(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入場と出場を示す利用種別情報とログＩＤとユーザーＩＤと駅ＩＤと利用時刻とを含むＩＤ付きログデータと、経路ＩＤと入場駅ＩＤと出場駅ＩＤと運賃情報と所要時間と乗換回数を含む経路マスタと、エリアＩＤと代表駅ＩＤと複数の駅ＩＤとを含む駅エリア定義リストと、を格納するデータ格納部と、
前記データ格納部に格納される前記ＩＤ付きログデータと前記経路マスタとに基づいて、前記ログＩＤと前記ユーザーＩＤと入場日時と出場日時と前記入場駅ＩＤと前記出場駅ＩＤと前記経路ＩＤを含む移動ログを複数生成する移動ログ生成部と、
前記複数生成された移動ログの前記入場日時と前記出場日時と予め定められた接続判定閾値とに基づいて、前記複数された移動ログ同士を接続する移動ログ接続部と、
前記データ格納部に格納された前記経路マスタと前記駅エリア定義リストとに基づいて、区間ＩＤと出発地エリアＩＤと到着地エリアＩＤと経路数と前記経路ＩＤとを含む区間経路リストを生成し、
前記区間経路リストの前記経路数と前記経路マスタとに基づいて前記区間ＩＤについて前記所要時間と前記運賃情報と前記乗換回数とを算出し、前記経路ＩＤの所要時間順位と運賃情報順位と乗換回数順位と算出し、前記区間ＩＤと前記出発地エリアＩＤと前記到着地エリアＩＤと前記所要時間順位と前記運賃情報順位と前記乗換回数順位とを含む経路順位リストを生成する代表経路算出部と、
前記生成された経路順位リストに基づいて前記ユーザーＩＤごとに所要時間優先度と運賃情報優先度と乗換回数優先度とを生成し、前記ユーザーＩＤと前記所要時間優先度と前記運賃情報優先度と前記乗換回数優先度とを含む選択基準判定結果リストを生成する行動嗜好性判定部と、
ユーザーの入力を受け付けて、前記選択基準判定結果リストに基づいて、前記受け付けたユーザーの入力に対応する所要時間優先度と運賃情報優先度と乗換回数優先度を抽出し、抽出された前記所要時間優先度と前記運賃情報優先度と前記乗換回数優先度とに基づいた出力情報を画面に表示するインターフェース部と、
を有することを特徴とする個人行動嗜好分析システム。
【請求項２】
請求項１に記載の個人行動嗜好分析システムであって、
前記ユーザーの入力は、第一のユーザーＩＤと第一の駅ＩＤと第二の駅ＩＤとを含み、
前記出力情報は、前記第一の駅ＩＤと前記第二の駅ＩＤの間をつなぐ経路を、前記第一のユーザーＩＤに対応する第一の所要時間優先度と第一の運賃情報優先度と第一の乗換回数優先度とに基づいた情報を含むことを特徴とする個人行動嗜好分析システム。
【請求項３】
請求項１に記載の個人行動嗜好分析システムであって、
前記ユーザーの入力は、第一の駅ＩＤを含み、
前記出力情報は、前記第一の駅ＩＤのレコードを有するユーザーＩＤに対応する第一の所要時間優先度と第一の運賃情報優先度と第一の乗換回数優先度とに基づいた情報を含むことを特徴とする個人行動嗜好分析システム。
【請求項４】
請求項２に記載の個人行動嗜好分析システムであって、
前記ユーザーの入力は、前記所要時間優先度と前記運賃情報優先度と前記乗換回数優先度とを表示する際の優先順位を示す優先順位表示順情報を含み、
前記インターフェース部は、前記出力情報を前記優先順位表示順情報に基づいて前記画面に表示することを特徴とする個人行動嗜好分析システム。
【請求項５】
入場と出場を示す利用種別情報とログＩＤとユーザーＩＤと駅ＩＤと利用時刻とを含むＩＤ付きログデータと、経路ＩＤと入場駅ＩＤと出場駅ＩＤと運賃情報と所要時間と乗換回数を含む経路マスタと、エリアＩＤと代表駅ＩＤと複数の駅ＩＤとを含む駅エリア定義リストと、を格納するデータ格納部を用いて個人行動の嗜好を分析する個人行動嗜好分析方法であって、
前記データ格納部に格納される前記ＩＤ付きログデータと前記経路マスタとに基づいて、前記ログＩＤと前記ユーザーＩＤと入場日時と出場日時と前記入場駅ＩＤと前記出場駅ＩＤと前記経路ＩＤを含む移動ログを移動ログ生成部によって複数生成する工程と、
前記複数生成された移動ログの前記入場日時と前記出場日時と予め定められた接続判定閾値とに基づいて、前記複数された移動ログ同士を移動ログ接続部によって接続する工程と、
前記データ格納部に格納された前記経路マスタと前記駅エリア定義リストとに基づいて、区間ＩＤと出発地エリアＩＤと到着地エリアＩＤと経路数と前記経路ＩＤとを含む区間経路リストを代表経路算出部によって生成し、
前記区間経路リストの前記経路数と前記経路マスタとに基づいて前記区間ＩＤについて前記所要時間と前記運賃情報と前記乗換回数とを算出し、前記経路ＩＤの所要時間順位と運賃情報順位と乗換回数順位と算出し、前記区間ＩＤと前記出発地エリアＩＤと前記到着地エリアＩＤと前記所要時間順位と前記運賃情報順位と前記乗換回数順位とを含む経路順位リストを前記代表経路算出部によって生成する工程と、
前記生成された経路順位リストに基づいて前記ユーザーＩＤごとに所要時間優先度と運賃情報優先度と乗換回数優先度とを生成し、前記ユーザーＩＤと前記所要時間優先度と前記運賃情報優先度と前記乗換回数優先度とを含む選択基準判定結果リストを行動嗜好性判定部によって生成する工程と、
ユーザーの入力を受け付けて、前記選択基準判定結果リストに基づいて、前記受け付けたユーザーの入力に対応する所要時間優先度と運賃情報優先度と乗換回数優先度を抽出し、抽出された前記所要時間優先度と前記運賃情報優先度と前記乗換回数優先度とに基づいた出力情報をインターフェース部によって画面に表示する工程と、
を含むことを特徴とする個人行動嗜好分析方法。
【請求項６】
請求項５に記載の個人行動嗜好分析方法であって、
前記ユーザーの入力は、第一のユーザーＩＤと第一の駅ＩＤと第二の駅ＩＤとを含み、
前記出力情報は、前記第一の駅ＩＤと前記第二の駅ＩＤの間をつなぐ経路を、前記第一のユーザーＩＤに対応する第一の所要時間優先度と第一の運賃情報優先度と第一の乗換回数優先度とに基づいた情報を含むことを特徴とする個人行動嗜好分析方法。
【請求項７】
請求項５に記載の個人行動嗜好分析方法であって、
前記ユーザーの入力は、第一の駅ＩＤを含み、
前記出力情報は、前記第一の駅ＩＤのレコードを有するユーザーＩＤに対応する第一の所要時間優先度と第一の運賃情報優先度と第一の乗換回数優先度とに基づいた情報を含むことを特徴とする個人行動嗜好分析方法。
【請求項８】
請求項６に記載の個人行動嗜好分析方法であって、
前記ユーザーの入力は、前記所要時間優先度と前記運賃情報優先度と前記乗換回数優先度とを表示する際の優先順位を示す優先順位表示順情報を含み、
前記出力情報を前記インターフェース部によって前記画面に表示する前記工程において、前記出力情報を前記優先順位表示順情報に基づいて前記画面に表示することを特徴とする個人行動嗜好分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は交通系ＩＣカード利用履歴から移動経路に対する個人の嗜好性を推定し、時間優先、料金優先など利用者毎に嗜好にあった経路を優先的に提示する方法および分析する装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
