(57)【要約】【課題】広告の入店人数への影響が分かる、広告効果計測装置、広告効果計測方法及びプログラムを提供すること。【解決手段】店舗に入店する人が通過する領域を含む第１の計測領域で検出された人の位置を表す人流情報を参照して、前記第１の計測領域で検出された人各々が前記店舗に入店したか否かを判定する人流計測部と、前記第１の計測領域と共通する領域を含み、かつ、広告を閲覧する人が位置する領域を含む第２の計測領域で検出された人の位置を表す閲覧情報と、前記第２の計測領域で検出された人各々が前記広告を閲覧したか否かを示す閲覧計測情報と、前記人流情報と、前記人流計測部の判定結果とを参照して、前記広告を閲覧し、かつ、前記店舗に入店した人の数である閲覧入店人数を算出する人数計測部と、前記閲覧入店人数を用いて、前記広告による集客効果を表す指標を算出するコンテンツ効果計算部とを備えることを特徴とする広告効果計測装置である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗に入店する人が通過する領域を含む第１の計測領域で検出された人の位置を表す人流情報を参照して、前記第１の計測領域で検出された人各々が前記店舗に入店したか否かを判定する人流計測部と、
前記第１の計測領域と共通する領域を含み、かつ、広告を閲覧する人が位置する領域を含む第２の計測領域で検出された人の位置を表す閲覧情報と、前記第２の計測領域で検出された人各々が前記広告を閲覧したか否かを示す閲覧計測情報と、前記人流情報と、前記人流計測部の判定結果とを参照して、前記広告を閲覧し、かつ、前記店舗に入店した人の数である閲覧入店人数を算出する人数計測部と、
前記閲覧入店人数を用いて、前記広告による集客効果を表す指標を算出するコンテンツ効果計算部と
を備えることを特徴とする広告効果計測装置。
【請求項２】
前記人数計測部は、前記閲覧計測情報を参照して前記広告を閲覧した人の数である閲覧人数を算出し、
前記コンテンツ効果計算部は、前記閲覧人数で前記閲覧入店人数を除算した閲覧入店率を、前記集客効果を表す指標としてとして算出することを特徴とする請求項１に記載の広告効果計測装置。
【請求項３】
前記広告として表示させるコンテンツを選択するコンテンツ選択部を備え、
前記コンテンツ効果計算部は、前記集客効果を表す指標を、前記コンテンツ毎に算出し、
前記コンテンツ選択部は、前記コンテンツ効果計算部が算出した指標を用いて、前記表示させるコンテンツを選択すること
を特徴とする、請求項１または２に記載の広告効果計測装置。
【請求項４】
前記コンテンツ効果計算部は、前記集客効果を表す指標を、外部環境と前記コンテンツと組み合わせ毎に算出すること
を特徴とする、請求項３に記載の広告効果計測装置。
【請求項５】
前記人流情報は、性別、年齢のうち少なくとも一方を示す情報を含み、
前記コンテンツ効果計算部は、前記少なくとも一方を示す情報に応じた重み付けをして、前記集客効果を表す指標を算出することを特徴とする請求項１〜４いずれかに記載の広告効果計測装置。
【請求項６】
広告効果計測装置が前記広告による集客効果を表す指標を算出する方法であって、
店舗に入店する人が通過する領域を含む第１の計測領域で検出された人の位置を表す人流情報を参照して、前記第１の計測領域で検出された人各々が前記店舗に入店したか否かを判定する第１の過程と、
前記第１の計測領域と共通する領域を含み、かつ、広告を閲覧する人が位置する領域を含む第２の計測領域で検出された人の位置を表す閲覧情報と、前記第２の計測領域で検出された人各々が前記広告を閲覧したか否かを示す閲覧計測情報と、前記人流情報と、前記第１の過程の判定結果とを参照して、前記広告を閲覧し、かつ、前記店舗に入店した人の数である閲覧入店人数を算出する第２の過程と、
前記閲覧入店人数を用いて、前記広告による集客効果を表す指標を算出する第３の過程と
を有することを特徴とする広告効果計測方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１から請求項６のいずれかに記載の広告効果計測装置、として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、広告効果計測装置、広告効果計測方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、看板やデジタルサイネージ等の広告媒体による広告に対して、広告媒体の前に居る人の何割が広告を視聴していたかを表す広告視聴率等の、広告の閲覧人数への影響を算出する技術が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、広告媒体の前を測定し、広告を閲覧している人の数を検出することで、該広告の閲覧人数への影響を算出することを目的とした技術が開示されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１２３７２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、店舗前等に設置された広告媒体による広告の場合、該広告の店舗への入店人数への影響を知ることができると、集客効果の高い広告運営を行うことができるが、特許文献１に記載された技術は、広告の入店人数への影響が分からないという問題がある。
【０００６】
そこで本発明は、上記従来技術の問題に鑑みてなされたものであり、広告の入店人数への影響が分かる、広告効果計測装置、広告効果計測方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明は、上記問題を解決するためになされたもので、本発明の一態様は、店舗に入店する人が通過する領域を含む第１の計測領域で検出された人の位置を表す人流情報を参照して、前記第１の計測領域で検出された人各々が前記店舗に入店したか否かを判定する人流計測部と、前記第１の計測領域と共通する領域を含み、かつ、広告を閲覧する人が位置する領域を含む第２の計測領域で検出された人の位置を表す閲覧情報と、前記第２の計測領域で検出された人各々が前記広告を閲覧したか否かを示す閲覧計測情報と、前記人流情報と、前記人流計測部の判定結果とを参照して、前記広告を閲覧し、かつ、前記店舗に入店した人の数である閲覧入店人数を算出する人数計測部と、前記閲覧入店人数を用いて、前記広告による集客効果を表す指標を算出するコンテンツ効果計算部とを備えることを特徴とする広告効果計測装置である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、広告の入店人数への影響が分かる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係る広告効果計測装置による計測領域を説明する図である。
【図２】第１の実施形態における広告効果計測装置の概略ブロック図である。
【図３】第１の実施形態における人流テーブルと、人流計測テーブルの一例を表した表である。
【図４】第１の実施形態における閲覧テーブルと、閲覧計測テーブルの一例を表した表である。
