(57)【要約】【課題】ある地域Ｘがどのような地域区分であるかを的確且つ簡単に判定する。【解決手段】地域分類装置１００は、位置情報格納装置２００から移動機Ｍの位置情報を取得すると共に区分情報格納装置３００から地域区分データを取得する取得部１０１と、複数の地域Ｙにおける移動機Ｍの位置情報と地域区分データとに基づいて、複数の地域Ｙにおける時間毎の第１人口動態データを作成する基準データ作成部１０２と、地域Ｘにおける移動機Ｍの位置情報に基づいて、地域Ｘにおける時間毎の第２人口動態データを作成する判定データ作成部１０３と、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を作成する基準作成部１０４と、第２人口動態データをこの判定基準に照合して地域Ｘの地域特性を判定する判定部１０５と、判定部１０５で判定された地域Ｘの地域特性を出力する出力部１０６とを備える。【選択図】図７
2011095995.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動機の位置情報を取得時刻に対応付けて格納する位置情報格納手段から移動機の位置情報を取得する第１取得手段と、
複数の地域それぞれに対して地域特性が設定されている地域区分データを格納する区分情報格納手段から地域区分データを取得する第２取得手段と、
前記第１取得手段によって取得される前記複数の地域における移動機の位置情報と前記第２取得手段によって取得される前記複数の地域に対して設定されている地域区分データとに基づいて、前記複数の地域における時間毎の第１人口動態データを作成する基準データ作成手段と、
前記第１取得手段によって取得される一の地域における移動機の位置情報に基づいて、前記一の地域における時間毎の第２人口動態データを作成する判定データ作成手段と、
前記基準データ作成手段で作成された前記第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を作成する基準作成手段と、
前記判定データ作成手段で作成された前記第２人口動態データを前記基準作成手段で作成された前記判定基準に照合して、前記一の地域の地域特性を判定する判定手段と、
前記判定手段で判定された前記一の地域の地域特性を出力する出力手段と、
を備えたことを特徴とする地域分類装置。
【請求項２】
日付と曜日との関係を示す日属性情報を格納する日属性情報格納手段から日属性情報を取得する第３取得手段を備え、
前記基準データ作成手段は、前記第３取得手段によって取得される前記日属性情報に応じて前記第１人口動態データを作成し、
前記判定データ作成手段は、前記第３取得手段によって取得される前記日属性情報に応じて前記第２人口動態データを作成することを特徴とする請求項１に記載の地域分類装置。
【請求項３】
前記複数の移動機を使用する各使用者の人属性情報を格納する人属性情報格納手段から人属性情報を取得する第４取得手段を備え、
前記基準データ作成手段は、前記第４取得手段によって取得される前記人属性情報に応じて前記第１人口動態データを作成し、
前記判定データ作成手段は、前記第４取得手段によって取得される前記人属性情報に応じて前記第２人口動態データを作成することを特徴とする請求項１又は２に記載の地域分類装置。
【請求項４】
前記基準作成手段は、前記第１人口動態データに含まれる各パラメータ数ｎに相当するｎ次元空間上において、前記第１人口動態データそれぞれを少なくとも２つ以上に分離する超平面を前記判定基準として作成し、
前記判定手段は、前記判定データ作成手段で作成された前記第２人口動態データが、前記ｎ次元空間上において、前記超平面のどちら側にあるかに応じて、前記他の地域が前記複数の地域区分の内の何れに含まれるかを判定することを特徴とする請求項１〜３の内の何れか一項に記載の地域分類装置。
【請求項５】
移動機の位置情報を取得時刻に対応付けて格納する位置情報格納手段と、
複数の地域それぞれに対して地域特性が設定されている地域区分データを格納する区分情報格納手段と、
請求項１〜４の内の何れか一項に記載の地域分類装置と、
を備えたことを特徴とする地域分類システム。
【請求項６】
移動機の位置情報を取得時刻に対応付けて格納する位置情報格納手段から移動機の位置情報を取得する第１取得ステップと、
複数の地域それぞれに対して地域特性が設定されている地域区分データを格納する区分情報格納手段から地域区分データを取得する第２取得ステップと、
前記第１取得ステップで取得された前記複数の地域における移動機の位置情報と前記第２取得ステップで取得された前記複数の地域に対して設定されている地域区分データとに基づいて、前記複数の地域における時間毎の第１人口動態データを作成する基準データ作成ステップと、
前記第１取得ステップで取得された一の地域における移動機の位置情報に基づいて、前記一の地域における時間毎の第２人口動態データを作成する判定データ作成ステップと、
前記基準データ作成ステップで作成された前記第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を作成する基準作成ステップと、
前記判定データ作成ステップで作成された前記第２人口動態データを前記基準作成ステップで作成された前記判定基準に照合して、前記一の地域の地域特性を判定する判定ステップと、
前記判定ステップで判定された前記一の地域の地域特性を出力する出力ステップと、
