(57)【要約】ユーザの滞留場所と行動種別との関連を、位置情報履歴から抽出する。  行動類型記憶部２０２は、第１の行動種別に対応する第１の行動拠点種別の滞留点と第２の行動種別に対応する第２の行動拠点種別の滞留点とを含む複数の滞留点における滞留点情報２１２を記憶する。行動特徴抽出部３０２は、滞留点情報２１２を参照し、第１の行動拠点種別の滞留点における滞留が行われた日を第１の行動種別の日として抽出し、第１の行動種別の日のいずれかにおいて、第１及び第２の行動拠点種別の滞留点とは異なる他の滞留点における滞留が行われていた場合、第１の行動種別の日について、当該他の滞留点における滞留と同じ時間帯の第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出し、当該他の滞留点と第１の行動種別との関連度を決定する。
2012018131.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の行動種別に対応する第１の行動拠点種別の滞留点と第２の行動種別に対応する第２の行動拠点種別の滞留点とを含む複数の滞留点におけるユーザによる滞留のそれぞれについて、滞留点を示す滞留点識別子と、当該滞留点識別子の滞留点における滞留開始日時及び滞留終了日時と、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から取得した前記滞留点情報を参照し、前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留が行われた日を前記第１の行動種別の日として抽出し、前記第１の行動種別の日のいずれかにおいて、前記第１及び前記第２の行動拠点種別の滞留点とは異なる他の滞留点における滞留が行われていた場合、前記第１の行動種別の日について、当該他の滞留点における滞留が行われた時間帯と同じ時間帯の前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出し、当該算出した滞留頻度をもとに、当該他の滞留点と前記第１の行動種別との関連度を決定し、出力する行動特徴抽出手段と
を含む行動特徴抽出装置。
【請求項２】
前記第１の行動種別が仕事または学業、前記第１の行動拠点種別が職場または学校、前記第２の行動種別がプライベート、前記第２の行動拠点種別が自宅滞留点であり、
前記他の滞留点と前記第１の行動種別との関連度は、当該他の滞留点における滞留が行われた時間帯と同じ時間帯の前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度の増加に応じて、大きくなる
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、
前記行動類型記憶手段から取得した前記滞留点情報を参照し、一定日数内に前記第１の行動種別の日と前記第１の行動種別の日ではない日が出現するパターンである周期パターンを抽出し、
前記周期パターンにおけるｉ番目（１≦ｉ≦当該周期パターンにおける前記第１の行動種別の日の数）の前記第１の行動種別の日のいずれかにおいて、前記他の滞留点における滞留が行われていた場合、前記周期パターンにおけるｉ番目の前記第１の行動種別の日について、当該他の滞留点に滞留した時間帯と同じ時間帯の前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出する
請求項１または２に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、
前記第１の行動拠点種別の滞留点における曜日毎の前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出し、前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留が行われた日のうちの、当該算出した滞留頻度が所定の値以上の曜日の日を前記第１の行動種別の日として抽出する
請求項１または２に記載の行動特徴抽出装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに記載の行動特徴抽出装置、ならびに、
前記ユーザの位置を示す測位点と測位日時とをもとに、前記滞留点情報を抽出し、前記行動類型記憶手段に保存する行動類型抽出装置とを包含する
行動特徴抽出システム。
【請求項６】
第１の行動種別に対応する第１の行動拠点種別の滞留点と第２の行動種別に対応する第２の行動拠点種別の滞留点とを含む複数の滞留点におけるユーザによる滞留のそれぞれについて、滞留点を示す滞留点識別子と、当該滞留点識別子の滞留点における滞留開始日時及び滞留終了日時と、を含む滞留点情報を記憶し、
前記滞留点情報を参照し、前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留が行われた日を前記第１の行動種別の日として抽出し、前記第１の行動種別の日のいずれかにおいて、前記第１及び前記第２の行動拠点種別の滞留点とは異なる他の滞留点における滞留が行われていた場合、前記第１の行動種別の日について、当該他の滞留点における滞留が行われた時間帯と同じ時間帯の前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出し、当該算出した滞留頻度をもとに、当該他の滞留点と前記第１の行動種別との関連度を決定し、出力する
