JP7329484B2 - 接触解析システム、接触解析方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明の接触解析システムは、ユーザと対象物との接触を解析するシステムである。

従来、この種の接触解析システムとしては、下記特許文献１に示すように、広告に接する領域を示す広告情報を取得し、ユーザが所在した施設を示す所在情報を取得し、ユーザの座標を示す位置情報を取得し、これら所在情報、位置情報及び広告情報に基づいて、ユーザが広告に接したか判定する情報処理装置が知られている。

特開２０１９－１２１２７１号公報

かかる従来の情報処理装置によれば、ユーザの座標を示す位置情報は、ユーザが所持する端末を介して、ＧＰＳ（Global Positioning System）、ビーコン、携帯キャリア空間情報又はＷｉＦｉ接続履歴などを用いて自身の座標を特定し、位置情報が生成される（特許文献１段落［００６８］）。

しかしながら、ＧＰＳなどを用いてユーザ自身の座標を特定する限りは、座標の精度に左右されて、ユーザが広告に接したか正確な判定できないという問題がある。

ここで、座標の精度を向上させることも考えられるが、ユーザが所持する端末や広告周辺の設備が大掛かりなものとなり現実的ではない。

以上の事情に鑑みて、本発明は、確実かつ簡易に対象物との接触を判定することができる接触解析システム、接触解析方法およびプログラムを提供することを目的とする。

第１発明の接触解析システムは、ユーザと対象物との接触を解析する接触解析システムであって、
前記ユーザが携帯するユーザ端末がアクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報であるユーザスキャン情報をユーザ位置情報として取得するユーザ位置情報取得部と、
前記対象物の設置位置でアクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報である対象物スキャン情報を対象物位置情報として記憶する対象物位置情報記憶部と、
前記ユーザ位置情報取得部により取得したユーザ位置情報と、前記対象物位置情報記憶部に記憶された対象物位置情報とから、前記ユーザが前記対象物に接触したか否かを判定する接触判定部と
を備え、
前記ユーザ位置情報取得部は、前記ユーザ位置情報を時間と紐づけした情報として取得し、
前記接触判定部による、複数の前記ユーザと前記対象物との接触の判定結果に基づいて、該対象物との接触に関する基本指標として、接触人数、接触回数および平均接触時間の一部または全部を算出する指標算出部を備えることを特徴とする。

第１発明の接触解析システムによれば、ユーザ位置情報として、アクセス可能な近距離通信機器を検出したユーザスキャン情報を取得する。そして、取得したユーザ位置情報を、対象物位置情報記憶部に記憶された、対象物の設置位置でアクセス可能な近距離通信機器を検出した対象物スキャン情報を含む対象物位置情報を参照して、ユーザが前記対象物に接触したか否かを判定する。

そのため、アクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報に基づいて接触判定を行うことで、ユーザが対象物に接触したか否かを精度よく判定することができる。さらに、スキャン情報を用いることで、ＧＰＳでは測位できない地下や建物内でも位置を特定することが可能となる。

また、かかるスキャン情報は、すでに対象物の周囲に存在する近距離通信機器を利用することができるため、ユーザ端末や対象物周辺の設備が大掛かりなものとなることはない。

このように、第１発明の接触解析システムによれば、確実かつ簡易に対象物との接触を判定することができる。
また、第１発明の接触解析システムによれば、ユーザ位置情報を時間に紐づけした情報として取得しておくことで、指標算出部は、複数のユーザと対象物との接触判定の判定結果から、例えば、接触人数、接触回数および平均接触時間のような基本指標を算出することができる。
このように、第１発明の接触解析システムによれば、確実かつ簡易に対象物との接触を判定することができると共に、判定結果に基づく対象物に対する基本指標を得ることができる。
第２発明の接触解析システムは、第１発明において、
前記指標算出部は、複数の前記ユーザをサンプルとして、推計ロジックにより該複数の前記ユーザを所望母集団に拡張した場合の拡張指標として、日別平均接触率、リーチ、フリークエンシー、ＧＲＰおよびこれらの推計人数の一部または全部を算出することを特徴とする。
第２発明の接触解析システムによれば、複数のユーザをサンプルとして、推計ロジックにより所望母集団に拡張することがき、例えば、日別平均接触率、リーチ、フリークエンシーおよびＧＲＰのような拡張指標を算出することができる。
このように、第２発明の接触解析システムによれば、確実かつ簡易に対象物との接触を判定することができると共に、判定結果に基づく対象物に対する基本指標に加えて拡張指標を得ることができる。
第３発明の接触解析システムは、第１または第２発明において、
前記指標算出部は、複数の前記ユーザをサンプルとして、他の指標データとのデータ融合により、該他の指標データの指標項目を生成し該指標項目の指標を算出することを特徴とする。
第３発明の接触解析システムによれば、複数のユーザをサンプルとして、他の指標データとのデータ融合を行うことができ、当該他の指標データの指標項目を生成し該指標項目の指標を算出することができる。
このように、第３発明の接触解析システムによれば、確実かつ簡易に対象物との接触を判定することができると共に、判定結果に基づく対象物に対する基本指標に加えて他の指標データの指標項目の指標を得ることができる。

第４発明の接触解析システムは、第１～第３発明のいずれかにおいて、
前記ユーザ位置情報取得部は、前記ユーザ位置情報として、前記ユーザスキャン情報に加えて、前記ユーザが携帯するユーザ端末のＧＰＳ情報であるユーザＧＰＳ情報を取得し、
前記対象物位置情報記憶部は、前記対象物位置情報として、前記対象物スキャン情報に加えて、前記対象物の設置位置におけるＧＰＳ情報である対象物ＧＰＳ情報を記憶保持することを特徴とする。