を備えたことを特徴とする地域分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ある地域の地域区分を判定する地域分類装置、地域分類システム及び地域分類方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、国勢調査などの静的な調査結果を用いて、各地域を住宅地や商業地といった地域特性を示す地域区分に分類することが行われている。その一方、このような静的な調査方法と異なる動的な調査方法として、携帯端末の位置情報等を用いて携帯端末数をカウントすることにより、所定の地域内のある時点における人口を調査することや同程度の人口地域を見出すことが行われている（特許文献１〜４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１２２８７７号公報
【特許文献２】特開２００５−２８６６５７号公報
【特許文献３】特開２００３−０３０３７３号公報
【特許文献４】特開２００３−２９５７５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、国勢調査等の静的な調査方法は人為的に行われるため、調査時点ではその結果が妥当性を有しているものの、月日の経過に応じて調査範囲の一部で人口分布等が変わってしまうことがあるため、ある地域がどのような地域区分に相当するのかについて、最新の状況を的確に把握することが難しかった。また、最新の状況を把握しようとすると、データの更新を頻繁に行わなければならないが、人為的に行おうとすると、手間やコストが非常にかかってしまうという問題もあった。一方、人為的でない動的な調査方法として、携帯端末の数を用いて最新の人口を簡単に算出する方法があるものの、ある地域における推定人口を算出する程度の技術に過ぎなかった。そのため、ある地域がどのような地域区分に相当するのかについて、最新の状況を的確且つ簡単に判定できる技術が望まれていた。
【０００５】
そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、ある地域がどのような地域区分であるかを的確且つ簡単に判定できる地域分類装置、地域分類システム及び地域分類方法を提供することを目的とする。
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明に係る地域分類装置は、移動機の位置情報を取得時刻に対応付けて格納する位置情報格納手段から移動機の位置情報を取得する第１取得手段と、複数の地域それぞれに対して地域特性が設定されている地域区分データを格納する区分情報格納手段から地域区分データを取得する第２取得手段と、第１取得手段によって取得される複数の地域における移動機の位置情報と第２取得手段によって取得される複数の地域に対して設定されている地域区分データとに基づいて、複数の地域における時間毎の第１人口動態データを作成する基準データ作成手段と、第１取得手段によって取得される一の地域における移動機の位置情報に基づいて、一の地域における時間毎の第２人口動態データを作成する判定データ作成手段と、基準データ作成手段で作成された第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を作成する基準作成手段と、判定データ作成手段で作成された第２人口動態データを基準作成手段で作成された判定基準に照合して、一の地域の地域特性を判定する判定手段と、判定手段で判定された一の地域の地域特性を出力する出力手段と、を備えている。
【０００７】
また、本発明に係る地域分類システムは、移動機の位置情報を取得時刻に対応付けて格納する位置情報格納手段と、複数の地域それぞれに対して地域特性が設定されている地域区分データを格納する区分情報格納手段と、上記記載の地域分類装置と、を備えている。
【０００８】
また、本発明に係る地域分類方法は、移動機の位置情報を取得時刻に対応付けて格納する位置情報格納手段から移動機の位置情報を取得する第１取得ステップと、複数の地域それぞれに対して地域特性が設定されている地域区分データを格納する区分情報格納手段から地域区分データを取得する第２取得ステップと、第１取得ステップで取得された複数の地域における移動機の位置情報と第２取得ステップで取得された複数の地域に対して設定されている地域区分データとに基づいて、複数の地域における時間毎の第１人口動態データを作成する基準データ作成ステップと、第１取得ステップで取得された一の地域における移動機の位置情報に基づいて、一の地域における時間毎の第２人口動態データを作成する判定データ作成ステップと、基準データ作成ステップで作成された第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を作成する基準作成ステップと、判定データ作成ステップで作成された第２人口動態データを基準作成ステップで作成された判定基準に照合して、一の地域の地域特性を判定する判定ステップと、判定ステップで判定された一の地域の地域特性を出力する出力ステップと、を備えている。
【０００９】
この地域分類装置、該装置を含む地域分類システム、及び地域分類方法によれば、地域特性を示す地域区分が事前に設定されている複数の地域における位置情報及びその地域特性に基づいて第１人口動態データをそれぞれ作成し、その第１人口動態データに基づいて判定基準を作成している。そして、地域区分を判定したい一の地域における第２人口動態データを、これら第１人口動態データに基づいて作成された判定基準に照合して、当該一の地域がいずれの地域区分であるかを判定するようにしている。このように、データの妥当性を有する複数の地域に関する地域区分データと動的なデータである各動態データとの両者を用いているため、所定の地域が地域区分のいずれかであるかを的確且つ簡単に判定することができる。なお、地域特性を示す地域区分としては、例えば、「商業地」や「オフィス街」や「住宅地」といった一般的な区分があるが、これに限定されるものではない。
