特許 7567924 データ解析システム、データ解析方法およびデータ解析プログラム

(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】2024-10-07

(45)【発行日】2024-10-16

(54)【発明の名称】データ解析システム、データ解析方法およびデータ解析プログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/005 20060101AFI20241008BHJP

   G08G 1/01 20060101ALI20241008BHJP

   G01C 21/26 20060101ALI20241008BHJP

   H04W 4/024 20180101ALI20241008BHJP

   H04W 4/029 20180101ALI20241008BHJP

   G16Y 10/40 20200101ALI20241008BHJP

   G16Y 40/20 20200101ALI20241008BHJP

【ＦＩ】

G08G1/005

G08G1/01 F

G01C21/26 P

H04W4/024

H04W4/029

G16Y10/40

G16Y40/20

【請求項の数】 4

(21)【出願番号】P 2022553295

(86)(22)【出願日】2020-09-30

(86)【国際出願番号】 JP2020037126

(87)【国際公開番号】W WO2022070299

(87)【国際公開日】2022-04-07

【審査請求日】2022-12-26

(73)【特許権者】

【識別番号】000004226

【氏名又は名称】日本電信電話株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100098394

【弁理士】

【氏名又は名称】山川 茂樹

(74)【代理人】

【識別番号】100153006

【弁理士】

【氏名又は名称】小池 勇三

(74)【代理人】

【識別番号】100064621

【弁理士】

【氏名又は名称】山川 政樹

(74)【代理人】

【識別番号】100121669

【弁理士】

【氏名又は名称】本山 泰

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 里江子

(72)【発明者】

【氏名】小笠原 隆行

(72)【発明者】

【氏名】松永 賢一

【審査官】佐藤 吉信

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１７／１２２２５８（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２００５－１１７０７５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－０３２４１８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－１４５８７３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－０５６０７５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－２１１７３１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００５

Ｇ０８Ｇ １／０１

Ｇ０１Ｃ ２１／２６

Ｈ０４Ｗ ４／０２４

Ｈ０４Ｗ ４／０２９

Ｇ１６Ｙ １０／４０

Ｇ１６Ｙ ４０／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

人の密集を抑制して感染を防止するためのデータ解析システムであって、
ユーザ識別情報を含むセンサデータを取得するデータ取得部と、
所定領域を対象として、前記センサデータを収集するデータ収集処理部と、
前記ユーザ識別情報を基に、前記所定領域に滞在するユーザの数を算出するデータ解析部と、
前記ユーザの数を基に、前記ユーザの密集度を推定する推定部と、
前記データ収集処理部近傍に配置され、前記密集度を表示するアラート表示部と
を備え、
前記データ収集処理部が、前記センサデータに時刻情報を付与し、
前記データ解析部が、前記時刻情報を基に、前記所定領域ごとの前記ユーザの滞在時間を算出し、
前記推定部が、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、ユーザ数の下限値未満の場合に、前記ユーザの密集度が低いと推定し、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザ数の上限値を超える場合に、前記密集度が高いと推定し、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザの上限値以下であって、前記滞在時間が前記滞在時間の上限値を超える前記ユーザの数が前記ユーザ数の下限値以上の場合に、前記密集度が高いと推定することを特徴とするデータ解析システム。

【請求項2】

人の密集を抑制して感染を防止するためのデータ解析システムであって、
ユーザが装着するセンサ端末装置と、中継端末装置と、サーバ装置と、アラート表示装置とを備え、
前記センサ端末装置が、ユーザ識別情報を含むセンサデータを取得し、前記中継端末装置に送信し、
前記中継端末装置が、当該中継端末装置が受信可能な領域において前記センサデータを収集し、前記センサデータに時刻情報を付与し、前記サーバ装置に送信し、
前記サーバ装置が、前記中継端末装置から前記センサデータを受信し、前記ユーザ識別情報を基に、前記領域ごとに滞在するユーザの数を算出し、前記時刻情報を基に、前記領域ごとの前記ユーザの滞在時間を算出し、前記領域に滞在する前記ユーザの数が、ユーザ数の下限値未満の場合に、前記ユーザの密集度が低いと推定し、前記領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザ数の上限値を超える場合に、前記密集度が高いと推定し、前記領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザの上限値以下であって、前記滞在時間が前記滞在時間の上限値を超える前記ユーザの数が前記ユーザ数の下限値以上の場合に、前記密集度が高いと推定し、
前記アラート表示装置が、前記中継端末装置近傍に配置され、前記ユーザの密集度を表示する
ことを特徴とするデータ解析システム。

