(57)【要約】      （修正有）【課題】複合映画館（シネマコンプレックス）において、観客動員数が最大化するように詳細に観客動員数を予測し、上映スケジュールを最適化する。【解決手段】過去の映画の動員実績データと分析したい上映映画の基礎データから仮予測モデルを算出し、仮予測モデルとリアルタイムデータを解析し決定予測モデルを算出し、決定予測モデルと同時上映映画同士の相関関係を分析する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
未来の詳細な予測が困難である複合映画館の観客動員数予測について、過去のデータおよびリアルタイムデータを使用し前期映画館での観客動員数を最大化するために詳細な予測モデルを算出し上映スケジュールを最適化する方法。
【請求項２】
特定の日における複合映画館（シネマコンプレックス）の上映スケジュールを、同時上映している映画同士の相関を数学的に導き予測モデルに従い決定するスケジュール決定方法。
【請求項３】
本システムを導入する複合映画施設において、映画公開初日より一日単位で出る動員実績を、前期複合映画施設の未来の観客動員数予測の解析過程に加えることでより詳細な予測な予測モデルを算出する方法。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】本発明は、映画館複合施設での観客動員数が最大化するように各上映映画の未来における観客動員数を予測し、その結果を基に複合映画館（シネマコンプレックス）での複数スクリーンでの上映スケジュールを最適化する、観客動員数予測システムおよび上映スケジュール最適化システムに関する。
【背景技術】
【０００２】上映映画の観客動員数を正確に予測することは、興行収入を上げ顧客満足度を上昇させるうえで極めて重要なことである。従来、複合映画館（シネマコンプレックス）では各映画に対するスクリーンの割り当てにおいて、厳密な予測を導入していなかった。上映映画の観客動員数予測は、過去の上映映画の膨大なデータ等を参考にして人が勘と経験に頼り決定することが多かった。複合映画施設での上映スケジュールは、前期複合映画施設のスクリーン数の範囲で同時上映される映画のスケジュールを決定するため、上映スケジュールは観客動員数に関係なくほぼ固定されるため、観客動員数が最大化するように詳細に観客動員数を予測し、最適な上映スケジュールを決定することは難しかった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】複合映画施設における従来のスケジュールでは、劇場の満員、上映時間間隔の過度の開きなどの理由から顧客が映画をみられない事態が多々あった。このように市場の動向を人が読み切れないことなどにより、潜在顧客の需要にあった上映スケジュールを作成することができず販売機会を損失するという問題があった。【０００４】本発明は、このような問題点を考慮してなされたものであり、過去の様々な上映映画のデータとリアルタイムデータに基づいた観客動員数予測を基に、上映スケジュールを最適化し、複合映画館での観客動員数および興行収益を上昇させるための観客動員数予測システムおよび上映スケジュール最適化システ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】
【０００５】過去の映画の動員実績データと分析したい上映映画の基礎データから、公開日からの動員数の時間推移における仮予測モデルを算出する第一工程、第一工程で求めた仮予測モデルとリアルタイムデータを解析し決定予測モデルを算出する第二工程、第二工程で得た決定予測モデルからある日における複合映画館での上映映画同士の相関関係を分析しその結果を反映させスクリーン全体の一日の上映スケジュールの最適化を行う第三工程により上記を解決する。【０００６】蓄積された過去の上映映画の様々なデータとリアルタイムデータを分析することにより、当該映画の公開日から先数週間の観客動員数を予測する。次にある日Ｔにおいて同時上映されている各映画について予測された動員数を基にある日Ｔにおける複合映画館全体での上映スケジュールの最適化を行う。
【発明を実施するための形態】
【０００７】以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施形態に係る観客動員予測と上映スケジュール割り当ての最適化等の好適な実施形態について詳細に説明する。
【０００８】最初に、図１を参照しながら本実施の形態に係る観客動員数予測システムの構成について説明する。図１は、実施形態に係る観客動員数予測システム１の全体構成を表すブロック図である。観客動員数予測システム１は、過去情報格納部２０、基礎情報格納部１０、影響度格納部３０、仮予測モデル算出部４０、リアルタイムデータ格納部５０、決定予測モデル算出部６０、予測結果格納部７０、公開実績値格納部８０を備える。
【０００９】基礎情報格納部１０は、複合映画館にて上映が決定した映画についての基本情報を格納する。例えば、映画製作費、国名、ジャンル、監督、出演者、上映時間など、上映映画と特徴付ける要素を様々な角度からみた情報である。図２は基礎情報格納部の例である。
【００１０】影響度格納部３０は、映画の要素それぞれが観客動員数の上下にどれだけ影響を与えるかを示す重み付けをする数値が格納されている。図３に示されるように、映画製作費、国名、ジャンル、監督、出演者などについて具体的な名称それぞれに影響度数値が格納されている。なお、影響度数値は定期的に更新されることとする。例えば、特定の出演者の認知度が上昇し観客動員数に直接的な影響を与えるようになると数値があがる。
【００１１】過去情報格納部２０は、過去に上映された様々な映画の実績を格納する。それぞれの映画の基礎情報や観客動員数の時間的推移、顧客層などの詳細な情報が格納されている。上映映画の基礎情報が基礎情報格納部１０に入力されると、仮予測モデル算出部４０にて過去情報格納部から当該上映映画に近い予測モデル１が抽出される。仮予測モデル算出部４０は、過去データ格納部２０に格納された過去の上映映画データと基礎情報格納部１０に格納された予測したい当該映画の基礎データを元に仮予測モデルを算出する。
