(57)【要約】ユーザの行動を特徴づける自宅位置と職場位置とを、位置情報履歴から抽出する。  行動特徴抽出装置３００は、行動類型記憶部２０２と行動特徴抽出部３０２とを備える。ここで、行動類型記憶部２０２は、ユーザの複数の滞留のそれぞれの滞留点、当該滞留点における滞留開始日時、及び当該滞留点における滞留終了日時を含む滞留点情報を記憶する。行動特徴抽出部３０２は、行動類型記憶部２０２の滞留点情報を基に、複数の滞留点のそれぞれについて滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が最も多い滞留点を自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が２番目に多い滞留点を職場滞留点として抽出する。
2011102541.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの複数の滞留のそれぞれの滞留点、当該滞留点における滞留開始日時、及び当該滞留点における滞留終了日時を含む滞留点情報を記憶する行動類型記憶手段と、
前記行動類型記憶手段の前記滞留点情報を基に、複数の前記滞留点のそれぞれについて滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が最も多い前記滞留点を自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が２番目に多い前記滞留点を職場滞留点として抽出する行動特徴抽出手段と
を備える行動特徴抽出装置。
【請求項２】
前記行動特徴抽出手段は、前記複数の前記滞留点のそれぞれにおける、１日のうちの最初の前記滞留の前記滞留開始日時を基準とした２４時間毎の前記滞留の有無を基に、前記滞留日数を算出する
請求項１記載の行動特徴抽出装置。
【請求項３】
前記行動特徴抽出手段は、前記複数の前記滞留点のうち、前記滞留日数が最も多い前記滞留点が複数存在する場合、当該滞留日数が最も多い前記滞留点のそれぞれについて、総滞留時間を算出し、当該滞留日数が最も多い前記滞留点のうち、当該総滞留時間が最も長い前記滞留点を前記自宅滞留点として抽出し、当該滞留日数が最も多い前記滞留点のうち、当該総滞留時間が２番目に長い前記滞留点を前記職場滞留点として抽出する
請求項１または２記載の行動特徴抽出装置。
【請求項４】
前記行動特徴抽出手段は、前記滞留点情報に含まれる日数が所定の日数以下の場合、前記複数の滞留点のそれぞれについて、夜間の所定の時刻を含む滞留の滞留日数である夜間滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該夜間滞留日数が最も多い前記滞留点を前記自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該自宅滞留点を除いて前記滞留日数が最も多い前記滞留点を前記職場滞留点として抽出する
請求項１乃至３のいずれかに記載の行動特徴抽出装置。
【請求項５】
前記行動特徴抽出手段は、前記複数の滞留点のそれぞれについて、１日あたりの滞留時間を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該１日あたりの滞留時間が所定の時間以上の前記滞留点について、前記滞留日数を算出する
請求項１乃至４のいずれかに記載の行動特徴抽出装置。
【請求項６】
前記滞留点情報は、さらに、前記複数の滞留のそれぞれについての滞留データ識別子を含み、
前記行動特徴抽出手段は、
前回抽出された前記自宅滞留点または前記職場滞留点における前記滞留が現在日時までの所定の期間行われていない場合、滞留点解析開始点情報を当該自宅滞留点または当該職場滞留点における最後の前記滞留の次に行われた前記滞留の滞留データ識別子で更新し、
前記滞留点解析開始点情報に含まれる前記滞留データ識別子で示される前記滞留以後の前記滞留点情報を用いて、前記自宅滞留点と前記職場滞留点とを抽出する、
請求項１乃至５のいずれかに記載の行動特徴抽出装置。
【請求項７】
前記行動特徴抽出手段は、
前回抽出された前記自宅滞留点または前記職場滞留点における前記滞留が現在日時までの所定の期間行われていない場合に、
今回抽出された前記自宅滞留点が更新前自宅滞留点に一致しない、または、今回抽出された前記職場滞留点が更新前職場滞留点に一致しない場合、前回の抽出における前記滞留点解析開始点情報、前回抽出された前記自宅滞留点、及び前回抽出された前記職場滞留点を、それぞれ、更新前滞留点解析開始点情報、更新前自宅滞留点、及び更新前職場滞留点に設定し、
今回抽出された前記自宅滞留点が更新前自宅滞留点に一致し、かつ、今回抽出された前記職場滞留点が更新前職場滞留点に一致する場合、前記滞留点解析開始点情報に前記更新前滞留点解析開始点情報を設定する
請求項６記載の行動特徴抽出装置。
【請求項８】
ユーザの位置を示す測位点を測位日時とともに取得し、当該測位点と測位日時とを含む位置情報を出力する位置情報取得手段を有する端末と、
前記位置情報を基に、ユーザの複数の滞留のそれぞれの滞留点、当該滞留点における滞留開始日時、及び当該滞留点における滞留終了日時を含む滞留点情報を抽出し、行動類型記憶手段に保存する行動類型抽出手段を有する行動類型抽出装置と、
前記行動類型抽出装置から前記滞留点情報を取得し、当該滞留点情報を基に、複数の前記滞留点のそれぞれについて滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が最も多い前記滞留点を自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が２番目に多い前記滞留点を職場滞留点として抽出する行動特徴抽出手段を有する行動特徴抽出装置と
を備える行動特徴抽出システム。
【請求項９】
ユーザの複数の滞留のそれぞれの滞留点、当該滞留点における滞留開始日時、及び当該滞留点における滞留終了日時を含む滞留点情報を基に、複数の前記滞留点のそれぞれについて滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が最も多い前記滞留点を自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が２番目に多い前記滞留点を職場滞留点として抽出する
行動特徴抽出方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
ユーザの複数の滞留のそれぞれの滞留点、当該滞留点における滞留開始日時、及び当該滞留点における滞留終了日時を含む滞留点情報を基に、複数の前記滞留点のそれぞれについて滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が最も多い前記滞留点を自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が２番目に多い前記滞留点を職場滞留点として抽出する
処理を実行させる行動特徴抽出プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザ行動の特徴情報を抽出する行動特徴抽出装置、行動特徴抽出システム、行動特徴抽出方法、及び行動特徴抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を搭載した端末により、ユーザの位置情報を定期的に取得することが可能となっている。このような位置情報を利用したサービスとして、例えば、ユーザ周辺の地図の表示、あるいは現在地から目的地までの道案内を行うといったサービスが提供されている。これらのサービスは、ユーザの現在の位置情報に基づいて提供されるサービスである。また、さらに発展したサービスとして、ユーザの位置情報の履歴に基づいてユーザの行動類型を抽出し、抽出した行動類型に基づいてサービスを提供することが検討されている。
例えば、特許文献１には、行動状態（就寝中、仕事中、外出中など）のシチュエーション遷移モデルを定義し、位置情報及び時刻情報からユーザの現在のシチュエーションを推定するシチュエーション推定装置が開示されている。特許文献１のシチュエーション推定装置では、ユーザが、自宅位置や職場位置といったユーザの行動特徴情報を入力する必要がある。このため、ユーザは、自宅最寄り駅や職場等の位置情報の登録を行い、これらの位置情報に変更があった場合は、その都度、これらの位置情報を更新する必要があった。また、推定されたシチュエーションを用いてユーザにサービスを提供する事業者は、入力されている行動特徴情報が更新されず、不正確になっている可能性があることを前提に、サービスの提供を行う必要があった。
このようなユーザの行動特徴情報をユーザが入力するのではなく、自動的に抽出する方法が、例えば、特許文献２、特許文献３、及び特許文献４に開示されている。
特許文献２の行動履歴分析装置は、ユーザの滞留場所における滞留時間帯、騒音レベル、及び照度レベルを基に、ユーザのプライベート関連地点とビジネス関連地点とを推定する。
特許文献３の特性抽出装置は、特性抽出ルールに従って、場所毎の移動体の訪問履歴データを解析し、よく行く場所や自宅の場所を抽出する。
特許文献４の移動先予測装置は、移動体の移動履歴を蓄積し、到着地の頻度や滞在時間をもとに自宅を判定する。
また、関連技術として、特許文献５には、車両の発着履歴を蓄積し、自宅位置についての発着履歴の蓄積頻度の変化をもとに、自宅位置の変化を検出するナビゲーション装置が開示されている。
また、他の関連技術として、特許文献６には、車両の乗降データを取得し、乗車時刻のばらつきをもとに常設場所を検出する目的地予測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２００９−１８１４７６号公報
【特許文献２】特開２００９−０４３０５７号公報
【特許文献３】特開２０００−１５５７５７号公報
【特許文献４】特開２００９−０３６５９４号公報
【特許文献５】特開２００９−２７６１１２号公報
【特許文献６】特開２００６−３０８３８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の特許文献２の行動履歴分析装置は、照度レベル、及び騒音レベルをもとに、滞留場所がプライベート関連地点かビジネス関連地点かを分類し、さらに、滞留時間が特定の時間帯に存在するかどうかで、分類結果を修正する。このように、特許文献２の行動履歴分析装置おいては、滞留場所がプライベート関連地点かビジネス関連地点かを分類するために、位置情報以外の照度や騒音の情報、及び、ユーザの勤務時間帯に関する情報を必要とするという問題があった。
また、上述の特許文献３、及び特許文献４においては、移動体の位置情報の履歴を基に自宅位置を抽出する方法は開示されているものの、職場位置の抽出の方法については開示されていない。
