(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの端末に通信可能に接続され、当該ユーザの端末から送信される所定地域内の店舗に対する投稿情報に基づいて、前記所定地域内において類似するプロファイルを共通して有するエリアを自動的に特定する地域プロファイル管理装置であって、
評価の対象となる複数の店舗が立地する前記所定地域を区分けしたメッシュのうち、１のメッシュについて、店舗の地理的位置及び当該店舗のカテゴリを当該店舗を識別する店舗ＩＤと関連付けて記憶した店舗データベースと、店舗に関するユーザからの評価を含む投稿を前記店舗ＩＤと関連付けて記憶した投稿データベースとを参照して、前記評価を前記店舗ＩＤ毎に収集し、更に前記店舗ＩＤに関連付けられた前記カテゴリ毎に収集して、前記評価に関する所定の条件を満たす店舗の数が所定数以上となる前記カテゴリをメッシュカテゴリとして特定して当該メッシュを識別するメッシュＩＤと関連付けて記憶するメッシュカテゴリ解析部と、
前記メッシュカテゴリ解析部による処理を全ての前記メッシュについて実行して、前記メッシュカテゴリが共通し、略隣接する前記メッシュを更に特定して、当該共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして、当該特定したメッシュのメッシュＩＤと関連付けて記憶する地域カテゴリ解析部と、
前記地域カテゴリ解析部が特定したメッシュに立地する店舗のうち、前記評価に関する所定の条件を満たし、前記地域カテゴリ解析部が記憶した地域カテゴリに含まれない店舗を個性店舗として特定し、前記メッシュＩＤと関連付けて記憶する個性店舗解析部と、を備える地域プロファイル管理装置。
【請求項２】
ユーザの端末に通信可能に接続されるコンピュータを備え、前記コンピュータが、当該ユーザの端末から送信される所定地域内の店舗に対する投稿情報に基づいて、前記所定地域内において類似するプロファイルを共通して有するエリアを自動的に特定する地域プロファイル管理装置の管理方法であって、
前記コンピュータが、評価の対象となる複数の店舗が立地する地域を区分けしたメッシュのうち、１のメッシュについて、店舗の地理的位置及び当該店舗のカテゴリを当該店舗を識別する店舗ＩＤと関連付けて記憶した店舗データベースと、店舗に関するユーザからの評価を含む投稿を前記店舗ＩＤと関連付けて記憶した投稿データベースとを参照して、前記評価を前記店舗ＩＤ毎に収集し、更に前記店舗ＩＤに関連付けられた前記カテゴリ毎に収集して、前記評価に関する所定の条件を満たす店舗の数が所定数以上となる前記カテゴリをメッシュカテゴリとして特定して当該メッシュを識別するメッシュＩＤと関連付けて記憶するメッシュカテゴリ解析ステップと、
前記メッシュカテゴリ解析ステップによる処理を全ての前記メッシュについて実行して、前記メッシュカテゴリが共通し、略隣接する前記メッシュをさら特定して、当該共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして、当該特定したメッシュのメッシュＩＤと関連付けて記憶する地域カテゴリ解析ステップと、
前記地域カテゴリ解析ステップで特定したメッシュに立地する店舗のうち、前記評価に関する所定の条件を満たし、前記地域カテゴリ解析ステップで記憶した地域カテゴリに含まれない店舗を個性店舗として特定し、前記メッシュＩＤと関連付けて記憶する個性店舗解析ステップと、を実行する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、投稿情報による地域プロファイル管理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、所定の地域において、特徴的な類似するプロファイルを共通して有する店舗が集中するエリアが形成される場合がある。このようなエリアを紹介するＷｅｂサイトを作成し、Ｗｅｂサーバに接続可能な端末を介して多くの人々に、エリアに関する情報に提供することは有益である。例えば、商店街を形成する地域内の所定のエリアにラーメン店が集中し、所謂、ラーメン激戦区と言われるエリアが形成されたとする。この場合、このようなラーメン激戦区の存在とそのエリアの場所を多くの人々に紹介する記事がＷｅｂサイト上に公開される。このような記事により、当該エリアに属する個々のラーメン店に関する情報を提供することは、店舗を選択するための情報が得られることから、当該エリアに行こうとする人にとって有益である。更に、このようなＷｅｂサイト上に公開される記事は、各ラーメン店の集客力の向上に繋がることから商店街にとっても有益である。
