(57)【要約】【課題】人物の行為系列を精度良く計算するための行為の遷移確率を学習することができる。【解決手段】時刻別行為遷移確率学習部２６により、時刻別に、行為のペアの各々についてのペアの一方の行為から他方の行為への遷移確率を第１の遷移確率として推定し、時刻別に、時系列に並んだ３つの行為の組み合わせの各々について、組み合わせの１つ目の行為及び２つ目の行為から３つ目の行為への遷移確率を第２の遷移確率として推定し、行為系列生成部４４により、エージェントの各々について、行為系列を生成し、時刻別行為遷移確率学習部２６により、行為毎に、１日に行為をした人物の割合を計算し、１日行為者率データと、計算された１日に行為をした人物の割合とを比較した結果、誤差が予め定められた範囲内となるまで、パラメータβi及びγiを変更しながら、第１の遷移確率の推定、第２の遷移確率の推定、及び１日に行為をした人物の割合の計算を繰り返す。【選択図】図１
2016014983.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の行為及び複数の時刻の組み合わせ毎に予め用意された、前記時刻に前記行為をした人物の割合を表す時刻別行為者率データと、前記行為毎に予め用意された、１日に前記行為をした人物の割合を表す１日行為者率データと、前記行為ｉ毎の１時刻前の行為ｉの続けやすさを表すパラメータβiと、に基づいて、時刻別に、前記行為のペアの各々についての前記ペアの一方の行為から他方の行為への遷移確率を第１の遷移確率として推定する第１の遷移確率推定手段と、
前記時刻別行為者率データと、前記１日行為者率データと、前記パラメータβiと、前記行為ｉ毎の２時刻前の行為ｉの続けやすさを表すパラメータγiと、前記第１の遷移確率推定手段により推定された第１の遷移確率と、に基づいて、時刻別に、時系列に並んだ３つの行為の組み合わせの各々について、前記組み合わせの１つ目の行為及び２つ目の行為から３つ目の行為への遷移確率を第２の遷移確率として推定する第２の遷移確率推定手段と、
人口データを表す統計データに基づいて、人口データに応じた数だけ生成された人物を表すエージェントの各々について、
前記第１の遷移確率推定手段により推定された第１の遷移確率と、前記第２の遷移確率推定手段により推定された第２の遷移確率と、前記時刻別行為者率データと、に基づいて、各時刻の行為からなる行為系列を生成し、
前記生成された前記エージェントの各々の行為系列に基づいて、前記行為毎に、１日に前記行為をした人物の割合を計算するシミュレーション手段と、
前記１日行為者率データと、前記シミュレーション手段によって前記行為毎に計算された１日に前記行為をした人物の割合とを比較した結果、誤差が予め定められた範囲内となるまで、前記パラメータβi及び前記パラメータγiを変更しながら、前記第１の遷移確率推定手段による第１の遷移確率の推定、前記第２の遷移確率推定手段による第２の遷移確率の推定、及び前記シミュレーション手段による１日に前記行為をした人物の割合の計算を繰り返す反復判定手段と、
を含む、遷移確率学習装置。
【請求項２】
前記第１の遷移確率推定手段は、複数の属性、前記複数の行為、及び前記複数の時刻の組み合わせ毎に用意された、前記属性を有する人物のうちの、前記時刻に前記行為をした人物の割合を表す時刻別行為者率データと、前記属性及び前記行為の組み合わせ毎に予め用意された、前記属性を有する人物のうちの、１日に前記行為をした人物の割合を表す１日行為者率データと、前記パラメータβｉと、に基づいて、属性別及び時刻別に、前記第１の遷移確率を推定し、
前記第２の遷移確率推定手段は、前記時刻別行為者率データと、前記１日行為者率データと、前記パラメータβｉと、前記パラメータγｉと、前記第１の遷移確率推定手段により推定された第１の遷移確率と、に基づいて、属性別及び時刻別に、前記第２の遷移確率を推定し、
前記シミュレーション手段は、属性別の人口データを表す統計データに基づいて、前記属性の人口データに応じた数だけ生成された前記属性毎の前記属性を有する人物を表すエージェントの各々について、前記行為系列を生成する請求項１記載の遷移確率学習装置。
【請求項３】
請求項１記載の遷移確率学習装置と、
人口データを表す統計データに基づいて、人物を表すエージェントを人口データに応じた数だけ生成するエージェント生成手段と、
前記エージェント生成手段により生成されたエージェントの各々について、前記第１の遷移確率推定手段により推定された第１の遷移確率と、前記第２の遷移確率推定手段により推定された第２の遷移確率と、前記時刻別行為者率データと、に基づいて、各時刻の行為からなる行為系列を生成する行為系列生成手段と、
前記行為系列生成手段によって前記エージェントの各々について生成された行為系列を出力する出力手段と、
を含む、行為系列生成装置。
【請求項４】
請求項２記載の遷移確率学習装置と、
前記属性別の人口データを表す統計データに基づいて、前記属性毎に前記属性を有する人物を表すエージェントを、前記属性の人口データに応じた数だけ生成するエージェント生成手段と、
前記エージェント生成手段により生成されたエージェントの各々について、前記第１の遷移確率推定手段により推定された第１の遷移確率と、前記第２の遷移確率推定手段により推定された第２の遷移確率と、前記時刻別行為者率データと、に基づいて、各時刻の行為からなる行為系列を生成する行為系列生成手段と、
前記行為系列生成手段によって前記エージェントの各々について生成された行為系列を出力する出力手段と、
を含む、行為系列生成装置。
【請求項５】
