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(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】2024-12-16
(45)【発行日】2024-12-24
(54)【発明の名称】遭遇度算出装置、遭遇度算出方法、プログラム及び記録媒体
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20241217BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【請求項の数】
9
(21)【出願番号】P 2021038941
(22)【出願日】2021-03-11
(65)【公開番号】P2022138835
(43)【公開日】2022-09-26
【審査請求日】2024-02-13
(73)【特許権者】
【識別番号】000232092
【氏名又は名称】ＮＥＣソリューションイノベータ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100115255
【弁理士】
【氏名又は名称】辻丸 光一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100201732
【弁理士】
【氏名又は名称】松縄 正登
(74)【代理人】
【識別番号】100154081
【弁理士】
【氏名又は名称】伊佐治 創
(72)【発明者】
【氏名】日室 聡仁
(72)【発明者】
【氏名】笹鹿 祐司
(72)【発明者】
【氏名】江島 直也
【審査官】塚田 肇
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２０－０８６７６３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－０４５３４２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－２７７００５（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】
取得部、特定部、遭遇回数算出部、係数設定部、来場回数算出部、及び遭遇度算出部を含み、前記取得部は、来場情報及び遭遇情報を取得し、
前記来場情報は、個々の来場者を示す識別情報と、前記来場者が任意の場所に来場した時刻を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記遭遇情報は、前記任意の場所で遭遇したそれぞれの前記来場者の前記識別情報と、前記遭遇した時間を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記特定部は、前記来場情報に基づいて、複数の前記来場者の中から継続者を特定し、
前記遭遇回数算出部は、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、一方の継続者における他方の継続者との遭遇回数を前記他方の継続者毎に算出し、
前記係数設定部は、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を前記他方の継続者毎に設定し、
前記来場回数算出部は、前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出し、
前記遭遇度算出部は、前記来場回数及び前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、前記一方の継続者との遭遇回数が少ない前記他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出する、遭遇度算出装置。
【請求項2】
前記係数設定部は、前記遭遇回数を標準化して、前記遭遇回数の標準化変量を算出し、下記条件（１）及び（２）に基づき、前記遭遇回数に対する係数を設定する、請求項１記載の遭遇度算出装置。（１）前記標準化変量の符号を逆転した数値を前記係数とする。
（２）前記標準化変量の符号を逆転した数値が０以下の場合、前記係数を０とする。
【請求項3】
前記遭遇度算出部は、前記他方の継続者間で同じ時間帯の前記来場回数にそれぞれの前記係数を乗じて算出した前記他方の継続者毎の各数値Ａ１～Ａ１＋ｎを合計し、合計して得られた数値ＡＳ
を一定期間以内における前記時間帯の出現回数にて割り、割って得られた数値Ａｍを前記遭遇度とする、請求項１又は２記載の遭遇度算出装置。
【請求項4】
さらに、重要度算出部を含み、前記重要度算出部は、前記遭遇回数に基づいて、前記一方の継続者を中心点として、前記一方の継続者と前記他方の継続者とのネットワークを作成し、且つ、任意のアルゴリズムを用いて前記他方の継続者の前記ネットワーク上の重要性を示す重要度を算出し、
前記係数設定部は、前記遭遇回数及び前記重要度に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記遭遇回数に対する係数を設定する、請求項１から３のいずれか一項に記載の遭遇度算出装置。
【請求項5】
さらに、フィルタリング部を含み、前記取得部は、来場可能時間帯情報及び属性情報の少なくとも一方を取得し、
前記来場可能時間帯情報は、前記来場者が前記任意の場所に来場可能な時間帯を示す情報であり、
前記属性情報は、前記来場者の属性を示す情報であり、
前記フィルタリング部は、前記来場情報及び前記遭遇情報に対し、取得した前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報の少なくとも一方を用いてフィルタリングを行い、
前記遭遇回数算出部は、フィルタリングされた前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、前記遭遇回数を算出し、
前記来場回数算出部は、フィルタリングされた前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出する、請求項１から４のいずれか一項に記載の遭遇度算出装置。
【請求項6】
さらに、記録部を含み、前記記録部は、前記来場情報及び前記遭遇情報の少なくとも一方を記録する、請求項１から５のいずれか一項に記載の遭遇度算出装置。
【請求項7】
さらに、抽出部及び通知部を含み、前記抽出部は、複数の時間帯のなかから、前記遭遇度に関する任意の条件と適合する時間帯を抽出し、
前記通知部は、前記抽出された時間帯を前記一方の継続者に対して通知する、請求項１から６のいずれか一項に記載の遭遇度算出装置。
【請求項8】
取得工程、特定工程、遭遇回数算出工程、係数設定工程、来場回数算出工程、及び遭遇度算出工程を含み、前記取得工程は、来場情報及び遭遇情報を取得し、
前記来場情報は、個々の来場者を示す識別情報と、前記来場者が任意の場所に来場した時刻を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記遭遇情報は、前記任意の場所で遭遇したそれぞれの前記来場者の前記識別情報と、前記遭遇した時間を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記特定工程は、前記来場情報に基づいて、複数の前記来場者の中から継続者を特定し、
前記遭遇回数算出工程は、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、一方の継続者における他方の継続者との遭遇回数を前記他方の継続者毎に算出し、
前記係数設定工程は、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を前記他方の継続者毎に設定し、
前記来場回数算出工程は、前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出し、
前記遭遇度算出工程は、前記来場回数及び前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、前記一方の継続者との遭遇回数が少ない前記他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出する、遭遇度算出方法。
【請求項9】
コンピュータに、取得手順、特定手順、遭遇回数算出手順、係数設定手順、来場回数算出手順、及び遭遇度算出手順を含む手順を実行させるためのプログラム：前記取得手順は、来場情報及び遭遇情報を取得し、
前記来場情報は、個々の来場者を示す識別情報と、前記来場者が任意の場所に来場した時刻を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記遭遇情報は、前記任意の場所で遭遇したそれぞれの前記来場者の前記識別情報と、前記遭遇した時間を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記特定手順は、前記来場情報に基づいて、複数の前記来場者の中から継続者を特定し、
前記遭遇回数算出手順は、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、一方の継続者における他方の継続者との遭遇回数を前記他方の継続者毎に算出し、
前記係数設定手順は、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を前記他方の継続者毎に設定し、
前記来場回数算出手順は、前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出し、
前記遭遇度算出手順は、前記来場回数及び前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、前記一方の継続者との遭遇回数が少ない前記他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、遭遇度算出装置、遭遇度算出方法、プログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【0002】
ユーザ同士の出会いを支援する技術として、例えば、特許文献１には、双方の要求情報と身辺情報とを比較して一致するか否かを判定し、一致した場合に、双方に相手方の連絡先を通知する技術が報告されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０００－２４２６５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、特許文献１の技術は、双方の要求情報と身辺情報とが一致する必要があるため、ユーザに提示できる相手が限られるという問題がある。
【0005】
そこで、本発明は、他のユーザとの会いやすさを示す遭遇度を算出可能な遭遇度算出装置、遭遇度算出方法、プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
前記目的を達成するために、本発明の遭遇度算出装置は、
取得部、特定部、遭遇回数算出部、係数設定部、来場回数算出部、及び遭遇度算出部を含み、
前記取得部は、来場情報及び遭遇情報を取得し、
前記来場情報は、個々の来場者を示す識別情報と、前記来場者が任意の場所に来場した時刻を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記遭遇情報は、前記任意の場所で遭遇したそれぞれの前記来場者の前記識別情報と、前記遭遇した時間を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記特定部は、前記来場情報に基づいて、複数の前記来場者の中から継続者を特定し、
前記遭遇回数算出部は、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、一方の継続者における前記他方の継続者との遭遇回数を他方の継続者毎に算出し、
