(57)【要約】【課題】より正確な待ち時間の推定を低コストで行う。【解決手段】滞在期間推定部は、店舗に配置されているアクセスポイントにより、携帯端末から送信されるプローブ要求が受信されたことが記録された受信記録を参照し、プローブ要求に含まれているMACアドレスのハッシュ値により分類される携帯端末ごとに、携帯端末を所持する人物が、所定エリアに滞在している滞在期間を推定する。待ち時間推定部は、滞在期間推定部により推定された複数の人物ごとの滞在期間に基づいて、それぞれの人物が店舗に入って、サービスを受けるまでに待つことになる待ち時間を推定する。本技術は、例えば、待ち時を推定するシステムに適用できる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定エリアに配置されている無線通信用の無線基地局により、前記無線基地局からの応答を要求するために携帯端末から送信される要求信号が受信されたことが記録された受信記録を参照し、前記要求信号に含まれている認識情報により分類される前記携帯端末ごとに、前記携帯端末を所持する人物が、前記所定エリアに滞在している滞在期間を推定する滞在期間推定部と、
前記滞在期間推定部により推定された複数の前記人物ごとの前記滞在期間に基づいて、それぞれの前記人物が前記所定エリアに入って、前記所定エリアで提供されるサービスを受けるまでに待つことになる待ち時間を推定する待ち時間推定部と
を備える解析装置。
【請求項２】
前記滞在期間推定部は、前記要求信号を受信した受信時刻を含む所定時間を前記人物が前記所定エリアに滞在している最小滞在期間とし、前記最小滞在期間よりも長く設定された最大結合間隔以下で同一の前記認識情報を含む前記要求信号が２回以上受信されているとき、最初の前記最小滞在期間から最後の前記最小滞在期間までを、同一の前記認識情報で識別される前記人物の前記滞在期間として推定する
請求項１に記載の解析装置。
【請求項３】
前記要求信号に含まれている前記認識情報に従って、前記携帯端末を所持する人物を分類する分類部
をさらに備える請求項１または２に記載の解析装置。
【請求項４】
事前に求められた複数の前記滞在期間の平均値を中心とした前記滞在期間の所定区間を滞在判定区間とし、所定の前記人物の前記滞在期間が前記滞在判定区間に含まれる場合、その人物が前記所定エリアに入ったものと判定する判定部
をさらに備える請求項１乃至３のいずれかに記載の解析装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記所定エリアで前記待ち時間が発生している場合、前記滞在判定区間を規定する両端の滞在期間のうち、長い方の前記滞在期間を延長する
請求項４に記載の解析装置。
【請求項６】
前記待ち時間推定部は、前記所定エリアで同時にサービスを提供可能な人数である許容人数、および、前記所定エリアにおいてサービスの提供に要する時間の平均値である平均サービス時間を事前に設定しておき、前記判定部により前記所定エリアに入ったと判定された前記人物の人数を変数として、前記待ち時間を算出する
請求項４または５に記載の解析装置。
【請求項７】
前記人物の行動をシミュレーションする行動モデル部、および、前記行動モデル部においてシミュレーションされた前記人物の行動に伴って前記無線基地局により受信された前記要求信号をモニタリングして前記受信記録を生成するモニタリング部を構築するシミュレーション実行部をさらに備え、
少なくとも前記滞在期間推定部および前記待ち時間推定部は、前記シミュレーション実行部により生成された前記受信記録を用いて処理を行う
請求項１乃至６のいずれかに記載の解析装置。
【請求項８】
ネットワークを介して前記無線基地局と通信を行って前記受信記録を収集する受信記録収集部をさらに備え、
少なくとも前記滞在期間推定部および前記待ち時間推定部は、ユーザの要求に応じて、前記受信記録収集部により収集された前記受信記録を用いて処理を行い、その処理の結果得られる前記待ち時間を前記ユーザに提供する
請求項１乃至６のいずれかに記載の解析装置。
【請求項９】
前記待ち時間推定部は、前記滞在期間から予測される所定時間後における前記待ち時間を推定する
請求項８に記載の解析装置。
【請求項１０】
所定エリアに配置されている無線通信用の無線基地局により、前記無線基地局からの応答を要求するために携帯端末から送信される要求信号が受信されたことが記録された受信記録を参照し、前記要求信号に含まれている認識情報により分類される前記携帯端末ごとに、前記携帯端末を所持する人物が、前記所定エリアに滞在している滞在期間を推定し、
推定された複数の前記人物ごとの前記滞在期間に基づいて、それぞれの前記人物が前記所定エリアに入って、前記所定エリアで提供されるサービスを受けるまでに待つことになる待ち時間を推定する
ステップを含む解析方法。
【請求項１１】
所定エリアに配置されている無線通信用の無線基地局により、前記無線基地局からの応答を要求するために携帯端末から送信される要求信号が受信されたことが記録された受信記録を参照し、前記要求信号に含まれている認識情報により分類される前記携帯端末ごとに、前記携帯端末を所持する人物が、前記所定エリアに滞在している滞在期間を推定し、
推定された複数の前記人物ごとの前記滞在期間に基づいて、それぞれの前記人物が前記所定エリアに入って、前記所定エリアで提供されるサービスを受けるまでに待つことになる待ち時間を推定する
ステップを含むプログラム。
【請求項１２】
所定エリアに配置されている無線通信用の無線基地局と、
ネットワークを介して前記無線基地局と通信を行って、前記無線基地局からの応答を要求するために携帯端末から送信される要求信号が前記無線基地局により受信されたことが記録された受信記録を収集する受信記録収集部と、
前記受信記録を参照し、前記要求信号に含まれている認識情報により分類される前記携帯端末ごとに、前記携帯端末を所持する人物が、前記所定エリアに滞在している滞在期間を推定する滞在期間推定部と、
前記滞在期間推定部により推定された複数の前記人物ごとの前記滞在期間に基づいて、それぞれの前記人物が前記所定エリアに入って、前記所定エリアで提供されるサービスを受けるまでに待つことになる待ち時間を推定する待ち時間推定部と
