WO2017006992A1 - 混雑状況推定システム、混雑状況推定方法、および記録媒体 - Google Patents

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estimation
users
unit
congestion
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隆一郎 前澤
和訓 大久保
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株式会社リクルートホールディングス
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Definitions

  • the present invention relates to a technique for estimating a congestion situation in a facility such as a restaurant.
  • infrared modules and Web cameras have been used as methods for grasping the congestion status of facilities.
  • an infrared module is installed at the entrance or exit, and the number of times the infrared ray is blocked is counted to estimate the number of people staying at the facility, or multiple web cameras at the entrance or exit
  • the number of people staying at the facility is estimated by analyzing a moving image or image captured by the camera (see, for example, Patent Document 1 below).
  • the method using devices such as an infrared module and a Web camera has a problem that a device is required for the number of entrances and exits, and a large amount of equipment investment is required. Furthermore, in the method of estimating the congestion situation using a plurality of Web cameras, there is a problem that it is technically difficult to specify each person when a plurality of persons overlap in the video. Furthermore, in the method using a Web camera, there is a problem that photographing is often avoided from the viewpoint of personal privacy protection, and it is difficult to implement.
  • the present invention has been made in view of the circumstances described above, and an object of the present invention is to provide a technique capable of easily estimating the congestion status of a facility while keeping costs low. Other objects of the present invention will become apparent by referring to the entire specification.
  • a congestion situation grasping system that is one aspect of the present invention is a congestion situation estimation system that estimates a congestion situation of a facility, and a detection unit that detects a probe request related to wireless communication transmitted from a mobile terminal, and a set time
  • a counting unit that counts the number of terminal identification information included in the probe request detected by the computer, a storage unit that stores an estimation algorithm for estimating the number of users of the facility, and the number and estimation of the counted terminal identification information
  • An estimation unit that estimates the number of users of the facility based on the algorithm, and an output unit that outputs the estimated number of users of the facility are provided.
  • the probe request includes the radio wave intensity information indicating the radio wave intensity
  • the detection unit detects the probe request in which the radio wave intensity indicated in the radio wave intensity information exceeds the radio wave intensity threshold.
  • the estimation unit includes at least one of a parameter related to the facility form or a parameter related to the surrounding environment of the facility, the number of counted terminal identification information, and the estimation algorithm.
  • a mode of estimating the number of users of the facility based on the facility may be used.
  • the above system is one embodiment of the present invention, and the system of the present invention may be any combination of the above-described components.
  • the apparatus, method, computer program, recording medium, etc. of the present invention have the same configuration.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a main configuration of a congestion detection terminal 100.
  • FIG. It is the figure which illustrated congestion detection information.
  • It is a flowchart which shows congestion detection processing.
  • It is a flowchart which shows the estimation process of a facility use user number.
  • It is a figure which shows the relationship between a radio wave intensity and distance.
  • It is the figure which illustrated transition of the number of users (estimation) in a facility.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a congestion situation estimation system 1000 according to the present embodiment.
  • the congestion status estimation system 1000 includes a congestion detection terminal 100 installed in each facility, and an analysis server 200 connected to the congestion detection terminal 100 via a communication network N. Yes.
  • the congestion detection terminal 100 detects the number of portable terminals 300 having a wireless LAN function (WiFi function) based on the WiFi (Wireless Fidelity) standard, and analyzes the detection result in the analysis server 200, thereby Estimate the congestion status of the facility.
  • WiFi function wireless LAN function
  • WiFi Wireless Fidelity
  • the congestion detection terminal 100 is installed in a restaurant A (facility) that provides a eating and drinking service and the congestion status of the restaurant A is estimated.
  • the present invention is not limited to this.
  • the present invention can be applied to estimating the congestion status of various facilities such as stores such as amusement systems, shopping malls, department stores, hospitals, public facilities, and various stadiums.
  • the congestion detection terminal 100 is a terminal device for detecting the mobile terminal 300 possessed by a user (visitor) visiting the facility, and is installed in the facility (or in the vicinity of the facility), for example.
  • the congestion detection terminal 100 includes a small PC (Personal Computer), a WiFi module, a power source, an external storage device (SD card or USB memory), and the like (details will be described later).
  • the mobile terminal 300 is a terminal possessed by a visitor, and has a WiFi function for performing wireless communication via an access point (AP) (not shown).
  • AP access point
  • a smartphone is assumed as the mobile terminal 300, but any mobile terminal, PHS, personal computer (PC), notebook PC, personal digital assistant (PDA), home game machine, or any other terminal equipped with a WiFi function may be used. Applicable.
  • the analysis server 200 is configured by, for example, a computer having high arithmetic processing capability, and a server function is realized by a predetermined server program running on the computer.
