(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の場所に関する情報を検出するロジックを、複数記憶するロジック記憶手段と、
前記複数記憶するロジックから少なくとも１つを選択する選択手段と、
前記選択したロジックで前記第１の場所に関する情報を検出する第１の検出手段と、
前記第１の場所とは異なる第２の場所に関する情報を検出する第２の検出手段と、
を備える情報処理システムであって、
前記選択手段は、
前記第２の検出手段が前記第２の場所に関する情報を検出できる場合には、前記第１の場所に関する情報を検出するために第１のロジックを選択し、
前記第２の検出手段が前記第２の場所に関する情報を検出できない場合には、前記第１の場所に関する情報を検出するために、前記第１のロジックとは異なる第２のロジックを選択する、
情報処理システム。
【請求項２】
前記第１の場所又は前記第２の場所は対象ユーザの行動拠点である、
請求項１記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記第１の場所又は前記第２の場所は対象ユーザの訪問場所である、
請求項１記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記第１の場所に関する情報又は第２の場所に関する情報は混雑度情報である、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記ロジック記憶手段は、測位回数パラメータ、滞在時間パラメータ、測位精度パラメータのうち少なくとも１つを用いて前記第１の場所に関する情報を検出するロジックを含む複数のロジックを記憶する、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記第１のロジックは滞在時間パラメータを用いたロジックであり、前記第２のロジックは測位精度パラメータを用いたロジックである、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項７】
コンピュータにより実行される、第１の場所に関する情報を検出する情報処理方法であって、
第１の場所に関する情報を検出するロジックを、複数記憶するロジック記憶手段を参照し、前記複数記憶するロジックから少なくとも１つを選択するステップと、
前記選択したロジックで前記第１の場所に関する情報を検出する第１の検出ステップと、
前記第１の場所とは異なる第２の場所に関する情報を検出する第２の検出ステップと、
を備える情報処理方法であって、
前記選択するステップにおいて、前記コンピュータが、
前記第２の場所に関する情報を検出できる場合には、前記第１の場所に関する情報を検出するために第１のロジックを選択し、
前記第２の場所に関する情報を検出できない場合には、前記第１の場所に関する情報を検出するために、前記第１のロジックとは異なる第２のロジックを選択する、
情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータに第１の場所に関する情報を検出する情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、
第１の場所に関する情報を検出するロジックを、複数記憶するロジック記憶手段を参照し、前記複数記憶するロジックから少なくとも１つを選択する命令と、
前記選択したロジックで前記第１の場所に関する情報を検出する命令と、
前記第１の場所とは異なる第２の場所に関する情報を検出する命令と、
を備えるプログラムであって、
前記選択する命令において、
前記第２の場所に関する情報を検出できる場合には、前記第１の場所に関する情報を検出するために第１のロジックを選択し、
前記第２の場所に関する情報を検出できない場合には、前記第１の場所に関する情報を検出するために、前記第１のロジックとは異なる第２のロジックを選択する、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＧＰＳ（Global Positioning System ：全地球測位システム）等を利用する情報処理技術に関し、特に、ＧＰＳを利用して測位した移動端末の測位情報を処理する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＧＰＳを利用した様々なサービスが提供されている。かかるサービスの一例として、下記特許文献１には、電子メールに関する情報と経路上の送信地点とを設定する手段と、車両の現在の自車位置を算出する手段と、算出された自車位置が前記設定された送信地点に到達したか否かを監視する手段と、自車位置が送信地点に到達した場合に、前記設定された電子メールを送信する送信手段とを有するナビゲーション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２０００−２８５３８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、携帯端末、インターネット、ナビゲーションシステム等の急激な普及に伴い、様々なシーンでＧＰＳの利用用途が拡大している。その結果、ＧＰＳ機能を搭載した携帯端末等の利用者間では、ＧＰＳを利用したサービスの利便性向上に対するニーズが、益々高まっている。例えば、携帯端末のＧＰＳ機能を利用したサービスの一例として、携帯端末の現在位置を定期的に測位し、当該測位した現在位置が、ユーザが予め設定した目的地に近づいた場合に、その旨をユーザに通知したり当該目的地に関連する情報を提供したりするサービスが知られている。
【０００５】
ここで、本発明の発明者は、ＧＰＳ機能により測位した測位情報や、基地局やアクセスポイント等の情報から求めた位置情報に基づいて、特定の場所に関する情報（例えば、対象ユーザの自宅の位置情報）を検出することを検討したところ、単一の検出ロジックでは、当該特定の場所の環境属性（交通環境、人口密度など）や対象ユーザのユーザ属性（生活環境、行動パターン、出身地、性別、年齢など）の相違に柔軟に対応することが難しく、検出精度が十分に得られないことに気づいた。
【０００６】
したがって、本発明は、特定の場所に関する情報を検出する場合に、複数の検出ロジックから適切な検出ロジックを選択して適用することで、精度の高い検出結果を得ることができる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の情報処理システムは、第１の場所に関する情報を検出するロジックを、複数記憶するロジック記憶手段と、位置情報を取得する情報取得手段と、前記位置情報に基づき、前記複数記憶するロジックから少なくとも１つを選択する選択手段と、前記選択した少なくとも１つのロジックで前記第１の場所に関する情報を検出する検出手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、前記位置情報は、第２の場所に関する情報であることを特徴とする。
【０００９】
また、前記情報取得手段は、測位情報に基づいて位置情報（第２の場所に関する情報）を取得することを特徴とする。
【００１０】
また、前記第１の場所又は前記第２の場所は対象ユーザの行動拠点であることを特徴とする。又は、前記第１の場所又は前記第２の場所は対象ユーザの訪問場所であることを特徴とする。
【００１１】
また、前記第１の場所に関する情報又は第２の場所に関する情報は混雑度情報であることを特徴とする。
【００１２】
また、前記複数記憶するロジックは、測位回数パラメータ、滞在時間パラメータ、測位精度パラメータのうち少なくとも１つを用いて前記第１の場所に関する情報を検出するロジックを含むことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の情報処理方法は、コンピュータにより実行される、第１の場所に関する情報を検出する情報処理方法であって、位置情報を取得するステップと、第１の場所に関する情報を検出するロジックを、複数記憶するロジック記憶手段を参照し、前記位置情報に基づき、前記複数記憶するロジックから少なくとも１つを選択するステップと、前記選択した少なくとも１つのロジックで前記第１の場所に関する情報を検出する検出ステップと、を備えることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明のプログラムは、コンピュータに第１の場所に関する情報を検出する情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、位置情報を取得する命令と、第１の場所に関する情報を検出するロジックを、複数記憶するロジック記憶手段を参照し、前記位置情報に基づき、前記複数記憶するロジックから少なくとも１つを選択する命令と、前記選択した少なくとも１つのロジックで前記第１の場所に関する情報を検出する命令と、を備えることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワークなどを介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。
【００１６】