を備える解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、解析装置、解析方法、プログラム、および解析システムに関し、特に、より正確な待ち時間の推定を低コストで行うことができるようにした解析装置、解析方法、プログラム、および解析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、いわゆるスマートフォンなどのモバイル端末が幅広く普及している。そのため、あるアクセスポイントと通信を行っているモバイル端末の端末数と、そのアクセスポイントの周辺にいる人物の人数とには相関があることになり、この相関に基づいた様々な研究が行われている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、ユーザが所定距離を移動するたびに、アクセスポイントから送信された電波の受信強度の値を記憶し、その値に基づいて行われる位置推定を、ユーザの移動軌跡による行動分析サービスに適用する発明が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−０２４０１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、人気の飲食店や、遊園地の乗り物、スーパーのレジなど、日常生活において我々は行列に並んで待つことが多いが、この行列による待ち時間は誰もが避けたいものである。そのため、遊園地においては、例えば、アトラクションごとに待ち時間を推定して表示するシステムが存在している。しかしながら、待ち時間を推定するシステムは、導入することが難しいだけでなく、高いランニングコストが発生するため、一般的な飲食店などに多く普及していないのが現状である。そこで、待ち時間を推定するシステムの容易な導入を、より低コストで実現することが求められている。
【０００６】
また、上述した特許文献１に記載の発明では、位置推定を重視したユーザの行動分析が行われているが、滞在時間が重視されていないため、より正確な待ち時間を推定することは困難であった。
【０００７】
本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、より正確な待ち時間の推定を低コストで行うことができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の一側面の解析装置は、所定エリアに配置されている無線通信用の無線基地局により、前記無線基地局からの応答を要求するために携帯端末から送信される要求信号が受信されたことが記録された受信記録を参照し、前記要求信号に含まれている認識情報により分類される前記携帯端末ごとに、前記携帯端末を所持する人物が、前記所定エリアに滞在している滞在期間を推定する滞在期間推定部と、前記滞在期間推定部により推定された複数の前記人物ごとの前記滞在期間に基づいて、それぞれの前記人物が前記所定エリアに入って、前記所定エリアで提供されるサービスを受けるまでに待つことになる待ち時間を推定する待ち時間推定部とを備える。
【０００９】
本開示の一側面の解析方法またはプログラムは、所定エリアに配置されている無線通信用の無線基地局により、前記無線基地局からの応答を要求するために携帯端末から送信される要求信号が受信されたことが記録された受信記録を参照し、前記要求信号に含まれている認識情報により分類される前記携帯端末ごとに、前記携帯端末を所持する人物が、前記所定エリアに滞在している滞在期間を推定し、推定された複数の前記人物ごとの前記滞在期間に基づいて、それぞれの前記人物が前記所定エリアに入って、前記所定エリアで提供されるサービスを受けるまでに待つことになる待ち時間を推定するステップを含む。
【００１０】
本開示の一側面の解析システムは、所定エリアに配置されている無線通信用の無線基地局と、ネットワークを介して前記無線基地局と通信を行って、前記無線基地局からの応答を要求するために携帯端末から送信される要求信号が前記無線基地局により受信されたことが記録された受信記録を収集する受信記録収集部と、前記受信記録を参照し、前記要求信号に含まれている認識情報により分類される前記携帯端末ごとに、前記携帯端末を所持する人物が、前記所定エリアに滞在している滞在期間を推定する滞在期間推定部と、前記滞在期間推定部により推定された複数の前記人物ごとの前記滞在期間に基づいて、それぞれの前記人物が前記所定エリアに入って、前記所定エリアで提供されるサービスを受けるまでに待つことになる待ち時間を推定する待ち時間推定部とを備える。
【００１１】
本開示の一側面においては、所定エリアに配置されている無線通信用の無線基地局により、無線基地局からの応答を要求するために携帯端末から送信される要求信号が受信されたことが記録された受信記録を参照し、要求信号に含まれている認識情報により分類される携帯端末ごとに、携帯端末を所持する人物が、所定エリアに滞在している滞在期間が推定される。そして、推定された複数の人物ごとの滞在期間に基づいて、それぞれの人物が所定エリアに入って、所定エリアで提供されるサービスを受けるまでに待つことになる待ち時間が推定される。
【発明の効果】
【００１２】
本開示の一側面によれば、より正確な待ち時間の推定を低コストで行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本技術を適用した解析システムにおいて解析の対象とする環境モデルの一例を示す図である。
【図２】待ち時間を解析するためのシミュレータの一例を示す図である。
【図３】解析システムの構成例を示すブロック図である。
【図４】滞在期間の推定について説明する図である。
【図５】滞在期間を可視化した一例を示す図である。
【図６】入店したか否かの判定について説明する図である。
【図７】入店客の人数の推定結果を示す図である。
【図８】入店客の判定結果の正解率について説明する図である。
【図９】入店率の推定精度について説明する図である。
【図１０】待ち時間の推定結果を示す図である。
【図１１】待ち時間推定システムの構成例を示すブロック図である。
【図１２】待ち時間推定処理を説明するフローチャートである。
【図１３】本技術を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本技術を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１５】
＜環境モデルのモデル化＞
【００１６】
図１を参照して、本技術を適用した解析システムにおいて解析の対象とする環境モデルについて説明する。
【００１７】
図１には、店舗１１に配置されるアクセスポイント１２を利用して、その店舗１１を利用する人物１３の流れを解析するための環境をモデル化した環境モデルが示されている。例えば、図１に示す環境モデルは、店舗１１の周辺領域を通行中の人物１３が入店または通過し、店舗１１に入店した人物１３が待ち行列に並んでサービスの提供を受け、その後、店舗１１を退出して周辺領域を離脱するような人物１３の抽象的な流れを表している。図１の例では、人物１３−１乃至１３−３が通行中とされ、人物１３−４乃至１３−６が待ち行列に並んでおり、人物１３−７乃至１３−１０がサービス中となっている。
【００１８】
