(57)【要約】【課題】  群集の活動エリアにおける群集の動きをモデル化する。【解決手段】  活動エリアにおける群集の行動履歴を格納した個人行動履歴データベースからデータを読み出し：前記活動エリアを構成する単位エリア間の移動頻度を表した移動頻度データベースを生成し：前記単位エリアのエリア属性を格納したエリア属性データベースと、前記単位エリア間の属性としてのエリア間属性を格納したエリア間属性データベースと、前記移動頻度データベースとからそれぞれデータを読み出し：エリア属性とエリア間属性とを入力とし移動頻度を出力とする移動頻度モデルを推定する。【選択図】  図１
2006221329.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
群集の活動エリアを構成する各単位エリアのエリア属性を格納したエリア属性データベースと：
前記単位エリア間の属性としてのエリア間属性を格納したエリア間属性データベースと：
前記活動エリアにおける群集の行動履歴を格納した個人行動履歴データベースと：
前記個人行動履歴データベースに基づき、前記単位エリア間の移動頻度を表した移動頻度データベースを生成する移動頻度データベース生成部と：
エリア属性とエリア間属性とを入力とし移動頻度を出力とする移動頻度モデルを推定する移動頻度モデル推定部と： 
を備えた行動予測装置。
【請求項２】
前記移動頻度データベース生成部は、前記移動頻度データベースとして、正規化された移動頻度データベースを生成することを特徴とする請求項１に記載の行動予測装置。
【請求項３】
予測対象となる活動エリアにおけるエリア属性とエリア間属性とを格納した予測用データベースと：
前記予測対象となる活動エリアにおける前記エリア属性と前記エリア間属性とを前記移動頻度モデルに入力して前記予測対象となる活動エリアにおける単位エリア間の移動頻度を取得する移動頻度予測部と：
をさらに備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の行動予測装置。
【請求項４】
前記移動頻度モデルは、前記移動頻度データベースを出力とした回帰モデルであり、
前記移動頻度予測部は、前記回帰モデルの出力から前記予測対象となる活動エリアにおける単位エリア間の移動頻度を表した予測移動頻度データベースを生成することを特徴とする請求項３に記載の行動予測装置。
【請求項５】
前記移動頻度モデルは、前記単位エリア間における移動頻度の確率分布を出力するものであり、
前記移動頻度予測部は、前記確率分布に基づいて前記単位エリア間の移動頻度を表した予測移動頻度データベースを生成することを特徴とする請求項３に記載の行動予測装置。
【請求項６】
前記移動頻度予測部は、前記移動頻度モデルから出力された前記確率分布を参照し、最も大きい確率に対応する移動頻度又は前記確率分布に基づいた平均的移動頻度を、前記予測対象となる活動エリアにおける単位エリア間の移動頻度として予測することを特徴とする請求項５に記載の行動予測装置。
【請求項７】
個人属性を格納した個人属性データベースをさらに備え、
個人属性と、エリア属性と、エリア間属性と、単位エリア間の移動頻度と、ある時点までの個人の行動履歴とから、その時点の個人の行動選択を求める行動選択モデルを推定する行動選択モデル推定部をさらに備えたことを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の行動予測装置。
【請求項８】
前記行動選択モデル推定部は、前記行動選択モデルとして、個人が次に移動する先となる単位エリアを求める次エリア選択モデルを推定することを特徴とする請求項７に記載の行動予測装置。
【請求項９】
前記予測対象となる個人の個人属性、前記予測対象となる活動エリアにおけるエリア属性及びエリア間属性、前記移動頻度予測部によって推定された前記予測対象となる活動エリアにおける移動頻度、前記予測対象となる活動エリアにおけるある時点までの個人の行動履歴を、前記行動選択モデルに入力して、その時点の前記予測対象となる個人の行動選択を予測する行動選択予測部をさらに備えたことを特徴とする請求項７又は８に記載の行動予測装置。
【請求項１０】
前記行動選択モデルは、前記予測対象となる活動エリアにおけるエリア属性として前記予測対象となる個人が位置する単位エリアのエリア属性と前記個人が位置する該単位エリアを含むエリア間属性とを用い、前記予測対象となる活動エリアにおける移動頻度として少なくとも前記予測対象となる個人が位置する単位エリアを移動元又は移動先として有する移動頻度を用いることを特徴とする請求項９に記載の行動予測装置。
【請求項１１】
前記行動選択モデルは、前記行動選択を出力とした回帰モデルであり、前記行動選択予測部は、前記行動選択モデルの出力から前記個人の行動選択を予測することを特徴とする請求項９又は１０に記載の行動予測装置。
【請求項１２】
前記行動選択モデルは、前記行動選択モデルに対応する各行動選択が前記個人によって選択される確率を出力するモデルであり、
前記行動選択予測部は、前記行動選択モデルによって出力される各前記確率に基づいて前記個人の行動選択を予測することを特徴とする請求項９又は１０に記載の行動予測装置。
【請求項１３】
前記行動選択予測部は、前記行動選択モデルから出力された複数の行動選択に対応する確率を比較し、最も大きい確率に対応する行動選択を、前記個人の行動選択として予測することを特徴とする請求項１２に記載の行動予測装置。
【請求項１４】
前記行動選択予測部は、所定のシミュレーションモデルに従って、前記予測対象となる個人の行動選択の推移を予測し、予測された前記個人の行動選択を行動履歴として逐次記録することを特徴とする請求項９又は１０に記載の行動予測装置。
【請求項１５】
前記予測対象となる個人の移動履歴を示す動線データを前記行動履歴から生成する動線データ生成部をさらに備えたことを特徴とする請求項１４に記載の行動予測装置。
【請求項１６】
