(57)【要約】【課題】飛行機等の乗物の顧客に、好みの座席を予約候補として提示する技術を提供する。【解決手段】予約候補となる座席を提示する座席提示システムであって、搭乗中に測定された顧客の第１生体データと、顧客の座席を示す座席識別子と、顧客を識別する顧客識別子と、を対応付けた生体履歴データを蓄積する蓄積部と、顧客に関する生体履歴データに基づいて、搭乗中の顧客の座席が属する位置属性と、第１生体データに基づいて算出した第１ストレス指標と、を対応付けた嗜好データを生成する嗜好データ生成部と、嗜好データを用いて、位置属性により特定される複数の座席領域のそれぞれに対応する第２ストレス指標を算出し、第２ストレス指標に基づいて複数の座席領域間の優先順位を算出する優先順位算出部と、優先順位が高い座席領域に属する座席から順番に、予約候補となる座席を提示する提示処理部とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の座席を備える乗物の顧客に対して、予約候補となる座席を提示する座席提示システムであって、
搭乗中に測定された前記顧客の第１生体データと、搭乗中の前記顧客の座席を示す座席識別子と、前記顧客を識別する顧客識別子と、を対応付けた生体履歴データを蓄積する蓄積部と、
前記顧客に関する前記生体履歴データに基づいて、搭乗中の前記顧客の座席が属する位置属性と、前記第１生体データに基づいて算出した第１ストレス指標と、を対応付けた嗜好データを生成する嗜好データ生成部と、
前記嗜好データを用いて、前記位置属性により特定される複数の座席領域のそれぞれに対応する第２ストレス指標を算出し、前記第２ストレス指標に基づいて前記複数の座席領域間の優先順位を算出する優先順位算出部と、
前記優先順位が高い座席領域に属する座席から順番に、予約候補となる座席を提示する提示処理部と、
を備える座席提示システム。
【請求項２】
搭乗中の前記顧客の前記第１生体データを計測する第１生体センサを更に備える、請求項１に記載の座席提示システム。
【請求項３】
前記位置属性は、前記乗物の客室を縦方向に区分することで得られる複数の領域のそれぞれを示す第１位置属性と、前記客室を横方向に区分することで得られる複数の領域のそれぞれを示す第２位置属性とを含み、
前記嗜好データ生成部は、前記第１位置属性に対応する第１嗜好データと、前記第２位置属性に対応する第２嗜好データとをそれぞれ生成し、
前記優先順位算出部は、前記第１嗜好データと前記第２嗜好データとを用いて、前記第１位置属性と前記第２位置属性との組で特定される複数の座席領域のそれぞれに対する前記第２ストレス指標を算出し、前記第２ストレス指標に基づいて前記優先順位を算出する、請求項１記載の座席提示システム。
【請求項４】
前記位置属性は、前記乗物の出入口付近の座席領域を示す第３位置属性を更に含み、
前記嗜好データ生成部は、第３位置属性に対応する第３嗜好データを更に生成し、
前記優先順位算出部は、前記第１嗜好データと前記第２嗜好データと前記第３嗜好データとを用いて、前記第１位置属性と前記第２位置属性と前記第３位置属性との組で特定される複数の座席領域のそれぞれについて前記第２ストレス指標を算出し、前記第２ストレス指標に基づいて前記優先順位を算出する、請求項３記載の座席提示システム。
【請求項５】
搭乗前の前記顧客の第２生体データを計測する第２生体センサを更に備え、
前記蓄積部は、前記顧客の前記第２生体データを、搭乗中に計測された前記顧客の前記第１生体データと対応付けて前記生体履歴データとして蓄積し、
前記嗜好データ生成部は、前記第１生体データと前記第２生体データとに基づいて前記第１ストレス指標を算出する、請求項２に記載の座席提示システム。
【請求項６】
前記提示処理部は、前記顧客が所持する端末装置に、前記予約候補となる座席を提示する、請求項１に記載の座席提示システム。
【請求項７】
前記提示処理部は、チェックインカウンターに設置された端末装置に、前記予約候補となる座席を提示する、請求項１に記載の座席提示システム。
【請求項８】
前記嗜好データ生成部は、前記蓄積部が前記顧客に関する新たな前記生体履歴データを蓄積したときに、前記嗜好データを更新する、請求項１に記載の座席提示システム。
【請求項９】
複数の座席を備える乗物の顧客に対して、予約候補となる座席を提示する座席提示システムにおける座席提示方法であって、
搭乗中の前記顧客の第１生体データを計測し、
前記顧客の前記第１生体データに、搭乗中の前記顧客の座席を示す座席識別子と、前記顧客を識別する顧客識別子とを対応付けた生体履歴データを蓄積し、
前記顧客に関する前記生体履歴データに基づいて、搭乗中の前記顧客の座席が属する位置属性と、前記第１生体データに基づいて算出した第１ストレス指標と、を対応付けた嗜好データを生成し、
前記嗜好データを用いて、前記位置属性により特定される複数の座席領域のそれぞれに対応する第２ストレス指標を算出し、前記第２ストレス指標に基づいて前記複数の座席領域間の優先順位を算出し、
前記優先順位が高い座席領域に属する座席から順番に、予約候補となる座席を提示する、座席提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、飛行機等の乗物の顧客に、予約候補となる座席を提示する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人物のバイタルデータを用いて人物のストレスを推定する様々な技術が提案されている。そこで、この技術を利用して種々のサービスをユーザに提供する技術の研究が進められている。特許文献１は、飛行機の座席に座る対象者の生体情報から対象者のストレスを判定する技術を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１０１３０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで、本開示は、座席位置に関する顧客の嗜好を考慮に入れて、予約候補の座席を提示する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の限定的ではないある例示的な実施形態によれば、以下が提供される。
【０００６】
複数の座席を備える乗物の顧客に対して、予約候補となる座席を提示する座席提示システムであって、
搭乗中に測定された前記顧客の第１生体データと、搭乗中の前記顧客の座席を示す座席識別子と、前記顧客を識別する顧客識別子と、を対応付けた生体履歴データを蓄積する蓄積部と、
前記顧客に関する前記生体履歴データに基づいて、搭乗中の前記顧客の座席が属する位置属性と、前記第１生体データに基づいて算出した第１ストレス指標と、を対応付けた嗜好データを生成する嗜好データ生成部と、
前記嗜好データを用いて、前記位置属性により特定される複数の座席領域のそれぞれに対応する第２ストレス指標を算出し、前記第２ストレス指標に基づいて前記複数の座席領域間の優先順位を算出する優先順位算出部と、
前記優先順位が高い座席領域に属する座席から順番に、予約候補となる座席を提示する提示処理部とを備える座席提示システム。
【０００７】
包括的または具体的な態様は、素子、デバイス、装置、システム、集積回路または方法で実現されてもよい。また、包括的または具体的な態様は、素子、デバイス、装置、システム、集積回路および方法の任意の組み合わせによって実現されてもよい。
【０００８】
開示された実施形態の追加的な効果および利点は、明細書および図面から明らかになる。効果および／または利点は、明細書および図面に開示の様々な実施形態または特徴によって個々に提供され、これらの１つ以上を得るために全てを必要とはしない。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、座席位置に関する顧客の嗜好を考慮に入れて、予約候補の座席を提示できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示の実施の形態１に係る座席提示システム１の全体構成の一例を示す図である。
【図２】本開示の実施の形態１に係る座席提示システム１の構成を示すブロック図である。
【図３】記憶部１３０が記憶する保存生体テーブルＴ１のデータ構成の一例を示す図である。
【図４】予約情報テーブルＴ２のデータ構成の一例を示す図である。
【図５】生体履歴テーブルＴ３のデータ構成の一例を示す図である。
【図６】飛行機Ｘの室内の座席の配置を示す座席配置図の一例を示す図である。
【図７】嗜好データが登録された嗜好データテーブルＴ４のデータ構成の一例を示す図である。
