(57)【要約】【課題】ユーザに適した推奨地を予測することを目的とする。【解決手段】ユーザの過去の動線データに基づいて、推奨地を予測する予測手段と、推奨地への推奨経路を生成する生成手段と、推奨経路を通知する通知手段とを有し、予測手段は、通知に対するユーザの反応を示す反応情報に基づいて、推奨地を更新する。予測手段は、反応情報としての、ユーザが所持する端末へのユーザによる操作履歴に基づいて、推奨地を更新する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの過去の動線データに基づいて、推奨地を予測する予測手段と、
前記推奨地への推奨経路を生成する生成手段と、
前記推奨経路を通知する通知手段と
を有し、
前記予測手段は、前記通知に対するユーザの反応を示す反応情報に基づいて、前記推奨地を更新することを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
前記予測手段は、前記反応情報としての、ユーザが所持する端末装置へのユーザによる操作履歴に基づいて、前記推奨地を更新することを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記端末装置から前記操作履歴を取得する履歴取得手段をさらに有し、
前記予測手段は、前記履歴取得手段が取得した前記操作履歴に基づいて、前記推奨地を更新することを特徴とする請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記予測手段は、前記反応情報としての、前記推奨経路に対するユーザの表情を示す表情情報に基づいて、前記推奨地を更新することを特徴とする請求項１乃至３何れか１項に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記予測手段は、前記ユーザの表情が前記推奨経路を肯定する表情か否かに基づいて、前記推奨地を更新することを特徴とする請求項４に記載の情報処理システム。
【請求項６】
ユーザが所持する端末装置から前記表情情報を取得する表情情報取得手段を更に有し、
前記予測手段は、前記表情情報取得手段が取得した前記表情情報に基づいて、前記推奨地を更新することを特徴とする請求項４又は５に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記予測手段は、前記反応情報としての、前記推奨経路に対するユーザの注視点を示す注視点情報に基づいて、前記推奨地を更新することを特徴とする請求項１乃至６何れか１項に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記予測手段は、前記ユーザの注視点が前記推奨地と一致するか否かに基づいて、前記推奨地を更新することを特徴とする請求項７に記載の情報処理システム。
【請求項９】
ユーザが所持する端末装置から前記注視点情報を取得する注視点情報取得手段をさらに有し、
前記予測手段は、前記注視点情報取得手段が取得した前記注視点情報に基づいて、前記推奨地を更新することを特徴とする請求項７又は８に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
ユーザの過去の動線データに基づいて、推奨地を予測する予測手段と、
前記推奨地への推奨経路を生成する生成手段と、
前記推奨経路を通知する通知手段と
を有し、
前記予測手段は、前記通知に対するユーザの反応を示す反応情報に基づいて、前記推奨地を更新することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１１】
情報処理システムが実行する情報処理方法であって、
ユーザの過去の動線データに基づいて、推奨地を予測する予測ステップと、
前記推奨地への推奨経路を生成する生成ステップと、
前記推奨経路を通知する通知ステップと、
前記通知に対するユーザの反応を示す反応情報に基づいて、前記推奨地を更新する更新ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
コンピュータを、
ユーザの過去の動線データに基づいて、推奨地を予測する予測手段と、
前記推奨地への推奨経路を生成する生成手段と、
前記推奨経路を通知する通知手段と
として機能させ、
