(57)【要約】【課題】利用者の属性の推定精度を向上させること。【解決手段】本願に係る推定装置は、利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、利用者の訪問対象を特定する特定部と、前記特定部により特定される訪問対象に基づいて、前記利用者の属性を推定する推定部とを有することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、利用者の訪問対象を特定する特定部と、
前記特定部により特定される訪問対象に基づいて、前記利用者の属性を推定する推定部と
を有することを特徴とする推定装置。
【請求項２】
前記特定部は、前記行動予定情報に基づいて、前記利用者が訪問する場所を特定し、
前記推定部は、前記場所と対応する属性に基づいて、前記利用者の属性を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記特定部は、前記行動予定情報に基づいて、前記利用者が参加する事象を特定し、
前記推定部は、前記事象と対応する属性に基づいて、前記利用者の属性を推定する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記特定部は、前記行動予定情報に基づいて、前記利用者が訪問する場所を特定し、特定した場所と紐付けられる事象を前記利用者が参加する事象として特定する
ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項５】
前記特定部は、前記行動予定情報に基づいて、前記利用者が訪問する場所と、当該場所を訪問する日時とを特定し、特定した場所と紐付けられる事象であって、特定した日時に発生する事象を前記利用者が参加する事象として特定する
ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項６】
前記特定部は、前記利用者が訪問する複数の訪問対象を特定し、
前記推定部は、複数の前記訪問対象の共通性に基づいて、前記利用者の属性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記訪問対象に基づいて、前記利用者の属性と、当該利用者がその属性を有する確度とを推定する
ことを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項８】
前記推定部は、前記利用者の位置情報の履歴に基づいて、当該利用者が前記特定部により特定された訪問対象に訪問した場合には、当該訪問対象に基づいて、前記利用者の属性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜７のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項９】
前記推定部は、前記利用者が有する属性と前記訪問対象とに基づいて、当該利用者が有する属性よりも詳細な属性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１０】
前記推定部は、前記利用者とは異なる利用者であって、前記特定部により特定される訪問対象に訪問する訪問利用者の属性に基づいて、前記利用者の属性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１１】
第１利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて特定された当該第１利用者の訪問対象に対し、当該第１利用者の属性に応じた属性を付与する付与部
を有し、
前記特定部は、第２利用者の行動予定情報に基づいて、当該第２利用者の訪問対象を特定し、
前記推定部は、前記第２利用者の訪問対象に対して付与された属性に基づいて、前記第２利用者の属性を推定する
ことを特徴とする請求項１０に記載の推定装置。
【請求項１２】
利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する予測部
を有し、
前記付与部は、前記予測部により混雑が生じると予測された所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者の情報に基づいて特定された当該混雑の原因となる事象に対し、前記所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者の属性に応じた属性を付与する
ことを特徴とする請求項１１に記載の推定装置。
【請求項１３】
前記予測部は、前記所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報と、当該所定の場所における平均的な利用者の行動を示す行動予定情報との差に基づいて、前記所定の場所における所定の日時の混雑を予測する
ことを特徴とする請求項１２に記載の推定装置。
【請求項１４】
前記推定部は、前記特定部により特定された訪問対象に対して予め設定された属性に基づいて、前記利用者の属性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜１３のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１５】
前記特定部は、前記行動予定情報として、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、前記利用者の訪問対象を特定する
ことを特徴とする請求項１〜１４のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１６】
前記推定部により推定された属性に応じた情報を提供する提供部
を有することを特徴とする請求項１〜１５のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１７】
特定装置が実行する特定方法であって、
利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、利用者の訪問対象を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定される訪問対象に基づいて、前記利用者の属性を推定する推定工程と
を含むことを特徴とする推定方法。
【請求項１８】
利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、利用者の訪問対象を特定する特定手順と、
前記特定手順により特定される訪問対象に基づいて、前記利用者の属性を推定する推定手順と
をコンピュータに実行させるための推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定装置、推定方法および推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、各種の情報を利用者に対して提供する技術が知られている。このような技術の一例として、利用者の趣味趣向や性別等といった各種の属性に基づいて、利用者が興味を有すると推定される情報を選択し、選択した情報を利用者に提供する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１９４７１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、利用者が興味を有すると推定される情報を適切に特定できない場合がある。
【０００５】
例えば、上記の従来技術では、データベースに予め登録された利用者の属性に応じて、提供対象となる情報を選択しているに過ぎない。このため、利用者の属性がデータベースに登録されていない場合には、利用者が興味を有すると推定される情報を適切に登録することができない。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の属性の推定精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願に係る推定装置は、利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、利用者の訪問対象を特定する特定部と、前記特定部により特定される訪問対象に基づいて、前記利用者の属性を推定する推定部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、利用者の属性の推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態に係る情報提供装置が実行する特定処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る利用者データベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る経路検索ログデータベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る訪問対象データベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る情報提供装置が実行する推定処理の流れを説明する図である。
【図７】図７は、実施形態に係る情報提供装置が実行する推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、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】
【００１０】
以下に、本願に係る推定装置、推定方法および推定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る推定装置、推定方法および推定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１１】
［実施形態］
〔１−１．情報提供装置の一例〕
まず、図１を用いて、特定装置の一例である情報提供装置が実行する特定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報提供装置が実行する特定処理の一例を示す図である。図１では、インターネット等の所定のネットワークＮ（例えば、図２参照）を介して、各利用者Ｕ１、Ｕ２（以下、「利用者Ｕ」と総称する場合がある。）が使用する端末装置１０１、１０２（以下、「端末装置１００」と総称する場合がある。）、検索サーバ２００、ＳＮＳ（Social  Networking  Service）サーバ３００および情報提供装置１０は、相互に通信可能である。
【００１２】
端末装置１００は、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、３Ｇ（3rd  Generation）やＬＴＥ（Long  Term  Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。なお、端末装置１００は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal  Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。
【００１３】
