(57)【要約】【課題】ユーザの状態を高精度に判定可能な情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】情報処置装置（サーバ装置１０）は、ユーザの位置、及びユーザがその位置に位置した日時を含む位置情報を蓄積した位置履歴から、ユーザが移動した移動区分を検出する移動区分検出部（トリップ検出部１３２）と、移動区分に含まれる複数の位置情報に基づいて、移動区分におけるユーザの行動を分析する分析部１３４と、を備える。【選択図】図２
2019114047.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの位置、及び前記ユーザが前記位置に位置した日時を含む位置情報を蓄積した位置履歴から、前記ユーザが移動した移動区分を検出する移動区分検出部と、
前記移動区分に含まれる複数の前記位置情報に基づいて、前記移動区分における前記ユーザの行動を分析する分析部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記ユーザの活動拠点であるユーザ拠点を検出する拠点検出部を備え、
前記分析部は、起点をユーザ拠点とした第一移動区分と、時系列において前記第一移動区分の後で、終点を前記ユーザ拠点とした第二移動区分と、を特定し、前記第一移動区分及び前記第二移動区分を関連付けて１つの活動区分として、前記活動区分の前記ユーザの行動を分析する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置において、
時系列において前記第一移動区分及び前記第二移動区分の間の複数の位置情報に基づいた移動区分を前記活動区分に関連付ける
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置において、
前記ユーザが操作する端末装置から前記位置情報を取得する位置情報取得部を備え、
前記拠点検出部は、前記位置情報とともに、前記端末装置の充填を検出する旨の充電検出情報を取得した場合に、当該位置情報を前記ユーザ拠点として検出する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置において、
前記ユーザが操作する端末装置から前記位置情報を取得する位置情報取得部を備え、
前記拠点検出部は、前記位置情報とともに、前記端末装置において無線ＬＡＮ親機の電波が受信され、前記無線ＬＡＮ親機を介したインターネット接続を検出する旨の無線ＬＡＮ接続情報を、前記位置情報とともに取得した場合に、当該位置情報を前記ユーザ拠点として検出する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置において、
前記拠点検出部は、起点が同一である複数の前記移動区分がある場合に、前記起点を前記ユーザ拠点として検出する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置において、
前記拠点検出部は、終点が同一である複数の前記移動区分がある場合に、前記終点を前記ユーザ拠点として検出する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記分析部は、施設の位置、及び前記施設の属性を含む施設情報を記憶する施設情報記憶部から、前記移動区分の終点の位置に対応する施設情報を抽出し、抽出した前記施設情報に基づいて前記移動区分に対する前記ユーザの行動を分析する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
請求項８に記載の情報処理装置において、
前記施設の属性は、所定期間毎の施設利用者数を含み、
前記分析部は、前記移動区分の終点に対応する位置情報の日時に対する前記施設利用者数に基づいて、前記ユーザの行動を分析する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
請求項８又は請求項９に記載の情報処理装置において、
前記移動区分の終点を示す前記位置情報に含まれる日時での天候を示す天候情報を取得する天候情報取得部を備え、
前記施設の属性は、天候毎の施設利用者数を含み、
前記分析部は、前記移動区分の終点に対応する位置情報の日時と、前記天候とに基づいて、前記ユーザの行動を分析する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１１】
請求項８から請求項１０のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記施設の属性は、当該施設を利用する利用者の利用者属性を含み、
前記分析部は、前記利用者属性に基づいて、前記ユーザの属性を分析する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１２】
請求項８から請求項１１のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記分析部は、前記施設の属性と、前記施設への滞在時間に基づいて、前記ユーザの行動を分析する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１３】
請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記ユーザのインターネット上の行動履歴を含むユーザ履歴情報を取得するユーザ履歴取得部を備え、
前記分析部は、前記ユーザの行動履歴に基づいて、前記移動区分に対する前記ユーザの行動を分析する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１４】
請求項１から請求項１３のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記ユーザの属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得部を備え、
前記分析部は、前記ユーザの属性に基づいて、前記移動区分に対する前記ユーザの行動を分析する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１５】
請求項１から請求項１４のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
広告の属性が関連付けられた広告情報を記録する広告記憶部から、所定の広告情報を選択して前記ユーザに配信する広告配信部を備え、
前記広告配信部は、前記分析部により分析された前記ユーザの行動に対応する前記広告情報を選択する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１６】
請求項１から請求項１４のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
広告の属性が関連付けられた広告情報を記録する広告記憶部から、所定の広告情報を前記ユーザに配信する広告配信部と、
前記広告情報の配信対象となる前記ユーザを抽出するユーザ抽出部と、を備え、
前記ユーザ抽出部は、前記分析部により分析された前記ユーザの行動が、前記広告の属性に対応するユーザを抽出する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１７】
請求項１５又は請求項１６に記載の情報処理装置において、
前記分析部により、所定位置に寄り道をした旨の前記ユーザの行動が分析された際に、前記ユーザに寄り道属性を付与する寄り道判定部を備え、
前記広告配信部は、前記寄り道属性が付与された前記ユーザに、前記広告情報を配信する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１８】
請求項１５から請求項１７のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記ユーザが操作する端末装置から前記位置情報を取得する位置情報取得部を備え、
前記広告情報は、広告を配信する広告配信位置と、前記広告される施設の位置を示す広告施設位置とを含み、
前記広告配信部は、前記端末装置から、前記広告配信位置に対応する前記位置情報が送信された際に、前記広告情報を配信し、
前記分析部は、前記移動区分で示される移動経路内に、前記広告配信位置が含まれ、かつ、前記広告配信位置を経過した後、終点が前記広告施設位置となる前記移動区分を、広告に基づいた広告誘導移動区分として分析する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１９】
請求項１８に記載の情報処理装置において、
前記広告配信位置は、道路の路傍にサイネージが設置された位置であり、
前記広告配信部は、さらに、前記サイネージに前記広告情報を表示させる
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２０】
請求項１５から請求項１９のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記ユーザが操作する端末装置から前記広告情報への応答を集計する集計部を有する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２１】
請求項１から請求項２０のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
道路に設けられた広告表示物の位置と、当該広告表示物により広告される広告施設の位置である広告施設位置とを関連付けた広告表示物情報を記憶する広告表示物情報記憶部を備え、
前記分析部は、前記移動区分で示される移動経路内に、前記広告表示物の位置が含まれ、かつ、前記広告表示物を経過した後、終点が前記広告施設位置となる前記移動区分を、広告に基づいた広告誘導移動区分として分析する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２２】
請求項１から請求項２１のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記分析部により分析された前記ユーザの行動から、前記ユーザの次の行動を推定する行動推定部を備える
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２３】
請求項１から請求項２２のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記分析部により分析された複数の前記ユーザの行動から、所定のエリアに対する人の流入及び流出を集計する商圏分析部を備える
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２４】
請求項１から請求項２３のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記分析部により分析された前記移動区分に対する前記ユーザの行動に基づいて、前記ユーザの属性を推定する属性推定部を備える
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２５】
コンピュータにより、ユーザが移動した移動区分に対するユーザの行動を分析する情報処理方法であって、
前記コンピュータは、移動区分検出部と、分析部とを備え、
前記移動区分検出部により、前記ユーザの位置、及び前記ユーザが前記位置に位置した日時を含む位置情報を蓄積した位置履歴から、前記ユーザが移動した移動区分を検出する移動区分検出ステップと、
前記分析部により、前記移動区分に含まれる複数の前記位置情報に基づいて、前記移動区分における前記ユーザの行動を分析する分析ステップと、
を実施することを特徴とする情報処理方法。
【請求項２６】
コンピュータにより読み取り実行可能な情報処理プログラムであって、前記コンピュータを請求項１から請求項２４のいずれか１項に記載の情報処理装置として機能させる
