特開2024-150183情報処理装置、情報生成システム、情報処理方法、およびプログラム
(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】P2024150183
(43)【公開日】2024-10-23
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報生成システム、情報処理方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0251 20230101AFI20241016BHJP
G06Q 50/10 20120101ALI20241016BHJP
G16Y 20/10 20200101ALI20241016BHJP
G16Y 20/40 20200101ALI20241016BHJP
G16Y 40/20 20200101ALI20241016BHJP
G16Y 40/30 20200101ALI20241016BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/0251
G06Q50/10
G16Y20/10
G16Y20/40
G16Y40/20
G16Y40/30
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023063466
(22)【出願日】2023-04-10
(71)【出願人】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100110928
【弁理士】
【氏名又は名称】速水 進治
(72)【発明者】
【氏名】村田 一仁
(72)【発明者】
【氏名】八鍬 里奈
(72)【発明者】
【氏名】金井 真希
(72)【発明者】
【氏名】田幡 光
【テーマコード（参考）】
5L030
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
5L030BB08
5L049BB08
5L049CC18
5L050CC18
(57)【要約】
【課題】グループの動向把握およびグループに属する人物の行動把握を可能とする情報処理装置、情報生成システム、情報処理方法、およびプログラムを提供する。
【解決手段】情報処理装置１０は、人物特定部１３０、グループ特定部１５０、行動取得部１７０、および生成部１９０を備える。人物特定部１３０は、施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、施設に入場する人物に関する人物情報を特定する。グループ特定部１５０は、複数の人物を含むグループを特定する。行動取得部１７０は、人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する。生成部１９０は、互いに同じグループに属する複数の人物の、複数の行動情報に基づいて、所定の情報を生成する。
【選択図】図１
【解決手段】情報処理装置１０は、人物特定部１３０、グループ特定部１５０、行動取得部１７０、および生成部１９０を備える。人物特定部１３０は、施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、施設に入場する人物に関する人物情報を特定する。グループ特定部１５０は、複数の人物を含むグループを特定する。行動取得部１７０は、人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する。生成部１９０は、互いに同じグループに属する複数の人物の、複数の行動情報に基づいて、所定の情報を生成する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定する人物特定手段と、
複数の前記人物を含むグループを特定するグループ特定手段と、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する行動取得手段と、
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する生成手段とを備える
情報処理装置。
複数の前記人物を含むグループを特定するグループ特定手段と、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する行動取得手段と、
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する生成手段とを備える
情報処理装置。
【請求項2】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内の待ち行列内におり、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部が販売場所に行っていることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
情報処理装置。
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内の待ち行列内におり、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部が販売場所に行っていることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
情報処理装置。
【請求項3】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加しており、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の位置が停滞していることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
情報処理装置。
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加しており、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の位置が停滞していることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
情報処理装置。
【請求項4】
請求項１または２に記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部のみが、前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加していることを検知した結果に基づき、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の前記人物が所持する端末に、前記所定の情報を出力する
情報処理装置。
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部のみが、前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加していることを検知した結果に基づき、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の前記人物が所持する端末に、前記所定の情報を出力する
情報処理装置。
【請求項5】
請求項１または２に記載の情報処理装置において、
前記グループ特定手段は、前記グループに属する前記複数の人物それぞれの、前記グループ内における立場をさらに特定する
情報処理装置。
前記グループ特定手段は、前記グループに属する前記複数の人物それぞれの、前記グループ内における立場をさらに特定する
情報処理装置。
【請求項6】
請求項５に記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、前記立場が子である前記人物が、前記立場が保護者である前記人物から所定の距離以上離れたことを検知した結果に基づき、前記立場が保護者である前記人物が所持する端末に前記所定の情報を出力する
情報処理装置。
前記生成手段は、前記立場が子である前記人物が、前記立場が保護者である前記人物から所定の距離以上離れたことを検知した結果に基づき、前記立場が保護者である前記人物が所持する端末に前記所定の情報を出力する
情報処理装置。
【請求項7】
請求項１または２に記載の情報処理装置において、
前記センサはカメラであり、
前記人物特定手段は、前記カメラで得られた画像を用いて前記人物情報を特定する
情報処理装置。
前記センサはカメラであり、
前記人物特定手段は、前記カメラで得られた画像を用いて前記人物情報を特定する
情報処理装置。
【請求項8】
請求項１または２に記載の情報処理装置と、
前記センサとを備える
情報生成システム。
前記センサとを備える
情報生成システム。
【請求項9】
一以上のコンピュータが、
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定し、
複数の前記人物を含むグループを特定し、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得し、
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する
情報処理方法。
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定し、
複数の前記人物を含むグループを特定し、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得し、
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する
情報処理方法。
【請求項10】
コンピュータを、
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定する人物特定手段、
複数の前記人物を含むグループを特定するグループ特定手段、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する行動取得手段、および
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する生成手段として機能させる
プログラム。
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定する人物特定手段、
複数の前記人物を含むグループを特定するグループ特定手段、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する行動取得手段、および
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する生成手段として機能させる
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報生成システム、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
遊園地等において入場者の行動パターンを分析することは、収益向上等のために有益である。
【0003】
特許文献１には、商業施設において、顧客が持つ会員カードやポイントカードなどから顧客の属性情報を取得し、画像解析により得た顧客の移動情報と関連づけることが記載されている。
【0004】
特許文献２には、遊園地等で入場者等の所在や移動軌跡を解析し、混雑状況の表示や迷子の発見等に役立てることが記載されている。特許文献２の技術では、通信機能を有する個人タグが、入場者に配られ、移動の把握に用いられる。
【0005】
特許文献３には、画像に基づいてイベント参加者の属性を推定し、行動情報を記憶することが記載されている。また、特許文献３には、画像に複数の参加者が写っている場合、複数の参加者の人間関係を推定することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】特開２０１２－０７３９１５号公報
【特許文献2】特開２０１６－０６６９７３号公報
【特許文献3】国際公開第２０２２／０７５１９４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
上述した特許文献１および特許文献２においては、複数人からなるグループの動向を把握できなかった。特許文献３においては、識別情報や行動情報がグループごとの情報として管理されるため、グループ内の各人物の行動を別々に把握できなかった。
【0008】
本発明の目的の一例は、上述した課題を鑑み、グループの動向把握およびグループに属する人物の行動把握を可能とする情報処理装置、情報生成システム、情報処理方法、およ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】
【0009】
本発明の一態様によれば、
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定する人物特定手段と、
複数の前記人物を含むグループを特定するグループ特定手段と、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する行動取得手段と、
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する生成手段とを備える
情報処理装置が提供される。
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定する人物特定手段と、
複数の前記人物を含むグループを特定するグループ特定手段と、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する行動取得手段と、
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する生成手段とを備える
情報処理装置が提供される。
【0010】
本発明の一態様によれば、
上記の情報処理装置と、
前記センサとを備える
情報生成システムが提供される。
上記の情報処理装置と、
前記センサとを備える
情報生成システムが提供される。
【0011】
本発明の一態様によれば、
一以上のコンピュータが、
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定し、
複数の前記人物を含むグループを特定し、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得し、
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する
情報処理方法が提供される。
一以上のコンピュータが、
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定し、
