JP7175873B2 - 将来性評価装置及び将来性評価方法 - Google Patents
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Description
複数の移動体(例えば、後述の移動体60)の施設への訪問を検出する訪問検出部(例えば、後述の訪問検出部314)と、
複数の施設の位置情報を含む施設情報を記憶する地図情報記憶部(例えば、後述の記憶部32)と、
ユーザから地図に含まれる第1所定領域の入力を受け付ける予測条件受付部(例えば、後述の予測条件受付部312)と、
前記第1所定領域の内部に存在する施設を第1所定領域内施設として前記地図情報記憶部から抽出する施設抽出部(例えば、後述の施設抽出部313)と、
前記第1所定領域内施設に訪問した複数の移動体毎に、各移動体が1日に訪問した前記第1所定領域内施設の数を算出し、さらに前記複数の移動体の、1つの移動体あたり1日に訪問した前記第1所定領域内施設の平均訪問数を、複数の所定期間毎に第1訪問数として算出する滞在訪問数集計部(例えば、後述の滞在訪問数集計部315)と、
前記第1訪問数に基づいて前記第1所定領域の将来性に関する予測指標を算出する評価部(例えば、後述の評価部316)と、
を備える。
前記施設抽出部(例えば、後述の施設抽出部313)は、さらに前記第1所定領域と異なる第2所定領域の内部に存在する施設を第2所定領域内施設として前記地図情報記憶部(例えば、後述の記憶部32)から抽出し、
前記滞在訪問数集計部(例えば、後述の滞在訪問数集計部315)は、さらに前記第2所定領域内施設に訪問した複数の移動体毎に、各移動体が1日に訪問した前記第2所定領域内施設の数を算出し、さらに前記複数の移動体の、1つの移動体あたり1日に訪問した前記第2所定領域内施設の平均訪問数を、複数の所定期間毎に第2訪問数として算出し、
前記評価部(例えば、後述の評価部316)は、さらに、前記第1訪問数及び前記第2訪問数の各時間的推移から前記第1所定領域の将来性に関する相対的な予測指標を算出するようにしてもよい。
前記施設抽出部(例えば、後述の施設抽出部313)は、さらに前記第1所定領域を含む、より広い第3所定領域の内部に存在する施設を第3所定領域内施設として前記地図情報記憶部(例えば、後述の記憶部32)から抽出し、
前記滞在訪問数集計部(例えば、後述の滞在訪問数集計部315)は、さらに前記第3所定領域内施設に訪問した複数の移動体毎に、各移動体が1日に訪問した前記第3所定領域内施設の数を算出し、さらに前記複数の移動体の、1つの移動体あたり1日に訪問した前記第3所定領域内施設の平均訪問数を、複数の所定期間毎に第3訪問数として算出し、
前記評価部(例えば、後述の評価部316)は、さらに、前記第1訪問数及び前記第3訪問数の各時間的推移から前記第1所定領域の将来性に関する相対的な予測指標を算出するようにしてもよい。
ユーザから地図に含まれる第1所定領域の入力を受け付ける予測条件受付ステップと、
前記第1所定領域の内部に存在する施設を第1所定領域内施設として前記地図情報記憶部から抽出する施設抽出ステップと、
複数の移動体の施設への訪問を検出する訪問検出ステップと、
前記第1所定領域内施設に訪問した複数の移動体毎に、各移動体が1日に訪問した前記第1所定領域内施設の数を算出し、さらに前記複数の移動体の、1つの移動体あたり1日に訪問した前記第1所定領域内施設の平均訪問数を、複数の所定期間毎に第1訪問数として算出する滞在訪問数集計ステップと、
前記第1訪問数に基づいて前記第1所定領域の将来性に関する予測指標を算出する評価ステップと、
を備える。
まず本発明の好ましい一実施形態に係る将来性評価システム1について概略を説明する。図1に、将来性評価システム1の全体構成を示す。
図1に示すように、将来性評価システム1は、車載ナビゲーション装置10と、携帯端末20と、将来性評価装置30と、ユーザ端末40と、通信網50と、を含んで構成される。なお、ここでは、将来性評価装置30がFCD(Floating Car Data)収集手段及び移動体駐車データ作成更新手段を備えるものとして説明するが、これに限られない。FCD収集手段及び移動体駐車データ作成更新手段は、将来性評価装置30とは別装置(例えばFCDサーバ)として構成し、直接又はネットワークを介して将来性評価装置30と通信可能に接続されてもよい。
これら各装置及び各端末は、通信網50を介して相互に通信可能に接続される。なお、図中では、これら各装置及び各端末にて送受信される情報についても図示しているが、これらの情報はあくまで一例である。本実施形態にて、図示をしている以外の情報が送受信されるようにしてもよい。
移動体は、後述する移動体、携帯端末20を携行して移動するユーザ、又は移動するユーザ等を意味する。なお、この実施形態においては、移動体として、例えば車載ナビゲーション装置10を備える車両60aや携帯端末20を携行するユーザが乗車する車両60bを表す移動体を例示する。
図中では、車載ナビゲーション装置10と車両60aの組と、携帯端末20と車両60bの組をそれぞれ一組ずつ図示しているが、これらの組数に特に制限はない。また、以下の説明において、車載ナビゲーション装置10が搭載された車両60aや、携帯端末20を利用するユーザが乗車する車両60bを区別することなく説明する場合には、末尾のアルファベットを省略して、単に「車両60」と呼ぶ。また、車両60は、例えば、4輪自動車、3輪自動車、2輪自動車、及び自転車等の移動するための手段を意味する。
車載ナビゲーション装置10は、移動体である車両60aに据え付けられたカーナビゲーション装置や、移動体である車両60aに簡易的に設置され可搬可能なPND(Portable Navigation Device)により実現することができる。また、これ以外にも、車載ナビゲーション装置10は、所定のアプリケーションがインストールされた、スマートフォン等の電子機器により実現することができる。
