(57)【要約】【課題】携帯端末が公共交通機関に存在するかの判定精度を向上することを目的とする。【解決手段】取得プログラムは、センサにより検出されたセンサデータと、検出位置とを取得し、交通機関の経路上でセンサにより検出されたセンサデータと、検出位置との組を交通機関の識別情報に対応付けて記憶する記憶部を参照して、取得したセンサデータと検出位置との組に対応する組が記憶部に記憶されている場合、該組が対応付けられた交通機関の識別情報を取得する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図１０
2019186609.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサにより検出されたセンサデータと、検出位置とを取得し、
交通機関の経路上でセンサにより検出されたセンサデータと、検出位置との組を前記交通機関の識別情報に対応付けて記憶する記憶部を参照して、取得した前記センサデータと前記検出位置との組に対応する組が前記記憶部に記憶されている場合、該組が対応付けられた交通機関の識別情報を取得する
処理をコンピュータに実行させるための取得プログラム。
【請求項２】
携帯端末のセンサにより所定位置で検出された第１センサデータに基づく第１データと、前記交通機関の経路上であって前記所定位置から所定距離内の位置で検出され前記記憶部に記憶された第２センサデータに基づく第２データとの比較結果に基づいて、前記携帯端末が前記交通機関に存在するかを判定し、
前記携帯端末が前記交通機関に存在すると判定した場合、前記第２センサデータが対応付けられた交通機関の識別情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の取得プログラム。
【請求項３】
前記第１データと前記第２データとの類似度を算出し、
前記第１データと、前記交通機関以外の手段で移動している携帯端末から取得した第３センサデータに基づく第３データとの類似度が高いほど小さい重みを算出し、
前記第１データと前記第２データとの類似度と前記重みとを乗算して得られたスコアに基づいて、前記携帯端末が前記交通機関に存在するかを判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の取得プログラム。
【請求項４】
前記携帯端末が受信した無線電波の発信元を示す情報を前記第１センサデータとして取得し、
前記第１センサデータに基づく前記発信元のリストと、前記交通機関の経路上で検出された前記無線電波の発信元のリストとの比較結果に基づいて、前記携帯端末が前記交通機関に存在するかを判定する
ことを特徴とする請求項２または３に記載の取得プログラム。
【請求項５】
前記携帯端末が受信した無線電波の通信強度を前記第１センサデータとして取得し、
前記第１センサデータに基づいて生成した、前記無線電波の発信元にアクセス可能かを示すリストと、前記交通機関の経路上において前記無線電波の発信元にアクセス可能かを示すリストとの比較結果に基づいて、前記携帯端末が前記交通機関に存在するかを判定する
ことを特徴とする請求項２乃至４のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
【請求項６】
前記携帯端末が検出した音情報を前記第１センサデータとして取得し、
前記第１センサデータに基づく第１データと、前記交通機関で検出された音情報に基づく第２データとの比較結果に基づいて、前記携帯端末が前記交通機関に存在するかを判定する
ことを特徴とする請求項２乃至５のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
【請求項７】
前記携帯端末の加速度情報を前記第１センサデータとして取得し、
前記第１センサデータに基づく第１データと、前記交通機関の加速度情報に基づく第２データとの比較結果に基づいて、前記携帯端末が前記交通機関に存在するかを判定する
ことを特徴とする請求項２乃至６のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
【請求項８】
前記携帯端末の磁気強度を前記第１センサデータとして取得し、
前記第１センサデータに基づく磁気特性と、前記交通機関の磁気特性との比較結果に基づいて、前記携帯端末が前記交通機関に存在するかを判定する
ことを特徴とする請求項２乃至７のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
【請求項９】
前記携帯端末が受信した無線電波の通信強度を送信元毎に前記第１センサデータとして取得し、
前記送信元毎の通信強度と、予め記憶されている無線電波の送信元の位置情報に基づいて、前記携帯端末の位置を推定する
ことを特徴とする請求項２乃至８のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
【請求項１０】
コンピュータが、
センサにより検出されたセンサデータと、検出位置とを取得し、
交通機関の経路上でセンサにより検出されたセンサデータと、検出位置との組を前記交通機関の識別情報に対応付けて記憶する記憶部を参照して、取得した前記センサデータと前記検出位置との組に対応する組が前記記憶部に記憶されている場合、該組が対応付けられた交通機関の識別情報を取得する
処理を実行することを特徴とする取得方法。
【請求項１１】
センサにより検出されたセンサデータと、検出位置とを取得する第１取得部と、
交通機関の経路上でセンサにより検出されたセンサデータと、検出位置との組を前記交通機関の識別情報に対応付けて記憶する記憶部を参照して、取得した前記センサデータと前記検出位置との組に対応する組が前記記憶部に記憶されている場合、該組が対応付けられた交通機関の識別情報を取得する第２取得部と
を備えることを特徴とする取得装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、取得プログラム、取得方法、および情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電車、バス等の公共交通機関に客が乗車している際に、乗客が持つ携帯端末に注意事項、広告等を通知するサービスが利用されている。また、この通知を行うために、乗客が公共交通機関乗っているかの判定が行われる。
【０００３】
関連する技術として、ＷｉＦｉ受信情報を利用して携帯機器が搭乗している交通手段の識別情報を抽出し、携帯機器の位置を推定する技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。
【０００４】
また、関連する技術として、電車に乗車中であるかを判定するための情報を取得するセンサとして加速度センサを用いる技術が提案されている（例えば、特許文献２を参照）。
【０００５】
また、関連する技術として、携帯端末等のセンサ情報に基づいて、ユーザの動作行動を認識し、ユーザの動作行動を示す動作行動データを解析する技術が提案されている（例えば、特許文献３を参照）。
【０００６】
また、関連する技術として、列車の走行パターンと乗務員が保持する携帯端末から送信される乗務員の位置の履歴とを用いて乗務員が乗車している可能性の高い列車を選択する技術が提案されている（例えば、特許文献４を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１２−１４２９１１号公報
【特許文献２】特開２０１７−５３６５８号公報
【特許文献３】特開２０１３−３６４９号公報
【特許文献４】特開２０１０−２６４８６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
公共交通機関に客が乗車しているかを判定するために、Global Positioning System（ＧＰＳ）で得られた携帯端末の位置情報等が用いられる。例えば、位置情報が電車の線路付近を示している場合、携帯端末が電車に存在すると判定される。しかし、例えば、電車の路線と似た経路を走行する自動車に携帯端末が存在する場合に、携帯端末が電車に存在すると誤認をされる可能性がある。また、携帯端末に用いられているＧＰＳ等の精度が不十分である場合、または携帯端末に電波が届かない場合は判定が困難である。
