(57)【要約】【課題】人物の状態を容易に推定可能にすること。【解決手段】計測装置１は、圧力検知部１ｂ、判定部１ｃ及び推定部１ｄを有する。圧力検知部１ｂは、圧力を検知する。判定部１ｃは、検知した圧力のかかる領域の形状及び／又は大きさに基づいて圧力検知部１ｂに、人物が接触しているかどうかを判定する。推定部１ｄは、人物が接触していると判定した場合に、検知した人物に対応した圧力の大きさの分布に応じて、人物の状態を推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
圧力検知部により圧力を検知し、
検知した前記圧力のかかる領域の形状及び／又は大きさに基づいて前記圧力検知部に、人物が接触しているかどうかを判定し、
人物が接触していると判定した場合に、検知した前記人物に対応した圧力の大きさの分布に応じて、前記人物の状態を推定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする計測プログラム。
【請求項２】
前記人物に対応した圧力のかかる領域の形状及び／又は大きさに基づいて、前記人物の向いている方向及び／又は性別を特定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の計測プログラム。
【請求項３】
特定した前記人物の向いている方向と、検知した前記人物に対応した圧力の大きさの分布とに応じて、前記人物の対象物への関心度合いを推定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２に記載の計測プログラム。
【請求項４】
特定した前記人物が前記圧力検知部に接触した時間及び接触した位置の少なくとも何れかに応じて、前記関心度合いを推定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３に記載の計測プログラム。
【請求項５】
前記関心度合いの推定結果に応じて、前記対象物とともに設置された表示装置の表示内容を変更する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３又は４に記載の計測プログラム。
【請求項６】
前記圧力検知部に前記人物が接触しているかどうかの判定では、前記圧力検知部に前記人物の足の裏が接触しているかどうかを判定し、
前記人物の状態の推定では、前記人物の前記足の裏に対応した前記圧力の大きさの分布に応じて、前記人物の状態を推定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の計測プログラム。
【請求項７】
前記圧力検知部により、前記圧力検知部の上に載った物によって前記圧力検知部にかかる前記圧力を検知する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の計測プログラム。
【請求項８】
前記圧力検知部は、前記人物が歩行する歩行面に設けられる、請求項１乃至７の何れか１項に記載の計測プログラム。
【請求項９】
圧力検知部により圧力を検知し、
検知した前記圧力のかかる領域の形状及び／又は大きさに基づいて前記圧力検知部に、人物が接触しているかどうかを判定し、
人物が接触していると判定した場合に、検知した前記人物に対応した圧力の大きさの分布に応じて、前記人物の状態を推定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする計測方法。
【請求項１０】
圧力を検知する圧力検知部と、
検知した前記圧力のかかる領域の形状及び／又は大きさに基づいて前記圧力検知部に、人物が接触しているかどうかを判定する判定部と、
人物が接触していると判定した場合に、検知した前記人物に対応した圧力の大きさの分布に応じて、前記人物の状態を推定する推定部と、
を有することを特徴とする計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は計測プログラム、計測方法及び計測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の人物に対して興味や嗜好などの調査が行われることがある。例えば、調査の結果は、商品やサービスに関するマーケティング戦略などに活用される。そこで、不特定多数の人物に対する興味や嗜好などの調査に、情報処理システムを活用することが考えられている。
【０００３】
例えば、展示会場に入場した人の展示製品への興味の程度を滞在時間により定量的に把握し、有効な営業活動の展開に役立てる提案がある。この提案では、展示ブース別に入場者の個人情報を登録した入場者カードを読み取ることで、展示ブース別に滞在した人数及び滞在時間を集計する。
【０００４】
また、利用者の体温、発汗、心拍数をセンサにより取得し、利用者による意思伝達スイッチに対するオン／オフ操作を検出し、取得した各情報を基に、利用者がどの対象物に対してどのような感情や意識などを生じたかを示す対象物情報を作成する装置の提案がある。この提案では、対象物情報が解析されて、各展示物の人気や利用者の嗜好を示す解析情報が作成される。
【０００５】
更に、靴型の属性により、人の大まかな動線を判断し、それに合わせたコンテンツ情報を表示させる動体検知システムの提案がある。動体検知システムは、複数の動体識別装置を備える。動体識別装置は、人の足の圧力の検知結果から靴型情報を生成し、靴型情報から靴型の属性を判断する。動体検知システムは、同じ靴型の属性が検出された動体識別装置同士を結んだものを動線情報として判断し、動線情報又は靴型の属性の情報に適合したコンテンツ情報を、表示装置により表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１０−１９８７２８号公報
【特許文献２】特開２００５−２７５９６０号公報
【特許文献３】特開２０１０−２１８１７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ここで、人物の状態を推定するための仕組みが問題となる。例えば、上記提案のように、利用者の体温、発汗、心拍数や利用者によるスイッチのオン／オフなどを収集して利用者の嗜好を解析する方法では、利用者の負担が大きい。これに対し、例えば、カメラを設置して人物の行動を監視し、画像処理技術を用いて人物の行動から当該人物の状態を推定することも考えられる。しかし、カメラでの監視は、撮像される画像が個人の特定や識別の手掛かりとなり得る情報であるため、人物側に悪い心証を与えるおそれがある。
【０００８】
１つの側面では、本発明は、人物の状態を容易に推定可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
１つの態様では、計測プログラムが提供される。計測プログラムは、圧力検知部により圧力を検知し、検知した圧力のかかる領域の形状及び／又は大きさに基づいて圧力検知部に、人物が接触しているかどうかを判定し、人物が接触していると判定した場合に、検知した人物に対応した圧力の大きさの分布に応じて、人物の状態を推定する、処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
１つの側面では、人物の状態を容易に推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施の形態の計測装置を示す図である。
【図２】第２の実施の形態の計測システムの例を示す図である。
【図３】第２の実施の形態のサーバとセンサシートとの接続例を示す図である。
【図４】第２の実施の形態のサーバのハードウェア例を示す図である。
【図５】第２の実施の形態のセンサシートのハードウェア例を示す図である。
【図６】第２の実施の形態のサーバの機能例を示す図である。
【図７】第２の実施の形態の荷重分布の測定データの例を示す図である。
【図８】第２の実施の形態の展示品と人物との位置関係の例を示す図である。
【図９】第２の実施の形態の前荷重になる人物の動作例を示す図である。
【図１０】第２の実施の形態の前荷重を示す荷重パターンの例を示す図である。
【図１１】第２の実施の形態の足型テーブルの例を示す図である。
【図１２】第２の実施の形態の人物テーブルの例を示す図である。
【図１３】第２の実施の形態の結果テーブルの例を示す図である。
【図１４】第２の実施の形態の情報収集処理例を示すフローチャートである。
【図１５】第２の実施の形態の性別判定処理例を示すフローチャートである。
【図１６】第２の実施の形態の関心度判定処理例を示すフローチャートである。
【図１７】第２の実施の形態の分析処理例を示すフローチャートである。
【図１８】第２の実施の形態の関心パターンテーブルの例を示す図である。
【図１９】第２の実施の形態の案内処理例を示すフローチャートである。
【図２０】第２の実施の形態の案内表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態の計測装置を示す図である。計測装置１は、人物の状態の推定を行う。人物の状態とは、人物の姿勢、人物の動作、又は、人物の姿勢や動作などから判断される人物の対象物への関心の度合いや興味の度合いなどである。
【００１３】
計測装置１は、記憶部１ａ、圧力検知部１ｂ、判定部１ｃ及び推定部１ｄを有する。
記憶部１ａは、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性記憶装置でもよいし、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置でもよい。また、判定部１ｃや推定部１ｄは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などによって実現され得る。判定部１ｃ及び推定部１ｄはプログラムを実行するプロセッサにより実現されてもよい。「プロセッサ」には、複数のプロセッサの集合（マルチプロセッサ）も含まれ得る。
