特開 2023-68525 情報処理装置

(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】P2023068525

(43)【公開日】2023-05-17

(54)【発明の名称】情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0242 20230101AFI20230510BHJP

   G09F 19/00 20060101ALI20230510BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/02 382

G09F19/00 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021179709

(22)【出願日】2021-11-02

(71)【出願人】

【識別番号】000155469

【氏名又は名称】株式会社野村総合研究所

(74)【代理人】

【識別番号】110003281

【氏名又は名称】弁理士法人大塚国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】守岡 太郎

(72)【発明者】

【氏名】林田 敦

(72)【発明者】

【氏名】新井 朗

(72)【発明者】

【氏名】清水 悠花

(72)【発明者】

【氏名】石井 佑磨

(72)【発明者】

【氏名】金子 柚那

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049BB08

(57)【要約】

【課題】カメラを用いた広告の評価精度を活かしつつ、システムの構築コストを抑制することが可能な情報処理装置を提供する。
【解決手段】 本開示に係る情報処理装置は、アウトオブホーム（ＯＯＨ）広告を目視した人数を推定する情報処理装置であって、第１地点で提供される第１広告を視認可能な人物を撮影した画像に基づく、広告に対する目視情報を取得する目視情報取得手段と、目視情報に基づいて特定される、人物の滞在時間と広告を目視した人数の指標との関係を取得する関係取得手段と、第２広告が提供される第２地点に配置される無線デバイスから受信する無線信号に基づく、無線デバイスと通信可能なデバイスを保持する人物の滞在時間を取得する滞在時間取得手段と、第２地点に関して得られた滞在時間に関係を適用して、第２広告を目視した人数を推定する推定手段と、を有する。このとき、目視情報は、第１広告を視認可能な人物の滞在時間と当該人物が第１広告を目視したかを示す情報を含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

アウトオブホーム（ＯＯＨ）広告を目視した人数を推定する情報処理装置であって、
第１地点で提供される第１広告を視認可能な人物を撮影した画像に基づく、広告に対する目視情報を取得する目視情報取得手段と、
前記目視情報に基づいて特定される、人物の滞在時間と広告を目視した人数の指標との関係を取得する関係取得手段と、
第２広告が提供される第２地点に配置される無線デバイスから受信する無線信号に基づく、前記無線デバイスと通信可能なデバイスを保持する人物の滞在時間を取得する滞在時間取得手段と、
前記第２地点に関して得られた前記滞在時間に前記関係を適用して、前記第２広告を目視した人数を推定する推定手段と、を有し、
前記目視情報は、前記第１広告を視認可能な人物の滞在時間と当該人物が前記第１広告を目視したかを示す情報を含む、ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記滞在時間取得手段は、
前記無線デバイスから受信する前記無線信号に基づく受信履歴情報を取得する受信履歴取得手段と、
前記受信履歴情報から、前記無線デバイスと通信可能なデバイスを保持する人物の前記滞在時間を算出する算出手段と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記受信履歴情報は、前記第２広告を視認可能な人物の保持する通信デバイスが前記無線デバイスから受信する電波強度を含む、ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記関係取得手段は、前記第１地点で提供される広告が時間の経過に応じて異なる広告に切り替えられる場合、人物の滞在時間と広告を目視した人数の指標との前記関係を広告ごとに取得する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記第１広告と前記第２広告とは同一の内容の広告であり、
広告を目視した人数の指標は、広告が提供された地点に滞在した人物のうち当該広告を目視した人物の割合を表す、ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、アウトオブホーム（ООＨ）広告を評価するための情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、広告側にカメラを取り付けてその前方を撮影し、画像処理を用いて撮影画像内の人物が当該広告を見たか否かを判定することにより、広告を評価する技術が知られている（特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０００－２０９５７８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１に記載の技術では、評価対象の広告ごとにカメラや画像認識用デバイスが必要となる。このため、評価対象の広告が増加するとシステム構築のコストが高くなる課題がある。

