(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の識別情報と紐づいた携帯端末の時刻毎の位置情報から、公共交通機関の路線位置に対応する情報を除外する第１の除外部と、
除外された携帯端末の時刻毎の位置情報から、前記携帯端末の時刻毎の移動速度を算出する算出部と、
前記時刻毎に算出された前記携帯端末の移動速度が第１の値以下のとき、地域名と地域の特徴情報とが紐づいたデータのリストから、自家用車を用いないと苦になる地域の特徴情報を含むデータを除外する第２の除外部と、
残った地域の特徴情報と紐づいた地域名を出力する出力部と
を有することを特徴とする居住地域選択装置。
【請求項２】
前記第２の除外部は、前記時刻毎に算出された前記携帯端末の移動速度が前記第１の値よりも小さい第２の値以下のとき、徒歩移動が苦になる地域の特徴情報を含むデータを除外することを特徴とする請求項１に記載の居住地域選択装置。
【請求項３】
前記第２の除外部は、前記時刻毎に算出された前記携帯端末の移動速度が前記第１の値以下でありかつ前記第２の値よりも大きいとき、自転車を用いるのに不便な地域の特徴情報を含むデータを除外することを特徴とする請求項１または２に記載の居住地域選択装置。
【請求項４】
前記第２の除外部は、夜間において前記時刻毎に算出された前記携帯端末の移動速度が前記第１の値より大きい時間帯があるとき、夜間の徒歩又は自転車利用が危険な地域の特徴情報を含むデータを除外することを特徴とする請求項１〜３の何れか１つに記載の居住地域選択装置。
【請求項５】
前記第２の除外部は、前記時刻毎に算出された前記携帯端末の移動速度が前記第２の値以下であり、かつゼロを含んで連なる位置情報の区間が存在する場合に、ペット保有者に不向きな地域の特徴情報を含むデータを除外することを特徴とする請求項２または３に記載の居住地域選択装置。
【請求項６】
前記第２の除外部は、前記位置情報の区間で前記移動速度がゼロである位置に交差点以外の位置が含まれる場合、前記位置情報の区間が所定の距離以内でない場合、かつ前記位置情報の区間で前記移動速度がゼロとなる回数が第３の値以上である場合に、ペット保有者に不向きな地域の特徴情報を含むデータを除外することを特徴とする請求項５に記載の居住地域選択装置。
【請求項７】
コンピュータに、
利用者の識別情報と紐づいた携帯端末の時刻毎の位置情報から、公共交通機関の路線位置に対応する情報を除外させ、
除外された携帯端末の時刻毎の位置情報から、前記携帯端末の時刻毎の移動速度を算出させ、
前記時刻毎に算出された前記携帯端末の移動速度が第１の値以下のとき、地域名と地域の特徴情報とが紐づいたデータのリストから、自家用車を用いないと苦になる地域の特徴情報を含むデータを除外させ、
残った地域の特徴情報と紐づいた地域名を出力させる
処理を実行させることを特徴とする居住地域選択プログラム。
【請求項８】
コンピュータが、
利用者の識別情報と紐づいた携帯端末の時刻毎の位置情報から、公共交通機関の路線位置に対応する情報を除外し、
除外された携帯端末の時刻毎の位置情報から、前記携帯端末の時刻毎の移動速度を算出し、
前記時刻毎に算出された前記携帯端末の移動速度が第１の値以下のとき、地域名と地域の特徴情報とが紐づいたデータのリストから、自家用車を用いないと苦になる地域の特徴情報を含むデータを除外し、
残った地域の特徴情報と紐づいた地域名を出力する
処理を実行することを特徴とする居住地域選択方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、居住地域選択装置、居住地域選択プログラム及び居住地域選択方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
街（都市）にはそれぞれ特徴がある。居住する地域を選択するにあたり、選択者は、自身の生活スタイルに合った地域を選択したいと考えるとともに、生活スタイルに合わない地域を選択したくないと考える。家族人数が複数の場合、各人が希望する生活スタイルを満たすことよりも、すべての人が希望しない生活スタイルを避けることの優先度が高い。
【０００３】
核家族化、高齢化社会を迎え、自家用車を用いない生活スタイルの人が増加傾向にある。そのような人にとって、自家用車を保有していないと不便な地域、例えば高低差が大きい地域や、駅から遠い地域は、生活スタイルに適さない居住地域である可能性が高い。
【０００４】
ところで、例えば、システムにアクセスし、アンケートに回答することで、回答者のライフスタイルを反映した不動産情報を検索する技術がある。また、ユーザ位置データに所定の処理を行い、ユーザ活動のタイプを識別するための特徴ベクトルを抽出し、それに基づきユーザの活動のタイプを認識する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２６８３８５号公報
【特許文献２】特開２０１２−１９８８７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の技術では、次に説明するように、ユーザ入力なしに生活スタイルに合う地域を選択できない場合がある。
【０００７】
例えば、アンケートを利用する技術の場合、システムにアクセスさせ、さらに、アンケートなどに回答させねばならないので、地域の選択に手間がかかってしまう。また、ユーザ活動のタイプを認識する技術の場合、ユーザの行動特徴を認識するに留まり、それを地域の選択に活かす術はない。それ故、ユーザの生活スタイルに適さない地域が選択されてしまう場合がある。
【０００８】
１つの側面では、本発明は、ユーザ入力なしに生活スタイルに合う地域を選択させることができる居住地域選択装置、居住地域選択プログラム及び居住地域選択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】
【０００９】
一態様の居住地域選択装置は、第１の除外部と、算出部と、第２の除外部と、出力部とを有する。第１の除外部は、利用者の識別情報と紐づいた携帯端末の時刻毎の位置情報から、公共交通機関の路線位置に対応する情報を除外する。算出部は、除外された携帯端末の時刻毎の位置情報から、前記携帯端末の時刻毎の移動速度を算出する。第２の除外部は、前記時刻毎に算出された前記携帯端末の移動速度が第１の値以下のとき、地域名と地域の特徴情報とが紐づいたデータのリストから、自家用車を用いないと苦になる地域の特徴情報を含むデータを除外する。出力部は、残った地域の特徴情報と紐づいた地域名を出力する。
【発明の効果】
【００１０】
