(57)【要約】【課題】駅のどの出入口に向かえば効率的に目的のイベント会場に到達できるかのルート選択をユーザーが容易に判断できるようにすることが可能な技術を提供する。【解決手段】所定の駅で所定の期間以上乗降車行動をとらなかったユーザーを特例者として検出する特例者検出部と、前記特例者の移動ルート情報を生成する特例者追跡部と、を備える、情報管理サーバが提供される。【選択図】図１
2020024117.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の駅で所定の期間以上乗降車行動をとらなかったユーザーを特例者として検出する特例者検出部と、
前記特例者の移動ルート情報を生成する特例者追跡部と、
を備える、情報管理サーバ。
【請求項２】
前記情報管理サーバは、
複数の前記移動ルート情報から時間情報に応じて部分的に抽出した情報を生成する特例者群流情報管理部を備える、
請求項１に記載の情報管理サーバ。
【請求項３】
前記時間情報は、ユーザーによって指定された時間、現在時刻から所定の時間前まで、または、現在時刻に応じた時刻から所定の時間前までである、
請求項２に記載の情報管理サーバ。
【請求項４】
前記特例者群流情報管理部は、通信部を介して情報提示端末に前記部分的に抽出した情報を送信する、
請求項２または３に記載の情報管理サーバ。
【請求項５】
前記情報管理サーバは、
複数の前記移動ルート情報それぞれに対応した複数の前記特例者の外見特徴情報の代表値を生成する特例者群外見特徴情報生成部を備える、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報管理サーバ。
【請求項６】
前記外見特徴情報は、前記特例者の身体属性、外見属性及び行動属性の少なくともいずれか一方の情報を含む、
請求項５に記載の情報管理サーバ。
【請求項７】
前記特例者追跡部は、前記特例者の端末によって取得された位置情報、または、前記駅に設置されたカメラによって前記特例者が撮像された映像に基づいて、前記特例者の移動ルート情報を生成する、
請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報管理サーバ。
【請求項８】
所定の駅で所定の期間以上乗降車行動をとらなかったユーザーを特例者として検出することと、
前記特例者の移動ルート情報を生成することと、
を備える、情報管理方法。
【請求項９】
コンピュータを、
所定の駅で所定の期間以上乗降車行動をとらなかったユーザーを特例者として検出する特例者検出部と、
前記特例者の移動ルート情報を生成する特例者追跡部と、
を備える、情報管理サーバとして機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
所定の駅で所定の期間以上乗降車行動をとらなかったユーザーが特例者として検出され、前記特例者の移動ルート情報が生成されると、前記移動ルート情報の全部または一部を取得する制御部と、
前記移動ルート情報の全部または一部を表示する表示部と、
を備える、情報提示端末。
【請求項１１】
所定の駅で所定の期間以上乗降車行動をとらなかったユーザーを特例者として検出する特例者検出部と、
前記特例者の移動ルート情報を生成する特例者追跡部と、
を備える、情報通信システム。
【請求項１２】
前記情報通信システムは、
前記移動ルート情報の全部または一部を取得する制御部と、
前記移動ルート情報の全部または一部を表示する表示部と、
をさらに備える、請求項１１に記載の情報通信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報管理サーバ、情報管理方法、プログラム、情報提示端末及び情報通信システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、所望の移動ルートに関するキーワード情報をインターネット等の外部のネットワークから取得し、該ルートに関連して突発的に始められたイベント等があった場合でも、よりリアルタイム性が高く且つ有用なナビゲーション情報をユーザーに提示することが可能な情報提示システムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１４／００６６８７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
遠方の地域で一時的に開催された集客イベント（たとえば、学会の年次研究発表大会や、ミュージシャンのライブなど）に参加する際、電車で該地域のイベント会場の最寄駅まで移動し、該駅から出て該会場に向かおうとする時に、該駅に複数設けられた出入口の中のどの口に向かって移動するのが最適であるかわからないことがある。そのような一時的なイベントで利用する駅は普段は電車の乗降には利用していない可能性が高く、その場所に関する地理感覚がないためである。集客イベントの開催会場が有名な場所であれば駅の通路に案内看板が出ていることもあるが、規模の大きくないイベントが小さな会場や一時的な貸し会議室等で行われるような場合には、その場所が駅構内の案内看板に記載されている可能性は低い。さらに、駅から会場までが遠く、たとえばバスで移動するような場合には、案内看板にもイベントの場所が記載されず、会場に向かう適切なバス乗り場がどの駅出入口にあるか迷う、という課題が生じ得る。
【０００５】
ところで、前記集客イベントがたとえばミュージシャンのライブで、該ミュージシャンのファングッズを身に着けたファンたちがある駅の出入口に向かっているのを発見した場合、該ファンたちの移動に付いて行き同じ駅の出入口に向かえば、そこが最適な出入口である可能性は高い。しかしながら、該駅で降車し改札を出た状況で前記ファンたちを偶然見つけられない可能性もある。降車時点でのリアルタイムの情報ではなく、たとえば降車時点までの１時間等の時間幅の中で、そのように同じイベントの場所へ向かった者がいたかに関する情報が得られればよい。
【０００６】
ここで、前記のような集客イベントの特徴として、該イベントへの参加者は該イベントの会場の最寄駅で日常的な乗車または降車（以下、「乗降車」とも言う。）を行っているわけではなく、逆に、該イベントへの参加の日だけ突発的に該最寄駅で乗降車を行っている可能性が高い。そのような突発的な駅ユーザーは、通勤・通学等で日常的に該駅を利用しているユーザーと比較した場合、該駅での「乗降車頻度」を指標として識別可能であろう。突発的な駅ユーザーは、日常的に該駅を利用しているユーザーと比較して、該駅での乗降車頻度が極めて小さくなるはずだからである。
【０００７】
そこで本発明は、駅のどの出入口に向かえばイベント会場に到達できるかをユーザーが容易に判断できるようにすることを可能にする技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記問題を解決するために、本発明のある観点によれば、所定の駅で所定の期間以上乗降車行動をとらなかったユーザーを特例者として検出する特例者検出部と、前記特例者の移動ルート情報を生成する特例者追跡部と、を備える、情報管理サーバが提供される。
【０００９】
前記情報管理サーバは、複数の前記移動ルート情報から時間情報に応じて部分的に抽出した情報を生成する特例者群流情報管理部を備えてもよい。
【００１０】
前記時間情報は、ユーザーによって指定された時間、現在時刻から所定の時間前まで、または、現在時刻に応じた時刻から所定の時間前までであってもよい。
【００１１】
前記特例者群流情報管理部は、通信部を介して情報提示端末に前記部分的に抽出した情報を送信してもよい。
