(57)【要約】【課題】来訪者等の移動体の満足度を最大化する街作りの施策を策定すること。【解決手段】施策策定装置は、移動体が移動した経路にて経由した少なくとも１つの業種の店舗が入っている第１施設を含む経由情報に基づき、ある地域における複数の施設を表す施設情報のうち、少なくとも一部の施設を経由した経路を特定する特定手段と、特定した経路にて経由する特定の施設に対して、複数の業種の店舗のうち上記第１施設には含まれていない特定の業種の店舗を決定する決定手段と、を備える。【選択図】図２
2019117503.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体が移動した経路にて経由した少なくとも１つの業種の店舗が入っている第１施設を含む経由情報に基づき、ある地域における複数の施設を表す施設情報のうち、少なくとも一部の施設を経由した経路を特定する特定手段と、
特定した経路にて経由する特定の施設に対して、複数の業種の店舗のうち前記第１施設には含まれていない特定の業種の店舗を決定する決定手段と、
を備える施策策定装置。
【請求項２】
前記移動体が人であって、前記経由情報が、前記ある地域での人流グループ単位での動きである人流パターンから成り、前記複数の施設の各々には、少なくとも１つの業種の店舗が入っており、
前記特定手段は、
複数の人流パターンと前記施設情報とに基づいて、前記ある地域での施設に含まれる業種に対する業種興味度を算出する興味度算出手段と、
前記業種興味度に基づいて、前記人流パターンのグループ間類似度と施設間類似度とを算出する類似度算出手段と、を備え、
前記決定手段は、前記ある地域の道路地図を示す地図情報と前記グループ間類似度と前記施設間類似度とに基づいて、前記特定の施設内に空き店舗がある場合に、街作りの施策として前記空き店舗に対する誘致店舗を決定する誘致決定手段を備える、
請求項１に記載の施策策定装置。
【請求項３】
前記誘致決定手段が、所定の指標に基づいて前記空き店舗に対する前記誘致店舗を決定する、請求項２に記載の施策策定装置。
【請求項４】
前記所定の指標は、前記空き店舗に対してどの業種の店舗を誘致すると売上が最大化するかを示す指標である、請求項３に記載の施策策定装置。
【請求項５】
前記施設間類似度は、業種間類似度スコアを含み、
前記誘致決定手段は、
前記地図情報と前記グループ間類似度とに基づいて、前記特定の施設の近傍を通る人流パターンの複数の人流グループを抽出し、
該抽出した人流グループの人流パターンが立ち寄る業種と前記業種間類似度スコアが高い複数の類似業種を選択し、
該選択した複数の類似業種の中から、前記抽出した人流グループの人流パターンの人数と前記業種間類似度スコアとを掛け算して得られた値に基づいて、誘致効果が高い複数の業種を複数の誘致店舗候補として選定し、
報酬の高い順に、前記選定した複数の誘致店舗候補のリストを作成する、
請求項２乃至４のいずれか１つに記載の施策策定装置。
【請求項６】
前記誘致決定手段は、前記誘致効果のランキングによって、業種別に前記空き店舗の不動産価値を変更する、請求項５に記載の施策策定装置。
【請求項７】
情報処理装置によって、移動体が移動した経路にて経由した少なくとも１つの業種の店舗が入っている第１施設を含む経由情報に基づき、ある地域における複数の施設を表す施設情報のうち、少なくとも一部の施設を経由した経路を特定し、
特定した経路にて経由する特定の施設に対して、複数の業種の店舗のうち前記第１施設には含まれていない特定の業種の店舗を決定する、
施策策定方法。
【請求項８】
前記移動体が人であって、前記経由情報が、前記ある地域での人流グループ単位での動きである人流パターンから成り、前記複数の施設の各々には、少なくとも１つの業種の店舗が入っており、
複数の人流パターンと前記施設情報とに基づいて、前記ある地域での施設に含まれる業種に対する業種興味度を算出し、
前記業種興味度に基づいて、前記人流パターンのグループ間類似度と施設間類似度とを算出し、
前記ある地域の道路地図を示す地図情報と前記グループ間類似度と前記施設間類似度とに基づいて、前記特定の施設内に空き店舗がある場合に、街作りの施策として前記空き店舗に対する誘致店舗を決定する、
請求項７に記載の施策策定方法。
【請求項９】
所定の指標に基づいて前記空き店舗に対する前記誘致店舗を決定する、請求項８に記載の施策策定方法。
【請求項１０】
移動体が移動した経路にて経由した少なくとも１つの業種の店舗が入っている第１施設を含む経由情報に基づき、ある地域における複数の施設を表す施設情報のうち、少なくとも一部の施設を経由した経路を特定する特定手順と、
特定した経路にて経由する特定の施設に対して、複数の業種の店舗施設のうち前記第１施設には含まれていない特定の業種の店舗を決定する決定手順と、
をコンピュータに実行させる施策策定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、任意の地域における経由情報から、街作りの施策を策定する施策策定装置、施策策定方法および施策策定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
与えられたある地域における人口分布（人流パターン）等の情報に基づいて、街作りの施策を策定する方法が種々提案されている。人流パターンは経由情報とも呼ばれる。
【０００３】
例えば、非特許文献１は、アンケート情報を基にして、階層的な回遊モデルで立ち寄り場所を確率的に推定する、技術的思想を開示している。
