(57)【要約】【課題】地域の利用状況の変化を検出する技術を提供する。【解決手段】所定の地域の利用状況の変化を検出する地域変化検出装置であって、複数のユーザの端末から取得したユーザの位置と時間とを対応付けた測位情報に基づいて、所定期間における各ユーザの定常的な行動領域である日常圏を表す日常圏データを生成する日常圏データ生成部と、生成した複数のユーザの日常圏データを重畳した日常圏重畳データを生成する日常圏重畳データ生成部と、少なくとも２つの期間について生成した日常圏重畳データを比較して、所定の地域の利用状況の変化を検出する変化検出部とを備える。【選択図】図２
2014002693.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の地域の利用状況の変化を検出する地域変化検出装置であって、
複数のユーザの端末から取得したユーザの位置と時間とを対応付けた測位情報に基づいて、所定期間における各ユーザの定常的な行動領域である日常圏を表す日常圏データを生成する日常圏データ生成部と、
前記生成した複数のユーザの日常圏データを重畳した日常圏重畳データを生成する日常圏重畳データ生成部と、
少なくとも２つの期間について生成した前記日常圏重畳データを比較して、前記所定の地域の利用状況の変化を検出する変化検出部と
を備える地域変化検出装置。
【請求項２】
請求項１記載の地域変化検出装置であって、さらに、
前記変化検出部が前記利用状況の変化を検出した領域である変化領域において、該変化領域に対応する前記日常圏データに含まれる時間の情報に基づいて、前記変化領域の利用の用途を推定する用途推定部を備える
地域変化検出装置。
【請求項３】
前記利用状況の変化は、地物の変化を含む請求項１または請求項２記載に記載の地域変化検出装置。
【請求項４】
前記利用状況の変化は、土地の用途の変化を含む請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の地域変化検出装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の地域変化検出装置であって、さらに、
前記変化検出部が検出した前記利用状況の変化に基づいて、既存の地図の更新すべき領域を検出する地図更新領域検出部を備える
地域変化検出装置。
【請求項６】
所定の地域の利用状況の変化を検出する地域変化検出方法であって、
複数のユーザの端末から取得したユーザの位置と時間とを対応付けた測位情報に基づいて、所定期間における各ユーザの定常的な行動領域である日常圏を表す日常圏データを生成し、
前記生成した複数のユーザの日常圏データを重畳した日常圏重畳データを生成し、
少なくとも２つの期間について生成した前記日常圏重畳データを比較して、前記所定の地域の利用状況の変化を検出する
地域変化検出方法。
【請求項７】
地図を更新する地図更新方法であって、
複数のユーザの端末から取得したユーザの位置と時間とを対応付けた測位情報に基づいて、所定期間における各ユーザの定常的な行動領域である日常圏を表す日常圏データを生成し、
前記生成した複数のユーザの日常圏データを重畳した日常圏重畳データを生成し、
少なくとも２つの期間について生成した前記日常圏重畳データを比較して、前記地図の更新をする時期または領域の少なくとも一方を決定する
地図更新方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地域の利用状況の変化を検出する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＧＰＳ機能を利用して道路の変化を検出する技術として、下記特許文献１の技術が知られている。特許文献１には、地図情報と現在の測位位置とのマッチングを行うことによって、地図情報に未掲載である道路データを収集し、これを用いて地図情報を更新することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１９４１６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に記載された技術は、検出された情報を利用できる範囲が非常に制限されているといった問題が指摘されていた。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上述の課題の少なくとも一つ以上を解決するためにされたものであり、以下の形態として実現することができる。
【０００６】
