(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
施設内の滞在者が所持する第１の端末が第１の時期に発信する電波からＭＡＣ（Media Access Control）アドレスに関する第１の情報を収集し、
前記第１の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第１の総数と学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定する、
処理をコンピュータに実行させ、
前記学習済モデルは、前記第１の時期より前の第２の時期に前記施設内で第２の端末から発信された電波から収集したＭＡＣアドレスに関する第２の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第２の総数と、前記施設内に実際に滞在していた実滞在者の人数と、の関係をそれぞれ定義した複数の教師データを機械学習することによって生成され、
前記処理は、ＭＡＣアドレスの前半部に基づいて、前記第１の総数から、無作為に変化する所定のＭＡＣアドレスの第３の総数を特定し、特定した前記第３の総数と前記学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数の一部を推定する、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項２】
施設内の滞在者が所持する第１の端末が第１の時期に発信する電波からＭＡＣ（Media Access Control）アドレスに関する第１の情報を収集し、
前記第１の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第１の総数と学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定する、
処理をコンピュータに実行させ、
前記学習済モデルは、前記第１の時期より前の第２の時期に前記施設内で第２の端末から発信された電波から収集したＭＡＣアドレスに関する第２の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第２の総数と、前記第２の時期に前記施設内で行われた購入の購入者数と、前記施設内に実際に滞在していた実滞在者の人数と、の関係をそれぞれ定義した複数の教師データを機械学習することによって生成される、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項３】
前記処理は、前記実滞在者の全員が前記第２の端末を所持していると仮定した場合、前記第１の総数と前記学習済モデルとに基づいて推定した前記滞在者の人数を、前記第１の端末の端末台数として特定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記学習済モデルは、前記滞在者の人数を推定する時間の属性、前記施設の属性、及び前記施設が位置する地域の属性の少なくとも１つをさらに定義した前記複数の教師データを機械学習することによって生成され、
前記処理は、前記第１の総数と前記少なくとも１つに対応する属性と前記学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項５】
前記学習済モデルは、前記滞在者の人数を推定する時間の属性、前記施設の属性、及び前記施設が位置する地域の属性の全てをさらに定義した前記複数の教師データを機械学習することによって生成され、
前記処理は、前記第１の総数と前記全てに対応する属性と前記学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項６】
前記電波は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）の中継器を探すスキャンの電波である、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項７】
施設内の滞在者が所持する第１の端末が第１の時期に発信する電波からＭＡＣ（Media Access Control）アドレスに関する第１の情報を収集する収集部と、
前記第１の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第１の総数と学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定する推定部と、
前記ＭＡＣアドレスの前半部に基づいて、前記第１の総数から、無作為に変化する所定のＭＡＣアドレスの第３の総数を特定する特定部と、
を有する情報処理装置であって、
前記学習済モデルは、前記第１の時期より前の第２の時期に前記施設内で第２の端末から発信された電波から収集したＭＡＣアドレスに関する第２の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第２の総数と、前記施設内に実際に滞在していた実滞在者の人数と、の関係をそれぞれ定義した複数の教師データを機械学習することによって生成され、
前記推定部は、前記特定部が特定した前記第３の総数と前記学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数の一部を推定する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
施設内の滞在者が所持する第１の端末が第１の時期に発信する電波からＭＡＣ（Media Access Control）アドレスに関する第１の情報を収集する収集部と、
前記第１の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第１の総数と学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定する推定部と、
を有する情報処理装置であって、
前記学習済モデルは、前記第１の時期より前の第２の時期に前記施設内で第２の端末から発信された電波から収集したＭＡＣアドレスに関する第２の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第２の総数と、前記第２の時期に前記施設内で行われた購入の購入者数と、前記施設内に実際に滞在していた実滞在者の人数と、の関係をそれぞれ定義した複数の教師データを機械学習することによって生成される、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
受信機と情報処理装置とを具備するシステムであって、
前記受信機は、
前記受信機が設置された施設内で前記施設内の滞在者が所持する第１の端末が第１の時期に発信する第１の電波を受信した場合、前記第１の電波からＭＡＣ（Media Access Control）アドレスに関する第１の情報を生成し、
前記施設内で第２の端末が前記第１の時期より前の第２の時期に発信する第２の電波を受信した場合、前記第２の電波からＭＡＣアドレスに関する第２の情報を生成し、
前記情報処理装置は、
前記受信機を介して前記第１の情報を収集し、前記第１の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第１の総数と学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定し、
前記学習済モデルが、前記第２の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第２の総数と、前記施設内に実際に滞在していた実滞在者の人数と、の関係をそれぞれ定義した複数の教師データを機械学習することによって生成され、
前記情報処理装置が、ＭＡＣアドレスの前半部に基づいて、前記第１の総数から、無作為に変化する所定のＭＡＣアドレスの第３の総数を特定し、特定した前記第３の総数と前記学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数の一部を推定する、
ことを特徴とするシステム。
【請求項１０】
