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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023132528
(43)【公開日】2023-09-22
(54)【発明の名称】支援システム、支援方法、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0645 20230101AFI20230914BHJP
G06Q 50/16 20120101ALI20230914BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/06 350
G06Q50/16 300
【審査請求】未請求
【請求項の数】14
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022037900
(22)【出願日】2022-03-11
(71)【出願人】
【識別番号】000003193
【氏名又は名称】凸版印刷株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100139686
【弁理士】
【氏名又は名称】鈴木 史朗
(74)【代理人】
【識別番号】100169764
【弁理士】
【氏名又は名称】清水 雄一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100147267
【弁理士】
【氏名又は名称】大槻 真紀子
(72)【発明者】
【氏名】宮脇 太基
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049BB68
5L049CC28
(57)【要約】
【課題】空きスペースを貸し出すためにかかる労力を低減することが可能な支援システム、支援方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】施設の利用者が有する端末装置と、前記施設に設けられたセンサ装置との通信によって得られた人流解析情報を取得する人流解析情報取得部と、前記人流解析情報に基づき、前記施設における人流を解析する解析部と、前記人流の解析結果に基づき、前記施設における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する検出部と、貸出可能な日時が検出された前記貸出対象領域の詳細を示す貸出情報を出力する貸出情報出力部と、を備える支援システム。
【選択図】図２
【解決手段】施設の利用者が有する端末装置と、前記施設に設けられたセンサ装置との通信によって得られた人流解析情報を取得する人流解析情報取得部と、前記人流解析情報に基づき、前記施設における人流を解析する解析部と、前記人流の解析結果に基づき、前記施設における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する検出部と、貸出可能な日時が検出された前記貸出対象領域の詳細を示す貸出情報を出力する貸出情報出力部と、を備える支援システム。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
施設の利用者が有する端末装置と、前記施設に設けられたセンサ装置との通信によって得られた人流解析情報を取得する人流解析情報取得部と、
前記人流解析情報に基づき、前記施設における人流を解析する解析部と、
前記人流の解析結果に基づき、前記施設における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する検出部と、
貸出可能な日時が検出された前記貸出対象領域の詳細を示す貸出情報を出力する貸出情報出力部と、
を備える支援システム。
前記人流解析情報に基づき、前記施設における人流を解析する解析部と、
前記人流の解析結果に基づき、前記施設における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する検出部と、
貸出可能な日時が検出された前記貸出対象領域の詳細を示す貸出情報を出力する貸出情報出力部と、
を備える支援システム。
【請求項2】
前記貸出情報出力部は、前記貸出対象領域の貸し出したい人と前記貸出対象領域を借りたい人とをマッチングさせるサービスを提供するためのマッチングサイトへ、前記貸出情報を出力する、
請求項１に記載の支援システム。
請求項１に記載の支援システム。
【請求項3】
貸出可能な日時が検出された前記貸出対象領域の中から、前記借りたい人が希望する条件に対応する前記貸出対象領域を、前記借りたい人へのレコメンド対象として抽出するレコメンド対象抽出部と、
前記レコメンド対象として抽出された前記貸出対象領域の詳細を示すレコメンド情報を出力するレコメンド情報出力部と、
をさらに備える請求項２に記載の支援システム。
前記レコメンド対象として抽出された前記貸出対象領域の詳細を示すレコメンド情報を出力するレコメンド情報出力部と、
をさらに備える請求項２に記載の支援システム。
【請求項4】
前記検出部は、前記人流の解析結果に基づき、前記貸出対象領域又は前記貸出対象領域の周辺を通る前記利用者の属性を検出し、
前記貸出情報出力部は、検出された前記属性を示す属性情報を含む前記貸出情報を出力する、
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の支援システム。
前記貸出情報出力部は、検出された前記属性を示す属性情報を含む前記貸出情報を出力する、
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の支援システム。
【請求項5】
前記人流の解析結果に基づき、前記貸出対象領域に出店した場合の売り上げを予測する予測部、
をさらに備え、
前記貸出情報出力部は、予測された前記売り上げを示す売上予測情報を含む前記貸出情報を出力する、
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の支援システム。
をさらに備え、
前記貸出情報出力部は、予測された前記売り上げを示す売上予測情報を含む前記貸出情報を出力する、
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の支援システム。
【請求項6】
前記検出部は、前記人流の解析結果に基づき前記貸出対象領域又は前記貸出対象領域の周辺における第１の混雑度合を算出し、前記第１の混雑度合に基づき前記貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する、
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の支援システム。
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の支援システム。
【請求項7】
前記検出部は、前記第１の混雑度合と、前記貸出対象領域を貸出可能な前記第１の混雑度合の指標を示す第１の指標値との比較結果に応じて、前記貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する、
請求項６に記載の支援システム。
請求項６に記載の支援システム。
【請求項8】
前記貸出情報出力部は、前記第１の混雑度合を示す第１の混雑度合情報を含む前記貸出情報を出力する、
請求項６又は請求項７に記載の支援システム。
請求項６又は請求項７に記載の支援システム。
【請求項9】
前記第１の混雑度合を変動させる情報を示す変動情報を取得する変動情報取得部、
をさらに備え、
前記検出部は、前記第１の混雑度合と前記変動情報とに基づき第２の混雑度合を算出し、前記第２の混雑度合に基づき前記貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する、
請求項６から請求項８のいずれか１項に記載の支援システム。
をさらに備え、
前記検出部は、前記第１の混雑度合と前記変動情報とに基づき第２の混雑度合を算出し、前記第２の混雑度合に基づき前記貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する、
