(57)【要約】【課題】  複数のユーザから収集したデータを統計処理し、ユーザの属性や動態を可視化させることで、データの分析を容易にすることが可能なデータ分析システムを提供することを目的とする。【解決手段】  サービス基盤事業者装置は、ユーザ端末の位置情報及びユーザ端末から入力されるユーザの属性情報をログとして格納するログサーバと、ログサーバに格納されているログを収集して保存するデータベースと、データベースに保存されているログを統計処理する統計処理部と、統計処理された統計データをもとに、属性分析データや人流分析データを作成する描画部と、を備える分析サーバとを有しており、サービス享受事業者装置からの要求に応じて、サービス基盤事業者装置は、収集したデータを統計処理部が要求に応じた統計処理をし、得られた統計データをもとに、属性分析データ又は人流分析データを作成して、サービス享受事業者装置へ送信することを特徴とする。【選択図】  図１
2019023851.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが操作するユーザ端末と、サービス基盤事業者装置と、サービス享受事業者装置とが互いにインターネットで相互に接続されたデータ分析システムであって、
前記サービス基盤事業者装置は、前記ユーザ端末へＷｅｂコンテンツを提供するＷｅｂサーバと、前記ユーザ端末の位置情報及び前記ユーザ端末から入力される前記ユーザの属性情報をログとして格納するログサーバと、
前記ログサーバに格納されている前記ログを収集して保存するデータベースと、該データベースに保存されているログを統計処理する統計処理部と、該統計処理部で統計処理された統計データをもとに、属性分析データや人流分析データを作成する描画部と、を備える分析サーバとを有しており、
前記サービス享受事業者装置からの要求に応じて、前記サービス基盤事業者装置は、収集したデータを前記統計処理部が要求に応じた統計処理をし、
得られた統計データをもとに、前記属性分析データ又は前記人流分析データを作成して、前記サービス享受事業者装置へ送信することを特徴とするデータ分析システム。
【請求項２】
前記Ｗｅｂサーバは、複数の言語情報を格納したデータベースと、交通経路情報を格納したデータベースと、観光情報を格納したデータベースと、地図情報を格納したデータベースと、それぞれのデータベースから所望のデータを検索する検索手段を有することを特徴とする請求項１記載のデータ分析システム。
【請求項３】
前記データベースは、１又は複数の前記ユーザ端末から入力されたユーザの属性情報、ユーザ端末の位置情報、ユーザ端末から入力されたＳＮＳ情報を保存していることを特徴とする請求項１記載のデータ分析システム。
【請求項４】
前記データベースに保存される１又は複数の前記ユーザ端末の位置情報は、移動先における時刻及び緯度、経度並びに、移動先のエリアに関連付けられたスポットを含んでいることを特徴とする請求項１記載のデータ分析システム。
【請求項５】
前記統計処理部は、前記データベースからユーザの属性情報を抽出し、属性ごとのユーザの人数を集計し属性別情報を作成することを特徴とする請求項１記載のデータ分析システム。
【請求項６】
前記描画部が作成する前記属性分析データは、前記統計処理部による属性別情報をもとに作成される属性ごとのグラフであることを特徴とする請求項５記載のデータ分析システム。
【請求項７】
前記統計処理部は、移動元のスポットから移動先のスポットの間で移動した１又は複数の前記ユーザの人数を集計し、スポット間移動情報を作成することを特徴とする請求項４記載のデータ分析システム。
【請求項８】
前記描画部が作成する前記人流分析データは、前記スポット間移動情報をもとに、前記ユーザが移動したエリアを表すノードを移動した順に第１の方向へ並べるとともに、該ノード間をリンクで結び、かつ、複数の前記ユーザが互いに別の経路で移動したスポットは、前記ノードを前記第１の方向と交差する第２の方向に並べて表示する人流情報であることを特徴とする請求項７記載のデータ分析システム。
【請求項９】
前記人流情報に表示されるリンクの幅は、該リンクによって結ばれた２つのノードとそれぞれ対応する移動元のスポットから移動先のスポットへの移動人数と比例していることを特徴とする請求項８記載のデータ分析システム。
【請求項１０】
前記サービス基盤事業者装置は、前記Ｗｅｂサーバに格納されている地図情報から所定の場所を選択した場合に、選択した場所に存在する１または複数のユーザの属性情報及び位置情報を前記データベースから抽出し、抽出した１または複数ユーザのうちの任意のユーザを選択すると、該任意のユーザの選択した場所までの経路の位置情報を時間ごとのリストを作成するとともに、前記地図情報に前記位置情報を表示することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のデータ分析システム。
【請求項１１】
前記サービス基盤事業者装置は、前記Ｗｅｂサーバに格納されている地図情報から所定の場所を選択した場合に、選択した場所に存在する１または複数のユーザの属性情報及び位置情報を前記データベースから抽出し、抽出した１または複数のユーザのうちの任意のユーザを選択すると、所定の場所周辺の移動ルートを前記地図情報に表示することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のデータ分析システム。
【請求項１２】
前記サービス基盤事業者装置は、所定の場所に存在する１または複数のユーザの位置情報から１または複数のユーザの移動速度を演算し、該移動速度の逆数を算出することで、前記１または複数のユーザの単位距離の移動に要した時間を示す滞在度を示すことを特徴とする請求項１１に記載のデータ分析システム。
【請求項１３】
前記サービス基盤事業者装置は、前記複数のユーザの滞在度を合算することで、前記複数のユーザの所定の場所における滞在度が高い又は低いエリアを特定することを特徴とする請求項１２記載のデータ分析システム。
【請求項１４】
ユーザが操作するユーザ端末と、サービス基盤事業者装置と、サービス享受事業者装置とが互いにインターネットで相互に接続され、ユーザが入力した属性データやユーザの位置情報を前記サービス基盤事業者装置によって分析し、分析結果をサービス享受事業者装置へ提供するデータ分析方法であって、
前記サービス基盤事業者装置は、前記ユーザ端末から入力されるユーザの属性情報及び前記ユーザ端末の位置情報をログとして格納する工程と、
格納したログをデータベースに収集する工程と、
該データベースに収集されたログを、前記サービス享受事業者装置からの要求に応じて統計処理する工程と、
統計処理された統計データをもとに属性分析データ及び人流分析データを作成する工程と、
作成された前記属性分析データ及び人流分析データを前記サービス享受事業者装置へ送信する工程と、を含むことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１５】
前記データベースに保存される１又は複数の前記ユーザ端末の位置情報は、移動先における時刻及び緯度、経度並びに、移動先のエリアに関連付けられたスポットを含んでいることを特徴とする請求項１４記載のデータ分析方法。
【請求項１６】
前記サービス基盤事業者装置は、統計処理部を有しており、該統計処理部は前記データベースからユーザの属性情報を抽出し、属性ごとのユーザの人数を集計し属性別情報を作成することを特徴とする請求項１４記載のデータ分析方法。
【請求項１７】
前記サービス基盤事業者装置は、描画部を有しており、該描画部は、前記統計処理部が作成する前記属性別情報をもとに属性ごとのグラフを作成することを特徴とする請求項１４記載のデータ分析方法。
【請求項１８】
前記統計処理部は、移動元のスポットから移動先のスポットの間で移動した１又は複数の前記ユーザの人数を集計し、スポット間移動情報を作成することを特徴とする請求項１４または１５に記載のデータ分析方法。
【請求項１９】
前記描画部は、前記統計処理部が作成したスポット間移動情報をもとに、前記ユーザが移動したエリアを表すノードを移動した順に第１の方向へ並べるとともに、該ノード間をリンクで結び、かつ、複数の前記ユーザが互いに別の経路で移動したスポットは、前記ノードを前記第１の方向と交差する第２の方向に並べて人流情報を表示することを特徴とする請求項１７記載のデータ分析方法。
【請求項２０】
前記サービス基盤事業者装置は、前記Ｗｅｂサーバに格納されている地図情報から所定の場所を選択した場合に、選択した場所に存在する１または複数のユーザの属性情報及び位置情報を前記データベースから抽出し、抽出した１または複数ユーザのうちの任意のユーザを選択すると、該任意のユーザの選択した場所までの経路の位置情報を時間ごとのリストを作成するとともに、前記地図情報に前記位置情報を表示することを特徴とする請求項１４または１５に記載のデータ分析方法。
【請求項２１】
