(57)【要約】【課題】精度の高い混雑予測を行うことができる。【解決手段】混雑予測装置３００は、混雑予測の所定の基準時よりも前の実際の混雑量を取得する実際混雑量取得部としての手続情報収集機能３４０と、実際の混雑量の変動を示す実際変動パターンを算出する実際変動パターン算出部としての当日混雑パターン管理機能３５０と、算出した実際変動パターンと事象別変動パターン情報ＤＢとしての混雑パターンＤＢ２４０に格納される事象別変動パターンとを基準時よりも前で比較することで、実際変動パターンに近似する事象別変動パターンを決定する補正変動パターン決定部としての補正混雑パターン決定機能３６０と、を備えることを特徴とする。【選択図】図３
2013109664.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗の混雑状況を時刻毎の混雑量として予測する混雑予測装置であって、
前記店舗の混雑状況の予測である混雑予測が予め格納される混雑予測情報ＤＢと、
一つ又は複数の事象を考慮して算出された前記混雑予測に対する変動のパターンである事象別変動パターンが少なくとも１つ以上、予め格納される事象別変動パターン情報ＤＢと、を有し、
前記混雑予測の所定の基準時よりも前の実際の混雑量を取得する実際混雑量取得部と、
前記実際の混雑量の変動を示す実際変動パターンを算出する実際変動パターン算出部と、
前記算出した実際変動パターンと前記事象別変動パターン情報ＤＢに格納される事象別変動パターンとを前記基準時よりも前で比較することで、実際変動パターンに近似する事象別変動パターンを決定する補正変動パターン決定部と、
前記決定された事象別変動パターンを用いて、前記混雑予測情報ＤＢに格納された混雑予測の前記基準時よりも後ろの部分を補正した補正後混雑予測を出力する混雑予測補正部と、
を備えることを特徴とする混雑予測装置。
【請求項２】
前記事象別変動パターンの算出に考慮される前記事象は、
店舗が存在する地域の気象条件、店舗が存在する地域の特性、店舗が存在する地域の特有のイベントの発生、又は店舗内に設置される機器の故障である、
ことを特徴とする請求項１に記載の混雑予測装置。
【請求項３】
前記混雑量は、混雑状況に応じて複数のレベルで表され、
前記混雑予測は、前記混雑量を要素とする集合で表され、
前記事象別変動パターン及び前記実際変動パターンは、前記混雑予測の前記混雑量に対する差分を要素とする集合で表される、
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の混雑予測装置。
【請求項４】
前記補正変動パターン決定部は、
前記実際変動パターンの連続した複数の要素と前記事象別変動パターンの対応する連続した複数の要素との比較、前記実際変動パターンの連続した複数の要素で表される関数と前記事象別変動パターンの対応する連続した複数の要素で表される関数との比較、により実際変動パターンに近似する事象別変動パターンを決定する、
ことを特徴とする請求項３に記載の混雑予測装置。
【請求項５】
前記実際の混雑量は、
店舗の受付窓口の待ち人数に基づいて算出される、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の混雑予測装置。
【請求項６】
店舗の混雑状況を時刻毎の混雑量として予測する混雑予測装置であって、
前記店舗の混雑状況の予測である混雑予測が予め格納される混雑予測情報ＤＢと、
一つ又は複数の事象を考慮して算出された前記混雑予測に対する変動のパターンである事象別変動パターンが少なくとも１つ以上、予め格納される事象別変動パターン情報ＤＢと、を有し、
前記混雑予測の所定の基準時よりも前の実際の混雑量を取得する実際混雑量取得部と、
前記実際の混雑量の変動を示す実際変動パターンを算出する実際変動パターン算出部と、
前記算出した実際変動パターンと前記事象別変動パターン情報ＤＢに格納される事象別変動パターンとを前記基準時よりも前で比較することで、前記実際変動パターンと前記事象別変動パターンとが近似する確率を算出し、前記算出した確率が所定値以上である一つ又は複数の事象別変動パターンを決定する補正候補変動パターン決定部と、
前記決定された一つ又は複数の事象別変動パターンを、前記確率と共に出力する混雑予測補正候補出力部と、
を備えることを特徴とする混雑予測装置。
【請求項７】
店舗の混雑状況を時刻毎の混雑量として予測する混雑予測装置が実行する混雑予測方法であって、
前記店舗の混雑状況の予測である混雑予測が予め格納される混雑予測情報ＤＢと、
一つ又は複数の事象を考慮して算出された前記混雑予測に対する変動のパターンである事象別変動パターンが少なくとも１つ以上、予め格納される事象別変動パターン情報ＤＢと、を有し、
前記混雑予測の所定の基準時よりも前の実際の混雑量を取得し、
前記実際の混雑量の変動を示す実際変動パターンを算出し、
前記算出した実際変動パターンと前記事象別変動パターン情報ＤＢに格納される事象別変動パターンとを前記基準時よりも前で比較することで、実際変動パターンに近似する事象別変動パターンを決定し、
前記決定された事象別変動パターンを用いて、前記混雑予測情報ＤＢに格納された混雑予測の前記基準時よりも後ろの部分を補正した補正後混雑予測を出力する、
ことを特徴とする混雑予測方法。
【請求項８】
請求項７に記載の混雑予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とする混雑予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、混雑予測を行う、混雑予測装置、混雑予測方法、及び混雑予測プログラムに関し、特に、顧客に対してサービスを提供する店舗の混雑予測を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、実際に発生した事象に基づいて、事前に予測した混雑予測を補正することで、より精度の高い混雑予測を行うことが提案されている。
