特開 2024-36100 情報処理装置、情報処理方法、および来訪者数推定システム

(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】P2024036100

(43)【公開日】2024-03-15

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、および来訪者数推定システム

(51)【国際特許分類】

   H04M 3/42 20060101AFI20240308BHJP

   H04W 84/12 20090101ALI20240308BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20240308BHJP

【ＦＩ】

H04M3/42 U

H04W84/12

G06Q50/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022140827

(22)【出願日】2022-09-05

(71)【出願人】

【識別番号】000233491

【氏名又は名称】株式会社日立システムズ

(74)【代理人】

【識別番号】110000121

【氏名又は名称】ＩＡＴ弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】山本 剛史

【テーマコード（参考）】

5K067

5K201

5L049

【Ｆターム（参考）】

5K067AA21

5K067EE02

5K067EE10

5K201CB04

5K201CC04

5K201DC04

5K201EB07

5K201ED04

5K201EF04

5L049CC11

(57)【要約】

【課題】施設等の所定のエリアの来訪者数を推定する。
【解決手段】来訪者数推定システム１は、対象エリアに来訪していると推定される人物の来訪者の全員または一部に対応付けられている来訪者情報を取得する来訪者情報取得部３１と、来訪者情報取得部３１により取得された来訪者情報に基づく対象エリア来訪者情報人数を検出する検出部３２と、来訪者情報取得部３１により取得された来訪者情報に基づいて対象エリアの属性を特定する対象エリア属性特定部３３と、記憶部２７から、対象エリア属性特定部３３により特定された属性に対応するモデルエリアの属性に対応付けられている補正係数を取得する補正係数取得部３４と、検出部３２により検出された対象エリア来訪者情報人数と、補正係数取得部３４により取得された補正係数に基づいて、対象エリアの来訪者の人数を推定する推定部３５とを有する。
【選択図】 図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

モデルエリアの来訪者の人数を計測する実人数計測部と、
前記モデルエリアの来訪者の全員または一部に対応付けられた所定の来訪者情報を取得する第１の来訪者情報取得部と、
前記第１の来訪者情報取得部により取得された前記来訪者情報に基づく人数を検出する第１の来訪者情報人数検出部と、
前記第１の来訪者情報取得部により取得された前記来訪者情報に基づいて前記モデルエリアの属性を特定するモデルエリア属性特定部と、
前記実人数計測部により計測された前記モデルエリアの来訪者の人数と、前記第１の来訪者情報人数検出部により検出された前記人数に基づいて、前記モデルエリアの補正係数を決定する補正係数決定部と、
前記モデルエリア属性特定部により特定された前記属性と、前記補正係数決定部により決定された前記補正係数を対応付けて記憶する記憶部と、
所定の対象エリアに来訪していると推定される人物の来訪者の全員または一部に対応付けられている所定の来訪者情報を取得する第２の来訪者情報取得部と、
前記第２の来訪者情報取得部により取得された前記来訪者情報に基づく人数を検出する第２の来訪者情報人数検出部と、
前記第２の来訪者情報取得部により取得された前記来訪者情報に基づいて前記対象エリアの属性を特定する対象エリア属性特定部と、
前記記憶部から、前記対象エリア属性特定部により特定された前記属性に対応する前記モデルエリアの属性に対応付けられている前記補正係数を取得する補正係数取得部と、
前記第２の来訪者情報人数検出部により検出された前記人数と、前記補正係数取得部により取得された前記補正係数に基づいて、前記対象エリアの来訪者の人数を推定する推定部と
を有することを特徴とする来訪者数推定システム。

【請求項2】

請求項１の来訪者数推定システムにおいて、
前記第１の来訪者情報取得部および前記第２の来訪者情報取得部は、Wi-Fiパケットセンサであり、
前記来訪者情報は、Wi-Fi通信機能を持つ端末装置から出力されるWi-Fiルータと接続するための探索パケットである
ことを特徴とする来訪者数推定システム。

【請求項3】

モデルエリアの来訪者の人数を計測し、
前記モデルエリアの来訪者の全員または一部に対応付けられた所定の第１の来訪者情報を取得し、
取得した前記第１の来訪者情報に基づく人数を検出し、
取得した前記第１の来訪者情報に基づいて前記モデルエリアの属性を特定し、
計測した前記モデルエリアの来訪者と、検出した前記第１の来訪者情報に基づく人数に基づいて、前記モデルエリアの補正係数を決定し、
特定した前記モデルエリアの属性と、決定した前記補正係数を対応付けて記憶部に記憶し、
所定の対象エリアに来訪していると推定される人物の来訪者の全員または一部に対応付けられている第２の来訪者情報を取得し、
取得した前記第２の来訪者情報に基づく人数を検出し、
取得した前記第２の来訪者情報に基づいて前記対象エリアの属性を特定し、
前記記憶部から、特定した前記対象エリアの属性に対応する前記モデルエリアの属性に対応付けられている前記補正係数を取得し、
検出した前記第２の来訪者情報に基づく人数と、取得した前記補正係数に基づいて、前記対象エリアの来訪者の人数を推定する
来訪者数推定方法。