前記サービス基盤事業者装置は、前記Ｗｅｂサーバに格納されている地図情報から所定の場所を選択した場合に、選択した場所に存在する１または複数のユーザの属性情報及び位置情報を前記データベースから抽出し、抽出した１または複数のユーザのうちの任意のユーザを選択すると、所定の場所周辺の移動ルートを前記地図情報に表示することを特徴とする請求項１４から１５のいずれか１項に記載のデータ分析方法。
【請求項２２】
前記サービス基盤事業者装置は、所定の場所に存在する１または複数のユーザの位置情報から１または複数のユーザの移動速度を演算し、該移動速度の逆数を算出することで、前記１または複数のユーザの単位距離の移動に要した時間を示す滞在度を示すことを特徴とする請求項２１に記載のデータ分析方法。
【請求項２３】
前記サービス基盤事業者装置は、前記複数のユーザの滞在度を合算することで、前記複数のユーザの所定の場所における滞在度が高い又は低いエリアを特定することを特徴とする請求項２２記載のデータ分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、端末を利用するユーザの属性や動態を分析するデータ分析システム及び分析方法に関して、特に、膨大な属性情報や動態情報を統計処理し、可視化することで分析を容易にすることを可能とするデータ分析システム及び分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、観光やスポーツ、防災、医療等の法人向けの分野やエンターテイメント、介護などの分野において様々なビッグデータが生成されており、これらを収集、統合、分析することは急務である。
このビッグデータは、大企業が持つ大規模なデータもあれば、自治体や企業が持つ分野に特化したデータもあり、これらの多種多様なデータを収集及び統合分析することで、新たなサービスやインフラ等を生み出すことが可能となる。
【０００３】
ところで、近年にわたって訪日観光客が増加し、２０２０年の東京オリンピック開催も伴って、さらなる増加が見込まれており、訪日観光客へのサービスやインフラの整備が未だ十分とは言えない点が多くある。
また、多くの訪日観光客が訪れる観光地がある地域の自治体等では、訪れる観光客の人数や国籍、周遊ルートなどのデータは把握しているものの、データ自体が大規模であって、分析するにはコストがかかるほか、分析したデータを用いて新たなサービスや観光スポットのプロモーションといったような地域活性化につながる仕組みはまだ構築されていないのが現状である。
【０００４】
さらに、自治体や企業や持っているビッグデータには、個人を特定することが可能なデータを多く含んでおり、個人情報保護法の観点からすると個人を特定できるような情報を、そのままの状態いわゆる生データで第三者に提供することができない仕組みになっている。
【０００５】
こういったことから、企業と自治体との間などにおいてデータを提供し合って分析することが困難であり、新たなサービスやビジネスを生み出す機会を損失している。
【０００６】
そこで、データのアクセス要求する第三者に対してデータの開示を判定する先行技術として、特許文献１に記載の発明が挙げられる。
特許文献１に記載の発明は、複数のシステムが参画してオープンにデータトレーディングをすることができるシステムであって、サービス事業者システムから提供されるクローズドデータとオープンシステムから提供されるオープンデータを取り込み、取り込んだデータを正規化して管理し、データ享受者側からのデータのアクセス要求があった場合には、正規化データ及びそれらをブレンドミックスしたデータをアクセス要求者に対して開示するか否かの判定をし、データ開示可とした場合、検索・抽出データを提供し、データ流通の自由化促進を行うデータ流通システムである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１４−１４６０６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に記載の発明は、複数の事業者間で提供されるデータをアクセス要求者へ開示できると判定した場合に提供する点についてとどまるものであって、提供するデータを分析しやすくするために加工及び編集をし、視覚的に認識できるように分析処理することまでの想定はされていない。
【０００９】
本発明は、係る問題に鑑みてなされたものであり、複数のユーザから収集したデータを統計処理し、ユーザの属性や動態を可視化させることで、データの分析を容易にすることが可能なデータ分析システ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】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明のデータ分析システムは、ユーザが操作するユーザ端末と、サービス基盤事業者装置と、サービス享受事業者端末とが互いにインターネットで相互に接続されたデータ分析システムであって、前記サービス基盤事業者装置は、前記ユーザ端末へＷｅｂコンテンツを提供するＷｅｂサーバと、前記ユーザ端末の位置情報及び前記ユーザ端末から入力される前記ユーザの属性情報をログとして格納するログサーバと、前記ログサーバに格納されている前記ログを収集して保存するデータベースと、該データベースに保存されているログを統計処理する統計処理部と、該統計処理部で統計処理された統計データをもとに、属性分析データや人流分析データを作成する描画部と、を備える分析サーバとを有しており、前記サービス享受事業者装置からの要求に応じて、前記サービス基盤事業者装置は、収集したデータを前記統計処理部が要求に応じた統計処理をし、得られた統計データをもとに、前記属性分析データ又は前記人流分析データを作成して、前記サービス享受事業者装置へ送信することを特徴とする。
【００１１】
また、前記Ｗｅｂサーバは、複数の言語情報を格納したデータベースと、交通経路情報を格納したデータベースと、観光情報を格納したデータベースと、地図情報を格納したデータベースと、それぞれのデータベースから所望のデータを検索する検索手段を有することを特徴とする請求項１記載のデータ分析システム。
【００１２】
また、前記データベースは、１又は複数の前記ユーザ端末から入力されたユーザの属性情報、ユーザ端末の位置情報、ユーザ端末から入力されたＳＮＳ情報を保存していることを特徴とする請求項１記載のデータ分析システム。
【００１３】
また、前記データベースに保存される１又は複数の前記ユーザ端末の位置情報は、移動先における時刻及び緯度、経度並びに、移動先のエリアに関連付けられたスポットを含んでいることを特徴とする。
【００１４】
また、前記統計処理部は、前記データベースからユーザの属性情報を抽出し、属性ごとのユーザの人数を集計し属性別情報を作成することを特徴とする。
【００１５】
また、前記描画部が作成する前記属性分析データは、前記統計処理部による属性別情報をもとに作成される属性ごとのグラフであることを特徴とする。
【００１６】
また、前記統計処理部は、移動元のスポットから移動先のスポットの間で移動した１又は複数の前記ユーザの人数を集計し、スポット間移動情報を作成することを特徴とする。
【００１７】
また、前記描画部が作成する前記人流分析データは、前記スポット間移動情報をもとに、前記ユーザが移動したエリアを表すノードを移動した順に第１の方向へ並べるとともに、該ノード間をリンクで結び、かつ、複数の前記ユーザが互いに別の経路で移動したスポットは、前記ノードを前記第１の方向と交差する第２の方向に並べて表示する人流情報であることを特徴とする。
【００１８】
また、前記人流情報に表示されるリンクの幅は、該リンクによって結ばれた２つのノードとそれぞれ対応する移動元のスポットから移動先のスポットへの移動人数と比例していることを特徴とする。
【００１９】
また、前記サービス基盤事業者装置は、前記Ｗｅｂサーバに格納されている地図情報から所定の場所を選択した場合に、選択した場所に存在する１または複数のユーザの属性情報及び位置情報を前記データベースから抽出し、抽出した１または複数ユーザのうちの任意のユーザを選択すると、該任意のユーザの選択した場所までの経路の位置情報を時間ごとのリストを作成するとともに、前記地図情報に前記位置情報を表示することを特徴とする。
【００２０】
また、データ分析方法は、ユーザが操作するユーザ端末と、サービス基盤事業者装置と、サービス享受事業者端末とが互いにインターネットで相互に接続され、ユーザが入力した属性データやユーザの位置情報を前記サービス基盤事業者装置によって分析し、分析結果をサービス享受事業者装置へ提供するデータ分析方法であって、前記サービス基盤事業者装置は、前記ユーザ端末から入力されるユーザの属性情報及び前記ユーザ端末の位置情報をログとして格納する工程と、格納したログをデータベースに収集する工程と、該データベースに収集されたログを、前記サービス享受事業者装置からの要求に応じて統計処理する工程と、統計処理された統計データをもとに属性分析データ及び人流分析データを作成する工程と、作成された前記属性分析データ及び人流分析データを前記サービス享受事業者装置へ送信する工程と、を含むことを特徴とする。