携帯端末20は、所定のアプリケーションがインストールされた、スマートフォン、携帯電話機、タブレット端末、ノートパソコン、その他の携帯可能な電子機器により実現することができる。
本実施形態において、移動体の施設への訪問の検出は、車載ナビゲーション装置10及び携帯端末20等から収集される移動体の位置情報であるFCDに基づくケースを例示する。
図2A及び図2Bに、移動体が所定領域(所定地域)の内部に存在する施設を訪問した場合の訪問数の一例を示す。図2Aに示すように、移動体60が1日に所定領域(所定地域)内の4つの施設を訪問した場合、当該移動体が1日に訪問した、所定領域(所定地域)内の施設数を4とする。また、図2Bに示すように、移動体60が1日に所定領域(所定地域)内の3つの施設及び所定領域(所定地域)外の1つの施設を訪問した場合、当該移動体が1日に訪問した、所定領域(所定地域)内の施設数を3とする。このようにして、所定領域(所定地域)内の少なくとも1つの施設を訪問した1つの移動体が当日に訪問した施設の数をそれぞれ算出することで、1つの移動体が1日に訪問した、所定領域(所定地域)内の施設の平均訪問数を算出する。
将来性評価装置30は、算出した平均訪問数に基づいて、当該所定地域の将来性を予測する装置である。
このため、将来性評価装置30は、地図上の位置に対応する地点の位置情報(例えば、緯度と経度のGPS座標)、住所情報と、複数の施設の施設情報と、各施設の位置情報(例えば緯度と経度のGPS座標)、住所情報等を記憶する地図情報321等を備える。こうすることで、将来性評価装置30は、ユーザにより、例えば地図上で指定される任意の領域に対して、指定された領域の内部に位置する施設を抽出することができる。なお、住所に基づいて領域を指定してもよい。また、逆に、将来性評価装置30は、任意の施設に対して、当該施設が指定された領域の内部に位置するか否かを判定することができる。
このように、将来性評価装置30は、例えばユーザから地図上の所定領域が指定されると、地図情報321に基づいて、当該所定領域の内部に存在する施設を所定領域内施設として、抽出することができる。
図3に示すように、移動体60が施設70に駐車した駐車情報(移動体駐車データ)は、施設駐車場に係る施設IDに対応して、移動体60の施設駐車場への入場した日と時刻(「移動体入場時刻」ともいう)、移動体60の施設駐車場から退場した日と時刻(「移動体退場時刻」ともいう)、移動体60の駐車時間等を含む。なお、各移動体は、移動体60の識別IDにより識別されるものとする。
さらに、将来性評価装置30は、駐車情報データベースに基づいて、所定期間毎(具体的には、所定期間に含まれる日毎)に、その日に所定領域内施設を訪問した各移動体が同一日に訪問した所定領域内施設訪問数を算出することができる。なお、同じ移動体が同一施設を同一日の異なる時間に別に訪問した場合を含めて、訪問数としてカウントする。具体的には、施設Aを午前に訪問して、その日の午後に再度施設Aを訪問した場合、訪問数を2とカウントする。
このように、将来性評価装置30は、所定期間毎に含まれる1日毎に、少なくとも1つの所定領域内施設を訪問した各移動体がその日に、訪問した1日あたりの平均訪問数を算出することができる。そうすることで、将来性評価装置30は、所定期間毎に、1つの移動体あたり1日に訪問した所定領域内施設の平均訪問数を算出することができる。
例えば、1日あたりの平均訪問数が、月毎に増える傾向にある場合、又は、今年のある時期(例えば、各月)における1日あたりの平均訪問数が昨年の同時期(例えば、昨年の各月)における1日あたりの平均訪問数と比べて増えているような場合、当該所定領域内の今年の経済活動は昨年と比較してより活発化されていると推定することができる。すなわち、移動体1台当たりの1日の訪問数が多いほど、当該領域(地域)内の経済活動が活発化していると推定することができる。このような場合、将来性評価装置30は、当該所定領域(地域)の将来性に関する予測指標情報をpositiveと予測することができる。
そうすることで、将来性評価装置30は、異なる所定領域(例えば、第1所定領域と、第2所定領域)間で平均訪問数の相対比較をすることが可能となる。例えば、第1平均訪問数と第2平均訪問数との比率に応じて、第1所定領域が第2所定領域よりも、よりpositiveである等の将来性に関する相対的な予測指標情報を作成することができる。
そうすることで、将来性評価装置30は、所定領域(第1所定領域)と、それを含むより広い領域(第3所定領域)との間で平均訪問数の相対比較をすることが可能となる。例えば、第1平均訪問数と第3平均訪問数との比率に応じて、第1所定領域が、第1所定領域を含むより広い第3所定領域において、よりpositiveである等の将来性に関する相対的な予測指標情報を作成することができる。
このように、将来性評価装置30は、客観的かつ観察可能なデータのみを用いて、地域の将来性を予測することが可能となる。
以上が、本発明の好ましい一実施形態に係る将来性評価システム1の概略である。
次に、各装置についてそれぞれ詳細を説明する。
まず、車載ナビゲーション装置10が備える機能ブロックについて図5のブロック図を参照して説明をする。
ここで、車載ナビゲーション装置10は、車両60aから電源の供給を受けており、車両60aに乗車したユーザにより車両60aのイグニッションスイッチがオン(エンジンを起動)にされることによって自動起動する。そして、車載ナビゲーション装置10は、車両60aに乗車したユーザにより車両60aのイグニッションスイッチがオフ(エンジンを停止)にされるまで稼働する。
また、移動体識別情報122は、車載ナビゲーション装置10を識別するための情報である。移動体識別情報122としては、例えば車載ナビゲーション装置10に一意に割り当てられた製造番号等を利用することができる。また、他にも、通信部13が携帯電話網等のネットワークである通信網50に接続するために、通信部13に挿入されたSIM(Subscriber Identity Module)に付与された電話番号を移動体識別情報122として利用することができる。また、他にも、車両60aに固有に付与されたVIN(車両識別番号)やナンバープレートの番号を移動体識別情報122として利用することができる。