【請求項4】

所定の対象エリアに来訪していると推定される人物の来訪者の全員または一部に対応付けられている来訪者情報を取得する来訪者情報取得部と、
前記来訪者情報取得部により取得された前記来訪者情報に基づく人数を検出する来訪者情報人数検出部と、
前記来訪者情報取得部により取得された前記来訪者情報に基づいて前記対象エリアの属性を特定する対象エリア属性特定部と、
前記対象エリア属性特定部により特定された前記属性に対応するモデルエリアの属性に対応付けられている補正係数を取得する補正係数取得部と、
前記来訪者情報人数検出部により検出された前記来訪者情報に基づく人数と、前記補正係数取得部により取得された前記補正係数に基づいて、前記対象エリアの来訪者の人数を推定する来訪者数推定部と
を有する情報処理装置。

【請求項5】

請求項４の情報処理装置において、
前記来訪者情報は、Wi-Fi通信機能を持つ端末装置から出力されるWi-Fiルータと接続するための探索パケットである
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項6】

所定の対象エリアに来訪していると推定される人物の来訪者の全員または一部に対応付けられている来訪者情報を取得し、
取得した前記来訪者情報に基づく人数を検出し、
取得した前記来訪者情報に基づいて前記対象エリアの属性を特定し、
特定した前記属性に対応するモデルエリアの属性に対応付けられている補正係数を取得し、
検出した前記来訪者情報に基づく人数と、取得した前記補正係数に基づいて、前記対象エリアの来訪者の人数を推定する
情報処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、および来訪者数推定システムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、所定の施設等の混雑状況や来訪者数を調べるために、例えば、赤外線モジュールやＷｅｂカメラなどを施設の出入口に設けて混雑状況を推定する技術が存在する。

【0003】

また、携帯装置に搭載されたWi-Fi（Wireless Fidelity）機能を利用して、検知される携帯電話などの端末装置数を取得し、端末数を含むパラメータに対して、解析アルゴリズムを適用することにより、施設利用者数を推定する技術がある（例えば、特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特許第６０２３２８０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１に記載の技術は、少なくとも携帯電話などの端末装置数を含む１つまたは複数のパラメータに対して、解析アルゴリズムを適用することにより、施設利用者数を推定する必要があり、検出対象となる施設等の混雑状況や来訪者数を推定するためのアルゴリズムを、施設ごとに、または用いられるパラメータに応じて作成する必要があった。

【0006】

また、特許文献１に記載の技術は、Wi-Fi搭載機器が発信するプローブ要求をデータとして蓄積し、Wi-Fi搭載機器が発信するプローブ要求のパケットに埋め込まれているMACアドレスをキーとして、その発信元の流動を解析する技術を用いたものである。プローブ要求のパケットに埋め込まれているMACアドレスは、従来、各機器に一意に割り当てられていた物理アドレスであったが、近年、プライバシー保護を重視するため、MACアドレスのランダム化が進んでいる。そのため、MACアドレスをキーとした発信元の流動解析の精度は、低下することが想定される。

【0007】

本発明は、かかる問題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、複雑な処理や高いコストを必要とせず、精度よく、施設等の所定のエリアの来訪者数を推定することができる情報処理装置、情報処理方法、および来訪者数推定システムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の一側面の来訪者数推定システムは、モデルエリアの来訪者の人数を計測する実人数計測部と、モデルエリアの来訪者の全員または一部に対応付けられた所定の来訪者情報を取得する第１の来訪者情報取得部と、第１の来訪者情報取得部により取得された来訪者情報に基づく人数を検出する第１の来訪者情報人数検出部と、第１の来訪者情報取得部により取得された来訪者情報に基づいてモデルエリアの属性を特定するモデルエリア属性特定部と、実人数計測部により計測されたモデルエリアの来訪者の人数と、第１の来訪者情報人数検出部により検出された人数に基づいて、モデルエリアの補正係数を決定する補正係数決定部と、モデルエリア属性特定部により特定された属性と、補正係数決定部により決定された補正係数を対応付けて記憶する記憶部と、所定の対象エリアに来訪していると推定される人物の来訪者の全員または一部に対応付けられている所定の来訪者情報を取得する第２の来訪者情報取得部と、第２の来訪者情報取得部により取得された来訪者情報に基づく人数を検出する第２の来訪者情報人数検出部と、第２の来訪者情報取得部により取得された来訪者情報に基づいて対象エリアの属性を特定する対象エリア属性特定部と、記憶部から、対象エリア属性特定部により特定された属性に対応するモデルエリアの属性に対応付けられている補正係数を取得する補正係数取得部と、第２の来訪者情報人数検出部により検出された人数と、補正係数取得部により取得された補正係数に基づいて、対象エリアの来訪者の人数を推定する推定部とを有する。

