(57)【要約】  タクシー利用者抽出装置１０では、ユーザ位置情報蓄積部１１に蓄積された携帯端末１から送信されてくるポイントデータと、プローブ情報取得部１３で取得したプローブデータとを用いて、自動車移動抽出部１２が、ユーザごとのラインデータを生成し、その中から自動車による移動を示す第１ラインデータを抽出する。タクシー移動抽出部１４は、プローブデータに基づいて第２ラインデータを抽出する。タクシー利用抽出部１５は、第１ラインデータの中から第２ラインデータに一致するデータを抽出して、第３ラインデータとして格納する。タクシー利用ユーザ抽出部１６は、第３ラインデータを形成した携帯端末１の識別子を抽出する。
2010119926.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の携帯端末から送信される情報を用いて、タクシーを利用するユーザを抽出するタクシー利用者抽出装置であって、
前記携帯端末から送信される位置と時刻と前記携帯端末の識別子とを含むユーザ位置情報を蓄積するユーザ位置情報蓄積手段と、
前記ユーザ位置情報蓄積手段に蓄積された位置及び時刻から算出される移動速度に基づいて、ユーザが自動車を利用して移動した軌跡を抽出する自動車移動抽出手段と、
前記タクシーから送信される位置と時刻と空車状態とを含むプローブ情報を取得するプローブ情報取得手段と、
前記プローブ情報取得手段によって取得された前記プローブ情報に基づいて、賃走状態で移動した前記タクシーの軌跡を抽出するタクシー移動抽出手段と、
前記タクシー移動抽出手段によって抽出された賃走状態のタクシー移動軌跡と、前記自動車移動抽出手段によって抽出された自動車移動軌跡とを比較して、前記賃走状態のタクシー移動軌跡に一致する前記自動車移動軌跡を抽出するタクシー利用抽出手段と、
前記タクシー利用抽出手段によって抽出されたタクシー利用軌跡を形成した前記携帯端末の識別子を抽出するタクシー利用ユーザ抽出手段と、を備えることを特徴とする、タクシー利用者抽出装置。
【請求項２】
前記タクシー利用抽出手段は、前記賃走状態のタクシー移動軌跡の始点及び終点における前記時刻と、前記自動車移動軌跡の始点及び終点における前記時刻とがそれぞれ所定時間内にある場合、かつ、前記賃走状態のタクシー移動軌跡と前記自動車移動軌跡との距離を算出し、前記距離が所定値以下である場合、前記自動車移動軌跡は、前記賃走状態のタクシー移動軌跡に一致すると判定する、請求項１に記載のタクシー利用者抽出装置。
【請求項３】
複数の携帯端末から送信される情報を用いて、タクシーを利用するユーザを抽出するタクシー利用者抽出方法であって、
前記携帯端末から送信される位置と時刻と前記携帯端末の識別子とを含むユーザ位置情報が蓄積されるユーザ位置情報蓄積ステップと、
前記ユーザ位置情報蓄積ステップにおいて蓄積された位置及び時刻から算出される移動速度に基づいて、自動車を利用して移動した軌跡が抽出される自動車移動抽出ステップと、
前記タクシーから送信される位置と時刻と空車状態とを含むプローブ情報が取得されるプローブ情報取得ステップと、
前記プローブ情報取得ステップにおいて取得された前記プローブ情報に基づいて、賃走状態で移動した前記タクシーの軌跡が抽出されるタクシー移動抽出ステップと、
前記タクシー移動抽出ステップにおいて抽出された賃走状態のタクシー移動軌跡と、前記自動車移動抽出ステップにおいて抽出された自動車移動軌跡とが比較され、前記賃走状態のタクシー移動軌跡に一致する前記自動車移動軌跡が抽出されるタクシー利用抽出ステップと、
前記タクシー利用抽出ステップにおいて抽出されたタクシー利用軌跡を形成した前記携帯端末の識別子が抽出されるタクシー利用ユーザ抽出ステップと、
を備えることを特徴とする、タクシー利用者抽出方法。
【請求項４】
複数の携帯端末から送信される情報を用いて、特定の移動手段を利用するユーザを抽出する移動手段利用者抽出装置であって、
前記携帯端末から送信される位置と時刻と前記携帯端末の識別子とを含むユーザ位置情報を蓄積するユーザ位置情報蓄積手段と、
前記ユーザ位置情報蓄積手段に蓄積された前記ユーザ位置情報に基づいて、前記ユーザの移動した軌跡であるユーザ移動軌跡を取得するユーザ移動軌跡取得手段と、
前記移動手段から送信される位置と時刻と前記移動手段の識別子とを含む移動手段位置情報を取得する移動手段位置情報取得手段と、
前記移動手段位置情報取得手段によって取得された前記移動手段位置情報に基づいて、前記移動手段の移動した軌跡である移動手段移動軌跡を取得する移動手段移動軌跡取得手段と、
前記ユーザ移動軌跡取得手段によって取得された前記ユーザ移動軌跡と、前記移動手段移動軌跡取得手段によって取得された前記移動手段移動軌跡とを比較して、前記移動手段移動軌跡に一致する前記ユーザ移動軌跡を抽出する移動手段利用抽出手段と、
前記移動手段利用抽出手段によって抽出された前記ユーザ移動軌跡を形成した前記携帯端末の識別子を抽出するユーザ抽出手段と、
を備えることを特徴とする、移動手段利用者抽出装置。
【請求項５】
前記ユーザ移動軌跡取得手段は、前記ユーザ位置情報蓄積手段に蓄積された前記位置及び前記時刻から算出される移動速度に基づいて、前記ユーザが利用した移動手段を特定することを特徴とする、請求項４に記載の移動手段利用者抽出装置。
【請求項６】
前記移動手段位置情報取得手段は、前記移動手段位置情報として前記移動手段に乗車する乗客の有無に関する情報を更に取得し、
前記移動手段移動軌跡取得手段は、前記乗客の有無に関する情報が有に該当する前記移動手段の前記移動手段移動軌跡のみを取得することを特徴とする、請求項４または５に記載の移動手段利用者抽出装置。
【請求項７】
前記移動手段利用抽出手段は、前記ユーザ移動軌跡の始点及び終点における前記時刻と、前記移動手段移動軌跡の始点及び終点における前記時刻とがそれぞれ所定時間内にある場合、かつ前記ユーザ移動軌跡と前記移動手段移動軌跡との距離を算出し、前記距離が所定値以下である場合、前記ユーザ移動軌跡は、前記移動手段移動軌跡に一致すると判定することを特徴とする、請求項４〜６のいずれか１項に記載の移動手段利用者抽出装置。
【請求項８】
複数の携帯端末から送信される情報を用いて、特定の移動手段を利用するユーザを抽出する移動手段利用者抽出方法であって、
前記携帯端末から送信される位置と時刻と前記携帯端末の識別子とを含むユーザ位置情報が蓄積されるユーザ位置情報蓄積ステップと、
前記ユーザ位置情報蓄積ステップにおいて蓄積された前記ユーザ位置情報に基づいて、前記ユーザの移動した軌跡であるユーザ移動軌跡が取得されるユーザ移動軌跡取得ステップと、
前記移動手段から送信される位置と時刻と前記移動手段の識別子とを含む移動手段位置情報が取得される移動手段位置情報取得ステップと、
前記移動手段位置情報取得ステップにおいて取得された前記移動手段位置情報に基づいて、前記移動手段の移動した軌跡である移動手段移動軌跡が取得される移動手段移動軌跡取得ステップと、
前記ユーザ移動軌跡取得ステップにおいて取得された前記ユーザ移動軌跡と、前記移動手段移動軌跡取得ステップにおいて取得された前記移動手段移動軌跡とを比較して、前記移動手段移動軌跡に一致する前記ユーザ移動軌跡が抽出される移動手段利用抽出ステップと、
前記移動手段利用抽出ステップにおいて抽出された前記ユーザ移動軌跡を形成した前記携帯端末の識別子を抽出するユーザ抽出ステップと、
を備えることを特徴とする、移動手段利用者抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、タクシー利用者抽出装置、タクシー利用者抽出方法、移動手段利用者抽出装置、及び移動手段利用者抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯端末の普及に伴い、ユーザが携帯する携帯端末からの位置情報を収集、蓄積し、これらの情報を利用した様々なサービスが提供されている。そして、ユーザが携帯する携帯端末から収集することができる位置情報を利用して、ユーザの移動軌跡や移動手段を解析する技術が開示されている。【０００３】
例えば、特許文献１及び特許文献２では、ユーザの移動軌跡、移動速度、鉄道線路及び道路の位置情報から、ユーザの移動手段を推定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２８３２５６号公報
【特許文献２】特開平１０−１１１８７７号公報
【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、上記特許文献１及び特許文献２に開示された移動手段の推定にあたっては、ユーザが、徒歩、自動車、電車のいずれかで移動していることしか推定することができない。このため、タクシー事業者等が効率的な配車を計画するにあたって必要な、タクシーを比較的よく利用する人（タクシー利用者）の分布状況等のデータを作成することができなかった。【０００６】
本発明の一側面は、係る状況を鑑み、ユーザが携帯する携帯端末から送信される情報を用いて、タクシーを利用するユーザを抽出することが可能なタクシー利用者抽出装置及びタクシー利用者抽出方法を提供することを一つの目的とする。【０００７】
また、例えばタクシーやバスの移動等も含めて特定の移動手段を利用するユーザを抽出するためには工夫が必要である。【０００８】
