(57)【要約】【課題】各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出できるようにする。【解決手段】ユーザ端末が、ユーザの動作状態を示すデータを取得し、ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、前記ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報に応じて読み出し、前記読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成し、生成した前記歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出し、算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する。【選択図】図１７
2010198461.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの動作状態を示すデータを取得するユーザ端末と、
ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段と、
前記ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報取得手段によって取得された前記エリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、
前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段と、
前記歩行／停止パターン生成手段が生成した前記歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段と、
前記行動特徴量算出手段が算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段とを
備えたことを特徴とする関心度計測システム。
【請求項２】
ユーザの動作状態を示すデータを取得して送信するユーザ端末と、
前記ユーザ端末が取得したデータを受信するデータ受信手段と、
ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、取得したエリア滞在情報を通知するエリア滞在情報取得手段と、
前記データ受信手段が受信したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報取得／通知手段によって通知された前記エリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、
前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段と、
前記歩行／停止パターン生成手段が生成した前記歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段と、
前記行動特徴量算出手段が算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段と、
前記エリア関心度判定手段の判定結果を出力する関心度出力手段とを
備えたことを特徴とする関心度計測システム。
【請求項３】
前記エリア関心度判定手段は、
前記行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを予め記憶手段に複数記憶し、
前記エリア滞在情報取得手段によって通知された前記エリア滞在情報に応じて、判定に用いる行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを変更してエリア関心度を判定する
請求項１又は請求項２記載の関心度計測システム。
【請求項４】
ユーザの動作状態を示すデータを取得して送信するユーザ端末と、
前記ユーザ端末が取得したデータを受信するデータ受信手段と、
ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、取得したエリア滞在情報を通知するエリア滞在情報取得手段と、
前記データ受信手段が受信したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報取得／通知手段によって通知された前記エリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、
前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段と、
前記歩行／停止パターン生成手段が生成した前記歩行／停止時系列パターンと、前記エリア滞在情報とを組として記憶するエリア歩行／停止パターン記憶手段と、
前記歩行／停止パターン生成手段が生成した前記歩行／停止時系列パターンと、前記エリア歩行／停止パターン記憶手段に記憶された前記歩行／停止時系列パターンとに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出するエリア行動特徴量算出手段と、
前記エリア行動特徴量算出手段が算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段と、
前記エリア関心度判定手段の判定結果を出力する関心度出力手段とを
備えたことを特徴とする関心度計測システム。
【請求項５】
前記エリア関心度判定手段は、
前記行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを予め記憶手段に複数記憶し、
前記エリア滞在情報取得手段によって通知された前記エリア滞在情報に応じて、判定に用いる行動特徴量とユーザの関心度との関係を変更してエリア関心度を判定する
請求項４記載の関心度計測システム。
【請求項６】
前記エリア歩行／停止パターン記憶手段は、前記歩行／停止時系列パターンと前記エリア滞在情報とについて、ユーザの過去の履歴情報を記憶する
請求項４又は請求項５記載の関心度計測システム。
【請求項７】
前記エリア歩行／停止パターン記憶手段は、前記エリア滞在情報を用いて、同じエリアに滞在したときの履歴情報が存在するか否かを検索し、検索された前記歩行／停止時系列パターンを読み出す
請求項６記載の関心度計測システム。
【請求項８】
前記エリア関心度判定手段は、最新の滞在状態を示すエリア滞在情報だけでなく、前記エリア歩行／停止パターン記憶手段に記憶されているユーザの過去の履歴情報を併用して用いて、エリア関心度を判定する
請求項７記載の関心度計測システム。
【請求項９】
前記エリア歩行／停止パターン記憶手段は、前記歩行／停止時系列パターンと前記エリア滞在情報とについて、複数のユーザの履歴情報を記憶する
請求項６記載の関心度計測システム。
【請求項１０】
前記エリア歩行／停止パターン記憶手段は、前記エリア滞在情報及び前記複数のユーザの履歴情報を用いて、同じエリアに滞在したユーザが複数存在するか否かを検索し、検索された前記歩行／停止時系列パターンを読み出す
請求項９記載の関心度計測システム。
【請求項１１】
前記エリア関心度判定手段は、特定のユーザの関心度を判定する場合に、前記エリア歩行／停止パターン記憶手段に記憶されている前記特定のユーザ以外のユーザの過去の履歴情報を併用して用いて、エリア関心度を判定する
請求項１０記載の関心度計測システム。
【請求項１２】
ユーザの動作状態を示すデータを取得するセンサと、
ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段と、
前記取得したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報取得手段によって取得された前記エリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、
前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段と、
前記歩行／停止パターン生成手段が生成した前記歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段と、
前記行動特徴量算出手段が算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段とを
備えたことを特徴とする関心度計測端末。
【請求項１３】
ユーザの動作状態を示すデータを取得するセンサと、
ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段と、
前記取得したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、
前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段と、
前記歩行／停止パターン生成手段が生成した前記歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段と、
前記行動特徴量算出手段が算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段と、
前記エリア関心度判定手段の判定結果を出力する関心度出力手段とを
備えたことを特徴とする関心度計測端末。
【請求項１４】
前記エリア関心度判定手段は、
前記行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを予め記憶手段に複数記憶し、
前記エリア滞在情報取得手段によって取得された前記エリア滞在情報に応じて、判定に用いる行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを変更してエリア関心度を判定する
請求項１２又は請求項１３記載の関心度計測端末。
【請求項１５】
ユーザの動作状態を示すデータを取得するセンサと、
ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段と、
前記取得したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、
前記データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段と、
前記歩行／停止パターン生成手段が生成した前記歩行／停止時系列パターンと、前記エリア滞在情報とを組として記憶するエリア歩行／停止パターン記憶手段と、
前記歩行／停止パターン生成手段が生成した前記歩行／停止時系列パターンと、前記エリア歩行／停止パターン記憶手段に記憶された前記歩行／停止時系列パターンとに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出するエリア行動特徴量算出手段と、
前記エリア行動特徴量算出手段が算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段と、
前記エリア関心度判定手段の判定結果を出力する関心度出力手段とを
備えたことを特徴とする関心度計測端末。
【請求項１６】
前記エリア関心度判定手段は、
前記行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを予め記憶手段に複数記憶し、
前記エリア滞在情報取得手段によって取得された前記エリア滞在情報に応じて、判定に用いる行動特徴量とユーザの関心度との関係を変更してエリア関心度を判定する
請求項１５記載の関心度計測端末。
【請求項１７】
ユーザ端末が、ユーザの動作状態を示すデータを取得し、
ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、
前記ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報に応じて読み出し、
前記読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成し、
生成した前記歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出し、
算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する
ことを特徴とする関心度計測方法。
【請求項１８】
ユーザ端末が、ユーザの動作状態を示すデータを取得して送信し、
前記ユーザ端末によって取得されたデータを受信し、
ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、取得したエリア滞在情報を通知し、
前記受信したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報に応じて読み出し、
前記読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成し、
生成した前記歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出し、
算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定し、
前記エリア関心度の判定結果を出力する