（１）本発明の一形態によれば、地域変化検出装置が提供される。この地域変化検出装置は、複数のユーザの端末から取得したユーザの位置と時間とを対応付けた測位情報に基づいて、所定期間における各ユーザの定常的な行動領域である日常圏を表す日常圏データを生成する日常圏データ生成部と；前記生成した複数のユーザの日常圏データを重畳した日常圏重畳データを生成する日常圏重畳データ生成部と；少なくとも２つの期間について生成した前記日常圏重畳データを比較して、前記所定の地域の利用状況の変化を検出する変化検出部と；を備える。この形態の地域変化検出装置によれば、少なくとも２つの期間についての日常圏重畳データを比較して地域の利用状況の変化を検出する。すなわち、複数のユーザの定常的な行動領域の変化に基づいて地域の利用状況の変化を検出することができる。従って、地域の利用状況の変化として、その地域の種々の変化を検出することができる。
【０００７】
（２）上記形態における地域変化検出装置において、さらに、前記変化検出部が前記利用状況の変化を検出した領域である変化領域において、該変化領域に対応する前記日常圏データに含まれる時間の情報に基づいて、前記変化領域の利用の用途を推定する用途推定部を備えるとしてもよい。この形態の地域変化検出装置によると、利用状況の変化を検出した領域において、変化前または変化後におけるその領域の用途を推定することができる。従って、推定した利用の用途の情報を、種々の用途に利用することができる。
【０００８】
（３）上記形態における地域変化検出装置において、利用状況の変化は、地物の変化を含むとしてもよい。この形態の地域変化検出装置によると、少なくとも２つの期間についての日常圏重畳データを比較することによって、所定の地域における利用状況の変化として地物の変化を検出することができる。従って、検出した地物の変化の情報を種々の用途に利用することができる。ここで、地物とは、天然と人工にかかわらず、土地を占有する物のことを指し、河・山・植物・橋・鉄道・建築物など、実世界に存在するものを指す。
【０００９】
（４）上記形態における地域変化検出装置において、利用状況の変化は、土地の用途の変化を含むとしてもよい。この形態の地域変化検出装置によると、少なくとも２つの期間についての日常圏重畳データを比較することによって、所定の地域における利用状況の変化として土地の用途の変化を検出することができる。従って、検出した土地の用途の変化の情報を、種々の用途に利用することができる。土地の用途の変化として、例えば、用途地域の指定の変化を検出することができる。
【００１０】
（５）上記形態における地域変化検出装置において、さらに、前記変化検出部が検出した前記利用状況の変化に基づいて、既存の地図の更新すべき領域を検出する地図更新領域検出部を備えるものとしてもよい。この形態の地域変化検出装置によると、既存の地図の更新すべき領域を検出することができるので、この検出結果に基づいて地図の更新を行うことができる。
【００１１】
（６）また、本発明の他の形態によれば、所定の地域の利用状況の変化を検出する地域変化検出方法が提供される。この地域変化検出方法は、複数のユーザの端末から取得したユーザの位置と時間とを対応付けた測位情報に基づいて、所定期間における各ユーザの定常的な行動領域である日常圏を表す日常圏データを生成し；前記生成した複数のユーザの日常圏データを重畳した日常圏重畳データを生成し；少なくとも２つの期間について生成した前記日常圏重畳データを比較して、前記所定の地域の利用状況の変化を検出する。この形態の地域変化検出方法によれば、少なくとも２つの期間についての日常圏重畳データを比較して地域の利用状況の変化を検出する。すなわち、複数のユーザの定常的な行動領域の変化に基づいて地域の利用状況の変化を検出することができる。従って、種々の利用状況の変化を検出することができる。
【００１２】
（７）また、本発明の他の形態によれば、地図を更新する地図更新方法が提供される。この地図更新方法は、複数のユーザの端末から取得したユーザの位置と時間とを対応付けた測位情報に基づいて、所定期間における各ユーザの定常的な行動領域である日常圏を表す日常圏データを生成し；前記生成した複数のユーザの日常圏データを重畳した日常圏重畳データを生成し；少なくとも２つの期間について生成した前記日常圏重畳データを比較して、前記地図の更新をする時期または領域の少なくとも一方を決定する。この地図更新方法によると、複数のユーザの定常的な行動領域の変化に基づいて、地図の更新をする時期または領域の少なくとも一方を検出することができるので、検出された地図の更新をする時期または領域の情報に基づいて地図の更新を行うことができる。
【００１３】
