時系列データを生成する装置および方法
【課題】時間変化の要因の分析に適したデータを生成するデータ生成装置を提供する。
【解決手段】識別情報とイベントとイベントの発生日時とを対応づけた入力データを入力する入力部１０１と、発生日時順にイベントを並べたイベント時系列を生成するイベント時系列生成部１０２と、イベント時系列に含まれるイベントの発生に伴う対象物の状態の遷移を表す状態時系列を生成する状態時系列生成部１０３と、状態遷移パターンと一致する複数の状態を含む時系列を状態時系列から抽出し、抽出した時系列に状態時系列に対応する識別情報を対応づけた部分状態時系列を生成する部分時系列生成部１０４と、識別情報に対応する属性情報を属性値記憶部１２５から取得し、部分状態時系列に含まれる状態それぞれに対して、取得した属性情報を対応づけた属性時系列を生成する属性値時系列生成部１０６と、を備えた。
【解決手段】識別情報とイベントとイベントの発生日時とを対応づけた入力データを入力する入力部１０１と、発生日時順にイベントを並べたイベント時系列を生成するイベント時系列生成部１０２と、イベント時系列に含まれるイベントの発生に伴う対象物の状態の遷移を表す状態時系列を生成する状態時系列生成部１０３と、状態遷移パターンと一致する複数の状態を含む時系列を状態時系列から抽出し、抽出した時系列に状態時系列に対応する識別情報を対応づけた部分状態時系列を生成する部分時系列生成部１０４と、識別情報に対応する属性情報を属性値記憶部１２５から取得し、部分状態時系列に含まれる状態それぞれに対して、取得した属性情報を対応づけた属性時系列を生成する属性値時系列生成部１０６と、を備えた。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、データ分析の対象物に付与されたＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグ等から検知された対象物の時間変化を表すデータから、分析に用いる時系列データを生成する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
データ分析等のために、時間経過に伴って変化する時系列データを生成するさまざまな技術が存在する。特許文献１では、複数の時系列データを組み合わせることにより、欠落しているデータを補間しながら、複数の時系列データを統合した時系列データを生成する技術が提案されている。また、特許文献２では、検索キーによって収集されたＷｅｂページを、そのＵＲＬに関する情報に基づいてクラスタリングするとともに、特定のクラスターに含まれるページを時間情報に基づいて分割することにより、系列データを生成する技術が提案されている。
【０００３】
一方、データ分析の対象となる対象物に付されたＲＦＩＤタグを検出することにより対象物の移動などの時間変化を分析する技術も知られている。ＲＦＩＤタグから収集されたデータを用いた従来の分析技術では、同時に計測された複数のＲＦＩＤタグの関連性を分析することができる。また、同一のＲＦＩＤタグが時間の経過に伴って位置的にどのような推移をとり、どのような結果となるかを分析することができる。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−４４５１８号公報
【特許文献２】特開２００６−３３１０８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の方法では、１つのタグの時系列から複数の動作（要因）を分析することができないという問題があった。例えば、同一のタグが付された商品を、複数ユーザがそれぞれ別に移動させた場合、複数のユーザによって別々に移動されたことを区別して分析することができなかった。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、対象物の時間変化を表す時系列データから、時間変化の要因の分析に適したデータを生成することができる装置および方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、対象物を識別する識別情報と、前記対象物の属性を表す属性情報とを対応づけて記憶する属性記憶部と、前記識別情報と、前記識別情報の前記対象物に対して発生したイベントと、前記イベントの発生日時とを対応づけた複数の入力データを入力する入力部と、前記入力データに含まれる前記識別情報ごとに、前記発生日時順に前記イベントを並べた時系列であって、前記識別情報を対応づけたイベント時系列を生成するイベント時系列生成部と、前記イベント時系列に含まれる前記イベントの発生に伴う前記対象物の状態の遷移を表す時系列であって、前記イベント時系列に対応する前記識別情報を対応づけた状態時系列を生成する状態時系列生成部と、複数の前記状態を予め定められた順序で並べた状態遷移パターンと一致する複数の前記状態を含む時系列を前記状態時系列から抽出し、抽出した時系列に前記状態時系列に対応する前記識別情報を対応づけた部分状態時系列を生成する部分時系列生成部と、前記部分状態時系列ごとに、前記部分状態時系列に対応づけられた前記識別情報に対応する前記属性情報を前記属性記憶部から取得し、前記部分状態時系列に含まれる前記状態それぞれに対して、取得した前記属性情報を対応づけた属性時系列を生成する属性時系列生成部と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、上記装置を実行することができる方法である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、対象物の時間変化を表す時系列データから、時間変化の要因の分析に適したデータを生成することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる装置および方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（第１の実施の形態）
例えば、ＲＦＩＤタグが付与された商品をデータ分析の対象物とする場合、ＲＦＩＤタグの通過等を検知可能な複数のセンサを用いることにより、商品の移動の経過を表すデータを収集することができる。しかし、上述のように、このようなデータのみでは、例えば複数のユーザによって生じた商品の移動をそれぞれ区別して分析することができない。
【００１２】
また、個々のＲＦＩＤタグから収集されるデータは、実際には同じ要因によってその推移が発生しているとしても、必ずしも同時に計測されるとは限らないため、複数のＲＦＩＤタグによって収集されたデータ間の時系列的な関係性を分析することは困難であった。
【００１３】
そこで、第１の実施の形態にかかるデータ生成装置は、商品の移動経過を表すデータから、商品の状態の遷移を表す状態時系列を生成し、所定のルールに従って状態時系列を分割した部分状態時系列を生成する。これにより、時間変化の要因の分析に適したデータを生成することができる。また、第１の実施の形態にかかるデータ生成装置は、同一の要因によってその推移が生じたと考えられる、複数のＲＦＩＤタグに関する複数の部分状態時系列を結合する。これにより、特定の商品に対応する複数の要因間の関係を分析することができる。
【００１４】
なお、以下では、ＲＦＩＤタグが付与された商品を扱う洋品店で収集された商品の移動経過を表す入力データを元に分析用の時系列データを生成するデータ生成装置を例に説明する。適用可能なデータ収集環境はこれに限られず、例えば、スーパーなどの小売店を対象としてもよい。より一般的には、ＲＦＩＤタグが設置可能な移動可能な物体（対象物）が存在し、特定のＲＦＩＤリーダーによってＲＦＩＤタグが通過した日時を記録できる環境から収集された入力データに対して本実施の形態の方法を適用することができる。
【００１５】
ここで、上記のような入力データが収集される環境の一例について図１を用いて説明する。図１は、データ収集環境の一例を示す図である。同図に示すように、第１の実施の形態では、商品を保管する倉庫１０、商品を陳列・販売する店内２０からなるデータ収集環境を例に説明する。
【００１６】
店内２０には、商品を陳列する棚１〜棚４、顧客が商品を試着する試着室、商品を購入するレジが設置されている。また、倉庫１０と店内２０との間、棚１〜棚４と店内２０との間、試着室と店内２０との間、およびレジと店内２０との間には、ＲＦＩＤタグの通過を検知できるゲート３１〜３７が設置されている。
【００１７】
なお、各商品は、商品を個々に識別可能なタグＩＤが格納されたＲＦＩＤタグが予め付与されているものとする。本環境を利用することにより、商品がゲート通過するたびに、通過した日時、通過したゲート、およびＲＦＩＤタグのタグＩＤを収集することができる。収集されたデータ（以下、タグＩＤデータという）が、入力データとして第１の実施の形態のデータ生成装置に入力される。
【００１８】
なお、以下では、ゲート３１を倉庫店内間ゲート、ゲート３２〜ゲート３５を棚１ゲート〜棚４ゲート、ゲート３６を試着室ゲート、およびゲート３７をレジゲートという場合がある。
【００１９】
図２は、第１の実施の形態にかかるデータ生成装置１００の構成を示すブロック図である。図２に示すように、データ生成装置１００は、タグＩＤデータ記憶部１２１と、状態ルール記憶部１２２と、分割ルール記憶部１２３と、結合ルール記憶部１２４と、属性値記憶部１２５と、入力部１０１と、イベント時系列生成部１０２と、状態時系列生成部１０３と、部分時系列生成部１０４と、結合時系列生成部１０５と、属性値時系列生成部１０６と、出力部１０７と、を備えている。
【００２０】
タグＩＤデータ記憶部１２１は、図１に示したようなデータ収集環境で収集されたタグＩＤデータを記憶する。図３は、タグＩＤデータ記憶部１２１に記憶されたタグＩＤデータのデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、タグＩＤデータ記憶部１２１は、イベントが発生した日時と、発生したイベントと、タグＩＤとを対応づけたタグＩＤデータを記憶している。
【００２１】
本実施の形態では、ＲＦＩＤタグを検知したことがイベントに相当するため、日時には、各ゲートでＲＦＩＤタグを検知した日時が設定される。また、イベントには、いずれかのゲートを通過したことを表すイベント（イベント情報）が設定される。なお、イベントの代わりに通過したゲート名を設定するように構成してもよい。タグＩＤは、該当するゲートでＲＦＩＤタグから読み取られたタグＩＤが設定される。
【００２２】
図２に戻り、状態ルール記憶部１２２は、発生したイベントによって生じる対象物の状態遷移のルールを定めた状態ルールを記憶する。図４は、状態ルール記憶部１２２に記憶された状態ルールのデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、状態ルール記憶部１２２は、遷移前の状態と、イベントと、当該イベントにより遷移した後の状態（遷移後の状態）とを対応づけた状態ルールを記憶している。状態は、商品が倉庫または店内のいずれの箇所に存在するかを表す。例えば、同図の最初の状態ルールは、商品が倉庫に存在する状態から、商品が倉庫店内間ゲートを通過した後、店内に存在する状態に遷移することを表している。なお、本実施の形態では、初期状態を「倉庫」とする。
【００２３】
図２に戻り、分割ルール記憶部１２３は、状態時系列生成部１０３（後述）によって生成された状態時系列を分割するための分割ルールを記憶する。図５は、分割ルール記憶部１２３に記憶された分割ルールのデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、分割ルール記憶部１２３は、複数の状態を所定の順序で並べた状態遷移パターンを分割ルールとして記憶する。例えば、同図の最初の状態遷移パターンは、倉庫から店内へ移動し、さらに店内からいずれかの棚（棚ｘ（ｘ＝１〜４））に移動する状態遷移のパターンを表している。後述する部分時系列生成部１０４は、状態遷移パターンと一致する複数の状態を含む部分状態時系列を生成する。なお、分割ルールはこれに限られるものではない。
【００２４】
図２に戻り、結合ルール記憶部１２４は、複数の部分状態時系列を結合するための状態に関する条件を定めた結合ルールを記憶する。図６は、結合ルール記憶部１２４に記憶された結合ルールのデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、結合ルール記憶部１２４は、タグＩＤと、位置と、結合する状態と、時間条件とを対応づけた結合ルールを記憶している。
【００２５】
タグＩＤは、結合する複数の部分状態時系列に対応するタグＩＤに関する条件を表す。同図では、結合する部分状態時系列に対応するタグＩＤが異なることを表す「異種」が設定された例が示されている。
【００２６】
位置は、複数の部分状態時系列を、部分状態時系列に含まれる状態のうち、いずれの位置に存在する状態で結合するかを表す。同図では、部分状態時系列の末尾の状態で結合することを表す「最終」、および、部分状態時系列の先頭・末尾以外の状態で結合することを表す「中間」が設定された例が示されている。
【００２７】
時間条件は、結合する状態の時間に関する条件を表す。時間条件には、例えば、結合する状態に遷移する原因となったイベントの発生日時に関する条件を設定する。同図の最初の結合ルールでは、結合する状態に遷移する原因となったイベントの発生日時の差分が１分以内であることを表す時間条件の例が示されている。また、同図の２番目の結合ルールでは、結合する状態に遷移する原因となったイベントの発生日時から、次の状態に遷移する原因となったイベントの発生日時までの時間が重複することを表す時間条件の例が示されている。
【００２８】
図２に戻り、属性値記憶部１２５は、タグＩＤが付与された商品の属性を表す属性情報（属性値）を記憶する。図７は、属性値記憶部１２５に記憶されたデータのデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、属性値記憶部１２５は、タグＩＤに、タグＩＤが付与された商品の品種、および、当該商品の色を属性値として対応づけたデータを記憶している。
【００２９】
タグＩＤは、個々の商品を識別する識別情報である。すなわち、品種および色が同一の商品が複数存在する場合は、各商品に対してそれぞれ異なるタグＩＤが付与される。したがって、同図の最初のデータのように、複数のタグＩＤが、同一の属性値に対応づけられる場合がある。
