(57)【要約】【課題】  実測データから得られる主動線を保持した動線データをシミュレーション結果として出力する。【解決手段】  実測動線集合及びシミュレーション動線集合から第１および第２の主動線を抽出し、シミュレーション動線の本数から主動線含有率に対応する本数を減算した値より多い本数のシミュレーション動線から、各第２の主動線の要素のうち各第１の主動線に含まれない要素を除去し、各第１の主動線を含むシミュレーション動線をそれぞれ同一のグループに分類し、各グループの各々内のシミュレーション動線から対応する第１の主動線以外の第１の主動線を削除し、削除後のシミュレーション動線集合からグループに不足している本数の動線を選択して対応する第１の主動線を挿入し、挿入後のシミュレーション動線集合から第３の主動線を抽出し、第３の主動線の集合に第１の主動線の集合以外の主動線が含まれる場合は、当該主動線を含むシミュレーション動線から当該主動線を削除する。【選択図】  図１
2006331340.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シミュレーションによって得られた移動体の動線の集合であるシミュレーション動線集合が、実測によって得られた移動体の動線の集合である実測動線集合から抽出された主動線を保持するように前記シミュレーション動線集合を調整する動線処理装置であって、
前記実測動線集合を入力する第１の入力手段と、
前記シミュレーション動線集合を入力する第２の入力手段と、
あらかじめ与えられた主動線含有率に従って前記実測動線集合から第１の主動線を抽出する第１の主動線抽出手段と、
前記主動線含有率に従って前記シミュレーション動線集合から第２の主動線を抽出する第２の主動線抽出手段と、
第２の主動線の集合と第１の主動線の集合とが一致しない場合は、各前記第２の主動線内の要素のうち、各前記第１の主動線に含まれない要素を決定する決定手段と、
前記シミュレーション動線集合に含まれるシミュレーション動線の本数から前記主動線含有率に対応するシミュレーション動線の本数を減算した値より多い本数のシミュレーション動線を前記シミュレーション動線集合から選択し、選択したシミュレーション動線から前記決定された要素を除去する除去手段と、
各前記第１の主動線の各々について、前記第１の主動線を含むシミュレーション動線を前記除去手段を経たシミュレーション動線集合からそれぞれ検出し、検出したシミュレーション動線をそれぞれ同一のグループに分類する分類手段と、
あらかじめ与えられたグループ選択基準に基づくグループの順番により、前記グループ内のシミュレーション動線から前記グループに対応する第１の主動線以外の第１の主動線を削除する主動線削除手段と、
各前記グループの各々について、前記グループに含まれるシミュレーション動線の本数が前記主動線含有率を満たすようにするため、前記主動線除去手段を経たシミュレーション動線集合の中で各前記第１の主動線のいずれも含まないシミュレーション動線から、前記グループに不足している本数のシミュレーション動線を選択し、選択したシミュレーション動線に前記グループに対応する第１の主動線を挿入する主動線挿入手段と、
前記主動線挿入手段を経たシミュレーション動線集合から前記主動線含有率に従って第３の主動線を抽出する第３の主動線抽出手段と、
第３の主動線の集合に前記第１の主動線の集合以外の主動線が含まれる場合は、当該主動線を含むシミュレーション動線から当該主動線を削除するさらなる主動線削除手段と、
前記主動線除去手段を経たシミュレーション動線集合を出力する出力手段と、
を備えた動線処理装置。
【請求項２】
前記除去手段は、前記シミュレーション動線をランダムに選択することを特徴とする請求項１に記載の動線処理装置。
【請求項３】
前記主動線削除手段は、前記あらかじめ与えられたグループ選択基準として、前記シミュレーション動線の本数が少ないグループから順番に処理を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の動線処理装置。
【請求項４】
前記主動線削除手段は、前記シミュレーション動線から各前記第１の主動線の要素をいったん全て除去し、その後、前記対応する第１の主動線を前記シミュレーション動線に挿入することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の動線処理装置。
【請求項５】
前記主動線挿入手段は、前記シミュレーション動線の本数が少ないグループから順番に処理を行うことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の動線処理装置。
【請求項６】
前記主動線挿入手段は、前記選択したシミュレーション動線から各前記第１の主動線の要素をいったん全て除去し、その後、前記グループに対応する第１の主動線を挿入することを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の動線処理装置。
【請求項７】
前記主動線挿入手段は、各前記グループでそれぞれ異なるシミュレーション動線を選択することを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の動線処理装置。
【請求項８】
シミュレーションによって得られた移動体の動線の集合であるシミュレーション動線集合が、実測によって得られた移動体の動線の集合である実測動線集合から推定された主動線を保持するように前記シミュレーション動線集合を調整するための方法であって、
前記実測動線集合を入力する第１の入力ステップと、
前記シミュレーション動線集合を入力する第２の入力ステップと、
あらかじめ与えられた主動線含有率に従って前記実測動線集合から第１の主動線を抽出する第１の主動線抽出ステップと、
前記主動線含有率に従って前記シミュレーション動線集合から第２の主動線を抽出する第２の主動線抽出ステップと、