複数の前記人物を含むグループを特定し、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得し、
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する
情報処理方法が提供される。
【0012】
本発明の一態様によれば、
コンピュータを、
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定する人物特定手段、
複数の前記人物を含むグループを特定するグループ特定手段、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する行動取得手段、および
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する生成手段として機能させる
プログラムが提供される。
コンピュータを、
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定する人物特定手段、
複数の前記人物を含むグループを特定するグループ特定手段、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する行動取得手段、および
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する生成手段として機能させる
プログラムが提供される。
【発明の効果】
【0013】
本発明の一態様によれば、グループの動向把握およびグループに属する人物の行動把握を可能とする情報処理装置、情報生成システム、情報処理方法、およびプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【図1】第１の実施形態に係る情報処理装置の概要を示す図である。
【図2】第１の実施形態に係る情報生成システムの概要を示す図である。
【図3】第１の実施形態に係る情報処理装置の使用環境について説明するための図である。
【図4】第１の実施形態に係る情報生成システムおよび情報処理装置の機能構成を例示する図である。
【図5】第１の実施形態に係る記憶部に保持されるデータの構成を例示する図である。
【図6】第１の実施形態に係る生成部が生成する画像の例を示す図である。
【図7】情報処理装置を実現するための計算機を例示する図である。
【図8】第１の実施形態に係る情報処理方法の概要を示す図である。
【図9】第１の実施形態に係る情報生成方法の概要を示す図である。
【図10】変形例２において記憶部にさらに保持される情報を例示する図である。
【図11】第３の実施形態に係る情報生成システムおよび情報処理装置の機能構成を例示する図である。
【図12】第４の実施形態に係る記憶部に保持されるデータの構成を例示する図である。
【図13】第５の実施形態に係る生成部が生成する画像の第１例を示す図である。
【図14】第５の実施形態に係る生成部が生成する画像の第２例を示す図である。
【図15】第５の実施形態に係る生成部が生成する画像の第３例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0015】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。なお、全ての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【0016】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る情報処理装置１０の概要を示す図である。情報処理装置１０は、人物特定部１３０、グループ特定部１５０、行動取得部１７０、および生成部１９０を備える。人物特定部１３０は、施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、施設に入場する人物に関する人物情報を特定する。グループ特定部１５０は、複数の人物を含むグループを特定する。行動取得部１７０は、人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する。生成部１９０は、互いに同じグループに属する複数の人物の、複数の行動情報に基づいて、所定の情報を生成する。
図１は、第１の実施形態に係る情報処理装置１０の概要を示す図である。情報処理装置１０は、人物特定部１３０、グループ特定部１５０、行動取得部１７０、および生成部１９０を備える。人物特定部１３０は、施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、施設に入場する人物に関する人物情報を特定する。グループ特定部１５０は、複数の人物を含むグループを特定する。行動取得部１７０は、人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する。生成部１９０は、互いに同じグループに属する複数の人物の、複数の行動情報に基づいて、所定の情報を生成する。
【0017】
この情報処理装置１０によれば、グループの動向把握およびグループに属する人物の行動把握が可能となる。
【0018】
図２は、本実施形態に係る情報生成システム３０の概要を示す図である。本実施形態に係る情報生成システム３０は、情報処理装置１０およびセンサ５０を備える。
【0019】
この情報生成システム３０によれば、グループの動向把握およびグループに属する人物の行動把握が可能となる。
【0020】
以下、情報処理装置１０および情報生成システム３０の詳細例について説明する。
【0021】
図３は、本実施形態に係る情報処理装置１０の使用環境について説明するための図である。図３の例において、施設４０は遊園地である。ただし、施設４０はこの例に限定されない。施設４０はたとえばレジャー施設である。施設４０はたとえば、遊園地、動物園、植物園、および水族館の少なくともいずれかである。このような施設４０には、複数人のグループでの訪問が多いことから、グループとしての動向の把握について、重要性が高い。なお、施設４０は屋内施設であってもよいし、屋外施設であってもよい。
【0022】
たとえば、施設４０内には一以上のスポット４５が設けられている。施設４０が遊園地である場合、スポット４５はたとえば、乗り物、ショー、遊び場、展示などのアミューズメントアトラクション（以下では単に「アトラクション」とも呼ぶ）である。施設４０が動物園、植物園、および水族館の少なくともいずれかである場合、スポット４５はたとえば、特定の生き物または植物を見るためのエリアである。また、スポット４５は、レストランまたは店であってもよい。すなわち、スポット４５は、アミューズメントアトラクション、特定の生き物または植物を見るためのエリア、レストラン、および店のうち少なくともいずれかである。スポット４５には、スポット４５を利用するための待ち行列が生じることがある。
【0023】
また、施設４０には一以上の入口４１と、一以上の出口４２が存在する。人物６０は、いずれかの入口４１から入場し、施設４０内の一以上のスポット４５を巡って、いずれかの出口４２から退場する。
【0024】
施設４０の入口４１にはセンサ５０が設けられている。図３の例において、センサ５０はカメラである。センサ５０としてのカメラは、入口４１に入場する人物６０を撮影可能であれば、施設４０の中に設置されていてもよいし、施設４０の外に設置されていてもよい。センサ５０としてのカメラは、入口４１を常時撮影することができる。センサ５０としてのカメラは画像を生成する。センサ５０としてのカメラは、動画を撮影してもよい。すなわち、センサ５０としてのカメラは、複数の動画フレームとして複数の画像を生成してもよい。
【0025】
施設４０の出口４２には、センサ５２が設けられている。図３の例において、センサ５２はカメラである。センサ５２としてのカメラは、出口４２から退場する人物６０を撮影可能であれば、施設４０の中に設置されていてもよいし、施設４０の外に設置されていてもよい。センサ５２としてのカメラは、出口４２を常時撮影することができる。センサ５２としてのカメラは画像を生成する。センサ５２としてのカメラは、動画を撮影してもよい。すなわち、センサ５２としてのカメラは、複数の動画フレームとして複数の画像を生成してもよい。
【0026】
また、施設４０内には一以上のカメラ５１が設けられている。一以上のカメラ５１のうち、少なくとも１つは、たとえば、施設４０内の通路を撮影可能に設けられている。また、一以上のカメラ５１のうち、少なくとも１つは、スポット４５の出入口を撮影可能に設けられている。全てのスポット４５に対してカメラ５１が設けられていることが好ましい。その他、カメラ５１は、施設４０内の広場等を撮影可能に設けられていてもよい。カメラ５１は、施設４０内を、常時撮影することができる。カメラ５１は画像を生成する。カメラ５１は、動画を撮影してもよい。すなわち、カメラ５１は、複数の動画フレームとして複数の画像を生成してもよい。
【0027】
図４は、本実施形態に係る情報生成システム３０および情報処理装置１０の機能構成を例示する図である。図４の例において、情報生成システム３０は、センサ５２、一以上のカメラ５１、および運営者端末７１をさらに含む。また、図４の例において、情報処理装置１０は、解析部１６０および記憶部１０１をさらに含む。ただし、記憶部１０１は情報処理装置１０の外部に設けられていてもよいし、さらに情報生成システム３０の外部に設けられていてもよい。図４を参照し、情報処理装置１０および情報生成システム３０の機能について以下に詳しく説明する。
【0028】
＜人物情報＞
図５は、本実施形態に係る記憶部１０１に保持されるデータの構成を例示する図である。人物情報は、人物６０ごとに特定される。人物情報は、属性情報および特徴データを少なくとも含む。属性情報は、人物６０の属性を示す。属性情報は、年齢層および性別等、複数の情報の組み合わせであり得る。特徴データはたとえば人物６０の画像を用いて得られる特徴量であり、画像においてその人物６０を認識するために用いられる。
図５は、本実施形態に係る記憶部１０１に保持されるデータの構成を例示する図である。人物情報は、人物６０ごとに特定される。人物情報は、属性情報および特徴データを少なくとも含む。属性情報は、人物６０の属性を示す。属性情報は、年齢層および性別等、複数の情報の組み合わせであり得る。特徴データはたとえば人物６０の画像を用いて得られる特徴量であり、画像においてその人物６０を認識するために用いられる。
【0029】
上述した通り、図３の例においてセンサ５０はカメラである。以下に説明するように、人物特定部１３０は、センサ５０としてのカメラで得られた画像を用いて人物情報を特定する。
【0030】
センサ５０としてのカメラはたとえば、入口４１に入場する各人物６０の全身を撮影して画像を生成する。ただし、センサ５０としてのカメラは、入口４１に入場する各人物６０の一部（たとえば顔）のみを撮影して画像を生成してもよい。人物特定部１３０は、センサ５０としてのカメラから画像を取得する。
【0031】
たとえば人物６０の撮影は、ウォークスルー式で行われる。その場合、人物６０は、入口４１で立ち止まる必要はない。人物特定部１３０は、入口４１を撮影した複数の画像を取得し、画像に含まれる人物６０を検出する。
【0032】
人物６０の撮影は、ウォークスルー式以外の方法で行われてもよい。たとえば、入口４１において人物６０は、センサ５０としてのカメラの前に立ち止まるよう誘導される。そして、カメラの前に立ち止まった人物６０が撮影される。人物特定部１３０は、センサ５０で得られた画像を取得する。
【0033】
次いで人物特定部１３０は、特徴データとして、画像に含まれる人物６０の特徴量を画像から抽出する。特徴量の例としては、顔の特徴を示す特徴量、体型の特徴量を示す特徴量等が挙げられる。
【0034】
さらに人物特定部１３０は、画像を解析することで画像に含まれる人物６０の属性を推定する。人物特定部１３０は、複数の画像（たとえば動画）を用いて人物６０の属性を推定してもよい。属性の推定は既存の技術を用いて行える。人物特定部１３０は、機械学習が行われた学習済みモデルを用いて人物６０の属性を推定してもよい。人物特定部１３０は、属性の推定結果を示す属性情報を生成する。人物特定部１３０は、入口４１から入場する全ての人物６０について、同様に人物情報を特定する。
【0035】
＜グループの特定＞
グループ特定部１５０は、複数の人物６０を含むグループを特定する。グループ特定部１５０は、人物６０が含まれる画像を解析することで、グループを特定することができる。
グループ特定部１５０は、複数の人物６０を含むグループを特定する。グループ特定部１５０は、人物６０が含まれる画像を解析することで、グループを特定することができる。
【0036】
人物６０の撮影がウォークスルー式で行われる場合、グループ特定部１５０はたとえば、互いの距離が所定の距離以下である複数の人物６０を、一つのグループに属する複数の人物６０として検出する。その他、グループ特定部１５０はたとえば、少なくとも一時的にお互いに顔を向け合っている複数の人物６０を、一つのグループに属する複数の人物６０として検出する。グループ特定部１５０は、機械学習が行われた学習済みモデルを用いてグループを特定してもよい。
【0037】
人物６０の撮影が、ウォークスルー式以外の方法で行われる場合、同じグループに属する人物６０全員が一つの画像に含まれるように、センサ５０で画像が撮影されてもよい。たとえば、一人ずつではなく、一グループごとに撮影を行うよう、入口４１で誘導がされる。その場合、グループ特定部１５０は、同じ画像に含まれる複数の人物６０を、一つのグループに属する複数の人物６０として特定する。
【0038】
なお、グループ特定部１５０は、上記の方法でいずれのグループにも属さなかった人物６０を特定し、その人物６０のみを含む（すなわち一人からなる）グループのメンバーとして扱ってもよい。
【0039】
グループ特定部１５０は、グループに含まれる複数の人物６０のそれぞれに人物ＩＤ（identification information）を付与する。人物ＩＤは、人物６０を識別するための情報であり、たとえば一以上の数字、一以上の文字、一以上の記号、またはそれらの組み合わせである。図５の例において、人物ＩＤは、グループを識別するためのグループＩＤ（「ＩＤ００１」等）に、枝番（「－１」等）を付すことにより構成されている。すなわちこの例では、人物ＩＤがグループＩＤを兼ねており、人物ＩＤにより、グループ構成を把握できる。
【0040】
グループ特定部１５０は、人物特定部１３０が生成した属性情報および特徴データを人物ＩＤに紐づけて、記憶部１０１に保持させる。グループ特定部１５０は、入口４１から入場する全てのグループを特定する。こうして、記憶部１０１には、複数の人物情報が蓄積される。
【0041】