【図８】本開示の実施の形態１に係る座席提示システム１において、生体データが計測されてから嗜好データが生成されるまでの処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図８のＳ６１５に示す生体履歴データの分析処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態１に係る座席提示システム１において、顧客１０２の予約を受け付けた際の処理を示すフローチャートである。
【図１１】本開示の実施の形態２に係る座席提示システム１Ａの全体構成の一例を示す図である。
【図１２】本開示の実施の形態２に係る座席提示システム１Ａの構成を示すブロック図である。
【図１３】本開示の実施の形態２における第１保存生体データが登録された第１保存生体テーブルＴ１１のデータ構成の一例を示す図である。
【図１４】本開示の実施の形態２に係る第２保存生体データのデータ構成の一例を示す図である。
【図１５】本開示の実施の形態２に係る生体履歴データが登録された生体履歴テーブルＴ３１のデータ構成の一例を示す図である。
【図１６】本開示の実施の形態２に係る座席提示システム１Ａにおいて、第１，第２生体データが計測されてから嗜好データが生成されるまでの処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１６のＳ１６１３に示す生体履歴データの分析処理の詳細を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（本開示の一態様に至る経緯）
上記の特許文献１は、飛行機の座席に設けられた感圧チューブにより座席に座る対象者の生体情報を検出し、検出した生体情報から対象者のストレスを判定し、判定したストレスが大きい場合、その旨をキャビンアテンダントやパイロット等に通知する技術を開示する。
【００１２】
しかし、特許文献１のそもそもの課題は、対象者の生体情報の検出精度を向上できる生体情報取得装置を提供することにある（段落［０００８］）。その一態様として特許文献１は、生体情報取得装置を飛行機の座部に配置した具体例を開示するに過ぎない。そして、この具体例の効果として、キャビンアテンダントやパイロットがストレスの大きな対象者に対して細心の注意を払ったサービスを提供することが開示されているに過ぎない。
【００１３】
したがって、特許文献１は、対象者のストレスを座席の予約に反映させることが全く考慮されていない。そのため、特許文献１は、飛行機の顧客に対して好みの座席を予約候補として提示することはできないという課題がある。
【００１４】
また、特許文献１は、単にストレスの大きさを判定するために生体情報の測定が行われているに過ぎず、生体情報を蓄積することは行われていない。そのため、特許文献１は、蓄積した生体情報を用いて飛行機の顧客の好みの座席を把握することはできず、上記の課題を解決することはできない。
【００１５】
このように特許文献１は、ストレスの大きい対象者がいれば、その旨をキャビンアテンダント等に通知することが開示されているにすぎず、飛行機の座席に対する対象者の嗜好を判定することは行われていない。そのため、特許文献１は、座席位置に対する顧客の嗜好に基づいて予約候補となる座席を提案することはできない。
【００１６】
本開示は、上記の課題を鑑みたものであり、飛行機等の乗物の顧客に、好みの座席を予約候補として提示する技術を提供することを目的とする。
【００１７】
本開示の一態様に係る座席提示システムは、複数の座席を備える乗物の顧客に対して、予約候補となる座席を提示する座席提示システムであって、
搭乗中に測定された前記顧客の第１生体データと、搭乗中の前記顧客の座席を示す座席識別子と、前記顧客を識別する顧客識別子と、を対応付けた生体履歴データを蓄積する蓄積部と、
前記顧客に関する前記生体履歴データに基づいて、搭乗中の前記顧客の座席が属する位置属性と、前記第１生体データに基づいて算出した第１ストレス指標と、を対応付けた嗜好データを生成する嗜好データ生成部と、
前記嗜好データを用いて、前記位置属性により特定される複数の座席領域のそれぞれに対応する第２ストレス指標を算出し、前記第２ストレス指標に基づいて前記複数の座席領域間の優先順位を算出する優先順位算出部と、
前記優先順位が高い座席領域に属する座席から順番に、予約候補となる座席を提示する提示処理部とを備える。
【００１８】
上記態様において、搭乗中の前記顧客の前記第１生体データを計測する第１生体センサを更に備えてもよい。
【００１９】
本態様によれば、飛行機に搭乗している顧客の第１生体データと、顧客が搭乗した座席を示す座席識別子と、顧客を識別する顧客識別子とが対応付けられた生体履歴データが蓄積される。そして、蓄積された生体履歴データから顧客が搭乗した座席が属する位置属性に応じた顧客のストレス指標を示す嗜好データが生成される。これにより、生体履歴データから顧客の好みの座席を学習できる。そして、嗜好データに基づいて、顧客が快適に感じる座席領域ほど優先順位が高くなるように複数の座席領域が順位付けされ、優先順位の高い座席領域に含まれる座席から順番に予約候補となる座席が提示される。そのため、顧客の好みの座席を予約候補として提示でき、円滑な座席予約を実現できる。
【００２０】
上記態様において、前記位置属性は、前記乗物の客室を縦方向に区分することで得られる複数の領域のそれぞれを示す第１位置属性と、前記客室を横方向に区分することで得られる複数の領域のそれぞれを示す第２位置属性とを含み、
前記嗜好データ生成部は、前記第１位置属性に対応する第１嗜好データと、前記第２位置属性に対応する第２嗜好データとをそれぞれ生成し、
前記優先順位算出部は、前記第１嗜好データと前記第２嗜好データとを用いて、前記第１位置属性と前記第２位置属性との組で特定される複数の座席領域のそれぞれに対する前記第２ストレス指標を算出し、前記第２ストレス指標に基づいて前記優先順位を算出してもよい。
【００２１】
本態様によれば、飛行機の室内を縦方向（飛行機の進行方向）に例えば前及び後というように複数の領域区切ることで、複数の第１位置属性でのストレス指標を示す第１嗜好データが生成される。また、飛行機の室内を横方向（縦方向と直交する方向）に例えば左及び右というように複数の領域に区切ることで、複数の第２位置属性でのストレス指標を示す第２嗜好データが生成される。
【００２２】
そして、第１位置属性のストレス指標と第２位置属性のストレス指標とを用いて、第１位置属性と第２位置属性との組から特定される複数の座席領域についてストレス指標が算出される。例えば、前及び左の座席領域、前及び右の座席領域、後及び左の座席領域、並びに後及び右の座席領域というようにストレス指標が算出される。そして、ストレス指標が低い順に各座席領域の優先順位が決定される。
【００２３】
そのため、顧客の座席に対する嗜好をきめ細かく判定できる。
【００２４】
上記態様において、前記位置属性は、前記乗物の出入口付近の座席領域を示す第３位置属性を更に含み、
前記嗜好データ生成部は、第３位置属性に対応する第３嗜好データを更に生成し、
前記優先順位算出部は、前記第１嗜好データと前記第２嗜好データと前記第３嗜好データとを用いて、前記第１位置属性と前記第２位置属性と前記第３位置属性との組で特定される複数の座席領域のそれぞれについて前記第２ストレス指標を算出し、前記第２ストレス指標に基づいて前記優先順位を算出してもよい。
【００２５】
本態様によれば、搭乗口付近の座席領域のストレス指標も考慮に入れて座席領域の優先順位が決定されるので、座席に対する顧客の嗜好をよりきめ細かく判定できる。
【００２６】
上記態様において、搭乗前の前記顧客の第２生体データを計測する第２生体センサを更に備え、
前記蓄積部は、前記顧客の前記第２生体データを、搭乗中に計測された前記顧客の前記第１生体データと対応付けて前記生体履歴データとして蓄積し、
前記嗜好データ生成部は、前記第１生体データと前記第２生体データとに基づいて前記第１ストレス指標を算出してもよい。
【００２７】
本態様によれば、顧客が飛行機に搭乗する前、例えば、顧客が搭乗ゲートを通過するときの第２生体データから算出される第２ストレス値と、飛行機に搭乗している顧客の第１生体データから算出される第１ストレス値との差分に基づいてストレス指標が算出されているので、顧客毎のストレス指標を正確に算出できる。
【００２８】
上記態様において、前記提示処理部は、前記顧客が所持する端末装置に、前記予約候補となる座席を提示してもよい。
【００２９】
本態様によれば、顧客が所持する端末装置に予約候補となる座席が提示されるので、顧客は所持する端末装置を用いて座席に対する自身の嗜好を認識できる。
【００３０】
上記態様において、前記提示処理部は、チェックインカウンターに設置された端末装置に、前記予約候補となる座席を提示してもよい。
【００３１】
本態様によれば、チェックインカウンターに設置された端末装置に予約候補となる座席が提示されるので、例えばチェックインカウンターにおいて顧客は自身の嗜好に合う座席を予約できる。
