(57)【要約】【課題】人々の移動データを用いて人々が移動先に滞在した目的別の行動範囲のパタンを低コストで分析する技術を提供する。【解決手段】本発明に係るエリア分析システムは、移動データから人々が滞在したエリアを個人毎に抽出して当該エリアの滞在目的を推定し、滞在したエリアから構成される個人の行動範囲を滞在目的別に生成し、行動範囲内の移動量に基づき行動範囲の方角を相対化して人々の行動範囲のパタンを抽出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の移動履歴を含む履歴データを読み込み、所定の処理を実行するプロセッサを少なくとも有し、
前記プロセッサは、
前記履歴データをもとに、前記移動体を携行した個人の滞在場所を抽出する滞在抽出処理と、
前記滞在抽出処理によって抽出した前記滞在場所における滞在頻度を求め、当該滞在頻度に基づいて、滞在目的別に個人の拠点となっている場所を推定する拠点推定処理と、
前記滞在目的別の拠点の情報に基づいて前記個人の滞在目的別の移動量を移動した位置毎に集計して、前記移動した位置毎に集計した移動量の合計に基づいて前記移動した位置の絶対的な方角を相対化して、前記移動した位置毎に集計し絶対的な方角を相対化した滞在目的別の移動量を個人の行動範囲の特徴量とし、前記個人の集合に属する前記個人の行動範囲の特徴量を用いて前記個人の集合の行動範囲パタンを出力する情報提供処理を実行することを特徴とする情報分析システム。
【請求項２】
請求項１に記載の情報分析システムにおいて、
前記移動体は、位置情報を特定可能な移動物であって、
前記履歴データには、携帯情報端末の通信基地局接続ログやカープローブデータ、交通系ＩＣカードの利用履歴、自動車に設置されたセンサによるセンサデータを含むことを特徴とする情報分析システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の情報分析システムにおいて、
前記履歴データには、前記移動体を携行する個人の属性情報を含むことを特徴とする情報分析システム。
【請求項４】
請求項１に記載の情報分析システムにおいて、
前記プロセッサはさらに、
前記滞在目的別の行動範囲の特徴量を表すベクトルを生成する行動範囲ベクトル生成処理と、
前記行動範囲ベクトルをクラスタリングすることにより行動範囲のパタンを抽出する行動範囲パタン抽出処理と、を含むことを特徴とする情報分析システム。
【請求項５】
請求項１に記載の情報分析システムにおいて、
前記プロセッサは、複数の前記移動体からの前記履歴データの読み込みが可能であり、
前記複数の前記移動体からの前記履歴データをもとに、前記個人毎の滞在目的別の拠点の情報を求め、前記滞在場所に滞在した人集団の前記滞在目的別の拠点の範囲を前記滞在場所の行動範囲として行動範囲内の移動量を集計し、当該移動量の情報に基づいて前記滞在場所の行動範囲の絶対的な方角を相対化して、前記滞在場所毎に前記滞在目的別の前記行動範囲のパタンを出力することを特徴とする情報分析システム。
【請求項６】
請求項３に記載の情報分析システムを用いた分析サービスシステムにおいて、
条件入力端末を備え、
前記条件入力端末を介した、分析対象者の属性を含む抽出条件の設定を受け付けると、
前記プロセッサは、
当該抽出条件に合致する履歴データを複数抽出し、
抽出した当該履歴データごとに前記行動範囲パタンを求め、
所定のタイプごとに分類、出力することを特徴とする分析サービスシステム。
【請求項７】
請求項６に記載の分析サービスシステムにおいて、
前記分析対象者の属性には、年代、性別、居住地、拠点の内、少なくとも一を含むことを特徴とする分析サービスシステム。
【請求項８】
請求項６に記載の分析サービスシステムにおいて、
さらに、前記個人ごとの行動範囲のパタンを記憶する記憶装置を有し、
前記分析対象者の属性に代えて、前記抽出条件として、行動範囲を含む設定を受け付けると、
前記プロセッサは、
当該抽出条件に合致する行動範囲パタンを複数抽出し、
所定のタイプごとに分類、出力することを特徴とする分析サービスシステム。
【請求項９】
プロセッサによって  移動体の移動履歴を含む移動履歴を含む履歴データを分析し、当該分析結果を提供する情報分析方法であって、
前記プロセッサが、
前記履歴データをもとに、前記移動体を携行した個人の滞在場所を抽出する滞在抽出処理ステップと、
前記滞在抽出処理ステップによって抽出した前記滞在場所における滞在頻度を求め、当該滞在頻度に基づいて、滞在目的別に個人の拠点となっている場所を推定する拠点推定処理ステップと、
前記滞在目的別の拠点の情報に基づいて前記個人の滞在目的別の移動量を移動した位置毎に集計して、前記移動した位置毎に集計した移動量の合計に基づいて前記移動した位置の絶対的な方角を相対化して、前記移動した位置毎に集計し絶対的な方角を相対化した滞在目的別の移動量を個人の行動範囲の特徴量とし、前記個人の集合に属する前記個人の行動範囲の特徴量を用いて前記個人の集合の行動範囲パタンを出力する情報提供処理ステップを含むことを特徴とする情報分析方法。
【請求項１０】
プロセッサによって人集団の移動履歴を含む履歴データを分析し、当該分析結果を提供する情報分析方法であって、
前記プロセッサが、前記履歴データと予め用意された滞在場所のカテゴリデータとを照合することにより、前記人集団に属する人物の滞在場所を抽出する滞在抽出処理ステップと、
前記滞在抽出処理ステップで抽出した前記滞在場所における、前記人集団に含まれる個人毎の滞在頻度を求め、当該個人毎の滞在頻度に基づいて、予め用意された滞在目的別に各個人の拠点となっている場所を推定する拠点推定処理ステップと、
前記個人毎の滞在目的別の拠点の情報に基づいて前記個人毎に滞在目的別の移動量を移動した位置毎に集計して、前記移動した位置毎に集計した移動量の合計に基づいて前記移動した位置の絶対的な方角を相対化して、前記個人毎に前記滞在目的別の行動範囲の特徴量を表すベクトルを生成する行動範囲ベクトル生成処理ステップと、
前記行動範囲ベクトルをクラスタリングして行動範囲のパタンを抽出する行動範囲パタン抽出処理ステップと、前記抽出した行動範囲のパタンを提供する情報提供処理ステップと、
を含むことを特徴とする情報分析方法。
【請求項１１】
プロセッサによって人集団の移動履歴を含む履歴データを分析し、当該分析結果を提供する情報分析方法であって、
前記履歴データと予め用意された滞在場所のカテゴリデータとを照合することにより、前記人集団に属する人物の滞在場所を抽出する滞在抽出処理ステップと、
前記滞在抽出処理ステップで抽出した前記滞在場所における、前記人集団に含まれる個人毎の滞在頻度を求め、当該個人毎の滞在頻度に基づいて、予め用意された滞在目的別に各個人の拠点となっている場所を推定する拠点推定処理ステップと、
前記個人毎の滞在目的別の拠点の情報に基づいて前記滞在場所に滞在した人集団の前記滞在目的別の拠点の範囲を前記滞在場所の行動範囲として行動範囲内の移動量を集計して、当該移動量の情報に基づいて前記滞在場所の行動範囲の絶対的な方角を相対化して、前記滞在場所毎に前記滞在目的別の行動範囲の特徴量を表すベクトルを生成する行動範囲ベクトル生成処理ステップと、
前記行動範囲ベクトルをクラスタリングして行動範囲のパタンを抽出する行動範囲パタン抽出処理ステップと、前記抽出した行動範囲のパタンを提供する情報提供処理ステップと、
を含むことを特徴とする情報分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報分析システム、及び情報分析方法に関し、例えば、人の移動データから求めた人の行動範囲のパタンを用いて人の行動の特性やエリアの特性を分析するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
（人やエリアの質的な特性に関する分析ニーズ）
マーケティングや地域開発では、ターゲットである人の集団やエリアの特性を把握することが店舗戦略の策定や施策立案の上で重要である。人の集団やエリアの特性には、集団に含まれる人々の性別や年代、あるいはエリア内の人口や施設数など統計的なデータから把握可能な特性がある。
この統計的な特性に対して、近年、ターゲットとしている人々がどこでどのような行動をしているか、またターゲットとしているエリアにどこから何のために人々が来ているのかなど、人々の日常的な生活や行動に着目した特性（「行動特性」と呼ぶ）が注目されている。
【０００３】
例えば、ある外食企業において新規に店舗を展開する際、立地候補が２つ、エリアＡとエリアＢがあるとする。エリアＡ、Ｂとも半径Nkm内の人口や競合となる外食店舗の数など統計的な特性は同じである。ただし、エリアＡ内に居住する人はエリア内の外食チェーン店を頻繁に行くのに対して、エリアＢ内に居住する人は外食の場合は近隣エリアの繁華街に行く傾向があり、エリアＢ内の外食店はむしろエリアを通過する人に利用されているという違いがある。このようなターゲットエリア内に居住する人々の外食に関する行動特性は、外食店の店舗戦略の立案上、有用な情報である。
【０００４】
このように、市場が飽和し、都市における人々の暮らしが多様化している今日においては、従来の一般統計的な特性を使った「人やエリアの特性分析」のみでは、きめ細かな企業戦略や公共施策の立案が難しくなっている。そこで、人々の生活や行動に着目した行動特性を効率的にかつ定量的に把握するための分析方法が求められている。
【０００５】
（エリアの特性分析のニーズに対する従来技術）
上記のような人々やエリアに関する行動特性へのニーズに対しては、従来、（ａ）アンケート調査、および（ｂ）人の移動データを利用した分析が行われている。以下、詳細に説明する。
【０００６】
(ａ)アンケート調査
アンケート調査では、エリア内に滞在している人に対して自身の行動について直接回答してもらうことで人の集団やエリアの特性に関するデータを収集する。具体的には、調査票の配布・回収による調査や、調査員を使った訪問留置調査、パネルモニターを使ったインターネット調査などがあり、質問項目を細かく設定すれば所望の行動特性を取得することができる。
【０００７】
一例として、国土交通省が実施した「大都市交通センサス」では、首都圏、中京圏、および近畿圏の各エリアでアンケート調査票を配布し、鉄道利用者の一日の移動について合計５０万人弱の回答を得ている。この結果を利用すれば、人々の行動範囲やエリアに来る人々の目的などの情報を得ることができる。
【０００８】
(ｂ)人の移動データを利用した分析
上記に示すアンケート調査は人手による方法であるのに対して自動的に取得したデータを活用する方法がある。  例えば、特許文献１には、人の移動データとして携帯端末の移動履歴を利用する技術が開示されている。特許文献１では、利用者が所持する携帯端末から利用者の位置情報を取得し、リアルタイムに集計・加工し、情報が利用者に提供される。この技術により、どのエリアにどのくらいの範囲から人々が移動しているかを把握することが可能になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００６−１１３８３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記の特許文献１などに記載されている手段により、人々の行動傾向やエリアに滞在する人々の行動傾向を把握することができ、マーケティングや地域開発などに活用することができる。その一方で、上記の従来技術のそれぞれには、次のような課題がある。
【００１１】
(ａ)アンケート調査の課題
アンケートによる調査は、行動している人あるいは施設の管理者から直接データを抽出するため実態に近い分析できるというメリットがある。アンケートの実施にはコストや時間がかかる。そのため対象とする範囲や人数が限られることが多く、エリア内の情報を網羅的に取得することは難しい。また質問項目数が多い、あるいは調査期間が長くなると回答者の負担となるという課題もある。
【００１２】
(ｂ)人の移動データを利用した分析の課題
特許文献１の人の移動データを利用した分析は、利用者が持ち運んでいる携帯端末から自動的にデータを取得するため、人々の移動の量を低コストで把握することができるというメリットがある。その一方で、どんな目的、例えば仕事、買い物など、のためにその行動を行ったのかが不明のため、エリアに滞在する人々の行動の特性を十分に分析できるとは言えない。
【００１３】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、人々の行動特性やその行動特性から分析可能なエリアの特性を、適切かつ、できるだけ安価に提供するための技術を提案するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記課題を解決するために本発明では、情報分析システム、それを用いたサービスシステム、情報分析方法において、移動体の移動履歴を含む履歴データを読み込み、所定の処理を実行するプロセッサにより、前記履歴データをもとに、前記移動体を携行した個人の滞在場所を抽出する滞在抽出処理と、前記滞在抽出処理によって抽出した前記滞在場所における滞在頻度を求め、当該滞在頻度に基づいて、滞在目的別に個人の拠点となっている場所を推定する拠点推定処理と、前記滞在目的別の拠点の情報に基づいて前記個人毎に滞在目的別の移動量を移動した位置毎に集計して、前記移動した位置毎に集計した移動量の合計に基づいて前記移動した位置の絶対的な方角を相対化して、前記移動した位置毎に集計し絶対的な方角を相対化した滞在目的別の移動量を個人の行動範囲の特徴量とし、前記移動体を携行した個人の集合に関し、前記個人の集合に属する前記個人の行動範囲の特徴量をクラスタリングすることにより、前記個人の集合の行動範囲パタンを出力する情報提供処理を少なくとも実行する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、移動先に滞在する目的別に人の行動範囲や、場所の集客範囲を低コストで分析できるようになる。
【００１６】
本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、本発明の態様は、要素及び多様な要素の組み合わせ及び以降の詳細な記述と添付される特許請求の範囲の様態により達成され実現される。本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本発明の特許請求の範囲又は適用例を如何なる意味に於いても限定するものではないことを理解する必要がある。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施形態によるエリア分析装置（エリア分析システム）１の概略構成を示す図である。
【図２】本発明における人のナワバリについて説明するための図である。
【図３】本発明におけるナワバリベクトルデータ生成について説明するための図である。
【図４】本発明におけるナワバリベクトルの可視化について説明するための図である。
【図５】本発明の第１の実施形態によるエリア分析装置１のハードウェア構成を示す図である。
【図６】携帯電話位置履歴１０３のデータ構成を示す図である。
【図７】滞在テーブル１０４のデータ構成を示す図である。
【図８】滞在頻度テーブル１０５のデータ構成を示す図である。
【図９】拠点データ１０６のデータ構成を示す図である。
【図１０】ナワバリベクトルテーブル２０１のデータ構成を示す図である。
【図１１】利用者情報３０５のデータ構成を示す図である。
【図１２】抽出条件３０６のデータ構成を示す図である。
【図１３】ナワバリベクトル３０７のデータ構成を示す図である。
【図１４】クラスタリング結果３０８のデータ構成を示す図である。
【図１５】ナワバリパタンテーブル３０９のデータ構成を示す図である。
