(57)【要約】  客数予測の精度が高い学習モデルを生成できる学習システムを提供する。データ記憶手段７１は、施設の客数の実績値と、実績値に対応する時点より前の施設に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶する。学習モデル生成手段７２は、予測対象時点での施設の客数の予測のための学習モデルであって、予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを、データの集合を学習データとして用いて生成する。
2016151640.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より前の前記施設に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶するデータ記憶手段と、
予測対象時点での前記施設の客数の予測のための学習モデルであって、前記予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを、前記データの集合を学習データとして用いて生成する学習モデル生成手段とを備える
ことを特徴とする学習システム。
【請求項２】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点より前記一定期間前の時点での予約者数を説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１に記載の学習システム。
【請求項３】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での、予約者の属性毎の予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点より前記一定期間前の時点での前記属性毎の予約者数を説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１または請求項２に記載の学習システム。
【請求項４】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での、予約者の属性毎の予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点より前記一定期間前の時点での前記属性毎の予約者数の和に対する特定の属性の予約者数の割合を説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１に記載の学習システム。
【請求項５】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での予約者数と、前記実績値に対応する時点の１年前の時点に対応する客数の実績値と、前記１年前の時点より前記一定期間前の時点での予約者数を対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点の１年前の時点に対応する客数の実績値と、前記予測対象時点の１年前の時点より前記一定期間前の時点での予約者数に対する前記予測対象時点の一定期間前の時点での予約者数の割合とを説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１に記載の学習システム。
【請求項６】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、予約者の属性毎の、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での予約者数、前記実績値に対応する時点の１年前の時点に対応する客数の実績値、および、前記１年前の時点より前記一定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点の１年前の時点に対応する属性毎の客数の実績値と、前記属性毎の前記予測対象時点の１年前の時点より前記一定期間前の時点での予約者数に対する前記予測対象時点の一定期間前の時点での予約者数の割合とを説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１または請求項５に記載の学習システム。
【請求項７】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）までの各所定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点より前記第１から第ｎまでの各所定期間前の時点での予約者数を説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１に記載の学習システム。
【請求項８】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、予約者の属性毎の、前記実績値に対応する時点より第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）までの各所定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、前記属性毎の、予測対象時点より前記第１から第ｎまでの各所定期間前の時点での予約者数を説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１または請求項７に記載の学習システム。
【請求項９】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）までの各所定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、ｍを２からｎまでの各整数とした場合における、予測対象時点より第ｍ−１の所定期間前の予約者数に対する第ｍの所定期間前の予約者数の割合をそれぞれ説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１に記載の学習システム。
【請求項１０】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、予約者の属性毎の、前記実績値に対応する時点より第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）までの各所定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、ｍを２からｎまでの各整数とした場合における、前記属性毎の、予測対象時点より第ｍ−１の所定期間前の予約者数に対する第ｍの所定期間前の予約者数の割合をそれぞれ説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１または請求項９に記載の学習システム。
【請求項１１】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）までの各所定期間前の時点での予約者数の移動平均値とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点より前記第１から第ｎまでの各所定期間前の時点での予約者数の移動平均値を説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１に記載の学習システム。
【請求項１２】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、予約者の属性毎の、前記実績値に対応する時点より第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）までの各所定期間前の時点での予約者数の移動平均値とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、前記属性毎の、予測対象時点より前記第１から第ｎまでの各所定期間前の時点での予約者数の移動平均値を説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１または請求項１１に記載の学習システム。
【請求項１３】
施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より前の前記施設に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶するデータ記憶手段を備えた学習システムに適用される学習方法において、
予測対象時点での前記施設の客数の予測のための学習モデルであって、前記予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを、前記データの集合を学習データとして用いて生成する
ことを特徴とする学習方法。
【請求項１４】
施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より前の前記施設に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶するデータ記憶手段を備えたコンピュータに搭載される学習プログラムであって、
前記コンピュータに、
予測対象時点での前記施設の客数の予測のための学習モデルであって、前記予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを、前記データの集合を学習データとして用いて生成する学習モデル生成処理
を実行させるための学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習モデルを生成する学習システム、学習方法および学習プログラムに関し、特に、施設の客数予測に用いられる学習モデルを生成する学習システム、学習方法および学習プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
会場への入場見込み数を算出する方法が特許文献１に記載されている。特許文献１に記載された方法では、入場者数にチケット販売数を加算した数を入場見込み数とする。【０００３】
