(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて１つの計測情報として記憶される記憶手段と、
対象地域に対象期間に位置しているユーザーの総人数を、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて算出する対象人数算出部と、
対象地域を包囲する周辺地域に対象期間に位置しているユーザーの総人数を、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて算出する周辺人数算出部と、
前記対象人数算出部が算出したユーザーの総人数と、前記周辺人数算出部が算出したユーザーの総人数との比を示す比較情報を生成する比較情報生成部と、
前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて生成された対象地域の対象期間におけるユーザーの特性を示す情報であって、前記比較情報を含む特性情報を生成する特性情報生成部と、
複数の対象地域のそれぞれに対して前記特性情報生成部が生成した前記特性情報を、少なくとも前記比較情報の互いの類似性に基づいて、グループ数を自動的に推定してグループ化するグループ化部と、
前記複数の対象地域のそれぞれの対象期間における特性を、前記特性情報が分けられたグループに応じて分類する分類部と、を備える
ことを特徴とする分類装置。
【請求項２】
ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて１つの計測情報として記憶される記憶手段と、
対象地域に対象期間に位置していた各ユーザーに対して、対象地域に位置していた時刻から所定時間後の時刻までに移動した距離を、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて算出し、算出した複数の距離から１つの距離代表値を算出する距離算出部と、
前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて生成された対象地域の対象期間におけるユーザーの特性を示す情報であって、前記距離代表値を含む特性情報を生成する特性情報生成部と、
複数の対象地域のそれぞれに対して前記特性情報生成部が生成した前記特性情報を、少なくとも前記距離代表値の互いの類似性に基づいて、グループ数を自動的に推定してグループ化するグループ化部と、
前記複数の対象地域のそれぞれの対象期間における特性を、前記特性情報が分けられたグループに応じて分類する分類部と、を備える
ことを特徴とする分類装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の分類装置において、
対象地域の対象期間におけるユーザーの人数の推移を示す推移情報を、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて生成する推移情報生成部を備え、
前記特性情報には、前記推移情報生成部が生成した推移情報が含まれ、
前記グループ化部は、前記特性情報生成部が生成した前記特性情報を、少なくとも前記推移情報の互いの類似性に基づいて、グループ数を自動的に推定してグループ化する
ことを特徴とする分類装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の分類装置において、
前記グループ化部は、前記複数の対象地域のそれぞれに対して複数の対象期間の対象期間毎に前記特性情報生成部が生成した前記特性情報を、互いの類似性に基づいて、グループ数を自動的に推定してグループ化し、
前記分類部は、前記複数の対象地域のそれぞれの対象期間毎の特性を、前記特性情報が分けられたグループに応じて分類する
ことを特徴とする分類装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれかに記載の分類装置において、
対象地域に対象期間に位置しているユーザーの総人数を、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて算出する対象人数算出部を備え、
前記特性情報には、前記対象人数算出部が算出したユーザーの総人数が含まれ、
前記グループ化部は、前記特性情報生成部が生成した前記特性情報を、少なくとも前記対象人数算出部が算出したユーザーの総人数の互いの類似性に基づいて、グループ数を自動的に推定してグループ化する
ことを特徴とする分類装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれかに記載の分類装置において、
前記グループ化部は、ディリクレ過程を用いた統計的手法によって、前記特性情報生成部が生成した前記特性情報をグループ化する
ことを特徴とする分類装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれかの分類装置と、前記携帯端末装置とを有する分類システムであって、