【請求項3】

人の密集を抑制して感染を防止するためのデータ解析方法であって、
ユーザが装着するセンサからセンサデータを取得するステップと、
前記センサデータに時刻情報を付与するステップと、
前記センサデータに含まれるユーザ識別情報を基に、所定領域に滞在する前記ユーザの数を算出するステップと、
前記時刻情報を基に、前記所定領域での前記ユーザの滞在時間を算出するステップと、
前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、ユーザ数の下限値未満の場合に、前記ユーザの密集度が低いと推定するステップと、
前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザ数の上限値を超える場合に、前記密集度が高いと推定するステップと、
前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザの上限値以下であって、前記滞在時間が前記滞在時間の上限値を超える前記ユーザの数が前記ユーザ数の下限値以上の場合に、前記密集度が高いと推定するステップと、
前記所定領域近傍で前記ユーザの密集度を表示するステップと
を備えるデータ解析方法。

【請求項4】

人の密集を抑制して感染を防止するために、所定領域に滞在するユーザが装着するセンサから取得されるセンサデータを基に、前記ユーザの密集度を解析し、前記ユーザの密集度を表示するデータ解析システムに対し、
前記センサデータに含まれるユーザ識別情報を基に、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数を算出し、前記センサデータに付与された時刻情報を基に、前記所定領域に滞在するユーザの滞在時間を算出し、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、ユーザ数の下限値未満の場合に、前記ユーザの密集度が低いと推定し、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザ数の上限値を超える場合に、前記密集度が高いと推定し、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザの上限値以下であって、前記滞在時間が前記滞在時間の上限値を超える前記ユーザの数が前記ユーザ数の下限値以上の場合に、前記密集度が高いと推定し、前記所定領域近傍で前記ユーザの密集度を表示する処理を実行させることを特徴とする、前記データ解析システムを機能させるためのデータ解析プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、人の密集度を推定するデータ解析システム、サーバ装置、データ解析方法およびデータ解析プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

今般、感染症対策の一環として人の密集を避ける取組みが各所で実施されている。特に人が多く集まる店舗、医療施設、イベント会場等においては、密集度を検知してユーザに回避を促すシステムが必要となる。また、このようなシステムは、災害等の場合においても必要になる。

【0003】

特許文献１には、スマートフォン等の移動端末を用いた、混雑緩和のためのシステムが開示されている。

【0004】

また、非特許文献１には、リハビリ入院患者の生体・身体活動情報を２４時間収集して、リハビリ回復支援を行うシステムが開示されている。このシステムでは、スマートフォンの携帯は必須ではなく、センサ端末からデータ中継装置を介してデータ収集を行うことで、ユーザにとって負担のない環境を実現している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特許第６２１５７９６号公報

【非特許文献】

【0006】

【文献】ＮＴＴ技術ジャーナル，２０１８年７月号，pp.10-14

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかしながら、特許文献１に開示されるシステムにおいては、ユーザは移動端末としてスマートフォンを持ち歩く必要がある。しかし、ユーザが高齢者である場合などには、スマートフォンを携帯しない、あるいは携帯していても見ることはないケースが想定される。