例えば、任意の駐車場の混雑予測を行う場合で、周辺の駐車場の混雑量が平均よりも多いとき、すなわち、周辺の駐車場の平均的な混雑量に対するプラスの差分が認められたときに、任意の駐車場の混雑予測を多めに補正する技術があった（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２１１２５３号公報（段落００４３〜００５６）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載される技術では、混雑予測を照会したときに、照会時点である１時点のみの情報を利用して混雑予測を補正しているため、補正後の混雑予測と実際の混雑量との間に大きな開きがある場合が多かった。例えば、特定店舗の地域で行われる地域イベントが午前中に行われるときには、午後の混雑量が増加したり、その地域イベントが午後に行われるときには、午後の混雑量が低減したりすることがある。そのため、精度の高い混雑予測を十分に行うことができないという問題があった。
【０００５】
本発明は、前記問題に鑑みてなされたものであり、精度の高い混雑予測を行うことができる、混雑予測装置、混雑予測方法、及び混雑予測プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の発明者は、混雑予測と実際の混雑量との差分(変動)が種々の事象の影響を受けて発生することに着目し、過去の混雑予測と過去の実際の混雑量との差分(変動)を事象別にパターン化(以下、「事象別変動パターン」と呼ぶ場合がある)し、事象別変動パターンに基づいて、混雑予測を補正することを考え出した。ここで、影響を与える事象としては、例えば、店舗が存在する地域の気象条件、店舗が存在する地域の特性、店舗が存在する地域のイベントの発生、店舗内に設置される機器の故障等が考えられ、事象別変動パターンは、これらの事象の一つ又は複数を考慮して算出することができる。
【０００７】
すなわち、前記課題を解決するため、本発明に係る混雑予測装置は、店舗の混雑状況を時刻毎の混雑量として予測する混雑予測装置であって、前記店舗の混雑状況の予測である混雑予測が予め格納される混雑予測情報ＤＢと、一つ又は複数の事象を考慮して算出された前記混雑予測に対する変動のパターンである事象別変動パターンが少なくとも１つ以上、予め格納される事象別変動パターン情報ＤＢと、を有し、前記混雑予測の所定の基準時よりも前の実際の混雑量を取得する実際混雑量取得部と、前記実際の混雑量の変動を示す実際変動パターンを算出する実際変動パターン算出部と、前記算出した実際変動パターンと前記事象別変動パターン情報ＤＢに格納される事象別変動パターンとを前記基準時よりも前で比較することで、実際変動パターンに近似する事象別変動パターンを決定する補正変動パターン決定部と、前記決定された事象別変動パターンを用いて、前記混雑予測情報ＤＢに格納された混雑予測の前記基準時よりも後ろの部分を補正した補正後混雑予測を出力する混雑予測補正部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る混雑予測方法は、店舗の混雑状況を時刻毎の混雑量として予測する混雑予測装置が実行する混雑予測方法であって、前記店舗の混雑状況の予測である混雑予測が予め格納される混雑予測情報ＤＢと、一つ又は複数の事象を考慮して算出された前記混雑予測に対する変動のパターンである事象別変動パターンが少なくとも１つ以上、予め格納される事象別変動パターン情報ＤＢと、を有し、前記混雑予測の所定の基準時よりも前の実際の混雑量を取得し、前記実際の混雑量の変動を示す実際変動パターンを算出し、前記算出した実際変動パターンと前記事象別変動パターン情報ＤＢに格納される事象別変動パターンとを前記基準時よりも前で比較することで、実際変動パターンに近似する事象別変動パターンを決定し、前記決定された事象別変動パターンを用いて、前記混雑予測情報ＤＢに格納された混雑予測の前記基準時よりも後ろの部分を補正した補正後混雑予測を出力する、ことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る混雑予測プログラムは、上記の混雑予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、精度の高い混雑予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１実施形態に係る混雑予測システムの構成図である。
【図２】第１実施形態に係る手続情報ＤＢ(業務システムサーバが保有)のデータ構成図である。
【図３】第１実施形態に係るデータベースサーバ及び混雑照会サーバの構成図である。
【図４】第１実施形態に係る店舗情報ＤＢのデータ構成図である。
【図５】第１実施形態に係る混雑予測情報ＤＢのデータ構成図である。
【図６】第１実施形態に係る混雑パターンＤＢのデータ構成図である。
【図７】第１実施形態に係る当日混雑パターンＤＢのデータ構成図である。
【図８】第１実施形態に係る手続情報ＤＢ(混雑照会サーバが保有)のデータ構成図である。
【図９】第１実施形態に係る混雑予測補正情報ＤＢのデータ構成図である。
【図１０】第１実施形態に係る当日混雑パターンの生成の動作を示すシーケンス図である。
【図１１】第１実施形態に係る補正混雑パターンの決定の動作を示すシーケンス図である。
【図１２】第１実施形態に係る混雑予測情報の照会の動作を示すシーケンス図である。
【図１３】第２実施形態に係るデータベースサーバ及び混雑照会サーバの構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態につき詳細に説明する。
なお、各図は、本発明を十分に理解できる程度に、概略的に示してあるに過ぎない。よって、本発明は、図示例のみに限定されるものではない。なお、各図において、共通する構成要素や同様な構成要素については、同一の符号を付し、それらの重複する説明を省略する。
【００１３】
[第１実施形態]
≪第１実施形態に係る混雑予測システムの構成≫
図１を参照して、第１実施形態に係る混雑予測システム１の構成を説明する。図１は、第１実施形態に係る混雑予測システム１の構成図である。
【００１４】
混雑予測システム１は、店舗に設置される業務システムサーバ１００と、センターに設置されるデータベースサーバ２００と、同じくセンターに設置される混雑予測装置としての混雑照会サーバ３００と、がＬＡＮ(Local Area Network)、ＷＡＮ（Wide Area Network）や専用線等を介して通信可能に接続されている。これにより、業務システムサーバ１００、データベースサーバ２００、及び混雑照会サーバ３００は、相互にデータの送信を行うことができる。