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能である。例えば、地域特性分析装置、地域特性分析方法、地域特性分析システムや、地勢調査装置、地勢調査方法、地勢調査システムや、地物変化検出装置、地物変化検出方法、地物変化検出システムや、その装置、方法、システムを実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した一時的でない記録媒体等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】地図更新領域検出装置の構成を説明する説明図である。
【図２】地図更新領域検出処理の流れを示したフローチャートである。
【図３】測位情報データＤＴ１を説明する説明図である。
【図４】日常圏データＤＴ２を説明する説明図である。
【図５】日常圏Ａを模式的に示した説明図である。
【図６】日常圏生成条件を説明する説明図である。
【図７】日常圏重畳データＤＴ３を説明する説明図である。
【図８】変化領域データＤＴ４を説明する説明図である。
【図９】用途推定データＤＴ５を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
次に、本発明の実施の形態を実施形態に基づいて説明する。
Ａ．第１実施形態：
（Ａ１）地図更新領域検出装置の構成：
図１は、本願発明の第１実施形態としての地図更新領域検出装置１０の構成を説明する説明図である。地図更新領域検出装置１０は、所定の地域における地物の変化や、利用用途の変化、用途地域の指定の変化など、当該地域の利用状況の変化を検出し、変化が検出された領域（以下、変化領域とも呼ぶ）を、地図を更新すべき領域（地図更新領域）として、地図更新領域検出装置１０の操作者（以下、単に、操作者とも呼ぶ）に認識可能な方法で出力する。以下、地図更新領域検出装置１０が行う一連の処理を、地図更新領域検出処理とも呼ぶ。
【００１６】
地図更新領域検出装置１０は、ＣＰＵ２０と、ハードディスク（ＨＤＤ）３０と、ＲＯＭ４０と、ＲＡＭ５０と、入力インターフェース（入力ＩＦ）６０と、出力インターフェース（出力ＩＦ）７０とを備え、互いにバス８０によって接続されている。また、入力ＩＦ６０には、入力装置としてのキーボード６２と、ポインティングデバイスとしてのマウス６４とが接続されている。出力ＩＦ７０には、表示装置としてのディスプレイ７２が接続されている。ユーザは、キーボード６２とマウス６４とを用いて、地図更新領域を検出する地域の設定操作や、検出された地図更新領域の詳細を分析するための操作を行う。
【００１７】
ＣＰＵ２０は、日常圏データ生成部２２と、日常圏重畳データ生成部２３と、変化領域検出部２４と、用途推定部２５とを備える。また、ハードディスク３０は、測位情報データＤＴ１と、日常圏データＤＴ２と、日常圏重畳データＤＴ３と、変化領域データＤＴ４と、用途推定データＤＴ５とを格納する。ＨＤＤ３０が備える測位情報データＤＴ１は、複数のユーザの各携帯端末から取得した測位情報を記録したデータである。測位情報とは、携帯端末が備えるＧＰＳ機能を利用し、携帯端末を所持するユーザの現在位置（測位点）と測位時刻とを対応付けて記録した情報である。
【００１８】
日常圏データ生成部２２は、ＨＤＤ３０に格納されている測位情報データＤＴ１に基づいて、日常圏データＤＴ２を生成し、ＨＤＤ３０に格納する。日常圏重畳データ生成部２３は、ＨＤＤ３０に格納された日常圏データＤＴ２に基づいて、日常圏重畳データＤＴ３を生成し、ＨＤＤ３０に格納する。変化領域検出部２４は、ＨＤＤ３０に格納された日常圏重畳データＤＴ３に基づいて変化領域データＤＴ４を生成し、ＨＤＤ３０に格納する。用途推定部２５は、ＨＤＤ３０に格納された変化領域データＤＴ４に基づいて、用途推定データＤＴ５を生成し、ＨＤＤ３０に格納する。これら、ＣＰＵ２０が行う各種処理は、ＲＯＭ４０に記憶されているプログラムをＣＰＵ２０が読み出して実行することによって実現される。
【００１９】
また、ＣＰＵ２０は、操作者のキーボード６２およびマウス６４を介した要求に応じて、測位情報データＤＴ１〜用途推定データＤＴ５（以下、測位情報データＤＴ１〜用途推定データＤＴ５の総称として格納データＤＴとも呼ぶ）を、ＨＤＤ３０から読み出し、出力ＩＦ７０に所定の方法によって表示する。本実施形態においては、格納データＤＴをディスプレイ７２に表示することによって出力するとしたが、それに限ることなく、ＣＰＵ２０は、格納データＤＴを、音声による出力、印刷装置を介した媒体への出力、記録媒体への出力、有線または無線によって接続された他の端末への出力など、種々の方法によって出力するとしてもよい。
【００２０】
（Ａ２）地図更新領域検出処理：