【0008】

一方、非特許文献１に開示されるシステムでは、混雑の緩和、密集度の回避を実現することはできない。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上述したような課題を解決するために、本発明に係るデータ解析システムは、人の密集を抑制して感染を防止するためのデータ解析システムであって、ユーザ識別情報を含むセンサデータを取得するデータ取得部と、所定領域を対象として、前記センサデータを収集するデータ収集処理部と、前記ユーザ識別情報を基に、前記所定領域に滞在するユーザの数を算出するデータ解析部と、前記ユーザの数を基に、前記ユーザの密集度を推定する推定部と、前記データ収集処理部近傍に配置され、前記密集度を表示するアラート表示部とを備え、前記データ収集処理部が、前記センサデータに時刻情報を付与し、前記データ解析部が、前記時刻情報を基に、前記所定領域ごとの前記ユーザの滞在時間を算出し、前記推定部が、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、ユーザ数の下限値未満の場合に、前記ユーザの密集度が低いと推定し、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザ数の上限値を超える場合に、前記密集度が高いと推定し、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザの上限値以下であって、前記滞在時間が前記滞在時間の上限値を超える前記ユーザの数が前記ユーザ数の下限値以上の場合に、前記密集度が高いと推定することを特徴とする。

【0010】

また、本発明に係るデータ解析システムは、人の密集を抑制して感染を防止するためのデータ解析システムであって、ユーザが装着するセンサ端末装置と、中継端末装置と、サーバ装置と、アラート表示装置とを備え、前記センサ端末装置が、ユーザ識別情報を含むセンサデータを取得し、前記中継端末装置に送信し、前記中継端末装置が、当該中継端末装置が受信可能な領域において前記センサデータを収集し、前記センサデータに時刻情報を付与し、前記サーバ装置に送信し、前記サーバ装置が、前記中継端末装置から前記センサデータを受信し、前記ユーザ識別情報を基に、前記領域ごとに滞在するユーザの数を算出し、前記時刻情報を基に、前記領域ごとの前記ユーザの滞在時間を算出し、前記領域に滞在する前記ユーザの数が、ユーザ数の下限値未満の場合に、前記ユーザの密集度が低いと推定し、前記領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザ数の上限値を超える場合に、前記密集度が高いと推定し、前記領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザの上限値以下であって、前記滞在時間が前記滞在時間の上限値を超える前記ユーザの数が前記ユーザ数の下限値以上の場合に、前記密集度が高いと推定し、前記アラート表示装置が、前記中継端末装置近傍に配置され、前記ユーザの密集度を表示することを特徴とする。

【0013】

また、本発明に係るデータ解析方法は、人の密集を抑制して感染を防止するためのデータ解析方法であって、ユーザが装着するセンサからセンサデータを取得するステップと、
前記センサデータに時刻情報を付与するステップと、前記センサデータに含まれるユーザ識別情報を基に、所定領域に滞在する前記ユーザの数を算出するステップと、前記時刻情報を基に、前記所定領域での前記ユーザの滞在時間を算出するステップと、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、ユーザ数の下限値未満の場合に、前記ユーザの密集度が低いと推定するステップと、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザ数の上限値を超える場合に、前記密集度が高いと推定するステップと、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザの上限値以下であって、前記滞在時間が前記滞在時間の上限値を超える前記ユーザの数が前記ユーザ数の下限値以上の場合に、前記密集度が高いと推定するステップと、前記所定領域近傍で前記ユーザの密集度を表示するステップとを備える。

【0014】

また、本発明に係るデータ解析プログラムは、人の密集を抑制して感染を防止するために、所定領域に滞在するユーザが装着するセンサから取得されるセンサデータを基に、前記ユーザの密集度を解析し、前記ユーザの密集度を表示するデータ解析システムに対し、前記センサデータに含まれるユーザ識別情報を基に、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数を算出し、前記センサデータに付与された時刻情報を基に、前記所定領域に滞在するユーザの滞在時間を算出し、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、ユーザ数の下限値未満の場合に、前記ユーザの密集度が低いと推定し、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザ数の上限値を超える場合に、前記密集度が高いと推定し、前記所定領域に滞在する前記ユーザの数が、前記ユーザ数の下限値以上かつ前記ユーザの上限値以下であって、前記滞在時間が前記滞在時間の上限値を超える前記ユーザの数が前記ユーザ数の下限値以上の場合に、前記密集度が高いと推定し、前記所定領域近傍で前記ユーザの密集度を表示する処理を実行させることを特徴とし、データ解析システムを機能させる。