【００３２】
上記態様において、前記嗜好データ生成部は、前記蓄積部が前記顧客に関する新たな前記生体履歴データを蓄積したときに、前記嗜好データを更新してもよい。
【００３３】
本態様によれば、新たな生体履歴データが蓄積されるたびに嗜好データが生成されるので、ユーザの嗜好が正確に反映された嗜好データを生成できる。
【００３４】
（実施の形態１）
図１は、本開示の実施の形態１に係る座席提示システム１の、全体構成の一例を示す図である。座席提示システム１は、飛行機Ｘの複数の座席１０１に取り付けられた複数の生体センサ１１０と、生体センサ１１０で計測された生体データから顧客１０２のストレスを学習するストレス学習装置２０と、飛行機Ｘの予約状況を管理する予約管理装置３０と、顧客１０２が飛行機Ｘの予約をする際に使用する予約端末４０とを備える。
【００３５】
飛行機Ｘは、例えば、航空会社が所有する旅客機である。飛行機Ｘは、複数の顧客１０２が座る複数の座席１０１を備える。生体センサ１１０は、複数の座席１０１に対応して複数設けられている。但し、これは一例であり、生体センサ１１０が、同時に複数の人物の生体データを計測可能な生体センサで構成されているのであれば、生体センサ１１０は、生体データが計測可能な複数の人物に対応する複数の座席毎に１つ設けられればよい。
【００３６】
座席１０１は顧客１０２の腰を支える座部１０１ａと顧客の背中を支える背部１０１ｂとを備える。生体センサ１１０は、例えば、ミリ波レーダーで構成され、背部１０１ｂにおいて、後方の座席１０１に座る顧客１０２と対向するように配置されている。図１の例では、生体センサ１１０は背部１０１ｂの上端に配置されているが、これは一例であり、顧客１０２の顔の前方に位置するように背部１０１ｂに配置されてもよい。生体センサ１１０は、顧客に対して放射するミリ波（計測波）が着座時の顧客１０２の顔付近に放射されるように、指向性が設定されている。
【００３７】
また、図１の例では、生体センサ１１０は、背部１０１ｂに設けられているが、これは一例であり、飛行機Ｘの室内の天井に設けられてもよい。この場合、生体センサ１１０は、各座席１０１の真上に位置するように天井に設けられればよい。
【００３８】
ストレス学習装置２０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び通信装置等を含むコンピュータで構成されており、所定のネットワークを介して飛行機Ｘと通信可能に接続されている。予約管理装置３０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び通信装置等を含むコンピュータで構成されており、所定のネットワークを介してストレス学習装置２０と通信可能に接続されている。予約端末４０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、及びボタン式の携帯電話等の顧客１０２が所持する携帯可能なコンピュータで構成され、予約管理装置３０と所定のネットワークを介して通信可能に接続されている。予約端末４０は、例えば、顧客１０２が飛行機Ｘの座席を予約する際に使用される。予約端末４０は携帯可能なコンピュータで構成されているとして説明したが、これは一例であり、例えば、顧客１０２の自宅に設置された据え置き型のコンピュータで構成されてもよい。
【００３９】
図２は、本開示の実施の形態１に係る座席提示システム１の構成を示すブロック図である。座席提示システム１は、飛行機Ｘに設けられた生体情報取得装置１０と、図１で示したストレス学習装置２０、予約管理装置３０、及び予約端末４０とを備える。生体情報取得装置１０及びストレス学習装置２０は、ネットワークＮＴ１を介して相互に通信可能に接続されている。ネットワークＮＴ１としては、ＷｉＦｉ（登録商標）等の飛行機と地上の基地局との間で通信可能な無線通信網を含む公衆通信網が採用できる。
【００４０】
ストレス学習装置２０、予約管理装置３０、及び予約端末４０は、ネットワークＮＴ２を介して相互に通信可能に接続されている。ネットワークＮＴ２としては、携帯電話通信網、ＷｉＦｉ（登録商標）通信網及びインターネット通信網等を含む公衆通信網が採用できる。なお、図２では、説明の便宜上、ネットワークＮＴ１とネットワークＮＴ２とを分けて記載しているが、これは一例であり、両ネットワークは同じであってもよい。
【００４１】
生体情報取得装置１０は、例えば、飛行機Ｘ内に設けられたコンピュータで構成され、生体センサ１１０（第１生体センサの一例）、処理部１２０、記憶部１３０、及び通信部１４０を備える。
【００４２】
生体センサ１１０は、通信部１４０と無線ＬＡＮ又は有線ＬＡＮで通信可能に接続されており、座席１０１に座る顧客１０２の生体情報を計測し、通信部１４０に送信する。近年、ミリ波レーダーを用いて非接触で、同時に複数の人物の生体データを計測する計測技術が知られている。詳細には、この計測技術は、例えば６０ＧＨｚ帯のミリ波を人物に照射し、計測されるレーダー信号から心拍信号を抽出し、抽出した心拍信号から位相特徴点を抽出し、抽出した位相特徴点の時系列パターンから心拍間隔を推定する。
【００４３】
そして、心拍間隔が推定できれば、例えば、特許第５２５７５２５号公報に示されているように、心拍間隔のゆらぎの周波数解析を行うことで、人物のストレスを検知することができる。
【００４４】
そこで、本実施の形態では、生体センサ１１０として、ミリ波レーダーを採用する。
【００４５】
また、背景技術で説明した特許文献１には、座部１０１ａに装着された感圧チューブと、この感圧チューブで生じた内圧に応じた信号に基づいて、対象者の生体情報を計測する技術が開示されている。そこで、本開示では、特許文献１に記載された技術を用いて顧客１０２の生体情報を計測してもよい。
【００４６】
処理部１２０は、例えば、ＣＰＵで構成され、生体情報取得装置１０の全体制御を司る。処理部１２０は、生体センサ１１０で計測された生体データを、座席識別子と、飛行機Ｘの便名識別子と対応付けることで保存生体データを生成し、記憶部１３０に記憶する。記憶部１３０は、例えば、不揮発性の記憶装置で構成され、保存生体データが登録された保存生体テーブルＴ１を記憶する。
【００４７】
図３は、記憶部１３０が記憶する保存生体テーブルＴ１のデータ構成の一例を示す図である。保存生体テーブルＴ１は、１つのレコードに１つの保存生体データが登録されたテーブルであり、「便名識別子」、「座席識別子」、及び「生体データ」のフィールドを備える。
【００４８】
「便名識別子」は、飛行機Ｘの識別子であり、便名、飛行日付、及び飛行ルートを含む。図３の例では、便名「ＰＡＬ４８５便」、飛行日付「２０１６年１０月１日」、及び飛行ルート「関西国際空港から成田空港」で構成された便名識別子が登録されている。
【００４９】
「座席識別子」は、飛行機Ｘの室内の複数の座席のそれぞれを識別する情報であり、各座席に対して一意的に割り付けられた記号列が採用されている。「生体データ」のフィールドには、生体センサ１１０により計測された生体データが登録されている。
【００５０】
ここで、生体センサ１１０は、飛行機Ｘの飛行中に一定のサンプリング間隔で生体データを計測するので、生体データは生体センサ１１０による生体データの計測値の時系列データとなる。生体センサ１１０は、自身に対して予め割り付けられた座席識別子と対応付けて生体データを送信する。そのため、処理部１２０は、生体データに座席識別子を対応付けて保存生体データを生成することができる。なお、生体センサ１１０に対して割り付けられる座席識別子としては、図１に示すように、測定対象となる顧客１０２が座る座席１０１の座席識別子が採用される。なお、便名識別子は処理部１２０が事前に記憶している。
【００５１】
通信部１４０は、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）等の無線通信を用いてネットワークＮＴ１に生体情報取得装置１０を接続させる通信装置で構成されている。通信部１４０は、処理部１２０の制御の下、記憶部１３０に記憶された保存生体データを、ネットワークＮＴ１を介してストレス学習装置２０に送信する。ここで、通信部１４０は、飛行機Ｘが目的地に到着した時に、処理部１２０の制御の下、保存生体データをストレス学習装置２０に送信すればよい。但し、これは、一例であり、通信部１４０は、保存生体データを生成する都度、すなわち、生体センサ１１０が生体データを計測する都度、保存生体データをストレス学習装置２０に送信してもよい。
【００５２】
また、通信部１４０は、生体センサ１１０により計測された生体データを、飛行機Ｘ内に設けられた無線ＬＡＮ又は有線ＬＡＮを介して取得する。
【００５３】
