(57)【要約】【課題】所望の経済活動の主体を対象として、実態に即した経済指標を出力すること。【解決手段】  経済指標算出装置１は、複数のユーザの端末装置の位置に関する位置情報、及び複数のユーザの属性に関する属性情報を取得する取得部１０１，１０２と、位置情報及び属性情報を基に、算出対象のユーザを選出するための資格情報を生成する資格情報生成部１０３と、複数のユーザの資格情報に基づいて、複数のユーザの中から算出対象のユーザを選出する対象者選出部１０４と、算出対象のユーザに対応する位置情報及び属性情報を用いて、経済指標に関する数値を算出するための学習モデルを構築する学習部１０９と、算出対象のユーザに対応する位置情報及び属性情報を学習モデルに適用して経済指標に関する数値を算出する算出部１１０と、を備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザの端末装置の位置に関する位置情報、及び前記複数のユーザの属性に関する属性情報を取得する取得部と、
前記位置情報及び前記属性情報を基に、算出対象のユーザを選出するための資格情報を生成する生成部と、
前記複数のユーザの資格情報に基づいて、前記複数のユーザの中から算出対象のユーザを選出する選出部と、
前記算出対象のユーザに対応する前記位置情報及び属性情報を用いて、経済指標に関する数値を算出するための学習モデルを構築する学習部と、
前記算出対象のユーザに対応する前記位置情報及び属性情報を前記学習モデルに適用して経済指標に関する数値を算出する算出部と、
を備える経済指標算出装置。
【請求項２】
前記生成部は、前記位置情報を基にユーザの滞在場所を推定し、前記滞在場所を基に前記ユーザの労働に関する情報を前記資格情報として生成する、
請求項１記載の経済指標算出装置。
【請求項３】
前記生成部は、前記滞在場所を基に前記ユーザの勤務地及び居住地に関する情報を前記資格情報として生成し、
前記選出部は、前記勤務地及び居住地に関する情報を基に失業者を前記算出対象のユーザとして選出し、
前記算出部は、前記経済指標に関する数値として失業率を算出する、
請求項２記載の経済指標算出装置。
【請求項４】
前記生成部は、前記滞在場所を基に前記ユーザの業種に関する情報を前記資格情報として生成し、
前記選出部は、前記業種に関する情報を基に前記算出対象のユーザを選出し、
前記算出部は、前記算出対象のユーザの前記位置情報に対応して取得された情報を基に、前記経済指標に関する数値として景気に関する数値を算出する、
請求項２記載の経済指標算出装置。
【請求項５】
前記生成部は、前記位置情報を基にユーザの滞在場所及び滞在時刻を推定し、前記滞在場所及び前記滞在時刻を基に前記ユーザの用いた移動手段の情報を前記資格情報として生成する、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の経済指標算出装置。
【請求項６】
前記選出部は、過去に選出したユーザに関する前記資格情報に類似する資格情報に対応するユーザを前記算出対象のユーザとして選出する、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の経済指標算出装置。
【請求項７】
経済指標算出装置が実行する経済指標算出方法であって、
複数のユーザの端末装置の位置に関する位置情報、及び前記複数のユーザの属性に関する属性情報を取得する取得ステップと、
前記位置情報及び前記属性情報を基に、算出対象のユーザを選出するための資格情報を生成する生成ステップと、
前記複数のユーザの資格情報に基づいて、前記複数のユーザの中から算出対象のユーザを選出する選出ステップと、
前記算出対象のユーザに対応する前記位置情報及び属性情報を用いて、経済指標に関する数値を算出するための学習モデルを構築する学習ステップと、
前記算出対象のユーザに対応する前記位置情報及び属性情報を前記学習モデルに適用して経済指標に関する数値を算出する算出ステップと、
を備える経済指標算出方法。
【請求項８】
経済指標算出装置を、
複数のユーザの端末装置の位置に関する位置情報、及び前記複数のユーザの属性に関する属性情報を取得する取得部、
前記位置情報及び前記属性情報を基に、算出対象のユーザを選出するための資格情報を生成する生成部、
前記複数のユーザの資格情報に基づいて、前記複数のユーザの中から算出対象のユーザを選出する選出部、
前記算出対象のユーザに対応する前記位置情報及び属性情報を用いて、経済指標に関する数値を算出するための学習モデルを構築する学習部、および
前記算出対象のユーザに対応する前記位置情報及び属性情報を前記学習モデルに適用して経済指標に関する数値を算出する算出部、
として機能させる経済指標算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、経済指標に関する数値を算出する経済指標算出装置経済指標算出方法、及び経済指標算出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、経済状況を評価するための経済指標を出力するコンピュータシステムが知られている。下記特許文献１には、リモートセンシング画像から駐車場画像を抽出し、駐車場画像に基づいて経済指標を出力する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１７０７２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の技術においては、リモートセンシング画像を基に経済指標を出力しているため、経済指標の基となる経済活動の主体が限定される傾向にある。そのため、所望の経済活動の主体を対象とした経済指標を、実態に即した指標として出力することは困難である。
【０００５】
そこで、本発明の一側面は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、所望の経済活動の主体を対象として、実態に即した経済指標を出力することが可能な経済指標算出装置、経済指標算出方法、及び経済指標算出プログラム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】
【０００６】
上述の課題を解決するために、本発明の一側面にかかる経済指標算出装置は、複数のユーザの端末装置の位置に関する位置情報、及び複数のユーザの属性に関する属性情報を取得する取得部と、位置情報及び属性情報を基に、算出対象のユーザを選出するための資格情報を生成する生成部と、複数のユーザの資格情報に基づいて、複数のユーザの中から算出対象のユーザを選出する選出部と、算出対象のユーザに対応する位置情報及び属性情報を用いて、経済指標に関する数値を算出するための学習モデルを構築する学習部と、算出対象のユーザに対応する位置情報及び属性情報を学習モデルに適用して経済指標に関する数値を算出する算出部と、を備える。