【００２１】
また、前記データベースに保存される１又は複数の前記ユーザ端末の位置情報は、移動先における時刻及び緯度、経度並びに、移動先のエリアに関連付けられたスポットを含んでいることを特徴とする。
【００２２】
また、前記サービス基盤事業者装置は、統計処理部を有しており、該統計処理部は前記データベースからユーザの属性情報を抽出し、属性ごとのユーザの人数を集計し属性別情報を作成することを特徴とする。
【００２３】
また、前記サービス基盤事業者装置は、描画部を有しており、該描画部は、前記統計処理部が作成する前記属性別情報をもとに属性ごとのグラフを作成することを特徴とする。
【００２４】
また、前記統計処理部は、移動元のスポットから移動先のスポットの間で移動した１又は複数の前記ユーザの人数を集計し、スポット間移動情報を作成することを特徴とする。
【００２５】
また、前記描画部は、前記統計処理部が作成したスポット間移動情報をもとに、前記ユーザが移動したエリアを表すノードを移動した順に第１の方向へ並べるとともに、該ノード間をリンクで結び、かつ、複数の前記ユーザが互いに別の経路で移動したスポットは、前記ノードを前記第１の方向と交差する第２の方向に並べて人流情報を表示することを特徴とする。
【００２６】
さらに、前記サービス基盤事業者装置は、前記Ｗｅｂサーバに格納されている地図情報から所定の場所を選択した場合に、選択した場所に存在する１または複数のユーザの属性情報及び位置情報を前記データベースから抽出し、抽出した１または複数ユーザのうちの任意のユーザを選択すると、該任意のユーザの選択した場所までの経路の位置情報を時間ごとのリストを作成するとともに、前記地図情報に前記位置情報を表示することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、ユーザ端末を利用するユーザの膨大な属性情報や動態情報を統計処理することで、可視化を容易にすることができ、分析の支援を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図１は、データ分析システムの構成を示した図である。
【図２】図２は、Ｗｅｂサーバの構成を示した図である。
【図３】図３は、分析サーバの構成を示した図である。
【図４】図４は、属性データベースに格納される属性テーブルを示した図である。
【図５】図５は、ＧＰＳデータベースに格納されるユーザの位置情報の履歴テーブルを示した図である。
【図６】図６は、分析サーバの構成を示した図である。
【図７】図７（ａ）〜（ｄ）は、統計処理部によるユーザの属性ごとの統計データを示した表である。
【図８】図８は、北九州を訪問した観光客の属性を円グラフにした図である。
【図９】図９は、統計処理前の観光客の属性データを地図上に表示した図である。
【図１０】図１０は、統計処理後の観光客の属性データを地図上に表示した図である。
【図１１】図１１は、地図上にプロットされたデータにＳＮＳ情報を表示させた図である。
【図１２】図１２は、統計処理部によるユーザの位置情報の収集方法について説明するフローチャートである。
【図１３】図１３は、収集したユーザの位置情報の一例を示した表である。
【図１４】図１４は、ユーザの位置情報の統計処理後の表を示したものである。
【図１５】図１５は、観光客の動態をサンキーダイアグラムで表示した図である。
【図１６】図１６は、観光客の動態を地図上に表示した図である。
【図１７】図１７（ａ）は、例として地下街における観光客の行動を示した図であり、図１７（ｂ）は、ビーコンの構成を示した図である。
【図１８】図１８は、複数のビーコンを設置した位置情報を示したものである。
【図１９】図１９（ａ）〜（ｃ）は、ユーザごとのビーコン受信履歴を示した履歴テーブルを示したものである。
【図２０】図２０は、ログサーバに保存されるビーコン受信履歴を示した履歴テーブルである。
【図２１】狭域における設定されたエリアまでのユーザの移動経路を示した図である。
【図２２】広域における設定されたエリアまでのユーザの移動経路を示した図である。
【図２３】観光スポットにおけるユーザ１の移動ルートを示した図である。
【図２４】ユーザ１の移動データを示したものである。
【図２５】観光スポットにおけるユーザ２の移動ルートを示した図である。
【図２６】ユーザ２の移動ルートを示した図である。
【図２７】観光スポットにおける滞在度の高さを示した図である。
【図２８】各ユーザの滞在度の合計を示した表である。
【図２９】ユーザ１の観光スポットから移動した移動ルートを示した図である。
【図３０】ユーザ１の移動データを示した表である。
【図３１】ユーザ２の観光スポットから移動した移動ルートを示した図である。
【図３２】ユーザ２の移動データを示した表である。
【図３３】観光地近辺における所定の時間帯での観光客の分布を示した図である。
【図３４】所定の時間帯における観光客の滞在数が多い滞在地を示した表であり、
【図３５】観光地近辺における所定の時間帯での観光役の分布を示した図であり、
【図３６】観光地近辺における観光客の滞在時間が長い滞在地を順番に示した表である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
次に、図面を参照して本実施形態に係るデータ分析システムについて説明する。
図１は、データ分析システムの構成を示した図であり、図２は、Ｗｅｂサーバの構成を示した図であり、図３は、分析サーバの構成を示した図である。
図示するように、データ分析システムは、複数のユーザ端末１００と、サービス基盤事業者が管理するサービス基盤事業者装置２と、サービス享受事業者が管理するサービス享受事業者端末３とが、インターネット１を介して相互に接続されている。
【００３０】
ここで、サービス基盤事業者とは、複数のユーザや企業から様々なデータを収集して分析する企業や団体を示し、サービス享受事業者とは、企業や全国の自治体等を示す。サービス享受事業者の要求に応じて、サービス基盤事業者は、様々な統計データを算出し、この統計データをもとにサービス享受事業者は、例えば、イベントのプロモーションを行ったり、観光地でのインフラ整備などを行ったりする。
【００３１】
サービス基盤事業者装置２は、Ｗｅｂサーバ２００と、ログサーバ３００と、分析サーバ４００とから構成されている。また、サービス享受事業者端末３は、サービス基盤事業者装置３から提供されるデータを閲覧することができる端末であって、例えば、パーソナルコンピュータや、スマートフォン、タブレットや携帯電話等といった各種端末を有している。
以下、このシステムの構成毎に説明する。
【００３２】
＜ユーザ端末＞
ユーザ端末１００は、ユーザが使用するスマートフォンやタブレットや携帯電話等といった各種の端末装置である。ユーザ端末１００は、図示しないプロセッサ、メモリ、通信インターフェース、入力装置、表示装置等のハードウェア及びＯＳ等のソフトウェアを備えている。また、ユーザ端末１００は、アプリケーション（以下、単にアプリという）１０１及び決済機能（図示せず）を有しており、アプリ１０１は、Ｗｅｂサーバ２００が提供する旅行支援サービスの機能を有するソフトウェアプログラムである。
【００３３】
なお、アプリ１０１については予めインターネット１を介してユーザ端末１００にインストールしておき、ユーザは、このアプリ１０１を操作することで、地図や観光地情報を閲覧したり、交通経路を検索したりすることが可能となる。
また、決済機能は、銀行口座やクレジットカード、電子マネー等と連携して決済を行う機能であり、例えば、非接触型ＩＣカード技術により構成される。
【００３４】
＜Ｗｅｂサーバ＞
図２に示すように、Ｗｅｂサーバ２００は、ユーザがアプリ１０１を介して交通情報や観光情報を取得するためのものである。
Ｗｅｂサーバ２００は、言語変換部２０１と、言語データベース２０２と、交通検索部２０３と、交通データベース２０４と、観光情報検索部２０５と、観光支援データベース２０６と、地図検索部２０７と、地図データベース２０８とから構成されている。
【００３５】
Ｗｅｂサーバ２００は、ユーザ端末１００からのアクセスを受け付けて、ユーザ端末１００にサービス画面のためのＷｅｂページを送信する。ユーザ端末１００は、受信したＷｅｂページによりサービス画面を表示する。ユーザ端末１００にインストールされているアプリ１０１を介してＷｅｂサーバ２００と通信し、Ｗｅｂページや情報を受信する。
【００３６】
言語変換部２０１は、ユーザインタフェースの１つの機能として、ユーザが選択した言語に応じた情報をユーザ端末１００の画面に表示させる。
【００３７】
ユーザは、アプリ１０１をユーザ端末１００にインストールし、アプリの初期設定の段階で、ユーザは所望する言語を選択すると、言語変換部２０１は、言語データベース２０２から選択された言語データを検索し、ユーザ端末１００の画面に表示させる。
【００３８】