【図５】第１の実施形態におけるコンテンツ効果テーブルとの一例を表した表である。
【図６】第２の実施形態における広告効果計測装置の概略ブロック図である。
【図７】第３の実施形態における広告効果計測装置の概略ブロック図である。
【図８】第３の実施形態における外部環境広告テーブルの一例を表した表である。
【図９】第４の実施形態における広告効果計測装置の概略ブロック図である。
【図１０】第４の実施形態における回帰分析外部環境広告テーブルの一例を表した表である。
【図１１】第５の実施形態における広告効果計測装置の概略ブロック図である。
【図１２】第５の実施形態における重要度テーブルの一例を表した表である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
[第１の実施形態]
以下、図面を参照して、本発明の第１の実施形態について説明する。
図１は、広告効果計測システムの構成を示す、平面図である。広告効果計測システムは、広告効果計測装置１００と、人流計測センサー８０と、閲覧計測センサー９０と、を含んで構成される。ｒ１００は、広告媒体が設置された店舗の建物の領域（以降、店舗領域という）である。ｃ１００は、該店舗に設置された広告媒体（以降、広告パネルという）である。
【００１１】
人流計測センサー８０は、店舗に入店する人が通過する領域を含むように、店舗前を通る人を検出するための計測領域（以降、人流計測領域という）を設定する。本実施形態では、図１の細い破線で囲まれた領域のように、人流計測領域ｒ１０１を店舗前に設定するとするが、これに限られるわけではない。また、人流計測センサー８０は、該人流計測領域で、店舗前を通る人を検出するため、図１のように設置される。
【００１２】
また、閲覧計測センサー９０は、該人流計測領域と共通する領域を含み、かつ、広告を閲覧する人が位置する領域を含むように、広告を閲覧する人を検出するための計測領域（以降、閲覧計測領域という）を設定する。本実施形態では、図２の太い破線で囲まれた領域のように、閲覧計測領域ｒ１０２を設定することで、広告パネルｃ１００を閲覧する人を検出するとするが、これに限られるわけではない。また、閲覧計測センサー９０は、該閲覧計測領域で、広告を閲覧する人を検出するため、図１のように設置される。
【００１３】
また、人流計測センサー８０と、閲覧計測センサー９０とは、人流計測領域ｒ１０１と、閲覧計測領域ｒ１０２とに、ｘ軸ａ１００と、ｙ軸ａ１０１と、座標原点ｏ１００とを設定することで、それぞれの領域に入った人の位置座標を表す。人ｈ１０１と、人ｈ１０２と、人ｈ１０３とは、広告パネルｃ１００が広告を表示する時間帯（以降、広告表示時間帯という）に、人流計測領域ｒ１０１に入った人であり、人流検出部１８０によって、後述する人流ＩＤを付与された人である。
【００１４】
従って、本実施形態において、人流計測センサー８０は、広告表示時間帯毎に、計測を行うとするが、これに限られるわけではない。該人流ＩＤを付与された人は、人流計測部１０１によって、入店ラインｇ１００を通ったか否かを判定され、該入店ラインｇ１００を通った人に対しては、後述する入店識別ＩＤとして１が付与される。なお、本実施形態において、該入店ラインは、店舗領域ｒ１００の出入口に設定されているが、これに限られるわけではない。また、人流計測センサー８０と、閲覧計測センサー９０とは、店舗内に設置された広告効果計測装置１００にそれぞれ、接続ケーブルｗ１００と、接続ケーブルｗ１０１とで接続される。
【００１５】
人ｈ１０１と、人ｈ１０２とは、広告表示時間帯に、閲覧計測領域ｒ１０２にも入っているので、閲覧検出部１９０によって、後述する閲覧ＩＤも付与されている。矢印ｆ１０１と、矢印ｆ１０２とは、それぞれ人ｈ１０１と、人ｈ１０２との顔の向きを表している。閲覧検出部１９０は、人の目を検出することで、該顔の向きが広告パネルｃ１００の方向へ向いているか否かを判定するので、該顔の向きが広告パネルｃ１００の方向へ、所定の時間以上向いていた場合、該顔の向きが広告パネルｃ１００の方向へ向いていた人は、広告を閲覧していたと判定される。
【００１６】
図２は、本実施形態における広告効果計測装置１００の構成を示す概略ブロック図である。広告効果計測装置１００は、人流計測センサー８０と、閲覧計測センサー９０とが接続されている。人流計測センサー８０は、人流計測領域内の人の位置座標を検出する。例えば、人流計測センサー８０は、人流計測領域内に赤外線を照射し、目標物からの反射の度合いで該目標物までの距離を測定し、該測定された距離に基づいて、目標物の位置座標を検出するセンサーである（例：レーザーレンジファインダーを用いたセンサー）。
【００１７】
また、他の例として、人流計測センサー８０は、人流計測領域内を、ビデオカメラで撮影した画像に基づいて、現在の画像と直前の画像との差分による輝度変化を検出することで、目標物の位置座標を検出するが、これらに限られるわけではない。本実施形態では、人流計測センサー８０は、該ビデオカメラを使ったセンサーとする。
人流計測センサー８０は、第１のビデオカメラ８１と、第１の画像記憶部８２を備える。第１のビデオカメラ８１は、人流計測センサー８０が備えるビデオカメラである。第１のビデオカメラ８１は、広告表示時間帯に人流計測領域を撮影し続け、該広告表示時間帯に、１フレーム毎の画像が生成される度に、該１フレーム毎の画像（以降、人流画像という）と、該１フレーム毎の画像の撮影時刻（以降、人流撮影時刻という）とを、第１の画像記憶部８２に記憶する。
【００１８】
第１の画像記憶部８２は、第１のビデオカメラ８１から、人流画像と、人流撮影時刻とを受けると、それぞれを対応付けて後から時系列に並べられるようにするため、人流画像に人流画像ＩＤを割り振る。第１の画像記憶部８２は、人流画像テーブルを生成して、人流画像毎に、該人流画像ＩＤと人流撮影時刻とを記録する。また、第１の画像記憶部８２は、広告表示時間帯の間、人流画像を記憶して蓄積し続ける。
【００１９】
次に、閲覧計測センサー９０について説明する。閲覧計測センサー９０は、第２のビデオカメラ９１と、第２の画像記憶部９２とを備える。閲覧計測センサー９０は、第２のビデオカメラ９１で撮影した画像に基づいて、人の形を検出し、広告パネルｃ１００を閲覧している人の位置を示す座標（以降、閲覧位置座標という）を検出するセンサーである。
第２のビデオカメラ９１は、閲覧計測センサー９０が備えるビデオカメラである。第２のビデオカメラ９１は、広告表示時間帯に、閲覧計測領域を撮影し続け、該広告表示時間帯の間に、１フレーム毎の画像が生成される度に、該１フレーム毎の画像（以降、閲覧画像という）と、該１フレーム毎の画像の撮影時刻（以降、閲覧撮影時刻という）とを、第２の画像記憶部９２に記憶させる。
【００２０】
第２の画像記憶部９２は、第２のビデオカメラ９１から、閲覧画像と、閲覧撮影時刻とを受けると、それぞれを対応付けて後から時系列に並べられるようにするため、閲覧画像に閲覧画像ＩＤを割り振る。第２の画像記憶部９２は、閲覧画像テーブルを生成して、閲覧画像毎に、該閲覧画像ＩＤと、閲覧撮影時刻とを記録する。また、第２の画像記憶部９２は、広告表示時間帯の間、閲覧画像を記憶して蓄積し続ける。
