WO2022270085A1 - 行動予測方法、プログラム、及び行動予測システム - Google Patents

行動予測方法、プログラム、及び行動予測システム Download PDF

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WO2022270085A1
WO2022270085A1 PCT/JP2022/013970 JP2022013970W WO2022270085A1 WO 2022270085 A1 WO2022270085 A1 WO 2022270085A1 JP 2022013970 W JP2022013970 W JP 2022013970W WO 2022270085 A1 WO2022270085 A1 WO 2022270085A1
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WO
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prediction
facility
visit
period
unit
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/013970
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English (en)
French (fr)
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千尋 寺山
貴丈 大塚
圭介 尾上
陽介 浮田
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management

Definitions

  • the present disclosure relates to behavior prediction methods, programs, and behavior prediction systems. More specifically, the present disclosure relates to a behavior prediction method, program, and behavior prediction system for predicting user behavior.
  • Patent Document 1 discloses an information providing device that provides information to a terminal device used by a user.
  • the information providing device includes an estimator and a determiner.
  • the estimating unit estimates the state of movement of the user based on the position information indicating the position of the terminal device detected by the detecting device.
  • the determining unit determines the content of processing to be provided to the user based on the state estimated by the estimating unit. For example, when the user starts moving, the estimation unit estimates the intention of the movement, and determines the content of information to be provided to the user and the timing of providing the information.
  • the purpose of this disclosure is to provide a behavior prediction method, program, and behavior prediction system that can improve the accuracy of predicting whether a user will visit the facility.
  • a behavior prediction method is a method of predicting usage of a prediction target among a plurality of users at a prediction time that arrives regularly or irregularly at a facility where a plurality of users visit and perform a predetermined action.
  • This is a behavior prediction method for predicting the presence or absence of visitors.
  • the behavior prediction method includes a questioning step, a receiving step, an evaluating step, and a predicting step.
  • inquiry step inquiry information for inquiring about the intention of visiting the facility during the first period after the prediction time is transmitted to the portable terminal carried by the prediction target user.
  • response information indicating an intention to visit the facility is received from the portable terminal.
  • a plurality of the answer information received from the mobile terminal is compared with the actual number of visits to the facility obtained from the positioning result of the positioning system in a second period prior to the prediction time. , to evaluate the accuracy of the answer information.
  • the positioning system measures the position of the mobile terminal within the facility.
  • the prediction step based on the answer information received from the mobile terminal at the time of prediction and the result of comparing the accuracy with a threshold value, the number of visits of the user to be predicted in the first period. Predict presence or absence.
  • a program according to one aspect of the present disclosure is a program for causing one or more processors to execute the behavior prediction method.
  • a behavior prediction system is a facility where a plurality of users visits and performs a predetermined action at a prediction time point that arrives regularly or irregularly.
  • This is a behavior prediction system that predicts the presence or absence of visitors.
  • the behavior prediction system includes a questioner, an answer receiver, an evaluator, and a predictor.
  • the question unit transmits question information inquiring about the intention of visiting the facility in a first period after the prediction time to the mobile terminal carried by the prediction target user.
  • the reply receiving unit receives reply information indicating an intention to visit the facility from the portable terminal.
  • the evaluation unit evaluates the plurality of response information received from the mobile terminal in the second period before the prediction time and the visit history to the facility in the second period obtained from the positioning result of the positioning system.
  • the positioning system measures the position of the mobile terminal within the facility.
  • the prediction unit determines the number of visits of the prediction target user in the first period based on the answer information received from the mobile terminal at the prediction time and the result of comparing the accuracy with a threshold. Predict presence or absence.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram of a behavior prediction system according to one embodiment of the present disclosure
  • FIG. FIG. 2 is a sequence diagram explaining the operation of the action prediction system of the same.
  • FIG. 3 is a sequence diagram explaining the operation of the action prediction system same as above.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of question information transmitted to a mobile terminal by the action prediction system;
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a display screen displayed on a mobile terminal by the action prediction system same as the above.
  • Outline A behavior prediction system 1 (see FIG. 1) of the present embodiment is applied to a facility F1 where users visit and perform a predetermined action, and predicts whether or not users will visit the facility F1. .
  • the behavior prediction system 1 of the present embodiment predicts whether or not the prediction target user will visit the facility F1 at the time of prediction that arrives regularly or irregularly.
  • the facility F1 is a facility where a plurality of users visit and perform predetermined actions.
  • the behavior prediction system 1 includes a question section 11, an answer reception section 12, an evaluation section 13, and a prediction section 14.
  • the questioning unit 11 transmits question information inquiring about the intention of visiting the facility F1 in the first period after the prediction time to the mobile terminal 3 carried by the user to be predicted.
  • the reply receiving unit 12 receives reply information indicating the intention to visit the facility F1 from the mobile terminal 3.
  • the evaluation unit 13 compares a plurality of pieces of response information received from the mobile terminal 3 with the actual number of visits to the facility F1 obtained from the positioning results of the positioning system 2 in the second period prior to the prediction time. Evaluate the accuracy of response information.
  • the positioning system 2 measures the position of the mobile terminal 3 within the facility F1.
  • the prediction unit 14 predicts whether or not the prediction target user will visit in the first period, based on the response information received from the mobile terminal 3 at the time of prediction and the result of comparing the accuracy with the threshold.
  • the user to be predicted may be simply referred to as the user.
  • the predetermined action is not limited to working, and may be an action that is performed at the facility F1 used for a predetermined purpose and that can be performed at home either online or offline.
  • the predetermined action performed at the facility F1 is training.
  • the predetermined action performed at the facility F1 is a learning action.
  • the facility F1 is an office building used by a company, and the users using the facility F1 are employees working at the company. Therefore, hereinafter, the fact that the user visits the facility F1 may be referred to as coming to work, and the fact that the user does not visit the facility F1 may be referred to as being at home. In addition, there are cases where the user visiting the facility F1 and working is called office work, and the user working at home is called telecommuting.
  • the behavior prediction system 1 of this embodiment predicts whether or not a user will visit the facility F1 in a first period (for example, the next day) after the prediction time point, and the facility F1 is predicted by a plurality of users. When used, it predicts the overall attendance rate based on the prediction results of multiple users.
  • the questioning unit 11 of the behavior prediction system 1 inquires whether to visit the facility F1, not to visit the facility F1, or undecided as the "intention to visit” in the first period.
  • the question unit 11 asks whether the facility F1 is going to work, stays at home, or is undecided as the "intention to visit” in the first period.
  • “Answer information” is information that the user has answered to the question information using the portable terminal 3, and whether the user intends to go to work, stay at home, or is undecided in the first period. This is the information that answered
  • the answer receiving unit 12 receives answer information from the mobile terminal 3, but the user does not necessarily take the same action as the contents of the answer information. Users who answered that they work at the office may change to work from home due to urgent business, and users who answered that they work from home may change to work at the office.
  • the evaluation unit 13 determines the visitor numbers of the prediction target user in the second period obtained from a plurality of answer information that the prediction target user answered in the second period in the past, and the positioning result of the positioning system 2. Based on actual results, the degree of certainty that indicates the certainty of the answer information is evaluated. Then, the prediction unit 14 predicts whether or not the prediction target user will visit based on the response information and the result of comparing the accuracy obtained by the evaluation unit 13 with the threshold. It is possible to provide the behavior prediction system 1 capable of improving the prediction accuracy of presence/absence of visitors compared to the case where prediction is made based only on information.
  • FIG. 1 Details Hereinafter, the behavior prediction system 1 of the present embodiment will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 5.
  • FIG. 1 Details Hereinafter, the behavior prediction system 1 of the present embodiment will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 5.
  • the behavior prediction system 1 predicts whether or not the prediction target user will visit the facility F1.
  • the facility F1 is an office building used by a company
  • the users of the facility F1 are employees of the company
  • the facility F1 is used by a plurality of users (employees). explain. Therefore, hereinafter, visiting the facility F1 may be referred to as coming to work, and not visiting the facility F1 may be referred to as staying at home.
  • the behavior prediction system 1 predicts whether each of the plurality of employees who use the facility F1 will be a prediction target user and whether or not the prediction target user will come to work in the first period.
  • the behavior prediction system 1 obtains the attendance rate of a group composed of a plurality of users (employees) based on the prediction results of the plurality of users who use the facility F1.
  • a user carries a mobile terminal 3 such as a smart phone or a tablet computer.
  • the mobile terminal 3 has a function of transmitting a beacon signal, and a positioning system 2 for measuring the position of the mobile terminal 3 is provided in the facility F1.
  • the behavior prediction system 1, the positioning system 2, and the mobile terminal 3 will be explained below.
  • the positioning system 2 is a positioning system called an LPS (Local Positioning system) that measures the position of the mobile terminal 3 in the facility F1 where GPS (Global Positioning System) radio waves do not reach. .
  • LPS Local Positioning system
  • the positioning system 2 includes a beacon transmission unit 35 provided in the mobile terminal 3, a plurality of beacon reception units 20 provided in the facility F1, and a positioning unit 15.
  • the mobile terminal 3 has, for example, a GPS positioning function for measuring a position using GPS radio waves, and when it detects that it has entered the facility F1 based on positioning information using GPS, the beacon transmission unit 35 transmits a beacon signal. is transmitted regularly or irregularly by radio signal.
  • the beacon signal includes an individual terminal ID (for example, MAC address) assigned to the mobile terminal 3 . It should be noted that the mobile terminal 3 may be configured to transmit a beacon signal when it enters the facility F1 and receives activation signals transmitted at predetermined time intervals from the plurality of beacon receivers 20 .
  • the portable terminal 3 when the portable terminal 3 receives a signal notifying entry into the facility F1 from, for example, an entry/exit management system that manages entry into and exit from the facility F1, the mobile terminal 3 periodically transmits a beacon signal from the beacon transmission unit 35 by radio signal. You can send it.
  • a plurality of beacon receiving units 20 are installed at intervals on the ceiling of the room used by the users in the facility F1.
  • a plurality of beacon receivers 20 each receive a beacon signal transmitted from the beacon transmitter 35 .
  • the plurality of beacon receiving units 20 has a function of measuring the received signal strength indication (RSSI) of the received beacon signal, and the received signal strength of the received beacon signal and the identification of the beacon receiving unit 20 information to the positioning unit 15 .
  • RSSI received signal strength indication
  • the positioning unit 15 measures the position of the mobile terminal 3 within the facility F1 based on the multiple beacon signals respectively received by the multiple beacon receiving units 20 .
  • the positioning unit 15 information on the three-dimensional coordinates of the installation location and identification information for each of the plurality of beacon receiving units 20 are registered in association with each other.
  • the positioning unit 15 receives the positioning unit 15. , the distance from the plurality of beacon receivers 20 to the mobile terminal 3 is calculated based on the received signal strength.
  • the positioning unit 15 uses the three-dimensional coordinates of the installation locations of the plurality of beacon reception units 20 and the plurality of distances from the plurality of beacon reception units 20 to the mobile terminal 3 to determine the three-dimensional position coordinates of the mobile terminal 3. is calculated by the principle of triangulation.
  • the positioning unit 15 causes the first storage unit DB1 to store the location information including the location information indicating the location of the mobile terminal 3 and the time information when the location was detected.
  • the behavior prediction system 1 includes a processing unit 10, a communication unit 17, a reception unit 19, a first storage unit DB1, and a second storage unit DB2.
  • the communication unit 17 has a communication function for wirelessly communicating with the mobile terminal 3 carried by the user.
  • a communication method between the communication unit 17 and the mobile terminal 3 is, for example, Bluetooth (registered trademark).
  • the communication method between the communication unit 17 and the mobile terminal 3 is not limited to Bluetooth, and may be WiFi (registered trademark) or specified low-power radio in the 920 MHz band.
  • the communication unit 17 is not limited to one that directly communicates with the mobile terminal 3, and may be one that communicates via a repeater or the like.
  • the reception unit 19 receives input operations from the administrator of the behavior prediction system 1 (for example, the person in charge of the management department of the company that uses the facility F1).
  • the accepting unit 19 has an input device such as a keyboard, mouse, touch pen, touch panel, or the like, accepts user's input operation, and outputs an operation signal corresponding to the input operation to the processing unit 10 .
  • the receiving unit 19 receives input of setting information regarding a threshold value used by the evaluating unit 13 to evaluate the accuracy of the answer information.
  • the processing unit 10 includes, for example, a computer system.
  • a computer system is mainly composed of one or more processors and one or more memories as hardware.
  • the question unit 11, the answer reception unit 12, the evaluation unit 13, the prediction unit 14, the positioning unit 15, the notification unit 16, and the setting The functions of the unit 18 and the like are realized.
  • the processing unit 10 of the behavior prediction system 1 has the function of the positioning unit 15 of the positioning system 2.
  • FIG. The program is prerecorded in one or more memories of the computer system.
  • the program may be provided via an electric communication line, or may be provided by being recorded on a non-temporary recording medium such as a computer system readable memory card, optical disk, or hard disk drive.
  • the question unit 11, the answer reception unit 12, the evaluation unit 13, the prediction unit 14, the positioning unit 15, the notification unit 16, and the setting unit 18 merely indicate functions realized by the processing unit 10, and are not necessarily It does not represent a tangible configuration.
  • the question section 11 transmits question information via the communication section 17 to the mobile terminal 3 carried by the user to be predicted.
  • the behavior prediction system 1 predicts, for example, the working hours of the next day as the first period, and predicts the intention of each of the plurality of users to visit the facility F1 during the first period. Therefore, the behavior prediction system 1 sets the time before the first period, for example, the end of the working hours of the day (for example, 17:00) on the day before the first period as the prediction time.
  • the question information is transmitted to the plurality of mobile terminals 3 carried by the plurality of users via the communication unit 17 .
  • Network addresses for example, IP addresses or MAC addresses
  • Network addresses of a plurality of mobile terminals 3 carried by a plurality of users are registered in advance in the behavior prediction system 1, and the network addresses of the plurality of mobile terminals 3 are registered using the registered network addresses.
  • Question information is transmitted to each terminal 3 .
  • the question information is, for example, asking whether the next day, which is the first period, will come to work (i.e., work at the office), stay at home (i.e., work from home), or is undecided. be.
  • the reply receiving unit 12 receives, via the communication unit 17, a plurality of pieces of reply information respectively returned from the plurality of portable terminals 3.
  • the evaluation unit 13 obtains a degree of certainty representing the certainty of the answer information for each of the plurality of pieces of answer information received from the plurality of mobile terminals 3 .
  • the evaluation unit 13 sets a period from three days before the prediction time to the current day of the prediction time as the second period. For example, when predicting whether or not someone will be at work on August 5th, the evaluation unit 13 selects the period from August 1st, three days before the prediction time (August 4th), to August 4th, the day of the prediction time. Set to 2 periods. In this second period, the evaluation unit 13 evaluates the accuracy of the answer information by comparing the plurality of pieces of answer information (for four days) received from the mobile terminal 3 and the actual number of visits to the facility F1.
  • the evaluation unit 13 acquires the positioning result of the positioning system 2 in the second period from the first storage unit DB1, and in the second period, on the day when the position of the mobile terminal 3 carried by the user is detected, the user comes to work. However, it is determined that the user was at home on days when the position of the mobile terminal 3 carried by the user was not detected.
  • Table 1 below shows the content of the response information sent from the mobile terminal 3 carried by a certain user A and the visit history of the user A during the second period from August 1st to August 4th. showing.
  • the reply information indicating the intention to visit on August 1st is actually information transmitted on July 31st, the day before August 1st.