【０００７】
或いは、本発明の他の側面にかかる経済指標算出方法は、経済指標算出装置が実行する経済指標算出方法であって、複数のユーザの端末装置の位置に関する位置情報、及び複数のユーザの属性に関する属性情報を取得する取得ステップと、位置情報及び属性情報を基に、算出対象のユーザを選出するための資格情報を生成する生成ステップと、複数のユーザの資格情報に基づいて、複数のユーザの中から算出対象のユーザを選出する選出ステップと、算出対象のユーザに対応する位置情報及び属性情報を用いて、経済指標に関する数値を算出するための学習モデルを構築する学習ステップと、算出対象のユーザに対応する位置情報及び属性情報を学習モデルに適用して経済指標に関する数値を算出する算出ステップと、を備える。
【０００８】
或いは、本発明の他の側面にかかる経済指標算出プログラムは、コンピュータを、複数のユーザの端末装置の位置に関する位置情報、及び複数のユーザの属性に関する属性情報を取得する取得部、位置情報及び属性情報を基に、算出対象のユーザを選出するための資格情報を生成する生成部、複数のユーザの資格情報に基づいて、複数のユーザの中から算出対象のユーザを選出する選出部、算出対象のユーザに対応する位置情報及び属性情報を用いて、経済指標に関する数値を算出するための学習モデルを構築する学習部、および算出対象のユーザに対応する位置情報及び属性情報を学習モデルに適用して経済指標に関する数値を算出する算出部、として機能させる。
【０００９】
上記のいずれかの側面によれば、複数のユーザの端末装置に関する位置情報、及び複数のユーザに関する属性情報を基に、複数のユーザの資格情報が生成され、資格情報を基に算出対象のユーザが選出され、算出対象のユーザに対応する位置情報及び属性情報を基に、予め構築された学習モデルを用いて経済指標に関する数値が算出される。これにより、資格情報を基に所望の経済活動の主体であるユーザを広く選出することができ、そのユーザに対応する位置情報及び属性情報を用いることで、様々なユーザの経済活動を反映した経済指標の数値の算出が可能となる。その結果、所望の経済活動の主体を対象として、実態に即した経済指標を出力することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一側面によれば、所望の経済活動の主体を対象として、実態に即した経済指標を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の好適な一実施形態にかかる経済指標算出装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の属性情報取得部１０１に格納された属性情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図３】図１の位置情報取得部１０２に格納された位置情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図４】図１の資格情報生成部１０３によって集計された滞在時間のデータ構成の一例を示す図である。
【図５】図１の資格情報生成部１０３によって加工された位置情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図６】図１の資格情報生成部１０３によって生成された資格情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図７】図１の資格情報生成部１０３によって生成された資格要件のデータ構成の一例を示す図である。
【図８】図１の活動情報算出部１０７によって生成された活動情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図９】図１の算出部１１０によって算出された経済指標の数値の一例を示す図である。
【図１０】経済指標算出装置１による学習モデルを構築するための学習フェーズにおける動作手順を示すフローチャートである。
【図１１】経済指標算出装置１による学習モデルを用いた経済指標の算出フェーズにおける動作手順を示すフローチャートである。
【図１２】本開示の一実施の形態に係る経済指標算出装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１３】本発明の一実施形態にかかる経済指標算出プログラムの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００１３】
図１は、本発明の好適な一実施形態にかかる経済指標算出装置１の構成を示すブロック図である。この経済指標算出装置１は、複数のユーザの使用するスマートフォン、タブレット端末、フィーチャーフォン等を含む端末装置に関する情報を利用して、世の中の経済状況を示す経済指標に関する数値を算出するサーバ装置である。
【００１４】
図１に示すように、経済指標算出装置１は、属性情報取得部１０１、位置情報取得部１０２、資格情報生成部１０３、対象者選出部１０４、外部情報取得部１０５、外部情報格納部１０６、活動情報算出部１０７、訓練データ格納部１０８、学習部１０９、及び算出部１１０を含んで構成されている。以下、経済指標算出装置１の各構成要素について説明する。
【００１５】
属性情報取得部１０１は、端末装置を利用する複数のユーザの属性に関する属性情報を取得及び格納する。この属性情報は、端末装置に関する契約情報を管理するデータベースを有する既定のサーバ装置等から、ネットワークを介して取得されて予め格納される。また、属性情報は、その一部あるいは全部が、端末装置等から経済指標算出装置１から送信されたアンケートに対する回答情報として取得されて予め格納されたものであってもよい。このとき、属性情報は、経済指標算出装置１によって能動的に取得されて格納されてもよいし、経済指標算出装置１のオペレータあるいは他の装置からの指示を契機に、受動的に取得されて格納されてもよい。
【００１６】
図２には、属性情報取得部１０１に格納された属性情報のデータ構成の一例を示す。同図に示すように、それぞれのユーザの属性情報には、端末装置のユーザを特定するユーザ特定情報である端末識別子（例えば、“１”）と、そのユーザの年齢を示す情報（例えば、“２５”）と、そのユーザの性別を示す情報（例えば、“男”）と、そのユーザの家族形態を示す情報（例えば、“１人”）と、そのユーザの職業の業種を示す情報（例えば、“Ａ”）とが対応付けられている。
【００１７】
