(57)【要約】【課題】来訪者が集客領域ごとの混雑の具合を把握できることで、利便性を向上する。【解決手段】集客情報提供システム１は、複数のブース１０１〜１０７のうち少なくとも１つへ訪問予定の来訪者Ｐ１に関連づけられ、第１アンテナ手段を備えた移動局Ｔ１と、既知の位置に固定的に配置された基地局Ｒ１〜Ｒ４とを有し、移動局Ｔ１から送信された電波信号に基づき、それら移動局Ｔ１の位置検出を行い、その位置検出結果と地図情報とに基づき、各ブース１０１〜１０７ごとの来訪者Ｐ２の人数を算出し、その算出結果に基づき、各ブース１０１〜１０７ごとのブース集客密度を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の集客領域のうち少なくとも１つの集客領域へ訪問予定あるいは訪問中の来訪者に関連づけられ、情報を送受信する第１アンテナ手段を備え、前記複数の集客領域を含む所定の移動可能領域を移動可能な第１移動局と、
前記第１移動局に対し無線通信により情報送受信を行う基地局アンテナ手段を備えた基地局と
を有し、
前記来訪者に対し前記集客領域の集客情報を提供するための集客情報提供システムであって、
前記第１移動局の前記第１アンテナ手段から送信され前記基地局の前記基地局アンテナ手段で受信した電波信号に基づき、前記第１移動局の位置検出を行う位置検出手段と、
前記位置検出手段による前記第１移動局の位置検出結果と、地図情報とに基づき、各集客領域ごとの前記来訪者の人数を算出する集客人数算出手段と、
前記集客人数算出手段の算出結果に基づき、各集客領域ごとの来訪者人数指標を算出する集客指標算出手段と
を有することを特徴とする集客情報提供システム。
【請求項２】
前記集客指標算出手段は、
前記来訪者人数指標として、各集客領域ごとの来訪者人数密度を算出する集客密度算出手段である
ことを特徴とする請求項１記載の集客情報提供システム。
【請求項３】
前記来訪者の識別情報又は対応する前記第１移動局の識別情報と、当該来訪者の訪問予定の複数の前記集客領域の識別情報とを、予め関連づけて登録情報として記憶する記憶手段を有する
ことを特徴とする請求項２記載の集客情報提供システム。
【請求項４】
複数の前記来訪者のそれぞれごとに、前記記憶手段の前記登録情報に含まれる前記複数の集客領域のうち各来訪者の訪問に最適な前記集客領域を個別に決定する訪問領域決定手段
を有することを特徴とする請求項３記載の集客情報提供システム。
【請求項５】
前記集客領域において前記来訪者に対する接客を行う接客者に関連づけられ、情報を送受信する第２アンテナ手段を備え、少なくとも対応する前記集客領域を移動可能な少なくとも１つの第２移動局とを有し、
前記基地局の前記基地局アンテナ手段は、
前記第２移動局に対し無線通信により情報送受信を行い、
前記位置検出手段は、
前記第２移動局の前記第２アンテナ手段から送信され前記基地局の前記基地局アンテナ手段で受信した電波信号に基づき、前記第２移動局の位置検出を行う
ことを特徴とする請求項４記載の集客情報提供システム。
【請求項６】
前記位置検出手段による前記第２移動局の位置検出結果と、前記地図情報とに基づき、各集客領域ごとの前記接客者の人数を算出する接客者人数算出手段と、
前記位置検出手段による前記第１移動局及び前記第２移動局の位置検出結果と、前記地図情報と、前記接客者人数算出手段の算出結果とに基づき、一人の前記接客者が接客している来訪者数を各集客領域ごとに集計した接客人数密度を算出する接客人数密度算出手段と
を有し、
前記訪問領域決定手段は、
前記集客密度算出手段で算出した前記複数の集客領域それぞれにおける前記来訪者人数密度に基づき、前記来訪者の訪問に最適な前記集客領域を決定する
ことを特徴とする請求項５記載の集客情報提供システム。
【請求項７】
接客人数密度算出手段は、
前記位置検出手段での検出結果に基づく、前記第２移動局の位置から所定範囲内における前記第１移動局の数に応じて、前記接客人数密度を算出する
ことを特徴とする請求項６記載の集客情報提供システム。
【請求項８】
前記訪問領域決定手段は、
前記接客人数密度算出手段で算出した前記複数の集客領域それぞれにおける前記接客人数密度に基づき、前記来訪者の訪問に最適な前記集客領域を決定する
ことを特徴とする請求項６又は請求項７記載の集客情報提供システム。
【請求項９】
前記記憶手段は、
前記複数の集客領域それぞれの識別情報に対し、前記来訪者の当該集客領域での接客希望の有無を関連づけて記憶しており、
前記訪問領域決定手段は、
前記記憶手段において前記接客希望なしとして登録されている集客領域に関しては、前記集客密度算出手段で算出した前記複数の集客領域それぞれにおける前記来訪者人数密度に基づいて、前記来訪者の訪問に最適な前記集客領域を決定し、
前記記憶手段において前記接客希望ありとして登録されている集客領域に関しては、前記接客人数密度算出手段で算出した前記複数の集客領域それぞれにおける前記接客人数密度に基づき、前記来訪者の訪問に最適な前記集客領域を決定する
ことを特徴とする請求項６又は請求項７記載の集客情報提供システム。
【請求項１０】
前記位置検出手段の前記第１移動局の位置検出結果と、前記地図情報とに基づき、前記第１移動局から前記訪問予定の各集客領域までの距離をそれぞれ算出する距離算出手段と、
前記距離算出手段で算出した各集客領域までの距離を、当該距離の移動に要する移動所要時間に変換する移動時間算出手段と、
前記集客密度算出手段で算出した各集客領域における前記来訪者人数密度、若しくは、前記接客人数密度算出手段で算出した各集客領域における前記接客人数密度に基づき、当該集客領域における待ち時間を算出する待ち時間算出手段と、
前記移動時間算出手段で算出した各集客領域ごとの前記移動所要時間と、対応する集客領域について前記待ち時間算出手段で算出した待ち時間情報とに基づき、第１評価値を算出する第１評価値算出手段とを有し、
前記訪問領域決定手段は、
前記第１評価値算出手段で算出した前記第１評価値に応じて、前記最適な集客領域を決定する
ことを特徴とする請求項８又は請求項９記載の集客情報提供システム。
【請求項１１】
前記第１評価値算出手段は、
前記移動所要時間と前記待ち時間情報との合計値に基づき、前記第１評価値を算出し、
前記訪問領域決定手段は、
前記第１評価値が最も小さい前記集客領域を、前記最適な集客領域として決定する
ことを特徴とする請求項１０記載の集客情報提供システム。
【請求項１２】
前記位置検出手段の前記第１移動局の位置検出結果と、前記地図情報とに基づき、前記第１移動局から前記訪問予定の各集客領域までの距離をそれぞれ算出する距離算出手段と、
前記集客密度算出手段で算出した各集客領域における前記来訪者人数密度、若しくは、前記接客人数密度算出手段で算出した各集客領域における前記接客人数密度に基づき、対応する密度指標値を設定する密度指標値設定手段と、
前記距離算出手段で算出した前記集客領域までの距離と、前記密度指標値設定手段で算出した前記密度指標値とに基づき、第２評価値を算出する第２評価値算出手段とを有し、
前記訪問領域決定手段は、
前記第２評価値算出手段で算出した前記第２評価値に応じて、前記最適な集客領域を決定する
ことを特徴とする請求項８又は請求項９記載の集客情報提供システム。
【請求項１３】
前記第２評価値算出手段は、
前記集客領域までの距離と、前記密度指標値との乗算値に基づき、第２評価値を算出し、
前記訪問領域決定手段は、
前記第２評価値が最も小さい前記集客領域を、前記最適な集客領域として決定する
ことを特徴とする請求項１２記載の集客情報提供システム。
【請求項１４】
前記位置検出手段の前記第１移動局の位置検出結果と、前記地図情報とに基づき、前記第１移動局から前記訪問予定の各集客領域までの距離をそれぞれ算出する距離算出手段と、
前記集客密度算出手段で算出した各集客領域における前記来訪者人数密度、若しくは、前記接客人数密度算出手段で算出した各集客領域における前記接客人数密度に基づき、対応する密度指標値を設定する密度指標値設定手段と
を有し、
前記記憶手段は、
前記複数の集客領域それぞれの識別情報に対し、前記来訪者にとっての当該集客領域の重要度を関連づけて記憶しており、
かつ、
各集客領域における前記重要度に基づき、対応する重要度指標値を設定する重要度指標値設定手段と、
前記距離算出手段で算出した前記集客領域までの距離と、前記密度指標値設定手段で算出した前記密度指標値と、前記重要度指標値設定手段で設定した前記重要度指標値とに基づき、第３評価値を算出する第３評価値算出手段とを設け、
前記訪問領域決定手段は、
前記第３評価値算出手段で算出した前記第３評価値に応じて、前記最適な集客領域を決定する
ことを特徴とする請求項８又は請求項９記載の集客情報提供システム。
【請求項１５】
前記第３評価値算出手段は、
前記集客領域までの距離と、前記密度指標値と、前記重要度指標値との乗算値に基づき、第３評価値を算出し、
前記訪問領域決定手段は、
前記第３評価値が最も小さい前記集客領域を、前記最適な集客領域として決定する
ことを特徴とする請求項１４記載の集客情報提供システム。
【請求項１６】
前記訪問領域決定手段は、
前記位置検出手段での前記第１移動局の検出結果に基づく移動履歴に応じ、前記登録情報に含まれる前記複数の集客領域のうち既に前記来訪者が訪問した前記集客領域を除外して、前記最適な集客領域を決定する
ことを特徴とする請求項１１乃至請求項１５のいずれか１項記載の集客情報提供システム。
【請求項１７】
前記基地局に対しネットワーク接続され、前記集客密度算出手段で算出した前記来訪者人数密度、前記接客人数密度算出手段で算出した前記接客人数密度、及び前記訪問領域決定手段での決定結果のうち、少なくとも１つの情報を、無線通信を介し、前記来訪者の所持する無線端末へ送信する情報送信手段を有する
ことを特徴とする請求項３乃至請求項１６のいずれか１項記載の集客情報提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、集客領域に来訪する来訪者に対し、集客領域の集客情報を提供するための集客情報提供システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
混雑状況を管理して集計し、利用者にその集計した混雑情報を提供する従来技術として、例えば特許文献１記載のものがある。
【０００３】
この従来技術では、路上を走行する各自動車にＧＰＳ装置が備えられ、各自動車において自らの位置情報を検出する。そして検出された各自動車の位置情報が、各車搭載の移動体端末より移動体通信によって送信され、位置情報管理コンピュータへ入力される。位置情報管理コンピュータは、このようにして取得した多数の自動車の位置情報に基づき渋滞状況の検出を行い、その渋滞状況を移動体通信によって再び各自動車へ送信する。これにより、各自動車において対応する渋滞情報の表示を行うことができ、運転者は車上にて道路渋滞情報を確認することができる。
【特許文献１】特開２００１−１５５２９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、展示会のブース、馬券・宝くじ・チケット売場、ショッピングセンター内の各種販売店・飲食店等、不特定多数の人々が集まる集客領域がある。このような集客領域に赴こうとしている来訪者にとって、当該集客領域が混雑しているか空いているかが事前に把握できれば、混雑具合に応じた適切な訪問計画（訪問するかしないか、訪問する集客領域をどれに絞るか、訪問順序をどのようにするか、等）をたてることが可能となり、非常に便利なものとなる。
【０００５】
しかしながら、上記従来技術は、自動車の道路における混雑状況（渋滞状況）を検出して報知するものであり、上記のような複数の集客領域における人間の集団の混雑状況を検出して訪問計画を対応させるものではない。
【０００６】
本発明の目的は、来訪者が集客領域ごとの混雑の具合を把握でき、利便性を向上できる集客情報提供システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、第１の発明は、複数の集客領域のうち少なくとも１つの集客領域へ訪問予定あるいは訪問中の来訪者に関連づけられ、情報を送受信する第１アンテナ手段を備え、前記複数の集客領域を含む所定の移動可能領域を移動可能な第１移動局と、前記第１移動局に対し無線通信により情報送受信を行う基地局アンテナ手段を備えた基地局とを有し、前記来訪者に対し前記集客領域の集客情報を提供するための集客情報提供システムであって、前記第１移動局の前記第１アンテナ手段から送信され前記基地局の前記基地局アンテナ手段で受信した電波信号に基づき、前記第１移動局の位置検出を行う位置検出手段と、前記位置検出手段による前記第１移動局の位置検出結果と、地図情報とに基づき、各集客領域ごとの前記来訪者の人数を算出する集客人数算出手段と、前記集客人数算出手段の算出結果に基づき、各集客領域ごとの来訪者人数指標を算出する集客指標算出手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