【００３０】
なお、タグＩＤデータ記憶部１２１、状態ルール記憶部１２２、分割ルール記憶部１２３、結合ルール記憶部１２４、および属性値記憶部１２５は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。
【００３１】
図２に戻り、入力部１０１は、入力データとしてタグＩＤデータをタグＩＤデータ記憶部１２１から入力する。なお、入力元はタグＩＤデータ記憶部１２１に限られず、他の記憶媒体から入力するように構成してもよい。また、例えばネットワークを介して他の装置から入力するように構成してもよい。
【００３２】
イベント時系列生成部１０２は、タグＩＤデータをタグＩＤごとに分け、イベントの発生順に並べた時系列データであるイベント時系列を生成する。
【００３３】
状態時系列生成部１０３は、イベント時系列に状態ルールを適用し、タグＩＤの商品の状態の遷移を表す状態時系列を生成する。
【００３４】
部分時系列生成部１０４は、分割ルールを参照して、状態時系列を複数の部分状態時系列に分割する。具体的には、部分時系列生成部１０４は、状態時系列に含まれる複数の状態のうち、分割ルール記憶部１２３に記憶された状態遷移パターンと一致する複数の状態を抽出し、抽出した複数の状態を含む部分状態時系列を生成する。
【００３５】
結合時系列生成部１０５は、結合ルールを参照して、部分状態時系列を結合した結合時系列を生成する。例えば、結合時系列生成部１０５は、図６のような結合ルールを参照し、対応するタグＩＤが相互に相違し（異種）、部分状態時系列の末尾の状態が共に「購入」であり、対応するイベントの発生日時の差分が１分以内である複数の部分状態時系列を結合した結合時系列を生成する。
【００３６】
属性値時系列生成部１０６は、結合時系列生成部１０５によって生成された結合時系列のそれぞれに対して、時系列に含まれる各状態に対応するタグＩＤの属性値を属性値記憶部１２５から取得し、取得した属性値をタグＩＤの代わりに対応づけた時系列である属性値時系列を生成する。
【００３７】
出力部１０７は、生成された属性値時系列を出力する。例えば、出力部１０７は、属性値時系列の出力用に用意された記憶部等（図示せず）に属性値時系列を出力する。なお、出力方法はこれに限られず、例えば、ネットワークを介して接続された他の装置に属性値時系列を出力するように構成してもよい。
【００３８】
次に、このように構成された第１の実施の形態にかかるデータ生成装置１００によるデータ生成処理について図８および図９を用いて説明する。図８および図９は、第１の実施の形態におけるデータ生成処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００３９】
まず、入力部１０１が、タグＩＤデータ記憶部１２１から未処理のタグＩＤデータを取得する（ステップＳ８０１）。次に、イベント時系列生成部１０２が、取得したタグＩＤデータに含まれるタグＩＤが既に取得済みか否かを判断する（ステップＳ８０２）。
【００４０】
例えば、図２の４番目のタグＩＤデータである「04/01 15:00, 棚１, ｒ１」が取得されたとする。この場合は、１番目のタグＩＤデータである「04/01 15:00, 倉庫店内間, ｒ１」が既に取り出されている。従って、イベント時系列生成部１０２は、タグＩＤ＝ｒ１は既に取得済みであると判断する。
【００４１】
既に取得済みのタグＩＤでない場合は（ステップＳ８０２：ＮＯ）、イベント時系列生成部１０２は、新たに取得したタグＩＤ用のイベント時系列を初期化する（ステップＳ８０３）。例えば、図２の２番目のタグＩＤデータである「04/01 15:01, 倉庫店内間, ｒ２」を取得した場合、イベント時系列生成部１０２は、タグＩＤ＝ｒ２に対応するイベント時系列を新たに生成し、生成したイベント時系列の先頭のデータとして、当該タグＩＤデータを登録する。
【００４２】
既に取得済みのタグＩＤである場合は（ステップＳ８０２：ＹＥＳ）、イベント時系列生成部１０２は、既に生成済みのイベント時系列にタグＩＤデータを追加することにより、当該イベント時系列を延伸する（ステップＳ８０４）。例えば、図２の４番目のタグＩＤデータである「04/01 15:00, 棚１, ｒ１」が取得された場合は、１番目のタグＩＤデータである「04/01 15:00, 倉庫店内間, ｒ１」を先頭データとするイベント時系列に、当該タグＩＤデータを追加することにより、当該イベント時系列を延伸する。
【００４３】
次に、イベント時系列生成部１０２は、タグＩＤデータ記憶部１２１に未処理のタグＩＤデータが存在するか否かを判断する（ステップＳ８０５）。未処理のタグＩＤデータが存在する場合は（ステップＳ８０５：ＹＥＳ）、未処理のタグＩＤデータを取得して処理を繰り返す（ステップＳ８０１）。
【００４４】
未処理のタグＩＤデータが存在しない場合は（ステップＳ８０５：ＮＯ）、状態時系列生成部１０３が、生成されたイベント時系列から状態時系列を生成する状態時系列生成処理（ステップＳ８０６〜ステップＳ８１１）を実行する。
【００４５】
例えば、図２の最後のタグＩＤデータである「04/04 19:00, 倉庫店内間, ｒ３」を取得してイベント時系列を延伸した後であれば、未処理のタグＩＤデータが存在しないため、状態時系列生成処理が実行される。
【００４６】
なお、図１０は、図２のようなタグＩＤデータからイベント時系列生成部１０２によって生成されたイベント時系列の一例を示す図である。図１０に示すように、イベント時系列生成部１０２は、イベントの発生日時と、イベントと、タグＩＤとを発生日時順に並べたイベント時系列を生成する。なお、同図では、説明の便宜上、３列を単位とするタグＩＤごとのイベント時系列を、水平方向に並べて記載している。
【００４７】
状態時系列生成処理では、まず、状態時系列生成部１０３が、生成されたイベント時系列から未処理のタグＩＤのイベント時系列を取得する（ステップＳ８０６）。次に、状態時系列生成部１０３は、取得したイベント時系列に対応する状態時系列を初期化する（ステップＳ８０７）。例えば、状態時系列の初期状態を「倉庫」とする場合には、状態時系列生成部１０３は、最初の状態として「倉庫」を設定するとともに、イベント時系列に対応するタグＩＤを設定することにより状態時系列を初期化する。
【００４８】
次に、状態時系列生成部１０３は、取得したイベント時系列からイベントを抽出する（ステップＳ８０８）。次に、状態時系列生成部１０３は、状態ルール記憶部１２２に記憶された状態ルールと、取得したイベント時系列に含まれる状態である現在の状態とを参照し、遷移後の状態を決定し、状態時系列に設定する（ステップＳ８０９）。
【００４９】
例えば、図４に示すような状態ルールが状態ルール記憶部１２２に記憶されているとする。また、すべてのイベント時系列における初期状態に、「倉庫」が設定されているとする。そして、図１０のタグＩＤ＝ｒ１に対応するイベント時系列の１番目に位置するデータからイベントが取り出されたとする。このデータは、図４の１番目に位置する状態ルールに合致するため、状態時系列生成部１０３は、遷移後の状態を「店内」に決定する。
【００５０】
また、同様に図１０のタグＩＤ＝ｒ１に対応するイベント時系列の２番目に位置するデータからイベントが取り出されたとする。このデータは、現在の状態が「店内」であるため、図４の３番目の状態ルールと合致する。このため、状態時系列生成部１０３は、遷移後の状態を「棚１」に決定する。
【００５１】
次に、状態時系列生成部１０３は、イベント時系列に未処理のイベントが存在するか否かを判断する（ステップＳ８１０）。存在する場合は（ステップＳ８１０：ＹＥＳ）、未処理のイベントを抽出して処理を繰り返す（ステップＳ８０８）。
【００５２】
例えば、図１０のタグＩＤ＝ｒ１に対応するイベント時系列を処理対象とした場合、イベント時系列の最後に位置するデータ「04/03 15:00, レジ, ｒ１」が抽出された直後では、当該イベント時系列に未処理のイベントが存在しないと判断される。
【００５３】
未処理のイベントが存在しない場合は（ステップＳ８１０：ＮＯ）、状態時系列生成部１０３は、さらに未処理のタグＩＤのイベント時系列が存在するか否かを判断する（ステップＳ８１１）。未処理のタグＩＤのイベント時系列が存在する場合は（ステップＳ８１１：ＹＥＳ）、未処理のタグＩＤのイベント時系列を取得して処理を繰り返す（ステップＳ８０６）。
【００５４】
未処理のタグＩＤのイベント時系列が存在しない場合、すなわち、すべてのタグＩＤのイベント時系列に対して状態時系列を生成した場合は（ステップＳ８１１：ＮＯ）、部分時系列生成部１０４が、生成された状態時系列から部分状態時系列を生成する部分時系列生成処理（ステップＳ８１２〜ステップＳ８１７）を実行する。
【００５５】
例えば、図１０のタグＩＤ＝ｒ３に対応するイベント時系列を処理した後であれば、未処理のタグＩＤのイベント時系列は存在しないので、部分時系列生成処理が実行される。
【００５６】
なお、図１１は、図１０のようなイベント時系列から状態時系列生成部１０３によって生成された状態時系列の一例を示す図である。図１１に示すように、状態時系列生成部１０３は、状態の遷移を生じさせたイベントの発生日時と、状態と、タグＩＤとを発生日時順に並べた状態時系列を生成する。
【００５７】
部分時系列生成処理では、まず、部分時系列生成部１０４が、生成された状態時系列から未処理のタグＩＤの状態時系列を取得する（ステップＳ８１２）。次に、部分時系列生成部１０４は、状態時系列の末尾の状態から順に状態を一つ抽出する（ステップＳ８１３）。なお、状態時系列の末尾の状態から順に抽出するのは、適合する状態遷移パターンの絞り込みを早くしうるからである。部分時系列生成部１０４が、状態時系列の先頭の状態から抽出するように構成してもよい。
【００５８】
次に、部分時系列生成部１０４は、分割ルール記憶部１２３に格納されている分割ルールを参照し、抽出した状態に合致する状態遷移パターンを選択する（ステップＳ８１４）。また、部分時系列生成部１０４は、選択された状態遷移パターンに従って、抽出した状態から状態遷移パターンの先頭の状態までの状態時系列の部分系列を、部分状態時系列として抽出する（ステップＳ８１５）。
【００５９】
例えば、図５の分割ルールが分割ルール記憶部１２３に格納されているとする。また、図１１のタグＩＤ＝ｒ１の状態時系列の最後のデータの状態である「購入」が処理対象の状態として抽出されているとする。この場合、部分時系列生成部１０４は、分割ルールの各状態遷移パターンの最後の状態を、抽出した状態と比較し、３番目の状態遷移パターンと８番目の状態遷移パターンを抽出する。さらに、抽出した状態「購入」の前の状態は「棚２ → 店内→ 試着室→ 店内」であるため、部分時系列生成部１０４は、これらの状態と状態遷移パターンとを比較することにより、３番目の状態遷移パターンが抽出した状態に合致していると判断する。そこで、部分時系列生成部１０４は、部分状態時系列として、「棚２ → 店内→ 試着室→ 店内→ 購入」を取り出す。また、次の状態として「棚２」を設定する。このように、一致する状態遷移パターンが存在した場合、部分時系列生成部１０４は、状態遷移パターンの先頭の状態を次に処理する状態として処理を繰り返す。
【００６０】
同様に、図１１のタグＩＤ＝ｒ２の状態時系列の最後のデータの状態である「購入」が処理対象の状態として抽出されているとする。この場合、部分時系列生成部１０４は、分割ルールの各状態遷移パターンの最後の状態を、抽出した状態と比較し、３番目の状態遷移パターンと８番目の状態遷移パターンを抽出する。さらに、抽出した状態「購入」の前の状態は「棚２ → 店内」であるため、部分時系列生成部１０４は、これらの状態と状態遷移パターンとを比較することにより、８番目の状態遷移パターンが抽出した状態に合致していると判断する。そこで、部分時系列生成部１０４は、部分状態時系列として、「棚２ → 店内→ 購入」を取り出す。また、次の状態として「棚２」を設定する。
【００６１】
部分状態時系列を抽出した後、部分時系列生成部１０４は、状態時系列内の未処理の状態が存在するか否かを判断する（ステップＳ８１６）。例えば、図１１のタグＩＤ＝ｒ１に対応する状態時系列を処理対象とした場合、この状態時系列の１番目のデータ「04/01 15:00, 店内, ｒ１」が処理された直後では、当該状態時系列に未処理の状態が存在しないと判断される。
【００６２】
状態時系列内の未処理の状態が存在する場合は（ステップＳ８１６：ＹＥＳ）、次の状態を取得して処理を繰り返す（ステップＳ８１３）。
【００６３】
未処理の状態が存在しない場合は（ステップＳ８１６：ＮＯ）、部分時系列生成部１０４は、さらに未処理のタグＩＤの状態時系列が存在するか否かを判断する（ステップＳ８１７）。未処理のタグＩＤの状態時系列が存在する場合は（ステップＳ８１７：ＹＥＳ）、未処理のタグＩＤの状態時系列を取得して処理を繰り返す（ステップＳ８１２）。
【００６４】
未処理のタグＩＤの状態時系列が存在しない場合は（ステップＳ８１７：ＮＯ）、結合時系列生成部１０５が、部分状態時系列を結合する結合時系列生成処理（ステップＳ８１８〜ステップＳ８２６）を実行する。
【００６５】
例えば、図１１の状態時系列の場合、タグＩＤ＝ｒ３に対応する状態時系列が抽出された後であれば、未処理のタグＩＤの状態時系列が存在しないため、結合時系列生成処理が実行される。
【００６６】
なお、図１２は、図１１のような状態時系列から部分時系列生成部１０４によって生成された部分状態時系列の一例を示す図である。図１２に示すように、部分時系列生成部１０４は、タグＩＤを対応づけた部分状態時系列を生成する。
【００６７】
結合時系列生成処理では、まず、結合時系列生成部１０５が、生成された部分状態時系列から未処理の部分状態時系列を取得する（ステップＳ８１８）。さらに、結合時系列生成部１０５は、ステップＳ８１８で取得した部分状態時系列と異なる部分状態時系列のうち未処理の部分時系列を取得する（ステップＳ８１９）。
【００６８】
次に、結合時系列生成部１０５は、結合ルール記憶部１２４に格納されている結合ルールを参照することにより、抽出された２つの部分状態時系列が結合可能か否かを判断する（ステップＳ８２０）。
【００６９】