【図１６】分析条件４０４のデータ構成を示す図である。
【図１７】集計結果４０５のデータ構成を示す図である。
【図１８】第１の実施形態によるエリア分析装置１において実行される処理手順の全体を示すフローチャートである。
【図１９】ステップＳ１０の処理内容を示すフローチャートである。
【図２０】ステップＳ２０の処理内容を示すフローチャートである。
【図２１】ステップＳ３０の処理内容を示すフローチャートである。
【図２２】ステップＳ４０の処理内容を示すフローチャートである。
【図２３】第１の実施形態によるエリア分析装置１で用いられる拠点推定ルールを説明するための図である。
【図２４】滞在抽出部１０１が実行するステップＳ１０１の処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図２５】拠点推定部１０２が実行するステップＳ１０２の処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図２６】パタン抽出条件設定部３０１が表示するパタン抽出条件設定画面の一例を示す図である。
【図２７】ナワバリパタン表示部３０４が表示するナワバリパタン表示画面の一例を示す図である。
【図２８】分析条件設定部４０１が表示するナワバリ分析条件設定画面の一例を示す図である。
【図２９】集計結果表示部４０３が表示する集計結果表示画面の一例を示す図である。
【図３０】第１の実施形態の第１の変形例によるエリア分析装置（エリア分析システム）１の概略構成を示す図である。
【図３１】第１の実施形態の第２の変形例によるエリア分析装置（エリア分析システム）１の概略構成を示す図である。
【図３２】第１の実施形態の第２の変形例における生成条件２０３のデータ構成を示す図である。
【図３３】第１の実施形態の第２の変形例におけるナワバリベクトルテーブル２０５のデータ構成を示す図である。
【図３４】第１の実施形態の第２の変形例におけるステップＳ２０の処理内容を示すフローチャートである。
【図３５】第１の実施形態の第２の変形例におけるナワバリベクトル生成条件設定部２０２が表示するナワバリベクトル生成条件設定画面の一例を示す図である。
【図３６】第１の実施形態の第２の変形例におけるナワバリパタン抽出条件設定部３０１が表示するパタン抽出条件設定画面の一例を示す図である。
【図３７】本発明の第２の実施形態に係るエリア分析装置（エリア分析システム）１の概略構成を示す図である。
【図３８】第２の実施形態の変形例によるエリア分析装置（エリア分析システム）１の概略構成を示す図である。
【図３９】第３の実施形態の変形例によるエリア分析装置（エリア分析システム）１の概略構成を示す図である。
【図４０】ステップＳ１２０の処理内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【実施例１】
【００１８】
以下、まず本発明の考え方について概略を説明し、その後に添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本発明の原理に則った具体的な実施形態と実装例を示しているが、これらは本発明の理解のためのものであり、決して本発明を限定的に解釈するために用いられるものではない。
【００１９】
本実施形態では、当業者が本発明を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本発明の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。
【００２０】
更に、本発明の実施形態は、後述されるように、汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良いし専用ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装しても良い。
【００２１】
なお、以後の説明では「テーブル」形式によって本発明の各情報について説明するが、これら情報は必ずしもテーブルによるデータ構造で表現されていなくても良く、リスト、ＤＢ、キュー等のデータ構造やそれ以外で表現されていても良い。そのため、データ構造に依存しないことを示すために「テーブル」、「リスト」、「ＤＢ」、「キュー」等について単に「情報」と呼ぶことがある。
【００２２】
また、各情報の内容を説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「名前」、「ＩＤ」という表現を用いることが可能であり、これらについてはお互いに置換が可能である。
【００２３】
なお、各処理部（例えば、拠点データ生成部、関連度データ生成部、エリア分析部）を「プログラム」で実現する場合、プロセッサがメモリ及び通信ポート（通信制御装置）を用いながらプログラムを実行することになる。このため、各処理部について説明する場合に、プロセッサを動作主体として説明しても良い。また、プログラムによって実現される処理は、管理サーバ等の計算機、情報処理装置が行う処理としてもよい。プログラムの一部または全ては専用ハードウェアで実現してもよく、また、モジュール化されていても良い。各種プログラムはプログラム配布サーバや記憶メディアによって各計算機にインストールされてもよい。
【００２４】
＜本発明の概要＞
本発明では、携帯電話の基地局接続ログやカープローブ、交通系ＩＣカードの利用履歴、あるいは自動車に設置されたセンサから取得される、移動体の移動履歴を個人の移動データとして活用し、以下の３つの手法（１）拠点データ生成処理、（２）ナワバリベクトル生成処理、及び（３）ナワバリパタン抽出析処理により、人の行動特性、およびあるエリアに滞在している人集合の行動特性に基づいたエリアの特性の分析を行う。
【００２５】
（１）拠点データ生成処理では、移動データから利用者ごとに後述する拠点を抽出する。（２）ナワバリベクトル生成処理では、各利用者について拠点ごとの行動範囲を個人のナワバリとし、個人のナワバリの特徴量を表すベクトルデータを生成する。または各エリアについて各エリアに拠点が含まれる人集団の拠点をエリアの集客範囲（エリアのナワバリ）とし、エリアのナワバリの特徴量を表すベクトルデータを生成する。（３）ナワバリパタン抽出処理では人集合に属する個人のナワバリベクトルをクラスタリングして、いくつかのクラスタに分割し、後述する各クラスタの代表ナワバリベクトルをナワバリパタンとして抽出する。あるいはエリアのナワバリベクトルをクラスタリングして、いくつかのクラスタに分割し、各クラスタの代表ナワバリベクトルをエリアのナワバリパタンとして抽出する。これにより、前記人集合やエリアにはどのようなナワバリパタンがあるか、また各個人や各エリアはどのクラスタに属しているかなどを人の行動特性またはエリアの特性として分析を行う。
【００２６】
以下、各手法の概略を説明する。なお、以下ではわかりやすさのため、移動体として携帯電話等の移動履歴データを用いて説明するが、携帯電話等の利用履歴だけではなく、移動体の例として交通系ＩＣカードの利用履歴を用いて駅を後述の拠点とする利用者の行動範囲のパタンを抽出してもよいことは言うまでもない。
【００２７】
（１）拠点データ生成処理
人は何らかの目的を持って移動する。例えば仕事のために勤務先に移動する、買い物のために商業施設に移動をする、帰宅のために自宅に移動するなどである。そして移動先で数十分または数時間滞在したあと、また次の滞在先に移動する。この移動の「目的」のバリエーションは人々の日常的な生活においてそう多くはない。前述の大都市交通センサスでは調査項目のひとつに鉄道利用者の「移動の目的」があるが、その選択肢は「仕事」「業務」「私事」および「帰宅」の４種類である。またひとりの人が普段の生活で何らかの目的を持って移動し滞在する「場所」のバリエーションはそう多くはなく、それぞれある程度移動／滞在の目的に応じて決まっていると思われる。
【００２８】
本発明では人々が移動先に滞在する目的として「自宅」「仕事」「私用」「娯楽」の４つを想定し、各目的において利用する傾向が高い場所を当該目的の「拠点」と捉える。個人の自宅住所や勤務先の住所が分かれば「自宅」および「仕事」を「拠点」の候補に上げることができるが、それらが不明な場合、および「私用」や「娯楽」タイプの拠点について本発明では、移動データから人々が普段滞在している場所を抽出して、移動した時間帯や滞在した時間の長さ、滞在した頻度などからどのタイプの拠点なのかを推定する。
【００２９】
具体的な例としては、平日の朝から夕方／夜まで長時間滞在する傾向がある場所は「仕事」（「学校」含む）タイプ、曜日に限らず夕方／夜から次の日の朝まで滞在する傾向がある場所は「自宅」タイプと推定し、休日にある程度長時間滞在する傾向がある場所は「娯楽」タイプ、それ以外の休日や平日に比較的短時間滞在する傾向がある場所は「私用」タイプであると推定する。
【００３０】
（２）ナワバリベクトル生成処理
人の集団に関する行動範囲を分析する際、各人の具体的な拠点を用いると、人の行動範囲の比較や人集団全体の行動範囲の傾向の把握、またはあるエリアに滞在した人の行動範囲に基づいたエリアの比較などが難しいという課題がある。以下、図２を用いて説明する。
【００３１】
図２（ａ）は個人の拠点の具体的な一例である。図２（ａ）によればＡさんは東京都国分寺市に自宅があり、仕事先が東京都品川区、私用先は主に東京都立川市である。ここで、国分寺市から品川区との距離と国分寺市と立川市との距離を比較すると、自宅から仕事先までの距離の方が主な私用先までの距離に比べて長いことから、仕事に関する行動範囲が広く、私用は仕事とは反対方向の狭い範囲にあることが分かる。
【００３２】
一方Ｂさんが同じ国分寺が自宅であっても、仕事先が東京都三鷹市、私用先が同一方向であるが三鷹市よりも先の東京都新宿区である。Ａさんと比較すると仕事と私用の行動範囲の方向が同じという点で異なり、かつ仕事の行動範囲が狭く、私用の行動範囲が広い点でも異なる。これに対してＣさんは埼玉県浦和市を自宅とし、仕事先が東京都豊島区池袋、私用先が自宅から仕事先よりも近く、池袋とは自宅から反対の方角の埼玉県大宮市で、仕事の行動範囲が広く、私用の行動範囲が仕事とは反対方向に狭いという点でＡさんと類似している。
【００３３】
図２（ｂ）は上記のような行動範囲の傾向に基づき図２（ａ）の人々を分類した一例である。図２（ｂ）に示すように具体的な拠点は異なっても行動範囲の傾向を人の行動特性とすることで人々をいくつかのタイプに分類することができる。またこのようなタイプ分けされた行動特性を用いることにより、エリアの特性を定量的に得ることが可能となる。例えば、エリアごとに当該エリアを自宅とする人々を行動範囲のタイプ（仕事中心で私用は逆方向の近場、私用は仕事よりも遠く活動的など）で分類しその人数比をエリアの行動特性とすることで、エリアの比較やエリアの時系列の変化の分析をすることができる。
【００３４】
一方でこのような行動範囲の傾向の把握は、具体的な拠点ごとに地理的な位置関係の知見が必要であり、人の集団に関して行動範囲の傾向を人手で把握するには手間がかかる。
【００３５】
これに対して本発明では、滞在目的別の個人の行動範囲の特徴を数値的に表すベクトルデータ（個人のナワバリベクトル）、およびエリアに滞在した人の行動範囲の特徴を数値的に表すベクトルデータ（エリアのナワバリベクトル）を生成することにより、人の行動範囲の傾向をパタンとして抽出する。
【００３６】
具体的には、個人またはエリアのナワバリベクトルは、（ａ）個人またはあるエリアに滞在した人集団の行動範囲をメッシュに分割し、各メッシュのマス目での滞在頻度を値としたデータを滞在目的別に生成し、（ｂ）前記滞在目的別に生成したメッシュのデータを合成して多層メッシュデータを生成し、前記合生成した多層メッシュのデータを地理的条件に独立になるよう回転させて、（ｅ）前記回転させた多層メッシュのデータをベクトル形式に出力する、ことにより生成する。以降では、上記手順に基づき、出力としてベクトル形式にて結果を出力する例を示すが、この技術思想においては、必ずしもベクトル形式での出力は必須ではなく、メッシュデータを出力してもよいし、地図に重ねてライン状に出力しても良く、移動距離を数値化して出力することも可能である。要するに、行動パタンを視覚的に表現できれば良い。
【００３７】
図３を用いて説明する。図３は個人のナワバリベクトルの生成の一例を示した図であり、詳細には個人の自宅を中心として「仕事」、「私用」および「娯楽」の行動範囲の特徴を数値的に表すベクトルデータの生成を示した図である。図３中、（ａ）に示すようにエリアを６×６のマス目に分割している。ひとつのマス目のサイズは例えば１０ｋｍなどであり、この例では「仕事」「私用」「娯楽」の３つメッシュのデータを生成する。詳細には各メッシュの中心は自宅であり、各マス目の値は当該マス目に「仕事」「私用」「娯楽」の各滞在目的で滞在した頻度である。次に（ｂ）に示すようにこれら３つのメッシュを合成して多層メッシュを生成する。次に（ｃ）多層メッシュの重心が自宅を中心とするメッシュの第１象限となるよう多層メッシュを回転し（ｄ）あらかじめ設定した出力順序に従って、多層メッシュの各層各マス目の値を出力しベクトルを生成する。図３（ｄ）の例では、各層は「仕事」、「私用」、「娯楽」の順に、メッシュのマス目は左から右、上から下の順に値である滞在頻度を出力する。これにより、ある人の行動範囲の特徴を数値的に表すベクトルデータを生成する。
図３の例は、６×６のメッシュの３層で構成されているので、出力されるベクトルは１０８次元（６×６×３）となる。
【００３８】
（３）ナワバリパタン抽出処理
本発明では、個人のナワバリベクトルをクラスタリングして、各クラスタの代表ナワバリベクトルを人の集団に関する滞在目的別の行動範囲のパタンとして抽出、またはエリアのナワバリベクトルをクラスタリングして、各クラスタの代表ナワバリベクトルをエリア集合に関する滞在目的別の集客範囲のパタンとして抽出する。ここでクラスタの代表ナワバリベクトルとはクラスタの特徴を表すベクトルであり、具体的には各クラスタに属するナワバリベクトルの平均ベクトルを代表ナワバリベクトルとする、あるいはクラスタに属するナワバリベクトル各々について他のクラスタの代表ナワバリベクトルとの類似度を計算しその合計値が最も小さいベクトルを代表ナワバリベクトルとするなどの方法により取得する。これらの処理により次のような分析手段を分析者に提供する。
【００３９】
（ａ）対象とする人集団の分析手段
分析者が抽出された人の行動範囲のパタンの中から分析対象とするパタン、例えば仕事の行動範囲が広く、私用は狭いパタンなど、を指定すると、当該パタンにマッチする人、すなわち当該パタンを代表ナワバリベクトルとするクラスタにナワバリベクトルが属する人、の数を抽出しユーザに表示する。また当該パタンにマッチする人の自宅位置、あるいは勤務先、私用先の位置など人集団に関する拠点の集合を抽出して、各拠点が含まれるエリアの名称（市町村名など）を集計しリスト形式、あるいは各拠点の位置を滞在目的別に色分けして地図上に表示する。あるいは当該パタンにマッチする人ごとの行動範囲を滞在目的別に色分けして地図上に表示する。
【００４０】
（ｂ）対象とするエリアを拠点とする人集団の分析手段
分析者が対象とするエリアを指定すると、当該エリアに拠点（自宅、勤務先、あるいは私用先など）がある人の行動範囲のパタンを拠点の滞在目的（自宅、仕事、私用など）別に抽出し、パタンの名称をリスト形式で表示する。あるいは当該エリアに拠点がある人の行動範囲を拠点の滞在目的別に色分けして地図上に表示する。
【００４１】
（ｃ）対象とするエリアの分析手段
分析者が対象とするエリアの集客範囲のパタン、例えば仕事および私用での集客範囲がともに広いパタンなど、を指定すると、当該パタンにマッチするエリア、すなわち当該パタンを代表ナワバリベクトルとするクラスタにナワバリベクトルが属するエリア、の名称をリスト形式、または当該パタンにマッチするエリアの集客範囲を地図上に色分け表示する。