【００１５】
また、データベースサーバ２００は、ＬＡＮや専用線等を介してデータベースサーバ２００を管理する管理者２が所有する管理端末３に通信可能に接続される。これにより、管理端末３は、データベースサーバ２００にアクセスすることができる。
また、混雑照会サーバ３００は、インターネットや公衆電話網(PSTN：Public Switched Telephone Network)等のネットワーク４を介して店舗の混雑状況の照会を行う顧客５が所有する顧客端末６に通信可能に接続される。これにより、顧客端末６は、ネットワーク４経由で混雑照会サーバ３００にアクセスすることができる。
【００１６】
管理端末３は、本部やセンター等に設置し管理者が使用する汎用的なＰＣ(Personal Computer)である。管理端末３は、Ｗｅｂブラウザ等のクライアントソフトウェアを搭載し、詳細は後記する混雑照会サーバ３００が備える混雑予測管理機能３２０(図３参照)や混雑パターン管理機能３３０(図３参照)にアクセスし、混雑予測情報ＤＢ２３０(図３参照)の入力、混雑パターンＤＢ２４０(図３参照)の登録を行う。
【００１７】
顧客端末６は、汎用的なＰＣ，携帯電話などの端末装置である。顧客端末６は、Ｗｅｂブラウザ等のクライアントソフトウェアを搭載し、詳細は後記する混雑照会サーバ３００の混雑予測提供機能３８０(図３参照)にアクセスし、混雑予測の照会を行う。
なお、上記および以下で説明する各機能とは、制御部等によって実行、管理されるプログラムないしはプログラムに含まれるモジュールとして実現される、実体を持った機能部である。本実施の形態の説明においては簡略化のため単に機能と記載するものである。
【００１８】
＜業務システムサーバ＞
業務システムサーバ１００は、制御部１１０と、記憶部１５０とを備える。制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラム実行処理や、専用回路等により実現される。記憶部１５０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成される。
【００１９】
制御部１１０は、店舗が実施する業務手続の受付を行う機能(手続受付機能１２０)、店舗が実施する業務手続の処理を行う機能(処理機能１３０)、及び手続情報ＤＢ１６０に格納される手続情報を提供する機能(手続情報提供機能１４０)を実現する。
記憶部１５０には、手続受付機能１２０が手続きを受け付けたタイミングや処理機能１３０が処理を完了したタイミングで更新される手続情報ＤＢ１６０が記憶される。
【００２０】
（手続情報ＤＢ）
図２は、第１実施形態に係る手続情報ＤＢ１６０のデータ構成図である。手続情報ＤＢ１６０は、手続ＩＤ１６１、手続名１６２、受付件数１６３、完了件数１６４、及び更新時刻１６５で構成される。以下では、手続ＩＤ１６１、手続名１６２、受付件数１６３、完了件数１６４、及び更新時刻１６５を合わせて手続情報と呼ぶ場合がある。
【００２１】
手続ＩＤ１６１の欄には、手続受付機能１２０が受け付けた手続きを識別する識別情報が格納される。手続名１６２の欄には、手続ＩＤ１６１により識別される手続きの名称が格納される。受付件数１６３の欄には、手続受付機能１２０が受け付けた手続きの件数が格納される。完了件数１６４の欄には、手続受付機能１２０が受け付けた手続きのうち、処理機能１３０が処理を完了させた手続きの件数が格納される。更新時刻１６５の欄には、手続ＩＤ１６１により識別されるレコードの最終更新時刻が「ｈｈ(時間)：ｍｍ(分)」の形式で格納される。
以上で、業務システムサーバ１００の説明を終了する。
【００２２】
＜データベースサーバ＞
次に、図３を参照して、第１実施形態に係るデータベースサーバ２００の構成を説明する。図３は、第１実施形態に係るデータベースサーバ２００及び混雑照会サーバ３００の構成図である。
データベースサーバ２００は、記憶部２１０を備える。記憶部２１０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成される。記憶部２１０には、店舗情報ＤＢ２２０、混雑予測情報ＤＢ２３０、混雑パターンＤＢ２４０、当日混雑パターンＤＢ２５０、手続情報ＤＢ２６０、及び混雑予測補正情報ＤＢ２７０が記憶される。
【００２３】
（店舗情報ＤＢ）
次に、図４を参照して、第１実施形態に係る店舗情報ＤＢ２２０について説明する。図４は、第１実施形態に係る店舗情報ＤＢ２２０のデータ構成図である。店舗情報ＤＢ２２０には、店舗に関する情報が格納される。店舗情報ＤＢ２２０は、店舗ＩＤ２２１、店舗名２２２、営業開始時刻２２３、及び営業終了時刻２２４で構成される。
【００２４】
店舗ＩＤ２２１の欄には、店舗を識別する識別情報が格納される。店舗名２２２の欄には、店舗ＩＤ２２１により識別される店舗の名称が格納される。営業開始時刻２２３の欄には、店舗ＩＤ２２１により識別される店舗が営業を開始する時刻が「ｈｈ(時間)：ｍｍ(分)」の形式で格納される。営業終了時刻２２４の欄には、店舗ＩＤ２２１により識別される店舗が営業を終了する時刻が格納される。
【００２５】
（混雑予測情報ＤＢ）
次に、図５を参照して、第１実施形態に係る混雑予想情報ＤＢ２３０について説明する。図５は、第１実施形態に係る混雑予測情報ＤＢ２３０のデータ構成図である。混雑予想情報ＤＢ２３０には、店舗の混雑予測が格納される。
ここで、「混雑予測」とは、店舗における任意の営業日の窓口や手続き等の混雑量を時間の経過と共に表したものであり、所定の期間で一つの予測を構成する。混雑予測は、店舗の過去の混雑状況から、時間帯別の混雑量を予測して定義することができる。
【００２６】
また、「混雑量」とは、混雑状況を数値化したものであり、複数の段階(レベル)で表現する。例えば、店舗のある窓口における手続きの混雑状況について、「混雑量」は以下のように定義する。
本実施形態では、単位時間当たりの処理可能な手続きの最大件数をＴｍａｘとした場合の混雑量を以下のように「低(Ｔｌｏｗ)」／「中(Ｔｍｉｄ)」／「高(Ｔｈｉｇｈ)」として求めることにする。
１．混雑量「低(Ｔｌｏｗ)」：Ｔｌｏｗ  ＜  Ｔｍａｘ×０．５
２．混雑量「中(Ｔｍｉｄ)」：Ｔｍａｘ×０．５  ≦  Ｔｍｉｄ  ＜  Ｔｍａｘ×０．７