ことを特徴とする関心度計測方法。
【請求項１９】
前記行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを予め記憶手段に複数記憶し、
前記エリア滞在情報に応じて、判定に用いる行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを変更してエリア関心度を判定する
請求項１７又は請求項１８記載の関心度計測方法。
【請求項２０】
ユーザ端末が、ユーザの動作状態を示すデータを取得して送信し、
前記ユーザ端末によって取得されたデータを受信し、
ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、取得したエリア滞在情報を通知し、
前記受信したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報に応じて読み出し、
前記読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成し、
生成した前記歩行／停止時系列パターンと、前記エリア滞在情報とを組として記憶し、
生成した前記歩行／停止時系列パターンと、記憶された前記歩行／停止時系列パターンとに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出し、
算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定し、
前記エリア関心度の判定結果を出力する
ことを特徴とする関心度計測方法。
【請求項２１】
前記行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを予め記憶手段に複数記憶し、
前記エリア滞在情報に応じて、判定に用いる行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを変更してエリア関心度を判定する
請求項２０記載の関心度計測方法。
【請求項２２】
コンピュータに、
ユーザの動作状態を示すデータをセンサを用いて取得する処理と、
ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得する処理と、
前記取得したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報に応じて読み出す処理と、
前記読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する処理と、
生成した前記歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する処理と、
算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する処理とを
実行させるための関心度計測プログラム。
【請求項２３】
コンピュータに、
ユーザの動作状態を示すデータをセンサを用いて取得する処理と、
ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得する処理と、
前記取得したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報に応じて読み出す処理と、
前記読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する処理と、
生成した前記歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する処理と、
算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する処理と、
前記エリア関心度の判定結果を出力する処理とを
実行させるための関心度計測プログラム。
【請求項２４】
前記行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを予め複数記憶する記憶手段を備えたコンピュータに、
エリア滞在情報に応じて、判定に用いる行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを変更してエリア関心度を判定する処理を実行させる
請求項２２又は請求項２３記載の関心度計測プログラム。
【請求項２５】
コンピュータに、
ユーザの動作状態を示すデータをセンサを用いて取得する処理と、
ユーザが滞在しているエリアの位置情報と前記エリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得する処理と、
前記取得したデータを記憶し、記憶したデータを前記エリア滞在情報に応じて読み出す処理と、
前記読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する処理と、
生成した前記歩行／停止時系列パターンと、前記エリア滞在情報とを組として記憶する処理と、
生成した前記歩行／停止時系列パターンと、記憶された前記歩行／停止時系列パターンとに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する処理と、
算出した前記行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する処理と、
前記エリア関心度の判定結果を出力する処理とを
実行させるための関心度計測プログラム。
【請求項２６】
前記行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを予め複数記憶する記憶手段を備えたコンピュータに、
エリア滞在情報に応じて、判定に用いる行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを変更してエリア関心度を判定する処理を実行させる
請求項２５記載の関心度計測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザのあるエリアに対する関心度を計測する関心度計測システム、関心度計測端末、関心度計測方法、及び関心度計測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザの行動履歴を用いてユーザの関心の対象を推測し、その推測結果に基づいて配信する情報を取捨選択することで、ユーザに関心の高い情報をより効率的に提供するサービスが広く行われている。しかし、そのようなサービスを提供する場合、Ｗｅｂ上でのページ閲覧の履歴等、容易に得られる行動情報のみを用いたユーザの関心の推測に基づく情報提供に限られている。そのため、現実世界における人の行動情報も取得できるようにし、その取得情報に基づいてユーザの関心を把握できるようにする技術が求められている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、現実世界における人の行動を示す情報を、センサを用いて取得し、得られたデータに基づいてユーザの関心度を算出するシステムが記載されている。特許文献１に記載されたシステムでは、人々の歩行と停止とを検出することによって、複数ユーザの関心度を定量化している。具体的には、特許文献１に記載されたシステムでは、ユーザが携帯する加速度センサや、場所毎に設置されたカメラ等を用いて取得した情報に基づいて、ある時間あるエリアにおいて立ち止まっている人物の人数を数える。そして、立ち止まり人数が多い程、そのエリアに対する人々の関心の度合いが強いものとして、複数ユーザの関心度を算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１１４９８８号公報（段落０１６６−０１７０）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
図１８は、特許文献１に記載されたような複数ユーザの関心度を計測する関心度計測システムの構成例を示すブロック図である。図１８に示すように、関心度計測システムは、センサ端末と、センサデータ受信／収集部と、歩行／停止判定部と、エリア情報取得部と、エリア滞在人数算出部と、エリア関心度算出部と、関心度出力装置とを含む。
【０００６】
センサ端末は、ユーザの歩行／停止に関する情報を収集する機能を備える。また、センサデータ受信／収集部は、センサデータを受信／収集する機能を備える。また、歩行／停止判定部は、得られたセンサデータに基づいて、そのエリアにいる人々の歩行／停止を判定する機能を備える。また、エリア情報取得部は、そのエリアの位置を取得する機能を備える。また、エリア滞在人数算出部は、そのエリアにいる単位時間あたりの立ち止まり人数をカウントする機能を備える。また、エリア関心度算出部は、滞在人数からエリアに対する人々の関心度を算出する機能を備える。また、関心度出力装置は、エリア関心度に基づいて、関心度情報を、配信コンテンツ等を生成するコンテンツサーバに出力する機能を備える。
【０００７】
しかし、特許文献１に記載されたような関心度計測システムでは、あるエリアに対して複数の人々がもつ関心の度合いや傾向をマクロ的に解析できるにすぎない。そのため、ユーザ毎に異なる関心の度合いや傾向をきめ細かに把握できないという問題点がある。
【０００８】
具体的には、特許文献１に記載されたような関心度計測システムでは、ある時間におけるエリア内の立ち止まり人数のみに基づいて関心度を算出している。ある時間のあるエリア内での立ち止まり人数のみに基づいて関心度を算出できるにすぎないので、立ち止まっている人々の関心の度合いがそれぞれユーザ毎に異なっている場合に、それらをユーザ毎に個別に計測することはできない。従って、算出された関心度が全ての人に当てはまる指標となるか否かまでは判断できず、例えば、情報配信等のサービスを提供する場合、そのような関心度に基づいて配信された情報が、必ずしも情報を受け取ったユーザにとって有用であるとは限らない。
【０００９】
そこで、本発明は、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出できる関心度計測システム、関心度計測端末、関心度計測方法、及び関心度計測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】
【００１０】
本発明による関心度計測システムは、ユーザの動作状態を示すデータを取得するユーザ端末と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段と、ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得手段によって取得されたエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段と、歩行／停止パターン生成手段が生成した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段と、行動特徴量算出手段が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明による関心度計測システムの他の態様は、ユーザの動作状態を示すデータを取得して送信するユーザ端末と、ユーザ端末が取得したデータを受信するデータ受信手段と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、取得したエリア滞在情報を通知するエリア滞在情報取得手段と、データ受信手段が受信したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得／通知手段によって通知されたエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段と、歩行／停止パターン生成手段が生成した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段と、行動特徴量算出手段が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段と、エリア関心度判定手段の判定結果を出力する関心度出力手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
