(57)【要約】【課題】行動の傾向をより広い観点から捉えることが可能な行動分類装置及びプログラムを提供する。【解決手段】行動分類装置１は、取得した位置情報とその時間情報、及び、取得した購買情報とその時間情報を記憶した取得情報記憶部２２と、取得情報記憶部２２により記憶された位置情報と、購買情報との時系列変化を行動パターンとして複数の集合に分類する行動分類部１３と、情報提示部１９とを備え、情報提示部１９は、行動パターンに基づいて異なる情報を提示し、及び／又は、行動パターンに基づいて異なるタイミングで情報を提示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
取得した位置情報とその時間情報、及び、取得した購買情報とその時間情報を記憶した情報記憶手段と、
前記情報記憶手段により記憶された前記位置情報と、前記購買情報との時系列変化を行動パターンとして複数の集合に分類する行動分類手段と、
を備える行動分類装置。
【請求項２】
請求項１に記載の行動分類装置において、
前記行動パターンに基づいて異なる情報を提示する情報提示手段を備えること、
を特徴とする行動分類装置。
【請求項３】
請求項１に記載の行動分類装置において、
前記行動パターンに基づいて異なるタイミングで情報を提示する情報提示手段を備えること、
を特徴とする行動分類装置。
【請求項４】
請求項３に記載の行動分類装置において、
前記情報提示手段は、前記行動パターンに基づいて情報を見ることが可能な状態にある時に、前記情報を提示すること、
を特徴とする行動分類装置。
【請求項５】
請求項２から請求項４までのいずれかに記載の行動分類装置において、
抽出条件を受け付ける抽出条件受付手段と、
前記抽出条件受付手段により受け付けた前記抽出条件に合致した行動パターンを、前記行動分類手段により分類した前記行動パターンから抽出する行動抽出手段と、
を備え、
前記情報提示手段は、前記行動抽出手段により抽出された前記行動パターンのユーザに対して前記行動パターンに基づく前記情報を提示すること、
を特徴とする行動分類装置。
【請求項６】
請求項２から請求項５までのいずれかに記載の行動分類装置において、
前記購買情報は、購買した商品情報を含み、
前記購買情報から購買の属性を推定する属性推定手段を備え、
前記情報提示手段は、前記属性推定手段により推定された前記購買の属性に基づく前記情報を提示すること、
を特徴とする行動分類装置。
【請求項７】
請求項６に記載の行動分類装置において、
前記行動分類手段は、さらに前記属性推定手段により推定された前記購買の属性に基づいて、前記行動パターンを分類すること、
を特徴とする行動分類装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７までのいずれかに記載の行動分類装置において、
購買可能な店舗の位置情報を含む店舗情報を記憶する店舗情報記憶手段を備え、
前記行動分類手段は、前記情報記憶手段により記憶された前記位置情報が、前記購買可能な店舗の位置情報に対応する位置である場合に、前記位置情報における経過時間に基づいて、前記店舗への入店有無を推定し、推定結果に基づいて、前記行動パターンを分類すること、
を特徴とする行動分類装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８までのいずれかに記載の行動分類装置において、
前記行動分類手段は、さらに前記位置情報及び前記購買情報とは異なる外部属性情報に基づいて前記行動パターンを分類すること、
を特徴とする行動分類装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項９までのいずれかに記載の行動分類装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、行動分類装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの携帯端末等に対して、ユーザに有用と思われる様々な情報を提供する取り組みが行われている。特に、企業では、自社製品の購買や、自社サービスの利用の促進のために、自社製品やサービスの情報を、ユーザに提供することが行われている。
他方、移動体の移動に関する履歴情報に基づき、ユーザの置かれている状況や、移動の目的を推定して、情報を出力する技術が開示されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−３８７４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載された技術を用いれば、移動の履歴情報によって習慣的な行動であるか否かを判定し、判定結果に応じて移動体に情報を出力することができる。しかし、習慣的な行動か否かを、移動の履歴情報のみによって判定するものであったので、習慣的な行動の範囲が、移動体の移動に限定されていた。
【０００５】
本発明は、行動の傾向をより広い観点から捉えることが可能な行動分類装置及び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】
本発明は、以下のような解決手段により、前記課題を解決する。
第１の発明は、取得した位置情報とその時間情報、及び、取得した購買情報とその時間情報を記憶した情報記憶手段と、前記情報記憶手段により記憶された前記位置情報と、前記購買情報との時系列変化を行動パターンとして複数の集合に分類する行動分類手段と、を備える行動分類装置である。
第２の発明は、第１の発明の行動分類装置において、前記行動パターンに基づいて異なる情報を提示する情報提示手段を備えること、を特徴とする情報分類装置である。
第３の発明は、第１の発明の行動分類装置において、前記行動パターンに基づいて異なるタイミングで情報を提示する情報提示手段を備えること、を特徴とする行動分類装置である。
第４の発明は、第３の発明の行動分類装置において、前記情報提示手段は、前記行動パターンに基づいて情報を見ることが可能な状態にある時に、前記情報を提示すること、を特徴とする行動分類装置である。
第５の発明は、第２の発明から第４の発明までのいずれかの行動分類装置において、抽出条件を受け付ける抽出条件受付手段と、前記抽出条件受付手段により受け付けた前記抽出条件に合致した行動パターンを、前記行動分類手段により分類した前記行動パターンから抽出する行動抽出手段と、を備え、前記情報提示手段は、前記行動抽出手段により抽出された前記行動パターンのユーザに対して前記行動パターンに基づく前記情報を提示すること、を特徴とする行動分類装置である。
