(57)【要約】【課題】複数の地点に設置されたセンサから途切れ途切れに送られてきたセンサデータをもとに一連の移動経路を解析する。【解決手段】データ解析装置２０は、複数の地点に設置されたセンサ１０からのセンサデータを解析するデータ解析装置２０であって、無線ネットワークを介してセンサデータを受信するデータ送受信部２１と、データ送受信部２１によって受信されたセンサデータをもとに２地点間移動量を細切れに集計し、２地点間移動量が大きい経路を辿ることで一連の移動経路を解析するデータ解析部２２とを備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の地点に設置されたセンサからのセンサデータを解析するデータ解析装置であって、
無線ネットワークを介して前記センサデータを受信するデータ受信部と、
前記データ受信部によって受信されたセンサデータをもとに２地点間移動量を細切れに集計し、前記２地点間移動量が大きい経路を辿ることで一連の移動経路を解析するデータ解析部と
を備えることを特徴とするデータ解析装置。
【請求項２】
前記データ解析部は、人の移動パターンの組み合わせだけにフォーカスして前記一連の移動経路を解析することを特徴とする請求項１に記載のデータ解析装置。
【請求項３】
前記データ解析部は、前記センサデータの圧縮により情報の欠落が生じる場合は、１地点の滞在時間が所定時間を超える前記センサデータを集計対象から除外することを特徴とする請求項１又は２に記載のデータ解析装置。
【請求項４】
複数の地点に設置されたセンサからのセンサデータを解析するデータ解析方法であって、
データ解析装置が、
無線ネットワークを介して前記センサデータを受信するデータ受信ステップと、
前記データ受信ステップで受信されたセンサデータをもとに２地点間移動量を細切れに集計し、前記２地点間移動量が大きい経路を辿ることで一連の移動経路を解析するデータ解析ステップと
を実行することを特徴とするデータ解析方法。
【請求項５】
請求項１から３のいずれか１項に記載したデータ解析装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の地点に設置されたセンサからのセンサデータを解析するデータ解析装置、データ解析方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、Ｗｉ-Ｆｉパケットセンサを用いた人流解析が行われている（非特許文献１参照）。非特許文献１には、Ｗｉ-Ｆｉパケットセンサを都市の多地点に設置し、群衆をセンシングすることにより、人や交通の流動を把握できることが記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】森本  哲郎、他３名、Wi-Fiパケットセンサを用いた人流解析と可視化、［online］、DEIM Forum 2015 F8-3、［平成29年2月27日検索］、インターネット〈http://db-event.jpn.org/deim2015/paper/82.pdf〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、ＬＰＷＡ（Low Power、Wide Area）と呼ばれるＩｏＴ（Internet of Things）向けの新たな無線通信技術が注目されている。しかし、このようなＬＰＷＡネットワークを活用してセンサデータを収集する場合は、ＬＰＷＡネットワークの通信帯域が細いことから、情報が途切れ途切れになる（連続的な情報が得られない）可能性がある。
【０００５】
本発明は、上述した従来の技術に鑑み、複数の地点に設置されたセンサから途切れ途切れに送られてきたセンサデータをもとに一連の移動経路を解析することができるデータ解析装置、データ解析方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、第１の態様に係る発明は、複数の地点に設置されたセンサからのセンサデータを解析するデータ解析装置であって、無線ネットワークを介して前記センサデータを受信するデータ受信部と、前記データ受信部によって受信されたセンサデータをもとに２地点間移動量を細切れに集計し、前記２地点間移動量が大きい経路を辿ることで一連の移動経路を解析するデータ解析部とを備えることを要旨とする。
【０００７】
第２の態様に係る発明は、第１の態様に係る発明において、前記データ解析部が、人の移動パターンの組み合わせだけにフォーカスして前記一連の移動経路を解析することを要旨とする。
【０００８】
第３の態様に係る発明は、第１又は第２の態様に係る発明において、前記データ解析部が、前記センサデータの圧縮により情報の欠落が生じる場合は、１地点の滞在時間が所定時間を超える前記センサデータを集計対象から除外することを要旨とする。