本発明による関心度計測システムのさらに他の態様は、ユーザの動作状態を示すデータを取得して送信するユーザ端末と、ユーザ端末が取得したデータを受信するデータ受信手段と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、取得したエリア滞在情報を通知するエリア滞在情報取得手段と、データ受信手段が受信したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得／通知手段によって通知されたエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段と、歩行／停止パターン生成手段が生成した歩行／停止時系列パターンと、エリア滞在情報とを組として記憶するエリア歩行／停止パターン記憶手段と、歩行／停止パターン生成手段が生成した歩行／停止時系列パターンと、エリア歩行／停止パターン記憶手段に記憶された歩行／停止時系列パターンとに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出するエリア行動特徴量算出手段と、エリア行動特徴量算出手段が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段と、エリア関心度判定手段の判定結果を出力する関心度出力手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明による関心度計測端末は、ユーザの動作状態を示すデータを取得するセンサと、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段と、取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得手段によって取得されたエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段と、歩行／停止パターン生成手段が生成した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段と、行動特徴量算出手段が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明による関心度計測端末の他の態様は、ユーザの動作状態を示すデータを取得するセンサと、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段と、取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段と、歩行／停止パターン生成手段が生成した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段と、行動特徴量算出手段が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段と、エリア関心度判定手段の判定結果を出力する関心度出力手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
本発明による関心度計測端末のさらに他の態様は、ユーザの動作状態を示すデータを取得するセンサと、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段と、取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段と、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段と、歩行／停止パターン生成手段が生成した歩行／停止時系列パターンと、エリア滞在情報とを組として記憶するエリア歩行／停止パターン記憶手段と、歩行／停止パターン生成手段が生成した歩行／停止時系列パターンと、エリア歩行／停止パターン記憶手段に記憶された歩行／停止時系列パターンとに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出するエリア行動特徴量算出手段と、エリア行動特徴量算出手段が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段と、エリア関心度判定手段の判定結果を出力する関心度出力手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
本発明による関心度計測方法は、ユーザ端末が、ユーザの動作状態を示すデータを取得し、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報に応じて読み出し、読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成し、生成した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出し、算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定することを特徴とする。
【００１７】
本発明による関心度計測方法の他の態様は、ユーザ端末が、ユーザの動作状態を示すデータを取得して送信し、ユーザ端末によって取得されたデータを受信し、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、取得したエリア滞在情報を通知し、受信したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報に応じて読み出し、読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成し、生成した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出し、算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定し、エリア関心度の判定結果を出力することを特徴とする。
【００１８】
本発明による関心度計測方法のさらに他の態様は、ユーザ端末が、ユーザの動作状態を示すデータを取得して送信し、ユーザ端末によって取得されたデータを受信し、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、取得したエリア滞在情報を通知し、受信したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報に応じて読み出し、読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成し、生成した歩行／停止時系列パターンと、エリア滞在情報とを組として記憶し、生成した歩行／停止時系列パターンと、記憶された歩行／停止時系列パターンとに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出し、算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定し、エリア関心度の判定結果を出力することを特徴とする。
【００１９】
本発明による関心度計測プログラムは、コンピュータに、ユーザの動作状態を示すデータをセンサを用いて取得する処理と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得する処理と、取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報に応じて読み出す処理と、読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する処理と、生成した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する処理と、算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する処理とを実行させるためのものである。
【００２０】
本発明による関心度計測プログラムの他の態様は、コンピュータに、ユーザの動作状態を示すデータをセンサを用いて取得する処理と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得する処理と、取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報に応じて読み出す処理と、読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する処理と、生成した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する処理と、算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する処理と、エリア関心度の判定結果を出力する処理とを実行させるためのものである。
【００２１】
本発明による関心度計測プログラムのさらに他の態様は、コンピュータに、ユーザの動作状態を示すデータをセンサを用いて取得する処理と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得する処理と、取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報に応じて読み出す処理と、読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する処理と、生成した歩行／停止時系列パターンと、エリア滞在情報とを組として記憶する処理と、生成した歩行／停止時系列パターンと、記憶された歩行／停止時系列パターンとに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する処理と、算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する処理と、エリア関心度の判定結果を出力する処理とを実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、各エリアに対して、例えば、店舗への来店目的や関心をひかれた商品の数とその度合いといったような、ユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明による関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。
【図３】事前に行った実験結果から得られた行動特徴量とユーザ関心度との関係の例を示す説明図である。
【図４】第２の実施形態における関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図５】第２の実施形態における関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。
【図６】第３の実施形態における関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図７】第２の実施形態における関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。
【図８】ユーザが小売店舗に入店してから店を出るまでの間に、所有する携帯電話機を用いて得られた加速度データをグラフ化した説明図である。
【図９】図８に示したデータを用いて１秒間の加速度から算出した分散値をグラフ化した説明図である。
【図１０】図９に示したデータを用いて分散値から歩行状態と停止状態とを判定し、歩行状態を１とし停止状態を０とした結果をグラフ化した説明図である。
【図１１】事前に行った実験結果から得られた行動特徴量とユーザの関心度との関係の他の例を示す説明図である。
【図１２】事前に行った実験結果から得られた行動特徴量とユーザの関心度との関係のさらに他の例を示す説明図である。
【図１３】ユーザが過去に店舗に滞在したときの履歴情報として記憶されている歩行／停止時系列パターンをグラフ化した説明図である。
【図１４】事前に行った実験結果から得られたユーザの過去の行動特徴量と、最新の関心度特徴量との関係の例を示す説明図である。
【図１５】事前に行った実験結果から得られた行動特徴量と関心の関係を、異なるユーザ間で比較した例を示す説明図である。
【図１６】ユーザＢが店舗に滞在したときの履歴情報として記憶されている歩行／停止時系列パターンをグラフ化した説明図である。
【図１７】関心度計測システムの最小の構成例を示すブロック図である。
【図１８】関心度計測システムの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
実施形態１．
以下、本発明の第１の実施形態について図面を参照して説明する。本発明による関心度計測システムは、ユーザ個人の歩行／停止動作の時系列パターンを用いて、ユーザ毎に異なる関心のもち方が表れた行動特徴量を定量化し、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出できる。
【００２５】
本発明による関心度計測システムは、センサを用いて取得したセンサデータを受信するセンサデータ受信部と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報と滞在時間情報とを取得するエリア情報取得／通知部と、センサデータに基づいてユーザが歩いている状態であるか立ち止まっている状態であるかを判定し、時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成部と、得られた歩行／停止時系列パターンに基づいて、そのユーザの関心を示す特徴量を算出する行動特徴量算出部と、行動特徴量算出部が算出した行動特徴量に基づいて、ユーザのエリアに対する関心度を判定するエリア関心度判定部とを備える。
【００２６】
上記のような構成を採用し、ユーザ個人の歩行／停止時系列パターンに基づいて関心の度合いや傾向を示す特徴量を算出する。そのようにすることによって、、例えば、店舗への来店目的や関心をひかれた商品の数とその度合いといったような、ユーザがそのエリアに対してもつ関心の特徴をより詳細に把握することができ、本発明の目的を達成することができる。
【００２７】