図１に戻って、位置情報取得部１０２は、複数のユーザの端末装置の位置に関する位置情報を取得及び格納する。この位置情報は、端末装置においてＧＰＳ（Global  Positioning  System）測位、ビーコンを利用した測位等の任意の測位手段によって取得された情報、あるいは、端末装置が通信接続された基地局の情報を利用した測位によって取得された情報である。位置情報は、端末装置、又は、位置情報を管理するデータベースを有する既定のサーバ装置等から、ネットワークを介して取得されて予め格納される。このとき、位置情報は、経済指標算出装置１によって能動的に取得されて格納されてもよいし、経済指標算出装置１のオペレータあるいは他の装置からの指示を契機に、受動的に取得されて格納されてもよい。
【００１８】
図３には、位置情報取得部１０２に格納された位置情報のデータ構成の一例を示す。同図に示すように、それぞれのユーザの位置情報には、端末装置のユーザを特定する端末識別子（例えば、“１”）と、時刻を示す情報（例えば、“2018/07/12 8:00”）と、その時刻におけるユーザの位置を示す位置情報（例えば、“経度  135.0”、“緯度  35.1”）とが対応付けられている。位置情報は、メッシュ単位のエリア情報、または、行政区画単位のエリア情報等に変換されたものであってもよい。
【００１９】
再び図１に戻って、資格情報生成部１０３は、属性情報取得部１０１に格納された属性情報、及び位置情報取得部１０２に格納された位置情報を基に、経済指標の値を算出する対象のユーザを選出するための資格情報を生成する。すなわち、資格情報生成部１０３は、資格情報として、ユーザの職業に関する業種、ユーザの滞在場所、ユーザの労働実態、ユーザの利用している移動手段等を生成する。
【００２０】
例えば、ユーザの業種を生成する場合には、資格情報生成部１０３は、その業種を、アンケートに対する回答情報として取得されて格納された属性情報を基に生成してもよいし、各ユーザの位置情報から推定して生成してもよい。位置情報から推定する場合は、資格情報生成部１０３は、まず、位置情報取得部１０２に格納された位置情報を基に、ユーザ毎、場所毎、日付毎に滞在時間を集計する。図４には、資格情報生成部１０３によって集計された滞在時間の例を示す。このように、端末識別子（例えば、“１”）、および集計日（例えば、“2018/7/12”）に対応して、複数の場所（例えば、“場所A”、“場所B”、“場所C”、“場所D”）毎の滞在時間（例えば、“12時間”、“1時間”、“9時間”、“1時間”）が集計される。集計する際には、位置情報が示す所定の誤差範囲内の場所は、同一の場所であると判断される。そして、資格情報生成部１０３は、集計した滞在時間を基に所定の判断基準（例えば、滞在時間が所定範囲の長さである、滞在時間が最も長い滞在場所である等の基準）を用いて、複数のユーザ毎の勤務地を推定し、その勤務地を基に複数のユーザ毎の業種を推定する。
【００２１】
ユーザの滞在場所を生成する場合には、資格情報生成部１０３は、同様にしてユーザ毎、場所毎、日付毎に滞在時間を集計し、集計結果を基にユーザ毎の滞在場所を推定し、ユーザ毎に訪問頻度の高い、または、訪問時間の長い滞在場所を、資格情報として生成する。また、資格情報生成部１０３は、滞在場所を、アンケートに対する回答情報として取得されて格納された属性情報を基に生成してもよい。
【００２２】
ユーザの労働実態を生成する場合には、資格情報生成部１０３は、同様にしてユーザ毎、場所毎、日付毎に滞在時間を集計し、集計結果を基にユーザ毎の滞在場所を推定し、その推定結果を基にユーザ毎の居住地及び勤務地を推定する。そして、資格情報生成部１０３は、居住地及び勤務地における滞在状況（滞在している時間帯、滞在時間の長さ等）を基に労働実態を推定して資格情報として生成する。推定する労働実態としては、“常勤”、“非常勤”等のユーザの勤務頻度の程度を示す情報、“日勤”、“夜勤”、“交代勤務”等の勤務時間帯の種類を示す情報、“トラック運転手”等の移動が主となる勤務形態を表す情報、“内勤”、“外勤”等の自社内あるいは自社外での勤務が主となる勤務形態を表す情報、“常駐”等の相手先企業に常駐することが主となる勤務形態を表す情報等が挙げられる。また、資格情報生成部１０３は、労働実態を、アンケートに対する回答情報として取得されて格納された属性情報を基に生成してもよい。
【００２３】
ユーザの移動手段を生成する場合には、各ユーザ毎に位置情報を加工して、その結果、複数の滞在場所の滞在時刻等の滞在状況を推定し、複数の滞在場所間の移動時間を計算することによってユーザの利用している移動手段を推定する。図５には、資格情報生成部１０３によって加工された位置情報の例を示す。このように、端末識別子（例えば、“１”）、および時刻（例えば、“2018/7/12  20:00”）に対応して、その時刻においてユーザが滞在した滞在場所を示す情報（例えば、“東京”）が生成される。そして、資格情報生成部１０３は、各ユーザが滞在した滞在場所間の滞在時刻の時間差を計算することにより移動時間を推定し、推定した移動時間と滞在場所間の距離とを基に、各ユーザの利用した移動手段（例えば、“新幹線”）を推定し、加工した位置情報に付加する。また、資格情報生成部１０３は、移動手段を、アンケートに対する回答情報として取得されて格納された属性情報を基に生成してもよい。
【００２４】
図６には、資格情報生成部１０３によってユーザ毎に生成された資格情報のデータ構成の一例を示している。このように、資格情報生成部１０３は、端末識別子（例えば、“１”）に対応付けて、業種を示す情報（例えば、“A”）、勤務地を示す情報（例えば、“X”）、及び、労働実態を示す情報（例えば、“α”）等を資格情報として生成する。ここでは、資格情報生成部１０３は、位置情報を参照して各ユーザの日中の移動距離を計算し、その移動距離をも用いて、業種を推定する。例えば、移動距離が比較的長く勤務地が推定できないユーザの場合には、業種を“運送業”であると推定でき、移動距離が比較的短い場合には勤務地に基づいて業種を“販売業”であると推定できる。
【００２５】
さらに、資格情報生成部１０３は、ユーザ毎に生成した資格情報を基に、経済指標の算出対象のユーザの選出の要件である資格要件を複数設定する。図７には、資格情報生成部１０３によって生成された資格要件のデータ構成を示す。このように、資格情報生成部１０３は、資格要件（例えば、“要件１”）として、必要な要件を示すフラグ（例えば、“資格A”に対応するフラグ“１”、“資格B”に対応するフラグ“０”、及び、“資格C”に対応するフラグ“１”）を生成する。この場合は、フラグ“１”に対応する“要件A”及び“要件B”が、ユーザ選出の要件であることを示している。これらの“資格A”及び“資格B”は、前もって生成された資格情報を基に設定され、例えば、“労働実態が常勤である”、“業種が販売業である”等の要件として設定される。
【００２６】
