特許 7026073 予測装置、予測プログラム、および予測方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-02-16

(45)【発行日】2022-02-25

(54)【発明の名称】予測装置、予測プログラム、および予測方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/34 20120101AFI20220217BHJP

   G06Q 10/04 20120101ALI20220217BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/34

G06Q10/04

【請求項の数】 4

(21)【出願番号】P 2019052605

(22)【出願日】2019-03-20

(65)【公開番号】P2020154724

(43)【公開日】2020-09-24

【審査請求日】2021-03-18

(73)【特許権者】

【識別番号】000237639

【氏名又は名称】富士通フロンテック株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100121083

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 宏義

(74)【代理人】

【識別番号】100138391

【弁理士】

【氏名又は名称】天田 昌行

(74)【代理人】

【識別番号】100074099

【弁理士】

【氏名又は名称】大菅 義之

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 慶太

【審査官】永野 一郎

(56)【参考文献】

【文献】特開２００５－５０２８１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－３３０７７５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０８－２９７５７５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０５－１８９９５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

過去に開催された公営競技の開催に関する第１データと、前記公営競技の開催場における設置場所毎の出走表の使用枚数とを学習することにより生成されたモデルに、予測対象の開催に関する第２データを入力して、前記予測対象の開催における設置場所毎の出走表の使用枚数を予測する予測部
を備えることを特徴とする予測装置。

【請求項2】

前記第１データおよび前記第２データは、開催場、グレード、時間帯、開催日、天候、前記開催場におけるイベントの開催状況、前記出走表の設置場所、前記開催場の入場者数、他の開催場のレース実施状況、および併売の有無のうちの少なくとも一つを含む
ことを特徴とする請求項１記載の予測装置。

【請求項3】

過去に開催された公営競技の開催に関する第１データと、前記公営競技の開催場における設置場所毎の出走表の使用枚数とを学習することにより生成されたモデルに、予測対象の開催に関する第２データを入力して、前記予測対象の開催における設置場所毎の出走表の使用枚数を予測する
処理をコンピュータに実行させるための予測プログラム。

【請求項4】

コンピュータが、
過去に開催された公営競技の開催に関する第１データと、前記公営競技の開催場における設置場所毎の出走表の使用枚数とを学習することにより生成されたモデルに、予測対象の開催に関する第２データを入力して、前記予測対象の開催における設置場所毎の出走表の使用枚数を予測する
処理を実行することを特徴とする予測方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、公営競技の出走表の使用枚数を予測する予測装置、予測プログラム、および予測方法に関する。

【背景技術】

【0002】

競馬、競輪、競艇、オートレース等の公営競技の競技場において、当日に開催されるレースの出場選手や出走馬などが記載された出走表が配布される。出走表は、例えば、公営競技場の所定の場所に、運営者により予め予測された枚数が置かれ、利用者が自由に取ることができる。

【0003】

関連する技術として、公営競技等への投票に用いられる投票システムであって、開催スケジュールを参照して、融資対象期間に行なわれる競技を特定するとともに、予測売上に基づいて融資額を決定する技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。

【0004】

また、関連する技術として、自動取引装置における取引媒体の流出入量を予測し、イベント開催期間中の予測値を補正する技術が提案されている（例えば、特許文献２を参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２０１０－８６０５８号公報

【文献】特開２０１５－１８７８１９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

例えば、公営競技の運営者が出走表の原版の作成を行い、その原版を基に配布用の出走表を印刷する。運営者は、例えば、当日開催のメインレースグレードや曜日などから入場者数を想定し、使用枚数を予測することにより、配布用の出走表の印刷枚数を決定することが考えられる。

【0007】

しかし、使用枚数の予測が運営者の勘や経験頼りになり、経験が少ない人が予測した場合、予測精度が低下してしまう。例えば、出走表が過剰である場合、印刷による余分なコストが発生していることとなる。また、出走表が不足した場合、再印刷および配布を行うこととなり、現場保守員の作業が増加してしまう。