請求項６から請求項８のいずれか１項に記載の支援システム。
【請求項10】
前記検出部は、前記第２の混雑度合と、前記貸出対象領域を貸出可能な前記第２の混雑度合の指標を示す第２の指標値との比較結果に応じて、前記貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する、
請求項９に記載の支援システム。
請求項９に記載の支援システム。
【請求項11】
前記貸出情報出力部は、前記第２の混雑度合を示す第２の混雑度合情報を含む前記貸出情報を出力する、
請求項９又は請求項１０に記載の支援システム。
請求項９又は請求項１０に記載の支援システム。
【請求項12】
前記混雑度合に応じて、前記貸出対象領域の貸出価格を決定する貸出価格決定部、
をさらに備える請求項６から請求項１１のいずれか１項に記載の支援システム。
をさらに備える請求項６から請求項１１のいずれか１項に記載の支援システム。
【請求項13】
人流解析情報取得部が、施設の利用者が有する端末装置と、前記施設に設けられたセンサ装置との通信によって得られた人流解析情報を取得する人流解析情報取得過程と、
解析部が、前記人流解析情報に基づき、前記施設における人流を解析する解析過程と、
検出部が、前記人流の解析結果に基づき、前記施設における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する検出過程と、
貸出情報出力部が、貸出可能な日時が検出された前記貸出対象領域の詳細を示す貸出情報を出力する貸出情報出力過程と、
を含む支援方法。
解析部が、前記人流解析情報に基づき、前記施設における人流を解析する解析過程と、
検出部が、前記人流の解析結果に基づき、前記施設における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する検出過程と、
貸出情報出力部が、貸出可能な日時が検出された前記貸出対象領域の詳細を示す貸出情報を出力する貸出情報出力過程と、
を含む支援方法。
【請求項14】
コンピュータを、
施設の利用者が有する端末装置と、前記施設に設けられたセンサ装置との通信によって得られた人流解析情報を取得する人流解析情報取得手段と、
前記人流解析情報に基づき、前記施設における人流を解析する解析手段と、
前記人流の解析結果に基づき、前記施設における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する検出手段と、
貸出可能な日時が検出された前記貸出対象領域の詳細を示す貸出情報を出力する貸出情報出力手段と、
として機能させるためのプログラム。
施設の利用者が有する端末装置と、前記施設に設けられたセンサ装置との通信によって得られた人流解析情報を取得する人流解析情報取得手段と、
前記人流解析情報に基づき、前記施設における人流を解析する解析手段と、
前記人流の解析結果に基づき、前記施設における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する検出手段と、
貸出可能な日時が検出された前記貸出対象領域の詳細を示す貸出情報を出力する貸出情報出力手段と、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、支援システム、支援方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
駅、オフィスビル、ショッピングモールなどの施設において、空きスペースが生じていることがある。この空きスペースには、ポップアップストアの出店やイベントなどに利用したいという需施がある。そこで、施設の所有者は、この空きスペースを有料で貸し出すことで収益を得ることができる。空きスペースを貸し出す場合、施設の所有者は、施設の利用者の通行への影響を考慮する必要がある。
【0003】
施設の所有者は、例えば施設における人流に基づき、空きスペースを貸し出した際に施設の利用者の通行に影響を与えるか否かを判断することができる。下記特許文献１には、施設に設けられたＷｉ－Ｆｉ（登録商標）無線ルータなどの通信装置からの電波強度によって利用者のスマートフォンなどの携帯端末の位置を特定し、定期的に記憶させることで、施設内における顧客の動線（人流）を把握する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０２１－４７７３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、施設などにおける人流は、時間帯や曜日の違いなどの要因によって変わり得るものであるため、特許文献１の技術によって人流を把握することができたとしても、各要因を考慮して貸し出し可能な空きスペースを見つけることは、施設の所有者にとって大きな労力を要するものであった。
【0006】
上述の課題を鑑み、本発明の目的は、空きスペースを貸し出すためにかかる労力を低減することが可能な支援システム、支援方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上述の課題を解決するために、本発明の一態様に係る支援システムは、施設の利用者が有する端末装置と、前記施設に設けられたセンサ装置との通信によって得られた人流解析情報を取得する人流解析情報取得部と、前記人流解析情報に基づき、前記施設における人流を解析する解析部と、前記人流の解析結果に基づき、前記施設における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する検出部と、貸出可能な日時が検出された前記貸出対象領域の詳細を示す貸出情報を出力する貸出情報出力部と、を備える。
【0008】
本発明の一態様に係る支援方法は、人流解析情報取得部が、施設の利用者が有する端末装置と、前記施設に設けられたセンサ装置との通信によって得られた人流解析情報を取得する人流解析情報取得過程と、解析部が、前記人流解析情報に基づき、前記施設における人流を解析する解析過程と、検出部が、前記人流の解析結果に基づき、前記施設における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する検出過程と、貸出情報出力部が、貸出可能な日時が検出された前記貸出対象領域の詳細を示す貸出情報を出力する貸出情報出力過程と、を含む。
【0009】
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータを、施設の利用者が有する端末装置と、前記施設に設けられたセンサ装置との通信によって得られた人流解析情報を取得する人流解析情報取得手段と、前記人流解析情報に基づき、前記施設における人流を解析する解析手段と、前記人流の解析結果に基づき、前記施設における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する検出手段と、貸出可能な日時が検出された前記貸出対象領域の詳細を示す貸出情報を出力する貸出情報出力手段と、として機能させる。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、空きスペースを貸し出すためにかかる労力を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本実施形態に係る支援システムの概略構成の一例を示す図である。
【図2】本実施形態に係る支援装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図3】本実施形態に係る人流解析の一例を示す図である。
【図4】本実施形態に係る人流解析の一例を示す図である。
【図5】本実施形態に係る貸出情報の一例を示す図である。
【図6】本実施形態に係る処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。
本実施形態に係る支援システムは、空きスペースを貸し出したい人と、空きスペースを借りたい人とのマッチングを支援するためのシステムである。