また、本明細書等において、手段とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その手段が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの手段が有する機能が２つ以上の物理的手段により実現されても、２つ以上の手段の機能が１つの物理的手段により実現されてもよい。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、特定の場所に関する情報を検出する場合に、複数の検出ロジックから適切な検出ロジックを選択して適用することで、精度の高い検出結果を得ることができる技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】情報処理システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】基礎メッシュデータの一例を説明する図である。
【図３】日別メッシュデータの一例を説明する図である。
【図４】測位点間の時間配分を説明する図である。
【図５】期間別メッシュデータの一例を説明する図である。
【図６】日常圏の設定を説明する図である。
【図７】メッシュグループの一例を示す図である。
【図８】行動拠点メッシュグループ及び行動拠点メッシュの一例を説明する図である。
【図９】測位情報ＤＢ、基礎メッシュデータＤＢ、日別メッシュＤＢのデータ構造の一例を示す図である。
【図１０】期間別メッシュＤＢ、メッシュグループＤＢ、日常圏ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。
【図１１】行動拠点ＤＢ、ロジック記憶手段のデータ構造の一例を示す図である。
【図１２】携帯端末の概略構成を示すブロック図である。
【図１３】日常圏設定処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１４】日別メッシュデータ生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１５】期間別メッシュデータ生成処理および日常圏設定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１６】行動拠点検出処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１７】自宅メッシュグループ特定処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１８】勤務地メッシュグループ特定処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１９】適応型自宅検出処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。本実施形態の情報処理システムは、端末からの測位情報を利用して、対象ユーザの行動拠点（第１の場所）に関する情報を検出する。例えば、端末からの測位情報を利用して、ユーザの日常生活圏（以下、「日常圏」という。）を自動的に設定し、この設定した日常圏内でユーザの特定の行動拠点（例えば、自宅）の位置情報を検出する。
【００２０】
ユーザの行動拠点の位置を検出するロジックとしては、例えば、測位回数、滞在時間、測位精度などをパラメータとして利用することが考えられるが、上述したように、単一の検出ロジックでは様々な環境属性やユーザ属性に対応できず、行動拠点位置の検出精度が悪いという問題がある。
【００２１】
そこで、本発明の発明者は、複数の行動拠点検出ロジックの中から適切なロジックを選択する構成について検討を行い、検出対象の行動拠点以外の場所（第２の場所）に関する情報に応じて行動拠点検出ロジックを選択した場合、検出精度を大きく改善できることを発見した。例えば、測位情報に基づいて自宅（第１の場所）の位置を検出する場合、勤務地（第２の場所）が自宅に近いと、測位情報が多く取得される勤務地を自宅と混同して検出する可能性が高くなる。従って、勤務地が自宅に近いという情報が得られた場合に、勤務地との混同を抑制するパラメータを採用した自宅検出ロジックを選択すれば、検出精度を改善することが可能である。本実施形態は、このような技術思想に基づいている。
【００２２】
［１．情報処理システムの構成］
図１は、本実施形態に係る情報処理システムの概略構成の一例を示すブロック図である。情報処理システム１０は、ネットワークＮを介して携帯移動端末装置（以下、「携帯端末」という。）２０と相互に接続されている。
【００２３】
情報処理システム１０は、主制御手段１０１、通信手段１０２、測位情報格納手段１０３、基礎メッシュデータ生成手段１０４、メッシュデータ生成手段１０５（日別メッシュ生成手段１０６（滞在秒数／測位回数集計手段１０７、配分補完手段１０８）、期間別メッシュ生成手段１０９を含む）、日常圏設定手段１１０、グループ処理手段１１１、行動拠点メッシュグループ特定手段１１２、行動拠点検出手段１１３、ロジック記憶手段１２４、行動拠点情報出力手段１２５、測位情報ＤＢ１１４、基礎メッシュデータＤＢ１１５、日別メッシュＤＢ１１６、期間別メッシュＤＢ１１７、日常圏ＤＢ１１８、行動拠点ＤＢ１１９、メッシュグループＤＢ１２３などの各種機能実現手段を主に備える。
【００２４】
情報処理システム１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、各種の情報を格納する外部記憶装置、入出力インタフェース、通信インタフェース及びこれらを結ぶバスを備える専用又は汎用のサーバ・コンピュータを用いて実現することができ、例えば、ＣＰＵがＲＯＭ等に格納された所定のプログラムを実行することにより、上記各機能実現手段として機能する。なお、情報処理システム１０は、単一のコンピュータより構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数のコンピュータより構成されるものであってもよい。
【００２５】
主制御手段１０１は、情報処理システム１０の動作全体及び上述した各手段の動作を制御する。通信手段１０２は、ネットワークＮを介して携帯端末２０と通信することにより各種情報を送受信するためのインタフェースである。通信手段１０２は、携帯端末２０から送信される測位情報を受け付ける受付手段としても機能する。
【００２６】
測位情報格納手段１０３は、複数のユーザについて、該ユーザの携帯端末２０から送信される測位情報を測位情報ＤＢ１１４に格納する。測位情報については後述するが、携帯端末２０の現在位置を測位した測位点（座標情報）と、当該測位点の測位時刻と、測位精度と、携帯端末２０のユーザを一意的に識別するユーザ識別情報（ＩＤ）と、が含まれる。
【００２７】
基礎メッシュデータ生成手段１０４は、測位情報ＤＢ１１４に格納されている測位情報に基づいて、ユーザ毎かつ測位日毎に測位点、測位時刻（滞在開始時刻）、測位精度を地図の該当メッシュ領域に対応付けた基礎メッシュデータを生成する。メッシュ領域とは、緯度経度に基づいて地図を分割して得られる複数の分割領域であり、仕様や設計に応じて適宜分割領域の形状やサイズを設定することができる。例えば、メッシュ領域の形状は、四角形、六角形、ひし形等の多角形や、円等の曲線で囲まれた領域とすることができる。また例えば、ユーザが頻繁に滞在するエリアを特定したい場合はメッシュ領域のサイズを大きく設定し、一方、ユーザが頻繁に訪れる店などを特定したい場合はメッシュ領域のサイズを小さく設定することができる。またメッシュ領域のサイズは一定でなくてもよい。例えば、都市部のメッシュはより小さく（細かく）するようにしてもよい。また、人口統計情報によって地域毎にメッシュのサイズを変えたり（例えば人口が多い地域のメッシュは小さくする。）、市区町村の分類、宅地種別、日常圏の情報などに基づいてサイズを設定してもよい。また、ある期間（例えば８月、平日の朝等）の測位情報や現在の測位情報に基づいてサイズを設定してもよい。例えば、ある期間に測位したユーザが少ない場合、ある期間の測位情報の測位精度が低い場合、メッシュを大きくすることが考えられる。なお、ある期間に測位したユーザが多い場合であっても、測位精度が低い場合は、メッシュは大きくすることが望ましい。測位点に該当するメッシュ領域とは、測位点の座標情報が属するメッシュ領域を意味する。
【００２８】
図２は、測位情報ＤＢ１１４に格納されている測位情報に基づいて基礎メッシュデータが生成される様子を説明する図である。同図には、ユーザ（Ａさん）の測位日（2010/03/03）について、各メッシュ領域に測位点及び測位時刻を対応付けた基礎メッシュデータＢ１が該当日におけるユーザの行動軌跡として記載されている。なお、生成された基礎メッシュデータは、基礎メッシュデータＤＢ１１５に格納される。
【００２９】
図１に戻り、メッシュデータ生成手段１０５は、測位情報を受け付けた複数のユーザについて、基礎メッシュデータＤＢ１１５に格納されている基礎メッシュデータに基づいて、各メッシュ領域における所定期間内の測位日数、測位回数、滞在時間、メッシュデータ信頼度を行動拠点パラメータとして算出し、各メッシュ領域と当該取得した行動拠点パラメータとを対応付けたメッシュデータを生成する。測位日数は、所定期間内に該当メッシュ領域で測位が行われた日数の合計（同一日は二重加算しない）であり、該当メッシュ領域にユーザが滞在した日数を示すものであるため、以下これを「滞在日数」ともいう。測位回数は、所定期間内に該当メッシュ領域で測位が行われた回数の合計である。ユーザの滞在時間は、所定期間内に該当メッシュ領域にユーザが滞在した時間の合計である。本実施形態では、滞在時間を秒数にて表すため、以下これを「滞在秒数」ともいう。メッシュデータ信頼度は、メッシュデータの信頼度を示す値である。行動拠点パラメータとして、滞在日数、測位回数、滞在秒数、メッシュデータ信頼度以外の情報を算出してもよい。なお、メッシュデータには、日別メッシュデータと期間別メッシュデータとがあり、以下、これらについて説明する。