【0009】

本発明の一側面の来訪者数推定方法は、モデルエリアの来訪者の人数を計測し、モデルエリアの来訪者の全員または一部に対応付けられた所定の第１の来訪者情報を取得し、取得した第１の来訪者情報に基づく人数を検出し、取得した第１の来訪者情報に基づいてモデルエリアの属性を特定し、計測したモデルエリアの来訪者と、検出した第１の来訪者情報に基づく人数に基づいて、モデルエリアの補正係数を決定し、特定したモデルエリアの属性と、決定した補正係数を対応付けて記憶部に記憶し、所定の対象エリアに来訪していると推定される人物の来訪者の全員または一部に対応付けられている第２の来訪者情報を取得し、取得した第２の来訪者情報に基づく人数を検出し、取得した第２の来訪者情報に基づいて対象エリアの属性を特定し、記憶部から、特定した対象エリアの属性に対応するモデルエリアの属性に対応付けられている補正係数を取得し、検出した第２の来訪者情報に基づく人数と、取得した補正係数に基づいて、対象エリアの来訪者の人数を推定する。

【0010】

本発明の一側面の情報処理装置は、所定の対象エリアに来訪していると推定される人物の来訪者の全員または一部に対応付けられている来訪者情報を取得する来訪者情報取得部と、来訪者情報取得部により取得された来訪者情報に基づく人数を検出する来訪者情報人数検出部と、来訪者情報取得部により取得された来訪者情報に基づいて対象エリアの属性を特定する対象エリア属性特定部と、対象エリア属性特定部により特定された属性に対応するモデルエリアの属性に対応付けられている補正係数を取得する補正係数取得部と、来訪者情報人数検出部により検出された来訪者情報に基づく人数と、補正係数取得部により取得された補正係数に基づいて、対象エリアの来訪者の人数を推定する来訪者数推定部とを有する。

【0011】

本発明の一側面の情報処理方法は、所定の対象エリアに来訪していると推定される人物の来訪者の全員または一部に対応付けられている来訪者情報を取得し、取得した来訪者情報に基づく人数を検出し、取得した来訪者情報に基づいて対象エリアの属性を特定し、特定した属性に対応するモデルエリアの属性に対応付けられている補正係数を取得し、検出した来訪者情報に基づく人数と、取得した補正係数に基づいて、対象エリアの来訪者の人数を推定する。

【発明の効果】

【0012】

本発明によると、施設等の所定のエリアの来訪者数を推定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】図１は、来訪者数推定システム１の機能ブロック図である。

【図2】図２は、モデルエリアの来訪者情報、補正係数、属性について説明するための図である。

【図3】図３は、属性係数対応情報生成処理について説明するためのフローチャートである。

【図4】図４は、来訪者数推定処理について説明するためのフローチャートである。

【図5】図５は、他の来訪者情報について説明するための図である。

【図6】図６は、モデルエリアの来訪者情報、補正係数、属性について説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

［一実施の形態］
図１は、本発明の一実施例である来訪者数推定システム１について説明する。図１は、来訪者数推定システム１の機能ブロックである。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、構成要素（フローチャートのステップを含む）、構成要素の配置位置および接続形態の順序等は、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、各図は、必ずしも厳密に図示されたものではない。

【0015】

来訪者数推定システム１は、属性補正係数生成部１１と来訪者数推定部１２を有する。属性補正係数生成部１１は、補正係数および属性を取得するためのモデルとなる施設や場所、または、施設や場所のうちの所定の範囲内（以下、モデルエリアと称する）の来訪者数と、モデルエリアに来訪した来訪者の全員または一部に対応付けられている所定の来訪者情報（以下、適宜、モデルエリアの来訪者情報と称する。詳細は後述する。）に基づく人数とに基づいて補正係数を決定する。そして属性補正係数生成部１１は、取得した来訪者情報に基づいてモデルエリアの属性を特定し、その属性に対応付けて補正係数を記憶する。

【0016】

来訪者数推定部１２は、来訪者数を推定したい所定エリア（以下、対象エリアと称する）において、対象エリアに来訪していると推定される人物の全員または一部に対応付けられている来訪者情報（以下、適宜、対象エリアの来訪者情報と称する）に基づいて対象エリアの属性を特定し、補正係数生成部１１から、特定した属性に対応するモデルエリアの属性に対応付けられている補正係数を取得する。そして来訪者数推定部１２は、取得した補正係数と、対象エリアの来訪者情報に対応する人数とに基づいて、対象エリアの来訪者の人数を推定する。

【0017】

＜属性補正係数生成部１１の構成＞
属性補正係数生成部１１は、実人数情報検出部２１（以下、適宜、検出部２１と称する）、実人数計測部２２（以下、適宜、計測部２２と称する）、来訪者情報取得部２３（以下、適宜、取得部２３と称する）、来訪者情報人数検出部２４（以下、適宜、検出部２４と称する）、モデルエリア属性特定部２５（以下、適宜、属性特定部２５と称する）、属性補正係数決定部２６（以下、適宜、補正係数決定部２６と称する）、および記憶部２７を有している。