貸主は、例えば、施設の所有者や管理者などである。以下、空きスペースを貸し出したい人は、「貸主」とも称される。
借主は、例えば、ポップアップストアなどの店舗の出店者やイベントの主催者などである。以下、空きスペースを借りたい人は、「借主」とも称される。
本実施形態では、貸主が貸し出しの対象としたスペース（以下、「貸出対象領域」とも称される）において、貸出可能な日時が検出された場合に、その日時において当該貸出対象領域が空きスペースとなる。
施設は、例えば、駅、オフィスビル、ショッピングモールなどである。本実施形態では、一例として、施設が駅である例について説明する。また、貸出対象領域は、例えば、施設の領域内（敷地内）において貸主が貸し出しの対象として指定した領域である。施設において、貸出対象領域は、施設の屋内又は屋外のいずれにあってもよい。
なお、貸主、借主、施設、及び貸出対象領域は、かかる例に限定されない。
本実施形態に係る支援システムは、空きスペースを貸し出したい人と、空きスペースを借りたい人とのマッチングを支援するためのシステムである。
貸主は、例えば、施設の所有者や管理者などである。以下、空きスペースを貸し出したい人は、「貸主」とも称される。
借主は、例えば、ポップアップストアなどの店舗の出店者やイベントの主催者などである。以下、空きスペースを借りたい人は、「借主」とも称される。
本実施形態では、貸主が貸し出しの対象としたスペース（以下、「貸出対象領域」とも称される）において、貸出可能な日時が検出された場合に、その日時において当該貸出対象領域が空きスペースとなる。
施設は、例えば、駅、オフィスビル、ショッピングモールなどである。本実施形態では、一例として、施設が駅である例について説明する。また、貸出対象領域は、例えば、施設の領域内（敷地内）において貸主が貸し出しの対象として指定した領域である。施設において、貸出対象領域は、施設の屋内又は屋外のいずれにあってもよい。
なお、貸主、借主、施設、及び貸出対象領域は、かかる例に限定されない。
【0013】
＜１．支援システムの概略構成＞
図１を参照して、本実施形態に係る形態に係る支援システムの概略構成について説明する。図１は、本実施形態に係る支援システムの概略構成の一例を示す図である。
図１に示すように、支援システム１は、利用者端末１０（１０－１～１０－ｎ（ｎは自然数））と、センサ装置２０（２０－１～２０－ｍ（ｍは自然数））と、支援装置３０と、貸主端末４０と、借主端末５０とを含む。
図１を参照して、本実施形態に係る形態に係る支援システムの概略構成について説明する。図１は、本実施形態に係る支援システムの概略構成の一例を示す図である。
図１に示すように、支援システム１は、利用者端末１０（１０－１～１０－ｎ（ｎは自然数））と、センサ装置２０（２０－１～２０－ｍ（ｍは自然数））と、支援装置３０と、貸主端末４０と、借主端末５０とを含む。
【0014】
（１）利用者端末１０
利用者端末１０は、駅２の利用者が有する端末である。利用者端末１０は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）による通信が可能な端末であれば、その種類は特に限定されない。例えば、利用者端末１０は、スマートフォン、タブレット端末、スマートウォッチ、ＰＣ（Personal Computer）などのいずれによって実現されてもよい。
利用者端末１０は、駅２の利用者が有する端末である。利用者端末１０は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）による通信が可能な端末であれば、その種類は特に限定されない。例えば、利用者端末１０は、スマートフォン、タブレット端末、スマートウォッチ、ＰＣ（Personal Computer）などのいずれによって実現されてもよい。
【0015】
（２）センサ装置２０
センサ装置２０は、駅２に設けられ、駅２における人流を解析するための情報を示す人流解析情報を取得するセンサである。駅２に設けられるセンサ装置２０の位置は、特に限定されないが、貸出対象領域又は貸出対象領域の周辺に関する人流解析情報を取得可能な位置であることが好ましい。また、駅２に設けられるセンサ装置２０の数は、特に限定されないが、駅２の大きさ、貸出対象領域の数や大きさなどに応じて任意の数が設けられてよい。
センサ装置２０は、駅２に設けられ、駅２における人流を解析するための情報を示す人流解析情報を取得するセンサである。駅２に設けられるセンサ装置２０の位置は、特に限定されないが、貸出対象領域又は貸出対象領域の周辺に関する人流解析情報を取得可能な位置であることが好ましい。また、駅２に設けられるセンサ装置２０の数は、特に限定されないが、駅２の大きさ、貸出対象領域の数や大きさなどに応じて任意の数が設けられてよい。
【0016】
センサ装置２０は、例えば、利用者端末１０がＷｉ－Ｆｉによる通信を行う際に発信される電波を利用して、人流解析情報を取得する。具体的に、センサ装置２０は、電波を受信した利用者端末１０との通信によって、利用者端末１０の位置を示す位置情報や利用者端末１０のＳＳＩＤ（Service Set Identifier）履歴を、人流解析情報として取得する。ＳＳＩＤは、無線ＬＡＮ（Ｗｉ－Ｆｉ）におけるアクセスポイントの識別名である。即ち、利用者端末１０のＳＳＩＤ履歴は、利用者端末１０が過去に接続したアクセスポイントの履歴を示す情報である。
【0017】
センサ装置２０は、ネットワークＮＷを介して、支援装置３０と通信可能に接続されている。センサ装置２０は、ネットワークＮＷを介して、人流解析情報を支援装置３０へ送信する。
【0018】
（３）支援装置３０
支援装置３０は、貸主と借主とのマッチングを支援するための装置である。支援装置３０は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）やサーバ装置などによって実現される。
支援装置３０は、貸主と借主とをマッチングさせるサービスを提供するためのＷｅｂサイト（以下、「マッチングサイト」とも称される）を介して、貸主と借主とのマッチングを行えるようにする。マッチングサイトは、例えば、貸主による貸出対象領域の登録、借主による空きスペースの検索、借主による空きスペースの貸出情報の閲覧、借主による空きスペースのレコメンド情報の閲覧、借主による空きスペースへの申込みなどが可能な機能を提供する。マッチングサイトが提供する機能は、アプリケーション（以下、「マッチングアプリ」とも称される）によって実行される。
支援装置３０は、貸主と借主とのマッチングを支援するための装置である。支援装置３０は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）やサーバ装置などによって実現される。
支援装置３０は、貸主と借主とをマッチングさせるサービスを提供するためのＷｅｂサイト（以下、「マッチングサイト」とも称される）を介して、貸主と借主とのマッチングを行えるようにする。マッチングサイトは、例えば、貸主による貸出対象領域の登録、借主による空きスペースの検索、借主による空きスペースの貸出情報の閲覧、借主による空きスペースのレコメンド情報の閲覧、借主による空きスペースへの申込みなどが可能な機能を提供する。マッチングサイトが提供する機能は、アプリケーション（以下、「マッチングアプリ」とも称される）によって実行される。
【0019】
貸出情報は、空きスペースの詳細を示す情報である。貸出情報は、例えば、基本情報、属性情報、売上予測情報、混雑度合情報などを含んだ情報である。
基本情報は、空きスペースの基本的事項を示す情報であり、例えば場所（施設名、施設内の位置、住所など）、広さ、貸出日時、価格、利用可能形態（例えばＮＧカテゴリ）などの情報である。
属性情報は、貸出対象領域又は貸出対象領域の周辺を通る利用者の属性を示す情報である。
売上予測情報は、空きスペースに出店した場合に予測される売り上げを示す情報である。
混雑度合情報は、貸出対象領域又は貸出対象領域の周辺における混雑度合を示す情報である。混雑度合情報には、第１の混雑度合情報と第２の混雑度合情報とがある。第１の混雑度合情報は、人流の解析結果に基づき算出される第１の混雑度合を示す情報である。第２の混雑度合情報は、第１の混雑度合と変動情報とに基づき算出される第２の混雑度合を示す情報である。