本願第１発明は、複数の集客領域（例えば展示会のブース、馬券・宝くじ・チケット売場、ショッピングセンター内の各種販売店・飲食店、等）のいずれかを訪問しようとするあるいは既に訪問している来訪者とを対象としている。来訪者には第１移動局が関連づけられて第１移動局が来訪者とともに移動する。この第１移動局の位置は、位置検出手段によって検出される。このとき、集客人数算出手段によって、位置検出結果や地図情報に基づき各集客領域ごとの来訪者の人数が算出され、さらにこれに基づき集客指標算出手段によって各集客領域ごとの来訪者人数指標が算出される。
【０００９】
これにより、各集客領域別の来訪者の混み具合の程度を概ね指標として検出できるので、この情報を他の来訪者（例えば各集客領域の外にいる来訪者）側に提供（例えば無線端末に送信等）することで、当該他の来訪者は集客領域ごとの混雑の具合を把握できる。この結果、混雑具合に応じた適切な訪問計画（訪問するかしないか、訪問する集客領域をどれに絞るか、訪問順序をどのようにするか、等）をたてることが可能となり、利便性を向上することができる。
【００１０】
第２発明は、上記第１発明において、前記集客指標算出手段は、前記来訪者人数指標として、各集客領域ごとの来訪者人数密度を算出する集客密度算出手段であることを特徴とする。
【００１１】
これにより、各集客領域別の来訪者の密集度（密な人混みか疎な人混みか等）が検出できるので、この情報を他の来訪者（例えば各集客領域の外にいる来訪者）側に提供（例えば無線端末に送信等）することで、当該他の来訪者は集客領域ごとの混雑の具合をさらに具体的に把握することができる。
【００１２】
第３発明は、上記第２発明において、前記来訪者の識別情報又は対応する前記第１移動局の識別情報と、当該来訪者の訪問予定の複数の前記集客領域の識別情報とを、予め関連づけて登録情報として記憶する記憶手段を有することを特徴とする。
【００１３】
これにより、複数の集客領域のうち、来訪者が行きたいと思っている集客領域を特に選定して特定の処理を行うことが可能となり、利便性が向上する。
【００１４】
第４発明は、上記第３発明において、複数の前記来訪者のそれぞれごとに、前記記憶手段の前記登録情報に含まれる前記複数の集客領域のうち各来訪者の訪問に最適な前記集客領域を個別に決定する訪問領域決定手段を有することを特徴とする。
【００１５】
複数の来訪者がそれぞれ行きたいと思っている集客領域のうち、現在の混雑状況に基づき最適な集客領域を、各来訪者に対し自動的に指示することが可能となる。この結果、来訪者は迷うことなく迅速に行動することができるので、さらに利便性が向上する。
【００１６】
第５発明は、上記第４発明において、前記集客領域において前記来訪者に対する接客を行う接客者に関連づけられ、情報を送受信する第２アンテナ手段を備え、少なくとも対応する前記集客領域を移動可能な少なくとも１つの第２移動局とを有し、前記基地局の前記基地局アンテナ手段は、前記第２移動局に対し無線通信により情報送受信を行い、前記位置検出手段は、前記第２移動局の前記第２アンテナ手段から送信され前記基地局の前記基地局アンテナ手段で受信した電波信号に基づき、前記第２移動局の位置検出を行うことを特徴とする。
【００１７】
これにより、第２移動局に関連づけられた接客者（ブースの説明員、チケットや物品の販売員、飲食サービス従事者等）の位置や、接客者の忙しさ状況（接客状態にあるかないか、まわりを来訪者が取り囲んでいるか、まわりに来訪者が誰もいないか、等）等の情報を来訪者側に提供することが可能となり、さらに利便性が向上する。
【００１８】
第６発明は、上記第５発明において、前記位置検出手段による前記第２移動局の位置検出結果と、前記地図情報とに基づき、各集客領域ごとの前記接客者の人数を算出する接客者人数算出手段と、前記位置検出手段による前記第１移動局及び前記第２移動局の位置検出結果と、前記地図情報と、前記接客者人数算出手段の算出結果とに基づき、一人の前記接客者が接客している来訪者数を各集客領域ごとに集計した接客人数密度を算出する接客人数密度算出手段とを有し、前記訪問領域決定手段は、前記集客密度算出手段で算出した前記複数の集客領域それぞれにおける前記来訪者人数密度に基づき、前記来訪者の訪問に最適な前記集客領域を決定することを特徴とする。
【００１９】
訪問領域決定手段が来訪者人数密度で最適集客領域を決定することにより、集客領域の来訪者の人混みの度合いに応じ、なるべく人混みが疎である集客領域を訪問するように他の来訪者に指示することが可能となる。この結果、当該他の来訪者は自動的に空いている集客領域へ誘導されることになり、利便性が向上する。また、接客人数密度算出手段で接客人数密度を算出することにより、接客人数密度が０である場合には、接客者のまわりに来訪者が誰もおらず、当該集客領域の接客者が誰も接客をしていないことがわかる。接客人数密度が小さい場合には当該集客領域の接客者は（少なくとも一人は）接客状態にあるが、接客している来訪者の人数が比較的少なく忙しくない状態であることがわかる。接客人数密度が大きい場合にはまわりを来訪者が取り囲んでおり、当該集客領域の接客者が接客している来訪者の人数が比較的多く、忙しい状態であることがわかる。このような接客者側の細かい状況を来訪者に提供可能となるので、さらに利便性が向上する。
【００２０】
第７発明は、上記第６発明において、接客人数密度算出手段は、前記位置検出手段での検出結果に基づく、前記第２移動局の位置から所定範囲内における前記第１移動局の数に応じて、前記接客人数密度を算出することを特徴とする。
【００２１】
接客者の近傍範囲に来訪者が存在する場合には、その来訪者は接客者から（説明・販売・飲食物提供等の）接客を受けている可能性が高い。したがって、第２移動局の近傍の第１移動局の数をカウントすることにより、接客者が接客している来訪者の人数、さらにはその密度（接客人数密度）を算出することができる。
【００２２】
第８発明は、上記第６又は第７発明において、前記訪問領域決定手段は、前記接客人数密度算出手段で算出した前記複数の集客領域それぞれにおける前記接客人数密度に基づき、前記来訪者の訪問に最適な前記集客領域を決定することを特徴とする。
【００２３】
これにより、集客領域での接客者の忙しさの度合いに応じ、なるべく接客者の手が空いている集客領域を訪問するように来訪者に指示することが可能となる。この結果、来訪者は自動的に手が空いている接客者のいる集客領域へ誘導されることになり、到着後直ちに接客を受けることができるので、利便性が向上する。
【００２４】
第９発明は、上記第６又は第７発明において、前記記憶手段は、前記複数の集客領域それぞれの識別情報に対し、前記来訪者の当該集客領域での接客希望の有無を関連づけて記憶しており、前記訪問領域決定手段は、前記記憶手段において前記接客希望なしとして登録されている集客領域に関しては、前記集客密度算出手段で算出した前記複数の集客領域それぞれにおける前記来訪者人数密度に基づいて、前記来訪者の訪問に最適な前記集客領域を決定し、前記記憶手段において前記接客希望ありとして登録されている集客領域に関しては、前記接客人数密度算出手段で算出した前記複数の集客領域それぞれにおける前記接客人数密度に基づき、前記来訪者の訪問に最適な前記集客領域を決定することを特徴とする。
【００２５】
来訪者が集客領域を訪問する際、積極的に接客者の接客を希望する場合と、接客者の接客を必要としない（単なる見学で足りる場合等）場合とがある。そこで、来訪者が接客を希望する場合には、接客者の手が空いているか忙しいかを主眼におき、接客人数密度を最適集客領域の決定基準とする。また、来訪者が接客を希望しない場合には、集客領域における人混みが密であるか疎であるかを主眼におき、来訪者人数密度を最適集客領域の決定基準とする。これにより、来訪者の来訪目的に沿った適正かつ円滑な情報提供を行うことが可能となる。
【００２６】
第１０発明は、上記第８又は第９発明において、前記位置検出手段の前記第１移動局の位置検出結果と、前記地図情報とに基づき、前記第１移動局から前記訪問予定の各集客領域までの距離をそれぞれ算出する距離算出手段と、前記距離算出手段で算出した各集客領域までの距離を、当該距離の移動に要する移動所要時間に変換する移動時間算出手段と、前記集客密度算出手段で算出した各集客領域における前記来訪者人数密度、若しくは、前記接客人数密度算出手段で算出した各集客領域における前記接客人数密度に基づき、当該集客領域における待ち時間を算出する待ち時間算出手段と、前記移動時間算出手段で算出した各集客領域ごとの前記移動所要時間と、対応する集客領域について前記待ち時間算出手段で算出した待ち時間情報とに基づき、第１評価値を算出する第１評価値算出手段とを有し、前記訪問領域決定手段は、前記第１評価値算出手段で算出した前記第１評価値に応じて、前記最適な集客領域を決定することを特徴とする。
【００２７】
来訪者が現在位置（他の集客領域にいる場合を含む）から目的の集客領域に到達し、所定の見学を行う又は接客等を受けようとする場合には、集客領域までの移動に要する時間がどれくらいであるかと、集客領域に到達してから所定の見学を行う又は接客等を受けるまでに要する時間がどれくらいであるかとの両方が問題となる。そこで、本願第１０発明においては、移動時間算出手段で各集客領域ごとに移動所要時間を算出し、さらに各集客領域における待ち時間を待ち時間算出手段で算出する。そして、これら移動所要時間と待ち時間情報との両方を勘案して第１評価値を算出し、これに応じて最適な集客領域を決定する。このように、上記２つの時間要素の両方を組み込んだ形で最適な集客領域を決定できるので、確実に来訪者の利便性を向上することができる。
【００２８】
第１１発明は、上記第１０発明において、前記第１評価値算出手段は、前記移動所要時間と前記待ち時間情報との合計値に基づき、前記第１評価値を算出し、前記訪問領域決定手段は、前記第１評価値が最も小さい前記集客領域を、前記最適な集客領域として決定することを特徴とする。
【００２９】
これにより、来訪者は、移動所要時間と待ち時間との合計が最も短い集客領域へ誘導されることになり、最速で集客領域の所定の見学を完了する（又は接客等を受ける）ことができる。したがって、確実に利便性を向上できる。
【００３０】
第１２発明は、上記第８又は第９発明において、前記位置検出手段の前記第１移動局の位置検出結果と、前記地図情報とに基づき、前記第１移動局から前記訪問予定の各集客領域までの距離をそれぞれ算出する距離算出手段と、前記集客密度算出手段で算出した各集客領域における前記来訪者人数密度、若しくは、前記接客人数密度算出手段で算出した各集客領域における前記接客人数密度に基づき、対応する密度指標値を設定する密度指標値設定手段と、前記距離算出手段で算出した前記集客領域までの距離と、前記密度指標値設定手段で算出した前記密度指標値とに基づき、第２評価値を算出する第２評価値算出手段とを有し、前記訪問領域決定手段は、前記第２評価値算出手段で算出した前記第２評価値に応じて、前記最適な集客領域を決定することを特徴とする。
【００３１】
来訪者が現在位置（他の集客領域にいる場合を含む）から目的の集客領域に到達し、所定の見学を行う（又は接客等を受けようとする）場合には、集客領域までの移動に要する時間がどれくらいであるかと、集客領域に到達してから所定の見学を行う（又は接客等を受ける）までに要する時間がどれくらいであるかとの両方が問題となる。そこで、本願第１２発明においては、距離算出手段で（上記移動所要時間に対応した）各集客領域までの距離を算出し、さらに各集客領域における（既に訪問している）来訪者の密集具合を表す来訪者人数密度（又は接客者の忙しさを表す接客人数密度）に対応した密度指標値を密度指標値設定手段で算出する。そして、これら集客領域までの距離と密度指標値との両方を勘案して第２評価値を算出し、これに応じて最適な集客領域を決定する。このように、上記２つの時間要素の両方を組み込んだ形で最適な集客領域を決定できるので、確実に来訪者の利便性を向上することができる。また、来訪者の密集具合（又は接客者の忙しさ）を指標化した密度指標値を用いることで、他の数値（この場合は距離）との演算が可能となる。これにより、その演算結果の数値的大小により、最適な集客領域であるかどうかを演算で明確に判断したり区別することが可能となる。
【００３２】
第１３発明は、上記第１２発明において、前記第２評価値算出手段は、前記集客領域までの距離と、前記密度指標値との乗算値に基づき、第２評価値を算出し、前記訪問領域決定手段は、前記第２評価値が最も小さい前記集客領域を、前記最適な集客領域として決定することを特徴とする。
【００３３】
これにより、来訪者は、なるべく現在位置からの距離が近く（既に訪問している）来訪者の密集具合が低い（又は接客者があまり忙しくない）集客領域へ誘導されるので、最速で集客領域の所定の見学を完了する（又は接客等を受ける）ことができる。したがって、確実に利便性を向上できる。
【００３４】
第１４発明は、上記第８又は第９発明において、前記位置検出手段の前記第１移動局の位置検出結果と、前記地図情報とに基づき、前記第１移動局から前記訪問予定の各集客領域までの距離をそれぞれ算出する距離算出手段と、前記集客密度算出手段で算出した各集客領域における前記来訪者人数密度、若しくは、前記接客人数密度算出手段で算出した各集客領域における前記接客人数密度に基づき、対応する密度指標値を設定する密度指標値設定手段とを有し、前記記憶手段は、前記複数の集客領域それぞれの識別情報に対し、前記来訪者にとっての当該集客領域の重要度を関連づけて記憶しており、かつ、各集客領域における前記重要度に基づき、対応する重要度指標値を設定する重要度指標値設定手段と、前記距離算出手段で算出した前記集客領域までの距離と、前記密度指標値設定手段で算出した前記密度指標値と、前記重要度指標値設定手段で設定した前記重要度指標値とに基づき、第３評価値を算出する第３評価値算出手段とを設け、前記訪問領域決定手段は、前記第３評価値算出手段で算出した前記第３評価値に応じて、前記最適な集客領域を決定することを特徴とする。