【００３０】
日別メッシュ生成手段１０６は、ユーザ毎に、所定単位期間毎の各メッシュ領域における測位回数、滞在秒数、メッシュデータ信頼度を含む、単位期間別メッシュデータを生成する。所定単位期間とは、メッシュデータを生成する最小単位期間であり、例えば、「１日」や「半日」など、仕様・設計に応じて適宜設定することができる。本実施形態では、所定単位期間に「１日」が設定されているため、以下、単位期間別メッシュデータを「日別メッシュデータ」という。図３は、基礎メッシュデータＤＢ１１５に格納されている基礎メッシュデータに基づいて日別メッシュデータが生成される様子を説明する図である。同図には、ユーザ（Ａさん）の測位日（2010/03/03）について、各メッシュ領域に滞在秒数と測位回数を対応付けたメッシュデータＭ１が記載されている。なお、本実施形態ではメッシュ領域ごとに測位回数と滞在秒数を算出して対応づける場合について説明しているが、測位回数又は滞在秒数のみを算出して対応づけるようにしてもよい。生成された日別メッシュデータは、日別メッシュＤＢ１１６に格納される。
【００３１】
図１に戻り、日別メッシュ生成手段１０６は、具体的には、滞在秒数／測位回数集計手段１０７と、配分補完手段１０８とを有する。
【００３２】
滞在秒数／測位回数集計手段１０７は、基礎メッシュデータＤＢ１１５に格納されている基礎メッシュデータに基づいて、各メッシュ領域における測位点の測位回数、前記携帯端末のユーザの滞在秒数、メッシュデータ信頼度を所定単位期間ごとに算出し、各メッシュ領域と当該算出した測位回数、滞在秒数、メッシュデータ信頼度とを対応付ける。各メッシュ領域における測位回数は、該当メッシュ領域において測位が行われた回数を合計することにより算出する。各メッシュ領域における滞在秒数は、後述する配分補完手段１０８により該当メッシュ領域に配分された配分時間を合計することにより算出する。メッシュデータ信頼度は、例えば、該当メッシュ領域に対応づけられた測位情報の測位精度を平均することによって算出する。
【００３３】
配分補完手段１０８は、メッシュ領域に対応付けられた測位点から、第１測位点と時間軸上当該第１測位点の次に配置される第２測位点を選択する。第１測位点は移動前地点、第２測位点は移動後地点とも呼ばれる。次に、当該第１測位点の第１測位時刻から当該第２測位点の第２測位時刻までの時間（以下、「測位点間時間」という。）と、第２測位点と第１測位点との間の距離（以下、「測位点間距離」という。）と、を算出する。そして、当該測位点間時間と当該測位点間距離に基づいて配分条件を決定し、当該決定した配分条件に従って、当該測位点間時間を第１測位点から第２測位点への移動経路上に位置するメッシュ領域（第１測位点の第１メッシュ領域と第２測位点の第２メッシュ領域を含む）に配分する。なお、配分には０時間を配分することも含まれ、この場合には、配分しないことと実質的に同じである。
【００３４】
配分条件は、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、その内容に特に限定はないが、本実施形態では、携帯端末からの測位情報の送信条件や構成に応じて、以下のように配分条件を設定している。具体的には、本実施形態における携帯端末２０は、所定の送信時間間隔（例：５分）で測位情報を情報処理システム１０へ送信し、ユーザが移動しない場合は、消費電力セーブ等の理由により測位情報を送信しないように構成されている。すなわち、ユーザが電波圏内にいる場合、携帯端末２０からの測位情報は、ユーザが移動している場合にのみ所定の送信時間間隔で送信される。したがって、第１測位時刻と第２測位時刻間の測位点間時間から移動時間を除いた時間（以下、「移動時間減算済み時間」）は、移動前地点である第１測位点にユーザが滞在していた時間と推定することができるから、当該移動時間減算済み時間を、第１測位点のメッシュ領域に配分する。
【００３５】
次に、第１測位点と第２測位点との間のユーザの移動内容（移動手段や移動経路）を推定できる場合（第１測位点と第２測位点との間に連続性がある場合）は、第１測位点から第２測位点への推定された移動経路（以下、「推定移動経路」という。）上に位置するメッシュ領域に、移動時間を略均等に配分する（第１配分条件）。すなわち、推定移動経路上のメッシュ領域について滞在秒数を補完する。一方、第１測位点と第２測位点との間のユーザの移動内容を推定できない場合（第１測位点と第２測位点との間に連続性がない場合）は、移動時間のメッシュ領域への配分は行わない（０時間を配分する）（第２配分条件）。すなわち、メッシュ領域への滞在秒数の補完は行われない。
【００３６】
移動内容の推定可否を判断する方法は、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、その内容に特に限定はないが、例えば、測位点間時間及び／又は測位点間距離が所定基準時間未満及び／又は所定基準距離未満である場合は、歩行などによる移動であるとみなしてユーザの移動経路を推定することができるとする。一方、所定基準時間未満及び／又は所定基準距離未満でない場合は、例えば地下鉄利用時などによる移動であるとみなしてユーザの移動経路を推定することができないとすることができる。
【００３７】
また、移動時間の算出方法は、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、その内容に特に限定はないが、例えば、携帯端末２０の送信時間間隔を利用する方法や、測位点間距離と移動手段（例：電車、車、徒歩）に応じた所定時速より移動時間を計算する方法などがある。本実施形態では、第１配分条件の場合は、携帯端末２０における測位情報の送信時間間隔（例：５分）を移動時間として設定する。また、第２配分条件の場合は、測位点間距離と予め設定した所定の時速（例：３０ｋｍ）とに基づいて第１測位点から第２測位点への移動時間を算出する。なお、所定の時速は、推定した移動手段などに応じて適宜設定することができ、例えば、第１配分条件については徒歩時速を利用して移動時間を算出するようにしてもよい。
【００３８】
また、移動経路の特定方法も、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、その内容に特に限定はないが、本実施形態では、第１測位点と第２測位点とを結んだ結線によって移動経路を表している。なお、図４（Ａ）において結線は、直線で示されているが、結線は直線に限られず、例えば、道路、路線、建物などに応じて推定される任意の移動経路に沿った形状を有することができる。また、結線上に位置するメッシュ領域のうち、第１測位点と第２測位点のメッシュ領域以外のメッシュ領域を、補完メッシュ領域という。
【００３９】
なお、日別メッシュ生成手段１０６では、測位情報を所定単位期間毎に管理しているので、第１測位点と第２測位点が日をまたぐ場合（例えば、基準時刻（例：０時／２４時）をまたぐ場合）がある。すなわち、当該単位期間において最初に測位された測位点（以下、「最初測位点」という。）と最後に測位された測位点（以下、「最後測位点」という。）については、組み合わせるべき移動前測位点又は移動後測位点が他の日に属する。
【００４０】
そこで、本実施形態では、第３配分条件として、最初測位点については、対応する移動前測位点が他の日に属するため、基準時刻（例：０時）から最初測位点の測位時刻までの時間を滞在秒数として当該最初測位点のメッシュ領域に配分する。また、最後測位点については、対応する移動後測位点が他の日に属するため、当該最後測位点の測位時刻から基準時刻（例：２４時）までの時間を当該最後測位点のメッシュ領域に配分する。なお、第３配分条件では、メッシュ領域に配分する最大時間を設定することができ、その内容に特に限定はないが、本実施形態では最大６時間が設定されている。
【００４１】
図４（Ａ）は、第１配分条件に応じて滞在秒数を配分する様子を説明する図である。同図では、まず、第１測位点と第２測位点との間の測位点間時間（９：４０−９：３０＝１０分）から移動時間（５分）を減算して得られる移動時間減算済み時間（５分（３００秒））を、第１測位点のメッシュ領域に配分している。次に、第１測位点と第２測位点間のメッシュ領域に滞在秒数を補完すべく、第１測位点と第２測位点との結線上に位置する６つのメッシュ領域に移動時間（５分）を略均等（５０秒ずつ）に配分している。
【００４２】
図４（Ｂ）は、第２配分条件に応じて滞在秒数を配分する様子を説明する図である。同図では、まず、測位点間距離（１０ｋｍ）と所定の時速（例：３０ｋｍ／時）より第１測位点と第２測位点との間の移動時間（２０分）を算出し、測位点間時間（１１：３０‐９：３０＝１２０分）より当該移動時間（２０分）を減算して得られる移動時間減算済み時間（１００分）を、第１測位点のメッシュ領域に配分している。なお、ここでは、第１測位点と第２測位点間に位置するメッシュ領域への補完は行われないので、移動時間は配分されていない。
【００４３】
図４（Ｃ）は、第３配分条件に応じて滞在秒数を配分する様子を説明する図である。同図では、最初測位点（測位時刻７：３０）については、最大時間である６時間が配分されており、最後測位点（測位時刻２３：３０）については、当該測位時刻から０時までの３０分が配分されている。
【００４４】
