(57)【要約】【課題】ユーザの行動についてより高度な予測を行うこと。【解決手段】情報処理装置は、携帯端末のユーザの測位情報を参照して、ユーザの高頻度滞在エリアを特定し、測位情報を参照して、ユーザが高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間経過後又は所定の時刻に、当該ユーザが他の高頻度滞在エリアへ移動する確率を当該移動先の高頻度滞在エリア毎に算出する。情報処理装置は、算出された確率に基づいて、ユーザが高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間経過後又は所定の時刻に前記ユーザがとりうる行動の予測値を算出する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
携帯端末のユーザの測位情報を参照して、前記ユーザによる滞在回数又は滞在時間の少なくとも一方が所定値以上であるエリアを当該ユーザの高頻度滞在エリアとして特定する滞在エリア特定手段と、
前記ユーザの測位情報を参照して、前記ユーザが前記高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間が経過した時点で又は所定の時刻で、当該ユーザが他の前記高頻度滞在エリアへ移動する確率を当該移動先の高頻度滞在エリア毎に算出する移動確率算出手段と、
前記移動確率算出手段により算出された確率に基づいて、前記ユーザが前記高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定時間が経過した時点又は所定の時刻で前記ユーザがとりうる行動の予測値を算出する行動予測手段と
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記移動確率算出手段は、前記ユーザの測位情報を参照して、前記ユーザが前記高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間が経過した時点で又は所定の時刻で、当該ユーザが他のエリアへの移動中の状態となる確率を算出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記移動確率算出手段は、前記ユーザが他のエリアへの移動中の状態となる前記確率を、当該移動の方向毎に算出することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記移動確率算出手段は、前記ユーザの測位情報を参照して、さらに、前記ユーザが前記高頻度滞在エリアを出てから所定時間経過後に、当該高頻度滞在エリアへ戻ってくる確率を、移動先の前記高頻度滞在エリア毎に算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記滞在エリア特定手段は、前記ユーザの測位情報を参照して、前記ユーザによる滞在回数及び滞在時間が所定値未満であるエリアを当該ユーザの低頻度滞在エリアとして特定し、
前記移動確率算出手段は、一のエリアを前記低頻度滞在エリアとする複数のユーザの測位情報を一人の仮想ユーザの測位情報として参照し、前記仮想ユーザが、前記一のエリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間経過後又は所定の時刻に、他のエリアへ移動する確率を当該移動先のエリアごとに算出し、
前記行動予測手段は、前記一のエリアを前記低頻度滞在エリアとする携帯端末のユーザが前記一のエリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間経過後又は所定の時刻にとりうる行動の予測値を、前記仮想ユーザについて算出された前記移動の確率に基づいて算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記移動確率算出手段は、一のエリアを前記低頻度滞在エリアとし、かつ、同じ属性を持つ複数のユーザの測位情報を一人の属性別仮想ユーザの測位情報として参照し、各属性の前記属性別仮想ユーザについて、前記属性別仮想ユーザが、前記一のエリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間経過後又は所定の時刻に他のエリアへ移動する確率を当該移動先のエリアごとに算出し、
前記行動予測手段は、前記一のエリアを前記低頻度滞在エリアとする携帯端末のユーザが前記一のエリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間経過後又は所定の時刻にとりうる行動の予測値を、当該ユーザの属性に対応する前記属性別仮想ユーザについて算出された前記移動の確率に基づいて算出することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
