JPWO2010116827A1 - 大量データ可視化システム及び大量データ可視化方法 - Google Patents

Abstract

大量に収集された移動ログデータを動的に解析し、アニメーションとして可視化することを目的とする。まず、外部データに基づいて、元データのうち座標情報を位置識別コードで置換する。次に、コンパクトデータの集合のうち、選択画面を通じてユーザより指定入力された条件に関連するコンパクトデータだけを選択する。次に、選択されたコンパクトデータのそれぞれに推定経路の情報を付加してアニメデータを生成する。次に、アニメデータを処理対象とし、各アニメデータを、時間軸上に所定の時間幅で設定されたデータリストのいずれかに登録する。その後、指定入力された任意の再生時間に対応するデータリストに登録されている各アニメデータのそれぞれに対応するシンボルを、外部データから読み出される座標情報又は推定経路の情報に基づいて予測した位置に表示する。

Description

本発明は、大量に収集された元データ（時空間データ）を対象とした解析動作と解析結果の表示をリアルタイムで実行する技術に関する。

センサネットワーク、ＧＰＳ（Global Positioning System）、非接触型ＩＣ（Integrated Circuit）等の実用化により、昨今では、人の動きや物の移動等を時間と位置で特定できる時空間情報が大量に発生され収集されている。例えば携帯電話機等による通話ログや電子マネー等の利用ログ等が大量に収集されている。因みに、通話ログに含まれるアンテナの位置情報を用いれば、携帯電話機がどの時間にどのアンテナ付近にいたかを知ることができる。また、利用ログに含まれる利用店舗の情報を用いれば、ユーザがどの時間に、どの店舗で、どれぐらいの金額のものを買ったかを知ることができる。

昨今では、これらのデータを対象とした集計や解析により、新たな価値を生み出すシステムが提案されている。例えば携帯電話機について収集された通話ログについての解析結果に基づいて、携帯電話サービスを提供する会社は、どのエリアに、どれぐらいのアンテナを設置するかを判断している。また例えば電子マネーの利用ログについての解析結果は、ＰＯＳ（Point of sale）と呼ばれる購買データに加え、ユーザの特性や移動等の情報も含んでいる。このため、利用ログは、より一層価値のある情報を示すものとして用いられている。

このような背景の元、既に、専用の可視化ソフトウェア（ビジュアライズソフトウェア）等によって、前述した情報やＧＩＳ（Geographic Information System）情報等を組み合わせて表示できるソフトウェア等が提案され、実際にマーケティングや価値算出等の場面で利用されている（非特許文献１を参照）。また、可視化ソフトウェアは、データの内容を単に可視化するだけでなく、一見分かり難い解析結果や集計結果を人間が理解し易いように組み替えて表示する機能も有している。このように昨今では、可視化ソフトウェアも複雑化してきている。なお、可視化ソフトウェアの中には、可視化ソフトウェアの利用者が操作した条件を満たすように、可視化する段階でデータの加工処理を実行するものが存在する（特許文献１を参照）。

特開２００４−１３９５７５号公報

Google、Google Earth、[online]、インターネット<ＵＲＬ:http://earth.google.com/>

ところが、大量のデータがますます増え続けるという状況下においては、処理対象となるデータの数及びデータ量があまりにも大量になりすぎており、データの中から意味を見出すことが難しくなってきている。このような状況に対する一つの解決策として、サーバやワークステーション等の演算能力に優れたコンピュータを用いて予め前処理（データの統計処理、解析など）を実行し、その処理結果を可視化することが一般的である。例えばユーザの男女比や年齢比等を円グラフ化したり、ユーザ数の増加を線グラフ化したりすることが行われている。

しかし、このような可視化手法は、大量のデータのうち重要と思われる部分を抜き出しているのに過ぎず、前処理の段階でデータが本来有する大量の情報が失われているのが現状である。また、前処理で実行する内容自体は人間が創り出すものであり、人間の既成概念が組み込まれている。従って、前処理が実行されたデータを可視化しても、可視化された情報から飛躍的に新しい発想は生まれ難くなっている。

また、データを正確に集めようとすると、ユーザの負担も増加する。そこで、センシングする機会を減らす等の方法が用いられているが、これではデータの連続性が失われてしまう場合が一般的である。結果的にデータが疎になり、分析や解析の結果をアニメーションとして表示するには情報量が不足してしまう。

このような状況を解決するため、発明者は、元データ（時空間データ）が有する全ての情報を忠実に可視化し、ユーザの要求を即座にアニメーションに反映できるデータ解析技術を提案する。本発明は、元データ（時空間データ）の集合に対する処理動作を多ステップに分解し、使用可能な記憶容量や各ステップの処理内容に応じてデータ形式の変換や絞り込み処理を逐次実行する。

本発明によれば、サーバやワークステーションに比して処理能力が劣るハードウェアを用いる場合でも、大量の時空間データが有する本来の情報を失うことなく、ユーザの操作に即座に反映したアニメーションを表示することができる。

形態例に係るシステム構成図である。 形態例において使用する構成要素とデータの流れとの関係を示す図である。 コンパクトデータ生成部の処理イメージを説明する図である。 再生データ選択部の処理イメージを説明する図である。 再生データ選択画面の一例を示す図である。 アニメデータ生成部の処理イメージを説明する図である。 移動経路の予測例を示す図である。 アニメデータ振り分け部の処理イメージを説明する図である。 アニメデータ蓄積部内のデータ構造例を示す図である。 再生待ちデータ生成部の処理イメージを説明する図である。 データリストと再生時間の関係を説明する図である。 複数の評価ポイントを有するデータの例を示す図である。 アニメデータ再生部の処理イメージを説明する図である。 再生時間選択画面と描画座標の予測イメージを説明する図である。 アニメデータ再生部による表示イメージ例を示す図である。 情報付与部の処理イメージを説明する図である。 情報付与部の処理イメージを説明する図である。 各データの流れを概念的に示す図である。 高速道路上の入退場データを用いる形態例を説明する図である。 美術館内の入退場データを用いる形態例を説明する図である。 隣接して立地する美術館等の間を移動する場合を例示する図である。

