(57)【要約】【課題】所定の領域内の複数の動線群の状況を１つのパターンとして包括的に捉えつつ、動線群の時間変化を分析する。【解決手段】第１分類部３２は、各第１動線群グラフを、各第１動線群グラフ間の非類似度に基づき、各々が識別可能なラベルに対応付けられた所定の数のパターンに分類する。典型動線群グラフ生成部３３は、上記各第１動線群グラフに基づき、上記各パターンの典型動線群グラフを生成する。第２分類部４２は、各第２動線群グラフを、上記典型動線群グラフとの間の非類似度に基づき、上記各パターンのいずれかに分類する。Ｎ‐ｇｒａｍ統計算出部３５は、上記各第１動線群グラフの第１ラベル列についてＮ‐ｇｒａｍ統計を算出する。分析部４４は、Ｎ‐ｇｒａｍ統計に基づき、上記各第２動線群グラフの第２ラベル列に関する発生確率を算出し、時系列の第２動線群データの時間変化を分析する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の領域内における複数の動線の動線データを含む動線群データが所定のサンプリング期間毎に集計された時系列の第１動線群データに基づき、時系列の第２動線群データの時間変化を分析する動線群時間変化分析装置であって、
前記時系列の第１動線群データ及び第２動線群データの入力を受付ける受付手段と、
前記入力を受付けた時系列の第１動線群データ及び第２動線群データについて、時系列毎に第１動線群グラフ及び第２動線群グラフをそれぞれ生成する動線群グラフ生成手段と、
前記生成された各第１動線群グラフを、当該各第１動線群グラフ間の非類似度に基づき、各々が識別可能なラベルに対応付けられた所定の数のパターンに分類する第１分類手段と、
前記所定の数のパターンに分類された各第１動線群グラフに基づき、前記各パターンの典型動線群グラフをそれぞれ生成する典型動線群グラフ生成手段と、
前記生成された各第２動線群グラフを、前記典型動線群グラフとの間の非類似度に基づき、前記各パターンのいずれかに分類する第２分類手段と、
前記分類された各第１動線群グラフ及び各第２動線群グラフの時系列に、前記各動線群グラフが分類されたパターンに対応付けられたラベルを並べて得られる第１ラベル列及び第２ラベル列を生成するラベル列生成手段と、
前記生成された第１ラベル列について、Ｎ‐ｇｒａｍ統計を算出するＮ‐ｇｒａｍ統計算出手段と、
前記算出されたＮ‐ｇｒａｍ統計を記憶する記憶手段と、
前記記憶されたＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、前記生成された第２ラベル列に関する発生確率を算出し、前記時系列の第２動線群データの時間変化を分析する分析手段と、
を備えることを特徴とする動線群時間変化分析装置。
【請求項２】
前記分析手段は、前記記憶されたＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、前記第２ラベル列の直後に発生するラベルの発生確率を算出することで、前記時系列の第２動線群データの直後に発生する確率の最も高い動線群を評価し、最終的に前記時系列の第２動線群データの時間変化を分析することを特徴とする請求項１に記載の動線群時間変化分析装置。
【請求項３】
前記分析手段は、前記記憶されたＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、前記第２ラベル列の発生確率を算出することで、前記時系列の第２動線群データの前記時系列の第１動線群データに対する特異性を評価し、最終的に前記時系列の第２動線群データの時間変化を分析することを特徴とする請求項１に記載の動線群時間変化分析装置。
【請求項４】
前記分析手段は、前記第２動線群データの時系列のパターンが前記第１動線群データの時系列のパターン内に存在しない場合、前記算出された発生確率を補正することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の動線群時間変化分析装置。
【請求項５】
前記第１分類手段及び前記典型動線群グラフ生成手段は、ｋ−ｍｅｄｏｉｄｓ法に基づき再帰的に実行され、最終的に前記各第１動線群グラフを所定の数のパターンに分類し、前記各パターンの典型動線群グラフをそれぞれ生成することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の動線群時間変化分析装置。
【請求項６】
所定の領域内における複数の動線の動線データを含む動線群データが所定のサンプリング期間毎に集計された時系列の第１動線群データに基づき、時系列の第２動線群データの時間変化を分析する動線群時間変化分析装置における動線群時間変化分析方法であって、
前記時系列の第１動線群データ及び第２動線群データの入力を受付ける受付工程と、
前記入力を受付けた時系列の第１動線群データ及び第２動線群データについて、時系列毎に第１動線群グラフ及び第２動線群グラフをそれぞれ生成する動線群グラフ生成工程と、
前記生成された各第１動線群グラフを、当該各第１動線群グラフ間の非類似度に基づき、各々が識別可能なラベルに対応付けられた所定の数のパターンに分類する第１分類工程と、
前記所定の数のパターンに分類された各第１動線群グラフに基づき、前記各パターンの典型動線群グラフをそれぞれ生成する典型動線群グラフ生成工程と、
前記生成された各第２動線群グラフを、前記典型動線群グラフとの間の非類似度に基づき、前記各パターンのいずれかに分類する第２分類工程と、
前記分類された各第１動線群グラフ及び各第２動線群グラフの時系列に、前記各動線群グラフが分類されたパターンに対応付けられたラベルを並べて得られる第１ラベル列及び第２ラベル列を生成するラベル列生成工程と、
前記生成された第１ラベル列について、Ｎ‐ｇｒａｍ統計を算出するＮ‐ｇｒａｍ統計算出工程と、
前記算出されたＮ‐ｇｒａｍ統計を記憶する記憶工程と、
前記記憶されたＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、前記生成された第２ラベル列に関する発生確率を算出し、前記時系列の第２動線群データの時間変化を分析する分析工程と、
を備えることを特徴とする動線群時間変化分析方法。
【請求項７】
前記分析工程は、前記記憶されたＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、前記第２ラベル列の直後に発生するラベルの発生確率を算出することで、前記時系列の第２動線群データの直後に発生する確率の最も高い動線群を評価し、最終的に前記時系列の第２動線群データの時間変化を分析することを特徴とする請求項６に記載の動線群時間変化分析方法。
【請求項８】
前記分析工程は、前記記憶されたＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、前記第２ラベル列の発生確率を算出することで、前記時系列の第２動線群データの前記時系列の第１動線群データに対する特異性を評価し、最終的に前記時系列の第２動線群データの時間変化を分析することを特徴とする請求項６に記載の動線群時間変化分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、動線群時間変化分析装置、及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＧＰＳ（Global Positioning System）等の位置測位技術の進歩により、屋内外において、人や自動車等の移動体の移動軌跡を収集することが可能となっている。収集された移動軌跡は、都市計画や店舗レイアウト等の設計における動線計画等のマーケティング活動に利用されている。
【０００３】
また、位置測位技術の進歩において、特に、時間帯に応じて移動軌跡を分析し、時間の経過と共に移動軌跡がどのように変化するかを予測する技術が提案されている。例えば、過去の道路交通情報及び相関データを取得、及び蓄積し、渋滞の解消と共に渋滞の発生を予測する技術が提案されている。
【０００４】
また例えば、非特許文献１及び非特許文献２には、ある時間帯において多くの移動体が通過する動線群を移動軌跡の中から抽出し、動線群の各動線上で移動体の経路予測を行う技術が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Giannotti, F., Nanni, M., Pinelli, F., & Pedreschi, D., Trajectory Pattern Mining, KDD ’07 Proceedings of the 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 330‐339, 2007.