第４発明の接触解析システムによれば、ユーザ位置情報取得部がユーザ位置情報としてユーザスキャン情報に加えてユーザＧＰＳ情報を取得すると共に、対象物位置情報記憶部に対象物スキャン情報に加えて対象物ＧＰＳ情報を記憶しておくことで、接触判定部は、スキャン情報に加えてまたは代えてＧＰＳ情報を用いて接触判定を行うことができる。

これにより、スキャン情報にＧＰＳ情報を組み合わせて判定精度を向上させることができるほか、例えば、屋外ではＧＰＳ情報を用い、地下や屋内ではスキャン情報に基づいて判定する場合のように、判定精度の高いほうを選択することで判定精度を向上させることができる。

このように、第４発明の接触解析システムによれば、より確実かつ簡易に対象物との接触を判定することができる。

第５発明の接触解析システムは、第１～４発明のいずれかにおいて、
前記接触判定部は、前記ユーザスキャン情報が前記対象物の設置位置の一定範囲内における前記対象物スキャン情報と一致する場合に、前記ユーザが前記対象物に接触したと判定することを特徴とする。

第５発明の接触解析システムによれば、ユーザスキャン情報が、設置位置の一定範囲内における対象物スキャン情報と一致する場合に、ユーザが前記対象物に接触したと判定することで、設置位置の一定範囲内にユーザが入った場合に接触したと判定することができる。そのため、実態に即した接触判定が可能となる。

このように、第５発明の接触解析システムによれば、確実かつ簡易に対象物およびその一定範囲での接触を実態に即して判定することができる。

第６発明の接触解析システムは、第５発明において、
前記接触判定部は、前記ユーザスキャン情報と前記対象物の設置位置の一定範囲内における該対象物スキャン情報との一致の度合いを示す尤度が閾値の範囲内である場合に、該ユーザスキャン情報が該対象物スキャン情報と一致すると判定することを特徴とする。

第６発明の接触解析システムによれば、スキャン情報は、アクセス可能な近距離通信機器との間の電波の状況が微妙に変化することがあるところ、一致の度合いを示す尤度を用いて、尤度が閾値の範囲内である場合に、ユーザスキャン情報が対象物スキャン情報と一致すると判定することで、より実態に即した接触判定が可能となる。

このように、第６発明の接触解析システムによれば、確実かつ簡易に対象物およびその一定範囲での接触をより実態に即して判定することができる。

第７発明の接触解析システムは、第１～第６発明のいずれかにおいて、
前記ユーザの基本属性が記憶されたデータベースであるユーザ情報記憶部を参照することにより、前記接触判定部による前記対象物との接触の判定を行った該ユーザの基本属性であるユーザの性別、生年月日および居住地の一部または全部を特定する属性特定部を備えることを特徴とする。

第７発明の接触解析システムによれば、属性特定部は、ユーザと対象物との接触判定の判定結果から、例えば、ユーザの性別、生年月日および居住地のような基本属性を特定することできる。

なお、基本属性は、これらに限定されるものではなく、これらに代えてまたは加えて、事前にアンケートなどで収集したこれら以外の属性（例えば、年収、職業、家族構成等）ほか、人口統計学的変数、消費行動変数、心理的変数、メディア（コンテンツや広告）接触変数で区分される属性の一部または全部であってもよい。

このように、第７発明の接触解析システムによれば、確実かつ簡易に対象物との接触を判定することができると共に、判定結果に基づく対象物と接触したユーザに対する基本属性を得ることができる。

第８発明の接触解析システムは、第７発明において、
前記属性特定部は、特定した前記ユーザの前記基本属性の拡張属性として、該ユーザの該基本属性と他の属性データとのデータ融合により、該他の属性データが有する分析項目を生成し、生成した該分析項目の属性を第１の拡張属性として付与することを特徴とする。

第８発明の接触解析システムによれば、接触判定を行ったユーザの基本属性と他の属性データとのデータ融合を行うことがき、他の属性データの分析項目を生成し該分析項目の属性を付与することができる。

このように、第８発明の接触解析システムによれば、確実かつ簡易に対象物との接触を判定することができると共に、対象物と接触したユーザに対する基本属性に加えて拡張属性を得ることができる。

第９発明の接触解析システムは、第７または第８発明において、
前記属性特定部は、前記ユーザの移動履歴から該移動履歴に関連する属性項目を生成し、生成した該属性項目の属性を第２の拡張属性として付与することを特徴とする。

第９発明の接触解析システムによれば、接触判定を行ったユーザの移動履歴から移動履歴に関連する属性項目（例えば、幼稚園への往来の移動履歴がある場合に『子育て世代』や東京ドームに頻繁に行く移動履歴がある場合に『野球好き』といった属性項目）を生成し該属性項目の属性を付与することができる。

このように、第９発明の接触解析システムによれば、確実かつ簡易に対象物との接触を判定することができると共に、対象物と接触したユーザに対する基本属性に加えて移動履歴に基づく属性を得ることができる。

第１０発明の接触解析システムは、第１～第９発明のいずれかにおいて、
前記対象物が広告媒体であることを特徴とする。

第１０発明の接触解析システムによれば、対象物が広告媒体である場合に、アンケート調査などを不要として、広告媒体とユーザとの接触判定を確実かつ簡易に行うことができ、好適である。

