(57)【要約】  空間に存在する人々を所望の状況に近づけるために行動制御を行う手段において、直接的な情報提示によって効果が低減される場合であっても、効率的に行動制御を可能とする行動制御のための情報提示装置を提供することを目的とする。モニタを含む計測領域内に存在する人物の行動を表す群行動情報と計測領域内に存在する特定の人物の行動を表す行動情報とを得る環境計測部と、計測領域内に存在する人物全員についてのシステム目標値と群行動情報との差分に応じて特定の人物の行動を制御するための行動制御パラメータを得る群行動制御部と、群行動制御部で求めた行動制御パラメータと行動情報との差分に応じて情報提示パラメータを得る行動制御部と、行動制御部で求めた情報提示パラメータに応じて情報提示コンテンツを得るとともに、モニタの表示内容を制御する情報提示部で構成されることを特徴とする。
2018229810.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モニタを含む計測領域内に存在する人物の行動を表す群行動情報と前記計測領域内に存在する特定の人物の行動を表す行動情報とを得る環境計測部と、前記計測領域内に存在する人物全員についてのシステム目標値と前記群行動情報との差分に応じて前記特定の人物の行動を制御するための行動制御パラメータを得る群行動制御部と、前記群行動制御部で求めた行動制御パラメータと前記行動情報との差分に応じて情報提示パラメータを得る行動制御部と、該行動制御部で求めた前記情報提示パラメータに応じて情報提示コンテンツを得るとともに、前記モニタの表示内容を制御する情報提示部で構成されることを特徴とする行動制御のための情報提示装置。
【請求項２】
請求項１に記載の行動制御のための情報提示装置であって、
前記群行動情報は、前記計測領域内に存在する人物の行動として人物の移動速度及び人物の流量の情報を含むことを特徴とする行動制御のための情報提示装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の行動制御のための情報提示装置であって、
前記行動情報は、前記計測領域内に存在する特定の人物の行動として特定の人物の滞在時間及び人数の情報を含むことを特徴とする行動制御のための情報提示装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の行動制御のための情報提示装置であって、
前記特定の人物とは、前記モニタ近傍に立ち止まる人物であることを特徴とする行動制御のための情報提示装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の行動制御のための情報提示装置であって、
前記群行動情報と前記行動制御パラメータを対応付けて記憶する群行動モデルデータベースを備え、前記群行動制御部は、前記計測領域内に存在する人物全員についてのシステム目標値と前記群行動情報との差分に応じて前記群行動モデルデータベースを参照して特定の人物の行動を制御するための行動制御パラメータを得るとともに、
前記計測領域内に存在する人物全員についてのシステム目標値と前記群行動情報との差分に応じて前記群行動モデルデータベースの記憶内容を更新することを特徴とする行動制御のための情報提示装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の行動制御のための情報提示装置であって、
前記行動情報と前記情報提示パラメータを対応付けて記憶する行動モデルデータベースを備え、前記行動制御部は、前記行動制御パラメータと前記行動情報との差分に応じて前記行動モデルデータベースを参照して前記情報提示パラメータを得るとともに、
前記計測領域内に存在する人物全員についてのシステム目標値と前記群行動情報との差分に応じて前記行動モデルデータベースの記憶内容を更新することを特徴とする行動制御のための情報提示装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の行動制御のための情報提示装置を含む情報提示システムであって、
前記計測領域内に配置され、前記情報提示部により表示内容が制御されるモニタと、前記計測領域内を視野とする画像情報を前記環境計測部に与えるカメラとを含むことを特徴とする行動制御のための情報提示システム。
【請求項８】
