JP7650616B2 - 広告視認判定方法、広告視認判定プログラムおよび広告視認判定装置 - Google Patents

Description

本開示は、広告視認判定方法、広告視認判定プログラムおよび広告視認判定装置に関する。

広告媒体の価値の評価には、主に、当該広告媒体に表示された広告を視認した人の数である視認数が用いられる。特許文献１には、広告媒体のフレームに設けられたカメラによってカメラの周囲を撮影し、撮影された画像を用いて、通行人の人数と、顔が広告媒体を向いている人の人数とを計数し、通行人の人数と顔が広告媒体を向いている人の人数とを用いて視聴率を算出する広告効果評価支援方法が開示されている。

特開２００７－１８２１８号公報

特許文献１に記載の広告効果評価支援方法は、人物が広告を閲覧可能な範囲がカメラ視野となるようにカメラを設置する必要がある。特許文献１に記載の広告効果評価支援方法では、視聴率を算出しているため、人物が広告を閲覧可能な範囲とカメラ視野とが厳密に一致していなくても視聴率の算出精度に与える影響は少ない。しかし、視認数の算出に特許文献１に記載の方法を適用すると、人物が広告を閲覧可能な範囲とカメラ視野とが正確に一致していないと人物が広告を視認したかどうかの判定に誤差が生じる。このため、特許文献１に記載の方法を用いて広告の周辺の通行者が広告を視認したかどうかを判定するためには、カメラの厳しい設置条件が必要となるという問題がある。

本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、カメラの厳しい設置条件を必要とせずに、通行者が広告を視認したかどうかを判定することができる広告視認判定方法を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示にかかる広告視認判定方法は、コンピュータによって実行され、屋外に設置され広告が表示される広告媒体の設置場所を含む広告媒体の周辺のデータを取得するステップと、データに基づいて、広告が表示される広告媒体の視認可能範囲を決定するステップと、広告媒体の周辺の通行者であるユーザが携帯する端末装置の位置を示す位置情報を取得するステップと、ここで、位置情報は、端末装置の位置時刻と対応付けられた時系列の情報であり、ユーザの第一の位置を示す第一の位置情報と、時間的に第一の位置の次に取得された位置であるユーザの第二の位置を示す第二の位置情報と、を少なくとも含む、端末装置の複数の位置情報として取得され、第二の位置が広告媒体の視認可能範囲内であるか否かを判定するステップと、第一の位置と第二の位置とに基づいて、ユーザの移動方向を決定するステップと、移動方向と第二の位置とに基づいて、第二の位置におけるユーザの視野を推定するステップと、広告媒体に表示される広告が視野に含まれるかどうかを判定するステップと、第二の位置が広告媒体の視認可能範囲内であると判定されると共に、広告媒体に表示される広告が視野に含まれるとの判定に応じて、ユーザが第二の位置において広告を視認していることを判定するステップと、を含む。

本開示の広告視認判定方法によれば、カメラの厳しい設置条件を必要とせずに、通行者が広告を視認したかどうかを判定することができるという効果を奏する。

実施の形態１にかかる評価支援システムの構成例を示す図 実施の形態１の視認可能範囲の一例を示す図 実施の形態１の障害物の考慮を説明するための図 実施の形態１の評価支援装置における評価支援処理手順の一例を示すフローチャート 広告媒体を向いている人を説明するための図 障害物を考慮した、広告媒体を向いている人を説明するための図 実施の形態１の評価支援装置を実現するコンピュータシステムの構成例を示す図 実施の形態２にかかる評価支援システムの構成例を示す図 実施の形態２のアンケートの一例を示す図 実施の形態２の通行者情報における移動経路を説明するための図 実施の形態２の通行者情報の一例を示す図 実施の形態４にかかる評価支援システムの構成例を示す図 実施の形態４の表示画面の一例を示す図 実施の形態４のシミュレーション画像の一例を示す図 実施の形態５にかかる評価支援システムの構成例を示す図 実施の形態５の希望条件の入力を受付ける受付画面の一例を示す図 実施の形態５の媒体情報の一例を示す図 実施の形態５の提案情報の表示画面の一例を示す図 実施の形態５の提案する広告媒体の設置位置を示す地図の一例を示す図 実施の形態５の詳細情報の表示画面の一例を示す図

以下に、実施の形態にかかる評価支援装置、評価支援システム、評価支援方法およびプログラムを図面に基づいて詳細に説明する。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかる評価支援システムの構成例を示す図である。本実施の形態の評価支援システム１００は、広告媒体３と、広告媒体３の評価を支援する評価支援装置１とを備える。図１では、広告媒体３を１台図示しているが、広告媒体３は１つ以上であればよく、複数であってもよい。

広告媒体３は、例えば、広告が表示されるディスプレイであるが、これに限定されず、絵や文字が直接記載された看板などの電子化されていない媒体であってもよい。また、広告媒体３は、例えば、屋外に設置されるが、これに限定されず、屋内に設置されてもよい。広告媒体３は、ビルなどの建物の壁面に設置されてもよいし、単独で設置されてもよく、設置場所に特に制約はない。以下では、広告媒体が、広告が表示されるディスプレイである例を主に説明するが、上述したように、広告媒体３は電子化されていない媒体であってもよい。

評価支援装置１は、広告媒体３を視認可能な範囲であり３次元データとして定義される視認可能範囲と、広告媒体３の周辺の人流を示す人流情報とを用いて、広告媒体３を視認した人の数である視認数を算出する。これにより、評価支援装置１は、評価支援装置１を利用する利用者であるサービスユーザに視認数を提示することができる。サービスユーザは、例えば、広告媒体３に広告を出稿することを検討している広告主、広告媒体３に広告を出稿した広告主、広告代理店、広告媒体３の提供者などの組織、これらの組織に属する人、これらの組織に依頼された人などであるが、これらに限定されない。

本実施の形態では、人流情報として、センサ２によって取得された情報であるセンサ情報が用いられる。センサ２は、広告媒体３の視認可能範囲内に存在する人を検出可能なセンサであればよく、例えば、カメラ（可視光カメラ、赤外カメラ）、ＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）、レーダなどであるが、これらに限定されない。図１ではセンサ２を１台図示しているが、センサ２は複数台であってもよい。センサ２が複数台用いられる場合、複数の種別のセンサ２が混在してもよい。センサ２は、広告媒体３に搭載されていてもよいし、広告媒体３とは別に設置されてもよい。センサ２として、監視カメラなどが用いられてもよい。なお、センサ２を評価支援システム１００に含めてもよい。

評価支援装置１は、範囲取得部１１と、視認数算出部１２と、評価部１３と、情報記憶部１４と、人流情報取得部１５と、提示部１６とを備える。人流情報取得部１５は、センサ２からセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報を情報記憶部１４に格納する。センサ２が通信機能を有し、センサ２と人流情報取得部１５とが通信を行うことで人流情報取得部１５がセンサ情報を取得してもよいし、図示しない通信装置などの他の装置にセンサ２が接続され、当該他の装置を介して、人流情報取得部１５がセンサ情報を取得してもよい。人流情報取得部１５が行う通信は、無線通信であってもよいし、有線通信であってもよいし、無線通信と有線通信との両方であってもよい。

範囲取得部１１は、広告媒体３の視認可能範囲を取得し、取得した視認可能範囲を視認数算出部１２へ出力する。なお、範囲取得部１１は、情報記憶部１４に視認可能範囲を格納し、視認数算出部１２が、視認可能範囲を使用する際に、情報記憶部１４から視認可能範囲を読み出してもよい。評価支援装置１の評価支援の対象の広告媒体３が複数存在する場合には、範囲取得部１１は、視認可能範囲を広告媒体３ごとに取得する。

範囲取得部１１は、人手によって入力された視認可能範囲を受付けることで視認可能範囲を取得してもよいし、図示しない他の装置から視認可能範囲を受信することで視認可能範囲を取得してもよい。また、範囲取得部１１は、３次元地図データおよび３次元計測データのうちの少なくとも一方である３次元周辺データと広告媒体３の視野角とに基づいて視認可能範囲を算出することにより視認可能範囲を取得してもよい。すなわち、視認可能範囲は、３次元地図データおよび３次元計測データの少なくとも一方に基づいて決定されてもよい。広告媒体３の視野角は、広告媒体３の周辺に障害物がない状態で広告媒体３を視認することができる上下および左右の角度範囲であり、仕様値であってもよいし、広告媒体３の周辺に障害物がない状態で試験などにより実測されたものであってもよい。

範囲取得部１１は、３次元周辺データに基づいて視認可能範囲を算出する場合には、例えば、３次元周辺データを、図示しない他の装置から受信することにより取得するが、３次元周辺データの取得方法はこれに限定されない。他の装置は、３次元計測データを取得する計測装置であってもよいし、３次元計測データ、３次元地図データなどを提供する情報処理装置であってもよい。３次元地図データは、例えば、国土交通省がＰＬＡＴＥＡＵを例示できるが、これに限定されない。なお、３次元計測データは、例えば、ＬｉＤＡＲ、ステレオカメラ、３次元スキャナなどによって取得される３次元点群データであるが、これに限定されない。

図２は、本実施の形態の視認可能範囲の一例を示す図である。なお、本実施の形態の視認可能範囲は、人が広告媒体３の方を向いた場合に広告媒体３を視認することが可能な範囲である。詳細には、例えば、視認可能範囲は、人の目が視認可能範囲にあり広告媒体３の方を向いた場合に広告媒体３を視認することが可能となる範囲であるが、これに限定されない。図２に示した範囲２００は、広告媒体３の視認可能範囲を示している。図２に示すように、本実施の形態では、視認可能範囲は３次元で定義される。すなわち、視認可能範囲は３次元データとして定義される。視認可能範囲は、例えば、３次元座標値により示される。なお、３次元座標値に示された視認可能範囲が、広告媒体３の周辺の３次元の地図とともに地図ビュワーなどにより表示されてもよい。この表示は、提示部１６によって行われてもよいし、３次元座標値に示された視認可能範囲が、外部の装置へ送信されることにより、外部の装置が視認可能範囲を３次元の地図とともに表示してもよい。なお、図２に示した範囲２００は、視認可能範囲のイメージを示したものであり、実際の視認可能範囲はこの例に限定されない。

広告媒体３の視野角に基づいて、２次元ですなわち水平面内で視認可能範囲を定義すると、広告媒体３の高さが考慮されないことになる。特に屋外に広告媒体３が設置される場合には、広告媒体３がある程度の高さに設けられることがあり、設置される高さにより広告媒体３を視認可能な範囲は異なってくる。高さ方向を考慮せずに水平面内の視野だけを考慮して２次元で定義された視認可能範囲では、広告媒体３を実際に視認できるかどうかを正確に表すことができない。本実施の形態では、３次元で視認可能範囲を定義することにより、２次元で定義する場合に比べて視認可能範囲を精度よく定義することができる。

また、視認可能範囲は、建物、植栽などの障害物を考慮して定義されてもよい。図２では、建物４、植栽５などの障害物が広告媒体３の周囲に存在し、広告媒体３の設置される高さ、障害物の高さなどによっては、広告媒体３の視野の範囲であっても、障害物により広告媒体３を視認することができない場合がある。このため、障害物を考慮して視認可能範囲が決定されてもよい。