図１に戻って、対象者選出部１０４は、資格情報生成部１０３によって生成された資格要件を基に、端末装置の複数のユーザの中から経済指標の算出対象のユーザを選出する。すなわち、対象者選出部１０４は、資格情報生成部１０３によって設定された複数の資格要件の中から、経済指標算出装置１のオペレータ等の入力に基づいて資格要件を１以上選択し、その資格要件を満たすユーザに対応する端末識別子を、資格情報生成部１０３によって生成されたユーザ毎の資格情報を基に特定する。対象者選出部１０４は、特定した端末識別子を、外部情報取得部１０５及び活動情報算出部１０７に引き渡す。
【００２７】
なお、対象者選出部１０４は、過去に選出したユーザに対応する資格情報に類似する資格情報を有するユーザを、経済指標の算出対象のユーザとして選出してもよい。例えば、過去に選出したユーザの業種に類似する業種のユーザを選出してもよいし、過去に選出したユーザの滞在場所に近い滞在場所のユーザを選出してもよいし、過去に選出したユーザの労働実態に類似する労働実態のユーザを選出してもよいし、過去に選出したユーザの移動手段に類似する移動手段のユーザを選出してもよい。このとき、複数種類の資格情報の類似度合いを基にユーザ間の類似度を計算し、その類似度を基にユーザを選出してもよい。また、対象者選出部１０４は、ユーザを所定条件を基にグルーピングして、グルーピングしたユーザ単位で位置情報および属性情報を集計して、その集計結果を基に生成された資格情報を用いてユーザをグループ単位で選出してもよい。
【００２８】
外部情報取得部１０５は、対象者選出部１０４によって選出されたユーザに対応する外部情報を、外部からネットワーク経由で取得する。詳細には、外部情報取得部１０５は、ユーザの端末装置あるいはインターネット上のサーバ装置等から、ユーザの滞在位置の周辺の外部状況に関する情報、あるいは、ユーザの属性に関する情報等を含む外部情報を取得する。例えば、外部情報は、ユーザに関するソーシャルネットワーク情報（ライフステージ情報、友人関係など）、ユーザによる端末装置の利用実態情報（アクセス場所、利用時のステータス、利用目的、利用頻度、利用時間、アクセス動作の種類、電子商取引に関する決済情報など）、ユーザの位置情報の示す位置周辺の情報（周辺の気温あるいは天候、周辺に関するニュース情報等）、ユーザの位置情報及び業種を基に検索された近隣の競合他社に関する情報、ユーザの位置情報が示す位置を中心とした任意のエリアに関連する情報（ユーザ全体の平均年収、ユーザ全体の年代構成等の公開統計情報）等が挙げられる。外部情報取得部１０５は、取得したユーザ毎の外部情報を、外部情報格納部１０６に格納する。
【００２９】
ここで、外部情報取得部１０５は、ユーザに対応する外部状況に関する情報を、位置情報あるいは属性情報を基に推定して生成してもよい。例えば、ユーザの滞在場所の周辺の外部状況に関する外部情報として、ユーザの勤務する店舗の客足に関する情報を生成する場合には、その店舗を中心とした所定のエリア内に位置する端末装置の数を位置情報を用いて時系列に集計する。そして、集計値から基準値（過去１年間における端末装置の数の平均値等）を減算することで増減量を計算し、この増減量を段階的に評価した評価値を外部情報として生成する。
【００３０】
活動情報算出部１０７は、対象者選出部１０４によって選出されたユーザの労働等の活動に関する活動情報を、そのユーザに対応する位置情報、属性情報、及び外部情報を基に生成する。すなわち、活動情報算出部１０７は、ユーザに対応する決済情報、及び、位置情報を加工して得られる労働状況、移動範囲を基に、活動情報をユーザ毎に生成する。より具体的には、活動情報算出部１０７は、ユーザの属性情報あるいはソーシャルネットワーク情報を用いて、ユーザのライフステージに関する情報を生成する。また、活動情報算出部１０７は、資格情報生成部１０３においてユーザの位置情報を加工して推定される滞在場所に基づいて、居住地と推定された場所の滞在時間が所定時間を超えたか否かを判断することにより、労働の有無を示す労働状況に関する情報を生成する。図８には、活動情報算出部１０７によって生成された活動情報のデータ構成の一例を示す。このように、活動情報算出部１０７は、ユーザを特定する端末識別子（例えば、“１”）に対応付けて、ライフステージの情報（例えば、“学生”）及び労働状況に関する情報（例えば、“無し”を示すフラグ“０”）を生成する。
【００３１】
このとき、活動情報算出部１０７は、活動情報を、前日、前月等の任意の時点からの変化あるいは変化率を示す情報として生成してもよいし、過去の平均値からの変化あるいは変化率を示す情報として生成してもよい。また、活動情報算出部１０７は、外部情報、推定された滞在場所等を基に、ユーザの趣味嗜好に関する情報を活動情報として生成してもよい。また、活動情報算出部１０７は、活動情報を、アンケートに対する回答情報として取得されて格納された属性情報を基に生成してもよい。
【００３２】
再び図１に戻って、学習部１０９は、経済指標の算出対象のユーザに対応する位置情報、属性情報、外部情報、及び活動情報を基に、経済指標に関する数値を算出するための学習モデルを構築する。この学習モデルは、算出対象のユーザに対応する位置情報、属性情報、外部情報、及び活動情報を基にした説明変数から、算出対象の経済指標の数値を目的変数として算出するための教師あり機械学習の学習モデルであり、線形関数を用いた線形モデル、ランダムフォレスト等の非線形の学習モデルが用いられる。学習部１０９は、政府等の機関によって公開された経済指標の情報から取得されて訓練データ格納部１０８に格納された訓練データと、説明変数とを用いて、機械学習によって学習モデルを構築する。学習モデルに適用される説明変数としては、外部から取得された種々の経済指標、各企業の株価情報、各企業の財務諸表情報、各企業の求人情報等の公開情報が併せて用いられてもよい。学習モデルの構築に用いられる訓練データは、インターネット上で公開された情報を基にネットワークを介して予め取得されてもよいし、経済指標算出装置１のオペレータによって予め入力されたものであってもよい。
【００３３】
算出部１１０は、学習部１０９によって構築された学習モデルに、経済指標の算出対象のユーザに対応する位置情報、属性情報、外部情報、及び活動情報を基にした説明変数を適用することによって、経済指標の数値を算出する。図９には、算出部１１０によって算出された経済指標の数値のデータ構成の一例を示す。このように、任意の時間間隔で算出された経済指標の数値（例えば、経済指標Aの数値“２５”等）が、算出時刻の情報（例えば、“2018/9/12  10:00”等）に対応付けて生成される。生成された経済指標の数値は、メモリ等の内部のデータ記憶部に記憶されてもよいし、能動的あるいは受動的に、外部の端末装置あるいはサーバ装置等に送信されてもよい。
【００３４】