前記係数設定部は、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を前記他方の継続者毎に設定し、
前記来場回数算出部は、前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出し、
前記遭遇度算出部は、前記来場回数及び前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、前記一方の継続者との遭遇回数が少ない前記他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出する、装置である。
取得部、特定部、遭遇回数算出部、係数設定部、来場回数算出部、及び遭遇度算出部を含み、
前記取得部は、来場情報及び遭遇情報を取得し、
前記来場情報は、個々の来場者を示す識別情報と、前記来場者が任意の場所に来場した時刻を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記遭遇情報は、前記任意の場所で遭遇したそれぞれの前記来場者の前記識別情報と、前記遭遇した時間を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記特定部は、前記来場情報に基づいて、複数の前記来場者の中から継続者を特定し、
前記遭遇回数算出部は、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、一方の継続者における前記他方の継続者との遭遇回数を他方の継続者毎に算出し、
前記係数設定部は、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を前記他方の継続者毎に設定し、
前記来場回数算出部は、前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出し、
前記遭遇度算出部は、前記来場回数及び前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、前記一方の継続者との遭遇回数が少ない前記他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出する、装置である。
【0007】
本発明の遭遇度算出方法は、
取得工程、特定工程、遭遇回数算出工程、係数設定工程、来場回数算出工程、及び遭遇度算出工程を含み、
前記取得工程は、来場情報及び遭遇情報を取得し、
前記来場情報は、個々の来場者を示す識別情報と、前記来場者が任意の場所に来場した時刻を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記遭遇情報は、前記任意の場所で遭遇したそれぞれの前記来場者の前記識別情報と、前記遭遇した時間を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記特定工程は、前記来場情報に基づいて、複数の前記来場者の中から継続者を特定し、
前記遭遇回数算出工程は、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、一方の継続者における前記他方の継続者との遭遇回数を他方の継続者毎に算出し、
前記係数設定工程は、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を前記他方の継続者毎に設定し、
前記来場回数算出工程は、前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出し、
前記遭遇度算出工程は、前記来場回数及び前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、前記一方の継続者との遭遇回数が少ない前記他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出する、方法である。
取得工程、特定工程、遭遇回数算出工程、係数設定工程、来場回数算出工程、及び遭遇度算出工程を含み、
前記取得工程は、来場情報及び遭遇情報を取得し、
前記来場情報は、個々の来場者を示す識別情報と、前記来場者が任意の場所に来場した時刻を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記遭遇情報は、前記任意の場所で遭遇したそれぞれの前記来場者の前記識別情報と、前記遭遇した時間を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記特定工程は、前記来場情報に基づいて、複数の前記来場者の中から継続者を特定し、
前記遭遇回数算出工程は、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、一方の継続者における前記他方の継続者との遭遇回数を他方の継続者毎に算出し、
前記係数設定工程は、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を前記他方の継続者毎に設定し、
前記来場回数算出工程は、前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出し、
前記遭遇度算出工程は、前記来場回数及び前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、前記一方の継続者との遭遇回数が少ない前記他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出する、方法である。
【発明の効果】
【0008】
本発明によれば、他のユーザとの会いやすさを数値化することができる。また、本発明によれば、ユーザ同士の出会いを支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
本発明の遭遇度算出装置において、例えば、
前記係数設定部は、前記遭遇回数を標準化して、前記遭遇回数の標準化変量を算出し、下記条件（１）及び（２）に基づき、前記遭遇回数に対する係数を設定する、という態様であってもよい。
（１）前記標準化変量の符号を逆転した数値を前記係数とする。
（２）前記標準化変量の符号を逆転した数値が０以下の場合、前記係数を０とする。
前記係数設定部は、前記遭遇回数を標準化して、前記遭遇回数の標準化変量を算出し、下記条件（１）及び（２）に基づき、前記遭遇回数に対する係数を設定する、という態様であってもよい。
（１）前記標準化変量の符号を逆転した数値を前記係数とする。
（２）前記標準化変量の符号を逆転した数値が０以下の場合、前記係数を０とする。
【0011】
本発明の遭遇度算出装置において、例えば、
前記係数設定部は、前記遭遇回数が予め設定した回数以下である場合に、前記係数を１として設定し、且つ、前記予め設定した回数以上である場合に、前記係数を０に設定する、という態様であってもよい。
前記係数設定部は、前記遭遇回数が予め設定した回数以下である場合に、前記係数を１として設定し、且つ、前記予め設定した回数以上である場合に、前記係数を０に設定する、という態様であってもよい。
【0012】
本発明の遭遇度算出装置において、例えば、
前記遭遇度算出部は、前記他方の継続者間で同じ時間帯の前記来場回数にそれぞれの前記係数を乗じて算出した前記他方の継続者毎の各数値Ａ１～Ａ１＋ｎを合計し、合計して得られた数値ＡＳを前記一定期間以内における前記時間帯の出現回数にて割り、割って得られた数値Ａｍを前記遭遇度とする、という態様であってもよい。
前記遭遇度算出部は、前記他方の継続者間で同じ時間帯の前記来場回数にそれぞれの前記係数を乗じて算出した前記他方の継続者毎の各数値Ａ１～Ａ１＋ｎを合計し、合計して得られた数値ＡＳを前記一定期間以内における前記時間帯の出現回数にて割り、割って得られた数値Ａｍを前記遭遇度とする、という態様であってもよい。
【0013】
本発明の遭遇度算出装置は、例えば、
さらに、重要度算出部を含み、
前記重要度算出部は、前記遭遇回数に基づいて、前記一方の継続者を中心点として、前記一方の継続者と前記他方の継続者とのネットワークを作成し、且つ、任意のアルゴリズムを用いて前記他方の継続者の前記ネットワーク上の重要性を示す重要度を算出し、
前記係数設定部は、前記遭遇回数及び前記重要度に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記遭遇回数に対する係数を設定する、という態様であってもよい。
さらに、重要度算出部を含み、
前記重要度算出部は、前記遭遇回数に基づいて、前記一方の継続者を中心点として、前記一方の継続者と前記他方の継続者とのネットワークを作成し、且つ、任意のアルゴリズムを用いて前記他方の継続者の前記ネットワーク上の重要性を示す重要度を算出し、
前記係数設定部は、前記遭遇回数及び前記重要度に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記遭遇回数に対する係数を設定する、という態様であってもよい。
【0014】
本発明の遭遇度算出装置は、例えば、
さらに、フィルタリング部を含み、
前記取得部は、来場可能時間帯情報及び属性情報の少なくとも一方を取得し、
前記来場可能時間帯情報は、前記来場者が前記任意の場所に来場可能な時間帯を示す情報であり、
前記属性情報は、前記来場者の属性を示す情報であり、
前記フィルタリング部は、前記来場情報及び前記遭遇情報に対し、取得した前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報の少なくとも一方を用いてフィルタリングを行い、
前記遭遇回数算出部は、フィルタリングされた前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、前記遭遇回数を算出し、
前記来場回数算出部は、フィルタリングされた前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出する、という態様であってもよい。
さらに、フィルタリング部を含み、
前記取得部は、来場可能時間帯情報及び属性情報の少なくとも一方を取得し、
前記来場可能時間帯情報は、前記来場者が前記任意の場所に来場可能な時間帯を示す情報であり、
前記属性情報は、前記来場者の属性を示す情報であり、
前記フィルタリング部は、前記来場情報及び前記遭遇情報に対し、取得した前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報の少なくとも一方を用いてフィルタリングを行い、
前記遭遇回数算出部は、フィルタリングされた前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、前記遭遇回数を算出し、
前記来場回数算出部は、フィルタリングされた前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出する、という態様であってもよい。
【0015】
本発明の遭遇度算出装置は、例えば、
さらに、記録部を含み、
前記記録部は、前記来場情報及び前記遭遇情報の少なくとも一方を記録する、という態様であってもよい。
さらに、記録部を含み、
前記記録部は、前記来場情報及び前記遭遇情報の少なくとも一方を記録する、という態様であってもよい。
【0016】
本発明の遭遇度算出装置は、例えば、
さらに、抽出部及び通知部を含み、
前記抽出部は、複数の時間帯のなかから、前記遭遇度に関する任意の条件と適合する時間帯を抽出し、
前記通知部は、前記時間帯を前記一方の継続者に対して通知する、という態様であってもよい。
さらに、抽出部及び通知部を含み、
前記抽出部は、複数の時間帯のなかから、前記遭遇度に関する任意の条件と適合する時間帯を抽出し、
前記通知部は、前記時間帯を前記一方の継続者に対して通知する、という態様であってもよい。
