(57)【要約】      （修正有）【課題】滞在地についてその滞在の非日常性の度合いを利用者の行動履歴を考慮してより正確に算出できるようにする。【解決手段】携帯端末から取得した利用者の移動履歴を示す位置情報群をもとに利用者の滞在地を表す滞在履歴情報を生成し、この滞在履歴情報をもとに滞在地ごとの滞在頻度及び拠点からの距離を算出すると共に、拠点からの距離に応じて区分された複数の区間の各々について、当該区間に存在する滞在地間の距離を拠点から見たときの当該各滞在地の方角の差に対応する情報として算出する。そして、滞在地ごとに、上記算出された滞在頻度、拠点からの距離、及び滞在地の方角の差をもとに、当該滞在地に利用者が訪問することの珍しさを表す非日常度を算出する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の移動履歴情報をもとに当該利用者の滞在地を複数検出し、この検出された複数の滞在地を表す情報を記憶する手段と、
前記記憶された複数の滞在地の各々について、前記利用者が過去に滞在した回数又は頻度を滞在頻度情報として算出する滞在頻度算出手段と、
前記複数の滞在地の中から、前記算出された滞在頻度情報の値が最も大きい滞在地を拠点滞在地として選択すると共に、非日常度の算出対象とする滞在地を着目滞在地として選択し、前記拠点滞在地から見たときの前記着目滞在地とその他の滞在地との間の方角の差を表す情報を算出する方角算出手段と、
前記着目滞在地について、前記滞在頻度算出手段により算出された滞在頻度情報と、前記方角算出手段により算出された方角の差を表す情報とに基づいて、前記利用者が訪問する珍しさを表す非日常度を算出する非日常度算出手段と
を具備することを特徴とする非日常度算出装置。
【請求項２】
利用者の移動履歴情報をもとに当該利用者の滞在地を複数検出し、この検出された複数の滞在地を表す情報を記憶する手段と、
前記記憶された複数の滞在地の各々について、前記利用者が過去に滞在した回数又は頻度を滞在頻度情報として算出する滞在頻度算出手段と、
前記複数の滞在地の中から、前記算出された滞在頻度情報の値が最も大きい滞在地を拠点滞在地として選択すると共に、非日常度の算出対象とする滞在地を着目滞在地として選択し、前記拠点滞在地から前記着目滞在地及びその他の滞在地までの距離の差を表す情報をそれぞれ算出する距離算出手段と、
前記着目滞在地について、前記滞在頻度算出手段により算出された滞在頻度情報と、前記距離算出手段により算出された距離の差を表す情報とに基づいて、前記利用者が訪問する珍しさを表す非日常度を算出する非日常度算出手段と
を具備することを特徴とする非日常度算出装置。
【請求項３】
利用者の移動履歴情報をもとに当該利用者の滞在地を複数検出し、この検出された複数の滞在地を表す情報を記憶する手段と、
前記記憶された複数の滞在地の各々について、前記利用者が過去に滞在した回数又は頻度を滞在頻度情報として算出する滞在頻度算出手段と、
前記複数の滞在地の中から、前記算出された滞在頻度情報の値が最も大きい滞在地を拠点滞在地として選択すると共に、非日常度の算出対象とする滞在地を着目滞在地として選択し、前記拠点滞在地から前記着目滞在地及びその他の滞在地までの距離の差を表す情報をそれぞれ算出する距離算出手段と、
前記選択された拠点滞在地から見たときの前記着目滞在地とその他の滞在地との間の方角の差を表す情報を算出する方角算出手段と、
前記着目滞在地について、前記滞在頻度算出手段により算出された滞在頻度情報と、前記距離算出手段により算出された距離の差を表す情報と、前記方角算出手段により算出された方角の差を表す情報とに基づいて、前記利用者が訪問する珍しさを表す非日常度を算出する非日常度算出手段と
を具備することを特徴とする非日常度算出装置。
【請求項４】
前記方角算出手段は、
前記着目滞在地及びその他の滞在地を前記拠点滞在地からの距離に応じて複数のグループに区分けする区分け手段と、
前記区分けされたグループごとに、当該グループに属する着目滞在地とその他の滞在地との間の距離を、前記方角の差を表す情報として算出する手段と
を備えることを特徴とする請求項１又は３記載の非日常度算出装置。
【請求項５】
前記距離算出手段は、
前記着目滞在地及びその他の滞在地を前記拠点滞在地からの距離に応じて複数のグループに区分けする区分け手段と、
前記区分けされたグループごとに、当該グループに属する着目滞在地以外の他の滞在地の数を前記距離の差を表す情報として算出する手段と
を備えることを特徴とする請求項２又は３記載の非日常度算出装置。
【請求項６】
前記区分け手段は、前記拠点滞在地を中心として当該拠点滞在地からの距離が異なる同心円状の複数の領域を定義し、これらの領域ごとに前記着目滞在地及びその他の滞在地を区分けしてグループ化することを特徴とする請求項４又は５記載の非日常度算出装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかに記載の非日常度算出装置が、当該装置が具備する各手段に対応する動作を実行する非日常度算出方法。
【請求項８】
請求項１乃至６のいずれかに記載の非日常度算出装置が具備する各手段の処理を、当該非日常度算出装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、利用者が訪問した滞在地について、当該滞在地への利用者の訪問の特異性（珍しさ）を表す非日常度を算出するための非日常度算出装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、ブログやＳＮＳ（Social Networking Service）において、「イベントへの参加」や「旅行記」等の非日常的な出来事を能動的に記載する機会は多い。このような非日常的な行動を記載する場合、利用者はイベントや旅行等についての過去の行動を振り返って思い出す必要があるが、時間が経過すると思い出しきれないこともある。
【０００３】
そこで、利用者のライフログをもとに、過去に行われた行動について日常的なものか非日常的なものかを分類する技術がいくつか提案されている。例えば、非特許文献１では、日常的な行動と非日常的な行動を分類するために日常的な行動パターンを推定し、過去に行われた各行動が、上記推定した行動パターンに当てはまるか否かを判断することにより、日常／非日常を分類している。また非特許文献２では、行動を数値化するためのパラメータの一つとして、利用者の滞在地への滞在に関する非日常度の算出方式が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】西野正彬、瀬古俊一、青木政勝、山田智広、武藤伸洋、阿部匡伸、“滞在地遷移情報からの行動パターン抽出方式の検討”、情報処理学会研究報告、UBI, Vol.110, pp57-64, 2008.