本発明の一つの目的は、ユーザの行動を特徴づける自宅位置と職場位置とを、照度、騒音といった環境情報やユーザの勤務時間帯に関する情報を用いることなく、位置情報履歴から抽出できる行動特徴抽出装置、行動特徴抽出システム、行動特徴抽出方法、及び行動特徴抽出プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様における行動特徴抽出装置は、ユーザの複数の滞留のそれぞれの滞留点、当該滞留点における滞留開始日時、及び当該滞留点における滞留終了日時を含む滞留点情報を記憶する行動類型記憶手段と、前記行動類型記憶手段の前記滞留点情報を基に、複数の前記滞留点のそれぞれについて滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が最も多い前記滞留点を自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が２番目に多い前記滞留点を職場滞留点として抽出する行動特徴抽出手段とを備える。
本発明の一態様における行動特徴抽出システムは、ユーザの位置を示す測位点を測位日時とともに取得し、当該測位点と測位日時とを含む位置情報を出力する位置情報取得手段を有する端末と、前記位置情報を基に、ユーザの複数の滞留のそれぞれの滞留点、当該滞留点における滞留開始日時、及び当該滞留点における滞留終了日時を含む滞留点情報を抽出し、行動類型記憶手段に保存する行動類型抽出手段を有する行動類型抽出装置と、前記行動類型抽出装置から前記滞留点情報を取得し、当該滞留点情報を基に、複数の前記滞留点のそれぞれについて滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が最も多い前記滞留点を自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が２番目に多い前記滞留点を職場滞留点として抽出する行動特徴抽出手段とを有する行動特徴抽出装置とを備える。
本発明の一態様における行動特徴抽出方法は、ユーザの複数の滞留のそれぞれの滞留点、当該滞留点における滞留開始日時、及び当該滞留点における滞留終了日時を含む滞留点情報を基に、複数の前記滞留点のそれぞれについて滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が最も多い前記滞留点を自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が２番目に多い前記滞留点を職場滞留点として抽出する。
本発明の一態様におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、ユーザの複数の滞留のそれぞれの滞留点、当該滞留点における滞留開始日時、及び当該滞留点における滞留終了日時を含む滞留点情報を基に、複数の前記滞留点のそれぞれについて滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が最も多い前記滞留点を自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が２番目に多い前記滞留点を職場滞留点として抽出する処理を実行させる行動特徴抽出プログラムを格納する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の効果は、ユーザの行動を特徴づける自宅位置と職場位置とを、照度、騒音といった環境情報やユーザの勤務時間帯に関する情報を用いることなく、位置情報履歴から抽出できることである。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第一の実施の形態における行動特徴抽出システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第一の実施の形態における端末１００の位置情報取得処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第一の実施の形態における行動類型抽出装置２００の行動類型抽出処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第一の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の行動特徴抽出処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第一の実施の形態における滞留点情報の例を示す図である。
【図７】本発明の第一の実施の形態における滞留日数の算出方法の例を示す図である。
【図８】本発明の第一の実施の形態における滞留日数の算出結果の例を示す図である。
【図９】本発明の第一の実施の形態における行動特徴データ３１１の例を示す図である。
【図１０】本発明の第二の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の行動特徴抽出処理を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の第二の実施の形態における滞留点情報の例を示す図である。
【図１２】本発明の第二の実施の形態における滞留日数の算出結果の例を示す図である。
【図１３】本発明の第二の実施の形態における総滞留時間の算出結果の例を示す図である。
【図１４】本発明の第二の実施の形態における行動特徴データ３１１の例を示す図である。
【図１５】本発明の第三の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の行動特徴抽出処理を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の第三の実施の形態における滞留点情報の例を示す図である。
【図１７】本発明の第三の実施の形態における滞留日数の算出方法の例を示す図である。
【図１８】本発明の第三の実施の形態における滞留日数の算出結果の例を示す図である。
【図１９】本発明の第三の実施の形態における夜間滞留日数の算出結果の例を示す図である。
【図２０】本発明の第三の実施の形態における行動特徴データ３１１の例を示す図である。
【図２１】本発明の第四の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の行動特徴抽出処理を示すフローチャートである。
【図２２】本発明の第四の実施の形態における滞留点情報の例を示す図である。
【図２３】本発明の第四の実施の形態における滞留日数の算出結果の例を示す図である。
【図２４】本発明の第四の実施の形態における行動特徴データ３１１の例を示す図である。
【図２５】本発明の第五の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の行動特徴抽出処理を示すフローチャートである。
【図２６】本発明の第五の実施の形態における滞留点情報の例を示す図である。
【図２７】本発明の第五の実施の形態における滞留日数の算出結果の例を示す図である。
【図２８】本発明の第五の実施の形態における行動特徴データ３１１の例を示す図である。
【図２９】本発明の第六の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の行動特徴抽出処理を示すフローチャートである。
【図３０】本発明の第六の実施の形態における滞留点情報の例を示す図である。
【図３１】本発明の第六の実施の形態における行動特徴データ３１１の例を示す図である。
【図３２】本発明の第六の実施の形態における滞留日数の算出結果の例を示す図である。
【図３３】本発明の第六の実施の形態における行動特徴データ３１１の他の例を示す図である。
【図３４】本発明の第六の実施の形態における滞留日数の算出結果の他の例を示す図である。
【図３５】本発明の第六の実施の形態における行動特徴データ３１１の他の例を示す図である。
【図３６】本発明の第七の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の行動特徴抽出処理を示すフローチャートである。
【図３７】本発明の第七の実施の形態における滞留点情報の例を示す図である。
【図３８】本発明の第七の実施の形態における行動特徴データ３１１の例を示す図である。
【図３９】本発明の第七の実施の形態における滞留日数の算出結果の例を示す図である。
【図４０】本発明の第七の実施の形態における行動特徴データ３１１の他の例を示す図である。
【図４１】本発明の第七の実施の形態における滞留日数の算出結果の他の例を示す図である。
【図４２】本発明の第七の実施の形態における行動特徴データ３１１の他の例を示す図である。
【図４３】本発明の第七の実施の形態における滞留日数の算出結果の他の例を示す図である。
【図４４】本発明の第七の実施の形態における行動特徴データ３１１の他の例を示す図である。
【図４５】本発明の第七の実施の形態における滞留日数の算出結果の他の例を示す図である。
【図４６】本発明の第七の実施の形態における行動特徴データ３１１の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
はじめに、本発明の実施の形態における行動類型情報（滞留点情報）、及び生活行動モデルについて説明する。
本発明の実施形態における行動特徴抽出システムでは、ユーザとともに移動する端末１００が、位置情報を定期的に取得する。そして、行動類型抽出装置２００が、取得された位置情報に基づいて、ユーザの行動類型情報として滞留点情報を抽出する。滞留点情報は、ユーザが訪れて留まった滞留点（滞留した場所）に関する情報であり、滞留点識別子と滞留日時とを含む。
ここで、ユーザの生活行動モデルを次のように定義する。
一般的な社会生活を営んでいるユーザは、睡眠のために、ほぼ毎日、特定の場所で一定時間以上滞留すると考えられる。そのため、ユーザの滞留点のうち、最も滞留日数の多い滞留点がユーザの自宅を示していると推定できる。
また、ユーザは仕事、学業等のために、１週間に数回、特定の場所で一定時間以上滞留すると考えられる。仕事、学業等を行う時間形態には、日勤、夜勤、シフト勤務、フルタイム、パートタイム、短期アルバイト等、様々な時間形態が存在するが、本発明の実施の形態においては、自宅に次いで滞留日数の多い滞留点をユーザの通勤する職場と推定する。なお、ユーザが学生の場合は、自宅に次いで滞留日数の多い滞留点をユーザの通学する学校としてもよい。
ここで、滞留日数の数え方は、暦上の１日単位で数えるのではなく、１日のうち初めてその場所で滞留が始まった時刻から２４時間経過するまでを１日として数える。例えば、午後９時に滞留を開始し、翌日午前８時に滞留を終了した場合は、滞留終了時刻（翌日午前８時）は滞留開始時刻（午後９時）から２４時間以内であるため、滞留日数は１日となる。また、午後９時に帰宅し、翌日午後１０時に家を出た場合は、滞留終了時刻（翌日午後１０時）は滞留開始時刻（午後９時）から２４時間を超えているため、滞留日数は２日となる。また、２４時間の間に同じ滞留点に何度滞留しても、滞留日数は１日となる。例えば、午前と午後に１回ずつ同じ滞留点に滞留した場合でも、その滞留点での滞留日数は１日となる。
（第一の実施の形態）
次に、本発明の第一の実施の形態について説明する。