第６の発明は、第２の発明から第５の発明までのいずれかの行動分類装置において、前記購買情報は、購買した商品情報を含み、前記購買情報から購買の属性を推定する属性推定手段を備え、前記情報提示手段は、前記属性推定手段により推定された前記購買の属性に基づく前記情報を提示すること、を特徴とする行動分類装置である。
第７の発明は、第６の発明の行動分類装置において、前記行動分類手段は、さらに前記属性推定手段により推定された前記購買の属性に基づいて、前記行動パターンを分類すること、を特徴とする行動分類装置である。
第８の発明は、第１の発明から第７の発明までのいずれかの行動分類装置において、購買可能な店舗の位置情報を含む店舗情報を記憶する店舗情報記憶手段を備え、前記行動分類手段は、前記情報記憶手段により記憶された前記位置情報が、前記購買可能な店舗の位置情報に対応する位置である場合に、前記位置情報における経過時間に基づいて、前記店舗への入店有無を推定し、推定結果に基づいて、前記行動パターンを分類すること、を特徴とする行動分類装置である。
第９の発明は、第１の発明から第８の発明までのいずれかの行動分類装置において、前記行動分類手段は、さらに前記位置情報及び前記購買情報とは異なる外部属性情報に基づいて前記行動パターンを分類すること、を特徴とする行動分類装置である。
第１０の発明は、第１の発明から第９の発明までのいずれかの行動分類装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、行動の傾向をより広い観点から捉えることが可能な行動分類装置及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態に係る情報提供システムの全体構成図及び行動分類装置の機能ブロック図である。
【図２】第１実施形態に係る行動分類装置の行動情報取得処理を示すフローチャートである。
【図３】第１実施形態に係る行動分類装置の情報出力処理を示すフローチャートである。
【図４】第１実施形態に係る行動分類装置のパターン情報記憶部の例を示す図である。
【図５】第１実施形態に係る行動分類装置の他の情報出力処理を示すフローチャートである。
【図６】第１実施形態に係る行動分類装置の他のパターン情報記憶部の例を示す図である。
【図７】第２実施形態に係る情報提供システムの全体構成図及び行動分類装置の機能ブロック図である。
【図８】第２実施形態に係る行動分類装置の行動情報取得処理を示すフローチャートである。
【図９】第２実施形態に係る行動分類装置の情報出力処理を示すフローチャートである。
【図１０】第２実施形態に係る行動分類装置のパターン情報記憶部の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための形態について、図を参照しながら説明する。なお、これは、あくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
（第１実施形態）
＜情報提供システム１００＞
図１は、第１実施形態に係る情報提供システム１００の全体構成図及び行動分類装置１の機能ブロック図である。
情報提供システム１００は、行動分類装置１が、ユーザの位置情報と、ユーザによる購買に係る購買情報とから得られるユーザの行動の傾向に基づいて、行動パターンを分類し、ユーザに有用な情報を提示するシステムである。
情報提供システム１００は、行動分類装置１と、情報サーバ５とを備える。行動分類装置１と、情報サーバ５とは、通信ネットワークＮを介して通信可能に接続される。通信ネットワークＮは、例えば、インターネット回線や携帯端末通信網等であり、有線であるか無線であるかを問わない。
【００１０】
＜行動分類装置１＞
行動分類装置１は、ユーザが所持する、例えば、スマートフォンやタブレット端末、携帯電話機等の携帯端末である。
図１に示す行動分類装置１は、制御部１０と、記憶部２０と、タッチパネルディスプレイ２６と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）受信部２７と、カメラ２８と、通信インタフェース部２９とを備える。
制御部１０は、行動分類装置１の全体を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）である。制御部１０は、記憶部２０に記憶されているオペレーティングシステム（ＯＳ）やアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。
制御部１０は、位置情報処理部１１と、購買情報処理部１２と、行動分類部１３（行動分類手段）と、購買属性推定部１４（属性推定手段）と、情報要求部１７と、情報取得部１８と、情報提示部１９（情報提示手段）とを備える。
【００１１】
位置情報処理部１１は、ＧＰＳ受信部２７を介して、行動分類装置１の位置情報を取得する。そして、位置情報処理部１１は、取得した位置情報を、位置を取得した日時を示す時間情報に対応付けて、取得情報記憶部２２（情報記憶手段）に記憶させる。なお、位置情報処理部１１は、位置情報を、例えば、図示しないリーダ部を介して、例えば、駅の改札の入退場に係る情報を得ることで、入退場に係る情報から取得してもよい。また、位置情報処理部１１は、例えば、通信可能な無線通信の基地局の位置情報を用いるようにしてもよい。
【００１２】
購買情報処理部１２は、カメラ２８から購買に係るレシート画像を取得することで、レシート画像から購買情報を取得する。購買情報は、商品に係る情報、個数、金額等を含む。そして、購買情報処理部１２は、取得した購買情報を、購買の日時を示す時間情報に対応付けて、取得情報記憶部２２に記憶させる。その際、購買の日時は、レシート画像から得ることができる。
なお、購買情報処理部１２は、購買情報を、例えば、図示しないリーダ部を介して決済を行うことで、店舗のＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅｓ  ｓｙｓｔｅｍ）端末から取得してもよい。また、購買情報は、店舗での買物に限定されず、例えば、店舗での飲食等であってもよい。
【００１３】
