(57)【要約】  複数の住民の複数種類の計測された行動データを記録し、住民データベースを構築するデータベース生成装置であって、前記複数種類の行動データを含むデータを記録するデータベース記録部と、前記データベース記録部に記録された第１あるいは第２の前記行動データが計測された前記住民の生活パターンを前記第１あるいは第２の行動データに基づき生成する生活パターン生成部と、前記データベース記録部に記録された前記第１の行動データが計測された第１の前記住民の行動モデルを前記第１の行動データに基づき生成する行動モデル生成部と、前記第１の行動データが計測されず前記第２の行動データが計測された前記第２の住民の前記生活パターンと類似する生活パターンが生成された前記第１の住民の行動モデルを前記第２の住民の前記行動モデルとして補完し、前記データとして前記データベース記録部へ記録する行動モデル補完部と、を備える。
2015049802.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の住民の複数種類の計測された行動データを記録し、住民データベースを生成するデータベース生成装置であって、
前記複数種類の行動データを含むデータを記録するデータベース記録部と、
前記データベース記録部に記録された第１あるいは第２の前記行動データが計測された前記住民の生活パターンを前記第１あるいは第２の行動データに基づき生成する生活パターン生成部と、
前記データベース記録部に記録された前記第１の行動データが計測された第１の前記住民の行動モデルを前記第１の行動データに基づき生成する行動モデル生成部と、
前記第１の行動データが計測されず前記第２の行動データが計測された前記第２の住民の前記生活パターンと類似する生活パターンが生成された前記第１の住民の行動モデルを前記第２の住民の前記行動モデルとして補完し、前記データとして前記データベース記録部へ記録する行動モデル補完部と、
を備えたことを特徴とするデータベース生成装置。
【請求項２】
前記生活パターン生成部であって、前記第１あるいは第２の行動データから前記住民の典型的な一日の過ごし方を表す典型日を一つ以上生成し、典型日の発生パターンを前記生活パターンとして生成する生活パターン生成部と、
前記行動モデル補完部であって、前記典型日が複数の場合に、前記典型日の発生確率、前記典型日間の遷移確率、あるいは曜日や月などの繰り返し周期に依存した前記典型日の発生確率のうち少なくとも一つの類似性に基づき生活パターンの類似性を評価する行動モデル補完部と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載のデータベース生成装置。
【請求項３】
前記データベース記録部であって、前記第１の住民の購買行動に関わる前記第１の行動データを記録するデータベース記録部と、
前記行動モデル生成部であって、前記各典型日の各時間帯における前記購買行動の中の購買金額、購買内容、購買場所、購買行為のうち少なくとも一つに関わる行動データの統計量を算出して前記行動モデルとして生成する行動モデル生成部と、
を備えたことを特徴とする請求項２に記載のデータベース生成装置。
【請求項４】
前記データベース記録部であって、前記住民の位置に関わる前記行動データを記録するデータベース記録部と、
前記行動モデル生成部であって、前記位置の集中度の高い場所を抽出して場所情報へ変換し、前記各典型日の各時間帯における前記各場所での存在確率に関わる統計量を前記場所情報から算出して行動モデルとして生成する行動モデル生成部と、
を備えたことを特徴とする請求項２または３のいずれかに記載のデータベース生成装置。
【請求項５】
前記データベース記録部であって、前記住民の睡眠や歩行などの生活行動あるいは電力利用に関わる前記行動データを記録するデータベース記録部と、
前記行動モデル生成部であって、前記生活行動あるいは電力利用に関わる統計量を算出して行動モデルとして生成する行動モデル生成部と、
を備えたことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載のデータベース生成装置。
【請求項６】
前記行動モデル補完部であって、前記類似する生活パターンが生成された第１の住民の行動モデルをそのまま前記第２の住民の前記行動モデルとして採用することにより補完する、あるいは前記類似する生活パターンが生成された第１の住民の中で類似性の高い上位ｎ人（ｎは２以上の自然数）の行動モデルを前記生活パターンの類似性に基づき加重平均することにより補完する行動モデル補完部、
を備えたことを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項に記載のデータベース生成装置。
【請求項７】
前記行動モデル補完部であって、前記第１の行動データに基づき生成した前記行動モデルと前記補完による前記データとを識別可能に記録する行動モデル補完部と、
前記第１の行動データに基づき生成した前記行動モデルと前記補完による前記データとを識別可能に表示する表示装置と、
を備えたことを特徴とする請求項２〜６のいずれか１項に記載のデータベース生成装置。
【請求項８】
複数の住民の複数種類の計測された行動データに基づく住民データベースの生成方法であって、
前記複数種類の行動データを含むデータを記録する住民データベースにおける第１あるいは第２の前記行動データが計測された前記住民の生活パターンを前記第１あるいは第２の行動データに基づき生成する生活パターン生成ステップと、
前記住民データベースにおける前記第１の行動データが計測された第１の前記住民の行動モデルを前記第１の行動データに基づき生成する行動モデル生成ステップと、