携帯端末のユーザの前記属性は、当該ユーザの自宅エリアから当該ユーザが前記低頻度滞在エリアとする前記一のエリアまでの距離に応じた属性を含むことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記行動予測手段により算出された予測値に基づいて、所定の時刻に対象エリアに滞在する前記ユーザの数の予測値を算出し、当該ユーザの数の予測値を用いて、当該対象エリアの混雑度の予測値を算出する混雑度予測手段を備えたことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記混雑度予測手段は、前記所定の時刻に前記対象エリアに滞在する前記ユーザの数の予測値を算出するために、前記所定の時刻に前記対象エリアに前記高頻度滞在エリアとして滞在する前記ユーザの数の予測値を前記行動予測手段により算出された予測値を用いて算出し、前記所定の時刻に前記対象エリアに高頻度滞在エリアとして滞在する前記ユーザ以外の前記ユーザの数の予測値を、前記ユーザのうち前記所定の時刻に前記高頻度滞在エリア以外に滞在する前記ユーザの割合の予測値を用いて算出することを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
制御部を備える情報処理装置において実施される情報処理方法であって、
前記制御部が、携帯端末のユーザの測位情報を参照して、前記ユーザによる滞在回数又は滞在時間の少なくとも一方が所定値以上であるエリアを当該ユーザの高頻度滞在エリアとして特定する滞在エリア特定ステップと、
前記制御部が、前記ユーザの測位情報を参照して、前記ユーザが前記高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間が経過した時点で又は所定の時刻で、当該ユーザが他の前記高頻度滞在エリアへ移動する確率を当該移動先の高頻度滞在エリア毎に算出する移動確率算出ステップと、
前記制御部が、前記移動確率算出ステップで算出された確率に基づいて、前記ユーザが前記高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間が経過した時点又は所定の時刻で前記ユーザがとりうる行動の予測値を算出する行動予測ステップと
を備えたことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
携帯端末のユーザの測位情報を参照して、前記ユーザによる滞在回数又は滞在時間の少なくとも一方が所定値以上であるエリアを当該ユーザの高頻度滞在エリアとして特定する滞在エリア特定手段、
前記ユーザの測位情報を参照して、前記ユーザが前記高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間が経過した時点で又は所定の時刻で、当該ユーザが他の前記高頻度滞在エリアへ移動する確率を当該移動先の高頻度滞在エリア毎に算出する移動確率算出手段、
前記移動確率算出手段により算出された確率に基づいて、前記ユーザが前記高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間が経過した時点又は所定の時刻で前記ユーザがとりうる行動の予測値を算出する行動予測手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの行動を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、携帯端末の位置情報からユーザの行動履歴を特定し、ユーザの将来の行動を予測する技術が知られている。特許文献１には、携帯端末の位置情報からユーザが第１の場所から第２の場所へ移動する確率を算出し、算出された確率及びそのユーザと任意のユーザの類似度に基づいて、任意のユーザが第１の場所から第２の場所へ移動する確率を算出する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１７３９８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、ユーザがある場所へ滞在後、いつ他の場所へ移動するのかという時間の考慮がなされていないなど、行動予測として十分ではない場合がある。
【０００５】
本発明は上記に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザの行動について、より高度な予測を行う技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る情報処理装置は、携帯端末のユーザの測位情報を参照して、前記ユーザによる滞在回数又は滞在時間の少なくとも一方が所定値以上であるエリアを当該ユーザの高頻度滞在エリアとして特定する滞在エリア特定手段と、前記ユーザの測位情報を参照して、前記ユーザが前記高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間が経過した時点で又は所定の時刻で、当該ユーザが他の前記高頻度滞在エリアへ移動する確率を当該移動先の高頻度滞在エリア毎に算出する移動確