前記携帯端末装置は、
計時手段と、
現在地を計測する位置計測手段と、
前記位置計測手段で計測された位置情報、および、計測時刻を示す時刻情報が互いに対応付けられた１つの計測情報を生成する計測情報生成部と、
前記計測情報生成部が生成した計測情報を前記分類装置に送信する計測情報送信部と、を備え、
前記分類装置は、
前記携帯端末装置から受信した計測情報を、前記記憶手段に記憶させる記憶制御部を備える
ことを特徴とする分類システム。
【請求項８】
ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて１つの計測情報として記憶される記憶手段を備える分類装置の分類方法であって、
対象地域に対象期間に位置しているユーザーの総人数を、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて算出する対象人数算出ステップと、
対象地域を包囲する周辺地域に対象期間に位置しているユーザーの総人数を、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて算出する周辺人数算出ステップと、
前記対象人数算出ステップで算出したユーザーの総人数と、前記周辺人数算出ステップで算出したユーザーの総人数との比を示す比較情報を生成する比較情報生成ステップと、
前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて生成された対象地域の対象期間におけるユーザーの特性を示す情報であって、前記比較情報を含む特性情報を生成する特性情報生成ステップと、
複数の対象地域のそれぞれに対して前記特性情報生成ステップで生成した前記特性情報を、少なくとも前記比較情報の互いの類似性に基づいて、グループ数を自動的に推定してグループ化するグループ化ステップと、
前記複数の対象地域のそれぞれの対象期間における特性を、前記特性情報が分けられたグループに応じて分類する分類ステップと、を備える
ことを特徴とする分類方法。
【請求項９】
ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて１つの計測情報として記憶される記憶手段を備える分類装置の分類方法であって、
対象地域に対象期間に位置していた各ユーザーに対して、対象地域に位置していた時刻から所定時間後の時刻までに移動した距離を、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて算出し、算出した複数の距離から１つの距離代表値を算出する距離算出ステップと、
前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて生成された対象地域の対象期間における
ユーザーの特性を示す情報であって、前記距離代表値を含む特性情報を生成する特性情報生成ステップと、
複数の対象地域のそれぞれに対して前記特性情報生成ステップで生成した前記特性情報を、少なくとも前記距離代表値の互いの類似性に基づいて、グループ数を自動的に推定してグループ化するグループ化ステップと、
前記複数の対象地域のそれぞれの対象期間における特性を、前記特性情報が分けられたグループに応じて分類する分類ステップと、を備える
ことを特徴とする分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地域の特性を分類する分類装置、分類システム、および分類方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、携帯端末装置の現在地を計測した位置情報、および、計測時刻を示す時刻情報をサーバに記憶し、サーバに記憶した位置情報および時刻情報に基づいて、地域の人口の時間変化を示す情報を生成し、この情報に基づいて地域の特性を分類する方法がある（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１の地域分類システムは、携帯端末等の移動機の位置情報およびその取得時刻を記憶する。そして、商業地、オフィス街、工業地等の地域区分が、人為的な調査によって予め割り当てられた割当地域に対して、時間毎の人口を示す第１人口動態データを、記憶した位置情報および取得時刻に基づいて生成する。そして、生成した第１人口動態データに基づいて地域特性を判定するための判定基準となる分類パターンを生成する。
