(57)【要約】      （修正有）【課題】カメラを使用することなく、対象物が奏する効果を正確に測定することができる測定装置、測定方法および測定プログラムを提供する。【解決手段】測定装置１は、ユーザが携帯する端末装置１０−１〜１０−ｎからユーザの位置および端末装置１０−１〜１０−ｎに搭載されたモーションセンサ１０２によって検知されるセンサ情報を取得する取得部４１と、取得部４１によって取得されるユーザの位置およびセンサ情報に基づいて、所定の対象物が奏する効果を測定する測定部４２と、を備える。【選択図】図２
2020067985.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが携帯する端末装置から前記ユーザの位置および前記端末装置に搭載されたモーションセンサによって検知されるセンサ情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得される前記ユーザの位置および前記センサ情報に基づいて、所定の対象物が奏する効果を測定する測定部と
を備えることを特徴とする測定装置。
【請求項２】
前記測定部は、
興味を持った対象物の近傍で他のユーザがとる特徴的な挙動に対応する前記センサ情報を機械学習した学習モデルに基づき、前記取得部によって取得される前記ユーザの位置および前記センサ情報から前記所定の対象物に対する前記ユーザの興味度を判別して前記効果を測定する
ことを特徴とする請求項１に記載の測定装置。
【請求項３】
前記学習モデルは、
前記他のユーザが対象物の前で立ち止まる挙動、対象物の前でしゃがむ挙動、対象物へ向かって直進する挙動、対象物を探しながら歩く挙動、および対象物の前で会話をする挙動のうち、少なくともいずれか一つの挙動に対応する前記センサ情報を機械学習する
ことを特徴とする請求項２に記載の測定装置。
【請求項４】
前記取得部は、
前記モーションセンサに含まれる加速度センサ、ジャイロセンサ、歩数センサ、および生体センサのうち、少なくともいずれか一つによって検知される前記センサ情報を取得する
ことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の測定装置。
【請求項５】
前記測定部は、
前記所定の対象物の近傍で前記特徴的な挙動をとった前記ユーザの人数に基づいて、前記効果を測定する
ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか一つに記載の測定装置。
【請求項６】
前記測定部は、
前記所定の対象物の近傍を通行した前記ユーザの人数に対する前記特徴的な挙動をとった前記ユーザの人数に基づいて、前記効果を測定する
ことを特徴とする請求項５に記載の測定装置。
【請求項７】
前記測定部は、
前記ユーザの属性毎に前記効果を測定する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の測定装置。
【請求項８】
前記測定部は、
前記所定の対象物として、交通広告が奏する効果を測定する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の測定装置。
【請求項９】
前記測定部は、
前記所定の対象物として、店舗の陳列商品が奏する効果を測定する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の測定装置。
【請求項１０】
コンピュータが実行する測定方法であって、
ユーザが携帯する端末装置から前記ユーザの位置および前記端末装置に搭載されたモーションセンサによって検知されるセンサ情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得される前記ユーザの位置および前記センサ情報に基づいて、所定の対象物が奏する効果を測定する測定工程と
を含むことを特徴とする測定方法。
【請求項１１】
ユーザが携帯する端末装置から前記ユーザの位置および前記端末装置に搭載されたモーションセンサによって検知されるセンサ情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得される前記ユーザの位置および前記センサ情報に基づいて、所定の対象物が奏する効果を測定する測定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする測定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、測定装置、測定方法、および測定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、所定の対象物が奏する効果を測定する装置がある。このような装置の一例として、広告を表示するデジタルサイネージに設けられたカメラによって、広告の視聴者を撮像し、撮像された視聴者数に基づいてデジタルサイネージによる広告の効果を測定する測定装置がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−０９７４６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の測定装置は、効果の測定対象となる各対象物にカメラを設ける必要があるためコストが嵩み、また、カメラの撮像画像中で複数の視聴者が重なっている場合には、効果を正確に測定することができない。