複数人分の前記動線データを用いて動線分析を行う動線分析部をさらに備えたことを特徴とする請求項１５に記載の行動予測装置。
【請求項１７】
活動エリアにおける群集の行動履歴を格納した個人行動履歴データベースからデータを読み出し：
前記活動エリアを構成する単位エリア間の移動頻度を表した移動頻度データベースを生成し：
前記単位エリアのエリア属性を格納したエリア属性データベースと、前記単位エリア間の属性としてのエリア間属性を格納したエリア間属性データベースと、前記移動頻度データベースとからそれぞれデータを読み出し：
エリア属性とエリア間属性とを入力とし移動頻度を出力とする移動頻度モデルを推定する：
行動予測方法。
【請求項１８】
個人属性を格納した個人属性データベースと前記エリア属性データベースと前記エリア間属性データベースと前記個人行動履歴データベースと前記移動頻度データベースとからそれぞれデータを読み出し、
個人属性と、エリア属性と、エリア間属性と、単位エリア間の移動頻度と、個人の行動履歴とから、個人の行動選択を求める行動選択モデルを推定する、
ことを特徴とする請求項１７に記載の行動予測方法。
【請求項１９】
活動エリアにおける群集の行動履歴を格納した個人行動履歴データベースからデータを読み出すステップと：
前記活動エリアを構成する単位エリア間の移動頻度を表した移動頻度データベースを生成するステップと：
前記単位エリアのエリア属性を格納したエリア属性データベースと、前記単位エリア間の属性としてのエリア間属性を格納したエリア間属性データベースと、前記移動頻度データベースとからそれぞれデータを読み出すステップと：
エリア属性とエリア間属性とを入力とし移動頻度を出力とする移動頻度モデルを推定するステップと：
をコンピュータに実行させる行動予測プログラム。
【請求項２０】
個人属性を格納した個人属性データベースと前記エリア属性データベースと前記エリア属性間データベースと前記個人行動履歴データベースと前記移動頻度データベースとからそれぞれデータを読み出すステップと：
個人属性と、エリア属性と、エリア間属性と、単位エリア間の移動頻度と、ある時点までの個人の行動履歴とから、個人の行動選択を求める行動選択モデルを推定するステップと：
をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１９に記載の行動予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人間その他の移動体の行動選択モデルを個人の属性や、場の属性、および動線情報を含む行動履歴に基づいて推定する技術に係り、特に集団の動きが個人の行動選択に及ぼす影響として場における移動頻度を取り入れた行動選択モデルを推定する行動予測装置、行動予測方法および行動予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特定の場における個人や群集の行動選択を予測するモデルは、建築・土木やマーケッティングなどの分野で特に重要視されており、盛んに研究が行われている。その主なものが、場で活動する個人の属性と場に付随する属性とを説明変数とする確率効用最大化モデルであり、例としてロジットモデルやプロビットモデルが挙げられる。これらのモデルの適用例として、交通行動における旅行者の経路選択や、店舗や通販における顧客の購入品選択などがある。
【特許文献１】特開２００２−２５９６７２公報
【特許文献２】特開２００４−５４４３９公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来の行動選択モデルは、個人の属性や場の属性が行動選択確率に及ぼす影響を取り込むのには適しているが、周りの集団の動きが個人の選択に及ぼす影響、すなわち群集が場に与える効果をうまく取り入れたモデルは十分には考えられていない。群集が場に与える効果が顕著な例として、小売店舗内での顧客の行動選択が挙げられる。店舗内における顧客の売り場滞在・売り場間移動・商品購入/非購入などの行動選択は、その顧客の属性や売り場・商品などの場の属性のみならず、周りにいる集団の行動に著しく影響を受けると考えられる。しかしながら、従来の行動選択モデルではこの影響をうまく取り入れておらず、顧客の店舗内行動を充分にモデル化しているとは言えなかった。
【０００４】
本発明は、群集の活動エリアにおける群集の動きをモデル化でき、さらに、群集の動きの個人への影響を考慮した行動選択モデルを推定できる行動予測装置、行動予測方法および行動予測プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様としての行動予測装置は、群集の活動エリアを構成する各単位エリアのエリア属性を格納したエリア属性データベースと：前記単位エリア間の属性としてのエリア間属性を格納したエリア間属性データベースと：前記活動エリアにおける群集の行動履歴を格納した個人行動履歴データベースと：前記個人行動履歴データベースに基づき、前記単位エリア間の移動頻度を表した移動頻度データベースを生成する移動頻度データベース生成部と：エリア属性とエリア間属性とを入力とし移動頻度を出力とする移動頻度モデルを推定する移動頻度モデル推定部と： を備える。
【０００６】
本発明の一態様としての行動予測方法は、活動エリアにおける群集の行動履歴を格納した個人行動履歴データベースからデータを読み出し：前記活動エリアを構成する単位エリア間の移動頻度を表した移動頻度データベースを生成し：前記単位エリアのエリア属性を格納したエリア属性データベースと、前記単位エリア間の属性としてのエリア間属性を格納したエリア間属性データベースと、前記移動頻度データベースとからそれぞれデータを読み出し：エリア属性とエリア間属性とを入力とし移動頻度を出力とする移動頻度モデルを推定する。
【０００７】