【０００９】
また、公共交通機関の車両内に電波、音波、または電磁波等を発生する機器を取り付け、乗客が持つ携帯端末に注意事項、広告等の情報を通知することが考えられる。この場合、公共交通機関に存在しない携帯端末に誤って情報通知する可能性は低い。しかし、各車両にそのような機器を設置する場合、コストが増大するという課題がある。
【００１０】
１つの側面として、本発明は、携帯端末が交通機関に存在するかの判定精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
１つの態様では、取得プログラムは、センサにより検出されたセンサデータと、検出位置とを取得し、交通機関の経路上でセンサにより検出されたセンサデータと、検出位置との組を前記交通機関の識別情報に対応付けて記憶する記憶部を参照して、取得した前記センサデータと前記検出位置との組に対応する組が前記記憶部に記憶されている場合、該組が対応付けられた交通機関の識別情報を取得する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
１つの側面によれば、携帯端末が公共交通機関に存在するかの判定精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施形態のシステムの全体構成の一例を示す図である。
【図２】情報処理装置の一例を示す図である。
【図３】携帯端末の一例を示す図である。
【図４】判定器による判定処理の一例を示す図である。
【図５】特徴データの比較処理の一例を示す図である。
【図６】変換後データの例を示す図である。
【図７】特徴データおよび判定基準の例を示す図（その１）である。
【図８】特徴データおよび判定基準の例を示す図（その２）である。
【図９】実施形態の判定器生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】実施形態の判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】実施形態の携帯端末の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１３】携帯端末ハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、実施形態について説明する。図１は、実施形態のシステムの全体構成の一例を示す図である。実施形態のシステムは、情報処理装置１と、複数の携帯端末２と、ネットワーク３とを含む。情報処理装置１と携帯端末２とは、ネットワーク３を介して相互に情報の送受信を行う。情報処理装置１は、コンピュータの一例である。なお、実施形態のシステムにおいて、携帯端末２は１台であってもよい。
【００１５】
図２は、情報処理装置１の一例を示す図である。情報処理装置１は、収集部１１と変換部１２と特徴データ生成部１３と判定器生成部１４と第１取得部１５と判定部１６と第２取得部１７と記憶部１８と通知部１９とを含む。
【００１６】
収集部１１は、交通機関の経路上で携帯端末２のセンサにより検出されたセンサデータ（第２センサデータ）と、センサデータが検出された位置に対応する位置データ（検出位置）との組を取得し、その組を交通機関の識別情報に対応付けて記憶部１８に記憶する。位置データは、例えば、携帯端末２が存在する位置の位置座標である。センサデータは、例えば、音情報、加速度情報等であるとする。
【００１７】
例えば、複数人が様々な電車、バス等の公共交通機関に携帯端末２を持って乗車し、収集部１１は、携帯端末２からセンサデータを収集する。また、収集部１１は、センサデータとともに、携帯端末２が存在する公共交通機関を示す識別情報も取得し、公共交通機関を示す識別情報をセンサデータに対応付けて記憶部１８に記憶する。公共交通機関を示す識別情報は、例えば、「電車：○○線、バス：××バス××系統」等の形式であってもよいし、数値等であってもよい。なお、公共交通機関は、交通機関の一例である。
【００１８】
収集部１１は、さらに、公共交通機関以外の手段（例えば、徒歩、自転車、自動車等）で移動している携帯端末２からセンサデータを収集する。公共交通機関以外の手段で移動している携帯端末２からのセンサデータは、後述する重みの算出に用いられる。
【００１９】
変換部１２は、収集部１１が収集したセンサデータを機械学習アルゴリズムで学習可能な形式に変換し、公共交通機関を示す識別情報に対応付けて記憶部１８に記憶する。
【００２０】
特徴データ生成部１３は、携帯端末２が公共交通機関に存在するかの判定に用いる特徴データ（第２データ）を生成し、公共交通機関を示す識別情報に対応付けて記憶部１８に記憶する。特徴データ生成部１３は、例えば、変換部１２が変換したデータを時系列に並べて、各公共交通機関に乗っているときに特徴的に出現するパターンを特徴データとして抽出する。
【００２１】
判定器生成部１４は、特徴データ生成部１３が生成した特徴データを用いて、機械学習を行うことにより、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する判定器３１を生成する。判定器生成部１４がディープラーニングを用いる場合、特徴データ生成部１３は特徴パターンの抽出を行わず、判定器生成部１４がディープラーニングにより特徴を抽出して判定器３１を生成してもよい。
【００２２】
第１取得部１５は、調査対象の携帯端末２のセンサにより検出されたセンサデータと、センサデータが検出された位置を示す位置データ（検出位置）とを取得する。位置データは、例えばＧＰＳから得られる位置座標である。また、位置データは、Ｗｉｆｉアクセスポイント名、基地局名など、位置の推定に用いられるデータであってもよい。
【００２３】
変換部１２は、第１取得部１５が収集したセンサデータを機械学習アルゴリズムで学習可能な形式に変換する。特徴データ生成部１３は、第１取得部１５が収集したセンサデータ（第１センサデータ）に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかの判定に用いる特徴データ（第１データ）を生成する。すなわち、変換部１２および特徴データ生成部１３は、収集部１１が収集したデータに対する処理と同様の処理を第２取得部１７が取得したデータに対して実行する。
【００２４】
判定部１６は、記憶部１８に記憶された、収集部１１が収集したセンサデータと、センサデータが検出された位置に対応する位置データとを参照する。そして、第１取得部１５が取得したセンサデータおよび位置データに応じたデータ（収集部１１が収集したセンサデータおよび位置データ）が、記憶部１８に記憶されている場合、携帯端末２が公共交通機関に存在すると判定する。例えば、判定部１６は、所定位置で検出され第１取得部１５が取得した第１センサデータに基づく特徴データと、交通機関の経路上であって所定位置から所定距離内の位置で検出された第２センサデータに基づく特徴データを比較する。第２センサデータに基づく特徴データは、収集部１１が収集して記憶部１８に記憶したデータである。そして、判定部１６は、比較結果（例えば、類似度）に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。
【００２５】
なお、情報処理装置１は、判定器生成部１４が生成した判定器３１を携帯端末２に送信して、携帯端末２に判定部１６の上記判定処理を実行させてもよい。
【００２６】
第２取得部１７は、第１取得部１５が取得したセンサデータおよび位置データに応じたデータが、記憶部１８に記憶されていると判定された場合、そのデータに対応付けられた交通機関の識別情報を記憶部１８から取得する。すなわち、第２取得部１７は、携帯端末２が公共交通機関に存在すると判定された場合、携帯端末２が存在する公共交通機関の識別情報を取得する。
【００２７】