行動分類部１３は、取得情報記憶部２２に記憶された位置情報及びその時間情報と、購買情報及びその時間情報とから、位置情報と購買情報との時系列変化を行動パターンとして複数の集合に分類（クラスタリング）する。その際、行動分類部１３は、購買属性推定部１４により推定した購買に係る属性に基づいて、行動パターンを分類する。
【００１４】
購買属性推定部１４は、購買情報処理部１２によって取得した購買情報から、購買に係る属性（購買属性）を推定する。
購買属性推定部１４は、購買に係る属性として、例えば、一緒に行動している同伴者の有無を、購買情報から推定してもよい。具体的には、購買情報に、その場で飲食するような商品（例えば、アイスクリーム等）を、複数個購買している場合に、購買属性推定部１４は、同伴者がいると推定する。
また、購買属性推定部１４は、購買に係る属性として、ユーザの嗜好を推定してもよい。具体的には、購買情報に、サプリメント等の健康を気づかう商品を含む場合に、購買属性推定部１４は、健康嗜好であると推定する。
さらに、購買属性推定部１４は、購買に係る属性として、購買スタイルを推定してもよい。購買スタイルとは、例えば、週末に日用品をまとめ買いしている、といったものや、ある購買対象の銘柄について、特定の銘柄のものを購買していたり、反対に様々な銘柄のものを購買していたり、といったものを含む概念である。
【００１５】
情報要求部１７は、行動パターンに基づく情報の要求を、情報サーバ５に対して送信する。
情報取得部１８は、情報サーバ５から要求に基づく情報（アウトプットデータ）を受信することで取得する。情報取得部１８は、アウトプットデータとして、例えば、「店舗」、「商品」を受信する。
情報提示部１９は、情報取得部１８によって取得した情報を、適宜のタイミングでタッチパネルディスプレイ２６に出力する。
なお、これらの詳細については、後述する。
【００１６】
記憶部２０は、制御部１０が各種の処理を実行するために必要なプログラム、データ等を記憶するための半導体メモリ素子等の記憶領域である。
記憶部２０は、プログラム記憶部２１と、取得情報記憶部２２と、パターン情報記憶部２３とを備える。
プログラム記憶部２１は、制御部１０が各種の処理を実行するために必要なプログラムを記憶する記憶領域である。
【００１７】
プログラム記憶部２１は、行動分類プログラム２１ａと、レシート解析プログラム２１ｂとを記憶している。
行動分類プログラム２１ａは、制御部１０の各種機能を実行するためのプログラムである。
レシート解析プログラム２１ｂは、レシート画像から購買情報等を取得する機能を実行するためのプログラムである。
【００１８】
取得情報記憶部２２は、位置情報及びその時間情報と、購買情報及びその時間情報とを記憶する記憶領域である。取得情報記憶部２２は、例えば、時間情報をキーとして、位置情報及び購買情報であるインプットデータを記憶する。インプットデータ（位置情報、購買情報）は、例えば、「日時」、「場所」、「商品」、「価格」である。
パターン情報記憶部２３は、取得情報記憶部２２に記憶された位置情報及び購買情報から分類した行動パターンを記憶する記憶領域である。パターン情報記憶部２３は、行動パターンと、行動パターンに適した提示する情報とを対応付けて記憶する。ここで、提示する情報は、ユーザによって予め設定されるものであってもよい。
【００１９】
タッチパネルディスプレイ２６は、液晶パネル等で構成される表示部としての機能と、ユーザの指等によるタッチ入力を検出する入力部としての機能とを有する。
ＧＰＳ受信部２７は、例えば、衛星から受信した電波を利用して、行動分類装置１の現在の位置情報（緯度及び経度）を計測するものである。
カメラ２８は、レシート等を撮影するための撮影装置である。
通信インタフェース部２９は、通信ネットワークＮを介して情報サーバ５等の外部のサーバ等との通信を行うためのインタフェースである。
なお、コンピュータとは、制御部、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、行動分類装置１は、制御部１０、記憶部２０等を備えた情報処理装置であり、コンピュータの概念に含まれる。
【００２０】
＜情報サーバ５＞
情報サーバ５は、各種の情報を記憶するサーバである。情報サーバ５は、行動分類装置１に対して、行動分類装置１が提示する情報を提供する。
情報サーバ５は、インターネット上で提供する各種の情報を有する各種のサーバであってもよいし、予め決められたサーバであってもよい。図１では、情報サーバ５が１つ記載されているが、複数の情報サーバ５を有してももちろんよい。
情報サーバ５は、図示しないが、制御部、記憶部、通信インタフェース部等を備える。
【００２１】
＜行動分類装置１の処理＞
まず、行動分類装置１における行動情報の取得について説明する。
図２は、第１実施形態に係る行動分類装置１の行動情報取得処理を示すフローチャートである。
まず、前提として、行動分類装置１は、電源が投入されている（ＯＮである）間は、常に行動分類プログラム２１ａを実行中であるものとする。
【００２２】
図２のステップＳ（以下、「Ｓ」という。）１０において、行動分類装置１の制御部１０（位置情報処理部１１）は、例えば、ＧＰＳ受信部２７を介して行動分類装置１の位置情報を取得する。
Ｓ１１において、制御部１０（位置情報処理部１１）は、取得した位置情報と、その日時である時間情報とを、取得情報記憶部２２に記憶させる。
【００２３】
Ｓ１２において、制御部１０（購買情報処理部１２）は、購買情報を取得したか否かを判断する。ここで、ユーザが、行動分類装置１のレシート解析プログラム２１ｂを実行し、購買に係るレシートをカメラ２８で撮影することで、制御部１０は、購買情報を有するレシート画像を取得して、購買情報を取得できる。購買情報を取得した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ１３に移す。他方、購買情報を取得していない場合（Ｓ１２：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ１０に移す。
Ｓ１３において、制御部１０（購買情報処理部１２）は、取得した購買情報と、購買した日時を示す時間情報とを、取得情報記憶部２２に記憶させる。その後、制御部１０は、処理をＳ１０に移す。そして、制御部１０は、行動情報（位置情報及び購買情報）を取得して取得情報記憶部２２に記憶させる処理を、繰り返す。
【００２４】
次に、行動分類装置１における情報の出力について説明する。
図３は、第１実施形態に係る行動分類装置１の情報出力処理を示すフローチャートである。