また、センサ部14は、GPS通信が困難又は不可能となった場合に、AGPS(Assisted Global Positioning System)通信を利用し、通信部13から取得される基地局情報によって車載ナビゲーション装置10の位置情報を算出することも可能である。
そうすることで、情報をスピーカから音声で出力したり、マイクを介して音声入力された運転者による各種の選択、指示を音声認識技術により、制御部11に入力したりすることもできる。
目的地までの経路案内処理は、一般的なカーナビゲーションシステムにおける経路案内処理と同等である。すなわち、経路案内部111は、記憶部12に記憶されている地図情報(図示を省略する。)に基づいて目的地までの地図を生成し、この地図上にセンサ部14により測位された車載ナビゲーション装置10の現在位置と目的地の位置と目的地までのルート情報とを重ね、これを表示部15に表示することにより経路案内を行うことができる。この場合に、さらに、図示を省略したスピーカから経路案内用の音声を出力するようにしてもよい。また、道路の混雑状況の情報や天気の情報等を通信部13による通信により取得して、この取得した情報を経路案内処理に利用するようにしてもよい。
なお、目的地までの経路案内処理については、当業者によく知られているので、これ以上の詳細な説明は省略する。また、経路案内処理を行うための地図情報についても、当業者によく知られているので、これ以上の詳細な説明及び図示は省略する。
位置情報送信部112による、将来性評価装置30(FCD収集部310)に対する位置情報121及び移動体識別情報122の送信は、車両60aに乗車したユーザにより車両60aのイグニッションスイッチがオン(エンジンを起動)にされ、車載ナビゲーション装置10が自動起動してから、車両60aのイグニッションスイッチがオフ(エンジンを停止)にされるまでの間、周期的に行われる。例えば、所定の時間間隔(例えば3秒間隔)でセンサ部14が測位を行う都度、リアルタイムに送信が行われる。また、リアルタイムに将来性評価装置30(FCD収集部310)に送信するのではなく、複数個まとめて(例えば3分間分の間に3秒間隔で更新された位置情報121と、移動体識別情報122とをまとめて)、一度に送信するようにしてもよい。すなわち、いわゆるバースト送信をするようにしてもよい。かかる、所定の時間間隔の長さや、リアルタイムに送信するか、それともバースト送信するかは、本実施形態を適用する環境等に応じて、任意に設定することができる。
次に、携帯端末20が備える機能ブロックについて図6のブロック図を参照して説明をする。
ここで、上述した車載ナビゲーション装置10は、車両60aから電源の供給を受けていたが、携帯端末20は自身が備えるバッテリ(図示を省略する。)から電源の供給を受ける。ただし、バッテリを充電するために携帯端末20が車両60bのシガーソケット等から電源の供給を受けるようにしてもよい。
ここで、制御部21と、記憶部22と、通信部23と、センサ部24と、表示部25と、入力部26は、上述した車載ナビゲーション装置10が含む同名の機能ブロックと同等の機能を有している。つまり、上述した車載ナビゲーション装置10の説明における「車載ナビゲーション装置10」の文言と「携帯端末20」の文言を置き換えることにより、携帯端末20の各機能ブロックの説明となるので、重複する再度の説明は省略する。
近距離通信部27は、NFC(Near Field Communication)やBluetooth(登録商標)といった規格に準拠した非接触の近距離通信、又はUSB(Universal Serial Bus)ケーブル等を介した有線による近距離通信を行うための部分である。
一方で、車両60bは、近距離通信部27と通信を行うための近距離通信部を備える。例えば車両60bのECU(Electronic Control Unit)が近距離通信部を備える。
そして、携帯端末20がECUと近距離通信により通信することができる場合とは、すなわち、携帯端末20が車両60bの車内に存在する場合である。この場合、携帯端末20のセンサ部24が測位する位置情報は、車両60bの位置情報に相当することになる。
この場合に、リアルタイムで送信してもよく、バースト送信してもよい点や、駐車位置に到着したと判断された場合には、バースト送信をリアルタイムの送信に切り替えても良い点や、出発位置又は駐車位置であることを示す起動情報や停止情報を追加しても良い点や、再起動時に駐車位置を送信しても良い点も位置情報送信部112と同様である。
次に、ユーザ端末40が備える機能ブロックについて図7のブロック図を参照して説明をする。
図7に示すように、ユーザ端末40は、少なくとも、制御部41と、記憶部42と、通信部43と、表示部44と、入力部45とを含んで構成される。各部の構成は、例えば、車載ナビゲーション装置10や、携帯端末20の名称が同一の各部の構成とそれぞれ同様である。ユーザ端末40については、一般的なパーソナルコンピュータにより実現できるので、詳細な説明を省略する。
制御部41は、将来性評価照会部411を含む。将来性評価照会部411は、将来性評価装置30に対して、例えば、所定の地域に位置する施設70への移動体駐車データを参照する権限のある者に対して割り当てられたユーザIDによってアクセス可能とすることができる。
将来性評価照会部411は、将来性評価装置30に対して、例えば、ユーザにより指定された地図上の所定領域に係る情報を将来性評価照会部411に対して送信することで、所定期間毎に算出される、1つの移動体あたり1日に訪問した所定領域内施設の平均訪問数に基づく、所定領域の将来性に関する予測指標情報を取得して照会することができる。
