(57)【要約】【課題】施設の変化とは関係のない滞在時間の変化による施設変化の誤推定を防止する。【解決手段】本発明の施設変化推定システム１は、端末のユーザが訪問した訪問施設を推定する訪問施設推定部１５と、訪問施設に端末のユーザが滞在した滞在時間を検出する滞在時間検出部１９と、検出された滞在時間を端末のユーザによる過去の訪問履歴と比較することによって訪問施設への訪問が通常の訪問であるか否かを判定して訪問情報を提供する訪問判定部２１と、通常の訪問であると判定された場合の訪問情報に対して統計分析を行って訪問施設の変化を推定する施設変化推定部５３とを備える。【選択図】図１
2015022526.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の端末とサーバとの間で通信して前記端末のユーザが訪問した施設の変化を推定する施設変化推定システムであって、
前記端末の位置情報を取得して前記端末の移動の有無を判定する端末位置判定部と、
前記端末位置判定部で取得した前記端末の位置情報に基づいて前記端末のユーザが訪問した訪問施設を推定する訪問施設推定部と、
前記端末位置判定部で前記端末の移動がないと判定された時間を計測して、前記訪問施設推定部で推定された訪問施設に前記端末のユーザが滞在した滞在時間を検出する滞在時間検出部と、
前記滞在時間検出部で検出された滞在時間を前記端末のユーザによる過去の訪問履歴と比較することによって、前記端末のユーザによる前記訪問施設への訪問が通常の訪問であるか否かを判定し、この判定結果とともに前記訪問施設への訪問に関連する情報を含む訪問情報を提供する訪問判定部と、
前記訪問判定部によって通常の訪問であると判定された場合の訪問情報に対して統計分析を行うことによって前記訪問施設の変化を推定する施設変化推定部と、
前記施設変化推定部による推定結果を提示する情報提示部と
を備えたことを特徴とする施設変化推定システム。
【請求項２】
前記施設変化推定部は、前記訪問判定部によって通常の訪問ではないと判定された場合には、通常の訪問ではないと判定した端末の数に応じて前記訪問施設の変化を推定することを特徴とする請求項１に記載の施設変化推定システム。
【請求項３】
前記端末位置判定部と前記訪問施設推定部を前記複数の端末内に設置したことを特徴とする請求項１または２に記載の施設変化推定システム。
【請求項４】
前記端末位置判定部を前記複数の端末内に設置し、前記訪問施設推定部を前記サーバ内に設置したことを特徴とする請求項１または２に記載の施設変化推定システム。
【請求項５】
前記訪問判定部を前記複数の端末内に設置したことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の施設変化推定システム。
【請求項６】
前記訪問判定部を前記サーバ内に設置したことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の施設変化推定システム。
【請求項７】
複数の端末とサーバとの間で通信して前記端末のユーザが訪問した施設の変化を推定する施設変化推定システムにおける施設変化推定方法であって、
前記端末の位置情報を取得して前記端末の移動の有無を判定し、
取得した前記端末の位置情報に基づいて前記端末のユーザが訪問した訪問施設を推定し、
前記端末の移動がないと判定された時間を計測して、推定された前記訪問施設に前記端末のユーザが滞在した滞在時間を検出し、
検出された前記滞在時間を前記端末のユーザによる過去の訪問履歴と比較することによって前記端末のユーザによる前記訪問施設への訪問が通常の訪問であるか否かを判定し、この判定結果とともに前記訪問施設への訪問に関連する情報を含む訪問情報を提供し、
通常の訪問であると判定された場合の訪問情報に対して統計分析を行うことによって前記訪問施設の変化を推定し、
推定された推定結果を提示する
ことを特徴とする施設変化推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の端末とサーバとの間で通信して端末のユーザが訪問した施設の変化を推定する施設変化推定システム及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ナビゲーションシステム等で利用される地図データには、店舗等の施設のサービス形態を記録した施設データが含まれている。このような施設データは、店舗の閉鎖やサービス内容の変更に応じて常に更新していく必要がある。
【０００３】