【０００４】
特許文献１は、都市の効率的な運用を支援する「人流分析システム」を開示している。特許文献１において、地図上に、始点と終点とが表示され、更に経由地が表示される。商業事業者、デベロッパや交通事業者は、異なる経由地を通過する広域の回遊パターンを比較することができる。終点は、例えば所定の施設である。特許文献１では、施設ごとの入館率を比較し、更に所定施設を利用している人の回遊パターンを把握することができる。特許文献１では、回遊パターン抽出処理で抽出した回遊パターンは、交通事業者が交通計画に活用したり、商業事業者などが観光計画やマーケティングに活用したり、デベロッパがプロモーション企画のヒントとすることができる。特許文献１の人流分析システムは、更に観光拠点のナビゲーションや、周遊コースや行き先の推薦にも活用することができる。
【０００５】
特許文献２は、利用者の行動パターンをできるだけ正確に予測し、個々の時点において、利用者に最適な情報を選択して提供することが可能な「情報提供システム」を開示している。特許文献２では、「個々の利用者が、どのようなジャンルに属する店舗を訪問し、利用したか」という観点から、各単位区画についてのジャンルごとの関心度を決定する方法を記載している。特許文献２では、個々の共通近傍店舗について算出された滞在係数を、当該共通近傍店舗の店舗ジャンルに対する関心の程度を示す値として集計している。特許文献２では、このような集計を、多数の利用者について、所定の期間にわたって行い、当該集計値を関心度とする訪問利用関心度テーブルを作成している。
【０００６】
特許文献３は、店舗情報を閲覧側に提示し、さらに閲覧者の関心動向に合わせ、立地評価し、その情報の解析結果を情報入手希望者に提示する、技術的思想を開示している。特許文献３において、ユーザの行動経路や行動種別を解析して、その立地の店舗に対する関心度を示す、より詳細なデータを得ている。特許文献３では、ユーザの反応行動をあらかじめ重み付けして点数化している。反応行動を分析するために、特許文献３では、上記点数と、閲覧、詳細閲覧及び予約の回数とによりユーザの関心度を店舗位置ごとに算出している。特許文献３では、出店希望者や店舗運営者がユーザの関心度の高い地域に関する情報を求めた場合には、関心度が１５００以上の地域をＡ地域として地図上に表示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】国際公開第２０１６／０６７３６９号
【特許文献２】国際公開第２００９／０７５０４３号
【特許文献３】特開２００３−３４５９６２号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】まちなか回遊行動の詳細分析と政策シミュレーションのための予測モデル、土木学会論文集、Vol. 71, No.5 323-335, 2015
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
前述した先行技術（特許文献１〜３、非特許文献１）には、それぞれ、次に述べるような問題がある。
【００１０】
非特許文献１に開示された方法では、確率的な行動モデルに基づき、人口分布とアンケート情報を基に回遊行動を分析している。しかしながら、そのような分析方法では、詳細な施設間の関連性を把握することができない。そのため、非特許文献１に開示された方法では、その分析結果を街作りに活用するには不十分な情報となってしまう。
【００１１】
特許文献１は、単に、人の回遊パターンを、商業事業者や、デベロッパ、交通事業者に把握することを可能にした技術的思想を開示しているに過ぎない。従って、特許文献１では、その回遊パターンを、実際にどのように街作りに活用するかについては何ら開示も示唆もしていない。
【００１２】
特許文献２も、利用者に最適な情報を選択して提供する技術的思想を開示しているに過ぎない。従って、特許文献２でも、その提供された情報を、実際にどのように街作りに活用するかについては何ら開示も示唆もしていない。
【００１３】
特許文献３では、ユーザの関心度を店舗位置ごとに算出し、ユーザの反応行動を詳細に分析して、立地評価情報を店舗運営者や出店希望者に提供する技術的思想を開示しているに過ぎない。したがって、特許文献３でも、その提供された立地評価情報を、実際にどのように街作りに活用するかについては何ら開示も示唆もしていない。
【００１４】
本発明の目的の１つは、上述した課題を解決し、来訪者等の移動体の満足度を最大化する街作りの施策を策定することができる、施策策定装置、施策策定方法および施策策定プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の１つの態様として、施策策定装置は、移動体が移動した経路にて経由した少なくとも１つの業種の店舗が入っている第１施設を含む経由情報に基づき、ある地域における複数の施設を表す施設情報のうち、少なくとも一部の施設を経由した経路を特定する特定手段と；特定した経路にて経由する特定の施設に対して、複数の業種の店舗のうち前記第１施設には含まれていない特定の業種の店舗を決定する決定手段と；を備える。
【００１６】
本発明の他の態様として、施策策定方法は、情報処理装置によって、移動体が移動した経路にて経由した少なくとも１つの業種の店舗が入っている第１施設を含む経由情報に基づき、ある地域における複数の施設を表す施設情報のうち、少なくとも一部の施設を経由した経路を特定し；特定した経路にて経由する特定の施設に対して、複数の業種の店舗のうち前記第１施設には含まれていない特定の業種の店舗を決定する。