地図更新領域検出処理について説明する。先に、地図更新領域検出処理の流れをフローチャートによって説明し、その後、各処理の詳細について説明する。図２は、ＣＰＵ２０が行う地図更新領域検出処理の流れについて示したフローチャートである。地図更新領域検出処理は、操作者がキーボード６２とマウス６４を操作して地図更新領域検出処理プログラムを起動することによって開始される。
【００２１】
地図更新領域検出処理が開始されると、ＣＰＵ２０は、日常圏データ生成部２２の機能として、ＨＤＤ３０に格納されている測位情報データＤＴ１に基づいて、異なる複数の期間についての日常圏データを生成する（ステップＳ１０２）。測位情報データＤＴ１とは、ＧＰＳ機能を有する端末（本実施形態においては携帯端末）から、端末を有するユーザの測位点と測位時刻とを所定のインターバルで取得し、測位点と測位時刻とを対応付けてユーザ毎に記録したデータである。測位情報データＤＴ１に測位情報が記録されているユーザの数は、数百人〜数千万人であり、ある程度の精度を確保した統計処理が可能な人数である。本実施形態においては、測位情報データＤＴ１は、他のコンピュータによって生成された測位情報データＤＴ１を、地図更新領域検出装置１０が記録媒体やネットワーク（図示省略）を介して取得しＨＤＤ３０に格納したものである。
【００２２】
日常圏データとは、端末を有する各ユーザの測位情報に基づいて、ユーザの一週間や一ヶ月といった所定期間における日常圏をデータ化したものである。日常圏とは、ユーザが所定の期間に定常的に行動した領域である。換言すれば、日常圏とは、ユーザの所定期間における日常生活圏である。本実施形態においては、ＣＰＵ２０は、異なる２つの期間である第１期間と第２期間との各期間についての日常圏データを複数のユーザについて生成し、日常圏データＤＴ２としてＨＤＤ３０に格納する。
【００２３】
日常圏データの生成後、ＣＰＵ２０は、第１期間における複数のユーザの日常圏を重畳した日常圏重畳データと、第２期間における複数のユーザの日常圏を重畳した日常圏重畳データを生成する（ステップＳ１０４）。日常圏重畳データは、各期間における複数のユーザの日常圏の分布の状態を所定の形式で表したデータである。ＣＰＵ２０は、各期間における日常圏重畳データを生成すると、日常圏重畳データＤＴ３としてＨＤＤ３０に格納する。
【００２４】
日常圏重畳データを生成後、ＣＰＵ２０は、第１期間における日常圏重畳データと、第２期間における日常圏重畳データとを比較する（ステップＳ１０６）。そして、第１期間における日常圏重畳データと、第２期間における日常圏重畳データとの間で、所定の条件を満たす変化をしている領域（以下、変化領域とも呼ぶ）を検出する（ステップＳ１０８）。換言すれば、日常圏の分布が経時変化した領域を検出する。
【００２５】
その後、ＣＰＵ２０は、変化領域の、第２期間における用途を推定する（ステップＳ１１０）。具体的には、変化領域が住宅地であるのか商業地であるのか、どのような地物が存在するのかと言った、その変化領域における利用の用途を推定する。推定方法については、後で説明する。そして、ＣＰＵ２０は、検出した変化領域の情報を、既存の地図を更新すべき領域（地図更新領域）に関する情報としてディスプレイ７２に所定の表示方法によって出力する（ステップＳ１１２）。また、ＣＰＵ２０は、その変化領域の用途の推定結果も、ディスプレイ７２に所定の表示方法によって出力する。その後、ＣＰＵ２０は、地図更新領域検出処理を終了する。
【００２６】
次に、地図更新領域検出処理の詳細を具体例によって説明する。図３は、ＣＰＵ２０が、第１期間および第２期間における日常圏データを生成するために用いる測位情報データＤＴ１を説明する説明図である。測位情報データＤＴ１には、数ヶ月や数年といった長期に亘る各ユーザの測位情報が記録されている。図３には、測位情報データＤＴ１のうち、複数のユーザにおける２０１２/１/１の７：００からの５分毎の測位情報を示した。測位情報データＤＴ１における測位点は、経度と緯度とからなる座標として記録されている。上述したように、測位情報データＤＴ１に記録されているユーザの数は、数百人〜数千万人であり、比較的高い精度で統計処理が可能な人数である。
【００２７】
ＣＰＵ２０は、図３に示した測位情報データＤＴ１に基づいて、各ユーザごとの第１期間、第２期間の各期間における日常圏データを生成し日常圏データＤＴ２としてＨＤＤ３０に格納する。図４，図５，図６は、日常圏データＤＴ２を説明する説明図である。図４は、日常圏データＤＴ２の具体例として、ユーザＩＤ：ＡＡＡＡＡの日常圏データのデータ構造を示している。ユーザＩＤは、個人を特定するものではなく、各データを区別可能であれば、番号や記号等を用いるとしてもよい。ＣＰＵ２０は、日常圏の生成条件（日常圏生成条件）を変更することにより、複数種類の日常圏データ（本実施形態においては、日常圏Ａ、日常圏Ｂ、日常圏Ｃ）を生成することができる。日常圏は、所定の地域を升目状に区分したメッシュＭＳＨの集合として確定する。各メッシュＭＳＨには番号（メッシュ番号）が付されている。図４に示すように、日常圏データには、日常圏として決定したメッシュ（以下、日常圏メッシュとも呼ぶ）が、メッシュ番号として記録される。
