(57)【要約】【課題】ユーザに負担を掛けることなくその人の行動の傾向を客観的に得ること。【解決手段】ユーザの行動の傾向を推定する場合、まず、移動機１の位置情報に基づいて、移動機１のユーザが滞在したエリアを推定し、推定結果を滞在エリア情報として滞在エリア格納部１４に記憶する。続いて、滞在エリア情報の履歴に基づいて、ユーザが滞在したエリア毎に滞在回数を算出し、該滞在回数に基づいてユーザの行動の傾向を推定する。【選択図】図１４
2010257309.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理システムにより実行されるユーザ管理方法であって、
測定された移動機の位置を示す位置情報を取得する位置取得ステップと、
前記位置取得ステップにおいて取得された位置情報に基づいて、前記移動機のユーザが滞在したエリアを推定するエリア推定ステップと、
前記エリア推定ステップにおいて推定されたエリアを滞在エリア情報として第１記憶手段に記憶するエリア記憶ステップと、
前記第１記憶手段から読み出した前記滞在エリア情報の履歴に基づいて、前記ユーザが滞在したエリア毎に滞在回数を算出し、該滞在回数に基づいて該ユーザの行動の傾向を推定する行動推定ステップと、
を含むことを特徴とするユーザ管理方法。
【請求項２】
ユーザの行動の傾向と、ユーザのライフスタイルとを関連付けて記憶する第２記憶手段から、前記行動推定ステップにおいて推定された行動の傾向に対応するライフスタイルを抽出し、抽出されたライフスタイルを前記ユーザのライフスタイルと推定するライフスタイル推定ステップ
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載のユーザ管理方法。
【請求項３】
前記行動推定ステップが、
前記位置取得ステップにおいて取得された位置情報に基づいて前記ユーザの平均移動距離を算出し、ユーザがどの程度行動的であるかを示す指標であるアクティブ度を前記滞在回数及び前記平均移動距離に基づいて算出することで、前記行動の傾向を推定するアクティブ度算出ステップを含む、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のユーザ管理方法。
【請求項４】
前記位置取得ステップにおいて取得された位置情報に基づいて前記ユーザの移動経路を推定する経路推定ステップと、
前記経路推定ステップにおいて推定された移動経路を経路情報として第３記憶手段に記憶する経路記憶ステップと、
を更に含み、
前記アクティブ度算出ステップでは、前記第３記憶手段から読み出した前記経路情報の履歴に基づいて前記平均移動距離を算出する、
ことを特徴とする請求項３に記載のユーザ管理方法。
【請求項５】
前記行動推定ステップが、
前記位置取得ステップにおいて取得された位置情報に基づいて前記ユーザの移動経路毎の通過回数を算出し、ユーザがどの程度新しいことにチャレンジしているかを示す指標であるアグレッシブ度を前記滞在回数及び前記通過回数に基づいて算出することで、前記行動の傾向を推定するアグレッシブ度算出ステップを含む、
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載のユーザ管理方法。
【請求項６】
前記位置取得ステップにおいて取得された位置情報に基づいて前記ユーザの移動経路を推定する経路推定ステップと、
前記経路推定ステップにおいて推定された移動経路を経路情報として第３記憶手段に記憶する経路記憶ステップと、
を更に含み、
前記アグレッシブ度算出ステップでは、前記第３記憶手段から読み出した前記経路情報の履歴に基づいて前記通過回数を算出する、
ことを特徴とする請求項５に記載のユーザ管理方法。
【請求項７】
ユーザの目標ライフスタイルに関する設定情報を所定の記憶手段から読み出し、前記行動推定ステップにおいて推定された行動の傾向と該設定情報とに基づいて、該目標ライフスタイルへの到達度を算出する到達度算出ステップ
を更に含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載のユーザ管理方法。
【請求項８】
測定された移動機の位置を示す位置情報を取得する位置取得手段と、
前記位置取得手段により取得された位置情報に基づいて、前記移動機のユーザが滞在したエリアを推定するエリア推定手段と、
前記エリア推定手段により推定されたエリアを滞在エリア情報として記憶する第１記憶手段と、
前記第１記憶手段から読み出した前記滞在エリア情報の履歴に基づいて、前記ユーザが滞在したエリア毎に滞在回数を算出し、該滞在回数に基づいて該ユーザの行動の傾向を推定する行動推定手段と、