前記第１の遷移確率推定手段は、（１）式の２次計画問題を解くことにより、時刻０における前記ペアの一方の行為から、時刻１における他方の行為への遷移確率を、前記第１の遷移確率として推定し、
前記第２の遷移確率推定手段は、（２）式の２次計画問題を解くことにより、時刻ｔ別に、時系列に並んだ３つの行為の組み合わせの各々について、時刻ｔ−２における前記組み合わせの１つ目の行為及び時刻ｔ−１における２つ目の行為から時刻ｔにおける３つ目の行為への遷移確率を、前記第２の遷移確率として推定する請求項１又は２記載の遷移確率学習装置。
【数１】
2016014983.tif 000008
ただし、ａｉｊは、前記行為のペアの各々についての時刻０における前記ペアの一方の行為から時刻１における他方の行為への前記第１の遷移確率を表す行列Ａ（１）のｉｊ要素であり、δｉｊは行為ｉと行為ｊが同一である場合に１をとり、それ以外の場合に０をとるパラメータを表す。
【数２】
2016014983.tif 000009
ｂｉｊｋ（ｔ）は、時系列に並んだ３つの行為の組み合わせの各々についての、時刻ｔ−２における前記組み合わせの１つ目の行為及び時刻ｔ−１における２つ目の行為から時刻ｔにおける３つ目の行為への前記第２の遷移確率を表す３次元配列Ｂ（ｔ）のｉｊｋ要素であり、ｃｉｊ（ｔ）は時刻ｔ−１に行為ｊ、時刻ｔに行為ｉとなる同時確率を表す。
【請求項６】
コンピュータを、
複数の行為及び複数の時刻の組み合わせ毎に予め用意された、前記時刻に前記行為をした人物の割合を表す時刻別行為者率データと、前記行為毎に予め用意された、１日に前記行為をした人物の割合を表す１日行為者率データと、前記行為ｉ毎の１時刻前の行為ｉの続けやすさを表すパラメータβiと、に基づいて、時刻別に、前記行為のペアの各々についての前記ペアの一方の行為から他方の行為への遷移確率を第１の遷移確率として推定する第１の遷移確率推定手段、
前記時刻別行為者率データと、前記１日行為者率データと、前記パラメータβiと、前記行為ｉ毎の２時刻前の行為ｉの続けやすさを表すパラメータγiと、前記第１の遷移確率推定手段により推定された第１の遷移確率と、に基づいて、時刻別に、時系列に並んだ３つの行為の組み合わせの各々について、前記組み合わせの１つ目の行為及び２つ目の行為から３つ目の行為への遷移確率を第２の遷移確率として推定する第２の遷移確率推定手段、
人口データを表す統計データに基づいて、人口データに応じた数だけ生成された人物を表すエージェントの各々について、
前記第１の遷移確率推定手段により推定された第１の遷移確率と、前記第２の遷移確率推定手段により推定された第２の遷移確率と、前記時刻別行為者率データと、に基づいて、各時刻の行為からなる行為系列を生成し、
前記生成された前記エージェントの各々の行為系列に基づいて、前記行為毎に、１日に前記行為をした人物の割合を計算するシミュレーション手段、及び
前記１日行為者率データと、前記シミュレーション手段によって前記行為毎に計算された１日に前記行為をした人物の割合とを比較した結果、誤差が予め定められた範囲内となるまで、前記パラメータβi及び前記パラメータγiを変更しながら、前記第１の遷移確率推定手段による第１の遷移確率の推定、前記第２の遷移確率推定手段による第２の遷移確率の推定、及び前記シミュレーション手段による１日に前記行為をした人物の割合の計算を繰り返す反復判定手段、
として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、遷移確率学習装置、行為系列生成装置、及びプログラムに係り、特に、人物の行為系列を生成するための遷移確率学習装置、行為系列生成装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、パーソントリップ調査などでは、リアルタイム性がなく、またサンプル数においても不十分な場合がある。
【０００３】
また、ユーザのＧＰＳの履歴と、滞在場所にある店舗等の属性情報を組み合わせた情報から、ユーザの属性、状況を推定し、都市内の人の動きを再現する方法が知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１６４２２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術においては、リアルタイムかつ十分なサンプル数を確保しようとすると、大量の調査員が必要となり、その金銭的なコストが膨大になるという問題がある。
【０００６】
また、特許文献１の技術においては、都市内の全ての人に対して推定を行わなければならず、現状、全ての人がＧＰＳ機能付きのデバイスを携帯し、かつＧＰＳをＯＮにしていることはなく、全ての人に対する推定はできないという問題がある。また、一人一人に対して推定を行う必要があり、計算のリソースが莫大に必要となるという問題もある。
【０００７】
本発明では、上記問題点を解決するために成されたものであり、統計データに基づいて、人物の行為系列を精度良く計算するための行為の遷移確率を学習することができる遷移確率学習装置、行為系列生成装置、及びプログラムを提供することを目的とする。
【０００８】
また、統計データに基づいて、人物の行為系列を精度良く計算することができる行為系列生成装置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】
