知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
▶ 株式会社東芝の特許一覧 ▶ 東芝電機サービス株式会社の特許一覧
(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】2024-12-13
(45)【発行日】2024-12-23
(54)【発明の名称】交通流計測装置、交通流計測方法及び交通流計測プログラム
(51)【国際特許分類】
G07C 9/00 20200101AFI20241216BHJP
B66B 3/00 20060101ALI20241216BHJP
【ＦＩ】
G07C9/00
B66B3/00 U
B66B3/00 K
B66B3/00 N
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2020167957
(22)【出願日】2020-10-02
(65)【公開番号】P2022059998
(43)【公開日】2022-04-14
【審査請求日】2023-07-26
(73)【特許権者】
【識別番号】000003078
【氏名又は名称】株式会社東芝
(73)【特許権者】
【識別番号】598076591
【氏名又は名称】東芝インフラシステムズ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110003708
【氏名又は名称】弁理士法人鈴榮特許綜合事務所
(72)【発明者】
【氏名】会津 宏幸
(72)【発明者】
【氏名】中谷 博司
(72)【発明者】
【氏名】茂木 久
(72)【発明者】
【氏名】松江 清高
【審査官】小島 哲次
(56)【参考文献】
【文献】特開２００５－２８２２３４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００５－２８２２３５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００７－３２３２６２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００７－２８００８３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－１２３１２８（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０７Ｃ ９／００－ ９／３８
Ｇ０６Ｑ ５０／１６
Ｂ６６Ｂ ３／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
個人識別情報が割り当てられた複数の人物のそれぞれが通過したビル内の複数のセキュリティゲートのそれぞれのゲート識別情報と通過時刻とを含むゲート通過情報を取得し、前記ゲート通過情報に基づき、前記複数の人物の移動元から移動先までの区間の移動に要する移動時間を交通流情報として生成し、
それぞれの区間における最短の前記移動時間を基準値に設定し、
それぞれの区間における時間帯毎の前記移動時間の平均値を算出し、
前記基準値と前記平均値との差が所定時間を超える時間帯を混雑状態として特定する、
計測処理部を具備する交通流計測装置。
【請求項2】
前記計測処理部は、それぞれの区間における最頻出の移動時間に対する差が所定時間を超える移動時間を前記平均値の算出から除外する、
請求項１に記載の交通流計測装置。
【請求項3】
前記計測処理部は、前記ゲート通過情報に基づき、前記個人識別情報のそれぞれについて最も多く通過した前記セキュリティゲートを特定し、前記特定したセキュリティゲートに基づき、前記人物と関連の高い前記ビル内の場所を推定する請求項１又は２に記載の交通流計測装置。
【請求項4】
前記セキュリティゲートとの前記ゲート通過情報の通信を前記ビル内のローカル環境で行うように構成されたローカル通信モジュールをさらに具備する請求項１乃至３の何れか１項に記載の交通流計測装置。
【請求項5】
前記ビルの外の機器との前記交通流情報の通信を公衆ネットワークで行うように構成されたグローバル通信モジュールをさらに具備する請求項１乃至４の何れか１項に記載の交通流計測装置。
【請求項6】
交通流計測装置の計測処理部が、個人識別情報が割り当てられた複数の人物のそれぞれが通過したビル内の複数のセキュリティゲートのそれぞれのゲート識別情報と通過時刻とを含むゲート通過情報を取得することと、前記計測処理部が、前記ゲート通過情報に基づき、前記複数の人物の移動元から移動先までの区間の移動に要する移動時間を交通流情報として生成することと、
前記計測処理部が、それぞれの区間における最短の前記移動時間を基準値に設定することと、
前記計測処理部が、それぞれの区間における時間帯毎の前記移動時間の平均値を算出することと、
前記計測処理部が、前記基準値と前記平均値との差が所定時間を超える時間帯を混雑状態として特定することと、
を具備する交通流計測方法。
【請求項7】
個人識別情報が割り当てられた複数の人物のそれぞれが通過したビル内の複数のセキュリティゲートのそれぞれのゲート識別情報と通過時刻とを含むゲート通過情報を取得することと、前記ゲート通過情報に基づき、前記複数の人物の移動元から移動先までの区間の移動に要する移動時間を交通流情報として生成することと、
それぞれの区間における最短の前記移動時間を基準値に設定することと、
それぞれの区間における時間帯毎の前記移動時間の平均値を算出することと、
前記基準値と前記平均値との差が所定時間を超える時間帯を混雑状態として特定することと、
をプロセッサに実行させるための交通流計測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、交通流計測装置、交通流計測方法及び交通流計測プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