このように、第１０発明の接触解析システムによれば、確実かつ簡易に広告媒体との接触を判定することができる。

第１１発明の接触解析方法は、コンピュータによりユーザと対象物との接触を解析する接触解析方法であって、
前記ユーザが携帯するユーザ端末がアクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報であるユーザスキャン情報をユーザ位置情報として取得するユーザ位置情報取得工程と、
前記ユーザ位置情報取得工程により取得したユーザ位置情報から、前記対象物の設置位置でアクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報である対象物スキャン情報を対象物位置情報として記憶した対象物位置情報記憶部を参照して、前記ユーザが前記対象物に接触したか否かを判定する接触判定工程と
を実行し、
前記ユーザ位置情報取得工程は、前記ユーザ位置情報を時間と紐づけした情報として取得し、
前記接触判定工程による、複数の前記ユーザと前記対象物との接触の判定結果に基づいて、該対象物との接触に関する基本指標として、接触人数、接触回数および平均接触時間の一部または全部を算出する指標算出処理を実行することを特徴とする。

第１１発明の接触解析方法によれば、ユーザ位置情報として、アクセス可能な近距離通信機器を検出したユーザスキャン情報を取得する。そして、取得したユーザ位置情報を、対象物位置情報記憶部に記憶された、対象物の設置位置でアクセス可能な近距離通信機器を検出した対象物スキャン情報を含む対象物位置情報を参照して、ユーザが前記対象物に接触したか否かを判定する。

そのため、アクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報に基づいて接触判定を行うことで、ユーザが対象物に接触したか否かを精度よく判定することができる。さらに、スキャン情報を用いることで、ＧＰＳでは測位できない地下や建物内でも位置を特定することが可能となる。

また、かかるスキャン情報は、すでに対象物の周囲に存在する近距離通信機器を利用することができるため、ユーザ端末や対象物周辺の設備が大掛かりなものとなることはない。

このように、第１１発明の接触解析方法によれば、確実かつ簡易に対象物との接触を判定することができる。

第１２発明のプログラムは、ユーザと対象物との接触を解析するプログラムであって、
コンピュータに、
前記ユーザが携帯するユーザ端末がアクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報であるユーザスキャン情報をユーザ位置情報として取得させ、
取得したユーザ位置情報から、前記対象物の設置位置でアクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報である対象物スキャン情報を対象物位置情報として記憶した対象物位置情報記憶部を参照して、前記ユーザが前記対象物に接触したか否かを判定させるプログラムにおいて、
前記ユーザ位置情報の取得は、前記ユーザ位置情報を時間と紐づけした情報として取得し、
前記ユーザが前記対象物に接触したか否かを判定による、複数の前記ユーザと前記対象物との接触の判定結果に基づいて、該対象物との接触に関する基本指標として、接触人数、接触回数および平均接触時間の一部または全部を算出することを特徴とする。

第１２発明のプログラムによれば、当該プログラムのコンピュータによる実行により、コンピュータは、ユーザ位置情報として、アクセス可能な近距離通信機器を検出したユーザスキャン情報を取得する。そして、取得したユーザ位置情報を、対象物位置情報記憶部に記憶された、対象物の設置位置でアクセス可能な近距離通信機器を検出した対象物スキャン情報を含む対象物位置情報を参照して、ユーザが前記対象物に接触したか否かを判定する。

そのため、アクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報に基づいて接触判定を行うことで、ユーザが対象物に接触したか否かを精度よく判定することができる。さらに、スキャン情報を用いることで、ＧＰＳでは測位できない地下や建物内でも位置を特定することが可能となる。

また、かかるスキャン情報は、すでに対象物の周囲に存在する近距離通信機器を利用することができるため、ユーザ端末や対象物周辺の設備が大掛かりなものとなることはない。

このように、第１２発明のプログラムによれば、確実かつ簡易に対象物との接触を判定することができる。

本実施形態の接触解析システムの概要を示すシステム構成図。 図１の接触解析システムにおける処理内容を示すフローチャート。

図１に示すように、本実施形態の接触解析システム１は、主にメインサーバ１００から構成され、ユーザ２と対象物３との接触をユーザ端末２００と対象物管理サーバ３００（図２参照）を介して解析するシステムである。なおメインサーバ１００とユーザ端末２００と対象物管理サーバ３００とはインターネットなどのネットワークＮＷを介してデータ通信可能に構成されている。

ここでユーザ２は、例えば、ユーザ２が携帯するスマートフォンやタブレットなどのユーザ端末２００にダウンロードされたアプリケーションを介して、ユーザ２００の位置情報（後述するユーザスキャン情報、ユーザＧＰＳ情報など）をネットワークＮＷ経由でメインサーバ１００の提供を許諾した者である。

また、対象物３は、例えば、広告媒体（紙媒体・デジタルサイレージのいずれであってもよい）、店舗、店舗内の特定商品（特定商品のコーナーを含む）等の対象物であって、主として、固定設置された固定対象物である。

なお、対象物３は、図面上１つの対象物のみを表しているが、ユーザ２と同様に、実際には、異なる対象物３が複数の存在している。

対象物管理サーバ３００は、管理対象とする複数の対象物３に関連する情報を収取・管理・更新するサーバであって、例えば、対象物３が広告媒体である場合には、その位置情報である対象物位置情報（対象物スキャン情報・対象物ＧＰＳ情報）のほか、その対象物３の内容（例えば、デジタルサイネージであればディスプレイにおける表示内容）およびその表示時間（広告掲載期間）を収集・管理・更新する。

メインサーバ１００は、対象物位置情報記憶部１１０と、ユーザ情報記憶部１２０と、判定結果記憶部１３０と、ユーザ位置情報取得部１４０と、接触判定部１５０と、指標算出部１６０と、属性特定部１７０とを備える。