  • the analysis server 200 includes a database 210.
  • the database 210 stores an analysis algorithm AL necessary for analyzing the congestion detection information transmitted from the congestion detection terminal 100 and estimating the number of facility users (details will be described later).
  • the computer configuring the analysis server 200 is not necessarily one, and may be configured from a plurality of computers distributed on the communication network N.
  • the communication network N includes a communication network that can transmit and receive information between the analysis server 200 and the congestion detection terminal 100.
  • the communication network N may be any of, for example, the Internet, a LAN, a dedicated line, a telephone line, a corporate network, a mobile communication network, Bluetooth, WiFi, other communication lines, combinations thereof, and the like, and is wired. Or wireless.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a functional configuration of the congestion detection terminal 100.
  • the congestion detection terminal 100 includes a control unit 110, a communication unit 120, and a storage resource 130.
  • the control unit 110 includes an arithmetic and logic unit (such as a CPU) that processes arithmetic operations, logic operations, bit operations, and the like and various registers, and executes various programs stored in the storage resource 130 to thereby detect congestion.
  • arithmetic and logic unit such as a CPU
  • the various registers are, for example, a program counter, a data register, an instruction register, a general-purpose register, and the like.
  • the communication unit 120 includes various communication interfaces 122 for communicating with other terminals on the communication network N.
  • the communication interface 122 is a modulation / demodulation device such as an ISDN modem, an ADSL modem, a cable modem, an optical modem, or a soft modem.
  • the storage resource 130 includes, for example, a computer-readable recording medium such as a disk drive or a semiconductor memory (ROM, RAM, etc.), an external storage device (SD card or USB memory), and the like.
  • the storage resource 130 may be constructed by mapping a plurality of physical devices to one logical device, or may be constructed by mapping one physical device to a plurality of logical devices.
  • the storage resource 130 stores an operating system program, a driver program, various data, and the like. Examples of the driver program include a communication interface driver program for controlling the communication interface 122. Further, the storage resource 130 stores a computer program (hereinafter, “congestion detection application”) AP1 for detecting a probe request (Probe Request) periodically broadcast by the mobile terminal 300. The congestion detection terminal 100 periodically detects a probe request and transmits a detection result to the analysis server 200 as congestion detection information (details will be described later).
  • a computer program hereinafter, “congestion detection application” AP1 for detecting a probe request (Probe Request) periodically broadcast by the mobile terminal 300.
  • the congestion detection terminal 100 periodically detects a probe request and transmits a detection result to the analysis server 200 as congestion detection information (details will be described later).
  • the analysis server 200 analyzes the congestion detection information transmitted from the congestion detection terminal 100 and estimates the number of facility use users.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of the congestion detection information.
  • the congestion detection information includes the number of mobile terminals 300 detected by the congestion detection terminal 100 (hereinafter referred to as the number of detection terminals) NI and information such as the MAC address for each detected mobile terminal 300.
  • terminal address information information indicating radio wave intensity (hereinafter referred to as radio wave intensity information) RI, information indicating the detected time (hereinafter referred to as time information) TI, and the like are included.
  • the analysis server 200 estimates the number of facility use users by applying the analysis algorithm AL stored in the database 210 to the congestion detection information. For example, there is a method of calculating the number of facility users by substituting the number of detected terminals NI, the radio wave intensity information RI, etc. into a predetermined function.
  • the present invention is not limited to this, but parameters related to the form of the facility (services provided by the facility, the structure of the facility, the material of the facility (wooden, steel reinforcement, etc.)), and the surrounding environment (season, day of the week, Parameters related to temperature, weather, etc.) may be acquired (input), and the number of facility users may be estimated using these parameters, congestion detection information, and analysis algorithm AL.
  • Other examples of the form of the facility may include area information representing the area of the facility, shape information representing the shape of the facility, and age information representing the building age.
  • other examples of the environment surrounding the facility include location information indicating the location of the facility (for example, installed in a shopping street) and event information (festivals) in the surrounding area including the facility. An aspect may be sufficient.
  • a method of inputting parameters for example, a method such as a facility owner using his / her own personal computer or the like can be mentioned, but what method is used can be appropriately changed according to the system design or the like.
  • a plurality of analysis algorithms AL may be prepared in advance according to the types and values of parameters, and the optimal analysis algorithm AL may be selected.
  • the analysis server 200 estimates the number of facility use users in this way, in response to a request from the facility or the like, this is used as estimation information for the number of facility use users and is addressed to a predetermined terminal (for example, a terminal having a display panel). Send to.