例えば、図６のような結合ルールが結合ルール記憶部１２４に格納されているとする。また、図１２の１番目の部分状態時系列および２番目の部分状態時系列が取り出されているとする。このとき、この２つの部分状態時系列は同一のタグＩＤが付与されている。一方、図６の結合ルールは、いずれもタグＩＤが異種であることを条件としているため、結合時系列生成部１０５は、部分状態時系列が結合できないと判断する。
【００７０】
また、他の例として、図１２の１番目の部分状態時系列および６番目の部分状態時系列が取り出されているとする。このとき、この２つの部分状態時系列は対応するタグＩＤが異なっているものの、最終の状態が当該結合ルールに記載されている「購入」または「試着室」のいずれにも合致していない。このため、結合時系列生成部１０５は、部分状態時系列が結合できないと判断する。
【００７１】
これに対して、図１２の５番目の部分状態時系列および１０番目の部分状態時系列が取り出されているとする。このとき、この２つの部分状態時系列は対応するタグＩＤが異なっており、最終の状態が共に「購入」となっている。また、この最終の状態の発生日時の差分は１分（１５：００−１５：０１）となっている。したがって、この２つの部分状態時系列は、図６の１番目の結合ルールの条件と合致するため、結合時系列生成部１０５は、これらの部分状態時系列が結合できると判断する。
【００７２】
さらに、他の例として、図１２の９番目の部分状態時系列と、図１２には示していないタグＩＤ＝ｒ４に対応する部分状態時系列である「(04/02 09:00, 棚２) → (04/02 11:10, 店内) → (04/02 11:16,試着室) → (04/02 11:20, 店内) → (04/02 11:25, 棚２)」（以下、部分状態時系列ｄ１という）が抽出されているとする。このとき、この２つの部分状態時系列は対応するタグＩＤが異なっており、中間に「試着室」状態が存在する。そして、この状態「試着室」から次の状態である「店内」までの時間は、９番目の部分状態時系列では「04/02 11:05〜04/02 11:20」であり、部分状態時系列ｄ１では「04/02 11:15〜04/02 11:20」である。すなわち、両者の日時の範囲には重複する部分が存在する。したがって、この２つの部分状態時系列は、図６の２番目の結合ルールの条件と合致するため、結合時系列生成部１０５は、これらの部分状態時系列が結合できると判断する。
【００７３】
抽出された２つの部分状態時系列が結合できると判断した場合（ステップＳ８２０：ＹＥＳ）、結合時系列生成部１０５は、ステップＳ８１９で抽出し、結合ルールが成立した部分状態時系列を、ステップＳ８１８で抽出した部分状態時系列に対して結合する部分状態時系列として一時的に保存する（ステップＳ８２１）。
【００７４】
例えば、図１２の５番目の部分状態時系列および１０番目の部分状態時系列の場合には、１０番目の部分状態時系列が５番目の部分状態時系列に対応する部分状態時系列として格納される。また、図１２の９番目の部分状態時系列と部分状態時系列ｄ１の場合には、部分状態時系列ｄ１が９番目の部分状態時系列に対応する部分状態時系列として格納される。
【００７５】
抽出された２つの部分状態時系列が結合できないと判断した場合（ステップＳ８２０：ＮＯ）、結合時系列生成部１０５は、ステップＳ８１８で抽出した部分状態時系列に対して結合ルールが成立しなかった部分状態時系列を一時的に保存する（ステップＳ８２２）。
【００７６】
例えば、図１２の１番目の部分状態時系列がステップＳ８１８で取り出されている場合であれば、２番目の部分状態時系列は、１番目の部分状態時系列に対して結合ルールが成立しない部分状態時系列として格納される。また、図１２の１番目の部分状態時系列および６番目の部分状態時系列が取り出されている場合には、６番目の部分状態時系列が、１番目の部分状態時系列に対して結合ルールが成立しない部分状態時系列として格納される。
【００７７】
次に、結合時系列生成部１０５は、ステップＳ８１８で取得した部分状態時系列と異なる部分状態時系列のうち未処理の部分状態時系列が存在するか否かを判断する（ステップＳ８２３）。未処理の部分状態時系列が存在する場合（ステップＳ８２３：ＹＥＳ）、次の未処理の部分状態時系列を取得して処理を繰り返す（ステップＳ８１９）。
【００７８】
未処理の部分状態時系列が存在しない場合（ステップＳ８２３：ＮＯ）、結合時系列生成部１０５は、ステップＳ８１８で取り出した部分状態時系列に対して、結合ルールが成立しているとして格納されている部分状態時系列を結合する（ステップＳ８２４）。このとき、結合する部分状態時系列が存在しない場合には、結合時系列生成部１０５は、ステップＳ８１８で取り出した部分状態時系列単独で構成される状態結合時系列を出力する。
【００７９】
例えば、図１２の部分状態時系列が、処理対象とする部分状態時系列のすべてとして与えられており、１番目の部分状態時系列が結合対象となっているとする。この場合、１番目の部分状態時系列に対しては、図６結合ルールと合致する他の部分状態時系列は存在しないため、結合時系列生成部１０５は、１番目の部分状態時系列単独で状態結合時系列を構成する。
【００８０】
具体的には、結合時系列生成部１０５は、部分状態時系列の中から日時に関する情報を削除し、各状態にタグＩＤを付与した図１３の１番目に示すような状態結合時系列を生成する。図１３は、このようにして結合時系列生成部１０５によって生成される状態結合時系列の一例を示している。
【００８１】
これに対して、図１２の部分状態時系列が、処理対象とする部分状態時系列のすべてとして与えられており、５番目の部分状態時系列が結合対象となっているとする。この場合、上述のように、図１２の１０番目の部分状態時系列が結合対象となる。結合時系列生成部１０５は、まず、結合することが判定された最終位置の状態を結合する。次に、結合時系列生成部１０５は、各部分状態時系列の最終位置の状態の前の状態を比較する。この例では、前の状態が「店内」で一致しているため、結合時系列生成部１０５は、この状態をさらに結合する。続いて、結合時系列生成部１０５は、「店内」の前の状態をさらに比較する。この場合は「試着室」および「棚２」で一致しないため、結合時系列生成部１０５は、結合しない状態を並べる順序を決定するため、各状態に付随する日時を比較する。この例では、「試着室」に対応づけられた日時「04/03 14:35」が、「棚２」に対応づけられた日時「04/02 11:25」の後に発生しているので、「棚２」の状態を「試着室」の状態の前に挿入する。
【００８２】
１０番目の部分状態時系列に関しては、「棚２」の状態が最初の状態となる。したがって、結合時系列生成部１０５は、最終的に各状態に対応する日時情報を削除し、対応するタグＩＤを状態に付与した図１３の５番目に示したような状態結合時系列を生成する。
【００８３】
状態結合時系列の他の例として、図１２の９番目の部分状態時系列と部分状態時系列ｄ１とを結合する場合を説明する。この２つの部分状態時系列では、中間に位置する「試着室」で図６の２番目の結合ルールが成立している。このため、結合時系列生成部１０５は、最初に状態「試着室」を結合する。次に、結合時系列生成部１０５は、この状態を基準として、その前の状態を結合する。この例では、前の状態は「店内」で一致しているため、結合時系列生成部１０５は、状態「店内」を結合する。さらに、その前の状態「棚２」も一致するため、結合時系列生成部１０５は、この状態も結合する。同様に、基準とした状態「試着室」の後の状態を順次結合する。例えば、状態「試着室」の後の状態は、順に「店内」および「棚２」で一致しているため、結合時系列生成部１０５は、これらの状態を結合する。これにより、結合時系列生成部１０５は、最終的に、「(ｒ２:棚２, ｒ４:棚２) → (ｒ２:店内, ｒ４:店内) → (ｒ２:試着室, ｒ４:試着室) → (ｒ２:店内, ｒ４:店内) → (ｒ２:棚２, ｒ４:棚２)」という状態結合時系列を生成する。
【００８４】
ステップＳ８２４で状態結合時系列を生成した後、結合時系列生成部１０５は、結合できない部分状態時系列として保存した部分状態時系列を、次の処理対象とする部分状態時系列の集合として設定する（ステップＳ８２５）。
【００８５】
例えば、図６のような結合ルールおよび図１２のようなが部分状態時系列が与えられており、図１２の１番目の部分状態時系列が、ステップＳ８１８で抽出された部分状態時系列として与えられているとする。この場合、１番目の部分状態時系列では、図６の結合ルールに合致する他の部分状態時系列が存在しないため、１番目の部分状態時系列を除いたすべての部分状態時系列が、部分状態時系列の集合として設定される。
【００８６】
次に、結合時系列生成部１０５は、処理対象とする部分状態時系列の集合が存在するか否かを判断する（ステップＳ８２６）。処理対象とする部分状態時系列の集合が存在する場合は（ステップＳ８２６：ＹＥＳ）、この部分状態時系列の集合から新たに部分状態時系列を取得して処理を繰り返す（ステップＳ８１８）。
【００８７】
処理対象とする部分状態時系列の集合が存在しない場合（ステップＳ８２６：ＮＯ）、属性値時系列生成部１０６が、生成された状態結合時系列から属性値時系列を生成する属性値時系列生成処理（ステップＳ８２７〜ステップＳ８３１）を実行する。
【００８８】
例えば、図１２の最後の部分状態時系列を処理した後であれば、処理対象とする部分状態時系列が存在しないため、属性値時系列生成処理が実行される。
【００８９】
なお、図１３は、図１２のような部分状態時系列から結合時系列生成部１０５によって生成された状態結合時系列の一例を示している。
【００９０】
属性値時系列生成処理では、まず、属性値時系列生成部１０６が、生成された状態結合時系列から未処理の状態結合時系列を取得する（ステップＳ８２７）。次に、属性値時系列生成部１０６が、取得した状態結合時系列から未処理のタグＩＤを取得する（ステップＳ８２８）。
【００９１】
次に、属性値時系列生成部１０６は、取得したタグＩＤに対応する属性値を属性値記憶部１２５から取得し、状態結合時系列から取り出したタグＩＤを取得した属性値に変換することにより、属性値時系列を生成する（ステップＳ８２９）。
【００９２】
例えば、図７に示すような属性値が属性値記憶部１２５に格納されているとする。また、図１３の１番目の状態結合時系列から、タグＩＤ＝ｒ１が取り出されているとする。このとき、タグＩＤのすべての属性値を連結した属性値によってタグＩＤを変換する場合、属性値時系列生成部１０６は、タグＩＤ＝ｒ１を「スカート1/黒」のように変換する。同様に、図１３の６番目の状態結合時系列からタグＩＤ＝ｒ２が取り出されている場合、属性値時系列生成部１０６は、タグＩＤ＝ｒ２を「ジャケット1/黒」に変換する。
【００９３】
次に、属性値時系列生成部１０６は、未処理のタグＩＤが存在するか否かを判断する（ステップＳ８３０）。例えば、図１３の１番目の状態結合時系列が取り出されているとする。この状態結合時系列からタグＩＤ＝ｒ１を取得して処理した後であれば、他のタグＩＤは存在しないため、属性値時系列生成部１０６は、未処理のタグＩＤが存在しないと判断する。
【００９４】
未処理のタグＩＤが存在する場合（ステップＳ８３０：ＹＥＳ）、属性値時系列生成部１０６は、次の未処理のタグＩＤを取得して処理を繰り返す（ステップＳ８２８）。未処理のタグＩＤが存在しない場合（ステップＳ８３０：ＮＯ）、属性値時系列生成部１０６は、さらに、未処理の状態結合時系列が存在するか否かを判断する（ステップＳ８３１）。
【００９５】
未処理の状態結合時系列が存在する場合（ステップＳ８３１：ＹＥＳ）、属性値時系列生成部１０６は、次の未処理の状態結合時系列を取得して処理を繰り返す（ステップＳ８２７）。未処理の状態結合時系列が存在しない場合（ステップＳ８３１：ＮＯ）、出力部１０７が、生成された属性値時系列を記憶部等に出力し（ステップＳ８３２）、データ生成処理を終了する。
【００９６】
なお、図１４は、図１３のような状態結合時系列から属性値時系列生成部１０６によって生成された属性値時系列の一例を示す図である。
【００９７】
このように、第１の実施の形態にかかるデータ生成装置では、収集されたタグＩＤデータから、時系列パターンの分析に利用可能な属性値時系列を生成することができる。また、第１の実施の形態にかかるデータ生成装置では、結合ルールを用いることにより複数のＲＦＩＤタグに関する複数の部分状態時系列を結合することができる。これにより、特定の商品に対応する複数の要因間の関係を分析することができる。
【００９８】
（第２の実施の形態）
第１の実施の形態のデータ生成装置によって生成された属性値時系列に対しては、時系列データの中から特徴的な時系列パターンを発見する時系列データの分析法を適用することが可能となる。そこで、第２の実施の形態では、属性値時系列を分析する機能を備えたデータ生成装置の例について説明する。
【００９９】
図１５は、第２の実施の形態にかかるデータ生成装置１５００の構成を示すブロック図である。図１５に示すように、データ生成装置１５００は、第１の実施の形態のデータ生成装置１００に、時系列パターン抽出部１５０８と、時系列パターン記憶部１５２６とを追加した構成となっている。その他の構成および機能は、第１の実施の形態にかかるデータ生成装置１００の構成を表すブロック図である図２と同様であるので、同一符号を付し、ここでの説明は省略する。
【０１００】
時系列パターン抽出部１５０８は、属性値および状態のセットからなるデータを一つのアイテムとみなすことにより、属性値時系列を一つの時系列データとみなし、この時系列データから特徴的なアイテム集合の系列である時系列パターンを抽出する。
【０１０１】
例えば、時系列パターン抽出部１５０８は、「スカート1/黒:倉庫」、を一つのアイテムとみなすことにより、図１４の１番目の属性値時系列を時系列データとみなすことができる。
【０１０２】
時系列パターン抽出部１５０８は、例えば、「櫻井茂明、北原洋一、折原良平：特徴的な時系列パターンを発見するための新指標の提案、日本データベース学会Letters, 5, 1, 8, 153-157(2006).」（以下、参考文献という）に記載の方法に従い、以下の（１）式によって定義される時系列パターンの評価値である系列興味度の値が指定した閾値以上となるすべての時系列パターンを抽出する。
【数１】
【０１０３】