を備える情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザのライフスタイルの把握に寄与するユーザ管理方法及び情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ユーザに合致したサービスを提供するための様々な手法が知られている。例えば下記特許文献１には、ユーザのライフスタイルや行動パターンに基づいて広告情報を提供するシステムが記載されている。このシステムは、過去に入力した検索キーワードと、ウェブサイトへのアクセス状況と、参照した商品情報とを含む履歴情報に基づいてユーザの興味を推定し、その推定結果に基づいて、配信する広告情報を決定する。また、ユーザへのアンケート結果に基づいてユーザのライフスタイルを推定することも行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−９７５４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ユーザのライフスタイルを推定するためにその人の行動パターンを把握する場合があるが、アンケート結果を利用する場合には、主観的な評価による信頼性の低下、アンケートに回答するユーザの負担などの課題が生ずる。また、上記特許文献１に記載の手法は、ユーザによるキーワードの入力やサイトへのアクセスを必要としており、その点でユーザに負荷を掛けていると言える。
【０００５】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、ユーザに負担を掛けることなくその人の行動の傾向を客観的に得ることが可能なユーザ管理方法及び情報処理システ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】
本発明のユーザ管理方法は、情報処理システムにより実行されるユーザ管理方法であって、測定された移動機の位置を示す位置情報を取得する位置取得ステップと、位置取得ステップにおいて取得された位置情報に基づいて、移動機のユーザが滞在したエリアを推定するエリア推定ステップと、エリア推定ステップにおいて推定されたエリアを滞在エリア情報として第１記憶手段に記憶するエリア記憶ステップと、第１記憶手段から読み出した滞在エリア情報の履歴に基づいて、ユーザが滞在したエリア毎に滞在回数を算出し、該滞在回数に基づいて該ユーザの行動の傾向を推定する行動推定ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の情報処理システムは、測定された移動機の位置を示す位置情報を取得する位置取得手段と、位置取得手段により取得された位置情報に基づいて、移動機のユーザが滞在したエリアを推定するエリア推定手段と、エリア推定手段により推定されたエリアを滞在エリア情報として記憶する第１記憶手段と、第１記憶手段から読み出した滞在エリア情報の履歴に基づいて、ユーザが滞在したエリア毎に滞在回数を算出し、該滞在回数に基づいて該ユーザの行動の傾向を推定する行動推定手段と、を備える。
【０００８】
このようなユーザ管理方法及び情報処理システムによれば、まず、ユーザが滞在したエリアが移動機の位置情報（測位結果）に基づいて推定され、滞在エリア情報として記憶される。続いて、滞在エリア情報の履歴に基づいて滞在エリアごとの滞在回数が算出され、この滞在回数に基づいてユーザの行動の傾向が推定される。このように、移動機の位置情報に基づいて所定の演算を行うことでユーザの行動の傾向が推定されるので、ユーザに負担を掛けることなくその人の行動の傾向を客観的に得ることができる。
【０００９】
本発明のユーザ管理方法では、ユーザの行動の傾向と、ユーザのライフスタイルとを関連付けて記憶する第２記憶手段から、行動推定ステップにおいて推定された行動の傾向に対応するライフスタイルを抽出し、抽出されたライフスタイルをユーザのライフスタイルと推定するライフスタイル推定ステップを更に含むことが好ましい。
【００１０】
この場合、推定された行動の傾向に対応するライフスタイルが抽出され、これがユーザのライフスタイルとして推定されるので、ユーザに負担を掛けることなくその人のライフスタイルを客観的に得ることができる。
【００１１】
本発明のユーザ管理方法では、行動推定ステップが、位置取得ステップにおいて取得された位置情報に基づいてユーザの平均移動距離を算出し、ユーザがどの程度行動的であるかを示す指標であるアクティブ度を滞在回数及び平均移動距離に基づいて算出することで、行動の傾向を推定するアクティブ度算出ステップを含むことが好ましい。
【００１２】
この場合、滞在回数だけでなくユーザの平均移動距離も算出され、これらの情報に基づいてアクティブ度が算出される。これにより、ユーザがどの程度行動的であるかを客観的に知ることができる。
【００１３】
本発明のユーザ管理方法では、位置取得ステップにおいて取得された位置情報に基づいてユーザの移動経路を推定する経路推定ステップと、経路推定ステップにおいて推定された移動経路を経路情報として第３記憶手段に記憶する経路記憶ステップと、を更に含み、アクティブ度算出ステップでは、第３記憶手段から読み出した経路情報の履歴に基づいて平均移動距離を算出することが好ましい。
【００１４】
この場合、位置情報に基づいて推定された移動経路の履歴に基づいて平均移動距離が算出されるので、距離の計算の精度が高くなり、その結果アクティブ度をより精度良く算出できる。
【００１５】