【非特許文献２】Rika Mochizuki, Tomoki Watanabe, Toru Kobayashi, “Emotion Communication Model based on Life-Log Comparison -Mutual understanding through comparable experiences”, The 12th IEEE/IPSJ International Symposium on Applications and the Internet, 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、非特許文献１に記載された技術では、滞在頻度、滞在数に基づく特徴的な滞在の抽出方法として、頻出滞在地を時系列に並べることで当該ユーザの日常的な滞在パターンを抽出している。このため、日常的な滞在地及び日常度を抽出することは可能だが、非日常的な滞在地についてはパターン化することができず、非日常度を定量的に求めることはできない。
【０００６】
また、非特許文献２に記載された技術では、滞在の珍しさの抽出基準として、「滞在回数が少なくかつ滞在間隔が長いほど珍しい」という基準を定めている。しかし、滞在回数と滞在間隔だけでは滞在地の非日常度を正確に判定することは困難である。例えば、自宅の近所や帰り道の途中にあるコンビニエンスストア等にまれに立ち寄った場合に、この種の滞在地は利用者にとって特別な意味を持つ滞在地でないにもかかわらず、滞在回数が少なくまた滞在間隔が長いというだけで、珍しい滞在地として判定されてしまう。
【０００７】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、滞在地についてその滞在の非日常性の度合いを利用者の行動履歴を考慮してより正確に算出できるようにした非日常度算出装置、方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、利用者の移動履歴情報をもとに当該利用者の滞在地を複数抽出して記憶し、この記憶された複数の滞在地の各々について、利用者が過去に滞在した回数又は頻度を滞在頻度情報として算出する。また、上記複数の滞在地の中から上記算出された滞在頻度情報の値が最も大きい滞在地を拠点滞在地として選択すると共に、非日常度の算出対象とする滞在地を着目滞在地として選択し、前記拠点滞在地から見たときの前記着目滞在地とその他の滞在地との間の方角の差を表す情報を算出する。そして、上記着目滞在地について、前記算出された滞在頻度情報と方角の差を表す情報とに基づいて、前記利用者が訪問する珍しさを表す非日常度を算出するようにしたものである。
【０００９】
この発明の第２の観点は、利用者の移動履歴情報をもとに当該利用者の滞在地を複数抽出して記憶し、この記憶された複数の滞在地の各々について、利用者が過去に滞在した回数又は頻度を滞在頻度情報として算出する。また、上記複数の滞在地の中から上記算出された滞在頻度情報の値が最も大きい滞在地を拠点滞在地として選択すると共に、非日常度の算出対象とする滞在地を着目滞在地として選択し、上記拠点滞在地から着目滞在地及びその他の滞在地までの距離の差を表す情報をそれぞれ算出する。そして、上記着目滞在地について、上記算出された滞在頻度情報と距離の差を表す情報とに基づいて、前記利用者が訪問する珍しさを表す非日常度を算出するようにしたものである。
【００１０】
この発明の第３の観点は、利用者の移動履歴情報をもとに当該利用者の滞在地を複数抽出して記憶し、この記憶された複数の滞在地の各々について、利用者が過去に滞在した回数又は頻度を滞在頻度情報として算出する。また、上記複数の滞在地の中から上記算出された滞在頻度情報の値が最も大きい滞在地を拠点滞在地として選択すると共に、非日常度の算出対象とする滞在地を着目滞在地として選択し、前記拠点滞在地から前記着目滞在地及びその他の滞在地までの距離の差を表す情報をそれぞれ算出する。さらに、上記選択された拠点滞在地から見たときの前記着目滞在地とその他の滞在地との間の方角の差を表す情報を算出する。そして、前記着目滞在地について、上記算出された滞在頻度情報、距離の差を表す情報、及び方角の差を表す情報に基づいて、前記利用者が訪問する珍しさを表す非日常度を算出するようにしたものである。
【００１１】
また、この発明の第１乃至第３の観点は以下のような態様を備えることも特徴とする。  
第１の態様は、方角の差を算出する際に、着目滞在地及びその他の滞在地を拠点滞在地からの距離に応じて複数のグループに区分けし、この区分けされたグループごとに、当該グループに属する着目滞在地とその他の滞在地との間の距離を方角の差を表す情報として算出するものである。
【００１２】
第２の態様は、距離の差を算出する際に、着目滞在地及びその他の滞在地を拠点滞在地からの距離に応じて複数のグループに区分けし、この区分けされたグループごとに、当該グループに属する着目滞在地以外の他の滞在地の数を距離の差を表す情報として算出するものである。
【００１３】
第３の態様は、上記滞在地を区分けする際に、拠点滞在地を中心として当該拠点滞在地からの距離が異なる同心円状の複数の領域を定義し、これらの領域ごとに着目滞在地及びその他の滞在地を区分けしてグループ化するものである。
【発明の効果】
【００１４】
この発明の第１の観点によれば、滞在地の各々について、滞在頻度情報に加えて、拠点滞在地から見たときの着目滞在地とその他の滞在地との間の方角の差を表す情報が算出され、上記滞在頻度情報と方角の差を表す情報とに基づいて着目滞在地に対する滞在の非日常度が算出される。このため、例えば着目滞在地が滞在頻度の低い滞在地であっても、自宅等の拠点滞在地から見たときの当該着目滞在地の方向がその他の滞在地の方向と類似する（差が小さい）場合には、当該着目滞在地の非日常度は低い値となるように計算される。このため、当該着目滞在地を利用者にとって特別な意味を持たない滞在地として排除することが可能となる。
