(57)【要約】【課題】類似の行動をする来訪者等の移動体に適切な訪問先を推薦すること。【解決手段】訪問先推薦装置は、移動体が移動した経路にて経由した複数の施設を含む経由情報に基づき、所与の移動体がある地域における第１施設を経由した際の第１経路に関して、経由情報のうちの第１施設を経由する経路において、所与の移動体が第１経路にて経由していない施設を選択する選択手段と、第１施設と、訪問先として選択した施設とを経由する第２経路を、ある地域の道路地図を示す地図情報に基づき決定する決定手段と、を備える。【選択図】図２
2019117108.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複数の施設を含む経由情報に基づき、所与の移動体がある地域における第１施設を経由した際の第１経路に関して、前記経由情報のうちの前記第１施設を経由する前記経路において、前記所与の移動体が前記第１経路にて経由していない施設を選択する選択手段と、
前記第１施設と、訪問先として前記選択した施設とを経由する第２経路を、前記ある地域の道路地図を示す地図情報に基づき決定する決定手段と、
を備える訪問先推薦装置。
【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、
前記選択手段は、
複数の人流パターンと前記ある地域の複数の施設を示す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、
前記決定手段が、前記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、所与の人流パターンには含まれていない業種の店舗を持つ特定の施設を前記訪問先とするように、回遊経路を推薦する回遊推薦決定手段を備える、
請求項１に記載の訪問先推薦装置。
【請求項３】
前記回遊推薦決定手段は、前記業種興味度と前記施設間類似度とに基づいて、類似度の高い施設間で共同キャンペーンに関する情報を提供する、
請求項２に記載の訪問先推薦装置。
【請求項４】
前記回遊推薦決定手段は、
前記特定の人流グループとして、回遊率の低い人流パターンの人流グループを選択し、
該特定の人流グループに対して、前記グループ間類似度および前記施設間類似度に基づいて、推薦する少なくとも１つの推薦業種を選択し、
該選択した推薦業種を持つ複数の特定の施設を選択して、該選択した複数の特定の施設の各々を通るように、前記特定の人流グループ用に候補回遊経路候補を追加し、
前記複数の回遊経路候補の中から、報酬の高い業種を持つ１つの特定の施設を前記訪問先とするように、１つの推薦回遊経路を決定する、
請求項２又は３に記載の訪問先推薦装置。
【請求項５】
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複数の施設を含む経由情報に基づき、所与の移動体がある地域における第１施設を経由した際の第１経路に関して、前記経由情報のうちの前記第１施設を経由する前記経路において、前記所与の移動体が前記第１経路にて経由していない施設を選択し、
前記第１施設と、訪問先として前記選択した施設とを経由する第２経路を、前記ある地域の道路地図を示す地図情報に基づき決定する、
訪問先推薦方法。
【請求項６】
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ある地域の複数の施設を示す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、所与の人流パターンには含まれていない業種の店舗を持つ特定の施設を前記訪問先とするように、回遊経路を推薦する、
請求項５に記載の訪問先推薦方法。
【請求項７】
前記業種興味度と前記施設間類似度とに基づいて、類似度の高い施設間で共同キャンペーンを実施する、
請求項６に記載の訪問先推薦方法。
【請求項８】
前記特定の人流グループとして、回遊率の低い人流パターンの人流グループを選択し、
該特定の人流グループに対して、前記グループ間類似度および前記施設間類似度に基づいて、推薦する少なくとも１つの推薦業種を選択し、
該選択した推薦業種を持つ複数の特定の施設を選択して、該選択した複数の特定の施設の各々を通るように、前記特定の人流グループ用に複数の候補回遊経路を追加し、
前記複数の候補回遊経路の中から、報酬の高い業種を持つ１つの特定の施設を前記訪問先とするように、１つの推薦回遊経路を決定する、
請求項６又は７に記載の訪問先推薦方法。
【請求項９】
移動体が移動した経路にて経由した複数の施設を含む経由情報に基づき、所与の移動体がある地域における第１施設を経由した際の第１経路に関して、前記経由情報のうちの前記第１施設を経由する前記経路において、前記所与の移動体が前記第１経路にて経由していない施設を選択する選択手順と、
前記第１施設と、訪問先として前記選択した施設とを経由する第２経路を、前記ある地域の道路地図を示す地図情報に基づき決定する決定手順と、
をコンピュータに実行させる訪問先推薦プログラム。
【請求項１０】
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、
前記選択手順は、前記コンピュータに、
複数の人流パターンと前記ある地域の複数の施設を示す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、所与の人流パターンには含まれていない業種の店舗を持つ特定の施設を前記訪問先とするように、回遊経路を推薦する回遊推薦決定手順を実行させる、
請求項９に記載の訪問先推薦プログラム。
【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、来訪者等の移動体に訪問先を推薦する訪問先推薦装置、訪問先推薦方法および訪問先推薦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、来訪者等の移動体に訪問先を推薦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】
非特許文献１は、モバイル空間統計を活用して、２５０ｍ（メートル）メッシュ単位でエリア間での回遊行動を分析する、技術的思想を開示している。
【０００４】
非特許文献２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。