はじめに、本発明の第一の実施の形態の構成について説明する。図２は、本発明の第一の実施の形態における行動特徴抽出システムの構成を示すブロック図である。
図２を参照すると、行動特徴抽出システムは、端末１００、行動類型抽出装置２００、行動特徴抽出装置３００、及び行動特徴参照装置４００を含む。端末１００と行動類型抽出装置２００、行動類型抽出装置２００と行動特徴抽出装置３００、及び行動特徴抽出装置３００と行動特徴参照装置４００は図示しないネットワークにより接続され、互いに通信可能である。
端末１００は、ユーザとともに移動可能な情報端末である。本発明の実施形態においては、端末１００は、携帯電話端末である。なお、端末１００は、携帯電話端末ではなく、例えば、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）や、パーソナルコンピュータ、カーナビゲーションシステム端末等の情報端末であってもよい。なお、図２には１台の端末１００のみ記載されているが、端末１００は複数であってもよい。端末１００は、当該端末１００の位置情報を取得し、位置情報データ１１１として出力する。
ここで、端末１００は、位置情報取得部１０１を含む。位置情報取得部１０１は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）により、端末１００の位置情報を取得する。端末１００は、アンテナを備えており、図示されないＧＰＳ衛星から送信される電波を受信する。位置情報取得部１０１は、衛星から受信した電波に基づいて端末１００の位置（測位点）を算出する。また、位置情報取得部１０１は、測位点を算出すると同時に、測位時刻を取得する。位置情報取得部１０１の算出する測位点が端末１００の位置となる。
なお、位置情報取得部１０１は、測位点をＧＰＳではなく、例えば、特定の場所（店舗等）に設置されたＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）のリーダに付与された当該リーダの設置位置の情報から取得してもよい。また、位置情報取得部１０１は、測位点を、加速度センサや地磁気センサにより端末１００の移動距離を推定することで取得してもよい。また、位置情報取得部１０１は、測位点を算出すると同時に、測位精度など、測位点に関連する他の情報も取得し、位置情報に含めてもよい。
位置情報取得部１０１は、定期的に測位点を算出し、測位点、測位時刻、及び測位精度情報を含む位置情報を位置情報データ１１１として行動類型抽出装置２００へ送信する。位置情報取得部１０１により位置情報が取得される時間間隔は、あらかじめ管理者により位置情報取得部１０１へ設定されていてよいし、ユーザが位置情報取得部１０１へ設定してもよい。
行動類型抽出装置２００は、位置情報に基づいて、端末１００の行動類型情報を抽出し、行動類型データ２１１として出力する。
ここで、行動類型抽出装置２００は、行動類型抽出部２０１、及び行動類型記憶部２０２を含む。
行動類型抽出部２０１は、端末１００から位置情報データ１１１を受信し、受信した位置情報データ１１１に基づいて、端末１００の行動類型情報として滞留点情報を抽出する。また、行動類型抽出部２０１は、抽出した滞留点情報を行動類型データ２１１として、端末１００毎に行動類型記憶部２０２に保存する。さらに、行動類型抽出部２０１は、行動特徴抽出装置３００に行動類型データ２１１を送信する。
図６は、本発明の第一の実施の形態における滞留点情報の例を示す図である。滞留点情報は、各滞留を識別するための滞留データ識別子、各滞留における滞留点を識別するための滞留点識別子Ｐ１〜Ｐ４、滞留開始日時、及び滞留終了日時を含む。また、滞留点情報は、滞留点の位置を示す情報を含んでいてもよい。
行動特徴抽出装置３００は、行動類型情報に基づいて、端末１００の行動特徴情報を抽出し、行動特徴データ３１１として出力する。
ここで、行動特徴抽出装置３００は、行動類型参照部３０１、行動特徴抽出部３０２、及び行動特徴記憶部３０３を含む。
行動類型参照部３０１は、行動類型抽出装置２００から行動類型データ２１１を受信する。
行動特徴抽出部３０２は、行動類型データ２１１に基づいて、自宅位置と推定される滞留点である自宅滞留点と職場位置と推定される滞留点である職場滞留点とを抽出し、自宅滞留点情報と職場滞留点情報とを生成する。ここで、行動特徴抽出部３０２は、行動類型データ２１１を基に、各滞留点の滞留日数を算出し、最も滞留日数の多い滞留点を自宅滞留点、２番目に滞留日数の多い滞留点を職場滞留点とする。行動特徴抽出部３０２は、生成した自宅滞留点情報及び職場滞留点情報を含む行動特徴データ３１１を、端末１００毎に行動特徴記憶部３０３に保存する。さらに、行動特徴抽出装置３００は、行動特徴参照装置４００に行動特徴データ３１１を送信する。
図９は、本発明の第一の実施の形態における行動特徴データ３１１の例を示す図である。行動特徴データ３１１は、自宅滞留点情報と職場滞留点情報とを含む。自宅滞留点情報は、自宅滞留点として抽出された滞留点の滞留点識別子を含む。また、職場滞留点情報は、職場滞留点として抽出された滞留点の滞留点識別子を含む。なお、自宅滞留点情報は、自宅滞留点における滞留日時や自宅滞留点の位置を示す情報を含んでいてもよい。同様に、職場滞留点情報は、職場滞留点における滞留日時や職場滞留点の位置を示す情報を含んでいてもよい。
行動特徴参照装置４００は、ユーザの行動特徴情報を利用するアプリケーションが動作するサーバである。ここで、アプリケーションは行動特徴情報を利用すればどのようなアプリケーションでもよい。例えば、アプリケーションは、ユーザの行動特徴情報に基づいて広告配信サービス等を提供するアプリケーションでもよい。行動特徴参照装置４００のアプリケーションは、行動特徴抽出装置３００から受信した行動類型情報に基づいて、所定の処理を行う。
なお、端末１００、行動類型抽出装置２００、行動特徴抽出装置３００、及び行動特徴参照装置４００は、それぞれ、プログラムによって動作を行うコンピュータであってもよい。この場合、端末１００、行動類型抽出装置２００、行動特徴抽出装置３００、及び行動特徴参照装置４００は、図示されない記憶部、処理部、入出力部、及び通信部を含み、これらは共通バスで電気的に接続される。記憶部は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等を含み、各装置の機能を実現するためのプログラムやデータを記憶する。処理部は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）で構成され、記憶部のプログラムを読込んで処理を行うことで各装置の機能を実行する。入出力部は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）や、キーボード、マウス、スピーカ等を含み、各装置の管理者との入出力インタフェースである。通信部は、無線通信、あるいは有線通信を行って他の装置との通信を行う。このようにして、端末１００、行動類型抽出装置２００、行動特徴抽出装置３００、及び、行動特徴参照装置４００は実現される。
なお、本発明の実施形態の行動特徴抽出システムにおいては、行動特徴抽出装置３００は、端末１００、行動類型抽出装置２００、及び行動特徴参照装置４００とは異なる装置としている。しかしながら、行動特徴抽出装置３００は、端末１００、行動類型抽出装置２００、及び行動特徴参照装置４００のうちの１つまたは複数と１つの装置を構成してもよい。例えば、行動類型抽出装置２００と行動特徴抽出装置３００とが、１つの装置を構成していてもよい。また、行動特徴抽出装置３００の各構成部位は、物理的に異なる場所に配置され、ネットワークを介して接続されてもよい。つまり、図２に示す行動特徴抽出システムの構成は、あくまで一例であり、端末１００、行動類型抽出装置２００、行動特徴抽出装置３００、及び行動特徴参照装置４００のそれぞれが、いずれの構成部位を備えるかは柔軟に変更が可能である。
次に、本発明の第一の実施の形態における行動特徴抽出システムの動作について説明する。
はじめに、本発明の第一の実施の形態における端末１００の動作について説明する。図３は、本発明の第一の実施の形態における端末１００の位置情報取得処理を示すフローチャートである。
端末１００の位置情報取得部１０１は、衛星からの電波を受信して、定期的に測位点を算出する（ステップＳ１０１）。ここで、位置情報取得部１０１は、測位点を算出するときに、同時に測位精度情報と測位時刻とを取得する（ステップＳ１０２）。位置情報取得部１０１は、測位点、測位精度情報、及び測位時刻を含む位置情報データ１１１を、行動類型抽出装置２００へ送信する（ステップＳ１０３）。
次に、本発明の第一の実施の形態における行動類型抽出装置２００の動作について説明する。図４は、本発明の第一の実施の形態における行動類型抽出装置２００の行動類型抽出処理を示すフローチャートである。
行動類型抽出装置２００の行動類型抽出部２０１は、端末１００から位置情報データ１１１を受信する（ステップＳ２０１）。行動類型抽出部２０１は、端末１００から送信された位置情報データ１１１から滞留点情報を抽出する（ステップＳ２０２）。行動類型抽出部２０１は、抽出した滞留点情報を行動類型データ２１１として行動類型記憶部２０２に保存する（ステップＳ２０３）。行動類型抽出装置２００は、行動特徴抽出装置３００から受信した行動類型データ２１１の取得要求に応答して、行動類型データ２１１を行動特徴抽出装置３００に送信する（ステップＳ２０４）。
次に、本発明の第一の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の動作について説明する。図５は、本発明の第一の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の行動特徴抽出処理を示すフローチャートである。
はじめに、行動特徴抽出装置３００の行動類型参照部３０１は、行動類型抽出装置２００から行動類型データ２１１を受信する（ステップＳ３０１）。
例えば、行動類型参照部３０１は、行動類型データ２１１として、図６のような滞留点情報を受信する。
行動特徴抽出部３０２は、行動類型参照部３０１が受信した滞留点情報に含まれる各滞留点の滞留日数を算出する（ステップＳ３０２）。
図７は、本発明の第一の実施の形態における滞留日数の算出方法の例を示す図である。また、図８は、本発明の第一の実施の形態における滞留日数の算出結果の例を示す図である。例えば、行動特徴抽出部３０２は、図６の滞留点情報に含まれる滞留点識別子Ｐ１〜Ｐ４の滞留点について、図７のように滞留日数を算出する。その結果、行動特徴抽出部３０２は、図８のような滞留日数の算出結果を得る。
行動特徴抽出部３０２は、算出された各滞留点の滞留日数を基に、最も滞留日数の多い滞留点を自宅滞留点として抽出し、自宅滞留点情報を生成する（ステップＳ３０３）。また、行動特徴抽出部３０２は、２番目に滞留日数の多い滞留点を職場滞留点として抽出し、職場滞留点情報を生成する（ステップＳ３０４）。行動特徴抽出部３０２は、自宅滞留点情報と職場滞留点情報とを行動特徴記憶部３０３に保存する（ステップＳ３０５）。