【００４２】
以上、本発明の概要について説明した。以下では具体的な実施形態について、図面を参照して説明する。
【００４３】
[第１の実施形態例]
本発明の第１の実施形態では、携帯電話の基地局接続ログを用いて利用者ごとに拠点を抽出し、当該拠点を用いて携帯電話の各利用者のナワバリベクトルを生成して、携帯電話利用者のナワバリパタンを抽出するエリア分析装置について説明する。
【００４４】
＜システムの全体構成＞
図１は、第１の実施形態に係るエリア分析装置（エリア分析システム、情報分析システムともいう）１の概略構成を示す図である。エリア分析装置１は、携帯電話位置履歴１０２を入力とし、分析レポート６０を出力とする。携帯電話位置履歴１０３は、携帯電話の無線基地局５２を通じて得られた携帯電話５１の位置を記録した格納したデータである。本発明では携帯電話５１の位置の履歴を携帯電話の利用者５２の移動履歴として用いる。分析レポート６０は人の集団やエリアのナワバリを分析した結果を格納したレポートである。
【００４５】
エリア分析装置１は、人集合の行動範囲の傾向を用いて人集合やエリアを分析する装置であり、大きく次の４つの機能部から構成される。すなわち、拠点データ生成部１０、ナワバリベクトル生成部２０、ナワバリパタン抽出部３０、ナワバリ分析部４０である。なお、エリア分析処理装置１をコンピュータで構成した場合、コンピュータに含まれるＣＰＵ（プロセッサ）が、メモリに格納されている拠点データ生成部１０、ナワバリベクトル生成部２０、ナワバリパタン抽出部３０、ナワバリ分析部４０の各処理を実現するためのプログラムを読み込み、それぞれ拠点データ生成処理、ナワバリベクトル生成処理、ナワバリパタン抽出処理、およびナワバリ分析処理を実行する。
【００４６】
（システムの機能構成：拠点データ生成部１０）
拠点データ生成部１０は、人の移動データから利用者の活動の拠点となっている場所を抽出する。その入力は携帯電話位置履歴１０３に格納されたデータであり、拠点テーブル１０６にデータを出力する。また、拠点データ生成部１０は、テンポラリデータとして滞在テーブル１０４および滞在頻度テーブル１０５を生成する。これら入出力データおよびテンポラリデータの詳細については、データ構成の説明において図を用いて詳述する。
【００４７】
拠点データ生成部１０は、さらに滞在抽出部１０１、および拠点推定部１０２の２つの機能部を有する。これら機能部の詳細については、処理手順の説明においてフローチャートを使って詳述する。
【００４８】
（システムの機能構成：ナワバリベクトル生成部２０）
ナワバリベクトル生成部２０は、個人のナワバリベクトルを生成する。その入力は、拠点テーブル１０６に格納されたデータおよび携帯電話位置履歴１０３であり、ナワバリベクトル生成部２０は、ナワバリベクトルテーブル２０１にデータを出力する。これら入出力データについては、データ構成の説明において図を用いて詳述する。またこの機能の詳細については、処理手順の説明においてフローチャートを使って詳述する。
【００４９】
（システムの機能構成：ナワバリパタン抽出部３０）
ナワバリパタン抽出部３０は、パタン抽出条件設定部３０１において、分析者が入力するパタン抽出条件設定情報から抽出条件３０６を抽出し、この抽出条件に従ってナワバリパタンを抽出する。ナワバリパタン抽出部３０の入力は、ナワバリベクトルテーブル２０１に格納されたデータおよび利用者情報３０５に格納されたデータであり、ナワバリパタンテーブル３０９にデータを出力する。また、ナワバリパタン抽出部３０は、テンポラリデータとして、抽出条件３０６、ナワバリベクトル３０７、およびクラスタリング結果３０８を生成する。  これら入出力データ及びテンポラリデータの詳細については、データ構成の説明において図を用いて詳述する。
【００５０】
なお、ナワバリパタン抽出部３０は、パタン抽出条件設定部３０１、ナワバリベクトル抽出部３０２、ナワバリベクトルクラスタリング部３０３、およびナワバリパタン表示部３０４の４つの機能部を有している。これら機能部の詳細については、処理手順の説明においてフローチャートを使って詳述する。
【００５１】
（システムの機能構成：ナワバリ分析部４０）
ナワバリ分析部４０は、分析条件設定部４０１において、分析者が入力する分析条件設定情報から分析条件４０４を抽出し、この分析条件に従って利用者５２や利用者５２が滞在したエリアのナワバリを分析する。ナワバリ分析部４０の入力は、ナワバリパタンテーブル３０９に格納されたデータであり、分析レポート６０にデータを出力する。また、ナワバリ分析部４０は、テンポラリデータとして、分析条件４０４、および集計結果４０５を生成する。  これら入出力データ及びテンポラリデータの詳細については、データ構成の説明において図を用いて詳述する。
【００５２】
なお、ナワバリ分析部４０は、分析条件設定部４０１、ナワバリパタン集計部４０２、および集計結果表示部４０３の４つの機能部を有している。これら機能部の詳細については、処理手順の説明においてフローチャートを使って詳述する。
【００５３】
エリア分析装置１を構成する各機能部は、前述のように、これらの機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアを用いて構成することもできるし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置とその動作を規定するプログラムによって構成することもできる。以下では上記各機能部をプログラムとして実装したものと想定する。上記各データ、テーブル、リストなどのデータ類は、ハードディスクなどの記憶装置に格納することができる。
【００５４】
＜ハードウェア構成＞
図５は、エリア分析装置１のハードウェア構成を示す図である。図５に示すように、エリア分析装置１は、ＣＰＵ２と、ハードディスク（記憶装置）３と、メモリ４と、ディスプレイ制御部５と、ディスプレイ５０と、キーボード制御部６と、キーボード（入力デバイス）６１と、マウス制御部７と、マウス（入力デバイス）７１と、を有している。
【００５５】
ＣＰＵ２は、データの入出力、読み込み、格納、および図１で説明した各機能部を実装したプログラムを実行する。ハードディスク３は、図１で説明した各データを保存する記憶装置である。メモリ４は、プログラムおよびデータを一時的にロードして記憶する装置である。ディスプレイ５０は、ユーザにデータを表示する装置であり、ディスプレイ制御部５によって制御される。キーボード６１およびマウス７１は、ユーザからの入力を受け付ける装置であり、それぞれキーボード制御部６およびマウス制御部７によって制御される。
【００５６】
＜データ構成＞
次に、図１で説明した各データの構成について図６乃至図１７を用いて説明する。
【００５７】
（１）データ構成：携帯電話位置履歴１０３
図６は、携帯電話位置履歴１０２のデータ構成を示す図である。携帯電話位置履歴１０３は、利用者５２が所有する携帯電話５１が無線基地局５３と交信した履歴を格納したデータである。携帯電話５１と無線基地局５３との交信履歴には、携帯電話５１が無線基地局と交信していた時刻、その時刻における携帯電話の位置（緯度・経度）のほか携帯電話が通話中であればその通信先の電話番号、インターネットに接続中であればそのＵＲＬなどが格納されているが、説明の簡略化のため図６には本発明で利用する項目のみを記載した。また図６には一人の利用者（Ｕ００１）のデータのみが示されているが、これは利用者ＩＤでソートしたためであり、本来は複数の利用者の履歴データが格納される。
【００５８】
携帯電話位置履歴１０３は、利用者ＩＤ１０３０１と、時刻１０３０２と、緯度１０３０３、経度１０３０４、を構成項目として有している。利用者ＩＤ１０３０１は、携帯電話５１の利用者５２のＩＤを格納する欄である。時刻１０３０２は、利用者５２の携帯電話５１が無線基地局５３と交信した時刻を格納する欄である。緯度１０３０３は、利用者５２の携帯電話５１が無線基地局５３と交信した位置の緯度を格納する欄である。経度１０３０４は、利用者５２の携帯電話５１が無線基地局５３と交信した位置の経度を格納する欄である。
【００５９】
（２）データ構成：滞在テーブル１０４
図７は、滞在テーブル１０４のデータ構成を示す図である。滞在テーブル１０４は、利用者が滞在した駅を格納したデータであり、滞在抽出部１０１によって生成される。図７に示すように滞在テーブル１０４は、利用者ＩＤ１０４０１と、緯度１０４０２と、経度１０４０３と、滞在タイプ１０４０４と、滞在開始時刻１０４０５と、終了時刻１０４０６と、を構成項目として有している。
【００６０】
利用者ＩＤ１０４０１は、携帯電話５１の利用者５２のＩＤを格納するための欄である。緯度１０４０２は、利用者５２が滞在した場所の緯度を、経度１０４０３は、利用者５２が滞在した場所の経度を格納するための欄である。滞在タイプ１０４０４は、利用者５２が滞在した開始・終了時刻および滞在時間から推定した滞在のタイプを格納するための欄である。滞在のタイプは前述の拠点のタイプ（「自宅」「仕事」「私用」「娯楽」）と対応しており、それぞれ「Ｈ」「Ｗ」「Ｓ」「Ｌ」のコードで表すものとする。滞在開始時刻１０４０５は滞在が開始した時刻を、終了時刻１０４０６は滞在が終了した時刻を格納するための欄である。
【００６１】
第１の実施形態例では、移動の停止・開始を持って滞在が開始・終了すると考える。具体的には、ある場所で移動が開始した時点でそれまでの滞在が終了し、次の滞在が開始したとする。また、一般的に人は、朝は自宅から出発して夜自宅に戻ると考えられる。そこで、本実施形態ではその日最初の滞在場所は「自宅（Ｈ）」であり、移動の開始を境に次の滞在へ切り替わる。すなわち、一日の最初の「自宅（Ｈ）」での滞在は移動の開始時刻で終了し、次の滞在場所が「仕事（Ｗ）」であれば移動の開始時刻をもって「仕事（Ｗ）」の滞在の開始時刻とする。利用者５２が勤務先に到着して移動が停止し、何時間かその場所に滞在したあと、同じ場所から移動が開始すると「仕事（Ｗ）」での滞在は終了し、次の滞在が開始する。このように、携帯電話の位置履歴から滞在抽出する場合、滞在の開始・終了時刻は移動の停止・開始時刻であり、滞在した場所は移動が停止・開始した場所となる。
【００６２】
滞在テーブル１０４は、拠点データ生成部１０が処理を実行するごとに生成するテンポラリなデータであり、拠点データ生成部１０の処理が終了すると削除される。
【００６３】
（３）データ構成：滞在頻度テーブル１０５
図８は、滞在頻度テーブル１０５のデータ構成を示す図である。滞在頻度テーブル１０５は、利用者５２が滞在した場所とその出現頻度を格納したデータであり、拠点推定部１０２によって生成される。図８に示すように、駅頻度テーブル１０５は、緯度１０５０１と、経度１０５０２と、滞在タイプ１０５０３と、滞在頻度（例えば、滞在日数で示されている）１０５０４と、を構成項目として有している。
【００６４】
緯度１０５０１および経度１０５０２は、利用者が滞在した場所の位置を格納するための欄である。滞在タイプ１０５０３は、滞在のタイプを格納するための欄である。滞在頻度１０５０４は、利用者が当該場所に対応する滞在のタイプで滞在した日数を格納するための欄である。
【００６５】
滞在頻度テーブル１０５は、利用者５２毎に生成される。また、滞在頻度テーブル１０５は、拠点データ生成部１０が処理を実行するごとに生成するテンポラリなデータであり、拠点データ生成部１０の処理が終了すると削除される。
【００６６】
（４）データ構成：拠点テーブル１０６
図９は、拠点テーブル１０６のデータ構成を示す図である。拠点テーブル１０６は、利用者が拠点として利用した場所を格納したデータであり、拠点推定部１０２によって生成される。図９に示すように拠点テーブル１０６は、利用者ＩＤ１０６０１、緯度１０６０２、経度１０６０３、拠点タイプ１０６０４、および滞在頻度１０６０５を有する。
【００６７】
利用者ＩＤ１０６０１は、携帯電話５１の利用者５２のＩＤを格納するための欄である。緯度１０６０２と経度１０６０３は利用者５２が滞在した場所の位置を格納するための欄である。拠点タイプ１０６０４は利用者が利用した駅のタイプを格納するための欄である。本実施形態では、タイプは場所が自宅であることを表す「Ｈ」、勤務先であることを表す「Ｗ」、プライベートなお出かけ先であり、買い物や食事などのような短時間の滞在先であることを表す「Ｓ」、同様にプライベートなお出かけ先であるが、レジャー施設や観光地のように長時間の滞在先であることを表す「Ｌ」の４つがあるものとする。滞在頻度１０６０５は、利用者５２が滞在した場所に滞在した頻度を格納するための欄である。
【００６８】
拠点テーブル１０６は、拠点データ生成部１０が拠点を抽出するごとに生成される。具体的にはシステム管理者は一か月ごと、あるいは半年ごとなど定期的に拠点データの生成を実行し、拠点テーブル１０６を更新格納する。
【００６９】
（５）データ構成：ナワバリベクトルテーブル２０１
図１０は、ナワバリベクトルテーブル２０１のデータ構成を示す図である。ナワバリベクトルテーブル２０１は、携帯電話５１の利用者５２のナワバリを表すベクトルデータを格納したデータであり、ナワバリベクトル生成部２０によって生成される。
【００７０】
図１０に示すように、ナワバリベクトルテーブル２０１は、利用者ＩＤ２０１０１およびベクトルデータ２０１０２から構成される。利用者ＩＤ２０１０１は、携帯電話５１の利用者５２のＩＤを格納するための欄である。ベクトルデータ２０１０２は、個人のナワバリベクトルを格納するための欄である。本実施形態では、個人のナワバリを、自宅を中心とする１０×１０の１００のマスから構成されるメッシュとし、３つの滞在目的、すなわち「仕事」「私用」および「娯楽」ごとにナワバリのメッシュを生成・合成してベクトル形式で出力する。従ってベクトルデータ２０１０２の要素の数は３００（１０×１０×３）であり、ベクトルデータ２０１０２の１番目から１００番目に「仕事」の行動範囲の特徴を表すベクトルデータ、１０１番目から２００番目に「私用」の行動範囲の特徴を表すベクトルデータ、２０１番目から３００番目に「娯楽」の行動範囲の特徴を表すベクトルデータを格納する。ベクトルの要素の値は各滞在目的において対応するメッシュのマス目に滞在した頻度である。
ナワバリベクトルテーブル２０１は、ナワバリベクトル生成部２０がナワバリベクトルを生成するごとに生成される。具体的にはシステム管理者は一か月ごと、あるいは半年ごとなど定期的にナワバリベクトルデータの生成を実行し、ナワバリベクトルテーブル２０１に更新格納する。
【００７１】
（６）データ構成：利用者情報３０５
図１１は、利用者情報３０５のデータ構成を示す図である。利用者情報３０５は、利用者５２の氏名、性別、生年月日などの利用者の属性情報を格納したデータである。本実施形態では、携帯電話位置履歴１０３は、利用者５２の移動データとして用いられる。そのため利用者情報３０５には、携帯電話５１の利用者５２の情報が格納されている。
【００７２】
利用者情報３０５は、利用者ＩＤ３０５０１と、氏名３０５０２と、生年月日３０５０３と、性別３０５０４と、住所３０５０５と、電話番号３０５０６と、ｅ−ｍａｉｌ３０５０７とを構成項目として有している。
【００７３】
利用者ＩＤ３０５０１は、携帯電話５１の利用者５２のＩＤを格納するための欄である。氏名３０５０２は、利用者５２の氏名を格納するための欄である。生年月日３０５０３は利用者５２の生年月日を格納し、性別３０５０４は利用者５２の性別を格納するための欄である。住所３０５０５は、利用者５２の住所を格納するための欄である。電話番号３０５０６は、利用者５２の電話番号、ｅ−ｍａｉｌ３０５０７は利用者５２のｅ−ｍａｉｌアドレスを格納するための欄である。