第２の主動線の集合と第１の主動線の集合とが一致しない場合は、各前記第２の主動線内の要素のうち、各前記第１の主動線に含まれない要素を決定する決定ステップと、
前記シミュレーション動線集合に含まれるシミュレーション動線の本数から前記主動線含有率に対応するシミュレーション動線の本数を減算した値より多い本数のシミュレーション動線を前記シミュレーション動線集合から選択し、選択したシミュレーション動線から前記決定された要素を除去する除去ステップと、
各前記第１の主動線の各々について、前記第１の主動線を含むシミュレーション動線を前記除去ステップ後のシミュレーション動線集合からそれぞれ検出し、検出したシミュレーション動線をそれぞれ同一のグループに分類する分類ステップと、
あらかじめ与えられたグループ選択基準に基づくグループの順番により、前記グループ内のシミュレーション動線から前記グループに対応する第１の主動線以外の第１の主動線を削除する主動線除去ステップと、
各前記グループの各々について、前記グループに含まれるシミュレーション動線の本数が前記主動線含有率を満たすようにするため、前記主動線除去ステップ後のシミュレーション動線集合の中で各前記第１の主動線のいずれも含まないシミュレーション動線から、前記グループに不足している本数のシミュレーション動線を選択し、選択したシミュレーション動線に前記グループに対応する第１の主動線を挿入する主動線挿入ステップと、
前記主動線挿入ステップ後のシミュレーション動線集合から前記主動線含有率に従って第３の主動線を抽出するさらなる主動線抽出ステップと、
第３の主動線の集合に前記第１の主動線の集合以外の主動線が含まれる場合は、当該主動線を含むシミュレーション動線から当該主動線を削除する主動線削除ステップと、
前記主動線削除ステップ後のシミュレーション動線集合を出力する出力ステップと、
を備えた方法。
【請求項９】
シミュレーションによって得られた移動体の動線の集合であるシミュレーション動線集合が、実測によって得られた移動体の動線の集合である実測動線集合から推定された主動線を保持するように前記シミュレーション動線集合を調整するためのプログラムであって、
前記実測動線集合を入力する第１の入力ステップと、
前記シミュレーション動線集合を入力する第２の入力ステップと、
あらかじめ与えられた主動線含有率に従って前記実測動線集合から第１の主動線を抽出する第１の主動線抽出ステップと、
前記主動線含有率に従って前記シミュレーション動線集合から第２の主動線を抽出する第２の主動線抽出ステップと、
第２の主動線の集合と第１の主動線の集合とが一致しない場合は、各前記第２の主動線内の要素のうち、各前記第１の主動線に含まれない要素を決定する決定ステップと、
前記シミュレーション動線集合に含まれるシミュレーション動線の本数から前記主動線含有率に対応するシミュレーション動線の本数を減算した値より多い本数のシミュレーション動線を前記シミュレーション動線集合から選択し、選択したシミュレーション動線から前記決定された要素を除去する除去ステップと、
各前記第１の主動線の各々について、前記第１の主動線を含むシミュレーション動線を前記除去ステップ後のシミュレーション動線集合からそれぞれ検出し、検出したシミュレーション動線をそれぞれ同一のグループに分類する分類ステップと、
あらかじめ与えられたグループ選択基準に基づくグループの順番により、前記グループ内のシミュレーション動線から前記グループに対応する第１の主動線以外の第１の主動線を削除する主動線除去ステップと、
各前記グループの各々について、前記グループに含まれるシミュレーション動線の本数が前記主動線含有率を満たすようにするため、前記主動線除去ステップ後のシミュレーション動線集合の中で各前記第１の主動線のいずれも含まないシミュレーション動線から、前記グループに不足している本数のシミュレーション動線を選択し、選択したシミュレーション動線に前記グループに対応する第１の主動線を挿入する主動線挿入ステップと、
前記主動線挿入ステップ後のシミュレーション動線集合から前記主動線含有率に従って第３の主動線を抽出するさらなる主動線抽出ステップと、
第３の主動線の集合に前記第１の主動線の集合以外の主動線が含まれる場合は、当該主動線を含むシミュレーション動線から当該主動線を削除する主動線削除ステップと、
前記主動線削除ステップ後のシミュレーション動線集合を出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動線処理装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特定空間における人間行動のモデルは、建築・土木及びマーケティング等の分野で重視されており、様々な研究が行われており、小売店舗・テーマパーク等の商業施設もその対象空間の一つである。従来のモデル化の方法は以下の2つに大別される。
【０００３】
一つはセルオートマトンに基づいたものであり、小売店舗やテーマパークをモデル化したものが挙げられる。
【０００４】
また一方では個人や場の属性を説明変数とし、複数の選択肢から最も効用の高いものを選択する確率効用最大化モデルがある。確率効用最大化モデルの応用としては、消費者の購入品選択、交通行動における旅行者の手段選択があげられる。
【特許文献１】特願２００２−２０８８０９号
【特許文献２】特願２００１−５１０１６号
【非特許文献１】「ユビキタス情報に基づく店舗内回遊モデル」（著者：豊嶋伊知郎，小磯貴史，吉田琢史，服部可奈子，今崎直樹、掲載紙：電子情報通信学会技術研究報告 Vol.104 No.727 「人工知能と知識処理」、発行日：2005年3月8日、ISSN：0913-5685）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