【0008】

１つの側面として、本発明は、出走表の使用枚数の予測精度を向上することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

１つの態様では、予測装置は、過去に開催された公営競技の開催に関する第１データと、前記公営競技の開催における設置場所毎の出走表の使用枚数とを学習することにより生成されたモデルに、予測対象の開催に関する第２データを入力して、前記予測対象の開催における設置場所毎の出走表の使用枚数を予測する予測部を含む。

【0010】

別の態様では、予測プログラムは、過去に開催された公営競技の開催に関する第１データと、前記公営競技の開催場における設置場所毎の出走表の使用枚数とを学習することにより生成されたモデルに、予測対象の開催に関する第２データを入力して、前記予測対象の開催における設置場所毎の出走表の使用枚数を予測する処理をコンピュータに実行させる。

【0011】

別の態様では、予測方法において、コンピュータが、過去に開催された公営競技の開催に関する第１データと、前記公営競技の開催の開催場における設置場所毎の出走表の使用枚数とを学習することにより生成されたモデルに、予測対象の開催に関する第２データを入力して、前記予測対象の開催における設置場所毎の出走表の使用枚数を予測する処理を実行する。

【発明の効果】

【0012】

１つの側面によれば、出走表の使用枚数の予測精度を向上することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】競技場マップの一例を示す図である。

【図2】予測装置および生成装置の機能構成の一例を示す図である。

【図3】予測装置の処理の概要を示す図である。

【図4】予測対象の開催に関するデータの入力画面の一例を示す図である。

【図5】出走表の適正印刷枚数を示す画面の一例を示す図である。

【図6】実施形態の処理の一例を示すフローチャートである。

【図7】予測装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、図面を参照して、実施形態について説明する。図１は、競技場マップの一例を示す図である。なお、図１に示す競技場は、競馬場であるが、本実施形態における公営競技は、他の競技（競輪、競艇、またはオートレース等）であってもよい。図１に示すように競技場には、レースが行われる馬場１と、パドック、売店、サービスカウンタ等の様々な施設が存在する多目的エリア２とが含まれる。

【0015】

多目的エリア２内には、複数の出走表置き場３ａ、３ｂが設置されている。出走表置き場３ａは、正門付近に設置され、出走表置き場３ｂは、東門付近に設置されている。以下、複数の出走表置き場３ａ、３ｂを区別しない場合、出走表置き場３と記載する。

【0016】

競技場の運営者は、開催当日に、印刷した出走表を全ての出走表置き場３に置く。入場者は、いずれかの出走表置き場３に置かれた出走表を取り、レースの予想、チケット（例えば、馬券）の購入等を行う。例えば、出走表が不足した場合、運営者は、再印刷を行い、再印刷した出走表を出走表置き場３に置く。また、開催終了後に、出走表が余っている場合、運営者は、出走表を回収し破棄する。運営者は、例えば、現地保守員またはレースの開催者等である。

【0017】

図２は、予測装置１０および生成装置２０の機能構成の一例を示す図である。予測装置１０は、例えば、公営競技の競技場内に設置されてもよいし、他の場所に設置されていてもよい。予測装置１０は、クラウドサービスとして複数の利用者から利用可能であってもよい。予測装置１０は、コンピュータの一例である。生成装置２０は、例えば、システム開発者が使用する情報処理装置である。予測装置１０と生成装置２０は、ネットワークを介して通信を行うことが可能である。

【0018】

予測装置１０は、予測部１３と表示部１６と記憶部１８と通信部１９とを含む。生成装置２０は、取得部１１と生成部１２と更新部１４と記憶部１５と通信部１７とを含む。

【0019】

取得部１１は、過去に開催された公営競技の開催に関する第１データと、その公営競技の開催場における設置場所毎の出走表の使用枚数を学習用データとして取得する。設置場所は、例えば、図１の出走表置き場３ａ、３ｂである。公営競技の開催に関する第１データは、開催場、グレード、時間帯、開催日、天候、開催場におけるイベントの開催状況、出走表の設置場所、開催場の入場者数、他の開催場のレース実施状況、および併売の有無を示す情報のうちの少なくとも一つを含む。開催日は、日付と曜日の両方を含んでいてもよい。出走表の使用枚数の代わりに、印刷枚数と残枚数を取得してもよい。