  • the reply information for each day from August 2nd to August 4th is actually the information sent for each day from August 1st to August 3rd.
  • office work that is performed by visiting the facility F1 is described as "going to work”
  • telecommuting that is performed at home without visiting the facility F1 is described as "at home”.
  • the evaluation unit 13 obtains the visit record of user A from the positioning results of the positioning system 2 .
  • the first storage unit DB1 stores positioning results of a plurality of mobile terminals 3 positioned by the positioning system 2 for a predetermined period (for example, a period of several days to several months) up to the prediction time.
  • the evaluation unit 13 acquires the positioning result obtained by positioning the mobile terminal 3 carried by the user A by the positioning system 2 from the first storage unit DB1.
  • the evaluation unit 13 determines that the user A has come to work, and detects the presence of the mobile terminal 3 in the facility F1. If not, it is determined that the user A did not come to work, that is, was at home.
  • the evaluation unit 13 compares the response information for four days transmitted from the mobile terminal 3 with the visit results for four days.
  • the evaluation unit 13 binarizes a plurality of binarized values according to whether the presence or absence of visits (i.e., at work or at home) on each day indicated by the response information for four days matches the visit results for four days.
  • a first judgment value is obtained. That is, the evaluation unit 13 determines whether or not the presence or absence of the visit indicated by each of the plurality of answer information received from the portable terminal 3 in the second period matches the actual attendance record, in other words, the intention of the visit.
  • a plurality of binarized first judgment values are obtained according to whether or not the visit results match.
  • the evaluation unit 13 sets the value of the first judgment value to “1” if the presence or absence of the visit indicated by the answer information (that is, the intention to visit) matches the actual visit record, and the presence or absence of the visit indicated by the answer information (that is, If the visitor's intention to visit does not match the visit record, the value of the first judgment value is set to "0".
  • the evaluation unit 13 weights each of the plurality of first determination values with a weighting factor corresponding to the elapsed time from the plurality of response times at which the plurality of response information is obtained to the prediction time, thereby weighting each of the plurality of second determination values. find the value.
  • the weighting factor is a value corresponding to the elapsed time from the response time to the prediction time for each of the multiple response information, and is set so that the longer the elapsed time from the response time to the prediction time, the smaller the value. .
  • the weighting coefficients for the first judgment values on August 4th, 3rd, 2nd, and 1st in the second period are set to 1.0, 0.95, 0.9, and 0.8, respectively.
  • the evaluation unit 13 obtains a plurality of second judgment values by multiplying the plurality of first judgment values by respective weighting factors.
  • the value of the weighting factor is an example, and the value of the weighting factor can be appropriately changed within the range of 0 to 1 so that the longer the elapsed time from the time of reply to the time of prediction, the smaller the value.
  • the evaluation unit 13 obtains the accuracy based on a cumulative value obtained by accumulating a plurality of second judgment values. Specifically, the evaluation unit 13 obtains an average value by dividing a cumulative value obtained by accumulating a plurality of second judgment values by the number of second judgment values, and obtains this average value as the accuracy. In the example of Table 1, the evaluation unit 13 calculates the accuracy of user A's answer information as 0.44. In addition, the evaluation unit 13 obtains the average value of the plurality of second determination values as the accuracy, but the method of calculating the accuracy can be changed as appropriate. you may ask.
  • the prediction unit 14 calculates the first period ( For example, it predicts whether or not the user will be present on August 5th (that is, whether he will be at work or at home).
  • the prediction unit 14 stores the prediction result in the first storage unit DB1.
  • the prediction unit 14 predicts the presence or absence of visitors in the first period as indicated by the response information (i.e., coming to work or staying at home), and the accuracy is less than or equal to the threshold.
  • the presence/absence of visitors in the first period is predicted to be the opposite of the presence/absence of visitors indicated by the response information. For example, if the threshold is set to 0.4, the accuracy obtained by the evaluation unit 13 is greater than the threshold. Expected to come to work in one period. On the other hand, if the threshold is set to 0.5, the accuracy obtained by the evaluation unit 13 is equal to or less than the threshold. It is predicted that the person will not come to work (visit) in the first period, that is, will be at home.
  • the prediction unit 14 predicts whether or not the user will be present during the first period (i.e., whether he will be at work or at home) based on the answer information obtained at the time of prediction and the accuracy obtained by the evaluation unit 13. Therefore, there is an advantage that the prediction accuracy of whether or not the user will visit the facility F1 is improved.
  • the notification unit 16 executes a notification step of notifying the mobile terminal 3 of the prediction result of the prediction unit 14 .
  • the notification unit 16 transmits information indicating the prediction result to the mobile terminal 3 of the notification destination via the communication unit 17 .
  • the notification unit 16 maps the locations of the plurality of mobile terminals 3 (that is, the plurality of users) in the facility F1 based on the positions of the plurality of mobile terminals 3 measured by the positioning unit 15, that is, the current office attendance status. It also has a function of transmitting screen information to be displayed to the mobile terminal 3 of the notification destination via the communication unit 17 .
  • the setting unit 18 sets a threshold to be compared with the accuracy of the answer information in the prediction step by the prediction unit 14 .
  • the setting unit 18 sets the threshold based on the setting information received by the receiving unit 19, and can set the threshold based on the setting information input by the user.
  • the first storage unit DB1 stores, for example, position information of a plurality of mobile terminals 3 positioned by the positioning unit 15.
  • the second storage unit DB2 stores reference information that can be used when the evaluation unit 13 evaluates the accuracy of the answer information.
  • the reference information includes information that influences the user's decision whether to come to work, that is, whether to select office work or telecommuting.
  • the reference information includes weather information related to the weather in the area containing the user's home and facility F1, traffic-related information related to traffic between the user's home and facility F1, and information related to the company or facility F1 to which the user belongs. including company information, etc.
  • the traffic-related information may include, for example, the operation status of public transportation between the user's home and the facility F1, the road congestion status between the user's home and the facility F1, and the like.
  • the company information includes work schedules of a plurality of users, information on departments to which users belong, information on projects related to users, information on lunch menus provided at facility F1, and the like.
  • the mobile terminal 3 includes a processing section 30 , a communication section 33 , a UI section 34 and a beacon transmission section 35 .
  • the mobile terminal 3 is, for example, a smart phone carried by the user, but may be a computer terminal such as a tablet terminal having a communication function.
  • the communication unit 33 has a communication function for wirelessly communicating with the communication unit 17 of the behavior prediction system 1.
  • the communication unit 33 is not limited to directly communicating with the communication unit 17 of the behavior prediction system 1, and may communicate via a repeater or the like installed in the facility F1.
  • the communication method of the communication unit 33 is, for example, Bluetooth (registered trademark).
  • the communication method of the communication unit 33 is not limited to Bluetooth, and may be WiFi (registered trademark) or specified low-power radio in the 920 MHz band.
  • the UI unit 34 includes, for example, a touch panel 34A (see FIGS. 4 and 5) that combines a display device such as a liquid crystal display and an input device such as a touch pad.
  • the UI unit 34 displays the question information transmitted from the behavior prediction system 1, the information indicating the prediction result, the screen information showing the current attendance status on a map, and the like. Further, when receiving an operation of touching the screen of the display device by the user, the UI unit 34 outputs an operation signal corresponding to the user's operation to the processing unit 30 .
  • the processing unit 30 includes, for example, a computer system.
  • a computer system is mainly composed of one or more processors and one or more memories as hardware.
  • the functions of the response transmission unit 31, the display control unit 32, the visitor status request unit 36, and the like are realized by one or more processors executing programs recorded in one or more memories of the computer system.
  • the program is prerecorded in one or more memories of the computer system.
  • the program may be provided via an electric communication line, or may be provided by being recorded on a non-temporary recording medium such as a computer system readable memory card, optical disk, or hard disk drive.
  • the response transmission unit 31, the display control unit 32, and the attendance status request unit 36 merely represent functions realized by the processing unit 30, and do not necessarily represent actual configurations.
  • the display control unit 32 controls the display of the display device of the UI unit 34.
  • the display control unit 32 causes the screen of the UI unit 34 to display a question screen (see FIG. 4) asking about the intention of visiting the facility F1 based on the question information transmitted from the behavior prediction system 1 .
  • the display control unit 32 displays, on the screen of the UI unit 34, the predicted result of visitor status to the facility F1 in the first period (for example, the next day) based on the information indicating the predicted result transmitted from the behavior prediction system 1.
  • the display control unit 32 displays an image (a diagram) that displays the user's position on the plan view of the facility F1 with a marker or the like based on the screen information that displays the current office attendance status transmitted from the behavior prediction system 1 on a map. 5) is displayed on the screen of the UI unit 34 (that is, the screen of the touch panel 34A).
  • the answer transmission unit 31 causes the communication unit 33 to transmit the answer information including the answer to the question information received by the UI unit 34 to the behavior prediction system 1 .
  • the visit status requesting unit 36 causes the communication unit 33 to transmit request information requesting display of the current visit status to the facility F1, that is, the attendance status received by the UI unit 34, to the behavior prediction system 1.
  • the beacon transmission unit 35 periodically transmits a beacon signal including the terminal ID of the mobile terminal 3 using radio signals.
  • the mobile terminal 3 has, for example, a GPS positioning function of measuring the current position using GPS.
  • the mobile terminal 3 can measure the current position using the GPS positioning function outdoors where radio waves from GPS satellites can be received.
  • the processing unit 30 detects that the mobile terminal 3 has entered the facility F1 based on the positioning result of the GPS positioning function, the beacon transmitting unit 35 periodically transmits a beacon signal including the identification information of the mobile terminal 3.
  • FIGS. 2 and 3 The sequence diagrams shown in FIGS. 2 and 3 are merely examples of the behavior prediction method performed by the behavior prediction system 1, and the order of processing may be changed as appropriate, and processing may be added or omitted as appropriate. .
  • the questioning unit 11 of the behavior prediction system 1 asks the mobile terminal 3 carried by the prediction target user about the intention of visiting in the first period from the communication unit 17.
  • the question information to be asked is transmitted (step S1).
  • FIG. 4 is an example of question information displayed on the screen of the UI unit 34 (the screen of the touch panel 34A).
  • a display frame A1 is provided on the upper side of the screen of the UI section 34 (the screen of the touch panel 34A) to display a message indicating the content of the question (for example, "Will you come to work tomorrow?").
  • Three selection buttons B1 to B3 are displayed below the display frame A1 on the screen of the UI section 34 (the screen of the touch panel 34A).
  • Selection buttons B1, B2, and B3 are buttons operated to answer “yes”, “no”, or “undecided” to question information.
  • the response transmission unit 31 sends the response information corresponding to the selection button touched by the user from the communication unit 33 to the behavior prediction system 1. (step S4).
  • step S5 When the response receiving unit 12 receives the response information transmitted from the mobile terminal 3 via the communication unit 17, the evaluation unit 13 performs an evaluation step (step S5) of evaluating the accuracy of the response information transmitted from the mobile terminal 3. Run.
  • the evaluation unit 13 evaluates a plurality of response information received from the mobile terminal 3 in a second period prior to the prediction time according to whether or not the presence or absence of the visit indicated by each of the plurality of response information matches the visit record. A plurality of binarized first judgment values are obtained. The evaluation unit 13 obtains a plurality of second judgment values by weighting each of the plurality of first judgment values with a weighting factor according to the elapsed time. Then, the evaluation unit 13 divides the cumulative value obtained by accumulating the plurality of second determination values by the number of the second determination values to obtain an average value, and obtains this average value as the accuracy.
  • the evaluation unit 13 may obtain the accuracy by adding a correction value based on the reference information stored in the second storage unit DB2 to the average value of the second determination values.
  • the reference information is information that affects visits by users, and includes, for example, weather information, traffic-related information, company information, and the like in the first period. For example, when the weather in the first period is "cloudy” or “rainy", compared to the case where the weather in the first period is "sunny" Since there is a high possibility that the worker will work from home in the future, the evaluation unit 13 preferably corrects the accuracy by adding a correction value that is a negative value to the average value of the second determination values.
  • the evaluation unit 13 preferably adds a correction value, which is a negative value, to the average value of the second determination values to correct the accuracy. Also, if the content of the company information indicates that work (for example, a meeting) to be performed by the user to be predicted at the facility F1 is scheduled in the first period, the user answers that the user is working in the office. Since there is a high possibility of working, the evaluation unit 13 preferably corrects the accuracy by adding a correction value, which is a positive value, to the average value of the second determination values. In this manner, the evaluation unit 13 corrects the accuracy of the answer information in consideration of the reference information, so that the accuracy of the answer information can be obtained more accurately.
  • a correction value which is a negative value
  • the prediction unit 14 compares the accuracy with the threshold. Then, the prediction unit 14 determines whether or not the user will visit in the first period based on the response information received by the response reception unit 12 and the result of comparing the accuracy of the response information with the threshold. A prediction step of predicting whether or not to come to work is executed (step S6).
  • the accuracy of the response information is higher than the threshold, it is highly likely that the user will act in accordance with the content of the response information. Predict on the street.
  • the accuracy of the response information is equal to or less than the threshold, the user is likely to act in a manner opposite to the content of the response information. Predict the opposite of content.
  • the prediction unit 14 determines the number of prediction target users in the first period based on the probability of the target user visiting the facility F1 in the third period before the prediction time. Presence/absence of a user's visit may be predicted.
  • the prediction unit 14 predicts that the person will come to work in the first period if the visit probability in the third period is higher than a predetermined reference value, and predicts that the person will be at home in the facility F1 if the visit probability is equal to or less than the reference value.
  • the prediction unit 14 calculates the number of visits of the user to be predicted in the first period based on the visit probability of a plurality of users in the third period before the prediction time. Presence or absence may be predicted.
  • the first storage unit DB1 stores visit performance data of a plurality of users.
  • the prediction unit 14 calculates the visit probability of a plurality of users in a third period (for example, a period of the most recent one week, one month, etc.) based on the visit records of the plurality of users stored in the first storage unit DB1.
  • the prediction unit 14 predicts that the prediction target user will come to work in the first period if the visit probability in the third period is higher than a predetermined judgment value, and predicts that the prediction target user will come to work in the first period if the visit probability is equal to or less than the judgment value. Predict that the person is at home at facility F1.
  • the behavior prediction system 1 performs processing for predicting whether or not each of the multiple users will visit during the first period. That is, the questioning unit 11 of the behavior prediction system 1 transmits question information to a plurality of mobile terminals 3 carried by a plurality of users.
  • the response receiving unit 12 of the behavior prediction system 1 receives a plurality of response information from the plurality of mobile terminals 3, the evaluation unit 13 evaluates the accuracy of each of the plurality of response information, and the prediction unit 14 evaluates each of the plurality of response information. Presence or absence of visits by a plurality of users in the first period is predicted based on the result of comparing the magnitudes of the threshold and each of the plurality of response information.
  • the prediction unit 14 performs a tallying step of tallying the results of predicting the presence or absence of visits in the first period for each of the plurality of users (step S7), and obtains the attendance rate of the entire facility F1 in the first period. .
  • the prediction unit 14 stores the prediction result of the overall attendance rate in the first storage unit DB1.
  • the behavior prediction system 1 predicts the attendance rate of a group of users.
  • the prediction method by which the behavior prediction system 1 predicts the attendance rate of a group of users will be described below.
  • an example of obtaining the office attendance rate for a group consisting of three users A, B, and C will be explained.
  • the question unit 11 transmits question information to the three mobile terminals 3 carried by the three users A, B, and C, respectively.