【０００５】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、カメラを使用することなく、対象物が奏する効果を正確に測定することができる測定装置、測定方法、および測定プログラム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】
【０００６】
実施形態の一態様に係る測定装置は、取得部と、測定部とを備える。取得部は、ユーザが携帯する端末装置から前記ユーザの位置および前記端末装置に搭載されたモーションセンサによって検知されるセンサ情報を取得する。測定部は、前記取得部によって取得される前記ユーザの位置および前記センサ情報に基づいて、所定の対象物が奏する効果を測定する。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様に係る測定装置、測定方法、および測定プログラムによれば、カメラを使用することなく、対象物が奏する効果を正確に測定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る測定方法の概要を示す説明図である。
【図２】図２は、実施形態に係る測定装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、実施形態に係る学習モデルの作成手順の説明図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、実施形態に係る学習モデルの作成手順の説明図である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、実施形態に係る学習モデルの作成手順の説明図である。
【図３Ｄ】図３Ｄは、実施形態に係る学習モデルの作成手順の説明図である。
【図４】図４は、実施形態に係る効果の測定結果の一例を示す説明図である。
【図５】図５は、実施形態に係る測定装置の制御部が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施形態に係る測定装置を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る測定装置、測定方法、および測定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る測定装置、測定方法、および測定プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
以下では、効果の測定対象となる所定の対象物がデジタルサイネージである場合を例に挙げて説明する。なお、実施形態に係る所定の対象物は、デジタルサイネージに限定されるものではない。
【００１１】
実施形態に係る所定の対象物は、例えば、デジタルサイネージ以外の交通広告、店舗や街頭に設置されるポスターや立て看板等のオフライン広告、および店舗の陳列商品等であってもよい。
【００１２】
〔１．測定方法の概要〕
図１は、実施形態に係る測定方法の概要を示す説明図である。図１に示すように、実施形態に係る測定装置１は、デジタルサイネージ１１の近傍を通行するユーザＵの位置と、ユーザＵが携帯する端末装置１０−１に搭載されたモーションセンサのセンサ情報とに基づいて、デジタルサイネージ１１が奏する効果を測定する。
【００１３】
これにより、測定装置１は、カメラを使用することなく、デジタルサイネージ１１が奏する正確な効果、例えば、デジタルサイネージ１１に表示されている広告がどれだけの通行人の注目を集めているかを測定することができる。
【００１４】
具体的には、例えば、ユーザＵが携帯するスマートフォン等の端末装置１０−１には、近年、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）センサおよびモーションセンサが搭載されている。
【００１５】
ＧＰＳセンサは、ＧＰＳ衛星から受信する電波に基づいてユーザＵの位置を測位することが主たる用途である。また、モーションセンサは、加速度センサやジャイロセンサ等を含んでおり、例えば、端末装置の画面の向きの検知や、ＰＤＲ（Pedestrian  Dead  Reckoning：歩行者自立航法）で歩行するユーザＵの位置を測位することが、これまでの主たる用途であった。