【非特許文献２】Morzy, M., Mining Frequent Trajectories of Moving Objects for Location Prediction, Proceedings of the 5th International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, pp. 667‐680, Springer‐Verlag, 2007.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、以上のような従来技術は、都市計画や店舗レイアウト設計等における動線計画の設計に適用することが、非常に困難である。
【０００７】
理由は、本発明者の検討によれば、都市計画等の動線計画を設計するには、動線群の状況を、渋滞の発生場所等の局所的な範囲ではなく、都市や街等の包括的な範囲で、１つのパターンとして捉える必要があるからである。
【０００８】
例えば、ある場所の渋滞を解消したい場合、その渋滞を解消することによって、都市や街内の他の場所に現れる影響を包括的に考慮する必要がある。
【０００９】
また例えば、都市や街等の動線計画の適否を判断したい場合、包括的な動線群の時間変化の仕方に特異性があるか否かを判断する必要がある。包括的な動線群の時間変化の仕方に特異性が多くみられる場合、動線群の傾向は、今迄と比較して変化している可能性があるためである。
【００１０】
しかしながら、従来技術は、各動線について局所的に分析を行い、移動体の経路予測を行っている。一般的に、各動線は、局所的に異なる多様なパターンで時間変化する。したがって、従来技術では、各動線について局所的に分析を行っても、各動線の傾向や規則性を都市や街等の領域全体で包括的に把握することは困難である。
【００１１】
即ち、従来技術では、領域内の動線群の状況を１つのパターンとして包括的に捉えつつ、動線群の時間変化を分析することができない、という不都合がある。
【００１２】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、領域内の動線群の状況を１つのパターンとして包括的に捉えつつ、動線群の時間変化を分析できるようにした動線群時間変化分析装置、及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、以下のような構成要素を備える。すなわち、動線群時間変化分析装置は、所定の領域内における複数の動線の動線データを含む動線群データが所定のサンプリング期間毎に集計された時系列の第１動線群データに基づき、時系列の第２動線群データの時間変化を分析する。上記時系列の第１動線群データ及び第２動線群データの入力を受付ける。上記入力を受付けた時系列の第１動線群データ及び第２動線群データについて、時系列毎に第１動線群グラフ及び第２動線群グラフをそれぞれ生成する。上記生成された各第１動線群グラフを、当該各第１動線群グラフ間の非類似度に基づき、各々が識別可能なラベルに対応付けられた所定の数のパターンに分類する。上記所定の数のパターンに分類された各第１動線群グラフに基づき、上記各パターンの典型動線群グラフをそれぞれ生成する。上記生成された各第２動線群グラフを、上記典型動線群グラフとの間の非類似度に基づき、上記各パターンのいずれかに分類する。上記分類された各第１動線群グラフ及び各第２動線群グラフの時系列に、上記各動線群グラフが分類されたパターンに対応付けられたラベルを並べて得られる第１ラベル列及び第２ラベル列を生成する。上記生成された第１ラベル列について、Ｎ‐ｇｒａｍ統計を算出する。上記算出されたＮ‐ｇｒａｍ統計を記憶する。上記記憶されたＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、上記生成された第２ラベル列に関する発生確率を算出し、上記時系列の第２動線群データの時間変化を分析するようにしたものである。
【００１４】
また、この発明の第１の観点は、以下のような態様を備えることを特徴とする。
【００１５】
第１の態様は、上記記憶されたＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、上記第２ラベル列の直後に発生するラベルの発生確率を算出することで、上記時系列の第２動線群データの直後に発生する確率の最も高い動線群を評価し、最終的に上記時系列の第２動線群データの時間変化を分析するようにしたものである。
【００１６】
第２の態様は、上記記憶されたＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、上記第２ラベル列の発生確率を算出することで、上記時系列の第２動線群データの上記時系列の第１動線群データに対する特異性を評価し、最終的に上記時系列の第２動線群データの時間変化を分析するようにしたものである。
【００１７】
第３の態様は、上記第２動線群データの時系列のパターンが上記第１動線群データの時系列のパターン内に存在しない場合、上記算出された発生確率を補正するようにしたものである。
【００１８】
第４の態様は、上記各第１動線群グラフを分類する手段、及び上記典型動線群グラフをそれぞれ生成する手段をｋ‐ｍｅｄｏｉｄｓ法に基づき再帰的に実行し、最終的に上記各第１動線群グラフを所定の数のパターンに分類し、上記各パターンの典型動線群グラフをそれぞれ生成するようにしたものである。
【発明の効果】
【００１９】
この発明の第１の観点によれば、動線群時間変化分析装置は、時系列の第１動線群データを所定の数のパターンに分類した後、当該パターンに対応したラベルに基づき、第１ラベル列を生成する。生成した第１ラベル列について、Ｎ‐ｇｒａｍ言語モデルに基づき、Ｎ‐ｇｒａｍ統計を算出する。算出したＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、時系列の第２動線群データに対応する第２ラベル列に関する発生確率を算出し、当該第２動線群データの時間変化を分析する。このため、都市や街等の所定の領域における動線群全体を包括的に把握することができ、非類似度を用いることで時系列毎の動線群を定量的に比較して分類することができる。また、Ｎ‐ｇｒａｍ言語モデルを用いることで、時系列の第１動線群に対応する第１ラベル列に基づき、時系列の第２動線群に対応する第２ラベル列に関する発生確率を定量的に算出することができる。
【００２０】
したがって、領域内の動線群の状況を１つのパターンとして包括的に捉えつつ、動線群の時間変化を分析することができる。
【００２１】
第１の態様によれば、Ｎ‐ｇｒａｍ統計に基づき、第２ラベル列の直後に発生するラベルの発生確率を算出することで、第２動線群データの直後に発生する確率の最も高い動線群を評価し、最終的に第２動線群データの時間変化を分析する。このため、既に発生した動線群データから、その次に発生する可能性の高い動線群を定量的に予測することができる。
【００２２】
したがって、まだ発生していない時間帯における動線群を、過去の動線群から定量的に予測し、分析することができる。
【００２３】
第２の態様によれば、Ｎ‐ｇｒａｍ統計に基づき、第２ラベル列の発生確率を算出することで、第２動線群データの第１動線群データに対する特異性を評価し、最終的に第２動線群データの時間変化を分析する。このため、既に発生した動線群の時間変化の仕方について、従来の動線群に基づく出現可能性を定量化することで、特異性を評価することができる。
【００２４】
したがって、従来の動線群からの傾向の変化を定量的に分析することができる。
【００２５】
第３の態様によれば、第２動線群データの時系列のパターンが第１動線群データの時系列のパターン内に存在しない場合、算出された発生確率を補正する。このため、Ｎ‐ｇｒａｍ統計内に存在しないような動線群のパターンに関する発生確率についても、定量的に分析することができる。
【００２６】
したがって、より様々な動線群のパターンに関する時間変化について定量的に分析することができる。
【００２７】
第４の態様によれば、ｋ‐ｍｅｄｏｉｄｓ法に基づき、第１動線群グラフの分類及び典型動線群グラフの生成を再帰的に実行し、最終的に各第１動線群グラフを所定の数のパターンに分類し、当該各パターンの典型動線群グラフをそれぞれ生成する。このため、時系列の各第１動線群の非類似度に基づき、特徴的なパターンを抽出すると共に、当該パターンに類似する動線群グラフを適切に分類することができる。また、抽出された特徴的なパターンに最も類似する動線群グラフを典型動線群グラフとして生成することができる。
【００２８】
したがって、より特徴的な動線群を適切に抽出することができ、以後の第２動線群の時間変化の分析を効果的に実行することができる。
【００２９】
すなわち、この発明によれば、領域内の動線群の状況を１つのパターンとして包括的に捉えつつ、動線群の時間変化を分析できるようにした動線群時間変化分析装置、及び方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】この発明の第１の実施形態に係る動線群時間変化分析装置により得られる動線群と、動線群グラフの一例を示す模式図である。
【図２】同実施形態における動線群時間変化分析装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３】同実施形態における系列分析器の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図４】同実施形態における予測系列評価器の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図５】同実施形態における動線群間のグラフ編集距離の算出方法の一例を示す模式図である。
【図６】同実施形態における文字列間の編集距離の算出方法の一例を示す模式図である。
【図７】同実施形態における動線群時間変化分析装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】同実施形態における動線群時間変化分析装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】この発明の第２の実施形態に係る動線群時間変化分析装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】この発明の第３の実施形態に係る動線群時間変化分析装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１１】この発明の第４の実施形態に係る動線群時間変化分析装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１２】この発明の第５の実施形態に係る動線群時間変化分析装置の動作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】
【００３１】
以下、この発明に関わるいくつかの実施形態について図面を参照して説明する。なお、各実施形態に用いられる動線群時間変化分析装置は、ハードウェア構成、又はハードウェア資源とソフトウェアとの組合せ構成の何れでも実施可能となっている。組合せ構成のソフトウェアとしては、予めネットワーク又は記憶媒体から各コンピュータにインストールされ、動線群時間変化分析装置の機能を当該各コンピュータに実現させるためのプログラムが用いられる。なお、各実施形態の動線群時間変化分析装置は、スタンドアロンのユーザ端末として実施してもよく、クライアントサーバシステムにおけるサーバ装置として実施してもよい。また、各実施形態の動線群時間変化分析装置は、プライベートクラウド又はパブリッククラウド等のクラウドコンピューティングシステムにおいて、低負荷時に選択される複数台の処理実行装置の各々として実施してもよい。
【００３２】
［原理］
まず、各実施形態について説明する前に、各実施形態に用いられる基本的な原理について説明する。
【００３３】
本発明に係る各実施形態では、複数の動線は、図１（Ａ）に示すように、例えば１時間毎等、所定のサンプリング期間において集計された動線群としてまとめられていることとする。また、各動線は、動線上における個々の場所を一意に識別する文字を、動線の進行方向の順に並べて得られる文字列として表現されるものとする。