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の位置履歴を編集する情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの状態と位置と時間とに基づいて、ユーザの行動を分析する装置が知られている（例えば特許文献１参照）。
この特許文献１では、端末装置から広告配信サーバにアクセス要求が送信された際の端末装置の位置と時間の情報をユーザ履歴情報として蓄積する。また、所定の分析期間分のユーザ履歴情報を分析して、端末装置の位置と時間の組み合わせを端末装置のユーザの状態（仕事優先か、娯楽優先か）に対応づけて状態データベースを生成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】再公表特許２０１３／１６４９１１公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイスにおいても、自己位置を検出する測位機能が搭載され、多種のアプリケーション（以降、ナビアプリと称す）により、当該測位機能が利用される。
【０００５】
本出願人による以下の非公知かつ新規な知見によれば、このようなスマートデバイスでは、非乗車時の位置情報が含まれ、かつ、スマートデバイスはナビゲーション以外の用途にも用いられる。このため、情報が多様多角的となり、ユーザの位置の履歴を含む履歴情報（以降、プローブと称する場合もある）の応用価値が高まり、例えば、プローブを用いて、ユーザの行動地域、趣味、嗜好等の分析、商品等の販促への利用等を本出願人は検討している。
【０００６】
しかしながら、特許文献１のような従来の装置では、ユーザの位置のみによってユーザの状態を判定するため、ユーザの移動がどのような意味を有するか、すなわち、ユーザの移動に基づいたユーザの状態の判定は行っていない。このような特許文献１に記載の装置では、ユーザの状態を高精度かつ詳細に分析するのは困難である。
例えば、特許文献１では、ユーザの位置が職場を中心とした８００ｍエリア内であり、平日の１０：００から１８：５９の時間帯である場合に、「オフィス」とのユーザの状態を対応付けている。しかしながら、平日の１０：００〜１８：５９にオフィス近傍にいるからといって、必ずしも仕事をしているとは限らない。
【０００７】
本発明は、上記のような課題に鑑みて、ユーザの状態を高精度に判定可能な情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の情報処理装置は、ユーザの位置、及び前記ユーザが前記位置に位置した日時を含む位置情報を蓄積した位置履歴から、前記ユーザが移動した移動区分を検出する移動区分検出部と、前記移動区分に含まれる複数の前記位置情報に基づいて、前記移動区分における前記ユーザの行動を分析する分析部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は、ユーザの複数の位置情報を、複数の移動区分に区分し、これらの各移動区分に対してユーザの行動を分析する。この場合、例えば従来のような位置毎にユーザの行動を判定する場合に比べて、高精度かつ詳細なユーザの行動分析を実施することができる。つまり、本発明では、一連の位置情報の流れにおいて、まとまりのある移動区分を検出して、そのまとまりのある移動区分の意味を分析する。この場合、位置情報の移動の意味を分析することになり、各位置における意味を分析する場合に比べて、ユーザの一連の行動の意図を高精度に分析することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第一実施形態に係る情報処理装置であるサーバ装置を含む情報処理システムの概略構成を示すブロック図。
【図２】第一実施形態のサーバ装置の概略構成を示すブロック図。
【図３】第一実施形態のプローブ編集処理を示すフローチャート。
【図４】プローブに含まれるトリップの一例を示す図。
【図５】第一実施形態のトリップ特性判定処理を示すフローチャート。
【図６】複数のトリップを一連のトリップと判定する処理の説明図。
【図７】プローブから検出されたトリップの他の一例を示す図。
【図８】第二実施形態のサーバ装置の概略構成を示すブロック図。
【図９】変形例１に係るサーバ装置の概略構成を示すブロック図。
【図１０】変形例２に係るサーバ装置の概略構成を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
［第一実施形態］
以下、本発明に係る第一実施形態の情報処理装置について説明する。
図１は、本発明に係る情報処理装置であるサーバ装置１０を含む情報処理システム１の概略構成を示すブロック図である。
図１に示すように、情報処理システム１は、サーバ装置１０と、サーバ装置１０にネットワーク（例えばインターネット等）を介して通信可能に接続される複数の端末装置２０とにより構築されている。
【００１２】
ここで、端末装置２０としては、ユーザが所有するモバイル端末（スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス）の他、ユーザが所有する車両に固定されたナビゲーション装置等も含むものである。
この情報処理システム１では、サーバ装置１０が、端末装置２０から送信された、ユーザ（端末装置２０）の位置と、当該位置にユーザ（端末装置２０）が存在していた日時をと関連付けた位置情報を取得して、これを位置履歴（プローブ）として蓄積する。そして、サーバ装置１０は、蓄積したプローブを、各種サービスに展開する。例えばプローブに基づいて、ユーザの属性（嗜好性等）を判定し、ユーザに対して効果的な広告を配信することで、広告配信における広告効果を向上できる。また、複数のユーザのプローブに基づいて商圏を検出する等マーケティングにも利用でき、その他、様々なサービスに展開することが可能となる。
【００１３】
ところで、車載用のナビゲーション装置のみから位置情報が得られる場合は、ユーザが道路上を移動する経路が明確に取得される。しかしながら、本実施形態では、車載用ナビゲーションのみならず、モバイル端末からも位置情報を取得する。また、このようなモバイル端末で検出された位置情報は、ユーザが乗車中の情報に加え、非乗車の際の情報も加わる。よって、位置情報を蓄積しただけのプローブから、例えば、どの位置情報から、どの位置情報までが１区切りの移動であるかを判定するのは困難となる。
そこで、本実施形態では、まず、プローブを所期のサービスを提供するために必要な形態に編集して、まとまりのある複数の移動区分（以降、トリップと称する場合もある）に区分する（プローブ編集処理）。そして、プローブ編集により得られた各トリップに対して意味づけ（ユーザがどのような行動に基づいたものかであり、以降トリップ特性と称す）を行い（トリップ特性判定）、トリップ特性に基づいて各種サービスを展開する。
以降、このような情報処理システム１について、詳細に説明する。
【００１４】
［サーバ装置１０の構成］
図２は、本実施形態のサーバ装置１０の概略構成を示すブロック図である。
本実施形態のサーバ装置１０は、コンピュータにより構成され、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３と、等を含んで構成されている。
通信部１１は、ネットワークに接続されており、ネットワークを介して端末装置２０や、ネットワーク上のその他の装置と通信する。
【００１５】
記憶部１２は、例えばメモリ、ハードディスク等により構成されたデータ記録装置である。この記憶部１２は、プローブＤＢ１２１（位置情報蓄積部）、施設ＤＢ１２２（施設情報記憶部）、ユーザＤＢ１２３（ユーザ情報記憶部）等を備える。
【００１６】
［記憶部１２に記憶される各種情報］
ここで、記憶部１２に記憶される各種情報について説明する。
プローブＤＢ１２１は、ユーザ毎のプローブを記録する。このプローブは、端末装置２０（ユーザ）の位置情報(位置，日時)を蓄積した位置履歴と、ユーザを識別するユーザＩＤを少なくとも含み、本実施形態では、更に、モーション情報、環境値情報、機器稼働情報、Ａｐｒ利用情報、ナビ地点情報、充電フラグ情報、無線ＬＡＮフラグ情報等を含む。
【００１７】
位置情報は、端末装置２０に設けられた測位センサーにより計測された、端末装置２０の位置と、当該位置が計測された際の日時とを関連付けた情報である。この位置情報は、端末装置２０の１つである車載用のカーナビゲーション装置から送信された位置情報、スマートフォン等のモバイル端末から送信された位置情報を含む。カーナビゲーション装置から送信された位置情報は、乗車時の位置情報となり、モバイル端末からの位置上は主に非乗車時の位置情報となる。本実施形態では、これらを合体させたプローブが記録される。
モーション情報は、端末装置２０に搭載されたモーションセンサー（加速度センサーやジャイロセンサー）の検出情報であり、端末装置２０に加えられる加速度や角速度（傾き）等が記録される。
環境値情報は、端末装置２０から送信された環境値測定センサーの測定情報である。環境値測定センサーとしては、例えば温度センサー、湿度センサー、気圧センサー等が挙げられ、端末装置２０の周囲環境における温度、湿度、気圧等が測定情報として記録される。また、環境値情報として、天候情報が含まれてもよい。
【００１８】
機器稼働情報は、例えばユーザが操作する車両や機械等の稼働装置から得られる情報である。例えば、車両において、ブレーキの稼働状態やブレーキの減り等を検出するセンサー等、車両の各構成の稼働状態を検出するセンサーが設けられる。これらのセンサーにより検出された稼働状態情報は、車両に搭載された制御コンピュータや車載用ナビゲーション装置に入力される。また、機器稼働情報は、このような制御コンピュータや車載用ナビゲーション装置から直接サーバ装置１０に直接送信されてもよく、ブルートゥース（登録商標）等によって端末装置２０を介してサーバ装置１０に送信されてもよい。制御コンピュータや車載用ナビゲーション装置から直接サーバ装置１０に直接送信する場合、制御コンピュータや車載用ナビゲーション装置は、ユーザを識別するユーザＩＤとともに、機器稼働情報を送信する。
【００１９】
Ａｐｒ利用情報は、端末装置２０において実行されたアプリケーションプログラム（以降Ａｐｒと称す）の利用態様を示す情報である。このＡｐｒには、出発地や目的地、経由地等の地点を入力することで、出発地から目的地までの経路を探索して出力するナビゲーションＡｐｒ（ナビＡｐｒ）を含む。また、ナビＡｐｒとしては、地図上の端末装置２０の位置を端末装置２０の表示部２１に表示させるプログラムの他、出発地から目的地までの公共交通機関による行順を表示させるプログラム等も含む。さらに、このようなナビＡｐｒ以外のＡｐｒ（例えば、ゲームやブラウザ等のＡｐｒ）の利用態様の情報をも含む。
Ａｐｒの利用態様としては、各Ａｐｒの利用頻度、Ａｐｒがフォアグラウンドで実施されたか、バックグラウンドで実施されたか、等の情報が含まれる。
【００２０】
ナビ地点情報は、位置情報に関連付けられた情報であり、地図上にユーザ位置を表示させてユーザの移動を追跡するナビＡｐｒや、車載用ナビゲーション装置において、出発地や目的地が入力された際に当該出発地や目的地が記録される。
充電フラグ情報は、位置情報に関連付けられた情報であり、位置情報を取得した際に、端末装置２０が、家庭用電源から電力によって充電中であるか否かを示すフラグ情報である。
無線ＬＡＮフラグ情報は、位置情報に関連付けられた情報であり、位置情報を取得した際に、端末装置２０が、無線ＬＡＮの親機と接続されているか否か、つまり、無線ＬＡＮを介して位置情報が送信されたか否かを示すフラグ情報である。
【００２１】
なお、モーション情報、環境値情報、機器稼働情報、及びＡｐｒ利用情報は、位置情報と同時に取得された情報であることが好ましいが、これに限定されない。例えば、モーション情報、環境値情報、機器稼働情報、及びＡｐｒ利用情報が取得（測定）された日時が関連付けられていれば、位置情報と同時に取得されていなくてもよい。すなわち、プローブには、各情報が時系列に沿って記録される。よって、例えば１／１の１３：００に取得された位置情報、１／１の１３：０５に取得された位置情報との間に、１／１の１３：０３に取得されたモーション情報が記録されていてもよく、この場合、１３：０３に取得したモーション情報を、１３：００における位置情報取得時と、１３：０５における位置情報取得時とにおける仮のモーション情報として設定することもできる。