さらに、地域特性を判定したい対象地域に対して、時間毎の人口を示す第２人口動態データを、記憶した位置情報および取得時刻に基づいて生成し、生成した第２人口動態データを分類パターンと照合することで、対象地域の地域特性を判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−９５９９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の地域分類システムでは、年月の経過とともに、割当地域の地域区分が変化したり、地域区分の種類自体が増加や減少した場合、これらの変化は、地域特性を判定するための判定基準となる分類パターンには反映されないため、対象地域の地域特性を正しく判定できない可能性がある。また、これらの変化を分類パターンに反映するため、分類パターンを定期的に更新することも考えられるが、分類パターンを生成するには人為的な調査が必要なため、この方法ではコストが大幅に増大してしまう。
【０００５】
本発明の目的は、コストを低減しつつ、地域の特性の分類精度を向上できる分類装置、分類システム、および分類方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の分類装置は、ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて１つの計測情報として記憶される記憶手段と、対象地域に対象期間に位置しているユーザーの総人数を、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて算出する対象人数算出部と、対象地域を包囲する周辺地域に対象期間に位置しているユーザーの総人数を、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて算出する周辺人数算出部と、前記対象人数算出部が算出したユーザーの総人数と、前記周辺人数算出部が算出したユーザーの総人数との比を示す比較情報を生成する比較情報生成部と、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて生成された対象地域の対象期間におけるユーザーの特性を示す情報であって、前記比較情報を含む特性情報を生成する特性情報生成部と、複数の対象地域のそれぞれに対して前記特性情報生成部が生成した前記特性情報を、少なくとも前記比較情報の互いの類似性に基づいて、グループ数を自動的に推定してグループ化するグループ化部と、前記複数の対象地域のそれぞれの対象期間における特性を、前記特性情報が分けられたグループに応じて分類する分類部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、コストを低減しつつ、地域の特性の分類精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態に係る分類システムの構成を示すブロック図である。
【図２】前記実施形態における分類装置による分類処理を示すフローチャートである。
【図３】前記実施形態における推移情報の一例を示す図である。
【図４】テーマパークを訪れたユーザーの１時間後の位置を示した分布図である。
【図５】都心駅を訪れたユーザーの１時間後の位置を示した分布図である。
【図６】対象地域それぞれの対象期間毎の特性を分類した分類結果を示す図である。
【図７】前記実施形態における代表パターンの一例を示す図である。
【図８】前記代表パターンの他の一例を示す図である。
【図９】前記代表パターンの他の一例を示す図である。
【図１０】前記代表パターンの他の一例を示す図である。
【図１１】前記代表パターンの他の一例を示す図である。
【図１２】前記代表パターンの他の一例を示す図である。
【図１３】前記代表パターンの他の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
［分類システムの構成］
図１は、本実施形態に係る分類システム１の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、分類システム１は、ネットワーク４に無線通信可能に接続された複数の携帯端末装置２、インターネット等のネットワーク４に通信可能に接続された分類装置３、および、分類装置３にＬＡＮ（Local Area Network）等を介して通信可能に接続された分析者端末装置５を備える。なお、分析者端末装置５は、ネットワーク４を介して分類装置３に通信可能に接続されてもよい。
【００１０】
携帯端末装置２は、例えば、スマートフォン（多機能携帯電話）、携帯電話、タブレット端末等であり、現在地を計測する位置計測手段２３を備える。携帯端末装置２は、現在地を計測した位置情報、および、位置情報を計測した計測時刻を示す時刻情報等を含む計測情報を、ネットワーク４を介して分類装置３に送信する。
【００１１】
分類装置３は、例えば、１つのサーバ、または、複数のサーバで構成され、複数の携帯端末装置２から送信された計測情報を受信し、受信した計測情報を記憶する。そして、記憶した計測情報に基づいて、対象地域の対象期間における特性を分類する。
