JP7828217B2 - 人流推計システム、推計パラメータ算出装置、人流推計装置、推計パラメータ算出方法、人流推計方法、推計パラメータ算出プログラム及び人流推計プログラム。 - Google Patents

Description

特許法第３０条第２項適用 掲載年月日：令和４年２月１８日 掲載アドレス：ｈｔｔｐｓ：／／ｃｍｓ．ｄｂｓｊ．ｏｒｇ／ｄｅｉｍ２０２２／ｐｒｏｇｒａｍ／？ｏｒａｌ＃／Ｄ２４ 開催日：令和４年２月２８日 集会名：第１４回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム 公開者：河森大樹、西村拓哉、赤木康紀、谷宣廣、松園崇市 公開された発明の内容：メッシュ統計人口と個人移動軌跡データの統合により建物内滞在人数を推定する手法

本発明は、人流推計システム、推計パラメータ算出装置、人流推計装置、推計パラメータ算出方法、人流推計方法、推計パラメータ算出プログラム及び人流推計プログラムに関する。

スマートフォン等の携帯可能な通信端末装置を使って流動的な人の移動の状態（以下、「人流」とも記す）を把握するサービスが提供されている。このようなサービスは、例えば、店舗等の混雑の状態や時間帯による市街の人口に係る情報を提供し、個人の行動や都市計画に活用することが考えられる。このような人流を把握するサービスは、例えば、特許文献１に記載されている。

特許文献１には、端末装置の位置情報と、端末装置の所有者によって行われた取引の内容を示す取引情報とを複数取得し、取引情報に示される取引の行われた施設を訪れた端末装置の所有者の数を算出し、所定の施設に訪れたと判断される端末装置の数と人数とに基づいて、所定の施設に訪れた人の数に関する統計情報を生成する推定システムが記載されている。特許文献１に記載の推定システムは、施設において何らかの取引を行った人の人数に基づいて統計情報を作成するため、取引を行った人数と施設を訪れたものの取引を行わなかった人数との間に一定の関係がない場合に推定の確度が低いことが懸念される。さらに、取引情報に基づいて統計データを推定する推定システムは、端末装置の所有者が取引を行う施設にしか適用することができず、適用範囲が制限される。

特開２０２１－４３６４６号公報

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、取引の有無によらず人流を把握することができ、しかも推計される人流の確度が高い人流推計システム、推計パラメータ算出装置、人流推計装置、推計パラメータ算出方法、人流推計方法、推計パラメータ算出プログラム及び人流推計プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明の一形態は、基地局が取得した、所定の空間内にある通信端末装置に係る空間基地局データと、前記空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データとを用い、前記空間基地局データが示す通信端末装置の数と、前記空間軌跡データが示す前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比に係る推計パラメータを算出する推計パラメータ算出装置と、前記空間軌跡データを用い、前記空間内に存在する地物内に滞留する通信端末装置の数を算出する地物端末数算出部と、前記地物端末数算出部によって算出された通信端末装置の数と、前記推計パラメータと、を用い、前記地物内に存在する通信端末装置の数を推計する推計部と、を含む人流推計装置と、を備える、人流推計システムである。

本発明の一形態は、 空間内に存在する地物内に滞留する算出された通信端末装置の数及び、前記空間内にある基地局が取得した通信端末装置の数と前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比に係る推計パラメータを用い、前記地物内に存在する通信端末装置の数を推計する推計部と、を含む人流推計装置に用いられる推計パラメータ算出装置であって、前記基地局が取得した、所定の空間内にある通信端末装置に係る空間基地局データと、前記空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データとを用い、前記空間基地局データが示す通信端末装置の数と、前記空間軌跡データが示す前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比によって前記推計パラメータを算出する推計パラメータ算出部を備える、推計パラメータ算出装置である。

本発明の一形態は、基地局が取得した所定の空間内にある通信端末装置に係る空間基地局データが示す通信端末装置の数と、前記所定の空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データが示す前記空間内に滞留する通信端末装置の数との比に係る推計パラメータを取得する推計パラメータ取得部と、前記空間軌跡データを用い、前記空間内に存在する地物内に滞留する通信端末装置の数を算出する地物端末数算出部と、前記地物端末数算出部によって算出された通信端末装置の数と、前記推計パラメータと、を用い、前記地物内に存在する通信端末装置の数を推計する推計部を備える人流推計装置である。

本発明の一形態は、空間内に存在する地物内に滞留する算出された通信端末装置の数及び、前記空間内にある基地局が取得した通信端末装置の数と前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比に係る推計パラメータを用い、前記地物内に存在する通信端末装置の数を推計する推計部と、を含む人流推計装置に用いられる推計パラメータ算出方法であって、コンピュータが、前記基地局が取得した、所定の空間内にある通信端末装置に係る空間基地局データと、前記空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データとを用い、前記空間基地局データが示す通信端末装置の数と、前記空間軌跡データが示す前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比によって前記推計パラメータを算出することを含む、推計パラメータ算出方方法である。

本発明の一形態は、コンピュータにより、基地局が取得した所定の空間内にある通信端末装置に係る空間基地局データが示す通信端末装置の数と、前記所定の空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データが示す前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比に係る推計パラメータを取得することと、前記空間軌跡データを用い、前記空間内に存在する地物内に滞留する通信端末装置の数を算出することと、算出された地物内に滞留する通信端末装置の数と、前記推計パラメータと、を用い、前記地物内に存在する通信端末装置の数を推計することと、を含む、人流推計方法である。