【００３５】
来訪者によっては、各集客領域に対する重要度が異なる場合がある。すなわち例えば、ある集客領域は非常に重要なので多少混雑していてもぜひ行きたいが、別の集客領域はそれほど重要でないので混雑していれば行きたくない、等の状況がありうる。そこで本願第１４発明においては、来訪者が重要と考える集客領域、それほど重要と考えない集客領域等を区別するために、重要度指標値設定手段で重要度指標値を設定する。そして、前述の集客領域と、密度指標値とに、さらに重要度指標値をも勘案して第３評価値を算出し、これに応じて最適な集客領域を決定する。このように、前述の２つの時間要素にさらに重要度の要素を加えた３つの要素を組み込んだ形で最適な集客領域を決定できるので、確実に来訪者の利便性を向上することができる。また、来訪者の重要度を指標化した重要度指標値を用いることで、他の数値（この場合は距離及び密度指標値）との演算が可能となる。これにより、その演算結果の数値的大小により、最適な集客領域であるかどうかを演算で明確に判断したり区別することが可能となる。
【００３６】
第１５発明は、上記第１４明において、前記第３評価値算出手段は、前記集客領域までの距離と、前記密度指標値と、前記重要度指標値との乗算値に基づき、第３評価値を算出し、前記訪問領域決定手段は、前記第３評価値が最も小さい前記集客領域を、前記最適な集客領域として決定することを特徴とする。
【００３７】
これにより、来訪者は、なるべく現在位置（他の集客領域にいる場合を含む）からの距離が近く（既に訪問している）来訪者の密集具合が低い（又は接客者があまり忙しくない）集客領域で、かつなるべく重要度が高い集客領域へと誘導される。この結果、来訪者本人にとって最も都合のよい状態で集客領域の所定の見学を完了する（又は接客等を受ける）ことができ、確実に利便性を向上できる。
【００３８】
第１６発明は、上記第１１乃至第１５発明のいずれかにおいて、前記訪問領域決定手段は、前記位置検出手段での前記第１移動局の検出結果に基づく移動履歴に応じ、前記登録情報に含まれる前記複数の集客領域のうち既に前記来訪者が訪問した前記集客領域を除外して、前記最適な集客領域を決定することを特徴とする。
【００３９】
これにより、一度来訪者が訪問した集客領域に対し誤って再度来訪するように指示するのを回避できるので、より効率のよいガイドが可能となり、さらに利便性を向上することができる。
【００４０】
第１７発明は、上記第３乃至第１６発明のいずれかにおいて、前記基地局に対しネットワーク接続され、前記集客密度算出手段で算出した前記来訪者人数密度、前記接客人数密度算出手段で算出した前記接客人数密度、及び前記訪問領域決定手段での決定結果のうち、少なくとも１つの情報を、無線通信を介し、前記来訪者の所持する無線端末へ送信する情報送信手段を有することを特徴とする。
【００４１】
これにより、来訪者側で、各集客領域の混雑具合や接客者の忙しさ具合を表示させ、自分で把握して適切な訪問計画をたてたり、あるいは最適な集客領域として指示された集客領域へ直ちに向かうことができる。この結果、利便性を向上することができる。
【発明の効果】
【００４２】
本発明によれば、来訪者が集客領域ごとの混雑の具合を把握できるので、利便性を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４３】
以下、本発明の一実施の形態を図面を参照しつつ説明する。
【００４４】
図１は、本発明の集客情報提供システムの一実施形態の全体構成を概略的に示す説明図である。
【００４５】
図１において、この例では、本実施形態の集客情報提供システム１を、展示会の会場２全体に適用した場合を示している。当該会場２には、見学対象のブース（集客領域）として、Ａブース１０１、Ｂブース１０２、Ｃブース１０３、Ｄブース１０４、Ｅブース１０５、Ｆブース１０６、Ｇブース１０７の７つのブースが設けられており、それらブース１０１〜１０７を含む会場２全体が後述の位置検出対象領域（所定の移動可能領域）となっている。また、それらブース１０１〜１０７とは別に、管理サーバＳ１を備えた管理室Ｚ１と、ウェブサーバＳ２を備えた管理室Ｚ２とが、会場２に設けられている。
【００４６】
この会場２に対して、ブース１０１〜１０７には既に複数の来訪者Ｐ２が来訪しており、各ブース１０１〜１０７には、来訪者Ｐ２（及び後述の来訪者Ｐ１）に対し所定の接客を行う（この例では説明を行う）ために説明員Ｐ３（接客者）が配置されている。以下適宜、これら来訪者Ｐ１，Ｐ２及び説明員Ｐ３を、単に「人物Ｐ」と総称する。なお、この図１を含む以降の各図において、人物Ｐを表す○印や□印は、それぞれが１名の人物Ｐを表すものではなく、各ブース１０１〜１０７等における来訪者Ｐ２や説明員Ｐ３の分布割合を概念的に示したものである（例えば１つの○印や□印が１０名単位に相当する等）。
【００４７】
そして、本実施形態の集客情報提供システム１は、このような状況にあるブース１０１〜１０７のうち少なくとも１つへこれから赴こうとする来訪者Ｐ１（後述の図１２参照）に対し、各ブース１０１〜１０７の集客情報（混雑情報）を提供するためのものである。なお、来訪者Ｐ１としては、（まだいずれのブースにも赴いておらず）これから目的とするブース１０１〜１０７へ赴く場合と、既にどこかのブースにいるがこれからさらに次の目的のブース１０１〜１０７へ赴こうとしている場合との、両方が含まれる。
【００４８】
すなわち、集客情報提供システム１は、上記来訪者Ｐ１が所持する移動局Ｔ１（第１移動局。後述の図２参照）と、上記来訪者Ｐ２が所持する移動局Ｔ２（第１移動局。後述の図２参照）と、上記説明員Ｔ３が所持する移動局Ｔ３（第２移動局。後述の図２参照）と、会場２内にそれぞれ設置された複数（図示の例では４つ）の基地局（基地局）Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４と、上記各基地局Ｒ１〜Ｒ４と通信ネットワークＮＷを介して接続されている上記管理サーバＳ１と、この管理サーバＳ１に通信ネットワークＮＷを介して接続される上記ウェブサーバＳ２とを有している。
【００４９】
各基地局Ｒ１,Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４は、人物Ｐとともに移動する移動局Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３（以下適宜、単に「移動局Ｔ」という）に対し無線通信を介した情報送受信を行い、その結果によって各人物Ｐの位置検出を行うと共に、後述する会場２の地図情報を参照して、人物Ｐのいずれのブース１０１〜１０７への入退場を管理サーバＳ１にて検出できるようになっている。
【００５０】
管理サーバＳ１は、当該会場２の地図情報を記憶している。この管理サーバＳ１は、各基地局Ｒ１〜Ｒ４にそれぞれ検出させた移動局Ｔまでの距離に基づく、移動局Ｔの会場２内存在位置（つまり人物Ｐの存在位置）の監視を行う。また、ウェブサーバＳ２は、管理サーバＳ１から取得した上記人物Ｐ（来訪者Ｐ１，Ｐ２及び説明員Ｐ３）の位置検出結果に基づき各ブース１０１〜１０７ごとの集客密度を（後述の（２）（３）の変形例ではブース混雑度や説明員周辺混雑度等も併せて）算出し、ブース１０１〜１０７のうち、来訪者Ｐ１の希望する目的地（以下適宜、「目的地ブース」という）として最も適したブースを決定して来訪者Ｐ１に通知する。このとき、複数の来訪者Ｐ１それぞれをユーザ名及びパスワードで識別して認識し、各来訪者Ｐ１に対する最適ブースを決定して通知する（詳しくは後述する）。
【００５１】
なお、会場２には例えば平面座標系が設定され、予め各ブース１０１〜１０７が占有する座標領域、各基地局Ｒ１〜Ｒ４の設置位置等が地図情報として管理サーバＳ１に記憶されている（後述の図５や図６等参照）。
【００５２】
図２は、本実施形態の集客情報提供システム１の機能的構成を表す機能ブロック図である。なお、図示の煩雑を回避するために基地局及び移動局はそれぞれ１つのみ示す。
【００５３】
図２において、集客情報提供システム１は、前述したように、人物Ｐ（詳細には人物Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）がそれぞれ所持する上記移動局Ｔ（詳細には移動局Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３）と、それら移動局Ｔと無線通信を行う上記基地局Ｒ１〜Ｒ４と、これら基地局Ｒ１〜Ｒ４に適宜の通信ネットワークＮＷでそれぞれ接続された上記管理サーバＳ１と、携帯端末２００（無線端末）に対し無線通信を介して情報送受信可能な端末用基地局ＢＡと上記管理サーバＳ１とに対して通信ネットワークＮＷを介して接続された上記ウェブサーバＳ２とを有している。
【００５４】
基地局Ｒ１〜Ｒ４（以下、単体を指す場合は単に「基地局Ｒ」と称する）は、本体部１１と、アンテナ（基地局アンテナ手段）１２とを有している。
【００５５】
本体部１１は、無線部１６と、ネットワーク通信制御部１８と、時計部１９Ａと、到来時間検出部１９と、制御部２０とを有する。
【００５６】
無線部１６は、いわゆる無線通信機能を実現するものであって、アンテナ１２を用いて電波の送受信を行なう。無線部１６は、前期移動局Ｔの作動を制御する指令を含む電波を送信する。また、無線部１６は、移動局Ｔによって送信される電波を受信し、その内容を必要に応じて後述する到来時刻検出部１９などに渡し、処理を実行させる。すなわち、無線部１６は、所定の周波数の搬送波を発生する発振器、電波により送信する信号に基づいて前記搬送波を変調し、またデジタル変調などを行なう変調器、前記変調された搬送波を所定の出力に増幅する送信アンプなどを有し、また、アンテナ１２によって受信された受信波を増幅する受信アンプ、受信波から所定の周波数成分のみを取り出すフィルタ、デジタル復調や検波器などによる復調を行なう復調器などによって実現される。このとき、無線部１６が行なう無線通信は例えばいわゆるデジタル通信が好適に用いられるので、無線部１６はそのデジタル通信に必要となる変調あるいは復調のための機構を含む。
【００５７】
到来時刻検出部１９は、移動局Ｔから送信される電波に含まれる拡散符号と、その拡散符号のレプリカ符号との相関値を算出する。具体的には、予め移動局Ｔが送信する拡散符号と同一のレプリカ符号を到来時刻検出部１９が有しておき、そのレプリカ符号と、受信された移動局Ｔからの電波から取り出された拡散符号（受信符号）とをマッチドフィルタに入力することにより、両者の相関値を得ることができる。この相関値のピークを示す時刻が電波の受信時刻となる。したがって相関値のピークを示す時刻を後述の時計１９Ａより得ることにより受信時刻が検出される。
【００５８】
ネットワーク通信制御部１８は、上記通信ネットワークＮＷを介して管理サーバＳ１との制御信号及び情報信号の授受の制御を行う。時計部１９Ａは、現在時刻（時刻情報）を出力する機能を備えている。各基地局Ｒ１〜Ｒ４は各々の時計を有しており、それらの時刻は予め基地局間通信を行うことにより同期されている。なお、本実施形態では、通信ネットワークＮＷにケーブル等を使用した有線ネットワークを想定しているが、これに限らず、無線ネットワークを用いてもよい。
【００５９】
制御部２０は、上記無線部１６、ＲＳＳＩ部１７、ネットワーク通信制御部１８、到来時間検出部１９、及び時計部１９Ａを含む基地局Ｒ全体の動作を制御する。すなわち、制御部２０は、ＲＡＭの一時記憶機能を利用しつつＲＯＭに予め記憶されたプログラムに従って信号処理を行う。具体的には、制御部２０は、管理サーバＳ１からの位置検出処理の実行命令の入力を受け付け、アンテナ１２を介した無線通信により移動局Ｔへの送信指令、及び移動局Ｔからの送信信号の検出処理を行い、その検出結果を上記通信ネットワークＮＷを介して管理サーバＳ１へ出力する。
【００６０】
アンテナ１２は、上述したように、無線部１６が電波の送受信を行う際に用いられる。移動局Ｔの位置に関わらず電波が受信できるように、アンテナ１２には無指向性アンテナが好適に使用される。
【００６１】
管理サーバＳ１は、ＣＰＵ（中央演算装置）２１Ａと、メモリ２２Ａと、操作部２３Ａと、表示部２４Ａと、大容量記憶装置２５Ａ（記憶手段）と、ネットワーク通信制御部２６Ａとを備えている。
【００６２】
メモリ２２Ａは、例えばＲＡＭやＲＯＭ等から構成される。操作部２３Ａには、管理者からの指示や情報が入力される。表示部２４Ａでは、各種情報やメッセージを表示される。大容量記憶装置２５Ａは、ハードディスク装置からなり、会場２の地図情報を記憶したブース位置データベース（後述の図６参照）として機能する。ネットワーク通信制御部２６Ａは、上記通信ネットワークＮＷを介し各基地局Ｒ１〜Ｒ４との制御信号及び情報信号の授受の制御を行う。
【００６３】