行動特徴抽出方法。
【請求項７】
コンピュータに、
第１の行動種別に対応する第１の行動拠点種別の滞留点と第２の行動種別に対応する第２の行動拠点種別の滞留点とを含む複数の滞留点におけるユーザによる滞留のそれぞれについて、滞留点を示す滞留点識別子と、当該滞留点識別子の滞留点における滞留開始日時及び滞留終了日時と、を含む滞留点情報を記憶し、
前記滞留点情報を参照し、前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留が行われた日を前記第１の行動種別の日として抽出し、前記第１の行動種別の日のいずれかにおいて、前記第１及び前記第２の行動拠点種別の滞留点とは異なる他の滞留点における滞留が行われていた場合、前記第１の行動種別の日について、当該他の滞留点における滞留が行われた時間帯と同じ時間帯の前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出し、当該算出した滞留頻度をもとに、当該他の滞留点と前記第１の行動種別との関連度を決定し、出力する
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。
【請求項８】
前記第１の行動種別が仕事または学業、前記第１の行動拠点種別が職場または学校、前記第２の行動種別がプライベート、前記第２の行動拠点種別が自宅滞留点であり、
前記他の滞留点と前記第１の行動種別との関連度は、当該他の滞留点における滞留が行われた時間帯と同じ時間帯の前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度の増加に応じて、大きくなる
請求項７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。
【請求項９】
前記他の滞留点と前記第１の行動種別との関連度を決定する場合、
前記滞留点情報を参照し、一定日数内に前記第１の行動種別の日と前記第１の行動種別の日ではない日が出現するパターンである周期パターンを抽出し、
前記周期パターンにおけるｉ番目（１≦ｉ≦当該周期パターンにおける前記第１の行動種別の日の数）の前記第１の行動種別の日のいずれかにおいて、前記他の滞留点における滞留が行われていた場合、前記周期パターンにおけるｉ番目の前記第１の行動種別の日について、当該他の滞留点に滞留した時間帯と同じ時間帯の前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出する
請求項７または８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。
【請求項１０】
前記第１の行動種別の日を抽出する場合、
前記第１の行動拠点種別の滞留点における曜日毎の前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出し、前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留が行われた日のうちの、当該算出した滞留頻度が所定の値以上の曜日の日を前記第１の行動種別の日として抽出する
請求項７または８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。
【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もと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もとづいてユーザの行動類型を抽出し、抽出した行動類型にもとづいてサービスを提供することが提案されている。
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。
ユーザの行動状態に合致したサービス提供を行うには、ユーザがそれぞれの滞留場所の役割を知ることが効果的である。特に、その滞留場所が仕事に関係するか否かの情報は、ユーザの行動状態に大きな影響を与えるため重要である。
特許文献１のシチュエーション推定装置では、ユーザが、それぞれの滞留場所の役割（ホームエリア、ワークエリア等）、すなわち、それぞれの滞留場所がユーザのどのような行動種別（プライベート、仕事等）に関連するかの情報を入力する必要がある。しかし、ユーザに、滞留した滞留場所毎に、関連する行動種別を入力させることは、ユーザにとって負担が大きい。また、ユーザにサービスを提供する事業者は、滞留場所に対して既に入力されている行動種別が更新されず、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る。
このように、ユーザがそれぞれの滞留場所に関連する行動種別を入力するのではなく、それぞれの滞留場所に関連する行動種別を自動的に抽出する方法が、例えば、特許文献２に開示されている。