交通検索部２０３は、Ｗｅｂサーバ２００内に有する交通データベース２０４や、外部インターネット上の交通検索サービス等にアクセスし、交通手段及び経路や、交通状況を検索する。交通データベース２０４は、交通手段及び経路の検索用情報が格納されており、交通検索部２０３は、ユーザのプランやプラン案における現在地点や経由する地点の間を結び、交通手段及び経路を検索する。また、ユーザの現在地点や、予定の観光地や交通手段及び経路、候補の観光地や交通手段及び経路に関して交通状況を検索する。交通状況については、混雑や空の状況、事故等による遅延や停止の状況を含む。なお、交通手段は、徒歩、自転車、電車、船、飛行機、その他である。
【００３９】
観光情報検索部２０５は、ユーザ端末１００からの検索要求に応じて観光支援データベース２０６から所望の観光地データを検索する。観光支援データベース２０６には、観光地情報である観光地の名称、連絡先、地図、アクセス手段、観光地周辺のレジャー施設や宿泊施設、買い物施設等が格納されている。
【００４０】
地図検索部２０７は、ユーザ端末１００のからの検索要求応じて地図データベース２０８から所望の地図データを検索する。
【００４１】
地図データベース２０８は、地図情報を格納したものである。地図情報は、全国および各地方の道路地図等の地図データであってもよく、例えば、地図上に表示される地物（例えば、ビルや住宅や駅等の建造物、道路、線路、橋、トンネル、等高線、海岸線や湖岸線、海、河川、湖、池、沼、公園や屋外施設等の行政区域等）の形状についての形状データ、地図上に表記される注記（例えば、地名、住所、電話番号、店や公園や駅等の施設名称、旧跡、湖、湾、山、森林等の俗称を含む名称、道路や橋やトンネル等の名称、路線名称、地点情報、口コミ情報等）の注記データ、および、地図上に表示される記号（例えば、山、史跡、寺社、学校、病院、工場および墓地等の地図記号、ガソリンスタンド、コンビニエンスストア、スーパーマーケット、レストラン、銀行および郵便局などの店舗記号、道路上の記号、有料道路の出入口、料金所、サービスエリア、パーキングエリア及びインターチェンジ等の記号、駐車場、駅、ホテル、美術館および博物館等の施設記号）の記号データを含んでもよい。
【００４２】
ここで、地図データは、縮尺に従ってメッシュ化された地図データ（例えば、ＪＩＳ規格の第１〜３次地域区画メッシュデータ、及び、１００ｍメッシュデータ等）であってもよい。なお、各メッシュには、メッシュＩＤが付与されてもよく、また、地図データは、ラスタ形式、ベクタ形式などの地図描画用の画像データであってもよい。
【００４３】
＜ログサーバ＞
図３に示すように、ログサーバ３００は、ユーザが利用するユーザ端末１００から得られるユーザの属性（性別・国籍・年代・訪問目的など）、ユーザ端末１００の位置情報の履歴、Ｗｉｆｉの利用状況、コンテンツへのアクセス状況、投稿したＳＮＳ情報をログとしてユーザ端末１００ごとに関連付けて格納している。
【００４４】
ログサーバ３００は、属性データベース３０１と、ＧＰＳデータベース３０２と、Ｗｉｆｉデータベース３０３と、コンテンツアクセス情報データベース３０４と、ＳＮＳデータベース３０５とから構成されている。
【００４５】
「属性データベース」
図４は、属性データベースに格納される属性テーブルを示した図である。
属性データベース３０１は、図４に示すようなユーザ端末１００を利用しているユーザの属性（性別・国籍・年代・訪問目的）を格納する属性テーブルを有している。
【００４６】
ユーザは、Ｗｅｂサーバ２００からアプリ１０１をユーザ端末１００にインストールし、アプリ１０１を起動させ、初期設定する際に性別や国籍、年代、訪問目的等の情報を入力することで、自動的にネットワーク１を介してログサーバ３００の属性データベース３０１が有する属性テーブルに格納される。
【００４７】
図示するように、ユーザ１の場合、性別が女性、年代が２０代、国籍はベトナム、訪問目的は観光（団体・ツアー）といった情報が属性データベース３０１に格納される。なお、ユーザＩＤは、属性データが属性データベース３０１に格納される際に、自動的にユーザごとにユニークなＩＤが割り振られる。
【００４８】
「ＧＰＳデータベース」
ＧＰＳデータベース３０２は、ユーザ端末１００の位置情報の履歴を記録する機能を備えている。ユーザ端末１００の位置情報の履歴は、ユーザ端末１００にインストールされているアプリ１０１によってユーザ端末１００の現在位置情報を定期的に測位し、測位した現在位置情報をログサーバ３００へ送信することで、ＧＰＳデータベース３０２に位置情報の履歴を格納することができる。
【００４９】
ユーザの現在位置情報については、分単位または１時間単位、１日単位といった時間単位でユーザごとに位置情報を収集する。
【００５０】
図５は、ＧＰＳデータベースに格納されるユーザの位置情報の履歴テーブルを示した図である。
図示するように、ＧＰＳデータベース３０２に格納されるユーザの位置情報の履歴テーブルは、ユーザ端末１００に予め割り振られているユニークな端末ＩＤに対応させて、位置情報を受信した日時、位置座標（緯度・経度）、受信した位置座標を含む場所を示す市町村名を含んでいる。
なお、位置座標を含む場所は市町村名に限らず、受信した位置座標を含む駅名やバスターミナル、観光施設等であってもよい。
【００５１】
「Ｗｉｆｉデータベース」
Ｗｉｆｉデータベース３０３は、無線ＬＡＮのアクセスポイントを介してインターネットに接続したユーザ端末１００の位置情報を格納する。
駅や空港、オフィスビル、店舗、屋外といったあらゆる所に設置されている無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）のアクセスポイントが設置されており、ユーザはユーザ端末１００をアクセスポイントに接続させることにより、いわゆるＷｉｆｉ通信を介してインターネットのサービスを利用することができる。
【００５２】
アクセスポイントは、ユーザ端末１００のＷｉｆｉ通信の利用状況をデータとして蓄積しており、Ｗｉｆｉデータベース３０３は、アクセスポイントからＷｉｆｉ通信の利用状況のデータを収集し、ユーザ端末１００ごとに格納しておく。
【００５３】
「コンテンツアクセス情報データベース」
コンテンツアクセス情報データベース３０４は、ユーザがユーザ端末１００を利用してＷｅｂサーバ２００にアクセスし、どのようなコンテンツを閲覧しているかの情報をユーザ端末１００ごとに格納しておくものである。
【００５４】
「ＳＮＳデータベース」
ＳＮＳデータベース３０５は、ユーザがユーザ端末１００を利用してＳＮＳに投稿した投稿情報をユーザ端末１００ごとに予め振り分けられているユニークな端末ＩＤと関連付けられて格納する。
例えば、ユーザが観光中に観光地や食べ物等の写真やコメントをＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）といったＳＮＳサービスを利用した投稿した場合に、これらを投稿情報としてログサーバ３００へ送信し、ログサーバ３００は、ＳＮＳデータベース３０５へ格納する。
【００５５】
なお、該当する場所で投稿された投稿情報は、ＳＮＳを運営する企業等から入手してもよく、その場合、入手した投稿情報をログサーバ３００のＳＮＳデータベース３０５へ格納する。
【００５６】
「ビーコンデータベース」
ビーコンデータベース３０６は、地下街や大型商業施設などに予め設置されている複数のビーコンの識別情報と位置情報とを関連付けたデータベース（後述する）を有している。そして、ユーザ端末１００から受信したビーコン情報をデータベースと照らし合わせ、移動情報として格納する。
【００５７】
＜分析サーバ＞
図６は、分析サーバの構成を示した図である。
図示するように、分析サーバ４００は、分析データベース４０１と、統計処理部４０２と、描画部４０３とから構成されている。
分析データベース４０１には、ログサーバ３００に格納されている各データを収集して保存しておくものであり、ユーザの属性データと、ＧＰＳデータと、コンテンツデータと、Ｗｉｆｉデータと、ＳＮＳデータと、ビーコンデータとが保存されている。
【００５８】
統計処理部４０２は、分析データベース４０１に格納されている各データを目的に合った統計処理を行う。分析データベース４０１に格納されている各データは、いわゆるビッグデータであり、そのデータ量は膨大であることや、ユーザ個人を特定することが可能な個人情報を含むものであるため、例えば、第三者に対してそのままデータを開示することはできない。そこで、これらの膨大なデータを統計処理部４０２によって目的に合った統計処理をし、統計データを算出することで、個人情報を特定することができないような形のデータに変換する。
【００５９】
描画部４０３は、統計処理部４０２が統計処理した統計データをグラフ化したり、統計データを地図上に重ね合わせたりする。
【００６０】
次に、図７〜１６を参照して、分析サーバ４００によるデータの統計処理及び描画方法について説明する。
【００６１】
本実施形態では、北九州を訪問した観光客を対象として、観光客の属性や行動を分析したものを一例として説明する。
【００６２】
≪円グラフ≫
図７（ａ）〜（ｄ）は、統計処理部によるユーザの属性ごとの統計データを示した表であり、図８は、北九州を訪問した観光客の属性を円グラフにした図である。
