(57)【要約】【課題】移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の多い地点の情報を提供することによって、乗車率向上を図る。【解決手段】サービス利用者から投稿された過去の投稿文を収集し、収集した投稿文で出現頻度の高い語を前兆語として抽出し、前兆語と共起する語で出現頻度の高い語を前兆共起語として抽出し、抽出した前兆語および前兆共起語を保存する前兆語等特定部３と、インターネットへ投稿された投稿文から、前兆語を含む投稿文を抽出し、前兆語を含む投稿文を投稿した投稿者の過去の投稿文を収集する投稿文収集部５と、投稿者の過去の投稿文に前兆共起語が含まれているかどうかを判定し、投稿者の過去の投稿文に前兆共起語が含まれている場合、投稿者を移動可能なサービスの利用可能性がある見込客とし、見込客が投稿した投稿文に付随する位置情報から見込客の投稿場所を推定する利用客抽出部７と、を備える。【選択図】図１
2015049813.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の存在位置を推定し、前記推定した見込客の位置情報を提供する情報提供システムであって、
インターネットへの投稿文のうち、サービス利用者から投稿された過去の投稿文を収集し、前記収集した投稿文で出現頻度の高い語を前兆語として抽出し、さらに前記前兆語と共起する語で出現頻度の高い語を前兆共起語として抽出し、前記抽出した前兆語および前兆共起語を保存する前兆語等特定部と、
インターネットへ投稿された投稿文から、前記前兆語を含む投稿文を抽出すると共に、前記前兆語を含む投稿文を投稿した投稿者の過去の投稿文を収集する投稿文収集部と、
前記投稿者の過去の投稿文に前記前兆共起語が含まれているかどうかを判定し、前記判定の結果、前記投稿者の過去の投稿文に前記前兆共起語が含まれている場合、前記投稿者をサービスの利用可能性がある見込客とし、前記見込客が投稿した投稿文に付随する位置情報から前記見込客の投稿場所を推定する利用客抽出部と、を備え、
前記推定した投稿場所を情報表示機器に提供することを特徴とする情報提供システム。
【請求項２】
各地点の気象情報、交通機関の運行情報、イベントの開催情報および人口密度のうち少なくとも一つ以上の情報を収集する周辺環境抽出部を更に備え、
前記情報収集地点を、前記情報表示機器に提供することを特徴とする請求項１記載の情報提供システム。
【請求項３】
前記前兆語等特定部は、前記前兆語を含む投稿文のうち、サービスを利用していない投稿者を抽出し、前記サービスを利用していない投稿者から投稿された投稿文の前後の投稿文を抽出し、共起頻度の高い語を非サービス利用投稿者の共起語として抽出し、前記前兆共起語から前記非サービス利用投稿者の共起語を削除することを特徴とする請求項１記載の情報提供システム。
【請求項４】
前記推定した投稿場所を地図データに重畳させて前記情報表示機器に提供することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報提供システム。
【請求項５】
移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の存在位置を推定し、前記推定した見込客の位置情報を提供する情報提供システムのプログラムであって、
インターネットへの投稿文のうち、サービス利用者から投稿された過去の投稿文を収集し、前記収集した投稿文で出現頻度の高い語を前兆語として抽出し、さらに前記前兆語と共起する語で出現頻度の高い語を前兆共起語として抽出し、前記抽出した前兆語および前兆共起語を保存する処理と、
インターネットへ投稿された投稿文から、前記前兆語を含む投稿文を抽出すると共に、前記前兆語を含む投稿文を投稿した投稿者の過去の投稿文を収集する処理と、
前記投稿者の過去の投稿文に前記前兆共起語が含まれているかどうかを判定する処理と、
前記判定の結果、前記投稿者の過去の投稿文に前記前兆共起語が含まれている場合、前記投稿者をサービスの利用可能性がある見込客とし、前記見込客が投稿した投稿文に付随する位置情報から前記見込客の投稿場所を推定する処理と、
前記推定した投稿場所を情報表示機器に提供する処理と、の一連の処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項６】
移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の存在位置を推定し、前記推定した見込客の位置情報を提供する情報提供方法であって、