【００２８】
図５は、一例として、ユーザＩＤ：ＡＡＡＡＡの日常圏Ａを模式的に示した説明図である。図５においてハッチングを施したメッシュＭＳＨが、ユーザＩＤ：ＡＡＡＡＡの日常圏を示す。本実施形態においては、１つのメッシュＭＳＨは、１００ｍ×１００ｍ（縦１００ｍ，横１００ｍ）の矩形領域である。なお、メッシュＭＳＨの大きさはこれに限ることなく、１０ｍ×１０ｍや、１Ｋｍ×１Ｋｍなど、必要な日常圏の精度に応じて設定することができる。また、日常圏を確定する単位はメッシュに限らず、行政区画や、道路を基準として区画されたブロックなど、土地を区分する種々の単位を採用することができる。
【００２９】
図６は、日常圏生成条件について説明する説明図である。例えば、日常圏Ａは、ユーザの３０日間の測位情報を集計して生成される。日常圏Ａを構成する各メッシュは、ユーザの３日以上の滞在履歴があり、かつ、合計の滞在時間が３００分以上となるメッシュＭＳＨが対象となる。他の例として、日常圏Ｂは、ユーザの７日間の則情報を集計して生成される。また、日常圏Ｂを構成する各メッシュは、ユーザの２日以上の滞在履歴があり、かつ、合計の滞在時間が１０分以上であるメッシュＭＳＨが対象となる。このように、ＣＰＵ２０は、対象集計期間や、滞在日数、滞在時間、その他、各種条件を設定することによって、各ユーザ毎に、種々の特性を反映した日常圏を生成する。なお、日常圏の生成方法および詳細については公知の技術であるので（例えば、特開２０１１−２３４０４２参照）、本説明においては日常圏の生成方法等の詳しい説明は省略する。
【００３０】
本実施形態においては、ＣＰＵ２０は、第１期間として、集計期間が２０１２／１／１〜２０１２／１／３０までの３０日間における各ユーザの測位情報に基づいて生成した日常圏Ａと、第２期間として、集計期間が２０１２／５／１〜２０１２／５／３０までの３０日間における各ユーザの測位情報に基づいて生成した日常圏Ａとを生成する。なお、日常圏を生成する期間、生成する日常圏の種類は、ユーザが予め設定するとしてもよいし、デフォルトとしての設定条件がＲＯＭ４０に記憶されており、ＣＰＵ２０が、ＲＯＭ４０から読み出して各日常圏を生成するとしてもよい。
【００３１】
第１期間、第２期間における日常圏データを生成すると、ＣＰＵ２０は、日常圏重畳データ生成部２３の機能として、各期間（第１期間、第２期間）ごとに、複数のユーザについての日常圏を重畳した日常圏重畳データを生成し日常圏重畳データＤＴ３としてＨＤＤ３０に格納する。図７は、日常圏重畳データＤＴ３のデータ構造を示す説明図である。図７には、一例として、集計期間が２０１２／１／１〜２０１２／１／３０までの３０日間（第１期間）における各ユーザの測位情報に基づいて生成した日常圏Ａを、複数のユーザについて重畳した日常圏重畳データＤＴ３を示した。複数のユーザの日常圏を重畳した場合、１つのメッシュＭＳＨに複数のユーザの日常圏が重なる。日常圏重畳データＤＴ３は、各メッシュＭＳＨ毎の、日常圏の重なっている数（日常圏重畳数）を表している。例えば、メッシュ番号：１００１のメッシュＭＳＨは、２００人のユーザが日常圏としている領域である。一方、メッシュ番号：１００６は、いずれのユーザも日常圏としていない領域である。ＣＰＵ２０は、このようにして第１期間と第２期間との各期間における日常圏重畳データを生成し、日常圏重畳データＤＴ３としてＨＤＤ３０に格納する。
【００３２】
日常圏重畳データＤＴ３生成後、ＣＰＵ２０は、変化領域検出部２４の機能として、第１期間と第２期間との日常圏重畳データの比較、および、変化領域の検出を行い、変化領域データＤＴ４を生成する。図８は、変化領域データＤＴ４を説明する説明図である。図８には、２０１２／１／１〜２０１２／１／３０（第１期間）と、２０１２／５／１〜２０１２／５／３０（第２期間）との２つの期間における日常圏重畳データＤＴ３に基づいて、変化領域検出部２４が生成した変化領域データＤＴ４を示している。
【００３３】