本発明のユーザ管理方法では、行動推定ステップが、位置取得ステップにおいて取得された位置情報に基づいてユーザの移動経路毎の通過回数を算出し、ユーザがどの程度新しいことにチャレンジしているかを示す指標であるアグレッシブ度を滞在回数及び通過回数に基づいて算出することで、行動の傾向を推定するアグレッシブ度算出ステップを含むことが好ましい。
【００１６】
この場合、滞在回数だけでなく移動経路ごとの通過回数も算出され、これらの情報に基づいてアグレッシブ度が算出される。これにより、ユーザがどの程度新しいことにチャレンジしているかを客観的に知ることができる。
【００１７】
本発明のユーザ管理方法では、位置取得ステップにおいて取得された位置情報に基づいてユーザの移動経路を推定する経路推定ステップと、経路推定ステップにおいて推定された移動経路を経路情報として第３記憶手段に記憶する経路記憶ステップと、を更に含み、アグレッシブ度算出ステップでは、第３記憶手段から読み出した経路情報の履歴に基づいて通過回数を算出することが好ましい。
【００１８】
この場合、位置情報に基づいて推定された移動経路の履歴に基づいて経路ごとの通過回数が算出されるので、通過回数の計算の精度が高くなり、その結果アグレッシブ度をより精度良く算出できる。
【００１９】
本発明のユーザ管理方法では、ユーザの目標ライフスタイルに関する設定情報を所定の記憶手段から読み出し、行動推定ステップにおいて推定された行動の傾向と該設定情報とに基づいて、該目標ライフスタイルへの到達度を算出する到達度算出ステップを更に含むことが好ましい。
【００２０】
この場合、推定された行動の傾向と目標ライフスタイルに関する設定情報とに基づいて到達度が算出される。これにより、ユーザの行動が目標のライフスタイルにどの程度近いかを客観的に得ることができる。
【発明の効果】
【００２１】
このようなユーザ管理方法及び情報処理システムによれば、移動機の位置情報に基づいて所定の演算を行うことでユーザの行動の傾向が推定されるので、ユーザに負担を掛けることなくその人の行動の傾向を客観的に得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】実施形態に係る移動機の機能構成を示す図である。
【図２】図１に示す移動機のハードウェア構成を示す図である。
【図３】位置情報で示される領域を示す図である。
【図４】ユーザの滞在又は移動の例を示す図である。
【図５】図１の滞在エリア格納部に記憶される滞在エリア情報の例を示す図である。
【図６】移動経路の決定方法を示す図である。
【図７】移動経路の決定方法を示す図である。
【図８】移動経路の決定方法を示す図である。
【図９】図１の移動経路格納部に記憶される経路情報の例を示す図である。
【図１０】図１に示すライフスタイル推定部が記憶する定義情報の例を示す図である。
【図１１】図１に示すライフスタイル格納部に記憶されるライフスタイル情報の例を示す図である。
【図１２】図１に示す到達度算出部が記憶する目標値情報の例を示す図である。
【図１３】図１に示す推定システムにより実行される、滞在エリア及び移動経路の推定処理を示すフローチャートである。
【図１４】図１に示す推定システムにより実行されるライフスタイル推定処理を示すフローチャートである。
【図１５】変形例に係る推定システムの機能構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。本実施形態では、本発明に係る情報処理システムを移動機に適用する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００２４】
まず、図１〜１２を用いて、実施形態に係る移動機１の機能及び構成を説明する。移動機１としては、例えば携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ）、パーソナルコンピュータ、携帯ゲーム機などが挙げられるが、これらに限定されない。また、移動機１は他の通信端末との通信機能を備えていなくてもよい。
【００２５】
図１に示すように、移動機１は機能的構成要素として測位部（位置取得手段）１１、滞在判定部１２、エリア推定部（エリア推定手段）１３、滞在エリア格納部（第１記憶手段）１４、移動経路推定部１５、移動経路格納部（第３記憶手段）１６、ファクタ推定部（行動推定手段）１７、ライフスタイル推定部（第２記憶手段）１８、ライフスタイル格納部１９、到達度算出部２０及び表示部２１を備えている。
【００２６】
この移動機１は、図２に示すように、オペレーティングシステムやアプリケーションプログラムなどを実行するＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ及びＲＡＭで構成される主記憶部１０２と、メモリなどで構成される補助記憶部１０３と、データ通信を行う通信制御部１０４と、液晶モニタなどで構成されるモニタ部１０５と、入力キーなどで構成される操作部１０６とで構成される。移動機１の各機能は、ＣＰＵ１０１及び主記憶部１０２の上に所定のソフトウェアを読み込ませ、ＣＰＵ１０１の制御の下で通信制御部１０４を動作させたり、主記憶部１０２や補助記憶部１０３に対してデータを読み書きしたりすることで実現される。なお、上述したように、移動機１は通信制御部１０４に相当する部分を備えていなくてもよい。