以下、図面に基づいて、本発明に対応する形態例を順番に説明する。

（１）形態例１
この形態例では、鉄道の利用者より大量に収集される時空間データを処理対象とする場合について説明する。なお、鉄道の利用者は、乗車時と降車時のそれぞれで改札を通る。この際、利用者の乗降データは、改札機を通じて自動的に収集される。すなわち、利用者が入場した時刻と通過した改札と、利用者が出場した時刻と通過した改札とがログデータとして鉄道事業者によって収集される。このログデータは、鉄道の利用に際して不可欠な行動に基づいて必ず収集されるものであり、正確な情報が記録されている。ただし、鉄道の利用者数は莫大であり、そのデータ量も莫大なものになる。以下の形態例では、このようなデータに含まれている意味をユーザの任意の操作に対応して即座に可視化する場合を説明する。

（１−１）システムの全体構成
図１に、形態例に係る大量データ可視化システム（以下、「システム」という。）の構成例を示す。システムは、主に、データ蓄積部１００、処理部１１０、画面表示部１２０の３つの機能部で構成されている。この他、システムは、不図示の入力装置（例えばマウス、キーボード）や通信機能等も備えている。この形態例の場合、処理部１１０の処理動作は、コンピュータ上で実行されるプログラムの処理機能を通じて実現される。もっとも、処理機能の全部又は一部をハードウェアにより実現することもできる。また、コンピュータには、形態例に係る処理機能を実現するプログラム以外にも様々なプログラムが搭載されている。

データ蓄積部１００は、処理部１１０を構成する各処理で必要とされるデータや発生したデータを格納する。例えばハードディスク装置や半導体記憶装置（メモリ）等が用いられる。この形態例の場合、データ蓄積部１００は、以下の蓄積部で構成される。元データ蓄積部１０１は、元データ１３１を格納する記憶装置である。なお、元データ１３１は利用者から逐次収集される乗降に関する情報であり、非常にデータ量が膨大である。従って、非常に記憶容量の大きい記憶装置が用いられる。コンパクトデータ蓄積部１０２は、元データ１３１の一部を外部データと置換し、データ長を短縮したコンパクトデータ１３２を格納する記憶装置である。もっとも、元データ１３１とコンパクトデータ１３２のデータ数は同じである。しかし、データ長が短縮されることで、コンパクトデータ蓄積部１０２の記憶容量は、元データ蓄積部１０１の記憶容量よりも小さく済む。アニメデータ蓄積部１０３は、コンパクトデータ１３２をアニメーション表示に適したデータ形式に変換したアニメデータ１３３を格納する記憶装置である。後述するように、コンパクトデータ１３２からアニメデータ１３３に変換される際にデータの絞り込みも実行される。従って、アニメデータ１３３のデータ数はコンパクトデータ１３２のデータ数よりも少なくなる。従って、アニメデータ蓄積部１０３の記憶容量は、コンパクトデータ蓄積部１０２の記憶容量よりもさらに小さく済む。再生待ちアニメデータ蓄積部１０４は、アニメーションとして画面表示するためのアニメデータを格納する記憶装置である。従って、再生待ちアニメデータ蓄積部１０４の記憶容量は、アニメデータ蓄積部１０３の記憶容量よりもさらに小さく済む。外部データ蓄積部１０５は、データ形式（データ構造）を変換する場合に参照する外部データ１３５を格納する記憶装置である。

処理部１１０は、データ蓄積部１００との間のデータの受け渡しを通じて定義された処理動作を実行する。例えば絞り込み処理やデータ変換処理が実行される。この形態例の場合、処理部１００は、以下の処理部で構成される。コンパクトデータ生成部１１１は、外部データ１３５を参照して元データ１３１からコンパクトデータ１３２を生成する処理を実行する。再生データ選択部１１２は、コンパクトデータ１３２のうち後続する処理に受け渡すデータ数を削減する処理を実行する。アニメデータ生成部１１３は、コンパクトデータ１３２からアニメデータ１３３を生成する処理を実行する。この際、アニメデータとして移動経路を表示できるように、移動経路が予測され、通過駅の情報が追加される。アニメデータ振り分け部１１４は、リアルタイムで各再生時間の位置情報を表示できるように事前に再生時間別のデータリスト２１１にアニメデータ１３３を登録する処理を実行する。再生待ちデータ生成部１１５は、再生時間の進行に応じてデータリスト２１１から対応するアニメデータ１３３を読み出し、描画データ１３４にデータ変換する処理を実行する。アニメデータ再生部１１６は、外部データ１３５を参照してアニメデータ１３３を描画データ１３４に変換する処理を実行する。情報付与部１１７は、描画データ１３４に対する分析結果やユーザの操作入力を付与データ１３６としてコンパクトデータ１３２に反映する処理を実行する。

画面表示部１２０は、ユーザから各処理（プログラム）に対する指示の入力や各処理（プログラム）からユーザに処理結果を提示するのに用いられる。画面表示部１２０は、以下の表示部で構成される。画面表示１２１は、解析結果を時空間情報を含むアニメーションとしてユーザに提示する画面である。再生時間選択画面１２２は、アニメデータ再生部１１６に対する再生条件（再生時間）を指示入力する操作画面である。再生データ選択画面１２３は、再生データ選択部１１２に対する選択条件を指示入力する操作画面である。

