(57)【要約】【課題】人が集まる場所において注目度の高い箇所を検知し、さらに比較的空いている箇所を提示する。【解決手段】混雑度計算部１２が複数種類のセンサー２Ａ〜２Ｉから収集したセンサーデータに基づいて混雑度を算出し、注目度計算部１４が混雑度にインターネットや新聞などから収集した外部データを加味して注目度を算出する。これにより、展示会場内において注目度の高いブース３Ａ〜３Ｄをより正確に検知することができる。また、評価部１５が、注目度の高いブース３Ａ〜３Ｄについて、過去の混雑度と現在の混雑度とを比較して混雑具合を評価し、過去の混雑度に比べて空いている注目度の高いブース３Ａ〜３Ｄを提示対象として決定する。これにより、注目度が高くて比較的空いているブース３Ａ〜３Ｄを見学者に提示することが可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の注目度を算出して提示する情報提示装置であって、
前記対象の周囲に配置されたセンサーから受信したデータに基づいて混雑度を算出する混雑度算出部と、
前記対象に関する情報を収集し、当該情報から前記対象への関心の高さを示す話題度を求める話題度算出部と、
前記混雑度と前記話題度とに基づいて注目度を算出する注目度算出部と、
前記注目度に応じて前記対象を提示する提示部と、
を有することを特徴とする情報提示装置。
【請求項２】
前記混雑度を所定の過去の混雑度と比較して混雑状況を評価する混雑度評価部を有し、
前記提示部は、前記注目度が高くて過去の混雑度に比べて混雑度の低い前記対象を提示することを特徴とする請求項１記載の情報提示装置。
【請求項３】
前記注目度が高くて過去の混雑度に比べて混雑度の低い前記対象を通る経路を生成する経路生成部を有し、
前記提示部は、ユーザが指定した条件に応じて前記経路を提示することを特徴とする請求項２記載の情報提示装置。
【請求項４】
前記混雑度算出部は、受信したデータを前記センサーの基準となる基準データと比較して前記混雑度を算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の情報提示装置。
【請求項５】
前記混雑度算出部は、受信したデータを前記センサーの重要度に応じて補正することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の情報提示装置。
【請求項６】
対象の注目度を算出して提示するコンピュータにより実行される情報提示方法であって、
前記対象の周囲に配置されたセンサーから受信したデータに基づいて混雑度を算出するステップと、
前記対象に関する情報を収集し、当該情報から前記対象への関心の高さを示す話題度を求めるステップと、
前記混雑度と前記話題度とに基づいて注目度を算出するステップと、
前記注目度に応じて前記対象を提示するステップと、
を有することを特徴とする情報提示方法。
【請求項７】
対象の注目度を算出して提示する情報提示方法をコンピュータに実行させる情報提示プログラムであって、
前記対象の周囲に配置されたセンサーから受信したデータに基づいて混雑度を算出する処理と、
前記対象に関する情報を収集し、当該情報から前記対象への関心の高さを示す話題度を求める処理と、
前記混雑度と前記話題度とに基づいて注目度を算出する処理と、
前記注目度に応じて前記対象を提示する処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報提示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象の注目度を算出して提示する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
展示会などで、注目度の高い場所を効率的に見たい、混雑していないときに見たい、という要望がある。映像の音量から盛り上がり箇所を類推する技術が知られている（非特許文献１）。また、カメラ映像から人数をカウントする技術が知られている（特許文献１）。博物館や美術館などで見学する時間を短縮するように見学者を案内・誘導する技術が知られている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−０５３０１１号公報