【００７４】
（７）データ構成：抽出条件３０６
図１２は、抽出条件３０６のデータ構成を示す図である。抽出条件３０６は、ナワバリパタンを抽出する対象となる利用者５２の属性やクラスタ数など分析者によって設定されたナワバリパタン抽出の条件を格納したテンポラリデータであり、抽出条件設定部３０１によって生成される。
【００７５】
図１２に示すように、パタン抽出条件３０６は、性別３０６０１と、年代３０６０２と、居住地３０６０３と、拠点３０６０４と、クラスタ数３０６０５と、を構成項目として有している。性別３０６０１は、ナワバリを抽出する対象となる利用者５２の性別を格納するための欄である。年代３０６０２は、ナワバリを抽出する対象となる利用者５２の年代を格納するための欄である。居住地３０６０３は、ナワバリを抽出する対象となる利用者５２の居住地を格納するための欄である。拠点３０６０４は、ナワバリを抽出する対象となる利用者５２の拠点を格納するための欄である。クラスタ数３０６０５は、ナワバリパタンの数を格納するための欄である。
【００７６】
本実施形態においては、抽出条件３０６は分析者が任意に指定した値を格納するデータであって、分析者の指定がない場合はデフォルト値「＊」がセットされる。本実施形態において、性別３０６０１のデフォルト値は指定なし、すなわち男女両方である。年代３０６０２のデフォルト値は指定なし、すなわち全年代である。居住地３０６０３のデフォルト値は指定なし、すなわち全居住地である。拠点３０６０４のデフォルト値は指定なし、すなわち全拠点である。クラスタ数３０６０５のデフォルト値は１０である。
【００７７】
図１２（ａ）はすべての条件がデフォルト値である例であり、（ｂ）は性別に女性、年代に２０代〜３０代、居住地は指定なし、拠点はＷ、すなわち「仕事」が都心、クラスタ数はデフォルト値という条件の例である。
抽出条件３０６は、パタン抽出部３０が処理を実行するごとに生成するテンポラリなデータであり、パタン抽出部３０の処理が終了すると削除される。
【００７８】
（８）データ構成：ナワバリベクトル３０７
図１３は、ナワバリベクトル３０７のデータ構成を示す図である。ナワバリベクトル３０７は、抽出条件３０６で指定された条件にマッチするナワバリベクトルを格納したテンポラリデータであり、ナワバリベクトル抽出部３０２によって生成される。
【００７９】
図１３に示すように、ナワバリベクトル３０７は、抽出条件３０７０１、利用者ＩＤ３０７０２と、ベクトルデータ３０７０３と、を構成項目して有している。抽出条件３０７０１は、ナワバリパタンの抽出条件３０６の内容を格納するための欄である。利用者ＩＤ３０７０２は、ナワバリパタンの抽出条件３０６にマッチした利用者５２のＩＤを格納するための欄である。ベクトルデータ３０７０３は、ナワバリパタンの抽出条件３０６にマッチした利用者５２のナワバリベクトルを格納するための欄である。これら項目の詳細は、ナワバリベクトルテーブル２０１と同様であるので、説明を省略する。
【００８０】
ナワバリベクトル３０７は、パタン抽出部３０が処理を実行するごとに生成するテンポラリなデータであり、パタン抽出部３０の処理が終了すると削除される。
【００８１】
（９）データ構成：クラスタリング結果３０８
図１４は、クラスタリング結果３０８のデータ構成を示す図である。クラスタリング結果３０８は、ナワバリベクトル３０７をクラスタリングした結果を格納したテンポラリデータであり、ナワバリベクトルクラスタリング部３０３によって生成される。
【００８２】
図１４に示すように、クラスタリング結果３０８は、抽出条件３０８０１と、ナワバリパタン３０８０２と、利用者ＩＤ数３０８０３と、を構成項目として有している。抽出条件３０８０１は、ナワバリパタンを抽出した条件を格納するための欄である。ナワバリパタン３０８０２は、ナワバリベクトルをクラスタリングした結果のパタンを格納するための欄である。利用者ＩＤ数３０８０３は、クラスタに属するナワバリベクトルに対応する利用者数を格納するための欄である。なお本実施形態において、ナワバリパタンは、平均ナワバリベクトルを滞在目的別のメッシュ形式に変換し、滞在頻度に基づくグラデーションで色分けして分析者に表示する。図１４ではクラスタリング結果の説明が分かりやすくなるよう、平均ナワバリベクトルを前記滞在目的別のメッシュ形式で色分け表示したものを図示した。
クラスタリング結果３０８は、パタン抽出部３０が処理を実行するごとに生成するテンポラリなデータであり、パタン抽出部３０の処理が終了すると削除される。
【００８３】
（１０）データ構成：ナワバリパタンテーブル３０９
図１５は、ナワバリパタンテーブル３０９のデータ構成を示す図である。ナワバリパタン３０９は、ナワバリベクトル３０７をクラスタリングした結果を格納したデータであり、ナワバリベクトルクラスタリング部３０３によって生成される。
【００８４】
図１５に示すように、ナワバリパタンテーブル３０９は、抽出条件ＩＤ３０９０１と、抽出条件３０９０２と、パタンＩＤ３０９０３と、平均ナワバリベクトル３０９０４と、利用者ＩＤ３０９０５と、を構成項目として有している。抽出条件ＩＤ３０９０１は、ナワバリパタンを抽出した条件のＩＤを格納するための欄である。抽出条件３０９０２は、ナワバリパタンを抽出した条件を格納するための欄である。クラスタＩＤ３０９０３は、ナワバリベクトルのクラスタのＩＤを格納するための欄である。平均ナワバリベクトル３０９０４は、クラスタに属するナワバリベクトルの平均ベクトルを格納するための欄である。利用者ＩＤ３０９０５は、クラスタに属するナワバリベクトルに対応する利用者のＩＤを格納するための欄である。
【００８５】
ナワバリパタンテーブル３０９は、ナワバリパタン抽出部３０９がナワバリパタンを抽出するごとに生成される。具体的には分析者がナワバリパタンの抽出を実行し、ナワバリパタンテーブル３０９に追加格納する。
【００８６】
（１１）データ構成：分析条件４０４
図１６は、分析条件４０４のデータ構成を示す図である。分析条件４０４は、ナワバリパタンを用いた分析の対象となる利用者５２の属性など分析者によって設定されたナワバリパタン分析の条件を格納したテンポラリデータであり、分析条件設定部４０１によって生成される。
【００８７】
図１６に示すように、分析条件４０４は、抽出条件ＩＤ４０４０１と、パタンＩＤ４０４０２と、性別４０４０３と、年代４０４０４と、居住地４０４０５と、拠点４０４０６と、を構成項目として有している。抽出条件ＩＤ４０４０１は、分析対象とするナワバリパタンを抽出した条件のＩＤを格納するための欄である。パタンＩＤ４０４０２は、分析対象とするナワバリパタンのＩＤを格納するための欄である。性別４０４０３は、分析対象とする利用者の性別を格納する欄である。年代４０４０４は、分析対象とする利用者の年代を格納する欄である。居住地４０４０５は、分析対象とする利用者の居住地を格納する欄である。拠点４０４０６は、分析対象とする利用者の拠点を格納する欄である。
【００８８】
本実施形態においては、分析条件４０４は分析者が任意に指定した値を格納するデータであって、分析者の指定がない場合はデフォルト値「＊」がセットされる。本実施形態において、抽出条件ＩＤ４０４０１のデフォルト値は指定なし、すなわちナワバリパタンテーブル３０９に格納されたすべでの抽出条件ＩＤである。パタンＩＤ４０４０２のデフォルト値は指定なし、すなわち抽出条件ＩＤ４０４０１に対応する抽出条件で抽出されたパタンＩＤすべてである。性別４０４０３のデフォルト値は指定なし、すなわち男女両方である。年代４０４０４のデフォルト値は指定なし、すなわち全年代である。居住地４０４０５のデフォルト値は指定なし、すなわち全居住地である。拠点４０４０６のデフォルト値は指定なし、すなわち全拠点である。
【００８９】
図１６（ａ）は抽出条件ＩＤ４０４０１のみが指定された例であり、（ｂ）は抽出条件ＩＤ４０４０１およびパタンＩＤ４０４０２が指定された例、（ｃ）は抽出条件ＩＤ４０４０１、パタンＩＤ４０４０２、よび拠点４０４０６が指定された分析条件の例である。
【００９０】
分析条件４０４は、パタン分析部４０が処理を実行するごとに生成するテンポラリなデータであり、パタン分析部４０の処理が終了すると削除される。
【００９１】
（１２）データ構成：集計結果４０５
図１７は、集計結果４０５のデータ構成を示す図である。集計結果４０５は、分析条件４０４に対応するナワバリパタンの集計結果を格納したテンポラリデータであり、ナワバリパタン集計部４０３によって生成される。
【００９２】
図１７に示すように、集計結果４０５は、ナワバリパタン４０５０１と、利用者ＩＤ数４０５０２と、を構成項目として有している。ナワバリパタン４０５０１は、分析条件に対応するナワバリパタンを格納するための欄である。なお図中ナワバリパタンは、図１４同様、平均ナワバリベクトルを前記滞在目的別のメッシュ形式で色分け表示したものを図示した。利用者ＩＤ数４０５０２は、分析条件に対応する利用者ＩＤの数を格納するための欄である。
【００９３】
集計結果４０５は、パタン分析部４０が処理を実行するごとに生成するテンポラリなデータであり、パタン分析部４０の処理が終了すると削除される。
【００９４】
＜エリア分析装置の処理内容＞
次に図１８〜図２５を用いてエリア分析装置１の処理内容について説明する。
【００９５】
（１）全体の処理手内容
図１８は、第１の実施形態によるエリア分析装置１において実行される全体の処理内容を説明するためのフローチャートである。
【００９６】
拠点データ生成部１０は、まず利用者の移動データが携帯電話位置履歴３０５を用いて利用者の拠点となる位置を抽出する（Ｓ１０）。
次に、ナワバリベクトル生成部２０は、ステップＳ１０で生成した利用者の拠点データを用いて利用者のナワバリベクトルデータを生成し（Ｓ２０）、ナワバリパタン抽出部３０は、ステップＳ２０で生成したナワバリベクトルデータをクラスタリングしてナワバリパタンを抽出する（Ｓ３０）。
最後に、ナワバリ分析部４０は、ステップＳ３０で生成したナワバリパタンを用いて分析者が指定したナワバリパタンを抽出して可視化して分析者に表示する（Ｓ４０）。
【００９７】
なお、本実施形態における拠点データ生成部１０およびナワバリベクトル生成部２０の処理は、バッチ処理により実行するようにしても良い。初期状態においてはそれまでに蓄積されたすべての携帯電話位置履歴３０５に対して、月単位に拠点データ生成部１０およびナワバリベクトル生成部２０の処理を実行し、以降は毎月、その月に蓄積された位置履歴に対して拠点データ生成部１０の処理を実行し、拠点データ１０６に追加格納して、さらにその月の拠点データを用いて利用者のナワバリベクトルを生成しナワバリベクトルテーブル２０１に更新格納するものとする。各ステップの詳細については、以下に図面を参照しながら説明する。
【００９８】
（２）拠点データ生成部１０の処理概要
図１９は、ステップＳ１０の処理概要を示すフローチャートである。
拠点データ生成部１０の滞在抽出部１０１は、携帯電話位置履歴３０５から利用者ごとに利用者が滞在した場所とその時間を抽出して滞在テーブル１０４に格納する（Ｓ１０１）。
次に、拠点推定部１０２は、生成した滞在テーブル１０４を用いて利用者ごとに拠点となる場所の候補を抽出して滞在頻度テーブル１０５に格納し、場所の出現頻度に基づいて拠点のタイプを推定し拠点データ１０６に格納する（Ｓ１０２）。
【００９９】
（３）ナワバリベクトル生成部２０の処理概要
図２０は、ナワバリベクトル生成部２０の処理概要を示すフローチャートである。
ナワバリベクトル生成部２０の処理では、予め滞在目的別の行動範囲を表すメッシュを設定しておき、滞在目的別メッシュにおいて当該滞在目的のために利用者が移動や滞在していた位置に該当するマス目に、利用者が移動や滞在していた頻度を格納して、滞在目的別のメッシュのデータをベクトル形式に変換して出力する。本実施例では、滞在目的を「仕事」と「私用」と「娯楽」の３つとして、拠点「自宅」を中心とした行動範囲を表すメッシュのデータを設定する。より具体的には、自宅を中心とした５０ｋｍ四方を可能な行動範囲として想定し、この５０ｋｍ四方を１０×１０のマス目（１マス５ｋｍ四方）に分割して、滞在目的が「仕事」である行動範囲を表すメッシュと、滞在目的が「私用」である行動範囲を表すメッシュと、同様に「娯楽」である行動範囲を表すメッシュの３つのメッシュを設定する。ナワバリベクトル生成部２０では、初期状態においてこの３つのメッシュを利用者ごとに生成し、各利用者が各メッシュの各マス目にいた頻度をカウントして各マス目の値とし、「仕事」、「私用」、「娯楽」の順にベクトル形式に変換して出力する。
【０１００】
図２０において、ｉは拠点テーブル１０６に格納された利用者数（異なり数）を示す変数であり、ｊおよびｋは一人の利用者の位置履歴の数（延べ数）を示す変数である。以下、図２０の各ステップについて説明する。
【０１０１】
（i）ステップＳ２０００１〜Ｓ２０００２
ナワバリベクトル生成部２０は、拠点テーブル１０６に格納された利用者のデータを利用者ごとにソート（ユニークソート）して利用者リストを作成し（Ｓ２０００１）、まずｉに０をセットする（Ｓ２０００２）。
【０１０２】
（ii）ステップＳ２０００３〜Ｓ２０００４
ナワバリベクトル生成部２０は、ｉに１を加え（Ｓ２０００３）、ｉが前記利用者リスト（図示せず）に格納された利用者の数より小さければ処理をステップＳ２０００５に移行させ、それ以外は処理を終了させる（Ｓ２０００４）。
【０１０３】
（iii）ステップＳ２０００５
ナワバリベクトル生成部２０は、携帯電話位置履歴１０３からｉ番目の利用者の位置履歴を抽出して時刻の昇順にソートして位置履歴リストを作成する。
【０１０４】
（iv）ステップＳ２０００６〜Ｓ２０００８
ナワバリベクトル生成部２０は、ｊおよびkに０をセットし（Ｓ２０００６）、続いて、ｊに１を加える（Ｓ２０００７）。
そして、ナワバリベクトル生成部２０は、ｊが位置履歴リスト（図示せず）に格納された位置履歴の数（延べ数）より少ないか否か判断し、少なければ処理をステップＳ２０００９に移行させ、それ以外は処理をステップＳ２００１４に移行させる（Ｓ２０００８）。
【０１０５】
（v）ステップＳ２０２００９
ナワバリベクトル生成部２０は、ｊがｋより少ないか否か判断し、少なければ処理をステップＳ２００１２に移行させ、それ以外は処理をステップＳ２００１０に移行させる（Ｓ２０００９）。
【０１０６】
（vi）ステップＳ２００１０〜Ｓ２００１１
ナワバリベクトル生成部２０は、ｋに１を加算しながら、次の移動が開始する直前の位置および時刻の位置履歴を取得する。より具体的には、位置履歴リストのｋ番目の位置とｋ＋１番目の位置を比較してｋ番目の位置とｋ＋１番目の位置が同じでない間は利用者が移動中であると判断しｋに１を加算する。さらにｋ番目の位置とｋ＋１番目の位置を比較してｋ番目の位置とｋ＋１番目の位置が同じ間は利用者は移動先に滞在していると判断しｋに１を加算する。ｋ番目の位置とｋ＋１番目の位置が同じでなくなれば、ｋ＋１番目の時刻において次の移動が開始したと判断し、ｋ番目の位置履歴を次の移動が開始した直前の位置履歴であるとする（Ｓ２００１０）。
そしてｉ番目の利用者の利用者ＩＤおよび位置履歴リストｋ番目の位置をキーに拠点テーブル１０６を検索し、ｉ番目の利用者におけるｋ番目の位置の拠点タイプを取得し、Ｓにセットする（Ｓ２００１１）。
【０１０７】
（vii）ステップＳ２００１２〜Ｓ２００１３
ナワバリベクトル生成部２０は、位置履歴リストｊ番目の位置を取得し、ｐにセットする（Ｓ２００１２）。
そして滞在目的がＳであるメッシュの位置ｐに対応するマス目の頻度を１加算する（Ｓ２００１３）．
（viii）ステップＳ２００１４