記憶部１８は、収集部１１が収集した、交通機関の経路上でセンサにより検出されたセンサデータと、センサデータが検出された位置を示す位置データとを含むデータを、交通機関の識別情報に対応付けて記憶する。記憶部１８は、さらに、変換部１２によるセンサデータおよび位置データの変換後データ、および特徴データ生成部１３が抽出した特徴データを記憶する。
【００２８】
通知部１９は、携帯端末２が交通機関に存在するかを示す判定結果と第２取得部１７が取得した公共交通機関の識別情報とを、携帯端末２に通知する。
【００２９】
図３は、携帯端末２の一例を示す図である。携帯端末２は、センサ２１とアプリケーションとを含む。携帯端末２は、情報処理端末１が有する構成と同様の構成を有し、携帯端末２が公共交通機関に存在するかの判定を行ってもよい。携帯端末２は、判定処理を行う場合、例えば、情報処理端末１から送信された判定器３１を用いてもよい。
【００３０】
センサ２１は、例えば、ＧＰＳに関する各種情報を検出するセンサ（ＧＰＳセンサ）、Ｗｉｆｉに関する各種情報を検出するセンサ（Ｗｉｆｉセンサ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）に関する各種情報を検出するセンサ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈセンサ）等である。また、センサ２１は、例えば、広域無線通信に関する各種情報を検出するセンサ（広域無線センサ）、携帯端末２の周囲の音を取得するセンサ（音センサ）、加速度センサ、時刻情報を取得する時計、磁気センサ等であってもよい。広域無線通信は、例えば、Long Term Evolution（ＬＴＥ）またはWorldwide Interoperability for Microwave Access（Ｗｉｍａｘ）等である。
【００３１】
アプリケーション２２は、情報処理装置１の通知部１９からの通知に応じて所定の処理を行う。アプリケーション２２は、例えば、携帯端末２が公共交通機関に存在することを通知された場合は、各種のプッシュ通知機能をオンに設定し、携帯端末２が公共交通機関に存在しない場合は、プッシュ通知機能をオフに設定する。携帯端末２が公共交通機関に存在しない場合、自家用車に存在する可能性があり、プッシュ通知機能をオンにした場合、運転に支障が出る可能性があるためである。
【００３２】
アプリケーション２２が電話機能を有し、携帯端末２が公共交通機関に存在することを通知された場合は、例えば、電話の着信通知方法をバイブレーションに設定する。また、アプリケーション２２は、電話の着信時に「公共交通機関に乗車中のため只今電話を取ることができません」等の自動応答メッセージを流す設定を行う。
【００３３】
アプリケーション２２がゲーム機能を有し、携帯端末２が公共交通機関に存在することを通知された場合、例えば、ゲーム内のアイテム配信や特殊広告、または通知等を配信するなどの所定のイベントを実行する。
【００３４】
アプリケーション２２が、公共交通機関が提供したアプリケーションであり、携帯端末２が公共交通機関に存在する場合、例えば、公共交通機関の経路情報、時刻表と連動したサービスを実行する。アプリケーション２２は、例えば、位置情報に基づいて、次の駅またはバス停を通知し、停車位置（例えば、駅またはバス停）に到着する所定時間前にアラームを発信する。アプリケーション２２は、例えば、降車予定のバス停に到着する前に降車ボタンに対して信号を送信することで、ユーザが降車ボタンを押さなくても降車申請を行い、降車ランプの点灯およびアナウンスを実行させることができる。
【００３５】
アプリケーション２２が、他の情報処理装置に携帯端末２が公共交通機関に存在するか否かを通知してもよい。ユーザは、その情報処理装置を操作することにより、携帯端末２を置き忘れた場合に、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを知ることができる。
【００３６】
アプリケーション２２が、位置情報を用いたゲームであり、運転中の事故を防止するために、携帯端末２が所定速度以上で移動している場合にゲーム利用を停止する設定をしているとする。しかし、携帯端末２が公共交通機関に存在する場合、運転中ではないと考えられるため、携帯端末２が所定速度以上で移動中にゲームを利用しても事故のおそれはない。よって、アプリケーション２２は、携帯端末２が公共交通機関に存在することを通知された場合、その設定を解除し、ゲーム利用を続行させる。
【００３７】
アプリケーション２２は、携帯端末２が公共交通機関に存在することを通知された場合、音の発生を抑制する設定を実行してもよい。例えば、アプリケーション２２は、携帯端末２が公共交通機関に存在することを通知された場合、音量を所定値以上に上げない設定を行う。これにより、他の乗客へ迷惑をかけることを防止することができる。
【００３８】
以上のように、情報処理装置１は、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを携帯端末２に通知することにより、アプリケーション２２は、公共交通機関に存在するか否かに応じた処理を実行するができる。
【００３９】
図４は、判定器３１による判定処理の一例を示す図である。上述のように判定処理は、情報処理装置１内の判定部１６または携帯端末２に送られた判定器３１が実行する。以下の説明では情報処理装置１内の判定部１６が実行する例を説明する。
【００４０】
変換部１２は、センサ２１により検出された第１センサデータと、第１センサデータが検出された位置に対応する第１位置データとを第１取得部１５から取得する。そして、変換部１２は、第１位置データが示す位置との距離が所定距離内である位置データを記憶部１８から検索し、その位置データに対応付けられた第２センサデータを取得する。そして、変換部１２は、取得したデータを変換する。また、特徴データ生成部１３は、変換後データに基づいて特徴データを生成する。なお、記憶部１８に特徴データが記憶されている場合、判定部１６は、その特徴データを直接取得し、判定に用いる。
【００４１】
そして、判定部１６は、第１センサデータに基づく第１データと第２センサデータに基づく第２データとを判定器３１に入力する。判定部１６は、第１センサデータおよび第２センサデータの変換後データを判定器３１に入力してもよい。判定部１６は、判定器３１を用いて、第１データと第２データとを比較し、類似度に基づいて、公共交通機関らしさを示すスコアＷを算出する。判定器３１は、例えば、第１データおよび第２データの特徴データ同士のユークリッド距離、マハラノビス距離、またはコサイン距離を算出し、距離が近いほど、高い類似度を出力するモデルであるとする。類似度およびスコアＷは、比較結果の例である。
【００４２】
判定器３１は、公共交通機関以外の手段で移動している携帯端末２から取得した第３センサデータを入力してもよい。そして、判定器３１は、第１センサデータに基づく特徴データと第３センサデータに基づく第３特徴データの類似度が高いほど小さい重みを設定し、類似度と重みとを乗算した値を、公共交通機関らしさを示すスコアＷとして算出してもよい。第１データと第３データとの類似度が高いほど、携帯端末２が公共交通機関に存在する可能性が低いと考えられるためである。例えば、判定器３１は、以下のような式を用いて公共交通機関らしさを示すスコアＷを算出する。以下のＫ１およびＫ２は所定の係数である。
類似度＝Ｋ１／データ間の距離
重み＝Ｋ２／第１データと第３データとの類似度
スコアＷ＝第１データと第２データの類似度×重み
【００４３】
判定部１６は、例えば、収集された各種センサデータに基づく特徴データを学習することにより、上記のＫ１およびＫ２を決定し、判定器３１を生成する。すなわち、上記の各式は、判定器３１の一例に相当する。
【００４４】
判定部１６は、例えば、スコアＷに基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。判定部１６は、例えば、スコアＷが所定値以上である場合、携帯端末２が公共交通機関に存在すると判定する。判定部１６は、複数項目のセンサデータに基づいてスコアＷを算出する場合、例えば、各項目のセンサデータについて算出したスコアＷの平均値を判定に用いるスコアとして算出する。