また、交通機関の予約数を予測するシステムが特許文献２に記載されている。特許文献２に記載されたシステムは、予約状況の累積結果に基づいて、予約パターンデータベースに記憶されている１以上の予約パターンから最適な予約パターンを決定する。そして、そのシステムは、その予約パターンの関数と、記憶されている予約状況に基づいて、交通機関の最終予約数を算出する。また、特許文献２に記載されたシステムは、予約パターンの曲線関数の係数を、過去の予約実績に基づいて重回帰分析等によって算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−３０３３６１号公報
【特許文献２】特開２００４−２９５５３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
映画館等の種々の施設で、客数を精度よく予測できることが好ましい。例えば、客数を精度よく予測できれば、施設内で顧客に販売するために用意しておく商品（例えば、映画館の場合にはポップコーン等の軽食）の量を決めやすい等の利便性が得られる。【０００６】
そこで、本発明は、客数予測の精度が高い学習モデルを生成できるようにするという技術課題を解決することができる学習システム、学習方法および学習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】
【０００７】
本発明による学習システムは、施設の客数の実績値と、実績値に対応する時点より前の施設に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶するデータ記憶手段と、予測対象時点での施設の客数の予測のための学習モデルであって、予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを、データの集合を学習データとして用いて生成する学習モデル生成手段とを備えることを特徴とする。【０００８】
また、本発明による学習方法は、施設の客数の実績値と、実績値に対応する時点より前の施設に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶するデータ記憶手段を備えた学習システムに適用される学習方法において、予測対象時点での施設の客数の予測のための学習モデルであって、予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを、データの集合を学習データとして用いて生成することを特徴とする。【０００９】
また、本発明による学習プログラムは、施設の客数の実績値と、実績値に対応する時点より前の施設に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶するデータ記憶手段を備えたコンピュータに搭載される学習プログラムであって、コンピュータに、予測対象時点での施設の客数の予測のための学習モデルであって、予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを、データの集合を学習データとして用いて生成する学習モデル生成処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の技術手段により、客数予測の精度が高い学習モデルを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の学習システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】データ記憶部に記憶されるデータの集合の例を示す模式図である。
【図３】予測部を含まない場合の学習システムの構成例を示すブロック図である。
【図４】学習システムが学習モデルを生成する処理経過の例を示すフローチャートである。
【図５】第１の実施形態の変形例でデータ記憶部が記憶するデータの集合の例を示す模式図である。
【図６】第２の実施形態においてデータ記憶部に記憶されるデータの集合の例を示す模式図である。
【図７】第２の実施形態の変形例でデータ記憶部が記憶するデータの例を示す模式図である。
【図８】第３の実施形態においてデータ記憶部に記憶されるデータの集合の例を示す模式図である。
【図９】第３の実施形態の変形例でデータ記憶部が記憶するデータの例を示す模式図である。
【図１０】本発明の各実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。
【図１１】本発明の学習システムの概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。以下に示す各実施形態では、映画館の１日当たりの客数を予測する場合を例にして説明するが、客数予測の対象となる施設は映画館に限定されない。
【００１３】
実施形態１．
図１は、本発明の学習システムの構成例を示すブロック図である。本発明の学習システム１は、例えば、データ記憶部２と、学習部３と、予測部４とを備える。
【００１４】
データ記憶部２は、施設（本例では、映画館）の客数の実績値と、その実績値に対応する時点より前の、その映画館に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶する記憶装置である。実績値に対応する時点とは、その実績値が測定された時点を意味し、実績値測定時点と称することもできる。また、各実施形態では、「１日」を単位として、客数の実績値を測定する場合を例にして説明する。従って、以下に示す例では、実績値に対応する時点とは、その実績値が測定された日であり、以下、実績値測定日と記す。
【００１５】
図２は、データ記憶部２に記憶されるデータの集合の例を示す模式図である。各実施形態では、実績値を測定する時間の単位は「１日」である。従って、図２に示す例では、１日毎に、映画館の客数の実績値と、その実績値測定日より前の映画館に対する予約に関する情報とが対応付けられている。ただし、予約に関する情報だけが実績値に対応付けられるとは限らず、予約に関する情報に加え、他の情報も実績値に対応付けられていてよい。
【００１６】
図２では、１日毎に、客数の実績値と、その実績値測定日の９日前の映画館の予約者数と、実績値測定日の曜日等を対応付けたデータを例示している。それぞれの日が実績値測定日に該当する。実績値測定日の９日前の映画館の予約者数は、その実績値測定日の９日前においてその実績値測定日に映画館を利用することを予約している者の数である。例えば、１２月２４日の実績値に対応付けられた９日前の予約者数は１０００人である（図２参照）。このことは、１２月２４日に映画館を利用することを予約した者が、１２月１５日（１２月２４日の９日前）に１０００人いたことを表している。他の日付のデータでも同様である。ただし、施設の種類によっては、利用日を指定せずに予約する場合もあり得る。その場合には、実績値測定日の９日前において、利用日指定なしで単に施設を利用することを予約している者の数を、実績値測定日の９日前の予約者数としてもよい。この点は、後述の各実施形態においても同様である。
【００１７】
図２に示す例では、実績値測定日の９日前の予約者数を示した。「９日前」は例示であり、実績値測定日より前のいつの時点の予約者数をデータ記憶部２に記憶させるかは、特に限定されない。
【００１８】
また、図２に示す例では、予約に関する情報（９日前の予約者数）に加えて、実績値測定日の曜日の情報も対応付けられている場合を例示している。また、実績値測定日の天候や気温等の予報値が、実績値に対応付けられていてもよい。このように、予約に関する情報以外の情報が実績値に対応付けられていてよい。図２では、曜日を例示しているが、予約に関する情報以外の情報としてどのような情報が実績値に対応付けられるかは、特に限定されない。
【００１９】
例えば、学習システム１の管理者（以下、単に管理者と記す。）が、客数の実績値、９日前の予約者数、および曜日等を対応付けたデータを１日毎に用意し、１日毎のデータの集合をデータ記憶部２に記憶させておく。以下の各実施形態では、説明を簡単にするために、管理者がデータの集合をデータ記憶部２に記憶させる場合を例にして説明するが、データ記憶部２にデータの集合を記憶させる態様は特に限定されない。
【００２０】
学習部３は、データ記憶部２に記憶されているデータの集合（図２参照）を学習データとして用いて、映画館の客数を予測するための学習モデルを生成する。学習モデルは、予測対象時点（本例では、予測対象日）での映画館の客数を予測するために用いられる。なお、例えば、将来のそれぞれの日を予測対象日としてもよい。また、学習部３は、予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを生成する。予約に関する情報から特定される情報とは、予約に関する情報そのものであってもよく、あるいは、予約に関する情報に対して演算を行って得られる情報であってもよい。本実施形態では、客数予測の際に、予測対象日の９日前の予約者数が与えられるものとする。そして、学習部３は、学習データ（図２参照）に合わせて、予測対象日の９日前の映画館の予約者数を説明変数とする学習モデルを生成するものとする。ただし、学習モデルで用いられる説明変数は、予測対象日の９日前の予約者数だけに限らず、他の事項も説明変数として用いられる。例えば、図２に示すように曜日の情報も含む学習データを用いた場合、学習モデルにおいて曜日も説明変数として用いられる。
【００２１】
なお、予測の際にパラメータとして用いるデータを表す変数を「説明変数」と呼び、予測対象を表す変数を「目的変数」と呼ぶ。
【００２２】
学習部３が学習モデルを生成する方法は、特に限定されない。例えば、学習部３は、学習データを用いて回帰分析によって学習モデルを生成してもよい。あるいは、学習部３は、他の機械学習アルゴリズムによって学習モデルを生成してもよい。この点は、後述の各実施形態においても同様である。
【００２３】
学習モデルは、例えば、目的変数の値を算出するための予測式であってもよい。以下、説明を簡単にするために、学習モデルが以下の式（１）で表される予測式である場合を例にして説明する。ただし、学習モデルの形式は、予測式の形式に限定されない。
【００２４】
ｙ＝ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋・・・＋ａｎｘｎ＋ｂ      式（１）
【００２５】
ｙは、予測値を表す目的変数である。本例では、ｙは、予測対象日の映画館の客数の予測値を表す。ｘ１〜ｘｎは、説明変数である。ａ１〜ａｎは、説明変数の係数である。ｂは定数項である。ａ１〜ａｎおよびｂの値は、学習データに基づいて、学習部３によって決定される。
【００２６】