前記予測手段は、前記通知に対するユーザの反応を示す反応情報に基づいて、前記推奨地を更新することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、監視カメラでユーザを追尾して取得した位置座標の系列である動線データを用いて、推奨地を予測して通知しようという試みがなされている。さらに、蓄積した多くの動線データからパターンを学習し、ユーザがどのパターンに近い行動をしているかを判断することで、その後の行動を予測することができる。予測精度を向上させるために、位置情報以外のデータを用いた様々な取り組みがなされている。特許文献１には、現在までのユーザの動線データと適合するパターンから、推奨地の候補を複数取得し、さらに移動方向を考慮することで推奨地を予測する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−９８９２５号公報
【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、従来技術においては、ユーザの目的地が推奨地と異なっているものの移動方向が偶然同じ場合に、推奨地の予測が修正されないという問題がある。また、推奨地に向かっているが寄り道や休憩等の理由により移動方向が大きく変化した場合に、推奨地がユーザの目的地と一致しているにも関わらず推奨地の予測が誤っていると判断され変更されるという問題がある。
【０００５】
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、ユーザに適した推奨地を予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
そこで、本発明は、情報処理システムであって、ユーザの過去の動線データに基づいて、推奨地を予測する予測手段と、前記推奨地への推奨経路を生成する生成手段と、前記推奨経路を通知する通知手段とを有し、前記予測手段は、前記通知に対するユーザの反応を示す反応情報に基づいて、前記推奨地を更新することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、ユーザに適した推奨地を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】推奨地通知システムを示す図である。
【図２】サーバ装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】サーバ装置及び端末のソフトウェア構成を示す図である。
【図４】サーバ装置に記憶されるデータを示す図である。
【図５】サーバ装置に記憶されるデータを示す図である。
【図６】サーバ装置に記憶されるデータを示す図である。
【図７】推奨経路通知処理を示すフローチャートである。
【図８】推奨地データ更新処理を示すフローチャートである。
【図９】確認率算出処理における詳細な処理を示すフローチャートである。
【図１０】通知受容率算出処理を示すフローチャートである。
【図１１】注視確認率算出処理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】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【００１０】
図１は、情報処理システムの一例としての推奨地通知システムを示す図である。本実施形態においては、推奨地通知システムが、複数のエリアが存在するショッピングモールにおいて、ユーザに推奨地を通知する場合を例に説明する。推奨地通知システムは、情報処理装置としてのサーバ装置１００と、複数の監視カメラ１０１と、ユーザが所持する端末１０５とを有している。端末１０５は、携帯型の端末装置である。図１に示すように、複数の監視カメラ１０１は、ショッピングモールの各地に設置されている。各監視カメラ１０１は、ネットワーク１０２を介してサーバ装置１００と接続され、撮影した映像をサーバ装置１００に送信する。本実施形態においては、説明を簡単にするため監視カメラ１０１の設置位置、撮影方向や焦点距離等は固定とし、これらの情報はカメラ設置情報としてサーバ装置１００で管理されているものとする。さらに、監視領域内での位置は予め設定された平面座標上の位置として表わされるものとする。
【００１１】