【００２２】
施設ＤＢ１２２は、施設に関する施設情報（ＰＯＩ；Point of Interest）を記録する。この施設情報には、施設ＩＤ、施設名情報、施設位置情報、施設種別情報、施設利用属性情報（利用者属性）、施設詳細情報、及び施設利用数情報等の情報が記録される。
施設ＩＤは、施設を識別するための情報であり、施設名は、その施設の名称である。
施設位置情報は、施設の位置を示す情報であり、例えば経緯度や高度、地図データ上の座標位置、施設住所等が記録される。なお、施設位置情報には、施設の位置の他、駐車場の位置等が記録されていてもよく、これらの施設及び駐車場の位置が異なっていてもよい。
施設種別情報は、例えば、店舗、公園、駐車場、公共施設等の施設の種別を記録する。
施設利用属性情報は、施設を利用する利用者のうち、所定割合以上の利用者で共通しているユーザの属性が記録される。例えば、子供服専門店の施設に対して子供有、子供連れ等のユーザ属性が記録される。
施設詳細情報は、施設の詳細な情報であり、例えば専用駐車場の有無や、商品購入時の特典の有無、使用可能なクレジットカードや電子マネーの種類等の情報が記録されていてもよく、施設の紹介内容等が記録されていてもよい。
施設利用者数情報は、施設を利用する利用者の数であり、所定期間毎（例えば季節毎、月毎、週毎、曜日毎、１日毎等）の利用者数、天候毎の利用者数、各利用者の利用頻度、利用者の平均滞在時間等が記録される。
【００２３】
ユーザＤＢ１２３は、各ユーザの特徴を示す複数の属性データを記録したユーザ情報が記録されている。ユーザ情報には、例えば、ユーザＩＤ、ユーザ名情報、ユーザ属性情報、ユーザ履歴情報等が記録される。
ユーザＩＤは、各ユーザを識別するための情報であり、ユーザ毎にそれぞれ異なる情報を持つ。ユーザ名情報は、例えばユーザの氏名やハンドルネームである。
ユーザ属性情報は、ユーザの特徴を示す情報であり、例えば、性別、年齢や年齢層、嗜好性、家族構成等、ユーザに関する様々な情報を含む。
ユーザ履歴情報は、ユーザの行動履歴を示す情報である。このユーザ履歴情報としては、例えばインターネットにおいて閲覧したコンテンツの履歴（閲覧コンテンツのＵＲＬ、及び閲覧日時）、検索エンジン等を用いた際の検索履歴（ネット検索やショッピング検索のキーワード、及び検索日時）等が含まれる。
【００２４】
また、記憶部１２は、制御部１３により実行させる複数のプログラムを記録する。これらのプログラムとしては、サーバ装置１０の各部を制御するオペレーティングシステムを実行するためのプログラム、オペレーティングシステム上で実行される各種アプリケーションプログラム（本発明の情報処理プログラム等）を含む。
【００２５】
［制御部１３の機能構成］
制御部１３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算回路、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記録回路により構成される。制御部１３は、記憶部１２等に記録されているプログラムをＲＡＭに展開し、ＲＡＭに展開されたプログラムとの協働で、各種処理を実行する。そして、制御部１３は、記憶部１２に記録された情報処理プログラムを読み込み実行することで、図２に示すように、情報取得部１３１、トリップ検出部１３２（移動区分検出部）、拠点検出部１３３、及び分析部１３４として機能する。
【００２６】
（情報取得部１３１の機能）
情報取得部１３１は、位置情報取得部１３１Ａ、行動態様取得部１３１Ｂ、天候情報取得部１３１Ｃ、ユーザ情報取得部１３１Ｄ、ユーザ履歴取得部１３１Ｅ等を有する。
【００２７】
位置情報取得部１３１Ａは、端末装置２０から位置情報（位置及び日時）を取得する。この際、位置情報取得部１３１Ａは、端末装置２０からユーザＩＤと共に位置情報を取得する。そして、プローブＤＢ１２１から、ユーザＩＤに対応したプローブに、取得した位置情報を記録（蓄積）する。
また、端末装置２０において出発地や目的地が入力されている場合、位置情報とともに当該地点を取得してナビ地点情報に記録する。
さらに、位置情報取得部１３１Ａは、位置情報とともに、端末装置２０の状態を示す端末状態情報を取得する。例えば、端末装置２０が家庭用電源からの電力により充填中であるか否かを示す充電フラグ情報（充電検出情報）や、端末装置２０が無線ＬＡＮの親機に接続されているか否かを示す無線ＬＡＮフラグ情報（無線ＬＡＮ接続情報）等を受信する。
【００２８】
行動態様取得部１３１Ｂは、端末装置２０から、モーション情報、環境値情報、機器稼働情報、Ａｐｒ利用情報等を取得する。これらのモーション情報、環境値情報、機器稼働情報、Ａｐｒ利用情報は、位置情報と同時に取得されることが好ましいが、必ずしも位置情報と同時に取得されなくてもよい。
天候情報取得部１３１Ｃは、例えばインターネットを介して、天候情報を配信する天候情報配信サーバから天候情報を取得する。この天候情報取得部１３１Ｃは、位置情報に記録される位置の、位置情報に記録される日時での天候を取得し、環境値情報としてプローブに記録する。
【００２９】
ユーザ情報取得部１３１Ｄは、端末装置２０から送信されたユーザ情報を取得してユーザＤＢ１２３に記録する。
ユーザ履歴取得部１３１Ｅは、端末装置２０から、各種Ａｐｒでの検索履歴や、インターネット上における検索履歴を取得し、ユーザ履歴情報に記録する。
【００３０】
（トリップ検出部１３２の機能）
トリップ検出部１３２は、位置履歴やその他の様々な情報を含むプローブにおける、行動態様（例えば車両での走行、歩行、電車、飲食、買物等）の区切りを判定し、マーキングする。つまり、プローブを複数のトリップに区分する。
このトリップは、ユーザが移動したひとまとまりの移動区分であり、例えば自宅から職場までの移動、自宅から旅行先のホテルまでの移動等を区分したものである。この際、複数のトリップを組み合わせて１つのトリップとしてもよい。すなわち、階層構造としてトリップを検出してもよい。例えば、自宅から目的地までのトリップに、自宅から最寄駅までの徒歩による移動のトリップ、最寄駅から目的駅までの電車移動によるトリップ、及び目的駅から目的地までのバス移動によるトリップが下位構造として検出されてもよい。
【００３１】
ここで、トリップ検出部１３２は、ユーザの行動態様に基づいて、行動態様の共通する部分ごとにまとめたプローブをトリップとして出力する。この場合、走行履歴が途中で切れたままでは辻褄が合わないところ、一連のトリップ（往復など）をまとめることができる。例えば、位置履歴において、トンネルを通過した際の一部が欠落している場合でも、トリップ検出部１３２は、アクセス環境、端末装置２０やＡｐｒの識別情報（ユーザＩＤ）から同一人と推定されるプローブに関し、例えばナビ地点情報に出発地や目的地が記録されている場合、これらを同一のトリップとしてまとめる。すなわち、欠落部分の前後が一致すれば、単一のトリップとして推定することが可能となる。
【００３２】
また、トリップを検出するための行動態様（例えば車両での走行、歩行、電車、飲食、買物等のユーザの行動態様）は、プローブに含まれる各種情報から判定することができる。本実施形態では、プローブには、位置履歴に加え、モーション情報（加速度や傾き）、環境値（温度、湿度、気圧）等のセンサー情報、機器稼働情報（車両の装備品の稼動状態）が含まれる。このため、移動時の環境や装備の使い方などと組み合わせた多面的な分析が可能となる。
【００３３】
例えば、モーション情報に基づいて、端末装置２０の挙動（速度、振動等）の特性を判定でき、これにより、車両の走行による移動か、車両走行以外の移動（例えば降車後の徒歩）かを検出することが可能となる。
また、プローブは、ユーザの位置履歴を含むので、位置情報が例えばスキー場等である場合、モーション情報と組み合わせることで、ユーザの斜面の滑走とリフトによる移動との繰り返しを検出することも可能である。このような場合、トリップ検出部１３２は、これらの繰り返しのトリップをノイズ成分として除去することもできる。
【００３４】
また、環境値情報に基づいて、端末装置２０の位置を予測することが可能となる。例えば、温度や湿度、気圧の組合せに基づいて、端末装置２０がポケット等に収納されている状態か否か、ユーザが室内を移動中か室外を移動中か、地上を移動中か地下を移動中か等を判定できる。さらに、機器稼働情報に基づいて、車両運転中か否か、車両により高速道路を移動中か一般道路を移動中か等を判定できる。
【００３５】
さらには、プローブには、Ａｐｒ利用情報が含まれ、Ａｐｒの利用態様に基づいたトリップの検出も可能となる。例えば、Ａｐｒ利用情報には、各Ａｐｒの利用頻度が含まれ、Ａｐｒの利用頻度が高いことで、運転中ではないことが判定できる。また、Ａｐｒがフォアグラウンド（画面表示状態）で実施されたか、バックグラウンド（他のＡｐｒ稼働中や画面表示がオフとなっている）で実施されたかにより、ユーザが走行中であるかの判定が可能となる。したがって、モーション情報や環境値情報、Ａｐｒ利用情報を組み合わせることで、ユーザの行動態様をより精度良く判定することが可能となる。
また、地図Ａｐｒや、路線案内を行う路線案内Ａｐｒ等では、ユーザの出発地、目的地を入力する機能、又は、目的地を検索する機能を有する場合が多く、ナビＡｐｒと所定の関連性が有る（事業主体の共通性や機能連動など）。したがって、これらのナビＡｐｒと関連性が有るＡｐｒにより入力又は検索された出発地や目的地に基づいて、トリップが検出されてもよい。つまり、プローブに含まれるＡｐｒ利用情報のうち、ナビＡｐｒと関連性が有るＡｐｒの利用情報は、目的地など情報の入力や検索履歴を伴う。これにより、プローブと検索履歴の組合せによりモバイル端末特有のメリットを活かした分析が可能になる。
【００３６】
なお、行動態様の種類ごとのプローブをそれぞれ別体とすることもできる。この場合、例えば、目的地のみにより区分されたトリップ、モーション情報のみにより区分されたトリップ、環境値情報のみにより区分されたたトリップ、Ａｐｒ利用情報のみにより区分されたトリップ等を検出でき、これらのうちの複数又は全部を組み合わせたトリップ等をそれぞれ検出することも可能である。
このような場合では、例えば、提供先や取扱の差異化が容易となる。また、トリップの階層構造を形成しやすく、例えば、Ａ地点からＢ地点へのトリップに対して、モーション情報が第一値となるＡ地点からＣ地点へのトリップ、モーション情報が第二値となるＣ地点からＢ地点へのトリップとに区分することも可能である。
【００３７】
そして、トリップ検出部１３２は、上記の様にプローブに含まれるデータを複数のトリップに区分するとともに、プローブにおけるトリップの区切り位置にマーキング情報を挿入する。このマーキング情報には、区切られたトリップに対する行動態様や、トリップ特性が関連付けられてもよい。このようなマーキング情報を挿入することにより、走行中に限らず、行動態様やその順序などを多角的に分析可能となる。
【００３８】
なお、プローブの区分の仕方に関して、トリップ検出部１３２は、トリップの区切り位置へのマーキング情報の挿入に代えて、レコードデータを生成してもよい。
つまり、行動態様毎に検出されたトリップを含むレコードデータを生成し、各レコードデータに対して、行動態様の分類をタグ付けしてもよい。この場合でも、走行中に限らず、行動態様やその順序などを多角的に分析可能となる。
【００３９】
（拠点検出部１３３の機能）
拠点検出部１３３は、ユーザの活動拠点となる位置、すなわち、自宅位置や職場位置等を検出する。拠点検出部１３３としては、例えば、ユーザ情報に、ユーザ拠点が記録されている場合、当該ユーザ拠点を検出してもよい。しかしながら、ユーザが、引っ越しや転職等によって、ユーザ拠点を変更し、ユーザ情報が更新されない場合、または、ユーザがユーザ拠点をユーザ情報として登録していない場合があり、この場合、適正な拠点を判定できない。そこで、拠点検出部１３３は、ユーザ情報にユーザ拠点がない場合でも、位置情報を取得した際の各種フラグ情報や、トリップに基づいてユーザ拠点を検出する。ユーザ拠点である自宅が特定できれば、職場、遊びによく行く街などが特定できトリップ特性判定や販促に活用可能となる。
