(57)【要約】【課題】通常顧客情報と交通情報、購買情報とはそれぞれ独立した別のデータベースに保存されているが、これらの各データベースをユニークキー無しで連携させ、顧客の利用駅（最寄駅）を推定したい。【解決手段】  ユニークキーの代わりに郵便番号を用いて各データベースの連携を行う。郵便番号は、複数の桁を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、当該部分または全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有している。顧客情報抽出手段１１４−２により、顧客情報から郵便番号及び顧客ＩＤが抽出される。推定結果抽出手段１１４−３により、抽出した郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち１の駅を顧客の利用する駅と推定し、駅ＩＤ、顧客ＩＤが推定結果として抽出される。【選択図】図２
2018022352.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の桁の数字または文字からなり、当該複数の桁の数字または文字を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、当該部分または当該複数の桁の全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有する郵便番号と、顧客ＩＤとを少なくとも対応付けた顧客情報から、郵便番号及び顧客ＩＤを抽出する顧客情報抽出手段と、
抽出した郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち１の駅を顧客の利用する駅と推定し、推定した駅を特定する駅ＩＤと、前記抽出した顧客ＩＤとを推定結果として抽出する推定結果抽出手段と、
を具備することを特徴とする情報分析システム。
【請求項２】
複数の桁の数字または文字からなり、当該複数の桁の数字または文字を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、当該部分または当該複数の桁の全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有する郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち、郵便番号の部分または全部ごとに１の駅を設定した紐付パターン情報を生成する紐付パターン情報生成手段と、
を具備することを特徴とする情報分析システム。
【請求項３】
複数の桁の数字または文字からなり、当該複数の桁の数字または文字を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、当該部分または当該複数の桁の全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有する郵便番号と、顧客ＩＤとを少なくとも対応付けた顧客情報から、郵便番号及び顧客ＩＤを抽出する顧客情報抽出手段と、
郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち、郵便番号の部分または全部ごとに１の駅を設定した紐付パターン情報を生成する紐付パターン情報生成手段と、
抽出した郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち１の駅を顧客の利用する駅と推定し、推定した駅を特定する駅ＩＤと、前記抽出した顧客ＩＤとを推定結果として抽出する推定結果抽出手段と、
を具備することを特徴とする情報分析システム。
【請求項４】
領域は広域、中域、狭域とされ、広域は中域を、中域は狭域をそれぞれ包含し、
郵便番号は、上位から順に広域、中域、狭域に対応して各部分に分割可能とされ、
郵便番号の各部分に、その部分に対応する区分け内またはその近隣に存在する交通機関の駅のうち１の駅が設定されることを特徴とする請求項１〜３いずれか記載の情報分析システム。
【請求項５】
紐付パターン情報生成手段は、交通機関の駅のうち、速達輸送を行なう交通機関が停車する駅を１の駅とすることを特徴とする請求項２〜４いずれか記載の情報分析システム。
【請求項６】
紐付パターン情報生成手段は、交通機関の駅のうち、交通機関のハブとなるターミナル駅を１の駅とすることを特徴とする請求項２〜４いずれか記載の情報分析システム。
【請求項７】
紐付パターン情報生成手段は、交通機関の駅のうち、一日平均の乗車人数の多い駅を１の駅とすることを特徴とする請求項２〜４いずれか記載の情報分析システム。
【請求項８】
紐付パターン情報生成手段は、交通機関の駅のうち、上り方面にある駅を１の駅とすることを特徴とする請求項２〜４いずれか記載の情報分析システム。
【請求項９】
コンピュータを、
複数の桁の数字または文字からなり、当該複数の桁の数字または文字を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、当該部分または当該複数の桁の数字または文字の全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有する郵便番号と、顧客ＩＤとを少なくとも対応付けた顧客情報から、郵便番号及び顧客ＩＤを抽出する顧客情報抽出手段と、
抽出した郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち１の駅を顧客の利用する駅と推定し、推定した駅を特定する駅ＩＤと、前記抽出した顧客ＩＤとを推定結果として抽出する推定結果抽出手段と、
して機能させるための情報分析プログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、
複数の桁の数字または文字からなり、当該複数の桁の数字または文字を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、当該部分または当該複数の桁の数字または文字の全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有する郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち、郵便番号の部分または全部ごとに１の駅を設定した紐付パターン情報を生成する紐付パターン情報生成手段
として機能させるための情報分析プログラム。
【請求項１１】
コンピュータを、
複数の桁の数字または文字からなり、当該複数の桁の数字または文字を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、当該部分または当該複数の桁の数字または文字の全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有する郵便番号と、顧客ＩＤとを少なくとも対応付けた顧客情報から、郵便番号及び顧客ＩＤを抽出する顧客情報抽出手段と、
郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち、郵便番号の部分または全部ごとに１の駅を設定した紐付パターン情報を生成する紐付パターン情報生成手段と、
抽出した郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち１の駅を顧客の利用する駅と推定し、推定した駅を特定する駅ＩＤと、前記抽出した顧客ＩＤとを推定結果として抽出する推定結果抽出手段と、
して機能させるための情報分析プログラム。
【請求項１２】
領域は広域、中域、狭域とされ、広域は中域を、中域は狭域をそれぞれ包含し、
郵便番号は、上位から順に広域、中域、狭域に対応して各部分に分割可能とされ、
郵便番号の各部分に、その部分に対応する区分け内またはその近隣に存在する交通機関の駅のうち１の駅が設定されることを特徴とする請求項９〜１１いずれか記載の情報分析プログラム。
【請求項１３】
複数の桁の数字または文字からなり、当該複数の桁の数字または文字を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、当該部分または当該複数の桁の数字または文字の全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有する郵便番号と、顧客ＩＤとを少なくとも対応付けた顧客情報から、郵便番号及び顧客ＩＤを抽出する顧客情報抽出手段と、
抽出した郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち１の駅を顧客の利用する駅と推定し、推定した駅を特定する駅ＩＤと、前記抽出した顧客ＩＤとを推定結果として抽出する推定結果抽出手段と、
を有する情報分析装置。
【請求項１４】
複数の桁の数字または文字からなり、当該複数の桁の数字または文字を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、当該部分または当該複数の桁の数字または文字の全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有する郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち、郵便番号の部分または全部ごとに１の駅を設定した紐付パターン情報を生成する紐付パターン情報生成手段を有する情報分析装置。
【請求項１５】
複数の桁の数字または文字からなり、当該複数の桁の数字または文字を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、当該部分または当該複数の桁の数字または文字の全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有する郵便番号と、顧客ＩＤとを少なくとも対応付けた顧客情報から、郵便番号及び顧客ＩＤを抽出する顧客情報抽出手段と、
郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち、郵便番号の部分または全部ごとに１の駅を設定した紐付パターン情報を生成する紐付パターン情報生成手段と、
抽出した郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち１の駅を顧客の利用する駅と推定し、推定した駅を特定する駅ＩＤと、前記抽出した顧客ＩＤとを推定結果として抽出する推定結果抽出手段と、
を有する情報分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通機関、特に鉄道の駅を利用する顧客の情報（顧客情報）を分析する情報分析システム、情報分析プログラムおよび情報分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば新しい商品・サービスに対するマーケティング施策の立案や、従来の商品・サービスに対する顧客満足度向上などを目的として、顧客の動向を把握するためのマーケティングリサーチが従来より行われている。
【０００３】
顧客の日常的な動向を把握するために、企業の所有する膨大な情報の中から、顧客が日常的に利用する鉄道、バスなどの交通機関やその駅を抽出することは、マーケティングリサーチ上重要である。
特に、東京、大阪、名古屋などの都市部やその周辺地域では、電車、地下鉄、新幹線などの鉄道が主たる交通機関として利用されている。また、近年では鉄道のターミナル駅に大規模な商業施設を建設するなど、駅を中心とした都市開発が進められている。
【０００４】
そのため、近年では新しい商品・サービスの顧客が日常的に利用する鉄道の駅、すなわち「鉄道の利用駅」を把握することが、顧客の動向を把握するために大変重要となっている。
また、顧客にとって最も利用頻度の高い「鉄道の利用駅」とは、住所又は居所に最も近い駅、すなわち最寄駅を含むことはいうまでもない。しかし、たとえば利便性の高いターミナル駅などが最寄駅以外にあれば、たとえ住所から遠くても最寄駅以外の駅が日常的に利用される場合も考えられる。
本願では最寄駅という用語を「鉄道の利用駅」という意味で使用、定義し、適宜「最寄駅（利用駅）」など注釈を含めて記載する。
【０００５】
従来、「鉄道の最寄駅（利用駅）」の把握には鉄道の顧客に対するアンケートなどが利用されていたが、アンケートの実施、分析には莫大な費用や時間が必要とされていた。
一方、近年、各交通機関が発行するＩＣカード（以下、交通系ＩＣカード）が広く利用されている。交通系ＩＣカードには、その所有者（顧客）の交通情報、個人情報（顧客情報）、購買情報などの多くの情報が格納されている。交通情報とは、たとえば鉄道の最寄駅（利用駅）、その駅を特定する駅ＩＤ（後述する駅ナンバリングなど）、改札の通過時間を含む情報である。個人情報（顧客情報）とは、たとえば顧客の氏名、顧客を特定する顧客ＩＤ、自宅住所又は居所、郵便番号、年齢を含む情報である。購買情報とは、たとえば交通系ＩＣカードの機能である電子マネーの残高、電子マネーを利用した商品、購買金額、購買場所を含む情報である。
そのため、交通系ＩＣカードに記録された情報を使用したマーケティングリサーチが多く行われるようになった。
【０００６】
なお、このように交通系ＩＣカードなどで蓄積された企業内の膨大な情報（ビッグデータ）を分析・加工して企業の意思決定に活用するマーケティングリサーチの手法は「ビジネスインテリジェンス（ＢＩ：Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）」と呼ばれ、注目されている。
【０００７】
たとえば、交通系ＩＣカードに記録された最寄駅や改札の通過時間などの交通情報、自宅住所や勤務先住所などの顧客情報から、顧客が日常的に移動する場所を抽出するシステムなどが知られている（たとえば特開２０１５−１３５５８９号公報）。顧客の移動した曜日（平日または休日）や時間帯、頻度などから、抽出された場所への移動目的を、あらかじめ設定した４つの移動目的「自宅」「仕事」「私用」「娯楽」のいずれに該当するかを推定している。顧客が移動する場所に「鉄道の最寄駅」を設定すれば、最寄駅への顧客の移動目的を推定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１５−１３５５８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特開２０１５−１３５５８９号公報記載の構成では、顧客が日常的に目的を持って移動する場所（移動場所）が少ないことに着目し、顧客の移動目的をあらかじめ４つに限定している。そして、多くの顧客にとって「移動場所」とされる特定の場所がある場合、この場所を含むエリアを設定している。たとえば、大きなターミナル駅のひとつである池袋駅を「移動場所」とし、池袋駅を中心とする商業地帯を「エリア（池袋エリア）」として設定する。
そして、顧客の移動目的を４つのうちいずれかひとつと推定し、移動目的ごとに顧客の動向を分析する。たとえば「『仕事』を目的として『池袋エリア』を利用している顧客」の人数や年齢を分析すれば、このエリアがいずれの移動目的で利用されているのかを把握することができる。また、分析をエリアごとに行えば、エリアで移動目的の比較ができる。
しかし、顧客の移動場所や移動目的を把握することはできても、顧客の購買情報は把握できない。
【００１０】
近年の交通系ＩＣカードは電子マネー機能を有しており、電子マネーを使用して駅構内の売店などで少額の商品を購買（購入）することはできる。しかし、交通系ＩＣカードの電子マネー機能では１回あたりや月あたりの上限額が設定されている。そのため、百貨店における高額商品の購買や、駅構内であっても駅のカウンターにおける高額な特急券の購買などにおいては電子マネー機能を使用できない。
【００１１】
交通系ＩＣカードではなくクレジットカードを利用すれば、高額商品を購買することができる。
しかし、顧客の個人情報（顧客情報）や交通情報、クレジットカードによる支払を含む購買情報を記録する各データベースは、交通系ＩＣカードを発行する交通機関の会社と、クレジットカードを発行するクレジット会社とが別会社であるなどの理由もあり、通常独立している。そのため、クレジットカードを利用して高額商品を複数回購買する優良顧客や、その優良顧客の住所に近い最寄駅（利用駅）などを、顧客情報、購買情報、交通情報を関連付けて抽出することは難しい。
また、交通系ＩＣカードにより様々な交通機関を使用したり少額の購買をすることはできても、交通系ＩＣカード自体は各交通機関で発行されるものである。そのため、交通系ＩＣカードに記録された各顧客の交通情報は、交通機関の各社で独立したデータベースに記録されている。そのため、交通機関の各社をまたいで顧客情報、購買情報、交通情報を抽出することは難しい。
【００１２】
顧客情報、特にクレジットカードによる購買情報、交通情報など、各データベースを連携させれば優良顧客やその最寄駅を抽出することができる。独立した複数のデータベースを連携させるにはユニークな共通キー（ユニークキー）が必要となるが、新たなユニークキーを既存のデータベースに設定するとデータベース変更の手間がかかるばかりか、データベースの容量が増大する。
【００１３】
本発明は、顧客の購買情報や交通情報など既存のデータベースを変更することなく連携させて顧客ごとに「鉄道の最寄駅（利用駅）」を抽出し、顧客の日常的な動向を容易に把握することのできる情報分析システムの提供を目的としている。
また、本発明は、コンピュータを、顧客の購買情報や交通情報など既存のデータベースを変更することなく連携させて顧客ごとに「鉄道の最寄駅」を抽出し、顧客の日常的な動向を容易に把握するように機能させるための情報分析プログラムの提供を別の目的としている。
さらに、顧客の購買情報や交通情報など既存のデータベースを変更することなく連携させて顧客ごとに「鉄道の最寄駅」を抽出し、顧客の日常的な動向を容易に把握するように機能させるための情報分析装置の提供をさらに他の目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明では、郵便番号の構造に着目し、顧客情報に含まれる郵便番号から顧客の最寄駅を推定している。
すなわち、請求項１、９、１３に係る本発明によれば、複数の桁の数字または文字からなり、当該複数の桁の数字または文字を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、当該部分または当該複数の桁の全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有する郵便番号と、顧客ＩＤとを少なくとも対応付けた顧客情報から、郵便番号及び顧客ＩＤを抽出する顧客情報抽出手段と、抽出した郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち１の駅を顧客の利用する駅と推定し、推定した駅を特定する駅ＩＤと、前記抽出した顧客ＩＤとを推定結果として抽出する推定結果抽出手段と、を具備している。
また、請求項２、１０、１４に係る本発明によれば、複数の桁の数字または文字からなり、当該複数の桁の数字または文字を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、当該部分または当該複数の桁の全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有する郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち、郵便番号の部分または全部ごとに１の駅を設定した紐付パターン情報を生成する紐付パターン情報生成手段と、を具備している。