【００１４】
圧力検知部１ｂは、圧力検知部１ｂにかかる圧力を検知する。例えば、圧力検知部１ｂは、圧力検知部１ｂの上に載った物によって圧力検知部１ｂにかかる圧力を検知する。圧力検知部１ｂの圧力を検知する面（圧力検知面）は、計測装置１の外部に設けられる。例えば、圧力検知部１ｂの圧力検知面は、人物が歩行する歩行面（床面や地面など）に設けられる。一例では、圧力検知部１ｂは、センサマトリクスｍ１を有する。
【００１５】
センサマトリクスｍ１は、圧力検知面を形成する。センサマトリクスｍ１は、シート状であり、シートの面において、２次元の格子状に配置された複数の圧力センサを備える。圧力検知部１ｂは、センサマトリクスｍ１により、圧力のかかる領域の形状や大きさを検知する。
【００１６】
判定部１ｃは、検知した圧力のかかる領域の形状及び／又は大きさに基づいて圧力検知部１ｂに、人物が接触しているかどうかを判定する。例えば、判定部１ｃは、圧力検知部１ｂに人物の足の裏（靴底を含む）が接触しているかどうかを判定する。一例では、判定部１ｃは、圧力検知部１ｂによる圧力の検知結果として、荷重分布２を得る。
【００１７】
荷重分布２は、圧力検知部１ｂの圧力検知面における荷重領域２ａ，２ｂの情報を含む。例えば、図１の荷重分布２において、上側から下側へ向かう方向をＸ軸の正方向とし、右側から左側へ向かう方向をＹ軸の正方向とする。そして、図１の荷重分布２の右上隅を原点（Ｘ，Ｙ）＝（０，０）とする。座標の格子点は、センサマトリクスｍ１の１つの圧力センサによる圧力の検出位置に相当する。格子点には、圧力の大きさを示す荷重値が対応付けられる。
【００１８】
したがって、判定部１ｃは、荷重分布２により、圧力のかかる領域の形状（例えば、荷重領域２ａ，２ｂの形状）や、圧力のかかる領域の大きさ（例えば、荷重領域２ａ，２ｂの面積の合計）を得ることができる。
【００１９】
例えば、記憶部１ａは、人物の足型又は靴型の形状のパターンを示す情報を予め記憶する。そして、判定部１ｃは、荷重領域２ａ，２ｂの形状と、記憶部１ａに記憶された形状のパターンとを照合することで、荷重領域２ａ，２ｂが人物に対応するか否かを判定する。例えば、判定部１ｃは、荷重領域２ａ，２ｂの形状と記憶部１ａに記憶された形状のパターンとの一致の度合いが所定値より大きい場合に、荷重領域２ａ，２ｂが人物に対応すると判定する。この場合、判定部１ｃは、圧力検知部１ｂに人物（例えば、人物３）が接触していると判定する。一方、判定部１ｃは、荷重領域２ａ，２ｂの形状と記憶部１ａに記憶された形状のパターンとの一致の度合いが所定値以下の場合に、荷重領域２ａ，２ｂが人物に対応しないと判定する。この場合、判定部１ｃは、圧力検知部１ｂに人物が接触していないと判定する。
【００２０】
また、例えば、記憶部１ａは、人物の足型又は靴型の形状の面積の典型値を示す情報を予め記憶する。そして、判定部１ｃは、荷重領域２ａ，２ｂの形状の面積と、記憶部１ａに記憶された面積の典型値とを照合することで、荷重領域２ａ，２ｂが人物に対応するか否かを判定する。例えば、判定部１ｃは、荷重領域２ａ，２ｂの面積と、記憶部１ａに記憶された面積の典型値とが所定の精度で一致する場合に、荷重領域２ａ，２ｂが人物に対応すると判定する。この場合、判定部１ｃは、圧力検知部１ｂに人物（例えば、人物３）が接触していると判定する。一方、判定部１ｃは、荷重領域２ａ，２ｂの面積と、記憶部１ａに記憶された面積の典型値とが所定の精度で一致しない場合に、荷重領域２ａ，２ｂが人物に対応しないと判定する。この場合、判定部１ｃは、圧力検知部１ｂに人物が接触していないと判定する。
【００２１】
更に、判定部１ｃは、記憶部１ａに記憶された、人物の足型又は靴型の形状のパターンを示す情報と、足型又は靴型の面積の典型値との両方を用いて、圧力検知部１ｂに人物が接触しているかどうかを判定してもよい。例えば、判定部１ｃは、荷重領域２ａ，２ｂの形状と記憶部１ａに記憶された形状のパターンとの一致の度合いが所定値より大きく、かつ、荷重領域２ａ，２ｂの面積と記憶部１ａに記憶された面積の典型値とが所定の精度で一致する場合に、荷重領域２ａ，２ｂが人物に対応すると判定してもよい。一方、判定部１ｃは、荷重領域２ａ，２ｂの形状と記憶部１ａに記憶された形状のパターンとの一致の度合いが所定値以下、又は、荷重領域２ａ，２ｂの面積と記憶部１ａに記憶された面積の典型値とが所定の精度で一致していない場合に、荷重領域２ａ，２ｂが人物に対応しないと判定してもよい。
【００２２】
なお、荷重領域２ａ，２ｂが人物に対応する場合、判定部１ｃは、荷重領域２ａ，２ｂの位置関係や形状の対称性から、荷重領域２ａを左足の荷重分布であり、荷重領域２ｂを右足の荷重分布であると判断することもできる。
【００２３】
推定部１ｄは、圧力検知部１ｂに人物が接触していると判定した場合に、検知した人物に対応した圧力の大きさの分布に応じて、人物の状態を推定する。例えば、判定部１ｃが、圧力検知部１ｂに人物３の足の裏が接触していると判定した場合に、推定部１ｄは、検知した人物３に対応した圧力の大きさの分布に応じて、人物３の状態を推定する。より具体的には、推定部１ｄは、荷重分布２に基づいて、荷重領域２ａ，２ｂに属する各座標点における荷重値（圧力の大きさ）を得る。そして、推定部１ｄは、荷重領域２ａ，２ｂにおける荷重値の偏りを取得する。
【００２４】
一例では、推定部１ｄは、荷重領域２ａ，２ｂの形状及び／又は大きさに基づいて、人物３の向いている方向を特定する。例えば、推定部１ｄは、荷重領域２ａ，２ｂの形状と、人物の足型又は靴型の形状のパターン（つま先側を前側とし逆側を後ろ側とする）との照合結果により、荷重領域２ａ，２ｂのつま先側に相当する方を前側と判断する。そうすると、例えば、推定部１ｄは、荷重領域２ａ，２ｂにおいて、荷重値の比較的大きい方が前側に集中し、荷重値の比較的小さい方が後ろ側に集中しているとき、人物３の前側に比較的大きく荷重がかけられている（前荷重である）と推定する。同様にして、推定部１ｄは、人物３の後ろ側に比較的大きく荷重がかけられている（後ろ荷重である）と推定することもできる。ここで、荷重分布２の例では色が濃いほど荷重値が大きいことを表す。
【００２５】
推定部１ｄによる上記の処理を用いることで、人物３について更に多くの情報を得ることができる。例えば、台４に対象物５が展示されている状況を考える。そして、圧力検知部１ｂの圧力検知面は、台４及び対象物５の前の床面に配置されている。すなわち、圧力検知面のＸ＝０に相当する辺が台４及び対象物５の側に配置されている。この場合に、推定部１ｄは、特定した人物３の向いている方向と、検知した人物３に対応した圧力の大きさの分布とに応じて、人物３の対象物への関心度合いを推定してもよい。
【００２６】
具体的には、圧力検知部１ｂの設けられたエリアの対象物５側をエリアの前側、その逆側をエリアの後ろ側とする。推定部１ｄは、圧力検知部１ｂの設けられたエリアに人物３が入った場合や当該エリアに所定時間以上、人物３が滞在した場合に、人物３が対象物５に関心を示していると判断することが考えられる。また、推定部１ｄは、当該エリアの後ろ側から前側へ人物３が移動した場合に、人物３が対象物５に関心を示していると判断することが考えられる。更に、対象物５に比較的近い位置で人物３が前荷重である場合に、対象物５に対して人物３が関心を示していると判断することが考えられる。推定部１ｄは、このような判定により、対象物５に対する人物３の関心度合いをスコア付けしてもよい。例えば、推定部１ｄは、これらの人物３の状態を検出するたびに、監視度合いを表すスコアに所定値を加算していき、対象物５に対する人物３の関心度合いを計算することが考えられる。この場合、推定部１ｄは、スコアが大きいほど、対象物５に対する人物３の関心が高いと評価する。
【００２７】
これにより、人物の状態を容易に推定できる。例えば、展示場などへ訪れた不特定多数の人物に対して紙やＷｅｂなどによるアンケートによって、参加者の興味や関心などを調査することが考えられる。しかし、このような方法では回答する人物側の負担が大きい。また、人物の体温、発汗、心拍数や人物によるスイッチのオン／オフなどを収集して利用者の嗜好を解析する方法も考えられるが、この方法でも人物側の負担が大きい。これに対し、例えば、カメラを設置して人物の行動を監視し、画像処理技術を用いて人物の行動から当該人物の状態を推定することも考えられる。しかし、カメラでの監視は、撮像される画像が個人の特定や識別の手掛かりとなり得る情報であるため、人物側に悪い心証を与えるおそれがある。
【００２８】
そこで、計測装置１は、圧力検知部１ｂによる圧力の検知結果を用いて、人物３の状態を推定する。これにより、人物３の体温、発汗、心拍数などを計測する多数のセンサを用いたり、人物３の行動を監視するカメラを設置したりするよりも、比較的簡易な設備で人物の状態を容易に推定可能となる。特に、人物３により圧力検知部１ｂが足で踏まれさえすればよいため、人物３の行動の妨げにならない。人物３に特別な行動を強いずに済むため、紙やスイッチなどを用いて回答してもらう方法に比べて、人物３の負担を減らせる。更に、カメラで監視される場合のような不快感を人物３に与えずに済む。こうして、計測装置１を用いることで、不特定多数の人物に対する、対象物５への関心度合いなどの調査を効率的に行える利点もある。
【００２９】
次に、計測装置１の機能を有するサーバコンピュータ（単にサーバと称することがある）を展示場に設ける場合を例示して、当該機能をより詳細に説明する。
［第２の実施の形態］