インターネットへの投稿文のうち、サービス利用者から投稿された過去の投稿文を収集し、前記収集した投稿文で出現頻度の高い語を前兆語として抽出し、さらに前記前兆語と共起する語で出現頻度の高い語を前兆共起語として抽出し、前記抽出した前兆語および前兆共起語を保存するステップと、
インターネットへ投稿された投稿文から、前記前兆語を含む投稿文を抽出すると共に、前記前兆語を含む投稿文を投稿した投稿者の過去の投稿文を収集するステップと、
前記投稿者の過去の投稿文に前記前兆共起語が含まれているかどうかを判定し、前記判定の結果、前記投稿者の過去の投稿文に前記前兆共起語が含まれている場合、前記投稿者をタクシーの乗車可能性がある見込客とし、前記見込客が投稿した投稿文に付随する位置情報から前記見込客の投稿場所を推定するステップと、
前記推定した投稿場所を情報表示機器に提供するステップと、を少なくとも含むことを特徴とする情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の存在位置を推定し、推定した見込客の位置情報を提供する情報提供システムおよびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、従来から、タクシーの配車方法についての技術が提案されている。例えば、特許文献１では、雨が降っているか、または降っていないという転記情報と人口密集度とを利用してタクシーを配車すべき場所を特定し、配車する技術が提案されている。特許文献１では、駅改札利用者やイベントの開催などを“人口密集地”としている。例えば、雨が降っており、かつ、人口密度の高い場所は、タクシーへの乗車を希望する人が多く集まっていると考えられるため、特許文献１記載の技術では、その場所を特定し、特定した地点にタクシーを配車する指示を行なうことによって、見込客を効率的に獲得しようとしている。
【０００３】
また、特許文献２では、ユーザによって記述された文（テキスト）から、ユーザの日常的な習慣を特定し、その習慣に起因して将来的に生ずると考えられる結果を予測する予測プログラムが提案されている。例えば、偏頭痛の前には、偏頭痛の人に習慣的な行動に関する情報がＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）に投稿されている。それを利用することで、そのユーザはもうすぐ偏頭痛になりそうであると予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２８８６８７号公報
【特許文献２】特開２０１２−１５０７５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の技術では、検出する配車地点に限りがあり、精度が低い。そのため、タクシーへの乗車の確率を高めることが難しく、タクシーへの乗車可能性がある見込客を逃している可能性が高い。このため、タクシーを含み、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客を推定することができるシステムの提案が望まれる。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の多い地点の情報を提供することによって、利用率向上を図ることができる情報提供システム、プログラムおよび情報提供方法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】
【０００７】
（１）上記の目的を達成するために、本発明は、以下のような手段を講じた。すなわち、本発明の情報提供システムは、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の存在位置を推定し、前記推定した見込客の位置情報を提供する情報提供システムであって、インターネットへの投稿文のうち、サービス利用者から投稿された過去の投稿文を収集し、前記収集した投稿文で出現頻度の高い語を前兆語として抽出し、さらに前記前兆語と共起する語で出現頻度の高い語を前兆共起語として抽出し、前記抽出した前兆語および前兆共起語を保存する前兆語等特定部と、インターネットへ投稿された投稿文から、前記前兆語を含む投稿文を抽出すると共に、前記前兆語を含む投稿文を投稿した投稿者の過去の投稿文を収集する投稿文収集部と、前記投稿者の過去の投稿文に前記前兆共起語が含まれているかどうかを判定し、前記判定の結果、前記投稿者の過去の投稿文に前記前兆共起語が含まれている場合、前記投稿者をサービスの利用可能性がある見込客とし、前記見込客が投稿した投稿文に付随する位置情報から前記見込客の投稿場所を推定する利用客抽出部と、を備え、前記推定した投稿場所を情報表示機器に提供することを特徴とする。
【０００８】