【００４５】
以上のように、判定部１６は、取得したセンサデータと、過去に収集されたセンサデータの類似度に基づいて、判定を行うことにより、携帯端末２が公共交通機関に存在するかの判定精度を向上させることができる。判定部１６は、第１センサデータと第３センサデータとの類似度が高いほど小さい重みを用いてスコアＷを算出することにより、判定精度をより向上させることができる。
【００４６】
図５は、特徴データの比較処理の一例を示す図である。上述のように、特徴データ生成部１３は、変換部１２が変換したセンサデータを時系列に並べて、各公共交通機関に乗っているときに特徴的に出現するパターンを、特徴データとして抽出する。
【００４７】
図５に示すセンサデータは、第１取得部１５が携帯端末２から取得したデータであり、図５に示すように、時刻、センサ種類、センサデータ、および位置座標（位置データ）とを含む。また、第１データおよび第２データは、位置データに基づく経路、および各種センサデータに基づく特徴データを含む。
【００４８】
第１データは、第１取得部１５が取得したセンサデータに基づく特徴データである。第２データは、収集部１１が過去に取得しセンサデータに基づく特徴データであり、記憶部１８に記憶されている。
【００４９】
判定部１６は、上述のように判定器３１を用いて第１データと第２データとの類似度判定を行い、公共交通機関らしさを示すスコアＷを算出する。
【００５０】
図６は、変換後データの例を示す図である。図６に示すテーブルは、センサ名、センサデータ、変換後データを示す。
【００５１】
（項番１，２）第１取得部１５は、ＧＰＳセンサから、センサデータとして位置座標および通信強度を取得する。変換部１２は、位置座標を所定の位置区分を示す現在位置に変換する。また、変換部１２は、通信強度が閾値以上であるか否か判定することにより、ＧＰＳアクセス可否を生成する。
【００５２】
（項番３〜５）第１取得部１５は、Ｗｉｆｉセンサから、センサデータとして、Ｗｉｆｉアクセスポイント名、基地局毎の通信強度、および通信強度を収集する。Ｗｉｆｉアクセスポイント名は、携帯端末２が、携帯端末２が検出したＷｉｆｉアクセスポイントの名称である。基地局毎の強度は、携帯端末２と各Ｗｉｆｉ基地局との間の通信強度である。通信強度は、例えば、携帯端末２と基地局との間の通信強度のうち最も高い通信強度である。
【００５３】
変換部１２は、Ｗｉｆｉアクセスポイント名に基づいて、Ｗｉｆｉアクセスポイントリストを生成する。また、変換部１２は、基地局毎の通信強度と、予め記憶されている基地局の位置情報に基づいて、携帯端末２の現在位置を推定する。また、変換部１２は、通信強度が閾値以上であるか否か判定することにより、Ｗｉｆｉアクセス可否を判定する。
【００５４】
（項番６〜８）第１取得部１５は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈセンサから、センサデータとして、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈアクセス機器名、基地局毎の強度、および通信強度を収集する。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈアクセス機器名は、他の端末が、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ通信の親機として使用される場合に設定される名称である。基地局毎の強度は、携帯端末２と各Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ基地局（親機）との間の通信強度である。通信強度は、携帯端末２とＢｌｕｅｔｏｏｔｈ基地局との間の通信強度のうち最も高い通信強度である。
【００５５】
変換部１２は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈアクセス機器名に基づいて、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈアクセス機器リストを生成する。また、変換部１２は、基地局毎の強度と、予め記憶されている基地局の位置情報に基づいて、携帯端末２の現在位置を推定する。また、変換部１２は、通信強度が閾値以上であるか否か判定することにより、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈアクセス可否を判定する。
【００５６】
（項番９〜１２）第１取得部１５は、広域無線センサから、基地局名、基地局毎の通信強度、通信強度をセンサデータとして収集する。基地局名は、携帯端末２が通信可能な基地局の名称である。基地局毎の通信強度は、携帯端末２と各広域無線通信基地局との間の通信強度である。通信強度は、携帯端末２と各広域無線通信基地局との間の通信強度のうち最も高い通信強度である。
【００５７】
変換部１２は、広域無線通信の基地局名に基づいて、広域無線通信の基地局リストを生成する。変換部１２は、基地局毎の通信強度に基づいて、広域無線通信基地局通信強度リストを生成する。また、変換部１２は、基地局毎の通信強度と予め記憶された基地局の位置情報に基づいて、現在位置を推定する。また、変換部１２は、通信強度が閾値以上であるか否か判定することにより、広域無線通信の基地局へのアクセス可否を判定する。
【００５８】
以上のように、情報処理装置１は、通信強度と、予め記憶されている無線電波の送信元の位置情報に基づいて、携帯端末２の位置を推定することにより、ＧＰＳセンサによる位置情報が取得できなかった場合であっても、携帯端末２の位置を推定することができる。Ｗｉｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、および広域無線通信による電波は、無線電波の例である。各無線電波の基地局は、無線電波の送信元の例である。
【００５９】
（項番１３）第１取得部１５は、音センサから、携帯端末２が検出した音情報をセンサデータとして収集する。変換部１２は、センサデータのノイズを除去して、変換後データとして記憶する。
【００６０】
（項番１４）第１取得部１５は、加速度センサから、携帯端末２の加速度情報をセンサデータとして収集する。また、変換部１２は、センサデータのノイズを除去して、変換後データとして記憶する。
【００６１】
（項番１５）第１取得部１５は、時計から、時刻情報を取得する。変換部１２は、時刻情報が不正であれば正しい時刻情報に修正する。
【００６２】
（項番１６，１７）第１取得部１５は、磁気センサから、磁気強度および磁気方向をセンサデータとして収集する。変換部は、センサデータのノイズを除去して、変換後データとして記憶する。
【００６３】
携帯端末２は、音情報、加速度情報、時刻情報、磁気情報、磁気方向に対して、変換部１２による変換を行わずに、収集部１１が収集したデータをそのまま、後述する特徴データ生成に用いてもよい。
【００６４】
図７および図８は、特徴データおよび判定基準の例を示す図である。変換後データと、変換後データに基づく特徴データと、携帯端末２が公共交通機関に存在するか否かの判定基準を示している。以下、図７および図８の各項番について説明する。
【００６５】
（項番１）特徴データ生成部１３は、現在位置から、特徴的な現在位置の時系列パターンを抽出する。判定部１６は、例えば、現在位置と予め記憶された公共交通機関との距離が所定閾値以下である場合、携帯端末２が公共交通機関に存在すると判定する。
【００６６】
（項番２）特徴データ生成部１３は、現在位置の時系列情報から、現在速度を推定する。判定部１６は、現在速度と、予め記憶された公共交通機関の速度との差が所定閾値以下であれば、携帯端末２が公共交通機関に存在すると判定する。
【００６７】
（項番３）特徴データ生成部１３は、現在位置の時系列情報から、移動経路を推定する。判定部１６は、例えば、推定した移動経路と予め記憶された公共交通機関の移動経路との距離が所定閾値以下である場合、携帯端末２が公共交通機関に存在すると判定する。該距離は、例えば、移動経路内の複数の地点間の距離の平均値であるとする。
