(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
現在の人の分布状況を計測する分布計測手段と、
過去の人の分布状況を蓄積するデータ記憶手段と、
将来開催されるイベント名、その開催場所、その開催日時を含むデータである未来のイベントデータを蓄積するイベントデータ記憶手段と、
前記現在の人の分布状況と、前記過去の人の分布状況と、前記未来のイベントデータを入力として、特定のイベントにおける将来の人の分布状況を予測する分布予測手段とを有する分布予測装置において、
前記分布予測手段は、
前記人の流れを回路理論でモデル化した分布予測回路を有し、前記現在の人の分布状況と前記過去の人の分布状況と前記イベントデータに対応する電圧値、電流値、または、回路を構成する回路素子の値として前記分布予測回路に代入して、人の分布を予測する
ことを特徴とする分布予測装置。
【請求項２】
前記分布予測回路は、
複数のイベント毎の分布予測回路を有し、
前記各イベント毎の分布予測回路間を結ぶアドミタンス素子によって接続し、このアドミタンス素子に流れる電流値によって人の分布を予測する
ことを特徴とする請求項１記載の分布予測装置。
【請求項３】
前記アドミタンス素子は、
過去における分布状況に対応した一、または、複数の回路素子を用いて構成される
ことを特徴とする請求項２記載の分布予測装置。
【請求項４】
前記過去の人の分布状況は、過去における人の分布人数と、その分布の時間的変化を示す変化パターンである
ことを特徴とする請求項１から３の少なくとも一項に記載の分布予測装置。
【請求項５】
現在の人の分布状況を計測する分布計測手段と、
過去の人の分布状況を蓄積するデータ記憶手段と、
将来開催されるイベント名、その開催場所、その開催日時を含むデータである未来のイベントデータを蓄積するイベントデータ記憶手段と、
前記現在の人の分布状況と、前記過去の人の分布状況と、前記未来のイベントデータを入力として、特定のイベントにおける将来の人の分布状況を予測する分布予測手段とを有する分布予測装置における分布予測方法において、
前記分布予測方法は、
前記人の流れを回路理論でモデル化した分布予測回路を有し、前記現在の人の分布状況と前記過去の人の分布状況と前記イベントデータに対応する電圧値、電流値、または、回路を構成する回路素子の値として前記分布予測回路に代入して、人の分布を予測する
ことを特徴とする分布予測方法。
【請求項６】
現在の人の分布状況を計測する分布計測手段と、
過去の人の分布状況を蓄積するデータ記憶手段と、
将来開催されるイベント名、その開催場所、その開催日時を含むデータである未来のイベントデータを蓄積するイベントデータ記憶手段と、
前記現在の人の分布状況と、前記過去の人の分布状況と、前記未来のイベントデータを入力として、特定のイベントにおける将来の人の分布状況を予測する分布予測手段とを有する分布予測装置における分布予測方法をコンピュータのプログラムによって実現するものであり、
前記分布予測方法のプログラムは、
前記人の流れを回路理論でモデル化した分布予測回路を有し、前記現在の人の分布状況と前記過去の人の分布状況と前記イベントデータに対応する電圧値、電流値、または、回路を構成する回路素子の値として前記分布予測回路に代入して、人の分布を予測する機能を実現する
ことを特徴とする分布予測方法のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、分布予測装置及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
現在利用されている分布予測装置１００について図１２により説明する。
【０００３】
過去における人の分布の時間的推移の統計的データ１０４を蓄積し、この統計的データ１０４と未来のイベントデータ１０７に基づいて人の分布１０５を予測して、予測結果に基づいて、宣伝や広告１０６によって混雑緩和に役立てる例を示している。
【０００４】
具体的には、テーマパークのイベントデータ１０７の例を考えてみると、入場者数の時間的推移の統計的データ１０４を蓄積することで、日毎や時間毎の混雑の分布１０５を予測をして、この予測結果に基づいて効率的に宣伝・広告１０６の活動を行うことや、施設内の混雑緩和に役立てている。
【０００５】
しかし、上記の分布予測装置１００は、宣伝・広告活動や混雑緩和対策としてはある程度の効果が見込まれるが、対象としている分布が限定されているために予測の精度が落ち、また、予測の適用範囲が狭く効果が限定されるという問題点がある。
【０００６】