なお、学習部１０９及び算出部１１０は、算出精度の向上のためには、ユーザの判断状態あるいは心理状態の情報を、そのユーザに対応する外部情報及び活動情報を基に推定して、その情報を説明変数として用いてもよい。すなわち、外部情報取得部１０５によって取得されたユーザの勤務する店舗の客足に関する情報を基に、景気の良し悪しなどのユーザが実感する事象に関する心理状態の情報を特徴量として生成する。このとき、学習部１０９及び算出部１１０は、客足などの定量的なデータを説明変数として、景気の良し悪しを数値化したものを目的変数として学習モデルを構築した後に、その学習モデルを用いて心理状態の情報を生成する。この学習モデルの構築は、例えば、過去にアンケートによって属性が類似するユーザから取得された回答情報に含まれる景気の良し悪しの数値を用いて行われる。また、外部情報取得部１０５によって取得された外部状況に関する情報を基に、外部状況に起因した判断状態の情報（例えば、“雨が降っているために外出を控える”、“テロ事件が発生したために海外渡航を控える”等）を生成することもできる。この場合も、学習部１０９及び算出部１１０は、外部状況に関する情報を数値化したものを説明変数として、判断状態を数値化したものを目的変数として学習モデルを構築した後に、その学習モデルを用いて判断状態の情報を生成する。
【００３５】
以下、経済指標算出装置１によって算出される経済指標の数値の例を示す。
【００３６】
第１の例としては、完全失業率が挙げられる。この例では、算出対象のユーザに対応する位置情報を加工することによって推定された滞在場所を基に、勤務地及び居住地が推定される。そして、加工された位置情報を基に、推定された勤務地及び居住地における滞留状態が検出されることによって、経済指標の数値の算出対象のユーザとして、完全失業者が選出される。さらに、選出された完全失業者のユーザの数と、そのユーザの勤務地に滞留しているユーザである就業者の数とを説明変数として、経済指標の数値である完全失業率が算出される。
【００３７】
第２の例としては、内閣府が公開する景気ウオッチャー調査（現状判断ＤＩ）に対応する経済指標の数値が挙げられる。この例では、資格情報生成部１０３によって生成されたユーザ毎の業種に基づいて、経済指標の数値の算出対象のユーザが選出される。そして、選出されたユーザに対応する活動情報と、客足等の外部状況の情報とを基に、学習モデルを用いて、ユーザの景況感に関する心理状態が生成される。この学習モデルは、過去にアンケートによって属性が類似するユーザから取得された回答情報に含まれる景況感に関する数値を訓練データとして用いて、予め構築される。さらに、生成された心理状態を学習モデルに適用することによって、経済指標の数値である現状判断ＤＩが算出される。この学習モデルは、過去に内閣府によって公開された現状判断ＤＩの数値を訓練データとして用いて、予め構築される。
【００３８】
次に、上述した構成の経済指標算出装置１の動作について説明するとともに、本実施形態に係る経済指標算出方法について詳述する。図１０は経済指標算出装置１による学習モデルを構築するための学習フェーズにおける動作手順を示すフローチャートであり、図１１は経済指標算出装置１による学習モデルを用いた経済指標の算出フェーズにおける動作手順を示すフローチャートである。
【００３９】
図１０に示す経済指標算出装置１による学習フェーズは、図１１の算出フェーズが開始される前の任意のタイミング（定期的なあるいは定時のタイミング）で実行される。この学習フェーズが開始されると、まず、資格情報生成部１０３により、属性情報取得部１０１及び位置情報取得部１０２から、各ユーザの属性情報及び位置情報が取得される（ステップＳ１）。次に、資格情報生成部１０３により、取得した属性情報及び位置情報を基に、各ユーザに対応する資格情報が生成された後に、経済指標の算出対象のユーザを選出するための資格要件が設定される（ステップＳ２）。
【００４０】
その後、対象者選出部１０４により、資格要件を用いて複数のユーザの中から経済指標の算出対象のユーザが選出される（ステップＳ３）。そして、外部情報取得部１０５によって、選出されたユーザに対応した外部情報が取得された後に（ステップＳ４）、活動情報算出部１０７によって、選出されたユーザに対応した活動情報が生成される（ステップＳ５）。
【００４１】
さらに、学習部１０９によって、外部の公開情報から訓練データが取得されて、その訓練データが訓練データ格納部１０８に格納される（ステップＳ６）。最後に、学習部１０９によって、経済指標の算出対象のユーザに対応する位置情報、属性情報、外部情報、及び活動情報を基にした説明変数と、訓練データ格納部１０８に格納された訓練データとを用いて、経済指標の数値を算出するための学習モデルが構築される（ステップＳ７）。
【００４２】
図１１に示す経済指標算出装置１による算出フェーズは、図１０の学習フェーズが実行された後の任意のタイミング（定期的なあるいは定時のタイミング）で実行される。この学習フェーズが開始されると、まず、資格情報生成部１０３により、属性情報取得部１０１及び位置情報取得部１０２から、各ユーザの属性情報及び位置情報が取得される（ステップＳ１０１）。次に、資格情報生成部１０３により、取得した属性情報及び位置情報を基に、各ユーザに対応する資格情報が生成された後に、経済指標の算出対象のユーザを選出するための資格要件が設定される（ステップＳ１０２）。
【００４３】
その後、対象者選出部１０４により、資格要件を用いて複数のユーザの中から経済指標の算出対象のユーザが選出される（ステップＳ１０３）。そして、外部情報取得部１０５によって、選出されたユーザに対応した外部情報が取得された後に（ステップＳ１０４）、活動情報算出部１０７によって、選出されたユーザに対応した活動情報が生成される（ステップＳ１０５）。
【００４４】
さらに、算出部１１０によって、経済指標の算出対象のユーザに対応する位置情報、属性情報、外部情報、及び活動情報を基にした説明変数が、学習フェーズによって構築された学習モデルに適用されることによって、経済指標の数値が算出される（ステップＳ１０６）。最後に、算出部１１０によって算出した経済指標の数値が出力される（ステップＳ１０７）。
【００４５】
次に、本実施形態の経済指標算出装置１の作用効果について説明する。この経済指標算出装置１においては、複数のユーザの端末装置に関する位置情報、及び複数のユーザに関する属性情報を基に、複数のユーザの資格情報が生成され、資格情報を基に算出対象のユーザが選出され、算出対象のユーザに対応する位置情報及び属性情報を基に、予め構築された学習モデルを用いて経済指標に関する数値が算出される。これにより、資格情報を基に所望の経済活動の主体であるユーザを広く選出することができ、そのユーザに対応する位置情報及び属性情報を用いることで、様々なユーザの経済活動を反映した経済指標の数値の算出が可能となる。その結果、所望の経済活動の主体を対象として、実態に即した経済指標を出力することができる。さらには、端末装置に紐づいた情報を用いて経済指標を算出しているので、実時間での経済指標の取得が可能となり、速報性も向上させることができる。