モニタを含む計測領域内に存在する人物の行動を表す群行動情報と前記計測領域内に存在する特定の人物の行動を表す行動情報とを得、前記計測領域内に存在する人物全員についてのシステム目標値と前記群行動情報との差分に応じて前記特定の人物の行動を制御するための行動制御パラメータを得、前記行動制御パラメータと前記行動情報との差分に応じて情報提示パラメータを得、前記情報提示パラメータに応じて情報提示コンテンツを定め、前記モニタの表示内容を制御することを特徴とする行動制御のための情報提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、環境内の人々の行動を制御するための情報提示装置、情報提示システム、および情報提示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、現場の環境を計測しながら、所望の結果を得るために、人々の行動を促すようなアプリケーションがある。古くは、館内アナウンスのようなもので、情報を提供することで、その場にいる人の行動を変化させて、管理者の意図に沿った状況に近づけるものであり、流通小売店のタイムセールのようなものが分かりやすい。その他には、例えば、デジタルサイネージのような情報端末に特定の情報を提示して、その情報に基づいて人々の行動を変化させるようなものがこれに当たる。【０００３】
これらの環境の情報を観察する手段としては、カメラシステムを活用して、カメラから取得した映像から画像処理により計測エリアに現れる人や車両などを認識する機能を有する映像監視システム等が提案されている。映像監視システムでは、検出結果を利用することで表示装置の警告アイコンの表示、またブザー等を鳴らして監視員の注意を促すことができ、これによって注意喚起するなど、犯罪や危険事象の抑制という意味では、行動の制御としての一形態であると言える。【０００４】
さらには、生活をサポートするロボットのようなシステムによって、事前に設定した指標に基づき情報を提示することで、例えば外出時間や就寝などの特定の行動を促すなど、生活をサポートする機能としての情報提示なども考えられる。【０００５】
ところが、情報を提示した際に、データを受け取るユーザ側にとって有用な情報でない限りは、行動の変化が得られないという課題がある。例えば、自信の嗜好に合ってない場合やタイムリーな情報でない場合などは、ユーザの行動を促すことに至らない場合がある。【０００６】
以上のような課題に対して、特許文献１のような方法が提案されている。特許文献１においては、「利用者が提供する情報を広範囲、かつ、タイムリーに相手の嗜好に適した情報を配信することにより、他の利用者の外出を誘発する。」という課題の解決のために、「地域情報共有装置３０は、利用者の行動パターンを取得する行動パターン情報取得手段３４と、利用者の利用者端末１０又は車両２０から取得した撮影情報及び／又はコメント情報を含む地域情報を取得する地域情報取得手段３３と、取得した地域情報と利用者の行動パターンと他の利用者の行動パターンの関連性を判定し、関連性を有する行動パターンの他の利用者を抽出する利用者抽出手段３７と、利用者の行動が他の利用者の行動を誘発するか否かを判定する手段と、判定の結果に応じて、取得した地域情報を抽出した利用者が所持する利用者端末１０又は利用者が利用中の車両２０の車載端末に地域情報を配信する地域情報配信手段３８と、を備える。」ように構成したものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１６−１９２０５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１に記載の手法は要するに、ユーザの嗜好を事前に分析し、ユーザの好む情報を提示させることで、その興味を誘発して、外出を促すシステムである。さらに、複数ユーザの情報をアップロードする機能を持ち、その情報をデータベース化することで、特定ユーザ間での嗜好パタンの類似性（ペルソナとの一致度）から、行動に繋がりやすい情報を提示するものである。【０００９】