本発明の一側面は、係る状況を鑑み、ユーザが携帯する携帯端末から送信される情報を用いて、特定の移動手段を利用するユーザを抽出することが可能な移動手段利用者抽出装置及び移動手段利用者抽出方法を提供することを一つの目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため、本発明のタクシー利用者抽出装置は、複数の携帯端末から送信される情報を用いて、タクシーを利用するユーザを抽出するタクシー利用者抽出装置であって、携帯端末から送信される位置と時刻と携帯端末の識別子とを含むユーザ位置情報を蓄積するユーザ位置情報蓄積手段と、ユーザ位置情報蓄積手段に蓄積された位置及び時刻から算出される移動速度に基づいて、ユーザが自動車を利用して移動した軌跡を抽出する自動車移動抽出手段と、タクシーから送信される位置と時刻と空車状態とを含むプローブ情報を取得するプローブ情報取得手段と、プローブ情報取得手段によって取得されたプローブ情報に基づいて、賃走状態で移動したタクシーの軌跡を抽出するタクシー移動抽出手段と、タクシー移動抽出手段によって抽出された賃走状態のタクシー移動軌跡と、自動車移動抽出手段によって抽出された自動車移動軌跡とを比較して、賃走状態のタクシー移動軌跡に一致する自動車移動軌跡を抽出するタクシー利用抽出手段と、タクシー利用抽出手段によって抽出されたタクシー利用軌跡を形成した携帯端末の識別子を抽出するタクシー利用ユーザ抽出手段と、を備えることを特徴とする。【００１０】
また、本発明のタクシー利用者抽出方法は、複数の携帯端末から送信される情報を用いて、タクシーを利用するユーザを抽出するタクシー利用者抽出方法であって、携帯端末から送信される位置と時刻と携帯端末の識別子とを含むユーザ位置情報が蓄積されるユーザ位置情報蓄積ステップと、ユーザ位置情報蓄積ステップにおいて蓄積された位置及び時刻から算出される移動速度に基づいて、自動車を利用して移動した軌跡が抽出される自動車移動抽出ステップと、タクシーから送信される位置と時刻と空車状態とを含むプローブ情報が取得されるプローブ情報取得ステップと、プローブ情報取得ステップにおいて取得されたプローブ情報に基づいて、賃走状態で移動したタクシーの軌跡が抽出されるタクシー移動抽出ステップと、タクシー移動抽出ステップにおいて抽出された賃走状態のタクシー移動軌跡と、自動車移動抽出ステップにおいて抽出された自動車移動軌跡とが比較され、賃走状態のタクシー移動軌跡に一致する自動車移動軌跡が抽出されるタクシー利用抽出ステップと、タクシー利用抽出ステップにおいて抽出されたタクシー利用軌跡を形成した携帯端末の識別子が抽出されるタクシー利用ユーザ抽出ステップと、を備えることを特徴とする。なお、ここでいう賃走状態とは、客を乗せて走行している状態をいう。【００１１】
このようなタクシー利用者抽出装置及びタクシー利用者抽出方法によれば、ユーザ位置情報蓄積手段に蓄積され、複数の携帯端末から送信されてくる位置、時刻、携帯端末の識別子を含むユーザ位置情報と、タクシーから送信されてくる位置、時刻、空車状態を含むプローブ情報とを用いる。自動車抽出手段は、ユーザごとの軌跡の母集団を作成し、その中から自動車による移動を示す自動車移動軌跡を抽出する。タクシー移動抽出手段は、プローブ情報から賃走状態のタクシーの移動軌跡を抽出する。タクシー利用抽出手段は、賃走状態のタクシーの移動軌跡に一致する自動車移動軌跡をタクシー利用軌跡として抽出する。タクシー利用ユーザ抽出手段は、タクシー利用軌跡を形成した携帯端末の識別子を抽出する。これにより、タクシー利用者抽出装置及びタクシー利用者抽出方法は、タクシーを利用したユーザを特定することができる。【００１２】
なお、本発明のタクシー利用者抽出装置及びタクシー利用者抽出方法では、タクシー利用軌跡を抽出するにあたって、実際のタクシーの営業情報であるプローブ情報とマッチングさせるので、精度よくタクシーを利用するユーザを抽出することができる。【００１３】
また、本発明のタクシー利用者抽出装置では、タクシー利用抽出手段は、賃走状態のタクシー移動軌跡の始点及び終点における時刻と、自動車移動軌跡の始点及び終点における時刻とがそれぞれ所定時間内にある場合、かつ、賃走状態のタクシー移動軌跡と自動車移動軌跡との距離を算出し、その距離が所定値以下である場合、自動車移動軌跡は、賃走状態のタクシー移動軌跡に一致すると判定してもよい。これにより、互いの軌跡の一致を容易に判定することができる。【００１４】
上記課題を解決するため、本発明の移動手段利用者抽出装置では、複数の携帯端末から送信される情報を用いて、特定の移動手段を利用するユーザを抽出する移動手段利用者抽出装置であって、携帯端末から送信される位置と時刻と携帯端末の識別子とを含むユーザ位置情報を蓄積するユーザ位置情報蓄積手段と、ユーザ位置情報蓄積手段に蓄積されたユーザ位置情報に基づいて、ユーザの移動した軌跡であるユーザ移動軌跡を取得するユーザ移動軌跡取得手段と、移動手段から送信される位置と時刻と移動手段の識別子とを含む移動手段位置情報を取得する移動手段位置情報取得手段と、移動手段位置情報取得手段によって取得された移動手段位置情報に基づいて、移動手段の移動した軌跡である移動手段移動軌跡を取得する移動手段移動軌跡取得手段と、ユーザ移動軌跡取得手段によって取得されたユーザ移動軌跡と、移動手段移動軌跡取得手段によって取得された移動手段移動軌跡とを比較して、移動手段移動軌跡に一致するユーザ移動軌跡を抽出する移動手段利用抽出手段と、移動手段利用抽出手段によって抽出されたユーザ移動軌跡を形成した携帯端末の識別子を抽出するユーザ抽出手段と、を備えることを特徴としている。【００１５】
また、本発明の移動手段利用者抽出方法では、複数の携帯端末から送信される情報を用いて、特定の移動手段を利用するユーザを抽出する移動手段利用者抽出方法であって、携帯端末から送信される位置と時刻と携帯端末の識別子とを含むユーザ位置情報が蓄積されるユーザ位置情報蓄積ステップと、ユーザ位置情報蓄積ステップにおいて蓄積されたユーザ位置情報に基づいて、ユーザの移動した軌跡であるユーザ移動軌跡が取得されるユーザ移動軌跡取得ステップと、移動手段から送信される位置と時刻と移動手段の識別子とを含む移動手段位置情報が取得される移動手段位置情報取得ステップと、移動手段位置情報取得ステップにおいて取得された移動手段位置情報に基づいて、移動手段の移動した軌跡である移動手段移動軌跡が取得される移動手段移動軌跡取得ステップと、ユーザ移動軌跡取得ステップにおいて取得されたユーザ移動軌跡と、移動手段移動軌跡取得ステップにおいて取得された移動手段移動軌跡とを比較して、移動手段移動軌跡に一致するユーザ移動軌跡が抽出される移動手段利用抽出ステップと、移動手段利用抽出ステップにおいて抽出されたユーザ移動軌跡を形成した携帯端末の識別子を抽出するユーザ抽出ステップと、を備えることを特徴としている。【００１６】
このような発明によれば、ユーザ位置情報蓄積手段に蓄積されたユーザ位置情報に基づいてユーザ移動軌跡情報が取得され、各移動手段から送信されてくる移動手段位置情報に基づいて移動手段移動軌跡情報が取得される。そして、当該移動手段移動軌跡情報が示す移動軌跡に一致するユーザ移動軌跡情報が示す軌跡を抽出し、当該抽出された軌跡のユーザ移動軌跡情報に含まれる携帯端末の識別子が抽出される。これにより、移動手段による移動軌跡とユーザによる移動軌跡とを関連付けることができるので、特定の移動手段を利用するユーザを抽出することが可能となる。なお、移動手段から送信される移動手段位置情報とは、当該移動手段に搭載された測位システムや、当該移動手段の運転手等が携帯する携帯端末等から送信される情報をいう。【００１７】
また、本発明の移動手段利用者抽出装置では、ユーザ移動軌跡取得手段は、ユーザ位置情報蓄積手段に蓄積された位置及び時刻から算出される移動速度に基づいて、ユーザが利用した移動手段を特定してもよい。これにより、速度に基づいてユーザが利用した移動手段を推定することが可能となる。【００１８】
また、本発明の移動手段利用者抽出装置では、移動手段位置情報取得手段は、移動手段位置情報として移動手段に乗車する乗客の有無に関する情報を更に取得し、移動手段移動軌跡取得手段は、乗客の有無に関する情報が有に該当する移動手段の移動手段移動軌跡のみを取得してもよい。これにより、ユーザ移動軌跡と一致を確認する必要のない、例えば空車状態のバスの移動軌跡を示す移動手段移動軌跡を取得する処理を省略することができる。この結果、移動手段移動軌跡の取得処理を実行する処理装置への負担を低減させられるので、他の必要な抽出処理の速度を上げることが可能となる。【００１９】
また、本発明の移動手段利用者抽出装置では、移動手段利用抽出手段は、ユーザ移動軌跡の始点及び終点における時刻と、移動手段移動軌跡の始点及び終点における時刻とがそれぞれ所定時間内にある場合、かつユーザ移動軌跡と移動手段移動軌跡との距離を算出し、距離が所定値以下である場合、ユーザ移動軌跡は、移動手段移動軌跡に一致すると判定してもよい。これにより、互いの移動軌跡が一致することを容易に、かつ精度よく判定することができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の一側面によれば、ユーザが携帯する携帯端末から送信される情報を用いて、タクシーを利用するユーザを抽出することが可能となる。【００２１】
また、本発明の一側面によれば、ユーザが携帯する携帯端末から送信される情報を用いて、特定の移動手段を利用するユーザを抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】第１実施形態にかかるタクシー利用者抽出装置を含むタクシー利用者抽出システムの機能構成を示すブロック図である。
【図２】図１のタクシー利用者抽出装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３Ａ】ポイントデータのテーブル構成の一例を示す図である。
【図３Ｂ】ラインデータのテーブル構成の一例を示す図である。
【図４】第１ラインデータのテーブル構成の一例を示す図である。
【図５Ａ】プローブデータのテーブル構成の一例を示す図である。
【図５Ｂ】第２ラインデータのテーブル構成の一例を示す図である。
【図６】第３ラインデータのテーブル構成の一例を示す図である。
【図７】軌跡の一致を説明する図である。
【図８】軌跡の一致を説明する図である。
【図９】図１のタクシー利用者抽出装置における動作を示すフローチャートである。
【図１０】図１のタクシー利用者抽出装置における動作を示すフローチャートである。
【図１１】第２実施形態にかかる移動手段利用者抽出装置を含む移動手段抽出システムの機能構成を示すブロック図である。
【図１２Ａ】ユーザポイントデータのテーブル構成の一例を示す図である。
