(57)【要約】【課題】複数のユーザの関係性を把握することができるユーザ関係抽出装置等を提供する。【解決手段】ユーザ関係抽出装置１は、各ユーザが指定区域へ入場、又は該指定区域から退場した時刻を示す入退場履歴を取得する取得部と、取得した前記入退場履歴を参照して、所定時間内に入場を示す時刻若しくは退場を示す時刻が対応づけて記録されている、又は前記指定区域に重複して滞在していた時間長が所定時間長以上である複数のユーザを抽出する抽出部と、抽出した前記複数のユーザの前記入退場履歴から、所定期間における前記複数のユーザの入場若しくは退場回数又は滞在時間を集計する集計部と、集計結果に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する推定部とを備える。【選択図】図１
2018181006.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各ユーザが指定区域へ入場、又は該指定区域から退場した時刻を示す入退場履歴を取得する取得部と、
取得した前記入退場履歴を参照して、所定時間内に入場を示す時刻若しくは退場を示す時刻が対応づけて記録されている、又は前記指定区域に重複して滞在していた時間長が所定時間長以上である複数のユーザを抽出する抽出部と、
抽出した前記複数のユーザの前記入退場履歴から、所定期間における前記複数のユーザの入場若しくは退場回数又は滞在時間を集計する集計部と、
集計結果に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する推定部と
を備えるユーザ関係抽出装置。
【請求項２】
前記集計部は、前記複数のユーザが同時に入場若しくは退場した同時入場若しくは退場回数、又は前記複数のユーザが前記指定区域に重複して滞在していた重複滞在時間を集計し、
前記推定部は、前記同時入場若しくは退場回数、又は重複滞在時間に基づき関係性を推定する
請求項１に記載のユーザ関係抽出装置。
【請求項３】
前記集計部はさらに、前記複数のユーザ夫々の個別入場若しくは退場回数、又は個別滞在時間を集計し、
前記推定部は、
集計結果に基づき、前記複数のユーザの同時入場率若しくは退場率、又は重複滞在率を計算し、
計算した前記同時入場率若しくは退場率、又は重複滞在率に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する
請求項２に記載のユーザ関係抽出装置。
【請求項４】
前記推定部は、
前記複数のユーザの少なくともいずれかが入場又は退場した前記個別入場又は退場回数の論理和で前記同時入場又は退場回数を除算した第１同時入場率又は退場率と、前記個別入場又は退場回数で前記同時入場又は退場回数を除算した第２同時入場率又は退場率とを計算し、
計算した前記第１及び第２同時入場率、又は第１及び第２同時退場率に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する
請求項３に記載のユーザ関係抽出装置。
【請求項５】
前記推定部は、
前記複数のユーザの少なくともいずれかが滞在していた前記個別滞在時間の論理和で前記重複滞在時間を除算した第１重複滞在率と、前記個別滞在時間で前記重複滞在時間を除算した第２重複滞在率とを計算し、
計算した前記第１及び第２重複滞在率に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する
請求項３に記載のユーザ関係抽出装置。
【請求項６】
前記複数のユーザ夫々の属性情報又は個人情報を取得する第２取得部を備え、
前記推定部はさらに、前記属性情報又は個人情報を参照して前記複数のユーザの関係性を推定する
請求項１〜５のいずれか１項に記載のユーザ関係抽出装置。
【請求項７】
各ユーザが指定区域へ入場、又は該指定区域から退場した時刻を示す入退場履歴を取得し、
取得した前記入退場履歴を参照して、所定時間内に入場を示す時刻若しくは退場を示す時刻が対応づけて記録されている、又は前記指定区域に重複して滞在していた時間長が所定時間長以上である複数のユーザを抽出し、
抽出した前記複数のユーザの前記入退場履歴から、所定期間における前記複数のユーザの入場若しくは退場回数又は滞在時間を集計し、
集計結果に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する
処理をコンピュータに実行させるユーザ関係抽出方法。
【請求項８】
各ユーザが指定区域へ入場、又は該指定区域から退場した時刻を示す入退場履歴を取得し、
取得した前記入退場履歴を参照して、所定時間内に入場を示す時刻若しくは退場を示す時刻が対応づけて記録されている、又は前記指定区域に重複して滞在していた時間長が所定時間長以上である複数のユーザを抽出し、
抽出した前記複数のユーザの前記入退場履歴から、所定期間における前記複数のユーザの入場若しくは退場回数又は滞在時間を集計し、
集計結果に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザ関係抽出装置、ユーザ関係抽出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１では、予め設定されたゲートを通過したユーザの携帯電話端末の通過台数に基づき、複数のユーザをグルーピングし、グルーピングした集団を電子地図上に表示する表示データを作成する携帯電話機情報視覚化装置等が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５７８７３６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１では、複数のユーザをグルーピングすることはできるが、集団内における各ユーザの関係性を把握することができない。