率算出手段と、前記移動確率算出手段により算出された確率に基づいて、前記ユーザが前記高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定時間が経過した時点又は所定の時刻で前記ユーザがとりうる行動の予測値を算出する行動予測手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る情報処理方法は、制御部を備える情報処理装置において実施される情報処理方法であって、前記制御部が、携帯端末のユーザの測位情報を参照して、前記ユーザによる滞在回数又は滞在時間の少なくとも一方が所定値以上であるエリアを当該ユーザの高頻度滞在エリアとして特定する滞在エリア特定ステップと、前記制御部が、前記ユーザの測位情報を参照して、前記ユーザが前記高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間が経過した時点で又は所定の時刻で、当該ユーザが他の前記高頻度滞在エリアへ移動する確率を当該移動先の高頻度滞在エリア毎に算出する移動確率算出ステップと、前記制御部が、前記移動確率算出ステップで算出された確率に基づいて、前記ユーザが前記高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間が経過した時点又は所定の時刻で前記ユーザがとりうる行動の予測値を算出する行動予測ステップとを備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、携帯端末のユーザの測位情報を参照して、前記ユーザによる滞在回数又は滞在時間の少なくとも一方が所定値以上であるエリアを当該ユーザの高頻度滞在エリアとして特定する滞在エリア特定手段、前記ユーザの測位情報を参照して、前記ユーザが前記高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間が経過した時点で又は所定の時刻で、当該ユーザが他の前記高頻度滞在エリアへ移動する確率を当該移動先の高頻度滞在エリア毎に算出する移動確率算出手段、前記移動確率算出手段により算出された確率に基づいて、前記ユーザが前記高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間が経過した時点又は所定の時刻で前記ユーザがとりうる行動の予測値を算出する行動予測手段として機能させることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワークなどを介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ユーザの行動についてより高度な予測を行う技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態におけるシステムの構成を示す概念図である。
【図２】一実施形態における情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】一実施形態において、情報処理装置に記憶された情報の構成を示す図である。
【図４】一実施形態において、あるユーザが滞在したエリア間の移動を概念的に示す図である。
【図５】一実施形態において、あるユーザが滞在したエリア間の移動を概念的に示す図である。
【図６】一実施形態において、あるユーザが滞在したエリア間の移動を概念的に示す図である。
【図７】一実施形態において、対象エリアに滞在するユーザ数の算出方法を説明するための概念図である。
【図８】一実施形態における情報処理装置で実施される処理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】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。ただし、発明の範囲をこれらに限定するものではない。
【００１３】
図１を参照して、一実施形態に係る行動予測システムの構成について説明する。行動予測システム１は、行動予測装置１０及び複数の携帯端末２０などの情報処理装置を主に備える。行動予測装置１０と複数の携帯端末２０は、ネットワークＮを介して相互に通信することができる。なお、図１では、３つの携帯端末２０が記載されているが、行動予測装置１０と通信可能な携帯端末２０の数は、任意である。
【００１４】
ネットワークＮは、行動予測装置１０と携帯端末２０との間で情報を送受信するための通信回線である。例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、パケット通信網、電話回線、企業内ネットワーク、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。
【００１５】