そこで、従来ではサービス形態の変化した施設をプローブ情報から判定する変化施設判定システムが開示されている（特許文献１）。この変化施設判定システムでは、端末の位置情報をサーバに送信し、サーバ側では電子地図上の施設での滞在時間を統計処理する。そして、統計的に過去のデータと比較して変動のあった施設をサービス形態の変化した施設として判定していた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０-２３８００４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、上述した従来の変化施設判定システムでは、各端末の滞在時間の変化によって施設の変化を推定する構成なので、施設の変化とは関係のない滞在時間の変化であっても施設の変化であると誤推定してしまうという問題点があった。例えば、ユーザが久しぶりに訪問した施設では、滞在時間は普段よりも長時間となるはずである。しかし、このような場合でも、従来の変化施設判定システムでは施設が変化したと誤推定していた。
【０００６】
そこで、本発明は、上述した実情に鑑みて提案されたものであり、施設の変化とは関係のない滞在時間の変化による施設変化の誤推定を防止することのできる施設変化推定システム及び施設変化推定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決するために、本発明は、端末の位置情報に基づいて端末のユーザが訪問した訪問施設を推定し、端末の移動がないと判定された時間を計測することによって訪問施設にユーザが滞在した滞在時間を検出する。そして、検出された滞在時間を端末のユーザによる過去の訪問履歴と比較して訪問施設への訪問が通常の訪問であるか否かを判定し、通常の訪問であると判定された場合の訪問情報に対して統計分析を行うことによって訪問施設の変化を推定する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ユーザの行動の変化によって引き起こされる訪問施設での滞在時間の変化を除外できるので、施設の変化とは関係のない滞在時間の変化による施設変化の誤推定を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本発明の第１実施形態に係る施設変化推定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の第１実施形態に係る施設変化推定システムの訪問履歴情報データベースの構成を示す図である。
【図３】図３は、本発明の第１実施形態に係る施設変化推定システムによる訪問判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図４は、本発明の第１実施形態に係る施設変化推定システムによる施設変化推定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の第１実施形態に係る施設変化推定システムによる施設変化推定処理を説明するための図である。
【図６】図６は、本発明の第１実施形態に係る施設変化推定システムによる施設変化推定処理を説明するための図である。
【図７】図７は、本発明の第１実施形態に係る施設変化推定システムの情報提示部による情報の提示方法を説明するための図である。
【図８】図８は、本発明の第２実施形態に係る施設変化推定システムの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を適用した第１及び第２実施形態について図面を参照して説明する。
【００１１】
［第１実施形態］
［施設変化推定システムの構成］
図１は本実施形態に係る施設変化推定システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る施設変化推定システム１は、複数の端末３と、複数の端末３から情報を収集するサーバ５とを備えている。
【００１２】
施設変化推定システム１は、個々のユーザが端末３を保持し、サーバ５が多くの端末３から情報を収集して各ユーザが訪問した施設の変化を推定するシステムである。例えば、多くの車両からプローブデータを収集するプローブカーシステムを利用して構成することができる。
【００１３】
端末３は、通信部１１と、端末位置判定部１３と、訪問施設推定部１５と、訪問履歴情報データベース１７と、滞在時間検出部１９と、訪問判定部２１とを備えている。
【００１４】
通信部１１は、サーバ５と無線通信するための通信手段であり、サーバ５との間で情報の送受信を行う。
【００１５】
端末位置判定部１３は、端末３の位置情報を取得するとともに端末３の移動の有無を判定する。例えば図示しないＧＰＳを利用して端末３が位置する場所の緯度経度情報を取得する。そして、ユーザが施設等に訪問したか否かを判別するために、端末３が移動しているか否かも合わせて判定する。例えば、予め移動量の閾値を設定しておき、一定時間における端末３の移動量が閾値以下となった場合に、端末３は停止していると判定する。