変動情報は、第１の混雑度合を変動させる情報である。変動情報は、例えば、駅２の周辺における天気を示す天気情報や、駅２の周辺で開催されるイベントを示すイベント情報などである。天気が晴れである場合やイベントの開催日である場合、駅２の利用者が増加することによって、第１の混雑度合が大きくなる（即ち混雑寄りになる）。一方、天気が雨である場合やイベントの開催日でない場合は駅２の利用者数が減少することによって、第１の混雑度合が小さくなる（即ち閑散寄りになる）。
レコメンド情報は、空きスペースの中から、借主が希望する条件（以下、「希望条件」とも称される）に対応する空きスペース（以下、「レコメンド対象」とも称される）として抽出された空きスペースの詳細を示す情報である。
基本情報は、空きスペースの基本的事項を示す情報であり、例えば場所（施設名、施設内の位置、住所など）、広さ、貸出日時、価格、利用可能形態（例えばＮＧカテゴリ）などの情報である。
属性情報は、貸出対象領域又は貸出対象領域の周辺を通る利用者の属性を示す情報である。
売上予測情報は、空きスペースに出店した場合に予測される売り上げを示す情報である。
混雑度合情報は、貸出対象領域又は貸出対象領域の周辺における混雑度合を示す情報である。混雑度合情報には、第１の混雑度合情報と第２の混雑度合情報とがある。第１の混雑度合情報は、人流の解析結果に基づき算出される第１の混雑度合を示す情報である。第２の混雑度合情報は、第１の混雑度合と変動情報とに基づき算出される第２の混雑度合を示す情報である。
変動情報は、第１の混雑度合を変動させる情報である。変動情報は、例えば、駅２の周辺における天気を示す天気情報や、駅２の周辺で開催されるイベントを示すイベント情報などである。天気が晴れである場合やイベントの開催日である場合、駅２の利用者が増加することによって、第１の混雑度合が大きくなる（即ち混雑寄りになる）。一方、天気が雨である場合やイベントの開催日でない場合は駅２の利用者数が減少することによって、第１の混雑度合が小さくなる（即ち閑散寄りになる）。
レコメンド情報は、空きスペースの中から、借主が希望する条件（以下、「希望条件」とも称される）に対応する空きスペース（以下、「レコメンド対象」とも称される）として抽出された空きスペースの詳細を示す情報である。
【0020】
なお、マッチングサイトは、Ｗｅｂ（Ｗｅｂブラウザ）からアクセスすることで使用可能なものであってもよいし、貸主端末４０及び借主端末５０にインストールするマッチングアプリからアクセス可能なものであってもよい。
【0021】
支援装置３０は、ネットワークＮＷを介して、センサ装置２０と通信可能に接続されている。支援装置３０は、センサ装置２０から人流解析情報を受信する。
また、支援装置３０は、ネットワークＮＷを介して、貸主端末４０と通信可能に接続されている。支援装置３０は、貸主によってマッチングサイトに登録される貸主の情報や貸出対象領域の情報などを貸主端末４０から受信し、マッチングサイトを介して表示する情報を貸主端末４０へ送信する。
また、支援装置３０は、ネットワークＮＷを介して、借主端末５０と通信可能に接続されている。支援装置３０は、借主によってマッチングサイトに登録される借主の情報や希望条件を示す情報などを借主端末５０から受信し、マッチングサイトを介して表示する情報を借主端末５０へ送信する。
また、支援装置３０は、ネットワークＮＷを介して、貸主端末４０と通信可能に接続されている。支援装置３０は、貸主によってマッチングサイトに登録される貸主の情報や貸出対象領域の情報などを貸主端末４０から受信し、マッチングサイトを介して表示する情報を貸主端末４０へ送信する。
また、支援装置３０は、ネットワークＮＷを介して、借主端末５０と通信可能に接続されている。支援装置３０は、借主によってマッチングサイトに登録される借主の情報や希望条件を示す情報などを借主端末５０から受信し、マッチングサイトを介して表示する情報を借主端末５０へ送信する。
【0022】
（４）貸主端末４０
貸主端末４０は、貸主が使用する端末である。貸主端末４０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ＰＣなどのいずれによって実現されてもよい。
貸主は、貸主端末４０からマッチングアプリ見える化アプリにアクセスすることで、各種の状況を確認することができる。
貸主端末４０は、貸主が使用する端末である。貸主端末４０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ＰＣなどのいずれによって実現されてもよい。
貸主は、貸主端末４０からマッチングアプリ見える化アプリにアクセスすることで、各種の状況を確認することができる。
【0023】
貸主端末４０は、ネットワークＮＷを介して、支援装置３０と通信可能に接続されている。貸主端末４０は、貸主がマッチングサイトに登録する貸主の情報や貸出対象領域の情報などを支援装置３０へ送信し、マッチングサイトを介して表示する情報を支援装置３０から受信する。
【0024】
（５）借主端末５０
借主端末５０は、借主が使用する端末である。借主端末５０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ＰＣなどのいずれによって実現されてもよい。
借主は、借主端末５０から見える化アプリにアクセスすることで、各種の状況を確認することができる。
借主端末５０は、借主が使用する端末である。借主端末５０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ＰＣなどのいずれによって実現されてもよい。
借主は、借主端末５０から見える化アプリにアクセスすることで、各種の状況を確認することができる。
【0025】
借主端末５０は、ネットワークＮＷを介して、支援装置３０と通信可能に接続されている。借主端末５０は、借主がマッチングサイトに登録する借主の情報や希望条件を示す情報などを借主端末５０から受信し、マッチングサイトを介して表示する情報を借主端末５０へ送信する。
【0026】
＜２．支援装置の機能構成＞
以上、本実施形態に係る形態に係る支援システム１の概略構成について説明した。続いて、図２から図５を参照して、本実施形態に係る支援装置３０の機能構成について説明する。図２は、本実施形態に係る支援装置３０の機能構成の一例を示すブロック図である。
図２に示すように、支援装置３０は、通信部３１０と、記憶部３２０と、制御部３３０とを備える。
以上、本実施形態に係る形態に係る支援システム１の概略構成について説明した。続いて、図２から図５を参照して、本実施形態に係る支援装置３０の機能構成について説明する。図２は、本実施形態に係る支援装置３０の機能構成の一例を示すブロック図である。
図２に示すように、支援装置３０は、通信部３１０と、記憶部３２０と、制御部３３０とを備える。
【0027】
（１）通信部３１０
通信部３１０は、各種情報の送受信を行う機能を有する。例えば、通信部３１０は、ネットワークＮＷを介したセンサ装置２０との通信において、人流解析情報を受信する。また、通信部３１０は、ネットワークＮＷを介した貸主端末４０との通信において、貸主の情報や貸出対象領域の情報などを受信したり、マッチングアプリによって出力される情報を送信したりする。また、通信部３１０は、ネットワークＮＷを介した借主端末５０との通信において、借主の情報や希望条件を示す情報などを受信したり、マッチングアプリによって出力される情報を送信したりする。
通信部３１０は、各種情報の送受信を行う機能を有する。例えば、通信部３１０は、ネットワークＮＷを介したセンサ装置２０との通信において、人流解析情報を受信する。また、通信部３１０は、ネットワークＮＷを介した貸主端末４０との通信において、貸主の情報や貸出対象領域の情報などを受信したり、マッチングアプリによって出力される情報を送信したりする。また、通信部３１０は、ネットワークＮＷを介した借主端末５０との通信において、借主の情報や希望条件を示す情報などを受信したり、マッチングアプリによって出力される情報を送信したりする。
【0028】
（２）記憶部３２０