【００４６】
また、上記実施形態では、資格情報生成部１０３が位置情報を基にユーザの滞在場所を推定し、滞在場所を基にユーザの労働に関する情報を資格情報として生成している。このように、ユーザの滞在場所を基に生成された労働に関する資格情報を用いることにより、所望の労働活動の主体を対象として経済指標を算出することができる。
【００４７】
また、資格情報生成部１０３が滞在場所を基にユーザの勤務地及び居住地に関する情報を資格情報として生成し、対象者選出部１０４が勤務地及び居住地に関する情報を基に失業者を算出対象のユーザとして選出し、算出部１１０が経済指標に関する数値として失業率を算出している。かかる構成により、ユーザの勤務地及び居住地に関する情報を基に失業者のユーザを選出することができ、そのユーザの数を用いることにより、実態に即した失業率を経済指標として算出することができる。
【００４８】
さらに、資格情報生成部１０３が滞在場所を基にユーザの業種に関する情報を資格情報として生成し、対象者選出部１０４が業種に関する情報を基に算出対象のユーザを選出し、算出部１１０が算出対象のユーザの位置情報に対応して取得された情報を基に、経済指標に関する数値として景気に関する数値を算出している。かかる構成により、ユーザの滞在場所を基に生成された業種に関する資格情報を基にユーザを選出することができ、そのユーザの位置情報に対応して取得される情報を用いることにより、所望の業種における労働実態に即した景気に関する数値を経済指標として算出することができる。
【００４９】
さらに、資格情報生成部１０３は、位置情報を基にユーザの滞在場所及び滞在時刻を推定し、滞在場所及び滞在時刻を基にユーザの用いた移動手段の情報を資格情報として生成している。このような構成により、ユーザの滞在場所及び滞在時刻を基に生成された移動手段に関する資格情報を用いることにより、所望の移動手段を利用する経済活動の主体を対象として経済指標を算出することができる。
【００５０】
また、対象者選出部１０４は、過去に選出したユーザに関する資格情報に類似する資格情報に対応するユーザを算出対象のユーザとして選出している。このような構成により、過去に選出したユーザの資格情報に類似する資格情報のユーザを選出することにより、所望の経済活動の主体を広く対象として、実態に即した経済指標を効率的に算出することができる。
【００５１】
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
【００５２】
機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信部（transmitting  unit）や送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
【００５３】
例えば、本開示の一実施の形態における経済指標算出装置１は、本開示の経済指標算出方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図１２は、本開示の一実施の形態に係る経済指標算出装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の経済指標算出装置１は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【００５４】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。経済指標算出装置１のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【００５５】
経済指標算出装置１における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
【００５６】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）によって構成されてもよい。例えば、資格情報生成部１０３、対象者選出部１０４、外部情報取得部１０５、活動情報算出部１０７、学習部１０９、及び算出部１１０などは、プロセッサ１００１によって実現されてもよい。
【００５７】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１００３及び通信装置１００４の少なくとも一方からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、経済指標算出装置１の資格情報生成部１０３は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【００５８】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本開示の一実施の形態に係る無線通信方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【００５９】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及びストレージ１００３の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。例えば、属性情報取得部１０１、位置情報取得部１０２、外部情報格納部１０６、訓練データ格納部１０８などは、ストレージ１００３で実現されてもよい。
【００６０】
通信装置１００４は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置１００４は、例えば周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency  Division  Duplex）及び時分割複信（ＴＤＤ：Time  Division  Duplex）の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。例えば、上述の外部情報取得部１０５、算出部１１０などは、通信装置１００４によって実現されてもよい。
【００６１】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【００６２】
また、プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７によって接続される。バス１００７は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