【００１０】
また、本発明に係る地域分類装置は、日付と曜日との関係を示す日属性情報を格納する日属性情報格納手段から日属性情報を取得する第３取得手段を備え、基準データ作成手段は、第３取得手段によって取得される日属性情報に応じて第１人口動態データを作成し、判定データ作成手段は、第３取得手段によって取得される日属性情報に応じて第２人口動態データを作成することが好ましい。この場合、例えば、平日と休日（祝日含む）とのように、日付や曜日によって異なる傾向を示す各動態データに基づいて所定の地域が各地域区分のいずれであるかを判定することから、判定精度を向上させることができる。
【００１１】
更に、本発明に係る地域分類装置は、複数の移動機を使用する各使用者の人属性情報を格納する人属性情報格納手段から人属性情報を取得する第４取得手段を備え、基準データ作成手段は、第４取得手段によって取得される人属性情報に応じて第１人口動態データを作成し、判定データ作成手段は、第４取得手段によって取得される人属性情報に応じて第２人口動態データを作成することが好ましい。この場合、例えば、使用者の年齢（子供・大人・老人）や性別（男・女）といった人属性によって異なる傾向を示す各動態データに基づいて所定の地域が各地域区分のいずれであるかを判定できることから、判定精度を一層、向上させることができる。
【００１２】
また、基準作成手段は、第１人口動態データに含まれる各パラメータ数ｎに相当するｎ次元空間上において、第１人口動態データそれぞれを少なくとも２つ以上に分離する超平面を判定基準として作成し、判定手段は、判定データ作成手段で作成された第２人口動態データが、ｎ次元空間上において、超平面のどちら側にあるかに応じて、他の地域が複数の地域区分の内の何れに含まれるかを判定するようにしてもよい。この場合、例えば、サポート・ベクタ・マシン（ＳＶＭ）といった方法を用いて、地域区分を判定したい地域が各地域区分のいずれであるかを確実に判定することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、所定の地域が各地域区分の内のいずれかであるかを的確且つ簡単に判定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態にかかる地域分類システムのシステム構成図である。
【図２】図１に示す各装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】位置情報格納装置に格納される位置情報の一例を示す図である。
【図４】区分情報格納装置に格納される地域区分データの一例を示す図である。
【図５】地域区分データの出力イメージの一例を示す図である。
【図６】日付情報格納装置に格納される日属性情報の一例を示す図である。
【図７】地域分類装置の機能構成を示すブロック図である。
【図８】位置／契約／日付情報が結合された結合データの一例を示す図である。
【図９】割当地域Ｙ毎に作成した第１動態データの一例を示す図である。
【図１０】図９に示す第１動態データを正規化したデータの一例を示す図である。
【図１１】（ａ）は、対象地域Ｘについて作成した第２動態データの一例を示す図であり、（ｂ）はその第２動態データを正規化したデータの一例を示す図である。
【図１２】地域区分を判定するときの処理概念を示す概念図である。
【図１３】商業地と判定するための抽出パターンを示すイメージ図である。
【図１４】オフィス街と判定するための抽出パターンを示すイメージ図である。
【図１５】工業地と判定するための抽出パターンを示すイメージ図である。
【図１６】農業地と判定するための抽出パターンを示すイメージ図である。
【図１７】住宅地と判定するための抽出パターンを示すイメージ図である。
【図１８】図１に示す地域分類システムで実行される地域分類方法を示すシーケンス図である。
【図１９】図１８に示す地域特性の判定方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００１６】
図１に示すように、地域分類システム１は、地域分類装置１００、位置情報格納装置２００（位置情報格納手段）、区分情報格納装置３００（区分情報格納手段）、日付情報格納装置４００（日属性情報格納手段）及び契約者情報格納装置５００（人属性情報格納手段）を備え、ネットワークＮを介して、各装置１００〜５００間で互いに情報のやりとりを行えるように構成されている。地域分類システム１を含むネットワークＮには、多数の移動機Ｍ（例えば携帯端末）が無線基地局Ｂを介して位置登録等を無線で行えるようになっており、これにより、各移動機Ｍ間の通話や通信等が行われる。また、地域分類システム１を含むネットワークＮには、出力端末Ｔが有線または無線で接続されている。出力端末Ｔは、例えば、ネットワークＮに接続可能なコンピュータであって、ある対象地域Ｘ（例えば、市区町村などの行政によって区分けされた地域の内の一の地域）の地域特性を判定したいユーザによって操作される。地域分類システム１は、ある対象地域Ｘ（例えば、千代田区）の地域特性を判定したいとの要求信号（判定要求）を出力端末Ｔから受け付けると、その要求に応じた所定の対象地域Ｘの地域特性を地域分類装置１００によって判定し、その判定結果を出力端末Ｔに送り、出力端末Ｔのディスプレイ等に表示させる。