図３は、本実施の形態の障害物の考慮を説明するための図である。図３は、広告媒体３と広告媒体３の周辺とを上から見た図である。図３では、障害物の存在により、広告媒体３の視野の範囲内であっても、広告媒体３が視認できない領域が存在する例を示している。図３に示した例では、障害物が存在する領域２０１と、障害物の影となり広告媒体３を視認できない領域２０２とでは、広告媒体３を視認できない。したがって、広告媒体３の視野の範囲内から領域２０１と領域２０２とが除外された範囲である範囲２００を、視認可能範囲とすることで、視認可能範囲をより適切に定義することができる。なお、図３は、障害物の考慮の概念を示しており、範囲２００、領域２０１および領域２０２の実際の形状を示すものではない。

なお、広告媒体３の高さと障害物の高さとによっては、影となる領域２０２より広告媒体３から離れた位置で広告媒体３を視認可能な領域が存在する場合があり、このような場合には、当該領域も視認可能範囲内となる。例えば、障害物を考慮して、すなわち、３次元周辺データを用いて、広告媒体３を起点とした広告媒体３の視野の範囲となる光線を追跡することで、障害物を考慮した視認可能範囲を求めることができるが、視認可能範囲の決定方法はこれに限定されない。視認可能範囲は、上述したように、評価支援装置１に入力されてもよく、この場合、広告媒体３の視野角に基づいて３次元で定義された視認可能範囲（視認可能範囲を示すデータ）が外部の図示しない装置または人手により生成され、生成された視認可能範囲が評価支援装置１に入力される。なお、広告媒体３の評価において考慮する対象が地上を通行する通行者だけである場合には、想定される人の身長の最大値に基づいて、当該最大値より上の範囲を除いた範囲を視認可能範囲としてもよい。

図１の説明に戻る。視認数算出部１２は、範囲取得部１１から受け取った視認可能範囲と、情報記憶部１４から読み出したセンサ情報とを用いて、広告媒体３の視認数を算出し、算出した視認数を評価部１３へ出力する。視認数算出部１２は、視線推定部１２１と、計数部１２２とを備える。視線推定部１２１は、視認可能範囲とセンサ情報とを用いて視認可能範囲内に存在する人を特定し、特定した人の視線（視線方向）を推定する。計数部１２２は、視線推定部１２１によって推定された視線のうち広告媒体３に向けられた視線の数を計数し、計数結果に基づいて視認数を算出する。視認数算出部１２は、視認数だけでなく、視認数の算出過程で得られたデータ（以下、中間データとも呼ぶ）を評価部１３へ出力してもよい。また、視認数算出部１２は、算出した視認数、視認数の算出過程で得られたデータなどを情報記憶部１４に格納してもよい。視認数算出部１２における視認数の算出の詳細については後述する。

評価部１３は、視認数算出部１２から取得した視認数を用いて、広告媒体３の評価値を算出する。なお、評価部１３は、視認数算出部１２から取得した中間データを用いて広告媒体３の評価値を算出してもよいし、視認数算出部１２から取得した視認数および中間データを用いて広告媒体３の評価値を算出してもよい。また、評価部１３は、複数の種別の評価値を算出してもよく、複数の評価値のうちの一部は、視認数および中間データとは別のデータに基づいて算出されてもよい。評価部１３は、視認数算出部１２から取得した視認数自体および中間データ自体を評価値に含めてもよい。評価部１３における評価値の算出の詳細については後述する。

評価部１３は、算出した評価値を、情報記憶部１４に、媒体情報の一部として格納する。媒体情報は、広告媒体３に関する情報であり、例えば、広告媒体３の識別情報、広告媒体３の設置位置、広告媒体３の評価値などを含む。広告媒体３の識別情報は、例えば、広告媒体３の名称であるがこれに限定されない。広告媒体３が複数存在する場合には、広告媒体ごとの、広告媒体３の識別情報、広告媒体３の設置位置、広告媒体３の評価値などが媒体情報として情報記憶部１４に格納される。広告媒体３の評価値は、上述したように評価部１３によって算出される。なお、視認数算出部１２によって算出される視認数、または視認数および中間データは、媒体情報における評価値として評価部１３または視認数算出部１２によって情報記憶部１４に格納される。または、視認数算出部１２によって算出される視認数、または視認数および中間データは、評価値とは別に媒体情報の一部として情報記憶部１４に格納されてもよい。

提示部１６は、情報記憶部１４に格納されている情報を提示する。提示部１６は、例えば視認数を提示する。提示する情報はあらかじめ定められていてもよいし、提示部１６または図示しない入力受付部が、サービスユーザから提示する情報の指定を受付け、提示部１６が、サービスユーザから指定された情報を提示してもよい。例えば、提示部１６は、情報記憶部１４に格納されている情報を表示することにより、評価支援装置１を利用する利用者であるサービスユーザに当該情報を提示する。また、提示部１６は、情報記憶部１４に格納されている情報を図示しない表示装置およびサービスユーザの操作可能な図示しない端末装置のうちの少なくとも一方に送信することにより、評価支援装置１を利用する利用者であるサービスユーザに当該情報を提示してもよい。表示装置およびサービスユーザの操作可能な図示しない端末装置は、評価支援装置１から情報を受信すると当該情報を表示する。サービスユーザの操作可能な図示しない端末装置は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレットなどであってもよいし、サービスユーザとなる組織が管理するコンピュータシステムなどであってもよく、これらに限定されない。

情報記憶部１４は、センサ情報、比率情報、媒体情報を記憶する。比率情報は、視認数算出部１２における視認数の算出、評価部１３における評価値の算出などに用いられる各種の比率を示す。比率情報の詳細は後述する。

なお、図１では、評価支援装置１が評価部１３を備える例を示しているが、これに限らず、評価支援装置１が評価部１３を備えていなくてもよい。例えば、サービスユーザが、評価支援装置１によって算出された視認数自体を評価値として用いて、広告媒体３を評価してもよいし、評価支援装置１によって算出された視認数を用いて別の評価値を算出することにより広告媒体３を評価してもよい。

次に、本実施の形態の動作について説明する。図４は、本実施の形態の評価支援装置１における評価支援処理手順の一例を示すフローチャートである。図４に示すように、評価支援装置１は、視認可能範囲を取得する（ステップＳ１）。詳細には、範囲取得部１１が、３次元データとして定義された視認可能範囲を取得し、取得した視認可能範囲を視認数算出部１２へ出力する。上述したように、視認可能範囲は、人手によって入力されてもよいし、３次元地図データおよび３次元計測データのうちの少なくとも一方である３次元周辺データと広告媒体３の視野角とに基づいて範囲取得部１１により算出されてもよい。

評価支援装置１は、センサ情報を取得する（ステップＳ２）。詳細には、人流情報取得部１５が、センサ２からセンサ情報を受信することによりセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報を情報記憶部１４へ格納する。

評価支援装置１は、視認可能範囲内の人を特定する（ステップＳ３）。詳細には、視認数算出部１２の視線推定部１２１が、範囲取得部１１から受け取った視認可能範囲と、情報記憶部１４に記憶されているセンサ情報とを用いて、視認可能範囲内の人を特定する。なお、１つのセンサ２が視認可能範囲全体をカバーしてもよいし、複数のセンサ２によって視認可能範囲をカバーしてもよい。すなわち、１つのセンサ２が視認可能範囲内全体を検出可能であってもよいし、複数のセンサ２の視野範囲が相補的となることで、複数のセンサ２によって視認可能範囲内全体を検出可能であってもよい。

視線推定部１２１は、例えば、センサ情報を用いて、センサ２の視野範囲における人を検出する。例えば、視線推定部１２１は、センサ２がカメラである場合には、画像解析により、カメラによって撮影された画像から、あらかじめ定められた人の特徴に該当する領域を抽出することで人を検出してもよいし、人を検出するための機械学習によって生成された学習済モデルを用いて人を検出してもよい。また、視線推定部１２１は、顔認識処理により顔を認識することで人を検出してもよいし、骨格モデルを用いて人の骨格を検出してもよい。なお、視線推定部１２１による人の検出方法は、これらに限定されずどのような方法が用いられてもよい。センサ２がカメラ以外の場合にもセンサ２の種別に応じた方法によって人の検出が行われる。

視線推定部１２１は、センサ２の座標系における、検出した人の位置を特定する。なお、センサ２が単眼カメラなどのように２次元のデータを取得する場合、奥行き方向の位置が計測できないが、例えば、一般的な人の大きさを元に、検出された人の３次元位置を求めてもよいし、複数のセンサ２のセンサ情報を用いて、検出した人の３次元位置を求めてもよい。視線推定部１２１は、センサ２と視認可能範囲との位置合わせを行い、位置合わせ後に、視認可能範囲内の人を特定する。例えば、視線推定部１２１は、視認可能範囲が目の位置で定義される場合、検出した人の目の位置を求め、センサ２の位置とセンサ２の視野範囲とを用いて、人の目の３次元位置をセンサ２の座標系から視認可能範囲を表す座標系に変換し、座標変換後の人の目の３次元位置が視認可能範囲内であるか否かを判定することにより、視認可能範囲内の人を特定する。人の目の３次元位置は、顔認識処理、骨格検出などにより決定されてもよいし、センサ情報に基づいて算出された水平方向における人の位置と平均的な人の目の高さとに基づいて決定されてもよい。

なお、複数のセンサ２が用いられる場合、各センサ２によって取得されたセンサ情報により同一人物が検出される可能性があるため、視線推定部１２１は、センサ情報から検出される人物が他のセンサ２のセンサ情報から検出された人物と同一人物であるかを判別する。そして、視線推定部１２１は、判別した結果を用いて、同一人物に関しては１人として扱って、視認可能範囲内の人を特定する。なお、視線推定部１２１が視認可能範囲内にいると特定した人（視認可能範囲内の人）は、ＯＴＳ（Opportunity To See）とも呼ばれ、ＯＴＳの人数が広告媒体３の評価に用いられたり、評価値の算出に用いられたりすることもある。視線推定部１２１は、視認可能範囲内の人数を中間データとして評価部１３へ出力してもよい。また、視線推定部１２１は、視認可能範囲内の人数を媒体情報の一部として、または媒体情報とは別に情報記憶部１４へ格納してもよい。

なお、評価支援装置１がセンサ情報を取得する全てのセンサ２のセンサ情報を用いても、視認可能範囲のうちセンサ２によって検出できない範囲があってもよい。すなわち、全てのセンサ２の視野範囲を併せても、視認可能範囲のうちセンサ２の視野範囲とならない範囲があってもよい。すなわち、この場合、視線推定部１２１は、視認可能範囲内の人の全てを検出することはできないため、後述する視認数の算出では、例えば、あらかじめ定められた係数を用いて調整を行う。この場合、係数は、実証実験などにより定められ、比率情報の一部として情報記憶部１４に格納される。

次に、評価支援装置１は、視線を推定する（ステップＳ４）。詳細には、視線推定部１２１が、視認可能範囲内に存在すると特定した人の視線（視線方向）を推定する。視線は、骨格モデルを用いて算出されてもよいし、センサ情報が画像である場合には画像処理により顔の向きを判定することで算出されてもよい。また、センサ情報が時系列に取得される場合、すなわち異なる時間に対応する複数のセンサ情報が取得される場合、視線推定部１２１は、視認可能範囲内に存在すると特定した人の移動方向を求め移動方向から体の向きを求め、体の向きが顔の向きであると仮定して視線を推定してもよい。