（１−２）データの処理の内容
図２に、形態例に係るシステムにおいて実行されるデータ処理の流れと各部におけるデータの受け渡し関係を概略的に示す。後述する説明では、図２に示す処理に従って、データの流れを説明する。この形態例では、データの全てを総称してデータ１３０と呼ぶ。

（ａ）コンパクトデータ生成処理
図３に、コンパクトデータ生成部１１１で実行される処理イメージを示す。コンパクトデータ生成部１１１は、元データ１３１をコンパクトデータに変換する処理を実行する。元データ１３１は、鉄道事業者が利用者から収集したデータの集合であり、元データ蓄積部１０１に蓄積されている。元データ１３１は、「乗車駅名称」、「乗車駅座標」、「乗車時間」、「運賃」等で構成されるデータ構造を有している。因みに、「乗車駅座標」は入退場を検出した改札の座標位置の情報であり、入退場データに付加して記録される。また、従来では、各駅の乗降車数や年齢別の利用者区分等で元データ１３１を集計し、グラフ化して表示する程度である。

図３の場合、元データ１３１は、データＩＤ、ユーザＩＤ、乗車駅、乗車駅座標、乗車時間、降車駅、降車駅座標、降車時間、運賃の各データで構成される。コンパクトデータ生成部１１１は、外部データ蓄積部１０５に格納されている外部データ１３５を適用し、データ長をコンパクトに圧縮する処理を実行する。コンパクト化には、ＩＤや記号等を使用する。図３の場合、乗降駅と乗車駅座標に関するデータを、外部データ１３５に登録されている駅ＩＤを使用してコンパクトデータ１３２を生成する。具体的には、占有サイズが大きい駅名や座標といった情報を、外部データ１３５を用いて駅ＩＤや記号等に圧縮する。これにより、記憶領域の占有量を数十分の一に圧縮して格納することが可能となり、今まで困難であった大量のデータをリアルタイムに処理することが可能となる。なお図３の場合、外部データ１３５は、駅名、駅ＩＤ、座標、路線の各データで構成される。なお、生成されたコンパクトデータ１３２は、コンパクトデータ生成部１１１によってコンパクトデータ蓄積部１０２に格納される。

（ｂ）再生データ選択処理
図４に、再生データ選択部１１２で実行される処理イメージを示す。再生データ選択部１１２は、再生データ選択画面１２３を通じてユーザが指定した条件を満たすコンパクトデータ１３２だけを選択する処理を実行する。すなわち、データ数の絞込みが実行される。再生データ選択画面１２３の表示例を図４と図５に示す。この形態例の場合、再生データ選択画面１２３は、選択項目としての性別、年齢、乗車駅、降車駅、利用エリアと、選択した条件を決定するボタンとで構成される。なお、利用エリアは、情報付与部１１７において利用エリア情報が付与された場合の表示例である。従って、付与情報の内容に応じて様々な表示が考えられる。また、付与情報が複数の場合には、それらの全て又は一部が選択的に表示される。なお、図４は、乗降駅だけが指定された状態を表している。また、図５は、性別と、年齢と、降車駅と、利用エリアが指定された状態を表している。例えば、再生データ選択部１１２は、選択条件を満たさないコンパクトデータ１３２をコンパクトデータ蓄積部１０２から削除する。

（ｃ）アニメデータ生成処理
前述したように、コンパクトデータ１３２には乗降駅の情報しか含まれていない。すなわち、移動経路の起点と終点に関する時間的にも距離的にも離散した情報しか含まれていない。これでは、鉄道の路線を無視した直線移動によるアニメーション表示しか行うことができない。そこで、アニメデータ生成部１１３を使用して、コンパクトデータ１３２に路線情報を付加する。図６に、アニメデータ生成部１１３で実行される処理イメージを示す。図６に示すように、アニメデータ生成部１１３は、路線データベースを外部データ１３５として参照し、乗車駅と降車駅の２つの情報から予測される経路上の駅をコンパクトデータ１３２に追加する。図７に、経路の予測イメージを示す。図７では、乗車駅（Ａ駅２００）と降車駅（Ｂ駅２０１）に関連のある２つの路線（Ｅ路線２０４とＦ路線２０５）だけを表している。因みに、Ｅ路線２０４には、…、Ａ駅２００、Ｄ駅２０３、Ｂ駅２０１、…が登録されている。また、Ｆ路線２０５には、…、Ｃ駅２０２、Ｄ駅が登録されている。すなわち、Ｄ駅が２つの路線の接続駅である。

アニメデータ生成部１１３は、乗車駅（Ａ駅２００）と降車駅（Ｂ駅２０１）の両方が同じ路線上にあった場合には、その路線だけを利用したと判断する。この例の場合、アニメデータ生成部１１３は、Ａ駅２００で乗車し、Ｂ駅２０１で降車した利用者は、Ｅ路線２０４だけを利用したと推定する。これに対し、乗車駅がＡ駅２００で降車駅がＣ駅２０２の場合には、これら２つの駅が同じ路線内に無い。従って、アニメデータ生成部１１３は、路線を乗り換えたと推測する。

このように、アニメデータ生成部１１３は、路線データベースに登録された複数の路線リスト（例えばＥ路線２０４、Ｆ路線２０５…）と乗降駅とをマッチングさせることにより、利用した路線を列挙する機能を有している。従って乗車駅がＡ駅２００で降車駅がＣ駅２０２の場合であれば、アニメデータ生成部１１３は、２つの路線に共通するＤ駅２０３において乗り換えたと予測する。