特許文献２の行動履歴分析装置は、ユーザの勤務時間帯、周囲の騒音レベル、照度レベルをもとに、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。
【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
【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に記載の行動履歴分析装置は、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または騒音の情報、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。
本発明の一つの目的は、ユーザの滞留場所と行動種別との関連を、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、第１の行動種別に対応する第１の行動拠点種別の滞留点と第２の行動種別に対応する第２の行動拠点種別の滞留点とを含む複数の滞留点におけるユーザによる滞留のそれぞれについて、滞留点を示す滞留点識別子と、当該滞留点識別子の滞留点における滞留開始日時及び滞留終了日時と、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から取得した前記滞留点情報を参照し、前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留が行われた日を前記第１の行動種別の日として抽出し、前記第１の行動種別の日のいずれかにおいて、前記第１及び前記第２の行動拠点種別の滞留点とは異なる他の滞留点における滞留が行われていた場合、前記第１の行動種別の日について、当該他の滞留点における滞留が行われた時間帯と同じ時間帯の前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出し、当該算出した滞留頻度をもとに、当該他の滞留点と前記第１の行動種別との関連度を決定し、出力する行動特徴抽出手段とを含む。
本発明の一態様における行動特徴抽出方法は、第１の行動種別に対応する第１の行動拠点種別の滞留点と第２の行動種別に対応する第２の行動拠点種別の滞留点とを含む複数の滞留点におけるユーザによる滞留のそれぞれについて、滞留点を示す滞留点識別子と、当該滞留点識別子の滞留点における滞留開始日時及び滞留終了日時と、を含む滞留点情報を記憶し、前記滞留点情報を参照し、前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留が行われた日を前記第１の行動種別の日として抽出し、前記第１の行動種別の日のいずれかにおいて、前記第１及び前記第２の行動拠点種別の滞留点とは異なる他の滞留点における滞留が行われていた場合、前記第１の行動種別の日について、当該他の滞留点における滞留が行われた時間帯と同じ時間帯の前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出し、当該算出した滞留頻度をもとに、当該他の滞留点と前記第１の行動種別との関連度を決定し、出力する。
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、第１の行動種別に対応する第１の行動拠点種別の滞留点と第２の行動種別に対応する第２の行動拠点種別の滞留点とを含む複数の滞留点におけるユーザによる滞留のそれぞれについて、滞留点を示す滞留点識別子と、当該滞留点識別子の滞留点における滞留開始日時及び滞留終了日時と、を含む滞留点情報を記憶し、前記滞留点情報を参照し、前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留が行われた日を前記第１の行動種別の日として抽出し、前記第１の行動種別の日のいずれかにおいて、前記第１及び前記第２の行動拠点種別の滞留点とは異なる他の滞留点における滞留が行われていた場合、前記第１の行動種別の日について、当該他の滞留点における滞留が行われた時間帯と同じ時間帯の前記第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出し、当該算出した滞留頻度をもとに、当該他の滞留点と前記第１の行動種別との関連度を決定し、出力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、ユーザの滞留場所と行動種別との関連を、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１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２１２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、時間帯毎の職場滞留点における滞留時間長を示す図である。