【００６８】
（項番４）特徴データ生成部１３は、現在位置の時系列情報に基づいて現在速度を推定し、現在速度が所定速度以下となった位置を停止位置として抽出する。判定部１６は、停止位置と予め記憶された公共交通機関の停止位置との距離が所定閾値以下である場合、携帯端末２が公共交通機関に存在すると判定する。公共交通機関の停止位置は、例えば、駅またはバス停である。判定部１６は、時刻表データを取得し、時刻に基づいて、停止する予定の駅またはバス停を推定し、特徴データが示す停止位置が推定した駅またはバス停であるか判定してもよい。
【００６９】
（項番５）特徴データ生成部１３は、現在位置の時系列情報から、現在速度を推定し、現在速度が所定閾値以上である場合、移動中であるとみなし、位置毎の移動速度を特徴データとして抽出する。判定部１６は、抽出された移動速度と予め記憶された公共交通機関の移動速度との差が所定閾値以下である場合、携帯端末２が公共交通機関に存在すると判定する。抽出された移動速度と予め記憶された公共交通機関の移動速度との差は、例えば、位置毎の移動速度の差の平均値であるとする。
【００７０】
（項番６）特徴データ生成部１３は、Ｗｉｆｉアクセスポイントリストと現在位置とに基づいて、携帯端末２の位置毎の接続可能な固定Ｗｉｆｉアクセスポイント名のリストを生成する。判定部１６は、位置毎のＷｉｆｉアクセスポイントと、予め記憶された公共交通機関の経路内の固定Ｗｉｆｉアクセスポイント（例えば、駅に設置されたＷｉｆｉ基地局）のリストとの類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するか判定する。例えば、携帯端末２が電車内に存在する場合、駅に設置されたＷｉｆｉ基地局と通信可能になる可能性が高い。
【００７１】
（項番７）特徴データ生成部１３は、現在速度が所定閾値以上である場合、所定時間毎のＷｉｆｉアクセスポイントリストに基づいて、同時に移動するＷｉｆｉアクセスポイントリストを生成する。判定部１６は、現在速度が所定閾値以上であり、かつ、同時に移動するＷｉｆｉアクセスポイントが所定数以上、存在する場合、携帯端末２が公共交通機関に存在すると判定する。例えば、携帯端末２が電車内に存在する場合、テザリングを実行中の他の端末や電車内に設置されたＷｉｆｉアクセスポイントを検出するためである。
【００７２】
（項番８）特徴データ生成部１３は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈアクセスポイントリストと現在位置とに基づいて、携帯端末２の位置毎の接続可能な固定Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈアクセスポイント名のリストを生成する。判定部１６は、位置毎のＢｌｕｅｔｏｏｔｈアクセスポイントと、予め記憶された公共交通機関の経路内の固定Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈアクセスポイントのリストとの類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するか判定する。固定Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈアクセスポイントは、例えば、駅に設置されたＢｌｕｅｔｏｏｔｈ基地局である。例えば、携帯端末２が電車内に存在する場合、駅に設置されたＢｌｕｅｔｏｏｔｈ基地局と通信可能になる可能性が高い。
【００７３】
（項番９）特徴データ生成部１３は、現在速度が所定閾値以上である場合、所定時間毎のＢｌｕｅｔｏｏｔｈアクセスポイントリストに基づいて、同時に移動するＢｌｕｅｔｏｏｔｈアクセスポイントリストを生成する。判定部１６は、現在速度が所定閾値以上であり、かつ、同時に移動するＢｌｕｅｔｏｏｔｈアクセスポイントが所定数以上、存在する場合、携帯端末２が公共交通機関に存在すると判定する。例えば、携帯端末２が電車内に存在する場合、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ通信を実行中の他の端末や電車内に設置されたＢｌｕｅｔｏｏｔｈアクセスポイントを検出するためである。
【００７４】
（項番１０）特徴データ生成部１３は、現在位置毎の広域無線通信基地局通信強度リストに基づいて、現在位置毎の基地局通信強度を特徴データとして抽出する。判定部１６は、現在位置毎の広域無線通信基地局通信強度と、予め記憶された過去の公共交通機関内における広域無線通信基地局通信強度リストとの類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。
【００７５】
（項番１１）特徴データ生成部１３は、現在位置とＧＰＳアクセス可否に基づいて、位置毎のＧＰＳアクセス可否を特徴データとして抽出する。判定部１６は、位置毎のＧＰＳアクセス可否と予め記憶された過去の公共交通機関内における位置毎のＧＰＳアクセス可否の類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。例えば、公共交通機関がトンネル内を通過している場合などに、携帯端末２がＧＰＳアクセスにできないと考えられるため、判定部１６は、位置毎のＧＰＳアクセス可否から、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを推定することができる。
【００７６】
（項番１２）特徴データ生成部１３は、現在位置とＷｉｆｉアクセス可否に基づいて、位置毎のＷｉｆｉアクセス可否を特徴データとして抽出する。判定部１６は、位置毎のＷｉｆｉアクセス可否と予め記憶された過去の公共交通機関内における位置毎のＷｉｆｉアクセス可否の類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在すると判定する。例えば、公共交通機関がトンネル内を通過している場合などに、携帯端末２がＷｉｆｉアクセスにできないと考えられ、位置毎のＷｉｆｉアクセス可否から、携帯端末２が公共交通機関に存在するか推定することができる。
【００７７】
（項番１３）特徴データ生成部１３は、現在位置とＢｌｕｅｔｏｏｔｈアクセス可否に基づいて、位置毎のＢｌｕｅｔｏｏｔｈアクセス可否を特徴データとして抽出する。判定部１６は、位置毎のＢｌｕｅｔｏｏｔｈアクセス可否と予め記憶された過去の公共交通機関内における位置毎のＢｌｕｅｔｏｏｔｈアクセス可否の類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。例えば、公共交通機関がトンネル内を通過している場合などに、携帯端末２がＢｌｕｅｔｏｏｔｈアクセスにできないと考えられ、判定部１６は、位置毎のＢｌｕｅｔｏｏｔｈアクセス可否から、携帯端末２が公共交通機関に存在するか推定することができる。
【００７８】
（項番１４）特徴データ生成部１３は、現在位置と広域無線基地局アクセス可否に基づいて、位置毎の広域無線基地局アクセス可否を特徴データとして抽出する。判定部１６は、位置毎の広域無線基地局アクセス可否と予め記憶された過去の公共交通機関内における位置毎の広域無線基地局アクセス可否の類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。例えば、公共交通機関がトンネル内を通過している場合などに、携帯端末２が広域無線基地局アクセスにできないと考えられ、判定部１６は、位置毎の広域無線基地局アクセス可否から、携帯端末２が公共交通機関に存在するか推定することができる。
【００７９】
（項番１５）特徴データ生成部１３は、音情報を特徴データとして抽出する。特徴データ生成部１３は、例えば、携帯端末２が有する音センサより検出された音情報と、公共交通機関以外の手段で移動している携帯端末２から得られた音情報との差分を特徴データとして抽出する。特徴データ生成部１３は、例えば、携帯端末２が有する音センサより検出された音情報または変換部１２による変換後の音情報を特徴データとしてそのまま用いてもよい。判定部１６は、抽出された音情報と、過去の公共交通機関の音情報に基づく特徴データとを比較し、比較結果に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。なお、比較対象となる過去の公共交通機関で検出された音情報も、同様に変換部１２および特徴データ生成部１３による処理が行われているとする。