さらに、請求項３、１１、１５に係る本発明によれば、複数の桁の数字または文字からなり、当該複数の桁の数字または文字を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、当該部分または当該複数の桁の全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有する郵便番号と、顧客ＩＤとを少なくとも対応付けた顧客情報から、郵便番号及び顧客ＩＤを抽出する顧客情報抽出手段と、郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち、郵便番号の部分または全部ごとに１の駅を設定した紐付パターン情報を生成する紐付パターン情報生成手段と、抽出した郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち１の駅を顧客の利用する駅と推定し、推定した駅を特定する駅ＩＤと、前記抽出した顧客ＩＤとを推定結果として抽出する推定結果抽出手段と、を具備している。  
【発明の効果】
【００１５】
請求項１、９、１３に係る本発明では、購買情報などとデータベースが異なっていても、郵便番号さえ含まれていれば顧客情報のデータベースと連携することができる。郵便番号は通常よく登録されている項目であるから、独立した複数のデータベースを連携させるためのユニークな共通キー（ユニークキー）を新たに設定しなくても、郵便番号さえあればデータベース変更の手間が不要となり、データベースの容量が極端に低下することはない。
データベースを連携させ、郵便番号の各部分または全部と、これらに対応する領域内または近隣に存在する交通機関の駅（１の駅）とを対応させておけば、顧客の郵便番号の各部分または全部と一致した場合はその１の駅が顧客の最寄駅（利用駅）と推定することができる。そのため、顧客の利用する駅を抽出、把握することができる。そして、たとえば、クレジットカードを利用した購買情報であれば、クレジットカードを利用して高額商品を複数回購買する優良顧客を抽出し、その顧客の最寄駅を含む日常的な動向を把握することができる。
請求項２、１０、１４に係る本発明では、郵便番号の各部分または全部と交通機関の駅（１の駅）とを対応付ける紐付パターン情報を容易に設定、生成することができ、データベース変更の手間が不要となる。
請求項３、１１、１５に係る本発明では、郵便番号によりデータベースを連携させて顧客の利用する駅を抽出、把握することができるだけではなく、紐付パターン情報を容易に設定、生成し、顧客の利用する駅を抽出、把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施例に係る情報分析システムの構成を表す概略図を示す。
【図２】本発明の一実施例に係る情報分析装置（情報処理装置）の構成例を表すブロック図を示す。
【図３】交通機関収入マスタが格納する情報の構成の一例である概略図を示す。
【図４】（Ａ）は顧客マスタ、（Ｂ）は購買マスタ、（Ｃ）は顧客・購買マスタが格納する情報の構成の一例である概略図をそれぞれ示す。
【図５】（Ａ）は郵便番号マスタが格納する情報の構成の一例である概略図、（Ｂ）は我が国における郵便番号の構成を説明する概略図をそれぞれ示す。
【図６】（Ａ）は鉄道の駅マスタ、（Ｂ）は駅ナンバリングマスタ、（Ｃ）は地図・緯度経度マスタが格納する情報の構成の一例である概略図をそれぞれ示す。
【図７】代表駅マスタが格納する情報の構成の一例である概略図を示す。
【図８】紐付パターンマスタが格納する情報の構成の一例である概略図を示す。
【図９】最寄駅ナンバリングマスタが格納する情報の構成の一例である概略図を示す。
【図１０】最寄駅推定マスタが格納する情報の構成の一例である概略図を示す。
【図１１】代表駅情報生成処理のフロー図を示す。
【図１２】情報抽出処理のフロー図を示す。
【図１３】紐付パターン情報生成処理のフロー図を示す。
【図１４】（Ａ）〜（Ｅ）は、第３の駅の絞り込み処理のフロー図をそれぞれ示す。
【図１５】最寄駅ナンバリング情報生成処理のフロー図を示す。
【図１６】（Ａ）は最寄駅推定処理の全体を表すフロー図、（Ｂ）は顧客情報抽出処理のフロー図、（Ｃ）は推定結果抽出処理のフロー図をそれぞれ示す。
【図１７】最寄駅表示処理のフロー図を示す。
【図１８】端末の表示画面の一例である概略図を示す。
【図１９】最寄駅ナンバリング情報更新処理のフロー図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
複数の桁の数字または文字からなり、当該複数の桁の数字または文字を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、当該部分または当該複数の桁の全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有する郵便番号と、顧客ＩＤとを少なくとも対応付けた顧客情報から、郵便番号及び顧客ＩＤを抽出する顧客情報抽出手段と、抽出した郵便番号の部分または全部に対応した領域内または近隣に存在する交通機関の駅のうち１の駅を顧客の利用する駅と推定し、推定した駅を特定する駅ＩＤと、前記抽出した顧客ＩＤとを推定結果として抽出する推定結果抽出手段と、を具備している。
【実施例】
【００１８】
１．情報分析システムの構成
以下、図面を参照しながら本発明の実施例について詳細に説明する。図１は、本発明の一実施例に係る情報分析システムの構成を表す概略図を示す。
本発明の情報分析システムは、たとえば、情報分析装置（情報処理装置）１０、外部の１または複数のデータベース２０、表示装置を備える端末３０をネットワーク４０によって互いに通信可能に接続することで構成されている。端末３０は利用者によって操作される。
【００１９】
情報分析装置１０は、たとえばサーバ型の情報処理装置とされ、端末３０の要求に応じて端末への情報送信などの動作を行う。端末３０の内部には情報処理機能を有するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ；プロセッサ）、メモリなどの電子部品を備えている。
【００２０】
データベース２０は、たとえば、交通機関収入マスタ２１、顧客・購買マスタ２２（顧客マスタ２２ａ、購買マスタ２２ｂ）、郵便番号マスタ２３、鉄道の駅マスタ２４、駅ナンバリングマスタ２５、地図・緯度経度マスタ２６を有しており、各情報をマスタに格納している。
顧客・購買マスタ２２は、顧客の個人情報である顧客情報を格納した顧客マスタ２２ａ、クレジットカードなどによる顧客の購買情報を格納した購買マスタ２２ｂを連携させて作成される。つまり、顧客・購買マスタ２２は顧客情報、購買情報の双方を格納している。しかし、これに限定されず、顧客マスタ、購買マスタを独立させ、顧客情報、購買情報を別に格納してもよい。
交通機関収入マスタ２１、顧客・購買マスタ２２は、たとえば交通機関の会社（鉄道会社）、クレジット会社などそれぞれ別の会社が所有するデータベースに格納されたものを想定しているが、これに限定されない。また、郵便番号マスタ２３、鉄道の駅マスタ２４、駅ナンバリングマスタ２５、地図・緯度経度マスタ２６は、たとえばインターネット上で取得可能なオープンデータを想定しているが、これに限定されない。
【００２１】
なお、各情報（データ）はテーブル形式とされるが、これに限定されない。これらデータはテーブル形式のデータ構造でなくてもよく、リスト、キューなど、テーブル以外の形式であってもよい。
【００２２】
端末３０は、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置であって、内部に情報を処理するためのＣＰＵ、フラッシュメモリなどの電子部品を備えている。
【００２３】
ネットワーク４０は通信ネットワークであり、たとえば、イントラネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの有線または無線の通信網とされる。
【００２４】
２．情報分析装置（情報処理装置）の構成
図２は、本発明の一実施例に係る情報分析装置（情報処理装置）の構成例を表すブロック図を示す。
情報分析装置（情報処理装置）１０は、ＣＰＵ（プロセッサ）などから構成されて各部を制御するとともに、各種のプログラムを実行する制御部１１、フラッシュメモリなどの記憶媒体から構成されて情報を記憶する記憶部１２、ネットワーク４０を介して外部と通信する通信部１３を備えている。
なお、本発明はたとえばサーバ型の情報分析装置内の制御部１１で実行されるが、これに限定されず、たとえば汎用コンピュータ上で実行されるソフトウェアで実行してもよいし、専用のハードウェアや、ソフトウェアおよびハードウェアの組み合わせで実行してもよい。
【００２５】
制御部１１は、記憶部１２に記録された後述する情報分析プログラム１２０を実行することで、交通機関収入情報抽出手段１１０ａ、顧客情報抽出手段１１０ｂ、郵便番号情報抽出手段１１０ｃ、鉄道の駅情報抽出手段１１０ｄ、駅ナンバリング情報抽出手段１１０ｅ、地図・緯度経度情報抽出手段１１０ｆ、代表駅情報生成手段１１１、紐付パターン情報生成手段１１２、最寄駅ナンバリング情報生成手段１１３、最寄駅推定手段１１４、最寄駅表示手段１１５、最寄駅ナンバリング情報更新手段１１６などとして機能する。
なお、最寄駅推定手段１１４は、顧客情報抽出手段１１４−２、推定結果抽出手段１１４−３を具備している。
【００２６】