また、解析システムによる解析の前提として、それぞれの人物１３は、いわゆるスマートフォンなどの通信端末１４を所持しているものとし、図１の例では、人物１３−１乃至１３−１０は、それぞれ通信端末１４−１乃至１４−１０を所持している。また、店舗１１には、無線ＬＡＮ（Local Area Network）により通信を行うために、無線通信用の無線基地局であるアクセスポイント１２が設置されており、図１の例では、２台のアクセスポイント１２ａおよび１２ｂが設置されている。
【００１９】
携帯端末１４は、アクセスポイント１２に接続する際に、周辺に存在するアクセスポイント１２を検索して、アクセスポイント１２に対して接続に必要な情報の送信を要求するためのプローブ要求をブロードキャスト送信する。例えば、プローブ要求を送信する送信間隔は、携帯端末１４の機種によって異なる間隔に設定されており、概ね数十秒または数分に設定されている。そして、アクセスポイント１２は、プローブ要求の受信に応答して、SSID（Service Set ID）などを送信する。
【００２０】
また、プローブ要求には、プローブ要求を送信した携帯端末１４を識別するためのMAC（Media Access Control）アドレスと、プローブ要求のフレームごとに与えられる固有の番号であるシーケンス番号とが含まれている。例えば、シーケンス番号を用いることにより、複数のアクセスポイント１２が同一のプローブ要求を受信したとき、それぞれのアクセスポイント１２において同一のプローブ要求であることを判別することができる。
【００２１】
以下では、図１に示す環境モデルに基づき、携帯端末１４から送信されるプローブ要求を用いて、店舗１１に入店した人物１３が待ち行列に並んでサービスの提供を受けるまでの待ち時間を解析する例について説明する。また、店舗１１に設置されているアクセスポイント１２ａおよび１２ｂが、携帯端末１４から送信されるプローブ要求を受信することが可能な範囲を、店舗１１の周辺領域とする。
【００２２】
また、図１に示す環境モデルでは、観測対象の店舗１１の周辺領域に複数の人物１３が発生して、それらの人物１３がグループで行動するものも多数存在する。また、発生した複数の人物１３のうち、一部の人物１３が店舗１１に入店する一方、店舗１１に入店しない人物１３は、そのまま周辺領域を離れて観察対象外となる。なお、店舗１１に入店するか入店しないかの判断基準は、時間帯、店舗１１の外見や評判など、または待ち時間の長さのように様々な要因によるものと考えられる。
【００２３】
また、図１に示す環境モデルにおいて、店舗１１の座席が埋まっている場合に、店舗１１の内部で待ち行列に並ぶ人物１３が発生した後に、サービスの提供を受けることになる。一方、店舗１１の座席が埋まっていない場合、即ち、待ち人数が０である場合、待ち行列に並ぶ人物１３が発生することなく、サービスの提供を受けることができる。
【００２４】
例えば、店舗１１が飲食店などである場合、店舗１１においてサービスの提供を受けるサービス時間は、後述する図６に示すような正規分布になることが想定される。なお、店舗１１が遊園地などのアトラクションである場合、サービス時間は一定となる。ここで、本実施の形態では、店舗１１が飲食店などである場合について説明し、サービス時間は正規分布となるものとする。そして、店舗１１でサービスを受け終わった人物１３は、店舗１１を退出する。
【００２５】
なお、一般的に、複数台のアクセスポイント１２を用いてプローブ要求を収集し、それらの受信強度（RSSI：Received Signal Strength Indicator）を比較することで、携帯端末１４の位置推定を行うことができる。図１の環境モデルにおいても、人物１３が店舗１１に入店したか否かを判定するために、携帯端末１４の簡易的な位置推定を導入する。しかしながら、後述するように、この位置推定の結果のみに基づいて、店舗１１に人物１３が滞在した滞在期間の開始時間を求めるようなことが行われるのではなく、あくまで参考程度のものとして位置推定が利用される。
【００２６】
具体的には、ある携帯端末１４のプローブ要求を複数台のアクセスポイント１２が受信した場合、受信強度が大きい方のアクセスポイント１２を、その携帯端末１４の位置として推定する。また、シーケンス番号が異なる複数のプローブ要求から、携帯端末１４の位置を推定する場合は、各シーケンス番号のプローブ要求ごとに携帯端末１４の位置を推定して、より多く推定された位置を、その携帯端末１４の位置として推定する。
【００２７】
また、店舗１１としては、いわゆるファミリーレストランのような飲食店を想定しており、出入り口が１カ所で、店内の全体が壁で囲われているものとする。そして、店舗１１の入口付近および奥付近にアクセスポイント１２を設置することで、それらのアクセスポイント１２がプローブ要求を受信する受信強度に基づいて、店舗１１の内側および外側を大雑把な精度で判定できるものとする。
【００２８】
なお、店舗１１がオープンカフェや屋台のようなよりオープンなスペースである場合には、プローブ要求の受信強度に基づいた位置推定の精度を向上させるために、アクセスポイント１２の台数を増やすことが有用である想定される。しかしながら、待ち時間を推定するシステムの導入を容易に行うことができ、かつ、低コストで実現するためには、アクセスポイント１２の台数を少なくすることが必要である。そのため、図１に示す環境モデルのように、２台のアクセスポイント１２ａおよび１２ｂを設置するだけで、より正確な待ち時間を推定することが重要である。
【００２９】
＜シミュレータの構築例＞
【００３０】
図２を参照して、本技術を適用した解析システムにおいて待ち時間を解析するためのシミュレータについて説明する。
【００３１】
図２に示すように、行動モデル１５およびプローブ要求モニタリング１６により構築されるシミュレータによって、図１に示した環境モデルが正確に再現され、解析システム２１により待ち時間の解析が行われる。
【００３２】
例えば、行動モデル１５は、複数の人物１３がそれぞれ異なった行動を行う行動シミュレーションを行い、同時に、その人物１３がいる場所に基づいたプローブ要求を送信する。そして、プローブ要求モニタリング１６は、シミュレーション環境内に仮想的に設置されたアクセスポイント１２を用いて、送信されてくるプローブ要求を収集する。
【００３３】
また、行動モデル１５は、シミュレータ内の一人一人の行動の全てを行動ログとして記録して、解析システム２１が参照することができるように、行動ログをファイルに出力することができる。プローブ要求モニタリング１６は、この行動ログとは別に、仮想的なアクセスポイント１２が収集したプローブ要求を記録したＡＰ（Access Point）ログをファイルに出力することができる。
【００３４】