【００１７】
地域分類装置１００は、各情報格納装置２００，３００，４００，５００からの各種情報を取得して、これら情報から、ある地域Ｘの地域特性を判定処理する装置である。地域分類装置１００の詳細については後述するが、この地域分類装置１００は、物理的には、図２に示すように、ＣＰＵ１１、主記憶装置であるＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３、入力デイバス１４、出力デバイス１５、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１６、ハードディスク等の補助記憶装置１７などを含むコンピュータシステムとして構成される。地域分類装置１００の後述する各機能は、図２に示すＣＰＵ１１、ＲＡＭ１３等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１１の制御のもとで入力デバイス１４、出力デバイス１５、通信モジュール１６を動作させると共に、ＲＯＭ１２や補助記憶装置１７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。なお、位置情報格納手段２００、区分情報格納装置３００、日付情報格納装置４００及び契約者情報格納装置５００も、地域分類装置１００と同様、物理的には、図２に示すようなハードウェア構成となっており、例えば、各情報が補助記憶装置１７等に格納される。
【００１８】
位置情報格納装置２００は、移動機Ｍの位置情報をその取得時刻に対応付けて格納する装置である。位置情報格納装置２００は、地域分類システム１で地域特性を判定したい対象地域Ｘと地域特性が既に割り当てされている割当地域Ｙとにおける多数の位置情報を少なくとも格納しており、例えば、図３のテーブルにその一部が示されるように、ユーザＩＤ（Ａ，Ｂ，Ｄ、…）で識別される各移動機Ｍが過去に位置した箇所の緯度や経度といった情報を取得時刻毎にまとめたデータとしてそれら位置情報を格納する。各位置情報は、例えば、ＧＰＳ等によって取得され、その取得時刻がタイムスタンプ（ｙｙｙｙｍｍｄｄｈｈｍｍｓｓ）等によって示されるようになっている。タイムスタンプにおける“ｙｙｙｙ”は「年」を、“ｍｍ”は「月」を、“ｄｄ”は「日」を、“ｈｈ”は「時間」を、“ｍｍ”は「分」を、“ｓｓ”は「秒」をそれぞれ示す（以下でも同様）。なお、図３では、これら位置情報に、後述する契約者情報（年齢、性別）が紐付けられたデータとなっているが、位置情報と契約者情報とが別々のデータとして格納されていてももちろんよい。また、位置情報格納装置２００に格納される「位置情報」は、上述した経度や緯度といった点を示す位置情報だけを意味するのではなく、一定の広がりを有する地域Ｘ，Ｙと対応がとれる位置情報であればよく、当該地域Ｘ，Ｙよりも小さい小地域内に過去に位置していたことを示す位置情報（例えば、セクター情報）であってもよい。位置情報格納装置２００は、このような位置情報を、他の装置からの取得要求に応じて出力する。
【００１９】
区分情報格納装置３００は、複数の割当地域Ｙそれぞれに対して地域特性（地域区分）が設定されている地域区分データを格納する装置である。区分情報格納装置３００は、例えば、図４のテーブルにその一部が示されるように、上述した対象地域Ｘと同じ基準で区分けされた複数の地域に対する地域特性を人為的に集計・割当し（国勢調査等）、更に電子化したデータを地域区分データとして格納しており、地域ＩＤ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，…）で示される割当地域Ｙ毎に地域区分を割り当てたものである。図５は、このような地域区分データの出力イメージの一例を示す図であり、複数の地域Ｙを、商業地、工業地、農業地、住宅街、オフィス街といった地域区分それぞれに割り当て、それを表示したものである。
【００２０】
この地域区分データに含まれる地域区分は、その地域内における時間毎の人口変化等と密接な関係を有する指標であり、ある地域区分に相当する地域では、その特性上、時間毎の人口変化が他の地域区分に相当する地域に比べて独特の動きを示したり、年齢毎の人数比が平均的な値に比べて偏った人口構成を示したり、男女比が平均的な値に比べて偏った人口構成を示したりする。例えば、図１７の住宅地における人口変化イメージ図に示されるように、住宅地に相当する地域では平日の時間毎の人口変化（図１７（ａ）参照）が他の地域に比べて緩やかな変化となる傾向を示し、また、図１６の農業地における人口変化イメージ図に示されるように、農業地に相当する地域では時間毎の人口変化は住宅地と同様に緩やかであるものの、男女比（図１６（ｃ）参照）が住宅地と比べ男性比が高くなる傾向を示したりする。区分情報格納装置３００は、このような地域区分データを、他の装置からの取得要求に応じて出力する。
【００２１】
日付情報格納装置４００は、日付と曜日との関係を示す日付情報（日属性情報）を格納する装置である。日付情報格納装置４００は、例えば、図６のテーブルにその一部が示されるように、年月日（ｙｙｙｙｍｍｄｄ）と第１日属性情報である曜日（月，火，水，木，金，土，日）及び第２日属性情報である休日とを対応づけたデータを日付情報として格納する。なお、図６の属性２における“０”は、平日（休日でない日）を示すフラグであり、“１”は休日を示すフラグである。