なお、人物ＩＤとグループＩＤとは別々に定められてもよい。たとえば人物特定部１３０は、人物情報を特定した人物６０について人物ＩＤを付与する。また、グループ特定部１５０は、特定した各グループについて、グループＩＤを付与する。グループ特定部１５０はさらに、グループＩＤと、そのグループに属する複数の人物６０の人物ＩＤとを、対応付けるグループ対応情報を生成する。この対応情報がさらに記憶部１０１に保持される。この場合、人物ＩＤと、グループ対応情報を用いて、グループ構成を把握できる。
【0042】
＜行動情報＞
行動情報は、人物６０の行動を示す情報である。行動情報にはたとえば、人物６０の移動ルート、滞在場所、および滞在期間を示す情報が含まれる。行動情報にはさらに、人物６０の購買情報が含まれてもよい。購買情報は、たとえば購入品、購入場所、および購入時刻を示す情報である。
行動情報は、人物６０の行動を示す情報である。行動情報にはたとえば、人物６０の移動ルート、滞在場所、および滞在期間を示す情報が含まれる。行動情報にはさらに、人物６０の購買情報が含まれてもよい。購買情報は、たとえば購入品、購入場所、および購入時刻を示す情報である。
【0043】
人物６０の行動情報は、一以上のカメラ５１で得られた複数の画像を用いて生成される。すなわち、各人物６０は、一以上のカメラ５１で得られた複数の画像を用いて追跡される。追跡はたとえば、人物６０に人物ＩＤが付与された時に開始され、施設４０から人物６０が退場した時に終了する。施設４０から人物６０が退場したことは、センサ５２により検出される。たとえばセンサ５２としてのカメラで得られた画像において、出口４２を出る人物６０が検出されると、その人物６０の追跡が終了する。
【0044】
人物６０の行動情報の生成についてさらに説明する。施設４０内ではカメラ５１において人物６０が撮影される。カメラ５１で画像が生成されると解析部１６０はその画像を、撮影時刻、およびカメラ５１を識別するためのカメラＩＤと関連付けて取得する。解析部１６０は、取得した画像内において人物６０を検出する。解析部１６０は、検出した人物６０の特徴量を画像から抽出する。解析部１６０は、抽出した特徴量を、記憶部１０１に保持された特徴量と照合することで、画像において検出された人物６０の人物ＩＤを特定する。また、解析部１６０は、その画像に関連付けられたカメラＩＤに基づいて、撮影された人物６０の位置を特定する。人物６０の位置を特定するために、各カメラ５１のカメラＩＤと、撮影領域とを関連付けたカメラ情報が予め準備されている。解析部１６０は、カメラ情報、カメラＩＤ、および画像における人物６０の位置を用いて、施設４０における人物６０の位置を特定できる。さらに、解析部１６０は、画像の撮影時刻に基づいて、人物６０がその位置にいた時刻を特定する。
【0045】
解析部１６０は、人物ＩＤに、その人物ＩＤに対応する人物６０の検出結果を関連付けて記憶部１０１に保持させる。ここで検出結果には、その人物ＩＤに対応する人物６０が存在した位置と、その位置にその人物６０が存在した時刻とが含まれる。
【0046】
ただし、解析部１６０が、人物６０の人物ＩＤを特定する方法、人物６０の位置を特定する方法、人物６０がその位置にいた時刻を特定する方法等は、上述した例に限定されない。解析部１６０は、任意の方法を用いることができる。
【0047】
人物６０の行動情報は、たとえば、その人物６０に関する複数の検出結果で構成される。その他の例として、行動情報は、複数の検出結果を用いて特定した、人物６０の移動ルートを示す情報を含んでもよい。移動ルートを示す情報は、たとえば複数のノードを示す情報と、ノード間をつなぐリンクを示す情報とで構成される。また、行動情報は、複数の検出結果を用いて特定した、人物６０の滞在場所（たとえばスポット４５）および滞在期間を示す情報を含んでもよい。解析部１６０は、同一の人物６０に関する複数の検出結果を用いて、その人物６０の行動情報を生成し、記憶部１０１に保持させることができる。
【0048】
また、行動情報に含まれる購買情報は、レストランや店での売上情報をさらに用いて生成されうる。たとえば、施設４０内のレストランや店の会計場所にカメラ５１が設置される。そして、会計が行われたタイミングにおいて、カメラ５１で撮影された画像に含まれる人物６０の、人物ＩＤが、上述したのと同様の方法で特定される。解析部１６０は、特定された人物ＩＤに、その会計の内容を示す情報（購入品、購入場所、および購入時刻等）を関連付けて、記憶部１０１に保持させる。
【0049】
行動取得部１７０はたとえば、記憶部１０１から行動情報を読み出すことにより、行動情報を取得する。ただし、行動取得部１７０は、解析部１６０から直接行動情報を取得してもよい。また、行動取得部１７０は、情報処理装置１０の外部で生成された行動情報を取得してもよい。その場合、情報処理装置１０は解析部１６０を備えていなくてもよい。
【0050】
行動取得部１７０は、人物６０ごとに、その人物６０の行動を示す行動情報を取得する。そして、生成部１９０は、行動取得部１７０が取得した行動情報を処理する。具体的に、生成部１９０は、同じグループに属する複数の人物の、複数の行動情報に基づいて、所定の情報を生成する。また、生成部１９０は、複数のグループに関する複数の行動情報に基づいて、所定の情報を生成することができる。生成部１９０が行う処理について以下に詳しく説明する。
【0051】
図６は、本実施形態に係る生成部１９０が生成する画像の例を示す図である。生成部１９０は、たとえば、同じグループに属する複数の人物６０の行動情報を用いて、そのグループの移動を示すグループ移動情報を生成する。具体例として、生成部１９０は、各時刻について、同じグループに属する複数の人物６０の平均位置を、そのグループの位置として算出する。平均位置は、複数の人物６０の行動情報を用いて算出できる。そうすることで、各時刻におけるグループの位置、すなわち、グループごとの移動経路を特定することができる。グループ移動情報は、生成部１９０が生成する所定の情報に含まれる情報の一例である。
【0052】
図６では、グループごとの移動経路を示すラインを、グループＩＤと共に施設４０のマップに重ねて表示している。経路を示す複数のラインは、グループごとに識別可能である。また、図６では、各グループに属する複数の人物６０の属性に基づく人型のアイコンを示している。生成部１９０は、たとえば図６に示すような画像を、運営者端末７１のディスプレイに表示させる。運営者端末７１のディスプレイは、施設の運営者が見ることができるディスプレイである。
【0053】
一方、一つのグループとして施設４０に入場した複数の人物６０が、施設４０の内部でさらに複数のグループに分かれて行動したり、再合流したりすることがあり得る。そのため、生成部１９０は、グループを複数のサブグループに分割したり、再度一つのグループに統合したりできることが好ましい。たとえば、同じグループに属する複数の人物６０が所定の範囲内（たとえば半径５ｍの円内）に位置しない場合、生成部１９０は、そのグループに属する複数の人物６０を、複数のサブグループに分ける。
【0054】
具体的には、生成部１９０は、そのグループのメンバーのうち、最も距離が離れた人物Ａと人物Ｂを特定し、人物Ａを含むサブグループＡと人物Ｂを含むサブグループＢを定義する。そして、残りのメンバーをサブグループＡとＢに振り分ける。たとえば、人物Ｃと人物Ａとの距離が、人物Ｃと人物Ｂとの距離よりも短い場合、人物Ｃは、サブグループＡに含める。人物Ｃと人物Ｂとの距離が、人物Ｃと人物Ａとの距離よりも短い場合、人物Ｃは、サブグループＢに含める。一つのサブグループに属するメンバーは、一人でもよいし、二人以上でもよい。
【0055】
その上で生成部１９０は、同じサブグループに属する複数の人物６０の行動情報を用いて、そのサブグループの移動を示すサブグループ移動情報を、グループ移動情報の代わりに生成する。具体例として、生成部１９０は、各時刻について、同じサブグループに属する一以上の人物６０の平均位置を、そのサブグループの位置として算出する。平均位置は、一以上の人物６０の行動情報を用いて算出できる。そうすることで、各時刻におけるサブグループの位置、すなわち、サブグループごとの移動経路を特定することができる。サブグループ移動情報は、生成部１９０が生成する所定の情報に含まれる情報の一例である。
【0056】
同じグループに属する複数の人物６０が再度所定の範囲内（たとえば半径５ｍの円内）に位置する状態になった場合、生成部１９０は、複数のサブルグループを一つのグループに統合することができる。統合後には再び、生成部１９０は、そのグループのグループ移動情報を生成する。
【0057】
この場合生成部１９０は、運営者端末７１のディスプレイに表示させる図６のような画像において、一つのグループの経路を分岐させたり、合流させたりして示してもよい。
【0058】
なお、生成部１９０が生成する画像の形式は、上述した例に限定されない。たとえば、生成部１９０が生成する画像では、移動経路がグループやサブグループごとのラインではなく、人物６０ごとのラインで示されてもよい。また、移動経路が人物６０ごとのラインで示される場合、人物６０が属するグループを識別可能なラインが用いられてもよい。たとえば、人物６０が属するグループごとに、ラインの色が異なってもよい。移動経路が人物６０ごとのラインで示される場合、生成部１９０は必ずしも、グループの位置を特定してグループ移動情報を生成する必要はない。また、生成部１９０は必ずしも、サブグループを特定したり、サブグループの位置を特定してサブグループ移動情報を生成したりする必要はない。
【0059】
生成部１９０は、施設の運営者が所定の情報を確認できるように、所定の情報を出力する。生成部１９０はたとえば、上述したように、運営者端末７１に対して所定の情報を出力する。そうすることで、運営者端末７１のディスプレイに所定の情報を表示させることができる。なお、所定の情報は、運営者のみが見ることができる管理室のディスプレイに表示されてもよい。または、所定の情報は、運営者のみならず、運営者以外の人物（たとえば施設４０の入場者）が見ることができる施設４０内のディスプレイに表示されてもよい。
【0060】
施設４０の運営者は、所定の情報を確認することで、収益向上のための対応を検討することができる。たとえば、運営者は、人物６０の密度が高い場所に物品や食べ物等の販売場所（固定的に設けられた店舗、移動販売店、または売り子等）を配置することができる。
【0061】
その他、施設４０の運営者は、所定の情報を確認することで、顧客の満足度向上のための対応を検討することができる。たとえば運営者は、人物６０の密度が低い場所でショーなどのイベントを開催したり、人物６０の密度が低い場所により多くの人物６０を誘導するよう、スタンプラリーを開催したりすることができる。そうすることで、一部の場所が特に混雑するようなことを避けられる。
【0062】
生成部１９０による所定の情報の生成および出力は、リアルタイムで行われてもよい。この場合、たとえば、生成部１９０は、所定の時間Ｔごとに所定の情報の生成および出力を行う。所定の時間Ｔはたとえば１０秒以上５分以下である。その他の例として、生成部１９０による所定の情報の生成および出力は、バッチ処理で行われてもよい。この場合、たとえば、カメラ５１で得られた画像、または生成された行動情報は記憶部１０１に蓄積され、生成部１９０が一日または所定の日数ごとに、所定の情報の生成および出力を行う。
【0063】
生成部１９０が生成する所定の情報には、さらに、各人物６０の行動情報が含まれてもよい。たとえば運営者端末７１は、運営者による所定の操作に応じて、グループに属する各人物６０の行動情報をディスプレイに表示させてもよい。
【0064】
その他、生成部１９０は、生成した所定の情報を、生成部１９０からアクセス可能な記憶装置に保持させてもよい。
【0065】
なお、生成部１９０は、図６のような画像を必ずしも生成しなくてもよい。生成部１９０は、本実施形態、および後述する複数の実施形態にて複数例示する所定の情報のうち、少なくともいずれかを生成すればよい。
【0066】
情報処理装置１０のハードウエア構成について以下に説明する。情報処理装置１０の各機能構成部（人物特定部１３０、グループ特定部１５０、解析部１６０、行動取得部１７０、および生成部１９０）は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、情報処理装置１０の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
【0067】
図７は、情報処理装置１０を実現するための計算機１０００を例示する図である。計算機１０００は任意の計算機である。たとえば計算機１０００は、SoC（System On Chip）、Personal Computer（PC）、サーバマシン、タブレット端末、またはスマートフォンなどである。計算機１０００は、情報処理装置１０を実現するために設計された専用の計算機であってもよいし、汎用の計算機であってもよい。また、情報処理装置１０は、一つの計算機１０００で実現されても良いし、複数の計算機１０００の組み合わせにより実現されても良い。
【0068】
計算機１０００は、バス１０２０、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、およびネットワークインタフェース１１２０を有する。バス１０２０は、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、およびネットワークインタフェース１１２０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０４０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。プロセッサ１０４０は、CPU（Central Processing Unit）、GPU（Graphics Processing Unit）、または FPGA（Field-Programmable Gate Array）などの種々のプロセッサである。メモリ１０６０は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス１０８０は、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）、メモリカード、または ROM（Read Only Memory）などを用いて実現される補助記憶装置である。
【0069】
入出力インタフェース１１００は、計算機１０００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。たとえば入出力インタフェース１１００には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイなどの出力装置が接続される。入出力インタフェース１１００が入力装置や出力装置に接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。
【0070】