ただし、ｓを時系列パターン、ｓｐを時系列パターンｓの部分時系列パターン、ｆ（ｓ）を時系列パターンを含む時系列データの個数を計算する関数、Ｎを時系列データの個数、α（≧０）は系列興味度パラメータとする。
【０１０４】
なお、時系列パターン抽出部１５０８が、参考文献の方法以外の方法で属性値時系列を分析するように構成してもよい。
【０１０５】
時系列パターン記憶部１５２６は、時系列パターン抽出部１５０８によって抽出された、系列興味度の値が閾値以上となる時系列パターンを記憶する。時系列パターン記憶部１５２６は、ＨＤＤ、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭなどの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。
【０１０６】
このように、第２の実施の形態にかかるデータ生成装置では、時系列パターン抽出部１５０８と時系列パターン記憶部１５２６を備えることにより複数のアイテム間の時系列的な関係性を分析することが可能となる。
【０１０７】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。例えば、属性値時系列生成部１０６は、属性値記憶部１２５に格納されているすべての属性値を連結することにより、タグＩＤの変換を行っているが、属性値の一部のみを連結してタグＩＤを変換するように構成してもよい。
【０１０８】
また、上記説明では、属性値記憶部１２５に格納されている属性値は離散値に限定されていたが、数値を属性値としてもよい。
【０１０９】
また、結合ルール記憶部１２４に格納されている結合ルールとして、例えば、レジで同一のレシート内に記載されたタグＩＤを結合するルールなどのように、日時以外の情報を利用した結合ルールを利用するように構成してもよい。この場合、例えば、同一のレシートに記載されたタグＩＤであることを示すデータを別途入力し、結合ルールの適用時に参照するように構成する。
【０１１０】
また、時系列パターン抽出部１５０８が、属性値の一部の値のみを含む属性値時系列のみを取り出した後で、取り出した属性値時系列を参考文献の方法の入力とするように構成してもよい。
【０１１１】
次に、第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置のハードウェア構成について図１６を用いて説明する。図１６は、第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【０１１２】
第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２やＲＡＭ５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤ（Compact Disc）ドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置と、各部を接続するバス６１を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【０１１３】
第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置で実行されるデータ生成プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【０１１４】
また、第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置で実行されるデータ生成プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置で実行されるデータ生成プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【０１１５】
また、第１または第２の実施の形態のデータ生成プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【０１１６】
第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置で実行されるデータ生成プログラムは、上述した各部（入力部、イベント時系列生成部、状態時系列生成部、部分時系列生成部、結合時系列生成部、属性値時系列生成部、出力部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ５１（プロセッサ）が上記記憶媒体からデータ生成プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、上述した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【産業上の利用可能性】
【０１１７】
以上のように、本発明にかかる装置および方法は、ＲＦＩＤタグが付与された商品などの移動経過を表す時系列データを入力して分析に用いるデータを生成する装置および方法に適している。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】データ収集環境の一例を示す図である。
【図２】第１の実施の形態にかかるデータ生成装置の構成を示すブロック図である。
【図３】タグＩＤデータ記憶部に記憶されたタグＩＤデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図４】状態ルール記憶部に記憶された状態ルールのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】分割ルール記憶部に記憶された分割ルールのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】結合ルール記憶部に記憶された結合ルールのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】属性値記憶部に記憶されたデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図８】第１の実施の形態におけるデータ生成処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図９】第１の実施の形態におけるデータ生成処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１０】生成されたイベント時系列の一例を示す図である。
【図１１】生成された状態時系列の一例を示す図である。
【図１２】生成された部分状態時系列の一例を示す図である。
【図１３】生成された状態結合時系列の一例を示す図である。
【図１４】生成された属性値時系列の一例を示す図である。
【図１５】第２の実施の形態にかかるデータ生成装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１１９】
１０ 倉庫
２０ 店内
３１〜３７ ゲート
５１ ＣＰＵ
５２ ＲＯＭ
５３ ＲＡＭ
５４ 通信Ｉ／Ｆ
６１ バス
１００ データ生成装置
１０１ 入力部
１０２ イベント時系列生成部
１０３ 状態時系列生成部
１０４ 部分時系列生成部
１０５ 結合時系列生成部
１０６ 属性値時系列生成部
１０７ 出力部
１２１ タグＩＤデータ記憶部
１２２ 状態ルール記憶部
１２３ 分割ルール記憶部
１２４ 結合ルール記憶部
１２５ 属性値記憶部
１５００ データ生成装置
１５０８ 時系列パターン抽出部
１５２６ 時系列パターン記憶部
【技術分野】
【０００１】
この発明は、データ分析の対象物に付与されたＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグ等から検知された対象物の時間変化を表すデータから、分析に用いる時系列データを生成する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
データ分析等のために、時間経過に伴って変化する時系列データを生成するさまざまな技術が存在する。特許文献１では、複数の時系列データを組み合わせることにより、欠落しているデータを補間しながら、複数の時系列データを統合した時系列データを生成する技術が提案されている。また、特許文献２では、検索キーによって収集されたＷｅｂページを、そのＵＲＬに関する情報に基づいてクラスタリングするとともに、特定のクラスターに含まれるページを時間情報に基づいて分割することにより、系列データを生成する技術が提案されている。
【０００３】
一方、データ分析の対象となる対象物に付されたＲＦＩＤタグを検出することにより対象物の移動などの時間変化を分析する技術も知られている。ＲＦＩＤタグから収集されたデータを用いた従来の分析技術では、同時に計測された複数のＲＦＩＤタグの関連性を分析することができる。また、同一のＲＦＩＤタグが時間の経過に伴って位置的にどのような推移をとり、どのような結果となるかを分析することができる。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−４４５１８号公報
【特許文献２】特開２００６−３３１０８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の方法では、１つのタグの時系列から複数の動作（要因）を分析することができないという問題があった。例えば、同一のタグが付された商品を、複数ユーザがそれぞれ別に移動させた場合、複数のユーザによって別々に移動されたことを区別して分析することができなかった。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、対象物の時間変化を表す時系列データから、時間変化の要因の分析に適したデータを生成することができる装置および方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、対象物を識別する識別情報と、前記対象物の属性を表す属性情報とを対応づけて記憶する属性記憶部と、前記識別情報と、前記識別情報の前記対象物に対して発生したイベントと、前記イベントの発生日時とを対応づけた複数の入力データを入力する入力部と、前記入力データに含まれる前記識別情報ごとに、前記発生日時順に前記イベントを並べた時系列であって、前記識別情報を対応づけたイベント時系列を生成するイベント時系列生成部と、前記イベント時系列に含まれる前記イベントの発生に伴う前記対象物の状態の遷移を表す時系列であって、前記イベント時系列に対応する前記識別情報を対応づけた状態時系列を生成する状態時系列生成部と、複数の前記状態を予め定められた順序で並べた状態遷移パターンと一致する複数の前記状態を含む時系列を前記状態時系列から抽出し、抽出した時系列に前記状態時系列に対応する前記識別情報を対応づけた部分状態時系列を生成する部分時系列生成部と、前記部分状態時系列ごとに、前記部分状態時系列に対応づけられた前記識別情報に対応する前記属性情報を前記属性記憶部から取得し、前記部分状態時系列に含まれる前記状態それぞれに対して、取得した前記属性情報を対応づけた属性時系列を生成する属性時系列生成部と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、上記装置を実行することができる方法である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、対象物の時間変化を表す時系列データから、時間変化の要因の分析に適したデータを生成することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる装置および方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（第１の実施の形態）
例えば、ＲＦＩＤタグが付与された商品をデータ分析の対象物とする場合、ＲＦＩＤタグの通過等を検知可能な複数のセンサを用いることにより、商品の移動の経過を表すデータを収集することができる。しかし、上述のように、このようなデータのみでは、例えば複数のユーザによって生じた商品の移動をそれぞれ区別して分析することができない。
【００１２】
また、個々のＲＦＩＤタグから収集されるデータは、実際には同じ要因によってその推移が発生しているとしても、必ずしも同時に計測されるとは限らないため、複数のＲＦＩＤタグによって収集されたデータ間の時系列的な関係性を分析することは困難であった。
【００１３】
そこで、第１の実施の形態にかかるデータ生成装置は、商品の移動経過を表すデータから、商品の状態の遷移を表す状態時系列を生成し、所定のルールに従って状態時系列を分割した部分状態時系列を生成する。これにより、時間変化の要因の分析に適したデータを生成することができる。また、第１の実施の形態にかかるデータ生成装置は、同一の要因によってその推移が生じたと考えられる、複数のＲＦＩＤタグに関する複数の部分状態時系列を結合する。これにより、特定の商品に対応する複数の要因間の関係を分析することができる。
【００１４】
なお、以下では、ＲＦＩＤタグが付与された商品を扱う洋品店で収集された商品の移動経過を表す入力データを元に分析用の時系列データを生成するデータ生成装置を例に説明する。適用可能なデータ収集環境はこれに限られず、例えば、スーパーなどの小売店を対象としてもよい。より一般的には、ＲＦＩＤタグが設置可能な移動可能な物体（対象物）が存在し、特定のＲＦＩＤリーダーによってＲＦＩＤタグが通過した日時を記録できる環境から収集された入力データに対して本実施の形態の方法を適用することができる。
【００１５】
ここで、上記のような入力データが収集される環境の一例について図１を用いて説明する。図１は、データ収集環境の一例を示す図である。同図に示すように、第１の実施の形態では、商品を保管する倉庫１０、商品を陳列・販売する店内２０からなるデータ収集環境を例に説明する。
【００１６】
店内２０には、商品を陳列する棚１〜棚４、顧客が商品を試着する試着室、商品を購入するレジが設置されている。また、倉庫１０と店内２０との間、棚１〜棚４と店内２０との間、試着室と店内２０との間、およびレジと店内２０との間には、ＲＦＩＤタグの通過を検知できるゲート３１〜３７が設置されている。
【００１７】