【００３４】
ここで、各動線は、移動体の軌跡から重要な箇所を取り出した部分軌跡とする。例えば、所定の領域内をある速度以上で移動体がスムーズに移動している状態のとき、動線として識別されるものとする。この場合、移動体が渋滞等の要因により予め設定された速度以下になった場合、当該移動体の移動軌跡は、動線として識別されないものとする。
【００３５】
また、動線群は、図１（Ｂ）に示すように、当該動線群内の動線を１つのノードとして表現し、互いに交差する動線のノードをエッジで結ぶことにより、無向グラフとして表現されるものとする。以後の説明において、「無向グラフ」は、「動線群グラフ」と読み替えてもよい。
【００３６】
動線群グラフは、各動線の地理的な特徴をノード属性として文字列で表現することが可能である。また、動線群グラフは、動線間の接続関係も動線群の特徴として表現することが可能である。このようにすると、道路計画などの動線設計においても、交差点渋滞等、動線がどのように交差するかといった重要なポイントを視覚的に表現することができる。
【００３７】
なお、上記動線群グラフについては、以下の文献に詳しく記載されている。
【００３８】
渡邉優太、太田昌克、宮崎敏明、「イベント空間における人の移動軌跡収集とその解析」、情報処理学会第７６回全国大会、２０１４年３月．
次に、動線群は、いくつかのパターンに分類され、類型化された動線群（以下、典型動線群、又は典型パターンと言う。）について分析される。動線群を典型パターンに分類し、典型動線群の時間変化を分析することにより、動線群の局所的な違いが排除され、所定の領域全体を包括的に捉えつつ、動線群の時間変化の規則性を評価することが可能となる。
【００３９】
動線群をパターンに分類する際は、動線群グラフ間の非類似度が計算され、当該非類似度に基づき、動線群は所定の数のパターンに分類される。ある１つのパターンに分類された、１又は複数の動線群には、そのパターンを一意に識別するパターンラベルが付与される。動線群の時間変化は、パターンラベル（以下、「ラベル」と言う。）で構成される文字列（以下、「ラベル列」、「ラベル系列」、「パターンラベル列」、又は「パターンラベル系列」と言う。）として表現される。このようにすると、ラベルで構成される文字列の出現確率を分析することにより、当該文字列の直後に発生する動線群を予測することが可能となる。また、既に発生した動線群の時間変化について、その規則性を評価することが可能となる。
【００４０】
［第１の実施形態］
次に、この発明の第１の実施形態について説明する。
【００４１】
図２は、この発明の第１の実施形態に係る動線群時間変化分析装置の機能構成を示すブロック図であり、図３は、同実施形態における系列分析器の機能構成を示すブロック図であり、図４は、同実施形態における予測系列評価器の機能構成を示すブロック図である。動線群時間変化分析装置１は、入出力器１０、制御器２０、系列分析器３０、予測系列評価器４０、及びデータベース５０を備えている。すなわち、動線群時間変化分析装置１は、所定の領域内における複数の動線の動線データを含む動線群データが所定のサンプリング期間毎に集計された時系列の第１動線群データに基づき、時系列の第２動線群データの時間変化を分析する機能を有する。
【００４２】
入出力器１０は、ユーザにより入力される時系列の動線群データの入力を受付ける。入出力器１０は、時間変化を分析する対象としての動線群データの入力を受付けてもよく、当該時間変化を分析する対象としての動線群データを分析するための動線群データの入力を受付けてもよい。以下の説明において、「時間変化を分析する対象としての動線群データを分析するための動線群データ」は、「第１動線群データ」と読み替えてもよい。また、「時間変化を分析する対象としての動線群データ」は、「第２動線群データ」と読み替えてもよい。また、「時系列の動線群データ」は、「動線群集合」と読み替えてもよい。
【００４３】
すなわち、本実施形態では、２種類の動線群データを使用する。具体的には、第１動線群データは、Ｎ‐ｇｒａｍ言語モデルに基づくＮ‐ｇｒａｍ統計を算出するためのデータである。また、第２動線群データは、当該算出されたＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、時間変化が分析されるデータである。なお、Ｎ‐ｇｒａｍ言語モデル及びＮ‐ｇｒａｍ統計については、後で詳述する。
【００４４】
すなわち、入出力器１０は、時系列の第１動線群データ及び第２動線群データの入力を受付ける。入出力器１０は、入力を受付けた時系列の第１動線群データ及び第２動線群データを、制御器２０に送信する。
【００４５】
ここで、動線群データは、所定の領域内における複数の動線の動線データを含む。また、動線群データは、所定のサンプリング期間毎に集計された時系列のデータである。なお、第１動線群データは、第２動線群データの時間変化を分析するための評価用データであるため、当該所定の領域内における時系列の動線群データを複数回測定して得られる平均的な動線群データであってもよい。
【００４６】
入出力器１０は、時系列の第２動線群データの時間変化の分析結果を、制御器２０から受信し、当該分析結果を出力する。ここで、入出力器１０による分析結果の出力形態としては、例えば液晶ディスプレイに表示出力する形態や、文字や数値として紙媒体等に印字出力する形態等が適宜、使用可能となっている。また、出力される分析結果は、例えば図１（Ａ）又は図１（Ｂ）に示す如き、動線群又は動線群グラフを含んでいてもよく、動線群又は動線群グラフの背景に領域図（例、地図、店舗間取り図）を含んでいてもよい。補足すると、第２動線群データの時間変化の分析結果は、第２ラベル列に関する発生確率を含む。ここで、ユーザに対して分析結果を出力する際に、第２ラベル列の中のラベルに対応するパターンの典型動線群が表す複数の動線（図１（Ａ）参照）を地図上に配置してもよい。
【００４７】
制御器２０は、時系列の第１動線群データ及び第２動線群データを入出力器１０から受信し、当該受信した動線群集合が第１動線群データか否かを判定する。制御器２０は、受信した動線群集合を第１動線群データと判定した場合、当該動線群集合を系列分析器３０に送信する。
【００４８】
制御器２０は、時系列の第１動線群データから生成された典型動線群グラフ及び算出されたＮ‐ｇｒａｍ統計を系列分析器３０から受信し、データベース５０に書込む。
【００４９】
制御器２０は、受信した動線群集合が第１動線群データでないと判定した場合、制御器２０は、受信した動線群集合を第２動線群データであると判定する。制御器２０は、データベース５０から典型動線群グラフ及びＮ‐ｇｒａｍ統計を読出し、第２動線群データと判定された動線群集合と共に予測系列評価器４０に送信する。なお、Ｎ‐ｇｒａｍ統計については、後で詳しく述べる。
【００５０】
制御器２０は、時系列の第２動線群データの時間変化の分析結果を、予測系列評価器４０から受信し、当該分析結果を入出力器１０に送信する。
【００５１】
系列分析器３０は、時系列の第１動線群データを制御器２０から受信し、当該第１動線群データの系列分析を実行する。系列分析器３０は、時系列の第１動線群データの系列分析結果として、典型動線群グラフを生成し、Ｎ‐ｇｒａｍ統計を算出する。系列分析器３０は、当該生成した典型動線群グラフ、及び算出したＮ‐ｇｒａｍ統計を制御器２０に送信する。
【００５２】
具体的には、系列分析器３０は、図３に示すように、第１動線群グラフ生成部３１、第１分類部３２、典型動線群グラフ生成部３３、第１ラベル列生成部３４、及びＮ‐ｇｒａｍ統計算出部３５を備えていてもよい。
【００５３】
第１動線群グラフ生成部３１は、時系列の第１動線群データを制御器２０から受信する。第１動線群グラフ生成部３１は、受信した時系列の第１動線群データについて、時系列毎に第１動線群グラフを生成する。第１動線群グラフ生成部３１は、時系列毎に生成した第１動線群グラフを第１分類部３２に送信する。
【００５４】
第１分類部３２は、時系列毎に生成された第１動線群グラフを第１動線群グラフ生成部３１から受信する。第１分類部３２は、生成された各第１動線群グラフを、当該各第１動線群グラフ間の非類似度に基づき、各々が識別可能なラベルに対応付けられた所定の数のパターンに分類する。第１分類部３２は、所定の数のパターンに分類された各第１動線群グラフを、典型動線群グラフ生成部３３及び第１ラベル列生成部３４に送信する。
【００５５】
ここで、各動線群グラフ間の非類似度は、グラフ編集距離を用いて計算してもよい。グラフ編集距離は、一方のグラフを他方のグラフに変換するために要する操作履歴に基づいて計算されるグラフ間の非類似度を示す指標の一つである。グラフ編集距離の算出処理では、グラフを変換する際の操作として、図５に示すように、動線群グラフのノード及びエッジに対して、「置換」、「挿入」、及び「削除」の３つの操作のみを実施する。この例では、図５（Ａ）に示すグラフＧ１を、図５（Ｂ）〜図５（Ｄ）に示す中間状態を介して、図５（Ｅ）に示すグラフＧ２に変換している。
【００５６】
上記操作においては、操作毎にコストを累積し、コストの和が最小となる操作系列を求め、そのコストの値をグラフ編集距離とする。
【００５７】
ノード間、すなわち動線間の非類似度については、「置換」の操作に関わるコストに関連しており、当該コストは、動線に対応する文字列間の編集距離によって計算される。一方、ノードやエッジの「挿入」と「削除」の操作に関わるコストは、大きめの値に設定される。これにより、「挿入」と「削除」の操作だけでグラフが変換されることを防ぐことが可能である。文字列間の編集距離は、図６に示すように、文字の「挿入」、及び「削除」の２つの操作によって一方の文字列を他方の文字列に変換するまでに要する、最小の操作回数で定義される。
【００５８】
いま、文字列１の文字数をＩ、文字列２の文字数をＪとして、横（Ｉ＋１）、縦（Ｊ＋１）の（Ｉ＋１）×（Ｊ＋１）個からなる格子点群を考える。ｊ行、ｉ列目の格子点を（ｊ，ｉ）とすると、文字列１の各文字を１行目に左から順に（１，２）から（１，Ｉ＋１）に、文字列２の各文字を１列目に上から順に（２，１）から（Ｊ＋１，１）にそれぞれ配置する。縦軸に隣接する格子点をリンクで結び、更に文字列間で共通する文字から↓、右にリンクを辿って一致する格子点を一致ポイントとし、その左上の格子点と一致ポイントをリンクで結ぶ。縦横のリンクにはコストとして１を付与し、斜めのリンクにはコストを付与しない。
【００５９】
例えば、文字数Ｉ＝６の「ＸＡＣＺＤＥ」を文字列１、文字数Ｊ＝５の「ＡＢＣＤＥ」を文字列２とし、６行７列の格子点群における左上隅の格子点（１，１）からリンクを辿り、右下隅の格子点（Ｊ＋１，Ｉ＋１）に到達する再帰しない経路を考える。この場合、図６に示すような経路（リンク）を辿る。このリンクを辿る度に対応するコストを累積し、その最小値を文字列間の編集距離とする。ただし、リンクを右横に辿ることは、移動先の格子点と同じ列にある文字列１における文字を「削除」すること、下に辿ることは、移動先の格子点と同じ行にある文字列２の文字を「挿入」すること、右下に辿ることは、対応する文字をそのまま残すことに相当する。
【００６０】
図６に示す例では、操作ＯＰ１において文字「Ｘ」を「削除」し、操作ＯＰ２において文字「Ｂ」を「挿入」し、操作ＯＰ３において文字「Ｚ」を「削除」するという３回の操作をコストとして累積する。したがって、文字列１と文字列２との編集距離は３と計上される。
【００６１】
なお、グラフ編集距離及び文字列間の編集距離については、以下の文献にそれぞれ詳しく記載されている。
【００６２】
K. Riesen, S. Emmenegger and H. Bunke, Kaspar Riesen, Sandro Emmenegger, and Horst Bunke, A Novel Software Toolkit for Graph Edit Distance Computation, Proc. 9th Int. Workshop on Graph Based Representations in Pattern Recognition, LNCS 7877, 142-151, 2013.
