(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援装置であって、
所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する複数の通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納される格納手段と、
前記格納手段から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第１の他機器情報を取得すると共に、前記格納手段から該第１の他機器情報と一致する通信機器についての第１の機器履歴情報に含まれる第２の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返して、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定する相対位置決定手段と、
前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出し、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する滞在時間算出手段と、
前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記各通信機器について順位付けを行う順位付け手段と、
前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する作成手段と、
を備えることを特徴とする影響解析支援装置。
【請求項２】
前記影響解析支援装置は、さらに、
前記解析の対象となる期間を解析期間として、前記基準機器を中心とする半径の長さを解析範囲として、該解析範囲における滞在時間を解析範囲滞在時間として取得する解析範囲条件取得手段
を備え、
前記相対位置決定手段は、前記格納手段から、前記解析期間における、前記基準機器についての機器履歴情報に含まれる第１の他機器情報を取得すると共に、前記格納手段から該第１の他機器情報と一致する通信機器についての第１の機器履歴情報に含まれる前記第２の他機器情報を取得する処理を、前記解析範囲を近距離通信の通信距離で割ることにより得られる値より１少ない回数分繰り返して、該繰り返し処理を行う毎に前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定し、
滞在時間算出手段は、前記合計時間が前記解析範囲滞在時間以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の影響解析支援装置。
【請求項３】
前記影響解析支援装置は、さらに、
前記基準機器の前記機器履歴情報に、前記通信機器の位置を示す情報である機器位置情報がない場合、該機器位置情報がなくなる直前の前記基準機器の機器履歴情報から第１の機器位置情報を取得し、地図情報を用いて、該機器位置情報の示す位置での前記基準機器の存在する環境である機器環境を判定する機器環境判定手段
を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の影響解析支援装置。
【請求項４】
情報処理装置により行われる所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援方法であって、
前記情報処理装置は、所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する複数の通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納された格納装置を有し、
前記情報処理装置は、
前記格納装置から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第１の他機器情報を取得すると共に、前記格納装置から該第１の他機器情報と一致する通信機器についての第１の機器履歴情報に含まれる第２の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返して、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定し、
前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出し、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得し、
前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記基準機器に対する前記各通信機器について順位付けを行い、
前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する
ことを特徴とする影響解析支援方法。
【請求項５】
所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援処理をコンピュータに実行させる影響解析支援プログラムであって、
所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する複数の通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納される格納装置から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第１の他機器情報を取得すると共に、前記格納装置から該第１の他機器情報と一致する通信機器についての第１の機器履歴情報に含まれる第２の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返して、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定する相対位置決定処理と、
前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出し、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する滞在時間算出処理と、
前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記各通信機器について順位付けを行う順位付け処理と、
前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する作成処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする影響解析支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書は、所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、新型インフルエンザの世界的な大流行（パンデミック）が強く懸念されている。このようなパンデミックを防ぐ対策のひとつとして、感染者のコンタクトトレースを迅速に行なうことが考えられる。コンタクトトレースとは、感染者と接近していた他の人物（接近者）を洗い出す作業を意味する。このような接近者の洗い出しに、感染者の周囲を監視することが考えられる。
【０００３】
監視技術としては、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）衛星等の測位用衛星からの信号を受信して、その信号の捕捉に成功するか否かを条件として、受信点位置の屋内外を判定する技術がある。これにより、管理・監視対象が屋内に存在するのか屋外に存在するのかを判定することができる。
【０００４】
また、特定の行動を起こした登録者の周囲にいる他の登録者を検出する技術がある。例えば、店舗で取引を行う登録者の携帯端末が、近距離無線通信で周囲の他の携帯端末に対して応答要求信号を送信する。この応答要求信号を受信した他の携帯端末が応答信号を返す。携帯端末は応答信号を送信してきた他の携帯端末のリストを作成し、これをセンタ装置１に通知する。センタ装置１は、通知されたリストに載っている登録者毎に、配信情報を配信する。
【０００５】
また、ＧＰＳ機能付き携帯電話機が電話番号情報及び位置情報を音声発呼、音声着呼、メール受信時、メール送信時、インターネット接続時にメインサーバーに送信する技術がある。これにより、任意の場所名の位置範囲内に存在するＧＰＳ機能付き携帯電話機を監視する。
【０００６】
また、一定領域を特定して混雑状況の基準値を設定し、その混雑状況を監視しながら基準値を越えたときに、一定領域内における携帯機器の外部出力を抑える技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平９−２９７１７１号公報
【特許文献２】特開２００１−１０６０６８号公報
【特許文献３】特開２００４−７０４２５号公報
【特許文献４】特開２００６−１５７５０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本実施の形態では、所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援装置、その方法、及びそのプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援装置は、格納手段、相対位置決定手段、順位付け手段、作成手段とを含む。
格納手段は、所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納される。
【００１０】
相対位置決定手段は、前記格納手段から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第１の他機器情報を取得する。それから、相対位置決定手段は、前記格納手段から該第１の他機器情報と一致する通信機器についての第１の機器履歴情報に含まれる第２の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返す。それから、相対位置決定手段は、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定する。
【００１１】
滞在時間算出手段は、前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出する。それから、滞在時間算出手段は、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する。