然るに、特許文献１に記載の手法には、さらに解決すべき以下の課題がある。まず第１点として、ユーザに対してある行動を促そうとする場合に、直接的に情報を提示すると、ユーザにとって有効であるか否かという主観的な判断に頼らざるを得ないという問題が考えられる。具体的には、カーナビゲーションシステムに例えると、前方で渋滞が発生している場合に、渋滞を回避してください、と直接アナウンスすると、心理的リアクタンスと呼ばれるような意図したものと逆の動きを取る傾向がある心理的な現象が考えられ、その通りにユーザ行動が変遷しないという問題である。【００１０】
また第２点として、情報提示によって行動変化を促す場合には、情報提示の初期段階ではある程度の確率で意図通りの行動となるが、時間経過とともに、ユーザに慣れが生じてしまい、そのために想定通りの動きとはならないことが考えられる。具体的には、注意喚起の電光掲示板表示のようなものも、繰り返し目にしていると注意行動に繋がらなくなることは、容易に考えられる。【００１１】
さらに第３点として、個人に対しての行動変化を検討することは、例えば情報端末への情報提示によって、一定の確率で制御することも可能である。しかしながら、情報端末を持った人物に限定される点や、交通量の多い施設など、大量の人物の行動を意図通りに誘導するには、個々人への緻密な対応を必要とする点など、困難であることが多い。【００１２】
以上のことから本発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであって、管理側の意図した空間における人々の行動制御に対して、行動モデルと群行動モデルのように個の行動制御から群衆の行動制御を行うことで、ユーザ（空間にいる人物）にとっては、制御の意図を意識することなく、管理側は全体最適の目的を果たすことを可能とする、行動制御のための情報提示装置、情報提示システム、および情報提示方法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】
【００１３】
以上のことから本発明においては、「モニタを含む計測領域内に存在する人物の行動を表す群行動情報と計測領域内に存在する特定の人物の行動を表す行動情報とを得る環境計測部と、計測領域内に存在する人物全員についてのシステム目標値と群行動情報との差分に応じて特定の人物の行動を制御するための行動制御パラメータを得る群行動制御部と、群行動制御部で求めた行動制御パラメータと行動情報との差分に応じて情報提示パラメータを得る行動制御部と、行動制御部で求めた情報提示パラメータに応じて情報提示コンテンツを得るとともに、モニタの表示内容を制御する情報提示部で構成されることを特徴とする行動制御のための情報提示装置。」としたものである。【００１４】
また本発明においては、「行動制御のための情報提示装置を含む情報提示システムであって、計測領域内に配置され、情報提示部により表示内容が制御されるモニタと、計測領域内を視野とする画像情報を環境計測部に与えるカメラとを含むことを特徴とする行動制御のための情報提示システム。」としたものである。【００１５】
また本発明においては、「モニタを含む計測領域内に存在する人物の行動を表す群行動情報と計測領域内に存在する特定の人物の行動を表す行動情報とを得、計測領域内に存在する人物全員についてのシステム目標値と群行動情報との差分に応じて特定の人物の行動を制御するための行動制御パラメータを得、行動制御パラメータと行動情報との差分に応じて情報提示パラメータを得、情報提示パラメータに応じて情報提示コンテンツを定め、モニタの表示内容を制御することを特徴とする行動制御のための情報提示方法。」としたものである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、直接的な情報を提示することで、負の反応となる行動制御に対して、行動制御による群行動の制御によって、ユーザの心理的負担を生じずに、管理者の所望の制御を可能とする。【００１７】
さらに本発明の実施例によれば、時間経過とともに効果が低下する制御の問題に対して、動的にモデルを更新していくことによって、空間における行動制御の効果を持続的に実施することができ、環境の変化があった場合でも影響を少なくしながら、所定の行動制御を実行することを可能とする。【００１８】
また本発明の実施例によれば、個人の行動をきっかけとして群行動を制御することから、個人ごとに端末を持たせて制御するなどの、直接的な効果を期待するものではなく、資産や人的リソースを有効に活用しながら、空間最適化のような効果を得られることが期待される。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施例に係る情報提示システム構成を示すブロック図。