  • a predetermined terminal for example, a terminal having a display panel
  • FIG. 4 is a flowchart showing the congestion detection process executed by the congestion detection terminal 100.
  • the mobile terminal 300 equipped with the WiFi function periodically broadcasts a probe request in order to search for a connectable access point.
  • the congestion detection terminal 100 installed in the facility repeatedly executes the process of step S ⁇ b> 1 until a probe request is received from the mobile terminal 300.
  • the congestion detection terminal (detection unit, counting unit) 100 receives the probe request from the mobile terminal 300 (step S1: YES)
  • the congestion detection terminal (detection unit, counting unit) 100 acquires the unique MAC address, time stamp, and radio wave intensity included in the probe request, and then receives the MAC.
  • the number of addresses (the number of detected terminals) is incremented by “1” (step S2). Then, the congestion detection terminal 100 refers to a timer (not shown) or the like, and determines whether or not a set time (for example, 10 minutes) has elapsed from the start of processing (step S3). When the congestion detection terminal 100 determines that the set time has not elapsed (step S3: NO), the congestion detection terminal 100 returns to step S1 and repeatedly executes the series of processes described above.
  • step S3 when the congestion detection terminal 100 determines that the set time has elapsed (step S3: YES), the number of mobile terminals 300 detected within the set time (ie, the number of detected terminals) NI, the detected terminal of each mobile terminal 300 Congestion detection information including address information AI, radio wave intensity information RI, and time information TI is generated (step S4: see FIG. 3), which is transmitted to the analysis server 200 (step S5), and the process is terminated.
  • step S4 see FIG. 3
  • FIG. 5 is a flowchart showing the facility user estimation process executed by the analysis server 200.
  • the analysis server 200 acquires the analysis algorithm AL from the database (storage unit) 210 (step Sa2).
  • the analysis server (estimation unit) 200 applies the acquired analysis algorithm AL to the received congestion detection information, thereby estimating the number of facility use users and generating estimated information on the number of facility use users (step Sa3).
  • the analysis server (output part) 200 transmits the estimation information of the number of facility use users according to the request from a facility etc. (step Sa4), and complete
  • the number of the mobile terminals 300 detected in the facility is correlated with the visitors of the facility using the WiFi function installed in the mobile terminal 300. Assuming that there is a relationship, the number of facility users (that is, the congestion status of the facility) is estimated. Accordingly, it is possible to easily estimate the congestion status of the facility while keeping the cost low compared to the conventional method of estimating the congestion status by providing an infrared module or a Web camera at the entrance of the facility.
  • the radio wave intensity of the probe request to be detected is not mentioned.
  • a radio wave intensity threshold ( ⁇ 65 dB or more) is provided, and a probe request below the radio wave intensity threshold may be excluded from the detection target. good.
  • an optimal value may be determined for the radio wave intensity threshold value, for example, by conducting an experiment in advance.
  • the installation location of the congestion detection terminal 100 is not particularly mentioned, but a recommended installation location may be determined in advance according to the shape of the facility, for example. For example, considering the relationship between the radio wave intensity shown in FIG. 6 and the distance from the congestion detection terminal 100 (the radio wave intensity attenuates in inverse proportion to the square of the distance), for example, the congestion is not at the entrance of the facility but at the center of the facility It may be recommended that the detection terminal 100 be installed. Of course, when the floor plan of the facility is known in advance, the recommended installation location of the congestion detection terminal 100 may be determined based on the floor plan of the facility.
  • a graph showing the transition of the number of users (estimated) based on the estimated information on the number of facility users may be created and displayed on a display monitor in the facility (see FIG. 7).
  • a transition graph may be displayed on the homepage of the facility.
  • the analysis algorithm AL stored in the database 210 may be modified as appropriate based on a demonstration experiment or the like. Specifically, a Web camera or the like is installed in the store for a specific facility as a sample, and the number of facility users (correct value) is counted at a predetermined timing. On the other hand, the congestion detection terminal 100 is installed in one of the specific facilities, and the number of facility users (estimated value) is estimated as described above. Then, it is possible to estimate the number of facility use users with higher accuracy by comparing the estimated value of the number of facility use users with the correct value and appropriately changing the parameters of the analysis algorithm AL so as to correct the deviation. It becomes.
  • not only one congestion detection terminal 100 but also a plurality of congestion detection terminals 100 may be used to estimate the congestion status of the facility.
  • a large facility such as an athletic field
  • the wireless communication conforming to the WiFi standard is exemplified, but the present invention may be applied to wireless communication conforming to another standard.
  • the said embodiment demonstrated the system which estimates the congestion condition of a facility in cooperation with the congestion detection terminal 100 and the analysis server 200
  • the structure of a system is not restricted to this, A various structure is employable.