ストレス学習装置２０は、履歴データ管理部２１０、蓄積部２２０、嗜好データ生成部２３０、及び通信部２４０を備える。図２において、履歴データ管理部２１０及び嗜好データ生成部２３０は、例えば、ＣＰＵで構成されている。また、蓄積部２２０は、例えば、不揮発性の記憶装置で構成される。通信部２４０は、例えば、ストレス学習装置２０をネットワークＮＴ１，ＮＴ２に接続するための通信装置で構成されている。
【００５４】
履歴データ管理部２１０は、生体情報取得装置１０から送信された保存生体データを、顧客識別子と対応付けることで生体履歴データを生成し、蓄積部２２０に蓄積する。ここで、履歴データ管理部２１０は、生体情報取得装置１０から保存生体データが送信されると、送信された保存生体データに含まれる座席識別子及び便名識別子に対応する顧客識別子を問い合わせる問い合わせ信号を予約管理装置３０に送信することで、顧客識別子を取得すればよい。
【００５５】
蓄積部２２０は、生体履歴データが登録された生体履歴テーブルＴ３を記憶する。図５は、生体履歴テーブルＴ３のデータ構成の一例を示す図である。生体履歴テーブルＴ３は、１つのレコードに１つの生体履歴データが登録されたデータベースであり、「顧客識別子」、「便名識別子」、「座席識別子」、及び「生体データ」のフィールドを備える。「顧客識別子」は顧客を識別する情報であり、各顧客に対して一意的に割り付けられた記号列が採用されている。「便名識別子」及び「座席識別子」は図３と同じである。「生体データ」のフィールドには、各顧客の生体データが登録されている。
【００５６】
図５の例では、顧客識別子「Ｕ０３」の顧客に対する座席識別子「３列Ａ」と座席識別子「３列Ｅ」との生体データＶＴ１と生体データＶＴ２とが登録されている。図５の例では、生体履歴テーブルＴ３は顧客識別子「Ｕ０３」の顧客１０２についての生体データが登録されている例が示されているが、これは一例である。実際には、生体履歴テーブルＴ３には、管理対象となる全顧客１０２について、搭乗した飛行便毎、すなわち、座席毎の生体データが登録されている。
【００５７】
このように、生体履歴テーブルＴ３には、顧客が座った座席毎の生体データが登録されているので、後述する嗜好データ生成部２３０は、顧客の座席に対する嗜好を示す嗜好データが生成できる。
【００５８】
図２に参照を戻す。嗜好データ生成部２３０は、生体履歴テーブルＴ３に登録された生体履歴データを用いて各顧客１０２の座席１０１に対する嗜好を示す嗜好データを生成する。ここで、嗜好データは、顧客１０２が搭乗した座席が属する位置属性と、ストレス指標とが対応付けられたデータである。
【００５９】
図６は、飛行機Ｘの室内の座席１０１の配置を示す座席配置図の一例を示す図である。この座席配置図では、縦方向の上側が室内の前方を示している。また、この座席配置図では、各座席１０１には、横列の順番を示す数値と、縦列の順番を示す記号との組によって、座席識別子が付与されている。横列は前方から順番に「１」、「２」、「３」というように数値が割り当てられ、縦列は左方から右方に向けて「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」というように記号が割り当てられている。座席１０１の縦列が９個あるので、縦列には「Ａ」〜「Ｉ」の９個の記号が割り当てられている。したがって、左上の頂点に位置する座席１０１は座席識別子「１Ａ」となり、その右隣に位置する座席１０１は座席識別子「１Ｂ」となる。なお、図６では、座席１０１の縦列が９個あるが、これは一例であり、座席１０１の縦列は１０個以上又は８個以下の座席であってもよい。座席識別子「１Ａ」の座席の前方には飛行機Ｘの外部と連絡する搭乗口６０１が設けられている。
【００６０】
本実施の形態では、位置属性は、室内を縦方向に区分することで得られる複数の領域を示す第１位置属性と、室内を横方向に区分することで得られる複数の領域を示す第２位置属性と、搭乗口６０１付近の座席領域である第３位置属性とを含む。つまり、本実施の形態では、座席１０１は第１〜第３位置属性の３つの観点で区分されるのである。
【００６１】
図６の例では、第１位置属性は、例えば、室内の座席１０１を横方向に区切ることで得られる、「窓側」、「通路側」、及び「中席」の３つの領域を示す。図６の例では、室内の壁際に位置する「Ａ」、「Ｉ」の２列の座席１０１が「窓側」の第１位置属性を持つ。また、室内の２つの通路に面した「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｆ」、「Ｇ」の４列の座席１０１が「通路側」の第１位置属性を持つ。また、壁際及び通路に面していない、「Ｂ」、「Ｅ」、「Ｈ」の３列の座席１０１が「中席」の第１位置属性を持つ。
【００６２】
顧客１０２によっては、外の景色がよく見える窓際を好む者もあれば、室内での移動が容易な通路側を好む者もいる。本実施の形態では、このような顧客１０２の嗜好を考慮するために、第１位置属性を「窓際」、「中席」、及び「通路側」で構成した。
【００６３】
但し、これは一例であり、第１位置属性は、「窓側」、「通路側」、及び「中席」のうち少なくとも２つで構成されてもよい。また、第１位置属性は、「窓側」、「通路側」、及び「中席」とは別の観点で、座席１０１を横方向に区切ることで得られる領域を示すものであってもよい。例えば、第１位置属性は、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」の３列を含む領域、「Ｄ」、「Ｅ」、「Ｆ」の３列を含む領域、「Ｇ」、「Ｈ」、「Ｉ」の３列を含む領域というように、２つの通路で挟まれる座席群からなる領域と、通路及び壁で挟まれる座席群からなる領域とで構成されてもよい。また、第１位置属性は、４つ以上の領域で構成されてもよい。
【００６４】
図６の例では、第２位置属性は、例えば、室内の座席１０１を縦方向に区切ることで得られる、「前方」、「中間」、及び「後方」の３つ領域を示す。図６の例では、室内の前方に位置する「１」から「１０」までの横列に含まれる座席１０１が「前方」の第２位置属性を持つ。また、室内の中間に位置する「１１」から「２０」までの横列に含まれる座席１０１が「中間」の第２位置属性を持つ。また、室内の後方に位置する「２１」から「３０」までの横列に含まれる座席１０１が「後方」の第２位置属性を持つ。顧客１０２によっては室内の前方を好む者もいれば、後方を好む者もいる。本実施の形態では、顧客１０２のこのような顧客の嗜好を考慮するために、第２位置属性を「前方」、「中間」、及び「後方」で構成した。
【００６５】
但し、これは一例であり、第２位置属性は、「前方」、「中間」、及び「後方」のうち少なくとも２つで構成されてもよい。また、第２位置属性は、「前方」、「中間」、及び「後方」とは別の観点で、座席１０１を縦方向に区切ることで得られる領域を示すものであってもよい。例えば、大型旅客機においては、「前方」及び「後方」に加えて、「中間その１」、「中間その２」、「中間その３」というように、第２位置属性は、４つ以上の領域で構成されてもよい。
【００６６】
第３位置属性は、搭乗口６０１付近の領域を示す属性である。図６の例では、搭乗口６０１に近い横列が「１」の座席１０１、すなわち、最前列の座席１０１が第３位置属性を持っている。なお、図６の例では、第３位置属性は、最前列の座席１０１としたが、これは一例である。例えば、搭乗口６０１が複数あれば、複数の搭乗口６０１の直ぐ後ろにある横一列の座席１０１が第３位置属性を持つものであってもよい。搭乗口６０１の直ぐ後ろにある横一列の座席１０１は、他の横列の座席１０１に比べて、前方のスペースが大きい。そのため、顧客１０２によっては、搭乗口６０１の直ぐ後ろの横一列の座席１０１を好む者もいる。そこで、本実施の形態では、このような顧客の嗜好を考慮するために、第３位置属性を設けている。
【００６７】
なお、嗜好データ生成部２３０は、管理対象となる各飛行機の座席配置図を事前に記憶しており、この座席配置図を用いて、座席が属する位置属性を特定すればよい。
【００６８】
図２に参照を戻す。嗜好データ生成部２３０は、ある１の顧客１０２に対して、生体履歴テーブルＴ３の各レコードに格納された各生体データから、各ストレス値を算出し、算出した各ストレス値を第１〜第３位置属性毎に集計することで、ある１の顧客１０２の嗜好データを生成すればよい。そして、嗜好データ生成部２３０は、管理対象となる全ての顧客１０２のそれぞれに対して、嗜好データを生成すればよい。
【００６９】
本実施の形態では、生体センサ１１０としてミリ波レーダーが採用されている。そこで、嗜好データ生成部２３０は、生体センサ１１０で計測された生体データから、心拍間隔を推定し、推定した心拍間隔に対して上述の特許第５２５７５２５号公報に記載された心拍間隔のゆらぎの周波数解析をすることで、顧客１０２のストレス値を算出すればよい。詳細には、嗜好データ生成部２３０は、推定した心拍間隔を周波数解析することで、周波数０．３Ｈｚ前後に発生する高周波ピークのレベルＨＦと、０．１Ｈｚ前後に発生する低周波ピークのレベルＬＦとを検知し、ＬＦ／ＨＦをストレス値として算出すればよい。なお、ストレスが高いほど、ＬＦ／ＨＦの値は増大するので、ストレス値は、値が大きいほど、ストレスが高いことを示す。