【００２２】
契約者情報格納装置５００は、移動機Ｍを使用する各使用者の契約者情報（人属性情報）を格納する装置である。契約者情報格納装置５００は、例えば、図３のテーブルにその一部が示されるように、ユーザＩＤと、年齢及び性別とを対応付けたデータを契約者情報として格納する。なお、図３の性別における“１”は男性を示すフラグであり、“２”は女性を示すフラグであり、図３に示すテーブルでは、便宜上、契約情報と前述した位置情報とが紐付けられている。
【００２３】
ここで、地域分類装置１００に戻り、その詳細について説明する。地域分類装置１００は、機能的には、図７に示すように、取得部１０１、基準データ作成部１０２（基準データ作成手段）、判定データ作成部１０３（判定データ作成手段）、基準作成部１０４（基準作成手段）、判定部１０５（判定手段）、及び、出力部１０６（出力手段）を含んで構成される。
【００２４】
取得部１０１は、各情報格納装置２００，３００，４００，５００からの各種情報を取得する部分である。取得部１０１（第１取得手段）は、位置情報格納装置２００から、移動機Ｍの位置情報を取得時刻を含めて取得する。取得される位置情報は、地域特性を判定したい一の対象地域Ｘと地域特性が既に人為的に割り当てられた複数の割当地域Ｙとにおける多数の位置情報である。また、取得部１０１（第２取得手段）は、区分情報格納装置３００から、地域区分データを取得する。取得される地域区分データは、複数の割当地域Ｙそれぞれに対して地域特性を人為的に割り当てしたデータであり、上述したように、地域ＩＤ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，…）で示される割当地域Ｙ毎に地域区分（商業地、オフィス街、工業地、住宅街、農業地などの区分）を割り当てたものである。この地域区分データは、人為的に収集されたものであるため、タイムラグによるデータ精度の劣化はあるものの、全体としてみると、情報精度が比較的高いデータとなっている。
【００２５】
取得部１０１（第３取得手段）は、日付情報格納装置４００から、日付と曜日との関係を示す日付情報を取得する。取得される日付情報は、上述したように、年月日（ｙｙｙｙｍｍｄｄ）と第１日属性情報である曜日（月，火，水，木，金，土，日）及び第２日属性情報である休日とを対応づけた情報であり、各位置情報に含まれる取得時刻に示される日が、平日であるか休日であるかを判定するために用いられる。また、取得部１０１（第４取得手段）は、契約者情報格納装置５００から、移動機Ｍを使用する各使用者の契約者情報を取得する。取得される契約者情報は、ユーザＩＤと年齢及び性別とを対応付けた情報である。取得部１０１は、割当地域Ｙにおける移動機Ｍの多数の位置情報と地域区分データと日付情報と契約者情報とを基準データ作成部１０２に出力すると共に、対象地域Ｘにおける移動機Ｍの多数の位置情報と日付情報と契約者情報とを判定データ作成部１０３に出力する。
【００２６】
基準データ作成部１０２は、取得部１０１によって取得された複数の割当地域Ｙにおける移動機Ｍの位置情報と、複数の割当地域Ｙに対して設定されている地域区分データと、日付と曜日との関係を示す日付情報（日属性情報）と、移動機Ｍを使用する各使用者の契約者情報とに基づいて、複数の割当地域Ｙにおける時間毎の第１人口動態データを作成する部分である。具体的には、基準データ作成部１０２は、各位置情報と地域区分データと日付情報と契約者情報とを取得部１０１から取得すると、例えば、図３に示される各位置情報における位置（経度緯度）が図４に示されるどの地域区分に含まれるかを、対象エリアの領域を示す２次元の多角形データであるポリゴンを用いて照合する。そして、基準データ作成部１０２は、図３に示される各位置情報（契約者情報含む）と図４に示される地域区分データとを結合し、さらに、日付情報を用いて、各位置情報の取得時刻が平日か休日かのいずれに対応するかを判定して、結合されたデータに日属性情報として、平日または休日のいずれかのフラグを立て、図８に示されるような結合データを生成する。
【００２７】
基準データ作成部１０２は、図８に示される結合データを生成すると、この結合データにおける各行（図示横方向のデータ列）を１つのデータ単位（すなわち人数換算で１）とし、地域ＩＤ（ａ，ｂ，ｃ・・・）で示される地域Ｙ毎にこのデータをまとめ、図９に示されるように、年齢毎に３種類（「２０歳以下」、「２１〜６０歳」及び「６１歳以上」）、性別毎に２種類（「男性」及び「女性」）、及び、時間毎に２４種類（「０時台」・・・「２３時台」）×２種類（「平日」及び「休日」）にそれぞれ分けて、その人数を集計する。このようにして集計された集計データにおける各行（図示横方向のデータ列）のそれぞれは、ある地域Ｙにおける時間毎の人口変化等を示す第１人口動態データを構成する。この第１人口動態データそれぞれは、例えば、上述したように５３種類の人口変化等を示すデータからなっていることから、５３種類の変数を備えた特性ベクトルとして表される。基準データ作成部１０２は、図９に示される第１人口動態データの作成が終了すると、第１人口動態データを正規化するため、図１０に示すように、各変数項目における最大値が１となる正規化処理を行う。この正規化処理により、各変数項目の絶対値が大きく違うことによる悪影響が排除される。基準データ作成部１０２は、正規化された第１人口動態データを基準作成部１０４に出力する。
【００２８】