【００１２】
順位付け手段は、前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記各通信機器について順位付けを行う。
作成手段は、前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する。
【発明の効果】
【００１３】
本実施の形態によれば、所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】コンタクトトレースシステムの構成図である。
【図２】コンタクトトレース情報処理装置１の機能ブロック図を示す。
【図３】無線アドレスＤＢのデータ構成の一例を示す。
【図４】行動・接近履歴ＤＢ３のデータ構成の一例を示す。
【図５】コンタクトトレースの対象となる期間を説明するための図である。
【図６】コンタクトトレースにおけるカテゴリーの概念を説明するための図である。
【図７】検査対象者抽出条件のデータ構造の一例を示す。
【図８】コンタクトトレース情報処理装置１の全体の処理フローを示す。
【図９】接近環境判定処理（Ｓ３）の詳細なフローの一例を示す。
【図１０】カテゴリー関連テーブル６０の一例を示す。
【図１１】Ｓ６の処理におけるカテゴリー関連テーブル６０の作成過程を説明するための図である。
【図１２】カテゴリーの決定処理（Ｓ６）の詳細なフローの一例を示す。
【図１３】カテゴリー別接近時間テーブル７０の一例を示す。
【図１４Ａ】接近時間算出処理（Ｓ８）の詳細なフロー（その１）の一例を示す。
【図１４Ｂ】接近時間算出処理（Ｓ８）の詳細なフロー（その２）の一例を示す。
【図１４Ｃ】接近時間算出処理（Ｓ８）の詳細なフロー（その３）の一例を示す。
【図１５】順位付け処理（Ｓ１１）の詳細なフローの一例を示す。
【図１６】接近距離−接近時間のグラフの一例を示す。
【図１７】コンタクトトレース情報処理装置１のハードウェア環境の構成ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
コンタクトトレースの手法としては主に感染者からの聞き取りが中心である。しかし、当人の記憶違いや忘却により接近者を洗い出すことができないことが考えられる。また、インフルエンザのように空気感染するウィルスの場合、そもそも当人に接近したという意識が無い可能性があり、接近者を洗い出すことができないことが考えられる。このように、感染者からの聞き取りによっては、接近者を網羅的に洗い出すことは困難である。
【００１６】
そこで、本実施の形態では、コンタクトトレースの情報収集に所持率の高い携帯電話を用いる。そして、携帯電話の近距離通信機能を用いて一定範囲内に存在する無線機器のデバイスアドレスの検出を行い、接近者の抽出を行う。それから、感染者の携帯電話の近距離通信範囲では、接近者の抽出範囲が限られるので、近距離通信を連鎖的に行い、抽出範囲を広げる。接近者の抽出範囲を広げたことで、検査の対象者が増加し、効率的に検査を行うことが求められる。そのため、検査対象者の抽出と検査の順位付けを行う。
【００１７】
ここで、本実施の形態では、近距離無線通信方法によって、一定範囲内に存在する無線機器のデバイスアドレス（以下、無線アドレスという）を検出する機能（以下、近距離通信機能という）を用いる。ここで、近距離無線通信方法とは、例えば無線機能としてＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＺｉｇｂｅｅ（登録商標）およびＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ  Ｗｉｄｅ  Ｂａｎｄ）に代表される通信方法をいい、“指向性無し”、“検出範囲は数ｍ”、“低出力”という特徴を有する。
【００１８】
近距離通信機能が“低出力”であることから、大きな障害物（建物の壁面や車体など）は通過せず、反射や回折も無いものとする。また、近距離通信機能は、機器による個体差は無く、均一の性能であるものとする。
【００１９】
また、本実施形態において、コンタクトトレースが可能な範囲は、近距離通信機能及びＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）機能を持った携帯電話を感染者及び接近者が所持するものとする。
【００２０】
図１は、コンタクトトレースシステムの構成図である。コンタクトトレースシステムは、コンタクトトレース情報処理装置１を中心に、例えば、携帯電話関連ネットワーク６、インターネット９、および医療関連ネットワーク１１により構成される。
【００２１】
コンタクトトレース情報処理装置１は、コンタクトトレースに関する情報処理を行う。コンタクトトレース情報処理装置１には、表示装置４、及び入力装置５が接続されている。操作者は入力装置５を用いてコンタクトトレースのための抽出条件をコンタクトトレース情報処理装置１に入力する。コンタクトトレース情報処理装置１により処理された結果は、表示装置４に表示される。
【００２２】
また、コンタクトトレース情報処理装置１は、無線アドレスデータベース（以下、データベースをＤＢと称する）２、行動・接近履歴ＤＢ３を有している。無線アドレスＤＢ２は、携帯電話番号と、近距離通信時における無線アドレス情報を関連付けた無線アドレスとを格納するＤＢである。行動・接近履歴ＤＢ３は、携帯電話毎に周期的に無線アドレスの検出結果を収集した行動・接近履歴を格納したＤＢである。無線アドレスＤＢ２及び行動・接近履歴ＤＢ３は、コンタクトトレース情報処理装置１の内部に内蔵の記憶装置に格納されていてもよいし、外部の記憶装置に記憶されていてもよい。
【００２３】
コンタクトトレース情報処理装置１は、予め設定された抽出条件に基づいて、行動・接近履歴ＤＢ３より検査対象者の情報を抽出する。それから、コンタクトトレース情報処理装置１は、その抽出された検査対象者について感染のリスクの高い順に順位付けを行う。コンタクトトレース情報処理装置１により得られた結果は、操作者により解析され、感染状況が判断される。操作者はその感染状況に応じて抽出条件を補正し、補正した抽出条件をコンタクトトレース情報処理装置１に再登録する。
【００２４】
また、コンタクトトレース情報処理装置１は、携帯電話関連ネットワーク６を利用して、各携帯電話１３より所定の情報の収集を行い、その収集した所定の情報を行動・接近履歴ＤＢ４に登録する。
【００２５】
近距離通信機能及びＧＰＳ機能を持った携帯電話１３から情報収集を行うために、携帯電話関連ネットワーク６には、携帯電話基地局７が接続されている。携帯電話１３は、ＧＰＳ衛星からＧＰＳ情報を取得することができる。携帯電話１３同士は、お互いに近距離通信を行うことができる。また、携帯電話関連ネットワーク６には、携帯電話の契約情報等、携帯電話管理に必要となるＤＢ８が接続されている。
【００２６】
インターネット９には、接近環境の絞り込みに用いる電子地図情報を格納する電子地図ＤＢ１０が接続されている。医療関連ネットワーク１１には、処理結果の変更のため、感染情報を格納するＤＢ１２が接続されている。
【００２７】
図２は、コンタクトトレース情報処理装置１の機能ブロック図を示す。コンタクトトレース情報処理装置１は、抽出条件取得部２１、接近環境判定部２２、接近距離判定部２３、接近時間判定部２４、順位付け部２５、コンタクトトレース結果作成部２６、記憶部２７を含む。記憶部２７には、無線アドレスＤＢ２、行動・接近履歴ＤＢ３、検査対象者抽出条件５０、カテゴリー関連テーブル６０、ワークテーブル６０Ｗ、カテゴリー別接近時間テーブル７０等が格納されている。
【００２８】
抽出条件取得部２１は、入力装置５を介して操作者より入力された感染者に接近した者を抽出するための抽出条件（検査対象者抽出条件５０）を取得する。抽出条件取得部２１は、その検査対象者抽出条件５０を記憶部２７へ格納する。
【００２９】
接近環境判定部２２は、行動・接近履歴ＤＢ３から、検査対象者抽出条件５０で設定された日付もしくは時刻、または日時における感染者の行動・接近履歴情報を抽出する。
接近距離判定部２３は、その行動・接近履歴情報を用いて、行動・接近履歴ＤＢ３から、検査対象者抽出条件５０で設定された半径（距離）に含まれる検査対象者を抽出する。
【００３０】
ここでは、接近距離判定部２３は、その行動・接近履歴情報を用いて、行動・接近履歴ＤＢ３から、検査対象者抽出条件５０で設定された範囲に含まれる検査対象者を段階的にワークテーブル６０Ｗに抽出する。接近距離判定部２３は、その段階毎に抽出された検査対象者に番号（カテゴリーＮｏ．）を付与し、分類する。接近距離判定部２３は、ワークテーブル６０Ｗを統合して、カテゴリー関連テーブル６０を作成する。
【００３１】
接近時間判定部２４は、カテゴリー関連テーブル６０から、検査対象者抽出条件５０で設定された感染者と接近した時間以上、感染者と接近している検査対象者を抽出する。
ここでは、接近時間判定部２４は、カテゴリー関連テーブル６０を用いて、カテゴリー毎に感染者に対する検査対象者の接近時間を算出し、さらに、カテゴリー毎に算出した接近時間を、検査対象者毎に集計し、カテゴリー別接近時間テーブル７０を作成する。接近時間判定部２４は、カテゴリー別接近時間テーブル７０から、カテゴリー毎に算出した接近時間を検査対象者毎に集計した接近時間が、検査対象者抽出条件５０で設定された感染者と接近した時間以上である検査対象者を抽出する。
【００３２】
順位付け部２５は、カテゴリー別接近時間テーブル７０を用いて、カテゴリーＮｏ及び接近時間に基づいて、検査対象者の順位付けを行う。
コンタクトトレース結果作成部２６は、その順位付けの結果に基づいて、コンタクトトレース結果として接近距離−接近時間グラフを作成する。作成されたコンタクトトレース結果は、表示装置４へ出力される。
【００３３】
図３は、無線アドレスＤＢのデータ構成の一例を示す。無線アドレスＤＢ２のデータ構成は、例えば「携帯電話番号」３１、「無線アドレス」３２、「氏名」３３、「性別」３４、「生年月日」３５のデータ項目を含む。
【００３４】
「携帯電話番号」３１には、ユーザの所有する携帯電話１３の電話番号が格納される。「無線アドレス」３２には、携帯電話１３の近距離通信機能に付した無線アドレスが格納される。「氏名」３３には、携帯電話の所有者の氏名が格納される。「性別」３４には、その所有者の性別が格納される。「生年月日」３５には、その所有者の生年月日が格納される。
【００３５】
次に、携帯電話１３の動作について説明する。携帯電話１３は、ＧＰＳ機能による位置情報の検出と、近距離通信機能による周囲にある携帯電話１３の無線アドレス情報の検出を一定時間毎に行う。
【００３６】