なお、各商品は、商品を個々に識別可能なタグＩＤが格納されたＲＦＩＤタグが予め付与されているものとする。本環境を利用することにより、商品がゲート通過するたびに、通過した日時、通過したゲート、およびＲＦＩＤタグのタグＩＤを収集することができる。収集されたデータ（以下、タグＩＤデータという）が、入力データとして第１の実施の形態のデータ生成装置に入力される。
【００１８】
なお、以下では、ゲート３１を倉庫店内間ゲート、ゲート３２〜ゲート３５を棚１ゲート〜棚４ゲート、ゲート３６を試着室ゲート、およびゲート３７をレジゲートという場合がある。
【００１９】
図２は、第１の実施の形態にかかるデータ生成装置１００の構成を示すブロック図である。図２に示すように、データ生成装置１００は、タグＩＤデータ記憶部１２１と、状態ルール記憶部１２２と、分割ルール記憶部１２３と、結合ルール記憶部１２４と、属性値記憶部１２５と、入力部１０１と、イベント時系列生成部１０２と、状態時系列生成部１０３と、部分時系列生成部１０４と、結合時系列生成部１０５と、属性値時系列生成部１０６と、出力部１０７と、を備えている。
【００２０】
タグＩＤデータ記憶部１２１は、図１に示したようなデータ収集環境で収集されたタグＩＤデータを記憶する。図３は、タグＩＤデータ記憶部１２１に記憶されたタグＩＤデータのデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、タグＩＤデータ記憶部１２１は、イベントが発生した日時と、発生したイベントと、タグＩＤとを対応づけたタグＩＤデータを記憶している。
【００２１】
本実施の形態では、ＲＦＩＤタグを検知したことがイベントに相当するため、日時には、各ゲートでＲＦＩＤタグを検知した日時が設定される。また、イベントには、いずれかのゲートを通過したことを表すイベント（イベント情報）が設定される。なお、イベントの代わりに通過したゲート名を設定するように構成してもよい。タグＩＤは、該当するゲートでＲＦＩＤタグから読み取られたタグＩＤが設定される。
【００２２】
図２に戻り、状態ルール記憶部１２２は、発生したイベントによって生じる対象物の状態遷移のルールを定めた状態ルールを記憶する。図４は、状態ルール記憶部１２２に記憶された状態ルールのデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、状態ルール記憶部１２２は、遷移前の状態と、イベントと、当該イベントにより遷移した後の状態（遷移後の状態）とを対応づけた状態ルールを記憶している。状態は、商品が倉庫または店内のいずれの箇所に存在するかを表す。例えば、同図の最初の状態ルールは、商品が倉庫に存在する状態から、商品が倉庫店内間ゲートを通過した後、店内に存在する状態に遷移することを表している。なお、本実施の形態では、初期状態を「倉庫」とする。
【００２３】
図２に戻り、分割ルール記憶部１２３は、状態時系列生成部１０３（後述）によって生成された状態時系列を分割するための分割ルールを記憶する。図５は、分割ルール記憶部１２３に記憶された分割ルールのデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、分割ルール記憶部１２３は、複数の状態を所定の順序で並べた状態遷移パターンを分割ルールとして記憶する。例えば、同図の最初の状態遷移パターンは、倉庫から店内へ移動し、さらに店内からいずれかの棚（棚ｘ（ｘ＝１〜４））に移動する状態遷移のパターンを表している。後述する部分時系列生成部１０４は、状態遷移パターンと一致する複数の状態を含む部分状態時系列を生成する。なお、分割ルールはこれに限られるものではない。
【００２４】
図２に戻り、結合ルール記憶部１２４は、複数の部分状態時系列を結合するための状態に関する条件を定めた結合ルールを記憶する。図６は、結合ルール記憶部１２４に記憶された結合ルールのデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、結合ルール記憶部１２４は、タグＩＤと、位置と、結合する状態と、時間条件とを対応づけた結合ルールを記憶している。
【００２５】
タグＩＤは、結合する複数の部分状態時系列に対応するタグＩＤに関する条件を表す。同図では、結合する部分状態時系列に対応するタグＩＤが異なることを表す「異種」が設定された例が示されている。
【００２６】
位置は、複数の部分状態時系列を、部分状態時系列に含まれる状態のうち、いずれの位置に存在する状態で結合するかを表す。同図では、部分状態時系列の末尾の状態で結合することを表す「最終」、および、部分状態時系列の先頭・末尾以外の状態で結合することを表す「中間」が設定された例が示されている。
【００２７】
時間条件は、結合する状態の時間に関する条件を表す。時間条件には、例えば、結合する状態に遷移する原因となったイベントの発生日時に関する条件を設定する。同図の最初の結合ルールでは、結合する状態に遷移する原因となったイベントの発生日時の差分が１分以内であることを表す時間条件の例が示されている。また、同図の２番目の結合ルールでは、結合する状態に遷移する原因となったイベントの発生日時から、次の状態に遷移する原因となったイベントの発生日時までの時間が重複することを表す時間条件の例が示されている。
【００２８】
図２に戻り、属性値記憶部１２５は、タグＩＤが付与された商品の属性を表す属性情報（属性値）を記憶する。図７は、属性値記憶部１２５に記憶されたデータのデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、属性値記憶部１２５は、タグＩＤに、タグＩＤが付与された商品の品種、および、当該商品の色を属性値として対応づけたデータを記憶している。
【００２９】
タグＩＤは、個々の商品を識別する識別情報である。すなわち、品種および色が同一の商品が複数存在する場合は、各商品に対してそれぞれ異なるタグＩＤが付与される。したがって、同図の最初のデータのように、複数のタグＩＤが、同一の属性値に対応づけられる場合がある。
【００３０】
なお、タグＩＤデータ記憶部１２１、状態ルール記憶部１２２、分割ルール記憶部１２３、結合ルール記憶部１２４、および属性値記憶部１２５は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。
【００３１】
図２に戻り、入力部１０１は、入力データとしてタグＩＤデータをタグＩＤデータ記憶部１２１から入力する。なお、入力元はタグＩＤデータ記憶部１２１に限られず、他の記憶媒体から入力するように構成してもよい。また、例えばネットワークを介して他の装置から入力するように構成してもよい。
【００３２】
イベント時系列生成部１０２は、タグＩＤデータをタグＩＤごとに分け、イベントの発生順に並べた時系列データであるイベント時系列を生成する。
【００３３】
状態時系列生成部１０３は、イベント時系列に状態ルールを適用し、タグＩＤの商品の状態の遷移を表す状態時系列を生成する。
【００３４】
部分時系列生成部１０４は、分割ルールを参照して、状態時系列を複数の部分状態時系列に分割する。具体的には、部分時系列生成部１０４は、状態時系列に含まれる複数の状態のうち、分割ルール記憶部１２３に記憶された状態遷移パターンと一致する複数の状態を抽出し、抽出した複数の状態を含む部分状態時系列を生成する。
【００３５】
結合時系列生成部１０５は、結合ルールを参照して、部分状態時系列を結合した結合時系列を生成する。例えば、結合時系列生成部１０５は、図６のような結合ルールを参照し、対応するタグＩＤが相互に相違し（異種）、部分状態時系列の末尾の状態が共に「購入」であり、対応するイベントの発生日時の差分が１分以内である複数の部分状態時系列を結合した結合時系列を生成する。
【００３６】
属性値時系列生成部１０６は、結合時系列生成部１０５によって生成された結合時系列のそれぞれに対して、時系列に含まれる各状態に対応するタグＩＤの属性値を属性値記憶部１２５から取得し、取得した属性値をタグＩＤの代わりに対応づけた時系列である属性値時系列を生成する。
【００３７】
出力部１０７は、生成された属性値時系列を出力する。例えば、出力部１０７は、属性値時系列の出力用に用意された記憶部等（図示せず）に属性値時系列を出力する。なお、出力方法はこれに限られず、例えば、ネットワークを介して接続された他の装置に属性値時系列を出力するように構成してもよい。
【００３８】
次に、このように構成された第１の実施の形態にかかるデータ生成装置１００によるデータ生成処理について図８および図９を用いて説明する。図８および図９は、第１の実施の形態におけるデータ生成処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００３９】
まず、入力部１０１が、タグＩＤデータ記憶部１２１から未処理のタグＩＤデータを取得する（ステップＳ８０１）。次に、イベント時系列生成部１０２が、取得したタグＩＤデータに含まれるタグＩＤが既に取得済みか否かを判断する（ステップＳ８０２）。
【００４０】
例えば、図２の４番目のタグＩＤデータである「04/01 15:00, 棚１, ｒ１」が取得されたとする。この場合は、１番目のタグＩＤデータである「04/01 15:00, 倉庫店内間, ｒ１」が既に取り出されている。従って、イベント時系列生成部１０２は、タグＩＤ＝ｒ１は既に取得済みであると判断する。
【００４１】
既に取得済みのタグＩＤでない場合は（ステップＳ８０２：ＮＯ）、イベント時系列生成部１０２は、新たに取得したタグＩＤ用のイベント時系列を初期化する（ステップＳ８０３）。例えば、図２の２番目のタグＩＤデータである「04/01 15:01, 倉庫店内間, ｒ２」を取得した場合、イベント時系列生成部１０２は、タグＩＤ＝ｒ２に対応するイベント時系列を新たに生成し、生成したイベント時系列の先頭のデータとして、当該タグＩＤデータを登録する。
【００４２】
既に取得済みのタグＩＤである場合は（ステップＳ８０２：ＹＥＳ）、イベント時系列生成部１０２は、既に生成済みのイベント時系列にタグＩＤデータを追加することにより、当該イベント時系列を延伸する（ステップＳ８０４）。例えば、図２の４番目のタグＩＤデータである「04/01 15:00, 棚１, ｒ１」が取得された場合は、１番目のタグＩＤデータである「04/01 15:00, 倉庫店内間, ｒ１」を先頭データとするイベント時系列に、当該タグＩＤデータを追加することにより、当該イベント時系列を延伸する。
【００４３】
次に、イベント時系列生成部１０２は、タグＩＤデータ記憶部１２１に未処理のタグＩＤデータが存在するか否かを判断する（ステップＳ８０５）。未処理のタグＩＤデータが存在する場合は（ステップＳ８０５：ＹＥＳ）、未処理のタグＩＤデータを取得して処理を繰り返す（ステップＳ８０１）。
【００４４】
未処理のタグＩＤデータが存在しない場合は（ステップＳ８０５：ＮＯ）、状態時系列生成部１０３が、生成されたイベント時系列から状態時系列を生成する状態時系列生成処理（ステップＳ８０６〜ステップＳ８１１）を実行する。
【００４５】
例えば、図２の最後のタグＩＤデータである「04/04 19:00, 倉庫店内間, ｒ３」を取得してイベント時系列を延伸した後であれば、未処理のタグＩＤデータが存在しないため、状態時系列生成処理が実行される。
【００４６】
なお、図１０は、図２のようなタグＩＤデータからイベント時系列生成部１０２によって生成されたイベント時系列の一例を示す図である。図１０に示すように、イベント時系列生成部１０２は、イベントの発生日時と、イベントと、タグＩＤとを発生日時順に並べたイベント時系列を生成する。なお、同図では、説明の便宜上、３列を単位とするタグＩＤごとのイベント時系列を、水平方向に並べて記載している。
【００４７】
状態時系列生成処理では、まず、状態時系列生成部１０３が、生成されたイベント時系列から未処理のタグＩＤのイベント時系列を取得する（ステップＳ８０６）。次に、状態時系列生成部１０３は、取得したイベント時系列に対応する状態時系列を初期化する（ステップＳ８０７）。例えば、状態時系列の初期状態を「倉庫」とする場合には、状態時系列生成部１０３は、最初の状態として「倉庫」を設定するとともに、イベント時系列に対応するタグＩＤを設定することにより状態時系列を初期化する。
【００４８】
次に、状態時系列生成部１０３は、取得したイベント時系列からイベントを抽出する（ステップＳ８０８）。次に、状態時系列生成部１０３は、状態ルール記憶部１２２に記憶された状態ルールと、取得したイベント時系列に含まれる状態である現在の状態とを参照し、遷移後の状態を決定し、状態時系列に設定する（ステップＳ８０９）。
【００４９】
例えば、図４に示すような状態ルールが状態ルール記憶部１２２に記憶されているとする。また、すべてのイベント時系列における初期状態に、「倉庫」が設定されているとする。そして、図１０のタグＩＤ＝ｒ１に対応するイベント時系列の１番目に位置するデータからイベントが取り出されたとする。このデータは、図４の１番目に位置する状態ルールに合致するため、状態時系列生成部１０３は、遷移後の状態を「店内」に決定する。
【００５０】
また、同様に図１０のタグＩＤ＝ｒ１に対応するイベント時系列の２番目に位置するデータからイベントが取り出されたとする。このデータは、現在の状態が「店内」であるため、図４の３番目の状態ルールと合致する。このため、状態時系列生成部１０３は、遷移後の状態を「棚１」に決定する。
【００５１】
次に、状態時系列生成部１０３は、イベント時系列に未処理のイベントが存在するか否かを判断する（ステップＳ８１０）。存在する場合は（ステップＳ８１０：ＹＥＳ）、未処理のイベントを抽出して処理を繰り返す（ステップＳ８０８）。
【００５２】
例えば、図１０のタグＩＤ＝ｒ１に対応するイベント時系列を処理対象とした場合、イベント時系列の最後に位置するデータ「04/03 15:00, レジ, ｒ１」が抽出された直後では、当該イベント時系列に未処理のイベントが存在しないと判断される。
【００５３】
未処理のイベントが存在しない場合は（ステップＳ８１０：ＮＯ）、状態時系列生成部１０３は、さらに未処理のタグＩＤのイベント時系列が存在するか否かを判断する（ステップＳ８１１）。未処理のタグＩＤのイベント時系列が存在する場合は（ステップＳ８１１：ＹＥＳ）、未処理のタグＩＤのイベント時系列を取得して処理を繰り返す（ステップＳ８０６）。
【００５４】
