(57)【要約】【課題】携帯電話プローブデータを用いた統計的な処理を補完して、人々の個々の集団に関連するに応じた統計処理を行えるようにする。【解決手段】携帯電話端末の時刻情報に対応付けられている位置情報を含む携帯電話プローブデータを取得して解析し、同じ日時に同じ場所に存在していた人数を統計的に算出する。インターネットのウェブサイトに投稿されている写真情報を付随情報と共に収集する。収集した写真情報の付随情報から、また、写真情報の画像情報を画像認識して、写真の撮影日時の情報、撮影場所の情報、投稿者の個々の集団に関連する属性の情報のうち、取得可能な情報を取得し、写真情報と対応付けて登録する。登録した個々の集団に関連する属性に基づいて、同じ日時に同じ場所に居た人数の、属性別の割合を算出し、同じ日時に同じ場所に居た人数を、算出した属性別の割合で按分し、その属性別の人数を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
携帯電話端末からの、時刻情報に対応付けられている位置情報を含む携帯電話プローブデータを取得して保持する手段と、
インターネットのウェブサイトに投稿されている写真情報を付随情報と共に収集して保持する手段と、
前記携帯電話プローブデータを解析して、同じ日時に同じ場所に存在していた人数を統計的に算出する第１の算出手段と、
前記収集した前記写真情報の前記付随情報から、前記写真情報の写真の撮影日時の情報、前記撮影場所の情報、前記投稿者の個々の集団に関連する属性の情報のうち、取得可能な情報を取得して、前記収集した前記写真情報と対応付けて登録する手段と、
前記写真情報の画像情報を画像認識して、撮影場所の情報、被写体の人数の情報、被写体の人物の個々の集団に関連する属性の情報のうち、取得可能な情報を取得して、前記収集した前記写真情報と対応付けて登録する手段と、
前記取得した撮影場所の情報及び撮影日時の情報と、前記個々の集団に関連する属性とに基づいて、前記第１の算出手段で算出された前記同じ日時に同じ場所に存在していた人数の前記個々の集団に関連する属性別の割合を統計的に算出する第２の算出手段と、
前記第１の算出手段で算出された前記同じ日時に同じ場所に存在していた人数を、前記第２の算出手段で算出された前記属性別の割合で按分して、前記同じ日時に同じ場所に存在していた、前記属性別の人数を統計的に算出する第３の算出手段と、
を備える統計処理装置。
【請求項２】
前記付随情報は、Ｅｘｉｆ（Exchangeable  image  file  format）情報である
ことを特徴とする請求項１に記載の統計処理装置。
【請求項３】
前記付随情報は、写真のタイトル、または写真情報に付加されたコメントである
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の統計処理装置。
【請求項４】
前記撮影場所には、施設名やイベント名を含むことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の統計処理装置。
【請求項５】
通信ネットワークに接続された統計処理装置において行われる統計処理方法であって、
携帯電話端末からの、時刻情報に対応付けられている位置情報を含む携帯電話プローブデータを取得して保持する工程と、
インターネットのウェブサイトに投稿されている写真情報を付随情報と共に収集して保持する工程と、
前記携帯電話プローブデータを解析して、同じ日時に同じ場所に存在していた人数を統計的に算出する第１の算出工程と、
前記収集した前記写真情報の前記付随情報から、前記写真情報の写真の撮影日時の情報、前記撮影場所の情報、前記投稿者の個々の集団に関連する属性の情報のうち、取得可能な情報を取得して、前記収集した前記写真情報と対応付けて登録する工程と、
前記写真情報の画像情報を画像認識して、撮影場所の情報、被写体の人数の情報、被写体の人物の個々の集団に関連する属性の情報のうち、取得可能な情報を取得して、前記収集した前記写真情報と対応付けて登録する工程と、
前記取得した撮影場所の情報及び撮影日時の情報と、前記個々の集団に関連する属性とに基づいて、前記第１の算出手段で算出された前記同じ日時に同じ場所に存在していた人数の前記個々の集団に関連する属性別の割合を統計的に算出する第２の算出工程と、
前記第１の算出工程で算出された前記同じ日時に同じ場所に存在していた人数を、前記第２の算出手段で算出された前記属性別の割合で按分して、前記同じ日時に同じ場所に存在していた、前記属性別の人数を統計的に算出する第３の算出工程と、
を有する統計処理方法。
【請求項６】
通信ネットワークに接続された統計処理装置が備えるコンピュータが、
携帯電話端末からの、時刻情報に対応付けられている位置情報を含む携帯電話プローブデータを取得して保持する手段、
インターネットのウェブサイトに投稿されている写真情報を付随情報と共に収集して保持する手段、
前記携帯電話プローブデータを解析して、同じ日時に同じ場所に存在していた人数を統計的に算出する第１の算出手段、
前記収集した前記写真情報の前記付随情報から、前記写真情報の写真の撮影日時の情報、前記撮影場所の情報、前記投稿者の個々の集団に関連する属性の情報のうち、取得可能な情報を取得して、前記収集した前記写真情報と対応付けて登録する手段、
前記写真情報の画像情報を画像認識して、撮影場所の情報、被写体の人数の情報、被写体の人物の個々の集団に関連する属性の情報のうち、取得可能な情報を取得して、前記収集した前記写真情報と対応付けて登録する手段、
前記取得した撮影場所の情報及び撮影日時の情報と、前記個々の集団に関連する属性とに基づいて、前記第１の算出手段で算出された前記同じ日時に同じ場所に存在していた人数の前記個々の集団に関連する属性別の割合を統計的に算出する第２の算出手段、
前記第１の算出手段で算出された前記同じ日時に同じ場所に存在していた人数を、前記第２の算出手段で算出された前記属性別の割合で按分して、前記同じ日時に同じ場所に存在していた、前記属性別の人数を統計的に算出する第３の算出手段、