本発明の一形態は、空間内に存在する地物内に滞留する算出された通信端末装置の数及び、前記空間内にある基地局が取得した通信端末装置の数と前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比に係る推計パラメータを用い、前記地物内に存在する通信端末装置の数を推計する推計部と、を含む人流推計装置に用いられる推計パラメータ算出プログラムであって、前記基地局が取得した、所定の空間内にある通信端末装置に係る空間基地局データと、前記空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データとを用い、前記空間基地局データが示す通信端末装置の数と、前記空間軌跡データが示す前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比によって前記推計パラメータを算出する機能をコンピュータに実現させる、推計パラメータ算出方プログラムである。

本発明の一形態の人流推計プログラムは、基地局が取得した所定の空間内にある通信端末装置に係る空間基地局データが示す通信端末装置の数と、前記所定の空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データが示す前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比に係る推計パラメータを取得する機能と、前記空間軌跡データを用い、前記空間内に存在する地物内に滞留する通信端末装置の数を算出する機能と、算出された地物内に滞留する通信端末装置の数と、前記推計パラメータと、を用い、前記地物内に存在する通信端末装置の数を推計する機能と、をコンピュータに実現させる。

以上の形態によれば、取引の有無によらず人流を把握することができ、しかも推計される人流の確度が高い人流推計システム、推計パラメータ算出装置、人流推計装置、推計パラメータ算出方法、人流推計方法、推計パラメータ算出プログラム及び人流推計プログラムを提供することができる。

（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）は、いずれも本発明の一実施形態の概要を説明するための図である。 本発明の一実施形態の人流推計システムを説明するための機能ブロック図である。 図２に示す滞留点抽出部において行われる処理を説明するための図である。 （ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）は、いずれも滞留点抽出の処理を説明するための図である。 （ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、いずれも図２に示す統計的補正部において行われる処理を説明するための図である。 通信端末装置の使用者がどの地物において滞留しているかを判定する処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態の人流推計方法を説明するためのフローチャートである。 図７に示すフローチャートの各処理を説明するための模式図である。

以下、本発明の一実施形態を説明する。なお、本実施形態で説明する人流推計システム、推計パラメータ算出装置、人流推計装置、推計パラメータ算出方法、人流推計方法、推計パラメータ算出プログラム及び人流推計プログラムは一形態を例示するものであり、本発明の態様は、ここで説明される構成及び処理手順等により限定されるものではない。

［概要］
図１（ａ）、図１（ｂ）、図１（ｃ）及び図１（ｄ）は、本実施形態の概要を説明するための図である。図１（ａ）は、メッシュ空間Ｍを示し、図１（ｂ）はメッシュ空間Ｍ内にある建物Ｂを示す。図１（ｃ）は、メッシュ空間Ｍ内を移動する通信端末装置の移動軌跡ｔを示す図である。図１（ｄ）は、建物Ｂ内に滞留する通信端末装置を示す図である。なお、本明細書において「滞留」とは、通信端末の移動軌跡が予め定められた時間（時間閾値）以上の時間、予め定められた範囲（範囲閾値）に留まっていることをいう。本実施形態では、時間閾値を例えば１０分、あるいは１５分程度に設定するようにしてもよい。また、本実施形態では、通信端末装置の移動軌跡のうち、「滞留」と判定された部分軌跡以外の全ての軌跡を通信端末装置が「移動」した軌跡とする。さらに、「滞留」している端末と「移動」している端末を合計した、メッシュ空間内に存在する全通信端末装置を「滞在」している通信端末装置とする。メッシュ空間Ｍの範囲は、例えば、５００ｍ×５００ｍ程度としてもよく、図１（ａ）等に示したメッシュ空間Ｍのように上面視が長方形の区間であってもよい。

図１（ａ）に示すメッシュ空間Ｍ内に滞在する通信端末装置の数は、例えば、メッシュ空間の範囲にある通信端末装置と通信する基地局によって取得することが可能である。基地局は、対応するエリアごとに通信端末装置の通信（通話及びデータの送受信）及び、通信端末装置の位置を周期的に把握するための通信の情報を生成する。生成された情報の履歴（基地局通信履歴（ＣＤＲ））には、エリア内の通信端末装置の位置情報が含まれている。基地局通信履歴に含まれる通信端末装置の位置情報を、以降「基地局データ」と記す。メッシュ空間Ｍに滞在する使用者（人）の数は、通信端末装置の数と略一致すると考えられる。このため、メッシュ空間Ｍ内に滞在する通信端末装置の使用者の数は、基地局データから正確に取得することができる。

また、通信端末の移動軌跡は、図１（ｃ）に示すように、位置情報と、位置情報に対応付けられた時刻情報とによって表される。本明細書では、位置情報と時刻情報の対を以降「軌跡データ」と記す。軌跡データは、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）によって取得される。ＧＮＳＳによる通信端末装置の測位は、例えば、通信端末装置において通信端末装置の測位が行われるアプリケーションの使用時に行われるものであってもよい。

ここで、メッシュ空間内にある建物Ｂ内に滞在する通信端末装置の所有者（以下、単に「所有者」と記す）の数を推計することを考える。基地局が得られる通信端末の位置情報は基地局から４０ｍから７０ｍ程度の範囲内にある通信端末に関するものであり、特定の地物内に滞在する通信端末装置の数を特定することは困難である。なお、ここで、地物は、人工、自然に関わらず、地上にある全ての物をいう。一方、ＧＮＳＳによる測位は建物Ｂを移動する通信端末装置の数や移動軌跡を判定することができるが、判定には通信端末装置の各々において十分な数の測位データが必要になる。このため、軌跡データを使った建物Ｂ内の通信端末装置の測定は、比較的頻繁に測位データを取得する通信端末装置以外に適用することが難しく、確度の高い統計的な結果を得るのに充分な数の通信端末装置の軌跡データを収集することが困難である。