  • the functions of the analysis server 200 on the congestion detection terminal 100 side it is possible to configure an apparatus having the same functions as the congestion status estimation system 1000 with the congestion detection terminal 100 alone.
  • the program for realizing each embodiment of the present invention described above may be stored in a recording medium. If this recording medium is used, the program can be installed in a computer for managing the waiting order of reservations at the facility.
  • the recording medium storing the program may be a non-transitory recording medium.
  • the non-transitory recording medium is not particularly limited, but may be a recording medium such as a CD-ROM.
  • Congestion situation estimation system 100 ... Congestion detection terminal 200 ... Analysis server 300 ... Mobile terminal AL ... Analysis algorithm NI ... Number of detection terminals AI ... Terminal address information RI ... Radio wave intensity information TI ... Time information N ... Communication network 110 ... Control unit 120 ... Communication unit 121 ... WiFi module 122 ... Communication interface 130 ... Storage resource AP1 ... Congestion detection application

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Abstract

携帯端末３００に搭載されたＷｉｆｉ機能を利用し、施設内で検知される携帯端末３００の数（すなわち検知端末数）と施設の来訪者に相関関係があるとして、施設利用ユーザ数（すなわち施設の混雑状況）を推定する。これにより、赤外線モジュールやＷｅｂカメラなどを施設の出入口に設けて混雑状況を推定する従来の方法に比べて、コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を推定することが可能となる。

Description

混雑状況推定システム、混雑状況推定方法、および記録媒体 関連出願の相互参照
　本出願は、２０１５年７月９日に出願された日本特許出願番号２０１５－１３７４８１号に基づくもので、ここにその記載内容を援用する。
　本発明は、レストラン等の施設における混雑状況を推定する技術に関する。
近年、施設の混雑状況を把握する方法として赤外線モジュールやＷｅｂカメラが利用されている。例えば、レストランなどの施設においては、入口や出口に赤外線モジュールを設置し、赤外線が遮断された回数等をカウントすることで、施設に滞在する人数を推定する、或いは入口や出口に複数のＷｅｂカメラを設置し、カメラが撮像した動画又は画像を分析することで、施設に滞在する人数を推定することが行われている（例えば、下記特許文献１参照）。
特開２００２－８３０２５号公報
しかしながら、赤外線モジュールやＷｅｂカメラといったデバイスを利用する方法では、出入口の数だけデバイスが必要となり、多額の設備投資が必要となるという問題がある。
さらに、複数のＷｅｂカメラを利用して混雑状況を推定する方法では、映像の中に複数の人物が重なっている場合に各人物を特定することが技術的に難しいという問題がある。
さらにまた、Ｗｅｂカメラを利用する方法においては、個人のプライバシー保護の観点から、撮影されること自体が敬遠されることも多く、実現が難しいという問題もある。
　本発明は、以上説明した事情を鑑みてなされたものであり、コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を推定することが可能な技術を提供することを目的の一つとする。本発明の他の目的は、本明細書全体を参照することにより明らかとなる。