【００４０】
具体的には、拠点検出部１３３は、位置情報に関連付けられた充電フラグ情報において、充電中である旨のフラグ情報が記録されている場合、又は、位置情報に関連付けられた無線ＬＡＮフラグ情報に、無線ＬＡＮの親機と接続されている旨の情報が記録されている場合、当該位置情報の位置を自宅位置として検出する。つまり、充電されていたら自宅と判定し、又は、無線ＬＡＮ親機の電波を掴み接続が成立していたら自宅と判定する。
【００４１】
また、拠点検出部１３３は、検出されたトリップに基づいて拠点を判定してもよい。例えば、起点（トリップに含まれる最初の位置情報）が同一となる複数のトリップが検出された場合、又は、終点（トリップに含まれる最後の位置情報）が同一となる複数のトリップが検出された場合に、これらの起点及び終点の位置を拠点として判定する。この際、平日休日を問わずに、起点又は終点が同一となるトリップが有る場合、当該起点又は終点は自宅と判定できる。一方、平日のみに起点又は終点が同一となるトリップが有る場合、当該起点又は終点は職場と判定できる。
さらに、拠点検出部１３３は、充電フラグ情報、無線ＬＡＮフラグ情報、及びトリップの起点又は終点に基づいた拠点検出を組み合わせてもよく、この場合、ユーザの拠点を精度良く検出できる。つまり、自宅や職場等のユーザの活動拠点と、端末装置２０の充電が可能な店舗や、無線ＬＡＮが開放された店舗、ユーザがよく利用する施設（駅等）とを差別化することができる。
【００４２】
（分析部１３４の機能）
分析部１３４は、プローブから検出された各トリップを分析し、トリップ特性を判定する。つまり、各トリップに対するユーザの行動の意図やコンテキストを分析する。
具体的には、分析部１３４は、平常トリップ分析部１３４Ａ、連続トリップ分析部１３４Ｂ、トリップ特性判定部１３４Ｃ等を備える。
【００４３】
平常トリップ分析部１３４Ａは、プローブから多数検出されるトリップの反復性から、日常的に繰り返される平常トリップ（例えば通勤や通学の移動）か、普段の活動とは異なる地域への移動を伴う特殊トリップ（例えば買物や旅行、出張等）かを判定する。つまり、普段活動している地域と違う地域のトリップ（車両運転等による移動）かを判定して、トリップに意図を付ける。
【００４４】
連続トリップ分析部１３４Ｂは、複数のトリップの起終点に基づいて、これらのトリップを一連の連続トリップ（活動区分）としてまとめる。つまり、日付が異なる等により、時間的に乖離していても、移動の起終点や方向などから往路復路など往復移動を検出して、１つトリップとしてまとめる。
例えば、１月１日に自宅からＡ地点へ移動するトリップＡ、１月２日にＡ地点からＢ地点へ移動するトリップＢ１、１月２日にＢ地点からＡ地点へ移動するトリップＢ２、１月３日にＡ地点から自宅へ移動するトリップＣが検出された場合、連続トリップ分析部１３４Ｂは、これらのトリップＡ，Ｂ１，Ｂ２，Ｃを一連の特殊トリップとして判定する。
すなわち、連続トリップ分析部１３４Ｂは、ユーザの活動拠点（例えば自宅）を起点として、他の地点に移動するトリップ（往路トリップ）が検出された場合、当該トリップ以降で、終点がユーザの活動拠点に戻るトリップ（復路トリップ）を検出する。そして、往路トリップと、復路トリップと、往路トリップ及び復路トリップの間で検出される複数のトリップをまとめて、一連の特殊トリップとする。
この場合、ユーザの移動先の地点を施設ＤＢ１２２から検出することで、ユーザの趣味や嗜好を把握することもできる。つまり、旅行などお出かけ単位での情報取得により、趣味嗜好の把握や旅行の販促などに活用もできる。
【００４５】
トリップ特性判定部１３４Ｃは、各トリップにおけるユーザの行動目的を分析する。例えば、各トリップが、買い物や旅行等のレジャー目的であるか、ビジネス目的であるか等を判定する。
これには、トリップ特性判定部１３４Ｃは、施設情報、天候情報、及びユーザ情報等を用いて、各トリップを分析してトリップ特性を判断する。
例えば、トリップ特性判定部１３４Ｃは、各トリップと、施設情報（ＰＯＩ）とのマッチング成否に基づいたトリック特性判定を行う。具体例を挙げると、車両の運転による移動と検出されたトリップに対して、そのトリップの終点がショッピングセンターの駐車場である場合、買い物を目的としたトリップであるとして、トリップ特性を分析する。
【００４６】
また、この際、施設情報の施設利用者情報や天候情報等を適宜参照して、トリップ特性を分析する。例えば、トリップにおいて終点に到着した時間が夜間であり、施設利用者情報において夜間での利用者数が０である場合、当該トリップは、当該施設の利用を目的としていないと判定できる。また、トリップの終点が海水浴場であり、到着した日時での天候情報が雨天である場合、海水浴を目的とした移動ではないと判定できる。
トリップの終点の施設を判定する例を示したが、起点と終点との組み合わせで判定してもよい。例えば、トリップの終点がホテルである場合に、トリップの起点が職場であれば出張、起点が自宅であれば旅行の可能性が高いと判定することもできる。
【００４７】
このようにして、トリップ特性判定部１３４Ｃは、移動先に移動した日時（曜日等）に加え、移動した日時における天候、何処から移動したか等を考慮して、旅行や目的等のレジャーを目的としたトリップであるか、出張等のビジネスを目的としたトリップであるかを、各プローブに意図を付ける。
【００４８】
なお、トリップ特性判定部１３４Ｃは、施設情報の施設利用者数情報に代えて、複数のユーザから取得されたプローブにおいて、同じ地点（施設）を終点としているトリップの数に応じて、施設の利用目的を判定してもよい。つまり、多数のプローブから、施設情報毎に、所定以上の来訪者や滞在者の有無や多寡、日時の特性、来訪者属性傾向などを判定することで、トリップ特性（プライベート、仕事、観光等）を判定することもできる。さらには、複数のユーザから取得された多数のプローブに基づいて、各施設情報を更新してもよい。
【００４９】
さらに、トリップ特性判定部１３４Ｃは、ユーザ情報に記録されたユーザ属性や、履歴情報に基づいて、トリップ特性を分析してもよく、ＩＤ（ユーザ識別情報）やＩＤに紐付けられた移動（プローブ）及び移動以外の履歴（モーション情報や、環境値情報、Ａｐｒ利用情報の他、クレジットカードの利用履歴等）や属性もトリップ特性の分析に用いることが可能である。
例えば、トリップ特性判定部１３４Ｃは、車などの移動履歴のみならず、閲覧履歴、ネット検索やショッピング検索のキーワードを考慮して、トリップ特性を分析する。具体的には、トリップの起点から終点までの移動中での端末装置２０の操作による、インターネットでコンテンツの閲覧履歴、ネット検索やショッピング検索で用いられたキーワード、Ａｐｒ利用時に入力されたキーワード等から、ユーザの目的地での行動を分析する。また、ＩＤにより紐づけられた他のＡｐｒでの利用形態からキーワード等を抽出してもよい。
さらに、ユーザ情報に含まれる家族構成や、施設情報(ＰＯＩ)の施設属性と滞在時間に基づいて、トリップにおけるユーザの行動や目的を分析してもよい。施設への滞在時間の判定では、例えば、拠点検出（自宅判定）と同様、所定の無線ＬＡＮ親機の電波を受信している時間等を例示できる。
【００５０】
［端末装置２０の構成］
端末装置２０は、上述のように、ユーザが保有するコンピュータであり、例えばスマートフォンやタブレット端末の他、車載用のカーナビゲーション装置等をも含む。
この端末装置２０は、例えば、図１に示すように、表示部２１、入力操作部２２、端末通信部２３、センサー部２４、端末記憶部２５、及び端末制御部２６等を含んで構成される。
表示部２１は、例えば液晶ディスプレイ等により構成され、端末制御部２６の制御の下、所定の画像を表示させる。
入力操作部２２は、例えば表示部２１と一体に設けられたタッチパネルにより構成されてもよく、キーボードやマウス等の入力装置により構成されていてもよい。この入力操作部２２は、ユーザにより操作されることで、操作に応じた操作信号を端末制御部２６に出力する。
端末通信部２３は、サーバ装置１０やネットワーク上の所定の装置と通信する。また、端末通信部２３は、近距離通信手段（例えばブルートゥース（登録商標）等）を備え、例えば、近距離通信を用いて接続された車載用ナビゲーション装置や車両に設けられた制御コンピュータと通信することもできる。この場合、車載用ナビゲーション装置や制御コンピュータから、機器稼働情報を受信することができる。
【００５１】
センサー部２４は、例えばＧＰＳ装置等により構成された測位センサー２４１、加速度センサーやジャイロセンサー等を含むモーションセンサー２４２、温湿度センサーや気圧センサー等を含む環境値測定センサー２４３等を備える。
【００５２】
端末記憶部２５は、例えばメモリやハードディスク等のデータ記録装置により構成されている。端末記憶部２５には、例えば、入力操作部２２の入力操作により入力されたユーザに関するユーザ情報の他、ユーザが端末装置２０を操作した際の操作履歴や、ユーザのインターネット上での行動履歴（コンテンツの閲覧履歴や検索履歴）、センサー部２４により検出された各検出結果の履歴等が記録されていてもよい。また、端末記憶部２５には、端末装置２０を制御するための各種プログラム等が記録される。
【００５３】
端末制御部２６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算回路、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記録回路により構成され、端末装置２０の各部を制御する。端末制御部２６は、端末記憶部２５等に記録されているプログラム（ソフトウェア）をＲＡＭに展開し、ＲＡＭに展開されたプログラムとの協働で、各種処理を実行する。具体的には、端末制御部２６は、上記プログラムを読み込み実行することで、ユーザの入力操作部２２の操作に応じて、所定のＡｐｒを起動させたり、端末装置２０のセンサー部２４を起動させて、位置情報やセンサー情報（モーション情報、環境値情報）を取得したりする。また、端末制御部２６は、例えばユーザの操作に基づいて、端末記憶部２５に記録された各種情報をサーバ装置１０に送信する。
【００５４】
［情報処理方法］
（プローブ編集処理）
次に、上述したようなサーバ装置１０における情報処理方法におけるプローブ編集処理について説明する。
図３は、プローブ編集処理を示すフローチャートである。
サーバ装置１０の情報取得部１３１は、端末装置２０から送信される位置履歴（位置，日時）、センサー部２４により測定された各センサー情報（モーション情報，測定日時）、Ａｐｒ利用情報の他、ユーザによる行動履歴（インターネット情報閲覧履歴、検索履歴等）を取得し、プローブとしてプローブＤＢ１２１に蓄積して記録する（ステップＳ１；位置情報蓄積ステップ）。
【００５５】
次に、制御部１３は、プローブ編集処理の実施タイミングとなったか否かを判定する（ステップＳ２）。例えば、制御部１３は、予め設定された所定の周期（例えば１日毎、１週間毎等）となったか否かを判定する。ステップＳ２でＮｏと判定される場合は、ステップＳ１に戻り、プローブの取得を継続する。
ステップＳ２でＹｅｓと判定された場合、トリップ検出部１３２によるトリップ検出を実施する。
【００５６】
具体的には、トリップ検出部１３２は、先ず、プローブに含まれる各位置情報に対し、ユーザの行動態様を判別する（ステップＳ３）。
【００５７】
この行動態様の判別では、トリップ検出部１３２は、プローブに含まれるモーション情報、環境値情報、機器稼働情報、Ａｐｒ利用情報、ナビ地点情報等を用いる。これらのモーション情報、環境値情報、機器稼働情報、Ａｐｒ利用情報、及びナビ地点情報は、位置情報と同時に取得されていることが好ましいが、同時取得でなくてもよい。例えば、位置情報の取得タイミングを中心とした所定時間内で取得されたモーション情報、環境値情報、機器稼働情報、Ａｐｒ利用情報、及びナビ地点情報を、当該位置情報に対する行動態様を示す情報としてもよい。
【００５８】