以上のことから、本実施形態においては、正確にメッシュ空間Ｍ内の通信端末装置を観測できるメッシュ空間Ｍ全体の基地局データ（空間基地局データ）と、建物Ｂ内よりも多数の軌跡データを習得可能なメッシュ空間Ｍ全体の軌跡データ（空間軌跡データ）とが取得される。空間軌跡データによって数が把握された通信端末装置は、空間基地局データによって数が把握された通信端末装置の一部である。本実施形態においては、空間軌跡データによって得られた滞留する所有者の数に対する空間基地局データによって得られた数を算出し、この比から推計パラメータを作成する。そして、作成された推計パラメータが建物Ｂ内でも適用可能であるとし、建物Ｂ内で取得された地物軌跡データに基づく滞留人数に推計パラメータを適用して建物Ｂ内に滞在する人の数を推計する。

なお、上記の処理において、空間基地局データを通信端末装置の計画情報と対応付けることが可能である。このため、本実施形態によれば、空間基地局データに基づいて推計された使用者の性別、年代、職業、居住地域といった属性を識別し、使用者の属性ごとの推計パラメータ（属性推計パラメータ）を取得することが可能である。さらに、本実施形態によれば、メッシュ空間Ｍに対応する地図データを取得し、建物Ｂの商業施設、オフィスビル、公共施設といった属性に係る情報を取得することができる。そして、建物Ｂの属性に応じて属性推計パラメータを補正することが可能である。

さらに、本実施形態においては、地物軌跡データの取得数を増加して推計結果の確度を高めるため、比較取得数が多い通信端末装置の軌跡データを使って取得数が少ない通信端末装置の軌跡データを補正する。このような処理によれば、推計パラメータの算出に使用可能な地物軌跡データの数を増やし、推計値の精度を高めることが可能になる。以下、このような態様を説明する。

［人流推計システム］
図２は、本実施形態の人流推計システムを説明するための機能ブロック図である。図２に示す人流推計システム１は、推計パラメータ算出装置と、人流推計装置と、を含む。人流推計システム１のうち、滞留点抽出部３１、訪問地推定部３２、推計パラメータ算出部１２、統計的補正部３４が推計パラメータ算出装置を構成する。推計部３３は、人流推計装置に対応する。各機能は、いずれもコンピュータのハードウェア及び他のソフトウェアと協働し、推計パラメータの算出及び推計パラメータに基づく人流の推計の少なくとも一方を実現するために機能するプログラムであってもよい。すなわち、人流推計システムを構成するプログラムは、人流推計パラメータの算出と、人流の推計の両方に機能するものであってもよい。

空間基地局データ１１、空間軌跡データ５１、高密軌跡データ５２、滞留点データ５３、訪問地推定結果データ５４、建物内の使用者数データ５５、低密軌跡データ５６及び補正後の滞留点データ５７は、いずれも推計パラメータ算出装置または人流推計装置において取得、または生成されるデータ、またはデータを一時的、あるいは長期にわたって保存する記憶部をいう。このようなデータまたは記憶部は、人流推計システムの内部や外付けの記憶装置にあってもよいし、さらにはネットワーク上にあってもよい。

また、図２に示した人流推計システム１は、推計パラメータの算出と人流の推計とを並行して行うことが可能である。しかし、本実施形態は、このような構成に限定されず、予め推計パラメータを算出し、これを他の場面で人流の推計に用いるようにしてもよい。このような場合、例えば、推計パラメータ算出時の条件と、人流推計時の条件とを一致させることにより、推計される使用者の数の確度を高めることが可能になる。条件は、例えば、メッシュ空間に対応する地域や日時に関する条件、建物の属性に関する条件が考えられる。

［推計パラメータ算出装置］
先に述べたように、推計パラメータ算出装置は、滞留点抽出部３１、訪問地推定部３２、推計パラメータ算出部１２、統計的補正部３４を含む。図２に示すように、推計パラメータ算出部１２は、基地局が取得した、所定の空間であるメッシュ空間内にある通信端末装置の空間基地局データと、メッシュ空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データと、を取得する。空間軌跡データは、ＧＮＳＳによって取得される通信端末装置の位置と、位置が取得された時刻とを対にした測位データを時系列に並べたデータである。本実施形態は、GＰＳ（Global Positioning System）による測位データにより空間軌跡データを作成する。空間基地局データ及び空間軌跡データは、それぞれ空間基地局データ１１、空間軌跡データ５１としていったん保存される。本実施形態では、空間軌跡データ５１は、所定の時間範囲内において測位データの数が相対的に多い高密軌跡データと、相対的に少ない低密軌跡データと、を含む。空間軌跡データは、高密軌跡データ５２と、低密軌跡データ５６とに分けて蓄積される。