受信機と情報処理装置とを具備するシステムであって、
前記受信機は、
前記受信機が設置された施設内で前記施設内の滞在者が所持する第１の端末が第１の時期に発信する第１の電波を受信した場合、前記第１の電波からＭＡＣ（Media Access Control）アドレスに関する第１の情報を生成し、
前記施設内で第２の端末が前記第１の時期より前の第２の時期に発信する第２の電波を受信した場合、前記第２の電波からＭＡＣアドレスに関する第２の情報を生成し、
前記情報処理装置は、
前記受信機を介して前記第１の情報を収集し、前記第１の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第１の総数と学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定し、
前記学習済モデルが、前記第２の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第２の総数と、前記第２の時期に前記施設内で行われた購入の購入者数と、前記施設内に実際に滞在していた実滞在者の人数と、の関係をそれぞれ定義した複数の教師データを機械学習することによって生成される、
ことを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム、情報処理装置、及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯端末に割り当てられたＭＡＣ（Media Access Control）アドレスなどの情報を解析して、レストランなどの施設を利用するユーザの人数を推定する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。その他、携帯端末に割り当てられたＭＡＣアドレスの数を用いて、携帯端末の台数を特定する種々の技術も知られている（例えば特許文献２乃至４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−０２２５０５号公報
【特許文献２】特開２０１７−０３７４７６号公報
【特許文献３】特開２０１７−１１７１０７号公報
【特許文献４】特開２０１３−２３５５１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、携帯端末を含む各種端末の機種によってはＭＡＣアドレスを無作為に変化させて発信する機能（以下、ランダム化機能という）を備えていることがある。端末がランダム化機能を備えている場合に、その端末に対してランダム化機能を発揮させる設定が行われると、ＭＡＣアドレスは数十秒単位で無作為に変化して発信される。このように、ＭＡＣアドレスが無作為に変化する場合、ＭＡＣアドレスなどの情報を単純に解析しても、施設内の人数を精度良く推定できない可能性がある。
【０００５】
そこで、１つの側面では、ＭＡＣアドレスの中に無作為に変化するＭＡＣアドレスが混在していても、施設内の人数を精度良く推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの実施態様では、プログラムは、施設内の滞在者が所持する第１の端末が第１の時期に発信する電波からＭＡＣ（Media Access Control）アドレスに関する第１の情報を収集し、前記第１の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第１の総数と学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定する、処理をコンピュータに実行させ、前記学習済モデルは、前記第１の時期より前の第２の時期に前記施設内で第２の端末から発信された電波から収集したＭＡＣアドレスに関する第２の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第２の総数と、前記施設内に実際に滞在していた実滞在者の人数と、の関係をそれぞれ定義した複数の教師データを機械学習することによって生成され、前記処理は、ＭＡＣアドレスの前半部に基づいて、前記第１の総数から、無作為に変化する所定のＭＡＣアドレスの第３の総数を特定し、特定した前記第３の総数と前記学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数の一部を推定する。
１つの実施態様では、プログラムは、施設内の滞在者が所持する第１の端末が第１の時期に発信する電波からＭＡＣ（Media Access Control）アドレスに関する第１の情報を収集し、前記第１の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第１の総数と学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定する、処理をコンピュータに実行させ、前記学習済モデルは、前記第１の時期より前の第２の時期に前記施設内で第２の端末から発信された電波から収集したＭＡＣアドレスに関する第２の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第２の総数と、前記第２の時期に前記施設内で行われた購入の購入者数と、前記施設内に実際に滞在していた実滞在者の人数と、の関係をそれぞれ定義した複数の教師データを機械学習することによって生成される。
【０００７】
上記構成において、前記処理は、前記実滞在者の全員が前記第２の端末を所持していると仮定した場合、前記第１の総数と前記学習済モデルとに基づいて推定した前記滞在者の人数を、前記第１の端末の端末台数として特定する構成とすることができる。
【０００９】
上記構成において、前記学習済モデルは、前記滞在者の人数を推定する時間の属性、前記施設の属性、及び前記施設が位置する地域の属性の少なくとも１つをさらに定義した前記複数の教師データを機械学習することによって生成され、前記処理は、前記第１の総数と前記少なくとも１つに対応する属性と前記学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定する構成とすることができる。
【００１０】
上記構成において、前記学習済モデルは、前記滞在者の人数を推定する時間の属性、前記施設の属性、及び前記施設が位置する地域の属性の全てをさらに定義した前記複数の教師データを機械学習することによって生成され、前記処理は、前記第１の総数と前記全てに対応する属性と前記学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定する構成とすることができる。
【００１２】
上記構成において、前記電波は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）の中継器を探すスキャンの電波である構成とすることができる。
【００１４】
１つの実施態様では、情報処理装置は、施設内の滞在者が所持する第１の端末が第１の時期に発信する電波からＭＡＣ（Media Access Control）アドレスに関する第１の情報を収集する収集部と、前記第１の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第１の総数と学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定する推定部と、前記ＭＡＣアドレスの前半部に基づいて、前記第１の総数から、無作為に変化する所定のＭＡＣアドレスの第３の総数を特定する特定部と、を有する情報処理装置であって、前記学習済モデルは、前記第１の時期より前の第２の時期に前記施設内で第２の端末から発信された電波から収集したＭＡＣアドレスに関する第２の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第２の総数と、前記施設内に実際に滞在していた実滞在者の人数と、の関係をそれぞれ定義した複数の教師データを機械学習することによって生成され、前記推定部は、前記特定部が特定した前記第３の総数と前記学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数の一部を推定する。
