(57)【要約】      （修正有）【課題】滞在地点の種別の分類を簡易化する。【解決手段】滞在地点分析方法は、複数の移動体の軌跡データに基づいて検出される滞在地点における、前記軌跡データを集計し、地点ごとの滞在の終了時期を比較し、前記終了時期の比較結果に基づいて、前記滞在地点の種別を分類し判定する処理をコンピュータが実行する。軌跡データの集計に当たっては、複数の軌跡データのそれぞれごとに検出される滞在地点を含む領域を、単位領域によって分割する。【選択図】図１０
2014134971.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の移動体の軌跡データに基づいて検出される滞在地点における、前記軌跡データごとの滞在の終了時期を比較し、
前記終了時期の比較結果に基づいて、前記滞在地点の種別を判定する、
処理をコンピュータが実行する滞在地点分析方法。
【請求項２】
前記滞在地点が検出された前記複数の軌跡データの数を集計する処理を前記コンピュータが実行し、
前記判定する処理は、更に、前記軌跡データの数の集計結果に基づいて、前記滞在地点の種別を判定する請求項１記載の滞在地点分析方法。
【請求項３】
複数の軌跡データのそれぞれごとに検出される滞在地点を含む領域を、単位領域によって分割する処理を前記コンピュータが実行し、
前記比較する処理は、分割された前記単位領域ごとに、当該単位領域に含まれる、軌跡データごとに検出されたそれぞれの滞在地点の滞在の終了時期を比較する請求項１又は２記載の滞在地点分析方法。
【請求項４】
複数の軌跡データのそれぞれごとに検出される滞在地点を含む領域を、単位領域によって分割する処理を前記コンピュータが実行し、
前記集計する処理は、分割された前記単位領域ごとに、当該単位領域に含まれる、軌跡データごとに検出された滞在地点の数を集計する請求項２記載の滞在地点分析方法。
【請求項５】
複数の移動体の軌跡データに基づいて検出された滞在地点における、前記軌跡データごとの滞在の終了時期を比較する比較部と、
前記終了時期の比較結果に基づいて、前記滞在地点の種別を判定する判定部とを有する滞在地点分析装置。
【請求項６】
複数の移動体の軌跡データに基づいて検出される滞在地点における、前記軌跡データごとの滞在の終了時期を比較し、
前記終了時期の比較結果に基づいて、前記滞在地点の種別を判定する、
処理をコンピュータに実行させる滞在地点分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、滞在地点分析方法、滞在地点分析装置、及び滞在地点分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＧＰＳ（Global Positioning System）ロガー（ｌｏｇｇｅｒ）等の機器によって記録されたＧＰＳデータの履歴に基づく軌跡データを解析して、滞在地点を検出する方法が考案されている（例えば、非特許文献１〜３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１５４００４号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Yu Zheng, Lizhu Zhang, Xing Xie, Wei-Ying Ma、「Mining interesting locations and travel sequences from GPS trajectories」、WWW 2009、p.791-800
【非特許文献２】Zheng Huo, Xiaofeng Meng, Haibo Hu, Yi Huang、「You Can Walk Alone: Trajectory Privacy-Preserving through Significant Stays Protection」、DASFAA (1) 2012、p.351-366
【非特許文献３】Y. Zhu, Y. Zheng, L. Zhang, D. Santani, X. Xie,  and Q. Yang、I「Inferring Taxi Status Using GPS Trajectories」、Nov.2011、Technical Rport MSR-TR-2011-144