高密軌跡データ５２は、所定の時間範囲内に測位データが予め定められた数以上あるものをいい、低密軌跡データ５６は、同じ所定の時間範囲内にある測位データの数が予め定められた数より少ないものをいう。高密軌跡データ５２は、メッシュ空間において通信端末装置が滞留した箇所を充分な確度を持って推定可能である。一方、低密軌跡データ５６は、メッシュ空間において通信端末装置が滞留した箇所を推定するためには測位データの個数が少ないデータである。人流推計システム１は、高密軌跡データに基づいてメッシュ空間における通信端末装置の滞留時間の割合を算出する滞留点抽出部３１と、低密軌跡データを得た通信端末装置のメッシュ空間における滞留時間を、滞留点抽出部３１によって算出された滞留時間の割合を使って補正する統計的補正部３４とを備えている。すなわち、滞留点抽出部３１及び統計的補正部３４は、人流推計システム１において滞留補正部を構成する。

（滞留点抽出部）
次に、上記のうち、滞留点抽出部について説明する。図３は、滞留点抽出部３１において行われる処理を説明するための図である。滞留点抽出部３１は、高密軌跡データに基づいて滞留点を抽出する機能であり、通信端末装置が測位データを取得する都度に空間軌跡データを作成、または更新する。空間軌跡データは、例えば、１台の通信端末装置がメッシュ空間において１日の間に取得した測位データを含むものであってもよい。滞留点抽出部３１は、このような空間軌跡データを、滞留点部分と移動部分とに切り分ける。この切り分けは、例えば、１つの通信端末装置について、とし、コアポイントから所定のウインドウ幅の範囲にある測位データを順次取得する。連続する測位データにより、移動部分ｔ１、ｔ２が形成される。また、移動部分（移動軌跡）ｔ１、ｔ２の途中の１点であるコアポイントに対して設定したウインドウ内の測位データの集合を「近傍点」とする。そして、近傍点のうち、距離範囲が閾値内である点の集合の経過時間が停止時間閾値以上であれば、測位データの集合を「停止クラスタ」とする。

上記の処理を繰り返すことにより、移動部分ｔ１、ｔ２中に複数の停止クラスタが生成される。停止クラスタが重複する測位データを連結し、連結後の停止クラスタ内に通信端末装置が滞留時間閾値以上留まっている場合、連結されたクラスタの範囲を「滞留点」Ｐとする。また、移動部分ｔ１、ｔ２、または滞留点Ｐから予め設定された距離であるノイズ閾値以上大きい測位データをノイズポイントＮｐとして除去する。ノイズ閾値は、例えば、１００ｍから３００ｍ程度であってもよい。なお、このような処理は、例えば、滞留点抽出（Ｄ-ｓｔａｒ）の手法によって実現できる。

図４（ａ）、図４（ｂ）、図４（ｃ）及び図４（ｄ）は、上記の処理を説明するための図である。図４（ａ）は、ウインドウ幅４１の範囲内において最初に取得されたコアポイントｐｃを含む測位データｐを示す図である。図４（ａ）に示す測位データは、時間軸に示すように、図中の左から右に向かう順番で取得されている。なお、ウインドウ幅は、測位順序に対して設定される概念であり、時間や距離を考慮するものではない。

図４（ｂ）は、ノイズポイントＮｐを除去する処理を説明するための図である。なお、図４（ｂ）は、処理を説明するための模式図であり、ノイズポイントＮｐと測位データｐとの取得の順序を示している。ノイズポイントＮｐは、ウインドウ幅の範囲内に存在する。図４（ｂ）に示すように、連続する測位データｐまたはコアポイントｐｃの取得の間に、測位の順序がコアポイントｐｃに近いものを「近傍点」として抽出する。この際、コアポイントｐｃからノイズ閾値以上離れた測位データが取得された場合、取得された測位データは、ノイズポイントＮｐであるとして判定される。ノイズポイントＮｐは、後述するように、停止クラスタの結合時に削除される。

図４（ｃ）は、時間閾値及び範囲閾値を適用して停止クラスタを作成する処理を説明するための図である。図４（ｃ）に示すように、範囲閾値以内の範囲において、最初に取得された測位データｐｆの取得時刻から最後に取得された測位データｐｌ（ノイズポイントＮｐを含む）の取得時刻までの経過時間が時間閾値に達した場合、測位データｐｆ、ｐｌ及び測位データｐｆの取得から測位データｐｌの取得の間に取得された測位データを停止クラスタ４５とする（クラスタ化）。

図４（ｄ）は、複数の停止クラスタを結合することを説明するための図である。図４（ｄ）に示すように、図４（ｃ）に示した処理によって複数の停止クラスタ４５、４６が作成され、停止クラスタ４５に含まれる測位データｐｄが停止クラスタ４６にも含まれる場合、停止クラスタ４５、４６が結合される。結合された停止クラスタに含まれる測位データのうち、最初に取得された測位データの取得時刻と最後に取得された測位データの取得時刻との時間間隔が滞留閾値を超えた場合、停止クラスタに対応する範囲が滞留点Ｐとなる。滞留点抽出部３１は、以上の処理を繰り返し、メッシュ空間内を移動する通信端末装置の使用者の滞留点を抽出する。