【０００３】
また、従来、エリア内の店舗情報を顧客の評判から検索することが可能な検索システムが提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−０５４１０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、類似する特徴的なプロファイルを共通して有する店舗の分布状況は様々である。また、店舗の開業、閉鎖、店舗の評価の変化等により、類似する特徴的なプロファイルを共通して有する店舗が形成するエリアは、経時において変化する。したがって、このようなエリアを的確に把握してその変遷を捕捉することは簡単ではない。一方、エリアの経時的変化を把握するため、現地調査を繰り返すことは手間やコストがかかりすぎる問題がある。このため、類似する特徴的なプロファイルを共通して有するエリアを自動的に特定できるようにすることが望まれる。
【０００６】
また、例えば、ラーメン激戦区を紹介するＷｅｂサイトにおいては、エリア内のラーメン店を紹介することに主眼がおかれている。このため、ラーメン激戦区と言われているエリアの中に、例えば、ラーメン店ではないが、個性的なプロファイルを有する店舗があった場合に、このような店舗の情報を、ラーメン激戦区を紹介するＷｅｂサイトから取得することは難しい。このような個性的な店舗は、顧客の評価が高い場合はラーメン店と同様に多くの人々に紹介することが望まれている。
【０００７】
本発明は、このような課題を解決し、類似する特徴的なプロファイルを共通して有するエリアを紹介するとともに、当該エリア内で、個性的なプロファイルを有する評価の高い店舗を紹介することを実現した地域プロファイル管理装置及び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】
【０００８】
前記目的を達成するため、本発明は、次に記載する構成を備えている。
【０００９】
（１）  ユーザの端末に通信可能に接続され、当該ユーザの端末から送信される所定地域内の店舗に対する投稿情報に基づいて、前記所定地域内において類似するプロファイルを共通して有するエリアを自動的に特定する地域プロファイル管理装置であって、評価の対象となる複数の店舗が立地する前記所定地域を区分けしたメッシュのうち、１のメッシュについて、店舗の地理的位置及び当該店舗のカテゴリを当該店舗を識別する店舗ＩＤと関連付けて記憶した店舗データベースと、店舗に関するユーザからの評価を含む投稿を前記店舗ＩＤと関連付けて記憶した投稿データベースとを参照して、前記評価を前記店舗ＩＤ毎に収集し、更に前記店舗ＩＤに関連付けられた前記カテゴリ毎に収集して、前記評価に関する所定の条件を満たす店舗の数が所定数以上となる前記カテゴリをメッシュカテゴリとして特定して当該メッシュを識別するメッシュＩＤと関連付けて記憶するメッシュカテゴリ解析部と、前記メッシュカテゴリ解析部による処理を全ての前記メッシュについて実行して、前記メッシュカテゴリが共通し、略隣接する前記メッシュを更に特定して、当該共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして、当該特定したメッシュのメッシュＩＤと関連付けて記憶する地域カテゴリ解析部と、前記地域カテゴリ解析部が特定したメッシュに立地する店舗のうち、前記評価に関する所定の条件を満たし、前記地域カテゴリ解析部が記憶した地域カテゴリに含まれない店舗を個性店舗として特定し、前記メッシュＩＤと関連付けて記憶する個性店舗解析部と、を備える地域プロファイル管理装置。
【００１０】
（１）によれば、個々のメッシュにおいて、メッシュ内の店舗をカテゴリ毎にグループ分けし、例えば、評価値が所定値以上の店舗数が所定数以上となるカテゴリをメッシュカテゴリとして特定し、メッシュＩＤと関連付けて記憶することにより、メッシュ単位のプロファイルが設定される。更に、メッシュカテゴリが共通しかつ略隣接する複数のメッシュを更に特定し、共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして特定し、複数のメッシュのメッシュＩＤと関連付けて記憶することにより、複数のメッシュからなるエリアにおけるプロファイルが設定される。これにより、特徴的なプロファイルを共通して有するエリアを特定することが可能になり、当該エリアを容易に紹介することが可能になる。