【０００５】
一つの側面では、複数のユーザの関係性を把握することができるユーザ関係抽出装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一つの案では、各ユーザが指定区域へ入場、又は該指定区域から退場した時刻を示す入退場履歴を取得する取得部と、取得した前記入退場履歴を参照して、所定時間内に入場を示す時刻若しくは退場を示す時刻が対応づけて記録されている、又は前記指定区域に重複して滞在していた時間長が所定時間長以上である複数のユーザを抽出する抽出部と、抽出した前記複数のユーザの前記入退場履歴から、所定期間における前記複数のユーザの入場若しくは退場回数又は滞在時間を集計する集計部と、集計結果に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する推定部とを備える。
【発明の効果】
【０００７】
一つの側面では、複数のユーザの関係性を把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】ユーザ関係抽出システムの構成例を示す模式図である。
【図２】サーバの構成例を示すブロック図である。
【図３】入退場ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図４】関係テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図５】知人関係抽出処理について説明するための説明図である。
【図６】関係性推定処理について説明するための説明図である。
【図７】推定結果を可視化した一例を示す説明図である。
【図８】サーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】実施の形態２に係るサーバの構成例を示すブロック図である。
【図１０】実施の形態２に係る属性ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図１１】実施の形態２に係る関係テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図１２】実施の形態２に係るサーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】実施の形態３に係る関係テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図１４】実施の形態３に係るサーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】実施の形態４に係るサーバのハードウェア群を示すブロック図である。
【図１６】上述した形態のサーバの動作を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施の形態１）
図１は、ユーザ関係抽出システムの構成例を示す模式図である。本実施の形態では、デジタルマーケティングを実施する形態を一例として挙げ、マーケティングの調査対象である指定区域に来訪するユーザの関係性を抽出するユーザ関係抽出システムについて説明する。ユーザ関係抽出システムは、ユーザ関係抽出装置１、携帯端末２、無線装置３を含む。各装置は、インターネット等のネットワークＮを介して情報の送受信を行う。
【００１０】
携帯端末２は、例えばスマートフォン、携帯電話、タブレット端末等のように、ユーザが携帯する端末機器である。図１では、携帯端末２がスマートフォンであるものとして図示してある。無線装置３は、マーケティングの調査対象である指定区域への出入りを許容するゲートＧ付近に設置された通信装置であり、例えば無線ルータである。指定区域は、例えばショッピングモール、スーパーマーケット等の商業施設、あるいは遊園地、動物園等の娯楽施設などのように、不特定多数のユーザが出入りする場所であり、ユーザはゲートＧを通って入退場する。なお、指定区域は建造物内部の区域に限定されず、例えば駐車場のように、野外の一定区域であってもよい。また、ゲートＧは複数でもよく、入口と出口とは異なっていてもよい。無線装置３はゲートＧ付近に設置されており、ゲートＧを通過するユーザの携帯端末２を検知する。具体的には、無線装置３は所定範囲内に位置する携帯端末２と通信を行い、携帯端末２に固有の識別情報を取得する。これにより無線装置３は、携帯端末２を所有するユーザの入退場を検知する。
【００１１】
ユーザ関係抽出装置１は、種々の情報処理、情報の送受信を行う情報処理装置であり、例えばサーバ装置、パーソナルコンピュータ等である。本実施の形態においてユーザ関係抽出装置１はサーバ装置であるものとし、以下では簡潔のためサーバ１と読み替える。サーバ１は、無線装置３から携帯端末２の検知結果を取得し、ユーザの入退場履歴に係るログデータを蓄積する。サーバ１はログデータを参照し、指定区域に入場した複数のユーザの関係性を推定する処理を行う。
【００１２】
なお、上記では携帯端末２と無線装置３との通信処理によりユーザの入退場を検知することにしたが、本実施の形態はこれに限定されるものではない。例えばゲートＧとして、ＩＣカード等を読み取って出入りを許容するセキュリティゲートを設置しておき、サーバ１はセキュリティゲートでの入退場履歴を取得するようにしてもよい。また、例えば携帯電話の基地局と携帯端末２との間の電波強度からユーザの来場を検知してもよい。このように、ユーザの入退場を検知する手段は無線装置３による無線通信に限定されず、ユーザの入退場を適切に検知可能であればよい。