行動予測装置１０は、ハードウェア構成として、制御部１１、通信部１４、及び記憶部１５を主に備える。制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１２及びメモリ１３を主に備えて構成される。行動予測装置１０は、専用又は汎用のサーバ・コンピュータなどの情報処理装置を用いて実現することができ、例えば、ＣＰＵ１２がメモリ１３等に格納された所定のプログラムを実行することにより、各種の機能実現手段として機能する。なお、行動予測装置１０は、単一の情報処理装置より構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数の情報処理装置より構成されるものであってもよい。
【００１６】
制御部１１では、ＣＰＵ１２は、記憶部１５等に記憶されたプログラムをメモリ１３に展開して実行することにより、行動予測装置１０が備える各種構成の動作を制御し、また、各種処理の実行を制御する。制御部１１において実行される処理の詳細は後述する。
【００１７】
通信部１４は、ネットワークＮを介して携帯端末２０等の各種情報処理装置と通信するための通信インタフェースである。通信部１４は、例えば、携帯端末２０からの測位情報を受信する。
【００１８】
記憶部１５は、ハードディスク等の記憶装置によって構成される。記憶部１５は、制御部１１における処理の実行に必要な各種プログラムや各種の情報を記憶する。記憶部１５に記憶されている情報の具体例については後述する。
【００１９】
携帯端末２０は、例えば、携帯電話機、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、ナビゲーション装置、パーソナルコンピュータなどの現在位置を測位した測位情報を所定時間間隔でアップロードする機能を備えた情報端末を適用することができる。携帯端末２０は、図示しないが、主制御部、通信部、表示部、操作部、記憶部、測位処理部などの各種機能実現手段を主に備える。
【００２０】
図２を参照して、一実施形態に係る行動予測装置１０の機能構成を説明する。行動予測装置１０は、機能構成として、滞在エリア特定部１１１、移動確率算出部１１２、行動予測部１１３、混雑度予測部１１４及びデータベース１２０を主に備える。これらの機能は、例えば、制御部１１において、ＣＰＵ１２が、記憶部１５等に記憶されたプログラムをメモリ１３に展開して実行することにより実現される。
【００２１】
滞在エリア特定部１１１は、データベース１２０に記憶された携帯端末２０の測位情報を参照して、携帯端末２０のユーザがよく行くエリアを当該ユーザの高頻度滞在エリアとして特定する。高頻度滞在エリアとしては、例えば、ユーザの自宅エリアや勤務地エリアがあげられる。処理の具体的例として、滞在エリア特定部１１１は、まず、測位情報を参照して、携帯端末２０のユーザによる滞在履歴のあるエリアを当該ユーザの滞在エリアとして特定する。滞在エリア特定部１１１は、特定された滞在エリアのうち、滞在回数又は滞在時間の少なくとも一方が所定値以上である滞在エリアを当該ユーザの高頻度滞在エリアとして特定する。滞在エリアから高頻度滞在エリアを特定する方法は、この方法に限定されず、ユーザがよく行くエリアを特定することができれば、その他の任意の方法で行うことができる。例えば、滞在エリア特定部１１１は、携帯端末２０のユーザの滞在時間、滞在回数、及び滞在日数のうちの少なくとも２つが所定値以上である滞在エリアを当該ユーザの高頻度滞在エリアとして特定することもできる。もしくは、滞在時間、滞在回数、及び滞在日数のうちの少なくともいずれかに基づいて滞在エリアに対して算出されたスコアによる順位が所定の順位（例えば、上位１０位）以内を高頻度滞在エリアとして特定しても良い。なお、スコアの順位に応じて高頻度滞在エリアをさらに分類してもよい。例えば、スコアが最も高い高頻度滞在エリアを自宅エリアとし、２番目に高い高頻度滞在エリアを勤務地エリアとしてもよい。さらに、滞在エリア特定部１１１は、データベース１２０に記憶された携帯端末２０の測位情報を参照して、各携帯端末２０のユーザの高頻度滞在エリア以外の滞在エリア（すなわち、ユーザによる滞在回数及び滞在時間が所定値未満であるエリア）を低頻度滞在エリアとして特定する。滞在エリア特定部１１１は、各ユーザに対して特定した高頻度滞在エリアの情報と、低頻度滞在エリアの情報とを滞在エリア情報としてデータベース１２０に記憶する。
【００２２】
ここで、エリアとは、緯度経度に基づいて地図を分割して得られる複数の分割領域であり、仕様や設計に応じて適宜分割領域の形状やサイズを設定することができる。例えば、メッシュ領域の形状は、四角形、六角形、ひし形等の多角形や、円等の曲線で囲まれた領域とすることができる。また、エリアのサイズは一定でなくてもよい。例えば、都市部のエリアはより小さく（細かく）するようにしてもよい。また、エリアを行政区画の形状にしてもよい。また、人口統計情報によって地域毎にエリアのサイズを変えたり（例えば人口が多い地域のエリアは小さくする。）、市区町村の分類、宅地種別、日常圏の情報などに基づいてサイズを設定してもよい。設定されたエリアの情報は、地図情報と共にデータベース１２０に記憶されている。
【００２３】