【０００５】
特許文献１は、実店舗における商品の購入を支援する「商品情報提供システム」を開示している。特許文献１では、カメラもしくはＧＰＳ（Global Positioning System）情報から動線を分析・推定することで、来訪者の興味を把握し、推薦商品を決定している。
【０００６】
特許文献２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２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２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。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２では、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。
【０００７】
特許文献３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３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３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３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。
【０００８】
特許文献３において、特定の条件下における関心度を求めるために、多数の利用者の行動を調査し、統計的な解析を行う必要がある。そこで、特許文献３では、特定の時間帯に居る多数の利用者に対して、アンケート調査を行っている。
【０００９】
さらに、特許文献４は、ユーザに適したコンテンツ情報を提示する、技術的思想を開示している。特許文献４に開示された情報処理装置は、嗜好・状況考慮コンテンツ評価部を含む。嗜好・状況考慮コンテンツ評価部は、距離別嗜好類似度と状況類似度を合成した合成類似度を算出する。合成類似度は、推薦要求の要求元ユーザとコンテンツ情報（検索コンテンツ情報）を過去に選択したユーザとの間の類似度であり、ユーザ値類似度に相当する。特許文献４では、ユーザの活動圏から離れた地域であっても、ユーザの嗜好、及び、ユーザの現在の状況に適した候補地点を推薦することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１５−０２２３５４号公報
【特許文献２】国際公開第２０１６／０６７３６９号
【特許文献３】国際公開第２００９／０７５０４３号
【特許文献４】特開２０１５−０５６０４５号公報
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】都心の歩行者回遊分析（その２）〜都心滞在者の属性について〜、名古屋市都市センタ  研究報告書、No. 117 2015.
【非特許文献２】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】
【００１２】
前述した先行技術（特許文献１〜４、非特許文献１，２）には、それぞれ、次に述べるような問題がある。
【００１３】
特許文献１では、カメラやＧＰＳの情報を活用しているので、個人の行動軌跡を取得することができる。しかしながら、特許文献１の技術では、個人特定につながるため、プラバシーの侵害に当たる可能性が高い。
【００１４】
非特許文献１では、モバイル空間統計等の人口分布情報を用いているので、プライバシーを保護することが可能である。しかしながら、非特許文献１の開示する方法は、分析粒度が大まかであるため、細かな回遊行動を推定することが困難である。
【００１５】
非特許文献２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２に開示された方法では、その分析結果から、来訪者に訪問先を推薦するには不十分な情報となってしまう。
【００１６】
特許文献２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２では、その回遊パターンから、来訪者に適切に訪問先を推薦することを行ってはいない。
【００１７】
特許文献３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。それを実現するためには、特許文献３では、多数の利用者に対してアンケート調査を行う必要がある。
【００１８】
特許文献４で、単に、ユーザの活動圏から離れた地域であっても、ユーザの嗜好、及び、ユーザの現在の状況に適した候補地点を推薦する技術的思想を開示しているに過ぎない。特許文献４でも、施設間の関連性を把握してはいないので、来訪者に適切な訪問先を推薦することを行っていない。
【００１９】
本発明の目的の１つは、上述した課題を解決し、類似の行動をする来訪者等の移動体に適切な訪問先を推薦することができる、訪問先推薦装置、訪問先推薦方法および訪問先推薦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】
【００２０】
本発明の１つの態様として、訪問先推薦装置は、移動体が移動した経路にて経由した複数の施設を含む経由情報に基づき、所与の移動体がある地域における第１施設を経由した際の第１経路に関して、前記経由情報のうちの前記第１施設を経由する前記経路において、前記所与の移動体が前記第１経路にて経由していない施設を選択する選択手段と；前記第１施設と、訪問先として前記選択した施設とを経由する第２経路を、前記ある地域の道路地図を示す地図情報に基づき決定する決定手段と；を備える。
【００２１】
本発明の他の態様として、訪問先推薦方法は、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複数の施設を含む経由情報に基づき、所与の移動体がある地域における第１施設を経由した際の第１経路に関して、前記経由情報のうちの前記第１施設を経由する前記経路において、前記所与の移動体が前記第１経路にて経由していない施設を選択し；前記第１施設と、訪問先として前記選択した施設とを経由する第２経路を、前記ある地域の道路地図を示す地図情報に基づき決定する。
【００２２】