次に、図１に戻り、期間別メッシュ生成手段１０９について説明する。期間別メッシュ生成手段１０９は、日別メッシュデータに含まれる測位回数、滞在秒数、滞在日数を所定の集計期間ごとに集計し、またメッシュデータ信頼度の１日あたりの平均値である平均信頼度を求め、各メッシュ領域に、当該集計又は平均により求めた測位回数、滞在秒数、滞在日数、平均信頼度を対応付けた集計期間別メッシュデータ（以下、「期間別メッシュデータ」という。）を生成する。所定の集計期間は、設計や仕様に応じて適宜設定することができ、その期間内容に特に限定はないが、例えば、直近７日、直近３０日、直近１８０月、直近３６５日などの集計期間を設定することができる。また、複数の集計期間を同時に設定してもよい。
【００４５】
なお、期間別メッシュデータが既に存在する場合は、新たに追加する追加対象日（例：最新測位日）と減算対象日（例：既存集計期間内の最も古い測位日）の日別メッシュデータを日別メッシュＤＢ１１６より読み出して、メッシュ領域毎に追加対象日の滞在秒数、測位回数、滞在日数を加算する一方、メッシュ領域毎に当該減算対象日の滞在秒数、測位回数、滞在日数を減算する。平均信頼度については、既に存在する平均信頼度に集計期間日数を乗算して期間総計を求め、該期間総計に追加対象日のメッシュデータ信頼度を加算し、減算対象日のメッシュデータ信頼度を減算して、期間総計を更新し、該更新した期間総計に基づいて対象集計期間における１日あたりの平均値を求める。図５は、日別メッシュデータから期間別メッシュデータを生成する様子を説明する図である。同図は、日別メッシュデータＭ５から生成された期間別メッシュデータＭ６において、メッシュ領域ごとに滞在秒数、測位回数、滞在日数、平均信頼度が関連付けられている様子を示している。
【００４６】
なお、日別メッシュ生成手段１０６、期間別メッシュ生成手段１０９は、測位情報に含まれる測位精度を利用してメッシュデータを作成してもよい。例えば、測位精度に応じて日別メッシュデータを作成する場合、滞在秒数／測位回数集計手段１０７は、測位精度の高い基礎メッシュデータのみを用いて測位回数、滞在秒数、滞在日数、メッシュデータ信頼度を算出することができる。一方、測位精度に関係なく全ての基礎メッシュデータを用いて日別メッシュデータを作成してもよい。
【００４７】
日常圏設定手段１１０は、期間別メッシュデータに含まれる測位回数、滞在秒数及び滞在日数のうちの少なくとも２つ以上の組合せが、所定の閾値以上であるメッシュ領域を抽出することより、ユーザの日常圏を設定する。
【００４８】
図６は、期間別メッシュデータより日常圏を設定する様子を説明する図である。同図では、直近３０日のメッシュデータＭ７から「滞在時間が３００分以上かつ滞在日数が３日以上」という条件に合致するメッシュ領域を抽出することによって、日常圏を設定する場合や、直近７日のメッシュデータＭ８から「滞在時間が６０分以上かつ滞在日数が２日以上」という条件に合致するメッシュ領域を抽出することによって日常圏を設定する場合を示している。同図に示すように、日常圏には、ユーザの主な行動拠点である自宅、勤務地、通勤経路上の乗換駅路、行きつけの店など様々な場所が含まれ得る。
【００４９】
図１に戻り、グループ処理手段１１１について説明する。グループ処理手段１１１は、メッシュデータを作成した複数のユーザの少なくとも一人について、メッシュグループ化処理とグループ別計算処理を実行する。メッシュグループ化処理は、日常圏に含まれるメッシュ領域について、所定の接続関係を満たすメッシュ領域をグループ化する。
【００５０】
携帯端末２０のＧＰＳ測位精度が低い場合には、実際にユーザが位置するメッシュ領域ではなく、これに近接するメッシュ領域が現在位置として測位される可能性がある。そのため、本実施形態では、所定の接続関係を満たすメッシュ領域をグルーピングして処理することとしている。「所定の接続関係」は、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、例えば、メッシュ領域の少なくとも一部が接している状態（異なるメッシュ領域の頂点同士が接する場合、メッシュ領域の辺同士が接する場合、又はその両方などを含む）と定義することができるが、これに限られず、所定数（例えば、１）の非日常圏メッシュが間に挟まれる場合も含めることができる。
【００５１】
なお、グループ化されたメッシュ領域を「メッシュグループ」という。なお、所定の接続関係を満たすメッシュ領域が存在しない場合は、当該メッシュ領域を一メッシュグループとして取り扱う。図７（Ａ）は、メッシュ領域のグループ化を説明するための図である。同図（Ａ）において、メッシュデータＭ１１は、グルーピング前の日常圏を示し、メッシュデータＭ１２は、グルーピング後の日常圏を示す。
【００５２】
グループ別計算処理は、１又は複数のメッシュ領域からなるメッシュグループを少なくとも１つ対象とし、グループ別行動拠点パラメータとして、グループ別滞在日数、グループ別滞在秒数、グループ別測位回数を算出し、各メッシュグループに当該算出したグループ別滞在日数、グループ別滞在病数、グループ別測位回数を対応付けたメッシュグループデータを生成する。
【００５３】
グループ別滞在日数は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の滞在日数を総計したもの（但し、重複日は二重加算しない）、又は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の滞在日数の中の最大の滞在日数とすることができる。グループ別滞在秒数は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の滞在秒数を総計したもの、又は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の滞在秒数の中の最大の滞在秒数とすることができる。グループ別測位回数は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の測位回数を総計したもの、又は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の測位回数の中の最大の測位回数とすることができる。図７（Ｂ）は、グループ別滞在秒数とグループ別滞在日数が計算される一例を示している。
【００５４】
次に、行動拠点メッシュグループ特定手段１１２は、メッシュグループデータを生成したメッシュグループが所定の算出条件を満たすことを条件に、当該メッシュグループの中から行動拠点メッシュグループを特定する。
【００５５】
具体的には、まず、メッシュグループの中に所定の算出条件を満たすメッシュグループがあるか否かを判定し、判定結果が否である場合は、原則、当該ユーザの行動拠点は不明であるとして処理を終了する。所定の算出条件の詳細については、後述する。他方、判定結果が是である場合は、行動拠点メッシュグループの特定処理を実行する。
【００５６】
行動拠点メッシュグループの特定処理は、メッシュグループの中から、グループ別滞在日数、グループ別滞在秒数又はグループ別測位回数が最大のメッシュグループを行動拠点メッシュグループとして特定し、行動拠点メッシュグループに含まれるメッシュ領域のメッシュ番号（メッシュグループ内メッシュ番号）を行動拠点ＤＢ１１９に格納する。例えば、行動拠点が、「自宅」の場合は、「グループ別滞在日数」が最大のメッシュグループを「自宅メッシュグループ」として選択する。他方、行動拠点が、「勤務地」の場合は、「グループ別滞在秒数」が最大のメッシュグループを「勤務地メッシュグループ」として選択する。
【００５７】
次に、行動拠点検出手段１１３は、行動拠点として「自宅」を検出する場合、行動拠点メッシュグループの特定結果に基づいて、ロジック記憶手段１２４に複数記憶されている自宅検出ロジックの中から少なくとも１つを選択し、該選択した自宅検出ロジックを自宅メッシュグループ内のメッシュ領域の日別メッシュデータ又は期間別メッシュデータに適用して自宅メッシュ（自宅位置）を検出する。
【００５８】
本実施形態では、各自宅検出ロジックは、滞在日数、滞在秒数、測位回数、信頼度のうち少なくとも１つの行動拠点パラメータに基づく検出条件を含んで構成される。具体的には、ロジック記憶手段１２４には、「滞在日数が最大のメッシュを検出する」という条件の第１の自宅検出ロジック、「信頼度が最大のメッシュを検出する」という条件の第２の自宅検出ロジックが記憶されている。
【００５９】
なお、これらの検出条件、検出ロジックは一例であり、例えば２以上の行動拠点パラメータを組み合わせた条件や、行動拠点パラメータから算出した行動拠点らしさに対する条件など、検出対象の行動拠点に応じて種々の条件を採用して検出ロジックを構成することができる。
【００６０】
また本実施形態では、自宅検出ロジックを選択する際に参照する情報として、勤務地に関する情報を参照する。具体的には、行動拠点検出手段１１３は、勤務地メッシュグループが特定できている場合に、第１の自宅検出ロジックを選択し、勤務地メッシュグループが特定できていない場合に、第２の自宅検出ロジックを選択する。
【００６１】
後述するように、本実施形態では、自宅メッシュグループとして特定されたメッシュグループは、勤務地メッシュグループの候補から外れる。そのため、自宅と勤務地が近い場合、勤務地が含まれるメッシュグループが自宅メッシュグループとして特定されてしまうと、勤務地メッシュグループは特定されない。そこで、本実施形態では、勤務地メッシュグループが特定できない場合は、勤務地が自宅に近い可能性があると推測し、両者の混同を抑制すべく、信頼度を重視した第２の自宅検出ロジックを選択する。一方、勤務地メッシュグループが特定できる場合は、滞在日数を重視した第１の自宅検出ロジックを選択する。
【００６２】