【００１６】
ここで、ＧＰＳセンサは、上記のように、ユーザＵの位置を測位することができるが、ユーザの細かな挙動までは検知することができない。これに対して、モーションセンサは、加速度センサやジャイロセンサ等を備えるため、例えば、ユーザＵが立ち止まったり、振り向いたり、しゃがんだり、一緒にいる人と会話したりする際の僅かな振動や挙動までを検知することができる。
【００１７】
そこで、測定装置１は、かかるモーションセンサの利点を利用し、カメラを使用することなく、ユーザＵの位置と、端末装置１０−１に搭載されたモーションセンサによって検知されるセンサ情報とに基づいて、デジタルサイネージ１１が奏する効果を測定する。
【００１８】
例えば、測定装置１は、興味を持った対象物の近傍で他のユーザがとる特徴的な挙動に対応するセンサ情報を予め機械学習した学習モデルを備える。そして、測定装置１は、端末装置１０−１から取得するユーザＵの位置およびセンサ情報を学習モデルへ入力する。なお、学習モデルの作成手順の一例については、図３Ａ〜図３Ｄを参照して後述する。
【００１９】
学習モデルは、入力されるユーザＵの位置およびセンサ情報が事前に機械学習した他のユーザの位置およびセンサ情報と一致または類似する場合に、ユーザＵがデジタルサイネージ１１に興味を持ったという判定結果を出力する。
【００２０】
また、学習モデルは、入力されるユーザＵの位置およびセンサ情報が事前に機械学習した他のユーザの位置およびセンサ情報から、かけ離れている場合に、ユーザＵがデジタルサイネージ１１に興味を持たなかったという判定結果を出力する。
【００２１】
例えば、図１に示すように、ユーザＵが左方向から歩いて来てデジタルサイネージ１１の前で立ち止まり、デジタルサイネージ１１に表示されている広告を注視する場合がある。かかる場合に、測定装置１は、例えば、ＧＰＳセンサによって検知されるセンサ情報だけでは、ユーザＵの位置を取得することができても、ユーザＵがどの方向を向いているのかまでは判別することができない。
【００２２】
そこで、測定装置１は、端末装置１０−１からユーザＵの位置を取得し（ステップＳ１）、さらに、端末装置１０―１からモーションセンサのセンサ情報を取得する（ステップＳ２）。このとき、測定装置１は、ユーザＵがデジタルサイネージ１１の前で立ち止り、デジタルサイネージ１１の方向を向く挙動に対応したセンサ情報を取得する。
【００２３】
そして、測定装置１は、取得したユーザＵの位置およびセンサ情報を学習モデルへ入力し、学習モデルの出力を取得することで、ユーザＵの位置とセンサ情報とに基づき、デジタルサイネージ１１に興味ありと判定することができる（ステップＳ３）。
【００２４】
また、例えば、ユーザＵは、デジタルサイネージ１１の前を素通りする場合もある。かかる場合にも、測定装置１は、端末装置１０−１からユーザＵの位置を取得し（ステップＳ４）、端末装置１０―１からモーションセンサのセンサ情報を取得する（ステップＳ５）。
【００２５】
このとき、測定装置１は、ユーザＵがデジタルサイネージ１１の前で立ち止らずに直進する挙動に対応したセンサ情報を取得する。そして、測定装置１は、取得したユーザＵの位置およびセンサ情報を学習モデルへ入力し、学習モデルの出力を取得することで、ユーザＵの位置とセンサ情報とに基づき、デジタルサイネージ１１に興味なしと判定することができる（ステップＳ６）。
【００２６】
測定装置１は、複数のユーザＵについて、かかる判定を繰り返し行うことによって、デジタルサイネージ１１がどれだけのユーザＵに注視されたかを評価する、つまり、デジタルサイネージ１１が奏する効果を測定する（ステップＳ７）。
【００２７】
このように、測定装置１は、カメラを使用することなく、端末装置１０−１から取得するユーザＵの位置およびモーションセンサによって検知されるセンサ情報だけからデジタルサイネージ１１が奏する効果を測定することができる。
【００２８】
また、測定装置１は、カメラからでは他のユーザと被って向きを確認できないユーザＵについても、そのユーザＵの端末装置１０−１から取得するユーザＵの位置およびセンサ情報に基づいて、デジタルサイネージ１１が奏する正確な効果を測定することができる。
【００２９】
〔２．測定装置１の構成〕
次に、図２を参照し、実施形態に係る測定装置１の構成の一例について説明する。図２は、実施形態に係る測定装置１の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、測定装置１は、通信部２と、記憶部３と、制御部４とを備える。
【００３０】
（通信部２について）