【０００９】
第４の態様に係る発明は、複数の地点に設置されたセンサからのセンサデータを解析するデータ解析方法であって、データ解析装置が、無線ネットワークを介して前記センサデータを受信するデータ受信ステップと、前記データ受信ステップで受信されたセンサデータをもとに２地点間移動量を細切れに集計し、前記２地点間移動量が大きい経路を辿ることで一連の移動経路を解析するデータ解析ステップとを実行することを要旨とする。
【００１０】
第５の態様に係る発明は、第１から第３のいずれか１つの態様に係るデータ解析装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであることを要旨とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、複数の地点に設置されたセンサから途切れ途切れに送られてきたセンサデータをもとに一連の移動経路を解析することができるデータ解析装置、データ解析方法、及びプログラムを提供することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態に係るデータ解析装置が人流データを取得する方法を説明するための概念図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るデータ解析装置の概要を示す構成図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るデータ解析装置の具体例を示す構成図である。
【図４】実施例に係る人流イメージを示す模式図である。
【図５】実施例に係るスポット(1)〜(18)を示す模式図である。
【図６】実施例に係る訪問スポットの組み合わせを示す図である。
【図７】図６の内容を説明するための模式図である。
【図８】実施例に係る訪問スポットの組み合わせを示す図である。
【図９】図８の内容を説明するための模式図である。
【図１０】実施例に係る２地点間移動量（休日）を示す図である。
【図１１】図１０の内容を模式的に表した経路図である。
【図１２】実施例に係る２地点間移動量（平日）を示す図である。
【図１３】図１２の内容を模式的に表した経路図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、以下でいう「人流」という用語には、人の流動という意味はもちろん、交通の流動など、人に関係する流動の全てが含まれるものとする。
【００１４】
≪人流データの取得方法≫
図１は、本発明の実施の形態に係るデータ解析装置２０が人流データを取得する方法を説明するための概念図である。Ｗｉ−Ｆｉパケットセンサ等のセンサ１０を用いた人流解析には、スマートフォン２のＭＡＣアドレス情報を利用する。データ取得に向けては、プライバシーに配慮した「技術的な措置」とデータ取得の目的等の周知を行う「広報的な対応」が必要となる。
【００１５】
具体的には、図１に示すように、人１がＷｉ−Ｆｉ設定ＯＮのスマートフォン２を所持しているものとする。また、多数のセンサ１０が多地点に設置されているものとする。Ｗｉ−Ｆｉ設定ＯＮのスマートフォン２からは、Probe Requestパケットが自動的に送信される。このProbe Requestには、スマートフォン２が持っている固有のデバイスＩＤ（ＭＡＣアドレス）が含まれている。そこで、センサ１０は、Probe Requestを受信し、ＭＡＣアドレスを取得し、ＭＡＣアドレスを元に戻せない形式のデータに変換（ハッシュ化）する安全管理措置を行い、変換後は元データを消去する。例えば、ＭＡＣ値（40:b:8:37:d4:48:aa）をハッシュ化して変換値（a3:83）に変換する。データ解析装置２０は、各地点からの収集データを集合データとして扱うための統計的な処理を行い、人流を解析する。人流解析結果を出力した後は消去するようになっている。
【００１６】
本実施形態における人流検知は大量のデータを必要とするため、センサ１０とデータ解析装置２０との間の通信手段としては、太い帯域を持つものが望ましいが、広範囲にそのような通信手段を実現することは費用対効果の観点から難しい場合がある。そのような場合において、センサ１０とデータ解析装置２０との間の通信として、ＬＰＷＡ（Low Power、Wide Area）を利用するのが望ましい。ＬＰＷＡは、ＩｏＴ（Internet of Things）向けの新たな通信規格であり、バッテリー消費量が極めて少なく、一つの基地局で広いエリアをカバーすることができる。
【００１７】
≪データ解析装置の概要≫