　本発明の一態様である混雑状況把握システムは、施設の混雑状況を推定する混雑状況推定システムであって、携帯端末から送信される無線通信に関わるプローブ要求を検知する検知部と、設定時間内に検知されるプローブ要求に含まれる端末識別情報の数をカウントする計数部と、施設の利用者数を推定するための推定アルゴリズムを記憶する記憶部と、カウントされた端末識別情報の数と推定アルゴリズムとに基いて施設の利用ユーザ数を推定する推定部と、推定した施設の利用ユーザ数を出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
　ここで、上記構成にあっては、プローブ要求には、電波強度を示す電波強度情報が含まれ、検知部は、電波強度情報に示される電波強度が、電波強度閾値を超える前記プローブ要求を検知する態様が好ましい。
　また、上記構成にあっては、推定部は、施設の形態に関わるパラメータ、または施設の周囲環境に関わるパラメータの少なくともいずれかのパラメータと、カウントされた端末識別情報の数と、推定アルゴリズムとに基いて施設の利用ユーザ数を推定する態様であっても良い。
なお、上記システムは本発明の一態様であり、本発明のシステムは、上記構成要素の任意の組合せであってもよい。また、本発明の装置、方法、コンピュータプログラム、記録媒体なども、同様の構成を有する。
　本発明によれば、コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を簡易に推定することが可能となる。
本実施形態に係る混雑状況推定システム１０００の概略構成を示す図である。 混雑検知端末１００の主要構成を示すブロック図である。 混雑検知情報を例示した図である。 混雑検知処理を示すフローチャートである。 施設利用ユーザ数の推定処理を示すフローチャートである。 電波強度と距離との関係を示す図である。 施設におけるユーザ数（推定）の推移を例示した図である。
　以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
Ａ．本実施形態
　図１は、本実施形態に係る混雑状況推定システム１０００の概略構成を示す図である。同図に示すように、混雑状況推定システム１０００は、各施設に設置される混雑検知端末１００と、通信ネットワークＮを介して混雑検知端末１００と接続される解析サーバ２００とを備えて構成されている。
　本実施形態では、混雑検知端末１００がＷｉｆｉ（Wireless Fidelity）規格に基づく無線ＬＡＮ機能（Ｗｉｆｉ機能）を備えた携帯端末３００の数を検知し、検知結果を解析サーバ２００において解析することにより、当該施設の混雑状況を推定する。以下の説明では、便宜上、飲食サービスを提供するレストランＡ（施設）に混雑検知端末１００が設置され、レストランＡの混雑状況を推定する場合を例に説明するが、これに限る趣旨ではなく、複合アミューズメントシステム、ショッピングモール、デパートなどの店舗や、病院や公共施設、各種スタジアムなど、あらゆる施設の混雑状況を推定する場合に適用可能である。
　混雑検知端末１００は、施設に来訪するユーザ（来訪者）が所持する携帯端末３００を検知するための端末装置であり、例えば施設内（または施設近傍）に設置される。混雑検知端末１００は、小型ＰＣ（Personal Computer）、Ｗｉｆｉモジュール、電源、外部記憶装置（ＳＤカードやＵＳＢメモリ）などによって構成される（詳細は後述）。
　携帯端末３００は、来訪者が所持する端末であり、図示せぬアクセスポイント（ＡＰ）等を介して無線通信を行うためのＷｉｆｉ機能を備えている。本実施形態では、携帯端末３００としてスマートフォンを想定するが、携帯電話機、ＰＨＳ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノートＰＣ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、家庭用ゲーム機器など、Ｗｉｆｉ機能を備えたあらゆる端末に適用可能である。
　解析サーバ２００は、例えば演算処理能力の高いコンピュータによって構成され、そのコンピュータにおいて所定のサーバ用プログラムが動作することにより、サーバ機能を実現するものである。解析サーバ２００は、データベース２１０を備えている。データベース２１０には、混雑検知端末１００から送信される混雑検知情報を解析し、施設利用ユーザ数の推定を行うのに必要な解析アルゴリズムＡＬが格納されている（詳細は後述）。ここで、解析サーバ２００を構成するコンピュータは、必ずしも１台である必要はなく、通信ネットワークＮ上に分散する複数のコンピュータから構成されてもよい。
　通信ネットワークＮは、解析サーバ２００と混雑検知端末１００との間で相互に情報を送受信可能な通信網を含む。通信ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、電話回線、企業内ネットワーク、移動体通信網、ブルートゥース、Ｗｉｆｉ、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。
＜混雑検知端末１００＞
　図２は、混雑検知端末１００の機能構成を示すブロック図である。混雑検知端末１００は、制御部１１０と、通信部１２０と、記憶資源１３０とを備える。