ユーザ入力なしに生活スタイルに合う地域を選択させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施例に係る居住地域選択装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、地図情報の一例を示す図である。
【図３】図３は、地域情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、収集データの一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例に係る居住地域選択処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施例に係る都市選択ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、実施例に係る収集データの解析処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施例に係る地域選択ルーチン１の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施例に係る地域選択ルーチン２の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施例に係る居住地域選択プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照して本願に係る居住地域選択装置、居住地域選択プログラム及び居住地域選択方法について説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例】
【００１３】
図１は、実施例に係る居住地域選択装置の機能構成を示す機能ブロック図である。図１に示す居住地域選択装置１００は、例えば、所定の時間間隔毎に位置情報をセンシングする携帯端末から収集されるデータのうち、自家用車を用いないと苦になる地域の特徴情報を含むデータを除外し、残った地域の中から選択された地域の地域名を出力する居住地域の選択支援サービスを提供するものである。なお、以下では、携帯端末から収集される時刻毎の位置情報のデータのことを「収集データ」と記載する場合がある。
【００１４】
ここで、以下では、居住地域選択装置１００が出力する地域の粒度の一例として、居住地域選択装置１００が「町」の単位で出力を行う場合を例示するが、任意の粒度、例えば都道府県、市町村、地番の一部などの出力を行うことができる。
【００１５】
また、以下では、一例として、居住地域選択装置１００が携帯端末として実装される場合を想定する。すなわち、本実施例では、上記の位置情報をセンシングする処理と、上記の収集データを用いて地域を出力する処理との実行主体が同一である場合を例示するが、居住地域選択装置１００の実装例はこれに限定されない。例えば、上記２つの処理の実行主体を別々にし、居住地域選択装置１００が１又は複数の携帯端末から収集した収集データを用いて地域を出力する処理に絞って実行するようにしてもかまわない。
【００１６】
居住地域選択装置１００の一実装例として、携帯端末全般を採用できる。例えば、居住地域選択装置１００には、スマートフォンを始め、携帯電話機やＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）などの移動体通信端末の他、タブレット端末やノート型のパーソナルコンピュータ等を採用することもできる。なお、位置情報のセンシングが他の装置で実行される場合、居住地域選択装置１００には、据置き型の情報処理装置を採用できる。例えば、複数の携帯端末からの収集データを処理する場合には、サーバ装置、１つ以上のシステムボードを含む物理マシンもしくは物理マシン群として実装することもできる。
【００１７】
図１に示すように、居住地域選択装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、居住地域選択装置１００は、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイスなどの機能部を有することとしてもかまわない。
【００１８】
通信部１１０は、他の装置との間で通信を行う機能部である。一実装例として、通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現することができる。例えば、通信部１１０は、ネットワークＮを介して、地図情報を提供する情報処理装置や地域情報を提供する情報処理装置と有線または無線で接続され、それらの情報処理装置との間で情報の通信を司る。この他、通信部１１０は、例えば、ネットワークＮを介して、上記の収集データが格納された情報処理装置との間で情報の通信を行ってもよい。
【００１９】
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実装される。例えば、記憶部１２０は、図１に示すように、地域情報記憶部１２２と、地図情報記憶部１２１と、収集データ記憶部１２３とを有する。なお、図示は省略するが、記憶部１２０には、制御部１３０が実行する処理に用いられる情報も記憶される。
【００２０】
地図情報記憶部１２１は、地図情報を記憶する。
【００２１】
一実施形態として、地図情報記憶部１２１には、任意の範囲にわたる地図情報を記憶させることができる。例えば、上記の居住地域の選択支援サービスの提供者が地方自治体である場合には、その地方自治体が管轄する都道府県または市町村の範囲のデジタル地図を地図情報の範疇とすることができる。以下では、上記の居住地域の選択支援サービスを提供する提供者のことを「サービス提供者」と記載する場合がある。また、地図情報記憶部１２１には、デジタル地図を任意の縮尺で記憶させることができる。このとき、地図情報記憶部１２１は、異なる複数の縮尺で地図情報を記憶することができるのも言うまでもない。なお、ここでは、居住地域選択装置１００が地図情報を記憶する場合を例示したが、必ずしも居住地域選択装置１００が地図情報を記憶せずともかまわない。例えば、外部装置によりサービスとして地図情報が提供される場合、それを利用することもできる。
【００２２】
図２は、地図情報の一例を示す図である。図２には、一例として、サービス提供者が上記の居住地域の選択支援サービスを提供する範囲のうちＸ市の地図を抜粋して示されている。図２に示す地図情報には、Ａ町、Ｂ町、Ｃ町、Ｄ町、Ｅ町、Ｆ町及びＧ町の７つの地域が含まれる。このＸ市には、公共交通機関として鉄道がＸ市の東から西に横断していることがわかる。さらに、Ｘ市の中央部には、Ｙ駅が設けられており、Ｙ駅には、商業施設も設けられている。なお、図２の例では、説明の便宜上、道路の表示を省略したが、地図情報に道路の表示が含まれていてもかまわない。
【００２３】
地域情報記憶部１２２は、地域情報を記憶する。
