JP7273770B2 - 情報処理システム及びそれに用いる情報端末、情報処理装置 - Google Patents

情報処理システム及びそれに用いる情報端末、情報処理装置 Download PDF

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Description

本発明は、複数の場所を巡回する経路を提示する情報処理システムに関する。
ユーザが複数の目的地を含む場所を巡るのを支援する技術として、例えば、特許文献1がある。特許文献1は、混雑パターンや動きに基づいて経路設定を行うシステムに関し、画像システムが、ショッピングセンターの異なる場所における混雑度、買い物客の移動の速度や方向、及び行列の長さを算出し、一連の目的地を通過するコストが最小になる経路を提示する点が開示されている。
特表2004-534999号公報
風邪や季節性インフルエンザ、新型コロナウイルスなどの感染症対策の一例として、人が密に集まる密集場所を避けることが有効である。例えば百貨店やショッピングモールなど、多くの人が集まり得る施設では、感染症の発生状況に応じて、特に混雑防止のための対策が必要となる。
ここで、例えば百貨店やショッピングモールなどを利用するユーザにおいて、各々が行きたい店舗や、利用する時間帯を事前に把握して混雑防止のための対策を行うことは容易ではない場合がある。また、施設側や店舗側では、安全で快適な環境を提供するため、感染防止に有効な対策が求められる。
特許文献1は、経路検索に関して混雑度を考慮するものの、感染症対策について記載されておらず、感染確率の高い場所を避けるという観点について考慮されていない。
本発明は、感染防止または感染確率を低減可能な巡回経路をユーザに提示する情報処理システム及びそれに用いる情報端末を提供することを目的とする。
本発明は、その一例を挙げるならば、情報処理システムであって、複数の店舗の位置に関する情報と、複数の店舗の混雑状況に関する情報を記憶する記憶装置と、複数のユーザの其々から、複数の店舗のうち、少なくとも一部の店舗の選択を受け付ける情報端末と、少なくとも選択された店舗の位置に関する情報と、選択された店舗の混雑状況に関する情報に基づいて、ユーザ毎に巡回経路を作成する情報処理装置を備え、情報処理装置は、所定の時間帯における、選択された店舗の混雑状況が所定の基準を超えた場合、所定の時間帯に、所定の基準を超えた店舗を選択した複数のユーザについて、所定の基準を超えた店舗の訪問時間が分散されるように巡回経路を作成する。
本発明によれば、多くの人が集まり得る施設であっても、感染防止または感染確率を低減可能となる経路を提示する情報処理システム及びそれに用いる情報端末、情報処理装置を提供できる。
実施例1における情報処理システムの構成図である。 実施例1における店舗位置情報を示す図である。 実施例1における店舗混雑情報を示す図である。 実施例1における地図情報の3次元イメージ図である。 実施例1における地図情報の平面イメージ図である。 実施例1におけるユーザ情報を示す図である。 実施例1における経路情報を示す図である。 実施例1における処理の流れを示すシーケンス図である。 実施例1における端末の購入希望商品の入力画面例である。 実施例1における端末の巡回経路の表示画面例である。 実施例1における店舗訪問時間の分散を示すイメージ図である。 実施例2における感染状況に関する情報を示す図である。
以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。
本実施例は、ショッピングモールにおいて巡回経路を提示する情報処理システムを例にして説明する。
図1は、本実施例における情報処理システムの構成図である。図1において、情報処理システム100は、例えば情報端末(以降、端末と省略する)122とセンサ123とカメラ124と情報処理装置125とネットワーク126を有する。
情報処理装置125は、端末122、センサ123、カメラ124の其々と、ネットワーク126を介して接続されている。情報処理装置125は、例えば、ショッピングモールを管理する本部内に設置されたサーバ等である。また、端末122、センサ123、カメラ124は、ショッピングモール内に設置された設備である。なお、端末122はユーザである顧客が所有するスマートフォンなどの情報端末でもよい。また、端末122は、スマートグラス、スマートウォッチ、ヘッドマウントディスプレイのような情報端末であってもよく、VR(Virtual Reality)やAR(Augmented Reality)などのXR技術を用いてユーザに情報提供されてもよい。さらに、ネットワーク126は、有線、無線を問わず一般的な公衆回線網であって、例えば、「多数同時接続」、「超低遅延」を可能とした第5世代移動通信ネットワーク、いわゆる5G(5th Generation)を用いることができる。また、ユーザ所有のスマートフォンが5G対応であれば、「多数同時接続」、「超低遅延」といった利便性も高まる。