  • the prediction unit 14 calculates the answer information received by the answer receiving unit 12 and the usage information for each of the three users A, B, and C. Presence/absence of visitors during the first period is predicted based on the result of comparing the accuracy obtained by the evaluation unit 13 for each person with the threshold. That is, the question section 11 transmits question information to a plurality of mobile terminals 3 carried by a plurality of users, and the answer receiving section 12 receives answer information from the plurality of mobile terminals 3 .
  • the prediction unit 14 predicts the presence or absence of visits by a plurality of users during the first period, and further predicts the visitation status related to the number of visitors among the plurality of users who visit the facility F1 during the first period.
  • the evaluation unit 13 compares the response information received from the mobile terminal 3 with the actual number of visitors during the second period, thereby evaluating the accuracy of the response information. I am evaluating.
  • Table 2 below shows an example of the response information received from the three mobile terminals 3 carried by the three users A, B, and C and the number of visits during the second period.
  • the evaluation unit 13 obtains a plurality of binarized first judgment values according to whether or not the presence/absence of visit indicated by the answer information matches the actual visit record. , and further obtain a plurality of second determination values weighted by a weighting factor. Then, the evaluation unit 13 obtains the average value of the plurality of second judgment values, and uses the average value as the accuracy of the answer information.
  • the accuracy of user A is 0.44
  • the accuracy of user B is 0.71
  • the accuracy of user C is 0.20.
  • the prediction unit 14 predicts that the reply information Presence/absence of visits by users A, B, and C in the first period is predicted based on the result of comparing the accuracy of and the threshold and the response information.
  • the prediction unit 14 predicts that user A is at home and user C is at work in the first period, contrary to the answer information. Predict. Since the accuracy of user B's answer information is higher than the threshold, the prediction unit 14 predicts that user B will come to work in the first period as indicated by the answer information. That is, the prediction unit 14 predicts that two of the users A, B, and C will come to work, and that the overall attendance rate will be 67%.
  • the prediction unit 14 predicts that if the content of the response information is at home, even if the accuracy of the response information is equal to or less than the threshold, the content of the response information You can predict that you will be at home on the street. In this case, the prediction unit 14 predicts that only user B will come to work, and that the overall attendance rate will be 33%.
  • the threshold for when the content of the response information is to come to work (hereinafter referred to as the first threshold) and the threshold for when the content of the response information is at home (hereinafter referred to as the second threshold) may be set to different values.
  • the first threshold is 0.5 when the content of the reply information is coming to work
  • the second threshold is 0.1 when the content of the reply information is at home
  • the prediction unit 14 predicts that the user A, For B, the accuracy of the reply information is compared with the first threshold, and for the user C who replied that he is at home, the accuracy of the reply information is compared with the second threshold.
  • the accuracy of the answer information of user A who replied that he was going to work is 0.44, which is less than or equal to the first threshold. Predict. The accuracy of the reply information of user B who replied that he will come to work is 0.71, which is higher than the first threshold. Therefore, the prediction unit 14 predicts that user B will come to work in the first period as indicated by the reply information. The accuracy of the answer information of User C who replied that he was at home is 0.2, which is higher than the second threshold, so the prediction unit 14 predicts that User C will be at home in the first period as indicated by the answer information. do. That is, the prediction unit 14 predicts that only the user B will come to work, and that the overall attendance rate will be 33%.
  • the prediction unit 14 may predict the number of people to come to work instead of counting the number of people to come to work as one. For example, when the prediction unit 14 predicts that User B with the accuracy of response information of 0.71 and User C with the accuracy of response information of 0.20 will come to work, the total number of people coming to work is A total of 0.91 people may be estimated, and the overall attendance rate is about 30%.
  • the number of users using the facility F1 is not limited to three, and can be changed as appropriate according to the scale of the facility F1.
  • the prediction unit 14 aggregates the prediction results for each of the plurality of groups, so that the plurality of groups You can find the attendance rate for each of
  • the multiple groups may be groups divided by business departments such as sales, general affairs, research and development, etc., departmental groups in which multiple business departments gather, or rooms, floors, and buildings used by users. It may be a group divided by the unit of the house.
  • the notification unit 16 causes the communication unit 17 to transmit the office attendance rate prediction results to the plurality of mobile terminals 3, respectively. (Step S8).
  • each of the plurality of mobile terminals 3 receives the prediction result transmitted from the notification unit 16 via the communication unit 17, the display control unit 32 displays the prediction result on the screen of the UI unit 34 (step S9 ). Accordingly, each of the plurality of users can grasp the office attendance rate in the first period by viewing the prediction result of the office attendance rate displayed on the screen of the UI unit 34 . For example, users who responded that they would come to work in the first period changed their working style from coming to the office (office work) to working from home (telecommuting) because the rate of coming to work in the first period was higher than the target value. can take such actions.
  • the behavior prediction system 1 may recalculate the attendance rate of the individual user and the attendance rate of the group to which the user belongs. It is preferable to notify a plurality of mobile terminals 3 of the calculation result.
  • a certain user wants to know whether or not another user (hereinafter referred to as a specific user) will come to work during the first period
  • he/she operates the mobile terminal 3 to obtain the prediction result for the specific user.
  • the behavior prediction system 1 receives a request signal requesting a prediction result for the specific user from the mobile terminal 3
  • the notification unit 16 transmits the prediction result for the specific user to the requesting mobile terminal 3.
  • FIG. The user can see the prediction result for the specific user displayed on the screen of the UI unit 34 of the mobile terminal 3 and reconsider whether he/she will work in the office or work from home during the first period.
  • the notification unit 16 transmits the prediction result and the accuracy of the response information of the specific user to the mobile terminal 3, and the UI unit 34 of the mobile terminal 3 transmits the prediction result and the accuracy of the specific user. may be displayed together, and the user can grasp with what degree of certainty the specific user will come to work or stay at home.
  • the timing at which the notification unit 16 notifies the prediction results of the office attendance rate may be the night before the completion of the prediction of whether or not a plurality of users will be present, or the next morning before the start of the working hours. It's okay.
  • the notification unit 16 may notify the user to recommend office work or telecommuting based on the prediction result of the prediction unit 14. For example, when the prediction result of the attendance rate in the first period (the attendance rate of the entire facility F1 or the attendance rate of the group to which the user belongs) exceeds a predetermined target value, the notification unit 16 may say, "Congestion is expected tomorrow. We recommend that you work from home.” Further, when the predicted result of the attendance rate in the first period is equal to or less than the target value, the notification unit 16 transmits notification information to the mobile terminal 3, such as "Tomorrow I will be able to work in the office while maintaining social distance.” may
  • the positioning unit 15 of the behavior prediction system 1 periodically performs a positioning step of measuring the position of the mobile terminal 3 existing within the facility F1 (step S10). For example, during working hours, when a certain user uses the UI unit 34 of the mobile terminal 3 to perform an operation to request the visit status to confirm the visit status to the facility F1, the visit status request unit 36 Then, a request step of transmitting request information requesting transmission of screen information for displaying the visitor status on a map from the communication unit 33 to the behavior prediction system 1 is executed (step S11).
  • the communication unit 17 of the behavior prediction system 1 When the communication unit 17 of the behavior prediction system 1 receives the request information from the mobile terminal 3, based on the positioning result of the positioning unit 15, the communication unit displays screen information that maps the position of the mobile terminal 3 existing in the facility F1. 17 transmits it to the portable terminal 3 that made the request (step S12).
  • the display control unit 32 displays the map display image on the screen of the UI unit 34 (the screen of the touch panel 34A) (step S13).
  • FIG. 5 shows an example of a map display image displayed on the screen of the UI unit 34 (the screen of the touch panel 34A).
  • a plan view MP1 showing the facility F1 is displayed on the screen of the UI section 34 (the screen of the touch panel 34A).
  • Desks TB1 to TB5, etc. arranged in the facility F1 are displayed on the plan view MP1, and a mark M1, such as a black circle, representing the user is displayed at a place (for example, a seat) where the mobile terminal 3 of the user exists. is displayed.
  • the user who requested the visit status can confirm the visit status to the facility F1 by viewing the plan view MP1 displayed on the UI unit 34 of the mobile terminal 3 .
  • Modification 1 is different from the above-described embodiment in that the setting unit 18 sets the threshold value based on the user's previous visit record. Since the configuration of the action prediction system 1 other than the setting unit 18 is the same as that of the above-described embodiment, common components are denoted by the same reference numerals, and descriptions thereof are omitted.
  • the setting unit 18 may set individual thresholds for each of the plurality of users, or may set a common threshold for groups to which the plurality of users belong.
  • the setting unit 18 sets the ratio of the number of days that the user visited (attends work) to the facility F1 in the fourth period before the prediction time, or A threshold is set based on the ratio of the number of days (days spent at home) that the person did not visit the facility F1. For example, in the fourth period including the past 100 working days, assume that the number of days the user came to work was 52 days, and the number of days the user stayed home was 48 days. In this case, the setting unit 18 sets the threshold value based on the ratio of the number of days that the employee came to work or the ratio of the number of days that the employee stayed at home.
  • the setting unit 18 sets the threshold when the content of the response information is coming to work to 52%, which is the ratio of the number of days the user came to work, and uses the threshold when the content of the response information is at home. Set to 48%, which is the percentage of days the person was at home.
  • the setting unit 18 sets the first A threshold and a second threshold may be set. For example, in the answer information of a certain user, among the answer information for the past 100 days in which the content of the answer information and the actual number of visits did not match, the number of days that the content of the answer information was at work but was actually at home is 52 days, and although the content of the reply information indicates that he was at home, the actual number of days he was at work is 48 days. At this time, the setting unit 18 sets the first threshold when the content of the reply information is coming to work, to 52%, which is the ratio of the number of days during which the reply information was coming to work but was actually at home. Further, the setting unit 18 sets the second threshold when the content of the reply information is at home to 48%, which is the ratio of the number of days the worker actually came to work even though the content of the reply information was at home.
  • the setting unit 18 determines whether the plurality of users belonging to the group are at the facility F1 for a predetermined period before the prediction time.
  • the threshold may be set based on the ratio of the number of days that a plurality of users belonging to the group visited (come to work) at the facility F1 or the ratio of the number of days that a plurality of users belonging to the group did not visit the facility F1 (number of days spent at home).
  • the threshold may be set based on the ratio of the total number of days that the employee came to work or the ratio of the total number of days that the employee stayed at home. For example, the setting unit 18 sets the first threshold to 0.6, which is the ratio of the total number of days the user came to work, when the content of the response information indicates that he/she is at home, 2 The threshold is set to 0.4, which is the percentage of the total number of days the user is at home.
  • the setting unit 18 sets a common threshold value for a group to which a plurality of users belong, the setting unit 18 sets a plurality of users in the group in the fifth period before the prediction time.
  • a threshold value may be set based on the number of responses of response information acquired from a plurality of portable terminals 3 carried by the user, and the number of response information that did not match the actual number of visits to the facility F1. For example, among the 1,000 cases of response information in which the content of the response information and the actual number of visits did not match within the group, the number of cases where the content of the response information came to work but actually stayed home was 600 days. It is assumed that the number of cases of actually going to work even though the content was at home was 400 days.
  • the setting unit 18 sets the first threshold when the content of the response information indicates that the person is at work, to 0.6, which is the ratio of the number of days during which the user was actually at home while the content of the response information indicates that the person was at work. . Further, the setting unit 18 sets the second threshold when the content of the reply information is at home to 0.4, which is the ratio of the number of days actually attended to work even though the content of the reply information is at home.
  • a function similar to that of the behavior prediction system 1 may be embodied by a behavior prediction method, a computer program, a non-temporary recording medium that records the program, or the like.
  • a behavior prediction method according to an aspect of the present invention at a prediction time point that arrives regularly or irregularly, predicts a prediction target user out of a plurality of users at a facility F1 where a plurality of users visit and perform a predetermined action. This is a behavior prediction method for predicting the presence or absence of visitors.
  • the behavior prediction method includes a questioning step, a receiving step, an evaluating step, and a predicting step.
  • question information for inquiring about the intention of visiting the facility F1 in the first period after the prediction time is transmitted to the mobile terminal 3 carried by the prediction target user.
  • the response information indicating the intention to visit the facility F1 is received from the mobile terminal 3 .
  • the facility F1 obtained from the plurality of response information received from the mobile terminal 3 and the positioning result of the positioning system 2 that measures the position of the mobile terminal 3 in the facility F1 Evaluate the accuracy of the response information by comparing with the actual number of visitors to the site.
  • a (computer) program is a program for causing a computer system to execute a behavior prediction method.
  • the behavior prediction system 1, positioning system 2, and mobile terminal 3 in the present disclosure include computer systems.
  • a computer system is mainly composed of a processor and a memory as hardware. Functions of the behavior prediction system 1, the positioning system 2, and the mobile terminal 3 in the present disclosure are realized by the processor executing a program recorded in the memory of the computer system.
  • the program may be recorded in advance in the memory of the computer system, may be provided through an electric communication line, or may be recorded in a non-temporary recording medium such as a computer system-readable memory card, optical disk, or hard disk drive. may be provided.
  • a processor in a computer system consists of one or more electronic circuits, including semiconductor integrated circuits (ICs) or large scale integrated circuits (LSIs).
  • Integrated circuits such as ICs or LSIs are called differently depending on the degree of integration, and include integrated circuits called system LSI, VLSI (Very Large Scale Integration), or ULSI (Ultra Large Scale Integration).
  • FPGAs Field-Programmable Gate Arrays
  • a plurality of electronic circuits may be integrated into one chip, or may be distributed over a plurality of chips.
  • a plurality of chips may be integrated in one device, or may be distributed in a plurality of devices.
  • a computer system includes a microcontroller having one or more processors and one or more memories. Accordingly, the microcontroller also consists of one or more electronic circuits including semiconductor integrated circuits or large scale integrated circuits.
  • the question section 11 may change the content of the question information to be transmitted to the mobile terminal 3 as appropriate.
  • the question section 11 may acquire a business schedule from a schedule server that manages the user's business schedule, and change the contents of the question information based on the business schedule. If the business schedule includes the inspection of the arriving package as the business to be performed by the user in the first period, the question unit 11 asks, for example, "The package is scheduled to arrive tomorrow. Would you like to come to work?" Question information may be transmitted to the mobile terminal 3 . Further, when Mr. C, who is in charge of the same project as the user, is scheduled to come to work in the business schedule, the question unit 11 may say, for example, “Mr. C is scheduled to come to work tomorrow.
  • the question section 11 changes the content of the question information according to the schedule at the facility F1 in the first period, such as the lunch menu provided at the cafeteria in the facility F1, the event held at the facility F1, the weather forecast, and the like. You may
  • the question unit 11 may change the content of the question information based on a simple estimate of the office attendance rate. For example, when it is expected that the attendance rate in the first period will exceed the target value based on the past visit results, the question unit 11 asks a question such as "Many people are expected to come to the office tomorrow. Will you come to the office?" The information may be notified to the mobile terminal 3, and the user can be urged to choose working from home.
  • the behavior prediction system 1 may be provided in the facility F1 or may be provided outside the facility F1.
  • the behavior prediction system 1 has the function of the positioning unit 15 of the positioning system 2, but the behavior prediction system 1 and the positioning system 2 may be provided in separate housings. In this case, the behavior prediction system 1 may acquire the positioning result of the mobile terminal 3 from the positioning system 2 .
  • the behavior prediction system 1 it is not an essential configuration of the behavior prediction system 1 that a plurality of functions in the behavior prediction system 1 are integrated in one housing, and the components of the behavior prediction system 1 are distributed among a plurality of housings. may be provided. Furthermore, at least some functions of the behavior prediction system 1, for example, some functions of the evaluation unit 13 and the prediction unit 14, may be realized by the cloud (cloud computing) or the like.