図２は、本発明の実施の形態に係るデータ解析装置２０の概要を示す構成図である。センサ１０は、デバイスＩＤを伴う情報（例えば、Probe Request）を第１の無線通信（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ通信）で取得する図１に示すようなＷｉ−Ｆｉパケットセンサ等である。中継器３０は、センサ１０からセンサデータを第２の無線通信（例えば、ＬＰＷＡ通信）で受信するゲートウェイ等である。データ解析装置２０は、中継器３０からセンサデータを有線通信で受信し、人流を解析するクラウドサーバ等である。もちろん、プライバシーに配慮した「技術的な措置」とデータ取得の目的等の周知を行う「広報的な対応」を実施するようになっているが、これらの処理は本発明の主眼とするところではないため、ここでは詳しい説明を省略する。
【００１８】
≪データ解析装置の具体例≫
図３は、本発明の実施の形態に係るデータ解析装置２０の具体例を示す構成図である。ここでは、ＬＰＷＡネットワーク１００を活用したシステムを示している。
【００１９】
ＬＰＷＡネットワーク１００は、センサ収容ＧＷ４０を有するアクセスネットワーク１０１と、中継サーバ群５０を有するコアネットワーク１０２とで形成されている。センサ収容ＧＷ４０は、センサ１０からセンサデータを受信するゲートウェイである。中継サーバ群５０は、インターネット２００への接続を中継するサーバ群であり、データ記憶部５１、認証機能部５２、端末・回線管理部５３等を有する。
【００２０】
データ解析装置２０は、複数の地点に設置されたセンサ１０からのセンサデータを解析するコンピュータであって、データ送受信部２１と、データ解析部２２と、データ記憶部２３と、データ表示部２４とを備える。データ送受信部２１は、インターネット２００などのネットワークを介して各種データを送受信する。データ解析部２２は、データ送受信部２１によって受信されたセンサデータなどをもとに一連の移動経路を解析する。データ記憶部２３は、データ解析部２２の解析結果などを記憶する記憶装置である。データ表示部２４は、データ解析部２２の解析結果などを表示する表示装置である。もちろん、データ記憶部２３やデータ表示部２４は、データ解析装置２０とネットワークを介して接続された他のコンピュータ上に備えてもよい。
【００２１】
≪実施例≫
以下、実施例を挙げ、より具体的に説明する。ここでは、○×動物園の更なる活性化および運営業務の効率化に向け、人気スポットを訪れる人（以降、来園者）の○×動物園内の動向調査を目的に、新たな技術（ＬＰＷＡ・Ｗｉ−Ｆｉパケットセンサ）を用いて人流解析を実施した場合について説明する。
【００２２】
−人流イメージ−
図４は、実施例に係る人流イメージを示す模式図である。具体的には、○×動物園とその周辺地域内の人流イメージをデータ表示部２４に表示した場合を例示している。図中の旗印Ｐは測定ポイントを示し、測定ポイント間（２地点間）を結ぶ直線は実際にあり得る経路を示し、その経路に沿って描かれた矢印は人流を示している。矢印の向きは人流の向き、矢印の太さは人流の大きさ（移動量）に対応している。“総検知数”とは、全てのセンサ１０によって検知された総数である。“現在滞在者総数”とは、現在、○×動物園内に滞在している来園者数である。“稼働状況一覧”とは、センサ１０の設置場所とその稼働状況を表した一覧である。本実施例によれば、２地点間の移動量や総検知数をはじめ、スポット別の検知数や滞在時間などの解析結果をＧＵＩ表示することが可能である。
【００２３】
−解析に使用したデータについて−
図５は、実施例に係るスポット(1)〜(18)を示す模式図である。スポット(1)〜(18)は、○×動物園とその周辺地域内のセンサ１０の設置場所である。スポット(1)〜(18)のデータは、基地局ＧＷ３１を経由してデータ解析装置２０に取得されるようになっている。以下の説明では、スポット(1)(2)(3)…を単に(1)(2)(3)…と記載する場合がある。
【００２４】
本実施例では、互いに近い距離に設置されているスポットのデータは集計の際に合計することとした。具体的には、(1)と(17)の組を(A)、(2)と(16)の組を(B)、(6)と(7)の組を(C)、(10)と(11)の組を(D)とした。取得されたデータについては、平日と休日における傾向を比較するため、平日、休日に分類して解析を行った。
【００２５】
−データ解析方針−
本実施例では、総検知数の内、人気スポットを経路に含まないデータを除き、下記観点での解析を実施した。ここで、人気スポットは、図５中の点線枠３２で囲んだ部分に含まれるセンサ１０の設置場所と定義する。
【００２６】
・検知数［総検知数、来園者検知数、総検知数に占める来園者検知数推移］
・人流：訪問スポットの組み合わせ［休日／平日のＴＯＰ１０ ］
・人流：２地点間移動量［休日／平日］
・スポット別来園者検知数の推移［日別／時間帯別］
以下、“人流：訪問スポットの組み合わせ”と“人流：２地点間移動量”の解析について詳しく説明する。以下に説明する解析結果は単なる一例であることは言うまでもない。