【0020】

生成部１２は、学習用データの前処理として、データの欠損値や外れ値の除去、不要な項目については削除したり、複数の項目を集めて更に別な項目として変換したりする等の処理を行う。そして、生成部１２は、前処理が行われた学習用データを学習し、設置場所毎の出走表の使用枚数の予測に用いる第１モデルを生成する。学習には、機械学習が用いられる。機械学習には、例えば、ディープラーニング、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、決定木などの手法が用いられる。取得部１１が、印刷枚数と残枚数を取得した場合、生成部１２は、印刷枚数から残枚数を減算して使用枚数を算出し、その使用枚数を学習用データとして用いてもよい。また、生成部１２は、モデル生成後に、Hold-out(ホールドアウト法)、Cross Validation（クロスバリデーション法）、Leave One Out等の手法により、モデルの評価を行う。生成装置２０は、取得部１１によるデータ収集、生成部１２によるデータ前処理、モデル生成、モデル評価を繰り返してモデルを生成する。

【0021】

通信部１７は、生成された第１モデルを予測装置１０に送信する。
予測部１３は、生成された第１モデルに、予測対象の開催に関する第２データを入力して、予測対象の開催における設置場所毎の出走表の使用枚数を予測する。予測対象の開催に関する第２データは、学習に用いた第１データと同じ種類のデータである。すなわち、予測対象の開催に関する第２データは、開催場、グレード、時間帯、開催日、天候、開催場におけるイベントの開催状況、出走表の設置場所、開催場の入場者数、他の開催場のレース実施状況、および併売の有無を示す情報のうちの少なくとも一つを含む。

【0022】

表示部１６は、予測対象の開催に関する第２データの入力画面を表示する。また、表示部１６は、予測部１３による予測が行われた後、予測された出走表の使用枚数を、適正な印刷枚数として表示する。表示部１６は、例えば、予測された出走表の使用枚数に所定の余裕分枚数を加算した枚数を、適正な印刷枚数として表示してもよい。

【0023】

通信部１９は、予測対象の開催に関する第２データと、予測対象の開催での設置場所毎の出走表の使用枚数を生成装置１０に送信する。

【0024】

更新部１４は、予測対象の開催後に、予測対象の開催に関する第２データと、予測対象の開催での設置場所毎の出走表の使用枚数を学習し、第１モデルを更新する。

【0025】

記憶部１５は、生成装置２０が実施する処理に関する各種データを記憶する。記憶部１５は、例えば、取得部１１が取得した第１データおよび出走表の使用枚数、生成部１２が生成したモデル、予測対象の開催に関する第２データおよび出走表の使用枚数等を記憶する。

【0026】

記憶部１８は、予測装置１０が実施する処理に関する各種データを記憶する。記憶部１８は、例えば、予測対象の開催に関する第２データおよび出走表の使用枚数等を記憶する。

【0027】

なお、生成部１２は、取得部１１が取得した公営競技の開催に関する第１データの一部のデータが未入力であった場合、未入力のデータを除く第１データと、設置場所毎の出走表の使用枚数を学習し、設置場所毎の出走表の使用枚数の予測に用いる第２モデルを生成してもよい。例えば、天候および他の開催場のレース実施状況は、当日まで分からないため、レース前日に予測が行われる場合、未入力となる可能性がある。予測部１３は、予測対象の開催に関する第２データのうち、第２モデル生成時に未入力であった一部のデータに対応するデータが未入力であった場合、第２モデルに、第２データのうち未入力のデータを除くデータを入力して、予測対象の開催における設置場所毎の出走表の使用枚数を予測する。例えば、予測部１３は、天候および他の開催場のレース実施状況が未入力であった場合、天候および他の開催場のレース実施状況を除いたデータを用いて生成された第２モデルを用いて予測を行う。これにより、予測時に一部のデータが未入力であっても、予測部１３が予測処理を迅速に行うことができる。