尾上能之、文字列間の距離：モナドを使って、情報処理46(9), 1053-1060, 2005.
典型動線群グラフ生成部３３は、所定の数のパターンに分類された各第１動線群グラフを、第１分類部３２から受信する。典型動線群グラフ生成部３３は、所定の数のパターンに分類された各第１動線群グラフに基づき、当該各パターンの典型動線群グラフをそれぞれ生成する。典型動線群グラフ生成部３３は、生成した各典型動線群グラフを、制御器２０に送信する。
【００６３】
ここで、典型動線群グラフは、各パターンに分類された１又は複数の動線群グラフの特徴を典型的に表している動線群グラフである。典型動線群グラフ生成部３３は、典型動線群グラフを、各パターンに分類された動線群グラフの中から抽出することで生成してもよい。
【００６４】
第１ラベル列生成部３４は、各第１動線群グラフを第１分類部３２から受信する。第１ラベル列生成部３４は、分類された各第１動線群グラフの時系列に、当該各第１動線群グラフが分類されたパターンに対応付けられたラベルを並べて得られるラベル列を生成する。なお、以下の説明において、「分類された各第１動線群グラフの時系列に、当該各第１動線群グラフが分類されたパターンに対応付けられたラベルを並べて得られるラベル列」は、「第１ラベル列」と読み替えてもよい。第１ラベル列生成部３４は、生成した第１ラベル列をＮ‐ｇｒａｍ統計算出部３５に送信する。
【００６５】
Ｎ‐ｇｒａｍ統計算出部３５は、第１ラベル列を第１ラベル列生成部３４から受信し、生成された第１ラベル列について、Ｎ‐ｇｒａｍ統計を算出する。Ｎ‐ｇｒａｍ統計算出部３５は、算出した第１ラベル列のＮ‐ｇｒａｍ統計を制御器２０に送信する。
【００６６】
ここで、Ｎ‐ｇｒａｍ統計算出部がＮ‐ｇｒａｍ統計を算出するために用いるＮ‐ｇｒａｍ言語モデルについて説明する。
【００６７】
動線群が発生する時系列に並べて得られるラベル列｛ｗ１、ｗ２、…、ｗｎ｝をｗｎ１とすると、このラベル列が発生する発生確率は、以下の式のように表される。
【００６８】
【数１】
2016162432.tif 000003
【００６９】
ここで、Ｐ（Ｂ｜Ａ）は、Ａが発生するとした場合にＢが発生する条件付き確率の値である。
【００７０】
次に、Ｎを任意の整数としたとき、各ラベルの発生確率が当該ラベルの直前の（Ｎ−１）個のラベルのみに依存すると仮定すると、次式が成り立つ。
【００７１】
【数２】
2016162432.tif 000004
【００７２】
式（２）を式（１）に代入すると、次式が成り立つ。
【００７３】
【数３】
2016162432.tif 000005
【００７４】
式（３）は、Ｎ‐ｇｒａｍ言語モデルと呼ばれ、各ラベルの発生確率は、全てのパターン系列におけるラベルｗｉの発生頻度をＣ（ｗｉ）、ラベル列ｗｎ１の発生頻度をＣ（ｗｎ１）とすると、
【００７５】
【数４】
2016162432.tif 000006
【００７６】
と表される。ここで、Ｎ‐ｇｒａｍ統計は、全てのパターン系列におけるＮ個以下のラベル系列の発生頻度である。
【００７７】
即ち、Ｎ‐ｇｒａｍ統計算出部３５は、生成された第１ラベル列について、Ｎ‐ｇｒａｍ統計として、当該第１ラベル列内で取り得る全てのパターン系列に対する発生頻度を算出する。
【００７８】
なお、Ｎ‐ｇｒａｍ言語モデルについては、以下の文献に詳しく記載されている。
【００７９】
荒木雅弘、フリーソフトでつくる音声認識システム、森北出版、２００７．
予測系列評価器４０は、第１動線群データに関する典型動線群グラフ及びＮ−ｇｒａｍ統計と、第２動線群データとを制御器２０から受信する。予測系列評価器４０は、第１動線群データに関する典型動線群グラフに基づき、第２動線群データから第２ラベル列を生成する。予測系列評価器４０は、Ｎ−ｇｒａｍ統計に基づき、生成された第２ラベル列に関する発生確率を算出し、第２動線群データの時間変化を分析する。予測系列評価器４０は、第２動線群データの時間変化の分析結果を制御器２０に送信する。
【００８０】
具体的には、予測系列評価器４０は、図４に示すように、第２動線群グラフ生成部４１、第２分類部４２、第２ラベル列生成部４３、及び分析部４４を備えていてもよい。
【００８１】
第２動線群グラフ生成部４１は、時系列の第２動線群データを制御器２０から受信する。第２動線群グラフ生成部４１は、受信した時系列の第２動線群データについて、時系列毎に第２動線群グラフを生成する。第２動線群グラフ生成部４１は、時系列毎に生成した第２動線群グラフを第２分類部４２に送信する。
【００８２】
第２分類部４２は、第１動線群データに関する典型動線群グラフを制御器２０から受信し、時系列毎に生成された第２動線群グラフを第２動線群グラフ生成部４１から受信する。第２分類部４２は、生成された各第２動線群グラフを、典型動線群グラフとの間の非類似度に基づき、第１動線群グラフが分類された各パターンのいずれかに分類する。第２分類部４２は、各パターンのいずれかに分類された各第２動線群グラフを、第２ラベル列生成部４３に送信する。なお、第２分類部４２は、第１分類部３２と同様の手法により、動線群グラフ間の非類似度を算出してもよい。
【００８３】
第２ラベル列生成部４３は、第１動線群グラフが分類された各パターンのいずれかに分類された各第２動線群グラフを、第２分類部４２から受信する。第２ラベル列生成部４３は、分類された各第２動線群グラフの時系列に、各第２動線群グラフが分類されたパターンに対応付けられたラベルを並べて得られる第２ラベル列を生成する。第２ラベル列生成部４３は、生成した第２ラベル列を、分析部４４に送信する。
【００８４】
分析部４４は、第１動線群データに関するＮ−ｇｒａｍ統計を制御器２０から受信し、第２ラベル列を第２ラベル列生成部４３から受信する。分析部４４は、Ｎ−ｇｒａｍ統計に基づき、生成された第２ラベル列に関する発生確率を算出し、時系列の第２動線群データの時間変化を分析する。分析部４４は、時系列の第２動線群データの時間変化の分析結果を、制御器２０に送信する。
【００８５】
データベース５０は、制御器２０から読込み／書込み可能なメモリであり、制御器２０からの指示によって第１動線群データに関する典型動線群グラフ及びＮ‐ｇｒａｍ統計を記憶する。また、データベース５０は、第２動線群データの時間変化の分析結果を記憶してもよい。また、データベース５０は、制御器２０からの指示により、典型動線群グラフ及びＮ‐ｇｒａｍ統計のような分析結果を、都市や街等といった領域毎に記憶してもよい。また、データベース５０は、制御器２０からの指示により、典型動線群グラフ及びＮ‐ｇｒａｍ統計のような分析結果を、曜日毎及び／又は時間帯毎に記憶してもよい。この種の領域、曜日及び／又は時間帯を示す情報は、例えば、入出力器１０が、時系列の動線群データと共に、入力を受付けてもよい。あるいは、この種の領域、曜日及び／又は時間帯を示す情報は、時系列の動線群データに含まれていてもよい。
【００８６】
次に、以上のように構成された動線群時間変化分析装置の動作について図７及び図８に示すフローチャートを用いて説明する。なお、以下の説明において、動線群時間変化分析装置１には、第１動線群データが入力され、次に、第２動線群データが入力されるものとする。
【００８７】
始めに、第１動線群データが入力された場合の動作について、図７を用いて説明する。
【００８８】
入出力器１０は、ユーザの操作により入力される時系列の動線群データの入力を受付ける（ＳＴ１１０）。入出力器１０は、入力を受付けた時系列の動線群データを制御器２０に送信する。
【００８９】
制御器２０は、受信した時系列の動線群データについて、第１動線群データであるか否かを判定し（ＳＴ１２０）、否の場合にはステップＳＴ２１０に進む。なお、この判定は、例えばステップＳＴ１１０において、動線群データの入力と共に、当該動線群データが第１動線群データか否かの指定情報の入力を受付けることにより、当該指定情報に基づいて実行してもよい。あるいは、ステップＳＴ１２０の判定は、データベース５０内に典型動線群グラフ及びＮ‐ｇｒａｍ統計があるか否かに応じて実行してもよい。この場合、データベース５０内に典型動線群グラフ及びＮ‐ｇｒａｍ統計が無ければ第１動線群データと判定し、典型動線群グラフ及びＮ‐ｇｒａｍ統計があれば第２動線群データと判定するように、実行してもよい。
【００９０】
制御器２０は、第１動線群データであると判定した場合（ＳＴ１２０：ｙｅｓ）、当該第１動線群データを系列分析器３０に送信する。
【００９１】
系列分析器３０は、受信した第１動線群データについて、系列分析を実行する。系列分析器３０は、時系列の第１動線群データの系列分析結果として、典型動線群グラフを生成し、Ｎ‐ｇｒａｍ統計を算出する。具体的には、系列分析器３０内の各部３１−３５は、以下の各ステップＳＴ１３０−ＳＴ１８０を実行する。
【００９２】