　制御部１１０は、算術演算、論理演算、ビット演算等を処理する算術論理演算ユニット（ＣＰＵなど）および各種レジスタから構成され、記憶資源１３０に格納されている各種プログラムを実行することで混雑検知端末１００の各部を中枢的に制御する。各種レジスタは、例えば、プログラムカウンタ、データレジスタ、命令レジスタ、汎用レジスタ等である。
　通信部１２０は、Ｗｉｆｉモジュール１２１のほか、通信ネットワークＮ上の他の端末と通信をするための様々な通信インタフェース１２２を備えている。通信インタフェース１２２は、例えば、ＩＳＤＮモデム、ＡＤＳＬモデム、ケーブルモデム、光モデム、ソフトモデム等の変調復調装置である。
　記憶資源１３０は、例えば、ディスクドライブまたは半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭなど）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体や外部記憶装置（ＳＤカードやＵＳＢメモリ）などによって構成されている。記憶資源１３０は、複数の物理デバイスを１つの論理デバイスにマッピングして構築してもよいし、１つの物理デバイスを複数の論理デバイスにマッピングして構築してもよい。
　記憶資源１３０には、オペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、各種データ等が格納される。ドライバプログラムとしては、例えば、通信インタフェース１２２を制御するための通信インタフェースドライバプログラム等がある。また、記憶資源１３０には、携帯端末３００によって定期的にブロードキャストされるプローブ要求（Probe Request）を検知するためのコンピュータプログラム（以下、「混雑検知アプリケーション」）ＡＰ１が記憶されている。混雑検知端末１００は、定期的にプローブ要求の検知を行い、検知結果を混雑検知情報として解析サーバ２００に送信する（詳細は後述）。
＜解析サーバ２００＞
　解析サーバ２００は、混雑検知端末１００から送信される混雑検知情報を解析し、施設利用ユーザ数の推定を行う。図３は、混雑検知情報の構成を例示した図である。図３に示すように、混雑検知情報には、混雑検知端末１００が検知した携帯端末３００の数（以下、検知端末数）ＮＩのほか、検知した携帯端末３００のそれぞれについて、ＭＡＣアドレスなどの情報（以下、端末アドレス情報）ＡＩや電波強度を示す情報（以下、電波強度情報）ＲＩ、検知した時間をあらわす情報（以下、時間情報）ＴＩなどが含まれている。解析サーバ２００は、混雑検知情報に対し、データベース２１０に格納されている解析アルゴリズムＡＬを適用することで、施設利用ユーザ数を推定する。例えば、所定の関数に検知端末数ＮＩや電波強度情報ＲＩなどを代入して演算を行い、施設利用ユーザ数を求める等の方法が挙げられる。もっとも、本発明はこれに限る趣旨ではなく、施設の形態（施設が提供するサービス、施設の構造、施設の材質（木造、鉄筋造）など）に関するパラメータや、施設の周囲環境（季節や曜日、気温、天気に関する情報など）に関するパラメータを取得（入力）し、これらのパラメータと、混雑検知情報と、解析アルゴリズムＡＬを用いて施設利用ユーザ数を推定しても良い。施設の形態の他の例としては、施設の面積をあらわす面積情報や施設の形状をあらわす形状情報、さらには築年数をあらわす年数情報などを含んでいても良い。さらに、施設の周囲環境の他の例としては、施設の立地（例えば商店街に設置されているなど）をあらわす立地情報や、当該施設を含む周辺エリアでのイベント情報（フェスティバルなど）などを含む態様であっても良い。なお、パラメータを入力する方法としては、例えば施設のオーナー等が自身のパーソナルコンピュータ等を利用する等の方法が挙げられるが、いかなる方法を採用するかはシステム設計等に応じて適宜変更可能である。なお、パラメータの種類や値などに応じて、複数の解析アルゴリズムＡＬを予め用意し、最適な解析アルゴリズムＡＬを選択するようにしても良い。解析サーバ２００は、このようにして施設利用ユーザ数を推定すると、施設等からのリクエストに応じ、これを施設利用ユーザ数の推定情報として、所定の端末（例えば、表示パネルを備えた端末）宛てに送信する。
　以下、レストランＡに設置された混雑検知端末１００を利用して施設利用ユーザ数（混雑状況）を推定する場合の動作について説明する。
＜混雑検知処理＞
図４は、混雑検知端末１００によって実行される混雑検知処理を示すフローチャートである。
Ｗｉｆｉ機能を搭載している携帯端末３００は、接続可能なアクセスポイントを探すために、定期的にプローブ要求をブロードキャストしている。施設内に設置された混雑検知端末１００は、携帯端末３００からプローブ要求を受信するまで、ステップＳ１の処理を繰り返し実行する。混雑検知端末（検知部、計数部）１００は、携帯端末３００からプローブ要求を受信すると（ステップＳ１：ＹＥＳ）、プローブ要求に含まれるユニークなＭＡＣアドレス、タイムスタンプ、電波強度を取得した後、ＭＡＣアドレスの数（検知端末数）を「１」インクリメントする（ステップＳ２）。そして、混雑検知端末１００は、タイマ（図示略）等を参照し、処理開始から設定時間（例えば１０分間）が経過したか否かを判断する（ステップＳ３）。混雑検知端末１００は、設定時間が経過していないと判断すると（ステップＳ３：ＮＯ）、ステップＳ１に戻り、上述した一連の処理を繰り返し実行する。一方、混雑検知端末１００は、設定時間が経過したと判断すると（ステップＳ３：ＹＥＳ）、設定時間内に検知した携帯端末３００の数（すなわち検知端末数）ＮＩ、検知した各携帯端末３００の端末アドレス情報ＡＩ、電波強度情報ＲＩ、時間情報ＴＩを含む混雑検知情報を生成し（ステップＳ４：図３参照）、これを解析サーバ２００宛てに送信して（ステップＳ５）、処理を終了する。