【００２４】
一実施形態として、上記の地域情報には、地域名と地域の特徴情報とが対応付けられたデータのリストを採用できる。図３は、地域情報の一例を示す図である。図３に示す地域情報には、地域の一例として、図２に示したＸ市の７つの町が含まれる。さらに、図３に示す地域情報には、地域の特徴情報の一例として、「街灯間隔」、「防犯カメラの設置密度」、「最大勾配」、「町から駅までの距離」、「駐輪場の空き」、「自転車レーンの設置率」、「ペット同伴可の避難所」などの項目が採用されている。
【００２５】
ここで、図３で言う「街灯間隔」とは、地域における街灯と街灯の間隔を指し、例えば、街灯間の距離がメートルによって表される。また、「防犯カメラの設置密度」とは、防犯カメラが設置される密度を指し、例えば、密度が１０００ｍ２あたりの防犯カメラの台数として表される。
【００２６】
また、「最大勾配」とは、地域における道路等の勾配のうち最大の勾配を指し、例えば、水平面をゼロ度としたときの斜面の角度によって表される。図２に示した例で言えば、Ｘ市の地図には、等高線Ｈ１０から等高線Ｈ１５までの高さを含んで形成された土地であることがわかる。ここで、図２で示された等高線に付した符号の大小関係は、Ｈ１０＜Ｈ１１＜Ｈ１２＜Ｈ１３＜Ｈ１４＜Ｈ１５であることとする。例えば、Ｄ町、Ｅ町、Ｆ町及びＧ町の場合、等高線Ｈ１０及び等高線Ｈ１１が含まれる。このため、Ｄ町、Ｅ町、Ｆ町及びＧ町の各町の最大勾配は、等高線Ｈ１０の一段階下の等高線Ｈ０９（不図示）と等高線Ｈ１１との標高差で定まる勾配よりも大きく、等高線Ｈ１０の一段階下の等高線Ｈ０９と等高線Ｈ１２との標高差で定まる勾配よりも小さい範囲に収まることがわかる。また、Ａ町及びＢ町の場合、等高線Ｈ１２〜等高線Ｈ１４が含まれる。このため、Ａ町及びＢ町の最大勾配は、等高線Ｈ１１と等高線Ｈ１４との標高差で定まる勾配よりも大きく、等高線Ｈ１１と等高線Ｈ１５との標高差で定まる勾配よりも小さい範囲に収まることがわかる。また、Ｃ町の場合、等高線Ｈ１２〜等高線Ｈ１５が含まれる。このため、Ｃ町の最大勾配は、等高線Ｈ１１と等高線Ｈ１５との標高差で定まる勾配よりも大きく、等高線Ｈ１１と等高線Ｈ１５の一段階上の等高線Ｈ１６（不図示）との標高差で定まる勾配よりも小さい範囲に収まることがわかる。つまり、各町に当該町の最下部及び最上部の間で標高差を求めてそこから最大勾配を求める場合、図３に示すように、Ｃ町の最大勾配が最も大きく、次いで、Ａ町及びＢ町の最大勾配はＣ町の最大勾配よりも小さくなり、その次に、Ｄ町〜Ｇ町の最大勾配は、Ａ町〜Ｃ町までの最大勾配よりも小さいものとなる。
【００２７】
また、「町から駅までの距離」とは、町の中心から駅までの距離を指し、例えば、町の最北端、最南端、最東端、最西端の４点のうちいずれか３点を通る円の中心が町の中心として定められる。かかる距離の単位には、一例として「ｋｍ」が用いられる。一例として、図２に示されたＸ市内の町のうちＥ町を例にとって「町から駅までの距離」の算出方法について説明する。ここで、Ｅ町の最北端Ｐ１１と、Ｅ町の最東端Ｐ１２と、Ｅ町の最西端Ｐ１３との３点を通る円の中心がＥ町の中心として設定される。そして、Ｘ市には、公共交通機関がＹ駅Ｐ２０の１つしかないので、Ｅ町の中心Ｐ１０から最寄りの駅であるＹ駅Ｐ２０までの距離Ｄ１０が「町から駅までの距離（ｋｍ）」として設定される。なお、なお、Ｅ町以外のＡ〜Ｄ町、Ｆ町及びＧ町についても、上記のＥ町と同様に、「町から駅までの距離（ｋｍ）」を設定することができる。
【００２８】
また、「駐輪場の空き」とは、地域における駐輪場の空き状況を指し、例えば、駐輪場の空きの有無によって表される。なお、ここでは、駐輪場の空きを有無で表す場合を例示したが、駐輪場の空きがあるスペースの数によって表すこととしてもかまわない。また、「自転車レーンの設置率」とは、地域に敷設された車道に自転車レーンが併設された割合を指し、例えば、百分率で表される。なお、ここでは、設置率を例示したが、自転車レーンの総距離を用いることとしてもかまわない。また、「ペット同伴可の避難所」とは、ペットを同伴して避難することができる避難所に関する情報を指し、例えば、ペット同伴可の避難所が有無によって表される。
【００２９】
このように、上記の地域の特徴情報のうち、「最大勾配」及び「町から駅までの距離」は、上記の地図情報から算出することにより設定することができる。また、「最大勾配」及び「町から駅までの距離」以外の特徴情報については、市または町の都市計画の策定時、あるいは都市計画の実行時に用いられた電子データから抽出することができる。
【００３０】
図３には、Ｘ市内のＡ町からＧ町の７つの地域に関する特徴情報が例示されている。図３に示す「街灯間隔」の場合、Ｂ町、次いで、Ｃ町、Ｅ町、Ｆ町が同順で並び、その後に、Ａ町、Ｄ町、Ｇ町の順に街灯間隔が長いことをコンピュータに識別させることができるスキームとなっている。このような街灯間隔の長短から、地域が歩行や自転車などでの移動に向いている一面を持つか、あるいは向いていない一面を持つかをコンピュータに識別させることができる。さらに、同様にして、「防犯カメラの設置密度」、「最大勾配」、「町から駅までの距離」などの項目によっても、地域が歩行や自転車などでの移動に向いている一面を持つか、あるいは向いていない一面を持つかをコンピュータに識別させることができる。
【００３１】
また、図３に示す「駐輪場の空き」の場合、Ｅ町以外の地域には、駐輪場の空きがあることを意味する。かかる駐輪場の空きから、地域が自転車の利用に向いている一面を持つか、あるいは向いていない一面を持つかをコンピュータに識別させることができる。さらに、同様にして、「自転車レーンの設置率」などの項目によっても、地域が自転車の利用に向いている一面を持つか、あるいは向いていない一面を持つかをコンピュータに識別させることができる。
【００３２】
また、図３に示す「ペット同伴可の避難所」の場合、Ａ町、Ｆ町、Ｇ町にペットを同伴して避難することができる避難所があることを意味する。かかるペット同伴可の避難所から、地域がペットとの生活に向いている一面を持つか、あるいは向いていない一面を持つかをコンピュータに識別させることができる。
【００３３】
なお、地域の特徴情報は、上記の例に限らず、例えば、「町からバス停までの距離（ｍ）」、「町から商業施設までの距離（ｍ）」、「町から駅までの高低差（ｍ）」など種々の情報が含まれることとしてもかまわない。
【００３４】
収集データ記憶部１２３は、上記の収集データを記憶する。
【００３５】