【発明の効果】

【0015】

本発明によれば、ユーザ近傍の人の密集度を推定するデータ解析システム、サーバ装置、データ解析方法およびデータ解析プログラムを提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】図１は、本発明の第１の実施の形態に係るデータ解析システムの構成を示すブロック図である。

【図2】図２は、本発明の第１の実施の形態に係るデータ解析システムにおけるデータ解析部の構成を示すブロック図である。

【図3】図３は、本発明の第１の実施の形態に係るデータ解析方法のフローチャート図である。

【図4】図４は、本発明の第１の実施の形態に係るデータ解析システムの構成例を示す概要図である。

【図5】図５は、本発明の第１の実施の形態に係るデータ解析システムの動作の一例を説明するための図である。

【図6A】図６Ａは、本発明の第１の実施例に係るデータ解析システムの動作を説明するための図である。

【図6B】図６Ｂは、本発明の第１の実施例に係るデータ解析システムの動作を説明するための図である。

【図6C】図６Ｃは、本発明の第１の実施例に係るデータ解析システムの動作を説明するための図である。

【図6D】図６Ｄは、本発明の第１の実施例に係るデータ解析システムの動作を説明するための図である。

【図7】図７は、本発明の実施の形態におけるコンピュータの構成例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

＜第１の実施の形態＞
本発明の第１の実施の形態に係るデータ解析システムについて図１～図２を参照して説明する。

【0018】

＜データ解析システムの構成＞
本実施の形態に係るデータ解析システム１は、図１に示すように、データ取得部１０、データ収集処理部１１、データ解析部１２、推定部１３、記憶部１４、およびアラート表示部１５を備える。特に、ユーザの密集度を解析するデータ解析部１２、ユーザの密集度を推定する推定部１３、およびユーザの密集度の高低を表示するアラート表示部１５を備える。

【0019】

データ取得部１０では、センサデータとしてユーザの生体情報や環境情報等がウェアラブルセンサによって取得される。センサとして、例えば、心拍計、心電計、血圧計、脈拍計、呼吸センサ、体温計、脳波センサなどがあげられる。

【0020】

データ収集処理部１１では、データ取得部１０で取得されたセンサデータを一定の時間周期で収集して時刻情報を付与する。また、センサデータにはユーザ識別情報（ユーザＩＤ情報）も付随しており、時刻情報とともに記憶部１４に蓄積される。

【0021】

また、図２に示すように、データ解析部１２は、中継端末装置（後述）通信（受信）可能な所定の領域内に滞在するユーザＩＤの数を、ユーザＩＤ情報を基にカウントするＩＤ数算出部１２０を有する。換言すれば、ＩＤ数算出部１２０は、所定の領域内に滞在するユーザの数を算出する。

【0022】

また、データ解析部１２は、ユーザが所定の領域内に滞在している時間を、時刻情報を基に算出する滞在時間算出部１２１を有する。

【0023】

データ解析部１２では、データ収集処理部１１によって収集された生体情報や環境情報等のセンサデータの解析も行うが、本発明においては本質的でないため詳述しない。

【0024】

推定部１３では、上述のユーザＩＤ数および滞在時間から、中継端末装置近傍のユーザ密集度を推定し、その結果を、中継端末装置の近傍に設置されたアラート表示部１５に表示し、ユーザに密集の回避を促す。以下、「中継端末装置の近傍に配置」は、中継端末装置の周囲に配置される場合を含み、中継端末装置と一体になり、中継端末装置に装着され配置される場合も含む。

【0025】

アラート表示部１５は、例えば信号ランプや液晶ディスプレイなどのモニタによって実現される。

【0026】

本実施の形態に係るデータ解析システム１によれば、各中継端末装置が対象とする領域ごとにユーザの密集度を推定して表示することができる。ここで、記憶部１４を備えなくとも、データ解析システム１は基本的な機能を発揮することができる。

【0027】

＜データ解析方法＞
次に、本実施の形態に係るデータ解析方法について、図３を参照して説明する。

【0028】

データ解析システム１において、まず、データ取得部１０は、ユーザごとにセンサ１０５で計測された生体情報等を含むセンサデータを取得する（ステップＳ１）。

【0029】

次に、データ収集処理部１１は、一定の周期で複数のユーザのセンサデータをデータ取得部１０から収集する（ステップＳ２）。このとき、各センサデータにはユーザＩＤ情報が含まれている。