＜施設利用ユーザ数の推定処理＞
　図５は、解析サーバ２００によって実行される施設利用ユーザ数の推定処理を示すフローチャートである。
　解析サーバ２００は、混雑検知端末１００から、通信ネットワークＮ経由で混雑検知情報を受信すると（ステップＳａ１）、データベース（記憶部）２１０から解析アルゴリズムＡＬを取得する（ステップＳａ２）。解析サーバ（推定部）２００は、取得した解析アルゴリズムＡＬを、受信した混雑検知情報に適用することで、施設利用ユーザ数を推定し、施設利用ユーザ数の推定情報を生成する（ステップＳａ３）。なお、混雑検知情報だけでなく、施設の形態に関するパラメータや施設の周囲の環境に関するパラメータを考慮して施設利用ユーザ数を推定することができることは、既に説明したとおりである。そして、解析サーバ（出力部）２００は、施設等からのリクエストに応じて施設利用ユーザ数の推定情報を送信し（ステップＳａ４）、処理を終了する。
　以上説明したように、本実施形態によれば、携帯端末３００に搭載されたＷｉｆｉ機能を利用し、施設内で検知される携帯端末３００の数（すなわち検知端末数）と施設の来訪者に相関関係があるとして、施設利用ユーザ数（すなわち施設の混雑状況）を推定する。
　これにより、赤外線モジュールやＷｅｂカメラなどを施設の出入口に設けて混雑状況を推定する従来の方法に比べて、コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を推定することが可能となる。
Ｂ．その他
　本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。例えば、上述した各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、または並列に実行することができる。
　上記実施形態では、検知対象とすべきプローブ要求の電波強度について言及しなかったが、例えば電波強度閾値（－６５ｄＢ以上など）を設け、電波強度閾値以下のプローブ要求については検知対象から外しても良い。このように、電波強度閾値以下のプローブ要求については、施設外の携帯端末３００とみなして検知対象から外すことで、施設の混雑状況の推定精度を高めることが可能となる。なお、電波強度閾値については、例えば予め実験を行うなどして最適な値を決定すればよい。
　また、上記実施形態では、混雑検知端末１００の設置箇所について特に言及しなかったが、例えば施設の形状等に応じて推奨される設置箇所を予め決めても良い。例えば、図６に示す電波強度と混雑検知端末１００からの距離との関係（電波強度は距離の２乗に反比例して減衰する）を考慮し、例えば施設の出入り口ではなく、施設の中央に混雑検知端末１００を設置するように推奨しても良い。もちろん、施設の間取りが予めわかっている場合には、施設の間取りに基づいて、推奨される混雑検知端末１００の設置箇所を決定しても良い。
　なお、所定タイミング（例えば１０分間隔）で生成される施設利用ユーザ数の推定情報をどのように利用するかは、施設オーナーの目的等に応じて適宜変更可能である。例えば、施設利用ユーザ数の推定情報に基づき、ユーザ数（推定）の推移をあらわすグラフ（推移グラフ）を作成し、これを施設内の表示モニタに表示してもよく（図７参照）、また施設のホームページなどに推移グラフを表示しても良い。
　また、データベース２１０に記憶される解析アルゴリズムＡＬは、実証実験などに基づき適宜修正しても良い。具体的には、サンプルとなる特定施設について店内にＷｅｂカメラなどを設置し、所定タイミングで施設利用ユーザ数（正解値）をカウントする。一方、特定施設のいずれかに混雑検知端末１００を設置し、上述のごとく施設利用ユーザ数（推定値）を推定する。そして、施設利用ユーザ数の推定値と正解値とを比較し、そのずれを補正するように解析アルゴリズムＡＬのパラメータ等を適宜変更することで、より精度よく施設利用ユーザ数を推定することが可能となる。
　さらにまた、１台の混雑検知端末１００を利用するだけでなく、複数台の混雑検知端末１００を利用して施設の混雑状況を推定しても良い。たとえば、広大な施設（アスレチックフィールドなど）を対象とする場合には、複数台の混雑検知端末１００を利用することで、より精度の高い混雑状況の推定が可能となる。なお、本実施形態では、Ｗｉｆｉ規格に準拠した無線通信を例示したが、他の規格に準拠した無線通信に本発明を適用しても良い。
　また、上記実施形態では、混雑検知端末１００と解析サーバ２００とが連携して施設の混雑状況を推定するシステムについて説明したが、システムの構成はこれに限られず、種々の構成を採用可能である。例えば、解析サーバ２００が有する機能を混雑検知端末１００側で備えることにより、混雑検知端末１００単体で混雑状況推定システム１０００と同等の機能を備える装置を構成することができる。