第１動線群グラフ生成部３１は、受信した第１動線群データについて、時系列毎に第１動線群グラフを生成する。具体的には、第１動線群グラフ生成部３１は、以下の各ステップＳＴ１３０−ＳＴ１４０を実行する。
【００９３】
第１動線群グラフ生成部３１は、第１動線群グラフが生成されていない時系列について、第１動線群グラフを生成する。（ＳＴ１３０）。第１動線群グラフ生成部３１は、全時系列で第１動線群グラフが生成されたか否かを判定し（ＳＴ１４０）、否の場合（ＳＴ１４０：ｎｏ）には、ステップＳＴ１３０を再度実行する。
【００９４】
また、第１動線群グラフ生成部３１は、全時系列で第１動線群グラフが生成されたと判定された場合（ＳＴ１４０：ｙｅｓ）には、生成された各第１動線群グラフを第１分類部３２に送信する。
【００９５】
第１分類部３２は、受信した各第１動線群グラフを、当該各第１動線群グラフ間の非類似度に基づき、各々が識別可能なラベルに対応付けられた所定の数のパターンに分類する（ＳＴ１５０）。第１分類部３２は、所定の数のパターンに分類された各第１動線群グラフを、典型動線群グラフ生成部３３及び第１ラベル列生成部３４に送信する。
【００９６】
典型動線群グラフ生成部３３は、各第１動線群グラフを受信し、当該所定の数のパターンに分類された各第１動線群グラフに基づき、各パターンの典型動線群グラフをそれぞれ生成する（ＳＴ１６０）。典型動線群グラフ生成部３３は、生成された各パターンの典型動線群グラフを制御器２０に送信する。
【００９７】
第１ラベル列生成部３４は、第１分類部３２から各第１動線群グラフを受信する。第１ラベル列生成部３４は、当該所定の数のパターンに分類された各第１動線群グラフの時系列に、各第１動線群グラフが分類されたパターンに対応付けられたラベルを並べて得られる第１ラベル列を生成する（ＳＴ１７０）。第１ラベル列生成部３４は、生成された第１ラベル列をＮ‐ｇｒａｍ統計算出部３５に送信する。
【００９８】
Ｎ‐ｇｒａｍ統計算出部３５は、受信した第１ラベル列について、Ｎ‐ｇｒａｍ統計を算出する（ＳＴ１８０）。Ｎ‐ｇｒａｍ統計算出部３５は、算出した第１ラベル列に関するＮ‐ｇｒａｍ統計を制御器２０に送信する。
【００９９】
制御器２０は、各第１動線群データに関する典型動線群グラフ及びＮ‐ｇｒａｍ統計を受信し、データベース５０に書込む。データベース５０は、当該書込まれた各第１動線群データに関する典型動線群グラフ及びＮ‐ｇｒａｍ統計を記憶する（ＳＴ１９０）。
【０１００】
次に、第２動線群データが入力された場合の動作について、図７及び図８を用いて説明する。
【０１０１】
入出力器１０は、ユーザの操作により入力される時系列の動線群データの入力を受付ける（ＳＴ１１０）。入出力器１０は、入力を受付けた時系列の動線群データを制御器２０に送信する。
【０１０２】
制御器２０は、受信した時系列の動線群データについて、第１動線群データであるか否かを判定する（ＳＴ１２０）。
【０１０３】
制御器２０は、第１動線群データでないと判定した場合（ＳＴ１２０：ｎｏ）、当該時系列の動線群データを第２動線群データと判定する。制御器２０は、データベース５０から第１動線群データに関する典型動線群グラフ及びＮ‐ｇｒａｍ統計を読出す（ＳＴ２１０）。制御器２０は、読み出した第１動線群データに関する典型動線群グラフ及びＮ‐ｇｒａｍ統計と、第２動線群データとを予測系列評価器４０に送信する。
【０１０４】
予測系列評価器４０は、受信した第１動線群データに関する典型動線群グラフ及びＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、時系列の第２動線群データの時間変化を分析する。具体的には、予測系列評価器４０内の各部４１−４４は、以下の各ステップＳＴ２２０−ＳＴ２６０を実行する。
【０１０５】
第２動線群グラフ生成部４１は、受信した第２動線群データについて、時系列毎に第２動線群グラフを生成する。具体的には、第２動線群グラフ生成部４１は、以下の各ステップＳＴ２２０−ＳＴ２３０を実行する。
【０１０６】
第２動線群グラフ生成部４１は、第２動線群グラフが生成されていない時系列について、第２動線群グラフを生成する。（ＳＴ２２０）。第２動線群グラフ生成部４１は、全時系列で第２動線群グラフが生成されたか否かを判定し（ＳＴ２３０）、否の場合（ＳＴ２３０：ｎｏ）には、ステップＳＴ２２０を再度実行する。
【０１０７】
また、第２動線群グラフ生成部４１は、全時系列で第２動線群グラフが生成されたと判定された場合（ＳＴ２３０：ｙｅｓ）には、生成された各第２動線群グラフを第２分類部４２に送信する。
【０１０８】
第２分類部４２は、受信した各第２動線群グラフを、受信した第１動線群グラフに関する典型動線群グラフとの間の非類似度に基づき、第１動線群グラフが分類された各パターンのいずれかに分類する（ＳＴ２４０）。第２分類部４２は、各パターンのいずれかに分類された各第２動線群グラフを、第２ラベル列生成部４３に送信する。
【０１０９】
第２ラベル列生成部４３は、各第２動線群グラフを受信する。第２ラベル列生成部４３は、当該各パターンのいずれかに分類された各第２動線群グラフの時系列に、各第２動線群グラフが分類されたパターンに対応付けられたラベルを並べて得られる第２ラベル列を生成する（ＳＴ２５０）。第２ラベル列生成部４３は、生成された第２ラベル列を分析部４４に送信する。
【０１１０】
分析部４４は、第１動線群データに関するＮ‐ｇｒａｍ統計及び第２ラベル列を受信する。分析部４４は、第１動線群データに関するＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、第２ラベル列に関する発生確率を算出し、時系列の第２動線群データの時間変化を分析する（ＳＴ２６０）。分析部４４は、時系列の第２動線群データの時間変化の分析結果を、制御器２０に送信する。制御器２０は、受信した第２動線群データの時間変化の分析結果を、入出力器１０に送信する。
【０１１１】
入出力器１０は、受信した第２動線群データの時間変化の分析結果を、ユーザに対して出力する（ＳＴ２７０）。
【０１１２】
以上詳述したように、第１の実施形態では、動線群時間変化分析装置１は、所定の領域内における複数の動線の動線データを含む動線群データが所定のサンプリング期間毎に集計された時系列の第１動線群データに基づき、時系列の第２動線群データの時間変化を分析する。入出力器１０は、上記時系列の第１動線群データの入力を受付ける。第１動線群グラフ生成部３１は、上記入力を受付けた時系列の第１動線群データについて、時系列毎に第１動線群グラフを生成する。第１分類部３２は、上記生成された各第１動線群グラフを、当該各第１動線群グラフ間の非類似度に基づき、各々が識別可能なラベルに対応付けられた所定の数のパターンに分類する。典型動線群グラフ生成部３３は、上記所定の数のパターンに分類された各第１動線群グラフに基づき、上記各パターンの典型動線群グラフをそれぞれ生成する。第１ラベル列生成部３４は、上記分類された各第１動線群グラフの時系列に、上記各動線群グラフが分類されたパターンに対応付けられたラベルを並べて得られる第１ラベル列を生成する。Ｎ‐ｇｒａｍ統計算出部３５は、上記生成された第１ラベル列について、Ｎ‐ｇｒａｍ統計を算出する。データベース５０は、上記算出されたＮ‐ｇｒａｍ統計を記憶する。入出力器１０は、上記時系列の第２動線群データの入力を受付ける。第２動線群グラフ生成部４１は、上記入力を受付けた時系列の第２動線群データについて、時系列毎に第２動線群グラフを生成する。第２分類部４２は、上記生成された各第２動線群グラフを、上記典型動線群グラフとの間の非類似度に基づき、上記各パターンのいずれかに分類する。第２ラベル列生成部４３は、上記分類された各第２動線群グラフの時系列に、上記各動線群グラフが分類されたパターンに対応付けられたラベルを並べて得られる第２ラベル列を生成する。分析部４４は、上記記憶されたＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、上記生成された第２ラベル列に関する発生確率を算出し、上記時系列の第２動線群データの時間変化を分析するようにしている。このため、都市や街等の所定の領域における動線群全体を包括的に把握することができ、非類似度を用いることで時系列毎の動線群を定量的に比較して分類することができる。また、Ｎ‐ｇｒａｍ言語モデルを用いることで、時系列の第１動線群に対応する第１ラベル列に基づき、時系列の第２動線群に対応する第２ラベル列に関する発生確率を定量的に算出することができる。
【０１１３】
したがって、領域内の動線群の状況を１つのパターンとして包括的に捉えつつ、動線群の時間変化を分析することができる。
【０１１４】
［第２の実施形態］