【００１５】
この発明の第２の観点によれば、滞在地の各々について滞在頻度情報が算出されると共に、拠点滞在地から着目滞在地及びその他の滞在地までの距離の差を表す情報がそれぞれ算出され、上記滞在頻度情報と距離の差を表す情報とに基づいて着目滞在地に対する滞在の非日常度が算出される。このため、例えば着目滞在地が利用者にとって滞在頻度の低い滞在地であっても、自宅等の拠点滞在地から当該着目滞在地までの距離が、拠点滞在地から他の滞在地までの距離と類似する（差が小さい）場合には、当該着目滞在地の非日常度は低い値となるように計算される。このため、当該着目滞在地を利用者にとって特別な意味を持たない滞在地として排除することが可能となる。
【００１６】
この発明の第３の観点によれば、滞在頻度情報、距離の差を表す情報及び方角の差を表す情報に基づいて着目滞在地に対する滞在の非日常度が算出される。このため、上記第１及び第２の観点と同様に、例えば着目滞在地が利用者にとって滞在頻度の低い滞在地であっても、自宅等の拠点滞在地から当該着目滞在地までの距離が拠点滞在地から他の滞在地までの距離と類似する（差が小さい）か、又は拠点滞在地から見たときの当該着目滞在地の方向がその他の滞在地の方向と類似する（差が小さい）場合には、当該着目滞在地の非日常度は低い値となるように計算される。このため、当該着目滞在地を利用者にとって特別な意味を持たない滞在地として排除することが可能となる。
【００１７】
また第１の態様によれば、着目滞在地及びその他の滞在地を拠点滞在地からの距離に応じて複数のグループに区分けされ、この区分けされたグループごとに、当該グループに属する着目滞在地とその他の滞在地との間の距離が方角の差を表す情報として算出される。すなわち、拠点滞在地から見たときの着目滞在地と他の滞在地との間の方角の差が、拠点滞在地からの距離が類似する滞在地同士の距離として計算される。このため、拠点滞在地からほぼ同一方向にあるにもかかわらず滞在地間の距離が大きく離れている２つの滞在地について、当該２つの滞在地の方角の差が大きいとして誤った計算がなされないようにすることができる。
【００１８】
第２の態様によれば、着目滞在地及びその他の滞在地を拠点滞在地からの距離に応じて複数のグループに区分けされ、この区分けされたグループごとに、当該グループに属する滞在地の数が、拠点滞在地から各滞在地までの距離の差を表す情報として算出される。例えば、着目滞在地が存在するグループに含まれる他の滞在地の数が少ない場合には、拠点滞在地から着目滞在地までの距離と拠点滞在地から他の滞在地までの距離との差は全体的に見て大きいと見なすことができる。これに対し着目滞在地が存在するグループに含まれる他の滞在地の数が多い場合には、拠点滞在地から着目滞在地までの距離と拠点滞在地から他の滞在地までの距離との差は全体的に見て小さいと見なすことができる。したがって、グループに属する滞在地の数を、拠点滞在地から各滞在地までの距離の差を表す情報として用いることができる。
【００１９】
第３の態様によれば、複数の滞在地を区分けする際に、拠点滞在地を中心として当該拠点滞在地からの距離が異なる同心円状の複数の領域が定義され、これらの領域ごとに着目滞在地及びその他の滞在地がグループ化される。このため、拠点滞在地からの距離に応じた滞在地のグループ化処理を簡易に行うことが可能となる。
【００２０】
すなわち、この発明によれば、滞在地についてその滞在の非日常性の度合いを利用者の行動履歴を考慮してより正確に算出できるようにした非日常度算出装置、方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】この発明の第１の実施形態に係る非日常度算出装置を備えるシステムの全体構成を示す図。
【図２】この発明の第１の実施形態に係る非日常度算出装置の機能構成を示すブロック図。
【図３】図２に示した非日常度算出装置による非日常度算出処理の手順と処理内容を示すフローチャート。
【図４】図２に示した非日常度算出装置に設けられる位置情報ＤＢに記憶された位置情報の一例を示す図。
【図５】図２に示した非日常度算出装置に設けられる緯度・経度／ランドマークＤＢに記憶されたランドマーク情報の一例を示す図。
【図６】図２に示した非日常度算出装置に設けられる滞在履歴ＤＢに記憶された滞在履歴情報の一例を示す図。
【図７】図２に示した非日常度算出装置に設けられる滞在地ＤＢに記憶された滞在地情報の一例を示す図。
【図８】図３に示す非日常度算出処理の過程で定義される、各滞在地を拠点滞在地からの距離に応じて同心円状の領域に区分した例を示す図。
【図９】図３に示す非日常度算出処理の過程で算出される、滞在地ごとの滞在頻度の正規化値及び拠点滞在地からの距離の一例を示す図。
【図１０】図２に示した非日常度算出装置に設けられる非日常度ＤＢに記憶された非日常度情報の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照してこの発明に係わるいくつかの実施形態を説明する。  
［第１の実施形態］
（構成）
図１は、この発明の第１の実施形態に係る非日常度算出装置を備えたシステムの全体構成を示す図であり、図中ＳＶが非日常度算出装置として動作するサーバ装置を示している。このシステムは、上記サーバ装置ＳＶと、利用者が所持する複数の携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎとの間で、通信ネットワークＮＷを介して通信を可能にしたものである。
【００２３】