なお、自宅検出ロジック選択基準としては、勤務地メッシュグループが特定できているか否かという基準だけでなく、自宅検出ロジックに影響を与えうる勤務地に関する種々の情報に基づく基準、例えば、勤務地メッシュグループが自宅メッシュグループに近接しているか否か、勤務地メッシュグループと自宅メッシュグループとが同じ路線又は道路によって接続されているか否かなどに基づく基準を採用することが可能である。また、複数の検出ロジックを選択し、それらの結果を論理演算により組み合わせて自宅メッシュを検出するように構成してもよい。
【００６３】
図８（Ａ）、（Ｂ）は、メッシュグループの中から自宅メッシュグループが特定され、当該自宅メッシュグループ内のメッシュ領域の期間別メッシュデータに上述した第１の自宅検出ロジック、第２の自宅検出ロジックをそれぞれ適用して、自宅メッシュが検出されている一例を示している。
【００６４】
行動拠点情報出力手段１２５は、行動拠点の位置情報を出力する。出力方法としては、ディスプレイ等に表示する、印刷媒体に印刷する、記憶媒体に記憶する、他の情報処理システムに送信するなど種々の形態が考えられる。また出力する態様としては、特定された行動拠点メッシュの緯度経度や対応する住所を出力する、地図上に行動拠点メッシュを表示するなどの種々の態様が考えられる。
【００６５】
次に、各データベースの構造について説明する。なお、各データベースは、二次記憶装置だけでなくメモリ上に一時的にデータを保持する場合も含む。
【００６６】
測位情報ＤＢ１１４は、携帯端末２０から送信される測位情報を格納する。図９（Ａ）は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、測位情報ＤＢ１１４には、「測位時刻」、「ユーザＩＤ」、「緯度」、「経度」、「測位精度」などのデータが測位情報の履歴として対応付けて格納されている。
【００６７】
基礎メッシュデータＤＢ１１５は、基礎メッシュデータ生成手段１０４が生成した基礎メッシュデータを格納する。図９（Ｂ）は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、基礎メッシュデータＤＢ１１５には、「ユーザＩＤ」、「測位日」、「メッシュ番号」、「滞在開始時刻」、「滞在終了時刻」、「測位精度」などのデータが対応付けて格納されている。なお、「メッシュ番号」には、メッシュ領域を一意的に識別する識別情報が格納される。
【００６８】
日別メッシュＤＢ１１６は、日別メッシュ生成手段１０６が生成した日別メッシュデータを格納する。図９（Ｃ）は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、日別メッシュＤＢ１１６には、「ユーザＩＤ」、「測位日」、「メッシュ番号」、「滞在時間」、「測位回数」、「メッシュデータ信頼度」などのデータが対応付けて格納されている。
【００６９】
期間別メッシュＤＢ１１７は、期間別メッシュ生成手段１０９が生成した期間別メッシュデータを格納する。図１０（Ａ）は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、期間別メッシュＤＢ１１７には、「ユーザＩＤ」、「対象期間」、「メッシュ番号」、「滞在時間合計」、「測位回数合計」、「測位日数合計」、「平均信頼度」などのデータが対応付けて格納されている。
【００７０】
メッシュグループＤＢ１２３は、グループ処理手段１１１が生成したメッシュグループデータを格納する。図１０（Ｄ）は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、メッシュグループＤＢ１２３には、「ユーザＩＤ」、「対象期間」、「メッシュグループ内メッシュ番号」、「滞在時間合計」、「測位回数合計」、「測位日数合計」などのデータが対応付けて格納されている。
【００７１】
日常圏ＤＢ１１８は、日常圏設定に関するデータを格納するものであり、具体的には、日常圏設定の際に使用する日常圏条件と、設定された日常圏のデータとを含む。
【００７２】
図１０（Ｂ）は、日常圏ＤＢ１１８に含まれる日常圏条件の一例を示す図である。日常圏条件には、仕様設計に応じた内容を設定することができ、特に限定はないが、同図では、日常圏の種類と条件が対応付けて格納されている。具体的には、日常圏Ａには、「対象集計期間」、「滞在日数」、「滞在分数」が設定され、日常圏Ｂには、「対象集計期間」、「測位日数」、「滞在分数」及び「測位回数」が設定され、日常圏Ｃには、「対象集計期間」と「滞在日数」が設定されている。さらに、各項目については、日常圏の種類ごとに任意の期間と、閾値としての日数、時間、回数が設定されている。同図に示すように、日常圏の条件は、抽出したい日常圏の種類に応じて設定することができる。例えば、滞在日数を重視して滞在秒数や測位回数を考慮しない場合は、通勤経路を主とした日常圏を特定することが可能であり、滞在秒数を重視して滞在日数を考慮しない場合は、訪れる回数は少ないが長居する場所（例：実家）を含む日常圏などを特定することが可能である。また、対象集計期間に長期間を設定すれば、長期旅行や出張などにいった場合に日常圏がなくなることを防止することができる一方、対象集計期間に短期間を設定すれば、日常圏を容易に特定することが可能である。
【００７３】
図１０（Ｃ）は、日常圏ＤＢ１１８に含まれるユーザの日常圏の一例を示す図である。同図では、ユーザＩＤごとに、「日常圏の種類」と「メッシュ番号」が対応づけて格納されている。同図によれば、日常圏の種類によって、設定された日常圏のメッシュ番号が異なることがわかる。
【００７４】
行動拠点ＤＢ１１９は、行動拠点検出処理に関するデータを格納するものであり、図１１（Ａ）、（Ｂ）に示すように、メッシュグループ抽出条件を格納する抽出条件テーブルと、ユーザ毎に特定された行動拠点に関するデータを格納する行動拠点データテーブルとを含む。メッシュグループ抽出条件としては、行動拠点の特性に応じた条件を設定することができ、図１１（Ａ）では、一例として、自宅メッシュグループの場合は、「グループ別滞在日数が所定日数（ｎ日）以上であり、かつ、グループ別滞在秒数が所定秒数（ｍ秒）以上である」ことが設定され、勤務地メッシュグループの場合は、「グループ別滞在秒数が所定日数（ｘ秒数）以上であり、かつ、グループ別滞在日数が所定日数（ｙ日）以上である」ことが設定されている。ｎは最低在宅日数（例：ｎは20日）、ｍは最低在宅時間（例：ｍは432000秒＝15日×8時間×60分×60秒）、ｘは最低勤務日数（例：ｘは234000秒＝13日×5時間×60分×60秒）、ｙは最低勤務時間（例：ｙは13日）である。
【００７５】
行動拠点データテーブルには、図１１（Ｂ）に示すように、「ユーザＩＤ」、「行動拠点の種類」、当該行動拠点の「メッシュ番号」、当該行動拠点を特定した「日付」、当該行動拠点に対応する「メッシュグループ内メッシュ番号」などのデータが、行動拠点のデータとして格納される。
【００７６】
ロジック記憶手段１２４は、行動拠点検出ロジックを格納する。図１１（Ｃ）は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、ロジック記憶手段１２４には、各検出ロジックの識別情報に対応づけて「検出対象の行動拠点」、「ロジック適用条件」、「検出条件」などのデータが対応付けて格納されている。
【００７７】
［２．携帯端末の構成］
図１に戻り、携帯端末２０について説明する。携帯端末２０は、例えば、携帯電話機、ＰＤＡ、パーソナルコンピュータなどのＧＰＳを利用して現在位置を測位した測位情報を所定時間間隔でアップロードする機能を備えた従来の端末装置を適用することができる。なお、図１では１つの携帯端末２０を記載しているが、利用形態に応じて複数の携帯端末２０を情報処理システム１０と接続することができる。
【００７８】
図１２に示すように、携帯端末２０は、主制御手段２０１、通信手段２０２、表示手段２０３、操作手段２０４、記憶手段２０５、現在位置測位手段２０６、測位情報送信手段２０７などの各種機能実現手段をおもに備える。
【００７９】
主制御手段２０１は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリを含むプロセッサで構成されており、ＲＯＭに記憶された所定のプログラムをＣＰＵが実行することにより携帯端末２０の各部の動作を制御する。通信手段２０２は、ネットワークＮを介して情報処理システム１０との間で各種情報を送受信するためのインタフェースである。表示手段２０３は、文字や画像等の情報を表示するディスプレイであり、操作手段２０４は、ユーザからの操作指示を受け付けるボタンやタッチパネルである。また、記憶手段２０５は、各種プログラムやデータを記憶する記憶装置としてのメモリである。
【００８０】
現在位置測位手段２０６は、例えば、ＧＰＳ受信機を備え、ＧＰＳ衛星信号を所定の受信間隔で受信し処理することによって携帯端末２０の現在位置（緯度・経度）を測位する。
【００８１】
測位情報送信手段２０７は、現在位置測位手段２０６が測位した測位点、測位時刻、測位精度と、当該携帯端末２０を保有するユーザのユーザＩＤとを含む測位情報を、情報処理システム１０へ送信する。なお、測位情報の送信は、仕様・設計に応じて適宜設定することができるが、上述したように、本実施形態では、ユーザが移動している場合には、所定の送信間隔にしたがって送信するように構成されている。ユーザが移動しているか否かは、例えば図示しない加速度センサを用いて従来技術を適用することにより判断することができる。
【００８２】