第２の実施形態は、第１の実施形態において、第２ラベル列の直後に発生するラベルの発生確率を算出することで、時系列の第２動線群データの直後に発生する確率の最も高い動線群を評価し得る構成となっている。具体的には、この動線群時間変化分析装置１の機能構成は、図２及び図３に示す機能構成と同様である。以下では、図２及び図３と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明を省略し、異なる部分について主に述べる。
【０１１５】
分析部４４は、第１動線群データに関するＮ‐ｇｒａｍ統計を制御器２０から受信し、第２ラベル列を第２ラベル列生成部４３から受信する。分析部４４は、Ｎ‐ｇｒａｍ統計に基づき、第２ラベル列の直後に発生するラベルの発生確率を算出する。分析部４４は、算出した発生確率に基づき、時系列の第２動線群データの直後に発生する確率の最も高い動線群を評価する。分析部４４は、評価した結果に基づき、最終的に時系列の第２動線群データの時間変化を分析する。分析部４４は、時系列の第２動線群データの時間変化の分析結果を、制御器２０に送信する。
【０１１６】
具体的には、分析部４４は、第１動線群データに関するＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、第２ラベル列を条件付き確率の条件部として、第２ラベル列の直後に所定の数のパターンに対応付けられたラベルが発生する確率を、全てのラベルについて算出する。分析部４４は、全てのラベルについて算出した発生確率のうち最も発生確率が高いラベルを、第２ラベル列の直後に発生するラベルとして抽出する。分析部４４は、抽出したラベルに対応するパターンの典型動線群グラフを、時系列の第２動線群データの直後に発生する動線群グラフとして抽出してもよい。分析部４４は、抽出したラベル又は典型動線群グラフを、時系列の第２動線群データの時間変化の分析結果として制御器２０に送信する。
【０１１７】
なお、分析部４４は、第２ラベル列の直後に発生するラベルの発生確率を算出する際に、当該第２ラベル列のうち、第２ラベル列を構成するラベルの数以下の任意の数から構成されるラベル列を条件付き確率の条件部とする。すなわち、分析部４４は、「ＡＢＣＤ」からなる第２ラベル列に対して、「ＡＢＣＤ」、「ＢＣＤ」、「ＣＤ」、及び「Ｄ」からなるラベル列を条件付き確率の条件部として、「Ｄ」の直後に発生するラベルの発生確率をＮ‐ｇｒａｍ統計を用いて式（３）に基づき算出する。この条件部のラベル列の文字数はＮ−１となる。
【０１１８】
入出力器１０は、時系列の第２動線群データの時間変化の分析結果を、制御器２０から受信し、当該分析結果を出力する。
【０１１９】
なお、入出力器１０は、時系列の第２動線群データの時間変化の分析結果として、第２動線群データの直後に発生する確率の最も高い動線群の分類されたパターンに対応付けられたラベルを出力してもよい。また、入出力器１０は、当該パターンの典型動線群グラフを出力してもよい。
【０１２０】
次に、以上のように構成された動線群時間変化分析装置の動作について図９に示すフローチャートを用いて説明する。なお、以下の説明において、第１の実施形態と同様の動作となる部分については、説明を省略する。
【０１２１】
始めに、入出力器１０、制御器２０、及び系列分析器３０は、ステップＳＴ１１０−ＳＴ１９０において、時系列の第１動線群データについて、系列分析を実行し、データベース５０に記憶する。なお、ステップＳＴ１１０−ＳＴ１９０に係る動作については、第１の実施形態と同様の動作であるため、説明を省略する。
【０１２２】
次に、入出力器１０、制御器２０、及び予測系列評価器４０は、ステップＳＴ２１０−ＳＴ２５０において、時系列の第２動線群データについて、受信した第１動線群データに関する典型動線群グラフに基づき、第２ラベル列を生成する。なお、ステップＳＴ２１０−ＳＴ２５０に係る動作については、第１の実施形態と同様の動作であるため、説明を省略する。
【０１２３】
分析部４４は、Ｎ‐ｇｒａｍ統計に基づき、第２ラベル列の直後に発生するラベルの発生確率を算出することで、時系列の第２動線群データの直後に発生する確率の最も高い動線群を評価し、最終的に時系列の第２動線群データの時間変化を分析する。具体的には、分析部４４は、図９に示す如き、以下のステップＳＴ２６１−ＳＴ２６３を実行する。
【０１２４】
分析部４４は、第１動線群データに関するＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、第２ラベル列を条件付き確率の条件部として、第２ラベル列の直後に所定の数のパターンに対応付けられたラベルが発生する確率を、全てのラベルについて算出する（ＳＴ２６１）。
【０１２５】
分析部４４は、全てのラベルについて算出した発生確率のうち最も発生確率が高いラベルを、第２ラベル列の直後に発生するラベルとして抽出する（ＳＴ２６２）。分析部４４は、抽出したラベルに対応するパターンの典型動線群グラフを、時系列の第２動線群データの直後に発生する動線群グラフとして抽出する（ＳＴ２６３）。
【０１２６】
分析部４４は、抽出したラベル又は典型動線群グラフを、時系列の第２動線群データの時間変化の分析結果として制御器２０に送信する。制御器２０は、当該受信した分析結果を入出力器１０に送信する。入出力器１０は、当該受信した分析結果を、ユーザに対して出力する（ＳＴ２７０）。
【０１２７】
以上詳述したように、第２の実施形態では、分析部４４は、上記記憶されたＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、上記第２ラベル列の直後に発生するラベルの発生確率を算出することで、上記時系列の第２動線群データの直後に発生する確率の最も高い動線群を評価し、最終的に上記時系列の第２動線群データの時間変化を分析するようにしている。このため、既に発生した動線群データから、その次に発生する可能性の高い動線群を定量的に予測することができる。
【０１２８】
したがって、第２の実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加え、まだ発生していない時間帯における動線群を、過去の動線群から定量的に予測し、分析することができる。また例えば、ある場所の渋滞を解消したい場合に、その渋滞を解消することによって、都市や街内の他の場所に現れる影響を包括的に考慮することが可能となる。
【０１２９】
［第３の実施形態］
第３の実施形態は、第１の実施形態において、第２ラベル列の発生確率を算出することで、第２動線群データの第１動線群データに対する特異性を評価し得る構成となっている。具体的には、この動線群時間変化分析装置１の機能構成は、図２及び図３に示す機能構成と同様である。以下では、図２及び図３と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明を省略し、異なる部分について主に述べる。
【０１３０】
分析部４４は、第１動線群データに関するＮ‐ｇｒａｍ統計を制御器２０から受信し、第２ラベル列を第２ラベル列生成部４３から受信する。分析部４４は、Ｎ‐ｇｒａｍ統計に基づき、第２ラベル列の発生確率を算出する。分析部４４は、算出した発生確率に基づき、時系列の第１動線群データに対して、時系列の第２動線群データの特異性を評価する。分析部４４は、評価した結果に基づき、最終的に時系列の第２動線群データの時間変化を分析する。分析部４４は、時系列の第２動線群データの時間変化の分析結果を、制御器２０に送信する。
【０１３１】
なお、分析部４４は、時系列の第２動線群データの時間変化の特異性は、第１動線群データに基づく第２動線群データの発生確率に基づいて分析される。したがって、分析部４４は、当該発生確率の所定の閾値を１又は複数設定し、発生確率が当該閾値を超えたか否かに応じて、第２動線群データが第１の動線群データに対して特異性があるか否かを判定してもよい。分析部４４は、時系列の第２動線群データの時間変化の分析結果として当該判定結果を制御器２０に送信してもよい。
【０１３２】
なお、分析部４４は、第２ラベル列の発生確率を算出する際に、当該第２ラベル列のうち、第２ラベル列を構成するラベルの数以下の任意の数から構成されるラベル列を条件付き確率の条件部として、Ｎ‐ｇｒａｍ統計を用いて式（３）に基づき算出する。この条件部のラベル列の文字数はＮ−１となる。
【０１３３】
入出力器１０は、時系列の第２動線群データの時間変化の分析結果を、制御器２０から受信し、当該分析結果を出力する。ここで、入出力器１０による分析結果の出力形態としては、例えば液晶ディスプレイに表示出力する形態や、文字や数値として紙媒体等に印字出力する形態等が適宜、使用可能となっている。
【０１３４】
次に、以上のように構成された動線群時間変化分析装置の動作について図１０に示すフローチャートを用いて説明する。なお、以下の説明において、第１の実施形態と同様の動作となる部分については、説明を省略する。