【００１６】
訪問施設推定部１５は、端末位置判定部１３で取得した端末３の位置情報に基づいて端末３のユーザが訪問した訪問施設を推定する。例えば、施設毎の緯度経度情報を格納した施設情報データベースを予め用意しておき、端末位置判定部１３で取得した端末３の位置情報に含まれている緯度経度情報と照合することによって訪問施設を推定する。
【００１７】
訪問履歴情報データベース１７は、図２に示すように、端末３のユーザによる訪問履歴をデータログ形式で格納するデータログ部と、データログ部に格納されている訪問履歴を統計処理した結果を格納する統計処理部とから構成されている。訪問履歴情報データベース１７は、訪問判定部２１による処理が終了すると、ユーザの訪問施設や滞在時間などの情報を受信して、それらの情報をデータログ部に格納する。データログ部に新たな情報が格納されると、統計処理部が訪問回数、平均訪問頻度、平均滞在時間等の情報を施設毎に計算して格納する。尚、訪問判定部２１が通常の訪問であるか否かを判定する際には、統計処理部のデータを利用して判定する。
【００１８】
滞在時間検出部１９は、端末位置判定部１３によって端末３が移動していないと判定された時間を計測することによって、端末３のユーザが訪問施設に滞在した滞在時間を検出する。
【００１９】
訪問判定部２１は、滞在時間検出部１９で検出された滞在時間を端末３のユーザによる過去の訪問履歴と比較することによって、端末３のユーザによる訪問施設への訪問が通常の訪問であるか否かを判定する。通常の訪問であるか否かの判定方法としては、端末３のユーザによる訪問施設への訪問頻度が平均よりも長くて訪問施設の滞在時間が平均よりも短い場合に通常の訪問ではないと判定する。また、端末３のユーザによる訪問施設への訪問頻度が平均以下で訪問施設の滞在時間が平均よりも長い場合にも通常の訪問ではないと判定する。そして、これら以外の場合に、端末３のユーザによる訪問施設への訪問が通常の訪問であると判定する。このような判定の後に、訪問判定部２１は、通常の訪問であるか否かの判定結果とともに、ユーザが訪問施設に訪問したときの日時や滞在時間等の訪問に関連する情報を含んだ訪問情報を出力し、通信部１１を介してサーバ５に提供する。
【００２０】
尚、端末３は、マイクロコンピュータ、マイクロプロセッサ、ＣＰＵを含む汎用の電子回路と周辺機器とを備えている。そして、特定のプログラムを実行することにより、通信部１１、端末位置判定部１３、訪問施設推定部１５、訪問履歴情報データベース１７、滞在時間検出部１９及び訪問判定部２１として動作する。
【００２１】
次に、サーバ５は、通信部５１と、施設変化推定部５３と、情報提示部５５と、訪問情報データベース５７とを備えている。
【００２２】
通信部５１は、端末３と無線通信するための通信手段であり、端末３との間で情報の送受信を行う。
【００２３】
施設変化推定部５３は、訪問判定部２１によって通常の訪問であると判定された場合の訪問情報に対して統計分析を行うことによって訪問施設の変化を推定する。また、通常の訪問ではないと判定された場合の訪問情報については、通常の訪問ではないと判定した端末の数に応じて訪問施設の変化を推定する。
【００２４】
情報提示部５５は、例えばディスプレイや音声合成などを利用して、施設変化推定部５３による推定結果をサーバ５の管理者等に提示する。
【００２５】
訪問情報データベース５７は、通信部５１を介して多くの端末から収集した訪問情報を格納する。
【００２６】
尚、サーバ５は、マイクロコンピュータ、マイクロプロセッサ、ＣＰＵを含む汎用の電子回路と周辺機器とを備えている。そして、特定のプログラムを実行することにより、通信部５１、施設変化推定部５３、情報提示部５５及び訪問情報データベース５７として動作する。
【００２７】
［訪問判定処理の手順］
次に、本実施形態に係る施設変化推定システムによる訪問判定処理の手順を図３のフローチャートを参照して説明する。
【００２８】
図３に示すように、ステップＳ１０１において、訪問施設推定部１５が端末３のユーザが訪問した訪問施設を推定する。訪問施設推定部１５は、端末位置判定部１３から端末３の位置情報を取得し、この位置情報に基づいて端末３のユーザが訪問した訪問施設を推定する。例えば、訪問施設推定部１５は、施設や観光地の緯度経度情報を記憶した施設情報データベースを備えており、端末位置判定部１３から取得した位置情報の緯度経度に最も近い施設を選択することによって訪問施設を推定する。
【００２９】