同様に、将来性評価照会部411は、将来性評価装置30に対して、例えば、ユーザにより指定された地図上の異なる2つの所定領域(例えば第1所定領域と第2所定領域)に係る情報を将来性評価照会部411に対して送信することで、異なる2つの所定領域(第1所定領域と第2所定領域)のそれぞれにおける所定期間毎に算出される、1つの移動体あたり1日に訪問した各所定領域内施設の各平均訪問数と、その相対比較(例えば相対比率)に応じた、2つの所定領域(第1所定領域と第2所定領域)の将来性に関する相対的な予測指標情報を取得して照会することができる。
同様に、将来性評価照会部411は、将来性評価装置30に対して、例えば、ユーザにより、指定された地図上の所定領域(第1所定領域)と、それを含むより広い領域(第3所定領域)に係る情報を将来性評価照会部411に対して送信することで、所定領域(第1所定領域)における平均訪問数と、それを含むより広い領域(第3所定領域)における各平均訪問数と、その相対比較(例えば相対比率)に応じた、所定領域(第1所定領域)と、それを含むより広い領域(第3所定領域)の将来性に関する相対的な予測指標情報を取得して照会することができる。
なお、ユーザ端末40に係る機能を将来性評価装置30が備えるようにしてもよい。
次に、将来性評価装置30が備える機能ブロックについて図8のブロック図を参照して説明をする。
また、前述したように、地図情報321には、地図上の位置に対応する地点の位置情報(例えば、緯度と経度のGPS座標)、住所情報と、複数の施設の施設情報と、各施設の地図上の位置及び各施設の位置情報(例えば緯度と経度のGPS座標)、住所情報等が含まれる。これにより、将来性評価装置30(後述する施設抽出部313)は、ユーザから例えば地図上で指定される任意の領域の内部に位置する施設を抽出することができる。
施設位置情報としては、企業の事業体等を含む各施設の位置情報が緯度経度の情報として保存されている。また、施設位置情報として、企業の事業体等を含む施設の識別情報(施設ID)、名称、企業の事業体等を含む施設の業種種別、電話番号、住所(地域名を含む)、営業時間等の付帯的な情報が含まれていてもよい。
駐車場情報としては、駐車場の位置情報が緯度経度の情報として保存されている。駐車場が各施設の駐車場である場合には、施設と駐車場を紐付けて保存される。
ただし、通信部33と他の装置との間で送受信されるデータに特に制限はなく、これらの情報以外の情報が送受信されるようにしてもよい。
ここで、走行履歴データ内の「出発位置情報」は、ユーザが車両60により出発した位置及び出発時刻を特定するための情報である。また、走行履歴データ内の到着位置情報は、ユーザが車両60により到着した位置及び出発時刻を特定するための情報である。
FCD収集は、当業者にとって公知の技術(例えば、WO2019/082826、WO2019/065349等参照)であり、詳細な説明は省略する。
前述したように、駐車情報データベース323は、各施設70における移動体駐車データを含む。具体的には、駐車情報データベース323は、車両60が訪問した企業の事業体等を含む施設を識別するための「施設識別情報」を含む。また、駐車情報データベース323は、施設識別情報に対応する企業の事業体等を含む施設の駐車場に駐車した車両60の車載ナビゲーション装置10及び携帯端末20から受信した「移動体識別情報」を含む。さらに、駐車情報データベース323は、施設識別情報に対応する企業の事業体等を含む施設の駐車場に駐車した車両60の車載ナビゲーション装置10及び携帯端末20から受信した「位置情報」に基づいて駐車情報データベース更新部311が特定した、「駐車日時情報」、及び「移動経路情報」を含む。
そして、駐車情報データベース更新部311は、これらの情報それぞれを、駐車情報データベース323内の対応するフィールドに格納することにより、駐車情報データベース323を構築及び更新する。
そのために、駐車情報データベース更新部311は、受信した位置情報から、ユーザが車両60にて駐車した位置を特定する。例えば、上述したように、位置情報に駐車位置を示す情報が含まれているならば、この情報により駐車した位置を特定する。また、仮に位置情報に駐車位置を示す情報が含まれていない場合には、例えば、位置情報の送信が開始されて終了するまでの間の、最後に受信した位置情報に対応する位置や、一定時間変化しない位置を駐車位置であるとみなすこともできる。
なお、将来性評価装置30のユーザが、駐車情報データベース323を適宜修正するようにしてもよい。
予測条件受付部312は、前述したように、将来性の評価対象となる所定領域となるユーザ指定領域を、ユーザ端末40を介して受け付ける。また、予測条件受付部312は、所定期間毎に係る所定期間の入力を受け付けてもよい。
予測条件には、例えば、将来性に関する予測指標情報を算出する対象とする所定領域(地域)の指定が含まれる。また、予測指標情報のベースとなる、期間の指定等を含んでもよい。期間としては、例えば、月毎、四半期毎、半期毎等の任意の期間を指定してもよい。さらに、例えば、月の最後の週とか、毎月の土曜、日曜日のような部分期間を指定してもよい。
例えば、ユーザは、ユーザ端末40を介して、評価対象とする所定領域(地域)の地図(又は住所情報)に基づく指定、所定期間(例えば月)の指定、及び平均訪問数を算出する期間範囲(例えば、2018年から2019年の範囲)の指定等の条件を入力することで、前述したように、後述の滞在訪問数集計部315は、所定期間毎に1つの移動体60あたり1日に訪問した所定領域内施設の数(所定領域内施設訪問数)の平均値(平均訪問数)をそれぞれ算出することができる。そうすることで、後述の評価部316は、例えば、平均訪問数の時間的推移に基づいて、ユーザ指定地域の将来性に関する予測指標情報を作成することができる。なお、部分期間を適用した場合、例えば、毎月の最後の週毎に例えば1つの移動体の1日あたりの平均訪問数を算出してもよい。そうすることで、毎月の最後の週における平均訪問数が例えば増加傾向になる場合、当該所定領域における経済活動が活発化していると判定することができる。