【0018】

検出部２１は、モデルエリアの来訪者を計測するために必要な情報を検出する。検出部２１は、例えば、モデルエリアに存在する人物を撮像するためのＡＩカメラ、または、その他のカメラであり、モデルエリアに来訪する人物が必ず通る出入口付近に設けられている。

【0019】

計測部２２は、検出部２１により検出されたモデルエリアの来訪者を計測するために必要な情報（例えば、モデルエリアに存在する人物の画像データ）から、来訪者数を計測する。なお検出部２１と計測部２２とは、１対１の関係でなくともよく、例えば、計測部２２は、モデルエリアに設けられている複数の検出部２１から、実際の来訪者数の検出結果を取得することができる。

【0020】

取得部２３は、モデルエリアの来訪者の全員または一部に対応付けられた所定の来訪者情報を取得する。

【0021】

検出部２４は、取得部２３により取得された来訪者情報に基づく人数（以下、適宜、モデルエリア来訪者情報人数と称する）を検出する。

【0022】

属性特定部２５は、取得部２３により取得された来訪者情報に基づいてモデルエリアの属性を特定する。

【0023】

補正係数決定部２６は、計測部２２により計測されたモデルエリアの来訪者の人数と、検出部２４により検出されたモデルエリア来訪者情報人数に基づいて、モデルエリアの補正係数を決定する。補正係数決定部２６はまた、決定した補正係数と、属性特定部２５により特定されたモデルエリアの属性とを、それぞれ対応付けて記憶部２７に記憶させる。

【0024】

以下に、属性補正係数生成部１１における来訪者情報、補正係数、属性について説明する。
（来訪者情報）
来訪者情報を、来訪者が携帯するWi-Fi通信機能が搭載されている端末装置から出力される、Wi-Fiルータ（図示せず）と接続するための探索パケットとすることができる。この場合、取得部２３は、Wi-Fiパケットセンサ（ＡＭＰ（Anonymous MAC address Probe）センサを含む）であり、モデルエリアの来訪者が携帯する端末装置から出力される検索パケットを取得する。

【0025】

探索パケットからは、
・物理MACを用いておりWi-Fi接続を行っている端末装置の個数、
・物理MACを用いておりWi-Fi接続を行っていない端末装置の個数、
・ランダムMACを用いておりWi-Fi接続を行っている端末装置の個数
を取得することができる。検出部２４は、これらの個数の合計をモデルエリア来訪者情報人数として検出する。

【0026】

なおランダムMACアドレスであっても、Wi-Fi通信を行っている場合は、通信の性質上、頻繁にMACアドレスは変更されない。例えば、SSIDに関連付けられている(≒Wi-Fi通信をしている)MACアドレスを変更する機能を実装しているスマートフォンも存在するが、その頻度は24時間に1回程度であるなど、誤差の範囲として、ランダムMACを用いておりWi-Fi接続を行っている端末装置の個数は、MACアドレスによりカウントするものとする。一方、ランダムMACを用いておりWi-Fi接続を行っていない端末装置のMACアドレスは頻繁に変更されていることから、そのMACアドレスにより端末装置の個数をカウントすることは行わないものとする。

【0027】

（補正係数）
補正係数は、以下の式（１）で計算される。来訪者情報が探索パケットである場合、「モデルエリア来訪者情報人数」は、探索パケットにより検出された端末装置の個数である。
補正係数＝
モデルエリアの来訪者の人数／モデルエリア来訪者情報人数・・・（１）

【0028】

（モデルエリアの属性）
来訪者情報が探索パケットである場合、属性は、例えば以下の式（２）で計算される。
属性＝物理MACアドレスを用いている端末装置の数／モデルエリア来訪者情報人数
・・・（２）

【0029】

（具体例）
図２を参照して具体例を説明する。例えば、モデルエリアＭａでは（図２Ａ参照）、モデルエリアＭａの来訪者の人数Ｎａが100人と計測されたとする。そして探索パケットにより、
・物理MACを用いておりWi-Fi接続を行っている端末装置が15個
・物理MACを用いておりWi-Fi接続を行っていない端末装置が5個
・ランダムMACを用いておりWi-Fi接続を行っている端末装置が40個
と検出されたとする。この場合、探索パケットにより検出された端末装置の個数がこれらの個数の合計値である60個であることから、モデルエリア来訪者情報人数ｎａが60人とされる。

【0030】

そして、補正係数は、式（１）により、
100（モデルエリアＭａの来訪者の人数Ｎａ）／
60（モデルエリア来訪者情報人数ｎａ（=15+5+40））
≒1.7
となる。