変化領域検出部２４は、集計期間の異なる複数（本実施形態においては２つ）の日常圏重畳データを各メッシュＭＳＨ毎に比較し、日常圏重畳数の変化が著しいメッシュの検出、および、第１期間で０であった日常圏重畳数が０以上になったメッシュの検出、さらに、第１期間で０以上であった日常圏重畳数が０になったメッシュの検出を行う。以下、変化領域検出部２４が変化領域として検出するメッシュを変化領域メッシュとも呼ぶ。本実施形態においては、変化領域検出部２４は、各メッシュにおける第１期間の日常圏重畳数と第２期間の日常圏重畳数とを用いた所定の演算を行うことによって変化領域メッシュの検出を行う。図８に示すように、変化領域検出部２４が検出した変化領域メッシュには「○」印を付して示した。
【００３４】
変化領域メッシュを検出するための条件（検出条件）は、操作者によって種々の条件が設定可能である。例えば、日常圏重畳数の変化が著しいメッシュの検出については、日常圏重畳数の変化率の閾値を設定し、その閾値以上または以下の変化率を示すメッシュを変化領域メッシュとして検出するように設定することができる。また、本実施形態においては、ユーザが利用可能な地物（例えば住宅施設や商業施設）が撤去されたメッシュを検出するために、第１期間で０以上であった日常圏重畳数が第２期間において０になったメッシュの検出を行うとした。さらに、本実施形態においては、ユーザが利用可能な地物が新設されたメッシュを検出するために、第１期間で０あった日常圏重畳数が第２期間において０以上になったメッシュの検出を行うとした。このような、検出条件は、操作者が悲痛用に応じて任意に設定可能である。
【００３５】
ＣＰＵ２０は、変化領域メッシュの検出後、用途推定部２５の機能として、変化領域メッシュの用途を推定した用途推定データＤＴ５を生成しＨＤＤ３０に格納する。図９は、用途推定データＤＴ５について説明する説明図である。用途推定データＤＴ５は、変化領域検出部２４が特定した変化領域メッシュについて、第２期間における利用の用途を推定した推定結果を記録したデータである。図９には、一例として、変化領域メッシュとしてのメッシュ：１００１と、メッシュ：１００５について、第２期間（２０１２／５／１〜２０１２／５／３０）における用途推定データＤＴ５を示した。図示するように、用途推定データＤＴ５には、変化領域メッシュ、測位時刻、日常圏重畳数、用途が記録されている。用途推定データＤＴ５の変化領域メッシュには、変化領域検出部２４によって検出された変化領域メッシュのメッシュ番号が記録されている。用途推定データＤＴ５の測位時刻には、１時間ごとに区分された時間帯が記録されている。日常圏重畳数には、測位時刻として区分された各時間帯に、その変化領域メッシュを日常圏としているユーザの数が記録されている。用途には、その変化領域メッシュの利用の用途を推定した結果が記録されている。
【００３６】
本実施形態においては、用途推定データＤＴ５における日常圏重畳数の特定は、用途推定部２５が、各ユーザの第２期間における日常圏Ａを日常圏データＤＴ２から読み込むことによって行う。用途推定部２５は、各ユーザの第２期間の日常圏Ａを読み込むと、変化領域メッシュを日常圏としているユーザを抽出する。そして、抽出したユーザの測位情報に基づいて、各ユーザが変化領域メッシュを日常圏としている時間帯を抽出する。その後、用途推定部２５は、測位時刻として区分した時間帯毎に、その変化領域を日常圏Ａとしてユーザ数をカウントすることによって、日常圏重畳数を特定する。
【００３７】
図９に示した用途推定データＤＴ５の場合、メッシュ１００１を７：００−８：００に日常圏としているユーザは５０人、８：００−９：００は７０人、９：００−１０：００は２００人である。そして、１７：００以降については、時間の経過とともに、メッシュ１００１を日常圏としているユーザの数が減少している。このような日常圏重畳数の経時変化パターンを示す地域は、商業地である可能性が高く、用途推定部２５は、メッシュ：１００１を商業地であると推定し、用途推定データＤＴ５に記録する。すなわち、一般的に就業時間となっている時間が近づくにつれて日常圏重畳数が増加し、就業時間の終了から時間が経過するにつれて日常圏重畳数が減少していることを推定の根拠としている。用途推定部２５は、日常圏重畳数の経時変化のパターンを基づいて、各変化領域メッシュの用途を推定する。
【００３８】
また、他の例として、図９に示すメッシュ：１００５は、午前には、時間が経過するにつれて日常圏重畳数が減少し、１７：００以降は時間が経過するにつれて日常圏重畳数が増加している。このような経時変化のパターンの場合、用途推定部２５は、メッシュ１００５を住宅地と判断する。本実施形態においては、利用の用途の推定は、時間帯と日常圏重畳数の増減とを対応付けたパターンテーブルを用いたパターンマッチングによって用途推定部２５が推定する。このようにして用途推定データＤＴ５を生成後、ＣＰＵ２０は、用途推定データＤＴ５をディスプレイ７２に表示することによって、変化領域メッシュ（地図更新領域）と、その利用の用途の推定結果を出力する。
