(57)【要約】【課題】簡易に得られる多数のユーザの位置情報を効率的に分析し、巨視的なユーザ動向に関するデータを速やかに収集する。【解決手段】位置情報分析装置６００は、ユーザの位置を示す位置情報、当該位置情報が得られた時刻情報、および当該ユーザのユーザ識別情報を含むポイントデータであって、複数のユーザについての複数の時刻にわたる当該ポイントデータを入力する入力部６０１と、入力されたポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合の当該ポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上にポイントデータが密集しているエリアを、複数のユーザが頻繁に出没する出没エリアとして抽出する出没エリア抽出部６０２と、抽出された出没エリア情報を保存する保存部６０３と、を備える。【選択図】図２
2010244122.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの位置を示す位置情報、当該位置情報が得られた時刻情報、および当該ユーザのユーザ識別情報を含むポイントデータであって、複数のユーザについての複数の時刻にわたる当該ポイントデータを入力する入力部と、
入力された前記ポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合の当該ポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上に前記ポイントデータが密集しているエリアを、前記複数のユーザが頻繁に出没する出没エリアとして抽出する出没エリア抽出部と、
抽出された出没エリア情報を保存する保存部と、
を備える位置情報分析装置。
【請求項２】
前記出没エリア抽出部は、
前記２次元地図データ上で予め複数に区域分けされた各区域における、前記入力された全ユーザのポイントデータの密度を算出する全ユーザ密度算出部と、
算出された全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上であるエリアを、前記出没エリアとして抽出する第１の抽出部と、
を含むことを特徴とする請求項１記載の位置情報分析装置。
【請求項３】
前記出没エリア抽出部は、
前記入力された全ユーザのポイントデータを前記２次元地図データ上にプロットした場合の前記ポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをグループ化するグループ化部と、
グループ化された複数のポイントデータを前記２次元地図データ上で包含するエリアを、前記出没エリアとして抽出する第２の抽出部と、
を含むことを特徴とする請求項１記載の位置情報分析装置。
【請求項４】
前記出没エリア抽出部は、
前記入力された全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類する分類部と、
分類されたユーザ毎のポイントデータについて、前記２次元地図データ上で予め複数に区域分けされた各区域における当該ユーザ毎のポイントデータの密度を算出するユーザ毎密度算出部と、
算出された各区域におけるユーザ毎のポイントデータの密度を各区域について合算することで、各区域における全ユーザのポイントデータの密度を求める合算部と、
求められた全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上であるエリアを、前記出没エリアとして抽出する第３の抽出部と、
を含むことを特徴とする請求項１記載の位置情報分析装置。
【請求項５】
前記出没エリア抽出部は、
前記入力された全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類する分類部と、
分類されたユーザ毎のポイントデータを前記２次元地図データ上にプロットした場合の前記ポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをユーザ毎にグループ化するユーザ毎グループ化部と、
ユーザ毎にグループ化された複数のポイントデータを前記２次元地図データ上で包含するエリアを、全ユーザについて前記２次元地図データ上で重ね合わせる重ね合わせ部と、
前記重ね合わせにより得られたエリアを、前記出没エリアとして抽出する第４の抽出部と、
を含むことを特徴とする請求項１記載の位置情報分析装置。
【請求項６】
前記位置情報分析装置は、
前記入力された全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類し、前記２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと前記抽出された出没エリアとを結合する結合部と、
前記結合で得られた前記２次元地図データ上で前記ユーザ毎のポイントデータと前記出没エリアとを結合したデータにて、前記出没エリアに対する前記ユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいて、出没エリア間の移動履歴情報をユーザ毎に求める移動履歴導出部と、
ユーザ毎の出没エリア間の移動履歴情報を全ユーザについて統合し、得られた全ユーザについての出没エリア間の移動履歴情報に基づいて、全ユーザに関する出没エリア間の移動量情報を求める移動量導出部と、
をさらに備え、
前記保存部は、前記全ユーザに関する出没エリア間の移動量情報、をさらに保存する、
ことを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の位置情報分析装置。
【請求項７】
前記位置情報分析装置は、
前記入力された全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類し、前記２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと前記抽出された出没エリアとを結合する結合部と、
前記結合で得られた前記２次元地図データ上で前記ユーザ毎のポイントデータと前記出没エリアとを結合したデータにて、各出没エリア内に位置する前記ユーザ毎のポイントデータの時刻情報に基づいて、各出没エリアについての前記ユーザ毎の滞在時間を求める滞在時間導出部と、
求めた各出没エリアにおけるユーザ毎の滞在時間情報を全ユーザについて統合し、得られた全ユーザについての滞在時間情報に基づいて、全ユーザについての出没エリア毎の滞在時間に関する所定の統計値を求める滞在時間統計値導出部と、
をさらに備え、
前記保存部は、前記全ユーザについての出没エリア毎の滞在時間に関する所定の統計値、をさらに保存する、
ことを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の位置情報分析装置。
【請求項８】
前記位置情報分析装置は、
外部から入力された又は予め記憶されたユーザ毎の住所情報を含んだ属性データ、および、前記滞在時間導出部により求められた各出没エリアにおける前記ユーザ毎の滞在時間に基づいて、あるユーザについて、前記住所情報に該当する出没エリアの滞在時間を自宅での滞在時間とし、当該自宅での滞在時間を除外した時間帯を当該ユーザについての行動時間帯とすることで、各ユーザについて前記行動時間帯を求め、出没エリア毎に各ユーザについての行動時間帯の情報を統合することで前記出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯に関する情報を求める行動時間帯導出部、