図２は、第２の実施の形態の計測システムの例を示す図である。第２の実施の形態の計測システムは、サーバ１００及びセンサシート２００を有する。サーバ１００及びセンサシート２００は、所定のケーブルによって接続されている。
【００３０】
サーバ１００は、展示場を訪れた人物の展示品に対する関心度合いの調査に用いられるサーバコンピュータである。サーバ１００は、計測装置１の一例である。
センサシート２００は、圧力を検知するセンサ（圧力センサ）である。センサシート２００は、長方形のシート状であり、展示場の床面（歩行面）に敷かれる。センサシート２００は、圧力検知部１ｂの一例である。ここで、展示場には、展示台１０が設けられ、展示台１０の上に展示品１１が設置されている。展示台１０は展示品１１を載せて展示するための台である。展示品１１は、展示場で展示される品である。センサシート２００は、展示品１１に対して１つ設けられる。例えば、展示場を訪れた人物５０が展示品１１を見ようとする場合、人物５０は、センサシート２００の上に乗って、展示品１１を見ることになる。センサシート２００が設けられた領域を、展示品１１を展示する１つのブースと考えてもよい。
【００３１】
図３は、第２の実施の形態のサーバとセンサシートとの接続例を示す図である。展示場では、複数の展示品が展示される。このため、展示場には、センサシート２００，２００ａ，２００ｂ，・・・が設けられる。第２の実施の形態の計測システムは、センサシート２００ａ，２００ｂ，・・・も含む。
【００３２】
前述のように、センサシート２００は、展示品１１に対して設けられている。センサシート２００ａは、展示品１１ａに対して設けられている。センサシート２００ｂは、展示品１１ｂに対して設けられている。他の展示品に対しても、センサシートが１対１に設けられている。センサシートにはＩＤ（IDentifier）（センサＩＤと称する）が付与されている。また、展示品にもＩＤ（展示品ＩＤと称する）が付与されている。サーバ１００は、センサＩＤと展示品ＩＤとの対応関係を予め保持する。
【００３３】
図４は、第２の実施の形態のサーバのハードウェア例を示す図である。サーバ１００は、プロセッサ１０１、ＲＡＭ１０２、ＨＤＤ１０３、接続ＩＦ（InterFace）１０４、画像信号処理部１０５、入力信号処理部１０６、媒体リーダ１０７及びネットワークＩＦ１０８を有する。各ハードウェアはサーバ１００のバスに接続されている。
【００３４】
プロセッサ１０１は、サーバ１００の情報処理を制御するハードウェアである。プロセッサ１０１は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ又はＦＰＧＡなどである。プロセッサ１０１は、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどのうちの２以上の要素の組み合わせであってもよい。
【００３５】
ＲＡＭ１０２は、サーバ１００の主記憶装置である。ＲＡＭ１０２は、プロセッサ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部を一時的に記憶する。また、ＲＡＭ１０２は、プロセッサ１０１による処理に用いる各種データを記憶する。
【００３６】
ＨＤＤ１０３は、サーバ１００の補助記憶装置である。ＨＤＤ１０３は、内蔵した磁気ディスクに対して、磁気的にデータの書き込み及び読み出しを行う。ＨＤＤ１０３は、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、及び各種データを記憶する。サーバ１００は、フラッシュメモリやＳＳＤ（Solid State Drive）などの他の種類の補助記憶装置を備えてもよく、複数の補助記憶装置を備えてもよい。
【００３７】
接続ＩＦ１０４は、センサシート２００とサーバ１００とを接続するためのインタフェースである。接続ＩＦ１０４としては、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などのインタフェースを用いることができる。接続ＩＦ１０４は、センサシート２００ａ，２００ｂ，・・・（図４では図示を省略している）とサーバ１００との接続にも用いられる。
【００３８】
画像信号処理部１０５は、プロセッサ１０１からの命令に従って、サーバ１００に接続されたディスプレイ２１に画像を出力する。ディスプレイ２１として、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイなどを用いることができる。
【００３９】
入力信号処理部１０６は、サーバ１００に接続された入力デバイス２２から入力信号を取得し、プロセッサ１０１に出力する。入力デバイス２２として、例えば、マウスやタッチパネルなどのポインティングデバイス、キーボードなどを用いることができる。
【００４０】
媒体リーダ１０７は、記録媒体２３に記録されたプログラムやデータを読み取る装置である。記録媒体２３として、例えば、フレキシブルディスク（ＦＤ：Flexible Disk）やＨＤＤなどの磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光ディスク、光磁気ディスク（ＭＯ：Magneto-Optical disk）を使用できる。また、記録媒体２３として、例えば、フラッシュメモリカードなどの不揮発性の半導体メモリを使用することもできる。媒体リーダ１０７は、例えば、プロセッサ１０１からの命令に従って、記録媒体２３から読み取ったプログラムやデータをＲＡＭ１０２又はＨＤＤ１０３に格納する。
【００４１】
ネットワークＩＦ１０８は、ネットワーク２０を介して他の装置と通信を行う。ネットワークＩＦ１０８は、有線通信インタフェースでもよいし、無線通信インタフェースでもよい。
【００４２】
図５は、第２の実施の形態のセンサシートのハードウェア例を示す図である。センサシート２００は、プロセッサ２０１、メモリ２０２、接続ＩＦ２０３及びセンサ部２０４を有する。
【００４３】
プロセッサ２０１は、センサシート２００の動作を制御するハードウェアである。プロセッサ２０１は、例えばＤＳＰ、ＡＳＩＣ又はＦＰＧＡなどである。プロセッサ２０１は、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどのうちの２以上の要素の組み合わせであってもよい。
【００４４】
メモリ２０２は、センサ部２０４により取得されたセンサデータを記憶する。
接続ＩＦ２０３は、センサシート２００とサーバ１００とを接続するためのインタフェースである。接続ＩＦ２０３としては、例えば、ＵＳＢなどのインタフェースを用いることができる。
【００４５】
センサ部２０４は、シート面上に、２次元に配置された複数の圧力センサにより形成される。圧力センサ２０４ａは、複数の圧力センサのうちの１つである。複数の圧力センサは、センサマトリクスを形成する。すなわち、複数の圧力センサそれぞれが格子状に配置されている。
【００４６】
センサ部２０４は、シート面上の物が、シート面に加える圧力に応じた荷重の値（荷重値）を、各圧力センサによって計測する。より具体的には、ＰＥＴ（PolyEthylene Terephthalate）などの材質の２枚のフィルムを用意し、１枚のフィルムには行方向に電極を配線し、もう１枚のフィルムには列方向に電極を配線する。そして、電極上に感圧導電性のインクを塗布し、２枚のフィルムの電極が行列方向に重なるように、２枚のフィルムを重ねることでセンサ部２０４が形成される。そうすると、各電極の行列の交点部分が圧力センサとして機能し、圧力に応じて（荷重に応じて）該当箇所の抵抗値が変化する。この抵抗値は、プロセッサ２０１によりデジタル値（荷重値）に変換され、サーバ１００に送信される。
【００４７】
図６は、第２の実施の形態のサーバの機能例を示す図である。サーバ１００は、記憶部１１０、荷重分布測定部１２０、足型照合部１３０、人物属性判定部１４０、関心度判定部１５０及び分析処理部１６０を有する。
【００４８】
記憶部１１０は、ＲＡＭ１０２やＨＤＤ１０３に確保された記憶領域として実現される。荷重分布測定部１２０、足型照合部１３０、人物属性判定部１４０、関心度判定部１５０及び分析処理部１６０は、ＲＡＭ１０２に記憶されたプログラムを、プロセッサ１０１により実行することで、プロセッサ１０１により発揮される機能でもよい。あるいは、荷重分布測定部１２０、足型照合部１３０、人物属性判定部１４０、関心度判定部１５０及び分析処理部１６０は、ＦＰＧＡやＡＳＩＣなどのハードワイヤードロジックにより実現されてもよい。
【００４９】
記憶部１１０は、各部の処理に用いられる各種の情報を記憶する。記憶部１１０は、足型テーブル、人物テーブル及び結果テーブルを記憶する。
足型テーブルは、人の足の裏又は靴底の形状（足型と称する）を示す情報が登録されたテーブルである。足型は足形と表されることもある。足型を示す情報は、人の足の裏又は靴底の形状を、複数の種類の特徴量で表した特徴ベクトルでもよい。足型テーブルに登録される足型を示す情報は、予め作成され、記憶部１１０に格納される。
【００５０】
人物テーブルは、人物に対して実際に取得された足型や体重などの属性情報が、人物のＩＤ（人物ＩＤと称する）に対応付けて登録されたテーブルである。人物テーブルに登録される足型を示す情報も、実際に取得された足型を示す特徴ベクトルでもよい。
【００５１】
結果テーブルは、人物に対して判定された各展示品に対する関心度の判定結果が、人物ＩＤに対応付けて登録されたテーブルである。
荷重分布測定部１２０は、センサシート２００を用いて、センサ部２０４における荷重分布を測定し、荷重分布の測定データを生成する。荷重分布とは、センサ部２０４において荷重がかかっている点（荷重値が０以上、又は、所定値以上である点）の集合である。荷重分布測定部１２０は、荷重分布の測定データを、記憶部１１０に格納する。荷重分布測定部１２０は、センサシート２００ａ，２００ｂ，・・・（図６では図示を省略している）を用いて、同様に荷重分布の測定データを生成する。