【0017】
本発明の遭遇度算出方法において、例えば、
前記係数設定工程は、前記遭遇回数を標準化して、前記遭遇回数の標準化変量を算出し、下記条件（１）及び（２）に基づき、前記遭遇回数に対する係数を設定する、という態様であってもよい。
（１）前記標準化変量の符号を逆転した数値を前記係数とする。
（２）前記標準化変量の符号を逆転した数値が０以下の場合、前記係数を０とする。
前記係数設定工程は、前記遭遇回数を標準化して、前記遭遇回数の標準化変量を算出し、下記条件（１）及び（２）に基づき、前記遭遇回数に対する係数を設定する、という態様であってもよい。
（１）前記標準化変量の符号を逆転した数値を前記係数とする。
（２）前記標準化変量の符号を逆転した数値が０以下の場合、前記係数を０とする。
【0018】
本発明の遭遇度算出方法において、例えば、
前記係数設定工程は、前記遭遇回数が予め設定した回数以下である場合に、前記係数を１として設定し、且つ、前記予め設定した回数以上である場合に、前記係数を０に設定する、という態様であってもよい。
前記係数設定工程は、前記遭遇回数が予め設定した回数以下である場合に、前記係数を１として設定し、且つ、前記予め設定した回数以上である場合に、前記係数を０に設定する、という態様であってもよい。
【0019】
本発明の遭遇度算出方法において、例えば、
前記遭遇度算出工程は、前記他方の継続者間で同じ時間帯の前記来場回数にそれぞれの前記係数を乗じて算出した前記他方の継続者毎の各数値Ａ１～Ａ１＋ｎを合計し、合計して得られた数値ＡＳを前記一定期間以内における前記時間帯の出現回数にて割り、割って得られた数値Ａｍを前記遭遇度とする、という態様であってもよい。
前記遭遇度算出工程は、前記他方の継続者間で同じ時間帯の前記来場回数にそれぞれの前記係数を乗じて算出した前記他方の継続者毎の各数値Ａ１～Ａ１＋ｎを合計し、合計して得られた数値ＡＳを前記一定期間以内における前記時間帯の出現回数にて割り、割って得られた数値Ａｍを前記遭遇度とする、という態様であってもよい。
【0020】
本発明の遭遇度算出方法は、例えば、
さらに、重要度算出工程を含み、
前記重要度算出工程は、前記遭遇回数に基づいて、前記一方の継続者を中心点として、前記一方の継続者と前記他方の継続者とのネットワークを作成し、且つ、任意のアルゴリズムを用いて前記他方の継続者の前記ネットワーク上の重要性を示す重要度を算出し、
前記係数設定工程は、前記遭遇回数及び前記重要度に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記遭遇回数に対する係数を設定する、という態様であってもよい。
さらに、重要度算出工程を含み、
前記重要度算出工程は、前記遭遇回数に基づいて、前記一方の継続者を中心点として、前記一方の継続者と前記他方の継続者とのネットワークを作成し、且つ、任意のアルゴリズムを用いて前記他方の継続者の前記ネットワーク上の重要性を示す重要度を算出し、
前記係数設定工程は、前記遭遇回数及び前記重要度に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記遭遇回数に対する係数を設定する、という態様であってもよい。
【0021】
本発明の遭遇度算出方法は、例えば、
さらに、フィルタリング工程を含み、
前記取得工程は、来場可能時間帯情報及び属性情報の少なくとも一方を取得し、
前記来場可能時間帯情報は、前記来場者が前記任意の場所に来場可能な時間帯を示す情報であり、
前記属性情報は、前記来場者の属性を示す情報であり、
前記フィルタリング工程は、前記来場情報及び前記遭遇情報に対し、取得した前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報の少なくとも一方を用いてフィルタリングを行い、
前記遭遇回数算出工程は、フィルタリングされた前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、前記遭遇回数を算出し、
前記来場回数算出工程は、フィルタリングされた前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出する、という態様であってもよい。
さらに、フィルタリング工程を含み、
前記取得工程は、来場可能時間帯情報及び属性情報の少なくとも一方を取得し、
前記来場可能時間帯情報は、前記来場者が前記任意の場所に来場可能な時間帯を示す情報であり、
前記属性情報は、前記来場者の属性を示す情報であり、
前記フィルタリング工程は、前記来場情報及び前記遭遇情報に対し、取得した前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報の少なくとも一方を用いてフィルタリングを行い、
前記遭遇回数算出工程は、フィルタリングされた前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、前記遭遇回数を算出し、
前記来場回数算出工程は、フィルタリングされた前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出する、という態様であってもよい。
【0022】
本発明の遭遇度算出方法は、例えば、
さらに、記録工程を含み、
前記記録工程は、前記来場情報及び前記遭遇情報の少なくとも一方を記録する、という態様であってもよい。
さらに、記録工程を含み、
前記記録工程は、前記来場情報及び前記遭遇情報の少なくとも一方を記録する、という態様であってもよい。
【0023】
本発明の遭遇度算出方法は、例えば、
さらに、抽出工程及び通知工程を含み、
前記抽出工程は、複数の時間帯のなかから、前記遭遇度に関する任意の条件と適合する時間帯を抽出し、
前記通知工程は、前記時間帯を前記一方の継続者に対して通知する、という態様であってもよい。
さらに、抽出工程及び通知工程を含み、
前記抽出工程は、複数の時間帯のなかから、前記遭遇度に関する任意の条件と適合する時間帯を抽出し、
前記通知工程は、前記時間帯を前記一方の継続者に対して通知する、という態様であってもよい。
【0024】
本発明のプログラムは、本発明の方法の各工程を、手順として、コンピュータに実行させるためのプログラムである。
【0025】
本発明の記録媒体は、本発明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である。
【0026】
本発明において、「遭遇」とは、２人以上の来場者が同じ時間且つ同一の場所に存在しているという事実があればよく、例えば、すれ違い、追い越し、交差等を含めて、最も広義に解釈されるべきであり、如何なる意味においても限定されない。また、「遭遇」とは、各来場者が挨拶する、会話を交わす等の相互に認知することに限定されるものではない。
【0027】
次に、本発明の実施形態について図を用いて説明する。本発明は、以下の実施形態には限定されない。以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用でき、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。
【0028】
［実施形態１］
図１は、本実施形態の遭遇度算出装置１０の一例の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本装置１０は、取得部１１、特定部１２、遭遇回数算出部１３、係数設定部１４、来場回数算出部１５、及び遭遇度算出部１６を含む。また、本装置１０は、任意の構成として、さらに、重要度算出部１７、フィルタリング部１８、記録部１９、抽出部２０、及び通知部２１を含んでもよい。
図１は、本実施形態の遭遇度算出装置１０の一例の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本装置１０は、取得部１１、特定部１２、遭遇回数算出部１３、係数設定部１４、来場回数算出部１５、及び遭遇度算出部１６を含む。また、本装置１０は、任意の構成として、さらに、重要度算出部１７、フィルタリング部１８、記録部１９、抽出部２０、及び通知部２１を含んでもよい。
【0029】
本装置１０は、例えば、前記各部を含む１つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。また、本装置１０は、前記通信回線網を介して、後述する外部装置と接続可能である。前記通信回線網は、特に制限されず、公知のネットワークを使用でき、例えば、有線でも無線でもよい。前記通信回線網は、例えば、インターネット回線、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）、電話回線、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＴＮ（Ｄｅｌａｙ Ｔｏｌｅｒａｎｔ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ）、ＬＰＷＡ（Ｌｏｗ Ｐｏｗｅｒ Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ）、Ｌ５Ｇ（ローカル５Ｇ）、等があげられる。無線通信としては、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ローカル５Ｇ、ＬＰＷＡ等が挙げられる。前記無線通信としては、各装置が直接通信する形態（Ａｄ Ｈｏｃ通信）、インフラストラクチャ（infrastructure通信）、アクセスポイントを介した間接通信等であってもよい。本装置１０は、例えば、システムとしてサーバに組み込まれていてもよい。また、本装置１０は、例えば、本発明のプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ（ＰＣ、例えば、デスクトップ型、ノート型）、スマートフォン、タブレット端末等であってもよい。さらに、本装置１０は、例えば、前記各部のうち少なくとも一つがサーバ上にあり、その他の前記各部が端末上にあるような、クラウドコンピューティングやエッジコンピューティング等の形態であってもよい。
【0030】
図２に、本装置１０のハードウエア構成のブロック図を例示する。本装置１０は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ、ＧＰＵ等）１０１、メモリ１０２、バス１０３、記憶装置１０４、入力装置１０５、表示装置１０６、通信デバイス１０７等を含む。本装置１０の各部は、それぞれのインタフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス１０３を介して相互に接続されている。
【0031】
中央処理装置１０１は、本装置１０の全体の制御を担う。本装置１０において、中央処理装置１０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的には、例えば、中央処理装置１０１が、取得部１１、特定部１２、遭遇回数算出部１３、係数設定部１４、来場回数算出部１５、及び遭遇度算出部１６として機能する。また、中央処理装置１０１は、例えば、重要度算出部１７、フィルタリング部１８、記録部１９、抽出部２０、及び通知部２１としても機能する。
【0032】
バス１０３は、例えば、外部装置とも接続できる。前記外部装置は、例えば、外部記憶装置（外部データベース等）、プリンター、外部入力装置、外部表示装置、外部撮像装置等があげられる。本装置１０は、例えば、バス１０３に接続された通信デバイス１０７により、外部ネットワーク（前記通信回線網）に接続でき、外部ネットワークを介して、他の装置と接続することもできる。
【0033】