【図１２Ｂ】第１１ラインデータのテーブル構成の一例を示す図である。
【図１３Ａ】移動手段ポイントデータのテーブル構成の一例を示す図である。
【図１３Ｂ】加工移動手段ポイントデータのテーブル構成の一例を示す図である。
【図１３Ｃ】第１２ラインデータのテーブル構成の一例を示す図である。
【図１４】軌跡の一致を説明する図である。
【図１５】軌跡の一致を説明する図である。
【図１６】第１３ラインデータのテーブル構成の一例を示す図である。
【図１７】図１１の移動手段利用者抽出装置における動作を示すフローチャートである。
【図１８】第２実施形態の変形例に係る移動手段ポイントデータのテーブル構成の一例を示す図である。
【図１９】第２実施形態の変形例に係る第１１ラインデータのテーブル構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
（第１実施形態）
本発明の好適な一実施形態に係るタクシー利用者抽出装置１０を含むタクシー利用者抽出システム１００について、図１〜図１０を用いて説明する。なお、図面の説明においては、同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００２４】
図１は、本発明の一実施形態に係るタクシー利用者抽出装置１０を含むタクシー利用者抽出システム１００の構成を示すブロック図である。
【００２５】
タクシー利用者抽出システム１００は、複数の携帯端末１から一定周期で送信される位置と時刻と携帯端末１の識別子とを主に含むユーザ位置情報と、タクシー３０から一定周期で送信される時刻と位置と賃走状態とを主に含むプローブデータ（プローブ情報）とを用いて、携帯端末１を所有するユーザの中からタクシー利用者の抽出を行うシステムである。携帯端末１とタクシー利用者抽出装置１０とは、移動体通信網、インターネット及びイントラネット等によって構成される通信ネットワークＮＷを介して、データ通信可能な状態で接続されている。タクシー３０とタクシー利用者抽出装置１０とは、例えば、無線回線等によって通信可能な状態で接続されている。なお、携帯端末１から送信されるユーザ位置情報は、一定周期での送信に限られるものではなく、サーバからの要求に応じて送信することもできる。また、タクシー３０から送信されるプローブデータも同様に、一定周期での送信に限られるものではなく、サーバからの要求に応じて送信することもできる。
【００２６】
タクシー利用者抽出装置１０は、上記ユーザ位置情報と、上記プローブデータとを用いて、携帯端末１を所有するユーザの中からタクシー利用者の抽出を行う。そして、タクシー利用者抽出装置１０は、図１に示すように、ユーザ位置情報蓄積部（ユーザ位置情報蓄積手段）１１と、自動車移動抽出部（自動車移動抽出手段、ユーザ移動軌跡取得手段）１２と、プローブ情報取得部（プローブ情報取得手段、移動手段位置情報取得手段）１３と、タクシー移動抽出部（タクシー移動抽出手段、移動手段移動軌跡取得手段）１４と、タクシー利用抽出部（タクシー利用抽出手段、移動手段利用抽出手段）１５と、タクシー利用ユーザ抽出部（タクシー利用ユーザ抽出手段、ユーザ抽出手段）１６と、を含んで構成されている。
【００２７】
ここで、図２は、タクシー利用者抽出装置１０のハードウェア構成図である。このように、タクシー利用者抽出装置１０は、物理的には、同図に示すように、ＣＰＵ２１、主記憶装置であるＲＡＭ２２及びＲＯＭ２３、入力デバイスである入力キー、マイク等の入力装置２４、スピーカ、ディスプレイ等の出力装置２５、ハードディスク装置、メモリカード等の補助記憶装置２６、ＮＷとの間でのデータの送受信を司る通信モジュール２７等を含む情報処理装置として構成されている。タクシー利用者抽出装置１０によって実現される機能は、図２に示すＣＰＵ２１、ＲＡＭ２２等のハードウェア上に所定のプログラムを読み込ませることにより、ＣＰＵ２１の制御のもとで通信モジュール２７、入力装置２４、出力装置２５を動作させるとともに、ＲＡＭ２２や補助記憶装置２６におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００２８】
以下、タクシー利用者抽出装置１０の機能について説明する。図１に示す、ユーザ位置情報蓄積部１１は、携帯端末１から一定周期で送信される時刻と位置と携帯端末１の識別子とを主に含むユーザ位置情報を蓄積する部分である。なお、ユーザ位置情報蓄積部１１は、常時、複数の携帯端末から送信されてくるユーザ位置情報を一定期間保存する。そして、ユーザ位置情報蓄積部１１は、例えば、図３Ａに示すような、ポイント識別子、識別子、緯度（位置）、経度（位置）、タイムスタンプ（時刻）を主に含んで形成されるポイントデータテーブルＴＡ１に従ってユーザ位置情報を格納する。なお、ここでいうポイント識別子とは、ユーザ位置情報のＩＤをいい、識別子とは、それぞれの携帯端末１に付与されているＩＤをいう。
【００２９】
図１に示す、自動車移動抽出部１２は、ユーザ位置情報蓄積部１１に蓄積された緯度、経度、タイムスタンプといった情報から算出される移動速度に基づいて、自動車を利用して移動したユーザの軌跡を示す第１ラインデータ（自動車移動軌跡）を抽出する。具体的に説明すると、自動車移動抽出部１２は、ユーザ位置情報に含まれるポイント識別子（位置）をユーザごとに時系列順に並べ、それらのポイントを直線で結線することによって第１ラインデータを生成する。このとき、ポイント間の速度を、ユーザ位置情報に含まれるタイムスタンプから計算し、移動速度を計算する。次に、移動速度に基づいて徒歩あるいは自転車による移動か否かを判定する。次に、電車路線あるいはバス路線と比較して、バスあるいは電車による移動か否かを判定する。そして、徒歩、自転車、電車、バスのいずれの移動にも該当しないと判定された場合、その移動を自動車による移動と判定する。このように、自動車移動抽出部１２は、例えば、図３Ｂに示すような、移動状態判定完了時刻、ライン識別子、識別子、移動状態、始点（ポイント識別子）、終点（ポイント識別子）を主に含んで形成されるラインデータテーブルＴＡ２に従って格納されたラインデータから、移動状態が「０１」のデータのみ抽出する。なお、図３Ｂの項目の一つである移動状態判定完了時刻は、各ラインデータが生成された時刻を示す。また、図３Ｂの移動状態の項目に表示されている「０１」は自動車による移動を表すコード、「０２」は電車による移動を表すコード、「０３」は徒歩による移動を表すコードである。そして、自動車移動抽出部１２は、例えば、図４に示すような、移動状態判定完了時刻、ライン識別子、識別子、移動状態、始点（ポイント識別子）、終点（ポイント識別子）を主に含んで形成される第１ラインデータテーブルＴＡ３に従って第１ラインデータを格納する。なお、図４の項目の一つである移動状態判定完了時刻は、各第１ラインデータが生成された時刻を示す。また、図４の移動状態の項目に表示されている「０１」は、自動車による移動を表すコードである。また、ここでいうライン識別子とは、第１ラインデータのＩＤをいう。
【００３０】
図１に示す、プローブ情報取得部１３は、タクシー３０から一定周期で送信される位置と時刻と賃走状態とを少なくとも含んでいるプローブデータを取得する部分である。そして、プローブ情報取得部１３は、例えば、図５Ａに示すような、タイムスタンプ（時刻）、タクシー識別子、緯度（位置）、経度（位置）、空車状態（賃走状態）を主に含んで形成されるプローブデータテーブルＴＡ４に従ってプローブデータを格納する。なお、図５Ａに示す空車状態の項目に表示されている、「０」は空車状態、「１」は賃走状態（客を乗せて走行した状態）を示している。また、タクシー識別子は、タクシーのＩＤを示している。
【００３１】
ここで、プローブデータの取得元であるタクシー３０に搭載されている各機能について説明する。タクシー３０は、図１に示すように、ＧＰＳ受信機３１と、タクシーメータ３２と、コントローラ３３と、通信部３４と、を主に有している。ＧＰＳ受信機３１は、タクシー３０の位置を取得する。タクシーメータ３２は、タクシーの営業情報、空車状態を管理している。コントローラ３３は、タイムスタンプとタクシー識別子とを管理しており、プローブデータの取得、タクシー利用者抽出装置１０への送信を主に制御している。通信部３４は、プローブデータをタクシー利用者抽出装置１０へ送信する。
【００３２】
タクシー移動抽出部１４は、プローブ情報取得部１３によって取得された位置と時刻と空車状態とに基づいて、賃走状態のタクシーの移動軌跡を示す第２ラインデータ（賃走状態のタクシーの移動軌跡）を抽出する。具体的には、タクシー移動抽出部１４は、プローブデータテーブルＴＡ４に従って格納されているプローブデータから、空車状態をキーに、第２ラインデータを抽出する。そして、タクシー移動抽出部１４は、例えば、図５Ｂに示すような、移動区間判定完了時刻、タクシー識別子、顧客乗車時刻、顧客降車時刻、顧客乗車位置及び顧客降車位置を主に含んで形成される、第２ラインデータテーブルＴＡ５に従ってデータを格納する。なお、図５Ｂに示すタクシー識別子は、タクシーのＩＤを示している。また、図５Ｂに示す移動区間判定完了時刻は、各第２ラインデータを生成した時刻を示す。
【００３３】
図１に示す、タクシー利用抽出部１５は、タクシー移動抽出部１４によって抽出された第２ラインデータと、自動車移動抽出部１２によって抽出された第１ラインデータとを比較して、第２ラインデータに一致する第１ラインデータを抽出する。例えば、タクシー利用抽出部１５は、第２ラインデータの始点及び終点におけるタイムスタンプと、第１ラインデータの始点及び終点における時刻とがそれぞれ所定時間内（例えば、１分以内）にあり、かつ、第２ラインデータと第１ラインデータとの距離を算出し、その距離が所定値以下（例えば、１０ｍ以下）である場合、第２ラインデータは、第１ラインデータに一致すると判定する。なお、第１ラインデータにおける始点及び終点における時刻は、図４に示す始点及び終点のポイント識別子のデータ（図３Ａに示すタイムスタンプ）から求めることができる。
【００３４】