記憶部３２０は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部３２０は、記憶媒体、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access read/write Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、またはこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
記憶部３２０は、貸主の情報、貸出対処領域の情報、借主の情報、人流解析情報、貸出情報などを記憶する。
記憶部３２０は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部３２０は、記憶媒体、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access read/write Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、またはこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
記憶部３２０は、貸主の情報、貸出対処領域の情報、借主の情報、人流解析情報、貸出情報などを記憶する。
【0029】
（３）制御部３３０
制御部３３０は、支援装置３０の動作全般を制御する機能を有する。制御部３３０は、例えば、支援装置３０がハードウェアとして備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）にプログラムを実行させることによって実現される。
図４に示すように、人流解析情報取得部３３１と、変動情報取得部３３２と、解析部３３３と、検出部３３４と、予測部３３５と、貸出価格決定部３３６と、レコメンド対象抽出部３３７と、貸出情報出力部３３８と、レコメンド情報出力部３３９とを備える。
制御部３３０は、支援装置３０の動作全般を制御する機能を有する。制御部３３０は、例えば、支援装置３０がハードウェアとして備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）にプログラムを実行させることによって実現される。
図４に示すように、人流解析情報取得部３３１と、変動情報取得部３３２と、解析部３３３と、検出部３３４と、予測部３３５と、貸出価格決定部３３６と、レコメンド対象抽出部３３７と、貸出情報出力部３３８と、レコメンド情報出力部３３９とを備える。
【0030】
（３－１）人流解析情報取得部３３１
人流解析情報取得部３３１は、人流解析情報を取得する機能を有する。例えば、人流解析情報取得部３３１は、センサ装置２０から送信され、通信部３１０が受信した人流解析情報を取得する。
人流解析情報取得部３３１は、取得した人流解析情報を解析部３３３へ出力する。
人流解析情報取得部３３１は、人流解析情報を取得する機能を有する。例えば、人流解析情報取得部３３１は、センサ装置２０から送信され、通信部３１０が受信した人流解析情報を取得する。
人流解析情報取得部３３１は、取得した人流解析情報を解析部３３３へ出力する。
【0031】
（３－２）変動情報取得部３３２
変動情報取得部３３２は、変動情報を取得する機能を有する。例えば、変動情報取得部３３２は、ネットワークＮＷ（例えばインターネット）を介して、Ｗｅｂ上での検索や、変動情報を公開しているサービスから提供を受けることによって、変動情報を取得する。
変動情報取得部３３２は、取得した変動情報を検出部３３４へ出力する。
変動情報取得部３３２は、変動情報を取得する機能を有する。例えば、変動情報取得部３３２は、ネットワークＮＷ（例えばインターネット）を介して、Ｗｅｂ上での検索や、変動情報を公開しているサービスから提供を受けることによって、変動情報を取得する。
変動情報取得部３３２は、取得した変動情報を検出部３３４へ出力する。
【0032】
（３－３）解析部３３３
解析部３３３は、人流解析情報に基づき、駅２における人流を解析する機能を有する。
例えば、解析部３３３は、人流解析情報に含まれる利用者端末１０の位置情報に基づき、駅２における人流を示す人流情報を取得する。具体的に、解析部３３３は、定期的に取得される利用者端末１０の位置情報の履歴を解析し、利用者端末１０の移動の軌跡（即ち利用者の移動の軌跡）を人流情報として取得する。
解析部３３３は、人流解析情報に基づき、駅２における人流を解析する機能を有する。
例えば、解析部３３３は、人流解析情報に含まれる利用者端末１０の位置情報に基づき、駅２における人流を示す人流情報を取得する。具体的に、解析部３３３は、定期的に取得される利用者端末１０の位置情報の履歴を解析し、利用者端末１０の移動の軌跡（即ち利用者の移動の軌跡）を人流情報として取得する。
【0033】
ここで、図３及び図４を参照して、人流解析の一例について説明する。図３及び図４は、本実施形態に係る人流解析の一例を示す図である。図３は、平日の朝の通勤時間帯における人流解析の一例を示している。図４は、平日の夕方の帰宅時間帯における人流解析の一例を示している。
図３と図４に示す例では、マップ６０上に貸出対象領域ＬＡ１～ＬＡ４が示されている。貸出対象領域ＬＡ１にはセンサ装置２０－１が設けられている。貸出対象領域ＬＡ２と貸出対象領域ＬＡ３の付近にはセンサ装置２０－２が設けられている。貸出対象領域ＬＡ４にはセンサ装置２０－３が設けられている。
図３と図４に示す例では、マップ６０上に貸出対象領域ＬＡ１～ＬＡ４が示されている。貸出対象領域ＬＡ１にはセンサ装置２０－１が設けられている。貸出対象領域ＬＡ２と貸出対象領域ＬＡ３の付近にはセンサ装置２０－２が設けられている。貸出対象領域ＬＡ４にはセンサ装置２０－３が設けられている。
【0034】
図３には、平日の朝の通勤時間帯に、利用者端末１０－１を有する利用者ＵＳ１が駅２の構内を通行している例が示されている。位置Ｐ１では、例えば、センサ装置２０－１によって利用者端末１０－１から人流解析情報が取得される。また、位置Ｐ２と位置Ｐ３では、センサ装置２０－２によって利用者端末１０－１から人流解析情報が取得される。
解析部３３３は、センサ装置２０－１とセンサ装置２０－２から取得された人流解析情報を解析する。これにより、解析部３３３は、図３に示すように利用者ＵＳ１が位置Ｐ１、位置Ｐ２、位置Ｐ３の順に移動した軌跡ＴＭ１を人流情報として取得することができる。
解析部３３３は、センサ装置２０－１とセンサ装置２０－２から取得された人流解析情報を解析する。これにより、解析部３３３は、図３に示すように利用者ＵＳ１が位置Ｐ１、位置Ｐ２、位置Ｐ３の順に移動した軌跡ＴＭ１を人流情報として取得することができる。
【0035】
図４には、平日の夕方の帰宅時間帯に、利用者端末１０－２を有する利用者ＵＳ２が駅２の構内を通行している例が示されている。位置Ｐ４では、例えば、センサ装置２０－３によって利用者端末１０－２から人流解析情報が取得される。また、位置Ｐ５と位置Ｐ６では、センサ装置２０－１によって利用者端末１０－２から人流解析情報が取得される。
解析部３３３は、センサ装置２０－１とセンサ装置２０－３から取得された人流解析情報を解析する。これにより、解析部３３３は、図４に示すように利用者ＵＳ１が位置Ｐ４、位置Ｐ５、位置Ｐ６の順に移動した軌跡ＴＭ２を人流情報として取得することができる。
解析部３３３は、センサ装置２０－１とセンサ装置２０－３から取得された人流解析情報を解析する。これにより、解析部３３３は、図４に示すように利用者ＵＳ１が位置Ｐ４、位置Ｐ５、位置Ｐ６の順に移動した軌跡ＴＭ２を人流情報として取得することができる。
【0036】
（３－４）検出部３３４
検出部３３４は、各種の情報を検出する機能を有する。例えば、検出部３３４は、解析部３３３による人流の解析結果に基づき、駅２における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する。具体的に、検出部３３４は、解析部３３３によって取得された、利用者の移動の軌跡を示す人流情報を駅２のマップ上にマッピングする。例えば、検出部３３４は、図３と図４に示した例のようにマップ６０上に軌跡ＴＭ１と軌跡ＴＭ２をマッピングする。