【０００９】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る遷移確率学習装置は、複数の行為及び複数の時刻の組み合わせ毎に予め用意された、前記時刻に前記行為をした人物の割合を表す時刻別行為者率データと、前記行為毎に予め用意された、１日に前記行為をした人物の割合を表す１日行為者率データと、前記行為ｉ毎の１時刻前の行為ｉの続けやすさを表すパラメータβiと、に基づいて、時刻別に、前記行為のペアの各々についての前記ペアの一方の行為から他方の行為への遷移確率を第１の遷移確率として推定する第１の遷移確率推定手段と、前記時刻別行為者率データと、前記１日行為者率データと、前記パラメータβiと、前記行為ｉ毎の２時刻前の行為ｉの続けやすさを表すパラメータγiと、前記第１の遷移確率推定手段により推定された第１の遷移確率と、に基づいて、時刻別に、時系列に並んだ３つの行為の組み合わせの各々について、前記組み合わせの１つ目の行為及び２つ目の行為から３つ目の行為への遷移確率を第２の遷移確率として推定する第２の遷移確率推定手段と、人口データを表す統計データに基づいて、人口データに応じた数だけ生成された人物を表すエージェントの各々について、前記第１の遷移確率推定手段により推定された第１の遷移確率と、前記第２の遷移確率推定手段により推定された第２の遷移確率と、前記時刻別行為者率データと、に基づいて、各時刻の行為からなる行為系列を生成し、前記生成された前記エージェントの各々の行為系列に基づいて、前記行為毎に、１日に前記行為をした人物の割合を計算するシミュレーション手段と、前記１日行為者率データと、前記シミュレーション手段によって前記行為毎に計算された１日に前記行為をした人物の割合とを比較した結果、誤差が予め定められた範囲内となるまで、前記パラメータβi及び前記パラメータγiを変更しながら、前記第１の遷移確率推定手段による第１の遷移確率の推定、前記第２の遷移確率推定手段による第２の遷移確率の推定、及び前記シミュレーション手段によるシミュレーション１日行為者率データの計算を繰り返す反復判定手段と、を含んで構成されている。
【００１０】
第１の発明によれば、第１の遷移確率推定手段により、時刻別行為者率データと、１日行為者率データと、パラメータβｉと、に基づいて、時刻別に、行為のペアの各々についてのペアの一方の行為から他方の行為への遷移確率を第１の遷移確率として推定し、第２の遷移確率推定手段により、時刻別行為者率データと、１日行為者率データと、パラメータβｉと、パラメータγｉと、推定された第１の遷移確率と、に基づいて、時刻別に、時系列に並んだ３つの行為の組み合わせの各々について、組み合わせの１つ目の行為及び２つ目の行為から３つ目の行為への遷移確率を第２の遷移確率として推定し、シミュレーション手段により、エージェントの各々について、推定された第１の遷移確率と、推定された第２の遷移確率と、時刻別行為者率データと、に基づいて、各時刻の行為からなる行為系列を生成し、生成されたエージェントの各々の行為系列に基づいて、行為毎に、１日に行為をした人物の割合を計算し、反復判定手段により、行為毎に計算された１日に行為をした人物の割合とを比較した結果、誤差が予め定められた範囲内となるまで、パラメータβi及びパラメータγiを変更しながら、第１の遷移確率の推定、第２の遷移確率の推定、及び１日に行為をした人物の割合の計算を繰り返す。
【００１１】
このように、第１の発明によれば、時刻別に、行為のペアの各々についてのペアの一方の行為から他方の行為への遷移確率を第１の遷移確率として推定し、時刻別に、時系列に並んだ３つの行為の組み合わせの各々について、組み合わせの１つ目の行為及び２つ目の行為から３つ目の行為への遷移確率を第２の遷移確率として推定し、エージェントの各々について、各時刻の行為からなる行為系列を生成し、行為毎に、１日に行為をした人物の割合を計算し、行為毎に計算された１日に行為をした人物の割合とを比較した結果、誤差が予め定められた範囲内となるまで、パラメータβi及びパラメータγiを変更しながら、第１の遷移確率の推定、第２の遷移確率の推定、及び１日に行為をした人物の割合の計算を繰り返すことによって、統計データに基づいて、人物の行為系列を精度良く計算するための行為の遷移確率を学習することができる。
【００１２】
また、第１の発明の遷移確率学習装置において、前記第１の遷移確率推定手段は、複数の属性、前記複数の行為、及び前記複数の時刻の組み合わせ毎に用意された、前記属性を有する人物のうちの、前記時刻に前記行為をした人物の割合を表す時刻別行為者率データと、前記属性及び前記行為の組み合わせ毎に予め用意された、前記属性を有する人物のうちの、１日に前記行為をした人物の割合を表す１日行為者率データと、前記パラメータβｉと、に基づいて、属性別及び時刻別に、前記第１の遷移確率を推定し、前記第２の遷移確率推定手段は、前記時刻別行為者率データと、前記１日行為者率データと、前記パラメータβｉと、前記パラメータγｉと、前記第１の遷移確率推定手段により推定された第１の遷移確率と、に基づいて、属性別及び時刻別に、前記第２の遷移確率を推定し、前記シミュレーション手段は、属性別の人口データを表す統計データに基づいて、前記属性の人口データに応じた数だけ生成された前記属性毎の前記属性を有する人物を表すエージェントの各々について、前記行為系列を生成してもよい。
【００１３】
第２の発明の行為系列生成装置は、第１の発明の遷移確率学習装置と、人口データを表す統計データに基づいて、人物を表すエージェントを人口データに応じた数だけ生成するエージェント生成手段と、前記エージェント生成手段により生成されたエージェントの各々について、前記第１の遷移確率推定手段により推定された第１の遷移確率と、前記第２の遷移確率推定手段により推定された第２の遷移確率と、前記時刻別行為者率データと、に基づいて、各時刻の行為からなる行為系列を生成する行為系列生成手段と、前記行為系列生成手段によって前記エージェントの各々について生成された行為系列を出力する出力手段と、を含んで構成されている。