【００２１】
次に、広告効果計測装置１００について説明する。広告効果計測装置１００は、人流検出部１８０と、人流テーブル記憶部１８１と、閲覧検出部１９０と、閲覧テーブル記憶部１９１と、人流計測部１０１と、閲覧計測部１０２と、人数計測部１０３と、コンテンツ効果計算部１０４と、コンテンツ効果記憶部１０５とを備える。
人流検出部１８０は、第１の画像記憶部８２から、人流画像と、人流画像テーブルとを受けると、該人流画像テーブルと、人流画像とに基づいて、人流位置座標を検出する。具体的には、人流検出部１８０は、時系列に並べられた、ある時刻の人流画像と、その直前の時刻の人流画像とを比較し、輝度変化を検出することで、該人流位置座標を検出する。人流検出部１８０は、人流計測領域内に新しく人が現れる毎に、該人を示す人流位置座標に人流ＩＤを付与し、他の人を示す人流位置座標と識別する。
【００２２】
また、人流検出部１８０は、該人流画像と、該人流画像テーブルに基づいて、該人流ＩＤが示す人の位置座標が、時系列で並べられた人流画像上でどのように移動したかを検出するため、人流テーブルを生成する。該人流テーブルは、該人流ＩＤと、該人流ＩＤが示す人の人流位置座標と、該人流位置座標が検出された人流画像の人流撮影時刻とが書き込まれたテーブルである。該人流テーブルの詳細は後述する。人流検出部１８０は、該人流テーブルを生成すると、該人流テーブルを、人流テーブル記憶部１８１に記憶させる。
【００２３】
閲覧検出部１９０は、第２の画像記憶部９２から、閲覧画像と、閲覧画像テーブルとを受けると、該閲覧画像テーブルと、閲覧画像とに基づいて、閲覧位置座標を検出する。具体的には、閲覧検出部１９０は、時系列に並べられた、ある時刻の閲覧画像と、その直前の時刻の閲覧画像とを比較し、輝度変化を検出することで、該閲覧位置座標を検出する。閲覧検出部１９０は、閲覧計測領域内に新しく人が現れる毎に、該人を示す閲覧位置座標に閲覧ＩＤを付与し、他の人を示す閲覧位置座標と識別する。
【００２４】
また、閲覧検出部１９０は、該閲覧画像と、該閲覧画像テーブルとに基づいて、該閲覧ＩＤが示す人の位置座標が、時系列で並べられた閲覧画像上でどのように移動したかを検出するため、閲覧テーブルを生成する。該閲覧テーブルは、該閲覧ＩＤと、該閲覧ＩＤが示す人の閲覧位置座標と、該閲覧位置座標が検出された閲覧画像の閲覧撮影時刻とが書き込まれたテーブルである。該閲覧テーブルの詳細は後述する。
【００２５】
さらに、閲覧検出部１９０は、時系列に並べられた閲覧画像から、人の目を検出することで、該人が広告を閲覧したか否かを検出し、該人が広告を閲覧した場合（目が検出された場合）は１を、該人が広告を閲覧しなかった場合（目が検出されなかった場合）は０を、該人の位置座標を含むレコード中に、閲覧識別ＩＤを表示するフィールドを生成して書き込む。本実施形態において、閲覧計測センサー９０は、広告パネルｃ１００側から、広告を閲覧する人達に向かって設置されているので、閲覧検出部１９０は、目を検出することで、広告を閲覧しているか否かを判定することができる。閲覧検出部１９０は、該閲覧テーブルを生成すると、該閲覧テーブルを、閲覧テーブル記憶部１９１に記憶させる。
【００２６】
人流計測部１０１は、該人流テーブルを取得すると、該人流テーブルに基づいて、人流計測領域内で、人流ＩＤが示す人毎の移動を再構成し、人流計測領域外に出た人を検出する。具体的には、人流計測部１０１は、人流ＩＤが示す人の人流位置座標が、人流計測領域の外枠を示す座標上で検出された直後の時刻に、人流計測領域から消えたか否かで、該人流ＩＤが示す人が、人流計測領域外に出たか否かを判定する。
【００２７】
また、人流計測部１０１は、該判定の際、入店ラインｇ１００を示す座標上で検出された直後の時刻に、人流計測領域から消えたか否かも判定する。人流計測部１０１は、入店ラインｇ１００を表す座標上を通って人流計測領域外に出た場合、入店識別ＩＤとして１を付与し、入店ラインｇ１００を通らずに人流計測領域外に出た場合、入店識別ＩＤとして０を付与する。さらに、人流計測部１０１は、該人流テーブルの撮影時刻に基づいて、各人流ＩＤが示す人の、人流計測領域内における滞在時間を算出する。
【００２８】
人流計測部１０１は、該滞在時間の算出を終えると、人流ＩＤ毎にレコードを生成し、人流ＩＤと、入店識別ＩＤと、滞在時間と、該人流ＩＤが示す人が最初に現れた人流位置座標（以降、初期人流位置座標という）とを書き込んだ、人流計測テーブルを生成する。該人流計測テーブルの詳細は後述する。人流計測部１０１は、該人流計測テーブルを生成すると、該人流計測テーブルを、人数計測部１０３へ出力する。
【００２９】
閲覧計測部１０２は、該閲覧テーブルの撮影時刻と、閲覧識別ＩＤが１のレコードとに基づいて、各閲覧ＩＤが示す人の、閲覧計測領域内での広告を閲覧していた時間（以降、閲覧時間という）を算出する。具体的には、本実施形態において、閲覧計測部１０２は、閲覧ＩＤ毎に、閲覧識別ＩＤが１のレコードの数をカウントし、該カウントされた数に、第２のビデオカメラ９１が１フレーム毎の画像を生成する単位時間を乗じた値を、該閲覧ＩＤが示す人の閲覧時間とするが、これに限られるわけではない。
【００３０】
閲覧計測部１０２は、該閲覧時間の算出を終えると、閲覧ＩＤ毎にレコードを生成し、閲覧ＩＤと、閲覧時間と、該閲覧ＩＤが示す人が最初に現れた時刻（以降、初期閲覧撮影時刻という）と、該閲覧ＩＤに対応する人が最初に現れた閲覧位置座標（以降、初期閲覧位置座標という）とを書き込んだ、閲覧計測テーブルを生成する。該閲覧計測テーブルの詳細は後述する。閲覧計測部１０２は、該閲覧計測テーブルを生成すると、該閲覧計測テーブルを、広告表示時間毎に、人数計測部１０３に出力する。
【００３１】
人数計測部１０３は、人流計測部１０１から、人流計測テーブルを受けると、人流テーブル記憶部１８１から、人流テーブルを取得する。また、人数計測部１０３は、閲覧計測部１０２から、閲覧計測テーブルを取得する。人数計測部１０３は、該人流計測テーブルの入店識別ＩＤが１のレコードを数えることで、入店した人の数である入店人数をカウントし、該入店識別ＩＤが０のレコードを数えることで、入店しなかった人の数である非入店人数をカウントする。また、人数計測部１０３は、該閲覧計測テーブルを取得すると、該閲覧計測テーブルの閲覧時間が、所定の時間以上である人（以降、閲覧人間という）の数である閲覧人数をカウントする。本実施形態において、該所定の時間は、予め決められているものとするが、これに限られるわけではない。
【００３２】
次に、人数計測部１０３は、閲覧計測テーブルと、人流テーブルとに基づいて、閲覧人間と、人流ＩＤが示す人（以降、人流人間という）とを一致させる。具体的には、閲覧計測テーブルの、該閲覧人間に対応する初期閲覧撮影時刻と、初期閲覧位置座標とが、人流テーブルの人流撮影時刻と、人流位置座標とに各々一致するレコードを検出し、該レコードの人流ＩＤと、該閲覧人間に対応する閲覧ＩＤとを対応付ける。
【００３３】