【００１３】
図２は、サーバ１の構成例を示すブロック図である。サーバ１は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、大容量記憶装置１４を含む。
制御部１１はＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等の演算処理装置を含み、記憶部１２に記憶されたプログラムＰを読み出して実行することにより、サーバ１に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。なお、図２では制御部１１を単一のプロセッサとして図示してあるが、制御部１１はマルチプロセッサであってもよい。記憶部１２はＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ素子を含み、制御部１１が処理を実行するために必要なプログラムＰ又はデータ等を記憶している。また、記憶部１２は、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータ等を一時的に記憶する。通信部１３は通信に関する処理を行うための処理回路等を含み、ネットワークＮを介して情報の送受信を行う。
【００１４】
大容量記憶装置１４は、例えばハードディスク等を含む大容量の記憶装置である。大容量記憶装置１４は、入退場ＤＢ１４１、関係テーブル１４２を含む。入退場ＤＢ１４１は、各ユーザが施設に入退場した時刻を示す入退場履歴を記憶している。関係テーブル１４２は、ユーザ間の関係性を推定する処理を行う際に用いるテーブルである。
【００１５】
なお、本実施の形態において記憶部１２及び大容量記憶装置１４は一体の記憶装置として構成されていてもよい。また、大容量記憶装置１４は複数の記憶装置により構成されていてもよい。また、大容量記憶装置１４はサーバ１に接続された外部記憶装置であってもよい。
また、本実施の形態においてサーバ１は上記の構成に限られず、例えば操作入力を受け付ける入力部、サーバ１に係る情報を表示する表示部等を含んでもよい。
【００１６】
図３は、入退場ＤＢ１４１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。入退場ＤＢ１４１は、ユーザＩＤ列、入場日時列、退場日時列を含む。ユーザＩＤ列は、各ユーザを識別するためのＩＤを記憶している。入場日時列及び退場日時列は、ユーザＩＤと対応付けて、各ユーザの入場日時及び退場日時を記憶している。
【００１７】
図４は、関係テーブル１４２のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。関係テーブル１４２は、ユーザＩＤ列、個別入場回数列、同時入場回数列、関係度列を含む。ユーザＩＤ列は、複数のユーザのＩＤを記憶している。具体的には、後述する知人関係抽出処理によって抽出されたユーザのペアに係る各ユーザのＩＤを記憶している。個別入場回数列は、ユーザＩＤと対応付けて、各ユーザが所定期間に入場した回数を記憶している。同時入場回数列は、ユーザＩＤと対応付けて、ユーザのペアが同時に入場した回数を記憶している。関係度列は、ユーザＩＤと対応付けて、後述する関係性推定処理によって計算される、ユーザペアの関係度を記憶している。具体的には、関係度列には、各ユーザの少なくともいずれかが入場した個別入場回数の論理和で同時入場回数を除算した第１同時入場率（図４では「Ｗ（Ａ，Ｂ）」）と、各ユーザの個別入場回数で同時入場回数を除算した第２同時入場率（図４では「Ｒ（Ａ）」及び「Ｒ（Ｂ）」）を記憶している。
【００１８】
図５は、知人関係抽出処理について説明するための説明図である。以下ではサーバ１が実行する処理の概要について説明する。
上述の如く、サーバ１は無線装置３から、各ユーザが入場、又は退場した時刻を示す入退場履歴を取得する。サーバ１は、取得した入退場履歴に係るログデータを入退場ＤＢ１４１に記憶する。サーバ１は、当該ログデータを参照し、指定区域に入場した各ユーザのうち、知人関係を有すると考えられる複数のユーザを抽出する。
【００１９】
具体的にサーバ１は、知人関係にあるユーザは同時に入場する場合が多いことを利用し、入場時刻が近接するユーザのペアを、仮の知人関係を有するペアとして抽出する。図５Ａに、当該処理の説明図を示す。サーバ１は、１日単位でログデータを参照し、１日に入場した各ユーザのうち、短時間の間に同時入場した２名のユーザを抽出する。当該時間は、例えば３分間である。サーバ１は、３分間という短時間に指定区域へ入場した２名のユーザを抽出する。例えば図５Ａでは、ユーザＡ及びＢのペアと、ユーザＢ及びＣのペアとが抽出される。一方、ユーザＡの入場時刻とユーザＣの入場時刻とは３分以上離れているため、ユーザＡ及びＣのペアは抽出されない。このようにサーバ１は、所定時間内に入場した２名のユーザを、知人関係を有するペアとして仮に抽出する。
【００２０】
なお、上記でサーバ１は、入場時刻を基準にユーザのペアを抽出したが、退場時刻を基準としてもよい。すなわちサーバ１は、各ユーザの退場時刻が所定時間内であるか否かに応じてユーザのペアを抽出してもよい。
【００２１】