次に、ステップＳ１０２において、滞在時間検出部１９が、ステップＳ１０１で推定された訪問施設に端末３のユーザが滞在した滞在時間を検出する。端末位置判定部１３では端末３の移動の有無を判定しているので、滞在時間検出部１９は端末位置判定部１３で移動していないと判定された時間を計測することによって、端末３のユーザが訪問施設に滞在した滞在時間を検出する。
【００３０】
次に、ステップＳ１０３において、訪問判定部２１が、端末３のユーザによる訪問施設への過去の訪問履歴を取得する。訪問判定部２１は、訪問履歴情報データベース１７から端末３のユーザによる訪問施設への訪問履歴として、例えば訪問回数や平均訪問頻度、前回の訪問日、平均滞在時間等の情報を取得する。
【００３１】
次に、ステップＳ１０４において、訪問判定部２１が、端末３のユーザによる訪問施設への訪問頻度を平均値と比較する。まず、訪問判定部２１は、ステップＳ１０１で推定された訪問施設について、前回の訪問時から今回訪問した日の差分を求めて「何日ぶり」の訪問であるかを示す訪問頻度を算出する。そして、算出した訪問頻度と取得した訪問履歴に含まれている過去の平均訪問頻度とを比較し、平均値より長い場合にはステップＳ１０５に進み、平均値以下の場合にはステップＳ１０６に進む。尚、本実施形態では平均訪問頻度として端末３のユーザによる訪問頻度の平均値を用いているが、その他の端末から収集できる全ユーザによる訪問頻度の平均値であってもよい。
【００３２】
次に、ステップ１０５において、訪問判定部２１が、端末３のユーザによる訪問施設の滞在時間を平均値と比較する。訪問判定部２１は、ステップＳ１０２で検出された滞在時間を滞在時間検出部１９から取得し、取得した滞在時間と訪問履歴に含まれている過去の平均滞在時間とを比較する。そして、平均滞在時間より短い場合にはステップＳ１０７に進み、平均値以上の場合にはステップＳ１０８に進む。
【００３３】
同様に、ステップＳ１０６において、訪問判定部２１は、端末３のユーザによる訪問施設の滞在時間を平均値と比較する。そして、滞在時間検出部１９から取得した滞在時間が平均滞在時間より長い場合にはステップＳ１０９に進み、平均滞在時間以下の場合にはステップＳ１０８に進む。尚、本実施形態では平均滞在時間として端末３のユーザによる滞在時間の平均値を用いているが、その他の端末から収集できる全ユーザによる滞在時間の平均値であってもよい。
【００３４】
次に、ステップＳ１０７において、訪問判定部２１は、今回の訪問施設に対して通常の訪問ではなく施設に変化の可能性ありと判定して施設変化可能性フラグを立てる。これは、平均訪問頻度よりも長く久しぶりの訪問であれば、通常は滞在時間が長くなるはずなのに、平均滞在時間よりも短いということは訪問施設に何らかの変化の可能性があると推定できるためである。
【００３５】
同様に、ステップＳ１０９においても、訪問判定部２１は、今回の訪問施設に対して通常の訪問ではなく施設に変化の可能性ありと判定して施設変化可能性フラグを立てる。これは、平均訪問頻度以下の訪問であれば、通常は滞在時間が短くてもよいはずなのに、平均滞在時間よりも長いということは訪問施設に何らかの変化の可能性があると推定できるためである。
【００３６】
一方、ステップＳ１０７、Ｓ１０９へ進む以外の場合には、ステップＳ１０８において、訪問判定部２１は、端末３のユーザによる訪問施設への訪問が通常の訪問であると判定する。すなわち、平均訪問頻度よりも長く滞在時間も平均の滞在時間以上となる場合と、平均訪問頻度以下の訪問で滞在時間も平均滞在時間以下となる場合には、通常の訪問であると判定する。
【００３７】
こうして通常の訪問であるか否かを判定すると、訪問判定部２１は、通常の訪問であるか否かの判定結果とともに訪問情報を出力する。ここで、通常の訪問と判定された場合の訪問情報には、訪問施設や滞在時間、訪問日時等の訪問に関連する情報が含まれている。また、通常の訪問ではないと判定された場合の訪問情報には、判定結果とともに訪問施設や施設変化可能性フラグ、訪問日時等の訪問に関連する情報が含まれている。
【００３８】
次に、ステップＳ１１０において、通信部１１は、通常の訪問であるか否かの判定結果とともに訪問情報をサーバ５に送信して本実施形態に係る訪問判定処理を終了する。尚、訪問施設や滞在時間の情報はサーバ５に送信するのと同時に端末３の訪問履歴情報データベース１７のデータログに格納される。
【００３９】
［施設変化推定処理の手順］
次に、本実施形態に係る施設変化推定システムによる施設変化推定処理の手順を図４のフローチャートを参照して説明する。
【００４０】
図４に示すように、ステップＳ２０１において、施設変化推定部５３は、多くの端末から収集された訪問情報を訪問情報データベース５７から取得する。
