(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のエリアにおいてユーザの集合によって形成されるユーザ群を検出する群検出装置であって、
前記所定のエリアにおける前記ユーザの密度を取得する密度取得手段と、
前記所定のエリアにおける前記ユーザのそれぞれの進行方向の直線の交点の総数を取得する交点数取得手段と、
前記密度取得手段により取得された前記密度と前記交点数取得手段により取得された前記交点の総数とに基づいて、前記所定のエリアにおいて前記ユーザ群が存在するか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により前記所定のエリアにおいて前記ユーザ群が存在すると判定された場合に、当該ユーザ群が形成されるまでに前記ユーザのそれぞれが移動するのに要した移動距離及び移動時間に基づいて、当該ユーザ群の特徴を決定する決定手段と、
を備えることを特徴とする群検出装置。
【請求項２】
前記交点数取得手段は、前記所定のエリアにおいて所定時間内に測位処理を行った携帯端末の移動方向を前記ユーザの進行方向として取得し、当該ユーザのそれぞれの進行方向としての当該携帯端末のそれぞれの移動方向に基づいて前記交点の総数を取得する、ことを特徴とする請求項１に記載の群検出装置。
【請求項３】
前記所定のエリアの大きさは可変である、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の群検出装置。
【請求項４】
所定のエリアにおいてユーザの集合によって形成されるユーザ群を検出する群検出プログラムであって、
コンピュータシステムを、
前記所定のエリアにおける前記ユーザの密度を取得する密度取得手段と、
前記所定のエリアにおける前記ユーザのそれぞれの進行方向の直線の交点の総数を取得する交点数取得手段と、
前記密度取得手段により取得された前記密度と前記交点数取得手段により取得された前記交点の総数とに基づいて、前記所定のエリアにおいて前記ユーザ群が存在するか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により前記所定のエリアにおいて前記ユーザ群が存在すると判定された場合に、当該ユーザ群が形成されるまでに前記ユーザのそれぞれが移動するのに要した移動距離及び移動時間に基づいて、当該ユーザ群の特徴を決定する決定手段と、
として機能させる群検出プログラム。
【請求項５】
所定のエリアにおいてユーザの集合によって形成されるユーザ群を検出する群検出装置が行なう群検出方法であって、
前記所定のエリアにおける前記ユーザの密度を前記群検出装置が取得する密度取得ステップと、
前記所定のエリアにおける前記ユーザのそれぞれの進行方向の直線の交点の総数を前記群検出装置が取得する交点数取得ステップと、
前記密度取得ステップにより取得された前記密度と前記交点数取得ステップにより取得された前記交点の総数とに基づいて、前記所定のエリアにおいて前記ユーザ群が存在するか否かを前記群検出装置が判定する判定ステップと、
前記判定ステップにおいて前記所定のエリアにおいて前記ユーザ群が存在すると判定された場合に、当該ユーザ群が形成されるまでに前記ユーザのそれぞれが移動するのに要した移動距離及び移動時間に基づいて、当該ユーザ群の特徴を決定する決定ステップと、
を有することを特徴とする群検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定のエリアにおいてユーザの集合によって形成されるユーザ群を検出する群検出装置及び群検出プログラムと、当該群検出装置が行なう群検出方法とに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人口分布情報を収集し、さらに統計的処理を施し、人口の集中状況を把握する手法が存在する。例えば、特許文献１には、人口分布を解析すべきターゲット地域に存在する携帯端末のそれぞれの位置情報を取得し、取得された位置情報に基づいて、ターゲット地域におけるユーザの人口分布を解析する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−３０３７３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に記載の装置では、ターゲット地域におけるユーザの人口分布を精度良く解析するためには、ターゲット地域に存在する携帯端末のそれぞれの位置情報の莫大なデータの処理を要する場合があり、その場合、処理に要する時間が長時間となってしまう。このため、ユーザの集合によって形成されるユーザ群の存在位置を速やかに検出してこのユーザ群の特徴を速やかに判別することは、困難になってしまう。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑み、ユーザの集合によって形成されるユーザ群を速やかに検出することを可能とする群検出装置、群検出プログラム、及び群検出方法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】