【図２】環境計測部２０の処理について説明した処理フロー図。
【図３】本発明の実施例に係る群行動制御部３０の処理フローを示す図。
【図４】本発明の実施例に係る群行動モデルＤＢ１の構造例を示す図。
【図５】本発明の実施例に係る行動制御部の処理フローを示す図。
【図６】本発明の実施例に係る行動モデルの構造例を示す図。
【図７】本発明の実施例に係る情報データベースＤＢ３内のデータ例を示す図。
【図８】カメラ画像Ｐ（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３）の一例を３種類示す図。
【図９】本発明の実施例に係る制御の結果として現れた通行量の変化について示す図。
【図１０】本発明の実施例に係る群行動モデルおよび行動モデルの動的更新について示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下本発明の実施例について、図面を参照して説明する。
【００２１】
本発明は、ある空間に存在する人物の行動を制御するための、情報提示装置や、情報提示装置を用いた行動制御の方法に関するものである。制御のための環境の計測には様々な計測手段が考えられるが、本発明では、実施例としてカメラ等のセンサを活用した例を示す。さらに、情報提示の方法も、携帯端末に提示する方法や環境に組み込まれた情報端末に表示するもの、音声などのガイダンスで提示するものなど、ある空間にいる人物に対する情報の提示方法であればいずれの方法でもよい。ここでは、デジタルサイネージのようなモニタでの情報提示を例として説明する。
【実施例１】
【００２２】
図１は、本発明の実施例に係る情報提示システムの構成を示すブロック図である。【００２３】
図１の情報提示システム１は、測定対象環境の環境情報を入手する環境情報入手手段としての例えばカメラ１０、測定対象環境内に存在する人物に対して行動喚起情報を提示する情報提示手段としての例えばモニタ９０、環境情報から行動喚起情報を作成する情報提示装置１００により構成されている。【００２４】
このうち、環境情報入手手段である例えばカメラ１０としては、様々な機器が適用できる。カメラ１０は、レンズとカメラセンサなどで構成されており、所定の画像が取得できる。画像センサは、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）やＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）などの撮像素子（いずれも図示せず）を含む機構である。このようなカメラ１０から取得した画像および映像を用いることで、人物などの環境内の状況をセンシングすることが出来る。【００２５】
また情報提示手段が提示する情報については、端末装置等を用いて映像表現として提示することもできる。例えば、液晶表示装置やＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）表示装置などを用いる。処理結果自体は、ＲＧＢ（Ｒｅｄ−Ｇｒｅｅｎ−Ｂｌｕｅ）モニタ出力、または、携帯端末の画面への情報提示などを行うように構成してもよい。【００２６】
環境情報から行動喚起情報を作成する情報提示装置１００は、多くの場合に計算機により実現されることになる。計算機は演算プログラムを格納するメモリと、各種データを記憶するデータベースＤＢと演算部などにより構成されているが、図１では計算機内の演算部における処理機能と演算部での処理に使用されるデータを保持するデータベースＤＢを記述している。【００２７】
このうちデータベースＤＢとしては、群行動モデルデータベースＤＢ１、行動モデルデータベースＤＢ２、情報データデータベースＤＢ３等を備える。【００２８】
また演算部内の処理機能は、環境測定部２０、群行動制御部３０、行動制御部５情報提示部７０であり、これらの処理機能は計算機のメモリ内に格納された演算処理のためのプログラムとして把握することができる。【００２９】