各実施形態では、それぞれの日を予測対象日とする場合を例にして説明する。予測部４には、日毎に、管理者から、予測対象日の映画館の客数の予測に用いる各説明変数の値が入力される。本実施形態では、学習データ（図２参照）に合わせて、予測対象日の９日前の映画館の予約者数や曜日等が、予測対象日毎に入力される。なお、予測対象日の９日前の映画館の予約者数は、その予測対象日の９日前においてその予測対象日に映画館を利用することを予約している者の数である。ただし、前述のように、施設の種類によっては、利用日を指定せずに予約する場合もあり得る。その場合には、予測対象日の９日前において、利用日指定なしで単に施設を利用することを予約している者の数を、予測対象日の９日前の予約者数としてもよい。この点は、後述の各実施形態においても同様である。
【００２７】
予測部４は、入力された各説明変数の値を学習モデルに適用することによって、予測対象日の映画館の客数の予測値ｙを算出する。本例のように、学習モデルが式（１）に示す予測式で表される場合、予測部４は、入力された説明変数の値に応じて、予測式内のｘ１〜ｘｎに値を代入することによって、予測値ｙを算出する。以下、説明変数の値に応じて、予測部４が予測式内のｘ１〜ｘｎに値を代入する動作について説明する。
【００２８】
説明変数の種類として、連続型変数とカテゴリ型変数がある。
【００２９】
連続型変数は値として数値をとる。例えば、予測対象日の９日前の予約者数は、連続型変数である。
【００３０】
カテゴリ型変数は値として項目をとる。例えば、曜日はカテゴリ型変数である。
【００３１】
１つの連続型変数は、予測式内の説明変数ｘ１〜ｘｎのうちの１つに対応する。予測部４は、連続型変数に該当する説明変数の値（数値）を、予測式内の対応する説明変数に代入する。例えば、予測式内の説明変数ｘ１〜ｘｎのうち、ｘ２が９日前の予約者数に対応しているとする。その場合、予測部４は、予測対象日の９日前の予約者数をｘ２に代入する。
【００３２】
また、１つのカテゴリ型変数の各値は、予測式内の説明変数ｘ１〜ｘｎのうちの１つに対応する。例えば、カテゴリ型変数である「曜日」の取り得る各値（「日曜日」、「月曜日」等の各項目）は、それぞれ、予測式内の説明変数ｘ１〜ｘｎのうちの１つに対応する。予測部４は、カテゴリ型変数の各値に対応する予測式内の各説明変数に、二値（本例では、０と１とする。）のうちいずれかの値を代入する。例えば、入力された予測対象日の「曜日」の値が「月曜日」であるとする。この場合、予測部４は、月曜日に対応する予測式内の説明変数に１を代入し、月曜日以外の各曜日に対応する予測式内の各説明変数に０を代入する。
【００３３】
上記のように、予測部４は、与えられた説明変数の値に応じて予測式内のｘ１〜ｘｎに値を代入することよって、予測対象日の映画館の客数の予測値ｙを算出する。
【００３４】
学習部３および予測部４は、例えば、学習プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、ＣＰＵは、例えば、そのコンピュータのプログラム記憶装置（図１において図示略）等のプログラム記録媒体から学習プログラムを読み込み、その学習プログラムに従って、学習部３および予測部４として動作する。また、学習部３および予測部４がそれぞれ別のハードウェアによって実現されていてもよい。
【００３５】
また、学習システム１は、２つ以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されている構成であってもよい。
【００３６】
また、予測部４は、学習システム１の外部に予測器として別個に設けられていてもよい。この場合、学習システム１は、図３に示すように、予測部４を含まず、データ記憶部２および学習部３を備える構成であってもよい。図３に示すデータ記憶部２および学習部３は、図１に示すデータ記憶部２および学習部３と同様である。
【００３７】
これらの点は、後述の各実施形態でも同様である。
【００３８】
図４は、学習システム１が学習モデルを生成する処理経過の例を示すフローチャートである。学習部３は、データ記憶部２に予め記憶されているデータの集合（図２参照）を読み込む（ステップＳ１）。続いて、学習部３は、そのデータの集合を学習データとして用いて、予測対象日の９日前の予約者数を説明変数とする学習モデルを生成する（ステップＳ２）。なお、学習部３は、予測対象日の９日前の予約者数だけでなく、他の事項（例えば、曜日等）も説明変数とする学習モデルを生成してもよい。既に説明したように、学習部３が学習モデルを生成する方法は、特に限定されない。
【００３９】
なお、予測部４は、ステップＳ２で生成された学習モデルにおいて説明変数となっている各事項の値が入力されると、その値を学習モデルに適用することによって、予測対象日の映画館の客数の予測値を算出する。予測部４の動作に関しては、学習モデルが予測式である場合を例にして既に説明したので、ここでは説明を省略する。
【００４０】
なお、後述の各実施形態や、各実施形態の変形例では、データ記憶部２に予め記憶されているデータや学習モデルで用いられる説明変数は第１の実施形態と異なるが、学習モデルを生成する処理経過は、図４に示すフローチャートで表すことができる。従って、後述の各実施形態や、各実施形態の変形例では、フローチャートの図示を省略する。
【００４１】
本実施形態によれば、学習部３は、予約に関する情報（本実施形態では、予測対象日よりも一定期間前の予約者数）を説明変数とする学習モデルを生成する。従って、学習システム１は、客数を精度よく予測することができる学習モデルを生成できる。
【００４２】
次に、第１の実施形態の変形例について説明する。既に説明した事項と同様の事項については、説明を省略する。第１の実施形態の各変形例における学習システム１の構成は、既に説明した構成（図１または図３参照）と同様であり、説明を省略する。
【００４３】
まず、第１の実施形態の第１の変形例について説明する。
データ記憶部２は、映画館の客数の実績値に、予約者の属性毎の予約者数を対応付けたデータの集合を記憶していてもよい。図５は、第１の実施形態の変形例でデータ記憶部２が記憶するデータの集合の例を示す模式図である。図５に示す例では、予約者の属性を「一般」、「学生」、「幼児」に分類している。そして、１日毎に、客数の実績値と、実績値測定日の一定期間前（図５に示す例では９日前）におけるそれぞれの属性の予約者数が対応付けられている。例えば、１２月２４日の実績値には、実績値測定日の９日前（１２月１５日）における「一般」に該当する予約者数、実績値測定日の９日前における「学生」に該当する予約者数、および実績値測定日の９日前における「幼児」に該当する予約者数が対応付けられている。図５に示す例では説明を簡単にするために、予約者の属性を３種類のみ示したが、予約者の属性の種類を、予約者が予約したチケットの種別に合わせて、より多くの種類に分類してもよい。例えば、「学生」の代わりに、「高校生・大学生」、「小学生・中学生」という、より細分化した属性を用いてもよい。
【００４４】
また、予約に関する情報（９日前の各属性の予約者数）以外の情報も、実績値に対応付けられていてもよい。図５では、図２に示す場合と同様に、曜日の情報も実績値に対応付けられている場合を例示している。
【００４５】
本変形例において、学習部３は、データ記憶部２に記憶されているデータの集合（図５参照）を学習データとして用いて、学習モデルを生成する。学習部３は、学習データ（図２参照）に合わせて、予測対象日の９日前における「一般」に該当する予約者数、予測対象日の９日前における「学生」に該当する予約者数、および予測対象日の９日前における「幼児」に該当する予約者数をそれぞれ説明変数とする学習モデルを生成する。また、図５に示すように曜日の情報も含む学習データを用いた場合、学習モデルにおいて曜日も説明変数として用いられる。
【００４６】
予測部４には、予測対象日の９日前における「一般」に該当する予約者数、予測対象日の９日前における「学生」に該当する予約者数、および予測対象日の９日前における「幼児」に該当する予約者数、並びに予測対象日の曜日等の情報が入力される。予測部４は、それらの情報を学習モデルに適用することによって、予測対象日の客数の予測値を算出する。
【００４７】
本変形例によれば、予測対象日の一定期間前の予測者数を１つの説明変数とせずに、属性に応じて別々の説明変数に分けている。従って、学習モデルを用いて算出される客数の予測値の精度をより向上させることができる。
【００４８】
次に、第１の実施形態の第２の変形例について説明する。
第１の実施形態の第２の変形例では、データ記憶部２は、上記の第１の変形例と同様のデータを記憶する。データ記憶部２は、例えば、図５に例示するデータの集合を記憶する。
【００４９】
学習部３は、データ記憶部２に記憶されているデータの集合（図５参照）を学習データとして用いて、学習モデルを生成する。ただし、学習部３は、日毎に、実績値測定日の９日前における各属性の予約者数を用いて、実績値測定日の９日前における各属性の予約者数の和に対する、その実績値測定日の９日前における特定の属性の予約者数の割合を算出する。ここでは、特定の属性が、「一般」であるものとして説明する。例えば、学習部３は、１２月２４日の実績値に対応付けられた各属性の予約者数に関して、「一般」の予約者数“７００”と、「学生」の予約者数“２５０”と、「幼児」の予約者数“５０”（図５参照）の和に対する、「一般」の予約者数“７００”の割合を算出する。すなわち、学習部３は、７００／（７００＋２５０＋５０）＝７００／１０００を算出する。学習部３は、他の実績値測定日のデータに関しても同様の演算を行う。そして、学習部３は、実績値測定日毎に求めた上記の割合や、各実績値測定日の曜日や実績値を用いて、予測対象日より一定期間前（本例では９日前）の各属性の予約者数の和に対する特定の属性（本例では「一般」）の予約者数の割合を説明変数とする学習モデルを生成する。また、図５に示すように曜日の情報も含む学習データを用いた場合、学習モデルにおいて曜日も説明変数として用いられる。
【００５０】
予測部４には、予測対象日より９日前の各属性の予約者数の和に対する、予測対象日より９日前の「一般」の予約者数の割合、および予測対象日の曜日等の情報が入力される。予測部４は、それらの情報を学習モデルに適用することによって、予測対象日の客数の予測値を算出する。
【００５１】
予約者数全体に対する特定の属性の予約者数の割合が、客数予測に特に有効である場合がある。そのような場合、第２の変形例では、学習モデルを用いて算出される客数の予測値の精度をより向上させることができる。
