JP7619844B2 - 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、移動履歴として時系列でのユーザの座標を用いて、かかる移動履歴に基づいて広告に接する場所に進入した日時と場所から退去した日時との間の滞在期間を特定し、滞在期間と広告が表示される期間とに重なり合いがある場合に、ユーザが広告に接したと判定する情報処理装置が知られている。

特許６３８３８３８号

しかし、かかる従来の情報処理装置では、広告に接する場所に進入した日時と場所から退去した日時がないと接触判定ができないという問題がある。

そのため、ユーザが実際にはその広告に接触しているにもかかわらず、侵入または退去の日時が特定できないために、そのユーザは広告に接触していないと判定されてしまう虞がある。

まして、かかる従来の情報処理装置では、広告に対してユーザがどのような接触の仕方をしたかを把握することは困難である。

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および接触の仕方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複数種類の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複数種類の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、
前記接触判定部は、前記ユーザが前記対象物に接触したと判定される場合に、アスクセス可能な近距離通信機器の種類に応じて接触濃度判定を行うことを特徴とする。

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、アクセス可能な複数種類の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複数種類の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。

ここで、アクセス可能な近距離通信機器の種類に応じて、接触濃度判定を行うことで、ユーザが対象物にどのような接触の仕方をしたかを把握することができる。

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および接触の仕方を判定することができる。

第２発明接触解析システムは、第１発明において、
前記接触判定部は、前記接触濃度として、第１通信距離を基準とする第１近距離通信機器に対して、第１通信距離よりも短い第２通信距離を基準とする第２近距離通信機器と接触したと判定される場合に、接触濃度が濃いと判定することを特徴とする。

第２発明接触解析システムによれば、近距離通信機器の種類に対応した通信距離に着目することで、第１近距離通信機器よりも通信距離の短い第２近距離通信機器と接触したと判定される場合に接触濃度が濃いと判定することができる。

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および接触の仕方を具体的に判定することができる。

第３発明接触解析システムは、第２発明において、
前記接触判定部により、前記第２通信距離よりも短い第３通信距離を基準としてタッチにより接触したと判定される第３近距離通信機器との接触判定において、第３近距離通信機器を介して、前記対象物に関するデータを送信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、近距離通信機器の種類に対応した通信距離に着目することで、第２近距離通信機器よりも通信距離の短い第３近距離通信機器と接触したと判定される場合に接触濃度がより濃い（濃厚）と判定することができることに加えて、この場合には、接触距離が非常に近いことから、第３近距離通信機器を介して、対象物に関する情報等のデータをユーザ端末に送信することができる。

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および接触の仕方を具体的に判定することができると共に、接触の仕方に応じた対象物の情報の提供が可能となる。

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４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４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および接触の仕方を実態に即して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４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５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との接触および接触の仕方をより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１～第５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６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６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および接触の仕方を判定することができる。

第７発明の接触解析方法は、第１～第６発明のいずれかに記載の接触解析システムにおける処理として、前記ユーザと前記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複数種類の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複数種類の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
を備え、
前記接触判定工程は、前記ユーザが前記対象物に接触したと判定される場合に、アスクセス可能な近距離通信機器の種類に応じて接触濃度判定を行うことを特徴とする。

第７発明の接触解析方法によれば、ユーザ位置情報として、アクセス可能な複数種類の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複数種類の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。

ここで、アクセス可能な近距離通信機器の種類に応じて、接触濃度判定を行うことで、ユーザが対象物にどのような接触の仕方をしたかを把握することができる。

このように、第７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および接触の仕方を判定することができる。

第８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複数種類の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複数種類の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、
前記ユーザが前記対象物に接触したと判定される場合に、アスクセス可能な近距離通信機器の種類に応じて接触濃度判定をさせることを特徴とする。

第８発明のプログラムによれば、ユーザ位置情報として、アクセス可能な複数種類の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複数種類の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。

ここで、アクセス可能な近距離通信機器の種類に応じて、接触濃度判定を行うことで、ユーザが対象物にどのような接触の仕方をしたかを把握することができる。

このように、第８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および接触の仕方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との接触および近距離通信機器の種類に応じた接触濃度を判定する。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へ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（屋外広告や屋内広告であって紙媒体のような固定表示物のほかデジタルサイネージのような変更表示物のいずれであってもよい）、コンテンツ等が表示されるスクリーンや壁面、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が、対象物自体が移動する移動対象物であってもよい。

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（本発明の特定期間に相当する。例えば、広告掲載期間）を収集・管理・更新する。

なお、対象物管理サーバ３００をメインサーバ１００内（後述する対象物情報記憶部１１０）に構成して、対象物管理サーバ３００を省略してもよい。

メインサーバ１００は、対象物情報記憶部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、対象物内容送信部１６０と、指標算出部１８０と、属性特定部１９０とを備える。