３．混雑量「高(Ｔｈｉｇｈ)」：Ｔｈｉｇｈ  ≧  Ｔｍａｘ×０．７
なお、以下では、便宜的に混雑量「低」を「１」として、混雑量「中」を「２」として、混雑量「高」を「３」として表す場合がある。
【００２７】
上記で定義した混雑量を用いて、店舗のある営業日の混雑予測ｘｉを以下のように集合で表現する。
ｘｉｊ＝{ｔｉ１，ｔｉ２，・・・，ｔｉｊ}
ここで、ｉは日付を表す変数であり、ｊは時間帯を表す変数であり、また、混雑予測ｘｉの要素(ｔｉｊ)は、変数ｉ及び変数ｊに対応する混雑量である。その為、混雑予測ｘｉの第一要素(ｔｉ１)はある日のｎ時台の混雑量を表し、第二要素(ｔｉ２)は(ｎ＋１)時台の混雑量を表し、・・・、第ｊ要素は(ｎ＋ｊ−１)時台の混雑量を表している。
なお、以下の具体例では、ｊを省略してｘｉと記載することがある。
【００２８】
本実施形態では、Ａ支店の９月１１日の混雑予測ｘ１を、９時台の混雑量が「低＝１」、１０時台の混雑量が「中＝２」、１１時台の混雑量が「高＝３」、１２時台の混雑量が「高＝３」、１３時台の混雑量が「高＝３」、１４時台の混雑量が「中＝２」とする。その場合、ｊ＝６を省略して、９月１１日の混雑予測ｘ１は以下のようになる。
ｘ１＝{１，２，３，３，３，２}
【００２９】
また、Ａ支店の９月１２日の混雑予測ｘ２を、９時台の混雑量が「中＝２」、１０時台の混雑量が「中＝２」、１１時台の混雑量が「中＝２」、１２時台の混雑量が「高＝３」、１３時台の混雑量が「低＝１」、１４時台の混雑量が「低＝１」とする。その場合、９月１２日の混雑予測ｘ２は以下のようになる。
ｘ２＝{２，２，２，３，１，１}
【００３０】
混雑予測情報ＤＢ２３０は、店舗ＩＤ２３１、日付２３２、時間帯２３３、及び混雑量２３４で構成される。
店舗ＩＤ２３１の欄には、店舗を識別する識別情報が格納される。日付２３２の欄には、店舗ＩＤ２３１により識別される店舗が業務を行う予定の所定の日付が「ＭＭ月ＤＤ日」の形式で格納される。時間帯２３３の欄には、店舗ＩＤ２３１により識別される店舗が業務を行う予定の日付２３２の所定の時間帯が「ｈｈ時台(ｈｈ時〜(ｈｈ＋１)時前までの間)」の形式で格納される。混雑量２３４の欄には、時間帯２３３における混雑量の予測値が格納される。
【００３１】
また、混雑予測情報ＤＢ２３０のレコードは、混雑予測ｘｉの各要素に対応する。例えば、Ａ支店の９月１１日の混雑予測ｘ１で説明すると、レコード２３１１は混雑予測ｘ１の第一要素(ｔ１１)を表し、レコード２３１２は第二要素(ｔ１２)を表し、レコード２３１３は第三要素(ｔ１３)を表し、レコード２３１４は第四要素(ｔ１４)を表し、レコード２３１５は第五要素(ｔ１５)を表し、レコード２３１６は第六要素(ｔ１６)を表している。そのため、混雑予測ｘ１は、レコード２３１１〜レコード２３１６で構成されることになる。
【００３２】
（混雑パターンＤＢ）
次に、図６を参照して、第１実施形態に係る混雑パターンＤＢ２４０について説明する。図６は、第１実施形態に係る混雑パターンＤＢ２４０のデータ構成図である。事象別変動パターンＤＢとしての混雑パターンＤＢ２４０には、事象別変動パターンとしての混雑パターンが格納される。
「事象別変動パターン」としての「混雑パターン」とは、混雑予測ｘｉに対する変動のパターンであって、一つ又は複数の事象を考慮して算出される。ここで、混雑パターンの算出に考慮される事象としては、店舗が存在する地域の気象条件、店舗が存在する地域の特性、店舗が存在する地域の特有のイベントの発生、又は店舗内に設置される機器の故障等がある。
【００３３】
混雑パターンは、例えば、店舗の過去の混雑予測に対する時間帯別の変動を基にして(集計等して)、変動の傾向を把握することにより定義することができる。
本実施形態では、「変動」を混雑予測ｘｉの混雑量に対する差分を用いて以下のように定義する。
１．過去の混雑予測のある時間帯の混雑量が「高＝３」なのに対し、過去の実際の混雑量が「低＝１」だった場合に変動を「−２」とし、過去の実際の混雑量が「中＝２」だった場合に変動を「−１」とし、過去の実際の混雑量が「高＝３」だった場合に変動を「＋０」とする。
【００３４】
２．過去の混雑予測のある時間帯の混雑量が「中＝２」なのに対し、過去の実際の混雑量が「低＝１」だった場合に変動を「−１」とし、過去の実際の混雑量が「中＝２」だった場合に変動を「＋０」とし、過去の実際の混雑量が「高＝３」だった場合に変動を「＋１０」とする。
３．過去の混雑予測のある時間帯の混雑量が「低＝１」なのに対し、過去の実際の混雑量が「低＝１」だった場合に変動を「＋０」とし、過去の実際の混雑量が「中＝２」だった場合に変動を「＋１」とし、過去の実際の混雑量が「高＝３」だった場合に変動を「＋２」とする。
【００３５】
上記で定義した変動(差分)を用いて、混雑パターンＫｍを以下のように集合で表現する。
Ｋｍｊ＝｛ｕｍ１，ｕｍ２，・・・，ｕｍｊ｝
ここで、ｍは混雑パターンの種類を表す変数であり、ｊは時間帯を表す変数であり、また、混雑パターンＫｍｊの要素(ｕｍｊ)は、変数ｍ及び変数ｊに対応する混雑量の変動である。その為、混雑パターンＫｍの第一要素(ｕｍ１)はパターンＩＤがｍで特定されるｎ時台の混雑量の変動を表し、第二要素(ｕｍ２)は(ｎ＋１)時台の混雑量の変動を表し、・・・、第ｊ要素は(ｎ＋ｊ−１)時台の混雑量の変動を表している。なお、以下の具体例では、ｊを省略して、Ｋｍと記載することがある。
【００３６】
本実施形態では、午後の手続きが予測より混雑する混雑パターンＫａを、９時台の変動が「＋０」、１０時台の変動が「−１」、１１時台の変動が「−１」、１２時台の変動が「＋１」、１３時台の変動が「＋２」、１４時台の変動が「＋２」とする。その場合、混雑パターンＫａは以下のようになる。
Ｋａ＝{＋０，−１，−１，＋１，＋２，＋２}
【００３７】
また、午前中の手続きが予測より混雑する混雑パターンＫｂを、９時台の変動が「＋１」、１０時台の変動が「＋２」、１１時台の変動が「＋２」、１２時台の変動が「−１」、１３時台の変動が「−１」、１４時台の変動が「＋０」とする。その場合、混雑パターンＫｂは以下のようになる。
Ｋｂ＝{＋１，＋２，＋２，−１，−１，＋０}
【００３８】