判定データ作成部１０３は、取得部１０１によって取得された対象地域Ｘにおける移動機Ｍの各位置情報と、日付と曜日との関係を示す日付情報と、移動機Ｍを使用する各使用者の契約者情報とに基づいて、対象地域Ｘにおける時間毎の第２人口動態データを作成する部分である。判定データ作成部１０３は、各位置情報と日付情報と契約者情報とを取得部１０１から取得すると、地域区分を除いて第１人口動態データと同様の処理を行って、例えば、図１１（ａ）に示されるような第２人口動態データを作成する。この第２人口動態データも、上述した第１人口動態データと同様に５３種類の人口変化等を示すデータであり、５３種類の変数を備えた特性ベクトルとして表される。そして、判定データ作成部１０３は、基準データ作成部１０２と同様に正規化の処理を行って、図１１（ｂ）に示すように、第２人口動態データの各項目における最大値が１となる正規化処理を行う。判定データ作成部１０３は、正規化された第２人口動態データを判定部１０５に出力する。
【００２９】
基準作成部１０４は、基準データ作成部１０２で作成された第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を作成する部分である。この判定基準は、後述するような各地域特性の様々な傾向を抽出する基準であり、本実施形態では、この判定基準を作成するため、サポート・ベクタ・マシン（ＳＶＭ）法を利用している。サポート・ベクタ・マシン法とは、それぞれのクラス（本実施形態の「地域区分」に相当）のノード間（特性ベクトル間）の最小距離を最大化する平面を、判定基準となる分離平面（超平面）ｆ（ｘ）とし、未知のデータ（別の特性ベクトル）をその超平面に照合して、いずれのクラスに属するかを分類する方法である（例えば、(“非線形ＳＶＭ〜詳細説明〜”、[online]、[平成２１年９月１７日検索]、<ＵＲＬ：http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/SVM_3_2.htm>）参照)。
【００３０】
基準作成部１０４では、基準データ作成部１０２から正規化された多数の第１人口動態データ（ノードに相当）が入力されると、このサポート・ベクタ・マシン法を用い、各第１人口動態データに含まれる項目数（パラメータ数：年齢区分３、性別区分２、時間区分４８の計５３種類）に相当する５３次元空間上において、第１人口動態データそれぞれを２つに分離する超平面ｆ（ｘ）を判定基準として求める。説明を簡単にするため、対象となる地域区分がα，βの２つであってパラメータ数が２の場合（２次元上）で表した場合を例にとって説明すると、図１２に示すように、例えば、地域区分が商業地αである地域Ｙそれぞれの第１人口動態データに相当する黒丸と地域区分がオフィス街βである地域Ｙそれぞれの第１人口動態データに相当する三角との間での最小距離が最大化するように超平面ｆ（ｘ）を求め、これを判定基準とする。対象区分が３つ以上のものをサポート・ベクタ・マシン法で分離する場合には、上述した方法を繰り返し計算することで、判定基準となる超平面を求めるが、ここではその詳細は省略する。基準作成部１０４は、このようにして作成した判定基準を示すデータを判定部１０５に出力する。
【００３１】
ここで、第１人口動態データに基づいて基準作成部１０４で作成された判定基準がどのような傾向（パターン）を抽出するものであるかについて、図１３〜図１７のイメージ図を用いて簡単に説明する。例えば、商業地といった地域区分を判定する基準では、図１３に示されるように、平日、休日の区別なく昼間の人口構成が多くなるといった傾向（同図（ａ）（ｂ）等参照）を抽出できる。また、オフィス街といった地域区分を判定する基準では、図１４に示されるように、平日と休日との間で昼間の人口構成が異なるといった傾向（同図（ａ）（ｂ）等参照）を抽出できる。また、工業地といった地域区分を判定する基準では、図１５に示されるように、平日と休日との間で昼間の人口構成が異なるといった傾向（同図（ａ）（ｂ）等参照）や、男女比において男性比率がかなり高くなるといった傾向（同図（ｃ）参照）を抽出できる。また、農業地といった地域区分を判定する基準では、図１６に示されるように、他の地域と比べ、それほど昼間の人口構成が多くならないといった傾向（同図（ａ）（ｂ）等参照）や、男女比において男性比率がかなり高くなるといった傾向（同図（ｃ）参照）を抽出できる。また、住宅地といった地域区分を判定する基準では、図１７のイメージ図に示されるように、平日の昼間の人口構成は多くならない一方、休日の昼間の人口構成が少なくなるといった傾向（同図（ａ）（ｂ）等参照）を抽出できる。なお、上述した各基準では、その他にも図１３〜図１７のイメージ図に示される各種の傾向を抽出できるが、その説明は省略する。
【００３２】
判定部１０５は、判定データ作成部１０３で作成された第２人口動態データを基準作成部１０４で作成された判定基準に照合して、対象地域Ｘの地域特性を判定する部分である。判定部１０５は、判定データ作成部１０３から第２人口動態データが入力され、且つ、基準作成部１０４から判定基準（超平面）を示すデータが入力されると、第２人口動態データによる特性ベクトルが超平面ｆ（ｘ）のどちら側であるかをその判定基準に照合することで判定する。図１２に示す例では、第２人口動態データによる特性ベクトルＸが超平面ｆ（ｘ）のα側に位置していることから、当該第２人口動態データによる対象地域Ｘに対する地域分類は、商業地αであると判定される。言い換えると、判定部１０５は、基準作成部１０４で作成された判定基準を用いて、第２人口動態データにおける傾向が図１３〜図１７のイメージ図で示される各地域区分の内、いずれの傾向に最も近いものであるかを自動的に判定する。判定部１０５は、判定した地域分類結果を出力部１０６に出力する。