なお、本実施形態において、該初期閲覧位置座標と、該人流位置座標との一致は、厳密に同じ座標である必要はないとするが、これに限られるわけではない。また、本実施形態において、該一致は、該初期閲覧位置座標を中心とした、所定の範囲内に、該人流位置座標が含まれていればよいとし、該所定の範囲は、予め決められている半径を持った、該初期閲覧位置座標を中心とした円とするが、これに限られるわけではない。
【００３４】
人数計測部１０３は、閲覧人間を示す閲覧ＩＤと対応付けられた人流ＩＤのうち、入店識別ＩＤが１と対応付けられたものの数をカウントし、閲覧入店人数とする。
その後、人数計測部１０３は、入店人数と、非入店人数と、閲覧人数と、閲覧入店人数とを格納する、人数計測テーブルを生成する。該人数計測テーブルの詳細は後述する。人数計測部１０３は、該人数計測テーブルを生成すると、該人数計測テーブルを、コンテンツ効果計算部１０４に出力する。
【００３５】
ここで、本実施形態において、閲覧計測領域が、人流計測領域に完全に含まれていたため、人数計測部１０３は、上記のように入店人数と、非入店人数と、閲覧人数と、閲覧入店人数とを算出したが、閲覧計測領域と、人流計測領域とが一部だけ重なっているように設定されていた場合、人数計測部１０３は、閲覧計測領域と、人流計測領域が重なった領域内の座標と、入店ラインｇ１００上の座標との両方で検出された人流ＩＤの数を、人流テーブル内からカウントすることで、閲覧計測テーブルを使わずに閲覧入店人数をカウントする。
【００３６】
コンテンツ効果計算部１０４は、人数計測部１０３から、人数計測テーブルを取得する。コンテンツ効果計算部１０４は、該人数計測テーブルを取得すると、該人数計測テーブルの入店人数と非入店人数とを足した値から、閲覧人数を減算することで、閲覧しなかった人の数（以降、非閲覧人数という）を算出する。また、コンテンツ効果計算部１０４は、該人数計測テーブルの入店人数から、閲覧入店人数を減算することで、閲覧せずに入店した人の数（以降、非閲覧入店人数という）を算出する。
【００３７】
コンテンツ効果計算部１０４は、該人数計測テーブルの閲覧人数から、閲覧入店人数を減算することで、閲覧してから入店しなかった人の数（以降、閲覧非入店人数という）を算出する。コンテンツ効果計算部１０４は、該人数計測テーブルの非入店人数から、該閲覧非入店人数を減算することで、閲覧も入店もしなかった人の数（以降、非閲覧非入店人数という）を算出する。コンテンツ効果計算部１０４は、これらの値に基づいて、閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とを算出する。
【００３８】
該閲覧入店率は、閲覧入店人数を、閲覧人数で除算することで算出される、広告パネルｃ１００に表示された広告（以降、表示広告という）を閲覧した人数に対する、表示広告を閲覧してから入店した人数の割合である。該閲覧入店率は、表示広告の集客効果を示す指標の１つである。また、閲覧率は、閲覧人数を、閲覧人数と非閲覧人数と（あるいは入店人数と非入店人数と）を足し合わせた値で除算することで算出される、人流計測領域に入った全人数に対する、広告を閲覧した人数の割合である。
【００３９】
コンテンツ効果計算部１０４は、さらに、算出した該閲覧入店率に、該閲覧率を乗算した、広告効果率を算出する。該広告効果率は、店舗前を通った全人の中で、広告を閲覧してから入店した人の割合を表す値であり、広告の集客効果を示す指標の１つである。コンテンツ効果計算部１０４は、該広告効果率を算出すると、広告パネルｃ１００に表示されていた広告を示す広告ＩＤと、該閲覧入店率と、該閲覧率と、該広告効果率とを書き込んだ、コンテンツ効果テーブルを生成し、コンテンツ効果記憶部１０５に記憶させる。
なお、本実施形態において、該広告ＩＤは、該表示されていた広告を表す名前であり、予め登録されているとするが、これに限られるわけではない。
コンテンツ効果記憶部１０５は、コンテンツ効果テーブルを記憶する。
【００４０】
図３は、人流テーブルｔ１００と、人流計測テーブルｔ２００とをそれぞれ表す表である。人流テーブルｔ１００は、人流ＩＤｔ１０１と、人流撮影時刻ｔ１０２と、人流位置座標ｔ１０３とを表示する。人流検出部１８０は、該人流撮影時刻に基づいて、人流ＩＤｔ１０１が示す人が、人流計測領域内に居た滞在時間を算出することができる。また、人流検出部１８０は、人流位置座標ｔ１０３に基づいて、人流ＩＤｔ１０１が示す人の動きを再構成し、人流計測領域から該人が出る際、入店ラインを越えたか否かを判定する。人流計測テーブルｔ２００は、人流ＩＤｔ１０１と、入店識別ＩＤｔ２０１と、人流ＩＤｔ１０１が示す人毎の滞在時間ｔ２０２と、該人毎の初期人流位置座標ｔ２０３とを表示する。
【００４１】
図４は、閲覧テーブルｔ３００と、閲覧計測テーブルｔ４００とをそれぞれ表す表である。閲覧テーブルｔ３００は、閲覧ＩＤｔ３０１と、閲覧撮影時刻ｔ３０２と、閲覧位置座標ｔ３０３と、閲覧識別ＩＤｔ３０４とを表示する。閲覧計測部１０２は、該閲覧撮影時刻に基づいて、閲覧ＩＤｔ３０１が示す人の閲覧時間を算出する。閲覧計測テーブルｔ４００は、閲覧ＩＤｔ３０１と、閲覧ＩＤｔ３０１が示す人毎の閲覧時間ｔ４０１と、該人毎の初期閲覧撮影時刻ｔ４０２と、該人毎の初期閲覧位置座標ｔ４０３とを表示する。人数計測部１０３は、閲覧計測テーブルｔ４００と、図３の人流テーブルｔ１００とに基づいて、人流ＩＤｔ１０１が示す人と、閲覧ＩＤ３０１が示す人とを一致させる。
【００４２】
図５は、コンテンツ効果テーブルｔ７００を表す表である。コンテンツ効果テーブルｔ７００は、広告ＩＤｔ７０１と、閲覧入店率ｔ７０２と、閲覧率ｔ７０３と、広告効果率ｔ７０４とを表示する。広告ＩＤｔ７０１は、広告表示時間帯に表示されていた広告の名前である。本実施形態において、広告ＩＤｔ７０１は、異なる３つの広告の名前が表示されている。これはつまり、異なる日の同じ広告表示時間帯に、ユーザが、異なる広告を表示させて、広告効果計測装置１００で計測した結果として、コンテンツ効果テーブルｔ７００は、３つの表示広告に対応する３つのレコードが書き込まれたものである。
【００４３】
閲覧入店率ｔ７０２と、閲覧率ｔ７０３とは、表示コンテンツｔ７０１毎の、コンテンツ効果計算部１０４によって算出された閲覧入店率と閲覧率との値である。広告効果率ｔ７０４は、該閲覧入店率ｔ７０１と、該閲覧率ｔ７０２とを乗算した値である。広告効果計測装置１００のユーザは、該コンテンツ効果テーブルの閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とのいずれかに基づいて、各広告の集客効果を容易に比較することができ、より集客効果の高い広告運用ができるようになる。
【００４４】
このように、本実施形態において、広告効果計測装置１００は、人流計測センサー８０と、閲覧計測センサー９０とから取得した人流画像と、人流画像テーブルと、閲覧画像と、閲覧画像テーブルとに基づいて、閲覧人と、人流人とを一致させることができる。また、該閲覧人と該人流人とを一致させる処理に基づいて、店舗前の表示広告の集客効果を示す指標となる閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とを算出して記憶することができ、広告効果計測装置１００を使ったユーザは、該閲覧入店率と、該閲覧率と、該広告効果率とのいずれかに基づいて、広告の入店人数への影響が分かる。