【図８】本発明の第一の実施の形態における関連度情報３１２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、関連度（職場滞留点での滞留頻度）の算出式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２１２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勤務日に関する周期パターン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、時間帯毎の職場滞留点における滞留時間長を示す図である。
【図１４】本発明の第二の実施の形態における関連度情報３１２の例を示す図である。
【図１５】本発明の第二の実施の形態における、関連度の算出式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データ２１１、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１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もとづいて、ユーザの行動類型データ２１１として滞留点情報２１２を抽出する。滞留点情報２１２は、ユーザが訪れて留まった滞留点（滞留した場所）に関する情報である。
次に、ユーザの生活行動モデルを以下のように定義する。
ユーザの行動は、「仕事」（第１の行動種別）と「プライベート」（第２の行動種別）とのように、少なくとも２つの行動種別に分類されると仮定する。そして、ユーザは、職場（第１の行動拠点種別）の滞留点では「仕事」（第１の行動種別）に属する行動を行い、自宅（第２の行動拠点種別）の滞留点では「プライベート」（第２の行動種別）に属する行動（プライベートな生活）を行うというように、それぞれの行動種別に対応する行動拠点種別の滞留点においては、それぞれの行動種別に属する行動を行うと仮定する。例えば、ユーザの行動は、２つの行動種別「仕事」と「プライベート」とに分類され、ユーザは、職場の滞留点（職場滞留点）において仕事を行い、自宅の滞留点（自宅滞留点）においてプライベートな生活を行う。
ここで、ユーザが職場滞留点に滞留していた日（勤務日（第１の行動種別の日））に関して、職場滞留点に滞留している頻度が高い時間帯に滞留した「職場滞留点及び自宅滞留点とは異なる他の滞留点」は、仕事に関連する可能性が高いと推定できる。
（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。
本発明の第一の実施の形態においては、第１の行動種別を「仕事」、第１の行動種別に対応する第１の行動拠点種別を「職場」、第２の行動種別を「プライベート」、第２の行動種別に対応する第２の行動拠点種別を「自宅」とする。すなわち、ユーザの行動は、「仕事」と「プライベート」の２つの行動種別に分類され、ユーザは、職場滞留点において仕事を、自宅滞留点においてプライベートな行動を行う。行動特徴抽出システム１は、ユーザの勤務日（職場滞留点（第１の行動拠点種別の滞留点）に滞留が行われた日（第１の行動種別の日））について、職場滞留点及び自宅滞留点（第１及び第２の行動拠点種別の滞留点）とは異なる他の滞留点に滞留した時間帯と同じ時間帯の職場滞留点（第１の行動拠点種別の滞留点）における滞留頻度を算出し、当該他の滞留点と「仕事」（第１の行動種別）との関連度を決定する。
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１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１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もとづいて端末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により算出される測位点が端末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、測位点の位置を示す位置情報、測位時刻、及び測位精度情報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。位置情報取得部１０１により測位点が算出される時間間隔は、あらかじめ管理者により位置情報取得部１０１へ設定されていてもよいし、ユーザが位置情報取得部１０１へ設定してもよい。また、測位点の位置情報は、所定の座標軸上で示されていてもよいし、緯度及び経度により示されていてもよい。
行動類型抽出装置２００は、位置情報データ１１１にもとづいて、端末１００の行動類型データ２１１を抽出する。
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にもとづいて、端末１００の行動類型データ２１１として滞留点情報２１２を抽出する。ここで、行動類型抽出部２０１は、位置情報データ１１１をもとに、例えば、所定の時間内に取得された複数の測位点の位置が、所定の範囲内に含まれる場合、それらの測位点の位置のいずれかを滞留点とする。