記憶部１２は、たとえば記録媒体としてのハードディスク（図示せず）と、ハードディスクに記録されたマスタデータや所定のプログラムなどを読み出すとともにハードディスクに所定の情報を書き込む為のドライバである記録ヘッド（図示せず）とを備えている。もちろん、ハードディスクの代わりに記録部１２をフラッシュメモリやメモリカードやＣＤやＤＶＤなどの光ディスクにより構成してもよい。
記憶部１２は、情報分析プログラム１２０のほか、制御部１１の各手段により作成される代表駅マスタ１２１、紐付パターンマスタ１２２、最寄駅ナンバリングマスタ１２３、最寄駅推定マスタ１２４を記憶している。また、記憶部１２内の各マスタの情報を外部のサーバに格納させ、ネットワークの通信により取得する構成としてもよい。
【００２７】
なお、後述する情報分析プログラム１２０の一部またはすべては専用ハードウェアで実現してもよく、モジュール化されていてもよい。また、情報分析プログラム１２０は、プログラム配布サーバや記憶媒体によって各端末３０にインストールされていてもよい。
【００２８】
制御部１１において、交通機関収入情報抽出手段１１０ａは、ネットワーク４０を介して交通機関収入マスタ２１の情報、すなわち交通機関収入情報を抽出する（後述する図３）。同様に、顧客情報抽出手段１１０ｂは顧客・購買マスタ２２の格納する情報のうち顧客情報を、郵便番号情報抽出手段１１０ｃは郵便番号マスタ２３の情報（郵便番号情報）を、鉄道の駅情報抽出手段１１０ｄは鉄道の駅マスタ２４の情報（鉄道の駅情報）を、駅ナンバリング情報抽出手段１１０ｅは駅ナンバリングマスタ２５の情報（駅ナンバリング情報）を、地図・緯度経度情報抽出手段１１０ｆは地図・緯度経度マスタ２６の情報（地図・緯度経度情報）をそれぞれ抽出する（後述する図４（Ａ）〜６）。
【００２９】
代表駅情報生成手段１１１は、ユーザが分析対象とする鉄道の駅情報を生成し、代表駅マスタ１２１を作成する（後述する図１１、１２）。同様に、それぞれの情報を生成して、紐付パターン情報生成手段１１２は紐付パターンマスタ１２２を、最寄駅ナンバリング情報生成手段１１３は最寄駅ナンバリングマスタ１２３を作成する(後述する図１３〜１５)。
最寄駅推定手段１１４は、最寄駅推定を生成し、最寄駅推定マスタ１２４を作成して顧客の最寄駅を推定する(後述する図１６（Ａ）〜（Ｃ）)。
最寄駅表示手段１１５は、推定した最寄駅、顧客情報などを端末３０の表示装置に表示するための指示を行う(後述する図１７)。
最寄駅ナンバリング情報更新手段１１６は、最寄駅ナンバリングマスタ１２３の情報に更新があった場合、その情報を更新する。(後述する図１９)
【００３０】
３．各マスタの構成
次に、各マスタについて説明する。初めに外部のデータベース２０に格納されているマスタについて述べ、次に制御部１１の各処理により作成されるマスタについて述べる。
なお、実施例では、マスタに格納される郵便番号は、現在我が国で使用されている７ケタの郵便番号（ハイフン無し）としているが、これに限定されない。
【００３１】
３．１  交通機関収入マスタのデータ構成
図３は、交通機関収入マスタが格納する情報の構成の一例である概略図を示す。
図３の交通機関収入マスタ２１は、鉄道の各駅における収入の情報である交通機関収入情報を格納している。図３の交通機関収入マスタ２１は、たとえば、日本の各鉄道会社で導入されている駅ナンバリング、駅ナンバリングに対応する駅名、その駅の窓口での切符販売などによる駅収入（１日平均）、乗車人数（１日平均）を構成項目として有している。たとえば、（鉄道会社のひとつである東武鉄道が設定した）駅ナンバリング「ＴＳ０１」、「ＴＳ０１」に対応する駅名「浅草」、浅草駅における（東武鉄道の）一日平均の駅収入「￥３００，０００」、一日平均の乗車人数「３０，０００」（人）がそれぞれ格納されている。
【００３２】
駅ナンバリングとは、主に鉄道の駅に対して、通常の駅名とは別に英字と数字などからなる駅番号を鉄道の路線（鉄道会社）ごとに設定する制度またはその駅番号をいい、近年我が国で広く導入されている。なお、構成項目「駅ナンバリング」に格納される情報は必ずしも実際の駅ナンバリングでなくてもよく、駅を特定する駅ＩＤであれば足りる。たとえば、駅ナンバリングを導入していない鉄道会社の場合は、任意の駅ＩＤを設定することができる。
また、一日平均の駅収入、一日平均の乗車人数の構成項目は例示であってこれに限定されず、ユーザの分析したい情報を構成項目とすることができる。
【００３３】
３．２  顧客・購買マスタのデータ構成
図４（Ａ）は顧客マスタ、（Ｂ）は購買マスタ、（Ｃ）は顧客・購買マスタが格納する情報の構成の一例である概略図をそれぞれ示す。
図４（Ｃ）の顧客・購買マスタ２２は、顧客の個人情報である顧客情報を格納した顧客マスタ２２ａ、たとえばクレジットカードを利用した顧客の購買情報を格納した購買マスタ２２ｂを連携させて作成される。
図４（Ａ）の顧客マスタ２２ａは、たとえば、クレジットカードを所有する顧客の住所又は居所の郵便番号（ハイフン無し、７桁）、顧客を特定するＩＤである顧客ＩＤ、顧客の年齢、性別、顧客住所市区町村、顧客住所町域、顧客住所都道府県を構成項目として有している。たとえば、郵便番号「１１１００２４」、この郵便番号を住所又は居所とする顧客のＩＤ「１Ａ」、年齢「３０」、郵便番号に対応する顧客住所市区町村「台東区」、顧客住所町域「今戸」、顧客住所都道府県「東京都」がそれぞれ格納されている。
また、図４（Ｂ）の購買マスタ２２ｂは、たとえば、ある年月においてクレジットカードを利用した購買履歴情報、すなわち顧客ＩＤ、購買日付、購買額、東武鉄道特急券販売店、ポイントを構成項目として有している。実施例では、顧客の購買のうち、ユーザが「特急券」の購買に着目、分析をすることを想定しており、図４（Ｂ）の購買マスタ２２ｂは「特急券」の購買情報のみを抽出したマスタとなっている。購買マスタ２２ｂは、たとえば、顧客のＩＤ「１Ａ」、８桁の購買日付「２０１６０４０１」（２０１６年０４月０１日）、この日付における購買額「￥１００，０００」、特急券を購買した店舗の名称である東武鉄道特急券販売店「東武鉄道カウンター」、購買額に応じたクレジットカードのポイント「１００」がそれぞれ格納されている。
【００３４】
顧客マスタ２２ａ、購買マスタ２２ｂを連携して顧客・購買マスタ２２を作成する処理は、各情報をたとえば顧客ＩＤでソートし、顧客ＩＤごとに購買日付のうちある年月を抽出して購買合計額を算出するのみで足りるため、ここでは詳細を省略する。図４（Ｃ）の顧客・購買マスタ２２は、購買マスタ２２ｂの構成項目「購買日付」が２０１６年０４月である購買情報を抽出して作成されたものである。もちろん、購買情報の期間はこれに限定されず、ユーザが所望する分析対象の期間を設定し、その期間の購買情報を抽出すればよい。また、図４（Ｂ）の購買マスタ２２ｂの構成項目「東武鉄道特急券販売店」を見るとわかるように、図４（Ｂ）の購買マスタは、クレジットカードを利用した購買情報のうち、商品「（出願人である）東武鉄道の特急券」の購買情報を対象としている。当然、購買対象となる商品・サービスはこれに限定されない。ユーザが所望する分析対象の商品・サービスを設定し、その商品等に関する購買情報を抽出すればよい。
【００３５】
図４（Ｃ）の顧客・購買マスタ２２は、顧客マスタ２２ａ、購買マスタ２２ｂを連携して抽出された顧客情報、購買情報の双方を格納している。顧客・購買マスタ２２は、たとえば、クレジットカードを所有する顧客の住所又は居所の郵便番号（ハイフン無し、７桁）、顧客を特定するＩＤである顧客ＩＤ、顧客の年齢、ある年月（たとえば２０１６年４月）においてクレジットカードを利用した購買履歴情報、すなわち購買合計額、特急券購買回数を構成項目として有している。たとえば、郵便番号「１１１００２４」、この郵便番号を住所又は居所とする顧客のＩＤ「１Ａ」、顧客の年齢「３０」、この顧客がクレジットカードを利用して購買した購買合計額「￥３００，０００」、駅の窓口などで特急券を購買した回数「３回」がそれぞれ格納されている。
なお、購買合計額、特急券購買回数の構成項目は例示であってこれに限定されず、ユーザの分析したいその他の購買情報、あるいは購買以外の情報であってもよい。
【００３６】
３．３  郵便番号マスタのデータ構成
図５（Ａ）は郵便番号マスタが格納する情報の構成の一例である概略図、（Ｂ）は我が国における郵便番号の構成を説明する概略図をそれぞれ示す。
図５（Ａ）の郵便番号マスタ２３は、我が国における郵便番号に関する情報である郵便番号情報を格納している。郵便番号マスタ２３は、たとえば、我が国で使用されるハイフン無しの連続した７桁の郵便番号と、その郵便番号に対応する都道府県、市区町村、町域までを記載した（町域までの）一部住所を構成項目として有している。つまり、一部住所とは、丁、番地、建物・マンション名などは含まず、町域までを表した住所をいう。たとえば、郵便番号マスタ２３には、７桁の郵便番号「１１１００２４」、これに対応する（町域までの）一部住所「東京都台東区今戸」がそれぞれ格納されている。
【００３７】
なお、郵便番号マスタ２３として、たとえば日本郵便株式会社が公表している「郵便番号データ」（ＣＳＶ形式）を使用することができる。郵便番号マスタ２３は北海道から沖縄県まで日本全国すべての郵便番号を含むものでもよいし、ユーザが分析したいエリア（たとえば関東地方や東京都など）に限定してもよい。
【００３８】
郵便番号は、通常、複数の桁の数字または文字からなり、複数の桁の数字または文字を上位から１以上の桁よりなる部分に分割可能とされ、部分または複数の桁の全部が全国を区分けした領域に対応した構造を有している。