【0005】

一方、カメラを必要としない簡易的な構成として、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉ－Ｆｉといった通信方式を用いた通信デバイスを広告に隣接させて配置することが考えられている。これは、人物が携帯しているスマートフォン等と当該通信デバイスとの無線通信に基づいて広告の周囲の人流を計測することにより、広告を評価しようとするものである。しかし、単に人流を計測するだけでは、どれだけの人物が広告に目を向けたのかを把握することができないという課題がある。また、本来、広告のコンテンツによって評価が変わるべきであるにも関わらず、コンテンツの違いを評価することができない。

【0006】

本発明は、上記課題に鑑みてなされ、その目的は、カメラを用いた広告の評価精度を活かしつつ、システムの構築コストを抑制することが可能な技術を実現することである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

この課題を解決するため、例えば本発明の情報処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
アウトオブホーム（ＯＯＨ）広告を目視した人数を推定する情報処理装置であって、
第１地点で提供される第１広告を視認可能な人物を撮影した画像に基づく、広告に対する目視情報を取得する目視情報取得手段と、
前記目視情報に基づいて特定される、人物の滞在時間と広告を目視した人数の指標との関係を取得する関係取得手段と、
第２広告が提供される第２地点に配置される無線デバイスから受信する無線信号に基づく、前記無線デバイスと通信可能なデバイスを保持する人物の滞在時間を取得する滞在時間取得手段と、
前記第２地点に関して得られた前記滞在時間に前記関係を適用して、前記第２広告を目視した人数を推定する推定手段と、を有し、
前記目視情報は、前記第１広告を視認可能な人物の滞在時間と当該人物が前記第１広告を目視したかを示す情報を含む、を有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、カメラを用いた広告の評価精度を活かしつつ、システムの構築コストを抑制することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本発明の実施形態に係る広告評価システムの概要を説明する図

【図2】本実施形態に係る、カメラと共に配置されたООＨ広告について説明するための図

【図3】本実施形態に係る、無線デバイスと共に配置されたＯＯＨ広告について説明するための図

【図4】本実施形態に係る情報処理装置の一例としてのサーバデバイスのハードウェア構成例を示すブロック図

【図5】本実施形態に係るサーバデバイスの機能構成例を示すブロック図

【図6】本実施形態に係る目視確率と滞在時間の関係について説明する図

【図7】本実施形態に係る目視情報のデータ構造の一例を示す図

【図8】本実施形態に係る滞在情報のデータ構造の一例を示す図

【図9】本実施形態に係る受信履歴情報のデータ構造の一例を示す図

【図10】本実施形態に係る関係情報のデータ構造の一例を示す図

【図11】本実施形態に係る目視数推定処理の一連の動作を示すフローチャート

【図12】本実施形態に係る関係情報のデータ構造の他の例を示す図

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明に必須のものとは限らない。実施形態で説明されている複数の特徴のうち二つ以上の特徴は任意に組み合わされてもよい。また、同一若しくは同様の構成には同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

【0011】

＜広告評価システムの概要＞
図１は、本実施形態に係る広告評価システムの概要を示している。広告評価システムは、例えば、サーバデバイス１００と、カメラ１０３と、エッジデバイス１０４と、無線デバイス１０６とを含む。

【0012】

広告１０１は、カメラ１０３と共に（例えば隣接して）第１地点に配置されるＯＯＨ広告であり、モニタ等に表示される静止画の広告、動画の広告を含む。また、広告１０１は、壁面等に配置された紙やシート状の、モニタ等の表示手段によらない広告も含む。広告１０２は、無線デバイス１０６と共に第２地点に配置されるＯＯＨ広告である。広告１０２も、広告１０１と同様に、モニタ等に表示される静止画の広告、動画の広告、或いは表示手段によらない壁面等に配置された広告を含む。