【0031】

探索パケットにより検出された端末装置のうち、物理MACを用いている端末装置の数ｎｐ－ａが20個（Wi-Fi接続を行っている装置の数が15個、Wi-Fi接続を行っていない装置の数が5個）、ランダムMACを用いておりWi-Fi接続を行っている端末装置の数ｎｒ－ａが40個である。

【0032】

この場合、属性は、式（２）により、
20（物理MACアドレスを用いている端末装置の数ｎｐ－ａ（=15+5））／
60（モデルエリア来訪者情報人数ｎａ）
≒0.3
となる。

【0033】

＜来訪者数推定部１２の構成＞
図１に戻り、来訪者数推定部１２は、来訪者情報取得部３１（以下、適宜、取得部３１と称する）、来訪者情報人数検出部３２（以下、適宜、検出部３２と称する）、対象エリア属性特定部３３（以下、適宜、属性特定部３３と称する）、補正係数取得部３４、推定部３５、および出力制御部３６を有する。

【0034】

取得部３１は、対象エリアに来訪していると推定される人物の全員または一部に対応付けられている所定の来訪者情報を取得する。

【0035】

検出部３２は、取得部３１により取得された来訪者情報に基づく人数（以下、適宜、対象エリア来訪者情報人数と称する）を検出する。

【0036】

属性特定部３３は、取得部３１により取得された来訪者情報に基づいて対象エリアの属性を特定する。

【0037】

補正係数取得部３４は、補正係数生成部１１の記憶部２７から、対象エリアの属性に対応する属性に対応付けられている補正係数を取得する。

【0038】

推定部３５は、検出部３２により検出された対象エリア来訪者情報人数と、補正係数取得部３４により取得された補正係数に基づいて、対象エリアの来訪者数を推定する。

【0039】

出力制御部３６は、推定部３５により推定された対象エリアの来訪者数を、図示しない表示デバイスに表示させたり、図示しないネットワークインタフェースを介した他の装置に送信したり、図示しない記録媒体に記録する。

【0040】

以下に、来訪者数推定部１２における来訪者情報、補正係数、属性について説明する。
（来訪者情報）
来訪者数推定部１２における来訪者情報は、補正係数生成部１１における来訪者情報と同じものとなる。すなわち来訪者数推定部１２における来訪者情報は、例えば、対象エリアに来訪していると推定される人物が携帯するWi-Fi通信機能が搭載された端末装置から出力される、Wi-Fiルータと接続するための探索パケットである。取得部３１は、Wi-Fiパケットセンサ（ＡＭＰセンサを含む）であり、対象エリアに来訪していると推定される人物が携帯する端末装置から出力される検索パケットを取得する。検出部３２が検出する対象エリア来訪者情報人数は、探索パケットにより検出された端末装置の個数である。

【0041】

（対象エリアの属性）
補正係数生成部１１における属性と同様にして特定される。来訪者情報が探索パケットである場合、属性は、式（２）により、「モデルエリア来訪者情報人数」が「対象エリア来訪者情報人数」に置き換えられて算出される。

【0042】

（来訪者数の推定）
対象エリアの来訪者数は、以下の式（３）で計算される。来訪者情報が探索パケットである場合、「対象エリア来訪者情報人数」は探索パケットにより検出された端末装置の個数である。
来訪者数（推定）＝
対象エリア来訪者情報人数×補正係数
・・・（３）

【0043】

（具体例）
図２を参照して具体例を説明する。例えば、対象エリアＴｂでは（図２Ｂ参照）、探索パケットにより、
・物理MACを用いておりWi-Fi接続を行っている端末装置が25個
・物理MACを用いておりWi-Fi接続を行っていない端末装置が15個
・ランダムMACを用いておりWi-Fi接続を行っている端末装置が80個
と検出されたとする。この場合、探索パケットにより検出された端末装置の個数がこれらの個数の合計値である120個であることから、対象エリア来訪者情報人数ｎｂが120人とされる。

【0044】

探索パケットにより検出された端末装置のうち、物理MACを用いている端末装置の数ｎｐ－ｂが40個（Wi-Fi接続を行っている装置の数が25個、Wi-Fi接続を行っていない装置の数が15個）、ランダムMACを用いておりWi-Fi接続を行っている端末装置の数ｎｒ－ｂが80個である。

【0045】

この場合、属性は、式（２）により、
40（物理MACアドレスを用いている端末装置の数ｎｐ－ｂ（=25+15））／
120（対象エリア来訪者情報人数ｎｂ）
≒0.3
となる。

【0046】

すなわち対象エリアＴｂの属性（値「0.3」）と、上述したモデルエリアＭａの属性が値「0.3」が同じであることから、記憶部２７から、対象エリアＴｂの属性の「0.3」に対応する属性の「0.3」に対応付けられているモデルエリアＭａの補正係数の値「1.7」が、対象エリアの属性に対応するモデルエリアの属性に対応付けられている補正係数として取得される。