ネットワークインタフェース１１２０は、計算機１０００をネットワークに接続するためのインタフェースである。この通信網は、たとえば LAN（Local Area Network）や WAN（Wide Area Network）である。ネットワークインタフェース１１２０がネットワークに接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。
【0071】
ストレージデバイス１０８０は、情報処理装置１０の各機能構成部を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０４０は、これら各プログラムモジュールをメモリ１０６０に読み出して実行することで、各プログラムモジュールに対応する機能を実現する。
【0072】
センサ５０、一以上のカメラ５１、センサ５２、および運営者端末７１のそれぞれは、ネットワークインタフェース１１２０または入出力インタフェース１１００を介して計算機１０００に接続される。
【0073】
また、記憶部１０１が情報処理装置１０の内部に設けられる場合、たとえば記憶部１０１は、ストレージデバイス１０８０を用いて実現される。
【0074】
運営者端末７１もハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現されうる。運営者端末７１を実現する計算機のハードウエア構成は、情報処理装置１０と同様に、たとえば図７によって表される。ただし、本実施形態の運営者端末７１を実現する計算機１０００のストレージデバイス１０８０には、運営者端末７１の機能を実現するプログラムモジュールが記憶される。
【0075】
図８は、本実施形態に係る情報処理方法の概要を示す図である。本実施形態に係る情報処理方法は、ステップＳ１１、ステップＳ１２、ステップＳ１３、およびステップＳ１４を含む。ステップＳ１１では、一以上のコンピュータが、施設４０に設けられたセンサ５０の検出結果を用いて、施設４０に入場する人物６０に関する人物情報を特定する。ステップＳ１２では、一以上のコンピュータが、複数の人物６０を含むグループを特定する。ステップＳ１３では、一以上のコンピュータが、人物６０ごとに、その人物６０の行動を示す行動情報を取得する。ステップＳ１４では、一以上のコンピュータが、互いに同じグループに属する複数の人物６０の、複数の行動情報に基づいて、所定の情報を生成する。
【0076】
図９は、本実施形態に係る情報生成方法の概要を示す図である。本実施形態に係る情報生成方法は、ステップＳ２１、ステップＳ２２、ステップＳ２３、ステップＳ２４、およびステップＳ２５を含む。ステップＳ２１では、施設４０に設けられたセンサ５０で検出が行われる。ステップＳ２２では、センサ５０の検出結果を用いて、施設４０に入場する人物６０に関する人物情報が特定される。ステップＳ２３では、複数の人物６０を含むグループが特定される。ステップＳ２４では、人物６０ごとに、その人物６０の行動を示す行動情報が取得される。ステップＳ２５では、互いに同じグループに属する複数の人物６０の、複数の行動情報に基づいて、所定の情報が生成される。
【0077】
以上、本実施形態によれば、行動取得部１７０は、人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する。そして生成部１９０は、互いに同じグループに属する複数の人物の、複数の行動情報に基づいて、所定の情報を生成する。したがって、グループの動向把握およびグループに属する人物の行動把握が可能となる。
【0078】
（変形例１）
変形例１に係る情報生成システム３０および情報処理装置１０は、以下に説明する点を除いて、それぞれ第１の実施形態に係る情報生成システム３０および情報処理装置１０と同じである。
変形例１に係る情報生成システム３０および情報処理装置１０は、以下に説明する点を除いて、それぞれ第１の実施形態に係る情報生成システム３０および情報処理装置１０と同じである。
【0079】
本変形例において、センサ５０は、バーコードまたは二次元コードを読取可能なリーダーである。センサ５０は、施設４０の入口４１等に設けられている。本変形例において、人物６０は施設４０に入場するより前にオンライン等でチケットを購入している。そして、人物６０が所持する端末には、チケット認証のための情報（たとえばチケットＩＤを示すバーコードまたは二次元コード）が保持されている。人物６０は、センサ５０にチケット認証のための情報を読み取らせることで、施設４０に入場可能である。
【0080】
人物６０は、施設４０に入場するより前に、たとえば、チケットの購入時に、自身の情報（年齢、性別等）を登録する。登録された登録情報は、たとえばチケットＩＤに関連付けてチケット管理システムの記憶装置（不図示）に保持される。ここで、人物６０はさらに、自身の全身または一部の画像を登録してもよい。
【0081】
なお、複数の人物６０が一つのグループとして施設４０に入場しようとする場合、少なくとも一人の人物６０が、チケットの購入手続きを行い、センサ５０にチケット認証のための情報を読み取らせればよい。この場合、人物６０は施設４０に入場するより前に、たとえば、チケットの購入時に、グループの各メンバーの情報（年齢、性別等）をさらに登録する。ここで、人物６０はさらに、各メンバーの全身または一部の画像を登録してもよい。
【0082】
センサ５０がチケット認証のための情報を読み取ると、人物特定部１３０はその情報に示されたチケットＩＤを特定し、チケット管理システムの記憶装置から、そのチケットＩＤに関連付けられた登録情報を取得する。そして、取得された登録情報を用いて、人物情報を特定する。
【0083】
登録情報に、人物６０の画像が含まれる場合、人物特定部１３０は、その画像に含まれる人物６０の特徴量を、特徴データとして画像から抽出する。登録情報に、人物６０の画像が含まれない場合、人物特定部１３０は、第１の実施形態と同様、入口４１に設けられたカメラで撮像された人物６０の画像から、特徴量を抽出してもよい。
【0084】
グループ特定部１５０は、登録情報を用いてグループを特定する。すなわちグループ特定部１５０は、登録情報にグループとして示されている複数の人物６０を、一つのグループに属する複数の人物６０として特定する。
【0085】
次に、本変形例の作用および効果について説明する。本変形例においては第１の実施形態と同様の作用および効果が得られる。くわえて、本変形例によれば、人物情報およびグループが、事前の登録内容に基づいて特定される。したがって、人物６０の属性やグループがより正確に特定される。
【0086】
（変形例２）
変形例２に係る情報生成システム３０は、以下に説明する点を除いて、第１の実施形態および変形例１の少なくともいずれかに係る情報生成システム３０と同じである。変形例２に係る情報処理装置１０は、以下に説明する点を除いて、第１の実施形態および変形例１の少なくともいずれかに係る情報処理装置１０と同じである。
変形例２に係る情報生成システム３０は、以下に説明する点を除いて、第１の実施形態および変形例１の少なくともいずれかに係る情報生成システム３０と同じである。変形例２に係る情報処理装置１０は、以下に説明する点を除いて、第１の実施形態および変形例１の少なくともいずれかに係る情報処理装置１０と同じである。
【0087】
本変形例に係るグループ特定部１５０は、グループの種類をさらに特定する。グループの種類は、たとえば「親子」「家族」「恋人同士」「友人達（１０代）」「友人達（２０代以上）」等であり、グループごとに特定される。
【0088】
図１０は、本変形例において記憶部１０１にさらに保持される情報を例示する図である。本変形例において、グループ特定部１５０は、グループを特定すると、そのグループの種類を推定する。グループの種類の推定は、グループに属する複数の人物６０の属性（性別および年齢層）に基づいてルールベースで行われてもよい。または、グループの種類の推定は、機械学習が行われた学習済みモデルを用いて行われてもよい。このモデルの入力データはたとえば、グループに属する複数の人物６０の属性または画像とすることができる。
【0089】
なお、変形例１のように事前にグループの情報が登録される場合、グループの種類がさらに登録されてもよい。その場合、グループ特定部１５０は、登録情報に基づいて、グループの種類を特定できる。
【0090】
グループ特定部１５０は、特定したグループの種類を示す情報（グループ種類情報）を、グループＩＤと関連付けて記憶部１０１に保持させる。
【0091】
本変形例において、生成部１９０が生成する所定の情報には、グループ種類情報が含まれてもよい。たとえば、生成部１９０は、ディスプレイに表示させる図６のような画像において、各グループの種類を示すマークまたはコメントをさらに表示させてもよい。
【0092】
次に、本変形例の作用および効果について説明する。本変形例においては第１の実施形態と同様の作用および効果が得られる。くわえて、本変形例に係るグループ特定部１５０は、グループの種類をさらに特定する。したがって、グループの種類ごとの動向を把握できる。
【0093】
（第２の実施形態）
第２の実施形態に係る情報生成システム３０は、以下に説明する点を除いて、第１の実施形態、変形例１および変形例２の少なくともいずれかに係る情報生成システム３０と同じである。第２の実施形態に係る情報処理装置１０は、以下に説明する点を除いて、第１の実施形態、変形例１、および変形例２の少なくともいずれかに係る情報処理装置１０と同じである。
第２の実施形態に係る情報生成システム３０は、以下に説明する点を除いて、第１の実施形態、変形例１および変形例２の少なくともいずれかに係る情報生成システム３０と同じである。第２の実施形態に係る情報処理装置１０は、以下に説明する点を除いて、第１の実施形態、変形例１、および変形例２の少なくともいずれかに係る情報処理装置１０と同じである。
【0094】
本実施形態に係る生成部１９０は、互いに同じグループに属する複数の人物６０の、複数の行動情報において、所定の条件が満たされたことを検知する。そして、所定の条件が満たされた時に、所定の情報を生成する。
【0095】
本実施形態に係る情報処理装置１０および情報生成システム３０の機能構成は、第１の実施形態と同様、図４で例示される。本実施形態において生成部１９０は、施設の運営者が所定の情報を確認できるように、所定の情報を出力する。
【0096】
本実施形態において、所定の情報は、販売場所の設置を促す情報を含む。また、本実施形態において、生成部１９０は、所定の情報の生成および出力を、リアルタイムで行うことが好ましい。ただし、所定の情報の生成および出力は、バッチ処理で行われてもよい。
【0097】
本実施形態に係る生成部１９０が行う処理の例について、以下に説明する。ただし、本実施形態に係る生成部１９０が行う処理は、これらの例に限定されない。
【0098】
＜待ち行列に関連する例＞
たとえば、あるグループがアトラクションの待ち行列に並んでいる際、そのグループのメンバーのうち、一人が待ち行列を離れて売店で飲み物を購入し、列に戻ることがありうる。そのような場合、そのアトラクションの近くに移動販売の店を設けることにより、入場者の利便性を向上させることができるとともに、施設４０の収益向上につながる。
たとえば、あるグループがアトラクションの待ち行列に並んでいる際、そのグループのメンバーのうち、一人が待ち行列を離れて売店で飲み物を購入し、列に戻ることがありうる。そのような場合、そのアトラクションの近くに移動販売の店を設けることにより、入場者の利便性を向上させることができるとともに、施設４０の収益向上につながる。
【0099】
そこで一例として、生成部１９０は、第１の検知対象を検知した結果に基づき、所定の情報を生成する。第１の検知対象は、ある時点において、グループに属する複数の人物６０のうち一部が施設４０内の待ち行列内におり、かつ、そのグループに属する複数の人物６０のうち別の一部が販売場所に行っていることである。
【0100】
具体的には生成部１９０はまず、グループ移動情報を用いてアトラクションの待ち行列に並んでいるグループを特定する。すなわち、生成部１９０は、グループの位置が待ち行列が形成されている領域内にあるグループを、アトラクションの待ち行列に並んでいるグループとして特定する。
【0101】
そして生成部１９０は、そのグループに属する複数の人物６０それぞれの行動情報に基づいて、第１の検知対象が発生しているか否かをモニタする。なお、生成部１９０は、施設４０内の販売場所の位置情報を利用可能である。第１の検知対象が発生すると、生成部１９０は、その発生を検知し、所定の情報を生成する。なお、生成部１９０は、第１の実施形態で説明したサブグループ移動情報を用いて第１の検知対象を検知してもよい。
【0102】
この例において、所定の情報は、待ち行列の近くに販売場所を設置するよう促す情報を含む。所定の情報はたとえば、「アトラクションＡの近くに売店を設置してください。」等のメッセージである。生成部１９０が生成した所定の情報は、運営者が見ることができるディスプレイに表示されてもよいし、イヤホンやスピーカーで、運営者が聞くことができる音として出力されてもよい。所定の情報を確認した運営者は、たとえば臨時の販売場所を的確に設置することができる。
【0103】
なお、生成部１９０は、一つの待ち行列について、第１の検知対象が所定の回数以上発生した場合に所定の情報を生成してもよい。
【0104】
＜停滞に関連する例＞
たとえば、施設４０に入場したグループのうち、一部のメンバーのみがスタンプラリーなどのイベントに参加することがある。そして、イベントに参加していないメンバーは、一箇所にとどまってイベントに参加したメンバーが戻るのを待つことがありうる。そのような場合、待っているメンバーが休憩できるカフェなどを増やすことで、顧客満足度および施設収益の向上につながる。
たとえば、施設４０に入場したグループのうち、一部のメンバーのみがスタンプラリーなどのイベントに参加することがある。そして、イベントに参加していないメンバーは、一箇所にとどまってイベントに参加したメンバーが戻るのを待つことがありうる。そのような場合、待っているメンバーが休憩できるカフェなどを増やすことで、顧客満足度および施設収益の向上につながる。
【0105】
そこで一例として、生成部１９０は、第２の検知対象を検知した結果に基づき、所定の情報を生成する。第２の検知対象は、ある時点において、グループに属する複数の人物６０のうち一部が施設４０内のイベントまたはアトラクションに参加しており、かつ、そのグループに属する複数の人物６０のうち別の一部の位置が停滞していることである。
【0106】
具体的には生成部１９０はまず、各人物６０の行動情報を用いて、イベントまたはアトラクションに参加している人物６０を特定する。たとえば、生成部１９０は、スタンプラリーなどのイベント開催場所にいる人物６０を、イベントに参加している人物６０として特定する。生成部１９０は、アトラクション内、または、アトラクションの待ち行列内にいる人物６０を、アトラクションに参加している人物６０として特定する。その他、変形例１で説明したように、人物６０が所持する端末に認証のための情報が保持されている場合、人物６０はイベントまたはアトラクションの開始場所に設けられたリーダーに、認証のための情報を読み取らせてもよい。その場合、生成部１９０は、リーダーに読み取られた情報に基づいて、その人物６０がイベントまたはアトラクションに参加したことを特定することができる。