図６のアニメデータ１３３では、このように予測された経由駅がコンパクトデータ１３２に対して追加的に登録されている。これらの経由駅は、乗降駅間で推測された経路上にある全ての駅で与えられる。

（ｄ）アニメデータ振り分け処理
ところで、この段階におけるアニメデータ１３３は、順不同又はデータＩＤの順番に並んでいるものがほとんどである。従って、この段階のアニメデータ１３３を、再生時間を基準として再生するには、全てのアニメデータ１３３を検索対象として再生すべきアニメデータ１３３を抽出せねばならない。しかも、アニメーション表示に間に合うように限られた時間内に検索処理を完了する必要がある。この検索処理は非常に重い処理となる。

そこで、アニメデータ振り分け部１１４を使用して、アニメデータ１３３を再生に適したデータリスト２１１に振り分ける処理を実行する。図８に、アニメデータ振り分け部１１４で実行される処理イメージを示す。この形態例の場合、アニメデータ振り分け部１１４は、アニメデータ蓄積部１０３に用意した再生時間別のリスト（図８では、データリスト２１１）に、対応するアニメデータ１３３を登録する。図８は、２０分刻みでデータリストを作成する例を表している。勿論、データリストの時間間隔は任意に設定することができる。

図９に、アニメデータ振り分け部１１４によりアニメデータ蓄積部１０３に作成される配列２１０のイメージを示す。この際、アニメデータ振り分け部１１４は、アニメデータ１３３が有する乗車時間（乗車駅の改札を通過した時刻）を評価基準とし、乗車時間が含まれる時間帯のデータリスト２１１にアニメデータ１３３を登録する。図８の例であれば、乗車時間が１０：２０から１０：３９までのアニメデータは、「１０：２０のデータリスト」に登録される。この明細書の場合には、この評価基準を「評価ポイント」と呼ぶことにする。データリスト２１１には複数のアニメデータ１３３を関連づけることができる。また、１つのアニメデータ１３３を複数のデータリスト２１０に関連づけることも可能である。この効果については後述する。

（ｅ）再生待ちデータ処理
図１０に、再生待ちデータ生成部１１５の処理イメージを示す。再生待ちデータ生成部１１４は、図１０に示すように、再生時間選択画面１２２を用いてユーザが指定した再生時間に関連付けられているデータリスト２１１のアニメデータ１３３だけを配列２１０から取り出し、アニメ１０４に格納する処理を実行する。これにより、必要なアニメデータ１３３の検出時間を大幅に短縮することができる。

なお、図１０には、スライダーの移動により再生時間を指定できる形式の再生時間選択画面１２２の表示例を示している。この例の場合、スライダーの位置に対応する時間も数値として画面上に表示される。従って、ユーザは、この表示を確認しながら再生時間を自由に指定することができる。この例の場合、画面上には、１０時２０分のデータリスト２１１が再生時間として指定されていることが分かる。図１０の場合、アニメデータ蓄積部１０３に格納されたデータリスト２１１は２つであるのに対し、再生待ちアニメデータ蓄積部１０４に格納されたデータリスト２１１は１つである。なお、この例の場合、再生時間選択画面１２２には、再生ボタンもストップボタンも配置する。後述するように、描画データ１３４によるアニメーションの表示時にも使用するためである。

ところで、アニメーション表示は、図１１に示すように、現在時間（再生時間）３１０の時間軸上での移動に伴って表示内容を変化させるものである。従って、再生待ちデータ生成部１１５は、常に現在時間３１０に対応するデータリスト２１１を参照し、新たなデータリスト２１１が見つかるたびに対応するデータリスト２１１をアニメ１０４に格納する。例えば図１１の場合、現在時間３１０がデータＢの評価ポイント（乗車）３１１に達すると、再生待ちデータ生成部１１５は、データＢをアニメ１０４に格納する。同様に、現在時間３１０がデータＤの評価ポイント（乗車）３１２に達すると、再生待ちデータ生成部１１５は、データＤをアニメ１０４に格納する。ただし、図１１が、ユーザが再生時間を指定した直後の様子を表している場合、データＡをアニメ１０４に格納することができない。データＡの評価ポイントは、現在時間３１０に対して過去の時点であり、見つけ出すことができないためである。

このような場合には、前述したように、１つのアニメデータ１３３を複数のデータリスト２１１に関連づけることが有効である。図１２に、１つのアニメデータ１３３を複数のデータリスト２１１に関連づけた例を示す。図１２に示すように、この場合、１つのデータが複数の評価ポイント（黒丸）を持つことになる。従って、そのどれかの評価ポイントに関連づけられたデータリスト２１１と現在時間（再生時間）３１０が一致すれば、再生待ちデータ生成部１１５は、対応するアニメデータ１３３をアニメ１０４に格納することができる。図１２においては、各アニメデータ１３３の再生が開始されるポイント３１２を白丸で示す。このように、１つのアニメデータ１３３を複数のデータリスト２１１に関連付けると、占有する記憶領域が増えることになるが、ユーザが再生時間をジャンプさせた場合等においても多くのデータを再生することが可能になる。

（ｆ）アニメデータ再生処理
図１３に、アニメデータ再生部１１６の処理イメージを示す。アニメデータ再生部１１６は、アニメデータ１３３を描画可能な描画データ１３４に拡張（データ変換）する処理を実行する。ここでの拡張（データ変換）には、コンパクトデータ生成部１１１で利用した外部データ１３５を使用する。描画データ１３４は、図１３に示すように、座標、色、角度等の描画に必要なデータで構成される。この形態例の場合、座標は、Ｘ座標とＹ座標で表現する。また、色は、赤（Ｒ）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）で表現する。なお、アニメデータ再生部１１６は、再生時間選択画面１２２から与えられる現在時間（再生時間）３１０に基づいて、これらのデータを算出する。