オフィスビル等の館内の人の流れを表す館内交通流の情報は、館内の各種の管理をしたり、館内の各種のサービスを提供したりするために用いられ得る。オフィスビル等にはセキュリティゲートが設けられていることが多い。セキュリティゲートの通過情報は、館内交通流の情報を得るために有用な情報となり得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１９－０８１６１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本発明が解決しようとする課題は、セキュリティゲートの通過情報を利用して館内交通流の情報を得ることが可能な交通流計測装置、交通流計測方法及び交通流計測プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0005】
実施形態において、交通流計測装置は、計測処理部を備える。計測処理部は、個人識別情報が割り当てられた複数の人物のそれぞれが通過したビル内の複数のセキュリティゲートのそれぞれのゲート識別情報と通過時刻とを含むゲート通過情報を取得する。計測処理部は、ゲート通過情報に基づき、複数の人物の移動元から移動先までの区間の移動に要する移動時間を交通流情報として生成する。計測処理部は、それぞれの区間における最短の移動時間を基準値に設定する。計測処理部は、それぞれの区間における時間帯毎の移動時間の平均値を算出する。計測処理部は、基準値と平均値との差が所定時間を超える時間帯を混雑状態として特定する。
【図面の簡単な説明】
【0006】
【発明を実施するための形態】
【0007】
以下、図面を参照しながら実施形態を説明する。図１は、一実施形態に係る交通流計測システムの一例の概要を示す図である。交通流計測システム１は、例えばオフィスビルの館内の人の流れを計測するシステムである。したがって、交通流計測システム１は、ビルＢの中に設けられている。交通流計測システム１は、交通流計測装置１０と、セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０―ｎとを有している。交通流計測装置１０と、セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０―ｎとは、ビルＢの中に構築されたローカルなネットワーク環境を用いて通信する。また、交通流計測装置１０は、ビルＢの外に構築された公衆ネットワークＮＷを用いてクラウドサーバ３０とも通信し得る。
【0008】
実施形態においては、人物Ｐがセキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎの何れかを通過する毎にセキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎにおいてゲート通過情報が取得される。ゲート通過情報は、個人識別情報と、ゲート識別情報と、ゲート名称と、通過時刻と、事象とを含む。個人識別情報は、セキュリティゲートを通過した人物Ｐを識別するための情報であり、例えば人物Ｐに割り当てられたＩＤである。セキュリティゲートがカード認証式である場合、個人識別情報はカードに割り当てられたＩＤであってもよい。ゲート識別情報は、セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎを識別するための情報であり、例えばセキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎのそれぞれに割り当てられたゲート番号である。ゲート名称は、対応するセキュリティゲートの名称である。通過時刻は、人物Ｐがゲートを通過した時刻である。通過時刻は、人物Ｐの認証が行われた時刻であってもよい。事象は、セキュリティゲートの通過が入室（入館）のためのものであるのか、退室（退館）のためのものであるのかを示す情報である。「事象」は、セキュリティゲートの入室側で認証がされたか、退室側で認証されたかによって取得される情報である。
【0009】
図１の例では、人物Ｐは、ビルＢの入り口から入館するときにセキュリティゲート２０－１を通過し、その後にエレベータＥＶで２階に上がって部屋Ｒに入室するときにセキュリティゲート２０－２を通過する。この場合、セキュリティゲート２０－１とセキュリティゲート２０－２のそれぞれでゲート通過情報が取得される。セキュリティゲート２０－１とセキュリティゲート２０－２とは、ゲート通過情報を交通流計測装置１０に送信する。
【0010】
交通流計測装置１０は、人物Ｐが先に通過したセキュリティゲート２０－１、すなわちビルＢの入り口を人物Ｐの移動元として、また、人物Ｐが後に通過したセキュリティゲート２０－２、すなわち部屋Ｒを人物Ｐの移動先として特定する。そして、交通流計測装置１０は、移動元から移動先までに要した移動時間をセキュリティゲートの通過時刻の差から算出する。例えば、移動元であるセキュリティゲート２０－１の通過時刻をＴ０とし、移動先であるセキュリティゲート２０－２の通過時刻をＴ１としたとき、移動時間ＴはＴ１－Ｔ０になる。つまり、人物Ｐは、ビルＢの入り口から部屋Ｒまで移動時間Ｔをかけて移動したことになる。このような移動元と移動先との関係を表す情報、移動元から移動先までの区間の移動時間の情報を多数の人物について集計することで、ビルＢの中の交通流が計測され得る。
【0011】
交通流計測システム１についてさらに説明する。図２は、交通流計測装置１０の一例の構成を示す図である。交通流計測装置１０は、例えばコンピュータによって構成される。図２に示すように、交通流計測装置１０は、プロセッサ１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、ＲＡＭ(Random Access Memory)１３と、ストレージ１４と、ローカル通信モジュール１５と、グローバル通信モジュール１６とを有している。ここで、交通流計測装置１０は、図２で示した以外の要素を有していてもよい。例えば、交通流計測装置１０は、ディスプレイ、操作インターフェイスといった要素を有していてもよい。