対象物情報記憶部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、対象物内容情報である、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）およびその内容の保持期間（本発明の特定期間に相当する。例えば、広告掲載期間）を記憶保持する。なお、対象物情報記憶部１１０に記憶保持される対象物位置情報や対象物内容情報は、対象物管理サーバ３００からの更新情報により適宜更新される。

対象物３の対象物位置情報としては、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、屋外であれば概ね半径２０～５０ｍ、屋内であれば概ね半径１０～１５ｍの範囲。図１では仮想円Ｘ上の空間）のＧＰＳ情報（緯度経度情報）のほか、この一定範囲内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が含まれる。

なお、対象物が広告媒体でこれを視認できる接触判定領域は、対象物３から一定範囲内とする代わりに、仮想判定境界領域（ジオフェンス）を設定してもよい。

ここで、近距離通信機器としては、複数の種類の近距離通信機器を組み合わせて使うことでき、例えば、通信距離が比較的長い第１通信距離（例えば、１００ｍ）を基準とする第１近距離通信機器である無線ＬＡＮであるＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（class 1）に対応した機器のほか、第１通信距離よりは通信距離が短い第２通信距離（例えば、１０～３０ｍ）を基準をする第２近距離通信機器であるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（class 2）、Ｂｅａｃｏｎ、ＩｒＤＡ、ＺｉｇＢｅｅ、さらに第２通信距離よりも通信距離が短くほぼタッチに近い状態で通信が可能な第３通信距離（例えば、１０ｃｍ程度）を基準とする第３近距離通信機器であるＲＦＩＤタグ、ＮＦＣ、ＦｅｌｉＣａ（登録商標）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る。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。

対象物３の対象物内容情報としては、例えば、対象物となり得る広告媒体（屋外広告や屋内広告であって紙媒体のような固定表示物のほかデジタルサイネージのような変更表示物のいずれであってもよい）、コンテンツ等が表示されるスクリーンや壁面、店舗、店舗内の特定商品（特定商品のコーナーを含む）等の内容そのものであり、内容と併せてその内容の保持期間（特定期間）に関する情報が含まれる。

なお、対象物３の対象物位置情報および対象物内容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や内容物情報に併せて記録される。なお、対象物内容情報については、対象物情報記憶部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を参照するように構成してもよい。

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。

判定結果記憶部１３０は、接触判定部１５０によるユーザ２と対象物３との接触の判定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のＧＰＳ情報（緯度経度）と、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とのいずれか一方または両方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、対象物情報記憶部１１０に記憶された対象物情報（対象物位置情報および対象物内容情報）とから、ユーザ２が対象物３との接触および近距離通信機器の種類に応じた接触濃度の判定を行う。

対象物内容送信部１６０は、対象物３と接触したユーザ２に対象物３の情報を送信する制御を行う。

指標算出部１８０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１８０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１８０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１８０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。

属性特定部１９０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１９０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１９０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１９０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、指標算出部１８０による指標算出処理および属性特定部１９０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１１０～１９０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１１０～１９０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、対象物の内容および対象物がその内容ある特定期間の情報を定期的に取得し、当該対象物管理サーバ３００が管理する対象物内容情報を更新する（図２／ＳＴＥＰ３１１）。

ここで、対象物内容情報の更新は、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可能判定および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および対象物内容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、対象物情報記憶部１１０に記憶される対象物位置情報および対象物内容情報を更新する（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）を対象物情報記憶部１１０に格納する。また、更新された対象物内容情報（例えば、向こう１週間の対象物３の内容および個々の内容が維持される特定時間など）を対象物情報記憶部１１０に格納する。

以上が、対象物情報記憶部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との接触判定処理および近距離通信機器の種類に応じた接触濃度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、ＧＰＳ測位データ（ユーザＧＰＳ情報）およびスキャン情報（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であるユーザスキャン情報）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。

なお、ユーザ位置情報の送信は、リアルタイムに近い所定の周期（例えば、ミリ秒周期やマクロ秒周期）で行うことにより、後述する接触判定処理をリアルタイムに実行してもよく、蓄積されたユーザ位置情報を一定量蓄積（蓄積圧縮）して（例えば、キロ秒周期で）送信する場合には、事後的に接触判定処理を実行してもよい。

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、ユーザ２と対象物３とが接触したか否かを判定する（接触判定処理）。

例えば、接触判定処理では、図１において、ユーザ２が対象物３の一定範囲内である接触判定対象範囲（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、接触判定対象範囲（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接触判定対象範囲（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。