【００８０】
（項番１６）特徴データ生成部１３は、現在位置毎の音情報を特徴データとして抽出する。判定部１６は、抽出された現在位置毎の音情報と、過去に公共交通機関で検出された位置毎の音情報との類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。
【００８１】
（項番１７）特徴データ生成部１３は、音情報のうち、現在速度が所定速度未満の状態で取得された音情報（停止中の音情報）を特徴データとして抽出する。判定部１６は、抽出された停止中の音情報と、過去の公共交通機関の停止中の音情報に基づく特徴データとの類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。例えば、電車が停止中である場合、音情報には、駅内のアナウンス音、ドアが閉まる音、電車のアイドリング音等が含まれると考えられるため、判定部１６は、それらの音の有無により携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定することができる。
【００８２】
（項番１８）特徴データ生成部１３は、音情報のうち、現在速度が所定速度以上の状態で取得された音情報（移動中の音情報）を特徴データとして抽出する。判定部１６は、抽出された移動中の音情報と、過去の公共交通機関の移動中の音情報に基づく特徴データとの類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。例えば、電車が移動中である場合、音情報にはレールの接合部分を走行する際の走行音等が含まれると考えられるため、判定部１６は、その音の有無により携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定することができる。
【００８３】
（項番１９）特徴データ生成部１３は、加速度情報を特徴データとして抽出する。特徴データ生成部１３は、例えば、携帯端末２が有する加速度センサより検出された加速度情報と、公共交通機関以外の手段で移動している携帯端末２から得られた加速度情報との差分を特徴データとして抽出する。特徴データ生成部１３は、例えば、携帯端末２が有する加速度センサより検出された加速度情報または変換部１２による変換後の加速度情報を特徴データとしてそのまま用いてもよい。判定部１６は、抽出された加速度情報と、過去の公共交通機関の加速度情報に基づく特徴データとの類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。なお、比較対象となる過去に公共交通機関で検出された加速度情報も、同様に変換部１２および特徴データ生成部１３による処理が行われているとする。
【００８４】
（項番２０）特徴データ生成部１３は、加速度情報および現在位置毎の加速度情報を特徴データとして抽出する。判定部１６は、抽出された現在位置毎の加速度情報と、過去の公共交通機関の現在位置毎の加速度情報に基づく特徴データとの類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。例えば、電車がカーブする場合、レールの連結部分を通過する場合に、加速度の変化があると考えられるため、判定部１６は、現在位置毎の加速度を比較することにより携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定することができる。
【００８５】
（項番２１）特徴データ生成部１３は、加速度情報のうち、現在速度が所定速度未満の状態で取得された加速度情報（停止動作中の加速度情報）を特徴データとして抽出する。判定部１６は、抽出された停止動作中の加速度情報と、過去の公共交通機関の停止動作中の加速度情報に基づく特徴データとの類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。例えば、駅の停止位置付近での電車の加速度の変化が特徴的である場合、判定部１６は、停止動作中の加速度を比較することにより携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定することができる。
【００８６】
（項番２２）特徴データ生成部１３は、加速度情報のうち、現在速度が所定速度以上の状態で取得された加速度情報（移動中の加速度情報）を特徴データとして抽出する。判定部１６は、抽出された移動中の加速度情報と、過去の公共交通機関の移動中の加速度情報に基づく特徴データとの類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。例えば、電車が移動中である場合、駅付近やカーブでの加速度が特徴的であると考えられるため、判定部１６は、移動中の加速度により携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定することができる。
【００８７】
（項番２３）特徴データ生成部１３は、磁気強度及び磁気方向に基づいて、磁気特性を特徴データとして抽出する。判定部１６は、抽出された磁気特性と、過去の公共交通機関の磁気特性との類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。携帯端末２が公共交通機関内に存在する場合と存在しない場合とで磁気特性が異なる可能性があるためである。
【００８８】
（項番２４）特徴データ生成部１３は、磁気強度、加速度及び現在位置に基づいて、現在位置毎の磁気及び加速度特性を特徴データとして抽出する。判定部１６は、抽出された現在位置毎の磁気及び加速度特性と、過去の公共交通機関での磁気及び加速度特性との類似度に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する。携帯端末２が加速または減速する場合の磁気特性が特徴的である可能性があるためである。
【００８９】
図７および図８に示す判定基準に類似度が含まれる項目では、判定部１６は、例えば、上述した計算式に基づいてスコアＷを算出し、スコアＷが所定値以上である場合に、携帯端末２が公共交通機関に存在すると判定する。
【００９０】
図９は、実施形態の判定器生成処理の一例を示すフローチャートである。収集部１１は、交通機関の経路上で携帯端末２のセンサにより検出されたセンサデータと、センサデータが検出された位置に対応する位置データとを含むデータを取得し、そのデータを交通機関の識別情報に対応付けて記憶部１８に記憶する（ステップＳ１０１）。
【００９１】
変換部１２は、収集部１１が収集したセンサデータを機械学習アルゴリズムで学習可能な形式に変換し、公共交通機関を示す識別情報に対応付けて記憶部１８に記憶する（ステップＳ１０２）。
【００９２】
特徴データ生成部１３は、携帯端末２が公共交通機関に存在するかの判定に用いる特徴データを生成し、公共交通機関を示す識別情報に対応付けて記憶部１８に記憶する（ステップＳ１０３）。
【００９３】
判定器生成部１４は、特徴データ生成部１３が生成した特徴データを用いて、機械学習を行うことにより、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する判定器３１を生成する（ステップＳ１０４）。
【００９４】
なお、携帯端末２が、変換部１２および特徴データ生成部１３と同様の構成を有し、生成した特徴データを情報処理装置１に送信した場合、情報処理装置１は、ステップＳ１０２およびＳ１０３の処理を実行しなくてもよい。
【００９５】
図１０は、判定処理の一例を示すフローチャートである。第１取得部１５は、調査対象の携帯端末２のセンサにより検出されたセンサデータと、センサデータが検出された位置を示す情報（位置データ）とを取得する（ステップＳ２０１）。
【００９６】