対象物位置情報記憶部１１０は、例えば、広告媒体のような接触判定の対象となる対象物３の位置情報を記憶するデータベースである。

対象物３の位置情報としては、その対象物３の設置位置およびその一定範囲内（対象物３が広告媒体の場合にはこれを視認できる、概ね対象物３を中心に半径１０～１５ｍの範囲。図１では仮想円Ｘ上の空間）において、アクセス可能な近距離通信機器を検出した対象物スキャン情報のほか、対象物３のＧＰＳ情報（緯度経度情報）が取得できる場合は、かかる対象物ＧＰＳ情報が含まれる。

ここで、近距離通信機器としては、無線ＬＡＮであるＷｉＦｉに対応した機器のほか、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｂｅａｃｏｎ、ＩｒＤＡ、ＺｉｇＢｅｅなど近距離無線通信の一部または全部に対応した機器であってよい。対象物スキャン情報は、その計測位置でアクセス可能な近距離通信機器の一覧と各機器の電波強度である。

なお、補足説明すると、スキャン情報は、正確には、ＷｉＦｉルでいうなら各ＷｉＦｉルーターのSSID（Service Set Identifier）、BSSID（Basic Service Set Identifier）、RSSI(Received Signal Strength Indicator)、緯度経度である。

ユーザ情報記憶部１２０は、主として、ユーザの基本属性を記憶するデータベースであって、例えば、性別、生年月日および居住地の一部または全部のほか、ユーザ端末の固有ＩＤであるＡＤＩＤなども記憶される。

なお、対象物３の位置情報はその情報の鮮度が明確となるように更新日時が位置情報に併せて記録される。また、その対象物３の内容（例えば、デジタルサイネージであればディスプレイにおける表示内容）も時間に紐づけされて対象物位置情報記憶部１１０に記憶されてもよく、対象物３の内容については、対象物位置情報記憶部１１０に記憶することなく、必要に応じて対象物管理サーバ３００を参照するようにしてもよい。

判定結果記憶部１３０は、接触判定部１５０のよるユーザ２と対象物３との接触判定の結果を記憶するデータベースである。

ユーザ位置情報取得部１４０は、ユーザ２が携帯するユーザ端末２００がアクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報であるユーザスキャン情報のほか、ユーザ２のＧＰＳ情報（緯度経度）が取得できる場合にはかかるユーザＧＰＳ情報をユーザ位置情報として取得する。

ここで、ユーザ位置情報は、計測のタイミングの時間に紐づけされた（タイムスタンプが付された）位置情報となっている。

接触判定部１５０は、ユーザ位置情報取得部１４０により取得したユーザ位置情報と、対象物位置情報記憶部１１０に記憶された対象物位置情報とから、ユーザ２が対象物３に接触したか否かを判定する。

なお、接触判定部１５０による接触判定処理の詳細については、後述する。

指標算出部１６０は、判定結果記憶部１３０に記憶された複数の判定結果に基づいて、対象物３に対する基本指標のほか拡張指標を算出する。

例えば、指標算出部１６０は、基本指標として、複数のユーザ２と特定の対象物３との接触の判定結果に基づいて、その特定の対象物３との接触に関する接触人数、接触回数および平均接触時間の一部または全部を算出する。

また、指標算出部１６０は、第１の拡張指標として、複数のユーザ２をサンプルとして、推計ロジックにより該複数のユーザ２を所望母集団に拡張した場合の日別平均接触率、リーチ、フリークエンシー、ＧＲＰおよびこれらの推計人数の一部または全部を算出する。

さらに、指標算出部１６０は、第２の拡張指標として、複数のユーザ２をサンプルとして、他の指標データとのデータ融合により、該他の指標データの指標項目を生成し該指標項目の指標を算出する。

なお、指標算出部１６０による指標算出処理の詳細については、後述する。

属性特定部１７０は、ユーザ情報記憶部１２０を参照して、接触判定を行ったユーザ２の基本属性のほか拡張属性を特定する。

例えば、属性特定部１７０は、ユーザ情報記憶部１２０を参照して、接触した（接触しなかった）ユーザ２の基本属性として、ユーザの性別、生年月日および居住地の一部または全部を特定する。

なお、基本属性は、これらに限定されるものではなく、これらに代えてまたは加えて、事前にアンケートなどで収集したこれら以外の属性（例えば、年収、職業、家族構成等）ほか、人口統計学的変数、消費行動変数、心理的変数、メディア（コンテンツや広告）接触変数で区分される属性の一部または全部であってもよい。

また、属性特定部１７０は、第１の拡張属性として、ユーザ２の基本属性と（予めデータ取得済みの）他の属性データとのデータ融合により、他の属性データが有する分析項目を生成し該分析項目の属性を付与する。

さらに、属性特定部１７０は、第２の拡張属性として、ユーザの移動履歴から該移動履歴に関連する属性項目を生成し該属性項目の属性を付与する。

なお属性特定部１７０による属性特定処理の詳細については、後述する。

以上が本実施形態の接触解析システム１の構成である。なお、以上の構成において、メインサーバ１００（本発明のコンピュータに相当する）の各処理部１１０～１７０は、それぞれ例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のハードウェアにより構成され、後述する各種処理を実行するプログラムをメモリ（不図示）に記憶保持し、そのプログラムを実行することにより、各種処理を実行するための演算装置（シーケンサ）として機能する。

また、メインサーバ１００を構成する各処理部１１０～１７０の一部または全部は、他のサーバ（外部サーバ）により構成し、分散処理により当該接触解析システム１を実現してもよい。