【００７０】
そして、嗜好データ生成部２３０は、後述の嗜好データテーブルＴ４（図７参照）の各セルに書き込まれた各ストレス値と新たに算出したストレス値とを用いて各セルのストレス値の偏差値（以下、「ストレス偏差値」と呼ぶ。）を算出し、各セルにストレス値に加えてストレス偏差値も書き込む。
【００７１】
図７は、嗜好データが登録された嗜好データテーブルＴ４のデータ構成の一例を示す図である。嗜好データテーブルＴ４は、１つのレコードに１の顧客１０２の嗜好データが登録されており、「顧客識別子」、「第１位置属性」、「第２位置属性」、及び「第３位置属性」のフィールドを備えている。「第１位置属性」のフィールドは更に、「通路側」、「中席」、及び「窓側」のフィールドを備えている。「第２位置属性」のフィールドは更に、「前方」、「中間」、及び「後方」のフィールドを備えている。そして、嗜好データテーブルＴ４は、３つの第１位置属性と、３つの第２位置属性と１つの第３位置属性とに応じた各顧客１０２のストレス値が登録されている。なお、図７において、各セルに登録された数値はストレス偏差値を示し、ストレス値は図示が省略されている。また、ストレス値及びストレス偏差値はストレス指標の一例である。また、図７において、第１位置属性の各セルに登録された各ストレス指標が第１嗜好データの一例であり、第２位置属性の各セルの登録された各ストレス指標が第２嗜好データの一例であり、第３位置属性の各セルに登録された各ストレス指標が第３嗜好データの一例である。
【００７２】
図７の例では、顧客識別子「００２７２３」及び「０５４１１６」の２人の顧客１０２の嗜好データが登録されているが、これは一例である。実際には管理対象となる全ての顧客１０２の嗜好データが登録されている。
【００７３】
嗜好データ生成部２３０は、ある１つの生体データから１つのストレス値を算出すると、その１つの生体データに対応付けられた座席識別子からそのストレス値が属する第１位置属性と第２位置属性とを決定し、決定した第１位置属性と第２位置属性とに対応するセルにストレス値を書き込む。また、嗜好データ生成部２３０は、算出したストレス値に対応する座席識別子からそのストレス値が第３位置属性に属しているかを決定し、第３位置属性に属していれば、第３位置属性の該当するセルに算出したストレス値を書き込む。
【００７４】
例えば、顧客識別子「００２７２３」の顧客１０２について、座席識別子「１Ａ」のストレス値を算出した場合、座席識別子「１Ａ」は、第１位置属性が「窓側」であり、第２位置属性が「前方」なので、該当する顧客識別子の「窓側」及び「前方」のそれぞれに対してストレス値が書き込まれる。
【００７５】
ここで、対応するセルに既にストレス値が書き込まれていれば、嗜好データ生成部２３０は、書き込まれているストレス値と新たに算出したストレス値との例えば平均値を算出し、算出した平均値で対応するセルのストレス値を更新すればよい。そして、嗜好データ生成部２３０は、ストレス値の更新が終了すると、各セルのストレス値から各セルのストレス偏差値を算出し、各セルに書き込めばよい。
【００７６】
図２に参照を戻す。通信部２４０は、嗜好データ生成部２３０により生成された嗜好データを、ネットワークＮＴ２を介して予約管理装置３０に送信する。
【００７７】
予約管理装置３０は、処理部３１０、予約情報記憶部３２０、嗜好データ記憶部３３０、優先順位算出部３４０、提示処理部３５０、及び通信部３６０を備える。図２において、処理部３１０、優先順位算出部３４０、及び提示処理部３５０は、例えば、ＣＰＵで構成される。予約情報記憶部３２０及び嗜好データ記憶部３３０は、例えば、不揮発性の記憶装置で構成される。通信部３６０は、予約管理装置３０をネットワークＮＴ２に接続するための通信装置で構成される。
【００７８】
処理部３１０は、ストレス学習装置２０から送信された嗜好データを通信部３６０が受信したとき、受信した嗜好データを嗜好データ記憶部３３０に記憶させる。また、処理部３１０は、予約情報記憶部３２０に記憶された予約情報テーブルＴ２を管理する。
【００７９】
図４は、予約情報テーブルＴ２のデータ構成の一例を示す図である。予約情報テーブルＴ２は、１つのレコードに対して１つの予約情報が登録されたデータベースであり、「便名識別子」、「座席識別子」、及び「顧客識別子」のフィールドを備える。予約情報は、各顧客１０２について、どの飛行機便のどの座席を予約したかを示す情報である。
【００８０】
「便名識別子」及び「座席識別子」は図３と同じであり、「顧客識別子」は図５と同じである。図４では、顧客識別子「Ｕ０３」の顧客１０２が便名識別子「ＰＡＬ４８５便、２０１６年１０月１日、関西国際空港から成田空港」の飛行機Ｘに対して、座席識別子「３列Ａ」の座席を予約していることを示す予約情報が登録されている。
【００８１】
なお、図４の例では、１つの予約情報しか示されていないが、実際には、管理対象となる複数の飛行機Ｘに対する複数の座席に対する予約情報が登録されている。
【００８２】
処理部３１０は、ストレス学習装置２０から上述した顧客識別子を問い合わせる問い合わせ信号が通信部３６０により受信されたとき、問い合わせ信号に含まれる「座席識別子」及び「便名識別子」に対応する顧客識別子を、予約情報記憶部３２０が事前に記憶する予約情報テーブルＴ２から取得し、通信部３６０を用いて、ストレス学習装置２０に送信する。
【００８３】
図２に参照を戻す。優先順位算出部３４０は、第１〜第３位置属性から特定される複数の座席領域のそれぞれのストレス偏差値を嗜好データ記憶部３３０に記憶された嗜好データに基づいて算出し、算出したストレス偏差値が低い順に複数の座席領域の優先順位を算出する。
【００８４】
詳細には、優先順位算出部３４０は、３種類の第１位置属性と３種類の第２位置属性とを相互に組み合わせた９個の座席領域のそれぞれのストレス偏差値を算出するとともに、第３位置属性に対応する座席領域のストレス偏差値を算出する。
【００８５】
図７を参照する。第１位置属性は「通路側」、「中席」、及び「窓側」があり、第２位置属性は「前方」、「中間」、及び「後方」があるので、優先順位算出部３４０は、（通路側，前方）の座席領域、（通路側，中間）の座席領域、・・・、（窓側，後方）の座席領域というように、第１位置属性及び第２位置属性の組から特定される９個の座席領域について、ストレス偏差値を算出する。これら９個の座席領域のストレス偏差値は、第１位置属性のストレス偏差値と第２位置属性のストレス偏差値を加算することで算出される。例えば、顧客識別子「００２７２３」の顧客１０２について、「通路側」の第１位置属性と、「前方」の第２位置属性とにより特定される座席領域のストレス偏差値は、「４２」＋「４０」＝「８２」と算出される。
【００８６】
また、第３位置属性に対応する座席領域のストレス偏差値は、第３位置属性のストレス偏差値にオフセット値（例えば、「４５」）を加算することで算出される。なお、第３位置属性は座席領域と一対一に対応しているため、第３位置属性に対応する座席領域は第３位置属性が示す領域そのものとなる。
【００８７】
そして、優先順位算出部３４０は、これら１０個の座席領域について、ストレス偏差値が小さい順に順位付けする。
【００８８】
提示処理部３５０は、優先順位が高い（ストレス偏差値の低い）座席領域から順番に予約候補となる座席を提示する。詳細には、提示処理部３５０は、優先順位が高い順に所定個数（例えば、５個）の座席領域から順番に予約候補となる座席を提示する。
【００８９】
例えば、図７の例では、顧客識別子「００２７２３」の顧客１０２は、第３位置属性に対応する座席領域→（通路側，前方）の座席領域→（窓側，前方）の座席領域→（通路側，中間）の座席領域→（通路側，後方）の座席領域の順でストレス偏差値が小さいので、この順で予約候補となる座席が決定される。
【００９０】
また、図７の例では、顧客識別子「０５４１１６」の顧客１０２は、（窓側、前方）の座席領域→（窓側、後方）の座席領域→第３位置属性に対応する座席領域→（通路側、中間）の座席領域→（通路側、後方）の座席領域の順でストレス偏差値が小さいので、この順で予約候補となる座席が決定される。
【００９１】
より詳細には、提示処理部３５０は、まず、優先順位が１位の座席領域において、該当する飛行機便の１又は複数の空席を予約候補の座席として、予約情報テーブルＴ２から抽出する。そして、提示処理部３５０は、抽出した予約候補の座席を示す候補座席情報を、通信部３６０を用いて予約端末４０に送信し、予約端末４０に予約候補の座席を提示させる。