情報処理システム100の各構成要素は、単数でも複数でも構わない。例えば、情報処理装置125は、1つまたは複数のコンピュータで構成されている計算機システムであってもよい。また、図1に示す情報処理システム100の各構成要素は一部がなくてもよいし、他の構成要素が追加されてもよい。
情報処理装置125は、処理装置101、メモリ102、入力装置103、出力装置104、記憶装置105、通信インターフェース(通信I/F)106で構成される。通信I/F106は、ネットワーク126を介して外部装置(例えば端末122、センサ123、カメラ124)と通信する通信部として動作する。
処理装置101は制御部として動作し、メモリ102や記憶装置105は記憶部として動作し、入力装置103は入力部として動作し、出力装置104は出力部として動作する。
記憶装置105は、例えば揮発性の記憶装置であってもよいし、不揮発性の記憶装置であってもよい。
本実施例において、記憶装置105には、データ入出力プログラム107、経路作成プログラム108、データ分析プログラム109などのプログラムや、店舗情報110、地図情報111、ユーザ情報112、経路情報113、計測データ114などの情報が記憶されている。店舗情報110は、店舗位置情報200と店舗混雑情報300を含む。
処理装置101は、記憶装置105からそれぞれの機能を実現するプログラムや情報を読み出して、メモリ102に格納して所定の処理をソフトウェア処理にて行なう。なお、ソフトウェア処理に代えて専用の集積回路等によりハードウェアで実現してもよい。
端末122は、例えば通信I/F115、処理装置116、メモリ117、入力装置118、出力装置119、記憶装置120、時計121で構成される。なお、通信I/F115は、ネットワーク126を介して外部装置(例えば情報処理装置125)と通信する通信部として動作する。
処理装置116は制御部として動作し、メモリ117や記憶装置120は記憶部として動作し、入力装置118は入力部として動作し、出力装置119は出力部として動作し、時計121は時刻計測部として動作する。
処理装置101や処理装置116は、演算や制御を行う装置であればよく、例えばCPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphics Processing Unit)といったプロセッサで構成されてもよいし、特定の処理を行う専用回路を含んでいてもよい。ここで、専用回路とは、例えばFPGA(Field Programmable Gate Array)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)、CPLD(Complex Programmable Logic Device)等である。
入力装置103や入力装置118は、例えば外部装置からデータを受け付けるインターフェースやマウスやキーボードなどであってもよい。出力装置104や出力装置119は、例えば外部装置にデータを出力するインターフェースや、ディスプレイやモニタ等の表示装置であってもよい。これらの入力装置と出力装置の少なくとも一部は、入出力インターフェースであってもよい。
センサ123は、例えば店内の顧客の位置情報を取得するTOF(Time-of-Flight)センサであってもよい。カメラ124は、例えば顧客の位置・人数等の情報を取得するカメラであってもよい。なお、センサ123やカメラ124は、他のセンサやカメラであってもよい。
図2は、本実施例における店舗位置情報200を示す図である。図2において、店舗位置情報200は、ショッピングモール内の店舗を一意に識別するための店舗No.201と、ショッピングモール内の店舗を運営する会社情報202と、ショッピングモール内の店舗名称203と、ショッピングモール内の当該店舗の敷地が例えば四角形である場合に四隅を位置(1)、位置(2)、位置(3)、位置(4)としたとき、経度、緯度、標高を其々x、y、zとして各座標を位置(1)x204と、位置(1)y205と、位置(1)z206として、同様に各座標を保持し、位置(4)z207を保有する。また、当該店舗の平日の平均滞在時間208と、休日の平均滞在時間209と、当該店舗のフロア内の入口からの距離210と、同フロア内のエレベータからの距離211と、同フロア内の他店舗であるB店までの距離212と、同様に同フロア内の他店舗までの距離を保持し、同フロア内に設置されている端末122までの距離213と、当該店舗の存在する階数214を保有する。なお、平日の平均滞在時間208と、休日の平均滞在時間209は、混雑状況に関する情報でもある。