分析者端末装置５は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）であり、分類装置３を利用して分析を行う分析者によって操作される。分析者端末装置５は、分析者の操作に応じた操作信号を分類装置３に送信する。なお、分析者端末装置５を操作することで、分類装置３が分類を行う対象期間および対象地域を、任意の期間および地域に設定できる。
【００１２】
［携帯端末装置の構成］
携帯端末装置２は、分類システム１に登録されているユーザーによって所持され、使用される。携帯端末装置２は、表示手段２１、入力手段２２、位置計測手段２３、計時手段２４、記憶手段２５、送受信手段２６、制御手段２９を備える。
表示手段２１は、液晶パネル等の表示パネルを備え、制御手段２９の制御により、所定の画像を表示する。
入力手段２２は、携帯端末装置２の筐体外面に設けられたボタンや、表示手段２１における画像の表示領域に応じて設けられたタッチパネル等を備える。そして、入力手段２２は、ボタンおよびタッチパネルに対するユーザーの入力操作を判定し、判定した入力操作に応じた操作信号を制御手段２９に出力する。
【００１３】
位置計測手段２３は、制御手段２９の制御により、携帯端末装置２の現在地（換言すると、ユーザーの現在地）の位置情報（緯度、経度）を計測し、計測した位置情報を制御手段２９に出力する。位置計測手段２３には、ＧＰＳセンサー（Global Positioning System）が用いられている。ＧＰＳセンサーは、地球の衛星軌道上を周回する複数のＧＰＳ衛星のうち、少なくとも３機のＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号（衛星信号）を受信して、携帯端末装置２の現在地の位置情報を計測する。
【００１４】
計時手段２４は、水晶振動子を備え、水晶振動子が出力する発振信号（基準信号：１Ｈｚ）を用いて現在時刻を計時し、現在時刻を制御手段２９に出力する。
記憶手段２５は、フラッシュメモリー等により構成され、携帯端末装置２の動作に必要な各種プログラムおよび情報を記憶する。記憶手段２５には、例えば、分類システム１において、携帯端末装置２を使用するユーザーを識別するユーザーＩＤ（識別情報）が記憶されている。
送受信手段２６は、ネットワーク４と無線通信する通信モジュールである。この送受信手段２６は、制御手段２９の制御により、制御手段２９から出力された情報をネットワーク４に送信し、ネットワーク４から受信した情報を制御手段２９に出力する。
【００１５】
［制御手段の構成］
制御手段２９は、携帯端末装置２の動作を制御するものであり、ＣＰＵにより構成されている。この制御手段２９は、ＣＰＵが記憶手段２５に記憶されたプログラムを実行することにより、計測情報生成部２９１、計測情報送信部２９２として機能する。
計測情報生成部２９１は、例えば、定期的に、位置計測手段２３で計測された位置情報、および、計測時刻を示す時刻情報を取得し、取得した位置情報および時刻情報をユーザーＩＤと対応付けて１つの計測情報を生成する。
計測情報送信部２９２は、携帯端末装置２が分類装置３にアクセスした際等に、計測情報生成部２９１で生成された計測情報を、送受信手段２６を制御して、分類装置３に送信する。
【００１６】
［分類装置の構成］
分類装置３は、記憶手段３１、送受信手段３２、制御手段３５を備える。
記憶手段３１は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリー等により構成され、分類装置３の動作に必要な各種プログラムおよび情報を記憶する。この記憶手段３１は、例えば、地図情報や、複数の携帯端末装置２から受信した計測情報を記憶する。
送受信手段３２は、携帯端末装置２とネットワーク４を介して通信したり、分析者端末装置５と通信する通信モジュールである。この送受信手段３２は、制御手段３５の制御により、受信した情報を制御手段３５に出力し、制御手段３５から出力された情報をネットワーク４や分析者端末装置５に送信する。
【００１７】
［制御手段の構成］
制御手段３５は、分類装置３の動作を制御するものであり、ＣＰＵにより構成されている。この制御手段３５は、ＣＰＵが記憶手段３１に記憶された分類プログラムを実行することにより、記憶制御部３５０、推移情報生成部３５１、対象人数算出部３５２、周辺人数算出部３５３、比較情報生成部３５４、距離算出部３５５、特性情報生成部３５６、グループ化部３５７、代表パターン抽出部３５８、分類部３５９として機能する。
【００１８】
記憶制御部３５０は、複数の携帯端末装置２から受信した計測情報を、記憶手段３１に記憶させる。
推移情報生成部３５１は、対象地域に対して、対象期間におけるユーザーの人数の推移を示す推移情報を生成する。
対象人数算出部３５２は、対象地域に対して、対象期間に位置しているユーザーの総人数（対象ユーザー総人数）を、記憶手段３１に記憶された計測情報に基づいて算出する。
周辺人数算出部３５３は、対象地域を包囲する周辺地域に対して、対象期間に位置しているユーザーの総人数（周辺ユーザー総人数）を、記憶手段３１に記憶された計測情報に基づいて算出する。