【００２７】
−人流：訪問スポットの組み合わせ（休日のＴＯＰ１０）−
図６は、実施例に係る訪問スポットの組み合わせの内、休日の人気ランキングＴＯＰ１０を示す図である。ここでは、休日に○×動物園の人気スポットを訪れる人が、主に訪れるスポットの組み合わせについて、上位１０パターンを抽出した。“組合せ”は、訪問スポットの組み合わせを示している。“検知数”は、来園者検知数を示している。“割合”は、総検知数に占める来園者検知数の割合を示している。“人気ランク（休日）”は、休日の人気ランクを示している。“人気ランク（平日）”は、平日の人気ランクを示している。“ランク（休日−平日）”は、休日の人気ランクと平日の人気ランクとの差分を示し、プラス方向は平日の人気が高いことを意味し、マイナス方向は休日の人気が高いことを意味している。
【００２８】
図７は、図６の内容を説明するための模式図である。図７に示すように、○×動物園中央付近(C)を中心に、主な入口(A)、(B)、(D)から経由されるスポットがうかがわれる（例：(B)→(3)→(4)→(C)）。また、休日は(A)から(C)を訪れるパターンがＴＯＰ１０に含まれる。図７では、ＴＯＰ１０パターンの内、休日と平日の差分（休日に多い訪問スポットの組み合わせ）を実線枠６１，６２で示している。
【００２９】
−人流：訪問スポットの組み合わせ（平日のＴＯＰ１０）−
図８は、実施例に係る訪問スポットの組み合わせの内、平日の人気ランキングＴＯＰ１０を示す図である。ここでは、平日に○×動物園の人気スポットを訪れる人が、主に訪れるスポットの組み合わせについて、上位１０パターンを抽出した。“組合せ”〜“人気ランク（平日）”の意味は既に説明した通りである。“ランク（平日−休日）”は、平日の人気ランクと休日の人気ランクとの差分を示し、プラス方向は休日の人気が高いことを意味し、マイナス方向は平日の人気が高いことを意味している。
【００３０】
図９は、図８の内容を説明するための模式図である。図９に示すように、○×動物園中央付近(C)を中心に、主な入口(A)、(B)、(D)から経由されるスポットがうかがわれる（例：(B)→(3)→(4)→(C)）。また、平日に(A)、(B)から(C)を訪れるパターンに代わり、(D)、(12)から(C)を訪れるパターンが相対的に増加する傾向がうかがわれる。図９では、ＴＯＰ１０パターンの内、平日と休日の差分（平日に多い訪問スポットの組み合わせ）を実線枠７１，７２で示している。
【００３１】
−人流：２地点間移動量（休日）−
図１０は、実施例に係る２地点間移動量（休日）を示す図である。ここでは、休日における○×動物園来園者のスポット間移動量を抽出した。マトリックスの横の並びは２地点間移動の起点（FROM）を示し、縦の並びは２地点間移動の終点（TO）を示している。地理的に本来あり得ない２地点間移動（例えば(8)-(12)など）も含まれている。
【００３２】
図１１は、図１０の内容を模式的に表した経路図である。［凡例］に示すように、２地点間移動量の大きさを線の太さで表している。ここでは、地理的に本来あり得ない２地点間移動は表していない。
【００３３】
図１０及び図１１に示すように、○×動物園中央付近(C)を中心に、主な入口(A)、(B)、(D)から経由されるスポットがうかがわれる。また、休日は平日に比して(A)から(C)を訪れるパターンが上位に来る一方で、(12)から(C)を訪れるパターンは相対的に低下する傾向がうかがわれる。
【００３４】
−人流：２地点間移動量（平日）−
図１２は、実施例に係る２地点間移動量（平日）を示す図である。ここでは、平日における○×動物園来園者のスポット間移動量を抽出した。図１０と同様、マトリックスの横の並びは２地点間移動の起点（FROM）を示し、縦の並びは２地点間移動の終点（TO）を示している。地理的に本来あり得ない２地点間移動（例えば(8)-(12)など）も含まれている。
【００３５】
図１３は、図１２の内容を模式的に表した経路図である。図１１と同様、２地点間移動量の大きさを線の太さで表している。ここでも、地理的に本来あり得ない２地点間移動は表していない。
【００３６】
図１２及び図１３に示すように、○×動物園中央付近(C)を中心に、主な入口(A)、(B)、(D)から経由されるスポットがうかがわれる。また、平日は休日に比して(A)から(C)を訪れるパターンに代わり、(12)から(C)を訪れるパターンが相対的に増加する傾向がうかがわれる。
【００３７】
−解析方法−
既に説明したように、ＬＰＷＡを活用する場合は通信帯域が細いという制約があり、センサ１０によって検知された全ての人流データを上位側に送ることができない。そのため、上位側に送る人流データに制限を設けると、情報が途切れ途切れになる（連続的な情報が得られない）。本実施例では、途切れ途切れに人流データが送られてくる場合でも、以下に説明するように、一連の移動経路を精度よく解析することが可能である。