統計処理部４０２は、分析データベース４０１に格納されているユーザの属性データを抽出し統計処理する。統計処理方法としては、まず、ユーザの属性を示す性別、年代、国籍、訪問目的についての属性データを分析データベース４０１から抽出し、図７(ａ)〜(ｄ)に示すような表を作成する。
【００６３】
次に、描画部４０３は、統計処理部４０２が作成した表をもとに、ユーザの属性別の円グラフを作成する。
【００６４】
図８に示すように、性別の場合、男性が７５．５８％で、女性が２４．４２％である。また、年代の場合、１０代が４．６４％で、２０代が１０．６３％で、３０代が１８．８９％で、４０代が２６．１９％で、５０代が２３．０％で、６０代が１６．６２％である。
【００６５】
観光客の国籍別の人数を見ると、日本が５５．８％で、中国が１２．５％で、韓国が９．２１％で、台湾が１１．４％で、香港が３．８５％で、アメリカが７．０５％である。
【００６６】
また、訪問目的の場合、観光（個人）が２８．９４％で、観光（団体・ツアー）が３５．１１％で、商用・出張が１５．４９％で、留学・研修が１０．１２％で、その他が１０．３４％である。
【００６７】
≪地図描画≫
次に、観光客の属性ごとの人数の集計を地図上に描画する方法について説明する。
図９は、統計処理前の観光客の属性データを地図上に表示した図であり、図１０は、統計処理後の観光客の属性データを地図上に表示した図である。
【００６８】
図９には、観光客の滞在分布が国籍ごとに色分けして表示されている。このように、地図上に多数のデータが表示されている場合に、地図を拡大縮小した際に表示に時間がかかるほか、個人を特定することもの可能であるため、個人情報保護法の観点からして、このように属性データが表示された地図を第三者に開示することはできない。
【００６９】
そのため、図１０に示すように、統計処理した属性データを地図上に表示させることにより、地図上で属性データを高速で表示させることができるほか、第三者に開示することも可能である。
【００７０】
図１０では、地図上に観光客の国籍ごとの滞在分布を円で表示し、円の大きさで滞在人数の多さを表示している。
このように、表示するには、まず、図９に示す統計処理前の属性データが描画されている地図の予め割り振られているメッシュに注目し、メッシュ中にあるデータをある時間における属性ごとのデータをカウントし、度数データに変換する。
【００７１】
例えば、図９に示す中心部の博多駅を含むメッシュ中のある時間帯におけるデータの個数を属性ごとにカウントし、次に、カウントした属性ごとのデータを度数データに変換する。度数データをメッシュ中の座標情報をもとにメッシュ中にプロット表示する。プロットを地図に表示する際、プロットの大きさを対数表現を使って度数データが大きい場合でも大きくなりすぎないようにする。
【００７２】
これにより、図１０に示すように、統計処理したデータを地図上に描画することができる。
この統計処理によって、時間ごとにおける観光客の属性（国籍）ごとにおける滞在分布を地図上に表示させることができる。
【００７３】
また、滞在分布を単位時間の期間で地図上に表示し、時間間隔を短くすることで時間ごとの観光客の滞在分布をアニメーションのように見ることも可能であり、観光客の滞在分布を動的に可視化させることができる。
【００７４】
図１０では、ある時間帯における国籍ごとの観光客の滞在分布を示したものだが、他の属性である性別や年代などで地図上にプロットを表示させることも可能である。
【００７５】
≪ＳＮＳ表示≫
図１１は、地図上にプロットされたデータにＳＮＳ情報を表示させた図である。
図示するように、予め地図上にプロットされている滞在分布にユーザが投稿したＳＮＳ情報を表示する。
統計処理部４０２は、分析データベース４０１に保存されているＳＮＳデータを抽出し、ＳＮＳデータを統計処理する。
【００７６】
ＳＮＳデータは、ユーザが撮影した写真にユーザ自身のコメントしたデータであるが、例えば、ユーザ自身の写真や個人を特定することができるようなコメントが投稿されている場合があるため、あらかじめ統計処理部４０２において、個人が特定されるような写真やコメントが含まれる投稿を除くなどの統計処理を行う。
【００７７】
また、観光地では、多くのユーザがＳＮＳに写真やコメントを投稿するため、それら全てを地図上に表示することは困難である。そこで、例えば、統計処理部４０２では抽出するためのキーワードを決めておき、そのキーワードを含む投稿を抽出する。キーワードとしては、観光地名や駅名、名産品、飲食物といったものである。
【００７８】
このキーワードは、分析サーバ４００に接続されているクライアントコンピュータ（図示せず）によって設定することができる。
【００７９】
そして、ＳＮＳデータには位置情報が予め含まれているため、図１０に示すように、抽出したＳＮＳデータを位置情報に該当する地図上のプロットに重ね合わせて表示する。
【００８０】
≪行動分析≫
次に、観光客の行動分析について説明する。
図１２は、統計処理部によるユーザの位置情報の収集方法について説明するフローチャートであり、図１３は、収集したユーザの位置情報の一例を示した表であり、図１４は、ユーザの位置情報の統計処理後の表を示したものであり、図１５は、観光客の動態をサンキーダイアグラムで表示した図であり、図１６は、観光客の動態を地図上に表示した図である。
【００８１】
図示するように、統計処理部４０２は、分析データベース４０１に対してユーザの位置情報の要求を行う（ステップＳ１）。分析データベース４０１は、統計処理部４０２からの位置情報の要求を受け付けると、まず、位置情報の要求に期間の設定があったかどうかを確認する（ステップＳ２）。期間の設定があった場合（ステップＳ２／ＹＥＳ）、要求された期間内のユーザの位置情報を抽出する（ステップＳ３）。期間については観光客の平均的な滞在日数である３〜７日であったり、また、長期的に１〜２ヶ月であったりしてもよい。また、観光地で行われるイベントの開催日の前後の期間といったように任意に期間の設定を行うことが可能である。
【００８２】
なお、期間の設定がない場合には（ステップＳ２／ＮＯ）、次に、属性の設定があったかどうかを確認する（ステップＳ４）。属性の設定があった場合（ステップＳ４／ＹＥＳ）、設定の要求があった属性の抽出を行う。属性の設定については、例えば、性別や国籍、年代、訪問目的などといったユーザの属性を示すものである。
【００８３】
なお、属性の設定がない場合には（ステップＳ４／ＮＯ）、そのまま位置情報を作成する（ステップＳ６）。
位置情報の作成は、期間設定及び属性の設定の有無に合わせたユーザの位置情報を抽出する。
例として、図１３に示すように、期間を２０１７年２月１〜２月７日まで、性別が男性、国籍がアメリカの設定で抽出したユーザの位置情報を作成したものである。
【００８４】
なお、統計処理部４０２は、予め市町村ごとや駅ごと、観光地ごとなどにスポット番号を設定したものを用意しておき（図示せず）、これに対応するように実際のユーザの位置情報を示す緯度・経度を示す場所にスポット番号を割り振る。
【００８５】
図示するように、ユーザ１は、２０１７年２月１日の時刻９：００に福岡市（スポット１）を出発し、複数の場所を移動しながら２月７日の時刻１９：００に別府市（スポット３）に移動していることがわかる。
【００８６】
また、ユーザ２の場合では、２０１７年２月３日の時刻９：００に福岡市（スポット１）を出発して、複数のスポットを移動しながら２月７日の時刻１９：００に熊本市（スポット５）に移動していることがわかる。
このように作成したユーザの位置情報を統計処理部４０２へ提供し（ステップＳ７）、統計処理部４０２でユーザの位置情報を統計処理する（ステップＳ８）。
【００８７】
統計処理部４０２は、分析データベース４０１から提供されたユーザの位置情報に含まれるユーザの時間ごとに滞在していたスポット（市町村名など）に着目し、スポット間を移動したユーザの数を集計することで行動分析に必要な統計処理を行う。
【００８８】
統計処理部４０２は、始点となるスポットから終点となるスポットまで移動したユーザの人数を集計する。
例えば、図１４に示すように、福岡市（スポット１）ら北九州市（スポット２）までの経路を移動したユーザの人数を集計したユーザ一覧をスポット間ごとに作成する。
【００８９】
このように始点となる市町村から終点となる市町村の経路を移動したユーザを抽出する作業を繰り返し、このデータをもとにして描画部４０３がサンキーダイアグラムを作成する。
【００９０】
図１５に示すサンキーダイアグラムは、スポットを表すノード５００〜５０５と、２つのノード間を結ぶリンク６００を含む。ユーザが移動したスポットを表すノードが移動した順に図の横方向に並べられ、リンク６００で結ばれている。
【００９１】
また、図の縦方向に並べられたノードは、複数のユーザが互いに別経路で移動したスポットを表している。縦方向に並べられたノードは、対応するスポットへの移動人数が多い順に上から配列されている。
【００９２】