また、端末装置１００は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）等の測位システムを用いて、現在位置を特定し、特定した位置を示す位置情報を出力する機能を有していてもよい。また、端末装置１００は、例えば、利用者Ｕが着用する各種のウェアラブルデバイスと通信し、利用者Ｕの脈拍、血圧、運動量、脳波等の各種生体情報を取得する機能を有していてもよい。なお、端末装置１００は、インターネットを利用した検索、経路検索、電子商店街における購買、ネットオークションの利用、音楽コンテンツや動画コンテンツの再生等、一般的なモバイルデバイスが実行可能な各種の処理を実行可能であるものとする。
【００１４】
検索サーバ２００は、経路検索に関するサービスを利用者Ｕに対して提供する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、検索サーバ２００は、端末装置１００から出発地および到着地を経路検索の検索クエリとして受付ける。このような場合、検索サーバ２００は、出発地から到着地までの移動経路、交通手段（列車、バス、タクシー、徒歩等）、所要時間、到着予測時刻等を検索し、検索結果を端末装置１００へと提供する。
【００１５】
ここで、検索サーバ２００は、任意の出発地から任意の到着地までの経路検索を行うことができる。例えば、検索サーバ２００は、バス停や駅等の公共交通機関の要所のみならず、ホテルや各種施設などのランドマークや住所、地図コンテンツで選択された場所等を出発地や到着地として採用することができる。また、検索サーバ２００は、例えば、端末装置１００がＧＰＳを用いて取得した現在位置を出発地として採用してもよい。なお、以下の説明では、検索サーバ２００が実行する経路検索の一例として、出発地や到着地として駅の指定を受付ける例について説明する。
【００１６】
また、検索サーバ２００は、出発日時や到着日時の指定を受付けることができる。例えば、検索サーバ２００は、出発日時とともに出発地と到着地との指定を受付けた場合は、指定された出発日時よりも後に、指定された出発地から到着地に向けて出発した場合における移動経路や、到着予測時刻等を検索する。また、検索サーバ２００は、到着日時とともに出発地と到着地との指定を受付けた場合は、指定された到着日時よりも前に指定された到着地に到着するように、移動経路や出発日時を検索する。
【００１７】
なお、上述した処理以外にも、検索サーバ２００は、任意の経路検索を実現可能である。また、検索サーバ２００は、利用者Ｕによる経路検索の履歴をログとして保持しているものとする。例えば、検索サーバ２００は、端末装置１００から受付けた出発地、到着地、出発日時或いは到着日時等といった検索クエリと、その検索クエリに対する経路検索の結果とを対応付けたログを保持する。
【００１８】
ＳＮＳサーバ３００は、ＳＮＳ等、利用者Ｕがインターネット上に投稿した投稿情報の管理や提供を行う情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。
【００１９】
情報提供装置１０は、後述する推定処理を実行する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、情報提供装置１０は、検索サーバ２００が保持する検索クエリのログを取得し、取得したログを用いて、発明に係る推定処理の実行を行う。
【００２０】
〔１−２．推定処理の概要について〕
ここで、ある程度将来の日時が出発日時や到着日時として設定された経路検索のログは、利用者Ｕの将来の行動を示す情報、すなわち、行動予定情報であると言える。このような行動予定情報を解析することで、どのような利用者がどのような訪問対象に訪問するかを予測することが考えられる。
【００２１】
ここで、訪問対象とは、駅、場所、各種施設といった地理的な対象のみならず、ライブやイベント等といった各種の事象をも含む概念である。例えば、情報提供装置１０は、各種のイベントの開催や新規店舗の開店等を事象として特定してもよく、例えば、位置情報を用いたゲームアプリケーション等でキャラクターの出現イベントが生じている旨、拡張現実を用いたアプリケーション等で位置連動型のイベントが発生している旨、商品の無料配布、有名人の出没情報等を事象として特定してもよい。すなわち、情報提供装置１０は、仮想や現実の別を問わず、任意の対象を訪問対象としてよい。
【００２２】
ここで、アニメや映画等のコンテンツに登場する施設は、コンテンツを好む利用者が頻繁に訪問すると予測される。また、あるアーティストを好む利用者は、そのアーティストが出演するライブやイベントに参加する可能性が高い。また、グルメに興味関心を有する利用者は、新規開店のレストランや人気のあるレストランを訪問する可能性が高い。このように、利用者が訪問する訪問対象は、訪問対象を訪問する利用者の趣味趣向と対応する属性を有するとも考えられる。また、女性に人気の店舗や３０代の男性に人気の店舗等、訪問対象は、利用者の趣味趣向のみならず、デモグラフィック属性やサイコグラフィック属性等の各種属性と対応する属性を有するとも考えられる。
【００２３】
一方で、訪問対象を実際に訪問した利用者Ｕは、その訪問対象を訪問しない利用者Ｕと比較して、訪問対象に対する強い動機を有すると考えられる。このため、訪問対象を実際に訪問した利用者Ｕは、訪問対象の属性と対応する属性を有する可能性が高いと考えられる。
【００２４】
そこで、情報提供装置１０は、以下の推定処理を実行することで、利用者Ｕの属性を推定する。まず、情報提供装置１０は、利用者Ｕの将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、利用者Ｕの訪問対象を特定する。そして、情報提供装置１０は、特定される訪問対象に基づいて、利用者Ｕの属性を推定する。
【００２５】
例えば、情報提供装置１０は、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、利用者の訪問対象を特定する。そして、情報提供装置１０は、特定した訪問対象に対して予め付与された属性に基づいて、利用者が有する属性を推定する。例えば、情報提供装置１０は、場所＃１において日時＃１にアイドル「Ａ」がイベントを行う場合、そのイベントに対してアイドル「Ａ」を好む旨やアイドル「Ａ」を好む利用者の属性を対応付けておく。そして、情報提供装置１０は、ある利用者Ｕが日時＃１に場所＃１へと至る経路検索を行った場合は、かかる利用者Ｕがアイドル「Ａ」のイベントに参加すると推定し、利用者Ｕの属性として、アイドル「Ａ」を好む旨やアイドル「Ａ」を好む利用者の属性を付与する。
【００２６】
〔１−３．推定処理の一例について〕
以下、図１を用いて、情報提供装置１０が実行する推定処理の一例について説明する。例えば、検索サーバ２００は、経路検索の検索クエリとして、出発地と到着地の指定を受付ける（ステップＳ１）。より具体的には、検索サーバ２００は、出発地となる駅、到着地となる駅、および利用者Ｕを識別する利用者ＩＤ（Identifier）を含む検索クエリを受付ける。ここで、検索サーバ２００は、出発日時または到着日時を含む検索クエリを受付けてもよい。このような場合、検索サーバ２００は、検索クエリの内容に基づいて、経路検索を行い、検索結果を端末装置１００へと提供する（ステップＳ２）。また、検索サーバ２００は、検索クエリとして受付けた出発地および到着地と、検索結果として提供した到着日時、すなわち、検索結果において到着地へ到着する日時とを対応付けた経路検索のログを保持する。
【００２７】
一方、情報提供装置１０は、所定のタイミング（例えば、一定期間ごと）で、経路検索のログを行動予定情報として取得する（ステップＳ３）。そして、情報提供装置１０は、到着地となる駅ごとに以下の特定処理を実行する。また、情報提供装置１０は、ＳＮＳサーバ３００から、各種の投稿情報を取得する（ステップＳ４）。
【００２８】
続いて、情報提供装置１０は、訪問対象として、発生する事象、事象が発生する場所、および事象が発生する日時の特定を行う（ステップＳ５）。例えば、情報提供装置１０は、ＳＮＳサーバ３００から取得した投稿情報に基づいて、各種のイベントや開催場所、開催日時等を特定する。なお、このような特定処理は、例えば、各種の文字解析技術により実現可能である。なお、訪問対象の特定は、例えば、ニュースサイトにおいて配信されたニュース等から特定されてもよく、チケット販売サイトにおいて管理されるイベントの情報に基づいて特定されてもよい。また、訪問対象の特定は、人手で予め登録されたものであってもよい。
【００２９】
例えば、図１に示す例では、情報提供装置１０は、訪問対象となる事象が開催される場所「場所＃１」、開催される事象「事象＃１」、開催される開催日時「日時＃１」を特定する。このような場合、情報提供装置１０は、場所「場所＃１」の近傍に位置する駅である近傍駅「駅Ｄ」を特定する。なお、情報提供装置１０は、場所「場所＃１」が所定の施設を示す場合、かかる施設の最寄駅としてあらかじめ登録された駅を近傍駅として特定してもよい。そして、情報提供装置１０は、場所「場所＃１」、事象「事象＃１」、開催日時「日時＃１」および近傍駅「駅Ｄ」を、訪問対象を識別する訪問対象ＩＤ「ＶＴＩＤ＃１」と対応付けて保持する。
【００３０】
なお、午前中と午後とで、同一の施設において異なる複数のイベントが開催される場合がある。そこで、情報提供装置１０は、上述したように、訪問対象ごとに、開催日時を対応付けて保持する。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、ある施設において同じイベントが継続して開催されている場合は、情報管理装置１０は、開催日時を保持せずともよく、例えば、イベントが開催される日付のみを保持してもよい。
【００３１】
続いて、情報提供装置１０は、経路検索のログを解析し、各訪問対象を訪問する利用者を特定し、特定した利用者の属性に応じた属性を各訪問対象に対して付与する（ステップＳ６）。例えば、アイドル「Ａ」が好きな多くの利用者が参加するであろうイベントは、アイドル「Ａ」と対応する属性を有するとも考えられる。そこで、情報提供装置１０は、各利用者Ｕの経路検索のログから、各利用者Ｕが訪問する訪問対象を推定する。
【００３２】
例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕ１が設定した到着日時において、利用者Ｕ１が設定した到着地の近傍で開催される訪問対象を、利用者Ｕ１が訪問する訪問対象として特定する。また、情報提供装置１０は、各利用者Ｕの経路検索のログに基づいて、各利用者Ｕが各日時において訪問するであろう訪問対象を特定する。そして、情報提供装置１０は、ある訪問対象を訪問するであろう利用者Ｕに対して付与された属性の共通性に基づいて、その訪問対象に対して付与する属性を決定する。
【００３３】
例えば、情報提供装置１０は、訪問対象ＩＤ「ＶＴＩＤ＃１」が示す訪問対象を訪問する多くの利用者Ｕに「属性＃１」といった属性情報が付与されている場合は、訪問対象ＩＤ「ＶＴＩＤ＃１」に対して属性情報「属性＃１」を付与する。また、例えば、情報提供装置１０は、訪問対象ＩＤ「ＶＴＩＤ＃２」が示す訪問対象を訪問する多くの利用者Ｕに「属性＃２」といった属性情報が付与されている場合は、訪問対象ＩＤ「ＶＴＩＤ＃２」に対して属性情報「属性＃２」を付与する。
【００３４】
図１に示す例では、利用者ＩＤ「Ｕ１」が示す利用者（例えば、利用者Ｕ１）が「日時＃１」において、「駅Ｄ」を到着地とする経路検索を行っている。このような場合、利用者Ｕ１は、「日時＃１」において「駅Ｄ」の近傍で行われている「事象＃１」に訪問しようとしていると考えられる。そこで、情報提供装置１０は、「事象＃１」に対して利用者Ｕ１の属性「属性＃１」を付与する。例えば、情報提供装置１０は、「事象＃１」の訪問対象ＩＤ「ＶＴＩＤ＃１」に「属性＃１」を対応付けて保持する。