なお、本発明による関心度計測システムは、例えば、ユーザにとって関心のある情報だけを取捨選択された状態で情報配信する用途に用いることができる。また、店舗が関心度情報を入手することによって、より魅力ある売り場作りを模索するデータとして利用する用途に用いることができる。また、関心度情報を他者と共有することによって、ユーザ自身が自覚していなかった自分の関心の傾向を知る等の用途に用いることができる。
【００２８】
図１は、本発明による関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態では、関心度計測システムは、センサ端末１と、関心度計測装置２と、関心度出力装置３とを含む。
【００２９】
センサ端末１は、人物の歩行／停止動作に関する情報を取得するためのセンサを備える。また、センサ端末１は、センサを用いて取得したセンサ時系列データを関心度計測装置２に送信する機能を備える。センサ端末１は、例えば、加速度センサを搭載した携帯電話機等の携帯端末によって実現される。この場合、センサ端末１は、加速度センサが検出する加速度の時系列データ（以下、センサ時系列データともいう）を、当該センサ端末１（携帯電話機）を携帯するユーザの歩行／停止動作に関する情報として、携帯電話網を含む通信ネットワークを介して関心度計測装置２に送信する。
【００３０】
関心度計測装置２は、例えば、関心度計測サービスを提供するサービス事業者や通信キャリアが運営する装置である。関心度計測装置２は、例えば、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて実現される。なお、関心度計測装置２を含む関心度計測システムは、１つの携帯電話機等の携帯端末（関心度計測端末）を用いて実現されてもよい。
【００３１】
図１に示すように、関心度計測装置２は、センサデータ受信部２１と、エリア滞在情報取得／通知部２２と、センサデータ記憶／読出部２３と、歩行／停止パターン生成部２４と、行動特徴量算出部２５と、エリア関心度判定部２６とを含む。
【００３２】
センサデータ受信部２１は、センサ端末１が取得したセンサ時系列データを、通信ネットワークを介してセンサ端末１から受信する機能を備える。また、センサデータ受信部２１は、受信したセンサ時系列データを、センサデータ記憶／読出部２３に供給（出力）する機能を備える。なお、センサデータ受信部２１は、例えば、センサ端末１が携帯電話機によって実現される場合、携帯電話機の基地局や、無線ＬＡＮのアクセスポイント等によって実現される。
【００３３】
エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザが滞在しているエリアの位置と、ユーザがそのエリアに滞在した時間とを含むエリア滞在情報を取得する機能を備える。また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、取得したエリア滞在情報を関心度計測装置２に送信又は出力する機能を備える。
【００３４】
エリア滞在情報取得／通知部２２は、エリア滞在情報の取得方法として、例えば、センサ端末１が携帯電話機である場合、携帯電話機に搭載されるＧＰＳ受信機が受信した測位情報を用いて、ユーザがある一定範囲のエリアに入ってから出るまでの時間を滞在時間として求める。そして、エリア滞在情報取得／通知部２２は、求めたエリア滞在情報を、通信ネットワークを介して関心度計測装置２に送信する。なお、この場合、エリア滞在情報取得／通知部２２は、プログラムに従って動作する携帯電話機のＣＰＵ、ＧＰＳ受信機及びネットワークインタフェース部によって実現される。
【００３５】
また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、例えば、各地に設置された複数センサデータ受信部２１（基地局やアクセスポイント）の設置位置を、予めデータベースに記憶しておく。そして、エリア滞在情報取得／通知部２２は、センサ時系列データのデータ受信に用いたセンサデータ受信部２１の位置情報を、ユーザの滞在エリアとして求める。また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、同じセンサデータ受信部２１が連続してデータ受信していた時間を滞在時間として求める。そして、エリア滞在情報取得／通知部２２は、求めたエリア滞在情報を関心度計測装置２に出力する。なお、この場合、エリア滞在情報取得／通知部２２は、関心度計測装置２を実現する情報処理装置のＣＰＵ及びネットワークインタフェース部によって実現される。
【００３６】
また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザ自身の操作に従って、関心度計測装置２に対して、滞在エリアへの出入を明示的に示すエリア滞在情報を通知（送信）してもよい。なお、この場合、エリア滞在情報取得／通知部２２は、プログラムに従って動作する携帯電話機のＣＰＵ及びネットワークインタフェース部によって実現される。
【００３７】
また、エリア情報取得部２２は、ユーザのエリア滞在時間が確定した時点で、センサデータ記憶／読出し部２３に対して、センサ時系列データを歩行／停止パターン生成部２４に供給（出力）することを指示するための通知情報を通知（出力）する機能を備える。また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、同時に、エリア関心度判定部２６に向けて、エリア滞在情報を供給（出力）する機能を備える。
【００３８】
センサデータ記憶／読出部２３は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ、及び磁気ディスク装置や光ディスク装置等のデータベース装置によって実現される。センサデータ記憶／読出し部２３は、センサデータ受信部２１から入力するセンサ時系列データをデータベース装置に記憶し続ける機能を備える。また、センサデータ記憶／読出部２３は、エリア滞在情報取得／通知部２２から、ユーザのエリア滞在時間が確定した旨の通知情報を入力すると、データベース装置に記憶するセンサ時系列データを読み出し、歩行／停止パターン生成部２４に供給（出力）する機能を備える。
【００３９】
歩行／停止パターン生成部２４は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。歩行／停止パターン生成部２４は、センサデータ記憶／読出部２３、から入力したセンサ時系列データに基づいて、ユーザが歩いている状態であるか立ち止まっている状態である加かを判定する機能を備える。また、歩行／停止パターン生成部２４は、その判定結果を歩行／停止時系列パターンとして行動特徴量算出部２５に供給（出力）する機能を備える。
【００４０】
例えば、センサ端末１が備えるセンサが加速度センサである場合、歩行／停止パターン生成部２４は、１秒間の加速度の分散値等を算出する。また、歩行／停止パターン生成部２４は、その算出した分散値等の値と、予め設定された閾値との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかの判定を行う。そして、歩行／停止パターン生成部２４は、判定結果を時系列順に並べて歩行／停止時系列パターンを生成する。
【００４１】
行動特徴量算出部２５は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。行動特徴量算出部２５は、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動特徴を示す行動特徴量を求める機能を備える。また、行動特徴量算出部２５は、求めた行動特徴量をエリア関心度判定部２６に出力する機能を備える。
【００４２】
行動特徴量算出部２５は、例えば、行動特徴量として、ユーザがそのエリアに滞在した時間内の立ち止まり時間の総和や平均値、歩行時間と停止時間との比率、立ち止まりの回数等の特徴量を算出する。そして、行動特徴量算出部２５は、算出した行動特徴量をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【００４３】
エリア関心度判定部２６は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。エリア関心度判定部２６は、行動特徴量算出部２５から入力した行動特徴量と、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを用いて、ユーザ毎のエリアに対する関心の大きさを示すエリア関心度を判定する機能を備える。また、エリア関心度判定部２６は、判定したエリア関心度を示すエリア関心度情報を関心度出力装置３に出力する機能を備える。
【００４４】
エリア関心度判定部２６は、例えば、予め設定された閾値と、行動特徴量算出部２５から入力した行動特徴量との大小関係を比較する等の演算を行う。そして、エリア関心度判定部２６は、エリアでの滞在時間が長いが立ち止まり時間が短いユーザについて、エリアに対して興味を惹かれる度合いが小さいと判定する。また、エリア関心度判定部２６は、エリアでの滞在時間が短いが立ち止まり時間の比率が多いユーザについて、エリアに対して強く興味を惹かれていると判定する。そのような判定を行うことにより、エリア関心度判定部２６は、そのエリアに対するユーザのエリア関心度を判定し、エリア関心度の判定結果（エリア関心度情報）を関心度出力装置３に供給（出力）する。
【００４５】
関心度出力装置３は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ、及びネットワークインタフェース部によって実現されてもよい。関心度出力装置３は、エリア関心度判定部２６から入力したユーザ毎のエリア関心度情報を利用可能な形で出力する装置である。
【００４６】
例えば、関心度出力装置３は、エリア関心度情報をユーザが所持している携帯電話機に送信し、携帯電話機のディスプレイ表示部に本人の関心度情報を表示させる。また、例えば、関心度出力装置３は、得られたエリア関心度情報を、ユーザへの推薦情報を選択したり生成したりするコンテンツサーバに送信する。この場合、コンテンツサーバは、受信したエリア関心度情報に基づいて、ユーザ毎に関心の高い推薦情報を選択／生成し、ユーザが携帯する携帯電話機等の端末に送信する。
【００４７】
なお、本実施形態において、関心度計測装置２を実現する情報処理装置の記憶装置（図示せず）は、ユーザ毎のエリア関心度を計測するための各種プログラムを記憶している。例えば、関心度計測装置２を実現する情報処理装置の記憶装置は、コンピュータに、ユーザの動作状態を示すデータをセンサを用いて取得する処理と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得する処理と、取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報に応じて読み出す処理と、読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する処理と、生成した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する処理と、算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する処理とを実行させるための関心度計測プログラムを記憶している。
【００４８】
次に、動作について説明する。図２は、関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。ユーザがあるエリアを訪れると（ステップＡ１）、エリア滞在情報取得／通知部２２は、エリア滞在情報を取得する（ステップＢ１）。例えば、センサ端末１が加速度センサを搭載した携帯電話機であり、エリア情報取得／通知部２２が携帯電話機に搭載されたＧＰＳ受信機を用いて実現されるものとする。この場合、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ＧＰＳ信号に基づいて、ユーザがある特定のエリア内に立ち入った旨の情報を取得する（求める）。そして、センサ端末１と関心度計測装置２との間のセンサ時系列データの送受信が開始される。
【００４９】
センサ端末１は、ユーザの歩行や停止の行動に従って時系列データを取得し（ステップＡ２）、センサデータ受信部２１に送信する（ステップＡ３）。例えば、センサが携帯電話機に搭載された加速度センサである場合、センサ端末１は、携帯電話機の通信手段を用いて、一定時間毎に、取得したセンサ時系列データの送信を行う。すると、関心度計測装置２のセンサデータ受信部２１は、センサ端末１からセンサ時系列データを受信する（ステップＢ２）
【００５０】
次いで、ユーザがエリアから離れると（ステップＡ４）、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザがエリアに滞在した時間情報を確定し、センサデータ記憶／読出部２３及びエリア関心度判定部２６に通知情報を出力する。すると、センサデータ記憶／読出部２３は、ユーザがエリアに滞在した時間帯のセンサ時系列データをデータベース装置から抽出し、歩行／停止パターン生成部２４に供給（出力）する（ステップＢ３）。
【００５１】