をさらに備え、
前記保存部は、前記出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯に関する情報、をさらに保存する、
ことを特徴とする請求項７に記載の位置情報分析装置。
【請求項９】
前記保存部により保存された情報を読み出す読出し部と、
読み出された情報を出力する出力部と、
をさらに備える請求項１〜８の何れか１項に記載の位置情報分析装置。
【請求項１０】
位置情報分析装置において実行される位置情報分析方法であって、
ユーザの位置を示す位置情報、当該位置情報が得られた時刻情報、および当該ユーザのユーザ識別情報を含むポイントデータであって、複数のユーザについての複数の時刻にわたる当該ポイントデータを、前記位置情報分析装置に入力する入力ステップと、
入力された前記ポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合の当該ポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上に前記ポイントデータが密集しているエリアを、前記複数のユーザが頻繁に出没する出没エリアとして抽出する出没エリア抽出ステップと、
抽出された出没エリア情報を保存する保存ステップと、
を備える位置情報分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが携帯する移動機の位置情報に基づくユーザ動向分析（例えばユーザの出没エリアの抽出など）を行う位置情報分析装置および位置情報分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、個々のユーザの位置情報に応じて、さまざまなサービス（情報提供など）を行う技術が提案されている。例えば、特許文献１には、サーバ装置が、ユーザの現在位置に対応する移動先リスト（過去に当該位置にいた多くのユーザが移動先として選択した移動場所のリスト）を生成し、ユーザに提供する、といった技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１１０３４１号公報
【特許文献２】特開２００２−４４００８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来は、ユーザの位置情報に応じて個々のユーザにサービス提供する技術は多く提案されているものの、多数のユーザの位置情報を巨視的に分析し、ユーザ動向に関するデータを収集する技術については、あまり提案されていなかった。
【０００５】
その反面、近年の消費者嗜好の多様化や複雑化に伴い、エリア限定の無い多数のユーザを対象とする巨視的なユーザ動向に関する分析データへのニーズは非常に高まっている。
【０００６】
一方、巨視的なユーザ動向に関するデータを収集するには、従来は、多数のユーザに対しアンケートを発送して回収し、多くの人手を使って収集するなどの非常に手間のかかる一連の作業が必要であり、ユーザにとってもアンケートに答えて返送するといった負担を強いるものであった。このように従来は巨視的なユーザ動向に関するデータを収集するだけでも非常に面倒であり、かかるデータを速やかに収集することは困難であった。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑み、簡易に得られる多数のユーザの位置情報を効率的に分析し、巨視的なユーザ動向に関するデータを速やかに収集することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る位置情報分析装置は、ユーザの位置を示す位置情報、当該位置情報が得られた時刻情報、および当該ユーザのユーザ識別情報を含むポイントデータであって、複数のユーザについての複数の時刻にわたる当該ポイントデータを入力する入力部と、入力された前記ポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合の当該ポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上に前記ポイントデータが密集しているエリアを、前記複数のユーザが頻繁に出没する出没エリアとして抽出する出没エリア抽出部と、抽出された出没エリア情報を保存する保存部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
ここでの「ポイントデータ」としては、ＧＰＳ測位システムで得られたＧＰＳ測位データ、又は、ＯＰＳデータを採用することができる。但し、ＯＰＳデータには、厳密な位置情報（緯度・経度情報）が含まれていないので、例えば、あるユーザが在圏するエリア情報を、当該ユーザが当該エリアの重心位置に位置するものと推定し、エリア情報を当該エリアの重心位置の位置情報（緯度・経度情報）に変換することで、ＯＰＳデータからポイントデータを得ることができる。
【００１０】
上記のように比較的簡易に得られるポイントデータについて、入力部が複数のユーザについての複数の時刻にわたるポイントデータを入力し、出没エリア抽出部が、入力されたポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合の当該ポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上にポイントデータが密集しているエリアを出没エリア（複数のユーザが頻繁に出没するエリア）として抽出し、そして保存部が、抽出された出没エリア情報を保存する。このようにして、本発明に係る位置情報分析装置によれば、簡易に得られる多数のユーザの位置情報を効率的に分析し、巨視的なユーザ動向に関するデータとして出没エリア情報を速やかに収集することができる。
【００１１】
ところで、出没エリアの抽出手法については、ポイントデータをユーザ毎に分類するか否かに応じて、および、ポイントデータの密度に基づく抽出を行うかポイントデータのグループ化に基づく抽出を行うかに応じて、計４通りの態様が挙げられる。そのため、出没エリア抽出部の構成態様として、以下４通りの態様が挙げられる。
【００１２】
即ち、出没エリア抽出部は、前記２次元地図データ上で予め複数に区域分けされた各区域における、前記入力された全ユーザのポイントデータの密度を算出する全ユーザ密度算出部と、算出された全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上であるエリアを、前記出没エリアとして抽出する第１の抽出部と、を含む構成としてもよい。
【００１３】
また、出没エリア抽出部は、前記入力された全ユーザのポイントデータを前記２次元地図データ上にプロットした場合の前記ポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをグループ化するグループ化部と、グループ化された複数のポイントデータを前記２次元地図データ上で包含するエリアを、前記出没エリアとして抽出する第２の抽出部と、を含む構成としてもよい。
【００１４】