【００１７】
本発明の他の態様として、施策策定プログラムは、移動体が移動した経路にて経由した少なくとも１つの業種の店舗が入っている第１施設を含む経由情報に基づき、ある地域における複数の施設を表す施設情報のうち、少なくとも一部の施設を経由した経路を特定する特定手順と；特定した経路にて経由する特定の施設に対して、複数の業種のうち前記第１施設には含まれていない特定の業種の店舗を決定する決定手順と；をコンピュータに実行させる。
【００１８】
さらに、係るプログラムを記録するコンピュータが読み取り可能な記録媒体によっても実現される。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、来訪者等の移動体の満足度を最大化する街作りの施策を策定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施形態に係る施策策定装置を含む施策策定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した施策策定システムに使用される、施策策定装置で実現される主な処理部を示すブロック図である。
【図３】図２に示した施策策定装置の概略の動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】街の歩行者マップの一例を示す図である。
【図５】図２に示した施策策定装置に使用される、行動分析部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】図１に示した施策策定システムに使用される記憶装置に処理情報として格納されている、人流パターンの情報の一例を示す図である。
【図７】図１に示した施策策定システムに使用される記憶装置に処理情報として格納されている、施設情報の一例を示す図である。
【図８】人流パターンと業種タイプＢtypeごとに計算された業種興味度Ｂintとの間の関係を示す図である。
【図９】第ｉの業種タイプＢtypeｉと第ｊの業種タイプＢtypeｊと間の業種間類似度スコアＢscoreｉ，ｊを表にして示した図である。
【図１０】第ｉの人流パターンＰＦｉ，Ｔと第ｊの人流パターンＰＦｊ，Ｔとの間の人流パターン類似度スコアＰＦscoreｉ，ｊを表にして示した図である。
【図１１】特定の施設に空き店舗（空テナント）がある場合に、その特定の施設に誘致する業種タイプを決定する際の街の歩行者マップを示す図である。
【図１２】図２に示した施策策定装置に使用される、施策決定部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１３】誘致決定手段が抽出した人流パターンから誘致店舗を決定する例を説明するための図である。
【図１４】誘致決定手段よって、誘致効果が高いほど賃料を高く設定する一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
［実施の形態］
図１は、本発明の一実施形態に係る施策策定装置（後述する）を含む施策策定システム１００の構成を示すブロック図である。
【００２２】
図示の施策策定システム１００は、データを処理するデータ処理装置（情報処理装置）２００と、後述するプログラムやデータを記憶する記憶装置３００と、データを入力する入力装置４００と、データを出力する出力装置５００と、を備えている。
【００２３】
出力装置５００は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＰＤＰ（Plasma Display Panel）などの表示装置やプリンタからなる。出力装置５００は、データ処理装置２００からの指示に応じて、操作メニューなどの各種情報を表示したり、最終結果を印字出力する機能を有する。
【００２４】
記憶装置３００は、ハードディスクやリードオンリメモリ（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などのメモリからなる。記憶装置３００は、データ処理装置２００における各種処理に必要な処理情報３１０やプログラム３２０を記憶する機能を有する。
【００２５】
データ処理装置２００は、ＭＰＵ（micro processing unit）などのマイクロプロセッサや中央処理装置（ＣＰＵ）からなる。データ処理装置２００は、記憶装置３００からプログラム３２０を読み込んで、プログラム３２０に従ってデータを処理する各種処理部を実現する機能を有する。
【００２６】
データ処理装置２００は、人流シミュレータ２１０と施策策定装置２２０とを備える。
【００２７】
図示の施策策定システム１００において、アルゴリズムに必要なデータや、装置モバイル空間統計のような、施策を策定したい地域、時刻においての人流パターンや、地図情報、および施設情報のデータが与えられているものとする。
【００２８】