【００１２】
前記情報管理サーバは、複数の前記移動ルート情報それぞれに対応した複数の前記特例者の外見特徴情報の代表値を生成する特例者群外見特徴情報生成部を備えてもよい。
【００１３】
前記外見特徴情報は、前記特例者の身体属性、外見属性及び行動属性の少なくともいずれか一方の情報を含んでもよい。
【００１４】
前記特例者追跡部は、前記特例者の端末によって取得された位置情報、または、前記駅に設置されたカメラによって前記特例者が撮像された映像に基づいて、前記特例者の移動ルート情報を生成してもよい。
【００１５】
また、本発明の他の観点によれば、所定の駅で所定の期間以上乗降車行動をとらなかったユーザーを特例者として検出することと、前記特例者の移動ルート情報を生成することと、を備える、情報管理方法が提供される。
【００１６】
また、本発明の他の観点によれば、コンピュータを、所定の駅で所定の期間以上乗降車行動をとらなかったユーザーを特例者として検出する特例者検出部と、前記特例者の移動ルート情報を生成する特例者追跡部と、を備える、情報管理サーバとして機能させるためのプログラムが提供される。
【００１７】
また、本発明の他の観点によれば、所定の駅で所定の期間以上乗降車行動をとらなかったユーザーが特例者として検出され、前記特例者の移動ルート情報が生成されると、前記移動ルート情報の全部または一部を取得する制御部と、前記移動ルート情報の全部または一部を表示する表示部と、を備える、情報提示端末が提供される。
【００１８】
また、本発明の他の観点によれば、所定の駅で所定の期間以上乗降車行動をとらなかったユーザーを特例者として検出する特例者検出部と、前記特例者の移動ルート情報を生成する特例者追跡部と、を備える、情報通信システムが提供される。
【００１９】
前記情報通信システムは、前記移動ルート情報の全部または一部を取得する制御部と、前記移動ルート情報の全部または一部を表示する表示部と、をさらに備えてもよい。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように本発明によれば、駅のどの出入口に向かえば効率的に目的のイベント会場に到達できるかのルート選択をユーザーが容易に判断できるようにすることが可能な技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施形態に係る情報通信システムの概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図２】同実施形態に係る情報管理サーバ、構内カメラ、情報提示端末のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】同実施形態に係る構内カメラの機能構成の一例を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る情報管理サーバの機能構成の一例を示すブロック図である。
【図５】同実施形態に係る情報提示端末の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図６】情報提示端末の表示部に情報提示された表示画面の一例を説明するための説明図である。
【図７】同実施形態に係る情報通信システムの動作シーケンスの一例を示す説明図である。
【図８】本発明の第２の実施形態に係る情報管理サーバの機能構成の一例を示すブロック図である。
【図９】端末装置の表示部に情報提示された表示画面の別の一例を説明するための説明図である。
【図１０】変形例１に係る情報提示端末の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】変形例２に係る情報提示端末の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図１２】変形例３に係る情報管理サーバ１００の機能構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２３】
また、本明細書及び図面において、実質的に同一または類似の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する。ただし、実質的に同一または類似の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。
【００２４】
（１．第１の実施形態）
まず、図１を参照して、本発明の実施形態に係る情報通信システムの概略的な構成を説明する。
【００２５】
図１は、本実施形態に係る情報通信システムの概略的な構成の一例を示す説明図である。図１を参照すると、本情報通信システムは、情報管理サーバ１００、構内カメラ２００、情報提示端末３００、ＩＣカード４００、カードリーダ５００、ＬＡＮ５０を含む。また、図１を参照すると、駅で乗降車する複数のユーザー９００及び情報提示端末３００を使用するユーザー９１０が示されている。なお、本発明の実施形態においては、情報管理サーバ１００、構内カメラ２００、カードリーダ５００が電車の駅構内に設置される場合を主に想定する。しかし、情報管理サーバ１００、構内カメラ２００、カードリーダ５００は、飛行機の駅（すなわち、空港）構内に設置されてもよく、バスの駅（すなわち、停留所）に設置されてもよい。
【００２６】
図２は、本実施形態に係る情報管理サーバ１００、構内カメラ２００、情報提示端末３００（以下、情報管理サーバ１００、構内カメラ２００及び情報提示端末３００それぞれを区別せずに「本実施形態に係る装置」と言う場合がある。）のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。なお、上記の各装置のすべてに下記のハードウェア構成のすべてが備えられている必要はなく（たとえば情報管理サーバ１００に直接的にセンサが備えられている必要はない）、後述する各装置の機能構成を実現できるハードウェアモジュールが適宜限定して備えられてもよい。
【００２７】
図２を参照すると、本実施形態に係る装置は、バス８０１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）８０３、ＲＯＭ（Read Only Memory）８０５、ＲＡＭ（Random Access Memory）８０７、記憶装置８０９、通信インタフェース８１１、センサ８１３、入力装置８１５、表示装置８１７、スピーカ８１９を備える。
【００２８】
ＣＰＵ８０３は、本実施形態に係る装置における様々な処理を実行する。また、ＲＯＭ８０５は、本実施形態に係る装置における処理をＣＰＵ８０３に実行させるためのプログラム及びデータを記憶する。また、ＲＡＭ８０７は、ＣＰＵ８０３の処理の実行時に、プログラム及びデータを一時的に記憶する。
【００２９】
バス８０１は、ＣＰＵ８０３、ＲＯＭ８０５及びＲＡＭ８０７を相互に接続する。バス８０１には、さらに、記憶装置８０９、通信インタフェース８１１、センサ８１３、入力装置８１５、表示装置８１７及びスピーカ８１９が接続される。バス８０１は、例えば、複数の種類のバスを含む。一例として、バス８０１は、ＣＰＵ８０３、ＲＯＭ８０５及びＲＡＭ８０７を接続する高速バスと、該高速バスよりも低速の１つ以上の別のバスを含む。
【００３０】