図４は、第１実施形態に係る行動分類装置１のパターン情報記憶部２３の例を示す図である。
ここでは、行動分類装置１が、予め取得情報記憶部２２に記憶された情報に基づいて行動パターンを分類し、提示タイミングが到来したら情報を提示するものを説明する。
この情報出力処理は、例えば、レシートを読み取って購買情報を取得した時や、店舗等の特定場所への到着を検知した時等のイベントが発生したタイミングや、１日ｎ回（ｎは自然数）等の適宜のタイミングで実行される。
【００２５】
図３のＳ２０において、行動分類装置１の制御部１０（行動分類部１３）は、取得情報記憶部２２に記憶された位置情報及び購買情報の時系列変化を行動パターンとして複数の集合に分類する。ここで、取得情報記憶部２２に記憶された位置情報及び購買情報は、行動分類装置１のユーザに関する行動情報（インプットデータ）である。よって、行動分類装置１は、この行動分類装置１を有するユーザによる日常の行動パターンを分類することになる。そして、制御部１０は、分類した行動パターンを、パターン情報記憶部２３に記憶させる。
【００２６】
図４は、図３のＳ２０の処理によって、パターン情報記憶部２３に記憶された行動パターンと、提示する情報との例を示す。行動パターンは、インプットデータ（「日時」、「場所」、「商品」、「価格」）を用いて分類したものである。また、提示する情報は、行動パターンから得られる、行動パターンに関連した情報であり、提示する情報に基づいてアウトプットデータ（「店舗」、「商品」）が提供される。制御部１０は、例えば、ユーザにどのような情報が必要であるかを、複数の選択肢から選ばせることによって、制御部１０は、提示する情報を得て、行動パターンに対応付けてもよい。また、制御部１０は、行動パターンから提示する情報を生成してもよい。具体的には、どういった場所でどういったものを購買しているかを、制御部１０が、学習器を用いて学習することで、学習結果に基づく情報を生成してもよい。
【００２７】
図４の例１は、インプットデータとして、
日時：土日昼間
場所：郊外大型スーパー
商品：お米、牛乳、水、トイレットペーパー、おむつ
価格：１回の購買の合計金額が大きい、個々の商品は特価
を得た場合である。このインプットデータから、かさばる商品や重い商品を週末にまとめて購買しているという行動パターンが得られる。
そして、行動パターンから、かさばる商品や重い商品を購買可能な他の販売店舗であって、自宅周辺の店舗の情報を、提示する情報にする。
そして、アウトプットデータとして、
店舗：近隣大型スーパー、ショッピングモール
商品：お米、飲料、日用品・消費財
を出力する。
【００２８】
例２は、インプットデータとして、
日時：平日夕方
場所：○○駅前スーパー
商品：惣菜、パン、野菜、肉
価格：１回の購買の合計金額が小さい、個々の商品は定価
を得た場合である。このインプットデータから、生鮮品、総菜を、平日勤務先からの帰宅時に購買しているという行動パターンが得られる。
そして、行動パターンから、帰宅経路にある同様の商品を販売する他の店舗の情報を、提示する情報にする。
そして、アウトプットデータとして、
店舗：帰宅沿線上の駅前スーパー、コンビニ（コンビニエンスストア）
商品：惣菜、パン、生鮮食品、日配食品
を出力する。
【００２９】
例３及び例４は、インプットデータから行動パターンとして、ある商品（この例では、シャンプー）の銘柄に関する行動パターンが得られた場合である。行動パターンとして決まった銘柄を購買している場合には、セール情報や、底値情報を、提示する情報にしている。また、行動パターンとして特定の店舗で様々な銘柄を購入している場合には、新製品の案内情報を、提示する情報にする。そして、提示する情報から提示する情報に即したアウトプットデータを出力する。
【００３０】
図３のＳ２１において、制御部１０（情報要求部１７）は、分類した行動パターンに基づく情報の要求を、情報サーバ５に対して送信する。
図４の例１の場合には、制御部１０は、自宅の位置情報と、かさばる商品や重い商品の商品情報とを含む店舗情報の要求を、情報サーバ５に対して行う。
情報の要求を受信した情報サーバ５の制御部は、情報サーバの記憶部に記憶された各種の情報から、要求に合致した内容の情報を、行動分類装置１に対して送信する。
図３のＳ２２において、制御部１０（情報取得部１８）は、送信した要求に基づく情報であるアウトプットデータを、情報サーバ５から受信することで取得する。
【００３１】
Ｓ２３において、制御部１０（情報提示部１９）は、提示タイミングが到来したか否かを判断する。ここで、提示タイミングとは、情報サーバ５から受信した情報をタッチパネルディスプレイ２６に提示するタイミングである。提示タイミングは、行動パターンによって異なる。
具体的には、図４に示す例１の場合であれば、提示タイミングは、例えば、週末の前日等である。また、図４に示す例２の場合であれば、提示タイミングは、例えば、往復で使用する電車の移動時間である。さらに、図４に示す例３及び例４の場合であれば、提示タイミングは、例えば、商品の購買サイクルを考慮したタイミングや、セールの開始前等のタイミングである。
【００３２】
なお、提示タイミングとしては、ユーザが情報を見ることが可能な状態時であることが望ましい。ユーザが情報を見ることが可能な状態時としては、例えば、過去に情報を閲覧しているタイミングがある。例えば、就寝前や職場の休憩時間、通勤時間等、基本的に、その人の空き時間は、曜日ごとに同じ時間、同じ場所であり、そのような時には、提示された情報を即時に閲覧することが多い。よって、例えば、過去に情報を閲覧していた日時を記憶したログを参照して、過去に情報を閲覧しているタイミングで情報を出力すれば、そのユーザがすぐに見る可能性が高まる。
【００３３】
提示タイミングが到来した場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２４に移す。他方、提示タイミングが到来していない場合（Ｓ２３：ＮＯ）には、制御部１０は、提示タイミングが到来するまで、Ｓ２３にとどまる。
Ｓ２４において、制御部１０（情報提示部１９）は、取得した情報（アウトプットデータ）を、タッチパネルディスプレイ２６に出力する。ここで、情報の提示方法については、種々の方法がある。制御部１０は、例えば、取得した情報を、そのまま提示してもよいし、情報がある旨をＰＵＳＨ通知し、ユーザがその内容を確認する操作をすることで、情報を提示してもよい。その後、制御部１０は、本処理を終了する。
【００３４】
（変形例）