未処理のタグＩＤのイベント時系列が存在しない場合、すなわち、すべてのタグＩＤのイベント時系列に対して状態時系列を生成した場合は（ステップＳ８１１：ＮＯ）、部分時系列生成部１０４が、生成された状態時系列から部分状態時系列を生成する部分時系列生成処理（ステップＳ８１２〜ステップＳ８１７）を実行する。
【００５５】
例えば、図１０のタグＩＤ＝ｒ３に対応するイベント時系列を処理した後であれば、未処理のタグＩＤのイベント時系列は存在しないので、部分時系列生成処理が実行される。
【００５６】
なお、図１１は、図１０のようなイベント時系列から状態時系列生成部１０３によって生成された状態時系列の一例を示す図である。図１１に示すように、状態時系列生成部１０３は、状態の遷移を生じさせたイベントの発生日時と、状態と、タグＩＤとを発生日時順に並べた状態時系列を生成する。
【００５７】
部分時系列生成処理では、まず、部分時系列生成部１０４が、生成された状態時系列から未処理のタグＩＤの状態時系列を取得する（ステップＳ８１２）。次に、部分時系列生成部１０４は、状態時系列の末尾の状態から順に状態を一つ抽出する（ステップＳ８１３）。なお、状態時系列の末尾の状態から順に抽出するのは、適合する状態遷移パターンの絞り込みを早くしうるからである。部分時系列生成部１０４が、状態時系列の先頭の状態から抽出するように構成してもよい。
【００５８】
次に、部分時系列生成部１０４は、分割ルール記憶部１２３に格納されている分割ルールを参照し、抽出した状態に合致する状態遷移パターンを選択する（ステップＳ８１４）。また、部分時系列生成部１０４は、選択された状態遷移パターンに従って、抽出した状態から状態遷移パターンの先頭の状態までの状態時系列の部分系列を、部分状態時系列として抽出する（ステップＳ８１５）。
【００５９】
例えば、図５の分割ルールが分割ルール記憶部１２３に格納されているとする。また、図１１のタグＩＤ＝ｒ１の状態時系列の最後のデータの状態である「購入」が処理対象の状態として抽出されているとする。この場合、部分時系列生成部１０４は、分割ルールの各状態遷移パターンの最後の状態を、抽出した状態と比較し、３番目の状態遷移パターンと８番目の状態遷移パターンを抽出する。さらに、抽出した状態「購入」の前の状態は「棚２ → 店内→ 試着室→ 店内」であるため、部分時系列生成部１０４は、これらの状態と状態遷移パターンとを比較することにより、３番目の状態遷移パターンが抽出した状態に合致していると判断する。そこで、部分時系列生成部１０４は、部分状態時系列として、「棚２ → 店内→ 試着室→ 店内→ 購入」を取り出す。また、次の状態として「棚２」を設定する。このように、一致する状態遷移パターンが存在した場合、部分時系列生成部１０４は、状態遷移パターンの先頭の状態を次に処理する状態として処理を繰り返す。
【００６０】
同様に、図１１のタグＩＤ＝ｒ２の状態時系列の最後のデータの状態である「購入」が処理対象の状態として抽出されているとする。この場合、部分時系列生成部１０４は、分割ルールの各状態遷移パターンの最後の状態を、抽出した状態と比較し、３番目の状態遷移パターンと８番目の状態遷移パターンを抽出する。さらに、抽出した状態「購入」の前の状態は「棚２ → 店内」であるため、部分時系列生成部１０４は、これらの状態と状態遷移パターンとを比較することにより、８番目の状態遷移パターンが抽出した状態に合致していると判断する。そこで、部分時系列生成部１０４は、部分状態時系列として、「棚２ → 店内→ 購入」を取り出す。また、次の状態として「棚２」を設定する。
【００６１】
部分状態時系列を抽出した後、部分時系列生成部１０４は、状態時系列内の未処理の状態が存在するか否かを判断する（ステップＳ８１６）。例えば、図１１のタグＩＤ＝ｒ１に対応する状態時系列を処理対象とした場合、この状態時系列の１番目のデータ「04/01 15:00, 店内, ｒ１」が処理された直後では、当該状態時系列に未処理の状態が存在しないと判断される。
【００６２】
状態時系列内の未処理の状態が存在する場合は（ステップＳ８１６：ＹＥＳ）、次の状態を取得して処理を繰り返す（ステップＳ８１３）。
【００６３】
未処理の状態が存在しない場合は（ステップＳ８１６：ＮＯ）、部分時系列生成部１０４は、さらに未処理のタグＩＤの状態時系列が存在するか否かを判断する（ステップＳ８１７）。未処理のタグＩＤの状態時系列が存在する場合は（ステップＳ８１７：ＹＥＳ）、未処理のタグＩＤの状態時系列を取得して処理を繰り返す（ステップＳ８１２）。
【００６４】
未処理のタグＩＤの状態時系列が存在しない場合は（ステップＳ８１７：ＮＯ）、結合時系列生成部１０５が、部分状態時系列を結合する結合時系列生成処理（ステップＳ８１８〜ステップＳ８２６）を実行する。
【００６５】
例えば、図１１の状態時系列の場合、タグＩＤ＝ｒ３に対応する状態時系列が抽出された後であれば、未処理のタグＩＤの状態時系列が存在しないため、結合時系列生成処理が実行される。
【００６６】
なお、図１２は、図１１のような状態時系列から部分時系列生成部１０４によって生成された部分状態時系列の一例を示す図である。図１２に示すように、部分時系列生成部１０４は、タグＩＤを対応づけた部分状態時系列を生成する。
【００６７】
結合時系列生成処理では、まず、結合時系列生成部１０５が、生成された部分状態時系列から未処理の部分状態時系列を取得する（ステップＳ８１８）。さらに、結合時系列生成部１０５は、ステップＳ８１８で取得した部分状態時系列と異なる部分状態時系列のうち未処理の部分時系列を取得する（ステップＳ８１９）。
【００６８】
次に、結合時系列生成部１０５は、結合ルール記憶部１２４に格納されている結合ルールを参照することにより、抽出された２つの部分状態時系列が結合可能か否かを判断する（ステップＳ８２０）。
【００６９】
例えば、図６のような結合ルールが結合ルール記憶部１２４に格納されているとする。また、図１２の１番目の部分状態時系列および２番目の部分状態時系列が取り出されているとする。このとき、この２つの部分状態時系列は同一のタグＩＤが付与されている。一方、図６の結合ルールは、いずれもタグＩＤが異種であることを条件としているため、結合時系列生成部１０５は、部分状態時系列が結合できないと判断する。
【００７０】
また、他の例として、図１２の１番目の部分状態時系列および６番目の部分状態時系列が取り出されているとする。このとき、この２つの部分状態時系列は対応するタグＩＤが異なっているものの、最終の状態が当該結合ルールに記載されている「購入」または「試着室」のいずれにも合致していない。このため、結合時系列生成部１０５は、部分状態時系列が結合できないと判断する。
【００７１】
これに対して、図１２の５番目の部分状態時系列および１０番目の部分状態時系列が取り出されているとする。このとき、この２つの部分状態時系列は対応するタグＩＤが異なっており、最終の状態が共に「購入」となっている。また、この最終の状態の発生日時の差分は１分（１５：００−１５：０１）となっている。したがって、この２つの部分状態時系列は、図６の１番目の結合ルールの条件と合致するため、結合時系列生成部１０５は、これらの部分状態時系列が結合できると判断する。
【００７２】
さらに、他の例として、図１２の９番目の部分状態時系列と、図１２には示していないタグＩＤ＝ｒ４に対応する部分状態時系列である「(04/02 09:00, 棚２) → (04/02 11:10, 店内) → (04/02 11:16,試着室) → (04/02 11:20, 店内) → (04/02 11:25, 棚２)」（以下、部分状態時系列ｄ１という）が抽出されているとする。このとき、この２つの部分状態時系列は対応するタグＩＤが異なっており、中間に「試着室」状態が存在する。そして、この状態「試着室」から次の状態である「店内」までの時間は、９番目の部分状態時系列では「04/02 11:05〜04/02 11:20」であり、部分状態時系列ｄ１では「04/02 11:15〜04/02 11:20」である。すなわち、両者の日時の範囲には重複する部分が存在する。したがって、この２つの部分状態時系列は、図６の２番目の結合ルールの条件と合致するため、結合時系列生成部１０５は、これらの部分状態時系列が結合できると判断する。
【００７３】
抽出された２つの部分状態時系列が結合できると判断した場合（ステップＳ８２０：ＹＥＳ）、結合時系列生成部１０５は、ステップＳ８１９で抽出し、結合ルールが成立した部分状態時系列を、ステップＳ８１８で抽出した部分状態時系列に対して結合する部分状態時系列として一時的に保存する（ステップＳ８２１）。
【００７４】
例えば、図１２の５番目の部分状態時系列および１０番目の部分状態時系列の場合には、１０番目の部分状態時系列が５番目の部分状態時系列に対応する部分状態時系列として格納される。また、図１２の９番目の部分状態時系列と部分状態時系列ｄ１の場合には、部分状態時系列ｄ１が９番目の部分状態時系列に対応する部分状態時系列として格納される。
【００７５】
抽出された２つの部分状態時系列が結合できないと判断した場合（ステップＳ８２０：ＮＯ）、結合時系列生成部１０５は、ステップＳ８１８で抽出した部分状態時系列に対して結合ルールが成立しなかった部分状態時系列を一時的に保存する（ステップＳ８２２）。
【００７６】
例えば、図１２の１番目の部分状態時系列がステップＳ８１８で取り出されている場合であれば、２番目の部分状態時系列は、１番目の部分状態時系列に対して結合ルールが成立しない部分状態時系列として格納される。また、図１２の１番目の部分状態時系列および６番目の部分状態時系列が取り出されている場合には、６番目の部分状態時系列が、１番目の部分状態時系列に対して結合ルールが成立しない部分状態時系列として格納される。
【００７７】
次に、結合時系列生成部１０５は、ステップＳ８１８で取得した部分状態時系列と異なる部分状態時系列のうち未処理の部分状態時系列が存在するか否かを判断する（ステップＳ８２３）。未処理の部分状態時系列が存在する場合（ステップＳ８２３：ＹＥＳ）、次の未処理の部分状態時系列を取得して処理を繰り返す（ステップＳ８１９）。
【００７８】
未処理の部分状態時系列が存在しない場合（ステップＳ８２３：ＮＯ）、結合時系列生成部１０５は、ステップＳ８１８で取り出した部分状態時系列に対して、結合ルールが成立しているとして格納されている部分状態時系列を結合する（ステップＳ８２４）。このとき、結合する部分状態時系列が存在しない場合には、結合時系列生成部１０５は、ステップＳ８１８で取り出した部分状態時系列単独で構成される状態結合時系列を出力する。
【００７９】
例えば、図１２の部分状態時系列が、処理対象とする部分状態時系列のすべてとして与えられており、１番目の部分状態時系列が結合対象となっているとする。この場合、１番目の部分状態時系列に対しては、図６結合ルールと合致する他の部分状態時系列は存在しないため、結合時系列生成部１０５は、１番目の部分状態時系列単独で状態結合時系列を構成する。
【００８０】
具体的には、結合時系列生成部１０５は、部分状態時系列の中から日時に関する情報を削除し、各状態にタグＩＤを付与した図１３の１番目に示すような状態結合時系列を生成する。図１３は、このようにして結合時系列生成部１０５によって生成される状態結合時系列の一例を示している。
【００８１】
これに対して、図１２の部分状態時系列が、処理対象とする部分状態時系列のすべてとして与えられており、５番目の部分状態時系列が結合対象となっているとする。この場合、上述のように、図１２の１０番目の部分状態時系列が結合対象となる。結合時系列生成部１０５は、まず、結合することが判定された最終位置の状態を結合する。次に、結合時系列生成部１０５は、各部分状態時系列の最終位置の状態の前の状態を比較する。この例では、前の状態が「店内」で一致しているため、結合時系列生成部１０５は、この状態をさらに結合する。続いて、結合時系列生成部１０５は、「店内」の前の状態をさらに比較する。この場合は「試着室」および「棚２」で一致しないため、結合時系列生成部１０５は、結合しない状態を並べる順序を決定するため、各状態に付随する日時を比較する。この例では、「試着室」に対応づけられた日時「04/03 14:35」が、「棚２」に対応づけられた日時「04/02 11:25」の後に発生しているので、「棚２」の状態を「試着室」の状態の前に挿入する。
【００８２】
１０番目の部分状態時系列に関しては、「棚２」の状態が最初の状態となる。したがって、結合時系列生成部１０５は、最終的に各状態に対応する日時情報を削除し、対応するタグＩＤを状態に付与した図１３の５番目に示したような状態結合時系列を生成する。
【００８３】
状態結合時系列の他の例として、図１２の９番目の部分状態時系列と部分状態時系列ｄ１とを結合する場合を説明する。この２つの部分状態時系列では、中間に位置する「試着室」で図６の２番目の結合ルールが成立している。このため、結合時系列生成部１０５は、最初に状態「試着室」を結合する。次に、結合時系列生成部１０５は、この状態を基準として、その前の状態を結合する。この例では、前の状態は「店内」で一致しているため、結合時系列生成部１０５は、状態「店内」を結合する。さらに、その前の状態「棚２」も一致するため、結合時系列生成部１０５は、この状態も結合する。同様に、基準とした状態「試着室」の後の状態を順次結合する。例えば、状態「試着室」の後の状態は、順に「店内」および「棚２」で一致しているため、結合時系列生成部１０５は、これらの状態を結合する。これにより、結合時系列生成部１０５は、最終的に、「(ｒ２:棚２, ｒ４:棚２) → (ｒ２:店内, ｒ４:店内) → (ｒ２:試着室, ｒ４:試着室) → (ｒ２:店内, ｒ４:店内) → (ｒ２:棚２, ｒ４:棚２)」という状態結合時系列を生成する。
【００８４】
ステップＳ８２４で状態結合時系列を生成した後、結合時系列生成部１０５は、結合できない部分状態時系列として保存した部分状態時系列を、次の処理対象とする部分状態時系列の集合として設定する（ステップＳ８２５）。
【００８５】
例えば、図６のような結合ルールおよび図１２のようなが部分状態時系列が与えられており、図１２の１番目の部分状態時系列が、ステップＳ８１８で抽出された部分状態時系列として与えられているとする。この場合、１番目の部分状態時系列では、図６の結合ルールに合致する他の部分状態時系列が存在しないため、１番目の部分状態時系列を除いたすべての部分状態時系列が、部分状態時系列の集合として設定される。