携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎは、例えば携帯電話機、スマートホン又はタブレット型端末からなり、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）を利用した位置測定部を備えている。携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎは、上記位置測定部により予め定めた周期（例えば１秒）で端末の位置を測定する。そして、この測定により得られた位置情報を、一定時間分蓄積したのち上記サーバ装置ＳＶへ送信する処理を行う。
【００２４】
なお、通信ネットワークＮＷは、例えばインターネットに代表されるＩＰ（Internet Protocol）網と、このＩＰ網に対しアクセスするための複数のアクセス網とから構成される。アクセス網としては、例えば３Ｇ又は４Ｇ等の規格の下で動作する携帯電話網や、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等が用いられる。
【００２５】
サーバ装置ＳＶは、例えばクラウドシステムを構成するサーバコンピュータからなり、通信インタフェースユニット１０と、制御ユニット２０と、記憶ユニット３０とを備えている。通信インタフェースユニット１０は、携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎとの間で通信ネットワークＮＷにより規定される通信プロトコルに従いデータ通信を行う。
【００２６】
記憶ユニット３０は、ＨＤＤ等の大容量の記憶装置を備えたもので、第１の実施形態を実施するために必要な記憶領域として、位置情報データベース（位置情報ＤＢ）３１と、緯度・経度／ランドマークデータベース（緯度・経度／ランドマークＤＢ）３２と、滞在履歴データベース（滞在履歴ＤＢ）３３と、滞在地データベース（滞在地ＤＢ）３４と、非日常度データベース（非日常度ＤＢ）３５を備えている。
【００２７】
位置情報ＤＢ３１は、携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎから送られた位置情報を利用者の移動履歴を表す情報として記憶するために用いられる。図４は位置情報ＤＢ３１に記憶された、ある利用者の移動履歴を表す位置情報の一例を示すもので、各位置情報は緯度・経度、及び取得時刻を含む。
【００２８】
緯度・経度／ランドマークＤＢ３２には、サービスエリアに含まれるランドマーク名を表す情報がその緯度・経度に関連付けて予め記憶されている。図５はこの緯度・経度／ランドマークＤＢ３２に記憶されたランドマーク情報の一例を示すものである。
【００２９】
滞在履歴ＤＢ３３は、上記利用者の滞在地履歴を表す情報を記憶するために用いられる。滞在地履歴に含まれる個々の情報は、例えば図６に示すように、日付、滞在開始及び終了時刻、緯度・経度、及び滞在地名称（例えばランドマーク名）を含む。
【００３０】
滞在地ＤＢ３４は、滞在地履歴に含まれる個々の滞在情報を滞在地ごとにまとめた情報と、各滞在地に対する滞在頻度及び拠点からの距離を示す情報を記憶するために用いられる。個々の滞在地情報は、例えば図７に示すように、滞在地名称（例えばランドマーク名）、緯度・経度、滞在頻度、及び拠点からの距離を含む。なお、拠点は、上記滞在地履歴に含まれる全ての滞在地の中で滞在頻度が最も多い滞在地とする。
【００３１】
非日常度ＤＢ３５は、滞在地ごとにその非日常度の算出値を記憶するために用いられる。図１０はその記憶情報の一例を示すもので、滞在地名称に対し非日常度の算出値が関連付けられている。
【００３２】
制御ユニット２０はコンピュータからなり、第１の実施形態を実施するために必要な制御機能として、位置情報取得制御部２１と、滞在履歴生成部２２と、滞在地一覧生成部２３と、滞在頻度算出部２４と、距離算出部２５と、非日常度算出部２６と、算出結果出力制御部２７を備えている。これらの処理機能は、何れも図示しないプログラムメモリに格納されたアプリケーション・プログラムを上記コンピュータに実行させることにより実現される。
【００３３】
位置情報取得制御部２１は、携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎから位置情報が送られた場合に、当該位置情報を通信インタフェースユニット１０を介して受信し、この受信された位置情報を送信元の利用者又は端末の識別情報と関連付けて位置情報ＤＢ３１に格納する処理を行う。
【００３４】
滞在履歴生成部２２は、上記位置情報ＤＢ３１に記憶された位置情報から、例えば予め設定した半径の円内に一定時間以上連続して滞留している位置情報を滞在地を表す情報として抽出する。そして、当該滞在地の位置を表す緯度・経度をもとに緯度・経度／ランドマークＤＢ３２からランドマーク名を表す情報を読み出し、この読み出されたランドマーク名を表す情報を、上記滞在地の位置を表す緯度・経度と、当該滞在地への滞在開始時刻及び終了時刻と、滞在日を表す情報に関連付けて、滞在履歴ＤＢ３３に格納する処理を行う。
【００３５】
滞在地一覧生成部２３は、上記滞在履歴ＤＢ３３に記憶された滞在履歴情報に含まれる複数の滞在情報をランドマーク名が同一のもの同士でまとめ、これにより滞在地一覧情報を生成する処理を行う。
【００３６】
滞在頻度算出部２４は、上記滞在地一覧生成部２３によりまとめられた滞在地ごとに、当該滞在地が上記滞在履歴ＤＢ３３に出現する回数を滞在頻度を表す情報として算出する処理を行う。
【００３７】