例えば、行動特徴抽出部３０２は、図８の滞留日数の算出結果を基に、最も滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ１の滞留点を自宅滞留点として抽出する。また、行動特徴抽出部３０２は、２番目に滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ２の滞留点を職場滞留点として抽出する。行動特徴抽出部３０２は、図９のような自宅滞留点情報及び職場滞留点情報を生成し、行動特徴記憶部３０３に保存する。
行動特徴抽出部３０２は、行動特徴参照装置４００から受信した行動特徴データ３１１の取得要求に応答して、行動特徴参照装置４００に行動特徴データ３１１を送信する（ステップＳ３０６）。
なお、行動特徴抽出装置３００は、ステップＳ３０１からステップＳ３０５の処理を、あらかじめ定められた時間間隔で、定期的に実行してもよいし、行動特徴参照装置４００から受信した行動特徴データ３１１の取得要求に応答して実行してもよい。
以後、行動特徴抽出部３０２で抽出された行動特徴情報は、行動特徴参照装置４００上のアプリケーションにより利用される。
以上により、本発明の第一の実施の形態の動作が完了する。
次に本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成について説明する。
図１は、本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
図１を参照すると、行動特徴抽出装置３００は、行動類型記憶部２０２と行動特徴抽出部３０２とを備える。ここで、行動類型記憶部２０２は、ユーザの複数の滞留のそれぞれの滞留点、当該滞留点における滞留開始日時、及び当該滞留点における滞留終了日時を含む滞留点情報を記憶する。行動特徴抽出部３０２は、行動類型記憶部２０２の滞留点情報を基に、複数の滞留点のそれぞれについて滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が最も多い滞留点を自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が２番目に多い滞留点を職場滞留点として抽出する。
本発明の第一の実施の形態によれば、自宅位置と職場位置とを、照度、騒音といった環境情報やユーザの勤務時間帯に関する情報を用いることなく、位置情報履歴から抽出できることである。その理由は、行動特徴抽出部３０２が、滞留点情報を基に、複数の前記滞留点のそれぞれについて滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が最も多い前記滞留点を自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が２番目に多い前記滞留点を職場滞留点として抽出するためである。
また、本発明の第一の実施の形態によれば、ユーザが仕事を行う時間形態に関わらず、自宅位置と職場位置とを抽出できる。その理由は、行動特徴抽出部３０２が、各滞留点における、１日のうちの最初の滞留の滞留開始日時を基準として、２４時間を単位とした滞留の有無を基に滞留日数を算出し、当該滞留日数を基に自宅位置と職場位置とを抽出するためである。
（第二の実施の形態）
次に、本発明の第二の実施の形態について説明する。
本発明の第二の実施の形態では、行動特徴抽出装置３００による自宅滞留点と職場滞留点との抽出において、最も滞留日数の多い滞留点が複数存在する場合に、各滞留点における総滞留時間を基に自宅滞留点と職場滞留点とを抽出する点において、本発明の第一の実施の形態と異なる。
多くのユーザにとって、自宅滞在時間は、職場滞在時間より長いと推定できる。そこで、本発明の第二の実施の形態では、最も滞留日数の多い滞留点が複数存在する場合は、各滞留点における総滞留時間を基に自宅滞留点と職場滞留点とを抽出する。
なお、本発明の第二の実施の形態の構成は、本発明の第一の実施の形態の構成と同様となる。
次に、本発明の第二の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の動作について説明する。図１０は、本発明の第二の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の行動特徴抽出処理を示すフローチャートである。
はじめに、行動特徴抽出装置３００の行動類型参照部３０１は、行動類型抽出装置２００から行動類型データ２１１を受信する（ステップＳ４０１）。
図１１は、本発明の第二の実施の形態における滞留点情報の例を示す図である。例えば、行動類型参照部３０１は、行動類型データ２１１として、図１１のような滞留点情報を受信する。
行動特徴抽出部３０２は、行動類型参照部３０１が受信した滞留点情報に含まれる各滞留点の滞留日数を算出する（ステップＳ４０２）。
図１２は、本発明の第二の実施の形態における滞留日数の算出結果の例を示す図である。例えば、行動特徴抽出部３０２は、図１１の滞留点情報に含まれる滞留点識別子Ｐ１〜Ｐ４の滞留点について、図１２のような滞留日数の算出結果を得る。
次に、行動特徴抽出部３０２は、算出された各滞留点の滞留日数を基に、最も滞留日数の多い滞留点が複数存在するかどうかを判定する（ステップＳ４０３）。ここで、最も滞留日数の多い滞留点が１つの場合（ステップＳ４０３／Ｎｏ）、行動特徴抽出部３０２は、本発明の第一の実施の形態（ステップＳ３０３、Ｓ３０４）と同様に、各滞留点の滞留日数を基に、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出する（ステップＳ４０４、Ｓ４０５）。
一方、最も滞留日数の多い滞留点が複数の場合（ステップＳ４０３／Ｙｅｓ）、行動特徴抽出部３０２は、滞留日数が最も多い各滞留点について、滞留点情報から総滞留時間を算出する（ステップＳ４０６）。
図１３は、本発明の第二の実施の形態における総滞留時間の算出結果の例を示す図である。例えば、行動特徴抽出部３０２は、図１２において、最も滞留日数が多い滞留点の滞留点識別子Ｐ１、Ｐ２について、図１１の滞留点情報の滞留開始日時と滞留終了日時から総滞留時間を算出し、図１３のような総滞留時間の算出結果を得る。
行動特徴抽出部３０２は、算出された各滞留点の総滞留時間を基に、最も総滞留時間の長い滞留点を自宅滞留点として抽出し、自宅滞留点情報を生成する（ステップＳ４０７）。また、行動特徴抽出部３０２は、２番目に総滞留時間の長い滞留点を職場滞留点として抽出し、職場滞留点情報を生成する（ステップＳ４０８）。
図１４は、本発明の第二の実施の形態における行動特徴データ３１１の例を示す図である。例えば、行動特徴抽出部３０２は、図１３の総滞留時間の算出結果を基に、最も総滞留時間の長い滞留点識別子Ｐ１の滞留点を自宅滞留点として抽出する。また、行動特徴抽出部３０２は、２番目に総滞留時間の長い滞留点識別子Ｐ２の滞留点を職場滞留点として抽出する。そして、行動特徴抽出部３０２は、図１４のような自宅滞留点情報及び職場滞留点情報を生成する。
行動特徴抽出部３０２は、自宅滞留点情報と職場滞留点情報とを行動特徴記憶部３０３に保存する（ステップＳ４０９）。行動特徴抽出部３０２は、行動特徴参照装置４００から受信した行動特徴データ３１１の取得要求に応答して、行動特徴参照装置４００に行動特徴データ３１１を送信する（ステップＳ４１０）。
以上により、本発明の第二の実施の形態の動作が完了する。
本発明の第二の実施の形態によれば、最も滞留日数の多い滞留点が複数存在する場合でも、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出できる。その理由は、最も滞留日数の多い滞留点が複数存在する場合、行動特徴抽出部３０２が、各滞留点における総滞留時間を基に自宅滞留点と職場滞留点とを抽出するためである。
（第三の実施の形態）
次に、本発明の第三の実施の形態について説明する。
本発明の第三の実施の形態では、行動特徴抽出装置３００による自宅滞留点と職場滞留点との抽出において、滞留点情報における測位日数が所定の日数以下の場合は、夜間滞留日数を基に自宅滞留点を抽出する点において、本発明の第一の実施の形態と異なる。
多くのユーザにとって、月曜日から測位を開始した場合、最初の週末が来るまでは自宅滞留点と職場滞留点との滞留日数が同じになる。ここで、さらに、職場で長時間の残業を行った場合や、自宅、職場以外の場所で長時間の活動を行った場合、職場の滞留時間が長くなることや、自宅の滞留時間が短くなることがある。この場合、本発明の第２の実施の形態のように、各滞留点における総滞留時間を用いても、自宅滞留点と職場滞留点との抽出が正しく行えないことがある。そこで、本発明の第三の実施の形態では、滞留点情報における測位日数が所定の日数以下の場合、夜間の所定の時刻が含まれる滞留に関して算出された夜間滞留日数を基に自宅滞留点を抽出する。
なお、本発明の第三の実施の形態の構成は、本発明の第一の実施の形態の構成と同様となる。
次に、本発明の第三の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の動作について説明する。図１５は、本発明の第三の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の行動特徴抽出処理を示すフローチャートである。
はじめに、行動特徴抽出装置３００の行動類型参照部３０１は、行動類型抽出装置２００から行動類型データ２１１を受信する（ステップＳ５０１）。
図１６は、本発明の第三の実施の形態における滞留点情報の例を示す図である。例えば、行動類型参照部３０１は、行動類型データ２１１として、図１６のような滞留点情報を受信する。
行動特徴抽出部３０２は、行動類型参照部３０１が受信した滞留点情報に含まれる各滞留点の滞留日数を算出する（ステップＳ５０２）。
図１７は、本発明の第三の実施の形態における滞留日数の算出方法の例を示す図である。また、図１８は、本発明の第三の実施の形態における滞留日数の算出結果の例を示す図である。例えば、行動特徴抽出部３０２は、図１６の滞留点情報に含まれる滞留点識別子Ｐ１〜Ｐ３の滞留点について、図１７のように滞留日数を算出する。その結果、行動特徴抽出部３０２は、図１８のような滞留日数の算出結果を得る。
次に、行動特徴抽出部３０２は、ステップＳ５０２において抽出対象とした全滞留点情報の測位日数（滞留点情報に含まれる最初の滞留開始時刻から最後の滞留終了時刻までの日数）が所定の日数以下かどうかを判定する（ステップＳ５０３）。ここで、測位日数が所定の日数を超えている場合（ステップＳ５０３／Ｎｏ）、行動特徴抽出部３０２は、本発明の第一の実施の形態（ステップＳ３０３、Ｓ３０４）と同様に、各滞留点の滞留日数を基に、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出する（ステップＳ５０４、Ｓ５０５）。
一方、測位日数が所定の日数以下の場合（ステップＳ５０３／Ｙｅｓ）、行動特徴抽出部３０２は、各滞留点の夜間滞留日数を算出する（ステップＳ５０６）。ここで、夜間滞留日数は、夜間の所定の時刻が含まれる滞留に関して算出された滞留日数とする。