【００３５】
また、図１に示す例では、利用者ＩＤ「Ｕ２」が示す利用者（例えば、利用者Ｕ２）が「日時＃２」において、「駅Ｄ」を到着地とする経路検索を行っている。このような場合、利用者Ｕ２は、「日時＃２」において「駅Ｄ」の近傍で行われている「事象＃２」に訪問しようとしていると考えられる。そこで、情報提供装置１０は、「事象＃２」に対して利用者Ｕ１の属性「属性＃２」を付与する。例えば、情報提供装置１０は、「事象＃２」の訪問対象ＩＤ「ＶＴＩＤ＃２」に「属性＃２」を対応付けて保持する。また、情報提供装置１０は、上述した処理を特定した訪問対象ごとに実行することで、各訪問対象に対し、その訪問対象を訪問する利用者の属性に応じた属性を付与する。
【００３６】
なお、情報提供装置１０は、ステップＳ６を実行せず、各訪問対象に対して所定の運営者が設定した属性情報を付与してもよい。また、情報提供装置１０は、訪問対象となる事象自体の名前（例えば、イベントの名称等）から、出演するアイドルの名称等を特定し、特定したアイドルの名称を属性情報として付与してもよい。また、情報提供装置１０は、例えば、事象が映画の上映であった場合、映画の出演者、監督、シリーズ名等を属性として設定してもよい。すなわち、情報提供装置１０は、訪問対象に対して訪問対象自体の属性若しくは訪問対象を訪問する利用者の属性を付与するのであれば、任意の手法により任意の内容を示す属性を付与してよい。
【００３７】
続いて、情報提供装置１０は、処理対象となる利用者の経路検索のログから、利用者が訪問する訪問対象を特定する（ステップＳ７）。例えば、情報提供装置１０は、属性情報が付与されていない利用者（例えば、利用者Ｕ３）を処理対象となる利用者として選択し、選択した利用者Ｕ３が入力した経路検索のログを抽出する。そして、情報提供装置１０は、経路検索のログを用いて、利用者Ｕが訪問する訪問対象を推定する。
【００３８】
例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕ３が「日時＃１」において「駅Ｄ」を到着地とする経路検索を行っている場合、「駅Ｄ」の近傍で「日時＃１」において開催される事象を検索する。ここで、図１に示す例では、訪問対象ＩＤ「ＶＴＩＤ＃１」で示される事象が「駅Ｄ」の近傍で「日時＃１」において開催される予定である。そこで、情報提供装置１０は、利用者Ｕ３が訪問対象ＩＤ「ＶＴＩＤ＃１」で示される訪問対象に訪問する旨を特定する。すなわち、情報提供装置１０は、行動予定情報に基づいて、利用者Ｕが訪問する場所と、その場所を訪問する日時とを特定し、特定した場所と紐付けられる事象であって、特定した日時に発生する事象を利用者Ｕが参加する事象として特定する。
【００３９】
そして、情報提供装置１０は、訪問対象に付与された属性が処理対象となる利用者に付与されていない場合は、特定した訪問対象と対応する属性を付与する（ステップＳ８）。例えば、情報提供装置１０は、訪問対象ＩＤ「ＶＴＩＤ＃１」が示す訪問対象に付与された属性「属性＃１」を、利用者Ｕ３に対して付与する。その後、情報提供装置１０は、属性に応じた情報を提供する（ステップＳ９）。例えば、情報提供装置１０は、属性に応じて選択された各種の広告コンテンツや、属性に応じて選択された取引対象のリコメンド情報を利用者Ｕに対して提供する。
【００４０】
このように、情報提供装置１０は、例えば、利用者Ｕ３とは異なる利用者Ｕであって、利用者Ｕ３と同じ訪問対象に訪問する利用者Ｕ（すなわち、訪問利用者）の属性に基づいて、利用者Ｕ３の属性を推定する。例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕ１の将来の行動を示す行動予定情報（すなわち、経路検索のログ）に基づいて、利用者Ｕ１の訪問対象を特定し、特定した訪問対象に対して利用者Ｕ１の属性に応じた属性を付与する。そして、情報提供装置１０は、利用者Ｕ３の行動予定情報に基づいて、利用者Ｕ３の訪問対象を特定し、特定した訪問対象に対して付与された属性に基づいて、利用者Ｕ３の属性を推定する。
【００４１】
より具体的には、情報提供装置１０は、利用者Ｕ１が入力した検索クエリであって、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、利用者Ｕ１の訪問対象を特定し、特定した訪問対象に利用者Ｕ１の属性を付与する。そして、情報提供装置１０は、利用者Ｕ３が入力した検索クエリであって、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、当利用者Ｕ３の訪問対象を特定し、特定した訪問対象に付与されていた属性を利用者Ｕ３に付与する。
【００４２】
このように、情報提供装置１０は、各利用者Ｕが訪問する訪問対象を軸として、利用者Ｕに対して付与する属性を設定する。この結果、情報提供装置１０は、訪問対象を訪問するという行為を行う利用者Ｕ、すなわち、訪問対象に対する強い動機づけを有する利用者Ｕの属性を訪問対象に付与し、同様にその訪問対象に対する強い動機づけを有する利用者に対して、訪問対象と対応する属性を付与する。このため、情報提供装置１０は、各利用者に対してより確度の高い属性を付与することができる。
【００４３】
〔１−４．利用者に対して付与する属性について〕
上述した例では、情報提供装置１０は、訪問対象に付与されていた属性を、その訪問対象を訪問する利用者Ｕに対して付与した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置１０は、訪問対象に対して付与されていた属性に応じた異なる属性を利用者Ｕに対して付与してもよい。例えば、情報提供装置１０は、訪問対象に「アイドルＡ」という属性が付与されていた場合は、利用者Ｕに対して「アイドルＡが好き」といった属性を付与してもよい。
【００４４】
また、情報提供装置１０は、利用者Ｕに対して付与済みの属性と、利用者Ｕが訪問する訪問対象に付与されていた属性との両方と対応する属性を特定し、特定した属性を利用者Ｕに対して新たに付与してもよい。例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕが有する属性と訪問対象の属性とに基づいて、利用者Ｕが有する属性よりも詳細な属性を推定してもよい。
【００４５】
より具体的な例を挙げると、情報提供装置１０は、利用者Ｕ１に対してアイドルグループである「グループＢ」という属性が付与されており、利用者Ｕ１が訪問する訪問対象に、「グループＢ」に属する「アイドルＣ」の属性が付与されている場合、「グループＢ」に属する「アイドルＣ」を利用者Ｕ１が気に入っていると推定し、利用者Ｕ１に対して「アイドルＣ」の属性を付与してもよい。すなわち、情報提供装置１０は、利用者Ｕ１が訪問する訪問対象の属性に応じて、利用者Ｕ１に付与済みの属性よりも詳細な属性を推定し、推定した属性を利用者Ｕ１に対して提供してもよい。換言すると、情報提供装置１０は、利用者Ｕ１の属性と訪問対象の属性とに基づいて、利用者Ｕ１の属性を詳細化してもよい。
【００４６】
また、情報提供装置１０は、複数の訪問対象の属性に基づいて、利用者Ｕの属性を推定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕ１が訪問する複数の訪問対象を特定し、複数の訪問対象の共通性に基づいて、利用者Ｕ１の属性を推定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕ１が訪問する複数の訪問対象を特定し、特定した複数の訪問対象に対して、「神社仏閣」といった属性が共通して付与されている場合は、「神社仏閣が好き」といった属性を利用者Ｕ１に付与してもよい。
【００４７】
また、例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕ１が訪問する第１事象に「アイドルＤ」といった属性が付与されており、第２事象に「アイドルＥ」といった属性が付与されている場合、「アイドルＤ」と「アイドルＥ」とが所属するグループ（例えば、「グループＣ」）を特定する。そして、情報提供装置１０は、「アイドルＤ」や「アイドルＥ」と共に、特定した「グループＣ」を利用者Ｕ１に付与してもよい。すなわち、情報提供装置１０は、利用者Ｕが訪問する複数の訪問対象に対して共通する事項を特定し、特定した事項に関する属性を利用者Ｕに付与してもよい。ここで、共通する事項とは、共通して付与されている属性のみならず、各訪問対象に対して付与されている属性から推定可能な他の属性（例えば、各属性を上位概念化した属性や、各属性から共通して連想される属性）をも含む概念である。
【００４８】
また、情報提供装置１０は、訪問対象に基づいて、利用者Ｕの属性と、利用者Ｕがその属性を有する確度とを推定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕに対して属性と、利用者Ｕがその属性を有する確かさを示す確度とを対応付けて保持する。そして、情報提供装置１０は、利用者Ｕが訪問する訪問対象を特定した場合は、特定した訪問対象と対応する属性の確度の値を所定の値だけ上昇させてもよい。また、情報提供装置１０は、各属性の確度に応じて選択された情報の提供を行ってもよい。また、情報提供装置１０は、ある属性と対応する訪問対象を訪問する回数が所定の閾値を超えた際に、その属性を利用者Ｕに付与してもよい。
【００４９】
ここで、情報提供装置１０は、利用者Ｕの位置情報の履歴に基づいて、利用者Ｕが特定された訪問対象に訪問したか否かを判定し、訪問した場合は、訪問対象に基づいて、利用者Ｕの属性を推定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、実際に訪問した訪問対象と対応する属性の確度を上昇させてもよい。
【００５０】
〔１−５．訪問対象に対して付与する属性について〕
ここで、情報提供装置１０は、訪問対象に対して属性を付与する際に、訪問対象を訪問する利用者Ｕの共通性、各利用者Ｕが訪問した回数、各利用者Ｕの属性の確度等に基づいて、属性の付与を行ってもよい。例えば、情報提供装置１０は、訪問対象を訪問する利用者Ｕのうち、所定の属性を有する利用者の数が所定の閾値を超える場合に、その所定の属性を訪問対象に対して付与してもよい。
【００５１】
また、情報提供装置１０は、訪問対象を訪問する利用者Ｕのうち、所定の属性の確度が所定の閾値を超える利用者の数が所定の閾値を超える場合に、その所定の属性を訪問対象に対して付与してもよい。また、情報提供装置１０は、訪問対象に対して、その訪問対象を訪問する利用者Ｕの属性に基づいて、複数の属性と、各属性を訪問対象が有する確度とを設定してもよい。例えば、訪問対象＃１に対し、属性＃１を有する利用者Ｕが５０人訪問し、属性＃２を有する利用者Ｕが３０人訪問したものとする。このような場合、情報提供装置１０は、訪問対象＃１に対し、属性＃１とその確度「５０」を設定するとともに、属性＃２とその確度「３０」を設定してもよい。そして、情報提供装置１０は、訪問対象＃１を訪問した他の利用者Ｕに対し、属性＃１とその確度「５０」および属性＃２とその確度「３０」に応じた属性を付与してもよい。
【００５２】
また、情報提供装置１０は、所定の属性の確度の総和が所定の閾値を超える場合や、平均値が所定の閾値を超える場合に、その所定の属性を訪問対象に対して付与してもよい。また、情報提供装置１０は、所定の属性を有する利用者が所定の回数だけ訪問した訪問対象に対して、その所定の属性を訪問対象に対して付与してもよい。
【００５３】