また、１０時台〜１３時台が予測より混雑する混雑パターンＫｃを、９時台の変動が「＋０」、１０時台の変動が「＋１」、１１時台の変動が「＋２」、１２時台の変動が「＋２」、１３時台の変動が「＋２」、１４時台の変動が「＋０」とする。その場合、混雑パターンＫｃは以下のようになる。
Ｋｃ＝{＋０，＋１，＋２，＋２，＋２，＋０}
【００３９】
混雑パターンＤＢ２４０は、パターンＩＤ２４１、時間帯２４２、及び混雑量の変動２４３で構成される。
パターンＩＤ２４１の欄には、混雑パターンＫｍを識別する識別情報が格納される。本実施形態では、パターンＩＤ２４１が「Ｋａ」の変動パターンは午後の手続きが予測より混雑するパターンを表し、パターンＩＤ２４１が「Ｋｂ」の変動パターンは午前中の手続きが予測より混雑するパターンを表し、パターンＩＤ２４１が「Ｋｃ」の変動パターンは１０時台〜１３時台が予測より混雑するパターンを表す。時間帯２４２の欄には、所定の時間帯が「ｈｈ時台(ｈｈ時〜(ｈｈ＋１)時前までの間)」の形式で格納される。混雑量の変動２４３の欄には、本実施形態では、「−２」，「−１」，「０」，「＋１」，「＋２」の値が格納される。なお、以下では「混雑量の変動」を単に「変動」と呼ぶ場合がある。また、「＋」表記については、省略する場合がある。
【００４０】
また、混雑パターンＤＢ２４０のレコードは、混雑パターンＫｍの各要素に対応する。例えば、混雑パターンＫａで説明すると、レコード２４１１は事象別変動パターンＫａの第一要素(ｕａ１)を表し、レコード２４１２は第一要素(ｕａ２)を表し、レコード２４１３は第一要素(ｕａ３)を表し、レコード２４１４は第一要素(ｕａ４)を表し、レコード２４１５は第一要素(ｕａ５)を表し、レコード２４１６は第一要素(ｕａ６)を表している。そのため、混雑パターンＫａは、レコード２４１１〜レコード２４１６で構成されることになる。
【００４１】
（当日混雑パターンＤＢ）
次に、図７を参照して、第１実施形態に係る当日混雑パターンＤＢ２５０について説明する。図７は、第１実施形態に係る当日混雑パターンＤＢ２５０のデータ構成図である。実際変動パターンＤＢとしての当日混雑パターンＤＢ２５０には、実際変動パターンとしての当日混雑パターンが格納される。
「実際変動パターン」としての「当日混雑パターン」は、混雑予測ｘｉに対する変動のパターンであって、店舗の実際の混雑量から算出される。当日混雑パターンの構成は、混雑パターンと同様である。
【００４２】
例えば、Ａ支店の９月１１日の当日混雑パターンＫｔを、９時台の変動が「＋０」、１０時台の変動が「−１」、１１時台の変動が「−１」、１２時台〜１４時台の変動を「未算出(ｎｕｌｌ)」とした場合に、当日混雑パターンＫｔは以下のようになる。
Ｋｔ＝{＋０，−１，−１，ｎｕｌｌ，ｎｕｌｌ，ｎｕｌｌ}
【００４３】
次に、当日混雑パターンＤＢ２５０は、店舗ＩＤ２５１、日付２５２、時間帯２５３、及び混雑量の変動２５４で構成される。
店舗ＩＤ２５１の欄には、店舗を識別する識別情報が格納される。日付２５２の欄には、店舗ＩＤ２５１により識別される店舗が業務を行った所定の日付が「ＭＭ月ＤＤ日」の形式で格納される。時間帯２５３の欄には、店舗ＩＤ２５１により識別される店舗が業務を行った日付２５２の所定の時間帯が「ｈｈ時台(ｈｈ時〜(ｈｈ＋１)時前までの間)」の形式で格納される。混雑量の変動２５４の欄には、本実施形態では、「−２」，「−１」，「０」，「＋１」，「＋２」，「ｎｕｌｌ」の値が格納される。「ｎｕｌｌ」は初期値を表し、実際の混雑量を取得していないことにより、変動が「未算出」であることを示す。
【００４４】
また、当日混雑パターンＤＢ２５０のレコードは、当日混雑パターンＫｔの各要素に対応する。レコード２５１１は当日混雑パターンＫｔの第一要素(ｕｔ１)を表し、レコード２５１２は第一要素(ｕｔ２)を表し、レコード２５１３は第一要素(ｕｔ３)を表し、レコード２５１４は第一要素(ｕｔ４)を表し、レコード２５１５は第一要素(ｕｔ５)を表し、レコード２５１６は第一要素(ｕｔ６)を表している。そのため、当日混雑パターンＫｔは、レコード２５１１〜レコード２５１６で構成されることになる。
【００４５】
（手続情報ＤＢ）
次に、図８を参照して、第１実施形態に係る手続情報ＤＢ２６０について説明する。図８は、第１実施形態に係る手続情報ＤＢ２６０のデータ構成図である。
手続情報ＤＢ２６０は、手続ＩＤ２６１、手続名２６２、受付件数２６３、完了件数２６４、及び更新時刻２６５で構成される。手続情報ＤＢ２６０の構成は、手続情報ＤＢ１６０の構成と同様なので、説明を省略する。
【００４６】
（混雑予測補正情報ＤＢ）
次に、図９を参照して、第１実施形態に係る混雑予測補正情報ＤＢ２７０について説明する。図９は、第1実施形態に係る混雑予測補正情報ＤＢ２７０のデータ構成図である。
混雑予測補正情報ＤＢ２７０は、店舗ＩＤ２７１、日付２７２、時間帯２７３、及び補正情報２７４で構成される。
【００４７】
店舗ＩＤ２７１の欄には、店舗を識別する識別情報が格納される。日付２７２の欄には、店舗ＩＤ２７１により識別される店舗が業務を行った所定の日付が「ＭＭ月ＤＤ日」の形式で格納される。時間帯２７３の欄には、店舗ＩＤ２７１により識別される店舗が業務を行った日付２７２の所定の時間帯が「ｈｈ時台(ｈｈ時〜(ｈｈ＋１)時前までの間)」の形式で格納される。補正情報２７４の欄には、混雑予測ｘｉを補正するための情報が、変動(差分)として格納される。本実施形態では、「−２」，「−１」，「０」，「＋１」，「＋２」の値が格納される。
以上で、データベースサーバ２００の説明を終了する。
【００４８】
＜混雑照会サーバ＞
次に、図３を参照して、第１実施形態に係る混雑照会サーバ３００の構成について説明する。混雑予測装置としての混雑照会サーバ３００は、制御部３１０を備える。
制御部３１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラム実行処理や、専用回路等により実現される。なお、混雑照会サーバ３００をプログラム実行処理により実現する場合、図示しない記憶部には、この混雑照会サーバ３００の機能を実現するための混雑予測プログラムが格納される。
【００４９】
制御部３１０は、混雑予測管理機能３２０と、混雑パターン管理機能３３０と、手続情報収集機能３４０と、当日混雑パターン管理機能３５０と、補正混雑パターン決定機能３６０と、混雑予測補正機能３７０と、混雑予測提供機能３８０と、を実現する。以下では、各機能について詳細に説明する。