上記のような問題点を解決するために、図６に示すように、計測された複数の分布状況から、蓄積された過去における分布の時間的推移の統計的データと未来のイベントデータに基づいて人の分布を予測する分布予測装置８が提案されている（特願２００１−３１４５４８）。
【０００７】
この分布予測装置は、人の分布状況のデータ１〜３を計測し、蓄積された過去における分布の時間的変化の統計的データ４と未来のイベントデータ７に基づいて、コンピュータ５で人の分布を予測する。予測結果を有効に利用することで、所定の広告宣伝装置６で宣伝・広告活動の効率化や混雑緩和に役立てるものである。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上記の分布予測装置８の具体例としては、現在の交通機関の混雑状況、及び、ある施設内の入場者数が分かっている時に、過去の統計的データに基づいて、施設終了時の交通機関の混雑状況を予測する。予測結果に基づいて、混雑が予想される交通機関に、施設利用者の嗜好にあわせた宣伝・広告を行うことで、効果的に宣伝・広告を行うことができる。
【０００９】
しかし、上記の分布予測装置８では、具体的な予測方法が明確でないという問題点がある。
【００１０】
そこで、本発明は、上記のような問題点を解決するためのものであって、分布予測装置において、具体的な予測の方法を提供するものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、現在の人の分布状況を計測する分布計測手段と、過去の人の分布状況を蓄積するデータ記憶手段と、将来開催されるイベント名、その開催場所、その開催日時を含むデータである未来のイベントデータを蓄積するイベントデータ記憶手段と、前記現在の人の分布状況と、前記過去の人の分布状況と、前記未来のイベントデータを入力として、特定のイベントにおける将来の人の分布状況を予測する分布予測手段とを有する分布予測装置において、前記分布予測手段は、前記人の流れを回路理論でモデル化した分布予測回路を有し、前記現在の人の分布状況と前記過去の人の分布状況と前記イベントデータに対応する電圧値、電流値、または、回路を構成する回路素子の値として前記分布予測回路に代入して、人の分布を予測することを特徴とする分布予測装置である。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００２０】
（第１実施形態）
まず、本実施形態の内容を説明する前に、本発明の基本的な思想について説明する。
【００２１】
人が始点から終点に移動する際には、その人にとっては移動するための動機が必要である。例えば、人気のあるテーマパークの開園の時には、多くの人がテーマパークに行きたいと考えており、そのテーマパークに魅力があればあるほど多くの人が集まる。つまり、テーマパークの開園にあわせて多くの人が移動する。これは電気回路において端子間の電位差を大きくすると、多くの電流が流れる様子に似ている。
【００２２】
そこで、この点に着目して、人の対象間の移動を電気回路の端子間の移動に当てはめ、人が移動する陸路、海路、空路等の道を電気回路の回路配線に当てはめるものであって、人の分布を予測する時に、人の流れを回路理論でモデル化した分布予測回路で再現するものである。
【００２３】
図１は、本発明の第１実施形態の分布予測回路１０を示す図である。
【００２４】
この分布予測回路１０は、イベントＡとイベントＢ間の人の流れを予測する回路である。
【００２５】
この分布予測回路１０の左側は、イベントＡ用回路２５であり、右側は、イベントＢ用回路２６であり、イベントＡ用回路２５とイベントＢ用回路２６とはＲａｂの抵抗値を有する抵抗素子のみからなるアドミタンス素子１９で接続されている。
【００２６】
イベントＡ用回路２５においては、ナレータ１３と直流電圧源１４の組によって各端子の電位を決定しており、電流の焼失（人の消滅に対応）を避けるためにノレータ１２とコンデンサ１１の対をナレータ１３と直流電圧源１４の組に並列に接続している。この様にすることで回路内の全電荷は保存される。また、人が移動する際には経路が決まっており、経路の種類によって移動状況が制限される。これは回路（経路）が決まっており、端子間のインピーダンスによって流れる電流が制限される様子に似ている。
【００２７】
なお、ナレータ１３とノレータ１２とは、理想演算増幅器であって、ナレータ１３の端子間電圧は０であり、流れる電流も０である。また、ノレータ１２の端子間電圧と流れる電流は任意である。
【００２８】
イベントＢ用回路２６も同様の構成を有している。
【００２９】