【００１２】
（１）によれば、特徴的なプロファイルを共通して有するエリア内で、個性的なプロファイルを有する店舗がある場合、このような個性店舗をメッシュＩＤと関連付けて記憶する。これにより、例えば、ラーメン激戦区といわれる特徴的なプロファイルを共通して有するエリア内で、ラーメン店ではないが評価の高い店舗がある場合、このような店舗を個性店舗として紹介することが可能になる。
【００１３】
（２）  ユーザの端末に通信可能に接続されるコンピュータを備え、前記コンピュータが、当該ユーザの端末から送信される所定地域内の店舗に対する投稿情報に基づいて、前記所定地域内において類似するプロファイルを共通して有するエリアを自動的に特定する地域プロファイル管理装置の管理方法であって、前記コンピュータが、評価の対象となる複数の店舗が立地する前記所定地域を区分けしたメッシュのうち、１のメッシュについて、店舗の地理的位置及び当該店舗のカテゴリを当該店舗を識別する店舗ＩＤと関連付けて記憶した店舗データベースと、店舗に関するユーザからの評価を含む投稿を前記店舗ＩＤと関連付けて記憶した投稿データベースとを参照して、前記評価を前記店舗ＩＤ毎に収集し、更に前記店舗ＩＤに関連付けられた前記カテゴリ毎に収集して、前記評価に関する所定の条件を満たす店舗の数が所定数以上となる前記カテゴリをメッシュカテゴリとして特定して当該メッシュを識別するメッシュＩＤと関連付けて記憶するメッシュカテゴリ解析ステップと、前記メッシュカテゴリ解析ステップによる処理を全ての前記メッシュについて実行して、前記メッシュカテゴリが共通し、略隣接する前記メッシュをさら特定して、当該共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして、当該特定したメッシュのメッシュＩＤと関連付けて記憶する地域カテゴリ解析ステップと、前記地域カテゴリ解析ステップで特定したメッシュに立地する店舗のうち、前記評価に関する所定の条件を満たし、前記地域カテゴリ解析ステップで記憶した地域カテゴリに含まれない店舗を個性店舗として特定し、前記メッシュＩＤと関連付けて記憶する個性店舗解析ステップと、を実行する方法。
【００１４】
（２）の方法によれば、（１）の地域プロファイル管理装置と同様の効果を奏する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、特徴的なプロファイルを共通して有するエリアを紹介するとともに、当該エリア内で、個性的なプロファイルを有する店舗を紹介することを実現した地域プロファイル管理装置を提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施形態に係る地域プロファイル管理装置１の機能概要を示す図である。
【図２】所定領域をメッシュ分けした例を示す図である。
【図３】投稿データベース１３１に記憶される情報を示す図である。
【図４】店舗データベース１３２に記憶される情報を示す図である。
【図５】投稿情報の一例を示す図である。
【図６】店舗プロファイルデータベース１３３に記憶される情報を示す図である。
【図７】地域プロファイルデータベース１３４に記憶される情報を示す図である。
【図８】図２に示す地域を、本実施形態によって地域プロファイル設定した場合のイメージ図である。
【図９】地域プロファイル管理装置１が行う処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について図を参照しながら説明する。
【００１８】
［機能構成］
図１は、本実施形態に係る地域プロファイル管理装置の機能概要を示す図である。地域プロファイル管理装置１は、ユーザ端末１００にインターネット等の通信回線を介して通信可能に接続され、ユーザ端末１００から送られた投稿情報が不正行為によるものか否かの信頼性の評価を行う機能を有するサーバである。
【００１９】