前記第１の行動データが計測されず前記第２の行動データが計測された前記第２の住民の前記生活パターンと類似する生活パターンが生成された前記第１の住民の行動モデルを前記第２の住民の前記行動モデルとして補完する行動モデル補完ステップと、
前記補完した行動モデルを前記データとして前記住民データベースへ記録する行動モデル記録ステップと、
を含むことを特徴とする住民データベースの生成方法。
【請求項９】
前記生活パターン生成ステップは、前記第１あるいは第２の行動データから前記住民の典型的な一日の過ごし方を表す典型日を一つ以上生成し、典型日の発生パターンを前記生活パターンとして生成し、
前記行動モデル補完ステップは、前記典型日が複数の場合に、前記典型日の発生確率、前記典型日間の遷移確率、あるいは曜日や月などの繰り返し周期に依存した前記典型日の発生確率のうち少なくとも一つの類似性に基づき生活パターンの類似性を評価する
ことを特徴とする請求項８に記載の住民データベースの生成方法。
【請求項１０】
前記行動モデル生成ステップは、前記住民データベースにおける前記第１の住民の購買行動に関わる前記第１の行動データに基づき前記各典型日の各時間帯における購買金額、購買内容、購買場所、購買行為のうち少なくとも一つに関わる行動データの統計量を算出して行動モデルとして生成する
ことを特徴とする請求項９に記載の住民データベースの生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、住民の行動モデルを補完して住民のデータベースを生成するデータベース生成装置およびその生成方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
電力システム、水道、交通網、物流網など、都市の最低化や都市を支える社会インフラシステムの最適化のためにはエンドユーザー（住民）の行動を正確に知る事が有用である。例えば自治体が都市の再開発を行うに当たって「最も都市経済を活性化しやすい位置に商業地域を設定したい」という目的を達成したい場合を考える。もし多くの住民から、ある一定期間内の移動の記録、購買履歴、生活行動（睡眠や運動など）の記録、をセンサなどにより測定することができれば、これらのデータに基づき各住民の行動原理をルール化した「生活モデル」を抽出し、この生活モデルに基づいたマルチエージェントシミュレーションを構築することで、最も活性化しやすい商業地域を設定することが可能となる。【０００３】
上記における生活モデルの抽出のためには、例えば特許文献１で開示される生活パターンのモデル化技術が活用できる。当該技術は、加速度センサにより測定した住民の活動ログから「睡眠」「外出」などの生活シーンを抽出し、ある一日を、生活シーンの出現パターンにより特徴量化することで、当該住民の生活に頻出する代表的な日を複数抽出し（例えば、「普通に会社に行く日」「遅くまで残業する日」など）、これら代表的な日の発生パターンを統計的に記述することで、当該住民の生活を抽象化して表現する技術である。これによれば、例えば「遅くまで残業する日」の次は「寝坊する日」が来やすい、といった日の過ごし方同士の関係性がルール化されるため、加速度データから類推できる範囲であれば、住民のある一週間の行動を現実に即した形で再現する事が可能となる。更にこの技術の拡張として、この住民の複数のデータ、例えばこの住民の加速度データに加えて購買データも入手できれば、「遅くまで残業する日」においては午後６時〜８時の間にコンビニで夕飯を買う確率が高い、といった生活シーンに条件づけられた購買行動のルール（行動モデル）を抽出することも容易である。この行動モデルに基づいたマルチエージェントシミュレーションを構築することで、上記した「最も都市経済を活性化しやすい位置に商業地域を設定する」といった目的を達成することが可能である。【０００４】
また、複数のデータの対応付けに関して、特許文献２にはテレビ視聴などに関する複数のデータベースに共通する年齢や職業などのデモグラフィックデータの一致や距離を利用して複数のデータベースを融合する技術が開示されている。非特許文献１にはグラフの一致に関する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１１／０７０８３１号
【特許文献２】特開２００５−０８５２０７号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Minsu Cho, Jungmin Lee, Kyoung Mu Lee, "Reweighted Random Walks for Graph Matching", Computer Vision ECCV 2010, Lecture Notes in Computer Science Volume 6315, 2010, pp 492-505
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記のように特許文献１に開示された技術は、住民に関する多面的なデータ（例えば同じ住民に対する加速度データと購買データの両方）が入手できる場合、都市やインフラ設計に有用なシミュレーションに利用できる。しかし、この想定は現実的ではない。新たな実験により住民から多面的なデータを収集することも考えられるが、金銭的コストが多くかかってしまう。また、多面的な住民データを収集することはプライバシーの観点から望ましくない。他の方法として例えば携帯電話事業者が保有する携帯電話の移動データや、大手ＰＯＳポイントカード事業者の保有する購買データを借用することも考えられるが、こういったデータは個人情報保護の観点から匿名化されており、移動データにおける個々の対象者と購買データにおける個々の対象者とを結びつけることは通常不可能である。ここで、特許文献２や非特許文献１に開示された技術を適用するとしても、移動データの対象者と購買データの対象者とを結びつけるに十分な一致する項目が移動データと購買データとの両方に必要であり、現実的ではない。【０００８】