次に、トリップ検出部１３２は、検出した行動態様に基づいて、プローブに含まれるトリップを検出する（ステップＳ４：移動区分検出ステップ）。
すなわち、時系列に沿って並ぶ位置情報において、行動態様が共通する部分（連続する位置情報）を検出してトリップとする。
これにより、例えばユーザがトンネルや地下を移動した際に位置情報が取得できなかった場合でも、その前後の行動態様が同一であれば、一連のトリップとして検出されることになる。つまり、位置情報に欠落部分があった場合でも、これを補間することができる。
【００５９】
なお、ステップＳ４において、行動態様毎にトリップが検出されていてもよい。
図４は、プローブに含まれるトリップの一例を示す図である。
例えば、図４に示す例では、プローブＰには、Ｌ１地点から、Ｌ２地点、及びＬ３地点を経て、Ｌ４地点に至るまでの位置情報が記録されている。
本例では、端末装置２０において、ナビＡｐｒが起動され、Ｌ１地点からＬ４地点まで経路に沿った移動が実施されており、Ｌ１地点からＬ４地点までの各位置情報には、ナビ地点情報（目的地Ｌ４）が関連付けられている。また、モーション情報として、Ｌ１地点からＬ２地点までは、車両移動に対応したモーションＭ１、Ｌ２地点からＬ４地点までは、徒歩移動に対応したモーションＭ２が記録されている。さらに、環境値情報として、Ｌ１地点からＬ２地点までは、車内を示す環境値Ｅ１、Ｌ２地点からＬ３地点までは、路上（地上）を示す環境値Ｅ２、Ｌ３地点からＬ４地点までは、地下を示す環境値Ｅ３が記録されている。さらに、Ａｐｒ利用情報として、Ｌ１地点からＬ２地点までが、バックグラウンドでナビＡｐｒが実行されている旨のＡｐｒ利用情報Ａ１、Ｌ２地点からＬ４地点までが、フォアグラウンドでナビＡｐｒが実行されている旨のＡｐｒ利用情報Ａ２が記録されている。
【００６０】
この場合、トリップ検出部１３２は、ナビ地点情報の目的地（Ｌ４地点）が共通する、Ｌ１地点からＬ４地点までの各位置情報をトリップＡとして検出する。また、モーション情報に基づいて、モーションＭ１で共通するＬ１地点からＬ２地点までのトリップａ１、モーションＭ２で共通するＬ２地点からＬ４地点までのトリップａ２を検出する。さらに、環境値情報に基づいて、環境値Ｅ１で共通するトリップａ１、環境値Ｅ２で共通するＬ２地点からＬ３地点までのトリップａ２１、環境値Ｅ３で共通するＬ３地点からＬ４地点までのトリップａ２２を検出する。なお、本例では、Ａｒｐ利用情報に基づいたトリップは、モーション情報と同様、トリップａ１とトリップａ２とになる。
また、Ｌ４地点に到達後の移動は、Ｌ４地点を中心とした所定距離範囲内を往復移動する移動（Ｌ４地点からＬ５地点の往復）であり、この場合、これらの往復に係るトリップは、ノイズ成分として除去されてもよい。
さらに、ユーザが所定位置から移動しない場合は、位置が同じで、日時が異なる複数の位置情報が連続して検出され、かつモーション情報も静止や微動に対応する値となる。この場合、トリップ検出部１３２は、これらの位置が同一となる位置情報を１つのトリップ（ユーザがその位置に滞在していることを示すトリップ）として検出してもよい。この場合、ユーザの所定位置での滞在時間を検出することもでき、また、滞在位置が自宅である場合等では、ユーザの睡眠時間等を検出することもできる。
【００６１】
ステップＳ４の後、トリップ検出部１３２は、検出したトリップに基づいて、プローブを編集する（ステップＳ５）。つまり、検出した各トリップが判別できるように、トリップと、トリップとの間にマーキング情報を挿入する。また、ステップＳ５では、トリップ検出部１３２は、各マーキング情報に区分したトリップの行動態様を関連付ける。例えば図４の例では、トリップａ１とトリップａ２との間に、トリップａ１の行動態様（モーションＭ１、環境値Ｅ１、Ａｐｒ利用情報Ａ１、目的地Ｌ４；車両走行での移動）が関連付けられたマーキング情報が挿入される。トリップａ２の後の終点と、次の位置情報との間には、トリップａ２の行動態様（モーションＭ２、Ａｐｒ利用情報Ａ２、目的地Ｌ４；徒歩移動）とトリップａ２２の行動態様（モーションＭ２、環境値Ｅ３、Ａｐｒ利用情報Ａ２、目的地Ｌ４；徒歩による地下移動）とが関連付けられたマーキング情報が挿入される。トリップａ２１とトリップａ２２との間には、トリップａ２１の行動態様（モーションＭ２、環境値Ｅ２、Ａｐｒ利用情報Ａ２、目的地Ｌ４；徒歩による地上移動）が関連付けられたマーキング情報が挿入される。
【００６２】
なお、ステップＳ５の編集では、上述したように、例えばレコードデータを生成してもよい。この場合、トリップ検出部１３２は、トリップＡ、トリップａ１、トリップａ２、トリップａ２１、及びトリップａ２２に対応するそれぞれのレコードデータ（含まれる位置情報を記録したデータ）を生成し、各レコードデータに行動態様がタグ付けする。
【００６３】
（拠点検出処理）
次に、サーバ装置１０の情報処理方法における拠点検出処理について説明する。
サーバ装置１０は、プローブ編集処理により検出された各トリップのトリップ特性を分析するために、拠点検出処理を実施する。この拠点検出処理は、定期的に実施されればよく、プローブ編集の後、トリップ特性判定の前に毎回実施されなくてもよい。
この拠点検出処理は、ユーザ情報に登録されたユーザの拠点情報が更新されていない可能性、登録されていない可能性を考慮して実施される。
拠点検出処理では、拠点検出部１３３は、充電フラグ情報のフラグが立っている（充電中を示す）位置情報、及び、無線ＬＡＮフラグ情報のフラグが立っている（無線ＬＡＮと接続中であることを示す）位置情報を抽出する。
そして、これらの位置情報をユーザの拠点（自宅又は職場）として判定する。
【００６４】
この際、所定時間以上端末装置２０が充填されている位置や無線ＬＡＮが接続されている位置をユーザ拠点として判定してもよい。つまり、時系列に沿った複数の位置情報が同一であり（滞在時間が所定時間以上であり）、かつ各位置情報に対して、充電フラグ情報や無線ＬＡＮフラグ情報のフラグが立っている場合に、拠点であると判定してもよい。
【００６５】
また、プローブ編集処理において検出されたトリップから、起点及び終点が同一となる複数のトリップを検出し、これらのトリップの起点及び終点で、上記充電フラグや無線ＬＡＮフラグが立っている場合に、拠点として判定してもよい。さらには、トリップの日時に基づいて、自宅と職場とを判定してもよい。例えば、充電フラグ及び無線ＬＡＮフラグが立っている位置情報で、かつ、平日休日を問わずにトリップの起点や終点となっている位置（拠点）を自宅とし、平日のみにトリップの起点や終点となる位置を職場としてもよい。
【００６６】
（トリップ特性判定）
次に、サーバ装置１０の情報処理方法におけるトリップ特性判定処理について説明する。
図５は、トリップ特性判定処理を示すフローチャートである。
サーバ装置１０は、図３に示したような、プローブ編集処理により複数のトリップが検出されると、各トリップを分析してトリップ特性を判定するトリップ特性判定処理を実施する。
具体的には、まず、連続トリップ分析部１３４Ｂが、連続トリップを検出する（ステップＳ１１）。
つまり、プローブに含まれる複数のトリップのそれぞれの起終点を検出し、ユーザの拠点位置から、拠点位置に戻るまでの一連のトリップを特定する。
図６は、複数のトリップを一連のトリップと判定する処理の説明図である。
例えば、図６（Ａ）に示すトリップＢ１は、起点を自宅、終点を職場としたトリップであり、この場合、連続トリップ分析部１３４Ｂは、トリップＢ１を単一のトリップと判定する。
なお、ここでは、トリップＢを単一のトリップとしたが、例えば、移動手段（自動車移動、電車移動、徒歩）等によって複数のトリップが検出される場合は、これらの複数のトリップを有する連続トリップとして検出してもよい。
【００６７】
一方、図６（Ｂ）に示す例は、起点を自宅（ユーザ拠点）、終点を店舗ｂ１（非拠点）としたトリップＢ２１が有る場合、その後に続くトリップＢ２２の終点が、ユーザ拠点であるか否かを判定する。ここで、例えば、トリップＢ２２が店舗ｂ１から店舗ｂ２に移動するトリップである場合は、更にその後のトリップＢ２３の終点が、ユーザ拠点であるか否かを判定する。そして、例えば、トリップＢ２３の終点がユーザ拠点（例えば職場）である場合に、トリップＢ２１、トリップＢ２２、トリップＢ２３を、自宅から職場へ向かう連続トリップＢ２として判定する。
このような連続トリップの判定は、特に、旅行や出張等、ユーザが一定期間、自宅や職場から離れた移動を好適に判別することができる。例えば、自宅から旅行先に移動し、旅行先にて複数の観光地を回った後に、自宅に戻るといった、一連の旅行の工程を１つトリップとして判定することができる。
【００６８】
この後、平常トリップ分析部１３４Ａは、ステップＳ１１で検出した各単一トリップや各連続トリップが、日常的に繰り返されるトリップであるか、日常的ではない特殊なトリップであるかの判定を実施する（ステップＳ１２）。
平常トリップ分析部１３４Ａは、例えば、各トリップの起終点、及び、起点から終点までに係る時間等により、平常トリップであるか特殊トリップであるかを判定する。例えば、自宅から職場までの移動に係るトリップ、及び、職場から自宅までの移動に係るトリップが、平日において、繰り返される場合、これらの移動に係る時間が同一又は略同一であれば、平常トリップと判定される。また、特定の決まった店舗への往復を示すトリップも、平常トリップとして判定してもよい。
【００６９】
図６（Ｂ）のような複数のトリップを含む連続トリップであっても、例えば複数の出張先を決まった順で巡回するような場合は、平常トリップと判定できる。一方、旅行等では、平常時とは異なるトリップとなるので、特殊トリップとして判定される。
なお、例えば、職場から自宅への帰宅を示すトリップ（起点が職場、終点が自宅）であっても、移動に係る時間が異なる場合は、平常トリップとは異なる特殊トリップと判定する。例えば、ユーザが仕事後にドライブを楽しんだ後自宅に帰る場合、乗車に係る部分のトリップが、他の職場から自宅に戻るトリップに比べて長くなり、当該トリップに含まれる位置情報も他のトリップとは異なる位置情報となる。或いは、ユーザが、仕事後に、繁華街に遊びに行った場合等では、職場から自宅までのトリップの間に、職場から飲食店等の店舗への移動を示すトリップも検出されることになる。
【００７０】
この後、トリップ特性判定部１３４Ｃは、各トリップに対するトリップ特性を判定する（ステップＳ１３；分析ステップ）。
このステップＳ１３において、トリップ特性判定部１３４Ｃは、上述したように、複数の材料、つまり、施設情報やユーザ情報、ユーザ履歴情報、天候情報、プローブ編集処理において判定された行動態様（モーション情報や環境値情報、機器可動情報やＡｐｒ利用情報等）の各種情報から、または、各情報を組み合わせることで、各トリップに対するユーザの行動の意味であるトリップ特性を判定する。
【００７１】
図７は、プローブから検出されたトリップの他の一例を示す図である。
図７に示す例は、ユーザ拠点（自宅）から、地点Ｌ１，地点Ｌ２を移動した後、ユーザ拠点（自宅）に戻る一連の連続トリップを示す。
連続トリップＣを構成するトリップＣ１は、自宅を起点とし、Ｌ１地点を終点とするトリップ（第一移動区分）である。トリップ特性判定部１３４Ｃは、施設ＤＢ１２２を参照し、終点（Ｌ１地点）と一致する施設情報を検索する。そして、検索された施設情報の施設種別情報を参照する。図７の例では、Ｌ１地点に対応する施設情報の施設種別情報として「温泉旅館」が記録されている。したがって、トリップ特性判定部１３４Ｃは、トリップＣ１のトリップ特性として、「温泉旅館への移動」を判定する。なお、トリップ特性として、移動種別（乗車、徒歩、電車等）を判定してもよい。移動種別は、トリップの検出時に用いたモーション情報等の行動態様から判定することができる。
【００７２】
また、トリップＣ２は、所定時間の間の位置履歴が、いずれもＬ１地点となるトリップである。この際、例えば、モーション情報等の行動態様に基づいて、ユーザの移動を検出されなかった場合、トリップ特性判定部１３４Ｃは、当該トリップＣ２に対して、「温泉旅館内での滞在」とのトリップ特性を判定する。また、ユーザの過去のインターネット上の検索履歴（例えば、ユーザ情報に記録されるユーザ履歴情報）に、「温泉」等のキーワードがある場合や、ユーザ情報のユーザ属性情報として、趣味が温泉である旨が記録されている場合、トリップ特性判定部１３４Ｃは、トリップＣ２に対して「温泉に入浴中」とのトリップ特性を判定してもよい。