【0047】

そして対象エリアＴｂの来訪者の推定数Ｎ`ｂが、式（３）により、
204人（=120（対象エリア来訪者情報人数ｎｂ）×1.7（補正係数））
となる。

【0048】

また、対象エリアＴｃでは（図２Ｃ参照）、探索パケットにより、
・物理MACを用いておりWi-Fi接続を行っている端末装置が30個
・物理MACを用いておりWi-Fi接続を行っていない端末装置が15個
・ランダムMACを用いておりWi-Fi接続を行っている端末装置が35個
と検出されたとする。この場合、探索パケットにより検出された端末装置の個数がこれらの個数の合計値である80個であることから、対象エリア来訪者情報人数ｎｂが80人とされる。

【0049】

この場合、属性は、式（２）により、
45（物理MACアドレスを用いている端末装置の個数ｎｐ－ｃ（=30+15））／
80（対象エリア来訪者情報人数ｎｃ）
＝0.56
となる。

【0050】

すなわち対象エリアＴｃの属性（値「0.56」）は、モデルエリアＭａの属性（値「0.3」）とは異なるので、対象エリアＴｃの属性に対応するモデルエリアの属性が存在しない。その結果、補正係数が取得されない。この場合、例えば、来訪者数を推定できない旨が表示される。

【0051】

＜原理＞
ここで来訪者数推定の原理について説明する。モデルエリアと対象エリアのそれぞれについて、取得した来訪者情報で検出できる人数（以下、検出人数と称する）と来訪者情報で検出できない人数（以下、検出不可人数と称する）との比が同じ程度であれば、モデルエリアの実際の来訪者と検出人数との割合（補正係数）を用いて、対象エリアの来訪者の人数を推定することができる。本実施の形態においては、来訪者情報の特徴が同じであれば、同じ程度の「検出人数：検出不可人数」の比を有するとした。

【0052】

検索パケットにより、物理MACアドレスを用いる携帯装置の個数、およびランダムMACを用いる携帯装置のうちWi-Fi接続を行っている携帯装置の個数を検出することができる。この個数により、各携帯装置を一人一台携帯していることを前提に、来訪者の一部の人数（検出人数）を検出することができる。しかし、検索パケットでは、携帯装置を携帯していない来訪者の人数、電源をオフしている携帯装置を携帯している来訪者の人数、ランダムMACを用いる携帯装置のうちWi-Fi接続を行っていない携帯装置を携帯している来訪者の人数（検出不可人数）を検出することができない。

【0053】

図２Ａに示すモデルエリアＭａと図２Ｂに示す対象エリアＴｂでは、来訪者情報の特徴（来訪者情報人数における物理MACを用いる端末装置の割合）である属性が共に値「0.3」（30%）であることから、「検出人数：検出不可人数」の比がモデルエリアＭａと同じ程度としてモデルエリアＭａの補正係数を利用して対象エリアＴｂの来訪者が推定される。

【0054】

一方、図２Ｃに示す対象エリアＴｃでは、来訪者情報の特徴（来訪者情報人数における物理MACを用いる端末装置の割合）である属性が値「0.56」（56%）で、モデルエリアＭａの属性値「0.3」（30%）と異なる。そのため対象エリアＴｃの「検出人数：検出不可人数」の比はモデルエリアＭａにおける比と異なるとして、モデルエリアＭａの補正係数を用いた対象エリアＴｃの来訪者数推定は行われない。

【0055】

ランダムMACアドレスを用いる端末装置は比較的新しく高機能な携帯装置であり、物理MACアドレス用いる端末装置は従来からある携帯装置である。このことから物理MACアドレス用いる端末装置は高齢者が保有している割合が高いと推測される。そしてこのことから、対象エリアＴｃはモデルエリアＭａに比べ高齢者の来訪者が多いことが推測される。また高齢者は携帯装置を有していない場合も多いと推測される。これらのことから、対象エリアＴｂはモデルエリアＭａに比べ携帯装置を有していない来訪者が多いと想定される。そのため、対象エリアＴｃの「検出可能人数：検出不可人数」の比はモデルエリアＭａにおける比と異なるとし、モデルエリアＭａの補正係数を用いた対象エリアＴｂの来訪者数推定は行われない。

【0056】

このように、対象エリアと同様の属性をモデルエリアの補正係数を利用して対象エリアの来訪者の人数を推定することで、より正確な来訪者を推定することができる。

【0057】

＜補正係数生成部１１の処理の流れ＞
次に、図３のフローチャートを参照して、属性補正係数生成部１１の処理の流れを説明する。来訪者情報は探索パケットとする。

【0058】

ステップＳ１において、属性補正係数生成部１１の取得部２３は、所定の時間、探索パケットを取得する。

【0059】

次に、ステップＳ２において、検出部２４は、取得部２３により取得された検索パケットにより、携帯装置（モデルエリアに存在する）の個数を、モデルエリア来訪者情報人数として検出する。