また、行動類型抽出部２０１は、抽出した行動類型データ２１１を、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２１２の例を示す図である。滞留点情報２１２は、各滞留に関するデータ（滞留データ）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ｓ１〜ｓ１１、当該滞留点の位置情報、及び、当該滞留の滞留開始日時と滞留終了日時を含む。ここで、滞留点識別子は、行動類型抽出部２０１により、抽出されたそれぞれの滞留点に対して付与される。
行動特徴抽出装置３００は、行動類型データ２１１にもとづいて、端末１００の行動特徴データ３１１を生成する。
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、ユーザの勤務日について、職場滞留点及び自宅滞留点とは異なる他の滞留点に滞留した時間帯と同じ時間帯の職場滞留点における滞留頻度を算出し、当該他の滞留点と仕事との関連度を決定する。
行動特徴抽出部３０２は、関連度を関連度情報３１２として、行動特徴記憶部３０３に保存する。さらに、行動特徴抽出部３０２は、関連度情報３１２を含む行動特徴データ３１１を、行動特徴参照装置４００へ送信する。
図８は、本発明の第一の実施の形態における関連度情報３１２の例を示す図である。関連度情報３１２は、滞留点のそれぞれについての仕事との関連度を含む。
行動特徴参照装置４００は、ユーザの行動特徴データ３１１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データ３１１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、行動特徴データ３１１に含まれる関連度情報３１２にもとづいて、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。
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、本発明の第一の実施の形態の行動特徴抽出システム１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と、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つまたは複数とが、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。また、行動類型抽出装置２００が行動類型記憶部２０２を含む代わりに、行動特徴抽出装置３００が行動類型記憶部２０２を含んでいてもよい。つまり、図２に示す行動特徴抽出システム１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１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２１２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２１２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２１２を受信する。
ここで、行動特徴抽出部３０２は、自宅滞留点及び職場滞留点の滞留点識別子を、ユーザ、または、管理者によりあらかじめ入力された自宅及び職場の位置情報をもとに取得する。この場合、行動特徴抽出部３０２は、例えば、入力された自宅の位置（位置座標、緯度及び経度等）が、滞留点情報２１２に含まれる滞留点の位置から所定の範囲に存在する場合、その滞留点の滞留点識別子を自宅滞留点の滞留点識別子とする。同様に、行動特徴抽出部３０２は、入力された職場の位置が、滞留点情報２１２に含まれる滞留点の位置から所定の範囲に存在する場合、その滞留点の滞留点識別子を職場滞留点の滞留点識別子とする。
例えば、図６の滞留点情報２１２の場合、行動特徴抽出部３０２は、管理者により入力された自宅の位置情報（位置座標（ｘ１，ｙ１））及び職場の位置情報（位置座標（ｘ２，ｙ２））をもとに、自宅滞留点の滞留点識別子ｓ１、及び職場滞留点の滞留点識別子ｓ２を取得する。
なお、行動特徴抽出部３０２は、自宅滞留点及び職場滞留点の滞留点識別子を、滞留点情報２１２を解析することにより取得してもよい。この場合、行動特徴抽出部３０２は、例えば、滞留点情報２１２において、滞留時間が最も長い滞留点の滞留点識別子を自宅滞留点の滞留点識別子とし、滞留時間が２番目に長い滞留点の滞留点識別子を職場滞留点の滞留点識別子としてもよい。
次に、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２１２から、職場滞留点における滞留が行われた日を勤務日として抽出する（ステップＳ３０２）。
例えば、行動特徴抽出部３０２は、図６の滞留点情報２１２から、勤務日として３／１５〜１９、３／２２〜２６を抽出する。
次に、行動特徴抽出部３０２は、滞留点情報２１２を参照し、勤務日のいずれかにおいて、職場滞留点及び自宅滞留点とは異なる他の滞留点に滞留したことがある場合、勤務日の滞留データについて、当該他の滞留点に滞在した時間帯と同じ時間帯における職場滞留点での滞留頻度を算出する（ステップＳ３０３）。そして、行動特徴抽出部３０２は、算出した滞留頻度を、当該他の滞留点と仕事との関連度とし、当該関連度を含む関連度情報３１２を行動特徴記憶部３０３に保存する（ステップＳ３０４）。