このように、現実的に入手可能なデータとは、例えば「加速度データのみの住民」と「購買データのみの住民」で構成された住民の断片的なデータベースであったため、上記したモデル化技術などをそのまま用いることが不可能であり、都市やインフラ設計に役立つシミュレーションを構築する情報とはなり得なかった。【０００９】
そこで、本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、入手データが断片的である住民を含むデータベースを基にして類似した住民を特定し、類似した住民同士のデータで補完することにより、住民データベースを生成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明にかかるデータベース生成装置は、複数の住民の複数種類の計測された行動データを記録し、住民データベースを生成するデータベース生成装置であって、前記複数種類の行動データを含むデータを記録するデータベース記録部と、前記データベース記録部に記録された第１あるいは第２の前記行動データが計測された前記住民の生活パターンを前記第１あるいは第２の行動データに基づき生成する生活パターン生成部と、前記データベース記録部に記録された前記第１の行動データが計測された第１の前記住民の行動モデルを前記第１の行動データに基づき生成する行動モデル生成部と、前記第１の行動データが計測されず前記第２の行動データが計測された前記第２の住民の前記生活パターンと類似する生活パターンが生成された前記第１の住民の行動モデルを前記第２の住民の前記行動モデルとして補完し、前記データとして前記データベース記録部へ記録する行動モデル補完部と、を備えたことを特徴とする。【００１１】
また、本発明にかかるデータベース生成装置は、前記生活パターン生成部であって、前記第１あるいは第２の行動データから前記住民の典型的な一日の過ごし方を表す典型日を一つ以上生成し、典型日の発生パターンを前記生活パターンとして生成する生活パターン生成部と、前記行動モデル補完部であって、前記典型日が複数の場合に、前記典型日の発生確率、前記典型日間の遷移確率、あるいは曜日や月などの繰り返し周期に依存した前記典型日の発生確率のうち少なくとも一つの類似性に基づき生活パターンの類似性を評価する行動モデル補完部と、を備えたことを特徴とする。【００１２】
また、本発明にかかるデータベース生成装置は、前記データベース記録部であって、前記第１の住民の購買行動に関わる前記第１の行動データを記録するデータベース記録部と、前記行動モデル生成部であって、前記各典型日の各時間帯における前記購買行動の中の購買金額、購買内容、購買場所、購買行為のうち少なくとも一つに関わるデータの統計量を算出して前記行動モデルとして生成する行動モデル生成部と、を備えたことを特徴とする。【００１３】
また、本発明は住民データベースの生成方法としても把握される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、入手データが断片的である住民を含むデータベースしか入手できない場合でも、多面的な住民データベースを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】データベース生成装置の構成の例を示す図である。
【図２】データベース生成装置の全体の処理フローの例を示す図である。
【図３】生活パターン生成の処理フローの例を示す図である。
【図４】生活パターンデータのフォーマットの例を示す図である。
【図５】行動モデル生成の処理フローの例を示す図である。
【図６】行動モデルデータテーブルのフォーマットの例を示す図である。
【図７】行動モデル補完の処理フローの例を示す図である。
【図８】行動モデルを含む住民データの表示画面の例を示す図である。
【図９】位置の生活パターンの例を示す図である。
【図１０】購買の生活パターンと行動モデルの例を示す図である。
【図１１】購買の行動モデルを補完する例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下では、まず行動モデル補完のために生成されるデータに基づき行動モデル補完の概要を説明し、その後に行動モデルを補完して住民のデータベースを生成するデータベース生成装置とその生成手順を説明する。
【００１７】
住民の行動に関して違う観点から収集された行動データ（例えば、位置情報と購買ログなど）でも、「生活パターン」という抽象化された概念に落とせば、同じような生活を送る住民同士は同じように評価できるという着眼に基づき、特に、同じような生活パターン（例えば、非常に規則正しい生活など）を持つ住民同士は、購買行動や移動行動についても似た原理で行動するため、他人の行動モデルであっても似た生活パターンの持ち主同士であれば、高い精度で行動を予測できるという発見に基づき、行動モデルを補完する。言い換えると、複数種類の行動データの中の一部の行動データが計測されていない対象者（住民）に対しても、生活パターンが似ている他の対象者から計測された行動データに基づく行動モデルを適用することで、断片的に計測された行動データしか含まれないデータベースから現実に即した行動モデルを補完する。実際に、我々の実験によると、年齢や性別などの従来考えられるような情報が類似した対象者の行動モデルで補完するよりも、生活パターンの類似した対象者の行動モデルで補完したほうが、有意に高い精度での補完が行えた。
【００１８】