【0013】

カメラ１０３は、図２に示すように、広告１０１の前方を撮影するカメラであり、例えば、広角なレンズを備えている。カメラ１０３は、広告１０１を視認可能な人物１０５が広告１０１の前を通過したり、広告１０１の前で停止したりする様子を連続するフレームとして撮影し、撮影画像を順次出力することができる。カメラ１０３は、エッジデバイス１０４と一体化されていてもよい。

【0014】

エッジデバイス１０４は、例えば、スマートフォン、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータなどであってよい。エッジデバイスは、カメラ１０３で撮影された画像に画像認識処理を適用して、後述する目視情報を生成する。エッジデバイスは、例えば、予め学習されたディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）を用いて、画像内の人物１０５の認識と追跡を行って、画像内のそれぞれの人物１０５が第１地点に滞在した時間（例えば秒）を特定する。本実施形態では、エッジデバイス１０４は、例えば、画像内のそれぞれの人物が画像内（或いは画像内の中心を含む所定の領域内）に滞在した時間を、各人物の第１地点の滞在時間として特定する。また、エッジデバイス１０４は、画像内の人物の視線方向を検出して、人物が広告１０１の位置に目を向けたかどうかを認識する。エッジデバイス１０４は、当該認識結果により、当該人物が広告１０１を目視したかを判定することができる。画像内の人物の認識・追跡と、広告を目視したかどうかの判定とは、公知の技術を使って実現することができる。画像内の人物の認識・追跡と、広告を目視したかどうかの判定とを１つ以上のＤＮＮを用いて処理することができる。また、ＤＮＮに限らず、画像内の人物の認識・追跡と、広告を目視したかどうかの判定とを、他の機械学習手法や他の認識モジュールによって行ってもよい。

【0015】

エッジデバイス１０４は、画像内の人物の認識・追跡、目視したか等の判定により、それぞれの人物の第１地点の滞在時間と、各人物が広告１０１を目視したかを示す情報などを含む目視情報を生成する。エッジデバイス１０４は、生成した目視情報をサーバデバイス１００に送信する。

【0016】

無線デバイス１０６は、図３に示すように、広告１０２と共に配置される。無線デバイス１０６は、広告１０２の周辺を通行する人物１０７が保持するモバイルデバイス１０８に、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷｉＦｉのプローブリクエスト信号を送信する。モバイルデバイス１０８は、無線デバイス１０６から、例えば、無線デバイス１０６の識別子（例えばUUID）を含むアドバタイズパケットを受信すると、当該識別子などを含む受信情報を所定のデバイスに送信する。図１に示す例では、簡単のため、モバイルデバイス１０８が受信情報を無線デバイス１０６に送信するように記載しているが、受信情報を受信する所定のデバイスは不図示の位置情報サーバであってよい。位置情報サーバ又は無線デバイス１０６は、モバイルデバイス１０８からの情報に基づいて、受信履歴情報を生成して、サーバデバイス１００に送信する。受信履歴情報については後述する。

【0017】

再び図１を参照して説明する。サーバデバイス１００は、情報処理装置の一例としての１つ以上のサーバであり、後述する目視数推定処理を実行する。例えば、サーバデバイス１００は、エッジデバイス１０４や無線デバイス１０６とネットワークを介して通信し、目視情報や受信履歴情報を取得する。サーバデバイス１００は、目視情報を取得した後に、目視情報から得られる、人物の滞在時間と広告を目視した人数の指標との関係を取得する。なお、「人物の滞在時間と広告を目視した人数の指標との関係」を単に「滞在時間と目視確率の関係」ともいう。当該関係は、人物の滞在時間と広告を目視した人数の指標とに、機械学習を適用することによって取得してもよいし、目視情報に基づいて決定された上記関係がサーバデバイス１００の管理者からの入力を受け付けてもよい。広告を目視した人数の指標は、広告が提供された地点に滞在した人物のうち広告を目視した人物の割合を示す。サーバデバイス１００は、目視情報から、広告１０１を目視した人数を算出することができる。