（統計的補正部）
統計的補正部３４は、低密軌跡データを補正して滞留点の抽出数を増やし、推計値の確度を高める処理を行う。図５（ａ）、図５（ｂ）、図５（ｃ）は、統計的補正部３４によって行われる処理を説明するための図である。図５（ａ）は、低密軌跡データの補正処理を説明するための図である。図５（ｂ）は、図５（ａ）に示す処理に用いられる、観測可能時間中の滞留時間の割合を算出する処理を説明するための図である。図５（ｃ）は、図５（ａ）に示す処理の結果得られる各地物における滞留時間を示す図である。統計的補正部３４は、図５（ｂ）に示すように、複数の通信端末装置の高密軌跡データｄ_gb1からｄ_gbnを用いて滞留点を抽出する。そして、統計的補正部３４は、観測可能時間と滞留時間の割合との関係を求める。ここで、観測可能時間は、メッシュ空間において特定の通信端末装置が最初に測位データを取得した時刻から、最後に測位データを取得した時刻までの時間間隔を指す。滞留時間割合は、観測可能時間に対する、通信端末装置が滞留点にあった時間の比をいう。図５（ｂ）に示す例では、観測可能時間が１時間である場合、滞留時間の割合は０．９、観測可能時間が５時間である場合、滞留時間の割合は０．６となっている。

統計的補正部３４は、図５（ａ）に示す複数の低密空間軌跡データｄ_ga1からｄ_ganの測位データを取得する。図５（ａ）に示す例では、例えば、連続して取得された測位データｐ１、ｐ２、ｐ３の取得の時間間隔が滞留閾値を超えた場合、測位データｐ１、ｐ２、ｐ３が示す位置をそれぞれ滞留点としてもよい。あるいは、測位データｐ１、ｐ２、ｐ３の間に測位データを補間し、その全てを滞留点としてもよい。統計的補正部３４は、測位データｐ１からｐ３が取得されるまでの観測時間に応じて滞留時間の割合を決定する。そして、滞留点であるとされる測位データｐ１、ｐ２、ｐ３が示す位置に滞留時間を均等に割り当てる。図５（ａ）に示す補正後の測位データｄ_ga1´からｄ_gan´は、測位データｐ１、ｐ２、ｐ３のそれぞれが示す位置が地物と対応付けられている。その結果、統計的補正部３４によれば、図５（ｃ）に示すように、Ａビル、ＴＡビル、ホームセンターといった地物のそれぞれにおける滞留時間を求めることができる。

なお、図５（ｃ）に示す例は、例えば、観測可能時間が５時間の例であって、このうちの０．６が滞留時間とされる。このため、滞留時間の合計は３時間であり、滞留時間は各地物に均等に１時間ずつ割り当てられる。なお、滞留点を地物データに対応付ける処理は後述する。このように、低密軌跡データを高密軌跡データの滞留時間の割合で補正する処理は、低密度軌跡データは高密軌跡データの測位データを間引いて取得しているとの考えに基づいている。統計的補正部３４は、低密度軌跡データが示す移動部分の途中にある測位データを滞留点とし、各滞留点に通信端末装置が滞留する時間を均等に割り当てる。補正後の滞留点データ５７は、滞留点データ５３と共に蓄積され、訪問地推定部３２及び推計パラメータ算出部１２に入力される。

（訪問地推定部）
訪問地推定部３２は、滞留点データ５３及び補正後の滞留点データ５７が示す滞留点と地物とを対応付ける機能を有する。図６は、滞留点Ｐを地物に対応付ける、すなわち使用者がどの地物において滞留しているかを判定する処理を説明するための図である。図６は、滞留点Ｐ、地物としての建物Ｂａ、Ｂｂ、Ｂｃを示している。訪問地推定部３２は、（１）滞留点Ｐを含む範囲にある建物、（２）滞留点Ｐとの距離ｄが所定の距離閾値以下である建物、（３）滞留点Ｐを中心にして半径Ｒの円の範囲Ａに少なくとも一部が含まれる建物の三条件のいずれかを満たす建物に滞留点Ｐを対応付ける。三条件の複数に対応する地物がある場合、対応付けの優先順位は（１）、（２）、（３）の順に高い。滞留点Ｐにある通信端末装置の使用者は、対応付けられた建物内で滞留していると判断される。訪問地推定部３２は、メッシュ空間内の滞留点Ｐと、この滞留点Ｐに対応付けられた建物Ｂａ、Ｂｂ、Ｂｃのいずれかを示すデータとを用い、通信端末装置の使用者が滞留した建物を特定する訪問地推定結果データ５４を生成する。また、本実施形態では、以降、使用者が建物において滞留することを、建物を「訪問する」とも記す。

上記の条件の（１）のうち、滞留点Ｐの位置と建物が占める範囲の関係は、訪問地推定部３２が取得する地図情報により求めるようにしてもよい。滞留点Ｐが緯度、経度で表される場合、地図情報は緯度、経度の情報を含む情報が好ましい。条件（２）、（３）の距離ｄ及び半径Ｒは、例えば、滞留点Ｐの重心と建物の重心との距離であってもよい。訪問地推定部３２は、訪問地推定結果データ５４を推計部３３に送出する。

（推計パラメータ算出部）
推計パラメータ算出部１２は、空間基地局データ１１と、訪問地推定データ５４（すなわち、地物に対応付けられた空間軌跡データ５１である）とを入力する。そして、空間基地局データ１１を使ってメッシュ空間内にいる使用者の数を算出し、訪問地推定データ５４を使ってメッシュ空間内で滞留する使用者の数を算出する。以降、本明細書では、空間基地局データ１１を使って算出された使用者の人数をモバイル人口、空間軌跡データ５１を使って算出されたメッシュ空間内に滞留する使用者の人数をＧＰＳ人口とも記す。モバイル人口及びＧＰＳ人口の算出は、同一の時間の範囲において行われ、時間の範囲は、例えば１日であってもよく、１時間ごとに行ってもよい。