【0012】
プロセッサ１１は、例えばＣＰＵ(Central Processing Unit)であり、交通流計測装置１０の動作を制御する。プロセッサ１１は、必ずしもＣＰＵである必要はない。プロセッサ１１は、ＭＰＵ(Micro Processing Unit)、ＧＰＵ(Graphical `Processing Unit)等であってもよい。また、プロセッサ１１は、ＡＳＩＣ(Application Specific IC)、ＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)等であってもよい。さらに、プロセッサ１１は、単独のＣＰＵ等である必要はなく、複数のＣＰＵ等で構成されていてもよい。実施形態のプロセッサ１１は、例えばストレージに記憶された交通流計測プログラムを実行することによって計測処理部１１１及び予測処理部１１２として動作する。計測処理部１１１は、館内の交通流の計測に係る各種の処理を行う。また、予測処理部１１２は、計測処理部１１１によって過去に計測された館内の交通流に基づいて、未来の館内の交通流を予測する。
【0013】
ＲＯＭ１２は、例えばフラッシュメモリである。ＲＯＭ１２は、例えば交通流計測装置１０の起動プログラムを記憶している。ＲＡＭ１３は、交通流計測装置１０の各種の処理における作業メモリとして用いられ得る。
【0014】
ストレージ１４は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）といったストレージである。ストレージ１４は、交通流計測装置１０の各種の処理に用いられるプログラム及びデータを記憶している。例えば、ストレージ１４は、オペレーティングシステム（ＯＳ）１４１と、交通流計測プログラム１４２と、ゲート通過情報１４３と、交通流情報１４４と、分析情報１４５とを記憶している。ＯＳ１４１は、交通流計測装置１０の基本的な機能を実現するためのプログラムである。ストレージ１４に格納されている各種のプログラムは、ＯＳ１４１の制御下で実行される。交通流計測プログラム１４２は、交通流の計測に係る各種の処理を実行するためのプログラムである。ゲート通過情報１４３は、セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０―ｎから取得されたゲート通過情報である。ゲート通過情報１４３については後で詳しく説明する。交通流情報１４４は、交通流計測プログラム１４２のデータ変換処理によって得られる交通流に係る情報である。交通流情報は、前述した移動元と移動先との関係を表す情報、移動元から移動先までの区間の移動時間の情報を含む。分析情報１４５は、交通流計測プログラム１４２のデータ分析処理によって得られる交通流情報の分析結果に係る情報である。
【0015】
図３は、ゲート通過情報１４３の一例を示す図である。図３に示すように、ゲート通過情報１４３は、例えば「日時」、「ＩＤ」、「ゲート番号」、「ゲート名称」、「事象」の項目を含む。「日時」は、セキュリティゲートの通過があった日時であり、前述の通過時刻に相当する。「ＩＤ」は、セキュリティゲートを通過した人物を特定するための個人識別情報である。ここで、図３の例の「ＩＤ」は、匿名化処理が施されている。匿名化処理には、例えばハッシュ関数による変換処理が用いられるがこれに限定されない。つまり、匿名化処理には、同一人物のＩＤに対して同一の変換結果が得られる方式であれば任意の方式が用いられ得る。例えば、図３のＮｏ．２、Ｎｏ８及びＮｏ．９の「ＩＤ」は、同じ値を有している。この場合、Ｎｏ．２、Ｎｏ．８及びＮｏ．９については同じ人物がセキュリティゲートを通過していることを意味している。「ゲート番号」は、セキュリティゲートのそれぞれに割り当てられた一意の番号であり、ゲート識別情報に相当する。「ゲート名称」は、セキュリティゲートのそれぞれの名称である。「事象」は、セキュリティゲートの通過が入室のための通過であるのか、退室のための通過であるのかを示す情報である。
【0016】
ここで、図２では、ゲート通過情報１４３と、交通流情報１４４と、分析情報１４５とは、交通流計測装置１０のストレージ１４に記憶されるものとされている。これに対し、ゲート通過情報１４３と、交通流情報１４４と、分析情報１４５とは、交通流計測装置１０とは別のストレージに記憶されてもよい。この場合、交通流計測装置１０は、必要に応じてこの別のストレージからゲート通過情報１４３と、交通流情報１４４と、分析情報１４５とを取得する。この場合の通信には、ローカル通信モジュール１５が用いられる。
【0017】
ローカル通信モジュール１５は、セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０―ｎとの通信に用いられる通信モジュールである。ローカル通信モジュール１５は、例えばＩＥＥＥ８０２．３規格に準拠した有線ＬＡＮモジュールである。ローカル通信モジュール１５は、ビルＢの中で閉じられたローカル環境での通信に対応した通信モジュールであれば、限定されない。例えば、ローカル通信モジュール１５は、ＩＥＥＥ８０２．１１規格に準拠した無線ＬＡＮモジュールであってもよい。
【0018】
グローバル通信モジュール１６は、クラウドサーバ３０との通信に用いられる通信モジュールである。グローバル通信モジュール１６は、例えば有線ＬＡＮモジュールであり、ルーティングモジュールを介して公衆ネットワークＮＷに接続し得る。グローバル通信モジュール１６は、無線ＬＡＮモジュールを介して公衆ネットワークＮＷに接続するように構成されていてもよい。
【0019】
セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎは、認証を受けた人物の通過を許可する入退室管理機能を備えたｎ個（ｎは自然数）のゲートである。セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎは、ビルＢ内の各所に設置され、設置される場所に応じて各種の形態をとり得る。例えば、セキュリティゲートは、ビルＢの出入り口等に設置されるフラッパー式のセキュリティゲートであってよい。また、セキュリティゲートは、例えば認証式のオートロックシステムを備えたセキュリティドアであってもよい。また、セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎの認証の方式は、特定の方式に限定されない。例えば、セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎの認証の方式は、ＩＤカードを用いたカード認証であってよい。この他、セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎの認証の方式は、顔認証、指紋認証、網膜認証といった各種の生体認証であってもよい。何れの認証方式であっても、セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０―ｎは、認証のときに通過する人物Ｐの個人識別情報を取得する。そして、セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎは、取得した個人識別情報に、通過時刻、ゲート識別情報、事象の情報を関連付けてゲート通過情報を生成し、生成したゲート通過情報を交通流計測装置１０に送信する。ここで、通過する人物Ｐの認証は、必ずしもセキュリティゲートにおいて行われる必要はない。例えば、通過する人物Ｐの認証は、セキュリティゲートと連携したサーバによって行われてもよい。
【0020】
次に、交通流計測装置１０の動作を説明する。図４は、交通流計測装置１０の動作を示すフローチャートである。図４の処理は、交通流計測装置１０のプロセッサ１１によって行われる。図４の処理と並行して、セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎは、ゲート通過情報を交通流計測装置１０に送信する。セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎは、人物の通過がある毎にゲート通過情報を交通流計測装置１０に送信してもよいし、１時間毎、１日毎、１週間毎といったある一定期間毎にゲート通過情報を交通流計測装置１０に送信してもよい。
【0021】
ステップＳ１において、プロセッサ１１は、セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎの何れかからゲート通過情報が受信されたか否かを判定する。ステップＳ１において、ゲート通過情報が受信されたと判定されたときには、処理はステップＳ２に移行する。ステップＳ１において、ゲート通過情報が受信されていないと判定されたときには、処理はステップＳ４に移行する。ここで、セキュリティゲートの管理が例えばセキュリティゲートの管理装置において一括でされている場合、ゲート通過情報の送信はセキュリティゲートの管理装置によって行われてもよい。
【0022】
ステップＳ２において、プロセッサ１１は、受信されたゲート通過情報に含まれるＩＤに対して匿名化処理をする。例えば、プロセッサ１１は、ハッシュ関数を用いてＩＤをハッシュ値に変換する。ここで、ＩＤの匿名化処理は、セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎにおいて行われてもよい。また、ＩＤの匿名化処理は、セキュリティゲートの管理装置によって行われてもよい。この場合、ステップＳ２の処理は省略され得る。
【0023】
ステップＳ３において、プロセッサ１１は、受信されたゲート通過情報を例えばストレージ１４に記憶する。
【0024】
ステップＳ４において、プロセッサ１１は、データ変換処理を実施するか否かを判定する。データ変換処理は、セキュリティゲート２０－１、２０－２、…、２０－ｎからほぼ生のデータとして受信されるゲート通過情報をより匿名性の高い交通流情報に変換する処理である。データ変換処理は、例えば１日毎、１週間毎といった所定期間毎に実施されてもよいし、ゲート通過情報の蓄積量がある一定量に達した時点で実施されてもよいし、ビルＢの管理者等からの指示を受けて実施されてもよい。ステップＳ４において、データ変換処理を実施すると判定されたときには、処理はステップＳ５に移行する。ステップＳ４において、データ変換処理を実施しないと判定されたときには、処理はステップＳ６に移行する。
【0025】
ステップＳ５において、プロセッサ１１は、データ変換処理を実施する。その後、処理はステップＳ６に移行する。データ変換処理の詳細については後で説明する。
【0026】
ステップＳ６において、プロセッサ１１は、データ分析処理を実施するか否かを判定する。データ分析処理は、データ変換処理で変換された交通流情報を用いてビルＢの管理に関わる種々の分析をする処理である。データ分析処理は、例えば１日毎、１週間毎といった所定期間毎に実施されてもよいし、交通流に係るデータの蓄積量がある一定量に達した時点で実施されてもよいし、ビルＢの管理者等からの指示を受けて実施されてもよい。ステップＳ６において、データ分析処理を実施すると判定されたときには、処理はステップＳ７に移行する。ステップＳ６において、データ分析処理を実施しないと判定されたときには、処理はステップＳ８に移行する。
【0027】
ステップＳ７において、プロセッサ１１は、データ分析処理を実施する。その後、処理はステップＳ８に移行する。データ分析処理の詳細については後で説明する。