【００４１】
次に、ステップＳ２０２において、施設変化推定部５３は、取得した訪問情報のフォーマットを判定する。訪問情報には、通常の訪問であると判定された場合の訪問情報と通常の訪問ではなく施設変化の可能性ありと判定された場合の訪問情報とがあるので、それらのいずれであるかを判定する。そして、通常の訪問であると判定された場合の訪問情報についてはステップＳ２０３に進んで処理を行い、施設変化の可能性ありと判定された場合の訪問情報についてはステップＳ２０４に進んで処理を行う。
【００４２】
次に、ステップＳ２０３において、施設変化推定部５３は、通常の訪問であると判定された訪問情報に対して統計分析を行う。この統計分析の方法を、図５、６を参照して説明する。
【００４３】
図５は、施設Ａの訪問情報を示した図であり、図５（ａ）は２０１３年１月２０日より前に訪問した履歴を２０件示しており、図５（ｂ）は２０１３年１月２０日以降に訪問した履歴を２０件示している。これらの滞在時間分布を比較し、２０１３年１月２０日の前後で施設Ａに変化があったかどうかを判定する方法として、本実施形態では統計で一般に利用されているt検定を用いて判定する。このｔ検定は平均値と分散値を利用して２つの分布に有意な差があるかどうかを検定する方法であり、下記の２式によって求めることができる。
【数１】
2015022526.tif 000003
【数２】
2015022526.tif 000004
【００４４】
ただし、ｚは検定統計量、ｘは２０１３年１月２０日より前の履歴のデータ、ｙは２０１３年１月２０日以降の履歴のデータ、ｎｘ、ｎｙはそれぞれｘのデータ数とｙのデータ数、ｕ２は標本分散、ｕｘ２、ｕｙ２はそれぞれｘの標本分散とｙの標本分散である。
【００４５】
そして、算出した検定統計量ｚの値がｔ分布表から得られる値よりも小さい場合にはｘとｙの２つの分布に有意な差は無く、ｔ分布表から得られる値よりも大きい場合にはｘとｙの２つの分布に有意な差があり、異なる分布であることを示している。
【００４６】
図５では施設Ａに対して、検定統計量ｚを算出すると、
【数３】
2015022526.tif 000005
【００４７】
となる。検定統計量ｚの値は０．２１０８５となるが、この値はｔ分布表の値１．６８３９（自由度４０、ｐ＜０．０５）より小さな値となるため、ｘとｙの２つの分布の間に有意な差はないと検定できる。これにより、２０１３年１月２０日の前後で施設Ａのサービス形態に変化はないと推定することができる。
【００４８】
一方、図６では、施設Ｂに対して、検定統計量ｚを算出すると、
【数４】
2015022526.tif 000006
【００４９】
となる。検定統計量ｚの値は１．７０２５９となるが、この値はｔ分布表の値１．６８３９（自由度４０、ｐ＜０．０５）より大きな値となるため、ｘとｙの２つの分布の間に有意な差がある、すなわち異なる分布であると検定できる。これにより、２０１３年１月２０日の前後で施設Ｂのサービス形態に何らかの変化があったと推定することができる。
【００５０】
このように通常の訪問であると判定された訪問情報に対して統計分析を行うので、ユーザの行動の変化によって引き起こされる訪問施設での滞在時間の変化を除外することができる。これにより、施設の変化とは関係のない滞在時間の変化による施設変化の誤推定を防止することができる。こうして訪問施設の変化が推定されると、ステップＳ２０５に進む。
【００５１】
一方、ステップＳ２０４では、施設変化推定部５３は、通常の訪問ではなく施設変化の可能性ありと判定された場合に、訪問情報に含まれている施設変化可能性フラグの数を集計して予め設定された閾値と比較する。そして、施設変化可能性フラグの数が閾値以上である場合には訪問施設に変化があったと推定し、施設変化可能性フラグの数が閾値未満である場合には訪問施設に変化はなかったと推定する。これにより、訪問施設に変化の可能性があると判定した端末の数に応じて訪問施設の変化を推定することができる。尚、閾値は固定した値を用いてもよいが、条件に応じて任意に設定してもよい。こうして訪問施設の変化が推定されると、ステップＳ２０５に進む。
【００５２】
次に、ステップＳ２０５において、情報提示部５５が施設変化の推定結果を図示しない表示部に提示する。ここで、情報提示部５５による表示の一例を、図７を参照して説明する。図７に示すように、情報提示部５５は、施設変化を推定した施設名のリストと、その施設の位置、施設に変化があると推定したデータ等の情報を表示する。図７では一例として、画面の左側に地図とデータを表示し、右側に施設名のリストを表示する。表示されたリストの中からサーバの管理者が施設名を選択すると、地図とデータが表示される。サーバの管理者は表示されたデータを自ら確認することで施設の変化を推定することができ、また地図上で位置を確認することで施設に自ら足を運んで確認することができる。