我が国における現在の郵便番号は、図５（Ｂ）に示すように、７桁の数字のみからなり、複数の行の数字を上２桁、上５桁、上７桁（全部）に分割可能とされ、これらの郵便番号の一部または全部が我が国の区分けした領域に対応している。つまり、我が国は広域、中域、狭域という領域に区分けされ、我が国の郵便番号のうち、上２桁からなる部分が広域である都道府県、上５桁からなる部分が広域であるその都道府県内に含まれる市区町村（中域）、上７桁からなる全部が広域、中域である都道府県、市町村内に含まれる町域（狭域）をそれぞれ表している。このように、領域はたとえば、広域、中域、狭域とされ、広域は中域を、中域は狭域をそれぞれ包含している。
【００３９】
図５（Ｂ）の７桁の郵便番号「１１１００２４」を例に挙げると、まず、上２桁「１１」は東京都（広域）を表している。なお、上２桁のうち、１０〜２０が東京都に該当する。上２桁「１１」に３桁「１００」を加えた上５桁「１１１００」は東京都台東区（広域、中域）を表している。なお、上５桁の１１０００または１１１００が東京都台東区に該当する。上５桁「１１１００」に２桁「２４」を加えた上７桁（全部）「１１１００２４」は東京都台東区今戸（広域、中域、狭域）を表している。つまり、７桁の郵便番号「１１１００２４」の（町域までの）一部住所は「東京都台東区今戸」となる。
【００４０】
３．４  鉄道の駅マスタのデータ構成
図６（Ａ）は鉄道の駅マスタが格納する情報の構成の一例である概略図を示す。
鉄道の駅マスタ２４は、我が国における鉄道の駅に関する鉄道の駅情報を格納している。鉄道の駅マスタ２４は、たとえば、駅名、駅名ふりがな、駅名に表される駅を管轄する鉄道会社の社名等、郵便番号上７桁、都道府県以下をすべて記載した全部住所、緯度、経度を構成項目として有している。たとえば、駅名「浅草」、その駅名ふりがなである「あさくさ」、浅草駅を管轄する鉄道会社「東武鉄道」（東武鉄道株式会社）、郵便番号上７桁「１１１００３３」、全部住所「東京都台東区花川戸１−４−１」、緯度「３５．７１２０３８」、経度「１３９．７９８４７５」がそれぞれ格納されている。
なお、鉄道の駅マスタ２４はインターネット上で取得可能なオープンデータを想定しているが、オープンデータに限定されないほか、図６（Ａ）に示すようなテーブル形式に限定されない。
【００４１】
３．５  駅ナンバリングマスタのデータ構成
図６（Ｂ）は駅ナンバリングマスタが格納する情報の構成の一例である概略図を示す。
駅ナンバリングマスタ２５は、図３に例示した我が国における鉄道の駅の駅ナンバリングに関する駅ナンバリング情報を格納している。駅ナンバリングマスタ２５は、たとえば、駅名、駅名ふりがな、駅名に表される駅を管轄する鉄道会社の社名等、駅ナンバリングを構成項目として有している。たとえば、駅名「浅草」、その駅名ふりがなである「あさくさ」、浅草駅を管轄する鉄道会社「東武鉄道」（東武鉄道株式会社）、東武鉄道が設定した駅ナンバリング「ＴＳ０１」がそれぞれ格納されている。
【００４２】
ここで、鉄道の駅の中には、異なる鉄道路線が複数乗り入れてターミナル駅となるものがある。駅ナンバリングは鉄道の路線（鉄道会社）ごとに設定されるものであるため、ターミナル駅の場合、同一の駅に複数の駅ナンバリングが設定される。
たとえば、浅草駅は東武鉄道の東武伊勢崎線、東京メトロの銀座線、都営地下鉄の浅草線の計３つの鉄道会社による３つの路線が乗り入れており、東武鉄道は「ＴＳ０１」、東京メトロは「Ｇ１８」、都営地下鉄は「Ａ１８」とそれぞれ異なる駅ナンバリングを設定している。そのため、駅ナンバリングマスタ２５において、たとえば、１〜３行目までの構成項目「駅名」「駅名ふりがな」は「浅草」「あさくさ」であり、同一の駅を表していても、構成項目「社名等」ごとに対応する駅ナンバリングが構成項目「駅ナンバリング」に格納されている。
なお、鉄道の駅マスタ２４と同様に、駅ナンバリングマスタ２５もインターネット上で取得可能なオープンデータを想定しているが、オープンデータに限定されないほか、図６（Ｂ）に示すようなテーブル形式に限定されない。
【００４３】
３．６  地図・緯度経度マスタのデータ構成
図６（Ｃ）は、地図・緯度経度マスタが格納する情報の構成の一例である概略図を示す。
地図・緯度経度マスタは、我が国における所定の範囲の地図とその緯度・経度を含む地図・緯度経度情報を格納している。
地図・緯度経度マスタ２６は、たとえば、所定の範囲の地図画像、その地図画像に示される緯度範囲、経度範囲を構成項目として有している。たとえば、地図画像として関東地方の白地図、この地図が示す緯度範囲「３４．３９６３０〜３６．５８６０６」、経度範囲「１３８．５８５７１〜１４１．３５８４４」がそれぞれ格納されている。
もちろん、地図・緯度経度マスタ２６もインターネット上で取得可能なオープンデータを想定しているが、オープンデータに限定されないほか、図６（Ｃ）に示すようなテーブル形式に限定されない。また、地図画像、緯度・経度の各情報はインターネットを介してそれぞれ別に取得されてもよい。さらに、たとえば鉄道の駅や路線などを記載した鉄道情報、川・山などの地形情報が地図情報に含まれていてもよく、ユーザが所望する地図画像を使用することができる。
【００４４】
３．７  代表駅マスタのデータ構成
以下のマスタは、各情報生成手段により作成されるマスタである。
図７は、代表駅マスタが格納する情報の構成の一例である概略図を示す。
代表駅マスタ１２１は、代表駅情報生成手段１１１で作成され、ユーザが分析の対象とする鉄道の駅を「代表駅」と定義し、ユーザが分析対象として所望する代表駅の情報、すなわち代表駅情報を格納している。たとえば、ユーザが所望する分析の対象が我が国のすべての鉄道の駅であれば、北海道から沖縄までのすべての鉄道の駅が代表駅とされる。また、ユーザが特定の地方や路線にある鉄道の駅を分析対象とするのであれば、所望の範囲に代表駅を限定することもできる。
代表駅マスタ１２１は、たとえば、駅ナンバリング、連絡駅１〜３、その駅名（漢字表記）、駅名ふりがな（ひらがな表記）、駅ナンバリングに表される駅を管轄する鉄道会社の社名等、郵便番号上７桁（全部）、全部住所、緯度、経度を構成項目として有している。たとえば、駅ナンバリング「ＴＳ０１」、別の駅ナンバリングである連絡駅１「Ｇ１９」、連絡駅２「Ａ１８」、これらに対応する駅名「浅草」、その駅名ふりがな「あさくさ」、駅ナンバリングに表された鉄道会社「東武鉄道」（東武鉄道株式会社）、浅草駅の郵便番号上７桁「１１１００３３」、住所である全部住所「東京都台東区花川戸１−４−１」、緯度「３５．７１２０３８」、経度「１３９．７９８４７５」がそれぞれ格納されている。
【００４５】
代表駅マスタ１２１の構成項目「駅ナンバリング」「連絡駅１」「連絡駅２」「連絡駅３」にはいわゆる駅ナンバリングが格納されるが、「駅ナンバリング」、「連絡駅１〜３」はそれぞれ異なる意味合いを持つ。ターミナル駅など、同一の駅に複数の異なる駅ナンバリングが設定されている場合、代表駅マスタ１２１の構成項目「社名等」に記載された鉄道会社が設定した駅ナンバリングが構成項目「駅ナンバリング」に、その他の鉄道会社が設定した駅ナンバリングが構成項目「連絡駅１」「連絡駅２」「連絡駅３」にそれぞれ格納される。たとえば、代表駅マスタ１２１の１行目に示された浅草駅はターミナル駅とされるが、構成項目「駅ナンバリング」には構成項目「社名等」に記載された「東武鉄道」の設定した駅ナンバリング「ＴＳ０１」が、構成項目「連絡駅１」「連絡駅２」には東京メトロ、都営地下鉄が設定した浅草駅のその他の駅ナンバリング「Ｇ１８」「Ａ１８」がそれぞれ格納されている。
【００４６】
３．８  紐付パターンマスタのデータ構成
図８は紐付パターンマスタが格納する情報の構成の一例である概略図を示す。
紐付パターンマスタ１２２は、紐付パターン情報生成手段１１２で作成され、ユーザが分析の対象とする代表駅と、上位から１以上の桁よりなる部分または全部（７桁）の郵便番号とを関連付ける（紐付ける）紐付パターン情報を格納している。
紐付パターンマスタ１２２は、たとえば、郵便番号上２桁、上５桁、上７桁（全部）、駅ナンバリング、駅名、駅名ふりがな（ひらがな表記）を構成項目として有している。たとえば、図８の紐付パターンマスタ１２２の１行目には、郵便番号上２桁「１１」、駅ナンバリング「０００１」、これに対応する駅名「新宿」、その駅名ふりがな「しんじゅく」がそれぞれ格納されている。構成項目「郵便番号上５桁」「郵便番号上７桁」は空欄とされている。
また、２行目には郵便番号上５桁「１１１００」、駅ナンバリング「００１３」、これに対応する駅名「上野」、この駅名ふりがな「うえの」がそれぞれ格納されている。構成項目「郵便番号上２桁」「郵便番号上７桁」は空欄とされている。
３、４行目には郵便番号上７桁「１１１００２４」「１１１００２５」が、駅ナンバリング「Ａ１８」「ＴＳ０１」がそれぞれ格納されているが、これに対応する駅名「浅草」、この駅名ふりがな「あさくさ」は共通している。
【００４７】
このように、紐付パターンマスタ１２２の構成項目「郵便番号」は、郵便番号の上位の桁からツリー状の階層構造をなすように格納されている。そして、紐付パターンマスタ１２２の構成項目のうち「郵便番号上２桁」「郵便番号上５桁」「郵便番号上７桁」は、いずれかひとつの項目が格納されていればよいとされる。
代表駅（後述する第１の駅、第２の駅、第３の駅）と上位から１以上の桁よりなる郵便番号の部分とを関連付ける（紐付ける）方法など紐付パターンマスタ１２２の作成については後述する。
【００４８】
３．９  最寄駅ナンバリングマスタのデータ構成
図９は最寄駅ナンバリングマスタが格納する情報の構成の一例である概略図を示す。
最寄駅ナンバリングマスタ１２３は、最寄駅ナンバリング情報生成手段１１３で作成され、上７桁（全部）の郵便番号、最寄駅に関する情報を関連付ける最寄駅ナンバリング情報を格納している。
最寄駅ナンバリングマスタ１２３は、たとえば、郵便番号上７桁、駅ナンバリング、駅名、駅名ふりがな（ひらがな表記）、緯度、経度を構成項目として有している。たとえば、郵便番号上７桁「１１１００２４」、駅ナンバリング「ＴＳ０１」、これに対応する駅名「浅草」（駅）、その駅名ふりがな「あさくさ」、緯度「３５．７１２０３８」、経度「１３９．７９８４７５」がそれぞれ格納されている。