【特許文献２】特開２００５−２５７３７８号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】日高浩太、他４名、「映像ダイジェスト配信システム「チョコパラTV」(ディジタルコンテンツ制作を支える新技術)」、映像情報メディア学会誌、一般社団法人映像情報メディア学会、２００６年１２月、映像情報メディア 60(12), 1885-1888
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
人数や音量だけで盛り上がりを判断した場合、たまたま人が滞留しているだけのときや、展示物の音が大きいだけのときは、正確に盛り上がりを判断できないという問題があった。また、人数をカウントするために、カメラで撮影する場合はプライバシーが気になるという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、人が集まる場所において注目度の高い箇所を検知し、さらに比較的空いている箇所を提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の本発明に係る情報提示装置は、対象の注目度を算出して提示する情報提示装置であって、前記対象の周囲に配置されたセンサーから受信したデータに基づいて混雑度を算出する混雑度算出部と、前記対象に関する情報を収集し、当該情報から前記対象への関心の高さを示す話題度を求める話題度算出部と、前記混雑度と前記話題度とに基づいて注目度を算出する注目度算出部と、前記注目度あるいは前記注目度の高い前記対象を提示する提示部と、を有することを特徴とする。
【０００８】
上記情報提示装置において、前記混雑度を所定の過去の混雑度と比較して混雑状況を評価する混雑度評価部を有し、前記提示部は、前記注目度が高くて過去の混雑度に比べて混雑度の低い前記対象を提示することを特徴とする。
【０００９】
上記情報提示装置において、前記注目度が高くて過去の混雑度に比べて混雑度の低い前記対象を通る経路を生成する経路生成部を有し、前記提示部は、ユーザが指定した条件に応じて前記経路を提示することを特徴とする。
【００１０】
上記情報提示装置において、前記混雑度算出部は、受信したデータを前記センサーの基準となる基準データと比較して前記混雑度を算出することを特徴とする。
【００１１】
上記情報提示装置において、前記混雑度算出部は、受信したデータを前記センサーの重要度に応じて補正することを特徴とする。
【００１２】
第２の本発明に係る情報提示方法は、対象の注目度を算出して提示するコンピュータにより実行される情報提示方法であって、前記対象の周囲に配置されたセンサーから受信したデータに基づいて混雑度を算出するステップと、前記対象に関する情報を収集し、当該情報から前記対象への関心の高さを示す話題度を求めるステップと、前記混雑度と前記話題度とに基づいて注目度を算出するステップと、前記注目度あるいは前記注目度の高い前記対象を提示するステップと、を有することを特徴とする。
【００１３】
第３の本発明に係る情報提示プログラムは、対象の注目度を算出して提示する情報提示方法をコンピュータに実行させる情報提示プログラムであって、前記対象の周囲に配置されたセンサーから受信したデータに基づいて混雑度を算出する処理と、前記対象に関する情報を収集し、当該情報から前記対象への関心の高さを示す話題度を求める処理と、前記混雑度と前記話題度とに基づいて注目度を算出する処理と、前記注目度あるいは前記注目度の高い前記対象を提示する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする情報提示プログラム。を特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、人が集まる場所において注目度の高い箇所を検知し、さらに比較的空いている箇所を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施の形態における情報提示システムの構成を示すブロック図である。
【図２】見学経路の条件を選択する画面の例を示す図である。