また、例えばサーバ１は、知人関係にあるユーザは一緒に居る時間が長い場合が多いことを利用し、指定区域に滞在していた滞在時間が長時間重複するユーザのペアを、仮の知人関係を有するペアとして抽出する。図５Ｂに、当該処理の説明図を示す。サーバ１は、重複して滞在していた時間長が所定時間長以上であるユーザのペアを抽出する。所定時間は、例えば３時間である。例えば図５Ｂでは、ユーザＡ及びＢの滞在時間は一定時間重複するものの、重複していた時間は３時間未満であるため、ユーザＡ及びＢのペアは抽出されない。一方、ユーザＢ及びＣの滞在時間は３時間以上重複するため、ユーザＢ及びＣのペアは抽出される。このように、サーバ１は、滞在時間が所定時間長以上重複する２名のユーザを、仮の知人関係を有するペアとして抽出する。
【００２２】
上記のように、サーバ１は、各ユーザの入場時刻の近接性、又は各ユーザの滞在時間の重複性に基づいてユーザのペアを抽出する。サーバ１は、上記の２つの処理のうち、いずれか一方の処理でユーザのペアを抽出してもよいし、双方の処理を組み合わせてユーザのペアを抽出してもよい。サーバ１は、抽出したペアに係る各ユーザのユーザＩＤを関係テーブル１４２に格納する。
【００２３】
サーバ１は、仮の知人関係を有するものとして抽出したユーザのペアについて、当該ユーザのペアが実際に知人関係であるか否か、どのような知人関係であるか等、ユーザ同士の関係性を推定する処理を行う。具体的にサーバ１は、ユーザが指定区域に入場した入場回数に基づき、ユーザ同士の関係度を計算する。
【００２４】
まずサーバ１は、ログデータを回収した所定期間において、ユーザが指定区域に入場した入場回数を集計する。所定期間は、例えばログデータの回収を行った全期間である。なお、例えばサーバ１は、全期間ではなく、全期間に準ずる長期間（例えば過去の１年間、３ヶ月間等）の入場回数を集計してもよい。
【００２５】
サーバ１は、上記の期間に回収したログデータを参照し、各ユーザが指定区域に入場した個別入場回数と、ユーザがペアで指定区域に入場した同時入場回数とを集計する。同時入場回数は、ユーザのペアが指定区域へ同時に入場した延べ回数であり、例えば３分以内に両方のユーザが入場した回数である。個別入場回数は、各ユーザが指定区域へ入場した延べ回数であり、同時入場回数を含む入場回数である。つまり個別入場回数は、ペアで入場したか否かを問わない、ユーザ個々の入場回数である。サーバ１は入退場ＤＢ１４１を参照し、個別入場回数及び同時入場回数をカウントする。サーバ１は、カウントした回数を関係テーブル１４２に格納する。
【００２６】
図６は、関係性推定処理について説明するための説明図である。サーバ１は、上記で計算した個別入場回数及び同時入場回数に基づき、ユーザ同士の関係度を計算する。
ここで説明の便宜上、ユーザのペアを構成する各ユーザをＡ、Ｂで表す。また、各ユーザＡ、Ｂの個別入場回数を｜Ａ｜、｜Ｂ｜で表す。
【００２７】
まずサーバ１は、ユーザＡ、Ｂ夫々の個別入場回数｜Ａ｜、｜Ｂ｜の論理和｜Ａ∪Ｂ｜で同時入場回数｜Ａ∩Ｂ｜を除算した第１同時入場率Ｗ（Ａ，Ｂ）を計算する。すなわちサーバ１は、図６右に示すベン図において、ハッチングにより示す共通部分｜Ａ∩Ｂ｜を論理和｜Ａ∪Ｂ｜で除算した値を計算する。論理和｜Ａ∪Ｂ｜＝｜Ａ｜＋｜Ｂ｜−｜Ａ∩Ｂ｜であることから、サーバ１は、次式（１）により第１同時入場率Ｗ（Ａ，Ｂ）を計算する。
Ｗ（Ａ，Ｂ）  ＝  ｜Ａ∩Ｂ｜÷（｜Ａ｜＋｜Ｂ｜−｜Ａ∩Ｂ｜）  …  （１）
サーバ１は、計算した第１同時入場率Ｗ（Ａ，Ｂ）を関係テーブル１４２に格納する。
【００２８】
次にサーバ１は、ユーザＡ、Ｂのいずれかの個別入場回数｜Ａ｜又は｜Ｂ｜で同時入場回数｜Ａ∩Ｂ｜を除算した第２同時入場率Ｒ（Ａ）又はＲ（Ｂ）を計算する。例えばサーバ１はユーザＡについて計算を行う場合、図６右に示すベン図において、集合｜Ａ｜において共通部分｜Ａ∩Ｂ｜が占める割合を計算する。すなわちサーバ１は、次式（２）により第２同時入場率Ｒ（Ａ）を計算する
Ｒ（Ａ）  ＝  ｜Ａ∩Ｂ｜÷｜Ａ｜  …  （２）
サーバ１は、ユーザＢについても同様に第２同時入場率Ｒ（Ｂ）を計算する。サーバ１は、計算した第２同時入場率Ｒ（Ａ）、Ｒ（Ｂ）を関係テーブル１４２に格納する。
【００２９】
上記の第１及び第２同時入場率について説明する。第１同時入場率Ｗ（Ａ，Ｂ）は、ペアであるユーザＡ、Ｂの双方にとっての同時入場率であり、ペアの関係性の深さを表す。一方で、第２同時入場率Ｒ（Ａ）、Ｒ（Ｂ）はユーザＡ、Ｂの片方にとっての同時入場率であり、ユーザＡ又はＢから見た相手方との関係性の深さを表す。例えばＲ（Ａ）が大きいほど、ユーザＡにとってユーザＢとの関係性が深いことがわかる。一方で、例えばＲ（Ａ）は大きいがＲ（Ｂ）は小さい場合、ユーザＡにとってユーザＢは重要な入場要因となっているが、ユーザＢにとってユーザＡは重要な入場要因となっていないことがわかる。この場合、ユーザＢが主導的な役割を果たし、ユーザＡと共に入場したものと考えられる。このように、サーバ１は第１同時入場率Ｗ（Ａ，Ｂ）だけでなく、第２同時入場率Ｒ（Ａ）、Ｒ（Ｂ）を計算することで、単純なユーザ同士の繋がりの強さだけでなく、いわばユーザ間の主従関係を含めて分析を行うことができる。
【００３０】
例えばサーバ１は、第１同時入場率Ｗ（Ａ，Ｂ）及び第２同時入場率Ｒ（Ａ）、Ｒ（Ｂ）を所定の基準値と比較し、関係性を推定する。基準値は例えば０．３０であるが、この数値に限定されるものではない。図６右側に、推定結果の例を示す。図６右上に示す例の場合、第１同時入場率Ｗ（Ａ，Ｂ）及び第２同時入場率Ｒ（Ａ）、Ｒ（Ｂ）がいずれも基準値以上であることから、サーバ１は、当該ユーザのペアが知人関係であるものと推定する。また、図６右中央に示す例の場合、第１同時入場率Ｗ（Ａ，Ｂ）及び第２同時入場率Ｒ（Ａ）、Ｒ（Ｂ）がいずれも基準値未満であるため、サーバ１は、当該ユーザのペアが知人関係でないものと推定する。