【００７３】
トリップＣ３は、地点Ｌ１から地点Ｌ２への移動を示すトリップである。この場合も、トリップ特性判定部１３４Ｃは、施設情報に基づいて、地点Ｌ２の施設を判定する。
例えば、地点Ｌ２に対応する施設情報の施設種別情報「店舗」であり、ユーザが地点Ｌ２に位置した際の日時、天候情報、施設利用者情報、施設利用者属性、クレジットカード等の利用履歴に基づいて、トリップ特性判定部１３４Ｃは、トリップＣ３に対して「買い物」とのトリップ特性を判定する。また、ユーザのインターネット情報のコンテンツ閲覧履歴等を参照することで、「饅頭のお土産を購入」といった、より詳細なトリップ特性を判定することも可能となる。
そして、トリップＣ４は、ユーザ拠点に戻るトリップ（第一移動区分）であり、トリップ特性判定部１３４Ｃは、以上のように判定したトリップＣ１からトリップＣ４までの一連の連続トリップを、例えば「○○温泉に旅行」として、トリップ特性を判定する。
【００７４】
なお、トリップ特性判定部１３４Ｃによるトリップ特性の判定は、学習モデルを用いた判定であってもよい。例えば、トリップに対する各種情報（トリップに含まれる各位置情報、終点に対する施設情報、天候情報、ユーザ情報、ユーザ履歴情報、トリップに含まれるモーション情報等の行動態様）と、アンケートや実測値等により得られた実際のユーザの行動とを用いて、トリップに対する前記各種情報を入力値、ユーザの行動を出力値とした学習モデルを生成しておく。これにより、学習モデルを用いたトリップ特性の判定を行えば、トリップ特性判定に係る処理時間を短縮でき、ユーザ数やトリップ数の増大に伴ってその精度も飛躍的に向上させることができる。
【００７５】
そして、分析部１３４は、上記のように、各トリップに対するトリップ特性を判定した後、トリップ特性を、トリップの区分を示すマーキング情報やレコードデータにタグ付したりし、関連付けて、記録する（ステップＳ１４）。
【００７６】
［第一実施形態の作用効果］
本実施形態のサーバ装置１０（情報処理装置）は、ユーザの位置、及び前記ユーザが前記位置に位置した日時を含む位置情報を取得して、位置履歴として蓄積する（位置履歴を含むプローブとして記録する）プローブＤＢ１２１（位置情報蓄積部）と、位置履歴に含まれる複数の前記位置情報を、ユーザの行動態様に基づいた複数のトリップ（移動区分）に区分するトリップ検出部１３２（移動区分検出部）と、を備える。
【００７７】
このような本実施形態では、車載用のナビゲーション装置や、スマートフォン等の携帯用のモバイル端末において取得された、多種多様なデバイスから取得される位置情報に基づいて、ユーザのトリップを事後的に検出する。この場合、ユーザの行動を高精度に分析可能な精度の高いトリップ（移動区分）を検出することが可能となる。
【００７８】
本実施形態のサーバ装置１０は、ユーザの行動態様を取得する行動態様取得部１３１Ｂを備える。そして、トリップ検出部１３２（移動区分検出部）は、位置情報を取得した際の、ユーザの行動態様を取得し、行動態様が共通する位置情報をまとめたトリップ（移動区分）を検出する。
このように、行動態様が共通する位置情報をまとめることで、精度の高いトリップ検出が可能となる。例えば、ユーザがトンネルや地下を移動した際などにより、位置履歴が途中で切れて欠落している場合、欠落した部分を挟む２つの位置履歴をそれぞれ異なるトリップとすると、辻褄が合わない場合がある。本実施形態では、行動態様の共通性によりこれらの２つの位置履歴を一連のトリップとして捉えることができ、精度の高いプローブ編集が可能となる。
【００７９】
本実施形態のサーバ装置１０は、行動態様取得部１３１Ｂは、端末装置２０の動きを検出するモーションセンサー２４２により検出されたモーション情報を行動態様として取得する。
このようなモーション情報を取得することで、端末装置２０に作用する加速度や速度、傾き等から、端末装置２０の動きを判定することができる。これにより、トリップ検出部１３２は、端末装置２０を保有するユーザが、車両により移動中であるか、徒歩で移動中であるか、電車で移動中であるか等の移動種別の判定を好適に実施できる。
【００８０】
本実施形態では、行動態様取得部１３１Ｂは、端末装置２０の周囲の環境状態を検出する環境値測定センサー２４３により測定された環境状態（温湿度や気圧等の環境値）を行動態様として取得する。
このような環境値は、ユーザが室内か否か、車内にいるか否か、または、地上にいるか地下にいるか等を検出することができ、環境値に基づいてユーザの行動態様をより精度よく検出することができる。
【００８１】
本実施形態の行動態様取得部１３１Ｂは、さらに、端末装置２０において実行されたＡｐｒの利用形態であるＡｐｒ利用情報を検出する。このようなＡｐｒの利用状態により、例えば、Ａｐｒの利用頻度が高い場合は一人で移動、Ａｐｒの利用頻度が低い場合は複数人の友人と移動、といった移動種別の判定が可能となる。
【００８２】
さらに、行動態様取得部１３１Ｂは、Ａｐｒ利用情報として、Ａｐｒがフォアグラウンドで実施されたか、バックグラウンドで実施されたかの情報を含む。
Ａｐｒがフォアグラウンドで実行されている場合は、ユーザが車両を運転中の可能性が低くなる。このようなＡｐｒがフォアグラウンドで実行されたかバックグラウンドで実行されたかを検出することで、ユーザが車を運転中であるか否かの判定精度がより向上する。
【００８３】
本実施形態において、行動態様取得部１３１Ｂは、さらに、ナビＡｐｒと所定の関連性のあるＡｐｒを利用した際の、目的地の設定履歴を検出する。
これにより、例えば、目的地が設定された後、位置情報で示される位置が目的地となるまでの間の時系列に沿った複数の位置情報に、ナビ地点情報として当該目的地を記録することができる。
【００８４】
そして、本実施形態では、トリップ検出部１３２は、時系列に沿った複数の位置情報において、例えばナビ地点情報に記録された目的地が同一となる位置情報を１つのトリップとしてまとめる。
これにより、一連の走行履歴（移動履歴）を構成する複数の位置情報において、一部に欠落がある場合でも、欠落部分の前後の目的地から同一のトリップとして検出することができ、位置情報の欠落を補間することができる。
また、例えば、車両移動、徒歩移動、公共交通機関を用いた移動といったように、移動種別が異なっている場合でも、目的地が同一である移動として、１つのトリップとして検出することもできる。
【００８５】
本実施形態において、トリップ検出部１３２は、位置履歴に、所定期間に同一の２地点を往復する位置情報が複数含まれる場合に、２地点を往復する位置情報をトリップの検出対象から除外する。
これにより、例えば、スキー場における滑走とリフト移動といったトリップをノイズ成分として取り除くこともできる。
【００８６】
本実施形態のプローブＤＢ１２１には、ユーザＩＤ毎にプローブを記憶する。そして、トリップ検出部１３２は、ユーザＩＤ毎にトリップを検出する。
これにより、同一人の移動に係るトリップを精度よく検出できる。
【００８７】
本実施形態では、車載用ナビゲーション装置、モバイル端末等の複数のデバイスを、位置情報を取得する端末装置２０とする。すなわち、複数のデバイスから収集された位置情報が１つのプローブ内に記録されることになる。
つまり、車両に搭載されたナビゲーション装置からユーザの車両乗車時の位置情報が取得される。また、ユーザが操作するモバイル端末において、測位センサー２４１を機能させて位置情報を取得するＡｐｒが起動されることで、ユーザの非乗車時の位置情報が取得される。
これにより、カーナビゲーション装置における位置情報と、モバイル端末における位置情報とを１つのプローブとしてまとめられることになる。よって、乗車や非乗車に限られないユーザの位置情報を取得することができ、乗車や徒歩等の１つの移動手段に限定されない、多角的なトリップ検出を実施することができる。
【００８８】
本実施形態では、トリップ検出部１３２は、検出されたトリップの区分において、プローブ内にマーキング情報を挿入して、プローブを編集する。つまり、トリップ検出部１３２は、第１の移動区分と、第１の移動区分に続く第２の移動区分とを検出した際に、時系列に沿って蓄積される位置情報における第１の移動区分の最後（終点）の位置情報と、第２の移動区分の最初（起点）の位置情報との間に、移動区分の区切りを示すマーキング情報（区切り情報）を挿入する。
これにより、行動態様やその順序などを多角的に分析することが可能となる。また、各トリップにおける行動態様やトリップ特性を、当該マーキング情報に関連付けることで、各マーキング情報の意味を容易に判定することが可能となる。
さらに、プローブ内に直接マーキング情報を挿入することで、別途レコードデータ等を生成する場合に比べて、処理負荷の軽減、及びデータ容量の軽減を図れる。
【００８９】
なお、トリップ検出部１３２による、トリップの区分の仕方としては、例えば、トリップ毎のレコードデータを生成してもよい。
この場合でも、行動態様やその順序などを多角的に分析することが可能となる。また、各トリップにおける行動態様やトリップ特性を、当該レコードデータにタグ付けする等により、レコードデータに関連付けることで、各トリップの意味を容易に判定することが可能となる。
また、レコードデータを生成する場合、データ容量と負荷が増大するが、各トリップに対する管理が容易となる利点がある。
【００９０】
そして、本実施形態では、分析部１３４は、上記のように検出した各トリップに対して、ユーザの行動を分析する。
これにより、例えば従来のような１つ１つの位置に対してユーザの行動や状況を判定する場合に比べて、高精度かつ詳細なユーザの行動分析を実施することができる。つまり、本実施形態では、一連の位置情報の流れにおいて、共通する部分をトリップとして検出し、その共通する部分の意味を分析する。この場合、１つ１つの位置情報の意味を分析するのみでなく、位置情報の移動の意味を分析することになり、ユーザの行動を精度よく詳細に分析することができる。
【００９１】
本実施形態は、拠点検出部１３３が、ユーザ拠点を取得し、分析部１３４は、トリップの起終点に基づいて、トリップを分析する。このようなユーザ拠点（活動拠点）は、ユーザの行動を特定する上で重要な要素になり、ユーザ拠点を判定しておくことで、トリップ特性の判定精度が向上する。
そして、本実施形態では、分析部１３４は、トリップの起点がユーザ拠点となるトリップ（第一移動区分であり例えば図７のトリップＣ１）、終点がユーザ拠点となるトリップ（第二移動区分であり、例えば図７のトリップＣ４）を検出して、連続トリップとする。この際、第一移動区分となるトリップと、第二移動区分となるトリップの間の複数のトリップを、連続トリップに組み入れる。
これにより、旅行や出張、買い物等、一連のユーザの行動を示すトリップ特性を判定することができる。
【００９２】
本実施形態では、拠点検出部１３３は、位置情報取得部１３１Ａにより位置情報とともに受信した端末状態情報に充電フラグ情報（充電検出情報）がある場合、当該位置情報をユーザ拠点として判定する。
端末装置２０が自宅や職場に位置する場合、端末装置２０が家庭用電源からの電力供給により充電中となっていることが多い。したがって、位置情報を取得した際に、充電中であるか否かを充電フラグ情報に基づいて判定することで、ユーザ拠点を精度よく判定することができる。
【００９３】
また、位置情報取得部１３１Ａによって位置情報とともに取得される端末状態情報に、端末装置２０が無線ＬＡＮ親機の電波を受信して、無線ＬＡＮ親機を介したインターネット接続により通信している旨のフラグ情報である無線ＬＡＮフラグ（無線ＬＡＮ接続情報）がある場合、拠点検出部１３３は、当該位置情報をユーザ拠点として判定する。