比較情報生成部３５４は、対象ユーザー総人数と周辺ユーザー総人数との比を示す比較情報を生成する。
【００１９】
距離算出部３５５は、対象地域に対象期間に位置していた各ユーザーに対して、対象地域に位置していた時刻から所定時間後の時刻までに移動した距離を、記憶手段３１に記憶された計測情報に基づいて算出する。そして、ユーザー毎に算出した複数の距離の中央値（移動距離の順番にユーザーをならべたとき、真ん中に位置するユーザーの移動距離）を算出する。すなわち、この中央値は、対象地域に対象期間に位置していたユーザーの移動距離の代表値を示す距離代表値となる。なお、中央値に替えて、算出された複数の距離の平均値を距離代表値としてもよい。
【００２０】
特性情報生成部３５６は、推移情報生成部３５１で生成された推移情報、対象人数算出部３５２で算出された対象ユーザー総人数、比較情報生成部３５４で生成された比較情報、および、距離算出部３５５で算出された中央値を含む特性情報を生成する。
グループ化部３５７は、複数の対象地域のそれぞれに対して複数の対象期間の対象期間毎に生成された特性情報を、推移情報の互いの類似性、対象ユーザー総人数の互いの類似性、比較情報の互いの類似性、および、距離代表値の互いの類似性に基づいて、グループ数を自動的に推定してグループ分けする。
このようなグループ化は、ディリクレ過程を用いた統計的手法を使うことで実現できる。これによれば、特性情報をグループ化する上で適切な数のグループ数を自動的に推定できる。
【００２１】
代表パターン抽出部３５８は、特性情報がグループ化された各グループに対して、グループに含まれる特性情報を代表する代表パターンを抽出する。代表パターンは、例えば、各特性情報の平均を算出することで抽出される。
分類部３５９は、複数の対象地域のそれぞれに対して、複数の対象期間の対象期間毎に、対応する特性情報が含まれるグループを割り当てる。これにより、対象地域それぞれの対象期間毎の特性を分類できる。
【００２２】
［分類処理］
図２は、分類装置３による分類処理を示すフローチャートである。
図２に示す処理では、複数の対象地域、および、複数の対象期間が設定されている。
複数の対象地域は、郊外駅、都心駅、テーマパーク・オフィス街、観光地、市場、繁華街等である。また、各対象地域の範囲は、例えば、半径２００ｍの円周で囲まれた地域である。対象期間の単位は、１日であり、複数の対象期間は、例えば、連続した８週間分の日（５６日）である。
【００２３】
推移情報生成部３５１は、対象地域に対して、対象期間におけるユーザーの人数の推移を示す推移情報を生成する（ＳＡ１１）。推移情報は、対象地域のそれぞれに対して、対象期間毎に生成される。
図３は、推移情報の一例を棒グラフで示した図である。
図３に示すように、推移情報には、１日を正時毎に分割して得られる２４個の期間（０時台、１時台、…２３時台）の期間毎のユーザーの人数が示されている。
この例は、都心駅を対象地域としたものである。通勤時間である８時台、１９時台に、ユーザーの人数のピークが位置している。
具体的に、推移情報生成部３５１は、推移情報を次のように生成する。推移情報生成部３５１は、時刻情報で示される時刻が該当する期間（例えば、０時００分００秒〜０時５９分５９秒）に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域に含まれている計測情報を記憶手段３１から取得する。そして、取得した計測情報に含まれているユーザーＩＤで識別されるユーザーの人数を算出する。なお、同じユーザーに対して、複数の計測情報が取得された場合であっても、カウント値は１となる。以上の処理を、各期間（０時台、１時台、…２３時台）に対して行うことで、推移情報を生成できる。
【００２４】
次に、対象人数算出部３５２は、対象地域に対して、対象期間（１日）に位置しているユーザーの総人数（対象ユーザー総人数）を、記憶手段３１に記憶された計測情報に基づいて算出する（ＳＡ１２）。対象ユーザー総人数は、対象地域のそれぞれに対して、対象期間毎に算出される。
具体的に、対象人数算出部３５２は、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域に含まれている計測情報を記憶手段３１から取得する。そして、取得した計測情報に含まれているユーザーＩＤで識別されるユーザーの人数を算出することで、対象ユーザー総人数を算出する。なお、同じユーザーに対して、複数の計測情報が取得された場合であっても、カウント値としては１となる。
【００２５】
次に、周辺人数算出部３５３は、対象地域を包囲する周辺地域に対して、対象期間に位置しているユーザーの総人数（周辺ユーザー総人数）を、記憶手段３１に記憶された計測情報に基づいて算出する（ＳＡ１３）。周辺ユーザー総人数は、対象地域のそれぞれに対して、対象期間毎に算出される。
周辺地域は、例えば、対象地域と同心円状の半径４００ｍの円周で囲まれた、対象地域を除く地域である。