商業施設内1日回遊行動モデルが満たすべき条件は，行動予測に顧客個人や場等の属性を反映することと、店舗内における行動全体、例として到着時刻・滞在時間・目的財選択・経路選択等全てについてモデル化することであるが、セルオートマトン型のモデルでは前者に、確率効用最大化モデルは後者に対応できない。また従来モデルでは移動履歴（動線）の実測データを用いた推定は行われていないため、シミュレーション結果に対する信頼性は少ない。
【０００６】
そこで、本発明者らは、非特許文献１において、個人属性と、到着時刻間隔・売り場間の移動確率，また滞在時間・目標スポット選択・購入判定・滞在終了判定の各々の関係を、個人属性データおよび移動履歴の実測データを用いて推定し、仮想の個人属性を入力することにより、１日の店舗内における顧客行動を予測する手法を提案した。
【０００７】
しかし、この手法により得た顧客の移動履歴は、移動履歴の実測データに含まれる主動線を保持していない場合もあり、この場合、シミュレーション結果に基づき効果的なレイアウトや人員配置を行うのは困難である。
【０００８】
本発明は、実測データから得られる主動線を保持した動線データをシミュレーション結果として与えることのできる動線処理装置、方法およびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様としての動線処理装置は、シミュレーションによって得られた移動体の動線の集合であるシミュレーション動線集合が、実測によって得られた移動体の動線の集合である実測動線集合から抽出された主動線を保持するように前記シミュレーション動線集合を調整する動線処理装置であって、前記実測動線集合を入力する第１の入力手段と、前記シミュレーション動線集合を入力する第２の入力手段と、あらかじめ与えられた主動線含有率に従って前記実測動線集合から第１の主動線を抽出する第１の主動線抽出手段と、  前記主動線含有率に従って前記シミュレーション動線集合から第２の主動線を抽出する第２の主動線抽出手段と、第２の主動線の集合と第１の主動線の集合とが一致しない場合は、各前記第２の主動線内の要素のうち、各前記第１の主動線に含まれない要素を決定する決定手段と、前記シミュレーション動線集合に含まれるシミュレーション動線の本数から前記主動線含有率に対応するシミュレーション動線の本数を減算した値より多い本数のシミュレーション動線を前記シミュレーション動線集合から選択し、選択したシミュレーション動線から前記決定された要素を除去する除去手段と、各前記第１の主動線の各々について、前記第１の主動線を含むシミュレーション動線を前記除去手段を経たシミュレーション動線集合からそれぞれ検出し、検出したシミュレーション動線をそれぞれ同一のグループに分類する分類手段と、あらかじめ与えられたグループ選択基準に基づくグループの順番により、前記グループ内のシミュレーション動線から前記グループに対応する第１の主動線以外の第１の主動線を削除する主動線削除手段と、各前記グループの各々について、前記グループに含まれるシミュレーション動線の本数が前記主動線含有率を満たすようにするため、前記主動線除去手段を経たシミュレーション動線集合の中で各前記第１の主動線のいずれも含まないシミュレーション動線から、前記グループに不足している本数のシミュレーション動線を選択し、選択したシミュレーション動線に前記グループに対応する第１の主動線を挿入する主動線挿入手段と、前記主動線挿入手段を経たシミュレーション動線集合から前記主動線含有率に従って第３の主動線を抽出する第３の主動線抽出手段と、第３の主動線の集合に前記第１の主動線の集合以外の主動線が含まれる場合は、当該主動線を含むシミュレーション動線から当該主動線を削除するさらなる主動線削除手段と、前記主動線除去手段を経たシミュレーション動線集合を出力する出力手段と、を備える。
【００１０】
本発明の一態様としての方法は、シミュレーションによって得られた移動体の動線の集合であるシミュレーション動線集合が、実測によって得られた移動体の動線の集合である実測動線集合から推定された主動線を保持するように前記シミュレーション動線集合を調整する方法であって、前記実測動線集合を入力する第１の入力ステップと、前記シミュレーション動線集合を入力する第２の入力ステップと、あらかじめ与えられた主動線含有率に従って前記実測動線集合から第１の主動線を抽出する第１の主動線抽出ステップと、  前記主動線含有率に従って前記シミュレーション動線集合から第２の主動線を抽出する第２の主動線抽出ステップと、第２の主動線の集合と第１の主動線の集合とが一致しない場合は、各前記第２の主動線内の要素のうち、各前記第１の主動線に含まれない要素を決定する決定ステップと、前記シミュレーション動線集合に含まれるシミュレーション動線の本数から前記主動線含有率に対応するシミュレーション動線の本数を減算した値より多い本数のシミュレーション動線を前記シミュレーション動線集合から選択し、選択したシミュレーション動線から前記決定された要素を除去する除去ステップと、各前記第１の主動線の各々について、前記第１の主動線を含むシミュレーション動線を前記除去ステップ後のシミュレーション動線集合からそれぞれ検出し、検出したシミュレーション動線をそれぞれ同一のグループに分類する分類ステップと、あらかじめ与えられたグループ選択基準に基づくグループの順番により、前記グループ内のシミュレーション動線から前記グループに対応する第１の主動線以外の第１の主動線を削除する主動線除去ステップと、各前記グループの各々について、前記グループに含まれるシミュレーション動線の本数が前記主動線含有率を満たすようにするため、前記主動線除去ステップ後のシミュレーション動線集合の中で各前記第１の主動線のいずれも含まないシミュレーション動線から、前記グループに不足している本数のシミュレーション動線を選択し、選択したシミュレーション動線に前記グループに対応する第１の主動線を挿入する主動線挿入ステップと、前記主動線挿入ステップ後のシミュレーション動線集合から前記主動線含有率に従って第３の主動線を抽出するさらなる主動線抽出ステップと、第３の主動線の集合に前記第１の主動線の集合以外の主動線が含まれる場合は、当該主動線を含むシミュレーション動線から当該主動線を削除する主動線削除ステップと、前記主動線削除ステップ後のシミュレーション動線集合を出力する出力ステップと、を備える。