本発明に係る群検出装置は、所定のエリアにおいてユーザの集合によって形成されるユーザ群を検出する群検出装置であって、所定のエリアにおけるユーザの密度を取得する密度取得手段と、所定のエリアにおけるユーザのそれぞれの進行方向の直線の交点の総数を取得する交点数取得手段と、密度取得手段により取得された密度と交点数取得手段により取得された交点の総数とに基づいて、所定のエリアにおいてユーザ群が存在するか否かを判定する判定手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る群検出プログラムは、所定のエリアにおいてユーザの集合によって形成されるユーザ群を検出する群検出プログラムであって、コンピュータシステムを、所定のエリアにおけるユーザの密度を取得する密度取得手段と、所定のエリアにおけるユーザのそれぞれの進行方向の直線の交点の総数を取得する交点数取得手段と、密度取得手段により取得された密度と交点数取得手段により取得された交点の総数とに基づいて、所定のエリアにおいてユーザ群が存在するか否かを判定する判定手段と、として機能させる。
【０００８】
また、本発明に係る所定のエリアにおいてユーザの集合によって形成されるユーザ群を検出する群検出装置が行なう群検出方法であって、所定のエリアにおけるユーザの密度を群検出装置が取得する密度取得ステップと、所定のエリアにおけるユーザのそれぞれの進行方向の直線の交点の総数を群検出装置が取得する交点数取得ステップと、密度取得ステップにより取得された密度と交点数取得ステップにより取得された交点の総数とに基づいて、所定のエリアにおいてユーザ群が存在するか否かを群検出装置が判定する判定ステップと、を有することを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る群検出装置、群検出プログラム、及び群検出方法によれば、まず、所定のエリアにおけるユーザの密度が取得され、所定のエリアにおけるユーザのそれぞれの進行方向の直線の交点の総数が取得される。そして、取得された密度と交点の総数とに基づいて、所定のエリアにおいてユーザ群が存在するか否かが判定される。ユーザの位置情報のみに基づくのではなく、上記のように、ユーザの密度と進行方向の直線の交点の総数とに基づいてユーザ群の存在が判定されることにより、ユーザ群の存在判定に必要な情報量を抑制することができ、ユーザ群を速やかに検出することが可能になる。
【００１０】
また、交点数取得手段は、所定のエリアにおいて所定時間内に測位処理を行った携帯端末の移動方向をユーザの進行方向として取得し、当該ユーザのそれぞれの進行方向としての当該携帯端末のそれぞれの移動方向に基づいて交点の総数を取得するのも好ましい。
【００１１】
これにより、所定のエリアにおいて測位処理を行った携帯端末の移動方向が、所定のエリアにおけるユーザの進行方向として取得されるため、所定のエリアにおけるユーザの進行方向を、より精度良く取得することができる。この結果、ユーザのそれぞれの進行方向に基づく交点の総数を、より精度良く取得することが可能になる。
【００１２】
また、所定のエリアの大きさは可変であるのも好ましい。これにより、ユーザ群の検出を行なう対象となる所定のエリアの大きさを、所望の大きさ（例えば、１０ｍ四方のエリアや、１ｋｍ四方のエリア等）に変化させることが可能になる。
【００１３】
また、群検出装置は、判定手段により所定のエリアにおいてユーザ群が存在すると判定された場合に、当該ユーザ群が形成されるまでにユーザのそれぞれが移動するのに要した移動距離及び移動時間に基づいて、当該ユーザ群の特徴を決定する決定手段を更に備える。群検出プログラムは、コンピュータシステムを、判定手段により所定のエリアにおいてユーザ群が存在すると判定された場合に、当該ユーザ群が形成されるまでにユーザのそれぞれが移動するのに要した移動距離及び移動時間に基づいて、当該ユーザ群の特徴を決定する決定手段としても機能させる。群検出方法は、判定ステップにおいて所定のエリアにおいてユーザ群が存在すると判定された場合に、当該ユーザ群が形成されるまでにユーザのそれぞれが移動するのに要した移動距離及び移動時間に基づいて、当該ユーザ群の特徴を決定する決定ステップを更に有する。
【００１４】
これにより、所定のエリアにおいてユーザ群が存在すると判定された場合に、当該ユーザ群が形成されるまでにユーザのそれぞれが移動するのに要した移動距離及び移動時間に基づいて、当該ユーザ群の特徴を決定することが可能になる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ユーザの集合によって形成されるユーザ群を速やかに検出することを可能とする群検出装置、群検出プログラム、及び群検出方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】群検出装置の第一実施形態における機能構成を示す図である。