公共交通機関を利用して初めての場所に向かう場合に、経路検索システムなどを用いて出発地から目的地までの経路を探索する方法が広く普及している。一般的な経路検索システムによる電車の乗換案内においては、経路検索システムを提供する会社の設定した独自の基準によって検索結果の提示順序が決定されるため、必ずしも到着時間の早い順や安い順など、提示順序が明確でない場合が多かった。そのため、とにかく早く目的地に着きたい、出来る限り安い経路で行きたいなど、経路に対する要求がはっきりしている場合には、利用者は提示された複数経路を全て閲覧し、並び替えを行うなどして比較を行い、どの経路を選択するかを決定しなければならなかった。
【０００３】
ところで無線センサデバイスやＧＰＳ、非接触ＩＣ技術などの進歩により、様々な産業分野において人や物の位置や行動データを取得し、解析によって抽出された行動履歴情報をマーケティングなどに利用するようになってきた。例えば交通系ＩＣカード乗車券には、それぞれのカードを識別するＩＤコードが付与されているため、その乗車券が通過した改札機の場所や購買した店舗を対応付けることにより、そのＩＣカード乗車券の所有者の行動をある程度、把握することが可能になる。
【０００４】
一方、特許文献１には、交通手段の利用者に利用者が所有する携帯情報端末を介して目的地までの正確かつ最適な交通手段を提供するシステムが開示されている。また、特許文献２には、出発地から目的地までの交通機関の乗換を検索した出力経路データと、その他の異なる条件で、同じ区間の乗換を検索した補足経路データを、利用者に提示するシステムが開示されている。さらに特許文献３には、駅構内や駅周辺における購買行動を対象としたリコメンデーション等の情報提供において、交通系決済手段の履歴を利用して、利用者の嗜好に合った情報を提供するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２３４８１３号公報
【特許文献２】特開２００９−５１２９３号公報
【特許文献３】特開２０１１−７６２９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで上記特許文献１に記載の技術は、大衆の判断で最も適切と考えられる経路を利用者に提示するものであるから、利用者毎に嗜好性を考慮して提示するものではない。また、上記特許文献２に記載の技術は、複数の経路を比較した上で経路を提示してくれるため、利用者にとっては経路選択時の有効な手掛かりとなるが、利用者単位で嗜好性を記憶しておくわけではない。さらに、上記特許文献３に記載の技術は、購買行動を対象としたリコメンデーション方法であって、移動行動を対象としたものではない。
【０００７】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであって、その目的は、日々、大勢の人に利用されている交通系ＩＣカードの履歴情報（電車の乗降データ）から主に鉄道機関を対象に、大衆が判断する最も適切な経路を抽出し、その結果と実際に各利用者が利用した経路の条件を比較することによって、その利用者の移動行動に関する嗜好性を推定し、利用者の行動傾向を反映した情報の提供を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題は、入場と出場を示す利用種別情報とログＩＤとユーザーＩＤと駅ＩＤと利用時刻とを含むＩＤ付きログデータと、経路ＩＤと入場駅ＩＤと出場駅ＩＤと運賃情報と所要時間と乗換回数を含む経路マスタと、エリアＩＤと代表駅ＩＤと複数の駅ＩＤとを含む駅エリア定義リストと、を格納するデータ格納部と、前記データ格納部に格納される前記ＩＤ付きログデータと前記経路マスタとに基づいて、前記ログＩＤと前記ユーザーＩＤと入場日時と出場日時と前記入場駅ＩＤと前記出場駅ＩＤと前記経路ＩＤを含む移動ログを複数生成する移動ログ生成部と、前記複数生成された移動ログの前記入場日時と前記出場日時と予め定められた接続判定閾値とに基づいて、前記複数された移動ログ同士を接続する移動ログ接続部と、前記データ格納部に格納された前記経路マスタと前記駅エリア定義リストとに基づいて、区間ＩＤと出発地エリアＩＤと到着地エリアＩＤと経路数と前記経路ＩＤとを含む区間経路リストを生成し、前記区間経路リストの前記経路数と前記経路マスタとに基づいて前記区間ＩＤについて前記所要時間と前記運賃情報と前記乗換回数とを算出し、前記経路ＩＤの所要時間順位と運賃情報順位と乗換回数順位と算出し、前記区間ＩＤと前記出発地エリアＩＤと前記到着地エリアＩＤと前記所要時間順位と前記運賃情報順位と前記乗換回数順位とを含む経路順位リストを生成する代表経路算出部と、前記生成された経路順位リストに基づいて前記ユーザーＩＤごとに所要時間優先度と運賃情報優先度と乗換回数優先度とを生成し、前記ユーザーＩＤと前記所要時間優先度と前記運賃情報優先度と前記乗換回数優先度とを含む選択基準判定結果リストを生成する行動嗜好性判定部と、ユーザーの入力を受け付けて、前記選択基準判定結果リストに基づいて、前記受け付けたユーザーの入力に対応する所要時間優先度と運賃情報優先度と乗換回数優先度を抽出し、抽出された前記所要時間優先度と前記運賃情報優先度と前記乗換回数優先度とに基づいた出力情報を画面に表示するインターフェース部と、を有する個人行動嗜好分析システムによって解決できる。
【０００９】
上記の問題を解決する手段として、本発明では、交通系非接触型ＩＣカードあるいは同等の機能を持つ携帯電話などの決済端末の利用履歴を用いて、駅利用者の移動時の行動嗜好性を推定することを特徴とする。  
さらに本発明は、上述の利用者の行動嗜好性を時間帯別や季節単位で算出し、それをもとに、経路検索時に利用者の嗜好に合った経路を優先的に提示する情報分析配信装置である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、交通系ＩＣカードを所有している全利用者のデータを用いるため、一般的に適切な経路を求める際に、一部の利用者のデータに偏ることなく、より信頼性の高い結果を得ることが可能になる。  
また、本発明によれば利用者の移動時における行動嗜好性を求める際に平日・休日や時間帯別、季節別など細かく算出できるため、その推定結果を記憶しておき、利用者が経路検索システムを利用する際に、より要求にあった経路検索結果を返すプログラムの提供が可能になる。  
また、本発明によれば駅を利用する利用者を行動嗜好性毎に集計し、駅単位で比較することで、駅や路線ごとの違いを平日・休日や時間帯別、季節別など細かく指標化できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】区間と経路の関係を説明する概略図である。
【図２】本発明を実施するシステム全体の基本構成図である。
【図３】交通系ＩＣカードの利用履歴情報を格納するレコードの構造を説明する図である。
【図４】駅・路線・経路の基本情報を格納するレコードの構造を説明する図である。
【図５】交通系ＩＣカードの利用履歴から生成する移動ログおよび移動ログの接続後のデータを格納するレコードの構造を説明する図である。
【図６】交通系ＩＣカードの利用履歴から移動ログを生成する処理手順を示す図である。