【０１３５】
始めに、入出力器１０、制御器２０、及び系列分析器３０は、ステップＳＴ１１０−ＳＴ１９０において、時系列の第１動線群データについて、系列分析を実行し、データベース５０に記憶する。なお、ステップＳＴ１１０−ＳＴ１９０に係る動作については、第１の実施形態と同様の動作であるため、説明を省略する。
【０１３６】
次に、入出力器１０、制御器２０、及び予測系列評価器４０は、ステップＳＴ２１０−ＳＴ２５０において、時系列の第２動線群データについて、受信した第１動線群データに関する典型動線群グラフに基づき、第２ラベル列を生成する。なお、ステップＳＴ２１０−ＳＴ２５０に係る動作については、第１の実施形態と同様の動作であるため、説明を省略する。
【０１３７】
分析部４４は、Ｎ‐ｇｒａｍ統計に基づき、第２ラベル列の発生確率を算出することで、時系列の第２動線群データの時系列の第１動線群データに対する特異性を評価し、最終的に時系列の第２動線群データの時間変化を分析する。具体的には、分析部４４は、図１０に示す如き、以下のステップＳＴ２６１ａ−ＳＴ２６２ａを実行する。
【０１３８】
分析部４４は、第１動線群データに関するＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、第２ラベル列の発生確率を算出する（ＳＴ２６１ａ）。
【０１３９】
分析部４４は、算出した第２ラベル列の発生確率に基づき、時系列の第１動線群データに対する時系列の第２動線群データの特異性を分析する（ＳＴ２６２ａ）。
【０１４０】
分析部４４は、特異性の分析結果を、時系列の第２動線群データの時間変化の分析結果として制御器２０に送信する。制御器２０は、当該受信した分析結果を入出力器１０に送信する。入出力器１０は、当該受信した分析結果を、ユーザに対して出力する（ＳＴ２７０）。
【０１４１】
以上詳述したように、第３の実施形態では、分析部４４は、上記記憶されたＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、上記第２ラベル列の発生確率を算出することで、上記時系列の第２動線群データの上記時系列の第１動線群データに対する特異性を評価し、最終的に上記時系列の第２動線群データの時間変化を分析するようにしている。このため、既に発生した動線群の時間変化の仕方について、従来の動線群に基づく出現可能性を定量化することで、特異性を評価することができる。
【０１４２】
したがって、第３の実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加え、従来の動線群からの傾向の変化を定量的に分析することができる。また例えば、都市や街等の動線計画の適否を判断したい場合に、包括的な動線群の時間変化の仕方に特異性があるか否かを判断することが可能となる。
【０１４３】
［第４の実施形態］
第４の実施形態は、第１の実施形態の変形例であり、第２動線群データの時系列のパターンが第１動線群データの時系列のパターン内に存在しない場合においても、第２ラベル列に関して算出される発生確率を補正し得る構成となっている。具体的には、この動線群時間変化分析装置１の機能構成は、図２及び図３に示す機能構成と同様である。なお、第４の実施形態は、第１の実施形態に限らず、第２又は第３の実施形態の変形例としてもよい。以下では、図２及び図３と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明を省略し、異なる部分について主に述べる。
【０１４４】
分析部４４は、第１動線群データに関するＮ‐ｇｒａｍ統計を制御器２０から受信し、第２ラベル列を第２ラベル列生成部４３から受信する。分析部４４は、Ｎ‐ｇｒａｍ統計に基づき、生成された第２ラベル列に関する発生確率を算出し、時系列の第２動線群データの時間変化を分析する。分析部４４は、第２動線群データの時系列のパターンが第１動線群データの時系列のパターン内に存在しない場合、算出された発生確率を補正する。分析部４４は、補正された分析結果を、制御器２０に送信する。
【０１４５】
分析部４４は、第１ラベル列に関するＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、第２ラベル列に関する発生確率を算出するが、第２ラベル列において発生するラベル列のパターンが第１ラベル列内に存在しない可能性がある。この場合、式（４）に基づき、当該ラベル列のパターンの発生確率は、０と算出されるため、分析部４４は、当該ラベル列のパターンの発生確率が０とならないように、発生確率を補正する。分析部４４は、発生確率の補正方法として、バックオフスムージング法を用いてもよい。なお、本実施形態では、発生確率の補正方法として、バックオフスムージング法に限らず、任意の手法が適用可能である。
【０１４６】
ここで、バックオフスムージング法による具体的な発生確率の補正の一例について説明する。
【０１４７】
例えば、Ｎ‐ｇｒａｍ統計における、３文字からなるラベル列ｗｉｉ−２内で取り得るラベル列のパターンの有無によって、ラベル列ｗｉ−１ｉ−２に続くｗｉの発生確率Ｐ（ｗｉ｜ｗｉ−１ｉ−２）を次式によって算出する。
【０１４８】
【数５】
2016162432.tif 000007
【０１４９】
である。ここで、λ（ｗｉｉ−２）は、０＜λ（ｗｉｉ−２）＜１であり、ディスカウント値と呼ばれる。λ（ｗｉｉ−２）は、ラベル列ｗｉｉ−２内で取り得るラベル列のうち、Ｎ‐ｇｒａｍ統計内に存在するラベル列が発生した発生確率にかけ合わせることで、その発生確率の値を減らす。また、λ（ｗｉｉ−２）をかけ合わせることで減らした分の値を、Ｎ‐ｇｒａｍ統計内に存在するラベル列の発生確率に配分する効果を有する。
【０１５０】
なお、ディスカウント値λ（ｗｉｉ−２）は、様々な計算方法が提案されており、例えば、ウィッテンベル法と呼ばれる手法では、λ（ｗｉｉ−２）は、以下の式のように算出される。
【０１５１】
【数６】
2016162432.tif 000008
【０１５２】
なお、本実施形態では、ディスカウント値λ（ｗｉｉ−２）は、ウィッテンベル法に限らず、任意の手法が適用可能である。
【０１５３】
次に、以上のように構成された動線群時間変化分析装置の動作について図１１に示すフローチャートを用いて説明する。なお、以下の説明において、第１の実施形態と同様の動作となる部分については、説明を省略する。
【０１５４】
始めに、入出力器１０、制御器２０、及び系列分析器３０は、ステップＳＴ１１０−ＳＴ１９０において、時系列の第１動線群データについて、系列分析を実行し、データベース５０に記憶する。なお、ステップＳＴ１１０−ＳＴ１９０に係る動作については、第１の実施形態と同様の動作であるため、説明を省略する。
【０１５５】
次に、入出力器１０、制御器２０、及び予測系列評価器４０は、ステップＳＴ２１０−ＳＴ２５０において、時系列の第２動線群データについて、受信した第１動線群データに関する典型動線群グラフに基づき、第２ラベル列を生成する。なお、ステップＳＴ２１０−ＳＴ２５０に係る動作については、第１の実施形態と同様の動作であるため、説明を省略する。
【０１５６】
分析部４４は、第１動線群データに関するＮ‐ｇｒａｍ統計及び第２ラベル列を受信する。分析部４４は、第１動線群データに関するＮ‐ｇｒａｍ統計に基づき、第２ラベル列に関する発生確率を算出する（ＳＴ２６１ｂ）。
【０１５７】
分析部４４は、算出した発生確率が０になるか否かを判定する（ＳＴ２６２ｂ）。分析部４４は、算出した発生確率が０になると判定した場合（ＳＴ２６２ｂ：ｙｅｓ）、当該算出した発生確率を補正する（ＳＴ２６３ｂ）。分析部４４は、算出した発生確率が０にならないと判定した場合（ＳＴ２６２ｂ：ｎｏ）、ステップＳＴ２６３ｂを省略する。
【０１５８】
分析部４４は、算出した発生確率に基づき、時系列の第２動線群データの時間変化を分析し、当該分析結果を、制御器２０に送信する。制御器２０は、受信した第２動線群データの時間変化の分析結果を、入出力器１０に送信する。
【０１５９】
入出力器１０は、受信した第２動線群データの時間変化の分析結果を、ユーザに対して出力する（ＳＴ２７０）。
【０１６０】
以上詳述したように、第４の実施形態では、分析部４４は、上記第２動線群データの時系列のパターンが上記第１動線群データの時系列のパターン内に存在しない場合、上記算出された発生確率を補正するようにしている。このため、Ｎ‐ｇｒａｍ統計内に存在しないような動線群のパターンに関する発生確率についても、定量的に分析することができる。
【０１６１】
したがって、第４の実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加え、より様々な動線群のパターンに関する時間変化について定量的に分析することができる。