上述で説明したものは、日常のユーザの行動を分類した行動パターンに基づいて、提示タイミングになったときに、情報をタッチパネルディスプレイ２６に出力するものであった。しかし、情報出力処理については、上述した方法に限定されるものではない。
以下、行動分類装置１が、情報を提示する他の例について説明する。この例は、現在の行動状態が、分類した行動パターンに含まれる場合に、行動パターンに基づく情報を提示するものである。
図５は、第１実施形態に係る行動分類装置１の他の情報出力処理を示すフローチャートである。
図６は、第１実施形態に係る行動分類装置１の他のパターン情報記憶部２３の例を示す図である。
【００３５】
図５のＳ３０において、行動分類装置１の制御部１０（行動分類部１３）は、取得情報記憶部２２に記憶された位置情報及び購買情報との時系列変化を行動パターンとして複数の集合に分類する。また、制御部１０（購買属性推定部１４）は、取得情報記憶部２２に記憶された購買情報から購買属性を推定する。そして、制御部１０は、分類した行動パターンと、推定した購買属性とを、パターン情報記憶部２３に記憶させる。
【００３６】
図６は、図５の処理に対応して、パターン情報記憶部２３に記憶された行動パターン及び購買属性の例を示す。この例では、行動パターンを、位置情報の変位と、購買有無とに基づいて分類するものである。そして、位置情報の変位によって、ユーザの移動情報を示している。また、この例では、購買属性として、同伴者の有無や、嗜好を推定している。例１及び例２の場合、同じスポーツ施設からコンビニへの移動であっても、購買情報によって、異なる購買属性を推定する。例１は、コンビニでスポーツドリンクの他にアイスクリームや駄菓子を購買した場合であり、その場合には、子供の同伴者がいると推定する。一方、例２は、コンビニでスポーツドリンクのみを購買した場合であり、その場合には、同伴者がいないと推定する。そして、制御部１０は、推定した購買属性を考慮した情報を、提示する情報にする。
【００３７】
図５のＳ３１において、制御部１０（位置情報処理部１１、購買情報処理部１２）は、現在及び直近の位置情報及び購買情報である行動情報から、パターン情報記憶部２３を参照して行動パターンを特定する。
Ｓ３２において、制御部１０（購買属性推定部１４）は、現在及び直近の購買情報から購買属性を推定する。
【００３８】
Ｓ３３において、制御部１０は、分類した行動パターンと、推定した購買属性とが、パターン情報記憶部２３に存在するか否かを判断する。パターン情報記憶部２３に存在する場合（Ｓ３３：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ３４に移す。他方、パターン情報記憶部２３に存在しない場合（Ｓ３３：ＮＯ）には、制御部１０は、本処理を終了する。
Ｓ３４において、制御部１０（情報要求部１７）は、分類した行動パターンと、推定した購買属性とに基づく情報の要求を、情報サーバ５に対して送信する。
情報の要求を受信した情報サーバ５の制御部は、情報サーバの記憶部に記憶された各種の情報から、要求に合致した内容の情報を、行動分類装置１に対して送信する。
【００３９】
Ｓ３５において、制御部１０（情報取得部１８）は、送信した要求に基づく情報（アウトプットデータ）を、情報サーバ５から受信することで取得する。
Ｓ３６において、制御部１０（情報提示部１９）は、取得した情報を、タッチパネルディスプレイ２６に出力する。その後、制御部１０は、本処理を終了する。
【００４０】
このように、第１実施形態の行動分類装置１によれば、以下のような効果がある。
（１）行動分類装置１は、位置情報とその時間情報、及び、購買情報とその時間情報を用いて行動パターンを分類するので、位置情報の変位のみならず、購買情報を含めて行動パターンを分類できる。よって、ユーザの行動の傾向を、より広い観点から捉えることができる。そして、分類に応じて提示する情報を異なるものにするので、よりユーザのニーズに合った情報を提示できる。
（２）同じ場所で同じ商品を購買する場合であっても、購買した日時である時間情報を用いることで、購買した時刻や、購買した曜日等を用いて、より多面的に行動パターンを分類できる。
【００４１】
（３）情報を提示するタイミングを、行動パターンに基づいて、異なるタイミングにすることができる。よって、行動パターンに合ったタイミングで情報を提示できる。
（４）情報を提示するタイミングを、ユーザが情報を見ることが可能な状態時にすることで、情報を提示した際に、すぐにユーザに提示した情報を見させることができる。
【００４２】
（５）購買情報から購買属性を推定し、推定した購買属性を用いることで、提示する情報を、購買属性を考慮したものにできる。よって、提示する情報を、よりユーザの状況に合わせたものにできる。
（６）ユーザの移動及び購買が、分類した行動パターンに合致した場合には、合致した行動パターンに基づいた情報を提示するので、ユーザに、提示した情報に基づく行動をするように促すことができる。
【００４３】
（７）行動パターンに対応する提示する情報を、他の行動を提案する情報にすることで、ユーザに行動を変容させたり、ユーザに様々な行動を提案したりすることができる。
【００４４】
（第２実施形態）
第２実施形態では、行動分類装置の機能をサーバが有し、指定の行動パターンに合致したユーザに対して情報を提示するものを説明する。なお、以降の説明において、上述した第１実施形態と同様の機能を果たす部分には、同一の符号又は末尾に同一の符号を付して、重複する説明を適宜省略する。
【００４５】
＜情報提供システム２００＞
図７は、第２実施形態に係る情報提供システム２００の全体構成図及び行動分類装置２０１の機能ブロック図である。
情報提供システム２００は、行動分類装置２０１が、各ユーザが所持する携帯端末２０４から受信した位置情報と、購買情報とから得られるユーザの行動の傾向に基づいて、行動パターンを分類し、各ユーザに有用な情報を提示するシステムである。
情報提供システム２００は、行動分類装置２０１と、携帯端末２０４と、情報サーバ５と、条件入力端末２０７とを備える。行動分類装置２０１と、携帯端末２０４と、情報サーバ５と、条件入力端末２０７とは、通信ネットワークＮを介して通信可能に接続される。
【００４６】
＜行動分類装置２０１＞
行動分類装置２０１は、ユーザの位置情報及び購買情報から複数のユーザの行動パターンを分類するサーバである。
図７に示す行動分類装置２０１は、制御部２１０と、記憶部２２０と、通信インタフェース部２２９とを備える。