本発明の一態様としての行動予測プログラムは、活動エリアにおける群集の行動履歴を格納した個人行動履歴データベースからデータを読み出すステップと：前記活動エリアを構成する単位エリア間の移動頻度を表した移動頻度データベースを生成するステップと：  前記単位エリアのエリア属性を格納したエリア属性データベースと、前記単位エリア間の属性としてのエリア間属性を格納したエリア間属性データベースと、前記移動頻度データベースとからそれぞれデータを読み出すステップと：エリア属性とエリア間属性とを入力とし移動頻度を出力とする移動頻度モデルを推定するステップと：をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明により、群集の活動エリアにおける群集の動きをモデル化でき、さらに、群集の動きの個人への影響を考慮した行動選択モデルを推定できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
【００１０】
図１は、本発明の一実施形態に係る群集行動予測装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【００１１】
この群集行動予測装置は、学習用属性入力処理部１００、モデル推定部２００、予測用属性入力処理部３００、予測・シミュレーション部４００および行動履歴・動線分析部５００を備える。これら学習用属性入力処理部１００、モデル推定部２００、予測用属性入力処理部３００、予測・シミュレーション部４００および行動履歴・動線分析部５００による機能は、通常のプログラミング技法により生成したプログラムをＣＰＵ等のコンピュータに実行させることによって実現してもハードウェア的に実現しても良い。また、上記プログラムをコンピュータによって読み取り可能な記録媒体に格納してもよい。
【００１２】
また、この群集行動予測装置は、学習用データベースを記憶する学習用データベース記憶部６００、モデルデータベースを記憶するモデルデータベース記憶部７００および予測用データベースを記憶する予測用データベース記憶部８００を備える。
【００１３】
また、この群集行動予測装置は、各種データを入力し、また各種データを表示又は出力する入出力機器１０を備える。この入出力機器１０は、例えばキーボード等の入力機器と、ディスプレイ等の出力機器とを含む。
【００１４】
この群集行動予測装置の特徴について簡単に説明すると以下の通りである。
【００１５】
この群集行動予測装置は、予測用データベース記憶部８００に格納された予測対象となる場の属性と個人の属性とに基づき、予測・シミュレーション部４００において個人の行動選択を予測及びシミュレートし、さらにこのことを複数の個人について行う。行動履歴・動線分析部５００では、予測・シミュレーション部４００の結果に基づき、場における群集の動きを動線分析する。上記行動選択の予測に用いる予測式（行動選択モデル）は、モデル推定部２００において、学習用データベース記憶部６００内の学習用データベースに基づき推定される。行動選択モデルの推定に際し、周囲の集団の動きによる個人への影響を行動選択モデルに近似的に取り入れることにより、モデル推定係数の推定精度を向上させ、予測対象の場における行動選択予測の精度を向上させることが本実施の形態の狙いの１つである。
【００１６】
このような群集行動予測装置は、一例として、小売店舗内における来店客の行動選択モデル推定、行動の予測・シミュレーションに適用できる。来店客が位置する近くの売り場の品揃え、売り場面積など場に付随する属性と、来店客の性別、年齢、嗜好など個人属性と、周囲の集団の動きとが、来店客の購買や移動などの行動選択にいかに影響するかを行動選択モデルとして評価し、この行動選択モデルを用いて店舗内の来店客の行動を適正にシミュレートできる。
【００１７】
以下、小売店舗への適用例を念頭に置いて、図１の各部についてさらに詳細に説明する。
【００１８】
学習用属性入力処理部１００は、モデル推定係数の計算のための学習用データを学習用データベース記憶部６００内の学習用データベースに格納する処理を行う。
【００１９】
図２は、学習用データを学習用データベース記憶部６００内の学習用データベースに格納する処理の流れを示すフローチャートである。
【００２０】
図１における学習用属性入力処理部１００は、図示しないインタフェース画面を入出力機器１０に出力することによって、ユーザーに属性データの入力を促す（S110）。ユーザーは、インタフェース画面上の表示に従いデータを入力するか、または決められた形式によりデータが記述されたファイルを予め用意しておきそのファイル名を指定することでデータ入力を行う。入力するデータは、個人属性と、場の属性と、個人行動履歴とに分類される。以下、これら個人属性、場の属性および個人行動履歴についてより具体的に説明する。
【００２１】
まず個人属性について説明する。
【００２２】
店舗内における来店客には固有のID（PID1,PID2,…,PIDN）が振られ、来店客とその個人属性はPIDで紐付けされる。来店客PIDnの個人属性、例えば性別、年齢、職業、来店時グループ構成などをPV(n,i)（i=1,2,…,I）とする。PV(n,i)の取る値は定量的でも定性的でも良い。学習用属性入力処理部１００および学習用データベース記憶部６００の構成を詳細に表す図３に示すように、学習用データベース記憶部６００上に個人属性データベース６１０が保持されている。学習用属性入力処理部１００は、例えばデータベースのn行1列要素がPIDn、n行i+1列要素がPV(n,i)となるように、入出力機器１０から入力された来店客の個人データを整形して個人属性データベース６１０に格納する。個人属性データベース６１０の一例を図４に示す。
【００２３】
次に場の属性について説明する。
【００２４】
店舗内における場の属性FVは、複数のエリアに基づいて記述される。エリアは、例えばそれぞれの売り場を囲む領域であり、類似の商品を取り扱う隣接した売り場を１つのエリアにまとめても良い。場の属性は、エリア面積や売り場の品揃え等のエリア固有の属性、エリア間の距離や売り物カテゴリーの類似性等の複数エリア間の属性、店舗規模や駐車場の規模等の店舗全体の属性などに分類される。属性FVの取る値は定量的でも定性的でも良い。入出力機器１０から入力された属性FVの値は、学習用データベース記憶部６００の保持する位置情報データベース６２０（図３参照）に格納される。