の機能を実行するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、同時刻に同じ場所や施設、イベントに存在していた人数を統計的に算出する統計処理装置、統計処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話会社（携帯電話キャリア）は、種々のサービスを行うために、当該携帯電話会社の加入者の携帯電話端末の時々刻々の位置情報を基地局を介して収集している。すなわち、携帯電話会社では、この携帯電話端末の時々刻々の位置情報として、時刻情報と位置情報との対応情報を、加入者電話番号ごとに収集している。この携帯電話端末の時刻情報に対応付けられている位置情報を含む情報を、この明細書では、携帯電話プローブデータと呼ぶことにする。なお、携帯電話プローブデータには、加入者電話番号などの個人情報は含まれず、個人を特定できないユニークＩＤ（ＩＤは識別情報）が、時刻情報と位置情報との対応情報のそれぞれに付与されている。
【０００３】
例えば、この収集した携帯電話プローブデータを解析することで、同時刻に同じ場所に存在する携帯電話端末の数を検出することができ、統計的に、或る時刻に、或る場所に存在する人数を推定することができる。このほか、例えば特許文献１（特開２０１１−１９３０７８号公報）に開示されているように、携帯電話プローブデータの時系列変化を検出して、イベント会場などの特定の場所における人々の活動度合を評価することもできる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１９３０７８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、個人情報保護のために、携帯電話会社から提供される携帯電話プローブデータには、携帯電話端末の所有者の年齢、性別、職業、嗜好などの属性情報は付帯されていない。
【０００６】
したがって、携帯電話プローブデータを用いた統計的な処理としては、携帯電話端末の時々刻々と変わる位置情報のみについて、同じ日時に、同じ場所に存在する人数の算出などの限定的な統計的な処理しかできない。同じ時刻に同じ場所にいる人々の個々の集団に関連する属性、例えば性別（男性の集団及び女性の集団）、年齢別（例えば２０代、３０代、・・・など集団）に応じた統計結果を得ることができれば、その統計処理結果の用途が大きく広がり、より有用なものとなると期待できるが、携帯電話プローブデータの個人情報保護のために、携帯電話プローブデータのみからでは、上記のような個々の集団に関連する属性に応じた統計結果を得ることは困難であった。
【０００７】
この発明は、以上の点に鑑み、携帯電話プローブデータを用いた統計的な処理を補完することで、個々の集団に関連する属性に応じた統計処理を行えるようにした統計処理装置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】
【０００８】
上記の課題を解決するために、請求項１の発明は、
携帯電話端末からの、時刻情報に対応付けられている位置情報を含む携帯電話プローブデータを取得して保持する手段と、
インターネットのウェブサイトに投稿されている写真情報を付随情報と共に収集して保持する手段と、
前記携帯電話プローブデータを解析して、同じ日時に同じ場所に存在していた人数を統計的に算出する第１の算出手段と、
前記収集した前記写真情報の前記付随情報から、前記写真情報の写真の撮影日時の情報、前記撮影場所の情報、前記投稿者の個々の集団に関連する属性の情報のうち、取得可能な情報を取得して、前記収集した前記写真情報と対応付けて登録する手段と、
前記写真情報の画像情報を画像認識して、撮影場所の情報、被写体の人数の情報、被写体の人物の個々の集団に関連する属性の情報のうち、取得可能な情報を取得して、前記収集した前記写真情報と対応付けて登録する手段と、
前記取得した撮影場所の情報及び撮影日時の情報と、前記個々の集団に関連する属性とに基づいて、前記第１の算出手段で算出された前記同じ日時に同じ場所に存在していた人数の前記個々の集団に関連する属性別の割合を統計的に算出する第２の算出手段と、
前記第１の算出手段で算出された前記同じ日時に同じ場所に存在していた人数を、前記第２の算出手段で算出された前記属性別の割合で按分して、前記同じ日時に同じ場所に存在していた、前記属性別の人数を統計的に算出する第３の算出手段と、
を備える統計処理装置を提供する。
【０００９】
上述の構成の請求項１の発明の統計処理装置においては、第１の算出手段は、収集した携帯電話プローブデータを解析して、同じ日時に同じ場所に存在していた人数を統計的に算出する。また、請求項１の発明の統計処理装置は、インターネットのウェブサイトに投稿されている写真情報を付随情報と共に収集して保持する。そして、収集した写真情報の付随情報から、写真情報の写真の撮影日時の情報、撮影場所の情報、投稿者の個々の集団に関連する属性の情報のうち、取得可能な情報を取得して、収集した前記写真情報と対応付けて登録保持する。また、収集した写真情報の画像情報を画像認識して、撮影場所の情報、被写体の人数の情報、被写体の人物の個々の集団に関連する属性の情報のうち、取得可能な情報を取得して、収集した写真情報と対応付けて登録保持する。
【００１０】
第２の算出手段は、取得した撮影場所の情報及び撮影日時の情報と、個々の集団に関連する属性とに基づいて、第１の算出手段で算出された同じ日時に同じ場所に存在していた人数の個々の集団に関連する属性別の割合を統計的に算出する。
【００１１】
そして、第３の算出手段において、第１の算出手段で算出した同じ日時に同じ場所に存在していた人数を、第２の算出手段で算出した個人に関連する属性別の割合で按分して、同じ日時に同じ場所に存在していた、個々の集団に関連する属性別の人数を統計的に算出する。
【００１２】
すなわち、携帯電話プローブデータとインターネットに投稿された写真情報とでは、発信端末及び発信者（投稿者）については両者の間に関連性はない。しかし、日時情報と位置情報とを用いて関連付けることで、或る日時Ｔａに或る場所Ｐａにいる人々の有する携帯電話端末からの携帯電話プローブデータと、それと同じ日時Ｔａ及び同じ場所Ｐａにいる人々について投稿された写真情報とを関連付けることはできる。
【００１３】
そして、携帯電話プローブデータから、前記日時Ｔａにおいて場所Ｐａにいる人数の総数を統計的に推定することができる。また、写真情報及びその付随情報から取得された位置情報及び日時情報、さらに個人に関連する属性の情報から、前記日時Ｔａにおいて前記場所Ｐａにいる人々の個々の集団に関連する属性別の割合を統計的に推定することができる。