また、出没エリア抽出部は、前記入力された全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類する分類部と、分類されたユーザ毎のポイントデータについて、前記２次元地図データ上で予め複数に区域分けされた各区域における当該ユーザ毎のポイントデータの密度を算出するユーザ毎密度算出部と、算出された各区域におけるユーザ毎のポイントデータの密度を各区域について合算することで、各区域における全ユーザのポイントデータの密度を求める合算部と、求められた全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上であるエリアを、前記出没エリアとして抽出する第３の抽出部と、を含む構成としてもよい。
【００１５】
また、出没エリア抽出部は、前記入力された全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類する分類部と、分類されたユーザ毎のポイントデータを前記２次元地図データ上にプロットした場合の前記ポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをユーザ毎にグループ化するユーザ毎グループ化部と、ユーザ毎にグループ化された複数のポイントデータを前記２次元地図データ上で包含するエリアを、全ユーザについて前記２次元地図データ上で重ね合わせる重ね合わせ部と、前記重ね合わせにより得られたエリアを、前記出没エリアとして抽出する第４の抽出部と、を含む構成としてもよい。
【００１６】
さて、本発明に係る位置情報分析装置は、前記入力された全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類し、前記２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと前記抽出された出没エリアとを結合する結合部と、前記結合で得られた前記２次元地図データ上で前記ユーザ毎のポイントデータと前記出没エリアとを結合したデータにて、前記出没エリアに対する前記ユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいて、出没エリア間の移動履歴情報をユーザ毎に求める移動履歴導出部と、ユーザ毎の出没エリア間の移動履歴情報を全ユーザについて統合し、得られた全ユーザについての出没エリア間の移動履歴情報に基づいて、全ユーザに関する出没エリア間の移動量情報を求める移動量導出部と、をさらに備え、前記保存部は、前記全ユーザに関する出没エリア間の移動量情報、をさらに保存する構成とすることが望ましい。この場合、結合部が、入力された全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類し、２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと出没エリアとを結合し、移動履歴導出部が、結合で得られた２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと出没エリアとを結合したデータにて、出没エリアに対するユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいて、出没エリア間の移動履歴情報をユーザ毎に求めることができる。そして、移動量導出部が、ユーザ毎の出没エリア間の移動履歴情報を全ユーザについて統合し、得られた全ユーザについての出没エリア間の移動履歴情報に基づいて、全ユーザに関する出没エリア間の移動量情報を求め、保存部が、全ユーザに関する出没エリア間の移動量情報を保存する。このようにして、巨視的なユーザ動向に関するデータとして、さらに、全ユーザに関する出没エリア間の移動量情報を速やかに収集することができる。
【００１７】
また、本発明に係る位置情報分析装置は、前記入力された全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類し、前記２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと前記抽出された出没エリアとを結合する結合部と、前記結合で得られた前記２次元地図データ上で前記ユーザ毎のポイントデータと前記出没エリアとを結合したデータにて、各出没エリア内に位置する前記ユーザ毎のポイントデータの時刻情報に基づいて、各出没エリアについての前記ユーザ毎の滞在時間を求める滞在時間導出部と、求めた各出没エリアにおけるユーザ毎の滞在時間情報を全ユーザについて統合し、得られた全ユーザについての滞在時間情報に基づいて、全ユーザについての出没エリア毎の滞在時間に関する所定の統計値を求める滞在時間統計値導出部と、をさらに備え、前記保存部は、前記全ユーザについての出没エリア毎の滞在時間に関する所定の統計値、をさらに保存する構成とすることが望ましい。この場合、結合部が、入力された全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類し、２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと出没エリアとを結合し、滞在時間導出部が、結合で得られた２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと出没エリアとを結合したデータにて、各出没エリア内に位置するユーザ毎のポイントデータの時刻情報に基づいて、各出没エリアについてのユーザ毎の滞在時間を求めることができる。そして、滞在時間統計値導出部が、求めた各出没エリアにおけるユーザ毎の滞在時間情報を全ユーザについて統合し、得られた全ユーザについての滞在時間情報に基づいて、全ユーザについての出没エリア毎の滞在時間に関する所定の統計値を求め、保存部が、全ユーザについての出没エリア毎の滞在時間に関する所定の統計値を保存する。このようにして、巨視的なユーザ動向に関するデータとして、さらに、全ユーザについての出没エリア毎の滞在時間に関する所定の統計値を速やかに収集することができる。
【００１８】
ここでさらに、本発明に係る位置情報分析装置は、外部から入力された又は予め記憶されたユーザ毎の住所情報を含んだ属性データ、および、前記滞在時間導出部により求められた各出没エリアにおける前記ユーザ毎の滞在時間に基づいて、あるユーザについて、前記住所情報に該当する出没エリアの滞在時間を自宅での滞在時間とし、当該自宅での滞在時間を除外した時間帯を当該ユーザについての行動時間帯とすることで、各ユーザについて前記行動時間帯を求め、出没エリア毎に各ユーザについての行動時間帯の情報を統合することで前記出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯に関する情報を求める行動時間帯導出部、をさらに備え、前記保存部は、前記出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯に関する情報、をさらに保存する構成とすることが望ましい。この場合、行動時間帯導出部が、ユーザ毎の住所情報を含んだ属性データ、および、各出没エリアにおけるユーザ毎の滞在時間に基づいて、あるユーザについて、住所情報に該当する出没エリアの滞在時間を自宅での滞在時間とし、当該自宅での滞在時間を除外した時間帯を当該ユーザについての行動時間帯とすることで、各ユーザについて行動時間帯を求め、出没エリア毎に各ユーザについての行動時間帯の情報を統合することで出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯に関する情報を求め、そして、保存部が、出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯に関する情報を保存する。このようにして、巨視的なユーザ動向に関するデータとして、さらに、出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯に関する情報を速やかに収集することができる。