【0028】
ステップＳ８において、プロセッサ１１は、データ送信を実施するか否かを判定する。データ送信は、クラウドサーバ３０に各種の情報を送信する処理である。データ送信は、例えば１日毎、１週間毎といった所定期間毎に実施されてもよいし、交通流に係るデータの蓄積量又はデータ分析結果がある一定量に達した時点で実施されてもよいし、ビルＢの管理者等からの指示を受けて実施されてもよい。ステップＳ８において、データ送信を実施すると判定されたときには、処理はステップＳ９に移行する。ステップＳ８において、データ送信を実施しないと判定されたときには、処理はステップＳ１に戻る。
【0029】
ステップＳ９において、プロセッサ１１は、クラウドサーバ３０へのデータ送信を実施する。その後、図４の処理は終了する。ここで、クラウドサーバ３０に送信されるデータは、交通流情報１４４と分析情報１４５の少なくとも何れかである。
【0030】
図５は、データ変換処理の一例について示すフローチャートである。ステップＳ１０１において、プロセッサ１１は、例えばストレージ１４に記憶されているゲート通過情報１４３のうちの１つのＩＤのゲート通過情報を抽出する。例えば図３において、プロセッサ１１は、ＩＤ「２８１ＣＡＡ８ＦＥ９９３１ＥＤ３２ＢＤ５１１ＡＣ８Ｃ９ｅ３４３９」のゲート通過情報Ｎｏ．２、Ｎｏ．８及びＮｏ．９を抽出する。
【0031】
ステップＳ１０２において、プロセッサ１１は、抽出したゲート通過情報のうちの１日のうちの最終の移動元(Origin: O)と移動先（Destination: D）を抽出する。最終の移動元と移動先は、日時が最新のゲート通過情報とその１つ前のゲート通過情報である。例えば図３において、プロセッサ１１は、ゲート通過情報Ｎｏ．９及びＮｏ．８を最終の移動元と移動先として抽出する。ここで、ステップＳ１０２の処理において、プロセッサ１１は、抽出したゲート通過情報のうちの最初の移動元と移動先を抽出してもよい。
【0032】
ステップＳ１０３において、プロセッサ１１は、移動元から移動先までの区間の移動に要する移動時間を算出する。移動元のセキュリティゲートの通過時刻をＴ０とし、移動先のセキュリティゲートの通過時刻をＴ１としたとき、移動時間ＴはＴ１－Ｔ０から算出され得る。例えば、図３を例にすると、移動時間Ｔは、２（分）である。
【0033】
ステップＳ１０４において、プロセッサ１１は、算出した移動時間Ｔと、この移動時間Ｔと同じ区間の最頻出の移動時間Ｔｆとの差が所定時間以上であるか否かを判定する。ここでの同じ区間とは、移動元Ｏと移動先Ｄとが一致している区間である。なお、移動元Ｏと移動先Ｄとが入れ替わっている場合も同じ区間とみなされてよい。また、再頻出の移動時間Ｔｆは、同一のＩＤについて算出された移動時間のうちの最も頻度の高い移動時間であってもよいし、複数の異なるＩＤについて算出された移動時間のうちの最も頻度の高い移動時間であってもよい。ステップＳ１０４において、移動時間Ｔと移動時間Ｔｆとの差が所定時間以上であると判定されたときには、処理はステップＳ１０５に移行する。ステップＳ１０４において、移動時間Ｔと移動時間Ｔｆとの差が所定時間以上でないと判定されたときには、処理はステップＳ１０６に移行する。
【0034】
ステップＳ１０５において、プロセッサ１１は、算出した移動時間Ｔを、移動元Ｏのセキュリティゲートのゲート番号と、移動先Ｄのセキュリティゲートのゲート番号と、それぞれのセキュリティゲートの通過時刻とともに交通流情報１４４としてストレージ１４に記憶する。さらに、プロセッサ１１は、記憶した移動時間Ｔに不正確フラグを設定する。その後、処理はステップＳ１０７に移行する。
【0035】
不正確フラグは、算出した移動時間Ｔが人物Ｐの移動を正しく捉えていない可能性があることを示すフラグである。通常、同じ区間の移動であれば移動時間は同程度になると考えられる。これに対し、例えば移動の際に寄り道があり、また、寄り道の区間中にセキュリティゲートがない場合には、寄り道の分だけ移動時間は長くなる。この他、セキュリティゲートによっては所謂友連れ入室が可能なセキュリティゲートもある。友連れ入室は、他の人物による認証によって通過可能となっているタイミングでセキュリティゲートを通過することである。さらに、セキュリティゲートによっては入室の際にだけ通過が制限され、退室の際には認証不要なセキュリティゲートもある。これらの場合、セキュリティゲートが通過されているにも関わらずにゲート通過情報が得られないので、結果として移動時間は長くなる。しかしながら、これらの移動時間は人物Ｐの移動を正しく捉えているわけではない。したがって、このような移動時間Ｔは、後の分析に使用されないように不正確フラグによって管理される。
【0036】
ステップＳ１０６において、プロセッサ１１は、算出した移動時間Ｔを、移動元Ｏのセキュリティゲートのゲート番号と、移動先Ｄのセキュリティゲートのゲート番号と、それぞれのセキュリティゲートの通過時刻とともに交通流情報１４４としてストレージ１４に記憶する。その後、処理はステップＳ１０７に移行する。ステップＳ１０６ではプロセッサ１１は、不正確フラグを設定しない。
【0037】
ステップＳ１０７において、プロセッサ１１は、同一ＩＤに対する処理を終了したか否かを判定する。例えば、最初の移動元と最初の移動先についての移動時間の算出が終了したときに同一ＩＤに対する処理を終了したと判定される。ステップＳ１０７において、同一ＩＤに対する処理を終了していないと判定されたとき、処理はステップＳ１０８に移行する。ステップＳ１０７において、同一ＩＤに対する処理を終了したと判定されたとき、処理はステップＳ１０９に移行する。
【0038】