【００１１】
本発明の一態様としてのプログラムは、シミュレーションによって得られた移動体の動線の集合であるシミュレーション動線集合が、実測によって得られた移動体の動線の集合である実測動線集合から推定された主動線を保持するように前記シミュレーション動線集合を調整するためのプログラムであって、前記実測動線集合を入力する第１の入力ステップと、前記シミュレーション動線集合を入力する第２の入力ステップと、あらかじめ与えられた主動線含有率に従って前記実測動線集合から第１の主動線を抽出する第１の主動線抽出ステップと、前記主動線含有率に従って前記シミュレーション動線集合から第２の主動線を抽出する第２の主動線抽出ステップと、第２の主動線の集合と第１の主動線の集合とが一致しない場合は、各前記第２の主動線内の要素のうち、各前記第１の主動線に含まれない要素を決定する決定ステップと、前記シミュレーション動線集合に含まれるシミュレーション動線の本数から前記主動線含有率に対応するシミュレーション動線の本数を減算した値より多い本数のシミュレーション動線を前記シミュレーション動線集合から選択し、選択したシミュレーション動線から前記決定された要素を除去する除去ステップと、各前記第１の主動線の各々について、前記第１の主動線を含むシミュレーション動線を前記除去ステップ後のシミュレーション動線集合からそれぞれ検出し、検出したシミュレーション動線をそれぞれ同一のグループに分類する分類ステップと、あらかじめ与えられたグループ選択基準に基づくグループの順番により、前記グループ内のシミュレーション動線から前記グループに対応する第１の主動線以外の第１の主動線を削除する主動線除去ステップと、各前記グループの各々について、前記グループに含まれるシミュレーション動線の本数が前記主動線含有率を満たすようにするため、前記主動線除去ステップ後のシミュレーション動線集合の中で各前記第１の主動線のいずれも含まないシミュレーション動線から、前記グループに不足している本数のシミュレーション動線を選択し、選択したシミュレーション動線に前記グループに対応する第１の主動線を挿入する主動線挿入ステップと、前記主動線挿入ステップ後のシミュレーション動線集合から前記主動線含有率に従って第３の主動線を抽出するさらなる主動線抽出ステップと、第３の主動線の集合に前記第１の主動線の集合以外の主動線が含まれる場合は、当該主動線を含むシミュレーション動線から当該主動線を削除する主動線削除ステップと、前記主動線削除ステップ後のシミュレーション動線集合を出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明により、実測データから得られる主動線を保持した動線データをシミュレーション結果として与えることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図１は、本発明に係わる行動予測装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【００１４】
この行動予測装置は、属性情報データベース（ＤＢ）１１、実測データ取得部１２、移動体発生間隔推定部１３、目標エリア推定部１４、エリア滞在時間推定部１５、エリア間通過時間推定部１６、移動経路推定部１７、動線生成条件設定部１８、動線シミュレーション部（動線処理装置）１９、主動線抽出部２０、動線調整部２１および動線データ格納部２２を備える。
【００１５】
属性情報データベース１１は、移動体ごとに複数の属性を保持する。属性としては、例えば性別、人数、来店人数、移動体の目標エリア（目標とする売り場）などがある。これらの属性の情報は、来店した顧客に対するアンケートなどにより取得する。
【００１６】
実測データ取得部１２は、店舗に来店した顧客の移動履歴データ（動線データ）を取得して保持する。移動履歴は例えばＲＦＩＤなどを利用して取得する。すなわち、顧客にＲＦＩＤを保持させ、店舗内に受信機を配置することにより移動履歴を取得する。動線データは、移動体が各エリアを訪れた順番を含む。この他、動線データは、入店時刻、各エリアでの滞在時間、退店時刻等の情報も含む。
【００１７】
移動体発生間隔推定部１３は、属性情報データベース１１内の属性情報と、実測データ取得部１２によって取得された動線データの集合（動線集合）とを入力とする。移動体発生間隔推定部１３は、これらの入力データを用いて、加速・故障モデル等のパラメータとして、個人属性と移動体発生間隔との関係式のパラメータを推定し、推定したパラメータを出力する。
【００１８】
図２は、移動体発生間隔推定部１３の構成を示すブロック図である。
【００１９】
移動体発生間隔推定部１３は、属性別発生時間間隔抽出部１３ａと、移動体発生間隔モデルパラメータ推定部１３ｂとを有する。
【００２０】
属性別発生時間間隔抽出部１３ａは、属性情報データベース１１から同一の属性の組み合わせをもつ移動体を抽出し、抽出した移動体の各到着時刻を動線集合からそれぞれ取得し、（属性１、属性２、・・属性ｍ、到着時刻、到着時刻、・・・到着時刻）といった情報を生成する。括弧内の属性１、属性２、・・属性ｍはある属性の組み合わせである。括弧内の到着時刻は抽出された移動体の数だけ存在する。この情報を、属性の組み合わせの数分、生成する。属性設定部１３ｃ（図１において図示せず）から、推定の際に用いる属性を指定してもよい。
【００２１】