ユーザ特定部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の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接触判定領域を仮想円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接触判定領域を仮想円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の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接触判定領域Ｘ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、ユーザ特定部１５０は、接触判定処理と併せて、対象物３の一定範囲内である接触判定対象範囲（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、接触判定対象範囲（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、一定の時間の間に接触判定対象範囲（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基づいて、対象物３が特定の内容であった特定期間に接触したかの判定を行ってもよい。例えば、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）に接触したか否かの判定を行う。

具体的には、接触判定部１５０は、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した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、対象物情報記憶部１１０に記憶された対象物内容情報で管理される対象物３の内容およびその内容である特定期間（対象物３が広告である場合には、その設置期間（広告掲載期間））と重複する場合には、ユーザ２はその内容の対象物３に接触したと判定する。

一方、対象物情報記憶部１１０に記憶された対象物内容情報で管理される対象物３の内容およびその内容である特定期間（対象物３が広告である場合には、その設置期間（広告掲載期間））と重複しない場合には、ユーザ２はその内容の対象物３に接触しないと判定する。

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の内容およびその内容である特定期間（対象物３が広告である場合には、その設置期間（広告掲載期間））との重複時間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の内容およびその内容である特定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の内容およびその内容である特定期間が終了した場合には、接触開始時刻から特定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。

次に、接触判定部１５０は、ユーザ２と対象物３とが、第１近距離通信機器のＷｉＦｉ機器のスキャン情報により接触していると判定される場合に、接触濃度を判定する（図２／ＳＴＥＰ１５５、近距離通信機器の種類に応じた接触濃度判定処理）。

ここで、接触判定部１５０は、第１近距離通信機器のＷｉＦｉ機器以外の第２近距離通信機器、第３近距離通信機器との接触判定に基づいて、近距離通信機器の種類に応じた接触濃度を判定する。

第１通信距離（例えば、１００ｍ）よりは通信距離が短い第２通信距離（例えば、１０～３０ｍ）を基準をする第２近距離通信機器であるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（class 2）、Ｂｅａｃｏｎ、ＩｒＤＡ、ＺｉｇＢｅｅとの接触判定により接触していると判断される場合には、対象物３と近い位置にユーザ２がいると考えられるため、接触濃度が濃いと判定される。

なお、第２近距離通信機器との接触判定の手法は、上述の第１近距離通信機器であるＷｉＦｉ機器のスキャン情報と同様に、第２近距離通信機器のスキャン情報を用いることができるが、これ以外の接触判定手法を用いてもよい。

例えば、スキャン情報を用いる代わりに、実際に第２近距離通信機器のいずれかの端末とユーザ２のユーザ端末２００が通信を行った場合に、第２近距離通信機器と接触したと判定してもよい。

また、第２通信距離よりも通信距離が短くほぼタッチに近い状態で通信が可能な第３通信距離（例えば、１０ｃｍ程度）を基準とする第３近距離通信機器であるＲＦＩＤタグ、ＮＦＣ、ＦｅｌｉＣａ（登録商標）との接触判定により接触していると判断される場合には、対象物３と近い位置にユーザ２がいると考えられるため、接触濃度が濃厚と判定される。

なお、第３近距離通信機器との接触判定の手法は、上述の第１近距離通信機器であるＷｉＦｉ機器のスキャン情報と同様に、第３近距離通信機器のスキャン情報を用いることができるが、これ以外の接触判定手法を用いてもよい。

例えば、スキャン情報を用いる代わりに、実際に第３近距離通信機器のいずれかの端末とユーザ２のユーザ端末２００が通信を行った場合に、第３近距離通信機器と接触したと判定してもよい。

以上が、近距離通信機器の種類に応じた接触濃度判定処理の詳細である。

次に、対象物内容送信部１６０が、第３近距離通信機器と接触していると判定される場合には、対象物３の内容である情報の送信（データ転送）を行う（図２／ＳＴＥＰ１６０）。

第３近距離通信機器であるＲＦＩＤタグ、ＮＦＣ、ＦｅｌｉＣａ（登録商標）には、もともとかざすことでデータ転送可能な状態となるため、これを用いて情報の送信を行うものであるが、対象物３の内容である情報の送信は、種々の手法が採用され得る。例えば、ユーザ２のユーザ端末２００へのＳＭＳなどのよる直接の情報配信（クーポンの配信を含む）のほか、ユーザ２がアクセスするサイト上への広告表示（例えば、ホップアップ広告）やＳＮＳ広告などであってもよい。

なお、対象物内容送信部１６０による対象物３の内容である情報の送信は、ユーザ２が対象物３の周囲にいる場合が最も適切であるが、事後的に、送信をおこなってもよい。

また、近距離通信機器である対象物３にアクセスしている場合には、当該対象物３から直接ユーザ２へ対象物３の内容である情報を送信してもよい。これにより、例えば、ホップアップ広告の表示やクーポンの配信などを行ってもよい。