制御部２１０は、行動分類装置２０１の全体を制御するＣＰＵである。制御部２１０は、記憶部２２０に記憶されているＯＳやアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。
制御部２１０は、位置情報処理部２１１と、購買情報処理部２１２と、行動分類部２１３と、抽出条件受付部２１５（抽出条件受付手段）と、行動抽出部２１６（行動抽出手段）と、情報要求部１７と、情報取得部１８と、情報提示部２１９とを備える。
【００４７】
位置情報処理部２１１は、各ユーザが所持する携帯端末２０４から、ユーザを識別する情報であるユーザＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）と、ユーザの位置を示す位置情報とを、時間情報と共に受信する。そして、位置情報処理部２１１は、受信したユーザＩＤに対応付けて位置情報と、時間情報とを、取得情報記憶部２２２に記憶させる。
購買情報処理部２１２は、各ユーザが所持する携帯端末２０４から、ユーザＩＤと、ユーザの購買情報とを、時間情報と共に受信する。そして、購買情報処理部２１２は、受信したユーザＩＤに対応付けて購買情報と、時間情報とを、取得情報記憶部２２２に記憶させる。
【００４８】
なお、この例では、行動分類装置２０１は、位置情報及び購買情報を、携帯端末２０４から受信することで取得するものを説明するが、これに限定されない。携帯端末２０４のユーザと関連付けがされている位置情報や購買情報を用いてよく、例えば、決済サーバや、無線通信基地局等から、情報を取得してもよい。
【００４９】
行動分類部２１３は、取得情報記憶部２２２に記憶された位置情報及びその時間情報と、購買情報及びその時間情報とから、位置情報と購買情報との時系列変化を、複数のユーザの行動パターンとして複数の集合に分類する。その際、行動分類部２１３は、外部属性情報記憶部２２４に記憶されている外部属性情報や、店舗情報記憶部２２５（店舗情報記憶手段）に記憶されている店舗情報に基づいて、行動パターンを分類する。なお、外部属性情報及び店舗情報については、後述する。
【００５０】
抽出条件受付部２１５は、条件入力端末２０７によって入力された抽出条件を受け付ける。抽出条件は、情報の提示対象を抽出する条件であり、行動パターンを特定するためのものである。
行動抽出部２１６は、抽出条件受付部２１５が受け付けた抽出条件に合致する行動パターンを、パターン情報記憶部２３から抽出する。
情報提示部２１９は、取得した情報を、抽出した行動パターンに対応したユーザの携帯端末２０４に対して送信する。
なお、これらの詳細については、後述する。
【００５１】
記憶部２２０は、制御部２１０が各種の処理を実行するために必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶領域である。
記憶部２２０は、プログラム記憶部２２１と、取得情報記憶部２２２と、パターン情報記憶部２３と、外部属性情報記憶部２２４と、店舗情報記憶部２２５とを備える。
プログラム記憶部２２１は、制御部２１０の各種機能を実行するためのプログラムである行動分類プログラム２２１ａを記憶している。
取得情報記憶部２２２は、位置情報及びその時間情報と、購買情報及びその時間情報とを、ユーザＩＤに対応付けて記憶する記憶領域である。取得情報記憶部２２２は、例えば、ユーザＩＤと、時間情報とをキーとして、位置情報及び購買情報を記憶する。
【００５２】
外部属性情報記憶部２２４は、外部属性情報を記憶する記憶領域である。外部属性情報とは、気象情報や、地理情報、その他の様々な外部の情報を含む。気象情報は、天気や気温等を含む。地理情報は、線路、河川、幹線道路、坂の勾配等の情報を含む。
店舗情報記憶部２２５は、店舗情報を記憶する記憶領域である。店舗情報は、店舗の位置情報の他、店舗名、店舗のカテゴリ等を含む。
通信インタフェース部２２９は、通信ネットワークＮを介して情報サーバ５等の外部サーバや、携帯端末２０４、条件入力端末２０７等の各端末との通信を行うためのインタフェースである。
【００５３】
＜携帯端末２０４＞
携帯端末２０４は、各ユーザが所持する端末である。携帯端末２０４は、例えば、スマートフォンに代表されるコンピュータの機能を併せ持った携帯電話機等である。携帯端末２０４は、その他、タブレット端末であってもよい。
携帯端末２０４は、位置情報や、購買情報を、行動分類装置２０１に対して送信する。そして、携帯端末２０４は、行動分類装置２０１からそのユーザの行動パターンに対応した情報を受信して表示する。
携帯端末２０４は、図示しないが、制御部、記憶部、タッチパネルディスプレイ、通信インタフェース部等を備える。
【００５４】
＜条件入力端末２０７＞
条件入力端末２０７は、例えば、行動分類装置２０１を所有する企業との間で、当該サービスの利用契約をした契約企業や、行動分類装置２０１を所有する企業の担当者等が使用する端末である。条件入力端末２０７は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）であってもよい。また、条件入力端末２０７は、行動分類装置２０１の入力部及び表示部としての役割を有していればよく、例えば、行動分類装置２０１の一部であってもよい。
条件入力端末２０７は、情報を提示する、対象の行動パターンのユーザを抽出するための指定（入力）に用いる。
条件入力端末２０７は、図示しないが、制御部、記憶部、入力部、表示部、通信インタフェース部等を備える。
【００５５】
＜行動分類装置２０１の処理＞
まず、行動分類装置２０１における行動情報の取得について説明する。
図８は、第２実施形態に係る行動分類装置２０１の行動情報取得処理を示すフローチャートである。
図８のステップＳ（以下、「Ｓ」という。）２１０において、行動分類装置２０１の制御部２１０（位置情報処理部２１１）は、携帯端末２０４の各々からユーザＩＤと共に、位置情報を受信する。
Ｓ２１１において、制御部２１０（位置情報処理部２１１）は、受信した位置情報と、その時間情報とを、ユーザＩＤに対応付けて取得情報記憶部２２２に記憶させる。
【００５６】
Ｓ２１２において、制御部２１０（購買情報処理部２１２）は、携帯端末２０４の各々から購買情報を受信したか否かを判断する。購買情報を受信した場合（Ｓ２１２：ＹＥＳ）には、制御部２１０は、処理をＳ２１３に移す。他方、購買情報を受信していない場合（Ｓ２１２：ＮＯ）には、制御部２１０は、処理をＳ２１０に移す。