図１に示す情報提示装置１００内の概略の処理内容について説明する。ここでは、環境測定部２０で取得した人物の行動情報などのデータ（４１、４２、４３及び６１、６２）は、群行動制御部３０と行動制御部５０に入力される。群行動制御部３０では、行動情報などのデータ４１、４２、４３を参照して群行動モデルＤＢ１で予め構築したモデルについてのパラメータ４４を読み出し、群を制御するためのパラメータ４４を選択、出力して行動制御部５０に入力する。さらに行動制御部５０では、行動情報などのデータ６１、６２を参照して行動モデルＤＢ２から、所定の行動モデルについてのパラメータ６３を取り出し、個を制御するためのパラメータ６３を選択、出力して情報提示部７０に入力し、情報提示部７０でユーザに提示する情報データデータベースＤＢ３のデータを表示する。【００３０】
以上の処理によれば、環境計測部２０で計測した情報を所望の目標値に近づけるため、群行動制御部３０で、人物の集団を群としてとらえて制御するための群行動パラメータ４４を決定し、その群行動パラメータ４４に基づいて、特定人物の行動を行動制御部５０でどのような情報を提示することで可能かという行動パラメータ６３を決定し、情報提示部７０で情報提示することで、所定の空間での行動制御を可能とする。【００３１】
本発明の実施例における以下の説明では、通路の人物の通行について、情報提示としてモニタに所定の情報を提示することで、通行量を制御し、例えば渋滞などの問題を解決することを例として考える。ここでは、通行量を制御するために、「ゆっくり歩いてください」「迂回してください」というような直接的な情報提示ではなく、間接的に、つまりユーザは管理者側の意図を感じることなく、行動を変化させ、管理者側は所定の目標値に近づけることを可能とする処理について、以下順を追って説明する。【００３２】
図２は環境計測部２０の処理について説明した処理フロー図である。環境計測部２０の最初の処理ステップＳ２１では、カメラ１０からカメラ画像の情報を取得する。図８はカメラ画像Ｐ（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３）の一例を３種類示している。いずれの画像Ｐもカメラ１０により計測領域Ａを監視して得られた画像であり、この計測領域Ａが測定対象環境に相当しており、この領域内に存在する人物Ｍに対して行動喚起情報を提示する情報提示手段としての例えばモニタ９０が設置されており、画像Ｐ内に把握されている。【００３３】
なお図８において、画像Ｐ１ではモニタ９０は非表示であり、通行中の人物Ｍはモニタ９０からの何らの情報も得ておらず、従ってモニタ９０により何らかの行動を触発される状態にはない。画像Ｐ２はモニタ９０を表示した直後の状態であり、モニタ９０の近傍には立ち止まってモニタ表示内容に関心を示す人物Ｍ１が現れ始めた状態を示している。画像Ｐ３はさらにその後の状態を示しており、モニタ９０の回りには人だかりａが形成されている。人だかりａの中には、最初に表示内容に関心を示した人物Ｍ１ばかりでなく、人物Ｍ１がモニタ９０を見ていることに触発されて何を見ているのかという興味で集まってくる、群集心理に基づいて行動する人物Ｍ２も存在し始める。こういった光景は、お祭りの売店でさくら（Ｍ１）が関心を示すふりをすると、何があるのか集まってくる人（Ｍ２）が増えてくるといった場面で経験されるものである。【００３４】
図２の環境計測部２０における次の処理ステップＳ２２では、取得した映像を元に、図８の人物Ｍの検出や人物の追跡処理を実行する。人物の検出や追跡については、画像識別による人物検出手法や、時系列の画像における人物の位置の変位から人物の移動を推定し追跡する手法など、様々に公開されている公知例によって実現するものとして、本実施例では説明を省略する。処理ステップＳ２２の処理により画像内の人物についての行動が記憶、監視される。【００３５】
処理ステップＳ２２の処理結果を参照し、次には処理ステップＳ２３側の処理と、処理ステップＳ２６側の処理を双方実施する。まず処理ステップＳ２６側の処理について説明する。処理ステップＳ２６側の処理は、画像内の全員Ｍを対象として、個々の人物Ｍの移動する速度４１、流量（総人数）４２、速度や流量についての分散値４３などを処理ステップＳ２６、処理ステップＳ２７、処理ステップＳ２８において求め、これを処理ステップＳ２９において群行動制御部３０に対する群行動情報（４１、４２、４３）として出力する。【００３６】
処理ステップＳ２３側の処理では、図８の人だかりａを形成する人物Ｍ１、Ｍ２についての情報を把握する。これらは表示内容に関心を示す人物Ｍ１、Ｍ２の滞在時間６１であり、関心を示す人物Ｍ１、Ｍ２の人数の計測値６２であり、これを処理ステップＳ２３、処理ステップＳ２４において求め、これを処理ステップＳ２５において行動制御部５０に対する行動情報（６１、６２）として出力する。【００３７】