  • the behavior prediction system 1 may be applied, for example, to a facility such as a membership-based sports gym where users are members, and may predict the number of users who will use the facility on the next day.
  • the facility F1 is a facility where users visit and work. It may be a cultural facility or the like that conducts a learning act by
  • “greater than” when comparing two values such as measurement data, “greater than” may be “greater than or equal to”. That is, in the comparison of two values, whether or not the two values are equal can be arbitrarily changed depending on the setting of the reference value, etc., so there is no technical difference between “greater than” and “greater than or equal to”. Similarly, “less than” may be used instead of “less than”.
  • the behavior prediction method of the first aspect at a prediction time that arrives regularly or irregularly, a plurality of users visit the facility (F1) and perform a predetermined action.
  • This is a behavior prediction method for predicting the presence/absence of a prediction target user among visitors.
  • the behavior prediction method of the first aspect includes a questioning step, a receiving step, an evaluating step, and a predicting step.
  • question step question information for inquiring about the intention to visit the facility (F1) in the first period after the prediction time is transmitted to the portable terminal (3) carried by the user to be predicted.
  • reply information indicating the intention to visit the facility (F1) is received from the portable terminal (3).
  • a plurality of response information received from the mobile terminal (3) and the visit history to the facility (F1) obtained from the positioning results of the positioning system (2) are collected. Evaluate the accuracy of the answer information by comparing.
  • a positioning system (2) measures the position of a mobile terminal (3) within a facility (F1).
  • the prediction step based on the response information received from the mobile terminal (3) at the time of prediction and the result of comparing the degree of accuracy with the threshold, the presence or absence of the prediction target user in the first period is predicted. .
  • the prediction step if the probability is higher than the threshold, the presence or absence of the visit in the first period is predicted as the presence or absence of the visit indicated by the response information. . In the prediction step, if the accuracy is equal to or less than the threshold, the presence or absence of visitors in the first period is predicted to be the opposite of the presence or absence of visitors indicated by the response information.
  • the plurality of answer information received from the portable terminal (3) in the second period are evaluated as the intention to visit the facility (F1).
  • a plurality of binarized first judgment values are obtained according to whether or not matches the actual number of visitors.
  • a plurality of second judgment values are obtained by weighting each of the plurality of first judgment values with a weighting factor.
  • accuracy is obtained based on an accumulated value obtained by accumulating a plurality of second determination values.
  • a weighting factor is a value corresponding to the elapsed time from the time of obtaining each of the plurality of response information to the time of prediction.
  • the prediction step from the time of prediction Predict whether or not the prediction target user will visit the facility (F1) in the first period based on the probability that the prediction target user will visit the facility (F1) in the previous third period.
  • any one of the first to third aspects if the content of the answer information received from the mobile terminal (3) is undecided at the time of prediction, in the prediction step, from the time of prediction Based on the probability of a plurality of users visiting the facility (F1) in the previous third period, it is predicted whether or not the prediction target user will visit the facility (F1) in the first period.
  • a behavior prediction method of a sixth aspect in any one of the first to fifth aspects, further includes a receiving step of accepting input of setting information regarding the threshold, and a setting step of setting the threshold based on the setting information.
  • the threshold value to be compared with the accuracy of the answer information can be set to any value.
  • the behavior prediction method of the seventh aspect in any one of the first to fifth aspects, further includes a setting step.
  • the setting step the ratio of the number of days the prediction target user visited the facility (F1), or the number of days the prediction target user did not visit the facility (F1) in the fourth period before the prediction time. Set the threshold based on the ratio of
  • the threshold value to be compared with the accuracy of the answer information can be set to any value.
  • the mobile terminal is one of the plurality of mobile terminals (3) carried by each of the plurality of users.
  • responses that did not match the actual visits to the facility (F1) A setting step of setting a threshold based on the number of pieces of information is further included.
  • the threshold can be set based on the ratio of the number of cases that do not match the actual number of visits among the plurality of pieces of information answered by the plurality of users.
  • the mobile terminal is one of the plurality of mobile terminals (3) carried by each of the plurality of users.
  • question information is transmitted to a plurality of mobile terminals (3) carried by a plurality of users.
  • receiving step a plurality of pieces of reply information are received from a plurality of portable terminals (3).
  • the prediction step predicts whether or not a plurality of users will visit the facility during the first period, and further predicts the visitor status related to the number of visitors among the plurality of users who will visit the facility (F1) during the first period.
  • the behavior prediction method of the tenth aspect in any one of the first to ninth aspects, further includes a notification step of notifying the mobile terminal (3) of the prediction result in the prediction step.
  • the user carrying the mobile terminal (3) can change whether or not to visit the facility (F1) during the first period in consideration of the prediction result.
  • the program of the eleventh aspect is a program for causing one or more processors to execute the behavior prediction method of any one of the first to tenth aspects.
  • a behavior prediction system (1) provides a facility (F1) in which a plurality of users visit and perform a predetermined action at a prediction time that arrives regularly or irregularly.
  • a behavior prediction system (1) for predicting whether or not a prediction target user will visit.
  • the behavior prediction system includes a questioner (11), an answer receiver (12), an evaluator (13), and a predictor (14).
  • An inquiry unit (11) transmits, to a mobile terminal (3) carried by a user to be predicted, question information inquiring about the intention to visit the facility (F1) in the first period after the prediction time.
  • a response receiving unit (12) receives response information indicating an intention to visit the facility (F1) from the mobile terminal (3).
  • the evaluation unit (13) determines the facility (F1) in the second period obtained from the plurality of response information received from the mobile terminal (3) in the second period before the prediction time and the positioning result of the positioning system (2). Evaluate the accuracy of the answer information based on the actual number of visitors to the site.
  • a positioning system (2) measures the position of a mobile terminal (3) within a facility (F1).
  • a prediction unit (14) determines whether or not the prediction target user will visit during the first period, based on the response information received from the mobile terminal (3) at the time of prediction and the result of comparing the degree of accuracy with the threshold. to predict.
  • the positioning system (2) includes a beacon transmission unit (35) provided in the mobile terminal (3) and a plurality of a beacon receiver (20) and a positioning unit (15).