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、非特許文献１〜３に記載された方法を利用して検出された滞在地点が、どのような種別の場所であるのかを判定するためには、地図との照合等の煩雑な作業が必要とされる。
【０００６】
そこで、一側面では、滞在地点の種別の分類を簡易化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一つの案では、滞在地点分析方法は、複数の移動体の軌跡データに基づいて検出される滞在地点における、前記軌跡データごとの滞在の終了時期を比較し、前記終了時期の比較結果に基づいて、前記滞在地点の種別を判定する処理をコンピュータが実行する。
【発明の効果】
【０００８】
一態様によれば、滞在地点の種別の分類を簡易化することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態における滞在地点分析装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における滞在地点分析装置の機能構成例を示す図である。
【図３】滞在地点分析装置が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図４】ＧＰＳデータ記憶部の構成例を示す図である。
【図５】軌跡データの一例を示す図である。
【図６】軌跡データに基づいて把握される移動軌跡の一例を示す図である。
【図７】軌跡データに基づく滞在地点の検出例を示す図である。
【図８】滞在地点の検出結果の一例を示す図である。
【図９】ユニーク数及び同時出発数に基づく滞在地点の種別の例を示す図である。
【図１０】滞在地点分類部の機能構成例を示す図である。
【図１１】滞在地点分類処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１２】軌跡データを含む座標領域の等間隔メッシュによる分割例を示す図である。
【図１３】同時出発数の集計方法を説明するための図である。
【図１４】分類結果記憶部の構成例を示す図である。
【図１５】分類方法の変形例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における滞在地点分析装置のハードウェア構成例を示す図である。図１の滞在地点分析装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
【００１１】
滞在地点分析装置１０での処理を実現するプログラムは、記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記録した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００１２】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って滞在地点分析装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
【００１３】
なお、記録媒体１０１の一例としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、又はＵＳＢメモリ等の可搬型の記録媒体が挙げられる。また、補助記憶装置１０２の一例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリ等が挙げられる。記録媒体１０１及び補助記憶装置１０２のいずれについても、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に相当する。
【００１４】
図２は、本発明の実施の形態における滞在地点分析装置の機能構成例を示す図である。図２において、滞在地点分析装置１０は、軌跡データ生成部１１、滞在地点検出部１２、及び滞在地点分類部１３等を有する。これら各部は、滞在地点分析装置１０にインストールされたプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。滞在地点分析装置１０は、また、ＧＰＳデータ記憶部２１及び分類結果記憶部２２等を利用する。これら各記憶部は、補助記憶装置１０２、又は滞在地点分析装置１０にネットワークを介して接続される記憶装置等を用いて実現可能である。
【００１５】