次に、図２を参照して、以上のように構成された接触解析システム１の処理内容について説明する。

前提として、対象物位置情報記憶部１１０に記憶される対象物３の位置情報は、予め収集・辞書化されると共に、随時更新される。

特に、地下や屋内空間、店舗などでは、対象物ＧＰＳ情報が取得できないか、取得できてもユーザＧＰＳ情報が取得できず、接触判定が不可能であるところ、対象物スキャン情報を利用した接触判定が有効であるが、スキャン情報であるＷｉＦｉなどの近距離通信機器はその新設・除去により変化するほか、遮蔽物の設置や除去によっても電波強度が変化し得る。そのため、特に、対象物スキャン情報については、定期・不定期で更新される。

まず、対象物位置情報記憶部１１０に記憶される対象物３の位置情報の更新処理について、説明する。

対象物管理サーバ３００は、例えば、一定の周期で（月に１度または週に一度）、対象物位置情報（特に対象物スキャン情報）を再取得し、当該対象物管理サーバ３００が管理する対象物位置情報を更新する（図２／ＳＰＥＰ３１０）。

ここで、対象物位置情報の更新は、その位置情報と一体に更新日時を付与する形で行うことが望ましい。これにより、位置情報の情報鮮度を後述する接触判定に組み合わせることが可能となる。

また、対象物管理サーバ３００は、対象物の内容等の情報を定期的に取得し、当該対象物管理サーバ３００が管理する対象物情報を更新する（図２／ＳＴＥＰ３１１）。

ここで、対象物情報の更新は、その内容等の情報と一体に更新日時を付与する形で行うことが望ましい。これにより、内容等の情報の情報鮮度を後述する接触判定に組み合わせることが可能となる。

そして、対象物管理サーバ３００は、定期的にまたは少なくとも対象物位置情報の更新があった場合に、更新された対象物位置情報（必要に応じて対象物情報）をネットワークＮＷを介してメインサーバ１００に送信する（図２／ＳＴＥＰ３１２）。

更新情報を受信したメインサーバ１００は、対象物位置情報記憶部１１０に記憶される対象物位置情報（対象物の内容など対象物情報も記憶する場合には対象物情報）を更新する（図２／ＳＴＥＰ１１０）。例えば、更新された対象物位置情報（更新日時が一定に付与された対象物スキャン情報など）を対象物位置情報記憶部１１０に上書きして格納する。

以上が、対象物位置情報記憶部１１０に記憶される対象物３の位置情報の更新処理である。

次に、ユーザ２と対象物３との接触判定処理について説明する。

まず、ユーザ２は、ユーザ端末２００を携帯した状態で、通勤、通学、ショッピングなどに出かけると、ユーザ端末２００に前もってダウンロードされたアプリケーションを介して、ユーザ２００の位置情報であるユーザ位置情報がユーザ端末２００に記録される（図２／ＳＥＰ２４０）。

ここでユーザ位置情報は、例えば、一定の周期でユーザ端末２００を介して計測したアクセス可能なＷｉＦｉ機器の一覧および各電波強度であるスキャンデータ（ユーザスキャン情報）およびＧＰＳ測位データ（ユーザＧＰＳ情報）であって、これらのデータには、タイムスタンプが付与されている。

そして、ユーザ端末２００は、記録されたユーザ位置情報をネットワークＮＷを介してメインサーバ１００に送信する（図２／ＳＴＥＰ２４１）。ユーザ位置情報の送信は、当該アプリケーションでの処理により、所定の周期または一定のデータ量の蓄積毎に実行される。

ユーザ位置情報を受信したメインサーバ１００は、対象物位置情報取得部１４０が取得し（図２／ＳＴＥＰ１４０、本発明のユーザ位置情報取得工程に相当する）、取得したユーザ位置情報に基づいて、接触判定部１５０が接触判定処理を行う（図２／ＳＴＥＰ１５０、本発明の接触判定工程に相当する）。

ここで、接触判定部１５０は、取得したユーザ位置情報と対象物位置情報記憶部１１０に記憶された対象物位置情報との一致（一致の度合い）により、そのユーザ２が対象物３に接触したか否かを判定する。

例えば、図１において、ユーザ２が対象物３の一定範囲内である判定対象範囲（仮想円Ｘ上の空間）に入った場合は、（１）ＳＴＥＰ１４０で取得したユーザ位置情報には、判定対象範囲（仮想円Ｘ上の空間）において測定されたユーザスキャン情報が含まれる。

一方、（２）対象物位置情報記憶部１１０には、対象物３およびの一定範囲内である判定対象範囲（仮想円Ｘ上の空間）において複数計測された対象物スキャン情報が記憶されている。

接触判定部１５０は、（１）のユーザスキャン情報が（２）の対象物スキャン情報と一致するものがある場合に、当該ユーザ２は当該対象物３と接触したと判定する。

ここで、一致の度合いを示す尤度が閾値の範囲内である場合に、（１）のユーザスキャン情報が（２）の対象物スキャン情報と一致すると判定してもよい。スキャン情報は、アクセス可能なＷｉＦｉ機器との間の電波の状況が微妙に変化することがあるところ、一致の度合いを示す尤度を用いて、尤度が閾値の範囲内である場合に、ユーザスキャン情報が対象物スキャン情報と一致すると判定することで、より実態に即した接触判定が可能となる。

ここで、一致の度合いを示す尤度が閾値は変更可能であるため、閾値を厳しくすると、接触判定の正確性が向上し、接触者数は減少する。そのため、閾値を厳しくした場合には、実質的に、対象物３の一定範囲内である判定対象範囲を仮想円Ｘからか仮想円Ｙに変更し、仮想円Ｙ上の空間に基づいて接触判定を行ったのと同様の効果を得ることができる。