【００１９】
また、本発明に係る位置情報分析装置は、前記保存部により保存された情報を読み出す読出し部と、読み出された情報を出力する出力部と、をさらに備える構成とすることが望ましい。この場合、保存部により保存されたさまざなま情報を出力して可視化することができる。
【００２０】
なお、位置情報分析装置に係る発明は、位置情報分析方法に係る発明として捉えることができ、以下のように記述することができる。位置情報分析方法に係る発明も、同様の作用・効果を奏する。
【００２１】
本発明に係る位置情報分析方法は、位置情報分析装置において実行される位置情報分析方法であって、ユーザの位置を示す位置情報、当該位置情報が得られた時刻情報、および当該ユーザのユーザ識別情報を含むポイントデータであって、複数のユーザについての複数の時刻にわたる当該ポイントデータを、前記位置情報分析装置に入力する入力ステップと、入力された前記ポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合の当該ポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上に前記ポイントデータが密集しているエリアを、前記複数のユーザが頻繁に出没する出没エリアとして抽出する出没エリア抽出ステップと、抽出された出没エリア情報を保存する保存ステップと、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、簡易に得られる多数のユーザの位置情報を効率的に分析し、巨視的なユーザ動向に関するデータを速やかに収集することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本実施形態の通信システムのシステム構成図である。
【図２】本実施形態の位置情報分析装置の機能ブロック構成図である。
【図３】出没エリア抽出部のさまざまな構成例を示す図である。
【図４】第１の処理に関するフローチャートである。
【図５】出没エリアの抽出処理のさまざまな態様を示す図である。
【図６】第２の処理に関するフローチャートである。
【図７】第３の処理に関するフローチャートである。
【図８】ポイントデータテーブルの一例を示す図である。
【図９】処理過程におけるポイントデータテーブルの一例を示す図である。
【図１０】出没エリア間の移動量情報の一例を示す図である。
【図１１】出没エリア毎の滞在時間に関する所定の統計値の一例を示す図である。
【図１２】各ユーザについての行動時間帯の情報の一例を示す図である。
【図１３】地図上に出没エリアを表示した例を示す図である。
【図１４】地図上に出没エリア間の移動量（大まかな流量）を表示した例を示す図である。
【図１５】地図上に各出没エリアの滞在時間に関する所定の統計値を表示した例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
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。
［通信システムの構成］
図１は、本実施形態の通信システム１０のシステム構成図である。図１に示すように、この通信システム１０は、移動機１００、ＢＴＳ（基地局）２００、ＲＮＣ（無線制御装置）３００、交換機４００、各種処理ノード７００、および管理センタ５００を含んで構成されている。また、この管理センタ５００は、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィユニット５０３、および可視化ソリューションユニット５０４から構成されている。
【００２５】
交換機４００は、ＢＴＳ２００、ＲＮＣ３００を介して、移動機１００の位置情報を収集する。ＲＮＣ３００は、移動機１００との間で通信接続が行われる際に、ＲＲＣコネクション要求信号における遅延値を用いて移動機１００の位置を測定することができる。交換機４００は、このように測定された移動機１００の位置情報を、移動機１００が通信接続を実行する際に受け取ることができる。交換機４００は受け取った位置情報を記憶しておき、所定のタイミング、または管理センタ５００からの要求に応じて収集した位置情報を管理センタ５００に出力する。ここで、一般的に、ＲＮＣ３００は、約千個からなるものであり、日本全国に配置されている。一方で、交換機４００は、３００個程度日本国内に配置されている。
【００２６】
各種処理ノード７００は、ＲＮＣ３００および交換機４００を通じて移動機１００の位置情報を取得し、場合によっては位置の再計算などを行い、所定のタイミングで、または、管理センタ５００からの要求に応じて、収集された位置情報を管理センタ５００に出力する。
【００２７】
管理センタ５００は、上述したとおり、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィユニット５０３、および可視化ソリューションユニット５０４を含んで構成されており、各ユニットでは、移動機１００の位置情報に用いた統計処理を行う。
【００２８】
社会センサユニット５０１は、各交換機４００および各種処理ノード７００から、又は、オフラインで、移動機１００の位置情報等を含んだデータを収集するサーバ装置である。この社会センサユニット５０１は、交換機４００および各種処理ノード７００から定期的に出力されたデータを受信したり、または社会センサユニット５０１において予め定められたタイミングに従って交換機４００および各種処理ノード７００からデータを取得したりできるように構成されている。
【００２９】
ペタマイニングユニット５０２は、社会センサユニット５０１から受信したデータを所定のデータ形式に変換するサーバ装置である。例えば、ペタマイニングユニット５０２は、ユーザＩＤをキーにソーティング処理を行ったり、エリアごとにソーティング処理を行ったりする。
【００３０】
モバイルデモグラフィユニット５０３は、ペタマイニングユニット５０２において処理されたデータに対する集計処理、すなわち各項目のカウンティング処理を行うサーバ装置である。例えば、モバイルデモグラフィユニット５０３は、あるエリアに在圏するユーザ数をカウントしたり、また在圏分布を集計したりすることができる。
【００３１】
可視化ソリューションユニット５０４は、モバイルデモグラフィユニット５０３において集計処理されたデータを可視可能に処理するサーバ装置である。例えば、可視化ソリューションユニット５０４は、集計されたデータを地図上にマッピング処理することができる。この可視化ソリューションユニット５０４にて処理されたデータは、企業、官公庁または個人等に提供され、店舗開発、道路交通調査、災害対策、環境対策などに利用される。なお、このように統計処理された情報は、当然にプライバシーを侵害しないように個人等は特定されないように加工されている。
【００３２】