【0107】
生成部１９０は、イベントまたはアトラクションに参加している人物６０を特定すると、その人物６０と同じグループに属する他の一以上の人物６０の行動情報に基づき、他の一以上の人物６０の位置が停滞しているか否かを判定する。位置が停滞している人物６０が一以上存在する場合、第２の検知対象が発生していると判定する。このようにして、生成部１９０は、第２の検知対象を検知できる。なお、生成部１９０は、第１の実施形態で説明したサブグループ移動情報を用いて第２の検知対象を検知してもよい。
【0108】
この例において、所定の情報は、人物６０が停滞している位置の近くに販売場所を設置するよう促す情報を含む。所定の情報はたとえば、「広場Ｂの近くにカフェを設置することをおすすめします。」等のメッセージである。生成部１９０が生成した所定の情報は、運営者が見ることができるディスプレイに表示されてもよいし、イヤホンやスピーカーで、運営者が聞くことができる音として出力されてもよい。所定の情報を確認した運営者は、効果的な店の設置場所を把握することができる。
【0109】
なお、生成部１９０は、一つの停滞位置について、第２の検知対象が所定の回数以上発生した場合に所定の情報を生成してもよい。
【0110】
次に、本実施形態の作用および効果について説明する。本実施形態においては第１の実施形態と同様の作用および効果が得られる。くわえて、本実施形態によれば所定の情報は、販売場所の設置を促す情報を含む。したがって施設４０の運営者は、効果的な運営について提案を受けることができる。
【0111】
（第３の実施形態）
第３の実施形態に係る情報生成システム３０は、以下に説明する点を除いて、第１および第２の実施形態、変形例１および変形例２の少なくともいずれかに係る情報生成システム３０と同じである。第３の実施形態に係る情報処理装置１０は、以下に説明する点を除いて、第１および第２の実施形態、変形例１、および変形例２の少なくともいずれかに係る情報処理装置１０と同じである。
第３の実施形態に係る情報生成システム３０は、以下に説明する点を除いて、第１および第２の実施形態、変形例１および変形例２の少なくともいずれかに係る情報生成システム３０と同じである。第３の実施形態に係る情報処理装置１０は、以下に説明する点を除いて、第１および第２の実施形態、変形例１、および変形例２の少なくともいずれかに係る情報処理装置１０と同じである。
【0112】
本実施形態に係る生成部１９０は、互いに同じグループに属する複数の人物６０の、複数の行動情報において、所定の条件が満たされたことを検知する。そして、所定の条件が満たされた時に、所定の情報を生成する。
【0113】
図１１は、本実施形態に係る情報生成システム３０および情報処理装置１０の機能構成を例示する図である。本実施形態に係る生成部１９０は、施設４０に入場した人物６０が所持する入場者端末７２に所定の情報を出力することができる。生成部１９０は、所定の情報の生成および出力を、リアルタイムで行うことが好ましい。
【0114】
生成部１９０は、たとえば通信ネットワークを介して、入場者端末７２に所定の情報を送信することができる。すなわち、情報処理装置１０は、情報処理装置１０を実現する計算機１０００のネットワークインタフェース１１２０を介して入場者端末７２と通信可能である。入場者端末７２はたとえば、スマートフォン等のモバイルデバイスであり、電子メール、または予め入場者端末７２にインストールされたアプリケーションの通知によって、所定の情報を受け取ることができる。各入場者端末７２へ所定の情報を送信するための情報（アドレス等）は、施設４０への入場に先立って、施設４０への入場時に、または施設４０に入場した後に、人物６０が情報生成システム３０に登録することができる。各入場者端末７２へ所定の情報を送信するための情報は、アプリケーションによって自動的に登録されてもよい。入場者端末７２へ所定の情報を送信するための情報は、人物ＩＤに関連付けた状態で記憶部１０１に保持される。生成部１９０は、所定の情報を生成し、送信対象の人物６０を特定すると、その人物６０の入場者端末７２へ所定の情報を送信するための情報を、記憶部１０１から読み出して用いることができる。
【0115】
本実施形態に係る生成部１９０が行う処理の例について、以下に説明する。ただし、本実施形態に係る生成部１９０が行う処理は、これらの例に限定されない。
【0116】
＜距離に基づく例＞
施設４０内で、グループのメンバーがはぐれてしまうことが起こりうる。グループのメンバーがはぐれそうになったタイミングで人物６０がアラートを受けることができれば、はぐれることを防止することができる。
施設４０内で、グループのメンバーがはぐれてしまうことが起こりうる。グループのメンバーがはぐれそうになったタイミングで人物６０がアラートを受けることができれば、はぐれることを防止することができる。
【0117】
そこで一例として、生成部１９０は、第３の検知対象を検知した結果に基づき、所定の情報を生成する。第３の検知対象は、互いに同じグループに属する複数の人物６０間の距離が所定の距離以上離れることである。
【0118】
具体的には生成部１９０は、同一のグループに属する複数の人物６０それぞれの行動情報に基づいて、第３の検知対象が発生しているか否かをモニタする。生成部１９０は、グループに属するいずれか二人の間の距離が所定の距離（たとえば５ｍ）以上離れた場合に、所定の情報を生成して出力する。
【0119】
この例において、所定の情報はたとえば、「グループのメンバーと離れています。」といったメッセージ、または、入場者端末７２に所定のアラート（音、発光サイン、バイブレーション等）を出力させるための情報である。生成部１９０は、距離が離れたことが検知された上述の二人が所持する入場者端末７２に所定の情報を出力してもよいし、それら二人が属するグループのメンバー全員の入場者端末７２に所定の情報を出力してもよい。
【0120】
なお、本例では入場者端末７２は、施設４０から人物６０に貸与される、リトバンド等のデバイスであってもよい。入場者端末７２が施設４０から貸与される場合、情報生成システム３０は複数の入場者端末７２をさらに含んでもよい。
【0121】
＜情報提供の例＞
たとえば、グループが複数のサブグループに分かれ、それぞれ異なるアトラクションに参加した後、再び合流することがある。しかし、一方のアトラクションの待ち時間が長い場合等には、先に合流場所に到着したサブグループのメンバーは、そこで長い間待たなくてはならない。その場合、合流場所で待っているサブグループのメンバーに、別のアトラクションをレコメンドしたり、売店に誘導したりすることで、顧客満足度および施設４０の収益の向上につながる。
たとえば、グループが複数のサブグループに分かれ、それぞれ異なるアトラクションに参加した後、再び合流することがある。しかし、一方のアトラクションの待ち時間が長い場合等には、先に合流場所に到着したサブグループのメンバーは、そこで長い間待たなくてはならない。その場合、合流場所で待っているサブグループのメンバーに、別のアトラクションをレコメンドしたり、売店に誘導したりすることで、顧客満足度および施設４０の収益の向上につながる。
【0122】
そこで一例として生成部１９０は、第４の検知対象を検知した結果に基づき、所定の情報を出力する。第４の検知対象は、ある時点で、グループに属する複数の人物６０のうち一部のみが、施設４０内のイベントまたはアトラクションに参加していることである。生成部１９０は、そのグループに属する複数の人物６０のうち別の一部の人物６０が所持する端末に、所定の情報を出力する。
【0123】
具体的には生成部１９０は、第２の実施形態の停滞に関連する例で説明したのと同様の方法で、イベントまたはアトラクションに参加している人物６０を特定する。
【0124】
生成部１９０は、イベントまたはアトラクションに参加している人物６０を特定すると、その人物６０と同じグループに属する他の一以上の人物６０の行動情報に基づき、他の一以上の人物６０が施設４０内のいずれかのイベントまたはアトラクションに参加しているか否かを判定する。そのグループ内にイベントまたはアトラクションに参加していない人物６０が存在する場合、生成部１９０は、第４の検知対象が発生していると判定する。なお、生成部１９０は、第１の実施形態で説明したサブグループ移動情報を用いて第４の検知対象を検知してもよい。
【0125】
この例において、所定の情報は、販売場所およびアトラクションの少なくとも一方に関する情報を含む。生成部１９０は、イベントまたはアトラクションに参加していない人物６０の位置に基づいて、所定の情報を生成することができる。所定の情報はたとえば、「近くにショップＣがあります。」等のメッセージである。所定の情報を確認した人物６０は、待ち時間を有効に利用できる。また、施設４０の売上向上が図れる。
【0126】
入場者端末７２もハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現されうる。入場者端末７２を実現する計算機のハードウエア構成は、情報処理装置１０と同様に、たとえば図７によって表される。ただし、本実施形態の入場者端末７２を実現する計算機１０００のストレージデバイス１０８０には、入場者端末７２の機能を実現するプログラムモジュールが記憶される。
【0127】
次に、本実施形態の作用および効果について説明する。本実施形態においては第１の実施形態と同様の作用および効果が得られる。くわえて、本実施形態によれば、生成部１９０は、施設４０に入場した人物６０が所持する入場者端末７２に所定の情報を出力する。したがって、施設４０の入場者に情報を提供できる。
【0128】
（第４の実施形態）
第４の実施形態に係る情報生成システム３０は、以下に説明する点を除いて、第１から第３の実施形態、変形例１および変形例２の少なくともいずれかに係る情報生成システム３０と同じである。第４の実施形態に係る情報処理装置１０は、以下に説明する点を除いて、第１から第３の実施形態、変形例１、および変形例２の少なくともいずれかに係る情報処理装置１０と同じである。
第４の実施形態に係る情報生成システム３０は、以下に説明する点を除いて、第１から第３の実施形態、変形例１および変形例２の少なくともいずれかに係る情報生成システム３０と同じである。第４の実施形態に係る情報処理装置１０は、以下に説明する点を除いて、第１から第３の実施形態、変形例１、および変形例２の少なくともいずれかに係る情報処理装置１０と同じである。
【0129】
図１２は、本実施形態に係る記憶部１０１に保持されるデータの構成を例示する図である。本実施形態において、グループ特定部１５０は、グループに属する複数の人物６０それぞれの、グループ内における立場をさらに特定する。図１２の例において、少なくとも人物ＩＤは、各人物６０のグループ内における立場（保護者、子など）を特定可能な形式となっている。図１２では、立場を文字で示しているが、人物ＩＤはたとえば、立場を示すコード（数字や文字列等）を含んでもよい。
【0130】
本実施形態に係るグループ特定部１５０は、第１の実施形態で説明したのと同様にグループを特定する。本実施形態に係るグループ特定部１５０は、グループを特定するとさらにグループに属する複数の人物６０それぞれの、グループ内における立場をさらに特定する。具体的にはたとえば、グループ特定部１５０は、人物６０が含まれる画像を用いて、その人物６０の立場を特定する。立場の推定は、グループに属する複数の人物６０の属性（性別および年齢層）に基づいてルールベースで行われてもよい。または、立場の推定は、機械学習が行われた学習済みモデルを用いて行われてもよい。このモデルの入力データはたとえば、グループに属する複数の人物６０の属性または画像とすることができる。
【0131】
変形例１のように事前にグループの情報が登録される場合、各人物６０の立場がさらに登録されてもよい。その場合、グループ特定部１５０は、登録情報に基づいて、各人物６０の立場を特定できる。
【0132】
なお、図１２は、人物ＩＤに立場が示される例を示しているが、本例に限定されない。立場を示す情報が、各人物６０の人物ＩＤに関連付けられて記憶部１０１に保持されてもよい。
【0133】
本実施形態に係る生成部１９０が行う処理の例について、以下に説明する。ただし、本実施形態に係る生成部１９０が行う処理は、これらの例に限定されない。本実施形態において、生成部１９０は、所定の情報の生成および出力を、リアルタイムで行うことが好ましい。ただし、所定の情報の生成および出力は、バッチ処理で行われてもよい。
【0134】
＜親子間の距離に関連する例＞
たとえば、施設４０内で子供が親からはぐれて迷子になることが起こりうる。子供が親からはぐれそうになったタイミングで親がアラートを受けることができれば、迷子を防止することができる。
たとえば、施設４０内で子供が親からはぐれて迷子になることが起こりうる。子供が親からはぐれそうになったタイミングで親がアラートを受けることができれば、迷子を防止することができる。
【0135】
そこで一例として、生成部１９０は、立場が子である人物６０が、立場が保護者である人物６０から所定の距離以上離れたことを検知した結果に基づき、立場が保護者である人物６０が所持する端末入場者端末７２に所定の情報を出力する。
【0136】
具体的には生成部１９０は、同一のグループに属する保護者と子それぞれの行動情報に基づいて、保護者と子の距離を算出する。そして、保護者と子の距離が所定の距離（たとえば５ｍ）以上離れた場合に、所定の情報を生成して出力する。
【0137】
この例において、所定の情報はたとえば、「お子さんとの距離が離れています。」といったメッセージ、または、入場者端末７２に所定のアラート（音、発光サイン、バイブレーション等）を出力させるための情報である。本例では入場者端末７２は、施設４０から人物６０に貸与される、リトバンド等のデバイスであってもよい。
【0138】
他の例として、所定の情報は、子である人物６０の最新の位置を示す情報であってもよい。その場合、親は、入場者端末７２に表示される子の位置を確認して、子を見つけることができる。なお、生成部１９０は、親である人物６０が所持する入場者端末７２からの捜索要請情報を受け付けてもよい。捜索要請情報は、入場者端末７２への所定の操作に応じて情報処理装置１０に送信される。その場合、生成部１９０は、その親と同じグループに属する子の最新の位置を、その子の行動情報に基づいて特定し、親の入場者端末７２に送信してもよい。
【0139】
＜停滞に関連する例の変形＞
生成部１９０は、第２の実施形態で説明した、停滞に関連する例において、さらに人物６０の立場に基づき所定の情報を生成してもよい。