図３は、データベース１２０に記憶された測位情報の例を示している。この例では、測位情報は、携帯端末２０が測位された時刻である測位時刻、携帯端末２０の識別情報である端末装置ＩＤ、携帯端末２０が測位された位置である測位位置（緯度、及び経度）の情報を含む。
【００２４】
移動確率算出部１１２は、データベース１２０に記憶された対象ユーザの測位情報と、滞在エリア特定部１１１により特定された対象ユーザの滞在エリアの情報とを参照して滞在エリア間の過去の複数の移動を集計し、当該ユーザが高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定時間経過後又は所定の時刻に、他の高頻度滞在エリアへ移動した確率を当該移動先の高頻度滞在エリア毎に算出する。さらに、移動確率算出部１１２は、測位情報と、滞在エリア特定部１１１により特定された対象ユーザの滞在エリアの情報とを参照して、ユーザが高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定時間経過後又は所定の時刻に、低頻度滞在エリアへ移動した確率も算出することができる。いつのタイミングの移動についての確率を算出するかは、任意に設定することができる。例えば、移動確率算出部１１２は、所定の時間ごと（例えば、５分ごと、又は１５分ごと）に確率の算出を行うこととし、前回の算出時点から今回の算出時点までの間に発生した移動についての確率を算出することができる。もしくは、移動確率算出部１１２は、高頻度滞在エリアへの滞在の開始から確率の算出時点までの間に発生した全ての移動についての確率を算出することもできる。移動確率算出部１１２は、算出した移動の確率をデータベース１２０に記憶する。
【００２５】
図４を参照して、移動確率算出部１１２によって算出されたユーザの移動確率の例を説明する。図４には、あるユーザによる高頻度滞在エリアＡへの滞在の開始から２時間経過から２時間１５分経過までの間の過去の複数の移動を集計することによって算出された高頻度滞在エリアＡから他の高頻度滞在エリアへの移動確率を移動先の高頻度滞在エリア毎に示している。この例では、高頻度滞在エリアＡから高頻度滞在エリアＢへの移動確率が１０％、高頻度滞在エリアＣへの移動確率が３０％、高頻度滞在エリアＤへの移動確率が５％、高頻度滞在エリアＥへの移動確率が３％であることが示されている。さらに、図４には、高頻度滞在エリアＡから、高頻度滞在エリア以外の１つ又は複数のその他の滞在エリア（低頻度滞在エリア）への移動確率が２％であることが示されている。なお、移動確率算出部１１２は、低頻度滞在エリアへの移動確率についても、移動先のエリア毎に算出することができる。また、図４には、高頻度滞在エリアＡから移動をしなかった確率が５０％であることが示されている。なお、以降の説明において、説明の便宜上、対象エリアから移動せずに対象エリアに滞在したままである確率についても対象エリアへの移動確率という。
【００２６】
また、移動確率算出部１１２は、移動先の滞在エリア毎の移動の確率だけではなく、ユーザが高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間が経過した時点で又は所定の時刻で、当該ユーザが他のエリアへの移動中の状態となる確率を算出することができる。このとき、移動確率算出部１１２は、さらに、移動の方向毎に移動中の状態となる確率を算出することもできる。
【００２７】
図５を参照して、移動の方向毎に算出された移動の確率の例を説明する。この例において、高頻度滞在エリアＡから高頻度滞在エリアＢへ向かう方向と、高頻度滞在エリアＡから高頻度滞在エリアＣへ向かう方向とは方向Ｘで同じであり、高頻度滞在エリアＡから高頻度滞在エリアＤへ向かう方向と、高頻度滞在エリアＡから高頻度滞在エリアＥへ向かう方向とは方向Ｙで同じであるとする。このとき、高頻度滞在エリアＡから高頻度滞在エリアＢへの移動確率が１０％、高頻度滞在エリアＣへの移動確率が３０％である場合、移動確率算出部１１２は、高頻度滞在エリアＡから方向Ｘへの移動確率を４０％（１０％＋３０％）として算出する。また、高頻度滞在エリアＡから高頻度滞在エリアＤへの移動確率が５％、高頻度滞在エリアＥへの移動確率が３％である場合、移動確率算出部１１２は、高頻度滞在エリアＡから方向Ｙへの移動確率を８％（５％＋３％）として算出する。
【００２８】
なお、上記の例では、移動確率算出部１１２は、ユーザの高頻度滞在エリアへの滞在の開始から所定時間経過後における移動確率だけでなく、高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定の時刻の移動確率を算出している。一般に、勤務の終了時刻に勤務地を出たり、図書館の閉館時刻に図書館を出るなど、ユーザは時刻に従って移動を行う場合があるため、時刻に基づく時間帯ごとに、ユーザの移動の確率を算出することによって、ユーザの定期的な行動パターンを把握することができる。その結果、そのように算出された確率を用いることによって、後述するユーザの行動予測をより精度の高いものにすることができる。