通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部２は、例えば、インターネット等の通信ネットワークＮと無線で接続され、通信ネットワークＮを介して、複数の端末装置１０−１〜端末装置１０−ｎ（ｎは、２以上の自然数）との間で情報の送受信を行う。
【００３１】
以下の説明では、複数の端末装置１０−１〜端末装置１０−ｎのうち、任意の装置を示す場合には、端末装置１０と記載する。各端末装置１０は、例えば、ユーザが携帯するスマートフォンやタブレット型端末である。
【００３２】
各端末装置１０は、ＧＰＳセンサ１０１とモーションセンサ１０２とを備える。モーションセンサ１０２は、例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、歩数センサ、および生体センサ等を含む。
【００３３】
加速度センサは、端末装置１０の加速度を検知するセンサである。ジャイロセンサは、端末装置１０の姿勢および角速度等を検知するセンサである。歩数センサは、端末装置１０のユーザが歩行した歩数を計数するセンサである。
【００３４】
生体センサは、端末装置１０のユーザの心拍数や体温等を検知するセンサである。なお、図２では、端末装置１０が備えるＧＰＳセンサ１０１およびモーションセンサ１０２以外の構成要素の図示を省略している。
【００３５】
（記憶部３について）
記憶部３は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部３は、学習モデル３１と、測定結果３２とを有する。
【００３６】
測定結果３２は、測定装置１によって測定された所定の対象物が奏する効果（ここでは、デジタルサイネージ１１が奏する広告効果）の測定結果である。測定結果３２の一例については、図４を参照して後述する。
【００３７】
学習モデル３１は、端末装置１０から取得されるユーザの位置およびモーションセンサ１０２によって検知されるセンサ情報が入力された場合に、そのユーザが所定の対象物（ここでは、デジタルサイネージ１１）に興味を持ったか否かの判別結果を出力する。
【００３８】
かかる学習モデル３１は、興味を持った対象物の近傍で他のユーザがとる特徴的な挙動に対応するセンサ情報を予め収取して機械学習することで作成される。ここで、図３Ａ〜図３Ｄを参照し、学習モデル３１の作成手順の一例について説明する。
【００３９】
（学習モデル３１の作成手順の一例）
図３Ａ〜図３Ｄは、実施形態に係る学習モデルの作成手順の説明図である。図３Ａに示すように、学習モデル３１を作成する場合には、正解付センサ情報Ｄを事前に用意する。このとき、正解付センサ情報Ｄとして、対象物に興味を持ったユーザの端末装置１０から取得されたセンサ情報と、対象物に興味を持たなかったユーザの端末装置１０から取得されたセンサ情報とを多数用意する。
【００４０】
例えば、デジタルサイネージ１１が奏する効果の測定に使用する学習モデル３１を作成する場合には、事前にデジタルサイネージ１１の周辺を通行する歩行者（端末装置１０のユーザ）をカメラによって撮影する。
【００４１】
なお、本実施形態では、学習モデル３１を作成する場合に限ってカメラを使用するが、前述したように、測定装置１によってデジタルサイネージ１１が奏する効果を実際に測定する場合には、カメラを使用することはない。
【００４２】
そして、カメラによって撮影された映像から、デジタルサイネージ１１に興味を持ったユーザと、興味を持たなかったユーザとをそれぞれ特定し、各ユーザの端末装置１０からユーザの位置およびモーションセンサ１０２によって検知されたセンサ情報を収集する。
【００４３】
図３Ａに示すセンサ情報＃１〜＃５は、対象物（ここでは、デジタルサイネージ１１）に興味を持ったユーザの端末装置１０から取得されたセンサ情報である。また、センサ情報＃６は、対象物（ここでは、デジタルサイネージ１１）に興味を持たなかったユーザの端末装置１０から取得されたセンサ情報である。
【００４４】
センサ情報＃１は、例えば、デジタルサイネージ１１の前で立ち止まってデジタルサイネージ１１を注視したユーザの端末装置１０から取得されたセンサ情報である。センサ情報＃２は、例えば、デジタルサイネージ１１の前でしゃがんでデジタルサイネージ１１を注視したユーザの端末装置１０から取得されたセンサ情報である。
【００４５】
センサ情報＃３は、例えば、デジタルサイネージ１１へ向かって真っすぐに歩いたユーザの端末装置１０から取得されたセンサ情報である。センサ情報＃４は、例えば、デジタルサイネージ１１を探しながら歩いたユーザの端末装置１０から取得されたセンサ情報である。
【００４６】
センサ情報＃５は、例えば、デジタルサイネージ１１を見ながら会話したユーザの端末装置１０から取得されたセンサ情報である。センサ情報＃６は、例えば、デジタルサイネージ１１を見ずに素通りしたユーザの端末装置１０から取得されたセンサ情報である。なお、センサ情報＃１〜センサ情報＃６には、それぞれが取得された場所およびユーザが移動した経路等の位置が含まれている。