次いで、歩行／停止パターン生成部２４は、センサデータ記憶／読出部２３から入力したセンサ時系列データに基づいて、歩行／停止時系列パターンを生成し、行動特徴量算出部２５に供給（出力）する（ステップＳＢ４）。例えば、センサが加速度センサである場合、歩行／停止パターン生成部２４は、１秒間の加速度の分散値等を算出して、その算出した分散値等の値と、予め設定された閾値との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかの判定を行う。そして、歩行／停止パターン生成部２４は、その判定結果を時系列順に並べて、歩行／停止の時系列パターンを生成する。
【００５２】
次いで、行動特徴量算出部２５は、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンに基づいて、例えば、ユーザがそのエリアに滞在した時間内の立ち止まり時間の総和や平均値、歩行時間との比率等の行動特徴量を算出する（ステップＢ５）。そして、行動特徴量算出部２５は、算出した行動特徴量をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【００５３】
次いで、エリア関心度判定部２６は、行動特徴量算出部２５から入力した行動特徴量と、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを用いて、ユーザ毎のエリアに対するエリア関心度を求める（ステップＢ６）。例えば、エリア関心度判定部２６は、予め設定された閾値と、入力した行動特徴量との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザが興味を惹かれた商品がない旨や、エリアに対して強く興味を惹かれている等、そのエリアに対するユーザの関心度を判定する。そして、エリア関心度判定部２６は、求めたエリア関心度情報を関心度出力装置３に供給（出力）する。
【００５４】
次いで、エリア関心度出力装置３は、エリア関心度判定部２６から入力したエリア関心度情報を出力する制御を行う（ステップＢ７）。例えば、関心度出力装置３は、エリア関心度情報をユーザが所持している携帯電話機に送信し、携帯電話機のディスプレイ表示部に表示させる。また、例えば、関心度出力装置３は、得られたエリア関心度情報を、ユーザへの推薦情報を生成するコンテンツサーバ等に送信する等の制御を行う。
【００５５】
以上のように、本実施形態によれば、関心度計測システムは、センサを用いてユーザの歩行状態と停止状態とを示す時系列パターンを得る。そのようにすることによって、立ち止まり時間の総和や平均値、歩行時間と停止時間との比率、立ち止まりの回数等、関心の度合いや傾向を示す特徴量に基づいて、ユーザ毎の関心度を判定する。そのため、店舗への来店目的や関心をひかれた商品の数とその度合いといったような、ユーザの歩行／停止時系列パターンから算出した行動特徴量を用いることによって、ユーザ毎に異なる関心の度合いや傾向等の特徴をきめ細かく求めて把握することができる。例えば、図３に一例として示すように、事前に行った実験結果から得られた行動特徴量とユーザ関心度との関係に基づいて、店舗への来店目的や関心をひかれた商品の数とその度合いによって、ユーザ毎に異なる関心の度合いや傾向等の特徴をきめ細かく求めて把握することができる。従って、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出することができる。
【００５６】
実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して説明する。図４は、第２の実施形態における関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、本実施形態では、関心度計測システムは、図１に示した構成要素に加えて、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７を含む点で、第１の実施形態と異なる。また、本実施形態では、関心度計測システムが、図１に示した行動特徴量算出部２５に代えて、エリア行動特徴量算出部２５１を含む点で、第１の実施形態と異なる。
【００５７】
エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ、及び磁気ディスク装置や光ディスク装置等のデータベース装置によって実現される。エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンと、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを、データベース装置に合わせて記憶する。また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、ユーザの過去の履歴情報（すなわち、そのユーザの過去のエリア滞在情報と歩行／停止時系列パターンとの組）についても、同様にデータベース装置に記憶している。
【００５８】
さらに、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、エリア滞在情報取得／通知部２２から最新の滞在エリア情報を入力したときに、データベース装置に記憶している履歴情報の中に、そのユーザが過去に同じエリアに滞在したことを示す履歴情報があるか否かを検索する機能を備える。また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、もし過去に同じエリアに滞在していたことを示す履歴情報があると判定した場合、過去にそのユーザが同じエリアに滞在したときの歩行／停止時系列パターンをデータベース装置から読み出す機能を備える。また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、読み出した歩行／停止時系列パターンを、最新の歩行／停止時系列パターンとともに、エリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）する機能を備える。
【００５９】
エリア行動特徴量算出部２５１は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。エリア行動特徴量算出部２５１は、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７から、最新のエリア滞在情報と、滞在時の歩行／停止時系列パターンとを入力する機能を備える。また、エリア行動特徴量算出部２５１は、そのユーザが過去に同じエリアに滞在したときの履歴情報がある場合、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７から、そのときのエリア滞在情報及び歩行／停止時系列パターンを同時に入力する機能を備える。
【００６０】
また、エリア行動特徴量算出部２５１は、入力した最新のエリア滞在情報及び歩行／停止時系列パターンと、過去の履歴（エリア滞在情報及び歩行／停止時系列パターン）とを用いて、行動特徴量を求める機能を備える。また、エリア行動特徴量算出部２５１は、求めた行動特徴量をエリア関心度判定部２６に出力する機能を備える。
【００６１】
例えば、エリア行動特徴量算出部２５１は、ユーザがそのエリアに滞在した時間内の立ち止まり時間の総和や平均値、歩行時間と停止時間との比率等の特徴量を、滞在時別に算出したり、滞在履歴と合算して算出する。そして、エリア行動特徴量算出部２５１は、算出した行動特徴量をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【００６２】
次に、動作について説明する。図５は、第２の実施形態における関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。本実施形態において、図５のステップＡ１〜Ａ３及びステップＢ１，Ｂ２で示されるセンサ端末１及びセンサデータ受信部２１が実行する処理は、第１の実施形態で示したそれらの処理と同様である。
【００６３】
次いで、ユーザがエリアから離れると（ステップＡ４）、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザがエリアに滞在した時間情報を確定し、センサデータ記憶／読出部２３及びエリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７に通知情報を出力する。すると、センサデータ記憶／読出部２３は、ユーザがエリアに滞在した時間帯のセンサ時系列データをデータベース装置から抽出し、歩行／停止パターン生成部２４に供給（出力）する（ステップＢ３）。
【００６４】
次いで、本実施形態において、ステップＢ４で示される歩行／停止パターン生成部２４が実行する処理は、第１の実施形態で示した処理と同様である。
【００６５】
次いで、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンを、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とともにデータベース装置に記憶する。また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、データベース装置に記憶した歩行／停止時系列パターンとエリア滞在情報とを、エリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）する（ステップＣ１）。
【００６６】
ステップＣ１において、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、このユーザが過去に同じエリアに滞在したときの履歴情報が存在するか否かを、データベース装置に記憶されている履歴情報の中から検索する。また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、もし過去に同じエリアに滞在したときの履歴情報が存在すると判定した場合には、最新のエリア滞在情報と歩行／停止時系列パターンとをエリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）すると同時に、過去の滞在時のエリア滞在情報と、その過去の滞在時の歩行／停止時系列パターンもデータベース装置から抽出し供給（出力）する。
【００６７】
次いで、エリア行動特徴量算出部２５１は、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７から、最新のエリア滞在情報と、滞在時の歩行／停止時系列パターンとを入力する。さらに、エリア行動特徴量算出部２５１は、そのユーザが過去に同じエリアに滞在したときの履歴情報がある場合、その過去の滞在時のエリア滞在情報及び歩行／停止時系列パターンを同時に入力する。そして、エリア行動特徴量算出部２５１は、最新のエリア滞在情報及び歩行／停止時系列パターンと、過去の履歴情報（エリア滞在情報及び歩行／停止時系列パターン）とを用いて、行動特徴量を算出する（ステップＢ５）。例えば、エリア行動特徴量算出部２５１は、ユーザがそのエリアに滞在した時間内の立ち止まり時間の総和や平均値、歩行時間と停止時間との比率、立ち止まりの回数等の特徴量を、滞在時毎に算出したり、滞在履歴と合算して算出する。そして、エリア行動特徴量算出部２５１は、その行動特徴量の算出結果をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【００６８】
次いで、エリア関心度判定部２６は、エリア行動特徴量算出部２５１から入力した行動特徴量を用いて、ユーザ毎のエリアに対するエリア関心度を求める（ステップＢ６）。例えば、エリア関心度判定部２６は、予め設定された閾値と、入力した行動特徴量との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザが興味を惹かれた商品がない旨や、エリアに対して強く興味を惹かれている等、そのエリアに対するユーザの関心度を判定する。
【００６９】
さらに、エリア関心度判定部２６は、過去に同じエリアに滞在したときの履歴情報が存在すると判定した場合、過去の関心度との比較や、履歴情報全体からみた平均的な関心度との比較等の演算を行う。そして、エリア関心度判定部２６は、例えば、過去の関心度と比較して、いつもよりも関心を惹かれている旨や、いつもよりも関心を惹かれている度合いが弱い旨等の判定を行い、その判定結果を関心度出力装置３に供給（出力）する。
【００７０】
次いで、エリア関心度出力装置３は、エリア関心度判定部２６から入力したエリア関心度情報を出力する制御を行う（ステップＢ７）。例えば、関心度出力装置３は、エリア関心度情報をユーザが所持している携帯電話機に送信し、携帯電話機のディスプレイ表示部に表示させる。また、例えば、関心度出力装置３は、得られたエリア関心度情報を、ユーザへの推薦情報を生成するコンテンツサーバ等に送信する等の制御を行う。
【００７１】
以上のように、本実施形態によれば、第１の実施形態で示した効果に加えて、関心度計測システムは、ユーザの過去の履歴情報を利用することによって、このユーザの普段の関心度を基準として個々のエリア滞在における関心度を判定することができる。そのため、普段と異なる関心の傾向を見出したり、ユーザの関心の度合いの時系列変化を把握できる等、個人に適応したきめ細かな関心度の判定が可能である。 
【００７２】