【００２７】
図１に戻って、測位部１１は、移動機１の現在位置を測定し、その位置を示す位置情報を生成する部分である。具体的には、測位部１１は全地球測位システム（ＧＰＳ）や基地局情報を用いた測位を実行し、測定時刻、緯度経度及び測位誤差を含む位置情報を生成する。測位部１１は生成した位置情報を滞在判定部１２に出力する。測位部１１はこのような一連の処理を所定の時間間隔で実行する。
【００２８】
なお、測位部１１は、無線ＬＡＮ、ＩＣタグ（Radio Frequency IDentification：ＲＦＩＤ）、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））などを用いた測位によって得られる相対的な位置情報を生成してもよい。
【００２９】
滞在判定部１２は、移動機１のユーザが一定範囲のエリアに滞在しているか否かを判定する部分である。
【００３０】
滞在判定部１２は測位部１１から入力された位置情報を蓄積する。続いて、滞在判定部１２は最近取得した所定の量の位置情報で示される複数の領域のうち、時間的に連続して互いに重なる部分が存在するか否かを判定する。ここで、位置情報で示される領域とは、図３に示すように、緯度経度ｐを中心とし一辺が測位誤差ｅの２倍である矩形領域Ａである。なお、以下では、位置情報で示される領域が互いに重なり合う部分を「ＡＮＤ領域（アンド領域）」という。
【００３１】
例えば、時刻ｔ１〜ｔ７における領域Ａ１〜Ａ７が空間的に図４のように配置される場合には、滞在判定部１２は、時間帯ｔ３〜ｔ５において、領域Ａ３〜Ａ５が重なり合うＡＮＤ領域Ｂにユーザが滞在していたと判定し、それ以外の時間帯ｔ１〜ｔ３及びｔ５〜ｔ７ではユーザは移動中であったと判定する。なお、図４において、ユーザの移動の様子を矢印Ｙにより模式的に示す。
【００３２】
続いて、滞在判定部１２はＡＮＤ領域を構成する領域に対応する複数の位置情報をエリア推定部１３に出力する。図４の例では、滞在判定部１２は領域Ａ３〜Ａ５に対応する３個の位置情報をエリア推定部１３に出力する。また、滞在判定部１２は、ユーザが移動中であったと判定した時間帯に対応する複数の位置情報を移動経路推定部１５に出力する。図４の例では、滞在判定部１２は領域Ａ１〜Ａ３に対応する３個の位置情報の組と、領域Ａ５〜Ａ７に対応する３個の位置情報の組とを移動経路推定部１５に出力する。
【００３３】
なお、滞在判定部１２が上記処理を実行するタイミングは限定されない。例えば、滞在判定部１２は位置情報の入力を契機に上記処理を開始してもよいし、所定の時間間隔で、又は所定の時刻に上記処理を開始してもよい。
【００３４】
エリア推定部１３は、滞在判定部１２から入力された位置情報に基づいて、移動機１のユーザが滞在したエリアを推定する部分である。具体的には、エリア推定部１３は入力された複数の位置情報、すなわちＡＮＤ領域を構成する位置情報のうち最も測位誤差が小さいもので示される領域を滞在エリアと決定する。また、エリア推定部１３は入力された位置情報に基づいて滞在時間を算出する。そして、エリア推定部１３は、ユーザＩＤ、滞在エリアに対応する位置情報、滞在開始時刻、滞在終了時刻及び滞在時間で構成される滞在エリア情報を滞在エリア格納部１４に出力する。
【００３５】
図４の例では、領域Ａ３〜Ａ５のうち領域Ａ４の測位誤差が最も小さいので、エリア推定部１３は時刻ｔ４における位置情報で示される領域Ａ４を滞在エリアとする。また、エリア推定部１３は滞在開始時刻ｔ３から滞在終了時刻ｔ５までの時間を滞在時間として算出する。
【００３６】
滞在エリア格納部１４は、エリア推定部１３から入力された滞在エリア情報を記憶する部分である。滞在エリア格納部１４が記憶する情報の例を図５に示す。図５の例では、ユーザＩＤ「ｕ００１」で示されるユーザについて３個の滞在エリア情報が記憶されている。
【００３７】
移動経路推定部１５は、滞在判定部１２から入力された位置情報に基づいて、移動機１のユーザの移動経路を推定する部分である。具体的には、移動経路推定部１５は時間的に連続する２個の位置情報で示される２個の領域を包含する最小矩形（Minimum Bounding Rectangle：ＭＢＲ）を算出する。続いて、移動経路推定部１５は、算出した最小矩形が他の最小矩形と重ならなければ当該算出した最小矩形をそのまま移動経路とし、最小矩形同士が空間的に重なるようであれば、それらの矩形で構成される範囲を、ユーザの移動経路とする。
【００３８】
図６を用いて、時間的に連続するあるユーザの位置情報（緯度経度）ｐ１〜ｐ３が入力された場合の移動経路推定部１５の処理を説明する。この場合、移動経路推定部１５は位置情報ｐ１で示される領域Ａ１と位置情報ｐ２で示される領域Ａ２とを包含する最小矩形ＭＢＲ１２を算出すると共に、領域Ａ２と位置情報ｐ３で示される領域Ａ３とを包含する最小矩形ＭＢＲ２３を算出する。そして、移動経路推定部１５は２個の最小矩形ＭＢＲ１２，ＭＢＲ２３からなる範囲をユーザの移動経路Ｒ１３とする。