一方、閾値を緩くすると、接触判定の正確性は低下し、接触者数は増加する。そのため、閾値を緩くした場合には、実質的に、対象物３の一定範囲内である判定対象範囲を仮想円Ｘからか仮想円Ｚに変更し、仮想円Ｚ上の空間に基づいて接触判定を行ったのと同様の効果を得ることができる。

このように、一致の度合いを示す尤度が閾値を変更することで、改めて計測を行って対象物スキャン情報を取得し直すことなく、対象物３の一定範囲内である判定対象範囲を実質的に変更することができる。

なお、一致の度合いを示す尤度の算出は、例えば、スキャン情報のアクセス可能な近距離通信機器を電波強度の強いグループと電波強度の弱いグループに分け、電波強度の強いグループには尤度を相対的に高く、電波強度の弱いグループには尤度を相対的に低く設定し、これらの積算値を一致の度合いを示す尤度とするなど種々の方法が採用され得るが、推定統計学的手法（統計分布）により一致の度合いを示す尤度を算出してもよい。

また、接触判定部１５０は、接触判定と併せて、対象物３の一定範囲内である判定対象範囲（仮想円Ｘ上の空間）の滞在時間である接触時間量を算出する。接触時間量は、主として、判定対象範囲（仮想円Ｘ上の空間）において、ユーザスキャン情報が対象物スキャン情報と一致（一致の度合いを示す尤度が閾値の範囲内である場合を含む）し続けた時間であるが、一定の時間の間に判定対象範囲（仮想円Ｘ上の空間）に出入りした場合も、一致（一致の度合いを示す尤度が閾値の範囲内である場合を含む）し続けた時間を接触時間量としてもよい。

さらに、接触判定部１５０は、接触判定処理および接触時間量の算出処理において、対象物３の設置期間（対象物が広告媒体の場合には広告掲載期間）を考慮してもよい。

具体的には、接触判定部１５０は、接触判定において、上述のようにユーザ位置情報および対象物位置情報に基づいて接触すると判定された場合に、さらに、ユーザ位置情報付与されたタイムスタンプで特定される接触時刻が、対象物管理サーバ３００で管理される対象物３の設置期間（広告掲載期間）と重複する場合には接触すると最終判定する、一方、対象物３の設置期間（広告掲載期間）と重複しない場合には接触しないと最終判定するようにしてもよい。

加えて、接触判定部１５０は、その接触時間（接触開始時刻から接触終了時刻まで）と対象物３の設置期間（広告掲載期間）とから接触時間量を算出してもよい。すなわち、接触時間（接触開始時刻から接触終了時刻まで）のすべてが、対象物３の設置期間（広告掲載期間）である場合には、接触時間を接触時間量とする一方、接触時間（接触開始時刻から接触終了時刻まで）の途中で、対象物３の設置期間（広告掲載期間）が終了した場合には、接触開始時刻から設置期間（広告掲載期間）が終了するまでの時間を接触時間量とするようにしてもよい。

また、接触判定部１５０は、対象物３の内容（デジタルサイネージであればディスプレイにおける表示内容）毎に、接触判定処理や接触時間量の算出処理を行ってもよい。

なお、本実施形態では、接触判定部１５０がユーザスキャン情報と対象物スキャン情報とに基づいて接触判定を行う場合について説明したが、これに限定されるものではなく、ユーザスキャン情報および対象物スキャン情報に代えてまたは加えて、ユーザＧＰＳ情報および対象物ＧＰＳ情報に基づいて、接触判定を行ってもよい。

例えば、ユーザスキャン情報および対象物スキャン情報に代えて、ユーザＧＰＳ情報および対象物ＧＰＳ情報に基づいて接触判定を行う場合としては、例えば、ＧＰＳ情報が取得できる屋外などでは、ユーザＧＰＳ情報（緯度経度）が対象物の一定範囲内（対象物の一定範囲内ＧＰＳ情報（緯度経度）である場合に接触したと判定する場合が挙げられる。

また、ユーザスキャン情報および対象物スキャン情報に加えて、ユーザＧＰＳ情報および対象物ＧＰＳ情報に基づいて接触判定を行う場合としては、例えば、スキャン情報に基づく判定精度とＧＰＳ情報に基づく判定精度を比較し、判定精度の高いほう選択して接触判定を行う場合が挙げられる。

以上が接触判定部１５０による接触判定の詳細であり、かかる判定結果（接触の有無および接触の場合はその接触時間量）は、判定結果記憶部１３０に記憶される（図２／ＳＴＥＰ１５５）。

次に、指標算出部１６０による指標算出処理（図２／ＳＴＥＰ１６０）について説明する。なお、指標算出処理は、図２のフローチャート上に記載しているが、任意のタイミングで実行される。

指標算出部１６０は、判定結果記憶部１３０に記憶された判定結果に基づいて、基本指標および拡張指標を算出する。

具体的に、指標算出部１６０は、判定結果記憶部１３０に記憶された判定結果から特定の対象物３の判定結果のみを抽出し、その特定の対象物３について、基本指標として、指定した期間における接触人数、接触回数および平均接触時間量の一部または全部を算出する。

加えて、特定の対象物３を組みわせたセット対象物についても、基本指標として、指定した期間における接触人数、接触回数および平均接触時間量の一部または全部を算出することもできる。

これにより、対象物３を変えて、複数の対象物３のそれぞれについて、全期間または任意の期間における基本指標（接触人数、接触回数および平均接触時間量）を算出することができる。