【図７】交通系ＩＣカードの利用履歴から生成した、移動ログを接続する処理手順を示す図である。
【図８】駅とエリアの定義を格納しておくレコードの構造を示す図である。
【図９】経路マスタを参照し、全ての区間について経路を格納しておくレコードの構造を示す図である。
【図１０】経路マスタを参照し、全ての区間について経路を抽出する処理手順を示す図である。
【図１１】複数経路区間において、各経路の経路条件順位を格納するレコードの構造を示す図である。
【図１２】複数経路区間において、各経路の経路条件順位を算出する処理手順を示す図である。
【図１３】各利用者の移動経路の経路条件順位をグラフ化した例を示す図である。
【図１４】各利用者の移動経路の経路条件順位をグラフ化した際に分布に個人の嗜好性が表れる例を示す図である。
【図１５】利用者毎に、移動時における行動嗜好性の判定結果を格納するためのレコードの構造を示す図である。
【図１６】利用者毎に、移動時における行動嗜好性の判定を行う処理手順を示す図である。
【図１７】選択嗜好毎に経路を提示する乗換案内マップの画面例を示した図である。
【図１８】各駅を利用する利用者を選択嗜好毎に集計した結果を示す図である。
【図１９】利用者向け乗換経路検索画面の例を示した図である。
【図２０】利用者向け乗換経路検索エンジンの検索結果画面の例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【実施例１】
【００１２】
図１から図２０を用いて本発明による移動時の個人の行動嗜好性の判定方法と、利用者や企業への情報提供を行うシステムの例を示す。
【００１３】
図１は鉄道網における駅、路線および区間と経路の関係を概略的に示したものである。一般的に鉄道網においては、複数の鉄道会社の駅が近接している、いわゆる乗換駅というものが多数、存在する。例えば、駅１（００１）と駅２（００２）が、駅３（００３）と駅４（００４）と駅５（００５）が、駅６（００６）と駅７（００７）がそれぞれ、隣接して存在しているとする。また、駅１（００１）からは、路線１（０１１）を使って駅３（００３）に行ける経路１と、路線２（０１２）を使って駅６（００６）へ行き、駅７（００７）へ乗り換えて路線３（０１３）を使って駅４（００４）へ到着する経路２が存在するとし、さらに駅２（００２）からは路線４（０１４）を使って駅５へ到着する経路３があるとする。利用者は駅１の付近から駅３の付近へ移動したいと考える時、出発地エリアＡには駅１（００１）と駅２（００２）の選択肢が、目的地エリアＢには駅３（００３）、駅（００４）、駅（００５）の選択肢が、そして、その間には経路１から経路３の３つの選択肢が存在することになる。このように、ある出発地エリアと目的地エリアを結ぶ線を区間とし、その間の駅と駅を結ぶルートを経路と定義する。
【００１４】
図２は本実施例に係る移動時における利用者の行動嗜好性の推定と情報処理システムの全体構成図である。システムの主要な構成要素は、利用者１０１が利用する非接触型ＩＣカード（あるいは同等の機能を持つ携帯端末）１０３と、駅構内や駅周辺あるいは店舗等に配置された鉄道利用のための改札機１０２と、それらの改札機で取得したデータをサーバ群へ送信するネットワーク１０４である。サーバ群は履歴サーバ１１１、計算サーバ１１２、情報配信サーバ１１３からなり、非接触型ＩＣカード１０３の利用データの蓄積や解析処理を行うものである。なお、本発明を説明する際に直接関係しない非接触ＩＣカードや改札機内の機能や構成については説明を省略する。
【００１５】
非接触型ＩＣカード１０３を所持した利用者１０１が改札機１０２を通過すると、ＩＣカード１０３を識別するユーザーＩＤと、通過日時などを含む位置情報が改札機１０２内に蓄積され、元データとしてサーバ１０５に蓄積される。それと同時もしくは、一時間おきや一日おきなど適当なタイミングで必要な部分に関して履歴サーバ１１１へネットワーク１０４を介して送信される。改札機以外の例えば駅構内や駅周辺の店舗に設置されているカード読み取り端末、ＰＯＳレジ端末、自動販売機等でも同様である。例えば、非接触型ＩＣカード１０３を所持した利用者１０１が店舗におけるカード読み取り端末にカードをかざした際に、ＩＣカード１０３を識別するユーザーＩＤと、日時、金額などを含む購買情報がカード読み取り端末内に蓄積され、元データとしてサーバ１０５に蓄積される。それと同時もしくは、一時間おきや一日おきなど適当なタイミングで履歴サーバ１１１へネットワーク１０４を介して送信される。
【００１６】
履歴サーバ１１１と計算サーバ１１２、情報配信サーバ１１３のサーバ群のそれぞれはネットワーク１０４に接続し、各サーバ間、あるいは各改札機１０２、利用者（１１５、１１７）と通信することができる。なお、本実施例では、履歴サーバ１１１、計算サーバ１１２、情報配信サーバ１１３のサーバ群として説明するが、１又は複数のサーバでこれらサーバ群の機能を実行できるように構成することも可能である。
【００１７】
履歴サーバ１１１は、改札機などＩＣカードリーダ端末が読み取る利用者のデータを元データサーバ１０５からネットワーク１０４を通して受信し、サーバ内のデータ格納部１２１に記録する。収集、格納するデータには、それぞれのユーザーの位置履歴を格納するＩＤ付きログデータ１２２と、駅や路線に関連する基本的なマスタデータ１２３などが含まれている。さらにＩＤ付きログデータ１２２を一次加工した移動ログデータ１２４と、移動ログデータ１２４につなげる処理を施した接続済移動ログデータ１２５が格納される。駅や路線に関連する基本的なマスタデータ１２３などは、変更があった場合や更新された場合に適宜、システムの外部から入力されて更新・記録される。
【００１８】
計算サーバ１１２では、履歴サーバ１１１に蓄積されたデータを用いてＩＣカード利用者の移動データの生成や、区間毎や駅構内における移動時間の算出を行う。計算サーバ１１２は主にネットワークインターフェース（Ｉ／Ｆ（Ａ）１３９）、ＣＰＵ１３１、メモリ１３２、記憶部１３３からなる。ネットワークインターフェースは、ネットワークに接続するためのインターフェースである。記憶部１３３には移動ログ生成プログラム１３４、移動ログ接続プログラム１３５、代表経路算出プログラム１３６、行動嗜好性判定プログラム１３７などのプログラム群と、計算処理の結果、得られた統計値や指標値などを格納するデータ格納部１３８が含まれている。記憶部は、例えばハードディスクドライブやＣＤ−ＲＯＭドライブ、フラッシュメモリなどである。なお、複数の記録装置に各種プログラム、各種データを分割して記録するようにしてもよい。
【００１９】
各プログラム群が実行される際は、分析対象となるデータを履歴サーバ１１１から読み出してメモリ１３２へ一時的に格納し、ＣＰＵ１３１で各プログラム（１３４、１３５、１３６、１３７）をメモリに読み出して実行することにより各種機能を実現する。これらのプログラムの実行のタイミングは、例えば利用者のリクエストのタイミングや履歴サーバ１１１に新規データが追加される度に行ってもよいし、またはバッチ処理として、毎日決められた時間に自動的に処理を行ってよい。
【００２０】