【００５３】
こうして、情報提示部５５によって施設変化の推定結果が提示されると、本実施形態に係る施設変化推定処理は終了する。
【００５４】
［第１実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る施設変化推定システムでは、通常の訪問であると判定された場合の訪問情報に対して統計分析を行うので、ユーザの行動の変化によって引き起こされる訪問施設での滞在時間の変化を除外することができる。これにより、施設の変化とは関係のない滞在時間の変化による施設変化の誤推定を防止することができる。
【００５５】
また、本実施形態に係る施設変化推定システムでは、通常の訪問ではないと判定された場合に、通常の訪問ではないと判定した端末の数に応じて訪問施設の変化を推定する。これにより、施設変化の可能性の高いデータの出現頻度を利用して施設変化を推定できるので、施設変化の推定精度を向上させることができる。
【００５６】
さらに、本実施形態に係る施設変化推定システムでは、端末位置判定部と訪問施設推定部を端末内に設置している。これにより、各端末がユーザの訪問場所を推定する機能を備えているので、端末が推定した施設をユーザに確認することが可能となり、訪問施設の推定精度を向上させることができる。
【００５７】
また、本実施形態に係る施設変化推定システムでは、訪問判定部を端末内に設置している。これにより、各ユーザの過去の訪問履歴と比較して通常の訪問であるか否かを判定できるので、ユーザ毎の行動に基づいた解析を実施することができる。
【００５８】
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態に係る施設変化推定システムについて図面を参照して説明する。尚、第１実施形態と同一の構成要素には同一の番号を付して詳細な説明は省略する。
【００５９】
［施設変化推定システムの構成］
図８は本実施形態に係る施設変化推定システムの構成を示すブロック図である。図８に示すように、本実施形態に係る施設変化推定システム８１は、第１実施形態では端末３に設置されていた訪問施設推定部１５、訪問履歴情報データベース１７及び訪問判定部２１をサーバ５に設置したことが相違している。
【００６０】
訪問施設推定部１５と訪問判定部２１は、第１実施形態と同一の構成を備え、同一の処理を実行するので、詳細な説明は省略する。
【００６１】
訪問履歴情報データベース１７は、図２に示す第１実施形態の構成と同一の構成を備えており、第１実施形態では各端末３のユーザによる訪問履歴を格納していたが、本実施形態ではすべてのユーザの訪問履歴を格納している。したがって、統計処理部に格納されている訪問回数、平均訪問頻度、平均滞在時間等の情報についても全ユーザによる値を計算して格納されている。
【００６２】
［第２実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る施設変化推定システムでは、端末位置判定部を端末内に設置し、訪問施設推定部をサーバ内に設置している。これにより、端末で緯度経度情報を取得してサーバでユーザの訪問施設を推定するので、施設情報等の大量のデータを端末で保持する必要がなくなり、データ量を軽減したシステムを構築することができる。
【００６３】
また、本実施形態に係る施設変化推定システムでは、訪問判定部をサーバ内に設置している。これにより、全ユーザの過去の訪問履歴と比較して通常の訪問であるか否かを判定できるので、全ユーザの行動に基づいた解析を実施することができる。
【００６４】
なお、上述の実施形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【００６５】
１、８１  施設変化推定システム
３  端末
５  サーバ
１１、５１  通信部
１３  端末位置判定部
１５  訪問施設推定部
１７  訪問履歴情報データベース
１９  滞在時間検出部
２１  訪問判定部
５３  施設変化推定部
５５  情報提示部
５７  訪問情報データベース
【図１】
2015022526.tif 000007
【図２】
2015022526.tif 000008
【図３】
2015022526.tif 000009
【図４】
2015022526.tif 000010
【図５】
2015022526.tif 000011
【図６】
2015022526.tif 000012
【図７】
2015022526.tif 000013
【図８】
2015022526.tif 000014