そして、解析システム２１は、プローブ要求モニタリング１６から出力されるＡＰログのみに基づいて、店舗１１における滞在人数や待ち時間を推定し、行動モデル１５から出力される行動ログと比較することにより、待ち時間の推定精度を判定することができる。このように、行動ログおよびＡＰログは、それぞれ情報ソースが異なるものであり、それぞれ独立したものである。
【００３５】
行動モデル１５は、図１に示したような通行中の人物１３や、店舗１１を利用している人物１３などの流れをシミュレータ内で再現する。プローブ要求モニタリング１６は、店舗１１に設置されている２台のアクセスポイント１２ａおよび１２ｂを用いて、行動モデル１５でシミュレーションされる店舗１１の周辺領域に存在している人物１３の携帯端末１４が発するプローブ要求を収集する。
【００３６】
図２に示すように、行動モデル１５およびプローブ要求モニタリング１６により構成されるシミュレーションには、６つのノードＮ１乃至Ｎ６が設定されており、それらの間を２種類のパケットが移動する。この２種類のパケットは、通行中の人物１３や店舗１１を利用している人物１３などを示す人物パケットと、アクセスポイント１２により収集されるプローブ要求を示すプローブ要求パケットである。
【００３７】
人物パケットは、行動モデル１５内のノードＮ１乃至Ｎ４の間を移動する。例えば、人物パケットは、通常、それぞれの人物１３が所有している１台の携帯端末１４から、ランダムに設定された間隔でプローブ要求を発信する。なお、１台の携帯端末１４ではなく、複数台の携帯端末１４によりグループで行動するものも存在する。
【００３８】
プローブ要求パケットは、行動モデル１５からプローブ要求モニタリング１６のノードＮ５およびＮ６に移動する。例えば、プローブ要求パケットは、行動モデル１５内で移動する人物１３に基づいて生成され、MACアドレスやシーケンス番号を持つ。
【００３９】
ここで、行動モデル１５およびプローブ要求モニタリング１６に設定されるノードＮ１乃至Ｎ６について説明する。行動モデル１５には、人物発生ノードＮ１、人物消滅ノードＮ２、店舗ノードＮ３、および通過ノードＮ４が設定される。プローブ要求モニタリング１６には、２カ所のアクセスポイントノードＮ５およびＮ６が設定される。
【００４０】
人物発生ノードＮ１は、行動モデル１５内で移動する人物パケットを生成するために設置される。例えば、人物発生ノードＮ１は、時間帯別に変化するように人物パケットを生成し、人物パケットは、ランダムで行動するように設定される。
【００４１】
人物消滅ノードＮ２は、シミュレーション上の人物１３が最終的に行き着く場所（例えば、移動や帰宅など）として、データの集計上必要となるために設置される。行動モデル１５内で移動した人物パケットは、人物消滅ノードＮ２において消滅される。
【００４２】
店舗ノードＮ３は、店舗１１を再現するために設置され、人物発生ノードＮ１から移動してきた人物パケットを内部のキューに保持することができる。そして、キュー内で一定時間（サービス時間）が経過すると、その人物１３は店舗１１を退出したものとして、人物パケットを人物消滅ノードＮ２に移動させる。また、店舗ノードＮ３では、座席数以上の人物パケットがキュー内に保持された場合に、待ち時間が発生する。
【００４３】
通過ノードＮ４は、人物発生ノードＮ１で発生した人物パケットが、店舗１１に入店することなく店舗１１を通過して人物消滅ノードＮ２に移動することを再現するために設置される。例えば、通過ノードＮ４は、店舗ノードＮ３と同様のモデルを使用することができ、サービス時間を短く（店舗１１の周辺領域を歩いて通過する程度に）設定し、かつ、座席数を無限に設定することで、通行人らしい動きになるように設定することができる。
【００４４】
アクセスポイントノードＮ５およびＮ６は、店舗１１に設置されるアクセスポイント１２ａおよび１２ｂを再現するために設置され、店舗ノードＮ３または通過ノードＮ４で発信されたプローブ要求パケットがアクセスポイントノードＮ５およびＮ６に転送される。そして、アクセスポイントノードＮ５およびＮ６は、アクセスポイント１２ａおよび１２ｂそれぞれが受信したプローブ要求を保持する。
【００４５】
このように、行動モデル１５およびプローブ要求モニタリング１６によるシミュレータが構築され、人物パケットおよびプローブ要求パケットの移動によって、図１に示した環境モデルのシミュレーションが行われる。
【００４６】
また、このシミュレーションでは、基本的な行動として、行動モデル１５で移動する複数の人物１３は、それぞれ１台の携帯端末１４を所持し、人物１３ごとに一人で行動し、一度帰宅すると以降は出現しないように設定される。
【００４７】
なお、より現実の人物１３の行動らしいものとするために、特殊な行動として、グループ行動を行う人物１３や、複数の携帯端末１４を所持している人物１３、携帯端末１４を所持していない人物１３、再登場する人物１３などが発生するように設定を行うことができる。
【００４８】
例えば、グループ行動を行う人物１３は、ノードＮ１で同時刻に生成された他の数人を巻き添えにしてグループで行動し、ノードＮ３またはＮ４の行き先は全ての人物１３で同一となり、店舗１１への到着時間および退店時間も同時刻となるように設定される。また、店舗１１において、空いている座席数がグループの人数に満たない場合は、グループの人数分の座席が空くまで待つように設定される。
【００４９】
また、複数の携帯端末１４を所持している人物１３は、プローブ要求パケットに載せられるMACアドレスがそれぞれ異なるものとなるように設定される。また、携帯端末１４を所持していない人物１３は、プローブ要求の送信が全く行われないように設定される。また、再登場する人物１３は、人物消滅ノードＮ２に到達して、行動モデル１５から一度いなくなった後、再度、人物発生ノードＮ１において生成されることで再登場するように設定される。
【００５０】
解析システム２１は、例えば、行動モデル１５およびプローブ要求モニタリング１６において１つの系のシミュレーションが行われた後に、ＡＰログおよび行動ログを読み込んで、待ち時間の推定と、その推定精度の判定を行うことができる。なお、解析システム２１が、ＡＰログおよび行動ログの読み込みをリアルタイムに行い、待ち時間の推定と、その推定精度の判定を逐次行うようにしてもよい。
【００５１】
＜解析システムの構成例＞
【００５２】
図３は、解析システム２１の構成例を示すブロック図である。
【００５３】
図３に示すように、解析システム２１は、ユーザ分類部２２、滞在期間推定部２３、入店判定部２４、待ち時間推定部２５、および入店率推定部２６を備えて構成される。
【００５４】
ユーザ分類部２２は、携帯端末１４に個別に振り分けられているユニークＩＤ（Identification）ごとに、携帯端末１４を所持している人物１３を分類して保持する。例えば、プローブ要求モニタリング１６から解析システム２１に供給されるＡＰログには、行動モデル１５上で送信されたプローブ要求が記録されている。そして、ユーザ分類部２２は、ＡＰログに記録されているプローブ要求に含まれるMACアドレスのハッシュ値を、ユニークＩＤとして使用する。