１つの実施態様では、情報処理装置は、施設内の滞在者が所持する第１の端末が第１の時期に発信する電波からＭＡＣ（Media Access Control）アドレスに関する第１の情報を収集する収集部と、前記第１の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第１の総数と学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定する推定部と、を有する情報処理装置であって、前記学習済モデルは、前記第１の時期より前の第２の時期に前記施設内で第２の端末から発信された電波から収集したＭＡＣアドレスに関する第２の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第２の総数と、前記第２の時期に前記施設内で行われた購入の購入者数と、前記施設内に実際に滞在していた実滞在者の人数と、の関係をそれぞれ定義した複数の教師データを機械学習することによって生成される。
【００１５】
１つの実施態様では、システムは、受信機と情報処理装置とを具備するシステムであって、前記受信機は、前記受信機が設置された施設内で前記施設内の滞在者が所持する第１の端末が第１の時期に発信する第１の電波を受信した場合、前記第１の電波からＭＡＣ（Media Access Control）アドレスに関する第１の情報を生成し、前記施設内で第２の端末が前記第１の時期より前の第２の時期に発信する第２の電波を受信した場合、前記第２の電波からＭＡＣアドレスに関する第２の情報を生成し、前記情報処理装置は、前記受信機を介して前記第１の情報を収集し、前記第１の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第１の総数と学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定し、前記学習済モデルが、前記第２の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第２の総数と、前記施設内に実際に滞在していた実滞在者の人数と、の関係をそれぞれ定義した複数の教師データを機械学習することによって生成され、前記情報処理装置が、ＭＡＣアドレスの前半部に基づいて、前記第１の総数から、無作為に変化する所定のＭＡＣアドレスの第３の総数を特定し、特定した前記第３の総数と前記学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数の一部を推定する。
１つの実施態様では、システムは、受信機と情報処理装置とを具備するシステムであって、前記受信機は、前記受信機が設置された施設内で前記施設内の滞在者が所持する第１の端末が第１の時期に発信する第１の電波を受信した場合、前記第１の電波からＭＡＣ（Media Access Control）アドレスに関する第１の情報を生成し、前記施設内で第２の端末が前記第１の時期より前の第２の時期に発信する第２の電波を受信した場合、前記第２の電波からＭＡＣアドレスに関する第２の情報を生成し、前記情報処理装置は、前記受信機を介して前記第１の情報を収集し、前記第１の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第１の総数と学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定し、前記学習済モデルが、前記第２の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第２の総数と、前記第２の時期に前記施設内で行われた購入の購入者数と、前記施設内に実際に滞在していた実滞在者の人数と、の関係をそれぞれ定義した複数の教師データを機械学習することによって生成される。
【発明の効果】
【００１６】
ＭＡＣアドレスの中に無作為に変化するＭＡＣアドレスが混在していても、施設内の人数を精度良く推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１（ａ）は情報処理システムの一例を説明するための図である。図１（ｂ）はＭＡＣアドレスの変化を説明するための図である。
【図２】図２は通信機器のハードウェア構成の一例である。
【図３】図３は情報処理サーバのハードウェア構成の一例である。
【図４】図４は通信機器の機能ブロック図である。
【図５】図５は第１実施形態に係る情報処理サーバの機能ブロック図である。
【図６】図６はＭＡＣログ生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７（ａ）は教師データ生成処理の一例を示すフローチャートである。図７（ｂ）はモデル生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は推論処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は相関関係の一例を説明するためのである。
【図１０】図１０（ａ）は性能評価の一例を説明するための図である。図１０（ｂ）は性能評価の他の一例を説明するための図である。
【図１１】図１１は第２実施形態に係る情報処理サーバの機能ブロック図である。
【図１２】図１２は教師データ生成処理の他の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は日時属性、施設属性、及び地域属性を説明するための図である。
【図１４】図１４は推論処理の他の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本件を実施するための形態について図面を参照して説明する。
【００１９】
（第１実施形態）
図１（ａ）は情報処理システムＳＴの一例を説明するための図である。図１（ｂ）はＭＡＣアドレスの変化を説明するための図である。情報処理システムＳＴは受信機としての通信機器１００と情報処理装置としてのサーバ（以下、情報処理サーバという）２００を含むコンピュータシステムである。情報処理サーバ２００には入力装置７１０及び表示装置７２０が接続される。入力装置７１０としては、例えばキーボードやマウスなどがある。表示装置７２０としては、例えば液晶ディスプレイがある。
【００２０】
また、情報処理サーバ２００は通信ネットワークＮＷを介して通信機器１００及びＰＯＳ（Point of Sales）端末３００に接続されている。通信ネットワークＮＷとしては例えばＬＡＮ（Local Area Network）やインターネットなどがある。通信機器１００及びＰＯＳ端末３００は施設ＦＣに設置される。特に、ＰＯＳ端末３００は、図１（ａ）に示すように、施設ＦＣのレジカウンタなどに設置される。一方で、通信機器１００は、レジカウンタを含め、施設ＦＣ内のどの位置に設置されてもよいが、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）といった無線ＬＡＮの中継器であるアクセスポイントＡＰの付近に設置されることが好ましい。
【００２１】
尚、図１（ａ）では、施設ＦＣの一例としてドラッグストアやコンビニエンスストアといった小規模商業施設が示されているが、小規模商業施設として喫茶店や飲食店などを採用してもよい。また、施設ＦＣは小規模商業施設に限定されず、中規模商業施設や大規模商業施設であってもよい。中規模商業施設としては、例えばホームセンターやスーパーマーケットなどがある。大規模商業施設としては、例えばデパートやショッピングモールなどがある。その他、施設ＦＣとして、ゲームセンターといったアミューズメント施設、野球場やサッカースタジアムといった競技施設、病院や診療所といった医療施設、駅や空港といった公共施設などを採用してもよい。
【００２２】
図１（ａ）に示すように、施設ＦＣ内に滞在する滞在者Ｃ１，Ｃ２がそれぞれ携帯端末１０，２０を所持していると、携帯端末１０，２０はそれぞれアクセスポイントＡＰを探索するスキャンの電波ＲＷ１，ＲＷ２を定期的に発信する。尚、図示しないが、施設ＦＣ内には携帯端末１０，２０などを所持せずに滞在する滞在者（不図示）がいる場合もある。