ＧＰＳデータ記憶部２１は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機が搭載された携帯端末又は車載器等、移動体と共に移動する機器において測定された位置情報及び時刻情報を含むＧＰＳデータの履歴を、移動体ごとの識別情報に関連付けて記憶する。移動体は、例えば、人や車等である。なお、本実施の形態において、ＧＰＳデータの収集方法は、所定の方法に限定されない。例えば、ＧＰＳ受信機が搭載された機器（以下、「ＧＰＳ機器」という。）より一定時間ごとに転送されてもよい。または、ＧＰＳロガー（ｌｏｇｇｅｒ）のように、ＧＰＳデータの履歴を蓄積可能なＧＰＳ機器より、所定期間分のＧＰＳデータの履歴がまとめて転送されてもよい。
【００１６】
軌跡データ生成部１１は、ＧＰＳデータに基づいて、移動体ごとに、移動軌跡を示す軌跡データを生成する。
【００１７】
滞在地点検出部１２は、軌跡データに基づいて、移動体の滞在地点を検出する。軌跡データに基づく滞在地点の検出は、公知の手法を用いて行うことができる。
【００１８】
滞在地点分類部１３は、滞在地点検出部１２によって検出された滞在地点を、所定の指標に基づいて、複数の種別の中のいずれかの種別に分類する。
【００１９】
分類結果記憶部２２は、滞在地点分類部１３による分類結果を記憶する。
【００２０】
以下、滞在地点分析装置１０が実行する処理手順について説明する。図３は、滞在地点分析装置が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００２１】
ステップＳ１０１において、軌跡データ生成部１１は、ＧＰＳデータ記憶部２１に記憶されているＧＰＳデータに基づいて、移動体ごとに軌跡データを生成する。
【００２２】
図４は、ＧＰＳデータ記憶部の構成例を示す図である。図４において、ＧＰＳデータ記憶部２１は、ＧＰＳデータの履歴を記憶する。ＧＰＳデータは、例えば、時刻、移動体ＩＤ、経度、及び緯度等を含む。
【００２３】
時刻は、例えば、ＧＰＳ機器のＧＰＳ受信機によって、経度及び緯度が計測された時刻である。または、時刻は、ＧＰＳ衛星からの信号に含まれている時間情報に基づく時刻であってもよい。移動体ＩＤは、ＧＰＳ機器を携帯又は搭載した移動体ごとの識別情報である。例えば、ＧＰＳ機器の識別情報が移動体ＩＤであってもよい。経度及び緯度は、時刻の示す時の移動体の位置を示す経度及び緯度である。
【００２４】
軌跡データ生成部１１は、移動体ＩＤごとに、当該移動体ＩＤを含むＧＰＳデータの緯度、経度、及び時刻を、ＧＰＳデータの時刻に基づく時系列に並べることにより、軌跡データを生成する。
【００２５】
図５は、軌跡データの一例を示す図である。図５に示されるように、軌跡データは、移動体ＩＤごとに生成される。各軌跡データは、緯度、経度、及び時刻の組（以下、「位置・時刻データ」という。）が時系列に配列されたものである。
【００２６】
軌跡データによれば、移動体ごとに、例えば、図６に示されるような移動軌跡を把握することができる。
【００２７】
図６は、軌跡データに基づいて把握される移動軌跡の一例を示す図である。図６では、或る一つの移動体の軌跡データに基づく移動軌跡が示されている。図６に示されるように、軌跡データは、当該軌跡データに含まれる位置・時刻データのそれぞれが、緯度及び経度の座標系にプロットされた点の集合によって、移動体の移動軌跡を表現する。なお、図６では、時刻の概念が捨象されているため、各点の前後関係が不明であるが、実際は、図５に示したように、位置・時刻データには、緯度及び経度と共に時刻が関連付いている。したがって、軌跡データに基づいて、各点の前後関係（すなわち、移動方向）や、移動のタイミング等についても、把握可能である。
【００２８】
続いて、滞在地点検出部１２は、各軌跡データを分析することにより、軌跡データごとに、滞在地点を検出する（Ｓ１０２）。軌跡データに基づく滞在地点の検出は、公知の手法を用いて行われてもよい。例えば、所定時間内における移動距離が所定値以内である場合に、当該所定時間の移動軌跡における中心点が滞在地点として検出されてもよい。このような、公知の手法については、例えば、以下の文献に詳しい。
【００２９】
文献１：Yu Zheng, Lizhu Zhang, Xing Xie, Wei-Ying Ma著、「Mining interesting locations and travel sequences from GPS trajectories」、WWW 2009、p.791-800