図１９は、本発明の第三の実施の形態における夜間滞留日数の算出結果の例を示す図である。例えば、測位日数が７日（所定の日数）以下で夜間滞留日数を算出する場合、図１６の滞留点情報の測位日数は３日であるため、行動特徴抽出部３０２は、図１６の滞留点情報に含まれる滞留点識別子Ｐ１〜Ｐ３の滞留点について、夜間滞留日数を算出する。ここで、夜間滞留日数を、午前３時（所定の時刻）が含まれる滞留に関して算出された滞留日数とすると、行動特徴抽出部３０２は、図１７のように夜間滞留日数を算出する。その結果、行動特徴抽出部３０２は、図１９のような夜間滞留日数の算出結果を得る。
行動特徴抽出部３０２は、算出された各滞留点の夜間滞留日数を基に、最も夜間滞留日数の多い滞留点を自宅滞留点として抽出し、自宅滞留点情報を生成する（ステップＳ５０７）。また、行動特徴抽出部３０２は、算出された各滞留点の滞留日数を基に、自宅滞留点を除いて、最も滞留日数の多い滞留点を職場滞留点として抽出し、職場滞留点情報を生成する（ステップＳ５０８）。
図２０は、本発明の第三の実施の形態における行動特徴データ３１１の例を示す図である。例えば、行動特徴抽出部３０２は、図１９の夜間滞留日数の算出結果を基に、最も夜間滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ１の滞留点を自宅滞留点として抽出する。また、行動特徴抽出部３０２は、図１８の滞留日数の算出結果を基に、自宅滞留点を除いて、最も滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ２の滞留点を職場滞留点として抽出する。
行動特徴抽出部３０２は、自宅滞留点情報と職場滞留点情報とを行動特徴記憶部３０３に保存する（ステップＳ５０９）。行動特徴抽出部３０２は、行動特徴参照装置４００から受信した行動特徴データ３１１の取得要求に応答して、行動特徴参照装置４００に行動特徴データ３１１を送信する（ステップＳ５１０）。
以上により、本発明の第三の実施の形態の動作が完了する。
本発明の第三の実施の形態によれば、最も滞留日数の多い滞留点が複数存在し、さらに、職場滞留点における総滞留時間が自宅滞留点における総滞留時間より長い場合でも、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出できる。その理由は、滞留点情報における測位日数が所定の日数以下の場合、行動特徴抽出部３０２が、夜間の所定の時刻が含まれる滞留に関して算出された夜間滞留日数を基に自宅滞留点を抽出するためである。
（第四の実施の形態）
次に、本発明の第四の実施の形態について説明する。
本発明の第四の実施の形態では、行動特徴抽出装置３００による自宅滞留点と職場滞留点との抽出において、１日あたり所定の時間以上滞留している滞留点を対象に、滞留日数を算出する点において、本発明の第一の実施の形態と異なる。
ユーザが、毎日、あるいは、毎勤務日に短時間滞留する、自宅や職場の最寄り駅や乗換駅等の滞留点の滞留日数は、自宅滞留点や職場滞留点の滞留日数に近い値になる可能性が高い。そこで、本発明の第四の実施の形態では、これらの短時間滞留点が自宅や職場として抽出されることを防ぐため、１日あたり所定の時間以上滞留している滞留点を対象に、滞留日数を算出する。
なお、本発明の第四の実施の形態の構成は、本発明の第一の実施の形態の構成と同様となる。
次に、本発明の第四の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の動作について説明する。図２１は、本発明の第四の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の行動特徴抽出処理を示すフローチャートである。
はじめに、行動特徴抽出装置３００の行動類型参照部３０１は、行動類型抽出装置２００から行動類型データ２１１を受信する（ステップＳ６０１）。
図２２は、本発明の第四の実施の形態における滞留点情報の例を示す図である。例えば、行動類型参照部３０１は、行動類型データ２１１として、図２２のような滞留点情報を受信する。
行動特徴抽出部３０２は、行動類型参照部３０１が受信した滞留点情報から、１日あたり所定の時間以上滞留している滞留点を抽出する（ステップＳ６０２）。
例えば、１日あたり２時間（所定の時間）以上滞留している滞留点を抽出する場合、行動特徴抽出部３０２は、図２２の滞留点情報から、滞留点識別子Ｐ１、Ｐ２の滞留点を抽出する。
行動特徴抽出部３０２は、ステップＳ６０２にて抽出された滞留点を対象に、本発明の第一の実施の形態（ステップＳ３０２〜Ｓ３０６）と同様に、各滞留点の滞留日数を基に、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出し、行動特徴記憶部３０３への保存、行動特徴参照装置４００への送信を行う（ステップＳ６０３〜Ｓ６０７）。
図２３は、本発明の第四の実施の形態における滞留日数の算出結果の例を示す図である。例えば、行動特徴抽出部３０２は、滞留点識別子Ｐ１、Ｐ２の滞留点を対象に滞留日数を算出し、図２３のような滞留日数の算出結果を得る。
図２４は、本発明の第四の実施の形態における行動特徴データ３１１の例を示す図である。例えば、行動特徴抽出部３０２は、図２３の滞留日数の算出結果を基に、最も滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ１の滞留点を自宅滞留点として抽出する。また、行動特徴抽出部３０２は、２番目に滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ２の滞留点を職場滞留点として抽出する。行動特徴抽出部３０２は、図２４のような自宅滞留点情報及び職場滞留点情報を生成する。
以上により、本発明の第四の実施の形態の動作が完了する。
なお、本発明の第四の実施の形態においては、１日あたり所定の時間以上滞留している滞留点を対象に、本発明の第一の実施の形態と同様に、各滞留点の滞留日数を算出し、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出したが、１日あたり所定の時間以上滞留している滞留点を対象に、本発明の第二の実施の形態と同様に、最も滞留日数の多い滞留点が複数存在する場合に、各滞留点における総滞留時間を算出し、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出してもよい。また、１日あたり所定の時間以上滞留している滞留点を対象に、本発明の第三の実施の形態と同様に、滞留点情報における測位日数が所定の日数以下の場合は、夜間滞留日数を基に自宅滞留点を抽出してもよい。
以上により、本発明の第四の実施の形態の動作が完了する。
本発明の第四の実施の形態によれば、毎日、あるいは、毎勤務日に滞留する自宅や職場以外の滞留点が存在する場合でも、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出できる。その理由は、行動特徴抽出部３０２が、１日あたりの滞留時間が所定の時間以上の前記滞留点について、滞留日数を算出するためである。
（第五の実施の形態）
次に、本発明の第五の実施の形態について説明する。
本発明の第五の実施の形態では、行動特徴抽出装置３００による自宅滞留点と職場滞留点との抽出において、所定の期間の滞留点情報を対象に、滞留日数を算出する点において、本発明の第一の実施の形態と異なる。
自宅や職場が移転した場合、移転した直後は、自宅や職場の移転先における滞留日数が少ないため、移転先の滞留点を自宅滞留点、または、職場滞留点として速やかに抽出することができない。そこで、本発明の第五の実施の形態では、所定の期間の滞留点情報を対象に、滞留日数を算出する。
なお、本発明の第五の実施の形態の構成は、本発明の第一の実施の形態の構成と同様となる。
次に、本発明の第五の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の動作について説明する。図２５は、本発明の第五の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の行動特徴抽出処理を示すフローチャートである。
はじめに、行動特徴抽出装置３００の行動類型参照部３０１は、行動類型抽出装置２００から行動類型データ２１１を受信する（ステップＳ７０１）。
図２６は、本発明の第五の実施の形態における滞留点情報の例を示す図である。例えば、行動類型参照部３０１は、現在日時「２０１０／０２／１０  １７：３０」において、行動類型データ２１１として、図２６のような滞留点情報を受信する。
行動特徴抽出部３０２は、行動類型参照部３０１が受信した滞留点情報のうち、現在日時から所定の期間（一定期間）の滞留点情報を抽出する（ステップＳ７０２）。なお、行動特徴抽出部３０２は、ステップＳ７０１において、現在日時から所定の期間の滞留点情報を行動類型抽出装置２００に要求し、受信してもよい。
例えば、現在日時から７日前までの間（所定の期間）の滞留点情報を抽出する場合、行動特徴抽出部３０２は、図２６の滞留点情報から、滞留開始時刻「２０１０／０２／０３  １９：００」以後の滞留点情報を抽出する。
行動特徴抽出部３０２は、ステップＳ７０２にて抽出された滞留点情報を対象に、本発明の第一の実施の形態（ステップＳ３０２〜Ｓ３０６）と同様に、各滞留点の滞留日数を基に、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出し、行動特徴記憶部３０３への保存、行動特徴参照装置４００への送信を行う（ステップＳ７０３〜Ｓ７０７）。
図２７は、本発明の第五の実施の形態における滞留日数の算出結果の例を示す図である。例えば、行動特徴抽出部３０２は、滞留開始時刻「２０１０／０２／０３  １９：００」以後の滞留点情報を対象に、図２７のような滞留日数の算出結果を得る。
図２８は、本発明の第五の実施の形態における行動特徴データ３１１の例を示す図である。例えば、行動特徴抽出部３０２は、図２７の滞留日数の算出結果を基に、最も滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ１の滞留点を自宅滞留点として抽出する。また、行動特徴抽出部３０２は、２番目に滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ６の滞留点を職場滞留点として抽出する。行動特徴抽出部３０２は、図２８のような自宅滞留点情報及び職場滞留点情報を生成する。
以上により、本発明の第五の実施の形態の動作が完了する。