このように、インターネットへの投稿文のうち、サービス利用者から投稿された過去の投稿文を収集し、収集した投稿文で出現頻度の高い語を前兆語として抽出し、さらに前兆語と共起する語で出現頻度の高い語を前兆共起語として抽出し、抽出した前兆語および前兆共起語を保存し、インターネットへ投稿された投稿文から、前兆語を含む投稿文を抽出すると共に、前兆語を含む投稿文を投稿した投稿者の過去の投稿文を収集し、投稿者の過去の投稿文に前兆共起語が含まれているかどうかを判定し、判定の結果、投稿者の過去の投稿文に前兆共起語が含まれている場合、投稿者をサービスの利用可能性がある見込客とし、見込客が投稿した投稿文に付随する位置情報から前記見込客の投稿場所を推定するので、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の多い地点を高精度に検出することが可能となる。また、推定した投稿場所を情報表示機器に提供するので、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の多い地点でサービスを提供することが可能となり、サービスの利用率向上を図ることが可能となる。
【０００９】
（２）また、本発明の情報提供システムは、各地点の気象情報、交通機関の運行情報、イベントの開催情報および人口密度のうち少なくとも一つ以上の情報を収集する周辺環境抽出部を更に備え、前記情報収集地点を、前記情報表示機器に提供することを特徴とする。
【００１０】
このように、各地点の気象情報、交通機関の運行情報、イベントの開催情報および人口密度のうち少なくとも一つ以上の情報を収集するので、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の存在地点を高精度に検出することが可能となる。
【００１１】
（３）また、本発明の情報提供システムにおいて、前記前兆語等特定部は、前記前兆語を含む投稿文のうち、サービスを利用していない投稿者を抽出し、前記サービスを利用していない投稿者から投稿された投稿文の前後の投稿文を抽出し、共起頻度の高い語を非サービス利用投稿者の共起語として抽出し、前記前兆共起語から前記非サービス利用投稿者の共起語を削除することを特徴とする。
【００１２】
このように、前記前兆語を含む投稿文のうち、サービスを利用していない投稿者を抽出し、前記サービスを利用していない投稿者から投稿された投稿文の前後の投稿文を抽出し、共起頻度の高い語を非サービス利用投稿者の共起語として抽出し、前記前兆共起語から前記非サービス利用投稿者の共起語を削除するので、誤差の影響を小さくすることが可能となり、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の存在地点の検出の精度をより高めることが可能となる。
【００１３】
（４）また、本発明の情報提供システムは、前記推定した投稿場所を地図データに重畳させて前記情報表示機器に提供することを特徴とする。
【００１４】
このように、推定した投稿場所を地図データに重畳させて情報表示機器に提供するので、移動可能なサービスの提供者は、効率的に移動し、サービスの利用率向上を図ることが可能となる。
【００１５】
（５）また、本発明のプログラムは、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の存在位置を推定し、前記推定した見込客の位置情報を提供する情報提供システムのプログラムであって、インターネットへの投稿文のうち、サービス利用者から投稿された過去の投稿文を収集し、前記収集した投稿文で出現頻度の高い語を前兆語として抽出し、さらに前記前兆語と共起する語で出現頻度の高い語を前兆共起語として抽出し、前記抽出した前兆語および前兆共起語を保存する処理と、インターネットへ投稿された投稿文から、前記前兆語を含む投稿文を抽出すると共に、前記前兆語を含む投稿文を投稿した投稿者の過去の投稿文を収集する処理と、前記投稿者の過去の投稿文に前記前兆共起語が含まれているかどうかを判定する処理と、前記判定の結果、前記投稿者の過去の投稿文に前記前兆共起語が含まれている場合、前記投稿者をサービスの利用可能性がある見込客とし、前記見込客が投稿した投稿文に付随する位置情報から前記見込客の投稿場所を推定する処理と、前記推定した投稿場所を情報表示機器に提供する処理と、の一連の処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１６】