また、端末１０５は、無線ＬＡＮ基地局１０４を介してサーバ装置１００に接続する。サーバ装置１００は、本システムの機能を統括するものであり、監視カメラ１０１から受信した映像から端末１０５のユーザの動線データを抽出して、推奨経路を通知する。端末１０５は、サーバ装置１００から通知される推奨経路を受け取り、これを表示部１０６に表示する。
【００１２】
図１の例では、ショッピングモールには、６つのエリアが存在し、エリア２、３、５、６間に混雑が生じているものとする。ユーザは、図中に太線で示す経路を移動するものとする。このとき、サーバ装置１００は、端末１０５に対し、推奨エリア及び推奨経路を通知する情報を送信する。なお、推奨経路は、混雑を回避して推奨地へ到達するための経路である。端末１０５は、受信したデータを用いて、点線の推奨経路を表示部１０６に表示する。端末１０５はまた、各エリア内の推奨地の情報を表示することができる。
【００１３】
図２は、サーバ装置１００のハードウェア構成を示す図である。演算部２０１は、情報処理のための演算、論理判断等を行う。演算部２０１は、システムバス２０７を介して、システムバス２０７に接続された各構成要素を制御する。表示部２０２は、表示を制御するコントローラ及び液晶パネルである。入力部２０３は、ボタン、キーボード、マウス等であり、ユーザからの指示が入力される。通信部２０４は、ＬＡＮ，３Ｇ，４Ｇ，Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）技術等に代表されるネットワークコントローラ等であり、他の装置との接続を制御する外部通信手段である。なお同様の目的を達成できる通信方式であればよく、実施形態に限定されるものではない。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０５は、各構成要素からの各種データの一時記憶に用いられる。記憶部２０６は、フラッシュメモリ、ＨＤＤ、光学ディスク等の物理媒体を有し、本実施形態で実行される処理プログラム等の制御プログラムコードの他、各種設定データ、画像データ、動線データ等を記憶する。
【００１４】
サーバ装置１００は、入力部２０３からの各種の入力及び通信部２０４から供給されるネットワーク経由の各種入力に応じて作動する。すなわち、入力部２０３からの入力及び通信部２０４からの入力が供給されると、まず、インタラプト信号が演算部２０１に送られる。そして、その演算部２０１が記憶部２０６に記憶してある各種の制御信号を読出し、それらの制御信号に従って、各種の制御が行われる。なお、後述するサーバ装置１００の機能や処理は、演算部２０１が記憶部２０６に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現されるものである。なお、端末１０５のハードウェア構成は、サーバ装置１００のハードウェア構成と同様である。
【００１５】
図３（ａ）は、サーバ装置１００のソフトウェア構成を示す図である。エリアデータ記憶部３０１は、エリアデータを予め記憶している。ここで、エリアデータは、推奨地通知システムの監視領域内の各エリアに関する情報である。図４は、エリアデータ４００の一例を示す図である。エリアデータは、エリアＩＤと、スポットＩＤと、詳細情報とを含んでいる。ここで、エリアＩＤは、エリアを識別する情報である。スポットＩＤは、スポットを識別する情報である。エリアに含まれるスポットのスポットＩＤがエリアＩＤに対応付けられている。詳細情報は、エリアに含まれる各スポットについてのセール情報などの情報である。
【００１６】
図３（ａ）に戻り、受信部３０２は、外部機器から情報を受信する。受信部３０２は、例えば、監視カメラ１０１から撮像画像としての映像データを受信する。受信部３０２はまた、端末１０５から反応データ（反応情報）を受信する。反応データとは、サーバ装置１００が推奨経路を提示した際のユーザの反応を示す情報である。反応データについては後述する。画像処理部３０３は、映像データを解析して人物毎の動きを追尾した動線データを生成し、これを動線データ記憶部３０４に記録する。画像処理部３０３はまた、映像データを解析して、ユーザの歩行経路上に混雑が存在するかを検知する。画像処理部３０３は具体的には、過去と現在の画素の輝度差分が閾値を超えた場合に混雑が存在すると判断する。本処理については、例えば特開２０１１−１１３５４３号公報を参照することができる。
【００１７】