移動体発生間隔モデルパラメータ推定部１３ｂは、属性の組み合わせの数だけ生成された上記情報を入力とし、移動体発生間隔モデルのパラメータ推定を行う。この移動体発生間隔モデルは、個人属性を入力とし、移動体発生間隔（顧客の到着間隔）の確率分布を出力とする。移動体発生間隔モデルパラメータ推定部１３ｂは、推定結果を、移動体発生間隔モデル係数推定値ベクトルとして出力する。
【００２２】
図１に戻り、目標エリア推定部１４は、属性情報データベース１１内の属性情報を入力とし、多項ロジットモデル等のパラメータとして、個人属性と目標エリアの選択確率との関係式のパラメータを推定し、推定したパラメータを出力する。
【００２３】
図３は、目標エリア推定部１４の構成を示すブロック図である。
【００２４】
目標エリア推定部１４は、目標エリアモデルパラメータ推定部１４ａを有する。
【００２５】
目標エリアモデルパラメータ推定部１４ａは、属性情報データベース１１から各移動体の属性情報（目標エリアを含む）を読み出し、読み出した各移動体の属性情報から、例えば多項ロジットモデルのパラメータを推定する。この多項ロジットモデルは、個人属性を入力として受け取ると、各代替案（エリア）の選択確率を計算し、最も値の大きい代替案を決定案（目標エリア）として出力するものである。目標エリアモデルパラメータ推定部１４ａは、推定結果を、目標エリアモデル係数推定値ベクトルとして出力する。属性設定部１４ｂ（図１において図示せず）から、推定の際に用いる属性を指定してもよい。
【００２６】
図１に戻り、エリア滞在時間推定部１５は、属性情報データベース１１内の属性情報と、実測データ取得部１２によって取得された動線集合とを入力とし、加速・故障モデル等のパラメータとして、個人属性と各エリアの滞在時間分布との関係式のパラメータを推定し、推定したパラメータを出力する。
【００２７】
図４は、エリア滞在時間推定部１５の構成を示すブロック図である。
【００２８】
エリア滞在時間推定部１５は、エリア別・属性別滞在時間抽出部１５ａ、滞在時間モデルパラメータ推定部１５ｂ（エリア１滞在時間モデルパラメータ推定部１５ｂ−１、エリア２滞在時間モデルパラメータ推定部１５ｂ−２、・・・エリアｅ滞在時間モデルパラメータ推定部１５ｂ−ｅ）を有する。
【００２９】
エリア別・属性別滞在時間抽出部１５ａは、エリア別に、当該エリアを動線データに含む移動体を特定し、特定した移動体を同一の属性の組み合わせをもつグループに分け、グループごとに当該グループに含まれる各移動体の滞在時間を、動線集合から取得する。そして、エリアごとに（属性１、属性２、・・属性ｍ、滞在時間、滞在時間、・・・滞在時間）といった情報をグループの数だけ生成する。括弧内の属性１、属性２、・・属性ｍは属性の組み合わせである。括弧内の滞在時間は、当該グループに含まれる移動体の数だけ存在する。属性設定部１５ｃ（図１において図示せず）から、推定の際に用いる属性を指定してもよい。
【００３０】
エリア１滞在時間モデルパラメータ推定部１５ｂ−１は、エリア１の情報を用いて、個人属性を入力としエリア１の滞在時間分布を出力とするモデルのパラメータを推定し、推定結果を、エリア１滞在時間モデル係数推定値ベクトルとして出力する。
【００３１】
同様に、エリア２滞在時間モデルパラメータ推定部１５ｂ−２〜エリアｅ滞在時間モデルパラメータ推定部１５ｂ−ｅは、エリア２〜エリアｅの情報を用いて、個人属性を入力としエリア２〜エリアｅの滞在時間分布を出力とするモデルのパラメータを推定し、推定結果を、エリア２滞在時間モデル係数推定値ベクトル〜エリアｅ滞在時間モデル係数推定値ベクトルとして出力する。
【００３２】
図１に戻り、エリア間通過時間推定部１６は、実測データ取得部１２によって得られた動線集合を入力とし、各エリア間の移動時間指標（例えば移動時間の確率分布）を表すモデルのパラメータを各エリアについて推定し、推定した各エリアのモデルのパラメータを出力する。
【００３３】
図５は、エリア間通過時間推定部１６の構成を示すブロック図である。
【００３４】
エリア間通過時間推定部１６は、経路滞在時間抽出部１６ａと、経路間滞在時間モデルパラメータ推定部１６ｂ（経路（エリア１、エリア２）間滞在時間モデルパラメータ推定部１６ｂ−１、経路（エリア１、エリア３）間滞在時間モデルパラメータ推定部１６ｂ−２、・・・経路（エリア２、エリア１）間滞在時間モデルパラメータ推定部１６ｂ−ｘ、・・・経路（エリアｅ−１、エリアｅ）間滞在時間モデルパラメータ推定部１６ｂ−ｙ）とを有する。
【００３５】
経路滞在時間抽出部１６ａは、実測データ取得部１２によって取得された動線集合から、経路（エリア間）ごとに経路の移動時間を全て抽出し、経路（第１のエリア、第２のエリア）：（移動時間、移動時間、・・・移動時間）といった情報を、存在する経路の種類数分、生成する。括弧内の移動時間は、存在する経路（第１のエリアおよび第２のエリア間）の数だけある。
【００３６】
経路（エリア１、エリア２）間滞在時間モデルパラメータ推定部１６ｂ−１は、経路（エリア１、エリア２）：（移動時間、移動時間、・・・移動時間）の情報から、エリア１およびエリア２間の移動時間の確率分布を表すモデルのパラメータを推定し、推定結果を経路（エリア１、エリア２）滞在時間モデルパラメータ推定値ベクトルとして出力する。
【００３７】
同様にして、経路（エリア１、エリア３）間滞在時間モデルパラメータ推定部１６ｂ−２〜経路（エリアｅ−１、エリアｅ）間滞在時間モデルパラメータ推定部１６ｂ−ｙも同様にして推定を行い、経路（エリア１、エリア３）滞在時間モデルパラメータ推定値ベクトル〜経路（エリアｅ−１、エリアｅ）滞在時間モデルパラメータ推定値ベクトルを出力する。
【００３８】
図１に戻り、移動経路推定部１７は、実測データ取得部１２によって得られた動線集合を入力とし、隠れマルコフモデル等のパラメータとして、各エリア間についてそれぞれ移動確率モデルのパラメータを推定し、推定した各エリア間についてのパラメータを出力する。このモデルは、移動元エリア、目的エリアおよび経路長パラメータ等から、経路長パラメータの長さ以下の経路について、エリア間の各経路の生成確率を出力する。実際の経路選択では、例えば生成確率の高い経路（例えば上位３つ）を候補として採用し、採用した候補について、生成確率による重み付けをした上で、ランダムに経路を選択する。