このように、インターネットへの投稿文のうち、サービス利用者から投稿された過去の投稿文を収集し、収集した投稿文で出現頻度の高い語を前兆語として抽出し、さらに前兆語と共起する語で出現頻度の高い語を前兆共起語として抽出し、抽出した前兆語および前兆共起語を保存し、インターネットへ投稿された投稿文から、前兆語を含む投稿文を抽出すると共に、前兆語を含む投稿文を投稿した投稿者の過去の投稿文を収集し、投稿者の過去の投稿文に前兆共起語が含まれているかどうかを判定し、判定の結果、投稿者の過去の投稿文に前兆共起語が含まれている場合、投稿者をサービスの利用可能性がある見込客とし、見込客が投稿した投稿文に付随する位置情報から前記見込客の投稿場所を推定するので、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の多い地点を高精度に検出することが可能となる。また、推定した投稿場所を情報表示機器に提供するので、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の多い地点でサービスを提供することが可能となり、サービスの利用率向上を図ることが可能となる。
【００１７】
（６）また、本発明の情報提供方法は、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の存在位置を推定し、前記推定した見込客の位置情報を提供する情報提供方法であって、インターネットへの投稿文のうち、サービス利用者から投稿された過去の投稿文を収集し、前記収集した投稿文で出現頻度の高い語を前兆語として抽出し、さらに前記前兆語と共起する語で出現頻度の高い語を前兆共起語として抽出し、前記抽出した前兆語および前兆共起語を保存するステップと、インターネットへ投稿された投稿文から、前記前兆語を含む投稿文を抽出すると共に、前記前兆語を含む投稿文を投稿した投稿者の過去の投稿文を収集するステップと、前記投稿者の過去の投稿文に前記前兆共起語が含まれているかどうかを判定し、前記判定の結果、前記投稿者の過去の投稿文に前記前兆共起語が含まれている場合、前記投稿者をタクシーの乗車可能性がある見込客とし、前記見込客が投稿した投稿文に付随する位置情報から前記見込客の投稿場所を推定するステップと、前記推定した投稿場所を情報表示機器に提供するステップと、を少なくとも含むことを特徴とする。
【００１８】
このように、インターネットへの投稿文のうち、サービス利用者から投稿された過去の投稿文を収集し、収集した投稿文で出現頻度の高い語を前兆語として抽出し、さらに前兆語と共起する語で出現頻度の高い語を前兆共起語として抽出し、抽出した前兆語および前兆共起語を保存し、インターネットへ投稿された投稿文から、前兆語を含む投稿文を抽出すると共に、前兆語を含む投稿文を投稿した投稿者の過去の投稿文を収集し、投稿者の過去の投稿文に前兆共起語が含まれているかどうかを判定し、判定の結果、投稿者の過去の投稿文に前兆共起語が含まれている場合、投稿者をサービスの利用可能性がある見込客とし、見込客が投稿した投稿文に付随する位置情報から前記見込客の投稿場所を推定するので、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の多い地点を高精度に検出することが可能となる。また、推定した投稿場所を情報表示機器に提供するので、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の多い地点でサービスを提供することが可能となり、サービスの利用率向上を図ることが可能となる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の多い地点を高精度に検出することが可能となる。また、推定した投稿場所を情報表示機器に提供するので、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の多い地点でサービスを提供することが可能となり、サービスの利用率向上を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本実施形態に係る情報提供システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る情報提供システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】投稿文の一例を示す図である。
【図４Ａ】収集した投稿文の一例を示す図である。
【図４Ｂ】１データとした投稿文の例を示す図である。
【図４Ｃ】「電車」を含むタクシーに乗車した人の投稿文を示す図である。
【図４Ｄ】「電車」を含むタクシーに乗らなかった人の投稿文を示す図である。
【図４Ｅ】タクシーに乗車した人の投稿文の一例を示す図である。
【図４Ｆ】タクシーに乗車しなかった人の投稿文の一例を示す図である。
【図５Ａ】タクシーへの乗車希望者の存在位置の推定結果を、一定領域毎の度数で表わした図である。