【0018】

また、サーバデバイス１００は、受信履歴情報から、無線デバイス１０６と通信可能なデバイスを保持する（つまり第２地点の）人物の滞在時間を算出することができる。受信履歴情報から算出される滞在時間は、例えば、人物が保持するデバイスが無線デバイス１０６から所定の電波強度以上で信号を受信する範囲に滞在した時間とすることができる。更に、サーバデバイス１００は、第２地点に関して得られた人物の滞在時間に、第１地点に関して得られた、滞在時間と目視確率の関係を適用する。これにより、第２地点の広告を目視した人数を推定することができる。なお、本実施形態では、第２地点の広告を目視した人数を推定するために、どの地点の滞在時間と目視確率の関係を適用するかは、予め管理者によって設定されているものとする。

【0019】

＜サーバデバイスの構成＞
次に、図４を参照して、サーバデバイス１００のハードウェア構成例について説明する。サーバデバイス１００は、メモリ４０１と、プロセッサ４０２と、通信インタフェース４０３と、入力インタフェース４０４と、ストレージ４０５とを含む。これらの要素はそれぞれバスに接続され、バスを介して互いに通信する。

【0020】

メモリ４０１は、データやコンピュータプログラムを一次的に記憶するための揮発性の記憶媒体である。また、ストレージ４０５は、データやコンピュータプログラムを永続的に記憶する不揮発性の記憶媒体である。また、ストレージ４０５は、サーバデバイス１００の機能構成例で説明される後述のデータを格納する。

【0021】

プロセッサ４０２は、例えばＣＰＵなどの１つ以上のプロセッサを含み、ストレージ４０５に記憶されているコンピュータプログラムをメモリ４０１に展開、実行することにより、サーバデバイス１００の各種機能を実現する。通信インタフェース４０３は、サーバデバイス１００の外部との間でデータの送受信を行うためのインタフェースである。通信インタフェース４０３はネットワークに接続され、ネットワークを介してエッジデバイス１０４や、無線デバイス１０６或いは不図示の位置情報サーバとデータをやりとりする。入力インタフェース４０４は、サーバデバイス１００の管理者からの入力を受け付けるためのデバイスであるが、無くてもよい。

【0022】

次に、図５を参照して、サーバデバイス１００の機能構成例について説明する。ここに示す各ブロックは、ハードウエア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする素子、回路、機械装置で実現でき、ソフトウエア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウエア、ソフトウエアの組合せによって様々なかたちで実現され得る。また、ここに示す情報のそれぞれは、後述するメモリ又はストレージの少なくとも一方に一時的又は永続的に格納される。

【0023】

目視情報取得部５０１は、エッジデバイス１０４において生成された目視情報を取得して、目視情報をデータベース５１０に格納する。目視情報取得部５０１は、目視情報をリアルタイムに取得してもよいし、所定の時間間隔で取得してもよい。

【0024】

関係取得部５０２は、目視情報から得られる、人物の滞在時間と広告を目視した人数の指標との関係（滞在時間と目視確率の関係）を取得する。ここで、広告を目視した人数の指標は、例えば、地点に滞在した人物のうち広告を目視した人物の割合（目視確率）を示す。

【0025】

図６には、滞在時間と目視確率の関係の一例を模式的に示している。図６では、横軸が人物の滞在時間を示し、縦軸は目視確率を示している。すなわち、６０２は、人物の滞在時間ごとの、広告を目視した人数の指標（目視確率）を示している。関係６０１は、滞在時間ごとの目視確率に適合するように決められる、例えば関数などで特定される曲線である。関係６０１を使用することにより、一部の滞在時間のサンプルが得られていない場合であっても、各滞在時間における目視確率を算出することができる。

【0026】

サーバデバイス１０４は、人物の滞在時間と広告を目視した人数の指標とに、機械学習を適用することによって当該関係６０１を取得してもよい。或いは、目視情報に基づいて別途（管理者が統計的手法によって）決定した上記関係６０１を、サーバデバイス１００の管理者からの入力として取得してもよい。