文献２：Zheng Huo, Xiaofeng Meng, Haibo Hu, Yi Huang著、「You Can Walk Alone: Trajectory Privacy-Preserving through Significant Stays Protection」、DASFAA (1) 2012: p.351-366
文献３：Y. Zhu, Y. Zheng, L. Zhang, D. Santani, X. Xie,  and Q. Yang著、「Inferring Taxi Status Using GPS Trajectories」、Nov.2011、Technical Rport MSR-TR-2011-144等に詳しい。
【００３０】
なお、滞在地点とは、例えば、文献１に基づけば、一定の範囲内に一定時間以上いる地点又は場所であるといえる。また、文献３に基づけば、ＧＰＳデータの密度が高い地点又は場所であるといえる。
【００３１】
例えば、図６に示した軌跡データに基づいて、図７に示されるように滞在地点が検出される。
【００３２】
図７は、軌跡データに基づく滞在地点の検出例を示す図である。図７では、一つの軌跡データについて、地点Ａ〜地点Ｆの６個の滞在地点が検出された例が示されている。このように、滞在地点は、一つの軌跡データに関して複数検出されうる。なお、軌跡データは、時刻の概念も含むため、Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｂ→Ｄ→Ｅ→Ｂ→Ｆ→Ａといったように、各滞在地点への移動の順序も把握される。図７に示される移動軌跡は、例えば、地点Ａが、移動体の自宅であり、地点Ｂが当該移動体の勤務先である場合の移動軌跡である。例えば、移動体が、自宅である地点Ａを出発して、地点Ｂの勤務先に出社し、地点Ｃのレストランでランチをし、地点Ｄ及び地点Ｅに営業に行き、地点Ｂの勤務先に戻った後、地点Ｆのスーパーで買い物して、地点Ａの自宅に帰る場合の移動軌跡である。
【００３３】
なお、ステップＳ１０２では、図７に示されるような滞在地点の検出が、軌跡データごとに行われる。また、滞在地点と共に、当該滞在地点における滞在の開始時刻（開始時期）及び終了時刻（終了時期）が特定される。例えば、文献１に記載された方法によって滞在地点が検出された場合、滞在地点の検出に用いられた位置・時刻データの集合のうち、最も早い時刻が開始時刻とされ、最も遅い時刻が終了時刻とされる。
【００３４】
滞在地点の検出結果は、例えば、図８に示されるような形式で、メモリ装置１０３又は補助記憶装置１０２に記憶される。
【００３５】
図８は、滞在地点の検出結果の一例を示す図である。図８には、滞在地点ごとに、移動体ＩＤ、経度、緯度、開始時刻、及び終了時刻等を含むレコードが記憶される例が示されている。移動体ＩＤは、滞在地点に滞在した移動体の移動体ＩＤである。経度及び緯度は、検出された滞在地点の経度及び緯度である。開始時刻は、滞在の開始時刻である。終了時刻は、滞在の終了時刻である。
【００３６】
なお、一つの軌跡データに基づいて、複数の滞在地点が検出されうるため、共通の移動体ＩＤを有する複数のレコードが、滞在地点の検出結果として記憶されうる。
【００３７】
続いて、滞在地点分類部１３は、滞在地点分類処理を実行する（Ｓ１０３）。滞在地点分類処理では、ステップＳ１０２において検出された各滞在地点が、所定の指標に基づいて、複数の種別の中のいずれかの種別に分類される。
【００３８】
本実施の形態では、ユニーク数と同時出発数との二つの指標を用いて、滞在地点の分類が行われる。
【００３９】
或る滞在地点に関するユニーク数とは、当該滞在地点に滞在した移動体の数である。ユニーク数は延べ数ではない。すなわち、当該滞在地点を、同じ移動体が複数回滞在したとしても、当該滞在地点のユニーク数に対して当該移動体に関してカウントされるユニーク数は１である。例えば、ユニーク数が少ない滞在地点は、自宅、勤務先等、私的な場所である可能性が高い。ユニーク数が多い滞在地点は、交差点や駅等、公的な場所である可能性が高い。なお、延べ数が、ユニーク数の代わりに用いられてもよい。この場合、例えば、或る一人が頻繁に訪れる場所の延べ数が多くなることによる誤判定の可能性が高まるが、そのような状況が想定されない場合には、ユニーク数の代わりに延べ数が用いられてもよい。
【００４０】