【００３９】
図６は、移動経路推定部１７の構成を示すブロック図である。
【００４０】
移動経路推定部１７は、移動元・目的エリア別経路使用頻度算出部１７ａと、経路選択モデルパラメータ推定部１７ｂ（経路（エリア１、エリア２）間経路選択モデルパラメータ推定部１７ｂ−１、経路（エリア１、エリア３）間経路選択モデルパラメータ推定部１７ｂ−２・・・経路（エリア２、エリア１）間経路選択モデルパラメータ推定部１７ｂ−ｘ・・・経路（エリアｅ−１、エリアｅ）間経路選択モデルパラメータ推定部１７ｂ−ｙ）とを有する。
【００４１】
移動元・目的エリア別経路使用頻度算出部１７ａは、実測データ取得部１２によって取得された動線集合から、各エリア間の各々について、全ての経路を抽出し、経路（第１のエリア、第２のエリア）：（経路、経路、・・・・経路）といった情報を各エリア間について生成する。括弧内の経路は重複しても構わず、すなわち同一の経路が動線集合に複数含まれる場合は複数の同一経路が括弧内に存在する。
【００４２】
経路（エリア１、エリア２）間経路選択モデルパラメータ推定部１７ｂ−１は、経路（エリア１（ａ１）、エリア２（ａ２））：（経路、経路、・・・経路）の情報から、エリア１およびエリア２間の移動確率モデルのパラメータを推定し、推定結果を、経路（エリア１、エリア２）経路選択モデル係数推定値ベクトルとして出力する。
【００４３】
同様にして、経路（エリア１、エリア３）間経路選択モデルパラメータ推定部１７ｂ−２〜経路（エリアｅ−１、エリアｅ）間経路選択モデルパラメータ推定部１７ｂ−ｙも、パラメータ推定を行い、経路（エリア１、エリア３）経路選択モデル係数推定値ベクトル〜経路（エリアｅ−１、エリアｅ）経路選択モデル係数推定値ベクトルを出力する。
【００４４】
図１に戻り、動線生成条件設定部１８は、動線シミュレーション部１９においてシミュレーションを行うための条件（動線生成条件）を設定する。具体的には、シミュレーション対象となる移動体１〜ｎの各データ（属性１、属性２、・・・）を設定する。
【００４５】
動線シミュレーション部１９は、各推定部１３〜１７によって出力されたパラメータ群と、動線生成条件設定部１８によって設定された動線生成条件データとを入力としてシミュレーションを行い、各移動体の動線データ（動線集合）を出力する。
【００４６】
図７は、動線シミュレーション部１９の構成を示すブロック図である。
【００４７】
動線シミュレーション部１９は、到着時刻生成部１９ａ、滞在時間生成部１９ｂ、目標エリア生成部１９ｃおよび移動経路生成部１９ｄを有する。
【００４８】
到着時刻生成部１９ａは、移動体発生間隔推定部１３によって出力された移動体発生間隔モデル係数推定値ベクトルと、動線生成条件データとから、各移動体の到着時刻を決定する。
【００４９】
滞在時間生成部１９ｂは、エリア滞在時間推定部１５によって出力された各エリア滞在時間モデル係数推定値ベクトルと、動線生成条件データとから、各移動体の各エリアにおける滞在時間を決定する。
【００５０】
目標エリア生成部１９ｃは、目標エリア推定部１４によって出力された目標エリアモデル係数推定値ベクトルと、動線生成条件データとから、各移動体の目標エリアを決定する。
【００５１】
移動経路生成部１９ｄは、エリア間通過時間推定部１６によって出力された各エリア間通過時間モデル係数推定値ベクトルに基づき、各エリア間の移動時間を決定する。なおこの処理は移動経路生成部１９ｄによる処理の途中で必要に応じてその都度行ってもよい。また、移動経路生成部１９ｄは、移動元エリアと目標エリアとから、移動経路推定部１７によって出力された各経路選択モデル係数推定値ベクトルに基づき、移動経路を決定する。
【００５２】
図８は、移動経路生成部１９ｄによる処理の一例を詳細に説明するフローチャートである。
【００５３】
まず目標エリアまでの移動経路を生成したら（Ｓ１）、退場判定エリアを開始エリアに設定する（Ｓ２）。生成した移動経路に従い、退場判定エリアを１つ進める（Ｓ３）。滞在時間生成部１９ｂによって決定された各エリアでの滞在時間と、各エリア間の移動時間とから、始点エリアから現在地点エリアまでの経過時間を計算する（Ｓ４）。滞在終了判定を行い（Ｓ５）、滞在を終了する場合（例えば入店からの経過時間が滞在予定時間を越えた場合）は（Ｓ５のＹＥＳ）、経路選択モデル（各経路選択モデル係数推定値ベクトル）に従い、退場経路を決定する（Ｓ６）。一方、滞在終了判定の結果、滞在を終了しない場合は（Ｓ６のＮＯ）、退場判定エリアが目標エリアに一致するかどうかを判定する（Ｓ７）。滞在終了判定にあたり、滞在終了判定のためのモデルをあらかじめ生成しておきこのモデルを元に滞在終了判定を行ってもよい。退場判定エリアが目標エリアに一致しない場合は（Ｓ７のＮＯ）、ステップＳ３に戻る。一方、退場判定エリアが目標エリアに一致しない場合は（Ｓ７のＹＥＳ）、目標エリア生成部１９ｃを用いて次の目標エリアを生成し（Ｓ８）、ステップＳ１に戻る。
【００５４】
以上の処理を、各移動体について行うことで、図７に示すように、各移動体の動線データ（動線集合）が生成される。生成された動線集合は図１の動線調整部２１に渡される。
【００５５】
図１において、主動線抽出部２０は、実測データ取得部１２によって取得された各移動体の動線データに基づき、主動線を抽出する。主動線は、全動線データ内において所定の含有率を越えて存在する順序付きの動線パターンである。
【００５６】