【0027】

受信履歴取得部５０３は、受信履歴情報を、無線デバイス１０６又は不図示の位置情報サーバから取得して、データベース５１０に格納する。滞在時間取得部５０４は、受信履歴情報から、無線デバイス１０６と通信可能なデバイスを保持する人物の滞在時間を算出する。上述のように、受信履歴情報から算出される滞在時間は、例えば、人物が保持するデバイスが無線デバイス１０６から所定の電波強度以上で信号を受信する範囲に滞在した時間とすることができる。

【0028】

目視数推定部５０５は、滞在時間取得部５０４によって算出された（第２地点の）人物の滞在時間に、（第１地点に関して得られた）滞在時間と目視確率の関係を適用して、第２地点の広告を目視した人数を推定する。例えば、目視数推定部５０５は、第２地点における滞在時間ごとの人物数に、第１地点における滞在時間ごとの目視確率を乗算して、滞在時間ごとの目視人数を算出し、得られた目視人数を合算する。

【0029】

目視数提供部５０６は、広告に対する目視人数の情報を外部装置に提供する。例えば、目視数提供部５０６は、地点Ａ及び地点Ｂで提供している特定の広告に対して、不図示のクライアントデバイスから目視人数を取得する要求を受信した場合、例えば、特定の広告について、地点ごとの目視人数のリストを提供する。このようにすれば、広告を出した事業者又はその広告代理人は、広告を提供した地点ごとに広告の評価を行うことができる。

【0030】

データベース５１０は、例えばデータベースであり、例えば、目視情報テーブル５１１と、滞在時間情報テーブル５１２と、受信履歴情報テーブル５１３と、関係情報テーブル５１４とを含む。

【0031】

目視情報テーブル５１１について、図７を参照して説明する。図７は、目視情報テーブル５１１のデータ構造の一例を示している。目視情報は、ユーザＩＤと、地点と、取得時間と、目視の有無を示す情報と、滞在時間とを含む。ユーザＩＤは、人物を識別する識別子である。この例では、ユーザＩＤは、単に人物を区別するために割り当てられている。地点は、（カメラ１０３を備える）広告が提供された地点を特定する情報である。取得時間は、例えば、人物Ａ１の目視情報が生成された時間であるが他の時間であってもよい。例えば、広告に対する目視があった場合には、目視があった最初の時間を取得時間にしてもよいし、或いは、人物１０５の地点Ａにおける滞在が開始された時間であってもよい。目視の有無は、エッジデバイス１０４の認識処理により人物１０５が広告を目視したと判定されたか否かを示す。滞在時間は、（エッジデバイスによって認識された）人物１０５が地点Ａに滞在した時間を示す。上述のように、地点Ａにおける滞在時間は、画像内のそれぞれの人物が画像内（或いは画像内の所定の領域内）に滞在した時間である。

【0032】

滞在時間情報テーブル５１２について、図８を参照して説明する。図８は、滞在時間情報テーブル５１２のデータ構造の一例を示している。滞在時間情報テーブル５１２は、ユーザＩＤと、地点と、取得時間と、ＭＡＣアドレスと、滞在時間とを含む。ユーザＩＤは、人物を識別する識別子である。この例では、ユーザＩＤは、単に人物を区別するために割り当てられている。地点は、（無線デバイスを備える）ＯＯＨ広告が提供された地点を特定する情報である。取得時間は、例えば、人物Ｂ１の滞在時間情報が生成された時間であるが他の時間であってもよい。例えば、人物の地点Ｂにおける滞在が開始された時間であってもよい。ＭＡＣアドレスは、人物１０７が保持するモバイルデバイス１０８のＭＡＣアドレスである。滞在時間は、人物１０７が地点Ｂに滞在した時間を示す。上述のように、滞在時間は、受信履歴情報から算出され、例えば、人物が保持するデバイスが所定の電波強度以上で無線デバイス１０６と通信可能な範囲に滞在した時間である。