【００５０】
（混雑予測管理機能）
混雑予測管理機能３２０は、混雑予測情報ＤＢ２３０を管理する。具体的には、混雑予測管理機能３２０は、管理者２(図１参照)が操作する管理端末３(図１参照)によるアクセスを受け付け、管理者２が入力した店舗ＩＤ２３１、日付２３２、時間帯２３３、及び混雑量２３４についての情報を混雑予測情報ＤＢ２３０に反映する。
ここで、管理者２は、店舗の個別具体的な事象を考慮しない過去の混雑予測ｘｉに基づいて、予め混雑予測情報ＤＢ２３０を更新するものとする。例えば、管理者２は、店舗を市街地店、郊外店、地方店のように大きなくくりに分類して混雑予測ｘｉを行う。
【００５１】
（混雑パターン管理機能）
混雑パターン管理機能３３０は、混雑パターンＤＢ２４０を管理する。具体的には、混雑パターン管理機能３３０は、管理者２(図１参照)が操作する管理端末３(図１参照)によるアクセスを受け付け、管理者２が入力したパターンＩＤ２４１、時間帯２４２、及び混雑量の変動２４３についての情報を混雑パターンＤＢ２４０に反映する。
【００５２】
ここで、管理者２は、混雑予測ｘｉに対する変動のパターンである混雑パターンＫｍを一つ又は複数の事象を考慮して算出し、算出した混雑パターンＫｍに基づいて予め混雑パターンＤＢ２４０を更新するものとする。混雑パターンＫｍの算出に考慮される事象としては、例えば、店舗が存在する地域の気象条件、店舗が存在する地域の特性、店舗が存在する地域の特有のイベントの発生、又は店舗内に設置される機器の故障等がある。
例えば、管理者２は、混雑パターンＫｍを、店舗の過去の混雑予測ｘｉに対する時間帯別の変動を基にして(集計等して)、変動の傾向を把握することにより算出する。ここで、事象と混雑パターンＫｍの関係は必ずしも明確でなくてもよい。そのため、複数の事象により発生する変動のパターンであっても、混雑パターンＫｍとすることができる。
【００５３】
（手続情報収集機能）
手続情報収集機能３４０は、業務システムサーバ１００(図１参照)から、当日の手続き等の情報を収集する。具体的には、手続情報収集機能３４０は、業務システムサーバ１００が記憶する手続情報ＤＢ１６０(図１参照)の内容を所定周期(例えば、１時間)毎に受信し、受信した内容を手続情報ＤＢ２６０に反映する。
【００５４】
（当日混雑パターン管理機能）
当日混雑パターン管理機能３５０は、当日混雑パターンＤＢ２５０を管理する。具体的には、当日混雑パターン管理機能３５０は、混雑予測情報ＤＢ２３０、及び手続情報収集機能３４０が反映した手続情報ＤＢ２６０に基づいて当日混雑パターンＤＢ２５０を所定周期(例えば、１時間)毎に更新する。
【００５５】
例えば、Ａ支店の９月１１日の９時台の受け付けの待ち件数(受付人数２６３−完了件数２６４)が「９件」、１０時台の待ち件数が「７件」、１１時台の待ち件数が「１３件」であったとする。また、窓口の単位時間帯あたりの処理件数の最大数(Ｔｍａｘ)が２０件であったとする。当日混雑パターン管理機能３５０は、これらの数値を用いて、各時間帯の混雑量を以下の定義に当てはめて求める。
１．混雑量「低(Ｔｌｏｗ)」：Ｔｌｏｗ  ＜  Ｔｍａｘ×０．５
２．混雑量「中(Ｔｍｉｄ)」：Ｔｍａｘ×０．５  ≦  Ｔｍｉｄ  ＜  Ｔｍａｘ×０．７
３．混雑量「高(Ｔｈｉｇｈ)」：Ｔｈｉｇｈ  ≧  Ｔｍａｘ×０．７
【００５６】
当日混雑パターン管理機能３５０は、Ａ支店の実際の９時台の混雑量が「低＝１」であり、１０時台の混雑量が「低＝１」であり、１１時台の混雑量が「中＝２」であることを算出する。
次に、当日混雑パターン管理機能３５０は、当日混雑パターンＫｔを、混雑予想ｘ１からの時間的な変動(差分)の情報として、当日混雑パターンＤＢ２５０に蓄積し管理する。具体的には、当日混雑パターン管理機能３５０は、算出した実際の９時台の混雑量「低＝１」と混雑予測情報ＤＢ２３０のレコード２３１１(図５参照)の混雑量「低＝１」との差分「０」をレコード２５１１(図７参照)の混雑量の変動２５４に格納し、実際の１０時台の混雑量「低＝１」とレコード２３１２の混雑量「中＝２」との差分「−１」をレコード２５１２の混雑量の変動２５４に格納し、実際の１１時台の混雑量「中＝２」とレコード２３１３の混雑量「高＝３」との差分「−１」をレコード２５１３の混雑量の変動２５４に格納する。
【００５７】
これにより、Ａ支店の９月１１日の１２時時点ての当日混雑パターンＫｔは、以下のように表される。
Ｋｔ＝{＋０，−１，−１，ｎｕｌｌ，ｎｕｌｌ，ｎｕｌｌ}
【００５８】
（補正混雑パターン決定機能）
補正混雑パターン決定機能３６０は、当日混雑パターンＤＢ２５０に格納される当日混雑パターンＫｔと、混雑パターンＤＢ２４０に格納される混雑パターンＫｍ(例えば、Ｋａ，Ｋｂ，Ｋｃ)との各要素を比較して一致する混雑パターンＫｍを算出し、算出した混雑パターンＫｍを混雑予測ｘｉの補正を行う補正混雑パターンＫｎに決定する。なお、当日混雑パターンＫｔと、混雑パターンＫｍとを比較した場合に、近似する混雑パターンＫｍを補正混雑パターンＫｎに決定してもよい。この近似度は、例えば、当日混雑パターンＫｔと混雑パターンＫｍとの内積を演算することにより評価することができる。補正混雑パターン決定機能３６０は、補正混雑パターンＫｎに決定した混雑パターンＫｍを用いて混雑予測補正情報を生成し、混雑予測補正情報ＤＢ２７０を更新する。
【００５９】
例えば、当日混雑パターンＫｔ＝{＋０，−１，−１，ｎｕｌｌ，ｎｕｌｌ，ｎｕｌｌ}と、混雑パターンＫａ＝{＋０，−１，−１，＋１，＋２，＋２}，Ｋｂ＝{＋１，＋２，＋２，−１，−１，＋０}，Ｋｃ＝{＋０，＋１，＋２，＋２，＋２，＋０}との第一要素、第二要素、第三要素を比較した場合、当日混雑パターンＫｔの第一要素、第二要素、第三要素と、混雑パターンＫａの第一要素、第二要素、第三要素とが一致するので、混雑パターンＫａを補正混雑パターンＫｎに決定する。これにより、Ａ支店の１２時以降の当日混雑パターンＫｔの第四要素、第五要素、第六要素は、混雑パターンＫａの第四要素、第五要素、第六要素ように変動することが予測できる。それは、混雑パターンＫａと同一の事象が発生したことにより、変動の傾向が一致(又は近似)したと考えられるからである。
【００６０】