【図５Ｂ】タクシーへの乗車希望者の存在位置の推定結果の等度数である点を結んだ表示例である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本実施形態に係る情報提供システムは、インターネットへの投稿および外部情報を利用して、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の存在位置を推定し、前記推定した見込客の位置情報を提供する。より具体的には、タクシーへの乗車可能性がある見込客、また、屋台によるラーメンやおでんの提供のように、移動可能なサービスの利用可能性がある見込客の多い地点を検出する。さらに、移動式の基地局の配置場所を決定する。本実施形態では、タクシーを例にとって説明するが、本発明は、これに限定されるわけではない。
【００２２】
“Ｔｗｉｔｔｅｒ”などのミニブログなどの投稿文において、タクシー乗車前には特徴的な語が出現する。例えば、イベントに参加して疲れており、また、雨が降っている時に荷物がたくさんあり、また、遅刻して焦っており、また、人身事故等により鉄道が停止して帰宅することができないといった場合に、タクシーの利用率が増加する。このように、タクシーに乗る前に特徴的に現れる語を含む文を投稿した人物は、タクシーに乗ると仮定することができる。本実施形態では、これを利用して、投稿文からタクシー乗車見込客を検出する。
【００２３】
図１は、本実施形態に係る情報提供システムの概略構成を示すブロック図である。サービス利用見込客検出サーバ１は、ミニブログサーバ２から、インターネットに投稿された投稿文を収集する。前兆語等特定部３は、タクシーに乗る前に特徴的に投稿される語を特定する。前兆語および前兆共起語は、タクシーに乗車した利用者の投稿文から抽出する。予めシステム管理者が指定した語を含む投稿文を収集し、収集した投稿文から前兆語となる語を抽出する。例えば、タクシーに乗車した利用者の１割以上の人が共通して投稿した語とする。次に、前兆語の中から、タクシーに乗る人特有の語（前兆共起語）を抽出する。この前兆語の特定は、１回の検出毎に実施するものではなく、一度作成すれば何度でも利用できる。数ヶ月に１回程度更新してもよい。
【００２４】
投稿文収集部５は、検出対象となる投稿文を収集する。すなわち、前兆語を含む投稿文を抽出すると伴に、その投稿者の過去の投稿文を収集する。利用客抽出部７は、投稿文収集部５が収集した過去の投稿文中から、前兆共起語が含まれている文を投稿した利用客を抽出する。
【００２５】
周辺環境抽出部９は、交通情報ＤＢ１１、イベント情報ＤＢ１３および気象情報ＤＢ１５を用いて、投稿者の過去の投稿文中に、周辺環境に対する語が含まれるかどうかを判定する。周辺環境に対する語とは、気象、交通、イベント、人口密度の高い場所等を指す。以下、各語の例を上げて説明する。“気象”は、雨、大雨、雷など、悪天候を表す。“交通”は、遅れ、事故、見合わせなど、交通が正常でない状態を表す。“イベント”は、コンサート、花火、展示会など、大人数が集まるようなイベントを表す。“人口密度の高い場所”は、位置情報付き投稿文やチェックインサービスのデータから得られる場所名、建物名、地名などを表わす。周辺環境抽出部９は、投稿文収集部５が収集した過去の投稿文中から、周辺環境語が含まれる文を投稿した人物を抽出する。周辺環境の収集例は、以下の通りである。
【００２６】
すなわち、“気象情報収集”は、気象情報（降水量、降雪量、雷の有無など）を取得することで、各地の気象情報を収集する。また、位置情報付きの投稿文を利用してもよい。“交通情報収集”は、交通機関に関する情報を収集する。例えば、人身事故などによる電車の運転見合わせなどの情報を収集する。収集方法は、交通機関が発表する情報を利用したり、インターネット上への投稿文を利用したりすることもできる。また、駅の情報（駅名、経緯度、路線名）も取得しておく。“イベント情報収集”については、ライブやスポーツイベントといった計画されたイベント（計画的イベント）を指す。計画的イベントの情報が多数登録されているイベント情報サイト、東京ドームなどのイベント開催地のホームページ上にあるイベントスケジュールページから、イベントに関する情報（イベントタイトル、イベント開催地、イベント開催期間）を収集する。“人口密度の高い場所”は、Ｔｗｉｔｔｅｒやｆｏｕｒｓｑｕａｒｅのように、リアルタイムに投稿可能なシステムから以下のデータを収集する。ある一定時間内に投稿された位置情報付きのテキスト文を収集し、投稿場所が密集している地点を検出する。例えば、ＤＢＳＣＡＮによるクラスタリングを利用して密集地点を検出する。
【００２７】