ネットワークＮは、情報処理システム１０と携帯端末２０との間で情報を送受信するための通信回線である。例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、パケット通信網、電話回線、企業内ネットワーク、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。
【００８３】
［３．情報処理システムの動作］
次に、上記のように構成される情報処理システム１０の動作の概要について、図１３〜図１９のフローチャートを参照しながら説明する。なお、後述の各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。
【００８４】
［３−１．日常圏設定処理］
最初に、日常圏設定処理について説明する。図１３は、日常圏設定処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。測位情報格納手段１０３は、携帯端末２０から所定送信間隔で送信される測位情報（測位点、測位時刻、ユーザＩＤ）を受信すると、当該受信した測位情報を測位情報ＤＢ１１４に格納する（Ｓ１００）。これにより、ユーザの移動に応じた測位情報の履歴が測位情報ＤＢ１１４に格納される（図９（Ａ）参照）。
【００８５】
基礎メッシュデータ生成手段１０４は、測位情報ＤＢ１１４の測位情報をユーザ別日別に時系列に並び替え、ユーザ別測位日別に、測位点及び測位時刻を該当メッシュ領域に対応付けた基礎メッシュデータを生成する（Ｓ２００）（図２参照）。生成した基礎メッシュデータを、基礎メッシュデータＤＢ１１５に格納する（図９（Ｂ）参照）。
【００８６】
メッシュデータ生成手段１０５（日別メッシュ生成手段１０６）は、生成された基礎メッシュデータに基づいて、ユーザ毎に所定単位期間（例：１日）毎の各メッシュ領域における測位回数及びユーザの滞在秒数を表す日別メッシュデータを生成する（Ｓ３００）（図３、図４参照）。生成した日別メッシュデータを、日別メッシュＤＢ１１６に格納する（図９（Ｃ）参照）。なお、日別メッシュデータの生成処理の詳細については、後述する。
【００８７】
メッシュデータ生成手段１０５（期間別メッシュ生成手段１０９）は、生成された日別メッシュデータに基づいて所定の集計期間における各メッシュ領域の測位回数、滞在秒数、滞在日数を集計し、各メッシュ領域に当該集計した測位回数、滞在秒数、滞在日数を対応付けた期間別メッシュデータを生成する（Ｓ４００）（図５参照）。生成した期間別メッシュデータを、期間別メッシュＤＢ１１７に格納する（図１０（Ａ）参照）。
【００８８】
日常圏設定手段１１０は、期間別メッシュデータに含まれる測位回数、滞在秒数及び滞在回数のうちのいずれか１つ又はこれら２つ以上の任意の組合せが、所定の日常圏条件を満たすメッシュ領域を抽出することより、ユーザの日常圏を設定する（Ｓ５００）（図６参照）。生成した日常圏データを、日常圏ＤＢ１１８に格納する（図１０（Ｂ）、（Ｃ）参照）。
【００８９】
［３−１−１．日別メッシュデータ生成処理］
次に、図１４を参照しながら日別メッシュデータ生成処理の流れについて説明する。まず、日別メッシュ生成手段１０６は、基礎メッシュデータに基づいて、メッシュ領域上の測位点から、例えば時系列に従って、移動前測位点の第１測位点と移動後測位点の第２測位点との組を特定し、当該組を特定できた場合は（Ｓ３０１：ＹＥＳ）、第１配分条件または第２配分条件を適用するためにステップ３０２に進み、当該組を特定できなかった場合は（Ｓ３０１：ＮＯ）、第３配分条件を適用するためにステップ３０９へ進む。
【００９０】
日別メッシュ生成手段１０６は、ステップ３０２へ進んだ場合、第１測位点と第２測位点間の測位点間距離を算出し、第１測位点の第１測位時刻と第２測位点の第２測位時刻間の測位点間時刻を算出する（Ｓ３０２）。
【００９１】
日別メッシュ生成手段１０６は、配分条件の一例として、算出した測位点間距離が所定基準距離未満であり、かつ、算出した測位点間時間が所定基準時間未満であるか否かを判断し（Ｓ３０３）、判断結果が是である場合は、第１配分条件を適用するためにステップ３０４へ進み、判断結果が否である場合は、第２配分条件を適用するためにステップ３０７へ進む。
【００９２】
日別メッシュ生成手段１０６は、ステップ３０４へ進んだ場合、携帯端末における測位情報の送信時間間隔を移動時間に設定する（Ｓ３０４）。そして、測位点間時間から移動時間を減算することにより移動時間減算済み時間を算出し、当該算出した移動時間減算済み時間を配分滞在秒数として第１測位点が属する第１メッシュ領域に配分する（Ｓ３０５）。次に、第１測位点と第２測位点の結線上に位置する１または複数のメッシュ領域に対して、移動時間を配分滞在秒数として略均等に配分する（Ｓ３０６）。これにより、第１メッシュ領域、第２メッシュ領域および補完メッシュ領域に対して配分滞在秒数が適切に配分される（図４（Ａ）参照）。
【００９３】
一方、日別メッシュ生成手段１０６は、ステップ３０７へ進んだ場合、測位点間距離と、所定の時速情報とに基づいて、移動時間を算出する（Ｓ３０７）。そして、測位点間時間から移動時間を減算することにより移動時間減算済み時間を算出し、当該算出した移動時間減算済み時間を配分滞在秒数として第１測位点が属する第１メッシュ領域に配分する（Ｓ３０８）。なお、第２測位点が属する第２メッシュ領域や他のメッシュ領域への配分滞在秒数の配分は行わない。これにより、第１メッシュ領域に対して配分滞在秒数が適切に配分される（図４（Ｂ）参照）。
【００９４】
なお、日別メッシュ生成手段１０６は、ステップＳ３０１において判断結果が否であるため、ステップ３０９へ進んだ場合、対象測位点が該当日の最初に測位された最初測位点が最後に測位された最後測位点あるかを判断し、最初測定点である場合は、基準時である０時から対象測位点の測位時刻までの時間を、所定の最大時間内の範囲で、対象メッシュ領域に配分する（Ｓ３１０）。一方、対象測位点が最後測位点である場合は、対象測位点の測位時刻から基準時である２４時までの時間を、所定の最大時間内の範囲で、対象メッシュ領域に配分する（Ｓ３１１）。これにより、最初測位点及び最後測位点のメッシュ領域に対しても配分滞在秒数が適切に配分される（図４（Ｃ）参照）。
【００９５】
日別メッシュ生成手段１０６は、対象メッシュ領域の滞在秒数を当該メッシュ領域に配分された配分滞在秒数に基づいて算出し、当該メッシュ領域の測位回数を当該メッシュ領域において測位点が測位された回数に基づいて算出する（Ｓ３１２）。また、日別メッシュ生成手段１０６は、例えば、対象メッシュ領域に対応づけられた測位情報の測位精度を平均することによって、対象メッシュ領域のメッシュデータ信頼度を算出する（Ｓ３１２）。なお、補完メッシュ領域については、滞在秒数は加算されるが、測位点は加算されない。
【００９６】
次に、日別メッシュ生成手段１０６は、次に処理すべき測位点が存在するか否かを判断し、次に処理すべき測位点が存在する場合は（Ｓ３１３：ＹＥＳ）、ステップＳ３０１に戻り、上記処理を繰り返す。一方、次に処理すべき測位点が存在しない場合は、処理を終了する（Ｓ３１３：ＮＯ）。
【００９７】
［３−１−２．期間別メッシュデータ生成処理］
次に、図１５（Ａ）を参照しながら期間別メッシュデータ生成処理の流れについて説明する（図５参照）。期間別メッシュ生成手段１０９は、対象集計期間の期間別メッシュデータが期間別メッシュＤＢ１１７に存在するか否かを判断し、既に生成されている場合は（Ｓ４０１：ＹＥＳ）、ステップＳ４０２に進み、未だ生成されていない場合は（Ｓ４０１：ＮＯ）、ステップＳ４０３に進む。
【００９８】
期間別メッシュ生成手段１０９は、ステップＳ４０２に進んだ場合は、期間別メッシュＤＢ１１７より既存の期間別メッシュデータを読み出し、日別メッシュＤＢ１１６より追加対象日と減算対象日の日別メッシュデータを読み出して、期間別メッシュデータを更新する（Ｓ４０２）。具体的には、メッシュ領域毎に追加対象日の滞在秒数、測位回数、滞在日数を加算する一方、減算対象日の滞在秒数、測位回数、滞在日数を減算して、期間別メッシュデータに含まれる滞在秒数、測位回数、滞在日数を更新する。また、読み出した期間別メッシュデータに含まれる平均信頼度に集計期間日数を乗算して期間総計を求め、該期間総計に追加対象日のメッシュデータ信頼度を加算し、減算対象日のメッシュデータ信頼度を減算して、期間総計を更新し、該更新した期間総計に基づいて対象集計期間における１日あたりの平均値を求めて、平均信頼度を更新する。
【００９９】
期間別メッシュ生成手段１０９は、ステップＳ４０３に進んだ場合は、日別メッシュＤＢ１１６より対象集計期間分の日別メッシュデータを読み出し、期間別メッシュデータを生成する（Ｓ４０３）。具体的には、期間別メッシュデータとして、対象集計期間分の滞在秒数、測位回数、滞在日数を集計し、対象集計期間におけるメッシュデータ信頼度の１日あたりの平均値である平均信頼度を求める。
【０１００】
期間別メッシュ生成手段１０９は、生成した期間別メッシュデータを期間別メッシュＤＢ１１７に格納する（Ｓ４０４）。
【０１０１】
［３−１−３．日常圏の設定処理］
次に、図１５（Ｂ）を参照しながら日常圏の設定処理の流れについて説明する（図６参照）。日常圏設定手段１１０は、日常圏ＤＢ１１８から対象となる日常圏の種類の日常圏条件を参照し（Ｓ５０１）、期間別メッシュＤＢ１１７から該当する期間別メッシュデータを読み出すと、参照した日常圏条件に合致するメッシュ領域を抽出し、日常圏として設定する（Ｓ５０２）。情報処理システム１０は、設定した日常圏の種類とメッシュ番号とを対応付けて日常圏ＤＢ１１８に格納する（Ｓ５０３）。