【0060】

なおステップＳ１，２の処理は、別途行われている検出部２１および計測部２２によるモデルエリアの来訪者の人数の計測処理と同じタイミングで行われる。

【0061】

ステップＳ３において、属性特定部２５は、取得部２３により取得された検索パケットに基づいてモデルエリアの属性を特定する。

【0062】

ステップＳ４において、補正係数決定部２６は、ステップＳ２で検出されたモデルエリア来訪者情報人数と、別途計測されたモデルエリアの来訪者数で、補正係数を決定し、ステップＳ３で特定されたモデルエリアの属性に対応付けて記憶部２７に記憶する。その後、処理は終了する。

【0063】

＜来訪者数推定部１２の処理の流れ＞
次に、図４のフローチャートを参照して、来訪者数推定部１２の処理の流れを説明する。来訪者情報は探索パケットとする。

【0064】

ステップＳ１１において、来訪者数推定部１２の取得部３１は、所定の時間、探索パケットを取得する。

【0065】

次に、ステップＳ１２において、検出部３２は、取得部３１により取得された検索パケットにより、携帯装置（対象エリアに存在する）の個数を、対象エリア来訪者情報人数として検出する。

【0066】

ステップＳ１３において、属性特定部３３は、取得部３１により取得された検索パケットに基づいて対象エリアの属性を特定する。

【0067】

ステップＳ１４において、補正係数取得部３４は、記憶部２７から、対象エリアの属性に対応する属性に対応付けられている補正係数を取得する。

【0068】

ステップＳ１５において、推定部３５は、ステップＳ１２で検出された対象エリア来訪者情報人数とステップＳ１４で取得された補正係数に基づいて、式（１）により対象エリアの来訪者数を推定する。なお記憶部２７に、対象エリアの属性に対応する属性が記憶されていない場合、ステップＳ１５および後述するステップＳ１６の処理は省略される。

【0069】

ステップＳ１６において、出力制御部３６は、推定部３５により推定された対象エリアの来訪者数を、外部に出力する。その後、処理は終了する。

【0070】

＜属性の他の例１＞
上述した実施の形態では、属性を、式（２）に基づいて特定したが、例えば、ランダムMACアドレスを用いておりWi-Fi接続している端末装置の個数：物理MACアドレスを用いておりWi-Fi接続している端末装置の個数：物理MACアドレスを用いておりWi-Fi接続していない端末装置の個数の比（図２Ａでは、40：15：5）とすることもできる。

【0071】

＜属性の他の例２＞
上述した実施の形態では、式（２）に基づいて特定される１種類の属性を利用したが、複数の属性（例えば、式（２）に基づく属性と上記の比に基づく属性）を利用することもできる。複数の属性の全部または一部が一致したモデルエリアの補正係数を利用することができる。

【0072】

＜来訪者情報の他の例＞
上述した実施の形態では、来訪者情報は、来訪者が携帯するWi-Fi通信機能が搭載されている端末装置から出力される、Wi-Fiルータと接続するための探索パケットとしたが、それ以外でも来訪者に対応付けられている他の情報を利用することができる。

【0073】

例えば、図５に示すように、モデルエリア、対象エリアが、駅から近い観光地であり、駅の改札を出た人の一定の割合がその観光地を訪れることが想定される場合、例えば、交通系ＩＣカードや各種チケットに登録されている情報（年齢、性別等）を、来訪者情報として利用することができる。

【0074】

この場合、モデルエリア近辺の駅の改札の読み取り装置等から得られる総通過者数がモデルエリア来訪者情報人数、対象エリア来訪者情報人数となる。そして読み取られた情報から得られる通過者の男女比や年齢層の比率などを属性とすることができる。

【0075】

図６を参照して具体例を説明する。例えば、モデルエリアＭｄでは（図６Ａ参照）、モデルエリアの来訪者の人数Ｎｄが100人と計測されたとする。そして総通過者数が160人とする。

【0076】

この場合、総通過者数の160人がモデルエリア来訪者情報人数ｎｄとなることから、補正係数は、式（１）により、
100（モデルエリアの来訪者の人数Ｎｄ）／
160（モデルエリア来訪者情報人数ｎｄ）
≒0.6
となる。

【0077】

総通過者数ｎｄのうち60歳以上の人数ｎｐ－ｄが40人とする。
この場合、属性は、式（２）により、
40（60歳以上の人数ｎｐ－ｄ）／160（モデルエリア来訪者情報人数ｎｄ）
≒0.25
となる。

【0078】

対象エリアＴｅでは（図６Ｂ参照）、総通過者数が120人とする（モデルエリア来訪者情報人数ｎｅが120人）。総通過者数のうち60歳以上の人数ｎｐ－ｅが30人とする。