【００４５】
[第２の実施形態]
第２の実施形態では、複数の広告それぞれについて、時間帯毎の効果を計測し、各時間帯において表示する広告を決定する場合を説明する。３つの広告表示時間帯はそれぞれ、６時から１２時と、１２時から１８時と、１８時から２４時である。また、３つの表示広告はそれぞれ、コンテンツＡと、コンテンツＢと、コンテンツＣという。
図６は、第２の実施形態における、人流計測センサー８０と、閲覧計測センサー９０とが接続された広告効果計測装置１００の構成を示す概略ブロック図である。同図において、図２の各部に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を省略する
【００４６】
コンテンツ効果計算部１０４ｄは、コンテンツ選択部１０６から、コンテンツ表示部１０７に、どの広告表示時間帯毎に、どの広告を表示させるかを表す情報（以降、広告スケジュール情報という）を取得する。本実施形態において、最初の広告スケジュール情報は、ユーザによって登録されるものとするが、これに限られるわけではない。
【００４７】
コンテンツ効果計算部１０４ｄは、該広告スケジュール情報を取得すると、広告表示時間帯が過ぎる毎に、人数計測部１０３から、該広告表示時間帯毎の人数計測テーブルを取得する。本実施形態では、人流計測センサー８０と、閲覧計測センサー９０との計測が、該広告表示時間帯毎に行われるため、該人数計測テーブルは、該広告表示時間帯毎に、該広告表示時間帯毎の人数計測テーブルとして取得される。
【００４８】
また、コンテンツ効果計算部１０４ｄは、該人数計測テーブルの入店人数と、非入店人数と、閲覧人数と、閲覧入店人数とを使って、第１の実施形態と同じように、閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とを算出する。コンテンツ効果計算部１０４ｄは、該広告スケジュール情報を参照して、該人数計測テーブルがどの広告表示時間帯の、どの広告に対してのものかを示す情報である、広告ＩＤと時間帯情報とを検出し、該広告ＩＤと該時間帯情報とともに、該閲覧入店率と、該閲覧率と、該広告効果率とを格納した、時間帯別コンテンツ効果テーブルを生成する。
【００４９】
コンテンツ選択部１０６は、コンテンツ効果記憶部１０５ｄが記憶する時間帯別コンテンツ効果テーブルの広告効果率に基づいて、広告表示時間帯毎に、広告効果率が最も大きかった表示広告を検出し、該表示広告を示す広告ＩＤと、該広告表示時間帯を示す情報とを、新たな広告スケジュール情報として生成する。なお、本実施形態において、該広告スケジュール情報を生成する際、広告効果率を用いるとしたが、これに限られるわけではなく、例えば入店率や閲覧率を用いてもよい。  
【００５０】
コンテンツスケジューラー１０９は、コンテンツ選択部１０６から、広告スケジュール情報を取得すると、該広告スケジュール情報に基づいて、コンテンツ表示部１０７に、広告表示時間帯毎に、該広告表示時間帯に対応した広告ＩＤが示す広告の表示を要求する。
コンテンツ表示部１０７は、コンテンツスケジューラー１０９から、広告表示時間帯に対応した広告ＩＤが示す広告の表示の要求を受けると、該広告ＩＤが示す広告を、コンテンツ記憶部１０８から読み込み、コンテンツ表示部１０７の表示領域に表示する。該表示領域は、図１の広告パネルｃ１００に対応する。
【００５１】
コンテンツ記憶部１０８は、広告ＩＤと、広告を対応付けて記憶している。該広告は、画像や動画であるが、これらに限られるわけではない。
このように、第２の実施形態では、第１の実施形態と同じ効果が得られるだけではなく、広告表示時間帯毎に、表示する広告を、広告効果率に基づいて自動的に変えるため、ユーザはより容易に、より集客効果の高い広告運用を行うことができる。
【００５２】
[第３の実施形態]
第３の実施形態における広告効果計測装置１００は、時間帯別コンテンツ効果テーブルを生成するのではなく、外部環境及び広告毎のコンテンツ効果テーブル（以降、外部環境別コンテンツ効果テーブル）を生成し、外部環境毎に広告効果率が高い広告を自動的に表示する。該外部環境は、例えば、気温や湿度、天候等のことである。従って、本実施形態において、広告表示時間帯は、外部環境が変化しない間ということになる。ただし、該気温や該湿度については、変化しやすい連続値のため、計測値が所定の範囲を超えない限り、変化していないと判断されるとする。該範囲の詳細は後述する。
【００５３】
図７は、第３の実施形態における、人流計測センサー８０と、閲覧計測センサー９０と、外部環境センサー３００とが接続された広告効果計測装置１００の構成を示す概略ブロック図である。本実施形態の広告効果計測装置１００は、さらに、ネットワーク５００を介して、サーバ６００と繋がっている。同図において、図６の各部に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を省略する。
【００５４】
外部環境センサー３００は、外部環境管理部３０１から、外部環境を示す情報（以降、外部環境情報という）取得の要求を受けると、気温と湿度と天候とを計測する。
外部環境管理部３０１は、外部環境センサー３００から、外部環境情報を読み込む。外部環境管理部３０１は、該外部環境情報に基づいて、外部環境情報テーブルを生成する。該外部環境情報テーブルは、該外部環境情報の天候を示す天候ＩＤと、気温の高低を示す気温ＩＤと、気温と、湿度の高低を示す湿度ＩＤと、湿度とが書き込まれたテーブルである。
【００５５】
該天気ＩＤは、快晴なら２、晴れなら１、曇りなら０、雨なら−１、雪なら−２で天気を示すＩＤである。気温ＩＤは、例えば１０℃未満を寒いとして−１、１０℃以上２０℃未満を普通として０、２０℃以上を暑いとして１で示すＩＤである。湿度ＩＤは、例えば４０％未満を低いとして−１、４０％以上６０％未満を普通として０、６０％以上を高いとして１で示すＩＤである。また、外部環境管理部３０１は、外部環境予想情報を、通信部３０２から読み込む。該外部環境予想情報は、天気予報等による直後の天気、気温、湿度等を示す情報である。該直後は、数分後でもよいし、数時間後でもよいし、数日後でもよいが、次の広告効果計測装置１００による次の広告表示時間帯の表示開始時刻を示すものとするが、これに限られるわけではない。
【００５６】
コンテンツ効果計算部１０４ａは、外部環境毎の人数計測テーブルを取得する。本実施形態では、広告表示時間帯が、外部環境が変化した直後から、次に変化するまでであるので、取得された人数計測テーブルは、該外部環境毎の人数計測テーブルとなる。コンテンツ効果計算部１０４ａは、該外部環境毎の人数計測テーブルを取得すると、第１の実施形態と同じように、閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とを、外部環境毎の閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率として算出する。その後、コンテンツ効果計算部１０４ａは、外部環境情報テーブルを取得する。