【００９２】
そして、提示処理部３５０は、提示された予約候補の座席の中からいずれかの座席を予約する旨の予約指示情報を予約端末４０から受信すると、その予約指示情報が示す座席が、該当する顧客１０２によって予約されたことを予約情報テーブルＴ２に反映させる。一方、提示処理部３５０は、予約候補の座席の中からいずれの座席も予約しない旨の予約指示情報を予約端末４０から受信すると、優先順位が次に高い座席領域において、該当する飛行機便の１又は複数の空席を予約候補の座席として抽出し、抽出した予約候補の座席を予約端末４０に提示させる。そして、提示処理部３５０は、顧客１０２から提示された予約候補の座席の中からいずれかの座席を予約する旨の予約指示情報が予約端末４０から送信されると、該当する座席が該当する顧客１０２によって予約されたことを予約情報テーブルＴ２に反映させる。
【００９３】
このようにして、提示処理部３５０は、座席の予約が確定するまで、優先順位が高い上位５つの座席領域から順番に予約候補の座席を提示していく。そして、提示処理部３５０は、優先順位が５位の座席領域について予約が確定しなければ、優先順位が６位〜１０位までの座席領域の中から１又は複数の空席を予約候補の座席として抽出し、予約端末４０に提示させればよい。
【００９４】
通信部３６０は、ストレス学習装置２０から送信される各種情報（嗜好データ等）を受信すると共に、予約端末４０に対して各種情報（候補座席情報等）を送信する。また、通信部３６０は、予約端末４０から送信される各種情報（予約指示情報等）を受信する。
【００９５】
予約端末４０は、処理部４１０、表示部４２０、操作部４３０、及び通信部４４０を備える。図２において、処理部４１０は、例えば、ＣＰＵで構成される。表示部４２０は、液晶パネル等の表示装置で構成される。操作部４３０は、タッチパネルやキーボートやマウス等の入力装置で構成される。通信部４４０は、予約端末４０をネットワークＮＴ２に接続させる通信装置で構成される。
【００９６】
処理部４１０は、予約管理装置３０へのアクセス要求を指示する顧客１０２の操作を操作部４３０が受け付けたとき、通信部４４０を用いてアクセス要求を予約管理装置３０に送信する。また、処理部４１０は、ストレス学習装置２０から上述の候補座席情報が送信された場合、候補座席情報が示す予約候補の座席を示す予約候補画像を表示部４２０に表示させる。また、処理部４１０は、予約候補画像を閲覧した顧客１０２からいずれかの予約候補の座席の予約を指示する操作が操作部４３０により受け付けられたとき、指示された座席を示す予約指示情報を、通信部４４０を用いて予約管理装置３０に送信する。また、処理部４１０は、予約候補画像を閲覧した顧客１０２からいずれの予約候補の座席も予約しない旨の操作が操作部４３０により受け付けられたとき、その旨を示す予約指示情報を、通信部４４０を用いて予約管理装置３０に送信する。
【００９７】
表示部４２０は、処理部４１０の制御の下、各種の画像（予約候補画像等）を表示する。操作部４３０は、顧客１０２からの操作を受け付ける。通信部４４０は、予約管理装置３０から各種情報（候補座席情報等）を受信すると共に、予約管理装置３０に対して各種情報（予約指示情報等）を送信する。
【００９８】
図８は、本開示の実施の形態１に係る座席提示システム１において、生体データが計測されてから嗜好データが生成されるまでの処理の一例を示すフローチャートである。
【００９９】
まず、生体センサ１１０は、生体データを計測する。ここで、生体情報取得装置１０の生体センサ１１０は、所定のサンプリング間隔で生体データを計測する（Ｓ６０１）。
【０１００】
次に、生体情報取得装置１０の処理部１２０は、計測された生体データを保存生体テーブルＴ１に登録する（Ｓ６０２）。詳細には、処理部１２０は、計測された生体データを座席識別子と便名識別子と対応付けることで保存生体データを生成し、保存生体テーブルＴ１に登録する。
【０１０１】
次に、生体情報取得装置１０の通信部１４０は、飛行機Ｘが目的地に到着した時に、保存生体テーブルＴ１に登録した全ての保存生体データをストレス学習装置２０に送信する（Ｓ６０３）。なお、保存生体データのストレス学習装置２０への送信が終了すると、処理部１２０は、保存生体テーブルＴ１に登録されている保存生体データを消去すればよい。また、保存生体データが生成される都度、保存生体データをストレス学習装置２０に送信する態様が採用される場合、保存生体テーブルＴ１は不要となる。
【０１０２】
次に、ストレス学習装置２０の通信部２４０は、生体情報取得装置１０から保存生体データを受信する（Ｓ６１１）。次に、ストレス学習装置２０の履歴データ管理部２１０は、受信された保存生体データに含まれる便名識別子及び座席識別子に対応する顧客識別子を問い合わせる問い合わせ信号を、通信部２４０を用いて予約管理装置３０に送信する（Ｓ６１２）。ここで、履歴データ管理部２１０は、通信トラフィックの節約の観点から、１つの飛行機便に含まれる複数の保存生体データを纏めて予約管理装置３０に送信してもよい。
【０１０３】
次に、予約管理装置３０の通信部３６０は、問い合わせ信号を受信する（Ｓ６２１）。次に、予約管理装置３０の処理部３１０は、問い合わせ信号に含まれる「座席識別子」及び「便名識別子」対応する「顧客識別子」を予約情報テーブルＴ２から取得し、取得した「顧客識別子」を、通信部３６０を用いてストレス学習装置２０に送信する（Ｓ６２２）。例えば、図３に示す便名識別子「ＰＡＬ４８５便、２０１６年１０月１日、関西国際空港→成田空港」及び座席識別子「３列Ａ」を含む問い合わせ信号が受信された場合、処理部３１０は、図４に示す予約情報テーブルＴ２から顧客識別子「Ｕ０３」を取得し、ストレス学習装置２０に送信する。なお、処理部３１０は、１つの飛行機便に含まれる複数の顧客識別子を纏めてストレス学習装置２０に送信してもよい。
【０１０４】
次に、ストレス学習装置２０の通信部２４０は、予約管理装置３０から送信された顧客識別子を受信する（Ｓ６１３）。
【０１０５】
次に、ストレス学習装置２０の履歴データ管理部２１０は、Ｓ６１３で受信した顧客識別子を、対応する保存生体データと対応付けることで生体履歴データを生成し、生体履歴テーブルＴ３に登録する（Ｓ６１４）。例えば、図３に示す保存生体テーブルＴ１の１行目のレコードに格納された保存生体データに対して、顧客識別子「Ｕ０３」が問い合わせ信号により受信されたとする。この場合、履歴データ管理部２１０は、図５の生体履歴テーブルＴ３の１行目のレコードに示すように、顧客識別子「Ｕ０３」に便名識別子「ＰＡＬ４８５便」、座席識別子「３列Ａ」、及び生体データ「ＶＴ１」を対応付けることで生体履歴データを生成し、生体履歴テーブルＴ３に登録する。以上により、各顧客１０２の座席１０１別の生体データが蓄積されていく。
【０１０６】
次に、ストレス学習装置２０の嗜好データ生成部２３０は、生体履歴データの分析処理を実行する（Ｓ６１５）。なお、生体履歴データの分析処理の詳細は、図９を用いて後ほど説明する。
【０１０７】
次に、ストレス学習装置２０の通信部２４０は、生体履歴データの分析処理により生成された嗜好データを予約管理装置３０に送信する（Ｓ６１６）。
【０１０８】
次に、予約管理装置３０の通信部３６０は、嗜好データを受信する（Ｓ６２３）。次に、予約管理装置３０の処理部３１０は、受信された嗜好データを嗜好データ記憶部３３０に記憶させる（Ｓ６２４）。
【０１０９】
図９は、図８のＳ６１５に示す生体履歴データの分析処理の詳細を示すフローチャートである。
【０１１０】
まず、嗜好データ生成部２３０は、生体履歴テーブルＴ３を参照し、処理対象となる１の顧客１０２の飛行機便毎の生体データを読み出し、読み出した生体データを用いて飛行機便毎のストレス値を算出する（Ｓ７０１）。
【０１１１】
図５において、処理対象の１の顧客１０２が顧客識別子「Ｕ０３」の顧客であるとすると、生体履歴テーブルＴ３には、顧客識別子「Ｕ０３」の顧客１０２の生体データが２つ登録されているので、２つの生体履歴データが読み出され、２つのストレス値が算出される。これにより、飛行機便毎のストレス値が算出される。なお、嗜好データ生成部２３０は、生体履歴テーブルＴ３において、ストレス値が算出済みの生体履歴データがあれば、その生体履歴データについてはストレス値の算出を省略してもよい。
【０１１２】
次に、嗜好データ生成部２３０は、Ｓ７０１で算出したストレス値に対応する座席識別子からそのストレス値が属する第１〜第３位置属性を決定し、決定した第１〜第３位置属性毎にストレス値を算出する（Ｓ７０２）。このとき、算出済みの第１〜第３位置属性毎のストレス値があれば、嗜好データ生成部２３０は、新たに算出した第１〜第３位置属性毎のストレス値と算出済みの第１〜第３位置属性毎のストレス値とを平均することで、第１〜第３位置属性毎のストレス値を算出すればよい。次に、嗜好データ生成部２３０は、他の顧客１０２の第１〜第３位置属性毎のストレス値と、処理対象の１の顧客１０２の第１〜第３位置属性毎のストレス値とを用いて、全ての顧客１０２の第１〜第３位置属性毎のストレス偏差値を算出する（Ｓ７０３）。