学習部３０５は、動線データ記憶部３０４に記憶されている複数の動線データを類似した動線データにまとめるクラスタリングを行うことにより、学習動線データを生成し、これを学習データ記憶部３０６に記録する。クラスタリングにはｋ−ｍｅａｎｓ等の技術を用いる。
【００１８】
推奨地データ生成部３０７は、動線データ記憶部３０４に記録されている、通知対象となるユーザ（以下、対象ユーザと称する）の動線データと、学習データ記憶部３０６に記録されている学習データとに基づいて、対象ユーザに対する推奨地候補を予測する。そして、推奨地データ生成部３０７は、予測した推奨地候補を示す推奨地データを生成し、これを推奨地データ記憶部３０８に記録する。図５（ａ）は、推奨地データ５００の一例を示す図である。推奨地データ５００は、ユーザＩＤと、スポットＩＤと、ｘ座標と、ｙ座標と、確率とを含んでいる。ユーザＩＤは、対象ユーザを識別する情報であり、スポットＩＤは、対象ユーザに対して推奨地候補として得られたスポットの識別情報である。ｘ座標及びｙ座標は、推奨地候補のｘ座標及びｙ座標であり、メートル単位の値である。確率は、対応するスポットがユーザの推奨地である予測確率である。なお、確率は、動線データと学習データとに基づいて算出されるものとする。推奨地データ生成部３０７は、一人のユーザに対し、複数のスポットを推奨地候補として特定し、複数の推奨地候補それぞれに対する推奨地データを生成し、これを推奨地データ記憶部３０８に記録する。
【００１９】
図３（ａ）に戻り、推奨エリアデータ生成部３０９は、エリアデータ記憶部３０１に記憶されているエリアデータ４００と、推奨地データ記憶部３０８に記憶されている推奨地データ５００と、に基づいて、推奨エリアデータを生成する。そして、推奨エリアデータ生成部３０９は、生成した推奨エリアデータを推奨エリアデータ記憶部３１０に記録する。
【００２０】
図５（ｂ）は、推奨エリアデータ５１０の一例を示す図である。推奨エリアデータ５１０は、推奨地データ５００に示される確率をエリアデータに示されるエリア単位にまとめたもので、各エリアの確率を示す情報である。推奨エリアデータ５１０は、具体的には、ユーザＩＤと、エリアＩＤと、確率とを含んでいる。ユーザＩＤは、対象ユーザの識別情報である。エリアＩＤは、推奨地の候補となるエリアの識別情報である。確率は、対応するエリアがユーザの推奨地である予測確率である。確率は、エリア内に含まれる各スポットの確率の和である。すなわち、推奨エリアデータ生成部３０９は、各スポットの確率の和を各エリアの確率として算出する。
【００２１】
推奨地予測部３１１は、推奨地データ記憶部３０８に記憶されている推奨地データ５００に基づいて、推奨地を予測する。本実施形態においては、推奨地予測部３１１は、推奨地候補に対応付けられている確率が上位３位までの推奨地候補を推奨地として予測する。
【００２２】
推奨経路生成部３１２は、推奨地として予測された推奨地候補の推奨地データ５００に基づいて、各推奨地までの推奨経路を生成する。そして、推奨経路生成部３１２は、推奨経路を示す推奨経路データを推奨経路データ記憶部３１３に記録する。推奨経路生成部３１２は、推奨経路を生成する際に、画像処理部３０３が検知した混雑領域を避けるような推奨経路を生成するものとする。図５（ｃ）は、推奨経路データ５２０の一例を示す図である。推奨経路データ５２０は、経路ＩＤと、ユーザＩＤと、分岐点ＩＤと、ｘ座標と、ｙ座標とを含んでいる。推奨経路データは、推奨経路の座標の系列データである。経路ＩＤは、各推奨経路の識別情報である。ユーザＩＤは、対象ユーザの識別情報である。分岐点ＩＤは、座標に対応する推奨地としてのスポットまでの推奨経路上の分岐箇所の識別情報である。推奨経路生成部３１２は、推奨経路上の分岐箇所を地図データから取得し、各分岐箇所に通過順に１、２、３と通過順を示す番号を割り当て、これを分岐点ＩＤとして記録する。ｘ座標、ｙ座標は各推奨地までの推奨経路の二次元座標上の座標系列であり、単位はメートルである。
【００２３】
通知部３１４は、ユーザが所持する端末１０５に対し、推奨エリアと、推奨経路と、を通知する。具体的には、通知部３１４は、推奨エリアと推奨経路とを示す情報を端末１０５に送信する。そして、端末１０５は、表示部１０６に、推奨エリアと推奨経路とを示す情報を表示する。
【００２４】