各携帯電話１３は、その検出した情報（日時情報、位置情報、周囲の無線アドレス情報）、及び自身を特定する情報（例えば、携帯電話番号、または無線アドレス）を含むユーザ行動・接近を作成する。各携帯電話１３は、携帯電話関連ネットワーク６を介して、作成したユーザ行動情報をコンタクトトレース情報処理装置１へ送信する。
【００３７】
コンタクトトレース情報処理装置１は、各携帯電話１３より送信されたユーザ行動・接近情報を行動・接近履歴ＤＢ３へ格納し、携帯電話毎の履歴（以下、行動・接近履歴という）を作成する。
【００３８】
図４は、行動・接近履歴ＤＢ３のデータ構成の一例を示す。行動・接近履歴ＤＢ３のデータ構成は、例えば「所有者」４１、「検出日時」４２、「位置情報」４３、「検出された無線アドレス」４４のデータ項目を含む。
【００３９】
「所有者」４１には、送られてきた各携帯電話１３の所有者を識別する情報に対応する識別情報が格納される。ここでは、携帯電話１３より送られた自身を特定する情報特定する情報（例えば、携帯電話番号、または無線アドレス）と、無線アドレスＤＢ２とを関連付けられて得られる識別情報が格納される。
【００４０】
「検出日時」４２には、ＧＰＳ機能によって位置情報を検出したときの日時が格納される。「位置情報」４３には、ＧＰＳ機能によって検出された位置情報が格納される。「検出された無線アドレス」４４には、「検出日時」４２に格納した日時において、近距離通信機能により通信することができた周囲の携帯電話１３の無線アドレスが格納される。
【００４１】
次に、コンタクトトレースの対象となる期間を、図５を用いて説明する。
図５は、コンタクトトレースの対象となる期間を説明するための図である。感染者は、パンデミックの対象となる感染症が発覚した場合、隔離され保健所等の監視下に置かれる。そのため、感染者が他人と接近することが制限（管理）される。よって、コンタクトトレースの対象となる期間は、潜伏期間を含め感染者が隔離されるまでの期間（以下、未隔離期間という）である。
【００４２】
図５のＡ氏の場合について説明する。感染から発症までの期間を潜伏期間という。発症から通院までの期間は未通院である。また、Ａ氏は、通院して検査を受け、感染が発覚し、隔離される。この場合、潜伏期間、未通院期間、検査期間を含めて、未隔離期間という。Ｂ氏、Ｃ氏についても同様に、感染から隔離されるまでの期間を未隔離期間という。
【００４３】
次に、感染者との接近の度合いをカテゴリーという概念を用いて説明する。
図６は、コンタクトトレースにおけるカテゴリーの概念を説明するための図である。例えば、Ａ氏が感染者であるとする。操作者が入力装置５を用いて、感染者を識別する情報（例えば、携帯電話番号、無線アドレス等）、および未隔離期間を入力する。すると、コンタクトトレース情報処理装置１は、その入力された感染者を識別する情報をキーに、行動・接近履歴ＤＢ３から、この感染者の未隔離期間における行動・接近履歴情報を抽出する。
【００４４】
コンタクトトレース情報処理装置１は、この抽出された行動・接近履歴情報の「無線アドレス」４４に格納された無線アドレスを取得する。コンタクトトレース情報処理装置１は、無線アドレスＤＢ２を用いて、その取得した無線アドレスに対応する携帯電話１３の所有者を識別する情報を取得する。この取得された識別する情報の所有者をカテゴリー１の検査対象者として決定する。
【００４５】
次に、コンタクトトレース情報処理装置１は、カテゴリー１の検査対象者についての行動・接近履歴の「検出された無線アドレス」４４から無線アドレスを取得する。コンタクトトレース情報処理装置１は、その無線アドレスで特定される携帯電話１３の所有者を、カテゴリー２の検査対象者として決定する。
【００４６】
このように、上位のカテゴリーに属する検査対象者の下位のカテゴリーに属する検査対象者を順次検出することにより、ユーザが感染者と同時刻にどれ位の距離で接近していたか分かる。つまり、近距離通信の通信規格による通信距離は予め判明しているので、以下の式より、そのカテゴリーに属する対象者と感染者との距離（接近距離）を算出することができる。
接近距離＝カテゴリーＮｏ．×近距離通信の通信規格による通信距離
【００４７】
また、感染者を中心とした半径を接近距離して指定した場合、その感染者を中心とした半径に含まれる範囲のボーダーにいる対象者の属するカテゴリーを感染カテゴリーという。したがって、感染カテゴリーは、以下の式より算出することができる。
感染カテゴリーＮｏ．＝接近距離／近距離通信の通信規格による通信距離
【００４８】
図６で説明したようにすれば、感染者のコンタクトトレースが行える。しかし、コンタクトトレース対象者が多数の場合、その対象者全てについて検査を行うことは、コスト的にも、時間的にも困難である。また、検査には時間を要し、検査結果が出るまで数日かかるケースもある。その間に感染が拡大するおそれもある。
【００４９】
そこで、感染の拡大を防ぐために、コンタクトトレース情報処理装置は、検査対象の抽出だけでなく、効率的に検査するための順位付けを行う。以下に、コンタクトトレース情報処理装置１の処理について詳述する。
【００５０】
まず、操作者は、入力装置５から検査対象者抽出条件を、感染症毎に入力し、コンタクトトレース情報処理装置１に登録する。検査対象者抽出条件については、図７を用いて説明する。
【００５１】
図７は、検査対象者抽出条件のデータ構造の一例を示す。入力装置５から入力された検査対象者抽出条件５０は、コンタクトトレース情報処理装置１の記憶部２７に記憶される。検査対象者抽出条件５０は、例えば、「感染者」５１、「初感染者の発生日」５２、「未隔離期間」５３、「接近環境」５４、「接近距離」５５、「接近時間」５６のデータ項目を含む。
【００５２】
「感染者」５１には、例えば、感染者の携帯電話番号またはユーザＩＤ等の感染者の携帯電話を特定するための識別情報が格納される。「初感染者の発生日」５２には、初感染者の発生した日付が格納される。「初感染者の発生日」５２を抽出条件としているのは、同日以前は、感染の可能性は無いので、抽出期間から除外するためである。「未隔離期間」５３には、感染者の未隔離期間が格納される。
【００５３】
「接近環境」５４には、「狭い屋内のみ対象」、「広い屋内まで対象」、「屋外まで対象」からいずれか１つが格納される。操作者は、入力装置５を用いて、接近環境として「狭い屋内のみ対象」、「広い屋内まで対象」、「屋外まで対象」からいずれか１つを選択することができ、その選択された条件が「接近環境」５４に格納される。
【００５４】
接近距離とは、感染が想定される者（感染者）を中心とした半径をいう。「接近距離」５５には、接近距離で検査対象者を絞りこむための閾値としての接近距離が格納される。接近時間とは、感染が想定される者（感染者）との接近時間をいう。「接近時間」５６には、接近時間で検査対象者を絞り込むための閾値としての接近時間が格納される。
【００５５】
例えば、新型インフルエンザＡ（Ｈ１Ｎ１）型に感染した者が発生したとする。このとき、入力装置５を用いて、検査対象者抽出条件をコンタクトトレース情報処理装置１に入力したとする。検査対象者抽出条件５０として、例えば「感染者：Ａ」「初感染者の発生日：２０１０／１／２０」「未隔離期間：１０日」「接近環境：狭い屋内のみ対象」「接近距離：２ｍ」「接近時間：５時間」を入力する。すると、図７に示す情報がコンタクトトレース情報処理装置１の記憶部２７に格納される。また、近距離通信の範囲を半径１ｍとする。
【００５６】
以下では、対象者及び対象者を識別する情報に、「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」「Ｄ」「Ｅ」「Ｆ」「Ｚ」を用い、図７の検査対象者抽出条件５０をサンプルに各図面について説明する。
図８は、コンタクトトレース情報処理装置１の全体の処理フローを示す。まず、抽出情報取得部２１は、予め登録された検査対象者抽出条件５０を記憶部２７から読み出す（Ｓ１）。
【００５７】
抽出情報取得部２１は、読み出した検査対象者抽出条件５０のうちの「感染者」５１、「初感染者の発生日」５２、「未隔離期間」５３を用いて、行動・接近履歴ＤＢ４から感染者の未隔離期間の行動・接近履歴情報を抽出する（Ｓ２）。ここで、感染者の未隔離期間の行動・接近履歴情報を感染者の未隔離期間の行動・接近履歴情報Ｈで表す。検査対象者抽出条件５０が図７の場合、行動・接近履歴ＤＢ４から、「所有者」４１＝Ａ、「検出日時」４２＝２０１０／１／２０〜２０１０／１／３０に該当するレコードを抽出する。
【００５８】
次に、接近環境判定部２２は、行動・接近履歴情報Ｈの「位置情報」４３を用いて、感染者の接近環境（「屋外」「広い屋内」「狭い屋内」）を判定する（Ｓ３）。ここで、接近環境判定処理（Ｓ３）について詳述する。感染者が屋内に居ることを判断する手法としては、屋内版のＧＰＳであるＩＭＥＳ（ｉｎｄｏｏｒ  ｍｅｓｓａｇｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）の利用が考えられる。また、ＩＭＥＳが利用できない場合においても、ＧＰＳ衛星からの電波の受信ができていない場合には、屋内にいると判断できる。以下では、ＧＰＳ機能を用いて屋内いるかどうかの判定を行う場合について説明する。
【００５９】
一般的に、屋外＜広い屋内＜狭い屋内の順で、感染のリスクが高まる。そこで、以下の手順で、接近環境（屋外／広い屋内／狭い屋内）を判別する。
感染者の携帯電話のＧＰＳ機能により位置検出を行い、感染者の所在を確認する。ＧＰＳによる位置検出を行う場合、感染者の携帯電話によってＧＰＳ衛星１４からの電波の受信ができるときは、その感染者は屋外にいると判断することができる。一方、感染者の携帯電話によってＧＰＳ衛星１４からの電波の受信ができないときは、その感染者は屋内にいると判断することができる。
【００６０】
また、例えば野球場から電車の車中へ移動するケースもある。この場合、野球場と電車内とは同じ屋内であっても、その大きさが著しくことなる。したがって、野球場と電車内とを同環境とすることは不合理である。そこで、接近環境判定部２２は、ＧＰＳ機能の位置検出により、感染者の位置情報が検出不可となる直前の情報及び、検査対象者の位置情報を電子地図上にトレースして、最寄りの建物を特定する。
【００６１】
また、接近環境判定部２２は、電子地図より特定した建物の縦及び横の長さを縮尺より求める。例えば、建物の縦または横の長さのが、取得した検査対象者抽出条件５０の「接近距離」５５の２倍より短い場合は「狭い屋内」、長い場合は「広い屋内」と判断する。
【００６２】