ウェブサーバＳ２は、上記管理サーバＳ１と同様、ＣＰＵ（中央演算装置）２１Ｂと、メモリ２２Ｂと、操作部２３Ｂと、表示部２４Ｂと、大容量記憶装置２５Ｂと、ネットワーク通信制御部２６Ｂとを備えている。大容量記憶装置２５Ｂは上記同様のハードディスク装置からなり、来訪者Ｐ１，Ｐ２の各種情報（来訪を希望する目的地ブース等）を記憶した登録用データベース（後述の図１０参照）や、各ブース１０１〜１０７ごとに算出した各ブース１０１〜１０７ごとの来訪者２の存在密度（以下適宜、「ブース集客密度」という。詳細は後述）をリアルタイムで更新しつつ格納する集客密度データベース（後述の図９参照）として機能する。ネットワーク通信制御部２６Ｂは、上記通信ネットワークＮＷを介し管理サーバＳ１や端末用基地局ＢＡとの制御信号及び情報信号の授受の制御を行う。
【００６４】
移動局Ｔは、例えば図３に示すように、カードの形でポケットに入れたり、あるいは首からぶら下げたり等の適宜の手法で、前述したように対応する人物Ｐ（来訪者Ｐ１，Ｐ２又は説明員Ｐ３）により所持又は付随されている。この移動局Ｔは、ＩＣ回路部３１と、タグアンテナ（第１移動局の第１アンテナ手段；第２移動局の第２アンテナ手段）３２とを有している（時計部３５については後述）。
【００６５】
ＩＣ回路部３１は、電波信号を送受信するための変調、復調、増幅などの無線機能を実現する無線部３３と、この無線部３３を含む移動局Ｔ全体の動作を制御する制御部３４とを有する。
【００６６】
無線部３３は、所定の周波数の搬送波を発生する発振器、電波により送信する信号に基づいて前記搬送波を変調し、またデジタル変調などを行なう変調器、前記変調された搬送波を所定の出力に増幅する送信アンプなどを有する。さらに、無線部３３は、アンテナ３２によって受信された受信波を増幅する受信アンプ、受信波から所定の周波数成分のみを取り出すフィルタ、デジタル復調や検波器などによる復調を行なう復調器などによって実現される受信機能を含む。このとき、無線部３３が行なう無線通信は例えばいわゆるデジタル通信が好適に用いられるので、無線部３３はそのデジタル通信に必要となる変調あるいは復調のための機構を含む。
【００６７】
制御部３４は無線部３３に対して送信または受信の切り替え、搬送波周波数の設定、送信アンプにおける出力の設定を行なう。また、無線部３３で復調された、基地局Ｒ１〜Ｒ４からの電波の内容より、移動局Ｔの制御作動に関する指令を解析する。また制御部３４は、移動局Ｔが電波によって送信する拡散符号を、図示しない記憶手段から記憶された拡散符号を読み出すことにより、あるいは所定の生成方法、例えば予め定められた原始多項式に基づいて生成することにより決定する。
【００６８】
なお、この例で用いる移動局Ｔは、その内部に独自に備えた電源（特に図示せず）を有するアクティブタグである。この結果、移動局Ｔは、自ら電波を発信することができ、距離の離れた基地局と通信することが可能となっている。
【００６９】
以上において、本実施形態の最も大きな特徴は、来訪者Ｐ２に係る移動局Ｔ２の位置検出結果に応じ各ブース１０１〜１０７のブース集客密度を算出し、来訪者Ｐ１の目的地ブースの中でなるべく混んでいないもの（早く見学できるもの）を決定し、来訪者Ｐ１へ報知することにある。以下、その詳細を順次説明する。
【００７０】
（Ａ）移動局の位置検出原理
図４は、本実施形態の集客情報提供システム１において移動局Ｔの位置を検出する方法の原理を説明する図である。なお、図４中においては、図示の煩雑を避けるために３つの基地局Ｒ１〜Ｒ３によって一つの移動局Ｔの位置を検出する例を示している。
【００７１】
図４において、人物Ｐが所持する移動局Ｔは上述したように平面座標系が設定されている会場２内を自由な座標位置に移動できるのに対し、３つの基地局Ｒ１〜Ｒ３は同じ会場２内でそれぞれ既知の設置位置に固定的に配置されている。そして各基地局Ｒ１〜Ｒ３は通信ネットワークＮＷを介して一つの管理サーバＳ１に情報を送受可能に接続されている。
【００７２】
この構成において、各基地局Ｒ１〜Ｒ３での移動局Ｔからの電波信号の受信時刻差に基づき、管理サーバＳ１は、各基地局Ｒ１〜Ｒ３から移動局Ｔまでの距離をそれぞれ測定検出する。つまり、各基地局Ｒ１〜Ｒ３の少なくとも１つが移動局Ｔに対し所定の送信要求信号を送信し、それに対応して移動局Ｔが電波信号（距離検出用の電波信号）を各基地局Ｒ１〜Ｒ３に向けて送信する。このとき、移動局Ｔが距離検出用の電波信号を送信してから基地局Ｒにおいて受信されるまでの時間（到来時間）は、基地局Ｒと移動局Ｔとの空間的な距離に比例する。各基地局Ｒから移動局Ｔまでの距離が異なる場合には、上記到来時間は、各基地局Ｒごとに異なる値となって時間差が生じる。管理サーバＳ１は、その時間差に基づいて移動局Ｔの位置を算出することができる。
【００７３】
基地局Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３の座標をそれぞれ、（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）、（ｘ３，ｙ３）とする。そして、第１基地局Ｒ１、第２基地局Ｒ２、第３基地局Ｒ３それぞれにおいて、移動局Ｔから時刻Ｔ０で送信された距離検出用の電波信号を受信した受信時刻をＴ１，Ｔ２，Ｔ３とする。
【００７４】
以上のような条件においては、図４において、
ｃ×（Ｔ１−Ｔ０）＝√｛（ｘ−ｘ１）２＋（ｙ−ｙ１）２｝  ・・（１Ａ）
ｃ×（Ｔ２−Ｔ０）＝√｛（ｘ−ｘ２）２＋（ｙ−ｙ２）２｝  ・・（１Ｂ）
ｃ×（Ｔ３−Ｔ０）＝√｛（ｘ−ｘ３）２＋（ｙ−ｙ３）２｝  ・・（１Ｃ）
が成り立つ。
【００７５】
すると、式（１Ａ）から式（１Ｂ）を減じることで、
√｛（ｘ−ｘ１）２＋（ｙ−ｙ１）２｝−√｛（ｘ−ｘ２）２＋（ｙ−ｙ２）２｝＝ｃ×（Ｔ１−Ｔ２）      …（１Ｄ）
また、式（１Ａ）から式（１Ｃ）を減じることで、
√｛（ｘ−ｘ１）２＋（ｙ−ｙ１）２｝−√｛（ｘ−ｘ３）２＋（ｙ−ｙ３）２｝＝ｃ×（Ｔ１−Ｔ３）      …（１Ｅ）
で表される関係が成り立つ。なお、ｃは電波速度（光速：約３．０×１０８［ｍ／ｓ］）である。
【００７６】
このとき、（受信時刻Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３は測定値として既知であり）変数はｘ、ｙの２つのみであるから、上記（１Ｄ）（１Ｅ）の２つの式を例えばニュートンラプソン法などにより解くことにより、移動局Ｔの位置のｘ，ｙ座標（ｘ，ｙ）を特定することができる。なお、本実施形態のように４つの基地局Ｒ１〜Ｒ４を設けることで、さらに精度のよい位置検出を行うことができる。
【００７７】
なお、上記の例では、各基地局Ｒ１〜Ｒ３は電波信号の受信時刻を検出し管理サーバＳ１に送信するのみであり、測位処理（基地局Ｒ１〜Ｒ３から移動局Ｔまでの距離の算出）は管理サーバＳ１が行うが、これに限られない。すなわち、各基地局Ｒ１〜Ｒ３のうちの１つの制御部２０が他の受信時刻情報を収集し、測位するようにしてもよい。
【００７８】
（Ｂ）地図情報を用いた来訪者の入場検出
次に、前述した会場２の地図情報の詳細について説明する。地図情報は、図５に概念的に示すように、平面座標系において、各ブース１０１〜１０７が占有する座標領域を含んでおり、ブース位置データベースにより構成される。
【００７９】
図６は、管理サーバＳ１の大容量記憶装置２５Ａに記憶されている、上記ブース位置データベースを表す図である。図６に示すように、Ａブース１０１が配置されている座標領域範囲は、ｘ座標が１０＜ｘ＜６０（便宜的に単位なしで示すが、実際には所定距離、この例では「メートル」単位である。以下同様）かつｙ座標が６０＜ｙ＜１００の範囲となっている。同様に、Ｂブース１０２は、ｘ座標が１０＜ｘ＜６０かつｙ座標が１０＜ｙ＜５０の範囲であり、Ｃブース１０３は、ｘ座標が７０＜ｘ＜１５０かつｙ座標が８０＜ｙ＜１００の範囲である。同様に、Ｄブース１０４は、ｘ座標が１６０＜ｘ＜２１０かつｙ座標が８０＜ｙ＜１００の範囲であり、Ｅブース１０５は、ｘ座標が７０＜ｘ＜２１０かつｙ座標が５０＜ｙ＜７０の範囲である。また、Ｆブース１０６は、ｘ座標が７０＜ｘ＜１３０かつｙ座標が１０＜ｙ＜４０の範囲であり、Ｇブース１０７は、ｘ座標が１４０＜ｘ＜２１０かつｙ座標が１０＜ｙ＜４０の範囲である。したがって、検出された移動局Ｔ２，Ｔ３の座標と上記した各ブース１０１〜１０７の座標範囲データとを管理サーバＳ１のＣＰＵ２１で比較することで、移動局Ｔ２，Ｔ３（言い換えれば来訪者Ｐ２や説明員Ｐ３）がどのブースに何人いるかという分布情報を得られるようになっている。
【００８０】
図７は、上記のようにして算出した来訪者Ｐ２の分布を説明員Ｐ３とともに概念的に示した図である。図７において、この例では、Ａブース１０１には来訪者Ｐ２と説明員Ｐ３の人数存在割合が６：２（例えば６０人と２０人。以下同様）である。Ｂブース１０２では来訪者Ｐ２と説明員Ｐ３の人数存在割合が８：１である。Ｃブース１０３では来訪者Ｐ２と説明員Ｐ３の人数存在割合が７：１である。Ｄブース１０４では来訪者Ｐ２と説明員Ｐ３の人数存在割合が３：１である。Ｅブース１０１では来訪者Ｐ２と説明員Ｐ３の人数存在割合が４：２である。Ｆブース１０１では来訪者Ｐ２と説明員Ｐ３の人数存在割合が１２：１である。Ｇブース１０１では来訪者Ｐ２と説明員Ｐ３の人数存在割合が６：１である。また、会場２内にはいるが、いずれのブース１０１〜１０７にも入場していない来訪者Ｐ２が合計５０人存在している。なお、後述するように、移動局Ｔの位置検出は適宜の間隔で随時行われ、これによって上記分布情報はリアルタイムで随時更新されている。
【００８１】
（Ｃ）各ブースの集客密度算出
ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、上記のように管理サーバＳ１においてリアルタイムで随時得られる分布情報に基づき、以下のような手順で各ブースの集客密度を随時算出する。
【００８２】
まず、上記各ブース１０１〜１０７の分布情報に基づき、各ブース１０１〜１０７ごとの上記ブース集客密度（来訪者人数密度）を求める。すなわち、
ブース集客密度＝ブースにいる来訪者Ｐ２の数／ブース面積  ・・（式１）
により、算出する。
【００８３】
図８は、Ａブース１０１の例を示しており、Ａブース１０１は（横５０［ｍ］×縦４０［ｍ］）の大きさであるから、面積は５０×４０＝２０００［ｍ２］となり、来訪者Ｐ２は６０［人］存在していることから、（式１）により、ブース集客密度は、
６０／２０００＝０．０３［人／ｍ２］
となる。同様の計算を、全ブース１０１〜１０７についてそれぞれ行う。図９は、このようにして算出したブース集客密度を格納した上記集客密度データベースの一例を表す図である。この例では、上記Ａブース１０１の０．０３０［人／ｍ２］のほか、Ｂブース１０２が０．０４０［人／ｍ２］、Ｃブース１０３が０．０４４［人／ｍ２］、Ｄブース１０４が０．０３０［人／ｍ２］、Ｅブース１０５が０．０１４［人／ｍ２］、Ｆブース１０６が０．０５６［人／ｍ２］、Ｇブース１０７が０．０２９［人／ｍ２］となっている。なお、上記ブース集客密度の算出は、前述した適宜の間隔によりリアルタイムで実行され、これに伴って集客密度データベースも随時更新されている。
【００８４】
（Ｄ）目的地ブース等の登録
本実施形態の集客情報提供サービスを受けるにあたり、来訪者Ｐ１は、目的地ブースの登録を上記携帯端末２００によって行う。すなわち、来訪者Ｐ１は、事前に、予め主催者側に適宜の手段（自宅パソコンや携帯端末２００のアクセス、あるいは電話やファックス、申込書郵送等による受付）によりこの展示会の入場チケット入手を申し込み、ユーザ名（来訪者識別情報）とパスワードを申請しておく。そして、会場２に来訪した際、上記ユーザ名を提示することで対応する移動局Ｔ１を（例えば入口ゲート等で）与えられる。主催者側では、これに対応して、事前に当該来訪者Ｐ１のユーザ名、パスワード、配布する移動局Ｔ１のタグＩＤ（識別情報）等を記録し（さらに後述のようにメールアドレス及び目的地ブース等を携帯端末２００からの操作で登録するための）登録用データベースを、ウェブサーバＳ２の上記大容量記憶装置２５Ｂに構築しておく。
【００８５】
図１０は、上記登録用データベースの一例を表す図である。図１０において、このデータベースには、記憶項目として、来訪者Ｐ１の上記ユーザ名、パスワード、及び移動局Ｔ１の識別情報（タグＩＤ）が設けられている。またこれに加え、後述する携帯端末２００を用いた来訪者Ｐ１の操作によって入力される、携帯端末２００のメールアドレスと、来訪者Ｐ１の目的地ブースの名称（集客領域の識別情報）とが、記憶項目として設けられている。また、目的地ブースが複数あるときの優先順位を決めるための重要度（重要度指標値；後述の変形例にて詳述）も記憶項目として設けられ、携帯端末２００を用いた来訪者Ｐ１の操作入力時に書き込まれるようになっている。さらに、目的地ブースの各欄には、既に来訪したかまだ来訪していないかを表す来訪履歴のチェックフラグ（＝来訪済で１、未来訪で０）も、移動局Ｔ１の位置検出結果に基づいて書き込まれるようになっている。
【００８６】
来訪者Ｐ１は、会場２に来訪して上記移動局Ｔ１（上記登録用データベースにおいて当該来訪者Ｐ１に割り当てられたタグＩＤを備える）を受け取った後、所持する携帯端末２００によりウェブサーバＳ２へアクセスし（上記ユーザ名及びパスワードでログイン）、上記目的地ブースやメールアドレス等の登録を行うのである。
【００８７】