また、距離210から212は、事前に保持せずGPSと連携して計算プログラムでその都度計算してもよい。また、店舗1対1での距離を事前に保持してもよい。また、店舗位置情報200は、図2に示すこれらの情報のうち一部のみを保有してもよいし、店舗が保有する他の情報を保有してもよい。
図3は、本実施例における店舗混雑情報300を示す図である。図3において、店舗混雑情報300は、例えば、当該データを取得した日時である、年を示す情報301、月を示す情報302、日を示す情報303、曜日を示す情報304、時間或いは時間帯を示す情報305、店舗No.306、店舗名称307、平日か休日かを示す情報308、ショッピングモール内でイベントがあった場合にその種類や一意に識別するためのイベント情報309、当該店舗での単位面積当たりの人の数である人口密度を示す情報310を保有する。
店舗混雑情報300は、図3に示すこれらの情報のうち一部のみを保有してもよいし、別の情報を保有してもよい。また、ショッピングモール内の共有部分における各日時の混雑状況に関する情報を保有してもよい。例えばエレベータ内、エスカレータ、入口や通路などでの情報である。なお、混雑状況に関する情報は、ショッピングモール内に設置されたセンサ123やカメラ124で計測した情報である。
また、短時間での人とのすれ違いより、空気が滞留している方が感染のリスクが高いとして、店舗での密度を示す情報310を保有するとしたが、通路に付番して通路の密度を含めてもよい。
図4は、本実施例における地図情報111の3次元イメージ図400である。地図情報111は、ショッピングモールの建物の構造や、ショッピングモール内の複数の店舗のレイアウトや位置、その他の設備の情報を保有する。例えば、2次元的な各階のフロアの地図情報だけでなく、3次元的に上下階の関係の情報も有する。図4においては、ショッピングモールの中央部が吹き抜けになっている場合を示し、1階のA店とB店や、1階のA店と2階のW店では空気を介しての感染確率が高いことがわかる。このように、3次元的に隣接する上下左右の店舗情報を有することで、水平方向や高さ方向での感染確率の低減を図ることが出来る。
図5は、本実施例における地図情報111の平面イメージである。図5に示すように、ショッピングモール内の各階における店舗のレイアウトやその他の設備の情報を保有する。
図6は、本実施例におけるユーザ情報112を示す図である。図6において、ユーザ情報を取得する端末において、ショッピングモールを利用する顧客のうち会員登録をしている顧客の保有するスマートフォンのアプリケーションで入力する場合、そのアプリケーションをダウンロードする際に必要となるその端末を識別するためのコード701、会員を識別するための会員ID702、会員の年齢703、会員の性別704、会員が高齢者であることを示す情報705、会員が病気を持っていることを登録した場合を示す情報706、会員が登録した病気を示す情報707、会員の歩行速度を示す情報708を保有する。この他にも病歴、よく訪れる店舗とその店舗ごとの平均滞在時間といった情報を保有してもよい。ユーザ情報112は、図6におけるデータの持ち方や項目と違うデータの項目や保有方法でもよいし、会員登録をしない顧客が店頭の端末からルートを導出する際に自分の病気を考慮してほしい時や歩行速度を考慮してほしい時に一部の項目を一時的に入力することでもよい。
また、ユーザ情報としてユーザごとに経路履歴を保存しておくことで、感染者がいた場所が分かるアプリケーションと連携することで、ユーザが感染者であるか、感染疑いがあるか、濃厚接触者であるか等の特定できる。また、感染の不安な人もユーザの経路を表示し確認することが出来る。
また、ユーザごとの既病歴や年齢等の個人属性により、混雑を避けるような経路を作成することが可能となる。なお、ユーザが混雑を避けることを希望してもよいし、ユーザは個人属性だけ店舗側に提供して、店舗側が経路作成の際に考慮する形でもよい。
図7は、本実施例における経路情報113を示す図である。図7において、データのNo.801、巡回経路をリクエストした会員ID802、巡回経路をリクエストするクエリを発行したクエリ時間803、会員が要望した歩行速度804、導出したルートNo.805、巡回時の距離を示す情報806、巡回する際の想定密度を示す情報807を保有する。
例えば、図7に示すように、会員ID:2003がクエリ時間、2020/6/18、10時00分00秒において、端末で検索し、A店・X店・V店に行くこととした場合、今の場所(端末位置)とA店とX店とV店のルートの組合せでルートNo.1、2、3を算出し、ルートNo.3は、ルートNo.1、2に比べて距離が2倍以上あるので非効率なので除外する。