【００１４】
第２の発明によれば、エージェント生成手段により、人物を表すエージェントを人口データに応じた数だけ生成し、行為系列生成手段により、各時刻の行為からなる行為系列を生成し、出力手段により、生成された行為系列を出力する。
【００１５】
第３の発明の行為系列生成装置は、第１の発明の遷移確率学習装置と、前記属性別の人口データを表す統計データに基づいて、前記属性毎に前記属性を有する人物を表すエージェントを、前記属性の人口データに応じた数だけ生成するエージェント生成手段と、前記エージェント生成手段により生成されたエージェントの各々について、前記第１の遷移確率推定手段により推定された第１の遷移確率と、前記第２の遷移確率推定手段により推定された第２の遷移確率と、前記時刻別行為者率データと、に基づいて、各時刻の行為からなる行為系列を生成する行為系列生成手段と、前記行為系列生成手段によって前記エージェントの各々について生成された行為系列を出力する出力手段と、を含んで構成されている。
【００１６】
第３の発明によれば、エージェント生成手段により、属性ごとに属性を有する人物を表すエージェントを、属性の人口データに応じた数だけ生成し、行為系列生成手段により、各時刻の行為からなる行為系列を生成し、出力手段により、生成された行為系列を出力する。
【００１７】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の遷移確率学習装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
以上説明したように、本発明の遷移確率学習装置及びプログラムによれば、時刻別に、行為のペアの各々についてのペアの一方の行為から他方の行為への遷移確率を第１の遷移確率として推定し、時刻別に、時系列に並んだ３つの行為の組み合わせの各々について、組み合わせの１つ目の行為及び２つ目の行為から３つ目の行為への遷移確率を第２の遷移確率として推定し、エージェントの各々について、各時刻の行為からなる行為系列を生成し、行為毎に、１日に行為をした人物の割合を計算し、行為毎に計算された１日に行為をした人物の割合とを比較した結果、誤差が予め定められた範囲内となるまで、パラメータβi及びパラメータγiを変更しながら、第１の遷移確率の推定、第２の遷移確率の推定、及び１日に行為をした人物の割合の計算を繰り返すことによって、統計データに基づいて、人物の行為系列を精度良く計算するための行為の遷移確率を学習することができる。
【００１９】
また、本発明の行為系列生成装置によれば、人物の行為系列を精度良く計算することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施の形態に係る行為系列生成装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】行為系列の例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る行為系列生成装置における遷移確率学習処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る行為系列生成装置における時刻別行為遷移確率計算処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る行為系列生成装置におけるシミュレーション処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る行為系列生成装置における行為系列生成処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態においては、Ｔを時間の分割数、Ｋを行為の種類、Ｌをエリアの数、ｙ（０）…ｙ（Ｔ−１）を時刻別行為者率（Ｋ要素）、Ａ（１）をｔ＝１の時刻別行為遷移確率行列（Ｋ×Ｋ要素）、Ｂ（２）…Ｂ（Ｔ−１）をｔ≧２の時刻別行為遷移確率３次元配列（Ｋ×Ｋ×Ｋ要素）、ａｋを時刻別行為遷移確率行列のｋ番目の行ベクトル（Ｋ要素）、又は時刻０における行為がｋのときの時刻１の行為への遷移確率、ｂｊｋ（ｔ）を時刻別行為遷移確率３次元配列の第２要素がｊ、第３要素がｋのときのベクトル（Ｋ要素）、又は時刻ｔ−２における行為がｋ、時刻ｔ−１における行為がｊのときの時刻ｔの行為への遷移確率、ｋ（０）…ｋ（Ｔ−１）を行為系列、と定義する。なお、Ｔは、例えば、１時間幅での分割の場合、Ｔ＝２４、１５分幅での分割の場合、Ｔ＝９６となる。
【００２２】
＜本発明の実施の形態の原理＞
まず、本発明の実施の形態の原理について説明する。人の行為は、（時刻１：仕事）→（時刻２：食事）→（時刻３：仕事）のように（時刻３：仕事）の１時刻前の行為（時刻２：食事）のみならず、２時刻前の行為（時刻１：仕事）に依存する場合がある。そこで、本実施の形態においては、１時刻前及び２時刻前の行為との関連を制約条件にした数理最適化問題として定式化することで、行為の遷移確率の推定精度が上がり、より現実に近い人の属性や、移動目的を得ることができる。
【００２３】
＜本発明の実施の形態に係る行為系列生成装置の構成＞
まず、本発明の実施の形態に係る行為系列生成装置１００の構成について説明する。図１に示すように、本発明の実施の形態に係る行為系列生成装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する遷移確率学習処理ルーチン及び行為系列生成処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この行為系列生成装置１００は、機能的には図１に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部９０とを備えている。