情報配信サーバ１１３は、ネットワークインターフェース（Ｉ／Ｆ（Ｂ）１４３及びＩ／Ｆ（Ｃ）１４４）とＣＰＵ１４５とメモリ１４６と記録装置１４７を備える。ネットワークインターフェースは、ネットワークに接続するためのインターフェースである。記録装置は、各種プログラム、各種データを記録するものであり、例えば、ハードディスクドライブやＣＤ−ＲＯＭドライブ、フラッシュメモリなどである。なお、複数の記録装置に各種プログラム、各種データを分割して記録するようにしてもよい。
【００２１】
情報配信サーバ１１３は、利用者（１１５、１１７）が携帯情報端末１１６や、家庭用もしくは公共の情報端末１１８からインターネット１１４を介して、自分の嗜好性に合った経路を検索したり、駅の利用者の嗜好別評価などの情報を参照するためのものである。また、利用者（１１５、１１７）が所有している非接触型ＩＣカード１０３をＩＣカードリーダ１１９にかざし、インターネット１１４を介して情報配信サーバ１１３に送信し、検索処理プログラム１４１に渡すことで個人を特定してもよい。記録装置には検索処理プログラム１４２と、情報配信プログラム１４３を記録する。ＣＰＵは、記録装置に記録されている各種プログラムをメモリに読み出して実行することにより各種機能を実行する。具体的には、検索処理プログラムを実行することにより、利用者の入力した条件に基づいてデータ検索を行って加工し、情報配信プログラムを実行することにより、利用者に提示するために加工された情報を配信する。これらの情報は、基本的に各利用者が能動的にアクセスしたタイミングで取得される。
【００２２】
図３は、履歴サーバ１１１内に格納される代表的なデータのデータ構造について１レコード分をそれぞれ示した図である。まず、ＩＤ付きログデータ１２２はログＩＤ２４１、対象となるユーザーＩＤ２４２、どのデータ読み取り端末を通過したかの情報から紐づけられる駅ＩＤ２４３、その読み取り端末を通過した利用時刻２４４と、入場か出場かなどの利用種別２４５などの情報を含む。ここで利用種別とは、例えば改札機や入出場ゲートとなら「入場」や「出場」、物販用端末などであれば「購買」などの処理の種別を示す情報である。ＩＤ付きログデータ１２２は、新規にデータが生成される度に送信されてきてもよいし、または利用が少なくなる深夜に一括して送られてきてもよい。履歴サーバ１１１側では、その送信のタイミングに合わせて格納処理を行えばよい。
【００２３】
図４は履歴サーバ１１１内に格納されるマスタデータ１２３の種類とそれぞれのデータ構造について示した図である。まず、駅に関する基本データである駅マスタ２６０は、駅を識別する駅ＩＤ２６１、駅名２６２、鉄道会社２６３、住所などの所在地２６４、緯度経度の情報２６５などの情報を含む。駅や路線の構成に変更があった場合には、随時データの追加や修正が行われる。路線に関する基本データである路線マスタ２７０は、路線を識別する路線ＩＤ２７１、路線名２７２、鉄道会社２７３、普通列車か特急列車かを区別するような路線タイプ２７４などの情報を含む。駅および路線を紐付けるための基本データである駅・路線関係マスタ２８０は路線を識別する路線ＩＤ２８１と、その路線に含まれる駅ＩＤ２８２と駅の順序を管理する順序番号２８３と、停車する駅および通過する駅のどちらであるかを識別する駅種別２８４と始発駅からの所要時間２８５などの情報が含まれる。さらに経路に関する基本データである経路マスタ２９０は経路を識別する経路ＩＤ２９１と入場駅ＩＤ２９２、出場駅ＩＤ２９３に加えて乗車する路線数分の路線ＩＤと乗換駅ＩＤの情報などを含む。また、この経路が有効である期間２９４および時間帯２９５の情報が含まれる。期間および時間外の情報については、1ヶ月毎、1時間毎などのように、あらかじめ決められた間隔ごとに設定してもよいし、ダイヤ改正の間隔や列車の運行形態に合わせてもよい。次に、入場駅ＩＤ２９２から出場駅ＩＤ２９３に向かう時に１回だけ電車に乗る場合はどの電車に乗るかを識別する路線ＩＤ１（２９６）にデータが格納される。また、入場駅ＩＤ２９２から出場駅ＩＤ２９３に向かう時に２回以上電車に乗る場合はどの電車に乗るかを識別する路線ＩＤ１（２９６）と乗換駅を識別する乗換駅ＩＤ１（２９７）、次に乗る電車を示す路線ＩＤ２（２９８）・・というように乗車回数３０１の値に応じて順次、データが格納される。また、この経路の総合的な情報を示す乗車回数３０１と標準時間３０２、最短時間３０３、料金３０４などの情報も含まれる。ここで入場駅ＩＤ２９２と出場駅ＩＤ２９３の組み合わせに対応する経路が複数、存在する場合も考えられるが、ここでは一般的に最も利用頻度の高い経路を第一経路として割り当てることとする。これらのマスタデータ１２３は、例えば駅や路線に変更があった場合、その変更の度に図２に示すシステムの外部から入力および更新・記録される。
【００２４】
図５は履歴サーバ１１１内に格納される移動ログデータ１２４と、移動ログデータを接続して生成される接続後移動ログデータ１２５を格納するためのデータ構造について示した図である。移動ログデータ１２４はログを識別するログＩＤ３２１と対象となるユーザーＩＤ３２２、駅の外部から改札機を通過して駅に入場した時刻を示す入場日時３２３、駅の内部から改札機を通過して出場した時刻を示す出場日時３２４、入場駅ＩＤ３２５、出場駅ＩＤ３２６、移動にかかった料金を示す支払額３２７、経路マスタ２９０に含まれる経路情報と紐付けるための経路ＩＤ３２８、入場日時３２３から出場日時３２４までの間に同じＩＣカードによる購買があったかどうかを示す購買フラグ３２９などの情報が含まれる。この移動ログデータ１２４はＩＤ付きログデータ１２２から生成される一次加工後のデータである。接続後移動ログデータ１２５には、ログを識別するログＩＤ３３１と対象となるユーザーＩＤ３３２、最初の移動ログの入場時刻を示す入場日時３３３、最後の移動ログの出場時刻を示す出場日時３３４、最初の移動ログの入場駅を示す出発駅ＩＤ３３５、最後の移動ログの出場駅を示す到着駅ＩＤ３３６、始点となる移動ログのＩＤ３３７、二つ目の移動ログのＩＤ３３８などの情報が含まれる。
【００２５】
図６は交通系非接触ＩＣカード１０１の利用データであるＩＤ付きログデータ１２２から移動ログデータ１２４を生成し、履歴サーバ１１１に格納する手順を説明する図である。ここでは履歴サーバ１１１への格納処理は毎日、決められた時刻に１回、バッチ処理で行うものとして、説明する。まず、新しく収集されたＩＤ付きログデータ１２２に含まれるユーザーＩＤ２４２と利用時刻２４４を参照して全データをユーザーＩＤ順および時刻順に並び替える（処理ステップ４００）。次に処理ステップ４００で並び替えたデータに対してユーザーＩＤの数だけ、以下の同じ処理を繰り返す（処理ステップ４０１）。まず、入場駅、入場日時、出場駅、出場日時、購買フラグに対応する変数を初期化する（処理ステップ４０２）。次に時刻順に並んだデータに対して一つずつ、利用種別２４５の値によって場合分け処理を行う（処理ステップ４０３）。利用種別２４５の値が入場である場合（処理ステップ４０４）には、入場駅の変数に駅ＩＤ２４３に格納された値を、入場日時の変数に利用時刻２４４に格納された値をそれぞれセットし、購買フラグの変数に０を代入する（処理ステップ４０５）。
【００２６】