ある街に新規のコンビニ店舗を開店する場合に、ある候補地に店舗を設置した場合の利用額や客数、購入商品などを予測したいため、この街の住民の購買行動モデルが必要であるが、以下の２種類のデータしか用いることができないとする。
（ａ）この街の住民（住民群Ａ）から収集された、匿名化済みの５分毎の位置情報ログ
（ｂ）別の街の住民（住民群Ｂ）から収集された、匿名化済みの購買ログ（購買の店舗位置や、金額、内容など）
【００１９】
例えば（ａ）のデータは携帯電話会社が保有する携帯端末の基地局セルデータであり、（ｂ）はポイントカード会社が保有する購買データであるとする。従来開示されている技術では、この２つのデータのみでは当該街の住民（住民群Ａ）の購買行動モデルを構築することができず、店舗の需要予測を精度良く行うことは不可能であった。これに対し、行動モデルの補完では以下のように（１）〜（４）の処理を行い、最終的に精度の良い購買行動モデルを住民毎に構築できる。
（１）住民群Ａの生活パターン構築
【００２０】
まず、住民群Ａの位置データに使用して住民群Ａの生活の様相を表す抽象化された概念、すなわち生活パターンを構築する。生活パターンの構築のためには様々な方法や観点が考えられるが、例えば特許文献１に開示されたような手法があり、簡単に説明する。
【００２１】
住民群Ａについて計測される５分毎の位置情報ログとは、ある一人の住民に着目した場合に、ある時間tに当該住民が居た緯度y経度xのデータを含む（ｔ、ｘ、ｙ）の羅列から構成される点群データである。図９（ａ）にはある期間について収集された位置データの例が図示されている。この図における各点はある時間における住民の位置を表しており、当該住民が頻繁に訪れる場所には特に点が集中していることが分かる。
【００２２】
このデータを、例えばｋ−ｍｅａｎｓのような手法でクラスタリングをすると、この住民の生活における「よく訪れる場所」を抽出することができる。図９（ｂ）では、この住民の生活における二つの場所が算出された例を示している。重要ではないが、「場所１」がこの住民の家、「場所２」がこの住民の勤務地に対応している。
【００２３】
更に、よく訪れる場所に滞在した履歴を時系列で見ると、例えば図９（ｃ）のように、当該住民の生活が可視化される。この図９（ｃ）では、横軸にある一日の滞在履歴が表され、縦軸に各日が並べられている。この生活を見ると、６時ぐらいから１８時過ぎまで働いている日が典型的であり、たまに遅くまで働く日や、早く帰る日も存在することが分かる。特許文献１でも説明される通り、人の生活における一日の過ごし方とは比較的似ている日が多く、ある人間の生活は、その生活における少数個の代表的な一日の過ごし方、即ち「典型日」で表すことができる。
【００２４】
次のステップとして、過ごし方が類似している日をクラスタリングにより纏めることで、当該生活における典型日を抽出し、生活パターンを作成する。ここでいう過ごし方の類似性の尺度とは、例えば働き始める時間や帰宅する時間が似ているか、といった数値化できる類似性尺度であれば何でも良い。図９（ｄ）では、当該生活から３つの典型日が抽出された例を示している。中央の典型日Ａは３月５日、３月７日、３月８日（すなわち、６時ぐらいから１８時ぐらいまで働く日）を表し、その他の２つの典型日はその他の日を表している。また典型日の間に描かれた矢印の太さは典型日間の遷移確率の強弱を表している。この場合であれば典型日Ａの次の日は再び典型日Ａであることが一番多く、また典型日Ｂの次の日に典型日Ｃが来ることは滅多にないことがわかる。この遷移図を生活パターンと呼び、この住民の生活の様相を表している。図９（ｅ）や（ｆ）に示した別の住民の生活パターンでは、不規則に日の過ごし方が変わるばらばらな生活や、日によって典型日が規則的に変わる生活とは明らかに違う生活であることが示される。
（２）住民群Ｂの生活パターン構築
【００２５】
また、住民群Ｂから得る購買データに関しても、同じように生活パターンモデルを構築する。この処理のためには様々な方法が考えられるが、以下に例を示す。
【００２６】
ある一人の住民の購買データとは、（購入時間、購入金額、購入店舗、購入商品）で構成される情報の羅列であり、図１０（ａ）にはそのような購買データの中で、縦の破線で示した時間に購入行為を行ったことを示す。このように購買も時系列的に見れば、位置情報と同じように生活の様相が伺える。これを、例えば位置情報と同じような処理により生活パターンを抽出し、図１０（ｂ）のように生活者の購買の観点から見た生活パターンを抽出することができる。
（３）住民群Ｂの購買行動モデル構築
【００２７】
次に、住民群Ｂの購買行動のモデルを構築する。このステップの目的は住民群Ｂにおける各住民の購買行動の行動原理を抽出することであり、後の処理のシミュレーションにおいて購買行動を再現できるようにすることである。当該住民の購買データを用いて、各典型日毎に、日ごとの購買回数や、一度の購買の購入金額などの平均値や標準偏差などの統計量を算出する。ここで算出する行動モデルは、後でこの行動モデルに基づき住民の行動のシミュレーションが行えれば、どのような行動モデルでも良い。例えば上記例であげた購買回数や購入金額があれば、マルチエージェントシミュレーションにおいてエージェント（住民）の一日の行動をスケジューリングする際に購買回数を上記購買回数の統計量の基づきサンプリングし、更に各購買の際の消費金額を上記購入金額の統計量に基づきサンプリングすることで、住民の購買行動をシミュレーションすることが考えられる。また、ここでは簡単のため購買回数や購入金額などの情報しか扱わなかったが、例えば時間帯毎や、店舗種別毎や、商品分類に条件づけられた確率密度関数を学習することなどでも良い。
（４）生活パターンに応じた行動モデルの補完