また、情報提供装置１０は、訪問対象を訪問する利用者Ｕの任意の情報に基づいて、訪問対象に対する属性を付与してもよい。例えば、情報提供装置１０は、利用者がアイドル「Ｘ」に関連する商品を多く購入している場合は、アイドル「Ｘ」を示す属性を訪問対象に付与してもよい。また、情報提供装置１０は、利用者が高級ホテルを頻繁に利用している場合、高級ホテルを示す属性を訪問対象に付与してもよい。
【００５４】
また、例えば、情報提供装置１０は、利用者が所定のサッカーチーム「Ｙ」に関連する検索クエリを頻繁に入力していた場合、サッカーチーム「Ｙ」を示す属性を訪問対象に付与してもよい。また、情報提供装置１０は、原因利用者がレストランに関する文字列や写真を頻繁に投稿していた場合は、レストランを示す属性を訪問対象に付与してもよい。また、情報提供装置１０は、生体情報から各利用者の運動量を特定し、運動量が所定の閾値を超える場合には、新規ジムの開店やマラソンイベント等、運動量が多い利用者を示す属性を訪問対象に付与してもよい。
【００５５】
なお、情報提供装置１０は、訪問対象を訪問する利用者の情報と、訪問対象を訪問しない利用者の情報との差分を特定し、特定した差分に応じた属性を訪問対象に付与してもよい。例えば、情報提供装置１０は、訪問対象を訪問する利用者の情報に、訪問対象を訪問しない利用者の情報と比較して、「釣り」に関する情報が多く含まれる場合は、「釣り」を示す属性を訪問対象に付与してもよい。
【００５６】
なお、このような情報の差分は、利用者の属性や各種履歴の差分を抽出する各種の差分抽出技術が採用可能である。例えば、情報提供装置１０は、純粋に情報の差分を抽出してもよく、訪問利用者の情報の傾向と他の利用者（以下、「一般利用者」と記載する。）の情報の傾向との差分、若しくは、一般利用者から見た訪問利用者の情報の傾向等を差分として抽出してもよい。このような差分の抽出は、利用者の情報のうち、原因となる事象の特定に有用な情報の特徴を学習したＳＶＭ（Support  Vector  Machine）やＤＮＮ（Deep  Neural  Network）等の各種モデルにより実現されてもよい。
【００５７】
〔１−６．訪問対象について〕
ここで、情報提供装置１０は、任意の粒度で任意の訪問対象を設定してよい。例えば、情報提供装置１０は、日時によらない訪問対象を設定してもよい。より具体的には、情報提供装置１０は、行動予定情報に基づいて、利用者Ｕが訪問する場所を特定し、場所と対応する属性に基づいて、利用者Ｕの属性を推定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、ある映画Ｍのロケ地を到着地とする経路検索を頻繁に行っている利用者Ｕに対し、「映画Ｍ」の属性を付与してもよい。
【００５８】
また、情報提供装置１０は、行動予定情報に基づいて、利用者Ｕが参加する事象を特定し、特定した事象と対応する属性に基づいて、利用者の属性を推定してもよい。また、情報提供装置１０は、行動予定情報に基づいて、利用者Ｕが訪問する場所を特定し、特定した場所と紐付けられる事象を利用者Ｕが参加する事象として特定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、所定の場所若しくは様々な場所で開催されるイベントであって、同一の名称のイベント（例えば、ライブツアー等）を訪問する利用者Ｕに対し、そのイベントと対応する属性を付与してもよい。
【００５９】
〔１−７．行動予定情報について〕
上述した例では、情報提供装置１０は、行動予定情報として、経路検索の検索クエリを利用した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。すなわち、情報提供装置１０は、将来のある日時における利用者の所在地を示唆する情報であれば、任意の情報を行動予定情報として採用することができる。
【００６０】
例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕが行ったホテルの予約や列車の予約等、各種予約内容を含む電子メールの内容から、利用者Ｕが訪れる場所とその場所に訪れる日時とを特定する。このような場合、情報提供装置１０は、利用者Ｕが、電子メールから特定した場所に特定した日時に訪問するものとして、利用者Ｕの訪問対象を特定してもよい。
【００６１】
また、情報提供装置１０は、ＳＮＳ等、利用者Ｕがインターネット上に投稿した投稿情報に基づいて、利用者Ｕの将来の行動を予測し、予測した行動を示す行動予定情報に基づいて、利用者Ｕの訪問対象を特定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、投稿情報から利用者Ｕが訪れる場所とその場所に訪れる日時とを特定し、利用者Ｕが、特定した場所に特定した日時に訪問するものとして、訪問対象を特定してもよい。また、情報提供装置１０は、端末装置１００が非接触型ＩＣ（Integrated  Circuit）カードシステムの機能を有する場合、端末装置１００に保持された切符の情報を取得し、取得した切符の情報から、利用者Ｕが訪れる場所とその場所に訪れる日時とを特定してもよい。また、情報提供装置１０は、クレジットカードの利用履歴等から、利用者Ｕが訪問する場所と日時とを特定してもよい。
【００６２】
ここで、情報提供装置１０は、利用者Ｕによって入力された情報を行動予定情報として採用してもよく、他の利用者が入力した情報であって、利用者Ｕの将来の行動を示す情報を行動予定情報として採用してもよい。例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕによって入力された行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測し、所定の場所と関連する行動予定情報を入力した利用者の情報に基づいて、訪問対象の特定を行ってもよい。
【００６３】
すなわち、情報提供装置１０は、利用者Ｕが将来訪問する場所や日時等に基づいて、利用者Ｕが将来訪問する訪問対象を特定し、特定した訪問対象に対応する属性を利用者に付与する。このような行動予定情報を用いることで、例えば、利用者Ｕの位置情報を取得することができなくとも、経路検索の結果等を用いて、利用者Ｕの属性を推定することができる。
【００６４】
〔１−８．混雑を考慮した処理について〕
ここで、多くの利用者Ｕが同一の事象に訪問しようとする場合、その事象が発生する場所や近傍の駅で混雑が発生するとも考えられる。このような混雑の起因となる事象に利用者Ｕが訪問する場合、その利用者Ｕはその事象と対応する属性を有している可能性が高いと考えられる。そこで、情報提供装置１０は、混雑に応じた推定処理を実行してもよい。
【００６５】
例えば、経路検索等、将来の利用者Ｕの行動を示す行動予定情報は、将来発生するであろう混雑の指標となりえる。そこで、情報提供装置１０は、利用者Ｕの将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する。そして、情報提供装置１０は、混雑が生じると予測された場合は、所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者の情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定し、その事象に対し、所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者の属性に応じた属性を付与してもよい。
【００６６】
例えば、情報提供装置１０は、所定の日時において所定の駅を到着地とする経路検索のログの数が所定の閾値を超えた場合は、その駅で混雑が発生すると予測する。このような場合、情報提供装置１０は、所定の日時において所定の駅を到着地とする経路検索を行った利用者Ｕを原因利用者として特定する。
【００６７】
続いて、情報提供装置１０は、原因利用者の情報として、各種の履歴を取得する。例えば、情報提供装置１０は、原因利用者によるインターネットを利用した検索の履歴や経路検索の履歴等を検索履歴として取得する。ここで、インターネットを利用した検索とは、例えば、各種ウェブページの検索のみならず、電子商店街において取引対象を検索するショッピング検索や掲示板の検索等、各種サービスドメイン内での検索を含む概念である。また、情報提供装置１０は、原因利用者が使用する端末装置１００が取得した位置情報の履歴である位置履歴を取得する。また、情報提供装置１０は、原因利用者が電子商店街で購入した取引対象の内容や価格、オークションで販売若しくは購入した取引対象の内容や価格、クレジットカードや電子マネーを用いて購入した取引対象の内容や価格等、各種の購買履歴を取得する。
【００６８】
また、情報提供装置１０は、利用者Ｕのうち、原因利用者以外の利用者Ｕから所定の数の利用者を一般利用者としてランダムに選択する。また、情報提供装置１０は、一般利用者の各種履歴等を一般利用者の情報として取得する。そして、情報提供装置１０は、原因利用者の情報と一般利用者の情報との差分を特定する。すなわち、情報提供装置１０は、原因利用者ならではの情報を特定する。
【００６９】
そして、情報提供装置１０は、特定した差分と関連する事象を異常混雑の原因として特定する。例えば、情報提供装置１０は、異常混雑が発生すると予測される場所の近傍において、異常混雑が発生すると予測される日時に発生する予定の事象（以下、「予定事象」と記載する。）を特定する。そして、情報提供装置１０は、特定した予定事象のうち、特定した差分との関連性が所定の閾値を超える事象を特定する。
【００７０】
例えば、情報提供装置１０は、原因利用者が一般利用者と比較してアイドル「Ｘ」に関連する商品を多く購入している場合は、予定事象のうち、アイドル「Ｘ」が出演するイベント等、アイドル「Ｘ」と関連性が高いイベントを特定してもよい。また、情報提供装置１０は、原因利用者が一般利用者と比較して高級ホテルを頻繁に利用している場合、予定事象のうち、高級ホテルの新規開店イベント等、高級ホテルとの関連性が高いイベントを特定してもよい。
【００７１】
また、例えば、情報提供装置１０は、原因利用者が一般利用者と比較して所定のサッカーチーム「Ｙ」に関連する検索クエリを頻繁に入力していた場合、サッカーチーム「Ｙ」が参加する試合等、予定事象のうち、サッカーチーム「Ｙ」と関連性が高い事象を選択してもよい。また、情報提供装置１０は、原因利用者が一般利用者と比較して、レストランに関する文字列や写真を頻繁に投稿していた場合は、新規レストランの回転等、予定事象のうち、レストランと関連性が高い事象を選択してもよい。また、情報提供装置１０は、生体情報から各利用者の運動量を特定し、原因利用者が一般利用者と比較して、運動量が多い場合には、新規ジムの開店やマラソンイベント等、予定事象のうち、運動量が多い利用者と関連性が高い事象を選択してもよい。
【００７２】
そして、情報提供装置１０は、選択した事象に対し、原因利用者Ｕに付与された属性に応じた属性を付与する。例えば、情報提供装置１０は、原因利用者Ｕのうち過半数の利用者Ｕに対して共通して付与されていた属性を、選択した事象に対して付与してもよい。
【００７３】
〔１−９．異常混雑を考慮した処理について〕
また、情報提供装置１０は、異常混雑を考慮した推定処理を実行してもよい。例えば、ある事象を起因として突発的な混雑、すなわち、異常混雑が発生した場合、その異常混雑の起因となる利用者は、その事象と強い関連性を有する利用者であると見做すことができる。そこで、情報提供装置１０は、異常混雑を予測し、異常混雑が発生すると予測された場合は、その異常混雑の起因となる事象に対し、その異常混雑の原因となる利用者、すなわち、原因利用者の属性に応じた属性を付与してもよい。