【００３９】
地図更新領域検出装置１０は、操作者またはデフォルトで設定された検出条件の下に、地図更新領域検出処理を行う。検出条件としては、地図更新領域を検出する地域（検出地域）、検出に用いる日常圏の種類、比較期間（本実施形態では第１期間、第２期間）など、種々の条件が設定可能である。例えば、検出地域は、県、市、町などの行政区画として設定することができる。この場合、ＣＰＵ２０は、設定された検出地域に相当するメッシュ番号を特定し、特定したメッシュ番号について、日常圏データＤＴ２、日常圏重畳データＤＴ３、変化領域データＤＴ４、用途推定データＤＴ５を生成する。このように、地図更新領域検出装置１０は、種々の検出条件に基づいた地図更新領域検出処理を行うことができる。
【００４０】
以上説明したように、本実施形態における地図更新領域検出装置１０は、異なる期間についての日常圏重畳データを生成し、比較することによって、変化領域メッシュを検出することができる。すなわち、地図更新領域検出装置１０は、日常圏重畳データの経時変化を検出することによって、人の定常的な行動領域の経時変化を検出する。人の定常的な行動領域の変化が検出された領域は、地物の新設・撤去や、用途地域の指定に変化があった可能性が高く、地図更新領域検出装置１０は、このような領域（変化領域メッシュ）を、既存の地図の更新をすべき領域（地図更新領域）として出力する。従って、地図更新領域検出装置１０によって出力された地図更新領域の情報を用いて地図の更新すべき地域を特定し、地図の更新作業を行うことができる。
【００４１】
さらに、地図更新領域検出装置１０は、人の定常的な行動領域（日常圏）に基づいて変化領域を検出することから、人口密度の一時的な変化があった領域を除外した、変化領域の検出を行うことができる。例えば、コンサート会場や、期間限定で設置された催事場など、人口密度が一時的に変化する領域を除外して地図更新領域を検出することができる。
【００４２】
このように、地図更新領域検出装置１０によって地図更新領域を検出することができることから、地図更新領域を探索するための現地調査を行うことなく、地図更新領域の特定をすることができる。よって、利用状況に変化があった領域をリアルタイムに検出し、地図の更新を行うことができる。結果として、通常の定期調査（例えば１年単位や２年単位）による地図の更新よりも短期間に、地図の更新を行うことができる。すなわち、地図更新領域検出装置１０は、地図を更新すべき領域の検出、および、地図を更新すべきタイミング（時期）を検出することができる。
【００４３】
地図更新領域検出装置１０は、変化領域メッシュの用途の推定も行うので、変化領域メッシュに相当する地域の地図調査を行う際、予め、どのような地図（住宅地図や商圏地図など）に用いるための調査が必要かを判断することができる。また、用途を推定した結果は、地図の調査のための利用以外にも用いることができる。例えば、推定した用途の経時的な変化を観察することにより、その地域の地勢調査の資料として用いることができる。
【００４４】
さらに、本実施形態においては、携帯端末のユーザの測位情報に基づいて地図更新領域検出処理を行う。携帯端末が普及した現在においては、多くの人が携帯端末を所有しており、このような携帯端末から収集した測位情報に基づいて地図更新領域検出処理を行うことより、精度の高い変化領域の検出および用途の推定を行うことができる。
【００４５】
Ｂ．変形例：
なお、この発明は上記の実施形態や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
（Ｂ１）変形例１：
上記実施形態においては、地図更新領域検出装置１０は複数の期間（上記実施形態では２つ）の日常圏重畳データを比較することにより、所定の地域における利用状況の変化としての地物の新設・撤去、用途地域の指定の変化を検出するとした。これに対して、変形例１では、日常圏重畳データをマップ形式（分布図）で表示し（図示省略）、所定の領域における分布形状に注目した場合、その形状に基づいて、その領域にどのような地物（例えば、橋、鉄道、空港、道路、ビル、マンション）の新設または撤去があったのかなど、地物の変化の詳細を検出することができる。
【００４６】
その他、日常圏重畳データＤＴ３における日常圏重畳数の経時変化、および、日常圏の分布している面積等から、その地域の過疎化または過密化の進行具合や、経済の活性の度合いを検出することができる。例えば、所定の地域において、日常圏重畳数が減少する方向に経時変化している場合、その地域の過疎化を検出することができる。また、所定の地域における１ユーザ当たりの日常圏の平均面積の経時変化から、その地域における経済の活性の度合いを検出ことができる。このように、地図更新領域検出装置１０は、その地域の利用状況の変化を、種々の観点から検出することができる。