一方、利用種別２４５の値が購買である場合（処理ステップ４１０）には、入場駅および入場日時の変数に値がセットされていれば購買フラグの変数に１を代入し、値がセットされていなければこのデータは無視して次のデータの処理に進む（処理ステップ４１１）。
【００２７】
ここで利用種別２４５の値が出場である場合（処理ステップ４０６）には、入場駅および入場日時の変数に値がセットされている場合に限って出場駅の変数に駅ＩＤ２４３に格納された値を、出場日時の変数に利用時刻２４４に格納された値をそれぞれセットする（処理ステップ４０７）。さらに入場駅と出場駅の２つの変数の値を用いて経路マスタ２９０から該当する経路を検索し、一致した経路ＩＤ２９１を抽出する（処理ステップ４０８）。最後に移動ログデータ１２５にログＩＤ、ユーザーＩＤ、入場日時、出場日時、入場駅ＩＤ、出場駅ＩＤ、支払額、経路ＩＤの情報を１レコードとして格納する（処理ステップ４０９）。ここで、ログＩＤ３２１は通し番号として保持しておく。
【００２８】
図７は利用者の本当の出発地と目的地を抽出するべく、移動ログデータ１２５を時間上のルールに従って接続した接続後移動ログデータ１２５の生成と、履歴サーバ１１１に格納する手順を説明する図である。この接続後移動ログデータの生成処理に関しても移動ログデータの生成と同様に、履歴サーバ１１１への格納処理は毎日、決められた時刻に１回、バッチ処理で行うものとして説明する。まず、新しく収集されたＩＤ付きログデータ１２２のデータから生成した移動ログデータ１２４の全データに対して、ログＩＤ３２１、ユーザーＩＤ３２２を参照してユーザーＩＤ順および時刻順に並び替える（処理ステップ５００）。次に処理ステップ５００で並び替えたデータに対してユーザーＩＤの数だけ、以下の同じ処理を繰り返す（処理ステップ５０１）。まず、出発駅、出発日時、到着駅、到着日時に対応する変数を初期化し、接続可否を判定するための標準的な乗換時間に関する閾値Dtを設定する（処理ステップ５０２）。標準的な乗換時間に関する閾値Dtは正の値であり、鉄道網全てに共通の値としてもよいし、エリア毎に異なる値を設けてもよい。次に時刻順に並んだデータに対して以下の同じ処理を繰り返す（処理ステップ５０３）。出発駅、出発日時、到着駅、到着日時のいずれかがセットされていない場合（処理ステップ５０４）には、出発駅および出発日時に移動ログの入場駅ＩＤと入場日時を、到着駅および到着日時に移動ログの出場駅ＩＤと出場日時を代入する（処理ステップ５０５、５０６）。既に出発駅、出発日時、到着駅、到着日時が全てセットされている場合（処理ステップ５０７）には到着日時と、現移動ログの入場日時の差を求め、その差が標準的な乗換時間に関する閾値Dtより小さければ、単なる乗換としての移動であり、本来の目的地ではなかったと考えられるため、接続可能とみなし、現移動ログの出場駅ＩＤと出場日時を、到着駅および到着日時に代入する（処理ステップ５０８）。また、移動ログのログＩＤを保持しておく。そして、また次の移動ログが接続可能であるかどうかを判定するために、次のデータの処理に進む。一方、到着日時と、現移動ログの入場日時の差を求め、その差が標準的な乗換時間に関する閾値Dtより大きければ、その駅で何らかの目的を済ませたとみなし、接続できないものと判定する。ここで接続が切れたレコードは、接続済ログＩＤ３３１、ユーザーＩＤ３３２、出発日時３３３、到着日時３３４、出発駅ＩＤ３３５、到着駅ＩＤ３３６、保持しておいた移動ログＩＤのリストを付けて、接続後移動ログデータ１２５に格納する。また、現移動ログの入場駅ＩＤ，入場日時、出場駅ＩＤ、出場日時を、出発駅、出発日時、到着駅、到着日時の変数に代入し、次のデータの処理に進む（処理ステップ５０９）。ここで、ログＩＤ３３１は通し番号として保持しておく。
【００２９】
図８は図１で説明した乗換可能な駅群を同じエリアとみなすための駅-エリア定義データを格納するデータ構造について示した図である。駅-エリア定義リスト３４０には、レコードを識別するエリアＩＤ３４１、そのエリアの中に含まれる代表駅ＩＤ３４２，この定義データが有効である対象期間３４３、そのエリア内に含まれる駅の数３４４、エリア内に含まれる駅ＩＤ１（３４５）、駅ＩＤ２（３４６）、駅ＩＤ３（３４７）、駅ＩＤ４（３４８）などの情報が含まれる。
【００３０】
図９は各区間にいくつの経路が存在するかを集計した結果データを格納するためのデータ構造を示した図である。区間-経路リスト３５０は、区間を識別する区間ＩＤ３５１、出発地を示す出発地エリアＩＤ３５２、到着地を示す到着地エリアＩＤ３５３、集計対象となった対象期間３５４、集計対象となった時間帯３５５、この区間に含まれる経路数３５６、一つめの経路ＩＤ３５７、二つめの経路ＩＤ３５８などの情報が含まれる。このリストには、区間内の全ての経路のＩＤが含まれる。
【００３１】
図１０は全ての区間に対して存在しうる経路を抽出し、区間-経路リスト３５０に格納するための処理手順を示した図である。まず、経路マスタ２９０より、期間２９４、時間帯２９５を参照して、あらかじめ設定された対象期間および時間帯に該当するデータを全て抽出する（処理ステップ６００）。ここで対象期間や時間帯の値についてはあらかじめ外部で設定されているものとし、設定された全てのデータ対象期間および時間帯の組み合わせ分だけ同じ処理を行うことになるが、ここでは一つのデータ対象期間および時間帯が決まった場合の処理の例を示す。抽出した全ての経路データに対して以下の処理を繰り返す（処理ステップ６０１）。経路マスタのデータより、入場駅ＩＤ２９２、出場駅ＩＤ２９３を参照し、駅-エリア定義リスト３４０から、経路の最初の入場駅と最後の出場駅がどのエリアに属しているかの出発地エリアＩＤおよび到着地エリアＩＤを抽出する（処理ステップ６０２）。出発地エリアＩＤおよび到着地エリアＩＤの組み合わせに該当するレコードが、既に区間-経路リスト３５０に存在するかどうかを検索し、存在する場合には（処理ステップ６０３）、該当する区間ＩＤのレコードに新しく経路ＩＤを追加し、経路数の値に１を加算する（処理ステップ６０４）。抽出した出発地エリアＩＤと到着地エリアＩＤの組み合わせに該当するレコードが既に区間-経路集計リスト３５０に存在しない場合（処理ステップ６０５）は区間ＩＤを付与し、経路数に１にセットして区間-経路リスト３５０に新規レコードとして格納する（処理ステップ６０６）。
【００３２】
図１１は図９に示した区間と経路毎に利用件数を集計した区間-経路集計リスト３５０から、一つの区間に複数経路が存在し、各経路の中で運賃や所要時間などの条件にそれぞれ差があるような複数経路区間に関するデータを格納するためのデータ構造を示した図である。経路順位リスト３７０は、区間を識別する区間ＩＤ３７１、出発地を示す出発地エリアＩＤ３７２、到着地を示す到着地ＩＤ３７３、集計対象となった対象期間３７４、集計対象となった時間帯３７５、経路３７６、この区間に含まれる経路の中で所要時間の早い順に順位づけを行った所要時間区間内順位３７７、この区間に含まれる経路の中で運賃の安い順に順位づけを行った運賃区間内順位３７８、この区間に含まれる経路の中で乗換回数の少ない順に順位づけを行った乗換回数区間内順位３７９などの情報を含んでいる。ここでは、3つの経路条件について順位づけの結果を格納する例を示したが、他にも列車本数や所要時間の分散値など、様々な条件の要素が考えられる。また、経路マスタのデータだけでなく、利用者の実態に基づいた利用率を算出し、順位づけをおこなってもよい。