メモリ１０２は、例えば、メインメモリ（主記憶装置）が挙げられる。中央処理装置１０１が処理を行う際には、例えば、後述する記憶装置１０４に記憶されている本発明のプログラム等の種々の動作プログラムを、メモリ１０２が読み込み、中央処理装置１０１は、メモリ１０２からデータを受け取って、プログラムを実行する。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。また、メモリ１０２は、例えば、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）であってもよい。
【0034】
記憶装置１０４は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。前述のように、記憶装置１０４には、本発明のプログラムを含む動作プログラムが格納されている。記憶装置１０４は、例えば、記録媒体と、記録媒体に読み書きするドライブとの組合せであってもよい。前記記録媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等が挙げられる。記憶装置１０４は、例えば、記録媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、及びソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）であってもよい。
【0035】
本装置１０において、メモリ１０２及び記憶装置１０４は、ログ情報、外部データベース（図示せず）や外部の装置から取得した情報、本装置１０によって生成した情報、本装置１０が処理を実行する際に用いる情報等の種々の情報を記憶することも可能である。なお、少なくとも一部の情報は、例えば、メモリ１０２及び記憶装置１０４以外の外部サーバに記憶されていてもよいし、複数の端末にブロックチェーン技術等を用いて分散して記憶されていてもよい。また、メモリ１０２及び記憶装置１０４は、例えば、記録部１９が記録した各種情報を記憶してもよい。
【0036】
本装置１０は、例えば、さらに、入力装置１０５、及び表示装置１０６を含んでもよい。入力装置１０５は、例えば、タッチパネル、キーボード、マウス等である。表示装置１０６は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等が挙げられる。
【0037】
つぎに、本実施形態の遭遇度算出方法の一例を、図３のフローチャートに基づき説明する。本実施形態の遭遇度算出方法は、例えば、図１の遭遇度算出装置１０を用いて、次のように実施する。なお、本実施形態の遭遇度算出方法は、図１の遭遇度算出装置１０の使用には限定されない。また、図３においてかっこで示した工程は、任意の工程である。
【0038】
まず、取得部１１により、来場情報及び遭遇情報を取得する（Ｓ１１ａ、取得工程）。前記来場情報は、個々の来場者を示す識別情報と、前記来場者が任意の場所に来場した時刻を示す時刻情報と、を紐づけた情報である。前記遭遇情報は、前記任意の場所で遭遇したそれぞれの前記来場者の前記識別情報と、遭遇した時間を示す時刻情報と、を紐づけた情報である。取得部１１は、例えば、前記通信回線網を介して外部サーバや外部データベース等から前記来場情報及び前記遭遇情報を取得してもよいし、メモリ１０２及び記憶装置１０４に記憶している前記来場情報及び前記遭遇情報を読み出すことで取得してもよい。前記識別情報は、例えば、前記来場者が前記任意の場所に来場した際に携帯している携行品の識別情報であってもよい。前記携行品としては、例えば、入場券、ＩＣ（integrated circuit）カード、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス等である。前記識別情報は、例えば、ＩＤ（identification）、メールアドレス、生体情報（顔、指紋、声、等）等である。なお、前記任意の場所は、特に制限されず、屋内であってもよいし、屋外であってもよいし、電車等の移動体内であってもよい。具体的に、前記任意の場所としては、例えば、ゴミステーション、公園、スーパー等がある。前記来場者は、例えば、ユーザともいう。
【0039】
次に、特定部１２により、前記来場情報に基づいて、複数の前記来場者の中から継続者を特定する（Ｓ１２、特定工程）。前記継続者は、前記任意の場所に継続的に来場している来場者を意味する。特定部１２は、例えば、前記来場情報に基づいて、基準日から遡って一定期間以内に前記任意の場所に来場している前記来場者を継続者として特定してもよい。前記基準日は、例えば、前記工程（Ｓ１２）を実行した日である。前記一定期間は、特に制限されず、例えば、２週間、１か月、３か月等であり、任意に設定できる。また、特定部１２は、例えば、特開２０２０－１４９２４０に記載の技術を用いて、前記来場者毎の来場傾向から前記継続者を特定してもよい。
【0040】
次に、遭遇回数算出部１３により、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、一方の継続者における前記他方の継続者との遭遇回数を他方の継続者毎に算出する（Ｓ１３、遭遇回数算出工程）。なお、前記遭遇回数は、例えば、０以上の数である。なお、前記工程（Ｓ１３）は、例えば、前記工程（Ｓ１２）と並行して実行されてもよいし、前記工程（Ｓ１２）の前に実行されてもよい。
【0041】
次に、係数設定部１４により、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を前記他方の継続者毎に設定する（Ｓ１４、係数設定工程）。後述するが、係数設定部１４は、例えば、前記遭遇回数の標準化変量を算出することで、前記遭遇回数に対する係数を設定してもよい。
【0042】
また、係数設定部１４は、例えば、前記遭遇回数が予め設定した回数以下である場合に、前記係数を１として設定し、且つ、前記予め設定した回数以上である場合に、前記係数を０に設定してもよい。前記予め設定した回数は、特に制限されず、任意に設定できる。
【0043】
次に、来場回数算出部１５により、前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出する（Ｓ１５、来場回数算出工程）。来場回数算出部１５は、例えば、前記他方の継続者毎に、特定部１２の処理における「前記基準日から遡って一定期間以内」と同じ期間内の来場回数を時間帯別に算出してもよいし、前記任意の場所への来場回数の総計であってもよい。
【0044】
そして、遭遇度算出部１６により、前記来場回数及び前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、前記一方の継続者との遭遇回数が少ない前記他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出し（Ｓ１６、遭遇度算出工程）、終了する（ＥＮＤ）。具体的に、遭遇度算出部１６は、例えば、前記他方の継続者間で同じ時間帯の前記来場回数にそれぞれの前記係数を乗じて算出した前記他方の継続者毎の各数値Ａ１～Ａ１＋ｎを合計し、合計して得られた数値ＡＳを前記一定期間以内における前記時間帯の出現回数にて割り、割って得られた数値Ａｍを前記遭遇度としてもよい。本装置１０は、例えば、前記通信回線網を介して、前記遭遇度を他の装置に出力してもよい。
【0045】
前述のように、本装置１０は、例えば、さらに、重要度算出部１７を含んでもよい。重要度算出部１７は、前記遭遇回数に基づいて、前記一方の継続者を中心点として、前記一方の継続者と前記他方の継続者とのネットワークを作成し、且つ、任意のアルゴリズムを用いて前記他方の継続者の前記ネットワーク上の重要性を示す重要度を算出する（Ｓ１７、重要度算出工程）。前記アルゴリズムは、特に制限されず、例えば、ベージランクアルゴリズム、固有ベクトル中心性アルゴリズム、次数中心性アルゴリズム等である。「前記ネットワーク上の重要性」は、例えば、遭遇した継続者の数、及び前記遭遇した継続者との遭遇回数が多いほど、高くなる。前記工程（Ｓ１７）は、例えば、図３に示すように、前記工程（Ｓ１３）の後、且つ前記工程（Ｓ１４）の前に実行してもよい。
【0046】
重要度算出部１７は、例えば、前記遭遇回数と予測値とを用いて前記重要度を算出してもよい。具体的に、重要度算出部１７は、例えば、集計データ生成部、設定部、予測値算出部、及び誤差算出部を含んでもよい。この場合、まず、前記集計データ生成部により、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、前記来場者毎に来場回数及び遭遇回数を集計した集計データを生成する。前記来場回数が多くなると、前記遭遇回数も増えると考えられるため、後述のように、前記来場回数と前記遭遇回数とには、正の相関があるといえる。次に、前記設定部により、前記集計データを分析して、遭遇回数の予測値を算出する予測式及び標準誤差を設定する。次に、前記予測値算出部により、前記予測式を用いて、前記来場者毎に、前記遭遇回数の予測値を算出する。次に、前記誤差算出部により、前記集計データにおける遭遇回数と、前記遭遇回数の予測値と、前記標準誤差とに基づいて、前記来場者毎に、前記集計データにおける遭遇回数と前記予測値との誤差を算出する。そして、重要度算出部１７は、前記誤差を前記重要度する。具体的には、実施形態３にて説明する。
【0047】
前記工程（Ｓ１７）を実行した後、前記工程（Ｓ１４）において、係数設定部１４は、前記遭遇回数及び前記重要度に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記遭遇回数に対する係数を設定する。具体的に、係数設定部１４は、例えば、前記遭遇回数の標準化変量に、－１を乗じた数値が０よりも大きい場合に、前記数値に前記重要度を乗じて算出した数値を前記係数として設定してもよい。一方で、例えば、前記遭遇回数の標準化変量に、－１を乗じた数値が０よりも小さい場合は、前記係数を０として設定してもよい。このように、重要度を考慮した係数を設定することで、例えば、前記遭遇回数が少なく、且つ知り合いが多い他方の継続者（遭遇した継続者の数、及び前記遭遇した継続者との遭遇回数が多い他方の継続者）と遭遇しやすい時間帯の遭遇度を高くすることができる。
【0048】
前述のように、本装置１０は、例えば、さらに、フィルタリング部１８を含んでもよい。この場合、取得部１１により、来場可能時間帯情報及び属性情報の少なくとも一方を取得する（Ｓ１１ｂ、取得工程）。前記来場可能時間帯情報は、前記来場者が前記任意の場所に来場可能な時間帯を示す情報である。前記時間帯は、例えば、３０分毎の時間帯であってもよいし、１時間毎の時間帯であってもよい。また、前記時間帯は、例えば、曜日別の時間帯であってもよい。前記属性情報は、前記来場者の属性を示す情報であり、前記属性としては、例えば、性別、年齢、趣味、職業等の属性がある。前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報は、例えば、前記来場者の識別情報と紐づけられている。取得部１１は、例えば、前記通信回線網を介して外部サーバや外部データベース等から前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報を取得してもよいし、メモリ１０２及び記憶装置１０４に記憶している前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報を読み出すことで取得してもよい。前記工程（Ｓ１１ｂ）は、図３に示すように、前記工程（Ｓ１１ａ）と並行して実行してもよいし、順番に実行してもよい。前記順番は、特に制限されない。
【0049】