或る滞在地点に関する同時出発数とは、当該滞在地点をほぼ同時に出発する移動体の数である。例えば、信号待ちをする交差点や、電車を待つ駅等、強制的に滞在が強いられる受動的な滞在地点では、多くの人がほぼ同時にその地点を出発する。一方、店舗、レストラン、及び観光名所等、移動体の任意によって滞在する能動的な滞在地点では、各移動体が、同時に出発する可能性は低い。なお、滞在地点を出発する時期は、当該滞在地点の滞在を終了する時期として考えることができる。
【００４１】
ユニーク数及び同時出発数に基づいて、本実施の形態において、滞在地点は、図９に示される３つの種別（タイプ）に分類される。
【００４２】
図９は、ユニーク数及び同時出発数に基づく滞在地点の種別の例を示す図である。図９において、αは、ユニーク数の多少を区切る閾値である。βは、同時出発数の多少を区切る閾値である。α及びβの意味は、以降においても同様とする。
【００４３】
図９では、ユニーク数がα以下であり、同時出発数がβ未満である滞在地点は、タイプ１に分類されることが示されている。また、ユニーク数がα以上であり、同時出発数がβ未満である滞在地点は、タイプ２に分類されることが示されている。更に、ユニーク数がα以上であり、同時出発数がβ以上である滞在地点は、タイプ３に分類されることが示されている。なお、β＞αは、滞在していた以上の移動体が同時に出発する状態を意味し、このような状態はあり得ないため、この領域に分類される滞在地点は無い。
【００４４】
タイプ１に分類される滞在地点の一例として、自宅や勤務先等、私的かつ能動的な滞在地点が挙げられる。タイプ２に分類される滞在地点の一例として、観光地、店舗、レストラン等、公的かつ能動的な滞在地点が挙げられる。タイプ３に分類される滞在地点の一例として、交差点、駅、渋滞箇所等、公的かつ受動的な滞在地点が挙げられる。
【００４５】
なお、ユニーク数及び同時出発数は、ユニーク率及び同時出発率に置き換えられてもよい。ユニーク率及び同時出発率の求め方については後述される。また、α及びβの値は、サンプル数（軌跡データの数）や、分類結果の用途等に基づいて適宜定められればよい。
【００４６】
続いて、滞在地点分類処理の詳細について説明する。まず、滞在地点分類処理を実行する滞在地点分類部１３の機能構成について説明する。
【００４７】
図１０は、滞在地点分類部の機能構成例を示す図である。図１０において、滞在地点分類部１３は、メッシュ生成部１３１、ユニーク数集計部１３２、同時出発数集計部１３３、及び種別判定部１３４等を有する。
【００４８】
メッシュ生成部１３１は、経度と緯度とを座標軸とし、検出された滞在地点を含む座標領域をメッシュによって分割する。メッシュによって分割された領域を、以下、「単位領域」という。ユニーク数集計部１３２は、単位領域ごとに、ユニーク数を集計する。同時出発数集計部１３３は、単位領域ごとに、同時出発数を集計する。種別判定部１３４は、単位領域ごとに、当該単位領域に含まれる滞在地点の種別を判定する。すなわち、軌跡データごとに検出された滞在地点は、単位領域に丸められ、単位領域ごとに滞在地点と見なされる。
【００４９】
以下、滞在地点分類部１３が実行する処理手順について説明する。図１１は、滞在地点分類処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００５０】
ステップＳ２０１において、メッシュ生成部１３１は、経度と緯度とを座標軸とし、処理対象の全ての軌跡データによって検出された滞在地点を含む座標領域を、等間隔メッシュによって分割する。
【００５１】
図１２は、軌跡データを含む座標領域の等間隔メッシュによる分割例を示す図である。図１２では、軌跡データｍ１、ｍ２、及びｍ３の３つの軌跡データを含む座標領域が、等間隔メッシュによって分割された例が示されている。分割の結果、Ａ１〜Ａ１６の単位領域が生成されている。
【００５２】
なお、等間隔メッシュの間隔は、例えば、パラメータとして入力される。当該間隔は、滞在地点の分類結果の用途や、分類対象とされる滞在地点の密集度等に基づいて、定められてもよい。また、必ずしも等間隔のメッシュでなくてもよい。例えば、滞在地点が密集している領域については、メッシュの間隔が細かくされてもよい。
【００５３】