以下、図１４に沿って説明する。図１４（Ａ）に示すように、Ａ駅２００の改札から１０時３０分に入場し、Ｂ駅２０１の改札から１０時５０分に出場したという元データ１３１があった場合を考える。なお、アニメデータ１３３には、経由駅としてのＤ駅２０３の情報がアニメデータ生成部１１３により既に追加されている。アニメデータ再生部１１６は、このアニメデータ１３３を再生する際に、Ａ駅２００とＢ駅２０１との間に存在する駅数とＤ駅２０３との位置関係からＤ駅を電車が通過する時間を１０時４０分と予測して再生させる。

次に、図１４（Ｂ）に示すように、ユーザが通過駅間を再生時間（例えば１０時３５分）として指定した場合を説明する（ステップ３０４）。この場合、アニメデータ再生部１１６は、再生時間に対して両側に位置する２つの駅の間をスムーズに繋ぐように通過点の座標（描画座標３０６）を補間演算により算出する（ステップ３０５）。図１４（Ｂ）では、外部データ１３５の表記に合わせて緯度と経度で座標を表現している。この後、アニメデータ再生部１１６は、算出された座標位置に、対応するデータ３０７を三角形等のシンボルにより描画する。例えば三角形のシンボルを用いる場合、頂点方向を進行側として表示することで、位置情報だけでなく進行方向の情報も表現することができる。

図１５に、アニメデータ再生部１１６による表示画面例（画面表示１２１）を示す。図１５の画面表示１２１には、再生時間選択画面１２２（図１０）が重ねて表示されている。図１５の場合、円弧上に同一方向に三角形の頂点が向いた２つのシンボルの塊３２０が認められる。また、進行方向がランダムのシンボルの塊も認められる。

ところで、描画データ１３４の生成に伴う拡張処理は、必ずしもリアルタイム処理が要求されるアニメデータ再生部１１６において実行する必要は無い。例えば鉄道の乗り換え分析、クラスタリングの分析等の処理が重い拡張処理については、コンパクトデータ生成部１１１やアニメデータ生成部１１３において実行し、それぞれコンパクトデータ１３２やアニメデータ１３３に予め格納しておいても構わない。この場合、各処理で扱うデータ量は、前述した形態例よりも増えることになる。しかし、データ表示の際に実行すべきステップ数を削減できるので、高速な描画を実現できる。

（ｇ）情報付与処理
図１６に、情報付与部１１７の処理イメージを示す。情報付与部１１７は、描画データ１３４を可視化する際に使用する描画座標や色等に基づいて、さらに新しい意味としての付与データ１３６を生成する処理を実行する。もっとも、ユーザ自身が画面上の表示を通じて発想した意味情報を情報付与部１１７に対して入力する手法を用いることもできる。勿論、情報付与部１１７による信号処理としての意味抽出とユーザによる意味情報の入力とを併用しても良い。

図１６は、４つのデータに新しい意味を見出す場合を示している。図１６に示す４つのデータは、全て同じ場所を出発点とし、全て同じ場所に向かっている。これらは、乗降データより分かる。ただし、ＩＤ「00001」のデータとＩＤ「00002」のデータはエリアＡ（３３０）を通過しているのに対し、ＩＤ「00003」のデータとＩＤ「00004」のデータはエリアＢ（３３１）を通過している。この場合、情報付与部１１７は、描画データ１３４に対して「通過エリア」という付与データ１３６を生成する。図１６では、ＩＤ「00001」とＩＤ「00002」のデータに対する付与データ１３６として「利用エリアＡ」が生成され、ＩＤ「00003」とＩＤ「00004」のデータに対する付与データ１３６として「利用エリアＢ」が生成された例を示している。この付与データ１３６は、情報付与部１１７によって外部データ蓄積部１０５やコンパクトデータ蓄積部１０２に書き込まれる。

次に、別の意味付け例を示す。例えば同じ電車に乗っている人が数人いる場合を考える。同じ電車に乗っていても、各利用者に対応する描画データ１３４の乗車時間や降車時間等はバラバラである。このため、各利用者に対応するシンボルのある時間の描画座標を予測した場合、これらの利用者を一つの塊として認識することが可能である。図１７に、対応する例を示す。図１７は、３人の利用者（データ４００）が路線４０２の各駅４０１をそれぞれバラバラに利用した例を示している。なお、データ４００のうち、濃い網掛けで示した部分は、元データ１３１で記録された入場時間と出場時間であり、薄い網掛けで示した部分は元データ１３１から拡張的に計算された通過時間である。

ここで、１１時１０分という再生時間が指定されたとする（ステップ４０３）。また、３つの描画データ１３４が、例えば１分刻みで用意されたデータリストに登録されているものとする。この場合、３つのシンボルとも、アニメデータ再生部１１６によりＪ駅とＫ駅の間に描画される（ステップ４０４）。この描画位置が塊として分析した情報付与部１１７は、これら３つのシンボルに対応する利用者はおそらく同じ電車に乗った人であると予測する（ステップ４０５）。そこで、情報付与部１１７は、この塊に対し、「特急○○ ××号」に乗った人、という新しい付与データ１３６を発生して付与し、その情報をコンパクトデータ蓄積部１０２や外部データ蓄積部１０５に追加する。