【００４７】
その後、収集した各センサ情報＃１〜＃６等に正解として、ユーザがデジタルサイネージ１１に興味を持った、または、興味を持たなかったといういずれか一方の情報を付与し、学習モデル３１の作成機能を備えるコンピュータＰＣへ入力する。コンピュータＰＣは、例えば、ＦＭ（Factorization  Machines）による機械学習によって学習モデル３１を作成する。
【００４８】
例えば、図３Ｂに示すように、コンピュータＰＣは、入力されるセンサ情報＃１〜＃６等のセンサ情報を所定の座標平面Ｍ上にプロットする。図３Ｂには、ユーザが興味を持ったという正解が付与されたセンサ情報を白点で示しており、ユーザが興味を持たなかったという正解が付与されたセンサ情報を黒点で示している。
【００４９】
続いて、コンピュータＰＣは、図３Ｃに示すように、ユーザが興味を持ったという正解が付与された白点で示すセンサ情報群と、ユーザが興味を持たなかったという正解が付与された黒点で示すセンサ情報群とを分類するための境界線Ｌを座標平面Ｍに設定する。
【００５０】
そして、図３Ｄに示すように、コンピュータＰＣは、座標平面Ｍ内の境界線Ｌを挟んで白点で示したセンサ情報群が分布していた側の領域を興味あり領域とし、黒点で示したセンサ情報群が分布していた側の領域を興味なし領域とする学習モデル３１を作成する。
【００５１】
かかる学習モデル３１は、例えば、あるユーザの端末装置１０から取得されたユーザの位置およびセンサ情報が入力された場合、ユーザの位置を含むセンサ情報Ｄ１を座標平面Ｍ上にプロットする。
【００５２】
このとき、図３Ｄに示すように、センサ情報Ｄ１をプロットした領域が興味あり領域である場合、学習モデル３１は、センサ情報Ｄ１を取得した端末装置１０のユーザがデジタルサイネージ１１に興味を持ったという判別結果を出力する。また、例えば、センサ情報Ｄ１をプロットした領域が興味なし領域であった場合、学習モデル３１は、センサ情報Ｄ１を取得した端末装置１０のユーザがデジタルサイネージ１１に興味を持たなかったという判別結果を出力する。
【００５３】
（制御部４について）
図２へ戻り、制御部４について説明する。制御部４は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、測定装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（測定プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部４は、例えば、コントローラであり、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。  
【００５４】
図２に示すように、制御部４は、取得部４１と、測定部４２とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部４の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００５５】
（取得部４１について）
取得部４１は、端末装置１０からユーザの位置と、モーションセンサ１０２によって検知されるセンサ情報とを取得する。このとき、取得部４１は、端末装置１０のＧＰＳセンサ１０１によってユーザの位置が測位されている場合には、ＧＰＳセンサ１０１からユーザの位置を取得する。
【００５６】
ただし、端末装置１０では、ＧＰＳセンサ１０１によってユーザの位置を測位できない場合がある。例えば、端末装置１０は、ユーザが地下街、地下鉄の駅構内、および店舗施設等の中にいる場合、ＧＰＳ衛星からの電波を受信することができないため、ＧＰＳセンサ１０１による測位ができない。
【００５７】
かかる場合、取得部４１は、例えば、ＰＤＲによってユーザの位置を測位することができる。取得部４１は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信できない場合、ＧＰＳセンサ１０１によって最後に測位されたユーザの位置と、その後、モーションセンサ１０２によって検知された加速度、角速度、およびユーザの歩数等とに基づき推定したユーザの位置を取得する。そして、取得部４１は、取得した複数の端末装置１０のユーザの位置およびセンサ情報を順次測定部４２へ出力する。
【００５８】
また、取得部４１は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信できない場合に、複数のＷｉＦｉアクセスポイントからの電波を受信できれば、各ＷｉＦｉアクセスポイントから受信電波の受信強度の違いから、３点測位によってユーザの位置を取得することもできる。
【００５９】