記憶装置８０９は、本実施形態に係る装置内で一時的または恒久的に保存すべきデータを記憶する。記憶装置８０９は、例えば、ハードディスク（Hard Disk）等の磁気記憶装置であってもよく、または、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）、フラッシュメモリ（flash memory）、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive
Random Access Memory）、ＦｅＲＡＭ（Ferroelectric Random Access Memory）及びＰＲＡＭ（Phase change Random Access
Memory）等の不揮発性メモリ（nonvolatile memory）であってもよい。
【００３１】
通信インタフェース８１１は、本実施形態に係る装置が備える通信手段であり、ネットワークを介して（あるいは直接的に）外部装置と通信する。通信インタフェース８１１は、無線通信用のインタフェースであってもよく、この場合に、例えば、通信アンテナ、ＲＦ回路及びその他の通信処理用の回路を含んでもよい。また、通信インタフェース８１１は、有線通信用のインタフェースであってもよく、この場合に、例えば、ＬＡＮ端子、伝送回路及びその他の通信処理用の回路を含んでもよい。
【００３２】
センサ８１３は、たとえばカメラ、マイクロフォン、生体センサ、その他のセンサまたはそれらの複合である。カメラは、被写体を撮像するもので、例えば光学系、撮像素子及び画像処理回路を含む。マイクロフォンは、周囲の音を収音するもので、該音を電気信号へ変換し該電気信号をデジタルデータに変換する。
【００３３】
入力装置８１５は、タッチパネル、マウス、視線検出装置等である。
【００３４】
表示装置８１７は、本実施形態に係る装置からの出力画像（すなわち表示画面）を表示するもので、例えば液晶、有機ＥＬ（Organic Light-Emitting Diode）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等を用いて実現され得る。
【００３５】
スピーカ８１９は、音声を出力するもので、デジタルデータを電気信号に変換し該電気信号を音声に変換する。
【００３６】
次に、図３を参照して、本実施形態に係る「構内カメラ２００」の機能構成の一例を説明する。構内カメラ２００は、実世界の計測データを生成する機能を有し、ユーザー９００の駅構内移動行動や、その他の行動・生理反応等（表情、身振り、音声等を含む）を外的に計測して取得したデータを後述する情報管理サーバ１００へ送信する。
【００３７】
図３は、本実施形態に係る構内カメラ２００の機能構成の一例を示すブロック図である。図３を参照すると、構内カメラ２００は、通信部２１０、計測部２２０及び制御部２３０を備える。なお、図３には図示していないが、構内カメラ２００は、計測データを保存するための記憶部や、内部動作状況をユーザーに示すための表示部等をさらに備えていてもよい。
【００３８】
通信部２１０は、他の装置と通信する。たとえば、通信部２１０は、ＬＡＮ５０に直接的に接続され、情報管理サーバ１００と通信する。また、他の構内カメラ２００と通信してもよい。なお、通信部２１０は、通信インタフェース８１１により実装され得る。
【００３９】
計測部２２０は、実世界の計測データ（たとえば駅構内の俯瞰的画角の撮映像）や、ユーザー９００の行動や生理反応を外的に計測してデータを取得する。前記行動や生体反応のデータは、たとえば、カメラにより計測される駅構内移動行動、顔表情や身体姿勢の状態内容を含む画像データ、マイクロフォンにより計測される音声データである。さらには、人体の撮像データにおける肌の色の微細な変化から推定する脈拍データ、眼の撮像データから推定する視線運動データや瞳孔径データ、該カメラに赤外線サーモグラフィ機能が備えられていれば計測できる皮膚温分布データ等、ユーザーの自律神経系活動情報を反映する高次の生理指標データであってもよい。
【００４０】
前記推定の処理は、後述する制御部２３０により構内カメラ２００内で行われてもよいし、構内カメラ２００から後述する情報管理サーバ１００へ生の測定データを送信し情報管理サーバ１００内で行われてもよい。また、後述する変形例において説明するように、前記行動や生体反応のデータは、情報提示端末３００が備えるセンサ部３６０（図１１）によって取得されてもよい。なお、計測部２２０は、センサ８１３により実装され得る。
【００４１】
制御部２３０は、構内カメラ２００の様々な機能を提供する。制御部２３０は、前記計測データを、後述する計測対象のユーザー９００の位置情報のデータや、計測データを計測した時刻情報のデータと紐づけ、通信部２１０を介して情報管理サーバ１００へ送信してもよい。構内カメラ２００は、計測だけでなく、前処理、特徴抽出処理、推定を含む解析処理までを実施してもよく、その場合の各種演算処理を制御部２３０が行ってもよい。なお、制御部２３０は、ＣＰＵ８０３、ＲＯＭ８０５及びＲＡＭ８０７により実装され得る。
【００４２】
構内カメラ２００は、撮像範囲内に含まれるユーザー９００の位置を推定する機能を有していてもよい。たとえば、構内カメラ２００にレーザレンジファインダの機能も搭載されており、撮像範囲の３次元計測機能を有していてもよい。また、構内カメラ２００が汎用的な単眼カメラであっても、撮像対象物の３次元実空間における存在位置を推定する方法は既存に複数あり、公知の方法である（たとえば、非特許文献１：大澤達哉ほか、映像モニタリングのための人物追跡技術、ＮＴＴ技術ジャーナル、１９（８）、ｐｐ．１７−２０、２００７、など）。
【００４３】
本発明の実施形態では、構内カメラ２００は、たとえば駅構内の監視カメラのような固定設置利用であってもよく、その場合、カメラの内部または外部パラメータの情報（カメラの３次元空間内位置、姿勢、撮像方向、画角、撮像範囲等の情報を含む）に係るデータは既知として、該カメラパラメータのデータを構内カメラ２００や情報管理サーバ１００が予め記憶部に有しており、該データを撮像対象物の位置推定に利用してもよい（すなわち、該データ及び構内カメラ２００からの取得データ（構内カメラ２００によって撮像された映像）に基づいて撮像対象物の位置が推定されてもよい）。
【００４４】
次に、図４を参照して、本実施形態に係る「情報管理サーバ１００」の機能構成の一例を説明する。図４は、本実施形態に係る情報管理サーバ１００の機能構成の一例を示すブロック図である。図４を参照すると、情報管理サーバ１００は、通信部１１０、記憶部１２０及び制御部１３０を備える。
【００４５】
通信部１１０は、他の装置と通信する。たとえば、通信部１１０は、ＬＡＮ５０に直接的に接続され、構内カメラ２００や情報提示端末３００と通信する。なお、通信部１１０は、通信インタフェース８１１により実装され得る。
【００４６】
記憶部１２０は、情報管理サーバ１００の動作のためのプログラム及びデータを記憶する。なお、記憶部１２０は、記憶装置８０９により実装され得る。
【００４７】
制御部１３０は、情報管理サーバ１００の様々な機能を提供する。制御部１３０は、特例者検出部１３１、特例者追跡部１３３、特例者群流情報管理部１３５を含む。なお、制御部１３０は、ＣＰＵ８０３、ＲＯＭ８０５及びＲＡＭ８０７により実装され得る。
【００４８】
特例者検出部１３１は、対象とする駅における電車の乗降車行動を日常的に行っていないユーザー９００を検出する。乗降車行動を日常的に行っていないユーザー９００を検出する方法を以下に記す。
【００４９】