ここで人流パターンは、街中で人流グループ単位での動きを示すパターンである。この人流パターンは、予め観測（測定）することによって与えられてよいし、図示しない人流パターン推定システムによって推定されたものであってもよい。なお、本例において、人流パターンとは、パターンそれ自体ではなく、人流シミュレータ２１０へ供給されるパラメータである。パラメータは、それを人流シミュレータ２１０へ供給した場合に、人流シミュレータ２１０から、与えられたある地域における人口分布（人流パターン）にもっとも近いデータを生み出すものである。具体的には、「パラメータ」とは、その人流パターンの「集団の人数、どこから来たか（出発地点）、何時に来たか（出発時刻）、どこから帰っていくのか（到達地点）、どこを経由するのか（経由地）、経由値の滞在時間」から成る。尚、出発地点と到達地点とは同じであってもよい。
【００２９】
地図情報は、街中の道路地図を示す。
【００３０】
施設情報は、街中での複数の施設を示す。なお、複数の施設の各々には、少なくとも１つの業種の店舗が入っている。業種は、例えば、飲食業、衣料業、小売業、医療業などがある。飲食業には、例えば、寿司、中華、居酒屋などある。衣料業には、例えば、婦人服、子供服などがある。小売業には、例えば、コンビニやスーパなどがある。医療業には、例えば、内科や整形などがある。
【００３１】
これら人流パターンや、地図情報、施設情報などは、記憶装置３００に処理情報３１０として予め格納されている。
【００３２】
施策策定システム１００の施策策定装置２２０は、人流パターンと地図情報と施設情報とから、街作りの施策を策定する装置である。尚、以下に説明する実施形態においては、主に人（来訪者）の満足度を最大化する街作りの施策を策定する場合を例に挙げて記載するが、本発明は人（来訪者）に限定されず、一般的に移動体にも適用可能である。この場合、人流パターンは、経由情報に置き換えられ得る。
【００３３】
図２は、施策策定装置２２０で実現される主な処理部を示すブロック図である。施策策定装置２２０は、行動分析部６００と施策決定部７００とから成る。
【００３４】
図３を参照して、施策策定装置２２０の概略の動作について説明する。
【００３５】
先ず、行動分析部６００は、複数の人流パターンと施設情報とに基づいて、施設間の興味の関連性情報を算出する（ステップＳ１０１）。
【００３６】
引き続いて、施策決定部７００は、地図情報と上記施設間の興味の関連性情報とに基づいて、特定の施設内に空き店舗がある場合に、街作りの施策として上記空き店舗に対する誘致店舗を決定する（ステップＳ１０２）。
【００３７】
図２に戻って、施策策定装置２２０の構成について更に詳細に説明する。
【００３８】
行動分析部６００は、興味度算出手段６１０と類似度算出手段６２０とを備える。施策決定部７００は、誘致決定手段７１０を含む。
【００３９】
興味度算出手段６１０は、複数の人流パターンと施設情報とに基づいて、街中での施設に含まれる業種に対する業種興味度を算出する。すなわち、興味度算出手段６１０は、人流パターンの各グループの移動履歴、および、立ち寄った施設に含まれる業種から、どの業種にどれぐらいの興味を示しているかを示す業種興味度を計算する。
【００４０】
類似度算出手段６２０は、業種興味度に基づいて、人流パターンのグループ間類似度と施設間類似度とを算出する。グループ間類似度と施設間類似度とは、記憶装置３００に処理情報３１０として格納される。
【００４１】
誘致決定手段７１０は、地図情報とグループ間類似度と施設間類似度とに基づいて、上記誘致店舗を決定する。すなわち、誘致決定手段７１０は、特定の施設に空き店舗がある場合に、グループ間類似度と施設間類似度とに基づいて、所定の指標に基づいて上記誘致店舗を決定する。決定した誘致店舗を示す誘致店舗情報は、記憶装置３００に処理情報３１０として格納される。ここで、所定の指標とは、例えば、どの店舗を誘致すると売上が最大化するかを示す指標である。しかしながら、所定の指標は、これには限定されず、他の指標を用いてもよいのは勿論である。
【００４２】
したがって、上記施設間の興味の関連性情報は、業種興味度とグループ間類似度と施設間類似度との組み合わせから成る。
【００４３】
また、誘致決定手段７１０は、推定される売り上げのランクに基づいて、テナント料を決定する。
【００４４】
次に、施策策定装置２２０の動作について更に詳細に説明する。
【００４５】
図４は街の歩行者マップの一例を示す図である。図示の歩行者マップは、地図情報と人流パターンとから得られたものである。
【００４６】
図示の例では、複数の人流パターンとして、第１の人流パターンＰＦ１、Ｔと、第２の人流パターンＰＦ２、Ｔとの、２つの人流グループの例を挙げている。また、地図上には、出発地点として、第１の出発地点Ｓ１と、第２の出発地点Ｓ２との、２つの地点が描かれている。なお、図示の例では、第１の出発地点Ｓ１は第１の到達地点でもあり、第２の出発地点Ｓ２は第２の到達地点でもある。
【００４７】
さらに、地図上には、複数の施設として、第１乃至第５の施設Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５と、第ｎの施設Ｐｎとが描かれている。図示の例では、第１の施設Ｐ１には、店舗として、中華、居酒屋、および子供服の店舗が入っている。第２の施設Ｐ２には、店舗として、寿司および居酒屋の店舗が入っている。第３の施設Ｐ３には、店舗として、内科および整形の店舗が入っている。第４の施設Ｐ４には、店舗として、婦人服、子供服、コンビニ、およびスーパの店舗が入っている。第５の施設Ｐ５には、店舗として、婦人服の店舗が入っている。第ｎの施設Ｐｎには、店舗として、婦人服および子供服の店舗が入っている。
【００４８】
第１の人流グループである第１の人流パターンＰＦ１、Ｔは、第２の出発地点Ｓ２を出発地点とし、第２の施設Ｐ２および第４の施設Ｐ４を経由地として、第２の到達地点Ｓ２を到達地点とする、人流パターンである。