【００２３】
通信機器１００は携帯端末１０，２０がそれぞれ発信する電波ＲＷ１，ＲＷ２を受信し、受信した電波ＲＷ１，ＲＷ２に基づいて、携帯端末１０，２０に応じたＭＡＣアドレスのログ情報を生成する。すなわち、電波ＲＷ１は携帯端末１０に応じたＭＡＣアドレスを含み、電波ＲＷ２は携帯端末２０に応じたＭＡＣアドレスを含んでいる。通信機器１００はログ情報を生成すると、ログ情報を情報処理サーバ２００に送信（アップロード）する。このように、通信機器１００は電波ＲＷ１，ＲＷ２を受信するため、通信機器１００はアクセスポイントＡＰの付近に設置されることが望ましい。
【００２４】
ここで、携帯端末１０，２０の機種によっては携帯端末１０，２０に対する設定に応じてＭＡＣアドレスを無作為に変化させることができる。携帯端末１０，２０に対してＭＡＣアドレスを無作為に変化させる設定が行われた場合、携帯端末１０，２０は定期的に変化するＭＡＣアドレスを含む電波ＲＷ１，ＲＷ２を発信する。例えば、携帯端末１０がＭＡＣアドレスを無作為に変化させることができる機種である場合、携帯端末１０に対する設定に応じて、図１（ｂ）に示すように、数十秒単位で、異なるＭＡＣアドレスを含む電波ＲＷ１を発信する。
【００２５】
尚、図１（ｂ）では、一例としてＭＡＣアドレス「Ｚ１」やＭＡＣアドレス「Ｑ３」が示されているが、ＭＡＣアドレスは６バイト（４８ビット）で構成されている。また、図１（ａ）では、携帯端末１０，２０の一例としてスマートフォンが示されているが、携帯端末１０，２０はスマートフォンに限定されず、タブレット端末やスマートウォッチといったスマートデバイスであってもよいし、携帯ゲーム機などであってもよい。
【００２６】
一方、ＰＯＳ端末３００は、例えば滞在者Ｃ１が商品１１を購入すると、購入の度に１つのＰＯＳデータを生成して情報処理サーバ２００に送信（アップロード）する。情報処理サーバ２００は上述したログ情報を収集するとともに、ＰＯＳデータを取得して様々な処理を実行する。例えば、情報処理サーバ２００はＰＯＳデータのデータ数を計数して、滞在者の中から施設ＦＣでの実際の購入者数を特定したり、ログ情報から抽出できる様々な情報を購入者数と共に利用して学習済モデルの生成に要する教師データを生成したりする。尚、情報処理サーバ２００がＰＯＳデータを取得しない実施形態であってもよく、この場合、情報処理サーバ２００はＰＯＳデータを利用せずに、ログ情報から抽出できる様々な情報を利用して学習済モデルの生成に要する教師データを生成する。以下、情報処理サーバ２００が実行する処理の詳細について説明する。
【００２７】
次に、図２を参照して、通信機器１００のハードウェア構成について説明する。
【００２８】
図２は通信機器１００のハードウェア構成の一例である。図２に示すように、通信機器１００は、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）１００Ａ及びＲＦ（Radio Frequency）回路１００Ｂを含んでいる。ＲＦ回路１００Ｂにはアンテナ１００Ｂ´が接続されている。また、通信機器１００は、入出力Ｉ／Ｆ（インタフェース）１００Ｃ及びネットワークＩ／Ｆ１００Ｄを含んでいる。入出力Ｉ／Ｆ１００Ｃには、半導体メモリ６１０が接続される。半導体メモリ６１０としては、例えばメモリカードといった不揮発性メモリがある。ネットワークＩ／Ｆ１００ＤはＬＡＮポートや通信回路などを含み、通信ネットワークＮＷと接続される。
【００２９】
ＭＰＵ１００Ａは、ＲＦ回路１００Ｂ、入出力Ｉ／Ｆ１００Ｃ、及びネットワークＩ／Ｆ１００Ｄと接続されている。ＭＰＵ１００ＡはプロセッサとしてのＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリとしてのＲＡＭ（Random Access Memory）などを含んでおり、ＣＰＵとＲＡＭとが協働することによってコンピュータの処理が実現される。例えば、半導体メモリ６１０に記憶されたプログラムがＲＡＭに一時的に格納され、格納されたプログラムをＣＰＵが実行することにより、ＭＰＵ１００Ａは後述する各種の機能を実現し、後述する各種の処理を実行する。プログラムは後述するフローチャートに応じたものとすればよい。
【００３０】
次に、図３を参照して、情報処理サーバ２００のハードウェア構成について説明する。
【００３１】
図３は情報処理サーバ２００のハードウェア構成の一例である。図３に示すように、情報処理サーバ２００は、少なくともＣＰＵ２００Ａ、ＲＡＭ２００Ｂ、ＲＯＭ（Read Only Memory）２００Ｃ、及びネットワークＩ／Ｆ２００Ｄを含んでいる。情報処理サーバ２００は、必要に応じて、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２００Ｅ、入力Ｉ／Ｆ２００Ｆ、出力Ｉ／Ｆ２００Ｇ、入出力Ｉ／Ｆ２００Ｈ、ドライブ装置２００Ｉの少なくとも１つを含んでいてもよい。ＣＰＵ２００Ａからドライブ装置２００Ｉまでは、内部バス２００Ｊによって互いに接続されている。すなわち、情報処理サーバ２００はコンピュータによって実現することができる。
【００３２】
入力Ｉ／Ｆ２００Ｆには、入力装置７１０が接続される。出力Ｉ／Ｆ２００Ｇには、表示装置７２０が接続される。入出力Ｉ／Ｆ２００Ｈには、半導体メモリ７３０が接続される。半導体メモリ７３０としては、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやフラッシュメモリといった不揮発性メモリがある。入出力Ｉ／Ｆ２００Ｈは、半導体メモリ７３０に記憶されたプログラムやデータを読み取る。入力Ｉ／Ｆ２００Ｆ及び入出力Ｉ／Ｆ２００Ｈは、例えばＵＳＢポートを備えている。出力Ｉ／Ｆ２００Ｇは、例えばディスプレイポートを備えている。
【００３３】
ドライブ装置２００Ｉには、可搬型記録媒体７４０が挿入される。可搬型記録媒体７４０としては、例えばＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）といったリムーバブルディスクがある。ドライブ装置２００Ｉは、可搬型記録媒体７４０に記録されたプログラムやデータを読み込む。ネットワークＩ／Ｆ２００Ｄは、例えばＬＡＮポートや通信回路などを備えている。ネットワークＩ／Ｆ２００Ｄは通信ネットワークＮＷと接続される。
【００３４】
上述したＲＡＭ２００Ｂには、ＲＯＭ２００ＣやＨＤＤ２００Ｅ、半導体メモリ７３０に記憶されたプログラムがＣＰＵ２００Ａによって一時的に格納される。ＲＡＭ２００Ｂには、可搬型記録媒体７４０に記録されたプログラムがＣＰＵ２００Ａによって一時的に格納される。格納されたプログラムをＣＰＵ２００Ａが実行することにより、ＣＰＵ２００Ａは後述する各種の機能を実現し、また、後述する各種の処理を実行する。尚、プログラムは後述するフローチャートに応じたものとすればよい。
【００３５】
次に、図４を参照して、通信機器１００の機能構成について説明する。
【００３６】
図４は通信機器１００の機能ブロック図である。通信機器１００は、図４に示すように、機器制御部１０１、無線通信部１０２、記憶部１０３、及び有線通信部１０４を構成要素として含んでいる。機器制御部１０１はＭＰＵ１００Ａによって実現することができる。無線通信部１０２はＲＦ回路１００Ｂ及びアンテナ１００Ｂ´によって実現することができる。記憶部１０３は入出力Ｉ／Ｆ１００Ｃ及び半導体メモリ６１０によって実現することができる。有線通信部１０４はネットワークＩ／Ｆ１００Ｄによって実現することができる。尚、通信機器１００が含む各構成要素が実現する機能の詳細については、通信機器１００の動作を説明する際に詳述する。
【００３７】
次に、図５を参照して、情報処理サーバ２００の機能構成について説明する。
【００３８】
図５は第１実施形態に係る情報処理サーバ２００の機能ブロック図である。情報処理サーバ２００は、図５に示すように、ＭＡＣログ収集部２０１、ＰＯＳデータ取得部２０２、教師データ生成部２０３、及び教師データ記憶部２０４を構成要素として含んでいる。また、情報処理サーバ２００は、機械学習部２０５、学習済モデル記憶部２０６、滞在者数推定部２０７、出力部２０８及び通信部２０９を構成要素として含んでいる。ＭＡＣログ収集部２０１が収集部に対応し、滞在者数推定部２０７が推定部に対応する。