【図２】群検出装置の第一実施形態及び第二実施形態における物理構成を示す図である。
【図３】位置情報管理部による情報管理の様子の一例を示す図である。
【図４】位置対応付け部により表示される位置情報の一例を示す図である。
【図５】滞留人密度の算出処理の流れを示すシーケンス図である。
【図６】交点の総数の算出処理の流れを示すシーケンス図である。
【図７】群検出プログラムの第一実施形態の構成図である。
【図８】群検出装置の第二実施形態における機能構成を示す図である。
【図９】エリア群の形成に関わる端末ユーザの移動距離の総和の算出方法の一例を説明するための図である。
【図１０】群特徴判別処理の流れを示すシーケンス図である。
【図１１】群検出プログラムの第二実施形態の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態を説明する。なお、図面の説明において同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１８】
（１）第一実施形態
（１−１）群検出装置の機能
まず、第一実施形態に係る群検出装置について、図１及び図２を用いて説明する。図１は、この群検出装置１の機能別モジュール構成の概略を示す機能構成図であり、図２は、この群検出装置１（及び後述する群検出装置２）の物理構成の概略を示す物理構成図である。群検出装置は、例えば、携帯端末による無線通信サービスを提供する通信事業会社に配備され、所定のエリアにおいて端末ユーザの集合によって形成されるユーザ群を検出するサーバ装置である。
【００１９】
ここでは、携帯端末とは、歩行時に携帯しながら位置情報の計測、記録、（基地局や他端末といった）外部への送信が可能な端末を意味し、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System：全地球測位システム）機能や基地局から現在地情報を取得する機能を有する携帯電話端末が挙げられる。また、端末ユーザの集合は、所定のエリアにおけるイベント行事（いわゆる「いつもどおり」でない特別な事象）の発生によって検出されることが多い。
【００２０】
このイベント行事の発生は、例えば、所定のエリアにおける現時点での現在人口の方が、同一エリアにおける通常時間帯での基準人口よりも多い場合に、検出される。イベント行事の一例として、ライブコンサートや集会や催し物や展覧会等が挙げられる。
【００２１】
群検出装置１は、図２に示されるように、物理的な構成要素としてＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３、通信モジュール１４、及び補助記憶装置１５等のハードウェアにより構成されている。これらの構成要素が動作することにより、以下に説明する各機能が発揮される。
【００２２】
群検出装置１は、図１に示されるように、機能的な構成要素として、位置情報管理部１０１（端末管理手段）、位置対応付け部１０２（密度取得手段）、滞留人密度算出部１０３（密度取得手段）、進行方向ベクトル算出部１０４（交点数取得手段）、交点算出部１０５（交点数取得手段）、交点対応付け部１０６（交点数取得手段）、交点数算出部１０７（判定手段）、及び群検出部１０８（判定手段）を含んで構成される。
【００２３】
位置情報管理部１０１は、後述する時刻情報と、位置情報と、位置情報の取得（即ち、測位処理）を行った携帯端末を有する端末ユーザに関連付けられたユーザＩＤと、を互いに関連付けて蓄積・管理する情報取得部分である。位置情報管理部１０１は、例えば基地局と通信することにより、これらの情報を取得して蓄積・管理する。図３に、位置情報管理部１０１による情報管理の様子の一例を示す。図３において、「ユーザＩＤ」は、位置情報の取得を行った携帯端末を有する端末ユーザを一意に識別するための識別情報である。「時刻情報」は、この位置情報の取得が行われた日時や時刻に関する情報である。
【００２４】
また、「位置情報」は、この携帯端末による測位処理の結果得られた携帯端末の存在位置に関する情報である。この「位置情報」は、例えば、緯度及び経度（例えば、「Ｘ１，Ｙ１」）を用いて表現されるものであってもよく、また、予め設定された基準点からの相対的な位置を用いて表現されるものであってもよい。
【００２５】