【０１１３】
次に、嗜好データ生成部２３０は、Ｓ７０２で算出した処理対象の１の顧客１０２の第１〜第３位置属性毎のストレス値と、Ｓ７０３で算出した全ての顧客１０２の第１〜第３位置属性毎のストレス偏差値とを嗜好データテーブルＴ４に登録する（Ｓ７０４）。以上により、図７に示す嗜好データテーブルＴ４が生成される。
【０１１４】
図１０は、本発明の実施の形態１に係る座席提示システム１において、顧客１０２の予約を受け付けた際の処理を示すフローチャートである。
【０１１５】
まず、予約端末４０の通信部４４０は、操作部４３０が顧客１０２からアクセス要求を指示する操作を受け付けたとき、アクセス要求を予約管理装置３０に送信する（Ｓ８１１）。
【０１１６】
次に、予約管理装置３０の通信部３６０はアクセス要求を受信する（Ｓ８０１）。次に、予約管理装置３０の優先順位算出部３４０は、アクセス要求を行った顧客１０２の嗜好データを嗜好データテーブルＴ４から読み出し、読み出した嗜好データを用いて、各座席領域に対する優先順位を算出する（Ｓ８０２）。ここでは、上述したように第１位置属性及び第２位置属性から特定される９個の座席領域と、第３位置属性から特定される１個の座席領域とのそれぞれのストレス偏差値が算出され、ストレス偏差値が低い順に座席領域が順位付けされる。
【０１１７】
次に、予約管理装置３０の提示処理部３５０は、優先順位が高い座席領域から予約候補となる１又は複数の座席を抽出する（Ｓ８０３）。次に、提示処理部３５０は、抽出した予約候補の座席を示す候補座席情報を、通信部３６０を用いて予約端末４０に送信する（Ｓ８０４）。
【０１１８】
次に、予約端末４０の通信部４４０は、候補座席情報を受信する（Ｓ８１２）。次に、予約端末４０の処理部４１０は、候補座席情報が示す予約候補の座席を示す予約候補画像を表示部４２０に表示させることで予約候補となる座席を顧客１０２に提示する（Ｓ８１３）。
【０１１９】
次に、予約端末４０の操作部４３０は、予約候補画像を閲覧した顧客１０２から予約する旨又は予約をしない旨の予約操作を受け付ける（Ｓ８１４）。
【０１２０】
次に、予約端末４０の通信部４４０は、予約操作によって入力されたある座席を予約する旨又はいずれの座席も予約しない旨を示す予約指示情報を、予約管理装置３０に送信する（Ｓ８１５）。
【０１２１】
次に、予約管理装置３０の通信部３６０は、予約指示情報を受信する（Ｓ８０５）。次に、予約管理装置３０の提示処理部３５０は、いずれかの座席を予約する旨の予約指示情報がＳ８０５で受信されていれば、予約が確定したと判定し（Ｓ８０６でＹＥＳ）、予約結果を予約情報テーブルＴ２（図４）に登録する（Ｓ８０７）。
【０１２２】
一方、提示処理部３５０は、いずれの座席も予約しない旨の予約指示情報がＳ８０５で受信されていれば、予約が確定していないと判定し（Ｓ８０６でＮＯ）、処理をＳ８０３に戻す。この場合、予約管理装置３０の提示処理部３５０は、次に優先順位の高い座席領域から予約候補の座席を抽出し（Ｓ８０３）、Ｓ８０４〜Ｓ８０６の処理を行う。そして、優先順位が５位の座席領域から抽出した予約候補の座席に対しても、顧客１０２から予約をする旨の予約操作が入力されなければ、提示処理部３５０は、残りの座席領域における１又は複数の空席を予約候補の座席として顧客に提示し、座席の予約を確定してもよい。或いは、提示処理部３５０は、残りの座席領域における１又は複数の空席の中から任意に１つの座席を決定することで、座席の予約を確定してもよい。
【０１２３】
このように、本実施の形態に係る座席提示システム１によれば、飛行機Ｘに搭乗している顧客１０２の第１生体データと、顧客１０２が搭乗した座席１０１を示す座席識別子と、顧客１０２を識別する顧客識別子とが対応付けられた生体履歴データが蓄積される。そして、蓄積された生体履歴データから顧客１０２が搭乗した座席１０１が属する第１〜第３位置属性毎に顧客１０２のストレス指標が算出され、第１〜第３位置属性から特定される座席領域に応じた顧客の嗜好を示す嗜好データが生成される。これにより、生体履歴データから顧客の好みの座席１０１を学習できる。そして、嗜好データに基づいて、顧客１０２が快適に感じる座席領域ほど優先順位が高くなるように複数の座席領域が順位付けされ、優先順位の高い座席領域に含まれる座席１０１から順番に予約候補となる座席が顧客１０２に提示される。そのため、顧客１０２の好みの座席１０１を予約候補として提示でき、円滑な座席予約を実現できる。
【０１２４】
（実施の形態２）
図１１は、本開示の実施の形態２に係る座席提示システム１Ａの全体構成の一例を示す図である。座席提示システム１Ａは、飛行機Ｘ内で生体データを計測することに加えて、空港の搭乗ゲート５０１に設けられた生体センサ５１０（第２生体センサの一例）も用いて生体データを計測し、両生体データを用いてストレス指標を算出することを特徴とする。なお、実施の形態２において実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付し、説明を省く。
【０１２５】
搭乗ゲート５０１は、顧客１０２が飛行機Ｘに搭乗する直前に通過するゲートである。
【０１２６】
生体センサ５１０は、飛行機Ｘに搭乗していない状態での顧客１０２のストレスを計測するために用いられる。空港内において例えば国内線の飛行機Ｘに搭乗する場合、まず、チェックインカウンターで搭乗手続きを行い、次に、手荷物カウンターで大型の荷物を預け、次に、検査場にてセキュリティチェックを受け、最後に、搭乗ゲートを通過するという手順を踏むのが一般的である。生体センサ５１０は、飛行機Ｘに乗る前の顧客１０２の生体データが計測できれば十分である。よって、生体センサ５１０の設置場所は、搭乗ゲート５０１に限定されず、チェックインカウンター、手荷物カウンター、又は検査場であってもよい。
【０１２７】
図１２は、本開示の実施の形態２に係る座席提示システム１Ａの構成を示すブロック図である。座席提示システム１Ａは、図２に示す座席提示システム１に対して、更に、第２生体情報取得装置５０が設けられている。なお、実施の形態２において、実施の形態１の生体情報取得装置１０を、第２生体情報取得装置５０と区別するために、第１生体情報取得装置１０Ａと記述する。また、実施の形態２では、生体センサ５１０で計測された生体データと生体センサ１１０で計測された生体データとを区別するために、前者を第２生体データ、後者を第１生体データと記述する。
【０１２８】
第２生体情報取得装置５０は、生体センサ５１０、処理部５２０、及び通信部５３０を備える。生体センサ５１０は、生体センサ１１０と同様、例えば、ミリ波レーダーを採用する。
【０１２９】
処理部５２０は、例えば、ＣＰＵで構成され、第２生体情報取得装置５０の全体制御を司る。処理部５２０は、生体センサ５１０で計測された第２生体データを、座席識別子及び便名識別子と対応付けて、ネットワークＮＴ２を介して、ストレス学習装置２０に送信する。なお、処理部５２０は、例えば、スキャナ（図示せず）を用いて顧客１０２が所有する飛行機Ｘのチケットに記載された座席情報及び飛行機Ｘの便名を読み取ることで、座席識別子及び便名識別子を取得すればよい。
【０１３０】
通信部５３０は、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）等の無線通信又は有線通信を用いて、第２生体情報取得装置５０をネットワークＮＴ２に接続する通信装置で構成されている。通信部５３０は、処理部５２０の制御の下、座席識別子が対応付けられた第２生体データ（以下、「第２保存生体データ」と記述する。）をストレス学習装置２０に送信する。なお、実施の形態２では、第１生体情報取得装置１０Ａで生成された保存生体データを第１保存生体データと記述する。
【０１３１】
図１３は、本開示の実施の形態２における第１保存生体データが登録された第１保存生体テーブルＴ１１のデータ構成の一例を示す図である。第１保存生体テーブルＴ１１において、図３に示す保存生体テーブルＴ１との違いは、「生体データ」が「第１生体データ」になっているだけであり、本質的な違いはない。
【０１３２】
図１４は、本開示の実施の形態２に係る第２保存生体データのデータ構成の一例を示す図である。第２保存生体データは、「便名識別子」、「座席識別子」、及び「第２生体データ」のフィールドを備える。なお、第２保存生体データにおいて、図１３に示す第１保存生体データとの違いは、「第１生体データ」が「第２生体データ」になっているだけであり、本質的な違いはない。
【０１３３】