ｉ番目の利用者のすべての位置履歴の処理が完了すれば、メッシュの重心を計算して、重心が一定の位置になるようメッシュを回転させる。より詳細には、図３に示すように滞在目的別のメッシュを合成して多層メッシュを生成し、各マス目の値を合計して重心を計算し、重心が例えば第1象限になるようメッシュを回転させる。
【０１０８】
（ix）ステップＳ２００１５
滞在目的別のメッシュの各マス目の値を所定の順、すなわち「仕事」、「私用」、「娯楽」の順にベクトル形式に変換する。ここでベクトルの各要素の値はメッシュにおいて対応するマス目の滞在頻度であり、ナワバリベクトルを生成した利用者によってメッシュのマス目の合計値、すなわち滞在頻度の合計値にバラつきがある。そこで本実勢形態１においては、パタン抽出の質的向上のためナワバリベクトルを正規化する。ベクトルの正規化については多くの文献に記載されている公知技術であるため、説明は省略する。そしてｉ番目の利用者の利用者ＩＤとともにナワバリベクトルテーブル２０２の末尾に格納して、ステップ２０００３に移行する。
【０１０９】
（４）ナワバリパタン生成部３０の処理概要
図２１は、ステップＳ３０の処理概要を示すフローチャートである。
ナワバリパタン抽出部３０のパタン抽出条件設定部３０１は、まず分析者によって入力設定されたパタン抽出条件に従って抽出条件３０６を生成する（Ｓ３０１）。より具体的には、分析者が利用者の性別、または年代、または、居住地、または拠点を指定すると、パタン抽出条件設定部３０１は、その値を抽出条件３０６の性別３０６０１、年代３０６０２、居住地３０６０３、および拠点３０６０４に格納する。また分析者が生成するクラスタ数を指定すると、パタン抽出条件設定部３０１はその値を抽出条件３０６のクラスタ数３０６０５に格納する。分析者からの指定がない項目についてはデフォルト値を格納する。
【０１１０】
次に、ナワバリベクトル抽出部３０２は、設定された条件に従ってクラスタリング対象のナワバリベクトルデータをナワバリベクトルテーブル２０１から抽出する（Ｓ３０２）。
より具体的にはナワバリベクトル抽出部３０２は、まず抽出条件３０６の内容をナワバリベクトル３０７の抽出条件３０７０１に格納する。次に抽出条件３０６で性別３０６０１、年代３０６０２、居住地３０６０３が指定されていれば、ナワバリベクトルテーブル２０１の利用者ＩＤ２０１０１からナワバリベクトルの利用者ＩＤを取得し、取得した利用者ＩＤをキーに利用者情報３０５を検索し、性別３０５０４、生年月日３０５０３、および住所３０５０５が性別３０６０１、年代３０６０２、居住地３０６０３にマッチする利用者ＩＤを選択する。
さらに抽出条件３０６で拠点３０６０４が指定されていれば、前記選択した利用者ＩＤをキーに拠点テーブル１０６を検索し、緯度１０６０２、経度１０６０３、および拠点タイプ１０６０４が拠点３０６０４にマッチする利用者ＩＤを選択する。そして、前記選択した利用者ＩＤをキーにナワバリベクトルテーブル２０１を検索し、前記選択した利用者ＩＤに対応するベクトルデータをベクトルデータ２０１０２から取得して、利用者ＩＤとベクトルデータをナワバリベクトル３０７の利用者ＩＤ３０７０２およびベクトルデータ３０７０３に格納する。
【０１１１】
なお本実施例では、抽出条件３０６で指定された条件、すなわち性別３０６０１、年代３０６０２、居住地３０６０３、および拠点３０６０４をすべて満たす（ＡＮＤ条件）利用者のナワバリベクトルをクラスタリング対象とするが、これら条件のうち１つ以上を満たす（ＯＲ条件）などの指定も可能である。
【０１１２】
そしてナワバリベクトルクラスタリング３０３は、ナワバリベクトル３０７に格納されたナワバリベクトルをクラスタリングする（Ｓ３０３）。クラスタリングのアルゴリズムには、既存のものを利用する。例えばｋ−ｍｅａｎｓ法は、非階層型クラスタリングの代表的なアルゴリズムであるが、これに限られるものではない。なおｋ−ｍｅａｎｓ法のようにあらかじめクラスタ数を指定する必要があるアルゴリズムを用いる場合は、あらかじめデフォルト値を設定してクラスタリングを実施する。あるいはクラスタ数を変更してクラスタリングを何回か試行し、生成されたクラスタの評価関数を用いて最適なクラスタ数を選択できるようにしてもよい。クラスタリングの結果はナワバリパタンテーブル３０９およびクラスタリング結果３０８に格納する。
【０１１３】
より詳細にはナワバリパタンテーブル３０９に格納されたナワバリパタンのインデクスを１増して、ナワバリベクトル３０７の抽出条件３０７０１にユニークなＩＤを付与して、ナワバリパタンテーブル３０９末尾の抽出条件ＩＤ３０９０１に格納し、抽出条件３０７０１の内容を抽出条件３０９０２に格納する。パタンＩＤ３０９０３には、クラスタリングの結果、生成されたパタンのＩＤを格納する。ナワバリテーブル３０９の末尾の平均ベクトルデータ３０９０４には、クラスタに属するベクトルデータをベクトルデータ３０７０３から取得して平均ベクトルを計算しその値を格納する。利用者ＩＤ３０９０５には、クラスタに属するベクトルデータの利用者ＩＤを利用者ＩＤ３０７０２から取得して格納する。
【０１１４】
最後に、ナワバリパタン表示部３０４は、クラスタリング結果３０８に格納されたナワバリパタン抽出結果を分析者に表示する（Ｓ３０４）。より具体的には、クラスタリング結果３０８の抽出条件３０８０１の内容を分析者に表示し、さらにナワバリパタン３０８０２に格納された平均ベクトルを可視化して、各パタンにマッチする利用者の数とともに分析者に表示する。
【０１１５】
ここで平均ナワバリベクトルの可視化について図４を用いて説明する。図４は、ナワバリベクトルの可視化表示について説明する図である。ナワバリベクトルは、滞在目的別のメッシュデータを合成し、予め設定した順序に従ってメッシュの値を出力したデータである。そこでナワバリベクトルを分析者に表示する際には、分かりやすさのため、（ａ）ナワバリベクトルを（ｂ）滞在目的別のメッシュに変換して、さらに（ｃ）各メッシュの値に従ってグラデーション、例えば値が高い順に黒、濃いグレー、グレー、薄いグレー、白で表示する。各メッシュのマス目の値は、利用者が滞在した頻度に相当するので、滞在目的別のメッシュにおいて白以外の色で表示されている範囲が利用者の行動の広さ、黒、濃いグレー、グレー、薄いグレーの色の違いが滞在の集中度を表す。
【０１１６】
（５）ナワバリ分析部４０の処理概要
図２２は、ステップＳ４０の処理概要を示すフローチャートである。
ナワバリ分析部４０の分析条件設定部４０１は、まず分析者によって入力設定された分析条件に従って分析条件４０４を生成する（Ｓ４０１）。より具体的には、まず分析者にナワバリパタンテーブル３０９に格納された抽出条件３０９０２を表示し、分析者が抽出条件を選択すると、分析条件設定部４０１は選択された抽出条件に対応する抽出条件ＩＤ３０９０１を取得して、分析条件４０４の抽出条件ＩＤ４０４０１に格納する。
【０１１７】
また、分析者が抽出条件を選択してナワバリパタンの表示を指定すると、分析条件設定部４０１は抽出条件に対応するナワバリパタンの平均ベクトルデータ３０９０４を可視化して表示する。分析者が可視化して表示したナワバリパタンのうちいずれかを選択すると、分析条件設定部４０１は選択されたパタンに対応するパタンＩＤ３０９０３を取得して、分析条件４０４のパタンＩＤ４０４０２に格納する。さらに分析者がパタンにマッチする利用者の属性情報、すなわち性別、年代、居住地、および拠点を指定すると、分析条件設定部４０１は指定された属性情報を分析条件４０４の性別４０４０３、年代４０４０４、居住地４０４０５、および拠点４０４０６に格納する。分析者からの指定がない項目についてはデフォルト値を格納する。
【０１１８】
次に、ナワバリパタン集計部４０２は、設定された条件に従って指定されたナワバリパタンを集計する（Ｓ４０２）。より具体的には、ナワバリパタン集計部４０２は、ナワバリパタンテーブル３０９を検索し、抽出条件ＩＤ３０９０１およびパタンＩＤ３０９０３が分析条件４０４に格納された抽出条件４０４０１およびパタンＩＤ４０４０２にそれぞれマッチするナワバリパタンを取得する。
【０１１９】
また、性別４０４０３、年代４０４０４、居住地４０４０５が分析条件４０４で指定されていれば、前記ナワバリパタンの利用者ＩＤを利用者ＩＤ３０９０５から取得し、取得した利用者ＩＤをキーに利用者情報３０５を検索し、性別３０５０４、生年月日３０５０３、および住所３０５０５がそれぞれ性別４０４０３、年代４０４０４、居住地４０４０５にマッチする利用者数を取得する。さらに拠点４０４０６が分析条件４０４で指定されていれば、前記マッチするナワバリパタンの利用者ＩＤをナワバリパタンテーブル３０９の利用者ＩＤ３０９０５から取得し、取得した利用者ＩＤをキーに拠点テーブル１０６を検索し、緯度１０６０２、経度１０６０３、および拠点タイプ１０６０４がそれぞれ拠点４０４０６にマッチする利用者数を取得する。  そしてマッチするナワバリパタンの平均ベクトルデータ３０９０４を集計結果４０５のナワバリパタン４０５０１に、パタンにマッチする利用者ＩＤの数で、かつ分析条件に指定された性別４０４３、年代４０４０４、居住地４０４０５および拠点４０４０６にマッチする利用者ＩＤの数を利用者ＩＤ数４０５０２に格納する。
【０１２０】
そして、集計結果表示部４０３は、分析条件４０４にマッチしたナワバリパタンと利用者ＩＤの数を分析者に表示する（Ｓ４０３）。より具体的には、集計結果４０３のナワバリパタン４０３０１に格納された平均ベクトルを可視化して、各パタンにマッチする利用者の数とともに分析者に表示する。平均ベクトルの可視化については、前記クラスタリング結果の可視化表示において図４を用いて説明したので、ここでは省略する。
【０１２１】
（６）処理手順：拠点データ生成部１０の処理の詳細
次に拠点データ生成部１０の詳細な処理手順について説明する。
【０１２２】
（拠点データ生成部１０における滞在抽出部１０１の処理の詳細）
図２３は、滞在抽出処理で用いられる滞在抽出ルールの一例を示す図である。前述したように本実施形態では「自宅」「仕事」「娯楽」「私用」の４つのタイプの滞在項目が抽出される。これら滞在項目を抽出するため、本実施形態では、利用者が場所に滞在したと推定される時間帯、その長さ、および曜日の３つを用いたルールを定義している。すなわち、一日の最初と最後に出現した滞在は「自宅」、一日の最初と最後以外でかつ平日の７時間以上であれば「仕事」、「休日」であれば「娯楽」、それ以外は「私用」である。拠点データ生成部１０は、一例として図２３に示すルールを用いて携帯電話位置履歴１０３から滞在を抽出して滞在テーブル１０４に格納する。
【０１２３】
図２４は、滞在抽出部１０１が実施するステップＳ１０１の詳細な処理手順を示すフローチャートである。図２４において、ｉは携帯電話位置履歴１０３に格納された履歴のインデクスを示す変数である。本実施形態では、携帯電話位置履歴１０３は、時刻１０３０２の日付のみを第１キー、利用者ＩＤ１０３０１を第２キー、時刻１０３０２の時刻を第３キーにソートされているものとする。すなわちＩＣカード利用履歴はまず同じ日付のものが並び、そのうち同じ利用者ＩＤのものが、さらに同じ利用者では時刻の昇順に並んでいる。なお本実施例では後述するように一日の最後が翌２：５９であると想定しているため、時刻２０３００２の日付でソートする場合は翌２：５９までの履歴は前日の履歴として扱う。また格納されているすべての履歴は未処理であると想定する。したがって、ｉの初期値に０をセットするが、すでに過去分の履歴からは滞在を抽出済みで、追加された携帯電話位置履歴から滞在を抽出する場合、ｉは追加された履歴のインデクスを指す。他の変数としてＵｉｄは利用者ＩＤをセットする変数、Ｐｉｄは緯度経度をセットする変数であり、それぞれｎｕｌｌで初期化しておく。また、ＳｔおよびＥｔはそれぞれ、滞在の開始・終了時刻をセットする変数であり、それぞれｎｕｌｌで初期化しておく。さらに、本実施形態において一日の始まりは午前０時、終わりは午後１１時５９分とする。以下図２４の各ステップについて説明する。
【０１２４】
（i）ステップＳ１０１００１〜Ｓ１０１００３
滞在抽出部１０１は、ｉに０をセットする（Ｓ１０１００１）。滞在抽出部１０１は、ｉに１を加え（Ｓ１０１００２）、携帯電話位置履歴１０３のｉ番目の位置履歴の利用者ＩＤ１０３０１がＵｉｄと同じであればステップＳ１０１００６にスキップし、同じでなければステップＳ１０１００４に進む（Ｓ１０１００３）。
【０１２５】
（ii）ステップＳ１０１００４
滞在抽出部１０１は、Ｕｉｄにセットされた利用者の一日の利用履歴について処理が終了したと判断し、滞在の終了時刻を表す変数Ｅｔに一日の最後の時刻“２３：５９”をセットし、「自宅」滞在を抽出する。具体的には、滞在抽出部１０１は、滞在テーブル１０４において、対応する利用者ＩＤ１０４０１にＵｉｄをセットし、緯度１０４０２および経度１０４０３にＰｉｄの値（一日の最後に滞在した場所の緯度経度）をセットし、滞在タイプ１０４０４に「自宅（Ｈ）」をセットし、開始時刻１０４０５にＳｔの値をセットし、終了時刻１０４０６にＥｔの値をセットする。
【０１２６】
（iii）ステップＳ１０１００５
滞在抽出部１０１は、Ｕｉｄに携帯電話位置履歴１０３のｉ番目の利用者ＩＤ１０３０１の値（次に処理対象とする利用者のＩＤ）をセットし、滞在の開始時刻を表す変数Ｓｔに一日の最初の時刻“００：００”をセットしてＳｖを初期化する。
【０１２７】
（iv）ステップＳ１０１００６
滞在抽出部１０１は、ｉが携帯電話位置履歴１０３に格納された履歴数よりも大きいか否か判断し、大きければ本処理を終了させ、それ以外であれば処理をステップＳ１０１００７に移行させる。
【０１２８】
（v）ステップＳ１０１００７
滞在抽出部１０１は、携帯電話位置履歴１０３のｉ番目の緯度１０３０３と経度１０３０４がＰｉｄと同じかどうか比較して、同じでなければ利用者の移動が開始したと判断してステップＳ１０１００８に処理を移行させ、それ以外であればステップＳ１０１０１９に処理を移行させる。
【０１２９】
（vi）ステップＳ１０１００８
滞在抽出部１０１は、ステップＳ１０１００７において利用者が移動を開始した場合、「滞在」が遷移したと判断し、滞在の終了時刻を表す変数Ｅｔに携帯電話位置履歴１０３のｉ番目の時刻１０３０２に格納された時刻に１分を減じて格納する。つまり、これは、１分前までは遷移前の「滞在」の状態であったという意味である。
【０１３０】
（vii）ステップＳ１０１００９〜Ｓ１０１０１１
Ｓｔの値が一日の最初の滞在を示している場合（Ｓｔ＝“００：００”）、滞在抽出部１０１は、処理をステップＳ１０１０１０に移行させ、それ以外であれば処理をステップＳ１０１０１２に移行させる（Ｓ１０１００９）。
【０１３１】
Ｓ１０１０１０において、滞在抽出部１０１は、携帯電話位置履歴１０３のｉ番目の緯度１０３０３と経度１０３０４を取得してＰｉｄにセットする。
【０１３２】
Ｓ１０１０１１において、滞在抽出部１０１は、滞在テーブル１０４の末尾の利用者ＩＤ１０４０１にＵｉｄをセットし、緯度１０４０２および経度１０４０３にＰｉｄの値（一日の最初に滞在した場所の緯度経度）をセットし、滞在タイプ１０４０３に「自宅（Ｈ）」をセットし、開始時刻１０４０４にＳｔにセットされた値をセットし、終了時刻１０４０５にＥｔにセットされた値をセットする。なお、１日のうち最初に移動した場合、その直前までは自宅に滞在していたと考えられる。そこで、ここでは、１つ前の滞在（ｉ−１番目の滞在）は自宅滞在として抽出することとした。
【０１３３】
（viii）ステップＳ１０１０１２
滞在抽出部１０１は、携帯電話位置履歴１０３の時刻１０３０２から日付を取得し、さらにカレンダ情報（図示せず）を参照し曜日を取得する。曜日が月曜日から金曜日の平日であれば、滞在抽出部１０１は、処理をステップＳ１０１０１３に移行させ、それ以外（休日）であれば処理をステップＳ１０１０１６に移行させる。