また、取得部４１は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信できない場合に、例えば、店舗内に設置されるビーコン発信器から発信される信号に基づいてユーザの位置を取得することもできる。
【００６０】
さらに、取得部４１は、端末装置１０からユーザの属性に関する情報を取得する。例えば、取得部４１は、ユーザの年齢および性別等の属性を示す情報を取得する。なお、取得部４１は、ユーザが年齢および性別以外に、例えば、職業等の他の属性を端末装置１０に登録している場合には、他の属性についても取得することができる。取得部４１は、端末装置１０から取得するユーザの属性を示す情報もセンサ情報と合わせて測定部４２へ出力する。
【００６１】
（測定部４２について）
測定部４２は、取得部４１から順次入力される各ユーザの位置およびセンサ情報を学習モデル３１へ入力し、学習モデル３１の出力に基づいて、デジタルサイネージ１１が奏する効果を測定する。
【００６２】
このとき、測定部４２は、デジタルサイネージ１１の近傍を通行したユーザの人数に対する、デジタルサイネージ１１に興味を持った場合に行う特徴的な挙動をとったユーザの人数に基づいて効果を測定する。
【００６３】
例えば、測定部４２は、所定期間（例えば、１週間）内に、デジタルサイネージ１１に興味ありと判定したユーザの人数を、その期間にデジタルサイネージ１１の前を通行したユーザの人数で除算した値に１００を乗算した値を効果の測定結果３２として算出する。これにより、測定部４２は、デジタルサイネージ１１が奏する広告効果を正確に算出することができる。
【００６４】
なお、測定部４２は、所定期間内に、デジタルサイネージ１１の近傍で、デジタルサイネージ１１に興味を持った場合に行う特徴的な挙動をとったユーザの人数に基づいて効果を測定することもできる。これにより、測定部４２は、所定期間内にデジタルサイネージ１１に興味を持った人数という分かりやすい指標によって、デジタルサイネージ１１が奏する広告効果を測定することができる。
【００６５】
また、測定部４２は、デジタルサイネージ１１の広告効果を測定する場合、デジタルサイネージ１１の前を通行するユーザの属性毎に、広告効果を測定する。そして、測定部４２は、効果の測定結果３２を記憶部３に記憶させる。
【００６６】
これにより、例えば、図４に示すように、記憶部３には、「Ａ１」というＩＤが付与された対象物であるデジタルサイネージ１１について、ユーザの世代および性別といったユーザ属性毎に、広告効果の測定結果が記憶される。このように、測定部４２は、ユーザの世代や性別等のユーザ属性毎に広告効果を測定することで、デジタルサイネージ１１が奏するより詳細な効果を測定することができる。
【００６７】
〔３．処理手順〕
次に、図５を参照し、実施形態に係る測定装置１の制御部４が実行する処理の一例について説明する。図５は、実施形態に係る測定装置１の制御部４が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【００６８】
図５に示すように、制御部４は、まず、端末装置１０からユーザの位置を取得し（ステップＳ１０１）、端末装置１０に搭載されたモーションセンサ１０２のセンサ情報を取得する（ステップＳ１０２）。
【００６９】
続いて、制御部４は、取得したユーザの位置およびセンサ情報を学習モデル３１へ入力し、学習モデル３１の出力に基づいて、ユーザが所定の対象物に興味を持ったか否か、つまり、所定の対象物に対するユーザの興味度を判別する（ステップＳ１０３）。
【００７０】
その後、制御部４は、判別したユーザの興味度に基づいて、所定の対象物が奏する効果を測定する（ステップＳ１０４）。そして、制御部４は、効果の測定結果３２を記憶部３に記憶させて、処理を終了する。
【００７１】
制御部４は、ユーザの位置とモーションセンサ１０２のセンサ情報を取得可能な全ての端末装置１０について図５に示す処理を実行し、記憶部３に記憶された測定結果３２を順次更新する。
【００７２】
〔４．変形例〕
上述した測定装置１は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、測定装置１の変形例について説明する。
【００７３】
上述した実施形態では、測定装置１によってデジタルサイネージ１１が奏する効果を測定する場合に付いて説明したが、測定装置１は、デジタルサイネージ１１以外の交通広告が奏する効果を測定してもよい。これにより、測定装置１は、例えば、交通機関、交通関連施設、交通施設に付随するスペース等に設置されるオフライン広告等についても広告効果を測定することができる。
【００７４】
また、測定装置１は、広告媒体に限らず、例えば、デジタルサイネージ１１の効果測定と同様の方法によって、店舗の陳列商品が奏する効果を測定してもよい。これにより、測定装置１は、例えば、陳列商品がどれくらいの人に興味を持たれているのか、または、陳列商品のディスプレイの仕方の優劣等も測定することができる。