本発明の他の態様として、訪問先推薦プログラムは、移動体が移動した経路にて経由した複数の施設を含む経由情報に基づき、所与の移動体がある地域における第１施設を経由した際の第１経路に関して、前記経由情報のうちの前記第１施設を経由する前記経路において、前記所与の移動体が前記第１経路にて経由していない施設を選択する選択手順と；前記第１施設と、訪問先として前記選択した施設とを経由する第２経路を、前記ある地域の道路地図を示す地図情報に基づき決定する決定手順と；をコンピュータに実行させる。
【００２３】
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】
【００２４】
本発明によれば、類似の行動をする来訪者等の移動体に適切な訪問先を推薦することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の一実施形態に係る訪問先推薦装置を含む訪問先推薦システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した訪問先推薦システムに使用される、訪問先推薦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に示した訪問先推薦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に示した訪問先推薦装置に使用される、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に示した訪問先推薦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に示した訪問先推薦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】図１に示した訪問先推薦システムに使用される、施策決定部と人流シミュレータとの間の関係を示すブロック図である。
【図１２】図２に示した訪問先推薦装置に使用される、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】回遊推薦決定手段が施設間類似度（業種／タイプの類似度）から業種を推薦する例を説明するための図である。
【図１４】回遊推薦決定手段がグループ間類似度（人流パターン間の類似度）から業種を推薦する例を説明するための図である。
【図１５】回遊推薦決定手段が回遊推薦の場所を決定する方法の一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
［実施の形態］
図１は、本発明の一実施形態に係る訪問先推薦装置（後述する）を含む訪問先推薦システム１００の構成を示すブロック図である。
【００２７】
図示の訪問先推薦システム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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
データ処理装置２００は、人流シミュレータ２１０と訪問先推薦装置２２０とを備える。
【００３２】
図示の訪問先推薦システム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、訪問先を推薦したい地域、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。
【００３３】
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。
【００３４】
地図情報は、街中の道路地図を示す。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
訪問先推薦システム１００の訪問先推薦装置２２０は、人流パターンと地図情報と施設情報とから、来訪者に訪問先を推薦する装置である。尚、以下に説明する実施形態においては、主に類似の行動をする人（来訪者）に適切な訪問先を推薦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。
【００３８】
図２は、訪問先推薦装置２２０で実現される主な処理部を示すブロック図である。訪問先推薦装置２２０は、行動分析部６００と施策決定部７００とから成る。
【００３９】
図３を参照して、訪問先推薦装置２２０の概略の動作について説明する。
【００４０】
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）。
【００４１】
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、特定の人流グループに対して、今まで立ち寄ってなかった業種を持つ特定の施設を訪問先とするように、回遊経路を推薦する（ステップ１０２）。換言すれば、施策決定部７００は、所与の人流パターンには含まれていない業種を持つ特定の施設を訪問先とするように、回遊経路を推薦する。
【００４２】
図２に戻って、訪問先推薦装置２２０の構成について更に詳細に説明する。
【００４３】
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、回遊推薦決定手段７１０を含む。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
回遊推薦決定手段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、上記回遊経路を推薦する。すなわち、回遊推薦決定手段７１０は、人流のグループ間類似度と施設間類似度とに基づいて、似た行動をする人流グループに対して、今まで立ち寄ってなかった興味が高そうな場所を訪問先として推薦する。推薦した回遊経路を示す回遊推薦情報は、記憶装置３００に処理情報３１０として格納される。
【００４７】
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。
【００４８】
また、回遊推薦決定手段７１０は、業種興味度と施設間類似度とに基づいて、類似度の高い施設間で共同キャンペーンに関する情報を提供する。具体的には、例えば、衣料業の業種において、婦人服の店舗と子供服の店舗の類似度が高かったとする。この場合、回遊推薦決定手段７１０は、片方の店舗で購入した人に対して、他方の店舗に対する割引券を発行したり（セット販売）、ポイントを優遇する等のキャンペーンを実施する。