【0028】

なお、生成部１２が使用するモデルは３つ以上であってもよい。生成部１２は、全第１データを用いた第１モデルの他に、例えば、第１データのうち天候を除くデータを用いた第２モデル、第１データのうち他の開催場のレース実施状況を除くデータを用いた第２モデルをそれぞれ生成してもよい。

【0029】

図３は、予測装置１０の処理の概要を示す図である。図３に示すモデルは、過去に開催された公営競技の開催に関する第１データと、その開催場における設置場所毎の出走表の使用枚数に基づいて生成部１２が生成した第１モデルであるとする。予測部１３は、生成されたモデルに予測対象の開催に関する第２データを入力して、モデルから出力された設置場所毎の出走表の使用枚数を得る。なお、図３に示すモデルは、未入力のデータを除く第１データを用いて生成した第２モデルであってもよい。表示部１６は、出力された出走表の使用枚数を、適正な印刷枚数として表示する。

【0030】

図４は、予測対象の開催に関するデータの入力画面の一例を示す図である。図４の例に示す入力画面は、表示部１６が表示する画面である。図４に示すように、入力画面は、メッセージ２１と入力部分２２と適正印刷枚数を表示させるためのボタン２３とを含む。メッセージ２１は、入力部分２２への各項目の入力と、ボタン２３の押下を促すメッセージである。

【0031】

入力部分２２には、ユーザの入力操作により、予測対象の開催に関するデータが入力される。入力部分２２は、予測対象の開催の開催場、開催日付、メインレースグレード、時間（レースの開催時間帯）、天候（開催当日の天候）を含む。また、入力部分２２は、予測対象の開催場で実施されるイベントが入力可能となっている。イベントが開催される場合、入場者数が増え、出走表の使用枚数が増加すると予想される。

【0032】

また、入力部分２２は、他の開催場の実施状況が入力可能となっている。他の開催場でレースが開催される場合、その開催場に人が向かう影響で予測対象の開催場の入場者数が減り、出走表の使用枚数が減る可能性がある。また、他の開催場で行われるレースのチケットが予測対象の開催の開催場で併売される場合、入場者数が増加し、出走表の使用枚数が増える可能性がある。図４に示す例では、あお競馬場ときいろ競馬場で、あか競馬場と同日にレースが開催され、きいろ競馬場のレースのチケットがあか競馬場で併売されることを示している。

【0033】

入力部分２２の各入力項目が入力され、ボタン２３が押下されると、予測部１３は、入力されたデータを、予め生成されたモデルに入力して、予測対象の開催における設置場所毎の出走表の使用枚数を予測する。

【0034】

なお、入力部分２２に含まれる一部のデータが未入力である状態で、ボタン２３が押下された場合、予測部１３は、入力されたデータを、そのデータに対応する第２モデルに入力して、予測対象の開催における設置場所毎の出走表の使用枚数を予測してもよい。例えば、天候は、レース当日まで分からないため、レース前日以前に図４の画面で入力を行う場合、未入力となる可能性がある。

【0035】

なお、入力部分２２に含まれる項目は、図４に示す例に限られず、他の項目を含んでいてもよい。例えば、他の開催場に関して、当日のレース実施状況（開催または中止）の入力項目を含んでいてもよい。例えば、他の開催場のレースが中止になった場合、その開催場に行く予定であった人が来場することにより予測対象の開催場の入場者数が増加し、出走表の使用枚数が増加する可能性がある。