【0033】

受信履歴情報テーブル５１３について、図９を参照して説明する。図９は、受信履歴情報テーブル５１３のデータ構造の一例を示している。受信履歴情報テーブル５１３は、取得情報と、ＵＵＩＤと、ＭＡＣアドレスと、電波強度とを含む。取得時間は、例えば、特定のモバイルデバイス１０８に対する取得時間が生成された時間である。ＵＵＩＤは、アドバタイズ信号を送信する無線デバイス１０６を識別する識別子であり、ＭＡＣアドレスはモバイルデバイス１０８のＭＡＣアドレスを示す。電波強度は、例えば、モバイルデバイス１０８が無線デバイス１０６からアドバタイズを受信したときの電波強度を示す。

【0034】

関係情報テーブル５１４について、図１０を参照して説明する。図１０は、関係情報テーブル５１４のデータ構造の一例を示している。関係情報テーブル５１４は、関係の識別子と、対象広告ＩＤと、地点と、滞在時間と目視確率の関係とを含む。関係取得部５０２によって取得される滞在時間と目視確率の関係は、広告の内容が異なれば広告を目視する人数は異なり得るため、対象となる広告ごとに取得される。関係の識別子は、関係取得部５０２によって取得される滞在時間と目視確率の関係を識別する識別子である。対象広告ＩＤは、滞在時間と目視確率の関係に対応する広告の識別子である。地点は、広告が提供された地点を示す。滞在時間と目視確率の関係は、滞在時間と目視確率の関係を特定する情報であり、例えば関数（すなわち、関係６０１）を特定する係数などの情報である。滞在時間と目視確率の関係がＤＮＮによって特定される場合、ＤＮＮのハイパーパラメータや学習済みの重み係数であってもよい。

【0035】

＜エッジデバイスの構成＞
エッジデバイス１０４は、例えば図４に示した構成と同様のハードウェア構成を有してよい。例えば、エッジデバイス１０４は、ストレージに格納されたコンピュータプログラムを１つ以上のプロセッサによって実行することにより、上述した画像内の人物の認識・追跡と広告を目視したかどうかの判定とを実行する。

【0036】

＜無線デバイスの構成＞
無線デバイス１０６は、例えば図４に示した構成と同様のハードウェア構成を有してよい。例えば、無線デバイス１０６は、ストレージに格納されたコンピュータプログラムを１つ以上のプロセッサによって実行することにより、通信インタフェースにより、周囲のモバイルデバイス１０８にプローブリクエスト信号を送信する。

【0037】

＜サーバデバイスにおける目視数推定処理の一連の動作＞
次に、サーバデバイス１００において実行される目視数推定処理の一連の動作について、図１１を参照して説明する。なお、本処理は、プロセッサ４０２がストレージ４０５に記録されるコンピュータプログラムを実行することにより実現される。以下の説明では、説明を容易にするために各ステップの処理主体をまとめてサーバデバイス１００として説明するが、処理内容に応じてサーバデバイス１００内の各ブロックが対応する処理を実行する。

【0038】

Ｓ１１０１において、サーバデバイス１００は、ネットワークを介して、第１地点のエッジデバイス１０４から目視情報を取得する。サーバデバイス１００は取得した目視情報を、データベース５１０に格納してよい。

【0039】

Ｓ１１０２において、サーバデバイス１００は、取得した目視情報に基づいて、滞在時間と目視人数の指標との関係（滞在時間と目視確率の関係）を取得する。サーバデバイス１００は、目視情報のデータを用いて、所定の時間間隔（例えば１秒ごと）ごとの滞在時間について、ユーザ数（人物数）をカウントし、第１地点における滞在時間ごとの人数を算出する。更に、サーバデバイス１００は、滞在時間ごとの人数のうち、広告を目視した人数をカウントする。これにより、滞在時間ごとに、広告を目視した人数の指標（滞在した人物のうち当該広告を目視した人物の割合）を得ることができる。