距離算出部２５は、上記滞在地一覧生成部２３によりまとめられた複数の滞在地の中から上記滞在頻度が最も高い滞在地を拠点滞在地として抽出する。そして、上記滞在地ごとに上記拠点滞在地からの距離を算出し、この算出された距離を表す情報を、上記滞在頻度算出部２４により算出された滞在頻度を表す情報と共に、上記各滞在地のランドマーク名、及び緯度・経度を表す情報と関連付けて滞在地ＤＢ３４に格納する処理を行う。
【００３８】
非日常度算出部２６は、以下の処理機能を有する。  
(i) 上記滞在地ＤＢ３４から各滞在地の拠点滞在地からの距離を表す情報を読み出す。そして、拠点滞在地を中心として当該拠点滞在地からの距離が異なる同心円状の複数の領域を定義し、これらの領域ごとに上記各滞在地を区分けしてグループ化する処理。  
(ii)上記領域ごとに当該領域に含まれる滞在地間の距離を、拠点滞在地から見たときの滞在地間の方角の差を表す情報として算出する処理。この滞在地間の距離は、上記滞在地ＤＢ３４に記憶された各滞在地の緯度・経度をもとに算出する。  
(iii)  滞在地ごとに、その滞在頻度を上記滞在地ＤＢ３４から読み出し、この滞在頻度と、上記(ii)で算出した滞在地間の距離、つまり方角の差をもとに、当該滞在地に対する利用者の訪問の珍しさを表す情報を非日常度として算出し、この算出値を滞在地名と関連付けて非日常度ＤＢ３５に格納する処理。
【００３９】
算出結果出力制御部２７は、携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎから滞在地の非日常度を表す情報の取得要求を受信した場合に、非日常度ＤＢ３５から該当する利用者に対応する非日常度情報を読み出し、この読み出された非日常度情報を通信インタフェースユニット１０から要求元の携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎへ返送する処理を行う。
【００４０】
（動作）
次に、以上のように構成されたサーバ装置ＳＶによる滞在地の非日常度を算出するための一連の動作を説明する。図３はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。  
（１）位置情報の取得
携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎは、それぞれＧＰＳを利用した位置測定部により、予め定めた周期（例えば１秒）で端末の位置を測定しメモリに蓄積する。そして、この測定された位置情報が一定時間分蓄積されるごとに読み出して、サーバ装置ＳＶへ一括送信する。
【００４１】
これに対しサーバ装置ＳＶは、位置情報取得制御部２１の制御の下、ステップＳ１により携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎから位置情報が送られたか否かを監視している。この状態で、携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎから位置情報が送られると、ステップＳ２により上記位置情報を通信インタフェースユニット１０を介して受信し、送信元の利用者又は端末の識別情報と関連付けて位置情報ＤＢ３１に格納する。位置情報は、例えば図４に示したように取得時刻と緯度・経度とを含む。
【００４２】
（２）滞在履歴の生成
上記位置情報ＤＢ３１に新たな位置情報が記憶されると、サーバ装置ＳＶは滞在履歴生成部２２の制御の下、滞在履歴を生成する処理を以下のように実行する。  
すなわち、先ずステップＳ３により、上記位置情報ＤＢ３１に記憶された位置情報から、例えば予め設定した半径の円内に一定時間以上連続して滞留している位置情報を、滞在地を表す情報として抽出する。一例としては、直径２０mの円内に３分以上連続して滞在した場合に滞留と判定し、その位置情報を滞在地を表す情報とする。なお、上記滞留の判定方法は、西野等、“滞在地遷移情報からの行動パターン抽出方式の検討”、情報処理学会研究報告、UBI，［ユビキタスコンピューティングシステム］ 2008(110), pp.57-64, 2008.にも詳しく記載されている。
【００４３】
続いてステップＳ４において、当該滞在地の位置を表す緯度・経度をもとに緯度・経度／ランドマークＤＢ３２からランドマーク名を表す情報を読み出し、この読み出されたランドマーク名を表す情報を、上記滞在地の位置を表す緯度・経度と、当該滞在地への滞在開始時刻及び終了時刻と、滞在日を表す情報に関連付けて、滞在履歴ＤＢ３３に格納する。図６に格納された滞在履歴の一例を示す。
【００４４】
上記緯度・経度／ランドマークＤＢ３２は、例えば汎用的に利用可能なＡＰＩ（例：「knecht」http://api.knecht.jp/geocoding）等を利用して情報を取得し蓄積することにより作成する。なお、ランドマーク名は必ずしも必要ではなく、少なくとも住所情報があればよい。
【００４５】
（３）滞在地一覧の生成
上記滞在履歴ＤＢ３３に新たな滞在情報が記憶されると、サーバ装置ＳＶは滞在地一覧生成部２３の制御の下、ステップＳ５により上記滞在履歴ＤＢ３３に記憶された滞在履歴情報に含まれる複数の滞在情報をランドマーク名が同一のもの同士でまとめ、これにより滞在地一覧情報を生成する。そして、この生成した滞在地一覧情報を滞在頻度算出部２４及び距離算出部２５に渡す。
【００４６】
（４）滞在頻度の算出
上記滞在地一覧情報が渡されると、滞在頻度算出部２４は上記滞在地一覧情報にまとめられた滞在地ごとに、当該滞在地が上記滞在履歴ＤＢ３３に出現する回数を計数し、その計数結果を滞在頻度を表す情報とする。なお、滞在頻度のその他の算出例としては、任意の期間αを設定し、直近のαか月の滞在履歴数としたり、１か月当りの滞在履歴の平均数を滞在頻度とするようにしてもよい。
【００４７】
（５）拠点滞在地から他の各滞在地までの距離の算出