ステップＳ１０８において、プロセッサ１１は、次の移動元と移動先を抽出する。その後、処理はステップＳ１０３に戻る。次の移動先は例えば前回の移動元のセキュリティゲートである。また、次の移動元は前回の移動元のさらに１つ前のセキュリティゲートである。例えば図３において、プロセッサ１１は、ゲート通過情報Ｎｏ．８及びＮｏ．２を次の移動元と移動先として抽出する。
【0039】
ステップＳ１０９において、プロセッサ１１は、すべてのＩＤに対する処理を終了したか否かを判定する。ステップＳ１０９において、すべてのＩＤに対する処理を終了していないと判定されたとき、処理はステップＳ１１０に移行する。ステップＳ１０９において、すべてのＩＤに対する処理を終了したと判定されたとき、処理はステップＳ１１１に移行する。
【0040】
ステップＳ１１０において、プロセッサ１１は、例えばストレージ１４に記憶されているゲート通過情報１４３のうちの次のＩＤのゲート通過情報を抽出する。その後、処理はステップＳ１０２に戻る。
【0041】
ステップＳ１１１において、プロセッサ１１は、ＯＤ表を作成し、作成したＯＤ表を交通流情報１４４としてストレージ１４に記憶する。その後、図５の処理は終了する。
【0042】
図６Ａは、ＯＤ表の一例を示す図である。ＯＤ表は、移動元Ｏと移動先Ｄとの関係を表す表である。図６Ａでは、ＯＤ表は、フロア単位で作成されている。つまり、図６Ａは、あるデータ期間中のすべてのＩＤについての移動元Ｏのセキュリティゲートのゲート番号と、移動先Ｄのセキュリティゲートのゲート番号とをフロア単位で集計したものである。したがって、ＯＤ表では、個人毎の情報はなくなる。このようなフロア単位のＯＤ表では、出発階と目的階の交通量の大小が分かる。ここで、図６ＡのＯＤ表におけるそれぞれのセルの数値は、例えばセキュリティゲートを通過した延べ人数である。セルの数値は、例えば総人数によって正規化された値であってもよい。また、ＯＤ表は、ビルＢにおいて定められたエリア単位で作成されてもよいし、セキュリティゲート単位で作成されてもよい。
【0043】
さらに、ＯＤ表は、時間帯毎に作成されてもよい。例えば、オフィスビルの運用において、出勤時間帯についてのＯＤ表が作成されれば、出勤時間帯における交通量の大小が分かる。例えば出勤時間帯において３階から他の階への人物Ｐの移動が多いようであれば、出勤時間帯においては予めエレベータＥＶを３階に呼んでおくといった制御をすることもできる。さらには、出勤時間帯では、最初の移動先Ｄは、その人物Ｐの所属部署の居室であることが多い。このことから、出勤時間帯についてのＯＤ表が作成されれば、人物Ｐの所属部署等の人物Ｐと関連の高い移動先を推定することも行われ得る。
【0044】
さらに、ＯＤ表の拡張として、プロセッサ１１は、移動時間表を作成してもよい。図６Ｂは、移動時間表の一例を示している。移動時間表は、それぞれの移動元Ｏと移動先Ｄとの間の移動時間の表である。移動時間表のセルの数値は、移動時間の最小値、平均値、最頻値等であってよい。また、これらの移動時間の最小値、平均値、最頻値の表は別個に作成されてもよい。
【0045】
さらに、ＯＤ表の拡張として、プロセッサ１１は、混雑度表を作成してもよい。図６Ｃは、混雑度表の一例を示している。混雑度表は、それぞれの移動元Ｏと移動先Ｄの間の区間における混雑度を数値として表した表である。混雑度は、後で説明するデータ分析処理において算出され得る。図６Ｃの混雑度表のセルの「０」は空いている状態を表し、「１」はやや混雑している状態を表し、「２」は混雑の状態を表している。図６Ｃでは、混雑度が３段階に分けられているが、２段階に分けられてもよいし、４段階以上に分けられてもよい。
【0046】
ステップＳ９において、プロセッサ１１は、交通流情報をクラウドサーバ３０に送信する。例えば、プロセッサ１１は、ＯＤ表を交通流情報としてクラウドサーバ３０に送信してもよいし、ＯＤ表と移動時間表を交通流情報としてクラウドサーバ３０に送信してもよいし、ＯＤ表と混雑度表を交通流情報としてクラウドサーバ３０に送信してもよいし、ＯＤ表と、移動時間表と、混雑度表を交通流情報としてクラウドサーバ３０に送信してもよい。ここで、交通流情報として、プロセッサ１１は、図６Ｄに示すような詳細な交通流情報を生成してもよい。図６Ｄの詳細な交通流情報は、例えば「ＩＤ」、「Ｎｏ．」、「Origin通過時刻」、「Origin場所情報」、「Destination通過時刻」、「Destination場所情報」、「移動時間」、「確度情報」の項目を含む。「ＩＤ」は、ＯＤ間の移動をした人物を特定するための個人識別情報である。「ＩＤ」は、セキュリティゲートから取得されるＩＤであってよい。「Ｎｏ．」は、それぞれの交通流情報に割り当てられる一意の番号である。「Origin通過時刻」は、対応するＩＤの人物が移動元Ｏのセキュリティゲートを通過した時刻である。「Origin場所情報」は、移動元Ｏのセキュリティゲートのあるフロアを表す情報である。「Origin場所情報」は、移動元Ｏのセキュリティゲートのゲート番号等であってもよい。「Destination通過時刻」は、対応するＩＤの人物が移動先Ｄのセキュリティゲートを通過した時刻である。「Destination場所情報」は、移動先Ｄのセキュリティゲートのあるフロアを表す情報である。「Destination場所情報」は、移動先Ｄのセキュリティゲートのゲート番号等であってもよい。「移動時間」は、移動元Ｏと移動先Ｄの間の区間における移動時間である。「確度情報」は、「移動時間」の確度の情報であり、例えば前述の不正確フラグである。算出した移動時間が人物の移動を正しく捉えていない程度が数値化できるのであれば、「確度情報」はその数値であってもよい。プロセッサ１１は、ステップＳ９において詳細な交通流情報のデータ送信を実施する際に、図６Ｄの交通流情報から「ＩＤ」を削除し、残りの太枠部分の情報のみの交通流情報を送信してもよい。これにより、個人情報が無くなった状態の交通流情報がクラウドサーバ３０に送信され得る。
【0047】