変換部１２は、第１取得部１５が収集したセンサデータを機械学習アルゴリズムで学習可能な形式に変換する（ステップＳ２０２）。
【００９７】
特徴データ生成部１３は、第１取得部１５が収集したセンサデータに基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかの判定に用いる特徴データを生成する（ステップＳ２０３）。
【００９８】
判定部１６は、所定位置で検出され第１取得部１５が取得した第１センサデータに基づく特徴データと、交通機関の経路上であって所定位置から所定距離内の位置で検出された第２センサデータ（収集部１１が収集したデータ）に基づく特徴データとを比較する。そして、判定部１６は、比較結果（例えば、類似度）に基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するかを判定する（ステップＳ２０４）。
【００９９】
携帯端末２が公共交通機関に存在しないと判定された場合（ステップＳ２０５でＮＯ）、判定処理は終了する。携帯端末２が公共交通機関に存在すると判定された場合（ステップＳ２０５でＹＥＳ）、第２取得部１７は、第１取得部１５が取得した第１センサデータに対応する第２センサデータに対応付けられた交通機関の識別情報を記憶部１８から取得する（ステップＳ２０６）。
【０１００】
通知部１９は、携帯端末２が交通機関に存在するかを示す判定結果と第２取得部１７が取得した公共交通機関の識別情報とを、携帯端末２に通知する（ステップＳ２０７）。
【０１０１】
以上のように、情報処理装置１は、位置データだけでなく、各種のセンサデータに基づいて、携帯端末２が公共交通機関に存在するか判定するため、位置データだけを用いた場合と比べて、判定精度を向上させることができる。また、情報処理装置１は、公共交通機関の識別情報を取得することにより、携帯端末２がどの公共交通機関に存在するかを知ることができる。
【０１０２】
図１１は、実施形態の携帯端末２の処理の一例を示すフローチャートである。携帯端末２は、センサ２１が検出したセンサデータを情報処理装置１に送信する（ステップＳ３０１）。
【０１０３】
なお、携帯端末２は、変換部１２と特徴データ生成部１３に相当する構成を有している場合、生成した特徴データを情報処理装置１に送信する。また、携帯端末２は、情報処理装置１から判定器３１を受信した場合、特徴データの比較対象となる過去のデータを情報処理装置１の記憶部１８から取得し、判定部１６と同様の判定処理を行ってもよい。
【０１０４】
携帯端末２は、情報処理装置１の通知部１９から、携帯端末２が交通機関に存在するかを示す判定結果と第２取得部１７が取得した公共交通機関の識別情報とを受信する（ステップＳ３０２）。
【０１０５】
アプリケーション２２は、情報処理装置１の通知部１９からの通知に応じて所定の処理を行う（ステップＳ３０３）。
【０１０６】
次に、情報処理装置１のハードウェア構成の一例を説明する。図１２は、情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。図１２の例に示すように、情報処理装置１において、バス１００に、プロセッサ１１１とメモリ１１２と補助記憶装置１１３と通信インタフェース１１４と媒体接続部１１５と入力装置１１６と出力装置１１７とが接続される。
【０１０７】
プロセッサ１１１は、メモリ１１２に展開されたプログラムを実行する。実行されるプログラムには、実施形態における処理を行う取得プログラムが適用されてもよい。
【０１０８】
メモリ１１２は、例えば、Random Access Memory(RAM)である。
補助記憶装置１１３は、種々の情報を記憶する記憶装置であり、例えばハードディスクドライブや半導体メモリ等が適用されてもよい。補助記憶装置１１３に実施形態の処理を行う取得プログラムが記憶されていてもよい。
【０１０９】
通信インタフェース１１４は、Local Area Network（LAN）、Wide Area Network（WAN）等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換等を行う。
【０１１０】
媒体接続部１１５は、可搬型記録媒体１１８が接続可能なインタフェースである。可搬型記録媒体１１８には、光学式ディスク（例えば、Compact Disc(CD)やDigital Versatile Disc(DVD))、半導体メモリ等が適用されてもよい。可搬型記録媒体１１８に実施形態の処理を行う取得プログラムが記録されていてもよい。
【０１１１】
入力装置１１６は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、ユーザからの指示及び情報等の入力を受け付ける。
【０１１２】
出力装置１１７は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、ユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果等を出力する。
【０１１３】
図２に示す記憶部１８は、メモリ１１２、補助記憶装置１１３または可搬型記録媒体１１８等により実現されてもよい。図２に示す収集部１１、変換部１２、特徴データ生成部１３、判定器生成部１４、第１取得部１５、判定部１６、第２取得部１７および通知部１９は、メモリ１１２に展開された取得プログラムをプロセッサ１１１が実行することにより実現されてもよい。
【０１１４】
メモリ１１２、補助記憶装置１１３および可搬型記録媒体１１８は、コンピュータが読み取り可能であって非一時的な有形の記憶媒体であり、信号搬送波のような一時的な媒体ではない。
【０１１５】
次に、携帯端末２のハードウェア構成の一例を説明する。図１３は、携帯端末２のハードウェア構成の一例を示す図である。図１３の例に示すように、携帯端末２において、バス２００に、プロセッサ２１１とメモリ２１２と補助記憶装置２１３と通信インタフェース２１４と媒体接続部２１５と入力装置２１６と出力装置２１７とが接続される。
【０１１６】
プロセッサ２１１は、メモリ２１２に展開されたプログラムを実行する。実行されるプログラムには、実施形態における処理を行う取得プログラムが適用されてもよい。
【０１１７】
メモリ２１２は、例えば、Random Access Memory(RAM)である。
補助記憶装置２１３は、種々の情報を記憶する記憶装置であり、例えばハードディスクドライブや半導体メモリ等が適用されてもよい。補助記憶装置２１３に実施形態の処理を行う取得プログラムが記憶されていてもよい。
【０１１８】
通信インタフェース２１４は、Local Area Network（LAN）、Wide Area Network（WAN）等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換等を行う。
【０１１９】
媒体接続部２１５は、可搬型記録媒体２１８が接続可能なインタフェースである。可搬型記録媒体２１８には、光学式ディスク（例えば、Compact Disc(CD)やDigital Versatile Disc(DVD))、半導体メモリ等が適用されてもよい。可搬型記録媒体２１８に実施形態の処理を行う取得プログラムが記録されていてもよい。
【０１２０】
入力装置２１６は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、ユーザからの指示及び情報等の入力を受け付ける。
【０１２１】
出力装置２１７は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、ユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果等を出力する。
【０１２２】
図３に示すアプリケーション２２は、メモリ２１２に展開されたプログラムをプロセッサ２１１が実行することにより実現されてもよい。図１３に示すセンサ２１は、図３に示すセンサ２１に相当する。
【０１２３】
メモリ２１２、補助記憶装置２１３および可搬型記録媒体２１８は、コンピュータが読み取り可能であって非一時的な有形の記憶媒体であり、信号搬送波のような一時的な媒体ではない。