また、特定した建物が駅や空港など、乗り物へ乗ることを主目的とした建物でかつ、次の位置検出結果から、その感染者が乗り物を利用したと想定される場合は、接近環境判定部２２は、その感染者が乗り物を利用したと判断する。この場合には、接近環境判定部２２は、「狭い屋内」と判断する。
【００６３】
ここで、乗り物を利用したと想定される場合とは、例えば、２点間の行動・接近履歴情報Ｈの位置情報から移動距離及び移動時間を算出し、移動距離及び移動時間から移動速度を算出し、その移動速度が人力の速度を越えている場合等をいう。
【００６４】
図９は、接近環境判定処理（Ｓ３）の詳細なフローの一例を示す。接近環境判定部２２は、感染者の未隔離期間の行動・接近履歴情報Ｈの1レコードを読み込む（Ｓ３０１）。接近環境判定部２２は、その読み込んだ行動・接近履歴情報Ｈのレコードの「位置情報」４３に位置情報が格納されているか否かを判定する（Ｓ３０２）。「位置情報」４３に位置情報が格納されている場合（Ｓ３０２で「Ｙｅｓ」）、接近環境判定部２２は、感染者の接近環境を「屋外」と判定する（Ｓ３１０）。
【００６５】
「位置情報」４３に位置情報が格納されていない場合（Ｓ３０２で「Ｎｏ」）、接近環境判定部２２は、次の処理を行う。つまり、接近環境判定部２２は、ＧＰＳ機能により位置情報が得られなくなる直前のその感染者の行動・接近履歴情報Ｈの位置情報を用いて、電子地図より最寄りの建物を特定する（Ｓ３０３）。具体的には、接近環境判定部２２は、現在処理対象の行動・接近履歴情報Ｈのレコードより前の検出日時のレコードであって、「位置情報」４３に位置情報が格納されているレコードのうち直近の検出日時のレコードを検索する。接近環境判定部２２は、その検索されたレコードの「位置情報」４３を用いて、電子地図上の位置を特定し、その位置またはその位置の最寄りにある建物を特定する。このとき、接近環境判定部２２は、インターネットを介して電子地図ＤＢ１０より、位置情報により特定される位置付近の電子地図情報を取得する。
【００６６】
接近環境判定部２２は、その電子地図情報に登録された建物情報から、その特定した建物が乗り物に乗りための建物（例えば、駅、バスセンター、空港、船乗り場等）か否かを判定する（Ｓ３０４）。
【００６７】
その特定した建物が乗り物に乗りための建物であると判定した場合（Ｓ３０４で「Ｙｅｓ」）、接近環境判定部２２は、感染者の移動速度を算出し、その移動速度が閾値以上かどうかで、感染者が乗り物に乗ったか否かを判定する（Ｓ３０５）。
【００６８】
感染者の移動速度は、次のように算出される。接近環境判定部２２は、現在処理している行動・接近履歴情報Ｈのレコードより後の検出日時のレコードであって、「位置情報」４３に位置情報が格納されているレコードのうち直近の検出日時のレコードを検索する。接近環境判定部２２は、その検索されたレコードの「位置情報」４３と、Ｓ３０３で検索された位置情報とから、２点間の距離を算出する。接近環境判定部２２は、その２点の位置情報の「検出日時」４２から移動時間を算出する。接近環境判定部２２は、２点間の距離と移動時間とを用いて移動速度（＝２点間の距離／移動時間）を算出する。その移動速度が所定の閾値以上である場合には（Ｓ３０５で「Ｙｅｓ」）、接近環境判定部２２は、感染者の接近環境を「狭い屋内」であると判定する（３０８）。
【００６９】
その特定した建物が乗り物に乗りための建物でない場合（Ｓ３０４で「Ｎｏ」）、またはその移動速度が所定の閾値より小さい場合（Ｓ３０５で「Ｎｏ」）には、接近環境判定部２２は、その特定した建物の大きさを測定する（Ｓ３０６）。具体的には、接近環境判定部２２は、電子地図上の縮尺に基づいて、その建物の縦、横の長さを計測する。
【００７０】
接近環境判定部２２は、その計測した縦または横の長さが、検査対象者抽出条件５０の「接近距離」５５の２倍以下の長さか否かを判定する（Ｓ３０７）。その計測した縦または横の長さが、「接近距離」５５の２倍以下の長さと判定した場合（Ｓ３０７で「Ｙｅｓ」）、接近環境判定部２２は、感染者の接近環境を「狭い屋内」であると判定する（Ｓ３０８）。その計測した縦または横の長さが、「接近距離」５５の２倍よりも長いと判定した場合（Ｓ３０７で「Ｎｏ」）、接近環境判定部２２は、感染者の接近環境を「広い屋内」であると判定する（Ｓ３０９）。
【００７１】
Ｓ３０１〜Ｓ３１０の処理を、感染者の未隔離期間の行動・接近履歴情報Ｈに含まれるレコード数分繰り返す（Ｓ３１１）。では、図８のフローの説明に戻る。
接近環境判定部２２は、その判定結果に基づいて、行動・接近履歴情報Ｈから、その取得した検査対象者抽出条件５０のうちの「接近環境」５４と一致する判定結果を有するレコードを抽出する（Ｓ４）。抽出されたレコードがあれば（Ｓ５で「Ｙｅｓ」）、次の処理が実行される。抽出されるレコードがない場合（Ｓ５で「Ｎｏ」）、検査対象が存在しないので、接近環境判定部２２は、本フローを終了する。
【００７２】
図７の検査対象者抽出条件５０の場合、接近環境を「狭い屋内のみ対象」としているため、Ａの未隔離期間中で位置検出ができない場合で、最寄りの建物の縦または横の長さが４m以下または移動速度が閾値以上の場合、コンタクトトレース処理の対象になる。
【００７３】
もし、検査対象者抽出条件５０の接近環境を「屋外まで対象」とした場合は、位置検出結果に関係なくコンタクトトレースが行われる。また、検査対象者抽出条件５０の接近環境を「広い屋内のみ対象」とした場合は、ＧＰＳ機能による位置検出ができなかった期間についてコンタクトトレースが実行される。
【００７４】
Ｓ４の抽出の結果、抽出されたレコードがあれば（Ｓ５で「Ｙｅｓ」）、接近距離判定部２３は、その抽出されたレコードに基づいて、感染者に対する各検査対象者のカテゴリーを決定する。さらに、接近距離判定部２３は、その決定したカテゴリーを用いて、感染者と各検査対象者との距離を算出する（Ｓ６）。ここでは、接近距離判定部２３は、例えば、図１１に示すような過程を経て、図１０に示すカテゴリー関連テーブル６０を作成する。それから、接近距離判定部２３は、各検査対象者について決定したカテゴリーを用いて算出した接近距離をカテゴリー関連テーブル６０に格納する。ここで、図１０、図１１について説明する。
【００７５】
図１０は、カテゴリー関連テーブル６０の一例を示す。カテゴリー関連テーブル６０は、例えば「下位カテゴリーの対象者」６１、「上位カテゴリーの対象者」６２、「カテゴリー」６３、「検出日時」６４のデータ項目を含む。
【００７６】
「下位カテゴリーの対象者」６１には、検査対象者を識別する情報が格納される。「上位カテゴリーの対象者」６２には、「下位カテゴリーの対象者」６１に格納された対象者の上位のカテゴリーに属する対象者を識別する情報が格納される。「カテゴリー」６３には、「下位カテゴリーの対象者」６１に格納された対象者のカテゴリーＮｏ．が格納される。「検出日時」６４には、行動・接近履歴情報の「検出日時」４２が格納される。
【００７７】
図１１は、Ｓ６の処理におけるカテゴリー関連テーブル６０の作成過程を説明するための図である。図１１の左側のテーブルは、感染者及び各検査対象者の行動・接近履歴情報を簡略化したものである。図１１の左側のテーブルにおいて、「検出された無線アドレス」４４を、無線アドレステーブル２と関連付けることで、「検出された無線アドレスに対応する対象者」４４−１に書き換えている。
【００７８】
図１１の右側のテーブル６０Ｗ−１〜６０Ｗ−７は、カテゴリー関連テーブル６０を作成するためのワークテーブルである。ワークテーブル６０Ｗ−１〜６０Ｗ−７は、左側のテーブルの「所有者」４１と「検出された無線アドレスに対応する対象者」４４−１とが一対一の関係になるようにしたものである。
【００７９】
左側のテーブルの「対象者」４１、「検出された無線アドレスに対応する対象者」４４−１、「検出日時」４２はそれぞれ、ワークテーブル６０Ｗ−１〜６０Ｗ−７の「下位カテゴリーの対象者」６１、「上位カテゴリーの対象者」６２、「検出日時」６４に対応する。「カテゴリー」６３には、「下位カテゴリーの対象者」６２のカテゴリーが格納される。
【００８０】
まず、図１１（１）のカテゴリー１の検査対象者の抽出について説明する。感染者Ａの行動・接近履歴情報の「検出された無線アドレスに対応する対象者」４４−１には、Ｂ、Ｃ、Ｅが格納されているので、これらのカテゴリーが「１」と決定され、ワークテーブル６０Ｗ−１が作成される。
【００８１】
次に、図１１（２）〜（４）のカテゴリー２の検査対象者の抽出について説明する。図１１（２）〜（４）はそれぞれ、ワークテーブル６０Ｗ−１に格納された「検出日時」６０−１における「下位カテゴリーの対象者」６２について、図１１（１）で説明した処理を行ったものである。
【００８２】
例えば、図１１（２）の場合、Ｂの行動・接近履歴情報の「検出された無線アドレスに対応する対象者」４４−１には、Ａ、Ｄが格納されているので、これらのカテゴリーが「２」と決定され、ワークテーブル６０Ｗ−２が作成される。
【００８３】
このとき、上位のカテゴリーの対象者との組み合わせを排除する。図１１（２）の例で言えば、ＡはＢの上位のカテゴリーということがワークテーブル６０Ｗ−１より判明しているので、このワークテーブル６０Ｗ−２の第1レコードについては、排除される。
このようにして、ワークテーブル６０Ｗ−２〜６０Ｗ−４が作成され、カテゴリー２の検査対象者として、Ｄ、Ｆが決定する。
【００８４】
検査対象者抽出条件５０の「接近距離」５５＝２（ｍ）、近距離通信の通信距離＝１（ｍ）の場合、感染カテゴリーは、２（＝２／１）となる。この場合、カテゴリー１〜２の検査対象者が抽出され、カテゴリー３以降の検査対象者については抽出されない。
【００８５】
ワークテーブル６０Ｗ−１〜６０Ｗ−４を統合し、図１０に示すカテゴリー関連テーブル６０が作成される。
【００８６】
図１２は、カテゴリーの決定処理（Ｓ６）の詳細なフローの一例を示す。図１２は、図１１で説明した処理についてのフローである。
まず、接近距離判定部２３は、カテゴリー変数ｉを１で初期化する。また、接近距離判定部２３は、｛（検査対象者抽出条件５０の「接近距離」５５）／近距離通信の通信距離｝の値を感染カテゴリーＮに代入する（Ｓ６０１）。近距離通信の通信距離は、携帯電話１３の有する近距離通信機能の通信規格による通信距離であって、予め設定されている。検査対象者抽出条件５０の「接近距離」５５＝２（ｍ）、近距離通信の通信距離＝１（ｍ）の場合、感染カテゴリーＮは、２（＝２／１）となる。
【００８７】
接近距離判定部２３は、感染者の未隔離期間の行動・接近履歴Ｈに含まれる「検出された無線アドレス」４４を抽出する（Ｓ６０２）。