【０１３４】
（ix）ステップＳ１０１０１３
滞在抽出部１０１は、滞在開始時刻Ｓｔと終了時刻Ｅｔから滞在時間（滞在の長さ）を計算する。滞在時間が所定時間以上（たとえば７時間以上）であれば、滞在抽出部１０１は、処理をステップＳ１０１０１４に移行させ、それ以外であれば処理をステップＳ１０１０１５に移行させる。
【０１３５】
（x）ステップＳ１０１０１４及びＳ１０１０１５
移動を開始したのが１日のうち２回目以降であり、かつ直前の場所に滞在していたのが平日の７時間以上である場合、その入場の直前までは仕事中であったと考えられる。そこで、この場合は、滞在抽出部１０１は、１つ前の滞在（ｉ−１番目の滞在）として「仕事（Ｗ）」滞在を抽出する。滞在抽出部１０１は、ステップＳ１０１０１１と同様に各テーブルの値をセットする。
【０１３６】
（xi）ステップＳ１０１０１５
一方、移動を開始したのが１日のうち２回目以降であり、かつ直前の場所に滞在していたのが平日の７時間未満または休日の４時間未満である場合、その入場の直前まではその他一般的な外出していたと考えられる。そこで、この場合は、滞在抽出部１０１は、１つ前の滞在（ｉ−１番目の滞在）として「私用（Ｓ）」滞在を抽出する。滞在抽出部１０１は、ステップＳ１０１０１１と同様に各テーブルの値をセットする。
【０１３７】
（xii）テップＳ１０１０１６
滞在抽出部１０１は、滞在時間が所定時間以上（たとえば４時間以上）であるか否か判断し、所定時間以上であれば処理をステップＳ１０１０１７に移行させ、それ以外であれば処理をステップＳ１０１０１５に移行させる。
【０１３８】
（xiii）テップＳ１０１０１７
移動を開始したのが１日のうち２回目以降であり、かつ直前の場所に滞在していたのが休日の４時間以上である場合、その入場の直前までは行楽外出をしていたと考えられる。そこで、この場合は、滞在抽出部１０１は、１つ前の滞在（ｉ−１番目の滞在）として「娯楽（Ｌ）」滞在を抽出する。滞在抽出部１０１は、ステップＳ１０１０１１と同様に各テーブルの値をセットする。
【０１３９】
（xiv）ステップＳ１０１０１８
滞在抽出部１０１は、滞在の開始時刻を表す変数Ｓｔに携帯電話位置履歴１０３のｉ番目の時刻１０３０２をセットし、処理をステップＳ１０１００２に移行させる。
【０１４０】
（xv）ステップＳ１０１０１９
滞在抽出部１０１は、携帯電話位置履歴１０３のｉ番目の緯度１０３０２および経度１０３０３がＰｉｄと同じかどうか比較して、同じであれば利用者の移動が停止したと判断して処理をステップＳ１０１０２０に移行させ、それ以外であれば処理をステップＳ１０１００２に移行させる。
【０１４１】
（xvi）ステップＳ１０１０２０
利用者が移動を停止した場合、その停止場所が滞在場所となる。そこで、滞在抽出部１０１は、携帯電話位置履歴１０３のｉ番目の緯度１０３０２および経度１０３０３を取得してＰｉｄにセットした上で、処理をステップＳ１０１００２に移行させる。
【０１４２】
（拠点データ生成部１０における拠点推定部１０２の処理の詳細）
図２５は、滞在抽出部１０１が実施するステップＳ１０２の処理の詳細を説明するためのフローチャートである。図２５において、ｉは滞在テーブル１０４に格納された利用者数（異なり数）を示す変数であり、ｊは一人の利用者が滞在した場所の数（異なり数）を示す変数である。以下、図２５の各ステップについて説明する。
【０１４３】
（i）ステップＳ１０２００１〜Ｓ１０２００２
拠点推定部１０２は、滞在テーブル１０４に格納された利用者のデータを利用者ごとにソート（ユニークソート）して利用者リストを作成し（Ｓ１０１００１）、まずｉに０をセットする（Ｓ１０２００２）。
【０１４４】
（ii）ステップＳ１０２００３〜Ｓ１０２００４
拠点推定部１０２は、ｉに１を加え（Ｓ１０２００３）、ｉが前記利用者リスト（図示せず）に格納された利用者の数より小さければ処理をステップＳ１０２００５に移行させ、それ以外は処理を終了させる  （Ｓ１０２００４）。
【０１４５】
（iii）ステップＳ１０２００５〜Ｓ１０２００７
拠点推定部１０２は、ｉ番目の利用者が滞在した駅を滞在のタイプごとにカウントして滞在頻度テーブル１０５に格納する（Ｓ１０２０５５）。
次に、拠点推定部１０２は、滞在頻度テーブル１０５に格納された駅のうち、滞在タイプがＨでかつＨの頻度が最も高い場所をＨとして抽出し、拠点データ１０６に格納する（Ｓ１０２００６）。
そして、拠点推定部１０２は、滞在頻度テーブル１０５に格納された駅のうち、滞在タイプがＷでかつＷの頻度が最も高い場所をＷとして抽出し、拠点データ１０６に格納する（Ｓ１０２００７）。
【０１４６】
（iv）ステップＳ１０２００８
続いて、拠点推定部１０２は、滞在頻度テーブル１０５に格納されている場所のユニークなリストを作成する。
【０１４７】
（v）ステップＳ１０２００９〜Ｓ２０１０１１
拠点推定部１０２は、ｊに０をセットし（Ｓ１０２００９）、続いて、ｊに１を加える（Ｓ１０２０１０）。そして、拠点推定部１０２は、ｊが場所リスト（図示せず）に格納された滞在場所の数（異なり数）より少ないか否か判断し、少なければ処理をステップＳ１０２０１２に移行させ、それ以外は処理をステップＳ２０１００３に移行させる（Ｓ１０２０１１）。
【０１４８】
（vi）ステップＳ１０２０１２
拠点推定部１０２は、ｊ番目の滞在場所に対応する拠点データ１０６にＨまたはＷとして格納されているか判断し、ＨまたはＷとして格納されていなければ処理をステップＳ１０２０１３に移行させ、それ以外は処理をステップＳ１０２１０に移行させる。
【０１４９】
（vii）ステップＳ１０２０１３
拠点推定部１０２は、ｊ番目の滞在場所についてＳよりもＬの方が出現頻度が高いか否か判断し、Ｌの頻度の方が高ければ、処理をステップＳ１０２０１４に移行させ、それ以外は処理をステップＳ１０２０１５に移行させる。
【０１５０】
（viii）ステップＳ１０２０１４
拠点推定部１０２は、ｊ番目の滞在場所のタイプをＬとして抽出し、拠点データ１０６に格納し、処理をステップＳ１０２０１０に移行させる。
【０１５１】
（ix）ステップＳ１０２０１５
拠点推定部１０２は、ｊ番目の滞在のタイプをＳとして抽出し、拠点データ１０６に格納し、処理をステップＳ１０２０１０に移行させる。
【０１５２】
（７）画面例
（ナワバリパタンの抽出条件設定画面の一例）
図２６は、ナワバリパタン抽出部３０のパタン抽出条件設定部３０１が表示するパタン抽出条件設定画面の一例を示す図である。本実施形態では、分析者は図２６に示す２つの項目を選択・設定できるものとする。すなわち「対象とする利用者の属性」、および「クラスタ数」である。「対象とする利用者の属性」はナワバリパタンを抽出する対象とする利用者の属性を選択する項目であり、図２６では年代は「２０〜３０代」、性別は「女性」、居住地および拠点は指定なしが表示されている。「クラスタ数」はナワバリパタンを分割するクラスタ数を選択する項目であり、図２６ではデフォルト値である２０が表示されている。
【０１５３】
（ナワバリパタンの抽出結果表示画面の一例）
図２７は、ナワバリパタン抽出部３０のナワバリパタン表示部３０４が表示するナワバリパタン表示画面の一例を示す図である。図２７（ａ）は、抽出したナワバリパタンの一覧を表示する画面、図２７（ｂ）はナワバリパタンにマッチする利用者の属性情報を集計して表示する画面の一例である。より詳細には、図２７（ａ）の画面上部にはパタンを抽出した条件が表示されており、下部にナワバリパタンが表示されている。図中ナワバリパタンは、上述したようにクラスタに属するナワバリベクトルの平均ベクトルをメッシュ形式に変換してグラデーション表示しており、パタンにマッチする、すなわち当該クラスタに個人のナワバリベクトルが属している利用者数とともに表示する。
【０１５４】
図２７（ａ）中、分析者がパタンＩＤを選択して、画面下部の「詳細表示」ボタンを押下すると、エリア分析装置１はナワバリパタンにマッチする利用者の属性情報を集計して図２７（ｂ）を表示する。より詳細には、エリア分析装置１はナワバリパタンにマッチする利用者ＩＤをナワバリパタンテーブル３０９から取得し、当該取得した利用者ＩＤをキーに利用者情報３０５および拠点テーブル１０６を検索して、ナワバリパタンにマッチする利用者の属性情報を集計して表示する。図２７（ｂ）では、パタンにマッチする利用者の性別構成や年代構成がグラフ表示され、さらに居住地や「私用」の拠点が地図上に表示されている。
【０１５５】
（ナワバリパタンの分析条件設定画面の一例）
図２８は、ナワバリ分析部４０の分析条件設定部４０１が表示する分析条件設定画面の一例を示す図である。本実施形態では、分析者は図２８に示す３つの項目を選択・設定できるものとする。すなわち「抽出条件」、「パタンＩＤ」、および「対象とする利用者の属性」である。「抽出条件」は、ナワバリパタンを抽出した条件を選択する項目であり、図２８では「Ｔ０２」が表示されている。抽出条件の選択については後述する。「パタンＩＤ」は前記分析者が選択した抽出条件に対応するナワバリパタンの中からパタンＩＤを選択する項目であり、図２８では「Ｐ００８」が表示されている。「対象とする利用者の属性」は、前記分析者が選択したナワバリパタンにマッチする利用者の属性を選択する項目であり、詳細には「性別」「年代」「居住地」「拠点」を選択することができる。図２８ではいずれも選択されていない状態が表示されている。
【０１５６】
分析者は、ナワバリパタンテーブル３０９に格納されたナワバリパタンの一覧を参照することで、抽出条件を選択することができる。画面下部左の「パタン一覧」ボタンは、ナワバリパタンテーブル３０９に格納されたナワバリパタンの一覧表示を指示するボタンである。より具体的には分析者が「パタン一覧」のボタンを押下すると、エリア分析装置１はナワバリパタンテーブル３０９の抽出条件３０９に格納されている抽出条件を表示し、さらにパタンＩＤ３０９０３に格納されているパタンＩＤと、平均ベクトルデータ３０９０４に格納されている平均ベクトルを可視化したデータと、利用者ＩＤ３０９０５に格納されている利用者ＩＤの数と、を表示する。分析者が表示した抽出条件のうちいずれかを選択すると、エリア分析装置１は選択された抽出条件に対応する抽出条件ＩＤを取得して、分析条件画面の抽出条件に表示する。
【０１５７】
（ナワバリパタンの集計結果表示画面の一例）
図２９は、ナワバリ分析部４０の集計結果表示部４０３が表示する集計結果表示画面の一例を示す図である。図２９（ａ）は、分析者が設定した分析条件にマッチするナワバリパタンを可視化表示する画面、図２９（ｂ）は、分析者が選択したパタンにマッチする利用者の属性情報を集計した結果を表示する画面である。これら画面の詳細は、図２７（ａ）および（ｂ）と同様であるので、ここでは詳細な説明は省略する。
【０１５８】
＜分析例＞
第１の本実施形態による分析装置１を用いて分析者は一例として以下のようなターゲット顧客行動分析を実現することが可能である。
あるアパレル系企業において、「２０〜３０代の女性」をターゲット顧客としており、特に「都心に住む、プライベートで活動的な女性」について「どのようなエリアで行動しているのか」を知りたいというニーズがあるものとする。
【０１５９】
このニーズに対して、分析者は、ナワバリパタンを使ったエリア分析において「私用」目的の行動範囲が広い人を「プライベートで活動的な人」と定義し、「２０〜３０代の女性で、都心に自宅があり、かつナワバリパタンのうち私用の範囲が広い人」を抽出して、該当する人々がどのエリアを「私用」や「娯楽」目的で滞在しているか分析することが可能である。以下、画面例を用いて詳細に説明する。
【０１６０】
（i）ナワバリパタン抽出
まず前記アパレル系企業がターゲットしている「２０〜３０代の女性」を対象にナワバリパタンを抽出する。より具体的には、分析者がパタン抽出条件設定画面にて２０〜３０代女性のナワバリパタンを抽出するよう抽出条件を設定すると（図２６）、エリア分析装置１は２０〜３０代の女性のナワバリベクトルデータをナワバリベクトルテーブル２０１から抽出してクラスタリングし結果を分析者に表示する（図２７（ａ））。
【０１６１】
(ii)ターゲットの抽出
分析者は表示されたパタン抽出結果を参照し、分析条件設定画面にて「私用」の行動範囲が広いパタンを指定して分析条件を設定すると（図２８）、エリア分析装置１は分析条件にマッチするパタンおよび利用者のＩＤをナワバリパタンテーブル３０９から取得して結果を分析者に表示する（図２９（ａ））。
【０１６２】
(iii)ターゲットの拠点
分析者は表示された集計結果の中からパタンを選択して「詳細表示」ボタンを押下すると（図２９（ａ））、エリア分析装置１は選択されたパタンにマッチする利用者のＩＤをナワバリパタンテーブル３０９から取得して、それらをキーに利用者情報３０５および拠点テーブル１０６を検索して、利用者の属性情報を集計して分析者に表示する（図２９（ｂ））。
【０１６３】
図２９（ｂ）より、「私用」で行動範囲が広い女性は２０代〜３０代の女性のうちでも若い年代の人が多く、かつ「私用」先は都心や横浜に集中していることが分かる。同様に「仕事」や「娯楽」の滞在先を見ることで、前記アパレル系企業がターゲットとする顧客がどのようなエリアで活動しているかを容易に知ることができる。
【０１６４】
＜変形例１＞
第１の実施形態によるエリア分析装置１は、携帯電話位置履歴を用いて拠点データを生成してナワバリベクトルを生成し、ナワバリパタンを抽出して、分析ニーズに応じて分析者がエリアを分析して分析レポートを出力する。このとき携帯電話位置履歴を蓄積・提供する主体と、分析を行う主体、および分析レポートを利用する主体はそれぞれ複数でもよい。図３０は、本発明の第１の実施形態の第1の変形例によるシステム構成を示す図である。
【０１６５】
図３０に示すように、複数の携帯電話会社が携帯電話位置履歴１０３を蓄積し、分析サービス会社は蓄積された携帯電話位置履歴１０３を用いて比較的ニーズが高い分析条件を用いて定型的なエリア分析を行って分析レポートを生成し、複数の顧客会社は分析レポートを定期購入するといった構成も可能である。また、ナワバリパタンを生成するサービスを行う主体と、エリア分析によって分析レポートを作成して各顧客に提供する主体は異なっていてもよい。
【０１６６】
＜変形例２＞
第１の実施形態によるエリア分析装置１は、個人のナワバリを「自宅」を中心とした５０ｋｍ四方の範囲内と設定し、３つの滞在目的、すなわち「仕事」「私用」および「娯楽」ごとにナワバリ内の移動量を表すメッシュデータを生成して多層メッシュとし、各メッシュは１マス５ｋｍ四方の１０×１０のマス目で構成されるものとしたが、これに限らない。ナワバリベクトルを生成する管理者が、データの種類や、個人のナワバリのメッシュサイズ並びにマス目による分割数、およびメッシュの中心点となる拠点のタイプ並びに多層メッシュの各層に対応する滞在目的のタイプを設定してナワバリベクトルを生成することで、分析者はこれらを分析条件として選択することも可能である。
【０１６７】
より具体的には、主に自動車で移動する利用者を対象としたナワバリパタンを抽出する場合や、地方のように移動先となりうる施設（商業施設、オフィスなど）が比較的少ないため人々の行動範囲が広いことが予想される場合には広めのメッシュ、あるいは都心のように施設が密集しており人々の行動範囲が狭いことが予想される場合には狭めのメッシュなどを設定することが可能である。
【０１６８】
また上述の説明においては、すべての利用者は同じサイズのメッシュとしたが、メッシュの分割数が同じであれば利用者ごとにメッシュのサイズを設定することも可能である。より具体的には、行動範囲が広い利用者は８０ｋｍ四方、狭い利用者は２０ｋｍ四方のように、自宅から最も離れている拠点までの距離の２倍をメッシュのサイズとすることが可能である。
【０１６９】