【００４９】
次に、訪問先推薦装置２２０の動作について更に詳細に説明する。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
図５を参照して、行動分析部６００の動作について説明する。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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）。施設間類似度についても、後で図面を参照して説明する。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
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。
【００６８】
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。
【００６９】
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】
2019117108.tif 000003
【００７０】
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。
【００７１】
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】
2019117108.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。
【００７２】
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）。
【００７３】
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】
2019117108.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。
【００７４】
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）。
【００７５】
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。
【００７６】
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複数の施設を含む経由情報（例えば、人流パターン）に基づき、所与の移動体がある地域における第１施設を経由した際の第１経路に関して、経由情報のうちの第１施設を経由する経路において、所与の移動体が第１経路にて経由していない施設を選択する選択手段として働く。
【００７７】
次に、図１１と図１２とを参照して、施策決定部７００（回遊推薦決定手段７１０）の動作について説明する。図１１は、施策決定部７００と人流シミュレータ２１０との間の関係を示すブロック図である。図１２は、施策決定部７００（回遊推薦決定手段７１０）の動作を説明するためのフローチャートである。
【００７８】
図１２を参照すると、先ず、回遊推薦決定手段７１０は、地図情報に基づいて、回遊率の低い少なくとも１つの人流パターンＰＦｉ，Ｔを特定の人流グループとして選択する（ステップＳ３０１）。
【００７９】
引き続いて、回遊推薦決定手段７１０は、図９に示す施設間類似度と図１０に示すグループ間類似度とに基づいて、特定の人流グループＰＦｉ，Ｔに推薦する推薦業種の上位Ｍ個を選択する（ステップＳ３０２）。ここで、推薦する推薦業種は、（類似度スコア×人数）の高い業種である。
【００８０】
次に、回遊推薦決定手段７１０は、選択した推薦業種を持つ複数の特定の施設Ｐｉを選択し、選択した複数の特定の施設Ｐｉの各々を通るように、特定の人流グループＰＦｉ，Ｔ用に複数の迂回経路候補を追加し、人流シミュレータ２１０で評価する（ステップＳ３０３）。
【００８１】
より具体的には、図１１に示されるように、回遊推薦決定手段７１０は、回遊経路に追加する特定の施設Ｐｉを選択して、人流シミュレータ２１０へ供給する。人流シミュレータ２１０は、その特定の施設Ｐｉを追加した回遊経路をシミュレートして、正の報酬と負の報酬とを施策決定部７００（回遊推薦決定手段７１０）へ返す。ここで、正の報酬は推薦効果がある場合に出力される。一方、負の報酬は、人流パターンＰＦｉ，Ｔの移動距離が増加する場合に出力される。
【００８２】
図１２に戻って、回遊推薦決定手段７１０は、複数の回遊経路候補の中から、正の報酬と負の報酬の総和が大きい業種／施設をＰ個決定する（ステップＳ３０４）。換言すれば、回遊推薦決定手段７１０は、複数の回遊経路候補の中から、報酬の高い業種を持つ少なくとも１つの特定の施設を上記訪問先とするように、１つの推薦回遊経路を決定する。
【００８３】
次に、図１３および図１４を参照して、回遊推薦決定手段７１０が、特定の人流グループＰＦｉ，Ｔに対して回遊推薦を行う場合に回遊推薦業種を決定する一例を説明する。
【００８４】
図１３は、回遊推薦決定手段７１０が施設間類似度（業種／タイプの類似度）から業種を推薦する例を説明するための図である。
【００８５】
回遊推薦決定手段７１０は、まず、図１３から、特定の人流グループ（本例では、第ｉの人流パターン）ＰＦｉ，Ｔの現訪問先と類似性の高い業種タイプとして、衣料業（子供服）と医療業（内科、整形）とを選択する。ここで、医療業（内科、整形）は現訪問先と同じなので、回遊推薦決定手段７１０は、衣料業（子供服）を候補リストに追加する。
【００８６】
図１４は、回遊推薦決定手段７１０がグループ間類似度（人流パターン間の類似度）から業種を推薦する例を説明するための図である。
【００８７】
回遊推薦決定手段７１０は、まず、図１４から、第ｉの人流パターンＰＦｉ，Ｔと類似性の高い人流パターンとして、第２の人流パターンＰＦ２，Ｔを選択する。引き続いて、回遊推薦決定手段７１０は、記憶装置３００に格納されている人流パターンの情報（図６参照）に基づいて、第２の人流パターンＰＦ２，Ｔの訪問先のうち、第ｉの人流パターンＰＦｉ，Ｔが訪問していない飲食業（中華、居酒屋）および衣料業（子供服）を候補リストに追加する。ここで、これらの業種（店舗）のうち、衣料業（子供服）に関する推薦効果が１６６２であり、最も高い。したがって、Ｍ＝１の場合に、回遊推薦決定手段７１０は、衣料業（子供服）の推薦効果が最も高いので、衣料業（子供服）を推薦する。