なお、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィユニット５０３および可視化ソリューションユニット５０４はいずれも、前述したようにサーバ装置により構成され、図示は省略するが、通常の情報処理装置の基本構成（即ち、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、キーボードやマウス等の入力デバイス、外部との通信を行う通信デバイス、情報を記憶する記憶デバイス、および、ディスプレイやプリンタ等の出力デバイス）を備えることは言うまでもない。
【００３３】
［位置情報分析装置の構成］
次に、本実施形態に係る位置情報分析装置について説明する。図２には位置情報分析装置６００の機能ブロック構成を示す。この図２に示すように、位置情報分析装置６００は、入力部６０１、出没エリア抽出部６０２、保存部６０３、結合部６０４、移動履歴導出部６０５、移動量導出部６０６、滞在時間導出部６０７、滞在時間統計値導出部６０８、行動時間帯導出部６０９、読出し部６１０、および、出力部６１１を備えている。各部の機能は後述する。
【００３４】
本実施形態における位置情報は、ユーザの位置を示す位置情報、当該位置情報が得られた時刻情報、および当該ユーザのユーザ識別情報を含むポイントデータの形式で処理される。多数のユーザについての複数の時刻にわたるポイントデータは、位置情報データベース６２０に保存されている。ここでの「ポイントデータ」としては、ＧＰＳ測位システムで得られたＧＰＳ測位データ、又は、ＯＰＳデータを採用することができる。但し、ＯＰＳデータには、厳密な位置情報（緯度・経度情報）が含まれていないので、例えば、あるユーザが在圏するエリア情報を、当該ユーザが当該エリアの重心位置に位置するものと推定し、エリア情報を当該エリアの重心位置の位置情報（緯度・経度情報）に変換することで、ＯＰＳデータからポイントデータを得ることができる。一方、ユーザの属性情報（住所、性別、年齢など）は、属性情報データベース６３０に保存されている。
【００３５】
図２の論理的な構成と図１のシステム構成との対応について概説する。ここでは、一例として、位置情報分析装置６００が、図１のモバイルデモグラフィユニット５０３および可視化ソリューションユニット５０４に相当し、位置情報データベース６２０および属性情報データベース６３０が、図１のペタマイニングユニット５０２に相当する。
【００３６】
但し、別の例として、位置情報分析装置６００における保存部６０３、読出し部６１０、および出力部６１１が図１のモバイルデモグラフィユニット５０３および可視化ソリューションユニット５０４に相当し、位置情報分析装置６００における他の構成部、位置情報データベース６２０および属性情報データベース６３０が、図１のペタマイニングユニット５０２に相当する構成を採用してもよい。
【００３７】
以下、図２の位置情報分析装置６００の各部の機能を説明する。入力部６０１は、複数のユーザについての複数の時刻にわたるポイントデータを位置情報データベース６２０から読み出して位置情報分析装置６００に入力する。
【００３８】
出没エリア抽出部６０２は、入力されたポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合のポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上にポイントデータが密集しているエリアを、出没エリアとして抽出する。ここでの「出没エリア」とは、特定の個人でなく多数のユーザが頻繁に訪れて滞在する傾向が認められるエリアを意味する。出没エリア抽出部６０２による出没エリアの抽出処理はさまざまな態様を採用することができ、各態様に応じて図３（ａ）〜（ｄ）に示すさまざまな機能ブロック構成を採用することができる。本実施形態では、ポイントデータをユーザ毎に分類するか否かに応じて、および、抽出手法としてポイントデータの密度に基づく抽出を行うかポイントデータのグループ化に基づく抽出を行うかに応じて、計４通りの機能ブロック構成（図３（ａ）〜（ｄ））を以下説明する。
【００３９】
出没エリア抽出部６０２は、図３（ａ）に示すように、２次元地図データ上で予め複数に区域分けされた各区域における全ユーザのポイントデータの密度を算出する全ユーザ密度算出部６０２Ａと、算出された全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上であるエリアを出没エリアとして抽出する第１の抽出部６０２Ｂと、を含んで構成することができる。この構成は、ポイントデータをユーザ毎に分類せずに、抽出手法としてポイントデータの密度に基づく抽出を行う態様に相当する。
【００４０】
また、出没エリア抽出部６０２は、図３（ｂ）に示すように、全ユーザのポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合のポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをグループ化するグループ化部６０２Ｃと、グループ化された複数のポイントデータを２次元地図データ上で包含するエリアを出没エリアとして抽出する第２の抽出部６０２Ｄと、を含んで構成することができる。この構成は、ポイントデータをユーザ毎に分類せずに、抽出手法としてポイントデータのグループ化に基づく抽出を行う態様に相当する。
【００４１】
また、出没エリア抽出部６０２は、図３（ｃ）に示すように、全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類する分類部６０２Ｅと、分類されたユーザ毎のポイントデータについて、２次元地図データ上で予め複数に区域分けされた各区域における当該ユーザ毎のポイントデータの密度を算出するユーザ毎密度算出部６０２Ｆと、算出された各区域におけるユーザ毎のポイントデータの密度を各区域について合算することで、各区域における全ユーザのポイントデータの密度を求める合算部６０２Ｇと、求められた全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上であるエリアを出没エリアとして抽出する第３の抽出部６０２Ｈと、を含んで構成することができる。この構成は、ポイントデータをユーザ毎に分類して、抽出手法としてポイントデータの密度に基づく抽出を行う態様に相当する。
【００４２】
また、出没エリア抽出部６０２は、図３（ｄ）に示すように、全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類する分類部６０２Ｉと、分類されたユーザ毎のポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合のポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをユーザ毎にグループ化するユーザ毎グループ化部６０２Ｊと、ユーザ毎にグループ化された複数のポイントデータを２次元地図データ上で包含するエリアを、全ユーザについて２次元地図データ上で重ね合わせる重ね合わせ部６０２Ｋと、重ね合わせにより得られたエリアを出没エリアとして抽出する第４の抽出部６０２Ｌと、を含んで構成することができる。この構成は、ポイントデータをユーザ毎に分類して、抽出手法としてポイントデータのグループ化に基づく抽出を行う態様に相当する。