なお、本実施形態では、第３近距離通信機器であるＲＦＩＤタグ、ＮＦＣ、ＦｅｌｉＣａ（登録商標）を用いて情報の送信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い。例えば、第１近距離通信機器であるＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（class 1）や第２近距離通信機器であるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（class 2）、Ｂｅａｃｏｎ、ＩｒＤＡ、ＺｉｇＢｅｅにより、通信が確立された場合に、当該通信により対象物３の内容である情報をユーザ２のユーザ端末２００へ送信してもよい。

以上が、接触判定部１５０が行う接触判定処理および接触濃度判定処理と、対象物内容送信部１６０による対象物内容送信処理とであり、かかる処理内容（接触の有無およびその接触時間量、接触濃度の判定と、対象物内容送信処理の内容）は、判定結果記憶部１３０に記憶される。

次に、指標算出部１８０による指標算出処理（図２／ＳＴＥＰ１８０）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１８０は、判定結果記憶部１３０に記憶された対象物３に接触したユーザ２の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１８０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１８０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１８０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１８０による指標算出処理（図２／ＳＴＥＰ１８０）の詳細である。

なお、本実施形態では、指標算出部１８０が、ユーザ情報記憶部１２０を参照して、対象物３に接触したユーザ２の基本指標および拡張指標を算出したが、対象物３への接触濃度が濃いまたは濃厚と判定されたユーザ２の基本指標および拡張指標を算出してもよい。

次に、属性特定部１９０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１９０は、ユーザ情報記憶部１２０を参照して、接触判定処理を行ったユーザ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１９０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１９０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１９０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１９０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１９０による属性特定処理（図２／ＳＴＥＰ１９０）の詳細である。

なお、本実施形態では、属性特定部１９０が、ユーザ情報記憶部１２０を参照して、対象物３に接触したユーザ２の基本属性のほか拡張属性を特定したが、対象物３への接触濃度が濃いまたは濃厚と判定されたユーザ２の基本属性のほか拡張属性を特定してもよい。

また、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。

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および接触の仕方を判定することができる。

なお、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。

また、本実施形態の接触解析システムでは、第１近距離通信機器のＷｉＦｉのみに基づいて接触判定を行い、接触していると判定される場合に、第１近距離通信機器以外の第２近距離通信機器であるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（class 2）、Ｂｅａｃｏｎ、ＩｒＤＡ、ＺｉｇＢｅｅ、第３近距離通信機器であるＲＦＩＤタグ、ＮＦＣ、ＦｅｌｉＣａ（登録商標）との接触を判定し、その近距離通信機器機器の種類に応じて接触濃度の評価を行ったが、これに限定されるものではない。

例えば、第１近距離通信機器のＷｉＦｉのほか、第２近距離通信機器であるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（class 2）、Ｂｅａｃｏｎ、ＩｒＤＡ、ＺｉｇＢｅｅ、第３近距離通信機器であるＲＦＩＤタグ、ＮＦＣ、ＦｅｌｉＣａ（登録商標）のすべてを用いて接触判定を行い、その判定結果において、接触していると判定される近距離通信機器の種類から接触濃度の判定を行ってもよい。

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…対象物内容送信部、１８０…指標算出部、１９０…属性特定部、ＮＷ…ネットワーク、Ｘ，Ｙ，Ｚ…接触判定領域。

Claims (8)

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複数種類の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複数種類の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、
   前記接触判定部は、前記ユーザが前記対象物に接触したと判定される場合に、アスクセス可能な近距離通信機器の種類に応じて接触濃度判定を行う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、
   前記接触判定部は、前記接触濃度として、第１通信距離を基準とする第１近距離通信機器に対して、第１通信距離よりも短い第２通信距離を基準とする第２近距離通信機器と接触したと判定される場合に、接触濃度が濃いと判定することを特徴とする接触解析システム。
3. 請求項２記載の接触解析システムにおいて、
   前記接触判定部により、前記第２通信距離よりも短い第３通信距離を基準としてタッチにより接触したと判定される第３近距離通信機器との接触判定において、第３近距離通信機器を介して、前記対象物に関するデータを送信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。
5. 請求項４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。
6. 請求項１乃至５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。
7. 請求項１乃至６のうちいずれか１項に記載の接触解析システムにおける処理として、前記ユーザと前記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複数種類の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複数種類の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
   を備え、
   前記接触判定工程は、前記ユーザが前記対象物に接触したと判定される場合に、アスクセス可能な近距離通信機器の種類に応じて接触濃度判定を行うことを特徴とする接触解析方法。
8. 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複数種類の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複数種類の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、
   前記ユーザが前記対象物に接触したと判定される場合に、アスクセス可能な近距離通信機器の種類に応じて接触濃度判定をさせることを特徴とするプログラム。

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