そして、ルートNo.1は、端末⇒A店⇒エスカレータ⇒X店⇒V店、ルートNo.2は、端末⇒A店⇒エスカレータ⇒V店⇒X店を提示する。
なお、経路情報113は、図7に示すこれらの情報の形式やデータ以外のデータを保持してもよいし、一部のみを保有してもよい。
図8は、本実施例における処理の流れを示すシーケンス図である。図8において、端末122と情報処理装置125の処理を順に示す。まず、ステップ901で、会員が端末122でログインし、ステップ902で、情報処理装置125が会員を認証する。その後、ステップ903で、端末122上で会員が訪問したい店舗を選択し、訪問店舗リストを作成する。そして、ステップ904で、操作している端末位置、或いは操作をしている現在位置の情報と、訪問店舗リストと、端末122上で入力した希望する混雑度等の密度情報、会員情報などの個人情報を情報処理装置125に送信する。
情報処理装置125は、ステップ904で送られた情報と、記憶装置105に記憶されている店舗情報110、地図情報111、ユーザ情報112等を元にして、ステップ905で経路算出を実施する。
ステップ905の経路算出は、例えば訪問店舗リストの組合せ分リストを導出する。仮にA、M、Xの3店舗を巡るのであれば、組合せ分リストは、A⇒M⇒X、A⇒X⇒M、M⇒A⇒X、M⇒X⇒A、X⇒A⇒M、X⇒M⇒Aといった組合せ数分のリストである。次にこのリストそれぞれのうち、巡回ルートが極端に長いものを消去する。例えば最短経路×2などで、閾値は適宜決めればよい。
次に、ステップ906で、ルートの各店舗の平均滞在時間、或いは会員の滞在時間と店舗の移動距離、導出をリクエストした時間から、何時にどこにいるのか、そしてその際の周囲の密度をシミュレーションする。そして、ステップ907で、会員の希望する混雑状況などを元に最適密度ルートを算出する。
ステップ908で最適な経路を経路リプライとして端末122に返し、ステップ909で端末に経路表示を行なう。そして、ステップ910で、端末を利用した感想のアンケートや、スマホアプリで活用した感想をアンケート表示として会員に入力してもらい、アンケートの結果をステップ911で評価として蓄積する。
なお、図8では計算の一例を示したが、上記と違う形式をとってもよい。また、密度のシミュレーションにおいては、例えば、過去の店舗の混雑状況、未来の混雑の予測、当日のシミュレーション時点までの混雑の状況を用いて、過去に同様のイベントや曜日にどの程度の混雑の実績があり、過去の混雑の状況からその日の混雑予測が導出できるのでその情報と、当日シミュレーション時点でどの程度客がショッピングモール内にいて、どのような経路提示がされているのか、これらの情報を加味してもよい。
図9は、本実施例における端末の購入希望商品の入力画面例である。図9において、(a)は、ショッピングモール内でどこの店舗に行くのか決める際、商品のカテゴリから検索するのか、画像から検索するのかを選択する選択画面である。(b)は、(a)でカテゴリ検索を選択した場合のカテゴリ選択画面である。(c)は、(b)で女性の財布を選択した場合の財布の詳細選択画面である。(d)は、(c)で赤い長財布を選択した場合の検索結果画面である。画像から欲しい商品があると思った場合に後で行くことを選択すると、行きたい店舗のリストに保持される。同様に検索を実施することで、ステップ903における訪問店舗リストを作成する。
図10は、本実施例における端末の巡回経路の表示画面例である。図10では、混雑度すなわち感染確率を加味しながら導出したルートである、端末⇒A店⇒エスカレータ⇒X店⇒V店の経路を示す。
図11は、本実施例における店舗訪問時間の分散を示すイメージ図である。所定の時間帯における、店舗の混雑状況、すなわち単位面積当たりの人の数である人口密度、が所定の基準を超えた場合に、当該所定時間帯に、所定の基準を超えた店舗を選択した複数のユーザについて、所定の基準を超えた店舗の訪問時間が分散されるように巡回経路を作成する。具体的には、図11(a)において、2020年6月18日10時0分時点で、シミュレーションと現在の店内の状況を示した際に、混雑状況が所定の基準より高い店舗を黒の横線、混雑状況が中程度の店舗を黒点で示す。ここで、A店・X店・V店を回遊したい顧客がいる場合、10時0分にルートを提示する顧客には1階端末からA店、エスカレータ、2階のX店、V店の順に経路を表示する。