接近距離判定部２３は、無線アドレステーブル２を参照して、その抽出した「検出された無線アドレス」４４に対応する対象者の識別情報を取得する。接近距離判定部２３は、この取得された対象者の識別情報を「下位カテゴリーの対象者」６１として、感染者を「上位のカテゴリーの対象者」６２として、これらを関連付け、ワークテーブル６０Ｗに格納する。このとき、接近距離判定部２３は、「下位カテゴリーの対象者」６１に格納した対象者のカテゴリーを「１」に決定し、ワークテーブル６０Ｗの「カテゴリー」６３に「１」を設定する（Ｓ６０３）。また、接近距離判定部２３は、行動・接近履歴Ｈの「検出日時」４２を「検出日時」６４に設定する。これにより、図１１（１）のワークテーブル６０Ｗ−１が作成される。
【００８８】
次に、接近距離判定部２３は、カテゴリー変数ｉが感染カテゴリーＮより小さいか否かを判定する（Ｓ６０４）。接近距離判定部２３は、カテゴリー変数ｉ＜感染カテゴリーＮの間（Ｓ６０４で「Ｙｅｓ」）、次の処理を行う。
【００８９】
接近距離判定部２３は、カテゴリーｉの検査対象者Ｘ１の行動・接近履歴情報を抽出し、その行動・接近履歴情報に含まれる「検出された無線アドレス」４４を抽出する（Ｓ６０５）。具体的には、接近距離判定部２３は、無線アドレステーブル２を参照して、その抽出した「検出された無線アドレス」４４に対応する対象者Ｘ２の識別情報を取得する。さらに、接近距離判定部２３は、ワークテーブル６０Ｗの「下位カテゴリーの対象者」６１と「検出日時」６４の組み合わせをキーとして、行動・接近履歴ＤＢ３から、検査対象者Ｘ２の行動・接近履歴情報を抽出する。
【００９０】
接近距離判定部２３は、この取得された対象者Ｘ２の識別情報が既に作成されたワークテーブル６０Ｗにおいて、上位のカテゴリーＮｏが付与されているかをチェックする。その取得された対象者Ｘ２の識別情報について上位のカテゴリーＮｏが付与されていない場合、接近距離判定部２３は、この取得された対象者Ｘ２の識別情報を、対象者Ｘ１の識別情報に関連づけて、ワークテーブル６０Ｗに格納する。具体的には、接近距離判定部２３は、対象者Ｘ２の識別情報を「下位カテゴリーの対象者」６１として、対象者Ｘ１の識別情報を「上位カテゴリーの対象者」６２として関連づけて、ワークテーブル６０Ｗに格納する。
【００９１】
接近距離判定部２３は、カテゴリー変数ｉをインクリメントする（Ｓ６０６）。それから、接近距離判定部２３は、対象者Ｘ２のカテゴリーを「ｉ」に決定し、ワークテーブル６０Ｗの「カテゴリー」６３に「ｉ」を設定する（Ｓ６０７）。また、接近距離判定部２３は、行動・接近履歴Ｈの「検出日時」４２を「検出日時」６４に設定する。
【００９２】
カテゴリー変数ｉ≧感染カテゴリーＮとなった場合（Ｓ６０４で「Ｎｏ」）、接近距離判定部２３は、作成したワークテーブル６０Ｗを統合して、図１０のカテゴリー関連テーブル６０を作成する（Ｓ６０８）。なお、上記のワークテーブル６０Ｗの作成、カテゴリー関連テーブル６０の作成では、説明を容易にするために、ある日時についてのみ処理を行った。これを、検出日時毎に行う。
【００９３】
これにより、接近距離により抽出を行うと、感染カテゴリーのカテゴリーＮｏ．より高いＮｏ．のカテゴリーに属する対象者については、検査対象より除外することができる。では、再び図８の説明に戻る。
【００９４】
図８のＳ７において、カテゴリー関連テーブル６０にレコードが存在しない場合、検査対象がないので（Ｓ７で「Ｎｏ」へ進む）、接近距離判定部２３は本フローを終了する。
図８のＳ７において、カテゴリー関連テーブル６０にレコードが存在する場合（Ｓ７で「Ｙｅｓ」へ進む）、接近時間判定部２４は、感染者に対する検査対象者の接近時間を算出する（Ｓ８）。ここでは、接近時間判定部２４は、カテゴリー関連テーブル６０から、図１３で示すカテゴリー別接近時間テーブル７０が作成される。ここで、カテゴリー別接近時間テーブル７０及び接近時間算出処理（Ｓ８）について詳述する。
【００９５】
図１３は、カテゴリー別接近時間テーブル７０の一例を示す。カテゴリー別接近時間テーブル７０は、例えば、「対象者」７１と、「カテゴリーＮにおける接近時間」７２、「接近時間の総計」７３のデータ項目を含む。対象者７１には、検査対象者を識別する情報が格納される。
【００９６】
「カテゴリーＮにおける接近時間」７２には、カテゴリーＮにおける接近時間が格納される。ここで、「カテゴリーＮにおける接近時間」７２に含まれるデータ項目数は、感染カテゴリーに応じて変化する。
【００９７】
例えば、感染カテゴリーがＮ種類ある場合、「カテゴリーＮにおける接近時間」７２には「カテゴリー１における接近時間」、・・・、「カテゴリーＮにおける接近時間」が設けられる。図１３の場合、感染カテゴリーの種類が２であるので、「カテゴリーＮにおける接近時間」７２には「カテゴリー１における接近時間」７２−１と「カテゴリー２における接近時間」７２−２が設けられる。
【００９８】
「接近時間の総計」７３には、「カテゴリーＮにおける接近時間」７２に含まれる各カテゴリーの接近時間を合算した値、すなわち感染カテゴリーにおける接近時間が格納される。図１３の場合、「接近時間の総計」７３には、「カテゴリー１における接近時間」７２−１に格納された値と「カテゴリー２における接近時間」７２−２に格納された値が合算された値が格納される。
【００９９】
図１４Ａ−図１４Ｃは、接近時間算出処理（Ｓ８）の詳細なフローの一例を示す。接近時間判定部２４は、カテゴリー変数ｋを１で初期化する（Ｓ８０１）。次に、接近距離判定部２３は、カテゴリー１の接近時間を算出する（Ｓ８０２）。この処理について、図１４Ｂを用いて説明する。
【０１００】
接近距離判定部２３は、カテゴリー関連テーブル６０から、カテゴリー１に属する対象者のレコードを抽出する（Ｓ８０２−１）。
それから、接近距離判定部２３は、カテゴリー１に属する対象者と感染者との接近時間を算出する。すなわち、接近距離判定部２３は、その抽出した対象者のレコードの「検出日時」６４を集計して、カテゴリー１の接近時間とする（Ｓ８０２−２）。それから、接近距離判定部２３は、対象者毎にその接近時間をカテゴリー別接近時間テーブル７０の「カテゴリー１」７２−１に格納する。
【０１０１】
Ｓ８０２−１〜Ｓ８０２−２の処理を、カテゴリー関連テーブル６０に含まれるカテゴリー１に属する対象者毎に行う（Ｓ８０２−３で「Ｙｅｓ」）。カテゴリー関連テーブル６０に含まれるカテゴリー１に属する対象者の全員分について処理が終了したら（Ｓ８０２−３で「Ｎｏ」）、図１４Ａのフローへ戻る。
【０１０２】
接近時間判定部２４は、カテゴリー変数ｋ＜感染カテゴリーＮの間、以下の処理を行う（Ｓ８０３）。接近時間判定部２４は、カテゴリー変数ｋをインクリメントして（Ｓ８０４）、カテゴリーｋの接近時間を算出する（Ｓ８０５）。この処理について、図１４Ｃを用いて説明する。
【０１０３】
接近時間判定部２４は、カテゴリー関連テーブル６０から、「カテゴリー」６３＝「ｋ」の対象者Ｘ（「下位カテゴリーの対象者」６１）のレコードを抽出する（Ｓ８０５−１）。
【０１０４】
接近時間判定部２４は、Ｓ８０５−１で抽出した対象者Ｘのレコードから、「上位カテゴリーの対象者」６２＝対象者Ｙａのレコードを抽出する（Ｓ８０５−２）。
【０１０５】
接近時間判定部２４は、Ｓ８０５−２で抽出されたレコードの「検出日時」６４を集計して、対象者Ｘと、その上位カテゴリーの対象者Ｙａとの接近時間を算出し、その接近時間を接近時間Ｔとする（Ｓ８０５−３）。例えば、ｋ＝２の場合、すなわち、カテゴリー２の場合、図９において、Ｄを対象者Ｘとすると、上位カテゴリーの対象者ＹａはＢとなる。したがって、カテゴリー関連テーブル６０から、「下位カテゴリーの対象者」６１＝Ｄ、「上位カテゴリーの対象者」６２＝Ｂのレコードが抽出され、「検出日時」６４を集計することにより、ＤとＢの接近時間が得られる。
【０１０６】
次に、接近時間判定部２４は、対象者Ｘと、既に処理済みの上位カテゴリーの対象者Ｙの接近時間外において、Ｘと接近した他の上位カテゴリーの対象者Ｙｂが存在するか判定する（Ｓ８０５−４）。Ｓ８０５−４でＹｅｓの場合、接近時間判定部２４は、ＸとＹｂとの接近時間Ｔｂを算出し（Ｓ８０５−５）、接近時間Ｔｂを接近時間Ｔに加算し（Ｓ８０５−６）、Ｓ８０５−４の処理へ戻る。ＸとＹの接近時間外という条件を設けたのは、同じ接近時間を重複して加算しないようにするためである。例えば、図９において、対象者Ｘ＝Ｄの場合、上位カテゴリーの対象者には、ＢとＣがいる。ここで、Ｙａ＝Ｂで、ＤとＢの接近時間の算出が完了した場合、既に処理済みの上位カテゴリーの対象者Ｙ＝Ｂ以外の、Ｘと接近した他の上位カテゴリーの対象者ＹｂはＣである。この場合、ＤとＢの接近時間外で、ＤとＣの接近時間の算出を行う。
【０１０７】
Ｓ８０５−１で抽出した対象者Ｘについての接近時間の算出処理が完了すると（Ｓ８０５−４で「Ｎｏ」）、接近時間判定部２４は、接近時間Ｔをカテゴリー別接近時間テーブル７０に登録する（Ｓ８０５−７）。すなわち、接近時間判定部２４は、その接近時間Ｔを、対象者Ｘについてのカテゴリーｋにおける感染者との接近時間として、カテゴリー別接近時間テーブル７０に登録する（Ｓ８０５−７）。
【０１０８】
接近時間判定部２４は、カテゴリーkに属する全ての対象者Ｘについて、Ｓ８０５−１〜Ｓ８０５−７の処理を繰り返す（Ｓ８０５−８）。
これにより、検査対象者のカテゴリー毎の感染者との接近時間を計算し、カテゴリー別接近時間テーブル７０を作成することができる。
【０１０９】
では、図８の説明に戻る。接近時間判定部２４は、カテゴリー別接近時間テーブル７０から、「検査対象者抽出条件５０の「接近時間」５６≦感染カテゴリーにおける接近時間（「接近時間の総計」７３）」に該当するレコードを抽出する（Ｓ９）。これにより、検査対象者抽出条件５０として設定した接近時間に基づいて、検査対象者の絞り込みを行うことができる。Ｓ９において抽出されたレコードがない場合には、検査対象がないので（Ｓ１０で「Ｎｏ」へ進む）、接近時間判定部２４は、本フローを終了する。
【０１１０】
Ｓ９において抽出されたレコードがある場合には（Ｓ１０で「Ｙｅｓ」へ進む）、順位付け部２５は、その抽出されたレコード群を用いて、検査対象者の順位付けを行う（Ｓ１１）。具体的には、順位付け部２５は、カテゴリーＮｏが低い順、かつ、接近時間の長い順で検査対象者の順位付けを行う。
【０１１１】
一般的に感染者との接近距離が近く、接近時間が長い方が、感染リスクが高まる。そこで、順位付け部２５は、接近距離（カテゴリー）と接近時間とに基づいて、検査対象者の優先順位を決定する。具体的には、順位付け部２５は、カテゴリーＮｏ．の低い順で順位付けを行い、さらに接近時間が長い順で検査対象者の順位付けを行う。ここで、図１５を用いて、順位付け処理（Ｓ１１）について詳述する。
【０１１２】