次に、評価支援装置１は、広告媒体３を向いている人数を算出する（ステップＳ５）。詳細には、視認数算出部１２の計数部１２２が、視線推定部１２１の推定結果に基づいて、広告媒体３に視線が向いている人の数を計数する。図５は、広告媒体３を向いている人を説明するための図である。図５に示した人型の図形は、広告媒体３の視認可能範囲内の人を示しており、矢印は視線の方向を示している。実線の矢印は、視線の先に広告媒体３が存在する人、すなわち広告媒体３を向いている人を示し、破線の矢印は、視線の先に広告媒体３が存在しない人、すなわち広告媒体３を向いていない人である。

また、障害物が考慮されて広告媒体３を向いている人数が算出されてもよい。図６は、障害物を考慮した、広告媒体３を向いている人を説明するための図である。図６において視線を破線で示した人のように、視線が広告媒体３の方向を向いているものの、障害物の影となることにより広告媒体３を視認できない人は、広告媒体３を向いている人から除外されてもよい。なお、視認可能範囲を定義する際に障害物が考慮されている場合、つまり、目の位置がそこに存在してかつ広告媒体３に視線を向けたとしたら広告媒体３を視認することが可能な位置として、障害物が考慮されて視認可能範囲が決められている場合には、視認可能範囲の定義において既に障害物が考慮されている。このため、この場合には、計数部１２２は、視線の方向により障害物を考慮せず広告媒体３に視線が向いているかを判定してもよい。

なお、広告媒体３を向いている人は、ＯＴＣ（Opportunity To Contact）とも呼ばれ、ＯＴＣの人数が広告媒体３の評価に用いられたり、評価値の算出に用いられたりすることもある。視線推定部１２１は、広告媒体３を向いている人数を中間データとして評価部１３へ出力してもよい。また、視線推定部１２１は、広告媒体３を向いている人数を媒体情報の一部として、または媒体情報とは別に情報記憶部１４へ格納してもよい。

なお、視線推定部１２１は、ＯＴＣまたはＯＴＳの属性をセンサ情報に基づいて推定し、推定した属性を示す属性情報を情報記憶部１４に媒体情報として格納してもよい。例えば、センサ２がカメラを含む場合には、カメラによって取得された画像を用いて、ＯＴＣ、ＯＴＳのそれぞれの性別、年代などの属性を推定し、属性情報として属性ごとの人数を情報記憶部１４に格納してもよいし、性別の比などのように属性の比率を属性情報として情報記憶部１４に格納してもよい。

図４の説明に戻る。評価支援装置１は、視認数を算出する（ステップＳ６）。詳細には、計数部１２２が、ステップＳ５で計数した人数に、情報記憶部１４から読み出した定められた視認率を乗算することにより視認数を算出し、算出した視認数を評価部１３へ出力する。視認数は、広告媒体３（広告媒体３に表示された広告）を実際に視認したと推定される人の数である。視認率は、比率情報として情報記憶部１４に格納されている。

広告媒体３を実際に視認したと推定される人は、ＶＡＣ（Visibility Adjusted Contact）、インプレッションとも呼ばれる。ＶＡＣの人数は、ＯＴＣの人数に、広告（広告媒体３に表示された広告）を見たと想定できる比率（視認率）をかけて算出することができる。視認率は、例えば、アイトラッキングカメラを用いた実験などによって算出されるといったように、あらかじめ算出されるが、視認率の算出方法は、これに限らずどのような方法であってもよい。計数部１２２は、視認数を媒体情報の一部として情報記憶部１４へ格納してもよい。なお、視認可能範囲のうちセンサ２によって検出できない範囲がある場合には、計数部１２２は、ステップＳ５で計数した人数に、視認率と、上述した比率情報に含まれる係数と、を乗算することにより、視認数を算出する。なお、上述した方法により、センサ情報の取得周期を単位とした視認数を算出することができる。計数部１２２は、例えば、１時間、一日、１週間などといった長い単位時間での視認数を算出する場合には、算出した視認数を単位時間分集計することで、単位時間における視認数を算出してもよい。この場合、視認数算出部１２は、単位時間内で複数の異なる時間帯で検出された同一人物を特定して一人として扱うようにしてもよい。

本実施の形態では、このように、３次元データとして定義された視認可能範囲とセンサ情報とを用いて、視認数を算出するため、広告媒体３の視認可能範囲に合致するようにカメラを設ける必要はなく、カメラの厳しい設置条件を必要とせずに、視認数を算出することができる。また、カメラ画像を用いた顔認識処理を用いて視線を推定する場合にはカメラが人の正面を撮影する必要があるが、骨格モデルを用いて体または顔の向きによりＯＴＳを特定する、または移動方向を基に視線を推定すると、視認数算出部１２は、センサ２の向きが人の正面を検出できない場合でも、視線を推定することができる。なお、視認数算出部１２は、顔認識処理と、骨格モデルを用いた推定と、移動方向を用いた推定とのうち２つ以上を組み合わせて視線を推定してもよい。したがって、本実施の形態の評価支援装置１は、広告媒体３とは異なる位置に設けられた監視カメラなど、様々な位置や向きに設置されたセンサ２を用いて、視認数を推定することができる。

次に、評価支援装置１は、評価値を算出する（ステップＳ７）。詳細には、評価部１３が、視認数を用いて広告媒体３を評価するための評価値を算出し、算出した評価値を媒体情報の一部として情報記憶部１４へ格納する。評価部１３は、例えば、広告媒体３に設定された広告価格と視認数とを用いて評価値を算出してもよい。広告価格は、広告媒体の利用料であり、出稿価格とも呼ばれる。具体的には、評価部１３は、例えば、広告価格を視認数で割ることにより得られる視認者獲得単価を評価値として算出する。この場合、広告価格は、媒体情報として情報記憶部１４にあらかじめ格納される。また、評価部１３は、視認数（ＶＡＣの人数）の視認可能範囲内の人数（ＯＴＳの人数）に対する比率である視聴率（広告視聴率）を算出してもよい。

また、評価部１３は、視認数算出部１２によって算出されたＯＴＣの人数、ＯＴＳの人数などの中間データを用いて評価値を算出してもよい。また、上述したように、視認数（ＶＡＣの数、インプレッション数）自体を評価値としてもよく、中間データ自体を評価値としてもよい。評価部１３が算出する評価値は、上述した例に限定されず、ＣＰＭ（Cost Per Mille：インプレッション単価）、リーチクリック数、ＣＴＲ（Click Through Rate：クリック率）、ＣＰＣ（Cost Per Click：クリック単価）、ＣＶ（ConVersion：コンバージョン数）、ＣＶＲ（ConVersion Rate：コンバージョン率）、セッション数、ＣＰＡ（Cost Per Acquisition：コンバージョン単価）などを含んでいてもよい。なお、クリックに関する数値を使用する評価値に関しては、例えば、評価値に応じて、適宜、クリックに関する数値に変えて、視認数、ＯＴＣの人数、ＯＴＳの人数などを用いる。

評価支援装置１は、算出結果を提示し（ステップＳ８）、処理を終了する。詳細には、提示部１６が、情報記憶部１４に格納されている視認数、中間データ、評価値などをサービスユーザに提示する。なお、上述したように、視認数、中間データを評価値に含めてもよい。

なお、図４は例示であり、各処理の順序は図４に示した例に限定されない。例えば、図４では、評価値を算出した後に、ステップＳ８の提示が行われているが、視認数、中間データをサービスユーザが確認したい場合には、評価値の算出前にステップＳ８の提示が行われてもよい。このように、各情報のサービスユーザへの提示のタイミングは、図４に示した例に限定されない。また、ステップＳ１は、ステップＳ２以降の処理のタイミングとは別のタイミングで行われてもよい。ステップＳ１は、広告媒体３の追加、削除、広告媒体３の仕様の変更などが生じたり、広告媒体３の周辺の状況に変更が生じたりした際に行われてもよいし、半年など一定時間ごとに行われてもよい。

次に、本実施の形態の評価支援装置１のハードウェア構成について説明する。図１に示した本実施の形態の評価支援装置１は、コンピュータシステム上で、評価支援装置１における処理が記述されたコンピュータプログラムであるプログラムが実行されることにより、コンピュータシステムが評価支援装置１として機能する。図７は、本実施の形態の評価支援装置１を実現するコンピュータシステムの構成例を示す図である。図７に示すように、このコンピュータシステムは、制御部１０１と入力部１０２と記憶部１０３と表示部１０４と通信部１０５と出力部１０６とを備え、これらはシステムバス１０７を介して接続されている。制御部１０１と記憶部１０３とは処理回路を構成する。

図７において、制御部１０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサであり、本実施の形態の評価支援装置１における処理が記述されたプログラムを実行する。なお、制御部１０１の一部が、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit），ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などの専用ハードウェアにより実現されてもよい。入力部１０２は、ボタン、キーボード、マウス、タッチパッドなどである。記憶部１０３は、ＲＡＭ（Random Access Memory），ＲＯＭ（Read Only Memory）などの各種メモリおよびハードディスクなどのストレージデバイスを含み、上記制御部１０１が実行すべきプログラム、処理の過程で得られた必要なデータ、などを記憶する。また、記憶部１０３は、プログラムの一時的な記憶領域としても使用される。表示部１０４は、例えば、ディスプレイであり、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display：液晶表示パネル）などである。なお、表示部１０４と入力部１０２とは、一体化されてタッチパネルなどにより実現されてもよい。通信部１０５は、通信処理を実施する受信機および送信機である。出力部１０６は、スピーカなどである。なお、図７は、一例であり、コンピュータシステムの構成は図７の例に限定されない。例えば、評価支援装置１を実現するコンピュータシステムは、入力部１０２、表示部１０４および出力部１０６を備えていなくてもよい。

ここで、本実施の形態のプログラムが実行可能な状態になるまでのコンピュータシステムの動作例について説明する。上述した構成をとるコンピュータシステムには、たとえば、図示しないＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭドライブまたはＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭドライブにセットされたＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭから、コンピュータプログラムが記憶部１０３にインストールされる。そして、プログラムの実行時に、記憶部１０３から読み出されたプログラムが記憶部１０３の主記憶領域に格納される。この状態で、制御部１０１は、記憶部１０３に格納されたプログラムにしたがって、本実施の形態の評価支援装置１としての処理を実行する。

なお、上記の説明においては、ＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭを記録媒体として、評価支援装置１における処理を記述したプログラムを提供しているが、これに限らず、コンピュータシステムの構成、提供するプログラムの容量などに応じて、たとえば、インターネットなどの伝送媒体により提供されたプログラムを用いることとしてもよい。

本実施の形態のプログラムは、例えば、コンピュータシステムに、広告媒体３の周辺の人流を示す人流情報を取得するステップと、視認可能範囲を取得するステップと、視認可能範囲と人流情報とを用いて、広告媒体３を視認した人の数である視認数を算出するステップと、を実行させる。