ここで、メッシュ空間のモバイル人口、ＧＰＳ人口、地物内のＧＰＳ人口の集計方法について例示する。メッシュ空間のモバイル人口は、例えば、通信の管理範囲がメッシュ空間と重なる基地局の基地局通信履歴から求められ、通信した通信端末装置の数と一致する。通信端末装置メッシュ空間のＧＰＳ人口は、測位データに含まれる通信端末装置の識別情報と滞留点とによって取得できる。地物（建物）内のＧＰＳ人口は、前述のように、測位データに基づいて取得された滞留点と地図情報とを比較し、先に挙げた（１）から（３）のいずれかを満たす建物に滞留点を対応付けて算出される。所定の時間範囲に建物内で滞留した、すなわち建物を訪れた使用者の数は、以下のように集計される。

上記の表１は、例えば、図６の建物Ｂａにおいて、９：３０から１１：４５までの間に滞留した使用者数を集計した例を示す。表１は、９：３０から１０：００の間に１人の使用者が滞留し、１０：００から１１：００の間に１人の使用者が滞留し、１１：００から１１：４５の間に１人の使用者が滞留した例を示している。本実施形態は、１時間ごとに使用者を計数し、１時間に満たない時間を小数点で示して滞留者の数に乗算している。

次に、推計パラメータ算出部１２は、メッシュ空間のモバイル人口を建物等に対応付けられたＧＰＳ人口で除算して推計パラメータを算出する。推計パラメータは、基地局通信履歴で抽出される全使用者のうち、ＧＰＳで測位された滞留者、すなわち複数回近距離の範囲で測位情報が取得された通信端末装置の使用者の割合を示す。本実施形態は、メッシュ空間で生成した推計パラメータが地物内においても適用可能であることを前提にしている。

また、モバイル人口の算出に使用される基地局通信履歴は、使用者の契約情報に対応付けられる。さらに、測位データの取得を要求するアプリケーションには使用者の登録情報を含む情報が保存されている。本実施形態は、使用者の契約情報や登録情報に基づいて、使用者の属性ごとに推計パラメータを算出するようにしてもよい。表２は、メッシュ空間のモバイル人口及びＧＰＳ人口を性別及び年代ごとに取得し、２０代の使用者の推計パラメータを男女別に算出した例を示している。表２によれば、メッシュ空間内の２０代男性のモバイル人口は１２００人、ＧＰＳ人口は１００人、２０代女性のモバイル人口は１００人、ＧＰＳ人口は１００人である。２０代男性の推計パラメータは１２、２０代女性の推計パラメータは６である。

さらに、推計部３３は、地物である建物の属性に基づいて推計パラメータを補正するようにしてもよい。表３、表４は、図６に示した建物Ｂａの属性として用途に基づき、表２の２０代男性の推計パラメータを補正する例を示す。表３に示す例は、表２に示した推計パラメータ１２を補正した推計パラメータである。表３の例は、建物の用途に加えて平日と休日の別、及び時間帯の条件により推計パラメータを補正している。例えば、建物Ｂａをオフィスとして使用する企業がフレックス制を使用していて、多くの社員が１１時以降に出勤する場合、午前中の推計パラメータは小さくなるように補正される（１２から１０）。また、休日において、オフィスである建物Ｂａを訪問する使用者は平日よりも少なくなる。このような条件を考慮した補正により、休日の推計パラメータは小さくなるように補正される（１２から３）。

表４は、２０代男性の推計パラメータを、オフィス、商業施設、居住地の属性に基づいて補正した例を示す。建物Ｂａが飲食店が入る商業施設であり、時間帯が正午である場合、多くの使用者が飲食店を訪問することが予想される。このため、推計パラメータは、建物Ｂａを訪れるモバイル人口が大きくなるように補正される（１２から２０）。また、建物Ｂａがマンション等の居住地であり、時間帯が平日の午前である場合、居住地に居住する使用者は多くが勤務地に向かうため居住地に滞留しなくなると考えられる。このため、推計パラメータは、建物Ｂａを訪れるモバイル人口が少なくなるように補正される（１２から２）。

さらに、本実施形態は、測位データの取得を要求したアプリケーションの属性に基づいて推計パラメータを補正してもよい。例えば、アプリケーションの利用者に男性が多いことが知られている場合、男性のモバイル人口比が大きくなるように推計パラメータを補正することが考えられる。ただし、本実施形態は、１つのアプリケーションで要求された測位データを使用することに限定されず、アプリケーションに依らず要求された測位データを全て使用して空間軌跡データ及び滞留点を抽出してもよい。

（推計部）
推計部３３は、訪問地推定結果データ５４、すなわち建物を訪問したＧＰＳ人口を取得する。また、推計部３３は、推計パラメータ算出部１２から推計パラメータを入力する。そして、訪問地推定結果データ５４に推計パラメータを乗算し、建物Ｂａ内で滞留する使用者のモバイル人口を推計する。推計されたモバイル人口は、建物内の使用者の数データ５５として蓄積される。表５は、建物ＢａにおけるＧＰＳ人口に推計パラメータを乗じて建物Ｂａを訪問する使用者の推定モバイル人口を算出することを説明するための表である。表５によれば、建物Ｂａを訪問した２０代男性のＧＰＳ人口が１０人であるとき、地物を訪問した使用者のモバイル人口は１２０人であると推計される。