【００３９】
ＭＡＣログ収集部２０１、ＰＯＳデータ取得部２０２、教師データ生成部２０３、機械学習部２０５、滞在者数推定部２０７はＣＰＵ２００Ａによって実現することができる。教師データ記憶部２０４及び学習済モデル記憶部２０６はＲＡＭ２００ＢやＨＤＤ２００Ｅなどによって実現することができる。出力部２０８は出力Ｉ／Ｆ２００Ｇによって実現することができる。通信部２０９はネットワークＩ／Ｆ２００Ｄによって実現することができる。尚、情報処理サーバ２００が含む各構成要素が実現する機能の詳細については、情報処理サーバ２００の動作を説明する際に詳述する。
【００４０】
続いて、情報処理システムＳＴの動作について説明する。
【００４１】
まず、図６を参照して、通信機器１００の動作について説明する。図６はＭＡＣログ生成処理の一例を示すフローチャートである。ＭＡＣログ生成処理はＭＡＣアドレスに関するログ情報を生成する処理であり、通信機器１００によって実行される。図６に示すように、無線通信部１０２はスキャンの電波を受信する（ステップＳ１１）。より詳しくは、無線通信部１０２は携帯端末１０，２０がそれぞれ発信するスキャンの電波ＲＷ１，ＲＷ２（図１（ａ）参照）を定期的に受信する。スキャンはアクティブスキャンであってもよいし、パッシブスキャンであってもよい。無線通信部１０２は電波ＲＷ１，ＲＷ２を受信すると、受信した電波ＲＷ１，ＲＷ２をそれぞれ電波ＲＷ１に応じた第１の電気信号及び電波ＲＷ２に応じた第２の電気信号に変換して機器制御部１０１に出力する。
【００４２】
上述したように、電波ＲＷ１，ＲＷ２はそれぞれ携帯端末１０，２０に応じたＭＡＣアドレスを含んでいる。また、電波ＲＷ１，ＲＷ２は、ＭＡＣアドレスに加え、アクセスポイントＡＰから発信された電波を携帯端末１０，２０が受信した際の電波強度などもそれぞれ含んでいる。具体的には、電波ＲＷ１は電波強度として携帯端末１０のＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator）を含み、電波ＲＷ２は電波強度として携帯端末２０のＲＳＳＩを含んでいる。したがって、第１の電気信号は少なくとも携帯端末１０のＭＡＣアドレス及びＲＳＳＩを含み、第２の電気信号は少なくとも携帯端末２０のＭＡＣアドレス及びＲＳＳＩを含んでいる。
【００４３】
無線通信部１０２がスキャンの電波を受信すると、次いで、機器制御部１０１はＭＡＣアドレスのログ情報を生成する（ステップＳ１２）。より詳しくは、機器制御部１０１は無線通信部１０２から出力された第１の電気信号及び第２の電気信号を受け付け、受け付けた第１の電気信号及び第２の電気信号、並びに記憶部１０３が記憶する特定のプログラムに基づいて、ログ情報を生成する。すなわち、特定のプログラムは第１の電気信号及び第２の電気信号に基づいてＭＡＣアドレスのログ情報を生成するプログラムである。上述したように、第１の電気信号及び第２の電気信号は、いずれもＭＡＣアドレスやＲＳＳＩなどを含むため、機器制御部１０１はＭＡＣアドレス、ＲＳＳＩ、受付日時などを含むログ情報を生成する。
【００４４】
ここで、無線通信部１０２は電波ＲＷ１，ＲＷ２を定期的に受信するため、機器制御部１０１は第１の電気信号及び第２の電気信号を定期的に受け付ける。上述したように、携帯端末１０，２０の機種によっては携帯端末１０，２０に対する設定に応じて、ＭＡＣアドレスを無作為に変化させることができるため、例えば機器制御部１０１が定期的に受け付ける第１の電気信号のＭＡＣアドレスが以前に受け付けた第１の電気信号のＭＡＣアドレスと異なることがある。一方で、携帯端末１０，２０の機種や設定によってはＭＡＣアドレスが固定されている場合もあるため、この場合には、機器制御部１０１が定期的に受け付ける第１の電気信号や第２の電気信号のＭＡＣアドレスは同じになる。このように、携帯端末１０，２０が発信する電波ＲＷ１，ＲＷ２によっては、必ずしも同じＭＡＣアドレスを含んでいるとは限らず、様々なＭＡＣアドレスが混在している可能性がある。機器制御部１０１はこのように様々なＭＡＣアドレスが混在していても、ＭＡＣアドレス及びＲＳＳＩ、受付日時などを含むログ情報を生成して、有線通信部１０４に出力する。
【００４５】
機器制御部１０１がＭＡＣアドレスのログ情報を生成すると、次いで、有線通信部１０４はログ情報を送信する（ステップＳ１３）。より詳しくは、有線通信部１０４は機器制御部１０１から出力されたログ情報を情報処理サーバ２００に送信する。有線通信部１０４がログ情報を送信する時期は適宜設定することができる。例えば、設定により有線通信部１０４は日付が変わる午前０時に２４時間分のＭＡＣアドレスなどを含むログ情報を送信してもよいし、月末に１ヶ月分のＭＡＣアドレスなどを含むログ情報を送信してもよい。送信時期を数時間単位（例えば、３時間、６時間、１２時間など）としてもよい。有線通信部１０４がログ情報を送信することにより、情報処理サーバ２００にはログ情報が蓄積される。
【００４６】
次に、図７（ａ）及び（ｂ）並びに図８を参照して、第１実施形態に係る情報処理サーバ２００の動作について説明する。
【００４７】
図７（ａ）は教師データ生成処理の一例を示すフローチャートである。教師データ生成処理は学習済モデルの生成に要する教師データを生成する処理であり、情報処理サーバ２００によって実行される。図７（ａ）に示すように、ＭＡＣログ収集部２０１はＭＡＣアドレスのログ情報を収集する（ステップＳ２１）。より詳しくは、通信機器１００から送信されたログ情報を通信部２０９が受信すると、ＭＡＣログ収集部２０１は通信部２０９からログ情報を収集する。ＭＡＣログ収集部２０１はログ情報を収集すると、後述する推論時期より前のモデル生成時期においては、収集したログ情報を教師データ生成部２０３に出力する。
【００４８】
ＭＡＣログ収集部２０１がログ情報を収集すると、次いで、ＰＯＳデータ取得部２０２はＰＯＳデータを取得する（ステップＳ２２）。より詳しくは、ＭＡＣログ収集部２０１がログ情報を収集すると、ＰＯＳデータ取得部２０２にＰＯＳデータの取得要求を通知する。これにより、ＰＯＳデータ取得部２０２はＰＯＳ端末３００に向けてＰＯＳデータの送信要求を送信し、送信要求に応じてＰＯＳ端末３００から送信されたＰＯＳデータを通信部２０９を介して取得する。ＰＯＳデータ取得部２０２はＰＯＳデータを取得すると、取得したＰＯＳデータを教師データ生成部２０３に出力する。尚、情報処理サーバ２００に対する設定や配線などに応じてＭＡＣログ収集部２０１が上記取得要求を通知しない場合、ＰＯＳデータ取得部２０２はステップＳ２２の処理をスキップする。これにより、ＰＯＳデータの取得を回避することができる。
【００４９】
ステップＳ２２の処理が完了すると、教師データ生成部２０３はＭＡＣアドレスの総数を計数する（ステップＳ２３）。より詳しくは、教師データ生成部２０３はＰＯＳデータ取得部２０２から出力されたＰＯＳデータを受け付けると、ＰＯＳデータを受け付ける前に受け付けたログ情報に基づいて、ＭＡＣアドレスの総数をＲＳＳＩ毎に計数する。尚、教師データ生成部２０３はＰＯＳデータを受け付ける前にログ情報を受け付けているため、ＰＯＳデータを受け付ける前に、ログ情報に基づいてＭＡＣアドレスの総数をＲＳＳＩ毎に計数してもよい。
【００５０】
ここで、上述したように、ログ情報には様々なＭＡＣアドレスが混在して含まれているため、ＭＡＣアドレスの総数を計数すると、計数結果が携帯端末１０，２０の台数以上になることもある。例えば、携帯端末２０がＭＡＣアドレスのランダム化機能を有しない場合、携帯端末２０にＭＡＣアドレスが一意に割り当てられていれば、１台の携帯端末２０に対してＭＡＣアドレスの総数が１つであると計数されるが、携帯端末１０がＭＡＣアドレスのランダム化機能を有し、その機能が発揮されている場合、１台の携帯端末１０に対してＭＡＣアドレスの総数が３つであると計数されることもある。この場合、２台の携帯端末１０，２０に対してＭＡＣアドレスの総数が４つであると計数される。このように、ＭＡＣアドレスの総数が４つであることを理由に施設ＦＣ内の携帯端末１０，２０の台数が４台であると単純に推定し、さらには、施設ＦＣ内の滞在者数が４人であると推定することはできない。