  • a beacon transmitter (35) transmits a beacon signal.
  • a plurality of beacon receivers (20) each receive a beacon signal transmitted from a beacon transmitter (35).
  • a positioning unit (15) measures the position of the mobile terminal (3) within the facility (F1) based on the plurality of beacon signals respectively received by the plurality of beacon receiving units (20).
  • the position of the user carrying the mobile terminal (3) can be measured by the positioning system (2) measuring the position of the mobile terminal (3) within the facility (F1). .
  • various configurations (including modifications) of the behavior prediction system (1) are behavior prediction methods of the behavior prediction system (1), (computer) programs, or non-recorded programs It can be embodied in a temporary recording medium or the like.
  • the configurations according to the second to tenth aspects are not essential configurations for the behavior prediction method, and can be omitted as appropriate.
  • the configuration according to the thirteenth aspect is not essential for the behavior prediction system (1), and can be omitted as appropriate.

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Abstract

本開示の目的は、利用者の施設への来場の有無の予測精度を向上させることである。質問部（１１）は、予測時点よりも後の第１期間における施設への来場の意向を問い合わせる質問情報を、予測対象の利用者が携帯する携帯端末（３）に送信する。回答受信部（１２）は、施設への来場の意向を示す回答情報を携帯端末（３）から受信する。評価部（１３）は、予測時点よりも前の第２期間において、携帯端末（３）から受信した複数の回答情報と、測位システム（２）の測位結果から求めた第２期間における施設への来場実績とに基づいて、回答情報の確度を評価する。測位システム（２）は、施設内で携帯端末（３）の位置を測定する。予測部（１４）は、予測時点において携帯端末（３）から受信した回答情報と、確度と閾値との高低を比較した結果とに基づいて、第１期間における予測対象の利用者の来場の有無を予測する。

Description

行動予測方法、プログラム、及び行動予測システム
　本開示は、行動予測方法、プログラム、及び行動予測システムに関する。より詳細には、本開示は、利用者の行動を予測する行動予測方法、プログラム、及び行動予測システムに関する。
　特許文献１は、利用者が使用する端末装置に対して情報を提供する情報提供装置を開示する。情報提供装置は推定部と決定部とを備える。推定部は、検出装置により検出された端末装置の位置を示す位置情報に基づいて、利用者の移動に関する状態を推定する。決定部は、推定部が推定した状態に基づいて利用者に対して提供する処理の内容を決定する。推定部は、例えば、利用者が移動を開始した場合に移動の意図を推定し、利用者に対して提供する情報の内容及び情報を提供するタイミングを決定する。
　上述の情報提供装置では、利用者が移動を開始する前に利用者の移動を予測できないため、利用者の移動（来場）を事前に精度良く予測できるようにすることが要望されていた。
特開２０１９－０５３４３５号公報
　本開示の目的は、利用者の施設への来場の有無の予測精度を向上可能な行動予測方法、プログラム、及び行動予測システムを提供することにある。
　本開示の一態様の行動予測方法は、定期又は不定期に到来する予測時点において、複数の利用者が来場して所定の行為を行う施設への、前記複数の利用者のうち予測対象の利用者の来場の有無を予測する行動予測方法である。前記行動予測方法は、質問ステップと、受信ステップと、評価ステップと、予測ステップと、を含む。前記質問ステップでは、前記予測時点よりも後の第１期間における前記施設への来場の意向を問い合わせる質問情報を、前記予測対象の利用者が携帯する携帯端末に送信する。前記受信ステップでは、前記施設への来場の意向を示す回答情報を前記携帯端末から受信する。前記評価ステップでは、前記予測時点よりも前の第２期間において、前記携帯端末から受信した複数の前記回答情報と、測位システムの測位結果から求めた前記施設への来場実績とを比較することで、前記回答情報の確度を評価する。前記測位システムは、前記施設内で前記携帯端末の位置を測定する。前記予測ステップでは、前記予測時点において前記携帯端末から受信した前記回答情報と、前記確度と閾値との高低を比較した結果とに基づいて、前記第１期間における前記予測対象の利用者の来場の有無を予測する。
　本開示の一態様のプログラムは、１以上のプロセッサに、前記行動予測方法を実行させるためのプログラムである。
　本開示の一態様の行動予測システムは、定期又は不定期に到来する予測時点において、複数の利用者が来場して所定の行為を行う施設への、前記複数の利用者のうち予測対象の利用者の来場の有無を予測する行動予測システムである。前記行動予測システムは、質問部と、回答受信部と、評価部と、予測部と、を含む。前記質問部は、前記予測時点よりも後の第１期間における前記施設への来場の意向を問い合わせる質問情報を、前記予測対象の利用者が携帯する携帯端末に送信する。前記回答受信部は、前記施設への来場の意向を示す回答情報を前記携帯端末から受信する。前記評価部は、前記予測時点よりも前の第２期間において前記携帯端末から受信した複数の前記回答情報と、測位システムの測位結果から求めた前記第２期間における前記施設への来場実績とに基づいて、前記回答情報の確度を評価する。前記測位システムは、前記施設内で前記携帯端末の位置を測定する。前記予測部は、前記予測時点において前記携帯端末から受信した前記回答情報と、前記確度と閾値との高低を比較した結果とに基づいて、前記第１期間における前記予測対象の利用者の来場の有無を予測する。
図１は、本開示の一実施形態に係る行動予測システムの概略的なブロック図である。 図２は、同上の行動予測システムの動作を説明するシーケンス図である。 図３は、同上の行動予測システムの動作を説明するシーケンス図である。 図４は、同上の行動予測システムが携帯端末に送信する質問情報の一例を示す図である。 図５は、同上の行動予測システムが携帯端末に表示させる表示画面の一例を示す図である。
　（実施形態）
　（１）概要
　本実施形態の行動予測システム１（図１参照）は、利用者が来場して所定の行為を行う施設Ｆ１に適用されて、施設Ｆ１への利用者の来場の有無を予測する。
　本実施形態の行動予測システム１は、定期又は不定期に到来する予測時点において、施設Ｆ１への予測対象の利用者の来場の有無を予測する。施設Ｆ１は、複数の利用者が来場して所定の行為を行う施設である。
　行動予測システム１は、質問部１１と、回答受信部１２と、評価部１３と、予測部１４と、を含む。
　質問部１１は、予測時点よりも後の第１期間における施設Ｆ１への来場の意向を問い合わせる質問情報を、予測対象の利用者が携帯する携帯端末３に送信する。
　回答受信部１２は、施設Ｆ１への来場の意向を示す回答情報を携帯端末３から受信する。
　評価部１３は、予測時点よりも前の第２期間において、携帯端末３から受信した複数の回答情報と、測位システム２の測位結果から求めた施設Ｆ１への来場実績とを比較することで、回答情報の確度を評価する。測位システム２は、施設Ｆ１内で携帯端末３の位置を測定する。
　予測部１４は、予測時点において携帯端末３から受信した回答情報と、確度と閾値との高低を比較した結果とに基づいて、第１期間における予測対象の利用者の来場の有無を予測する。なお、以下の説明では予測対象の利用者を単に利用者と言う場合もある。
　ここにおいて、施設Ｆ１が、会社が使用する事務所の建物又は役所である場合、利用者は、会社で働く社員又は役所で働く職員であり、「所定の行為」は、施設Ｆ１内で仕事を行うことである。なお、所定の行為は労働すること限定されず、所定の利用目的で利用される施設Ｆ１で行われる行為であって、自宅においてもオンライン又はオフラインで実施可能な行為であればよい。例えば、施設Ｆ１が、会員制のフィットネスクラブであれば、施設Ｆ１で行われる所定の行為はトレーニングである。また、施設Ｆ１が、学習塾又はカルチャーセンター等であれば、施設Ｆ１で行われる所定の行為は学習行為となる。以下では、施設Ｆ１が、会社が使用する事務所の建物であり、施設Ｆ１を利用する利用者が、会社で働く社員である場合を例にして説明を行う。したがって、以下では、利用者が施設Ｆ１に来場することを出社と言い、利用者が施設Ｆ１に来場しないことを在宅と言う場合もある。また、利用者が施設Ｆ１に来場して働くことをオフィス勤務と言い、利用者が自宅で働くことを在宅勤務と言う場合もある。
　従来、会社で働く社員の勤務形態は、施設Ｆ１に出社して働くオフィス勤務が主流であったが、新型コロナウイルス感染症のような感染症の世界的な流行の影響を受け、利用者の自宅で働く在宅勤務が増加している。会社の管理部門では、施設Ｆ１内での感染拡大を抑制するために、施設Ｆ１に出社して働くオフィス勤務を削減したいという要望がある。例えば、管理部門では、明日、オフィス勤務を予定している人数の、全利用者に対する割合（出社率）が所定の目標値を超える場合、オフィス勤務を予定している利用者に対して、在宅勤務への変更を促す通知を送るなどして、出社率を目標値以下に抑制したいという要望があった。また、利用者も、明日の勤務形態をオフィス勤務にするか在宅勤務にするかを決定するために、明日の施設Ｆ１の出社率を事前に確認したいという要望がある。本実施形態の行動予測システム１は、予測時点よりも後の第１期間（例えば翌日）において、利用者が施設Ｆ１に来場するか否かを予測しており、施設Ｆ１が複数の利用者によって利用される場合、複数の利用者の予測結果に基づいて全体の出社率を予測する。
　行動予測システム１の質問部１１は、第１期間における「来場の意向」として、施設Ｆ１に来場するか、施設Ｆ１に来場しないか、又は未定であるかを問い合わせる。以下では、施設Ｆ１が会社である場合を例に説明するので、質問部１１は、第１期間における「来場の意向」として、出社するか、在宅するか、又は未定であるかを問い合わせる。「回答情報」は、質問情報に対して利用者が携帯端末３を用いて回答した情報であり、第１期間において、出社する意向であるか、在宅する意向であるか、又は未定であるかを回答した情報である。
　回答受信部１２は、携帯端末３から回答情報を受信するのであるが、利用者が回答情報の内容と同じ行動をとるとは限らない。オフィス勤務と回答していた利用者が急な用事で在宅勤務に変更したり、その逆に在宅勤務と回答していた利用者がオフィス勤務に変更したりする場合もあり得る。本実施形態では、評価部１３が、過去の第２期間において予測対象の利用者が回答した複数の回答情報と、測位システム２の測位結果から求めた第２期間における予測対象の利用者の来場実績とに基づいて、回答情報の確からしさを示す確度を評価している。そして、予測部１４は、評価部１３が求めた確度と閾値との高低を比較した結果と、回答情報とに基づいて、予測対象の利用者の来場の有無を予測しているので、回答情報のみに基づいて予測する場合に比べて、来場の有無の予測精度を向上可能な行動予測システム１を提供することができる。
　（２）詳細
　以下、本実施形態の行動予測システム１について図１～図５を参照して詳しく説明する。
　（２．１）構成
　行動予測システム１は、上述のように施設Ｆ１への予測対象の利用者の来場の有無を予測する。本実施形態では、施設Ｆ１が、例えば会社が利用する事務所の建物であり、施設Ｆ１の利用者が会社の社員であり、施設Ｆ１を複数の利用者（社員）が利用する場合を例に説明する。したがって、以下では、施設Ｆ１に来場することを出社と言い、施設Ｆ１に来場しないことを在宅と言う場合もある。行動予測システム１は、施設Ｆ１を利用する複数の社員の各々を予測対象の利用者として、予測対象の利用者が第１期間に出社するか否かを予測する。そして、行動予測システム１は、施設Ｆ１を利用する複数の利用者の予測結果に基づいて、複数の利用者（社員）で構成されるグループの出社率を求めている。利用者は、スマートフォン又はタブレット型のコンピュータのような携帯端末３を携帯する。携帯端末３はビーコン信号を発信する機能を有しており、施設Ｆ１には携帯端末３の位置を測位する測位システム２が設けられている。
　以下、行動予測システム１、測位システム２、及び携帯端末３についてそれぞれ説明する。
　（２．１．１）測位システム
　測位システム２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の電波が届かない施設Ｆ１内で携帯端末３の位置を測定する、ＬＰＳ（Local Positioning system）と呼ばれる測位システムである。
　測位システム２は、携帯端末３が備えるビーコン送信部３５と、施設Ｆ１に設けられた複数のビーコン受信部２０と、測位部１５と、を含む。
　携帯端末３は、例えばＧＰＳの電波で位置を測定するＧＰＳ測位機能を有しており、ＧＰＳを利用した測位情報に基づいて施設Ｆ１内に入ったことを検知すると、ビーコン送信部３５がビーコン信号を無線信号により定期又は不定期に送信する。ビーコン信号には、携帯端末３に割り当てられた個別の端末ＩＤ（例えばＭＡＣアドレス等）が含まれている。なお、携帯端末３が、施設Ｆ１内に入り、複数のビーコン受信部２０から所定の時間間隔で送信される起動信号を受信すると、ビーコン信号を送信するように構成されていてもよい。また、携帯端末３は、例えば施設Ｆ１への入退を管理する入退管理システムから施設Ｆ１への入場を通知する信号を受信すると、ビーコン送信部３５からビーコン信号を電波信号により定期的に無線送信させてもよい。
　複数のビーコン受信部２０は、施設Ｆ１において利用者が利用する部屋の天井等に間隔を開けて設置されている。複数のビーコン受信部２０は、ビーコン送信部３５から送信されるビーコン信号をそれぞれ受信する。複数のビーコン受信部２０は、受信したビーコン信号の受信信号強度（ＲＳＳＩ：Received signal strength indication）を測定する機能を有しており、受信したビーコン信号の受信信号強度と、ビーコン受信部２０の識別情報とを測位部１５に出力する。
　測位部１５は、複数のビーコン受信部２０がそれぞれ受信した複数のビーコン信号に基づいて、施設Ｆ１内での携帯端末３の位置を測位する。測位部１５には、複数のビーコン受信部２０の各々について設置場所の三次元座標の情報と識別情報とが対応付けて登録されている。測位部１５は、複数のビーコン受信部２０の各々から、ビーコン信号の送信元の携帯端末３の端末ＩＤと、ビーコン信号の受信信号強度と、ビーコン受信部２０の識別情報とが入力されると、受信信号強度をもとに複数のビーコン受信部２０から携帯端末３までの距離を算出する。そして、測位部１５は、複数のビーコン受信部２０の設置場所の三次元座標と、複数のビーコン受信部２０から携帯端末３までの複数の距離とを用いて、携帯端末３の三次元位置座標を三角測量の原理で算出する。測位部１５は、携帯端末３の存在位置を検出すると、携帯端末３の存在位置を示す位置情報と、位置検出時の時刻情報とを含む測位結果を第１記憶部ＤＢ１に記憶させる。
　（２．１．２）行動予測システム
　行動予測システム１は、処理部１０と、通信部１７と、受付部１９と、第１記憶部ＤＢ１と、第２記憶部ＤＢ２と、を備えている。
　通信部１７は、利用者が携帯する携帯端末３と無線通信を行う通信機能を有している。通信部１７と携帯端末３との間の通信方式は例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）である。なお、通信部１７と携帯端末３との間の通信方式はＢｌｕｅｔｏｏｔｈに限定されず、ＷｉＦｉ（登録商標）又は９２０ＭＨｚ帯の特定小電力無線等でもよい。また、通信部１７は携帯端末３と直接通信を行うものに限定されず、中継器等を介して通信を行うものでもよい。
　受付部１９は、行動予測システム１の管理者（例えば、施設Ｆ１を利用する会社の管理部門の担当者等）の入力操作を受け付ける。受付部１９は、キーボード、マウス、タッチペン、タッチパネル等の入力デバイスを有し、ユーザの入力操作を受け付けて、入力操作に応じた操作信号を処理部１０に出力する。受付部１９は、例えば、評価部１３が回答情報の確度を評価するために用いる閾値に関する設定情報の入力を受け付ける。
　処理部１０は、例えば、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしての１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを主構成とする。コンピュータシステムの１以上のメモリに記録されたプログラムを１以上のプロセッサが実行することによって、質問部１１、回答受信部１２、評価部１３、予測部１４、測位部１５、通知部１６、及び設定部１８等の機能が実現される。本実施形態では、行動予測システム１の処理部１０が、測位システム２の測位部１５の機能を有している。プログラムは、コンピュータシステムの１以上のメモリに予め記録されている。プログラムは、電気通信回線を通じて提供されてもよいし、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。なお、質問部１１、回答受信部１２、評価部１３、予測部１４、測位部１５、通知部１６、及び設定部１８は、処理部１０によって実現される機能を示しているに過ぎず、必ずしも実体のある構成を示しているわけではない。