続いて、図３を用いて、群行動制御部３０の処理フローについて説明する。図３の最初の処理ステップＳ３１では、予め定めたシステム目標値３２に対して、環境計測部２０より取得した観測値である群行動情報（４１、４２、４３）との差分値を抽出する。システム目標値３２は、上記の事例では、群行動情報（４１、４２、４３）についての目標値であり、速度４１、流量（総人数）４２、分散値４３についての目標とすべき値が予め設定されている。【００３８】
次の処理ステップＳ３２では、群行動情報（４１、４２、４３）の差分値４６に基づいて群行動モデルＤＢ１から行動制御パラメータ４４を選択する。処理ステップＳ３３では、処理ステップＳ３２で取得した行動制御パラメータ４４を行動制御部５０に出力する。【００３９】
図４は、群行動モデルデータベースＤＢ１のデータ構造例をしめしている。群行動モデルデータベースＤＢ１はマトリクス状にデータベースを形成している。この横軸項目は、群行動情報である速度４１、流量（総人数）４２、分散値４３、及び行動制御パラメータ４４であり、このデータベースの横軸項目の速度４１、流量（総人数）４２、分散値４３は前述の差分値である。【００４０】
図４のデータベースの構成例によれば、処理ステップＳ３２で決定された群行動情報（４１、４２、４３）の差分値４６が４６ａであるとき、４６ａの内容（速度４１が５、流量（総人数）４２が２０、分散値４３が５）に合致する行動制御パラメータ４４として（６１ａ１、６２ａ２）が抽出される。同様に群行動情報（４１、４２、４３）の差分値４６が４６ｂであるとき、４６ｂの内容（速度４１が１０、流量（総人数）４２が２０、分散値４３が５）に合致する行動制御パラメータ４４として（６１ａ２、６２ａ２）が抽出される。このように群行動モデルデータベースＤＢ１では、それぞれの差分値に対して、事前に決定したテーブルに基づいて行動制御パラメータ４４が構成されている。この行動制御パラメータ４４に基づいて、次に説明する、個人の行動の制御を実行することとなる。【００４１】
ここで、行動制御パラメータ４４として抽出された情報（６１ａ２、６２ａ２）は、環境計測部２０の処理ステップＳ２３、Ｓ２４で求めた特定の人物Ｍ１、Ｍ２についての滞在時間６１と人数６２の目標値とすべき値を意味している。【００４２】
以上説明した群行動制御部３０における処理内容を極く平易に述べると、計測環境内に例えば１００人が存在することを希望している状態で現在の滞在数が７０人であるとしたとき、７０人の内２０人をモニタの周囲に集めたいという情報を得たものということができる。【００４３】
図５は行動制御部５０の処理フローを示す。行動制御部５０の最初の処理である処理ステップＳ５１では、環境計測部２０の処理ステップＳ２３、Ｓ２４で求めた特定の人物Ｍ１、Ｍ２についての滞在時間６１と人数６２の観測値と、行動制御パラメータ５２に設定されている特定の人物Ｍ１、Ｍ２についての滞在時間６２と人数６１の目標値（６１ａ、６２ａ）との差分６４を求める。なお、行動制御パラメータ５２には、群行動制御部３０で求めた行動制御パラメータ４４として、滞在時間６１と人数６２の目標値（６１ａ、６２ａ）が設定されている。【００４４】
次の処理ステップＳ５２では、その差分値６４に基づいて、事前に取得した行動モデルデータベースＤＢ２から情報提示パラメータ６３を選択する。処理ステップＳ５３では、情報提示パラメータ６３を情報提示部に出力する。この処理は、次に情報提示するための情報提示パラメータを選択するもので、情報提示部７０ではこの結果をもとに、空間上で設置された情報提示端末で情報を提示する。【００４５】
図６は、行動モデルデータベースＤＢ２の構造例をしめす図である。図６を用いて、行動モデルデータベースＤＢ２の構造について簡単に説明する。行動モデルデータベースＤＢ２はマトリクス状にデータベースを形成している。この横軸項目は、行動情報（モニタ９０前に滞留させる人数６１、その滞留時間６２）、及び情報提示パラメータ６３であり、このデータベースの横軸項目の人数６１、滞留時間６２は前述の差分値である。【００４６】