ここで、タクシー利用抽出部１５が、第１ラインデータと、第２ラインデータとを比較して、一致していると判定する方法の一例について、図７，図８を用いて説明する。
【００３５】
タクシー利用抽出部１５は、第１ラインデータと第２ラインデータとの距離を算出し、その距離が所定値以下である場合、第１ラインデータは第２ラインデータと同一経路と判定する。具体的には、図７に示すように、第１ラインデータＬ１があるとする。次に、図８に示すように、第１ラインデータＬ１の始点及び終点から所定の距離に存在するポイント（ＰＢ１、ＰＢ２、ＰＥ１、ＰＥ２）を有する第２ラインデータＬ２，Ｌ３を抽出する。次に、図８に示すように、第１ラインデータＬ１を中心に距離がｂのバッファエリアＡを生成させる。このとき、そのバッファエリアＡに含まれる第２ラインデータＬ３が第１ラインデータＬ１と同一経路であると判定する。また、第１ラインデータＬ１の始点ＰＢにおける時刻（ポイント識別子から算出）と第２ラインデータＬ３の始点ＰＢ１における時刻（顧客乗車時刻）とが所定時間内（例えば、１分）以下であり、かつ、第１ラインデータＬ１の終点ＰＥにおける時刻（ポイント識別子から算出）と第２ラインデータＬ３の終点ＰＥ１における時刻（顧客降車時刻）とが所定時間内（例えば、１分）以下の場合、同一時刻と判定する。このようにして、タクシー利用抽出部１５は、携帯端末１を有するユーザがタクシーを利用して移動した経路を示す第３ラインデータを抽出することができる。なお、第３ラインデータは、例えば、図６に示すような、移動状態判定完了時刻、ライン識別子、識別子、移動状態、始点（ポイント識別子）、終点（ポイント識別子）を主に含んで形成される第３ラインデータテーブルＴＡ６に従って格納される。なお、ここでいうポイント識別子とは、ポイントデータのＩＤをいい、識別子とは、それぞれの携帯端末１に付与されているＩＤをいう。
【００３６】
図１に示す、タクシー利用ユーザ抽出部１６は、タクシー利用抽出部１５によって抽出された第３ラインデータを形成した携帯端末１の識別子を特定する。具体的には、図６に示すようなテーブル構造に格納されているデータから識別子をキーとして抽出する。これにより、その識別子から特定される携帯端末１のユーザを特定することができる。この結果、利用頻度（例えば、第３ラインデータテーブルに格納されているレコード数）等を考慮することにより、タクシー利用頻度の高いユーザを特定することが可能となる。
【００３７】
以下、図９、図１０を用いて、タクシー利用者抽出装置１０においてタクシーによる移動を判定する手順について説明する。
【００３８】
最初に、図９に示すように、タクシー利用者抽出装置１０は、ユーザの移動軌跡を示すデータを生成する（ステップＳ０１）。具体的には、自動車移動抽出部１２が、ユーザ位置情報蓄積部１１に蓄積されている位置と時刻と携帯端末１の識別子とが含まれる、図３Ａに示すようなテーブルに従って格納されたポイントデータに基づいて、ユーザごとのラインデータを生成する。なお、ラインデータは、図３Ｂに示すような、移動状態判定完了時刻、ライン識別子、識別子、移動状態、始点（ポイント識別子）、終点（ポイント識別子）を主に含んで形成されるラインデータテーブルＴＡ２に従ってラインデータを格納する。なお、図３Ｂの項目の一つである移動状態判定完了時刻は、各ラインデータが生成された時刻を示す。また、図３Ｂの移動状態の項目に表示されている、「０１」は自動車による移動を表すコード、「０２」は電車による移動を表すコード、「０３」は徒歩による移動を表すコードである。また、ここでいうライン識別子とは、ラインデータのＩＤをいう。
【００３９】
次に、図９に示すように、タクシー利用者抽出装置１０は、ステップＳ０１において生成されたラインデータの移動状態が自動車によるものかどうかを判定する（ステップＳ０２）。具体的には、自動車移動抽出部１２が、図１０に示すフローチャートに従って、ステップＳ０２における判定を実行する。
【００４０】
すなわち、ステップＳ０１において生成されたラインデータについて、時系列的に連続するポイント間の速度の計算を行う（ステップＳ１１）。
【００４１】
次に、ステップＳ１１で計算された速度から、その間の移動が徒歩かどうかを判定する（ステップＳ１２）。例えば、時速３ｋｍ〜時速５ｋｍの場合、徒歩による移動と判定する。ここで、徒歩による移動と判定された場合には、徒歩による移動であることをラインデータに付与する（ステップＳ１３）。例えば、徒歩による移動である場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）には、図３Ｂに示すように、移動状態の項目に徒歩のコードである「０３」を付与する。
【００４２】
次に、図１０に示すように、ステップＳ１２において、その移動方法が徒歩によるものではないと判定された場合（ステップＳ１２：ＮＯ）には、その移動が自転車によるものかどうかを判定する（ステップＳ１４）。例えば、時速５ｋｍ〜時速２０ｋｍの場合、自転車による移動と判定する。ここで、自転車による移動と判定された場合（ステップＳ１４：ＹＥＳ）には、自転車による移動であることをラインデータに付与する（ステップＳ１３）。
【００４３】
次に、ステップＳ１４において、その移動方法が自転車によるものではないと判定された場合（ステップＳ１４：ＮＯ）には、その移動が電車によるものかどうかを判定する（ステップＳ１５）。例えば、電車路線と比較し、ラインデータと重なっていれば電車による移動と判定する。ここで、電車による移動と判定された場合（ステップＳ１５：ＹＥＳ）には、電車による移動であることをラインデータに付与する（ステップＳ１３）。
【００４４】
次に、ステップＳ１５において、その移動方法が電車によるものではないと判定された場合（ステップＳ１５：ＮＯ）には、その移動がバスによるものかどうかを判定する（ステップＳ１６）。例えば、バス路線と比較し、ラインデータと重なっていればバスによる移動と判定する。ここで、バスによる移動と判定された場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）には、バスによる移動であることをラインデータに付与する（ステップＳ１３）。
【００４５】
次に、ステップＳ１６において、その移動方法がバスによるものではないと判定された場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、その移動が自動車によるものであると判定し（ステップＳ１７）、自動車による移動であることをラインデータに付与する（ステップＳ１３）。
【００４６】
以上、ステップＳ１１〜ステップＳ１７によって、自動車による移動を判定することができる。タクシー利用者抽出装置１０は、図９に示すように、自動車以外による移動であると判定された場合（ステップＳ０２：自動車以外）には、タクシーによる移動ではないと判定（ステップＳ０３）して処理を終了する。一方、自動車による移動であると判定された場合（ステップＳ０２：自動車）には、図４に示すようなテーブルに従ってデータ（第１ラインデータ）を格納する（ステップＳ０４）。なお、自動車移動抽出部１２は、図３Ｂに示すようなデータの中から移動状態が「０１」のデータを抽出し、図４に示すように移動状態が０１のデータのみを格納する。
【００４７】
次に、図９に示すように、自動車以外による移動であると判定された場合（ステップＳ０２：自動車以外）には、タクシーによる移動ではないと判定（ステップＳ０３）して処理を終了する。一方、自動車による移動であると判定された場合（ステップＳ０２：自動車）には、図４に示すようなテーブルに従ってデータ（第１ラインデータ）を格納する（ステップＳ０４）。なお、自動車移動抽出部１２は、図３Ｂに示すようなデータの中から移動状態が「０１」のデータを抽出し、図４に示すように移動状態が「０１」のデータのみを格納する。
【００４８】
次に、図９に示すように、タクシー利用者抽出装置１０は、プローブ情報を取得する（ステップＳ０５）。具体的には、プローブ情報取得部１３は、タクシー３０における通信部３４から無線等を介してプローブデータを取得する。
【００４９】
次に、タクシー利用者抽出装置１０は、ステップＳ０５において取得されたプローブデータに基づいて、賃走状態のタクシーの移動軌跡を示す第２ラインデータを生成する（ステップＳ０６）。具体的には、タクシー移動抽出部１４は、図５Ａに示すテーブルに従って格納されている位置データについて空車状態をキーとして結線し、第２ラインデータを生成する。そして、タクシー移動抽出部１４は、図５Ｂに示すようなテーブルに従って第２ラインデータを格納する（ステップＳ０７）。
【００５０】
次に、図９に示すように、タクシー利用者抽出装置１０は、第２ラインデータと一致する第１ラインデータを抽出する（ステップＳ０８）。具体的には、タクシー利用抽出部１５は、ステップＳ０４において格納された第１ラインデータと、ステップＳ０７において格納された第２ラインデータとについて、タイムスタンプ及び経路をキーにしたマッチング処理を行う。ここで、第２ラインデータに一致する第１ラインデータが抽出されなかった場合（ステップＳ０８：無）は、タクシーによる移動ではないと判定される（ステップＳ０３）。また、第２ラインデータに一致する第１ラインデータが抽出された場合（ステップＳ０８：有）、そのデータを第３ラインデータとして格納する（ステップＳ０９）。なお、タクシー利用抽出部１５は、図４に示すような第１ラインデータの中から、第２ラインデータに一致するデータを抽出し、図６に示すようなデータのみを格納する。
【００５１】
次に、図９に示すように、第１ラインデータとして格納したデータをタクシーによる移動と判定し、第３ラインデータに含まれる携帯端末１の識別子を抽出し、その携帯端末１のユーザを特定する（ステップＳ１０）。
【００５２】
以上、ステップＳ０１〜ステップＳ１０を実行することによって、ユーザ位置情報蓄積部１１に蓄積されたデータ、すなわち、複数の携帯端末１から送信されてくるデータを利用して、タクシー利用をしたユーザを特定することが可能となる。この結果、利用頻度等を考慮することにより、タクシー利用頻度の高いユーザを特定することが可能となる。