【００２４】
入力部１０は、属性別に１日に行為をした人物の割合を示す１日行為者率データと、行為ｉ毎の１時刻前の行為ｉの続けやすさを表すパラメータβｉ及び行為ｉ毎の２時刻前の行為ｉの続けやすさを表すパラメータγｉと、複数の属性、複数の行為及び複数の時刻の組み合わせ毎に、属性別及び時刻別に行為をした人物の割合を表す時刻別行為者率データと、エリア毎の属性別人口を表す統計データであるエリア別人口データと、を受け付ける。
【００２５】
演算部２０は、時刻別行為者率データ記憶部２２と、１日行為者率データ記憶部２４と、時刻別行為遷移確率学習部２６と、時刻別行為遷移確率記憶部２８と、エリア別人口データ記憶部３０と、エージェント生成部４０とを含んで構成されている。なお、時刻別行為者率データ記憶部２２、１日行為者率データ記憶部２４、時刻別行為遷移確率学習部２６、時刻別行為遷移確率記憶部２８、及び行為系列生成部４４が遷移確率学習装置の一例であり、時刻別行為者率データ記憶部２２、時刻別行為遷移確率記憶部２８、エリア別人口データ記憶部３０、及びエージェント生成部４０が行為系列生成装置の一例である。
【００２６】
時刻別行為者率データ記憶部２２には、入力部１０において受け付けた時刻別行為者率データが記憶されている。なお、時刻別行為者率データとしては、総務省の社会生活基本調査データ等を用いればよい。
【００２７】
１日行為者率データ記憶部２４には、入力部１０において受け付けた１日行為者率データが記憶されている。
【００２８】
時刻別行為遷移確率学習部２６は、時刻別行為者率データ記憶部２２に記憶されている時刻別行為者率データと、１日行為者率データ記憶部２４に記憶されている１日行為者率データと、入力部１０において受け付けたパラメータβｉ及びパラメータγｉとに基づいて、属性ごとに時刻別行為遷移確率行列Ａ（１）及び時刻別行為遷移確率配列Ｂ（２）…Ｂ（Ｔ−１）（以後、時刻別行為遷移確率行列と、時刻別行為遷移確率配列とを合わせて時刻別行為遷移確率とする。）を学習し、時刻別行為遷移確率記憶部２８に記憶すると共に、行為系列生成部４４に出力する。なお、時刻別行為遷移確率行列は、属性別及び時刻別に、行為のペアの各々についてのペアの一方の行為から他方の行為への遷移確率を表したものである。また、時刻別行為遷移確率配列は、属性別及び時刻別に、時系列に並んだ３つの行為の組み合わせの各々について、組み合わせの１つ目の行為及び２つ目の行為から３つ目の行為への遷移確率を表したものである。また、時刻別行為遷移確率行列が第１の遷移確率の一例であり、時刻別行為遷移確率配列が第２の遷移確率の一例であり、時刻別行為遷移確率学習部２６が、第１の遷移確率推定手段、及び第２の遷移確率推定手段の一例である。
【００２９】
時刻別行為遷移確率行列は、属性ごとに、下記（１）式に示す２次計画問題を解くことによって学習され、時刻別行為遷移確率配列は、属性ごとに、下記（２）式に示す２次計画問題を解くことによって学習される。具体的には、時刻別行為者率データ記憶部２２に記憶されている当該属性における時刻別行為者率データｙ（０）…ｙ（Ｔ−１）と、入力部１０において受け付けたパラメータβｉとに基づいて、下記（１）式に示す２次計画問題を解き、時刻別行為遷移確率行列Ａ（１）を取得する。また、時刻別行為者率データ記憶部２２に記憶されている当該属性における時刻別行為者率データｙ（０）…ｙ（Ｔ−１）と、入力部１０において受け付けたパラメータβｉ、及びγｉと、取得された時刻別行為遷移確率行列Ａ（１）とに基づいて、下記（２）式に示す２次計画問題を解き、時刻別行為遷移確率配列Ｂ（２）…Ｂ（Ｔ−１）を取得する。その結果得られたＡ（１），Ｂ（２）…Ｂ（Ｔ−１）を用いて、行為系列生成部４４において、シミュレーションを行う。そして、シミュレーション結果を集計して、当該属性を有する人物における１日の行為者率を算出し、当該属性における１日の行為者率と、１日行為者率データ記憶部２４に記憶されている当該属性における１日行為者率データとを比較する。比較した結果、誤差が予め定められた範囲内である場合には、当該処理によって得られた当該属性における時刻別行為遷移確率を、当該属性における時刻別行為遷移確率Ａ（１），Ｂ（２）…Ｂ（Ｔ−１）と確定する。一方、比較した結果、誤差が予め定められた範囲外である場合には、適当な値に変更したパラメータβｉ、及びγｉの値を入力部１０において受け付けて、下記（１）式及び（２）式に示す２次計画問題を解く処理、及びシミュレーションを行う処理、１日の行為者率を算出する処理、及び比較処理を繰り返し実行する。
【００３０】
【数１】
2016014983.tif 000003
【００３１】
ただし、ａｉｊは時刻別行為遷移確率行列Ａ（１）のｉｊ要素であり、δｉｊは行為ｉと行為ｊが同一である場合に１をとり、それ以外の場合に０をとるパラメータを表す。
【００３２】
【数２】
2016014983.tif 000004
【００３３】
ｂｉｊｋ（ｔ）は３次元の時刻別行為遷移確率配列Ｂ（ｔ）のｉｊｋ要素であり、ｃｉｊ（ｔ）は時刻ｔ−１に行為ｊ、時刻ｔに行為ｉとなる同時確率を表す。
【００３４】
時刻別行為遷移確率記憶部２８は、時刻別行為遷移確率学習部２６により、属性ごとに学習された時刻別行為遷移確率が記憶される。
【００３５】
エリア別人口データ記憶部３０は、入力部１０において受け付けたエリア別人口データを記憶している。なお、エリア別人口データとしては、国勢調査データ等を用いればよい。