位置対応付け部１０２は、図１に示されるように、位置情報管理部１０１によって管理されている情報を用いて、「位置情報」によって示される位置を、複数のエリア（単位エリア）によって構成されるマップにおいて対応付けて表示させる演算部分である。即ち、位置対応付け部１０２は、「位置情報」の表現形式を、上記のマップにおけるエリアのいずれに存在するか特定して対応付けることにより、「位置情報」の表現形式を所望の「エリア」の表現形式に変換する。このマップは、メッシュ状（即ち、網の目のように同一形状）のエリア単位から構成されるものとしてもよく、市町村といったような行政区画をエリア単位とするものとしてもよい。
【００２６】
図４に、位置対応付け部１０２により表示される位置情報の一例を示す。図４において、それぞれが一定範囲の広がりを有する正方形のグリッド形状の九つのエリアによって、一つのマップが構成されている。各エリアを一意に識別するためのエリアＩＤが、各エリア内の左上に丸括弧内に表示されている。そして、図３において「ユーザＩＤ」が「１２３」で示されている端末ユーザの時刻１０：３０における位置情報が特定の一点（Ｘ１，Ｙ１）として算出されると、この一点に対応する一つのエリア（エリアＩＤが「１」であるエリア）が特定され、この端末ユーザの位置が「ユーザＩＤ」とともに表示される。「ユーザＩＤ」が例えば「２３２」で示されているような、その他の端末ユーザについても、同様の処理が行われる。
【００２７】
なお、位置対応付け部１０２は、所定のエリアの大きさを変更・調節することが可能（即ち、可変）である。これにより、ユーザ群の検出を行なう対象となる所定のエリアの大きさを、所望の大きさ（例えば、１０ｍ四方のエリアや、１ｋｍ四方のエリア等）に変化させることが可能になる。
【００２８】
滞留人密度算出部１０３は、図１に示されるように、位置対応付け部１０２によって特定された所定のエリアと、この所定のエリアにおける「ユーザＩＤ」の数とを用いて、各エリアにおけるユーザの密度（滞留人密度）を算出して取得する演算部分である。より詳しくは、滞留人密度算出部１０３は、まず、各エリアにおける端末ユーザの総数を算出し、この端末ユーザの総数を、対応するエリアの面積で除する演算を行なうことによって、滞留人密度を算出する。例えば、時刻１１時において、エリアＩＤが「１」であるエリア内に存在する端末ユーザの数がＵであって、このエリアの面積がＳであるとすれば、このエリアの滞留人密度Ｄは、Ｄ＝Ｕ／Ｓという計算式によって算出される。
【００２９】
進行方向ベクトル算出部１０４は、位置情報管理部１０１によって管理されている情報を用いて、上記のマップにおける端末ユーザのそれぞれの進行方向及び進行速度をベクトルとして算出し、取得する情報取得部分である。進行方向ベクトル算出部１０４は、具体的には、ベクトル算出対象となる所望の測位処理実施時刻よりも一つ前の測位処理実施時刻の位置情報が示す位置を始点とし、ベクトル算出対象となる所望の測位処理実施時刻の位置情報が示す位置を終点とした進行方向のベクトルを算出する。
【００３０】
なお、進行方向ベクトル算出部１０４は、上記のマップにおいて所定時間内に測位処理を行った携帯端末の移動方向を、端末ユーザの進行方向として取得してもよい。例えば、「ユーザＩＤ」が「１２３」である端末ユーザの時刻１１時（測位処理実施時刻）における位置が「（Ｘ１，Ｙ１）」（終点）であって、この測位処理実施時刻よりも一つ前の測位処理実施時刻の位置が「（Ｘ２，Ｙ２）」（起点）であるとした場合、進行方向ベクトル算出部１０４は、「（Ｘ１−Ｘ２），（Ｙ１−Ｙ２）」の形式の進行方向のベクトルを算出する。
【００３１】
交点算出部１０５は、進行方向ベクトル算出部１０４によって算出された情報を用いて、各携帯端末における起点からのベクトルの進行方向を延長した直線（進行直線）を算出し、携帯端末同士の進行直線の交点（算出交点）のそれぞれの位置を算出する演算部分である。
【００３２】
交点対応付け部１０６は、位置対応付け部１０２と同様の対応付け方法により、交点算出部１０５によって算出された交点の位置を、複数のエリア（単位エリア）によって構成されるマップにおいて対応付けて表示させる演算部分である。即ち、交点対応付け部１０６は、交点の「位置情報」の表現形式を、上記のマップにおけるエリアのいずれに存在するか特定して対応付けることにより、交点の「位置情報」の表現形式を所望の「エリア」の表現形式に変換する。
【００３３】
交点数算出部１０７は、交点算出部１０５及び交点対応付け部１０６によって算出された情報を用いて、各エリアにおける交点の数を集計し、各エリアにおける交点の総数を算出して取得する演算部分である。
【００３４】
群検出部１０８は、滞留人密度算出部１０３によって算出された各エリアにおける滞留人密度と、交点数算出部１０７によって算出された各エリアにおける交点の総数と、滞留人密度及び交点の総数のそれぞれの閾値とを用いて、各エリアにおいてユーザ群が存在するか否かを判定する演算部分である。
【００３５】