さて、イベントＡにおける現在の人数をＶａ、イベントＢにおける現在の人数をＶｂ、過去における分布の時間的推移の統計的データから算出されたイベントＡＢ間のアドミタンス素子（すなわち、抵抗素子）１９のアドミタンスをＹａｂ（＝１／Ｒａｂ）、イベントＡの予測人数増加率の時間変化をＡ（ｔ）、イベントＢの予測人数増加率の時間変化をＢ（ｔ）とする。
【００３０】
イベントＡの直流電圧源１４の電圧値をＶａ×Ａ（ｔ）、イベントＢの直流電圧源１８の電圧値をＶｂ×Ｂ（ｔ）とすると、スイッチ１６、１７を閉じた状態にすることでアドミタンス素子１９に電流Ｉａｂ（ｔ）が流れる。
【００３１】
アドミタンス素子１９に流れる電流Ｉａｂ（ｔ）を計算することで、イベントＡＢ間の人の流れを予測することが出来る。
【００３２】
イベントＡが終了した際にはスイッチ１６を開放し、アドミタンス素子１９に流れる電流Ｉａｂ（ｔ）を計算することで、イベントＡＢ間の人の流れを予測する。
【００３３】
イベントＢが終了した際にも同様にして、スイッチ１７を開放することでイベントＡＢ間の人の流れを予測する。
【００３４】
イベントの人の分布を示した具体例を示したのが図２のグラフである。
【００３５】
イベントＡを或るテーマパークの開園とし、イベントＢを或るテーマパーク隣接地域であって、その地域内でイベントが発生しないものとする。
【００３６】
現在は、イベントＡの開園前で０人がテーマパーク周辺に存在し、イベントＡの予測人数増加率の時間変化をＡ（ｔ）とすると、イベントＢはイベントが発生しないのでスイッチ１７を開放にするものとする。
【００３７】
この際にアドミタンス素子１９に流れる電流Ｉａｂ（ｔ）はＡ（ｔ）／Ｒａｂとなり、図２のイベント開始のグラフに相当する。
【００３８】
イベントＡ終了時にはスイッチ１６を開放することで、図２のイベント終了のグラフに相当する電流Ｉａｂ（ｔ）がアドミタンス素子１９に流れる。
【００３９】
このように人の流れを、抵抗素子のアドミタンス素子１９から再現できる場合としては、人の流れが一定の場合、例えば、道路の交通量等が考えられる。最大の交通量が決まっているため、混雑時には人の流れは殆ど一定となるので、抵抗素子で再現できる。
【００４０】
（第２実施形態）
図３は、本発明に係る分布予測回路１０の第２実施形態を示す図であり、アドミタンス素子１９がコイル素子を含む場合であり、他の回路構成は、第１実施形態の分布予測回路１０と同様である。
【００４１】
人の分布の具体例を示したのが図４のグラフである。
【００４２】
イベントＡを或るテーマパークの開園とし、イベントＢを或るテーマパーク隣接地域であって、その地域内でイベントが発生しないものとする。
【００４３】
現在はイベントＡの開園前で０人がテーマパーク周辺に存在し、イベントＡの予測人数増加率の時間変化をＡ（ｔ）とし、アドミタンス素子１９を１／ｊωＬａｂ、イベントＢはイベントが発生しないのでスイッチ１７を開放にするものとする。
【００４４】
この際にアドミタンス素子１９に流れる電流は図４のグラフに相当する。イベントＡ終了時にはスイッチ１７を開放することで、図４のイベント終了のグラフに相当する電流Ｉａｂ（ｔ）がアドミタンス素子１９に流れる。
【００４５】
このように人の流れを、コイル素子のアドミタンス素子１９から再現できる場合としては、イベント人数の増減がそのまま人の流れに反映される場合、例えば電車による交通量等が考えられる。電車の待ち時間を無いと仮定すると、イベント間の人数の増減がそのまま人の流れに反映される。
【００４６】
なお、アドミタンスの構成、及び、イベントの予測人数増加率は過去のイベントの統計データから予測されるものとし、アドミタンスは様々な回路素子を複数個用いてモデル化を行うものとする。これについては、後から説明する。
【００４７】
（第３実施形態）
図５は、本発明に係る分布予測回路１０の第３実施形態を示す図である。
【００４８】
２つ以上のイベントが存在する場合であり、図１と比較してイベントＣが追加されている。
【００４９】
イベントＣ用回路２７は、イベントＡ用回路２５も同様の構成を有している。そして、イベントＣにおける現在の人数をＶｃ、予測人数増加率の時間変化をＣ（ｔ）、過去における分布の時間的推移の統計的データから算出されたイベントＡＣ間のアドミタンス２４のアドミタンスをＹａｃとする。この図ではＢＣ間のアドミタンスを０と考え、ＢＣ間の配線は行っていない。
【００５０】
イベントＡの直流電圧源１４を電圧値Ｖａ×Ａ（ｔ）、イベントＢの直流電圧源１８の電圧値Ｖｂ×Ｂ（ｔ）、イベントＣの直流電圧源２３を電圧値Ｖｃ×Ｃ（ｔ）とすると、スイッチ１６、１７、２１を閉じた状態にすることでアドミタンス素子１９，２４に電流Ｉａｂ（ｔ）とＩａｃ（ｔ）が流れる。
【００５１】
アドミタンス素子１９とアドミタンス２４に流れる電流Ｉａｂ（ｔ）とＩａｃ（ｔ）を計算することで、イベントＡＢ間、ＡＣ間の人の流れを予測することができる。