具体的に、周辺人数算出部３５３は、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が周辺地域に含まれている計測情報を記憶手段３１から取得する。そして、取得した計測情報に含まれているユーザーＩＤで識別されるユーザーの人数を算出することで、周辺ユーザー総人数を算出する。なお、同じユーザーに対して、複数の計測情報が取得された場合であっても、カウント値としては１となる。
【００２６】
次に、比較情報生成部３５４は、対象ユーザー総人数と周辺ユーザー総人数との比を示す比較情報を生成する（ＳＡ１４）。比較情報は、対象地域のそれぞれに対して、対象期間毎に生成される。
比較情報は、例えば、対象ユーザー総人数を周辺ユーザー総人数で割った値（例えば、２．００等）である。例えば、都心駅では、駅の周囲にオフィスや商業施設があることが多いため、通常、前記値は、郊外駅よりも高くなる。
【００２７】
次に、距離算出部３５５は、対象地域に対象期間に位置していた各ユーザーに対して、対象地域に位置していた時刻から所定時間後の時刻までに移動した距離を、記憶手段３１に記憶された計測情報に基づいて算出する。そして、算出した複数の距離の中央値を算出する（ＳＡ１５）。中央値は、対象地域のそれぞれに対して、対象期間毎に算出される。
具体的に、距離算出部３５５は、対象地域に対象期間に位置していた各ユーザーに対して、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域に含まれている計測情報を記憶手段３１から取得する。そして、取得した計測情報で示される時刻を対象時刻とする。さらに、対象時刻から、例えば、１時間後の時刻に最も近い後時刻に計測された位置情報を記憶手段３１から取得する。そして、対象時刻における位置から後時刻における位置までの距離を算出する。そして、算出した複数の距離の中央値を算出する。
図４は、テーマパークを訪れたユーザーの１時間後の位置を示した分布図である。図５は、都心駅を訪れたユーザーの１時間後の位置を示した分布図である。
これらの図から、都心駅を訪れたユーザーは、テーマパークを訪れたユーザーよりも広範囲に移動していることが分かる。つまり、都心駅を対象地域としたときの移動距離の中央値は、テーマパークを対象地域としたときの移動距離の中央値よりも長くなる。
【００２８】
次に、特性情報生成部３５６は、推移情報生成部３５１で生成された推移情報、対象人数算出部３５２で算出された対象ユーザー総人数、比較情報生成部３５４で生成された比較情報、および、距離算出部３５５で算出された中央値を含む特性情報を生成する（ＳＡ１６：特性情報生成ステップ）。特性情報は、対象地域のそれぞれに対して、対象期間毎に生成される。
【００２９】
次に、グループ化部３５７は、特性情報生成部３５６で対象地域のそれぞれに対して対象期間毎に生成された特性情報を、推移情報の互いの類似性、対象ユーザー総人数の互いの類似性、比較情報の互いの類似性、および、距離代表値の互いの類似性に基づいて、グループ数を自動的に推定してグループ化する（ＳＡ１７：グループ化ステップ）。ここで、推移情報の類似性は、推移情報を図３のような棒グラフで示した場合の、パターン形状の類似性を指している。
このようなグループ化は、前述したように、ディリクレ過程を用いた統計的手法を使うことで実現できる。これによれば、特性情報をグループ化する上で適切なグループ数を自動的に推定できる。
次に、代表パターン抽出部３５８は、特性情報がグループ分けされた各グループに対して、グループに含まれる特性情報を代表する代表パターンを抽出する（ＳＡ１８）。代表パターンは、例えば、特性情報に含まれる、推移情報、対象ユーザー総人数、比較情報、距離代表値のそれぞれの平均を算出することで抽出される。
【００３０】
次に、分類部３５９は、対象地域のそれぞれに対して、対象期間毎に、対応する特性情報が含まれるグループを割り当てる。具体的には、対象地域に対して、対応する特性情報が含まれるグループの代表パターンを割り当てる。これにより、対象地域それぞれの対象期間毎の特性を分類できる（ＳＡ１９：分類ステップ）。
図６は、対象地域それぞれの対象期間毎の特性を分類した分類結果を示す図である。
分類結果には、郊外駅、都心駅、テーマパーク・オフィス街、観光地、市場、繁華街等の複数の対象地域に対して、複数週間分の日毎に、「０」〜「６」の番号で示される７個の代表パターンのうちのいずれかの代表パターンの番号が割り当てられている。
【００３１】
代表パターン「０」は、郊外駅の平日に多く割り当てられている。一方で、例えば、繁華街Ｂの３番目の火曜日にも割り当てられている。つまり、繁華街Ｂの３番目の火曜日の特性は、郊外駅の平日の特性に近いことがわかる。
図７は、代表パターン「０」に含まれる推移情報の一例を棒グラフで示した図である。なお、グラフの縦軸は、１日のユーザーの人数に対する各期間（０時台、１時台、…２３時台）のユーザーの人数の割合を示している。