　質問部１１は、予測時点において、予測対象の利用者が携帯する携帯端末３に対して通信部１７を介して、質問情報を送信する。行動予測システム１は、例えば、翌日の勤務時間帯を第１期間とし、複数の利用者の各々について第１期間における施設Ｆ１への来場の意向を予測する。したがって、行動予測システム１は、第１期間よりも前の時点、例えば第１期間の前日にあたる当日の勤務時間帯の終了時（例えば１７時）を予測時点としており、質問部１１は、予測時点（例えば第１期間の前日にあたる当日の１７時）において、通信部１７を介して複数の利用者がそれぞれ携帯する複数の携帯端末３に対して質問情報を送信する。行動予測システム１には、複数の利用者がそれぞれ携帯する複数の携帯端末３のネットワークアドレス（例えばＩＰアドレス又はＭＡＣアドレス等）が予め登録されており、登録済みのネットワークアドレスを用いて複数の携帯端末３のそれぞれに質問情報を送信する。なお、質問情報は、例えば、第１期間である翌日に、出社するか（つまりオフィス勤務であるか）、在宅するか（つまり在宅勤務であるか）、未定であるかを問い合わせるような内容である。
　回答受信部１２は、複数の携帯端末３からそれぞれ返信された複数の回答情報を、通信部１７経由で受信する。
　評価部１３は、複数の携帯端末３から受信した複数の回答情報の各々について、回答情報の確からしさを表す確度を求める。評価部１３は、例えば、予測時点の３日前から予測時点の当日までの期間を第２期間に設定する。例えば８月５日の出社の有無を予測する場合、評価部１３は、予測時点（８月４日）の３日前の８月１日から、予測時点の当日の８月４日までの期間を第２期間に設定する。評価部１３は、この第２期間において、携帯端末３から受信した複数（４日分）の回答情報と、施設Ｆ１への来場実績とを比較することで、回答情報の確度を評価する。評価部１３は、第１記憶部ＤＢ１から第２期間における測位システム２の測位結果を取得し、第２期間において、利用者が携帯する携帯端末３の位置が検出された日は利用者が出社し、利用者が携帯する携帯端末３の位置が検出されなかった日は利用者が在宅していたと判断する。
　下記の表１は、８月１日から８月４日までの第２期間において、ある利用者Ａが携帯する携帯端末３から送信された回答情報の内容と、利用者Ａの来場実績とを示している。なお、８月１日の来場の意向を示す回答情報は、実際には８月１日の前日である７月３１日に送信された情報である。同様に、８月２日から８月４日までの各日の回答情報は、実際には８月１日から８月３日までの各日に送信された情報である。また、表１では、施設Ｆ１に来場して働くオフィス勤務を「出社」、施設Ｆ１に来場せずに自宅で働く在宅勤務を「在宅」と記載している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　評価部１３は、利用者Ａの来場実績を測位システム２の測位結果から求めている。第１記憶部ＤＢ１は、予測時点までの所定期間（例えば数日から数ヶ月の期間）に、測位システム２が測位した複数の携帯端末３の測位結果を記憶している。評価部１３は、第２期間において、利用者Ａが携帯する携帯端末３の位置を測位システム２が測位した測位結果を第１記憶部ＤＢ１から取得する。評価部１３は、第２期間内の各日に、施設Ｆ１内で携帯端末３の存在が検出されると利用者Ａが出社していたと判断し、施設Ｆ１内で携帯端末３の存在が検出されなければ利用者Ａが出社していない、つまり在宅していたと判断する。そして、評価部１３は、第２期間において、携帯端末３から送信された４日分の回答情報を、４日分の来場実績と比較する。評価部１３は、４日分の回答情報がそれぞれ示す各日の来場の有無（つまり出社又は在宅）が、４日分の来場実績に一致するか否かに応じてそれぞれ２値化した複数の第１判定値を求める。つまり、評価部１３は、第２期間において携帯端末３から受信した複数の回答情報を、複数の回答情報の各々が示す来場の有無が来場実績に一致するか否か、言い換えると来場の意向が来場実績に一致するか否かに応じてそれぞれ２値化した複数の第１判定値を求める。例えば、評価部１３は、回答情報が示す来場の有無（つまり来場の意向）が来場実績に一致していれば第１判定値の値を「１」とし、回答情報が示す来場の有無（つまり来場の意向）が来場実績に一致していなければ第１判定値の値を「０」とする。
　次に、評価部１３は、複数の第１判定値のそれぞれを、複数の回答情報をそれぞれ取得した複数の回答時点から予測時点までの経過時間に応じた重み係数で重み付けした複数の第２判定値を求める。重み係数は、複数の回答情報の各々の回答時点から予測時点までの経過時間に応じた値であり、回答時点から予測時点までの経過時間が長いほど、値が小さくなるように設定されている。例えば、第２期間において８月４日、３日、２日、１日の第１判定値に対する重み係数は、それぞれ、１．０、０．９５、０．９、０．８に設定されている。評価部１３は、複数の第１判定値にそれぞれ重み係数を乗算することで複数の第２判定値を求めており、複数の第２判定値は表１に示す通りになる。なお、重み係数の値は一例であり、重み係数の値は、回答時点から予測時点までの経過時間が長いほど値が小さくなるように、０以上１以下の範囲で適宜変更可能である。
　そして、評価部１３は、複数の第２判定値を累積した累積値に基づいて確度を求めている。具体的には、評価部１３は、複数の第２判定値を累積した累積値を、第２判定値の個数で除算して平均値を求め、この平均値を確度として求めている。表１の例では、評価部１３は、利用者Ａの回答情報の確度を０．４４と算出する。なお、評価部１３は、複数の第２判定値の平均値を確度として求めているが、確度の算出方法は適宜変更が可能であり、例えば、複数の第２判定値の中央値を確度として求めてもよい。
　予測部１４は、評価部１３が求めた確度と閾値との高低を比較した結果と、予測時点（例えば８月４日）において携帯端末３から受信した回答情報とに基づいて、第１期間（例えば８月５日）における利用者の来場の有無（つまり出社か在宅か）を予測する。予測部１４は、予測結果を第１記憶部ＤＢ１に記憶させる。
　例えば、予測部１４は、確度が閾値よりも高い場合は、第１期間における来場の有無を、回答情報が示す来場の有無（つまり出社又は在宅）の通りに予測し、確度が閾値以下である場合は、第１期間における来場の有無を、回答情報が示す来場の有無と逆であると予測する。例えば閾値が０．４に設定されていれば、評価部１３が求めた確度は閾値よりも大きいので、予測時点で取得した回答情報の内容が出社（来場）であれば、予測部１４は第１期間に出社すると予測する。一方、閾値が０．５に設定されていれば、評価部１３が求めた確度は閾値以下になるので、予測時点で取得した回答情報の内容が出社（来場）であれば、予測部１４は第１期間に出社（来場）しない、つまり在宅であると予測する。このように、予測部１４は、予測時点で取得した回答情報と、評価部１３が求めた確度とに基づいて第１期間における利用者の来場の有無（つまり出社か在宅か）を予測しているので、利用者の施設Ｆ１への来場の有無の予測精度が向上するという利点がある。
　通知部１６は、予測部１４の予測結果を携帯端末３に通知する通知ステップを実行する。通知部１６は、例えば、通信部１７を経由して通知先の携帯端末３に予測結果を示す情報を送信する。また、通知部１６は、測位部１５が測位した複数の携帯端末３の位置に基づいて、施設Ｆ１において複数の携帯端末３（つまり複数の利用者）の存在位置、つまり現在の出社状況をマップ表示する画面情報を、通信部１７を経由して通知先の携帯端末３に送信する機能も有している。
　設定部１８は、予測部１４による予測ステップで、回答情報の確度と比較する閾値を設定する。設定部１８は、例えば、受付部１９が受け付けた設定情報に基づいて閾値を設定しており、ユーザが入力した設定情報に基づいて閾値を設定できる。
　第１記憶部ＤＢ１は、例えば、測位部１５が測位した複数の携帯端末３の位置情報を記憶する。
　第２記憶部ＤＢ２は、評価部１３が、回答情報の確度を評価する際に利用可能な参照情報を記憶する。参照情報は、利用者が出社するか否か、つまり、オフィス勤務を選択するか、在宅勤務を選択するかの判断に影響する情報を含む。例えば、参照情報は、利用者の自宅及び施設Ｆ１を含む地域の天気に関する気象情報、利用者の自宅と施設Ｆ１との間の交通に関する交通関連情報、利用者が属する会社又は施設Ｆ１に関連する会社情報、等を含む。交通関連情報は、例えば、利用者の自宅と施設Ｆ１との間の公共交通機関の運行状況、利用者の自宅と施設Ｆ１との間の道路の混雑状況等を含んでもよい。会社情報は、複数の利用者の業務スケジュール、利用者が属する部署の情報、利用者が関係するプロジェクトの情報、施設Ｆ１において提供される昼食のメニューの情報、等を含む。
　（２．１．３）携帯端末
　携帯端末３は、処理部３０と、通信部３３と、ＵＩ部３４と、ビーコン送信部３５と、を備える。本実施形態では、携帯端末３は、例えば、利用者が携帯するスマートフォンであるが、通信機能を有するタブレット端末等のコンピュータ端末でもよい。
　通信部３３は、行動予測システム１の通信部１７と無線通信を行う通信機能を有している。なお、通信部３３は行動予測システム１の通信部１７と直接通信を行うものに限定されず、施設Ｆ１に設置された中継器等を経由して通信を行うものでもよい。通信部３３の通信方式は例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）である。なお、通信部３３の通信方式はＢｌｕｅｔｏｏｔｈに限定されず、ＷｉＦｉ（登録商標）又は９２０ＭＨｚ帯の特定小電力無線等でもよい。
　ＵＩ部３４は、例えば、液晶ディスプレイのような表示装置とタッチパッドのような入力装置とを組み合わせたタッチパネル３４Ａ（図４及び図５参照）を含む。ＵＩ部３４は、行動予測システム１から送信された質問情報、予測結果を示す情報、及び現在の出社状況をマップ表示する画面情報等を表示する。また、ＵＩ部３４は、利用者が表示装置の画面にタッチする操作を受け付けると、利用者の操作に応じた操作信号を処理部３０に出力する。
　処理部３０は、例えば、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしての１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを主構成とする。コンピュータシステムの１以上のメモリに記録されたプログラムを１以上のプロセッサが実行することによって、回答送信部３１、表示制御部３２、及び来場状況要求部３６等の機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムの１以上のメモリに予め記録されている。プログラムは、電気通信回線を通じて提供されてもよいし、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。なお、回答送信部３１、表示制御部３２、及び来場状況要求部３６は、処理部３０によって実現される機能を示しているに過ぎず、必ずしも実体のある構成を示しているわけではない。
　表示制御部３２は、ＵＩ部３４が有する表示装置の表示を制御する。表示制御部３２は、行動予測システム１から送信された質問情報に基づいて、施設Ｆ１への来場の意向を質問する質問画面（図４参照）をＵＩ部３４の画面に表示させる。また、表示制御部３２は、行動予測システム１から送信された予測結果を示す情報に基づいて、第１期間（例えば翌日）における施設Ｆ１への来場状況の予測結果をＵＩ部３４の画面に表示させる。また、表示制御部３２は、行動予測システム１から送信された現在の出社状況をマップ表示する画面情報に基づいて、施設Ｆ１の平面図上に利用者の位置をマーカ等で表示する画像（図５参照）をＵＩ部３４の画面（つまりタッチパネル３４Ａの画面）に表示させる。
　回答送信部３１は、ＵＩ部３４が受け付けた、質問情報に対する回答を含む回答情報を、通信部３３から行動予測システム１に送信させる。
　来場状況要求部３６は、ＵＩ部３４が受け付けた、現在の施設Ｆ１への来場状況、つまり出社状況の表示を要求する要求情報を、通信部３３から行動予測システム１に送信させる。
　ビーコン送信部３５は、例えば携帯端末３が施設Ｆ１内に存在する場合、携帯端末３の端末ＩＤを含むビーコン信号を電波信号により定期的に送信する。携帯端末３は、例えば、ＧＰＳを利用して現在位置を測定するＧＰＳ測位機能を有している。携帯端末３は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信可能な屋外ではＧＰＳ測位機能により現在位置を測定可能である。処理部３０は、ＧＰＳ測位機能の測位結果に基づいて携帯端末３が施設Ｆ１の内部に入ったことを検知すると、携帯端末３の識別情報を含むビーコン信号をビーコン送信部３５から定期的に送信させる。
　（２．２）動作説明
　次に、本実施形態の行動予測システム１の動作について図２及び図３等に基づいて説明する。なお、図２及び図３に示すシーケンス図は、行動予測システム１が行う行動予測方法の一例に過ぎず、処理の順序が適宜変更されてもよいし、処理が適宜追加又は省略されてもよい。
　行動予測システム１の質問部１１は、利用者の来場を予測する予測時点になると、通信部１７から予測対象の利用者が携帯する携帯端末３に対して、第１期間における来場の意向を質問する質問情報を送信させる（ステップＳ１）。
　携帯端末３の通信部３３が行動予測システム１からの質問情報を受信すると、表示制御部３２がＵＩ部３４の画面（タッチパネル３４Ａの画面）に質問情報を表示させる（ステップＳ２）。図４は、ＵＩ部３４の画面（タッチパネル３４Ａの画面）に表示される質問情報の一例である。ＵＩ部３４の画面（タッチパネル３４Ａの画面）の上側には、質問の内容を示すメッセージ（例えば、「明日は出社しますか？」）を表示する表示枠Ａ１が設けられている。また、ＵＩ部３４の画面（タッチパネル３４Ａの画面）には、表示枠Ａ１の下側に３つの選択ボタンＢ１～Ｂ３が表示されている。選択ボタンＢ１，Ｂ２，Ｂ３は、質問情報に対して「はい」、「いいえ」、「未定」と回答するために操作されるボタンである。利用者が選択ボタンＢ１～Ｂ３のいずれかにタッチする操作を行うと（ステップＳ３）、回答送信部３１は、利用者がタッチした選択ボタンに対応する回答情報を通信部３３から行動予測システム１に送信させる（ステップＳ４）。
　回答受信部１２が携帯端末３から送信された回答情報を通信部１７を介して受信すると、評価部１３は、携帯端末３から送信された回答情報の確度を評価する評価ステップ（ステップＳ５）を実行する。
　評価部１３は、予測時点よりも前の第２期間において携帯端末３から受信した複数の回答情報を、複数の回答情報の各々が示す来場の有無が来場実績に一致するか否かに応じてそれぞれ２値化した複数の第１判定値を求める。評価部１３は、複数の第１判定値のそれぞれを、経過時間に応じた重み係数で重み付けした複数の第２判定値を求める。そして、評価部１３は、複数の第２判定値を累積した累積値を、第２判定値の個数で除算して平均値を求め、この平均値を確度として求める。
　なお、評価部１３は、第２判定値の平均値に、第２記憶部ＤＢ２に記憶されている参照情報に基づく補正値を加算して確度を求めてもよい。参照情報は、利用者の来場に影響する情報であり、例えば第１期間における気象情報、交通関連情報、会社情報、等を含む。例えば、第１期間の天気が「曇り」又は「雨」である場合は、第１期間の天気が「晴れ」である場合に比べ、利用者の回答情報の内容がオフィス勤務であるのに実際には在宅勤務となる可能性が高くなるので、評価部１３は、第２判定値の平均値に、マイナスの値である補正値を加算して、確度を補正するのが好ましい。また、交通関連情報の内容が、第１期間において公共交通機関の遅延が発生するという内容であれば、利用者の回答情報の内容がオフィス勤務であるのに実際には在宅勤務となる可能性が高くなるので、評価部１３は、第２判定値の平均値に、マイナスの値である補正値を加算して、確度を補正するのが好ましい。また、会社情報の内容が、予測対象の利用者が施設Ｆ１で行う作業（例えば会議等）が第１期間に予定されているという内容である場合、利用者はオフィス勤務と回答した通りにオフィス勤務を行う可能性が高いので、評価部１３は、第２判定値の平均値に、プラスの値である補正値を加算することで、確度を補正するのが好ましい。このように、評価部１３が、参照情報を考慮して回答情報の確度を補正することで、回答情報の確度をより正確に求めることができる。
　評価部１３が確度を求めると、予測部１４は、確度と閾値との高低を比較する。そして、予測部１４は、回答受信部１２が受信した回答情報と、回答情報の確度と閾値との高低を比較した結果とに基づいて、第１期間において利用者が来場するか否か、つまり出社するか否かを予測する予測ステップを実行する（ステップＳ６）。
　ここで、回答情報の確度が閾値よりも高い場合、利用者は回答情報の内容通りの行動をとる可能性が高いので、予測部１４は、第１期間における利用者の行動を回答情報の内容通りに予測する。一方、回答情報の確度が閾値以下である場合、利用者は回答情報の内容とは反対の行動をとる可能性が高いので、予測部１４は、第１期間における利用者の行動を回答情報の内容とは逆に予測する。
　また、回答情報の内容が未定である場合、予測部１４は、予測時点よりも前の第３期間における予測対象の利用者の施設Ｆ１への来場確率に基づいて、第１期間における予測対象の利用者の来場の有無を予測してもよい。予測部１４は、第１記憶部ＤＢ１に記憶された来場実績をもとに、第３期間（例えば過去のｎ日間）における予測対象の利用者の施設Ｆ１への来場確率を求める。例えば、ｎ＝１００である場合、過去１００日の労働日を含む第３期間において、予測対象の利用者が施設Ｆ１に来場（出社）した日数が４２日であれば、予測部１４は予測対象の利用者の来場確率を４２％と求める。そして、予測部１４は、第３期間における来場確率が所定の基準値よりも高ければ第１期間に出社すると予測し、来場確率が基準値以下であれば施設Ｆ１に在宅であると予測する。
　また、回答情報の内容が未定である場合、予測部１４は、予測時点よりも前の第３期間における複数の利用者の来場確率に基づいて、第１期間における予測対象の利用者の来場の有無を予測してもよい。第１記憶部ＤＢ１には複数の利用者の来場実績のデータが記憶されている。予測部１４は、第１記憶部ＤＢ１に記憶された複数の利用者の来場実績に基づいて、第３期間（例えば直近の１週間、１ヶ月間等の期間）における複数の利用者の来場確率を求める。そして、予測部１４は、第３期間における来場確率が所定の判定値よりも高ければ予測対象の利用者が第１期間に出社すると予測し、来場確率が判定値以下であれば予測対象の利用者が施設Ｆ１に在宅であると予測する。