図１に示した視認数算出部１２および評価部１３は、図７に示した記憶部１０３に記憶されたコンピュータプログラムが図７に示した制御部１０１により実行されることにより実現される。視認数算出部１２および評価部１３の実現には、図７に示した記憶部１０３も用いられる。また、図１に示した範囲取得部１１は、入力部１０２および通信部１０５のうちの少なくとも一方によって実現されてもよいし、図７に示した制御部１０１により実現されてもよい。図１に示した人流情報取得部１５は、図７に示した通信部１０５により実現される。図１に示した提示部１６は、図７に示した表示部１０４および通信部１０５のうちの少なくとも一方により実現される。図１に示した提示部１６の実現には、さらに、図７に示した制御部１０１が用いられてもよいし、図７に示した入力部１０２が用いられてもよい。なお、評価支援装置１は、複数のコンピュータシステムにより実現されてもよい。また、例えば、評価支援装置１は、クラウドコンピュータシステムにより実現されてもよい。

以上のように、本実施の形態では、評価支援装置１は、３次元データとして定義された視認可能範囲とセンサ情報とを用いて、視認数を算出するようにした。このため、広告媒体３の視認可能範囲に合致するようにカメラを設ける必要はなく、カメラの厳しい設置条件を必要とせずに、視認数を算出することができる。

実施の形態２．
図８は、実施の形態２にかかる評価支援システムの構成例を示す図である。本実施の形態の評価支援システム１００ａは、評価支援装置１ａと、広告媒体３とを備える。広告媒体３は、実施の形態１と同様である。評価支援装置１ａは、視認数算出部１２の代わりに視認数算出部１２ａを備え、人流情報取得部１５が人流情報としてセンサ情報の代わりに人流情報提供装置６から提供される人流情報を用いる以外は、実施の形態１の評価支援装置１と同様である。実施の形態１と同一の機能を有する構成要素は、実施の形態１と同一の符号を付して重複する説明を省略する。以下、実施の形態１と異なる点を主に説明する。

本実施の形態では、人流情報取得部１５は、人流情報提供装置６から人流情報を取得し、取得した人流情報を情報記憶部１４に格納する。人流情報提供装置６は、広告媒体３の周辺の人流を示す人流情報を提供する。広告媒体３の周辺の通行者などの人は、広告主、広告代理店などが広告媒体３に表示される広告を視認させたいオーディエンスであり、以下、広告媒体３の周辺の人を、通行者、一般ユーザとも呼ぶ。

人流情報提供装置６が提供する人流情報は、例えば、通行者である一般ユーザが操作可能な端末装置７から得られたアンケートの回答と、当該端末装置７の位置を示す位置情報とであってもよい。端末装置７は、例えば、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータなどであり、一般ユーザが携帯する端末装置である。端末装置７は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機などのように自己の位置を検出する位置検出装置を備える。位置情報は、例えば、端末装置７の位置時刻と対応付けられた時系列の情報であり、端末装置７は位置情報を人流情報提供装置６へ送信する。アンケートは、例えば、広告媒体３の周辺の端末装置７に配信され、一般ユーザが端末装置７を操作することにより回答を入力し、端末装置７が入力された回答を人流情報提供装置６へ送信する。

アンケートは、広告媒体３を視認したか否か、すなわち広告媒体３を見たか否かを問う質問を含む。図９は、本実施の形態のアンケートの一例を示す図である。図９に示した例では、ある広告媒体３（図９では〇〇と記載）に表示された広告を、見た（見ている）、見たかもしれない、見なかった、の３種類の選択肢が端末装置７に表示されている。一般ユーザは、端末装置７を操作することにより、選択肢のなかから回答を選択する。端末装置７は、アンケートの回答を人流情報提供装置６へ送信する。なお、広告媒体３を視認したか否かを問う際の選択肢の数は、図９に示した例に限定されず、見たか否かの２つの選択肢が示されてもよいし、４種類以上の選択肢が示されてもよい。

また、アンケートは、一般ユーザの属性を問う質問を含んでいてもよい。属性は、例えば、性別および年代のうちの少なくとも一方を含む。属性は、これに限らず、年齢、趣味、職業、学歴、年収、資産、居住地、勤務地、国籍、家族構成、趣味趣向／生活習慣、健康状態などを含んでいてもよい。なお、図８では、端末装置７を２台図示しているが、端末装置７の数はこれに限定されない。

また、人流情報提供装置６が提供する人流情報は、通行者の数（通行者数）を示す情報であってもよいし、一般ユーザが操作可能な端末装置７から得られた位置情報であってもよい。人流情報提供装置６が提供する人流情報は、広告媒体３の周辺の人流を示す情報であればよく、これらに限定されない。以下、アンケート結果および位置情報をアンケート情報とも呼び、通行者の数を示す情報を通行者情報とも呼ぶ。人流情報提供装置６が提供する人流情報は、アンケート情報、通行者情報および端末装置７の位置情報のうちの２つ以上であってもよい。また、人流情報の種別ごとに人流情報提供装置６が設けられ、人流情報取得部１５は人流情報提供装置６から各種別の人流情報を取得してもよい。

通行者情報は、移動経路ごとの人流、すなわち移動経路ごとの通行者の人数を示す情報であってもよい。移動経路は、例えば、道路ＡのＸからＹまでの区間をＹへ向かって移動する経路といったように、移動する区間と方向とで表される。図１０は、本実施の形態の通行者情報における移動経路を説明するための図である。図１０に示した移動経路Ｒ－１～Ｒ－１４は、広告媒体３の周辺の移動経路の一例である。矢印の向きは通行者の移動の方向を示す。図１１は、本実施の形態の通行者情報の一例を示す図である。図１１に示した例では、通行者情報は、図１０に示した移動経路ごとの、各時間帯の通行者数を含む。図１０は例示であり、各移動経路の定義は図１０に示した例に限定されない。

また、通行者情報は、カメラなどにより実測された結果に基づいて算出されてもよいし、通行量調査によって取得されてもよいし、モバイル空間統計（登録商標）などのようにスマートフォンなどの位置情報に基づいて算出された分析結果であってもよい。分析結果は、曜日、季節、天候などごとに算出されてもよい。また、通行者情報は、通行者の属性に関する属性情報を含んでいてもよい。例えば、過去に行われたアンケートに基づいて、通行者の性別比（性別構成）、年代比（年代構成）などの属性の比率が算出され、これらの比率が属性情報として通行者情報に含まれていてもよいし、通行者数が属性ごとの人数として算出されてもよい。なお、通行者数の決定方法、および通行者数における属性情報の決定方法は、これらの例に限定されない。

視認数算出部１２ａは、実施の形態１と同様の視認可能範囲と、情報記憶部１４に記憶されている人流情報とを用いて視認数を算出する。実施の形態１では、視認数算出部１２は、広告媒体３の評価の対象となる時点（期間）における視認数を算出したが、本実施の形態では、視認数算出部１２ａは、実施の形態１で述べた視認率を算出するために視認数を算出してもよい。すなわち、視認数算出部１２ａは、広告媒体３の評価の対象となる時点の視認数の算出と、視認率を算出するための視認数の算出とのうちの少なくとも一方を実施する。

ここで、まず、人流情報がアンケート情報を含む場合の視認数算出部１２ａの処理について説明する。視認数算出部１２ａは、人流情報がアンケート情報を含む場合、視認可能範囲とアンケート情報における位置情報とを用いて、位置情報に対応する回答ユーザのうち、視認可能範囲内を通行した回答ユーザを特定する。すなわち、視認数算出部１２ａは、位置情報と視認可能範囲とを用いて、アンケート回答（回答情報）に対応する通行者のうち視認可能範囲を通行した人を特定する。回答ユーザは、一般ユーザのうち、アンケートに回答したユーザである。視認数算出部１２ａは、判定した結果に基づいて視認可能範囲内に存在した単位時間あたりの回答ユーザの人数を算出する。視認可能範囲内に存在した回答ユーザは、ＯＴＳのうちのアンケートに回答した一般ユーザである。

次に、視認数算出部１２ａは、位置情報に基づいて、視認可能範囲内に存在した回答ユーザの視線を推定する。例えば、視認数算出部１２ａは、位置情報を用いて、回答ユーザの移動方向を求め、移動方向に基づいて視線を推定する。視認数算出部１２ａは、視線の推定結果を用いて、視認可能範囲内に存在した回答ユーザのうち広告媒体３を向いている人を特定し、特定した結果を用いて広告媒体３を向いていた人数を求める。このように、視認数算出部１２ａは、視認可能範囲内を通行したと特定した人に対応する位置情報を用いて、広告媒体３に向いていた人である視認機会保有者の人数を算出する。視認可能範囲内に存在した回答ユーザのうち広告媒体３を向いている人は、ＯＴＣのうちアンケートに回答した一般ユーザである。

次に、視認数算出部１２ａは、視認可能範囲内に存在した回答ユーザのうち広告媒体３を向いている人に対応するアンケート回答を用いて、広告媒体３の視認数を算出する。算出される視認数は、ＶＡＣのうちアンケートに回答した一般ユーザの人数である。なお、図９に例示したように、見たか、見なかったかだけでなく、「広告を見たかもしれない」といった中間的な選択肢も含む場合、視認数算出部１２ａは、中間的な回答については、１人としてカウントせずに、０．５人、０．７５人といったように１未満の数の人数としてみなして、視認数を算出してもよい。

視認数算出部１２ａは、広告媒体３の視認数を、広告媒体３を向いている人数で割ることにより視認率を算出する。このように、視認数算出部１２ａは、視認機会保有者に対応するアンケート回答のうち広告媒体３を視認したことを示すアンケート回答の数である視認回答数を算出し、視認機会保有者の人数と視認回答数とに基づいて視認率を算出する。視認可能範囲内に存在した回答ユーザは、視認可能範囲内に存在した全一般ユーザではないが、回答ユーザの人数が十分な人数であれば、回答ユーザに関して算出された視認率は、全一般ユーザを対象とした視認率と同様とみなすことができる。例えば、許容可能な誤差に基づいて統計的に有意な回答ユーザの数をしきい値として定めておき、回答ユーザがしきい値となるケースに関して、上述したように、広告媒体３の視認数を、広告媒体３を向いている人数で割ることにより視認率を求める。このように、視認率は、広告媒体３の周辺を通行した通行者が携帯する端末装置７の位置情報と、通行者によって入力された、広告媒体を視認したか否かを示す情報を含むアンケート回答（回答情報）とに基づいて算出されてもよい。回答ユーザのしきい値の決定方法はこの例に限定されない。

視認数算出部１２ａは、算出した視認率を、比率情報として情報記憶部１４に格納する。この視認率は、例えば、評価支援装置１ａが、広告媒体３の評価対象の時点における視認数を算出する際に用いられてもよいし、実施の形態１の評価支援装置１と同様の方法で視認数を算出する装置において視認数の算出に用いられてもよい。なお、評価支援装置１ａの人流情報取得部１５が、さらに、実施の形態１で述べたセンサ２からセンサ情報を取得し、視認数算出部１２ａが実施の形態１の視認数算出部１２としての機能も有してもよい。この場合に、視認数算出部１２ａが、実施の形態１で述べた視認数の算出を行う際に、本実施の形態で述べた、アンケート情報を用いて算出された視認率が用いられてもよい。

また、視認数算出部１２ａは、視認可能範囲内に存在した回答ユーザのうち広告媒体３を向いている人数を、視認可能範囲内に存在した回答ユーザのうち広告媒体３を向いている人数で割ることにより、ＯＴＣの人数に対するＯＴＳの人数の比率である対面確率を求め、この対面確率を比率情報として情報記憶部１４に格納してもよい。