図９の最寄駅ナンバリングマスタ１２３において、１行目と２行目の駅名はいずれも「浅草駅」とされ、構成項目「駅ナンバリング」「駅名ふりがな」「緯度」「経度」に格納された情報は１行目、２行目で共通している。しかし、構成項目「郵便番号上７桁」に格納された情報は、１行目が「１１１００２４」、２行目が「１１１００２５」とされ、同一の鉄道駅でも郵便番号が異なっている。
同様の特徴が、図８の最寄駅ナンバリングマスタ１２３の３行目、４行目の駅名「押上」（駅）にも見られる。
【００４９】
３．１０  最寄駅推定マスタのデータ構成
図１０は、最寄駅推定マスタが格納する情報の構成の一例である概略図を示す。
最寄駅推定マスタ１２４は、最寄駅推定手段１１４で作成され、顧客の最寄駅と推定される駅、顧客情報（購買情報を含む）を関連付ける最寄駅推定情報が格納されている。
最寄駅推定マスタ１２４は、たとえば、駅名、顧客数、購買額合計、年代別購買額合計、特急券購買回数合計、駅収入(１日平均)、乗車人数（１日平均）、緯度、経度を構成項目として有している。たとえば、駅名「浅草」駅を最寄駅とする顧客数「３」（名）、これらの顧客による２０１６年４月の購買額「￥７２０，０００」、顧客の年代別の内訳である年代別購買額合計のうち、３０代の購買額合計「￥３００，０００」、４０代の購買額合計「￥４００，０００」、５０代の購買額合計「￥２０，０００」、顧客の特急券購買回数合計「８回」、浅草駅における一日平均の駅収入「￥３００，０００」、一日平均の乗車人数「３０，０００」（人）、緯度「３５．７１２０３８」、経度「１３９．７９８４７５」がそれぞれ格納されている。
【００５０】
なお、すべてのマスタに共通する構成項目「駅ナンバリング」「郵便番号」などはすべて同じ構成を有する項目である。
【００５１】
４．各処理の手順
以下、情報分析装置１０で行われる各処理の手順について説明する。
【００５２】
４．１  代表駅情報生成手段の処理概要
図１１は、代表駅情報生成処理のフロー図を示す。
各ステップＳ１１１−１〜Ｓ１１１−５は、代表駅情報生成手段１１１で実行される処理である。ｉは代表駅マスタの現在の行数を表す変数（ｉ行目）である。
まず、制御部１１は、ｉに１をセットする（Ｓ１１１−１）。そして、代表駅マスタの１行目（ｉ行目）に代表駅情報（駅ナンバリング、連絡駅１〜３、駅名、駅名ふりがな、社名等、郵便番号上７桁、全部住所、緯度、経度）を抽出（Ｓ１１１−２）、格納する（Ｓ１１１−３）。１行目（ｉ行目）の情報を抽出するステップの詳細は後述する。分析対象のすべて（具体的には、Ｓ１１１−２の鉄道の駅マスタ２４の行数）に達したか否かを判定し（Ｓ１１１−４）、すべて達していれば処理を終了する。達していなければ、ｉに１を加え（Ｓ１１１−５）、次の行に移行する。
【００５３】
図１２は、情報抽出処理のフロー図を示す。
ｉ行目の情報を抽出するステップＳ１１１−２の詳細を述べる。
まず、制御部１１は、鉄道の駅マスタ２４から鉄道の駅情報（駅名、駅名ふりがな、社名等、郵便番号上７桁、全部住所、緯度、経度）を抽出する（Ｓ１１１−２ａ）。たとえば、ユーザが鉄道の駅マスタ２４の１行目の浅草駅から代表駅マスタ１２１の作成を開始する場合、制御部１１は浅草に関する鉄道の駅情報を鉄道の駅マスタから抽出する。次に、駅ナンバリングマスタ２５の駅ナンバリング情報（駅名、社名等、駅ナンバリング）を抽出する（Ｓ１１１−２ｂ）。なお、鉄道の駅マスタ２４、駅ナンバリングマスタ２５はテーブル形式に限定されないことは前述のとおりであり、テーブル形式に限定されない場合、たとえば駅名をネットワーク４０（インターネットなど）内で検索し、各情報を抽出する。
【００５４】
次に、制御部１１は、抽出した鉄道の駅情報の「駅名」と駅ナンバリング情報の「駅名」とを比較し、一致するか否かを判定する（Ｓ１１１−２ｃ）。そして、抽出した鉄道の駅情報の「駅名」と駅ナンバリング情報の「駅名」とが一致した場合、その駅名が代表駅マスタの前の行（ｉ−１行目）までの構成項目「駅名」にすでに格納されているか否か、すなわち同一の駅名が重複するか否かを判定する（Ｓ１１１−２ｄ）。具体的に説明すると、鉄道の駅情報、駅ナンバリング情報の「駅名」を比較して浅草（駅）で一致した場合、浅草（駅）がすでに代表駅マスタに格納されているか否かを判定し、浅草（駅）がまだ格納されていなければ、制御部１１は続けて鉄道の駅情報、駅ナンバリング情報の「社名等」を比較し、一致するか否かを判定する（Ｓ１１１−２ｅ）。浅草駅はターミナル駅であり、３つの鉄道会社「東武鉄道」「東京メトロ」「都営地下鉄」により３つの駅ナンバリング「ＴＳ０１」「Ｇ１８」「Ａ１８」がそれぞれ設定されている。そのため、鉄道の駅情報、駅ナンバリング情報の社名等を比較して、たとえば「東武鉄道」で一致した場合、東武鉄道の設定した駅ナンバリング「ＴＳ０１」が代表駅マスタの構成項目「駅ナンバリング」に格納される項目となる（Ｓ１１１−２ｆ）。駅名は浅草駅で一致しているが、鉄道の駅情報の社名等が東武鉄道、駅ナンバリング情報の社名等が「東京メトロ」であった場合、同一の駅であっても異なる鉄道会社により設定された別の駅ナンバリングと判定され、代表駅マスタの「連絡駅１〜３」いずれかｎｕｌｌの箇所に格納される項目となる（Ｓ１１１−２ｇ〜ｋ）。ステップＳ１１１−２ｃでそもそも駅名が異なる場合、または同一の駅名が代表駅マスタに格納されていない場合は、抽出した鉄道の駅情報、「緯度」「経度」、駅ナンバリング情報をそのまま代表駅マスタに格納して、次の処理を行う。
【００５５】
４．２  紐付パターン情報生成手段の処理概要
図１３は、紐付パターン情報生成処理のフロー図を示す。
各ステップＳ１１２−１〜Ｓ１１２−１６は、紐付パターン情報生成手段１１２で実行される処理である。紐付パターン情報生成手段１１２では、顧客の利用する駅（最寄駅）の候補として、１の駅を設定する。１の駅は領域（広域、中域、狭域）を表す郵便番号の部分（上２桁、上５桁）または全部（７桁）ごとに設定され、それぞれ第１の駅、第２の駅、第３の駅とされる。ｊは紐付パターンマスタ１２２の現在の行数を表す変数（ｊ行目）である。
制御部１１は、まず、ｊに１をセットする（Ｓ１１２−１）。次に、代表駅マスタ１２１や、ネットワーク内で検索可能な郵便番号の情報などを参照して、広域（都道府県）を表す郵便番号上２桁の部分に対し、この広域内に存在する１の駅を第１の駅として選択し、紐付パターンマスタ１２２の１行目（ｊ行目）に格納する（Ｓ１１２−２）。たとえば、都道府県庁に最も近い駅を第１の駅に選択することができるし、任意の判定基準に基づいて第１の駅を決定してもよい。図８の紐付パターンマスタ１２２の１行目には、広域の東京都を表す郵便番号「１１」に対し、東京都庁の最寄駅である新宿駅（ＪＲ東日本）が第１の駅として選択、格納されている。この場合、東京都庁に最も近い駅は都庁前駅（都営地下鉄）とも言えるが、ターミナル駅や一日平均の乗車人数の多い駅を勘案して新宿駅を選択している。
そして、ｊ行目から次の行に移行するため、制御部１１は、ｊに１を加える（Ｓ１１１−３）。
【００５６】
次に、中域（市区町村）までを表す郵便番号上５桁の部分に対し、この中域内に存在する１の駅を第２の駅として選択して、紐付パターンマスタ１２２のｊ行目に格納する（Ｓ１１２−４）。たとえば、市区町村に存在するターミナル駅や一日平均の乗車人数の多い駅を第２の駅に選択することができる。図８の紐付パターンマスタ１２２の２行目には、広域、中域の東京都台東区を表す郵便番号「１１０００」に対し、ターミナル駅や一日平均の乗車人数の多い駅を勘案して上野駅が第２の駅として選択、格納されている。そして、ｊ行目から次の行に移行するため、制御部１１は、ｊに１を加える（Ｓ１１２−５）。
さらに、続く中域（町域）までを表す郵便番号上７桁（全部）を代表駅マスタ１２１の構成項目「郵便番号上７桁」から検索し、該当する代表駅情報の「駅名」を抽出することでこの狭域内または近隣に存在する駅を複数リストアップし、これを第３の駅候補とする（Ｓ１１２−６）。そして、狭域の中心点を世設定し、中心点、各第３の駅候補間の距離を算出する（Ｓ１１２−７）。狭域の中心点は、たとえば狭域のみの平面地図を準備し、その重心としてもよいが、この方法に限定されない。
【００５７】
第３の駅候補の中から複数の駅に絞り込み（Ｓ１１２−８）、絞り込まれた第３の駅候補の中から、中心点からの距離が最も短い１の駅を第３の駅として、第２の駅に続けて第３の駅を紐付パターンマスタ１２２のｊ行目に蓄積する（Ｓ１１２−９）。そして、制御部１１は、ｊに１を加える（Ｓ１１２−１０）。
そして、ほかの狭域の郵便番号（７桁）が存在するか否かを判定し（Ｓ１１２−１１）、ほかの狭域の郵便番号（７桁）が存在する場合は、再度第３の駅を複数リストアップなど行う（Ｓ１１２−６など）。ほかの狭域の郵便番号は存在しないとき、ｊに１を加え（Ｓ１１２−１２）、ほかの中域の郵便番号（５桁）が存在するか否かを判定し（Ｓ１１２−１３）、ほかの中域の郵便番号（５桁）が存在する場合は、再度第２の駅を選択、格納する（Ｓ１１２−４など）。ほかの中域の郵便番号（５桁）は存在しないとき、ｊに１を加え（Ｓ１１２−１４）、ほかの広域の郵便番号（２桁）が存在するか否かを判定する（Ｓ１１２−１５）。ほかの広域の郵便番号（２桁）が存在する場合は、再度第１の駅を選択、格納する（Ｓ１１２−２など）。ほかに広域の郵便番号が存在しない場合、ユーザの分析したい駅の処理はすべて終了したとして紐付パターン情報生成手段１１２の処理を終了し、紐付パターンマスタ１２２が完成する。
【００５８】
４．３  紐付パターン情報生成手段の処理（第３の駅の絞り込み処理）の詳細