【0030】

その後、ＩＤ数算出部１２０で、各中継端末装置の所定領域内でのユーザＩＤ総数、換言すれば、ユーザの数を算出する（ステップＳ３）。ＩＤ数算出部１２０で算出されたユーザＩＤ数の時系列データは記憶部１４に蓄積される。

【0031】

次に、滞在時間算出部１２１で、センサデータに付与された時刻情報を基に、ユーザ各々の滞在時間が算出され（ステップＳ４）、その時系列データは記憶部１４に蓄積される。

【0032】

次に、ユーザの密集度を推定する推定部で、ユーザＩＤ総数（ユーザの数）が０もしくは１の場合（ユーザＩＤ総数が２未満の場合、換言すれば、ユーザＩＤ総数＜２の場合）（ステップＳ５：ＹＥＳ）には、滞在時間に関わらず、「推定１：密集度は低」とする（ステップＳ９）。

【0033】

一方、ユーザＩＤ総数（ユーザの数）が２以上の場合（ステップＳ５：ＮＯ）で、予め規定されたユーザ数の上限値αを超える場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）は、滞在時間に関わらず「推定２：密集度は高」とする（ステップＳ８）。

【0034】

ユーザＩＤ数（ユーザの数）が２以上α以下の場合において（ステップＳ６：ＮＯ）、所定領域内に滞在時間の上限値βを超えて滞在するユーザＩＤ数（ユーザの数）が２以上の場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）は「推定２：密集度は高」（ステップＳ８）とする。また、滞在時間が上限値βを超えるユーザＩＤ数（ユーザの数）が１の場合（ステップＳ７：ＮＯ）は、「推定１：密集度は低」とする（ステップＳ９）。

【0035】

密集度が高いと推定された場合（ステップＳ８）は、アラート表示部１５へ、例えば、赤色表示となるようアラート送信する（ステップＳ１０）。また、密集度は低いと推定された場合は、例えば、緑色が表示されるようアラート送信する（ステップＳ１１）。

【0036】

本実施の形態では、所定領域におけるユーザ数と滞在時間に基づいて密集度を推定する例を示したが、これに限らず、所定領域におけるユーザ数だけに基づいて密集度を推定することもできる。例えば、ステップＳ５において、Ｙｅｓの場合に密集度が低いと推定し、Ｎｏの場合に密集度が高いと推定してもよい。

【0037】

ここで、本実施の形態で示したように、所定領域におけるユーザ数に加えて滞在時間を用いて密集度を推定すれば、密集度の推定における精度を向上できる。

【0038】

本実施の形態では、ステップＳ５において、「２」未満／以上で、換言すれば、「２」を基準値（ユーザ数の下限値）として判定する例を示したが、これに限らず、「２」以外の下限値を用いてもよい。例えば、ユーザ数の下限値は、所定領域が広ければ高い値に設定してもよいし、所定領域が狭ければ低い値に設定してもよい。

【0039】

＜データ解析システムの構成例＞
次に、本実施の形態に係るデータ解析システムの構成例について図４を参照して説明する。

【0040】

データ解析システム１では、店舗、医療施設、イベント会場などに複数の中継端末装置が設置される。ユーザに装着されるセンサにより取得されたデータが各中継端末装置に送信され、さらに各中継端末装置からデータがサーバ装置に送信され解析される。

【0041】

データ解析システム１は、例えば、図４に示すように、ユーザに装着されるセンサ端末装置２００ａ、２００ｂ、中継端末装置３００（１～Ｎ）、サーバ装置４００、アラート表示装置５００（１～Ｎ）を備える。

【0042】

センサ端末装置２００ａ、２００ｂ、データ中継端末装置３００、サーバ装置４００、アラート表示装置５００のすべてもしくはいずれかは、図１および図２に示すデータ解析部１２などのデータ解析システムに含まれる各機能を備える。