これにより、例えば、貸出対象領域ＬＡ１とＬＡ４は、平日の朝の通勤時間帯では人流がないため空きスペースとなっているが、平日の夕方の帰宅時間帯では人流があるため空きスペースではなくなっていることが分かる。一方、貸出対象領域ＬＡ３は、平日の朝の通勤時間帯では人流があるため空きスペースとなっていないが、平日の夕方の帰宅時間帯では人流がないため空きスペースとなっていることが分かる。
このため、検出部３３４は、貸出対象領域ＬＡ１とＬＡ４を貸出可能な日時として、平日の朝の通勤時間帯を検出する。検出部３３４は、貸出対象領域ＬＡ１とＬＡ４を貸出可能な日時として、平日の朝の通勤時間帯を検出する。また、検出部３３４は、貸出対象領域ＬＡ３を貸出可能な日時として、平日の夕方の帰宅時間帯を検出する。なお、検出部３３４は、貸出対象領域ＬＡ２を貸出可能な日時として、平日の朝の通勤時間帯と夕方の帰宅時間帯を検出する
このように、人流は、同じ駅２の構内であっても時間帯によって異なる場合がある。検出部３３４は、異なる時間帯の軌跡をマップ上にマッピングすることで、貸出対象領域を貸出可能な日時を検出することができる。
検出部３３４は、各種の情報を検出する機能を有する。例えば、検出部３３４は、解析部３３３による人流の解析結果に基づき、駅２における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する。具体的に、検出部３３４は、解析部３３３によって取得された、利用者の移動の軌跡を示す人流情報を駅２のマップ上にマッピングする。例えば、検出部３３４は、図３と図４に示した例のようにマップ６０上に軌跡ＴＭ１と軌跡ＴＭ２をマッピングする。
これにより、例えば、貸出対象領域ＬＡ１とＬＡ４は、平日の朝の通勤時間帯では人流がないため空きスペースとなっているが、平日の夕方の帰宅時間帯では人流があるため空きスペースではなくなっていることが分かる。一方、貸出対象領域ＬＡ３は、平日の朝の通勤時間帯では人流があるため空きスペースとなっていないが、平日の夕方の帰宅時間帯では人流がないため空きスペースとなっていることが分かる。
このため、検出部３３４は、貸出対象領域ＬＡ１とＬＡ４を貸出可能な日時として、平日の朝の通勤時間帯を検出する。検出部３３４は、貸出対象領域ＬＡ１とＬＡ４を貸出可能な日時として、平日の朝の通勤時間帯を検出する。また、検出部３３４は、貸出対象領域ＬＡ３を貸出可能な日時として、平日の夕方の帰宅時間帯を検出する。なお、検出部３３４は、貸出対象領域ＬＡ２を貸出可能な日時として、平日の朝の通勤時間帯と夕方の帰宅時間帯を検出する
このように、人流は、同じ駅２の構内であっても時間帯によって異なる場合がある。検出部３３４は、異なる時間帯の軌跡をマップ上にマッピングすることで、貸出対象領域を貸出可能な日時を検出することができる。
【0037】
また、検出部３３４は、人流の解析結果に基づき、貸出対象領域又は貸出対象領域の周辺を通る利用者の属性を検出する。例えば、検出部３３４は、解析部３３３によって取得された、利用者の移動の軌跡を示す人流情報を駅２のマップ上にマッピングすることで、貸出対象領域又は貸出対象領域の周辺を通る利用者を特定し、特定した利用者が有する利用者端末１０のＳＳＩＤ履歴を人流解析情報から取得する。検出部３３４は、取得したＳＳＩＤ履歴に基づき、駅２の利用者の属性を検出し、属性情報を取得する。検出部３３４は、ＳＳＩＤ履歴から、利用者端末１０がどこに設置されたアクセスポイントに接続したかを遡ることで、利用者がどのような行動を取ってきたかを把握し、利用者の属性を検出することができる。例えば、検出部３３４は、利用者がどこの駅から乗車してどこの駅で降車したかの移動経路、移動の時間帯、その後どこのアクセスポイントに接続したかなどによって、利用者の職業（会社員、学生など）を検出できる。また、検出部３３４は、移動経路から利用者が男性トイレ又は女性トイレの方へ移動したことが分かれば、利用者の性別を検出することもできる。また、飲食店に設置されているアクセスポイントへの接続回数が多い場合、検出部３３４は、利用者が外食好きであると嗜好を検出することもできる。また、スタジアムや博物館に設置されているアクセスポイントへの接続回数が多い場合、検出部３３４は、利用者がスポーツや文化に興味があると趣味を検出することもできる。
【0038】
また、検出部３３４は、人流の解析結果に基づき貸出対象領域又は貸出対象領域の周辺における第１の混雑度合を算出し、第１の混雑度合に基づき貸出対象領域を貸出可能な日時を検出してもよい。第１の混雑度合は、例えば、人流量によって示される。検出部３３４は、例えば、貸出対象領域又は貸出対象領域の周辺で取得された人流解析情報のデータ数から算出した人流量を第１の混雑度合とする。
検出部３３４は、算出した第１の混雑度合と、第１の指標値との比較結果に応じて、貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する。第１の指標値は、貸出対象領域を貸出可能な第１の混雑度合の指標を示す値である。例えば、第１の指標値が貸出対象領域を貸出可能な第１の混雑度合の上限値を示すものとする。この場合、検出部３３４は、第１の混雑度合が第１の指標値未満である日時を、貸出対象領域を貸出可能な日時として検出する。一方、検出部３３４は、第１の混雑度合が第１の指標値以上である日時を、貸出対象領域を貸出可能な日時として検出しない。
検出部３３４は、算出した第１の混雑度合と、第１の指標値との比較結果に応じて、貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する。第１の指標値は、貸出対象領域を貸出可能な第１の混雑度合の指標を示す値である。例えば、第１の指標値が貸出対象領域を貸出可能な第１の混雑度合の上限値を示すものとする。この場合、検出部３３４は、第１の混雑度合が第１の指標値未満である日時を、貸出対象領域を貸出可能な日時として検出する。一方、検出部３３４は、第１の混雑度合が第１の指標値以上である日時を、貸出対象領域を貸出可能な日時として検出しない。
【0039】
また、検出部３３４は、第１の混雑度合と変動情報とに基づき第２の混雑度合を算出し、第２の混雑度合に基づき貸出対象領域を貸出可能な日時を検出してもよい。第２の混雑度合は、第１の混雑度合と同様に、人流量によって示される。検出部３３４は、例えば、算出した第１の混雑度合を、変動情報に応じて調整して第２の混雑度合を算出する。一例として、検出部３３４は、変動情報が晴れを示す場合には第１の混雑度合を大きめに調整し、変動情報が雨を示す場合には第１の混雑度合を小さめに調整し、第２の混雑度合とする。
検出部３３４は、算出した第２の混雑度合と、第２の指標値との比較結果に応じて、貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する。第２の指標値は、貸出対象領域を貸出可能な第２の混雑度合の指標を示す値である。例えば、第２の指標値が貸出対象領域を貸出可能な第２の混雑度合の上限値を示すものとする。この場合、検出部３３４は、第２の混雑度合が第２の指標値未満である日時を、貸出対象領域を貸出可能な日時として検出する。一方、検出部３３４は、第２の混雑度合が第２の指標値以上である日時を、貸出対象領域を貸出可能な日時として検出しない。
検出部３３４は、算出した第２の混雑度合と、第２の指標値との比較結果に応じて、貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する。第２の指標値は、貸出対象領域を貸出可能な第２の混雑度合の指標を示す値である。例えば、第２の指標値が貸出対象領域を貸出可能な第２の混雑度合の上限値を示すものとする。この場合、検出部３３４は、第２の混雑度合が第２の指標値未満である日時を、貸出対象領域を貸出可能な日時として検出する。一方、検出部３３４は、第２の混雑度合が第２の指標値以上である日時を、貸出対象領域を貸出可能な日時として検出しない。
【0040】
（３－５）予測部３３５