また、イベント情報に関して、位置情報を利用して周辺で開催されているイベント情報を得ることもできる。まず、投稿者の場所を推定し、その場所で開催されているイベントをイベントＤＢと照合することで、イベント情報が得られる。具体的には、投稿者の過去投稿文から、位置に関する情報を抽出する。この時、経緯度、あるいは、投稿文中の地名を抽出することで、投稿者の位置情報を取得する。次に、得られた位置情報を元に、イベント情報サイトなどのイベントＤＢから、投稿者の位置周辺でイベントが開催されているかどうか判定する。該当するイベントがあればタクシー乗車希望者であると推定する。
【００２８】
なお、屋台の一例である、屋台ラーメンの場合も同様にして、これから行こうとしている場所を特定し、その場所に屋台を配置することで顧客の増加が期待できる。さらに、移動式基地局も同様にして、これから行こうとしている場所を特定し、その場所に移動式基地局を配置することで、人口増加や悪天候時に発生する通信ネットワークの繋がりにくさを軽減することができる。
【００２９】
サービス利用見込客検出システム１は、タクシーへの乗車希望者の存在位置を示す情報を情報表示機器１７に出力し、情報表示機器１７は、与えられた情報を画面に表示する。
【００３０】
次に、以上のように構成された本実施形態に係る情報提供システムの動作について説明する。図２は、本実施形態に係る情報提供システムの動作の一例を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１からステップＳ３において、前兆語・前兆共起語の特定を行なう。すなわち、前兆語等特定部３において、タクシーに乗る前に特徴的に投稿される語を特定する。
【００３１】
すなわち、タクシー乗客投稿文の収集を行なう（ステップＳ１）。ここでは、例えば、図３に示すように、タクシーに乗った人の乗車前から降車後の投稿文を大規模に収集する。例えば、タクシーに乗車したＡ子の投稿文から、タクシー乗車前の投稿文を収集する場合、図４Ａに示すような１から５の投稿文を収集する。そして、この１から５の投稿文を１データとする。この操作を繰り返し、タクシー乗車前の投稿文を大規模に収集する。その結果、図４Ｂに示すようなデータを収集することができる。
【００３２】
次に、出現頻度の高い語（前兆語）を抽出する（ステップＳ２）。ここでは、ステップＳ１で収集した投稿文から、頻出する語を抽出する。データを形態素解析して単語に分割し、各語の頻出回数をデータ毎にカウントする。どのユーザにも共通して出現する単語を前兆語とし、出現頻度の高い順に並べる。図４Ｂに示すように、例えば、「電車」という語が頻出していることから、「電車」を前兆語とする。
【００３３】
次に、出現頻度の高い語と共起する語（前兆共起語）を抽出する（ステップＳ３）。ここでは、タクシーに乗る人が特徴的に用いる語を抽出するため、タクシーに乗る人の頻出語から、タクシーに乗らない人の頻出語を取り除く。以下、具体的に説明する。
【００３４】
まず、タクシーに乗る人の頻出語を抽出する。すなわち、ステップＳ２で抽出した前兆語と共起する語（前兆共起語とする）を抽出し、その出現回数をカウントする。前兆語毎に出現回数の合計を算出し、頻度の高い順に並べる。例えば、前兆語を「電車」とした場合、「電車」を含むタクシーに乗車した人の投稿文を、図４Ｃに示す。
【００３５】
図４Ｃに示す例の中から、頻出する語を調べると、「遅」、「遅延」、「止ま」、「動か」、「終わった」、「いった」、「間に合わ」、「乗り遅れ」、「飲んだ」、「飲み過ぎ」、「予定」等が得られる。
【００３６】
次に、タクシーに乗らない人の頻出語を抽出する。ステップＳ２の頻出語を含む投稿文を投稿サイトから収集し、その中からタクシーに乗車していないユーザを抽出する。次に、その投稿文の前後の投稿文を収集し、共起頻度の高い語をカウントする。例えば、前兆語を「電車」とした場合、「電車」を含むタクシーに乗らなかった人の投稿文を、図４Ｄに示す。
【００３７】
図４Ｄに示す例の中から頻出する語を調べると、「なう」、「到着」、「遅」、「遅延」、「止ま」、「動か」、「満員」等が得られる。次に、前兆共起語を抽出するため、タクシー乗客の前兆共起語から、非タクシー乗客の共起語を削除する。上記の例では、「終わった」、「いった」、「間に合わ」、「乗り遅れ」、「飲んだ」、「飲み過ぎ」、「予定」等が前兆共起語となる。以上のステップＳ１〜ステップＳ３により、前兆語と前兆共起語が作成される。
【００３８】
次に、ステップＳ４からステップＳ５において、投稿文の収集を行なう。すなわち、投稿文収集部５において、前兆語を含む投稿文を抽出し（ステップＳ４）、その投稿者の過去の投稿文を収集する（ステップＳ５）。対象に応じて収集する投稿文数は異なるが、タクシーの場合は経験的に前後１．５時間ずつ、計３時間とした。図４Ｅは、タクシーに乗車した人の投稿文の一例を示し、図４Ｆは、タクシーに乗車しなかった人の投稿文の一例を示す。これらの２例とも、「電車」という前兆語を含む投稿文の前後１．５時間以内に投稿された投稿文を集めたものである。