【００５３】
本実施形態のタクシー利用者抽出装置１０では、ユーザ位置情報蓄積部１１に蓄積された複数の携帯端末１から一定周期で送信されてくる位置、時刻、携帯端末１の識別子を含むポイントデータと、複数のタクシー３０から一定周期で送信されてくる位置、時刻、空車状態を含むプローブデータとを用いる。自動車移動抽出部１２は、ユーザごとのラインデータを生成し、その中から自動車による移動を示す第１ラインデータを抽出する。タクシー移動抽出部１４は、プローブ情報取得部１３を経由して取得したプローブデータに基づいて第２ラインデータを抽出する。タクシー利用抽出部１５は、第１ラインデータの中から第２ラインデータに一致するデータを抽出して、第３ラインデータとして格納する。タクシー利用ユーザ抽出部１６は、第３ラインデータを形成した携帯端末１の識別子を抽出する。これにより、タクシー利用者抽出装置１０は、タクシーを利用したユーザを特定することができる。
【００５４】
（第２実施形態）
本発明の好適な第２実施形態に係る移動手段利用者抽出装置５０を含む移動手段抽出システム２００について、図２及び図１１〜図１７を用いて説明する。なお、図面の説明においては、同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００５５】
図１１は、第１実施形態に係る移動手段利用者抽出装置５０を含む移動手段抽出システム２００の機能構成を示すブロック図である。
【００５６】
移動手段抽出システム２００は、複数の携帯端末５１から送信される位置と時刻と携帯端末５１の識別子とを主に含むユーザポイントデータ（ユーザ位置情報）と、例えばタクシー８０やバス８５等の移動手段から送信される時刻と位置と乗客の有無とを主に含む移動手段ポイントデータ（移動手段位置情報）とを用いて、携帯端末５１を所有するユーザの中から移動手段を利用するユーザを抽出するシステムである。携帯端末５１と移動手段利用者抽出装置５０とは、移動体通信網、インターネット及びイントラネット等によって構成される通信ネットワークＮＷを介して、データ通信可能な状態で接続されている。タクシー８０と移動手段利用者抽出装置５０とは、例えば、無線回線等によって通信可能な状態で接続されている。なお、ここでいう「移動手段」には、バス、タクシー、電車、飛行機、船、ヘリコプター等、人を乗せることができるものが含まれる。
【００５７】
移動手段利用者抽出装置５０は、上記ユーザポイントデータ及び移動手段ポイントデータを用いて、携帯端末５１を所有するユーザの利用する移動手段の抽出を行う。移動手段利用者抽出装置５０は、図１１に示すように、ユーザ位置情報蓄積部（ユーザ位置情報蓄積手段）６１と、ユーザ移動軌跡取得部（ユーザ移動軌跡取得手段）６２と、移動手段位置情報取得部（移動手段位置情報取得手段）６３と、移動手段移動軌跡取得部（移動手段移動軌跡取得手段）６４と、移動手段利用抽出部（移動手段利用抽出手段）６５と、ユーザ抽出部（ユーザ抽出手段）６６と、を含んで構成されている。
【００５８】
図２は、移動手段利用者抽出装置５０のハードウェア構成図である。このように、移動手段利用者抽出装置５０は、物理的には、同図に示すように、ＣＰＵ２１、主記憶装置であるＲＡＭ２２及びＲＯＭ２３、入力デバイスである入力キー、マイク等の入力装置２４、スピーカ、ディスプレイ等の出力装置２５、ハードディスク装置、メモリカード等の補助記憶装置２６、ＮＷとの間でのデータの送受信を司る通信モジュール２７等を含む情報処理装置として構成されている。移動手段利用者抽出装置５０によって実現される機能は、図２に示すＣＰＵ２１、ＲＡＭ２２等のハードウェア上に所定のプログラムを読み込ませることにより、ＣＰＵ２１の制御のもとで通信モジュール２７、入力装置２４、出力装置２５を動作させるとともに、ＲＡＭ２２や補助記憶装置２６におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００５９】
以下、移動手段利用者抽出装置５０の機能について説明する。図１１に示すユーザ位置情報蓄積部６１は、携帯端末５１から送信される時刻と位置と携帯端末５１の識別子とを主に含むユーザポイントデータを取得する部分である。ここでは、ユーザ位置情報蓄積部６１は、常時、複数の携帯端末から送信されてくるユーザポイントデータを一定期間保存する。そして、ユーザ位置情報蓄積部６１は、例えば図１２Ａに示すようなポイント識別子、識別子、緯度（位置）、経度（位置）、タイムスタンプ（時刻）を主に含んで形成されるユーザポイントデータテーブルＴＡ１１に従ってユーザポイントデータを格納する。なお、ここでいう「ポイント識別子」とは、ユーザポイントデータのＩＤをいい、「識別子」とは、それぞれの携帯端末５１に付与されているＩＤをいう。また、ユーザ位置情報蓄積部６１が、複数の携帯端末から送信されてくるユーザポイントデータを一定期間保存することは、常時に限られるものではない。
【００６０】
図１１に戻り、ユーザ移動軌跡取得部６２は、ユーザ位置情報蓄積部６１に蓄積されたユーザ位置情報に基づいて、ユーザの移動した軌跡であるユーザ移動軌跡を取得する部分である。ここでは、ユーザ移動軌跡取得部６２は、ユーザ位置情報蓄積部６１に蓄積された緯度、経度、タイムスタンプといった情報からユーザの軌跡を示す第１１ラインデータ（ユーザ移動軌跡）を抽出する。具体的に説明すると、ユーザ移動軌跡取得部６２は、ユーザポイントデータに含まれるポイント識別子（位置）をユーザごとに時系列順に並べ、それらのポイントを直線で結線することによって第１１ラインデータを生成する。また、第１１ラインデータの作成契機は、ユーザの移動速度が大きく変化した時とすることができる。当該ユーザの移動速度は、例えばユーザポイントデータに含まれるタイムスタンプ、緯度、および経度を用いてポイント間の移動速度を計算することにより得ることができる。このとき、計算された移動速度と当該ユーザの過去一定期間内の平均移動速度を比較し、移動速度の変化に有意差があるか統計的に判断する。これにより、第１１ラインデータの始点、終点を特定することが可能となる。
【００６１】
このように、ユーザ移動軌跡取得部６２は、例えば図１２Ｂに示すようなライン識別子、識別子、始点（ポイント識別子）、終点（ポイント識別子）を主に含んで形成される第１１ラインデータテーブルＴＡ１２に従ってラインデータを取得する。なお、ここでいう「ライン識別子」とは、第１１ラインデータのＩＤをいう。
【００６２】
図１１に戻り、移動手段位置情報取得部６３は、例えばタクシー８０やバス８５等の移動手段から送信される位置と時刻と移動手段の識別子とを含む移動手段位置情報を取得する部分である。なお、図１１に詳細に図示はしないが電車、船等の移動手段から送信される移動手段ポイントデータを取得してもよい。ここでは、移動手段位置情報取得部６３は、例えば図１３Ａに示すようなポイント識別子、タイムスタンプ（時刻）、移動手段識別子（移動手段の識別子）、緯度（位置）、経度（位置）を主に含んで形成される移動手段ポイントデータテーブルＴＡ１４に従って移動手段ポイントデータを格納する。なお、ここでいう「移動手段識別子」は、移動手段の種別（例えばバス、タクシー）といった情報も含んだ各移動手段の固有のＩＤを示している。図１３Ａにおける移動手段識別子は、「移動手段の種別」および「識別子」の情報を１フィールドで示した例を挙げているが、「移動手段の種別」および「識別子」の情報をそれぞれ別のフィールドに分けて（２フィールド）示してもよい。図１３Ａに示す例では、移動手段識別子は、最初の２桁が「移動手段の種別」、次の４桁が「識別子」の情報を示している。
【００６３】
ここで、移動手段ポイントデータの取得元の一例であるタクシー８０について説明する。タクシー８０は、図１１に示すようにＧＰＳ受信機８１と、タクシーメータ８２と、コントローラ８３と、通信部８４とを主に有している。ＧＰＳ受信機８１は、タクシー８０の位置を取得する。タクシーメータ８２は、タクシーの乗客の有無を管理している。コントローラ３３は、タイムスタンプとタクシー識別子（移動手段の識別子）とを管理しており、移動手段ポイントデータの取得、移動手段利用者抽出装置５０への送信を主に制御している。通信部３４は、移動手段ポイントデータを移動手段利用者抽出装置５０へ送信する。
【００６４】
また、移動手段ポイントデータの取得元の一例であるバス８５について説明する。バス８５は、図１１に示すように、運転手が携帯する携帯端末８６を有している。携帯端末８６は、搭載されたＧＰＳ機能によりバス８５の位置を取得し、バス８５の識別子（移動手段の識別子）及び乗客の有無の情報等と共に移動手段利用者抽出装置５０へ送信する。なお、移動手段の識別子には、「移動手段の種別」および「識別子」の情報が含まれているので、バスなどの移動手段だけでなく、特定のバスなどの移動装置を判別することができる。
【００６５】
また、移動手段位置情報取得部６３は、後述する移動手段移動軌跡取得部６４が第１２ラインデータを生成する際の始点または終点を特定するための情報であるポイント種別を付与する。ポイント種別は、例えば始点を示すコード「０１」、終点を示すコード「０２」、始点及び終点に該当しない点を示すコード「０３」等で示される。ポイント種別は、例えば電車、バス等の経路の決まっている移動手段の場合は、時刻表等の情報から発車の位置及び時刻を、始点の位置及び時刻と設定することができ、到着の位置及び時刻を、終点の位置及び時刻と設定することができる。また、例えばタクシー等の経路の決まっていない移動手段の場合は、乗客の有無の情報等に基づいてポイント種別を設定することができる。例えば、乗客を乗せた位置及び時刻を、始点の位置及び時刻と設定することができ、乗客を降ろした位置及び時刻を、終点の位置及び時刻と設定することができる。移動手段位置情報取得部６３は、例えば図１３Ｂに示すような、ポイント識別子、タイムスタンプ（時刻）、移動手段識別子（移動手段の識別子）、緯度（位置）、経度（位置）、ポイント種別を主に含んで形成される加工移動手段ポイントデータテーブルＴＡ１５に従って加工移動手段ポイントデータを格納する。