【００２５】
次に、個人行動履歴について説明する。
【００２６】
来店客は、店舗内を巡りながら、POP（Point of Purchase advertising）注視や商品購入など様々な行動をする。本実施形態において、来店客の店舗内移動を上記エリア間の推移で表すこととする。店舗内における移動履歴を観測するための一例として、無線タグシステムの活用を挙げる。各エリア内に無線タグリーダーをひとつ又は複数設置し、検出範囲を調整することにより、固有ID（TID）を付与された無線タグを保持した来店客がエリア内に到着し滞在後エリア外に離脱するまで（一滞在イベント）を観測することが可能である。ここで、来店客のPIDとその無線タグのTIDとは同一である必要はないが、その関連付けの情報は例えば学習用データベース記憶部６００に格納されているとする。更に、この無線タグシステムを、例えばカメラによる撮像手法と組み合わせることによって、エリア内での来店客の行動を特定できる。これらの観測によって得られる個人行動履歴の情報は、入出力機器１０から入力され、学習用属性入力処理部１００において、一滞在イベントに対応して（到着時刻,滞在時間,TID,エリア名,行動,…）という形に整形されて、学習用データベース記憶部６００上の個人行動履歴データベース６３０に格納される。個人行動履歴データベース６３０の一例を図５に示す。
【００２７】
以上のようにして、個人属性、場の属性と個人行動履歴が、学習用データベース記憶部６００上の個人属性データベース６１０、位置情報データベース６２０と個人行動履歴データベース６３０にそれぞれ格納される。次に、図３に示されるように、学習用属性入力処理部１００におけるエリア／エリア間属性データベース算出部１２０は、位置情報データベース６２０のデータから、エリア属性とエリア間属性とを抽出し（必要に応じて新たなエリア属性値又は新たなエリア間属性値を計算し）、それぞれエリア属性データベース６４０とエリア間属性データベース６５０とに値を格納する（図２のS120）。エリア属性とエリア間属性とは、後述するモデル推定部２００（図１参照）における移動頻度モデル推定（図６参照）において説明変数として用いられる。以下、これらエリア属性およびエリア間属性についてより具体的に説明する。
【００２８】
まずエリア属性について説明する。
【００２９】
エリアAm（m=1,2,…,M）におけるエリア属性AV(m,j) （j=1,2,…,J）とは、場の属性FV、またはFVの複合的な属性（複数の属性の演算により得られる値を表す属性）のうち、エリア固有の属性であり、来店客の推移元または推移先エリアとしてのAmの平均的選好度に影響する属性である。すなわち、エリア属性は、来店客のエリアに対する平均立ち寄り率に影響する属性である。AV(m,j)の取る値は定量的でも定性的でも良い。エリア属性には、店舗内のエリア位置に因らないものと因るものがある。前者の例として、エリア面積、売り場の品揃え、接客頻度、POPの充実度およびそれらを複合的に評価した固有選好度などが挙げられる。後者の例として、出入り口からエリアまでの距離、トイレ・休憩所からの距離およびレジからの距離などが挙げられる。図７に、m行1列要素がAm、m行j+1列要素がAV(m,j)であるエリア属性データベース６４０の例を示す。
【００３０】
次にエリア間属性について説明する。
【００３１】
エリアAlとAmとの間のエリア間属性AAV(l,m,k)（k=1,2,…,K）とは、場の属性FVまたはFVの複合的な属性のうち、複数エリア間の属性であり、来店客のAlからAmへの推移に対する平均的選好度に影響する属性である。AAV(l,m,k)の取る値は定量的でも定性的でも良い。上記エリア間推移には、推移先Amを目的地とする点的な選好度と、Amを通過地点とする方向的な選好度が影響している。前者に関連のあるエリア間属性の例として、エリア間距離、エリア間の平均通路幅、エリア間の曲がり角の数、両エリアにおける販売商品のカテゴリー類似度および推移元エリアから見た推移先エリアの（POPや方向指示器による）確認度などが挙げられる。後者の例として、推移先方向にあるエリア固有選好度の高いエリア数などが挙げられる。図８に、各行の1列要素がAl:Am、k+1列要素がAAV(l,m,k)であるエリア間属性データベース６５０の例を示す。
【００３２】
ここで、エリア間属性データベース６５０において、全てのエリア間でAAV(l,m,k)が定義されている必要は必ずしもない。一例として、AATr(l,m)というフラグを位置情報データベース６２０に保持しておき、その値をエリア／エリア間属性データベース算出部１２０がエリア間属性データベース６５０を作成する際に参照し、AATr(l,m)の値が真の場合のみ対応するAAV(l,m,k)を書き込む。ここで、フラグAATr(l,m)は、AlからAmへの推移を考える場合に真、そうでない場合に偽（lとmが等しい場合も含む）の値をとるものである。エリアAlからAmへの推移を[l,m]と表し、AATr(l,m)が真の値をとるようなエリア間推移集合を推移可能集合D = { [l,m] | AATr(l,m) == True }という。推移可能集合を考慮することが有効なのは、例えば、来店客の移動履歴データにおいて、他のどのエリアによっても観測されずに直接移動するのが困難なエリア間（例えば他のエリアを通過せずに移動することが困難なエリア間）が存在する場合である。この場合、上記エリア間の推移（の頻度の少なさ）と選好度とは関連が乏しいと考えられるからである。
【００３３】