【００１４】
したがって、携帯電話プローブデータから統計的に推定して求めた前記日時Ｔａにおいて場所Ｐａにいる人数の総数を、インターネットのウェブサイトに投稿されている写真情報から取得した情報から統計的に推定した求めた前記日時Ｔａにおいて場所Ｐａにいる人々の個々の集団に関連する属性別の割合で按分することで、前記日時Ｔａにおいて場所Ｐａにいる人々の個々の集団に関連する属性別の人数を統計的に推定することができる。
【発明の効果】
【００１５】
この発明による統計処理装置によれば、日時情報及び位置情報に関連付けられ、個々の集団に関連する属性を取得することが可能なインターネットに投稿された写真情報及びその付随情報により携帯電話プローブデータの統計処理結果を補完することで、携帯電話プローブデータから統計的に推定される同じ日時に同じ場所に存在していた人数を、個々の集団に関連する属性別に統計的に算出することができる。したがって、この発明によれば、携帯電話プローブデータのみから算出することができる統計データに比較して、より有用な統計データを算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】この発明による統計処理装置の実施形態を含む通信システムの例を示すブロック図である。
【図２】この発明による統計処理装置の実施形態の統計処理サーバ装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】実施形態の統計処理サーバ装置の処理動作例を説明するためのフローチャートを示す図である。
【図４】実施形態の統計処理サーバ装置の処理動作例を説明するためのフローチャートを示す図である。
【図５】実施形態の統計処理サーバ装置の一部の構成を説明するために用いる図である。
【図６】実施形態の統計処理サーバ装置におけるレポート結果の出力例を示す図である。
【図７】実施形態の統計処理サーバ装置の処理動作例を説明するためのフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、この発明による統計処理装置の実施形態を、図を参照しながら説明する。以下に説明する統計処理装置の実施形態は、携帯電話網やインターネットを含む通信ネットワークに接続されているサーバ装置として構成された場合である。
【００１８】
図１は、この発明による統計処理装置を構成する統計処理サーバ装置１を含む通信システムの構成例を示す図であり、統計処理サーバ装置１は、インターネット２及び携帯電話網３を含む通信ネットワーク４に接続されている。インターネット２には、携帯電話会社が管理する携帯電話プローブデータ収集サーバ５のほか、ブログサイト６（サーバ）、ＳＮＳ(Social  Networking  Service；ソーシャルネットワーキングサービス)サイト（サーバ）７、写真共有サイト８なども接続されている。ブログサイト６やＳＮＳサイト７、写真共有サイト８は、インターネット２に対してそれぞれ複数個が接続されている。
【００１９】
また、パーソナルコンピュータ（図ではＰＣと略称してある）９がインターネット２に接続されている。さらに、スマートフォンと呼ばれる携帯電話端末１０が携帯電話網３を介してインターネット２に接続されている。
【００２０】
なお、図１に例示した通信システムの説明においては、ネットコンテンツにより携帯電話プローブデータの統計処理結果を補完した処理結果の有用性を明確にするために、補完された処理結果の利用例として、特定の場所やイベントにおける個々の集団に関連する属性別の人数のレポートを、その要求者に提供する例を挙げている。すなわち、この発明は、ネットコンテンツにより携帯電話プローブデータの統計処理結果を補完することに特徴を有するものであり、レポート要求に応じてネットコンテンツにより携帯電話プローブデータの統計処理結果を補完するのは、利用形態の一例であることは言うまでもない。
【００２１】
パーソナルコンピュータ９や携帯電話端末１０からは、インターネット２を通じて、ブログサイト６にブログが投稿され、また、ＳＮＳサイト７にメッセージが投稿される。その際に、パーソナルコンピュータ９からのメッセージには、デジタルカメラ１１で撮影された写真情報（写真画像情報とその付随情報としてのＥｘｉｆ（Exchangeable  image  file  format）情報とを含む）が付加されて投稿される場合が多々ある。Ｅｘｉｆ情報には、写真撮影の際の撮影条件などの情報に加えて、撮影日時の情報や、デジタルカメラ１１がＧＰＳ（Global  Positioning  System）衛星からの信号を受信することで現在位置を検出するＧＰＳ測位機能を備えている場合には、撮影場所の情報も含まれる。
【００２２】
なお、この明細書において、写真画像情報には、静止画の撮影画像情報のみではなく、動画の撮影画像情報を含むものである。
【００２３】
デジタルカメラ１１で撮影された写真情報は、例えばＵＳＢ(Universal  Serial  Bus)ケーブルを介して直接的に、パーソナルコンピュータ９に転送される場合もあるし、ＳＤカードなどのカード型メモリ１２を介してパーソナルコンピュータ９に転送される場合もある。パーソナルコンピュータ９は、デジタルカメラ１１から転送されてきた写真情報の画像情報を付随情報と共に内蔵メモリに格納し、ブログの投稿や、ＳＮＳメッセージの投稿の際に読み出して付加して投稿するようにする。また、パーソナルコンピュータ９は、内蔵メモリに格納した写真情報のうち、ユーザにより指定された写真情報を、付随情報と共に、写真共有サイト８に投稿するようにする。この際の写真情報の投稿の際にも、ユーザはコメントを付加して、写真共有サイト８に投稿することができる。
【００２４】
また、携帯電話端末１０は、自身が備えるカメラで撮影した写真情報（Ｅｘｉｆ情報を含む）を、内蔵するメモリに格納しておく。携帯電話端末１０がＧＰＳ測位機能を備えている場合には、Ｅｘｉｆ情報には、撮影日時の情報に加えて、ＧＰＳ測位機能で検出した撮影場所の情報（緯度・経度の位置情報）も含まれる。
【００２５】
そして、携帯電話端末１０は、メモリに格納した写真情報を読み出して、ブログサイト６への投稿やＳＮＳサイト７へのメッセージの投稿の際に付加したり、また、写真共有サイト８への写真情報の投稿に用いたりする。また、携帯電話端末１０は、デジタルカメラ１３と連携して、デジタルカメラ１３で撮影した写真情報（Ｅｘｉｆ情報を含む）を、携帯電話端末１０の内蔵メモリに格納することなく、直接的に写真共有サイト８にアップロードすることもできるように構成されている。