【００５２】
足型照合部１３０は、荷重分布測定部１２０により測定された荷重分布の測定データから、荷重領域の形状を特定する。足型照合部１３０は、特定された荷重領域の形状を、記憶部１１０に記憶された足型と照合し、センサシート２００に人物が載っているか（センサシート２００に人物が接触しているか）否かを判定する。例えば、前述のように、足型が特徴ベクトルで表される場合、足型照合部１３０は、特定された荷重領域の形状を特徴ベクトルに変換し、記憶部１１０に記憶された足型を示す特徴ベクトルと照合してもよい。この場合、足型照合部１３０は、両特徴ベクトルが所定の精度で一致する場合に、センサシート２００に人物が載っていると判定し、それ以外の場合にセンサシート２００に人物が載っていないと判定する。足型照合部１３０は、荷重領域の組合せを基に、センサシート２００に複数の人物が載っていることを判定することもできる。
【００５３】
人物属性判定部１４０は、荷重分布の測定データに基づいて、センサシート２００に載っている人物の体重や性別などの属性情報を判定する。例えば、人物属性判定部１４０は、荷重分布の測定データから、１人の人物に対応する荷重領域を特定し、当該荷重領域における荷重値を積分することで、当該人物の体重（又は、体重に相当する量）を計算する。人物属性判定部１４０は、計算された体重、当該人物に対応する荷重領域の形状及び足の内外の荷重傾向などに基づいて、当該人物の性別を判定する。ここで、足の内外の荷重傾向とは、足裏の内側（股側）に荷重がかかっているか、足裏の外側（股とは逆側）に荷重がかかっているかの傾向を表す。例えば、女性では内側に荷重がかかる傾向（内側荷重傾向）にあり、男性では外側に荷重がかかる傾向（外側荷重傾向）にある。人物属性判定部１４０は、判定した属性情報を、該当の人物の人物ＩＤに対応付けて、記憶部１１０に記憶された人物テーブルに登録する。
【００５４】
関心度判定部１５０は、荷重分布の測定データに基づいて、センサシート２００に乗っている人物の展示品１１に対する関心度を判定する。例えば、関心度判定部１５０は、人物５０のセンサシート２００上での滞在時間、位置、移動方向、姿勢などを判定することで、人物５０による展示品１１に対する関心度を判定する。関心度判定部１５０は、関心度を複数段階のスコアによって求める。スコアが大きいほど関心度は高いとする。関心度判定部１５０は、判定された関心度を、該当の人物の人物ＩＤに対応付けて、記憶部１１０に記憶された結果テーブルに登録する。
【００５５】
分析処理部１６０は、記憶部１１０に記憶された結果テーブルにより、複数の人物による各展示品に対する関心度の傾向を分析し、分析結果をディスプレイ２１により表示させる。例えば、分析処理部１６０は、展示場を訪れた複数の人物により比較的高い関心をもたれた展示品のランキングをディスプレイ２１により表示させてもよい。あるいは、展示品１１の横にディスプレイ２１が配置されている場合に、分析処理部１６０は、展示品１１に対して関心をもった別の人物が関心をもった別の展示品を、展示品１１を観覧している人物５０にお薦めする画像をディスプレイ２１に表示させてもよい。また、分析処理部１６０は、当該別の展示品へのナビゲーション（例えば、ブース番号の提示や経路表示など）をディスプレイ２１に表示させてもよい。
【００５６】
図７は、第２の実施の形態の荷重分布の測定データの例を示す図である。荷重分布測定部１２０は、センサシート２００を用いて、センサ部２０４にかかる荷重値の分布（荷重分布）を測定し、測定データを生成する。測定データは、センサ部２０４におけるセンサマトリクスの各格子点（各圧力センサ）において計測された荷重値の集合である。例えば、各格子点の位置は、２次元（Ｘ，Ｙ）座標系によって表される。したがって、測定データは、（Ｘ，Ｙ）の座標値と、当該座標値で表される位置に存在する圧力センサによって計測された荷重値との組を、格子点毎に含む。
【００５７】
図７では、１つの格子点を、１つの正方形によって表している。荷重のかかっていない位置では、荷重値は０である。測定データでは、荷重のかかっている位置に対して、正の荷重値となる。図７では、色が濃いほど、荷重値が大きいことを示す（以下の図面でも同様である）。正の荷重値をもつ連続する点で表される領域が１つの荷重領域を形成する。図７では、人物の左足の靴底による荷重領域の例を表している。荷重領域内の荷重値のマップを、荷重パターンと呼ぶ。
【００５８】
図８は、第２の実施の形態の展示品と人物との位置関係の例を示す図である。図８（Ａ）は、展示品１１を観覧する人物５０，６０を真上から見た場合の展示品１１と人物５０，６０との位置関係を例示している。例えば、センサシート２００の展示品１１側の辺のうちの一端（図８（Ａ）におけるセンサシート２００の左上）を、（Ｘ，Ｙ）座標の原点（０，０）とする。そして、図８（Ａ）の左側から右側へ向かう方向をＸ軸の正方向とする。また、図８（Ａ）の上側から下側へ向かう方向をＹ軸の正方向とする。
【００５９】
図８（Ａ）に示される位置関係でいえば、人物５０は、人物６０よりも展示品１１に近い位置に存在する。人物６０は、人物５０よりも展示品１１に遠い位置に存在する。人物５０，６０は、展示品１１を見る場合、Ｙ座標の大きい側から展示品１１のブースに入り、Ｙ座標の小さい側へ移動することになる。
【００６０】
図８（Ｂ）は、人物５０に対応する靴底領域５１，５２及び人物６０に対応する靴底領域６１，６２，６３，６４を例示している。靴底領域５１，５２は、例えば、スニーカーの靴底に対応する靴底領域である。靴底領域６１，６２，６３，６４は、例えば、ハイヒールに対応する靴底領域である。
【００６１】
人物５０のセンサシート２００上の位置は、靴底領域５１，５２に対応する荷重領域の荷重中心点Ｐ１の座標によって表される。ここで、荷重中心点Ｐ１は、靴底領域５１，５２に対応する２つの荷重領域の重心である。荷重領域の重心は、実測の荷重値を考慮して求められてもよいし、荷重領域内の荷重の密度を一定として求められてもよい。このとき、展示品１１と人物５０との間の距離の指標は、荷重中心点Ｐ１のＹ座標＝Ｌ１である。
【００６２】
なお、足型照合部１３０は、靴底領域５１，５２に対応する２つの荷重領域を、両荷重領域間の距離（例えば、両荷重領域の重心間の距離）や、形状の特徴（２つの荷重領域の形状が左右対称で所定の類似度で類似しているなど）によって特定する。
【００６３】
同様に、人物６０のセンサシート２００上の位置は、靴底領域６１，６２，６３，６４に対応する荷重領域の荷重中心点Ｐ２の座標によって表される。ここで、荷重中心点Ｐ２は、靴底領域６１，６２，６３，６４に対応する４つの荷重領域の重心（荷重値を考慮した重心でもよい）である。このとき、展示品１１と人物６０との間の距離の指標は、荷重中心点Ｐ２のＹ座標＝Ｌ２である。
【００６４】
なお、足型照合部１３０は、例えば、記憶部１１０に記憶された足型と照合することで、靴底領域６１，６２に対応する２つの荷重領域を第１の荷重領域グループと特定する。同様に、足型照合部１３０は、靴底領域６３，６４に対応する２つの荷重領域を第２の荷重領域グループと特定する。そして、足型照合部１３０は、第１の荷重領域グループと第２の荷重領域グループとを両グループ間の距離（両グループの重心間の距離）や、形状の特徴（２つの荷重領域グループの形状が左右対称で所定の類似度で類似しているなど）によって特定する。
【００６５】
図９は、第２の実施の形態の前荷重になる人物の動作例を示す図である。人物５０は、展示品１１を観覧するために、センサシート２００の領域（すなわち、展示品１１のブース）に踏み込み、展示品１１に近づく。更に、人物５０は、展示品１１に対してより注目するために、展示品１１に目を近付ける（図９（Ａ））。このとき、人物５０は、前傾の姿勢となり、前荷重となる。
【００６６】
また、人物５０は、展示品１１をより詳しく観察するために、展示品１１に触れることもある（図９（Ｂ））。この場合、人物５０は、展示品１１に触れるために、前傾の姿勢となり、前荷重となる。
【００６７】
図１０は、第２の実施の形態の前荷重を示す荷重パターンの例を示す図である。図１０（Ａ）は、人物５０が右足を左足よりも前に出して前傾姿勢となるときの荷重パターン３１０，３２０を例示している。人物５０の前方向（足を前に出して進む方向）は、荷重パターン３１０，３２０の形状（足の指や踏み付け部のある前側の方が、踵がある後ろ側よりも膨らんだ（幅の大きな）形状となっている）によって特定される。関心度判定部１５０は、人物５０の前方向が、Ｙ軸の負の方向を向いているとき、人物５０が展示品１１の方向を向いていると判定する。荷重パターン３１０は、左足の荷重パターンである。荷重パターン３２０は、右足の荷重パターンである。
【００６８】
荷重パターン３１０は、領域３１１，３１２，３１３を有する。
領域３１１は、左足裏のつま先側の領域である。領域３１１は、前荷重の場合に、比較的大きな荷重値が属する領域である。領域３１２は、左足裏の中央部分の領域である。領域３１２は、前荷重の場合に、領域３１１よりも小さな荷重値が属する領域である。領域３１３は、左足裏の踵側の領域である。領域３１３は、領域３１２よりも小さな荷重値が属する領域である。
【００６９】
荷重パターン３２０は、領域３２１，３２２，３２３を有する。
領域３２１は、右足裏のつま先側の領域である。領域３２１は、前荷重の場合に、比較的大きな荷重値が属する領域である。領域３２２は、右足裏の中央部分の領域である。領域３２２は、前荷重の場合に、領域３２１よりも小さな荷重値が属する領域である。領域３２３は、右足裏の踵側の領域である。領域３２３は、領域３２２よりも小さな荷重値が属する領域である。