【００３３】
図１２は区間-経路リスト３５０からデータを抽出し、経路順位リスト３７０に格納するための処理手順を示した図である。まず、区間-経路リスト３５０からあらかじめ設定された対象期間や時間帯に該当し、さらに経路数３５６の値が１より大きい、すなわち複数経路が存在する区間のレコードを全て抽出する（処理ステップ７００）。ここで対象期間や時間帯の値についてはあらかじめ外部で設定されているものとし、設定された全てのデータ対象期間および時間帯の組み合わせ分だけ同じ処理を行うことになるが、ここでは一つのデータ対象期間および時間帯が決まった場合の処理の例を示す。抽出した全てのレコードについて以下の処理を繰り返す（処理ステップ７０１）。現レコードに含まれている全ての経路について（処理ステップ７０２）、経路マスタ２９０を参照し、所要時間、運賃、乗換回数などの条件を抽出する（処理ステップ７０３）。抽出された各条件をもとに、全ての経路について以下の処理を繰り返す（処理ステップ７０４）。所要時間、運賃、乗換回数のそれぞれについて値の小さい順にソートを行い、区間内での順位を求め（処理ステップ７０５)、経路順位リスト３７０に格納する（処理ステップ７０６）。
【００３４】
図１３は各利用者が実際に移動した経路の条件がそれぞれ、その区間の経路の中で、どの順位であるかを表示した際に、個人の嗜好性が分布の偏りとして表現できる例を示した図である。例えば所要時間、運賃、乗換回数の3つをそれぞれ軸にとり、3次元空間の中に、経路順位リスト３７０に格納されたレコードから、利用者毎に所要時間区間内順位３７７、運賃区間内順位３７８、乗換回数区間内順位３７９のデータを参照し、マッピングすると、それぞれ優先する要素の順位が低い領域にデータが集中すると考えられる。例えば運賃を優先する利用者の分布は、所要時間や乗換回数の順位はばらつきが大きいが、運賃に関しては順位の低い領域に集中することが予想される。条件毎に最大値や最小値の変動域が異なるため、それらを考慮して正規化する必要はあるが、正規化済の値を用いて分散を算出し、その大きさを比較することで、どの条件を優先しているかを特定もしくは絞ることができる。
【００３５】
図１４は、図１３のような多次元空間内にデータをマッピングした結果をもとに、その利用者の優先する条件を2つに絞り、上位2条件の順位結果だけを用いて、2次元平面上にグラフ化することで、その分布に個人の嗜好性がよりはっきりと表れるケースを運賃と所要時間の2軸を例にとって示した図である。経路順位リスト３７０に格納された、経路順位が最も上位の経路はいわば最も大衆に好まれる、合理的な経路であると言える。一方、大衆が判断した最も合理的な経路以外の経路を選択する場合には、出来る限り早く着きたい、安く行きたい、座ったままいきたい、乗り換えずにいきたいなど、利用者独自の嗜好性が少なからず影響していると考えられる。そこで第一経路の条件順位と、利用者が実際に選択した経路の条件順位を比較することで、利用者がどのような選択基準で経路を選択しているかの傾向を伺うことができる。ここでは説明を簡略化するために運賃と時間の２つの経路条件に着目して、利用者の嗜好の分類について説明するが運賃と時間の組み合わせに限らず、乗換回数など経路条件の要素を追加して考えることも可能である。図１４は第一経路の運賃および所要時間の区間内順位と、利用者が実際に利用した経路の運賃および所要時間の区間内順位のデータをもとに、平面上にプロットした図である。縦軸に所要時間順位８０１を、横軸に運賃順位８０２をとると、第一経路よりも早くて安い経路を選択することが多い利用者は、合理的選択派８１２のあたりに点が集まることが多くなる。また運賃が高くてもとにかく早く到着できる経路を選ぶことが多い利用者は、時間優先派８１３のあたりに点が集まり、時間が遅くても安い経路を好む利用者は運賃優先派８１１のあたりに点が集まることになる。さらに、使い分ける派８１４のあたりに点が分布するような、運賃優先のケースと時間優先のケースが混在しているような利用者は、場面に応じて優先する要素が切り替わる性質があると考えられる。
【００３６】
図１５は図１３、図１４で示したような分類方法で、利用者の移動に関する行動嗜好性を推定した結果を格納するためのデータ構造を示した図である。選択基準判定結果リスト３８０はユーザーＩＤ３８１、判定の対象となった対象期間３８２、判定の対象となった時間帯３８３、この対象期間中に複数経路区間の移動した回数３８４、この対象期間中に複数経路区間を移動した時の接続済移動データを用いて算出した時間優先ポイント３８５、この対象期間中に複数経路区間を移動した時の接続済移動データを用いて算出した運賃優先ポイント３８６、この対象期間中に複数経路区間を移動した時の接続済移動データを用いて算出した乗換回数優先ポイント３８７、嗜好分類のタイプを判定した結果である選択基準３８８などの情報を含む。ここでも説明を簡略化するために運賃、時間、乗換回数の３つの経路条件に着目して、判定結果を格納するためのデータ構造を説明するが、実際には他の経路条件の要素を追加してもよく、その場合にはその他の要素の優先ポイントのデータを格納する領域を用意すればよい。また、判定に用いるデータの期間についても対象期間や時間帯以外に曜日別や平日／休日などの分類で判定結果を格納してもよい。
【００３７】
図１６は利用者個人の一連の移動ログを用いて、利用者の移動時における行動嗜好性を判定し、選択基準判定結果リスト３８０に格納するための処理手順を示した図である。ここでは処理手順の後半の説明を簡略化するために運賃と時間の２つの経路条件に着目して、判定結果を格納するためのデータ構造を説明するが、実際には運賃と時間以外の、乗換回数などの他の経路条件の要素を追加してもよい。以下の処理をユーザーＩＤ分、繰り返す（処理ステップ９００）。まず、あらかじめ設定された対象期間および時間帯とユーザーＩＤに該当する接続後移動ログを全て抽出し、複数経路区間移動回数を集計する変数C、時間優度変数Pt、運賃優先度変数Pf 、乗換回数優先度変数Pc を初期化する（処理ステップ９０１）。ここで対象期間や時間帯の値についてはあらかじめ外部で設定されているものとし、設定された全てのデータ対象期間および時間帯の組み合わせ分だけ同じ処理を行うことになるが、ここでは一つのデータ対象期間および時間帯が決まった場合の処理の例を示す。抽出した全ての接続後移動ログに対して以下の処理を繰り返す（処理ステップ９０２）。接続後移動ログの出発駅ＩＤと到着駅ＩＤを参照し、駅-エリア定義リストをもとに、出発地エリアＩＤと到着地エリアＩＤを算出する（処理ステップ９０３）。算出した出発地エリアＩＤ、到着地エリアＩＤに該当する区間ＩＤのレコードが、経路順位リスト３７０に存在するかどうかを調べ、存在する場合（処理ステップ９０４）は、該当するレコードの所要時間、運賃、乗換回数など区間内順位を抽出する（処理ステップ９０５）。抽出した結果をもとに複数経路の存在する区間移動回数を集計する変数C  に１を、時間優先度変数Pt に所要時間順位を、運賃優先度変数Pf に運賃順位を、乗換回数優先度変数Pcに乗換回数順位を、加算する（処理ステップ９０６）。算出した出発地エリアＩＤ、到着地エリアＩＤに該当する区間ＩＤのレコードが、経路順位リスト３７０に存在しない場合（処理ステップ９０７）は、次の接続後移動ログの処理に進む（処理ステップ９０８）。全ての接続後移動ログの判定が終った後、時間優先度変数Pt 、運賃優先度変数Pf 、乗換回数優先度変数Pc  を移動回数Cで割り、平均値を算出する（処理ステップ９０９）。次にそれらの平均値を用いて嗜好性を判定する処理に進むが、ここでは説明を簡略化するために所要時間と運賃の二つの条件を対象に説明を行うこととするが、実際にはこの２つの条件に限定せず、最短時間や乗換回数など他の条件を加えてもよい。個々の利用者が時間優先か、料金優先かなど、どのカテゴリに属するかを判定するために、各条件の優先度変数の分布の偏りをみて特定する。