一実施形態として、収集データには、少なくとも位置の時間変化が含まれたデータを採用できる。図４は、収集データの一例を示す図である。図４には、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）受信機により緯度及び経度が１０秒ごとにセンシングされる場合が例示されている。図４に示すように、収集データには、「時刻」、「緯度」、「経度」、「距離」や「速度」などの項目が対応付けられたデータを採用できる。このうち、「距離」とは、緯度及び経度などの位置がセンシングされるサンプリング間隔における移動距離を指し、例えば、距離が「ｍ」によって表される。また、「速度」とは、上記のサンプリング間隔における移動速度を指し、例えば、速度が「ｋｍ／ｈ」によって表される。なお、収集データが収集された段階では、ＧＰＳ受信機等によりセンシングされた時刻、緯度及び経度の項目だけにその測定値が記憶されており、後述の算出部１３２により処理が実行されるまでは距離及び速度の項目はブランクの状態で記憶される。また、図４の例では、ＧＰＳ受信機等によりセンシングされるサンプリング周期が１０秒である場合を例示したが、任意のサンプリング周期で位置情報のセンシングが実行できるのは言うまでもない。
【００３６】
図１の説明に戻って、制御部１３０は、各種のプログラムや制御データを格納する内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行するものである。
【００３７】
一実施形態として、制御部１３０は、中央処理装置、いわゆるＣＰＵ（Central  Processing  Unit）として実装される。なお、制御部１３０は、必ずしも中央処理装置として実装されずともよく、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）として実装されることとしてもよい。また、制御部１３０は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。
【００３８】
制御部１３０は、各種のプログラムを実行することによって下記の処理部を仮想的に実現する。例えば、制御部１３０は、第１の除外部１３１と、算出部１３２と、第２の除外部１３３と、出力部１３４とを有する。なお、制御部１３０の機能的構成は、図１に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の機能的構成を有することとしてもかまわない。
【００３９】
第１の除外部１３１は、利用者の識別情報と紐づいた携帯端末の時刻毎の位置情報から、公共交通機関の路線位置に対応する情報を除外する処理部である。
【００４０】
一実施形態として、第１の除外部１３１は、図示しないユーザインタフェース、例えば物理キーやタッチパネル等の入力デバイスを介して、居住地域の選択要求を受け付けた場合に処理を起動する。例えば、第１の除外部１３１は、収集データ記憶部１２３に記憶された収集データを読み出す。その上で、第１の除外部１３１は、地図情報記憶部１２１に記憶された地図情報を用いて、収集データに含まれるレコードのうち、公共交通機関の路線位置に対応するレコードを除外する。例えば、図２に示した例の場合、Ｙ駅Ｐ２０やＹ駅Ｐ２０から連なる線路上に対応する位置を含むレコードが図３に示した収集データから除外される。これは、居住地域選択装置１００のユーザが自家用車を所有しているかどうかを判別するにあたって、電車、バスなどの公共交通機関を通じた移動が含まれた状態で判別が実行されるのを抑制するためである。
【００４１】
算出部１３２は、携帯端末の時刻毎の位置情報から、携帯端末の時刻毎の移動速度を算出する処理部である。
【００４２】
一実施形態として、算出部１３２は、収集データに含まれるレコードのうち隣接する前後のレコードの間の緯度及び経度の座標を用いて距離を求める。このとき、算出部１３２は、第１の除外部１３１により除外されたレコード、さらには、当該除外されたレコードに隣接するレコードについては処理対象から除外する。その上で、算出部１３２は、前後のレコード間の距離を、位置情報がセンシングされるサンプリング間隔、例えば図４の例では１０秒で除算する。これによって、算出部１３２は、隣接のレコード間ごとに移動速度を算出する。
【００４３】
第２の除外部１３３は、時刻毎に算出された携帯端末の移動速度が第１の値以下のとき、地域名と地域の特徴情報とが紐づいたデータのリストから、自家用車を用いないと苦になる地域の特徴情報を含むデータを除外する処理部である。
【００４４】
一実施形態として、第２の除外部１３３は、隣接のレコード間ごとに算出された居住地域選択装置１００の移動速度が第１の値以下である場合、地域名と地域の特徴情報とが紐づいたデータのリストから、自家用車を用いないと苦になる地域の特徴情報を含むデータを除外する。ここで、上記の第１の値の一例としては、移動速度１５ｋｍ／ｈを採用することができる。これは、あくまで一例であり、徒歩や自転車などの自動車以外の移動であることが判別することができる速度であればよく、上記の例に拘束されない。例えば、第１の値は、１８ｋｍ／ｈや２０ｋｍ／ｈなどであってもよく、任意の小数点を含む閾値を採用することもできる。以下では、一例として、第１の値が１５ｋｍ／ｈであることとして説明を行う。
【００４５】
出力部１３４は、残った地域の特徴情報と紐づいた地域名を出力する処理部である。
【００４６】
一実施形態として、出力部１３４は、居住地域選択装置１００が有する出力デバイス、例えば表示デバイス、音声出力デバイス、印字デバイスやリムーバブルメディアなどに対し、第２の除外部１３３による処理の結果として得られた地域を出力させる。この他、出力部１３４は、地域を入力としてその地域の不動産物件を探索するアプリケーションプログラムなどのように、任意のソフトウェアを出力先とすることもできる。
【００４７】
［居住地域選択処理の流れ］
次に、居住地域選択装置１００が実行する居住地域選択処理を図５〜１０を用いて説明する。図５は、実施例に係る居住地域選択処理の一例を示すフローチャートである。
【００４８】
図５に示すように、居住地域選択装置１００は、１０秒間隔で、時刻と位置情報等の収集データを２週間にわたって収集する（ステップＳ１０）。ここで、収集データを収集する期間は、居住地域選択装置１００の利用者が行動する収集データを収集するのに十分な期間であれば２週間に限らず、例えば１週間や１ヶ月間などであってもよい。なお、ステップＳ１０において収集された収集データは、例えば、収集データ記憶部１２３に記憶される。例えば、第１の除外部１３１は、ステップＳ１０においてＧＰＳ等の衛星測位システムを用いて収集された収集データを収集データ記憶部１２３に格納してもよい。
【００４９】
そして、居住地域選択装置１００は、変数ｉを０に設定し（ステップＳ２０）、後述する都市選択ルーチンを行う（ステップＳ３０）。なお、都市選択ルーチンにおいては、自宅付近以外の行動に基づいて地域、本例では「町」の抽出を行う母集団である都市、例えば町よりも大きい「市」や「区」、あるいは「都道府県」などの選択を行うが、都市選択ルーチンの詳細については後述する。