【００７０】
人物５０が右足を左足よりも前に出して前傾姿勢となる場合、領域３２１は、領域３１１よりも広い領域となる傾向にある。関心度判定部１５０は、人物５０に対し、前後方向にずれて特定された２つの荷重領域に対して、次のように前荷重であることを判定できる。すなわち、関心度判定部１５０は、荷重パターン３１０，３２０のように、荷重値の比較的大きな領域（例えば、領域３１１，３２１）がつま先側にあり、前側にある足の荷重パターン（例えば、荷重パターン３２０）の該当領域（例えば、領域３２１）が後ろ側にある足の荷重パターン（例えば、荷重パターン３１０）の該当領域（例えば、領域３１１）よりも大きい場合に、人物５０が前傾姿勢であると判定する。人物５０が左足を右足よりも前に出して前傾姿勢となる場合も、同様にして（判定条件の左右を逆にして）人物５０が前傾姿勢であるか否かを判定する。
【００７１】
図１０（Ｂ）は、人物５０が右足及び左足を揃えて前傾姿勢となるときの荷重パターン３３０，３４０を例示している。荷重パターン３３０は、左足の荷重パターンである。荷重パターン３４０は、右足の荷重パターンである。
【００７２】
荷重パターン３３０は、領域３３１，３３２，３３３を有する。
領域３３１は、左足裏のつま先側の領域である。領域３３１は、前荷重の場合に、比較的大きな荷重値が属する領域である。領域３３２は、左足裏の中央部分の領域である。領域３３２は、前荷重の場合に、領域３３１よりも小さな荷重値が属する領域である。領域３３３は、左足裏の踵側の領域である。領域３３３は、領域３３２よりも小さな荷重値が属する領域である。
【００７３】
荷重パターン３４０は、領域３４１，３４２，３４３を有する。
領域３４１は、右足裏のつま先側の領域である。領域３４１は、前荷重の場合に、比較的大きな荷重値が属する領域である。領域３４２は、右足裏の中央部分の領域である。領域３４２は、前荷重の場合に、領域３４１よりも小さな荷重値が属する領域である。領域３４３は、右足裏の踵側の領域である。領域３４３は、領域３４２よりも小さな荷重値が属する領域である。
【００７４】
人物５０が右足及び左足を揃えて前傾姿勢となる場合、領域３３１，３４１は、同程度の大きさの領域となる。したがって、関心度判定部１５０は、人物５０に対し、前後方向に揃って特定された２つの荷重領域に対して、次のように前荷重であることを判定できる。すなわち、関心度判定部１５０は、荷重パターン３３０，３４０のように、荷重値の比較的大きな範囲がつま先側にあり、当該つま先側の範囲が、両荷重パターンで同程度（所定の誤差内で一致する）の大きさである場合に、人物５０が前傾姿勢であると判定する。
【００７５】
図１１は、第２の実施の形態の足型テーブルの例を示す図である。足型テーブル１１１は、記憶部１１０に予め記憶される。足型テーブル１１１は、足型ＩＤ及び足型パターンの項目を含む。
【００７６】
足型ＩＤの項目には、足型の識別情報（足型ＩＤ）が登録される。足型パターンの項目には、人の典型的な足型の形状を示す情報が登録される。足型の形状を示す情報は、足型の形状を示す画像情報でもよいし、足型の形状に対応する特徴ベクトルでもよい。足型の形状に対応する特徴ベクトルを登録する場合、足型の形状の大きさ（面積）の情報（図１１では図示を省略している）も足型パターンとして足型テーブル１１１に登録される。
【００７７】
例えば、足型テーブル１１１には、足型ＩＤが“ａ”、足型パターンが“ｐ１”というレコードが登録されている。このレコードは、足型ＩＤ“ａ”に対して人の典型的な足型の足型パターン“ｐ１”が予め登録されていることを示す。足型テーブル１１１には、他の足型についても同様にして、足型ＩＤ及び足型パターンを含むレコードが登録される。
【００７８】
なお、足型テーブル１１１は、例えば事前にサンプリングされた人の足型（足裏や靴底の形状）の情報を基にした機械学習によって、サーバ１００により事前に作成され、記憶部１１０に予め格納される。
【００７９】
図１２は、第２の実施の形態の人物テーブルの例を示す図である。人物テーブル１１２は、記憶部１１０に予め格納される。人物テーブル１１２は、人物ＩＤ、実測足型パターン、体重、荷重特徴量及び性別の情報を含む。
【００８０】
人物ＩＤの項目には、人物の識別情報（人物ＩＤ）が登録される。実測足型パターンの項目には、実測された足型の形状を示す情報が登録される。前述のように、足型の形状を示す情報は、足型の形状を示す画像情報でもよいし、足型の形状に対応する特徴ベクトルでもよい。両足の足型を照合に用いる場合、両足の足型の形状に対応する画像情報や特徴ベクトル（左右について１つずつ、計２つの特徴ベクトル）でもよい。体重の項目には、荷重パターンを基に測定された体重（又は、体重に対応する値）が登録される。荷重特徴量の項目には、荷重パターンを表す特徴量（荷重特徴量）が登録される。荷重特徴量は、荷重パターンにおける荷重値の分布の傾向を表す量である。性別の項目には、性別が登録される。
【００８１】
例えば、人物テーブル１１２には、人物ＩＤが“Ｕ１”、実測足型パターンが“Ｙ１”、体重が“Ｗ１”、荷重特徴量が“Ｃ１”、性別が“男”というレコードが登録されている。このレコードは、人物ＩＤ“Ｕ１”で示される人物について、実測足型パターン“Ｙ１”が取得されていることを示す。また、このレコードは、人物ＩＤ“Ｕ１”で示される人物について、実測された荷重パターンに対し、体重“Ｗ１”、荷重特徴量“Ｃ１”及び性別“男”が取得されたことを示す。
【００８２】
人物テーブル１１２には、他の人物についても同様にして、人物ＩＤに対して実測足型パターン、体重、荷重特徴量及び性別を含むレコードが登録される。
図１３は、第２の実施の形態の結果テーブルの例を示す図である。結果テーブル１１３は、記憶部１１０に予め格納される。結果テーブル１１３は、項番、時刻、展示品ＩＤ、人物ＩＤ及び関心度の項目を含む。
【００８３】
項番の項目には、レコードを識別する番号が登録される。時刻の項目には、レコードが記録された時刻が登録される。展示品ＩＤの項目には、展示品の識別情報（展示品ＩＤ）が登録される。人物ＩＤの項目には、人物の識別情報（人物ＩＤ）が登録される。関心度の項目には、人物の展示品に対する関心度が登録される。
【００８４】
例えば、結果テーブル１１３には、項番が“１”、時刻が“Ｔ１”、展示品ＩＤが“Ａ１”、人物ＩＤが“Ｕ１”、関心度が“２”というレコードが登録されている。このレコードは、項番“１”で識別され、時刻“Ｔ１”に記録されたことを示す。また、このレコードは、展示品ＩＤ“Ａ１”の展示品に対する人物ＩＤ“Ｕ１”の人物の関心度が“２”であることを示す。結果テーブル１１３には、各展示品に対する各人物の関心度について、同様のレコードが登録される。
【００８５】
次に、サーバ１００による処理手順を説明する。以下の説明では、センサシート２００によるセンシング結果を検出する例を説明するが、他のセンサシート（例えば、センサシート２００ａ，２００ｂ，・・・）に関する手順も、同様の手順となる。
【００８６】
図１４は、第２の実施の形態の情報収集処理例を示すフローチャートである。以下、図１４に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
（Ｓ１１）荷重分布測定部１２０は、センサシート２００への入力を検出し、測定データを取得する。具体的には、荷重分布測定部１２０は、センサシート２００のセンサ部２０４の圧力センサにより、正の荷重値（所定の閾値以上の荷重値でもよい）を検出する。荷重分布測定部１２０は、ある程度の時間（例えば、数秒程度）継続して荷重値を検出した複数の圧力センサの位置により荷重領域を特定する（立ち止った人物を特定するため）。また、荷重分布測定部１２０は、荷重領域における荷重パターンを取得する。荷重分布測定部１２０は、センサシート２００のセンサＩＤに対応付けて、荷重領域の情報や荷重パターンの情報を、記憶部１１０に格納する。なお、瞬間的に荷重値が検出された場合には、センサシート２００上を人物などが通り過ぎただけであると推定されるため、荷重分布測定部１２０は、センサシート２００への瞬間的な荷重値の検出を入力とはみなさなくてよい。
【００８７】
（Ｓ１２）足型照合部１３０は、足型のパターンマッチングを行う。具体的には、足型照合部１３０は、荷重分布測定部１２０により取得された荷重領域の形状及び荷重領域の大きさ（面積）を、記憶部１１０に記憶された足型テーブル１１１の各足型パターンと照合する。足型照合部１３０は、照合によって、荷重領域の形状と最もよく適合する足型パターンを特定し、両者の一致する度合い（一致度）を得る。足型パターンの照合は、片足の足型に対して行われてもよいし、両足の足型に対して行われてもよい。また、足型照合部１３０は、足型のパターンマッチングを、荷重領域の形状及び荷重領域の大きさの両方を用いて行ってもよいし、何れか一方を用いて行ってもよい。
【００８８】
（Ｓ１３）足型照合部１３０は、ステップＳ１２のパターンマッチングの結果により、センサシート２００に人物が載ったか否かを判定する。人物が載ったと判定した場合、足型照合部１３０は、ステップＳ１４に処理を進める。人物が載っていないと判定した場合、足型照合部１３０は、処理を終了する。例えば、足型照合部１３０は、ステップＳ１２で得られた一致度が所定値よりも大きい場合に、人物が載ったと判定し、一致度が所定値以下の場合に、人物が載っていないと判定する。
【００８９】
（Ｓ１４）人物属性判定部１４０は、今回検出された人物の体重を計測する。具体的には、人物属性判定部１４０は、ステップＳ１２のパターンマッチングに用いた荷重領域における荷重パターンの荷重値の積分値を、当該人物の体重に相当する値として計算する。
【００９０】