この例では、通勤時間である８時台、１９時台に、ユーザーの人数のピークがある。
【００３２】
代表パターン「１」は、都心駅の平日に多く割り当てられている。
図８は、代表パターン「１」に含まれる推移情報の一例を棒グラフで示した図である。
この例では、通勤時間である９時台、１９時台に、ユーザーの人数のピークがある。
【００３３】
代表パターン「２」は、テーマパーク・オフィス街の平日に多く割り当てられている。一方で、例えば、観光地Ｂの平日の一部の日にも割り当てられている。つまり、観光地Ｂの平日の一部の日の特性は、テーマパーク・オフィス街の平日の特性に近いことがわかる。
図９は、代表パターン「２」に含まれる推移情報の一例を棒グラフで示した図である。
この例では、９時台にユーザーの人数のピークがあり、そこから２３時台にかけてユーザーの人数がなだらかに減少している。
【００３４】
代表パターン「３」は、テーマパーク・オフィス街の土日と、観光地の平日および土日に多く割り当てられている。一方で、例えば、郊外駅Ａ〜Ｃ，Ｇの日曜日にも割り当てられている。つまり、郊外駅Ａ〜Ｃ，Ｇの日曜日の特性は、テーマパーク・オフィス街の土日と、観光地の平日および土日の特性に近いことが分かる。
図１０は、代表パターン「３」に含まれる推移情報の一例を棒グラフで示した図である。
この例では、５時台から１２時台にかけてユーザーの人数が徐々に増加し、そこから１８時台まではユーザーの人数が横ばいとなり、さらに、そこから２３時台にかけてユーザーの人数が徐々に減少している。
【００３５】
代表パターン「４」は、駅（郊外駅および都心駅）の土日と、繁華街の土日に多く割り当てられている。一方で、例えば、オフィス街Ａの土日の一部の日にも割り当てられている。つまり、オフィス街Ａの土日の一部の日の特性は、駅の土日と、繁華街の土日の特性に近いことが分かる。
図１１は、代表パターン「４」に含まれる推移情報の一例を棒グラフで示した図である。
この例では、５時台から１８時台にかけてユーザーの人数が徐々に増加し、そこから２３時台にかけてユーザーの人数が徐々に減少している。
【００３６】
代表パターン「５」は、市場Ａに多く割り当てられている。なお、市場Ａの１番目の水曜日と、３番目の水曜日と、各日曜日には、代表パターン「５」が割り当てられていないが、これらの日は、市場Ａの休日に相当している。
図１２は、代表パターン「５」に含まれる推移情報の一例を棒グラフで示した図である。
この例では、４時台から１０時台にかけてユーザーの人数が徐々に増加し、そこから２３時台にかけてユーザーの人数が徐々に減少している。
【００３７】
代表パターン「６」は、繁華街の平日に多く割り当てられている。一方で、例えば、テーマパークＡの平日にも割り当てられている。つまり、テーマパークＡの平日の特性は、繁華街の平日の特性に近いことが分かる。
図１３は、代表パターン「６」に含まれる推移情報の一例を棒グラフで示した図である。
この例では、９時台、１９時台に、ユーザーの人数のピークがあり、１９時台の方が９時台よりもユーザーの人数が多い。
【００３８】
［実施形態の作用効果］
このような本実施形態によれば、以下のような作用効果が得られる。
グループ化部３５７は、複数の対象地域のそれぞれに対して特性情報生成部３５６が生成した特性情報を、推移情報の互いの類似性に基づいて、グループ数を自動的に推定してグループ化する。そして、分類部３５９は、複数の対象地域のそれぞれの特性を、特性情報が分けられたグループに応じて分類する。
この構成によれば、生成される特性情報が変化すれば、これに応じてグループ化の仕方も変化する。このため、年月の経過とともに、地域の利用形態が変化した場合でも、この変化がグループ化の仕方に反映されるため、対象地域の特性を精度よく分類できる。また、この構成によれば、人為的な調査を行う必要がないため、コストを低減できる。
【００３９】
グループ化部３５７は、複数の対象地域のそれぞれに対して複数の対象期間の対象期間毎に特性情報生成部３５６が生成した特性情報をグループ化し、分類部３５９は、複数の対象地域のそれぞれの対象期間毎の特性を分類する。
この構成によれば、例えば、対象地域における日毎（または曜日毎）の特性を分析でき、地域の特性をより細かく分析できる。
【００４０】
特性情報には、対象人数算出部３５２が算出したユーザーの総人数（対象ユーザー総人数）が含まれ、グループ化部３５７は、特性情報生成部３５６が生成した特性情報を、推移情報の互いの類似性に加えて、対象ユーザー総人数の互いの類似性に基づいて、グループ数を自動的に推定してグループ化する。
ここで、同じ駅でも都心駅と郊外駅とを区別して細かく分析したい要望がある。一方で、都心駅と郊外駅とでは、人数の推移が似ている場合があり、このため、推移情報が類似している場合がある。