【００４９】
第２の人流グループである第２の人流パターンＰＦ２、Ｔは、第１の出発地点Ｓ１を出発地点とし、第１の施設Ｐ１、第３の施設Ｐ３、および第５の施設Ｐ５を経由地として、第１の到達地点Ｓ１を到達地点とする、人流パターンである。
【００５０】
図５を参照して、行動分析部６００の動作について説明する。
【００５１】
先ず、興味度算出手段６１０は、人流パターンＰＦと、施設情報で表される施設Ｆtypeに基づいて、街の施設に含まれる業種に対する業種興味度を算出する（ステップＳ２０１）。尚、業種興味度の具体例については、後で図面を参照して説明する。
【００５２】
引き続いて、類似度算出手段６２０は、業種興味度から人流パターンのグループ間類似度を算出する（ステップＳ２０２）。尚、グループ間類似度の具体例についても、後で図面を参照して説明する。
【００５３】
最後に、類似度算出手段６２０は、業種興味度から施設間類似度を算出する（ステップＳ２０３）。施設間類似度の具体例についても、後で図面を参照して説明する。
【００５４】
図６は、記憶装置３００に処理情報３１０として格納されている、人流パターンの情報の一例を示す図である。
【００５５】
図６では、複数の人流パターンとして、第１乃至第ｎの人流パターンＰＦ１、Ｔ〜ＰＦｎ、Ｔがある例を示している。一般的に、第ｉの人流パターンＰＦｉ、Ｔ（１≦ｉ≦ｎ）において、添え字のｉはパターン識別子を示し、添え字のＴは時間帯{ａｍ／ｐｍ}を表す。各人流パターンは、経由地として、第１乃至第ｎの施設Ｐ１〜Ｐｎから選択されたいずれか１つを経由するとする。ここで、第ｉの施設Ｐｉにおいて、添え字のｉはパターン識別子を示している。
【００５６】
図６に示す例では、例えば、第１の人流パターンＰＦ１、Ｔは、１００人から成る人流グループであって、経由地として、第２の施設Ｐ２と第４の施設Ｐ４とを経由することを示している。また、第２の人流パターンＰＦ２、Ｔは、２００人から成る人流グループであって、経由地として、第１の施設Ｐ１、第３の施設Ｐ３、および第５の施設Ｐ５を経由することを示している。
【００５７】
図７は、記憶装置３００に処理情報３１０として格納されている、施設情報の一例を示す図である。
【００５８】
図７に示されるように、施設情報は、第１乃至第ｎの施設Ｐ１〜Ｐｎと、各施設に入っている業種を示す業種情報とから成る。業種情報は、業種タイプＢtypeによって識別される。各施設に入っている店舗の有無を、それぞれ、「１」と「０」で示している。
【００５９】
図７に示す例では、施設情報として、第１の施設Ｐ１には、業種（店舗）として、飲食業の中華と居酒屋の店舗が入っており、衣料業として子供服の店舗が入っていることを示している。また、第２の施設Ｐ２には、業種（店舗）として、飲食業の寿司と居酒屋の店舗が入っていることを示している。第３の施設Ｐ３には、業種（店舗）として、医療業の内科と整形の店舗が入っていることを示している。第４の施設Ｐ４には、業種（店舗）として、衣料業の婦人服と子供服の店舗が入っており、小売業のコンビニとスーパの店舗が入っていることを示している。第５の施設Ｐ５には、業種（店舗）として、衣料業の婦人服の店舗が入っていることを示している。そして、第ｎの店舗Ｐｎには、業種（店舗）として、衣料業の婦人服と子供服の店舗が入っていることを示している。
【００６０】
また、第４の施設Ｐ４であるビルの施設情報として、１階にはコンビニとスーパの店舗が、２階には婦人服の店舗が、４階には子供服の店舗が入っている例を示している。
【００６１】
図４に示した歩行者マップは、たとえば、図６に示した人流パターンの情報と、図７に示した施設情報とから作成された図である。
【００６２】
図８を参照して、興味度算出手段６１０によって算出される、業種興味度Ｂintについて説明する。
【００６３】
図８は、人流パターンと業種タイプＢtypeごとに計算された業種興味度Ｂintとの間の関係を示す図である。
【００６４】
図８から明らかなように、業種興味度Ｂintは、図６に示す人流パターンＰＦの情報と図７に示す施設情報Ｆtypeとから、下記の数１に従って計算される。
【数１】
2019117503.tif 000003
【００６５】
例えば、第３の人流グループである第３の人流パターンＰＦ３、Ｔの業種興味度Ｂintは、次のように計算される。図４および図６より、第３の人流パターンＰＦ３、Ｔは、第１の出発地点Ｓ１を出発地点として、第１の施設Ｐ１および第２の施設Ｐ２を経由して、第２の到達地点Ｓ２を到達地点とする、１５０人から成る人流パターンである。図７に示されるように、第１の施設Ｐ１には、中華、居酒屋、および子供服の店舗が入っており、第２の施設Ｐ２には、寿司および居酒屋の店舗が入っている。したがって、第３の人流パターンＰＦ３、Ｔの業種興味度Ｂintは、業種タイプＢtypeごとに、寿司が１５０に等しく、中華が１５０に等しく、居酒屋が３００（すなわち、施設Ｐ１内の居酒屋に関する１５０と、施設Ｐ２内の居酒屋に関する１５０との合計）に等しく、子供服が１５０に等しい。
【００６６】
次に、類似度算出手段６２０によって算出される、施設間類似度について説明する。施設間類似度は、下記の数２で表される、業種間類似度スコアＢscoreから成る。
【数２】
2019117503.tif 000004