生成部１９０は、第２の実施形態で説明した、停滞に関連する例において、さらに人物６０の立場に基づき所定の情報を生成してもよい。
【0140】
たとえば第２の検知対象は、ある時点において、グループに属する、立場が子である人物６０が施設４０内のイベントまたはアトラクションに参加しており、かつ、そのグループに属する、立場が保護者である人物６０の位置が停滞していることであってもよい。
【0141】
生成部１９０は、イベントまたはアトラクションに参加している人物６０を特定すると、その人物６０の立場が子であるか否かを判定する。また、生成部１９０は、位置が停滞している人物６０を特定すると、その人物６０の立場が保護者であるか否かを判定する。
【0142】
生成部１９０は、イベントまたはアトラクションに参加している人物６０の立場が子であり、かつ、位置が停滞している人物６０の立場が保護者である場合、生成部１９０は、所定の情報を生成する。
【0143】
この例において、所定の情報は、たとえば、家族で参加可能なイベントを実施することを促す情報を含む。所定の情報はたとえば、「家族が参加できるイベントを実施することをおすすめします。」等のメッセージである。この例において生成部１９０は、施設の運営者が所定の情報を確認できるように、所定の情報を出力する。
【0144】
次に、本実施形態の作用および効果について説明する。本実施形態においては第１の実施形態と同様の作用および効果が得られる。くわえて、本実施形態において、グループ特定部１５０は、グループに属する複数の人物６０それぞれの、グループ内における立場をさらに特定する。したがって、生成部１９０は、各人物６０の立場を反映させた所定の情報を生成できる。
【0145】
（第５の実施形態）
第５の実施形態に係る情報生成システム３０は、以下に説明する点を除いて、第１から第４の実施形態、変形例１および変形例２の少なくともいずれかに係る情報生成システム３０と同じである。第５の実施形態に係る情報処理装置１０は、以下に説明する点を除いて、第１から第４の実施形態、変形例１、および変形例２の少なくともいずれかに係る情報処理装置１０と同じである。
第５の実施形態に係る情報生成システム３０は、以下に説明する点を除いて、第１から第４の実施形態、変形例１および変形例２の少なくともいずれかに係る情報生成システム３０と同じである。第５の実施形態に係る情報処理装置１０は、以下に説明する点を除いて、第１から第４の実施形態、変形例１、および変形例２の少なくともいずれかに係る情報処理装置１０と同じである。
【0146】
本実施形態に係る生成部１９０は、複数のグループについての複数の行動情報を統計的に処理することにより、所定の情報を生成する。統計的な処理は、既存の技術を用いて行える。
【0147】
本実施形態に係る生成部１９０は、所定の情報の生成および出力を、リアルタイムで行ってもよいし、バッチ処理で行ってもよい。
【0148】
本実施形態においては、変形例２で説明したように、グループ特定部１５０がグループの種類を特定することが好ましい。また、第４の実施形態で説明したように、グループ特定部１５０は、グループに属する複数の人物６０それぞれの、グループ内における立場をさらに特定することが好ましい。そうすることで、グループの種類や、人物６０の立場に関する統計的な情報が得られる。
【0149】
また、第１の実施形態で説明したように、行動情報には購買情報が含まれることが好ましい。そうすることで、購買行動に関する統計的な情報が得られる。
【0150】
図１３は、本実施形態に係る生成部１９０が生成する画像の第１例を示す図である。図１３の例では、図６で示した画像にくわえ、各スポット４５の集客数がバブルチャートで示されている。生成部１９０は、複数のグループについての複数の行動情報を統計的に処理することにより、さらに、グループの種類ごと、または、グループ内での立場ごとの集客数を算出し、画像に示してもよい。
【0151】
図１４は、本実施形態に係る生成部１９０が生成する画像の第２例を示す図である。図１４の例では、複数のスポット４５間を移動する人物６０の密度（単位時間あたりの、移動する人物６０の数、または、日ごとの、移動する人物６０の累積人数）が矢印の太さで示されている。また、移動方向が矢印の方向で示されている。たとえば、生成部１９０は、日ごとの行動情報を統計的に処理することにより、このような画像を生成できる。生成部１９０は、複数のグループについての複数の行動情報を統計的に処理することにより、さらに、グループの種類ごと、または、グループ内での立場ごとの密度を算出し、画像に示してもよい。
【0152】
図１５は、本実施形態に係る生成部１９０が生成する画像の第３例を示す図である。図１５の例では、図１４で示した画像にくわえ、各スポット４５の集客数がバブルチャートで示されている。さらに、各スポット４５を訪れた複数の人物６０について、属性（図１５において年齢層）ごとの比率が、円グラフで示されている。生成部１９０は、複数のグループについての複数の行動情報を統計的に処理することにより、さらに、グループの種類ごと、または、グループ内での立場ごとの比率を算出し、画像に示してもよい。
【0153】
【0154】
【0155】
本実施形態に係る生成部１９０のその他の処理例について以下に説明する。
【0156】
＜購買情報の分析＞
たとえば、高校生や大学生などのグループで入場した複数の人物６０が、施設４０内でばらばらに飲食物や物品を購入して回ることがあり得る。一例として生成部１９０は、人物６０が属するグループの特徴（年齢構成、人数、男女比等）ごとに、購買情報を分析することで、所定の情報を生成できる。所定の情報はたとえば、各商品の購入者が属するグループの特徴を統計的に示す情報である。すなわち、施設４０の運営者は、どのようなグループに属する人物６０が、どのような商品を好んで購入するかを特定できる。
たとえば、高校生や大学生などのグループで入場した複数の人物６０が、施設４０内でばらばらに飲食物や物品を購入して回ることがあり得る。一例として生成部１９０は、人物６０が属するグループの特徴（年齢構成、人数、男女比等）ごとに、購買情報を分析することで、所定の情報を生成できる。所定の情報はたとえば、各商品の購入者が属するグループの特徴を統計的に示す情報である。すなわち、施設４０の運営者は、どのようなグループに属する人物６０が、どのような商品を好んで購入するかを特定できる。
【0157】
＜過去データとの比較＞
たとえば、過去に取得した行動情報と、天候、機構、および降水量等の気象情報とを用いて分析した結果に基づき、施設４０の運営者はグループ向けイベントを企画する。また、そのイベントが実施されている間、生成部１９０はリアルタイムで行動情報を分析する。そして生成部１９０は、過去の複数の行動情報に基づく統計データと、最新の複数の行動情報に基づく統計データとの差分に基づいて、所定の情報を生成することができる。所定の情報はたとえば、所定の商品に対するその日の販売量見込みを示す情報である。この所定の情報の生成には、その日の気象情報がさらに用いられてもよい。
たとえば、過去に取得した行動情報と、天候、機構、および降水量等の気象情報とを用いて分析した結果に基づき、施設４０の運営者はグループ向けイベントを企画する。また、そのイベントが実施されている間、生成部１９０はリアルタイムで行動情報を分析する。そして生成部１９０は、過去の複数の行動情報に基づく統計データと、最新の複数の行動情報に基づく統計データとの差分に基づいて、所定の情報を生成することができる。所定の情報はたとえば、所定の商品に対するその日の販売量見込みを示す情報である。この所定の情報の生成には、その日の気象情報がさらに用いられてもよい。
【0158】
施設４０の運営者は、生成部１９０で生成された販売量見込みを示す情報に基づいて、物品や飲食物の販売準備量を調整することができる。ひいては、施設４０の収益向上につながる。
【0159】
次に、本実施形態の作用および効果について説明する。本実施形態においては第１の実施形態と同様の作用および効果が得られる。くわえて、本実施形態において、生成部１９０は、複数のグループについての複数の行動情報を統計的に処理することにより、所定の情報を生成する。したがって、施設４０の運営者は統計的な情報に基づいて、運営に関する判断を行える。
【0160】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【0161】
また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
【0162】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
１－１． 施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定する人物特定手段と、
複数の前記人物を含むグループを特定するグループ特定手段と、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する行動取得手段と、
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する生成手段とを備える
情報処理装置。
１－２． １－１．に記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内の待ち行列内におり、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部が販売場所に行っていることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
情報処理装置。
１－３． １－１．または１－２．に記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加しており、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の位置が停滞していることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
情報処理装置。
１－４． １－１．から１－３．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、施設の運営者が前記所定の情報を確認できるように、前記所定の情報を出力する
情報処理装置。
１－５． １－１．から１－４．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記所定の情報は、販売場所の設置を促す情報を含む
情報処理装置。
１－６． １－１．から１－５．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部のみが、前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加していることを検知した結果に基づき、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の前記人物が所持する端末に、前記所定の情報を出力する
情報処理装置。
１－７． １－６．に記載の情報処理装置において、
前記所定の情報は、販売場所およびアトラクションの少なくとも一方に関する情報を含む
情報処理装置。
１－８． １－１．から１－７．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記グループ特定手段は、前記グループに属する前記複数の人物それぞれの、前記グループ内における立場をさらに特定する
情報処理装置。
１－９． １－８．に記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、前記立場が子である前記人物が、前記立場が保護者である前記人物から所定の距離以上離れたことを検知した結果に基づき、前記立場が保護者である前記人物が所持する端末に前記所定の情報を出力する
情報処理装置。
１－１０． １－１．から１－９．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、複数の前記グループについての前記複数の行動情報を統計的に処理することにより、前記所定の情報を生成する
情報処理装置。
１－１１． １－１０．に記載の情報処理装置において、
前記行動情報には購買情報が含まれる
情報処理装置。
１－１２． １－１．から１－１１．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、過去の前記複数の行動情報に基づく統計データと、最新の前記複数の行動情報に基づく統計データとの差分に基づいて、前記所定の情報を生成する
情報処理装置。
１－１３． １－１．から１－１２．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記センサはカメラであり、
前記人物特定手段は、前記カメラで得られた画像を用いて前記人物情報を特定する
情報処理装置。
２－１． １－１．から１－１３．のいずれか一つに記載の情報処理装置と、
前記センサとを含む
情報生成システム。
３－１． 一以上のコンピュータが、
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定し、
複数の前記人物を含むグループを特定し、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得し、
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する
情報処理方法。
３－２． ３－１．に記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内の待ち行列内におり、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部が販売場所に行っていることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
情報処理方法。
３－３． ３－１．または３－２．に記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加しており、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の位置が停滞していることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
情報処理方法。
３－４． ３－１．から３－３．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、施設の運営者が前記所定の情報を確認できるように、前記所定の情報を出力する
情報処理方法。
３－５． ３－１．から３－４．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記所定の情報は、販売場所の設置を促す情報を含む