【００５２】
また、第２の変形例において、学習データとして用いられる実績値は、特定の客の数（例えば、予約を行わずに当日券を購入した客の数）であってもよい。そして、例えば、予約を行わずに当日券を購入した客の数と、予約者数全体に対する特定の属性の予約者数の割合との間の相関性が高いとする。そのような場合、上記の第２の変形例は特に有効である。また、学習部３は、予約を行わずに当日券を購入した客の数を予測するための学習モデル等のように、客の入場態様毎に学習モデルを生成してもよい。そして、予測部４は、学習モデル毎に、各入場態様の客数の予測値を算出し、その総和として、予測対象日の総客数を算出してもよい。
【００５３】
実施形態２．
本発明の第２の実施形態の学習システムは、第１の実施形態の学習システムと同様に、図１または図３に示すブロック図で表すことができる。以下、図１を参照して、第２の実施形態を説明する。第１の実施形態と同様の事項については、適宜説明を省略する。
【００５４】
図６は、第２の実施形態においてデータ記憶部２に記憶されるデータの集合の例を示す模式図である。図６に示す例では、１日毎に、客数の実績値と、その実績値測定日の一定期間前（本実施形態では、９日前を例にする。）の予約者数と、その実績値測定日の１年前の日の客数の実績値と、当該１年前の日よりも一定期間前（９日前）の予約者数と、その実績値測定日の曜日等を対応付けたデータを例示している。それぞれの日が実績値測定日に該当する。
【００５５】
以下、実績値測定日の１年前の日を、実績値測定日の前年同日と記す。同様に、予測対象日の１年前の日を、予測対象日の前年同日と記す。
【００５６】
実績値測定日の９日前の予約者数は、その実績値測定日の９日前においてその実績値測定日に映画館を利用することを予約している者の数である。
【００５７】
また、実績値測定日の前年同日の９日前の予約者数は、実績値測定日の前年同日の９日前において、実績値測定日の前年同日に映画館を利用することを予約していた者の数である。
【００５８】
実績値測定日の９日前の予約者数や、実績値測定日の前年同日の９日前の予約者数は、利用日指定なしで単に施設を利用することを予約している者の数であってもよい。
【００５９】
客数の実績値、実績値測定日の９日前の予約者数、実績値測定日の前年同日の客数の実績値、および実績値測定日の前年同日の９日前の予約者数、並びに曜日等を対応付けたデータを、例えば、管理者が１日毎（実績値測定日毎）に用意し、１日毎のデータの集合をデータ記憶部２に記憶させておく。
【００６０】
学習部３は、データ記憶部２に記憶されているデータの集合（図６参照）を学習データとして用いて、映画館の客数を予測するための学習モデルを生成する。第２の実施形態では、学習部３は、日毎に、実績値測定日の前年同日の９日前の予約者数に対する実績値測定日の９日前の予約者数の割合を算出する。例えば、図６に示す実績値測定日「１２月２４日」のデータ関して、実績値測定日の前年同日の９日前の予約者数“７００”に対する、実績値測定日の９日前の予約者数“１０００”の割合を算出する。すなわち、学習部３は、１０００／７００を算出する。学習部３は、他の実績値測定日のデータに関しても同様の演算を行う。そして、学習部３は、実績値測定日毎に求めた上記の割合、各実績値測定日の前年同日の客数の実績値、各実績値測定日の曜日、実績値を用いて、学習モデルを生成する。このとき、学習部３は、予測対象日の前年同日の一定期間前（９日前）の予約者数に対する予測対象日の一定期間前（９日前）の予約者数の割合、予測対象日の前年同日の客数の実績値、予測対象日の曜日等をそれぞれ説明変数とする学習モデルを生成する。
【００６１】
第１の実施形態と同様に、学習モデルの生成方法は、特に限定されない。学習部３は、例えば、回帰分析によって学習モデルを生成してもよく、あるいは、他の機械学習アルゴリズムによって学習モデルを生成してもよい。
【００６２】
予測部４には、予測対象日の前年同日の９日前の予約者数に対する予測対象日の９日前の予約者数の割合、予測対象日の前年同日の客数の実績値、および予測対象日の曜日等の情報が入力される。予測部４は、それらの情報を学習モデルに適用することによって、予測対象日の客数の予測値を算出する。
【００６３】
第２の実施形態によれば、学習部３は、予測対象日の前年同日の一定期間前の予約者数に対する予測対象日の一定期間前の予約者数の割合、予測対象日の前年同日の客数の実績値を説明変数とする学習モデルを生成する。従って、実績値の変動の状況が、前年の同時期における実績値の変動の状況と類似している場合に、学習モデルを用いて算出される客数の予測値の精度をより向上させることができる。
【００６４】
次に、第２の実施形態の変形例について説明する。
本変形例では、データ記憶部２は、映画館の客数の実績値に、予約者の属性毎の、実績値測定日の一定期間前（本例では９日前とする。）の予約者数、実績値測定日の前年同日の客数の実績値、実績値測定日の前年同日の９日前の予約者数を対応付けたデータの集合を記憶する。
【００６５】
図７は、第２の実施形態の変形例でデータ記憶部２が記憶するデータの例を示す模式図である。図７に示す例では、予約者の属性を「一般」、「学生」、「幼児」に分類している。ただし、既に説明したように、予約者の属性の種類は本例に限定されない。予約者の属性の種類を、予約者が予約したチケットの種別に合わせて、より多くの種類に分類してもよい。
【００６６】
図７に例示するように、例えば、実績値測定日「１２月２４日」の客数の実績値には、実績値測定日の９日前（１２月１５日）における「一般」に該当する予約者数“７００”、実績値測定日の前年同日における「一般」に該当する客数の実績値“２０００”、および、実績値測定日の前年同日の９日前（前年の１２月１５日）における「一般」に該当する予約者数“５００”が対応付けられている。
【００６７】
同様に、実績値測定日「１２月２４日」の客数の実績値には、実績値測定日の９日前における「学生」に該当する予約者数“２５０”、実績値測定日の前年同日における「学生」に該当する客数の実績値“７００”、および、実績値測定日の前年同日の９日前における「学生」に該当する予約者数“１６０”が対応付けられている（図７参照）。
【００６８】
同様に、実績値測定日「１２月２４日」の客数の実績値には、実績値測定日の９日前における「幼児」に該当する予約者数“５０”、実績値測定日の前年同日における「幼児」に該当する客数の実績値“２００”、および、実績値測定日の前年同日の９日前における「幼児」に該当する予約者数“４０”が対応付けられている（図７参照）。
【００６９】
また、図７では、図６に示す場合と同様に、曜日の情報も実績値に対応付けられている場合を例示している。
【００７０】
上記のように客数の実績値に各種情報が対応付けられたデータを、例えば、管理者が１日毎に用意し、それらのデータの集合を、データ記憶部２に記憶させておく。
【００７１】
学習部３は、データ記憶部２に記憶されているデータの集合（図７参照）を学習データとして用いて、学習モデルを生成する。
【００７２】
ここで、学習部３は、日毎に、実績値測定日の前年同日の９日前における「一般」に該当する予約者数に対する、実績値測定日の９日前における「一般」に該当する予約者数の割合を算出する。例えば、学習部３は、図７に示す実績値測定日「１２月２４日」のデータ関して、７００／５００を算出する。
【００７３】
同様に、学習部３は、日毎に、実績値測定日の前年同日の９日前における「学生」に該当する予約者数に対する、実績値測定日の９日前における「学生」に該当する予約者数の割合を算出する。例えば、学習部３は、図７に示す実績値測定日「１２月２４日」のデータ関して、２５０／１６０を算出する。
【００７４】
同様に、学習部３は、日毎に、実績値測定日の前年同日の９日前における「幼児」に該当する予約者数に対する、実績値測定日の９日前における「幼児」に該当する予約者数の割合を算出する。例えば、学習部３は、図７に示す実績値測定日「１２月２４日」のデータ関して、５０／４０を算出する。
【００７５】
学習部３は、他の実績値測定日のデータに関しても、属性毎に同様の演算を行う。
【００７６】
学習部３は、属性毎に求めた、実績値測定日の前年同日の９日前の予約者数に対する実績値測定日の９日前の予約者数の割合、各属性における実績値測定日の前年同日の実績値、各実績値測定日の曜日、実績値等を用いて、学習モデルを生成する。このとき、学習部３は、以下の事項を説明変数とする学習モデルを生成する。
（１）予測対象日の前年同日の９日前における「一般」に該当する予約者数に対する、予測対象日の９日前における「一般」に該当する予約者数の割合。
（２）予測対象日の前年同日における「一般」に該当する客数の実績値。
（３）予測対象日の前年同日の９日前における「学生」に該当する予約者数に対する、予測対象日の９日前における「学生」に該当する予約者数の割合。
（４）予測対象日の前年同日における「学生」に該当する客数の実績値。
（５）予測対象日の前年同日の９日前における「幼児」に該当する予約者数に対する、予測対象日の９日前における「幼児」に該当する予約者数の割合。
（６）予測対象日の前年同日における「幼児」に該当する客数の実績値。
（７）予測対象日の曜日。
【００７７】
なお、学習部３は、上記の（１）〜（７）の事項を説明変数としているとともに、他の事項も説明変数としている学習モデルを生成してもよい。
【００７８】
予測部４には、上記の（１）〜（７）等の情報が入力される。予測部４は、それらの情報を学習モデルに適用することによって、予測対象日の客数の予測値を算出する。
【００７９】
本変形例によれば、予測対象日の前年同日の一定期間における予約者数に対する、予測対象日の一定期間前における予約者数の割合や、予測対象日の前年同日の実績値を、属性毎に個別の説明変数としている。従って、学習モデルを用いて算出される客数の予測値の精度をより向上させることができる。
【００８０】
実施形態３．
本発明の第３の実施形態の学習システムは、第１の実施形態の学習システムと同様に、図１または図３に示すブロック図で表すことができる。以下、図１を参照して、第３の実施形態を説明する。第１の実施形態と同様の事項については、適宜説明を省略する。
【００８１】
第３の実施形態では、実績値測定日および予測対象日から過去にさかのぼる所定期間として、複数の所定期間が予め定められる。以下、この複数の所定期間を第１から第ｎまでの各所定期間とする。ｎは、２以上の整数である。また、第１から第ｎまでの各所定期間は、長さが降順になるように定められているものとする。すなわち、第１の所定期間が最も長く、第ｎの所定期間が最も短いものとする。