【００５７】
コンテンツ効果計算部１０４ａは、該外部環境情報テーブルを参照し、外部環境テーブルの、天候ＩＤと、気温ＩＤと、湿度ＩＤと、気温と、湿度と、広告ＩＤとを、外部環境毎の閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とともに格納した、外部環境別コンテンツ効果テーブルを生成する。コンテンツ効果計算部１０４は、該外部環境別コンテンツ効果テーブルを生成すると、該外部環境別コンテンツ効果テーブルを、コンテンツ効果記憶部１０５に記憶させる。
コンテンツ効果記憶部１０５ａは、外部環境別コンテンツ効果テーブルを記憶する。
【００５８】
コンテンツ選択部１０６ａは、コンテンツ効果記憶部１０５から、現在までに蓄積されたすべての外部環境別コンテンツ効果テーブル（以降、全外部環境別コンテンツ効果テーブルという）を読み込む。コンテンツ選択部１０６ａは、該全外部環境別コンテンツ効果テーブルを参照して、外部環境毎に広告効果率が最も大きかった表示広告を選択し、該外部環境を表す、天候ＩＤと、気温ＩＤと、湿度ＩＤと、気温と、湿度と、該外部環境毎に選択された表示広告を示す広告ＩＤとを書き込んだ外部環境広告テーブルを生成する。該外部環境広告テーブルの詳細は後述する。
【００５９】
コンテンツ選択部１０６は、該外部環境広告テーブルを生成すると、外部環境管理部３０１から、外部環境予想情報を読み込む。コンテンツ選択部１０６は、該外部環境広告テーブルから、該外部環境予想情報による直後の外部環境を示す情報と一致するレコードを検出し、直後に表示広告を決定し、該決定した表示広告を示す広告ＩＤを、コンテンツスケジューラー１０９に出力する。
コンテンツスケジューラー１０９は、広告ＩＤを受けると、コンテンツ表示部１０７に、該広告ＩＤが示す広告を表示させる。
コンテンツ表示部１０７は、コンテンツスケジューラー１０９から、広告ＩＤが示す広告表示の要求を受けると、対応する広告を読み込んで表示する。
【００６０】
通信部３０２は、ネットワーク５００を介して、サーバ６００から、外部環境予想情報を読み込み、該外部環境予想情報を、外部環境管理部３０１に出力する。
ネットワーク５００は、例えば、インターネットや移動体通信網などのネットワークであるが、これに限られるものではない。
サーバ６００は、外部環境予想情報を記憶している、インターネット上のサーバである。
【００６１】
図８は、外部環境広告テーブルを表す表である。外部環境広告テーブルｔ８００は、天候ＩＤｔ８０１と、気温ＩＤｔ８０２と、湿度ＩＤｔ８０３と、広告ＩＤｔ７０１とを表示する。コンテンツ選択部１０６は、外部環境広告テーブルｔ８００と、外部環境予想情報とに基づいて、直後の外部環境毎に、より集客効果が高いと考えられる広告効果率が大きかった広告を表示することができる。
このように、第３の実施形態では、第１の実施形態と同じ効果が得られるだけではなく、外部環境毎に、表示する広告を、広告効果率に基づいて自動的に変えるため、ユーザはより容易に、外部環境毎により集客効果の高い広告運用を行うことができる。
【００６２】
[第４の実施形態]
第４の実施形態における広告効果計測装置１００は、回帰分析を行うことで、該稀な外部環境に対する広告効果率を算出する。該稀な外部環境とは、例えば、天候が雪の日に、気温が暑く、湿度が低いような場合である。
図９は、第４の実施形態における、人流計測センサー８０と、閲覧計測センサー９０と、外部環境センサー３００とが接続された広告効果計測装置１００の構成を示す概略ブロック図である。同図において、図７の各部に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を省略する。
【００６３】
コンテンツ効果記憶部１０５ｂは、第３の実施形態と同じ全外部環境別コンテンツ効果テーブルを、回帰分析部１１０に出力する。
回帰分析部１１０は、全外部環境別コンテンツ効果テーブルを取得すると、該全外部環境別コンテンツ効果テーブルの天候ＩＤと、気温と、湿度とに基づいて回帰分析を行うことで、外部環境毎の回帰係数を算出する。
【００６４】
ここで、該天候ＩＤは、天候を表すダミー変数となっており、気温と湿度とは、連続変数である。外部環境毎の閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とを算出する際の回帰式は、定数項をそれぞれa1、b1、c1、気温の回帰係数をそれぞれa2、b2、c2、湿度の回帰係数をa3、b3、c3、天候ＩＤの回帰係数をa4、b4、c4とすると、
閲覧入店率＝a1 + a2×気温 + a3×湿度 + a4×天候ＩＤ
閲覧率＝b1 + b2×気温 + b3×湿度 + b4×天候ＩＤ
広告効果率＝c1 + c2×気温 + c3×湿度 + c4×天候ＩＤ
となる。
【００６５】
回帰分析部１１０は、該回帰式を用いて、回帰分析外部環境広告テーブルを生成する。該回帰分析外部環境広告テーブルは、該回帰式を用いて算出された外部環境毎の広告効果率が最も大きかった広告を選択し、該外部環境毎に選択された広告を示す広告ＩＤと、該全外部環境別コンテンツ効果テーブルの天候ＩＤと、気温と、湿度とを書き込んだテーブルである。該回帰分析外部環境広告テーブルの詳細は後述する。
コンテンツ選択部１０６ｂは、回帰分析外部環境広告テーブルを読み込む。コンテンツ選択部１０６ｂは、該回帰分析外部環境広告テーブルと、外部環境予想情報とに基づいて、直後に表示する広告を決定し、該決定した表示広告を示す広告ＩＤと、対応する外部環境予想情報とを、外部環境広告スケジュール情報として、コンテンツスケジューラー１０９に出力する。
【００６６】
図１０は、回帰分析外部環境広告テーブルの一例の一部を表す表である。回帰分析外部環境広告テーブルｔ９００は、天候ＩＤｔ８０１と、気温ｔ９０２と、湿度ｔ９０３と、広告ＩＤｔ７０１とを表示する。コンテンツ選択部１０６は、回帰分析外部環境広告テーブルと、外部環境予想情報とに基づいて、直後に表示する表示広告を決定する。
このように、第４の実施形態では、第１の実施形態と第２の実施形態と第３の実施形態と同じ効果が得られるだけではなく、稀な外部環境に対する広告効果率を回帰分析によって算出し、該稀な外部環境に対して集客効果の高い広告を選択し、自動的に表示することで、より集客効果の高い広告運用を行うことができる。
【００６７】
[第５の実施形態]
第５の実施形態における広告効果計測装置１００は、例えば、ユーザが集客したいターゲットとしている性別及び年齢毎のコンテンツ効果テーブル（以降、性別及び年齢別コンテンツ効果テーブルという）を算出する。さらに、本実施形態の広告効果計測装置１００は、ユーザがターゲットとしている客層順に重み付けを行い、該重みを、該性別及び年齢別コンテンツ効果テーブルの閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とに乗算し、最後に性別及び年齢について、該閲覧入店率毎、該閲覧率毎、該広告効果率毎の総和を算出したものを、ターゲットとなる客層を意識した表示広告の集客効果を表す指標（以降、ターゲット集客効果という）とする。