【００３８】
例えば、(B)→(3)→(4)→(5)→(C)→(8)→(D)という経路を通った人がいた場合でも、その途中の(4)で検知されないときがある。このようなとき、単純に人流データをもとに移動経路を解析すると、別の経路を通った人として集計されてしまう。それに対して、本実施例の解析方法によれば、(B)-(3)、(3)-(4)、(4)-(5)、(5)-(C)、(C)-(8)、(8)-(D)というように２地点間移動量を細切れに集計するため、その途中の(4)で検知されなかったときでも、訪問スポット間の移動が一番太く浮かび上がったところを辿っていくと、(B)-(3)-(4)-(5)-(C)-(8)-(D)という実際に人が通った一連の移動経路を浮かび上がらせることができる。
【００３９】
また、(D)→(8)→(C)→(5)→(4)→(3)→(B)というように、上記とは逆の経路を通った人がいたとする。このようなとき、移動方向（順番）まで含めて集計すると、別の経路を辿った人として集計されてしまう。それに対して、本実施例の解析方法によれば、(B)-(3)、(3)-(4)、(4)-(5)、(5)-(C)、(C)-(8)、(8)-(D)というように、人の移動パターンの組み合わせだけにフォーカスしているため、(B)-(3)-(4)-(5)-(C)-(8)-(D)という同じ移動経路を通った人として集計することができる。Ｗｉ−Ｆｉの電波を検知しにくい状況などにおいては十分な人流データが取れないため、このような解析方法は有用である。もちろん、十分な人流データが取れる場合は、センサデータに含まれる時刻情報に基づいて、移動方向（順番）を含めた経路を解析することも可能である。
【００４０】
なお、上記の説明では特に言及しなかったが、解析精度を高めるには、適切なデータクレンジングを実施することが重要である。例えば、ＭＡＣアドレスの２４ビットを１６ビットに圧縮して上位側に送信する場合は、情報が欠落することが原因で、ある１日に６５５３５人以上の人が来園すると、別人が同一人として誤って検知されてしまう。そこで、本実施例では、滞在時間が６時間以上のものを外れ値として除外した。もちろん、このような外れ値の設定は、状況に応じて適宜変更することが可能となっている。
【００４１】
（まとめ）
以上説明したように、本発明の実施の形態に係るデータ解析装置２０は、複数の地点に設置されたセンサ１０からのセンサデータを解析するデータ解析装置２０であって、無線ネットワークを介してセンサデータを受信するデータ送受信部２１と、データ送受信部２１によって受信されたセンサデータをもとに２地点間移動量を細切れに集計し、２地点間移動量が大きい経路を辿ることで一連の移動経路を解析するデータ解析部２２とを備える。これにより、複数の地点に設置されたセンサ１０から途切れ途切れに送られてきたセンサデータをもとに一連の移動経路を解析することができる。
【００４２】
また、データ解析部２２は、人の移動パターンの組み合わせだけにフォーカスして一連の移動経路を解析してもよい。Ｗｉ−Ｆｉの電波を検知しにくい状況などにおいては十分な人流データが取れないため、このような解析方法は有用である。
【００４３】
また、データ解析部２２は、センサデータの圧縮により情報の欠落が生じる場合は、１地点の滞在時間が所定時間を超えるセンサデータを集計対象から除外してもよい。これにより、センサデータの圧縮による情報の欠落が原因で別人が同一人として誤って検知される不都合を回避することができる。
【００４４】
また、無線ネットワークは、ＬＰＷＡネットワーク１００であってもよい。ＬＰＷＡネットワーク１００によれば、低消費電力で長距離伝送が可能であるため、このようなＬＰＷＡネットワーク１００を人流を解析するシステムに活用することは非常に効果的である。
【００４５】
なお、本発明は、データ解析装置２０として実現することができるだけでなく、データ解析装置２０を備えるデータ解析システムとして実現したり、データ解析装置２０が備える特徴的な処理部をステップとするデータ解析方法として実現したり、データ解析装置２０としてコンピュータを機能させるためのプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体やインターネット等の伝送媒体を介して配信することができるのはいうまでもない。
【符号の説明】
【００４６】
１０…センサ
２０…データ解析装置
２１…データ送受信部（データ受信部）
２２…データ解析部
２３…データ記憶部
３０…中継器
１００…ＬＰＷＡネットワーク
【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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