続いて、滞在地点分類部１３は、全ての単位領域を処理したか否かを判定する（Ｓ２０２）。未処理の単位領域が有る場合（Ｓ２０２でＹＥＳ）、滞在地点分類部１３は、未処理の一つの単位領域を処理対象（以下、「単位領域ａ」という。）とする（Ｓ２０３）。続いて、ユニーク数集計部１３２は、単位領域ａ内における滞在地点の数を集計する（Ｓ２０４）。各滞在地点が、単位領域ａ内であるか否かは、例えば、単位領域ａの各頂点の座標値と、図８に示されるように滞在地点ごとに記憶されている緯度及び経度とに基づいて判定することができる。
【００５４】
単位領域ａ内に滞在地点が無い場合（Ｓ２０５でＮＯ）、ステップＳ２０２以降が実行される。単位領域ａ内に１以上の滞在地点が有る場合（Ｓ２０５でＹＥＳ）、ユニーク数集計部１３２は、単位領域ａについて、ユニーク数を集計する（Ｓ２０６）。基本的に、ユニーク数は、単位領域ａに含まれる滞在地点の数を集計することで求められる。但し、単位領域ａに、同一の移動体ＩＤに対応する滞在地点が複数含まれる場合、当該複数の滞在地点に基づくユニーク数は、１とされる。このように、本実施の形態では、同じ単位領域に含まれる滞在地点は、同じ場所であるとみなして、当該場所に関してユニーク数が集計される。
【００５５】
例えば、図１２のように単位領域が分割されている場合、単位領域Ａ２、Ａ５、Ａ８、Ａ１２、及びＡ１３の順に、ユニーク数の集計結果は、１、１、３、３、１となる。
【００５６】
なお、ユニーク数ではなく、ユニーク率が用いられる場合、ユニーク数を全ての軌跡データの数によって除することにより、ユニーク率を求めることができる。
【００５７】
続いて、同時出発数集計部１３３は、単位領域ａに含まれる滞在地点について、同時出発数を集計する（Ｓ２０７）。出発は、滞在の終了に一致する。したがって、同時出発数は、単位領域ａに含まれる滞在地点に対して記憶されている終了時刻の共通性又は近似性に基づいて集計される。具体的には、同時出発数集計部１３３は、単位領域ａに含まれる各滞在地点の終了時刻を比較し、所定の時間幅に終了時刻が含まれる滞在地点の数を計数する。所定の時間幅は、移動体の移動速度等に鑑みて、ほぼ同時と考えられる時間幅がパラメータとして設定されてもよい。
【００５８】
図１３は、同時出発数の集計方法を説明するための図である。図１３には、ケース（１）及びケース（２）の二つのケースが示されている。いずれのケースにおいても、両矢印は、或る単位領域における、滞在地点ごと（移動体ごと）の滞在期間を示す。滞在期間は、当該滞在地点の開始時刻と終了時刻との間の期間である。ｍ１〜ｍ５は、移動体ＩＤを示す。
【００５９】
ケース（１）は、移動体ｍ１〜ｍ５の全部の終了時刻（すなわち、出発時刻）が、ほぼ同時であるケースである。図中に示される破線の矩形Ｗは、同時の範囲を示す、仮想のウィンドウである。ケース（１）では、全ての移動体（全ての滞在地点）の終了時刻がウィンドウＷ内に収まる。したがって、ケース（１）の同時出発数の集計結果は、５となる。
【００６０】
一方、ケース（２）では、ウィンドウＷを、いずれの時刻にずらしても、ウィンドウＷ内に同時に複数の出発時刻が含まれることは無い。したがって、この場合、同時出発数の集計結果は０となる。
【００６１】
なお、同時出発数ではなく、同時出発率が用いられる場合、単位領域ａに関して集計された同時出発数を、単位領域ａに含まれる滞在地点の数で除することにより、同時出発率を求めることができる。
【００６２】
続いて、種別判定部１３４は、単位領域ａのユニーク数が閾値α以上であるか否かを判定する（Ｓ２０８）。単位領域ａのユニーク数が閾値α未満である場合（Ｓ２０８でＮＯ）、滞在地点分類部１３は、単位領域ａに含まれる各滞在地点の種別について、「タイプ１」であると判定する（Ｓ２０９）。例えば、種別判定部１３４は、単位領域ａに含まれる全ての滞在地点の緯度及び経度の平均値（重心）を算出し、算出結果を、滞在地点の代表位置とする。種別判定部１３４は、当該代表位置に対応付けて、「タイプ１」を示す値を、分類結果記憶部２２に記憶する。したがって、分類結果記憶部２２には、単位領域ごとにレコードが記憶される。
【００６３】
図１４は、分類結果記憶部の構成例を示す図である。図１４において、分類結果記憶部２２の各レコードは、経度、緯度、及び種別を記憶する。
【００６４】
緯度及び経度は、当該レコードが対応する単位領域に含まれる滞在地点の代表位置の緯度及び経度である。種別は、緯度及び経度で代表される滞在地点の種別である。なお、代表位置は、一つの滞在場所に対する代表的な位置である可能性が高い。すなわち、同じ場所に対して、各移動体の軌跡データに基づいて検出されるそれぞれの滞在位置は、必ずしも一致しない。メッシュの間隔が適切に設定されていれば、これらの不一致を丸めることができ、同じ場所として扱うことができるからである。