【００３１】
また、図６右下に示す例の場合、第１同時入場率Ｗ（Ａ，Ｂ）は基準値未満であり、ユーザＡにとっての第２同時入場率Ｒ（Ａ）も基準値未満である。一方で、ユーザＢにとっての第２同時入場率Ｒ（Ｂ）＝１．００、すなわち１００％である。従ってサーバ１は、ユーザＢは必ずユーザＡとペアで来ることから、ユーザＡがユーザＢにとっての入場要因となっているものと推定する。すなわちサーバ１は、ユーザＡ、Ｂのペアのうち、ユーザＡが中心人物であるものと推定する。このようにサーバ１は、ユーザ同士の関係性の深さだけでなく、ユーザ間での主従関係を含めて分析を行う。
【００３２】
図７は、推定結果を可視化した一例を示す説明図である。サーバ１は、上記の処理を各ユーザのペアについて繰り返し、入場した全ユーザについて関係性を推定する。図７では、推定結果をグラフ化したデータ構造の一例を示している。図７において、各ノードが各ユーザを示し、各ノードを結ぶエッジがユーザ同士の関係性を示す。ノードの大きさがユーザの入場回数の多少を示し、エッジの太さ及び線種は関係性の深さ（同時入場率の大小）を示す。さらに、矢印で示すエッジは、ユーザ間の主従関係を示す。
【００３３】
例えば図７上に示す推定結果において、サーバ１は、実線で結ばれた３名のユーザの集団を家族連れと推定し、実線で結ばれた２名の集団を知人と推定する。そしてサーバ１は、関係性の数、深さ、主従関係等から、符号Ｘで示すユーザが中心人物であると推定する。また、図７下に示す推定結果において、サーバ１は、親しいユーザの集団が３組入場したものと推定し、当該３組の集団を中心として複数の仕事仲間が入場したものと推定する。そしてサーバ１は、上記と同様に、関係性の数、深さ、主従関係等から、符号Ｙで示すユーザが中心人物であると推定する。このようにして、サーバ１は、単にユーザ同士をグルーピングするだけでなく、集団内でのユーザ同士の関係性を推定する。
【００３４】
例えば指定区域が商業施設である場合、サーバ１は推定結果を商業施設の運営者に通知する。運営者は推定結果を元にマーケティングを行う。上記の推定処理により、ユーザの集団が可視化され、知人が多いユーザ、結びつきが強いユーザ、中心的な役割を担っているユーザ等を特定可能である。従って、例えば運営者は、集団内で中心的な役割を担っているユーザに集中してクーポンを配布するなど、効果的なマーケティングが可能となる。
【００３５】
図８は、サーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図８に基づき、サーバ１の制御部１１が実行する処理内容について説明する。
制御部１１は、各ユーザが指定区域へ入場、及び指定区域から退場した時刻を示す入退場履歴を取得する（ステップＳ１１）。制御部１１は、取得した入退場履歴に係るログデータを入退場ＤＢ１４１に記憶する。
【００３６】
制御部１１は、入退場ＤＢ１４１を参照し、所定時間内に入場を示す時刻が対応付けて記録されている、又は指定区域に重複して滞在していた時間長が所定時間長以上である複数のユーザを抽出する（ステップＳ１２）。例えば制御部１１は、１日単位の入退場履歴を参照して、ユーザのペアを抽出する。具体的に制御部１１は、各ユーザの入場時刻を参照して、所定時間内（例えば３分以内）に入場したユーザのペアを抽出する。また、例えば制御部１１は、各ユーザの入場時刻及び退場時刻を参照して、滞在時間が所定時間長以上（例えば３時間以上）重複するユーザのペアを抽出する。制御部１１は、抽出したペアのユーザＩＤを、仮の知人関係を有するペアとして関係テーブル１４２に格納する。
【００３７】
制御部１１は、抽出した複数のユーザ夫々の入退場履歴から、所定期間において各ユーザが入場した個別入場回数を集計する（ステップＳ１３）。所定期間は、例えばログデータを収集した全期間、又は全期間に準ずる期間である。制御部１１は入退場ＤＢ１４１を参照し、各ユーザが入場した回数を集計する。また、制御部１１は、ステップＳ１２で抽出した複数のユーザが、所定期間において同時に入場した同時入場回数を集計する（ステップＳ１４）。例えば制御部１１は、ステップＳ１２で抽出したペアの各ユーザが、３分以内に入場した回数を同時入場回数として集計する。制御部１１は、ステップＳ１３及びＳ１４で集計した個別入場回数及び同時入場回数を関係テーブル１４２に格納する。
【００３８】
制御部１１は、複数のユーザの少なくともいずれかが入場した個別入場回数の論理和で同時入場回数を除算し、第１同時入場率を計算する（ステップＳ１５）。すなわち制御部１１は、ユーザのペアに係る２名のユーザ夫々の個別入場回数を合算し、合算値から同時入場回数を減算することで、個別入場回数の論理和を計算する。制御部１１は、計算した論理和で同時入場回数を除算することで、２名のユーザがペアで入場した割合を計算する。制御部１１は、計算した第１同時入場率を関係テーブル１４２に格納する。
【００３９】
制御部１１は、複数のユーザのいずれかの個別入場回数で同時入場回数を除算し、第２同時入場率を計算する（ステップＳ１６）。すなわち制御部１１は、ユーザのペアに係る一方のユーザの個別入場回数で同時入場回数を除算することで、当該一方のユーザにとっての同時入場率を計算する。制御部１１は、ユーザペアに係る双方のユーザについて同時入場率を計算する。制御部１１は、計算した第２同時入場率を関係テーブル１４２に格納する。
【００４０】