ここで、Ｎは人流パターンＰＦの人数を示し、ｐｋは第ｋの人流パターンＰＦｋ、Ｔの第ｉの業種タイプＢtypeｉの業種興味度を示し、ｑｋは第ｋの人流パターンＰＦｋ、Ｔの第ｊの業種タイプＢtypeｊの業種興味度を示す。
【００６７】
図９は、上記数２によって計算された、第ｉの業種タイプＢtypeｉと第ｊの業種タイプＢtypeｊと間の業種間類似度スコアＢscoreｉ，ｊを表にして示した図である。この業種間類似度スコアＢscoreｉ，ｊは、施設間類似度として、記憶装置３００の処理情報３１０のエリアに格納される（図２参照）。
【００６８】
次に、類似度算出手段６２０によって算出される、人流パターンのグループ間類似度について説明する。人流パターンのグループ間類似度は、下記の数３で表される、人流パターン類似度スコアＰＦscoreから成る。
【数３】
2019117503.tif 000005
ここで、Ｎは業種タイプＢtypeの数を示し、ｐｋは第ｋの業種タイプＢtypeｋの第ｉの人流パターンＰＦｉ，Ｔの業種興味度を示し、ｑｋは第ｋの業種タイプＢtypeｋの第ｊの人流パターンＰＦｊ，Ｔの業種興味度を示す。
【００６９】
図１０は、上記数３によって計算された、第ｉの人流パターンＰＦｉ，Ｔと第ｊの人流パターンＰＦｊ，Ｔとの間の人流パターン類似度スコアＰＦscoreｉ，ｊを表にして示した図である。この人流パターン類似度スコアＰＦscoreｉ，ｊは、グループ間類似度として、記憶装置３００の処理情報３１０のエリアに格納される（図２参照）。
【００７０】
言い換えると、人流パターン類似度スコアとは、ある人が訪問した業種の店舗という観点から、２つの人流パターンが類似している程度を表す。たとえば、当該類似度スコアが大きな値であればあるほど、２つの人流パターンが類似している程度が高いことを表す。逆に、当該類似度スコアが小さな値であるほど、２つの人流パターンが類似している程度が低いことを表す。すなわち、当該類似度スコアが高い２つの人流パターンを選択することによって、訪問した業種の店舗という観点から、類似している人流パターンを選択することができる。
【００７１】
以上の説明から、行動分析部６００は、移動体（例えば、人）が移動した経路にて経由した少なくとも１つの業種の店舗が入っている第１施設を含む経由情報（例えば、人流パターン）に基づき、ある地域における複数の施設を表す施設情報のうち、少なくとも一部の施設を経由した経路を特定する特定手段として働く。
【００７２】
次に、図１１及び１２を参照して、施策決定部７００（誘致決定手段７１０）の動作について説明する。図１１は、特定の施設Ｐｘに空き店舗（空テナント）がある場合に、その特定の施設Ｐｘに誘致する業種タイプを決定する際の街の歩行者マップを示す図である。図１１に示す歩行者マップは、図４に示すものと同じで、特定の施設Ｐｘが追加されている点が異なる。図１２は、施策決定部７００（誘致決定手段７１０）の動作を説明するためのフローチャートである。
【００７３】
まず、誘致決定手段７１０は、地図情報とグループ間類似度とに基づいて、空テナントがある特定の施設Ｐｘの近傍Ｒを通る人流パターンＰＦをＮ個抽出する（ステップＳ３０１）。図１１に示す例では、特定の施設Ｐｘの近傍Ｒを第１の人流パターンＰＦ１，Ｔと第２の人流パターンＰＦ２，Ｔとが通っているので、誘致決定手段７１０はこれら人流パターンを抽出する。
【００７４】
引き続いて、誘致決定手段７１０は、抽出した人流パターンが立ち寄る業種と業種間類似度スコアが高い類似業種を選択する（ステップＳ３０２）。
【００７５】
次に、誘致決定手段７１０は、高い業種間類似度スコアを持つ選択した複数の類似業種のうち、（人流パターンの人数Ｎ×業種間類似度スコア）を誘致効果として計算して、その誘致効果が高い業種をＭ個選定する（ステップＳ３０３）。すなわち、誘致決定手段７１０は、選択した複数の類似業種の中から、抽出した人流グループの人流パターンの人数と業種間類似度スコアとを掛け算して得られた値に基づいて、誘致効果の高い複数の業種を複数の誘致店舗候補として選定する。
【００７６】
言い換えると、誘致効果とは、特定の施設に空き店舗がある場合に、その空き店舗にどの業種の店舗を誘致するとその特定の施設のオーナに利益を齎すかの指標を表している。たとえば、誘致効果が大きな値の業種であればあるほど、その業種に属する店舗を空き店舗に誘致すると、そのオーナに利益を齎す可能性は高い。逆に、誘致効果が小さな値の業種であるほど、その業種に属する店舗を空き店舗に誘致しても、そのオーナに利益を齎す可能性は低い。
【００７７】
最後に、誘致決定手段７１０は、報酬の高い誘致業種順にリストを作成する（ステップＳ３０４）。すなわち、誘致決定手段７１０は、報酬の高い順に、上記選定した複数の誘致店舗候補のリストを作成する。
【００７８】
次に、図１３を参照して、誘致決定手段７１０が第１の人流パターンＰＦ１，Ｔと第２の人流パターンＰＦ２，Ｔとを抽出した場合に誘致店舗を決定する一例について説明する。
【００７９】
図１３の例では、誘致決定手段７１０は、業種間類似度スコアが高い業種として、小売業（コンビニ）、小売業（スーパ）、飲食業（居酒屋）、飲食業（中華）、医療業（内科）、医療業（整形）、飲食業（中華）、衣料業（子供服）、衣料業（婦人服）を選択している。そして、誘致決定手段７１０は、それら選択した類似業種に対して誘致効果を計算する。
【００８０】
図１３の例の場合では、Ｍ＝４の場合、誘致決定手段７１０は、誘致効果の総和の高い順に、飲食業（中華）、衣料業（婦人服）、医療業（内科）、および医療業（整形）を誘致候補として選択する。
【００８１】