【００３３】
出力部１０６は、判定部１０５で判定された対象地域Ｘの地域特性を外部機器に出力する部分である。出力部１０６は、判定部１０５から、対象地域Ｘの地域特性が入力されると、この地域特性を外部の出力端末Ｔに出力し、出力端末Ｔのディスプレイ等に表示させる。これにより、ある対象地域Ｘの地域特性を判定したかったユーザは、その対象地域Ｘの地域特性を知ることができる。
【００３４】
次に、上記の地域分類システム１によって、対象地域Ｘの地域特性を判定する分類方法について、図１８及び図１９を参照して説明する。なお、事前に、位置情報格納装置２００によって、移動機Ｍの位置情報が取得され（ステップＳ１），その取得時刻に対応付けて格納されている（ステップＳ２）。
【００３５】
まず、地域分類システム１の地域分類装置１００は、ある対象地域Ｘの地域特性を判定して欲しい旨の要求信号を出力端末Ｔから受け付けると（ステップＳ３）、位置情報格納装置２００にアクセスし（ステップＳ４）、位置情報格納装置２００から移動機Ｍの位置情報を取得時刻を含めて取得する（ステップＳ５）。取得される位置情報は、地域特性を判定したい一の対象地域Ｘと地域特性が既に人為的に割り当てられた複数の割当地域Ｙとにおける多数の位置情報である（図３参照）。また、地域分類装置１００は、区分情報格納装置３００にアクセスし（ステップＳ６）、区分情報格納装置３００から地域区分データを取得する（ステップＳ６）。取得される地域区分データは、複数の割当地域Ｙそれぞれに対して地域特性を人為的に割り当てしたデータであり、地域ＩＤで示される割当地域Ｙ毎に地域区分を割り当てたものである（図４参照）。
【００３６】
また、地域分類装置１００は、日付情報格納装置４００にアクセスし（ステップＳ８）、日付情報格納装置４００から日付と曜日との関係を示す日付情報を取得する（ステップＳ９）。取得される日付情報は、上述したように、年月日と第１日属性情報である曜日及び第２日属性情報である休日とを対応づけた情報である（図６参照）。また、地域分類装置１００は、契約者情報格納装置５００にアクセスし（ステップＳ１０）、契約者情報格納装置５００から移動機Ｍを使用する各使用者の契約者情報を取得する（ステップＳ１１）。取得される契約者情報は、ユーザＩＤと年齢及び性別とを対応付けた情報である（図３参照）。そして、地域分類装置１００は、各情報格納装置２００，３００，４００，５００から取得した上記各種情報を用いて、対象地域Ｘの地域特性を判定処理し（ステップＳ１２）、その判定結果を出力端末Ｔに出力して（ステップＳ１３）、出力端末Ｔのディスプレイ等に表示させる（ステップＳ１４）。
【００３７】
ここで、対象地域Ｘの地域特性の判定処理方法（ステップＳ１２）について、図１９を用いて、更に詳細に説明する。
【００３８】
まず、地域分類装置１００は、地域特性の判定処理を行うのに必要な各種情報（位置情報、地域区分データ、日付情報及び契約者情報）が入力されているか否かを判定する（ステップＳ２１）。ステップＳ２１で、各種情報が入力されていると判定されると、続いて、地域特性を判定したい対象地域Ｘが出力端末Ｔから入力されているか否かを判定する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２で対象地域Ｘが入力されていると判定されると、ステップＳ２３とステップＳ２７とに進む。
【００３９】
ステップＳ２３では、各位置情報と地域区分データと日付情報と契約者情報とを取得すると、地域分類装置１００の基準データ作成部１０２が、例えば、図３に示される各位置情報における位置（経度緯度）が図４に示されるどの地域区分に含まれるかを、対象エリアの領域を示す２次元の多角形データであるポリゴンを用いて照合し、図３に示される各位置情報（契約者情報含む）と図４に示される地域区分データとを結合する。さらに、基準データ作成部１０２は、日付情報を用いて、各位置情報の取得時刻が平日か休日かのいずれに対応するかを判定して、結合されたデータに日属性情報として平日または休日のいずれかのフラグを立て、図８に示されるような結合データを生成する（ステップＳ２３）。
【００４０】
続いて、基準データ作成部１０２は、図８に示される結合データを生成すると、この結合データにおける各行（図示横方向のデータ列）を１つのデータ単位（すなわち人数換算で１）とし、地域ＩＤで示される地域Ｙ毎にこのデータをまとめ、図９に示されるように、年齢毎に３種類、性別毎に２種類、及び、時間毎に２４種類×２種類にそれぞれ分けて、その人数を集計し、地域区分が設定済みの地域Ｙにおける時間毎の人口変化等を示す第１人口動態データを作成する（ステップＳ２４）。そして、基準データ作成部１０２は、図９に示される第１人口動態データの作成が終了すると、各変数項目における最大値が１となるように第１人口動態データの正規化処理を行う（ステップＳ２５）。
【００４１】
続いて、基準作成部１０４は、基準データ作成部１０２で作成された第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を作成する（ステップＳ２６）。このように作成された判定基準は、各地域特性の様々な傾向（分類パターン）を表しており、その分類パターン（図１３〜図１７参照）を抽出する。本実施形態では、この判定基準を作成するため、サポート・ベクタ・マシン（ＳＶＭ）法を利用していることから、この分類パターンの一例として、それぞれのクラスのノード間の最小距離を最大化する平面である超平面ｆ（ｘ）を求める。