本実施形態は、コンピュータ（地域プロファイル管理装置１、ユーザ端末１００）及びその周辺装置に適用される。本実施形態における各部は、コンピュータ及びその周辺装置が備えるハードウェア並びに当該ハードウェアを制御するソフトウェアによって構成される。
【００２０】
上記ハードウェアには、制御部としてのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）の他、記憶部、通信装置、表示装置及び入力装置が含まれる。記憶部としては、例えば、メモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ：Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ等）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）及び光ディスク（ＣＤ：Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ、ＤＶＤ：Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ等）ドライブが挙げられる。通信装置としては、例えば、各種有線及び無線インターフェース装置が挙げられる。表示装置としては、例えば、液晶ディスプレイやプラズマディスプレイ等の各種ディスプレイが挙げられる。入力装置としては、例えば、キーボード及びポインティング・デバイス（マウス、トラッキングボール等）が挙げられる。
【００２１】
上記ソフトウェアには、上記ハードウェアを制御するコンピュータ・プログラムやデータが含まれる。コンピュータ・プログラムやデータは、記憶部により記憶され、制御部により適宜実行、参照される。また、コンピュータ・プログラムやデータは、通信回線を介して配布されることも可能であり、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ可読媒体に記録して配布されることも可能である。
【００２２】
地域プロファイル管理装置１は、本実施形態の機能を実行するプログラム（図示省略）等を記憶する記憶部１３と、地域プロファイル管理装置１に係る各機能を統括的に制御する制御部１４と、を備える。
【００２３】
記憶部１３は、上述の各種プログラムの他に、投稿データベース１３１と、店舗データベース１３２と、店舗プロファイルデータベース１３３と、地域プロファイルデータベース１３４と、個性店舗データベース１３５とを備える。投稿データベース１３１には、ユーザ端末１００から送信された投稿による店舗に対する評価を含む投稿情報が、店舗を識別する店舗ＩＤに関連付けて記憶される。店舗データベース１３２には、店舗名、店舗が属するカテゴリ、店舗が立地している位置情報、店舗の評価平均等を含む店舗情報が、店舗ＩＤに関連付けて記憶される。店舗プロファイルデータベース１３３には、投稿評価の対象となる複数の店舗が立地する所定地域を複数のメッシュに分け、個々のメッシュ内の店舗の類似する特徴的なプロファイルが記憶される。地域プロファイルデータベース１３４には、所定地域内においてプロファイルが共通しかつ隣り合っているメッシュ同士が結合したエリアの類似する特徴的なプロファイルが記憶されている。個性店舗データベース１３５には、地域プロファイルデータベース１３４に記憶されている特徴的なエリア内における個性店舗の情報が記憶されている。
【００２４】
図２は、所定領域をメッシュ分けした例を示す図である。例えば、商店街や駅前エリアのように多くの店舗が集まっている所定領域を、仮想的に、図２に示すように、所定範囲の緯度、経度毎にメッシュ状に区分けを行う。本実施形態においては、これらメッシュ状に区分けされた個々の矩形領域をメッシュと称している。更に、各メッシュ毎にメッシュＩＤが付与されている。図２に示す例においては、経線による区分けに順番に付与されている横番号（０１、０２、…）と、緯線による区分けに順番に付与されている縦番号（１、２、…）の組合せによって、メッシュＩＤが決定している。例えば、図２の図中Ａに示すエリアには、メッシュＩＤとして「０２３」が付与される。
【００２５】
図３は、投稿データベース１３１に記憶される情報を示す図である。投稿データベース１３１には、店舗名、ジャンル、評価、また図示していないが投稿者、コメント、投稿日付等からなる投稿情報が店舗ＩＤと関連付けられて投稿毎に累積記憶される。ここで、店舗ＩＤは、所定領域内の個々の店舗に対して付与された識別情報である。