　本実施形態では施設Ｆ１を複数の利用者が利用するので、行動予測システム１は、複数の利用者のそれぞれについて第１期間における来場の有無を予測する処理を行う。すなわち、行動予測システム１の質問部１１は、複数の利用者がそれぞれ携帯する複数の携帯端末３に対して質問情報を送信する。行動予測システム１の回答受信部１２が複数の携帯端末３から複数の回答情報を受信すると、評価部１３が複数の回答情報の確度をそれぞれ評価し、予測部１４が、複数の回答情報の各々と閾値との高低を比較した結果と、複数の回答情報の各々とに基づいて、第１期間における複数の利用者の来場の有無をそれぞれ予測する。そして、予測部１４は、複数の利用者の各々について、第１期間における来場の有無を予測した結果を集計する集計ステップを行い（ステップＳ７）、第１期間における施設Ｆ１全体の出社率を求める。予測部１４は、全体の出社率の予測結果を第１記憶部ＤＢ１に記憶させる。
　ここで、行動予測システム１が、複数の利用者で構成されるグループの出社率を予測する予測方法について以下に説明する。なお、説明を簡単にするため、３人の利用者Ａ，Ｂ，Ｃで構成されるグループについて出社率を求める場合を例に説明する。
　質問部１１は、３人の利用者Ａ，Ｂ，Ｃがそれぞれ携帯する３台の携帯端末３に質問情報を送信する。回答受信部１２が、３台の携帯端末３から回答情報を取得すると、予測部１４は、３人の利用者Ａ，Ｂ，Ｃの各々について、回答受信部１２が受信した回答情報と、利用者ごとに評価部１３が求めた確度と閾値との高低を比較した結果とに基づいて、第１期間における来場の有無を予測する。つまり、質問部１１は、複数の利用者がそれぞれ携帯する複数の携帯端末３に質問情報を送信し、回答受信部１２は、複数の携帯端末３から回答情報を受信する。そして、予測部１４は、第１期間における複数の利用者の来場の有無をそれぞれ予測し、複数の利用者のうち第１期間に施設Ｆ１に来場する来場人数に関連する来場状況を更に予測する。ここで、評価部１３は、３人の利用者Ａ，Ｂ，Ｃのそれぞれについて、第２期間において、携帯端末３から受信した回答情報と来場実績とを比較することで、回答情報の確度を評価している。
　下記の表２は、第２期間において、３人の利用者Ａ，Ｂ，Ｃがそれぞれ携帯する３台の携帯端末３から受信した回答情報と来場実績の一例を示している。評価部１３は、３人の利用者Ａ，Ｂ，Ｃのそれぞれについて、回答情報が示す来場の有無が来場実績と一致するか否かに応じて２値化した複数の第１判定値を求め、さらに重み係数で重み付けした複数の第２判定値を求める。そして、評価部１３は、複数の第２判定値の平均値を求め、平均値を回答情報の確度としている。ここでは、利用者Ａの確度が０．４４、利用者Ｂの確度が０．７１、利用者Ｃの確度が０．２０と求まっている。
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　そして、予測時点において、利用者Ａ，Ｂ，Ｃが回答した回答情報の内容が、それぞれ、出社、出社、在宅であった場合に、閾値を０．５とすると、予測部１４は、回答情報の確度と閾値との高低を比較した結果と回答情報とに基づいて、利用者Ａ，Ｂ，Ｃの第１期間における来場の有無を予測する。ここでは、利用者Ａ，Ｃの回答情報の確度は閾値以下であるため、予測部１４は、回答情報とは逆に、第１期間において利用者Ａは在宅であり、利用者Ｃは出社すると予測する。利用者Ｂの回答情報の確度は閾値よりも大きいため、予測部１４は、回答情報の通りに第１期間において利用者Ｂは出社すると予測する。つまり、予測部１４は、利用者Ａ，Ｂ，Ｃのうちの二人が出社すると予測し、全体の出社率は６７％と予測する。
　また、利用者が在宅と回答した場合に出社する可能性は低いことから、予測部１４は、回答情報の内容が在宅であれば、回答情報の確度が閾値以下であっても回答情報の内容の通りに在宅と予測してもよい。この場合、予測部１４は、利用者Ｂのみ出社と予測し、全体の出社率は３３％であると予測する。
　また、利用者が在宅と回答した場合に出社する可能性は低いことから、回答情報の内容が出社の場合の閾値（以下、第１閾値という）と、回答情報の内容が在宅の場合の閾値（以下、第２閾値という）とを異なる値としてもよい。回答情報の内容が出社の場合の第１閾値を０．５、回答情報の内容が在宅の場合の第２閾値を０．１とした場合、予測部１４は、出社と回答した利用者Ａ，Ｂについては回答情報の確度と第１閾値との高低を比較し、在宅と回答した利用者Ｃについては回答情報の確度と第２閾値との高低を比較する。出社と回答した利用者Ａの回答情報の確度は０．４４であり、第１閾値以下であるので、予測部１４は、回答情報とは逆に利用者Ａは第１期間に在宅であると予測する。出社と回答した利用者Ｂの回答情報の確度は０．７１であり、第１閾値よりも高いので、予測部１４は、回答情報の通りに利用者Ｂは第１期間に出社すると予測する。在宅と回答した利用者Ｃの回答情報の確度は０．２であり、第２閾値よりも高いので、予測部１４は、回答情報の通りに利用者Ｃは第１期間に在宅であると予測する。すなわち、予測部１４は、利用者Ｂのみ出社と予測し、全体の出社率は３３％であると予測する。
　なお、予測部１４は、ある利用者が出社すると予測した場合に、出社人数を一人とカウントするのではなく、この利用者の回答情報の確度を出社人数と予測してもよい。例えば、予測部１４が、回答情報の確度が０．７１の利用者Ｂと、回答情報の確度が０．２０の利用者Ｃが出社すると予測した場合、全体の出社人数を回答情報の確度の合計である０．９１人と予測してもよく、全体の出社率は約３０％となる。
　また、施設Ｆ１を利用する利用者の人数は３人に限定されず、施設Ｆ１の規模に応じて適宜変更可能である。なお、施設Ｆ１を利用する複数の利用者の各々が、複数のグループのいずれかに所属している場合、予測部１４は、複数のグループのそれぞれで予測結果を集計することで、複数のグループのそれぞれで出社率を求めてもよい。複数のグループは、営業、総務、研究開発等の業務部門ごとに分けられたグループでもよいし、複数の業務部門が集まった部単位のグループでもよいし、利用者が利用する部屋、フロア、建て屋の単位で分けられたグループでもよい。
　予測部１４が、第１期間における施設Ｆ１全体の出社率又はグループごとの出社率を求めると、通知部１６が、出社率の予測結果を、通信部１７から複数の携帯端末３にそれぞれ送信させる（ステップＳ８）。
　複数の携帯端末３のそれぞれが、通知部１６から通信部１７を介して送信された予測結果を受信すると、表示制御部３２は、予測結果をＵＩ部３４の画面に表示させる表示ステップ（ステップＳ９）を実行する。これにより、複数の利用者の各々は、ＵＩ部３４の画面に表示された出社率の予測結果を見ることで、第１期間における出社率を把握できる。例えば、第１期間に出社すると回答した利用者は、第１期間における出社率が目標値よりも高いことから、第１期間における勤務形態を出社（オフィス勤務）から在宅（在宅勤務）に変更するといった行動をとることができる。
　なお、利用者が、第１期間における出社又は在宅の予定を変更した場合、携帯端末３を操作して、変更後の回答情報を行動予測システム１に通知するのが好ましい。行動予測システム１は、変更後の回答情報を取得すると、変更後の回答情報をもとに、利用者個人の出社率、及び、利用者が属するグループの出社率を再計算すればよく、再計算の結果を複数の携帯端末３に通知するのが好ましい。
　また、ある利用者が、別の利用者（以下、特定利用者と言う。）が第１期間に出社するか否かを知りたい場合、携帯端末３を操作して特定利用者についての予測結果を要求する要求信号を行動予測システム１に送信させる。行動予測システム１は、携帯端末３から特定利用者についての予測結果を要求する要求信号を受信すると、通知部１６は、特定利用者についての予測結果を要求元の携帯端末３に送信する。利用者は、携帯端末３のＵＩ部３４の画面に表示された特定利用者についての予測結果を見て、自身が第１期間にオフィス勤務を行うか在宅勤務を行うかを再検討できる。なお、通知部１６は、特定利用者についての予測結果と、特定利用者の回答情報の確度とを携帯端末３に送信し、携帯端末３のＵＩ部３４により特定利用者の予測結果と確度とを一緒に表示させてもよく、利用者は、特定利用者がどの程度の確度で出社するか又は在宅するかを把握することができる。
　なお、通知部１６が出社率の予測結果を通知するタイミングは、複数の利用者の来場の有無を予測し終えた前日の夜でもよいし、翌日の朝、勤務時間帯が開始する前のタイミングでもよい。
　また、通知部１６は、予測部１４の予測結果に基づいて、利用者にオフィス勤務又は在宅勤務を勧める通知を行ってもよい。例えば、第１期間における出社率（施設Ｆ１全体の出社率、又は、利用者が属するグループの出社率）の予測結果が所定の目標値を超える場合、通知部１６は「明日は混雑が予測されます。在宅でのお仕事をお勧めします」のような通知情報を携帯端末３に送信してもよい。また、第１期間における出社率の予測結果が目標値以下の場合、通知部１６は「明日はソーシャルディスタンスを保ってオフィスで仕事ができそうです」のような通知情報を携帯端末３に送信してもよい。
　なお、本実施形態では、行動予測システム１の測位部１５が、施設Ｆ１内に存在する携帯端末３の位置を測定する測位ステップを定期的に実行している（ステップＳ１０）。例えば、勤務時間帯に、ある利用者が、施設Ｆ１への来場状況を確認するために、携帯端末３のＵＩ部３４を用いて来場状況を要求する操作を行うと、来場状況要求部３６が、来場状況をマップ上に表示する画面情報の送信を要求する要求情報を通信部３３から行動予測システム１に送信する要求ステップを実行する（ステップＳ１１）。行動予測システム１の通信部１７が携帯端末３からの要求情報を受信すると、測位部１５の測位結果に基づいて、施設Ｆ１内に存在する携帯端末３の位置をマップ表示する画面情報を通信部１７が要求元の携帯端末３に送信する（ステップＳ１２）。携帯端末３の通信部３３が行動予測システム１からマップ表示の画面情報を受信すると、表示制御部３２が、ＵＩ部３４の画面（タッチパネル３４Ａの画面）にマップ表示の画像を表示させる（ステップＳ１３）。ここで、図５は、ＵＩ部３４の画面（タッチパネル３４Ａの画面）に表示されるマップ表示の画像の一例を示す。ＵＩ部３４の画面（タッチパネル３４Ａの画面）には、施設Ｆ１を示す平面図ＭＰ１が表示されている。平面図ＭＰ１には、施設Ｆ１内に配置された机ＴＢ１～ＴＢ５等が表示され、利用者の携帯端末３が存在する場所（例えば座席等）には、利用者を表す黒丸のようなマークＭ１が表示されている。来場状況を要求した利用者は、携帯端末３のＵＩ部３４に表示された平面図ＭＰ１を見ることで、施設Ｆ１への来場状況を確認することができる。
　（３）変形例
　上記実施形態は、本開示の様々な実施形態の一つに過ぎない。上記実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。以下、実施形態の変形例を列挙する。以下に説明する変形例は適宜組み合わせて適用可能である。
　（３．１）変形例１
　変形例１は、設定部１８が、利用者のこれまでの来場実績等に基づいて閾値を設定する点で、上記実施形態と相違する。なお、設定部１８以外の行動予測システム１の構成は上記実施形態と同様であるので、共通する構成要素には同一の符号を付して、その説明を省略する。
　ここで、設定部１８は、複数の利用者のそれぞれで個別の閾値を設定してもよいし、複数の利用者が属するグループに対して共通の閾値を設定してもよい。
　設定部１８が利用者ごとに個別の閾値を設定する場合、設定部１８は、予測時点よりも前の第４期間において、利用者が施設Ｆ１に来場（出社）した日数の割合、又は、利用者が施設Ｆ１に来場しなかった日数（在宅した日数）の割合に基づいて、閾値を設定する。例えば、過去１００日の労働日を含む第４期間において、利用者が出社した日数が５２日、利用者が在宅した日数が４８日であったとする。この場合、設定部１８は、出社した日数の割合、又は、在宅した日数の割合に基づいて閾値を設定する。例えば、設定部１８は、回答情報の内容が出社である場合の閾値を、利用者が出社した日数の割合である５２％と設定し、回答情報の内容が在宅である場合の閾値を、利用者が在宅した日数の割合である４８％に設定する。
　また、設定部１８が利用者ごとに個別の閾値を設定する場合、設定部１８は、利用者の回答情報の内容と来場実績とが不一致であった場合の回答情報の件数に基づいて第１閾値及び第２閾値を設定してもよい。例えば、ある利用者の回答情報で、回答情報の内容と来場実績とが不一致であった過去１００日分の回答情報のうち、回答情報の内容が出社であったのに実際は在宅であった日数が５２日、回答情報の内容が在宅であったのに実際は出社であった日数が４８日であったとする。このとき、設定部１８は、回答情報の内容が出社である場合の第１閾値を、回答情報の内容が出社であったのに実際は在宅であった日数の割合である５２％に設定する。また、設定部１８は、回答情報の内容が在宅である場合の第２閾値を、回答情報の内容が在宅であったのに実際は出社した日数の割合である４８％に設定する。
　また、設定部１８が、複数の利用者が属するグループに対して共通の閾値を設定する場合、設定部１８は、予測時点よりも前の所定期間において、グループに属する複数の利用者が施設Ｆ１に来場（出社）した日数の割合、又は、グループに属する複数の利用者が施設Ｆ１に来場しなかった日数（在宅した日数）の割合に基づいて、閾値を設定してもよい。グループに属する複数の利用者の延べ労働日数が１０００日である所定期間において、複数の利用者が出社した延べ日数が６００日、複数の利用者が在宅した延べ日数が４００日である場合、設定部１８は、出社した延べ日数の割合、又は、在宅した延べ日数の割合に基づいて閾値を設定してもよい。例えば、設定部１８は、回答情報の内容が出社である場合の第１閾値を、利用者が出社した延べ日数の割合である０．６と設定し、回答情報の内容が在宅である場合の第２閾値を、利用者が在宅した延べ日数の割合である０．４に設定する。
　また、設定部１８が、複数の利用者が属するグループに対して共通の閾値を設定する場合、設定部１８は、予測時点よりも前の第５期間において、グループ内で複数の利用者がそれぞれ携帯する複数の携帯端末３から取得した回答情報の回答数に対する、施設Ｆ１への来場実績と不一致であった回答情報の件数に基づいて、閾値を設定してもよい。例えば、グループ内で、回答情報の内容と来場実績とが不一致であった１０００件分の回答情報のうち、回答情報の内容が出社であったのに実際は在宅した件数が６００日、回答情報の内容が在宅であったのに実際は出社した件数が４００日であったとする。この場合、設定部１８は、回答情報の内容が出社である場合の第１閾値を、回答情報の内容が出社であったのに実際は在宅であった日数の割合である０．６に設定する。また、設定部１８は、回答情報の内容が在宅である場合の第２閾値を、回答情報の内容が在宅であったのに実際は出社した日数の割合である０．４に設定する。
　（３．２）その他の変形例
　行動予測システム１と同様の機能は、行動予測方法、コンピュータプログラム、又はプログラムを記録した非一時的な記録媒体等で具現化されてもよい。一態様に係る行動予測方法は、定期又は不定期に到来する予測時点において、複数の利用者が来場して所定の行為を行う施設Ｆ１への、複数の利用者のうち予測対象の利用者の来場の有無を予測する行動予測方法である。行動予測方法は、質問ステップと、受信ステップと、評価ステップと、予測ステップと、を含む。質問ステップでは、予測時点よりも後の第１期間における施設Ｆ１への来場の意向を問い合わせる質問情報を、予測対象の利用者が携帯する携帯端末３に送信する。受信ステップでは、施設Ｆ１への来場の意向を示す回答情報を携帯端末３から受信する。評価ステップでは、予測時点よりも前の第２期間において、携帯端末３から受信した複数の回答情報と、施設Ｆ１内で携帯端末３の位置を測定する測位システム２の測位結果から求めた施設Ｆ１への来場実績とを比較することで、回答情報の確度を評価する。予測ステップでは、予測時点において携帯端末３から受信した回答情報と、確度と閾値との高低を比較した結果とに基づいて、第１期間における予測対象の利用者の来場の有無を予測する。一態様に係る（コンピュータ）プログラムは、コンピュータシステムに、行動予測方法を実行させるためのプログラムである。
　以下、上記の実施形態の変形例を列挙する。以下に説明する変形例は、適宜組み合わせて適用可能である。
　本開示における行動予測システム１、測位システム２、及び携帯端末３は、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを主構成とする。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示における行動予測システム１、測位システム２、及び携帯端末３としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されてもよく、電気通信回線を通じて提供されてもよく、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１ないし複数の電子回路で構成される。ここでいうＩＣ又はＬＳＩ等の集積回路は、集積の度合いによって呼び方が異なっており、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又はＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれる集積回路を含む。さらに、ＬＳＩの製造後にプログラムされる、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成若しくはＬＳＩ内部の回路区画の再構成が可能な論理デバイスについても、プロセッサとして採用することができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。ここでいうコンピュータシステムは、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するマイクロコントローラを含む。したがって、マイクロコントローラについても、半導体集積回路又は大規模集積回路を含む１ないし複数の電子回路で構成される。
　また、上記実施形態において、質問部１１は、携帯端末３に送信する質問情報の内容を適宜変更してもよい。例えば、質問部１１は、利用者の業務スケジュールを管理するスケジュールサーバから業務スケジュールを取得し、業務スケジュールに基づいて質問情報の内容を変更してもよい。業務スケジュールに、第１期間において利用者が行う業務として到着する荷物の検査が予定されていれば、質問部１１は、例えば「明日は荷物が到着する予定です。出社されますか？」との質問情報を携帯端末３に送信してもよい。また、業務スケジュールに、利用者と同じプロジェクトを担当するＣさんの出社が予定されている場合、質問部１１は、例えば「明日はＣさんが出社予定です。スケジュールサーバに登録されたプロジェクトの業務が捗りそうなので出社をお勧めします。」との質問情報を携帯端末３に送信してもよい。また、質問部１１は、第１期間における施設Ｆ１での予定、例えば施設Ｆ１内の食堂で提供される昼食のメニュー、施設Ｆ１で行われるイベント、天気予報等に合わせて質問情報の内容を変更してもよい。