【0040】

次に、サーバデバイス１００は、人物の滞在時間と広告を目視した人数の指標とに、機械学習を適用することによって、滞在時間と目視確率の関係を取得してもよい。或いは、目視情報に基づいて決定された滞在時間と目視確率の関係を、サーバデバイス１００の管理者からの入力として取得してもよい。滞在時間と目視確率の関係は、例えば、滞在時間と滞在人数についての関数であり、図６に示した曲線６０１である。サーバデバイス１００は、取得した関係をデータベース５１０に登録してよい。

【0041】

更に、サーバデバイス１００は、第１地点で提供される第１広告に対する目視人数を算出してもよい。例えば、サーバデバイス１００は、広告を目視した人数を、全ての滞在時間にわたって合算することにより、第１広告に対する目視人数を算出することができる。

【0042】

Ｓ１１０３において、サーバデバイス１００は、第２地点の無線デバイス（或いは不図示の位置情報サーバ）から受信履歴情報を取得する。Ｓ１１０４において、サーバデバイス１００は、受信履歴情報に基づいて、第２地点の人物の滞在時間を算出する。受信履歴情報のデータのうち、ＭＡＣアドレスは人物が保持するデバイスに相当し、ＵＵＩＤは地点に対応する。従って、サーバデバイス１００は、例えば、ＵＵＩＤとＭＡＣアドレスが特定の値であって且つ電波強度が所定の閾値より高いデータについて、取得時間を追跡することにより、人物の滞在時間を算出することができる。

【0043】

Ｓ１１０５において、サーバデバイス１００は、人物の滞在時間と、滞在時間と目視確率の関係とから、第２地点の広告を目視した人数を推定する。滞在時間と目視確率の関係は、滞在時間と滞在人数を入力とする関数であるから、当該関数に、第２地点について計測された滞在時間と滞在人数を入力することにより、第２地点の広告を目視した人数を推定することができる。なお、学習済みの機械学習モデルを用いる場合であれば、当該機械学習モデルに滞在時間と滞在人数を入力することにより、第２地点の広告を目視した人数を推定することができる。

【0044】

Ｓ１１０６において、サーバデバイス１００は、Ｓ１１０５で推定された広告の目視人数を、不図示の外部装置に提供する。なお、不図示の外部装置は、広告主或いは広告代理店などによって使用されるクライアント装置である。

【0045】

サーバデバイス１００は、無線デバイス１０６が配置された地点の情報だけでなく、カメラを設置した地点の目視人数を合わせて提供してもよい。本処理の説明では、無線デバイス１０６を配置する地点の数が１つである場合を例に説明しているが、無線デバイス１０６を配置する地点の数が複数ある場合、それぞれの地点について算出した目視人数をリストにして外部装置に提供してもよい。このようにすれば、複数の地点についての広告の目視人数を合わせて提供することができる。サーバデバイス１００は、外部装置に広告を目視した人数を提供すると、本一連の処理を終了する。

【0046】

以上説明したように、本実施形態では、広告１０１を視認可能な人物を撮影した画像に基づいて得られる、広告に対する目視情報を取得するようにした。また、目視情報に基づいて特定される、滞在時間と目視確率の関係を取得するようにした。更に、無線デバイス１０６から受信する無線信号に基づいて得られる、無線デバイス１０６と通信可能なデバイス１０８を保持する人物の滞在時間を取得する。そして、広告１０２に関して得られた滞在時間に上記滞在時間と目視確率の関係を適用して、広告１０２を目視した人数を推定するようにした。このようにすることで、カメラを用いた広告の評価精度を活かしつつ、システムの構築コストを低減することができる。