【0079】

この場合、属性は、式（２）により、
30（60歳以上の人数ｎｐ－ｅ）／120（モデルエリア来訪者情報人数ｎｅ）
＝0.25
となる。

【0080】

対象エリアＴｅの属性（値「0.25」）と、モデルエリアＭｄの属性が値「0.25」が同じであることから、対象エリアＴｅの属性の値「0.25」に対応する属性の値「0.25」に対応付けられているモデルエリアＭｄの補正係数の値「0.6」が、対象エリアの属性に対応するモデルエリアの属性に対応付けられている補正係数として取得される。

【0081】

そして対象エリアＴｅの来訪者の推定数Ｎ`ｅが、式（３）により、
72人（=120（モデルエリア来訪者情報人数ｎｅ）×0.6（補正係数））
となる。

【0082】

対象エリアＴｆでは（図６Ｃ参照）、総通過者数ｎｆが120人とする（モデルエリア来訪者情報人数ｎｄが120人）。総通過者数のうち60歳以上の人数ｎｐ－ｆが60人とする。

【0083】

この場合、属性は、式（２）により、
60（60歳以上の人数ｎｐ－ｆ）／120（モデルエリア来訪者情報人数ｎｆ）
≒0.5
となる。

【0084】

すなわち対象エリアＴｆの属性（値「0.5」）は、モデルエリアＭｄの属性（値「0.25」）とは異なるので、対象エリアＴｆの属性に対応するモデルエリアの属性が存在しない。その結果、補正係数が取得されない。この場合、例えば、来訪者数を推定できない旨が表示される。

【0085】

60歳以上の人は、電車で来訪することが多いと推測される。このことから、対象エリアＴｆはモデルエリアＭｄに比べ、電車で来訪している割合が多いと推測される。そのため、対象エリアＴｆの「検出人数：検出不可人数」の比はモデルエリアＭｄおける比と異なるとし、モデルエリアＭｄの補正係数を用いた対象エリアＴｆの来訪者数推定は行われない。

【0086】

＜装置の構成＞
来訪者数推定システム１は、複数の装置により構成されるが、その装置の構成は、適宜変更可能である。１つの装置により構成されていても、複数の装置により構成されていてもよいし、いずれの場所に設けられていてもよい。

【0087】

［効果のまとめ］
上述したように来訪者数推定システム１は、
モデルエリアの来訪者の人数を計測する実人数計測部２２と、
モデルエリアの来訪者の全員または一部に対応付けられた所定の来訪者情報を取得する来訪者情報取得部２３と、
来訪者情報取得部２３により取得された来訪者情報に基づくモデルエリア来訪者情報人数を検出する来訪者情報人数検出部２４と、
来訪者情報取得部２３により取得された来訪者情報に基づいてモデルエリアの属性を特定するモデルエリア属性特定部２５と、
実人数計測部２２により計測された来訪者の人数と、来訪者情報人数検出部２４により検出されたモデルエリア来訪者情報人数に基づて、モデルエリアの補正係数を決定する属性補正係数決定部２６と、
モデルエリア属性特定部２５により特定された属性と、補正係数決定部により決定された補正係数を対応付けて記憶する記憶部２７と、
対象エリアに来訪していると推定される人物の来訪者の全員または一部に対応付けられている来訪者情報を取得する来訪者情報取得部３１と、
来訪者情報取得部３１により取得された来訪者情報に基づく対象エリア来訪者情報人数を検出する来訪者情報人数検出部３２と、
来訪者情報取得部３１により取得された来訪者情報に基づいて対象エリアの属性を特定する対象エリア属性特定部３３と、
記憶部２７から、対象エリア属性特定部３３により特定された属性に対応するモデルエリアの属性に対応付けられている補正係数を取得する補正係数取得部３４と、
来訪者情報人数検出部３２により検出された対象エリア来訪者情報人数と、補正係数取得部３４により取得された補正係数に基づいて、対象エリアの来訪者の人数を推定する推定部３５と
を有する。

【0088】

このような構成を有することにより、上記の「＜原理＞」で示したように、対象エリアと同様の属性をモデルエリアの補正係数を利用して対象エリアの来訪者の人数を推定することができ、より正確な来訪者を推定することができる。

【0089】

来訪者情報取得部２３，３１は、Wi-Fiパケットセンサであり、来訪者情報は、Wi-Fi通信機能を持つ端末装置から出力されるWi-Fiルータと接続するための探索パケットとすることができる。

【0090】

このような構成を有することにより、来訪者が携帯する携帯装置を利用して、対象エリアの来訪者の人数を推定することができる。

【符号の説明】

【0091】

１…来訪者数推定システム，１１・・・属性補正係数生成部，１２・・・来訪者数推定，２１・・・実人数情報検出部，２２・・・実人数計測部，２３・・・来訪者情報取得部，２４・・・来訪者情報人数検出部，２５・・・モデルエリア属性特定部，２６・・・属性補正係数決定部，３１・・・来訪者情報取得部，３２・・・来訪者情報人数検出部，３３・・・対象エリア属性特定部，３４・・・補正係数取得部，３５・・・推定部，３６・・・出力制御部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】