情報処理方法。
３－６． ３－１．から３－５．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部のみが、前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加していることを検知した結果に基づき、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の前記人物が所持する端末に、前記所定の情報を出力する
情報処理方法。
３－７． ３－６．に記載の情報処理方法において、
前記所定の情報は、販売場所およびアトラクションの少なくとも一方に関する情報を含む
情報処理方法。
３－８． ３－１．から３－７．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、前記グループに属する前記複数の人物それぞれの、前記グループ内における立場をさらに特定する
情報処理方法。
３－９． ３－８．に記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、前記立場が子である前記人物が、前記立場が保護者である前記人物から所定の距離以上離れたことを検知した結果に基づき、前記立場が保護者である前記人物が所持する端末に前記所定の情報を出力する
情報処理方法。
３－１０． ３－１．から３－９．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、複数の前記グループについての前記複数の行動情報を統計的に処理することにより、前記所定の情報を生成する
情報処理方法。
３－１１． ３－１０．に記載の情報処理方法において、
前記行動情報には購買情報が含まれる
情報処理方法。
３－１２． ３－１．から３－１１．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、過去の前記複数の行動情報に基づく統計データと、最新の前記複数の行動情報に基づく統計データとの差分に基づいて、前記所定の情報を生成する
情報処理方法。
３－１３． ３－１．から３－１２．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記センサはカメラであり、
前記一以上のコンピュータは、前記カメラで得られた画像を用いて前記人物情報を特定する
情報処理方法。
４－１． 施設に設けられたセンサで検出することと、
前記センサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定することと、
複数の前記人物を含むグループを特定することと、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得することと、
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成することとを含む
情報生成方法。
４－２． ４－１．に記載の情報生成方法において、
前記所定の情報を生成することは、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内の待ち行列内におり、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部が販売場所に行っていることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成することを含む
情報生成方法。
４－３． ４－１．または４－２．に記載の情報生成方法において、
前記所定の情報を生成することは、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加しており、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の位置が停滞していることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成することを含む
情報生成方法。
４－４． ４－１．から４－３．のいずれか一つに記載の情報生成方法において、
前記施設の運営者が前記所定の情報を確認できるように、前記所定の情報を出力することをさらに含む
情報生成方法。
４－５． ４－１．から４－４．のいずれか一つに記載の情報生成方法において、
前記所定の情報は、販売場所の設置を促す情報を含む
情報生成方法。
４－６． ４－１．から４－５．のいずれか一つに記載の情報生成方法において、
前記グループに属する前記複数の人物のうち一部のみが、前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加していることを検知した結果に基づき、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の前記人物が所持する端末に、前記所定の情報を出力することをさらに含む
情報生成方法。
４－７． ４－６．に記載の情報生成方法において、
前記所定の情報は、販売場所およびアトラクションの少なくとも一方に関する情報を含む
情報生成方法。
４－８． ４－１．から４－７．のいずれか一つに記載の情報生成方法において、
前記グループに属する前記複数の人物それぞれの、前記グループ内における立場を特定することをさらに含む
情報生成方法。
４－９． ４－８．に記載の情報生成方法において、
前記立場が子である前記人物が、前記立場が保護者である前記人物から所定の距離以上離れたことを検知した結果に基づき、前記立場が保護者である前記人物が所持する端末に前記所定の情報を出力することをさらに含む
情報生成方法。
４－１０． ４－１．から４－９．のいずれか一つに記載の情報生成方法において、
前記所定の情報を生成することは、複数の前記グループについての前記複数の行動情報を統計的に処理することにより、前記所定の情報を生成することを含む
情報生成方法。
４－１１． ４－１０．に記載の情報生成方法において、
前記行動情報には購買情報が含まれる
情報生成方法。
４－１２． ４－１．から４－１１．のいずれか一つに記載の情報生成方法において、
前記所定の情報を生成することは、過去の前記複数の行動情報に基づく統計データと、最新の前記複数の行動情報に基づく統計データとの差分に基づいて、前記所定の情報を生成することを含む
情報生成方法。
４－１３． ４－１．から４－１２．のいずれか一つに記載の情報生成方法において、
前記センサはカメラであり、
前記人物情報を特定することは、前記カメラで得られた画像を用いて前記人物情報を特定することを含む
情報生成方法。
５－１． コンピュータを、
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定する人物特定手段、
複数の前記人物を含むグループを特定するグループ特定手段、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する行動取得手段、および
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する生成手段として機能させる
プログラム。
５－２． ５－１．に記載のプログラムにおいて、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内の待ち行列内におり、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部が販売場所に行っていることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
プログラム。
５－３． ５－１．または５－２．に記載のプログラムにおいて、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加しており、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の位置が停滞していることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
プログラム。
５－４． ５－１．から５－３．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記生成手段は、施設の運営者が前記所定の情報を確認できるように、前記所定の情報を出力する
プログラム。
５－５． ５－１．から５－４．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記所定の情報は、販売場所の設置を促す情報を含む
プログラム。
５－６． ５－１．から５－５．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部のみが、前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加していることを検知した結果に基づき、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の前記人物が所持する端末に、前記所定の情報を出力する
プログラム。
５－７． ５－６．に記載のプログラムにおいて、
前記所定の情報は、販売場所およびアトラクションの少なくとも一方に関する情報を含む
プログラム。
５－８． ５－１．から５－７．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記グループ特定手段は、前記グループに属する前記複数の人物それぞれの、前記グループ内における立場をさらに特定する
プログラム。
５－９． ５－８．に記載のプログラムにおいて、
前記生成手段は、前記立場が子である前記人物が、前記立場が保護者である前記人物から所定の距離以上離れたことを検知した結果に基づき、前記立場が保護者である前記人物が所持する端末に前記所定の情報を出力する
プログラム。
５－１０． ５－１．から５－９．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記生成手段は、複数の前記グループについての前記複数の行動情報を統計的に処理することにより、前記所定の情報を生成する
プログラム。
５－１１． ５－１０．に記載のプログラムにおいて、
前記行動情報には購買情報が含まれる
プログラム。
５－１２． ５－１．から５－１１．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記生成手段は、過去の前記複数の行動情報に基づく統計データと、最新の前記複数の行動情報に基づく統計データとの差分に基づいて、前記所定の情報を生成する
プログラム。
５－１３． ５－１．から５－１２．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記センサはカメラであり、
前記人物特定手段は、前記カメラで得られた画像を用いて前記人物情報を特定する
プログラム。
６－１． ５－１．から５－１３．のいずれか一つに記載のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
１－１． 施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定する人物特定手段と、
複数の前記人物を含むグループを特定するグループ特定手段と、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する行動取得手段と、
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する生成手段とを備える
情報処理装置。
１－２． １－１．に記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内の待ち行列内におり、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部が販売場所に行っていることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
情報処理装置。
１－３． １－１．または１－２．に記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加しており、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の位置が停滞していることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
情報処理装置。
１－４． １－１．から１－３．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、施設の運営者が前記所定の情報を確認できるように、前記所定の情報を出力する
情報処理装置。
１－５． １－１．から１－４．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記所定の情報は、販売場所の設置を促す情報を含む
情報処理装置。
１－６． １－１．から１－５．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部のみが、前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加していることを検知した結果に基づき、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の前記人物が所持する端末に、前記所定の情報を出力する
情報処理装置。
１－７． １－６．に記載の情報処理装置において、
前記所定の情報は、販売場所およびアトラクションの少なくとも一方に関する情報を含む
情報処理装置。
１－８． １－１．から１－７．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記グループ特定手段は、前記グループに属する前記複数の人物それぞれの、前記グループ内における立場をさらに特定する
情報処理装置。
１－９． １－８．に記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、前記立場が子である前記人物が、前記立場が保護者である前記人物から所定の距離以上離れたことを検知した結果に基づき、前記立場が保護者である前記人物が所持する端末に前記所定の情報を出力する
情報処理装置。
１－１０． １－１．から１－９．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、複数の前記グループについての前記複数の行動情報を統計的に処理することにより、前記所定の情報を生成する
情報処理装置。
１－１１． １－１０．に記載の情報処理装置において、