【０１６２】
なお、第４の実施形態は、第１の実施形態に限らず、第２〜第３の各実施形態の変形例としてもよい。例えば第２及び第４の実施形態を組み合わせる場合、第４の実施形態のステップＳＴ２６１ｂ‐２６３ｂを、第２の実施形態のステップＳＴ２６１よりも前に実行すればよい。また例えば第３及び第４の実施形態を組み合わせる場合、第４の実施形態のステップＳＴ２６１ｂを第３の実施形態のステップＳＴ２６１ａとして実行し、第４の実施形態のステップＳＴ２６２ｂ，ＳＴ２６３ｂを、第３の実施形態のステップＳＴ２６２ａよりも前に実行すればよい。この場合も同様に、第２〜第３の各実施形態の効果に加え、より様々な動線群のパターンに関する時間変化について定量的に分析することができる。
【０１６３】
［第５の実施形態］
第５の実施形態は、第１の実施形態の変形例であり、第１動線群グラフ分類と、典型動線群グラフ生成とをｋ−ｍｅｄｏｉｄｓ法に基づいて再帰的に実行し、第１動線群を所定の数のパターンに最適に分類し得る構成となっている。具体的には、この動線群時間変化分析装置１の機能構成は、図２及び図３に示す機能構成と同様である。なお、第５の実施形態は、第１の実施形態に限らず、第２の実施形態乃至第４の実施形態のいずれか１つの実施形態の変形例としてもよい。
【０１６４】
以下では、動線群時間変化分析装置１の動作について図１２に示すフローチャートを用いて説明する。なお、以下の説明において、第１の実施形態と同様の動作となる部分については、説明を省略する。
【０１６５】
始めに、入出力器１０、制御器２０、及び系列分析器３０は、ステップＳＴ１１０−ＳＴ１４０において、時系列の第１動線群データについて、第１動線群グラフを生成する。なお、ステップＳＴ１１０−ＳＴ１４０に係る動作については、第１の実施形態と同様の動作であるため、説明を省略する。
【０１６６】
第１分類部３２及び典型動線群グラフ生成部３３は、ｋ−ｍｅｄｏｉｄｓ法に基づき再帰的に実行され、最終的に各第１動線群グラフを所定の数のパターンに分類し、当該各パターンの典型動線群グラフをそれぞれ生成する。
【０１６７】
具体的には、第１分類部３２及び典型動線群グラフ生成部３３は、図１２に示す如き、以下のステップＳＴ１５１−ＳＴ１６１を実行する。
【０１６８】
第１動線群グラフ生成部３１は、生成した各第１動線群グラフを典型動線群グラフ生成部３３に送信する。
【０１６９】
典型動線群グラフ生成部３３は、各第１動線群グラフを第１動線群グラフ生成部３１から受信し、各第１動線群グラフの中から、当該第１動線群グラフを分類する所定の数の動線群グラフを不作為に選定し、典型動線群グラフ候補を生成する（ＳＴ１５１）。典型動線群グラフ生成部３３は、生成した典型動線群グラフ候補を第１分類部３２に送信する。
【０１７０】
第１分類部３２は、典型動線群グラフ候補を受信し、各第１動線群グラフと、典型動線群グラフ候補との間の非類似度を算出する。第１分類部３２は、算出された非類似度に基づき、非類似度が最も小さい典型動線群グラフ候補のパターンに、各第１動線群グラフを分類する（ＳＴ１５２）。
【０１７１】
なお、以下の説明において、第１動線群グラフが分類されるパターンの数は、ｋ個であるとし、ｉ（１≦ｉ≦ｋ）番目のパターンに含まれる動線群グラフｘの集合をＸｉ＝｛ｘ｝とする。また、集合Ｘｉの典型動線群グラフをｃｉとし、動線群グラフｘとｙとの非類似度をｄ（ｘ，ｙ）とする。
【０１７２】
第１分類部３２は、分類した各パターンにおける動線群グラフの集合Ｘｉを典型動線群グラフ生成部３３に送信する。
【０１７３】
典型動線群グラフ生成部３３は、受信した動線群グラフの集合Ｘｉにおいて、以下の式により、典型動線群グラフ候補を更新する（ＳＴ１５３）。
【０１７４】
【数７】
2016162432.tif 000009
【０１７５】
典型動線群グラフ生成部３３は、典型動線群グラフ候補が更新されたか否かを判定する（ＳＴ１５４）。典型動線群グラフ生成部３３は、典型動線群グラフ候補が更新されないと判定した場合（ＳＴ１５４：ｙｅｓ）、当該典型動線群グラフ候補を典型動線群グラフとして決定する（ＳＴ１６１）。典型動線群グラフ生成部３３は、典型動線群グラフ候補が更新されたと判定した場合（ＳＴ１５４：ｎｏ）、当該更新された典型動線群グラフ候補を第１分類部３２に送信する。
【０１７６】
第１分類部３２及び典型動線群グラフ生成部３３は、典型動線群グラフが決定されるまで、更新された典型動線群グラフ候補についてステップＳＴ１５２−ＳＴ１５４を再帰的に実行する。第１分類部３２及び典型動線群グラフ生成部３３は、最終的に各第１動線群グラフを所定の数のパターンに分類し、各パターンの典型動線群グラフをそれぞれ生成する。
【０１７７】
第１分類部３２は、所定の数のパターンに分類された各第１動線群グラフを第１ラベル列生成部３４に送信し、典型動線群グラフ生成部３３は、生成された各パターンの典型動線群グラフを制御器２０に送信する。
【０１７８】
系列分析器３０は、ステップＳＴ１７０−ＳＴ１９０において、第１動線群グラフについて、第１ラベル列を生成し、Ｎ‐ｇｒａｍ統計を算出し、記憶する。なお、ステップＳＴ１７０−ＳＴ１９０に係る動作については、第１の実施形態と同様の動作であるため、説明を省略する。
【０１７９】
次に、入出力器１０、制御器２０、及び予測系列評価器４０は、ステップＳＴ２１０−ＳＴ２７０において、Ｎ‐ｇｒａｍ統計に基づき、第２動線群データの第２ラベル列に関する発生確率を算出し、第２動線群データの時間変化の分析結果を出力する。なお、ステップＳＴ２１０−ＳＴ２７０に係る動作については、第１の実施形態と同様の動作であるため、説明を省略する。
【０１８０】
なお、ｋ‐ｍｅｄｏｉｄｓ法については、以下の文献に詳しく記載されている。
【０１８１】
Noor Kamal Kaur, Usvir Kaur, Dr. Dheerendra Singh, K-Medoid Clustering Algorithm ‐ A Review, International Journal of Computer Application and Technology (IJCAT), April 2014.
以上詳述したように、第５の実施形態では、第１分類部３２及び典型動線群グラフ生成部３３は、ｋ‐ｍｅｄｏｉｄｓ法に基づき、第１動線群グラフの分類及び典型動線群グラフの生成を再帰的に実行する。また、第１分類部３２及び典型動線群グラフ生成部３３は、最終的に上記各第１動線群グラフを所定の数のパターンに分類し、上記各パターンの典型動線群グラフをそれぞれ生成するようにしている。このため、時系列の各第１動線群グラフの非類似度に基づき、特徴的なパターンを抽出すると共に、当該パターンに類似する動線群グラフを適切に分類することができる。また、抽出された特徴的なパターンに最も類似する動線群を典型動線群グラフとして生成することができる。
【０１８２】
したがって、第５の実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加え、より特徴的な動線群を適切に抽出することができ、以後の第２動線群の時間変化の分析を効果的に実行することができる。
【０１８３】
なお、第５の実施形態は、第１の実施形態に限らず、第２〜第４の各実施形態の変形例としてもよい。この場合も同様に、第２〜第５の各実施形態の効果に加え、より特徴的な動線群を適切に抽出することができ、以後の第２動線群の時間変化の分析を効果的に実行することができる。
【０１８４】
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【０１８５】
１…動線群時間変化分析装置、１０…入出力器、２０…制御器、３０…系列分析器、３１…第１動線群グラフ生成部、３２…第１分類部、３３…典型動線群グラフ生成部、３４…第１ラベル列生成部、３５…Ｎ‐ｇｒａｍ統計算出部、４０…予測系列評価器、４１…第２動線群グラフ生成部、４２…第２分類部、４３…第２ラベル列生成部、４４…分析部、５０…データベース。
【図１】
2016162432.tif 000010
【図２】
2016162432.tif 000011
【図３】
2016162432.tif 000012
【図４】
2016162432.tif 000013
【図５】
2016162432.tif 000014
【図６】
2016162432.tif 000015
【図７】
2016162432.tif 000016
【図８】
2016162432.tif 000017
【図９】
2016162432.tif 000018
【図１０】
2016162432.tif 000019
【図１１】
2016162432.tif 000020
【図１２】
2016162432.tif 000021