なお、本発明の第五の実施の形態においては、所定の期間の滞留点情報を対象に、本発明の第一の実施の形態と同様に、各滞留点の滞留日数を算出し、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出したが、所定の期間の滞留点情報を対象に、本発明の第二の実施の形態と同様に、最も滞留日数の多い滞留点が複数存在する場合に、各滞留点における総滞留時間を算出し、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出してもよい。また、所定の期間の滞留点情報を対象に、本発明の第三の実施の形態と同様に、滞留点情報における測位日数が所定の日数以下の場合は、夜間滞留日数を基に自宅滞留点を抽出してもよい。
以上により、本発明の第五の実施の形態の動作が完了する。
本発明の第五の実施の形態によれば、自宅や職場が移転しても、移転した自宅滞留点、または、職場滞留点を速やかに抽出できる。その理由は、行動特徴抽出部３０２が、現在日時から所定の期間に行われた滞留についての滞留点情報を用いて、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出するためである。
（第六の実施の形態）
次に、本発明の第六の実施の形態について説明する。
本発明の第六の実施の形態では、行動特徴抽出装置３００による自宅滞留点と職場滞留点との抽出において、前回抽出された自宅滞留点または職場滞留点における滞留が所定の期間行われていない場合、滞留が行われなくなった日時以降の滞留点情報を対象に自宅滞留点と職場滞留点とを抽出する点において、本発明の第一の実施の形態と異なる。
なお、本発明の第六の実施の形態の構成は、本発明の第一の実施の形態の構成と同様となる。
図３１、図３３、及び図３５は、本発明の第六の実施の形態における行動特徴データ３１１の例を示す図である。行動特徴データ３１１は、滞留点解析開始点情報、自宅滞留点情報、及び職場滞留点情報を含む。ここで、滞留点解析開始点情報は、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出するときに使用する滞留点情報の開始点を示す滞留データ識別子を含む。
次に、本発明の第六の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の動作について説明する。図２９は、本発明の第六の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の行動特徴抽出処理を示すフローチャートである。
はじめに、行動特徴抽出装置３００の行動類型参照部３０１は、行動類型抽出装置２００から行動類型データ２１１を受信する（ステップＳ８０１）。
行動特徴抽出部３０２は、行動特徴記憶部３０３に保存されている行動特徴データ３１１と、受信した滞留点情報とを参照し、現在日時から所定の期間（一定期間）に、前回の行動特徴抽出処理において抽出された自宅滞留点及び職場滞留点における滞留が行われていたかどうかを判定する（ステップＳ８０２）。ここで、行動特徴抽出部３０２は、現在日時から所定の期間（一定期間）の滞留点情報に、行動特徴記憶部３０３に保存されている行動特徴データ３１１に含まれる自宅滞留点情報の滞留点識別子と職場滞留点情報の滞留点識別子とが存在するかどうか判定する。
現在日時から所定の期間に、前回抽出された自宅滞留点及び職場滞留点における滞留が行われていた場合（ステップＳ８０２／Ｙｅｓ）、行動特徴抽出部３０２は、ステップＳ８０４以降の処理に進む。
一方、現在日時から所定の期間に、前回抽出された自宅滞留点または職場滞留点における滞留が行われていなかった場合（ステップＳ８０２／Ｎｏ）、行動特徴抽出部３０２は、滞留点解析開始点情報を、当該滞留が行われていない自宅滞留点または職場滞留点における最後の滞留の次に行われた滞留の滞留データ識別子で更新し、行動特徴記憶部３０３に保存する（ステップＳ８０３）。
行動特徴抽出部３０２は、行動類型参照部３０１が受信した滞留点情報のうち、滞留点解析開始点情報が示す滞留データ識別子以後の滞留点情報を抽出する（ステップＳ８０４）。行動特徴抽出部３０２は、ステップＳ８０３にて抽出された滞留点情報を対象に、本発明の第一の実施の形態（ステップＳ３０２〜Ｓ３０４）と同様に、各滞留点の滞留日数を基に、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出する（ステップＳ８０５〜Ｓ８０７）。
図３０は、本発明の第六の実施の形態における滞留点情報の例を示す図である。図３２、図３４は、本発明の第六の実施の形態における滞留日数の算出結果の例を示す図である。
例えば、行動類型参照部３０１が、現在日時「２０１０／０２／０９  １７：３０」において、行動類型データ２１１として、図３０の滞留データ識別子１〜１４の滞留点情報を受信する。また、前回の行動特徴抽出処理において、行動特徴抽出部３０２が滞留点情報（滞留データ識別子１〜１２）を基に、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出した結果、行動特徴記憶部３０３に図３１の行動特徴データ３１１が保存されている。
ここで、現在日時から５日前までの間（所定の期間）に、前回抽出された自宅滞留点及び職場滞留点における滞留が行われていたかどうかを判定する場合、現在日時「２０１０／０２／０９  １７：３０」から５日前までの間に、前回抽出された自宅滞留点（滞留点識別子Ｐ１）及び職場滞留点（滞留点識別子Ｐ２）における滞留が行われているため（ステップＳ８０２／Ｙｅｓ）、行動特徴抽出部３０２は、図３０の滞留点情報から、滞留データ識別子１〜１４の滞留点情報を抽出する。
行動特徴抽出部３０２は、滞留データ識別子１〜１４の滞留点情報を対象に、図３２のように滞留日数を算出し、最も滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ１の滞留点を自宅滞留点、２番目に滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ２の滞留点を職場滞留点として抽出する。行動特徴抽出部３０２は、図３３のような自宅滞留点情報及び職場滞留点情報を生成する。
次に、行動類型参照部３０１が、現在日時「２０１０／０２／１０  １７：３０」において、行動類型データ２１１として、図３０の滞留データ識別子１〜１６の滞留点情報を受信する。
ここで、現在日時「２０１０／０２／１０  １７：３０」から５日前までの間に、現在の職場滞留点（滞留点識別子Ｐ２）における滞留が行われていないため（ステップＳ８０２／Ｎｏ）、行動特徴抽出部３０２は、滞留点解析開始点情報を、職場滞留点（滞留点識別子Ｐ２）における最後の滞留（滞留データ識別子１０）の次に行われた滞留の滞留データ識別子１１で更新する。行動特徴抽出部３０２は、図３０の滞留点情報から、滞留データ識別子１１〜１６の滞留点情報を抽出する。
行動特徴抽出部３０２は、滞留データ識別子１１〜１６の滞留点情報を対象に、図３４のように滞留日数を算出し、最も滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ１の滞留点を自宅滞留点、２番目に滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ７の滞留点を職場滞留点として抽出する。行動特徴抽出部３０２は、図３５のような自宅滞留点情報及び職場滞留点情報を生成する。
行動特徴抽出部３０２は、自宅滞留点情報、及び職場滞留点情報を行動特徴記憶部３０３に保存する（ステップＳ８０８）。行動特徴抽出部３０２は、行動特徴参照装置４００から受信した行動特徴データ３１１の取得要求に応答して、行動特徴参照装置４００に行動特徴データ３１１を送信する（ステップＳ８０９）。
以上により、本発明の第六の実施の形態の動作が完了する。
本発明の第六の実施の形態によれば、自宅や職場が移転しても、移転した自宅滞留点または職場滞留点を速やかに抽出できる。その理由は、行動特徴抽出装置３００が、前回抽出された自宅滞留点または職場滞留点における滞留が所定の期間行われていない場合、滞留点解析開始点情報を職場滞留点における最後の滞留の次に行われた滞留の滞留データ識別子で更新し、滞留点解析開始点情報に含まれる滞留データ識別子で示される滞留以後の滞留点情報を用いて、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出するためである。
また、本発明の第六の実施の形態によれば、本発明の第五の実施の形態に比べ、自宅滞留点と職場滞留点とをより正確に抽出できる。その理由は、行動特徴抽出装置３００が、前回抽出された自宅滞留点または職場滞留点における滞留が所定の期間に行われている場合は、滞留点解析開始点情報を更新しないため、自宅滞留点または職場滞留点が移転しない限り、できるだけ長い期間の滞留点情報を用いて自宅滞留点と職場滞留点とを抽出できるためである。
（第七の実施の形態）
次に、本発明の第七の実施の形態について説明する。
本発明の第七の実施の形態では、行動特徴抽出装置３００による自宅滞留点と職場滞留点との抽出において、滞留点解析開始点情報を更新した場合に抽出した自宅滞留点と職場滞留点とが、前回の滞留点解析開始点情報の更新前に抽出された自宅滞留点と職場滞留点とに一致する場合に、滞留点解析開始点情報を、前回の滞留点解析開始点情報の更新前に使用していた滞留点解析開始点情報に戻す点において、本発明の第六の実施の形態と異なる。
なお、本発明の第七の実施の形態の構成は、本発明の第一の実施の形態の構成と同様となる。
図３８、図４０、図４２、図４４、及び図４６は、本発明の第七の実施の形態における行動特徴データ３１１の例を示す図である。行動特徴データ３１１は、滞留点解析開始点情報、自宅滞留点情報、及び職場滞留点情報と、更新前滞留点解析開始点情報、更新前自宅滞留点情報、及び更新前職場滞留点情報とを含む。ここで、更新前滞留点解析開始点情報、更新前自宅滞留点情報、及び更新前職場滞留点情報は、それぞれ、前回の滞留点解析開始点情報の更新前に使用していた滞留点解析開始点情報、前回の滞留点解析開始点情報の更新前に抽出された自宅滞留点情報、及び前回の滞留点解析開始点情報の更新前に抽出された職場滞留点情報である。
次に、本発明の第七の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の動作について説明する。図３６は、本発明の第七の実施の形態における行動特徴抽出装置３００の行動特徴抽出処理を示すフローチャートである。
はじめに、行動特徴抽出装置３００の行動類型参照部３０１は、行動類型抽出装置２００から行動類型データ２１１を受信する（ステップＳ９０１）。
行動特徴抽出部３０２は、行動特徴記憶部３０３に保存されている行動特徴データ３１１と、受信した滞留点情報とを参照し、現在日時から所定の期間（一定期間）に、前回の行動特徴抽出処理において抽出された自宅滞留点及び職場滞留点における滞留が行われていたかどうかを判定する（ステップＳ９０２）。ここで、行動特徴抽出部３０２は、現在日時から所定の期間（一定期間）の滞留点情報に、行動特徴記憶部３０３に保存されている行動特徴データ３１１に含まれる自宅滞留点情報の滞留点識別子と職場滞留点情報の滞留点識別子とが存在するかどうか判定する。