このため、予測条件受付部312は、地域の将来性の予測指標を算出するための条件を、例えばユーザ端末40から通信網50を介して受け付ける。このため、予測条件受付部312は、ユーザから評価対象とする地域等を特定する条件の入力を受け付けるためのユーザインタフェースを生成し、生成したユーザインタフェースを、ユーザ端末40に対して表示させるようにしてもよい。そうすることで、ユーザは、ユーザインタフェースを参照して予測条件を入力することができる。
図4は、ユーザから指定される、将来性予測対象とする所定領域(地域)の3つのパターンを例示した図である。図4に示すように、1つのパターンとして、ユーザから少なくとも1つの任意の領域(第1所定領域)が指定される。また、2つめのパターンとして、ユーザから少なくとも1つの任意の領域(第1所定領域)と、当該領域(第1所定領域)と異なる他の領域(第2所定領域)と、が指定される。3つめのパターンとして、ユーザから少なくとも1つの任意の領域(第1所定領域)と、当該領域(第1所定領域)を含むより広い領域(第3所定領域)と、が指定される。
施設抽出部313は、予測条件受付部312により、ユーザからユーザ端末40を介して指定される、将来性予測対象とする所定領域(第1所定領域)の入力を受け付けると、地図情報321に基づいて、第1所定領域の内部の位置情報(例えば緯度と経度のGPS座標、又は住所等)を有する施設を第1所定領域内施設として全て抽出する。施設抽出部313は、抽出した施設情報を訪問検出部314及び滞在訪問数集計部315に出力する。
例えば、図4に示すように、ユーザから少なくとも1つの任意の領域(第1所定領域)が指定された場合、施設抽出部313は、第1所定領域の内部に位置する施設を第1所定領域内施設として全て抽出する。
また、図4に示すように、ユーザから少なくとも1つの任意の領域(第1所定領域)と、当該領域(第1所定領域)と異なる他の領域(第2所定領域)と、が指定された場合、施設抽出部313は、第1所定領域の内部に位置する施設を第1所定領域内施設として全て抽出するとともに、第2所定領域の内部に位置する施設を第2所定領域内施設として全て抽出する。
また、図4に示すように、ユーザから少なくとも1つの任意の領域(第1所定領域)と、当該領域(第1所定領域)を含むより広い領域(第3所定領域)と、が指定された場合、施設抽出部313は、第1所定領域の内部に位置する施設を第1所定領域内施設として全て抽出するとともに、第3所定領域の内部に位置する施設を第3所定領域内施設として全て抽出する。
訪問検出部314は、駐車情報データベース323に基づいて、各施設70をいつ、どの移動体が訪問したかを検出することができる。なお、訪問検出部314は、施設70の駐車場に駐車した移動体60が、当該施設70の訪問に該当するか否かを検出するようにしてもよい。具体的には、例えば車両60の駐車時間が予め設定された第1の時間を超える場合、当該車両60のユーザは、当該施設70の訪問客ではなく、当該施設70の従業員又は工事関係者と判定することで、移動体60の駐車が当該施設70の訪問に該当するか否かを検出するようにしてもよい。
そうすることで、訪問検出部314は、予測条件受付部312を介して、ユーザから指定された所定期間及び所定領域に基づいて、所定期間毎(具体的には、日付毎)に、後述する施設抽出部313により抽出された所定領域内施設を訪問した移動体60を検出する。
具体的には例えば、訪問検出部314は、所定期間毎(具体的には、各所定期間に含まれる日毎)に、所定領域内施設を訪問した移動体識別情報、当該移動体の訪問した訪問施設識別番号、及び入場時刻等を記憶部32に訪問検出データとして記憶することができる。
なお、所定期間については、予めデフォルト値が設定されているようにしてもよい。
滞在訪問数集計部315は、訪問検出データに基づいて、例えば、訪問検出データを駐車日、移動体識別情報、入場時刻、施設ID順に、ソートすることで、日毎に、ユーザ指定領域内施設を訪問した各移動体のユーザ指定領域内施設数をカウントし、所定期間毎に1つの移動体あたり1日に訪問したユーザ指定領域内施設の平均訪問数を算出することができる。
図4に示すように、ユーザから少なくとも1つの任意の領域(第1所定領域)が指定された場合、滞在訪問数集計部315は、第1所定領域内施設に訪問した複数の移動体毎に、各移動体が1日に訪問した第1所定領域内施設の数を算出し、さらに複数の移動体の、1つの移動体あたり1日に訪問した第1所定領域内施設の平均訪問数を、複数の所定期間毎に第1訪問数として算出する。
また、図4に示すように、ユーザから少なくとも1つの任意の領域(第1所定領域)と、当該領域(第1所定領域)と異なる他の領域(第2所定領域)と、が指定された場合、滞在訪問数集計部は、前述した第1訪問数を算出するとともに、さらに第2所定領域内施設に訪問した複数の移動体毎に、各移動体が1日に訪問した第2所定領域内施設の数を算出し、さらに複数の移動体の、1つの移動体あたり1日に訪問した第2所定領域内施設の平均訪問数を、複数の所定期間毎に第2訪問数として算出する。
また、第1所定領域(地域)における例えば、各月における1つの移動体の1日あたりの平均訪問数を比較すると、第1所定領域(地域)における経済活動は、4月よりも、5月、6月の方がより活発化していると推定することができる。同様に、第2所定領域(地域)における例えば、各月における1つの移動体の1日あたりの平均訪問数を比較すると、第2所定領域(地域)における経済活動も、4月よりも、5月、6月の方がより活発化していると推定することができる。
図9Bを参照すると、各月とも、第1所定領域内における1つの移動体あたり1日に訪問した第1所定領域内施設の平均訪問数が、第3所定領域内における1つの移動体あたり1日に訪問した第3所定領域内施設の平均訪問数よりも大きいことがわかる。そうすると、第1所定領域(地域)における経済活動は、第1所定領域を含むより広い第3所定領域における経済活動に比べてより活発であると推定することができる。