ひとつの方法は、ＩＣカードを利用する方法であり、ユーザー９００が日常的に使用している交通用のＩＣカード４００と駅の改札機等に備えられたカードリーダ５００を用いる。ＩＣカード４００にはメモリが備えられており、駅の改札機を通る際にＩＣカード４００をカードリーダ５００に近づけ通信させることで、ＩＣカード４００を利用しているユーザー９００の駅の乗降履歴データ（過去にいつどの駅で電車の乗り降りや乗り継ぎを行ったかという情報を含むデータ）がＩＣカードのメモリに記憶される。さらに、カードリーダ５００は、ＩＣカード４００に記憶された前記乗降履歴データを読み取ることができる。
【００５０】
そこで、所定の期間（たとえば２６ヵ月等）内にある駅で乗降車したという情報がＩＣカード４００の乗降履歴データ内にない場合、該ＩＣカード４００のユーザーは該駅で日常的な乗降車行動をとっておらず、その日に突発的に当駅を利用した可能性が高い特例的なユーザーとみなすことができる。特例者検出部１３１は、カードリーダ５００がＩＣカード４００から読み取った乗降履歴データをカードリーダ５００から通信部１１０を介して受信し、ある駅で所定の期間乗降車しなかった乗降履歴データを持つＩＣカード（当該ＩＣカードのユーザー）を検出する。
【００５１】
なお、前記ある駅で所定の期間乗降車しなかった乗降履歴データの検出処理は、カードリーダ５００が行ってもよく、カードリーダ５００は乗降履歴データ自体ではなく、ある駅で所定の期間乗降車に利用されなかったＩＣカード４００を検出した際にそのメッセージ（ある駅で所定の期間乗降車に利用されなかったＩＣカードが検出されたことを示すメッセージ）を特例者検出部１３１へ送信してもよい。このとき、特例者検出部１３１は、カードリーダ５００から送信されたメッセージの受信によって、ある駅で所定の期間乗降車しなかった乗降履歴データを持つＩＣカード（当該ＩＣカードのユーザー）を検出する。
【００５２】
別の方法は、顔認証技術を利用する方法であり、構内カメラ２００と情報管理サーバ１００を用いる。構内カメラ２００は撮像範囲内に入ったユーザー９００を撮像すると、その顔検出及び顔特徴情報の抽出処理（公知の手法を使用してよい）を行う。情報管理サーバ１００は、構内カメラ２００から前記顔特徴情報のデータを受信し、撮像日時の情報と共に記憶部１２０に顔特徴情報辞書として記憶する。情報管理サーバ１００の特例者検出部１３１は、構内カメラ２００から前記顔特徴情報のデータを受信し、記憶部１２０の前記顔特徴情報辞書と照合処理を行い、同一と識別される顔特徴情報がなかった場合、または、同一と識別される顔特徴情報はあったが顔特徴情報辞書登録されたのが所定の期間以上前の時期であった場合に、前記顔検出及び顔特徴情報の抽出処理を行った対象のユーザー９００を、その日に突発的に当駅を利用した可能性が高い特例的なユーザーとみなし、該ユーザー９００を特定する。
【００５３】
特例者検出部１３１は、上記ふたつの方法のいずれかを行うことにより、所定の期間以上当駅で乗降車行動をとっていない特例的なユーザー９００を検出する。各方法の要件として、ＩＣカードを利用する方法では、ＩＣカード４００とカードリーダ５００が必要である代わりに、顔特徴情報辞書データは必要ではない。顔認証技術を利用する方法では、顔特徴情報辞書データの作成と記憶が必要である代わりに、ＩＣカード４００とカードリーダ５００は必要ではない。さらに、顔認証技術を利用する方法では、構内カメラ２００さえ存在すれば、改札機（カードリーダ５００）を通る前から特例的なユーザーの行動情報を取得できる。
【００５４】
特例者追跡部１３３は、特例者検出部１３１が検出した所定の期間以上当駅で乗降車行動をとっていない特例的なユーザーの駅構内の移動ルート情報（以下、「特例者ルート情報」とも言う。）を生成する。特例者ルート情報は、少なくとも改札機（カードリーダ５００）に達した時点からいずれかの道を移動し始めた時点までのユーザー９００の移動ルート（時系列の位置変化）を示す。構内カメラ２００の設置状況や撮像範囲によっては、特例者ルート情報は、ユーザー９００が駅出入口に達する時点までのユーザー９００の移動ルートであり得る。なお、ＩＣカード４００の代わりに、顔認証技術を利用する方法では、特例者ルート情報は、改札機（カードリーダ５００）に達する前の時点からのユーザー９００の移動ルートであり得る。前記特例者ルート情報は、前述の構内カメラ２００によって撮像された映像に基づいてユーザー９００の位置を推定する機能を用いて生成してもよく、カメラの取得データ（構内カメラ２００によって撮像された映像）から特例者ルート情報を生成する方法は公知の手法を使用してよい（たとえば、前述の非特許文献１）。
【００５５】
ただし、特例者検出部１３１が前記ＩＣカードを利用する方法を採用した場合は、特例者ルート情報を生成するために、以下のような条件や処理が必要となる。まず、構内カメラ２００が、特例的なユーザーが通る改札機（カードリーダ５００）を撮像範囲に含む必要がある。特例者検出部１３１は、前述のように所定の期間乗降車しなかった乗降履歴データを持つＩＣカードを検出すると、該ＩＣカードが検出された改札機（カードリーダ５００）を特定する情報（カードリーダ５００の識別情報）を特例者追跡部１３３へ送信する。
【００５６】
特例者追跡部１３３は、該ＩＣカードが検出された改札機（カードリーダ５００）を撮像範囲に含む構内カメラ２００（前述のように、構内カメラ２００のカメラパラメータデータは予め情報管理サーバ１００に記憶されている）を選択し、選択した構内カメラ２００からのデータ（映像）に基づいて、改札機を通った（改札機に対応する撮像領域を人物像が移動通過した）ユーザー９００（すなわち特例的なユーザー）に対して人物追跡処理を行う。これにより、特例者検出部１３１が前記ＩＣカードを利用する方法を採用し顔特徴情報辞書データが存在しない場合でも、特例者追跡部１３３は特例者ルート情報を生成できる。
【００５７】
なお、ここでは、特例者追跡部１３３が、該ＩＣカードが検出された改札機を撮像範囲に含む構内カメラ２００を選択した場合に、選択した構内カメラに対してデータ要求を送信し、データ要求に対する返信として、選択した構内カメラからデータ（映像）を取得する場合を想定する。しかし、特例者追跡部１３３に対して、すべての構内カメラ２００からデータ（映像）が常時入力されていてもよい。あるいは、特例者追跡部１３３は、前記改札機（カードリーダ５００）をそのとき通ったユーザー９００（すなわち特例的なユーザー）に対して人物追跡処理を行うよう、選択した構内カメラ２００に要求する通信を行ってもよい。
【００５８】
なお、複数のカメラにまたがり人物追跡処理する技術も公知で存在する（非特許文献２：福司謙一郎ほか、複数カメラを用いた人物追跡手法の研究例、映像情報メディア学会誌、６２（７）、ｐｐ．９９３−９９６、２００８）ことから、前記ＩＣカードが検出された改札機（カードリーダ５００）を撮像範囲に含む構内カメラ２００が前記特例的なユーザーを一度検出し人物追跡処理を開始できれば、当該構内カメラ２００と他の構内カメラ２００（前記ＩＣカードが検出された改札機（カードリーダ５００）を撮像範囲に含まない構内カメラ２００）との連携動作によって特例者ルート情報を生成可能である。
【００５９】
特例者群流情報管理部１３５は、特例者検出部１３１と特例者追跡部１３３により生成された特例者ルート情報を移動の時間情報（いつそのルート上を移動したかの情報）と紐づけ、記憶部１２０に記憶する。このようにして、それぞれが時間情報に紐付けられた複数の特例者ルート情報が記憶部１２０に蓄積される。また、特例者群流情報管理部１３５は、後述する情報提示端末３００からの通信要求に応じて、通信部１１０を介して特例者ルート情報の一部または全部を情報提示端末３００へ送信する。
【００６０】