【図３】ブースの見学経路を示す図である。
【図４】ブースの見学リストを示す図である。
【図５】本実施の形態における情報提示システムの処理の流れ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】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００１７】
図１は、本実施の形態における情報提示システムの構成を示すブロック図である。
【００１８】
本実施の形態における情報提示システムは、展示会などの多くの人が集まる会場に複数種類のセンサー２Ａ〜２Ｉを配置し、センサー２Ａ〜２Ｉが取得したセンサーデータから会場内の各ブース３Ａ〜３Ｄの混雑度を求め、求めた混雑度とインターネット・ＳＮＳ・ニュース・新聞などから取得した情報から算出した各ブース３Ａ〜３Ｄの話題度に基づいて注目度を求め、注目度が高くて比較的空いているブース３Ａ〜３Ｄを提示するシステムである。なお、本情報提示システムは展示会場だけでなく、デパートなどの商店や飲食店、お祭りなどのイベント、スポーツ観戦、交通機関などにおいても利用可能である。ブース３Ａ〜３Ｄ内に展示されている展示内容（展示品）を処理の対象としてもよい。
【００１９】
図１に示す情報提示システムは、センサーデータ収集部１１、混雑度計算部１２、外部データ収集部１３、注目度計算部１４、評価部１５、及び表示部１６を備える。情報提示システムが備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは情報提示システムが備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。また、クラウド等のサービスを利用して各部を構成してもよいし、ゲートウェイ装置などの会場内に配置される装置が処理の一部を行ってもよい。以下、情報提示システムの各部について説明する。
【００２０】
センサーデータ収集部１１は、センサー２Ａ〜２Ｉからセンサーデータを収集して混雑度計算部１２へ出力する。センサー２Ａ〜２Ｉは、各ブース３Ａ〜３Ｄの周囲に配置される。センサー２Ａ〜２Ｉには、人感センサー、音量センサー、温度センサー、臭気センサーなどの複数種類のセンサーを用いて、人数、音量、温度、臭いなどのセンサーデータを収集する。カメラではなく人感センサーを用いることで個人を特定できないようにする。同種のセンサーを複数配置してもよい。センサーデータ収集部１１として、音声データなどのセンサーデータを解析するサーバ装置を用いてもよい。
【００２１】
混雑度計算部１２は、センサーデータから各ブース３Ａ〜３Ｄの混雑度を算出する。混雑度計算部１２は、センサー管理情報、対象物管理情報、補正データ管理情報、及び関連付けテーブルを保持する。センサー管理情報は、センサー２Ａ〜２Ｉを管理する情報であって、ＩＤとセンサー名を含む。対象物管理情報は、ブース３Ａ〜３Ｄを管理する情報であって、ＩＤとブース名称を含む。補正データ管理情報は、センサーデータを補正する情報であって、ＩＤ、補正データ名、補正値を含む。関連付けテーブルは、センサー２Ａ〜２Ｉとブース３Ａ〜３Ｄとを関連付けるテーブル及びセンサー２Ａ〜２Ｉと補正データとを関連付けるテーブルを含む。
【００２２】
混雑度計算部１２は、混雑度の計算対象のブース３Ａ〜３Ｄに関連付けられたセンサー２Ａ〜２Ｉのセンサーデータを用いて混雑度を算出する。センサー２Ａ〜２Ｉに補正データが関連付けられているときは、関連付けられた補正データに基づいてセンサーデータを補正する。補正データとして、例えば定常時や人が少ない時のセンサーデータを保持しておき、定常時との差分から混雑度を算出する。あるいは、補正データとしてセンサー２Ａ〜２Ｉの重要度に応じた加重を登録してもよい。
【００２３】
混雑度計算部１２は、閾値により混雑度を分類してもよいし、センサー２Ａ〜２Ｉのセンサーデータを機械学習して混雑度の分類に用いてもよい。
【００２４】