【００２９】
移動確率算出部１１２は、さらに、対象ユーザが高頻度滞在エリアを出てから所定時間経過後に、当該高頻度滞在エリアへ戻ってくる確率を、移動先の高頻度滞在エリア毎に算出することができる。
【００３０】
図６を参照して、この処理の具体的な例を説明する。図６には、例えば、対象ユーザが、高頻度滞在エリアＡを出た後、高頻度滞在エリアＢに滞在し、再び高頻度滞在エリアＡへ戻ってくる移動が示されている。このような移動について、移動確率算出部１１２は、まず、データベース１２０に記憶された測位情報を参照して、対象ユーザが高頻度滞在エリアＡを出た後、高頻度滞在エリアＢに滞在した移動を特定する。移動確率算出部１１２は、このように特定された移動のうち、高頻度滞在エリアＡを出てから所定時間経過後に、再び高頻度滞在エリアＡへ戻ってくる確率を算出する。図６には、移動確率算出部１１２による算出の結果、対象ユーザが、高頻度滞在エリアＡを出た後、高頻度滞在エリアＢに滞在した移動のうち、高頻度滞在エリアＡを出てから８時間経過から８時間１５分経過までに、再び高頻度滞在エリアＡへ戻ってきた確率が８０％であることが示されている。また、図６には、移動確率算出部１１２による同様な算出の結果、高頻度滞在エリアＡを出てから８時間経過から８時間１５分経過までに再び高頻度滞在エリアＡへ戻ってきた確率について、移動先が高頻度滞在エリアＣである場合、確率は２０％であり、移動先が高頻度滞在エリアＤである場合、確率は３０％であることが示されている。
【００３１】
また、移動確率算出部１１２は、さらに、データベース１２０に記憶された複数のユーザの測位情報のうち、一のエリアを低頻度滞在エリアとする複数のユーザの測位情報を一人の仮想ユーザの測位情報として参照し、当該仮想ユーザが当該対象エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間経過後又は所定の時刻に、他のエリアへ移動する確率を当該移動先のエリアごとに算出することもできる。また、移動確率算出部１１２は、一のエリアを低頻度滞在エリアとし、かつ、同じ属性を持つ複数のユーザの測位情報を一人の属性別仮想ユーザの測位情報として参照し、各属性の属性別仮想ユーザについて、属性別仮想ユーザが、一のエリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間経過後又は所定の時刻に他のエリアへ移動する確率を当該移動先のエリアごとに算出することもできる。このように算出された１以上のユーザについての低頻度滞在エリアから他の滞在エリアへの移動の確率は、後述するように、低頻度滞在エリアに滞在するあるユーザについての行動予測部１１３による行動予測のために用いられる。
【００３２】
また、移動確率算出部１１２は、上記のように特定された１以上のユーザが対象エリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間経過後又は所定の時刻に、他のエリアへ移動する確率を当該移動先のエリア毎に算出する場合において、ユーザの属性毎に移動の確率を算出することもできる。ユーザの属性としては、例えば、ユーザが滞在した低頻度滞在エリアから当該ユーザの最寄りの高頻度滞在エリアまでの距離に応じた属性が考えられる。例えば、ユーザが滞在した低頻度滞在エリアから当該ユーザの最寄りの高頻度滞在エリアまでの距離が、０ｋｍ以上１０ｋｍ未満、１０ｋｍ以上１００ｋｍ未満、又は１００ｋｍ以上のいずれに属するかに応じて異なる属性をユーザに対して付与することができる。前述したようにユーザの自宅エリアが特定されている場合（もしくは、ユーザ入力等によりユーザの自宅エリアが特定されている場合）は、ユーザが滞在した低頻度滞在エリアから当該ユーザの自宅エリアまでの距離に応じた属性を付与することもできる。ユーザの属性の他の例として、ユーザが低頻度滞在エリアに過去に滞在した回数に応じて、当該ユーザに対して異なる属性を付与することもできる。
【００３３】
行動予測部１１３は、移動確率算出部１１２により算出された滞在エリアへの移動の確率に基づいて、対象ユーザが高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定時間経過後又は所定の時刻に対象ユーザがとりうる行動の予測値を算出する。具体的には、行動予測部１１３は、データベース１２０に記憶された測位情報を参照して、対象ユーザが現在滞在している高頻度滞在エリアと、当該高頻度滞在エリアへの滞在開始時間（もしくは、現在時刻）とを特定し、当該滞在開始時刻（もしくは、現在時刻）と、移動確率算出部１１２により算出された滞在エリアへの移動の確率とに基づいて、現在時刻から所定時間経過後、又は将来の所定の時刻に、対象ユーザが移動しうる移動先の高頻度滞在エリア（もしくは、他の滞在エリア）の情報を当該移動先の滞在エリアへの移動の確率とともに出力する。
【００３４】