図１１は、上記携帯端末２００の外観図である。携帯端末２００は、アンテナ２０２を介し周知の電話機能、ネットワーク機能、及び近距離通信機能を有する携帯電話型端末である。携帯端末２００の前面パネルには、各種表示を行う表示部２０９と、電話機能を使用する際の番号入力や表示部２０９内の表示情報に基づき各種操作入力を行うための複数の操作キーからなる操作部２１０とが設けられている。この例では、表示部２０９に、システムへのログインが完了し、上記目的地ブースの選択を促す画面が表示された例を示している（後述の図１８のステップＳＷ１７及びステップＳＭ３０参照）。
【００８８】
上記目的地ブースの登録において、来訪者Ｐ１は、ブース１０１〜１０７のうち複数個を、目的地ブースとして登録することができる。図１１に示した例ではＡブース１０１、Ｃブース１０３、Ｆブース１０６の３箇所の登録が済んだ状態を表している（図１０最上段における「名古屋太郎」の例に対応）。このような目的ブースの登録完了時にはウェブサーバＳ２から、個人のｗｅｂサイトページにアクセスできるＵＲＬ（例：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｂｃｄ．ｃｏ．ｊｐ／ｎａｍｅ？ＩＤ  ＝  ｎａｇｏｙａ）が通知される。来訪者Ｐ１は、登録した後でも、このサイトにアクセスして登録画面（後述）を表示させることで、常時、目的地ブースの登録追加・変更・削除等を行うことができる。なお、上記個人のｗｅｂサイトページには、上記登録画面のほかに、サービス提供画面が含まれ、来訪者Ｐ１は、このサービス提供画面で所定の操作を行うことにより、システムによるお勧めブースを表示させることができる（詳細は後述）。
【００８９】
また、上記メールアドレスの登録により、本実施形態の情報提供サービスの提供情報が、当該登録したメールアドレスへのメールによって通知される。
【００９０】
（Ｅ）目的地ブースの評価
（Ｅ−１）移動時間の算出
本実施形態では、上記のようにして来訪者Ｐ１が登録した目的地ブースに対し、（前述の移動局Ｔの位置検出結果に基づくブース集客密度を含む）種々の要素を用いて評価を行い、来訪者がなるべく早く見学できるものを決定する。そのために、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、まず、来訪者Ｐ１の現在位置から来訪者Ｐ１の目的地ブースまでの距離を算出する。
【００９１】
図１２は、前述の例に沿い、目的地ブースがＡブース１０１、Ｃブース１０３、Ｆブース１０６の３つである来訪者Ｐ１の現在位置と、それらＡブース１０１、Ｃブース１０３、Ｆブース１０６（以下適宜、「目的地ブース１０１，１０３，１０６」と称するが、これ以外の各ブースも適宜目的地ブースとして指定可能であることは言うまでもない）までの位置関係の一例を概念的に表した図である。この例では、来訪者Ｐ１の位置から目的地ブース１０１，１０３，１０６（ブース中心）それぞれまでの距離は、図１３に示すように、Ａブース１０１までの距離ＬＡ＝７００［ｍ］、Ｃブース１０３までの距離ＬＣ＝４００［ｍ］、Ｆブース１０６までの距離ＬＦ＝１００［ｍ］となる。
【００９２】
次に、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、上記算出した距離に基づき、各目的地ブースまで移動すると仮定したときの徒歩による移動時間を算出する。例えば歩く速さを５０［ｍ／分］とした場合、図１４に示すように、Ａブース１０１までの移動時間が１４［分］、Ｃブース１０３までの移動時間が８［分］、Ｆブース１０６までの移動時間が２［分］となる。
【００９３】
（Ｅ−２）待ち時間の算出
一方、来訪者Ｐ１がなるべく早く見学できるようにするためには、上記移動時間のみならず、各ブースにおける待ち時間を加味する必要がある。そこで次に、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、先に述べたようにリアルタイムで算出している前記ブース集客密度（図９参照）を用いて、各ブース１０１〜１０７において想定される待ち時間を算出する（言い換えればブース集客密度を待ち時間に変換する）。図１５はこのときの変換に用いる変換テーブルを表す図である。図１５に示すように、本実施形態では、一例として、ブース集客密度０．０００以上〜０．０２５未満で待ち時間５［分］、ブース集客密度０．０２５以上〜０．０５０未満で待ち時間１０［分］、ブース集客密度０．０５０以上〜０．０７５未満で待ち時間１５［分］、ブース集客密度０．０７５以上〜０．１００未満で待ち時間２０［分］、ブース集客密度０．１００以上〜で待ち時間２５［分］と想定する。なお、後述する（２）の変形例で詳述する説明員周辺密度や説明員周辺混雑度について（あるいはこれらを加味した）同様の変換テーブルを設け、その変換テーブルを用いて待ち時間を算出するようにしてもよい。
【００９４】
図１６は、図９の例に基づき算出された、上記目的地ブース１０１，１０３，１０６の待ち時間をまとめて表した図である。上記演算の結果、図示のように、上記Ａブース１０１での待ち時間が１０［分］、Ｃブース１０３での待ち時間が１０［分］、Ｆブース１０６での待ち時間が１５［分］となっている。
【００９５】
（Ｅ−３）見学待機時間の算出
そして、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、以上のようにして算出した目的地ブース１０１，１０３，１０６までの移動時間と、目的地ブース１０１，１０３，１０６での待ち時間とを合計し、来訪者Ｐ１が実際に見学可能となるまでの所要時間（＝見学待機時間）を、
見学待機時間＝移動時間＋待ち時間  ・・（式２）
により、目的地ブース１０１，１０３，１０６に対する最終評価値として算出する。
【００９６】
図１７は、上述の例に沿って算出された、上記目的地ブース１０１，１０３，１０６の見学待機時間をまとめて表した図である。上記演算の結果、図示のように、上記Ａブース１０１では移動時間１４［分］＋待ち時間１０［分］＝見学待機時間２４［分］、Ｃブース１０３では移動時間８［分］＋待ち時間１０［分］＝見学待機時間１８［分］、Ｆブース１０６では移動時間２［分］＋待ち時間１５［分］＝見学待機時間１７［分］となっている。
【００９７】
（Ｅ−４）お勧めブースの決定、表示
本実施形態では、上記のようにして算出した見学待機時間が短い順に、お勧めブースとして来訪者Ｐ１にメールで報知を行う。すなわち、お勧めブースの情報を含む通知メールを作成し、通信ネットワークＮＷ及び端末用基地局ＢＡから携帯端末２００へと送信する。これにより、携帯端末２００の表示部２０９において、対応するお勧め表示（上記の例では、Ｆブース→Ｃブース→Ａブースの順）を行う。
【００９８】
（Ｆ）制御シーケンス
図１８は、以上説明した処理のうち、会場２への入場後における来訪者Ｐ１の操作により、携帯端末２００とウェブサーバＳ２との間で送受される各種信号の送受と制御動作の一例を表すシーケンス図である。図１８において、基本的に図中上側から下側に向かっての時系列変化で各手順を表している。上述したように、携帯端末２００とウェブサーバＳ２との間は、端末用基地局ＢＡ及び通信ネットワークＮＷを介した信号の送受となっている。
【００９９】
まず最初に、携帯端末２００の制御部２０６が、ステップＳＭ１０において、入力されたウェブサーバＳ２のＵＲＬにより該ウェブサーバＳ２にアクセスする。ウェブサーバＳ２はログイン画面をステップＳＷ１０で携帯端末２００に送信するので表示部２０９に所定のログイン用画面が設定表示された状態となる。操作部２１０を介し操作者（来訪者Ｐ１）によってユーザ名とパスワードが入力されるとステップＳＭ１５の判定が満たされて、入力されたＩＤ．パスワードはステップＳＭ２０でウェブサーバＳ２に送信され、ステップＳＷ１５でウェブサーバＳ２により正しいかどうかを判定される。
【０１００】
ＩＤに対応するパスワードが正しいと判定された時にはステップＳＷ１５の判定が満たされてこのシステムへのログインがなされ、ステップＳＷ１７で、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂにより通信ネットワークＮＷ及び端末用基地局ＢＡを介し、入力画面が携帯端末２００へ送信される。
【０１０１】
これにより、携帯端末２００の表示部２０９には、ログイン後の各種項目（携帯端末２００のメールアドレス、来訪者Ｐ１の目的地ブース１０１，１０３，１０６及びその重要度等）の入力画面が表示される。携帯端末２００の制御部２０６は、ステップＳＭ３０で、これら各種項目が来訪者Ｐ１によって入力されたかどうかを判定する。入力完了するまで判定が満たされずループ待機し、入力が完了したら判定が満たされ、ステップＳＭ４０に移る。
【０１０２】
ステップＳＭ４０では、ステップＳＭ３０で入力された各種項目のデータ（メールアドレス、来訪者Ｐ１の目的地ブース及びその重要度等）を、携帯端末２００の制御部２０６が、端末用基地局ＢＡ及び通信ネットワークＮＷを介しウェブサーバＳ２へ送信する。ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、送信されたデータに基づき、ステップＳＷ２０で登録用データベース（図１０参照）への書き込みを行い、当該データの登録を行う。なお、このステップＳＷ２０が、各請求項記載の重要度指標値設定手段を構成する。
【０１０３】
その後、ステップＳＷ３０において、上記ステップＳＭ４０での登録完了に対応し、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂが、通信ネットワークＮＷ及び端末用基地局ＢＡを介し、登録画面（来訪者Ｐ１が前述のようにして登録事項の変更等を可能な画面）のＵＲＬを携帯端末２００へ送信する。これに応じて、携帯端末２００の制御部２０６は、表示部２０９に、対応する登録画面を表示して登録完了を来訪者Ｐ１に報知し、このフローを終了する。
【０１０４】
図１９は、前述のようにリアルタイムで実行される、移動局Ｔの位置検出に基づくブース集客密度の算出処理において、管理サーバＳ１、基地局Ｒ１〜Ｒ４、移動局Ｔ１〜Ｔ３、ウェブサーバＳ２の間で送受される各種信号の送受と制御動作の一例を表すシーケンス図である。図１９において、上述したように、管理サーバＳ１と基地局Ｒ１〜Ｒ４及びウェブサーバＳ２との間は、通信ネットワークＮＷを介した信号の送受である。また、基地局Ｒ１〜Ｒ４と移動局Ｔ１〜Ｔ３との間は、無線通信を介した信号の送受となっている。
【０１０５】
まず最初に、ステップＳＳ１０において、管理サーバＳ１のＣＰＵ２１Ａがネットワーク通信制御部２６Ａを介し、各基地局Ｒ１〜Ｒ４（あるいは特定の１つの基地局Ｒでもよい）に対し、移動局Ｔへの距離検出用の電波送信要求を送信するよう指示信号を出力する。これにより、ステップＳＲ１０で、各基地局Ｒ１〜Ｒ４（又は特定の１つの基地局Ｒ）の無線部１６がアンテナ１２を介し移動局Ｔに向けて電波送信要求信号を送信する。
【０１０６】
そして、この送信要求信号を受信した移動局Ｔの無線部３３が、ステップＳＴ１０において、タグアンテナ３２を介し、対応する距離検出用の電波信号を送信する。各基地局Ｒ１〜Ｒ４の無線部１６は、ステップＳＲ２０で、アンテナ１２を介しそれぞれ距離検出用の電波信号を受信する。そして、到来時間検出部１９がそのときの受信時刻情報を検出し、制御部２０がその受信時刻情報をネットワーク通信制御部１８を介して管理サーバＳ１に出力する。
【０１０７】
そして管理サーバＳ１のＣＰＵ２１Ａが、ステップＳＳ２０において、各基地局Ｒ１〜Ｒ４から入力した受信時刻の差（＝到来時間の差）に基づき、それぞれの移動局Ｔとの間の距離を算出し、さらに移動局Ｔの位置座標を、図４を用いて上述した手法により算出する（＝位置検出手段）。そして、その検出した全移動局Ｔの位置情報を、ネットワーク通信制御部２６Ａを介し、ウェブサーバＳ２へ出力する。
【０１０８】
なお、上記ステップＳＳ１０における管理サーバＳ１から基地局Ｒへの送信要求の送信は、前述したように所定の時間間隔で常時行われる。この結果、上記移動局Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３の位置検出も、リアルタイムで常時行われることとなっている。また、このような基地局Ｒ１〜Ｒ４（又は特定の基地局Ｒ）からの送信要求に応じた移動局Ｔからの距離検出用電波信号の送信にも限られない。すなわち、移動局Ｔが一定時間間隔で自発的に電波信号を発信し続け、各基地局Ｒがその発信し続ける電波信号を受信し、これに基づき管理サーバＳ１で距離検出を行うようにしてもよい。この場合も、移動局Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３の位置検出はリアルタイムで常時行われる。
【０１０９】
次に、ステップＳＷ１１０で、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、上記ステップＳＳ２０で送信されてきた全移動局Ｔの位置情報と、予め大容量記憶装置２５Ａに記憶している前述のブース位置データベース（図６参照）とに基づき、上記（Ｂ）及び上記（Ｃ）において説明した手法により、移動局Ｔ２，Ｔ３の分布情報を算出し（集客人数算出手段）、さらに各ブース１０１〜１０７ごとのブース集客密度を算出する（集客密度算出手段、集客指標算出手段）。