【００６６】
移動手段移動軌跡取得部６４は、移動手段位置情報取得部６３によって取得された加工移動手段位置情報に基づいて、移動手段の移動した軌跡である移動手段移動軌跡を取得する部分である。ここでは、移動手段移動軌跡取得部６４は、移動手段位置情報取得部６３によって取得された緯度、経度、タイムスタンプ、ポイント種別といった情報から移動手段の軌跡を示す第１２ラインデータ（移動手段移動軌跡）を抽出する。具体的に説明すると、移動手段移動軌跡取得部６４は、加工移動手段ポイントデータに含まれるポイント識別子（位置）を移動手段識別子ごとに時系列順に並べ、それらのポイントを直線で結線することによって第１２ラインデータを生成する。この際、移動手段移動軌跡取得部６４は、ポイント種別が始点となるポイント識別子と、ポイント種別が終点となるポイント識別子とを抽出し、抽出されたこれらのポイント識別子と同じ識別子を有し、かつ始点のポイント識別子が取得された時刻と終点のポイント識別子が取得された時刻との間に時刻を有するポイント識別子を有する加工移動手段ポイントデータを抽出して結線してもよい。
【００６７】
このように、移動手段移動軌跡取得部６４は、例えば図１３Ｃに示すようなライン識別子、移動手段識別子、始点（ポイント識別子）、終点（ポイント識別子）を主に含んで形成される第１２ラインデータテーブルＴＡ１６に従って第１２ラインデータを取得する。なお、第１２ラインデータテーブルＴＡ１６の項目の一つである「ライン識別子」とは、第１２ラインデータのＩＤをいう。
【００６８】
図１１に戻り、移動手段利用抽出部６５は、ユーザ移動軌跡取得部６２によって取得されたユーザ移動軌跡と、移動手段移動軌跡取得部６４によって取得された移動手段移動軌跡とを比較して、移動手段移動軌跡に一致するユーザ移動軌跡を抽出する部分である。ここでは、移動手段利用抽出部６５は、ユーザ移動軌跡取得部６２によって抽出された第１１ラインデータと、移動手段移動軌跡取得部６４によって抽出された第１２ラインデータとを比較して、第１２ラインデータに一致する第１１ラインデータを抽出する。例えば移動手段利用抽出部６５は、第１２ラインデータの始点及び終点におけるタイムスタンプと、第１１ラインデータの始点及び終点における時刻とがそれぞれ所定時間内（例えば５分以内）にあり、かつ第１２ラインデータと第１１ラインデータとの距離を算出し、その距離が所定値以下（例えば１００ｍ以下）である場合、第１２ラインデータは、第１１ラインデータに一致すると判定する。なお、本実施形態では、第１２ラインデータに一致する第１１ラインデータを抽出する例を挙げて説明したがこれに限定されるものではなく、第１１ラインデータに一致する第１２ラインデータを抽出してもよい。
【００６９】
ここで、移動手段利用抽出部６５が、図１４に示すような第１２ラインデータＬ１１に一致する第１１ラインデータを抽出する方法の一例について、図１４及び図１５を用いて説明する。図１４及び図１５は、軌跡の一致を説明する図である。
【００７０】
まず、移動手段利用抽出部６５は、図１５に示すように、第１２ラインデータＬ１１の始点ＰＢ１１及び終点ＰＥ１１の位置からそれぞれ所定の距離内（例えば１００ｍ以下：図１５にＰＢ１１及びＰＥ１１を中心とする円内）に始点及び終点を有する第１１ラインデータを抽出する。ここで、第１１ラインデータＬ１２，１３が抽出されたとする。
【００７１】
次に、移動手段利用抽出部６５は、抽出された当該第１１ラインデータＬ１２の始点ＰＢ２１及び終点ＰＥ２１のそれぞれの時刻と、第１２ラインデータＬ１１の始点ＰＢ１１及び終点ＰＥ１１のそれぞれの時刻とが一致しているか（例えば５分以内の差であれば一致とする）を判定する。同様に、移動手段利用抽出部６５は、抽出された当該第１１ラインデータＬ１３の始点ＰＢ３１及び終点ＰＥ３１のそれぞれの時刻と、第１２ラインデータＬ１１の始点ＰＢ１１及び終点ＰＥ１１のそれぞれの時刻とが一致しているか（例えば５分以内の差であれば一致とする）を判定する。ここでは、第１１ラインデータＬ１２，１３の両方の始点ＰＢ２１，３１及び終点ＰＥ２１，３１のそれぞれの時刻が第１２ラインデータＬ１１の始点ＰＢ１１及び終点ＰＥ１１のそれぞれの時刻に一致していたとする。
【００７２】
次に、移動手段利用抽出部６５は、図１５に示すように第１２ラインデータＬ１１に対して所定幅（例えば１００ｍ）のバッファエリアＡを設定する。次に、移動手段利用抽出部６５は、抽出された第１１ラインデータＬ１２，１３が、一定以上の確率（例えば９０％）で当該バッファエリアＡ内にある場合、第１１ラインデータは、第１２ラインデータに一致すると判定する。図１５に示す例では、第１１ラインデータＬ１２は、第１２ラインデータＬ１１に一致すると判定される。
【００７３】
このようにして、移動手段利用抽出部６５は、携帯端末５１を有するユーザが特定の移動手段を利用して移動した経路を示す第１３ラインデータを抽出することができる。なお、第１３ラインデータは、例えば図１６に示すようなライン識別子、識別子、移動手段識別子（移動手段の識別子）、始点（ポイント識別子）、終点（ポイント識別子）を主に含んで形成される第１３ラインデータテーブルＴＡ１７に従って格納される。なお、ここでいう「ポイント識別子」とは、ポイントデータのＩＤ、「識別子」とは、それぞれの携帯端末５１に付与されているＩＤ、「移動手段識別子」とは、それぞれの移動手段に付与されているＩＤのことをいう。移動手段利用抽出部６５は、上記第１３ラインデータを、ユーザ移動手段利用履歴として保存してもよい。
【００７４】
図１１に戻り、ユーザ抽出部６６は、移動手段利用抽出部６５によって抽出されたユーザ移動軌跡を形成した携帯端末５１の識別子を抽出する部分である。ここでは、ユーザ抽出部６６は、移動手段利用抽出部６５によって抽出された第１３ラインデータを形成した携帯端末５１の識別子を特定する。これにより、各移動手段を利用したユーザを特定することができる。また、利用頻度（例えば、第１３ラインデータテーブルに格納されているレコード数）等を考慮することにより、移動手段ごとに利用頻度の高いユーザを特定することも可能となる。
【００７５】
以下、図１７を用いて、移動手段利用者抽出装置５０において特定の移動手段を利用するユーザを特定する方法（移動手段利用者抽出方法）について説明する。図１７は、移動手段利用者抽出装置における動作を示すフローチャートである。
【００７６】
最初に、図１７に示すように移動手段利用者抽出装置５０は、携帯端末５１から送信される位置と時刻と携帯端末の識別子とを含むユーザ位置情報を蓄積する（ステップＳ５１）。具体的には、ユーザ位置情報蓄積部６１が、ポイント識別子と、識別子と、緯度と、経度と、タイムスタンプとが含まれる、図１２Ａに示すようなユーザポイントデータテーブルＴＡ１１に従ってユーザポイントデータを蓄積する。
【００７７】
図１７に戻り、次に、移動手段利用者抽出装置５０は、ユーザ位置情報蓄積部６１に蓄積されたユーザ位置情報に基づいて、ユーザの移動した軌跡であるユーザ移動軌跡を取得する（ステップＳ５２）。具体的には、ユーザ移動軌跡取得部６２が、ユーザ位置情報蓄積部６１に蓄積されている図１２Ａに示すようなテーブルに従って格納されたポイントデータをユーザごとに時系列で並べ、当該ポイントデータを結線して第１１ラインデータを生成する。第１１ラインデータは、図１２Ｂに示すようなライン識別子、識別子、始点（ポイント識別子）、終点（ポイント識別子）を主に含んで形成される第１１ラインデータテーブルＴＡ１２に従って格納される。本実施形態では、第１１ラインデータは、ユーザの移動速度が大きく変化したポイントを始点または終点として形成される。例えばユーザポイントデータに含まれるタイムスタンプに基づいて、移動速度が大きく変化したポイントが抽出され、当該ポイントが第１１ラインデータの始点または終点とされる。
【００７８】
図１７に戻り、次に、移動手段利用者抽出装置５０は、タクシー８０やバス８５等の移動手段から送信される位置と時刻と当該移動手段の識別子とを含む移動手段位置情報を取得する（ステップＳ５３）。具体的には、まず、移動手段位置情報取得部６３は、タクシー８０における通信部８４から無線等を介して移動手段ポイントデータ取得したり、バス８５の運転手が携帯する携帯端末８６から通信ネットワークＮＷを介して移動手段ポイントデータを取得したりする。このとき、移動手段位置情報取得部６３は、例えば図１３Ａに示すようなポイント識別子、タイムスタンプ、移動手段識別子、緯度、経度を主に含んで形成される移動手段ポイントデータテーブルＴＡ１４に従って移動手段ポイントデータを取得する。
【００７９】
本実施形態では、移動手段ポイントデータは、後述するステップにおいて第１２ラインデータを生成する際に、始点または終点を特定するためにポイント種別が付与される（ステップＳ５４）。ポイント種別としては、例えば始点や終点や始点及び終点に該当しない点等が例示される。ポイント種別は、例えば電車、バス等の経路の決まっている移動手段の場合は、時刻表等の情報から発車の位置及び時刻に基づいて始点を示す情報が付与され、到着の位置及び時刻に基づいて終点を示す情報が付与される。また、例えばタクシー等の経路の決まっていない移動手段の場合は、例えば乗客を乗せた位置及び時刻に基づいて始点を示す情報が付与され、乗客を降ろした位置及び時刻に基づいて終点を示す情報が付与される。このようにして種別ポイントが付与された移動手段ポイントデータは、例えば図１３Ｂに示すような、ポイント識別子、タイムスタンプ（時刻）、移動手段識別子（移動手段の識別子）、緯度（位置）、経度（位置）、ポイント種別を主に含んで形成される加工移動手段ポイントデータテーブルＴＡ１５に従ってメモリ等に格納される。
【００８０】