実施形態３．
次に、本発明の第３の実施形態について図面を参照して説明する。図６は、第３の実施形態における関心度計測システムの構成の一例を示すブロック図である。図６に示すように、本実施形態では、関心度計測システムは、図４に示した構成要素のうち、センサ端末１が複数存在し、センサ端末１を所有するユーザが複数人存在する。また、本実施形態では、関心度計測システムが、図４に示したエリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７に代えて、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１を含む点で、第２の実施形態と異なる。
【００７３】
ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ、及び磁気ディスク装置や光ディスク装置等のデータベース装置によって実現される。ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンと、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを、ユーザを識別可能なＩＤ情報とともにデータベース装置に記憶する。また、歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、他のユーザのエリア滞在情報と、歩行／停止時系列パターンとの組についても、同様にデータベース装置に記憶している。
【００７４】
さらに、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、エリア滞在情報取得／通知部２２からユーザＡの滞在エリア情報を入力したとき、同じエリアに滞在したことのあるユーザの情報がデータベース装置に存在するか否かを検索する機能を備える。また、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、もし過去に同じエリアに滞在したユーザの情報が存在すると判定した場合、そのユーザの滞在時の歩行／停止時系列パターンをデータベース装置から読み出し、ユーザＡの歩行／停止時系列パターンとともにエリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）する機能を備える。
【００７５】
次に、動作について説明する。図７は、第２の実施形態における関心度計測システムがユーザ毎のエリアに対する関心度を計測する処理の一例を示す流れ図である。本実施形態において、図７のステップＡ１〜Ａ３及びステップＢ１，Ｂ２で示されるセンサ端末１及びセンサデータ受信部２１が実行する処理は、第２の実施形態で示したそれらの処理と同様である。
【００７６】
次いで、ユーザＡがエリアから離れると（ステップＡ４）、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザＡがエリアに滞在した時間情報を確定し、センサデータ記憶／読出し部２３及びユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１に通知情報を出力する。すると、センサデータ記憶／読出部２３は、ユーザＡがエリアに滞在した時間帯のセンサ時系列データをデータベース装置から抽出し、歩行／停止パターン生成部２４に供給（出力）する（ステップＢ３）。
【００７７】
次いで、本実施形態において、ステップＢ４で示される歩行／停止パターン生成部２４が実行する処理は、第１の実施形態で示した処理と同様である。
【００７８】
次いで、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、歩行／停止パターン生成部２４から入力した歩行／停止時系列パターンを、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報と、ユーザを識別可能なＩＤ情報とともにデータベース装置に記憶する。また、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、データベース装置に記憶したユーザＡの歩行／停止時系列パターンとエリア滞在情報とを、エリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）する（ステップＣ２）。
【００７９】
ステップＣ２において、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、他のユーザが同じエリアに滞在したときの履歴情報が存在するか否かを、データベース装置に記憶されているデータの中から検索する。また、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、もし他のユーザが同じエリアに滞在したときの履歴情報が存在すると判定した場合には、ユーザＡのエリア滞在情報と歩行／停止時系列パターンとをエリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）すると同時に、他のユーザの滞在時のエリア滞在情報と、その過去の滞在時の歩行／停止時系列パターンもデータベース装置から抽出し、同時に供給（出力）する。
【００８０】
次いで、エリア行動特徴量算出部２５１は、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１から、ユーザＡのエリア滞在情報と、滞在時の歩行／停止時系列パターンとを入力する。さらに、エリア行動特徴量算出部２５１は、同じエリアに滞在した他のユーザの履歴情報がある場合、そのユーザのエリア滞在情報及び歩行／停止時系列パターンを同時に入力する。そして、エリア行動特徴量算出部２５１は、ユーザＡの歩行／停止時系列パターンと他のユーザの歩行／停止時系列パターンとを用いて、行動特徴量を算出する（ステップＢ５）。例えば、エリア行動特徴量算出部２５１は、そのエリアに滞在した時間内の立ち止まり時間の総和や平均値、歩行時間と停止時間との比率、立ち止まりの回数等の特徴量を、ユーザ別に算出したり、他のユーザと合算して算出する。そして、エリア行動特徴量算出部２５１は、その行動特徴量の算出結果をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【００８１】
次いで、エリア関心度判定部２６は、エリア行動特徴量算出部２５１から入力した行動特徴量を用いて、ユーザ毎のエリアに対するエリア関心度を求める（ステップＢ６）。例えば、エリア関心度判定部２６は、予め設定された閾値と、入力した行動特徴量との大小関係を比較する等の演算を行い、ユーザＡが興味を惹かれた商品がない旨や、エリアに対して強く興味を惹かれている等、そのエリアに対するユーザＡの関心度を判定する。
【００８２】
さらに、エリア関心度判定部２６は、同じエリアに滞在した他のユーザの履歴情報が存在すると判定した場合、ユーザ全体の平均的な関心度等を基準として、ユーザＡと他のユーザとの類似性や、ユーザＡだけがもつ特異性、さらにはユーザＡの関心の度合いの強弱比較等の特徴量を抽出する。そして、エリア関心度判定部２６は、その抽出結果を関心度出力装置３に供給（出力）する。
【００８３】
次いで、エリア関心度出力装置３は、エリア関心度判定部２６から入力したエリア関心度情報を出力する制御を行う（ステップＢ７）。例えば、関心度出力装置３は、エリア関心度情報をユーザが所持している携帯電話機に送信し、携帯電話機のディスプレイ表示部に表示させる。また、例えば、関心度出力装置３は、得られたエリア関心度情報を、ユーザへの推薦情報を生成するコンテンツサーバ等に送信する等の制御を行う。
【００８４】
以上のように、本実施形態によれば、第１の実施形態で示した効果に加えて、関心度計測システムは、他のユーザの歩行／停止時系列パターンを利用することによって、平均的な関心度との比較を行うことができる。そのため、複数のユーザがもつ類似性や、特定のユーザだけがもつ特異性を抽出することができ、さらには複数ユーザ間での関心の強弱比較等の特徴量の抽出を通して、客観的できめ細かな関心度の判定が可能である。
【実施例１】
【００８５】
次に、本発明の第１の実施例を図面を参照して説明する。なお、本実施例に示す関心度計測システムは、第１の実施形態で示した関心度計測システムをより具体化したものに対応する。
【００８６】
本実施例では、ユーザが携帯する携帯電話機は、その携帯電話機に搭載されている加速度センサを用いて、ユーザの行動情報を関心度計測装置２に送信する。また、関心度計測装置２は、得られた加速度データに基づいてユーザの関心度を算出し、その結果をユーザへの配信情報の選択に利用するために、コンテンツサーバに向けて送信する。
【００８７】
今、この携帯電話機を携帯するユーザがある小売店舗に入店した状況を考える。この場合、携帯電話機に搭載されたＧＰＳ受信機と加速度センサとが、一定の時間間隔でユーザの位置情報と加速度情報とを取得している。ここで、本実施例では、エリア滞在情報取得／通知部２１は、ＧＰＳ受信機とともに携帯電話機に備えられているものとする。
【００８８】
ユーザが入店したことによって、エリア滞在情報取得／通知部２１は、ＧＰＳ受信機が例えば３０秒間等の一定時間、連続して測位不能になったことをトリガとして、最後に測位可能であったときの位置を滞在エリアとして求める。ここで、最後にＧＰＳ受信機が測位可能であった時刻をＴｉｎとし、ＧＰＳ受信機の測位時間間隔をｔＧＰＳとすると、エリア滞在情報取得／通知部２１は、時刻Ｔｉｎ＋ｔＧＰＳ／２をエリアに入った時刻とみなし、滞在開始時刻として取得（算出）する。同時に携帯電話機は、滞在開始時刻以降の加速度データを、関心度計測装置２のセンサデータ受信部２１に向けて送信する。センサデータ受信部２１は、センサ時系列データをセンサデータ記憶／読出部２３に供給（出力）し、センサデータ記憶／読出部２３は、入力したデータをデータベース装置に記憶する。
【００８９】
次いで、携帯電話機は、加速度データが一定量蓄積される度に、センサデータ受信部２１にデータ送信を繰り返し行い、再びＧＰＳ受信機で測位可能となるまで繰り返す。エリア滞在情報取得／通知部２２は、再び携帯電話機が搭載するＧＰＳ受信機が測位可能となったとき、最新の位置情報と、測位不能となる直前に取得した位置情報とを比較する。また、最新の位置情報が測位不能となる直前に取得した位置情報と、１０ｍ等のある一定の範囲内で一致すると判定すると、エリア滞在情報取得／通知部２２は、このエリアにユーザが滞在したとみなす（判定する）。そこで、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ＧＰＳ受信機が再び測位可能となった時刻をＴｏｕｔとして、時刻Ｔｏｕｔ−ｔＧＰＳ／２をエリアから出た時刻とみなし、滞在終了時刻として取得（算出）する。そして、携帯電話機は、この求めた滞在終了時刻までのセンサ時系列データをセンサデータ受信部２１に送信する。
【００９０】
次いで、センサデータ記憶／読出部２３は、滞在時間中のセンサ時系列データを記憶しているので、このセンサ時系列データを歩行／停止パターン生成部２４に供給（出力）する。図８は、実際にユーザがある小売店舗に入ってから店舗を離れるまでの間に携帯電話機を用いて得られた加速度データの例を示す説明図である。
【００９１】
次いで、歩行／停止パターン生成部２４は、入力した加速度センサ時系列データに基づいて、１秒毎の加速度分散値を算出する。図９は、図８に示した加速度データに基づいて算出した分散値をグラフ化した説明図である。
【００９２】
次に、歩行／停止パターン生成部２４は、分散値の値が１０００（ｍＧ）２以上であった場合には歩行状態であると判定し、それ未満であった場合には停止状態であると判定した上で、歩行／停止時系列パターンを生成する。そして、歩行／停止パターン生成部２４は、生成した歩行／停止時系列パターンを行動特徴量算出部２５に供給（出力）する。図１０は、図９に示した分散値のデータを歩行／停止に２値化したデータを示す説明図である。なお、図１０に示す例では、歩行状態を１とし停止状態を０として歩行／停止時系列パターンを図示している。
【００９３】
次いで、行動特徴量算出部２５は、得られた歩行／停止時系列パターンに基づいて、行動特徴量として、滞在時間中の歩行時間の総和Ｔｗ及び停止時間の総和Ｔｓを算出する。例えば、図１０に示す例において、行動特徴量算出部２５は、歩行／停止時系列パターンに基づいて、Ｔｗ＝４７０（秒）及びＴｓ＝５０５（秒）と求めたものとする。そして、行動特徴量算出部２５は、得られたＴｗとＴｓとの値をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【００９４】
次いで、エリア関心度判定部２６は、入力したＴｗ及びＴｓの値を用いて、例えば、事前に行った実験結果を用いて得られた特徴量と関心度との関係に基づいて、ユーザのエリア関心度を判定する。このような行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルの例を図１１に示す。エリア関心度判定部２６は、行動特徴量算出部２５から入力したＴｗ，Ｔｓの値を用いて、Ｔｗ＋Ｔｓ＝９７５及びＴｗ／Ｔｓ＝０．９３と求められる。そのため、エリア関心度判定部２６は、図１１に示した関係を示すテーブルに基づいて、このユーザが店舗の陳列商品に非常に関心があると判定する。そして、エリア関心度判定部２６は、得られた関心度の結果と、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とを、関心度出力装置３に供給（出力）する。