図１５は、順位付け処理（Ｓ１１）の詳細なフローの一例を示す。順位付け部２５は、カテゴリー別接近時間テーブル７０から１レコードを読み出す（Ｓ１１０１）。順位付け部２５は、読み出したレコードのうちカテゴリーＮｏの最も低いカテゴリーの接近時間を取得する（Ｓ１１０２）。図１３の場合では、四角の太枠で囲んだ接近時間が取得される。
Ｓ１１０１，Ｓ１１０２の処理を、カテゴリー別接近時間テーブル７０に含まれる全レコードについて行う（Ｓ１１０３）。
【０１１３】
順位付け部２５は、その取得したカテゴリーＮｏ．と、そのカテゴリーＮｏ．に対応する接近時間を用いて、各対象者を順位付けする。カテゴリーＮｏ．の低い順で順位付けし、さらに接近時間が長い順で検査対象者の順位付けを行う（Ｓ１１０４）。具体的には、順位付け部２５は、まずカテゴリーＮｏ．の低い順で検査対象者の順位付けを行う。次に、順位付け部２５は、順位付けを行った各カテゴリー内で、接近時間が長い順で検査対象者の順位付けを行う。
【０１１４】
例えば、Ｂ，Ｃ，Ｅのカテゴリーを「１」、Ｄ，Ｆのカテゴリーを「２」、Ｚのカテゴリーを「３」とする。検査対象者抽出条件５０が図７の場合、「接近距離」５５＝２（ｍ）、近距離通信の範囲＝１ｍとしていることから、感染カテゴリーは「２」となる。したがって、Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｚのうち、カテゴリー１のＢ，Ｃ，Ｅと、カテゴリー２のＤ，Ｆが抽出される。
【０１１５】
Ｂ〜Ｆについて、カテゴリー毎に接近時間を算出し、さらに感染カテゴリーでの接近時間を算出する（カテゴリー別接近時間テーブル７０の作成）。検査対象者抽出条件５０の「接近時間」５６＝５（時間）であることから、カテゴリー別接近時間テーブル７０から感染カテゴリーの接近時間が５時間以上のＢ，Ｄ，Ｅ，Ｆが抽出される。
【０１１６】
各対象者Ｂ，Ｄ，Ｅ，Ｆについて、カテゴリー毎に算出した接近時間のうち、最も低いカテゴリーＮｏ．のカテゴリーの接近時間（Ａとの接近距離が近い）が、取得される。
感染者Ａとの距離の近い順、かつ、接近時間の長い順に優先順位をつける。まず、カテゴリーＮｏ．の低い順で検査対象者の順位付けが行われるから、優先順位は、Ｂ，Ｅ＞Ｄ，Ｆとなる。次に、順位付けを行った各カテゴリー内で、接近時間が長い順で検査対象者の順位付けが行われるから、図１３のカテゴリー別接近時間テーブル７０より、優先順位は、Ｂ＞Ｅ、及びＤ＞Ｆとなる。したがって、優先順位は、Ｂ＞Ｅ＞Ｄ＞Ｆとなる。
【０１１７】
Ｓ１１０４の処理が終了すれば、図８のフローに戻る。
次に、コンタクトトレース結果作成部２６は、順位付け部２６により得られた検査対象者の優先順位の結果に基づいて、コンタクトトレース結果として、接近距離−接近時間グラフの作成を行う（Ｓ１２）。ここでは、その順位付けを行った各対象者について、接近距離−接近時間のグラフにプロットし、表示装置４に表示する。この処理にについて、図１６を用いて説明する。
【０１１８】
図１６は、接近距離−接近時間のグラフの一例を示す。図１５のグラフの横軸は、感染者との距離を示し、縦軸は感染者との接近時間を示す。上記の通り、順位付け部２５は、カテゴリー別接近時間テーブル７０から、各対象者について、カテゴリー毎に算出した接近時間のうち、最も低いカテゴリーＮｏ．を有するカテゴリーの接近時間を取得する。それから、順位付け部２５は、その取得したそのカテゴリーと接近時間とに応じて、検査対象者を順位付けする。コンタクトトレース結果作成部２６は、その順位付けされた、そのカテゴリーとその接近時間とに応じて、各対象者を、接近距離−接近時間のグラフにプロットする。
【０１１９】
ところで、時間が経過し感染が広がると、感染実績が増える。これにより、感染傾向が出てくる場合がある（例えば、男性に比べて女性の感染者が多い、子供よりも老人の感染者が多い等）。また、入力装置５により検査対象者抽出条件５０として設定した「接近環境」「接近距離」「接近時間」が実情と乖離してくる場合がある。
【０１２０】
そこで、感染の実績情報を疾病対策機関や医療機関が参加する医療関連ネットワークより収集し、コンタクトトレース情報処理装置により、以下の手順で抽出条件の変更や検査対象の順位付けを変更する。
【０１２１】
操作者は、現状の抽出条件の抽出対象者以外でも感染実績が発生しているか調査する。
感染の傾向がある場合は、携帯電話の契約記録等から、感染の傾向に関連する情報を収集して検査対象者抽出条件５０を変更してもよい。これにより、従来ならば検査対象者抽出条件のボーダーライン付近で検査対象外となる者も、検査対象として順位付けすることができる。
【０１２２】
例えば、時間が経過し感染が広がると、感染実績が増える。これにより、例えば２０歳以下の女性に感染し易いという傾向が見えたとする。この場合、携帯電話の契約情報等から２０歳以下の女性を検索し、その検索された該当者について、感染者とのカテゴリー別接近時間に１時間加算し、検査順位を付け直す。１時間加算により、元々検査対象カテゴリーに居た該当者は、検査順位が上がる。また、接近時間のボーダーラインが従来より下がるので、従来ボーダーライン付近にいた該当者を検査対象者にすることができる。このように、特定の者について接近時間の重み付けを行い、効率的に抽出することができる。
【０１２３】
また、感染の傾向が無い場合は、感染実績に応じて、検査対象者抽出条件５０の変更を行い、検査対象者を順位付けしてもよい。すなわち、感染実績から感染傾向は見られないが、当初設定した登録値より統計的に低い条件で感染されている場合には、条件を修正し、検査の順位付けを行うこともできる。
このように、感染状況に応じて、感染実績を検査対象者抽出条件にフィードバックすることができる。
【０１２４】
図１７は、コンタクトトレース情報処理装置１のハードウェア環境の構成ブロック図である。コンタクトトレース情報処理装置１は、中央演算装置（ＣＰＵ）８２、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）８３、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）８６、通信インターフェース（以下、インターフェースをＩ／Ｆという）８４、記憶装置８７、出力Ｉ／Ｆ８１、入力Ｉ／Ｆ８５、可搬型記憶媒体の読み取り装置８８、およびこれらの全てが接続されたバス８９、出力Ｉ／Ｆ８１に接続している出力装置９０、入力Ｉ／Ｆ８５に接続している入力装置９１によって構成されている。
【０１２５】
記憶装置８７としてはハードディスク、フラッシュメモリ、磁気ディスクなど様々な形式の記憶装置を使用することができる。このような記憶装置８７、またはＲＯＭ８３には、上記で説明した用いたフローのプログラムが格納されている。また、記憶装置８７には、無線アドレスＤＢ２、行動・接近履歴ＤＢ３、カテゴリー関連テーブル６０、カテゴリー別接近時間テーブル７０、様々なワークテーブル、検査対象者抽出条件５０等が格納されている。
【０１２６】
ＣＰＵ８２は、記憶装置８７等に格納した上記プログラムを読み出し、このプログラムに基づいて、抽出条件取得部２１、接近環境判定部２２、接近距離判定部２３、接近時間判定部２４、順位付け部２５、及びコンタクトトレース結果作成部２６として機能する。
【０１２７】
上記で説明したフローのプログラムは、プログラム提供者側からネットワーク９２、および通信Ｉ／Ｆ８４を介して、例えば記憶装置８７に格納してもよい。また、このプログラムは、市販され、流通している可搬型記憶媒体に格納されていてもよい。この場合、この可搬型記憶媒体は読み取り装置８８にセットされて、ＣＰＵ８２によってそのプログラムが読み出されて、実行されてもよい。可搬型記憶媒体としてはＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなど様々な形式の記憶媒体を使用することができ、このような記憶媒体に格納されたプログラムが読み取り装置８８によって読み取られる。
【０１２８】
また、入力装置９１には、キーボード、マウス、または電子カメラ、マイク、スキャナ、センサ、タブレットなどを用いることが可能である。また、出力装置９０には、ディスプレイ、プリンタ、スピーカなどを用いることが可能である。また、ネットワーク９２は、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ、専用線、有線、無線等の通信網であってよい。
【０１２９】
また、上記実施形態では、携帯電話１３から行動・接近情報を収集したが、所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能と、コンタクトトレース情報処理装置１への通信手段があれば、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の携帯端末等の通信機器であってもよい。また、上記の実施形態では、感染についてのコンタクトトレースについて説明したが、ある通信機器の所有者に属する因子の影響範囲を解析するものであれば、これに限定されない。例えば、ある者が所持する携帯電話の電波の影響がその周囲の人またはその周囲の人の所持する電子機器等にどのような影響を与えるかについて解析するための支援であってもよい。
【０１３０】
上記の実施形態によれば、各人の記憶に頼らず、感染者の近くにいたかどうかを網羅的に把握することができる。また、コンタクトトレース情報は、所持する携帯電話により自動的に収集されるため、個別の操作が不要である。また、コンタクトトレース情報の収集漏れがない。また、感染者との接近状況から、効率的に検査対象者の抽出及び検査の順位付けができる。
【０１３１】
したがって、パンデミックを防ぐ対策である、感染者のコンタクトトレースを携帯電話の近距離通信機能を用いて行うことができる。また、近距離通信機能による携帯電話の検出を連鎖的に行うことで、感染者近辺（単一の近距離通信範囲）だけでなく、その周辺（単一の近距離通信範囲以上）の接近者の抽出を網羅的に行うことができる。
【０１３２】
また、感染者のコンタクトトレースにより抽出した接近者から、接近環境、接近距離、接近時間により絞り込みを行い、検査対象者を抽出することができる。さらに、抽出した検査対象者について、検査の順位付けを行うことができる。
【０１３３】
さらに、時間経過による感染実績から、感染傾向と絞り込み条件の修正による、検査の順位付けを変更することができる。
このように、影響解析支援装置は、所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行うことができる。影響解析支援装置は、格納手段、相対位置決定手段、滞在時間算出手段、順位付け手段、作成手段を含む。