ここで、滞留人密度及び交点の総数のそれぞれの閾値は、ユーザ群の存在を判定するために予め規定された値であり、群検出部１０８に記憶されている。また、滞留人密度及び交点の総数のそれぞれの閾値は、所望の数値に設定可能であって、これにより、様々な要求に応じた大きさのユーザ群を検出することが可能になる。また、滞留人密度及び交点の総数のそれぞれの閾値は、単位エリア毎の値を設定してもよく、全ての単位エリアに共通の値を設定してもよい。
【００３６】
例えば、エリアＩＤが「１」であるエリアの滞留人密度がＤ１であって、このエリアにおける交点の総数がＣ１であって、滞留人密度の閾値がＤｔであって、このエリアにおける交点の総数の閾値がＣｔであるとすれば、群検出部１０８は、「Ｄ１＞Ｄｔ」且つ「Ｃ１＞Ｃｔ」の関係の成立を検出した場合に、このエリアにユーザ群が形成されたと判定する。
【００３７】
（１−２）群検出装置１によって実行される処理の流れ
引き続き、群検出装置１によって実行される群検出処理（群検出方法）の流れについて、図５及び図６を用いて説明する。図５は、滞留人密度の算出処理の流れを示すシーケンス図であり、図６は、交点の総数の算出処理の流れを示すシーケンス図である。
【００３８】
まず、図５を用いて、滞留人密度の算出処理の流れについて説明する。最初に、位置対応付け部１０２が、所望の時刻ｔ１における、各端末ユーザの携帯端末の位置情報を要求する位置情報要求信号を位置情報管理部１０１に送信し（ステップＳ１０１）、これに応じて、位置情報管理部１０１が、各ユーザの携帯端末の位置情報を位置対応付け部１０２に送信する（ステップＳ１０２）。所望の時刻ｔ１（及び後述の時刻ｔ２）は、例えば、群検出装置１の管理者が設定可能な時刻であってもよく、所定時間ごとに規定された時刻であってもよい。
【００３９】
そして、位置対応付け部１０２が、位置情報管理部１０１から受信した各端末ユーザの携帯端末の位置情報を、各エリア単位へ各ユーザＩＤとともに対応付けて表現形式を変換する処理を行なう。（ステップＳ１０３）。次に、位置対応付け部１０２が、変換された各ユーザＩＤと各エリアに割り振られたエリアＩＤとの対応付け情報を、滞留人密度算出部１０３に送信する（ステップＳ１０４）。
【００４０】
そして、滞留人密度算出部１０３が、位置対応付け部１０２から受信した、各ユーザＩＤとエリアＩＤとの対応付け情報を元に、各エリアにおける端末ユーザの数の集計を行う（ステップＳ１０５）。次に、滞留人密度算出部１０３が、集計された各エリアにおける端末ユーザの総数と、各エリアの面積とを用いて、滞留人密度を算出し（ステップＳ１０６、密度取得ステップ）、算出した各エリアにおける滞留人密度を群検出部１０８に送信する（ステップＳ１０７）。
【００４１】
そして、後述する交点の総数の算出処理が行われると、群検出部１０８が、滞留人密度算出部１０３によって算出された各エリアにおける滞留人密度と、算出された各エリアにおける交点の総数と、滞留人密度及び交点の総数のそれぞれの閾値とを用いて、各エリアにおいてユーザ群が存在するか否かを判定する群検出処理を行なう（ステップＳ１０８）。
【００４２】
引き続き、図６を用いて、各端末ユーザが有する携帯端末の進行方向の交点の総数の算出処理の流れについて説明する。最初に、進行方向ベクトル算出部１０４が、ベクトル算出対象となる所望の測位処理実施時刻ｔ１における各端末ユーザの携帯端末の位置情報と、この時刻よりも一つ前の測位処理実施時刻ｔ２における各端末ユーザの携帯端末の位置情報とを要求する位置情報要求信号を、位置情報管理部１０１に送信し（ステップＳ１０９）、これに応じて、位置情報管理部１０１が、所望の測位処理実施時刻ｔ１及びｔ２のそれぞれにおける各端末ユーザの携帯端末の位置情報を進行方向ベクトル算出部１０４に送信する（ステップＳ１１０）。
【００４３】
そして、進行方向ベクトル算出部１０４が、位置情報管理部１０１から受信した測位処理実施時刻ｔ１及びｔ２のそれぞれにおける各端末ユーザの携帯端末の位置情報を元に、各端末ユーザの携帯端末の進行方向のベクトルを算出する（ステップＳ１１１）。次に、進行方向ベクトル算出部１０４が、算出した進行方向のベクトルと、位置情報管理部１０１から受信した測位処理実施時刻ｔ１における各端末ユーザの携帯端末の位置情報とを、交点算出部１０５に送信する（ステップＳ１１２）。
【００４４】
そして、交点算出部１０５が、進行方向ベクトル算出部１０４から受信した、各端末ユーザの携帯端末の進行方向のベクトルと、測位処理実施時刻ｔ１における各端末ユーザの携帯端末の位置情報とに基づいて、各端末ユーザの携帯端末同士の進行直線の交点の位置座標を算出する（ステップＳ１１３）。次に、交点算出部１０５が、算出した交点の位置座標に関する情報を交点対応付け部１０６に送信する。（ステップＳ１１５）。
【００４５】
そして、交点対応付け部１０６が、交点算出部１０５から受信した各交点の位置座標を、いずれのエリアに存在するか特定して対応付ける（ステップＳ１１５）。次に、交点対応付け部１０６が、各交点の位置座標と、対応するエリアのエリアＩＤとに関する情報を、交点数算出部１０７に送信する（ステップＳ１１６）。