【００２６】
なお、図示は省略するが、通信ネットワーク４は、無線ＬＡＮなどのネットワークも含み、無線通信機能を備えるパッド型端末などからも、写真情報を付加したブログの投稿やＳＮＳサイト７へのメッセージの投稿、さらに、写真共有サイト８への写真情報の投稿が可能である。
【００２７】
ブログサイト６は、投稿者のブログを時系列順にインターネットを通じて公開する。ブログが写真情報付の場合には、その写真画像情報も同時に公開される。ブログには、例えば「今日の昼は、新宿の○○という寿司屋で握り寿司を食べました。」、「昨日、隅田川の花火大会に行き、大きな花火を見てきました。」、「一昨日の夜、武道館で開催された○○のコンサートに行きました。すごく盛り上がって楽しかった。」というように、「昨日」、「一昨日」などの日時に関する情報が含まれると共に、「武道館」などの場所や施設、また、「隅田川の花火大会」、「○○のコンサート」などのイベント名などの位置情報が含まれる場合もある。
【００２８】
ＳＮＳ(Social  Networking  Service；ソーシャルネットワーキングサービス)サイト(サーバ)５においても、参加者が友人間で、例えば「今、隅田川の花火大会の大きな花火を見ています。」、「今、武道館で○○のコンサートで盛り上がっています。」というような、日時に関する情報が含まれると共に、場所や施設、イベントなどの位置情報が含まれるメッセージのやり取りをすることが多く、写真情報が付加されている場合には、その写真情報も含めて公開されている。
【００２９】
写真共有サイト８においては、投稿された写真情報が付随情報であるＥｘｉｆ情報と共に格納されている。この写真情報は、タイトルや撮影者によるコメントなどが付加されており、それらが公開されている。
【００３０】
撮影された写真情報の被写体は種々があるが、写真画像から撮影場所が特定できるものも多い。また、被写体が人物の場合には、その写真画像について、画像認識を行うことで、被写体人物の性別や、子供、若者、中年、老人などの年齢（年代）などの人々の個々の集団に関連する属性を特定することができるものも多い。
【００３１】
携帯電話プローブデータ収集サーバ５は、携帯電話網３に接続されており、この携帯電話網３の携帯電話基地局(図示は省略)を介して接続されている複数の携帯電話端末１０Ａ，７Ｂからの携帯電話プローブデータを収集している。携帯電話端末１０は、自端末がＧＰＳ測位機能を備えている。そして、携帯電話網３の基地局は、携帯電話端末１０が当該ＧＰＳ測位機能により検出した現在位置の情報を、その時点での日時情報と対応付けて取得して、その現在位置の位置情報と、日時情報と、加入者番号情報とを含む携帯電話プローブデータとして、携帯電話プローブデータ収集サーバ５に送信する機能を備えている。
【００３２】
この実施形態では、携帯電話プローブデータ収集サーバ５は、統計処理サーバ装置１に、収集した携帯電話プローブデータを、例えばインターネット２を通じて、あるいは専用回線を通じて直接に提供する。
【００３３】
統計処理サーバ装置１は、携帯電話プローブデータ収集サーバ５からの携帯電話プローブデータを取得して、記憶保持する。そして、統計処理サーバ装置１は、記憶保持した携帯電話プローブデータを解析して、同じ日時に同じ場所（施設名やイベント名でもよい）に存在する携帯電話端末の数、すなわち、携帯電話端末を所有している人の数を、場所、施設名、イベント名など毎に集計し、その集計データを保存する機能を備える。そして、統計処理サーバ装置１は、時々刻々と携帯電話プローブデータ収集サーバ５から送られてくる携帯電話プローブデータを蓄積し、上述の動作を行うことで、同じ場所、施設名、イベント名など毎についての、時々刻々の人数を算出することもできる。
【００３４】
また、統計処理サーバ装置１は、上述の携帯電話プローブデータの処理と並行して、インターネット２に接続されているブログサイト６やＳＮＳサイト７、さらに写真共有サイト８をクローリングして、これらブログサイト６やＳＮＳサイト７、写真共有サイト８において公開されている写真情報及びそれに付随するＥｘｉｆ情報やその他のコメントメッセージの情報、写真タイトル情報などの付随情報を収集する。そして、統計処理サーバ装置１は、収集した写真情報及びその付随情報を記憶保持する。
【００３５】
そして、統計処理サーバ装置１は、指定された場所（施設名やイベント名でもよい。以下同じ）において指定された日時に存在した人々の個々の集団に関連する属性別の人数、あるいは、指定された所定期間における前記個々の集団に関連する属性別の人数の推移のレポート要求を受けて、そのレポート要求に応じたレポート結果を提供するサービス機能を備えている。レポート要求は、例えばインターネット２を通じて統計処理サーバ装置１が直接に受け付けることもできるし、電話やファックス、郵送によるレポート要求者からの依頼を受けたオペレータを通じて、統計処理サーバ装置１が受け付けることもできる。
【００３６】
このレポート要求を受け付けると、統計処理サーバ装置１は、まず、指定された場所において、指定された日時に存在していた人数を、携帯電話プローブデータの解析結果から統計的に推定した人数として算出する。所定期間における人数の推移のレポートの場合には、前記所定期間内における時々刻々の人数を統計的に算出する。
【００３７】
次に、統計処理サーバ装置１は、インターネット２をクローリングして収集し記憶保持した写真情報の内から、その写真画像情報及びその付随情報を解析して、指定された場所及び指定された日時に関連する写真情報を抽出する。そして、統計処理サーバ装置１は、抽出した写真情報から得られる、当該指定された場所及び指定された日時に居る人数を算出する。すなわち、写真情報に付随するコメントから、当該写真情報の投稿者が、投稿された写真が撮影された場所及び日時に居たことを推定することができた時には、その投稿者を、当該指定された場所及び指定された日時に居る人数に含める。また、写真画像情報の画像認識により、写真に写っている人物の人数を算出して、当該指定された場所及び指定された日時に居る人数に含める。
【００３８】