【００７４】
例えば、情報提供装置１０は、所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報と、所定の場所における平均的な利用者の行動を示す行動予定情報との差に基づいて、所定の場所における所定の日時の混雑を予測してもよい。より具体的な例を挙げると、情報提供装置１０は、経路検索のログのうち、到着地が「駅Ｄ」であるログを全て抽出する。そして、情報提供装置１０は、所定の期間（例えば、１時間）ごとに、その期間に到着日時が含まれるログの数を計数する。すなわち、情報提供装置１０は、経路検索の結果通りに各利用者Ｕが行動すると仮定した場合に、駅Ｄへ訪れる利用者の数を所定の期間ごとに係数する。
【００７５】
そして、情報提供装置１０は、計数結果に基づいて、駅Ｄへ訪れる利用者の数の平均的なパターンを算出する。例えば、情報提供装置１０は、平日の各時間帯ごとに、駅Ｄを訪れる利用者の数の平均値をそれぞれ算出し、算出した平均値のパターンを平均化パターンとする。また、情報提供装置１０は、土曜日の各時間帯ごと、および、日曜日の各時間帯ごとの平均化パターンについても算出する。
【００７６】
そして、情報提供装置１０は、利用者の数が平均化パターンから逸脱する日時を検索する。例えば、情報提供装置１０は、各時間帯ごとに駅Ｄを利用する利用者の数を各日ごとに算出する。そして、例えば、情報提供装置１０は、ある時間帯において駅Ｄを利用する利用者の数が平均化パターンが示す利用者の数よりも所定の閾値以上大きい場合は、異常混雑が発生すると予測する。
【００７７】
すなわち、情報提供装置１０は、所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報と、所定の場所における平均的な利用者の行動を示す行動予定情報との差に基づいて、所定の場所における所定の日時の混雑を予測してもよい。より具体的には、情報提供装置１０は、所定の場所における利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数と、所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報の数との比較結果に基づいて、所定の日時における所定の場所の混雑を予測してもよい。
【００７８】
〔１−１０．情報の提供について〕
また、情報提供装置１０は、利用者Ｕに対し、特定された属性に応じた任意の情報を提供してよい。例えば、情報提供装置１０は、アイドル「Ｘ」を示す属性が付与された利用者Ｕに対し、アイドル「Ｘ」のライブがある旨、アイドル「Ｘ」のグッズやライブ情報、アイドル「Ｘ」のライブを原因として発生する異常混雑の場所や時間帯等の情報を提供してもよい。
【００７９】
〔２．情報提供装置の構成〕
以下、上記した学習処理を実現する情報提供装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。図２に示すように、情報提供装置１０は、通信部２０、記憶部３０、および制御部４０を有する。
【００８０】
通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、端末装置１００や検索サーバ２００との間で情報の送受信を行う。
【００８１】
記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部３０は、利用者データベース３１、経路検索ログデータベース３２、および訪問対象データベース３３（以下、「各データベース３１〜３３」と記載する場合がある。）を記憶する。
【００８２】
以下、図３〜図５を用いて、各データベース３１〜３３に登録される情報の一例について説明する。まず、図３を用いて、利用者データベース３１に登録される情報の一例について説明する。図３は、実施形態に係る利用者データベースに登録される情報の一例を示す図である。図３に示すように、利用者データベース３１には、「利用者ＩＤ」、「属性情報」、「検索履歴」、「購買履歴」、「位置履歴」、および「生体情報ログ」といった項目を有する情報が登録される。なお、図３に示す情報以外にも、利用者データベース３１には、利用者Ｕに関する任意の情報（例えば、投稿情報の履歴等）が登録されていてよい。
【００８３】
ここで、「利用者ＩＤ」とは、利用者Ｕを識別するための識別子である。また、「属性情報」とは、利用者Ｕの名前、性別、年齢、趣味趣向、居住地等といった各種属性を示す情報である。また、「検索履歴」とは、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴であり、インターネットを利用した検索の検索クエリの履歴のみならず、経路検索の検索クエリの履歴が含まれていてもよい。また、「購買履歴」とは、利用者Ｕが電子商店街やオークションを介して行った購買の履歴である。また、「位置履歴」とは、利用者Ｕが使用する端末装置１００が取得した位置情報の履歴である。また、「生体情報ログ」とは、利用者Ｕの生体情報の履歴である。
【００８４】
例えば、図３に示す例では、利用者データベース３１には、利用者ＩＤ「Ｕ１」、属性情報「属性情報＃Ｕ１」、検索履歴「検索履歴＃Ｕ１」、購買履歴「購買履歴＃Ｕ１」、位置履歴「位置履歴＃Ｕ１」、および生体情報ログ「生体情報＃Ｕ１」が対応付けて登録されている。このような情報は、利用者ＩＤ「Ｕ１」が示す利用者Ｕ１の属性情報が「属性情報＃Ｕ１」であり、検索履歴が「検索履歴＃Ｕ１」であり、購買履歴が「購買履歴＃Ｕ１」であり、位置履歴が「位置履歴＃Ｕ１」であり、生体情報の履歴が「生体情報＃Ｕ１」である旨を示す。
【００８５】
なお、図３に示す例では、「属性情報＃Ｕ１」等といった概念的な値を記載したが、実際には、利用者データベース３１には、利用者Ｕの属性、検索クエリの履歴、購買の履歴、位置の履歴、生体情報の履歴等を示す文字列や数値等が登録されることとなる。
【００８６】
次に、図４を用いて、経路検索ログデータベース３２に登録される情報の一例について説明する。図４は、実施形態に係る経路検索ログデータベースに登録される情報の一例を示す図である。図４に示すように、経路検索ログデータベース３２には、「ログＩＤ」、「出発日時」、「出発地」、「到着日時」、「到着地」、「利用者ＩＤ」、および「検索日時」といった項目を有する情報が登録される。なお、図４に示す情報以外にも、経路検索ログデータベース３２には、経路検索に関する各種の情報が登録されていてよい。
【００８７】
ここで、「ログＩＤ」とは、経路検索のログを識別する識別子である。また、「出発日時」とは、経路検索結果において出発日時とされた日時である。また、「出発地」とは、経路検索において利用者Ｕが指定した出発地である。また、「到着日時」とは、経路検索結果において到着日時とされた日時である。また、「到着地」とは、経路検索において利用者Ｕが指定した到着地である。また、「利用者ＩＤ」とは、経路検索を行った利用者Ｕの識別子である。また、「検索日時」とは、経路検索が行われた日時を示す情報である。
【００８８】
例えば、図４に示す例では、経路検索ログデータベース３２には、ログＩＤ「Ｑ１」、出発日時「２０１７／９／１２／８：００」、出発地「駅Ｅ」、到着日時「２０１７／９／１２／９：００」、到着地「駅Ｄ」、利用者ＩＤ「Ｕ１」、および検索日時「２０１７／８／３１／１０：００」といった情報が登録されている。このような情報は、検索日時「２０１７／８／３１／１０：００」において、利用者ＩＤ「Ｕ１」が示す利用者Ｕ１が、出発地「駅Ｅ」から到着地「駅Ｄ」までの経路検索を行い、かかる経路検索の検索結果における出発日時が「２０１７／９／１２／８：００」であり、到着日時が「２０１７／９／１２／９：００」であった旨を示す。
【００８９】
次に、図５を用いて、訪問対象データベース３３に登録される情報の一例について説明する。図５は、実施形態に係る訪問対象データベースに登録される情報の一例を示す図である。図５に示すように、訪問対象データベース３３には、「訪問対象ＩＤ」、「場所」、「近傍駅」、「事象」、「開催日時」、および「属性情報」といった項目を有する情報が登録される。なお、図５に示す情報以外にも、訪問対象データベース３３には、訪問対象に関する各種の情報が登録されていてよい。
【００９０】
ここで、「訪問対象ＩＤ」とは、訪問対象を識別する識別子である。また、「場所」とは、事象が発生する場所を示す情報である。また、「近傍駅」とは、事象が発生する場所の近傍に所在する駅を示す情報である。また、「開催日時」とは、事象が行われる日時を示す情報である。また、「属性情報」とは、訪問対象に付与された属性を示す情報である。
【００９１】
例えば、図５に示す例では、訪問対象データベース３３には、訪問対象ＩＤ「ＶＴＩＤ＃１」、場所「場所＃１」、近傍駅「駅Ｄ」、事象「事象＃１」、開催日時「日時＃１」、および属性情報「Ｎ／Ａ」が対応付けて登録されている。このような情報は、訪問対象ＩＤ「ＶＴＩＤ＃１」が示す訪問対象として、場所「場所＃１」において事象「事象＃１」が開催日時「日時＃１」に開催される旨を示す。また、このような情報は、場所「場所＃１」の近傍に近傍駅「駅Ｄ」が存在する旨を示す。また、このような情報は、訪問対象ＩＤ「ＶＴＩＤ＃１」が示す訪問対象に対し、まだ属性が登録されていない旨を示す。
【００９２】
なお、図５に示す例では、訪問対象データベース３３には、「場所＃１」や「事象＃１」、「日時＃１」、「属性＃２」等といった概念的な値を記載したが、実際には、事象の開催場所を示す文字列や、事象の名称、事象が開催される日時、属性等を示す文字列や数値等が登録される。
【００９３】
図２に戻り、説明を続ける。制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等のプロセッサによって、情報提供装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現されてもよい。
【００９４】
図２に示すように、制御部４０は、取得部４１、予測部４２、付与部４３、特定部４４、推定部４５、および提供部４６を有する。取得部４１は、利用者の将来の行動を示す行動予定情報を取得する。例えば、取得部４１は、行動予定情報として、利用者Ｕが入力した経路検索の検索クエリを含む経路検索のログを検索サーバ２００から取得する。そして、取得部４１は、取得した経路検索のログを経路検索ログデータベース３２に登録する。
【００９５】
また、取得部４１は、ＳＮＳサーバ３００から投稿情報のログを取得する。そして、取得部４１は、各種の文字解析技術を用いて、訪問対象となる場所、事象、事象が発生する日時等を特定し、特定した訪問対象に関する情報を訪問対象データベース３３に登録する。なお、訪問対象データベース３３には、所定の管理者によって入力された訪問対象の情報が登録されていてもよい。
【００９６】
予測部４２は、行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する。例えば、予測部４２は、利用者Ｕによって入力された行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する。また、例えば、予測部４２は、行動予定情報として、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、所定の場所における混雑を予測する。より具体的には、予測部４２は、検索クエリに基づいて、検索クエリに含まれる所定の到着地における混雑を予測する。