【００５２】
イベントＡが終了した際にはスイッチ１６を開放し、アドミタンス素子１９、２４に流れる電流Ｉａｂ（ｔ）とＩａｃ（ｔ）を計算することで、イベントＡＢ間、ＡＣ間の人の流れを予測する。
【００５３】
イベントＢ、イベントＣが終了した際にも同様にして、スイッチ１７、２１を開放することでイベントＡＢ間、ＡＣ間の人の流れを予測する。
【００５４】
同様にして複数のイベントを組み合わせることで、複数のイベント間に関連する人の流れを予測することができる。
【００５５】
（適用形態）
次に、上記で説明した分布予測回路１０を組み込んだ予測分布装置８の適用形態について説明する。
【００５６】
（１）分布予測装置８の構成
図６は、分布予測装置８を示す図である。
【００５７】
現在の人の分布状況のデータ１〜３、過去の人の分布人数とその分布人数の時間的変化パターンよりなる過去の人の分布状況である統計的データ４をコンピュータのハードディスクやメモリなどの記録媒体に蓄積し、この蓄積された過去の統計的データ４と、同じく記録媒体に記憶されている将来開催される未来のイベントデータ７に基づいて、コンピュータよりなる分布予測部５によって人の分布を予測して、この予測結果に基づいて、スピーカや画像表示装置などの宣伝広告装置６によって効果的に宣伝・広告活動をする例を示している。なお、分布予測回路１０は、コンピュータよりなる分布予測部５に内蔵されている。
【００５８】
（２）未来のイベントデータ７の内容
未来のイベントデータ７としては、例えば、「東芝テーマパーク」が５月１日の９：００に開園するとする。
【００５９】
そして、このイベントデータ７において、過去（例えば、去年や２年前）における東芝テーマパークにおける人の時間的変化を、過去の人の時間的変化パターンとして、すなわち、統計的データ４として蓄積しておく。
【００６０】
（３）過去の人の分布の時間的変化の統計的データ４の内容
過去の人の分布の時間的変化パターンの統計的データ４を、例で示したものが図８である。
【００６１】
東芝テーマパークにおけるあるイベントでの入退場者数を計測した際の、開始前の入場者数の変化、終了時の退場者数の変化を示したものである。
【００６２】
開始前は入場者数が増えて、また、終了後は退場者数が増えるため、周辺交通機関の利用が増加する。そのため、混雑地域・時間の予測に基づいて、集中的に施設利用者の嗜好にあわせた宣伝・広告活動を行うことができる。
【００６３】
また、それぞれの分布に対する統計的データの構成を表現したものが図９、図１０である。
【００６４】
図９は、各分布３１〜３３間に統計的データの相関が無い場合、図１０は、各分布３１〜３３間に統計的データの相関がある場合を示している。
【００６５】
例えば、イベントＡ内の人の分布Ａ、イベントＢ内の人の分布Ｂを考えると、統計的データの相関が無い場合、分布Ａと分布Ｂが互いに及ぼす影響を考慮しないが、統計的データの相関がある場合、分布Ａと分布Ｂが互いに及ぼす影響を考慮する。
【００６６】
（４）分布予測方法
分布予測方法を示したフローチャートが図７である。この処理内容は、予測処理部５に記憶されているプログラムによって実行される。
【００６７】
このプログラムは、現在の人の分布状況の計測を行い、この計測値と過去の人の分布の時間的変化パターンの統計的データ４、未来のイベントデータ７に基づいて、イベントに起因する分布を予測するものである。
【００６８】
具体的には、現在の交通機関の混雑状況、ある施設内の入場者数が分かっている時に、過去の統計的データに基づいて、施設終了時の交通機関の混雑状況を予測する。
【００６９】
（４−１）分布状況の計測
ステップ１において、現在の人の分布状況を計測する。現在の人の分布状況とは、例えば、所定のイベントにおける単位面積当たりの人数や、ある施設内の人数をいう。
【００７０】
人の分布状況を計測する方法としては、次のような方法がある。
【００７１】
第１の方法は、施設内で入退場者数を計測することで施設内の人数をリアルタイムに計測する。
【００７２】
第２の方法は、道路上に監視カメラを設置し、道路を通過した車を認識して、通過した車の量を計測する。
【００７３】
第３の方法は、ＶＩＣＳセンターで編集・処理された渋滞や交通規制などの道路交通情報から交通量を計測する。
【００７４】
第４の方法は、ＶＩＣＳエリア内の高速道路・一般道路に設置されたビーコン発信機から交通量を計測する。
【００７５】
第５の方法は、携帯電話では携帯電話会社が通話者に最も近いアンテナとベースステーションの位置から三角測量して位置情報を導き出すことが出来るため、この位置情報を用いて携帯電話所持者の分布を計測する。