さらに、リンク６００の幅は、リンク６００で結ばれた２つのノードとそれぞれ対応する移動元の市町村から移動先の市町村への移動人数と比例している。つまり、リンク６００が幅広であればある程、対応する市町村間の移動人数が多いことを示している。
【００９３】
このように図示することで、どのくらいの人数がどのような経路でスポット間を移動しているかが視覚的かつ、直感的に把握することができる。
また、このような統計処理に、店舗等の商品の購買情報を組み合わせることで、ユーザがどういった経路で店舗等に来て、どの国籍や年代、性別のユーザがどういった商品を購入しているかも把握することができ、単なる動態分析だけでなく、商品の購入分析も可能とする。
また、分析サーバ４００に接続されているクライアントコンピュータ（図示せず）に表示されるサンキーダイアグラムのリンク６００にカーソル等のポインタを合わせると、図１６に示す地図上にリンク６００が結ぶノード（スポット）を重ね合わせて表示させることができる。
【００９４】
なお、Ｗｉｆｉの利用状況をユーザの位置情報として利用することも可能であって、この場合、商業施設内、商店街といった比較的小規模な場所や空間内でのユーザの動態分析を行うことができる。
【００９５】
＜ビーコンによる行動分析＞
次に、地下街や建物内における観光客の行動分析について説明する。
図１７（ａ）は、例として地下街における観光客の行動を示した図であり、図１７（ｂ）は、ビーコンの構成を示した図であり、図１８は、複数のビーコンを設置した位置情報を示したものであり、図１９（ａ）〜（ｃ）は、ユーザごとのビーコン受信履歴を示した履歴テーブルを示したものであり、図２０は、ビーコン位置情報と関連付けた履歴テーブルを示したものである。
図１７（ａ）に示すように、地下街にある複数の店舗には、複数のビーコンＡ〜Ｆが設置されている。このビーコンＡ〜Ｆは、図１７（ｂ）に示すように、電池７２０及び発信回路７３０を内蔵した小型発信モジュールである。発信回路７３０からは、例えばブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））規格に基づく２．４ＧＨｚ帯のビーコン電波が発信される。このビーコン電波は、発信元のビーコンＡ〜Ｆの識別情報（ビーコンＩＤ）を表しており、ビーコンＩＤは、ビーコンＡ〜Ｆごとに異なる。
【００９６】
ビーコンＡ〜Ｆを識別するためのビーコンＩＤは、上記したログサーバ３００のビーコンデータベース３０６に格納されている。このビーコンデータベース３０６には、図１８に示すように、ビーコンごとに割り振られているビーコンＩＤと、ビーコンを設置している店舗を関連付けて構成したビーコン位置情報が格納されている。
【００９７】
ビーコンＡ〜Ｆは、地下街の所定の店舗に設置されており、好ましくは、ビーコンＡ〜Ｆは、観光客の移動情報を取得し、さらには、移動情報を取得するために必要最小限の場所に設置される。すなわち、それぞれのビーコンＡ〜Ｆは、互いに協働して、観光客の移動元からどの移動先へ移動したかを判断することができる位置に配置されることが好ましい。
【００９８】
ユーザ端末１００は、図示しないが予め搭載されているブルートゥース通信部によってビーコンＡ〜ＦからのビーコンＩＤを受信することができる。また、ユーザ端末１００は、受信したビーコンＩＤと、ビーコンＩＤを受信した受信時刻情報とを記憶するためのメモリを有しており、ユーザ端末１００ごとに予め割り振られているユニークな端末ＩＤに関連付けて保存される。
【００９９】
次に、観光客の移動情報の取得について説明する。
図１７（ａ）に示すように、ユーザ１は、図示する矢印方向へ移動しながら、ユーザ１が所持するユーザ端末１００が、店舗Ａに設置されているビーコンＡからビーコンＩＤを受信し、次に、店舗ＣのビーコンＣからビーコンＩＤを受信し、次に、店舗ＢのビーコンＢのビーコンＩＤを受信し、次に、店舗ＤのビーコンＩＤを受信し、最後に店舗ＦのビーコンＩＤを受信している。
【０１００】
ユーザ端末１００のメモリには、図１９（ａ）に示すように受信したビーコンＩＤの履歴テーブルが作成され保存される。図示するように、ユーザ１が移動している間に受信したビーコンＩＤが受信時刻とユーザ端末１００の端末ＩＤとに関連付けて保存されている。
【０１０１】
同様に、図１９（ｂ）〜（ｃ）に示すように、ユーザ２及びユーザ３についても移動中に所持するユーザ端末１００が受信したビーコンＩＤの履歴テーブルが作成され端末内に保存される。
【０１０２】
ユーザ端末１００のメモリに保存されている履歴テーブルは、ネットワーク１を介して所定時間経過ごとにログサーバ３００のビーコンデータベース３０６へ送信される。ビーコンデータベース３０６は、受信した履歴テーブルを予め保存しているビーコン位置情報（図１８）と照らし合わせ、ビーコンＩＤを発信したビーコンを設置している店舗を特定し、図２０に示すように、履歴テーブルに特定した店舗を関連付けて格納しておく。
【０１０３】
統計処理部４０２は、分析データベース４０１に保存されているログサーバ３００から取得したビーコンデータをもとに、統計処理を行う。
統計処理部４０２は、それぞれのビーコンＡ〜Ｆの間を移動した観光客の人数を集計し、描画部４０３によって上記したようなサンキーダイアグラムを作成することにより、地下街におけるユーザのどのくらいの人数がどのような経路で移動しているかが、視覚的に、かつ直感的に把握することができる。
【０１０４】
また、ユーザの属性ごとにユーザの移動経路を表示させることができるほか、ＧＰＳデータによる統計データと組み合わせることで、観光客が地下街へどのようなルートで来て、地下街から出てどのようなルートを移動することも把握することができる。
【０１０５】
また、予め取得した店舗の購買情報と組み合わせることで、例えば、ユーザの国籍別にどのような経路で店舗へ行き、どの国籍のユーザが商品を購入しているかを把握することも可能である。
【０１０６】
なお、地下街を利用するユーザを例にして説明したが、地下街に限ることなく、大型商業施設や駅、空港などといった公共施設を利用するユーザにも適用することが可能である。
【０１０７】
＜エリアルート分析＞
次に、設定されたエリアにおけるユーザの流入出ルートの分析の説明をする。
図２１は、狭域における設定されたエリアまでのユーザの移動経路を示した図であり、図２２は、広域における設定されたエリアまでのユーザの移動経路を示した図である。
このエリアルート分析では、設定したエリアに存在するユーザがどういったルートでそのエリアへ来たかどうかを把握することが可能である。
【０１０８】
図２１に示すように、分析サーバ４００に接続されているクライアントコンピュータ（図示せず）に表示される地図上で店舗や商業施設、観光地を中心とした半径数ｍ〜数百ｍのエリアを設定すると、この設定したエリア内に存在する複数のユーザが図中の右上欄のエリア内ユーザリストに表示される。
【０１０９】
地図上に設定したエリア内に存在する複数のユーザを抽出するには、分析データベース４０１に格納されているＧＰＳデータから抽出を行う。
エリア内に存在するユーザの表示は、ユーザ自身が所持しているユーザ端末１００がＧＰＳ信号を受信して得られる位置情報をもとにしている。
【０１１０】
エリア内のユーザリストには、設定されたエリアに存在する複数のユーザのユーザＩＤ及び国籍が表示される。このユーザリストから任意のユーザ（ＩＤ０００２  国籍：米国）を選択すると、図中の右下欄にユーザ単位の位置情報に選択されたユーザの時間ごと（図中では５分ごと）の位置情報がリストで表示される。
【０１１１】
ユーザの位置情報は、日時及びスポット名とからなり、所定時間ごとに取得した位置情報がリストで表示される。
そして、ユーザ単位の位置情報に表示されるリストから、任意の位置情報を選択すると、選択した位置情報が地図上にプロット表示される。また、位置情報を複数選択した場合には、地図上に選択した位置情報のプロットが表示され、かつ、時間の経過順にプロット間を矢印で結び設定したエリアまでのユーザの経路が表示される。
【０１１２】
このように、ユーザ（特に外国人観光客）が人気の店舗や商業施設、観光地へどういったルートで来るかを国籍ごとに把握することができる。このため、多くのユーザが利用するルートが判明した場合には、その多くのユーザに対して国籍ごとに店舗や商業施設、観光地の宣伝やクーポンを配信するといったサービスを提供することが可能である。
【０１１３】
一方で、あまりユーザの利用が少ないルートも把握することができることから、利用の少ないルートへユーザを呼び込むようなサービスを提供することも可能となる。
【０１１４】
さらに、観光客へのある商品の販売数が多い店舗を事前に把握していれば、その店舗を中心としたエリアを設定することで、観光客がどういったルートでその店舗へ来たかどうかを把握することができ、また、このルート中に商品の宣伝や広告などを観光客が有するユーザ端末１００へ配信することも可能である。
【０１１５】
また、広域におけるユーザのルートを把握する例として、図２２に示すように駅から店舗や商業施設、観光地へ向かうユーザのルートが表示されている。この場合も上記したように、あらかじめエリアを設定することで、そのエリアに存在する複数のユーザがリストで表示され、リストから任意のユーザを選択することで、選択したユーザのエリアまでのルートが地図上に表示される。