【００４３】
上記４通りの態様のうち、ユーザ毎に分類したポイントデータからポイントデータの密度算出を行う図３（ｃ）の態様や、ユーザ毎に分類したポイントデータに対しグループ化を行う図３（ｄ）の態様では、密度算出処理やグループ化処理を分散して実行することで、処理負荷の分散を図ることができる。即ち、多数の対象ユーザを複数に分割し、分割した個々の対象ユーザ群ごとに、そのポイントデータに対し密度算出処理やグループ化処理を実行すればよい。
【００４４】
さて、図２に戻って、保存部６０３は、位置情報分析装置６００において抽出又は導出された情報を保存する。結合部６０４は、全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類し、２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと、出没エリア抽出部６０２により抽出された出没エリアとを結合する。
【００４５】
移動履歴導出部６０５は、結合部６０４による結合で得られた、２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと出没エリアとを結合したデータにおいて、出没エリアに対するユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいて、出没エリア間の移動履歴情報をユーザ毎に求める。移動量導出部６０６は、ユーザ毎の出没エリア間の移動履歴情報を全ユーザについて統合し、得られた全ユーザについての出没エリア間の移動履歴情報に基づいて、全ユーザに関する出没エリア間の移動量（大まかな流量）を求める。
【００４６】
滞在時間導出部６０７は、結合部６０４による結合で得られた、２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと出没エリアとを結合したデータにおいて、各出没エリア内に位置するユーザ毎のポイントデータの時刻情報に基づいて、各出没エリアについてのユーザ毎の滞在時間を求める。滞在時間統計値導出部６０８は、滞在時間導出部６０７により求められた各出没エリアにおけるユーザ毎の滞在時間情報を全ユーザについて統合し、得られた全ユーザについての滞在時間情報に基づいて、全ユーザについての出没エリア毎の滞在時間に関する所定の統計値（例えば、平均滞在時間、最長滞在時間、中間滞在時間（滞在時間の中間値）など）を求める。
【００４７】
行動時間帯導出部６０９は、属性情報データベース６３０に記憶されたユーザ毎の住所情報を含んだ属性データ、および、滞在時間導出部６０７により求められた各出没エリアにおけるユーザ毎の滞在時間に基づいて、あるユーザについて、住所情報に該当する出没エリアの滞在時間を自宅での滞在時間とし、当該自宅での滞在時間を除外した時間帯を当該ユーザについての行動時間帯とすることで、各ユーザについて行動時間帯を求め、出没エリア毎に各ユーザについての行動時間帯の情報を統合することで出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯に関する情報を求める。
【００４８】
読出し部６１０は、保存部６０３により保存された情報を読み出す。出力部６１１は、読出し部６１０により読み出された情報を出力する。
【００４９】
［位置情報分析装置における各種の処理］
次に、位置情報分析装置６００において実行される各種の処理を説明する。以下では、出没エリアの抽出と出没エリア間の移動量（大まかな流量）の導出を行う第１の処理、出没エリアの抽出と出没エリア毎の滞在時間に関する統計値の導出と出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯情報の導出を行う第２の処理、および、保存された情報の出力を行う第３の処理を、順に説明する。
【００５０】
（第１の処理）
まず、出没エリアの抽出と出没エリア間の移動量（大まかな流量）の導出を行う第１の処理を説明する。
【００５１】
図４に示すように、位置情報分析装置６００において入力部６０１が、複数のユーザについての複数の時刻にわたるポイントデータを位置情報データベース６２０から読み出して位置情報分析装置６００に入力する（図４のステップＳ１）。ポイントデータは、ユーザの位置を示す位置情報（緯度情報と経度情報）、当該位置情報が得られた時刻情報（タイムスタンプ）、および当該ユーザのユーザ識別子を含んでおり、位置情報分析装置６００内では、例えば、図８に示すようなテーブル形式のポイントデータテーブルとして一時記憶される。
【００５２】
次に、出没エリア抽出部６０２は、入力されたポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合のポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上にポイントデータが密集しているエリアを出没エリアとして抽出する（ステップＳ２）。ステップＳ２の抽出処理には、前述したように計４通りの態様がある。以下、各態様について説明する。
【００５３】
ポイントデータをユーザ毎に分類せずに、抽出手法としてポイントデータの密度に基づく抽出を行う第１の態様では、出没エリア抽出部６０２は、前述した図３（ａ）の構成を備え、図５（ａ）に示すように全ユーザ密度算出部６０２Ａが２次元地図データ上で予め複数に区域分けされた各区域における全ユーザのポイントデータの密度を算出し（ステップＳ２０１）、第１の抽出部６０２Ｂが、上記算出された全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上であるエリアを出没エリアとして抽出する（ステップＳ２０２）。なお、上記の区域分けとしては、メッシュ状に多数の正方形に区域分けしてもよいし、多数のポリゴン（多角形）状に区域分けしてもよい（以下に出てくる区域分けについても同様である）。また、ポイントデータの密度としては、算出結果の安定性の点からみて、ポイントデータのカーネル密度を算出することが望ましい（以下に出てくるポイントデータの密度算出処理についても同様である）。
【００５４】
また、ポイントデータをユーザ毎に分類せずに、抽出手法としてポイントデータのグループ化に基づく抽出を行う第２の態様では、出没エリア抽出部６０２は、前述した図３（ｂ）の構成を備え、図５（ｂ）に示すようにグループ化部６０２Ｃが全ユーザのポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合のポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをグループ化し（ステップＳ２０３）、第２の抽出部６０２Ｄが、グループ化された複数のポイントデータを２次元地図データ上で包含するエリアを出没エリアとして抽出する（ステップＳ２０４）。
【００５５】