【００８６】
次に、結合時系列生成部１０５は、処理対象とする部分状態時系列の集合が存在するか否かを判断する（ステップＳ８２６）。処理対象とする部分状態時系列の集合が存在する場合は（ステップＳ８２６：ＹＥＳ）、この部分状態時系列の集合から新たに部分状態時系列を取得して処理を繰り返す（ステップＳ８１８）。
【００８７】
処理対象とする部分状態時系列の集合が存在しない場合（ステップＳ８２６：ＮＯ）、属性値時系列生成部１０６が、生成された状態結合時系列から属性値時系列を生成する属性値時系列生成処理（ステップＳ８２７〜ステップＳ８３１）を実行する。
【００８８】
例えば、図１２の最後の部分状態時系列を処理した後であれば、処理対象とする部分状態時系列が存在しないため、属性値時系列生成処理が実行される。
【００８９】
なお、図１３は、図１２のような部分状態時系列から結合時系列生成部１０５によって生成された状態結合時系列の一例を示している。
【００９０】
属性値時系列生成処理では、まず、属性値時系列生成部１０６が、生成された状態結合時系列から未処理の状態結合時系列を取得する（ステップＳ８２７）。次に、属性値時系列生成部１０６が、取得した状態結合時系列から未処理のタグＩＤを取得する（ステップＳ８２８）。
【００９１】
次に、属性値時系列生成部１０６は、取得したタグＩＤに対応する属性値を属性値記憶部１２５から取得し、状態結合時系列から取り出したタグＩＤを取得した属性値に変換することにより、属性値時系列を生成する（ステップＳ８２９）。
【００９２】
例えば、図７に示すような属性値が属性値記憶部１２５に格納されているとする。また、図１３の１番目の状態結合時系列から、タグＩＤ＝ｒ１が取り出されているとする。このとき、タグＩＤのすべての属性値を連結した属性値によってタグＩＤを変換する場合、属性値時系列生成部１０６は、タグＩＤ＝ｒ１を「スカート1/黒」のように変換する。同様に、図１３の６番目の状態結合時系列からタグＩＤ＝ｒ２が取り出されている場合、属性値時系列生成部１０６は、タグＩＤ＝ｒ２を「ジャケット1/黒」に変換する。
【００９３】
次に、属性値時系列生成部１０６は、未処理のタグＩＤが存在するか否かを判断する（ステップＳ８３０）。例えば、図１３の１番目の状態結合時系列が取り出されているとする。この状態結合時系列からタグＩＤ＝ｒ１を取得して処理した後であれば、他のタグＩＤは存在しないため、属性値時系列生成部１０６は、未処理のタグＩＤが存在しないと判断する。
【００９４】
未処理のタグＩＤが存在する場合（ステップＳ８３０：ＹＥＳ）、属性値時系列生成部１０６は、次の未処理のタグＩＤを取得して処理を繰り返す（ステップＳ８２８）。未処理のタグＩＤが存在しない場合（ステップＳ８３０：ＮＯ）、属性値時系列生成部１０６は、さらに、未処理の状態結合時系列が存在するか否かを判断する（ステップＳ８３１）。
【００９５】
未処理の状態結合時系列が存在する場合（ステップＳ８３１：ＹＥＳ）、属性値時系列生成部１０６は、次の未処理の状態結合時系列を取得して処理を繰り返す（ステップＳ８２７）。未処理の状態結合時系列が存在しない場合（ステップＳ８３１：ＮＯ）、出力部１０７が、生成された属性値時系列を記憶部等に出力し（ステップＳ８３２）、データ生成処理を終了する。
【００９６】
なお、図１４は、図１３のような状態結合時系列から属性値時系列生成部１０６によって生成された属性値時系列の一例を示す図である。
【００９７】
このように、第１の実施の形態にかかるデータ生成装置では、収集されたタグＩＤデータから、時系列パターンの分析に利用可能な属性値時系列を生成することができる。また、第１の実施の形態にかかるデータ生成装置では、結合ルールを用いることにより複数のＲＦＩＤタグに関する複数の部分状態時系列を結合することができる。これにより、特定の商品に対応する複数の要因間の関係を分析することができる。
【００９８】
（第２の実施の形態）
第１の実施の形態のデータ生成装置によって生成された属性値時系列に対しては、時系列データの中から特徴的な時系列パターンを発見する時系列データの分析法を適用することが可能となる。そこで、第２の実施の形態では、属性値時系列を分析する機能を備えたデータ生成装置の例について説明する。
【００９９】
図１５は、第２の実施の形態にかかるデータ生成装置１５００の構成を示すブロック図である。図１５に示すように、データ生成装置１５００は、第１の実施の形態のデータ生成装置１００に、時系列パターン抽出部１５０８と、時系列パターン記憶部１５２６とを追加した構成となっている。その他の構成および機能は、第１の実施の形態にかかるデータ生成装置１００の構成を表すブロック図である図２と同様であるので、同一符号を付し、ここでの説明は省略する。
【０１００】
時系列パターン抽出部１５０８は、属性値および状態のセットからなるデータを一つのアイテムとみなすことにより、属性値時系列を一つの時系列データとみなし、この時系列データから特徴的なアイテム集合の系列である時系列パターンを抽出する。
【０１０１】
例えば、時系列パターン抽出部１５０８は、「スカート1/黒:倉庫」、を一つのアイテムとみなすことにより、図１４の１番目の属性値時系列を時系列データとみなすことができる。
【０１０２】
時系列パターン抽出部１５０８は、例えば、「櫻井茂明、北原洋一、折原良平：特徴的な時系列パターンを発見するための新指標の提案、日本データベース学会Letters, 5, 1, 8, 153-157(2006).」（以下、参考文献という）に記載の方法に従い、以下の（１）式によって定義される時系列パターンの評価値である系列興味度の値が指定した閾値以上となるすべての時系列パターンを抽出する。
【数１】
【０１０３】
ただし、ｓを時系列パターン、ｓｐを時系列パターンｓの部分時系列パターン、ｆ（ｓ）を時系列パターンを含む時系列データの個数を計算する関数、Ｎを時系列データの個数、α（≧０）は系列興味度パラメータとする。
【０１０４】
なお、時系列パターン抽出部１５０８が、参考文献の方法以外の方法で属性値時系列を分析するように構成してもよい。
【０１０５】
時系列パターン記憶部１５２６は、時系列パターン抽出部１５０８によって抽出された、系列興味度の値が閾値以上となる時系列パターンを記憶する。時系列パターン記憶部１５２６は、ＨＤＤ、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭなどの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。
【０１０６】
このように、第２の実施の形態にかかるデータ生成装置では、時系列パターン抽出部１５０８と時系列パターン記憶部１５２６を備えることにより複数のアイテム間の時系列的な関係性を分析することが可能となる。
【０１０７】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。例えば、属性値時系列生成部１０６は、属性値記憶部１２５に格納されているすべての属性値を連結することにより、タグＩＤの変換を行っているが、属性値の一部のみを連結してタグＩＤを変換するように構成してもよい。
【０１０８】
また、上記説明では、属性値記憶部１２５に格納されている属性値は離散値に限定されていたが、数値を属性値としてもよい。
【０１０９】
また、結合ルール記憶部１２４に格納されている結合ルールとして、例えば、レジで同一のレシート内に記載されたタグＩＤを結合するルールなどのように、日時以外の情報を利用した結合ルールを利用するように構成してもよい。この場合、例えば、同一のレシートに記載されたタグＩＤであることを示すデータを別途入力し、結合ルールの適用時に参照するように構成する。
【０１１０】
また、時系列パターン抽出部１５０８が、属性値の一部の値のみを含む属性値時系列のみを取り出した後で、取り出した属性値時系列を参考文献の方法の入力とするように構成してもよい。
【０１１１】
次に、第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置のハードウェア構成について図１６を用いて説明する。図１６は、第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【０１１２】
第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２やＲＡＭ５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤ（Compact Disc）ドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置と、各部を接続するバス６１を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【０１１３】
第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置で実行されるデータ生成プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【０１１４】
また、第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置で実行されるデータ生成プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置で実行されるデータ生成プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【０１１５】
また、第１または第２の実施の形態のデータ生成プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【０１１６】
第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置で実行されるデータ生成プログラムは、上述した各部（入力部、イベント時系列生成部、状態時系列生成部、部分時系列生成部、結合時系列生成部、属性値時系列生成部、出力部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ５１（プロセッサ）が上記記憶媒体からデータ生成プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、上述した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【産業上の利用可能性】
【０１１７】
以上のように、本発明にかかる装置および方法は、ＲＦＩＤタグが付与された商品などの移動経過を表す時系列データを入力して分析に用いるデータを生成する装置および方法に適している。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】データ収集環境の一例を示す図である。
【図２】第１の実施の形態にかかるデータ生成装置の構成を示すブロック図である。
【図３】タグＩＤデータ記憶部に記憶されたタグＩＤデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図４】状態ルール記憶部に記憶された状態ルールのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】分割ルール記憶部に記憶された分割ルールのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】結合ルール記憶部に記憶された結合ルールのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】属性値記憶部に記憶されたデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図８】第１の実施の形態におけるデータ生成処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図９】第１の実施の形態におけるデータ生成処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１０】生成されたイベント時系列の一例を示す図である。
【図１１】生成された状態時系列の一例を示す図である。
【図１２】生成された部分状態時系列の一例を示す図である。
【図１３】生成された状態結合時系列の一例を示す図である。
【図１４】生成された属性値時系列の一例を示す図である。
【図１５】第２の実施の形態にかかるデータ生成装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】第１または第２の実施の形態にかかるデータ生成装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１１９】
１０ 倉庫
２０ 店内
３１〜３７ ゲート
５１ ＣＰＵ
５２ ＲＯＭ
５３ ＲＡＭ
５４ 通信Ｉ／Ｆ
６１ バス
１００ データ生成装置
１０１ 入力部
１０２ イベント時系列生成部
１０３ 状態時系列生成部
１０４ 部分時系列生成部
１０５ 結合時系列生成部
１０６ 属性値時系列生成部
１０７ 出力部
１２１ タグＩＤデータ記憶部
１２２ 状態ルール記憶部
１２３ 分割ルール記憶部
１２４ 結合ルール記憶部
１２５ 属性値記憶部
１５００ データ生成装置
１５０８ 時系列パターン抽出部
１５２６ 時系列パターン記憶部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物を識別する識別情報と、前記対象物の属性を表す属性情報とを対応づけて記憶する属性記憶部と、
前記識別情報と、前記識別情報の前記対象物に対して発生したイベントと、前記イベントの発生日時とを対応づけた複数の入力データを入力する入力部と、
前記入力データに含まれる前記識別情報ごとに、前記発生日時順に前記イベントを並べた時系列であって、前記識別情報を対応づけたイベント時系列を生成するイベント時系列生成部と、
前記イベント時系列に含まれる前記イベントの発生に伴う前記対象物の状態の遷移を表す時系列であって、前記イベント時系列に対応する前記識別情報を対応づけた状態時系列を生成する状態時系列生成部と、