一方、図11(b)は同様の店舗を回遊したい顧客が10分後の10時10分にルートをリクエストした場合のイメージを示す。顧客の歩行速度と、店舗や設備間の距離、周囲の店舗の顧客の状況から、2階ではV店からX店の順に経路を表示する。すなわち、(b)では、V店での混雑状況が中程度に減少したため、先にV店から案内することで、X店での訪問時間が分散されるようにする。これにより、X店での混雑状況のピークを下げることができる。
なお、図11は混雑を加味したルートの検討状況を可視化したイメージであるが、このような表現に限定されるものではない。また、イメージとして持たずとも、算出結果のみを保持してもよい。例えば、端末からA店までは、その距離と会員の歩行速度から所要時間を算出し、A店での平均滞在時間を読み出す。そして、A店からエレベータの距離と会員の歩行速度から所要時間を算出し、エレベータの平均待ち時間と移動時間を加味することで何時にどこにいるかが分かる。また、このような情報をシミュレータから算出してもよい。これらの情報と各場所での各時間での想定密度をマッピングすることにより、とある会員がショッピングモールを回遊する場合に接する密度が最小になるように、密度の平均が最小になるようにするなど、適宜指標を選択すればよい。また、病気を持っているといった情報や、混雑を避けたいといった好みをルートの選択に利用してもよい。ルート算出に当たっては、当該ショッピングモールの市中感染の情報を踏まえて混雑度すなわち感染確率が高いとする密度をショッピングモール側が調整してもよい。
以上のように本実施例によれば、複数の店舗等の施設を巡回する場合、多くの人が集まり得る施設であっても、感染防止または感染確率を低減可能となる経路を提示する情報処理システム及びそれに用いる情報端末、情報処理装置を提供できる。
本実施例は、感染状況に関する情報をさらに備えた例について説明する。この感染状況に関する情報は、図1の情報処理装置125内の入力装置103から入力されて、記憶装置105に記憶される。
図12は、本実施例における感染状況に関する情報1200を示す図である。図12において、警戒レベル1601は、特定の感染症に対して、例えば地方自治体などで設定しているアラートの状況を参考に入力され、例えば、警戒レベルが高い警戒、中程度の注意、警戒レベルが小である観察、なし、に分類される。
緊急事態措置1602は、特定の感染症に対して、例えば政府などによる緊急事態宣言または緊急事態解除宣言を参考に選択される。感染症の種類1603は、混雑を防止することが有効な対策となる感染症に対して、その感染症の種類を示すものである。感染症の種類として、例えば、COVID-19(新型コロナウィルス感染症)やインフルエンザなどが設定される。感染症の流行レベル1604は、感染症に応じて、例えば対象の感染症に対する検査の陽性者数や、現在の患者数、新規感染者数、累計感染者数、入院患者数、対象の感染症による死亡者数などの各種指標から適切なものが設定される。
基準1605は、感染確率の所定基準値であり、例えばある店舗がこの基準を超えたら、その店舗の訪問時間が分散されるように巡回経路を作成する。AA、BB、CCは、例えば人口密度(人/m)の基準を表す値であり、AA<BB<CCであり、AAがより厳しい基準となる。例えば、緊急事態措置1602が実施(緊急事態宣言あり)に該当する状態ならば、より厳しい基準AAが採用される。
変形例として、例えばショッピングモール等の施設において、感染症対策により有効な厳しい基準を設けるなど、独自の基準1605が設定されてもよい。例えば、所定の感染症対策がとられている店舗は、対策がされていない店舗より、基準を高くしてもよい。また、病院などの感染者が訪れる可能性が高い施設や、密室になりやすい店舗などは、基準を低めに設定してもよい。
感染状況に関する情報1200は、図12に示すこれらの情報のうち一部または全部が設定されてもよいし、他の情報が設定されてもよい。また、感染状況に関する情報1200は、各国または各地域の行政機関(政府や地方自治体など)や感染症対策に関係する機関や専門家などから出された感染症対策方針などに基づいて設定されてもよい。また、感染状況に関する情報1200の最新状況は、行政機関や感染症対策に関係する機関や専門家などからの情報に基づいて入力や更新されてもよい。
また、例えば緊急事態宣言ありの状態では、店舗が混雑している旨の情報を提示する店舗アラートを情報処理システム100は発行してもよい。
以上のように本実施例によれば、感染状況に関する情報に基づいて、感染防止または感染確率を低減可能となる経路を提示する情報処理システム及びそれに用いる情報端末、情報処理装置を提供できる。