図９は、本発明の第一の実施の形態における、関連度（職場滞留点での滞留頻度）の算出式の例を示す図である。ここで、Ｒｔは勤務日の時間帯ｔに滞留が行われた滞留点の仕事との関連度、Ｌｔは時間帯ｔの時間長、Ｎは滞留点情報２１２に含まれる勤務日の数、Ｗｔｋは勤務日ｋ（ｋ＝１〜Ｎ）、時間帯ｔの職場滞留点における滞留時間長を示す。
図７は、本発明の第一の実施の形態における、時間帯毎の職場滞留点における滞留時間長を示す図である。例えば、滞留頻度を算出するための時間帯が、０時から３時、３時から６時、６時から９時のように、３時間毎に設定されている場合、図６の滞留点情報２１２に含まれる勤務日３／１５〜１９、３／２２〜２６の、各時間帯の職場滞留点における滞留時間長は、図７のようになる。
図６の滞留点情報２１２に含まれる勤務日３／１５〜１９、３／２２〜２６では、職場滞留点（ｓ２）及び自宅滞留点（ｓ１）とは異なる滞留点識別子ｓ３、ｓ４、ｓ５、ｓ１０、ｓ１１の滞留点における滞留が行われている。行動特徴抽出部３０２は、滞留点識別子ｓ３の滞留点における滞留が行われた時間帯「１５時から１８時」の職場滞留点での滞留頻度を、図７における時間帯「１５時から１８時」の滞留時間長をもとに、図９の式により算出する。この結果、滞留頻度０．８７が算出される。同様に、行動特徴抽出部３０２は、滞留点識別子ｓ４、ｓ５、ｓ１０、ｓ１１の滞留点についても、それぞれ、時間帯「９時から１２時」、「１２時から１５時」、「６時から９時」、「１８時から２１時」の職場滞留点での滞留頻度を算出する。この結果、滞留点識別子ｓ４、ｓ５、ｓ１０、ｓ１１の滞留点について、それぞれ滞留頻度０．９０、０．７７、０、０．０７が算出される。そして、行動特徴抽出部３０２は、算出した滞留頻度をそれぞれの滞留点と仕事との関連度とし、図８のような関連度情報３１２を出力する。
なお、ある滞留点に滞留した時間帯が、複数の時間帯に存在する場合、行動特徴抽出部３０２は、複数の時間帯のそれぞれにおける職場滞留点での滞留頻度を算出し、それらの滞留頻度の平均値を仕事との関連度としてもよい。
次に、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に関連度情報３１２を含む行動特徴データ３１１を送信する（ステップＳ３０５）。
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データ３１１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。
なお、本発明の第一の実施の形態においては、行動特徴抽出システム１が、第１の行動種別を「仕事」、第２の行動種別を「プライベート」として、ユーザの滞留点の第１の行動種別（「仕事」）に対する関連度（第１の行動種別関連度）を算出した。
しかしながら、行動特徴抽出システム１は、ユーザの行動を分類できるものであれば、他の行動種別を用いてもよい。例えば、ユーザが学生であれば、行動特徴抽出システム１は、第１の行動種別を「学業」、第２の行動種別を「プライベート」として、ユーザの滞留点と「学業」との関連度を算出してもよい。この場合、行動特徴抽出システム１は、第１の行動拠点種別を「学校」、第２の行動拠点種別を「自宅」として滞留点と「学業」との関連度を算出する。
また、本発明の第一の実施の形態においては、行動特徴抽出部３０２が、滞留点情報２１２から、職場滞留点における滞留が行われた日を勤務日として抽出し、抽出された勤務日について、職場滞留点での時間帯毎の滞留頻度を算出した。
しかしながら、行動特徴抽出部３０２は、職場滞留点における滞留が行われた日のうち、月曜日から金曜日のように、あらかじめ管理者等により指定された、所定の曜日を勤務日として抽出してもよい。また、行動特徴抽出部３０２は、滞留点情報２１２をもとに、職場滞留点での曜日毎の滞留頻度を算出し、職場滞留点における滞留が行われた日のうち、曜日毎の滞留頻度が所定の値を超えた曜日を勤務日として抽出してもよい。これにより、ユーザの通常の（定期的な）勤務日が一週間のうちの特定の曜日である場合において、休日出勤等の不定期な勤務日の滞留データのように、通常の勤務日とは異なる滞在開始時間、滞在終了時間を含むような滞留データを、職場滞留点における時間帯毎の滞留頻度の算出対象から除外し、関連度の算出精度を上げることができる。
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とを含む。
ここで、行動類型記憶部２０２は、第１の行動種別に対応する第１の行動拠点種別の滞留点と第２の行動種別に対応する第２の行動拠点種別の滞留点とを含む複数の滞留点におけるユーザによる滞留のそれぞれについて、滞留点を示す滞留点識別子と、当該滞留点識別子の滞留点における滞留開始日時及び滞留終了日時と、を含む滞留点情報２１２を記憶する。行動特徴抽出部３０２は、行動類型記憶部２０２から取得した滞留点情報２１２を参照し、第１の行動拠点種別の滞留点における滞留が行われた日を第１の行動種別の日として抽出し、第１の行動種別の日のいずれかにおいて、第１及び第２の行動拠点種別の滞留点とは異なる他の滞留点における滞留が行われていた場合、第１の行動種別の日について、当該他の滞留点における滞留が行われた時間帯と同じ時間帯の第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出し、当該算出した滞留頻度をもとに、当該他の滞留点と第１の行動種別との関連度を決定し、出力する。