次に、統計処理サーバ装置１は、抽出した写真情報の写真画像情報の画像認識結果や、付随情報のコメントメッセージや写真画像のタイトル情報などから、写真投稿者の性別、年齢、などの個々の集団に関連する属性を判別することができた時には、写真情報に対応付けて、その個々の集団に関連する属性を登録する。また、統計処理サーバ装置１は、抽出した写真情報の写真画像情報の画像認識結果や、付随情報のコメントメッセージや写真画像のタイトル情報などから、写真の被写体の人物の性別、年齢、などの個々の集団に関連する属性を認定することができた時には、その個々の集団に関連する属性を写真情報に対応付けて登録する。
【００３９】
そして、統計処理サーバ装置１は、指定された場所及び指定された日時に関連する写真情報から算出された、指定された場所及び指定された日時に存在していたであろうと推定される人数における、個々の集団に関連する属性毎の割合を統計的に算出し、その算出した個々の集団に関連する属性毎の割合データを保存する。所定期間における人数の推移のレポートの場合には、前記所定期間内における時々刻々の個々の集団に関連する属性毎の割合データを統計的に算出する。
【００４０】
そして、統計処理サーバ装置１は、その算出した個々の集団に関連する属性毎の割合データで、指定された場所において指定された日時に存在していたと推定された総人数を按分して、個々の集団に関連する属性別の人数を統計的に算出する。そして、統計処理サーバ装置１は、その算出した個々の集団に関連する属性別の人数を反映したレポートを、レポート要求者に提供するようにする。
【００４１】
なお、携帯電話プローブデータ収集サーバ５と、統計処理サーバ装置１とは、インターネット２を通じて接続されるのではなく、専用線を介して直接に接続されて、携帯電話プローブデータ収集サーバ５から、携帯電話プローブデータを、統計処理サーバ装置１に送信するように構成してもよい。
【００４２】
［統計処理サーバ装置１の構成例］
この例では、統計処理サーバ装置１は、以上説明したような処理機能を実現するために、図２に示すようなハードウエア構成を備える。すなわち、この例の統計処理サーバ装置１は、バス１００に対して制御部１０１、通信インターフェース１０２、携帯電話プローブデータ取得保持部１０３、携帯電話プローブデータ解析部１０４、写真情報収集保持部１０５、付随情報解析部１０６、画像認識部１０７、属性別割合算出部１０８、レポート要求受付部１０９、レポーティング統計処理部１１０、レポート結果出力部１１１、操作入力部１１２、が接続されて構成される。
【００４３】
制御部１０１は、統計処理サーバ装置１の全体の動作を制御するものであり、コンピュータにより構成されている。
【００４４】
通信インターフェース１０２は、通信ネットワーク４に接続して、インターネット２を通じた情報の送受信をするためのインターフェースである。
【００４５】
携帯電話プローブデータ取得保持部１０３は、この例では、インターネット２を通じて携帯電話プローブデータ収集サーバ５から時々刻々と送られてくる携帯電話プローブデータを通信インターフェース１０２を介して取得して、内蔵する記憶部に格納保持する機能部である。
【００４６】
図３は、この携帯電話プローブデータ取得保持部１０３の処理動作を説明するためのフローチャートである。すなわち、制御部１０１の制御に基づいて携帯電話プローブデータ取得保持部１０３は、携帯電話プローブデータ収集サーバ５からの携帯電話プローブデータを受信したか否かを監視し（ステップＳ１）、携帯電話プローブデータを受信したと判別したときには、この例では、携帯電話プローブデータの日時情報に基づいて、同じ日時のデータ毎に区分けして保存する（ステップＳ２）。そして、制御部１０１は、処理をステップＳ１に戻し、以上の処理を繰り返す。
【００４７】
携帯電話プローブデータ解析部１０４は、後述するように、制御部１０１の制御に基づいて、レポート要求受付部１０９で受け付けられた所在人数レポート要求により指定された場所、施設、イベントにおいて、指定された日時あるいは期間における携帯電話プローブデータ数を、携帯電話プローブデータ取得保持部１０３に保持されている携帯電話プローブデータを解析して算出する。そして、携帯電話プローブデータ解析部１０４は、その算出した携帯電話プローブデータ数に基づいて、携帯電話プローブデータを送ってくる携帯電話プローブデータ収集サーバ５を運営する携帯電話会社による携帯電話端末の販売におけるシェア率を考慮して、指定された場所、施設、イベントにおいて、指定された日時あるいは期間において所在した人数の総数を、統計的に推定して算出するようにする。算出した人数の総数は、制御部１０１の制御に従って、レポーティング統計処理部１１０に供給される。
【００４８】
写真情報収集保持部１０５は、インターネットに投稿された写真情報をクローリングして収集する機能を備える。そして、写真情報収集保持部１０５は写真情報メモリ部１０５Ｍを内蔵し、付随情報解析部１０６及び画像認識部１０７と協働して動作することにより、写真情報を、撮影日時別及び撮影場所別に、写真情報メモリ部１０５Ｍに登録（記憶保持）する機能を備えている。この場合に、写真情報収集保持部１０５は、収集した写真情報のそれぞれに、写真情報毎にユニークな識別情報を付与する。そして、写真情報収集保持部１０５は、収集した写真情報を、識別情報と対応付けて、付随情報解析部１０６及び画像認識部１０７に渡す。
【００４９】
付随情報解析部１０６は、写真情報収集保持部１０５で収集された写真情報を受け取り、その付随情報に含まれるＥｘｉｆ情報に、日時情報及び場所に関する位置情報（緯度・経度の情報）が含まれている場合には、その日時情報及び位置情報を抽出して、写真情報の識別情報に対応付けて、写真情報収集保持部１０５に送る。写真情報収集保持部１０５は、内蔵する写真情報メモリ部１０５Ｍに、付随情報解析部１０６から受け取った日時情報及び場所情報を、写真情報の識別情報に対応付けて記憶保持して登録する。
【００５０】
また、付随情報解析部１０６は、収集した付随情報に含まれる写真画像に付加されたコメントメッセージや、写真タイトルから写真画像の撮影場所を判定することができた時には、その撮影場所の情報を、写真情報の識別情報に対応付けて、写真情報収集保持部１０５に送る。写真情報収集保持部１０５は、内蔵する写真情報メモリ部１０５Ｍに、付随情報解析部１０６から受け取った場所情報を、写真情報の識別情報に対応付けて記憶保持して登録する。