例えば、特例者群流情報管理部１３５は、情報提示端末３００からの通信要求に基づいて、複数の特例者ルート情報から時間情報に応じて部分的に抽出した情報を生成し、部分的に抽出した特例者ルート情報を、通信部１１０を介して情報提示端末３００へ送信する。例えば、特例者群流情報管理部１３５は、ユーザー９１０によって時間が指定された場合、ユーザー９１０によって指定された時間の特例者ルート情報を抽出した情報を生成してもよい。あるいは、特例者群流情報管理部１３５は、現在時刻から所定の時間前までの特例者ルート情報を抽出した情報を生成してもよいし、現在時刻に応じた時刻（例えば、現在時刻よりも所定の第１の時間前に相当する時刻）から所定の第２の時間前までの特例者ルート情報を抽出した情報を生成してもよい。
【００６１】
次に、図５を参照して、本実施形態に係る「情報提示端末３００」の機能構成の一例を説明する。情報提示端末３００は、ユーザー９１０からの入力に応じて情報管理サーバ１００へ特例者ルート情報を要求する通信を行い、取得した特例者ルート情報を提示する。一例として、情報提示端末３００は汎用的なスマートフォンやタブレット端末、または駅に設置された公共情報端末であってもよい。なお、ここでは、ユーザー９１０からの入力に応じて特例者ルート情報が情報提示端末３００に対して通知（ＰＵＬＬ通知）される場合を主に想定する。しかし、特にユーザー９１０からの入力がなくても特例者ルート情報が情報提示端末３００に通知（ＰＵＳＨ通知）されてもよい。このとき、ＰＵＬＬ通知は、あらゆるユーザーによってなされてよいが、ＰＵＳＨ通知は、特例ユーザーに対してなされるのがよい。
【００６２】
図５は、本実施形態に係る情報提示端末３００の機能構成の一例を示すブロック図である。図５を参照すると、情報提示端末３００は、通信部３１０、記憶部３２０、制御部３３０、入力部３４０及び表示部３５０を備える。さらに、図５には図示していないが、情報提示端末３００は、センサ部３６０（図１１）または位置情報取得部３７０（図１０）を備えていてもよい。この例については、後述の変形例において説明する。
【００６３】
通信部３１０は、他の装置と通信する。たとえば、通信部３１０は、ＬＡＮ５０に直接的に接続され、情報管理サーバ１００と通信する。なお、通信部３１０は、通信インタフェース８１１により実装され得る。
【００６４】
記憶部３２０は、情報提示端末３００の動作のためのプログラム及びデータを記憶する。なお、記憶部３２０は、記憶装置８０９により実装され得る。
【００６５】
制御部３３０は、情報提示端末３００の様々な機能を提供する。なお、制御部３３０は、ＣＰＵ８０３、ＲＯＭ８０５及びＲＡＭ８０７により実装され得る。
【００６６】
入力部３４０は、ユーザー９１０からの入力を受け付ける。そして、入力部３４０は、入力結果を制御部３３０へ提供する。前記ユーザー９１０からの入力とは、たとえば、特例者ルート情報を情報管理サーバ１００に要求する指示を行うものである。情報管理サーバ１００へ要求する前記特例者ルート情報は、ユーザー９１０が時間情報を指定しフィルタリングされた、部分的に抽出された情報であっても構わない。抽出される特例者ルート情報は、現在時刻を基準として所定の時間前までの特例者ルート情報であってもよいし、現在時刻を基準として所定の時間前までの特例者ルート情報であってもよい。
【００６７】
たとえば、ユーザー９１０がある駅で午前９時に降車した場合、その日の午前８時〜９時の１時間の間に生成された特例者ルート情報だけを要求する指示を行っても構わないし、午前８時１５分から午前８時４５分までの３０分間の間に生成された特例者ルート情報だけを要求しても構わない。前記フィルタリング処理によって、ユーザー９１０は、より自身の所望に適した特例者ルート情報を入手することができる。なお、入力部３４０は、入力装置８１５により実装され得る。
【００６８】
表示部３５０は、多様な表示画面を表示する。たとえば、表示部３５０は、通信部３１０によって情報管理サーバ１００から受信され、制御部３３０によって取得された特例者ルート情報のデータを、所定の空間（駅構内等）の情報に対応させた様態で情報提示する。なお、表示部３５０は、例えば表示装置８２３により実現され得る。
【００６９】
図６は、情報提示端末３００の表示部３５０に情報提示された表示画面の一例を説明するための説明図である。図６には、ある駅における特例者ルート情報の提示例が示されている。
【００７０】
図６は、前記情報提示端末３００のユーザー９１０は目的とする集客イベントへの参加のために前記駅で降車し、改札機に到達する直前の地点で、駅出入口である東口と西口のどちらに向かえばよいか迷っている状況を示している。そこで前記ユーザー９１０は、本発明の実施形態に係る情報通信システムを利用し、現在時刻から直近１時間の間に生成された特例者ルート情報を取得し、情報提示端末３００の表示部３５０に図６のように情報提示させた。
【００７１】
図６の表示画面には、前記ユーザー９１０が前記駅で現在いる位置から見た構内風景映像が映っている。前記構内風景映像は、情報提示端末３００の表示部３５０の背面に備えられたリアカメラから取得された映像でもよい。さらに、前記構内風景映像上に拡張現実（ＡＲ：Augmented Reality）方式で特例者ルート情報が重畳表示されている。この例では、特例者ルート情報は、ルートの向きを示す矢印とルートを通った特例者の人数を示す数字とによって表現されている。
【００７２】
前記特例者ルート情報によれば、前記ユーザー９１０は東口と西口に向かうことができるが、直近１時間に西口へ向かって移動した特例者が３２名いたのに対し、東口へ向かって移動した特例者はいなかったことが示されている。よって、特例者群が向かう集客イベントの会場は西口方面にある可能性が、東口方面にある可能性よりも高いと、当情報提示を見たユーザー９１０は判断できる。
【００７３】
なお、特例者ルート情報の表現方法は、上記した例に限定されない。例えば、ルートを通った特例者の人数は、矢印の太さによって表現されてもよい。また、特例者ルート情報は上記説明のように拡張現実方式で表示されなくてもよく、駅の二次元の平面地図上にルートの向きを示す矢印とルートを通った特例者の人数とが表示されてもよい。あるいは、特例者ルート情報は、文字列表現（どのルートを何人の特例者が通ったかを示す文字列など）によって表示されてもよい。例えば、文字列表現は、「西口には３２名の特例者が向かいました」などといった表現であってもよい。
【００７４】
続いて、図７を参照して、本実施形態に係る情報処理動作の例を説明する。図７は、本実施形態に係る情報通信システムの動作シーケンスの一例を示す説明図である。なお、図７の動作シーケンスは、前記所定の期間以上当駅で乗降車行動をとっていない特例的なユーザー９００の検出はＩＣカードを利用する方法で、前記ある駅で所定の期間乗降車しなかった乗降履歴データの検出処理は情報管理サーバ１００ではなくカードリーダ５００が行う方法で、実施されるケースを示す。
【００７５】
図７に示したように、ステップＳ１１０１で、ユーザー９００はＩＣカード４００をカードリーダ５００（改札機）に近づけ、ＩＣカード４００とカードリーダ５００は互いの通信範囲内に入る。ステップＳ１１０３で、カードリーダ５００はＩＣカード４００からユーザー９００の乗降履歴データを読み取る。ステップＳ１１０５で、カードリーダ５００は乗降履歴データを情報管理サーバ１００に送信する。ステップＳ１１０７で、情報管理サーバ１００は前記乗降履歴データに基づき、改札機（カードリーダ５００）が置かれた駅でユーザー９００が所定の期間乗降車に利用しなかった（所定の期間内に該駅での改札機との通信履歴がない）ＩＣカード４００を検出する。