【００５５】
滞在期間推定部２３は、ユーザ分類部２２により分類された人物１３ごとに、店舗１１の周辺領域に滞在している人物１３の滞在期間を推定する処理を行う。例えば、滞在期間推定部２３は、図４および図５を参照して後述するように、アクセスポイント１２がプローブ要求を受信した受信時刻を含む所定時間を、そのプローブ要求を送信した携帯端末１４を所持している人物１３が、店舗１１の周辺領域に滞在している最小滞在期間として推定する。そして、滞在期間推定部２３は、最小滞在期間よりも長く設定された最大結合間隔以下で、同一の人物１３（ユニークＩＤ）のプローブ要求が２回受信されているとき、１回目の最小滞在期間から２回目の最小滞在期間までを、その人物１３の滞在期間として推定する。同様に、滞在期間推定部２３は、同一の人物１３（ユニークＩＤ）のプローブ要求が２回以上、それぞれ最大結合間隔以下で受信されているとき、それらのプローブ要求に基づく複数の最小滞在期間のうち、最初の最小滞在期間から最後の最小滞在期間までを、その人物１３の滞在期間として推定する。
【００５６】
入店判定部２４は、滞在期間推定部２３により推定された人物１３の滞在期間に基づいて、それぞれの人物１３が店舗１１に入店したか否かを判定する処理を行う。例えば、入店判定部２４は、図６を参照して後述するように、ある人物１３の滞在期間が、事前に求められた複数の滞在期間の平均値を中心とした滞在判定区間に含まれる場合、その人物１３が店舗１１に入店したものと判定する。ここで、以下適宜、入店判定部２４により店舗１１に入店したと判定された人物１３を、入店客と称する。
【００５７】
待ち時間推定部２５は、入店判定部２４により店舗１１に入店したと判定された入店客の人数を変数として、店舗１１に入店してからサービスの提供を受けるまでの待ち時間を推定する。例えば、待ち時間推定部２５には、店舗１１で同時にサービスを提供可能な人数である店舗１１の座席数（許容人数）、および、店舗１１においてサービスの提供に要する時間の平均値である平均サービス時間が、事前に設定されている。
【００５８】
そして、待ち時間推定部２５は、入店客の人数を変数として、次の式（１）を演算することにより、店舗１１で発生する待ち時間を推定する。なお、店舗１１で待ち時間が発生しているとき、待ち時間推定部２５は、店舗１１においてサービスの提供を受けている入店客の人数（サービス中人数）は、店舗１１の座席数と等しいものとして演算を行う。
【００５９】
【数１】
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【００６０】
入店率推定部２６は、入店判定部２４により店舗１１に入店したと判定された入店客が店舗１１に到着した時間帯を推定し、時間帯ごとに、店舗１１の周辺領域に居る人物１３のうち、何割の人物１３が店舗１１に入店するかを示す入店率を推定する。例えば、入店率推定部２６は、各時間帯において店舗１１の周辺領域に到着した人物１３の到着数に基づいて、店舗１１に入店した入店客の到着数、および、全体の到着数（入店客の到着数および通過する人物１３の到着数）から入店率を推定する。
【００６１】
例えば、入店率推定部２６は、所定の指定時間帯における入店客のうち、その指定時間帯に入店客が店舗１１に到着した到着時間が含まれていれば、入店客の到着数を１カウントする。また、入店率推定部２６は、所定の指定時間帯における入店客の到着時間が、その指定時間帯に含まれていなければ、入店客の到着数としてカウントしない。
【００６２】
入店率推定部２６は、このような到着数を用いて、次の式（２）を演算することにより、店舗１１に人物１３が入店する入店率を推定することができる。
【００６３】
【数２】
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【００６４】
なお、店舗１１に入店せずに通過する人物１３の到着数は、上述したように、通過ノードＮ４を、サービス時間を短く設定し、かつ、座席数を無限に設定することで、同様に推定することができる。
【００６５】
＜滞在期間を推定する処理＞
【００６６】
図４および図５を参照して、滞在期間推定部２３が、店舗１１の周辺領域に滞在している人物１３の滞在期間を推定する処理について説明する。
【００６７】
滞在期間推定部２３は、まず、プローブ要求を受信した受信時刻を中心として、例えば、その前後の１分間を、プローブ要求を送信した携帯端末１４を所持している人物１３が滞在している最小滞在期間として推定する。さらに、滞在期間推定部２３は、店舗１１の周辺領域に人物１３がずっと滞在しているにもかかわらず、複数回の滞在があったと推定されることを回避するために、最小滞在期間よりも長い、例えば、８分間を最大結合間隔として設定する。
【００６８】
例えば、店舗１１の周辺領域に人物１３が滞在している場合には、アクセスポイント１２は、ある程度の間隔以下で、携帯端末１４から定期的に送信されているプローブ要求を受信しているものと想定される。従って、アクセスポイント１２が、ある程度の間隔以下でプローブ要求を受信しているとき、１回の滞在期間として扱うことが好ましい。
【００６９】
図４Ａおよび図４Ｂでは、同一のMACアドレスを含むプローブ要求を受信した受信時刻ｔ１乃至ｔ７に基づいて、滞在期間として推定された期間にハッチングが施されている。例えば、最大結合間隔が短く設定されている場合、店舗１１の周辺領域に人物１３がずっと滞在していても、図４Ａに示すように、複数回の滞在があったと推定されてしまう。例えば、受信時刻ｔ３および受信時刻ｔ４の間隔よりも最大結合間隔が短く設定されている場合、それらの最小滞在期間の間に滞在していない期間が存在すると推定される。
【００７０】
これに対し、最大結合間隔が適切に設定されている場合、図４Ｂに示すように、受信時刻ｔ１乃至ｔ７の全てを含むような１回の滞在期間として推定される。このように、滞在期間推定部２３は、例えば、受信時刻ｔ３および受信時刻ｔ４の間隔が最大結合間隔以下である場合、受信時刻ｔ３の最小滞在期間から受信時刻ｔ４の最小滞在期間までを、連続的な滞在期間として推定する。また、受信時刻ｔ４および受信時刻ｔ５の間の間隔、並びに、受信時刻ｔ５および受信時刻ｔ６の間の間隔についても同様に滞在期間と推定される。
【００７１】
図５には、滞在期間を可視化した一例が示されている。
【００７２】
図５では、ユーザ分類部２２により分類されたユーザＡ乃至Ｈについて、プローブ要求の受信時刻が黒丸で示されており、滞在期間として推定された期間にハッチングが施されている。
【００７３】