次に、学習用属性入力処理部１００における移動頻度データベース算出部１３０（図３参照）は、学習用データベース記憶部６００上の個人行動履歴データベース６３０から移動頻度データベース６６０を作成する（図２のS130）。移動頻度データベース６６０はエリア間推移のOD表（Origin-Destination table）、あるいはエリア間推移の頻度に基づく表である。例えば、図５に示される個人行動履歴データベース６３０において、同じTID毎に到着時刻により行データをソートすると、来店客毎の移動履歴が得られる。今、1行目からl_n行目までのデータが来店客TIDnのデータとする。i行目（i=1,2,…,l_n）のエリアをAm_iとし、i=1からl_n-1までOD(m_i,m_(i+1))を１づつ加算してゆく（ただし、OD(p,q)（p=1,2,…,M  q=1,2,…,M）は全て０に初期化されているとする）。全ての来店客についてOD(p,q)を加算したら、移動頻度データベース算出部１３０は移動頻度データベース６６０のp行q列要素にOD(p,q)を格納する。図９に移動頻度データベース６６０の一例を示す。例えばOriginA1とDestinationA2との交差部には、エリアA1からエリアA2への合計移動回数（来店客全員分の移動回数）が格納される。移動頻度データベース６６０の作成法は上述に限定されず、エリア間推移が比較できるものであれば良い。例えば、ΣpΣq OD(p,q)=1となるように全体を定数で割って正規化してもよい。
【００３４】
学習用データベース記憶部６００上の全てのデータベース６１０〜６６０に一通りデータが格納されると、学習用属性入力処理部１００は、属性データの入力を終了して良いかどうかの確認メッセージ、入力終了ボタンおよび入力やり直しボタン等を入出力機器１０上に表示し、ユーザーの選択を促す。属性データの入力のやり直しが選択された場合、学習用属性入力処理部１００は、属性データ入力の画面を再び入出力機器１０に表示する。入力終了が選択された場合、以降の処理は学習用属性入力処理部１００からモデル推定部２００に移る。
【００３５】
図１において、モデル推定部２００では、学習用データベース記憶部６００のデータに基づいて移動頻度モデル又は行動選択モデル又はこれらの両方の推定を行う。まず、モデル推定部２００は、図示しないインタフェース画面を入出力機器１０上に表示し、モデル推定のモード選択と、推定実行指示の入力とを促す。モード（L_MODE）には、移動頻度モデル推定のみ（OD）、行動選択モデル推定のみ（HB）、両方のモデル推定（BOTH）、の３つがある。ただし、行動選択モデル推定のみは、ユーザーが以前に移動頻度モデル推定を行っており、その時に推定されモデルデータベース記憶部７００に格納されたモデル推定係数の値が現在の学習用データベース記憶部６００のデータを反映している場合のみ、選択可能とする。
【００３６】
図６は、ユーザーによってモデル推定のモード選択と推定実行指示とが入力された後の処理の流れを示すフローチャートである。
【００３７】
L_MODEの値がOD又はBOTHの場合（S209のNO）、移動頻度モデル推定の処理（S210〜S230）に移る。当該処理の終了後、L_MODEの値がODの場合は（S239のYES）モデル推定部２００での処理は終了する。L_MODEの値がBOTHの場合は（S239のNO）引き続き行動選択モデル推定の処理（S240〜S260）に移り、当該処理の終了後、モデル推定部２００での処理は終了となる。一方、L_MODEの値がHBの場合（S209のYES）は、行動選択モデル推定の処理（S240〜S260）に移り、当該処理の終了後、モデル推定部２００での処理は終了となる。以下、移動頻度モデル推定処理および行動選択モデル推定処理についてより具体的に説明する。
【００３８】
まず、移動頻度モデル推定処理（S210〜S230）について説明する。
【００３９】
移動頻度モデル推定（S210）では、モデル推定部２００における移動頻度モデル推定部２１０（図１０参照）が、学習用データベース記憶部６００上のエリア属性データベース６４０、エリア間属性データベース６５０および移動頻度データベース６６０に格納されたデータに基づいて、移動頻度OD(p,q)（[p,q]∈D）を出力とし、AV(p,j)、AV(q,j)及びAAV(p,q,k)（j=1,2,…,J  k=1,2,…,K）を入力とする回帰モデルを推定する。
【００４０】
まず、モデル推定部２００における移動頻度モデル推定部２１０は、入出力機器１０上のインタフェース画面で、ユーザーにモデル推定時の条件、例えば、回帰モデルの関数型やモデル推定係数の精度、モデル推定係数の決定手法などの選択または入力を促す。ユーザーによる条件の入力後、モデル推定部２００における移動頻度モデル推定部２１０は、入力された条件に従ってモデル推定を行う。
【００４１】
例えば、ユーザーの指定した移動頻度モデル回帰関数をFDL(θ;p,q) = FDL(θ;AV(p,1),…,AV(p,J),AV(q,1),…,AV(q,J),AAV(p,q,1),…AAV(p,q,K) )、（ただし、θはモデル推定係数で、複数ある場合にはベクトルを表すとする）、モデル推定計数の決定手法を最小二乗法とすると、モデル推定部２００における移動頻度モデル推定部２１０は、
RSS(θ) = Σpq ( OD(p,q) − FDL(θ;p,q) )2
（ただし、Σpq  は全ての[p,q]∈Dについての和）を最小にする係数θを計算する。本実施形態においてはθはp、qに因らない未知定数とするけれども、p、qの値によって集合Dをセグメント化し、各セグメントにおいて別々にθを推定しても良い。
【００４２】
上記の説明は回帰モデルに関するものであるが、移動頻度odに関する確率分布Pr(θ;p,q,od)を出力するものであっても良い。この場合、尤度関数LH(θ)=Ρpq Pr(θ;p,q,OD(p,q))を最大とする最尤推定法などによって、未知のモデル推定係数θを推定することができる。また、以降の説明では、移動頻度モデルの出力としてのOD(p,q)という場合には、Pr(θ;p,q,od)の情報を含む場合もあることとする。
【００４３】