【００７６】
ステップＳ１１０９で、情報管理サーバ１００は所定の期間乗降車に利用されなかったＩＣカード４００を検出したカードリーダ５００（改札機）を撮像範囲に含む構内カメラ２００を選択する。なお、情報管理サーバ１００の代わりに、カードリーダ５００が所定の期間乗降車に利用されなかったＩＣカード４００を検出した場合には、検出したカードリーダ５００の識別情報を含む該検出に係る情報のデータを情報管理サーバ１００へ送信し、情報管理サーバ１００は、該検出に係る情報のデータに含まれるカードリーダ５００の識別情報に基づいて、検出されたカードリーダ５００（改札機）を撮像範囲に含む構内カメラ２００を選択すればよい。
【００７７】
ステップＳ１１１１で、情報管理サーバ１００は前記選択した構内カメラ２００へ取得データ（映像）を送るよう要求するメッセージを送信し、構内カメラ２００は情報管理サーバ１００から前記要求のメッセージを受信する。ステップＳ１１１３で、構内カメラ２００は取得データ（映像）を情報管理サーバ１００へ送信する。Ｓ１１１５で、情報管理サーバ１００は構内カメラ２００からの取得データ（映像）に基づいて、前記ユーザー９００の人物追跡処理を行って、人物追跡情報を生成する。ステップＳ１１１７で、情報管理サーバ１００は前記人物追跡情報のデータを、特例者ルート情報の１データとして時間情報と紐づけ記憶する特例者群流情報管理処理を行う。
【００７８】
（２．第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態に係る情報通信システムについて説明する。図８は、本発明の第２の実施形態に係る情報管理サーバ１００の機能構成の一例を示すブロック図である。図８に示すように、本発明の第２の実施形態では、情報管理サーバ１００が、制御部１３０に特例者群外見特徴情報生成部１３７をさらに含む。
【００７９】
特例者群外見特徴情報生成部１３７は、前記特例者ルート情報毎のユーザー９００群の代表的な外見特徴情報を生成し、前記特例者ルート情報と併せて通信部１１０を介して情報提示端末３００へデータ送信することができる。外見特徴情報とは、非特許文献３によれば、身体属性（短期間で変化することが少ない人固有の属性）、外見属性（服装など変化しうる外見上の属性）及び行動属性（観測時点での歩行者の行動で決まる属性）の少なくともいずれか一方の情報を含む情報である（非特許文献３：川西康友ほか、画像からの歩行者属性認識、信学技報、１１５（３８８）、ｐｐ．１１７−１２７、２０１５）。
【００８０】
これにより、ある駅の近くで偶然にも複数の集客イベントが同じ日時で開催された場合でも、本発明の実施形態に係る情報通信システムを利用することによって、ユーザー９１０は適切な出入口を選択できるようになる。
【００８１】
具体的には、たとえば、ある駅の西口方面でビジネスセミナーＡが開催され、該駅の東口方面でミュージシャンのライブＢが同じ日時で開催されたとする。説明のため、該駅で降車した両イベントへの参加するユーザー９００の数がそれぞれ等しく５０名ずつだったとすると、第１の実施形態の方法では、西口への特例者ルート情報と東口への特例者ルート情報の特例的なユーザーの人数指標は等しく５０となってしまい、情報提示端末３００を見たユーザー９１０は、どちらの駅出入口へ向かうのが適切であるか判断できない。
【００８２】
そこで、移動ルート毎にユーザー９００群の外見的な特徴を代表する情報を併せて提示すれば、ユーザー９１０はどちらの駅出入口へ向かうのが適切か判断できるようになる可能性がある。たとえば、ビジネスセミナーＡに参加するユーザー９００群は、ライブＢに参加するユーザー９００群と比べてスーツや革靴等のフォーマル度の強い服装である可能性が高い。一方で、ライブＢに参加するユーザー９００群はライブのミュージシャンのグッズを高い確率で身に付けているかもしれない。
【００８３】
このように、偶然にも複数の集客イベントが同じ日時で開催されても、集客イベント毎の参加者（ユーザー９００）の属性の傾向は異なっている可能性が高いため、その代表的情報を移動ルート毎に生成しユーザー９１０に提供することは有用と考えられる。
【００８４】
構内カメラ２００の撮像データに含まれるユーザー９００から前記外見特徴情報を生成する方法自体は、非特許文献３等に記載の公知の方法を用いてよいため、ここでは詳述しない。本発明の第２の実施形態の特徴は、複数のユーザー９００の前記外見特徴情報から代表値となる外見特徴情報を生成すること、また、該代表値の基となる複数のユーザー９００の外見特徴情報の群を前記特例者ルート情報毎に分けること、である。
【００８５】
まず、複数のユーザー９００の前記外見特徴情報から代表値となる外見特徴情報を生成することについて、外見特徴情報は多くの場合質的変数であることが多い（たとえば、性別、服装の種別、行動種別等）ため、質的変数によって表現される外見特徴情報の代表値は最頻値から求められる。たとえば、１０名の複数のユーザー９００の前記外見特徴情報の例として服装の種別を取り上げると、８名のユーザー９００がズボンを履いており、２名のユーザー９００がスカートを履いていたとすると、この１０名のユーザー９００の下半身の服装の代表値はズボンとなる。同様の方法により、複数のユーザー９００の上半身の服装や性別等の外見特徴情報の代表値を求めることができる。一方、身長や髪の長さ、所持物の大きさ、歩行速度等は量的変数として扱われ得る。このような量的変数によって表現される外見特徴情報の代表値は平均値から求められてよい。
【００８６】
次に、該代表値の基となる複数のユーザー９００の外見特徴情報の群は前記特例者ルート情報毎に分けられることについて説明する。第１の実施形態で説明したように、本発明の実施形態に係る情報通信システムは、ある駅の複数の出入口に通じる複数の通路毎に対応して移動したユーザー９００群の特例者ルート情報を生成できる。そこで、複数の通路毎に対応して群分けされたユーザー９００群をそれぞれの外見特徴情報の代表値を生成する基データとして選択することが、本発明の第２の実施形態の技術的特徴のひとつとなる。
【００８７】
まとめると、特例者群外見特徴情報生成部１３７は、上記の、複数のユーザー９００の前記外見特徴情報から代表値となる外見特徴情報を生成すること、および、該代表値の基となる複数のユーザー９００の外見特徴情報の群を前記特例者ルート情報毎に分けること、というふたつの処理動作を行う。
【００８８】
図９は、情報提示端末３００の表示部３５０に情報提示された表示画面の一例を説明するための説明図である。図９には、ある駅における特例者ルート情報の図６とは別の提示例が示されている。
【００８９】
前記情報提示端末３００のユーザー９１０の状況は図６と同じであるが、図９では、特例者ルート情報を取得し、情報提示端末３００の表示部３５０に情報提示させた結果、西口へ向かって移動した特例者が３２名、東口へ向かって移動した特例者が２９名いたことが示されている。各ルートを移動した特例者の数という指標だけでは西口方面と東口方面は遜色なく、どちらに向かうべきか判断が難しい。
【００９０】
しかし、本発明の第２の実施形態では、図９のように、特例者ルート情報の数だけでなく、各ルートの特例者の代表値となる外見特徴情報に対応する仮想画像Ｇ１、Ｇ２が併せて提示されている。これを見ると、西口方面のルートＡを移動した特例者には男性ビジネスマンが多く、一方で東口方面のルートＢを移動した特例者には制服を着た女性が多いことが示されている。前記ユーザー９１０が参加したい集客イベントがビジネスセミナーであった場合、男性ビジネスマンの外見特徴情報が対応して提示されている西口方面のルートＡを移動した方が該ビジネスセミナーの会場に行くのに適切なルートである可能性が高いと、当情報提示を見たユーザー９１０は判断できる。