【００２８】
次に、図１１に示すように、住民群Ａの各住民へ、住民群Ｂから生活パターンの最も類似した住民を参照し、行動モデルを補完する。生活パターンの類似性の評価方法は様々な方法が考えられるが、簡単な方法として、例えば生活パターンの遷移図の形が同一（すなわち、非特許文献１などにも開示されている、いわゆるグラフ同型）である場合は類似、それ以外の場合は非類似であると認識しても良い。また別の方法としては、典型日を出現頻度順に並べ、典型日iとj間の遷移確率r（i、j）を算出し、二つの生活ＡとＢの距離をΣi、j・｜rＡ（i、j）-rＢ（i、j）｜、すなわち遷移確率の誤差平均と定義しても良い。どちらの方法であっても、精度の良い類似評価が行える。
【００２９】
この例では、住民群Ａは（購買）行動モデルを持たず、住民群Ｂは行動モデルを持つため、補完とは住民群Ａの各住民について上記尺度（生活パターンＰでグラフ同型）により割り当てられた最も類似した住民群Ｂの住民の行動モデル、すなわち例えば各典型日における購買回数の統計量などを、住民群Ａの住民に割り当てるのみで補完できる。他に考えられる状況として、例えば住民群Ａの住民のうち何割かは自らの行動モデルを持っている場合は、行動モデルを持っていない住民のみを補完しても良いし、例えば行動モデルの信頼性尺度が存在する場合は信頼性尺度を重み付けとした加重平均で両者の行動モデルを合成しても良い。また、ここでは最も類似した住民のみを用いる場合を説明したが、例えば住民群Ｂの全住民の行動モデルを、類似性を重み付けとした加重平均で合成しても良いし、最も類似した任意の定数人の住民の行動モデルの加重平均を合成しても良い。
【００３０】
何れかのようにして、これまで購買行動のモデルが不明であった住民群Ａの各住民に、現実に即した購買行動モデルが付加される。このように住民群Ａの購買行動のモデルが得られることにより、住民群Ａの街に新規のコンビニ店舗を開店する場合に、住民群Ａの移動行動と購買行動をマルチエージェントシミュレーションするために利用できるデータベースを得ることができる。
【００３１】
以上、行動モデル補完の概要を説明した。以下では行動モデルを補完して住民のデータベースを生成するデータベース生成装置およびその生成手順について、図面を参照しながら説明する。
【００３２】
図１は、住民データベース装置の構成の例を示す図である。データベース生成装置の本体を成すＰＣ（パーソナルコンピュータ）１０１は、プロセッサ１０２と、メモリ１０３及び記録装置１１０を備える。記録装置１１０は、後で説明する各種プログラム１１１、１１２、１１３、データベースを構成する各種データテーブル１１４、１１５、１１６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光ディスクドライブ、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、各種データテーブルを分割して記録するようにしても良い。利用者は、図示しない手段で計測した住民の行動データすなわち計測データを、記録装置１１０の計測データテーブル１１６に蓄積する。
【００３３】
また、ＰＣ１０１は、各種情報を表示する表示装置１０５と利用者の操作によって様々な情報の入力を可能とする入力装置１０６にＩ／Ｆ（インターフェイス）１０４で接続される。表示装置１０５は液晶ディスプレイやＣＲＴディスプレイなどの表示端末のほか、プリンタや画像ファイル出力でも良い。入力装置１０６はキーボード、マウスなどの入力用機器である。また、表示装置１０５と入力装置１０６はタッチパネル式ディスプレイのような、両方の機能を備える単体の機器でも良い。
【００３４】
プロセッサ１０２は、記録装置１１０に記録されている各種プログラムをメモリ１０３に読み出して実行することにより各種機能を実現する。具体的には、生活パターン生成プログラム１１１を実行することにより、計測データテーブル１１６に格納された各対象者の計測データから生活パターンを生成し、生活パターンデータテーブル１１４に格納する。また、行動モデル生成プログラム１１２を実行することにより、生活パターン生成プログラムに格納された各対象者の生活パターン、および計測データテーブル１１６に格納された各対象者の計測データから行動モデルを生成し、行動モデルデータテーブル１１５に格納する。また行動モデル補完プログラム１１３を実行することにより、生活パターンデータテーブル１１４に格納された生活パターンモデルの類似した対象者同士の行動モデルを相互補完し、行動モデルデータテーブル１１５に格納する。ここで、プロセッサ１０２が各種プログラムを実行することにより得られる各種機能をそれぞれ別のハードウェアで実現しても良い。
【００３５】
なお、以下では、ＰＣ１０１が、生活パターン生成プログラム１１１と行動モデル生成プログラム１１２と行動モデル統合プログラム１１３を定期的に、もしくは入力装置１０６の操作、もしくはＰＣ１０１の起動を起因として表示装置１０５に表示データを提示する例を示す。また行動モデル補完プログラム１１３は、実行のたびに補完できる生活パターンを探索し行動モデルを補完するプログラムであるため、一度実行した直後に再度実行すると、前回の実行では補完できなかった生活パターン同士の行動モデルを補完できる場合も存在する。そのため行動モデル補完プログラム１１３は新たな補完が行われなくなるまで繰り返し自動的に実行されても良い。
【００３６】
また、ＰＣ１０１をクライアント計算機として、図示しないサーバ計算機にプロセッサ１０２、メモリ１０３、記録装置１１０に相当する機能を備え、ネットワークで接続してもよい。
【００３７】