【００４２】
一方、ステップＳ２７では、判定データ作成部１０３が、取得部１０１によって取得された対象地域Ｘにおける移動機Ｍの各位置情報と、日付と曜日との関係を示す日付情報と、移動機Ｍを使用する各使用者の契約者情報とに基づいて、ステップＳ２３，Ｓ２４と略同様の方法により、対象地域Ｘにおける時間毎の第２人口動態データを作成する（図１１（ａ）参照）。そして、判定データ作成部１０３は、図１１（ａ）に示される第２人口動態データの作成が終了すると、同図（ｂ）に示されるように、各変数項目における最大値が１となるように第２人口動態データの正規化処理を行う（ステップＳ２８）。
【００４３】
ステップＳ２６及びステップＳ２８で判定基準と第２人口動態データとがそれぞれ生成されると、ステップＳ２９に進み、判定部１０５は、ステップＳ２８で作成された第２人口動態データをステップＳ２６で作成された判定基準に照合して、対象地域Ｘの地域特性を判定する（ステップＳ２９）。具体的には、ステップＳ２８で作成された第２人口動態データによる特性ベクトルがステップＳ２６で作成された超平面ｆ（ｘ）のどちら側であるかをその判定基準に照合することで判定する。図１２に示す例では、第２人口動態データによる特性ベクトルＸが超平面ｆ（ｘ）のα側に位置していることから、当該第２人口動態データによる対象地域Ｘに対する地域分類が商業地αであると判定される。その後、出力部１０６は、判定部１０５で判定された対象地域Ｘの地域特性を出力端末Ｔに出力し（ステップＳ２９）、上述したように、この地域特性を出力端末Ｔのディスプレイ等に表示させる（ステップＳ１４）。
【００４４】
以上、本実施形態によれば、地域特性を示す地域区分が事前に設定されている複数の地域Ｙにおける位置情報及びその地域特性に基づいて第１人口動態データをそれぞれ作成し、その第１人口動態データに基づいて判定基準を作成している。そして、地域区分を判定したい一の地域Ｘにおける第２人口動態データを、これら第１人口動態データに基づいて作成された判定基準（超平面）に照合して、当該一の地域Ｘがいずれの地域区分であるかを判定するようにしている。このように、データの妥当性を有する複数の地域Ｙに関する地域区分データと動的なデータである各動態データとの両者を用いているため、所定の地域Ｘが地域区分のいずれかであるかを的確且つ簡単に判定することができる。
【００４５】
また、地域分類装置１００は、日付と曜日との関係を示す日付情報を格納する日付情報格納装置４００から日付情報を取得する取得部１０１を備え、基準データ作成部１０２は、取得部１０１によって取得される日付情報に応じて第１人口動態データを作成し、判定データ作成部１０３は、取得部１０１によって取得される日付情報に応じて第２人口動態データも作成している。このため、例えば、平日と休日とのように、日付や曜日によって異なる傾向を示す各動態データに基づいて所定の地域が各地域区分のいずれであるかを判定することから、判定精度を向上させることができる。
【００４６】
更に、地域分類装置１００は、複数の移動機Ｍを使用する各使用者の契約者情報を格納する契約者情報格納装置５００から契約者情報を取得する取得部１０１を備え、基準データ作成部１０２は、取得部１０１によって取得される契約者情報に応じて第１人口動態データを作成し、判定データ作成部１０３は、取得部１０１によって取得される契約者情報に応じて第２人口動態データも作成している。このため、例えば、使用者の年齢（子供・大人・老人）や性別（男・女）といった人属性によって異なる傾向を示す各動態データに基づいて所定の地域が各地域区分のいずれであるかを判定できることから、判定精度を一層、向上させることができる。
【００４７】
また、基準作成部１０４は、第１人口動態データに含まれる各パラメータ数ｎに相当するｎ次元空間上において、第１人口動態データそれぞれを少なくとも２つ以上に分離する超平面ｆ（ｘ）を判定基準として作成し、判定部１０５は、判定データ作成部１０３で作成された第２人口動態データが、ｎ次元空間上において、超平面ｆ（ｘ）のどちら側にあるかに応じて、対象地域Ｘが複数の地域区分の内の何れに含まれるかを判定している。このように、例えば、サポート・ベクタ・マシン（ＳＶＭ）といった方法を用いているため、地域区分を判定したい地域Ｘが各地域区分のいずれであるかを確実に判定することができる。
【００４８】
以上、本発明をその実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、上記実施形態では、地域区分の分類パターンを抽出する際、サポート・ベクタ・マシン法を用いたが、図１３〜図１７に示すような各地域区分の傾向（分類パターン）を抽出して、対象地域Ｘの動態データと照合して、対象地域Ｘの地域区分を判定できる方法であれば、他の方法を用いてもよい。
【符号の説明】
【００４９】
１…地域分類システム、１００…地域分類装置、１０１…取得部、１０２…基準データ作成部、１０３…判定データ作成部、１０４…基準作成部、１０５…判定部、１０６…出力部、２００…位置情報格納装置、３００…区分情報格納装置、４００…日付情報格納装置、５００…契約者情報格納装置、Ｔ…出力端末、Ｍ…移動機。
【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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