この付与データ１３６を用いれば、画面表示１２１におけるアニメーション表示の際に、シンボルの表示色を付与データ１３６の内容に応じて変更することが可能になる。例えば図１５の例であれば、急行電車に乗った人のシンボルと、各駅電車に乗った人のシンボルとを画面上で区別して描画することができる。

（ｈ）データ間の関係
図１８に、各データ間の変化の様子を示す。すなわち、元データ１３１、コンパクトデータ１３２、アニメデータ１３３（アニメデータ蓄積部１０３内）、アニメデータ１３３（アニメ１０４内）、描画データ１３４が、それぞれどのように変化するかを示す。なお、コンパクトデータ１３２からアニメデータ１３３を生成するステップでは、データ変換と同時に絞り込みも実行され、コンパクトデータ１３２の一部だけがアニメ１０４に格納される。

また、図１８に示すように、駅名が実名であるのは、元データ１３１と描画データ１３４だけであり、その他のデータではＩＤだけで扱われている。これにより、データ量の削減を実現している。また、描画に必要な座標が現れるのは、描画データだけであることも分かる。また、経路情報は、アニメデータ１３３の段階から追加されることが分かる。

（１−３）まとめ
形態例に係るシステムを用いれば、統計処理や解析結果等の複雑な前処理の実行を無くすことができる。従って、非常に高性能なサーバやワークステーション等が不要となる。しかも、前処理を必要としないので、ユーザが任意に指定した駅間やエリアについての任意の時間における利用者の動きをアニメーション形式でリアルタイムに表示することができる。

また、前処理が不要となることで、アニメーションとして表示される描画データ１３４の段階でも、元データ１３１の情報が可能な限り保持される。また、元データ１３１についても、鉄道利用者が改札を通過するタイミングで自動的に収集される。従って、ユーザの任意性によって収集される場合と異なり、データの連続性が失われずに済む。これらより、最終的にユーザに提示される可視化データには、従来技術に比して格段に多くの情報が含まれる。その分、自由な発想で情報を解析、分析することができる。また、情報の収集は、基本的に改札の入退場時だけであり、ＧＰＳ情報のように連続的に全ての行動を収集するわけではないのでデータ量が少なく済む。また、同時に利用者の時間的に連続した行動を全て収集しないので、利用者個人のプライバシーに対する配慮も可能である。

また、形態例に係るシステムでは、処理を多ステップに分け、処理部の挙動に合わせたデータ形式に逐次変換する処理と絞り込む処理とを実行する。これにより、データの格納に必要なデータサイズを減らすことができ、ハードウェアに必要な記憶装置の容量を減らすことができる。この結果、従来以上に大量のデータを扱うことが可能になる。

また、形態例に係るシステムでは、別のデータベースを参照する仕組みを導入して、各処理の必要性に応じてデータサイズを自由に可変できるようにする。また、形態例に係るシステムでは、データ形式だけでなく、データを格納する方式も各処理で変更し、それぞれの処理に適合した格納をする。これにより、記憶装置との間で読み書きされるデータ量を各処理に最適化することができる。また、データ量が最適化されることにより、ユーザが操作入力によって指定した条件を満たすアニメーションをリアルタイムで表示することができる。このため、ユーザの作業性が格段に向上し、自由な発想による元データ１３１の検証が可能になる。

また、形態例に係るシステムでは、可視化によって生まれた情報（描画データ）を付与データ１３６として、コンパクトデータ１３２や外部データ１３５に反映する仕組みを採用する。例えば座標情報や色情報等を用いて特徴情報（ユーザや物体における属性や内情等）を抽出する仕組みを採用する。これにより、本来未知であった特徴を元データ１３１に新たに追加した状態で解析動作を実行でき、データの価値を向上させることができる。

（２）形態例２
この形態例では、高速道路の運営事業者がゲートを通過した車両から収集する大量の元データ１３１を可視化して表示するシステムについて説明する。なお、収集される具体的なデータ構造を除き、基本的なシステムの構造やデータ処理の流れは形態例１と同じである。

図１９に、高速道路５００上を車両が移動した場合について説明する。高速道路の場合は、入口５０２と出口５０３が、形態例１における乗車駅と降車駅に対応する。更に、高速道路５００の場合、料金所５０４、５０５や料金徴収システムにおいて料金を領収した記録が追加的に蓄積される。これらの追加情報は、形態例１における通過駅の情報に相当するが、通過点の時間が確定する点で形態例１と異なる。勿論、これらのデータは、利用者毎にログデータとしてサーバに蓄積する。また、この形態例の場合、入口と、出口と、料金所の座標データを外部データ蓄積部１０５として用意しておく。

この形態例の場合、コンパクトデータ生成部１１１は、この外部データ蓄積部１０５を使用して、元データ１３１をコンパクトデータ１３２に変換する処理を実行する。一方、アニメデータ再生部１１６は、外部データ蓄積部１０５を使用して、アニメデータ１３３を描画データ１３４に変換する処理を実行する。従って、座標データとＩＤデータとを自由に置換できる分、システムに必要な記憶装置の記憶容量を少なくすることができる。また例えば、外部データ１３５には、高速道路５００のネットワーク情報、渋滞情報、速度制限情報、交通規制情報等を格納しておく。これらの情報を外部データ１３５として参照することにより、描画データ１３４を作成する際の現在位置（再生位置）をある程度予測することが可能になる。