【０１１６】
地図上に設定したエリア内に存在する複数のユーザを抽出するには、分析データベース４０１に格納されているＧＰＳデータから抽出を行う。
ユーザ単位の位置情報は、日時とスポット、位置情報の取得手段（ビーコンまたはＧＰＳ）からなる。位置情報は、ユーザが所持するユーザ端末１００があらかじめ設定されている時間単位で取得し、図中では、５分単位での取得となっている。
【０１１７】
そして、図示するように、ユーザ（ＩＤ０００２：国籍  米国）は、駅からスポットＡ〜Ｄまでは地下街を通過し、スポットＤから地上へ出てスポット名１〜スポット名３を経て目的地であるスポット名４まで移動していることがわかる。
【０１１８】
スポットＡ〜Ｄまでのユーザの位置情報は、地下街では前述したような地下街に設置されているビーコンからの信号を受信して位置情報を取得する。また、地上におけるユーザの位置情報についてはＧＰＳ信号によって取得する。
【０１１９】
このように、広域におけるユーザの設定されたエリアまでのルートを把握することができる。また、スポット間の移動経過時間を見ることによってユーザが徒歩で移動しているのか、またはバスやタクシーなどの公共機関を利用しているのかを把握することも可能である。
【０１２０】
また、ユーザの国籍ごとでも利用するルートを把握することができることから、国籍ごとの宣伝や広告、様々なサービスを提供することができる。一方で、利用者が少ないルートを把握することができるため、このようなルートにユーザを呼び込むようなサービスを提案または提供することも可能である。
【０１２１】
＜狭域における滞在度分析＞
次に、図２３〜図３２を参照して狭域エリアにおけるユーザの滞在度の分析について説明する。
図２３は、観光スポットにおけるユーザ１の移動ルートを示した図であり、図２４は、ユーザ１の移動データを示したものであり、図２５は、観光スポットにおけるユーザ２の移動ルートを示した図であり、図２６は、ユーザ２の移動ルートを示した図である。
なお、滞在度とは、ユーザの所定エリア内における移動データから、ユーザの移動速度を計算し、この移動速度の逆数を算出して示したものとする。つまり、滞在度を算出することで、単位距離の移動に要した時間がわかる。
【０１２２】
この滞在度を利用することで、観光スポットにおける観光客の動向を分析することができる。例えば、観光客の観光スポットまでの移動手段（徒歩なのかバスを利用したのか）や、観光スポットのどの場所をユーザが移動したり、留まったりしているかを把握することが可能である。
【０１２３】
具体的に、図を参照して説明する。
図２３に示すように、分析サーバ４００に接続されているクライアントコンピュータ（図示せず）の画面に表示される地図上で店舗や商業施設、観光スポットを中心とした半径数ｍ〜数百ｍのエリアを設定すると、この設定したエリア内に存在するユーザの移動ルートが表示される。
図２３は、ユーザ１のみの移動ルートを示しているが、これは説明する上の便宜上の表示であって、エリア内に存在するすべてユーザの移動ルートを示すことも可能である。
【０１２４】
地図上に設定したエリア内に存在する複数のユーザを抽出するには、分析データベース４０１に格納されているＧＰＳデータから抽出を行う。エリア内に存在するユーザの表示は、ユーザ自身が所持しているユーザ端末１００がＧＰＳ信号を受信して得られる位置情報をもとにしている。なお、表示されるユーザの国籍についても表示することは可能である。
【０１２５】
図示するように、ユーザ１は、観光スポットである橋及び橋周辺を移動した移動ルートが表示している。ユーザ１の場合では、川沿いの道路から橋を渡り、対岸の道路から、向かいの橋を渡って、河川敷を移動しているのがわかる。
【０１２６】
この移動ルートを図２４に示す移動データと照らし合わせてみる。
図２４に示す移動データは、図２３に示された移動順の番号ごとに、緯度・経度、移動距離、速度、時刻、経過時間、滞在度が示されている。
【０１２７】
ユーザ１の移動データを見ると、川沿いの道路を移動する移動１では、距離０．１８３ｋｍを速度１．８４ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度は１．９４８ｓ／ｍであり、橋を渡る移動２では、距離０．００８ｋｍを速度０．１ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が３５．６９３ｓ／ｍであり、橋を渡って対岸の道路を移動する移動３では、距離０．０３５ｋｍを速度０．４３ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が８．１６８ｓ／ｍであり、向かいの橋を渡り河川敷へ降りるまでの移動４では、距離０．０３２ｋｍを速度０．３９ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が９．０９ｓ／ｍである。
【０１２８】
また、河川敷を移動する移動５では、距離０．００９８を速度０．１２ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度２７．９５３ｓ／ｍであり、さらに河川敷を移動する移動６では、距離０．１１３を速度１．３６ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が２．６２ｓ／ｍであり、河川敷から道路に出る移動７では、距離０．０７２ｋｍを速度０．８６ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が４．１１１ｓ／ｍとなっている。
【０１２９】
このように、ユーザ１の移動データを見ると、滞在度が高い移動２では橋を時間かけて渡っていることがわかる。つまり、ユーザ１は、橋からの風景を眺めたり、写真を撮影したりしていると推定することができる。また、同様に滞在度が高い移動５でも川を眺めたり、休憩したりしていると推定することができる。
【０１３０】
次に、ユーザ２の場合について説明する。
図２５に示すように、地図上には、ユーザ２の移動ルートが表示されており、観光スポットである橋周辺を散策しているのがわかる。図２６のユーザ２の移動データを照らし合わせてみると、川沿いの道路を移動する移動１では、距離０．２８５ｋｍを速度３．４２ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が１．０４８６ｓ／ｍであり、橋を渡る移動２では、距離０．０２１を速度０．２６で５分かけて移動し、滞在度が１３．３８１ｓ／ｍである。
【０１３１】
また、川沿いの道路を移動する移動３では、距離０．０２ｋｍを速度０．６１ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が５．８２５ｓ／ｍであり、向かいの橋を渡る移動４では、距離０．００９を速度０．１１ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が２８．ｌ９３５ｓ／ｍであり、河川敷を移動する移動５では、距離０．０１ｋｍを速度０．１２ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が２７．３５２であり、河川敷から道路へ移動する移動６では、距離０．２５８ｋｍを速度３．１０ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度は１．１５７ｓ／ｍであり、再び道路を移動する移動７では、距離０．１８６ｋｍを速度２．２４ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が３．５４４ｓ／ｍである。
【０１３２】
このように、ユーザ２の移動データを見ると、移動２と移動４、移動５で滞在度が高い。移動２では、橋を時間かけて渡っていることがわかる。つまり、ユーザ２は、ユーザ１と同様、橋からの風景を眺めたり、写真を撮影したりしていると推定することができる。また、移動４では、向かいの橋から観光スポットの橋を眺めたり、写真を撮影したりしていることが推定することができる。また、移動５では、河川敷を移動しながら川を眺めたり、休憩したりしていることが推定される。
【０１３３】
次に、図２７及び図２８から観光スポットにおける滞在度の高さについて見てみる。
図２７は、観光スポットにおける滞在度の高さを示した図であり、図２８は、各ユーザの滞在度の合計を示した表である。
図２７は、図２８に示す滞在度の合計から滞在度が一番高い場所を太線で示し、次に滞在度が高い場所を細線で示し、滞在度が低い場所を点線で示している。
図示するように、滞在度が高い場所として、移動２と移動４及び移動５で示した場所である。
【０１３４】