【００３９】
続いて、移動経路推定部１５は、推定した移動経路と類似する移動経路（以下では「類似経路」という）が既に移動経路格納部１６に存在するか否かを判定する。なお、以下では、今回推定した移動経路を「推定経路」といい、既に移動経路格納部１６に記憶されている移動経路を「格納済経路」という。移動経路推定部１５は、推定経路を構成する領域が連続して所定回数以上重なるような格納済経路が存在するか否かを検査し、存在した場合にはその格納済経路を類似経路とする。すなわち、推定経路と格納済経路とが一定の範囲で連続して重なり合っているようであれば、移動経路推定部１５は双方が類似していると判定する。
【００４０】
類似経路が存在しなかった場合には、移動経路推定部１５は推定経路を示す経路情報を移動経路格納部１６に出力する。経路情報は、ユーザＩＤと、移動開始時のユーザの位置（緯度経度及び測位誤差）を示す出発エリアと、移動終了時のユーザの位置（緯度経度及び測位誤差）を示す到着エリアと、複数の位置情報に基づいて表した、出発エリアから到着エリアまでの移動経路を示す位置情報の系列と、移動開始時刻と、移動終了時刻とを含んでいる。なお、移動開始時刻は出発エリアにおける滞在終了時刻で表され、移動終了時刻は到着エリアにおける滞在開始時刻で表される。
【００４１】
一方、類似経路が存在した場合には、移動経路推定部１５はその経路に関する経路情報を推定経路の経路情報を用いて更新し、更新後の経路情報を移動経路格納部１６に出力する。このために、移動経路推定部１５は推定経路を構成する各位置情報（緯度経度）ｐｉについて以下の処理を実行する。
【００４２】
すなわち、移動経路推定部１５はまず、読み出し直後又は更新途中の類似経路を構成する位置情報のうち、位置情報ｐｉに最も近い位置情報（緯度経度）ｐｎを特定する。続いて、移動経路推定部１５は位置情報ｐｉで示される領域と位置情報ｐｎで示される領域とが空間的に重なるか否かを判定する。
【００４３】
双方の領域が重なると判定した場合には、移動経路推定部１５は位置情報ｐｉ，ｐｎのどちらの測位誤差が小さいかを判定する。このとき、位置情報ｐｉの測位誤差の方が小さければ、移動経路推定部１５は類似経路の位置情報系列から位置情報ｐｎを削除し、位置情報ｐｎをその経路情報に追加する。一方、位置情報ｐｎの測位誤差の方が小さい場合には、移動経路推定部１５は位置情報の入替を実行しない。
【００４４】
図７を用いて、このような入替処理の例を説明する。類似領域が図６のＲ１３で示され、且つ推定経路を構成する領域Ａ４を示す位置情報ｐ４が図７に示すように存在する場合には、移動経路推定部１５は位置情報ｐ４に最も近い位置情報ｐ２を特定する。そして、領域Ａ２，Ａ４は重なり合っており、且つ領域Ａ４の測位誤差の方が小さいので、移動経路推定部１５は類似経路Ｒ１３の位置情報系列において位置情報ｐ２と位置情報ｐ４とを入れ替える。この結果、類似経路Ｒ１３は、領域Ａ１，Ａ４を包含する最小矩形ＭＢＲ１４と、領域Ａ４，Ａ３を包含する最小矩形ＭＢＲ４３とから成る移動経路Ｒ１３´に更新される。
【００４５】
一方、双方の領域が空間的に重ならない場合には、移動経路推定部１５は類似経路の位置情報系列に位置情報ｐｉを挿入する。まず、移動経路推定部１５は位置情報ｐｎの前後に並べられている位置情報ｐｆ，ｐｒを抽出する。ここで、位置情報ｐｆで表される地点を前方近傍点といい、位置情報ｐｒで表される地点を後方近傍点ということとする。続いて、移動経路推定部１５は位置情報ｐｆ，ｐｎで示される地点間の距離Ｌｎｆと位置情報ｐｎ，ｐｒで示される地点間の距離Ｌｎｒとを算出する。また、移動経路推定部１５は位置情報ｐｆ，ｐｉで示される地点間の距離Ｌｉｆと位置情報ｐｉ，ｐｒで示される地点間の距離Ｌｉｒとを算出する。続いて、移動経路推定部１５は前方近傍点に関する値（｜Ｌｉｆ−Ｌｎｆ｜）と後方近傍点に関する値（｜Ｌｉｒ−Ｌｎｒ｜）とを比較し、位置情報系列内において、値が小さい方の近傍点に近い側に位置情報ｐｉを挿入する。
【００４６】
図８を用いて、このような挿入処理の例を説明する。図７で示される経路Ｒ１３´に対して、推定経路を構成する領域Ａ５を示す位置情報ｐ５が図８に示すように存在する場合には、移動経路推定部１５は位置情報ｐ５に最も近い位置情報ｐ４を特定する。続いて、移動経路推定部１５は、位置情報ｐ１で示される前方近傍点と位置情報ｐ３で示される後方近傍点を特定し、値（｜Ｌ５１−Ｌ４１｜）及び値（｜Ｌ５３−Ｌ４３｜）を算出する。図８の例では｜Ｌ５１−Ｌ４１｜＜｜Ｌ５３−Ｌ４３｜なので、位置情報ｐ５は、類似経路Ｒ１３´の位置情報系列を構成する２個の位置情報ｐ１，ｐ４の間に挿入される。この結果、類似経路Ｒ１３´は、領域Ａ１，Ａ５を包含する最小矩形ＭＢＲ１５と、領域Ａ５，Ａ４を包含する最小矩形ＭＢＲ５４と、領域Ａ４，Ａ３を包含する最小矩形ＭＢＲ４３とから成る移動経路Ｒ１３´´に更新される。
【００４７】
移動経路格納部１６は、移動経路推定部１５から入力された経路情報を記憶する部分である。これにより経路情報が登録又は更新される。例えば、移動経路格納部１６は図９に示すような経路情報を記憶する。
