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公開番号2025059682
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-10
出願番号2023169922
出願日2023-09-29
発明の名称人流予測方法、装置及びプログラム
出願人株式会社デンソーテン
代理人弁理士法人佐野特許事務所
主分類G06Q 10/04 20230101AFI20250403BHJP(計算;計数)
要約【課題】短期的な変動要素が考慮された適正な人流予測を実現する。
【解決手段】人流予測方法において、入力データに基づき予測対象期間における予測対象エリア内の人流を予測する。入力データは、各ユーザの属性データ及び各ユーザの移動履歴データを含む人流ビッグデータ(D1)と、予測対象期間よりも前における予測対象エリアでのイベントの実施有無及び実施内容の実績を表すイベント履歴データ(D6)と、予測対象期間及び予測対象エリアでのイベントの実施有無及び実施内容の予定を表すイベント予定データと、を含む。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
入力データに基づき予測対象期間における予測対象エリア内の人流を予測する人流予測方法であって、
前記入力データは、
各ユーザの属性データ及び各ユーザの移動履歴データを含む人流ビッグデータと、
前記予測対象期間よりも前における前記予測対象エリアでのイベントの実施有無及び実施内容の実績を表すイベント履歴データと、
前記予測対象期間及び前記予測対象エリアでのイベントの実施有無及び実施内容の予定を表すイベント予定データと、を含む
、人流予測方法。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記予測対象エリア内に対象施設が位置し、
第１参照期間及び前記対象施設での特定イベントが非実施である場合における前記対象施設への来訪者数の実績データを、第１実績データとして、前記人流ビックデータに基づいて取得し、
第２参照期間及び前記対象施設にて特定イベントを実施した場合における前記対象施設への来訪者数の実績データを、第２実績データとして、前記人流ビックデータに基づいて取得し、
第３参照期間及び前記対象施設での前記特定イベントが非実施である場合における前記対象施設への来訪者数の実績データを、第３実績データとして、前記人流ビックデータに基づいて取得し、
前記第１参照期間及び前記第２参照期間は前記予測対象期間よりも前の期間であり、前記第３参照期間は前記第１参照期間及び前記第２参照期間よりも後であって且つ前記予測対象期間よりも前の期間であり、
前記第１実績データ、前記第２実績データ及び前記第３実績データに基づき、前記予測対象期間及び前記対象施設にて前記特定イベントを実施した場合における前記対象施設への来訪者数の予測データを生成する
、請求項１に記載の人流予測方法。
【請求項３】
ユーザの内、特定端末装置を所持する複数の特定ユーザの所在地データを前記特定端末装置からリアルタイムで取得し、各特定ユーザの前記所在地データを前記入力データに含め、
前記第３参照期間よりも後であって且つ前記予測対象期間よりも前における各特定ユーザの前記所在地データを前記予測データに反映させる
、請求項２に記載の人流予測方法。
【請求項４】
前記入力データは、
前記予測対象エリアの天候履歴を含む天候履歴データと、
前記予測対象期間における前記予測対象エリアの天候の予報を含む天候予報データと、を含む
、請求項１～３の何れかに記載の人流予測方法。
【請求項５】
前記入力データは、前記予測対象エリアにおける交通機関の運行ダイヤデータを含み、
前記運行ダイヤデータは、基本ダイヤデータと、前記基本ダイヤデータの設定後に臨時で設定された臨時ダイヤデータと、を含む
、請求項１～３の何れかに記載の人流予測方法。
【請求項６】
ユーザの内、特定端末装置を所持する複数の特定ユーザの所在地データを前記特定端末装置からリアルタイムで取得し、各特定ユーザの前記所在地データを前記入力データに含める
、請求項１又は２に記載の人流予測方法。
【請求項７】
前記予測対象エリアでの前記イベントは、前記予測対象エリア内の施設で利用可能なクーポンの発行を含む
、請求項１に記載の人流予測方法。
【請求項８】
前記対象施設での前記特定イベントは、前記対象施設で利用可能なクーポンの発行を含む
、請求項１又は２に記載の人流予測方法。
【請求項９】
入力データに基づき予測対象期間における予測対象エリア内の人流を予測する人流予測装置であって、
前記入力データは、
各ユーザの属性データ及び各ユーザの移動履歴データを含む人流ビッグデータと、
前記予測対象期間よりも前における前記予測対象エリアでのイベントの実施有無及び実施内容の実績を表すイベント履歴データと、
前記予測対象期間及び前記予測対象エリアでのイベントの実施有無及び実施内容の予定を表すイベント予定データと、を含む
、人流予測装置。
【請求項１０】
入力データに基づき予測対象期間における予測対象エリア内の人流を予測する人流予測方法をコンピュータに実行させる人流予測プログラムであって、
前記入力データは、
各ユーザの属性データ及び各ユーザの移動履歴データを含む人流ビッグデータと、
前記予測対象期間よりも前における前記予測対象エリアでのイベントの実施有無及び実施内容の実績を表すイベント履歴データと、
前記予測対象期間及び前記予測対象エリアでのイベントの実施有無及び実施内容の予定を表すイベント予定データと、を含む