【００８２】
本実施形態では説明を簡単にするため、第１から第３までの３つの所定期間が定められている場合を例にして説明する。また、第１の所定期間が１４日であり、第２の所定期間が１２日であり、第３の所定期間が９日である場合を例にして説明する。ただし、所定期間の種類は３種類に限定されず、２種類以上であればよい。また、１４日、１２日、９日等の長さは例示であり、各所定期間の長さは、例示した長さでなくてもよい。
【００８３】
図８は、第３の実施形態においてデータ記憶部２に記憶されるデータの集合の例を示す模式図である。図８に示す例では、１日毎に、客数の実績値と、その実績値測定日より第１の所定期間前（１４日前）の予約者数と、その実績値測定日より第２の所定期間前（１２日前）の予約者数と、その実績値測定日より第３の所定期間前（９日前）の予約者数と、その実績値測定日の曜日等を対応付けたデータを例示している。それぞれの日が実績値測定日に該当する。
【００８４】
実績値測定日より第１の所定期間前（１４日前）の予約者数は、その実績値測定日の１４日前においてその実績値測定日に映画館を利用することを予約している者の数である。同様に、実績値測定日より第２の所定期間前（１２日前）の予約者数は、その実績値測定日の１２日前においてその実績値測定日に映画館を利用することを予約している者の数である。同様に、実績値測定日より第３の所定期間前（９日前）の予約者数は、その実績値測定日の９日前においてその実績値測定日に映画館を利用することを予約している者の数である。あるいは、これらの各予約者数は、利用日指定なしで単に施設を利用することを予約している者の数であってもよい。
【００８５】
客数の実績値、実績値測定日の１４日前の予約者数、実績値測定日の１２日前の予約者数、および実績値測定日の９日前の予約者数、並びに曜日等を対応付けたデータを、例えば、管理者が１日毎（実績値測定日毎）に用意し、１日毎のデータの集合をデータ記憶部２に記憶させておく。
【００８６】
学習部３は、データ記憶部２に記憶されているデータの集合（図８参照）を学習データとして用いて、映画館の客数を予測するための学習モデルを生成する。学習データ３は、学習データに合わせて、予測対象日より第１の所定期間前（１４日前）の予約者数、予測対象日より第２の所定期間前（１２日前）の予約者数、および予測対象日より第３の所定期間前（９日前）の予約者数、並びに予測対象日の曜日等を説明変数とする学習モデルを生成する。
【００８７】
第１の実施形態と同様に、学習モデルの生成方法は、特に限定されない。学習部３は、例えば、回帰分析によって学習モデルを生成してもよく、あるいは、他の機械学習アルゴリズムによって学習モデルを生成してもよい。
【００８８】
予測部４には、予測対象日の１４日前の予約者数、予測対象日の１２日前の予約者数、および予測対象日の９日前の予約者数、並びに予測対象日の曜日等の情報が入力される。予測部４は、それらの情報を学習モデルに適用することによって、予測対象日の客数の予測値を算出する。
【００８９】
第３の実施形態では、学習部３は、予測対象日より前の複数の時点での予約者数をそれぞれ説明変数とする学習モデルを生成する。従って、予測対象日の客数の予測に用いる情報として、本発明の第１の実施形態よりも多くの情報を用いる。従って、学習モデルを用いて算出される客数の予測値の精度をより向上させることができる。
【００９０】
また、上記の第３の実施形態では、客数の実績値と、その実績値測定日より第１の所定期間前（１４日前）の予約者数と、その実績値測定日より第２の所定期間前（１２日前）の予約者数と、その実績値測定日より第３の所定期間前（９日前）の予約者数と、その実績値測定日の曜日等を対応付けたデータの集合をデータ記憶部２に記憶させる。実績値測定日を基準とする各所定期間前の予約者数の代わりに、実績値測定日を基準とする各所定期間前の時点での予約者数の移動平均値を用いてもよい。例えば、日毎に、客数の実績値と、その実績値測定日より第１の所定期間前（１４日前）の時点での予約者数の移動平均値と、その実績値測定日より第２の所定期間前（１２日前）の時点での予約者数の移動平均値と、その実績値測定日より第３の所定期間前（９日前）の時点での予約者数の移動平均値と、その実績値測定日の曜日等を対応付けたデータを、管理者が用意し、データ記憶部２が、そのデータの集合を記憶していてもよい。
【００９１】
この場合、学習データ３は、学習データに合わせて、予測対象日より第１の所定期間前（１４日前）の時点での予約者数の移動平均値、予測対象日より第２の所定期間前（１２日前）の時点での予約者数の移動平均値、予測対象日より第３の所定期間前（９日前）の時点での予約者数の移動平均値、並びに予測対象日の曜日等を説明変数とする学習モデルを生成する。
【００９２】
上記のように移動平均値を用いる場合にも、第３の実施形態と同様の効果が得られる。
【００９３】
次に、第３の実施形態の変形例について説明する。
本変形例では、データ記憶部２は、映画館の客数の実績値に、予約者の属性毎の、実績値測定日の第１の所定期間前（１４日前）の予約者数、実績値測定日の第２の所定期間前（１２日前）の予約者数、実績値測定日の第３の所定期間前（９日前）の予約者数を対応付けたデータの集合を記憶する。
【００９４】
図９は、第３の実施形態の変形例でデータ記憶部２が記憶するデータの例を示す模式図である。図９に示す例では、予約者の属性を「一般」、「学生」、「幼児」に分類している。ただし、既に説明したように、予約者の属性の種類は本例に限定されない。予約者の属性の種類を、予約者が予約したチケットの種別に合わせて、より多くの種類に分類してもよい。
【００９５】
図９に例示するように、例えば、実績値測定日「１２月２４日」の客数の実績値には、実績値測定日の１４日前における「一般」に該当する予約者数“５０”、実績値測定日の１２日前における「一般」に該当する予約者数“１８０”、実績値測定日の９日前における「一般」に該当する予約者数“７００”が対応付けられている。
【００９６】
同様に、実績値測定日「１２月２４日」の客数の実績値には、実績値測定日の１４日前における「学生」に該当する予約者数“４０”、実績値測定日の１２日前における「学生」に該当する予約者数“１００”、実績値測定日の９日前における「学生」に該当する予約者数“２５０”が対応付けられている。
【００９７】
同様に、実績値測定日「１２月２４日」の客数の実績値には、実績値測定日の１４日前における「幼児」に該当する予約者数“１０”、実績値測定日の１２日前における「幼児」に該当する予約者数“２０”、実績値測定日の９日前における「幼児」に該当する予約者数“５０”が対応付けられている。
【００９８】
また、図９では、図８に示す場合と同様に、曜日の情報も実績値に対応付けられている場合を例示している。
【００９９】
上記のように客数の実績値に各種情報が対応付けられたデータを、例えば、管理者が１日毎に用意し、それらのデータの集合をデータ記憶部２に記憶させておく。
【０１００】
学習部３は、データ記憶部２に記憶されているデータの集合（図９参照）を学習データとして用いて、学習モデルを生成する。学習データ３は、学習データに合わせて、予測対象日より第１の所定期間前（１４日前）における「一般」に該当する予約者数、予測対象日より第２の所定期間前（１２日前）における「一般」に該当する予約者数、予測対象日より第３の所定期間前（９日前）における「一般」に該当する予約者数、予測対象日より第１の所定期間前における「学生」に該当する予約者数、予測対象日より第２の所定期間前における「学生」に該当する予約者数、予測対象日より第３の所定期間前における「学生」に該当する予約者数、予測対象日より第１の所定期間前における「幼児」に該当する予約者数、予測対象日より第２の所定期間前における「幼児」に該当する予約者数、および、予測対象日より第３の所定期間前における「幼児」に該当する予約者数、並びに予測対象日の曜日等を説明変数とする学習モデルを生成する。
【０１０１】
予測部４には、予測対象日より第１の所定期間前（１４日前）における「一般」に該当する予約者数、予測対象日より第２の所定期間前（１２日前）における「一般」に該当する予約者数、予測対象日より第３の所定期間前（９日前）における「一般」に該当する予約者数、予測対象日より第１の所定期間前における「学生」に該当する予約者数、予測対象日より第２の所定期間前における「学生」に該当する予約者数、予測対象日より第３の所定期間前における「学生」に該当する予約者数、予測対象日より第１の所定期間前における「幼児」に該当する予約者数、予測対象日より第２の所定期間前における「幼児」に該当する予約者数、および、予測対象日より第３の所定期間前における「幼児」に該当する予約者数、並びに予測対象日の曜日等の情報が入力される。予測部４は、それらの情報を学習モデルに適用することによって、予測対象日の客数の予測値を算出する。
【０１０２】
本変形例によれば、予測対象日より各所定期間前の予約者数を、属性毎に個別の説明変数としている。従って、学習モデルを用いて算出される客数の予測値の精度をより向上させることができる。
【０１０３】
また、本変形例でも、実績値測定日を基準とする各所定期間前の予約者数の代わりに、実績値測定日を基準とする各所定期間前の時点での予約者数の移動平均値を用いてもよい。例えば、日毎に、客数の実績値と、その実績値測定日より第１の所定期間前（１４日前）の時点での「一般」に該当する予約者数の移動平均値、その実績値測定日より第２の所定期間前（１２日前）の時点での「一般」に該当する予約者数の移動平均値、その実績値測定日より第３の所定期間前（９日前）の時点での「一般」に該当する予約者数の移動平均値、その実績値測定日より第１の所定期間前の時点での「学生」に該当する予約者数の移動平均値、その実績値測定日より第２の所定期間前の時点での「学生」に該当する予約者数の移動平均値、その実績値測定日より第３の所定期間前の時点での「学生」に該当する予約者数の移動平均値、その実績値測定日より第１の所定期間前の時点での「幼児」に該当する予約者数の移動平均値、その実績値測定日より第２の所定期間前の時点での「幼児」に該当する予約者数の移動平均値、その実績値測定日より第３の所定期間前の時点での「幼児」に該当する予約者数の移動平均値、および、その実績値測定日の曜日等を対応付けたデータを、管理者が用意し、データ記憶部２がそのデータの集合を記憶していてもよい。