さらに、指標算出部１６０は、判定結果記憶部１３０に記憶された判定対象となったユーザをサンプルとして、推計ロジックにより該サンプルを例えば一都三県の居住者全体に拡張した拡張基本指標を算出する。

推計ロジックは、種々の手法が採用されるが、例えば、ユーザが一都三県の居住者の縮図となるように、後述するユーザの属性に基づく各種係数を基本指数にかけることで各対象物３について拡張基本指標を算出する。

そして、かかる拡張基本指標を用いて、第１の拡張指標として、各対象物３について一都三県居住者全体での日別平均接触率（居住者全体に対して接触した人数の割合）、リーチ、フリークエンシー、ＧＲＰおよびこれらの推計人数の一部または全部を算出する。

ここで、サンプルであるユーザは、各々個別のＩＤ等により把握されるため、これを拡大した拡張基本指標でも各対象物３への接触の実人数としてのリーチを算出することができると共にユーザの各対象物３への接触回数であるフリークエンシーを算出することができる。そして、これらリーチおよびフリークエンシーを掛け合わせることで、ＧＲＰも算出することができる。さらに、これらの推計人数も算出することができる。

さらに、指標算出部１６０は、第２の拡張指標として、判定結果記憶部１３０に記憶された判定対象となったユーザをサンプルとして、他の指標データとのデータ融合により、該他の指標データの指標項目を生成し該指標項目の指標を算出する。

例えば、別の広告媒体に対する視認者数（率）がアンケート調査等により他の指標データとして既に得られている場合に、かかる他の指標データの平均値を係数として利用することで、別の広告媒体の指標項目である視認者数（率）の指標を算出することができる。

以上が、指標算出部１６０による指標算出処理（図２／ＳＴＥＰ１６０）の詳細である。

次に、属性特定部１７０による属性特定処理（図２／ＳＴＥＰ１７０）について説明する。なお、属性特定処理は、図２のフローチャート上に記載しているが、任意のタイミングで実行される。

属性特定部１７０は、ユーザ情報記憶部１２０を参照して、接触判定を行ったユーザ２の基本属性のほか拡張属性を特定する。

具体的に、属性特定部１７０は、ユーザ情報記憶部１２０を参照して、ユーザ２の基本属性（サンプルプロフィール）として、ユーザの性別、生年月日および居住地の一部または全部を特定する。

さらに、属性特定部１７０は、第１の拡張属性として、当該基本属性と（予めデータ取得済みの）他の属性データとのデータ融合により、他の属性データが有する分析項目を生成し該分析項目の属性を付与する。

例えば、詳細デモグラフィックデータや他のメディアとの接触・意識データなど、既に詳細に分類され項目分けされた他の属性データと基本属性とのデータ統合により、他の属性データの項目を生成して該項目に該当する属性を付与することができる。

なお、ここでのデータ統合は、種々の手法が採用され得るが、例えば、推計モデルを用いて、他の属性データの項目を生成する方法や、データの共通項目の類似度に基づいてデータを統合した場合に当該項目に該当し得るかと判定することにより実行することができる。

また、属性特定部１７０は、第２の拡張属性として、ユーザ２の位置情報から移動履歴を作成し、かかる移動履歴に基づく属性項目を生成し該属性項目の属性を付与する。

具体的には、移動履歴から、平日に保育園への送迎を行っている場合には、子育て世代との属性を生成して付与することができる。さらに、基本属性と組み合わせることで、子育てパパという属性を生成して付与することができる。

このように移動履歴に基づく属性項目を生成して付与することで、実際の移動履歴から様々なターゲットを選定した属性項目（野球好き／映画好きなど）を生成して付与することができる。

なお、本実施形態では、属性特定部１７０がユーザ２の位置情報（ユーザスキャン情報および／またはユーザＧＰＳ情報）により移動履歴を作成しているが、これに限定されるものではなく、外部サーバから別途ユーザ２の位置情報や移動履歴を取得し、外部サーバからの情報に基づいて属性項目の生成と付与をするようにしてもよい。

以上が属性特定部１７０による属性特定処理（図２／ＳＴＥＰ１７０）の詳細である。

以上詳しく説明したように、本実施形態の接触解析システムによれば、確実かつ簡易に対象物との接触を判定することができる。

なお、拡張指標や拡張属性としては、上述の指標や属性やその生成方法に限定されるものではなく、例えば、ユーザ情報記憶部１２０に記憶されているユーザ２のＡＤＩＤやＩＤＦＡといった広告識別子やＣｏｏｋｉｅをキーにデータに共通する要素によりテレビの視聴ログやＷＥＢの接触データと連携することにより得られる指標を算出したり属性を生成し付与するようにしてもよい。

また、本実施形態では、対象物３との接触の判定対象範囲を仮想円Ｘ（Ｙ，Ｘ）としてその上の空間としたが、これに限定されるものではなく、対象物が横長や複数面の場合には、判定対象範囲をその立体形状に合わせて変更してもよく、複数の対象判定範囲を繋げて一体化させるなどくくり方を変更してもよい。

１…接触解析システム、２…ユーザ、３…対象物（広告媒体）、１００…メインサーバ、１１０…対象物位置情報記憶部、１２０…ユーザ情報記憶部、１３０…判定結果記憶部、１４０…ユーザ位置情報取得部、１５０…接触判定部、１６０…指標算出部、１７０…属性特定部、ＮＷ…ネットワーク。Ｘ，Ｙ，Ｚ…判定対象範囲。

Claims (12)