【００９７】
例えば、予測部４２は、所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報と、所定の場所における平均的な利用者の行動を示す行動予定情報との差に基づいて、所定の場所における所定の日時の混雑を予測する。より具体的な例を挙げると、予測部４２は、所定の場所における利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数と、所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報の数との比較結果に基づいて、所定の日時における所定の場所の混雑を予測する。例えば、予測部４２は、所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報の数が、所定の場所における利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数よりも所定の閾値以上多い場合には、所定の場所で所定の日時に混雑が発生すると予測する。
【００９８】
例えば、予測部４２は、混雑の予測対象となる駅を選択し、選択した駅を到着地とする経路検索のログを経路検索ログデータベース３２から抽出する。そして、予測部４２は、抽出したログを用いて、選択した駅における混雑の予測を行う。例えば、予測部４２は、抽出したログを用いて、選択した駅の各時間帯における平均的な利用者の数を推定する。例えば、予測部４２は、各時間帯ごとに到着日時がその時間帯に含まれるログの数を計数し、計数したログの数を抽出したログに含まれる最も古い到着日時から最も新しい到着日時までの日数で除算することで、選択した駅の各時間帯における平均的な利用者の数を推定する。そして、予測部４２は、推定した利用者の数に基づいて、平均化パターンを生成する。
【００９９】
また、予測部４２は、各日の各時間帯ごとに、到着日時がその時間帯に含まれるログの数を計数し、平均化パターンにおける各時間帯の利用者の数と、計数したログの数とを比較する。そして、予測部４２は、いずれかの日時のいずれかの時間帯におけるログの数が、平均化パターンにおけるその時間帯の利用者の数よりも所定の閾値以上多い場合には、その日時のその時間帯において、異常混雑が発生すると推定する。すなわち、予測部４２は、所定の場所における所定の時間帯の利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数と、所定の場所における所定の日時の所定の時間帯の利用者の行動を示す行動予定情報の数との比較結果に基づいて、所定の日時における所定の場所の混雑を予測する。なお、予測部４２は、利用者Ｕが投稿した投稿情報に基づいて、利用者Ｕの将来の行動を予測し、予測した行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測してもよい。
【０１００】
付与部４３は、第１利用者（例えば、利用者Ｕ１）の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、利用者Ｕ１の訪問対象を特定し、特定した訪問対象に対して利用者Ｕ１の属性に応じた属性を付与する。例えば、付与部４３は、利用者Ｕ１が入力した検索クエリであって、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、利用者Ｕ１の訪問対象を特定する。そして、付与部４３は、特定した訪問対象に利用者Ｕ１の属性を付与する。
【０１０１】
例えば、付与部４３は、所定の場所で混雑が生じると予測された場合は、所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者の情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定する。より具体的には、付与部４３は、所定の場所と関連する行動予定情報を入力した利用者の情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定する。例えば、付与部４３は、行動予定情報が経路検索の検索クエリを含むものである場合、検索クエリが示す到着地における混雑の原因となる事象を特定する。例えば、付与部４３は、利用者Ｕによるインターネットを利用した検索の履歴、利用者Ｕによる電子商取引の履歴、利用者Ｕの位置の履歴、利用者Ｕの属性、若しくは利用者Ｕの生体情報の少なくともいずれか１つに基づいて、混雑の原因となる事象を特定する。
【０１０２】
より具体的には、付与部４３は、所定の場所で所定の日時に混雑が生じると予測された場合は、行動予定情報から所定の日時において所定の場所に訪れると予測される利用者を原因利用者として推定し、推定した原因利用者の情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定する。ここで、付与部４３は、原因利用者の情報の共通性に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよく、原因利用者の情報と、他の利用者Ｕ（すなわち、一般利用者）の情報との差に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。
【０１０３】
例えば、付与部４３は、２０１７年１２月１２日の午前６時頃から午後１５時頃までの間に、駅Ｄにおいて異常混雑が発生すると予測された場合、経路検索ログデータベース３２を参照し、到着日時が２０１７年１２月１２日の午前６時頃から午後１５時頃までの各時間帯に含まれ、かつ、到着地が「駅Ｄ」であるログを特定する。続いて、付与部４３は、特定したログに含まれる利用者ＩＤを原因利用者を示す利用者ＩＤとして特定する。すなわち、付与部４３は、２０１７年１２月１２日の午前６時頃から午後１５時頃までの間に、駅Ｄに訪問すると予測される利用者Ｕを原因利用者として特定する。
【０１０４】
続いて、付与部４３は、原因利用者以外の利用者の中から、所定の数の利用者Ｕをランダムに選択し、選択した利用者Ｕを一般利用者とする。そして、付与部４３は、原因利用者の情報と、一般利用者の情報とを利用者データベース３１から取得し、取得した情報の差分、すなわち、原因利用者の情報と一般利用者の情報との差分を特定する。
【０１０５】
また、付与部４３は、訪問対象データベース３３を参照し、２０１７年１２月１２日の午前６時以降に、駅Ｄの近傍で開催される事象を抽出する。なお、付与部４３は、異常混雑が発生すると予測される２０１７年１２月１２日の午前６時頃から午後１５時頃までの間に、駅Ｄの近傍で開催される事象を抽出してもよい。また、付与部４３は、異常混雑が発生すると予測される最初の時間帯である２０１７年１２月１２日の午前６時頃から所定の期間が経過するまでの間に駅Ｄの近傍で開催される事象を抽出してもよく、異常混雑が発生すると予測される最後の時間帯である２０１７年１２月１２日の午後１５時頃から所定の期間が経過するまでの間に駅Ｄの近傍で開催される事象を抽出してもよい。
【０１０６】
そして、付与部４３は、原因利用者の情報と一般利用者の情報との差分と、抽出した事象の対応情報との関連度をそれぞれ算出し、算出した関連度が所定の閾値を超える事象を特定する。例えば、付与部４３は、一般利用者と比較して、原因利用者に所定の趣味趣向を有する傾向が存在する場合は、かかる趣味趣向との関連性がもっとも高い事象を特定する。
【０１０７】
そして、付与部４３は、特定した事象に対して、原因利用者の属性に応じた属性を付与する。例えば、付与部４３は、特定した事象に対し、原因利用者の属性に応じた属性を示す属性情報を対応付けて訪問対象データベース３３に登録する。
【０１０８】
なお、付与部４３は、原因利用者の情報のうち、所定の日時から所定の期間内に取得された情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。また、付与部４３は、原因利用者の情報のうち、平均的なパターンから外れた情報を抽出し、抽出した情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。また、付与部４３は、所定の場所の近傍で所定の日時に発生する予定の事象の中から、原因利用者の情報と関連性が高い事象を検索し、検索した事象を混雑の原因としてもよい。
【０１０９】
特定部４４は、利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、利用者の訪問対象を特定する。例えば、特定部４４は、利用者Ｕが入力した検索クエリであって、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、利用者Ｕが訪問する場所や事象を特定する。より具体的には、特定部４４は、利用者Ｕが訪問する場所と、その場所を訪問する日時とを特定し、特定した場所と紐付けられる事象であって、特定した日時に発生する事象を利用者Ｕが参加する事象として特定する。
【０１１０】
例えば、特定部４４は、利用者データベース３１を参照し、処理対象となる利用者Ｕを選択する。続いて、特定部４４は、選択した利用者Ｕが入力した検索クエリのログを経路検索ログデータベース３２から抽出する。そして、特定部４４は、抽出した検索クエリのログに基づいて、利用者Ｕが将来訪問するであろう訪問対象を訪問対象データベース３３から特定する。
【０１１１】
例えば、特定部４４は、抽出した各ログの到着日時と到着地とを参照し、参照した到着地を近傍駅とする事象であって、参照した到着日時において開催されている事象を訪問対象データベース３３から全て特定する。すなわち、特定部４４は、利用者Ｕが訪問する複数の訪問対象を特定する。そして、特定部４４は、特定した訪問対象の訪問対象ＩＤを推定部４５に出力する。
【０１１２】
推定部４５は、特定部４４により特定される訪問対象に基づいて、利用者Ｕの属性を推定する。より具体的には、推定部４５は、特定部４４によって訪問対象として特定された場所や事象と対応する属性に基づいて、利用者Ｕの属性を推定する。例えば、推定部４５は、特定部４４から受付けた訪問対象ＩＤと対応付けられた属性情報をすべて参照し、参照した属性情報の共通性に基づいて、利用者Ｕの属性を推定する。より具体的な例を挙げると、推定部４４は、参照した複数の属性情報のうち、過半数の属性情報に共通する属性を示す属性情報が含まれる場合は、かかる属性を示す属性情報を利用者Ｕの属性として推定する。そして、推定部４４は、利用者Ｕと推定した属性とを対応付けて利用者データベース３１に登録する。
【０１１３】
なお、推定部４５は、利用者Ｕが訪問する訪問対象に基づいて、利用者Ｕの属性と、利用者Ｕがその属性を有する確度とを推定してもよい。また、推定部４５は、利用者Ｕの位置情報の履歴に基づいて、利用者Ｕが特定された訪問対象に訪問した場合には、訪問対象に基づいて、利用者の属性を推定してもよい。また、推定部４５は、処理対象となる利用者Ｕに対して付与済みの属性と、特定された訪問対象とに基づいて、利用者Ｕに付与済みの属性よりも詳細な属性を利用者Ｕの新たな属性として推定してもよい。
【０１１４】
ここで、予測部４２および付与部４３による処理により、各訪問対象には、訪問対象を訪問する利用者Ｕの属性に応じた属性が付与される。このため、推定部４５は、利用者Ｕとは異なる利用者であって、特定される訪問対象に訪問する訪問利用者の属性に基づいて、利用者Ｕの属性を推定することとなる。なお、推定部４５は、各訪問対象に対して所定の運営者が予め属性を設定している場合、かかる属性に基づいて、利用者Ｕの属性を推定することとなる。