【０１１０】
その後、ステップＳＷ１３０に移り、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂが、上記ステップＳＷ１１０で算出したブース集客密度を大容量記憶装置２５Ｂの上記集客密度データベースに書き込んで更新する。その後、このフローを終了する。
【０１１１】
図２０は、来訪者Ｐ１が携帯端末２００を操作して、前述のお勧めブースの表示を行わせる（サービスの提供を受ける）際の、携帯端末２００、ウェブサーバＳ２、管理サーバＳ１の間で送受される各種信号の送受と制御動作の一例を表すシーケンス図である。
【０１１２】
まず最初に、携帯端末２００の制御部２０６は、ステップＳＭ１１０において、（既に登録時に通知されている個人のｗｅｂサイトページの上記サービス提供画面を表示させた状態で）操作部２１０を介し、操作者（来訪者Ｐ１）によってサービス提供要求の操作入力がなされたかどうかを判定する。入力がなされるまでループ待機し、入力がなされたらステップＳＭ１１０の判定が満たされて、ステップＳＭ１２０へ移る。
【０１１３】
ステップＳＭ１２０では、上記ステップＳＭ１１０での入力に対応し、携帯端末２００の制御部２０６が、携帯用基地局ＢＡを介し端末ウェブサーバＳ２のＵＲＬへアクセスする。これに対応して、ウェブサーバＳ２は、ステップＳＷ２１０で、来訪者Ｐ１のユーザ名をキーとして大容量記憶装置２５Ｂの登録用データベースを検索して対応する移動局Ｔ１のタグＩＤを取得する。そしてこのタグＩＤを通信ネットワークＮＷを介し管理サーバＳ１へ出力（通知）する。
【０１１４】
これを受けて、管理サーバＳ１のＣＰＵ２１Ａは、ステップＳＳ１１０において、上記図１９に示すフローにおいて管理サーバＳ１にてリアルタイムで随時検出している全移動局Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３の位置検出情報の中から上記ＳＷ２０で入力したタグＩＤに対応した移動局Ｔ１の位置情報（言い換えれば来訪者Ｐ１の現在位置）を、通信ネットワークＮＷを介しウェブサーバＳ２に出力する。
【０１１５】
ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、上記ステップＳＳ１１０で入力した移動局Ｔ１の位置情報に基づき、ステップＳＷ２２０において、上記（Ｅ−１）で説明した手法によって来訪者Ｐ１の現在位置から来訪者Ｐ１の目的地ブースまでの距離を算出する（距離算出手段）。その後、ステップＳＷ２３０において、上記図１９に示すフローにおいてウェブサーバＳ２にてリアルタイムで随時算出し集客密度データベースに格納している目的地ブース１０１，１０３，１０６のブース集客密度を取得する。
【０１１６】
そして、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、ステップＳＷ２４０において、まず、上記ステップＳＷ２３０で取得したブース集客密度を用いて上記（Ｅ−２）の手法により目的地ブース１０１，１０３，１０６ごとの待ち時間を算出する（ここの内容が待ち時間算出手段を構成する）。その一方、ステップＳＷ２２０で算出した目的地ブース１０１，１０３，１０６までの距離を用いて上記（Ｅ−１）の手法により目的地ブース１０１，１０３，１０６までの移動時間（移動所要時間）を算出する（この内容が移動時間算出手段を構成する）。そして、それら目的地ブース１０１，１０３，１０６への移動時間及び待ち時間を用いて、上記（Ｅ−３）の手法により、最終評価値としての見学待機時間（第１評価値）を算出する。以上の流れ（待ち時間算出手段としての機能と移動時間算出手段としての機能）により、ステップＳＷ２４０は各請求項記載の第１評価値算出手段を構成するのである。
【０１１７】
その後、ステップＳＷ２５０に移り、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、上記ステップＳＷ２４０で算出した目的地ブース１０１，１０３，１０６ごとの見学待機時間に基づき、その時間が最短であるブースを最適ブースとして決定する（訪問領域決定手段）。そして、ステップＳＷ２６０で、上記ステップＳＷ２５０で決定した最適ブースを含むメールを作成し、その作成したメールを、端末用基地局ＢＡを介してお勧めブースとして携帯端末２００へ送信する（情報送信手段）。このメールを受信した携帯端末２００の制御部２０６は、ステップＳＭ１３０で、メールに対応してお勧めブースの表示を表示部２０９に行い、このフローを終了する。なおこのときのウェブサーバＳ２から携帯端末２００への通知は、メール送信ではなく、操作者からのｗｅｂアクセスにより所定のページによって表示させるようにしてもよい。また、携帯端末２００へ送信して表示部２０９に表示させる内容も、上記お勧めブースに代えて（あるいはお勧めブースとともに）上記ブース集客密度を表示させるようにしてもよい。
【０１１８】
以上のように構成した本実施形態においては、移動局Ｔ１〜Ｔ３から距離検出用の電波信号が送信されると、その電波信号が基地局Ｒ１〜Ｒ４の無線部１６にて受信され、このときの電波信号の受信時刻が到来時間検出部１９で検出される。これにより、管理サーバＳ１が、基地局Ｒ１〜Ｒ４の受信時刻差情報に基づき各移動局Ｔ１〜Ｔ３の位置検出を行い（ステップＳＳ２０）、さらに位置検出結果を集計して各ブースのブース集客密度をリアルタイムで検出する（ステップＳＷ１１０）。
【０１１９】
これにより、各ブース１０１〜１０７別の来訪者Ｐ２の密集度（密な人混みか疎な人混みか等）が検出され、対応した情報が来訪者Ｐ１側の携帯端末２００に提供されて表示され、来訪者Ｐ１はブース１０１〜１０７ごとの混雑の具合を把握できる（この例では最終結論としての混雑していないお勧めブースの形で表示され、来訪者Ｐ１は、最も混雑しておらず早く見学できるブースがどれであるかという形で認識することができる）。この結果、来訪者Ｐ１は上記に応じた適切な訪問計画（この例ではお勧めブースを真っ先に訪問し、それ以外を後回しにする等）をたてることが可能となるので、来訪者Ｐ１の利便性を向上することができる。
【０１２０】
特に、上記お勧めブースの決定の際、本実施形態では、見学待機時間を算出しその見学待機時間が最短となるブースをお勧めブースとする。すなわち、来訪者Ｐ１が現在位置からブース１０１〜１０７に到達し、所定の見学等を行う場合には、ブース１０１〜１０７までの移動時間がどれくらいであるかと、ブース１０１〜１０７に到達してから所定の見学を行うまでの待ち時間がどれくらいであるかとの両方が問題となる。そこで、上記移動時間と待ち時間の両方を勘案して見学待機時間を算出し、これに応じて最適なブースを決定することで、最速で当該ブースの見学を完了することができ、確実に来訪者Ｐ１の効率良い計画を立てることができ、利便性を向上することができる。
【０１２１】
また、本実施形態では特に、来訪者Ｐ１が来訪（見学）を希望する複数のブースを目的地ブースとして登録でき、全ブース１０１〜１０７のうち来訪者Ｐ１が行きたいと思っているブースを特に選定し、各種演算を行ってその中からお勧めブースを決定する。したがって、全ブース１０１〜１０７について同様の演算処理を行うよりも効率的に迅速にお勧めブースを決定することができる。またこのとき、複数の来訪者Ｐ１それぞれをユーザ名及びパスワードで識別して認識し、各来訪者Ｐ１に対する最適ブースを決定して通知する。これにより、各来訪者Ｐ１は迷うことなくそれぞれ迅速に目的地ブースへと行動することができる。
【０１２２】
また、本実施形態では特に、登録用データベースにブース１０１〜１０７ごとに来訪履歴の項目を設け、目的地ブース１０１，１０３，１０６の決定の際には、来訪履歴のチェックフラグが１であるもの、すなわち来訪者Ｐ１が一度来訪したブース（位置検出結果に基づき判別する）を除外して、お勧めブースを決定する。これにより、一度来訪者Ｐ１が訪問したブースに対し誤って再度来訪するように指示するのを回避できるので、より効率のよいガイドが可能となり、さらに利便性を向上することができる。
【０１２３】
なお、本発明は、上記実施形態に限られるものではなく、その趣旨及び技術的思想を逸脱しない範囲内で種々の変更が可能である。以下、そのような変形例を説明する。
【０１２４】
（１）ブース重要度を加味する場合
前述したように、来訪者Ｐ１は、入場後に携帯端末２００にて目的地ブース１０１，１０３，１０６を登録する際、見学する優先順位を重要度として設定することができる。この例では前述の図１０に示したように重要度は１〜３の範囲で指定でき、値が小さいほど、重要度が高い（見学のための優先度が高い）ことを表している。
【０１２５】
本変形例では、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂが、上述のようにして算出した見学待機時間に対し、さらに上記重要度を加味して目的地ブース１０１，１０３，１０６の評価を行う。前述の図１０の最上段に示した「名古屋太郎」の例に沿うと、上記重要度設定は、図２１に示すように、Ａブース１０１が最も見学優先度が高い重要度＝１であり、Ｃブースがその次に見学優先度が高い重要度＝２であり、Ｆブースは見学優先度が最も低い重要度＝３となっている。
【０１２６】
一方、本変形例では、上記重要度を加味した演算により目的地ブース１０１，１０３，１０６の評価を行うために、前述のブース集客密度から（ブース集客密度が小さい程小さくなる）ブース混雑度を算出する（言い換えればブース集客密度をブース混雑度に変換する）。
【０１２７】
図２２はこのときの指標化に用いる変換テーブルを表す図である。図２２に示すように、本実施形態では、一例として、ブース集客密度０．０００以上〜０．０２５未満で混雑度１、ブース集客密度０．０２５以上〜０．０５０未満で混雑度２、ブース集客密度０．０５０以上〜０．０７５未満で混雑度３、ブース集客密度０．０７５以上〜０．１００未満で混雑度４、ブース集客密度０．１００以上〜で混雑度５と規定する。
【０１２８】
本変形例では、以上のようにして算出した、各ブース１０１〜１０７ごとの混雑度を含めて、前述の集客密度データベースを構築する。図２３は、その集客密度データベースの一例を表す図であり、上記図９に対応する図である。上記の演算の結果、図示のように、上記Ａブース１０１の混雑度が２、Ｂブース１０２が混雑度２、Ｃブース１０３が混雑度２、Ｄブース１０４が混雑度２、Ｅブース１０５が混雑度１、Ｆブース１０６が混雑度３、Ｇブース１０７が混雑度２となっている。なお、上記ブース混雑度の算出は、前述した適宜の間隔によりリアルタイムで実行され、これに伴って集客密度データベースも随時更新されている（後述の図２５のフローのステップＳＷ１２０及びステップＳＷ１３０を参照）。
【０１２９】
そして、本変形例では、各目的地ブース１０１，１０３，１０６ごとの上記重要度及び上記混雑度と、上記（Ｅ−１）で説明した手法により算出した各目的地ブース１０１，１０３，１０６までの距離とによって、各目的地ブース１０１，１０３，１０６の評価を行い、最適なブースを決定する。すなわち、
評価値＝重要度×混雑度×移動距離  ・・（式３）
により算出した評価値を、目的地ブース１０１，１０３，１０６に対する最終評価値とする。なお、上記「重要度」「混雑度」「移動距離」をそのまま乗ずるのではなく、いずれかの項目に重み付けを行ってから乗算して評価値とするようにしてもよい。すなわち、例えばｎを２以上の整数として
評価値＝重要度のｎ乗×混雑度×移動距離  ・・（式３′）
評価値＝重要度×混雑度のｎ乗×移動距離  ・・（式３″）
評価値＝重要度×混雑度×移動距離のｎ乗  ・・（式３″′）
等のような式を用いてもよい。
【０１３０】
図２４は、上記目的地ブース１０１，１０３，１０６についての上記評価値をまとめて示す図である。この例では、Ａブース１０１の評価値は、移動距離７００［ｍ］×重要度１×ブース混雑度２＝１４００となり、Ｃブース１０３の評価値は、移動距離４００［ｍ］×重要度２×ブース混雑度２＝１６００となり、Ｆブース１０６の評価値は、移動距離１００［ｍ］×重要度３×ブース混雑度３＝９００となる。したがって、この場合、Ｆブース１０６の評価値が最小であるため、お勧めブースとして携帯端末２００へ送信する。
【０１３１】
図２５は、本変形例において、管理サーバＳ１、基地局Ｒ１〜Ｒ４、及び移動局Ｔ１〜Ｔ３の間で送受される各種信号の送受と制御動作の一例を表すシーケンス図であり、上記図１９に対応する図である。本変形例においては、ウェブサーバＳ２の実行するステップＳＷ１１０とステップＳＷ１３０との間に、新たにステップＳＷ１２０を設けた点が図１９と異なる。
【０１３２】
すなわち、ステップＳＷ１１０で、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂが、移動局Ｔ２，Ｔ３の分布情報を算出し（集客人数算出手段）さらに各ブース１０１〜１０７ごとのブース集客密度を算出した（集客密度算出手段、集客指標算出手段）後、新たに設けたステップＳＷ１２０に移る。
【０１３３】
ステップＳＷ１２０では、上記図２２に一例を示した変換テーブルを用い、ステップＳＷ１１０で算出したブース集客密度からブース混雑度（密度指標値）を算出する（密度指標値設定手段）。
【０１３４】