　以上説明した本発明の各実施形態を実現するためのプログラムは、記録媒体に記憶させてもよい。この記録媒体を用いれば、施設における予約の順番待ちを管理するためのコンピュータに、上記プログラムをインストールすることができる。ここで、上記プログラムを記憶した記録媒体は、非一過性の記録媒体であっても良い。非一過性の記録媒体は特に限定されないが、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体であっても良い。
１０００…混雑状況推定システム
１００…混雑検知端末
２００…解析サーバ
３００…携帯端末
ＡＬ…解析アルゴリズム
ＮＩ…検知端末数
ＡＩ…端末アドレス情報
ＲＩ…電波強度情報
ＴＩ…時間情報
Ｎ…通信ネットワーク
１１０…制御部
１２０…通信部
１２１…Ｗｉｆｉモジュール
１２２…通信インタフェース
１３０…記憶資源
ＡＰ１…混雑検知アプリケーション

Claims (7)

  1. 　施設の混雑状況を推定する混雑状況推定システムであって、
    　携帯端末から送信される無線通信に関わるプローブ要求を検知する検知部と、
    　設定時間内に検知される前記プローブ要求に含まれる端末識別情報の数をカウントする計数部と、
    　施設の利用者数を推定するための推定アルゴリズムを記憶する記憶部と、
    　カウントされた前記端末識別情報の数と前記推定アルゴリズムとに基いて前記施設の利用ユーザ数を推定する推定部と、
    　推定した前記施設の利用ユーザ数を出力する出力部と、
    　を備える混雑状況推定システム。
  2. 　前記プローブ要求には、電波強度を示す電波強度情報が含まれ、
    前記検知部は、前記電波強度情報に示される電波強度が、電波強度閾値を超える前記プローブ要求を検知する、請求項１に記載の混雑状況推定システム。
  3. 　前記推定部は、前記施設の形態に関わるパラメータ、または前記施設の周囲環境に関わるパラメータの少なくともいずれかのパラメータと、カウントされた前記端末識別情報の数と、前記推定アルゴリズムとに基いて前記施設の利用ユーザ数を推定する、請求項１または２に記載の混雑状況推定システム。
  4. 　請求項３に記載の混雑状況推定システムは、
    前記検知部と前記計数部とを備えた端末装置と、
    前記記憶部と前記推定部と前記出力部とを備えた解析サーバとが、通信ネットワークを介して接続可能に構成され、
    前記出力部は、推定した前記施設の利用ユーザ数の推移をあらわす推移グラフを表示装置に表示する、混雑状況推定システム。
  5. 　施設の混雑状況を推定する混雑状況推定方法であって、
    　携帯端末から送信される無線通信に関わるプローブ要求を検知する検知ステップと、
    　設定時間内に検知される前記プローブ要求に含まれる端末識別情報の数をカウントする計数ステップと、
    　カウントされた前記端末識別情報の数と、施設の利用者数を推定するための推定アルゴリズムとに基いて前記施設の利用ユーザ数を推定する推定ステップと、
    　推定した前記施設の利用ユーザ数を出力する出力ステップと
    　を備える混雑状況推定方法。
  6. 　施設の利用者数を推定するための推定アルゴリズムを記憶する記憶部を備えたコンピュータに、
    携帯端末から送信される無線通信に関わるプローブ要求を検知する検知ステップと、
    　設定時間内に検知される前記プローブ要求に含まれる端末識別情報の数をカウントする計数ステップと、
    　カウントされた前記端末識別情報の数と、施設の利用者数を推定するための推定アルゴリズムとに基いて前記施設の利用ユーザ数を推定する推定ステップと、を実行させるためのプログラムを記録した非一過性の記録媒体。
  7. 　施設の混雑状況を推定する混雑状況推定システムであって、
    　携帯端末から送信される無線通信に関わるプローブ要求を検知する検知部と、
    　設定時間内に検知される前記プローブ要求に含まれる端末識別情報の数をカウントする計数部と、
    　施設の利用者数を推定するための推定アルゴリズムを複数記憶する記憶部と、
    　いずれか１つの前記推定アルゴリズムを選択する選択部と、
    　カウントされた前記端末識別情報の数と、選択されたいずれか１つの前記推定アルゴリズムとに基いて前記施設の利用ユーザ数を推定する推定部と、
    　推定した前記施設の利用ユーザ数を出力する出力部とを備え、
    前記選択部は、前記施設の形態に関わるパラメータ、または前記施設の周囲環境に関わるパラメータの少なくともいずれかのパラメータの種類または値に応じて、推定の際に利用するいずれか１つの前記推定アルゴリズムを選択し、
    前記推定部は、前記施設の形態に関わるパラメータ、または前記施設の周囲環境に関わるパラメータの少なくともいずれかの前記パラメータと、カウントされた前記端末識別情報の数と、選択されたいずれか１つの前記推定アルゴリズムとに基いて前記施設の利用ユーザ数を推定する混雑状況推定システム。
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