例えば、ユーザＡのように、プローブ要求が連続的に受信されている場合、それらのプローブ要求が含まれるように滞在期間が推定される。また、ユーザＢのようにプローブ要求が１回だけ受信されている場合には、滞在期間が短いものと推定される。なお、ユーザＢは、入店判定部２４により入店客とは判定されない。また、例えば、ユーザＨのように、滞在期間が長すぎる場合にも、入店判定部２４により入店客とは判定されない。
【００７４】
また、ユーザＣのように、プローブ要求の受信間隔が空いている場合であっても、最大結合間隔以下でプローブ要求が２回以上受信されていれば、１回の滞在期間として推定される。これに対し、ユーザＤおよびユーザＥのように、プローブ要求の受信間隔が広すぎる場合、即ち、最大結合間隔以下でプローブ要求が少なくとも２回受信されていない場合、それぞれのプローブ要求に基づいて滞在期間が推定される。
【００７５】
＜入店を判定する処理＞
【００７６】
図６を参照して、入店判定部２４が、人物１３が店舗１１に入店したか否かを判定する処理について説明する。
【００７７】
例えば、現時点で店舗１１に入店している入店客の人数を把握するためには、ある人物１３が、特定の時間帯に店舗１１に入店していたか否かを判定する必要がある。入店判定部２４は、滞在期間推定部２３により推定された滞在期間と、アクセスポイント１２が受信したプローブ要求の受信強度に基づく簡易的な位置推定とに基づいて、人物１３が、店舗１１に入店したか、店舗１１に入店せずに通過したかを判定する。
【００７８】
例えば、店舗１１に入店している入店客の滞在期間の分布は、図６Ａに示すような正規分布になることが想定される。そして、入店客の滞在期間の９０％は、図６Ａにおいて、滞在期間の平均値を中心としてハッチングを施した滞在判定区間（標準正規分布における９０％信頼区間）に相当するものとなる。そのため、入店判定部２４は、滞在期間推定部２３により推定された滞在期間が滞在判定区間に存在している人物１３は店舗１１に入店したと判定する。さらに、入店判定部２４は、滞在期間推定部２３により推定された滞在期間が滞在判定区間の外側に存在している人物１３であっても、簡易的な位置推定の結果から、その人物１３が店舗１１の中に存在していれば、店舗１１に入店したものと判定する。
【００７９】
ここで、図６に示す滞在判定区間の開始時間は、次の式（３）に基づいて設定される。なお、式（３）で用いられている1.28は、標準正規分布における信頼度９０％を示す値である。ここで、滞在判定区間の開始時間は、滞在判定区間を規定する両端の滞在期間のうちの、短い方の滞在期間であり、長い方の滞在期間を滞在判定区間の終了時間とする。
【００８０】
【数３】
2018022308.tif 000005
【００８１】
ただし、待ち時間が発生している入店客が存在する場合には、行列に並んでいる入店客を考慮して、滞在期間の正規分布は、図６Ｂに示すように、右側に向かってズレが生じるものと想定される。このようなズレを考慮した平均滞在期間とその分散を求めるのは非常に困難だと考えられるため、滞在判定区間の終了時間は、次の式（４）に示すように、延長される。
【００８２】
【数４】
2018022308.tif 000006
【００８３】
従って、入店判定部２４は、式（３）および式（４）で定義される滞在判定区間に基づき、滞在期間推定部２３により推定された滞在期間に従って、人物が店舗１１に入店したか否かを判定することができる。
【００８４】
以上のように解析システム２１は構成されており、行動モデル１５およびプローブ要求モニタリング１６により構成されるシミュレータを動作させて、行動モデル１５における人物１３の動きを正確に記録した行動ログと、プローブ要求モニタリング１６により収集されたＡＰログとを、それぞれ独立したものとして取得する。その後、解析システム２１は、ＡＰログのみから推定された各時間帯あたりの入店客の人数と、行動ログに記録された各時間帯の入店客の人数とを比較し、その正確さを評価する。さらに、解析システム２１は、入店客の人数から待ち時間および入店率を推定し、それらの正確さを評価する。
【００８５】
＜評価結果＞
【００８６】
図７乃至図１０を参照して、入店判定部２４による入店判定、待ち時間推定部２５による待ち時間推定、および、入店率推定部２６による入店率推定の評価結果について説明する。この評価は、図２を参照して上述したシミュレーションにおいて、行動モデル１５で取得された行動ログに対して、どれほど類似していたかを基準とする。
【００８７】
図７は、昼間の時間帯には混雑による待ち時間が発生し、それ以外の時間帯は比較的に空いているという仮想的な店舗１１を設定してシミュレーションを行ったときの入店客の推移を示す図である。このような店舗１１の一日についてシミュレーションを行った後、プローブ要求モニタリング１６で取得されたＡＰログを解析システム２１に読み込ませて、入店客の人数が集計された。
【００８８】
図７において、縦軸は入店客の人数を示し、横軸は時間帯を示している。入店判定部２４による入店したか否かの判定に従って入店客の人数が推定され、図７に示すように、その推定された人数は、非常に高い精度で、行動ログにおける入店客の人数（実際の入店人数）に追従している。即ち、入店判定部２４は、非常に高い精度で、入店したか否かの判定を行うことができた。
【００８９】
例えば、図７に示す時間帯ごとの入店客の人数について、次の式（５）に基づいて正解率を算出すると、正解率の平均は９５％として求められた。
【００９０】
【数５】
2018022308.tif 000007
【００９１】
ここで、式（５）において、実際の値は、行動モデル１５で取得された行動ログにおける入店客の人数であり、予想の値は、ＡＰログから解析システム２１が推定した入店客の人数である。ただし、実際の値が０であるときには正解率を計算できないため、実際の値が０である時間帯の正解率は考慮しないものとする。なお、図７の例では、シミュレーションが終了する時刻（17:00）以降の時間帯以外で、実際の値が０とならないようにシミュレーションが行われた。
【００９２】
さらに、店舗１１のパラメータのうち、平均サービス時間の標準偏差と入店率を変更して、図８に示すような組み合わせで、入店判定部２４による判定結果の正解率の平均を調べてみたところ、図８に示すような結果が取得された。例えば、入店率が普通または小さい場合においては、標準偏差に影響されることなく高い精度で、入店判定部２４は、入店したか否かを判定している。これに対し、入店率が大きい場合においては、いずれの標準偏差についても、入店判定部２４は、入店したか否かの判定精度が低下している。
【００９３】