また、視認数算出部１２ａは、位置情報を用いて、図１０に例示したような移動経路ごとの視認率を算出してもよい。また、視認数算出部１２ａは、アンケート回答に基づいて、属性ごとの視認数を算出して媒体情報として情報記憶部１４に格納してもよいし、属性ごとの回答ユーザ数を算出して媒体情報として情報記憶部１４に格納してもよい。

また、視認数算出部１２ａは、アンケート回答を用いて、広告媒体３の評価対象の時点における視認数を算出してもよい。例えば、広告媒体３の評価対象の時点が過去の場合には、評価対象の時点に視認可能範囲内に存在した回答ユーザのアンケート情報を用いて、視認数を算出することができる。詳細には、例えば、視認数算出部１２ａは、位置情報を用いて、上記と同様に、アンケート情報を用いて視認数を算出する。この視認数は、回答ユーザに関する視認数であるため、視認数算出部１２ａは、算出した視認数に、定められた比率を乗算することで、全体の視認数を算出する。この比率は、回答ユーザの数の、一般ユーザの数すなわち通行者に対する比であり、例えば、実証実験、統計的な分析などにより定められ、情報記憶部１４に比率情報としてあらかじめ記憶される。

次に、人流情報が通行者情報を含む場合の視認数算出部１２ａの処理について説明する。視認数算出部１２ａは、人流情報が、広告媒体３の推定対象の時点における通行者情報を含む場合、視認可能範囲と通行者情報と、情報記憶部１４に記憶されている比率情報とを用いて、視認可能範囲内の広告媒体３を向いている人数（ＯＴＣの人数）を算出する。例えば、移動経路ごとに、当該移動経路を移動する通行者のうち広告媒体３を向く人の比率を経路単位比率として実証実験、分析などにより定めておき、経路単位比率を比率情報として情報記憶部１４にあらかじめ格納しておく。視認数算出部１２ａは、通行者情報における移動経路ごとの通行者数に、当該移動経路に対応する経路単位比率を乗算することにより、移動経路ごとのＯＴＣの人数を算出する。視認数算出部１２ａは、移動経路ごとのＯＴＣの人数の合計値を、ＯＴＣの人数として算出し、ＯＴＣの人数に情報記憶部１４に比率情報として記憶されている視認率を乗算することで、視認数を算出する。この視認率は、本実施の形態で述べたアンケート情報に基づいて算出された視認率であってもよいし、別の方法で算出された視認率であってもよい。

次に、人流情報が端末装置７の位置情報を含む場合の視認数算出部１２ａの処理について説明する。視認数算出部１２ａは、人流情報が広告媒体３の推定対象の時点における端末装置７の位置情報を含む場合、視認可能範囲と、位置情報と、情報記憶部１４に記憶されている取得比率とを用いて、視認可能範囲内の広告媒体３を向いている人数（ＯＴＣの人数）を算出する。取得比率は、通行者全体の数に対する、位置情報を取得できる端末装置７の数の比率である。通行者のうち端末装置７の位置を取得できない人もいるため、視認数算出部１２ａは、位置情報に基づいて、各端末装置７の移動方向を求め、移動方向に基づいて視認可能範囲内の広告媒体３を向いている人を特定し、特定した人の人数を算出し、算出した人数を取得比率で割ることにより、ＯＴＣの人数を算出する。視認数算出部１２ａは、ＯＴＣの人数に情報記憶部１４に比率情報として記憶されている視認率を乗算することで、視認数を算出する。この視認率は、本実施の形態で述べたアンケート情報に基づいて算出された視認率であってもよいし、別の方法で算出された視認率であってもよい。

なお、評価部１３は、本実施の形態で例示した、広告媒体３の推定対象の時点の視認数を用いて、実施の形態１と同様に評価値を算出する。本実施の形態においても、評価部１３は、視認数自体、ＯＴＳの人数などの中間データ自体を評価値としてもよい。また、上述したように、評価支援装置１ａの人流情報取得部１５が、さらに、センサ情報を取得し、視認数算出部１２ａが実施の形態１の視認数算出部１２としての機能も有し、実施の形態１で述べた視認数の算出において、本実施の形態で述べた、アンケート情報を用いて算出された視認率が用いられてもよい。以上述べた以外の評価支援装置１ａにおける動作は、実施の形態１と同様である。

本実施の形態の評価支援装置１ａは、実施の形態１の評価支援装置１と同様に、例えば、図７に例示したコンピュータシステムにより実現される。図８に示した視認数算出部１２ａは、図７に示した記憶部１０３に記憶されたコンピュータプログラムが図７に示した制御部１０１により実行されることにより実現される。視認数算出部１２ａの実現には、図７に示した記憶部１０３も用いられる。評価支援装置１ａは、複数のコンピュータシステムにより実現されてもよい。また、例えば、評価支援装置１ａは、クラウドコンピュータシステムにより実現されてもよい。

以上のように、本実施の形態では、視認可能範囲と、アンケート情報、通行者情報、および端末装置７の位置情報のうち少なくとも１つとに基づいて視認数を算出する。これにより、実施の形態１と同様の効果を奏することができる。また、センサ２の設置を要せずに、視認数を算出することができる。

実施の形態３．
次に、実施の形態３について説明する。本実施の形態の評価支援システム１００の構成は実施の形態１と同様である。以下、実施の形態１と異なる点を主に説明し、実施の形態１と重複する説明を省略する。

本実施の形態では、視認可能範囲は、各広告媒体３の仕様に基づき決定される。広告媒体３の仕様は、例えば、輝度、視野角、および画面湾曲の形状を示す湾曲情報のうちの少なくとも１つを含む。範囲取得部１１が、仕様が考慮された視認可能範囲の入力を受付けてもよいし、仕様を考慮して３次元地図データまたは３次元計測データに基づいて視認可能範囲を算出してもよい。また、範囲取得部１１は、輝度が設定により変更可能な場合には、設定を示す情報を取得し、設定に応じて視認可能範囲を変更してもよい。

また、実施の形態２で述べた評価支援システム１００ａにおいて、同様に、視認可能範囲が仕様に基づいて決定されてもよい。これにより、広告媒体３の視認可能範囲を精度よく定義することができる。

実施の形態４．
図１２は、実施の形態４にかかる評価支援システムの構成例を示す図である。本実施の形態の評価支援システム１００ｂは、評価支援装置１ｂと、広告媒体３とを備える。広告媒体３は、実施の形態１と同様である。評価支援装置１ｂは、受付部１７および予測部１８が追加される以外は、実施の形態１の評価支援装置１と同様である。実施の形態１と同一の機能を有する構成要素は、実施の形態１と同一の符号を付して重複する説明を省略する。以下、実施の形態１と異なる点を主に説明する。

本実施の形態では、受付部１７が、サービスユーザからの入力を受付ける。なお、受付部１７は、サービスユーザから直接入力を受付けてもよいし、サービスユーザが操作可能な端末装置などから、当該端末装置に入力された入力情報を受信することで、サービスユーザからの入力を受付けてもよい。

受付部１７は、例えば、サービスユーザからの表示対象の情報の指定を受付け、サービスユーザからの指定の内容を示す指定情報を提示部１６に通知する。指定情報は、表示対象の広告媒体３、表示対象の日時などを含んでいてもよい。表示対象の日時は、期間であってもよい。表示対象の情報は、評価支援システム１００ｂが算出した視認数、中間データ、評価値、属性情報などであってもよいし、これらの情報に基づいて加工された情報であってもよいし、媒体情報に含まれる広告媒体３の設置位置、広告価格などであってもよい。なお、提示部１６が、サービスユーザに、表示対象の情報の選択肢を提示し、サービスユーザが選択肢のなかから表示対象の情報を選択することにより、表示対象の情報の指定が行われてもよい。各選択肢は、複数の情報の組み合わせであってもよい。また、情報を、数値で表示するか、円グラフで表示するか、折れ線グラフで表示するか、棒グラフで表示するかなどの表示形式も、指定情報に含まれてもよい。

提示部１６は、受付部１７から通知された指定情報に基づいて、表示対象の情報を情報記憶部１４から読み出し、読み出した情報を提示する。提示部１６による提示方法は、実施の形態１と同様であり、情報の表示であってもよいし、表示装置、サービスユーザの端末装置などの他の装置への情報の送信であってもよい。提示部１６が、他の装置へ送信することにより情報を提示する場合、表示画面を表示するための表示情報が他の装置へ送信されてもよいし、表示対象の情報と表示形式などを示す情報とが他の装置へ送信され他の装置が表示画面を生成してもよい。また、サービスユーザからの指定がない場合にサービスユーザに提示する初期画面が定められ、指定情報が通知されない場合に、提示部１６は、初期画面を提示してもよい。

また、提示部１６は、例えば、情報をグラフで表示する場合には、情報記憶部１４から読み出した情報に基づいてグラフを作成し、作成したグラフを提示する。提示部１６は、視認可能範囲内を通行した通行者の数である通行者数（ＯＴＣの人数）と、属性ごとの人流に関する情報と、視認数に基づいて算出される視聴率とのうち少なくとも１つを提示してもよい。

図１３は、本実施の形態の表示画面の一例を示す図である。図１３に例示した表示画面は、提示部１６が表示してもよいし、表示画面を表示するための表示情報が提示部１６により他の装置へ送信されることにより他の装置が表示してもよい。図１３に示した例では、指定情報により広告媒体Ａが指定されている。図１３に示した例では、出稿期間と記載された行の空欄に日時を入力することで、表示対象の日時を指定することができる。図１３では、日時が一度指定されて各情報が表示された状態を示しており、この状態で、日時を入力し、算出と記載されたボタンが押下されることで、入力された日時に対応する情報が表示される。

図１３に示した例では、四角形で囲まれた部分に、「視認可能範囲内通行者数」、「広告視聴率」、「広告視認者数」が表示されており、「視認可能範囲内通行者数」は、視認可能範囲内の人数すなわちＯＴＣの人数であり、「広告視認者数」は視認数すなわちＶＡＣの人数である。これら項目の数値は、指定された日時（期間）の合計値として示される。これらの数値は、実施の形態１で述べたとおり、視認数算出部１２または評価部１３によって算出され、媒体情報として情報記憶部１４に格納される。表示対象の日時が指定可能である場合には、日時によって数値が異なる情報については、各日時に対応する情報の集計が可能なように、例えば、定められた単位時間ごとに情報が算出されて媒体情報として格納されていてもよい。

図１３に示した例では、３つのグラフが表示されており、左のグラフは、ＯＴＳの人数、ＯＴＣの人数およびＶＡＣの人数を、横軸を時間（日時）として示したグラフである。中央のグラフは、男女比を示し、右のグラフは年代構成を示している。男女構成、年代構成は、実施の形態１で述べたようにセンサ情報に基づいて決定された属性に基づいて算出されてもよいし、実施の形態２で述べたようにアンケート回答に基づいて算出されてもよいし、提供される人流情報に含まれる分析結果であってもよい。男女構成、年代構成は、属性ごとの人流に関する情報の一例である。ここでは、男女構成、年代構成は、ＯＴＳ、ＯＴＣおよびＶＡＣで同一であるとし、男女構成、年代構成はＯＴＳ、ＯＴＣおよびＶＡＣのいずれに対応するものであってもよい。図１３は、例示であり、表示される情報、表示形式、表示位置、デザインなどは図１３に示した例に限定されない。