前記工程（Ｓ１１ａ）及び前記工程（Ｓ１１ｂ）を実行した後、フィルタリング部１８により、前記来場情報及び前記遭遇情報に対し、取得した前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報の少なくとも一方を用いてフィルタリングを行う（Ｓ１８、フィルタリング工程）。つまり、来場者Ｘにおける前記来場可能時間帯情報が示す時間帯が、「月曜日～金曜日の１４時から１７時」であるとすると、フィルタリング部１８は、前記来場情報及び前記遭遇情報の中から、「月曜日～金曜日の１４時から１７時」の時間帯内の時刻情報を有する来場情報及び遭遇情報を取り出す（フィルターする）。また、来場者Ｙにおける前記属性情報が示す属性が、「４０代、女性」であるとすると、フィルタリング部１８は、前記来場情報及び前記遭遇情報の中から、「４０代、女性」の属性情報を有する来場者の来場情報及び遭遇情報を取り出す（フィルターする）。
【0050】
前記工程（Ｓ１８）を実行した後、前記工程（Ｓ１３）において、遭遇回数算出部１３により、フィルタリングされた前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、前記遭遇回数を算出する。また、前記工程（Ｓ１５）において、来場回数算出部１５により、フィルタリングされた前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出する。
【0051】
このように、前記来場可能時間帯情報を用いて、前記来場情報及び前記遭遇情報をフィルタリングすることで、例えば、来場者Ｘが前記任意の場所に来場可能な時間帯内で、前記遭遇度の高い時間帯を特定することができる。また、前記属性情報を用いて、前記来場情報及び前記遭遇情報をフィルタリングすることで、例えば、来場者Ｘと、同じ趣味を持っている人や同世代の人と知り合いやすい（遭遇しやすい）時間帯を特定することができる。
【0052】
前述のように、本装置１０は、例えば、さらに、記録部１９を含んでもよい。記録部１９は、例えば、前記来場情報、前記遭遇情報、前記来場可能時間帯情報、前記属性情報等の情報を記録する（Ｓ１９、記録工程）。前記工程（Ｓ１９）は、例えば、図３に示すように、前記工程（Ｓ１１ａ）及び前記工程（Ｓ１１ｂ）の前に実行されればよい。前記各情報を記録する手法は、特に制限されない。
【0053】
前記来場情報を記録する場合、記録部１９は、例えば、前記携行品を携帯する来場者が前記任意の場所に来場する際に、前記携行品の識別情報を読み取ることで、前記来場情報を記録してもよい。また、前記来場情報を記録する場合、記録部１９は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を用いて、前記携行品を携帯する来場者が前記任意の場所に入ったことを検知することで、前記来場情報を記録してもよい。さらに、前記来場情報を記録する場合、記録部１９は、センサやカメラ等を用いて、前記来場者が前記任意の場所に入ったことを検知することで、前記来場情報を記録してもよい。
【0054】
前記遭遇情報を記録する場合、記録部１９は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を用いて、前記携行品を携帯する複数の来場者が前記任意の場所に入ったことを検知することで、前記遭遇情報を記録してもよい。また、前記遭遇情報を記録する場合、記録部１９は、例えば、前記任意の場所において、一方の来場者が来場した前後であって一定時間以内（例えば、５分以内等）に、他方の来場者の来場があったときは、前記一方の来場者と前記他方の来場者とが遭遇したと推定して前記遭遇情報を記録してもよい。
【0055】
前記来場可能時間帯情報や前記属性情報を記録する場合、記録部１９は、例えば、前記来場者の端末（例えば、携帯電話、スマートフォン、ＰＣ、ウェアラブルデバイス等）から前記来場可能時間帯情報や前記属性情報の入力を受付けることで、前記来場可能時間帯情報や前記属性情報を記録してもよい。
【0056】
前述のように、本装置１０は、例えば、さらに、抽出部２０及び通知部２１を含んでもよい。抽出部２０は、例えば、図３に示すように、前記工程（Ｓ１６）の後に続けて、複数の時間帯のなかから、前記遭遇度に関する任意の条件と適合する時間帯を、前記一方の継続者に推奨する時間帯として抽出する（Ｓ２０、抽出工程）。前記任意の条件は、前記遭遇度に関する条件であれば特に制限されず、任意に設定できる。具体的には、例えば、前記遭遇度が高い順若しくは低い順に、予め設定した数の時間帯を抽出してもよい。
【0057】
前記工程（Ｓ２０）を実行した後、通知部２１により、前記時間帯を前記一方の継続者に対して通知し（Ｓ２１、通知工程）、終了する（ＥＮＤ）。前記通知の手法は、特に制限されず、例えば、前記来場者の端末に対して、抽出部２０により抽出した前記時間帯を通知してもよいし、表示装置１０６上に前記時間帯を表示してもよい。前記時間帯を通知することで、前記来場者は、遭遇回数の少ない他の来場者と会いやすい時間を把握することができる。
【0058】
本実施形態によれば、例えば、他のユーザとの会いやすさを示す遭遇度を算出することができ、前記遭遇度を利用することで、ユーザ同士の出会いを支援することができる。特許文献１に関連する技術は、事前に、要求情報及び身辺情報等の情報を登録する手間があり、これらの情報に変更があった場合、その都度更新する必要があった。また、特許文献１に関連する技術は、これらの情報に基づいて、ユーザに推奨する他のユーザを抽出して通知するため、抽出されるユーザに多様性が生まれない。しかしながら、本実施形態は、「他のユーザ」を抽出するのではなく、遭遇回数が少ない他のユーザと会いやすい「時間帯」を抽出して通知することができ、前記ユーザに対して、様々な他のユーザとの出会いを促すことができる。そして、前記ユーザは、例えば、前記遭遇度が高い時間帯に前記任意の場所に行くことで、新たな知り合いを増やすことができる。また、インフルエンサーと呼ばれるユーザが他のユーザに口コミで何かを伝えたい時に、前記遭遇度が高い時間帯に前記任意の場所に行くことで、効率的に伝達することが可能となる。
【0059】
［実施形態２］
本発明における、継続者の特定、遭遇回数の算出、係数の設定、遭遇度の算出、及び重要度の算出に関する処理の一例を、図１の遭遇度算出装置１０を用いて説明する。なお、これらの処理は、図１の遭遇度算出装置１０の使用には限定されない。
本発明における、継続者の特定、遭遇回数の算出、係数の設定、遭遇度の算出、及び重要度の算出に関する処理の一例を、図１の遭遇度算出装置１０を用いて説明する。なお、これらの処理は、図１の遭遇度算出装置１０の使用には限定されない。
【0060】
図４は、継続者の特定に関する処理の一例を示す図である。図４上部に、前記来場情報の一例を示す。図中において、「user」は、前記来場者の識別情報を意味し、「date」は、前記各時刻情報を意味する（他の図中においても同様）。特定部１２は、例えば、図４中部に示すように、前記来場情報に基づいて、各来場者Ａ～Ｃ及びＺが最後に来場した日を抽出する。そして、特定部１２は、例えば、基準日（１１月２４日）から直近２週間以内に来場していない来場者Ｚを離脱者として判断し、基準日（１１月２４日）から直近２週間以内に来場している来場者Ａ～Ｃを継続者として判断する。の中から、継続者として、来場者Ａ～Ｃを特定する。なお、これは、一例であって、これに限定されない。前述したように、特定部１２は、複数の前記来場者の中から継続者を特定できればよく、例えば、特開２０２０－１４９２４０に記載の技術を用いて、前記来場者毎の来場傾向から前記継続者を特定してもよい。
【0061】
図５は、遭遇回数の算出に関する処理の一例を示す図である。図５上部に、前記遭遇情報の一例を示す。例えば、図中において、「user_1」の項目に「Ａ」、「user_2」の項目に「Ｂ」、「date」の項目に「2020-11-20 10：00」を記録している前記遭遇情報は、来場者Ａと来場者Ｂとが２０２０年１１月２０日１０時に遭遇したことを示す。以下、図５以降の図面及び各部の処理について、来場者Ａに着目して説明するが、他の来場者Ｂ～Ｄに対しても同様の処理を実行する。遭遇回数算出部１３は、例えば、図５下部に示すように、前記遭遇情報に基づいて、来場者Ａにおいて、前記遭遇回数を他の来場者Ｂ～Ｄ毎に算出する。また、遭遇回数算出部１３は、例えば、前記遭遇回数に「０」を含めるために、前記来場情報にも基づいて前記遭遇回数を算出してもよい。
【0062】
図６は、係数の設定に関する処理の一例を示す図である。図６に示すデータテーブル内の「user」と「遭遇回数」は、図５下段に示すデータテーブルと同じである。係数設定部１４は、例えば、来場者Ｂ～Ｄのうち前記遭遇回数が少ない来場者（例えば、来場者Ｄ）の来場傾向を、前記遭遇回数が多い来場者（例えば、来場者Ｂ及びＣ）よりも強く反映させるために、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を来場者Ｂ～Ｄ毎に設定する。なお、「遭遇回数が少ない」もしくは「遭遇回数が多い」とは、例えば、予め設定した遭遇回数と比較した場合の大小関係を意味するものであってもよいし、後述の遭遇回数の標準化変量が０未満になる場合を「遭遇回数が少ない」といい、後述の遭遇回数の標準化変量が０又は０を超える場合を「遭遇回数が多い」と言ってもよい。具体的に、係数設定部１４は、例えば、前記遭遇回数を標準化して、前記遭遇回数の標準化変量を算出し、下記条件（１）及び（２）に基づき、前記遭遇回数に対する係数を設定してもよい。下記条件（１）及び（２）における「符号を逆転」するとは、例えば、－１を乗じることを意味する。
（１）前記標準化変量の符号を逆転した数値を前記係数とする。
（２）前記標準化変量の符号を逆転した数値が０以下の場合、前記係数を０とする。
（１）前記標準化変量の符号を逆転した数値を前記係数とする。
（２）前記標準化変量の符号を逆転した数値が０以下の場合、前記係数を０とする。
【0063】
前記遭遇回数の標準化変量（Ｚ）は、例えば、図６に式（２）として示すように、前記遭遇回数（Ｘｉ）を前記遭遇回数の平均値（Ｘのオーバーライン）で引いた後に前記遭遇回数の標準偏差（Ｓ）で割ることで算出される。
【0064】
なお、図６及び図６に基づく係数設定部１４の処理の説明は、一例であって、これに限定されない。前述したように、係数設定部１４は、前記遭遇回数に基づいて前記係数を設定できればよく、例えば、遭遇回数がｎ回以下の場合に前記係数を１と設定したり、遭遇回数がｎ回以上の場合に前記係数を０と設定したりしてもよい（ｎ＝１以上の整数）。また、係数設定部１４は、例えば、前記係数を０以上に設定する。
【0065】
図７は、遭遇度の算出に関する処理の一例を示す図である。図７に示す来場情報のテーブルデータは、図４上部にて示した来場情報と同じであり、図７に示す来場者毎の係数のテーブルデータは、図６にて示したテーブルデータと同じである。遭遇度算出部１６は、来場回数算出部１５により算出した前記来場回数、及び、係数設定部１４により設定した前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、継続者Ａとの遭遇回数が少ない他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出する。図７下部に、来場者Ａに対する時間帯毎の前記遭遇度を表す表の一例を示す。この表において、色の濃淡が濃いほど、前記遭遇度が高いことを意味する。具体的に、前記遭遇度は、例えば、図示するように、時間帯別の来場者数の平均を求める式において、各継続者Ｂ～Ｃの来場回数の総計に対し、各継続者Ｂ～Ｃの係数を乗じることで算出される。
【0066】
来場回数算出部１５は、例えば、図７に示すように、前記継続者以外の来場者を含む来場情報を用いてもよいし、前記継続者以外の来場者を含む来場情報の中から、特定部１２により特定した継続者（来場者）の来場情報を抽出して、抽出した前記来場情報のみを用いてもよい。
【0067】