本発明の第一の実施の形態によれば、ユーザの滞留場所と行動種別との関連を、位置情報履歴から抽出できる。その理由は、行動特徴抽出部３０２が、滞留点情報２１２を参照し、第１の行動拠点種別の滞留点における滞留が行われた日を第１の行動種別の日として抽出し、第１の行動種別の日のいずれかにおいて、第１及び第２の行動拠点種別の滞留点とは異なる他の滞留点における滞留が行われていた場合、第１の行動種別の日について、当該他の滞留点における滞留と同じ時間帯の第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出し、当該算出した滞留頻度をもとに、当該他の滞留点と第１の行動種別との関連度を決定するためである。これにより、例えば、ユーザの滞留場所が、仕事に関連するかどうかの情報を、位置情報履歴から抽出できる。
また、本発明の第一の実施の形態によれば、ユーザの滞留場所と行動種別との関連を、ユーザが行動種別に対応する行動を行う時間に関わらず抽出できる。その理由は、上述の通り、行動特徴抽出部３０２が、他の滞留点における滞留と同じ時間帯の第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出し、当該算出した滞留頻度をもとに、当該他の滞留点と第１の行動種別との関連度を決定するためである。これにより、例えば、仕事のように、ユーザによって行動が行われる時間帯が異なる場合でも、ユーザの滞留場所と仕事との関連を抽出できる。
（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においては、行動特徴抽出部３０２が、一定日数内に職場滞留点に滞留が行われた勤務日（第１の行動種別の日）と職場滞留点に滞留が行われなかった勤務日ではない日（第１の行動種別の日ではない日）が出現するパターンである周期パターンを抽出し、周期パターンにおける勤務日の順番が同じ日について職場滞留点における滞留頻度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。
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システム１の動作について説明する。
本発明の第二の実施の形態における端末１００の動作、及び、行動類型抽出装置２００の動作についてついては、本発明の第一の実施の形態（図３、及び、図４）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２１２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２１２を受信する。
次に、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２１２から、職場滞留点における滞留が行われた勤務日と職場滞留点に滞留が行われなかった勤務日ではない日に関する周期パターンを抽出する（ステップＳ４０２）。ここで、行動特徴抽出部３０２は、１以上の連続する勤務日の日数と１以上の連続する勤務日でない日の日数とから構成されるパターンについての周期性を検出し、勤務日と勤務日でない日に関する周期パターンを抽出する。
図１２は、本発明の第二の実施の形態における勤務日に関する周期パターン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２１２から、図１２のような周期パターンを抽出する。図１２の例では、勤務日（４日）と勤務日でない日（１日）から構成される周期５日の周期パターンが抽出される。
次に、行動特徴抽出部３０２は、滞留点情報２１２を参照し、周期パターン上のｉ番目（１≦ｉ≦当該周期パターンにおける勤務日の数）の勤務日のいずれかにおいて、職場滞留点及び自宅滞留点とは異なる他の滞留点に滞留したことがある場合、周期パターン上のｉ番目の勤務日の滞留データについて、当該他の滞留点に滞在した時間帯と同じ時間帯における職場滞留点での滞留頻度を算出する（ステップＳ４０３）。そして、行動特徴抽出部３０２は、算出した滞留頻度を、当該他の滞留点と仕事との関連度とし、当該関連度を含む関連度情報３１２を行動特徴記憶部３０３に保存する（ステップＳ４０４）。
図１５は、本発明の第二の実施の形態における、関連度（職場滞留点での滞留頻度）の算出式の例を示す図である。ここで、Ｒｉｔは勤務日の周期パターンにおけるｉ番目の勤務日の時間帯ｔに滞留が行われた滞留点の仕事との関連度、Ｌｔは時間帯ｔの時間長、Ｎｉは滞留点情報２１２に含まれる、周期パターンにおけるｉ番目の勤務日の数、Ｗｉｔｋは周期パターンにおけるｉ番目の勤務日ｋ（ｋ＝１〜Ｎｉ）、時間帯ｔの職場滞留点における滞留時間長を示す。