端末装置２０が自宅や職場に位置する場合、端末装置２０を無線ＬＡＮ親機に接続して通信を行う場合が多い。したがって、位置情報を取得した際に、無線ＬＡＮ接続であるか否かを無線ＬＡＮフラグ情報に基づいて判定することで、ユーザ拠点を精度よく判定することができる。また、上述した充電フラグ情報と無線ＬＡＮフラグ情報を組みわせることで、より精度の高いユーザ拠点の判定が可能となる。
【００９４】
拠点検出部１３３は、起点が同一である複数のトリップがある場合にその起点をユーザ拠点として判定し、あるいは、終点が同一である複数のトリップがある場合にその終点をユーザ拠点として判定する。
ユーザ拠点は、例えば旅行、出張、買い物等、多くのユーザの行動の出発点、または終着点となる。したがって、トリップ検出部１３２により検出される複数のトリップにおいて起点が同一となるトリップはユーザ拠点から、他の地点にユーザが移動したトリップである可能性が高く、終点が同一となるトリップは、他の地点からユーザ拠点にユーザが戻るトリップである可能性が高い。したがって、これらのトリップの起終点に基づいて、ユーザ拠点を精度よく判定することができる。この際、上述したような充電フラグ情報や無線ＬＡＮフラグ情報を併用することで、さらに高い精度で、ユーザ拠点を判定することができる。
【００９５】
本実施形態では、施設の位置（施設位置情報）、及び施設の属性（施設種別情報、施設利用属性情報、施設詳細情報、施設利用者数情報等）を含む施設情報が施設ＤＢ１２２に記録されている。そして、分析部１３４は、トリップの終点の位置に対応する施設情報を抽出して、ユーザの行動であるトリップ特性を判定する。
このような施設情報（ＰＯＩ）を用いることで、ユーザが終点に対して何をしにいったかを容易かつ精度よく判定することができる。
【００９６】
また、施設情報は、所定期間毎の施設利用者数を記録する施設利用者数情報を含み、分析部１３４は、トリップの終点の位置情報に記録される日時に基づいて、トリップ特性を分析する。
施設において、時間帯によって、当該施設の利用者数に差がある場合がある。例えば、店舗等では、夜間に閉店する店舗が多く、夜間時間帯では、買い物目的の利用者が店舗に訪れることはないので、利用者数がほぼ０となる。したがって、トリップにおける終点の日時と、施設利用者数情報とに基づいて、ユーザが施設を利用したか否かを容易に判定することが可能となる。
【００９７】
また、施設情報は、施設利用者数情報として、天候毎の利用者数も記録する。
そして、本実施形態のサーバ装置１０は、位置情報の日時における天候を示す天候情報を取得する天候情報取得部１３１Ｃを備え、分析部１３４は、トリップの終点に対応する位置情報の日時に対応する天候と、施設利用者数情報とに基づいて、トリップ特性を判定する。
これにより、例えば、海水浴場に雨天時に訪れるトリップに対して、海水浴とのトリップ特性を判定する可能性が低くなり、天候に応じた適切なトリップ特性を判定することが可能となる。
【００９８】
さらに、本実施形態では、施設情報に、施設を利用する利用者の利用者属性を示す施設利用属性情報を含む。そして、分析部１３４は、ユーザ情報に記録されるユーザの属性と、施設利用属性情報とに基づいてトリップ特性を判定する。
これにより、例えば、子供用品を販売する店舗を終点としたトリップに対して、ユーザ情報に、ユーザ属性として、子供有等の属性が記録されている場合、子供用品の買い物等のトリップ特性を判定することができる。つまり、トリップ特性として、個々のユーザの属性に応じた、詳細な特性を判定することできる。
【００９９】
さらに、分析部１３４は、施設情報の施設の属性と、施設への滞在時間とに基づいて、トリップ特性を判定する。
例えば、上記図７に示すトリップＣ２のように、位置情報が一定時間移動しない場合に、ユーザの滞在時間を検出することができる。そして、施設情報と合わせることで、その滞在が何のための滞在であるかを判定することができる。
【０１００】
さらに、サーバ装置１０は、ユーザのインターネット上の行動履歴を含むユーザ履歴情報を取得する。そして、分析部１３４は、ユーザ履歴情報に基づいて、トリップ特性を判定する。
例えば、図７のトリップＣ３に示すように、より詳細なトリップ特性を判定することができる。
【０１０１】
また、分析部１３４は、ユーザ情報に基づいて、トリップ特性を判定する。
例えば、ユーザ情報のユーザの属性として記録されている、家族構成に基づいて、ユーザが施設に訪れた際の目的を高い精度で判別することができる。
また、ユーザＩＤと紐づけられた各種情報を利用することもできる。例えば、ユーザＩＤに紐づけられたクレジットカードの利用履歴や、インターネット上におけるネットショッピングの利用履歴等を利用することで、ユーザの嗜好を判定することもでき、これにより、より詳細な内容のトリップ特性を、高精度に判定することが可能となる。
【０１０２】
［第二実施形態］
次に、本発明に係る第二実施形態について説明する。
上述した第一実施形態は、プローブ編集及び、編集されたプローブを用いたトリップ特性の分析を行うものを例示した。これに対して、第二実施形態では、分析されたトリップ特性の活用について説明する。
【０１０３】
本実施形態では、サーバ装置１０Ａは、トリップ特性に基づいて、広告を配信する例を説明する。なお、以降の説明に辺り、既に説明した事項については同符号を付し、その説明を省略又は簡略化する。
図８は、本実施形態のサーバ装置１０Ａの概略構成を示すブロック図である。
本実施形態では、記憶部１２は、上述したプローブＤＢ１２１、施設ＤＢ１２２、ユーザＤＢ１２３の他、配信広告ＤＢ１２４（広告記憶部）を備える。
【０１０４】
配信広告ＤＢ１２４には、ユーザに配信する配信広告情報が複数記録されている。配信広告情報には、例えば、広告ＩＤ、広告内容情報、広告属性情報、広告単価情報、広告施設位置情報、及び配信位置情報等が記録される。
広告ＩＤは、広告情報を識別する識別情報である。広告内容情報は、ユーザに配信する広告を記録し、例えば画像や動画、音声等が記録されていてもよい。
広告属性情報は、広告が有する属性であり、例えば広告主が配信を希望するユーザの属性等が記録される。
広告施設位置情報は、例えば広告が店舗等の施設に関する内容である場合に記録され、当該施設の位置を示す。なお、広告の内容が商品やサービスである場合、商品が購入可能な施設の位置、サービスを受けることが可能な施設の位置が記録されていてもよい。
配信位置情報は、ユーザに広告を配信する位置が記録される。配信位置情報としては複数の位置が記録されていてもよい。また、広告を表示させるサイネージの位置等が記録されていてもよい。
【０１０５】
また、本実施形態では、制御部１３は、情報取得部１３１、トリップ検出部１３２、拠点検出部１３３、及び分析部１３４の他、ユーザ抽出部１３５、広告配信部１３６、集計部１３７としても機能する。
【０１０６】
ユーザ抽出部１３５は、広告を配信する対象となるユーザを抽出（選択）する。すなわち、各ユーザのプローブに、広告属性情報に記録される広告属性と同属性のトリップ特性のトリップが含まれる数（対象トリップ数）を検出し、当該対象トリップ数が所定数以上となるユーザを、広告の配信対象ユーザとして選択する。
【０１０７】
広告配信部１３６は、配信対象ユーザに対して広告を配信する。配信する広告は、上述のように、ユーザのトリップの多くに含まれるトリップ特性に対応する（同一または類似する）広告属性広告情報である。
【０１０８】
また、上記は、配信する広告が決まっている場合に、その広告情報をユーザ抽出部１３５により抽出させて配信する例である。これに対して、広告配信部１３６は、全ユーザに対して、広告情報を配信してもよい。この場合、広告配信部１３６は、ユーザの複数のトリップのトリップ特性において、もっとも頻度が高いトリップ特性を特定し、そのトリップ特性に対応する広告属性の広告情報を、そのユーザに配信する。
【０１０９】
この際、広告配信部１３６は、ユーザの位置に応じて、広告情報の配信タイミングを制御してもよい。例えば、広告配信部１３６は、端末装置２０から配信されるユーザの位置情報が、配信位置情報に記録されている配信位置と一致、または配信位置から所定距離範囲内となった際に、広告を配信してもよい。
【０１１０】
広告の配信方法としては、特に限定されず、例えば、ユーザが運転中である場合、端末装置２０から広告音声を出力させてもよい。また、ユーザが徒歩等による移動中でモバイル端末を操作可能な状態であれば、端末装置２０の表示部２１にプッシュ通知等により表示させてもよい。さらに、ユーザが移動中の路傍にサイネージ等の広告を出力可能なディスプレイがある場合、サイネージに対して広告情報を送信して表示させてもよい。また、これらの広告の配信方法のいくつかを組み合わせて用いてもよい。例えば、車載用のナビゲーション装置やモバイル端末の端末装置２０でナビ案内中に、音声広告を出し、路傍のサイネージにも広告を出し、両者の組合せ毎に効果を見て最適化する等の活用が可能となる。
【０１１１】
集計部１３７は、ユーザの、広告の配信に対する応答性を集計する。具体的には、集計部１３７は、トリップに基づいてユーザが広告に対して応答したか否かを判定する。
例えば、本実施形態では、広告配信部１３６は、ユーザが配信位置情報に示される位置に移動した際に、広告施設位置情報に記録された位置の施設の広告をユーザに配信する。その後、ユーザが操作する端末装置２０から送信される位置情報がプローブとして蓄積され、上記第一実施形態において説明したように、トリップ検出部１３２がトリップを検出し、分析部１３４がトリップを分析してトリップ特性を判定する。ここで、分析部１３４は、トリップに含まれる位置情報に、広告配信部１３６によって広告が配信された位置が含まれ、かつ、その後のトリップに広告施設位置情報に示される位置の位置情報が得られた場合、当該トリップを、広告誘導トリップ（広告配信に基づいた移動区分）として判定する。なお、起点から広告配信位置までの目的地（ナビ目的地情報）が地点Ｌであり、広告配信位置以降に、目的地が広告施設位置に変更された場合、起点から広告配信位置までのトリップ、広告配信位置から広告施設位置までのトリップが検出される。この場合、分析部１３４は、広告配信位置から広告施設位置へのトリップを広告誘導トリップと判定する。
【０１１２】
集計部１３７は、このような広告誘導トリップの数を集計することで、どの広告を配信した際に、ユーザの応答性が高いかを集計する。この際、集計部１３７は、ユーザ毎に応答性の高い広告情報、及び、広告を配信した全ユーザに対する広告に応答したユーザの数（広告応答率）を集計する。これにより、ユーザ抽出部１３５は、各広告情報に対して応答性が高いユーザを抽出することができる。
【０１１３】
［本実施形態の作用効果］
本実施形態では、広告配信部１３６から広告情報をユーザに配信する際に、ユーザ抽出部１３５により、配信する広告情報の広告属性に対応するトリップ特性のトリップを多く含むユーザを抽出する。そして、広告配信部１３６は、抽出されたユーザに対して広告情報を配信する。つまり、広告に関連する特性のトリップが多い人に該当の広告を出す。
これにより、ユーザの実際の移動実績を示すトリップに基づいた広告配信が為されることになり、広告効果を高めることができ、効果的な販促を実現できる。
【０１１４】
また、広告配信部１３６は、配信広告ＤＢ１２４から広告情報を選択してユーザに配信する。この際、広告配信部１３６は、分析部１３４により分析されたトリップ特性に対応する広告属性を有する広告情報を選択して、ユーザに配信してもよい。
この場合でも、トリップに基づいた広告配信が為されることで広告効果を高めることができる。
【０１１５】
また、本実施形態では、広告情報は、広告を配信する広告配信位置と、広告される施設の位置を示す広告施設位置とを含む。そして、広告配信部１３６は、端末装置２０から送信される位置情報が、広告配信位置に対応する位置に一致又は、広告配信位置から所定の距離範囲内となった際に、広告情報を配信する。
そして、端末装置２０から送信される位置情報等の情報がプローブＤＢ１２１に蓄積され、トリップ検出部１３２によるプローブ編集処理が実施された後、トリップ特性判定処理を実施する際に、分析部１３４は、トリップ内の位置情報に、広告配信位置が含まれ（つまり、トリップで示される移動経路内に広告配信位置が含まれ）、かつ、広告配信位置を経過した後、終点が広告施設位置となるトリップがある場合に、当該トリップを広告に基づいたトリップ（広告誘導トリップ）として分析する。