図８は、重要度の算出に関する処理の一例を示す図である。図８上部に示す遭遇情報は、図５上部に示す遭遇情報と同じである。重要度算出部１７は、例えば、図８中部に示すように、前記遭遇回数に基づいて、一方の継続者Ａを中心点として、一方の継続者Ａと他方の継続者Ｂ～Ｄとのネットワークを作成する。図示するネットワークにおいて、点は各来場者、線の太さは遭遇回数の多さを意味する。また、重要度算出部１７は、例えば、ベージランクアルゴリズム等のアルゴリズムを用いて、他方の継続者Ｂ～Ｄの前記ネットワーク上の重要性を示す重要度をそれぞれ算出する。図８下部のデータテーブルに、他方の継続者Ｂ～Ｄ毎の前記遭遇回数及び前記重要度の一例を示す。
【0068】
前記重要度を算出した場合における係数の設定に関する処理の一例を図９に示す。係数設定部１４は、例えば、前記遭遇回数及び前記重要度に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を来場者Ｂ～Ｄ毎に設定する。具体的に、係数設定部１４は、例えば、図示するように、前述と同様に、前記遭遇回数の標準化変量を算出し、前記遭遇回数の標準化変量に－１を乗じた数値が０を超える場合に前記数値に前記重要度を乗じて算出された数値を前記係数とする。一方で、係数設定部は、例えば、図示するように、前述と同様に、前記遭遇回数の標準化変量を算出し、前記遭遇回数の標準化変量に－１を乗じた数値が０又は０以下の場合に、前記係数を０と設定する。
【0069】
［実施形態３］
重要度算出部１７が、前記遭遇回数と予測値とを用いるアルゴリズムによって前記重要度を算出する一例について説明する。なお、前述のように、重要度算出部１７による処理は、これに限定されない。
重要度算出部１７が、前記遭遇回数と予測値とを用いるアルゴリズムによって前記重要度を算出する一例について説明する。なお、前述のように、重要度算出部１７による処理は、これに限定されない。
【0070】
図１０は、集計データの生成に関する処理の一例を示す図である。図１０上部に、前記来場情報及び前記遭遇情報の一例を示す。図中において、「user」は、前記来場者の識別情報を意味し、「date」は、前記各時刻情報を意味する。前記集計データ生成部は、前記来場情報及び前記遭遇情報から、図１０中部に示すように、前記来場者毎に来場回数及び遭遇回数を集計した集計データを生成する。前述したように、前記来場回数と前記遭遇回数とには、正の相関があるため、前記集計データからは、例えば、図１０下部に示すような散布図が生成される。
【0071】
図１１は、予測式及び標準誤差の設定に関する処理の一例を示す図である。図１１上部に、図１０にて示した集計データを示す。前記設定部は、例えば、前記集計データにおける前記遭遇回数を目的変数とし、前記来場回数を説明変数として、線形回帰分析を行うことで、予測式及び前記予測式に対する標準誤差を設定することができる。図１１中部に、図１１上部にて示した集計データを用いて線形回帰分析を行い、その分析結果に基づいて設定した前記予測式及び標準誤差の一例を示す。言い換えれば、前記設定部は、例えば、図１１下部に示す散布図において、点線にて示した線形近似を求める処理を行うともいえる。なお、本例では、前述のように線形近似を求めるアプローチにて前記予測式を設定しているが、これは例示であって、前記設定部による前記予測式の設定は、これに限定されない。前記設定部は、例えば、曲線近似を求めるアプローチ等の別の手法で前記予測式を設定しても良い。以降は、前記設定部が、線形近似を求めるアプローチにて前記予測式を設定したものとして説明する。
【0072】
図１２は、予測値の算出に関する処理の一例を示す図である。図１２に示す集計データは、図１０にて示した集計データに前記遭遇回数の予測値を加えたデータである。前記遭遇回数の予測値は、前記予測値算出部によって、図１１下部に示した前記予測式を用いて算出される。
【0073】
図１３は、前記集計データにおける遭遇回数と前記予測値との誤差の算出に関する処理の一例を示す図である。図１３に示す集計データは、図１２にて示した集計データに前記遭遇回数と前記予測値との誤差を加えたデータである。前記誤差は、前記誤差算出部によって、図１１下部に示した前記標準誤差を用いて算出される。具体的に、前記誤差は、例えば、図１３にも示すように、下記式（１）によって算出される。言い換えれば、前記誤差算出部は、例えば、図１３下部に示す散布図において、各プロットと前記線形近似との差を求める処理を行うともいえる。
誤差＝（遭遇回数－遭遇回数の予測値）／標準誤差 ・・・（１）
誤差＝（遭遇回数－遭遇回数の予測値）／標準誤差 ・・・（１）
【0074】
そして、重要度算出部１７は、上記式（１）によって算出された誤差を、前記重要度とする。
【0075】
［実施形態４］
本発明者らが実施した検証結果に基づき、前記来場回数と前記遭遇回数との相関関係について説明する。
本発明者らが実施した検証結果に基づき、前記来場回数と前記遭遇回数との相関関係について説明する。
【0076】
本検証において、実験現場の入口に、前記来場情報を記録する記録装置を設置した。前記記録情報は、来場者の端末（スマートフォン）がかざされると、前記端末の識別情報を記録する装置である。また、本検証において、来場間隔が５分未満である各来場者同士を「遭遇した」と判断し、前記来場者毎に前記来場回数及び前記遭遇回数を算出した。そして、前記来場回数と前記遭遇回数との相関係数を求め、相関関係を分析した。図１４に、前記来場回数と前記遭遇回数との相関関係を分析した結果を示す。図１４に示すように、前記来場回数と前記遭遇回数とに強い正の相関があることが分かった。
【0077】
［実施形態５］
本実施形態のプログラムは、本発明の方法の各工程を、手順として、コンピュータに実行させるためのプログラムである。本発明において、「手順」は、「処理」と読み替えてもよい。また、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク等が挙げられる。
本実施形態のプログラムは、本発明の方法の各工程を、手順として、コンピュータに実行させるためのプログラムである。本発明において、「手順」は、「処理」と読み替えてもよい。また、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク等が挙げられる。
【0078】
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をできる。
【0079】
＜付記＞
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記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
取得部、特定部、遭遇回数算出部、係数設定部、来場回数算出部、及び遭遇度算出部を含み、
前記取得部は、来場情報及び遭遇情報を取得し、
前記来場情報は、個々の来場者を示す識別情報と、前記来場者が任意の場所に来場した時刻を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記遭遇情報は、前記任意の場所で遭遇したそれぞれの前記来場者の前記識別情報と、前記遭遇した時間を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記特定部は、前記来場情報に基づいて、複数の前記来場者の中から継続者を特定し、
前記遭遇回数算出部は、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、一方の継続者における前記他方の継続者との遭遇回数を他方の継続者毎に算出し、
前記係数設定部は、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を前記他方の継続者毎に設定し、
前記来場回数算出部は、前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出し、
前記遭遇度算出部は、前記来場回数及び前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、前記一方の継続者との遭遇回数が少ない前記他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出する、遭遇度算出装置。
（付記２）
前記係数設定部は、前記遭遇回数を標準化して、前記遭遇回数の標準化変量を算出し、下記条件（１）及び（２）に基づき、前記遭遇回数に対する係数を設定する、付記１記載の遭遇度算出装置。
（１）前記標準化変量の符号を逆転した数値を前記係数とする。
（２）前記標準化変量の符号を逆転した数値が０以下の場合、前記係数を０とする。
（付記３）
前記係数設定部は、前記遭遇回数が予め設定した回数以下である場合に、前記係数を１として設定し、且つ、前記予め設定した回数以上である場合に、前記係数を０に設定する、付記１記載の遭遇度算出装置。
（付記４）
前記遭遇度算出部は、前記他方の継続者間で同じ時間帯の前記来場回数にそれぞれの前記係数を乗じて算出した前記他方の継続者毎の各数値Ａ１～Ａ１＋ｎを合計し、合計して得られた数値ＡＳを前記一定期間以内における前記時間帯の出現回数にて割り、割って得られた数値Ａｍを前記遭遇度とする、付記１から３のいずれかに記載の遭遇度算出装置。
（付記５）
さらに、重要度算出部を含み、
前記重要度算出部は、前記遭遇回数に基づいて、前記一方の継続者を中心点として、前記一方の継続者と前記他方の継続者とのネットワークを作成し、且つ、任意のアルゴリズムを用いて前記他方の継続者の前記ネットワーク上の重要性を示す重要度を算出し、
前記係数設定部は、前記遭遇回数及び前記重要度に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記遭遇回数に対する係数を設定する、付記１から４のいずれかに記載の遭遇度算出装置。
（付記６）
さらに、フィルタリング部を含み、
前記取得部は、来場可能時間帯情報及び属性情報の少なくとも一方を取得し、
前記来場可能時間帯情報は、前記来場者が前記任意の場所に来場可能な時間帯を示す情報であり、
前記属性情報は、前記来場者の属性を示す情報であり、
前記フィルタリング部は、前記来場情報及び前記遭遇情報に対し、取得した前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報の少なくとも一方を用いてフィルタリングを行い、
前記遭遇回数算出部は、フィルタリングされた前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、前記遭遇回数を算出し、
前記来場回数算出部は、フィルタリングされた前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出する、付記１から５のいずれかに記載の遭遇度算出装置。
（付記７）
さらに、記録部を含み、
前記記録部は、前記来場情報及び前記遭遇情報の少なくとも一方を記録する、付記１から６のいずれかに記載の遭遇度算出装置。
（付記８）
さらに、抽出部及び通知部を含み、
前記抽出部は、複数の時間帯のなかから、前記遭遇度に関する任意の条件と適合する時間帯を抽出し、
前記通知部は、前記時間帯を前記一方の継続者に対して通知する、付記１から７のいずれかに記載の遭遇度算出装置。
（付記９）
取得工程、特定工程、遭遇回数算出工程、係数設定工程、来場回数算出工程、及び遭遇度算出工程を含み、
前記取得工程は、来場情報及び遭遇情報を取得し、
前記来場情報は、個々の来場者を示す識別情報と、前記来場者が任意の場所に来場した時刻を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記遭遇情報は、前記任意の場所で遭遇したそれぞれの前記来場者の前記識別情報と、前記遭遇した時間を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記特定工程は、前記来場情報に基づいて、複数の前記来場者の中から継続者を特定し、
前記遭遇回数算出工程は、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、一方の継続者における前記他方の継続者との遭遇回数を他方の継続者毎に算出し、