外部データ収集部１３は、インターネット、新聞、テレビなどの外部のメディアから各ブース３Ａ〜３Ｄの話題を収集する。ニュースサイトやＳＮＳなどのインターネット上の情報は、自動で収集する。オンライン等で自動に収集できない新聞、テレビで報じられた情報は、オペレーターが手動で入力する。外部データ収集部１３が収集する外部データは、各ブース３Ａ〜３Ｄに関する情報であって、各ブース３Ａ〜３Ｄへの関心を示す情報であり、例えばインターネット上の情報やマスメディアによって報じられる情報である。
【００２５】
注目度計算部１４は、混雑度に外部データ収集部１３が収集した外部データから算出した話題度を加味して注目度を算出する。例えば、注目度は以下の式で求めることができる。
【００２６】
注目度＝ΣλｉＸｉ＋ΣｙｊＹｊ
ここで、Ｘｉ（ｉ＝１．．ｎ）はセンサーデータであり、λｉはセンサーデータの加重である。Ｙｊ（ｊ＝１．．ｍ）は外部データであり、ｙｊは外部データの加重である。上記の式の右辺の１項目が混雑度を表し、２項目が話題度を表す。混雑度は各ブース３Ａ〜３Ｄに集まる人の多さを示す値であり、センサーデータＸｉに加重λｉをかけて合計して算出する。話題度は各ブース３Ａ〜３Ｄへの関心の高さを示す値であり、外部データを数値化した値Ｙｊに加重ｙｊをかけて合計した算出する。
【００２７】
混雑度の算出に際して、センサー種別に応じて加重を変更する。例えば、温度の加重を１．１、湿度の加重を１、臭気の加重を１．１、照度の加重を０．５、音の加重を０．１とする。センサーデータとして混雑度の算出に過去来訪者数を用いてもよい。過去来訪者数はセンサーによってカウントされた値でもよいし、人がカウントして入力したものでもよい。
【００２８】
話題度の算出においては、例えば、外部データがテレビで放送されたものであれば放送回数や放送時間を数値に変換したり、新聞に掲載された場合は扱いの大きさを数値に変換したものから話題度を算出する。外部データのソースがテレビや新聞などのマスメディアの場合は影響度が大きいので加重を大きくする。具体例で示すと、テレビで放送された場合は、放送時間（分）に、全国放送の場合は２．０、地方放送の場合は１．０、深夜帯で放送された場合は０．８の加重をかける。新聞に掲載された場合は、記事の行数（段数）に、１面の場合は２．０、経済面の場合は１．５、地方面の場合は１．０、その他の場合は１．０の加重をかける。外部データとして、インターネットのニュースサイトへの掲載数や個人のＳＮＳへの投稿数を用いることもできる。ＳＮＳへ投稿に関しては、ポジティブな内容の投稿件数に１．１の加重をかけ、ネガティブな内容の投稿件数に０．５の加重をかける。ネガティブな内容の加重をマイナスとしてもよい。加重の値や分類は一例であって、他の値や分類を用いてもよい。また、話題度の算出に用いるそれぞれの外部データの算定期間を設定する。例えば、会期前日から会期終了までと設定する。また、前日の混雑度や会場内でのアンケート結果なども外部データとして利用できる。混雑度と話題度を算出して注目度を求めた例を下表１に示す。
【００２９】
【表１】
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表１の例では、注目度の高い順に、ブース３Ｄ、ブース３Ａ、ブース３Ｃ、ブース３Ｂと注目度ランキングが生成される。見学経路を示す場合は、場所と時間を考慮するので、時間をかけて見学する見学経路については、注目度の高いブース３Ａとブース３Ｄが選択され、ブース３Ａのほうがブース３Ｄよりも注目度が低くても入り口に近い場合は先に案内してもよい。あるいは、時間をかけずに見学する見学経路については、注目度の高いブース３Ａ〜３Ｄのすべてを入り口から近い順に案内してもよい。
【００３０】
評価部１５は、注目度の高いブース３Ａ〜３Ｄに関して、過去の混雑度と現状の混雑度とを比較して混雑具合を評価する。比較対象の過去の混雑度として、例えば当日午前中、前日データ、期間中平均などを別途指定する。評価部１５は、評価した混雑具合に応じて、過去の混雑度に比べて空いている注目度の高いブース３Ａ〜３Ｄを提示対象として決定する。また、提示対象として決定したブース３Ａ〜３Ｄを効率的に見ることができる順序や展示会場内の見学経路を生成してもよい。見学経路の生成に際して、ユーザが指定した条件に応じて、生成した見学経路を所要時間で分類したり、ぱっとみる・じっくりみるなどの好みで分類したり、企業規模や業種で分類したりすることで、来場者の様々な要望に応えることができる。図２に見学経路の条件を選択する画面の例を示す。ユーザが条件を選択すると、条件に応じた見学経路が表示される。評価部１５は、経路の算出に必要なデータを保持する。例えば、ＩＤ、場所、企業名、企業規模、推定所要時間、展示物数などがある。もちろん、他の必要な情報があれば保持しておく。評価部１５は外部から経路の算出に必要なデータを読み込んでもよい。また、評価部１５が見学経路を生成する場合は、マップ情報を外部から読み込んでもよいし、企業の分類を用いる場合は、展示企業情報を外部から読み込んでもよい。