図６のデータベースの構成例によれば、処理ステップＳ５１で決定された行動情報（６１、６２）の差分値６４が６４ａであるとき、６４ａの内容（人数６１が５、滞在時間６２が１０、分散値４３が５）に合致する情報提示パラメータ６３として（ａ１、ａ２、ａ３）が抽出される。同様に行動情報（６１、６２）の差分値６４が６４ｂであるとき、６４ｂの内容（人数６１が２、滞在時間６２が１００）に合致する情報提示パラメータ６３として（ｂ１、ｂ２、ｂ３）が抽出される。このように行動モデルデータベースＤＢ２では、それぞれの差分値に対して、事前に決定したテーブルに基づいて情報提示パラメータ６３が構成されている。この情報提示パラメータ６３に基づいて、次に説明する、情報提示のためのコンテンツが選ばれることになる。【００４７】
具体的に差分値６４ａにならって説明すると、モニタ前に滞留をさせたい人数は５人であり、一人当たりの滞留時間を１０秒とする。これを実現するための情報提示用のパラメータは６３にあるように（ａ１、ａ２、ａ３）などと、一意に決めることができる。一方で差分値６４ｃのように１０名について滞留時間を１秒とするというように、人数を多く短時間惹きつけたいような場合のパラメータとしては（ｃ１、ｃ２、ｃ３）などのような、情報提示のためのコンテンツが選ばれることになる。【００４８】
図７は、図１に示す情報データベースＤＢ３内のデータ例を示す図である。図７を用いて情報提示部７０での情報提示方法について説明する。図７の情報データベースＤＢ３の横軸項目は、図５の処理ステップＳ５２で行動モデルデータベースＤＢ２を参照して定めた情報提示パラメータ６３と情報提示コンテンツ７２である。また情報提示パラメータ６３である（ａ１、ａ２、ａ３）、（ｂ１、ｂ２、ｂ３）、（ｃ１、ｃ２、ｃ３）について、先頭項目ａ１、ｂ１、ｃ１はコンテンツ内容を表し、第２項目ａ２、ｂ２、ｃ２は表示時間を表し、第３項目ａ３、ｂ３、ｃ３は表示順番を例えば表している。例えば、モニタ前に滞留をさせたい人数が５人であり、一人当たりの滞留時間を１０秒としたいときの情報提示パラメータ６３の内容が（ａ１、ａ２、ａ３）である時には、コンテンツＡ１、Ａ２、Ａ３がこの順番で３秒間隔で、それぞれ表示される。また１０名について滞留時間を１秒とするというように、人数を多く短時間惹きつけたいような場合のコンテンツ（ｃ１、ｃ２、ｃ３）であるときには、コンテンツＣ１、Ｃ２、Ｃ３がこの順番で０．５秒間隔で、それぞれ表示される。【００４９】
このように、情報提示部７０では、前述の行動制御部５０から取得した情報提示パラメータ６３から、情報提示コンテンツ７２を決める。情報提示コンテンツは情報提示パラメータ６３ａに対して、コンテンツＡ１〜Ａ３のような情報コンテンツ７２ａで構成される。例えば、長く引き留めたい場合は、ストーリーとして長いコンテンツであったり、長時間視聴しても飽きの来ないコンテンツである。逆に短時間でも多人数を滞留させたい場合は、短時間でインパクトのある映像というようになる。【００５０】
次に図８を用いて、本発明による現象の変化を、事例を基に説明する。図８の画像Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３はある空間での人物Ｍの移動を示しており、画像Ｐ１では５０人／分の流量で人物Ｍが移動しており、モニタ９０に情報は未提示の状態である。次にこの状態を環境計測部２０で計測し、通行速度を１０人／分まで低下させる例とする。その場合の目標値に対して、群行動制御部３０等で処理した結果、情報提示コンテンツをＯＮとしている。画像Ｐ２ではその直後に、２名（Ｍ１）がモニタ９０前に滞留している様子を示している。次に、一定時間を経過したものを画像Ｐ３に示している。ここでは、当初より滞留していた人物Ｍ１に誘引されて周囲に人物Ｍ２が滞留している様子を示しており、点線丸で囲う部分でその現象がみられる。その結果周囲の人物も移動の遅延が起こり、結果として１０人／分となり、全体の目標値に近づいていることを示している。【００５１】
次にこれらの制御の結果として現れた通行量の変化について図９のグラフを用いて示す。ここでは、縦軸に通行量（人／分）、横軸に時間ｔを表す。点線で示す折れ線の結果９１は行動制御部５０のみを活用したものである。これに対し、本実施例の群行動制御部３０を具備する行動制御のための情報提示装置１を構成した場合での結果については結果９２で示す。なお縦軸の通行量（人／分）は、興味をもって足を止める人についての値であり、従って値が大きいということは関心を持ってくれる人が少ない状態を意味している。ここでは関心をもって足を止めてくれる人の目標人数を１０人としている。【００５２】