また、ポイントデータをユーザ毎に分類して、抽出手法としてポイントデータの密度に基づく抽出を行う第３の態様では、出没エリア抽出部６０２は、前述した図３（ｃ）の構成を備え、図５（ｃ）に示すように分類部６０２Ｅが全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類し（ステップＳ２０５）、ユーザ毎密度算出部６０２Ｆが、分類されたユーザ毎のポイントデータについて、２次元地図データ上で予め複数に区域分けされた各区域における当該ユーザ毎のポイントデータの密度を算出する（ステップＳ２０６）。そして、合算部６０２Ｇが、算出された各区域におけるユーザ毎のポイントデータの密度を各区域について合算することで、各区域における全ユーザのポイントデータの密度を求め（ステップＳ２０７）、第３の抽出部６０２Ｈが、求められた全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上であるエリアを出没エリアとして抽出する（ステップＳ２０８）。
【００５６】
また、ポイントデータをユーザ毎に分類して、抽出手法としてポイントデータのグループ化に基づく抽出を行う第４の態様では、出没エリア抽出部６０２は、前述した図３（ｄ）の構成を備え、図５（ｄ）に示すように分類部６０２Ｉが全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類し（ステップＳ２０９）、ユーザ毎グループ化部６０２Ｊが、分類されたユーザ毎のポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合のポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをユーザ毎にグループ化する（ステップＳ２１０）。そして、重ね合わせ部６０２Ｋが、ユーザ毎にグループ化された複数のポイントデータを２次元地図データ上で包含するエリアを、全ユーザについて２次元地図データ上で重ね合わせ（ステップＳ２１１）、第４の抽出部６０２Ｌが、重ね合わせにより得られたエリアを出没エリアとして抽出する（ステップＳ２１２）。なお、ステップＳ２１１の重ね合わせで複数ユーザについてエリアが重なった部分と、重ならなかった部分（１つのユーザのみのエリア）とが出てくるが、その場合、例えば、重ならなかった部分における半分の領域（隣接する重なった部分との境界に近い方の半分の領域）と、重なった部分とを包含するエリアを出没エリアとして抽出する、といった抽出手法を採ることが望ましい。
【００５７】
以上のようなステップＳ２の抽出処理で得られた出没エリア情報（出没エリアＩＤ）は、位置情報分析装置６００内では、例えば図９に示すようにポイントデータテーブルの１つの項目として追加され一時記憶される。
【００５８】
図４において次のステップＳ３では、保存部６０３が、抽出された出没エリア情報を保存する。なお、本実施形態では、処理過程で得られたユーザ毎の情報（例えば図８、図９のようなポイントデータテーブル）は、後続の処理のために位置情報分析装置６００内の図示しない作業用メモリに一時記憶するものの、後述の出力処理のために保存部６０３に保存されることはない。即ち、ステップＳ３では、ユーザ毎の情報ではない（全ユーザに関する情報である）出没エリア情報が保存される。このように本実施形態では、処理過程で得られたユーザ毎の情報が出力処理のために保存されることのないよう考慮されており、ユーザ個人のプライバシーが侵害されることを回避している。なお、別の態様として、ユーザ毎の情報を保存する態様を採用してもよい。ただし、その場合、ユーザ毎の情報は出力されないよう出力処理の対象から除外される。
【００５９】
そして、結合部６０４が、全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類し、２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと、出没エリア抽出部６０２により抽出された出没エリアとを結合する（ステップＳ４）。
【００６０】
さらに、移動履歴導出部６０５が、結合部６０４による結合で得られた、２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと出没エリアとを結合したデータにおいて、出没エリアに対するユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいて、出没エリア間の移動履歴情報をユーザ毎に求める（ステップＳ５）。例えば、あるユーザについての出没エリアが、１０時１０分に「エリアＡ」、１０時２０分と１０時３０分と１０時４０分に「エリアＢ」、１０時５０分に「エリアＣ」である場合、出没エリアとして「エリアＢ」を想定したとき、エリアＢには「エリアＡから来た」点、およびエリアＢから「エリアＣへ行った」点が求められる。即ち、出没エリア間の移動履歴情報として出没エリアの「エリアＢ」については、エリアＡから来たので、Fromエリアとして「エリアＡ」が求められ、エリアＣへ行ったので、Toエリアとして「エリアＣ」が求められる。ここで、位置情報分析装置６００内では、例えば図９に示すようにポイントデータテーブルの項目として「FromエリアＩＤ」と「ToエリアＩＤ」が追加され一時記憶される。
【００６１】
次に、移動量導出部６０６が、ユーザ毎の出没エリア間の移動履歴情報を全ユーザについて統合し、得られた全ユーザについての出没エリア間の移動履歴情報に基づいて、全ユーザに関する出没エリア間の移動量（大まかな流量）を求め（ステップＳ６）、そして、保存部６０３が、求められた全ユーザに関する出没エリア間の移動量情報（大まかな流量情報）を保存する（ステップＳ７）。例えば、ある平日の午前中の出没エリア間の移動量情報として、図１０に示すようにエリアＡからエリアＢへ１０００人、エリアＢからエリアＡへ１５０人、エリアＡからエリアＣへ５００人、エリアＣからエリアＡへ１００人といった情報が求められ、保存される。
【００６２】
以上のような第１の処理により、後述の出力処理のために、出没エリア情報、および全ユーザに関する出没エリア間の移動量情報（大まかな流量情報）が求められ、保存される。
【００６３】
（第２の処理）
次に、出没エリアの抽出と出没エリア毎の滞在時間に関する統計値の導出と出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯情報の導出を行う第２の処理を説明する。
【００６４】
図６に示すように、位置情報分析装置６００において入力部６０１が、複数のユーザについての複数の時刻にわたるポイントデータを位置情報データベース６２０から読み出して位置情報分析装置６００に入力する（図６のステップＳ１）。
【００６５】
そして、出没エリア抽出部６０２は、入力されたポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合のポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上にポイントデータが密集しているエリアを出没エリアとして抽出する（ステップＳ２）。ステップＳ２の抽出処理は、第１の処理で詳述したので、ここでは詳細な説明を省略する。
【００６６】
次に保存部６０３が、抽出された出没エリア情報を保存する（ステップＳ３）。そして、結合部６０４が、全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類し、２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと、出没エリア抽出部６０２により抽出された出没エリアとを結合する（ステップＳ４）。
【００６７】