図１７に戻り、次に、移動手段利用者抽出装置５０は、移動手段位置情報取得部６３によって取得された加工移動手段位置情報に基づいて、例えばタクシー８０やバス８５等の移動手段の移動軌跡を示す情報を生成する（ステップＳ５５）。具体的には、移動手段移動軌跡取得部６４が、移動手段位置情報取得部６３によって取得され、ポイント種別を付与した図１３Ｂに示すようなテーブルに従って格納されたポイントデータを移動手段識別子ごとに時系列で並べ、当該ポイントデータを結線して第１２ラインデータを生成する。第１２ラインデータは、図１３Ｃに示すようなライン識別子、移動手段識別子、始点（ポイント識別子）、終点（ポイント識別子）を主に含んで形成される第１２ラインデータテーブルＴＡ１６に従って格納される。
【００８１】
次に、図１７に示すように、移動手段利用者抽出装置５０は、ユーザ移動軌跡取得部６２によって取得されたユーザ移動軌跡と、移動手段移動軌跡取得部６４によって取得された移動手段移動軌跡とを比較して、移動手段移動軌跡に一致するユーザ移動軌跡を抽出する（ステップＳ５６）。ここでは、移動手段利用抽出部６５は、第１２ラインデータが示す移動軌跡に一致する第１１ラインデータを抽出する。具体的には、移動手段利用抽出部６５は、第１２ラインデータの始点及び終点におけるタイムスタンプと、第１１ラインデータの始点及び終点における時刻とがそれぞれ所定時間内（例えば、５分以内）にあり、かつ第１２ラインデータから所定幅（例えば１００m）のバッファエリアＡ内に第１１ラインデータが所定の確率以上（例えば９０％）で含まれる場合、第１１ラインデータは第１２ラインデータに一致すると判定する。ここで、第１２ラインデータとの一致の判定対象となる第１１ラインデータが示す移動軌跡が、第１２ラインデータが示す移動軌跡に一致しない場合（ステップＳ５６：ＮＯ）、他の第１１ラインデータに対して同様の判定を実行する（ステップＳ５６）。
【００８２】
一方、第１２ラインデータに一致する第１１ラインデータが抽出された場合（ステップＳ５６：ＹＥＳ）、当該データを第１３ラインデータとして格納する（ステップＳ５７）。第１３ラインデータは、例えば図１６に示すようなライン識別子、識別子、移動手段識別子、始点（ポイント識別子）、終点（ポイント識別子）を主に含んで形成される第１３ラインデータテーブルＴＡ１７に従って格納される。
【００８３】
図１７に戻り、次に、移動手段利用者抽出装置５０は、移動手段利用抽出部６５によって抽出されたユーザ移動を形成した携帯端末５１の識別子を抽出する（ステップＳ５８）。具体的には、ユーザ抽出部６６は、図１６に示されるような第１３ラインデータに含まれる携帯端末５１の識別子を抽出し、その携帯端末５１のユーザを特定する。これにより、移動手段利用者抽出装置５０は、各移動手段を利用するユーザを特定することができる。
【００８４】
次に、移動手段利用者抽出装置５０は、第１１ラインデータとの一致が未判定の第１２ラインデータがないかどうか判定する（ステップＳ５９）。第１１ラインデータとの一致が未判定の第１２ラインデータがある場合には（ステップＳ５９：ＹＥＳ）、ステップＳ５６に戻り、未判定の第１２ラインデータに対して上記と同様の判定が実行される。一方、第１１ラインデータとの一致が未判定の第１２ラインデータがない場合には（ステップＳ５９：ＮＯ）、一連の処理を終了する。
【００８５】
このような移動手段利用者抽出装置５０によれば、ユーザ位置情報蓄積部６１に蓄積されたユーザポイントデータに基づいて第１１ラインデータが取得され、タクシー８０やバス８５等の各移動手段から送信されてくる移動手段ポイントデータに基づいて第１２ラインデータが取得される。そして、当該第１２ラインデータに一致する第１１ラインデータを抽出し、当該抽出された第１１ラインデータに含まれる携帯端末５１の識別子が抽出される。これにより、例えばタクシー８０やバス８５等の各移動手段による移動軌跡とユーザによる移動軌跡とを関連付けることができるので、特定の移動手段を利用するユーザを抽出することが可能となる。なお、移動手段から送信される移動手段ポイントデータは、当該移動手段に搭載された測位システムや、当該移動手段の運転手等が携帯する携帯端末等から送信される。
【００８６】
（第２実施形態の変形例）
以上、本発明を第２実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で以下のような様々な変形が可能である。
【００８７】
上記第2実施形態の移動手段利用者抽出装置５０では、移動手段位置情報取得部６３は、移動手段ポイントデータとして、図１３Ａに示すようなポイント識別子、タイムスタンプ、移動手段識別子、緯度、経度を主に含んで形成される移動手段ポイントデータテーブルＴＡ１４に従って取得する例を挙げて説明したがこれに限定されるわけではなく、例えば図１８に示す移動手段ポイントデータテーブルＴＡ１８のように乗客の有無（乗客の有無に関する情報）を含んでいてもよい。なお、図１８に示す乗客の有無の項目に表示されている、「０」は乗客無、「１」は乗客有を示している。
【００８８】
移動手段移動軌跡取得部６４は、この乗客の有無に関する情報に基づいて、第１２ラインデータ（移動軌跡データ）を抽出の実行の有無を決めることができる。具体的には、移動手段移動軌跡取得部６４は、移動手段ポイントデータテーブルＴＡ１８に従って格納されている移動手段ポイントデータから、乗客の有無に関する情報「１」をキーにして第１２ラインデータを取得する。これにより、第１１ラインデータ（ユーザ移動軌跡）と関連付ける必要のない、例えば空車状態のバスの第１２ラインデータ（移動手段移動軌跡）を生成する処理を省略することができる。この結果、第１２ラインデータを生成する処理を実行する処理装置への負担を低減させられるので、他の必要な処理の速度を上げることが可能となる。
【００８９】
また、上記第2実施形態の移動手段利用者抽出装置５０では、ユーザ移動軌跡取得部６２は、第１１ラインデータとして、図１２Ｂに示すようなライン識別子、識別子、始点（ポイント識別子）、終点（ポイント識別子）を主に含んで形成される第１１ラインデータテーブルＴＡ１２に従って取得する例を挙げて説明したがこれに限定されるわけではなく、例えば図１９に示す第１１ラインデータテーブルＴＡ１９のように移動状態に関する情報を含んでいてもよい。
【００９０】
具体的には、ユーザ移動軌跡取得部６２は、第１１ラインデータを生成する際に、ポイント間の速度をユーザポイントデータに含まれるタイムスタンプ、緯度、および経度から計算し、当該速度に基づいてユーザが利用した、例えば自転車、電車、バス、自動車等の移動を推定する。そして、例えば図１９に示すようなライン識別子、識別子、移動状態、始点（ポイント識別子）、終点（ポイント識別子）を主に含んで形成される第１１ラインデータテーブルＴＡ１９に従ってラインデータを取得する。なお、移動状態は、自動車による移動を表すコード「０１」、電車による移動を表すコード、徒歩による移動を表すコード「０３」として付与されてもよい。
【００９１】
これにより、速度に基づいてユーザが利用した移動手段を予め推定することが可能となるので、例えば上記ステップＳ５６において、第１２ラインデータに一致する第１１ラインデータを抽出する際の処理にかかる負荷を低減することができる。例えば、バスを利用して移動されたと推定される第１１ラインデータに対しては、全ての第１２ラインデータの中から、移動手段識別コードが「バス」に該当するデータのみを対象として抽出すればよい。これにより、全ての移動手段を対象として一致を判定することに比べ、処理装置に対する負荷を大幅に低減することが可能となる。なお、上述の「移動手段識別コード」とは、移動手段識別子の中に含まれる「移動手段の種別」の情報を意味している。
【００９２】
また、上記第2実施形態の移動手段利用者抽出装置５０では、移動手段位置情報取得部６３が、例えばタクシー８０やバス８５等の移動手段から送信される位置と時刻と移動手段の識別子とを含む移動手段位置情報を取得する例を挙げて説明したがこれに限定されるものではない。例えば、移動手段に関する位置情報は、移動手段に搭載されている各種手段から入手しないで、例えば時刻表等、予め定められている情報をデータベース化し、当該データベースから取得することも可能である。
【００９３】
また、上記第2実施形態の移動手段利用者抽出装置５０では、第１２ラインデータに一致する第１１ラインデータを抽出する前に、予め第１１ラインデータと第１２ラインデータとを生成しておく例を挙げて説明したがこれに限定されるものではない。例えば第１１ラインデータが生成された後、第１２ラインデータが生成される前に、第１１ラインデータの始点と終点とに一致する加工移動手段ポイントデータが抽出され、これらの始点と終点となるポイントデータに基づいて、第１２ラインデータが生成されてもよい。また、上記とは反対に、例えば第１２ラインデータが生成された後、第１１ラインデータが生成される前に、第１２ラインデータの始点と終点とに一致するユーザポイントデータが抽出され、これらの始点と終点となるポイントデータに基づいて、第１１ラインデータが生成されてもよい。第１２ラインデータに一致する第１１ラインデータを判定する前の各工程（ステップＳ５１〜ステップＳ５５）について、本願発明ではその順番を問うものではない。
【産業上の利用可能性】
【００９４】
本発明の一側面によれば、ユーザが携帯する携帯端末を用いて、タクシーを利用するユーザを抽出することが可能なタクシー利用者抽出装置及びタクシー利用者抽出方法を提供することができる。【００９５】
また、本発明の一側面によれば、ユーザが携帯する携帯端末から送信される情報を用いて、特定の移動手段を利用するユーザを抽出することが可能な移動手段利用者抽出装置及び移動手段利用者抽出方法を提供することができる。
【符号の説明】
【００９６】