結果的に、形態例に係るシステムを用いれば、ある時間において車両が高速道路上のどの場所にいたかを予測することが可能になる。また、形態例１の場合と同様、情報付与部１１７において、描画データ１３４が有する特徴情報（例えば空間平面上の塊）を検出し、付与データ１３６としてコンパクトデータ１３２や外部データ蓄積部１０５に反映させることができる。これにより、渋滞や事故発生時に人々が迂回する経路や時間の予測が可能となり、バイパスの設計や休憩所（サービスエリア）の新規設置などの計画時に利用することができる。これにより、設計作業を効率化できる。

（３）形態例３
この形態例では、美術館や博物館等の運営事業者が入出力ゲートから収集する大量の元データ１３１を可視化して表示するシステムについて説明する。なお、収集される具体的なデータ構造を除き、基本的なシステムの構造は形態例１と同じである。

図２０に、展示エリア６００内を入場者が移動した場合について説明する。展示エリア６００も、鉄道路線や高速道路の場合と同様、入口６０２と出口６０３が存在する。すなわち、チケットを購入した入場者は、入口６０２から入場し、出口６０３から退場する。この形態例では、入退出時の時刻を記録した大量のログデータを使用する。単一の美術館の場合には順路に沿った経路６０１が決まっている場合が多く、アニメデータ生成部１１３によるデータの拡張にも、形態例１及び２と同様の手法を適用することができる。従って、この形態例の場合にも、ユーザが任意に指定した経路及び特定の時間における入場者の位置を予測してアニメーション表示することができる。

これにより、美術館の時間帯別、場所別の混雑状況等を推定することが可能となる。また、この推定情報は、ユーザの入出場制限に利用でき、混雑緩和の施策を計画できる。また、経路の途中にゲートを複数設けることで、より正確な位置や経路の予測が可能となる。また、描画データ１３４を解析することにより、例えば特定の美術品や絵画に注目しているユーザの塊を抽出することもできる。すなわち、「特定の作家の作品に興味を持つ人」、「○○時代の作品に興味を持つ人」といった意味を付け、その情報を情報付与部１１７に付与することができる。このように、描画データ１３４を解析して特徴を抽出することができれば、特定の入場者層の趣向にあった広告を提示する等のサービスを提供することが可能になる。

さらに、美術館や博物館は、複数の建物が１つの敷地内に密集して立地している場合がある。このような場合、利用者も、１つの展示エリアだけでなく、複数の建物（例えば美術館と博物館）を順番に立ち寄る場合も考えられる。このような敷地構成の場合には、特定の建物（例えば美術館）内の移動だけではなく、移動経路を複数の建物間の移動経路や位置にまで拡張して、利用者の移動状況を予測することができる。

図２１に、このような敷地構成の例を示す。図２１は、Ａ美術館６０４、Ｂ博物館６０５、Ｃ科学館６０６が同一の敷地内に隣接して存在している場合の例である。これら３つの展示エリアに同じ入退館システムを採用することにより、一元化されたログデータを収集することが可能となる。これにより、ジャンルの違う美術館や博物館でユーザがどのように移動したかを可視化することができる。また、この形態例の場合にも、描画データ１３４を対象として利用者の塊等を抽出すれば、「日本絵画好き」、「西洋絵画好き」、「彫刻好き」といった意味情報を抽出することができる。この情報を付与データ１３６として、コンパクトデータ１３２や外部データ蓄積部１０５に追加的に格納すれば、広告戦略や売店での推薦品の選定等に利用することができる。

例えばある利用者が、Ａ美術館６０４に１０時に入場して１２時に退場し、Ｂ博物館６０５に１３時に入場して１４時に退場するといった場合に、この利用者がＡ美術館６０４の方にゆっくり滞在していた様子をアニメーション等で可視化することができる。また、形態例１と同様の手法を適用して、利用者の各再生時間における移動位置を推定してアニメーション形式で再生することにより、団体客や旅行客などの塊を容易に見つけ出すことも可能となる。従って、情報付与部１１７によって、この塊の意味を見出すことも可能となる。

（４）他の形態例
前述した形態例の場合には、時空間データに入場と退場の意味づけがされている場合について説明した。しかし、時空間データに入退場情報が付いていない場合にも、時間の前後関係や移動に要する時間などから時空間データに入場（又は起点）と退場（又は終点）の意味付けを付すことにより、前述した形態例と同様の処理を適用することができる。例えばＰＯＳシステムや自販機等の購買記録等に適用することができる。これにより、時間的にも空間的にも離散的にしか収集されないデータに基づいて、市街地における利用者の行動経路を推測することが可能になる。また、時間的にも空間的にも離散的にしか収集されないデータによる行動経路の予測機能を前述した形態例と組み合わせて使用すれば、より広範囲にわたる利用者の行動経路を推測することが可能になる。

また、前述の形態例の場合には、発明に係る大量データ可視化システムの適用例として鉄道、高速道路、展示エリアを例示したが、勿論、適用可能なシステムはこれらに限らない。例えば工場、オフィス、遊園地などのように入退場データがゲートより自動的に収集されるシステムに広く応用することができる。

また、前述の形態例の場合には、座標データを２次元座標系（経度，緯度）で管理する例について説明したが、３次元座標系（経度，緯度，高度）によって管理することもできる。この場合、シンボルの移動を３次元的にアニメーション表示することができる。

１００…データ蓄積部、１０１…元データ蓄積部、１０２…コンパクトデータ蓄積部、１０３…アニメデータ蓄積部、１０４…再生待ちアニメデータ蓄積部、１０５…外部データ蓄積部、１１０…処理部、１１１…コンパクトデータ生成部、１１２…再生データ選択部、１１３…アニメデータ生成部、１１４…アニメデータ振り分け部、１１５…再生待ちデータ生成部、１１６…アニメデータ再生部、１１７…情報付与部、１２０…画面表示部、１２１…画面表示、１２２…再生時間選択画面、１２３…再生データ選択画面、１３０…データ、１３１…元データ、１３２…コンパクトデータ、１３３…アニメデータ、１３４…描画データ、１３５…外部データ、１３６…付与データ。