【００４６】
そして、交点数算出部１０７が、交点対応付け部１０６から受信した各交点の位置座標と、各交点に対応するエリアＩＤとに基づいて、各エリアにおける交点の数を集計し、交点の総数を算出する（ステップＳ１１７、交点数取得ステップ）。次に、交点数算出部１０７が、算出した各エリアにおける交点の総数を群検出部１０８に送信する（ステップＳ１１８）。
【００４７】
そして、群検出部１０８が、図５及び図６に示されるように、滞留人密度算出部１０３から各エリアにおける滞留人密度を受信し、また、交点数算出部１０７から交点の総数を受信すると、滞留人密度及び交点の総数のそれぞれの閾値を用いて、各エリアにおいてユーザ群が存在するか否かを判定する群検出処理を行なう（ステップＳ１０８、判定ステップ）。
【００４８】
（１−３）コンピュータシステムを群検出装置１として機能させるための群検出プログラム
引き続き、コンピュータシステムを上記の群検出装置１として機能させるための群検出プログラムＰについて、図７に示す構成図を併せて用いながら説明する。図７は、群検出プログラムＰの構成図である。
【００４９】
群検出プログラムＰは、図７に示されるように、処理を統括するメインモジュールＰ１０と、位置情報管理モジュールＰ１１と、位置対応付けモジュールＰ１２と、滞留人密度算出モジュールＰ１３と、進行方向ベクトル算出モジュールＰ１４と、交点算出モジュールＰ１５と、交点対応付けモジュールＰ１６と、交点数算出モジュールＰ１７と、群検出モジュールＰ１８と、を備えて構成される。
【００５０】
ここで、位置情報管理モジュールＰ１１、位置対応付けモジュールＰ１２、滞留人密度算出モジュールＰ１３、進行方向ベクトル算出モジュールＰ１４、交点算出モジュールＰ１５、交点対応付けモジュールＰ１６、交点数算出モジュールＰ１７、及び群検出モジュールＰ１８のそれぞれを動作させることによって実現する機能は、上述した群検出装置１の位置情報管理部１０１、位置対応付け部１０２、滞留人密度算出部１０３、進行方向ベクトル算出部１０４、交点算出部１０５、交点対応付け部１０６、交点数算出部１０７、及び群検出部１０８のそれぞれの機能と同様である。
【００５１】
（１−４）本実施形態による作用及び効果
引き続き、本実施形態に係る群検出装置１による作用及び効果について説明する。本実施形態に係る群検出装置１によれば、まず、所定のエリアにおけるユーザの密度が取得され、所定のエリアにおけるユーザのそれぞれの進行方向の直線の交点の総数が取得される。そして、取得された密度と交点の総数とに基づいて、所定のエリアにおいてユーザ群が存在するか否かが判定される。ユーザの位置情報のみに基づくのではなく、上記のように、ユーザの密度と進行方向の直線の交点の総数とに基づいてユーザ群の存在が判定されることにより、ユーザ群の存在判定に必要な情報量を結果的に抑制することができ、ユーザ群を速やかに且つ容易に検出することが可能になる。
【００５２】
また、所定のエリアにおいて測位処理を行った携帯端末の移動方向が、所定のエリアにおけるユーザの進行方向として取得されるため、所定のエリアにおけるユーザの進行方向を、より精度良く取得することができる。この結果、ユーザのそれぞれの進行方向に基づく交点の総数を、より精度良く取得することが可能になる。
【００５３】
また、所定のエリアの大きさの変更が可能なため、ユーザ群の検出を行なう対象となる所定のエリアの大きさを、所望の大きさ（例えば、１０ｍ四方のエリアや、１ｋｍ四方のエリア等）に変化させることが可能になる。
【００５４】
（２）第二実施形態
（２−１）群検出装置の機能
引き続き、第二実施形態に係る群検出装置について、図８を用いて説明する。図８は、この群検出装置２の機能別モジュール構成の概略を示す機能構成図である。
【００５５】
群検出装置２は、図２に示されるように、物理的な構成要素としてＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３、通信モジュール１４、及び補助記憶装置１５等のハードウェアにより構成されている。これらの構成要素が動作することにより、以下に説明する各機能が発揮される。
【００５６】
群検出装置２は、図８に示されるように、機能的な構成要素として、位置情報管理部１０１（端末管理手段）、位置対応付け部１０２（密度取得手段）、滞留人密度算出部１０３（密度取得手段）、進行方向ベクトル算出部１０４（交点数取得手段）、交点算出部１０５（交点数取得手段）、交点対応付け部１０６（交点数取得手段）、交点数算出部１０７（判定手段）、群検出部１０８（判定手段）、及び群特徴抽出部１０９（決定手段）を含んで構成される。即ち、群検出装置２は、群検出装置１の構成に更に群特徴抽出部１０９を含んで構成されている。群検出部１０８及び群特徴抽出部１０９以外の各機能についての説明は、割愛する。
【００５７】