【００８８】
次に、図１５を参照して、回遊推薦決定手段７１０が、衣料業（子供服）を推薦する場合に、回遊推薦の場所を決定する方法の一例について説明する。
【００８９】
図１５は、特定の人流グループとして第ｉの人流パターンＰＦｉ、Ｔを選択して、衣料業（子供服）を推薦する場合に、その第ｉの人流パターンＰＦｉ、Ｔに迂回場所を推薦する一例を示す図である。
【００９０】
図６から明らかなように、現在の第ｉの人流パターンＰＦｉ、Ｔは、３００人から成る人流グループであって、経由地として、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。
【００９１】
図１５における「現ＰＦｉ，Ｔ」を参照すると、第ｉの人流グループである第ｉの人流パターンＰＦｉ，Ｔは、第１の出発地点Ｓ１を出発地点とし、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。
【００９２】
まず、回遊推薦決定手段７１０は、第ｉの人流パターンＰＦｉ、Ｔに対して衣料業（子供服）を推薦するときに、複数の施設候補（本例では、第１の施設Ｐ１、第４の施設Ｐ４、および第ｎの施設Ｐｎ）の各々を通るように、複数の回遊経路候補を追加する。
【００９３】
本例では、第１の回遊経路候補は、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、回遊経路である。第２の回遊経路候補は、第１の出発地点Ｓ１を出発地点とし、第３の施設Ｐ３、第５の施設Ｐ５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、回遊経路である。第３の回遊経路候補は、第１の出発地点Ｓ１を出発地点とし、第３の施設Ｐ３、第５の施設Ｐ５および第ｎの施設Ｐｎを経由地として、第１の到達地点Ｓ１を到達地点とする、回遊経路である。
【００９４】
次に、回遊推薦決定手段７１０は、上記第１乃至第３の回遊経路候補に対して、人流シミュレータ２１０で評価した移動距離を取得する。本例の場合、第１の回遊経路候補は、第ｉの人流パターンＰＦｉ，Ｔに「＋１００ｍ」の移動距離が追加される。第２の回遊経路候補は、第ｉの人流パターンＰＦｉ，Ｔに「＋５０ｍ」の移動距離が追加される。第３の回遊経路候補は、第ｉの人流パターンＰＦｉ，Ｔに「＋５００ｍ」の移動距離が追加される。
【００９５】
そして、回遊推薦決定手段７１０は、報酬が最大となる回遊場所を推薦する。本例の場合、第ｉの人流パターンＰＦｉ，Ｔに第４の施設Ｐ４を追加する第２の回遊経路候補が正と負の報酬の和が最大である。よって、回遊推薦決定手段７１０は、第ｉの人流グループに対して、第２の回遊経路候補を１つの推薦回遊経路として決定し、推薦する。
【００９６】
このように、施策決定部７００は、上記第１施設と、訪問先として上記選択した施設とを経由する第２経路を、上記ある地域の道路地図を示す地図情報に基づき決定する決定手段として働く。
【００９７】
以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば、類似の行動をする来訪者に適切な訪問先を推薦することが可能となる。その理由は、人流グループに対して回遊推薦をする場合に、推薦効果を正の報酬、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、訪問先を推薦しているからである。
【００９８】
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。
【００９９】
尚、訪問先推薦装置の各部は、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）に訪問先推薦プログラムが展開され、該訪問先推薦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、該訪問先推薦プログラムは、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訪問先推薦プログラムは、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。
【０１００】
上記実施形態を別の表現で説明すれば、訪問先推薦装置として動作させるコンピュータを、ＲＡＭに展開された訪問先推薦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（回遊推薦決定手段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。
【０１０１】
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。
【０１０２】
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。
【符号の説明】
【０１０３】
１００    訪問先推薦システム
２００    データ処理装置
２１０    人流シミュレータ
２２０    訪問先推薦装置
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    回遊推薦決定手段
【図１】
2019117108.tif 000006
【図２】
2019117108.tif 000007
【図３】
2019117108.tif 000008
【図４】
2019117108.tif 000009
【図５】
2019117108.tif 000010
【図６】
2019117108.tif 000011
【図７】
2019117108.tif 000012
【図８】
2019117108.tif 000013
【図９】
2019117108.tif 000014
【図１０】
2019117108.tif 000015
【図１１】
2019117108.tif 000016
【図１２】
2019117108.tif 000017
【図１３】
2019117108.tif 000018
【図１４】
2019117108.tif 000019
【図１５】
2019117108.tif 000020