ステップＳＷ１２０が完了した後、上記同様、ステップＳＷ１３０に移り、
本変形例の場合には、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂが、上記ステップＳＷ１２０で算出したブース混雑度を（上記ステップＳＷ１１０で算出したブース集客密度とともに）大容量記憶装置２５Ｂの上記集客密度データベースに書き込んで更新する。その後、このフローを終了する。
【０１３５】
図２６は、本変形例において、来訪者Ｐ１が携帯端末２００を操作してサービスの提供を受ける際の、携帯端末２００、ウェブサーバＳ２、管理サーバＳ１の間で送受される各種信号の送受と制御動作の一例を表すシーケンス図であり、上記図２０に対応する図である。
【０１３６】
図２６では、図２０においてウェブサーバＳ２の実行するステップＳＷ２３０に代えて、これに対応したステップＳＷ２３０′を設けている。これ以外は図２０と同様である。
【０１３７】
すなわち、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、上記ステップＳＷ２２０において、来訪者Ｐ１の現在位置から来訪者Ｐ１の目的地ブースまでの距離を算出（距離算出手段）した後、ステップＳＷ２３０′に移る。
【０１３８】
ステップＳＷ２３０′では、上記図２５に示すフローにおいてウェブサーバＳ２にてリアルタイムで随時算出し集客密度データベースに格納している目的地ブース１０１，１０３，１０６のブース混雑度を取得する。その後、上記同様、ステップＳＷ２４０に移る。
【０１３９】
ステップＳＷ２４０では、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、上記ステップＳＷ２３０′で取得したブース混雑度と、ステップＳＷ２２０で算出した目的地ブース１０１，１０３，１０６までの距離と、登録用データベース（図１０参照）に登録済みの各目的地ブース１０１，１０３，１０６の重要度とを用いて、上記（式３）を用いて、最終評価値（第２評価値；第３評価値）を算出する（第２評価値算出手段；第３評価値算出手段）。
【０１４０】
その後、ステップＳＷ２５０に移り、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、上記ステップＳＷ２４０で算出した最終評価値が最小であるブースを最適ブースとして決定する（訪問領域決定手段）。その後、ステップＳＷ２６０以降は図２０と同様であるので、説明を省略する。
【０１４１】
以上のように構成した本変形例によっても、上記実施形態と同様の効果を得る。また、ブースの混雑の度合いを指標化したブース混雑度を用いることで、他の数値（目的地ブースまでの距離）との演算が可能である。これにより、その演算結果（上記の最終評価値）の数値的大小に基づき（上記の例では最小値となるもの）、最適なブースであるかどうかを演算で明確に判断したり区別することができる。
【０１４２】
また、本変形例では登録用データベース（図１０参照）に予め設定登録された目的地ブース１０１，１０３，１０６の重要度を用いて最終評価値を決定する。これには以下のような意義がある。すなわち、来訪者Ｐ１によっては、あるブース１０１〜１０７は非常に重要なので多少混雑していてもぜひ行きたいが、別のブース１０１〜１０７はそれほど重要でないので混雑していれば行きたくない、等の状況がありうる。本変形例では、来訪者Ｐ１が重要と考えるブースとそれほど重要と考えないブース等を重要度で区別し、これを加味してお勧めブースを決定する。これにより、確実に来訪者の利便性を向上することができる。また、来訪者の重要度として１〜３の数値を用いることで、上記同様、他の数値（この場合は移動距離やブース混雑度）との演算が可能である。
【０１４３】
（２）説明員の忙しさを加味する場合
本変形例は、来訪者Ｐ１の目的地ブースのうち、最適なブースを決定するにあたり、説明員Ｐ３の配置や忙しさをも加味して決定を行う場合である。
【０１４４】
説明員Ｐ３が忙しいかどうかの評価について、本変形例では、各説明員Ｐ３の周辺の来訪者Ｐ２の人口密度（以下適宜、「説明員周辺集客密度」という）を用いる。すなわち、まず、ブースの説明員Ｐ３の周辺の所定範囲（この例では半径Ｒ［ｍ］以内）を、説明員１人あたりの説明員周辺面積とすると、
説明員周辺面積＝π×Ｒ２  ・・（式４）
【０１４５】
そして、各ブースにおいて、説明員全員の説明員周辺面積に、総計でどれだけの人数の来訪者Ｐ２がいるかは、
説明員周辺集客密度＝（全説明員Ｐ３の半径Ｒ［ｍ］以内の来訪者Ｐ２の総数）
／｛（４）×説明員Ｐ３の数）    ・・（式５）
により算出することができる。
【０１４６】
上記実施形態等において先に示した例（図１、図３０１等を参照）において、Ａブース１０１の場合を考える。単純な例として、例えば図２７に示すように、Ｒ＝２［ｍ］として２０名の説明員Ｐ３それぞれの周り２ｍの範囲内に、３名ずつの来訪者Ｐ２がまんべんなく存在している場合を想定する。この場合、（式５）より、
Ａブース説明員周辺集客密度＝（３×２０）／（（π×２２）×２０）
＝０．２４
となる。同様の計算を、全ブース１０１〜１０７についてそれぞれ行う。図２８は目的地ブース１０１，１０３，１０６についてそれぞれ算出した値を示す。また、図２９は、このようにして算出した説明員周辺集客密度を、上記ブース集客密度とともにまとめて表した一例を表す図である。この例では、上記Ａブース１０１のブース集客密度０．０３０［人／ｍ２］及び説明員周辺集客密度０．２４［人／ｍ２］のほか、Ｂブース１０２のブース集客密度０．０４０［人／ｍ２］及び説明員周辺集客密度０．３２［人／ｍ２］、Ｃブース１０３のブース集客密度０．０４４［人／ｍ２］及び説明員周辺集客密度０．３２［人／ｍ２］、Ｄブース１０４のブース集客密度０．０３０［人／ｍ２］及び説明員周辺集客密度０．２４［人／ｍ２］、Ｅブース１０５のブース集客密度０．０１４［人／ｍ２］及び説明員周辺集客密度０．３２［人／ｍ２］、Ｆブース１０６のブース集客密度０．０５６［人／ｍ２］及び説明員周辺集客密度０．４８［人／ｍ２］、Ｇブース１０７のブース集客密度０．０２９［人／ｍ２］及び説明員周辺集客密度０．４８［人／ｍ２］となっている。なお、上記説明員周辺集客密度及びブース集客密度の算出は、前述した適宜の間隔によりリアルタイムで実行され、これに伴って集客密度データベースも随時更新されている。なお、本実施例では、説明員Ｐ３の忙しさについて、説明員周辺面積における来訪者Ｐ２の人数より求めた説明員周辺集客密度を用いたが、単にブース内に存在する来訪者Ｐ２の人数を、説明員Ｐ３の人数で割った値を用いてもよい。
【０１４７】
一方、本変形例では、上記（１）の変形例と同様ブース集客密度から変換して算出したブース混雑度を用いるとともに、上記説明員周辺集客密度から（説明員周辺集客密度が小さい程小さくなる）説明員周辺混雑度を算出する（言い換えれば説明員周辺集客密度を説明員周辺混雑度に変換する）。
【０１４８】
図３０はこのときの指標化に用いる変換テーブルを表す図である。図３０に示すように、本実施形態では、一例として、説明員周辺集客密度０．００以上〜０．１０未満で混雑度１、説明員周辺集客密度０．１０以上〜０．２０未満で混雑度２、説明員周辺集客密度０．２０以上〜０．３０未満で混雑度３、説明員周辺集客密度０．３０以上〜０．４０未満で混雑度４、説明員周辺集客密度０．４０以上〜で混雑度５と規定する。
【０１４９】
本変形例では、以上のようにして算出した、各ブース１０１〜１０７ごとのブース混雑度や説明員周辺密度を含めて、前述の集客密度データベースを構築する。図３１は、その集客密度データベースの一例を表す図であり、上記図９や図２３に対応する図である。上記の演算の結果、図示のように、上記Ａブース１０１の説明員周辺混雑度が３、Ｂブース１０２が説明員周辺混雑度４、Ｃブース１０３が説明員周辺混雑度４、Ｄブース１０４が説明員周辺混雑度３、Ｅブース１０５が説明員周辺混雑度４、Ｆブース１０６が説明員周辺混雑度５、Ｇブース１０７が説明員周辺混雑度５となっている。なお、上記説明員周辺混雑度の算出は、ブース混雑度の算出とともに、前述した適宜の間隔によりリアルタイムで実行され、これに伴って集客密度データベースも随時更新されている（後述の図３４のフローのステップＳＷ１２５及びステップＳＷ１３０を参照）。
【０１５０】
ところで、本変形例では、来訪者Ｐ１が目的地ブース１０１，１０３，１０６に行く目的として、単に見学すれば足りる（説明員Ｐ３による説明は不要である）場合と、説明員Ｐ３から説明を聞きたい場合とに分けて設定できるようになっている（前述の登録用データベースにおいても当該設定入力に応じた書き込みがなされる）。詳細な説明は省略するが、前述のブース重要度と同様、来訪者Ｐ１は、入場後に携帯端末２００にて目的地ブース１０１，１０３，１０６を登録する際、上記いずれの目的であるか、すなわち接客（この例では説明）希望の有無を設定でき、後述する演算のためにその設定に応じたフラグ（行動目的フラグ）を決定する。図３２に示すように、この例では、単なる見学の場合を行動目的フラグ＝１、説明を聞きたい場合を行動目的フラグ＝２としている。これは、後述のように説明員周辺混雑度を加味した演算を行う際に、単なる見学の場合にはブース混雑度を評価値算出に用い、説明を聞きたい場合には説明員周辺混雑度を評価値算出に用いる。これは言い換えれば、単なる見学（行動目的フラグ＝１）の場合にはブース集客密度（ブース混雑度）に応じてお勧めブースを決定し、説明を聞きたい場合（行動目的フラグ＝２）には説明員周辺集客密度（説明員周辺混雑度）に応じてお勧めブースを決定していることに相当している。
【０１５１】
そして、本変形例では、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂが、目的地ブース１０１，１０３，１０６に対して上述のようにして算出したブース混雑度と、説明員周辺混雑度と、位置検出結果に応じて上記（Ｅ−１）の手法により算出した、来訪者Ｐ１の現在位置から目的地ブース１０１，１０３，１０６までの距離と、上記行動目的フラグとにより、各目的地ブース１０１，１０３，１０６の評価を行い、最適なブースを決定する。すなわち、
評価値＝ブース混雑度×移動距離（行動目的フラグが１の場合）
評価値＝説明員周辺混雑度×移動距離（行動目的フラグが２の場合）    ・・（式６）
により算出した評価値を、目的地ブース１０１，１０３，１０６に対する最終評価値とする。なお、前述と同様、上記「行動目的フラグ」「ブース混雑度」「説明周辺混雑度」「移動距離」をそのまま乗ずるのではなく、いずれかの項目に重み付けを行ってから乗算して評価値とするようにしてもよい。
【０１５２】
図３３は、上記目的地ブース１０１，１０３，１０６についての上記評価値をまとめて示す図である。この例では、Ａブース１０１の評価値は、ブース混雑度２×移動距離７００［ｍ］＝１４００となり、Ｃブース１０３の評価値は、説明員周辺混雑度４×移動距離４００［ｍ］＝１６００となり、Ｆブース１０６の評価値は、説明員周辺混雑度５×移動距離１００［ｍ］＝５００となる。したがって、この場合、Ｆブース１０６の評価値が最小であるため、お勧めブースとして携帯端末２００へ送信する。
【０１５３】
図３４は、本変形例において、管理サーバＳ１、基地局Ｒ１〜Ｒ４、及び移動局Ｔ１〜Ｔ３の間で送受される各種信号の送受と制御動作の一例を表すシーケンス図であり、上記図２６に対応する図である。本変形例においては、ウェブサーバＳ２の実行するステップＳＷ１１０とステップＳＷ１２０との間に新たにステップＳＷ１１５を設け、またステップＳＷ１２０とステップＳＷ１３０との間にも新たにステップＳＷ１２５を設けた点が図２５と異なる。
【０１５４】
すなわち、前述と同様、ステップＳＷ１１０で、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂが、移動局Ｔ２，Ｔ３の分布情報を算出し（集客人数算出手段）さらに各ブース１０１〜１０７ごとのブース集客密度を算出した（集客密度算出手段、集客指標算出手段）後、新たに設けたステップＳＷ１１５に移る。
【０１５５】
ステップＳＷ１１５では、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂが、前述のステップＳＳ２０で送信されてきた全移動局Ｔの位置情報と、予め大容量記憶装置２５Ａに記憶している前述のブース位置データベース（図６参照）とに基づき、上記（Ｂ）及び上記（Ｃ）において説明した手法により、移動局Ｔ３の分布情報を算出し（接客者人数算出手段）、さらに上記（式５）を用いた上述の手法により目的地ブース１０１，１０３，１０６ごとの上記説明員周辺集客密度を算出する（接客人数密度算出手段）。
【０１５６】
その後、上記ステップＳＷ１２０に移り、前述と同様、ステップＳＷ１１０で算出したブース集客密度からブース混雑度（密度指標値）を算出する（密度指標値設定手段）。
【０１５７】
そして、新たに設けたステップＳＷ１２５に移り、上記図３０に一例を示した変換テーブルを用い、ステップＳＷ１１５で算出した説明員周辺集客密度から説明員周辺混雑度（密度指標値）を算出する（密度指標値設定手段）。
【０１５８】
ステップＳＷ１２５が完了した後、上記同様のステップＳＷ１３０に移り、