【００５０】
また、居住地域選択装置１００は、収集データを用いて収集データの解析処理を行う（ステップＳ４０）。なお、収集データの解析処理においては、自宅位置の特定や移動速度の計算等を行うが、収集データの解析処理の詳細については後述する。
【００５１】
その後、居住地域選択装置１００は、収集データの解析処理により解析されたデータを用いて、地域選択ルーチン１（ステップＳ５０）及び地域選択ルーチン２（ステップＳ６０）を行う。なお、地域選択ルーチン１においては、移動手段に基づく地域の除外を行い、地域選択ルーチン２においては、ペットの有無に基づく地域の除外を行うが、地域選択ルーチン１及び地域選択ルーチン２の詳細については後述する。
【００５２】
そして、居住地域選択装置１００は、地域選択ルーチン１と地域選択ルーチン２との両方において残った地域を抽出する（ステップＳ７０）。
【００５３】
その後、居住地域選択装置１００は、ステップＳ７０で残った地域がなく、地域が抽出できなかった場合（ステップＳ８０：Ｎｏ）、地域を抽出する母集団を広げるべく変数ｉに所定値、例えば３ｋｍを加算することにより探索範囲を拡大し（ステップＳ８５）、ステップＳ３０〜Ｓ８０を繰り返し実行する。一方、居住地域選択装置１００は、ステップＳ７０で地域が抽出できた場合（ステップＳ８０：Ｙｅｓ）、抽出された地域を居住地域の候補として出力し（ステップＳ９０）、処理を終了する。
【００５４】
［都市選択ルーチンの流れ］
次に、図６を用いてステップＳ３０において実行される都市選択ルーチンの流れを説明する。図６は、実施例に係る都市選択ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【００５５】
図６に示すように、居住地域選択装置１００は、収集データに含まれるレコードのうち自宅を中心に所定の範囲、例えば３ｋｍ圏内に含まれるレコードを削除する（ステップＳ３０１）。例えば、第２の除外部１３３は、収集データから自宅を中心に３ｋｍ圏内のデータを削除する。図４に示す収集データの場合、例えば、Ｔ１０，Ｔ１１，Ｔ１７，Ｔ１８等に含まれるレコードが削除の対象となる。なお、自宅を中心にデータを削除する範囲は、自宅を中心とする生活圏であれば３ｋｍに限らず、例えば、１．５ｋｍや５ｋｍなどであってもよい。また、自宅の所在地は、一例として、夜間、例えば午前０時から午前４時などの時間帯の平均緯度及び平均経度を求めることにより、特定することができる。
【００５６】
そして、居住地域選択装置１００は、地図情報を読み出し（ステップＳ３０２）、公共交通機関の路線位置、例えば線路上やバス路線上のレコードを除外する（ステップＳ３０３）。例えば、居住地域選択装置１００は、ステップＳ３０１による除外の結果として得られた収集データのうち、地図情報記憶部１２１に記憶された地図情報から特定される公共交通機関の路線に対応するレコードをさらに除外することにより、線路上やバス路線上のレコードを削除する。例えば、図４に示す収集データの場合、例えば、Ｔ１２，Ｔ１６等に含まれるデータが削除の対象となる。
【００５７】
その後、居住地域選択装置１００は、ステップＳ３０３までの処理で残った残データの平均緯度（＝Σ緯度／データ数）を求める（ステップＳ３０４）。すなわち、残データの緯度の合計を当該データの個数で除することにより、平均緯度を求める。図４に示す収集データの場合、例えば、Ｔ１３〜Ｔ１５に含まれるデータの平均緯度を求める。また、居住地域選択装置１００は、ステップＳ３０３までの処理で残った残データの平均経度（＝Σ経度／データ数）を求める（ステップＳ３０５）。すなわち、残ったデータの緯度の合計を当該データの個数で除することにより、平均経度を求める。図４に示す収集データの場合、例えば、Ｔ１３〜Ｔ１５に含まれるデータの平均経度を求める。
【００５８】
その後、居住地域選択装置１００は、平均緯度および平均経度で定まる座標位置を中心に半径３＋ｉｋｍ以内の都市（地域）を抽出し（ステップＳ３０６）、処理を終了する。このように、自宅や公共交通機関が除かれた位置情報の軌跡から平均の位置を求めることにより、居住地域選択装置１００の利用者の職場等のロケーションが特定され、そこから所定の範囲の都市が地域の抽出対象とする母集団として抽出されることになる。
【００５９】
［収集データの解析処理の流れ］
ここで、図７を用いてステップＳ４０において実行される収集データの解析処理の流れを説明する。図７は、実施例に係る行動情報解析の一例を示すフローチャートである。
【００６０】
図７に示すように、算出部１３２は、夜間滞在位置から自宅位置を特定する（ステップＳ４０１）。図４に示す収集データの場合、例えば、Ｔ１０及びＴ１８における位置が夜間滞在位置に対応する。また、自宅位置の特定については、例えば、夜間滞在位置の平均を自宅位置としてもよい。
【００６１】
そして、算出部１３２は、ステップＳ１０で収集した収集データを用いて、時刻と移動距離から移動速度を計算する（ステップＳ４０２）。その後、第１の除外部１３１は、自宅を中心に所定の距離、例えば１．５ｋｍ圏内の移動速度を抽出する（ステップＳ４０３）。図４に示す収集データの場合、例えば、Ｔ１１とＴ１２の一番上の行、及びＴ１７とＴ１６の一番下の行が、自宅を中心に１．５ｋｍ圏内の移動速度に対応する。なお、自宅を中心に移動速度を抽出する範囲は、自宅を中心とする生活圏であれば１．５ｋｍに限らず、例えば、１ｋｍや２ｋｍなどであってもよい。
【００６２】
そして、第１の除外部１３１は、地図情報記憶部１２１に記憶された地図情報を読み出す（ステップＳ４０４）。その上で、第１の除外部１３１は、ステップＳ４０３の結果、自宅から所定の距離以内の位置で算出された移動速度のうち、線路上やバス路線（つまり、公共交通機関の路線位置）上の移動速度を除外する（ステップＳ４０５）。例えば、図４に示す収集データの場合、抽出された自宅を中心に１．５ｋｍ圏内の移動速度から、例えば、Ｔ１２の一番上の行及びＴ１６の一番下の行が、線路上やバス路線上の移動速度であるとして除外される。これにより、図４に示す収集データの場合、例えば、Ｔ１１及びＴ１７におけるデータが、地域選択ルーチン１及び地域選択ルーチン２において対象とするデータに対応する。
【００６３】
なお、本実施例においては、ステップＳ４０２で時刻と移動距離から移動速度を計算した後、ステップＳ４０５で線路上やバス路線上の移動速度を除外するが、線路上やバス路線上のデータを除外した後、時刻と移動距離から移動速度を計算してもよい。例えば、算出部１３２は、自宅を中心に１．５ｋｍ圏内のデータを抽出した後、抽出したデータのうち線路上やバス路線上のデータを除外し、線路上やバス路線上のデータが除外されたデータ中の時刻と移動距離から移動速度を計算してもよい。