［人流推計方法］
図７、図８は、本実施形態の人流推計方法を説明するための図である。図７は人流推計方法を説明するためのフローチャート、図８はフローチャートに示す各処理を説明するための模式図である。人流推計方法は、推計パラメータを算出することと、地物内にある通端末装置の数と推計パラメータと、を用いて地物内に存在する通信端末装置の数を推計することと、を含んでいる。図７のフローチャートに示すように、人流推計方法は、先ず、メッシュ空間の基地局データを取得する（ステップＳ７０１）。これと並行し、人流推計方法は、同様のメッシュ空間内にある通信端末装置の空間軌跡データを取得する（ステップＳ７０２）。そして、空間軌跡データを所定の時間内に取得された測位データの数が所定の閾値以上である高密軌跡データか否かを判断する（ステップＳ７０３）。測位データが高密軌跡データである場合（ステップＳ７０３：ＹＥＳ）、推計パラメータの算出処理に移行する（ステップＳ７０５）。

一方、測位データが低密軌跡データである場合（ステップS７０３：ＮＯ）、このデータは補正される（ステップS７０４）。補正後の低密軌跡データは、高密軌跡データと共に推計パラメータ算出に進む（ステップＳ７０５）。高密軌跡データ及び補正後の低密軌跡データを使って算出された推計パラメータは、地物内の使用者の推計処理に使用される（ステップS７０６）。以上の処理の後、処理の終了の有無を判断する（ステップS７０７）。処理の終了が指示された場合には処理を終了し（ステップS７０７：ＹＥＳ）、終了の指示があるまで空間基地局データ及び空間軌跡データの取得を継続する（ステップS７０７：ＮＯ）。

図８を用い、推計パラメータの算出処理と、地物内の推計処理とを説明する。推計パラメータの算出処理は、図２に示した滞留点抽出部３１、統計的補正部５７及び推計パラメータ算出部１２によって行われる。地物内の使用者の推計処理は、訪問地推定部３２及び推計部３３によって行われる。本実施形態の人流推計方法は、メッシュ内の空間基地局データ１１から使用者数、すなわちモバイル人口を算出する。また、メッシュにおける空間軌跡データから使用者数、すなわちＧＰＳ人口を算出する。ＧＰＳ人口は、メッシュ空間内で滞留する通信端末装置、すなわちメッシュ空間を訪れた使用者の数を計数することによって行われる。

推計パラメータは、モバイル人口をＧＰＳ人口で除算して算出される。推計パラメータの算出は、使用者の年代や性別ごとに行ってもよい。図８に示す例では、推計パラメータが１０代男性、１０代女性、２０代男性ごとに算出されている。なお、使用者の年代や性別は、通信端末の契約情報、測位データを取得するアプリケーションの登録情報から取得可能である。図８に示すように、基地局データによって検出された通信端末の一部が測位データによって検出されるので、推計パラメータは１以上の数値になる。

また、人流推計方法は、例えば、複数の使用者の空間軌跡データｄ_m1・・・ｄ_mnの各々の滞留点を地物に対応付けることにより、複数の使用者の地物軌跡データｄ_g1・・・ｄ_gnを生成する。複数の地物軌跡データｄ_g1・・・ｄ_gnは、図２の訪問地推定結果データ５４を構成する。地物軌跡データｄ_g1・・・ｄ_gnを集計することにより、例えば建物Ｂａを訪れた使用者の数を計数することが可能になる。地物軌跡データの集計は、例えば、１時間ごとに行われる。図８に示す例では、２０２１年１月３０日、１４時から２２時までの建物Ｂａの訪問者が１時間ごとに集計されている。

上記した本実施形態の人流推計方法は、コンピュータによって実行できる。コンピュータによる上記方法の実行は、コンピュータに、上記各機能を実現させるプログラムによって行われる。

以上説明したように、本実施形態は、基地局データ及び測位データを使って人流を推計するので、取引の有無によらず人流を把握することができる。また、基地局データ及び測位データは測定によって得られるので、推計される人流の確度を高めることができる。測位データによって生成される空間軌跡データを地物に対応付けるため、使用者のＧＰＳ人口を地物単位で推定することが可能になる。さらに、基地局データ及び測位データに基づく推計パラメータを地物を訪問した使用者のＧＰＳ人口に乗じるため、地物単位で使用者のモバイル人口を推計し、その確度を高めることができる。

本実施形態によって得られる人流の情報は、例えば、新規店舗の出店計画や都市交通計画に有効な情報となる。新規店舗の出店については、より訪問者の多い店舗に新規店舗を出店することが考えられる。また、２０代男性が訪れる店舗は多いものの、５０代の男性が訪れる店舗がない場合、５０代男性の嗜好に合わせた店舗を出店することが考えられる。また、平日２３時頃にＡ駅に訪問者が集まる場合、人流のデータは、この時間帯に配車するタクシーの台数を決定することに有効である。

なお、本実施形態は、以上述べた実施形態に限定されるものではない。例えば、以上説明した実施形態は、地物を建物としているが、地物は建物で以外の公園等であってもよい。

１ 人流推計システム
１１ 空間基地局データ
１２ 推計パラメータ算出部
３１ 滞留点抽出部
３２ 訪問地推定部
３３ 推計部
３４ 統計的補正部
５１ 空間軌跡データデータ
５２ 高密ＧＰＳ軌跡データ
５３ 滞留点データ
５４ 訪問地推定結果データ
５５ 建物内の使用者数データ
５６ 低密ＧＰＳ軌跡データ
５７ 補正後の滞留点データ

Claims (11)