反応データ記憶部３１５は、ユーザの反応を示す反応データを記憶している。なお、反応データは、端末１０５において生成され、受信部３０２が端末１０５から受信し、反応データ記憶部３１５に記録する。反応データには、ユーザのふるまいとしての端末１０５の操作履歴や、ユーザの表情を示す表情情報、ユーザの注視点を示す注視点情報が含まれているものとする。図６は、反応データ６００の一例を示す図である。反応データ６００は、時刻と、ユーザＩＤと、リアクションＩＤと、表情ＩＤと、座標とを含んでいる。時刻は、ユーザがリアクションを行った時刻である。ユーザＩＤは、対象ユーザの識別情報である。
【００２５】
リアクションＩＤは、ユーザのリアクションを一意に識別するための識別子である。本実施形態においては、リアクションＩＤ「１」はタップ操作、「２」はズーム操作、「３」は視線による注視を意味するものとする。座標は、ユーザが対応するリアクションを行った位置の座標である。本実施形態においては、リアクションＩＤが「１」の場合はタップ時の座標が記録されるものとする。また、リアクションＩＤが「２」の場合はズームした箇所の四隅の座標が記録されるものとする。また、リアクションＩＤが「３」の場合は視線による注視時の座標が記録されるものとする。また、表情ＩＤは、対応するリアクション時の表情を識別するための情報である。表情ＩＤ「１」は驚き、「２」は無表情、「３」は哀しみ、「４」は喜び、「５」は安堵を意味するものとする。座標は、地図情報の位置座標であり単位はメートルである。
【００２６】
図３（ａ）に戻り、更新部３１６は、反応データに基づいて、推奨経路確認率、エリア確認率、通知受容率及び注視確認率を算出し、これらに基づいて、推奨地データ記憶部３０８に記憶されている推奨地データを更新する。
【００２７】
図３（ｂ）は、端末１０５のソフトウェア構成を示す図である。操作履歴取得部３２１は、ユーザ操作の履歴を入力部から取得する。表情情報取得部３２２は、不図示の撮影部により得られたユーザの顔画像に対し、表情の解析を行い、ユーザの表情を示す表情情報を取得する。表情の解析には、予め対応する表情の顔データを蓄積しておき、それとの適合度を測ることで表情を判定する技術を用いるものとする。本技術については、特開２０１４−２０６９０３号公報を参照することができる。注視点情報取得部３２３は、ユーザの顔画像に対し、視線の解析を行い、ユーザの注視点の座標を示す注視点情報を取得する。視線の解析には、ユーザの瞳を追跡するために必要な光を発し、瞳からの反射光を計測して視線の位置を取得して集中度を計測する技術を用いるものとする。本技術については、特開２００８−１２２２３号公報を参照することができる。
【００２８】
反応データ生成部３２４は、操作履歴取得部３２１が取得した操作履歴、表情情報取得部３２２が取得した表情情報及び注視点情報取得部３２３が取得した注視点情報に基づいて、反応データを生成する。送信部３２５は、反応データ生成部３２４により生成された反応データをサーバ装置１００に送信する。
【００２９】
図７は、サーバ装置１００による推奨経路通知処理を示すフローチャートである。Ｓ７０１において、推奨地データ生成部３０７は、対象ユーザの推奨地候補を示す推奨地データを生成し、これを推奨地データ記憶部３０８に記録する。推奨地データ生成部３０７は、具体的には、処理時点までに得られた対象ユーザの動線データと、学習データとの適合度を算出し、適合した動線パターンの次の位置座標を求めることにより、推奨地候補を予測する。本処理については、特開２０１２−９８９２５号公報を参照することができる。
【００３０】
次に、Ｓ７０２において、推奨エリアデータ生成部３０９は、エリアデータと、推奨地データと、に基づいて、推奨エリアデータを生成し、これを推奨エリアデータ記憶部３１０に記録する。例えば、図５に示すスポットＩＤ「１」、「２」のスポットは、エリアＩＤ「１」に属するスポットであることがわかる。したがって、推奨エリアデータ生成部３０９は、スポットＩＤ「１」、「２」に対応する確率０．５と０．２を加算し、０．７をエリアＩＤ「１」に対する確率として得る。推奨エリアデータ生成部３０９は、本処理を推奨地データ記憶部３０８に記憶されているすべての推奨地データに対して行うことにより、推奨エリアデータを得る。
【００３１】