群検出部１０８は、上記の（１−１）で説明した処理機能に加え、所望の時刻において特定のエリアでユーザ群が形成されていると判定し、且つ、この時刻よりも一つ前の測位処理実施時刻においてはこの特定のエリアでユーザ群が形成されていなかったと判定した場合、この時刻から遡って、滞留人密度の増加が始まっている時刻（滞留人密度増加開始時刻）を算出する。更に、群検出部１０８は、算出した滞留人密度増加開始時刻に基づいて、ユーザ群の形成に要した時間（群形成時間）を算出する。
【００５８】
群特徴抽出部１０９は、ユーザ群を形成している携帯端末の各端末ユーザがそのユーザ群を形成するまでに移動した移動距離の平均値（ユーザ群を形成する端末ユーザの移動距離の平均値）を算出し、算出した端末ユーザの移動距離平均値と、群検出部１０８によって算出された群形成時間とに基づいて、ユーザ群の種類等の特徴を判別して決定する演算部分である。例えば、端末ユーザの移動距離平均値が第一の所定値より長く、群形成時間が第二の所定値より短い場合には、端末ユーザが比較的短時間で比較的長距離を移動したことから、所定のエリアにおけるイベント行事の開催場所を目指して急いで移動する複数の端末ユーザによって形成されたユーザ群の種類であるとして判定される。
【００５９】
ここで、「ユーザ群を形成する端末ユーザの移動距離」とは、ユーザ群を形成している携帯端末の各端末ユーザが、ユーザ群の形成完了時刻の地点から遡って、各測位処理実施時刻における進行方向と、形成されたユーザ群の位置への方向とがなすマップ上の角度が、９０度以上になる地点の一つ前までの移動距離の総和のことである。即ち、９０度以上になっている地点は、この移動距離の総和の算出において採用されない。
【００６０】
図９に、移動距離の総和の算出方法の一例を示す。図９に示されるように、例えば、時刻１１時において、エリアＩＤが「１」であるエリアでユーザ群が検出されたとする。この時刻を群形成時刻とした場合、まず、このユーザ群を形成する、ユーザＩＤが「１１１」である端末ユーザについて、群形成時刻から一つ前の測位処理実施時刻での位置Ｐ１における進行方向のベクトルＡ１と、この位置Ｐ１から群形成時刻における位置Ｐ０への方向（位置Ｐ１からの破線の方向）とがなすマップ上の角度が、ほぼゼロ度であることが算出される。
【００６１】
この時点では、算出されたこのマップ上の角度が９０度以上になっていないため（即ち、９０度未満であるため）、更に一つ前の測位処理実施時刻に遡って、算出されたこのマップ上の角度が９０度以上になるまでこの処理が繰り返される。即ち、更に一つ前の測位処理実施時刻での位置Ｐ２における進行方向のベクトルＡ２と、この位置Ｐ２から群形成時刻における位置Ｐ０への方向（位置Ｐ２からの破線の方向）とがなすマップ上の角度が９０度未満であることが算出される。
【００６２】
そして、更に一つ前の測位処理実施時刻での位置Ｐ３における進行方向のベクトルＡ３と、この位置Ｐ３から群形成時刻における位置Ｐ０への方向（位置Ｐ３からの破線の方向）とがなすマップ上の角度が９０度未満であることが算出される。次に、更に一つ前の測位処理実施時刻での位置Ｐ４における進行方向のベクトルＡ４と、この位置Ｐ４から群形成時刻における位置Ｐ０への方向（位置Ｐ４からの破線の方向）とがなすマップ上の角度が９０度以上であることが算出される。
【００６３】
このとき、群特徴抽出部１０９は、位置Ｐ０から位置Ｐ３までの移動距離の総和を算出して出力する。即ち、上記のマップ上の角度が９０度以上になっている位置Ｐ４は、この移動距離の総和の算出において採用されない。また、群特徴抽出部１０９は、エリアＩＤが「１」であるエリアを形成する他のユーザＩＤについても同様に、移動距離の総和を算出して出力する。そして、群特徴抽出部１０９は、全ユーザＩＤについての移動距離の総計を算出し、このエリアを形成する携帯端末の端末ユーザＩＤの総数で除する演算を行なうことによって、移動距離の平均値（ユーザ群を形成する端末ユーザの移動距離の平均値）を算出する。
【００６４】
（２−２）群検出部１０８によって実行される処理の流れ
引き続き、群検出部１０８によって実行される群特徴判別処理の流れについて、図１０を用いて説明する。図１０は、群特徴判別処理の流れを示すシーケンス図である。なお、この群特徴判別処理は、上記の（１−２）で説明した滞留人密度の算出処理及び交点の総数の算出処理が行われた後に、実行される。
【００６５】
最初に、群検出部１０８が、上記の群検出処理を行なった後（ステップＳ１０８）、検出されたユーザ群の群形成開始時刻を算出する処理を行ない（ステップＳ１１９）、更に、検出されたユーザ群の形成に要した時間（群形成時間）を算出する処理を行なう（ステップＳ１２０）。次に、群検出部１０８が、ユーザ群が検出されたエリアのエリアＩＤと、算出された群形成開始時刻及び群形成時間とを群特徴抽出部１０９に送信する（ステップＳ１２１）。
【００６６】