【０１０２】
［３−２．行動拠点検出処理］
次に、以上のように設定された日常圏を使用して、ユーザの行動拠点を検出する行動拠点検出処理について説明する。ここでは、一例として、行動拠点として「自宅」を検出する場合を例に説明する。図１６は、行動拠点検出処理の全体の流れを示している。
【０１０３】
グループ処理手段１１１は、メッシュデータを生成した複数のユーザの少なくとも一人について、該ユーザの日常圏に含まれるメッシュ領域（以下、「日常圏メッシュ」という。）の中から、所定の接続関係（例えば、４隣接又は８隣接関係）を満たすメッシュ領域をグループ化して、メッシュグループを生成する（Ｓ１０００：図７（Ａ）参照）。次に、前記少なくとも一人のユーザについて、メッシュグループの少なくとも１つを対象とし、期間別メッシュＤＢ１１７を参照して、集計対象期間におけるグループ別滞在日数、グループ別滞在秒数、グループ別測位回数を算出し、メッシュグループと対応づけたメッシュグループデータを生成して、メッシュグループＤＢに格納する（Ｓ１０１０：図７（Ｂ）参照）。
【０１０４】
次に、メッシュグループデータを生成したユーザについて、自宅メッシュグループ特定処理を実行する（Ｓ１０２０）。また勤務地メッシュグループ特定処理を実行する（Ｓ１０３０）。
【０１０５】
次に、自宅メッシュグループ特定処理及び勤務地メッシュグループ特定処理の結果に基づいて、適応型自宅検出処理を実行する（Ｓ１０４０）。以下、これらの各処理の詳細について説明する。
【０１０６】
［３−２−１．自宅メッシュグループ特定処理］
図１７は、自宅メッシュグループ特定処理の全体の流れを示している。行動拠点メッシュグループ特定手段１１２は、行動拠点ＤＢ１１９より自宅メッシュグループ抽出条件を参照し（Ｓ７０１）、生成されたメッシュグループのうち当該自宅グループ抽出条件（例：グループ別滞在日数≧最低在宅日数ｎ、かつ、グループ別滞在秒数≧最低在宅秒数ｍ）を満たすメッシュグループがあるか否かを判定する（Ｓ７０２）。判定結果が否である場合（Ｓ７０２：ＮＯ）、当該ユーザについては自宅メッシュグループが不明と判断する（Ｓ７０３）。この場合、行動拠点ＤＢ１１９には、当該ユーザのユーザＩＤに対応づけて自宅メッシュグループが不明であることを示す情報が格納される。
【０１０７】
他方、判断結果が是である場合（Ｓ７０２：ＹＥＳ）、行動拠点メッシュグループ特定手段１１２は、自宅メッシュグループ抽出条件に合致するメッシュグループの中から、「グループ別滞在日数」が最も大きいメッシュグループを自宅メッシュグループとして特定する（Ｓ７０４）。なお、最大滞在日数の自宅メッシュグループが複数特定された場合は（Ｓ７０５：ＹＥＳ）、「グループ別滞在秒数」が最も大きいメッシュグループを自宅メッシュグループとして選択する（Ｓ７０６）。さらに、最大滞在秒数の自宅メッシュグループが複数特定された場合は（Ｓ７０７：ＹＥＳ）、「グループ別測位回数」が最も大きいメッシュグループを自宅メッシュグループとして選択する（Ｓ７０８）。行動拠点メッシュグループ特定手段１１２は、自宅メッシュグループを特定すると、当該ユーザのユーザＩＤと自宅メッシュグループ内メッシュ番号を関連づけて行動拠点ＤＢ１１９へ格納する。
【０１０８】
［３−２−２．勤務地メッシュグループ特定処理］
図１８は、勤務地メッシュグループ特定処理の全体の流れを示している。行動拠点メッシュグループ特定手段１１２は、行動拠点ＤＢ１１９より勤務地メッシュグループ抽出条件を参照し（Ｓ８０１）、対象メッシュグループから自宅メッシュグループを除外したメッシュグループのうち、当該勤務地メッシュグループ抽出条件（例：グループ別滞在日数≧最低勤務日数ｘ、かつ、グループ別滞在秒数≧最低勤務秒数ｙ）を満たすメッシュグループがあるか否かを判定する（Ｓ８０２）。
【０１０９】
判断結果が是である場合（Ｓ８０２：ＹＥＳ）、行動拠点メッシュグループ特定手段１１２は、勤務地算出条件に合致するメッシュグループの中から、「グループ別滞在秒数」が最も大きいメッシュグループを勤務地メッシュグループとして特定する（Ｓ８０４）。なお、最大滞在秒数の勤務地メッシュグループが複数特定された場合は（Ｓ８０５：ＹＥＳ）、「グループ別滞在日数」が最も大きいメッシュグループを勤務地メッシュグループとして選択する（Ｓ８０６）。さらに、最大滞在日数の勤務地メッシュグループが複数特定された場合は（Ｓ８０７：ＹＥＳ）、「グループ別測位回数」が最も大きいメッシュグループを勤務地メッシュグループとして選択する（Ｓ８０８）。行動拠点メッシュグループ特定手段１１２は、勤務地メッシュグループを特定すると、当該ユーザのユーザＩＤと勤務地メッシュグループ内メッシュ番号とを関連づけて行動拠点ＤＢ１１９へ格納する。
【０１１０】
一方、ステップＳ８０２において勤務地算出条件を満たすメッシュグループがないと判定された場合（Ｓ８０２：ＮＯ）、当該ユーザについては勤務地メッシュグループが不明と判断する（Ｓ８０９）。この場合、行動拠点ＤＢ１１９には、当該ユーザのユーザＩＤに対応づけて勤務地メッシュグループが不明であることを示す情報が格納される。
【０１１１】
［３−２−３．適応型自宅検出処理］
図１９は、適応型自宅検出処理の全体の流れを示している。行動拠点検出手段１１３は、行動拠点ＤＢ１１９を参照し、勤務地メッシュグループが特定されているか否かの情報を取得する（Ｓ９０１）。
【０１１２】
次に、行動拠点検出手段１１３は、ロジック記憶手段１２４を参照し、勤務地メッシュグループが特定されているか否かに応じて検出条件を選択する（Ｓ９０２）。
【０１１３】
次に、行動拠点検出手段１１３は、日別メッシュＤＢ１１６又は期間別メッシュＤＢ１１７を参照し、選択した検出条件を、測位情報から得られた日別メッシュデータ又は期間別メッシュデータに適用して、自宅メッシュを検出する（Ｓ９０３）。なお、日別メッシュデータ、期間別メッシュデータのいずれを参照するかは、設計に応じて定めることができる。
【０１１４】
本実施形態では、勤務地メッシュグループが特定されている場合、第１の自宅検出ロジック、すなわち「滞在日数が最大のメッシュを検出する」という検出条件が選択され、自宅メッシュグループの中で、滞在時間が最も大きいメッシュ領域が自宅メッシュ領域として検出される（図８（Ａ）参照）。一方、勤務地メッシュグループが特定されていない場合、第２の自宅検出ロジック、すなわち「信頼度が最大のメッシュを検出する」という検出条件が選択され、自宅メッシュグループの中で信頼度が最も大きいメッシュ領域が自宅メッシュ領域として検出される（図８（Ｂ）参照）。
【０１１５】
ユーザの自宅メッシュ領域が決定されると、行動拠点特定手段１１３は、当該ユーザと自宅メッシュ領域のメッシュ番号とを関連づけて行動拠点ＤＢ１１９へ格納する（Ｓ９０４）。以上の処理により、日常圏の中からユーザの自宅メッシュ領域が特定される。
【０１１６】
以上によれば、自宅以外の場所に関する情報（本実施形態では、勤務地のメッシュグループが特定できたか否かという情報）に応じて自宅検出ロジックを選択する構成としているため、自宅以外の場所によって特徴づけられる環境属性やユーザの属性の相違に柔軟に対応することが可能となり、高い精度で自宅を検出することができる。
【０１１７】
［行動拠点の利用例］
以上のように設定された行動拠点の利用例について説明する。行動拠点の利用方法は、目的等に応じて決定することができ、その内容について特に限定はないが、例えば、所定のサービス提供装置は、ある施設に関連する情報をユーザに提供する場合に、当該施設とユーザの行動拠点との関係を考慮してから、提供する情報の内容を決定することができる。例えば、対象施設が、ユーザの自宅メッシュ領域の周辺に位置する場合、又は、自宅メッシュグループ内に位置する場合には、当該施設のセール情報、ランチ情報、不動産情報などを提供することができる。
【０１１８】
また、日常圏から自宅メッシュグループや勤務地メッシュグループを除いたメッシュグループ内のメッシュ領域を、第３行動拠点として「良く行くメッシュ領域」と特定し、この特定した「良く行くメッシュ領域」に位置する施設に関する情報（例：ゴルフ場、スキー場）から、ユーザの趣味（例：ゴルフ、スキー）を判別し、判別した趣味に関する情報を提供することもできる。
【０１１９】
さらに、特定した行動拠点メッシュグループや行動拠点メッシュ領域を利用して、ユーザの職業や属性などを判別することができる。例えば、勤務地メッシュグループが特定されたユーザは、会社勤め又は学生と判別し、勤務地メッシュグループが特定されなかったユーザは、主婦や自営業と判別することができる。また、勤務地メッシュグループに大学が含まれる場合は、当該ユーザは大学生と判別し、勤務地メッシュグループがオフィス街に位置する場合は、当該ユーザは会社勤めと判別することができる。
【０１２０】
［その他の実施形態］
本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。
【０１２１】
（１）上記実施形態では、測位情報に基づいて勤務地メッシュグループを特定できたか否かに基づいて自宅検出ロジックを選択する構成としているが、本発明はこのような構成に限られない。例えば、勤務地があらかじめ登録されているＤＢ等を利用できる場合、該ＤＢ等から勤務地の位置を取得し、該取得した勤務地が自宅メッシュグループ内に存在するか否かに基づいて自宅検出ロジックを選択してもよい。
【０１２２】