【００６８】
図１１は、第５の実施形態における、人流計測センサー８０と、閲覧計測センサー９０とが接続された広告効果計測装置１００の構成を示す概略ブロック図である。同図において、図６の各部に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を省略する
人流検出部１８０ｃは、第１の画像記憶部８２に記憶された人流画像から、人流ＩＤが示す人の、性別と年齢とを検出する。人流検出部１８０ｃは、該検出された性別と年齢とを、人流テーブルに、性別と年齢とをそれぞれ表示するフィールドを生成して書き込む。
【００６９】
人数計測部１０３ｃは、人流テーブルと、人流計測テーブルと、閲覧計測テーブルとに基づいて、性別と年齢との組み合わせ毎（以降、性別及び年齢毎という）に、人数計測テーブルを生成する。また、人数計測部１０３は、該性別及び年齢毎の人数計測テーブルに、該性別及び年齢毎の人数計測テーブルに対応する性別と、該性別及び年齢毎の人数計測テーブルに対応する年齢とをそれぞれ表示するフィールドを生成して書き込む。
【００７０】
重要度設定部２００は、性別及び年齢毎に、ターゲットとする客層には大きな重みを、ターゲットではない客層には小さな重みを、ユーザの入力によって与え、該入力された重みを重要度テーブルとして生成する。該重みは、総和が１となるような、相対的な重要度を表す比率である。該重要度テーブルの詳細は後述する。重要度設定部２００は、該重要度テーブルを生成すると、該重要度テーブルを、重要度記憶部２０１に出力して記憶させる。なお、本実施形態において、該重要度テーブルは、ユーザによって任意の重みを入力するとしたが、これに限られず、例えば、所定の重みの組み合わせが予め用意されていて、該重みの組み合わせを、ユーザが選択できるとしてもよい。
重要度記憶部２０１は、重要度テーブルを記憶する。
【００７１】
コンテンツ効果計算部１０４ｃは、性別及び年齢毎の人数計測テーブルを受けると、第１の実施形態と同じように、閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とを、性別及び年齢毎の閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率ととして算出する。なお、該性別及び年齢毎の人数計測テーブルは、第２の実施形態と同じように、時間帯と広告との組み合わせ毎に得られるものとする。コンテンツ効果計算部１０４ｃは、その後、重要度テーブルを読み込む。
【００７２】
コンテンツ効果計算部１０４ｃは、該重要度テーブルを参照し、該性別及び年齢毎の閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とに対して、性別及び年齢毎の重みを乗算する。コンテンツ効果計算部１０４ｃは、該性別及び年齢毎の重みを乗算した、該性別及び年齢毎の閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とを、該人数計測テーブルの性別と年齢とともに格納した、性別及び年齢毎のコンテンツ効果テーブルを生成する。
【００７３】
コンテンツ効果計算部１０４ｃは、各性別及び年齢毎のコンテンツ効果テーブルを参照し、各性別及び年齢毎の閲覧入店率、閲覧率、広告効果率を、閲覧入店率毎、閲覧率毎、広告効果率毎に、年齢について足し上げ、性別毎の閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とを算出する。コンテンツ効果計算部１０４ｃは、該性別毎の閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とを、今度は性別について足し上げ、重要度が反映された閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とを算出する。
コンテンツ効果計算部１０４ｃは、重要度が反映された閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とを格納するテーブルとして、新しいコンテンツ効果テーブルを生成し、該新しいコンテンツ効果テーブルをコンテンツ効果記憶部１０５に記憶させる。該重みの乗算と、該足し上げとの詳細は後述する。
【００７４】
図１２は、重要度テーブルの一例である。重要度テーブルｔ６００は、１０歳刻みで年齢毎、性別毎に、重みを表す数字を表示している。なお、本実施形態において、７０代以上はすべて男女毎にそれぞれ１つの重みで表すとしているが、これに限られるわけではなく、年齢の刻みも、１０歳刻みに限られるわけではない。例として、重みｔ６０１は、１０代の男性に対する重みを表しており、値が0.4となっている。重みｔ６０１は、他の重みに比べて最も高い値となっているので、該重要度テーブルｔ８００を作成したユーザの集客ターゲットは、１０代男性であることが分かる。
【００７５】
ここで、該重みの乗算と、該足し上げとを、具体的に説明する。簡単な例として、すべての性別及び年齢毎の閲覧入店率、閲覧率、広告効果率がそれぞれ、図６のコンテンツ効果テーブルｔ７００のコンテンツＡの、閲覧入店率ｔ７０１、閲覧率ｔ７０２、広告効果率ｔ７０３の値であった場合を考える。また、重要度テーブルは、図１２の重要度テーブルｔ６００と同じものだった場合を考える。まず、性別及び年齢毎に、閲覧入店率、閲覧率、広告効果率に対して、該性別及び年齢に対応した重みを乗算する。例えば、男性１０代の閲覧入店率と、閲覧率と、広告効果率とは、重みを乗算した性別ｙ年齢ｘ代の閲覧入店率をＷｙｘＲＥＲ、閲覧率をＷｙｘＲＲ、広告効果率をＷｙｘＣＥＲとすると、以下のようになる。
【００７６】
Ｗ男性１０ＲＥＲ＝0.143×0.4＝0.0572
Ｗ男性１０ＲＲ＝0.667×0.4＝0.0267
Ｗ男性１０ＣＥＲ＝0.0950×0.4＝0.0380
このようにして算出した、コンテンツ効果計算部１０４は、性別及び年齢毎の閲覧入店率、閲覧率、広告効果率を、まず性別を固定して年齢毎の閲覧入店率、閲覧率、広告効果率をそれぞれ足し上げて、性別毎の閲覧入店率、閲覧率、広告効果率を算出する。
【００７７】
重みを乗算した性別毎の閲覧入店率、閲覧率、広告効果率は、重みを乗算した性別ｙ毎の閲覧入店率、閲覧率、広告効果率をそれぞれ、ＷｙＲＥＲ、ＷｙＲＲ、ＷｙＣＥＲとすると、
Ｗ男性ＲＥＲ＝Ｗ男性１０ＲＥＲ＋Ｗ男性２０ＲＥＲ＋…＋Ｗ男性７０ＲＥＲ
Ｗ男性ＲＲ＝Ｗ男性１０ＲＲ＋Ｗ男性２０ＲＲ＋…＋Ｗ男性７０ＲＲ
Ｗ男性ＣＥＲ＝Ｗ男性１０ＣＥＲ＋Ｗ男性２０ＣＥＲ＋…＋Ｗ男性７０ＣＥＲ
となる。
【００７８】
その後、コンテンツ効果計算部１０４ｃは、性別毎の閲覧入店率、閲覧率、広告効果率をそれぞれ足し上げて、ターゲットとなる客層を考慮した閲覧入店率、閲覧率、広告効果率を算出する。従って、ターゲットとなる客層を考慮した閲覧入店率、閲覧率、広告効果率は、ターゲットとなる客層を考慮した閲覧入店率、閲覧率、広告効果率をそれぞれ、ＷＲＥＲ、ＷＲＲ、ＷＣＥＲとすると、