図２は、住民データベース装置の全体的な処理フローを示す図である。まず、ステップ２０１では、ＰＣ１０１が生活パターンモデル生成プログラム１１１を実行して、計測データテーブル１１６に蓄積された各対象者の計測データから生活パターンモデルを生成し、記録装置１１０の生活パターンデータテーブル１１４に蓄積する。なお、生活パターンモデル生成プログラム１１１を所定の周期（例えば、５分間）毎に実行しても良いし、新たなデータが計測データテーブル１１６に追加されたことを起因に実行しても良いし、入力装置１０６の操作を起因として実行しても良い。
【００３８】
ステップ２０２では、ＰＣ１０１は行動モデル生成プログラム１１２を実行し、生活パターンデータテーブル１１４に蓄積された各対象者の生活パターンと、計測データテーブル１１６に格納された各対象者の計測データに基づき、各計測データ毎に行動モデルを生成し、行動モデルデータテーブル１１５に蓄積する。なお、行動モデル生成プログラム１１２を所定の周期（例えば、５分間）毎に実行しても良いし、生活パターン生成プログラム１１１の実行終了を起因として実行しても良い。
【００３９】
ステップ２０３では、ＰＣ１０１は行動モデル補完プログラム１１３を実行し、生活パターンデータテーブル１１４に蓄積された各対象者の生活パターンと、行動モデルデータテーブル１１５に格納された各対象者の行動モデルに基づき、生活パターンが類似した対象者同士を補完し、補完結果である行動モデルを行動モデルデータテーブル１１５に再度蓄積する。なお、行動モデル補完プログラム１１３を所定の周期（例えば、５分間）毎に実行しても良いし、行動モデル生成プログラム１１２の実行終了を起因として実行しても良い。また、行動モデル補完プログラム１１３は複数回実行するたびに新たな補完が行われる場合があるため、新たな補完が行われなくなるまで、または所定の回数連続して実行するまで、繰り返し実行されることが望ましい（ステップ２０４）。
【００４０】
次に、ステップ２０５では、生活パターンデータテーブル１１４に格納された生活パターン、および行動モデルデータテーブル１１５に格納された行動モデルをＰＣ１０１の表示部１０５に表示する。
【００４１】
図３は、ＰＣ１０１の生活パターン生成プログラム１１１で一人の対象者について行われる処理フローの例を示す図である。図３に示した処理を繰り返すことにより、計測データテーブル１１６に格納されている全ての対象者について処理する。
【００４２】
生活パターン生成プログラム１１１は、計測データテーブル１１６に蓄積された、各対象者について格納されている計測データ群に基づいて、当該対象者の生活パターンを生成する。この際に行われる処理とは計測データの種別によって異なるものであり、図３を用いた説明では位置データ、購買データの２種類のデータが各住民について計測されうる場合について説明するが、それ以外の計測データも計測される場合は、その計測データについても図３の処理フローへ追加すれば良い。例えば住民の睡眠や歩行などの生活行動あるいは電力利用に関わる計測データなどを含んでも良い。
【００４３】
まず、ステップ３０１では、当該対象者について位置データが計測されているか判断し、計測されている場合はステップ３０２に進む。そうでない場合は位置データに関する処理を飛ばし、ステップ３０４に進む。
【００４４】
ステップ３０２、３０３は、当該対象者について位置データが計測されている場合の処理であり、計測データテーブル１１６から当該対象者について格納されている位置計測データを抽出し（ステップ３０２）、さらに位置情報をクラスタリングすることで、当該対象者が頻繁に訪れる複数個の場所を抽出し（ステップ３０３）、当該対象者の生活における計測期間となった各日の過ごし方を、例えば図９（ｃ）に示したように時系列的に表現することで特徴量化する。
【００４５】
また、ステップ３０４では、当該対象者について購買データが計測されているか判断し、計測されている場合はステップ３０５に進む。そうでない場合は購買データに関する処理を飛ばし、ステップ３０７に進む。
【００４６】
ステップ３０５、３０６は、当該対象者について購買データが計測されている場合の処理であり、計測データテーブル１１６から当該対象者について格納されている購買計測データを抽出し（ステップ３０５）、さらに購買情報をクラスタリングすることで、当該対象者の購買に関する情報を抽出し（Ｓ１６）、当該対象者の生活における計測期間となった各日の過ごし方を、例えば図１０（ａ）に示したように時系列的に表現する。これは購買の時間のみに着目した簡易的な処理の例であるが、例えば購買店舗の種類や、利用金額、購入商品などに基づき一日の過ごし方を特徴量化しても良い。
【００４７】
ステップ３０７では、これまでのステップで抽出された複数、または一つの観点からの、当該対象者の生活における各日の過ごし方を特徴量化した結果に基づき、類似した日同士をクラスタリングする。この時クラスタリングに用いる手法は、例えばｋ-ｍｅａｎｓ法を用いれば良い。また類似した日とは、例えば当該対象者が位置データしか計測されていない対象者であれば、二つの日の時間帯毎の位置が多く一致していれば類似しているとみなせば良いし、例えば当該対象者について複数の計測データが算出されている場合は、それぞれの計測データが示す日の過ごし方の特徴量の間の誤差（例えば、二乗誤差）の少なさを、二つの日の類似性と見なしても良い。この処理により、当該対象者の生活において頻繁に現れる日の過ごし方（典型日）が少数個抽出される。例えば会社員であれば「７時に家を出て１９時に帰宅し、昼頃は社食で昼食を購入する日」や「一日中家に居てよる１０時頃近所のコンビニでなにかしら購入する日」といった典型日が算出されても良い。
【００４８】
ステップ３０８では、前記抽出した典型日の出現パターンに関する特徴量を算出する。これは例えばある典型日から典型日に遷移する確率（遷移確率）や、各典型日の各曜日における出現確率を含むことが望ましい。