上記滞在地一覧情報が渡されると距離算出部２５は、先ず上記滞在頻度算出部２４により算出された滞在頻度の情報をもとに、上記滞在地一覧情報にまとめられた複数の滞在地の中から上記滞在頻度が最も高い滞在地を拠点滞在地として抽出する。そして、上記滞在地ごとに上記拠点滞在地からの距離を算出する。距離の算出は、各滞在地の緯度・経度をもとに行う。
【００４８】
なお、拠点滞在地は、例えば携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎに滞在地の一覧情報を送り、利用者がこの提示された一覧情報の中から手動操作により任意に拠点となる滞在地を選択することにより決定するようにしてもよい。
【００４９】
そうして距離が算出されると、この算出された距離を表す情報を、上記滞在頻度算出部２４により算出された滞在頻度を表す情報と共に、上記各滞在地のランドマーク名、及び緯度・経度を表す情報と関連付けて滞在地ＤＢ３４に格納する。図７にこの滞在地ＤＢ３４に格納された情報の一例を示す。
【００５０】
（６）滞在地に対する訪問の非日常度の算出
上記滞在頻度及び距離の算出処理が終了すると、サーバ装置ＳＶは次にステップＳ８により非日常度算出部２６を起動し、この非日常度算出部２６の制御の下で以下のように非日常度の算出処理を行う。
【００５１】
すなわち、先ずサービスエリアに、拠点滞在地を中心として当該拠点滞在地から距離が異なる複数の同心円状の領域を定義する。そして、上記滞在地ＤＢ３４から各滞在地の拠点滞在地からの距離を表す情報を読み出し、この距離を表す情報をもとに各滞在地を上記複数の領域に区分けしてグループ化する。
【００５２】
例えば、図８に示すようにサービスエリアに、拠点滞在地（ここでは自宅）から２０km間隔で複数の同心円状の領域（図８では区間１〜区間１１）を設定し、これらの区間１〜区間１１ごとに滞在地ＤＢ３４に記憶された複数の滞在地を区分けしてグループ化する。なお、図８の例では、拠点から６０kmを超える区間４〜区間１１までは滞在地が存在しない場合を例示している。図９は、以上のようにグループ化された複数の滞在地を拠点滞在地からの距離が近い順に並べ替えたもので、拠点滞在地からの距離が近いものから順にx_1，x_2，x_3，…のようにＩＤが付与される。
【００５３】
続いて、上記区間１〜区間１１ごとに、当該区間に含まれる複数の滞在地の全ての組み合わせについて滞在地間の距離を、上記滞在地ＤＢ３４に記憶された当該滞在地の緯度・経度をもとに算出する。ここで、上記滞在地間の距離は、図８に示すように同心円状に区分けされた複数の区間１〜区間１１の各々において、同一の区間に含まれる滞在地同士で算出される。このため、上記算出処理により得られる滞在地間の距離は、拠点滞在地から見たときの当該各滞在地の方角の差にほぼ対応するものとなる。
【００５４】
次に非日常度算出部２６は、滞在地ごとに、上記算出された滞在地間の距離、つまり拠点滞在地から見たときの当該滞在地の方角の差と、先に算出して滞在地ＤＢ３４に記憶しておいた滞在頻度とをもとに、下式（１）を用いて非日常度R_i を算出する。  
【数１】
2014154097.tif 000003
【００５５】
この計算式（１）は、着目する滞在地x_iの非日常度R_iを算出する式であり、添字i, kは当該着目滞在地のＩＤに対応している。添字i又はkが付された値は、その添字が示す滞在地に関する値である。jは、着目する滞在地x_iが含まれる区間を表し、例えば「横須賀美術館」（ＩＤ＝x_5）であればj＝1となる。c_i，c_kはそれぞれ滞在地x_i，x_kにおける利用者の滞在頻度を示し、d_kは着目する滞在地x_iと当該x_iと同じ区間に含まれる他の滞在地x_kとの距離、つまり拠点滞在地から見たときの滞在地x_i，x_kの方角の差を示す。
また、I_j^s，I_j^eは、区間j内の滞在地の添え字の最小値と最大値とする。例えば、ＩＤ＝x_5が付与された「横須賀美術館」の非日常度を算出する場合には、滞在地は６ヶ所存在するため、I_j^s，I_j^e ＝I_1^1，I_1^6となる。R’_iを算出する場合には、着目滞在地x_i以外の滞在地x_kについてのc_k／d_kの総和をとるものとする。
【００５６】
この計算式（１）は、以下の（ａ）〜（ｃ）の観点に基づいて作成されたものである。  
（ａ）滞在頻度が低いこと。つまり、あまり訪問しない滞在地は非日常度が高い。  
（ｂ）同じ区間内の他の滞在地と比較して、拠点からの方角の差異が大きいこと。つまり、拠点からの距離が同じであっても拠点から普段向かう方角と異なる方角にある滞在地は非日常度が高い。  
（ｃ）同一区間内に含まれる滞在地数が少ないこと。つまり、同じ区間内の滞在地が少ないほど当該区間の距離への移動が非日常的であるとして、当該距離にある滞在地は非日常度が高い。
【００５７】
したがって、上記式（１）を用いることで、滞在頻度が少なく（頻度が非日常的）、かつ同じ区間の他の滞在地と比較して拠点からの方角の差が大きく（方角が非日常的）、同じ区間に他の滞在地が少ない（拠点からの距離が非日常的）ほど大きくなるような値が、非日常度を表す値として算出される。
【００５８】
但し、区間内に滞在地が一つしか存在しない場合、つまりI_j^s ＝I_j^eの場合は、
Ｒi′＝Ｃi ／ｊ
を用いる。
【００５９】
なお、上記非日常度の算出に先立ち、拠点滞在地以外の滞在地についてその滞在頻度を正規化してもよい。例えば図９では、拠点滞在地である「自宅」を除いた各滞在地のうち、滞在頻度が最大となる「Ｑ大学」への滞在頻度を“１”として、各滞在地の滞在頻度を正規化した場合を例示している。また、滞在頻度だけでなく拠点からの距離についても正規化処理を行ってもよい。
【００６０】