さらに上述の説明では、メッシュを５ｋｍごとに１０×１０に分割するとしたが、そのサイズや数を変えることも可能である。
【０１７０】
また上述の説明においてはメッシュの中心点を拠点の「自宅」としたが、中心点を「仕事」とすると、利用者の勤務先からの行動範囲、例えば滞在目的が「自宅」や「私用」の行動範囲をナワバリとして分析することが可能である。さらに抽出する拠点のタイプに「業務」を追加し、平日の日中、「仕事」以外で滞在する場所を「業務」タイプの拠点として抽出しておけば、「仕事」を中心点とする滞在目的が「業務」の行動範囲をナワバリパタンとして抽出でき、会社員を対象としたナワバリ分析などが可能となる。
【０１７１】
また第１の実施形態によるエリア分析装置１は、携帯電話の位置履歴を対象に説明したが、エリア分析装置１はそれ以外に交通系ＩＣカードの利用履歴など人の移動の履歴を表すデータを対象とすることが可能である。エリア分析装置１において複数の移動データを利用可能であるとき、管理者はナワバリベクトルデータを生成する人の移動の履歴を表すデータを選択することができる。
【０１７２】
図３１は、本発明の第１の実施形態の第２の変形例によるシステム構成を示す図である。
【０１７３】
図３１に示すように、第１の実施形態の第２の変形例におけるエリア分析装置１は、大きく次の４つの機能を有する。すなわち、拠点データ生成部１０、ナワバリベクトル生成部２０、ナワバリパタン抽出部３０、およびナワバリ分析部４０である。拠点データ生成部１０、ナワバリパタン抽出部３０、およびナワバリ分析部４０は、上述の第１の実施形態と同様であるので詳細な説明は省略する。
【０１７４】
第１の実施形態の第２の変形例におけるナワバリベクトル生成部２０は、ナワバリベクトル生成条件設定部２０２において、管理者が入力するナワバリベクトル生成条件設定情報から生成条件２０４を抽出し、この生成条件に従ってナワバリベクトルを生成する。第１の実施形態の第２の変形例におけるナワバリベクトル生成部２０の入力は、拠点テーブル１０６に格納されたデータおよび携帯電話位置履歴１０３または交通系ＩＣカード履歴など人移動の履歴データであり、ナワバリベクトルテーブル２０５にデータを出力する。また、ナワバリベクトル生成部２０は、テンポラリデータとして、生成条件２０４を生成する。これら入出力データ及びテンポラリデータのうち、拠点テーブル１０６および携帯電話位置履歴１０３の詳細は上述の第１の実施形態と同様であるので詳細な説明は省略する。
【０１７５】
（１）ナワバリベクトル生成部２０のデータ構成
（ｉ）生成条件２０４
図３２は、生成条件２０４のデータ構成を示す図である。生成条件２０４は、ナワバリベクトルを生成する際の対象データや、メッシュのサイズ、中心点など管理者によって設定されたナワバリベクトル生成の条件を格納したテンポラリデータであり、ナワバリベクトル生成条件設定部２０２によって生成される。
【０１７６】
図３２に示すように、生成条件２０４は、データ２０４０１、メッシュサイズ２０４０２と、メッシュ分割数２０４０３と、中心点２０４０４と、滞在目的２０４０５を構成項目として有している。
【０１７７】
データ２０４０１は、ナワバリベクトルを生成する対象となるデータの種類を格納するための欄である。メッシュサイズ２０４０２は、個人のナワバリの範囲を設定するサイズを格納するための欄である。メッシュ分割数２０４０３は、個人のナワバリのマス目の数を設定する分割数を格納するための欄である。中心点２０４０４は、個人のナワバリの中心点となる拠点のタイプを格納するための欄である。滞在目的２０４０５は、個人のナワバリを多層メッシュで生成するための行動範囲の滞在目的を格納するための欄である。
【０１７８】
本変形例においては、生成条件２０４は管理者が任意に指定した値を格納するデータであって、管理者の指定がない場合はデフォルト値「＊」がセットされる。本変形例において、データ２０４０１のデフォルト値は携帯電話位置履歴、メッシュサイズ２０４０２のデフォルト値は５０ｋｍ四方、メッシュ分割数２０４０３のデフォルト値は１０×１０、中心点２０４０４のデフォルト値は自宅、滞在目的２０４０５のデフォルト値は仕事、私用、娯楽である。
【０１７９】
図３２（ａ）はすべての条件がデフォルト値である例であり、（ｂ）はデータに交通系ＩＣカード履歴、メッシュサイズに８０ｋｍ四方、その他はデフォルト値である例、（ｃ）はデータはデフォルト値、メッシュサイズは４０ｋｍ四方、メッシュ分割数は２０×２０、中心点は仕事、滞在目的は前述の業務であるという条件の例である。
【０１８０】
生成条件２０４は、ナワバリベクトル生成部２０が処理を実行するごとに生成するテンポラリなデータであり、ナワバリベクトル生成部２０の処理が終了すると削除される。
【０１８１】
（ｉｉ）ナワバリベクトルテーブル２０５
図３３は、ナワバリベクトルテーブル２０５のデータ構成を示す図である。ナワバリベクトルテーブル２０１は、携帯電話５１の利用者５２のナワバリを表すベクトルデータを格納したデータであり、第１の実施形態の第２の変形例におけるナワバリベクトル生成部２０によって生成される。
【０１８２】
図３３に示すように、ナワバリベクトルテーブル２０５は、生成条件２０５０１、利用者ＩＤ２０５０２およびベクトルデータ２０５０３から構成される。生成条件２０５０１は、ナワバリベクトルの生成条件２０４の内容を格納するための欄である。利用者ＩＤ２０５０２は、携帯電話５１の利用者５２のＩＤを格納するための欄である。ベクトルデータ２０５０３は、個人のナワバリベクトルを格納するための欄である。
【０１８３】
ナワバリベクトルテーブル２０５は、ナワバリベクトル生成部２０がナワバリベクトルを生成するごとに生成される。具体的にはシステム管理者は一か月ごと、あるいは半年ごとなど定期的にナワバリベクトルデータの生成を実行し、ナワバリベクトルテーブル２０５に更新格納する。
【０１８４】
（３）ナワバリベクトル生成部２０の処理概要
次に本第１の実施形態の第２の変形例におけるナワバリベクトル生成部２０の処理概要について図３４を用いて説明する。
【０１８５】
図３４は、ナワバリベクトル生成部２０の処理概要を示すフローチャートである。
ナワバリベクトル生成部２０のナワバリベクトル生成条件設定部２０２は、まず管理者によって入力設定されたナワバリベクトル生成条件に従って生成条件２０４を生成する（Ｓ２０１）。より具体的には、管理者がデータの種類、ナワバリのサイズ・分割数、および中心点となる拠点のタイプおよび滞在目的を指定すると、ナワバリベクトル生成部２０２はその値を生成条件のデータ２０４０１、メッシュサイズ２０４０２、メッシュ分割数２０４０３、中心点２０４０４と、滞在目的２０４０５に格納する。管理者からの指定がない項目についてはデフォルト値を格納する。
【０１８６】
次に、ベクトル生成部２０３は、設定された条件に従ってナワバリベクトルデータを生成し、ナワバリベクトルテーブル２０５に格納する（Ｓ２０２）。ベクトル生成部２０３の処理の詳細は上述の第１の実施形態におけるナワバリベクトル生成部２０の図２０に示す処理と同様であるので詳細な説明は省略する。
【０１８７】
（４）画面例
（ナワバリベクトルの生成条件設定画面の一例）
図３５は、ナワバリベクトル生成部２０が表示するナワバリベクトル生成条件設定画面の一例を示す図である。本変形例では、管理者は図３５に示す５つの項目を設定できるものとする。すなわち「データ」、メッシュの「サイズ」と「分割数」、拠点タイプの「中心点」および「滞在目的」である。図３５で管理者は「データ」を携帯電話位置履歴、メッシュの「サイズ」を４０ｋｍ四方、「分割数」を２０×２０、拠点タイプの「中心点」は仕事、「滞在目的」は業務を生成条件として入力している。
【０１８８】
（ナワバリパタンの抽出条件設定画面の一例）
図３６は、ナワバリパタン抽出部３０のパタン抽出条件設定部３０１が表示するパタン抽出条件設定画面の一例を示す図である。本変形例では、分析者は図３６に示す５つの項目を選択・設定できるものとする。すなわち「データ」、「メッシュ」、「拠点のタイプ」、「対象とする利用者の属性」、および「クラスタ数」である。「データ」は、拠点を抽出したデータを選択する項目である。図３６では携帯電話位置履歴をデフォルトとして表示している。  「メッシュ」は、メッシュのサイズと分割数を選択する項目であり、図３６でサイズが４０ｋｍ四方、分割数が２０×２０が表示されている。「拠点のタイプ」は中心点と滞在目的別の行動範囲の拠点のタイプを選択する項目であり、図３６では中心点が仕事、行動範囲が業務が表示されている。「対象とする利用者の属性」はナワバリパタンを抽出する対象とする利用者の属性を選択する項目であり、図３６では年代は「３０〜４０代」、性別は「男性」、居住地および拠点は指定なしが表示されている。「クラスタ数」はナワバリパタンを分割するクラスタ数を選択する項目であり、図３６では１０が表示されている。
【０１８９】
[第２の実施形態例]
本発明の実施形態２では、分析者がエリアの特性を分析し、広告などのコンテンツに対してその効果が期待される利用者またはエリアを選択して、コンテンツを配信するコンテンツ配信機能を有する構成例を説明する。なお、エリア分析装置１のハードウェアの構成は第１の実施形態と同じであるので、ここでは説明を省略する。
【０１９０】
＜システムの全体構成＞
図３６は、第２の実施形態によるエリア分析装置（エリア分析システム）１の全体構成を示す図である。当該エリア分析装置１は、大きく次の４つの機能を有する。すなわち、拠点データ生成部１０、ナワバリベクトル生成部２０、ナワバリパタン抽出部３０、ナワバリ分析部４０、およびコンテンツ配信部９１である。拠点データ生成部１０、ナワバリベクトル生成部２０、ナワバリパタン抽出部３０、およびナワバリ分析部４０は、上述の第１の実施形態と同様であるので詳細な説明は省略する。
【０１９１】
コンテンツ配信部９１は、ナワバリ分析部４０で絞り込んだ利用者またはエリアに対して分析者が選択したコンテンツを配信する。配信条件９２は、コンテンツを配信する条件を格納したデータである。例えば、平日は仕事中心、週末はレジャーを楽しむ３０代の男性をターゲットに広告を配信したいとき、ナワバリパタンが「仕事」と「娯楽」の行動範囲が広く「私用」の行動範囲が狭いというパタンであり、かつ性別が男性、年代が３０代である利用者に広告コンテンツを配信するなどの条件を格納する。
【０１９２】
コンテンツテーブル９３は、配信するコンテンツを格納したデータである。コンテンツ９４は、コンテンツ配信部９１によってコンテンツテーブル９３から読み出され、利用者５２の携帯電話５１や屋内外のデジタルサイネージ５４に対して送信され、これらデバイスが表示するデータである。
例えば、レジャー用品の広告や日帰り旅行の割引チケットなどが考えられる。
【０１９３】
デジタルサイネージ５４は、駅のコンコースや商業施設のエントランスなどに設置された情報提供装置である。
【０１９４】
以上のように、第２の実施形態によるエリア性分析装置１は、エリアの分析結果に基づき、利用者またはエリアに適したコンテンツを配信することができる。
【０１９５】
＜変形例＞
第２の実施形態によるエリア分析装置（エリア分析システム）１は、携帯電話位置履歴を用いて拠点データを生成してナワバリベクトルを生成しナワバリパタンを抽出して、分析ニーズに応じて分析者がエリアを分析し、設定されたコンテンツの配信条件およびエリア分析結果に基づいて、広告などのコンテツを利用者またはエリアのデジタルサイネージなどに配信する。このとき、携帯電話位置履歴を蓄積・提供する主体と、分析を行う主体、コンテンツを配信する主体、および分析およびコンテンツの配信を依頼する主体は異なってもよい。
【０１９６】
図３７は、第２の実施形態の変形例によるシステム構成を示す図である。図３７に示すように、携帯電話会社が携帯電話位置履歴１０３を蓄積し、分析サービス会社が顧客会社の依頼に従い蓄積された携帯電話位置履歴１０３を用いて利用者やエリアの分析を行ってコンテンツの配信条件を設定し、さらにコンテンツ配信会社は顧客会社の依頼に従いコンテンツを利用者または駅のデジタルサイネージに配信するといった構成も可能である。
【０１９７】
[第３の実施形態例]
本発明の実施形態１および２では、携帯電話の基地局接続ログを用いて利用者ごとに拠点を抽出し、当該拠点を用いて携帯電話の各利用者のナワバリベクトルを生成して、携帯電話利用者のナワバリパタンを抽出したが、本発明の実施形態３では、携帯電話の利用者の拠点を用いてエリアのナワバリのパタンを抽出するエリア分析装置について説明する。なお、エリア分析装置１のハードウェアの構成は第１の実施形態と同じであるので、ここでは説明を省略する。
【０１９８】
＜システムの全体構成＞
図３８は、第３の実施形態に係るエリア分析装置（エリア分析システム、情報分析システムともいう）１の概略構成を示す図である。エリア分析装置１の入力および出力は上述の第１の実施形態と同様であるので詳細な説明は省略する。
【０１９９】
エリア分析装置１は、大きく次の４つの機能部から構成される。すなわち、拠点データ生成部１０、エリアナワバリベクトル生成部１２０、エリアナワバリパタン抽出部１３０、エリアナワバリ分析部１４０である。拠点データ生成部１０は、上述の第１の実施形態と同様であるので詳細な説明は省略する。
【０２００】
（システムの機能構成：エリアナワバリベクトル生成部１２０）
エリアナワバリベクトル生成部１２０は、エリアのナワバリベクトルを生成する。その入力は、拠点テーブル１０６および携帯電話位置履歴３０５に格納されたデータであり、エリアナワバリベクトル生成部１２０は、エリアナワバリベクトルテーブル１２０１にデータを出力する。これら入出力データの詳細については、上述の第１の実施形態におけるナワバリパタン抽出部３０と同様であるので詳細な説明は省略する。またこの機能の詳細については、処理手順の説明においてフローチャートを使って詳述する。
【０２０１】
（システムの機能構成：エリアナワバリパタン抽出部１３０）
エリアナワバリパタン抽出部１３０は、パタン抽出条件設定部１３０１において、分析者が入力するパタン抽出条件設定情報から抽出条件１３０７を抽出し、この分析条件に従ってナワバリパタンを抽出する。エリアナワバリパタン抽出部１３０の入力は、エリアナワバリベクトルテーブル２０１に格納されたデータおよび利用者情報３０５に格納されたデータであり、エリアナワバリパタンテーブル１３０９にデータを出力する。また、エリアナワバリパタン抽出部１３０は、テンポラリデータとして、抽出条件１３０６、ナワバリベクトル１３０７、およびクラスタリング結果１３０８を生成する。  これら入出力データ及びテンポラリデータの詳細は、上述の第１の実施形態におけるナワバリパタン抽出部３０と同様であるので詳細な説明は省略する。
【０２０２】
なお、エリアナワバリパタン抽出部１３０は、パタン抽出条件設定部１３０１、ナワバリベクトル抽出部１３０２、ナワバリベクトルクラスタリング部１３０３、およびナワバリパタン表示部１３０４の４つの機能部を有している。これら機能部の詳細は、上述の第１の実施形態におけるナワバリパタン抽出部３０と同様であるので詳細な説明は省略する。
【０２０３】
（システムの機能構成：エリアナワバリ分析部１４０）
エリアナワバリ分析部１４０は、分析条件設定部１４０１において、分析者が入力する分析条件設定情報から分析条件１４０４を抽出し、この分析条件に従って利用者５２や利用者５２が滞在したエリアのナワバリを分析する。エリアナワバリ分析部４０の入力は、エリアナワバリパタンテーブル１３０９に格納されたデータであり、分析レポート６０にデータを出力する。また、エリアナワバリ分析部１４０は、テンポラリデータとして、分析条件１４０４、および集計結果１４０５を生成する。  これら入出力データ及びテンポラリデータの詳細は、上述の第１の実施形態におけるナワバリ分析部４０と同様であるので詳細な説明は省略する。