【００２６】
図４は、店舗データベース１３２に記憶される情報を示す図である。店舗データベース１３２は、所定領域内の店舗をデータベース化したものであり、この店舗データベース１３２には、店舗名、カテゴリ、位置情報等の店舗情報が店舗ＩＤと関連付けられて累積記憶される。位置情報としては、店舗が立地している緯度経度と、当該緯度経度が属しているメッシュに対応するメッシュＩＤが記憶される。メッシュＩＤは、上述したように、所定領域の地図情報メッシュ状に区分けしてなる個々のメッシュを識別するための識別情報である。カテゴリは、店舗の種類を示すものであり、例えば、ラーメン屋であればラーメン、うどん屋であればうどん、文房具屋であれ文房具といったデータが記憶される。
【００２７】
図１に戻り、制御部１４は、投稿情報受付部１４１と、メッシュカテゴリ解析部１４２と、地域カテゴリ解析部１４３と、個性店舗解析部１４４と、を備える。
【００２８】
投稿情報受付部１４１は、ユーザ端末１００から送信される店舗に対する投稿情報を受け付け、投稿データベース１３１に記憶する。例えば、投稿情報受付部１４１が、図５に示す投稿をユーザ端末１００から受信した場合、店名「いろは」に対応する店舗ＩＤを、店舗データベース１３２を検索することによって取得し、投稿情報に店舗ＩＤ００５６を関連付けて投稿データベース１３１に記憶する。
【００２９】
メッシュカテゴリ解析部１４２は、評価対象メッシュ設定部１４２１と、投稿情報読出部１４２２と、投稿情報解析部１４２３と、店舗抽出部１４２４と、を備え、投稿データベース１３１及び店舗データベース１３２に記憶されているデータを解析して、メッシュ単位のプロファイルを求める。
【００３０】
評価対象メッシュ設定部１４２１は、所定領域を区分けしたメッシュのうち、評価対象となるメッシュを設定する。
【００３１】
投稿情報読出部１４２２は、店舗データベース１３２を参照して評価対象メッシュ設定部１４２１が設定したメッシュ内の店舗に付与されている店舗ＩＤを読み出し、更に、投稿データベース１３１を参照して、店舗データベース１３２から読み出した店舗ＩＤに関連付けられている店舗の評価値を全て読み出す。
【００３２】
投稿情報解析部１４２３は、評価対象メッシュ設定部１４２１が設定したメッシュ内の店舗に付与されている店舗ＩＤ毎に評価値を収集し、演算によって評価平均を求める。更に、店舗ＩＤに関連付けられたカテゴリ毎にグループ分けをする。
【００３３】
店舗抽出部１４２４は、カテゴリ毎のグループにおいて、評価平均が所定値以上の店舗数を求め、店舗数が所定数以上となるカテゴリをメッシュカテゴリとして特定する。そして、このメッシュカテゴリと評価平均とを店舗ＩＤ及びメッシュＩＤに関連付けて、店舗プロファイルデータベース１３３に記憶する。
【００３４】
図６は、店舗プロファイルデータベース１３３に記憶される情報を示す図である。店舗プロファイルデータベース１３３には、店舗抽出部１４２４が特定したメッシュカテゴリ、評価平均等からなるメッシュ単位の特徴的なプロファイルが店舗ＩＤ及びメッシュＩＤと関連付けられて投稿毎に累積記憶される。
【００３５】
図１に戻り、地域カテゴリ解析部１４３は、店舗プロファイルデータベース１３３に記憶されている情報に基づいて、メッシュカテゴリが共通しかつ縦、横、斜めに隣接しているメッシュの有無を解析する。ここで、隣接しているメッシュとは、メッシュＩＤの上二桁の数字及び／又は下一桁の数字を±１した範囲のメッシュＩＤのメッシュを指す。例えば、図２において、メッシュＩＤ０２２に隣接しているメッシュは、メッシュＩＤ０１１、０１２、０１３、０２１、０２３、０３１、０３２、０３３を指す。そして、隣接しているメッシュに共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとし、更に、隣接している複数のメッシュのメッシュＩＤと、地域カテゴリとを関連付けて地域プロファイルデータベース１３４に記憶する。このように、地域カテゴリ解析部１４３は、複数のメッシュからなる地域単位のプロファイルを求める。
【００３６】