【００３８】
まず、移動した回数を示す変数Cが0より大きく、すなわち1回以上は複数経路区間を移動したことのある利用者で、かつ時間優先度変数Pt も運賃優先度変数Pf も初期値のままである場合（処理ステップ９１０）は、その複数経路区間の移動の全てが第一経路を移動したものであることになるため、一般的に最も適切と思われる経路を好む合理的選択派とみなし、選択基準判定結果リスト３８０に格納する（処理ステップ９１１）。また、複数経路区間を移動した回数を示す変数Cが0より大きく、すなわち1回以上は複数経路区間を移動したことのある利用者で、かつ時間優先度変数Ptの値が運賃優先度変数Pf の値の定数倍よりも大きい（Pt ＞  Pf × D）場合（処理ステップ９１２）は運賃より時間を重視する利用者であるとみなすことができるため、時間優先派として選択基準判定結果リスト３８０に格納する（処理ステップ９１３）。一方、複数経路区間を移動した回数を示す変数Cが0より大きく、すなわち1回以上は複数経路区間を移動したことのある利用者で、かつ運賃優先度変数Pf の値が時間優先度変数Ptの値の定数倍よりも大きい（Pf ＞  Pt × D）場合（処理ステップ９１４）は時間より運賃を重視する出来る限り安い経路で行きたい利用者であるとみなすことができるため、運賃優先派として選択基準判定結果リスト３８０に格納する（処理ステップ９１５）。ここで時間優先度変数Pt と運賃優先度変数Pf の比較については上記以外にも平均値や中央値、分散値を考慮するなど様々な方法が考えられる。最後に複数経路区間を移動した回数を示す変数Cが0より大きく、すなわち1回以上は複数経路区間を移動したことのある利用者で、かつ運賃優先度変数Pf の値と時間優先度変数Ptの値が甲乙つけがたいような利用者の場合（処理ステップ９１６）は、場面に応じて運賃と時間の優先順位が変わるような利用者であると考えられるため、使い分け派として選択基準判定結果リスト３８０に格納する（処理ステップ９１７）。
【００３９】
図１７は情報配信サーバ１１３によって生成および配信される提示画面の一例で利用者の嗜好別乗換案内マップの画面例を示した図である。駅Ａ１００１、駅Ｂ１００２、駅Ｃ１００３、駅Ｄ１００４、駅Ｅ１００５、駅Ｆ１００６、駅Ｇ１００７と路線１（１０１１）、路線２（１０１２）、路線３（１０１３）、路線４（１０１４）が略地図の形で表示されており、駅Ａ１００１のエリアから駅Ｂ１００２のエリアへ向かう際の経路が嗜好別に提示されている例である。駅Ａ１００１のエリアから駅Ｂ１００２のエリアへ向かう経路には、Ａ駅１００１からまずＣ駅１００３に路線１（１０１１）で向かい、路線４（１０１４）に乗換えてＢ駅１００２で降りる経路と、Ａ駅の近接駅であるＥ駅１００５から路線３（１０１３）で駅Ｄ１００４に行き、近接駅である駅Ｇ駅から路線２に乗り換えて駅Ｂ１００２の近接駅であるＦ駅１００６で降車する経路の、２つのパターンがあるとする。この２つの経路がそれぞれ、運賃は安いが時間は長くかかる経路と、運賃は高いが早く到着する経路であった場合に、それぞれの利点と条件の差を分かりやすく提示することで、利用者は自分の嗜好にあった経路を直感的に把握および選択することができる。
【００４０】
図１８は情報配信サーバ１１３によって生成および配信される提示画面の一例で駅周辺の事業者に向けた利用者情報の画面例を示した図である。路線５（１０２１）上に存在する駅Ｋ１０３１、駅Ｌ１０３２、駅Ｍ１０３３が略地図の形で表示されており、それぞれの駅の利用者を経路選択基準別に分類してその比率を図示した例である。ここで駅の利用者とは例えば、ある対象期間や時間帯を決めた際に、移動ログデータ１２４や接続済移動ログデータ１２５の入場駅ＩＤ、出場駅ＩＤ、出発駅ＩＤ、到着駅ＩＤなどのレコードを参照し、対象としている駅のコードが含まれているレコードのユーザーＩＤを集めたものを指す。集めたユーザーＩＤに対して、上記の処理手順に従って移動時の選択基準を推定し、そのカテゴリ毎に集計を行うことで、各駅の利用者分布を作成することができる。例えば、利用者の中で時間優先派が多い駅には、素早く買い物ができるような仕組みの店舗を提供したり、逆に運賃優先派の利用者が多いような駅には、低価格を謳うような広告を出すなどマーケティングエリアでの活用を見込むことができる。
【００４１】
図１７や図１８の提示画面を生成するための情報は計算サーバ１１２の記憶部１３７に蓄積されており、利用者１１５、１１７が所定のＷｅｂページにアクセスし、プルダウンメニューなどで駅やエリアを選択するなどして指定した条件に従って、検索処理プログラム１４１が実行され、必要な情報が取得されるものとし、情報配信プログラム１４２により取得された情報を編集し、情報を配信する。  
図１９は、情報配信サーバ１１３によって生成および配信される利用者向け乗換経路検索画面１１００の例を示した図である。提示された乗換経路検索画面１１００上で利用者１１５、１１７が指定した条件を受けて検索処理プログラム１４１が実行され、情報配信プログラム１４２により、結果情報を編集し、配信される。まず、利用者１１５、１１７が情報端末１１６、１１８を用いて例えばＷｅｂ画面上のプルダウンメニューで表示内容を選択する。これらの表示条件は利用者１１５、１１７が設定画面やマウス・キーボードなどの入力インターフェースを用いて設定・変更することが可能であるものとする。例えば利用者１１５、１１７に乗換経路検索画面１１００上で、会員ＩＤ１００１、出発駅１１０２、到着駅１１０３、日付１１０４、時間１１０５、出発時間か到着時間かを選択する種別１１０６、検索結果の表示順１１０７をプルダウンメニューなどで選択してもらい、指定された条件を検索処理プログラム１４１へ渡す。また、会員ＩＤ１００１の入力については、ＩＣカードリーダ１１９を通して、利用者の交通系ＩＣカードのＩＤを情報配信サーバ１１３に送信するなどしてもよい。さらに、この会員ＩＤ１００１は利用者１１５、１１７の初回アクセス時に情報配信サーバ１１３の方で記憶しておき、次回以降はその入力を省くなどしてもよい。この時、日付や時間などのメニューは、あらかじめ現在の日時などがセットされており、利用者が必ずしも選択する必要はないものとする。一般的に乗換経路検索画面における表示順は、乗換案内エンジン提供事業者の独自のルールに従って決められており、乗換案内エンジンの利用者は運賃と時間のどちらを優先するかなど、逐一入力しなければならなかったがが、本発明による移動時の個人の選択基準推定結果を用いると、検索者の嗜好に合った経路を自動的に判別し、優先的に提示することが可能になる。初めて利用するような区間においても、これまでの移動履歴から他の利用区間における嗜好性の推定を平日休日や時間帯など細かい粒度で行い、その人に最も適切と思われる経路を判断することができる。また、長期間の履歴を用いることで嗜好性の時系列変化を学習することも可能である。