また、本実施の形態では、サービスユーザから表示対象の日時が指定され、当該日時に対応する情報が情報記憶部１４に格納されていない場合、予測部１８が、指定された日時に対応する予測を行い、予測結果を提示部１６へ出力し、提示部１６が予測結果を提示してもよい。予測部１８は、情報記憶部１４に格納されている情報に基づいて、表示対象の日時の当該情報を予測する。例えば、視認数を表示する場合には、情報記憶部１４に格納されている視認数に基づいて、表示対象の日時の視認数を予測する。予測の際には、日時に関する条件（時間帯、曜日、季節、月、平日／休日）、天候などの条件が考慮されてもよい。予測部１８における予測の対象となる予測対象情報は、例えば、視認数、通行者数、属性ごとの人流に関する情報、および視聴率のうちの少なくとも１つであってもよい。

また、予測の際に考慮される条件に、広告媒体３に表示する広告の業界の種別、広告の商品の種別、広告のデザインの概要（動画であるか静止画であるか、色使いなど）、テレビでＣＭ（CoMmercial：コマーシャル）が放映されているか、出稿期間の長さなどを含めてもよい。例えば、予測部１８は、条件ごとに、情報記憶部１４に格納されている視認数の平均値を算出しておき、平均値を予測値としてもよいし、これらの平均値の時間変化に基づいて平均値を予測するための予測式を定めておき、予測式に基づいて予測値を求めてもよい。予測式には、上述した、時に関する条件、天候などの条件も用いられてもよい。

また、予測部１８は、機械学習により、入力される特徴量から予測値を推論するための学習済モデルを用いて予測値を求めてもよい。例えば、特徴量は、上述した時に関する条件と天候などの条件とのうちの少なくとも一方を含む。例えば、通行者数が予測される場合には、特徴量と正解データである通行者数とで構成される学習用データセットを複数用いて教師あり学習により学習済モデルが生成される。機械学習としてはどのようなアルゴリズムが用いられてもよいが、例えば、ニューラルネットワーク（ニューラルネットワークモデル）を用いることができる。予測部１８は、学習済モデルに、指定された日時に対応する特徴量を入力することにより、学習済モデルの出力として通行者数の予測値を得る。なお、特徴量に天候が含まれる場合には、予測部１８は、気象データを提供する外部の装置から指定された日時の天候の予報値を取得して、特徴量として用いてもよい。

また、予測する情報の種別によって特徴量を変えてもよい。例えば、予測対象が通行者数である場合と予測対象が視認数である場合とで特徴量を変えてもよい。学習済モデルを情報の種別ごとに生成してもよいし、また、正解データとして、複数の種別の情報を与えて学習を行うことで、複数の種別の情報を予測する学習済モデルが生成されてもよい。例えば、正解データとして通行者数および視認数の両方を含めておくことで、通行者数および視認数を推論する学習済モデルが生成されてもよい。

学習済モデルは、広告媒体３ごとに生成されるが、広告媒体３の周辺の状況、広告媒体３の仕様などが類似する広告媒体３があれば、これらを１つのグループとみなして、グループごとに学習済モデルが生成されてもよい。

また、属性ごとの通行者数などのように属性ごとの情報を予測する場合には、属性も特徴量に含めることで、属性ごとの予測値を出力する学習済モデルが生成されてもよいし、正解データとして属性ごとの情報を与えて学習を行うことで、属性ごとの予測値を出力する学習済モデルが生成されてもよい。上述した特徴量および正解データは例示であり、特徴量および正解データは、上述した例に限定されない。

なお、機械学習のアルゴリズムはニューラルネットワークに限定されず、サポートベクターマシンなど他のアルゴリズムであってもよい。また、学習済モデルの生成に用いられる機械学習は教師あり学習に限定されず、強化学習などであってもよい。

学習済モデルの生成は、予測部１８によって行われてもよいし、評価支援装置１ｂが図示しないモデル生成部を備え、モデル生成部によって行われてもよい。また、学習済モデルを生成する学習装置が評価支援装置１ｂとは別に設けられ、学習装置によって生成された学習済モデルが予測部１８によって用いられてもよい。学習済モデルは、予測部１８に記憶されてもよいし、情報記憶部１４に記憶されてもよい。

また、予測部１８は、上述した予測結果だけでなく、広告媒体３に表示される広告を模擬した広告サンプル画像であるクリエイティブサンプルを生成し、生成したクリエイティブサンプルを提示部１６へ出力し、提示部１６がクリエイティブサンプルを提示してもよい。なお、例えば、サービスユーザから、広告の業界の種別、広告の商品の種別、商品の画像、広告のターゲットとする属性、デザインに関する希望などのうちの少なくとも１つがクリエイティブサンプルに関する条件として指定され、予測部１８は、この条件に基づいてクリエイティブサンプルを生成してもよい。広告のターゲットとする属性は、例えば、性別、年代、職業、年収、資産、居住地、国籍、家族構成、学歴、職種、趣味趣向、生活習慣、健康状態などのうちの少なくとも１つを含むが、これに限定されない。例えば、若い男性を広告のターゲットとする場合には、ターゲットの属性として、性別が男性、年代が１０代～２０代といった属性が指定される。

例えば、条件ごとに、あらかじめサンプル画像を作成して情報記憶部１４に記憶しておき、予測部１８が、記憶されているサンプル画像から条件に応じたサンプル画像を選択し、選択したサンプル画像をクリエイティブサンプルとしてもよいし、クリエイティブサンプルを機械学習によって生成してもよい。また、あらかじめ背景画像などクリエイティブサンプルの一部となるパーツ画像を情報記憶部１４に記憶しておき、予測部１８が、条件に応じて選択したパーツ画像に、条件として入力された商品の画像を重畳することにより、クリエイティブサンプルを生成してもよい。クリエイティブサンプルの生成方法は、どのような方法でもよく、上述した例に限定されない。

また、提示部１６は、広告媒体３を含む画像に基づいて、当該画像の広告媒体３に対応する領域にクリエイティブサンプルを重畳させることにより、広告媒体３に広告が表示された状態を模擬するシミュレーション画像（模擬画像）を生成し、シミュレーション画像を提示部１６へ出力し、提示部１６が、シミュレーション画像を提示してもよい。また、予測部１８は、広告媒体３の周辺の画像に、視認可能範囲、予測結果を示す画像などを重畳させてシミュレーション画像を生成してもよい。すなわち、予測部１８は、指定された条件に基づいて広告媒体３に表示される広告を模擬するクリエイティブサンプルを生成し、広告媒体３を含む画像に、クリエイティブサンプルと予測結果を示す画像とを重畳させることによりシミュレーション画像を生成してもよい。広告媒体３を含む画像は、広告媒体３の周辺の画像であり、広告媒体３ごとに撮影されて媒体情報として情報記憶部１４に記憶されていてもよいし、センサ情報に基づいて生成されてもよいし、３次元地図データなどに基づいて生成されてもよい。

図１４は、本実施の形態のシミュレーション画像の一例を示す図である。図１４に示した例では、シミュレーション画像の広告媒体３に対応する領域にクリエイティブサンプルである画像３００が表示されている。また、図１４におけるハッチングされた領域は視認可能範囲を２次元に投影した領域である。また、図１４における丸印は、人を示し、２重の丸印は、ＶＡＣを示し、黒くハッチングされた丸印（２重の丸印を含む）はＯＴＣを示し、白抜きの丸印はＯＴＳのうちＯＴＣを除いた人を示す。このように、ＶＡＣ、ＯＴＣ、ＯＴＳのそれぞれの人数の予測結果が画像として表示されてもよい。なお、シミュレーション画像により表示されるＶＡＣ、ＯＴＣ、ＯＴＳのそれぞれの位置については、ＶＡＣ、ＯＴＣ、ＯＴＳのそれぞれの人数に基づいて、視認可能範囲内にランダムにまたはあらかじめ定められた規則にしたがって決定されてもよい。図１４に例示したようなシミュレーション画像が表示されることにより、サービスユーザは、広告媒体３に広告を出稿した場合の状況を把握しやすくなる。

なお、図１２では、評価支援装置１ｂが予測部１８を備える例を示しているが、これに限らず、評価支援装置１ｂは予測部１８を備えず、予測およびシミュレーション画像の生成を行わなくてもよい。また、評価支援装置１ｂは、予測部１８の代わりにクリエイティブサンプルを生成して広告媒体３の周辺の画像に重畳することによりシミュレーション画像を生成する画像生成部を備え、提示部１６が、画像生成部によって生成されたシミュレーション画像を提示してもよい。

本実施の形態の評価支援装置１ｂは、実施の形態１の評価支援装置１と同様に、例えば、図７に例示したコンピュータシステムにより実現される。図１２に示した予測部１８は、図７に示した記憶部１０３に記憶されたコンピュータプログラムが図７に示した制御部１０１により実行されることにより実現される。予測部１８の実現には、図７に示した記憶部１０３も用いられる。予測部１８の実現に、図７に示した通信部１０５が用いられてもよい。図１２に示した受付部１７は、図７に示した入力部１０２および通信部１０５のうち少なくとも一方により実現される。評価支援装置１ｂは、複数のコンピュータシステムにより実現されてもよい。また、例えば、評価支援装置１ｂは、クラウドコンピュータシステムにより実現されてもよい。

以上のように、本実施の形態では、情報記憶部１４に格納された情報をサービスユーザからの指定に基づいてサービスユーザに提示するようにした。これにより、実施の形態１と同様の効果が得られるとともに、サービスユーザは、所望の情報を確認することができる。また、評価支援装置１ｂが、予測結果、シミュレーション画像などを表示することにより、サービスユーザが広告媒体３に広告を出稿すると仮定した場合の状況を把握しやすくなり、広告の出稿の検討を支援することができる。

なお、上述した例では、実施の形態１の評価支援装置１に受付部１７および予測部１８を追加したが、これに限らず、実施の形態２で説明した評価支援装置１ａ、または実施の形態３で説明した評価支援装置１に、受付部１７および予測部１８を追加することにより、本実施の形態の動作が行われてもよい。

実施の形態５．
図１５は、実施の形態５にかかる評価支援システムの構成例を示す図である。本実施の形態の評価支援システム１００ｃは、評価支援装置１ｃと、広告媒体３とを備える。広告媒体３は、実施の形態１と同様である。評価支援装置１ｃは、受付部１７および提案情報生成部１９が追加される以外は、実施の形態１の評価支援装置１と同様である。実施の形態１と同一の機能を有する構成要素は、実施の形態１と同一の符号を付して重複する説明を省略する。以下、実施の形態１と異なる点を主に説明する。

受付部１７は、実施の形態４の受付部１７と同様に、サービスユーザからの入力を受付ける。本実施の形態では、受付部１７は、サービスユーザから、広告に関する希望条件の入力を受付け、受付けた希望条件を提案情報生成部１９へ出力する。提示部１６が、希望条件を受付けるための画面をサービスユーザに提示し、受付部１７は、選択結果を受付けることで希望条件の入力を受付けてもよい。