【００９１】
なお、図９に示された例では、各ルートの特例者の代表値となる外見特徴情報に対応する仮想画像Ｇ１、Ｇ２として、質的変数（例えば、服装の種別）の代表値（例えば、最頻値）にあらかじめ対応付けられている仮想画像が提示されている。しかし、量的変数（例えば、身長）の代表値（平均値）にあらかじめ対応付けられている仮想画像が提示されてもよい。また、提示される情報は仮想画像に限定されない。提示される情報は、量的変数（例えば、身長）の代表値自体（例えば、身長「１７２ｃｍ」など）であってもよいし、質的変数（例えば、服装の種別）の代表値（最頻値）に対応する文字列（例えば、服装「スカート」「ズボン」「スーツ」など）であってもよい。
【００９２】
（３．まとめ）
以上のように、本発明の実施形態によれば、集客イベント等への参加を目的として、普段利用しておらず地理感覚がない駅を訪れた突発的なユーザーが、該集客イベントへ参加する他のユーザーの移動ルート情報を集合知的に得られるようになることにより、該集客イベントの会場へ向かうのに適切な駅出入口への移動ルートを判断できるようになる。
【００９３】
例えば、本発明の実施形態に係る情報通信システムを利用したユーザーは、目的とする集客イベントの会場の最寄駅において、スマートフォン等の情報提示端末から、該集客イベントの会場へ向かっている可能性が高い他のユーザー群の人数と移動方向等の情報を知ることができ、初めて訪れた駅でも最適な駅出入口へ容易にたどり着くことが可能になる。また、特許文献１と異なり、インターネット等の外部のネットワークと通信してキーワード情報を取得する必要はなく、駅構内の監視カメラ等の既存設備を利用して実施可能である。
【００９４】
（４．変形例）
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９５】
＜変形例１＞
図１０は、変形例１に係る情報提示端末の機能構成の一例を示すブロック図である。図１０に示すように、情報提示端末３００は、位置情報取得部３７０をさらに具備しても構わない。上記の説明では、構内カメラ２００により特例者の移動ルートを推定し特例者ルート情報を生成した。しかし、ユーザー９００が情報提示端末３００を所持し、該情報提示端末３００がＩＣカード４００と同等機能を持つＩＣチップと位置情報取得部３７０とを具備する場合、情報提示端末３００、情報管理サーバ１００、カードリーダ５００があれば前述の特例者検出処理や特例者追跡処理、特例者ルート情報の生成が可能であるため、構内カメラ２００がなくても本発明の実施形態に係る情報通信システムは実現可能である。より具体的に、ある駅で所定の期間乗降車に利用されなかったＩＣチップが検出された場合、そのＩＣチップと同一の情報提示端末３００内の位置情報取得部３７０によって取得された位置情報に基づいて、特例者ルート情報が生成されればよい。
【００９６】
また、上記の構内カメラ２００を含まないシステム構成であった場合、位置情報取得部３７０が構外・屋外での情報提示端末３００の位置情報を取得すれば、特例者追跡部１３３は、位置情報取得部３７０が取得した構外・屋外での情報提示端末３００の位置情報に基づいて、駅構内における駅出入口までだけではなく、駅出入口を出た構外・屋外における会場までの特例者ルート情報を生成することも可能である。
【００９７】
位置情報取得部３７０は、外部からの取得信号に基づいて情報提示端末３００の現在位置を検知する。具体的には、たとえば位置情報取得部３７０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）測位部により実現され、ＧＰＳ衛星からの電波を受信して、情報提示端末３００が存在している位置を検知し、検知した位置情報を制御部３３０に出力する。また、位置情報取得部３７０は、ＧＰＳの他、例えばＷｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、携帯電話・ＰＨＳ・スマートフォン等との送受信、または近距離通信等により位置を検知するものであってもよい。
【００９８】
＜変形例２＞
図１１は、変形例２に係る情報提示端末の機能構成の一例を示すブロック図である。図１１に示すように、情報提示端末３００は、センサ部３６０をさらに具備しても構わない。上記の説明では、ユーザー９００の行動や生体反応のデータは、構内カメラ２００によって取得される例を説明した。しかし、ユーザー９００の行動や生体反応のデータは、センサ部３６０によって取得されてもよい。
【００９９】
センサ部３６０は、ユーザー９００の行動や生理反応を外的に計測してデータを取得する。前記行動や生体反応のデータは、たとえば、カメラにより計測される顔表情や身体姿勢の状態内容を含む画像データ、マイクロフォンにより計測される音声データ、加速度センサにより計測される身体動作の加速度データ、キーボード・マウス・タッチパネル等の入力装置により計測される機器操作データ、各種生体センサにより計測される自律神経系活動（心拍活動、皮膚電気活動、血圧、発汗、呼吸、皮膚・深部体温等）のデータ、中枢神経系活動（脳波、脳血流等）のデータ、視線計測装置により計測される視線運動・瞳孔径・瞬目数等のデータ、唾液または血中の免疫成分のデータ等を含む。これらの計測指標の算出処理は、制御部３３０により情報提示端末３００内で行われてもよいし、情報提示端末３００から情報管理サーバ１００へ生の測定データを送信し情報管理サーバ１００内で行われてもよい。
【０１００】
なお、センサ部３６０は、センサ８１３により実装され得る。センサ部３６０のセンサ８１３は、ユーザーへの非接触式でも接触式でもよい。接触式の場合、たとえば情報提示端末３００は腕時計等の形状をしたウェアラブル端末であっても構わない。あるいは、情報提示端末３００は、ＨＭＤ（Head Mounted Display）であっても構わない。ＨＭＤのタイプは、ゴーグル型であっても構わないし、グラス型であっても構わない。また、情報提示端末３００は、カメラ、マイクロフォン、加速度センサ、通信部等を備えたスマートフォンやタブレット端末であっても構わない。
【０１０１】
＜変形例３＞
本発明の第２の実施形態では、特例者ルート情報の各移動ルートに対応する代表的な外見特徴情報の一例として服装属性を挙げ説明した。しかし、特例者群外見特徴情報生成部１３７は、構内カメラ２００や情報提示端末３００から取得された特例者の表情、しぐさ、音声、生体反応等のデータに基づき推定された特例者の感情（心理状態）を外見特徴情報の一種としてその代表値（最頻値または平均値）の情報を生成してもよい。この場合、たとえば、西口方面のルートＡの特例者群は代表値としてネガティブな感情価をとっている（たとえば、仕事に関わる場所へ向かっているからかもしれない）が、東口方面のルートＢの特例者群は代表値としてポジティブな感情価をとっている（たとえば、ライブイベントへ向かっているからかもしれない）、というような特例者ルート情報に対応する新たな特例者群外見特徴情報が生成され、ユーザー９１０に情報提示することができる。
【０１０２】