これに対して、上記構成によれば、例えば都心駅と郊外駅のような推移情報が類似している２つの地域においても、対象ユーザー総人数が異なっていれば、それぞれの特性情報は互いに類似しないため異なるグループに分けられる。例えば、都心駅と郊外駅とでは、多くの場合、対象ユーザー総人数は大きく異なるため、それぞれの特性情報は異なるグループに分けられる。これにより、地域の特性をより細かく分類できる。
【００４１】
特性情報には、対象ユーザー総人数と、周辺人数算出部３５３が算出したユーザーの総人数（周辺ユーザー総人数）との比を示す比較情報が含まれ、グループ化部３５７は、特性情報生成部３５６が生成した特性情報を、推移情報の互いの類似性に加えて、比較情報の互いの類似性に基づいて、グループ数を自動的に推定してグループ化する。
この構成によれば、例えば、推移情報が互いに類似している２つの地域においても、比較情報が異なっていれば、それぞれの特性情報は互いに類似しないため異なるグループに分けられる。例えば、都心駅と郊外駅とでは、多くの場合、周辺ユーザー総人数に対する対象ユーザー総人数の比は異なる。都心駅では、駅の周囲にオフィスや商業施設があることが多く、前記比は郊外駅に比べて高くなる。このため、それぞれの特性情報は異なるグループに分けられる。これにより、地域の特性をより細かく分類できる。
【００４２】
特性情報には、距離算出部３５５が算出した移動距離の中央値（距離代表値）が含まれ、グループ化部３５７は、特性情報生成部３５６が生成した特性情報を、推移情報の互いの類似性に加えて、中央値の互いの類似性に基づいて、グループ数を自動的に推定してグループ化する。
この構成によれば、例えば、推移情報が類似している２つの地域においても、中央値が異なっていれば、それぞれの特性情報は互いに類似しないため異なるグループに分けられる。例えば、オフィス街では、ユーザーは長い時間滞在する傾向があるため、中央値は他の地域と比べて短くなる場合が多い。これにより、地域の特性をより精度よく分類できる。
【００４３】
グループ化部３５７は、ディリクレ過程を用いた統計的手法によって、特性情報生成部３５６が生成した特性情報をグループ化する。
この構成によれば、特性情報をグループ化する上で適切な数のグループ数を自動的に推定できる。これにより、地域の特性をより精度よく分類できる。
【００４４】
［他の実施形態］
なお、本発明は前記実施形態の構成に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。
前記実施形態では、特性情報生成部３５６は、複数の対象地域のそれぞれに対して複数の対象期間の対象期間毎（日毎）に特性情報を生成しているが、複数の対象地域のそれぞれに対して特定の１つの対象期間（１日）の特性情報を生成するだけでもよい。
【００４５】
前記実施形態では、特性情報生成部３５６が生成する特性情報に、推移情報、対象ユーザー総人数、比較情報、移動距離の中央値が含まれているが、少なくともいずれか１つが含まれていればよい。
また、特性情報に、推移情報における、第１ピークの時刻（図３の例では８時台）、第２ピークの時刻（図３の例では１９時台）、人数の平均値、分布の分散等が含まれていてもよい。
【００４６】
前記実施形態では、推移情報は、対象地域の対象期間におけるユーザーの人数の推移を示すものであるが、ユーザーの人数を、歩行しているユーザーの人数に限定してもよい。この構成によれば、対象地域を例えば電車や自動車等で通過したユーザーの人数は、推移情報には反映されない。このため、地域の特性を推移情報により正しく反映できる。この結果、地域の特性をより精度よく分類できる。
【００４７】
前記実施形態では、計測情報に含まれる位置情報は、携帯端末装置２の位置計測手段２３によって計測されているが、本発明はこれに限定されない。例えば、分類装置３が、携帯端末装置２が通信しているネットワーク４上の基地局の位置を取得し、取得した位置を前記位置情報としてもよい。
【符号の説明】
【００４８】
１…分類システム、２…携帯端末装置、２１…表示手段、２２…入力手段、２３…位置計測手段、２４…計時手段、２５…記憶手段、２６…送受信手段、２９…制御手段、２９１…計測情報生成部、２９２…計測情報送信部、３…分類装置、３１…記憶手段、３２…送受信手段、３５…制御手段、３５０…記憶制御部、３５１…推移情報生成部、３５２…対象人数算出部、３５３…周辺人数算出部、３５４…比較情報生成部、３５５…距離算出部、３５６…特性情報生成部、３５７…グループ化部、３５８…代表パターン抽出部、３５９…分類部、４…ネットワーク、５…分析者端末装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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４】
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【図５】
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