【0047】

なお、上述の実施形態では、広告１０１及び広告１０２が時間に応じて変化しない場合を例に説明した。しかし、上述の実施形態は、広告１０１が時間の経過に応じて異なる広告に切り替えられる場合にも適用可能である。例えば、６時から１５時までは広告Ａを、１５時から２４時までは広告Ｂを提供する場合、サーバデバイス１００は、滞在時間と目視確率の関係を、それぞれの広告ごとに取得する。例えば、図１０において上述した関係情報テーブル５１４を、図１２に示すように変更してもよい。図１２は、関係情報テーブル５１４のデータ構造の別の例を示している。関係情報テーブル５１４は、関係の識別子と、対象広告ＩＤと、地点と、時間と、滞在時間と目視確率の関係とを含む。広告の内容が異なれば広告を目視する人数が異なり得るため、滞在時間と目視確率の関係は対象となる広告ごとに取得される。関係の識別子は、関係取得部５０２によって取得される滞在時間と目視確率の関係を識別する識別子である。「時間」以外の情報は、図１０に示したものと同一である。時間は、広告が地点Ａで提供される時間を示す。

【0048】

サーバデバイス１０４は、（広告Ａを提供する）第２地点で得られた滞在情報に、広告Ａのための滞在時間と目視確率の関係を適用して、広告Ａを目視した人数を推定する。一方、（広告Ｂを提供する）第３地点で得られた滞在情報に、広告Ｂのための滞在時間と目視確率の関係を用いて、広告Ｂを目視した人数を推定する。このようにすれば、１つの地点で複数の広告に対する滞在時間と目視確率の関係を取得することができ、複数の地点の異なる広告に対して、それぞれの目視人数を推定することが可能になる。すなわち、カメラを設置する広告の数を低減することができるため、システムの構築コストを更に低減することができる。

【0049】

上述する実施形態では、カメラ１０３を用いて得られる滞在時間の算出方法と、無線デバイス１０６を用いて得られる滞在時間の算出方法とが異なるため、類似の人流に対して類似した滞在時間の分布が得られない場合がある。このため、同一の人流に対して、無線デバイス１０６を用いて得られる滞在時間の分布が、カメラ１０３を用いて得られる滞在時間の分布に近づくように、実験等によって予め定めた補正方法を用いて補正してもよい。或いは、逆に、カメラ１０３を用いて得られる滞在時間の分布を補正するようにしてもよい。

【0050】

また、上述の実施形態では、第２地点の広告を目視した人数を推定するために、第１地点で得られた滞在時間と目視確率の関係を適用することを、予め管理者が設定している場合を例に説明した。しかし、カメラ１０３を配置した広告１０１が複数の地点で提供されている場合には、どの地点で得られた滞在時間と目視確率の関係を適用するかをサーバデバイス１００が決定してもよい。例えば、第１地点と第３地点でカメラ１０３を用いて滞在時間が得られる場合、これらの（目視したか否かを問わない）滞在時間の分布のうち、無線デバイスを用いた第２地点の滞在時間の分布に最も近いものを用いるようにしてもよい。或いは、カメラ１０３を用いて得られる滞在時間の分布を補正する上記補正によって補正した上で、第２地点における滞在時間の分布に最も近いものを用いるようにしてもよい。

【0051】

更に、上述する実施形態では、カメラ１０３を配置する第１地点には無線デバイス１０６を配置しない場合を例に説明した。しかし、第１地点にも無線デバイス１０６を配置して、第１地点の滞在時間を計測するようにしてもよい。そして、カメラ１０３を配置した広告１０１が複数の地点で提供されている場合、無線デバイス１０６を用いて得られる滞在時間の分布のうち、第２地点における滞在時間の分布に最も近い地点の滞在時間と目視確率の関係を用いるようにしてもよい。

【0052】

発明は上記の実施形態に制限されるものではなく、発明の要旨の範囲内で、種々の変形・変更が可能である。

【符号の説明】

【0053】

１００…サーバデバイス、１０１、１０２…ООＨ広告、１０４…エッジデバイス、１０６…無線デバイス

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】