【００４７】
（Ｂ２）変形例２：
上記実施形態においては、第１期間と第２期間の２つの期間における日常圏重畳データの比較によって変化領域の検出を行ったが、それに限らず、さらに多くの任意の複数の期間における日常圏重畳データの比較によって、変化領域を検出するとしてもよい。多くの期間における日常圏重畳データの比較を行うことにより、その地域の利用状況の連続的な変化を検出することができる。
【００４８】
また、上記実施形態においては、１つの期間の長さ（集計期間）を３０日間としたが、それに限らず、必要に応じた任意の長さを採用するとしてもよい。すなわち、採用した集計期間における各ユーザの測位情報を収集することにより、日常圏データＤＴ２、日常圏重畳データＤＴ３、変化領域データＤＴ４、用途推定データＤＴ５を生成することによって、上記実施形態と同様の処理を行うことができる。集計期間を変えることによって、日常圏の季節的な変化を除外もしくは考慮したり、１年単位、１０年単位といった期間での地域の利用状況の変化の観察としたり、統計的な観察期間を変更することができる。
【００４９】
（Ｂ３）変形例３：
上記実施形態においては、生成した複数の日常圏重畳データを比較する際に、各メッシュごとの日常圏重畳数を比較するとしたが（図８参照）、それに限らず、種々の比較方法を採用することによって、様々な利用状況の変化を検出することができる。例えば、第１期間と第２期間との２つの期間の日常圏重畳データ生成し、各日常圏重畳データを、複数のユーザの日常圏が分布した分布図として表示して比較する。その際、各日常圏重畳データを、９：００−１７：００の複数のユーザの日常圏を重畳した日常圏重畳データとして生成する。そして、第１期間における９：００−１７：００の日常圏重畳データと、第２期間における９：００−１７：００の日常圏重畳データとを比較することによって、商業地域の分布の経時変化を検出することができる。一般的に、９：００−１７：００は人が経済活動を行う時間帯であり、多く人が商業地域に滞在している。よって、その時間帯の日常圏重畳データの経時変化を検出することによって、商業地域の分布の経時変化を検出することができる。
【００５０】
その他、例えば、各日常圏重畳データを、２０：００−２４：００の複数のユーザの日常圏が重畳した日常圏重畳データとして生成するとしてもよい。そして、第１期間における２０：００−２４：００の日常圏重畳データと、第２期間における２０：００−２４：００の日常圏重畳データとを比較することによって、住宅地域の分布の経時変化を検出することができる。一般的に、２０：００−２４：００は、多く人が住宅地域（居住地域）に滞在している。よって、その時間帯の日常圏重畳データの経時変化を検出することによって、住宅地域の分布の経時変化を検出することができる。このよう少なくとも２つの期間について生成した日常圏重畳データを、種々の比較方法によって比較することによって、所定の地域の種々の利用状況の変化を検出することができる。
【００５１】
（Ｂ４）変形例４：
上記実施形態においては、ＣＰＵ２０は、地図更新領域検出処理の結果として、用途推定データＤＴ５をディスプレイ７２に出力するとしたが、測位情報データＤＴ１〜変化領域データＤＴ４の出力も、勿論可能である。また、ＣＰＵ２０は、測位情報データＤＴ１〜用途推定データＤＴ５をディスプレイ７２に表示する際、図２、図３、図６〜図８に示した表示方法に限らず、各情報をマップ形式（分布図）でディスプレイ７２に表示するとしてもよい。その他、地図更新領域検出装置１０は、地図更新領域検出処理における各処理結果を印刷媒体に印刷画像として出力したり、音声によって変化領域のメッシュ番号を出力するなど、種々の方法によって処理結果を出力することも可能である。
【符号の説明】
【００５２】
１０…地図更新領域検出装置
２０…ＣＰＵ
２２…日常圏データ生成部
２３…日常圏重畳データ生成部
２４…変化領域検出部
２５…用途推定部
３０…ハードディスク
４０…ＲＯＭ
５０…ＲＡＭ
６０…入力ＩＦ
６２…キーボード
６４…マウス
７０…出力ＩＦ
７２…ディスプレイ
８０…バス
ＤＴ１…測位情報データ
ＤＴ２…日常圏データ
ＤＴ３…日常圏重畳データ
ＤＴ４…変化領域データ
ＤＴ５…用途推定データ
ＭＳＨ…メッシュ
【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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