【００３６】
エージェント生成部４０は、エリア別人口データ記憶部３０に記憶されているエリア別人口データと、時刻別行為遷移確率学習部２６から入力される属性別の時刻別行為遷移確率と、時刻別行為者率データ記憶部２２に記憶されている時刻別行為者率データと、に基づいて、エージェントの各々についての行為系列を生成し、シミュレーション結果として、時刻別行為遷移確率学習部２６に出力する。また、エージェント生成部４０は、エリア別人口データ記憶部３０に記憶されているエリア別人口データと、時刻別行為遷移確率記憶部２８に記憶されている属性別の時刻別行為遷移確率と、時刻別行為者率データ記憶部２２に記憶されている時刻別行為者率データと、に基づいて、エージェントの各々についての行為系列を生成し、出力部９０に出力する。また、エージェント生成部４０は、属性生成部４２と、行為系列生成部４４と、を含んで構成されている。
【００３７】
属性生成部４２は、エリア別人口データ記憶部３０に記憶されているエリア別人口データに基づいて、属性別及びエリア別に、当該エリアに、当該属性を持つ人物を表すエージェントを、当該エリア及び当該属性の人口に応じた数だけ生成する。具体的に、例えば、エリア別人口データに含まれる年齢、及び性別の組み合わせを図２のＣ列に示すような属性として定義し、当該属性をもつ人の居住地を図２のＢ列に示すような居住メッシュとして、当該属性及び居住メッシュを組み合わせて一つのエージェントとして作成する。なお、作成された順に図２のＡ列に示すようなＩＤが付与されるものとする。また、居住メッシュについては、予めどの居住地がどの居住メッシュに属するか定義されているものとする。また、属性生成部がエージェント生成手段の一例である。
【００３８】
行為系列生成部４４は、属性生成部４２において作成されたエージェントの各々と、時刻別行為遷移確率学習部２６から入力される属性別の時刻別行為遷移確率と、時刻別行為者率データ記憶部２２に記憶されている時刻別行為者率データとに基づいて、エージェントの各々について、図２のＤ１列〜ＤＴ列に示すような行為系列を生成し、エージェントごとに、ＩＤ、居住メッシュ、属性、及び行為系列を結合したデータを作成し、シミュレーション結果として時刻別行為遷移確率学習部２６に出力する。なお、時刻別行為遷移確率学習部２６及び行為系列生成部４４がシミュレーション手段、及び反復判定手段の一例である。
【００３９】
具体的には、まず、エージェントの各々について、時刻別行為者率データ記憶部２２に記憶されている時刻別行為者率データの、当該エージェントの属性と同一の属性についての最初の時刻での行為者率ｙ（０）に基づいて、時刻ｔ＝０における行為ｋ（０）を決定する。
【００４０】
次に、エージェントの各々について、時刻ｔ＝１における行為ｋ（１）を、属性別の時刻別行為遷移確率行列と、時刻ｔ＝０における行為ｋ（０）とに基づいて決定する。すなわち、時刻別行為遷移確率行列のｋ（０）番目の行ベクトルである
【００４１】
【数３】
2016014983.tif 000005
【００４２】
に従った確率で、時刻ｔ＝１における行為ｋ（１）を生成する。
【００４３】
次に、エージェントの各々について、時刻ｔ（ｔ≧２）における行為ｋ（ｔ）を、属性別の時刻別行為遷移確率行列と、時刻ｔ−２における行為ｋ（ｔ−２）と、時刻ｔ−１における行為ｋ（ｔ−１）とに基づいて決定する。すなわち、時刻別行為遷移確率配列の第２要素と第３要素とを固定した
【００４４】
【数４】
2016014983.tif 000006
【００４５】
に従った確率で、時刻ｔにおける行為ｋ（ｔ）を生成する。例えば、決定された時刻ｔ＝２における行為ｋ（２）と、属性別の時刻別行為遷移確率配列の当該エージェントの属性のｋ（１）番目の要素とｋ（２）番目の要素とを固定した
【００４６】
【数５】
2016014983.tif 000007
【００４７】
に従った確率と、に基づいて、行為ｋ（３）を決定し、当該決定処理を時刻ｔ＝Ｔ−１まで繰り返すことによって、当該エージェントの行為系列ｋ（２）…ｋ（Ｔ−１）を生成する。そして、生成されたエージェントの各々の行為系列ｋ（２）…ｋ（Ｔ−１）をシミュレーション結果として、時刻別行為遷移確率学習部２６に出力する。
【００４８】
また、行為系列生成部４４は、シミュレーション結果の生成処理と同様に、属性生成部４２において作成されたエージェントの各々と、時刻別行為遷移確率記憶部２８に記憶されている属性別の時刻別行為遷移確率と、時刻別行為者率データ記憶部２２に記憶されている時刻別行為者率データとに基づいて、エージェントの各々について図２のＤ１列〜ＤＴ列に示すような行為系列を生成し、エージェントごとに、ＩＤ、居住メッシュ、属性、及び行為系列を結合したデータを作成し、出力部９０に出力する。なお、出力部９０が出力手段の一例である。
【００４９】
＜本発明の実施の形態に係る行為系列生成装置の遷移確率学習の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る行為系列生成装置１００の遷移確率学習の作用について説明する。まず、入力部１０において１日行為者率データと、パラメータβｉ及びγｉと、時刻別行為者率データと、エリア別人口データと、を受け付ける。そして、行為系列生成装置１００によって、図３に示す遷移確率学習処理ルーチンが実行される。
【００５０】
まず、ステップＳ１００では、１日行為者率データ記憶部２４に記憶されている１日行為者率データを読み込む。
【００５１】
次に、ステップＳ１０２では、時刻別行為者率データ記憶部２２に記憶されている時刻別行為者率データを読み込む。
【００５２】