【０１２４】
以上に記載した実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
センサにより検出されたセンサデータと、検出位置とを取得し、
交通機関の経路上でセンサにより検出されたセンサデータと、検出位置との組を前記交通機関の識別情報に対応付けて記憶する記憶部を参照して、取得した前記センサデータと前記検出位置との組に対応する組が前記記憶部に記憶されている場合、該組が対応付けられた交通機関の識別情報を取得する
処理をコンピュータに実行させるための取得プログラム。
（付記２）
携帯端末のセンサにより所定位置で検出された第１センサデータに基づく第１データと、前記交通機関の経路上であって前記所定位置から所定距離内の位置で検出され前記記憶部に記憶された第２センサデータに基づく第２データとの比較結果に基づいて、前記携帯端末が前記交通機関に存在するかを判定し、
前記携帯端末が前記交通機関に存在すると判定した場合、前記第２センサデータが対応付けられた交通機関の識別情報を取得する、
ことを特徴とする付記１に記載の取得プログラム。
（付記３）
前記第１データと前記第２データとの類似度を算出し、
前記第１データと、前記交通機関以外の手段で移動している携帯端末から取得した第３センサデータに基づく第３データとの類似度が高いほど小さい重みを算出し、
前記第１データと前記第２データとの類似度と前記重みとを乗算して得られたスコアに基づいて、前記携帯端末が前記交通機関に存在するかを判定する
ことを特徴とする付記２に記載の取得プログラム。
（付記４）
前記携帯端末が受信した無線電波の発信元を示す情報を前記第１センサデータとして取得し、
前記第１センサデータに基づく前記発信元のリストと、前記交通機関の経路上で検出された前記無線電波の発信元のリストとの比較結果に基づいて、前記携帯端末が前記交通機関に存在するかを判定する
ことを特徴とする付記２または３に記載の取得プログラム。
（付記５）
前記携帯端末が受信した無線電波の通信強度を前記第１センサデータとして取得し、
前記第１センサデータに基づいて生成した、前記無線電波の発信元にアクセス可能かを示すリストと、前記交通機関の経路上において前記無線電波の発信元にアクセス可能かを示すリストとの比較結果に基づいて、前記携帯端末が前記交通機関に存在するかを判定する
ことを特徴とする付記２乃至４のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
（付記６）
前記携帯端末が検出した音情報を前記第１センサデータとして取得し、
前記第１センサデータに基づく第１データと、前記交通機関で検出された音情報に基づく第２データとの比較結果に基づいて、前記携帯端末が前記交通機関に存在するかを判定する
ことを特徴とする付記２乃至５のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
（付記７）
前記携帯端末の加速度情報を前記第１センサデータとして取得し、
前記第１センサデータに基づく第１データと、前記交通機関の加速度情報に基づく第２データとの比較結果に基づいて、前記携帯端末が前記交通機関に存在するかを判定する
ことを特徴とする付記２乃至６のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
（付記８）
前記携帯端末の磁気強度を前記第１センサデータとして取得し、
前記第１センサデータに基づく磁気特性と、前記交通機関の磁気特性との比較結果に基づいて、前記携帯端末が前記交通機関に存在するかを判定する
ことを特徴とする付記２乃至７のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
（付記９）
前記携帯端末が受信した無線電波の通信強度を送信元毎に前記第１センサデータとして取得し、
前記送信元毎の通信強度と、予め記憶されている無線電波の送信元の位置情報に基づいて、前記携帯端末の位置を推定する
ことを特徴とする付記２乃至８のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
（付記１０）
前記携帯端末が交通機関に存在するかを示す判定結果を前記携帯端末のアプリケーションに通知し、
前記アプリケーションは、前記携帯端末が公共交通機関に存在することを通知された場合、プッシュ通知機能をオンに設定する
ことを特徴とする付記２乃至９のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
（付記１１）
前記携帯端末が交通機関に存在するかを示す判定結果を前記携帯端末のアプリケーションに通知し、
前記アプリケーションは、前記携帯端末が公共交通機関に存在することを通知された場合、電話の着信通知方法をバイブレーションに設定する
ことを特徴とする付記２乃至１０のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
（付記１２）
前記携帯端末が交通機関に存在するかを示す判定結果を、ゲーム機能を有する前記携帯端末のアプリケーションに通知し、
前記アプリケーションは、前記携帯端末が公共交通機関に存在することを通知された場合、所定のイベントを実行する
ことを特徴とする付記２乃至１１のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
（付記１３）
前記携帯端末が交通機関に存在するかを示す判定結果を前記携帯端末のアプリケーションに通知し、
前記アプリケーションは、前記携帯端末が公共交通機関に存在することを通知された場合、次の停車位置に到着する所定時間前にアラームを発信する
ことを特徴とする付記２乃至１２のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
（付記１４）
前記携帯端末が交通機関に存在するかを示す判定結果を、位置情報を用いたゲーム機能を有する前記携帯端末のアプリケーションに通知し、
前記アプリケーションは、前記携帯端末が所定速度以上で移動している場合にゲーム利用を停止する設定を行い、前記携帯端末が公共交通機関に存在することを通知された場合、前記設定を解除する
ことを特徴とする付記２乃至１３のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
（付記１５）
前記携帯端末が交通機関に存在するかを示す判定結果を、前記携帯端末のアプリケーションに通知し、
前記アプリケーションは、前記携帯端末が公共交通機関に存在することを通知された場合、音の発生を抑制する設定を行う
ことを特徴とする付記２乃至１４のうちのいずれか１項に記載の取得プログラム。
【０１２５】
＜その他＞
本実施形態は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本実施形態の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変更、追加、省略が行われてもよい。
【符号の説明】
【０１２６】
１    情報処理装置
２    携帯端末
３    ネットワーク
１１    収集部
１２    変換部
１３    特徴データ生成部
１４    判定器生成部
１５    第１取得部
１６    判定部
１７    第２取得部
１８    記憶部
１９    通知部
２１    センサ
２２    アプリケーション
３１    判定器
１００，２００    バス
１１１，２１１    プロセッサ
１１２，２１２    メモリ
１１３，２１３    補助記憶装置
１１４，２１４    通信インタフェース
１１５，２１５    媒体接続部
１１６，２１６    入力装置
１１７，２１７    出力装置
１１８，２１８    可搬型記録媒体
【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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