【００７６】
第６の方法は、グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）技術を装備した携帯情報端末を用いて端末所持者の分布を計測する。
【００７７】
第７の方法は、リアルタイムのＴＶ視聴率からＴＶを見ている人の分布を計測する。
【００７８】
（４−２）分布状況の予測
ステップ２において、人の将来の分布状況を予測する。その予測を上記で説明した分布予測回路１０によって行う。例として、第１実施形態の分布予測回路１０を用いて、イベントＡとイベントＢ間の人の流れを予測する。
【００７９】
その予測方法について、図１１のフローチャートに基づいて説明する。
【００８０】
ステップ１１において、上記で説明した現時点の空間的な分布状況を計測する。これは、何処にどれだけの人がいるといった情報である。具体的には、イベントＡとイベントＢの入口では、単位面積当たりに人が何人それぞれ存在するかである。すなわち、上記で説明したＶａとＶｂとを計測する。
【００８１】
ステップ１２において、現時点の分布パターンに類似した過去のパターンを抽出する。
【００８２】
ステップ１３において、この抽出した過去のパターンに対して、予測したいイベントと類似のイベントが発生しているものを更に抽出する。
【００８３】
具体的には、イベントＡが行った時の過去の人の分布状況の時間的変化Ａ（ｔ）と、イベントＢが行った時の過去の人の分布状況の時間的変化Ｂ（ｔ）とをそれぞれ抽出する。また、アドミタンス素子１９のＹａｂも抽出する。
【００８４】
ステップ１４において、以上のようにして求めたＹａｂとＶａ、Ａ（ｔ）とＶｂ、Ｂ（ｔ）とを分布予測回路１０に代入して電流Ｉａｂ（ｔ）を求めることにより、イベントＡとイベントＢ間の人の流れを予測できる。
【００８５】
（４−３）予測結果の利用
ステップ３において、その予測結果を利用する。
【００８６】
すなわち、この予測結果に基づいて、施設利用者の嗜好にあわせた宣伝・広告を、宣伝広告装置６の一つであるスピーカを用いて音声で知らせたり、また、画像表示装置で表示する。
【００８７】
また、この予測結果に基づいて、混雑が予想される交通機関において、混雑する旨をスピーカを用いて音声で知らせたり、また、画像表示装置で表示したりする。これによって、混雑を回避することができる。
【００８８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、現在の分布状況を計測し、過去の人の分布状況、未来のイベントデータに基づいて、将来の人の分布を回路理論に基づいたモデル化により予測することで、容易に分布状況を予測することができて、予測結果を宣伝・広告活動や混雑緩和に役立てることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る分布予測装置の第１実施形態を示す図である。
【図２】本発明に係る分布予測を説明するためのグラフである。
【図３】本発明に係る分布予測装置の第２実施形態を示す図である。
【図４】本発明に係る分布予測を説明するためのグラフである。
【図５】本発明に係る分布予測装置の第３実施形態を示す図である。
【図６】分布予測装置を示す図である。
【図７】本発明に係る分布予測を説明するためのフローチャートである。
【図８】過去の統計的データを説明するためのグラフである。
【図９】過去の統計的データを説明するための概念図である。
【図１０】過去の統計的データを説明するための概念図である。
【図１１】予測方法のフローチャートである。
【図１２】従来の分布予測装置の概念を説明するための図である。
【符号の説明】
１  現在の分布Ａ
２  現在の分布Ｂ
３  現在の分布Ｃ
４  分布の統計的データ
５  分布予測部
６  宣伝・広告
７  未来のイベントデータ
８  混雑緩和
１０  分布予測回路
１１  コンデンサ
１２  ノレータ
１３  ナレータ
１４  直流電圧源
１５  コンデンサ
１６  スイッチ
１７  スイッチ
１８  直流電圧源
１９  アドミタンス
２０  コンデンサ
２１  スイッチ
２３  直流電圧源
２４  アドミタンス
【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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【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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