最後に非日常度算出部２６は、ステップＳ９において、上記算出された各滞在地x_1，x_2，x_3，…の非日常度を表す値を、滞在地名と関連付けて非日常度ＤＢ３５に格納する。図１０に格納された非日常度算出結果の一例を示す。同図に例示したように、遠方（越後湯沢駅）への滞在、非日常的な区間への滞在（茅ヶ崎駅）、方角が非日常的な滞在（横須賀美術館）の非日常度が高く算出されていることが分かる。
【００６１】
（７）非日常度算出値の出力
サーバ装置ＳＶは、算出結果出力制御部２７の制御の下、ステップＳ１０により携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎから送信要求を受信しているか否かを判定する。そして、いずれかの携帯端末から送信要求を受信していたとすると、ステップＳ１１において非日常度ＤＢ３５から該当する利用者に対応する非日常度情報を読み出す。そして、この読み出された非日常度情報を通信インタフェースユニット１０から要求元の携帯端末へ返送する。
【００６２】
（効果）
以上詳述したように第１の実施形態では、携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎから取得した利用者の移動履歴を示す位置情報群をもとに利用者の滞在地を表す滞在履歴情報を生成し、この滞在履歴情報をもとに滞在地ごとの滞在頻度及び拠点からの距離を算出すると共に、拠点からの距離に応じて区分された複数の区間の各々について、当該区間に存在する滞在地間の距離を拠点から見たときの当該各滞在地の方角の差に対応する情報として算出する。そして、滞在地ごとに、上記算出された滞在頻度、拠点からの距離、及び滞在地の方角の差をもとに、当該滞在地に利用者が訪問することの珍しさを表す非日常度を算出するようにしている。
【００６３】
したがって、滞在頻度が少なく、同じ区間の他の滞在地と比較して拠点からの方角の差が大きく、かつ同じ区間に他の滞在地が少ないほど大きくなるような値が非日常度を表す値として算出されることになる。このため、例えば着目滞在地が滞在頻度の低い滞在地であっても、自宅等の拠点滞在地から見たときの当該着目滞在地の方角がその他の滞在地の方角と類似する場合には、当該着目滞在地の非日常度は低い値となる。また、例えば着目滞在地が利用者にとって滞在頻度の低い滞在地であっても、自宅等の拠点滞在地から当該着目滞在地までの距離が、拠点滞在地から他の滞在地までの距離と類似する場合には、当該着目滞在地の非日常度は低い値となる。したがって、これらの着目滞在地を利用者にとって特別な意味を持たない滞在地として排除することが可能となる。
【００６４】
さらに第１の実施形態では、拠点から見たときの当該各滞在地の方角の差を算出する際に、サービスエリアに拠点滞在地からの距離に応じて複数の同心円状の区間１〜区間１１を設定し、これらの区間１〜区間１１ごとに滞在地を区分けしてグループ化する。そして、上記区間１〜区間１１ごとに、当該区間に含まれる複数の滞在地の全ての組み合わせについて滞在地間の距離を算出するようにしている。
【００６５】
したがって、滞在地間の方角の差が、拠点滞在地からの距離が類似する滞在地同士の距離として計算される。このため、拠点滞在地からほぼ同一方向にあるにもかかわらず滞在地間の距離が大きく離れている２つの滞在地について、当該２つの滞在地の方角の差が大きいとして誤った計算がなされないようにすることができる。しかも、サービスエリアに拠点滞在地を中心としかつ間隔が同一の複数の同心円状の区間を設定しているので、複数の滞在地を拠点滞在地からの距離に応じてグループ化する際の処理を簡易に行うことが可能となる。
【００６６】
［第２の実施形態］
この発明の第２の実施形態は、滞在地の非日常度を算出するためのパラメータとして、滞在地ごとの滞在頻度と、拠点から見たときの各滞在地の方角の差に対応する情報を算出し、滞在地ごとに、上記算出された滞在頻度及び滞在地の方角の差をもとに、当該滞在地に利用者が訪問することの珍しさを表す非日常度を算出するようにしたものである。  
なお、この第２の実施形態を実現するためのサーバ装置ＳＶの基本構成は前記第１の実施形態とほぼ同一なので、この第２の実施形態においても図２を用い、異なる部分のみを説明する。
【００６７】
非日常度算出部２６は、滞在地の非日常度を算出するために、以下の（２）式を使用する。  
【数２】
2014154097.tif 000004
【００６８】
この計算式（２）は、以下の（ａ）及び（ｂ）の観点に基づいて作成されたものである。  
（ａ）滞在頻度が低いこと。つまり、あまり訪問しない滞在地は非日常度が高い。  
（ｂ）同じ区間内の他の滞在地と比較して、拠点からの方角の差異が大きいこと。つまり、拠点からの距離が同じであっても拠点から普段向かう方角と異なる方角にある滞在地は非日常度が高い。
【００６９】
したがって、上記式（２）を用いることで、滞在頻度が少なく（頻度が非日常的）、かつ同じ区間の他の滞在地と比較して拠点からの方角の差が大きい（方角が非日常的）ほど大きくなるような値が、非日常度を表す値として算出される。  
このため、例えば着目滞在地が滞在頻度の低い滞在地であっても、自宅等の拠点滞在地から見たときの当該着目滞在地の方角がその他の滞在地の方角と類似する場合には、当該着目滞在地の非日常度は低い値となる。また、例えば着目滞在地が利用者にとって滞在頻度の低い滞在地であっても、自宅等の拠点滞在地から当該着目滞在地までの距離が、拠点滞在地から他の滞在地までの距離と類似する場合には、当該着目滞在地の非日常度は低い値となる。したがって、これらの着目滞在地を利用者にとって特別な意味を持たない滞在地として排除することが可能となる。
【００７０】
［第３の実施形態］