【００７５】
また、上述した実施形態では、測定装置１の制御部４は、効果の測定結果３２を記憶部３に記憶させて処理を終了したが、例えば、デジタルサイネージ１１に広告を表示させる広告主へ広告効果の測定結果３２を提供する処理を行ってもよい。
【００７６】
また、制御部４は、例えば、店舗や街頭に設置されるポスターや看板等のオフライン広告が奏する広告効果を測定し、測定結果３２を広告主へ提供する処理を行ってもよい。これにより、広告主は、例えば、Ａパターンの広告の測定結果３２と、Ａパターンとは異なるＢパターンの広告の測定結果３２とを測定装置１から取得することによって、測定結果３２を広告のＡＢテストに使用することができる。
【００７７】
また、上述した実施形態では、測定装置１は、端末装置１０から取得するセンサ情報のうち、主に加速度センサ、ジャイロセンサ、および歩数センサのセンサ情報を使用して、ユーザの対象物に対する興味度を判定したが、さらに生体センサを使用してもよい。
【００７８】
この場合、測定装置１は、例えば、所定の対象物に注目しているユーザの心拍数や血圧の変動等に基づいて、ユーザの対象物に対する興味度を判定することによって、より正確且つ詳細な興味度を判定することが可能になる。
【００７９】
〔５．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る測定装置１は、例えば図６に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図６は、測定装置１の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【００８０】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。
【００８１】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信Ｉ／Ｆ（インターフェイス）１５００は、通信ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【００８２】
ＣＰＵ１１００は、入出力Ｉ／Ｆ１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力Ｉ／Ｆ１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。なお、図６では、入力装置および出力装置を合わせて入出力装置として記載している。
【００８３】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【００８４】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る測定装置１として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部４の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部３内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信ネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００８５】
〔６．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【００８６】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図２に示した取得部４１と、測定部４２とは統合されてもよい。また、例えば、記憶部３に記憶される情報は、通信ネットワークＮを介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されてもよい。
【００８７】
また、上記実施形態では、測定装置１が、例えば、ユーザが携帯する端末装置からユーザの位置および端末装置に搭載されたモーションセンサによって検知されるセンサ情報を取得する取得処理と、取得処理によって取得されるユーザの位置およびセンサ情報に基づいて、所定の対象物が奏する効果を測定する測定処理と、を行う例を示した。しかし、上述した測定装置１は、取得処理を行う取得装置と、測定処理を行う測定装置とに分離されてもよい。この場合、取得装置は、少なくとも取得部４１を有する。測定装置は、少なくとも測定部４２を有する。そして、上記の測定装置１による処理は、取得装置と、測定装置との各装置を有する測定システムによって実現される。
【００８８】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【００８９】
〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る測定装置１は、取得部４１と、測定部４２とを備える。取得部４１は、ユーザが携帯する端末装置１０からユーザの位置および端末装置１０に搭載されたモーションセンサ１０２によって検知されるセンサ情報を取得する。測定部４２は、取得部４１によって取得されるユーザの位置およびセンサ情報に基づいて、所定の対象物が奏する効果を測定する。
【００９０】
このように、測定装置１は、ユーザが携帯する端末装置１０から取得するユーザの位置およびセンサ情報だけから所定の対象物が奏する効果を測定するので、カメラを使用することなく、所定の対象物が奏する効果を正確に測定することができる。
【００９１】
また、測定部４２は、興味を持った対象物の近傍で他のユーザがとる特徴的な挙動に対応するセンサ情報を機械学習した学習モデル３１に基づき、取得部４１によって取得されるユーザの位置およびセンサ情報から所定の対象物に対するユーザの興味度を判別して効果を測定する。
【００９２】
これにより、測定装置１は、所定の対象物の前に所定の対象物側からはカメラで様子が確認できないユーザがいても、そのユーザの挙動に対応するセンサ情報と学習モデル３１とに基づいて、ユーザが所定の対象物に興味を持ったか否かを判別することができる。したがって、測定装置１は、カメラを使用することなく、所定の対象物が奏する効果を正確に測定することができる。
【００９３】
また、学習モデル３１は、他のユーザが対象物の前で立ち止まる挙動、対象物の前でしゃがむ挙動、対象物へ向かって直進する挙動、対象物を探しながら歩く挙動、および対象物の前で会話をする挙動のうち、少なくともいずれか一つの挙動に対応するセンサ情報を機械学習する。
【００９４】
これにより、測定装置１は、端末装置１０から取得するセンサ情報が事前に機械学習されたユーザの挙動に対応するセンサ情報と一致または類似する場合に、ユーザが所定の対象物に興味を持ったと正確に判別することができる。したがって、測定装置１は、カメラを使用することなく、所定の対象物が奏する効果を正確に測定することができる。
【００９５】
また、取得部４１は、モーションセンサ１０２に含まれる加速度センサ、ジャイロセンサ、歩数センサ、および生体センサのうち、少なくともいずれか一つによって検知されるセンサ情報を取得する。
【００９６】
これにより、測定装置１は、ユーザが所定の対象物に興味を持った場合に行う僅かな挙動に対応するセンサ情報を見逃すことなく取得することができるので、所定の対象物が奏する効果を正確に測定することができる。
【００９７】
また、測定部４２は、所定の対象物の近傍で所定の対象物に興味を持った場合に行う特徴的な挙動をとったユーザの人数に基づいて、所定の対象物が奏する効果を測定する。これにより、測定装置１は、所定の対象物が奏する効果の大きさを、所定の対象物に興味を持ったユーザの人数という分かりやすい指標によって測定することができる。
【００９８】
また、測定部４２は、所定の対象物の近傍を通行したユーザの人数に対する特徴的な挙動をとったユーザの人数に基づいて、所定の対象物が奏する効果を測定する。これにより、測定装置１は、所定の対象物に興味を持ったユーザの数だけでなく、所定の対象物に興味を持たなかったユーザの数も考慮することで、所定の対象物が奏する効果をより正確に測定することができる。
【００９９】
測定部４２は、ユーザの属性毎に効果を測定する。これにより、測定装置１は、例えば、ユーザの世代毎や性別毎に効果を測定することで、所定の対象物が奏するより詳細な効果を測定することができる。
【０１００】
また、測定部４２は、所定の対象物として、交通広告が奏する効果を測定する。これにより、測定装置１は、例えば、交通広告の広告主へ交通広告が奏する効果の測定結果という有用な情報を提供することができる。
【０１０１】
また、測定部４２は、所定の対象物として、店舗の陳列商品が奏する効果を測定する。これにより、測定装置１は、例えば、店舗へ陳列商品が奏する効果の測定結果という有用な情報を提供することができる。
【０１０２】
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１０３】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１０４】
１  測定装置
２  通信部
３  記憶部
３１  学習モデル
３２  測定結果
４  制御部
４１  取得部
４２  測定部
１０，１０−１〜１０−ｎ  端末装置
１０１  ＧＰＳセンサ
１０２  モーションセンサ
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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