そして、群特徴抽出部１０９は、上記のエリアＩＤ、群形成開始時刻、及び群形成時間に関する情報を受信すると、ユーザ群の形成に関わった各端末ユーザの移動距離の平均値を算出する処理を実行する（ステップＳ１２２）。ここで、群特徴抽出部１０９は、必要に応じて、移動距離平均算出処理に必要な、各端末ユーザの携帯端末の進行方向ベクトルに関する情報を取得するため、上記の時刻情報とユーザＩＤとを含む進行方向ベクトルに関する情報を要求する信号を進行方向ベクトル算出部１０４に送信する（ステップＳ１２３）。
【００６７】
そして、進行方向ベクトル算出部１０４は、上記の進行方向ベクトル情報要求信号を受信すると、該当する端末ユーザの携帯端末の進行方向ベクトルを算出する（ステップＳ１２４）。そして、進行方向ベクトル算出部１０４は、上記の要求に対応する端末ユーザの携帯端末の進行方向ベクトルに関する情報を群特徴抽出部１０９に送信する（ステップＳ１２５）。
【００６８】
そして、群特徴抽出部１０９は、移動距離平均算出処理の実行を完了すると、算出された移動距離の平均値と、群検出部１０８から受信した群形成時間とに基づいて、ユーザ群の種類等の特徴を判別して決定する（ステップＳ１２６、判定ステップ）。例えば、端末ユーザの移動距離平均値が第一の所定値より長く、群形成時間が第二の所定値より短い場合には、端末ユーザが比較的短時間で比較的長距離を移動したことから、所定のエリアにおけるイベント行事の開催場所まで急いで目指して移動する複数の端末ユーザによって形成されたユーザ群の種類であるとして判定される。
【００６９】
（２−３）コンピュータシステムを群検出装置２として機能させるための群検出プログラム
引き続き、コンピュータシステムを上記の群検出装置２として機能させるための群検出プログラムＱについて、図１１に示す構成図を併せて用いながら説明する。図１１は、群検出プログラムＱの構成図である。
【００７０】
群検出プログラムＱは、図１１に示されるように、処理を統括するメインモジュールＱ１０と、位置情報管理モジュールＱ１１と、位置対応付けモジュールＱ１２と、滞留人密度算出モジュールＱ１３と、進行方向ベクトル算出モジュールＱ１４と、交点算出モジュールＱ１５と、交点対応付けモジュールＱ１６と、交点数算出モジュールＱ１７と、群検出モジュールＱ１８と、群特徴抽出モジュールＱ１９と、を備えて構成される。
【００７１】
ここで、位置情報管理モジュールＱ１１、位置対応付けモジュールＱ１２、滞留人密度算出モジュールＱ１３、進行方向ベクトル算出モジュールＱ１４、交点算出モジュールＱ１５、交点対応付けモジュールＱ１６、交点数算出モジュールＱ１７、群検出モジュールＱ１８、及び群特徴抽出モジュールＱ１９のそれぞれを動作させることによって実現する機能は、上述した群検出装置１の位置情報管理部１０１、位置対応付け部１０２、滞留人密度算出部１０３、進行方向ベクトル算出部１０４、交点算出部１０５、交点対応付け部１０６、交点数算出部１０７、群検出部１０８、及び群特徴抽出部１０９のそれぞれの機能と同様である。
【００７２】
（２−４）本実施形態による作用及び効果
引き続き、本実施形態に係る群検出装置２による作用及び効果について、上記の（１−４）で述べた内容以外に関して説明する。本実施形態に係る群検出装置２によれば、所定のエリアにおいてユーザ群が存在すると判定された場合に、当該ユーザ群が形成されるまでにユーザのそれぞれが移動するのに要した移動距離及び移動時間に基づいて、当該ユーザ群の特徴を速やかに且つ容易に決定することが可能になる。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
本発明によれば、ユーザの集合によって形成されるユーザ群を速やかに検出することができる。
【符号の説明】
【００７４】
１，２…群検出装置、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、１３…ＲＯＭ、１４…通信モジュール、１５…補助記憶装置、１０１…位置情報管理部、１０２…位置対応付け部、１０３…滞留人密度算出部、１０４…進行方向ベクトル算出部、１０５…交点算出部、１０６…交点対応付け部、１０７…交点数算出部、１０８…群検出部、１０９…群特徴抽出部、Ａ１〜Ａ４…ベクトル、Ｐ，Ｑ…群検出プログラム、Ｐ０〜Ｐ４…位置、Ｐ１０，Ｑ１０…メインモジュール、Ｐ１１，Ｑ１１…位置情報管理モジュール、Ｐ１２，Ｑ１２…位置対応付けモジュール、Ｐ１３，Ｑ１３…滞留人密度算出モジュール、Ｐ１４，Ｑ１４…進行方向ベクトル算出モジュール、Ｐ１５，Ｑ１５…交点算出モジュール、Ｐ１６，Ｑ１６…交点対応付けモジュール、Ｐ１７，Ｑ１７…交点数算出モジュール、Ｐ１８，Ｑ１８…群検出モジュール、Ｑ１９…群特徴抽出モジュール。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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