【0043】

なお、以下においては、センサ端末装置２００ａ、２００ｂにおけるデータ取得部２０２は、図１に示すデータ取得部１０に含まれる。

【0044】

また、中継端末装置３００におけるデータ収集部３０２と時刻付与部３０３は、図１に示すデータ収集処理部１１に含まれる。

【0045】

また、サーバ装置４００におけるＩＤ数算出部４０３と滞在時間算出部４０４は、図１に示すデータ解析部１２に含まれる。また、推定部４０５は、図１に示す推定部１３に含まれる。

【0046】

また、アラート表示装置５００における表示部５０２は、図１に示すアラート表示部１５に含まれる。

【0047】

＜センサ端末装置の機能ブロック＞
センサ端末装置２００ａ、２００ｂは、図４に示すように、センサ２０１、データ取得部２０２、および送信部２０３を備える。センサ端末装置２００ａ、２００ｂは、例えば、ユーザの体幹などに配置されてユーザに装着されて生体情報および身体の物理的情報を含むセンサデータを計測する。

【0048】

センサ端末装置２００ａ、２００ｂは、計測したユーザの生体情報等を無線通信により中継端末装置３００に送信する。このとき、センサデータにはユーザＩＤ情報が含まれている。センサ端末装置２００ａ、２００ｂは、例えば、リストウォッチ型や衣服型のウェアラブル端末が用いられる。

【0049】

送信部２０３は、データ取得部２０２が取得したユーザＩＤ情報を含むセンサデータを中継端末装置３００へ送出する。送信部２０３は、例えば、ＢＬＥやＷｉ－Ｆｉなどの無線通信により中継端末装置３００にセンサデータを送信することができる。

【0050】

＜中継端末装置の機能ブロック＞
中継端末装置３００（Ｎ台）は、屋内の所定の領域内に複数設置され、それぞれが独立にセンサ端末装置（２００ａ、２００ｂ等）が構成する通信エリアを有する。中継端末装置３００は、通信ネットワークＮＷを介してサーバ装置４００にデータを送信する。

【0051】

中継端末装置３００は、図４に示すように、受信部３０１、データ収集部３０２、時刻付与部３０３、および送信部３０４を備える。

【0052】

受信部３０１は、センサ端末装置２００ａ、２００ｂで取得されたユーザＩＤ情報を含むセンサデータを受信する。データ収集部３０２が一定周期で収集したユーザごとのセンサデータは時刻付与部３０３によって時刻情報を付与された後、送信部３０４から通信ネットワークＮＷを介してサーバ装置４００に送信される。

【0053】

＜サーバ装置の機能ブロック＞
サーバ装置４００は、受信部４０１、記憶部４０２、ＩＤ数算出部４０３、滞在時間算出部４０４、推定部４０５、および送信部４０６を備える。

【0054】

受信部４０１は、中継端末装置３００よりセンサデータを受信し、受信されたセンサデータは記憶部４０２に記憶される。

【0055】

ＩＤ数算出部４０３、滞在時間算出部４０４は、それぞれ受信されたセンサデータに基づき、ユーザＩＤ数および滞在時間を算出する。

【0056】

推定部４０５は、算出されたユーザＩＤ数および滞在時間に基づき、ユーザ密集度を推定する。

【0057】

送信部４０６は、ネットワーク経由でアラート表示装置５００にユーザ密集度の推定結果を送信する。ここで、アラート表示装置５００は、中継端末装置３００近傍にＮ台（中継端末装置３００と同数）設置され、表示処理部５０１および表示部５０２を備える。

【0058】

＜データ解析システムの動作シーケンス＞
次に、データ解析システムの動作の一例について図５を参照して説明する。一例として、２人のユーザがそれぞれセンサ端末装置２００ａ、２００ｂを装着して、対象となる施設内を移動するときに、推定結果がアラートＯＮ（密集度が高）となる場合について説明する。

【0059】

まず、ユーザが装着するセンサ端末装置２００ａ、２００ｂのセンサ２０１で、生体情報等が計測される（ステップＳ１００）。

【0060】

次に、センサ端末装置２００ａ、２００ｂで計測された生体情報等を、それぞれ、データ取得部２０２でセンサデータａ、ｂとして取得する。センサデータａ、ｂは送信部２０３より、ＢＬＥやＷｉ－Ｆｉで中継端末装置３００に送信される（ステップＳ１０１）。