動線調整部２１は、動線シミュレーション部１９から受け取った各移動体の動線データ（動線集合）が主動線抽出部２０によって抽出された主動線を保持するように、動線集合におけるいくつかの動線データを調整し、調整後の動線集合を、シミュレーション結果として動線データ格納部２２に格納する。すなわち動線調整部２１は動線シミュレーション部１９の後処理として機能する。動線調整部２１による処理は、より詳細には、動線調整部２１の構成を示す図９のように、動線データ変換部２１ａが行う。
【００５７】
以下、動線データ変換部２１ａによる処理について図を用いて詳細に説明する。
まず、説明で用いる記号を定義する。
【００５８】
（１）S：スポット（エリア）集合
S={s11,…sn}と表記する。各siが「売り場」，「出入口」等のスポット（観測ポイント）に相当する。
【００５９】
（２）T：顧客動線集合
顧客全員の動線集合はT={ t1,…tN}と表記する。各顧客の動線は ti =si1si2…sik と表記し（各siはスポット）、tiは顧客一人当たりの移動経路に相当する。例えば顧客が、入口→ＴＶ売り場→冷蔵庫売り場→出口と移動した場合は、各地点がsに相当する。
【００６０】
（３）mt：主動線
上述したように、動線集合内で、所定の含有率の値を超えて存在する順序つき動線パターン。表記はmti ={ si1,si2,…,sij}とする。主動線の具体例を図１０に示す。丸付きの数字１〜１１はスポットを表す。ここでは含有率P=0.25としている。パターンはスポットの順序のみ一致すればよく、スポットが連続している必要はない。また、１つの顧客動線に複数の主動線が含まれてもよい。
【００６１】
（４）MT：主動線集合
主動線集合は、（３）で説明した主動線の集合である。MT = {mt1,mt2,…mtj} と表記する。以下では、実測データから得られる主動線の集合をMT、シミュレーション結果の動線集合から得られる主動線の集合をMT’と表記する。主動線集合MTの例を図１１に示す。
【００６２】
（５）SP：主動線構成要素の集合
主動線構成要素の集合とは、主動線を構成するスポットの順序無し集合のことである。SP(mt)と表記する。主動線構成要素の集合SPの例を図１２に示す。
【００６３】
（６）NU：実測データから得られる主動線には含まれないが、シミュレーション結果としての動線集合から得られる主動線には含まれるスポットの集合
【数１】
2006331340.tif 000003
と表記する。NUの一例を図１３に示す。
【００６４】
（７）mt∈t：主動線mtが動線tに含まれること
すなわち、mt∈tは、mtの要素が全て、順序を満たす状態で動線t内に存在する状態を示す。mt∈tが満たされる例および満たされない例を図１４に示す。
【００６５】
（８）L(mt)：主動線mtを含む動線の集合
L(mt)={t|mt∈t}と表記する。一方、どの主動線も含まない動線の集合をLnoとする。
【００６６】
図１５は、動線データ変換部２１ａによる処理を説明するフローチャートである。
【００６７】
まず、動線データ変換部２１ａは、入力データとして、動線シミュレーション部１９による動線集合、主動線の含有率、実測データから得られる主動線集合を用いる。以下の説明で使用するこれらのデータの例を図１６に示す。
【００６８】
動線データ変換部２１ａは、動線シミュレーション部１９による顧客動線集合T={ t1,…t10}から主動線集合MT'を求める。MT'とMTとが一致するか否かを判定し（Ｓ１１）、一致する場合は（Ｓ１１のＹＥＳ）、顧客動線集合Tを処理結果として出力して、動線データ格納部２２に格納する。
【００６９】
一方、MT'とMTとが一致しない場合は（Ｓ１１のＮＯ）、NUを決定する（Ｓ１２）。この様子を図１７に示す。処理結果はNU={スポット９}となる。
【００７０】
次に、顧客動線集合TからランダムにN−(N×p)本の動線を選択し、選択した動線からNUの要素を取り除く（Ｓ１３）。ＮはＴの要素数である。本ステップを行う様子を図１８に示す。N−(N×p)=10−(10×0.25)≒8（0.75を繰り上げ）であるから、８本の動線をランダムに選択し(ここではt3,t8以外の動線を選択)、選択した８本の動線からスポット９を除去する。これにより顧客動線集合から得られる主動線内にスポット９が出現しないことが保証される。
【００７１】
次に、全てのiについて、L(mti)を求める（Classfy(Li)）（Ｓ１４）。つまり、顧客動線集合内の動線を各L(mti)に分類する。この様子を図１９に示す。ある動線が２つ以上の主動線を含む場合、当該動線は複数のカテゴリーに属することになる。ここではt3がその例である。
【００７２】
次に、要素数が少ないL(mti)から順番に、L(mti)内の各要素が、対応する主動線のみを含むように当該要素（動線）を操作する（Fix(Li)）（Ｓ１５）。すなわち１つの動線が複数の主動線を含まないようにする。この操作の様子を図２０に示す。L(mt2)の要素がL(mt1)よりも少ないためL(mt2)から操作を行う。このように要素数が少ないL(mt2)から操作を行うことで本ステップにおける計算量を低減できる。操作を行う順番をランダムに決定してもよい。L(mt2)に対する操作により動線t3に含まれる主動線の重複は消滅する。なお、この結果、L(mt1)に対する操作は不要となる（図１９参照）。t3に対する処理の具体例を図２１に示す。まず動線t3内に存在するMTの全要素をいったん全て削除し、この後、対応する主動線mt2（スポット４−スポット８）をt3内のランダムな位置に挿入する（Set(mt2)）。ここではスポット４とスポット８が連続した状態で挿入されているがスポットの順序が維持されていれば、これらのスポットがスポット９をまたいで分離された状態で挿入されても良い。以上により動線t3はL(mt2)にのみ属することが保証される。
【００７３】