【００５１】
このため、教師データ生成部２０３は、ステップＳ２３の段階で、４８ビット（６バイト）で構成されるＭＡＣアドレスの前半２４ビットから最初の２ビットを除いた残り２２ビット（前半部）が携帯端末メーカーの識別情報を表すことを利用して、全てのＭＡＣアドレスの中から固定されたＭＡＣアドレスを抽出する。抽出したＭＡＣアドレスの総数を教師データ生成部２０３が計数すれば、携帯端末２０といった、ランダム化機能を有しない複数の携帯端末（不図示）の台数を特定することができる。さらには、教師データ生成部２０３は特定した台数を、施設ＦＣ内に滞在する滞在者数の一部として特定することができる。教師データ生成部２０３は、固定されたＭＡＣアドレスの抽出と併せて、そのＭＡＣアドレスの出現日時と消滅日時との差分に基づいて、そのＭＡＣアドレスが割り当てられた上記複数の携帯端末の施設ＦＣ内での滞在時間を算出する。
【００５２】
一方、全てのＭＡＣアドレスの中から固定されたＭＡＣアドレスを抽出した後の残りのＭＡＣアドレスはランダム化機能により動的に変化するＭＡＣアドレスであると特定することができる。このため、残りのＭＡＣアドレスの総数が携帯端末何台分に相当するかを推定する。
【００５３】
ステップＳ２３の処理が完了すると、教師データ生成部２０３は購入者数を計数する（ステップＳ２４）。より詳しくは、教師データ生成部２０３はＰＯＳデータ取得部２０２から出力されたＰＯＳデータを受け付けると、ＰＯＳデータに基づいて、施設ＦＣ内での購入者数を計数する。上述したように、購入の度に１つのＰＯＳデータが生成されるため、教師データ生成部２０３はＰＯＳデータの数を計数することにより、施設ＦＣ内での購入者数を計数する。本実施形態では、滞在者Ｃ１が施設ＦＣ内で商品１１を購入したため、１つのＰＯＳデータが生成され、これにより、教師データ生成部２０３は購入者数を１名として計数する。尚、滞在者Ｃ２は何も購入せずに施設ＦＣ内に滞在しているため、ＰＯＳデータは生成されない。このように、現段階で、ＭＡＣアドレスの総数が４つであることと、購入者数が１名であることを特定することができるが、これらの内容からだけでは依然として施設ＦＣ内の滞在者数を推定することはできない。
【００５４】
そこで、ステップＳ２４の処理が完了すると、教師データ生成部２０３は実際の滞在者数の入力を受け付ける（ステップＳ２５）。例えば、教師データ生成部２０３は実際の滞在者数の入力を情報処理システムＳＴの管理者や運用担当者といったユーザに求め、入力装置７１０から出力された実際の滞在者数の入力を受け付ける。尚、実際の滞在者数は例えばユーザが施設ＦＣ内に滞在する滞在者Ｃ１，Ｃ２などの数を目視で確認して特定することができる。これにより、固定されたＭＡＣアドレスの総数と、上記残りのＭＡＣアドレスの総数と、実際の滞在者数との相関関係を特定することができ、ＰＯＳデータの取得に基づいて購入者数を計数できていれば、これら２つのＭＡＣアドレスの総数と、購入者数と、実際の滞在者数の相関関係を特定することができる。
【００５５】
ステップＳ２５の処理が完了すると、教師データ生成部２０３は教師データを生成する（ステップＳ２６）。例えば、教師データ生成部２０３は上記２つのＭＡＣアドレスの総数と、購入者数と、実際の滞在者数の相関関係を定義した１つの教師データを生成する。実際の滞在者数に携帯端末１０，２０などを所持しない非所持者が含まれている可能性がある場合には、例えば２つのＭＡＣアドレスの総数のいずれかの一定割合の数又は購入者数の一定割合の数を非所持者の人数として教師データに定義してもよい。言い換えれば、実際の滞在者に上記非所持者が含まれていない場合、実際の滞在者の全員が携帯端末１０，２０などを所持するため、一定割合の数を教師データに定義しなくてもよい。このように仮定した場合、後述する推論処理で推定される滞在者の人数を、携帯端末１０，２０の端末台数として特定することができる。教師データ生成部２０３は教師データを生成すると、教師データを教師データ記憶部２０４に格納する。これにより、教師データ記憶部２０４は１つの教師データを記憶する。ステップＳ２６の処理が完了すると、情報処理サーバ２００は教師データ生成処理を終える。情報処理サーバ２００は教師データ生成処理を定期的に（例えば１時間を含む数時間毎、毎日、毎月など）実行することで、教師データ記憶部２０４は複数の教師データを記憶する。尚、教師データ生成部２０３は施設ＦＣ外の携帯端末（不図示）を除外するため、予め定めた値より低いＲＳＳＩに相当するＭＡＣアドレスについては、教師データの生成対象から除外することが望ましい。
【００５６】
図７（ｂ）はモデル生成処理の一例を示すフローチャートである。モデル生成処理は学習済モデルを生成する処理であり、情報処理サーバ２００によって実行される。教師データ記憶部２０４が学習済モデルの生成に十分な複数の教師データを記憶すると、図７（ｂ）に示すように、機械学習部２０５は複数の教師データを取得する（ステップＳ３１）。より詳しくは、機械学習部２０５は教師データ記憶部２０４にアクセスし、教師データ記憶部２０４から複数の教師データを取得する。
【００５７】
ステップＳ３１の処理が完了すると、次いで、機械学習部２０５は学習済モデルを生成する（ステップＳ３２）。より詳しくは、機械学習部２０５は取得した複数の教師データを機械学習することによって学習済モデルを生成する。ＭＡＣアドレスの総数と実際の滞在者数との間には乖離があるが相関があるため、この相関関係を満たす係数を調整して算出する。また、ＭＡＣアドレスの総数と、購入者数と、実際の滞在者数との間には相関関係があり近似するため（詳細は後述する図９参照）、機械学習部２０５はこの相関関係を満たす係数を調整して算出する。機械学習部２０５は学習済モデルを生成し終えると、生成した学習済モデルを学習済モデル記憶部２０６に格納する。これにより、学習済モデル記憶部２０６は学習済モデルを記憶する。ステップＳ３２の処理が完了すると、情報処理サーバ２００はモデル生成処理を終える。尚、機械学習部２０５はTensorFlow（登録商標）やscikit-learnといった公知のソフトウェアライブラリを利用して、複数の教師データを機械学習する。
【００５８】
図８は推論処理の一例を示すフローチャートである。推論処理は学習済モデルを利用して滞在者数を推論して推定する処理であり、情報処理サーバ２００によって実行される。図８に示すように、ＭＡＣログ収集部２０１はＭＡＣアドレスのログ情報を収集する（ステップＳ４１）。基本的にステップＳ２１の処理と同様にログ情報を収集するが、上述したモデル生成時期より後の推論時期においては、ＭＡＣログ収集部２０１はログ情報を収集すると、収集したログ情報を滞在者数推定部２０７に出力する。
【００５９】
ステップＳ４１の処理が完了すると、滞在者数推定部２０７はＭＡＣアドレスの総数を計数する（ステップＳ４２）。より詳しくは、滞在者数推定部２０７は受け付けたログ情報に基づいて、ＭＡＣアドレスの総数をＲＳＳＩ毎に計数する。ステップＳ２３の処理の際にも説明したが、ログ情報には様々なＭＡＣアドレスが混在して含まれているため、滞在者数推定部２０７は、教師データ生成部２０３と同様に、全てのＭＡＣアドレスの中から固定されたＭＡＣアドレスを抽出して、ランダム化機能を有しない複数の携帯端末（不図示）の端末台数を特定し、残りのＭＡＣアドレスをランダム化機能により動的に変化するＭＡＣアドレスであると特定する。以後の処理では、残りのＭＡＣアドレスが携帯端末何台分に相当するかを、学習済モデルを適用して推定する。
【００６０】
ステップＳ４２の処理が完了すると、滞在者数推定部２０７は学習済モデルを適用し（ステップＳ４３）、滞在者数を推定する（ステップＳ４４）。より詳しくは、滞在者数推定部２０７は学習済モデル記憶部２０６にアクセスして学習済モデルを取得し、ＭＡＣアドレスの総数から固定されたＭＡＣアドレスの総数を除いた残りのＭＡＣアドレスの総数に、取得した学習済モデルを適用して、携帯端末１０といった、ランダム化機能を有する携帯端末の端末台数を推定して、このような携帯端末を所持する施設ＦＣ内の滞在者数を推定する。このように、ＭＡＣアドレスのログ情報を収集し、無作為に変化するＭＡＣアドレスの数に学習済モデルを適用すれば、ランダム化機能を有する携帯端末を所持する施設ＦＣ内の滞在者数を推定することができる。したがって、滞在者数推定部２０７はランダム化機能を有する携帯端末の端末台数と、ランダム化機能を有しない携帯端末の端末台数を合算すれば、施設ＦＣ内のおおよその滞在者数を推定することができる。さらに、滞在者数推定部２０７が推定した滞在者数に上述した非所持者の人数を合算すれば、実際の滞在者数に近い滞在者数を推定することができる。