Claims (9)

1. 検出された利用者の識別情報と、利用者の入場を検出した時刻と、利用者の入場を検出した端末装置の座標情報と、利用者の退場を検出した時刻と、利用者の退場を検出した端末装置の座標情報とを少なくとも有する元データの集合を格納する第１の記憶装置と、
   前記端末装置の座標情報と位置識別コードとを対応付けた外部データを格納する第２の記憶装置と、
   前記第１の記憶装置から読み出した元データの集合を処理対象とし、各元データの座標情報を前記位置識別コードで置換したコンパクトデータに変換するコンパクトデータ生成部と、
   前記コンパクトデータの集合を処理対象とし、選択画面を通じてユーザより指定入力された経路上に関連付けられた位置識別コードを有するコンパクトデータだけを選択する再生データ選択部と、
   選択された前記コンパクトデータの集合を処理対象とし、前記コンパクトデータのそれぞれに推定経路の情報を付加してアニメデータを生成するアニメデータ生成部と、
   前記アニメデータの集合を処理対象とし、各アニメデータを、時間軸上に所定の時間幅で設定されたデータリストのいずれか又は複数に登録するアニメデータ振り分け部と、
   指定入力された任意の再生時間に対応するデータリストから対応するアニメデータを読み出し、それぞれに対応するシンボルを前記外部データから読み出される座標情報又は前記推定経路の情報に基づいて予測した位置に表示するアニメデータ再生部と
   を有することを特徴とする大量データ可視化システム。
2. 前記アニメデータ再生部は、前記推定経路上に存在する端末装置の座標情報と、前記利用者の入場を検出した時刻と、前記利用者の退場を検出した時刻とに基づいて、前記再生時間に対応する位置を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の大量データ可視化システム。
3. 各再生時間における各シンボルの表示位置の分布に基づいて利用者を分類し、当該分類結果を付与データとして前記コンパクトデータ又は前記外部データに付加する
   ことを特徴とする請求項２に記載の大量データ可視化システム。
4. 各シンボルの移動エリアに基づいて利用者を分類し、当該分類結果を付与データとして前記コンパクトデータに付加する
   ことを特徴とする請求項２に記載の大量データ可視化システム。
5. 検出された利用者の識別情報と、利用者の入場を検出した時刻と、利用者の入場を検出した端末装置の座標情報と、利用者の退場を検出した時刻と、利用者の退場を検出した端末装置の座標情報とを少なくとも有する元データの集合を処理対象とする大量データ可視化方法であって、
   前記端末装置の座標情報と位置識別コードとを対応付けた外部データに基づいて、前記元データのうち座標情報を前記位置識別コードで置換する処理と、
   前記置換処理によって生成されたコンパクトデータの集合のうち、選択画面を通じてユーザより指定入力された経路上に関連付けられた位置識別コードを有するコンパクトデータだけを選択する処理と、
   選択された前記コンパクトデータのそれぞれに推定経路の情報を付加してアニメデータを生成する処理と、
   前記アニメデータの集合を処理対象とし、各アニメデータを、時間軸上に所定の時間幅で設定されたデータリストのいずれか又は複数に登録する処理と、
   生成されたデータリストを記憶装置に格納する処理と、
   指定入力された任意の再生時間に対応するデータリストから対応するアニメデータを読み出し、それぞれに対応するシンボルを前記外部データから読み出される座標情報又は前記推定経路の情報に基づいて予測した位置に表示する処理と
   を有することを特徴とする大量データ可視化方法。
6. 前記推定経路上に存在する端末装置の座標情報と、前記利用者の入場を検出した時刻と、前記利用者の退場を検出した時刻とに基づいて、前記再生時間に対応する位置を算出する
   ことを特徴とする請求項５に記載の大量データ可視化方法。
7. 各再生時間における各シンボルの表示位置の分布に基づいて利用者を分類し、当該分類結果を付与データとして前記コンパクトデータ又は前記外部データに付加する
   ことを特徴とする請求項６に記載の大量データ可視化方法。
8. 各シンボルの移動エリアに基づいて利用者を分類し、当該分類結果を付与データとして前記コンパクトデータ又は前記外部データに付加する
   ことを特徴とする請求項７に記載の大量データ可視化方法。
9. 検出された利用者の識別情報と、利用者を検出した時刻と、利用者を検出した端末装置の座標情報とを少なくとも有する元データの集合を格納する第１の記憶装置と、
   前記端末装置の座標情報と位置識別コードとを対応付けた外部データを格納する第２の記憶装置と、
   前記第１の記憶装置から読み出した元データの集合を処理対象とし、各元データの座標情報を前記位置識別コードで置換したコンパクトデータに変換するコンパクトデータ生成部と、
   前記利用者を検出した時刻に基づいて前記利用者が移動した経路を推定し、前記元データのそれぞれに推定経路の情報を付加してアニメデータを生成するアニメデータ生成部と、
   前記アニメデータの集合を処理対象とし、各アニメデータを、時間軸上に所定の時間幅で設定されたデータリストのいずれか又は複数に登録するアニメデータ振り分け部と、
   指定入力された任意の再生時間に対応するデータリストから対応するアニメデータを読み出し、それぞれに対応するシンボルを前記外部データから読み出される座標情報又は前記推定経路の情報に基づいて予測した位置に表示するアニメデータ再生部と
   を有することを特徴とする大量データ可視化システム。

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