例えば、対象ユーザによる高頻度滞在エリアＡへの滞在開始から２時間経過から２時間１５分経過までの間の高頻度滞在エリアＣへの移動の確率が３０％として移動確率算出部１１２によって算出されており、対象ユーザによる高頻度滞在エリアＡへの滞在の開始から現在１時間が経過しているとする。このとき、行動予測部１１３は、現在時刻から１時間（＝２時間−１時間）経過から１時間１５分（＝２時間１５分−１時間）経過までの間に対象ユーザが高頻度滞在エリアＣへ移動する確率は３０％であるとして、予測値を算出する。行動予測部１１３は、さらに、算出した予測値と、移動確率算出部１１２により算出された移動の確率とを用いて、高頻度滞在エリアＣへの滞在後、所定時間経過後に他の高頻度滞在エリア（もしくは、他の滞在エリア）への移動の確率を、対象ユーザがとりうる行動の予測値として移動先のエリア毎に算出することもできる。
【００３５】
また、行動予測部１１３は、移動確率算出部１１２によって上述したように仮想ユーザについての移動の確率が算出されている場合、当該仮想ユーザについての移動の確率に基づいて、一のエリアを低頻度滞在エリアとするユーザが低頻度滞在エリアとして当該一のエリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間経過後又は所定の時刻にとりうる行動の予測値を算出することもできる。例えば、移動確率算出部１１２によって仮想ユーザが低頻度滞在エリアとしてエリアＸに滞在したときに、当該滞在から２時間後にエリアＹへの移動する確率が１０％であると算出されていたとする。このとき、行動予測部１１３は、あるユーザが低頻度滞在エリアとしてエリアＸへ滞在した場合、当該滞在の開始から２時間後の当該ユーザの行動について、エリアＹへ移動する確率は１０％であるとして予測値を算出する。ユーザがそのユーザにとっての低頻度滞在エリアへ滞在する頻度は低いが、このように複数のユーザについての低頻度滞在エリアから他の滞在エリアへの移動の確率を用いることによって、行動予測部１１３は、より多くの情報を用いて行動の予測値を算出することができる。その結果、当該予測値は、より精度の高いものとなる。
【００３６】
また、行動予測部１１３は、移動確率算出部１１２によって上述したように属性別仮想ユーザについての移動の確率が算出されている場合、一のエリアを低頻度滞在エリアとするユーザが一のエリアへの滞在の開始後、所定の滞在時間経過後又は所定の時刻にとりうる行動の予測値を、当該ユーザの属性に対応する属性別仮想ユーザについて算出された移動の確率に基づいて算出することもできる。例えば、行動の予測値を算出する対象となるユーザ（対象ユーザ）の属性の値が、属性ａである場合、行動予測部１１３は、移動確率算出部１１２によって算出された属性ａについての属性別仮想ユーザの移動の確率を用いて、対象ユーザの行動の予測値を算出することができる。ユーザの属性については、移動確率算出部１１２による処理の説明において上述したとおりである。このように、対象ユーザの属性に応じた移動の確率を用いて行動の予測値を算出することによって、対象ユーザの属性を考慮した行動の予測値を算出が行われる。その結果、当該予測値は、より精度の高いものとなる。
【００３７】
混雑度予測部１１４は、複数のユーザについて行動予測部１１３により算出された予測値に基づいて、所定の時刻に対象エリアに滞在するユーザの数の予測値を算出し、当該ユーザの数の予測値を用いて、当該対象エリアの混雑度の予測値を算出する。混雑度予測部１１４は、算出した混雑度の予測値をデータベース１２０に記憶する。
【００３８】
具体的には、混雑度予測部１１４は、将来の所定の時刻（対象時刻）に対象エリアに滞在するユーザの数の予測値（期待値）Ａを算出するために、まず、行動予測部１１３により算出された行動の予測値を用いて、対象時刻に対象エリアに高頻度滞在エリアとして滞在するユーザの数の予測値（期待値）Ｂを算出する。さらに、混雑度予測部１１４は、対象時刻に対象エリアに高頻度滞在エリアとして滞在するユーザ以外のユーザの数の予測値（期待値）Ｃを、測位位置を参照可能なユーザのうち対象時刻に高頻度滞在エリア以外に滞在するユーザの割合の予測値を用いて算出する。このとき、予測値Ａは、予測値Ｂ＋予測値Ｃとなる。混雑度予測部１１４は、予測値Ａを対象エリアの面積で割って得られた値に応じた値を対象エリアの混雑度として算出する。
【００３９】
図７を参照して、将来の対象時刻に対象エリアに滞在するユーザの数の予測値Ａの算出方法の例を説明する。この例において、測位情報を参照可能なユーザのうち、対象時刻に高頻度滞在エリアに滞在するユーザの割合の予測値が８０％であり、高頻度滞在エリア以外に滞在するユーザの割合の予測値が２０％であるとする。当該割合の予測値は、測位情報を参照可能な全てのユーザに対して、行動予測部１１３により行動の予測値を算出し、全てユーザの予測値を集計することによって得られる。例えば、測位情報を参照可能なユーザに関して、対象時刻において、ユーザがいずれかの高頻度滞在エリアに滞在している確率の全てのユーザの平均値が８０％であったとする。このとき、測位情報が特定されているユーザのうち、対象時刻に高頻度滞在エリアに滞在するユーザの割合の予測値が８０％であり、高頻度滞在エリア以外に滞在するユーザの割合の予測値が２０％となる。