Ｓ２１３において、制御部２１０（購買情報処理部２１２）は、受信した購買情報と、その時間情報とを、ユーザＩＤに対応付けて取得情報記憶部２２２に記憶させる。その後、制御部２１０は、処理をＳ２１０に移し、制御部２１０は、常に各携帯端末２０４から行動情報（位置情報及び購買情報）を受信して、取得情報記憶部２２２に記憶させる処理を繰り返す。
【００５７】
なお、携帯端末２０４から行動情報を受信するタイミングについては、種々のタイミングが考えられる。例えば、携帯端末２０４は、都度行動情報を送信するものであってもよいし、一定時間ごとに行動情報を送信するものであってもよい。
【００５８】
次に、行動分類装置２０１における情報の出力について説明する。
図９は、第２実施形態に係る行動分類装置２０１の情報出力処理を示すフローチャートである。
図１０は、第２実施形態に係る行動分類装置２０１のパターン情報記憶部２３の例を示す図である。
【００５９】
図９のＳ２２０において、行動分類装置２０１の制御部２１０（行動分類部２１３）は、外部属性情報記憶部２２４に記憶された外部属性情報と、店舗情報記憶部２２５に記憶された店舗情報と、取得情報記憶部２２２に記憶された位置情報及び購買情報との時系列変化を行動パターンとして複数の集合に分類する。
ここで、取得情報記憶部２２２に記憶されている位置情報及び購買情報は、携帯端末２０４の各ユーザに関する行動情報である。よって、制御部２１０は、例えば、携帯端末２０４の各ユーザによる行動パターンを、ユーザという枠を超えて複数のまとまりに分類できる。つまり、この行動パターンの分類によって、地点間の相関や、地域特性を見つけることができる。
【００６０】
また、この処理では、外部属性情報として、例えば、天気や気温をさらに用いて分類することで、天候による各ユーザの移動の違いを、行動パターンの分類に利用できる。
さらに、この処理では、店舗情報として、店舗の位置情報とユーザの位置情報とが一致している時間（経過時間）から、ユーザの店舗への入店有無を推定し、推定結果に基づいて、行動パターンを分類できる。
そして、制御部２１０は、分類した行動パターンを、パターン情報記憶部２３に記憶させる。
【００６１】
図１０は、図９のＳ２２０の処理によって、パターン情報記憶部２３に記憶された行動パターンと、提示する情報との例を示す。行動パターンは、インプットデータ（「日時」、「場所」、「商品」、「価格」）である位置情報及び購買情報とその時間情報との他、外部属性情報や店舗情報によって複数に分類できる。また、提示する情報は、行動パターンから得られる、行動パターンに関連した情報であり、提示する情報に基づいてアウトプットデータ（「店舗」、「商品」）が提供される。
【００６２】
図１０の例１は、インプットデータとして、
日時：７／１０  １８：００
場所：××駅前書店
商品：参考書
価格：１０００円
を得た場合である。このインプットデータから、書店で購買ありという行動パターンが得られる。
そして、行動パターンから、購買した書籍を読むことができる近隣のカフェの情報を、提示する情報にする。
そして、アウトプットデータとして、
店舗：××駅前コーヒーショップ
商品：コーヒー
を出力する。
【００６３】
例２は、インプットデータとして、
日時：７／１０  １８：００
場所：××駅前書店
商品：−
価格：−
を得た場合である。このインプットデータから、書店に行くも購買なしという行動パターンが得られる。この行動パターンは、例えば、ユーザの位置情報が書店の位置情報と一致している時間と、購買情報が無いこととによって得ることができる。
そして、行動パターンから、その書店には購買したいものがなかったと考えられるため、他の近隣の書店の情報を、提示する情報にする。
そして、アウトプットデータとして、
店舗：△△書店
商品：−
を出力する。
【００６４】
例３及び例４は、いずれもコンビニでの購買有無に関するものである。例３は、インプットデータから自宅からコンビニに行って購買があったという行動パターンが得られた場合である。その場合には、他にも購買の可能性があるとして、他の近隣のコンビニ情報を、提示する情報にする。そして、提示する情報から提示する情報に即したアウトプットデータを出力する。
一方、例４は、インプットデータから駅からコンビニに行って購買がなかったという行動パターンが得られた場合である。その場合には、コンビニでは単なる時間潰しをしたものである判断して、情報の提示を行わない。
【００６５】
例５及び例６は、購買が他の情報に関連するものの例である。例５は、インプットデータからＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）で話題の店舗で購買がされているという行動パターンが得られた場合である。その場合には、そのユーザの行動範囲内にある他のＳＮＳで話題の店舗に関する情報を、提示する情報にして、提示する情報から提示する情報に即したアウトプットデータを出力する。
また、例６は、インプットデータから特定のブランドを取り扱う店舗のセール期間中にその店舗で購買がされているという行動パターンが得られた場合である。その場合には、当該ブランドのセール情報を、提示する情報にして、提示する情報から提示する情報に即したアウトプットデータを出力する。
【００６６】
例７及び例８は、天候や特定の場所での購買に関するものの例である。例７は、インプットデータから雨の日に購買がされているという行動パターンが得られた場合である。その場合には、このユーザは、雨の日であっても店舗に行くユーザであるため、雨の日特典のある店舗の情報を、提示する情報にして、提示する情報から提示する情報に即したアウトプットデータを出力する。
例８は、インプットデータから行楽地でアルコール飲料の購買がされているという行動パターンが得られた場合である。その場合には、このユーザは、行楽地を楽しむユーザであるため、季節ごとにその季節にあった他の行楽地情報を、提示する情報にして、提示する情報から提示する情報に即したアウトプットデータを出力する。
【００６７】
図９のＳ２２１において、制御部２１０（抽出条件受付部２１５）は、条件入力端末２０７によって入力された抽出条件を受け付ける。抽出条件は、例えば、行動分類装置２０１がパターン情報記憶部２３の行動パターンを出力することで、条件入力端末２０７のユーザに選択させてもよいし、キーワード等の入力を受け付けてもよい。