このように、施策決定部７００は、特定した経路にて経由する特定の施設に対して、複数の業種の店舗のうち上記第１施設に含まれていない特定の業種の店舗を決定する決定手段として働く。
【００８２】
なお、誘致決定手段７１０は、特定の施設を誘致する場合、誘致効果ランキングによって、その特定の施設Ｐｘに入る予定のテナント（店舗）の不動産価値を変更してもよい。換言すれば、誘致決定手段７１０は、空き店舗を貸す場合に、業種によって値段（賃料）を変えてもよい。
【００８３】
例えば、図１４に示されるように、誘致決定手段７１０は、誘致効果が高いほど、賃料を高く設定する。
【００８４】
以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば、来訪者の満足度を最大化する街作りの施策を策定することが可能となる。その理由は、特定の施設を誘致する場合に、誘致効果を正の報酬、物理的な距離を負の報酬として、期待値報酬が最大となるように、誘致店舗を決定しているからである。また、本実施形態によれば、誘致効果ランキングによって、特定の施設のテナントの不動産価値を変更することも可能である。その理由は、誘致効果が高いものほど、賃料が高くなるように設定しているからである。
【００８５】
なお、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。
【００８６】
尚、施策策定装置の各部は、情報処理装置等のハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを用いて実現すればよい。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、ＲＡＭ（random access memory）に施策策定プログラムが展開され、該施策策定プログラムに基づいて、ＣＰＵ（central processing unit）等のプロセッサのハードウェアを動作させることによって、各部を各種手段として実現する。また、該施策策定プログラムは、記録媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録された施策策定プログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、プロセッサ（ＣＰＵ）等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。
【００８７】
上記実施形態を別の表現で説明すれば、施策策定装置として動作させるコンピュータを、ＲＡＭに展開された施策策定プログラムに基づき、行動分析部６００（興味度算出手段６１０、類似度算出手段６２０）および施策決定部７００（誘致決定手段７１０）の組み合わせとして動作させることで、実現することが可能である。
【００８８】
また、本発明の具体的な構成は前述の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の変更があってもこの発明に含まれる。
【００８９】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００９０】
上記の実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが以下には限られない。
【００９１】
［付記１］
移動体が移動した経路にて経由した少なくとも１つの業種の店舗が入っている第１施設を含む経由情報に基づき、ある地域における複数の施設を表す施設情報のうち、少なくとも一部の施設を経由した経路を特定する特定手段と、
特定した経路にて経由する特定の施設に対して、複数の業種の店舗のうち前記第１施設には含まれていない特定の業種の店舗を決定する決定手段と、
を備える施策策定装置。
【００９２】
［付記２］
前記移動体が人であって、前記経由情報が、前記ある地域での人流グループ単位での動きである人流パターンから成り、前記複数の施設の各々には、少なくとも１つの業種の店舗が入っており、
前記特定手段は、
複数の人流パターンと前記施設情報とに基づいて、前記ある地域での施設に含まれる業種に対する業種興味度を算出する興味度算出手段と、
前記業種興味度に基づいて、前記人流パターンのグループ間類似度と施設間類似度とを算出する類似度算出手段と、を備え、
前記決定手段は、前記ある地域の道路地図を示す地図情報と前記グループ間類似度と前記施設間類似度とに基づいて、前記特定の施設内に空き店舗がある場合に、街作りの施策として前記空き店舗に対する誘致店舗を決定する誘致決定手段を備える、
付記１に記載の施策策定装置。
【００９３】
［付記３］
前記誘致決定手段が、所定の指標に基づいて前記空き店舗に対する前記誘致店舗を決定する、付記２に記載の施策策定装置。
【００９４】
［付記４］
前記所定の指標は、前記空き店舗に対してどの業種の店舗を誘致すると売上が最大化するかを示す指標である、付記３に記載の施策策定装置。
【００９５】
［付記５］
前記施設間類似度は、業種間類似度スコアを含み、
前記誘致決定手段は、
前記地図情報と前記グループ間類似度とに基づいて、前記特定の施設の近傍を通る人流パターンの複数の人流グループを抽出し、
該抽出した人流グループの人流パターンが立ち寄る業種と前記業種間類似度スコアが高い複数の類似業種を選択し、
該選択した複数の類似業種の中から、前記抽出した人流グループの人流パターンの人数と前記業種間類似度スコアとを掛け算して得られた値に基づいて、誘致効果が高い複数の業種を複数の誘致店舗候補として選定し、