予測部３３５は、人流の解析結果に基づき、空きスペースに出店した場合の売り上げを予測する機能を有する。例えば、予測部３３５は、人流の解析結果から検出部３３４によって検出される利用者の属性情報、第１の混雑度合、又は第２の混雑度合と、出店する店舗で扱う商品の単価を示す情報とに基づき、予測される売り上げを算出する。
予測部３３５は、人流の解析結果に基づき、空きスペースに出店した場合の売り上げを予測する機能を有する。例えば、予測部３３５は、人流の解析結果から検出部３３４によって検出される利用者の属性情報、第１の混雑度合、又は第２の混雑度合と、出店する店舗で扱う商品の単価を示す情報とに基づき、予測される売り上げを算出する。
【0041】
（３－６）貸出価格決定部３３６
貸出価格決定部３３６は、混雑度合に応じて、空きスペースの貸出価格を決定する機能を有する。例えば、混雑度合が大きい場合は売り上げの増加が見込まれる。このため、貸出価格決定部３３６は、平均的な混雑度合の場合の基準となる貸出価格よりも、高めに貸出価格を決定する。一方、混雑度合が小さい場合は売り上げの減少が見込まれる。このため、貸出価格決定部３３６は、平均的な混雑度合の場合の基準となる貸出価格よりも、低めに貸出価格を決定する。
貸出価格決定部３３６は、混雑度合に応じて、空きスペースの貸出価格を決定する機能を有する。例えば、混雑度合が大きい場合は売り上げの増加が見込まれる。このため、貸出価格決定部３３６は、平均的な混雑度合の場合の基準となる貸出価格よりも、高めに貸出価格を決定する。一方、混雑度合が小さい場合は売り上げの減少が見込まれる。このため、貸出価格決定部３３６は、平均的な混雑度合の場合の基準となる貸出価格よりも、低めに貸出価格を決定する。
【0042】
（３－７）レコメンド対象抽出部３３７
レコメンド対象抽出部３３７は、空きスペースの中から、借主へのレコメンド対象となる空きスペースを抽出する機能を有する。例えば、レコメンド対象抽出部３３７は、借主によって予め希望条件が登録されている場合、空きスペースの中から借主の希望条件に対応する条件を有する空きスペースをレコメンド対象として抽出する。
レコメンド対象抽出部３３７は、空きスペースの中から、借主へのレコメンド対象となる空きスペースを抽出する機能を有する。例えば、レコメンド対象抽出部３３７は、借主によって予め希望条件が登録されている場合、空きスペースの中から借主の希望条件に対応する条件を有する空きスペースをレコメンド対象として抽出する。
【0043】
（３－８）貸出情報出力部３３８
貸出情報出力部３３８は、空きスペースの貸出情報を出力する機能を有する。例えば、貸出情報出力部３３８は、マッチングサイトへ貸出情報を出力する。具体的に、貸出情報出力部３３８は、空きスペースの基本情報に加え、属性情報、売上予測情報、第１の混雑度合情報、又は第２の混雑度合情報を含む貸出情報を出力する。
これにより、単に基本情報のみが表示される場合と比較して、借主は自身の利用目的に合った空きスペースを容易に探すことができる。例えば、借主は、表示された属性情報から、客層が自身の利用目的に合う層であるか否かを検討することができる。また、借主は、表示された売上予測情報から、空きスペースを借りた結果利益を上げることができるか否かを検討することができる。また、借主は、表示された第１の混雑度合情報や第２の混雑度合情報からも、空きスペースを借りた結果利益を上げることができるか否かを検討することができる。
貸出情報出力部３３８は、空きスペースの貸出情報を出力する機能を有する。例えば、貸出情報出力部３３８は、マッチングサイトへ貸出情報を出力する。具体的に、貸出情報出力部３３８は、空きスペースの基本情報に加え、属性情報、売上予測情報、第１の混雑度合情報、又は第２の混雑度合情報を含む貸出情報を出力する。
これにより、単に基本情報のみが表示される場合と比較して、借主は自身の利用目的に合った空きスペースを容易に探すことができる。例えば、借主は、表示された属性情報から、客層が自身の利用目的に合う層であるか否かを検討することができる。また、借主は、表示された売上予測情報から、空きスペースを借りた結果利益を上げることができるか否かを検討することができる。また、借主は、表示された第１の混雑度合情報や第２の混雑度合情報からも、空きスペースを借りた結果利益を上げることができるか否かを検討することができる。
【0044】
ここで、図５を参照して、マッチングサイトに出力される貸出情報の一例について説明する。図５は、本実施形態に係る貸出情報の一例を示す図である。
図５に示すように、貸出情報は、例えば画像７０として出力される。画像７０では、一例として、駅２の構内において空きスペースとなった貸出対象領域ＬＡ５が枠によって示されている。また、画像７０の表示領域ＤＡには、基本情報として、場所が「ＡＡＡ駅構内（東京都ＢＢＢ区）」、広さが「１０ｍ２」、貸出日時が「平日１６時～１９時」、価格が「１２，０００円／時間」、ＮＧカテゴリが「飲食」であることが示されている。また、画像７０の表示領域ＤＡには、属性情報として、利用者の属性が「男性７０％，女性３０％」であることが示されている。また、画像７０の表示領域ＤＡには、売上予測情報として、売上予測が「３０，０００円／時間」であることが示されている。また、画像７０の表示領域ＤＡには、第１の混雑度合情報として、人流量が「やや多い（通常時）」であることが示され、第２の混雑度合情報として、人流量が「多い（イベント時）」であることが示されている。
図５に示すように、貸出情報は、例えば画像７０として出力される。画像７０では、一例として、駅２の構内において空きスペースとなった貸出対象領域ＬＡ５が枠によって示されている。また、画像７０の表示領域ＤＡには、基本情報として、場所が「ＡＡＡ駅構内（東京都ＢＢＢ区）」、広さが「１０ｍ２」、貸出日時が「平日１６時～１９時」、価格が「１２，０００円／時間」、ＮＧカテゴリが「飲食」であることが示されている。また、画像７０の表示領域ＤＡには、属性情報として、利用者の属性が「男性７０％，女性３０％」であることが示されている。また、画像７０の表示領域ＤＡには、売上予測情報として、売上予測が「３０，０００円／時間」であることが示されている。また、画像７０の表示領域ＤＡには、第１の混雑度合情報として、人流量が「やや多い（通常時）」であることが示され、第２の混雑度合情報として、人流量が「多い（イベント時）」であることが示されている。
【0045】
（３－９）レコメンド情報出力部３３９
レコメンド情報出力部３３９は、レコメンド情報を出力する機能を有する。例えば、レコメンド情報出力部３３９は、マッチングサイトへレコメンド情報を出力する。具体的に、レコメンド情報出力部３３９は、レコメンド対象抽出部３３７によって抽出されたレコメンド対象の貸出情報をレコメンド情報として出力する。
これにより、借主は、希望条件に合う空きスペースを自身で探す必要がなく、より最適な空きスペースを探すことにかかる労力を低減することができる。
レコメンド情報出力部３３９は、レコメンド情報を出力する機能を有する。例えば、レコメンド情報出力部３３９は、マッチングサイトへレコメンド情報を出力する。具体的に、レコメンド情報出力部３３９は、レコメンド対象抽出部３３７によって抽出されたレコメンド対象の貸出情報をレコメンド情報として出力する。
これにより、借主は、希望条件に合う空きスペースを自身で探す必要がなく、より最適な空きスペースを探すことにかかる労力を低減することができる。
【0046】
＜３．処理の流れ＞
以上、本実施形態に係る支援装置３０の機能構成について説明した。続いて、図６を参照して、本実施形態に係る処理の流れについて説明する。図６は、本実施形態に係る処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
以上、本実施形態に係る支援装置３０の機能構成について説明した。続いて、図６を参照して、本実施形態に係る処理の流れについて説明する。図６は、本実施形態に係る処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
【0047】
図６に示すように、まず、貸主と借主は、マッチングサイトへの登録を行う。
貸主による登録において、貸主端末４０は、貸主がマッチングサイトへ登録するために入力した貸主の登録情報を、支援装置３０へ送信する（ステップＳ１０１）。貸主の登録情報は、例えば、貸主の情報や貸出対象領域の情報である。