なお図９において、時刻ｔａは、モニタ９０に興味あるコンテンツを表示開始した時刻であり、結果９１、結果９２ともに通行量が減り関心を示す人が増えてきた傾向を示す。但し、ある程度の時間が経過すると、それ以上の関心の上昇は発生せず、行き詰ってしまう傾向を示す。そこで本発明では群行動制御部３０を具備する行動制御のための情報提示装置１を時刻ｔｂから機能させてみたところ、再度関心を示す人が増え時刻ｔｃでは目標人数の１０人に到達した。このように、結果９１では、個人の行動制御のみのため目標値に対して達成せず、一定値で収束していることが分かる。それに対して結果９２では、結果９１に対して２段階で人数が変化していることが分かる。これは、個人の行動の結果（時刻ｔｂ）にてモニタ付近に人物が滞留したのに、さらに時刻ｔｃ周囲の群（人物）が行動制御されて滞留している様子を示す。このように、本発明による群行動制御のための行動制御を実施した場合には時間遅れの反応を示す。【００５３】
一方で、情報提示コンテンツも提示から時間がたつにつれて、情報の新鮮さなどが薄れることや、通行する人物の属性や時間帯などによって刻一刻と変化する場合がある。この問題を解決するために、動的に群制御モデルデータベースＤＢ１や群制御モデルデータベースＤＢ２のパラメータを変更させる方法について説明する。【００５４】
これは、いわゆる機械学習の一つである強化学習と言われるもので、ある状態に対して状態観測値から、次に取るべき行動（制御）をどうするかを決定する問題を解決する。その一例としてＱ学習（Ｑ−Ｌｅａｒｎｉｎｇ）があり、参考文献として、Ｗａｔｋｉｎｓ、  Ｃ．Ｊ．Ｃ．Ｈ．  （１９８９）．  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｆｒｏｍ  Ｄｅｌａｙｅｄ  Ｒｅｗａｒｄｓ．  ＰｈＤ  ｔｈｅｓｉｓ、  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ、  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ、  Ｅｎｇｌａｎｄ．を上げる。これは、あるエージェントの状態をＳｔとした際に、それに応じて行動ａを出力し、次の時間であるＳｔ＋１の変位に応じて報酬ｒを能える。この報酬を最大化する問題を解くことに等しい。【００５５】
図１０を用いて、本発明における動的なモデル更新について説明する。図１０の例ではシステム目標値が３２として与えられた場合に、ある時刻の計測結果（状態）は環境計測部２０から出力され、その差分を群行動制御部３０で求める。この差分に応じて、群行動モデル更新１０１を行う。つまり前時刻に与えた選択の効果を加味してモデルを更新する手続きとなる。群行動制御部３０で出力した差分値に応じて、行動制御部ＤＢ１で情報提示することは前述と同じである。これに対して、環境計測部２０との差分値から、行動モデル更新１０２にて行動モデルＤＢ２を更新する。【００５６】
上位の群行動制御に対して、下位の行動制御を接続し、それぞれの観測値との差分によって行動モデルデータベースＤＢ２の内容を選択し、その結果から情報提示部７０によって、実空間へのフィードバックを実行する。その結果を環境計測部２０により計測し、選択した行動モデルの効果を最大化するようにモデルを動的に変更していく。【００５７】
この処理によって、一時的に効果があり途中で効果が低くなるようなコンテンツや、課題として難しい空間の行動制御に対して、繰り返し実行することによって、現場の状況に応じた行動制御を実行することを可能とする。
【符号の説明】
【００５８】
１０：カメラ、２０：環境計測部、３０：群行動制御部、ＤＢ１：群行動モデルデータベース、５０：行動制御部：ＤＢ２：行動モデルデータベース、７０：情報提示部、９０：モニタ
【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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【国際調査報告】
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