ここでモデル推定部２００およびモデルデータベース記憶部７００の詳細構成を図１０に示す。推定されたθの値は、θの分散などの統計量と共に、移動頻度モデル推定係数データベース更新部２２０によってモデルデータベース記憶部７００上の移動頻度モデル推定係数データベース７１０に格納される（S220）。モデル推定部２００における移動頻度モデル推定部２１０は、入出力機器１０上のインタフェース画面上において、ユーザーの選択した表示条件または決められた形式に従って、移動頻度モデル推定係数データベース７１０に格納された情報を表示する（S230）。
【００４４】
以上に説明した移動頻度モデル推定は、来店客の店舗における平均的な経路使用（エリア間推移）の頻度を推定するもので、来店客個々の個人属性に基づくものではない。すなわち、学習用データベース記憶部６００上の個人属性データベース６１０は、移動頻度モデル推定の際には参照しない。
【００４５】
次に、行動選択モデル推定処理（S240〜S260）について説明する。
【００４６】
行動選択モデル推定（S240）では、来店客の入店から退店までの一連の行動における様々な意思決定段階（例えば次にどこのエリアへ移動するか、商品を買うか否かなど）での行動選択を出力とし、個人属性、場の属性、それまでの個人行動履歴および経路使用頻度（エリア間の移動頻度）などを入力とした関係モデルを推定する。来店客の店舗内行動は多種多様であり、モデル化すべき意思決定段階も様々であるが、ここでは、一例として、次エリア選択モデルの推定(エリア推移確率の推定)を説明する。
【００４７】
モデル推定部２００における行動選択モデル推定部２４０（図１０参照）は、学習用データベース記憶部６００上のデータベースを参照し、来店客PIDnの個人属性PV(n)、PIDnの時刻tまでの行動履歴データPH(n,t)、場の属性FV（AVおよびAAV）、移動頻度データOD(p,q)などをモデル推定のための学習用データとして用いる（本来ならベクトル量である属性に関しても、表示の簡単化のためベクトルの添え字を省略している）。
【００４８】
行動選択モデルの推定に、移動頻度データOD(p,q)を学習用データとして用いるのが、本実施の形態の大きな特徴の１つである。すなわち、OD(p,q)がエリアApからAqの経路付近での集団の平均的な動きを近似的に表していることに着目し、OD(p,q)をモデル推定の学習用データとして用いることによって、周囲の集団の動きによる個人への影響を個人の意思決定に反映させるのが本実施の形態の狙いの１つである。
【００４９】
次に、モデル推定部２００における行動選択モデル推定部２４０は、次エリア選択モデルの推定条件、例えば、モデルの関数型やモデル推定係数の精度、モデル推定係数の決定手法などの選択または入力を、入出力機器１０上のインタフェース画面にてユーザーに促す。
【００５０】
例えば、PIDnの来店客が時刻tにApからAqへ移動する確率を表す関数として、ある関数型Pr(θ;n,t,p,q) = Pr(θ; PV(n), PH(n,t), FV,{OD}pq)、（ただし、θはモデル推定係数で、複数ある場合にはベクトルを表すとする。また、{OD}pqは移動頻度データから得られるOD(p,q)、OD(q,p)やΣmOD(p,m)などを表していて、また人数や混雑度が分かる場合はそれでスケール変換しても良い）、モデル推定係数の決定手法として最尤推定法を指定したとする。
【００５１】
モデル推定部２００における行動選択モデル推定部２４０は、最尤推定法に用いるデータ作成のため、学習用データベース記憶部６００上の個人行動履歴データベース６３０を用いて、例えばu行目が（PIDn_u, Al_u, Am_u, TODu）であるデータを作成する。ただし、Al_uはu行目の滞在イベントにおけるエリア、Am_uは来店客PIDn_uのu行目の滞在イベントの次の滞在イベントにおけるエリア、TODuはu行目の滞在イベントにおける離脱時刻を表す。
【００５２】
ここで、上記データにおいて、Al_u（推移元）がApである滞在イベントを検索し、それらの滞在イベントの行番号の集合をEp = {u | l_u = p}とする。
【００５３】
上記データを用いて、モデル推定部２００は、
LH(θ;Ap) = Ρu  Pr(θ;n_u,TODu,p,m_u)
（ただし、Ρuは全てのu∈Epについての積）を最大にする係数θをエリアAp毎に計算する。
【００５４】
推定されたθ（推移元がApの場合に時刻ｔにおいてAqに移動する確率を表す行動選択モデルのθ）の値は、θの分散などの統計量と共に、図１０に示すように、行動選択モデル推定係数データベース更新部２５０によってモデルデータベース記憶部７００上の行動選択モデル推定係数データベース７２０に格納される（図６のS250）。
【００５５】
モデル推定部２００における行動選択モデル推定部２４０は、入出力機器１０上のインタフェース画面において、ユーザーの選択した表示条件または決められた形式に従って、行動選択モデル推定係数データベース７２０に格納された情報を表示する（S260）。
【００５６】
以上では次エリア選択モデルの推定について説明したが、他の行動選択モデルの推定に関しても同様にして行うことができる。また、滞在時間モデルの様な連続値を出力とする回帰モデルの推定に関しても、滞在時間の関数T(θ;PV(n),PH(n,t),FV,{OD}pq)と実際の滞在時間Tnとの差の二乗和を最小とする最小二乗法などによって、未知のモデル推定係数θを推定することができる。来店客の店舗内行動における予め定められた全ての意思決定段階について、それぞれ行動選択モデルの推定を終えたらモデル推定部２００における処理は終了であり、以降の処理は図１の予測用属性入力処理部３００に移る。
【００５７】
図１２は、予測用属性入力処理部３００による処理の流れを説明するフローチャートである。図１３は、予測用属性入力処理部３００、予測用データベース記憶部８００および予測・シミュレーション部４００の構成を詳細に示すブロック図である。
【００５８】