【００６４】
［地域選択ルーチン１の流れ］
次に、図８を用いてステップＳ５０において実行される地域選択ルーチン１の流れを説明する。図８は、実施例に係る地域選択ルーチン１の一例を示すフローチャートである。なお、本実施例の地域選択ルーチン１は、ステップＳ３０の都市選択ルーチンにより抽出された都市、例えば「市」や「区」などを対象に行われる。
【００６５】
図８に示すように、第２の除外部１３３は、移動速度が常時１５ｋｍ／ｈ以下であるかを判定する（ステップＳ５０１）。図４に示す収集データの場合、第２の除外部１３３は、例えば、Ｔ１１及びＴ１７におけるデータにおいて、移動速度が常時１５ｋｍ／ｈ以下であるかを判定する。
【００６６】
ここで、移動速度が常時１５ｋｍ／ｈ以下である場合（ステップＳ５０１：Ｙｅｓ）、第２の除外部１３３は、自家用車を所有していないと推定し、上記の都市選択ルーチンで選択された都市に含まれる地域のうち、下記のような地域を除外する（ステップＳ５０２）。
【００６７】
第２の除外部１３３が除外する地域の一例として、公共交通機関及び商業施設から所定の距離、例えば１．５ｋｍ以上離れている地域が挙げられる。なお、ここでいう公共交通機関は、例えば鉄道の駅やバスの停留所など公共交通機関への乗降が可能な箇所である。また、本実施例における商業施設には、ショッピングセンターやショッピングモールや商店街などが含まれる。また、ここでいう公共交通機関及び商業施設は、例えば、最寄りの公共交通機関及び商業施設である。なお、公共交通機関及び商業施設からの距離は１．５ｋｍに限らず、例えば、１ｋｍや２ｋｍなどであってもよく、商業施設からの距離を除外の条件に含めなくてもよい。例えば、図２に示す例においては、公共交通機関から１．５ｋｍ以上離れているＸ市Ａ町、Ｃ町、Ｄ町、Ｇ町などが除外の対象となる。他の一例として、高低差が所定の閾値、例えば２ｍ以上ある地域や公共交通機関までの高低差が２ｍ以上ある地域なども挙げられる。これらの地域の除外により、自家用車を用いないと苦になる地域を除外することができると共にユーザ入力も不要である。このため、ユーザ入力なしに生活スタイルに合う地域を選択させることができる。
【００６８】
その後、第２の除外部１３３は、移動速度が常時第２の値、例えば６ｋｍ／ｈ以下であるかを判定する（ステップＳ５０３）。図４に示す収集データの場合、第２の除外部１３３は、例えば、Ｔ１１及びＴ１７におけるデータにおいて、移動速度が常時６ｋｍ／ｈ以下であるかを判定する。なお、移動速度６ｋｍ／ｈは、第２の値の一例であり、徒歩で移動する際の移動速度が含まれればよく、例えば、第２の値は、８ｋｍ／ｈや４ｋｍ／ｈ以下などであってもよい。以下では、第２の値を６ｋｍ／ｈとして説明する。
【００６９】
このとき、移動速度が常時６ｋｍ／ｈ以下である場合（ステップＳ５０３：Ｙｅｓ）、第２の除外部１３３は、徒歩移動を行うと推定し、公共交通機関及び商業施設まで徒歩１０分以上の地域を除外し（ステップＳ５０４）、処理を終了する。これにより、居住地域選択装置１００は、自家用車及び自転車を持たないユーザが徒歩移動で苦になる地域を除外することができる。なお、公共交通機関及び商業施設まで徒歩に要する時間は１０分に限らず、例えば、１５分や８分などであってもよく、商業施設まで徒歩に要する時間を除外の条件に含めなくてもよい。
【００７０】
また、移動速度が常時６ｋｍ／ｈ以下でない場合（ステップＳ５０３：Ｎｏ）、第２の除外部１３３は、自転車を所有していると推定し、駅前駐輪場の少ない地域及び自転車専用レーンのない地域を除外し（ステップＳ５０５）、処理を終了する。例えば、図２に示す例においては、例えば、駐輪場の空きが無いＸ市Ｅ町や、自転車レーン設置率が６０％のＸ市Ｇ町などが除外の対象となる。これにより、居住地域選択装置１００は、自転車を所有するユーザが移動圏内で自転車を駐輪したり、車道しか走行できない地域を除外することができる。
【００７１】
一方、移動速度が常時１５ｋｍ／ｈ以下でない場合（ステップＳ５０１：Ｎｏ）、第２の除外部１３３は、自動車による移動を行うと推定し、夜間のみ移動速度が１５ｋｍ／ｈを超過するかを判定する（ステップＳ５０６）。図４に示す収集データの場合、第２の除外部１３３は、例えば、夜間であるＴ１７におけるデータにおいて、移動速度が１５ｋｍ／ｈを超過するかを判定する。なお、本実施例においては、１８時から翌日４時までを夜間としたが、例えば２０時から翌日３時までを夜間とする等、夜間の時間帯は適宜設定してもよい。
【００７２】
ここで、夜間のみ移動速度が１５ｋｍ／ｈを超過する場合（ステップＳ５０６：Ｙｅｓ）、第２の除外部１３３は、夜道の移動にタクシーが利用されていると推定し、上記の都市選択ルーチンで選択された都市に含まれる地域のうち、道路の街灯間隔（夜間営業店舗含む）が３０ｍ以上の地域を除外する（ステップＳ５０７）。これにより、夜間の徒歩又は自転車での移動が危険な地域を除外することができる。なお、道路の街灯間隔は３０ｍに限らず、例えば、２０ｍや５０ｍなどであってもよい。図２に示す例においては、例えば、街灯間隔が３０ｍ以上であるＸ市Ａ町、Ｃ〜Ｇ町などが除外の対象となる。
【００７３】
かかるステップＳ５０７の実行後、第２の除外部１３３は、自家用車を所有していないとの推定の下、ステップＳ５０７による除外の結果として得られた地域のうち、下記のような地域をさらに除外する（ステップＳ５０８）。
【００７４】
第２の除外部１３３が除外する地域の一例として、公共交通機関及び商業施設から１．５ｋｍ以上離れている地域が挙げられる。図２に示す例においては、例えば、公共交通機関から１．５ｋｍ以上離れているＸ市Ａ町、Ｃ町、Ｄ町、Ｇ町などが除外の対象となる。他の一例として、高低差が２ｍ以上ある地域や公共交通機関までの高低差が２ｍ以上ある地域も挙げられる。これにより、ユーザ入力なしに自家用車を用いないと苦になる地域を除外することができる。
【００７５】
その後、第２の除外部１３３は、昼間の移動速度が６ｋｍ／ｈ以下であるかを判定する（ステップＳ５０９）。図４に示す収集データの場合、第２の除外部１３３は、例えば、昼間であるＴ１１におけるデータにおいて、移動速度が６ｋｍ／ｈ以下であるかを判定する。なお、本実施例においては、７時から１８時までを昼間としたが、例えば１０時から１７時までを昼間とする等、昼間の時間帯は適宜設定してもよい。
【００７６】
このとき、第２の除外部１３３は、昼間の移動速度が６ｋｍ／ｈ以下である場合（ステップＳ５０９：Ｙｅｓ）、徒歩移動を行うと推定し、公共交通機関及び商業施設まで徒歩１０分以上の地域を除外し（ステップＳ５１０）、処理を終了する。これにより、居住地域選択装置１００は、ユーザ入力なしに徒歩移動が苦になる地域を除外することができる。なお、公共交通機関及び商業施設まで徒歩に要する時間は１０分に限らず、例えば、１５分や８分などであってもよく、商業施設まで徒歩に要する時間を除外の条件に含めなくてもよい。