複数の前記状態を予め定められた順序で並べた状態遷移パターンと一致する複数の前記状態を含む時系列を前記状態時系列から抽出し、抽出した時系列に前記状態時系列に対応する前記識別情報を対応づけた部分状態時系列を生成する部分時系列生成部と、
前記部分状態時系列ごとに、前記部分状態時系列に対応づけられた前記識別情報に対応する前記属性情報を前記属性記憶部から取得し、前記部分状態時系列に含まれる前記状態それぞれに対して、取得した前記属性情報を対応づけた属性時系列を生成する属性時系列生成部と、
を備えたことを特徴とするデータ生成装置。
【請求項２】
前記部分時系列生成部は、予め定められた要因に応じた前記対象物の前記状態の遷移のパターンを定めた前記状態遷移パターンと一致する複数の前記状態を含む時系列を前記状態時系列から抽出し、抽出した時系列に前記状態時系列に対応する前記識別情報を対応づけた前記部分状態時系列を生成すること、
を特徴とする請求項１に記載のデータ生成装置。
【請求項３】
前記部分時系列生成部は、前記状態遷移パターンと一致する複数の前記状態を含む時系列を前記状態時系列から抽出し、抽出した時系列に含まれる前記状態ごとに前記状態時系列に対応する前記識別情報を対応づけた前記部分状態時系列を生成し、
複数の前記部分状態時系列それぞれに含まれる複数の前記状態に関する予め定められた条件を満たす複数の前記部分状態時系列を結合した状態結合時系列を生成する結合時系列生成部をさらに備え、
前記属性時系列生成部は、前記状態結合時系列に含まれる前記状態ごとに、前記状態に対応づけられた前記識別情報に対応する前記属性情報を前記属性記憶部から取得し、前記状態に対して取得した前記属性情報を対応づけた前記属性時系列を生成すること、
を特徴とする請求項１に記載のデータ生成装置。
【請求項４】
前記結合時系列生成部は、前記部分状態時系列に含まれる状態が一致し、かつ、一致する状態に遷移させた前記イベントの前記発生日時が、時間に関する予め定められた時間条件を満たす複数の前記部分状態時系列を結合した前記状態結合時系列を生成すること、
を特徴とする請求項３に記載のデータ生成装置。
【請求項５】
前記結合時系列生成部は、前記部分状態時系列に含まれる状態が一致し、かつ、一致する状態に遷移させた前記イベントの前記発生日時の差分が予め定められた範囲内である複数の前記部分状態時系列を結合した前記状態結合時系列を生成すること、
を特徴とする請求項４に記載のデータ生成装置。
【請求項６】
前記結合時系列生成部は、前記部分状態時系列に含まれる状態が一致し、かつ、一致する状態に遷移させた前記イベントの前記発生日時から、一致する状態の次の状態に遷移させた前記イベントの前記発生日時までの時間が重複する複数の前記部分状態時系列を結合した前記状態結合時系列を生成すること、
を特徴とする請求項４に記載のデータ生成装置。
【請求項７】
前記結合時系列生成部は、前記部分状態時系列に含まれる状態が一致し、かつ、一致する状態の前記部分状態時系列内での位置が一致し、かつ、一致する状態に遷移させた前記イベントの前記発生日時が前記時間条件を満たす複数の前記部分状態時系列を結合した前記状態結合時系列を生成すること、
を特徴とする請求項４に記載のデータ生成装置。
【請求項８】
前記属性時系列から、前記属性時系列の特徴を表す時系列パターンを抽出する時系列パターン抽出部をさらに備えたこと、
を特徴とする請求項１に記載のデータ生成装置。
【請求項９】
前記属性記憶部は、前記対象物それぞれに付与されたＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグを識別するタグＩＤである前記識別情報と、前記属性情報とを対応づけて記憶し、
前記入力部は、前記タグＩＤと、前記ＲＦＩＤタグの通過を検知可能な複数の検知装置のいずれかによって、前記タグＩＤの前記ＲＦＩＤタグの通過が検知されたことを表す前記イベントと、検知された日時を表す前記発生日時とを対応づけた複数の前記入力データを入力し、
前記イベント時系列生成部は、前記入力データに含まれる前記タグＩＤごとに、前記発生日時順に前記イベントを並べた時系列であって、前記タグＩＤを対応づけた前記イベント時系列を生成し、
前記状態時系列生成部は、前記イベント時系列に含まれる前記イベントの発生に伴う前記対象物の状態の遷移を表す時系列であって、前記イベント時系列に対応する前記タグＩＤを対応づけた前記状態時系列を生成し、
前期部分時系列生成部は、前記状態遷移パターンと一致する複数の前記状態を含む時系列を前記状態時系列から抽出し、抽出した時系列に前記状態時系列に対応する前記タグＩＤを対応づけた前記部分状態時系列を生成し、
前記属性時系列生成部は、前記部分状態時系列ごとに、前記部分状態時系列に対応づけられた前記タグＩＤに対応する前記属性情報を前記属性記憶部から取得し、前記部分状態時系列に含まれる前記状態それぞれに対して、取得した前記属性情報を対応づけた前記属性時系列を生成すること、
を特徴とする請求項１に記載のデータ生成装置。
【請求項１０】
入力部が、対象物を識別する識別情報と、前記識別情報の前記対象物に対して発生したイベントと、前記イベントの発生日時とを対応づけた複数の入力データを入力する入力ステップと、
イベント時系列生成部が、前記入力データに含まれる前記識別情報ごとに、前記発生日時順に前記イベントを並べた時系列であって、前記識別情報を対応づけたイベント時系列を生成するイベント時系列生成ステップと、
状態時系列生成部が、前記イベント時系列に含まれる前記イベントの発生に伴う前記対象物の状態の遷移を表す時系列であって、前記イベント時系列に対応する前記識別情報を対応づけた状態時系列を生成する状態時系列生成ステップと、
部分時系列生成部が、複数の前記状態を予め定められた順序で並べた状態遷移パターンと一致する複数の前記状態を含む時系列を前記状態時系列から抽出し、抽出した時系列に前記状態時系列に対応する前記識別情報を対応づけた部分状態時系列を生成する部分時系列生成ステップと、
属性時系列生成部が、前記部分状態時系列ごとに、前記識別情報と前記対象物の属性を表す属性情報とを対応づけて記憶する属性記憶部から前記部分状態時系列に対応づけられた前記識別情報に対応する前記属性情報を取得し、前記部分状態時系列に含まれる前記状態それぞれに対して、取得した前記属性情報を対応づけた属性時系列を生成する属性時系列生成ステップと、
を備えたことを特徴とするデータ生成方法。
【請求項１】
対象物を識別する識別情報と、前記対象物の属性を表す属性情報とを対応づけて記憶する属性記憶部と、
前記識別情報と、前記識別情報の前記対象物に対して発生したイベントと、前記イベントの発生日時とを対応づけた複数の入力データを入力する入力部と、
前記入力データに含まれる前記識別情報ごとに、前記発生日時順に前記イベントを並べた時系列であって、前記識別情報を対応づけたイベント時系列を生成するイベント時系列生成部と、
前記イベント時系列に含まれる前記イベントの発生に伴う前記対象物の状態の遷移を表す時系列であって、前記イベント時系列に対応する前記識別情報を対応づけた状態時系列を生成する状態時系列生成部と、
複数の前記状態を予め定められた順序で並べた状態遷移パターンと一致する複数の前記状態を含む時系列を前記状態時系列から抽出し、抽出した時系列に前記状態時系列に対応する前記識別情報を対応づけた部分状態時系列を生成する部分時系列生成部と、
前記部分状態時系列ごとに、前記部分状態時系列に対応づけられた前記識別情報に対応する前記属性情報を前記属性記憶部から取得し、前記部分状態時系列に含まれる前記状態それぞれに対して、取得した前記属性情報を対応づけた属性時系列を生成する属性時系列生成部と、
を備えたことを特徴とするデータ生成装置。
【請求項２】
前記部分時系列生成部は、予め定められた要因に応じた前記対象物の前記状態の遷移のパターンを定めた前記状態遷移パターンと一致する複数の前記状態を含む時系列を前記状態時系列から抽出し、抽出した時系列に前記状態時系列に対応する前記識別情報を対応づけた前記部分状態時系列を生成すること、
を特徴とする請求項１に記載のデータ生成装置。
【請求項３】
前記部分時系列生成部は、前記状態遷移パターンと一致する複数の前記状態を含む時系列を前記状態時系列から抽出し、抽出した時系列に含まれる前記状態ごとに前記状態時系列に対応する前記識別情報を対応づけた前記部分状態時系列を生成し、
複数の前記部分状態時系列それぞれに含まれる複数の前記状態に関する予め定められた条件を満たす複数の前記部分状態時系列を結合した状態結合時系列を生成する結合時系列生成部をさらに備え、
前記属性時系列生成部は、前記状態結合時系列に含まれる前記状態ごとに、前記状態に対応づけられた前記識別情報に対応する前記属性情報を前記属性記憶部から取得し、前記状態に対して取得した前記属性情報を対応づけた前記属性時系列を生成すること、
を特徴とする請求項１に記載のデータ生成装置。
【請求項４】
前記結合時系列生成部は、前記部分状態時系列に含まれる状態が一致し、かつ、一致する状態に遷移させた前記イベントの前記発生日時が、時間に関する予め定められた時間条件を満たす複数の前記部分状態時系列を結合した前記状態結合時系列を生成すること、
を特徴とする請求項３に記載のデータ生成装置。
【請求項５】
前記結合時系列生成部は、前記部分状態時系列に含まれる状態が一致し、かつ、一致する状態に遷移させた前記イベントの前記発生日時の差分が予め定められた範囲内である複数の前記部分状態時系列を結合した前記状態結合時系列を生成すること、
を特徴とする請求項４に記載のデータ生成装置。
【請求項６】
前記結合時系列生成部は、前記部分状態時系列に含まれる状態が一致し、かつ、一致する状態に遷移させた前記イベントの前記発生日時から、一致する状態の次の状態に遷移させた前記イベントの前記発生日時までの時間が重複する複数の前記部分状態時系列を結合した前記状態結合時系列を生成すること、
を特徴とする請求項４に記載のデータ生成装置。
【請求項７】
前記結合時系列生成部は、前記部分状態時系列に含まれる状態が一致し、かつ、一致する状態の前記部分状態時系列内での位置が一致し、かつ、一致する状態に遷移させた前記イベントの前記発生日時が前記時間条件を満たす複数の前記部分状態時系列を結合した前記状態結合時系列を生成すること、
を特徴とする請求項４に記載のデータ生成装置。
【請求項８】
前記属性時系列から、前記属性時系列の特徴を表す時系列パターンを抽出する時系列パターン抽出部をさらに備えたこと、
を特徴とする請求項１に記載のデータ生成装置。
【請求項９】
前記属性記憶部は、前記対象物それぞれに付与されたＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグを識別するタグＩＤである前記識別情報と、前記属性情報とを対応づけて記憶し、
前記入力部は、前記タグＩＤと、前記ＲＦＩＤタグの通過を検知可能な複数の検知装置のいずれかによって、前記タグＩＤの前記ＲＦＩＤタグの通過が検知されたことを表す前記イベントと、検知された日時を表す前記発生日時とを対応づけた複数の前記入力データを入力し、
前記イベント時系列生成部は、前記入力データに含まれる前記タグＩＤごとに、前記発生日時順に前記イベントを並べた時系列であって、前記タグＩＤを対応づけた前記イベント時系列を生成し、
前記状態時系列生成部は、前記イベント時系列に含まれる前記イベントの発生に伴う前記対象物の状態の遷移を表す時系列であって、前記イベント時系列に対応する前記タグＩＤを対応づけた前記状態時系列を生成し、
前期部分時系列生成部は、前記状態遷移パターンと一致する複数の前記状態を含む時系列を前記状態時系列から抽出し、抽出した時系列に前記状態時系列に対応する前記タグＩＤを対応づけた前記部分状態時系列を生成し、
前記属性時系列生成部は、前記部分状態時系列ごとに、前記部分状態時系列に対応づけられた前記タグＩＤに対応する前記属性情報を前記属性記憶部から取得し、前記部分状態時系列に含まれる前記状態それぞれに対して、取得した前記属性情報を対応づけた前記属性時系列を生成すること、
を特徴とする請求項１に記載のデータ生成装置。
【請求項１０】
入力部が、対象物を識別する識別情報と、前記識別情報の前記対象物に対して発生したイベントと、前記イベントの発生日時とを対応づけた複数の入力データを入力する入力ステップと、
イベント時系列生成部が、前記入力データに含まれる前記識別情報ごとに、前記発生日時順に前記イベントを並べた時系列であって、前記識別情報を対応づけたイベント時系列を生成するイベント時系列生成ステップと、
状態時系列生成部が、前記イベント時系列に含まれる前記イベントの発生に伴う前記対象物の状態の遷移を表す時系列であって、前記イベント時系列に対応する前記識別情報を対応づけた状態時系列を生成する状態時系列生成ステップと、
部分時系列生成部が、複数の前記状態を予め定められた順序で並べた状態遷移パターンと一致する複数の前記状態を含む時系列を前記状態時系列から抽出し、抽出した時系列に前記状態時系列に対応する前記識別情報を対応づけた部分状態時系列を生成する部分時系列生成ステップと、
属性時系列生成部が、前記部分状態時系列ごとに、前記識別情報と前記対象物の属性を表す属性情報とを対応づけて記憶する属性記憶部から前記部分状態時系列に対応づけられた前記識別情報に対応する前記属性情報を取得し、前記部分状態時系列に含まれる前記状態それぞれに対して、取得した前記属性情報を対応づけた属性時系列を生成する属性時系列生成ステップと、
を備えたことを特徴とするデータ生成方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【公開番号】特開２０１０−９１１２（Ｐ２０１０−９１１２Ａ）
【公開日】平成２２年１月１４日（２０１０．１．１４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−１６４５４０（Ｐ２００８−１６４５４０）
【出願日】平成２０年６月２４日（２００８．６．２４）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１月１４日（２０１０．１．１４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年６月２４日（２００８．６．２４）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
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