【0061】

ここで、各センサデータには、ユーザを識別する情報（ＩＤ：ａ、ＩＤ：ｂ）が含まれる。識別情報は、ＭＡＣアドレスや予めユーザ情報と関連付けた識別情報などを用いることができる。

【0062】

中継端末装置３００は、受信部３０１とデータ収集部３０２で、一定周期でセンサ端末装置２００ａ、２００ｂで取得されたセンサデータを受信し、収集する（ステップＳ１０２）。

【0063】

次に、時刻付与部３０３で、収集した複数のユーザのセンサデータに時刻情報を付与する（ステップＳ１０３）。例えば、センサデータａ、ｂそれぞれに、時刻（ｔｉｍｅ：ａ、ｔｉｍｅ：ａ）を付与する。

【0064】

時刻を付与されたセンサデータは、送信部３０４から通信ネットワークＮＷを介してサーバ装置４００に送信する（ステップＳ１０４）。例えば、センサデータａ（ＩＤ：ａ、ｔｉｍｅ：ａ）、センサデータｂ（ＩＤ：ｂ、ｔｉｍｅ：ｂ）が送信される。

【0065】

次に、サーバ装置４００は、一定の時間周期内に受信したユーザのセンサデータから、ＩＤ数算出部４０３で、ユーザＩＤ数を算出する（ステップＳ１０５）。

【0066】

次に、滞在時間算出部４０４で、各々のユーザの滞在情報（滞在時間）を時刻情報から算出する（ステップＳ１０６）。

【0067】

次に、推定部４０５で、算出されたユーザＩＤ数と滞在情報（滞在時間）とを基に、一定時間周期内におけるユーザの密集度を推定する（ステップＳ１０７）。

【0068】

密集度が高いと推定される場合は、アラートＯＮの信号をアラート表示装置５００に送信する（ステップＳ１０８）。

【0069】

次に、アラート表示装置５００において、表示処理部５０１で、サーバ装置からの指示を受け、例えば信号灯を赤に点灯、あるいは点滅させる処理を行う（ステップＳ１０９）。

【0070】

最後に、表示部５０２が赤色に点灯、あるいは点滅する（ステップ１１０）。

【0071】

以上のように、本実施の形態に係るデータ解析システムによれば、ユーザがスマートフォンを携帯しなくとも、建物や施設内において、各中継端末装置が対象とする領域ごとにユーザの密集度を推定することができる。したがって、領域ごとに密集度が高いときにアラートを表示する等、ユーザ近傍の密集度を視覚的に表示することによって、ユーザ自ら、あるいは第三者による注意喚起により、ユーザの密集、混雑を緩和することができる。

【0072】

＜第１の実施例＞
次に、本発明の第１の実施例に係るデータ解析システムを、図６Ａ～図６Ｄを参照して説明する。

【0073】

本実施例では、予め規定されるユーザＩＤ総数の上限値αを５、滞在時間の上限値βを１５分間として説明する。

【0074】

まず、図６Ａに示すように、対象領域にユーザが１人、２０分間滞在する場合を想定する。この場合、滞在時間は上限値βを超えているが、ユーザＩＤの総数が２を超えず（０か１）、図３に示すステップＳ５でＹｅｓと判定されるので、密集度は低いと推定され、アラート信号はオフとなる。ここで、アラート信号は青や緑に点灯してもよい。

【0075】

次に、図６Ｂに示すように、対象領域にユーザが６人、それぞれ１分間、５分間、３分間、８分間、４分間、２分間滞在する場合を想定する。この場合、ユーザＩＤの総数が２以上であり、上限値α（＝５）を超えるので、図３に示すステップＳ６でＹｅｓと判定され、密集度は高いと推定され、アラート信号はオンとなる。ここで、アラート信号は赤色等に点灯してもよい。