ＷＲＥＲ＝Ｗ男性ＲＥＲ＋Ｗ女性ＲＥＲ
ＷＲＲ＝Ｗ男性ＲＲ＋Ｗ女性ＲＲ
ＷＣＥＲ＝Ｗ男性ＣＥＲ＋Ｗ女性ＣＥＲ
となる。
【００７９】
コンテンツ効果計算部１０４ｃは、該ＷＥＲと、該ＷＲＲと、該ＷＣＥＲとをそれぞれ、閲覧入店率、閲覧率、広告効果率として、時間帯別コンテンツ効果テーブルを生成して格納する。また、コンテンツ効果計算部１０４ｃは、広告スケジュール情報を取得し、該広告スケジュール情報を参照して、該時間帯別コンテンツ効果テーブルに対応する広告ＩＤと、時間帯情報とを、該時間帯別コンテンツ効果テーブルに格納する。
このように、第５の実施形態では、第１の実施形態及び第２の実施形態で得られる効果と同じ効果が得られるだけではなく、集客したいターゲットとなる性別及び年齢を考慮した、より集客効果の高い広告の表示を、時間帯別に自動で行うことができるようになる。なお、本実施形態の重要度は、性別及び年齢のみだったが、これに限られるわけではない。
【００８０】
以上、この発明の実施形態を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
なお、図２における人流計測部と、人数計測部と、コンテンツ効果計算部との機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより    広告効果率の算出を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【００８１】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００８２】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００８３】
（１）本発明の一態様は、店舗に入店する人が通過する領域を含む第１の計測領域で検出された人の位置を表す人流情報を参照して、前記第１の計測領域で検出された人各々が前記店舗に入店したか否かを判定する人流計測部と、前記第１の計測領域と共通する領域を含み、かつ、広告を閲覧する人が位置する領域を含む第２の計測領域で検出された人の位置を表す閲覧情報と、前記第２の計測領域で検出された人各々が前記広告を閲覧したか否かを示す閲覧計測情報と、前記人流情報と、前記人流計測部の判定結果とを参照して、前記広告を閲覧し、かつ、前記店舗に入店した人の数である閲覧入店人数を算出する人数計測部と、前記閲覧入店人数を用いて、前記広告による集客効果を表す指標を算出するコンテンツ効果計算部とを備えることを特徴とする広告効果計測装置である。
【００８４】
（２）また、本発明の他の態様は、前記人数計測部は、前記閲覧計測情報を参照して前記広告を閲覧した人の数である閲覧人数を算出し、前記コンテンツ効果計算部は、前記閲覧人数で前記閲覧入店人数を除算した閲覧入店率を、前記集客効果を表す指標としてとして算出することを特徴とする（１）に記載の広告効果計測装置である。
（３）また、本発明の他の態様は、前記広告として表示させるコンテンツを選択するコンテンツ選択部を備え、前記コンテンツ効果計算部は、前記集客効果を表す指標を、前記コンテンツ毎に算出し、前記コンテンツ選択部は、前記コンテンツ効果計算部が算出した指標を用いて、前記表示させるコンテンツを選択することを特徴とする、（１）または（２）に記載の広告効果計測装置である。
【００８５】
（４）また、本発明の他の態様は、前記コンテンツ効果計算部は、前記集客効果を表す指標を、外部環境と前記コンテンツと組み合わせ毎に算出することを特徴とする、（３）に記載の広告効果計測装置である。
（５）また、本発明の他の態様は、前記人流情報は、性別、年齢のうち少なくとも一方を示す情報を含み、前記コンテンツ効果計算部は、前記少なくとも一方を示す情報に応じた重み付けをして、前記集客効果を表す指標を算出することを特徴とする（１）〜（４）いずれかに記載の広告効果計測装置である。
【００８６】
（６）また、本発明の他の態様は、広告効果計測装置が前記広告による集客効果を表す指標を算出する方法であって、店舗に入店する人が通過する領域を含む第１の計測領域で検出された人の位置を表す人流情報を参照して、前記第１の計測領域で検出された人各々が前記店舗に入店したか否かを判定する第１の過程と、前記第１の計測領域と共通する領域を含み、かつ、広告を閲覧する人が位置する領域を含む第２の計測領域で検出された人の位置を表す閲覧情報と、前記第２の計測領域で検出された人各々が前記広告を閲覧したか否かを示す閲覧計測情報と、前記人流情報と、前記第１の過程の判定結果とを参照して、前記広告を閲覧し、かつ、前記店舗に入店した人の数である閲覧入店人数を算出する第２の過程と、前記閲覧入店人数を用いて、前記広告による集客効果を表す指標を算出する第３の過程とを有することを特徴とする広告効果計測方法である。
【００８７】
（７）また、本発明の他の態様は、コンピュータを、（１）から（６）のいずれかに記載の広告効果計測装置、として機能させるためのプログラムである。
【産業上の利用可能性】
【００８８】
本発明は、広告媒体で広告を表示する際に好適に用いられるが、これに限られない。
【符号の説明】
【００８９】
８０・・・人流計測センサー  ８１・・・第１のビデオカメラ  ８２・・・第１の画像記憶部  ９０・・・閲覧計測センサー  ９１・・・第２のビデオカメラ  ９２・・・第２の画像記憶部  １００・・・広告効果計測装置  １０１・・・人流計測部  １０２・・・閲覧計測部  １０３・・・人数計測部  １０４・・・コンテンツ効果計算部  １０５・・・コンテンツ効果記憶部  １０６・・・コンテンツ選択部  １０７・・・コンテンツ表示部  １０８・・・コンテンツ記憶部  １０９・・・コンテンツスケジューラー  １１０・・・回帰分析部  １８０・・・人流検出部  １８１・・・人流テーブル記憶部  １９０・・・閲覧検出部  １９１・・・閲覧テーブル記憶部  ２００・・・重要度設定部  ２０１・・・重要度記憶部  ３００・・・外部環境センサー  ３０１・・・外部環境管理部  ３０２・・・通信部  ５００・・・ネットワーク  ６００・・・サーバ挨拶
【図１】
2014164620.tif 000003
【図２】
2014164620.tif 000004
【図３】
2014164620.tif 000005
【図４】
2014164620.tif 000006
【図５】
2014164620.tif 000007
【図６】
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【図７】
2014164620.tif 000009
【図８】
2014164620.tif 000010
【図９】
2014164620.tif 000011
【図１０】
2014164620.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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