そして、滞在時間導出部６０７が、結合部６０４による結合で得られた、２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと出没エリアとを結合したデータにおいて、各出没エリア内に位置するユーザ毎のポイントデータの時刻情報に基づいて、各出没エリアについてのユーザ毎の滞在時間を求める（ステップＳ８）。例えば、あるユーザについての出没エリアが、１０時１０分に「エリアＡ」、１０時２０分と１０時３０分と１０時４０分に「エリアＢ」、１０時５０分に「エリアＣ」である場合、当該ユーザが１０時２０分から１０時４０分までの間は「エリアＢ」にいたと判断できるので、出没エリア「エリアＢ」についての当該ユーザの滞在時間として２０分が求められる。
【００６８】
次に、滞在時間統計値導出部６０８は、滞在時間導出部６０７により求められた各出没エリアにおけるユーザ毎の滞在時間情報を全ユーザについて統合し、得られた全ユーザについての滞在時間情報に基づいて、全ユーザについての出没エリア毎の滞在時間に関する所定の統計値（例えば、平均滞在時間、最長滞在時間、中間滞在時間（滞在時間の中間値）など）を求める（ステップＳ９）。これにより、例えば、図１１に示すようにある平日（２４時間）における出没エリア毎の平均滞在時間、最長滞在時間、中間滞在時間、滞在した総ユーザ数が求められ、保存部３により保存される。
【００６９】
そして、ステップＳ１０では、行動時間帯導出部６０９は、属性情報データベース６３０に記憶されたユーザ毎の住所情報を含んだ属性データ、および、滞在時間導出部６０７により求められた各出没エリアにおけるユーザ毎の滞在時間に基づいて、あるユーザについて、住所情報に該当する出没エリアの滞在時間を自宅での滞在時間とし、１日の時間帯（０時〜２４時）から自宅での滞在時間を除外した時間帯を当該ユーザについての行動時間帯とすることで、各ユーザについて行動時間帯を求める。これにより、例えば、図１２に示すように、各ユーザが滞在したエリアそれぞれについての到着時間（他のエリアから当該エリアへ到着した時間）、出発時間（当該エリアから他のエリアへ出発した時間）、エリア種別（自宅を「０」、それ以外を「１」とする）などの情報が求められ、位置情報分析装置６００内に一時記憶される。さらに、行動時間帯導出部６０９は、出没エリア毎に各ユーザについての行動時間帯の情報を統合することで出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯に関する情報を求める。求められた出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯に関する情報は保存部３により保存される。
【００７０】
以上のような第２の処理により、後述の出力処理のために、出没エリア情報、全ユーザについての出没エリア毎の滞在時間に関する所定の統計値、および出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯に関する情報が求められ、保存される。
【００７１】
（第３の処理）
次に、保存された情報の出力を行う第３の処理を説明する。
【００７２】
図７に示すように、位置情報分析装置６００において読出し部６１０は、保存部６０３により保存された情報（上記の第１、第２の処理で求められた情報）を読み出し（ステップＳ２１）、出力部６１１は、読出し部６１０により読み出された情報を出力する（ステップＳ２２）。例えば、出力部６１１は、図１３に示すように多数のポイントデータをプロットした２次元の地図上に、出没エリアＡ１、Ａ２、Ａ３を表示する。これにより、地図上における出没エリアの位置を視覚的に容易に把握することができる。
【００７３】
また、出力部６１１は、図１４に示すように出没エリアを表示した２次元の地図上に、出没エリア間の移動を矢印で表し、その移動量（大まかな流量）を矢印の太さで表す。これにより、出没エリア間の移動量（大まかな流量）を視覚的に容易に把握することができる。
【００７４】
また、出力部６１１は、図１５に示すように出没エリアを表示した２次元の地図上に、各出没エリアの滞在時間に関する所定の統計値（例えば平均滞在時間）を表示してもよい。また、出没エリア毎の滞在時間に関する所定の統計値や、出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯に関する情報については、テーブル形式で表示してもよい。
【００７５】
以上説明した実施形態によれば、ユーザのリアクションを必要とせずに簡易に得られる多数のユーザの位置情報（ＧＰＳ測位データやＯＰＳデータ）を効率的に分析し、巨視的なユーザ動向に関するデータ（出没エリア情報、出没エリア間の移動量情報（大まかな流量情報）、出没エリア毎の滞在時間に関する所定の統計値、出没エリア毎の全ユーザ行動時間帯に関する情報）を速やかに収集し出力することができる。
【００７６】
また、本実施形態では、処理過程で得られたユーザ毎の情報が出力処理のために保存されることのないよう考慮されており、ユーザ個人のプライバシーが侵害されることを回避している。なお、ユーザ毎の情報は保存してもよい。ただし、その場合、ユーザ毎の情報は出力されないよう出力処理の対象から除外される。
【００７７】
また、本実施形態では、個々のユーザの動向でなく、巨視的なユーザ動向に関するデータを収集するため、分析処理の基礎とされる位置情報は、必ずしもユーザの移動機から定期的に得られるものでなくてもよく、不定期に得られる位置情報であっても広く利用することができる。
【符号の説明】
【００７８】
１０…通信システム、１００…移動機、２００…ＢＴＳ、３００…ＲＮＣ、４００…交換機、５００…管理センタ、５０１…社会センサユニット、５０２…ペタマイニングユニット、５０３…モバイルデモグラフィユニット、５０４…可視化ソリューションユニット、６００…位置情報分析装置、６０１…入力部、６０２…出没エリア抽出部、６０２Ａ…全ユーザ密度算出部、６０２Ｂ…第１の抽出部、６０２Ｃ…グループ化部、６０２Ｄ…第２の抽出部、６０２Ｅ…分類部、６０２Ｆ…ユーザ毎密度算出部、６０２Ｇ…合算部、６０２Ｈ…第３の抽出部、６０２Ｉ…分類部、６０２Ｊ…ユーザ毎グループ化部、６０２Ｋ…重ね合わせ部、６０２Ｌ…第４の抽出部、６０３…保存部、６０４…結合部、６０５…移動履歴導出部、６０６…移動量導出部、６０７…滞在時間導出部、６０８…滞在時間統計値導出部、６０９…行動時間帯導出部、６１０…読出し部、６１１…出力部、６２０…位置情報データベース、６３０…属性情報データベース、７００…各種処理ノード。
【図１】
2010244122.tif 000003
【図２】
2010244122.tif 000004
【図３】
2010244122.tif 000005
【図４】
2010244122.tif 000006
【図５】
2010244122.tif 000007
【図６】
2010244122.tif 000008
【図７】
2010244122.tif 000009
【図８】
2010244122.tif 000010
【図９】
2010244122.tif 000011
【図１０】
2010244122.tif 000012
【図１１】
2010244122.tif 000013
【図１２】
2010244122.tif 000014
【図１３】
2010244122.tif 000015
【図１４】
2010244122.tif 000016
【図１５】
2010244122.tif 000017