上記したように、移動２は、観光スポットである橋があり、この橋でゆっくり移動したり、立ち止まって写真撮影したりしていることが推定される。同様に、滞在度が高い移動４でもゆっくり移動して、向かいの観光スポットである橋を眺めたり、写真撮影をしたりしていることが推定される。また、移動５では、河川敷を歩いたり、休憩したりしていることが推定される。
【０１３５】
比較的、滞在度が高い移動３の場所では、川沿いの道路をゆっくり移動していることが推定できる。また、一方で、滞在度が低い移動１と、移動６及び移動７では、移動する速度が速く、単に通過しているだけであることが推定できる。
【０１３６】
従来では、観光スポットにどれくらいの観光客が来ているかは把握しているが、観光客が観光スポットのどの場所に長時間留まったりしているかを把握するのは困難であった。しかし、上記したように、観光客の滞在度を利用することで、観光スポットのどの場所に観光客が長時間留まっているかを把握することが可能である。
【０１３７】
次に、観光スポットから移動したユーザの動向について説明する。
図２９は、ユーザ１の観光スポットから移動した移動ルートを示した図であり、図３０は、ユーザ１の移動データを示した表であり、図３１は、ユーザ２の観光スポットから移動した移動ルートを示した図であり、図３２は、ユーザ２の移動データを示した表である。
図２９に示すように、ユーザ１は、観光スポットがある橋から移動して、商店街の方向へ移動している。
この移動ルートを移動データで詳しく見てみると、まず、観光スポットの橋周辺から移動する移動８では、距離０．１９８ｋｍを速度２．３８ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が１．５０８ｓ／ｍであり、移動９では、距離０．０３４ｋｍを速度０．４２ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が８．３５９ｓ／ｍであり、移動１０では、距離０．００８９５ｋｍを速度０．１１ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が３０．３８３ｋｍ／ｍであり、移動１１では、移動距離が０ｋｍで滞在度が３２７．２７２ｓ／ｍである。
【０１３８】
このように、ユーザ１は、観光スポットの橋から商店街へ移動し、滞在度が高い移動１０では、滞在度の高さと速度から商店街をゆっくりと移動し、散策していることが推定することができ、また、滞在度が一番高い移動１１では、移動距離が０ｋｍで速度が０ｋｍ／ｍであることから、店舗内で買い物や飲食をしていると推定することができる。
【０１３９】
また、図３１に示すように、ユーザ２の動向について見てみると、ユーザ２もユーザ１と同様に、観光スポットから商店街の方向へ移動している。
この移動ルートを図３２に示す移動データで詳しく見てみると、観光スポットの橋周辺から移動する移動８では、距離０．０８３ｋｍを速度１．００ｋｍ／ｈで５分かけて移動し、滞在度が２．３３３となっており、移動９では、距離０．１２７ｋｍを速度１．５３ｋｍ／ｈで５分かけて移動し、滞在度が２．５２７ｓ／ｍとなっており、移動１０では、距離０．１１７ｋｍを速度１．４１ｋｍ／ｈで５分かけて移動し、滞在度が１．７６ｓ／ｍであり、移動１１は、距離０．００２ｋｍを速度０．０２ｋｍ／ｈで５分かけて移動し、滞在度が１０１ｓ／ｍとなっている。
【０１４０】
このように、ユーザ２は、観光スポットの橋から商店街へ移動し、滞在度が一番高い移動１１では、店舗内をゆっくりとした速度で移動していることから店舗内で買い物をしていることが推定できる。
【０１４１】
そして、ユーザ１及びユーザ２の滞在度から、例えば、観光スポットとから商店街の移動が徒歩なのかバスやタクシー等を利用したのかを把握することができ、また、店舗内にいる観光客の滞在度から買い物をしているのか、飲食をしているかも把握することが可能である。
【０１４２】
＜滞在地の順位付け＞
次に、図３３〜３６を参照して、観光地における観光客の滞在度合について説明する。
図３３は、観光地近辺における所定の時間帯での観光客の分布を示した図であり、図３４は、所定の時間帯における観光客の滞在数が多い滞在地を示した表であり、図３５は、観光地近辺における所定の時間帯での観光役の分布を示した図であり、図３６は、観光地近辺における観光客の滞在時間が長い滞在地を順番に示した表である。
【０１４３】
分析サーバ４００に接続されているクライアントコンピュータ（図示せず）の画面に表示される地図上で観光地近辺を中心として半径数ｍ〜数百ｍのエリアの範囲を選択し、所定の時間帯を指定すると、図３３に示すような、そのエリアに滞在している観光客の分布が表示される。そして、観光客の分布が多い複数のエリアを選択すると、図３４に示すような観光客の滞在数が多い順ごとの一覧が表示される。
【０１４４】
例えば、時間帯２２：００〜５：００の時間帯において、観光客の滞在数が一番多いエリア１の○○○ホテルでは、国籍がシンガポール、台湾、韓国の観光客が滞在しており、次に、観光客の滞在数が多いエリア２の△△△ホテルでは、国籍がマカオ、香港、台湾の観光客が滞在しており、３番目に観光客の滞在数が多いエリア３の□□□ホテルでは、国籍が香港の観光客が滞在しており、４番目に観光客の滞在数が多いエリア４の居酒屋○○では、国籍が台湾の観光客が多い。
【０１４５】
このように、所定時間帯における観光地近辺に多くの観光客が滞在する滞在地を特定し、その滞在地に滞在する観光客の国籍を把握することが可能である。これによって、観光客の国籍ごとのサービスの提供を充実させることが可能である。
【０１４６】
次に、図３５〜３６を参照して、観光地における観光客の滞在時間の特定について説明する。
上記と同様に、分析サーバに接続されているクライアントコンピュータ（図示せず）に表示される地図上で観光地近辺を中心として半径数ｍ〜数百ｍのエリアの範囲を選択し、所定の時間帯を指定すると、図３４に示すようなそのエリアに滞在している観光客の分布が表示される。そして、観光客の分布が多い複数のエリアを選択すると、図３５に示すような観光客の滞在時間が多い順の滞在地の一覧が表示される。
【０１４７】
図３５に示すように、観光地近辺における観光客の滞在分布が多い場所を複数選択すると、図３６に示すような観光客の滞在時間が長い滞在地を順に示した表が示される。
【０１４８】
例えば、観光スポットである橋周辺の滞在分布から、特に、観光客の滞在数が多いエリアを選択すると、エリア５及びエリア６には、国籍がシンガポール、台湾、韓国の観光客が約６０分間、滞在しており、エリア７の飲食店には、国籍がマカオ、香港、台湾の観光客が約３５分間、滞在しており、エリア８の店舗では、国籍が香港の観光客が約１５分間、滞在しており、エリア９のスーパーでは、国籍が台湾の観光客が約１０分間、滞在している。
【０１４９】
このように、観光スポットとなる場所にどのような国籍を観光客がどれくらいの時間滞在しているかを把握することが可能となる。これにより、観光スポットにおいて、国籍に合わせたサービスの提供や、国籍に偏りがある場合には、他の国籍のユーザを呼び込むためのサービスを提供することも可能となる。
【０１５０】
以上から、本実施形態におけるデータ分析システム及び分析方法は、ユーザ端末を利用するユーザの属性や位置情報といったデータをサービス基盤事業者装置が収集し、サービス享受事業者装置からの要求に応じた統計処理をすることで属性ごとの統計データを算出したり、統計データからグラフを作成したり、統計データを重ね合わせた地図を作成したり、統計データをもとに人流分析データを作成し、サービス享受事業者装置へ送信する。
サービス享受事業者は、送られてきた各データを閲覧しながらユーザの動態分析を行うことが可能となる。
【０１５１】
これにより、サービス享受事業者は、統計データの時間遷移を可視化させたものから観光地や交通機関へどの時間帯に、どの国籍の観光客が、どのように訪問しているかまたは、利用しているかといった分析を容易にすることが可能となる。
【０１５２】
なお、サービス基盤事業者は、アプリをインストールしたユーザ端末に限らず、日本全国の都道府県、市区町村のユーザの情報を収集し、分析を可能としている。本実施形態では、ユーザの情報の収集及び分析の具体例の１つとして北九州を訪問した観光客を対象としたものであるが、北九州に限らず他の地域を訪問した観光客のユーザの情報の収集及び分析も可能であり、また、観光客に限定することなく、特定の場所におけるユーザの属性の分析や動態分析をすることも可能である。
【０１５３】
そして、本実施形態におけるデータ分析は、観光の分野に限らず、防災や医療、さまざまなエンターテイメントの分野にも応用することができる。
【符号の説明】
【０１５４】
１００    ユーザ端末
１０１    アプリケーション
２００    Ｗｅｂサーバ
３００    ログサーバ
４００    分析サーバ
【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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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