【００４９】
ステップ３０９では、前記算出した典型日、および典型日の出現パターンに関する特徴量を、生活パターンとして生活パターンデータテーブル１１４に蓄積する。
【００５０】
図４は、生活パターンデータテーブル１１４のフォーマットの例を示す図であり、対象者の識別子を格納するユーザＩＤ４０１と、対象者について算出された典型日の数を蓄積する典型日数４０２と、典型日間の遷移確率（例えば典型日数４０２がＡ、Ｂ、Ｃの３日であれば、遷移元をＡ、Ｂ、Ｃの３つの典型日として遷移元からＡ、Ｂ、Ｃという３つの典型日への遷移確率）を格納する遷移マトリクス４０３とから一つのエントリを構成する。なお、図４に示したデータテーブルのフォーマットは一つの例であり、対象者の典型日の内訳（各計測データの観点からの、各典型日における平均的な日の過ごし方）や、典型日の出現パターンに関する情報が格納できればどのようなフォーマットでも良い。
【００５１】
図５は、ＰＣ１０１の行動モデル生成プログラム１１２で一人の対象者について行われる処理フローの例を示す図である。図５に示した処理を繰り返すことにより、計測データテーブル１１６に格納されている全ての対象者について行われる。
【００５２】
行動モデル生成プログラム１１２は、計測データテーブル１１６に蓄積された、各対象者について格納されている計測データ群に基づいて、当該対象者の行動モデルを生成する。この際に行われる処理とは計測データの種別によって異なるものであり、図５を用いた説明では位置データ、購買データの２種類のデータが各住民について計測されうる場合について説明するが、それ以外の計測データも計測される場合は、その計測データから行動モデルを抽出する処理を図５の処理フローに追加すれば良い。例えば住民の睡眠や歩行などの生活行動あるいは電力利用に関わる計測データなどを含んでも良い。
【００５３】
まず、ステップ５０１では、当該対象者について位置データが計測されているか判断し、計測されている場合はステップ５０２に進む、そうでない場合は位置情報に関する処理を飛ばし、ステップ５０４へ進む。
【００５４】
ステップ５０２、５０３は、当該対象者について位置データが計測されている場合の処理であり、例えば生活パターン生成プログラム１１１により当該対象者について算出された各典型日の時間帯毎における位置情報の期待値（すなわち、最も居そうな場所）を算出し、これを当該対象者の位置行動モデル（対象者の居場所を司る行動モデル）とする。
【００５５】
また、ステップ５０４では、当該対象者について購買データが計測されているか判断し、計測されている場合はステップ５０５に進む、そうでない場合は購買情報に関する処理を飛ばし、ステップ５０７へ進む。
【００５６】
ステップ５０５、５０６は、当該対象者について購買データが計測されている場合の処理であり、例えば生活パターン生成プログラム１１１により当該対象者について算出された各典型日における平均購入金額や、平均購買回数などの、購買に関する基本統計量を算出し、これを当該対象者の購買行動モデル（対象者の購買を司る行動モデル）とする。
【００５７】
ステップ５０７では、前記算出した各行動モデルを行動モデルデータテーブル１１５に蓄積する。計測データが存在しないために生成が可能でなかった行動モデルは、空のフィールドとして行動モデルデータテーブル１１５に格納される。
【００５８】
図６は、行動モデルデータテーブル１１５のフォーマットの例を示す図であり、購買行動モデルに関するデータを１フィールド含む例を示しているが、複数フィールドであっても良く、行動モデル生成プログラム１１２で算出される行動モデルに関する情報は全て格納される。行動モデルデータテーブル１１５は、対象者の識別子を格納するユーザＩＤ６０１と、行動モデルの対象となる典型日のうち一つを示す識別子を格納する典型日ＩＤ６０２と、行動モデルの対象となる時間を格納する時間帯６０３と、位置行動モデルの一部である時間帯６０３における平均位置（例えば最も居そうな場所）を格納する平均位置６０４と、購買行動モデルの一部である時間帯６０３における平均購入金額を格納する購入金額６０５とから一つのエントリを構成する。
【００５９】
また、例えば購買データが計測されていない対象者がユーザＩＤ６０１の１００３として図示されているが、その場合は購買行動モデルが構築されないため、購入金額６０５のこの対象者のフィールドは空にされ、行動モデルが欠損する。次に説明する行動モデル補完プログラム１１３により、この対象者の生活パターンが購買行動モデルを持つ他の対象者の生活パターンと類似している場合は、行動モデル補完プログラム１１３により購入金額６０５のこの対象者のフィールドが埋められる。
【００６０】
図７は、ＰＣ１０１の行動モデル補完プログラム１１３で一人の対象者について行われる処理フローの例を示す図である。図７に示した処理を繰り返すことにより、計測データテーブル１１６に格納されている全ての対象者について行われる。
【００６１】
まず、ステップ７０１では、当該一人の対象者について算出された生活パターン、行動モデルを記録装置１１０の生活パターンデータテーブル１１４、行動モデルデータテーブル１１５から取得する。この時、欠損している行動モデルが存在しなければ、処理を終了しても良い。
【００６２】
次に、ステップ７０２では、当該一人の対象者が欠損している行動モデルを保有する全ての対象者の生活パターンと行動モデルを生活パターンデータテーブル１１４および行動モデルデータテーブル１１５から取得し、各対象者との生活パターンの類似性を評価する。この類似性の評価には、例えば典型日の遷移グラフがグラフ同型である場合に類似と見なしても良いし、例えば遷移マトリックスの各項目の二乗誤差を積算したものでも良い。このようにして、各対象者との類似性を評価する。