【００６５】
一方、単位領域ａのユニーク数が閾値α以上である場合（Ｓ２０８でＹＥＳ）、種別判定部１３４は、単位領域ａの同時出発数が閾値β以上であるか否かを判定する（Ｓ２１０）。なお、閾値α及びβは、例えば、パラメータとして入力される。
【００６６】
単位領域ａの同時出発数が閾値β未満である場合（Ｓ２１０でＮＯ）、種別判定部１３４は、単位領域ａに含まれる各滞在地点の種別について、「タイプ２」であると判定する（Ｓ２１１）。具体的には、種別判定部１３４は、単位領域ａに含まれる全ての滞在地点の代表位置の緯度及び経度に対応付けて、「タイプ２」を示す値を、分類結果記憶部２２に記憶する。
【００６７】
一方、単位領域ａのユニーク数が閾値β以上である場合（Ｓ２１０でＹＥＳ）、種別判定部１３４は、単位領域ａに含まれる各滞在地点の種別について、「タイプ３」であると判定する（Ｓ２１２）。具体的には、種別判定部１３４は、単位領域ａに含まれる全ての滞在地点の代表位置の緯度及び経度に対応付けて、「タイプ３」を示す値を、分類結果記憶部２２に記憶する。
【００６８】
なお、分類結果記憶部２２には、単位領域ごとでなく、滞在地点ごとにレコードが記憶されてもよい。この場合、同じ単位領域に属する滞在地点に対する種別は、同じ値でよい。但し、本実施の形態のように、単位領域ごとに分類結果が出力された方が、ユーザにとっては、扱い易いデータとなる可能性が高い。上記したように、一つの単位領域内の複数の滞在地点は、同一の場所に対応する可能性が高いからである。
【００６９】
上述したように、本実施の形態によれば、ユニーク数及び同時出発数といった指標に基づいて、滞在地点の種別を分類することができる。したがって、地図との照合等の作業を不要とすることができ、滞在地点の種別の分類を簡易化することができる。
【００７０】
また、滞在地点がタイプ１〜タイプ３に分類されることにより、分類結果を用いた分析目的等に応じて、不要な滞在地点を分析対象から容易に除外することができる。
【００７１】
例えば、或る地域において観光客が訪れる場所を分析したい場合に、タイプ２に分類された場所を分析対象とすることにより、自宅や勤務先等の私的な場所や、交差点や駅等、滞在が強制される場所を、分析対象から除外することができる。すなわち、自宅や勤務先や、自宅、勤務先、交差点、及び駅等が、観光客の人気スポットとして誤検出される可能性を低減させることができる。
【００７２】
反対に、交差点や駅等における人の待ち状況等を分析したい場合は、タイプ３に分類された場所を分析対象とすることにより、自宅や勤務先等の私的な場所や、店舗、レストラン、及び観光名所等を分析対象から除外することができる。
【００７３】
なお、本実施の形態では、ユニーク数及び同時出発数の双方を用いて滞在地点が分類される例を示したが、分類結果の用途等に応じて、ユニーク数及び同時出発数のいずれか一方を用いて滞在地点が分類されてもよい。例えば、ユニーク数に基ついて分類される場合、私的な場所又は公的な場所に滞在地点を分類することができる。同時出発数に基づいて分類される場合、能動的な場所又は受動的な場所に滞在地点を分類することができる。
【００７４】
また、ユニーク数及び同時出発数に対する閾値は、複数であってもよい。又は、距離関数を用いて滞在地点の種別が分類されてもよい。
【００７５】
図１５は、分類方法の変形例を示す図である。図１５において（１）は、ユニーク数及び同時出発数に対して複数の閾値が設けられた例を示す。（２）は、距離関数を用いて滞在地点の種別が分類される例を示す。
【００７６】
なお、本実施の形態において、同時出発数集計部１３３は、比較部の一例である。種別判定部１３４は、判定部の一例である。
【００７７】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【００７８】
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
複数の移動体の軌跡データに基づいて検出される滞在地点における、前記軌跡データごとの滞在の終了時期を比較し、
前記終了時期の比較結果に基づいて、前記滞在地点の種別を判定する、