逆に、第1所定領域内施設の平均訪問数が、第3所定領域内における1つの移動体あたり1日に訪問した第3所定領域内施設の平均訪問数よりも小さい場合、第1所定領域(地域)における経済活動は、第1所定領域を含むより広い第3所定領域における経済活動に比べて活発でないと推定することができる。
図4に示すように、ユーザから少なくとも1つの任意の領域(第1所定領域)が指定された場合、評価部316は、滞在訪問数集計部315により算出される、第1所定領域内施設に訪問した複数の移動体の、所定期間毎の1つの移動体あたり1日に訪問した第1所定領域内施設の平均訪問数である第1訪問数に基づいて、第1所定領域(地域)の将来性に関する予測指標情報を算出する。ここで、予測指標情報としては、例えばpositive、negative、neutralを示す情報である。
例えば、図9Aでは、3カ月を例示したが、3か月に限られない。時間的推移を示す所定期間(i)(1≦i≦N)毎に算出された第1訪問数(i)が、増加傾向であれば評価部316は、第1所定領域(地域)の将来性に関する予測をpositive判定してもよい。例えば、所定期間(1)を20XX年1月、所定期間(2)を20XX年2月、所定期間(3)を20XX年3月、・・・所定期間(N)を20XY年Z月というように、時間的推移を表す場合、所定期間(i)毎に算出された第1訪問数(i)の傾きがプラス傾向にあると判定される場合、第1所定領域(地域)の将来性に関する予測をpositive判定してもよい。
逆に、所定期間(i)毎に算出された第1訪問数(i)の傾きがマイナス傾向にあると判定される場合、第1所定領域(地域)の将来性に関する予測をnegative判定してもよい。
また、評価部316は、例えば今年の所定期間における第1訪問数を、1つ以上の過去の年(例えば、前年、前々年等)の同時期の所定期間における第1訪問数と比較してもよい。こうすることで、例えば、今年の所定期間における第1訪問数が、過去の年(例えば、前年、前々年等)の同時期の所定期間における第1訪問数よりも大きくなっている場合、所定領域における経済活動は、より活発化していると推定することができる。
この場合、評価部316は、第1所定領域(地域)の将来性に関する予測をpositive判定してもよい。
逆に、今年の所定期間における第1訪問数が、過去の年(例えば、前年、前々年等)の同時期の所定期間における第1訪問数よりも小さくなっている場合、所定領域における経済活動は、減少していると推定することができる。
この場合、評価部316は、第1所定領域(地域)の将来性に関する予測をnegative判定してもよい。
このように、第1訪問数の(時間的推移における)増加傾向又は減少傾向に基づいて、客観的かつ観察可能なデータのみで、第1所定領域である地域の将来性を予測することができる。
このように、評価部316は、客観的かつ観察可能なデータのみを用いて、第1所定領域である地域の将来性を予測することが可能となる。
具体的には、評価部316は、滞在訪問数集計部315により算出される、第1所定領域内施設に訪問した複数の移動体の、所定期間毎の1つの移動体あたり1日に訪問した第1所定領域内施設の平均訪問数である第1訪問数、及び滞在訪問数集計部315により算出される、第2所定領域内施設に訪問した複数の移動体の、所定期間毎の1つの移動体あたり1日に訪問した第2所定領域内施設の平均訪問数である第2訪問数に基づいて、第1所定領域における経済活動と第2所定領域における経済活動について、相対的な比較をすることができる。
例えば、所定期間毎に算出された第1訪問数が、第2訪問数よりも大きい値になる傾向にある場合(例えば、第1訪問数が、第2訪問数よりも大きい値になる確率が所定の率以上となる場合)、第1所定領域における経済活動が、第2所定領域における経済活動よりもより活発であると推定することができる。この場合、評価部316は、第1所定領域(地域)の将来性に関する予測を第2所定領域(地域)の将来性よりもよりpositiveであると判定してもよい。
このように、評価部316は、客観的かつ観察可能なデータのみを用いて、評価対象地域の将来性を評価対象地域と異なる他地域の将来性との相対的な比較をすることができる。
例えば、所定期間毎に算出された第1訪問数が、第3訪問数よりも大きい値になる傾向にある場合(例えば、第1訪問数が、第3訪問数よりも大きい値になる確率が所定の率以上となる場合)、第1所定領域における経済活動は、第1所定領域を含むより広い第3所定領域における経済活動よりもより活発であると推定することができる。
このように、評価部316は、客観的かつ観察可能なデータのみを用いて、評価対象地域の将来性について、評価対象地域を含む広い地域全体の将来性との相対的な比較をすることができる。この場合、評価部316は、第1所定領域(地域)の将来性に関する予測を第2所定領域(地域)の将来性よりもよりpositiveであると判定してもよい。
評価情報提供部317は、評価部316により判定された、ユーザ指定領域(第1所定領域)の将来性に関する予測指標情報をユーザ端末40(将来性評価照会部411)に対して提供する。
評価情報提供部317は、例えば図9Aに示すように、2つの異なる領域(第1所定領域及び第2所定領域)それぞれの、所定期間毎の1つの移動体の1日あたりの平均訪問数を表すグラフとともに、第1所定領域及び第2所定領域の予測指標情報(例えばpositive、negative、neutral)及び2つの所定領域を比較した相対的な予測指標情報(例えば、よりpositive、よりnegative、等)を提供するようにしてもよい。
また、評価情報提供部317は、例えば図9Bに示すように、第1所定領域と、第1所定領域を含む、より広い第3所定領域それぞれの、所定期間毎の1つの移動体の1日あたりの平均訪問数を表すグラフとともに、第1所定領域及び第3所定領域の予測指標情報(例えばpositive、negative、neutral)及び2つの所定領域を比較した相対的な予測指標情報(例えば、よりpositive、よりnegative、等)を提供するようにしてもよい。