【００５１】
また、付随情報解析部１０６は、収集した付随情報に含まれる写真画像に付加されたコメントメッセージや、写真タイトルから写真投稿者の年齢、性別などの個々の集団に関連する属性情報を判定することができた時には、当該写真投稿者の年齢、性別などの個々の集団に関連する属性情報を、写真情報の前記識別情報に対応付けて、写真情報収集保持部１０５に送る。写真情報収集保持部１０５は、内蔵する写真情報メモリ部１０５Ｍに、付随情報解析部１０６から受け取った個々の集団に関連する属性を、写真情報の識別情報に対応付けて記憶保持して登録する。
【００５２】
画像認識部１０７は、写真情報収集保持部１０５で収集された写真情報の写真画像情報を受け取って画像認識し、予め登録されている場所を特定することができる事物（建造物の他、山や河川、滝などを含む自然の風景など）の画像と比較して一致しているか否かを判定するパターン認識を行う。また、画像認識部１０７は、写真情報の写真画像に写っている被写体中の人物を画像認識して、その人数を判定すると共に、認識した人物の年齢、性別などの個々の集団に関連する属性をパターン認識する。なお、写真に写っている人々が職業に応じて特有の制服を着用している場合には、その制服をパターン認識することで、写真に写っている人々の職業などの個々の集団に関連する属性をパターン認識することもできる。
【００５３】
画像認識部１０７は、写真画像情報から認識した場所と、写っている人物の人数と、それぞれの人物の年齢、性別などの個々の集団に関連する属性情報とを、写真情報の前記識別情報に対応付けて、写真情報収集保持部１０５に送る。写真情報収集保持部１０５は、内蔵する写真情報メモリ部１０５Ｍに、画像認識部１０７から受け取った個々の集団に関連する属性の情報を、写真情報の識別情報に対応付けて記憶保持して登録する。
【００５４】
図４は、写真情報収集保持部１０５、付随情報解析部１０６及び画像認識部１０７による写真情報の収集及び保持の処理動作を説明するためのフローチャートである。
【００５５】
すなわち、制御部１０１の制御に基づいて写真情報収集保持部１０５は、インターネット２をクローリングして、ブログサイト６やＳＮＳサイト７、写真共有サイト７などから、投稿されている写真情報を収集して、識別情報を付与して写真情報メモリ部１０５Ｍに一時保存すると共に、識別情報と共に写真情報を付随情報解析部１０６及び画像認識部１０７に渡す（ステップＳ１１）。
【００５６】
次に、制御部１０１の制御に基づいて付随情報解析部１０６は、写真情報収集保持部１０５で一時保持された写真情報に含まれる付随情報のＥｘｉｆ情報を解析して、当該Ｅｘｉｆ情報含まれる撮影日時の情報を抽出して、写真情報収集保持部１０５に渡し、写真情報メモリ部１０５Ｍに写真情報の識別情報と対応付けて記憶保持させるようにして登録する（ステップＳ１２）。
【００５７】
また、付随情報解析部１０６は、Ｅｘｉｆ情報中に位置情報が含まれている場合にはその位置情報を抽出して、写真情報収集保持部１０５に渡し、写真情報メモリ部１０５Ｍに写真情報の識別情報と対応付けて記憶保持させるようにして登録する（ステップＳ１３）。
【００５８】
さらに、付随情報解析部１０６は、写真情報に付随しているコメントメッセージや写真のタイトルから、写真情報の投稿者の年齢や性別などの個々の集団に関連する属性が判明すれば、その個々の集団に関連する属性の情報を写真情報収集保持部１０５に渡し、写真情報メモリ部１０５Ｍに写真情報の識別情報と対応付けて記憶保持させるようにして登録する（ステップＳ１４）。
【００５９】
次に、制御部１０１の制御に基づいて、画像認識部１０７は、写真情報の写真画像情報を画像認識し、写真に写っている事物から、その写真の撮影場所を判別し、その判別した撮影場所の情報を写真情報収集保持部１０５に渡し、写真情報メモリ部１０５Ｍに写真情報の識別情報と対応付けて記憶保持させるようにして登録する（ステップＳ１５）。
【００６０】
また、画像認識部１０７は、写真情報の写真画像情報を画像認識し、人物が写っている場合には、その写っている人物の人数を判定すると共に、各人物の性別及び年齢などの個々の集団に関連する属性を判別する。そして、判定した人数と、各人物の性別及び年齢などの個々の集団に関連する属性の情報を写真情報収集保持部１０５に渡し、写真情報メモリ部１０５Ｍに写真情報の識別情報と対応付けて記憶保持させるようにして登録する（ステップＳ１６）。
【００６１】
ステップＳ１６の次には、制御部１０１は、処理をステップＳ１１に戻し、以上の処理を繰り返す。
【００６２】
図５は、以上のようにして各種の情報が格納された写真情報メモリ１０５Ｍの記憶内容の例を示す図である。すなわち、収集された写真情報のそれぞれに付与された識別情報ＩＤ１，ＩＤ２，ＩＤ３，・・・のそれぞれについて、写真情報の写真画像情報、撮影場所、撮影日時、その撮影場所及び撮影日時に居た人の人数、その撮影場所及び撮影日時に居た人の性別及び年代などの個々の集団に関連する属性が、登録されている。図５において、ＩＭＧ１，ＩＭＧ２，ＩＭＧ３，・・・は、写真情報に含まれる写真画像情報であり、Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，・・・は、その写真画像情報の撮影場所の情報である。撮影日時の情報は、この例では、２０１４年１月１０日、１０：３０というように、日付と時、分とで表されている。
【００６３】
なお、撮影場所として、Ｅｘｉｆ情報から緯度・経度の位置情報を取得した場合には、統計処理サーバ装置１は、インターネット２を通じて地図情報提供サーバにアクセスして、当該緯度・経度に対応する場所名や施設名などの情報を取得し、その場所名や施設名を緯度・経度の位置情報に併せて写真情報メモリ１０５Ｍに登録しておくようにする。また、図５に示したように、写真画像情報に付随するコメントメッセージやタイトル名から、場所名や、イベント名を取得することができた時にはそのイベント名を登録する。
【００６４】
また、個々の集団に関連する属性のうちの年齢は、この例では、２０歳未満、２０代（２０〜２９歳）、３０代（３０〜３９歳）、４０代（４０〜４９歳）、５０代（５０〜５９歳）、６０代（６０〜６９歳）、７０歳以上、というように、年代で判定するようにしている。この実施形態では、この年代の判定は、写真画像として写っている人をパターン認識した結果の推定による判定である。なお、個々の集団に関連する属性の判定も、写真画像として写っている人をパターン認識した結果の推定による判定である。