報酬の高い順に、前記選定した複数の誘致店舗候補のリストを作成する、
付記２乃至４のいずれか１つに記載の施策策定装置。
【００９６】
［付記６］
前記誘致決定手段は、前記誘致効果のランキングによって、業種別に前記空き店舗の不動産価値を変更する、付記５に記載の施策策定装置。
【００９７】
［付記７］
情報処理装置によって、移動体が移動した経路にて経由した少なくとも１つの業種の店舗が入っている第１施設を含む経由情報に基づき、ある地域における複数の施設を表す施設情報のうち、少なくとも一部の施設を経由した経路を特定し、
特定した経路にて経由する特定の施設に対して、複数の業種の店舗のうち前記第１施設には含まれていない特定の業種の店舗を決定する、
施策策定方法。
【００９８】
［付記８］
前記移動体が人であって、前記経由情報が、前記ある地域での人流グループ単位での動きである人流パターンから成り、前記複数の施設の各々には、少なくとも１つの業種の店舗が入っており、
前記複数の人流パターンと前記施設情報とに基づいて、前記ある地域での施設に含まれる業種に対する業種興味度を算出し、
前記業種興味度に基づいて、前記人流パターンのグループ間類似度と施設間類似度とを算出し、
前記ある地域の道路地図を示す地図情報と前記グループ間類似度と前記施設間類似度とに基づいて、前記特定の施設内に空き店舗がある場合に、街作りの施策として前記空き店舗に対する誘致店舗を決定する、
付記７に記載の施策策定方法。
【００９９】
［付記９］
所定の指標に基づいて前記空き店舗に対する前記誘致店舗を決定する、付記８に記載の施策策定方法。
【０１００】
［付記１０］
前記所定の指標は、前記空き店舗に対してどの業種の店舗を誘致すると売上が最大化するかを示す指標である、付記９に記載の施策策定方法。
【０１０１】
［付記１１］
前記施設間類似度は、業種間類似度スコアを含み、
前記地図情報と前記グループ間類似度とに基づいて、前記特定の施設の近傍を通る人流パターンの複数の人流グループを抽出し、
該抽出した人流グループの人流パターンが立ち寄る業種と前記業種間類似度スコアが高い複数の類似業種を選択し、
該選択した複数の類似業種の中から、前記抽出した人流グループの人流パターンの人数と前記業種間類似度スコアとを掛け算して得られた値に基づいて、誘致効果が高い複数の業種を複数の誘致店舗候補として選定し、
報酬の高い順に、前記選定した複数の誘致店舗候補のリストを作成する、
付記８乃至１０のいずれか１つに記載の施策策定方法。
【０１０２】
［付記１２］
前記誘致効果のランキングによって、業種別に前記空き店舗の不動産価値を変更する、付記１１に記載の施策策定方法。
【０１０３】
［付記１３］
移動体が移動した経路にて経由した少なくとも１つの業種の店舗が入っている第１施設を含む経由情報に基づき、ある地域における複数の施設を表す施設情報のうち、少なくとも一部の施設を経由した経路を特定する特定手順と、
特定した経路にて経由する特定の施設に対して、複数の業種の店舗のうち前記第１施設には含まれていない特定の業種の店舗を決定する決定手順と、
をコンピュータに実行させる施策策定プログラム。
【０１０４】
［付記１４］
前記移動体が人であって、前記経由情報が、前記ある地域での人流グループ単位での動きである人流パターンから成り、前記複数の施設の各々には、少なくとも１つの業種の店舗が入っており、
前記特定手順は、前記コンピュータに、
複数の人流パターンと前記施設情報とに基づいて、前記ある地域での施設に含まれる業種に対する業種興味度を算出する興味度算出手順と、
前記業種興味度に基づいて、前記人流パターンのグループ間類似度と施設間類似度とを算出する類似度算出手順と、を実行させ、
前記決定手順は、前記コンピュータに、前記ある地域の道路地図を示す地図情報と前記グループ間類似度と前記施設間類似度とに基づいて、前記特定の施設内に空き店舗がある場合に、街作りの施策として前記空き店舗に対する誘致店舗を決定する誘致決定手順を実行させる、
付記１３に記載の施策策定プログラム。
【符号の説明】
【０１０５】
１００    施策策定システム
２００    データ処理装置
２１０    人流シミュレータ
２２０    施策策定装置
３００    記憶装置
３１０    処理情報
３２０    プログラム
４００    入力装置
５００    出力装置
６００    行動分析部
６１０    興味度算出手段
６２０    類似度算出手段
７００    施策決定部
７１０    誘致決定手段
【図１】
2019117503.tif 000006
【図２】
2019117503.tif 000007
【図３】
2019117503.tif 000008
【図４】
2019117503.tif 000009
【図５】
2019117503.tif 000010
【図６】
2019117503.tif 000011
【図７】
2019117503.tif 000012
【図８】
2019117503.tif 000013
【図９】
2019117503.tif 000014
【図１０】
2019117503.tif 000015
【図１１】
2019117503.tif 000016
【図１２】
2019117503.tif 000017
【図１３】
2019117503.tif 000018
【図１４】
2019117503.tif 000019