【0036】

図５は、出走表の適正印刷枚数を示す画面の一例を示す図である。図５の例に示す画面は、表示部１６が表示する画面であり、予測対象の開催における設置場所毎の出走表の適正印刷枚数を示す。例えば、「正門」は正門付近の出走表置き場３ａ、「東門」は、東門付近の出走表置き場３ｂである。なお、開催場毎の設置場所に関する情報は、予め学習用データとして入力済みであるとする。本実施形態では、あか競馬場には、出走表の設置場所として正門と東門が存在することが予め入力されているとする。図４に示す画面で、ボタン２３が押下され、予測部１３による予測が行われた後、表示部１６は、図５に示す画面を表示する。図５に示すように、出走表の適正印刷枚数を示す画面は、メッセージ３１と適正印刷枚数表示部分３２と開催情報を訂正するためのボタン３３とを含む。開催情報は、図４の入力部分２２で入力される情報である。メッセージ３１は、適正印刷枚数表示部分３２とボタン３３に関する説明文である。

【0037】

適正印刷枚数表示部分３２は、予測対象の開催場（本場）における設置場所毎の出走表の適正印刷枚数と、併売されるレースの出走表の適正印刷枚数とを示す。図４に示したように、予測対象の開催は、あか競馬場で行われ、本場はあか競馬場を示す。また、きいろ競馬場で開催されるレースのチケットを併売するため、きいろ競馬場における出走表も印刷される。そして、ボタン３３が押下されると、図４に示す入力画面に戻り、再度、入力部分２２のデータ入力が可能な状態となる。

【0038】

図６は、実施形態の処理の一例を示すフローチャートである。なお、ステップＳ１０１、Ｓ１０２、Ｓ１０６、Ｓ１０７は、生成装置２０の処理であり、ステップＳ１０３～Ｓ１０５は、予測装置１０の処理である。

【0039】

生成装置２０の取得部１１は、過去に開催された公営競技の開催に関する第１データと、その公営競技の開催場における設置場所毎の出走表の使用枚数を学習用データとして取得する（ステップＳ１０１）。生成装置２０の生成部１２は、取得部１１が取得した公営競技の開催に関する第１データと、設置場所毎の出走表の使用枚数を学習し、設置場所毎の出走表の使用枚数の予測に用いる第１モデルを生成する（ステップＳ１０２）。また、生成装置２０の通信部１７は、生成された第１モデルを予測装置１０に送信する。なお、生成部１２は、取得部１１が取得した公営競技の開催に関する第１データの一部のデータが未入力であった場合、未入力のデータを除く第１データと、設置場所毎の出走表の使用枚数を学習し、設置場所毎の出走表の使用枚数の予測に用いる第２モデルを生成してもよい。

【0040】

予測装置１０の予測部１３は、予測対象の開催に関する第２データが入力され、適正印刷枚数の表示指示がされた場合（ステップＳ１０３でＹＥＳ）、第１モデルに、予測対象の開催に関する第２データを入力して、予測対象の開催における設置場所毎の出走表の使用枚数を予測する（ステップＳ１０４）。予測部１３は、例えば、図４の入力部分２２の各項目が入力され、図４のボタン２３が押下された場合、ステップＳ１０４の処理を実行する。なお、ステップ１０３は適正印刷枚数の表示指示が実行されるまで繰り返される（ステップＳ１０３のＮＯ）。予測部１３は、予測対象の開催に関する第２データのうち、第２モデル生成時に未入力であった一部のデータに対応するデータが未入力であった場合、第２モデルに、第２データのうち未入力のデータを除くデータを入力して、予測対象の開催における設置場所毎の出走表の使用枚数を予測してもよい。

【0041】

予測装置１０の表示部１６は、予測された出走表の使用枚数を、適正な印刷枚数として表示する（ステップＳ１０５）。表示部１６は、例えば、予測された出走表の使用枚数に所定の余裕分枚数を加算した枚数を、適正な印刷枚数として表示してもよい。

【0042】

生成装置２０の通信部１７が、予測対象の開催終了後、予測対象の開催に関する第２データと、予測対象の開催での設置場所毎の出走表の使用枚数を予測装置１０から受信した場合（Ｓ１０６でＹＥＳ）、生成装置２０の更新部１４は、その第２データと使用枚数を学習し、第１モデルを更新する（ステップＳ１０７）。なお、ステップ１０６は使用枚数の受信が実行されるまで繰り返される（ステップＳ１０６のＮＯ）。第２モデルが生成されている場合、更新部１４は、第２モデルを更新してもよい。予測装置１０は、ステップＳ１０７の処理の終了後、ステップＳ１０３に戻り、ステップＳ１０３～Ｓ１０７の処理を繰り返してもよい。