最後に、図10及び図11のフローチャートを参照して、本実施形態の動作について説明する。ここで、図10は、FCD収集部310及び駐車情報データベース更新部311により行われる、位置情報の収集及び駐車情報データベース323の更新時の動作を示すフローチャートである。また、図11は、将来性評価装置30により、ユーザ指定領域の将来性に関する予測指標情報を作成するときの基本的動作を示すフローチャートである。
位置情報送信部112が位置情報の送信を開始するか否かを判定する(ステップS11)。ここで、上述したように、車両60aのイグニッションスイッチがオンとなった場合に送信が開始される。イグニッションスイッチがオフのままの場合には(ステップS11にてNo)、位置情報送信部112による送信は開始されない。一方で、イグニッションスイッチがオンとなった場合には(ステップS11にてYes)、ステップS12に進む。
位置情報送信部112は、センサ部14から位置情報を取得し、取得した位置情報をFCD収集部310に対して、所定の周期で、リアルタイム送信又はバースト送信をする(ステップS13)。
以上説明した動作により、位置情報の収集及び駐車情報データベース323の更新が実現される。
まず、予測条件受付部312が、ユーザ指定領域、所定期間等の予測指標に係る条件を、例えばユーザ端末40から通信網50を介して受け付ける。その際、予測条件受付部312は、受け付けた条件を施設抽出部313に対して出力する(ステップS21)。
上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。例えば、以下に説明する各変形例のような変更を施した形態での実施が可能である。
上述の実施形態において、訪問検出部314は、移動体(車載ナビゲーション装置10及びユーザの携行する携帯端末20)から送信される移動体の位置情報に基づいて、移動体の対象施設への訪問を検出したが、これに限られない。
具体的には、例えば、対象施設が対象施設への移動体の入退場を記録する装置を備えている場合、訪問検出部314は、入退場を記録する装置から得られる移動体の入退場情報データに基づいて、移動体の対象施設への訪問を検出することができる。
そして、滞在訪問数集計部315は、当該入退場情報に基づいて、ユーザ指定領域内施設を訪問した各移動体のユーザ指定領域内施設数をカウントし、所定期間毎に1つの移動体あたり1日に訪問したユーザ指定領域内施設の平均訪問数を算出することができる。
また、例えば、施設駐車場を所定の周期で撮影した衛星画像を利用して、対象施設(施設の駐車場)への移動体の訪問を検出することができる。
そして、滞在訪問数集計部315は、衛星画像に基づいて、ユーザ指定領域内施設を訪問した各移動体のユーザ指定領域内施設数をカウントし、所定期間毎に1つの移動体あたり1日に訪問したユーザ指定領域内施設の平均訪問数を算出することができる。
上述の実施形態では、1つの移動体あたり1日に訪問したユーザ指定領域内施設の平均訪問数を例示して説明したが、平均訪問数に限られない。例えば、1つの移動体あたり1日に訪問したユーザ指定領域内施設の平均訪問数に換えて、例えば、1つの移動体あたり1日に訪問したユーザ指定領域内施設の訪問数の中間値を採用するようにしてもよい。また、任意の適切な統計値を適用するようにしてもよい。
他の変形例として、上述の実施形態では、将来性評価装置30を1つのサーバ装置等により実現すると説明したが、将来性評価装置30の各機能を、適宜複数のサーバ装置に分散する、分散処理システムとしてもよい。また、クラウド上で仮想サーバ機能等を利用して、将来性評価装置30の各機能を実現してもよい。また、ユーザ端末40に換えて、将来性評価装置30がユーザ端末40の機能を備えるようにしてもよい。
すなわち、図5、図6、図7、及び図8の機能的構成は例示に過ぎず、本実施形態の機能的構成を限定するものではない。すなわち、本発明の情報分析機能に関する一連の処理を全体として実行できる機能が各機器に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図5、図6、図7、及び図8の例に限定されない。
なお、上記のナビゲーションシステムに含まれる各機器のそれぞれは、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。また、上記のナビゲーションシステムに含まれる各機器のそれぞれが協働することにより行なわれるナビゲーション方法も、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
10 車載ナビゲーション装置
11、21、31 制御部
111、211 経路案内部
112、212 位置情報送信部
12、22、32 記憶部
121、221 位置情報
122、222 移動体識別情報
13、23、33 通信部
14、24 センサ部
15、25、34 表示部
16、26、35 入力部
20 携帯端末
27 近距離通信部
30 将来性評価装置
310 FCD収集部
311 駐車情報データベース更新部
312 予測条件受付部
313 施設抽出部
314 訪問検出部
315 滞在訪問数集計部
316 評価部
317 評価情報提供部
32 記憶部
321 地図情報
322 地域情報
323 駐車情報データベース
40 ユーザ端末
50 通信網
60 移動体
60a、60b 車両
70 施設
Claims (7)
- 複数の移動体の施設への訪問を検出する訪問検出部と、
複数の施設の位置情報を含む施設情報を記憶する地図情報記憶部と、
ユーザから地図に含まれる第1所定領域の入力を受け付ける予測条件受付部と、
前記第1所定領域の内部に存在する施設を第1所定領域内施設として前記地図情報記憶部から抽出する施設抽出部と、