【0076】

次に、図６Ｃに示すように、対象領域にユーザが３人、それぞれ２分間、２０分間、１６分間滞在する場合を想定する。この場合、ユーザＩＤの総数が２以上であり、上限値α（＝５）以下であり、滞在時間の上限値β（１５分間）を超えるＩＤ数は２なので、図３に示すステップＳ７でＹｅｓと判定され、密集度は高いと推定され、アラート信号はオンとなる。ここで、アラート信号は赤色等に点灯してもよい。

【0077】

次に、図６Ｄに示すように、対象領域にユーザが３人、それぞれ４分間、１分間、１７分間滞在する場合を想定する。この場合、ユーザＩＤの総数が２以上であり、上限値α（＝５）以下であり、滞在時間の上限値β（１５分間）を超えるＩＤ数は１なので、
図３に示すステップＳ７でＮｏと判定され、密集度は低いと推定され、アラート信号はオフとなる。ここで、アラート信号は青や緑に点灯してもよい。

【0078】

本実施例では、予め規定された上限値α、βを各々５、１５分間としたが、実際には、中継端末装置の所定の通信可能領域と、感染予防の十分とれるユーザ間距離や滞在時間を考慮した上で、システム管理者が夫々決定すればよい。

【0079】

以上のように、本実施例に係るデータ解析システムによれば、ユーザがスマートフォンを携帯しなくとも、建物や施設内において、各中継端末装置が対象とする領域ごとにユーザの密集度を推定することができる。したがって、領域ごとに密集度が高いときにアラートを表示する等、ユーザ近傍の密集度を表示することによって、ユーザ自ら、あるいは第三者による注意喚起により、ユーザの密集、混雑を緩和することができる。

【0080】

本発明の実施の形態および実施例に係るデータ解析システムおよびサーバ装置では、センサデータに時刻情報を付与する機能、時刻情報に基づいて滞在時間を算出する機能および所定領域内のユーザ数と滞在時間を用いて密集度を推定する機能を備える例を示したが、これに限らない。センサデータに時刻情報を付与する機能、時刻情報に基づいて滞在時間を算出する機能を備えず、所定領域内のユーザ数のみを用いて密集度を推定することができる。

【0081】

本発明の実施の形態および実施例では、アラート表示部およびアラート表示装置における密集度を、赤色等の点灯、点滅で表示する例を示したが、これに限らず、色だけでなく、文字、絵、パターン等でも表示してもよい。密集度が高いと推定された場合には、色、文字などを表示して、密集度が低いと推定された場合には表示しないという形態でもよい。密集度の高低が視覚的に識別できればよい。

【0082】

図７に、本発明の実施の形態に係るデータ解析システムにおけるコンピュータの構成例を示す。データ解析システムは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）６３、記憶装置（記憶部）６２およびインタフェース装置６１を備えたコンピュータ６０と、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。ここで、インタフェース装置６１に、受信部、送信部が接続される。ＣＰＵ６３は、記憶装置６２に格納されたデータ解析プログラムに従って本発明の実施の形態における処理を実行する。このように、データ解析プログラムはデータ解析システムを機能させる。

【0083】

本発明の実施の形態に係るデータ解析システムでは、コンピュータを装置内部に備えてもよいし、コンピュータの機能の少なくとも１部を、外部コンピュータを用いて実現してもよい。また、記憶装置も装置外部の記憶媒体６５を用いてもよく、記憶媒体６５に格納されたデータ解析プログラムを読み出して実行してもよい。記憶媒体６５には、各種磁気記録媒体、光磁気記録媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、各種メモリを含む。また、データ解析プログラムはインターネットなどの通信回線を介してコンピュータに供給されてもよい。

【0084】

本発明の実施の形態では、データ解析システムの構成などにおいて、各構成部の構造等の一例を示したが、これに限らない。データ解析システムの機能を発揮し効果を奏するものであればよい。

【産業上の利用可能性】

【0085】

本発明は、建物、施設などにおける人の密集、混雑を回避させる装置、システム等として環境、健康医療、防災などの分野に適用することができる。

【符号の説明】

【0086】

１ データ解析システム
１０ データ取得部
１１ データ収集処理部
１２ データ解析部
１３ 推定部
１４ 記憶部
１５ アラート表示部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6A】

【図6B】

【図6C】

【図6D】

【図7】