ここで、補正混雑パターンＫｎを決定するために、当日混雑パターンＫｔと混雑パターンＫｍとで比較を行った要素(上記では、第一要素、第二要素、第三要素)を判定対象部分と呼び、補正混雑パターンＫｎに基づいて当日混雑パターンＫｔの変動が予想される要素(上記では、第四要素、第五要素、第六要素)を補正対象部分と呼ぶことがある。また、判定対象部分と補正対象部分との間の境界時刻を基準時と呼ぶ場合がある。
【００６１】
（混雑予測補正機能）
混雑予測補正機能３７０は、補正混雑パターンＫｎ(具体的には、混雑予測補正情報ＤＢ２７０に格納される補正情報２７４(図９参照))を用いて混雑予測情報ＤＢ２３０に格納される混雑予測ｘｉを補正し、補正後の混雑予測ｘｉを後記する混雑予測提供機能３８０を用いて顧客端末６に出力する。ここで、補正後の混雑量が、最小の混雑量「低(１)」を下回った場合は補正後の混雑量を「低(１)」とし、最大の混雑量「高(３)」を上回った場合は補正後の混雑量を「高(３)」とする。
例えば、補正混雑パターンＫｎ＝{＋０，−１，−１，＋１，＋２，＋２}を用いて混雑予測ｘ１＝{１，２，３，３，３，２}を補正し、補正後の混雑予測ｘ１＝{低(１)，低(１)，中(２)，高(３)，高(３)，高(３)}を出力する。
【００６２】
（混雑予測提供機能）
混雑予測提供機能３８０は、顧客５が操作する顧客端末６によるアクセスを受け付け、混雑予測補正機能３７０が補正を行った混雑予測ｘ１を例えばＨＴＭＬ(Hypertext Markup Language)形式のデータとして、顧客端末６に対して送信する。
以上で、混雑照会サーバ３００の説明を終了する。また、混雑予測システム１の構成の説明を終了する。
【００６３】
≪第１実施形態に係る混雑予測システムの動作≫
以下では、混雑予測システム１の主な動作について説明する。
＜当日混雑パターンの生成＞
図１０を参照して、混雑予測システム１の当日混雑パターンの生成の動作について説明する。
混雑照会サーバ３００の手続情報収集機能３４０は、例えばタイマを用いて１時間毎に起動される（ステップＳ１０）。次に、手続情報収集機能３４０は、手続情報の取得要求を業務システムサーバ１００に対して行う（ステップＳ２０）。次に、業務システムサーバ１００の手続情報提供機能１４０は、ステップＳ２０の要求に対する応答として、手続情報ＤＢ１６０に格納される手続情報を提供する（ステップＳ３０）。
【００６４】
次に、混雑照会サーバ３００の手続情報収集機能３４０は、ステップＳ３０で提供を受けた手続情報の格納要求をデータベースサーバ２００に対して送信する（ステップＳ４０）。次に、データベースサーバ２００は、ステップＳ４０の要求に応じて、手続情報を手続情報ＤＢ２６０に格納する（ステップＳ５０）。
【００６５】
次に、混雑照会サーバ３００の当日混雑パターン管理機能３５０は、当日混雑パターンＫｔの算出を行う（ステップＳ６０）。次に、当日混雑パターン管理機能３５０は、ステップＳ６０で算出した当日混雑パターンＫｔの格納要求をデータベースサーバ２００に対して行う（ステップＳ７０）。次に、データベースサーバ２００は、ステップＳ７０の要求に応じて、当日混雑パターンＫｔを当日混雑パターンＤＢ２５０に格納する（ステップＳ８０）。
以上で、当日混雑パターンの生成の動作の説明を終了する。
【００６６】
＜補正混雑パターンの決定＞
図１１を参照して、混雑予測システム１の補正混雑パターンの決定の動作について説明する。
混雑照会サーバ３００の補正混雑パターン決定機能３６０は、例えばタイマを用いて１時間毎に起動される（ステップＳ１１０）。次に、補正混雑パターン決定機能３６０は、当日混雑パターンＤＢ２５０の検索を行う（ステップ１２０）。データベースサーバ２００は、ステップＳ１２０の検索条件に合う当日混雑パターンＫｔを提供する（ステップＳ１３０）。
【００６７】
次に、補正混雑パターン決定機能３６０は、ステップＳ１３０で提供を受けた当日混雑パターンＫｔに一致する混雑パターンＫｍを混雑パターンＤＢ２４０から検索する（ステップＳ１４０）。次に、データベースサーバ２００は、ステップＳ１４０の検索条件に合う混雑パターンＫｍを提供する（ステップＳ１５０）。
【００６８】
次に、補正混雑パターン決定機能３６０は、ステップＳ１５０で提供を受けた混雑パターンＫｍを補正混雑パターンＫｎに決定する（ステップＳ１６０）。次に、補正混雑パターン決定機能３６０は、ステップＳ１６０で決定した補正混雑パターンＫｎを用いて混雑予測補正情報を生成する（ステップＳ１７０）。次に、補正混雑パターン決定機能３６０は、ステップＳ１７０で生成した混雑予測補正情報の格納要求をデータベースサーバ２００に対して行う（ステップＳ１８０）。次に、データベースサーバ２００は、ステップＳ１８０の要求に応じて、混雑予測補正情報を混雑予測補正情報ＤＢ２７０に格納する（ステップＳ１９０）。
以上で、補正混雑パターンの決定の動作の説明を終了する。
【００６９】
＜混雑予測情報の照会＞
図１２を参照して、混雑予測システム１の混雑予測情報の照会の動作について説明する。
混雑照会サーバ３００の混雑予測補正機能３７０は、顧客５からの要求に応じて、その都度起動される（ステップＳ２１０）。次に、混雑予測補正機能３７０は、混雑予測情報ＤＢ２３０の検索を行う（ステップ２２０）。次に、データベースサーバ２００は、ステップＳ２２０の検索条件に合う混雑予測ｘｉに関する情報を提供する（ステップＳ２３０）。
【００７０】
次に、混雑予測補正機能３７０は、混雑予測補正情報ＤＢ２７０の検索を行う（ステップ２４０）。次に、データベースサーバ２００は、ステップＳ２４０の検索条件に合う補正情報２７４（図９）を提供する（ステップＳ２５０）。次に、混雑予測補正機能３７０は、ステップＳ２５０で提供を受けた補正情報２７４を用いて、ステップＳ２３０で提供を受けた混雑予測ｘｉの補正を行い、補正後の混雑予測ｘｉを、混雑予測提供機能３８０を用いて顧客端末６に出力する。
以上で、混雑予測情報の照会の動作の説明を終了する。
【００７１】
以上のように、第１実施形態に係る混雑予測システム１、及び混雑予測装置としての混雑照会サーバ３００は、当日の手続き等の情報を収集し、収集した情報に基づいて自動的に混雑量の予測値を変動させることで、混雑予測のメンテナンス(補正)を行うことができる。そのため、第１実施形態に係る混雑予測システム１、及び混雑予測装置としての混雑照会サーバ３００は、より精度の高い予測情報をすることができる。