図１３は、本発明の第二の実施の形態における、時間帯毎の職場滞留点における滞留時間長を示す図である。例えば、図１２のような周期パターンが抽出された場合、図１１の滞留点情報２１２に含まれる、周期パターン上の１番目の勤務日（３／１５、３／２０）、２番目の勤務日（３／１６、３／２１）、３番目の勤務日（３／１７、３／２２）、４番目の勤務日（３／１８、３／２３）の各時間帯の職場滞留点における滞留時間長は、図１３のようになる。
図１４は、本発明の第二の実施の形態における関連度情報３１２の例を示す図である。図１１の滞留点情報２１２に含まれる周期パターン上の１番目の勤務日（３／１５、３／２０）では、職場滞留点（ｓ２）及び自宅滞留点（ｓ１）とは異なる滞留点識別子ｓ３の滞留点における滞留が行われている。行動特徴抽出部３０２は、滞留点識別子ｓ３の滞留点における滞留が行われた時間帯「１５時から１８時」の職場滞留点での滞留頻度を、図７における１番目の勤務日（３／１５、３／２０）の時間帯「１５時から１８時」の滞留時間長をもとに、図１５の式により算出する。この結果、滞留頻度０．６７が算出される。同様に、行動特徴抽出部３０２は、滞留点識別子ｓ４、ｓ５、ｓ１０の滞留点についても、それぞれ、４番目の勤務日（３／１８、３／２３）の時間帯「９時から１２時」、３番目の勤務日（３／１７、３／２２）の時間帯「６時から９時」、１番目の勤務日（３／１５、３／２０）の時間帯「１８時から２１時」の職場滞留点での滞留頻度を算出する。この結果、滞留点識別子ｓ４、ｓ５、ｓ１０の滞留点について、それぞれ滞留頻度０．６７、０．５０、０．３３が算出される。そして、行動特徴抽出部３０２は、算出した滞留頻度をそれぞれの滞留点と仕事との関連度とし、図１４のような関連度情報３１２を出力する。
なお、周期パターン上のｉ番目の勤務日について、ある滞留点に滞留した時間帯が、複数の時間帯に存在する場合、行動特徴抽出部３０２は、周期パターン上のｉ番目の勤務日に関する、複数の時間帯のそれぞれにおける職場滞留点での滞留頻度を算出し、それらの滞留頻度の平均値を仕事との関連度としてもよい。
次に、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に関連度情報３１２を含む行動特徴データ３１１を送信する（ステップＳ４０５）。
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、ユーザが行動種別に対応する行動を行う時間が、日によって異なる場合でも、ユーザの滞留場所と行動種別との関連を抽出できる。その理由は、行動特徴抽出部３０２が、滞留点情報２１２を参照し、一定日数内に第１の行動種別の日と前記第１の行動種別の日ではない日が出現するパターンである周期パターンを抽出し、周期パターンにおけるｉ番目の第１の行動種別の日のいずれかにおいて、他の滞留点における滞留が行われていた場合、周期パターンにおけるｉ番目の第１の行動種別の日について、当該他の滞留点に滞留した時間帯と同じ時間帯の第１の行動拠点種別の滞留点における滞留頻度を算出するためである。これにより、例えば、シフト勤務のように、ユーザによって仕事が行われる時間帯が、日によって異なる場合でも、ユーザの滞留場所と仕事との関連を抽出できる。
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もとに行動類型抽出装置２００が行動類型データ２１１を抽出し、行動特徴抽出装置３００が、行動類型データ２１１にもとづいて行動特徴データ３１１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、行動特徴抽出装置３００に手動で入力された行動類型データ２１１にもとづいて行動特徴データ３１１を抽出してもよい。
この出願は、２０１０年８月４日に出願された日本出願特願２０１０−１７４９６０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。
【産業上の利用可能性】
【０００９】
本発明によれば、ユーザの行動特徴を使った情報配信への用途のほか、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といった用途に適用できる。
【符号の説明】
【００１０】
１  行動特徴抽出システム
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
２１２  滞留点情報
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】
2012018131.tif 000003
【図２】
2012018131.tif 000004
【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】
2012018131.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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【国際調査報告】
2012018131.tif 000018
2012018131.tif 000019