【０１３４】
格納手段は、所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する複数の通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納される。格納手段は、例えば上記実施形態で言えば、行動・接近履歴ＤＢ３に相当する。
【０１３５】
相対位置決定手段は、前記格納手段から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第１の他機器情報を取得する。それから、相対位置決定手段は、前記格納手段から該第１の他機器情報と一致する通信機器についての第１の機器履歴情報に含まれる前記第２の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返す。相対位置決定手段は、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定する。相対位置決定手段は、例えば上記実施形態で言えば、接近距離判定部２３に相当する。
【０１３６】
滞在時間算出手段は、前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出する。滞在時間算出手段は、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する。滞在時間算出手段は、例えば上記実施形態で言えば、接近時間判定部２４に相当する。
【０１３７】
順位付け手段は、前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記各通信機器について順位付けを行う。順位付け手段は、例えば上記実施形態で言えば、順位付け部２５に相当する。
【０１３８】
作成手段は、前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する。作成手段は、例えば、上記実施形態で言えば例えば、コンタクトトレース結果作成部２６に相当する。
【０１３９】
このように構成することにより、所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行うことができる。また、所定の通信機器の所有者の周辺（単一の近距離通信範囲以上）にいる他の通信機器の所有者の抽出を網羅的に行うことができる。
【０１４０】
前記影響解析支援装置は、さらに、解析範囲条件取得手段を含む。解析範囲条件取得手段は、前記解析の対象となる期間を解析期間として、前記基準機器を中心とする半径の長さを解析範囲として、該解析範囲における滞在時間を解析範囲滞在時間として取得する。解析範囲条件取得手段は、例えば上記実施形態で言えば、抽出条件取得部２１に相当する。
【０１４１】
この場合、前記相対位置決定手段は、前記格納手段から、前記解析期間における、前記基準機器についての機器履歴情報に含まれる第１の他機器情報を取得する。それから、前記相対位置決定手段は、前記格納手段から該第１の他機器情報と一致する通信機器についての第１の機器履歴情報に含まれる前記第２の他機器情報を取得する。前記相対位置決定手段は、このような処理を、前記解析範囲を前記近距離通信の通信距離で割ることにより得られる値に等しい回数分繰り返して、該繰り返し処理を行う毎に前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定する。このとき、滞在時間算出手段は、前記合計時間が前記解析範囲滞在時間以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する。
【０１４２】
このように構成することにより、解析範囲条件取得手段により取得された条件で、解析対象となる範囲を調整することができる。
また、前記順位付け手段は、前記各通信機器の前記相対位置毎の滞在時間のうち前記基準機器の位置に最も近い相対位置である最近相対位置での滞在時間を取得する。それから、前記順位付け手段は、該最近相対位置が前記基準機器の位置により近く、かつ該最近相対位置での滞在時間がより長い順に、前記基準機器に対する前記各通信機器の順位付けを行う。
【０１４３】
このように構成することにより、前記基準機器による影響の大きい順に前記各通信機器の順位付けを行うことができる。
前記影響解析支援装置は、さらに、機器環境判定手段を含む。
機器環境判定手段は、前記基準機器の前記機器履歴情報に、前記通信機器の位置を示す情報である機器位置情報がない場合、該機器位置情報がなくなる直前の前記基準機器の機器履歴情報から第１の機器位置情報を取得する。それから、機器環境判定手段は、地図情報を用いて、該機器位置情報の示す位置での前記基準機器の存在する環境である機器環境を判定する。機器環境判定手段は、例えば上記実施形態で言えば、接近環境判定部２２に相当する。
【０１４４】
このように構成することにより、基準機器の存在する環境を判定することができる。
また、前記機器環境判定手段は、前記機器環境を前記地図情報によって特定される建物の屋内と判定した場合、該地図情報より得られる該建物のサイズに応じて、前記機器環境を広い屋内であると判定することができる。
【０１４５】
このように構成することにより、基準機器のある環境が広い屋内かどうかを判定することができる。
なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を取ることができる。
【０１４６】
上記実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援装置であって、
所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する複数の通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納される格納手段と、
前記格納手段から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第１の他機器情報を取得すると共に、前記格納手段から該第１の他機器情報と一致する通信機器についての第１の機器履歴情報に含まれる前記第２の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返して、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定する相対位置決定手段と、
前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出し、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する滞在時間算出手段と、
前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記各通信機器について順位付けを行う順位付け手段と、
前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する作成手段と、
を備えることを特徴とする影響解析支援装置。
（付記２）
前記影響解析支援装置は、さらに、
前記解析の対象となる期間を解析期間として、前記基準機器を中心とする半径の長さを解析範囲として、該解析範囲における滞在時間を解析範囲滞在時間として取得する解析範囲条件取得手段
を備え、
前記相対位置決定手段は、前記格納手段から、前記解析期間における、前記基準機器についての機器履歴情報に含まれる第１の他機器情報を取得すると共に、前記格納手段から該第１の他機器情報と一致する通信機器についての第１の機器履歴情報に含まれる前記第２の他機器情報を取得する処理を、前記解析範囲を前記近距離通信の通信距離で割ることにより得られる値より１少ない回数分繰り返して、該繰り返し処理を行う毎に前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定し、
滞在時間算出手段は、前記合計時間が前記解析範囲滞在時間以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する
ことを特徴とする付記１に記載の影響解析支援装置。
（付記３）
前記順位付け手段は、前記各通信機器の前記相対位置毎の滞在時間のうち前記基準機器の位置に最も近い相対位置である最近相対位置での滞在時間を取得し、該最近相対位置が前記基準機器の位置により近く、かつ該最近相対位置での滞在時間がより長い順に、前記基準機器に対する前記各通信機器の順位付けを行う
ことを特徴とする付記１または２に記載の影響解析支援装置。
（付記４）
前記影響解析支援装置は、さらに、
前記基準機器の前記機器履歴情報に、前記通信機器の位置を示す情報である機器位置情報がない場合、該機器位置情報がなくなる直前の前記基準機器の機器履歴情報から第１の機器位置情報を取得し、地図情報を用いて、該機器位置情報の示す位置での前記基準機器の存在する環境である機器環境を判定する機器環境判定手段
を備えることを特徴とする付記１〜３のうちいずれか１項に記載の影響解析支援装置。
（付記５）
前記機器環境判定手段は、
前記機器環境を前記地図情報によって特定される建物の屋内と判定した場合、該地図情報より得られる該建物のサイズに応じて、前記機器環境を広い屋内であると判定する
ことを特徴とする付記４に記載の影響解析支援装置。
（付記６）
前記機器環境判定手段は、
前記機器環境を前記地図情報によって特定される建物の屋内と判定した場合であって、該地図情報より該建物が乗り物に乗るための建物であると判定した場合、前記取得した第１の機器位置情報と、該第１の機器位置情報に対応する日時情報の示す日時以降の日時を示す日時情報を有する前記基準機器の機器履歴情報の第２の機器位置情報とから、該機器の移動速度を算出し、該移動速度が所定値以上の場合、前記機器環境を狭い屋内であると判定する
ことを特徴とする付記４または５に記載の影響解析支援装置。
（付記７）
前記機器環境判定手段は、
前記基準機器の前記機器履歴情報に、前記通信機器の位置を示す情報である機器位置情報がある場合、前記機器環境を屋外であると判定する
ことを特徴とする付記４〜６のうちいずれか１項に記載の影響解析支援装置。
（付記８）
情報処理装置により行われる所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援方法であって、
前記情報処理装置は、所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する複数の通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納された格納装置を有し、