図１４（Ａ）〜（Ｅ）は、第３の駅の絞り込み処理のフロー図をそれぞれ示す。
紐付パターン情報生成手段１１２のうち、第３の駅の絞り込み処理、すなわち第３の駅候補の抽出処理は複数例示することができる。ひとつの処理のみを選択して第３の駅を絞り込んでもよいし、複数の処理を組合せて第３の駅を絞り込んでもよい。
たとえば、図１４（Ａ）では、第３の駅候補のうち、速達輸送を行なう交通機関が停車する駅が存在するかを判定する（Ｓ１１２−８ａ）。速達輸送を行なう交通機関が停車する駅とは、たとえば特急、快速、急行など、各駅停車ではない列車の停車する駅をいう。狭域内に各駅停車の駅しかないが、速達輸送を行う駅が近隣にあれば、狭域に住む顧客は各駅停車のみの駅よりもむしろ速達輸送を行う駅を日常的に使用すると考えられる。このように、速達輸送を行なう交通機関の場合、狭域内に存在する駅のみならず、その近隣に存在する駅をも第３の駅候補に含まれる。
速達輸送の駅が存在する場合はこの駅が第３の駅候補として絞り込まれ、存在しない場合は処理を終了する。
【００５９】
図１４（Ｂ）では、第３の駅候補のうち、交通機関のハブとなるターミナル駅が存在するかを判定する（Ｓ１１２−８ｂ）。狭域内には１路線しか使用できない駅があるが、複数の路線が乗り入れて乗換可能なターミナル駅が近隣にあれば、狭域に住む顧客は１路線のみの駅よりもむしろターミナル駅を日常的に使用すると考えられる。このように、ターミナル駅の場合も同様に、狭域内に存在する駅のみならず、その近隣に存在する駅をも第３の駅候補に含まれる。
ターミナル駅が存在する場合はこの駅が第３の駅候補として絞り込まれ、存在しない場合は処理を終了する。
【００６０】
図１４（Ｃ）では、第３の駅候補のうち、一日平均の乗車人数の多い駅が存在するかを判定する（Ｓ１１２−８ｃ）。狭域内には一日平均の乗車人数の少ない駅しかないが、乗車人数の多い駅が近隣にあれば、近隣の駅の方が駅周辺のインフラが充実している可能性があるため、狭域に住む顧客は乗車人数の少ない駅よりもむしろ多い駅を日常的に使用すると考えられる。
乗車人数の多い駅が存在する場合はこの駅が第３の駅候補として絞り込まれ、存在しない場合は処理を終了する。
【００６１】
図１４（Ｄ）では、第３の駅候補のうち、上り方面にある駅が存在するかを判定する（Ｓ１１２−８ｄ）。複数の第３の駅候補があるとき、顧客は通常の移動、たとえば通勤や通学などでは下り方面よりもむしろ上り方面へ向かうことが想定される。そのため、狭域に住む顧客は下り方面にある駅よりもむしろ上り方面にある駅を日常的に使用すると考えられる。
上り方面にある駅が存在する場合はこの駅が第３の駅候補として絞り込まれ、存在しない場合は処理を終了する。
【００６２】
第３の駅の絞り込み処理は上記に限定されず、たとえば以下の処理も考えられる。
・第３の駅候補に港や空港の近い駅、遠い駅がある場合、近い駅が第３の駅として選択される。
・第３の駅候補にバス路線の多い駅、少ない駅が存在する場合、バス路線の多い駅が第３の駅として選択される。
・第３の駅候補間に山、川があるなど、地理的に分断される駅、分断されない駅がある場合、分断されない駅が第３の駅として選択される。
・鉄道会社により設定された料金が第３の駅候補間で大幅に異なるなど、駅間の料金の安い駅、高い駅がある場合、料金の安い駅が第３の駅として選択される。
【００６３】
図１４（Ｅ）では、複数の処理を組合せて第３の駅の絞り込み処理を行う場合を例示している。簡単に説明すると、制御部１１は、まず、第３の駅候補のうち、山、川があるなど、地理的に分断される駅が存在するかを判定する（Ｓ１１２−８ｅ１）。分断されない駅があれば、バス路線の多い駅があるかを判定する（Ｓ１１２−８ｅ２）。バス路線が多い駅があれば、速達輸送を行なう交通機関が停車する駅があるかを判定する（Ｓ１１２−８ｅ３）。速達輸送の停車する駅があれば、上り方面の駅があるかを判定する（Ｓ１１２−８ｅ４）。上り方面の駅があれば、第３の駅としてさらに絞り込まれて（Ｓ１１２−８ｅ４）、処理が終了する。地理的に分断される駅がある場合やバス路線多い駅がない場合などは、第３の駅の絞り込み処理が終了する。
【００６４】
４．４  最寄駅ナンバリング情報生成手段の処理概要
図１５は、最寄駅ナンバリング情報生成処理のフロー図を示す。
各ステップＳ１１３−１〜Ｓ１１３−１７は、最寄駅ナンバリング情報生成手段１１３で実行される処理である。最寄駅ナンバリング情報生成手段１１３では、７桁の郵便番号（全部）と、その郵便番号に居住する顧客が利用すると推定される鉄道の駅情報が関連付けられる。ｋは最寄駅ナンバリングマスタ２３の現在の行数を表す変数（ｋ行目）である。
まず、制御部１１は、ｋに１をセットする（Ｓ１１３−１）。そして、郵便番号マスタ２３を参照して、構成項目「郵便番号」の上２桁を抽出する（Ｓ１１３−２）。郵便番号マスタ２３から抽出した構成項目「郵便番号」の上２桁の部分を、紐付パターンマスタ１２２の構成項目「郵便番号（上２桁）」から検索し、該当する紐付パターンマスタの構成項目「駅名」を抽出する（Ｓ１１３−３）。
【００６５】
同様に、郵便番号マスタ２３を参照して、構成項目「郵便番号」の上５桁の部分を抽出する（Ｓ１１３−４）。郵便番号マスタ２３から抽出した構成項目「郵便番号」の上５桁の部分を、紐付パターンマスタ１２２の構成項目「郵便番号（上５桁）」から検索する（Ｓ１１３−５）。そして、郵便番号（上５桁）に該当する紐付パターンマスタの構成項目「駅名」が存在するか否かを判定する（Ｓ１１３−６）。該当する「駅名」が存在する場合は、抽出した「郵便番号（上２桁）」における「駅名」を「郵便番号（上５桁）」の「駅名」に置換して、抽出する（Ｓ１１３−７）。該当する「駅名」が存在しない場合は、「郵便番号（上２桁）」における「駅名」のままステップＳ１１３−８に進む。
【００６６】
さらに、上５桁と同様に、郵便番号マスタ２３を参照して、構成項目「郵便番号」の上７桁（全部）を抽出する（Ｓ１１３−８）。郵便番号マスタ２３から抽出した構成項目「郵便番号」の上７桁の部分を、紐付パターンマスタ１２２の構成項目「郵便番号（上７桁）」から検索する（Ｓ１１３−９）。そして、郵便番号（上７桁）に該当する紐付パターンマスタの構成項目「駅名」が存在するか否かを判定する（Ｓ１１３−１０）。該当する「駅名」が存在する場合は、抽出した「郵便番号（上２桁）」または「郵便番号（上５桁）」における「駅名」を「郵便番号（上７桁）」の「駅名」に置換する（Ｓ１１３−１１）。該当する「駅名」が存在しない場合は、「郵便番号（上２桁）」または「郵便番号（上５桁）」の「駅名」がそのまま保持され、ステップＳ１１３−１２に進む。
そして、抽出した「駅名」を、代表駅マスタ１２１の構成項目「駅名」から検索し（Ｓ１１３−１２）、該当する「駅名」の代表駅情報（駅ナンバリング、駅名ふりがな、緯度、経度）を代表駅マスタから抽出し（Ｓ１１３−１３）、郵便番号上７桁、駅名をｋ行目に格納する（Ｓ１１３−１４）。分析対象となる郵便番号上７桁がすべて終了したか否かを判定し（Ｓ１１３−１５）、すべて終了したら最寄駅ナンバリング情報生成手段１１３の処理を終了し、最寄駅ナンバリングマスタ２３が完成する。終了していない場合は、場合はｋに１を追加した（Ｓ１１３−１６）後に処理を繰り返す。
【００６７】
なお、図１５に示す各ステップＳ１１３−１〜Ｓ１１３−１７では、郵便番号マスタ２３の構成項目「郵便番号」の郵便番号の上２桁、上５桁、７桁（全部）の部分を順に抽出し、この全部または部分を、紐付パターンマスタ１２２の構成項目「郵便番号（上２桁）」「郵便番号（上５桁）」「郵便番号（７桁）」のうち該当する構成項目から検索している。しかし、郵便番号マスタ２３の構成項目「郵便番号」の郵便番号を７桁（全部）、上５桁、上２桁と順に抽出しても、同様の最寄駅ナンバリングマスタ２３が得られる。
【００６８】
４．５  最寄駅推定手段の処理の処理概要
図１６（Ａ）は最寄駅推定処理の全体を表すフロー図である。各Ｓ１１４−１〜Ｓ１１４−６は最寄駅推定手段１１４で実行される処理である。図２に示すように、最寄駅推定手段１１４は顧客情報抽出手段１１４−２、推定結果抽出手段１１４−３を具備し、また、最寄駅推定手段における処理は、図１６（Ａ）に示すように、大きく顧客情報抽出処理（Ｓ１１４−２）、推定結果抽出処理（Ｓ１１４−３）に大別される。最寄駅推定手段１１４では、推定される最寄駅ごとに顧客情報などが分類、分析される。ｌは顧客・購買マスタ２２の現在の行数を表す変数（ｌ行目）である。ｌは顧客・購買マスタ２２の現在の行数を表す変数（ｌ行目）である。
まず、制御部１１は、ｌに１をそれぞれセットする（Ｓ１１４−１）。そして、顧客・購買マスタ２２の１行目（ｌ行目）の顧客情報（郵便番号、顧客ＩＤ、年齢、購買履歴情報）を抽出する（Ｓ１１４−２）。抽出された顧客情報には少なくとも郵便番号、顧客ＩＤが含まれ、顧客ＩＤごとに郵便番号などの他の顧客情報が対応している。そして、最寄駅ナンバリングマスタ１２３、交通機関収入マスタ２１を参照して顧客の利用する駅と推定し、推定した駅（最寄駅）を特定する駅ＩＤを含む駅情報（駅情報については後述する。）と、顧客を特定する顧客ＩＤを含む顧客情報とを有する推定結果を抽出する（Ｓ１１４−３）。ステップＳ１１４−３の詳細については後述する。
分析対象となる顧客・購買マスタ２２の行数がすべて終了したか否かを判定し（Ｓ１１４−４）、すべて終了したら最寄駅推定手段１１４の処理を終了し、最寄駅推定マスタ１２４が完成する（Ｓ１１４−６）。終了していない場合は、場合はｌに１を追加した（Ｓ１１４−５）後に処理を繰り返す。
【００６９】
４．６  最寄駅推定手段の処理（推定結果抽出処理）の詳細
図１６（Ｂ）は顧客情報抽出処理のフロー図を示す。推定結果を抽出するステップＳ１１４−３ａ〜Ｓ１１４−３ｆの詳細を述べる。