【００９５】
次いで、関心度出力装置３は、コンテンツサーバに向けて、通信ネットワークを介して、ユーザ情報と、ユーザのエリア滞在情報及び関心度情報とを送信する。コンテンツサーバは、例えば、エリア情報に対応付けて、店舗情報やそのジャンル、さらに陳列商品に関する価格等をデータベース装置に記憶しており、同じジャンルの店舗や商品を検索する機能を備えている。コンテンツサーバは、関心度出力装置３から受信したエリア情報と、ユーザがこの店舗に非常に関心をもっている旨の関心度情報とに基づいて、このユーザが滞在した店舗と同じジャンルの店舗や商品に関する推薦情報等を検索し選択する。そして、コンテンツサーバは、選択した推薦情報を、通信ネットワークを介して、このユーザの携帯電話機に配信する。
【００９６】
なお、エリア毎に異なった特徴量と関心度との関係を示すテーブルを事前に用意し、これをエリア関心度判定部２６が予め記憶手段（例えば、磁気ディスク装置やメモリ等の記憶装置）に記憶しておくようにしてもよい。そして、エリア関心度判定部２６は、入力した滞在エリア位置情報に基づいて、判定に用いる特徴量と関心度との関係を示すテーブルを切り替えて用いて、ユーザの関心度を判定するようにしてもよい。
【００９７】
また、関心度判定に用いる特徴量と関心度との関係を示すテーブルは、図１１に示したものにかぎられない。例えば、エリア関心度判定部２６は、図１２に示すような他の特徴量と関心度との関係を示すテーブルを用いて関心度判定を行ってもよく、同時に複数の関係を示すテーブルに基づいて関心度判定を行ってもよい。また、エリア関心度判定部２６は、より度合いや傾向を詳細に把握して関心度判定を行うようにしてもよい。
【００９８】
以上のように、本実施例によれば、ユーザの歩行／停止時系列パターンから算出した行動特徴量を用いることによって、店舗への来店目的や関心をひかれた商品の数とその度合いといったような、ユーザ毎に異なる関心の度合いや傾向等の特徴をきめ細かく求めて把握することができる。従って、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出することができる。
【実施例２】
【００９９】
次に、本発明の第２の実施例を図面を参照して説明する。なお、本実施例に示す関心度計測システムは、第２の実施形態で示した関心度計測システムをより具体化したものに対応する。
【０１００】
本実施例では、ユーザが携帯する携帯電話機は、第１の実施例と同様に、その携帯電話機に搭載されている加速度センサを用いて、ユーザの行動情報を関心度計測装置２に送信する。また、関心度計測装置２は、得られた加速度データに基づいてユーザの関心度を算出し、その結果をユーザへの配信情報の選択に利用するために、コンテンツサーバに向けて送信する。
【０１０１】
この携帯電話機のユーザがある小売店舗に入店してから店を離れ、歩行／停止パターンが生成されるまでの処理は、第１の実施例で示した処理と同様である。また、歩行／停止パターン生成部２４は、図１０と同様の歩行／停止パターンを求めたものとする。
【０１０２】
次いで、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、入力した歩行／停止時系列パターンを、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とともにデータベース装置に記憶する。この場合、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、このユーザが過去に同じエリアに滞在したときの履歴情報が存在するか否かを、データベース装置に記憶されている履歴情報の中から検索する。ここで、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、このユーザが過去に同じエリアに滞在したときの履歴情報を発見したものとする。また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、図１３に示すような歩行／停止時系列パターンを発見したものとする。
【０１０３】
また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、先ほど入力した最新のエリア滞在情報と歩行／停止時系列パターンとの組に加えて、図１３に示す過去の歩行／停止時系列パターンと、そのときのエリア滞在情報との組を、ともにエリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）する。
【０１０４】
次いで、エリア行動特徴量算出部２５１は、得られた歩行／停止時系列パターンに基づいて、行動特徴量として、滞在時間中の歩行時間の総和Ｔｗ及び停止時間の総和Ｔｓを算出する。例えば、図１０に示す例において、エリア行動特徴量算出部２５１は、歩行／停止時系列パターンに基づいて、Ｔｗ６＝４７０（秒）及びＴｓ６＝５０５（秒）と求めたものとする。また、図１３に示す例において、エリア行動特徴量算出部２５１は、歩行／停止時系列パターンに基づいて、Ｔｗ１０＝２６７（秒）及びＴｓ１０＝１０３（秒）と求めたものとする。そして、エリア行動特徴量算出部２５１は、得られたＴｗとＴｓとの値をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【０１０５】
次いで、エリア関心度判定部２６は、入力したＴｗ及びＴｓの値を用いて、例えば、事前に行った実験結果を用いて得られた特徴量と関心度との関係に基づいて、ユーザのエリア関心度を判定する。このような行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルの例を図１１及び図１４に示す。エリア関心度判定部２６は、エリア行動特徴量算出手段２５１から入力したＴｗ，Ｔｓの値を用いて、Ｔｗ６＋Ｔｓ６＝９７５（秒）、Ｔｗ６／Ｔｓ６＝０．９３、Ｔｗ１０＋Ｔｓ１０＝３７０（秒）、及びＴｗ１０／Ｔｓ１０＝２．５９と求められる。また、エリア関心度判定部２６は、（Ｔｗ＋Ｔｓ）の平均値を６７２．５（秒）と求め、（Ｔｗ／Ｔｓ）の平均値を１．７６と求められる。
【０１０６】
また、エリア関心度判定部２６は、最新のＴｗがＴｗ６であり、最新のＴｓがＴｓ６であるので、以上に示した算出結果と図１１及び図１３に示した関係を示すテーブルとに基づいて、このユーザが店舗の陳列商品に非常に関心があると判定する。さらに、エリア関心度判定部２６は、過去の履歴情報から得られるこのユーザの平均的な関心度と比較して、普段よりも強い関心をもって店舗に来ていると判定できる。そして、エリア関心度判定部２６は、得られた関心度の結果とエリア滞在情報とを、関心度出力装置３に供給（出力）する。
【０１０７】
本実施例において、関心度出力装置３が実行する処理は、第１の実施例で示した処理と同様である。
【０１０８】
なお、第１の実施例と同様に、エリア毎に異なった特徴量と関心度との関係を示すテーブルを事前に用意し、これをエリア関心度判定部２６が予め記憶手段（例えば、磁気ディスク装置やメモリ等の記憶装置）に記憶しておくようにしてもよい。そして、エリア関心度判定部２６は、入力した滞在エリア位置情報に基づいて、判定に用いる特徴量と関心度との関係を示すテーブルを切り替えて用いて、ユーザの関心度を判定するようにしてもよい。
【０１０９】
また、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７は、必ずしも同じエリアに立ち寄ったときの履歴情報を検索して読み出すのではなく、例えば、同じような商品を扱っている別の店舗に立ち寄ったときのデータを読み出したり、近いエリアに立ち寄ったときのデータを読み出す等してもよい。
【０１１０】
また、関心度判定に用いる特徴量と関心度との関係を示すテーブルは、図１１や図１４に示したものにかぎられない。例えば、エリア関心度判定部２６は、図１２や図１５に示すような他の特徴量と関心度との関係を示すテーブルを用いて関心度判定を行ってもよく、同時に複数の関係を示すテーブルに基づいて関心度判定を行ってもよい。また、エリア関心度判定部２６は、より度合いや傾向を詳細に把握して関心度判定を行うようにしてもよい。
【０１１１】
以上のように、本実施例によれば、第１の実施例で示した効果に加えて、関心度計測システムは、ユーザの過去の履歴情報を利用することによって、このユーザの普段の関心度を基準として個々のエリア滞在における関心度を判定することができる。そのため、普段と異なる関心の傾向を見出したり、ユーザの関心の度合いの時系列変化を把握できる等、個人に適応したきめ細かな関心度の判定が可能である。
【実施例３】
【０１１２】
次に、本発明の第３の実施例を図面を参照して説明する。なお、本実施例に示す関心度計測システムは、第３の実施形態で示した関心度計測システムをより具体化したものに対応する。
【０１１３】
本実施例では、ユーザが携帯する携帯電話機は、第１の実施例と同様に、その携帯電話機に搭載されている加速度センサを用いて、ユーザの行動情報を関心度計測装置２に送信する。また、関心度計測装置２は、得られた加速度データに基づいてユーザの関心度を算出し、その結果をユーザへの配信情報の選択に利用するために、コンテンツサーバに向けて送信する。
【０１１４】
この携帯電話機の所有者であるユーザＡがある小売店舗に入店してから店を離れ、歩行／停止パターンが生成されるまでの処理は、第１の実施例で示した処理と同様である。また、歩行／停止パターン生成部２４は、図１０と同様の歩行／停止パターンを求めたものとする。
【０１１５】
次いで、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、入力した歩行／停止時系列パターンを、エリア滞在情報取得／通知部２２から入力したエリア滞在情報とともにデータベース装置に記憶する。この場合、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、ユーザＡの他に、同じエリアに滞在した他のユーザの履歴情報が存在するか否かを、データベース装置に記憶されている履歴情報の中から検索する。ここで、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、同じエリアに滞在したユーザＢの履歴情報を発見したものとする。また、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、図１６に示すような歩行／停止時系列パターンを発見したものとする。
【０１１６】
また、ユーザ別エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、ユーザＡのエリア滞在情報と歩行／停止時系列パターンとの組に加えて、図１６に示すユーザＢの歩行／停止時系列パターンと、そのときのエリア滞在情報との組を、ともにエリア行動特徴量算出部２５１に供給（出力）する。
【０１１７】
次いで、エリア行動特徴量算出部２５１は、得られた歩行／停止時系列パターンに基づいて、行動特徴量として、滞在時間中の歩行時間の総和Ｔｗ、停止時間の総和Ｔｓ、及び立ち止まり回数Ｓを算出する。例えば、図１０に示す例において、エリア行動特徴量算出部２５１は、歩行／停止時系列パターンに基づいて、Ｔｗ６＝４７０（秒）、Ｔｓ６＝５０５（秒）、及びＳ６＝４６（回）と求めたものとする。また、図１６に示す例において、エリア行動特徴量算出部２５１は、歩行／停止時系列パターンに基づいて、Ｔｗ１４＝１５３（秒）、Ｔｓ１４＝１６７（秒）、及びＳ１４＝２６（回）と求めたものとする。そして、エリア行動特徴量算出部２５は、得られたＴｗ、Ｔｓ及びＳの値をエリア関心度判定部２６に供給（出力）する。
【０１１８】
次いで、エリア関心度判定部２６は、入力したＴｗ、Ｔｓ及びＳの値を用いて、例えば、事前に行った実験結果を用いて得られた特徴量と関心度との関係に基づいて、ユーザＡのエリア関心度を判定する。このような行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルの例を図１２及び図１５に示す。エリア関心度判定部２６は、エリア行動特徴量算出手段２５１から入力したＴｗ，Ｔｓの値を用いて、Ｔｗ６＋Ｔｓ６＝９７５（秒）、Ｔｓ６／Ｓ６＝１０．９（秒）、Ｔｗ１４＋Ｔｓ１４＝３２０（秒）、及びＴｓ１４／Ｓ１４＝６．４（秒）と求められる。従って、エリア関心度判定部２６は、図１２に示す行動特徴量と関心度との関係を示すテーブルに基づいて、ユーザＡが強く関心を引かれた商品が数多くあった旨を判定できる。
【０１１９】
また、エリア関心度判定部２６は、（Ｔｗ＋Ｔｓ）の平均値を６４７．５（秒）と求め、（Ｔｓ／Ｓ）の平均値を８．６５（秒）と求められる。そのため、エリア関心度判定部２６は、図１５に示す行動特徴量と関心度との関係を示すテーブルに基づいて、ユーザＡの行動特徴量とユーザ間の平均的な行動特徴量とを比較した結果、ユーザＡが平均的なユーザよりも多くの商品に強く関心をひかれている旨を判定できる。そして、エリア関心度判定部２６は、得られた関心度の結果とエリア滞在情報とを、関心度出力装置３に供給（出力）する。
【０１２０】