前記係数設定工程は、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を前記他方の継続者毎に設定し、
前記来場回数算出工程は、前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出し、
前記遭遇度算出工程は、前記来場回数及び前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、前記一方の継続者との遭遇回数が少ない前記他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出する、遭遇度算出方法。
（付記１０）
前記係数設定工程は、前記遭遇回数を標準化して、前記遭遇回数の標準化変量を算出し、下記条件（１）及び（２）に基づき、前記遭遇回数に対する係数を設定する、付記９記載の遭遇度算出方法。
（１）前記標準化変量の符号を逆転した数値を前記係数とする。
（２）前記標準化変量の符号を逆転した数値が０以下の場合、前記係数を０とする。
（付記１１）
前記係数設定工程は、前記遭遇回数が予め設定した回数以下である場合に、前記係数を１として設定し、且つ、前記予め設定した回数以上である場合に、前記係数を０に設定する、付記９記載の遭遇度算出方法。
（付記１２）
前記遭遇度算出工程は、前記他方の継続者間で同じ時間帯の前記来場回数にそれぞれの前記係数を乗じて算出した前記他方の継続者毎の各数値Ａ１～Ａ１＋ｎを合計し、合計して得られた数値ＡＳを前記一定期間以内における前記時間帯の出現回数にて割り、割って得られた数値Ａｍを前記遭遇度とする、付記９から１１のいずれかに記載の遭遇度算出方法。
（付記１３）
さらに、重要度算出工程を含み、
前記重要度算出工程は、前記遭遇回数に基づいて、前記一方の継続者を中心点として、前記一方の継続者と前記他方の継続者とのネットワークを作成し、且つ、任意のアルゴリズムを用いて前記他方の継続者の前記ネットワーク上の重要性を示す重要度を算出し、
前記係数設定工程は、前記遭遇回数及び前記重要度に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記遭遇回数に対する係数を設定する、付記９から１２のいずれかに記載の遭遇度算出方法。
（付記１４）
さらに、フィルタリング工程を含み、
前記取得工程は、来場可能時間帯情報及び属性情報の少なくとも一方を取得し、
前記来場可能時間帯情報は、前記来場者が前記任意の場所に来場可能な時間帯を示す情報であり、
前記属性情報は、前記来場者の属性を示す情報であり、
前記フィルタリング工程は、前記来場情報及び前記遭遇情報に対し、取得した前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報の少なくとも一方を用いてフィルタリングを行い、
前記遭遇回数算出工程は、フィルタリングされた前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、前記遭遇回数を算出し、
前記来場回数算出工程は、フィルタリングされた前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出する、付記９から１３のいずれかに記載の遭遇度算出方法。
（付記１５）
さらに、記録工程を含み、
前記記録工程は、前記来場情報及び前記遭遇情報の少なくとも一方を記録する、付記９から１４のいずれかに記載の遭遇度算出方法。
（付記１６）
さらに、抽出工程及び通知工程を含み、
前記抽出工程は、複数の時間帯のなかから、前記遭遇度に関する任意の条件と適合する時間帯を抽出し、
前記通知工程は、前記時間帯を前記一方の継続者に対して通知する、付記９から１５のいずれかに記載の遭遇度算出方法。
（付記１７）
コンピュータに、取得手順、特定手順、遭遇回数算出手順、係数設定手順、来場回数算出手順、及び遭遇度算出手順を含む手順を実行させるためのプログラム：
前記取得手順は、来場情報及び遭遇情報を取得し、
前記来場情報は、個々の来場者を示す識別情報と、前記来場者が任意の場所に来場した時刻を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記遭遇情報は、前記任意の場所で遭遇したそれぞれの前記来場者の前記識別情報と、前記遭遇した時間を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記特定手順は、前記来場情報に基づいて、複数の前記来場者の中から継続者を特定し、
前記遭遇回数算出手順は、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、一方の継続者における前記他方の継続者との遭遇回数を他方の継続者毎に算出し、
前記係数設定手順は、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を前記他方の継続者毎に設定し、
前記来場回数算出手順は、前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出し、
前記遭遇度算出手順は、前記来場回数及び前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、前記一方の継続者との遭遇回数が少ない前記他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出する。
（付記１８）
前記係数設定手順は、前記遭遇回数を標準化して、前記遭遇回数の標準化変量を算出し、下記条件（１）及び（２）に基づき、前記遭遇回数に対する係数を設定する、付記１７記載のプログラム。
（１）前記標準化変量の符号を逆転した数値を前記係数とする。
（２）前記標準化変量の符号を逆転した数値が０以下の場合、前記係数を０とする。
（付記１９）
前記係数設定手順は、前記遭遇回数が予め設定した回数以下である場合に、前記係数を１として設定し、且つ、前記予め設定した回数以上である場合に、前記係数を０に設定する、付記１７記載のプログラム。
（付記２０）
前記遭遇度算出手順は、前記他方の継続者間で同じ時間帯の前記来場回数にそれぞれの前記係数を乗じて算出した前記他方の継続者毎の各数値Ａ１～Ａ１＋ｎを合計し、合計して得られた数値ＡＳを前記一定期間以内における前記時間帯の出現回数にて割り、割って得られた数値Ａｍを前記遭遇度とする、付記１７から１９のいずれかに記載のプログラム。
（付記２１）
さらに、重要度算出手順を含み、
前記重要度算出手順は、前記遭遇回数に基づいて、前記一方の継続者を中心点として、前記一方の継続者と前記他方の継続者とのネットワークを作成し、且つ、任意のアルゴリズムを用いて前記他方の継続者の前記ネットワーク上の重要性を示す重要度を算出し、
前記係数設定手順は、前記遭遇回数及び前記重要度に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記遭遇回数に対する係数を設定する、付記１７から２０のいずれかに記載のプログラム。
（付記２２）
さらに、フィルタリング手順を含み、
前記取得手順は、来場可能時間帯情報及び属性情報の少なくとも一方を取得し、
前記来場可能時間帯情報は、前記来場者が前記任意の場所に来場可能な時間帯を示す情報であり、
前記属性情報は、前記来場者の属性を示す情報であり、
前記フィルタリング手順は、前記来場情報及び前記遭遇情報に対し、取得した前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報の少なくとも一方を用いてフィルタリングを行い、
前記遭遇回数算出手順は、フィルタリングされた前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、前記遭遇回数を算出し、
前記来場回数算出手順は、フィルタリングされた前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出する、付記１７から２１のいずれかに記載のプログラム。
（付記２３）
さらに、記録手順を含み、
前記記録手順は、前記来場情報及び前記遭遇情報の少なくとも一方を記録する、付記１７から２２のいずれかに記載のプログラム。
（付記２４）
さらに、抽出手順及び通知手順を含み、
前記抽出手順は、複数の時間帯のなかから、前記遭遇度に関する任意の条件と適合する時間帯を抽出し、
前記通知手順は、前記時間帯を前記一方の継続者に対して通知する、付記１７から２３のいずれかに記載のプログラム。
（付記２５）
付記１７から２４のいずれか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。
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記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
取得部、特定部、遭遇回数算出部、係数設定部、来場回数算出部、及び遭遇度算出部を含み、
前記取得部は、来場情報及び遭遇情報を取得し、
前記来場情報は、個々の来場者を示す識別情報と、前記来場者が任意の場所に来場した時刻を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記遭遇情報は、前記任意の場所で遭遇したそれぞれの前記来場者の前記識別情報と、前記遭遇した時間を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記特定部は、前記来場情報に基づいて、複数の前記来場者の中から継続者を特定し、
前記遭遇回数算出部は、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、一方の継続者における前記他方の継続者との遭遇回数を他方の継続者毎に算出し、
前記係数設定部は、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を前記他方の継続者毎に設定し、
前記来場回数算出部は、前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出し、
前記遭遇度算出部は、前記来場回数及び前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、前記一方の継続者との遭遇回数が少ない前記他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出する、遭遇度算出装置。
（付記２）
前記係数設定部は、前記遭遇回数を標準化して、前記遭遇回数の標準化変量を算出し、下記条件（１）及び（２）に基づき、前記遭遇回数に対する係数を設定する、付記１記載の遭遇度算出装置。
（１）前記標準化変量の符号を逆転した数値を前記係数とする。
（２）前記標準化変量の符号を逆転した数値が０以下の場合、前記係数を０とする。
（付記３）
前記係数設定部は、前記遭遇回数が予め設定した回数以下である場合に、前記係数を１として設定し、且つ、前記予め設定した回数以上である場合に、前記係数を０に設定する、付記１記載の遭遇度算出装置。
（付記４）
前記遭遇度算出部は、前記他方の継続者間で同じ時間帯の前記来場回数にそれぞれの前記係数を乗じて算出した前記他方の継続者毎の各数値Ａ１～Ａ１＋ｎを合計し、合計して得られた数値ＡＳを前記一定期間以内における前記時間帯の出現回数にて割り、割って得られた数値Ａｍを前記遭遇度とする、付記１から３のいずれかに記載の遭遇度算出装置。
（付記５）
さらに、重要度算出部を含み、
前記重要度算出部は、前記遭遇回数に基づいて、前記一方の継続者を中心点として、前記一方の継続者と前記他方の継続者とのネットワークを作成し、且つ、任意のアルゴリズムを用いて前記他方の継続者の前記ネットワーク上の重要性を示す重要度を算出し、