、人流予測プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、人流予測方法、装置及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
新規の大規模施設又は交通システムの導入検討が数年を単位にして実施される際、導入効果を予測する手段（EBPM:Evidence Based Policy Making）として人流又は交通流に関わるシミュレータが利用される。ここで述べるシミュレータを参考シミュレータと称する。参考シミュレータは主に行政機関又は交通事業者にて利用される。
【０００３】
参考シミュレータにおいて新規の大規模施設又は交通システムの導入効果を予測する際、市街地を訪問する来街者のパーソントリップデータと、来街者が普段利用する施設及び交通手段の選択傾向と、が参照される。来街者のパーソントリップデータは来街者の属性データに相当する。選択傾向はアンケート等により収集した情報から特定される。参考シミュレータでは、これらのパーソントリップデータ及び選択傾向を使って来街者の行動をモデル化し、新規の大規模施設又は交通システムを来街者が選択する確率を求めることで導入効果を予測する。尚、気象状況、緑視率、景観、建物、店舗、店舗の魅力度及び交通利便度などを参照して人流予測を行う技術も提案されている（下記特許文献１の［００２０］参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－８８２７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記のパーソントリップデータ及び選択傾向は、行政機関が数年に一度短期間の間に取得するデータである。このため、参考シミュレータでは、短期的な変動要素を考慮した予測を行うことはできない。
【０００６】
本発明は、短期的な変動要素が考慮された適正な人流予測を行い得る人流予測方法、装置及びプログラム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】
【０００７】
本発明に係る人流予測方法は、入力データに基づき予測対象期間における予測対象エリア内の人流を予測する人流予測方法であって、前記入力データは、各ユーザの属性データ及び各ユーザの移動履歴データを含む人流ビッグデータと、前記予測対象期間よりも前における前記予測対象エリアでのイベントの実施有無及び実施内容の実績を表すイベント履歴データと、前記予測対象期間及び前記予測対象エリアでのイベントの実施有無及び実施内容の予定を表すイベント予定データと、を含む。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、短期的な変動要素が考慮された適正な人流予測を行い得る人流予測方法、装置及びプログラムを提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明の実施形態に係るシステムの全体構成図である。
本発明の実施形態に係る端末装置の内部構成図である。
本発明の実施形態に係るサービス提供装置の内部構成図である。
本発明の実施形態に係るサービス利用装置の内部構成図である。
本発明の実施形態に係り、複数の端末装置と複数のユーザとの対応関係を示す図である。
本発明の実施形態に係り、データベースの記憶データの説明図である。
本発明の実施形態に係り、人流ビッグデータの構造を示す図である。
本発明の実施形態に係り、人流ビッグデータの生成及び取得タイミングを説明するための図である。
本発明の実施形態に係り、回遊支援アプリケーションプログラムに従う端末装置１０の動作フローチャートである。
本発明の実施形態に係り、アプリ登録データの構造を示す図である。
本発明の実施形態に係り、アプリログデータの構造を示す図である。
本発明の実施形態に係り、シミュレータの入出力データの説明図である。
本発明の実施形態に係り、サービス提供装置の動作フローチャートである。
本発明の実施形態に係り、シミュレータの予測時点と、予測対象期間と、参照期間、との関係を示す図である。
本発明の実施形態に属する第１実施例に係り、想定される４つの期間の関係を示す図である。
本発明の実施形態に属する第２実施例に係り、注目エリア内にショッピング施設が存在する様子を示す図である。
本発明の実施形態に属する第２実施例に係り、想定される４つの期間の関係を示す図である。
本発明の実施形態に属する第２実施例に係り、第１～第３日付におけるショッピング施設の来訪者実績データ（ａ）～（ｃ）と、予測日付におけるショッピング施設の来訪者予測データ（ｄ）と、を示す図である。
本発明の実施形態に属する第９実施例に係り、シミュレータに実行可能な処理の流れを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態の例を、図面を参照して具体的に説明する。参照される各図において、同一の部分には同一の符号を付し、同一の部分に関する重複する説明を原則として省略する。尚、本明細書では、記述の簡略化上、情報、信号、物理量、機能部、回路、素子又は部品等を参照する記号又は符号を記すことによって、該記号又は符号に対応する情報、信号、物理量、機能部、回路、素子又は部品等の名称を省略又は略記することがある。例えば、後述の“Ｄ１”によって参照される人流ビッグデータは（図６参照）、人流ビッグデータＤ１と表記されることもあるし、データＤ１と略記されることもあり得るが、それらは全て同じものを指す。
（【００１１】以降は省略されています）

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