制御部１１は、計算した第１及び第２同時入場率に基づき、複数のユーザの関係性を推定する（ステップＳ１７）。例えば制御部１１は、計算した第１及び第２同時入場率を所定の基準値と比較し、ユーザペアの関係性を推定する。例えば第１及び第２同時入場率の双方が基準値以上である場合、制御部１１は、２名のユーザが知人関係を有するものと推定する。また、例えば第１同時入場率が基準値未満であるが、第２同時入場率が基準値以上である場合、制御部１１は、２名のユーザのうち一方が主体的であり、他方が従属的な関係であるものと推定する。また、例えば第１及び第２同時入場率が基準値未満である場合、制御部１１は、２名のユーザが知人関係を有しないものと推定する。制御部１１は、一連の処理を終了する。
【００４１】
なお、上記でサーバ１は、ユーザの入場回数に基づきユーザ同士の関係性を推定したが、本実施の形態はこれに限定されるものではなく、ユーザの退場回数を基準として処理を行ってもよい。
【００４２】
また、上記でサーバ１は、２名のユーザのペア毎に関係性を推定したが、本実施の形態はこれに限定されるものではなく、例えば３名以上のユーザの集団毎に同時入場回数を集計し、同時入場率を計算して関係性を推定してもよい。
【００４３】
また、上記ではマーケティングを想定して説明を行ったが、本システムはマーケティングに係るシステムに限定されず、例えば交通、物流、セキュリティ等についても適用可能である。すなわちサーバ１は、不特定多数のユーザが利用する指定区域への入退場のログデータからユーザ同士の関係性を推定することができればよく、指定区域は商業施設、娯楽施設等に限定されない。
【００４４】
以上より、本実施の形態１によれば、複数のユーザの関係性を把握することができる。
【００４５】
また、本実施の形態１によれば、同時入場又は退場回数に基づき、複数のユーザの関係性を適切に分析することができる。
【００４６】
また、本実施の形態１によれば、第１及び第２同時入場率を計算することで、複数のユーザの関係性をより詳細に分析することができる。
【００４７】
（実施の形態２）
本実施の形態では、各ユーザの属性情報を組み合わせて関係性を推定する形態について述べる。なお、実施の形態１と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。
図９は、実施の形態２に係るサーバ１の構成例を示すブロック図である。本実施の形態に係るサーバ１は、属性ＤＢ１４３を大容量記憶装置１４に記憶している。属性ＤＢ１４３は、各ユーザの属性情報を記憶している。
【００４８】
図１０は、実施の形態２に係る属性ＤＢ１４３のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。属性ＤＢ１４３は、ＩＤ列、年齢列、性別列を含む。ＩＤ列は、各ユーザを識別するための識別情報を記憶している。年齢列は、ユーザＩＤと対応付けて、各ユーザの年齢層を記憶している。性別列は、ユーザＩＤと対応付けて、各ユーザの性別を記憶している。このように、属性ＤＢ１４３は、各ユーザの年齢、性別等の属性情報を記憶している。なお、属性情報は年齢、性別に限定されるものではなく、例えば職業等を含んでもよい。本実施の形態に係るサーバ１は、複数のユーザの同時入場率に、属性ＤＢ１４３に記憶されている各ユーザの属性情報を組み合わせて、当該複数のユーザの関係性を推定する。
【００４９】
図１１は、実施の形態２に係る関係テーブル１４２のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。本実施の形態に係る関係テーブル１４２は、ユーザＩＤと対応付けて、各ユーザの年齢及び性別を記憶している。サーバ１は、実施の形態１で説明した同時入場率に、ユーザの年齢及び性別を加えて推定を行う。例えば図１１においてユーザＩＤが「１」及び「２」のペアを考えた場合、サーバ１は、第１同時入場率及び第２同時入場率が基準値（例えば０．３０）以上であることから、両ユーザが知人関係にあるものと推定する。さらにサーバ１は、各ユーザの年齢が近く、性別が同一であることから、両ユーザが友人関係であるものと推定する。また、ユーザＩＤが「２」及び「５」のペアを考えた場合、サーバ１は、第１同時入場率及び第２同時入場率が基準値以上であるが、両ユーザの年齢が離れていることから、両ユーザが家族であるものと推定する。このように、サーバ１は、複数のユーザ夫々の属性情報を組み合わせて、ユーザ同士の関係性を詳細に推定する。
【００５０】
図１２は、実施の形態２に係るサーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。第２同時入場率を計算する処理を実行後（ステップＳ１６）、サーバ１の制御部１１は、以下の処理を実行する。
制御部１１は、第１及び第２同時入場率に加えて、複数のユーザ夫々の属性情報を参照し、当該複数のユーザの関係性を推定する（ステップＳ２０１）。例えば制御部１１は、第１及び第２同時入場率に基づいてユーザ同士が知人関係を有するか否かを推定した後、さらに属性情報を組み合わせて、詳細な関係性を推定する。例えば制御部１１は、ユーザ同士の年齢の相違、性別の相違等に基づき、複数のユーザが友人関係であるか、家族関係であるか等を推定する。制御部１１は、一連の処理を終了する。
【００５１】
なお、上記では年齢、性別等の属性情報を用いて関係性を推定したが、属性情報よりも詳細な各ユーザの個人情報を用いて関係性を推定してもよい。個人情報は、例えば各ユーザの所得水準、商品又はサービスの購買状況、趣味、嗜好等の情報である。上記の個人情報を組み合わせることで、ユーザの集団をさらに特徴づけ、効果的なマーケティングを行うことができる。