前記係数設定部は、前記遭遇回数及び前記重要度に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記遭遇回数に対する係数を設定する、付記１から４のいずれかに記載の遭遇度算出装置。
（付記６）
さらに、フィルタリング部を含み、
前記取得部は、来場可能時間帯情報及び属性情報の少なくとも一方を取得し、
前記来場可能時間帯情報は、前記来場者が前記任意の場所に来場可能な時間帯を示す情報であり、
前記属性情報は、前記来場者の属性を示す情報であり、
前記フィルタリング部は、前記来場情報及び前記遭遇情報に対し、取得した前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報の少なくとも一方を用いてフィルタリングを行い、
前記遭遇回数算出部は、フィルタリングされた前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、前記遭遇回数を算出し、
前記来場回数算出部は、フィルタリングされた前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出する、付記１から５のいずれかに記載の遭遇度算出装置。
（付記７）
さらに、記録部を含み、
前記記録部は、前記来場情報及び前記遭遇情報の少なくとも一方を記録する、付記１から６のいずれかに記載の遭遇度算出装置。
（付記８）
さらに、抽出部及び通知部を含み、
前記抽出部は、複数の時間帯のなかから、前記遭遇度に関する任意の条件と適合する時間帯を抽出し、
前記通知部は、前記時間帯を前記一方の継続者に対して通知する、付記１から７のいずれかに記載の遭遇度算出装置。
（付記９）
取得工程、特定工程、遭遇回数算出工程、係数設定工程、来場回数算出工程、及び遭遇度算出工程を含み、
前記取得工程は、来場情報及び遭遇情報を取得し、
前記来場情報は、個々の来場者を示す識別情報と、前記来場者が任意の場所に来場した時刻を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記遭遇情報は、前記任意の場所で遭遇したそれぞれの前記来場者の前記識別情報と、前記遭遇した時間を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記特定工程は、前記来場情報に基づいて、複数の前記来場者の中から継続者を特定し、
前記遭遇回数算出工程は、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、一方の継続者における前記他方の継続者との遭遇回数を他方の継続者毎に算出し、
前記係数設定工程は、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を前記他方の継続者毎に設定し、
前記来場回数算出工程は、前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出し、
前記遭遇度算出工程は、前記来場回数及び前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、前記一方の継続者との遭遇回数が少ない前記他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出する、遭遇度算出方法。
（付記１０）
前記係数設定工程は、前記遭遇回数を標準化して、前記遭遇回数の標準化変量を算出し、下記条件（１）及び（２）に基づき、前記遭遇回数に対する係数を設定する、付記９記載の遭遇度算出方法。
（１）前記標準化変量の符号を逆転した数値を前記係数とする。
（２）前記標準化変量の符号を逆転した数値が０以下の場合、前記係数を０とする。
（付記１１）
前記係数設定工程は、前記遭遇回数が予め設定した回数以下である場合に、前記係数を１として設定し、且つ、前記予め設定した回数以上である場合に、前記係数を０に設定する、付記９記載の遭遇度算出方法。
（付記１２）
前記遭遇度算出工程は、前記他方の継続者間で同じ時間帯の前記来場回数にそれぞれの前記係数を乗じて算出した前記他方の継続者毎の各数値Ａ１～Ａ１＋ｎを合計し、合計して得られた数値ＡＳを前記一定期間以内における前記時間帯の出現回数にて割り、割って得られた数値Ａｍを前記遭遇度とする、付記９から１１のいずれかに記載の遭遇度算出方法。
（付記１３）
さらに、重要度算出工程を含み、
前記重要度算出工程は、前記遭遇回数に基づいて、前記一方の継続者を中心点として、前記一方の継続者と前記他方の継続者とのネットワークを作成し、且つ、任意のアルゴリズムを用いて前記他方の継続者の前記ネットワーク上の重要性を示す重要度を算出し、
前記係数設定工程は、前記遭遇回数及び前記重要度に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記遭遇回数に対する係数を設定する、付記９から１２のいずれかに記載の遭遇度算出方法。
（付記１４）
さらに、フィルタリング工程を含み、
前記取得工程は、来場可能時間帯情報及び属性情報の少なくとも一方を取得し、
前記来場可能時間帯情報は、前記来場者が前記任意の場所に来場可能な時間帯を示す情報であり、
前記属性情報は、前記来場者の属性を示す情報であり、
前記フィルタリング工程は、前記来場情報及び前記遭遇情報に対し、取得した前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報の少なくとも一方を用いてフィルタリングを行い、
前記遭遇回数算出工程は、フィルタリングされた前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、前記遭遇回数を算出し、
前記来場回数算出工程は、フィルタリングされた前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出する、付記９から１３のいずれかに記載の遭遇度算出方法。
（付記１５）
さらに、記録工程を含み、
前記記録工程は、前記来場情報及び前記遭遇情報の少なくとも一方を記録する、付記９から１４のいずれかに記載の遭遇度算出方法。
（付記１６）
さらに、抽出工程及び通知工程を含み、
前記抽出工程は、複数の時間帯のなかから、前記遭遇度に関する任意の条件と適合する時間帯を抽出し、
前記通知工程は、前記時間帯を前記一方の継続者に対して通知する、付記９から１５のいずれかに記載の遭遇度算出方法。
（付記１７）
コンピュータに、取得手順、特定手順、遭遇回数算出手順、係数設定手順、来場回数算出手順、及び遭遇度算出手順を含む手順を実行させるためのプログラム：
前記取得手順は、来場情報及び遭遇情報を取得し、
前記来場情報は、個々の来場者を示す識別情報と、前記来場者が任意の場所に来場した時刻を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記遭遇情報は、前記任意の場所で遭遇したそれぞれの前記来場者の前記識別情報と、前記遭遇した時間を示す時刻情報と、を紐づけた情報であり、
前記特定手順は、前記来場情報に基づいて、複数の前記来場者の中から継続者を特定し、
前記遭遇回数算出手順は、前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、一方の継続者における前記他方の継続者との遭遇回数を他方の継続者毎に算出し、
前記係数設定手順は、前記遭遇回数に基づいて、前記遭遇回数に対する係数を前記他方の継続者毎に設定し、
前記来場回数算出手順は、前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出し、
前記遭遇度算出手順は、前記来場回数及び前記係数を用いて、複数の時間帯毎に、前記一方の継続者との遭遇回数が少ない前記他方の継続者との会いやすさを示す遭遇度を算出する。
（付記１８）
前記係数設定手順は、前記遭遇回数を標準化して、前記遭遇回数の標準化変量を算出し、下記条件（１）及び（２）に基づき、前記遭遇回数に対する係数を設定する、付記１７記載のプログラム。
（１）前記標準化変量の符号を逆転した数値を前記係数とする。
（２）前記標準化変量の符号を逆転した数値が０以下の場合、前記係数を０とする。
（付記１９）
前記係数設定手順は、前記遭遇回数が予め設定した回数以下である場合に、前記係数を１として設定し、且つ、前記予め設定した回数以上である場合に、前記係数を０に設定する、付記１７記載のプログラム。
（付記２０）
前記遭遇度算出手順は、前記他方の継続者間で同じ時間帯の前記来場回数にそれぞれの前記係数を乗じて算出した前記他方の継続者毎の各数値Ａ１～Ａ１＋ｎを合計し、合計して得られた数値ＡＳを前記一定期間以内における前記時間帯の出現回数にて割り、割って得られた数値Ａｍを前記遭遇度とする、付記１７から１９のいずれかに記載のプログラム。
（付記２１）
さらに、重要度算出手順を含み、
前記重要度算出手順は、前記遭遇回数に基づいて、前記一方の継続者を中心点として、前記一方の継続者と前記他方の継続者とのネットワークを作成し、且つ、任意のアルゴリズムを用いて前記他方の継続者の前記ネットワーク上の重要性を示す重要度を算出し、
前記係数設定手順は、前記遭遇回数及び前記重要度に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記遭遇回数に対する係数を設定する、付記１７から２０のいずれかに記載のプログラム。
（付記２２）
さらに、フィルタリング手順を含み、
前記取得手順は、来場可能時間帯情報及び属性情報の少なくとも一方を取得し、
前記来場可能時間帯情報は、前記来場者が前記任意の場所に来場可能な時間帯を示す情報であり、
前記属性情報は、前記来場者の属性を示す情報であり、
前記フィルタリング手順は、前記来場情報及び前記遭遇情報に対し、取得した前記来場可能時間帯情報及び前記属性情報の少なくとも一方を用いてフィルタリングを行い、
前記遭遇回数算出手順は、フィルタリングされた前記来場情報及び前記遭遇情報に基づいて、前記遭遇回数を算出し、
前記来場回数算出手順は、フィルタリングされた前記来場情報に基づいて、前記他方の継続者毎に、前記任意の場所への来場回数を時間帯別に算出する、付記１７から２１のいずれかに記載のプログラム。
（付記２３）
さらに、記録手順を含み、
前記記録手順は、前記来場情報及び前記遭遇情報の少なくとも一方を記録する、付記１７から２２のいずれかに記載のプログラム。
（付記２４）
さらに、抽出手順及び通知手順を含み、
前記抽出手順は、複数の時間帯のなかから、前記遭遇度に関する任意の条件と適合する時間帯を抽出し、
前記通知手順は、前記時間帯を前記一方の継続者に対して通知する、付記１７から２３のいずれかに記載のプログラム。
（付記２５）
付記１７から２４のいずれか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。
【産業上の利用可能性】
【0080】
本発明によれば、遭遇度を算出することができる。このため、本発明は、例えば、ユーザ同士の出会いを支援する場合において有用である。
【符号の説明】
【0081】
１０ 遭遇度算出装置
１１ 取得部
１２ 特定部
１３ 遭遇回数算出部
１４ 係数設定部
１５ 来場回数部
１６ 遭遇度算出部
１７ 重要度算出部
１８ フィルタリング部
１９ 記録部
２０ 抽出部
２１ 通知部
１０１ 中央処理装置
１０２ メモリ
１０３ バス
１０４ 記憶装置
１０５ 入力装置
１０６ 表示装置
１０７ 通信デバイス
１１ 取得部
１２ 特定部
１３ 遭遇回数算出部
１４ 係数設定部
１５ 来場回数部
１６ 遭遇度算出部
１７ 重要度算出部
１８ フィルタリング部
１９ 記録部
２０ 抽出部
２１ 通知部
１０１ 中央処理装置
１０２ メモリ
１０３ バス
１０４ 記憶装置
１０５ 入力装置
１０６ 表示装置
１０７ 通信デバイス
【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】