ここで、例えば、オフィスビルにおける人物Ｐの１日の移動を考えた場合、人物Ｐは例えばビルＢに入館するためにビルＢの入口に設置されたセキュリティゲートを通過し、自分の所属部署の部屋に入るためにセキュリティゲートを通過し、１日の終わりにビルＢから退館するためにビルＢの出口に設置されたセキュリティゲートを通過する。このため、最終の移動先のゲート通過情報は、通常、ビルＢからの退館を示すビルＢの出口に設置されたセキュリティゲートのゲート通過情報であり、その事象は「退室」になる。同様に、最初の移動元のゲート通過情報は、通常、ビルＢへの入館を示すビルＢの入口に設置されたセキュリティゲートのゲート通過情報であり、その事象は「入室」になる。しかしながら、ビルＢの構造によっては、セキュリティゲートを通過せずに退館又は入館できてしまう場合がある。この場合、人物Ｐは実際には退館しているにもかかわらずにゲート通過情報の上では在館していることになったり、入館の記録がないにもかかわらずにゲート通過情報の上では在館していることになったりしてしまう。最終の移動先のゲート通過情報がビルＢの出口に設置されたセキュリティゲートの「退室」でないときには、ある時刻を以て最終の移動先のゲート通過情報がビルＢの出口に設置されたセキュリティゲートの「退室」に切り替えられてもよい。この時刻は、例えば午前４時である。実際にはこの時刻はビルＢの運用に応じて決められてよい。また、最初の移動元のゲート通過情報がビルＢの入口に設置されたセキュリティゲートの「入室」でないにも関わらずに、その後にもゲート通過情報が得られているときには人物ＰはビルＢに在館しているとみなされてよい。
【0048】
図７は、データ分析処理の一例について示すフローチャートである。ステップＳ２０１において、プロセッサ１１は、例えばストレージ１４に記憶されているそれぞれのＯＤ間の移動時間のうちの最短時間ＴＭＩＮを抽出する。最短時間ＴＭＩＮは、ＯＤ間を最短経路でかつエレベータＥＶにおける待ち時間も殆どなく移動できたときの移動時間であると考えることができる。この最短時間ＴＭＩＮは、混雑時間帯の分析に用いられる。なお、ステップＳ２０１においては、フロア単位又はエリア単位のＯＤについて最短時間ＴＭＩＮが抽出されてもよい。
【0049】
ステップＳ２０２において、プロセッサ１１は、抽出した最短時間ＴＭＩＮが外れ値でないか否かを判定する。例えば、対応するＯＤ間の移動時間の平均値に対する最短時間ＴＭＩＮの偏差が所定値以内であるときには抽出した最短時間ＴＭＩＮが外れ値でないと判定される。平均値に代えて中央値等の他の統計値が用いられてもよい。ステップＳ２０２において、抽出した最短時間ＴＭＩＮが外れ値であると判定されたときには、処理はステップＳ２０３に移行する。ステップＳ２０２において、抽出した最短時間ＴＭＩＮが外れ値でないと判定されたときには、処理はステップＳ２０４に移行する。
【0050】
ステップＳ２０３において、プロセッサ１１は、対応するＯＤ間の移動時間のうちで次に短い移動時間を最短時間ＴＭＩＮとして抽出する。その後、処理はステップＳ２０２に戻る。
【0051】
ステップＳ２０４において、プロセッサ１１は、最短時間ＴＭＩＮを基準値に設定する。
【0052】
ステップＳ２０５において、プロセッサ１１は、時間帯毎のそれぞれのＯＤ間の移動時間の平均値を算出する。時間帯は、適宜に決められてよい。例えば、時間帯は、出勤時間帯（８：００－９：００）、退勤時間帯（１７：００－２０：００）、その他（９：００－１２：００、１３：００－１７：００、２０：００－２８：００）といったように決められてよい。ここで、プロセッサ１１は、不正確フラグが設定されている移動時間については平均値の算出に使用しない。ステップＳ２０５においても中央値等の各種の統計値が用いられてよい。
【0053】
ステップＳ２０６において、プロセッサ１１は、時間帯毎の平均値と対応するＯＤ間の基準値とを比較し、基準値よりも所定時間以上長い平均値を有する時間帯があるか否かを判定する。ステップＳ２０６において、基準値よりも長い平均値を有する時間帯があると判定されたときには、処理はステップＳ２０７に移行する。ステップＳ２０６において、基準値よりも長い平均値を有する時間帯がないと判定されたときには、処理はステップＳ２０８に移行する。
【0054】
ステップＳ２０７において、プロセッサ１１は、該当する時間帯について混雑時間帯フラグを設定してストレージ１４に記憶する。混雑時間帯フラグは、該当の時間帯においてエレベータＥＶ等が混雑していることを示すフラグである。つまり、平均値が基準値よりも長いことは、本来であれば基準値、すなわち最短時間ＴＭＩＮ程度でＯＤ間の移動ができるところ、何らかの理由によって移動時間の平均値が長くなってしまっていることを意味する。寄り道等による移動時間の平均値に与える影響は、前述の不正確フラグによって除外されている。したがって、移動時間の増加は、エレベータＥＶ等の混雑による影響が主であると考えることができる。
【0055】
ステップＳ２０８において、プロセッサ１１は、一定期間の間で、最も多く通過されたセキュリティゲートのゲート番号及びそのセキュリティゲートが設置されているフロア又はエリアの情報をＩＤ毎に抽出する。ステップＳ２０９において、プロセッサ１１は、一定期間の間で、ＩＤ毎に最も朝早くに最も多く通過されたセキュリティゲートのゲート番号及びそのセキュリティゲートが設置されているフロア又はエリアの情報をＩＤ毎に抽出する。ここで、一定期間は、半期、四半期、１月毎、直近ｍ月毎といった期間であってよい。また、ステップＳ２０８及びステップＳ２０９の抽出の対象からは、ビルＢの出入口のセキュリティゲートは除外される。
【0056】