【００６１】
滞在者数推定部２０７は滞在者数を推定すると、推定した滞在者数を出力部２０８に出力する（ステップＳ４５）。出力部２０８が表示装置７２０に施設ＦＣ内の滞在者数を出力することにより、表示装置７２０は施設ＦＣ内の滞在者数を表示する。これにより、ユーザは施設ＦＣ内の滞在者数やおおよその端末台数を把握することができる。
【００６２】
尚、表示装置７２０における表示形態は特に限定されず、例えば推定した滞在者数を時系列に棒グラフや折れ線グラフなど様々なグラフで表示させることができる。また、滞在者数推定部２０７がＰＯＳ端末３００からＰＯＳデータを取得し、ＰＯＳデータのデータ数と滞在者数とを対比して出力すれば、ユーザは表示装置７２０を介して施設ＦＣ内に滞在する人数から実際に購入に至った人数と購入に至らなかった人数も把握することができる。
【００６３】
図９は相関関係の一例を説明するためのである。図１０（ａ）は性能評価の一例を説明するための図である。図１０（ｂ）は性能評価の他の一例を説明するための図である。評価年月日、評価時間帯、及び評価施設は、それぞれ情報処理サーバ２００の性能を評価した年月日、時間帯、及び施設を表している。図９に示すように、評価年月日と評価施設は互いに相違するが、評価時間帯は同じである。ここで、例えば評価施設「Ａ店」において、変化するＭＡＣアドレスの総数Ｎ１ａと固定されたＭＡＣアドレスの総数Ｎ１ｂは、上述したように、いずれもログ情報から抽出することができる。携帯端末非所持者の総数Ｎ１ｃはＰＯＳデータのデータ数Ｐ１の一定割合であってもよいし、総数Ｎ１ａ，Ｎ１ｂのどちらかの一定割合であってもよい。データ数Ｐ１が学習済モデルα１の要素である場合、総数Ｎ１ａ，Ｎ１ｂ，Ｎ１ｃと学習済モデルα１とに基づいて、滞在者数Ｇ１を推定することができる。特に、データ数Ｐ１を利用した場合、データ数Ｐ１を利用しなかった場合に比べて、図１０（ａ）に示すように、推定した滞在者数とデータ数との相関性が高くなる。この場合、図９に示すように、推定した滞在者数Ｇ１の実際の滞在者数Ｇ１´に対する捕捉率を算出すると、捕捉率は１１５％より小さくなり、滞在者数Ｇ１，Ｇ１´は１５％程度の乖離に留まり概ね近似する。
【００６４】
尚、評価施設「Ｂ店」においても評価施設「Ａ店」と同様の説明があてはまる。評価施設「Ｂ店」の場合、特に、データ数Ｐ２を利用した場合、データ数Ｐ２を利用しなかった場合に比べて、図１０（ｂ）に示すように、推定した滞在者数とデータ数との相関性が高くなる。この場合、図９に示すように、推定した滞在者数Ｇ２の実際の滞在者数Ｇ２´に対する捕捉率を算出すると、捕捉率は８５％より大きくなり、滞在者数Ｇ２，Ｇ２´は１５％程度の乖離に留まり概ね近似する。このように、ＭＡＣアドレスの総数と実際の滞在者数との間には乖離があるが、ＭＡＣアドレスの総数に購入者数を要素として含む学習済モデルを適用して算出した滞在者数と、実際の滞在者数との間には相関関係があり近似する。
【００６５】
以上、第１実施形態では、情報処理サーバ２００はＭＡＣログ収集部２０１と滞在者数推定部２０７を備えている。ＭＡＣログ収集部２０１は施設ＦＣ内の滞在者が所持する図１に不図示の携帯端末が推論時期に発信する電波からＭＡＣアドレスに関するログ情報を収集する。滞在者数推定部２０７はログ情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの総数と学習済モデルとに基づいて、施設ＦＣ内の滞在者数を推定する。尚、この学習済モデルは複数の教師データを機械学習することによって生成されている。特に、複数の教師データは、推論時期より前のモデル生成時期に施設ＦＣ内の滞在者Ｃ１，Ｃ２が所持する携帯端末１０，２０から発信された電波Ｒ１，Ｒ２から収集したＭＡＣアドレスに関するログ情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの総数と施設ＦＣ内の実際の滞在者数との関係をそれぞれ定義している。このような学習済モデルを利用することより、無作為に変化するＭＡＣアドレスが混在していても施設ＦＣ内の滞在者数を精度良く推定することができる。
【００６６】
（第２実施形態）
続いて、図１１乃至図１４を参照して、本発明の第２実施形態について説明する。
【００６７】
図１１は第２実施形態に係る情報処理サーバ２００の機能ブロック図である。図１１に示すように、第２実施形態に係る情報処理サーバ２００は、属性設定部２１０をさらに備えている点で図５に示す第１実施形態に係る情報処理サーバ２００と相違する。属性設定部２１０もまたＣＰＵ２００Ａによって実現することができる。属性設定部２１０が実現する機能の詳細については、情報処理サーバ２００の動作を説明する際に詳述する。尚、図１１において図５に示す情報処理サーバ２００の各部と同様の構成には同一符号を付し、その説明を省略する。
【００６８】
次に、図１２乃至図１４を参照して、第２実施形態に係る情報処理サーバ２００の動作について説明する。
【００６９】
図１２は教師データ生成処理の他の一例を示すフローチャートである。図１３は日時属性、施設属性、及び地域属性を説明するための図である。図１２では教師データ生成処理の一部が示されている。図１２において、図７（ａ）に示す教師データ生成処理の各処理と同様の処理には同一符号を付して、その説明を省略する。尚、第２実施形態に係るモデル生成処理は第１実施形態に係るモデル生成処理と同様であるため、その説明を省略する。
【００７０】
図１２に示すように、第１実施形態で説明したステップＳ２５の処理が完了すると、属性設定部２１０は時間属性を設定する（ステップＳ５１）。より詳しくは、属性設定部２１０は入力装置７１０から出力された時間属性を受け付けると、モデル生成時期においては、教師データ生成部２０３が生成する教師データに時間属性を関連付けて定義する。時間属性は滞在者数を推定する時間に関する属性であり、図１３に示すように、曜日区分属性と時間帯属性とを含んでいる。曜日区分属性は、具体的な曜日（例えば月曜日など）だけでなく、平日や休日といった日付区分を定義することができる。時間帯属性は午前中や日中、出勤帯、夜間帯など様々な時間帯を定義することができる。時間属性を教師データに定義することで、モデル生成処理において、その時間属性に応じた学習済モデルを生成することができる。
【００７１】
ステップＳ５１の処理が完了すると、属性設定部２１０は施設属性を設定する（ステップＳ５２）。より詳しくは、属性設定部２１０は入力装置７１０から出力された施設属性を受け付けると、モデル生成時期においては、教師データ生成部２０３が生成する教師データに施設属性を関連付けて定義する。施設属性は滞在者数を推定する施設の種別又はカテゴリに関する属性であり、図１３に示すように、小規模商業施設や大規模商業施設などを定義することができる。施設属性を教師データにさらに定義することで、モデル生成処理において、時間属性と施設属性の両方に応じた学習済モデルを生成することができる。
【００７２】
ステップＳ５２の処理が完了すると、属性設定部２１０は地域属性を設定する（ステップＳ５３）。より詳しくは、属性設定部２１０は入力装置７１０から出力された地域属性を受け付けると、モデル生成時期においては、教師データ生成部２０３が生成する教師データに地域属性を関連付けて定義する。地域属性は滞在者数を推定する施設が位置する地域に関する属性であり、図１３に示すように、オフィス街や住宅街などを定義することができる。地域属性を教師データにさらに定義することで、モデル生成処理において、時間属性と施設属性と地域属性の全てに応じた学習済モデルを生成することができる。
【００７３】