【００６３】
ステップ７０３では、当該対象者が欠損している行動モデルを、前記算出した類似性に基づき、各対象者の持つ行動モデルを用いて補完する。この補完は例えば最も類似している対象者の行動モデルをそのまま採用しても良いし、最も類似した任意の複数の対象者の行動モデルを例えば加重平均して採用しても良い。
【００６４】
ステップ７０４では、前記補完した行動モデルを行動モデルデータテーブル１１５に蓄積する。以上のステップにより、生活パターンが類似した他の対象者を用いて、計測できていない計測データに関しても行動モデルを構築することができる。
【００６５】
なお、補完後に行動モデルデータテーブル１１５に蓄積された行動モデルが補完されたものであることを記録するために、各行動モデルのフィールドに補完である旨を記録するためのフラグを付加しても良い。これにより、例えば生活パターンの類似性の評価において、補完された行動モデル間の比較は過小評価するなどの処理を加えることで、より類似性の信頼性を上げることができる。
【００６６】
また、以上の説明では計測データのみを用いて生活パターンの類似性を評価する例を示したが、図示しないデータテーブルに格納された各対象者のデモグラフィー情報（性別、年齢など）も類似性の評価に加えて、これらの類似性も総合的な生活の類似性評価に含めても良い。逆に、デモグラフィー情報が欠損している対象者についても、行動モデルの補完と同じように、類似した対象者のデモグラフィー情報を採用することで、補完しても良い。
【００６７】
図８は、ＰＣ１０１の表示部１０５に表示される住民データ表示画面８０１の画面イメージである。ＰＣ１０１が住民データ表示画面８０１を表示させるのは、入力装置１０６を介した利用者からの表示要求を受け付けたことを起因としても良いし、行動モデル補完プログラム１１３の実行終了を起因としても良い。なお、ＰＣ１０１で稼働するアプリケーションとしては、単独で稼働するアプリケーションが直接住民データ表示画面８０１を表示しても良いし、ＰＣ１０１をクライアント計算機として、図示しないサーバ計算機で生活パターン生成プログラム１１１、行動モデル生成プログラム１１２、行動モデル補完プログラム１１３を実行し、ＰＣ１０１のブラウザで表示しても良い。
【００６８】
住民データ表示画面８０１は、補完ざれた住民データに関する情報を統合して利用者に提示する画面の一例である。これは、行動モデルデータテーブル１１５に蓄積された一人の住民に関する情報を利用者に提示するための画面であり、デモグラフィー情報を表示するためのデモグラフィー表示領域８０２、購買行動モデルを表示するための購買行動モデル表示領域８０３、位置行動モデルを表示するための位置行動モデル表示領域８０４から構成される。住民データ表示画面８０１に表示される種々のデータは、当該住民から実際に計測されたデータに直接的に基づく情報と、行動モデル補完プログラム１１３により推定された情報を区別して表示する。例えば、デモグラフィー表示領域８０２では年齢は取得されている情報であるため実線で表され、性別は推定されているものであるため破線で表されている。
【００６９】
購買行動モデル表示領域８０３は当該住民に関する行動モデルを表示するための領域であり、例えば当該住民に関して算出された生活パターンを表す遷移図と、各典型日において算出された購買行動モデルの各パラメータを図８のように表示する。図８に示す例では、購買行動モデルが他の住民データより補完されたものであるため破線で推定された行動モデルである旨が表されている。
【００７０】
また位置行動モデル表示領域８０４は同様に、当該住民に関する位置行動モデルを表示するための領域であり、例えば当該住民に関して算出された生活パターンを表す遷移図と、各典型日における位置行動モデルとしての各時間帯毎に色等を変えた最も居そうな位置分布を図示のように表示する。図示された例では、位置行動モデルが当該住民本人のため、実線で囲われている。
【００７１】
以上のような画面を表示することで、利用者に対して住民データベースの内容を、実測データに基づく行動モデルと補完された推定行動モデルを区別して通知することができ、利用者が迅速に収集した住民データを理解する事ができる。
【００７２】
また図示しないコントロールにより、利用者が行動モデルを削除したり、更新したりする手段を用意しても良い。その場合は削除・更新内容は行動モデルテーブル１１５に反映される。
【００７３】
以上で説明したように、行動データをすべては計測できず、行動モデルを構築できない住民がいても、他の住民の行動モデルで補完できる。特に、他の住民と共通の行動データが計測されていない場合でも、各住民の計測された行動データを生活パターンへ抽象化し、生活パターンの類似性を判定することにより、補完元にできる住民を特定して行動モデルを補完できる。
【符号の説明】
【００７４】
１０１  ＰＣ
１０２  プロセッサ
１０３  メモリ
１０４  Ｉ／Ｆ
１０５  表示装置
１０６  入力装置
１１０  記録装置
１１１  生活パターン生成プログラム
１１２  行動モデル生成プログラム
１１３  行動モデル補完プログラム
１１４  生活パターンデータテーブル
１１５  行動モデルデータテーブル
１１６  計測データテーブル
【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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【国際調査報告】
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