まず、制御部１１は、最寄駅ナンバリングマスタ１２３を参照し、ステップＳ１１４−２で抽出した顧客情報の「郵便番号」を最寄駅ナンバリングマスタの構成項目「郵便番号上７桁」から検索する（Ｓ１１４−３ａ）。そして、顧客情報の「郵便番号」に該当する最寄駅ナンバリング情報を最寄駅ナンバリングマスタ１２３から抽出して（Ｓ１１４−３ｂ）、顧客情報、最寄駅ナンバリング情報を関連付ける（Ｓ１１４−３ｃ）。
続いて、交通機関収入マスタ２１を参照し、交通機関収入マスタの構成項目「駅名」に１行目（ｌ行目）の顧客情報に関連付けられた最寄駅ナンバリング情報の「駅名」を検索する（Ｓ１１４−３ｄ）。最寄駅ナンバリング情報の「駅名」に駅名に該当する交通機関収入情報（駅ナンバリング、駅収入（１日平均）、乗車人数（１日平均））を交通機関収入マスタ２１から抽出して（Ｓ１１４−３ｅ）、顧客ＩＤを含む顧客情報、駅ＩＤ（たとえば駅ナンバリング）を含む最寄駅ナンバリング情報に交通機関収入情報を追加して関連付け、関連付けたものを推定結果として抽出する（具体的には、メモリなどに一時的に記憶させる）（Ｓ１１４−３ｆ）。
【００７０】
４．７  最寄駅推定手段の処理（最寄駅推定情報生成）の詳細
図１６（Ｃ）は最寄駅推定情報生成（マスタ作成）のフロー図を示す。最寄駅推定マスタを作成するステップＳ１１４−６ａ〜Ｓ１１４−６ｆの詳細を述べる。
まず、ステップＳ１１４−３で抽出された「駅名」ごとに顧客を分類し、分類ごとに顧客数を算出し、最寄駅推定マスタ１２４の構成項目「顧客数」にその数値を格納する（Ｓ１１４−６ａ）。そして、「駅名」ごとに分類された顧客の購買合計額を顧客情報から抽出し、購買合計額を算出して、最寄駅推定マスタ１２４の構成項目「購買額合計（２０１６年４月）」にその数値を格納する（Ｓ１１４−６ｂ）。「駅名」ごとに分類された顧客の年齢、購買合計額を顧客情報から抽出し、年齢を世代ごとに分類し、分類ごとに購買合計額を算出して、最寄駅推定マスタ１２４の構成項目「年代別購買額合計（２０１６年４月）」の各年代にその数値を格納する（Ｓ１１４−６ｃ）。「駅名」ごとに分類された顧客の特急券購買回数を顧客情報から抽出し、合計回数を算出して、最寄駅推定マスタ１２４の構成項目「特急券購買回数合計（２０１６年４月）」にその数値を格納する（Ｓ１１４−６ｄ）。
同様に、「駅名」ごとに交通機関収入情報の駅収入（１日平均）、乗車人数（１日平均）を抽出し、最寄駅推定マスタ１２４の構成項目「駅収入（１日平均）」「乗車人数（１日平均）」にその数値をそれぞれ格納する（Ｓ１１４−６ｅ）。
そして、「駅名」ごとに最寄駅ナンバリング情報の緯度、経度を抽出し、最寄駅推定マスタ１２４の構成項目「緯度」「経度」にその数値をそれぞれ格納し（Ｓ１１４−６ｆ）、最寄駅推定マスタ１２４が作成される。
【００７１】
４．８  最寄駅表示手段の処理概要
図１７は、最寄駅表示処理のフロー図、図１８は端末の表示画面の一例である概略図を示す。各ステップＳ１１５−１〜Ｓ１１５−７は、最寄駅表示手段１１５で実行される処理である。最寄駅表示手段１１５では、最寄駅推定マスタ１２４の結果が表示される。ｍは最寄駅推定マスタ１２４の現在の行数を表す変数（ｍ行目）である。
まず、制御部１１は、ｍに１をそれぞれセットする（Ｓ１１５−１）。そして、最寄駅推定マスタ１２４の１行目（ｍ行目）の最寄駅推定情報（購買額合計（２０１６年４月）、年代別購買額合計（２０１６年４月）、乗車人数（１日平均）、緯度、経度）を抽出する（Ｓ１１５−２）。次に地図・緯度経度マスタ２６を参照し、地図画像を抽出するとともに、抽出した最寄駅推定情報の「緯度」「経度」に該当する地点を地図画像上に設定する（Ｓ１１５−３）。そして、抽出した最寄駅推定情報の「購買額合計（２０１６年４月）」「年代別購買額合計（２０１６年４月）」「乗車人数（１日平均）」を該当する地点に表示する（Ｓ１１５−４）。たとえば、「緯度」「経度」に該当する地点を中心として「乗車人数（１日平均）」が円形形状に表示されるとともに、その地点上に「購買額合計（２０１６年４月）」が「年代別購買額合計（２０１６年４月）」ごとに区切られた棒グラフで表示する（図１８）。
分析対象となる顧客・購買マスタ２２の行数がすべて終了したか否かを判定し（Ｓ１１５−５）、すべて終了したら図１８の図が作成され、端末の表示画面への表示が指示される（Ｓ１１５−７）。終了していない場合は、場合はｍに１を追加した（Ｓ１１５−６）後に処理を繰り返す。
【００７２】
４．９  最寄駅ナンバリング情報更新手段の処理概要
図１９は、最寄駅ナンバリング情報更新処理のフロー図を示す。
各ステップＳ１１６−１〜Ｓ１１６−５は、最寄駅ナンバリング情報更新手段１１６で実行される処理である。最寄駅ナンバリング情報更新手段１１６では、代表駅マスタ１２１、紐付パターンマスタ１２２のうちいずれかもしくは双方のマスタが更新された場合、更新された情報に基づいて最寄駅ナンバリングマスタ１２３の更新処理を行う。
制御部１１は、ユーザが代表駅マスタ１２１、紐付パターンマスタ１２２のうちいずれかもしくは双方のマスタ更新を検知すると（Ｓ１１６−１）、マスタに更新があった旨を端末３０に指示し（Ｓ１１６−２）、端末は表示画面に更新の旨を表示する（Ｓ１１６−３）。ユーザは、更新されたマスタの情報に基づいて最寄駅ナンバリングマスタ１２３の情報の更新を所望するかを判定し（Ｓ１１６−４）、更新を所望する場合、制御部１１は最寄駅ナンバリング情報生成手段１１３に最寄駅ナンバリングマスタ１２３の作成（再作成）を指示し、最寄駅ナンバリングマスタが作成される（Ｓ１１６−５）。最寄駅ナンバリングマスタは、最寄駅ナンバリング情報生成手段１１３にて行われる（Ｓ１１３−１〜Ｓ１１３−１７）。更新を所望する場合、最寄駅ナンバリングマスタ１２３を更新せず、維持する。
なお、実施例では制御手段が代表駅マスタ１２１などの更新を検知しているが、これに限定されず、ユーザがマスタの更新を検知してもよい。
【００７３】
５．効果
このように、郵便番号の当該部分または全部と、それに対応する領域内または近隣に存在する交通機関の駅（１の駅）とを対応させた情報（たとえば紐付パターンマスタ）を作成しておけば、交通情報（あるいは、駅ごとの交通機関収入情報）、購買情報などとデータベースが異なっていても、郵便番号で顧客情報のデータベースと連携して、顧客の購買情報を把握することができる。
また、紐付パターンマスタを制御部内の紐付パターン情報生成手段が作成すれば、マスタを容易に作成することができる。  
【００７４】
郵便番号の当該部分または全部と、それに対応する領域内または近隣に存在する交通機関の駅（１の駅）とを対応させた情報（紐付パターンマスタ）によれば、顧客の郵便番号の各部分と一致した場合はその１の駅が顧客の利用する駅と推定し、顧客の利用する駅を抽出、把握することができる。たとえば、優良顧客を多く有する駅が推定されればその駅に潜在する購買力が期待され、その駅を中心とした都市開発や、新しい商品・サービスに対するマーケティング広告などを進める指標とすることができる。
また、郵便番号は通常よく登録されている項目であるから、独立した複数のデータベースを連携させるためのユニークな共通キー（ユニークキー）を新たに設定しなくても、郵便番号さえあればデータベース変更の手間が不要となり、データベースの容量が極端に低下することはない。
【００７５】
上述した実施例は、本発明を説明するためのものであり、本発明を何など限定するものでなく、本発明の技術範囲内で変形、改造などの施されたものも全て本発明に包含されることはいうまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００７６】
本発明の情報分析システム、情報分析プログラムおよび情報分析装置は、鉄道の駅の把握に限定されず、その他の交通機関や大規模な商業施設の把握などにも広範囲に応用できる。たとえば、実施例における鉄道の最寄駅を、バスの停留所や路面電車の電停と置き換えてもよい。
【００７７】
また、実施例では購買情報を例示したが、これに限定されず、たとえば駅周辺地域の安全性（治安など）、利便性などを数値化した情報をデータベースに記録させておけば、駅ごとにこれらの情報を抽出、把握することができる。
さらに、実施例ではクレジットカードによる購買情報を挙げたが、これに限定されず、少額ではあるが交通系ＩＣカードの電子マネー、今後普及が予想されるであろう仮想通貨による購買情報にも応用することができる。
【符号の説明】
【００７８】
１０        情報処理装置(情報分析装置)
１１２      紐付パターン情報生成手段
１１４      最寄駅推定手段
１１４−２  顧客情報抽出手段
１１４−３  推定結果抽出手段
１２０      情報分析プログラム
【図１】
2018022352.tif 000003
【図２】
2018022352.tif 000004
【図３】
2018022352.tif 000005
【図４】
2018022352.tif 000006
【図５】
2018022352.tif 000007
【図６】
2018022352.tif 000008
【図７】
2018022352.tif 000009
【図８】
2018022352.tif 000010
【図９】
2018022352.tif 000011
【図１０】
2018022352.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2018022352.tif 000015
【図１４】
2018022352.tif 000016
【図１５】
2018022352.tif 000017
【図１６】
2018022352.tif 000018
【図１７】
2018022352.tif 000019
【図１８】
2018022352.tif 000020
【図１９】
2018022352.tif 000021