次に、Ｓ７０３において、推奨地予測部３１１は、推奨地データの上位３つの推奨地候補を推奨地として予測する（予測処理）。次に、Ｓ７０４において、推奨経路生成部３１２は、各推奨地への推奨経路を生成する（生成処理）。そして、推奨経路生成部３１２は、生成した推奨経路を示す推奨経路データを推奨経路データ記憶部３１３に記録する。推奨経路生成部３１２は、対象ユーザの動線と、学習データと、の適合度の高い動線から予測される処理時点以降の経路を推奨経路として生成する。本処理については、特開２０１４−１６３７０号公報を参照することができる。なお、推奨経路生成部３１２は、推奨経路として分岐点の座標系列を生成する。この分岐点の座標系列を結んだものが推奨経路となる。さらに、推奨経路生成部３１２は、画像処理部３０３が検知した混雑領域を避けるような推奨経路を生成する。
【００３２】
次に、Ｓ７０５において、通知部３１４は、推奨経路と、推奨エリアと、を端末１０５に通知する（通知処理）。具体的には、通知部３１４は、推奨経路データと、推奨エリアデータと、を端末１０５に送信する。そして、端末１０５は、表示部１０６に推奨経路と、推奨エリアと、を表示する。これにより、ユーザは、推奨経路と推奨エリアとを認識することができる。
【００３３】
次に、Ｓ７０６において、通知部３１４は、推奨地データを更新する。具体的には、通知部３１４は、推奨地データの確率を変更する。本処理については、後に詳述する。演算部２０１は、その後処理をＳ７０２へ進める。そして、Ｓ７０２において、推奨エリアデータ生成部３０９は、更新後の推奨地データに基づいて、推奨エリアデータを生成する。すなわち、推奨エリアデータ生成部３０９は、推奨エリアデータを更新する。次に、Ｓ７０３において、推奨地予測部３１１は、更新後の推奨地データに基づいて、推奨地を予測する。すなわち、推奨地予測部３１１は、推奨地の予測結果を更新する。次に、Ｓ７０４において、推奨経路生成部３１２は、更新後の推奨地への推奨経路を生成し、その後Ｓ７０５以降の処理を続ける。
【００３４】
図８は、推奨地データ更新処理（Ｓ７０６）における詳細な処理を示すフローチャートである。Ｓ８０１において、更新部３１６は、確率最大の推奨地に対し、推奨経路確認率、エリア確認率、通知受容率、注視確認率の４つのリアクション値を算出する。以下、最大確率の推奨地を対象推奨地と称することとする。本処理については、後に詳述する。図５の例では、確率が０．５で最大であり、対応するスポットＩＤ「１」に対応する推奨地に対する各リアクション値が算出される。
【００３５】
次に、Ｓ８０２において、更新部３１６は、４つのリアクション値の平均値を算出する。次に、Ｓ８０３において、更新部３１６は、Ｓ８０２において算出した平均値と予め定められた閾値とを比較する。本実施形態においては、閾値は０．６に設定されているものとする。更新部３１６は、平均値が閾値よりも大きい場合には（Ｓ８０３でＹｅｓ）、処理をＳ８０４へ進める。更新部３１６は、平均値が閾値未満の場合には（Ｓ８０３でＮｏ）、処理をＳ８０５へ進める。
【００３６】
Ｓ８０４において、更新部３１６は、対象推奨地の確率（最大確率）に一定値を加算し、その後処理をＳ８０６へ進める。一方、Ｓ８０５においては、更新部３１６は、対象推奨地の確率から一定値を減じ、その後処理をＳ８０６へ進める。本実施形態においては、加算、減算する一定値は、ともに０．１とするが、これらの値は、任意に設定することができる。例えば、スポットＩＤ「１」の推奨地に対し、平均値０．７が得られたとする。この場合には、閾値０．６比較して大きいため、スポットＩＤ「１」の確率に一定値０．１を加算する。これにより、スポットＩＤ「１」に対する確率は０．６になる。
【００３７】
次に、Ｓ８０６において、各推奨地の確率の正規化を行う。これにより、図５の例では、スポットＩＤ「１」の確率が０．５５、スポットＩＤ「２」の確率が０．１８となる。また、スポットＩＤ「３」〜「５」の確率は、それぞれ０．０９、０．０９、０．０９となり、これ以外の推奨地については、確率は、０となる。次に、Ｓ８０７において、更新部３１６は、推奨地データの確率を新たに得られた確率に更新する。以上で、推奨地データ更新処理が終了する。
【００３８】
図９は、確認率算出処理を示すフローチャートである。確認率算出処理において、更新部３１６は、推奨経路確認率及びスポット確認率を算出する。Ｓ９０１において、更新部３１６は、推奨経路データ記憶部３１３に記憶されている各推奨経路データの分岐点ＩＤが最大となる座標値（終点の座標値）と一致する座標値を示す推奨地データに含まれるスポットＩＤを取得する。例えば、経路ＩＤが１の推奨経路の末尾の座標（２，１）に対してスポットＩＤ「１」が得られる。更新部３１６は、本処理を、すべての推奨経路データ（経路ＩＤ）に対して行う。