前記情報処理装置は、
前記格納装置から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第１の他機器情報を取得すると共に、前記格納装置から該第１の他機器情報と一致する通信機器についての第１の機器履歴情報に含まれる前記第２の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返して、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定し、
前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出し、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得し、
前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記基準機器に対する前記各通信機器について順位付けを行い、
前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する
ことを特徴とする影響解析支援方法。
（付記９）
前記情報処理装置は、さらに、
前記解析の対象となる期間を解析期間として、前記基準機器を中心とする半径の長さを解析範囲として、該解析範囲における滞在時間を解析範囲滞在時間として取得し、
前記相対位置の決定では、前記情報処理装置は、前記格納装置から、前記解析期間における、前記基準機器についての機器履歴情報に含まれる第１の他機器情報を取得すると共に、前記格納装置から該第１の他機器情報と一致する通信機器についての第１の機器履歴情報に含まれる前記第２の他機器情報を取得する処理を、前記解析範囲を前記近距離通信の通信距離で割ることにより得られる値より１少ない回数分繰り返して、該繰り返し処理を行う毎に前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定し、
前記滞在時間の取得では、前記情報処理装置は、前記合計時間が前記解析範囲滞在時間以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する
ことを特徴とする付記８に記載の影響解析支援方法。
（付記１０）
前記順位付けにおいて、前記各通信機器の前記相対位置毎の滞在時間のうち前記基準機器の位置に最も近い相対位置である最近相対位置での滞在時間を取得し、該最近相対位置が前記基準機器の位置により近く、かつ該最近相対位置での滞在時間がより長い順に、前記基準機器に対する前記各通信機器の順位付けを行う
ことを特徴とする付記８または９に記載の影響解析支援方法。
（付記１１）
前記情報処理装置は、さらに、前記基準機器の前記機器履歴情報に、前記通信機器の位置を示す情報である機器位置情報がない場合、該機器位置情報がなくなる直前の前記基準機器の機器履歴情報から第１の機器位置情報を取得し、地図情報を用いて、該機器位置情報の示す位置での前記基準機器の存在する環境である機器環境を判定する
ことを特徴とする付記８〜１０のうちいずれか１項に記載の影響解析支援方法。
（付記１２）
前記機器環境の判定において、
前記機器環境を前記地図情報によって特定される建物の屋内と判定した場合、該地図情報より得られる該建物のサイズに応じて、前記機器環境を広い屋内であると判定する
ことを特徴とする付記１１に記載の影響解析支援方法。
（付記１３）
前記機器環境の判定において、
前記機器環境を前記地図情報によって特定される建物の屋内と判定した場合であって、該地図情報より該建物が乗り物に乗るための建物であると判定した場合、前記取得した第１の機器位置情報と、該第１の機器位置情報に対応する日時情報の示す日時以降の日時を示す日時情報を有する前記基準機器の機器履歴情報の第２の機器位置情報とから、該機器の移動速度を算出し、該移動速度が所定値以上の場合、前記機器環境を狭い屋内であると判定する
ことを特徴とする付記１１または１２に記載の影響解析支援方法。
（付記１４）
所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援処理をコンピュータに実行させる影響解析支援プログラムであって、
所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する複数の通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納される格納装置から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第１の他機器情報を取得すると共に、前記格納装置から該第１の他機器情報と一致する通信機器についての第１の機器履歴情報に含まれる前記第２の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返して、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定する相対位置決定処理と、
前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出し、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する滞在時間算出処理と、
前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記各通信機器について順位付けを行う順位付け処理と、
前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する作成処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする影響解析支援プログラム。
（付記１５）
前記影響解析支援プログラムは、さらに、
前記解析の対象となる期間を解析期間として、前記基準機器を中心とする半径の長さを解析範囲として、該解析範囲における滞在時間を解析範囲滞在時間として取得する解析範囲条件取得処理
をコンピュータに実行させ、
前記相対位置決定処理は、前記格納装置から、前記解析期間における、前記基準機器についての機器履歴情報に含まれる第１の他機器情報を取得すると共に、前記格納装置から該第１の他機器情報と一致する通信機器についての第１の機器履歴情報に含まれる前記第２の他機器情報を取得する処理を、前記解析範囲を前記近距離通信の通信距離で割ることにより得られる値より１少ない回数分繰り返して、該繰り返し処理を行う毎に前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定し、
滞在時間算出処理は、前記合計時間が前記解析範囲滞在時間以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する
ことを特徴とする付記１４に記載の影響解析支援プログラム。
（付記１６）
前記順位付け処理は、前記各通信機器の前記相対位置毎の滞在時間のうち前記基準機器の位置に最も近い相対位置である最近相対位置での滞在時間を取得し、該最近相対位置が前記基準機器の位置により近く、かつ該最近相対位置での滞在時間がより長い順に、前記基準機器に対する前記各通信機器の順位付けを行う
ことを特徴とする付記１４または１５に記載の影響解析支援プログラム。
（付記１７）
前記影響解析支援プログラムは、さらに、
前記基準機器の前記機器履歴情報に、前記通信機器の位置を示す情報である機器位置情報がない場合、該機器位置情報がなくなる直前の前記基準機器の機器履歴情報から第１の機器位置情報を取得し、地図情報を用いて、該機器位置情報の示す位置での前記基準機器の存在する環境である機器環境を判定する機器環境判定処理
をコンピュータに実行させることを特徴とする付記１４〜１６のうちいずれか１項に記載の影響解析支援プログラム。
（付記１８）
前記機器環境判定処理は、
前記機器環境を前記地図情報によって特定される建物の屋内と判定した場合、該地図情報より得られる該建物のサイズに応じて、前記機器環境を広い屋内であると判定する
ことを特徴とする付記１７に記載の影響解析支援プログラム。
（付記１９）
前記機器環境判定処理は、
前記機器環境を前記地図情報によって特定される建物の屋内と判定した場合であって、該地図情報より該建物が乗り物に乗るための建物であると判定した場合、前記取得した第１の機器位置情報と、該第１の機器位置情報に対応する日時情報の示す日時以降の日時を示す日時情報を有する前記基準機器の機器履歴情報の第２の機器位置情報とから、該機器の移動速度を算出し、該移動速度が所定値以上の場合、前記機器環境を狭い屋内であると判定する
ことを特徴とする付記１７または１８に記載の影響解析支援プログラム。
【符号の説明】
【０１４７】
１      コンタクトトレース情報処理装置
２      無線アドレスＤＢ
３      行動・接近履歴ＤＢ
４      表示装置
５      入力装置
２１    抽出条件取得部
２２    接近環境判定部
２３    接近距離判定部
２４    接近時間判定部
２５    順位付け部
２６    コンタクトトレース結果作成部
２７    記憶部
５０    検査対象者抽出条件
６０    カテゴリー関連テーブル
６０Ｗ  ワークテーブル
７０    カテゴリー別接近時間テーブル
【図１】
0005515837.tif 000002
【図２】
0005515837.tif 000003
【図３】
0005515837.tif 000004
【図４】
0005515837.tif 000005
【図５】
0005515837.tif 000006
【図６】
0005515837.tif 000007
【図７】
0005515837.tif 000008
【図８】
0005515837.tif 000009
【図９】
0005515837.tif 000010
【図１０】
0005515837.tif 000011
【図１１】
0005515837.tif 000012
【図１２】
0005515837.tif 000013
【図１３】
0005515837.tif 000014
【図１４Ａ】
0005515837.tif 000015
【図１４Ｂ】
0005515837.tif 000016
【図１４Ｃ】
0005515837.tif 000017
【図１５】
0005515837.tif 000018
【図１６】
0005515837.tif 000019
【図１７】
0005515837.tif 000020