前記第1所定領域内施設に訪問した複数の移動体毎に、各移動体が1日に訪問した前記第1所定領域内施設の数を算出し、さらに前記複数の移動体の、1つの移動体あたり1日に訪問した前記第1所定領域内施設の平均訪問数を、複数の所定期間毎に第1訪問数として算出する滞在訪問数集計部と、
前記第1訪問数に基づいて前記第1所定領域の将来性に関する予測指標を算出する評価部と、
を備えることを特徴とする将来性評価装置。 - 前記訪問検出部は、車両からの位置情報の受信、ユーザによって携行される端末からの位置情報の受信、入退場を記録する装置からの入退場情報の受信のいずれかにより訪問を検出することを特徴とする請求項1に記載の将来性評価装置。
- 前記評価部は、前記第1訪問数の時間的推移から前記第1所定領域の将来性に関する予測指標を算出することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の将来性評価装置。
- 前記評価部は、所定期間における前記第1訪問数と、前年同時期の所定期間における前記第1訪問数と、の比較に基づいて前記第1所定領域の将来性に関する予測指標を算出することを特徴とする請求項3に記載の将来性評価装置。
- 前記施設抽出部は、さらに前記第1所定領域と異なる第2所定領域の内部に存在する施設を第2所定領域内施設として前記地図情報記憶部から抽出し、
前記滞在訪問数集計部は、さらに前記第2所定領域内施設に訪問した複数の移動体毎に、各移動体が1日に訪問した前記第2所定領域内施設の数を算出し、さらに前記複数の移動体の、1つの移動体あたり1日に訪問した前記第2所定領域内施設の平均訪問数を、複数の所定期間毎に第2訪問数として算出し、
前記評価部は、さらに、前記第1訪問数及び前記第2訪問数の各時間的推移から前記第1所定領域の将来性に関する相対的な予測指標を算出することを特徴とする請求項3に記載の将来性評価装置。 - 前記施設抽出部は、さらに前記第1所定領域を含む、より広い第3所定領域の内部に存在する施設を第3所定領域内施設として前記地図情報記憶部から抽出し、
前記滞在訪問数集計部は、さらに前記第3所定領域内施設に訪問した複数の移動体毎に、各移動体が1日に訪問した前記第3所定領域内施設の数を算出し、さらに前記複数の移動体の、1つの移動体あたり1日に訪問した前記第3所定領域内施設の平均訪問数を、複数の所定期間毎に第3訪問数として算出し、
前記評価部は、さらに、前記第1訪問数及び前記第3訪問数の各時間的推移から前記第1所定領域の将来性に関する相対的な予測指標を算出することを特徴とする請求項3に記載の将来性評価装置。 - 複数の施設の位置情報を含む施設情報を記憶する地図情報記憶部を備えるコンピュータが行う将来性評価方法であって、
ユーザから地図に含まれる第1所定領域の入力を受け付ける予測条件受付ステップと、
前記第1所定領域の内部に存在する施設を第1所定領域内施設として前記地図情報記憶部から抽出する施設抽出ステップと、
複数の移動体の施設への訪問を検出する訪問検出ステップと、
前記第1所定領域内施設に訪問した複数の移動体毎に、各移動体が1日に訪問した前記第1所定領域内施設の数を算出し、さらに前記複数の移動体の、1つの移動体あたり1日に訪問した前記第1所定領域内施設の平均訪問数を、複数の所定期間毎に第1訪問数として算出する滞在訪問数集計ステップと、
前記第1訪問数に基づいて前記第1所定領域の将来性に関する予測指標を算出する評価ステップと、
を備えることを特徴とする将来性評価方法。
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Citations (4)
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---|---|---|---|---|
JP2012226390A (ja) | 2009-09-04 | 2012-11-15 | Ntt Docomo Inc | 評価予測システムおよび評価予測方法 |
JP2016170722A (ja) | 2015-03-13 | 2016-09-23 | 株式会社Quick | 評価システム、評価方法及び評価プログラム |
WO2018207878A1 (ja) | 2017-05-11 | 2018-11-15 | 株式会社Nttドコモ | 需要予測装置 |
WO2019087595A1 (ja) | 2017-11-06 | 2019-05-09 | 本田技研工業株式会社 | 移動体分布状況予測装置及び移動体分布状況予測方法 |
Family Cites Families (1)
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---|---|---|---|---|
KR20080010527A (ko) * | 2006-07-27 | 2008-01-31 | 박대영 | 부동산 중개 활성화를 위한 메칭 시스템 및 이를 이용한부동산 중개 방법 |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012226390A (ja) | 2009-09-04 | 2012-11-15 | Ntt Docomo Inc | 評価予測システムおよび評価予測方法 |
JP2016170722A (ja) | 2015-03-13 | 2016-09-23 | 株式会社Quick | 評価システム、評価方法及び評価プログラム |
WO2018207878A1 (ja) | 2017-05-11 | 2018-11-15 | 株式会社Nttドコモ | 需要予測装置 |
WO2019087595A1 (ja) | 2017-11-06 | 2019-05-09 | 本田技研工業株式会社 | 移動体分布状況予測装置及び移動体分布状況予測方法 |
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