図１６は、本実施の形態の希望条件の入力を受付ける受付画面の一例を示す図である。図１６に示した例では、希望条件は、出稿期間、予算（出稿予算）、性別、年代、年収、資産額（資産）、広告媒体３の設置を希望するエリア（エリア）、通行者数、視認数（視認者数）、獲得視認単価、居住地、勤務地、国籍、家族構成、職種、学歴、趣味趣向／生活習慣、健康状態を含んでいる。なお、性別、年代、年収、資産額、居住地、勤務地、国籍、家族構成、職種、学歴、趣味趣向／生活習慣および健康状態は、広告のターゲットとする一般ユーザの属性である。図１６に示した希望条件は例示であり、希望条件は、出稿期間、予算（出稿予算）、性別および年代であってもよく、希望条件は図１６に示した例に限定されない。また、希望条件の入力方式も図１６に示した例に限定されない。

提案情報生成部１９は、希望条件に適した広告媒体３に関する情報を含む１つ以上のプラン（出稿プラン）を生成し、生成した１つ以上の出稿プランを含む提案情報を生成する。詳細には、提案情報生成部１９は、希望条件に基づいて、情報記憶部１４に格納されている媒体情報を検索することにより、サービスユーザへ利用を提案する広告媒体３を決定し、決定した広告媒体３を示す情報を含む出稿プランを１つ以上決定し、決定した出稿プランを示す提案情報を生成する。なお、複数の広告媒体３を組み合わせて１つのプランとしてもよい。

図１７は、本実施の形態の媒体情報の一例を示す図である。本実施の形態の媒体情報は、実施の形態１の媒体情報と同様に、広告媒体の識別情報、設置位置、広告価格、視認数、評価値などを含む。本実施の形態では、媒体情報には、希望条件に応じた広告媒体３の選択に用いる情報が格納される。例えば、希望条件に性別が含まれる場合には、媒体情報に男女比などの性別比（性別構成）が含まれてもよいし、媒体情報に性別ごとの視認数、通行者数などが含まれてもよい。これらの属性に関する情報は、センサ情報に基づいて推定されてもよいし、実施の形態２と同様に、属性を問うアンケートを行うことによって取得されてもよいし、実施の形態２で述べた人流情報提供装置６などの人流情報の分析結果を提供する装置から取得されてもよい。

提案情報生成部１９は、希望条件に基づいて、媒体情報を参照して、希望条件を満たす広告媒体３を選択し、選択した広告媒体３の利用を含む出稿プランを決定する。提案情報生成部１９は、例えば、広告価格、エリア、獲得視認単価、視認数が希望条件を満たす広告媒体３を選択し、選択した広告媒体３のなかから、属性ごとの視認数に応じて、希望条件として指定されたターゲットの属性に対応する視認数が多くなるような広告媒体３を選択する。また、出稿プランの決定において、希望条件を構成する各項目に優先順位を定めておき、提案情報生成部１９は、優先順位を用いて出稿プランを決定してもよい。また、優先順位は、サービスユーザによって指定可能であってもよい。なお、提案情報生成部１９における出稿プランの決定方法はこれに限定されない。提案情報生成部１９は、出稿プランを含む提案情報を生成し、生成した提案情報を提示部１６へ出力する。提示部１６は、提案情報を提示する。提案情報には、複数の出稿プランが含まれていてもよい。

出稿プランは、少なくとも、利用する広告媒体３を示す情報（広告媒体３の識別情報）を含む。広告媒体３の識別情報は、例えば、広告媒体３の名称（広告媒体名）であるがこれに限定されない。出稿プランは、広告媒体３に対応する視認数、通行者数、広告価格、評価値などを含んでいてもよい。また、出稿プランは、媒体情報から抽出された情報だけでなく、希望条件に基づいて決定される情報を含んでいてもよい。例えば、提案情報生成部１９は、希望条件のうちの少なくとも一部を用いて、広告を表示する最適時間帯、表示する広告の概要（クリエイティブ概要）などを決定し、決定した情報を出稿プランに含めてもよい。また、提案情報生成部１９が特に推奨する推奨プランを決定し、提示部１６が推奨プランであることがわかるように提示してもよい。例えば、推奨プランを決定するための基準があらかじめ定められ、提案情報生成部１９は、当該基準に基づいて推奨プランを決定する。

最適時間帯は、対象の広告のターゲットとなる人流が多い時間帯であり、例えば、対象の広告のターゲットを示す情報と人流データ（各時間、曜日、日別毎に男女比、年代ごと、年収などの情報を含む）とに基づいて決定される。または、最適時間帯は、対象の広告のターゲットを示す情報とカメラ、センサなどによって取得された年代や男女比とに基づいて決定されてもよい。広告のターゲットを示す情報は、サービスユーザによって指定されてもよいし、広告の対象の商品に基づき提案情報生成部１９が判定してもよい。例えば、広告の対象の商品が、若い男性向けの化粧品であれば、若い男性（例えば、３０代以下）が多く通過する時間帯が最適時間帯となる。

なお、提案情報生成部１９は、希望条件における出稿期間における視認数、評価値などは媒体情報に記憶されている視認数、評価値と同等であるとみなして上述した処理を行ってもよい。例えば、将来の１年間が出稿期間として指定された場合、媒体情報に格納されている直近の１年間に対応する視認数、評価値などを、出稿期間に対応する視認数、評価値などであるとみなして、上述した処理を行ってもよい。または、実施の形態４と同様に、評価支援装置１ｃが予測部１８を備え、予測部１８が出稿期間に対応する視認数、評価値などを予測し、提案情報生成部１９が、予測部１８による予測結果を用いて、出稿プランを生成してもよい。

図１８は、本実施の形態の提案情報の表示画面の一例を示す図である。図１８に示した例では、複数の出稿プランが提案情報に含まれている。図１８に示した例では、出稿プランは、出稿期間、最適時間帯、広告媒体名、クリエイティブ概要、期待視認者数、広告価格、視認獲得単価を含む。出稿プランに含まれる項目は、図１８に示した例に限定されない。推奨プランが決定される場合には、図１８に示した出稿プランのうち推奨プランに、推奨プランであることがわかる印、文字が表示されてもよいし、推奨プランが他のプランと異なる色で表示されるなど強調表示されてもよい。図１８に示した例では、各出稿プランに対応する行の右端に、詳細と記載されたボタン４００が表示されており、サービスユーザがボタン４００を押下すると、当該ボタン４００に対応する行の出稿プランが選択され、選択された出稿プランに対応する広告媒体３に関する詳細情報が表示される。なお、図１８は例示であり、提案情報の表示方法、表示される項目、配置などはこの例に限定されない。また、詳細情報を表示するためのボタン４００は表示されなくてもよい。

また、提案情報とともに、提案する広告媒体３の設置位置を示す地図が表示されてもよい。図１９は、本実施の形態の提案する広告媒体３の設置位置を示す地図の一例を示す図である。図１９に示した例では、広告媒体３の設置位置が三角形で示されており、黒い三角形が提案情報において提案された広告媒体３の設置位置を示す。例えば、サービスユーザが、三角形を選択することで、選択された広告媒体３に関する詳細情報が表示されるようにしてもよい。

図２０は、本実施の形態の詳細情報の表示画面の一例を示す図である。図２０では、実施の形態４と同様に、評価支援装置１ｃが予測部１８を備える例を示しており、詳細情報として、実施の形態４と同様に、シミュレーション画像と広告媒体３に関する各情報とが表示される。選択された出稿プランに対応するシミュレーション画像（選択模擬画像）におけるクリエイティブサンプルは、希望条件における属性などに基づいて実施の形態４と同様に生成される。なお、詳細情報の表示画面は、視認数、評価値などだけを含んでいてもよいし、シミュレーション画像だけを含んでいてもよい。詳細情報の表示画面は、図２０に示した例に限定されない。

本実施の形態の評価支援装置１ｃは、実施の形態１の評価支援装置１と同様に、例えば、図７に例示したコンピュータシステムにより実現される。図１５に示した提案情報生成部１９は、図７に示した記憶部１０３に記憶されたコンピュータプログラムが図７に示した制御部１０１により実行されることにより実現される。提案情報生成部１９の実現には、図７に示した記憶部１０３も用いられる。評価支援装置１ｃは、複数のコンピュータシステムにより実現されてもよい。また、例えば、評価支援装置１ｃは、クラウドコンピュータシステムにより実現されてもよい。

以上のように、本実施の形態では、サービスユーザから指定される希望条件に基づいて提案する出稿プランを決定し、決定した出稿プランをサービスユーザに提示するようにした。これにより、実施の形態１と同様の効果が得られるとともに、ユーザの希望に合った広告媒体３を提案することができる。

なお、上述した例では、実施の形態１の評価支援装置１に受付部１７および提案情報生成部１９を追加したが、これに限らず、上述したように実施の形態４で説明した評価支援装置１ｂに提案情報生成部１９を追加することにより本実施の形態の動作が行われてもよい。実施の形態２で説明した評価支援装置１ａ、または実施の形態３で説明した評価支援装置１に、受付部１７および提案情報生成部１９を追加することにより、本実施の形態の動作が行われてもよい。または、実施の形態２で説明した評価支援装置１ａ、または実施の形態３で説明した評価支援装置１に、実施の形態４で述べた受付部１７および予測部１８と、本実施の形態で述べた提案情報生成部１９とを追加することにより、本実施の形態の動作が行われてもよい。