【００６３】
また、経済指標算出装置１は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。
【００６４】
図１３には、コンピュータ２０を上記経済指標算出装置１として機能させるための経済指標算出プログラムの構成を示している。
【００６５】
経済指標算出プログラムＰＲ１は、メインモジュールＰＲ１０、属性情報取得モジュールＰＲ１１、位置情報取得モジュールＰＲ１２、資格情報生成モジュールＰＲ１３、対象者選出モジュールＰＲ１４、外部情報取得モジュールＰＲ１５、外部情報格納モジュールＰＲ１６、活動情報算出モジュールＰＲ１７、訓練データ格納モジュールＰＲ１８、学習モジュールＰＲ１９、及び算出モジュールＰＲ２０を備えている。
【００６６】
メインモジュールＰＲ１０は、経済指標算出処理を統括的に制御する部分である。属性情報取得モジュールＰＲ１１、位置情報取得モジュールＰＲ１２、資格情報生成モジュールＰＲ１３、対象者選出モジュールＰＲ１４、外部情報取得モジュールＰＲ１５、外部情報格納モジュールＰＲ１６、活動情報算出モジュールＰＲ１７、訓練データ格納モジュールＰＲ１８、学習モジュールＰＲ１９、及び算出モジュールＰＲ２０を実行することにより実現される機能は、それぞれ、経済指標算出装置１の属性情報取得部１０１、位置情報取得部１０２、資格情報生成部１０３、対象者選出部１０４、外部情報取得部１０５、外部情報格納部１０６、活動情報算出部１０７、訓練データ格納部１０８、学習部１０９、及び算出部１１０の機能と同様である。
【００６７】
経済指標算出プログラムＰＲ１は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤもしくはＲＯＭ等の記録媒体または半導体メモリによって提供される。また、経済指標算出プログラムＰＲ１は、搬送波に重畳されたコンピュータデータ信号としてネットワークを介して提供されてもよい。
【００６８】
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【００６９】
例えば、上述した実施形態の経済指標算出装置１においては、経済指標に関する数値を機械学習によって構築された学習モデルを用いて算出することには限定されず、任意の統計モデルによる学習モデル、又は閾値等を用いた単純な算出ルールによる学習モデルを用いてもよい。
【００７０】
情報の通知は、本開示において説明した態様／実施形態に限られず、他の方法を用いて行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング（例えば、ＤＣＩ（Downlink  Control  Information）、ＵＣＩ（Uplink  Control  Information））、上位レイヤシグナリング（例えば、ＲＲＣ（Radio  Resource  Control）シグナリング、ＭＡＣ（Medium  Access  Control）シグナリング、報知情報（ＭＩＢ（Master  Information  Block）、ＳＩＢ（System  Information  Block）））、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。また、ＲＲＣシグナリングは、ＲＲＣメッセージと呼ばれてもよく、例えば、ＲＲＣ接続セットアップ（RRC  Connection  Setup）メッセージ、ＲＲＣ接続再構成（RRC  Connection  Reconfiguration）メッセージなどであってもよい。
【００７１】
本開示において説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ  ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ（4th  generation  mobile  communication  system）、５Ｇ（5th  generation  mobile  communication  system）、ＦＲＡ（Future  Radio  Access）、ＮＲ（new  Radio）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra  Mobile  Broadband）、ＩＥＥＥ  ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標））、ＩＥＥＥ  ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ（登録商標））、ＩＥＥＥ  ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及びこれらに基づいて拡張された次世代システムの少なくとも一つに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて（例えば、ＬＴＥ及びＬＴＥ−Ａの少なくとも一方と５Ｇとの組み合わせ等）適用されてもよい。
【００７２】
本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００７３】
本開示において基地局によって行われるとした特定動作は、場合によってはその上位ノード（upper  node）によって行われることもある。基地局を有する１つ又は複数のネットワークノード（network  nodes）からなるネットワークにおいて、端末との通信のために行われる様々な動作は、基地局及び基地局以外の他のネットワークノード（例えば、ＭＭＥ又はＳ−ＧＷなどが考えられるが、これらに限られない）の少なくとも１つによって行われ得ることは明らかである。上記において基地局以外の他のネットワークノードが１つである場合を例示したが、複数の他のネットワークノードの組み合わせ（例えば、ＭＭＥ及びＳ−ＧＷ）であってもよい。
【００７４】
情報等（※「情報、信号」の項目参照）は、上位レイヤ（又は下位レイヤ）から下位レイヤ（又は上位レイヤ）へ出力され得る。複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。
【００７５】
入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【００７６】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【００７７】
本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【００７８】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【００７９】