（Ｓ１５）人物属性判定部１４０は、今回検出された人物の性別を判定する。例えば、人物属性判定部１４０は、荷重領域の形状、体重、荷重パターンにおける荷重傾向に基づいて、当該人物の性別を判定する。より具体的には、図８（Ｂ）で例示したように、荷重領域の形状が、幾つかの複数の荷重領域部分の組合せから形成されており、ハイヒールのような主に女性が履く履物に相当すると考えられる場合、人物属性判定部１４０は、当該人物の性別を女性と判定し得る。このとき、人物属性判定部１４０は、体重を考慮してもよい（例えば、ハイヒール相当の荷重領域を検出し、所定体重以下のときに女性と判定する）。
【００９１】
あるいは、荷重領域の形状がスニーカーのように男性にも女性にも使用される履物に相当すると考えられる場合、人物属性判定部１４０は、体重や荷重パターンにおける荷重傾向に基づいて、当該人物の性別を判定し得る。例えば、体重が比較的大きく（例えば、所定体重より大きく）、かつ、荷重パターンにおける荷重傾向が外側荷重傾向の場合に、人物属性判定部１４０は、当該人物の性別を男性と判定する。一方、体重が比較的小さく（例えば、所定体重以下）、かつ、荷重パターンにおける荷重傾向が内側荷重傾向の場合に、人物属性判定部１４０は、当該人物の性別を女性と判定する。その他の方法として、荷重領域の大きさから靴の長さや幅などのサイズを取得し、サイズに応じて、更に男性又は女性を絞り込んでもよい（例えば、靴の長さが所定長よりも大きければ男性、所定長以下ならば女性とするなど）。ここで例示された性別の判定方法は一例であり、人物属性判定部１４０は、他の方法により性別を判定してもよい。なお、ステップＳ１５の処理の詳細は後述される。
【００９２】
（Ｓ１６）人物属性判定部１４０は、今回検出された人物が新規人物であるか否かを判定する。新規人物である場合、人物属性判定部１４０は、ステップＳ１７に処理を進める。新規人物でない場合、人物属性判定部１４０は、ステップＳ１８に処理を進める。ここで、新規人物とは、記憶部１１０に記憶された人物テーブル１１２に未登録の人物であることを意味する。例えば、人物属性判定部１４０は、今回検出された人物の荷重パターンに基づいて、所定の演算を実行することで荷重特徴量を得る。そして、人物属性判定部１４０は、人物テーブル１１２に登録済の実測足型パターン、体重、荷重特徴量及び性別と、今回の人物に対して得られた実測足型パターン（荷重領域の形状を示す情報）、体重、荷重特徴量及び性別とを照合する。照合により今回の人物と同じ属性情報を含むレコードが人物テーブル１１２に既に登録されていると判定される場合、人物属性判定部１４０は、当該人物を新規人物でないと判定する。一方、今回の人物と同じ属性情報を含むレコードが人物テーブル１１２に登録されていないと判定される場合、人物属性判定部１４０は、当該人物を新規人物であると判定する。
【００９３】
（Ｓ１７）人物属性判定部１４０は、今回検出された人物（新規人物）の属性情報を、人物テーブル１１２に登録する。具体的には、人物属性判定部１４０は、新規人物に対して人物ＩＤを新規に付与する。そして、人物属性判定部１４０は、今回得られた実測足型パターン、体重、荷重特徴量及び性別を、新規に付与された人物ＩＤに対応付けて、人物テーブル１１２に登録する。
【００９４】
（Ｓ１８）関心度判定部１５０は、今回検出された人物による展示品１１に対する関心度の判定（関心度判定）を行う。関心度判定の詳細は後述される。ここで、前述のように、センサシート２００と展示品１１とは１対１に対応付けられている。このため、関心度判定部１５０は、センサシート２００のセンサＩＤに基づいて、展示品１１の展示品ＩＤを特定する。
【００９５】
（Ｓ１９）関心度判定部１５０は、今回検出された人物による展示品１１に対する関心度を、記憶部１１０に記憶された結果テーブル１１３に登録する。具体的には、関心度判定部１５０は、項番、時刻、展示品ＩＤ、人物ＩＤ及び関心度の情報を、結果テーブル１１３に登録する。
【００９６】
なお、荷重分布測定部１２０は、センサシート２００に対して複数の人物に対応する複数の荷重領域を検出することもある（例えば、図８（Ａ）や図８（Ｂ）で示したように複数の人物がセンサシート２００に載ることもある）。この場合、荷重分布測定部１２０は、予め登録された足型パターンとの照合から、左足（又は右足）相当の荷重領域（又は荷重領域グループ）を特定する。そして、荷重分布測定部１２０は、左右の足型形状の対称性や距離の近さから、１人の人物の左右の足に対応する荷重領域（荷重領域のセットといってもよい）を特定する。その上で、足型照合部１３０、人物属性判定部１４０及び関心度判定部１５０は、選択された１人の人物の左右の足に対応する荷重領域に対して、ステップＳ１２以降の処理を実行する。足型照合部１３０、人物属性判定部１４０及び関心度判定部１５０は、複数の人物に対して荷重領域が特定された場合には、ステップＳ１２以降の処理を各人に対して順番に実行する。
【００９７】
図１５は、第２の実施の形態の性別判定処理例を示すフローチャートである。以下、図１５に示す処理をステップ番号に沿って説明する。以下に示す手順は、図１４のステップＳ１５に相当する。
【００９８】
（Ｓ２１）人物属性判定部１４０は、今回検出された荷重領域の形状が、女性用の履物の裏面（靴底）に相当するか否かを判定する。荷重領域の形状が女性用の履物の裏面に相当する場合、人物属性判定部１４０は、ステップＳ２８に処理を進める。荷重領域の形状が女性用の履物の裏面に相当していない場合、人物属性判定部１４０は、ステップＳ２２に処理を進める。例えば、人物属性判定部１４０は、前述のように、荷重領域の形状が主に女性に用いられるハイヒールの裏面（靴底）に相当する場合、荷重領域の形状が女性用の履物の裏面に相当すると判定する。一方、人物属性判定部１４０は、荷重領域の形状が男性にも女性にも用いられるスニーカーの裏面（靴底）に相当する場合、荷重領域の形状が女性用の履物の裏面に相当しないと判定する。ハイヒールやスニーカーなどの各種の靴の裏面（靴底）の形状のパターンは、記憶部１１０に予め格納される。
【００９９】
（Ｓ２２）人物属性判定部１４０は、今回検出された人物の体重が所定体重よりも大きいか否かを判定する。人物の体重が所定体重よりも大きい場合、人物属性判定部１４０は、ステップＳ２３に処理を進める。人物の体重が所定体重以下の場合、人物属性判定部１４０は、ステップＳ２６に処理を進める。例えば、所定体重としては、５０ｋｇなどに相当する体重値（単位は任意でよい）が予め設定される。
【０１００】
（Ｓ２３）人物属性判定部１４０は、今回検出された荷重領域のサイズが所定サイズよりも大きいか否かを判定する。荷重領域のサイズが所定サイズよりも大きい場合、人物属性判定部１４０は、ステップＳ２５に処理を進める。荷重領域のサイズが所定サイズ以下の場合、人物属性判定部１４０は、ステップＳ２４に処理を進める。ここで、荷重領域のサイズとしては、例えば、荷重領域の長軸方向の長さを用いることができる。あるいは、荷重領域の長軸方向に直交する幅方向の長さを荷重領域のサイズとして用いてもよい。更に別の例としては、荷重領域の面積を、荷重領域のサイズとして用いてもよい。
【０１０１】
（Ｓ２４）人物属性判定部１４０は、今回検出された荷重領域の荷重パターンが外側荷重傾向であるか否かを判定する。荷重領域の荷重パターンが外側荷重傾向である場合、人物属性判定部１４０は、ステップＳ２５に処理を進める。荷重領域の荷重パターンが外側荷重傾向でない場合、人物属性判定部１４０は、ステップＳ２８に処理を進める。例えば、人物属性判定部１４０は、荷重領域の外側の領域の方が、当該荷重領域の内側の領域よりも大きな荷重値が分布している場合に、当該荷重領域の荷重パターンが外側荷重傾向であると判定する。それ以外の場合には、人物属性判定部１４０は、当該荷重領域の荷重パターンが外側荷重傾向でないと判定する。
【０１０２】
（Ｓ２５）人物属性判定部１４０は、今回検出された人物の性別を男性と判定する。そして、人物属性判定部１４０は、処理を終了する。
（Ｓ２６）人物属性判定部１４０は、今回検出された荷重領域のサイズが所定サイズ以下であるか否かを判定する。荷重領域のサイズが所定サイズ以下の場合、人物属性判定部１４０は、ステップＳ２８に処理を進める。荷重領域のサイズが所定サイズよりも大きい場合、人物属性判定部１４０は、ステップＳ２７に処理を進める。ここで、人物属性判定部１４０は、荷重領域のサイズとして、ステップＳ２３で例示したように、荷重領域の長軸方向の長さ、幅方向の長さ、あるいは、荷重領域の面積を用いることができる。
【０１０３】
（Ｓ２７）人物属性判定部１４０は、今回検出された荷重領域の荷重パターンが内側荷重傾向であるか否かを判定する。荷重領域の荷重パターンが内側荷重傾向である場合、人物属性判定部１４０は、ステップＳ２８に処理を進める。荷重領域の荷重パターンが内側荷重傾向でない場合、人物属性判定部１４０は、ステップＳ２５に処理を進める。例えば、人物属性判定部１４０は、荷重領域の内側の領域の方が、当該荷重領域の外側の領域よりも大きな荷重値が分布している場合に、当該荷重領域の荷重パターンが内側荷重傾向であると判定する。それ以外の場合には、人物属性判定部１４０は、当該荷重領域の荷重パターンが内側荷重傾向でないと判定する。
【０１０４】
（Ｓ２８）人物属性判定部１４０は、今回検出された人物の性別を女性と判定する。そして、人物属性判定部１４０は、処理を終了する。
このように、人物属性判定部１４０は、荷重領域の形状、サイズ、荷重領域における荷重パターンの荷重傾向によって、人物の性別を段階的に絞り込む。これにより、当該人物の性別の判定精度を向上することができる。なお、外側荷重傾向の場合に男性と判定する理由は、一般に、男性は外側荷重傾向にある割合が高いからである。一方、内側荷重傾向の場合に女性と判定する理由は、一般に、女性は内側荷重傾向にある割合が高いからである。また、人物属性判定部１４０は、当該人物に対して計測されている体重も用いて人物の性別を判定することで、当該人物の性別の判定精度を一層向上することができる。