【００７７】
一方、第２の除外部１３３は、昼間の移動速度が常時６ｋｍ／ｈ以下でない場合（ステップＳ５０９：Ｎｏ）、自転車を所有していると推定し、駅前駐輪場の少ない地域及び自転車専用レーンのない地域を除外し（ステップＳ５１１）、処理を終了する。図２に示す例においては、例えば、駐輪場の空きが無いＸ市Ｅ町や、自転車レーン設置率が６０％のＸ市Ｇ町などが除外の対象となる。これにより、ユーザ入力なしに自転車を用いるのに不便な地域を除外することができる。
【００７８】
また、移動速度が１５ｋｍ／ｈを超過する時間帯が夜間のみでない場合（ステップＳ５０６：Ｎｏ）、第２の除外部１３３は、自家用車を所有していると推定し、制約無し（ステップＳ５１２）として、地域の除外を実行せずに処理を終了する。
【００７９】
［地域選択ルーチン２の流れ］
次に、図９を用いてステップＳ６０において実行される地域選択ルーチン２の流れを説明する。図９は、実施例に係る地域選択ルーチン２の一例を示すフローチャートである。なお、本実施例の地域選択ルーチン２は、ステップＳ３０の都市選択ルーチンにより抽出された都市を対象に行われる。
【００８０】
図９に示すように、第２の除外部１３３は、移動速度が所定の距離、例えば６ｋｍ／ｈ以下かつ間欠的に停止するかを判定する（ステップＳ６０１）。例えば、図４に示す収集データの場合、第２の除外部１３３は、Ｔ１１及びＴ１７におけるデータにおいて、移動速度が６ｋｍ／ｈ以下であり、かつ移動速度が０ｋｍ／ｈを含んで連なる位置情報の区間が存在するか否かを判定する。
【００８１】
このとき、移動速度が６ｋｍ／ｈ以下でないか、または間欠的に停止しない場合（ステップＳ６０１：Ｎｏ）、第２の除外部１３３は、ペットを保有しないと推定し、制約無し（ステップＳ６０２）として終了する。
【００８２】
一方、移動速度が６ｋｍ／ｈ以下かつ間欠的に停止する場合（ステップＳ６０１：Ｙｅｓ）、第２の除外部１３３は、地図情報記憶部１２１に記憶された地図情報を読み出す（ステップＳ６０３）。その上で、第２の除外部１３３は、停止箇所が全て交差点であるかを判定する（ステップＳ６０４）。
【００８３】
そして、停止箇所が全て交差点である場合（ステップＳ６０４：Ｙｅｓ）、第２の除外部１３３は、ペットを保有しないと推定し、制約無し（ステップＳ６０２）として終了する。
【００８４】
また、停止箇所が交差点以外を含む場合（ステップＳ６０４：Ｎｏ）、第２の除外部１３３は、間欠停止領域が所定の距離である１００ｍ以内であるかを判定する（ステップＳ６０５）。
【００８５】
そして、間欠停止領域が１００ｍ以内である場合（ステップＳ６０５：Ｙｅｓ）、第２の除外部１３３は、行列待ちなどによる停止であり、利用者がペットを保有しないと推定し、制約無し（ステップＳ６０２）として終了する。なお、所定の距離は１００ｍに限らず、例えば、５０ｍや２００ｍなどであってもよい。
【００８６】
また、間欠停止領域が１００ｍを超える場合（ステップＳ６０５：Ｎｏ）、第２の除外部１３３は、停止回数が第３の値以上であるかを判定する（ステップＳ６０６）。本実施例では、第３の値を２回としており、ステップＳ６０６においては停止回数が１回であるかを判定する。
【００８７】
そして、第２の除外部１３３は、停止回数が１回未満である場合（ステップＳ６０６：Ｙｅｓ）、ペットを保有しないと推定し、制約無し（ステップＳ６０２）として終了する。なお、第３の値は２回に限らず、例えば、３回や５回などであってもよい。
【００８８】
また、停止回数が１回でない（つまり、２回以上である）場合（ステップＳ６０６：Ｎｏ）、第２の除外部１３３は、間欠停止の外出が複数回かつ停止位置が同じを判定する（ステップＳ６０７）。
【００８９】
このとき、間欠停止の外出が複数回でないか、または停止位置が同じでない場合（ステップＳ６０７：Ｎｏ）、第２の除外部１３３は、ペットを保有しないと推定し、制約無し（ステップＳ６０２）として終了する。なお、停止位置は完全に同じ位置である場合に限らず、例えば、所定の範囲（２ｍや５ｍ）内であれば同じ停止位置とみなしてもよい。
【００９０】
また、間欠停止の外出が複数回あり、かつ停止位置が同じである場合（ステップＳ６０７：Ｙｅｓ）、第２の除外部１３３は、ペットを保有していると推定し、ペット同伴可の避難所が無い地域を除外し（ステップＳ６０８）、処理を終了する。図２に示す例においては、例えば、ペット同伴可の避難所が無いＸ市Ａ町及びＸ市Ｆ町以外の町が除外の対象となる。これにより、ユーザ入力なしにペット保有者に不向きな地域を除外することができる。
【００９１】
［効果の一側面］
本実施例の居住地域選択装置１００は、第１の除外部１３１と、算出部１３２と、第２の除外部１３３と、出力部１３４とを有する。第１の除外部１３１は、利用者の識別情報と紐づいた携帯端末（本実施例においては、居住地域選択装置１００。以下同じ）の時刻毎の位置情報から、公共交通機関の路線位置に対応する情報を除外する。算出部１３２は、除外された携帯端末の時刻毎の位置情報から、携帯端末の時刻毎の移動速度を算出する。第２の除外部１３３は、時刻毎に算出された携帯端末の移動速度が第１の値以下のとき、地域名と地域の特徴情報とが紐づいたデータのリストから、自家用車を用いないと苦になる地域の特徴情報を含むデータを除外する。出力部１３４は、残った地域の特徴情報と紐づいた地域名を出力する。これにより、居住地域選択装置１００は、過去にユーザが自家用車を用いた生活を行ったか否かが識別できるので、アンケート等行わずに、自家用車を要する生活スタイルを希望しないユーザとミスマッチする地域を選択肢から除外できる。したがって、居住地域選択装置１００は、ユーザ入力なしに自家用車を用いないと苦になる地域を除外することができ、生活スタイルに合う地域を選択することができる。
【００９２】
また、居住地域選択装置１００において、第２の除外部１３３は、時刻毎に算出された携帯端末の移動速度が第１の値よりも小さい第２の値以下のとき、徒歩移動が苦になる地域の特徴情報を含むデータを除外する。これにより、居住地域選択装置１００は、ユーザ入力なしに徒歩移動が苦になる地域を除外することができ、生活スタイルに合う地域を選択することができる。
【００９３】
また、居住地域選択装置１００において、第２の除外部１３３は、時刻毎に算出された携帯端末の移動速度が第１の値以下でありかつ第２の値よりも大きいとき、自転車を用いるのに不便な地域の特徴情報を含むデータを除外する。これにより、居住地域選択装置１００は、ユーザ入力なしに自転車を用いるのに不便な地域を除外することができ、生活スタイルに合う地域を選択することができる。