【００７２】
例えば、特定店舗の地域で行われる地域イベントが午前中に行われるときには、混雑照会サーバ３００は、基準時を正午に設定し、午前の混雑量が低減した混雑パターンＫｍを決定し、午後の混雑量を増加させるように予測値を補正する。一方、その地域イベントが午後に行われるときには、混雑照会サーバ３００は、午前の混雑量が増加した混雑パターンＫｍを決定し、午後の混雑量を低減させるように予測値を補正する。
ところで、雨天の場合は、午前中の混雑量が低減し、午後の混雑量も低減することが予測される。午前中開催の地域イベントの場合と雨天の場合とでは、午前中の混雑量の変動（混雑量の差分）が異なるので、混雑照会サーバ３００は、適切な混雑パターンＫｍを決定することができる。
【００７３】
[第２実施形態]
第１実施形態に係る混雑照会サーバ３００は、当日混雑パターンＫｔに一致(又は近似)する混雑パターンＫｍを用いて混雑予測ｘｉの補正を自動的に行うようにしていた。これに対して、第２実施形態に係る混雑照会サーバ３００ａは、当日混雑パターンＫｔに一致（近似）する少なくとも１つ以上の混雑パターンＫｍを近似する確率と共に表示し(例えば、店舗内の端末に表示する)、混雑パターンＫｍを選択してもらうようにする。これにより、第２実施形態に係る混雑照会サーバ３００ａは、人の実感に伴う混雑量の補正が可能になる。
【００７４】
＜第２実施形態に係る混雑照会サーバ＞
図１３を参照して、第２実施形態に係る混雑照会サーバ３００ａの構成を説明する。図１３は、第２実施形態に係るデータベースサーバ及び混雑照会サーバの構成図である。
第１実施形態に係る混雑照会サーバ３００と、第２実施形態に係る混雑照会サーバ３００ａとの違いは、補正混雑パターン決定機能３６０(図３参照)が補正候補混雑パターン決定機能３６０ａに変更されている点と、混雑予測補正機能３７０(図３参照)が混雑予測補正候補出力機能３７０ａに変更されている点である。以下では、第２実施形態に係る混雑照会サーバ３００ａの構成の内、第１実施形態から変更されている機能のみを説明する。
【００７５】
（補正候補混雑パターン決定機能）
補正候補混雑パターン決定機能３６０ａは、当日混雑パターンＤＢ２５０に格納される当日混雑パターンＫｔと、混雑パターンＤＢ２４０に格納される混雑パターンＫｍ(例えば、Ｋａ，Ｋｂ，Ｋｃ)とが近似する確率を算出し、算出した確率が所定値以上である混雑パターンＫｍを、混雑予測ｘｉを補正する候補である補正候補混雑パターンＫｎとして決定する。
【００７６】
（混雑予測補正候補出力機能）
混雑予測補正候補出力機能３７０ａは、補正候補混雑パターンＫｎを近似する確立と共に出力する。そして、出力した補正候補混雑パターンＫｎのうち、選択されたパターンを用いて、混雑予測ｘｉの補正を行う。
以上で、第２実施形態に係る混雑照会サーバ３００ａの説明を終了する。
【００７７】
以上のように、第２実施形態に係る混雑予測装置としての混雑照会サーバ３００ａは、当日混雑パターンＫｔに近似する少なくとも１つ以上の混雑パターンＫｍを近似する確率と共に表示し(例えば、店舗内の窓口業務を担当する担当者の端末に表示する)、担当者により選択された混雑パターンＫｍを用いて混雑予測ｘｉの補正を行う。これにより、第２実施形態に係る混雑照会サーバ３００ａは、人の実感に伴う混雑量の補正が可能になる。
【００７８】
[変形例]
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その趣旨を変えない範囲で実施することができる。実施形態の変形例を以下に示す。
【００７９】
（マッチング）
第１実施形態及び第２実施形態では、当日混雑パターンＫｔの連続した複数の要素と、混雑パターンＫｍの対応する連続した複数の要素との比較を行うことで、補正混雑パターンＫｎや補正候補混雑パターンＫｎを決定していたが、当日混雑パターンＫｔの連続した複数の要素で表される関数と混雑パターンＫｍの対応する連続した複数の要素で表される関数との比較を比較することで、補正混雑パターンＫｎや補正候補混雑パターンＫｎを決定してもよい。
【００８０】
（混雑量）
第１実施形態及び第２実施形態では、混雑量を「低(Ｔｌｏｗ)」／「中(Ｔｍｉｄ)」／「高(Ｔｈｉｇｈ)」の３段階(レベル)で表していたが、その他の段階(例えば５段階や１０段階等)を用いてもよい。
【００８１】
（混雑照会システム）
第１実施形態及び第２実施形態に係る混雑照会システム１は、店舗、及び店舗における手続き等のサービスの混雑量を予測し、情報として提供する分野であれば応用できる。また、混雑量を参照して、窓口の増減などの業務量の調整を行う仕組みにも応用できる。その場合、混雑照会システム１の構成を適宜変更することができる。
【符号の説明】
【００８２】
１        混雑予測システム
１００    業務システムサーバ
２００    データベースサーバ
２２０    店舗情報ＤＢ
２３０    混雑予測情報ＤＢ
２４０    混雑パターンＤＢ（事象別変動パターン情報ＤＢ）
２５０    当日混雑パターンＤＢ
２６０    手続情報ＤＢ
２７０    混雑予測補正情報ＤＢ
３００，３００ａ  混雑照会サーバ（混雑予測装置）
３２０    混雑予測管理機能
３３０    混雑パターン管理機能
３４０    手続情報収集機能（実際混雑量取得部）
３５０    当日混雑パターン管理機能（実際変動パターン算出部）
３６０    補正混雑パターン決定機能（補正変動パターン決定部）
３７０    混雑予測補正機能
３８０    混雑予測提供機能
３６０ａ  補正候補混雑パターン決定機能（補正候補変動パターン決定部）
３７０ａ  混雑予測補正候補出力機能
ｘｉ  混雑予測
Ｋｍ  混雑パターン（事象別変動パターン）
Ｋｔ  当日混雑パターン（実際変動パターン）
Ｋｎ  補正混雑パターン（補正変動パターン）、補正候補混雑パターン（補正候補変動パターン）
【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】
2013109664.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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