この発明の第３の実施形態は、滞在地の非日常度を算出するためのパラメータとして、滞在地ごとの滞在頻度と、拠点からの距離をそれぞれ算出し、滞在地ごとに、上記算出された滞在頻度及び拠点からの距離をもとに、当該滞在地に利用者が訪問することの珍しさを表す非日常度を算出するようにしたものである。  
なお、この第３の実施形態を実現するためのサーバ装置ＳＶの基本構成も、前記第１の実施形態とほぼ同一なので、この第３の実施形態においても図２を用い、異なる部分のみを説明する。
【００７１】
非日常度算出部２６は、滞在地の非日常度を算出するために、以下に示す（３）式を使用する。  
【数３】
2014154097.tif 000005
【００７２】
この計算式（３）は、以下の（ａ）及び（ｃ）の観点に基づいて作成されたものである。  
（ａ）滞在頻度が低いこと。つまり、あまり訪問しない滞在地は非日常度が高い。  
（ｃ）同一区間内に含まれる滞在地数が少ないこと。つまり、同じ区間内の滞在地が少ないほど当該区間の距離への移動が非日常的であるとして、当該距離にある滞在地は非日常度が高い。
【００７３】
したがって、上記式（３）を用いることで、滞在頻度が少なく（頻度が非日常的）、かつ同じ区間に他の滞在地が少ない（拠点からの距離が非日常的）ほど大きくなるような値が、非日常度を表す値として算出される。
このため、例えば着目滞在地が利用者にとって滞在頻度の低い滞在地であっても、自宅等の拠点滞在地から当該着目滞在地までの距離が、拠点滞在地から他の滞在地までの距離と類似する場合には、当該着目滞在地の非日常度は低い値となる。したがって、これらの着目滞在地を利用者にとって特別な意味を持たない滞在地として排除することが可能となる。
【００７４】
［第４の実施形態］
この発明の第４の実施形態は、拠点から見たときの各滞在地の方角の差に対応する情報を算出する手段として、拠点からの距離が同一の区間に存在する滞在地間の距離を算出するのではなく、拠点からみた各滞在地の方角の差を算出するようにしたものである。  
なお、この第２の実施形態を実現するためのサーバ装置ＳＶの基本構成は前記第１の実施形態とほぼ同一なので、この第４の実施形態においても図２を用い、異なる部分のみを説明する。
【００７５】
拠点からみた各滞在地の方角の差を算出する手法としては、例えば以下のような方法が用いられる。すなわち、先ず滞在履歴ＤＢ３３に記憶された拠点滞在地及び着目滞在地それぞれの緯度・経度の差を求め、この求められた緯度・経度の差をもとに拠点滞在地から着目滞在地への方角を求める。そして、同様に求められた拠点滞在地から他の滞在地への方角と、上記拠点滞在地から着目滞在地への方角とをもとに、拠点滞在地から見たときの着目滞在地と他の滞在地との方角の差を算出する。
【００７６】
非日常度算出部２６は、滞在地の非日常度を算出するために、以下の（４）式を使用する。  
【数４】
2014154097.tif 000006
【００７７】
この第４の実施形態によれば、上記（４）式を用いることで、先に述べた第１及び第２の実施形態と同様に、滞在頻度が少なく（頻度が非日常的）、かつ同じ区間の他の滞在地と比較して拠点からの方角の差が大きい（方角が非日常的）ほど大きくなるような値が、非日常度を表す値として算出される。  
このため、例えば着目滞在地が滞在頻度の低い滞在地であっても、自宅等の拠点滞在地から見たときの当該着目滞在地の方角がその他の滞在地の方角と類似する場合には、当該着目滞在地の非日常度は低い値となり、これにより当該着目滞在地を利用者にとって特別な意味を持たない滞在地として排除することが可能となる。
【００７８】
［その他の実施形態］
前記第１乃至第４の各実施形態では、非日常度算出装置の機能をサーバ装置ＳＶに設けた場合を例にとって説明したが、非日常度算出装置の全ての機能を携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎに設けてもよい。また、非日常度算出装置の機能を携帯端末ＭＳ１〜ＭＳｎとサーバ装置ＳＶに分散して設けるようにしてもよい。例えば、非日常度算出装置の各機能のうち、位置情報測定部から滞在履歴生成部又は滞在地一覧生成部までの各機能を携帯端末に持たせ、残りの滞在頻度演算部から算出結果出力制御部までの各機能をサーバ装置ＳＶに持たせるようにする形態が考えられる。
【００７９】
その他、非日常度算出装置の構成やその動作処理の手順及び処理内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
要するにこの発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００８０】
ＳＶ…サーバ装置、ＭＳ１〜ＭＳｎ…利用者の携帯端末、ＮＷ…通信ネットワーク、１０…通信インタフェースユニット、２０…制御ユニット、２１…位置情報取得制御部、２２…滞在利履歴生成部、２３…滞在地一覧生成部、２４…滞在頻度算出部、２５…距離算出部、２６…非日常度算出部、２７…算出結果出力制御部、３０…記憶ユニット、３１…位置情報データベース、３２…緯度・経度／ランドマークデータベース、３３…滞在履歴データベース、３４…滞在地データベース、３５…非日常度データベース。
【図１】
2014154097.tif 000007
【図２】
2014154097.tif 000008
【図３】
2014154097.tif 000009
【図４】
2014154097.tif 000010
【図５】
2014154097.tif 000011
【図６】
2014154097.tif 000012
【図７】
2014154097.tif 000013
【図８】
2014154097.tif 000014
【図９】
2014154097.tif 000015
【図１０】
2014154097.tif 000016