予測用属性入力処理部３００は、属性データの入力画面を入出力機器１０上に表示する（S310）。まず、場の属性データの入力を促し、入力されたデータを予測用データベース記憶部８００上の位置情報データベース８２０に格納する。
【００５９】
続いて、予測用属性入力処理部３００は、移動頻度予測（後述）後に行動選択シミュレーションを行うかどうかを入出力機器１０上の画面にてユーザーに質問する。行う場合（P_MODE = HB）は、個人属性の入力画面を表示し、個人属性データの入力を促し、入力されたデータを、予測用データベース記憶部８００上の個人属性データベース８１０に格納する。この個人属性には、例えば、来店時刻などシミュレーションの初期条件となるデータも含まれる。行動選択シミュレーションを行わない場合（P_MODE = OD）は、個人属性の入力画面は表示しない。
【００６０】
続いて、予測用属性入力処理部３００におけるエリア／エリア間属性データベース算出部３２０は位置情報データベース８２０からエリア属性とエリア間属性とを抽出する（必要に応じて位置情報データベース８２０内のデータに基づき新たなエリア属性値又は新たなエリア間属性値を計算する）（図１２のS320）。予測用属性入力処理部３００は、エリア属性値およびエリア間属性値を、それぞれエリア属性データベース８４０およびエリア間属性データベース８５０に格納する（S320）。
【００６１】
この後、予測用属性入力処理部３００は、属性データの入力終了を示す画面を入出力機器１０上に表示し、続いて、予測・シミュレーション部４００に処理を移す。
【００６２】
図１４は、予測・シミュレーション部４００による処理の流れを示すフローチャートである。
【００６３】
予測・シミュレーション部４００における移動頻度予測部４１０（図１３参照）は、モデルデータベース記憶部７００上の移動頻度モデル推定係数データベース７１０（図１０参照）からモデル推定係数を読み出し、読み出したモデル推定係数と、予測用データベース記憶部８００上のエリア属性データベース８４０およびエリア間属性データベース８５０に格納されたエリア属性およびエリア間属性の値とに基づいて、エリア間の移動頻度を予測する（S410）。
【００６４】
予測・シミュレーション部４００における移動頻度データベース更新部４２０（図１３参照）は、計算された移動頻度OD(p,q)を、予測用データベース記憶部８００における移動頻度データベース８６０に格納する（S420）。
【００６５】
予測・シミュレーション部４００における移動頻度予測部４１０は、移動頻度データベース８６０の値を、入出力機器１０上の画面に表示する（S430）。
【００６６】
P_MODEの値がODの場合（行動選択シミュレーションを行わない場合）（S439のYES）は、これで処理を終了する。一方、行動P_MODEの値がHBの場合（S439のNO）は、行動選択シミュレーション処理（S440〜S460）に進む。
【００６７】
予測・シミュレーション部４００における行動選択予測部４４０（図１３参照）は、モデルデータベース記憶部７００上の行動選択モデル推定係数データベース７２０（図１０参照）からモデル推定係数を読み出し、読み出したモデル推定係数、予測用データベース記憶部８００上の個人属性データベース８１０、エリア属性データベース８４０、エリア間属性データベース８５０、移動頻度データベース８６０、および逐次更新される個人の行動履歴に基づいて、所定のシミュレーションモデルに従って、来店客の店舗内行動における行動選択を予測し、予測結果によって個人の行動履歴を逐次更新する。
【００６８】
予測・シミュレーション部４００における個人行動履歴データベース更新部４５０（図１３参照）は、シミュレーション後における個人の行動履歴を滞在イベントデータ（図５参照）に整形し、予測用データベース記憶部８００上の個人行動履歴データベース８３０に格納する（S450）。
【００６９】
予測・シミュレーション部４００における行動選択予測部４４０は、個人行動履歴データベース８３０に格納されたデータをユーザーの指定した検索条件で検索し、検索結果を画面に表示する（S460）。
【００７０】
この後、予測・シミュレーション部４００は、入出力機器１０上の画面で、ユーザーに処理を終了するか、または動線分析（例えば店舗内における群集の大まかな動きの分析）を行うかの選択を促す。ユーザーが終了を選択した場合は処理を終了し、動線分析を選択した場合、以降の処理は行動履歴・動線分析部５００（図１参照）に移る。
【００７１】
ここで、行動履歴・動線分析部５００について説明する前に、上述の行動選択シミュレーション（S440）についてもう少し詳細に説明する。
【００７２】
図１１は、行動選択シミュレーションで使用する店舗内における客の行動モデル例を示す図である。
【００７３】
来店客は、入店後、あるエリアに到着し、ある時間だけ滞在し、エリア内の売り場で商品を購入するかどうか意思決定した後、次のエリアに移動する。以上のことを退店またはレジに到着するまで繰り返す。行動選択シミュレーションは例えば時刻ｔを所定単位ずつ進めながら行う。
【００７４】
最初、来店客にはMODEとして「買物中」が設定される（C10）。
【００７５】
エリア入場A10、滞在A20、購買／非購買A30、次エリア選択A40などは意思決定段階にあたり、それぞれ、「エリア内で滞在するか否か（出口又はレジに向かうか否か）」「予定滞在時間」、「購買の有無」、「次のエリア名」が、それぞれの行動選択モデルの出力に基づいて決定される。
【００７６】
エリア入場A10の意思決定段階において来店客が出口又はレジへ向かうことが推定された場合は（B10のYES）、処理を終了する。来店客が滞在することが推定された場合は（B10のNO）、滞在A20の意思決定段階に進む。
【００７７】
滞在A20において、来店客が店舗内に入ってからの経過時間（総時間）が、来店客の店舗内滞在予定時間より大きい場合は（B20のYES）、来店客のMODEを「退店中」に設定する（C20）。店舗内滞在予定時間が総時間よりも大きい場合（B20のNO）またはC20の後は、来店客のMODEが「買物中」であるか否かを判断する（B30）。MODEが「買物中」である場合は、購買／非購買A30の意思決定段階に進む。