以上実施例について説明したが、本発明は、上記した実施例に限定されるものではなく様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例において、ショッピングモールを例に説明したが、ユーザが複数の店舗などのエリアを巡回し得る施設であれば良く、例えば百貨店、ショッピングセンター、空港、駅、アウトレットモール、テーマパーク、遊園地、量販店などの施設であってもよい。また、ユーザが同じ店舗内の複数のエリアを巡回する場合にも適用可能である。すなわち、本実施例におけるショッピングモール内の複数の店舗に関する情報および各種処理を、上記のような施設内の複数のエリアに関する情報及び処理として実施してもよい。また、上記した実施例においては、多くの人が集まり得る施設であっても感染防止または感染確率を低減可能となる経路を提示する例について説明したが、一方、施設側や店舗側で、ユーザに安全で快適な環境を提供することや、業務効率の向上などを目的として、混雑を防止または混雑を低減することが可能な巡回経路をユーザに提示する場合にも適用可能である。また、上記した各実施例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、本発明が、必ずしも説明した全ての構成要素を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を、他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、ある実施例の構成に、他の実施例の構成を加えることも可能となる。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能となる。
100:情報処理システム、101、116:処理装置、102、117:メモリ、103、118:入力装置、104、119:出力装置、105、120:記憶装置、106、115:通信インターフェース(通信I/F)、107:データ入出力プログラム、108:経路作成プログラム、109:データ分析プログラム、110:店舗情報、111:地図情報、112:ユーザ情報、113:経路情報、114:計測データ、122:端末(情報端末)、123:センサ、124:カメラ、125:情報処理装置、126:ネットワーク、200:店舗位置情報、300:店舗混雑情報、1200:感染状況に関する情報。

Claims (6)

  1. 複数の店舗の位置に関する情報と、前記複数の店舗の混雑状況に関する情報を記憶する記憶装置と、
    複数のユーザの其々から、前記複数の店舗のうち、少なくとも一部の店舗の選択を受け付ける情報端末と、
    少なくとも前記選択された店舗の位置に関する情報と、前記選択された店舗の混雑状況に関する情報に基づいて、ユーザ毎に巡回経路を作成する情報処理装置を備え、
    前記情報処理装置は、
    所定の時間帯における、前記選択された店舗の混雑状況が所定の基準を超えた場合、当該所定の時間帯に、前記所定の基準を超えた店舗を選択した複数のユーザについて、前記所定の基準を超えた店舗の訪問時間が分散されるように巡回経路を作成し、
    感染状況に関する情報を取得し、前記取得した感染状況に基づいて、前記所定の基準を変更することを特徴とする情報処理システム。
  2. 請求項1に記載の情報処理システムであって、
    前記選択された店舗の混雑状況が所定の基準を超えた場合とは、所定の人口密度を超えた場合のことであることを特徴とする情報処理システム。
  3. 請求項1に記載の情報処理システムであって、
    前記複数の店舗の位置に関する情報は、3次元的に隣接する上下左右の店舗情報を有し、
    前記情報処理装置は、上下階および水平方向の隣接する店舗の配置関係や感染確率状況をふまえて、前記巡回経路を作成することを特徴とする情報処理システム。
  4. 請求項1に記載の情報処理システムであって、
    前記記憶装置は、ユーザごとの経路履歴であるユーザ情報を記憶し、
    前記情報処理装置は、前記ユーザ情報を利用して、感染者がいた場所が分かるアプリケーションと連携することで、前記ユーザが感染者か感染疑いがあるか濃厚接触者であるかを特定することを特徴とする情報処理システム。
  5. 請求項1に記載の情報処理システムであって、
    前記記憶装置は、ユーザごとの個人属性であるユーザ情報を記憶し、
    前記情報処理装置は、前記ユーザ情報を利用して前記巡回経路を作成することを特徴とする情報処理システム。
  6. 請求項1に記載の情報処理システムに用いる情報処理装置であって、
    該情報処理装置は、前記混雑状況に関する情報を取得するセンサとカメラと前記情報端末との其々と第5世代移動通信ネットワークを介して接続されていることを特徴とする情報処理装置
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