【００６５】
属性別割合算出部１０８は、後述するように、制御部１０１の制御に基づいて、写真情報収集保持部１０５の写真情報メモリ部１０５Ｍに記憶保持された前述の登録情報から、レポート要求受付部１０９で受け付けられた所在人数レポート要求により指定された場所、施設、イベント、及び、指定された日時あるいは期間に該当する写真情報の全てを把握し、その把握した写真情報の識別情報のそれぞれに対応付けられて登録されている人数の合計を算出する。
【００６６】
また、属性別割合算出部１０８は、把握した人数の各人の性別や年代の個々の集団に関連する属性をそれぞれ把握し、その把握した個々の集団に関連する属性毎の人数を算出する。そして、指定された場所、施設、イベント、及び、指定された日時あるいは期間に該当する写真情報から算出された人数の合計における、把握した個々の集団に関連する属性毎、この例では性別及び年代毎の人数の割合を算出する。そして、属性別割合算出部１０８は、その算出した個々の集団に関連する属性毎の割合の情報を、制御部１０１の制御にしたがって、レポーティング統計処理部１１０に供給するようにする。
【００６７】
レポート要求受付部１０９は、インターネット２を通じて送られてくるレポート要求を受け付けて、そのレポート要求に含まれる位置の指定、すなわち、場所、施設、イベントなどの指定と、日時又は期間の指定を把握する。また、レポート要求受付部１０９は、操作入力部１１２を通じてオペレータにより入力されたレポート要求についても、同様に受け付けて、そのレポート要求に含まれる位置の指定及び日時又は期間の指定を把握する。そして、レポート要求受付部１０９は、その把握した位置の指定及び日時又は期間の指定の情報を、携帯電話プローブデータ解析部１０４及び属性別割合算出部１０６に供給するようにする。
【００６８】
レポーティング統計処理部１１０は、所在総数一時記憶部１１０１と、属性別割合一時記憶部１１０２と、レポート情報生成部１１０３とを備える。
【００６９】
所在総数一時記憶部１１０１には、携帯電話プローブデータ解析部１０４で前述したようにして統計的に算出された、レポート要求受付部１０９で受け付けられた所在人数レポート要求により指定された場所、施設、イベントにおいて、指定された日時あるいは期間に所在した人数の総数を一時記憶する。
【００７０】
また、属性別割合一時記憶部１１０２には、属性別割合算出部１０８で前述したようにして統計的に算出された、所在人数レポート要求により指定された場所、施設、イベント、及び、指定された日時あるいは期間に該当する全ての写真情報から把握した人数の全体に対する個々の集団に関連する属性毎の割合を一時記憶する。
【００７１】
そして、レポート情報生成部１１０３は、所在総数一時記憶部１１０１に記憶された人数の総数を、属性別割合一時記憶部１１０２に記憶された個々の集団に関連する属性毎の割合で按分することで、レポート要求受付部１０９で受け付けられた所在人数レポート要求により指定された場所、施設、イベントにおいて、指定された日時あるいは期間に所在した人数を、性別、年齢、などの個々の集団に関連する属性別に統計的に算出する。
【００７２】
また、この実施形態では、指定された期間に所在した人数が指定された場合には、その期間における時々刻々の人数を算出することで、当該期間の人数の変化の推移もレポートすることができるようにしている。
【００７３】
そして、レポート情報生成部１１０３は、所在総数一時記憶部１１０１に記憶された人数の総数と、統計的に算出した個々の集団に関連する属性別の人数の情報とを可視化するレポーティング情報を生成し、レポート結果出力部１１１に供給する。
【００７４】
図６に、可視化情報としてのレポーティング情報の例を示す。図６の例は、レポート要求者が「○○動物園」で、レポート要求内容が、２０１３年１２月２０日の入園者数の場合である。この図６の例では、入園者の総数が例えば１８００人であり、そのうち、個々の集団に関連する属性としての性別の割合に応じた人数と、年齢別（年代別）の割合に応じた人数と、２０１３年１２月２０日の開店時間（例えば１０：００）から、閉店時間（例えば２０：００）までの総数の推移及び性別の人数の推移が報告されている。なお、開店時間（１０：００）から、閉店時間（２０：００）までの推移には、年齢別（年代別）の推移は省略したが、年齢別（年代別）の推移も含めるようにすることができることは言うまでもない。
【００７５】
レポート結果出力部１１１は、レポーティング統計処理部１１０から受け取ったレポーティング情報を、レポート要求者の要求した提供態様で提供する。例えば、レポート要求者が電子メールでのレポーティング情報の提供を要求しているのであれば、レポート要求者のメールアドレスに宛てて、レポーティング情報を添付ファイルにして、送信するようにする。また、レポート要求者が、ハードコピー（紙情報）でのレポーティング情報の提供を要求しているのであれば、図６に示したような可視化情報からなるレポーティング情報を印刷して出力し、その印刷した紙情報を、レポート要求者の住所に郵送したり、ファクシミリ送信したりするための準備をするようにする。また、インターネットを通じたレポート要求であって、リアルタイムでレポート結果を要求している場合には、レポート結果出力部１１１は、その接続されている通信路を通じて、レポート要求者に提供するものである。
【００７６】
操作入力部１１２は、前述したオペレータ要求を電話やファクシミリで受け付けた場合に、オペレータがレポート要求を統計処理サーバ装置１に入力するために用いられる。その他、オペレータは、操作入力が必要な場合には、この操作入力部１１２を通じて、その操作入力を実行する。
【００７７】
なお、図２の統計処理サーバ装置１の構成において、携帯電話プローブデータ取得保持部１０３、携帯電話プローブデータ解析部１０４、写真情報収集保持部１０５、付随情報解析部１０６、画像認識部１０７、属性別割合算出部１０８、レポート要求受付部１０９、レポーティング統計処理部１１０、レポート結果出力部１１１のそれぞれの処理機能は、制御部１０１が、内蔵するメモリに格納したプログラムにしたがって実行するソフトウエア機能として構成することができるものである。
【００７８】
［実施形態における携帯電話プローブデータの補完処理の処理動作例］