図１２に参照を戻す。実施の形態２においては、履歴データ管理部２１０は、第１保存生体データに対して、第２保存生体データに含まれる第２生体データと顧客識別子とを対応付けることで生体履歴データを生成し、蓄積部２２０に蓄積する。
【０１３４】
図１５は、本開示の実施の形態２に係る生体履歴データが登録された生体履歴テーブルＴ３１のデータ構成の一例を示す図である。生体履歴テーブルＴ３１において、図５に示す生体履歴テーブルＴ３との相違点は、「第２生体データ」のフィールドが更に追加されている点にある。
【０１３５】
履歴データ管理部２１０は、第２保存生体データにおける「顧客識別子」及び「便名識別子」と同じ「顧客識別子」及び「便名識別子」を持つ第１保存生体データを特定し、特定した第１保存生体データに第２保存生体データに含まれる第２生体データを対応付けることで生体履歴データを生成すればよい。
【０１３６】
図１６は、本開示の実施の形態２に係る座席提示システム１Ａにおいて、第１，第２生体データが計測されてから嗜好データが生成されるまでの処理の一例を示すフローチャートである。なお、図１６において、図８と同じ処理には同一の符号を付し、説明を省く。
【０１３７】
まず、第２生体情報取得装置５０の生体センサ５１０は、搭乗ゲート５０１を通過する顧客１０２の第２生体データを計測する（Ｓ１６０１）。次に、第２生体情報取得装置５０の処理部５２０は、Ｓ１６０１で計測された第２生体データを「便名識別子」及び「座席識別子」と対応付けて第２保存生体データを生成し、通信部５３０を用いて、ストレス学習装置２０に送信する（Ｓ１６０２）。
【０１３８】
次に、ストレス学習装置２０の通信部２４０は、第２保存生体データを受信する（Ｓ１６１１）。続いて、実施の形態１と同様、Ｓ６１１〜Ｓ６１３の処理が実行される。次に、ストレス学習装置２０の履歴データ管理部２１０は、受信した第２保存生体データに含まれる第２生体データを、対応する第１保存生体データと対応付けることで、生体履歴データを生成し、生体履歴テーブルＴ３１に登録する（Ｓ１６１２）。
【０１３９】
次に、ストレス学習装置２０の嗜好データ生成部２３０は、生体履歴テーブルＴ３１を用いた生体履歴データの分析処理を実行し、嗜好データを生成する（Ｓ１６１３）。
【０１４０】
図１７は、図１６のＳ１６１３に示す生体履歴データの分析処理の詳細を示すフローチャートである。
【０１４１】
まず、嗜好データ生成部２３０は、生体履歴テーブルＴ３１を参照し、処理対象となる１の顧客１０２の第１生体データを飛行機便毎に読み出し、読み出した第１生体データを用いて飛行機便毎の第１ストレス値を算出する（Ｓ１７０１）。
【０１４２】
次に、嗜好データ生成部２３０は、生体履歴テーブルＴ３１を参照し、処理対象となる１の顧客１０２の第２生体データを飛行機便毎に読み出し、読み出した第２生体データを用いて飛行機便毎の第２ストレス値を算出する（Ｓ１７０２）。
【０１４３】
なお、第１，第２ストレス値は、実施の形態１で示すストレス値と同一の手法を用いて算出される。
【０１４４】
次に、嗜好データ生成部２３０は、Ｓ１７０１で算出した第１ストレス値からＳ１７０２で算出した第２ストレス値を減じることで飛行機便毎のストレス値を算出する（Ｓ１７０３）。図１５の１行目の生体履歴データを用いて、Ｓ１７０１〜Ｓ１７０３の処理の一例を説明する。嗜好データ生成部２３０は、第１生体データＶＴ１１から第１ストレス値を算出し、第２生体データＶＴ２１から第２ストレス値を算出することで、１行目の航空便に対するストレス値を算出する。嗜好データ生成部２３０は、他の生体履歴データに対しても同様の処理を行い、飛行機便毎のストレス値を算出する。
【０１４５】
飛行機Ｘに搭乗中の顧客１０２のストレスが増大するにつれて、第１ストレス値と第２ストレス値との差分は増大する。しかも、この差分から得られるストレス値は、飛行機Ｘに搭乗する前のストレス値を基準としているので、飛行機Ｘが顧客１０２に与えるストレスの影響を正確に反映していると言える。そこで、本実施の形態では、第１ストレス値から第２ストレス値を減じることで得られるストレス値を用いて顧客１０２のストレス値を算出する。
【０１４６】
以降、嗜好データ生成部２３０は、実施の形態１と同様にＳ７０２〜Ｓ７０４の処理を行い、嗜好データを生成する。実施の形態２においても実施の形態１と同様、図７に示す嗜好データテーブルＴ４が生成される。
【０１４７】
実施の形態２に係る座席提示システム１Ａによれば、顧客１０２が飛行機Ｘに搭乗する前の第２生体データから算出される第２ストレス値と、飛行機Ｘに搭乗している顧客の第１生体データから算出される第１ストレス値との差分に基づいてストレス値が算出されているので、顧客毎のストレス値を正確に算出できる。
【０１４８】
（変形例）
（１）上記実施の形態では、生体センサ１１０として、ミリ波レーダー又は感圧チューブを用いたセンサが採用できるとして説明したが、本開示はこれに限定されない。
【０１４９】
例えば、特許第５７３５５９２号公報には、心拍数、脈拍、及び体温等の生体データから利用者の快度を−５〜＋５の１０段階で評価することが開示されている。そこで、本開示は、この公報に開示された快度をストレス指標として採用してもよい。この場合、脳波、脳血流、脈波、血圧、呼吸数、体温、及び発汗量からストレス指標を算出すればよい。
【０１５０】
また、特開２０１２−２４９７９７号公報には、心拍数、体温、血圧、及び発汗量を一次結合した値をストレス値として算出することが開示されている。そこで、本開示は、この公報に記載されたストレス値をストレス指標として採用してもよい。
【０１５１】
また、例えば、特表２００３−５３４８６４号公報には、人物の顔面の熱画像データを使用して、人物のストレスを判定する技術を開示する。そこで、本開示は、この公報に記載された技術を用いてストレス指標を算出してもよい。
【０１５２】
（２）上記実施の形態では、予約端末４０は、顧客１０２が所持するコンピュータで構成されるとして説明したが、本開示はこれに限定されず、チェックインカウンターに設けられたコンピュータで構成されてもよい。或いは、予約端末４０は、旅行代理店において顧客１０２の旅行を手配するためにオペレータが操作するコンピュータで構成されてもよい。
【０１５３】
（３）上記実施の形態では、第１〜第３位置属性が用いられていたが、これは一例であり、少なくとも１つの位置属性が用いられればよい。
【０１５４】
（４）上記実施の形態では、便名識別子が用いられているが、座席毎の生体データが分かれば、嗜好データを生成できるので、便名識別子は省かれてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１５５】
本開示によれば、顧客の好みの座席を予約候補の座席として提示できるので、飛行機の予約システムにおいて有用である。
【符号の説明】
【０１５６】
ＮＴ１，ＮＴ２  ネットワーク
Ｔ１，Ｔ１１  保存生体テーブル
Ｔ２  予約情報テーブル
Ｔ３，Ｔ３１  生体履歴テーブル
Ｔ４  嗜好データテーブル
Ｘ  飛行機
１，１Ａ  座席提示システム
１０，１０Ａ  生体情報取得装置
２０  ストレス学習装置
３０  予約管理装置
４０  予約端末
５０  生体情報取得装置
１０１  座席
１０２  顧客
１１０  生体センサ
１２０  処理部
１３０  記憶部
１４０  通信部
２１０  履歴データ管理部
２２０  蓄積部
２３０  嗜好データ生成部
２４０  通信部
３１０  処理部
３２０  予約情報記憶部
３３０  嗜好データ記憶部
３４０  優先順位算出部
３５０  提示処理部
３６０  通信部
４１０  処理部
４２０  表示部
４３０  操作部
４４０  通信部
５０１  搭乗ゲート
５１０  生体センサ
５２０  処理部
５３０  通信部
６０１  搭乗口
【図１】
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【図２】
2018081682.tif 000004
【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】
2018081682.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2018081682.tif 000013
【図１２】
2018081682.tif 000014
【図１３】
2018081682.tif 000015
【図１４】
2018081682.tif 000016
【図１５】
2018081682.tif 000017
【図１６】
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【図１７】
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