【００３９】
次に、Ｓ９０２において、更新部３１６は、推奨地データ記憶部３０８に記憶されている推奨地データの確率最大の推奨地（対象推奨地）のスポットＩＤを取得する。図５の例では、確率が０．５で最大であるスポットＩＤ「１」が得られる。次に、Ｓ９０３において、更新部３１６は、対象推奨地に対応する推奨経路の経路ＩＤを取得する。以下、Ｓ９０３において取得した経路ＩＤに対応する推奨経路を対象推奨経路と称する。上述のスポットＩＤ「１」に対しては、経路ＩＤ「１」が得られる。
【００４０】
次に、Ｓ９０４において、更新部３１６は、反応データ記憶部３１５から、拡大操作に対応する反応データ、すなわちリアクションＩＤが「２」の反応データを選択する。次に、Ｓ９０５において、更新部３１６は、反応データに示される座標で囲まれる操作領域に、対象推奨経路が含まれるか否かを判定する。例えば、対象推奨経路が経路ＩＤ「１」の経路である場合、対象推奨経路は、（０，０）と（１，０）、（１，０）と（２，１）を結ぶ経路となる。これに対し、時刻「１５：００」の反応データでは、座標（１，１）、（１，３）、（３，１）、（３，３）で囲まれる操作領域が特定される。したがって、時刻「１５：００」に対する操作領域には、対象推奨経路が含まれると判定される。
【００４１】
Ｓ９０６において、更新部３１６は、拡大操作に対応するすべての反応データに対して、Ｓ９０５の判定処理を行ったか否かを確認する。更新部３１６は、拡大操作に対応するすべての反応データに対して判定処理が終了している場合には（Ｓ９０６でＹｅｓ）、処理をＳ９０７へ進める。更新部３１６は、未処理の反応データが存在する場合には（Ｓ９０６でＮｏ）、処理をＳ９０４へ進める。この場合、Ｓ９０４において、更新部３１６は、拡大操作に対応する、未処理の反応データを選択し、Ｓ９０５以降の処理を行う。Ｓ９０７において、更新部３１６は、操作領域に対象推奨経路が含まれていた回数を、拡大操作を行った回数で割って得られた値を推奨経路確認率として得る。例えば、拡大操作を行った回数が３回で、操作領域に対象推奨経路が含まれていた回数が２回であった場合には、推奨経路確認率として０．６６７が算出される。
【００４２】
Ｓ９０８以降の処理は、スポット確認率を算出する処理である。Ｓ９０８において、タップ操作に対応する反応データを選択する。次に、Ｓ９０９において、更新部３１６は、反応データに示されるタップ操作位置が対象推奨地の位置と一致するか否かを判定する。例えば、スポットＩＤ「１」に対する推奨地が対象推奨地である場合、対象推奨地の位置座標は（２，１）である。これに対し、時刻「１５：１５」の反応データにおいては、タップ操作の座標は（１，１）である。したがって、この場合には、一致しないと判定される。
【００４３】
次に、Ｓ９１０において、更新部３１６は、タップ操作に対応するすべての反応データに対して、Ｓ９０９の判定処理を行ったか否かを確認する。更新部３１６は、タップ操作に対応するすべての反応データに対して判定処理が終了している場合には（Ｓ９１０でＹｅｓ）、処理をＳ９１１へ進める。更新部３１６は、未処理の反応データが存在する場合には（Ｓ９１０でＮｏ）、処理をＳ９０８へ進める。この場合、Ｓ９０８において、更新部３１６は、タップ操作に対応する、未処理の反応データを選択し、Ｓ９０９以降の処理を行う。Ｓ９１１において、更新部３１６は、タップ操作位置と対象推奨地の座標が一致した回数を、タップ操作を行った回数で割って得られた値をスポット確認率として得る。例えば、タップ操作を行った回数が２回で、座標が一致した回数が１回の場合には、エリア確認率として０．５が算出される。以上で、確認率算出処理が終了する。
【００４４】
図１０は、通知受容率算出処理を示すフローチャートである。Ｓ１００１において、更新部３１６は、推奨地データ記憶部３０８に記憶されている推奨地データの確率最大の推奨地（対象推奨地）の座標値を取得する。図５の例では、確率「０．５」に対応する座標（２，１）が得られる。次に、Ｓ１００２において、更新部３１６は、反応データ記憶部３１５から、対象推奨地の座標値を含むすべての反応データを取得する。次に、Ｓ１００３において、更新部３１６は、Ｓ１００２において取得した各反応データの表情ＩＤを特定する。図６の例では、例えば、時刻「１５：００」の反応データが取得され、この反応データの座標（１，１）、（１，３）、（３，１）、（３，３）に対して表情ＩＤ「２」が特定される。