以上のように構成されている統計処理サーバ装置１において、レポート要求が受け付けられたときの携帯電話プローブデータの補完処理動作の流れを、図７のフローチャートを参照しながら説明する。
【００７９】
統計処理サーバ装置１のレポート要求受付部１０９は、レポート要求を受け付けた否かを監視し（ステップＳ２１）、レポート要求を受け付けたと判別したときには、レポート要求に含まれる場所、施設、イベントなどの位置情報についての指定情報と、日時又は期間の指定情報を認識し、その認識した指定情報を携帯電話プローブデータ解析部１０４及び属性別割合算出部１０８に渡す（ステップＳ２２）。
【００８０】
携帯電話プローブデータ解析部１０４は、レポート要求受付部１０９からの、場所、施設、イベントについての指定情報と、日時あるいは期間についての指定情報に基づいて、携帯電話プローブデータ取得保持部１０３に保持されている携帯電話プローブデータから、前記指定情報に適合する携帯電話プローブデータ数を算出する。そして、携帯電話プローブデータ解析部１０４は、前述したようにして、その算出した携帯電話プローブデータ数に基づいて、指定された場所、施設、イベントにおいて、指定された日時あるいは期間において所在した人数の総数を、統計的に推定して算出し、算出した人数の総数を、レポーティング統計処理部１１０の所在総数一時記憶部１１０１に供給するようにする（ステップＳ２３）。
【００８１】
そして、属性別割合算出部１０８は、レポート要求受付部１０９からの、場所、施設、イベントについての指定情報と、日時あるいは期間についての指定情報に基づいて、写真情報収集保持部１０５の写真情報メモリ部１０５Ｍに登録されて保持されている情報から、指定情報に適合する写真情報の全てを抽出し、その抽出した写真情報の識別情報のそれぞれに対応付けられて登録されている人数の合計を算出する（ステップＳ２４）。
【００８２】
そして、属性別割合算出部１０８は、把握した人数の各人の性別や年代などの個々の集団に関連する属性をそれぞれ把握し、その把握した個々の集団に関連する属性毎の人数を算出して、その算出した個々の集団に関連する属性毎の人数の、前記算出した人数の合計に対する割合を算出する。そして、属性別割合算出部１０８は、その算出した個々の集団に関連する属性毎の割合の情報を、レポーティング統計処理部１１０の、属性別割合一時記憶部１１０２に供給する（ステップＳ２５）。
【００８３】
ステップＳ２５の次には、レポート情報生成部１１０３が、所在総数一時記憶部１１０１に記憶された人数の総数を、属性別割合一時記憶部１１０２に記憶された個々の集団に関連する属性毎の割合で按分することで、レポート要求受付部１０９で受け付けられた所在人数レポート要求により指定された場所、施設、イベントにおいて、指定された日時あるいは期間に所在した人数を、性別、年齢などの個々の集団に関連する属性別に統計的に算出する（ステップＳ２６）。
【００８４】
次に、レポート情報生成部１１０３は、所在総数一時記憶部１１０１に記憶された人数の総数と、統計的に算出した個々の集団に関連する属性別の人数の情報とから、それらを可視化するレポーティング情報を生成し、レポート結果出力部１１１に供給する（ステップＳ２７）。
【００８５】
次に、レポーティング統計処理部１１０からレポーティング情報を受け取ったレポート結果出力部１１１は、レポート要求者の要求した提供態様で、そのレポーティング情報を提供する（ステップＳ２８）。そして、この処理ルーチンを終了する。
【００８６】
［実施形態の効果］
以上説明したように、この実施形態によれば、携帯電話プローブデータを、インターネットに投稿されて公開されている写真情報で補完することで、携帯電話プローブデータから統計的に算出された人数のみではなく、その人数の内の、写真情報を収集して得た個々の集団に関連する属性別の人数の内訳を、統計的に算出することができる。このため、位置及び日時に関連する総人数だけの統計結果に比較して、非常に有用な統計結果を得ることができるものである。
【００８７】
そして、上述の実施形態によれば、携帯電話プローブデータの提供者と、写真情報の投稿者とを一致させる必要はないので、そのため、携帯電話プローブデータの提供者や写真情報の投稿者を特定する必要はない。したがって、携帯電話プローブデータの提供者や写真情報の投稿者の、個人情報（個人識別情報）は全く検知する必要がないので、個人情報の保護は保全することができる。
【００８８】
［その他の実施形態又は変形例］
上述の実施形態では、写真情報収集保持部１０５は、付随情報解析部１０６や画像認識部１０７と協働することで、場所、施設、イベント毎に、かつ、日時毎に、区分けしておくと共に、写真情報の投稿者や、写真に写っている人物の属性を事前に判定する事前処理をするようにしたが、前記補完を含めた統計処理時に、その事前処理に対応する処理も含めて行うようにしても勿論よい。しかし、実施形態のように、事前処理をしておいた方が、必要な統計処理結果を得る時間を短縮することができるという効果がある。
【００８９】
また、写真情報は、ブログサイトやＳＮＳサイト、写真共有サイトに投稿された写真情報に限らず、インターネット上で公開されている写真情報であれば、どのようなものであってもよい。また、写真情報から判定できる個々の集団に関連する属性は、上述の実施形態では、性別と年齢を例として挙げたが、これに限られるものではなく、例えばメガネの装着者か否か、毛髪の長短や多少、身体的障害を有する者か否かなども、個々の集団に関連する属性として判定して、その判定結果を利用することができる。
【符号の説明】
【００９０】
１…統計処理サーバ装置、２…インターネット、３…携帯電話網、５…携帯電話プローブデータ収集サーバ、６…ブログサイト、７…ＳＮＳサイト、８…写真共有サイト、９…パーソナルコンピュータ、１０…携帯電話端末、１１…デジタルカメラ、１０１…制御部、１０２…通信インターフェース、１０３…携帯電話プローブデータ取得保持部、１０４…携帯電話プローブデータ解析部、１０５…写真情報収集保持部、１０６…付随情報解析部、１０７…画像認識部、１０８…属性別割合算出部
【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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