Ｓ２２２において、制御部２１０（行動抽出部２１６）は、受け付けた抽出条件に合致した行動パターンを、パターン情報記憶部２３から抽出する。
【００６８】
Ｓ２２３において、制御部２１０（情報要求部１７）は、抽出行動パターンに基づく情報の要求を、情報サーバ５に対して送信する。
情報の要求を受信した情報サーバ５の制御部は、情報サーバの記憶部に記憶された各種の情報から、提示する情報に合致した内容の情報を、行動分類装置２０１に対して送信する。
Ｓ２２４において、制御部２１０（情報取得部１８）は、送信した要求に基づく情報を、情報サーバ５から受信することで取得する。
【００６９】
Ｓ２２５において、制御部２１０（情報提示部２１９）は、提示タイミングが到来したか否かを判断する。ここで、提示タイミングとは、情報を携帯端末２０４に提示するタイミングであり、行動パターンによって異なる。具体的には、例えば、図１０に示す例１及び例２の場合であれば、提示タイミングは、書店に滞在している間である。また、図１０に示す例７の場合であれば、提示タイミングは、雨の日である。
提示タイミングが到来した場合（Ｓ２２５：ＹＥＳ）には、制御部２１０は、処理をＳ２２６に移す。他方、提示タイミングが到来していない場合（Ｓ２２５：ＮＯ）には、制御部２１０は、提示タイミングが到来するまで、Ｓ２２５にとどまる。
【００７０】
Ｓ２２６において、制御部２１０（情報提示部２１９）は、取得した情報を、抽出した行動パターンに対応するユーザの携帯端末２０４に対して送信する。その後、制御部２１０は、本処理を終了する。
携帯端末２０４では、行動分類装置２０１から受信した情報を表示することができる。
【００７１】
このように、第２実施形態の行動分類装置２０１によれば、以下のような効果がある。
（１）行動分類装置２０１は、位置情報とその時間情報、及び、購買情報とその時間情報に加えて、他の情報を用いて行動パターンを分類するので、行動の傾向を、さらに様々な要件を含んだ観点から捉えることができる。そして、分類に応じて提示する情報を異なるものにするので、よりユーザのニーズに合った情報を提示できる。
（２）他の情報として気象情報を用いることで、天候や気温を考慮した行動パターンの分類ができる。また、他の情報として店舗情報を用いることで、店舗位置と一致した時間によって、店舗の滞在有無を推定して、店舗への来店を考慮した行動パターンの分類ができるため、購買がなかった場合を含んで行動パターンの分類ができる。さらに、他の情報としてＳＮＳ等での話題の情報を用いることで、旬の話題を考慮した行動パターンの分類ができる。
【００７２】
（３）行動分類装置２０１は、複数の携帯端末２０４から行動情報を受信して行動パターンを分類することで、集合知による地域特性や、地点間の相関を、行動パターンから見出すことができる。
【００７３】
（４）行動分類装置２０１は、抽出条件を受け付けて、抽出条件に合致した行動パターンを抽出し、抽出した行動パターンをしているユーザの携帯端末２０４に対して行動パターンに基づく情報を提示する。よって、例えば、企業が情報を提供したいユーザにターゲットを絞って、情報を提供できる。
【００７４】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、上述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。
【００７５】
（変形形態）
（１）各実施形態では、移動手段について言及しなかったが、位置情報とその時間情報から移動手段を推定し、移動手段によって異なる情報を提示するようにしてもよい。例えば、移動手段が乗物の場合と、徒歩の場合とでは、提示する情報までの距離の範囲を変えてもよい。また、移動手段として乗物（電車、自動車等）であると推定した場合には、提示する情報として、移動手段から行きやすい店舗に関する情報にするようにしてもよい。
（２）各実施形態では、携帯端末に情報を提示するものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、情報を提示するユーザの位置付近のサイネージ等に情報を提示してもよい。そして、サイネージの出力については、「情報を提示するユーザの位置付近のサイネージ」（１人を対象）の他、「情報を提示する行動パターンをしているユーザが多い場所や時間帯のサイネージ」（サイネージ付近の群集を対象）であってもよい。
【００７６】
（３）第１実施形態では、ユーザが所持する携帯端末に行動分類装置を有するものとして説明したが、これに限定されない。第２実施形態と同様に、行動分類装置をサーバが有するものとしてもよい。その場合には、ユーザごとに位置情報と購買情報とから行動パターンを分類すればよい。
（４）第１実施形態では、購買情報として、商品情報や個数を利用するものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、商品の金額を利用してもよい。具体的には、商品ごとに金額を記憶しておき、金額の底値を特定して、その商品がある店舗にいる際に、底値を情報として提示するものであってもよい。
【符号の説明】
【００７７】
１，２０１  行動分類装置
５    情報サーバ
１０，２１０  制御部
１１，２１１  位置情報処理部
１２，２１２  購買情報処理部
１３，２１３  行動分類部
１４  購買属性推定部
１７  情報要求部
１８  情報取得部
１９，２１９  情報提示部
２０，２２０  記憶部
２１ａ，２２１ａ  行動分類プログラム
２２，２２２  取得情報記憶部
２３  パターン情報記憶部
２６  タッチパネルディスプレイ
２７  ＧＰＳ受信部
２８  カメラ
１００，２００  情報提供システム
２０４  携帯端末
２０７  条件入力端末
２１５  抽出条件受付部
２１６  行動抽出部
２２４  外部属性情報記憶部
２２５  店舗情報記憶部
Ｎ    通信ネットワーク
【図１】
2020017208.tif 000003
【図２】
2020017208.tif 000004
【図３】
2020017208.tif 000005
【図４】
2020017208.tif 000006
【図５】
2020017208.tif 000007
【図６】
2020017208.tif 000008
【図７】
2020017208.tif 000009
【図８】
2020017208.tif 000010
【図９】
2020017208.tif 000011
【図１０】
2020017208.tif 000012