【０１０５】
なお、足型テーブル１１１の各レコードに、女性専用、男性専用、あるいは、両性用といった分類を示す情報を予め登録しておいてもよい。この場合、ステップＳ２１において、人物属性判定部１４０は、男性専用の履物の裏面に相当する場合には、ステップＳ２５に処理を進め、当該人物の性別を男性と判定してもよい。
【０１０６】
図１６は、第２の実施の形態の関心度判定処理例を示すフローチャートである。以下、図１６に示す処理をステップ番号に沿って説明する。以下に示す手順は、図１４のステップＳ１８に相当する。ステップＳ３１の直前での関心度Ｑの初期値をＱ＝０とする。
【０１０７】
（Ｓ３１）関心度判定部１５０は、展示品１１前の領域（センサ部２０４で覆われる床面の領域）での人物の立ち止りにより関心度Ｑ＝１とする。関心度判定部１５０は、今回検出された人物について、センサシート２００上の滞在時間の計測を開始する。
【０１０８】
（Ｓ３２）関心度判定部１５０は、関心度Ｑに対して、時間によるポイントを加算済であるか否かを判定する。時間によるポイントを加算済である場合、関心度判定部１５０は、ステップＳ３５に処理を進める。時間によるポイントを加算済でない場合、関心度判定部１５０は、ステップＳ３３に処理を進める。ここで、時間によるポイントの加算とは、センサシート２００上における人物の滞在時間による関心度へのポイントの加算を意味する。
【０１０９】
（Ｓ３３）関心度判定部１５０は、該当の人物のセンサシート２００上における滞在時間が所定時間以上であるか否かを判定する。所定時間とは、例えば、３０秒や１分などである。該当の人物のセンサシート２００上における滞在時間が所定時間以上である場合、関心度判定部１５０は、ステップＳ３４に処理を進める。該当の人物のセンサシート２００上における滞在時間が所定時間未満である場合、関心度判定部１５０は、ステップＳ３５に処理を進める。
【０１１０】
（Ｓ３４）関心度判定部１５０は、関心度Ｑに１ポイント加算する。なぜなら、センサシート２００上における人物の滞在時間が長いほど、当該人物の展示品１１への関心は高いと推定されるからである。
【０１１１】
（Ｓ３５）関心度判定部１５０は、関心度Ｑに対して、距離によるポイントを加算済であるか否かを判定する。距離によるポイントを加算済である場合、関心度判定部１５０は、ステップＳ３８に処理を進める。距離によるポイントを加算済でない場合、関心度判定部１５０は、ステップＳ３６に処理を進める。ここで、距離によるポイントの加算とは、センサシート２００上の人物の位置の変化による関心度のポイントの加算を意味する。
【０１１２】
（Ｓ３６）関心度判定部１５０は、該当の人物が展示品１１から所定距離内に近づいたか否かを判定する。所定距離とは、例えば、５０ｃｍや１ｍなどである。該当の人物が展示品１１から所定距離内に近づいた場合、関心度判定部１５０は、ステップＳ３７に処理を進める。該当の人物が展示品１１から所定距離よりも離れている場合、関心度判定部１５０は、ステップＳ３８に処理を進める。
【０１１３】
（Ｓ３７）関心度判定部１５０は、関心度Ｑに１ポイント加算する。なぜなら、人物がセンサシート２００上を展示品１１に近い方へ移動した場合、当該人物の展示品１１への関心は高いと推定されるからである。
【０１１４】
（Ｓ３８）関心度判定部１５０は、関心度Ｑに対して、荷重によるポイントを加算済であるか否かを判定する。荷重によるポイントを加算済である場合、関心度判定部１５０は、ステップＳ４２に処理を進める。荷重によるポイントを加算済でない場合、関心度判定部１５０は、ステップＳ３９に処理を進める。ここで、荷重によるポイントの加算とは、図９，１０で例示した人物の前傾姿勢による関心度のポイントの加算を意味する。
【０１１５】
（Ｓ３９）関心度判定部１５０は、該当の人物の向き（前方向）を判定する。前述のように関心度判定部１５０は、荷重領域（あるいは荷重パターン）の形状により、人物の向きを判定する。例えば、足の指や踏み付け部のある前側の方が、踵がある後ろ側よりも膨らんだ（幅の大きな）形状となっているので、荷重領域の足型の長軸方向の両端に対応する領域のうち幅（長軸に直交する方向）の大きい方の側を当該人物の前側と判定する。一方、前側と逆側を、当該人物の後ろ側と判定する。人物の後ろ側から前側へ向かう方向が人物の前方向である。このように、関心度判定部１５０は、人物に対応した圧力のかかる領域の形状及び／又は大きさに基づいて、人物の向いている方向（前方向）を特定する。
【０１１６】
（Ｓ４０）関心度判定部１５０は、荷重パターンにおける荷重値の分布により、該当の人物が展示品１１の方を向いて前荷重であるか否かを判定する。展示品１１の方を向いて前荷重である場合、関心度判定部１５０は、ステップＳ４１に処理を進める。展示品１１の方を向いて前荷重でない場合、関心度判定部１５０は、ステップＳ４２に処理を進める。例えば、関心度判定部１５０は、人物５０の前方向がＹ軸の負の方向を向いており、かつ、該当の人物に対して取得された荷重パターンが、図１０で例示した前荷重の荷重パターンに適合する場合に、展示品１１の方を向いて前荷重であると判定する。一方、関心度判定部１５０は、人物５０の前方向がＹ軸の負の方向を向いていない場合、又は、該当の人物に対して取得された荷重パターンが、図１０で例示した前荷重の荷重パターンに適合していない場合に、展示品１１の方を向いて前荷重でないと判定する。
【０１１７】
（Ｓ４１）関心度判定部１５０は、関心度Ｑに１ポイント加算する。なぜなら、人物が前傾姿勢になる場合、当該人物は、展示品１１に注目している、又は、展示品１１に触れている状態であると考えられ、当該人物の展示品１１への関心は高いと推定されるからである。
【０１１８】
（Ｓ４２）関心度判定部１５０は、該当の人物が展示品１１の前から立ち去ったか否かを判定する。立ち去った場合、関心度判定部１５０は、処理を終了する（該当の人物に対する滞在時間の計測を停止する）。その結果、該当の人物の展示品１１に対する関心度Ｑが確定される。立ち去っていない場合、関心度判定部１５０は、ステップＳ３２に処理を進める。
【０１１９】
例えば、関心度判定部１５０は、センサシート２００において該当の人物の足型に対応する荷重領域が検出されなくなった場合に、該当の人物が展示品１１の前から立ち去ったと判定する。一方、関心度判定部１５０は、センサシート２００において該当の人物の足型に対応する荷重領域が継続して検出されている場合に、該当の人物が展示品１１の前から立ち去っていないと判定する。
【０１２０】
なお、関心度判定部１５０は、ステップＳ４０において、該当の人物が展示品１１から所定距離内に存在することを、荷重によるポイント加算の条件に加えてもよい。図９で例示したように、人物が展示品１１に注目したり、触れたりする際には、当該人物は展示品１１に近づくことになるからである。すなわち、該当の人物が展示品１１から所定距離内に存在することを、荷重によるポイント加算の条件に加えることで、人物の関心度の判定精度をより向上できる。
【０１２１】
こうして、関心度判定部１５０は、特定した人物の向いている方向と、検知した人物に対応した圧力の大きさの分布（荷重パターン）とに応じて、人物の対象物（例えば、展示品１１）への関心度合いを推定する。特に、関心度判定部１５０は、特定した人物がセンサシート２００に接触した時間及び接触した位置の少なくとも何れかに応じて、関心度（関心度合い）を段階的に推定する。これにより、サーバ１００は、人物の展示品１１への関心度を詳細に取得することができる。関心度判定部１５０は、該当の人物に対して今回判定された展示品１１への関心度をディスプレイ２１に表示させてもよい。
【０１２２】
また、関心度判定部１５０は、上記で示した手順の一部の手順によって、展示品１１に対する人物の関心あり／なしを判定してもよい（関心があるか、関心がないかの２パターンの判定を行ってもよい）。例えば、関心度判定部１５０は、荷重領域から人物の向きを求め、荷重パターンにより前荷重か否かに応じて、関心あり、又は、関心なしを判定してもよい。より具体的には、関心度判定部１５０は、前荷重であれば関心ありと判定し、前荷重でなければ関心なしと判定してもよい。
【０１２３】
サーバ１００は、図１４で例示した手順によって収集された結果テーブル１１３の各レコードを分析することで、展示場におけるサービスの向上やマーケティングなどに役立てることができる。次に、このような分析の例を説明する。
【０１２４】
図１７は、第２の実施の形態の分析処理例を示すフローチャートである。以下、図１７に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
（Ｓ５１）分析処理部１６０は、記憶部１１０に記憶された結果テーブル１１３を基に人物毎の関心パターンを分析する。具体的には、分析処理部１６０は、結果テーブル１１３を参照して、ある人物ＩＤの人物が辿った展示品の展示品ＩＤの時系列と、各展示品に対する関心度とを特定する。分析処理部１６０は、当該特定を、人物ＩＤ毎に行う。
【０１２５】
（Ｓ５２）分析処理部１６０は、ステップＳ５１の結果から、ある人物ＩＤの人物が展示品を辿った順序と、各展示品への関心度とを、記憶部１１０に記憶された関心パターンテーブルに記録する。
【０１２６】
図１８は、第２の実施の形態の関心パターンテーブルの例を示す図である。関心パターンテーブル１１４は、分析処理部１６０により結果テーブル１１３に基づいて作成され、記憶部１１０に格納される。関心パターンテーブル１１４は、人物ＩＤ、展示品ＩＤ１、関心度ｑ１、展示品ＩＤ２、関心度ｑ２、・・・の項目を含む。