【００５２】
以上より、本実施の形態２によれば、ユーザの属性情報、個人情報を組み合わせることで、より詳細なユーザ間の関係性を把握することができる。
【００５３】
（実施の形態３）
本実施の形態では、同時入場回数に代えて、複数のユーザが共に指定区域に滞在していた重複滞在時間に応じて関係性を推定する形態について述べる。
図１３は、実施の形態３に係る関係テーブル１４２のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。本実施の形態に係る関係テーブル１４２は、個別入場回数及び同時入場回数に代えて、個別滞在時間及び重複滞在時間を記憶している。個別滞在時間は、所定期間（例えばログデータを収集した全期間）において各ペアのユーザが指定区域に滞在していた延べ滞在時間である。重複滞在時間は、当該期間において、各ペアのユーザが指定区域に重複して滞在していた延べ滞在時間である。
【００５４】
本実施の形態に係るサーバ１は、個別滞在時間及び重複滞在時間に基づき、ユーザのペアが重複して指定区域に滞在していた割合を示す重複滞在率（図１３では「関係度」）を計算する。例えばサーバ１は、実施の形態１に係る第１及び第２同時入場率の計算処理と同様に、第１及び第２重複滞在率を計算する。第１重複滞在率は、各ユーザの個別滞在時間の論理和で重複滞在時間を除算した値であり、両ユーザの少なくとも一方が指定区域に滞在していた時間のうち、両ユーザが重複して滞在していた時間の割合を示す。第２重複滞在率は、一方のユーザの個別滞在時間で重複滞在時間を除算した値であり、一方のユーザにとって他方のユーザと共に滞在していた時間割合を示す。サーバ１は、計算した第１及び第２重複滞在率を所定の基準値と比較し、ユーザ同士の関係性を推定する。このようにサーバ１は、入場回数ではなく、滞在時間を基準としてユーザ同士の関係性を推定する。
【００５５】
図１４は、実施の形態３に係るサーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。仮の知人関係を有する複数のユーザを抽出した後（ステップＳ１２）、サーバ１の制御部１１は、以下の処理を実行する。
制御部１１は、抽出した複数のユーザの入退場履歴を参照し、所定期間において、各ユーザが指定区域に滞在していた個別滞在時間を集計する（ステップＳ３０１）。所定期間は、例えば入退場履歴に係るログデータの回収を行った全期間である。制御部１１は、各ユーザについて、指定区域に滞在していた延べ滞在時間を計算する。さらに制御部１１は、当該複数のユーザが指定区域に重複して滞在していた重複滞在時間を計算する（ステップＳ３０２）。すなわち制御部１１は、各ユーザの滞在時間が重複していた延べ時間を計算する。
【００５６】
制御部１１は、複数のユーザ夫々の個別滞在時間の論理和で重複滞在時間を除算した第１重複滞在率を計算する（ステップＳ３０３）。すなわち制御部１１は、ペアを構成する各ユーザの個別滞在時間を合算し、合算値から重複滞在時間を減算して、少なくとも一方のユーザが滞在していた滞在時間の論理和を計算する。制御部１１は、計算した値で重複滞在時間を除算し、第１重複滞在率を計算する。
【００５７】
制御部１１は、複数のユーザのいずれかの個別滞在時間で重複滞在時間を除算した第２重複滞在率を計算する（ステップＳ３０４）。すなわち制御部１１は、ペアを構成する２名のユーザのうち、いずれかのユーザの個別滞在時間で重複滞在時間を除算し、第２重複滞在率を計算する。制御部１１は、２名のユーザ夫々について第２重複滞在率を計算する。
【００５８】
制御部１１は、ステップＳ３０３で計算した第１重複滞在率、及びステップＳ３０４で計算した第２重複滞在率に基づき、複数のユーザの関係性を推定する（ステップＳ３０５）。例えば制御部１１は、第１及び第２重複滞在率夫々を基準値と比較し、関係性を推定する。制御部１１は、一連の処理を終了する。
【００５９】
なお、上記では入場回数に代えて滞在時間を基準に推定処理を行ったが、入場回数及び滞在時間の双方を用いて推定処理を行ってもよい。
【００６０】
以上より、本実施の形態３によれば、入場回数だけでなく、滞在時間を基準としてユーザ同士の関係性を推定することができる。
【００６１】
（実施の形態４）
図１５は、実施の形態４に係るサーバ１のハードウェア群を示すブロック図である。読取部１５はディスクドライブ、メモリーカードスロット等であり、ＣＤ（Compact Disk）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−ＲＯＭ、メモリーカード、又はＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の可搬型記憶媒体１ａを読み取る。制御部１１はプログラムＰを可搬型記憶媒体１ａより読み取り、記憶部１２に記憶しても良い。また、制御部１１はネットワークＮを介して他のコンピュータからプログラムＰをダウンロードし、記憶部１２に記憶しても良い。さらにまた制御部１１は、半導体メモリ１ｂからプログラムＰを読み込んでも良い。
【００６２】
図１６は、上述した形態のサーバ１の動作を示す機能ブロック図である。制御部１１がプログラムＰを実行することにより、サーバ１は以下のように動作する。取得部１６１は、各ユーザが指定区域へ入場、又は該指定区域から退場した時刻を示す入退場履歴を取得する。抽出部１６２は、取得した前記入退場履歴を参照して、所定時間内に入場を示す時刻若しくは退場を示す時刻が対応づけて記録されている、又は前記指定区域に重複して滞在していた時間長が所定時間長以上である複数のユーザを抽出する。集計部１６３は、抽出した前記複数のユーザの前記入退場履歴から、所定期間における前記複数のユーザの入場若しくは退場回数又は滞在時間を集計する。推定部１６４は、集計結果に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する。