現在日時から所定の期間に、前回抽出された自宅滞留点及び職場滞留点における滞留が行われていた場合（ステップＳ９０２／Ｙｅｓ）、本発明の第六の実施の形態のステップＳ８０４〜Ｓ８０８と同様に、滞留点解析開始点情報が示す滞留データ識別子以後の滞留点情報を対象に、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出し、保存する（ステップＳ９０３〜Ｓ９０７）。
一方、現在日時から所定の期間に、前回抽出された自宅滞留点または職場滞留点における滞留が行われていなかった場合（ステップＳ９０２／Ｎｏ）、行動特徴抽出部３０２は、滞留点解析開始点情報を、当該滞留が行われていない自宅滞留点または職場滞留点における最後の滞留の次に行われた滞留の滞留データ識別子で更新し、行動特徴記憶部３０３に保存する（ステップＳ９０８）。そして、本発明の第六の実施の形態のステップＳ８０４〜Ｓ８０８と同様に、滞留点解析開始点情報が示す滞留データ識別子以後の滞留点情報を対象に、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出し、保存する（ステップＳ９０８〜Ｓ９１３）。
次に、行動特徴抽出部３０２は、行動特徴データ３１１を参照し、抽出した自宅滞留点の滞留点識別子及び職場滞留点の滞留点識別子が、更新前自宅滞留点の滞留点識別子及び更新前職場滞留点の滞留点識別子と、それぞれ一致するかどうか判定する（ステップＳ９１４）。
抽出した自宅滞留点の滞留点識別子及び職場滞留点の滞留点識別子が、更新前自宅滞留点の滞留点識別子及び更新前職場滞留点の滞留点識別子と一致しない場合（自宅滞留点の滞留点識別子が更新前職場滞留点の滞留点識別子と一致しない、または、職場滞留点の滞留点識別子が更新前職場滞留点の滞留点識別子と一致しない場合）（ステップＳ９１４／Ｎｏ）、行動特徴抽出部３０２は、前回（滞留点解析開始点情報を更新する前）の特徴抽出処理における滞留点解析開始点情報、自宅滞留点情報、及び職場滞留点情報を更新前滞留点解析開始点情報、更新前自宅滞留点情報、及び更新前職場滞留点情報に設定し、行動特徴記憶部３０３に保存する（ステップＳ９１５）。
一方、抽出した自宅滞留点の滞留点識別子及び職場滞留点の滞留点識別子が、更新前自宅滞留点の滞留点識別子及び更新前職場滞留点の滞留点識別子と一致する場合（自宅滞留点の滞留点識別子が更新前職場滞留点の滞留点識別子と一致し、かつ、職場滞留点の滞留点識別子が更新前職場滞留点の滞留点識別子と一致する場合）（ステップＳ９１４／Ｙｅｓ）、行動特徴抽出部３０２は、行動特徴データ３１１を参照し、滞留点解析開始点情報に更新前滞留点解析開始点情報の滞留データ識別子を設定する（ステップＳ９１６）。行動特徴抽出部３０２は、更新前滞留点解析開始点情報、更新前自宅滞留点情報、及び更新前職場滞留点情報を初期化（ｎｕｌｌを設定）し、行動特徴記憶部３０３に保存する（ステップＳ９１７）。
行動特徴抽出部３０２は、行動特徴参照装置４００から受信した行動特徴データ３１１の取得要求に応答して、行動特徴参照装置４００に行動特徴データ３１１を送信する（ステップＳ９１８）。
図３７は、本発明の第七の実施の形態における滞留点情報の例を示す図である。図３９、図４１、図４３、及び図４５は、本発明の第七の実施の形態における滞留日数の算出結果の例を示す図である。
例えば、行動類型参照部３０１が、現在日時「２０１０／０２／０９  １７：３０」において、行動類型データ２１１として、図３７の滞留データ識別子１〜１４の滞留点情報を受信する。また、前回の行動特徴抽出処理において、行動特徴抽出部３０２が滞留点情報（滞留データ識別子１〜１２）を基に、自宅滞留点と職場滞留点とを抽出した結果、行動特徴記憶部３０３に図３８の行動特徴データ３１１が保存されている。
ここで、現在日時から５日前までの間（所定の期間）に、前回抽出された自宅滞留点及び職場滞留点における滞留が行われていたかどうかを判定する場合、現在日時「２０１０／０２／０９  １７：３０」から５日前までの間に、前回抽出された自宅滞留点（滞留点識別子Ｐ１）及び職場滞留点（滞留点識別子Ｐ２）における滞留が行われているため（ステップＳ９０２／Ｙｅｓ）、行動特徴抽出部３０２は、図３７の滞留点情報から、滞留データ識別子１〜１４の滞留点情報を抽出する。
行動特徴抽出部３０２は、滞留データ識別子１〜１４の滞留点情報を対象に、図３９のように滞留日数を算出し、最も滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ１の滞留点を自宅滞留点、２番目に滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ２の滞留点を職場滞留点として抽出する。行動特徴抽出部３０２は、図４０のような自宅滞留点情報及び職場滞留点情報を生成する。
次に、行動類型参照部３０１が、現在日時「２０１０／０２／１０  １７：３０」において、行動類型データ２１１として、図３７の滞留データ識別子１〜１６の滞留点情報を受信する。
ここで、現在日時「２０１０／０２／１０  １７：３０」から５日前までの間に、現在の職場滞留点（滞留点識別子Ｐ２）における滞留が行われていないため（ステップＳ９０２／Ｎｏ）、行動特徴抽出部３０２は、滞留点解析開始点情報を、職場滞留点（滞留点識別子Ｐ２）における最後の滞留（滞留データ識別子１０）の次に行われた滞留の滞留データ識別子１１で更新する。行動特徴抽出部３０２は、図３７の滞留点情報から、滞留データ識別子１１〜１６の滞留点情報を抽出する。
行動特徴抽出部３０２は、滞留データ識別子１１〜１６の滞留点情報を対象に、図４１のように滞留日数を算出し、最も滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ１の滞留点を自宅滞留点、２番目に滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ７の滞留点を職場滞留点として抽出する。行動特徴抽出部３０２は、図４２のような自宅滞留点情報及び職場滞留点情報を生成する。
ここで、抽出した職場滞留点の滞留点識別子Ｐ７は、更新前職場滞留点の滞留点識別子（ｎｕｌｌ）と一致しないため（ステップＳ９１４／Ｎｏ）、行動特徴抽出部３０２は、前回の滞留点解析開始点情報の滞留データ識別子１、自宅滞留点情報の滞留点識別子Ｐ１、及び職場滞留点情報の滞留点識別子Ｐ２を、それぞれ、図４２のように更新前滞留点解析開始点情報、更新前自宅滞留点情報、及び更新前職場滞留点情報に設定する。
次に、行動類型参照部３０１が、現在日時「２０１０／０２／１７  １７：３０」において、行動類型データ２１１として、図３７の滞留データ識別子１〜２６の滞留点情報を受信する。
ここで、現在日時「２０１０／０２／１７  １７：３０」から５日前までの間に、現在の職場滞留点（滞留点識別子Ｐ７）における滞留が行われていないため（ステップＳ９０２／Ｎｏ）、行動特徴抽出部３０２は、滞留点解析開始点情報を、職場滞留点（滞留点識別子Ｐ７）における最後の滞留（滞留データ識別子２０）の次に行われた滞留の滞留データ識別子２１で更新する。行動特徴抽出部３０２は、図３７の滞留点情報から、滞留データ識別子２１〜２６の滞留点情報を抽出する。
行動特徴抽出部３０２は、滞留データ識別子２１〜２６の滞留点情報を対象に、図４３のように滞留日数を算出し、最も滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ１の滞留点を自宅滞留点、２番目に滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ２の滞留点を職場滞留点として抽出する。行動特徴抽出部３０２は、図４４のような自宅滞留点情報及び職場滞留点情報を生成する。
ここで、抽出した自宅滞留点の滞留点識別子Ｐ１は、更新前自宅滞留点の滞留点識別子Ｐ１と一致し、かつ、抽出した職場滞留点の滞留点識別子Ｐ２は、更新前職場滞留点の滞留点識別子Ｐ２と一致するため（ステップＳ９１４／Ｙｅｓ）、行動特徴抽出部３０２は、図４４のように、滞留点解析開始点情報に、更新前滞留点解析開始点情報の滞留データ識別子１を設定する。そして、行動特徴抽出部３０２は、図４４のように、更新前滞留点解析開始点情報、更新前自宅滞留点情報、及び更新前職場滞留点情報を初期化する。
さらに、行動類型参照部３０１が、現在日時「２０１０／０２／１９  １７：３０」において、行動類型データ２１１として、図３７の滞留データ識別子１〜３０の滞留点情報を受信する。
ここで、現在日時「２０１０／０２／１９  １７：３０」から５日前までの間に、前回抽出された自宅滞留点（滞留点識別子Ｐ１）及び職場滞留点（滞留点識別子Ｐ２）における滞留が行われているため（ステップＳ９０２／Ｙｅｓ）、行動特徴抽出部３０２は、図３７の滞留点情報から、滞留データ識別子１〜３０の滞留点情報を抽出する。
行動特徴抽出部３０２は、滞留データ識別子１〜３０の滞留点情報を対象に、図４５のように滞留日数を算出し、最も滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ１の滞留点を自宅滞留点、２番目に滞留日数の多い滞留点識別子Ｐ２の滞留点を職場滞留点として抽出する。行動特徴抽出部３０２は、図４６のような自宅滞留点情報及び職場滞留点情報を生成する。
行動特徴抽出部３０２は、行動特徴参照装置４００から受信した行動特徴データ３１１の取得要求に応答して、行動特徴参照装置４００に行動特徴データ３１１を送信する（ステップＳ９１８）。
以上により、本発明の第七の実施の形態の動作が完了する。
本発明の第七の実施の形態によれば、本発明の第六の実施の形態に比べ、自宅滞留点と職場滞留点とをさらに正確に抽出できる。その理由は、滞留点解析開始点情報を更新した場合に抽出した自宅滞留点と職場滞留点とが、前回の滞留点解析開始点情報の更新前に抽出された自宅滞留点と職場滞留点とに一致する場合、行動特徴抽出装置３００が、滞留点解析開始点情報を、前回の滞留点解析開始点情報の更新前に使用していた更新前滞留点解析開始点情報に戻すためである。これにより、一時的な自宅滞留点または職場滞留点の移転の影響により自宅滞留点と職場滞留点とを抽出するために使用する滞留点情報の期間が短くなることが防止される。
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
例えば、上記実施の形態では、端末１００が取得した位置情報を基に行動類型抽出装置２００が行動類型情報を抽出し、行動特徴抽出装置３００が、当該行動類型情報に基づいて行動特徴情報を抽出することを前提としている。しかしながら、行動特徴抽出装置３００が、行動類型抽出装置２００に手動で入力された行動類型情報に基づいて行動特徴情報を抽出してもよい。
また、上記実施の形態のいくつかの構成や動作を組み合わせてもよい。例えば、本発明の第二の実施の形態と第三の実施の形態とを組み合わせて、滞留点情報における測位日数が所定の日数以下の場合は、夜間滞留日数を基に自宅滞留点を抽出し、測位日数が所定の日数を超える場合でも、最も滞留日数の多い滞留点が複数存在する場合には、各滞留点における総滞留時間を基に自宅滞留点と職場滞留点とを抽出してもよい。