【０１２７】
人物ＩＤの項目には、人物ＩＤが登録される。展示品ＩＤ１の項目には、展示場において該当の人物が１つ目に訪れた展示品の展示品ＩＤが登録される。関心度ｑ１の項目には、該当の人物が１つ目に訪れた展示品に対する該当の人物の関心度が登録される。展示品ＩＤ２の項目には、展示場において該当の人物が２つ目に訪れた展示品の展示品ＩＤが登録される。関心度ｑ２の項目には、該当の人物が２つ目に訪れた展示品に対する該当の人物の関心度が登録される。以降、３つ目の展示品及び３つ目の展示品に対する関心度の組、４つ目の展示品及び４つ目の展示品に対する関心度の組、というように、関心パターンテーブル１１４には展示品ＩＤ及び関心度の組が順番に登録される。
【０１２８】
例えば、関心パターンテーブル１１４には、人物ＩＤが“Ｕ１”、展示品ＩＤ１が“Ａ１”、関心度ｑ１が“２”、展示品ＩＤ２が“Ａ３”、関心度ｑ２が“４”、・・・というレコードが登録される。このレコードは、人物ＩＤ“Ｕ１”の人物が、展示場において、展示品ＩＤ１“Ａ１”で示される１つ目の展示品、展示品ＩＤ２“Ａ３”で示される２つ目の展示品、・・・、と順番に辿ったことを示す。更に、人物ＩＤ“Ｕ１”の人物の１つ目の展示品に対する関心度ｑ１が“２”、２つ目の展示品に対する関心度ｑ２が“４”、・・・、であることを示す。関心パターンテーブル１１４には、他の人物についても同様にして、関心パターンのレコードが登録される。
【０１２９】
例えば、分析処理部１６０は、関心パターンテーブル１１４に基づいて、不特定多数の人物に関し、各展示品に対する興味や関心の傾向を得ることができる。具体的には、第１の展示品及び第２の展示品に対して関心を示した人物が比較的多く存在する場合、第１の展示品及び第２の展示品には、多くの人物の関心を引く共通の因子があると推定される。そこで、分析処理部１６０は、関心パターンテーブル１１４に基づいて、展示品１１に関心をもっている人物（展示品１１のブースに現在滞在している人物）に対し、分析に応じた展示の案内（ナビゲーション）を行ってもよい。なお、以下の説明では、一例として、ディスプレイ２１が展示品１１の横（展示台１０における展示品１１の横）に設置されており、展示品１１を見る人物によりディスプレイ２１の画面を見ることができるものとする。
【０１３０】
図１９は、第２の実施の形態の案内処理例を示すフローチャートである。以下、図１９に示す処理をステップ番号に沿って説明する。例えば、分析処理部１６０は、下記の手順を所定の周期で定期的に実行する。
【０１３１】
（Ｓ６１）分析処理部１６０は、展示品１１の前に人物が滞在中であるか否かを判定する。展示品１１の前に人物が滞在中の場合、分析処理部１６０は、ステップＳ６２に処理を進める。展示品１１の前に人物が滞在中でない場合、分析処理部１６０は、処理を終了する。例えば、分析処理部１６０は、ステップＳ１２，Ｓ１３における足型照合部１３０によるセンサシート２００に人物が載ったか否かの判定結果により、展示品１１の前に人物が滞在中であるか否かを判定する。具体的には、分析処理部１６０は、センサシート２００に人物が載っている場合、展示品１１の前に人物が滞在中であり、センサシート２００に人物が載っていない場合、展示品１１の前に人物が滞在中でないと判定する。
【０１３２】
（Ｓ６２）分析処理部１６０は、展示品１１に対する該当の人物の関心度Ｑが閾値に達したか否か（すなわち、Ｑが閾値以上になったか否か）を判定する。関心度Ｑが閾値に達した場合、分析処理部１６０は、ステップＳ６３に処理を進める。関心度Ｑが閾値に達していない場合、分析処理部１６０は、処理を終了する。分析処理部１６０は、関心度判定部１５０による該当の人物の関心度Ｑに対するポイントの加算状況を監視することで、ステップＳ６２の判定を行う。Ｑに対する閾値は、分析処理部１６０に予め設定される（例えば、Ｑに対する閾値＝３など）。
【０１３３】
（Ｓ６３）分析処理部１６０は、記憶部１１０に記憶された関心パターンテーブル１１４に基づいて、お薦めの展示品の案内をディスプレイ２１に表示させる。例えば、分析処理部１６０は、関心パターンテーブル１１４に基づいて、展示品１１に関心をもっている他の人物が、展示品１１を訪れた後に（又は、展示品１１を訪れる前に）訪れた他の展示品の名前や他の展示品のブース番号をディスプレイ２１に表示させる。
【０１３４】
あるいは、分析処理部１６０は、当該ブース番号のブースへの行き方を、ディスプレイ２１に表示させてもよい。また、分析処理部１６０は、現在の展示品１１の前にいる人物と同じ性別の他の人物が関心をもった他の展示品を案内してもよい。
【０１３５】
図２０は、第２の実施の形態の案内表示例を示す図である。分析処理部１６０は、案内表示４００の情報を生成し、ディスプレイ２１に出力する。分析処理部１６０は、案内表示４００をディスプレイ２１に表示させる。
【０１３６】
例えば、案内表示４００は、“この展示品に興味をもった人は、５番ブースの展示品「ＸＸＸ」にも興味をもっています。”というメッセージを含む。例えば、案内表示４００を見た人物は、次に５番ブースへ向かうと決定できる。
【０１３７】
また、分析処理部１６０は、このような案内表示の他、展示場を訪れた多数の人物から比較的多くの関心度を得られた展示品のランキングをディスプレイ２１に表示させてもよい。例えば、分析処理部１６０は、結果テーブル１１３を参照して、展示品毎の関心度の合計値を計算し、関心度の合計値の高い順に、各展示品をランク付けし、高いランク（例えば、上位５つなど）の展示品をディスプレイ２１に表示させてもよい。分析処理部１６０は、こうしたランキングを、定期的に実行し、ディスプレイ２１に表示させるランキングの内容を変更してもよい。
【０１３８】
このように、分析処理部１６０は、関心度合いの推定結果に応じて、展示品（対象物）とともに設置されたディスプレイ２１（表示装置）の表示内容を変更することで、展示場を訪れた人物による効率的な巡回を支援できる。表示内容としては、上記のように、該当の人物に対して推定された関心度、他の展示品への案内表示４００、及び、展示品毎の関心度のランキングなど、種々の内容が考えられる。分析処理部１６０は、これらの内容を、所定の周期で切り替えて、ディスプレイ２１に表示させてもよい。
【０１３９】
更に、第２の実施の形態では、センサシート２００，２００ａ，２００ｂ，・・・を展示場に設ける例を示したが他の施設に設けてもよい。例えば、顧客に対して商品を販売する店舗の売り場に、センサシート２００，２００ａ，２００ｂ，・・・を、商品毎に設けることも考えられる。この場合も、サーバ１００は、顧客の商品毎の関心度を収集し、分析することができる。
【０１４０】
このように、第２の実施の形態の計測システムによれば、人物の状態を容易に推定できる。例えば、展示場や店舗などへ訪れた不特定多数の人物に対して紙やＷｅｂなどによるアンケートによって、参加者の興味や関心や満足度などを調査することが考えられる。しかし、このような方法では回答する人物側の負担が大きい。また、人物の体温、発汗、心拍数や人物によるスイッチのオン／オフなどを収集して利用者の嗜好を解析する方法も考えられるが、この方法でも人物側の負担が大きい。これに対し、例えば、カメラを設置して人物の行動を監視し、画像処理技術を用いて人物の行動から当該人物の状態を推定することも考えられる。しかし、カメラでの監視は、撮像される画像が個人の特定や識別の手掛かりとなり得る情報であるため、人物側に悪い心証を与えるおそれがある。
【０１４１】
そこで、サーバ１００は、センサシート２００，２００ａ，２００ｂ，・・・による圧力の検知結果を用いて、人物の状態を推定する。これにより、人物の体温、発汗、心拍数などを計測する多数のセンサを用いたり、人物の行動を監視するカメラを設置したりするよりも、比較的簡易な設備で人物の状態を容易に推定可能となる。特に、人物によりセンサシート２００，２００ａ，２００ｂ，・・・が足で踏まれさえすればよいため、人物の行動の妨げにならない。人物に特別な行動を強いずに済むため、紙やスイッチなどを用いて回答してもらう方法に比べて、人物の負担を減らせる。更に、カメラで監視される場合のような不快感を人物に与えずに済む。また、第２の実施の形態の計測システムを用いることで、不特定多数の人物に対する、展示品や商品などへの関心度合いなどの調査を効率的に行える利点もある。
【０１４２】
なお、第１の実施の形態の情報処理は、判定部１ｃや推定部１ｄとして機能するプロセッサにプログラムを実行させることで実現できる。また、第２の実施の形態の情報処理は、プロセッサ１０１にプログラムを実行させることで実現できる。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体２３に記録できる。
【０１４３】
例えば、プログラムを記録した記録媒体２３を配布することで、プログラムを流通させることができる。また、プログラムを他のコンピュータに格納しておき、ネットワーク経由でプログラムを配布してもよい。コンピュータは、例えば、記録媒体２３に記録されたプログラム又は他のコンピュータから受信したプログラムを、ＲＡＭ１０２やＨＤＤ１０３などの記憶装置に格納し（インストールし）、当該記憶装置からプログラムを読み込んで実行してもよい。
【符号の説明】
【０１４４】
１  計測装置
１ａ  記憶部
１ｂ  圧力検知部
１ｃ  判定部
１ｄ  推定部
２  荷重分布
２ａ，２ｂ  荷重領域
３  人物
４  台
５  対象物
ｍ１  センサマトリクス
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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