次に、ステップＳ１０４では、エリア別人口データ記憶部３０に記憶されているエリア別人口データを読み込む。
【００５３】
次に、ステップＳ１０６では、ステップＳ１０４において取得したエリア別人口データに基づいて、属性別及びエリア別に、当該エリアを居住メッシュとし当該属性を持つ人物を現すエージェントを、当該エリア及び当該属性の人口に応じた数だけ生成する。
【００５４】
次に、ステップＳ１０８では、ステップＳ１００において取得した１日行為者率データと、ステップＳ１０２において取得した時刻別行為者率データと、入力部１０において受け付けたパラメータβｉ及びγｉとに基づいて、属性ごとに時刻別行為遷移確率Ａ（１），Ｂ（２）…Ｂ（Ｔ−１）を学習する。
【００５５】
次に、ステップＳ１１０では、ステップＳ１０８において学習した時刻別行為遷移確率を時刻別行為遷移確率記憶部２８に記憶して、遷移確率学習処理ルーチンを終了する。
【００５６】
上記ステップＳ１０８における時刻別行為遷移確率の計算について、図４に示す、時刻別行為遷移確率計算処理ルーチンにおいて詳細に説明する。
【００５７】
図４のステップＳ２００では、処理対象となる属性について、ステップＳ１０２において取得した時刻別行為者率データに基づいて、時刻別行為者率ｙ（０）…ｙ（Ｔ−１）を取得する。
【００５８】
次に、ステップＳ２０２では、ステップＳ２００において取得した処理対象となる属性についての時刻別行為者率と、入力部１０において受け付けたパラメータβｉとに基づいて、上記（１）式に従って、２次計画問題を解き、時刻別行為遷移確率行列Ａ（１）を取得する。
【００５９】
次に、ステップＳ２０４では、ステップＳ２００において取得した処理対象となる属性についての時刻別行為者率と、入力部１０において受け付けたパラメータβｉ及びγｉと、ステップＳ２０２において取得した時刻別行為遷移確率行列Ａ（１）とに基づいて、上記（２）式に従って、２次計画問題を解き、時刻別行為遷移確率配列Ｂ（２）…Ｂ（Ｔ−１）を取得する。
【００６０】
次に、ステップＳ２０６では、ステップＳ２０２及びステップＳ２０４において取得した処理対象となる属性についての時刻別行為遷移確率Ａ（１），Ｂ（２）…Ｂ（Ｔ−１）を用いてシミュレーションを行う。
【００６１】
次に、ステップＳ２０８では、ステップＳ２０６において取得した処理対象となる属性のシミュレーションの結果に基づいて、処理対象となる属性を有する人物における１日の行為者率を計算する。
【００６２】
次に、ステップＳ２１０では、ステップＳ１００において取得した１日行為者率データに基づいて取得される処理対象となる属性における１日の行為者率と、ステップＳ２０８において取得される処理対象となる属性を有する人物における１日の行為者率とを比較する。
【００６３】
次に、ステップＳ２１２では、ステップＳ２１０において取得した比較結果に基づいて、誤差が予め定められた所定範囲内か否かを判定する。誤差が予め定められた所定範囲内である場合には、ステップＳ２１６へ移行し、誤差が予め定められた所定範囲外である場合には、ステップＳ２１４へ移行する。
【００６４】
ステップＳ２１４では、パラメータβｉ及びγｉについて、入力部１０により、入力を受け付けてステップＳ２０２へ移行し、ステップＳ２０２〜ステップＳ２１２の処理を繰り返す。
【００６５】
ステップＳ２１６では、ステップＳ２０２及びステップＳ２０４において取得した時刻別行為遷移確率を、当該処理対象となる属性の時刻別行為遷移確率として確定する。
【００６６】
次に、ステップＳ２１８では、全ての属性について処理が終了したか否かを判定する。全ての属性について処理を終了している場合には、時刻別行為遷移確率計算処理ルーチンを終了し、全ての属性について処理を終了していない場合には、処理対象となる属性を変更し、ステップＳ２００へ移行し、ステップＳ２００〜ステップＳ２１８の処理を繰り返す。
【００６７】
上記ステップＳ２０６におけるシミュレーションについて、図５に示す、シミュレーション処理ルーチンにおいて詳細に説明する。
【００６８】
図５のステップＳ３００では、処理対象となるエージェントについて、当該エージェントの属性と、ステップＳ１０２において取得した属性別の時刻別行為者率データとに基づいて、時刻ｔ＝０における行為ｋ（０）を決定する。
【００６９】
次に、ステップＳ３０２では、変数ｔの値に１を設定する。
【００７０】
次に、ステップＳ３０４では、処理対象となるエージェントについて、ステップＳ２０２において取得した属性別の時刻別行為遷移確率行列と、ステップＳ３００において取得した当該エージェントの行為ｋ（０）とに基づいて、当該エージェントの行為ｋ（１）を決定する。
【００７１】
次に、ステップＳ３０６では、変数ｔの値にｔ＋１を設定する。
【００７２】
次に、ステップＳ３０８では、処理対象となるエージェントについて、ステップＳ２０４において取得した属性別の時刻別行為遷移確率配列と、ステップＳ３００において取得した当該エージェントの行為ｋ（０）、ステップＳ３０４において取得した当該エージェントの行為ｋ（１）、前々回の処理において、ステップＳ３０８において取得した当該エージェントの行為ｋ（ｔ−２）、又は前回の処理において、ステップＳ３０８において取得した当該エージェントの行為ｋ（ｔ−１）のうち時刻ｔ−１の時刻に対応する行為及び時刻ｔ−２の時刻に対応する行為と、に基づいて、当該エージェントの行為ｋ（ｔ）を決定する。
【００７３】
次に、ステップＳ３１０では、変数ｔの値にｔ＋１を設定する。
【００７４】
次に、ステップＳ３１２では、ｔ＝Ｔであるか否かを判定する。ｔ＝Ｔである場合には、ステップＳ３１４へ移行し、ｔ＝Ｔでない場合には、ステップＳ３０８へ移行する。