1. 基地局が取得した、所定の空間内にある通信端末装置に係る空間基地局データと、前記空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データとを用い、前記空間基地局データが示す通信端末装置の数と、前記空間軌跡データが示す前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比に係る推計パラメータを算出する推計パラメータ算出装置と、
   前記空間軌跡データを用い、前記空間内に存在する地物内に滞留する通信端末装置の数を算出する地物端末数算出部と、前記地物端末数算出部によって算出された通信端末装置の数と、前記推計パラメータと、を用い、前記地物内に存在する通信端末装置の数を推計する推計部と、を含む人流推計装置と、
   を備える、人流推計システム。
2. 空間内に存在する地物内に滞留する算出された通信端末装置の数及び、前記空間内にある基地局が取得した通信端末装置の数と前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比に係る推計パラメータを用い、前記地物内に存在する通信端末装置の数を推計する推計部と、を含む人流推計装置に用いられる推計パラメータ算出装置であって、
   前記基地局が取得した、所定の空間内にある通信端末装置に係る空間基地局データと、前記空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データとを用い、前記空間基地局データが示す通信端末装置の数と、前記空間軌跡データが示す前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比によって前記推計パラメータを算出する推計パラメータ算出部を備える、推計パラメータ算出装置。
3. 所定の時間範囲内において測位データの数が相対的に多い通信端末装置の測位データに基づいて、前記空間における通信端末装置の滞留時間の割合を算出し、測位データの数が相対的に少ない通信端末装置が前記空間内における前記軌跡上で停止している範囲である滞留点の数を前記滞留時間の割合を使って補正する滞留補正部を備える、請求項２に記載の推計パラメータ算出装置。
4. 前記推計パラメータ算出部は、前記空間基地局データが示す通信端末装置及び、前記空間内において滞留する通信端末装置の契約者の属性ごとに前記推計パラメータを算出する、請求項２または３に記載の推計パラメータ算出装置。
5. 基地局が取得した所定の空間内にある通信端末装置に係る空間基地局データが示す通信端末装置の数と、前記所定の空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データが示す前記空間内に滞留する通信端末装置の数との比に係る推計パラメータを取得する推計パラメータ取得部と、
   前記空間軌跡データを用い、前記空間内に存在する地物内に滞留する通信端末装置の数を算出する地物端末数算出部と、
   前記地物端末数算出部によって算出された通信端末装置の数と、前記推計パラメータと、を用い、前記地物内に存在する通信端末装置の数を推計する推計部を備える人流推計装置。
6. 予め時間閾値、範囲閾値、距離閾値が設定され、前記地物端末数算出部は、通信端末装置が前記時間閾値以上の時間、前記範囲閾値以内の範囲にあることを前記空間軌跡データが示す場合、前記所定の範囲内に通信端末装置の滞留点を作成し、当該滞留点を含む範囲にある地物、前記滞留点との距離が前記距離閾値以下である地物、及び前記滞留点を中心にした半径が径閾値以下の円の範囲に少なくとも一部が含まれる地物のいずれかに前記滞留点を対応付ける、請求項５に記載の人流推計装置。
7. 前記推計部は、前記地物に係る属性に基づいて、前記推計パラメータを補正する、請求項５または６に記載の人流推計装置。
8. 空間内に存在する地物内に滞留する算出された通信端末装置の数及び、前記空間内にある基地局が取得した通信端末装置の数と前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比に係る推計パラメータを用い、前記地物内に存在する通信端末装置の数を推計する推計部と、を含む人流推計装置に用いられる推計パラメータ算出方法であって、
   コンピュータが、
   前記基地局が取得した、所定の空間内にある通信端末装置に係る空間基地局データと、前記空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データとを用い、前記空間基地局データが示す通信端末装置の数と、前記空間軌跡データが示す前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比によって前記推計パラメータを算出することを含む、推計パラメータ算出方方法。
9. コンピュータにより、
   基地局が取得した所定の空間内にある通信端末装置に係る空間基地局データが示す通信端末装置の数と、前記所定の空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データが示す前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比に係る推計パラメータを取得することと、
   前記空間軌跡データを用い、前記空間内に存在する地物内に滞留する通信端末装置の数を算出することと、
   算出された地物内に滞留する通信端末装置の数と、前記推計パラメータと、を用い、前記地物内に存在する通信端末装置の数を推計することと、を含む、人流推計方法。
10. 空間内に存在する地物内に滞留する算出された通信端末装置の数及び、前記空間内にある基地局が取得した通信端末装置の数と前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比に係る推計パラメータを用い、前記地物内に存在する通信端末装置の数を推計する推計部と、を含む人流推計装置に用いられる推計パラメータ算出プログラムであって、
    前記基地局が取得した、所定の空間内にある通信端末装置に係る空間基地局データと、前記空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データとを用い、前記空間基地局データが示す通信端末装置の数と、前記空間軌跡データが示す前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比によって前記推計パラメータを算出する機能をコンピュータに実現させる、推計パラメータ算出プログラム。
11. 基地局が取得した所定の空間内にある通信端末装置に係る空間基地局データが示す通信端末装置の数と、前記所定の空間内を移動する通信端末装置の軌跡に係る空間軌跡データが示す前記空間内において滞留する通信端末装置の数との比に係る推計パラメータを取得する機能と、
    前記空間軌跡データを用い、前記空間内に存在する地物内に滞留する通信端末装置の数を算出する機能と、
    算出された地物内に滞留する通信端末装置の数と、前記推計パラメータと、を用い、前記地物内に存在する通信端末装置の数を推計する機能と、をコンピュータに実現させる、人流推計プログラム。