【０１１５】
提供部４６は、推定された属性に応じた情報を利用者Ｕに提供する。例えば、提供部４６は、利用者データベース３１を参照し、各利用者Ｕに対して付与された属性を特定する。そして、提供部４６は、特定した属性と対応する情報を選択し、選択した情報を各利用者Ｕの端末装置１００へと配信する。なお、提供部４６は、利用者Ｕの属性に応じて広告コンテンツを配信するサーバ装置や、利用者Ｕの属性に応じてニュース等の各種コンテンツを配信するサーバ装置、利用者Ｕの属性に応じて取引対象をリコメンドするリコメンドサーバ等に、利用者データベース３１に登録された属性情報を提供してもよく、これらのサーバ装置から利用者ＩＤを受信した際に、受信した利用者ＩＤと対応付けられた属性情報を提供してもよい。
【０１１６】
なお、上述した例では、付与部４３により、利用者Ｕ１の行動予定情報に基づいて、利用者Ｕ１の訪問対象を特定する処理が実行された。例えば、上述した例では、付与部４３により、利用者Ｕ１が入力した検索クエリであって、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、利用者Ｕ１の訪問対象が特定された。また、上述した例では、予測部４２により、所定の場所で混雑が生じると予測された場合は、付与部４３により、混雑が生じると予測された所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者の情報に基づいて、混雑の原因となる事象の特定が行われた。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。
【０１１７】
例えば、利用者Ｕ１の訪問対象を特定する処理や、混雑が生じると予測された場合に混雑の原因となる事象を特定する処理、特定した事象と紐付けられる利用者Ｕを特定する処理等、訪問対象に対して属性を付与するために、訪問対象を特定する処理や訪問対象と紐付けられる利用者Ｕを特定する各種の特定処理は、特定部４４によって実行されてもよい。すなわち、付与部４３は、各種の訪問対象に対し、その訪問対象と紐付けられる利用者Ｕとして特定された利用者Ｕの属性に応じた属性を付与する処理のみを実行してもよい。
【０１１８】
ここで、図６は、実施形態に係る情報提供装置が実行する推定処理の流れを説明する図である。例えば、図６に示す例では、図６中（Ａ）に示すように、「アイドル＃１」という属性が共通して付与された原因利用者が施設＃１で日時＃１に開催される事象を訪問するため、経路検索を行ったものとする。このような場合、情報提供装置１０は、施設＃１を訪問する原因利用者に対して共通して付与された共通属性「アイドル＃１」を特定する。そして、情報提供装置１０は、図６中（Ｂ）に示すように、日時＃１における施設＃１の属性として「アイドル＃１」を付与する。
【０１１９】
続いて、情報提供装置１０は、図６中（Ｃ）に示すように、日時＃１において施設＃１を訪問する予定の利用者Ｕを特定する。このような利用者Ｕは、原因利用者と同様に、「アイドル＃１」に対して興味を有すると推定される。そこで、情報提供装置１０は、日時＃１において施設＃１を訪問する予定の利用者Ｕに対し、施設＃１に付与された属性「アイドル＃１」を付与する。
【０１２０】
また、このようにして利用者Ｕに属性が付与された場合、かかる利用者Ｕが頻繁に訪問する他の施設（例えば、「アイドル＃１」のグッズショップ等）に対しても、同様の処理により「アイドル＃１」といった属性を伝播させることができる。この結果、情報提供装置１０は、図６中（Ｄ）に示すように、施設、場所、事象等といった訪問対象を軸として、各利用者の属性情報を伝播的に付与するという推定処理のエコシステムを実現することができる。
【０１２１】
〔３．情報提供装置の処理フロー〕
次に、図７を用いて、情報提供装置１０が実行する推定処理の手順の一例について説明する。図７は、実施形態に係る情報提供装置が実行する推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１２２】
まず、情報提供装置１０は、所定の訪問事象と対応する目的地を含む経路検索のログを取得する（ステップＳ１０１）。続いて、情報提供装置１０は、所定の日時において訪問事象を訪問する利用者の共通属性に基づいて、訪問事象に対して属性を付与する（ステップＳ１０２）。すなわち、情報提供装置１０は、所定の日時における訪問対象の属性を設定する。続いて、情報提供装置１０は、処理対象となる利用者の経路検索のログを取得する（ステップＳ１０３）。そして、情報提供装置１０は、利用者が訪問する訪問対象を特定し（ステップＳ１０４）、特定した訪問対象に付与された属性に基づいて、処理対象となる利用者の属性を推定する（ステップＳ１０５）。すなわち、情報提供装置１０は、利用者が訪問する訪問対象に付与された属性であって、利用者がその訪問対象を訪問する日時における属性に基づいて、利用者の属性を推定する。そして、情報提供装置１０は、推定した属性を利用者に付与し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。
【０１２３】
〔４．変形例〕
上記では、情報提供装置１０による推定処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、情報提供装置１０が実行する推定処理のバリエーションについて説明する。
【０１２４】
〔４−１．日時の取り扱いについて〕
上述した例では、情報提供装置１０は、経路検索の結果として得られる到着日時を用いて、混雑が発生する日時を予測した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕが検索クエリとして入力した到着日時を用いて、混雑が発生する日時を予測してもよく、利用者Ｕが訪問する事象の所定の日時における属性を設定してもよい。
【０１２５】
また、情報提供装置１０は、近傍駅から事象の開催場所までの距離と、その駅に利用者Ｕが到着するであろう日時（例えば、経路検索の結果として得られる到着日時や検索クエリとして入力した到着日時）とに基づいて、利用者Ｕがその開催場所に到着すると予測される日時を推定し、推定した日時に基づいて、訪問対象の所定の日時における属性の設定を行ってもよい。すなわち、情報提供装置１０は、経路検索の結果に含まれる日時の情報のみならず、これらの情報から推定された利用者Ｕの到着日時に基づいて、訪問対象に対する所定の日時の属性の設定や混雑が発生する日時の予測を行ってもよい。
【０１２６】
〔４−２．装置構成〕
情報提供装置１０は、任意の数の端末装置１００と通信可能に接続されていてもよく、任意の数の検索サーバ２００やＳＮＳサーバ３００と通信可能に接続されていてもよい。また、情報提供装置１０は、電子メールの配信サーバ等と通信可能であってもよい。また、情報提供装置１０は、利用者Ｕの属性に応じて各種のコンテンツを配信する配信サーバと通信可能であってもよい。
【０１２７】
また、情報提供装置１０は、フロントエンドサーバと、各種の処理を実行するバックエンドサーバとにより実現されてもよい。このような場合、フロントエンドサーバには、図２に示す提供部４６が配置され、バックエンドサーバには、図２に示す取得部４１、予測部４２、付与部４３、特定部４４、および推定部４５が含まれることとなる。また、記憶部３０に登録された各データベース３１〜３３は、外部のストレージサーバによって管理されていてもよい。
【０１２８】
〔４−３．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１２９】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１３０】
また、上記してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１３１】
〔５．プログラム〕
また、上述した実施形態に係る情報提供装置１０は、例えば図８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
【０１３２】
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read  Only  Memory)、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。
【０１３３】
出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）やＤＶＩ（Digital  Visual  Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High  Definition  Multimedia  Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
【０１３４】
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact  Disc）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
【０１３５】
ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
【０１３６】
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
【０１３７】
例えば、コンピュータ１０００が情報提供装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムまたはデータ（例えば、処理モデルＭ１）を実行することにより、制御部４０の機能を実現する。コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、これらのプログラムまたはデータ（例えば、処理モデルＭ１）を一次記憶装置１０４０から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１３８】
〔６．効果〕
上述したように、情報提供装置１０は、利用者Ｕの将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、利用者Ｕの訪問対象を特定する。そして、情報提供装置１０は、特定される訪問対象に基づいて、利用者Ｕの属性を推定する。このため、情報提供装置１０は、利用者Ｕに対して、より強く興味関心を有すると推定される訪問対象、すなわち、行動につながる可能性の高い訪問対象に応じた属性を利用者Ｕに対して付与することができる。この結果、情報提供装置１０は、利用者の属性の推定精度を向上させることができる。
【０１３９】
また、情報提供装置１０は、行動予定情報に基づいて、利用者Ｕが訪問する場所を特定し、場所と対応する属性に基づいて、利用者Ｕの属性を推定する。また、情報提供装置１０は、行動予定情報に基づいて、利用者Ｕが参加する事象を特定し、事象と対応する属性に基づいて、利用者Ｕの属性を推定する。また、情報提供装置１０は、行動予定情報に基づいて、利用者Ｕが訪問する場所を特定し、特定した場所と紐付けられる事象を利用者Ｕが参加する事象として特定する。このため、情報提供装置１０は、行動につながる可能性の高い訪問対象に応じた属性を利用者Ｕの属性として推定することができる。
【０１４０】