【００７８】
購買／非購買A30において、来店客が購買すると推定された場合は（B40のYES）、MODEを「買物済」に設定し（C30）、来店客が購買しないと推定された場合（B40のNO）またはC30の後は、次エリア選択A40の意思決定段階に進む。
【００７９】
次エリア選択A40では、客が次に進むエリアを推定する。例えば客が現在位置するエリアを推移元として持つ次エリア選択モデルにおいて最も高い確率が出力される推移先を次エリアとして推定する。
【００８０】
この後、来店客を現エリアから退場させ（C40）、A40で決定された次エリアへ移動させ（C50）、当該エリア内に入らせる（A10）。
【００８１】
図１に戻り、行動履歴・動線分析部５００について説明する。
【００８２】
図１５は、行動履歴・動線分析部５００による処理の流れを示すフローチャートである。
【００８３】
行動履歴・動線分析部５００は、入出力機器１０上の画面で、ユーザーに分析条件の入力を促す（S510）。
【００８４】
行動履歴・動線分析部５００は、予測用データベース記憶部８００上の個人行動履歴データベース８３０に基づき、個人ごとの動線データ（個人のエリア移動経歴を示すデータ）を、予め指定された形式により生成する（S520）。
【００８５】
行動履歴・動線分析部５００は、ユーザーの指定した分析条件に従い、全ての個人の動線データに基づき、動線分析を行う（S530）。
【００８６】
行動履歴・動線分析部５００は、上記動線分析の結果を、入出力機器１０上の画面に表示する（S540）。これによりユーザーは、店舗内における客全体の流れを知ることができる。
【００８７】
以上のように、本実施の形態によれば、場における移動頻度（経路通過頻度）を予測できるため、仮想のレイアウト変更や誘導装置の設置に際しても、予測した経路通過頻度に基づいた施策提案を行うことが可能となる。
【００８８】
また、予測した移動頻度を群集の動きと見なすことによって、従来の個人行動選択モデルに対して周囲の群集による個人の行動選択への影響を近似的に取り入れることが可能になる。つまり、周囲の群集の動きが個人に与える影響をも考慮して、個人の行動選択を予測できる。
【００８９】
また、本実施の形態の行動選択モデルに基づいて場における行動をシミュレートする場合には、従来におけるリアルタイムに周囲の群集との相互作用を考慮しながら行うシミュレートに比べ、大幅な計算コスト低減が期待される。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】本発明の実施形態に係る群集行動予測システムのブロック図
【図２】学習用属性入力処理部の処理を説明するフローチャート
【図３】学習用データベース記憶部の構造の具体例を示す図
【図４】個人属性データベースの構造の一例を示す図
【図５】個人行動履歴データベースの構造の一例を示す図
【図６】モデル推定部の動作を説明するフローチャート
【図７】エリア属性データベースの構造の一例を示す図
【図８】エリア間属性データベースの構造の一例を示す図
【図９】移動頻度データベースの構造の一例を示す図
【図１０】モデルデータベース記憶部の構造の具体例を示す図
【図１１】来店客の店舗内における一連の行動例を示すフローチャート
【図１２】予測用属性入力処理部の動作を説明するフローチャート
【図１３】予測用データベース記憶部の構造の具体例を示す図
【図１４】予測・シミュレーション部による処理を説明するフローチャート
【図１５】行動履歴・動線分析部による処理を説明するフローチャート
【符号の説明】
【００９１】
１０  入出力機器
１００  学習用属性入力処理部
１２０  エリア／エリア間属性データベース算出部
１３０  移動頻度データベース算出部
２００  モデル推定部
２１０  移動頻度モデル推定部
２２０  移動頻度モデル推定係数データベース更新部
２４０  行動選択モデル推定部
２５０  行動選択モデル推定係数データベース更新部
３００  予測用属性入力処理部
３２０  エリア／エリア間属性データベース算出部
４００  予測・シミュレーション部
４１０  移動頻度予測部
４４０  行動選択予測部
４２０  移動頻度データベース更新部
４５０  個人行動履歴データベース更新部
５００  行動履歴・動線分析部
６００  学習用データベース記憶部
６１０  個人属性データベース
６２０  位置情報データベース
６３０  個人行動履歴データベース
６４０  エリア属性データベース
６５０  エリア間属性データベース
６６０  移動頻度データベース
７００  モデルデータベース記憶部
７１０  移動頻度モデル推定係数データベース
７２０  行動選択モデル推定係数データベース
８００  予測用データベース記憶部
８１０  個人属性データベース
８２０  位置情報データベース
８３０  個人行動履歴データベース
８４０  エリア属性データベース
８５０  エリア間属性データベース
８６０  移動頻度データベース
【図１】
2006221329.tif 000003
【図２】
2006221329.tif 000004
【図３】
2006221329.tif 000005
【図４】
2006221329.tif 000006
【図５】
2006221329.tif 000007
【図６】
2006221329.tif 000008
【図７】
2006221329.tif 000009
【図８】
2006221329.tif 000010
【図９】
2006221329.tif 000011
【図１０】
2006221329.tif 000012
【図１１】
2006221329.tif 000013
【図１２】
2006221329.tif 000014
【図１３】
2006221329.tif 000015
【図１４】
2006221329.tif 000016
【図１５】
2006221329.tif 000017