【００４８】
ファクタ推定部１７は、ユーザの行動の傾向を推定する部分である。このファクタ推定部１７は、アクティブ度算出部１７ａ及びアグレッシブ度算出部１７ｂにより構成されている。
【００４９】
アクティブ度算出部１７ａは、移動機１のユーザがどの程度行動的であるかを示す指標であるアクティブ度を算出する部分である。すなわち、アクティブ度はユーザの行動の傾向を示す指数の一種である。具体的には、アクティブ度算出部１７ａは下記式（１）を用いてアクティブ度Ａｃを算出する。
【数１】
2010257309.tif 000003
【００５０】
平均滞在回数及び平均移動距離はアクティブ度算出部１７ａより算出される。アクティブ度算出部１７ａは、過去の所定の期間内の情報であり且つ滞在時間が所定値以上である滞在エリア情報を滞在エリア格納部１４から読み出す。続いて、アクティブ度算出部１７ａは一日当たりの平均滞在エリア数を算出し、これを平均滞在回数とする。また、アクティブ度算出部１７ａは、読み出した滞在エリア間の直線距離を移動距離として算出し、その移動距離に基づいて一日当たりの平均移動距離を算出する。平均移動距離をより正確に算出するために、アクティブ度算出部１７ａは、取得済の滞在エリア情報に対応する経路情報を移動経路格納部１６から読み出し、その経路情報に基づいて移動距離を算出してもよい。
【００５１】
一方、αは０から１までの範囲で予め定められている。また、最大平均滞在回数及び最大平均移動距離も予め定められている。アクティブ度算出部１７ａはこれらの値を予め所定のメモリに記憶しており、必要に応じて読み出す。
【００５２】
アグレッシブ度算出部１７ｂは、ユーザがどの程度新しいことにチャレンジしているかを示す指標であるアグレッシブ度を算出する部分である。したがって、アグレッシブ度もユーザの行動の傾向を示す指数の一種である。まず、アグレッシブ度算出部１７ｂは過去の所定の期間内の滞在エリア情報を滞在エリア格納部１４から読み出し、各滞在エリアｉについて当該期間内における滞在回数を算出する。また、アグレッシブ度算出部１７ｂは同じ期間内の経路情報を移動経路格納部１６から読み出し、各移動経路ｊについて当該期間内に通過した回数を算出する。続いて、アグレッシブ度算出部１７ｂは下記式（２）を用いてアグレッシブ度Ａｇを算出する。
【数２】
2010257309.tif 000004
【００５３】
なお、Ｎは読み出された滞在エリアｉの個数であり、Ｍは読み出された移動経路ｊの個数である。βは０から１までの範囲で予め定められている。アグレッシブ度算出部１７ｂは値βを予め所定のメモリに記憶しており、必要に応じて読み出す。
【００５４】
このように、ファクタ推定部１７はユーザの行動の傾向をアクティブ度及びアグレッシブ度という二種類の数値により推定し、これらの数値をライフスタイル推定部１８に出力する。
【００５５】
なお、ファクタ推定部１７が上記処理を実行するタイミングは限定されない。例えば、ファクタ推定部１７は、所定の時間間隔で、又は所定の時刻に上記処理を開始してもよい。また、ファクタ推定部１７はユーザから推定要求の入力を受け付けたことを契機に上記処理を開始してもよい。
【００５６】
ライフスタイル推定部１８は、ファクタ推定部１７から入力されたアクティブ度及びアグレッシブ度に基づいてユーザのライフスタイルを推定する部分である。ここで、ライフスタイルとは、ユーザの生活様式や、その人の個性あるいは価値観を表す指標である。
【００５７】
このために、ライフスタイル推定部１８は、ライフスタイルと、アクティブ度及びアグレッシブ度との関係を示す定義情報を予め記憶している。例えば、ライフスタイル推定部１８は図１０に示すような４個の定義情報を記憶する。そして、ライフスタイル推定部１８は入力された指標とこの定義情報とを比較して、ユーザの現在のライフスタイルを推定する。例えば、入力されたアクティブ度及びアグレッシブ度がそれぞれ０．８、０．２であり、且つ定義情報が図１０に示すものであれば、ライフスタイル推定部１８はユーザのライフスタイルが「定番好きの行動派」であると推定する。ライフスタイル推定部１８は、推定したライフスタイルを示す情報と、入力されたアクティブ度及びアグレッシブ度を到達度算出部２０及びライフスタイル格納部１９に出力する。
【００５８】
ライフスタイル格納部１９は、ユーザのライフスタイルに関する情報（ライフスタイル情報）を記憶する部分である。ライフスタイル情報は、ユーザを識別するユーザＩＤと、推定されたアクティブ度、アグレッシブ度、及びライフスタイルと、ユーザにより予め設定された目標ライフスタイルと、到達度とを含んでいる。到達度とは、推定された現在のライフスタイルが、予め設定されている目標ライフスタイルにどの程度合致しているかを示す値である。ライフスタイル情報の例を図１１に示す。
【００５９】
ライフスタイル格納部１９はライフスタイル推定部１８から入力されたライフスタイル、アクティブ度及びアグレッシブ度をユーザＩＤと関連付けて記憶する。また、ライフスタイル格納部１９は後述する到達度算出部２０から入力された到達度をユーザＩＤと関連付けて記憶する。これらの処理により、ライフスタイル情報が登録又は更新される。