同様に、店舗１１のパラメータのうち、平均サービス時間の標準偏差と入店率を変更したときに、入店率推定部２６により推定された入店率について、図９に示すような結果が取得された。図９に示すように、入店率が普通または小さい場合において、入店率推定部２６は、高い精度で入店率を推定している。これに対し、入店率推定部２６による入店率の推定精度は、入店判定部２４による判定結果の精度に依存しているため、入店率が大きい場合においては、入店率の推定精度も低下している。
【００９４】
図１０は、図７と同一のＡＰログに基づいて、待ち時間推定部２５による待ち時間推定を行った結果を示す図である。図１０において、縦軸は待ち時間（秒）を示し、横軸は時間帯を示している。
【００９５】
図１０に示すように、待ち時間推定部２５により推定された待ち時間は、行動ログにおける待ち時間（実際の待ち時間）との間に開きがある時間帯があるものの、ある程度は追従している。即ち、待ち時間推定部２５は、目安としての待ち時間を知る目的に対して十分な精度で待ち時間を推定することができた。
【００９６】
以上のように、解析システム２１は、シミュレーション上において、非常に高い精度で入店判定を行うことができ、実用の上で十分な精度で待ち時間を推定することができた。従って、実際に待ち時間を推定するシステムに、解析システム２１を適用することができる。
【００９７】
＜待ち時間推定システムの構成例＞
【００９８】
図１１は、上述したような解析システム２１を、実際に待ち時間を推定するシステムに適用したときの構成例を示すブロック図である。
【００９９】
図１１に示すように、待ち時間推定システム３１は、ネットワーク３２を介して、Ｎ台のアクセスポイント１２−１乃至１２−Ｎ、ユーザ端末３３、および待ち時間推定処理装置３４が接続されて構成される。
【０１００】
ユーザ端末３３は、待ち時間を知りたいユーザにより利用され、店舗１１における待ち時間の推定を要求するリクエストを、ネットワーク３２を介して待ち時間推定処理装置３４に送信する。そして、ユーザ端末３３は、待ち時間推定処理装置３４から送信されてくる待ち時間を受信して、ユーザに提示する。
【０１０１】
待ち時間推定処理装置３４は、ユーザ分類部２２、滞在期間推定部２３、入店判定部２４、待ち時間推定部２５、通信部４１、ＡＰログ収集部４２、およびデータベース４３を備えて構成される。なお、ユーザ分類部２２、滞在期間推定部２３、入店判定部２４、および待ち時間推定部２５は、図３の解析システム２１と同様に構成されており、それらの詳細な説明は省略する。
【０１０２】
通信部４１は、ネットワーク３２を介して、アクセスポイント１２−１乃至１２−Ｎおよびユーザ端末３３と通信を行う。例えば、通信部４１は、アクセスポイント１２−１乃至１２−Ｎから送信されてくるプローブ要求をＡＰログ収集部４２に供給し、ユーザ端末３３から送信されてくる待ち時間推定リクエストをユーザ分類部２２に供給する。
【０１０３】
ＡＰログ収集部４２は、アクセスポイント１２−１乃至１２−Ｎから送信されてくるプローブ要求を収集して、データベース４３に登録する。ここで、ＡＰログ収集部４２は、例えば、プローブ要求に含まれているMACアドレスに対してハッシュ関数を掛けることで匿名化を行い、プローブ要求を送信した携帯端末１４を所持している個人が特定されないようにプライバシーを保護する。なお、これは、通信が確立する前の段階のパケットを収集することに関して適切にプライバシー保護が行われていれば、その収集が制限されないという見解に沿ったものである。
【０１０４】
データベース４３は、例えば、アクセスポイント１２ごとのプローブ要求が登録されたＡＰログを保持しており、ユーザ分類部２２からの読み出し要求に応じて、待ち時間の推定に必要なプローブ要求をユーザ分類部２２に供給する。
【０１０５】
ユーザ分類部２２は、ユーザ端末３３から待ち時間推定リクエストが送信されてくると、待ち時間の推定が要求されている店舗１１に設置されているアクセスポイント１２のプローブ要求が登録されたＡＰログをデータベース４３から読み出す。そして、ユーザ分類部２２は、上述したように、MACアドレスのハッシュ値をユニークＩＤとして使用して、店舗１１の周辺領域に滞在している人物１３を分類する。
【０１０６】
滞在期間推定部２３は、ユーザ分類部２２により分類された人物１３ごとに、店舗１１の周辺領域に滞在している人物１３の滞在期間を推定する処理を行う。ここで、例えば、滞在期間推定部２３が、現時点における待ち時間を推定するのに必要な人物１３について、例えば、現時点から１時間遡って店舗１１の周辺領域に滞在している人物１３について、滞在時間を推定する。
【０１０７】
入店判定部２４は、滞在期間推定部２３により推定された人物１３ごとの滞在期間に基づいて、それぞれの人物１３が店舗１１に入店したか否かを判定する入店判定を行う。
【０１０８】
待ち時間推定部２５は、入店判定部２４により店舗１１に入店したと判定された人物１３の人数などに基づいて、店舗１１に入店してからサービスの提供を受けるまでの待ち時間を推定する。そして、待ち時間推定部２５は、その推定した待ち時間を、通信部４１を介してユーザ端末３３に送信する。
【０１０９】
このように待ち時間推定システム３１は構成されており、待ち時間推定処理装置３４は、図３の解析システム２１と同様に、店舗１１の周辺領域に滞在している人物１３の滞在期間に基づいた待ち時間を推定することによって、より正確に待ち時間を推定することができる。また、待ち時間推定システム３１は、図１に示したように、店舗１１には２台のアクセスポイント１２ａおよび１２ｂを設置するだけで良いので、より容易に導入することができ、かつ、低コストで実現することができる。
【０１１０】
また、待ち時間推定システム３１において、例えば、ユーザは、現時点から所定時間が経過した後の、店舗１１に到着する予定の予定時刻における待ち時間の推定を要求することができる。この場合、入店判定部２４は、現時点での入店客の人数から、平均サービス時間の経過に伴って退出する人物１３を除いて、所定時間後の入店客の人数を推定する。そして、待ち時間推定部２５は、例えば、所定時間後まで現時点と同様に入店客が発生し、所定時間後までの入店率も現時点と同様とする設定（この設定は任意に調整可能）に基づいて、入店判定部２４により推定された入店客の人数を変数として、その利用客の滞在時間から予測される所定時間後における待ち時間を推定する。
【０１１１】
図１２は、待ち時間推定処理装置３４において実行される待ち時間推定処理を説明するフローチャートである。
【０１１２】
例えば、ある店舗１１における待ち時間を推定するとき、待ち時間推定処理装置３４は、その店舗１１が開店してから閉店するまで処理を実行する。ステップＳ１１において、通信部４１は、アクセスポイント１２−１乃至１２−Ｎから送信されてくるプローブ要求を受信してＡＰログ収集部４２に供給し、ＡＰログ収集部４２は、それらのプローブ要求を収集してデータベース４３に登録する。
【０１１３】