【０１０４】
この場合、学習データ３は、学習データに合わせて、予測対象日より第１の所定期間前（１４日前）の時点での「一般」に該当する予約者数の移動平均値、予測対象日より第２の所定期間前（１２日前）の時点での「一般」に該当する予約者数の移動平均値、予測対象日より第３の所定期間前（９日前）の時点での「一般」に該当する予約者数の移動平均値、予測対象日より第１の所定期間前の時点での「学生」に該当する予約者数の移動平均値、予測対象日より第２の所定期間前の時点での「学生」に該当する予約者数の移動平均値、予測対象日より第３の所定期間前の時点での「学生」に該当する予約者数の移動平均値、予測対象日より第１の所定期間前の時点での「幼児」に該当する予約者数の移動平均値、予測対象日より第２の所定期間前の時点での「幼児」に該当する予約者数の移動平均値、および、予測対象日より第３の所定期間前の時点での「幼児」に該当する予約者数の移動平均値、並びに、予測対象日の曜日等を説明変数とする学習モデルを生成する。
【０１０５】
上記のように移動平均値を用いる場合にも、第３の実施形態の変形例と同様の効果が得られる。
【０１０６】
実施形態４．
本発明の第３の実施形態の学習システムは、第１の実施形態の学習システムと同様に、図１または図３に示すブロック図で表すことができる。以下、図１を参照して、第４の実施形態を説明する。第１の実施形態と同様の事項については、適宜説明を省略する。
【０１０７】
第４の実施形態では、第３の実施形態と同様に、実績値測定日および予測対象日から過去にさかのぼる所定期間として、複数の所定期間が予め定められる。第３の実施形態と同様に、この複数の所定期間を第１から第ｎまでの各所定期間とする。ｎは、２以上の整数である。また、第１から第ｎまでの各所定期間は、長さが降順になるように定められているものとする。すなわち、第１の所定期間が最も長く、第ｎの所定期間が最も短いものとする。
【０１０８】
説明を簡単にするために、第３の実施形態と同様に、第１から第３までの３つの所定期間が定められている場合を例にして説明する。また、第１の所定期間が１４日であり、第２の所定期間が１２日であり、第３の所定期間が９日である場合を例にして説明する。ただし、所定期間の種類は３種類に限定されず、２種類以上であればよい。また、１４日、１２日、９日等の長さは例示であり、各所定期間の長さは、例示した長さでなくてもよい。
【０１０９】
第４の実施形態のデータ記憶部２は、第３の実施形態のデータ記憶部２と同様のデータの集合を記憶する。例えば、第４の実施形態のデータ記憶部２は、図８に例示するデータの集合を記憶する。第４の実施形態のデータ記憶部２に記憶されるデータは、第３の実施形態のデータ記憶部２に記憶されるデータと同様であるので、詳細な説明を省略する。
【０１１０】
学習部３は、データ記憶部２に記憶されているデータの集合（図８参照）を学習データとして用いて、映画館の客数を予測するための学習モデルを生成する。
【０１１１】
学習モデルを生成する際、学習部３は、ｍを２からｎまでの各整数とした場合に、実績値測定日より第ｍ−１の所定期間前の予約者数に対する、実績値測定日より第ｍの所定期間前の予約者数の割合をそれぞれ、実績値測定日毎に算出する。そして、学習部３は、それらの算出結果と、学習データに含まれる各日の実績値や曜日等を用いて、学習モデルを生成する。具体的には、学習部３は、ｍを２からｎまでの各整数とした場合における、予測対象日より第ｍ−１の所定期間前の予約者数に対する、予測対象日より第ｍの所定期間前の予約者数の割合をそれぞれ説明変数とするとともに、学習データに合わせて曜日等も説明変数とする学習モデルを生成する。
【０１１２】
本例では、３種類の所定期間が定められているので、ｎ＝３である。従って、学習部３は、ｍを２，３とした場合における上記の割合をそれぞれ算出する。すなわち、学習部３は、ｍ＝２として、実績値測定日より第１の所定期間前（１４日前）の予約者数に対する実績値測定日より第２の所定期間前（１２日前）の予約者数の割合を算出する。同様に、学習部３は、ｍ＝３として、実績値測定日より第２の所定期間前（１２日前）の予約者数に対する実績値測定日より第３の所定期間前（９日前）の予約者数の割合を算出する。学習部３は、これらの割合を、実績値測定日毎に算出する。
【０１１３】
図８に示す実績値測定日「１２月２４日」を例にして説明する。学習部３は、実績値測定日より１４日前の予約者数“１００”に対する実績値測定日より１２日前の予約者数“３００”の割合（すなわち、３００／１００）を算出する。また、学習部３は、実績値測定日より１２日前の予約者数“３００”に対する実績値測定日より９日前の予約者数“１０００”の割合（すなわち、１０００／３００）を算出する。学習部３は、他の日に関しても、同様の演算を行う。
【０１１４】
学習部３は、このように日毎に算出した各割合と、学習データに含まれる各日の実績値や曜日等を用いて、学習モデルを生成する。本例では、学習部３は、ｍ＝２，３とした場合における、予測対象日より第ｍ−１の所定期間前の予約者数に対する予測対象日より第ｍの所定期間前の予約者数の割合を、それぞれ説明変数とするとともに、曜日等も説明変数とする学習モデルを生成する。より具体定期には、学習部３は、予測対象日より１４日前の予約者数に対する予測対象日より１２日前の予約者数の割合、および、予測対象日より１２日前の予約者数に対する予測対象日より９日前の予約者数の割合、並びに、予測対象日の曜日等を説明変数とする学習モデルを生成する。
【０１１５】
予測部４には、予測対象日より１４日前の予約者数に対する予測対象日より１２日前の予約者数の割合、および、予測対象日より１２日前の予約者数に対する予測対象日より９日前の予約者数の割合、並びに、予測対象日の曜日等の情報が入力される。予測部４は、それらの情報を学習モデルに適用することによって、予測対象日の客数の予測値を算出する。
【０１１６】
第４の実施形態では、予測対象日より前の期間での予約者数の変化の割合を説明変数とする学習モデルを生成する。従って、学習モデルを用いて、精度よく客数の予測値を得ることができる。
【０１１７】
次に、第４の実施形態の変形例について説明する。第４の実施形態の変形例において、データ記憶部２は、第３の実施形態の変形例におけるデータ記憶部２と同様のデータの集合を記憶する。例えば、第４の実施形態の変形例におけるデータ記憶部２は、図９に例示するデータの集合を記憶する。４の実施形態の変形例におけるデータ記憶部２に記憶されるデータは、第３の実施形態の変形例におけるデータ記憶部２に記憶されるデータと同様であるので、詳細な説明を省略する。
【０１１８】
学習部３は、データ記憶部２に記憶されているデータの集合（図９参照）を学習データとして用いて、映画館の客数を予測するための学習モデルを生成する。
【０１１９】
学習モデルを生成する際、学習部３は、ｍを２からｎまでの各整数とした場合に、実績値測定日より第ｍ−１の所定期間前の予約者数に対する、実績値測定日より第ｍの所定期間前の予約者数の割合をそれぞれ、予約者の属性毎に算出する。また、学習部３は、それらの割合を実績値測定日毎に算出する。
【０１２０】
そして、学習部３は、それらの算出結果と、学習データに含まれる各日の実績値や曜日等を用いて、学習モデルを生成する。具体的には、学習部３は、ｍを２からｎまでの各整数とした場合における、予約者の属性毎の、予測対象日より第ｍ−１の所定期間前の予約者数に対する、予測対象日より第ｍの所定期間前の予約者数の割合をそれぞれ説明変数とする学習モデルを生成する。また、学習モデルに合わせて、学習モデルでは曜日等も説明変数として用いられる。
【０１２１】
本例では、３種類の所定期間が定められているので、ｎ＝３である。従って、学習部３は、ｍを２，３とした場合の上記の割合をそれぞれ算出する。
【０１２２】
まず、学習部３は、ｍ＝２として、実績値測定日より第１の所定期間前（１４日前）における「一般」に該当する予約者数に対する実績値測定日より第２の所定期間前（１２日前）における「一般」に該当する予約者数の割合を算出する。同様に、学習部３は、実績値測定日より第１の所定期間前における「学生」に該当する予約者数に対する実績値測定日より第２の所定期間前における「学生」に該当する予約者数の割合を算出する。同様に、学習部３は、実績値測定日より第１の所定期間前における「幼児」に該当する予約者数に対する実績値測定日より第２の所定期間前における「幼児」に該当する予約者数の割合を算出する。
【０１２３】
また、学習部３は、ｍ＝３として、実績値測定日より第２の所定期間前（１２日前）における「一般」に該当する予約者数に対する実績値測定日より第３の所定期間前（９日前）における「一般」に該当する予約者数の割合を算出する。同様に、学習部３は、実績値測定日より第２の所定期間前における「学生」に該当する予約者数に対する実績値測定日より第３の所定期間前における「学生」に該当する予約者数の割合を算出する。同様に、学習部３は、実績値測定日より第２の所定期間前における「幼児」に該当する予約者数に対する実績値測定日より第３の所定期間前における「幼児」に該当する予約者数の割合を算出する。
【０１２４】
学習部３は、これらの割合を、実績値測定日毎に算出する。
【０１２５】
図９に示す実績値測定日「１２月２４日」のデータを参照して、上記の各割合の算出例を示す。学習部３は、実績値測定日より１４日前における「一般」に該当する予約者数“５０”に対する実績値測定日より１２日前における「一般」に該当する予約者数“１８０”の割合（すなわち、１８０／５０）を算出する。同様に、学習部３は、実績値測定日より１４日前における「学生」に該当する予約者数“４０”に対する実績値測定日より１２日前における「学生」に該当する予約者数“１００”の割合（すなわち、１００／４０）を算出する。同様に、学習部３は、実績値測定日より１４日前における「幼児」に該当する予約者数“１０”に対する実績値測定日より１２日前における「幼児」に該当する予約者数“２０”の割合（すなわち、２０／１０）を算出する。
【０１２６】
また、学習部３は、実績値測定日より１２日前における「一般」に該当する予約者数“１８０”に対する実績値測定日より９日前における「一般」に該当する予約者数“７００”の割合（すなわち、７００／１８０）を算出する。同様に、学習部３は、実績値測定日より１２日前における「学生」に該当する予約者数“１００”に対する実績値測定日より９日前における「学生」に該当する予約者数“２５０”の割合（すなわち、２５０／１００）を算出する。同様に、学習部３は、実績値測定日より１２日前における「幼児」に該当する予約者数“２０”に対する実績値測定日より９日前における「幼児」に該当する予約者数“５０”の割合（すなわち、５０／２０）を算出する。