【００６０】
到達度算出部２０は、ライフスタイル推定部１８から入力されたアクティブ度及びアグレッシブ度に基づいて到達度を算出する部分である。
【００６１】
このために、到達度算出部２０は、各ライフスタイルにおけるアクティブ度及びアグレッシブ度の目標値を示す目標値情報を記憶している。この目標値情報は、目標ライフスタイルに関する設定情報である。図１２では、例えば「新しいもの好きの行動派」というライフスタイルに対して、アクティブ度及びアグレッシブ度の双方について目標値「１」が設定されている。
【００６２】
図１２に示す目標値は、図１０の定義情報で示される閾値（０．５）との関係で設定されている。すなわち、図１０において「０．５以上」と設定されている箇所に対しては「１」が設定され、図１０において「０．５未満」と設定されている箇所に対しては「０」が設定されている。図１０，１２の例とは別に、定義情報において「閾値ＴＨ１以上閾値ＴＨ２未満」と定義されている場合には、目標値情報の該当箇所にはＴＨ１とＴＨ２の平均値が設定される。
【００６３】
到達度算出部２０は、アクティブ度及びアグレッシブ度それぞれの入力値及び目標値を下記式（３）に代入することで到達度を算出し、その結果をライフスタイル格納部１９に出力する。式（３）では、入力されたアクティブ度及びアグレッシブ度をそれぞれＬＦＶ１（ｕ００１），ＬＦＶ２（ｕ００１）で表し、アクティブ度及びアグレッシブ度の目標値をそれぞれＬＦＶ１（ｒ００１），ＬＦＶ２（ｒ００１）で表している。また、Ｍ，Ｎはそれぞれ、ユーザの行動の傾向を示す指数の種類数である。本実施形態では、その指数としてアクティブ度及びアグレッシブ度を用いているので、Ｍ，Ｎは共に２である。
【数３】
2010257309.tif 000005
【００６４】
図１１，１２に示すデータを前提とすると、ユーザＩＤ「ｕ００１」で識別されるユーザについてはＬＦＶ１（ｕ００１）＝０．８，ＬＦＶ２（ｕ００１）＝０．２，ＬＦＶ１（ｒ００１）＝０，ＬＦＶ２（ｒ００１）＝１であるので、到達度は以下のように算出される。
到達度＝１−√｛（０．８−０）２＋（０．２−１）２｝
／√[｛ｍａｘ（０，１−０）｝２＋{ｍａｘ（１，１−１）}２]
＝１−√（１．２８）／√（１＋１）
＝０．２
【００６５】
表示部２１は、アクティブ度、アグレッシブ度、及びライフスタイルの推定結果と、算出された到達度とをモニタに表示する部分である。到達度算出部２０の処理が終了したことを契機として、表示部２１はライフスタイル格納部に記憶されているライフスタイル情報を読み出し表示する。
【００６６】
次に、図１３及び１４を用いて、図１に示す移動機１の動作を説明するとともに本実施形態に係るユーザ管理方法について説明する。
【００６７】
まず、図１３を参照しながら、滞在エリア及び移動経路を推定する処理を説明する。まず、測位部１１が現在位置を測定することで位置情報を取得する（ステップＳ１１、位置取得ステップ）。続いて、滞在判定部１２が蓄積された位置情報に基づいてユーザが一定範囲のエリアに滞在していたか、それとも移動していたかを判定する（ステップＳ１２）。
【００６８】
ユーザがあるエリアに滞在していたと判定された場合には（ステップＳ１２；滞在）、エリア推定部１３が一以上の位置情報に基づいて滞在エリアを推定する（ステップＳ１３、エリア推定ステップ）。そして、滞在エリア格納部１４がその推定結果を滞在エリア情報として記憶する（ステップＳ１４、エリア記憶ステップ）。
【００６９】
また、ユーザが移動していたと判定された場合には（ステップＳ１２；移動）、移動経路推定部１５が一以上の位置情報に基づいて移動経路を推定し（ステップＳ１５、経路推定ステップ）、移動経路格納部１６がその推定結果を経路情報として記憶する（ステップＳ１６、経路記憶ステップ）。この際に、移動経路推定部１５は推定した経路に類似する経路が既に移動経路格納部１６に記憶されているか否かを判定し、類似経路が存在すれば、上述したように、経路情報を構成する位置情報を入替又は追加する処理を実行する。
【００７０】
このような一連の処理により、ユーザの滞在エリアや移動経路に関する情報が蓄積される。
【００７１】
次に、図１４を参照しながら、ライフスタイルを推定する処理を説明する。まず、ファクタ推定部１７がユーザの行動の傾向を推定する。具体的には、アクティブ度算出部１７ａが滞在エリア情報に基づいて上記式（１）を計算し、アクティブ度を算出する（ステップＳ２１、行動推定ステップ）。また、アグレッシブ度算出部１７ｂが、滞在エリア情報及び経路情報に基づいて上記式（２）を計算し、アグレッシブ度を算出する（ステップＳ２２、行動推定ステップ）。
【００７２】
続いて、ライフスタイル推定部１８が算出されたアクティブ度及びアグレッシブ度と予め記憶している定義情報とに基づいてユーザのライフスタイルを推定する（ステップＳ２３、ライフスタイル推定ステップ）。続いて、到達度算出部２０がそれらアクティブ度及びアグレッシブ度と目標値情報とに基づいて到達度を算出する（ステップＳ２４）。