（２）また、第１の場所、第２の場所は、行動拠点以外の場所（例えば、訪問場所）であってもよい。例えば、第１の場所としてお気に入りスポット、第２の場所として男性が一般によく行く場所（例えば、理髪店）又は女性が一般によく行く場所（例えば、美容室）を選定した場合、第２の場所への訪問度合いによってユーザの性別を判定することができるので、判定結果に応じて男性用又は女性用のお気に入りスポット検出ロジックを選択することができる。この場合、例えば、男性用お気に入り検出ロジックについては、男性に人気のスポットについて得られた測位情報の重みを大きくして訪問頻度を集計し、該訪問頻度に基づいてお気に入りスポットを検出する構成とし、女性用お気に入り検出ロジックについては、女性に人気のスポットについて得られた測位情報の重みを大きくして訪問頻度を集計し、該訪問頻度に基づいてお気に入りスポットを検出する構成とすることが考えられる。
【０１２３】
（３）また、第１の場所、第２の場所は、個人にひもづく場所でなくてもよく、また各場所に関する情報は、ユーザ属性でなくてもよい。例えば、第１の場所をイベントが行われるＸ地点、第２の場所をＸ地点の最寄りのＹ駅とし、各場所に関する情報として混雑度を考えることができる。この場合、例えば、Ｙ駅の混雑度が一定以上の場合は、Ｙ駅を利用してイベントに訪れる人が多いと判断し、Ｙ駅からＸ地点に至るルートの測位情報に基づいてＸ地点の混雑度を検出するロジックを選択し、そうでない場合は、Ｘ地点を含む所定半径の円内の測位情報に基づいてＸ地点の混雑度を検出するロジックを選択する構成とすることができる。
【０１２４】
（４）また、第２の場所は複数の場所を含んでいてもよい。例えば、第２の場所として勤務先本社及び勤務先支店を選定し、勤務先本社又は勤務先支社が自宅に近いか否かという情報に基づいて自宅検出ロジックを選択することが考えられる。
【０１２５】
（５）また、メッシュデータ信頼度は、メッシュ領域に対応づけられた測位情報の測位精度を平均することによって算出する構成に限られず、例えば、メッシュ領域に対応づけられた測位情報のうちの、測位精度の高い測位情報の割合をメッシュデータ信頼度とすることも考えられる。
【０１２６】
（６）また、上記実施形態では、ロジック記憶手段１２４が複数の自宅検出ロジックを記憶する構成としているが、複数の自宅（第１の場所）検出ロジックを適応型自宅（第１の場所）検出処理に直接組み込んで記憶する構成としてもよい。この場合、行動拠点検出手段１１３は、複数の自宅検出ロジックを記憶する手段としても機能し、適応型自宅検出処理は、勤務地メッシュグループが特定されているか否かに応じて、組み込まれた自宅検出ロジックのうち対応するロジックの処理に分岐するように構成される。
【０１２７】
（７）また、上記実施形態では、測位情報に基づいて自宅の位置情報を検出する構成としているが、測位情報以外の情報に基づいて自宅（第１の場所）の情報を検出する構成としてもよい。例えば、基地局やアクセスポイント等の情報から求めたユーザの位置情報に基づいて自宅検出ロジックにより自宅の位置情報を検出することが考えられる。
【０１２８】
（８）また、上記実施形態では、勤務地（第２の場所）に関する情報に基づいて自宅（第１の場所）検出ロジックを選択する構成としているが、第１の場所の検出ロジックを選択する際に参照する情報は、位置情報に基づいて取得できる情報であればよく、必ずしも場所に関する情報である必要はない。例えば、ユーザの経時的な位置情報に基づいて、該ユーザの行動パターンや生活環境などの情報（通勤等の日常的な行動を行った日時や時間帯の情報、日勤なのか夜勤なのかに関する情報、土日が休みなのか出勤なのかに関する情報等）を決定し、該決定した情報に基づいて自宅検出ロジックを選択してもよい。
【０１２９】
（９）行動拠点パラメータの「滞在秒数」と「測位回数」を利用して、行動拠点の属性を判断することができる。ユーザが移動する場合にのみ測位情報を送信するように携帯端末２０が構成されている場合、ユーザが動けば測位回数は多くなる一方、あまり動かない場合は測位回数は少なくなる。従って、あるメッシュ領域について、滞在秒数は少ないが測位回数は多いような場合、そのメッシュ領域は活動的な行動拠点（例えば、ショッピングモールなど）と想定することができる。他方、滞在秒数は多いが測位回数が少ないような場合は、そのメッシュ領域は非活動的な行動拠点（例えば、映画やコンサートなど）と想定することができる。
【０１３０】
（１０）例えば、携帯端末２０における現在位置の測位精度が低いと判断される場合には、第１測位点から第２測位点への移動経路上に位置するメッシュ領域（以下、「移動経路メッシュ領域」という。）の周辺に位置する１または複数のメッシュ領域を周辺メッシュ領域として設定し、当該周辺メッシュ領域に対しても測位点間時間を配分するように構成することができる。周辺メッシュ領域の設定は、設計や仕様に応じて適宜設定することができるが、例えば、第１測位点及び／又は第２測位点の測位精度が低いような場合は、第１メッシュ領域及び／又は第２メッシュ領域の周辺のメッシュ領域を第１周辺メッシュ領域及び／又は第２周辺メッシュ領域として設定することができる。また、例えば、第１測位点及び第２測位点の双方の測位精度が低いような場合は、移動経路上の補完メッシュ領域の周辺のメッシュ領域を補完周辺メッシュ領域として設定してもよい。配分補完手段１０８は、周辺メッシュ領域を設定した場合、例えば、上記実施形態にて説明した配分方法に従って算出される、当該周辺メッシュ領域（例：第１メッシュ周辺領域）に対応する移動経路メッシュ領域（例：第１メッシュ領域）に対する配分滞在秒数を、当該移動経路メッシュ領域及び周辺メッシュ領域（例：第１メッシュ領域及び第１メッシュ周辺領域）の双方に配分することができる。当該構成によれば、精度の低い測位点を受信した場合には、測位点周辺にも滞在秒数が配分される結果、日常圏の精度を高めることが可能になる。
【０１３１】
（１１）上記実施形態では、配分補完手段１０８によって、第１測位点と第２測位点の間の移動経路上のメッシュ領域に滞在時間を配分する処理を行っているが、配分補完手段１０８による配分処理を行わないようにしてもよい。すなわち、図１２のステップＳ３０３〜Ｓ３０８の処理を行わず、ステップＳ３０２からステップＳ３１２へ移行するようにしてもよい。
【０１３２】
また、所定の条件を満たす場合には、配分補完手段１０７による滞在時間の配分を行わず、その他の場合には配分補完手段１０７による滞在時間の配分を行うようにしてもよい。このような条件の例としては次のものをあげることができる。１つは、メッシュ領域の大きさが所定のサイズよりも大きければ補完を行わないというものである。メッシュの大きさが十分大きい場合（例えば３００ｍ四方）、第１測位点と第２測位点が同じメッシュに含まれる場合も多く、補完を行っても結果があまり変わらないからである。もう１つは、第１測位点と第２測位点の間の測位点間時間が閾値よりも短い場合には補完を行わないというものである。測位点間時間が短い場合（例えば１０分未満）には、補完を行った場合と行わない場合とで結果にあまり差がでないからである。また、もう１つは、携帯端末２０における測位情報の送信時間間隔が閾値よりも短い場合には補完を行わないというものである。送信時間間隔が短い場合（例えば５分未満）には、第１測位点と第２測位点の間の距離は短いことが多く、補完を行った場合と行わない場合とで結果にあまり差がでないからである。また、もう１つは、日常圏判定の距離が閾値よりも大きい場合には補完を行わないというものである。日常圏判定の距離が大きい場合（例えば４００ｍ以上）の場合には、補完を行った場合と行わない場合とで結果にあまり差がでないからである。なお、これらの条件のうちの１つを用いて補完を行うか否かを判定してもよいし、２つ以上の条件を組み合わせて判断するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１３３】
１０・・・情報処理システム、２０・・・携帯端末、１０１・・・主制御手段、１０２・・・通信手段、１０３・・・測位情報格納手段、１０４・・・基礎メッシュデータ生成手段、１０５…メッシュデータ生成手段、１０６・・・日別メッシュ生成手段、１０７・・・測位回数集計手段、１０８・・・配分補完手段、１０９・・・期間別メッシュ生成手段、１１０・・・日常圏設定手段、１１１・・・グループ処理手段、１１２・・・行動拠点メッシュグループ特定手段、１１３・・・行動拠点検出手段、１１４・・・測位情報ＤＢ、１１５・・・基礎メッシュデータＤＢ、１１６・・・日別メッシュＤＢ、１１７・・・期間別メッシュＤＢ、１１８・・・日常圏ＤＢ、１１９…行動拠点ＤＢ、１２３…メッシュグループＤＢ、１２４・・・ロジック記憶手段、１２５・・・行動拠点情報出力手段、２０１・・・主制御手段、２０２・・・通信手段、２０３・・・表示手段、２０４・・・操作手段、２０５・・・記憶手段、２０６・・・現在位置測位手段、２０７・・・測位情報送信手段、Ｎ・・・ネットワーク
【図１】
0005926607.tif 000002
【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】
0005926607.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
0005926607.tif 000016
【図１６】
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【図１７】
0005926607.tif 000018
【図１８】
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【図１９】
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