【００９４】
また、居住地域選択装置１００において、第２の除外部１３３は、夜間において時刻毎に算出された携帯端末の移動速度が前記第１の値より大きい時間帯があるとき、夜間の徒歩又は自転車利用が危険な地域の特徴情報を含むデータを除外する。これにより、居住地域選択装置１００は、ユーザ入力なしに夜間の徒歩又は自転車利用が危険な地域を除外することができ、生活スタイルに合う地域を選択することができる。
【００９５】
また、居住地域選択装置１００において、第２の除外部１３３は、時刻毎に算出された携帯端末の移動速度が第２の値以下であり、かつゼロを含んで連なる位置情報の区間が存在する場合に、ペット保有者に不向きな地域の特徴情報を含むデータを除外する。これにより、居住地域選択装置１００は、ユーザ入力なしにペット保有者に不向きな地域を除外することができ、生活スタイルに合う地域を選択することができる。
【００９６】
また、居住地域選択装置１００において、第２の除外部１３３は、位置情報の区間で移動速度がゼロである位置に交差点以外の位置が含まれる場合、位置情報の区間が所定の距離以内でない場合、かつ位置情報の区間で移動速度がゼロとなる回数が第３の値以上である場合に、ペット保有者に不向きな地域の特徴情報を含むデータを除外する。これにより、居住地域選択装置１００は、ユーザ入力なしにペット保有者に不向きな地域を除外することができ、生活スタイルに合う地域を選択することができる。
【００９７】
［居住地域選択プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１０を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する居住地域選択プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【００９８】
図１０は、実施例に係る居住地域選択プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図１０に示すように、コンピュータ１０は、操作部１１ａと、スピーカ１１ｂと、カメラ１１ｃと、ディスプレイ１２と、通信部１３とを有する。さらに、このコンピュータ１０は、ＣＰＵ１５と、ＲＯＭ１６と、ＨＤＤ１７と、ＲＡＭ１８とを有する。これら１１〜１８の各部はバス１４を介して接続される。
【００９９】
ＨＤＤ１７には、図１０に示すように、上記の実施例で示した第１の除外部１３１と、算出部１３２と、第２の除外部１３３と、出力部１３４と同様の機能を発揮する居住地域選択プログラム１７ａが記憶される。この居住地域選択プログラム１７ａは、図１に示した第１の除外部１３１、算出部１３２、第２の除外部１３３、及び出力部１３４の各構成要素と同様、統合又は分離してもかまわない。すなわち、ＨＤＤ１７には、必ずしも上記の実施例で示した全てのデータが格納されずともよく、処理に用いるデータがＨＤＤ１７に格納されればよい。
【０１００】
このような環境の下、ＣＰＵ１５は、ＨＤＤ１７から居住地域選択プログラム１７ａを読み出した上でＲＡＭ１８へ展開する。この結果、居住地域選択プログラム１７ａは、図１０に示すように、居住地域選択プロセス１８ａとして機能する。この居住地域選択プロセス１８ａは、ＲＡＭ１８が有する記憶領域のうち居住地域選択プロセス１８ａに割り当てられた領域にＨＤＤ１７から読み出した各種データを展開し、この展開した各種データを用いて各種の処理を実行する。例えば、居住地域選択プロセス１８ａが実行する処理の一例として、図５〜図９に示す処理などが含まれる。なお、ＣＰＵ１５では、必ずしも上記の実施例で示した全ての処理部が動作せずともよく、実行対象とする処理に対応する処理部が仮想的に実現されればよい。
【０１０１】
なお、上記の居住地域選択プログラム１７ａは、必ずしも最初からＨＤＤ１７やＲＯＭ１６に記憶されておらずともかまわない。例えば、コンピュータ１０に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１０がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１０に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１０がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
【０１０２】
［クライアントサーバシステム］
なお、本実施例においては、上記の位置情報をセンシングする処理と、上記の収集データを用いて地域を出力する処理との実行主体を同一とし、各処理がスタンドアローンで実施される場合を例示したが、これに限定されず、上記２つの処理の実行主体を別々にすることもできる。例えば、上記の位置情報をセンシングする携帯端末をクライアントとし、かかるクライアントから収集された収集データを用いて地域を出力する処理をサーバ装置に実行させることにより、上記の居住地域の選択支援サービスを提供するクライアントサーバシステムを構築することもできる。この場合、サーバ装置は、携帯端末を使用する利用者の識別情報に紐付けて、携帯端末から時刻毎の位置情報等のデータを取得してもよいし、時刻毎の位置情報から算出された移動速度や移動距離などの中間過程のデータを取得してもよい。例えば、サーバ装置は、取得部を有し、取得部により、携帯端末から時刻毎の位置情報を取得してもよいし、時刻毎の位置情報から算出された移動速度や移動距離などの中間過程のデータを取得してもよい。そして、サーバ装置は、携帯端末から取得したデータを用いて居住地域選択処理を実行し、その結果をクライアントである携帯端末へ出力することとすればよい。
【符号の説明】
【０１０３】
１００  居住地域選択装置
１１０  通信部
１２０  記憶部
１２１  地図情報記憶部
１２２  地域情報記憶部
１２３  収集データ記憶部
１３０  制御部
１３１  第１の除外部
１３２  算出部
１３３  第２の除外部
１３４  出力部
Ｎ  ネットワーク
【図１】
0006344212.tif 000002
【図２】
0006344212.tif 000003
【図３】
0006344212.tif 000004
【図４】
0006344212.tif 000005
【図５】
0006344212.tif 000006
【図６】
0006344212.tif 000007
【図７】
0006344212.tif 000008
【図８】
0006344212.tif 000009
【図９】
0006344212.tif 000010
【図１０】
0006344212.tif 000011