【００７３】
そして、表示部２１がこのように算出又は推定されたアクティブ度、アグレッシブ度、ライフスタイル及び到達度をモニタに表示する（ステップＳ２５）。これにより、移動機１のユーザは自身に関するライフスタイル推定結果や到達度を確認できる。
【００７４】
以上説明したように、本実施形態によれば、まず、ユーザが滞在したエリアが移動機１の位置情報（測位結果）に基づいて推定され、滞在エリア情報として記憶される。続いて、滞在エリア情報の履歴に基づいて滞在エリアごとの滞在回数が算出され、この滞在回数に基づいてユーザの行動の傾向が推定される。このように、移動機１の位置情報に基づいて所定の演算を行うことでユーザの行動の傾向が推定されるので、ユーザに負担を掛けることなくその人の行動の傾向を客観的に得ることができる。
【００７５】
また、本実施形態では、推定された行動の傾向に対応するライフスタイルが抽出され、これがユーザのライフスタイルとして推定されるので、ユーザに負担を掛けることなくその人のライフスタイルを客観的に得ることができる。
【００７６】
また、本実施形態では、滞在回数だけでなくユーザの平均移動距離も算出され、これらの情報に基づいてアクティブ度が算出される。これにより、ユーザがどの程度行動的であるかを客観的に知ることができる。また、平均移動距離を移動経路の履歴に基づいて算出した場合には距離の計算の精度が高くなり、その結果アクティブ度をより精度良く算出できる。
【００７７】
また、本実施形態では、滞在回数だけでなく移動経路ごとの通過回数も算出され、これらの情報に基づいてアグレッシブ度が算出される。これにより、ユーザがどの程度新しいことにチャレンジしているかを客観的に知ることができる。このとき、通過回数は移動経路の履歴に基づいて算出されるので、通過回数の計算の精度が高くなり、その結果アグレッシブ度をより精度良く算出できる。
【００７８】
また、本実施形態では、推定された行動の傾向と目標ライフスタイルに関する目標値情報とに基づいて到達度が算出される。これにより、ユーザの行動が目標のライフスタイルにどの程度近いかを客観的に得ることができる。
【００７９】
以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で以下のような様々な変形が可能である。
【００８０】
上記実施形態では、本発明に係る情報処理システムを移動機１に適用したが、クライアントサーバ型システムの構成により本発明を実現してもよい。例えば、図１５に示すように、移動機３と推定サーバ４とを備える推定システム２に本発明を適用してもよい。推定システム２では、上述した移動機１のほとんどの機能は推定サーバ４に搭載され、移動機３は測位部１１と、表示部２１と、推定サーバ４との間でデータを送受信する通信部２２とを備えるのみである。この場合には、移動機３で実行される機能が大幅に削減されるので、移動機３の電力消費量を抑えることができる。
【００８１】
上記実施形態では、平均滞在回数及び平均移動距離に基づいてアクティブ度を算出したが、平均移動距離のみに基づいてアクティブ度を算出してもよい。例えば、アクティブ度算出部１７ａは、一日の移動距離が１００ｋｍ以上であれば１、８０ｋｍ以上１００ｋｍ未満であれば０．８、６０ｋｍ以上８０ｋｍ未満であれば０．６、４０ｋｍ以上６０ｋｍ未満であれば０．４、２０ｋｍ以上４０ｋｍ未満であれば０．２、２０ｋｍ未満であれば０というようにアクティブ度を決定してもよい。
【００８２】
上記実施形態ではユーザの行動の傾向を示す指数としてアクティブ度及びアグレッシブ度を用いたが、これらのうちどちらか一方の指数のみを用いてもよい。
【００８３】
上記実施形態では、滞在判定部１２がユーザの滞在エリアを特定したが、このような処理を省略してもよい。この場合、移動機１は受信した位置情報をそのまま所定の記憶手段に記憶し、エリア推定部１３が位置情報の履歴に基づいて滞在エリアを判定すればよい。
【符号の説明】
【００８４】
１…移動機（情報処理システム）、２…推定システム（情報処理システム）、３…移動機、４…推定サーバ、１１…測位部（位置取得手段）、１２…滞在判定部、１３…エリア推定部（エリア推定手段）、１４…滞在エリア格納部（第１記憶手段）、１５…移動経路推定部、１６…移動経路格納部（第３記憶手段）、１７…ファクタ推定部（行動推定手段）、１７ａ…アクティブ度算出部、１７ｂ…アグレッシブ度算出部、１８…ライフスタイル推定部（第２記憶手段）、１９…ライフスタイル格納部、２０…到達度算出部、２１…表示部、２２…通信部。
【図１】
2010257309.tif 000006
【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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【図１４】
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【図１５】
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