【０１２７】
学習部３は、他の日に関しても、同様の演算を行う。
【０１２８】
学習部３は、このように日毎に算出した各割合と、学習データに含まれる各日の実績値や曜日等を用いて、学習モデルを生成する。本例では、学習部３は、以下の事項を説明変数とする学習モデルを生成する。
（ａ）予測対象日より第１の所定期間前（１４日前）における「一般」に該当する予約者数に対する予測対象日より第２の所定期間前（１２日前）における「一般」に該当する予約者数の割合。
（ｂ）予測対象日より第１の所定期間前における「学生」に該当する予約者数に対する予測対象日より第２の所定期間前における「学生」に該当する予約者数の割合。
（ｃ）予測対象日より第１の所定期間前における「幼児」に該当する予約者数に対する予測対象日より第２の所定期間前における「幼児」に該当する予約者数の割合。
（ｄ）予測対象日より第２の所定期間前（１２日前）における「一般」に該当する予約者数に対する予測対象日より第３の所定期間前（９日前）における「一般」に該当する予約者数の割合。
（ｅ）予測対象日より第２の所定期間前における「学生」に該当する予約者数に対する予測対象日より第３の所定期間前における「学生」に該当する予約者数の割合。
（ｆ）予測対象日より第２の所定期間前における「幼児」に該当する予約者数に対する予測対象日より第３の所定期間前における「幼児」に該当する予約者数の割合。
（ｇ）予測対象日の曜日。
【０１２９】
なお、学習部３は、上記の（ａ）〜（ｇ）の事項を説明変数としているとともに、他の事項も説明変数としている学習モデルを生成してもよい。
【０１３０】
予測部４には、上記の（ａ）〜（ｇ）等の情報が入力される。予測部４は、それらの情報を学習モデルに適用することによって、予測対象日の客数の予測値を算出する。
【０１３１】
本変形例によれば、予測対象日より前の期間での予約者数の変化の割合を、属性毎に個別の説明変数としている。従って、学習モデルを用いて算出される客数の予測値の精度をより向上させることができる。
【０１３２】
上記の各実施形態やその変形例では、映画館の１日当たりの客数を予測対象とする場合を例にして説明したが、予測対象は、遊園地、テーマパーク等の予約可能な種々の施設の客数であってもよい。
【０１３３】
上記の各実施形態やその変形例では、「１日」を単位として実績値の測定や客数の予測を行う場合を例にして説明した。実績値の測定や客数の予測を行う場合に単位とする時間の長さは、特に限定されず、「１日」でなくてもよい。
【０１３４】
図１０は、本発明の各実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１と、主記憶装置１００２と、補助記憶装置１００３と、インタフェース１００４と、入力デバイス１００６とを備える。
【０１３５】
本発明の学習システム１は、コンピュータ１０００に実装される。学習システム１の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。ＣＰＵ１００１は、プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、そのプログラムに従って上記の処理を実行する。
【０１３６】
補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例として、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００がそのプログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記の処理を実行してもよい。
【０１３７】
また、プログラムは、前述の処理の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、プログラムは、補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで前述の処理を実現する差分プログラムであってもよい。
【０１３８】
次に、本発明の概要について説明する。図１１は、本発明の学習システムの概要を示すブロック図である。本発明の学習システムは、データ記憶手段７１と、学習モデル生成手段７２とを備える。
【０１３９】
データ記憶手段７１（例えば、データ記憶部２）は、施設の客数の実績値と、実績値に対応する時点より前の施設に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶する。
【０１４０】
学習モデル生成手段７２（例えば、学習部３）は、予測対象時点での施設の客数の予測のための学習モデルであって、予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを、データの集合を学習データとして用いて生成する。
【０１４１】
そのような構成により、客数予測の精度が高い学習モデルを生成することができる。
【０１４２】
上記の各実施形態は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下に限定されるわけではない。
【０１４３】
（付記１）施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より前の前記施設に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶するデータ記憶手段と、予測対象時点での前記施設の客数の予測のための学習モデルであって、前記予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを、前記データの集合を学習データとして用いて生成する学習モデル生成手段とを備えることを特徴とする学習システム。
【０１４４】
（付記２）データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点より前記一定期間前の時点での予約者数を説明変数とする学習モデルを生成する付記１に記載の学習システム。
【０１４５】
（付記３）データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での、予約者の属性毎の予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点より前記一定期間前の時点での前記属性毎の予約者数を説明変数とする学習モデルを生成する付記１または付記２に記載の学習システム。
【０１４６】
（付記４）データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での、予約者の属性毎の予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点より前記一定期間前の時点での前記属性毎の予約者数の和に対する特定の属性の予約者数の割合を説明変数とする学習モデルを生成する付記１に記載の学習システム。
【０１４７】
（付記５）データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での予約者数と、前記実績値に対応する時点の１年前の時点に対応する客数の実績値と、前記１年前の時点より前記一定期間前の時点での予約者数を対応付けたデータの集合を記憶し、学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点の１年前の時点に対応する客数の実績値と、前記予測対象時点の１年前の時点より前記一定期間前の時点での予約者数に対する前記予測対象時点の一定期間前の時点での予約者数の割合とを説明変数とする学習モデルを生成する付記１に記載の学習システム。
【０１４８】
（付記６）データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、予約者の属性毎の、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での予約者数、前記実績値に対応する時点の１年前の時点に対応する客数の実績値、および、前記１年前の時点より前記一定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点の１年前の時点に対応する属性毎の客数の実績値と、前記属性毎の前記予測対象時点の１年前の時点より前記一定期間前の時点での予約者数に対する前記予測対象時点の一定期間前の時点での予約者数の割合とを説明変数とする学習モデルを生成する付記１または付記５に記載の学習システム。
【０１４９】
（付記７）データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）までの各所定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点より前記第１から第ｎまでの各所定期間前の時点での予約者数を説明変数とする学習モデルを生成する付記１に記載の学習システム。
【０１５０】
（付記８）データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、予約者の属性毎の、前記実績値に対応する時点より第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）までの各所定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、前記属性毎の、予測対象時点より前記第１から第ｎまでの各所定期間前の時点での予約者数を説明変数とする学習モデルを生成する付記１または付記７に記載の学習システム。
【０１５１】
（付記９）データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）までの各所定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、学習モデル生成手段は、ｍを２からｎまでの各整数とした場合における、予測対象時点より第ｍ−１の所定期間前の予約者数に対する第ｍの所定期間前の予約者数の割合をそれぞれ説明変数とする学習モデルを生成する付記１に記載の学習システム。
【０１５２】