1. ユーザと対象物との接触を解析する接触解析システムであって、
   前記ユーザが携帯するユーザ端末がアクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報であるユーザスキャン情報をユーザ位置情報として取得するユーザ位置情報取得部と、
   前記対象物の設置位置でアクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報である対象物スキャン情報を対象物位置情報として記憶する対象物位置情報記憶部と、
   前記ユーザ位置情報取得部により取得したユーザ位置情報と、前記対象物位置情報記憶部に記憶された対象物位置情報とから、前記ユーザが前記対象物に接触したか否かを判定する接触判定部と
   を備え、
   前記ユーザ位置情報取得部は、前記ユーザ位置情報を時間と紐づけした情報として取得し、
   前記接触判定部による、複数の前記ユーザと前記対象物との接触の判定結果に基づいて、該対象物との接触に関する基本指標として、接触人数、接触回数および平均接触時間の一部または全部を算出する指標算出部を備えることを特徴とする接触解析システム。
2. 請求項１記載の接触解析システムにおいて、
   前記指標算出部は、複数の前記ユーザをサンプルとして、推計ロジックにより該複数の前記ユーザを所望母集団に拡張した場合の拡張指標として、日別平均接触率、リーチ、フリークエンシー、ＧＲＰおよびこれらの推計人数の一部または全部を算出することを特徴とする接触解析システム。
3. 請求項１または２記載の接触解析システムにおいて、
   前記指標算出部は、複数の前記ユーザをサンプルとして、他の指標データとのデータ融合により、該他の指標データの指標項目を生成し該指標項目の指標を算出することを特徴とする接触解析システム。
4. 請求項１乃至３のうちいずれか１項記載の接触解析システムにおいて、
   前記ユーザ位置情報取得部は、前記ユーザ位置情報として、前記ユーザスキャン情報に加えて、前記ユーザが携帯するユーザ端末のＧＰＳ情報であるユーザＧＰＳ情報を取得し、
   前記対象物位置情報記憶部は、前記対象物位置情報として、前記対象物スキャン情報に加えて、前記対象物の設置位置におけるＧＰＳ情報である対象物ＧＰＳ情報を記憶保持することを特徴とする接触解析システム。
5. 請求項１乃至４のうちいずれか１項記載の接触解析システムにおいて、
   前記接触判定部は、前記ユーザスキャン情報が前記対象物の設置位置の一定範囲内における前記対象物スキャン情報と一致する場合に、前記ユーザが前記対象物に接触したと判定することを特徴とする接触解析システム。
6. 請求項５記載の接触解析システムにおいて、
   前記接触判定部は、前記ユーザスキャン情報と前記対象物の設置位置の一定範囲内における該対象物スキャン情報との一致の度合いを示す尤度が閾値の範囲内である場合に、該ユーザスキャン情報が該対象物スキャン情報と一致すると判定することを特徴とする接触解析システム。
7. 請求項１乃至６のうちいずれか１項記載の接触解析システムにおいて、
   前記ユーザの基本属性が記憶されたデータベースであるユーザ情報記憶部を参照することにより、前記接触判定部による前記対象物との接触の判定を行った該ユーザの基本属性であるユーザの性別、生年月日および居住地の一部または全部を特定する属性特定部を備えることを特徴とする接触解析システム。
8. 請求項７記載の接触解析システムにおいて、
   前記属性特定部は、特定した前記ユーザの前記基本属性の拡張属性として、該ユーザの該基本属性と他の属性データとのデータ融合により、該他の属性データが有する分析項目を生成し、生成した該分析項目の属性を第１の拡張属性として付与することを特徴とする接触解析システム。
9. 請求項７または８記載の接触解析システムにおいて、
   前記属性特定部は、前記ユーザの移動履歴から該移動履歴に関連する属性項目を生成し、生成した該属性項目の属性を第２の拡張属性として付与することを特徴とする接触解析システム。
10. 請求項１乃至９のうちいずれか１項記載の接触解析システムにおいて、
    前記対象物が広告媒体であることを特徴とする接触解析システム。
11. コンピュータによりユーザと対象物との接触を解析する接触解析方法であって、
    前記ユーザが携帯するユーザ端末がアクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報であるユーザスキャン情報をユーザ位置情報として取得するユーザ位置情報取得工程と、
    前記ユーザ位置情報取得工程により取得したユーザ位置情報から、前記対象物の設置位置でアクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報である対象物スキャン情報を対象物位置情報として記憶した対象物位置情報記憶部を参照して、前記ユーザが前記対象物に接触したか否かを判定する接触判定工程と
    を実行し、
    前記ユーザ位置情報取得工程は、前記ユーザ位置情報を時間と紐づけした情報として取得し、
    前記接触判定工程による、複数の前記ユーザと前記対象物との接触の判定結果に基づいて、該対象物との接触に関する基本指標として、接触人数、接触回数および平均接触時間の一部または全部を算出する指標算出処理を実行することを特徴とする接触解析方法。
12. ユーザと対象物との接触を解析するプログラムであって、
    コンピュータに、
    前記ユーザが携帯するユーザ端末がアクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報であるユーザスキャン情報をユーザ位置情報として取得させ、
    取得したユーザ位置情報から、前記対象物の設置位置でアクセス可能な近距離通信機器を検出したスキャン情報である対象物スキャン情報を対象物位置情報として記憶した対象物位置情報記憶部を参照して、前記ユーザが前記対象物に接触したか否かを判定させるプログラムにおいて、
    前記ユーザ位置情報の取得は、前記ユーザ位置情報を時間と紐づけした情報として取得し、
    前記ユーザが前記対象物に接触したか否かを判定による、複数の前記ユーザと前記対象物との接触の判定結果に基づいて、該対象物との接触に関する基本指標として、接触人数、接触回数および平均接触時間の一部または全部を算出することを特徴とするプログラム。