ステップＳ１２において、通信部４１は、ユーザ端末３３から待ち時間推定リクエストが送信されてきたか否か判定し、ユーザ端末３３から待ち時間推定リクエストが送信されてきたと判定されるまでプローブ要求の収集を行う。
【０１１４】
ステップＳ１２において、通信部４１が、ユーザ端末３３から待ち時間推定リクエストが送信されてきたと判定すると処理はステップＳ１３に進む。ステップＳ１３において、ユーザ分類部２２は、データベース４３から対象のＡＰログを読み出し、店舗１１の周辺領域に滞在している人物１３を分類する。
【０１１５】
ステップＳ１４において、滞在期間推定部２３は、ステップＳ１３でユーザ分類部２２により分類された人物１３ごとに、店舗１１の周辺領域に滞在している人物１３の滞在期間を推定する。
【０１１６】
ステップＳ１５において、入店判定部２４は、ステップＳ１４で滞在期間推定部２３により推定された人物１３ごとの滞在期間に基づいて、それぞれの人物１３が店舗１１に入店したか否かを判定する入店判定を行う。
【０１１７】
ステップＳ１６において、待ち時間推定部２５は、ステップＳ１５で入店判定部２４により店舗１１に入店したと判定された人物１３の人数などに基づいて、店舗１１に入店してからサービスの提供を受けるまでの待ち時間を推定する。
【０１１８】
ステップＳ１７において、待ち時間推定部２５は、その推定した待ち時間を通信部４１に供給し、通信部４１は、ネットワーク３２を介してユーザ端末３３に送信する。ステップＳ１７の処理後、処理はステップＳ１１に戻り、以下、同様の処理が繰り返して行われる。
【０１１９】
以上のように、待ち時間推定処理装置３４は、店舗１１のアクセスポイント１２−１乃至１２−Ｎから送信されてくるプローブ要求を用いて、店舗１１における待ち時間の推定を要求するリクエストに応じ、推定した待ち時間を送信することができる。
【０１２０】
なお、上述のフローチャートを参照して説明した各処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むものである。また、プログラムは、１個のCPUにより処理されるものであっても良いし、複数個のCPUによって分散処理されるものであっても良い。
【０１２１】
また、上述した一連の処理（解析方法）は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラムが記録されたプログラム記録媒体からインストールされる。
【０１２２】
図１３は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
【０１２３】
コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）１０１，ROM（Read Only Memory）１０２，RAM（Random Access Memory）１０３は、バス１０４により相互に接続されている。
【０１２４】
バス１０４には、さらに、入出力インタフェース１０５が接続されている。入出力インタフェース１０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部１０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部１０７、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部１０８、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部１０９、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１を駆動するドライブ１１０が接続されている。
【０１２５】
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU１０１が、例えば、記憶部１０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース１０５及びバス１０４を介して、RAM１０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０１２６】
コンピュータ（CPU１０１）が実行するプログラムは、例えば、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)等）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア１１１に記録して、あるいは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供される。
【０１２７】
そして、プログラムは、リムーバブルメディア１１１をドライブ１１０に装着することにより、入出力インタフェース１０５を介して、記憶部１０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部１０９で受信し、記憶部１０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM１０２や記憶部１０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【０１２８】
なお、本実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【０１２９】
１１  店舗，  １２  アクセスポイント，  １３  人物，  １４  携帯端末，  １５  行動モデル，  １６  プローブ要求モニタリング，  ２１  解析システム，  ２２  ユーザ分類部，  ２３  滞在期間推定部，  ２４  入店判定部，  ２５  待ち時間推定部，  ２６  入店率推定部，  ３１  待ち時間推定システム，  ３２  ネットワーク，  ３３  ユーザ端末，  ３４  待ち時間推定処理装置，  ４１  通信部，  ４２  ＡＰログ収集部，  ４３  データベース
【図１】
2018022308.tif 000008
【図２】
2018022308.tif 000009
【図３】
2018022308.tif 000010
【図４】
2018022308.tif 000011
【図５】
2018022308.tif 000012
【図６】
2018022308.tif 000013
【図７】
2018022308.tif 000014
【図８】
2018022308.tif 000015
【図９】
2018022308.tif 000016
【図１０】
2018022308.tif 000017
【図１１】
2018022308.tif 000018
【図１２】
2018022308.tif 000019
【図１３】
2018022308.tif 000020