【００６３】
本実施の形態４は以上の如きであり、その他は実施の形態１から３と同様であるので、対応する部分には同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。
【００６４】
以上の実施の形態１から実施の形態４を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００６５】
（付記１）
各ユーザが指定区域へ入場、又は該指定区域から退場した時刻を示す入退場履歴を取得する取得部と、
取得した前記入退場履歴を参照して、所定時間内に入場を示す時刻若しくは退場を示す時刻が対応づけて記録されている、又は前記指定区域に重複して滞在していた時間長が所定時間長以上である複数のユーザを抽出する抽出部と、
抽出した前記複数のユーザの前記入退場履歴から、所定期間における前記複数のユーザの入場若しくは退場回数又は滞在時間を集計する集計部と、
集計結果に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する推定部と
を備えるユーザ関係抽出装置。
（付記２）
前記集計部は、前記複数のユーザが同時に入場若しくは退場した同時入場若しくは退場回数、又は前記複数のユーザが前記指定区域に重複して滞在していた重複滞在時間を集計し、
前記推定部は、前記同時入場若しくは退場回数、又は重複滞在時間に基づき関係性を推定する
付記１に記載のユーザ関係抽出装置。
（付記３）
前記集計部はさらに、前記複数のユーザ夫々の個別入場若しくは退場回数、又は個別滞在時間を集計し、
前記推定部は、
集計結果に基づき、前記複数のユーザの同時入場率若しくは退場率、又は重複滞在率を計算し、
計算した前記同時入場率若しくは退場率、又は重複滞在率に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する
付記２に記載のユーザ関係抽出装置。
（付記４）
前記推定部は、
前記複数のユーザの少なくともいずれかが入場又は退場した前記個別入場又は退場回数の論理和で前記同時入場又は退場回数を除算した第１同時入場率又は退場率と、前記個別入場又は退場回数で前記同時入場又は退場回数を除算した第２同時入場率又は退場率とを計算し、
計算した前記第１及び第２同時入場率、又は第１及び第２同時退場率に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する
付記３に記載のユーザ関係抽出装置。
（付記５）
前記推定部は、
前記複数のユーザの少なくともいずれかが滞在していた前記個別滞在時間の論理和で前記重複滞在時間を除算した第１重複滞在率と、前記個別滞在時間で前記重複滞在時間を除算した第２重複滞在率とを計算し、
計算した前記第１及び第２重複滞在率に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する
付記３に記載のユーザ関係抽出装置。
（付記６）
前記複数のユーザ夫々の属性情報又は個人情報を取得する第２取得部を備え、
前記推定部はさらに、前記属性情報又は個人情報を参照して前記複数のユーザの関係性を推定する
付記１〜５のいずれか一に記載のユーザ関係抽出装置。
（付記７）
各ユーザが指定区域へ入場、又は該指定区域から退場した時刻を示す入退場履歴を取得し、
取得した前記入退場履歴を参照して、所定時間内に入場を示す時刻若しくは退場を示す時刻が対応づけて記録されている、又は前記指定区域に重複して滞在していた時間長が所定時間長以上である複数のユーザを抽出し、
抽出した前記複数のユーザの前記入退場履歴から、所定期間における前記複数のユーザの入場若しくは退場回数又は滞在時間を集計し、
集計結果に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する
処理をコンピュータに実行させるユーザ関係抽出方法。
（付記８）
各ユーザが指定区域へ入場、又は該指定区域から退場した時刻を示す入退場履歴を取得し、
取得した前記入退場履歴を参照して、所定時間内に入場を示す時刻若しくは退場を示す時刻が対応づけて記録されている、又は前記指定区域に重複して滞在していた時間長が所定時間長以上である複数のユーザを抽出し、
抽出した前記複数のユーザの前記入退場履歴から、所定期間における前記複数のユーザの入場若しくは退場回数又は滞在時間を集計し、
集計結果に基づき、前記複数のユーザの関係性を推定する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【００６６】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００６７】
１  サーバ（ユーザ関係抽出装置）
１１  制御部
１２  記憶部
Ｐ  プログラム
１３  通信部
１４  大容量記憶装置
１４１  入退場ＤＢ
１４２  関係テーブル
２  携帯端末
３  無線装置
【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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