【００４５】
次に、Ｓ１００４において、更新部３１６は、表情情報に基づいて、通知受容率を算出する。具体的には、更新部３１６はまず確率最大の推奨地の座標値を含む反応データに含まれる各表情ＩＤの数それぞれを、確率最大の推奨地の座標値を含む反応データの数で割る。反応データの数が３、驚きの表情ＩＤの数が２、無表情の表情ＩＤの数が１で反応データの数が３とする。この場合、驚きのスコアは、０．６６７、無表情のスコアは０．３３３となる。さらに、更新部３１６は、無表情、喜び、安堵の場合は、推奨経路を肯定する表情としてスコアを加算し、驚き、哀しみの場合は、推奨経路を肯定しない表情としてスコアを減算して通知受容率を算出する。よって、０．６６７−０．３３３＝０．３３４が通知受容率として得られる。
【００４６】
図１１は、注視確認率算出処理を示すフローチャートである。Ｓ１１０１において、更新部３１６は、推奨地データ記憶部３０８に記憶されている推奨地データの確率最大の推奨地（対象推奨地）の座標値を取得する。図５の例では、確率「０．５」に対応する座標（２，１）が得られる。次に、Ｓ１１０２において、更新部３１６は、反応データ記憶部３１５から、注視に対応する反応データ、すなわちリアクションＩＤが「３」の反応データを選択する。次に、Ｓ１１０３において、更新部３１６は、対象推奨地の座標と、Ｓ１１０２において選択された反応データに示される注視位置の座標とが一致するか否かを判定する。
【００４７】
次に、Ｓ１１０４において、更新部３１６は、注視に対応するすべての反応データに対して、Ｓ１１０３の判定処理を行ったか否かを確認する。更新部３１６は、注視に対応するすべての反応データに対して判定処理が終了している場合には（Ｓ１１０４でＹｅｓ）、処理をＳ１１０５へ進める。更新部３１６は、未処理の反応データが存在する場合には（Ｓ１１０４でＮｏ）、処理をＳ１１０２へ進める。この場合、Ｓ１１０２において、更新部３１６は、注視に対応する、未処理の反応データを選択し、Ｓ１１０３以降の処理を行う。Ｓ１１０５において、更新部３１６は、対象推奨地と注視位置とが一致した回数を、注視に対応する反応データの数で割って得られた値を注視確認率として得る。例えば、一致した回数が１回、注視回数が２回の場合、注視確認率０．５が得られる。
【００４８】
以上のように、本実施形態に係るサーバ装置１００は、ユーザの動線データに基づいて推奨地を予測し、さらに、ユーザの振る舞いに応じて、予測結果を更新することができる。すなわち、サーバ装置１００は、ユーザに適した推奨地を予測することができる。本実施形態に係るサーバ装置１００によれば、ユーザが推奨地とは違う場所に向かっているが移動方向が同じような場合であっても、ユーザが向かおうとしている推奨地を予測することができる。また、ユーザが推奨地に向かって移動しているが途中に寄り道や休憩等で移動方向が変化した場合でも、ユーザが向かおうとしている推奨地を予測することができる。
【００４９】
なお、本実施形態においては、サーバ装置１００は、ユーザのふるまいとして端末１０５の操作履歴、表情情報、注視点情報を用いた例を示したが、音声等それ以外の情報を用いてもよい。また、操作履歴としてタップやズームの例を示したが、画面の非表示時間などの情報を用いてもよい。また、表情情報としては各表情の回数を用いる例を示したが、喜びの度合いなど各表情の度合いを情報として用いてもよい。また、注視点情報として端末を注視して確認した回数を用いる例を示したが、各エリアをどれぐらい見ていたか等、端末以外を見ていた時間を用いてもよい。
【００５０】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は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。
【００５１】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００５２】
１００  サーバ装置
１０１  監視カメラ
１０５  端末
【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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