１，５１…携帯端末、１０…タクシー利用者抽出装置、１１…ユーザ位置情報蓄積部、１２…自動車移動抽出部、１３…プローブ情報取得部、１４…タクシー移動抽出部、１５…タクシー利用抽出部、１６…タクシー利用ユーザ抽出部、３０，８０…タクシー、３１，８１…ＧＰＳ受信機、３２，８２…タクシーメータ、３３，８３…コントローラ、３４，８４…通信部、５０…移動手段利用者抽出装置、６１…ユーザ位置情報蓄積部、６２…ユーザ移動軌跡取得部、６３…移動手段位置情報取得部、６４…移動手段移動軌跡取得部、６５…移動手段利用抽出部、６６…ユーザ抽出部、８６…携帯端末、８５…バス、１００…タクシー利用者抽出システム、２００…移動手段抽出システム、ＮＷ…通信ネットワーク、Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ１１，Ｌ１２…ラインデータ、ＰＢ，ＰＢ１，ＰＢ２，ＰＢ１１…始点、ＰＥ，ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ１１…終点、ＴＡ１…ポイントデータテーブル、ＴＡ２…ラインデータテーブル、ＴＡ３…第１ラインデータテーブル、ＴＡ４…プローブデータテーブル、ＴＡ５…第２ラインデータテーブル、ＴＡ６…第３ラインデータテーブル、ＴＡ１１…ユーザポイントデータテーブル、ＴＡ１２…第１１ラインデータテーブル、ＴＡ１４…移動手段ポイントデータテーブル、ＴＡ１５…加工移動手段ポイントデータテーブル、ＴＡ１６…第１２ラインデータテーブル、ＴＡ１７…第１３ラインデータテーブル、ＴＡ１８…移動手段ポイントデータテーブル、ＴＡ１９…第１１ラインデータテーブル。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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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１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１３Ｃ】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【手続補正書】
【提出日】平成23年9月14日(2011.9.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の携帯端末から送信される情報を用いて、特定の移動手段を利用するユーザを抽出する移動手段利用者抽出装置であって、
前記携帯端末から送信される位置と時刻と前記携帯端末の識別子とを含むユーザ位置情報を蓄積するユーザ位置情報蓄積手段と、
前記ユーザ位置情報蓄積手段に蓄積された前記ユーザ位置情報に基づいて、前記ユーザの移動した軌跡であるユーザ移動軌跡を取得するものであって、前記ユーザ位置情報蓄積手段に蓄積された位置及び時刻から算出される移動速度が前記ユーザの過去一定期間の平均移動速度に比べ有意差があるほど大きく変化した場合に、前記ユーザ移動軌跡を取得するユーザ移動軌跡取得手段と、
前記移動手段から送信される位置と時刻と前記移動手段の識別子とを含む移動手段位置情報を取得する移動手段位置情報取得手段と、
前記移動手段位置情報取得手段によって取得された前記移動手段位置情報に基づいて、前記移動手段の移動した軌跡である移動手段移動軌跡を取得する移動手段移動軌跡取得手段と、
前記ユーザ移動軌跡取得手段によって取得された前記ユーザ移動軌跡と、前記移動手段移動軌跡取得手段によって取得された前記移動手段移動軌跡とを比較して、前記移動手段移動軌跡に一致する前記ユーザ移動軌跡を抽出する移動手段利用抽出手段と、
前記移動手段利用抽出手段によって抽出された前記ユーザ移動軌跡を形成した前記携帯端末の識別子を抽出するユーザ抽出手段と、
を備えることを特徴とする、移動手段利用者抽出装置。 
【請求項２】
前記ユーザ移動軌跡取得手段は、前記ユーザ位置情報蓄積手段に蓄積された前記位置及び前記時刻から算出される移動速度に基づいて、前記ユーザが利用した移動手段を特定することを特徴とする、請求項１に記載の移動手段利用者抽出装置。 
【請求項３】
前記移動手段位置情報取得手段は、前記移動手段位置情報として前記移動手段に乗車する乗客の有無に関する情報を更に取得し、
前記移動手段移動軌跡取得手段は、前記乗客の有無に関する情報が有に該当する前記移動手段の前記移動手段移動軌跡のみを取得することを特徴とする、請求項１または２に記載の移動手段利用者抽出装置。 
【請求項４】
前記移動手段利用抽出手段は、前記ユーザ移動軌跡の始点及び終点における前記時刻と、前記移動手段移動軌跡の始点及び終点における前記時刻とがそれぞれ所定時間内にある場合、かつ前記ユーザ移動軌跡と前記移動手段移動軌跡との距離を算出し、前記距離が所定値以下である場合、前記ユーザ移動軌跡は、前記移動手段移動軌跡に一致すると判定することを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の移動手段利用者抽出装置。 
【請求項５】
複数の携帯端末から送信される情報を用いて、特定の移動手段を利用するユーザを抽出する移動手段利用者抽出方法であって、
前記携帯端末から送信される位置と時刻と前記携帯端末の識別子とを含むユーザ位置情報が蓄積されるユーザ位置情報蓄積ステップと、
前記ユーザ位置情報蓄積ステップにおいて蓄積された前記ユーザ位置情報に基づいて、前記ユーザの移動した軌跡であるユーザ移動軌跡が取得されるステップであって、前記ユーザ位置情報蓄積ステップにおいて蓄積された位置及び時刻から算出される移動速度が前記ユーザの過去一定期間の平均移動速度に比べ有意差があるほど大きく変化した場合に、前記ユーザ移動軌跡が取得されるユーザ移動軌跡取得ステップと、
前記移動手段から送信される位置と時刻と前記移動手段の識別子とを含む移動手段位置情報が取得される移動手段位置情報取得ステップと、
前記移動手段位置情報取得ステップにおいて取得された前記移動手段位置情報に基づいて、前記移動手段の移動した軌跡である移動手段移動軌跡が取得される移動手段移動軌跡取得ステップと、
前記ユーザ移動軌跡取得ステップにおいて取得された前記ユーザ移動軌跡と、前記移動手段移動軌跡取得ステップにおいて取得された前記移動手段移動軌跡とを比較して、前記移動手段移動軌跡に一致する前記ユーザ移動軌跡が抽出される移動手段利用抽出ステップと、
前記移動手段利用抽出ステップにおいて抽出された前記ユーザ移動軌跡を形成した前記携帯端末の識別子を抽出するユーザ抽出ステップと、
を備えることを特徴とする、移動手段利用者抽出方法。
【請求項６】
複数の携帯端末から送信される情報を用いて、タクシーを利用するユーザを抽出するタクシー利用者抽出装置であって、
前記携帯端末から送信される位置と時刻と前記携帯端末の識別子とを含むユーザ位置情報を蓄積するユーザ位置情報蓄積手段と、
前記ユーザ位置情報蓄積手段に蓄積された前記ユーザ位置情報から前記ユーザが自動車を利用して移動した軌跡を抽出する手段であって、前記ユーザ位置情報蓄積手段に蓄積された位置及び時刻から算出される移動速度が前記ユーザの過去一定期間の平均移動速度に比べ有意差があるほど大きく変化した場合に、前記ユーザが前記自動車を利用して移動した軌跡を抽出する自動車移動抽出手段と、
前記タクシーから送信される位置と時刻と空車状態とを含むプローブ情報を取得するプローブ情報取得手段と、
前記プローブ情報取得手段によって取得された前記プローブ情報に基づいて、賃走状態で移動した前記タクシーの軌跡を抽出するタクシー移動抽出手段と、
前記タクシー移動抽出手段によって抽出された賃走状態のタクシー移動軌跡と、前記自動車移動抽出手段によって抽出された自動車移動軌跡とを比較して、前記賃走状態のタクシー移動軌跡に一致する前記自動車移動軌跡を抽出するタクシー利用抽出手段と、
前記タクシー利用抽出手段によって抽出されたタクシー利用軌跡を形成した前記携帯端末の識別子を抽出するタクシー利用ユーザ抽出手段と、を備えることを特徴とする、タクシー利用者抽出装置。
【請求項７】
前記タクシー利用抽出手段は、前記賃走状態のタクシー移動軌跡の始点及び終点における前記時刻と、前記自動車移動軌跡の始点及び終点における前記時刻とがそれぞれ所定時間内にある場合、かつ、前記賃走状態のタクシー移動軌跡と前記自動車移動軌跡との距離を算出し、前記距離が所定値以下である場合、前記自動車移動軌跡は、前記賃走状態のタクシー移動軌跡に一致すると判定する、請求項６に記載のタクシー利用者抽出装置。
【請求項８】
複数の携帯端末から送信される情報を用いて、タクシーを利用するユーザを抽出するタクシー利用者抽出方法であって、
前記携帯端末から送信される位置と時刻と前記携帯端末の識別子とを含むユーザ位置情報が蓄積されるユーザ位置情報蓄積ステップと、
前記ユーザ位置情報蓄積ステップにおいて蓄積された前記ユーザ位置情報から前記ユーザが自動車を利用して移動した軌跡が抽出されるステップであって、前記ユーザ位置情報蓄積ステップにおいて蓄積された位置及び時刻から算出される移動速度が前記ユーザの過去一定期間の平均移動速度に比べ有意差があるほど大きく変化した場合に、前記ユーザが前記自動車を利用して移動した軌跡が抽出される自動車移動抽出ステップと、
前記タクシーから送信される位置と時刻と空車状態とを含むプローブ情報が取得されるプローブ情報取得ステップと、
前記プローブ情報取得ステップにおいて取得された前記プローブ情報に基づいて、賃走状態で移動した前記タクシーの軌跡が抽出されるタクシー移動抽出ステップと、
前記タクシー移動抽出ステップにおいて抽出された賃走状態のタクシー移動軌跡と、前記自動車移動抽出ステップにおいて抽出された自動車移動軌跡とが比較され、前記賃走状態のタクシー移動軌跡に一致する前記自動車移動軌跡が抽出されるタクシー利用抽出ステップと、
前記タクシー利用抽出ステップにおいて抽出されたタクシー利用軌跡を形成した前記携帯端末の識別子が抽出されるタクシー利用ユーザ抽出ステップと、
を備えることを特徴とする、タクシー利用者抽出方法。 
【国際調査報告】
2010119926.tif 000027
2010119926.tif 000028
2010119926.tif 000029
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2010119926.tif 000031
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