また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital  Subscriber  Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【００８０】
本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【００８１】
なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネル及びシンボルの少なくとも一方は信号（シグナリング）であってもよい。また、信号はメッセージであってもよい。また、コンポーネントキャリア（ＣＣ：Component  Carrier）は、キャリア周波数、セル、周波数キャリアなどと呼ばれてもよい。
【００８２】
本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【００８３】
また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスによって指示されるものであってもよい。
【００８４】
上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本開示で明示的に開示したものと異なる場合もある。様々なチャネル（例えば、ＰＵＣＣＨ、ＰＤＣＣＨなど）及び情報要素は、あらゆる好適な名称によって識別できるので、これらの様々なチャネル及び情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的な名称ではない。
【００８５】
本開示においては、「基地局（ＢＳ：Base  Station）」、「無線基地局」、「固定局（fixed  station）」、「ＮｏｄｅＢ」、「ｅＮｏｄｅＢ（ｅＮＢ）」、「ｇＮｏｄｅＢ（ｇＮＢ）」、「アクセスポイント（access  point）」、「送信ポイント（transmission  point）」、「受信ポイント（reception  point）、「送受信ポイント（transmission/reception  point）」、「セル」、「セクタ」、「セルグループ」、「キャリア」、「コンポーネントキャリア」などの用語は、互換的に使用され得る。基地局は、マクロセル、スモールセル、フェムトセル、ピコセルなどの用語で呼ばれる場合もある。
【００８６】
基地局は、１つ又は複数（例えば、３つ）のセルを収容することができる。基地局が複数のセルを収容する場合、基地局のカバレッジエリア全体は複数のより小さいエリアに区分でき、各々のより小さいエリアは、基地局サブシステム（例えば、屋内用の小型基地局（ＲＲＨ：Ｒｅｍｏｔｅ  Ｒａｄｉｏ  Ｈｅａｄ）によって通信サービスを提供することもできる。「セル」又は「セクタ」という用語は、このカバレッジにおいて通信サービスを行う基地局及び基地局サブシステムの少なくとも一方のカバレッジエリアの一部又は全体を指す。
【００８７】
本開示においては、「移動局（ＭＳ：Mobile  Station）」、「ユーザ端末（user  terminal）」、「ユーザ装置（ＵＥ：User  Equipment）」、「端末」などの用語は、互換的に使用され得る。
【００８８】
移動局は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、又はいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。
【００８９】
基地局及び移動局の少なくとも一方は、送信装置、受信装置、通信装置などと呼ばれてもよい。なお、基地局及び移動局の少なくとも一方は、移動体に搭載されたデバイス、移動体自体などであってもよい。当該移動体は、乗り物（例えば、車、飛行機など）であってもよいし、無人で動く移動体（例えば、ドローン、自動運転車など）であってもよいし、ロボット（有人型又は無人型）であってもよい。なお、基地局及び移動局の少なくとも一方は、必ずしも通信動作時に移動しない装置も含む。例えば、基地局及び移動局の少なくとも一方は、センサなどのＩｏＴ（Internet  of  Things）機器であってもよい。
【００９０】
また、本開示における基地局は、ユーザ端末で読み替えてもよい。例えば、基地局及びユーザ端末間の通信を、複数のユーザ端末間の通信（例えば、Ｄ２Ｄ（Device-to-Device）、Ｖ２Ｘ（Vehicle-to-Everything）などと呼ばれてもよい）に置き換えた構成について、本開示の各態様／実施形態を適用してもよい。この場合、上述の基地局が有する機能をユーザ端末が有する構成としてもよい。また、「上り」及び「下り」などの文言は、端末間通信に対応する文言（例えば、「サイド（side）」）で読み替えられてもよい。例えば、上りチャネル、下りチャネルなどは、サイドチャネルで読み替えられてもよい。
【００９１】
同様に、本開示における端末装置は、基地局で読み替えてもよい。この場合、上述の端末装置が有する機能を基地局が有する構成としてもよい。
【００９２】
本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking  up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。
【００９３】
「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。
【００９４】
本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【００９５】
「本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【００９６】
本明細書において、文脈または技術的に明らかに1つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。
【００９７】
本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。
【符号の説明】
【００９８】
１…経済指標算出装置、１０１…属性情報取得部、１０２…位置情報取得部、１０３…資格情報生成部、１０４…対象者選出部、１０５…外部情報取得部、１０６…外部情報格納部、１０７…活動情報算出部、１０８…訓練データ格納部、１０９…学習部、１１０…算出部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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