また、情報提供装置１０は、行動予定情報に基づいて、利用者Ｕが訪問する場所と、その場所を訪問する日時とを特定し、特定した場所と紐付けられる事象であって、特定した日時に発生する事象を利用者Ｕが参加する事象として特定する。このため、情報提供装置１０は、利用者Ｕが訪問する事象が限定的な期間の間行われる場合や、同一の施設における異なる日時において異なる事象が開催されている場合等であっても、利用者Ｕの属性を適切に推定することができる。
【０１４１】
また、情報提供装置１０は、利用者Ｕが訪問する複数の訪問対象を特定し、複数の訪問対象の共通性に基づいて、利用者Ｕの属性を推定する。このため、情報提供装置１０は、利用者Ｕの属性の推定精度をさらに向上させることができる。
【０１４２】
また、情報提供装置１０は、訪問対象に基づいて、利用者Ｕの属性と、その利用者Ｕがその属性を有する確度とを推定する。また、情報提供装置１０は、利用者Ｕの位置情報の履歴に基づいて、その利用者Ｕが特定部により特定された訪問対象に訪問した場合には、その訪問対象に基づいて、利用者Ｕの属性を推定する。このため、情報提供装置１０は、利用者Ｕの属性をより適切に推定することができる。
【０１４３】
また、情報提供装置１０は、利用者Ｕが有する属性と訪問対象とに基づいて、その利用者Ｕが有する属性よりも詳細な属性を推定する。このため、情報提供装置１０は、利用者Ｕが有するより詳細な属性を推定することができる。
【０１４４】
また、情報提供装置１０は、利用者Ｕとは異なる利用者Ｕであって、特定部により特定される訪問対象に訪問する訪問利用者Ｕの属性に基づいて、利用者Ｕの属性を推定する。例えば、情報提供装置１０は、第１利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて特定された第１利用者の訪問対象に対し、その第１利用者の属性に応じた属性を付与する。そして、情報提供装置１０は、第２利用者の行動予定情報に基づいて、その第２利用者の訪問対象を特定し、第２利用者の訪問対象に対して付与された属性に基づいて、第２利用者の属性を推定する。このため、情報提供装置１０は、第２利用者の属性を適切に推定することができる。
【０１４５】
また、情報提供装置１０は、利用者Ｕの将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測し、混雑が生じると予測された場合は、所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者Ｕの情報に基づいて、その混雑の原因となる事象を特定し、その事象に対し、所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者Ｕの属性に応じた属性を付与する。このため、情報提供装置１０は、訪問対象に対して、より適切な属性を付与することができる。
【０１４６】
また、情報提供装置１０は、所定の場所における所定の日時の利用者Ｕの行動を示す行動予定情報と、その所定の場所における平均的な利用者Ｕの行動を示す行動予定情報との差に基づいて、所定の場所における所定の日時の混雑を予測する。このため、情報提供装置１０は、突発的に発生した異常混雑の原因となる事象に対し、より適切な属性を付与することができる。
【０１４７】
また、情報提供装置１０は、特定された訪問対象に対して予め設定された属性に基づいて、利用者Ｕの属性を推定する。このため、情報提供装置１０は、利用者Ｕの属性の推定精度を保つことができる。
【０１４８】
また、情報提供装置１０は、行動予定情報として、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、利用者Ｕの訪問対象を特定する。このため、情報提供装置１０は、位置情報等を収集することができない場合であっても、利用者Ｕの属性を適切に推定できる。
【０１４９】
また、情報提供装置１０は、推定された属性に応じた情報を提供する。このため、情報提供装置１０は、利用者Ｕの属性に応じた情報配信を実現できる。
【０１５０】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１５１】
また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、推定部は、推定手段や推定回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１５２】
１０  情報提供装置
２０  通信部
３０  記憶部
３１  利用者データベース
３２  経路検索ログデータベース
３３  訪問対象データベース
４０  制御部
４１  取得部
４２  予測部
４３  付与部
４４  特定部
４５  推定部
４６  提供部
１００  端末装置
２００  検索サーバ
３００  ＳＮＳサーバ
【図１】
2019049836.tif 000003
【図２】
2019049836.tif 000004
【図３】
2019049836.tif 000005
【図４】
2019049836.tif 000006
【図５】
2019049836.tif 000007
【図６】
2019049836.tif 000008
【図７】
2019049836.tif 000009
【図８】
2019049836.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成30年2月23日(2018.2.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１利用者が訪問した訪問対象に対し、当該第１利用者に対して予め推定された属性を付与する付与部と、
第２利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、当該第２利用者の訪問対象を特定する特定部と、
前記特定部により特定される訪問対象に対して付与された属性に基づいて、前記第２利用者の属性を推定する推定部と
を有することを特徴とする推定装置。
【請求項２】
前記特定部は、前記行動予定情報に基づいて、前記第２利用者が訪問する場所を特定し、
前記推定部は、前記場所と対応する属性に基づいて、前記第２利用者の属性を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記特定部は、前記行動予定情報に基づいて、前記第２利用者が参加する事象を特定し、
前記推定部は、前記事象と対応する属性に基づいて、前記第２利用者の属性を推定する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記特定部は、前記行動予定情報に基づいて、前記第２利用者が訪問する場所を特定し、特定した場所と紐付けられる事象を前記利用者が参加する事象として特定する
ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項５】
前記特定部は、前記行動予定情報に基づいて、前記第２利用者が訪問する場所と、当該場所を訪問する日時とを特定し、特定した場所と紐付けられる事象であって、特定した日時に発生する事象を前記第２利用者が参加する事象として特定する
ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項６】
前記特定部は、前記第２利用者が訪問する複数の訪問対象を特定し、
前記推定部は、複数の前記訪問対象の共通性に基づいて、前記第２利用者の属性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記訪問対象に基づいて、前記第２利用者の属性と、当該第２利用者がその属性を有する確度とを推定する
ことを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項８】
前記推定部は、前記第２利用者の位置情報の履歴に基づいて、当該第２利用者が前記特定部により特定された訪問対象に訪問した場合には、当該訪問対象に基づいて、前記第２利用者の属性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜７のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項９】
前記推定部は、前記第２利用者が有する属性と前記訪問対象とに基づいて、当該第２利用者が有する属性よりも詳細な属性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１０】
各利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する予測部
を有し、
前記付与部は、前記予測部により混雑が生じると予測された所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる前記第１利用者の情報に基づいて特定された当該混雑の原因となる事象に対し、前記所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる前記第２利用者の属性に応じた属性を付与する
ことを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１１】
前記予測部は、前記所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報と、当該所定の場所における平均的な利用者の行動を示す行動予定情報との差に基づいて、前記所定の場所における所定の日時の混雑を予測する
ことを特徴とする請求項１０に記載の推定装置。
【請求項１２】
前記推定部は、前記特定部により特定された訪問対象に対して予め設定された属性に基づいて、前記第２利用者の属性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜１１のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１３】
前記特定部は、前記行動予定情報として、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、前記第２利用者の訪問対象を特定する
ことを特徴とする請求項１〜１２のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１４】
前記推定部により推定された属性に応じた情報を提供する提供部
を有することを特徴とする請求項１〜１３のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１５】
特定装置が実行する特定方法であって、
第１利用者が訪問した訪問対象に対し、当該第１利用者に対して予め推定された属性を付与する付与工程と、
第２利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、当該第２利用者の訪問対象を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定される訪問対象に対して付与された属性に基づいて、前記第２利用者の属性を推定する推定工程と
を含むことを特徴とする推定方法。
【請求項１６】
第１利用者が訪問した訪問対象に対し、当該第１利用者に対して予め推定された属性を付与する付与手順と、
第２利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、当該第２利用者の訪問対象を特定する特定手順と、
前記特定手順により特定される訪問対象に対して付与された属性に基づいて、前記第２利用者の属性を推定する推定手順と
をコンピュータに実行させるための推定プログラム。