【００４０】
この例において、混雑度予測部１１４は、まず、行動予測部１１３により算出された行動の予測値を用いて、測位情報を参照可能なユーザのうち、対象時刻に対象エリアに高頻度滞在エリアとして滞在するユーザの数の予測値Ｂを算出する。例えば、測位情報を参照可能な全てのユーザについて、行動予測部１１３により算出された対象時刻に対象エリアに高頻度滞在エリアとして滞在する確率が０％より高いユーザが１０００人おり、これら１０００人のユーザの対象時刻に対象エリアに高頻度滞在エリアとして滞在する確率の平均値が１０％であるとする。このとき、対象時刻に対象エリアに高頻度滞在エリアとして滞在するユーザの数の期待値（すなわち、予測値Ｂ）は、１００人（＝１０００×１０％）である。また、上記のように、対象時刻に測位情報が特定されているユーザのうち、高頻度滞在エリアに滞在するユーザの割合の予測値が８０％であり、高頻度滞在エリア以外に滞在するユーザの割合の予測値が２０％であるため、このとき、混雑度予測部１１４は、対象時刻に対象エリアに滞在する他のユーザの数の予測値Ｃを２５人（＝１００人×２０％÷８０％）として算出する。その結果、混雑度予測部１１４は、予測値Ａを１２５人（＝予測値Ｂ（１００人）＋予測値Ｃ（２５人））として算出する。
【００４１】
すなわち、混雑度予測部１１４は、対象時刻に対象エリアに滞在するユーザの数の予測値を算出するために、対象時刻に対象エリアに高頻度滞在エリアとして滞在するユーザの数の予測値を行動予測部１１３により算出された予測値を用いて算出し、対象時刻に対象エリアに滞在する他のユーザの数の予測値を、測位情報を参照可能なユーザのうち対象時刻に高頻度滞在エリア以外に滞在するユーザの割合の予測値を用いて算出する。
【００４２】
図２のデータベース１２０は、行動予測装置１０において実行される上記の処理に必要な情報、及び当該処理により生成された情報など、各種情報を記憶する。データベース１２０は、例えば、測位情報、地図情報、滞在エリア情報、移動確率情報、行動予測値情報及び混雑度予測値情報を記憶している。
【００４３】
次に、図８を参照して、行動予測装置１０において実行される処理のフローを説明する。なお、以下に説明する処理フローに含まれる各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。なお、各処理ステップの処理の詳細は、既に説明しているため省略する。
【００４４】
まず、ステップＳ１１において、制御部１１は、データベース１２０に記憶された携帯端末２０の測位情報を参照して、携帯端末２０のユーザがよく行くエリアを当該ユーザの高頻度滞在エリアとして特定する。具体的には、制御部１１は、まず、測位情報を参照して、携帯端末２０のユーザによる滞在履歴のあるエリアを当該ユーザの滞在エリアとして特定する。制御部１１は、特定された滞在エリアのうち、滞在回数又は滞在時間の少なくとも一方が所定値以上である滞在エリアを当該ユーザの高頻度滞在エリアとして特定する。
【００４５】
ステップＳ１２において、制御部１１は、データベース１２０に記憶された対象ユーザの測位情報と、ステップＳ１１にて特定された対象ユーザの滞在エリアの情報とを参照して滞在エリア間の過去の複数の移動を集計し、当該ユーザが高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定時間経過後又は所定の時刻に、他の高頻度滞在エリアへ移動した確率を当該移動先の高頻度滞在エリア毎に算出する。
【００４６】
ステップＳ１３において、制御部１１は、ステップＳ１２において算出された滞在エリアへの移動の確率に基づいて、対象ユーザが高頻度滞在エリアへの滞在の開始後、所定時間経過後又は所定の時刻に対象ユーザがとりうる行動の予測値を算出する。
【００４７】
ステップＳ１４において、制御部１１は、複数のユーザについてステップＳ１３において算出された行動の予測値に基づいて、所定の時刻に対象エリアに滞在するユーザの数の予測値を算出し、当該ユーザの数の予測値を用いて、当該対象エリアの混雑度の予測値を算出する。
【００４８】
以上のように、本実施形態によれば、ユーザがある場所へ滞在後、いつ他の場所へ移動するのかという時間等を考慮してユーザの行動の予測を行っているため、ユーザの行動についてより高度な予測を行うことができる。
【００４９】
本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。
【符号の説明】
【００５０】
１  行動予測システム、１０  行動予測装置、１１  制御部、１２  ＣＰＵ、１３  メモリ、１４  通信部、１５  記憶部、２０  携帯端末
【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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