以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

以下、本開示の諸態様を付記としてまとめて記載する。

（付記１）
広告媒体の周辺の人流を示す人流情報を取得する人流情報取得部と、
前記広告媒体を視認可能な範囲であり３次元データとして定義される視認可能範囲を取得する範囲取得部と、
前記視認可能範囲と前記人流情報とを用いて、前記広告媒体を視認した人の数である視認数を算出する視認数算出部と、
を備えることを特徴とする評価支援装置。
（付記２）
前記視認可能範囲は、３次元地図データおよび３次元計測データの少なくとも一方に基づいて決定されることを特徴とする付記１に記載の評価支援装置。
（付記３）
前記視認可能範囲は、障害物を考慮して決定されることを特徴とする付記１または２に記載の評価支援装置。
（付記４）
前記人流情報は、前記視認可能範囲に存在する人を検出可能な１つ以上のセンサによって取得されたセンサ情報であることを特徴とする付記１から３のいずれか１つに記載の評価支援装置。
（付記５）
前記視認数算出部は、
前記視認可能範囲と前記センサ情報とを用いて前記視認可能範囲に存在する人を特定し、特定した人の視線を推定する視線推定部と、
前記視線推定部によって推定された視線のうち前記広告媒体に向けられた視線の数を計数し、計数結果に基づいて視認数を算出する計数部と、
を備えることを特徴とする付記４に記載の評価支援装置。
（付記６）
前記計数部は、前記計数結果に定められた視認率を乗算することにより視認数を算出することを特徴とする付記５に記載の評価支援装置。
（付記７）
前記視認率は、前記広告媒体の周辺を通行した通行者が携帯する端末装置の位置情報と、前記通行者によって入力された、前記広告媒体を視認したか否かを示す情報を含む回答情報とに基づいて算出されることを特徴とする付記６に記載の評価支援装置。
（付記８）
前記視認数算出部は、前記位置情報と前記視認可能範囲とを用いて、前記回答情報に対応する前記通行者のうち前記視認可能範囲を通行した人を特定し、特定した前記人の前記位置情報を用いて、前記広告媒体に向いていた人である視認機会保有者の人数を算出し、前記視認機会保有者に対応する前記回答情報のうち前記広告媒体を視認したことを示す前記回答情報の数である視認回答数を算出し、前記視認機会保有者の人数と前記視認回答数とに基づいて前記視認率を算出することを特徴とする付記７に記載の評価支援装置。
（付記９）
前記人流情報は、移動経路ごとの通行者の人数を示す情報を含むことを特徴とする付記１に記載の評価支援装置。
（付記１０）
前記視認可能範囲は、前記広告媒体の、輝度、視野角、および画面湾曲の形状を示す湾曲情報のうち少なくとも１つに基づき決定されることを特徴とする付記１から９のいずれか１つに記載の評価支援装置。
（付記１１）
前記視認数を提示する提示部、
を備えることを特徴とする付記１から１０のいずれか１つに記載の評価支援装置。
（付記１２）
前記提示部は、さらに、前記視認可能範囲内を通行した通行者の数である通行者数と、属性ごとの人流に関する情報と、前記視認数に基づいて算出される視聴率とのうち少なくとも１つを提示することを特徴とする付記１１に記載の評価支援装置。
（付記１３）
前記視認数、前記通行者数、前記属性ごとの人流に関する情報、および前記視聴率のうちの少なくとも１つである予測対象情報を予測する予測部を備え、
前記提示部は、前記予測部による予測結果を提示することを特徴とする付記１２に記載の評価支援装置。
（付記１４）
前記予測部は、指定された条件に基づいて前記広告媒体に表示される広告を模擬する広告サンプル画像を生成し、前記広告媒体を含む画像に、前記広告サンプル画像と前記予測結果を示す画像とを重畳させることにより模擬画像を生成し、
前記提示部は、前記模擬画像を提示することを特徴とする付記１３に記載の評価支援装置。
（付記１５）
広告に関する希望条件の入力を受け付ける受付部と、
前記希望条件に基づいて、前記希望条件に適した前記広告媒体に関する情報を含む１つ以上の出稿プランを生成し、生成した１つ以上の前記出稿プランを含む提案情報を生成する提案情報生成部、
を備え、
前記提示部は前記提案情報を表示することを特徴とする付記１３に記載の評価支援装置。
（付記１６）
前記受付部は、前記提案情報に含まれる前記出稿プランのなかからの前記出稿プランの選択を受付け、
前記提示部は、選択された前記出稿プランに対応する前記通行者数と、属性ごとの人流に関する情報と、前記視聴率とのうち少なくとも１つを提示することを特徴とする付記１５に記載の評価支援装置。
（付記１７）
前記予測部は、前記受付部が前記出稿プランの選択を受付けると、前記選択された前記出稿プランに対応する前記予測対象情報を予測し、前記希望条件に基づいて広告を模擬する広告サンプル画像を生成し、選択された前記出稿プランに対応する前記広告媒体の画像に、生成した前記広告サンプル画像と選択された前記出稿プランに対応する予測結果を示す画像とを重畳させることにより、前記選択された前記出稿プランに対応する選択模擬画像を生成し、
前記提示部は、前記選択模擬画像を提示することを特徴とする付記１６に記載の評価支援装置。
（付記１８）
広告媒体と、
前記広告媒体の評価を支援する評価支援装置と、
を備え、
前記評価支援装置は、
前記広告媒体の周辺の人流を示す人流情報を取得する人流情報取得部と、
前記広告媒体を視認可能な範囲であり３次元データとして定義される視認可能範囲を取得する範囲取得部と、
前記視認可能範囲と前記人流情報とを用いて、前記広告媒体を視認した人の数である視認数を算出する視認数算出部と、
を備えることを特徴とする評価支援システム。
（付記１９）
評価支援装置における評価支援方法であって、
広告媒体の周辺の人流を示す人流情報を取得するステップと、
前記広告媒体を視認可能な範囲であり３次元データとして定義される視認可能範囲を取得するステップと、
前記視認可能範囲と前記人流情報とを用いて、前記広告媒体を視認した人の数である視認数を算出するステップと、
を含むことを特徴とする評価支援方法。
（付記２０）
コンピュータシステムに、
広告媒体の周辺の人流を示す人流情報を取得するステップと、
前記広告媒体を視認可能な範囲であり３次元データとして定義される視認可能範囲を取得するステップと、
前記視認可能範囲と前記人流情報とを用いて、前記広告媒体を視認した人の数である視認数を算出するステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。

１，１ａ，１ｂ，１ｃ 評価支援装置、２ センサ、３ 広告媒体、４ 建物、５ 植栽、６ 人流情報提供装置、７ 端末装置、１１ 範囲取得部、１２，１２ａ 視認数算出部、１３ 評価部、１４ 情報記憶部、１５ 人流情報取得部、１６ 提示部、１７ 受付部、１８ 予測部、１９ 提案情報生成部、１００，１００ａ，１００ｂ，１００ｃ 評価支援システム、１２１ 視線推定部、１２２ 計数部。

Claims (12)

1. 屋外に設置され広告が表示される広告媒体の設置場所を含む前記広告媒体の周辺のデータを取得するステップと、
   前記データに基づいて、前記広告が表示される前記広告媒体の視認可能範囲を決定するステップと、
   前記広告媒体の周辺の通行者であるユーザが携帯する端末装置の位置を示す位置情報を取得するステップと、ここで、前記位置情報は、前記端末装置の位置時刻と対応付けられた時系列の情報であり、前記ユーザの第一の位置を示す第一の位置情報と、時間的に前記第一の位置の次に取得された位置である前記ユーザの第二の位置を示す第二の位置情報と、を少なくとも含む、前記端末装置の複数の前記位置情報として取得され、
   前記第二の位置が前記広告媒体の視認可能範囲内であるか否かを判定するステップと、
   前記第一の位置と前記第二の位置とに基づいて、前記ユーザの移動方向を決定するステップと、
   前記移動方向と前記第二の位置とに基づいて、前記第二の位置における前記ユーザの視野を推定するステップと、
   前記広告媒体に表示される前記広告が前記視野に含まれるかどうかを判定するステップと、
   前記第二の位置が前記広告媒体の視認可能範囲内であると判定されると共に、前記広告媒体に表示される前記広告が前記視野に含まれるとの判定に応じて、前記ユーザが前記第二の位置において前記広告を視認していることを判定するステップと、
   を含む、
   コンピュータによって実行される広告視認判定方法。
2. 前記第二の位置が前記広告媒体の視認可能範囲内でないとの判定、または前記広告媒体に表示される前記広告が前記視野に含まれないとの判定に応じて、前記ユーザが前記第二の位置において前記広告を視認していないことを判定するステップをさらに含む、
   請求項１に記載の広告視認判定方法。
3. 前記第一の位置及び前記第二の位置は、
   前記ユーザが携帯する前記端末装置が備えるＧＰＳ受信機によって検出された自己の位置であって、緯度及び経度により構成される二次元的な位置である、
   請求項１に記載の広告視認判定方法。
4. 前記第一の位置及び前記第二の位置は、
   前記ユーザが携帯する前記端末装置が備えるＧＰＳ受信機によって検出された自己の位置であって、緯度、経度、及び高度により構成される三次元的な位置である、
   請求項１に記載の広告視認判定方法。
5. 複数の前記ユーザの複数の前記位置情報を含む人流情報を取得するステップと、
   前記人流情報から前記第一の位置を示す前記第一の位置情報及び前記第二の位置を示す前記第二の位置情報を取得するステップと、
   をさらに含む、請求項１に記載の広告視認判定方法。
6. 屋外に設置され広告が表示される広告媒体の設置場所を含む前記広告媒体の周辺のデータを取得するステップと、
   前記データに基づいて、前記広告が表示される前記広告媒体の視認可能範囲を決定するステップと、
   前記広告媒体の周辺の通行者であるユーザが携帯する端末装置の位置を示す位置情報であって、前記端末装置の位置時刻と対応付けられた時系列の情報である複数の前記位置情報を含む、前記広告媒体の周辺を通行する複数の前記ユーザの人流を示す情報である人流情報を取得するステップと、
   前記人流情報から前記ユーザの位置を示す前記位置情報を取得するステップと、
   前記ユーザに関して想定される身長に基づいて、前記ユーザの目の３次元位置を決定するステップと、
   前記ユーザの位置が前記広告媒体の視認可能範囲内であるか否かを判定するステップと、
   前記ユーザの位置における前記ユーザの視野を推定するステップと、
   前記広告媒体に表示される前記広告が前記視野に含まれるかどうかを判定するステップと、
   前記ユーザの位置が前記広告媒体の視認可能範囲内であると判定されると共に、前記広告媒体に表示される前記広告が前記視野に含まれるとの判定に応じて、前記ユーザが前記位置において前記広告を視認していることを判定するステップと、
   を含む、
   コンピュータによって実行される広告視認判定方法。
7. 前記広告媒体に表示される前記広告を視認した複数の前記ユーザに関する情報に基づいて、属性ごとの人流に関する情報を生成するステップをさらに含む、
   請求項１に記載の広告視認判定方法。
8. 前記広告媒体の視認可能範囲を決定するステップは、
   前記広告を表示する前記広告媒体の仕様に基づき、及び／又は、前記広告を表示する前記広告媒体の高さの情報に基づいて、３次元で定義された前記広告媒体の視認可能範囲における前記広告媒体から離れた位置までの距離を決定するステップを含む、
   請求項１に記載の広告視認判定方法。
9. 前記広告媒体の視認可能範囲において前記広告を視認できなくする障害物を特定するステップと、
   前記障害物の周辺の領域の少なくとも一部を、前記障害物の存在により前記広告媒体に表示される前記広告を視認できない領域として設定するステップと、
   前記第二の位置が、前記障害物の存在により前記広告媒体に表示される前記広告を視認できない領域に含まれるとの決定に応じて、前記ユーザが前記第二の位置において前記広告を視認していないことを判定するステップと、
   をさらに含む、請求項１に記載の広告視認判定方法。
10. 屋外に設置され広告が表示される広告媒体の設置場所を含む前記広告媒体の周辺のデータを取得するステップと、
    前記データに基づいて、前記広告が表示される前記広告媒体の視認可能範囲を決定するステップと、ここで、前記広告媒体の視認可能範囲は、前記広告が表示される前記広告媒体の画面を少なくとも含む複数の面によって囲まれた、３次元で定義された範囲であって、
    ユーザの位置を示す位置情報を取得するステップと、
    前記位置が前記広告媒体の視認可能範囲内であるか否かを判定するステップと、
    前記位置における前記ユーザの視野を推定するステップと、
    前記広告媒体に表示される前記広告が前記視野に含まれるかどうかを判定するステップと、
    前記位置が前記広告媒体の視認可能範囲内であると判定されると共に、前記広告媒体に表示される前記広告が前記視野に含まれるとの判定に応じて、前記ユーザが前記位置において前記広告を視認していることを判定するステップと、
    を含む、
    コンピュータによって実行される広告視認判定方法。
11. 請求項１から１０のうちいずれか１項に記載の広告視認判定方法をコンピュータに実行させる広告視認判定プログラム。
12. 少なくとも１つのプロセッサと、プログラムを記憶するメモリと、を備えた広告視認判定装置であって、
    前記プログラムが前記プロセッサに実行されると、前記広告視認判定装置は、請求項１から１０のうちいずれか１項に記載の広告視認判定方法を実行する、
    広告視認判定装置。

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