前記行動情報には購買情報が含まれる
情報処理装置。
１－１２． １－１．から１－１１．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、過去の前記複数の行動情報に基づく統計データと、最新の前記複数の行動情報に基づく統計データとの差分に基づいて、前記所定の情報を生成する
情報処理装置。
１－１３． １－１．から１－１２．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記センサはカメラであり、
前記人物特定手段は、前記カメラで得られた画像を用いて前記人物情報を特定する
情報処理装置。
２－１． １－１．から１－１３．のいずれか一つに記載の情報処理装置と、
前記センサとを含む
情報生成システム。
３－１． 一以上のコンピュータが、
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定し、
複数の前記人物を含むグループを特定し、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得し、
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する
情報処理方法。
３－２． ３－１．に記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内の待ち行列内におり、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部が販売場所に行っていることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
情報処理方法。
３－３． ３－１．または３－２．に記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加しており、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の位置が停滞していることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
情報処理方法。
３－４． ３－１．から３－３．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、施設の運営者が前記所定の情報を確認できるように、前記所定の情報を出力する
情報処理方法。
３－５． ３－１．から３－４．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記所定の情報は、販売場所の設置を促す情報を含む
情報処理方法。
３－６． ３－１．から３－５．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部のみが、前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加していることを検知した結果に基づき、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の前記人物が所持する端末に、前記所定の情報を出力する
情報処理方法。
３－７． ３－６．に記載の情報処理方法において、
前記所定の情報は、販売場所およびアトラクションの少なくとも一方に関する情報を含む
情報処理方法。
３－８． ３－１．から３－７．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、前記グループに属する前記複数の人物それぞれの、前記グループ内における立場をさらに特定する
情報処理方法。
３－９． ３－８．に記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、前記立場が子である前記人物が、前記立場が保護者である前記人物から所定の距離以上離れたことを検知した結果に基づき、前記立場が保護者である前記人物が所持する端末に前記所定の情報を出力する
情報処理方法。
３－１０． ３－１．から３－９．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、複数の前記グループについての前記複数の行動情報を統計的に処理することにより、前記所定の情報を生成する
情報処理方法。
３－１１． ３－１０．に記載の情報処理方法において、
前記行動情報には購買情報が含まれる
情報処理方法。
３－１２． ３－１．から３－１１．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記一以上のコンピュータは、過去の前記複数の行動情報に基づく統計データと、最新の前記複数の行動情報に基づく統計データとの差分に基づいて、前記所定の情報を生成する
情報処理方法。
３－１３． ３－１．から３－１２．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記センサはカメラであり、
前記一以上のコンピュータは、前記カメラで得られた画像を用いて前記人物情報を特定する
情報処理方法。
４－１． 施設に設けられたセンサで検出することと、
前記センサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定することと、
複数の前記人物を含むグループを特定することと、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得することと、
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成することとを含む
情報生成方法。
４－２． ４－１．に記載の情報生成方法において、
前記所定の情報を生成することは、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内の待ち行列内におり、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部が販売場所に行っていることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成することを含む
情報生成方法。
４－３． ４－１．または４－２．に記載の情報生成方法において、
前記所定の情報を生成することは、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加しており、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の位置が停滞していることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成することを含む
情報生成方法。
４－４． ４－１．から４－３．のいずれか一つに記載の情報生成方法において、
前記施設の運営者が前記所定の情報を確認できるように、前記所定の情報を出力することをさらに含む
情報生成方法。
４－５． ４－１．から４－４．のいずれか一つに記載の情報生成方法において、
前記所定の情報は、販売場所の設置を促す情報を含む
情報生成方法。
４－６． ４－１．から４－５．のいずれか一つに記載の情報生成方法において、
前記グループに属する前記複数の人物のうち一部のみが、前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加していることを検知した結果に基づき、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の前記人物が所持する端末に、前記所定の情報を出力することをさらに含む
情報生成方法。
４－７． ４－６．に記載の情報生成方法において、
前記所定の情報は、販売場所およびアトラクションの少なくとも一方に関する情報を含む
情報生成方法。
４－８． ４－１．から４－７．のいずれか一つに記載の情報生成方法において、
前記グループに属する前記複数の人物それぞれの、前記グループ内における立場を特定することをさらに含む
情報生成方法。
４－９． ４－８．に記載の情報生成方法において、
前記立場が子である前記人物が、前記立場が保護者である前記人物から所定の距離以上離れたことを検知した結果に基づき、前記立場が保護者である前記人物が所持する端末に前記所定の情報を出力することをさらに含む
情報生成方法。
４－１０． ４－１．から４－９．のいずれか一つに記載の情報生成方法において、
前記所定の情報を生成することは、複数の前記グループについての前記複数の行動情報を統計的に処理することにより、前記所定の情報を生成することを含む
情報生成方法。
４－１１． ４－１０．に記載の情報生成方法において、
前記行動情報には購買情報が含まれる
情報生成方法。
４－１２． ４－１．から４－１１．のいずれか一つに記載の情報生成方法において、
前記所定の情報を生成することは、過去の前記複数の行動情報に基づく統計データと、最新の前記複数の行動情報に基づく統計データとの差分に基づいて、前記所定の情報を生成することを含む
情報生成方法。
４－１３． ４－１．から４－１２．のいずれか一つに記載の情報生成方法において、
前記センサはカメラであり、
前記人物情報を特定することは、前記カメラで得られた画像を用いて前記人物情報を特定することを含む
情報生成方法。
５－１． コンピュータを、
施設に設けられたセンサの検出結果を用いて、前記施設に入場する人物に関する人物情報を特定する人物特定手段、
複数の前記人物を含むグループを特定するグループ特定手段、
前記人物ごとに、その人物の行動を示す行動情報を取得する行動取得手段、および
互いに同じグループに属する前記複数の人物の、複数の前記行動情報に基づいて、所定の情報を生成する生成手段として機能させる
プログラム。
５－２． ５－１．に記載のプログラムにおいて、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内の待ち行列内におり、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部が販売場所に行っていることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
プログラム。
５－３． ５－１．または５－２．に記載のプログラムにおいて、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部が前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加しており、かつ、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の位置が停滞していることを検知した結果に基づき、前記所定の情報を生成する
プログラム。
５－４． ５－１．から５－３．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記生成手段は、施設の運営者が前記所定の情報を確認できるように、前記所定の情報を出力する
プログラム。
５－５． ５－１．から５－４．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記所定の情報は、販売場所の設置を促す情報を含む
プログラム。
５－６． ５－１．から５－５．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記生成手段は、前記グループに属する前記複数の人物のうち一部のみが、前記施設内のイベントまたはアトラクションに参加していることを検知した結果に基づき、そのグループに属する前記複数の人物のうち別の一部の前記人物が所持する端末に、前記所定の情報を出力する
プログラム。
５－７． ５－６．に記載のプログラムにおいて、
前記所定の情報は、販売場所およびアトラクションの少なくとも一方に関する情報を含む
プログラム。
５－８． ５－１．から５－７．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記グループ特定手段は、前記グループに属する前記複数の人物それぞれの、前記グループ内における立場をさらに特定する
プログラム。
５－９． ５－８．に記載のプログラムにおいて、
前記生成手段は、前記立場が子である前記人物が、前記立場が保護者である前記人物から所定の距離以上離れたことを検知した結果に基づき、前記立場が保護者である前記人物が所持する端末に前記所定の情報を出力する
プログラム。
５－１０． ５－１．から５－９．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記生成手段は、複数の前記グループについての前記複数の行動情報を統計的に処理することにより、前記所定の情報を生成する
プログラム。
５－１１． ５－１０．に記載のプログラムにおいて、
前記行動情報には購買情報が含まれる
プログラム。
５－１２． ５－１．から５－１１．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記生成手段は、過去の前記複数の行動情報に基づく統計データと、最新の前記複数の行動情報に基づく統計データとの差分に基づいて、前記所定の情報を生成する
プログラム。
５－１３． ５－１．から５－１２．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記センサはカメラであり、
前記人物特定手段は、前記カメラで得られた画像を用いて前記人物情報を特定する
プログラム。
６－１． ５－１．から５－１３．のいずれか一つに記載のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【0163】
１０ 情報処理装置
３０ 情報生成システム
４０ 施設
４１ 入口
４２ 出口
４５ スポット
５０ センサ
５１ カメラ
５２ センサ
６０ 人物
７１ 運営者端末
７２ 入場者端末
１０１ 記憶部
１３０ 人物特定部
１５０ グループ特定部
１６０ 解析部
１７０ 行動取得部
１９０ 生成部
１０００ 計算機
１０２０ バス
１０４０ プロセッサ
１０６０ メモリ
１０８０ ストレージデバイス
１１００ 入出力インタフェース
１１２０ ネットワークインタフェース
３０ 情報生成システム
４０ 施設
４１ 入口
４２ 出口
４５ スポット
５０ センサ
５１ カメラ
５２ センサ
６０ 人物
７１ 運営者端末
７２ 入場者端末
１０１ 記憶部
１３０ 人物特定部
１５０ グループ特定部
１６０ 解析部
１７０ 行動取得部
１９０ 生成部
１０００ 計算機
１０２０ バス
１０４０ プロセッサ
１０６０ メモリ
１０８０ ストレージデバイス
１１００ 入出力インタフェース
１１２０ ネットワークインタフェース
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】