例えば、情報提示端末３００は、各ルートの特例者の感情の代表値に対応する仮想画像が提示してもよい。例えば、情報提示端末３００は、代表値としてネガティブな感情価をとるルートが存在した場合、ネガティブな感情価に対応する仮想画像（たとえば、悲しい表情）を当該ルートに対応する位置に表示してよい。一方、情報提示端末３００は、代表値としてポジティブな感情価とるルートが存在した場合、ポジティブな感情価に対応する仮想画像（たとえば、笑顔）を当該ルートに対応する位置に表示してよい。あるいは、提示される情報は、感情の代表値自体であってもよいし、感情の代表値に対応する文字列（例えば、「ポジティブ」「ネガティブ」など）であってもよい。
【０１０３】
図１２は、変形例３に係る情報管理サーバ１００の機能構成の一例を示すブロック図である。図１２に示すように、情報管理サーバ１００は、感情推定部１３９をさらに具備しても構わない。以下、感情推定部１３９の機能構成について説明する。
【０１０４】
感情推定部１３９は、ユーザー９００から構内カメラ２００や情報提示端末３００及び通信部１１０を介して取得した行動や生体反応の計測データ（センシングデータ）に基づいて、ユーザー９００毎の個人感情の推定モデルデータおよびそれにより推定（識別）された感情推定データを生成する。また、感情推定部１３９は、該生成した推定モデルデータと感情推定データを記憶部１２０に記憶させる機能を有する。
【０１０５】
なお、前記計測データは構内カメラ２００と情報提示端末３００の両方から得られる場合もあるが、両者の対応付けを行いそのいずれか一方のデータを用いてもよいし、両方のデータを併用することで（アンサンブル学習等により）より精度が高い感情推定データを生成できる可能性がある。
【０１０６】
また、前記感情推定データの生成処理は構内カメラ２００や情報提示端末３００で行われてもよく、情報管理サーバ１００は構内カメラ２００や情報提示端末３００から前記計測データではなく感情推定データを受信しても構わない。
【０１０７】
ここで、個人感情とその推定方法について説明を補足する。個人感情は、一例として「人が心的過程の中で行うさまざまな情報処理のうちで、人、物、出来事、環境についてする評価的な反応」（Ｏｒｔｏｎｙ
ｅｔ ａｌ．，１９８８；大平，２０１０）と定義される。感情の具体的な種類としては、心理学者Ｐａｕｌ Ｅｋｍａｎによる表情に対応する基本感情ベースの離散型モデル上での幸福、驚き、恐れ、怒り、嫌悪、悲しみや、心理学者Ｊａｍｅｓ
Ａ． Ｒｕｓｓｅｌｌによる快度及び覚醒度の感情次元ベースの連続型モデルにおける喜怒哀楽の象限などが知られている。他の連続型モデルとしては、Ｗａｔｓｏｎによるポジティブまたはネガティブ感情、Ｗｕｎｄｔによる３軸モデル（快度、興奮度、緊張度）、Ｐｌｕｔｃｈｉｋによる４軸のモデルなどもある。その他、応用的・複合的な感情としては、困惑度、関心度、メンタルストレス、集中度、疲労感、多忙度、創造性、リラックス／緊張度、モチベーション、共感度、信頼度などが挙げられる。さらに、業務活動において集団の雰囲気として体感されるイキイキ感なども高次な感情の一種といえる。本発明における感情の定義の有効範囲は、前述の基本感情よりも広く、ユーザーのあらゆる内部「状態」やユーザーの周囲環境や文脈等の影響も加味した「状況」も含むものである。一例として、ポジティブ感情やその度合いは、快度そのものや、快度と覚醒度を合わせたもの、基本感情における幸福の強度の大きさ、もしくは恐れ、怒り、嫌悪、悲しみ等の強度の小ささ等を指標としてあらわされてもよい。
【０１０８】
ある人物がどのような感情とその程度にあるかは、たとえば質問紙法を用いることで、該人物の文字、文章、記号による言語的報告によって求めることができる。該質問紙としては“Ａｆｆｅｃｔ
Ｇｒｉｄ”などがよく知られている。しかしながら、質問紙を用いた計測方法では回答作業が必要になるため、業務など何か別の作業を行っている日常生活においては計測それ自体が本来の目的作業に支障を及ぼしてしまう可能性がある。
【０１０９】
そこで、本情報通信システムにおいて、感情推定部１３９は、前述の構内カメラ２００や情報提示端末３００により計測される行動や生体反応のデータに基づいて（質問紙法等で求めた）感情を機械的に推定処理する。該推定処理を行うためには、予め学習処理によって生成された感情推定モデルのデータが必要となる。感情推定モデルは、たとえば、ある時点・状況における前記行動や生体反応のデータと前記質問紙の回答データからなる訓練データとを対応づけたデータの群から生成される。たとえば、オフィスに埋め込まれた無数のカメラやマイクロフォン、ウェアラブル活動量計から計測されたユーザーの顔表情、音声、心拍活動、皮膚電気活動等の行動・生体データと、該ユーザーの主観的感情を質問紙回答した正解データとが対応づけられて訓練データとされる。前記行動・生体データは、センサからの計測値が変換された学習処理用の特徴量データであってもよい。
【０１１０】
特徴量データは、顔の代表的特徴点の位置や各２点間を結ぶ直線の距離や成す角度であってもよい。あるいは、特徴量データは、音声の基本周波数、パワー、平均発話速度、一次ケプストラム係数の最高値と標準偏差であってもよい。あるいは、特徴量データは、心拍数や拍動間隔の平均値や標準偏差、心拍変動性であってもよい。あるいは、特徴量データは、皮膚コンダクタンス水準の平均値や標準偏差や増減低下率などであってもよい。これらの特徴量データはどのように使用されてもよく、ある時点における絶対値として使用されてもよいし、２時点間の相対的な変化率として使用されてもよい。
【０１１１】
前記訓練データを用いた感情推定モデルの生成には、学習の手法として、たとえば既知のＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ
Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）や深層学習（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）法が用いられてもよいし、単純に回帰分析法が利用されてもよい。また、学習モデルはユーザー個人毎に生成されてもよいし、複数のユーザーの訓練データを用いて人間に共通的なモデルが生成されてもよい。感情推定部１３９は、得られた感情推定モデルのデータを用いることで、ある人物の行動・生体データから個人感情を推定できるようになる。
【０１１２】
情報管理サーバ１００や感情推定部１３９は、上述の個人感情推定処理のための訓練データや感情の推定モデル自体を生成する機能を有していてもよい。さらに、訓練データのための前述の特徴量データの生成は、情報管理サーバ１００ではなく構内カメラ２００や情報提示端末３００の方で行い、構内カメラ２００や情報提示端末３００が、該特徴量データを情報管理サーバ１００へ送信するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１３】
５０    ＬＡＮ
１００  情報管理サーバ
１１０  通信部
１２０  記憶部
１３０  制御部
１３１  特例者検出部
１３３  特例者追跡部
１３５  特例者群流情報管理部
１３７  特例者群外見特徴情報生成部
１３９  感情推定部
２００  構内カメラ
２１０  通信部
２２０  計測部
２３０  制御部
３００  情報提示端末
３１０  通信部
３２０  記憶部
３３０  制御部
３４０  入力部
３５０  表示部
３６０  センサ部
３７０  位置情報取得部
４００  ＩＣカード
５００  カードリーダ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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