（付記１０）データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、予約者の属性毎の、前記実績値に対応する時点より第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）までの各所定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、学習モデル生成手段は、ｍを２からｎまでの各整数とした場合における、前記属性毎の、予測対象時点より第ｍ−１の所定期間前の予約者数に対する第ｍの所定期間前の予約者数の割合をそれぞれ説明変数とする学習モデルを生成する付記１または付記９に記載の学習システム。
【０１５３】
（付記１１）データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）までの各所定期間前の時点での予約者数の移動平均値とを対応付けたデータの集合を記憶し、学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点より前記第１から第ｎまでの各所定期間前の時点での予約者数の移動平均値を説明変数とする学習モデルを生成する付記１に記載の学習システム。
【０１５４】
（付記１２）データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、予約者の属性毎の、前記実績値に対応する時点より第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）までの各所定期間前の時点での予約者数の移動平均値とを対応付けたデータの集合を記憶し、学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、前記属性毎の、予測対象時点より前記第１から第ｎまでの各所定期間前の時点での予約者数の移動平均値を説明変数とする学習モデルを生成する付記１または付記１１に記載の学習システム。
【０１５５】
（付記１３）施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より前の前記施設に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶するデータ記憶手段を備えた学習システムに適用される学習方法において、予測対象時点での前記施設の客数の予測のための学習モデルであって、前記予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを、前記データの集合を学習データとして用いて生成することを特徴とする学習方法。
【０１５６】
（付記１４）施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より前の前記施設に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶するデータ記憶手段を備えたコンピュータに搭載される学習プログラムであって、前記コンピュータに、予測対象時点での前記施設の客数の予測のための学習モデルであって、前記予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを、前記データの集合を学習データとして用いて生成する学習モデル生成処理を実行させるための学習プログラム。
【産業上の利用の可能性】
【０１５７】
本発明は、予約可能な施設の客数予測に用いられる学習モデルを生成する学習システムに好適に適用される。
【符号の説明】
【０１５８】
１  学習システム
２  データ記憶部
３  学習部
４  予測部
【図１】
2016151640.tif 000003
【図２】
2016151640.tif 000004
【図３】
2016151640.tif 000005
【図４】
2016151640.tif 000006
【図５】
2016151640.tif 000007
【図６】
2016151640.tif 000008
【図７】
2016151640.tif 000009
【図８】
2016151640.tif 000010
【図９】
2016151640.tif 000011
【図１０】
2016151640.tif 000012
【図１１】
2016151640.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】平成29年7月13日(2017.7.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より前の前記施設に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶するデータ記憶手段と、
予測対象時点での前記施設の客数の予測のための学習モデルであって、前記予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを、前記データの集合を学習データとして用いて生成する学習モデル生成手段とを備える
ことを特徴とする学習システム。
【請求項２】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点より前記一定期間前の時点での予約者数を説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１に記載の学習システム。
【請求項３】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での、予約者の属性毎の予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点より前記一定期間前の時点での前記属性毎の予約者数を説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１または請求項２に記載の学習システム。
【請求項４】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での、予約者の属性毎の予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点より前記一定期間前の時点での前記属性毎の予約者数の和に対する特定の属性の予約者数の割合を説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１に記載の学習システム。
【請求項５】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での予約者数と、前記実績値に対応する時点の１年前の時点に対応する客数の実績値と、前記１年前の時点より前記一定期間前の時点での予約者数を対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点の１年前の時点に対応する客数の実績値と、前記予測対象時点の１年前の時点より前記一定期間前の時点での予約者数に対する前記予測対象時点の一定期間前の時点での予約者数の割合とを説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１に記載の学習システム。
【請求項６】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、予約者の属性毎の、前記実績値に対応する時点より一定期間前の時点での予約者数、前記実績値に対応する時点の１年前の時点に対応する客数の実績値、および、前記１年前の時点より前記一定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点の１年前の時点に対応する属性毎の客数の実績値と、前記属性毎の前記予測対象時点の１年前の時点より前記一定期間前の時点での予約者数に対する前記予測対象時点の一定期間前の時点での予約者数の割合とを説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１または請求項５に記載の学習システム。
【請求項７】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）までの各所定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、予測対象時点より前記第１から第ｎまでの各所定期間前の時点での予約者数を説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１に記載の学習システム。
【請求項８】
データ記憶手段は、施設の客数の実績値と、予約者の属性毎の、前記実績値に対応する時点より第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）までの各所定期間前の時点での予約者数とを対応付けたデータの集合を記憶し、
学習モデル生成手段は、前記データの集合を学習データとして用いて、前記属性毎の、予測対象時点より前記第１から第ｎまでの各所定期間前の時点での予約者数を説明変数とする学習モデルを生成する
請求項１または請求項７に記載の学習システム。
【請求項９】
施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より前の前記施設に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶するデータ記憶手段を備えた学習システムに適用される学習方法において、
予測対象時点での前記施設の客数の予測のための学習モデルであって、前記予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを、前記データの集合を学習データとして用いて生成する
ことを特徴とする学習方法。
【請求項１０】
施設の客数の実績値と、前記実績値に対応する時点より前の前記施設に対する予約に関する情報とを対応付けたデータの集合を記憶するデータ記憶手段を備えたコンピュータに搭載される学習プログラムであって、
前記コンピュータに、
予測対象時点での前記施設の客数の予測のための学習モデルであって、前記予約に関する情報から特定される情報を説明変数とする学習モデルを、前記データの集合を学習データとして用いて生成する学習モデル生成処理
を実行させるための学習プログラム。
【国際調査報告】
2016151640.tif 000014
2016151640.tif 000015