支援装置３０は、貸主端末４０から受信した貸主の登録情報を記憶する（ステップＳ１０２）。
借主による登録において、借主端末５０は、借主がマッチングサイトへ登録するために入力した借主の登録情報を、支援装置３０へ送信する（ステップＳ１０３）。借主の登録情報は、例えば、借主の情報や希望条件を示す情報である。
支援装置３０は、借主端末５０から受信した借主の登録情報を記憶する（ステップＳ１０４）。
貸主による登録において、貸主端末４０は、貸主がマッチングサイトへ登録するために入力した貸主の登録情報を、支援装置３０へ送信する（ステップＳ１０１）。貸主の登録情報は、例えば、貸主の情報や貸出対象領域の情報である。
支援装置３０は、貸主端末４０から受信した貸主の登録情報を記憶する（ステップＳ１０２）。
借主による登録において、借主端末５０は、借主がマッチングサイトへ登録するために入力した借主の登録情報を、支援装置３０へ送信する（ステップＳ１０３）。借主の登録情報は、例えば、借主の情報や希望条件を示す情報である。
支援装置３０は、借主端末５０から受信した借主の登録情報を記憶する（ステップＳ１０４）。
【0048】
マッチングサイトへ登録した貸主は、駅２にセンサ装置２０を設置する。
駅２に設置されたセンサ装置２０は、駅２の利用者の利用者端末１０に対して、人流解析情報を要求する（ステップＳ１０５）。
利用者端末１０は、センサ装置２０から受信した要求に応じて、人流解析情報をセンサ装置２０へ送信する（ステップＳ１０６）。
センサ装置２０は、利用者端末１０から受信した人流解析情報を支援装置３０へ送信する（ステップＳ１０７）。
駅２に設置されたセンサ装置２０は、駅２の利用者の利用者端末１０に対して、人流解析情報を要求する（ステップＳ１０５）。
利用者端末１０は、センサ装置２０から受信した要求に応じて、人流解析情報をセンサ装置２０へ送信する（ステップＳ１０６）。
センサ装置２０は、利用者端末１０から受信した人流解析情報を支援装置３０へ送信する（ステップＳ１０７）。
【0049】
支援装置３０は、センサ装置２０から受信した人流解析情報に基づく処理を行う。
まず、人流解析情報取得部３３１は、通信部３１０がセンサ装置２０から受信した人流解析情報を取得する（ステップＳ１０８）。
解析部３３３は、人流解析情報取得部３３１によって取得された人流解析情報に基づき、駅２における人流を解析する（ステップＳ１０９）。
変動情報取得部３３２は、駅２に関係のある変動情報が存在する場合、その変動情報を取得する（ステップＳ１１０）。
検出部３３４は、解析部３３３による人流解析の結果と、変動情報取得部３３２によって取得された変動情報とに基づき、駅２における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する（ステップＳ１１１）。検出部３３４は、貸出対象領域を貸出可能な日時を検出することで空きスペースを検出する。
まず、人流解析情報取得部３３１は、通信部３１０がセンサ装置２０から受信した人流解析情報を取得する（ステップＳ１０８）。
解析部３３３は、人流解析情報取得部３３１によって取得された人流解析情報に基づき、駅２における人流を解析する（ステップＳ１０９）。
変動情報取得部３３２は、駅２に関係のある変動情報が存在する場合、その変動情報を取得する（ステップＳ１１０）。
検出部３３４は、解析部３３３による人流解析の結果と、変動情報取得部３３２によって取得された変動情報とに基づき、駅２における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出する（ステップＳ１１１）。検出部３３４は、貸出対象領域を貸出可能な日時を検出することで空きスペースを検出する。
【0050】
検出部３３４によって空きスペースが検出された場合（ステップＳ１１２／ＹＥＳ）、支援装置３０は、処理をステップＳ１１３へ進める。一方、検出部３３４によって空きスペースが検出されなかった場合（ステップＳ１１２／ＮＯ）、支援装置３０は、処理をステップＳ１０８から繰り返す。
【0051】
処理がステップＳ１１３へ進んだ場合、予測部３３５は、解析部３３３による人流解析の結果に基づき、借主が空きスペースに出店した場合の売り上げを予測する（ステップＳ１１３）。
貸出価格決定部３３６は、駅２の混雑度合に応じて、空きスペースの貸出価格を決定する（ステップＳ１１４）。
貸出情報出力部３３８は、検出部３３４によって検出された空きスペースの貸出情報をマッチングサイトへ出力する（ステップＳ１１５）。
借主端末５０は、支援装置３０によってマッチングサイトに出力された貸出情報を表示する（ステップＳ１１６）。
貸出価格決定部３３６は、駅２の混雑度合に応じて、空きスペースの貸出価格を決定する（ステップＳ１１４）。
貸出情報出力部３３８は、検出部３３４によって検出された空きスペースの貸出情報をマッチングサイトへ出力する（ステップＳ１１５）。
借主端末５０は、支援装置３０によってマッチングサイトに出力された貸出情報を表示する（ステップＳ１１６）。
【0052】
借主によって希望条件が登録されている場合（ステップＳ１１７／ＹＥＳ）、支援装置３０は、処理をステップＳ１１８へ進める。一方、借主によって希望条件が登録されていない場合（ステップＳ１１７／ＮＯ）、支援装置３０は、処理をステップＳ１０８から繰り返す。
【0053】
処理がステップＳ１１８へ進んだ場合、レコメンド対象抽出部３３７は、検出された空きスペースの中から、借主の希望条件に対応する条件を有する空きスペースをレコメンド対象として抽出する（ステップＳ１１８）。
レコメンド情報出力部３３９は、レコメンド対象抽出部３３７によって抽出されたレコメンド対象の貸出情報をレコメンド情報としてマッチングサイトへ出力する（ステップＳ１１９）。
借主端末５０は、支援装置３０によってマッチングサイトに出力されたレコメンド情報を表示する（ステップＳ１２０）。
レコメンド情報出力部３３９は、レコメンド対象抽出部３３７によって抽出されたレコメンド対象の貸出情報をレコメンド情報としてマッチングサイトへ出力する（ステップＳ１１９）。
借主端末５０は、支援装置３０によってマッチングサイトに出力されたレコメンド情報を表示する（ステップＳ１２０）。
【0054】
以上説明したように、本実施形態に係る支援システム１は、施設の利用者が有する端末装置と、施設に設けられたセンサ装置との通信によって得られた人流解析情報を取得し、取得した人流解析情報に基づき施設における人流を解析し、解析結果に基づき施設における貸出対象領域を貸出可能な日時を検出し、貸出可能な日時が検出された貸出対象領域の詳細を示す貸出情報を出力する。
【0055】
これにより、本実施形態に係る支援システム１は、時間帯や曜日の違いなどによって変動する人流を考慮して、空きスペースを貸出可能な日時を検出する。このため、施設の所有者は、時間帯や曜日の違いなどによって変動する人流を考慮して空きスペースを見つける作業を自身で行う必要がなくなる。
【0056】
よって、本実施形態に係る支援システム１は、空きスペースを貸し出すためにかかる労力を低減することを可能とする。
【0057】
以上、本発明の実施形態について説明した。なお、上述した実施形態における支援システム１の一部又は全部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【0058】
以上、図面を参照してこの発明の実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【符号の説明】
【0059】
１…支援システム、２…駅、１０（１０－１～１０－ｎ）…利用者端末、２０（２０－１～２０－ｍ）、３０…支援装置、４０…貸主端末、５０…借主端末、６０…マップ、７０…画像、３１０…通信部、３２０…記憶部、３３０…制御部、３３１…人流解析情報取得部、３３２…変動情報取得部、３３３…解析部、３３４…検出部、３３５…予測部、３３６…貸出価格決定部、３３７…レコメンド対象抽出部、３３８…貸出情報出力部、３３９…レコメンド情報出力部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】