【0043】

以上のように、予測装置１０は、過去に開催された公営競技の開催に関するデータを学習してモデルを生成し、そのモデルを用いて出走表の使用枚数を予測することにより、出走表の使用枚数の予測精度を向上することができる。これにより、予測装置１０は、出走表を過剰に印刷することを防ぎ、消耗品（用紙、インク、印刷機マスタ等）の使用を減らすことができるため、コストを削減することができる。また、予測装置１０は、出走表が不足することを防ぎ、再印刷および再配布を防ぐことができるため、現場保守員の作業工数、作業密度を削減することができる。

【0044】

次に、予測装置１０のハードウェア構成の一例を説明する。図７は、予測装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図７の例に示すように、予測装置１０において、バス１００に、プロセッサ１１１とメモリ１１２と補助記憶装置１１３と通信インタフェース１１４と媒体接続部１１５と入力装置１１６と出力装置１１７とが接続される。

【0045】

プロセッサ１１１は、メモリ１１２に展開されたプログラムを実行する。実行されるプログラムには、実施形態における処理を行う予測プログラムが適用されてもよい。

【0046】

メモリ１１２は、例えば、Random Access Memory(ＲＡＭ)である。補助記憶装置１１３は、種々の情報を記憶する記憶装置であり、例えばハードディスクドライブや半導体メモリ等が適用されてもよい。補助記憶装置１１３に実施形態の処理を行う予測プログラムが記憶されていてもよい。

【0047】

通信インタフェース１１４は、Local Area Network（ＬＡＮ）、Wide Area Network（ＷＡＮ）等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換等を行う。媒体接続部１１５は、可搬型記録媒体１１８が接続可能なインタフェースである。可搬型記録媒体１１８には、光学式ディスク、半導体メモリ等が適用されてもよい。可搬型記録媒体１１８に実施形態の処理を行う予測プログラムが記録されていてもよい。

【0048】

入力装置１１６は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、ユーザからの指示及び情報等の入力を受け付ける。入力装置１１６は、例えば、図４の入力部分２２に入力された情報を受け付ける。出力装置１１７は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、ユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果等を出力する。図２に示す表示部１６には、図７に示す出力装置１１７が適用されてもよい。

【0049】

図２に示す記憶部１８は、メモリ１１２、補助記憶装置１１３または可搬型記録媒体１１８等により実現されてもよい。図２に示す予測部１３は、メモリ１１２に展開された予測プログラムをプロセッサ１１１が実行することにより実現されてもよい。

【0050】

メモリ１１２、補助記憶装置１１３および可搬型記録媒体１１８は、コンピュータが読み取り可能であって非一時的な有形の記憶媒体であり、信号搬送波のような一時的な媒体ではない。

【0051】

なお、予測装置１０が図７に示す全ての構成要素を含んでいなくてもよく、一部の構成要素が省略されていてもよい。また、一部の構成要素が予測装置１０の外部装置に存在し、予測装置１０が外部装置に接続して、外部装置内の構成要素を利用してもよい。

【0052】

本実施形態は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本実施形態の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変更、追加、省略が適用可能である。

【符号の説明】

【0053】

１ 馬場
２ 多目的エリア
３，３ａ，３ｂ， 出走表置き場
１０ 予測装置
１１ 取得部
１２ 生成部
１３ 予測部
１４ 更新部
１５ 記憶部
１６ 表示部
１００ バス
１１１ プロセッサ
１１２ メモリ
１１３ 補助記憶装置
１１４ 通信インタフェース
１１５ 媒体接続部
１１６ 入力装置
１１７ 出力装置
１１８ 可搬型記録媒体

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】