処理をコンピュータが実行する滞在地点分析方法。
（付記２）
前記滞在地点が検出された前記複数の軌跡データの数を集計する処理を前記コンピュータが実行し、
前記判定する処理は、更に、前記軌跡データの数の集計結果に基づいて、前記滞在地点の種別を判定する付記１記載の滞在地点分析方法。
（付記３）
複数の軌跡データのそれぞれごとに検出される滞在地点を含む領域を、単位領域によって分割する処理を前記コンピュータが実行し、
前記比較する処理は、分割された前記単位領域ごとに、当該単位領域に含まれる、軌跡データごとに検出されたそれぞれの滞在地点の滞在の終了時期を比較する付記１又は２記載の滞在地点分析方法。
（付記４）
複数の軌跡データのそれぞれごとに検出される滞在地点を含む領域を、単位領域によって分割する処理を前記コンピュータが実行し、
前記集計する処理は、分割された前記単位領域ごとに、当該単位領域に含まれる、軌跡データごとに検出された滞在地点の数を集計する付記２記載の滞在地点分析方法。
（付記５）
複数の移動体の軌跡データに基づいて検出された滞在地点における、前記軌跡データごとの滞在の終了時期を比較する比較部と、
前記終了時期の比較結果に基づいて、前記滞在地点の種別を判定する判定部とを有する滞在地点分析装置。
（付記６）
前記滞在地点が検出された前記複数の軌跡データの数を集計する集計部を有し、
前記判定部は、更に、前記軌跡データの数の集計結果に基づいて、前記滞在地点の種別を判定する付記５記載の滞在地点分析装置。
（付記７）
複数の軌跡データのそれぞれごとに検出される滞在地点を含む領域を、単位領域によって分割する分割部を有し、
前記比較部は、分割された前記単位領域ごとに、当該単位領域に含まれる、軌跡データごとに検出されたそれぞれの滞在地点の滞在の終了時期を比較する付記５又は６記載の滞在地点分析装置。
（付記８）
複数の軌跡データのそれぞれごとに検出される滞在地点を含む領域を、単位領域によって分割する分割部を有し、
前記集計部は、分割された前記単位領域ごとに、当該単位領域に含まれる、軌跡データごとに検出された滞在地点の数を集計する付記６記載の滞在地点分析装置。
（付記９）
複数の移動体の軌跡データに基づいて検出される滞在地点における、前記軌跡データごとの滞在の終了時期を比較し、
前記終了時期の比較結果に基づいて、前記滞在地点の種別を判定する、
処理をコンピュータに実行させる滞在地点分析プログラム。
（付記１０）
前記滞在地点が検出された前記複数の軌跡データの数を集計する処理を前記コンピュータに実行させ、
前記判定する処理は、更に、前記軌跡データの数の集計結果に基づいて、前記滞在地点の種別を判定する付記９記載の滞在地点分析プログラム。
（付記１１）
複数の軌跡データのそれぞれごとに検出される滞在地点を含む領域を、単位領域によって分割する処理を前記コンピュータに実行させ、
前記比較する処理は、分割された前記単位領域ごとに、当該単位領域に含まれる、軌跡データごとに検出されたそれぞれの滞在地点の滞在の終了時期を比較する付記９又は１０記載の滞在地点分析プログラム。
（付記１２）
複数の軌跡データのそれぞれごとに検出される滞在地点を含む領域を、単位領域によって分割する処理を前記コンピュータに実行させ、
前記集計する処理は、分割された前記単位領域ごとに、当該単位領域に含まれる、軌跡データごとに検出された滞在地点の数を集計する付記１０記載の滞在地点分析プログラム。
【符号の説明】
【００７９】
１０          滞在地点分析装置
１１          軌跡データ生成部
１２          滞在地点検出部
１３          滞在地点分類部
２１          ＧＰＳデータ記憶部
２２          分類結果記憶部
１００        ドライブ装置
１０１        記録媒体
１０２        補助記憶装置
１０３        メモリ装置
１０４        ＣＰＵ
１０５        インタフェース装置
１３１        メッシュ生成部
１３２        ユニーク数集計部
１３３        同時出発数集計部
１３４        種別判定部
Ｂ            バス
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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