　また、施設Ｆ１を利用する複数の利用者の来場実績が蓄積されており、予測対象の利用者が携帯する携帯端末３に質問情報を送信する前に第１期間における出社率の見込みを簡易的に計算できれば、質問部１１は、出社率の簡易的な見込みに基づいて質問情報の内容を変化させてもよい。例えば、過去の来場実績に基づいて第１期間における出社率が目標値を超えると見込まれる場合、質問部１１は、「明日は出社者が多い見込みです。出社されますか？」のような質問情報を携帯端末３に通知してもよく、利用者に対して在宅勤務を選ぶように促すことができる。
　また、本実施形態において、行動予測システム１は、施設Ｆ１に設けられていてもよいし、施設Ｆ１の外部に設けられていてもよい。
　本実施形態では、行動予測システム１が測位システム２の測位部１５の機能を有しているが、行動予測システム１と測位システム２とが別々の筐体に分散して設けられてもよい。この場合、行動予測システム１は、測位システム２から携帯端末３の測位結果を取得すればよい。
　また、行動予測システム１における複数の機能が、１つの筐体内に集約されていることは行動予測システム１に必須の構成ではなく、行動予測システム１の構成要素は、複数の筐体に分散して設けられていてもよい。さらに、行動予測システム１の少なくとも一部の機能、例えば、評価部１３及び予測部１４の一部の機能がクラウド（クラウドコンピューティング）等によって実現されてもよい。
　上記の実施形態では、利用者が利用する利用空間が、利用者が業務を行う作業エリアである場合について説明したが、利用空間は作業エリアに限定されない。行動予測システム１は、例えば、利用者が会員となっている会員制のスポーツジムなどの施設に適用されてもよく、翌日に施設を利用する利用者の人数を予測するものでもよい。
　上記の実施形態では、施設Ｆ１は、利用者が来場して仕事を行うような施設であったが、施設Ｆ１は、利用者が来場してエクササイズを行う会員制のスポーツ施設、利用者が来場して学習行為を行うカルチャー施設などでもよい。
　上記の実施形態において、測定データなどの２値の比較において、「より大きい」としているところは「以上」であってもよい。つまり、２値の比較において、２値が等しい場合を含むか否かは、基準値等の設定次第で任意に変更できるので、「より大きい」か「以上」かに技術上の差異はない。同様に、「以下」としているところは「未満」であってもよい。
　（まとめ）
　以上説明したように、第１の態様の行動予測方法は、定期又は不定期に到来する予測時点において、複数の利用者が来場して所定の行為を行う施設（Ｆ１）への、複数の利用者のうち予測対象の利用者の来場の有無を予測する行動予測方法である。第１の態様の行動予測方法は、質問ステップと、受信ステップと、評価ステップと、予測ステップと、を含む。質問ステップでは、予測時点よりも後の第１期間における施設（Ｆ１）への来場の意向を問い合わせる質問情報を、予測対象の利用者が携帯する携帯端末（３）に送信する。受信ステップでは、施設（Ｆ１）への来場の意向を示す回答情報を携帯端末（３）から受信する。評価ステップでは、予測時点よりも前の第２期間において、携帯端末（３）から受信した複数の回答情報と、測位システム（２）の測位結果から求めた施設（Ｆ１）への来場実績とを比較することで、回答情報の確度を評価する。測位システム（２）は、施設（Ｆ１）内で携帯端末（３）の位置を測定する。予測ステップでは、予測時点において携帯端末（３）から受信した回答情報と、確度と閾値との高低を比較した結果とに基づいて、第１期間における予測対象の利用者の来場の有無を予測する。
　この態様によれば、利用者の施設（Ｆ１）への来場の有無の予測精度を向上させることができる。
　第２の態様の行動予測方法では、第１の態様において、予測ステップでは、確度が閾値よりも高い場合は、第１期間における来場の有無を、回答情報が示す来場の有無の通りに予測する。予測ステップでは、確度が閾値以下である場合は、第１期間における来場の有無を、回答情報が示す来場の有無と逆であると予測する。
　この態様によれば、回答情報の確度を考慮して来場の有無を予測することで、予測精度を向上させることができる。
　第３の態様の行動予測方法では、第１又は第２の態様において、評価ステップでは、第２期間において携帯端末（３）から受信した複数の回答情報を、施設（Ｆ１）への来場の意向が来場実績に一致するか否かに応じてそれぞれ２値化した複数の第１判定値を求める。評価ステップでは、複数の第１判定値のそれぞれを重み係数で重み付けした複数の第２判定値を求める。評価ステップでは、複数の第２判定値を累積した累積値に基づいて確度を求める。重み係数は、複数の回答情報の各々を取得した回答時点から予測時点までの経過時間に応じた値である。
　この態様によれば、第２期間における複数の回答情報と来場実績とに基づいて、回答情報の確度を評価することができる。
　第４の態様の行動予測方法では、第１～第３のいずれかの態様において、予測時点において携帯端末（３）から受信した回答情報の内容が未定である場合、予測ステップでは、予測時点よりも前の第３期間における予測対象の利用者の施設（Ｆ１）への来場確率に基づいて、第１期間における予測対象の利用者の来場の有無を予測する。
　この態様によれば、利用者の施設（Ｆ１）への来場の有無の予測精度を向上させることができる。
　第５の態様の行動予測方法では、第１～第３のいずれかの態様において、予測時点において携帯端末（３）から受信した回答情報の内容が未定である場合、予測ステップでは、予測時点よりも前の第３期間において複数の利用者の施設（Ｆ１）への来場確率に基づいて、第１期間における予測対象の利用者の来場の有無を予測する。
　この態様によれば、利用者の施設（Ｆ１）への来場の有無の予測精度を向上させることができる。
　第６の態様の行動予測方法は、第１～第５のいずれかの態様において、閾値に関する設定情報の入力を受け付ける受付ステップと、設定情報に基づいて閾値を設定する設定ステップと、を更に含む。
　この態様によれば、回答情報の確度と比較する閾値を任意の値に設定できる。
　第７の態様の行動予測方法は、第１～第５のいずれかの態様において、設定ステップを、更に含む。設定ステップでは、予測時点よりも前の第４期間における、予測対象の利用者が施設（Ｆ１）に来場した日数の割合、又は、予測対象の利用者が施設（Ｆ１）に来場しなかった日数の割合に基づいて、閾値を設定する。
　この態様によれば、回答情報の確度と比較する閾値を任意の値に設定できる。
　第８の態様の行動予測方法では、第１～第５のいずれかの態様において、携帯端末は、複数の利用者がそれぞれ携帯する複数の携帯端末（３）のうちの一つである。予測時点よりも前の第５期間において、複数の利用者がそれぞれ携帯する複数の携帯端末（３）から取得した複数の回答情報のうち、施設（Ｆ１）への来場実績と不一致であった回答情報の件数に基づいて、閾値を設定する設定ステップを、更に含む。
　この態様によれば、複数の利用者が回答した複数の回答情報のうち来場実績と不一致であった件数の割合に基づいて閾値を設定できる。
　第９の態様の行動予測方法では、第１～第８のいずれかの態様において、携帯端末は、複数の利用者がそれぞれ携帯する複数の携帯端末（３）のうちの一つである。質問ステップでは、複数の利用者がそれぞれ携帯する複数の携帯端末（３）に質問情報を送信する。受信ステップでは、複数の携帯端末（３）から複数の回答情報を受信する。予測ステップでは、第１期間における複数の利用者の来場の有無をそれぞれ予測し、複数の利用者のうち第１期間に施設（Ｆ１）に来場する来場人数に関連する来場状況を更に予測する。
　この態様によれば、施設（Ｆ１）を利用する複数の利用者の来場状況を予測することができる。
　第１０の態様の行動予測方法は、第１～第９のいずれかの態様において、予測ステップでの予測結果を携帯端末（３）に通知する通知ステップを更に含む。
　この態様によれば、携帯端末（３）を携帯する利用者は、予測結果を考慮して、第１期間に施設（Ｆ１）に来場するか否かを変更することができる。
　第１１の態様のプログラムは、１以上のプロセッサに、第１～第１０のいずれかの態様の行動予測方法を実行させるためのプログラムである。
　この態様によれば、利用者の施設（Ｆ１）への来場の有無の予測精度を向上させることができる。
　第１２の態様の行動予測システム（１）は、定期又は不定期に到来する予測時点において、複数の利用者が来場して所定の行為を行う施設（Ｆ１）への、複数の利用者のうち予測対象の利用者の来場の有無を予測する行動予測システム（１）である。行動予測システムは、質問部（１１）と、回答受信部（１２）と、評価部（１３）と、予測部（１４）と、を含む。質問部（１１）は、予測時点よりも後の第１期間における施設（Ｆ１）への来場の意向を問い合わせる質問情報を、予測対象の利用者が携帯する携帯端末（３）に送信する。回答受信部（１２）は、施設（Ｆ１）への来場の意向を示す回答情報を携帯端末（３）から受信する。評価部（１３）は、予測時点よりも前の第２期間において携帯端末（３）から受信した複数の回答情報と、測位システム（２）の測位結果から求めた第２期間における施設（Ｆ１）への来場実績とに基づいて、回答情報の確度を評価する。測位システム（２）は、施設（Ｆ１）内で携帯端末（３）の位置を測定する。予測部（１４）は、予測時点において携帯端末（３）から受信した回答情報と、確度と閾値との高低を比較した結果とに基づいて、第１期間における予測対象の利用者の来場の有無を予測する。
　この態様によれば、利用者の施設（Ｆ１）への来場の有無の予測精度を向上させることができる。
　第１３の態様の行動予測システム（１）では、第１２の態様において、測位システム（２）は、携帯端末（３）が備えるビーコン送信部（３５）と、施設（Ｆ１）に設けられた複数のビーコン受信部（２０）と、測位部（１５）と、を含む。ビーコン送信部（３５）はビーコン信号を送信する。複数のビーコン受信部（２０）は、ビーコン送信部（３５）から送信されるビーコン信号をそれぞれ受信する。測位部（１５）は、複数のビーコン受信部（２０）がそれぞれ受信した複数のビーコン信号に基づいて、施設（Ｆ１）内での携帯端末（３）の位置を測位する。
　この態様によれば、測位システム（２）が施設（Ｆ１）内での携帯端末（３）の位置を測定することで、携帯端末（３）を携帯する利用者の位置を測定することができる。
　上記態様に限らず、実施形態に係る行動予測システム（１）の種々の構成（変形例を含む）は、行動予測システム（１）の行動予測方法、（コンピュータ）プログラム、又はプログラムを記録した非一時的記録媒体等で具現化可能である。
　第２～第１０の態様に係る構成については、行動予測方法に必須の構成ではなく、適宜省略可能である。第１３の態様に係る構成については、行動予測システム（１）に必須の構成ではなく、適宜省略可能である。
　１　行動予測システム
　２　測位システム
　３　携帯端末
　１１　質問部
　１２　回答受信部
　１３　評価部
　１４　予測部
　１５　測位部
　２０　ビーコン受信部
　３５　ビーコン送信部

Claims (13)

  1. 　定期又は不定期に到来する予測時点において、複数の利用者が来場して所定の行為を行う施設への、前記複数の利用者のうち予測対象の利用者の来場の有無を予測する行動予測方法であって、
    　前記予測時点よりも後の第１期間における前記施設への来場の意向を問い合わせる質問情報を、前記予測対象の利用者が携帯する携帯端末に送信する質問ステップと、
    　前記施設への来場の意向を示す回答情報を前記携帯端末から受信する受信ステップと、
    　前記予測時点よりも前の第２期間において、前記携帯端末から受信した複数の前記回答情報と、前記施設内で前記携帯端末の位置を測定する測位システムの測位結果から求めた前記施設への来場実績とを比較することで、前記回答情報の確度を評価する評価ステップと、
    　前記予測時点において前記携帯端末から受信した前記回答情報と、前記確度と閾値との高低を比較した結果とに基づいて、前記第１期間における前記予測対象の利用者の来場の有無を予測する予測ステップと、を含む、
    　行動予測方法。
  2. 　前記予測ステップでは、
    　　前記確度が前記閾値よりも高い場合は、前記第１期間における来場の有無を、前記回答情報が示す来場の有無の通りに予測し、
    　　前記確度が前記閾値以下である場合は、前記第１期間における来場の有無を、前記回答情報が示す来場の有無と逆であると予測する、
    　請求項１に記載の行動予測方法。
  3. 　前記評価ステップでは、
    　　前記第２期間において前記携帯端末から受信した複数の前記回答情報を、前記施設への来場の意向が前記来場実績に一致するか否かに応じてそれぞれ２値化した複数の第１判定値を求め、
    　　前記複数の第１判定値のそれぞれを重み係数で重み付けした複数の第２判定値を求め、
    　　前記複数の第２判定値を累積した累積値に基づいて前記確度を求めており、
    　　前記重み係数は、複数の前記回答情報の各々を取得した回答時点から前記予測時点までの経過時間に応じた値である、
    　請求項１又は２に記載の行動予測方法。
  4. 　前記予測時点において前記携帯端末から受信した前記回答情報の内容が未定である場合、前記予測ステップでは、前記予測時点よりも前の第３期間における前記予測対象の利用者の前記施設への来場確率に基づいて、前記第１期間における前記予測対象の利用者の来場の有無を予測する、
    　請求項１～３のいずれか１項に記載の行動予測方法。
  5. 　前記予測時点において前記携帯端末から受信した前記回答情報の内容が未定である場合、前記予測ステップでは、前記予測時点よりも前の第３期間において前記複数の利用者の前記施設への来場確率に基づいて、前記第１期間における前記予測対象の利用者の来場の有無を予測する、
    　請求項１～３のいずれか１項に記載の行動予測方法。
  6. 　前記閾値に関する設定情報の入力を受け付ける受付ステップと、
    　前記設定情報に基づいて前記閾値を設定する設定ステップと、を更に含む、
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の行動予測方法。
  7. 　前記予測時点よりも前の第４期間における、前記予測対象の利用者が前記施設に来場した日数の割合、又は、前記予測対象の利用者が前記施設に来場しなかった日数の割合に基づいて、前記閾値を設定する設定ステップを、更に含む、
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の行動予測方法。
  8. 　前記携帯端末は、前記複数の利用者がそれぞれ携帯する複数の携帯端末のうちの一つであり、
    　前記予測時点よりも前の第５期間において、前記複数の利用者がそれぞれ携帯する前記複数の携帯端末から取得した複数の前記回答情報のうち、前記施設への前記来場実績と不一致であった回答情報の件数に基づいて、前記閾値を設定する設定ステップを、更に含む、
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の行動予測方法。
  9. 　前記携帯端末は、前記複数の利用者がそれぞれ携帯する複数の携帯端末のうちの一つであり、
    　前記質問ステップでは、前記複数の利用者がそれぞれ携帯する前記複数の携帯端末に前記質問情報を送信し、
    　前記受信ステップでは、前記複数の携帯端末から複数の前記回答情報を受信し、
    　前記予測ステップでは、前記第１期間における前記複数の利用者の来場の有無をそれぞれ予測し、前記複数の利用者のうち前記第１期間に前記施設に来場する来場人数に関連する来場状況を更に予測する、
    　請求項１～８のいずれか１項に記載の行動予測方法。
  10. 　前記予測ステップでの予測結果を前記携帯端末に通知する通知ステップを更に含む、
    　請求項１～９のいずれか１項に記載の行動予測方法。
  11. 　１以上のプロセッサに、
    　　請求項１～１０のいずれか１項に記載の行動予測方法を実行させるための、
    　プログラム。
  12. 　定期又は不定期に到来する予測時点において、複数の利用者が来場して所定の行為を行う施設への、前記複数の利用者のうち予測対象の利用者の来場の有無を予測する行動予測システムであって、
    　前記予測時点よりも後の第１期間における前記施設への来場の意向を問い合わせる質問情報を、前記予測対象の利用者が携帯する携帯端末に送信する質問部と、
    　前記施設への来場の意向を示す回答情報を前記携帯端末から受信する回答受信部と、
    　前記予測時点よりも前の第２期間において前記携帯端末から受信した複数の前記回答情報と、前記施設内で前記携帯端末の位置を測定する測位システムの測位結果から求めた前記第２期間における前記施設への来場実績とに基づいて、前記回答情報の確度を評価する評価部と、
    　前記予測時点において前記携帯端末から受信した前記回答情報と、前記確度と閾値との高低を比較した結果とに基づいて、前記第１期間における前記予測対象の利用者の来場の有無を予測する予測部と、を含む、
    　行動予測システム。
  13. 　前記測位システムは、前記携帯端末が備えるビーコン送信部と、前記施設に設けられた複数のビーコン受信部と、測位部と、を含み、
    　前記ビーコン送信部はビーコン信号を送信し、
    　前記複数のビーコン受信部は、前記ビーコン送信部から送信される前記ビーコン信号をそれぞれ受信し、
    　前記測位部は、前記複数のビーコン受信部がそれぞれ受信した複数の前記ビーコン信号に基づいて、前記施設内での前記携帯端末の位置を測位する、
    　請求項１２に記載の行動予測システム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US20150170045A1 (en) * 2012-02-22 2015-06-18 Google Inc. Event attendance prediction
US20200401880A1 (en) * 2019-06-19 2020-12-24 Adobe Inc. Generating a recommended target audience based on determining a predicted attendance utilizing a machine learning approach

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150170045A1 (en) * 2012-02-22 2015-06-18 Google Inc. Event attendance prediction
US20200401880A1 (en) * 2019-06-19 2020-12-24 Adobe Inc. Generating a recommended target audience based on determining a predicted attendance utilizing a machine learning approach

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