本実施例において、関心度出力装置３が実行する処理は、第１の実施例で示した処理と同様である。
【０１２１】
なお、第１の実施例と同様に、エリア毎に異なった特徴量と関心度との関係を示すテーブルを事前に用意し、これをエリア関心度判定部２６が予め記憶手段（例えば、磁気ディスク装置やメモリ等の記憶装置）に記憶しておくようにしてもよい。そして、エリア関心度判定部２６は、入力した滞在エリア位置情報に基づいて、判定に用いる特徴量と関心度との関係を示すテーブルを切り替えて用いて、ユーザの関心度を判定するようにしてもよい。
【０１２２】
また、ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部２７１は、ユーザＡを含めた全ユーザの過去の履歴情報をデータベース装置に記憶しておき、エリア行動特徴量算出部２５１は、他のユーザの履歴情報と自分の過去の履歴情報とを、同時に用いて特徴量を算出してもよい。
【０１２３】
また、関心度判定に用いる特徴量と関心度との関係を示すテーブルは、図１２や図１５に示したものにかぎられない。例えば、エリア関心度判定部２６は、図１１や図１４に示すような他の特徴量と関心度との関係を示すテーブルを用いて関心度判定を行ってもよく、同時に複数の関係を示すテーブルに基づいて関心度判定を行ってもよい。また、エリア関心度判定部２６は、より度合いや傾向を詳細に把握して関心度判定を行うようにしてもよい。
【０１２４】
以上のように、本実施例によれば、第１の実施例で示した効果に加えて、関心度計測システムは、他のユーザの歩行／停止時系列パターンを利用することによって、平均的な関心度との比較を行うことができる。そのため、複数のユーザがもつ類似性や、特定のユーザだけがもつ特異性を抽出することができ、さらには複数ユーザ間での関心の強弱比較等の特徴量の抽出を通して、客観的できめ細かな関心度の判定が可能である。
【０１２５】
次に、本発明による関心度計測システムの最小構成について説明する。図１７は、関心度計測システムの最小の構成例を示すブロック図である。図１７に示すように、関心度計測システムは、最小の構成要素として、センサ端末１、エリア滞在情報取得／通知部２２、センサデータ記憶／読出部２３、歩行／停止パターン生成部２４、行動特徴量算出部２５、及びエリア関心度判定部２６を含む。
【０１２６】
センサ端末１は、ユーザの動作状態を示すデータを取得する機能を備える。また、エリア滞在情報取得／通知部２２は、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得する機能を備える。また、センサデータ記憶／読出部２３は、センサ端末１が取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得／通知部２２によって取得されたエリア滞在情報に応じて読み出す機能を備える。また、歩行／停止パターン生成部２４は、センサデータ記憶／読出部２３が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する機能を備える。また、行動特徴量算出部２５は歩行／停止パターン生成部２４が生成した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する機能を備える。また、エリア関心度判定部２６は、行動特徴量算出部２５が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定する機能を備える。
【０１２７】
図１７に示す最小構成の関心度計測システムによれば、各エリアに対してユーザ毎の関心の度合いや傾向を加味したきめ細かな関心度を算出することができる。
【０１２８】
なお、上記に示した各実施形態及び各実施例では、以下の（１）〜（１１）に示すような関心度計測システムの特徴的構成が示されている。
【０１２９】
（１）関心度計測システムは、ユーザの動作状態を示すデータを取得するユーザ端末（例えば、センサ端末１によって実現される）と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得するエリア滞在情報取得手段（例えば、エリア滞在情報取得／通知部２２によって実現される）と、ユーザ端末が取得したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得手段によって取得されたエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段（例えば、センサデータ記憶／読出部２３によって実現される）と、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段（例えば、歩行／停止パターン生成部２４によって実現される）と、歩行／停止パターン生成手段が生成した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段（例えば、行動特徴量算出部２５によって実現される）と、行動特徴量算出手段が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段（例えば、エリア関心度判定部２６によって実現される）とを備えたことを特徴とする。
【０１３０】
（２）また、関心度計測システムは、ユーザの動作状態を示すデータを取得して送信するユーザ端末（例えば、センサ端末１によって実現される）と、ユーザ端末が取得したデータを受信するデータ受信手段（例えば、センサデータ受信部２１によって実現される）と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、取得したエリア滞在情報を通知するエリア滞在情報取得手段（例えば、エリア滞在情報取得／通知部２２によって実現される）と、データ受信手段が受信したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得／通知手段によって通知されたエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段（例えば、センサデータ記憶／読出部２３によって実現される）と、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段（例えば、歩行／停止パターン生成部２４によって実現される）と、歩行／停止パターン生成手段が生成した歩行／停止時系列パターンに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出する行動特徴量算出手段（例えば、行動特徴量算出部２５によって実現される）と、行動特徴量算出手段が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段（例えば、エリア関心度判定部２６によって実現される）と、エリア関心度判定手段の判定結果を出力する関心度出力手段（例えば、関心度出力装置３によって実現される）とを備えるように構成されていてもよい。
【０１３１】
（３）また、関心度計測システムにおいて、エリア関心度判定手段は、行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを予め記憶手段（例えば、磁気ディスク装置やメモリ等の記憶装置）に複数記憶し、エリア滞在情報取得手段によって通知されたエリア滞在情報に応じて、判定に用いる行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを変更してエリア関心度を判定するように構成されていてもよい。
【０１３２】
（４）また、関心度計測システムは、ユーザの動作状態を示すデータを取得して送信するユーザ端末（例えば、センサ端末１によって実現される）と、ユーザ端末が取得したデータを受信するデータ受信手段（例えば、センサデータ受信部２１によって実現される）と、ユーザが滞在しているエリアの位置情報とエリアにユーザが滞在した時間である滞在時間情報とを含むエリア滞在情報を取得し、取得したエリア滞在情報を通知するエリア滞在情報取得手段（例えば、エリア滞在情報取得／通知部２２によって実現される）と、データ受信手段が受信したデータを記憶し、記憶したデータをエリア滞在情報取得／通知手段によって通知されたエリア滞在情報に応じて読み出すデータ記憶／読出手段（例えば、センサデータ記憶／読出部２３によって実現される）と、データ記憶／読出手段が読み出したデータに基づいてユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを判定し、ユーザが歩行状態であるか停止状態であるかを示す歩行／停止時系列パターンを生成する歩行／停止パターン生成手段（例えば、歩行／停止パターン生成部２４によって実現される）と、歩行／停止パターン生成手段が生成した歩行／停止時系列パターンと、エリア滞在情報とを組として記憶するエリア歩行／停止パターン記憶手段（例えば、エリア歩行／停止パターン記憶／読出部２７によって実現される）と、歩行／停止パターン生成手段が生成した歩行／停止時系列パターンと、エリア歩行／停止パターン記憶手段に記憶された歩行／停止時系列パターンとに基づいて、ユーザの行動の特徴を示す行動特徴量を算出するエリア行動特徴量算出手段（例えば、エリア行動特徴量算出部２５１によって実現される）と、エリア行動特徴量算出手段が算出した行動特徴量を用いて、ユーザのエリアに対する関心の度合い及び傾向を示すエリア関心度を判定するエリア関心度判定手段（例えば、エリア関心度判定部２６によって実現される）と、エリア関心度判定手段の判定結果を出力する関心度出力手段（例えば、関心度出力装置３によって実現される）とを備えるように構成されていてもよい。
【０１３３】
（５）また、関心度計測システムにおいて、エリア関心度判定手段は、行動特徴量とユーザの関心度との関係を示すテーブルを予め記憶手段（例えば、磁気ディスク装置やメモリ等の記憶装置）に複数記憶し、エリア滞在情報取得手段によって通知されたエリア滞在情報に応じて、判定に用いる行動特徴量とユーザの関心度との関係を変更してエリア関心度を判定するように構成されていてもよい。
【０１３４】
（６）また、関心度計測システムにおいて、エリア歩行／停止パターン記憶手段は、歩行／停止時系列パターンとエリア滞在情報とについて、ユーザの過去の履歴情報を記憶するように構成されていてもよい。
【０１３５】
（７）また、関心度計測システムにおいて、エリア歩行／停止パターン記憶手段は、エリア滞在情報を用いて、同じエリアに滞在したときの履歴情報が存在するか否かを検索し、検索された歩行／停止時系列パターンを読み出すように構成されていてもよい。
【０１３６】
（８）また、関心度計測システムにおいて、エリア関心度判定手段は、最新の滞在状態を示すエリア滞在情報だけでなく、エリア歩行／停止パターン記憶手段に記憶されているユーザの過去の履歴情報を併用して用いて、エリア関心度を判定するように構成されていてもよい。
【０１３７】
（９）また、関心度計測システムにおいて、エリア歩行／停止パターン記憶手段は、歩行／停止時系列パターンとエリア滞在情報とについて、複数のユーザの履歴情報を記憶するように構成されていてもよい。
【０１３８】
（１０）また、関心度計測システムにおいて、エリア歩行／停止パターン記憶手段は、エリア滞在情報及び複数のユーザの履歴情報を用いて、同じエリアに滞在したユーザが複数存在するか否かを検索し、検索された歩行／停止時系列パターンを読み出すように構成されていてもよい。
【０１３９】
（１１）また、関心度計測システムにおいて、エリア関心度判定手段は、特定のユーザの関心度を判定する場合に、エリア歩行／停止パターン記憶手段に記憶されている特定のユーザ以外のユーザの過去の履歴情報を併用して用いて、エリア関心度を判定するように構成されていてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１４０】
本発明は、ユーザのあるエリアに対する関心度を計測する関心度計測システムの用途に適用できる。
【符号の説明】
【０１４１】
１  センサ端末
２  関心度計測装置
３  関心度出力装置
２１  センサデータ受信部
２２  エリア滞在情報取得／通知部
２３  センサデータ記憶／読出部
２４  歩行／停止パターン生成部
２５  行動特徴量算出部
２６  エリア関心度判定部
２７  エリア歩行／停止パターン記憶／読出部
２５１  エリア行動特徴量算出部
２７１  ユーザ別歩行／停止パターン記憶／読出部
【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１１】
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【図１２】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１７】
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【図１８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１３】
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【図１６】
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