この出願は、２０１０年２月１９日に出願された日本出願特願２０１０−０３４１８０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
ユーザの複数の滞留のそれぞれについて、滞留点、当該滞留点における滞留開始日時、及び当該滞留点における滞留終了日時を含む滞留点情報を記憶する行動類型記憶手段と、
前記行動類型記憶手段の前記滞留点情報を基に、複数の前記滞留点のそれぞれについて滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が最も多い前記滞留点を自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該記滞留日数が２番目に多い前記滞留点を職場滞留点として抽出する行動特徴抽出手段と
を備える行動特徴抽出装置。
（付記２）
前記行動特徴抽出手段は、現在日時までの所定の期間に行われた前記滞留についての前記滞留点情報を用いて、前記自宅滞留点と前記職場滞留点とを抽出する（付記１）記載の行動特徴抽出装置。
（付記３）
ユーザの複数の滞留のそれぞれの滞留点、当該滞留点における滞留開始日時、及び当該滞留点における滞留終了日時を含む滞留点情報を基に、複数の前記滞留点のそれぞれについて滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が最も多い前記滞留点を自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が２番目に多い前記滞留点を職場滞留点として抽出する
行動特徴抽出方法。
（付記４）
前記滞留日数の算出において、前記複数の前記滞留点のそれぞれにおける、１日のうちの最初の前記滞留の前記滞留開始日時を基準とした２４時間毎の前記滞留の有無を基に、前記滞留日数を算出する
（付記３）記載の行動特徴抽出方法。
（付記５）
前記自宅滞留点と前記職場滞留点との抽出において、前記複数の前記滞留点のうち、前記滞留日数が最も多い前記滞留点が複数存在する場合、当該滞留日数が最も多い前記滞留点のそれぞれについて、総滞留時間を算出し、当該滞留日数が最も多い前記滞留点のうち、当該総滞留時間が最も長い前記滞留点を前記自宅滞留点として抽出し、当該滞留日数が最も多い前記滞留点のうち、当該総滞留時間が２番目に長い前記滞留点を前記職場滞留点として抽出する
（付記３）または（付記４）記載の行動特徴抽出方法。
（付記６）
前記自宅滞留点と前記職場滞留点との抽出において、前記滞留点情報に含まれる日数が所定の日数以下の場合、前記複数の滞留点のそれぞれについて、夜間の所定の時刻を含む滞留の滞留日数である夜間滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該夜間滞留日数が最も多い前記滞留点を前記自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該自宅滞留点を除いて前記滞留日数が最も多い前記滞留点を前記職場滞留点として抽出する
（付記３）乃至（付記５）のいずれかに記載の行動特徴抽出方法。
（付記７）
前記滞留日数の算出において、前記複数の滞留点のそれぞれについて、１日あたりの滞留時間を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該１日あたりの滞留時間が所定の時間以上の前記滞留点について、前記滞留日数を算出する
（付記３）乃至（付記６）のいずれかに記載の行動特徴抽出方法。
（付記８）
前記滞留点情報は、さらに、前記複数の滞留のそれぞれについての滞留データ識別子を含み、
前記滞留日数の算出において、
前回抽出された前記自宅滞留点または前記職場滞留点における前記滞留が現在日時までの所定の期間行われていない場合、滞留点解析開始点情報を当該自宅滞留点または当該職場滞留点における最後の前記滞留の次に行われた前記滞留の滞留データ識別子で更新し、
前記滞留点解析開始点情報に含まれる前記滞留データ識別子で示される前記滞留以後の前記滞留点情報について、前記滞留日数を算出する
（付記３）乃至（付記７）のいずれかに記載の行動特徴抽出方法。
（付記９）
前記自宅滞留点と前記職場滞留点との抽出において、
前回抽出された前記自宅滞留点または前記職場滞留点における前記滞留が現在日時までの所定の期間行われていない場合に、
今回抽出された前記自宅滞留点が更新前自宅滞留点に一致しない、または、今回抽出された前記職場滞留点が更新前職場滞留点に一致しない場合、前回の抽出における前記滞留点解析開始点情報、前回抽出された前記自宅滞留点、及び前回抽出された前記職場滞留点を、それぞれ、更新前滞留点解析開始点情報、更新前自宅滞留点、及び更新前職場滞留点に設定し、
今回抽出された前記自宅滞留点が更新前自宅滞留点に一致し、かつ、今回抽出された前記職場滞留点が更新前職場滞留点に一致する場合、前記滞留点解析開始点情報に前記更新前滞留点解析開始点情報を設定する
（付記８）記載の行動特徴抽出方法。
（付記１０）
前記滞留日数の算出において、現在日時までの所定の期間に行われた前記滞留についての前記滞留点情報を用いて、前記滞留日数を算出する
（付記３）乃至（付記７）のいずれかに記載の行動特徴抽出方法。
（付記１１）
コンピュータに、
ユーザの複数の滞留のそれぞれの滞留点、当該滞留点における滞留開始日時、及び当該滞留点における滞留終了日時を含む滞留点情報を基に、複数の前記滞留点のそれぞれについて滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が最も多い前記滞留点を自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該滞留日数が２番目に多い前記滞留点を職場滞留点として抽出する
処理を実行させる行動特徴抽出プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１２）
前記滞留日数の算出において、前記複数の前記滞留点のそれぞれにおける、１日のうちの最初の前記滞留の前記滞留開始日時を基準とした２４時間毎の前記滞留の有無を基に、前記滞留日数を算出する
（付記１１）記載の行動特徴抽出プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１３）
前記自宅滞留点と前記職場滞留点との抽出において、前記複数の前記滞留点のうち、前記滞留日数が最も多い前記滞留点が複数存在する場合、当該滞留日数が最も多い前記滞留点のそれぞれについて、総滞留時間を算出し、当該滞留日数が最も多い前記滞留点のうち、当該総滞留時間が最も長い前記滞留点を前記自宅滞留点として抽出し、当該滞留日数が最も多い前記滞留点のうち、当該総滞留時間が２番目に長い前記滞留点を前記職場滞留点として抽出する
（付記１１）または（付記１２）記載の行動特徴抽出プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１４）
前記自宅滞留点と前記職場滞留点との抽出において、前記滞留点情報に含まれる日数が所定の日数以下の場合、前記複数の滞留点のそれぞれについて、夜間の所定の時刻を含む滞留の滞留日数である夜間滞留日数を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該夜間滞留日数が最も多い前記滞留点を前記自宅滞留点として抽出し、当該複数の滞留点のうち、当該自宅滞留点を除いて前記滞留日数が最も多い前記滞留点を前記職場滞留点として抽出する
（付記１１）乃至（付記１３）のいずれかに記載の行動特徴抽出プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１５）
前記滞留日数の算出において、前記複数の滞留点のそれぞれについて、１日あたりの滞留時間を算出し、当該複数の滞留点のうち、当該１日あたりの滞留時間が所定の時間以上の前記滞留点について、前記滞留日数を算出する
（付記１１）乃至（付記１４）のいずれかに記載の行動特徴抽出プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１６）
前記滞留点情報は、さらに、前記複数の滞留のそれぞれについての滞留データ識別子を含み、
前記滞留日数の算出において、
前回抽出された前記自宅滞留点または前記職場滞留点における前記滞留が現在日時までの所定の期間行われていない場合、滞留点解析開始点情報を当該自宅滞留点または当該職場滞留点における最後の前記滞留の次に行われた前記滞留の滞留データ識別子で更新し、
前記滞留点解析開始点情報に含まれる前記滞留データ識別子で示される前記滞留以後の前記滞留点情報について、前記滞留日数を算出する
（付記１１）乃至（付記１５）のいずれかに記載の行動特徴抽出プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１７）
前記自宅滞留点と前記職場滞留点との抽出において、
前回抽出された前記自宅滞留点または前記職場滞留点における前記滞留が現在日時までの所定の期間行われていない場合に、
今回抽出された前記自宅滞留点が更新前自宅滞留点に一致しない、または、今回抽出された前記職場滞留点が更新前職場滞留点に一致しない場合、前回の抽出における前記滞留点解析開始点情報、前回抽出された前記自宅滞留点、及び前回抽出された前記職場滞留点を、それぞれ、更新前滞留点解析開始点情報、更新前自宅滞留点、及び更新前職場滞留点に設定し、
今回抽出された前記自宅滞留点が更新前自宅滞留点に一致し、かつ、今回抽出された前記職場滞留点が更新前職場滞留点に一致する場合、前記滞留点解析開始点情報に前記更新前滞留点解析開始点情報を設定する
（付記１６）記載の行動特徴抽出プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１８）
前記滞留日数の算出において、現在日時までの所定の期間に行われた前記滞留についての前記滞留点情報を用いて、前記滞留日数を算出する
（付記１１）乃至（付記１５）のいずれかに記載の行動特徴抽出プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【産業上の利用可能性】
【０００９】
本発明は、ユーザの行動特徴情報を用いた情報配信のほか、商圏調査や交通量調査におけるユーザのプローブデータ作成等の用途に適用できる。
【符号の説明】
【００１０】
１００    端末
１０１    位置情報取得部
１１１    位置情報データ
２００    行動類型抽出装置
２０１    行動類型抽出部
２０２    行動類型記憶部
２１１    行動類型データ
３００    行動特徴抽出装置
３０１    行動類型参照部
３０２    行動特徴抽出部
３０３    行動特徴記憶部
３１１    行動特徴データ
４００    行動特徴参照装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【国際調査報告】
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