【０２０４】
なお、エリアナワバリ分析部１４０は、分析条件設定部１４０１、ナワバリパタン集計部１４０２、および集計結果表示部１４０３の４つの機能部を有している。これら機能部の詳細は、上述の第１の実施形態におけるエリアナワバリ分析部４０と同様であるので詳細な説明は省略する。
【０２０５】
＜エリア分析装置の処理内容＞
次に図３９を用いてエリア分析装置１の処理内容について説明する。
なお第３の実施形態によるエリア分析装置１において実行される全体の処理内容は、図１８に示す第１の実施形態によるエリア分析装置１において実行される全体の処理内容と同様なので、説明を省略する。
【０２０６】
（１）エリアナワバリベクトル生成部１２０の処理概要
図３９は、エリアナワバリベクトル生成部１２０の処理概要を示すフローチャートである。
エリアナワバリベクトル生成部１２０の処理において、滞在目的別のメッシュの設定については、上述の第１の実施形態における滞在目的別のメッシュの設定と同様であるので詳細な説明は省略する。
【０２０７】
図３９において、ｉはエリアリストに格納されたエリア数（異なり数）を示す変数であり、jは利用者リストに格納された利用者数（異なり数）を示す変数である。またｋは一人の利用者の位置履歴の数（延べ数）を示す変数である。以下、図３９の各ステップについて説明する。
【０２０８】
（i）ステップＳ１２０００１〜Ｓ１２０００２
エリアナワバリベクトル生成部１２０は、拠点テーブル１０６に格納された利用者の拠点を表す緯度・経度からエリアを抽出してソート（ユニークソート）してエリアリストを作成し（Ｓ１２０００１）、まずｉに０をセットする（Ｓ１２０００２）。ここでエリアとは、例えば予め緯度・経度に対応するエリアを設定しておいてもよいし、総務省が定めた基準地域メッシュを用いてもよい。
【０２０９】
（ii）ステップＳ１２０００３〜Ｓ１２０００４
エリアナワバリベクトル生成部１２０は、ｉに１を加え（Ｓ１２０００３）、ｉが前記エリアリスト（図示せず）に格納されたエリアの数より小さければ処理をステップＳ１２０００５に移行させ、それ以外は処理を終了させる（Ｓ１２０００４）。
【０２１０】
（iii）ステップＳ１２０００５
エリアナワバリベクトル生成部１２０は、拠点テーブル１０６に格納された利用者の拠点を表す緯度・経度からｉ番目のエリアを拠点とする利用者を抽出してソート（ユニークソート）し利用者リストを作成する。
【０２１１】
（iv）ステップＳ１２０００６〜Ｓ１２０００８
エリアナワバリベクトル生成部１２０は、ｊに０をセットし（Ｓ１２０００６）、続いて、ｊに１を加える（Ｓ１２０００７）。
【０２１２】
そしてエリアナワバリベクトル生成部１２０は、ｊが利用者リスト（図示せず）に格納された利用者の数（異なり数）より少ないか否か判断し、少なければ処理をステップＳ１２０００９に移行させ、それ以外は処理をステップＳ１２００１６に移行させる（Ｓ１２０００８）。
【０２１３】
（v）ステップＳ１２０２００９〜Ｓ１２００１０
エリアナワバリベクトル生成部１２０は、ｊ番目の利用者におけるｉ番目のエリアの拠点タイプを取得し、Ｓにセットする（Ｓ１２０００９）。
【０２１４】
そしてエリアナワバリベクトル生成部１２０は、携帯電話位置履歴３０５からj番目の利用者の位置履歴を取得して時刻の昇順にソートし、ソートした位置履歴のうち、ｉ番目の利用者の拠点タイプ「自宅」からｉ番目のエリアまで移動しｉ番目のエリアから次の移動が始まるまでの間に相当する位置履歴を取得して位置履歴リストに格納する（Ｓ１２００１０）。
【０２１５】
（vi）ステップＳ１２００１１〜Ｓ１２００１３
エリアナワバリベクトル生成部１２０は、ｋに０をセットし（Ｓ１２００１１）、続いて、ｋに１を加える（Ｓ１２００１２）。
【０２１６】
そしてエリアナワバリベクトル生成部１２０は、ｋが位置履歴リスト（図示せず）に格納された位置履歴の数（延べ数）より少ないか否か判断し、少なければ処理をステップＳ１２０００７に移行させ、それ以外は処理をステップＳ１２００１４に移行させる（Ｓ１２００１３）。
【０２１７】
（vii）ステップＳ１２００１４〜Ｓ１２００１５
ナワバリベクトル生成部２０は、位置履歴リストｊ番目の位置を取得し、ｐにセットする（Ｓ１２００１４）。  そして滞在目的がＳであるメッシュの位置ｐに対応するマス目の頻度を１加算する（Ｓ１２００１５）。
【０２１８】
（viii）ステップＳ１２００１６
ｉ番目のエリアを拠点とするすべての利用者の処理が完了すれば、メッシュの重心を計算して、重心が一定の位置になるようメッシュを回転させる。より詳細には、図３に示すように滞在目的別のメッシュを合成して多層メッシュを生成し、各マス目の値を合計して重心を計算し、重心が例えば第1象限になるようメッシュを回転させる。
【０２１９】
（ix）ステップＳ２００１７
滞在目的別のメッシュの各マス目の値を所定の順、すなわち「仕事」、「私用」、「娯楽」の順にベクトル形式に変換して正規化し、ｉ番目のエリアのＩＤとともにエリアナワバリベクトルテーブル１２０２の末尾に格納して、ステップ１２０００３に移行する。ここでエリアのＩＤとは、前記予め緯度・経度に対応させて設定したエリアに付与するＩＤ、あるいは、総務省が定めた基準地域メッシュの番号などである。
【０２２０】
＜分析例＞
第３の本実施形態によるエリア分析装置１を用いて分析者は前記パラメタを指定することにより以下のような分析を実現することが可能である。
【０２２１】
あるマーケティング調査会社において、エリアの就業者や購買者の人口推移を分析したいというニーズがあるものとする。
このニーズに対して、分析者は、ナワバリパタンを使ったエリア分析においてエリアのナワバリを一定期間ごとに区切って抽出してその時系列変化を分析する。ここでエリアのナワバリパタンとは、エリアを中心とした当該エリアに滞在した利用者の自宅を行動範囲とするメッシュであり、「仕事」「私用」「娯楽」の３つの滞在目的別に生成してナワバリベクトルを生成し、クラスタリングを実行することにより抽出される。また時系列変化の分析のために、分析者は携帯電話位置履歴１０３格納された位置履歴について時刻１０３０２をキーに１カ月ごとに分割して前記エリアのナワバリパタンを抽出する。さらに第３の本実施形態の分析例では、エリアごとに滞在した利用者の数および滞在頻度の違いを比較するため、エリアのナワバリベクトル生成においてベクトルの正規化はせずにクラスタリング対象とする。
分析者は、抽出されたエリアのナワバリパタンを、期間ごと、またエリアごとに比較することで、次のような分析が可能である。
【０２２２】
（i）あるエリアの分析
あるエリアの就業人口の推移について分析するため、分析者は前記エリアのナワバリパタンを時系列に抽出し、「仕事」の行動範囲の広さと密度の変化を比較することが可能である。例えば、１年前のナワバリパタンでは「仕事」のナワバリ範囲が狭くて密度も低い状態であったのが、最近のパタンにおいては範囲が広がっていれば、就業人口が流入していると考えることができる。  同様に「私用」の行動範囲の広さと密度の変化で購買人口の流出入を確認することが可能である。
【０２２３】
(ii)エリアの比較
さらに分析者は、あるエリアと他のエリアとのパタンの変化を比較したり、着目したエリアと同様のパタンの変化をしているエリアを抽出したり、パタンの変化でエリアを分類するなどが可能である。ナワバリパタンは、エリアの地理的な条件（地名や方角など）に依存しないように抽出しているので、前記のようなエリアの比較分析を容易に実行することができ、分析結果は、例えば地域開発のターゲットエリアの選定や、店舗展開戦略の立案などで活用することができる。
【０２２４】
＜分析パラメタ＞
第３の実施形態によるエリア分析装置１では、第１の実施形態における変形例２と同様、データや、メッシュのサイズおよび分割数、メッシュの中心点となる拠点タイプを管理者が設定してエリアのナワバリベクトルを生成することにより、分析者は、以下のような項目を分析パラメタ（分析条件）として指定することが可能である。
【０２２５】
（i）データ
上述の説明においては、携帯電話位置歴を対象に説明したが、交通系ＩＣカード履歴のような人の移動の履歴データを対象とすることが可能である。
【０２２６】
（ii）メッシュサイズ
上述の説明においては、メッシュを５０ｋｍ四方としたが、その大きさは２０ｋｍ四方や８０ｋｍ四方なども可能である。メッシュサイズの指定については、上述の第１の実施形態によるエリア分析装置１における分析パラメタと同様なので、説明を省略する。
【０２２７】
（iii ）中心点と滞在目的別の行動範囲の拠点タイプ
上述の説明においては、メッシュの中心点であるエリアに対して、当該エリアを拠点「仕事」「私用」または「娯楽」とする利用者の自宅を行動範囲としたが、他のタイプの拠点組み合わせでも可能である。より具体的には、メッシュの中心点であるエリアに対して、当該エリアを拠点「自宅」とする利用者の「仕事」「私用」「娯楽」を行動範囲とするなどである。
【０２２８】
（iv）中心点
上述の説明においては、メッシュの中心点をエリアとしたが、他のタイプの場所を中心点とすることも可能である。より具体的には、商業施設や公共施設を中心点とし、当該施設に滞在した利用者の自宅を行動範囲としてパタンを抽出するなどである。
【０２２９】
以上、本発明者によってなされた発明を実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。例えば、ある実施形態における構成を他の実施形態において組み合わせたり、置き換えたりすることができる。
【０２３０】
本発明では、エリア分析装置は、人集団の移動履歴を含む履歴データ（実施形態では、携帯電話の位置履歴であったが、これに限らず、交通系ＩＣカードや自動車等における移動履歴であっても良い）と予め用意された滞在場所のカテゴリデータ（自宅、仕事、私用、娯楽等：各カテゴリデータは、図２３で示される抽出ルールによって、履歴データを分類することができるようになっている）とを照合することにより、人集団に属する人物の滞在場所を抽出する。また、エリア分析装置は、抽出した滞在場所における、人集団に含まれる個人毎の滞在頻度を求め、当該個人毎の滞在頻度に基づいて、予め用意された滞在目的別に各個人の拠点となっている場所を推定する。そして、エリア分析装置は、個人毎の滞在目的別の拠点の情報に基づいて、各個人の自宅を中心としたメッシュ形式で表現される行動範囲内の移動量を滞在目的別に集計し、メッシュの重心が所定の位置になるようメッシュを回転させた後、メッシュ形式の移動量をベクトルデータに変換してクラスタリングすることによって、行動範囲のパタンの情報を提供する。このようにすることにより、各個人が拠点としている場所の地理的な情報（場所の名前や位置）に依存せずに、滞在目的別の場所間の相対的な位置関係（自宅を中心に仕事先と私用先が反対方向など）と滞在頻度に基づく各個人の行動範囲のパタンに関する情報を提供することができるので、この情報の被提供者は、各個人に関する行動範囲の時系列の変化や、人集団における個人の比較・分類などの分析をできるようになる。
【０２３１】
また  エリア分析装置は、各エリアを中心としたメッシュ形式で表現される滞在目的別の行動範囲を、各エリアに滞在した人集団に属する個人の自宅の情報に基づいて移動量を集計し、メッシュの重心が所定の位置になるようメッシュを回転した後、メッシュ形式の移動量をベクトルデータに変換してクラスタリングすることによって、エリアの行動範囲のパタンの情報を提供してもよい。このようにすることにより、各エリアに滞在した人集団に属する個人の自宅の地理的な情報（場所の名前や位置）に依存せずに、滞在目的別に、エリアと自宅の相対的な位置関係（自宅を中心に仕事先と私用先が反対方向など）と滞在頻度に基づいた各エリアの行動範囲のパタンに関する情報を提供することができるので、この情報の被提供者は、各エリアに関して行動範囲の時系列の変化や、エリアの比較・分類などの分析をできるようになる。
【０２３２】
本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
【０２３３】
また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。
【０２３４】
さらに、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。
【０２３５】
最後に、ここで述べたプロセス及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できることを理解する必要がある。更に、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した教授に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益であることが判るかもしれない。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。本発明は、具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点に於いて限定の為ではなく説明の為である。本分野にスキルのある者には、本発明を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせがあることが解るであろう。例えば、記述したソフトウェアは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。
【０２３６】
さらに、上述の実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。
【０２３７】
加えて、本技術分野の通常の知識を有する者には、本発明のその他の実装がここに開示された本発明の明細書及び実施形態の考察から明らかになる。記述された実施形態の多様な態様及び／又はコンポーネントは、データを管理する機能を有するコンピュータ化ストレージシステムに於いて、単独又は如何なる組み合わせでも使用することが出来る。明細書と具体例は典型的なものに過ぎず、本発明の範囲と精神は後続する請求範囲で示される。
【符号の説明】
【０２３８】
１  エリア分析装置（エリア分析システム）
１０  拠点データ生成部
２０  ナワバリベクトル生成部
３０  ナワバリパタン抽出部
４０  ナワバリ分析部
９１  コンテンツ配信部
９２  コンテンツテーブル
１０１  滞在抽出部
１０２  拠点推定部
１０３  携帯電話位置履歴
１０４  滞在テーブル
１０５  滞在頻度テーブル
１０６  拠点テーブル
１２０  エリアナワバリベクトル生成部
１３０  エリアナワバリパタン抽出部
１４０  エリアナワバリ分析部
２０１  ナワバリベクトルテーブル
３０１  パタン抽出条件設定部
３０２  ナワバリベクトル抽出部
３０３  ナワバリベクトルクラスタリング部
３０４  ナワバリパタン表示部
３０５  利用者情報
３０６  抽出条件
３０７  ナワバリベクトル
３０８  クラスタリング結果
３０９  ナワバリパタンテーブル
４０１  分析条件設定部
４０２  ナワバリパタン集計成部
４０３  集計結果表示部
４０４  分析条件
４０５  集計結果
【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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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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