【００３１】
表示部１６は、注目度が高くて混雑度が低いブース３Ａ〜３Ｄを表示する。表示部１６として、会場内のサイネージや来場者が保持するスマートフォンを利用できる。表示方法としては、例えば、会場マップ上に注目度と過去データと比較した混雑度を併記する。注目度や混雑度を表すのに色や数値、アイコン、キャラクターなどが利用できる。あるいは、評価部１５が提示対象として決定したブース３Ａ〜３Ｄの名称やＩＤを注目度の高い順や低い順に表示してもよい。評価部１５が見学経路を生成した場合は見学経路も表示する。見学経路の表示方法としては、例えば、図３に示すように、会場マップに見学経路（図３中の矢印）を重ねて表示する、あるいは図４に示すように、見学する順にブースのリストを表示する方法がある。
【００３２】
次に、本実施の形態における情報提示システムの処理の流れについて説明する。
【００３３】
図５は、本実施の形態における情報提示システムの処理の流れを示すフローチャートである。
【００３４】
センサーデータ収集部１１は、センサー２Ａ〜２Ｉからセンサーデータを取得し、センサーデータを補正する（ステップＳ１１，Ｓ１２）。センサーデータ収集部１１は、ステップＳ１１，Ｓ１２の処理をセンサー２Ａ〜２Ｉ分繰り返す。センサー２Ａ〜２Ｉごとにセンサーデータを取得する頻度が異なっていてもよい。
【００３５】
混雑度計算部１２は、センサーデータから各ブース３Ａ〜３Ｄの混雑度を算出する（ステップＳ１３）。
【００３６】
注目度計算部１４は、外部データ収集部１３の収集した外部データを考慮して、各ブース３Ａ〜３Ｄの注目度を算出する（ステップＳ１４，Ｓ１５）。注目度の算出は、例えば１日毎、午前午後に１回ずつ、１時間毎などの所定のタイミングで行う。
【００３７】
評価部１５は、注目度の高いブース３Ａ〜３Ｄの混雑具合を評価し、見学経路を生成する（ステップＳ１６，Ｓ１７）。混雑具合の評価は、注目度の算出よりも高い頻度で行う。混雑度計算部１２が混雑度を算出したときに混雑具合の評価を行ってもよい。
【００３８】
表示部１６は、注目度が高くて混雑度が低いブース３Ａ〜３Ｄを表示する（ステップＳ１８）。評価部１５が見学経路を生成した場合は、見学経路も表示する。
【００３９】
以上説明したように、本実施の形態によれば、混雑度計算部１２が複数種類のセンサー２Ａ〜２Ｉから収集したセンサーデータに基づいて混雑度を算出し、注目度計算部１４が混雑度にインターネットや新聞などから収集した外部データを加味して注目度を算出することにより、複数種類のセンサー２Ａ〜２Ｉを組み合わることで多角的に混雑度を算出でき、外部データを加味することで人の流れがたまたま滞留していただけなどの状況を考慮でき、展示会場内において注目度の高いブース３Ａ〜３Ｄをより正確に検知することができる。
【００４０】
本実施の形態によれば、評価部１５が、注目度の高いブース３Ａ〜３Ｄについて、過去の混雑度と現在の混雑度とを比較して混雑具合を評価し、過去の混雑度に比べて空いている注目度の高いブース３Ａ〜３Ｄを提示対象として決定することにより、注目度が高くて比較的空いているブース３Ａ〜３Ｄを見学者に提示することが可能となる。
【符号の説明】
【００４１】
１１…センサーデータ収集部
１２…混雑度計算部
１３…外部データ収集部
１４…注目度計算部
１５…評価部
１６…表示部
２Ａ〜２Ｉ…センサー
３Ａ〜３Ｄ…ブース
【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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