次に、L(mti)の要素数が含有率（p=0.25）を越えるように顧客動線集合を操作してL(mti)の要素数を増加させる(Raise(Li))（Ｓ１６）。本例ではp=0.25のため、L(mti)の要素数を少なくとも３つまで増加させる。要素数が少ないL(mti)より操作を行ってもよく、この場合本ステップにおける計算量を低減できる。操作の対象となる動線はLno内の動線からランダムに選択し、選択した動線に対してSet(mti)を適用する。Lnoから動線を選択することで次のステップＳ１６において不要な主動線が抽出される可能性を低減できる。選択する動線は各mtiで重複しないことが好ましい。本ステップにおける操作の様子を図２２に示す。例えばL(mt1)の場合、ランダムに動線を２本選択し、この結果、動線t2,t8が選択されたとする。選択された動線t2から、MTの要素をいったん全部削除し（ここではスポット４、スポット２が削除される）、その後、対応する主動線（スポット１−スポット２−スポット３）をランダムな位置に挿入する（Set(mt1)）。挿入する主動線のスポットは順序が維持されていれば連続する必要はない。動線t8についても同様にして行う。
【００７４】
次に、上記ステップＳ１６の後の顧客動線集合に主動線抽出アルゴリズムを適用して主動線を抽出し、抽出した主動線によって主動線集合MT’を更新する（Ｓ１７）。本処理を行う様子を図２３に示す。上述のステップＳ１２〜Ｓ１６によって、必要とされる２つの主動線（＝MTの要素）が抽出されることは保証されている。ここでは、その他の主動線（スポット２−スポット４−スポット３）も抽出されており、これは不要な主動線（Restmt）である。
【００７５】
次に、顧客動線集合において、不要な主動線を含む動線から、当該主動線を削除する（Remove Rest(mti)）（Ｓ１８）。本処理を行う様子を図２４に示す。不要な主動線が動線t6,t7,t9に含まれているため、これらの動線から不要な主動線を削除する。削除後の顧客動線集合が図２５に示される。この動線集合が動線調整部２１の出力となり動線データ格納部２２に格納される。この顧客動線集合は、実測データから得られる主動線と一致する。
【００７６】
以上のように、本実施の形態によれば、実測データから得られた主動線の再現性を保持した動線データの集合、すなわち顧客の経路特性を反映した動線データの集合を生成することができる。これにより効果的なレイアウトや人員配置を提案することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明に係わる行動予測装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】移動体発生間隔推定部の構成を示すブロック図である。
【図３】目標エリア推定部の構成を示すブロック図である。
【図４】エリア滞在時間推定部の構成を示すブロック図である。
【図５】エリア間通過時間推定部の構成を示すブロック図である。
【図６】移動経路推定部の構成を示すブロック図である。
【図７】動線シミュレーション部の構成を示すブロック図である。
【図８】移動経路生成部による処理の一例を詳細に説明するフローチャートである。
【図９】動線調整部の構成を示す。
【図１０】主動線の具体例を示す
【図１１】主動線集合MTの例を示す。
【図１２】主動線構成要素の集合SPの例を示す。
【図１３】NUの一例を示す。
【図１４】mt∈tの例を示す。
【図１５】動線データ変換部による処理を説明するフローチャートである。
【図１６】動線データ変換部の入力データ例を示す。
【図１７】ステップＳ１２を説明する図である。
【図１８】ステップＳ１３を説明する図である。
【図１９】ステップＳ１４を説明する図である。
【図２０】ステップＳ１５を説明する図である。
【図２１】ステップＳ１５において動線t3に対する処理の具体例を示す。
【図２２】ステップＳ１６を説明する図である。
【図２３】ステップＳ１７を説明する図である。
【図２４】ステップＳ１８を説明する図である。
【図２５】ステップＳ１８の後の顧客動線集合を示す。
【符号の説明】
【００７８】
１１  属性情報データベース
１２  実測データ取得部
１３  移動体発生間隔推定部
１４  目標エリア推定部
１５  エリア滞在時間推定部
１６  エリア間通過時間推定部
１７  移動経路推定部
１８  動線生成条件設定部
１９  動線シミュレーション部
２０  主動線抽出部
２１  動線調整部
２１ａ  動線データ変換部
２２  動線データ格納部
【図１】
2006331340.tif 000004
【図２】
2006331340.tif 000005
【図３】
2006331340.tif 000006
【図４】
2006331340.tif 000007
【図５】
2006331340.tif 000008
【図６】
2006331340.tif 000009
【図７】
2006331340.tif 000010
【図８】
2006331340.tif 000011
【図９】
2006331340.tif 000012
【図１０】
2006331340.tif 000013
【図１１】
2006331340.tif 000014
【図１２】
2006331340.tif 000015
【図１３】
2006331340.tif 000016
【図１４】
2006331340.tif 000017
【図１５】
2006331340.tif 000018
【図１６】
2006331340.tif 000019
【図１７】
2006331340.tif 000020
【図１８】
2006331340.tif 000021
【図１９】
2006331340.tif 000022
【図２０】
2006331340.tif 000023
【図２１】
2006331340.tif 000024
【図２２】
2006331340.tif 000025
【図２３】
2006331340.tif 000026
【図２４】
2006331340.tif 000027
【図２５】
2006331340.tif 000028