ステップＳ２１０において、プロセッサ１１は、最も多く通過されたセキュリティゲートのゲート番号及びそのセキュリティゲートが設置されているフロア又はエリアの情報と最も朝早くに最も多く通過されたセキュリティゲートのゲート番号及びそのセキュリティゲートが設置されているフロア又はエリアの情報から、対応する個人ＩＤを有する人物Ｐの所属部署を推定する。実施形態では、ＩＤ毎のＯＤも得られるので、対応するＩＤの人物の移動元又は移動先に最も多くなっているセキュリティゲート、すなわち場所が特定される。この場所は、そのＩＤの人物にとって関連の高い場所と言える。例えば、オフィスビルの場合、人物Ｐにとって関連の高い場所は人物Ｐの所属部署の居室である。そして、人物Ｐは居室の近くのセキュリティゲートを最も多く通過すると推定される。したがって、最も多く通過されたセキュリティゲートのゲート番号と最も朝早くに最も多く通過されたセキュリティゲートのゲート番号から対応する個人ＩＤを有する人物Ｐの所属部署が推定され得る。ここで、最も多く通過されたセキュリティゲートのゲート番号と最も朝早くに最も多く通過されたセキュリティゲートのゲート番号とは必ずしも一致しない。一致しない場合に何れの結果を優先するかは、適宜に決められてよい。また、人物Ｐの所属部署の情報を他のシステムから取得する、手動で入力するといった別の方法で取得できるのであれば、ステップＳ２０８－Ｓ２０９の処理は省略され得る。
【0057】
ここで、人物Ｐの所属部署の情報は、前述した移動元及び移動先の抽出にも利用され得る。前述したように、友連れ入室が可能なセキュリティゲートや退室の際の認証不要なセキュリティゲートの場合、セキュリティゲートが通過されているにも関わらずにゲート通過情報が得られない。このような場合の移動元及び移動先として人物Ｐの所属部署の居室に最も近いセキュリティゲートが設定されてもよい。この場合の通過時刻は、例えば同じ区間の移動時間の平均値等から逆算されてよい。
【0058】
ステップＳ２１１において、プロセッサ１１は、混雑時間帯の情報とＩＤ毎の所属部署の情報とを含む分析情報１４５を生成し、生成した分析情報１４５をストレージ１４に記憶する。その後、図７の処理は終了する。
【0059】
ここで、図７の分析処理は一例である。実施形態で生成された交通流情報１４４を用いて種々の分析が行われ得る。例えば、交通流情報１４４を用いて時間帯毎のビルＢの在館人数が特定され得る。また、在館人数は、ビル全体ではなく、フロア毎、エリア毎といった単位でも特定され得る。
【0060】
図８は、予測処理部１１２による交通流情報の予測の概念を示す図である。図８に示すように、予測処理部１１２には、過去の交通流情報に加えて、例えばカレンダー情報と、気象情報と、イベント情報が入力される。過去の交通流情報は、前述した変換処理によって生成されてストレージ１４に記憶される交通流情報１４４である。カレンダー情報は、年月日、曜日、祝日といったカレンダーの情報である。気象情報は、カレンダー情報と連動した各日の気象の情報である。イベント情報は、カレンダー情報と連動した各日のイベントの有無及びイベント内容の情報である。予測処理部１１２は、過去の交通流情報と、カレンダー情報と、気象情報と、イベント情報との関連を学習する。学習は、機械学習やディープニューラルネットワーク等を用いて行われ得る。そして、学習済みの予測処理部１１２は、カレンダー情報と、気象情報と、イベント情報との入力に対し、未来の所定の日時の交通流情報を出力する。
【0061】
以上説明したように実施形態によればビル内に複数設置されたセキュリティゲートを人物が通過した際のゲート通過情報に基づいて区間の移動時間及びＯＤ表といった交通流情報が生成される。つまり、生のデータに基づいて交通流情報が生成されるので、交通流情報の生成の精度が維持される。
【0062】
また、交通流情報及びそれに基づく分析情報は、それぞれのセキュリティゲートのゲート通過情報を集計したものである。この集計の段階で個人単位の情報はなくなる。このため、個人情報の保護も図られる。交通流情報及び分析情報をクラウドサーバに出力することで、これらの情報が柔軟に活用され得る。
【0063】
［変形例］
次に実施形態の変形例を説明する。実施形態ではセキュリティゲートを通過した際のゲート通過情報を用いて交通流情報が生成される。これに加えて、人物Ｐがビーコン端末を保有していれば、このビーコン端末によって特定される人物Ｐの位置情報がさらに考慮されて交通流情報が生成され得る。また、ビーコン端末によって特定される人物Ｐの位置情報は、予測処理部１１２による予測の際の教師情報としても用いられ得る。
次に実施形態の変形例を説明する。実施形態ではセキュリティゲートを通過した際のゲート通過情報を用いて交通流情報が生成される。これに加えて、人物Ｐがビーコン端末を保有していれば、このビーコン端末によって特定される人物Ｐの位置情報がさらに考慮されて交通流情報が生成され得る。また、ビーコン端末によって特定される人物Ｐの位置情報は、予測処理部１１２による予測の際の教師情報としても用いられ得る。
【0064】
また、実施形態ではビルＢ内のセキュリティゲートを通過した際のゲート通過情報を用いて交通流情報が生成されるとしている。これに対し、実施形態の技術は、店舗の出入り口に設けられたセキュリティゲート等に対しても適用され得る。
【0065】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【0066】
１ 交通流計測システム、１０ 交通流計測装置、１１ プロセッサ、１２ ＲＯＭ、１３ ＲＡＭ、１４ ストレージ、１５ ローカル通信モジュール、１６ グローバル通信モジュール、２０－１，２０－２，…，２０－ｎ セキュリティゲート、３０ クラウドサーバ、１１１ 計測処理部、１１２ 予測処理部、１４１…オペレーティングシステム（ＯＳ）、１４２ 交通流計測プログラム、１４３ ゲート通過情報、１４４ 交通流情報、１４５ 分析情報。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図6C】
【図6D】
【図7】
【図8】