【００３９】
図４Ｅに示すように、「電車」という前兆語が出現した投稿者の前後１．５時間以内の投稿文に、「予定」、「間に合わ」という前兆共起語が含まれるため、１４：２８時点でタクシーに乗車すると予測する。一方、図４Ｆに示すように、「電車」という前兆語が出現した投稿者の前後１．５時間以内の投稿文に、前兆共起語（「終わった」、「いった」、「間に合わ」、「乗り遅れ」、「飲んだ」、「飲み過ぎ」、「予定」）が含まれないため、この投稿者はタクシーに乗車する確率が低いため、サービス利用者として抽出しない。
【００４０】
次に、利用客抽出部７において、投稿文収集部５が収集した過去の投稿文中から、前兆共起語が含まれている文を投稿した人物を抽出する（ステップＳ６、ステップＳ７）。抽出した投稿者を、タクシー見込客として抽出する。次に、タクシー見込み客の投稿文から経緯度や地名などの位置情報を抽出して場所を特定する（ステップＳ１０）。図４Ｅに示す例では、前兆共起語「予定」、「間に合わ」を含む投稿文があるため、タクシー見込み客として抽出する。しかし、図４Ｆに示す例では、前兆共起語を含む投稿文がないため、タクシー見込み客ではないと判断する。さらに、図４Ｅに示すように、見込み客として判断された場合、「新宿なう」と投稿しているため、現在地は新宿であると推測する。
【００４１】
ステップＳ６において、投稿者の過去の投稿文の中に、前兆共起語を含まない場合は、ステップＳ８に遷移し、投稿者の過去の投稿文の中に、周辺環境語を含むかどうかを判断する（ステップＳ８）。投稿者の過去の投稿文の中に、周辺環境語を含む場合は、タクシーへの乗車希望者であると判断する（ステップＳ９）。
【００４２】
ステップＳ１０において、タクシーへの乗車希望者の存在位置を推定し、その位置情報を情報表示機器１７へ出力する。図５Ａは、タクシーへの乗車希望者の存在位置の推定結果を、一定領域毎の度数（例えば、人数）で表わした図である。また、図５Ｂは、タクシーへの乗車希望者の存在位置の推定結果の等度数である点を結んだ表示例である。このように表示することによって、タクシーへの乗車可能性がある見込客の多い地点を高精度に検出することが可能となる。また、推定した投稿場所を情報表示機器に提供するので、タクシーへの乗車可能性がある見込客の多い地点にタクシーを配車したり、効率的な流し運転をしたりすることが可能となり、タクシーへの乗車率向上を図ることが可能となる。
【００４３】
以上説明したように、本実施形態に係る情報提供システムによれば、前兆語等特定部３が、ミニブログサーバ２に蓄積されたインターネットへの投稿文のうち、タクシー利用者から投稿された過去の投稿文を収集し、収集した投稿文で出現頻度の高い語を前兆語として抽出し、さらに前兆語と共起する語で出現頻度の高い語を前兆共起語として抽出し、抽出した前兆語および共起語を保存する。投稿文収集部５が、一定期間内にインターネットへ投稿された投稿文から、前兆語を含む投稿文を抽出すると共に、前兆語を含む投稿文を投稿した投稿者の過去の投稿文を収集する。前兆共起語抽出部７が、投稿者の過去の投稿文に前兆共起語が含まれているかどうかを判定し、判定の結果、投稿者の過去の投稿文に前兆共起語が含まれている場合、投稿者をタクシーの乗車可能性がある見込客とし、見込客が投稿した投稿文に付随する位置情報から見込客の投稿場所を推定する。これにより、タクシーへの乗車可能性がある見込客の多い地点を高精度に検出することが可能となる。また、推定した投稿場所を情報表示機器に提供するので、タクシーへの乗車可能性がある見込客の多い地点にタクシーを配車したり、効率的な流し運転をしたりすることが可能となり、タクシーへの乗車率向上を図ることが可能となる。
【符号の説明】
【００４４】
１  サービス利用見込客検出システム
２  ミニブログサーバ
３  前兆語等特定部
５  投稿文収集部
７  利用客抽出部
９  周辺環境抽出部
１１  交通情報ＤＢ
１３  イベント情報ＤＢ
１３  気象情報ＤＢ
１７  情報表示機器
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図４Ｅ】
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【図４Ｆ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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