【００７５】
次に、ステップＳ３１４では、ステップＳ１０６において生成した全てのエージェントについて処理を終了したか否かを判定する。全てのエージェントについて処理を終了している場合には、シミュレーション処理ルーチンを終了し、全てのエージェントについて処理を終了していない場合には、処理対象となるエージェントを変更し、ステップＳ３００へ移行し、ステップＳ３００〜ステップＳ３１４までの処理を繰り返す。
【００７６】
＜本発明の実施の形態に係る行為系列生成装置の行為系列生成の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る行為系列生成装置１００の行為系列生成の作用について説明する。時刻別行為遷移確率学習部２６において学習された時刻別行為遷移確率、並びにパラメータβｉ及びγｉが時刻別行為遷移確率記憶部２８に記憶されているときに、入力部１０において時刻別行為者率データと、エリア別人口データとを受け付ける。そして、行為系列生成装置１００によって、図６に示す行為系列生成処理ルーチンが実行される。
【００７７】
まず、ステップＳ４００では、時刻別行為遷移確率記憶部２８に記憶されている時刻別行為遷移確率を読み込む。
【００７８】
次に、ステップＳ４０２では、時刻別行為者率データ記憶部２２に記憶されている時刻別行為者率データを読み込む。
【００７９】
次に、ステップＳ４０４では、エリア別人口データ記憶部３０に記憶されているエリア別人口データを読み込む。
【００８０】
次に、ステップＳ４０６では、ステップＳ４０４において取得したエリア別人口データに基づいて、属性別及びエリア別に、当該エリアを居住メッシュとし当該属性を持つ人物を現すエージェントを、当該エリア及び当該属性の人口に応じた数だけ生成する。
【００８１】
次に、ステップＳ４０８では、ステップＳ４０６において取得したエージェントの各々について、当該エージェントの属性と、ステップＳ４００において取得した時刻別行為遷移確率と、ステップＳ４０２において取得した時刻別行為者率データとに基づいて、ステップＳ３００〜ステップＳ３１４と同様の処理により、行為系列を生成する。
【００８２】
次に、ステップＳ４１０では、ステップＳ４０８において取得したエージェント毎の行為系列について、出力部９０に出力し行為系列生成処理ルーチンを終了する。
【００８３】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る行為系列生成装置によれば、属性及び時刻別に、行為のペアの各々についてのペアの一方の行為から他方の行為への遷移確率を第１の遷移確率として推定し、属性及び時刻別に、時系列に並んだ３つの行為の組み合わせの各々について、組み合わせの１つ目の行為及び２つ目の行為から３つ目の行為への遷移確率を第２の遷移確率として推定し、エージェントの各々について、各時刻の行為からなる行為系列を生成し、行為毎に、１日に行為をした人物の割合を計算し、行為毎に計算された１日に行為をした人物の割合とを比較した結果、誤差が予め定められた範囲内となるまで、パラメータβi及びパラメータγiを変更しながら、第１の遷移確率の推定、第２の遷移確率の推定、及び１日に行為をした人物の割合の計算を繰り返すことによって、統計データに基づいて、人物の行為系列を精度良く計算するための行為の遷移確率を学習することができ、人物の行為系列を精度良く計算することができる。
【００８４】
また、集計データから都市内全ての人の属性や移動の目的が推定できるので、非常に低コストでリアルタイムかつ十分なサンプル数のデータを得ることができ、マーケティング、都市計画など都市内の人の活動に起因する業務のコストが大幅に低減される。
【００８５】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００８６】
例えば、本実施の形態においては、属性別及び時刻別ごとに時刻別行為遷移確率を学習する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、時刻別ごとのみについて、時刻別行為遷移確率を学習してもよい。
【００８７】
また、本実施の形態においては、時刻別行為遷移確率を学習する構成と、行為系列を生成する構成を１つの装置として構成する場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、時刻別行為遷移確率を学習する装置と、行為系列を生成する装置とを分離した構成としてもよい。
【００８８】
本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能であるし、ネットワークを介して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００８９】
１０   入力部
２０   演算部
２２   時刻別行為者率データ記憶部
２４   １日行為者率データ記憶部
２６   時刻別行為遷移確率学習部
２８   時刻別行為遷移確率記憶部
３０   エリア別人口データ記憶部
４０   エージェント生成部
４２   属性生成部
４４   行為系列生成部
９０   出力部
１００ 行為系列生成装置
【図１】
2016014983.tif 000010
【図３】
2016014983.tif 000011
【図４】
2016014983.tif 000012
【図５】
2016014983.tif 000013
【図６】
2016014983.tif 000014
【図２】
2016014983.tif 000015