【００１２】次に影響度格納部３０より当該映画の基礎情報における影響度数値を読み込み解析することで予測モデル１に修正を加えた予測モデル２を作成する。
【００１３】リアルタイムデータ格納部５０はＰＲ情報部、メディア情報部、地域情報部からなる。
ＰＲ情報部は上映映画のＰＲの状況や規模が具体的な数値で格納される。メディア情報部はインターネットやその他、上映映画に対する世間での公開前、公開後の評判や反応が格納される。地域情報部では複合映画館周辺の人口構成情報、地域イベント、天気情報、近隣学校の休校日など動員数に影響をあたえるであろう項目が格納される。
【００１４】リアルタイムデータの抽出はウェブ解析やテキストマイニング、人工知能技術などを使用し自動的に行う。なおリアルタイムデータは常に情報が更新されていくものとする。
【００１５】決定予測モデル算出部６０は仮予測モデル算出部４０での結果にリアルタイムデータを反映させてベイズ統計学、回帰分析など様々な統計分析手法を使用し統計解析することでより精度の高い予測モデル３を算出する。決定予測モデルの算出は機械学習（マシンラーニング）により毎日実施されるものとする。当該映画の公開後は、図１に示すように公開実績値を解析過程に加えて分析を行う。
【００１６】図４は観客動員数予測システムの処理の流れを表すフローチャートである。観客動員数予測システムは上映が決定され、基礎情報を得た時点で予測可能であり、決定予測モデルの算出はリアルタイムデータの蓄積により更新され処理が反復していく。
【００１７】図５は、決定予測モデル算出部６０で算出されるリアルタイムデータの影響度を表すグラフである。地方情報、ＰＲ情報、ソーシャルメディア情報など様々なリアルタイムデータが時間の経過にともない観客動員数に与える影響の程度を表す。
【００１８】図６は、コンピュータによる機械学習によって決定予測モデルが自動的に算出される際のシステムの循環処理を表すブロック図である。決定予測モデル算出部６０で算出された決定予測モデルは、決定予測モデル格納部７０に格納され上映スケジュール最適化システムでの解析に使用されるが、この決定予測モデルは再度決定予測モデル算出部６０に送られ、新たに追加されるリアルタイムデータおよび公開実績値を加えて解析が行われる。
【００１９】図７は、決定予測モデル算出部６０で算出された決定予測モデルの例を示すグラフである。決定予測モデルは機械学習（マシンラーニング）によりコンピュータによって自動的に更新される。図７のグラフの太線ラインは最新版の決定予測モデルを表す。
【００２０】図８は、上映スケジュール最適化システムの全体構成を表すブロック図である。Ｔにおける予測結果格納部１０には観客動員数予測システム１より作成された上映映画それぞれについてのある時間Ｔでの予測結果が格納される。
【００２１】相関関係算出部２０ではＴにおける予測結果格納部１００に格納されたそれぞれの上映映画間での相関関係を算出する。例えばある日Ｔに話題作の封切があった場合、その映画に他の上映映画の観客動員数が引っ張られ他の映画は予測値よりも動員数は減少するものと考えられる。そのため、相関関係を求めることにより映画間での動員数の動きを鑑みてスクリーンを決定する。
【００２２】相関関係については、重回帰分析などの統計分析によって算出する。重回帰分析を含め統計分析については広く知られているため説明は省く。
【００２３】上映スケジュールの条件設定算出部３００において、それぞれの映画のある日Ｔにおける最適上映時間を算出する。例えば、ある上映映画が一日に９回上映される場合、上映の時間間隔をある設定以内にすることで、観客の取りこぼしを防ぐことができ、観客の満足度をあげることができる。また、一日に一度のみの上映映画がある場合にはターゲットとする顧客に合わせた最適上映時間を設定することで満足度を上げることができる。
【００２４】最適スケジュール算出部４００において、予測結果格納部１００の予測値および相関関係算出部２００と条件設定算出部３００の結果を分析し、最適上映スケジュールを決定する。最適上映スケジュールの決定は可能性のある全組み合わせをコンピュータで行い、その中から動員数が最大になるものを抽出する。
【００２５】公開初日より観客動員数の具体的な実績値が得られる。得られた実績値は観客動員数予測システム１内にある実績値格納部８０に格納され、決定予測モデル算出部での解析に利用される。
【発明の効果】
【００２６】本発明によれば、上映期間が短く将来の動員数の予測が難しい映画について、将来の動員数を高い精度で予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】観客動員数予測システムによる観客動員数の予測システムを表すブロック図。
【図２】基礎データ格納部に格納されたデータベースを例示する表。
【図３】影響度格納部に格納されたデータベースを例示する表。
【図４】観客動員数予測システムによる観客動員数の予測システムを表すフローチャート。
【図５】リアルタイムデータの時間推移における影響度を例示するグラフ。
【図６】決定予測モデルの自動更新の流れを表すブロック図。
【図７】決定予測モデル算出部で算出され更新される決定予測モデルを例示するグラフ。
【図８】劇場スクリーンの上映スケジュール最適化システムの全体像を表すブロック図。
【符号の説明】
【００２８】１        観客動員数予測システム構成図
１０      基礎情報格納部
２０      過去情報格納部
３０      影響度数値格納部
４０      仮予測モデル算出部
５０      リアルタイムデータ格納部
６０      決定予測モデル算出部
７０      決定予測モデル格納部
８０      公開実施値格納部
１０２    自動更新の流れを表すブロック図
１０３    最適化システムの全体像を表すブロック図
１００    Ｔにおける予測結果格納部
２００    相関関係算出部
３００    条件設定算出部
４００    最適スケジュール算出部
５００    最適スケジュール格納部
【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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