本変形例の場合には、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂが、上記ステップＳＷ１２０及びステップＳＷ１２５で算出したブース混雑度及び説明員周辺混雑度を（上記ステップＳＷ１１０で算出したブース集客密度や上記ステップＳＷ１１５で算出した説明員周辺集客密度とともに）大容量記憶装置２５Ｂの上記集客密度データベースに書き込んで更新する。その後、このフローを終了する。
【０１５９】
図３５は、本変形例において、来訪者Ｐ１が携帯端末２００を操作してサービスの提供を受ける際の、携帯端末２００、ウェブサーバＳ２、管理サーバＳ１の間で送受される各種信号の送受と制御動作の一例を表すシーケンス図であり、上記図２６に対応する図である。
【０１６０】
図３５では、図２６においてウェブサーバＳ２の実行するステップＳＷ２３０′の次に、新たにステップＳＷ２３０″を設けている。これ以外は図２６と同様である。
【０１６１】
すなわち、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、上記ステップＳＷ２２０において、来訪者Ｐ１の現在位置から目的地ブースまでの距離を算出（距離算出手段）し、ステップＳＷ２３０′で集客密度データベースから上記ブース混雑度を取得した後、ステップＳＷ２３０″に移る。
【０１６２】
ステップＳＷ２３０″では、上記図３４に示すフローにおいてウェブサーバＳ２にてリアルタイムで随時算出し集客密度データベースに格納している目的地ブース１０１，１０３，１０６ごとの上記説明員周辺混雑度を取得する。その後、上記同様、ステップＳＷ２４０に移る。
【０１６３】
ステップＳＷ２４０では、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、上記ステップＳＷ２３０′で取得したブース混雑度と、ステップＳＷ２３０″で取得した説明員周辺混雑度と、ステップＳＷ２２０で算出した目的地ブース１０１，１０３，１０６までの距離と、登録用データベース（図１０参照）に登録済みの各目的地ブース１０１，１０３，１０６の行動目的フラグとを用いて、上記（式６）を用いて、最終評価値（第２評価値；第３評価値）を算出する（第２評価値算出手段；第３評価値算出手段）。
【０１６４】
その後、ステップＳＷ２５０に移り、ウェブサーバＳ２のＣＰＵ２１Ｂは、上記ステップＳＷ２４０で算出した最終評価値が最小であるブースを最適ブースとして決定する（訪問領域決定手段）。その後、ステップＳＷ２６０以降は図２６と同様であるので、説明を省略する。なお、ステップＳＷ２６０でお勧めブース情報を含むメールを携帯端末２００へ送信する（情報送信手段）とき、前述と同様、メール送信ではなく、操作者からのｗｅｂアクセスにより所定のページによって表示させるようにしてもよい。また、携帯端末２００へ送信して表示部２０９に表示させる内容も、上記お勧めブースに代えて（あるいはお勧めブースとともに）上記説明員周辺集客密度を表示させるようにしてもよい。
【０１６５】
以上のように構成した本変形例によっても、上記実施形態と同様の効果を得る。
【０１６６】
また、本変形例においては、移動局Ｔ３に関連づけられた接客者（この例ではブースの説明員Ｐ３。その他、チケットや物品の販売員、飲食サービス従事者等への適用も考えられる）の位置や、接客者の忙しさ状況（接客状態にあるかないか、まわりを来訪者が取り囲んでいるか、まわりに来訪者が誰もいないか、等）等の情報を説明員周辺集客密度として検出可能である。例えば説明員周辺集客密度が０である場合には、説明員Ｐ３のまわりに来訪者Ｐ２が誰もおらず、当該ブースの説明員Ｐ３が誰も説明をしていないことがわかる。説明員周辺集客密度が小さい場合には当該ブースの説明員Ｐ３は（少なくとも一人は）接客状態にあるが、説明している来訪者Ｐ２の人数が比較的少なく忙しくない状態であることがわかる。説明員周辺集客密度が大きい場合にはまわりを来訪者Ｐ２が取り囲んでおり、当該ブースの説明員Ｐ３が説明している来訪者Ｐ２の人数が比較的多く、忙しい状態であることがわかる。このように、説明員Ｐ２側の細かい状況を来訪者Ｐ１に提供できる（この例では最終結論としての最も早く説明を受けられるお勧めブースの形で表示され、来訪者Ｐ１は、最も混雑しておらず早く説明を受けられるブースがどれであるかという形で認識することができる）ので、さらに利便性が向上する。
【０１６７】
また、説明員Ｐ３の忙しさの度合いを指標化した説明員周辺混雑度を用いることで、他の数値（目的地ブースまでの距離等）との演算が可能である。これにより、その演算結果（上記の最終評価値）の数値的大小に基づき（上記の例では最小値となるもの）、最適なブースであるかどうかを演算で明確に判断したり区別することができる。
【０１６８】
また、本変形例では登録用データベース（図１０参照）に予め設定登録された目的地ブース１０１，１０３，１０６への行動目的に対応した行動目的フラグ（フラグの値＝１又は２）を用いて最終評価値を決定する。これには以下のような意義がある。すなわち、既に述べたように、来訪者Ｐ１が目的地ブース１０１，１０３，１０６を訪問する際、積極的に説明員Ｐ３の説明を希望する場合と、説明員Ｐ３の説明を必要としない（単なる見学で足りる場合等）場合とがある。そこで、来訪者Ｐ１が説明を希望する場合には、説明員Ｐ３の手が空いているか忙しいかを主眼におき、行動目的フラグの値を２として説明員周辺集客密度の値の影響を大きくして最適ブース（お勧めブース）の主たる決定基準とする。一方、来訪者Ｐ２が説明を希望しない場合には、ブース１０１〜１０７における人混みが密であるか疎であるかを主眼におき、（行動目的フラグの値を２として説明員周辺集客密度の値の影響を小さくすることで）ブース集客密度を最適ブース（お勧めブース）の主たる決定基準とする。これにより、来訪者Ｐ２の来訪目的に沿った適正かつ円滑な情報提供を行うことができる。
【０１６９】
（３）ＴＯＡ方式で測位を行う場合
なお、以上においては、移動局Ｔからの距離検出用の電波信号に対する各基地局Ｒの受信時刻差により測距処理を行う、いわゆるＴＤＯＡ（Ｔｉｍｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ａｒｒｉｖａｌ）方式を例にとって説明したが、これに限られない。すなわち、ＴＯＡ（Ｔｉｍｅ  ｏｆ  Ａｒｒｉｖａｌ）方式を用いて測距処理を行うようにしてもよい。この場合は移動局Ｔ１〜Ｔ３に前述の時計３５を設けるともに移動局Ｔ１〜Ｔ３と基地局Ｒ１〜Ｒ４との時計合わせを行う。そして、移動局Ｔ１〜Ｔ３での送信時刻と基地局Ｒ１〜Ｒ４での受信時刻とにより、移動局Ｔ１〜Ｔ３から基地局Ｒ１〜Ｒ４までの到来時間（伝搬時間）を算出し、これに基づき、各移動局Ｔ１〜Ｔ３で位置検出処理を行うことができる。
【０１７０】
本変形例によっても、上記実施形態や各変形例と同様の効果を得る。
【０１７１】
（４）その他
なお、来訪者人数指標としては、上記ブース集客密度以外にも種々考えられる。すなわち、来訪者人数指標として、位置検出時点でのブース１０１〜１０７での滞留時間が一定時間以上である来訪者Ｐ２の数を用いてもよい。すなわち、位置検出毎に得られるブース毎の来訪者の分布情報を記録しておくことで、各来訪者Ｐ２について、ブース１０１〜１０７での滞留時間を算出し、それによって、例えば一時的にブースを通り過ぎた来訪者Ｐ２を除外する等、対象とする来訪者を絞り込むことも可能である。そのほか、説明員Ｐ３ひとり当たりの来訪者Ｐ２数（密度ではなく）や、ある特定の説明員Ｐ３（あるいはブース内特定箇所)の周りの人数等も、来訪者人数指標として用いることができる。これら来訪者人数指標を検出あるいは算出し（＝集客指標算出手段）、それらのうちいずれかを加味してお勧めブースを決定することで、さらに詳細な状況に応じたきめ細かなガイドが可能となり、さらに来訪者の利便性を向上できる。
【０１７２】
また、以上においては、集客領域として、展示会の会場２のブース１０１〜１０７を例にとって説明したが、これに限られない。すなわち、その他、馬券売場、宝くじセンター、ブランドショップ、化粧品売場、みどりの窓口等、複数の並び列の選択肢があり来訪者Ｐ１がよく待たされる状況が起こりうる箇所や領域に対しても本発明は適用でき、同様の効果を得ることができる。
【０１７３】
また、以上既に述べた以外にも、上記実施形態や各変形例による手法を適宜組み合わせて利用しても良い。
【０１７４】
その他、一々例示はしないが、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲内において、種々の変更が加えられて実施されるものである。
【図面の簡単な説明】
【０１７５】
【図１】本発明の集客情報提供システムの一実施形態の全体構成を概略的に示す説明図である。
【図２】集客情報提供システムの機能的構成を表す機能ブロック図である。
【図３】移動局の所持態様を表す説明図である。
【図４】集客情報提供システムにおいて移動局の位置を検出する方法の原理を説明する図である。
【図５】地図情報を概念的に表す図である。
【図６】管理サーバの大容量記憶装置に記憶されている、ブース位置データベースを表す図である。
【図７】来訪者の分布を説明員とともに概念的に示した図である。
【図８】Ａブースの位置情報を概念的に示す図である。
【図９】ブース集客密度を格納した上記集客密度データベースの一例を表す図である。
【図１０】登録用データベースの一例を表す図である。
【図１１】携帯端末の外観図である。
【図１２】来訪者の現在位置と、目的地ブースまでの位置関係の一例を概念的に表した図である。
【図１３】来訪者から目的地ブースまでの距離をまとめて表した図である。
【図１４】来訪者から目的地ブースまでの移動時間を表した図である。
【図１５】ブース集客密度を待ち時間に変換する変換テーブルを表す図である。
【図１６】図９の例に基づき算出された、目的地ブースの待ち時間をまとめて表した図である。
【図１７】上述の例に沿って算出された、目的地ブースの見学待機時間をまとめて表した図である。
【図１８】携帯端末とウェブサーバとの間で送受される各種信号の送受と制御動作の一例を表すシーケンス図である。
【図１９】ブース集客密度の算出処理において、管理サーバ、基地局、移動局、ウェブサーバの間で送受される各種信号の送受と制御動作の一例を表すシーケンス図である。
【図２０】来訪者が携帯端末を操作して、前述のお勧めブースの表示を行わせる際の、携帯端末、ウェブサーバ、管理サーバの間で送受される各種信号の送受と制御動作の一例を表すシーケンス図である。
【図２１】ブース重要度を加味する変形例において、目的地ブースごとの重要度を表す図である。
【図２２】ブース集客密度からブース混雑度を算出する変換テーブルを表す図である。
【図２３】集客密度データベースの一例を表す図である。
【図２４】目的地ブースについての評価値をまとめて示す図である。
【図２５】管理サーバ、基地局、及び移動局の間で送受される各種信号の送受と制御動作の一例を表すシーケンス図である。
【図２６】来訪者が携帯端末を操作してサービスの提供を受ける際の、携帯端末、ウェブサーバ、管理サーバの間で送受される各種信号の送受と制御動作の一例を表すシーケンス図である。
【図２７】説明員の忙しさを加味する変形例において、Ａブースの位置情報を概念的に示す図である。
【図２８】目的地ブースそれぞれについて算出した説明員周辺集客密度の値を示す図である。
【図２９】説明員周辺集客密度を、ブース集客密度とともにまとめて表した一例を表す図である。
【図３０】説明員周辺集客密度を説明員周辺混雑度に変換する変換テーブルを表す図である。
【図３１】その集客密度データベースの一例を表す図である。
【図３２】行動目的フラグの設定例を表す図である。
【図３３】目的地ブースについての評価値をまとめて示す図である。
【図３４】管理サーバ、基地局、及び移動局の間で送受される各種信号の送受と制御動作の一例を表すシーケンス図である。
【図３５】来訪者が携帯端末を操作してサービスの提供を受ける際の、携帯端末、ウェブサーバ、管理サーバの間で送受される各種信号の送受と制御動作の一例を表すシーケンス図である。
【符号の説明】
【０１７６】
１                集客情報提供システム
２                会場
１２              アンテナ（基地局アンテナ手段）
２５Ａ            大容量記憶装置（記憶手段）
３２              タグアンテナ（第１アンテナ手段；第２アンテナ手段）
１０１〜１０７    ブース（集客領域）
２００            携帯端末（無線端末）
Ｐ１              来訪者
Ｐ２              来訪者
Ｐ３              説明員（接客者）
Ｒ１〜Ｒ４        基地局
Ｔ１              移動局（第１移動局）
Ｔ２              移動局（第１移動局）
Ｔ３              移動局（第２移動局）
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
2009245213.tif 000034
【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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