ステップＳ５３の処理が完了すると、教師データ生成部２０３は第１実施形態で説明したステップＳ２６の処理を実行する。これにより、時間属性と施設属性と地域属性の全てが定義された教師データが生成される。尚、ステップＳ５１乃至Ｓ５３の処理では、属性設定部２１０が時間属性、施設属性、及び地域属性の全てを設定したが、属性設定部２１０は時間属性、施設属性、及び地域属性のいずれか１つを設定してもよいし、いずれか２つを組み合わせて設定してもよい。これにより、様々な属性の組み合わせが定義された教師データが生成され、後続のモデル生成処理において、様々な属性に応じた学習済モデルが生成される。
【００７４】
例えば、教師データに、図１３に示すように、時間属性の曜日区分属性として月曜日から金曜日までを設定し、時間属性として出勤帯を設定し、施設属性として小規模商業施設を設定し、地域属性としてオフィス街を設定した場合、学習済モデルに特徴的な傾向が現れる。具体的には、オフィス街には会社員が多いため携帯端末１０，２０の機種変更の頻度が高くなり、結果的に、ランダム化機能を有する機種を所持する会社員が傾向的に増加する。また、オフィス街の小規模商業施設（例えばコンビニエンスストアなど）における月曜日から金曜日までの出勤帯では、その小規模商業施設に滞在する会社員の滞在時間は傾向的に短くなる。さらに、会社員本人が購入に至るため、推定した滞在者数とＰＯＳデータのデータ数が傾向的に近似する。
【００７５】
また、教師データに、図１３に示すように、時間属性の曜日区分属性として平日を設定し、時間属性として１４時から１６時までを表す１５時前後を設定し、施設属性として大規模商業施設を設定し、地域属性として地方駅前を設定した場合、学習済モデルに別の特徴的な傾向が現れる。具体的には、地方駅前の大規模商業施設（例えばデパートなど）には高齢者が多いため携帯端末１０，２０の機種変更の頻度が低く、結果的に、ランダム化機能を有しない機種を所持する高齢者が傾向的に増加する。また、地方駅前の大規模商業施設における平日１５時前後では、その大規模商業施設に滞在する高齢者の滞在時間は傾向的に長くなる。さらに、地方駅前の大規模商業施設に滞在する高齢者の多くは購入に至らない可能性が高く、推定した滞在者数とＰＯＳデータのデータ数が傾向的に乖離する。
【００７６】
このように、教師データに設定される様々な属性によって、このような傾向を現す学習済モデルが生成される。その他、住宅街における土曜日や日曜日であれば、家族連れが中規模商業施設（例えばホームセンターなど）に訪れることが多く、その中規模商業施設に滞在する家族連れの滞在時間は傾向的に長くなる。また、家族連れ全員が携帯端末１０，２０を所持していても購入者は１名であるため、推定した滞在者数とＰＯＳデータのデータ数が傾向的に乖離する。アミューズメント施設であれば、夕方以降に訪れる者が多く、滞在時間が傾向的に長くなる。
【００７７】
図１４は推論処理の他の一例を示すフローチャートである。図１４では推論処理の一部が示されている。図１４において、図８に示す推論生成処理の各処理と同様の処理には同一符号を付して、その説明を省略する。
【００７８】
図１４に示すように、第１実施形態で説明したステップＳ４２の処理が完了すると、属性設定部２１０は時間属性を設定する（ステップＳ６１）。より詳しくは、属性設定部２１０は入力装置７１０から出力された時間属性を受け付けると、推論時期においては、受け付けた時間属性を滞在者数推定部２０７に出力する。尚、推論処理で使用する時間属性は教師データ生成処理で使用した時間属性と同じであることが望ましい。これにより、その時間属性における滞在者数を精度良く推定することができる。
【００７９】
ステップＳ６１の処理が完了すると、属性設定部２１０は施設属性を設定する（ステップＳ６２）。より詳しくは、属性設定部２１０は入力装置７１０から出力された施設属性を受け付けると、推論時期においては、受け付けた施設属性を滞在者数推定部２０７に出力する。尚、推論処理で使用する施設属性は教師データ生成処理で使用した施設属性と同じであることが望ましい。これにより、その施設属性における滞在者数を精度良く推定することができる。
【００８０】
ステップＳ６２の処理が完了すると、属性設定部２１０は地域属性を設定する（ステップＳ６３）。より詳しくは、属性設定部２１０は入力装置７１０から出力された地域属性を受け付けると、推論時期においては、受け付けた地域属性を滞在者数推定部２０７に出力する。尚、推論処理で使用する地域属性は教師データ生成処理で使用した地域属性と同じであることが望ましい。これにより、その地域属性における滞在者数を精度良く推定することができる。
【００８１】
ステップＳ６３の処理が完了すると、滞在者数推定部２０７はステップＳ４３，４４の処理を実行する。すなわち、滞在者数推定部２０７はＭＡＣアドレスの総数、時間属性、施設属性、地域属性、及びこれらの属性に基づいて生成された学習済モデルに基づいて、施設ＦＣ内の滞在者数を推定する。これにより、例えばＰＯＳデータとの乖離傾向などを含む時間属性、施設属性、及び地域属性が考慮された滞在者数を精度良く推定することができる。
【００８２】
尚、教師データ生成処理で使用された様々な属性の種別と推論処理で使用する様々な属性の種別は一致することが要求される。具体的には、教師データ生成処理で時間属性と施設属性の組み合わせを使用した場合には、推論処理でも時間属性と施設属性の組み合わせを使用することが要求される。これにより、属性の種別が一致しないことによる滞在者数の推定精度の低下を回避することができる。
【００８３】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明に係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。例えば、固定されたＭＡＣアドレスの出現日時と消滅日時との差分に基づいて算出した滞在時間を教師データ生成処理及び推論処理で使用してもよい。
【００８４】
また、上述した実施形態では、施設内の滞在者数を推定することを説明したが、アクセスポイントを探索するスキャンの電波を受信できる環境であれば、特に限定されない。例えば、施設内の特定の場所（例えば通路や階段、駐車場など）を通行する通行人の通行量調査などを、施設内の滞在者数の推定として、用いることができる。また、施設の範囲をその施設を中心に周辺道路にまで拡張し、拡張した施設内の特定の場所（例えば歩道や歩道橋、横断歩道など）を通行する通行人の通行量調査などを、施設内の滞在者数の推定として、用いることもできる。
【符号の説明】
【００８５】
ＳＴ  情報処理システム
１０，２０  携帯端末
１００  通信機器
１０１  機器制御部
１０２  無線通信部
１０３  記憶部
１０４  有線通信部
２００  情報処理サーバ
２０１  ＭＡＣログ収集部
２０２  ＰＯＳデータ取得部
２０３  教師データ生成部
２０４  教師データ記憶部
２０５  機械学習部
２０６  学習済モデル記憶部
２０７  滞在者数推定部
２０８  出力部
２０９  通信部
２１０  属性設定部
３００  ＰＯＳ端末
【要約】
【課題】ＭＡＣアドレスの中に無作為に変化するＭＡＣアドレスが混在していても、施設内の人数を精度良く推定することを目的とする。
【解決手段】プログラムは、施設内の滞在者が所持する第１の端末が第１の時期に発信する電波からＭＡＣアドレスに関する第１の情報を収集し、前記第１の情報に基づいて計数可能なＭＡＣ（Media Access Control）アドレスの第１の総数と学習済モデルとに基づいて、前記滞在者の人数を推定する、処理をコンピュータに実行させ、前記学習済モデルは、前記第１の時期より前の第２の時期に前記施設内で第２の端末から発信された電波から収集したＭＡＣアドレスに関する第２の情報に基づいて計数可能なＭＡＣアドレスの第２の総数と、前記施設内に実際に滞在していた実滞在者の人数と、の関係をそれぞれ定義した複数の教師データを機械学習することによって生成される。
【選択図】図８【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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