【００４２】
図２０は情報配信サーバ１１３によって生成および配信される利用者向け乗換経路検索結果画面１２００の例を示した図である。利用者が乗換経路検索画面１１００上で選択したメニューに従って、検索処理プログラム１４１を実行し、配信プログラム１４２により、その結果情報を編集および配信する。利用者向け乗換経路検索結果画面１２００では例として運賃優先派に向けて検索結果を並び替えた画面を提示している。出発地がＡ駅で到着駅がＢ駅の組み合わせに対して検索処理プログラム１４１を実行した結果、Ｃ駅で乗り換えるパターンと、Ｄ駅で乗り換えるパターンが抽出されたとすると、それを配信プログラム１４２により、検索者の嗜好に合った順に並び替えてＣ駅で乗り換えるパターンを経路１、Ｄ駅で乗り換えるパターンを経路２として画面を構成し、利用者に配信する。
【００４３】
なお、上記の例では個人の移動時における行動嗜好性を求めるために交通系非接触ＩＣカードの利用履歴を用いた例を示したが、これに加えて携帯電話等で取得した位置情報や購買情報などの利用履歴を合わせて分析することで、より精度や質を向上させることが可能になる。
【００４４】
以上のように、駅利用者の行動データの分析を行うことにより、利用者それぞれの利用実態に即して求めた行動嗜好性を推定し、利用者の要求に応じて適切に情報を加工して提供することが可能になる。
【００４５】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々変形実施可能であり、上述した各実施形態を適宜組み合わせることが可能であることは、当業者に理解されよう。
【符号の説明】
【００４６】
００１〜００７…駅，０１１〜０１４…路線，１０１…利用者（ＩＣカード所有者），１０２…改札機，１０３…ＩＣカード，１０４…ネットワーク，１０５…データサーバ，１１１…履歴サーバ，１１２…計算サーバ，１１３…情報配信サーバ，１１４…インターネット，１１５…利用者，１１６…携帯情報端末，１１７…利用者，１１８…情報端末，１１９…ＩＣカードリーダ，１２１…データ格納部，１２２…ＩＤ付きログデータ，１２３…マスタデータ，１２４…移動ログデータ，１２５…接続済移動ログデータ，１３１…ＣＰＵ，１３２…メモリ，１３３…記憶部，１３４…移動ログ生成プログラム，１３５…移動ログ接続プログラム，１３６…代表経路算出プログラム，１３７…行動嗜好性判定プログラム，１３８…データ格納部，１３９…ネットワークインターフェース，１４１…検索処理プログラム，１４２…情報配信プログラム，１４３…ネットワークインターフェース，１４４…ネットワークインターフェース，１４５…ＣＰＵ，１４６…メモリ，１４７…記憶部，２４１…ログＩＤ，２４２…ユーザーＩＤ，２４３…駅ＩＤ，２４４…利用時刻，２４５…利用種別，２６０…駅データマスタ，２６１…駅ＩＤ，２６２…駅名，２６３…鉄道会社，２６４…所在地，２６５…緯度・経度，２７０…路線マスタ，２７１…路線ＩＤ，２７２…路線名，２７３…鉄道会社，２７４…路線タイプ，２８０…駅-路線関係マスタ，２８１…路線ＩＤ，２８２…駅ＩＤ，２８３…順序，２８４…駅種別，２８５…始発駅からの所要時間，２９０…経路マスタ，２９１…経路ＩＤ，２９２…入場駅ＩＤ，２９３…出場駅ＩＤ，２９４…期間，２９５…時間帯，２９６…路線ＩＤ１，２９７…乗換駅ＩＤ１，２９８…路線ＩＤ２，３０１…乗車回数，３０２…標準時間，３０３…最短時間，３０４…料金，３２１…ログＩＤ，３２２…ユーザーＩＤ，３２３…入場日時，３２４…出場日時，３２５…入場駅，３２６…出場駅，３２７…支払額，３２８…経路ＩＤ，３２９…購買フラグ，３３１…接続済ログＩＤ，３３２…ユーザーＩＤ，３３３…出発日時，３３４…到着日時，３３５…出発駅ＩＤ，３３６…到着駅ＩＤ，３３７…移動ログＩＤ１，３３８…移動ログＩＤ２，３４０…駅-エリア定義リスト，３４１…エリアＩＤ，３４２…代表駅ＩＤ，３４３…対象期間，３４４…駅数，３４５…駅ＩＤ１，３４６…駅ＩＤ２，３４７…駅ＩＤ３，３４８…駅ＩＤ４，３２３…入場日時，３５０…区間-経路リスト，３５１…区間ＩＤ，３５２…出発地エリアＩＤ，３５３…到着地エリアＩＤ，３５４…対象期間，３５５…時間帯，３５６…経路数３５７…経路ＩＤ１，３５８…経路ＩＤ２，３７０…経路順位リスト，３７１…区間ＩＤ，３７２…出発エリアＩＤ，３７３…到着エリアＩＤ，３７４…対象期間，３７５…時間帯，３７６…経路，３７７…所要時間区間内順位，３７８…運賃区間内順位，３７９…乗換回数区間内順位，４００〜４１１…処理ステップ，５００〜５０９…処理ステップ，６００〜６０６…処理ステップ，７００〜７０６…処理ステップ，８０１…所要時間順位の軸（第一経路よりも遅い方向），８０２…運賃順位の軸（第一経路よりも高い方向）８１１…運賃優先派，８１２…合理的選択派，８１３…時間優先派，８１４…使い分ける派，３８０…選択基準判定結果リスト，３８１…ユーザーＩＤ，３８２…対象期間，３８３…時間帯，３８４…複数経路区間を利用した回数，３８５…時間優先ポイント，３８６…運賃優先ポイント，３８７…乗換回数優先ポイント，３８８…選択基準，９0０〜９１７…処理ステップ，１００１〜１００７…駅，１０１１〜１０１４…路線，１０２１…路線，１０３１〜１０３３…駅，１１００…経路検索画面，１１０１…ユーザーＩＤ，１１０２…出発駅，１１０３…到着駅，１１０４…日付，１１０５…時間，１１０６…種別，１１０７…表示順，１２００…検索結果画面。
【図１】
0005823332.tif 000002
【図２】
0005823332.tif 000003
【図３】
0005823332.tif 000004
【図４】
0005823332.tif 000005
【図５】
0005823332.tif 000006
【図６】
0005823332.tif 000007
【図７】
0005823332.tif 000008
【図８】
0005823332.tif 000009
【図９】
0005823332.tif 000010
【図１０】
0005823332.tif 000011
【図１１】
0005823332.tif 000012
【図１２】
0005823332.tif 000013
【図１３】
0005823332.tif 000014
【図１４】
0005823332.tif 000015
【図１５】
0005823332.tif 000016
【図１６】
0005823332.tif 000017
【図１７】
0005823332.tif 000018
【図１８】
0005823332.tif 000019
【図１９】
0005823332.tif 000020
【図２０】
0005823332.tif 000021