【０１１６】
これにより、トリップに基づいて、施設に対する広告の応答性を精度よく、かつ容易に判定することができる。
つまり、ネットショッピンング等において、インターネット上で配信された広告をユーザがクリックし、インターネット決済によって買い物をした場合、広告に対する応答性や広告効果は、インターネット上でのユーザの行動履歴から容易に判定することができる。
これに対して、店舗等の施設を広告する場合、広告を見たユーザが広告施設を訪れたか否かの応答は、従来、アンケート等を用いた集計でしか得ることができなかった。これに対して、本実施形態では、ユーザ毎にトリップを検出し、そのトリップ特性から、広告を見た後に行先を変更したか否かを判断することができる。このため、従来のようなアンケート等の煩雑な手段が不要となり、容易に応答性を判定することができる。これに加え、アンケート等により得られる広告の効果は、個々のユーザの入力の正確さに頼ることになり、信頼性の点で課題となるが、本実施形態では、実際のユーザの移動を示すトリップに基づいて、広告施設へ訪問したか否かを判定するので、いわば実績値に基づいた応答性の判定であり、高い精度（信頼度の高い）応答性の判定を行うことができる。
【０１１７】
また、本実施形態では、集計部１３７は、広告誘導トリップの数を集計することで、どの広告を配信した際に、ユーザの応答性が高いかを集計する。
これにより、各ユーザに対して、広告効果が高くなる広告を絞り込むことができる。また、広告効果が得られた広告情報に関しては、広告単価への反映を行ってもよい。例えば、上述のように、施設の広告に関しては、従来に比べて、容易かつ信頼性が高い（精度が高い）応答性の判定を行うことができるので、広告効果に応じて広告単価を効率よく調整することができる。すなわち、広告配信（販促働きかけ）に対する個人の応答性を集計し、働きかけ対象のユーザの絞込みや広告単価への反映を行うことができる。
【０１１８】
［変形例］
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲で、以下に示される変形をも含むものである。
【０１１９】
［変形例１］
第二実施形態において、検出したトリップや、トリップを分析することで判定されるトリップ特性の活用方法の一例として、サーバ装置１０Ａが広告情報を配信する例を示した。
ここで、第二実施形態では、広告属性に応じたトリップ特性を有するユーザを抽出して広告を配信する例、または、全ユーザを広告の配信対象とし、ユーザのトリップ特性に基づいて、配信する広告を選択する例を示したが、さらに、ユーザのトリップ特性に応じて、寄り道を好むユーザに対して広告を配信するようにしてもよい。
【０１２０】
図９は、変形例１に係るサーバ装置１０Ｂの概略構成を示すブロック図である。
本例のサーバ装置１０Ｂは、第二実施形態と同様に、記憶部１２は、上述したプローブＤＢ１２１、施設ＤＢ１２２、ユーザＤＢ１２３、及び配信広告ＤＢ１２４（広告記憶部）を備える。
また、制御部１３は、情報取得部１３１、トリップ検出部１３２、拠点検出部１３３、分析部１３４、ユーザ抽出部１３５、広告配信部１３６、集計部１３７に加え、寄り道判定部１３８としても機能する。
【０１２１】
この寄り道判定部１３８は、分析部１３４の分析により、寄り道を示すトリップが多いユーザに対して、寄り道属性を付与する。
ここで、寄り道の判定は、例えば、ユーザ拠点（例えば職場）から、ユーザ拠点（自宅）に戻るまでの間に、複数回の他の位置情報を終点としたトリップを含むか否かを判定する。ここで、連続トリップにおいて、ユーザ拠点を含む最初と最後のトリップ以外のトリップの終点で、ユーザが所定の時間範囲で滞在している場合に、寄り道と判定する。つまり、当該時間範囲よりも短い滞在である場合は、通過点の１つとして捉えられ、寄り道と見なさない。また、当該時間範囲よりも長い滞在である場合は、例えば宿泊等であって、寄り道ではなく、ユーザの行動の目的位置と見なすことができ、寄り道と見なさない。
寄り道判定部１３８は、上記のような、所定時間範囲の間滞在したトリップが、所定数以上ある場合に、ユーザが、よく寄り道をする人であると判断し、寄り道属性を付与する。
【０１２２】
そして、広告配信部１３６は、寄り道属性と判定された人に対して、第二実施形態で説明したような配信広告を配信する。
例えば、本実施形態では、広告配信部１３６は、配信する広告情報が決まっている場合、ユーザ抽出部１３５により抽出したユーザのうち、寄り道属性が付与されているユーザに、広告情報を配信する。
この際、広告配信部１３６は、寄り道属性が付与されたユーザが、寄り道をした際のトリップのトリップ特性に基づいた広告情報を配信してもよい。例えば、居酒屋によく寄り道をするユーザに対して、居酒屋を紹介する広告情報を配信する。
【０１２３】
一般に、寄り道を好むユーザは、広告情報に基づいて、寄り道をする可能性が高い。第一実施形態や第二実施形態で説明したように、本発明では、プローブに基づいたユーザの実際の移動実績から、寄り道を好むか否かを精度よく判定することができる。このように判定された寄り道を好むユーザに対して、広告情報を配信することで、広告効果をさらに高めることができる。
【０１２４】
［変形例２］
上記第二実施形態では、広告属性に応じたトリップ特性を有するユーザを抽出して広告を配信する例、または、全ユーザを広告の配信対象とし、ユーザのトリップ特性に基づいて、配信する広告を選択する例を示した。
これに対して、トリップ特性を、例えば、道路の路傍に設置された広告表示物（例えば看板等）の広告効果を検証するために活用してもよい。
【０１２５】
図１０は、変形例２に係るサーバ装置１０Ｃの概略構成を示すブロック図である。
本例のサーバ装置１０Ｃは、第二実施形態と同様に、記憶部１２は、上述したプローブＤＢ１２１、施設ＤＢ１２２、ユーザＤＢ１２３、及び広告表示物ＤＢ１２５（広告表示物情報記憶部）を備える。
【０１２６】
広告表示物ＤＢ１２５は、道路の路傍等に設置された広告（例えば看板等）に関する広告表示物情報が記録される。この広告表示物情報は、広告表示位置情報、及び広告施設位置情報等を記録する。
広告表示位置情報は、看板等の広告表示物が設置されている位置を記録する。
広告施設位置情報は、広告表示物により広告される店舗等の施設の位置を示す。なお、広告表示物に商品やサービスが広告されている場合、商品が購入可能な施設の位置、サービスを受けることが可能な施設の位置等が記録されていてもよい。
【０１２７】
また、制御部１３は、情報取得部１３１、トリップ検出部１３２、拠点検出部１３３、分析部１３４、及び集計部１３７Ａとして機能する。
【０１２８】
このサーバ装置１０Ｃでは、分析部１３４は、トリップ内の位置情報に、広告表示物の位置（広告表示位置情報に示される情報）が含まれる、つまり、トリップで示される移動経路内に広告表示物が設置される位置が含まれる場合に、広告表示位置を通過した後、終点が広告施設位置となるトリップがあるか否かを判定する。そして、終点に広告施設位置となるトリップがある場合、当該トリップを広告表示物に基づいたトリップ（広告誘導トリップ）として分析する。
例えば、起点から広告配信位置までの目的地（ナビ目的地情報）が地点Ｌであり、広告表示物の位置を通過後に、目的地が広告表示物にて示される広告施設位置に変更された場合、起点から広告表示物の位置までのトリップ、広告表示物の位置から広告施設位置までのトリップが検出される。この場合、分析部１３４は、広告配信位置から広告施設位置へのトリップを広告誘導トリップ（広告誘導移動区分）と判定する。
【０１２９】
集計部１３７Ａは、第二実施形態の集計部１３７と略同様の処理を実施し、広告誘導トリップの数を集計することで、広告表示物を見たユーザがどの程度、広告された施設に誘導されたかを判定することができる。これにより、路傍に設置される広告表示物の広告効果を、実際のユーザの移動実績であるトリップに基づいて判定することができる。つまり、路傍の交通広告の効果を、車載用のカーナビゲーション装置やモバイル端末で検証することができる。
【０１３０】
広告表示物として、サイネージ等でもよく、この場合、サイネージに表示する広告を変更することも可能である。そして、例えば、ユーザが、広告の施設の方へ曲がったら広告主に対して課金する等の活用が可能となる。
【０１３１】
［変形例３］
また、上記では、トリップ特性の活用として、ユーザに対する広告配信や、広告表示物の広告効果の検証等に用いる例を示したが、これに限らない。
例えば、サーバ装置１０は、トリップ特性に基づいて、ユーザの行動を推定する行動推定部を備えていてもよい。この場合、行動推定部は、複数のユーザのトリップ特性の判定結果から、その後のユーザの行動を推測する。このようなユーザの行動を推定することで、マーケティングに活用することができる。
【０１３２】
また、サーバ装置１０は、商圏分析部を備えていてもよい。この商圏分析部は、多数のユーザのトリップ特性の判定結果を集計して分析することで、商圏を分析する。具体的には、商業施設の配置場所を決定する場合、また、施設への流入流出をトリガとした広告を行う場合に、本発明により判定される複数のユーザのトリップ特性を活用し、多くのユーザが集まるエリアや時間帯等を特定する。
【０１３３】
［変形例４］
第一実施形態では、分析部１３４がトリップを分析してトリップ特性を判定する際に、ユーザ情報に記録されるユーザ属性や、施設情報に記録される施設の属性を用いる例を示した。これに対して、プローブからの属性推定（ドライブ好き、車好き、幼児がいるなど）や、既存施設にどんな人が来ているかをプローブと対応する属性から判定して活用することもできる。
【０１３４】
例えば、サーバ装置は、トリップ特性から、ユーザ属性や、施設属性を推定する属性推定部を備える構成としてもよい。例えば、属性推定部は、分析部１３４により判定されたトリップ特性において、「ドライブスポットへの移動」が多い場合や、ユーザの行動態様から、車両を運転する態様が多く検出される場合、ユーザ属性として、ドライブ好き、車好きといった属性を推定することができる。また、トリップ特性として、「子供用品店舗での買い物」が多いユーザに対して、「子供有」との家族構成を推定することもできる。
【０１３５】
さらに、ある施設に移動するトリップが多数のユーザにおいて検出され、かつ、これらのユーザのユーザ情報に「趣味：ドライブ」とのユーザ属性が共通して記録されている場合、属性推定部は、当該施設の施設利用属性として、「趣味：ドライブ」との情報を追加することも可能である。
【０１３６】
その他、本発明の実施の際の具体的な構造及び手順は、本発明の目的を達成できる範囲で他の構造などに適宜変更できる。
【符号の説明】
【０１３７】
１…情報処理システム、１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ…サーバ装置（情報処理装置）、１２…記憶部、１３…制御部、２０…端末装置、２４…センサー部、１３１…情報取得部、１３１Ａ…位置情報取得部、１３１Ｂ…行動態様取得部、１３１Ｃ…天候情報取得部、１３１Ｄ…ユーザ情報取得部、１３１Ｅ…ユーザ履歴取得部、１３２…トリップ検出部、１３３…拠点検出部、１３４…分析部、１３４Ａ…平常トリップ分析部、１３４Ｂ…連続トリップ分析部、１３４Ｃ…トリップ特性判定部、１３５…ユーザ抽出部、１３６…広告配信部、１３７，１３７Ａ…集計部、１３８…寄り道判定部、２４１…測位センサー、２４２…モーションセンサー、２４３…環境値測定センサー。
【図１】
2019114047.tif 000003
【図２】
2019114047.tif 000004
【図３】
2019114047.tif 000005
【図４】
2019114047.tif 000006
【図５】
2019114047.tif 000007
【図６】
2019114047.tif 000008
【図７】
2019114047.tif 000009
【図８】
2019114047.tif 000010
【図９】
2019114047.tif 000011
【図１０】
2019114047.tif 000012