個性店舗解析部１４４は、地域カテゴリ解析部１４３が特定したメッシュに立地する店舗のうち、評価平均が所定値以上であるという条件を満たし、かつ地域カテゴリ解析部１４３によって特定された地域カテゴリに含まれない店舗を個性店舗として特定し、地域カテゴリが設定されたメッシュのメッシュＩＤと、個性店舗の店舗ＩＤとを関連付けて個性店舗データベース１３５に記憶する。
【００３７】
図７は、地域プロファイルデータベース１３４と個性店舗データベース１３５とを兼ねるデータベースに記憶される情報を示す図である。このデータベースには、地域プロファイル名、地域カテゴリ解析部１４３によって特定された地域カテゴリ、地域カテゴリ解析部１４３によって地域カテゴリに関連付けられたメッシュのメッシュＩＤ、個性店舗解析部１４４によって個性店舗として特定された店舗の店舗ＩＤ等の情報が、地域プロファイルＩＤに関連付けられて累積記憶される。
【００３８】
次に、図２、図６及び図７を参照しながら、本実施形態について具体的に説明する。
図２において、○印はラーメン店を示し、◇印はうどん店を示すものとする。メッシュカテゴリ解析部１４２における処理は、メッシュＩＤ０１１、０１２、０１３、・・・、０４５と全てのメッシュに対して順番に行われる。例えば、メッシュカテゴリ解析部１４２は、メッシュＩＤ０１１にラーメンというカテゴリの店舗が４件あると解析し、同様に、メッシュＩＤ０２３にラーメンというカテゴリの店舗が５件あり、更にうどんというカテゴリの店舗が４件あると解析する。
【００３９】
また、メッシュカテゴリ解析部１４２は、カテゴリが同一で、評価平均が３．５以上の店舗が５件以上あるという条件を満たしているメッシュのメッシュＩＤを、店舗プロファイルデータベース１３３に記憶する。ここで、説明の便宜上、図２におけるラーメン店とうどん店の評価平均は全て３．５以上であると仮定する。この場合、メッシュＩＤ０２３、０２４、０３３、０４４のメッシュが、前述した条件を満たすことになる。
【００４０】
メッシュＩＤ０２３については、カテゴリがラーメンであるため、ラーメンというメッシュカテゴリが特定され、図６に示すように、メッシュＩＤ０２３内の店舗ＩＤ００５６という店舗ＩＤのラーメン店に対し、メッシュＩＤ０２３というメッシュＩＤ、ラーメンというメッシュカテゴリ、４．５という店舗ＩＤ００５６の店舗の評価平均が関連付けられて店舗プロファイルデータベース１３３に記憶される。メッシュＩＤ０２４についても同様に、メッシュＩＤ０２４内の店舗の店舗ＩＤと、ラーメンというメッシュカテゴリと、評価平均とが関連付けられて店舗プロファイルデータベース１３３に記憶される。なお、メッシュＩＤ０３３、０４４については、カテゴリがうどんであるため、うどんというメッシュカテゴリが特定され、図６に示すように、メッシュＩＤ０３３、０４４内の店舗の店舗ＩＤと、うどんというメッシュカテゴリと、メッシュＩＤ０３３、０４４とが関連付けられて店舗プロファイルデータベース１３３に記憶される。
【００４１】
メッシュカテゴリ解析部１４２による解析が行われた後、地域カテゴリ解析部１４３は、メッシュカテゴリが特定されたメッシュの中で、同一のメッシュカテゴリでかつ縦、横、斜めのいずれかに隣接しているメッシュの有無を求め、隣接しているメッシュが有る場合に、共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして設定する。図２に示す例においては、メッシュＩＤ０２３、０２４のメッシュが横に隣接しており、メッシュＩＤ０３３、０４４のメッシュが斜めに隣接している。
【００４２】
そこで、メッシュＩＤ０２３、０２４のメッシュカテゴリがラーメンであるため、ラーメンという地域カテゴリが設定され、図７に示すように、ラーメンという地域カテゴリと、メッシュＩＤ０２３、０２４とが関連付けられて地域プロファイルデータベース１３４に記憶される。同様に、メッシュＩＤ０３３、０４４のメッシュカテゴリがうどんであるため、うどんという地域カテゴリが設定され、図７に示すように、うどんという地域カテゴリと、メッシュＩＤ０３３、０４４とが関連付けられて地域プロファイルデータベース１３４に記憶される。
【００４３】
なお、地域プロファイルデータベース１３４に記憶する際に、地域プロファイルＩＤと地域プロファイル名とを付与する。図７に示す例においては、メッシュＩＤ０２３、０２４からなる地域が、評価の高いラーメン店が密集しているところから、「ラーメン激戦区」という地域プロファイル名と、「００１」という地域プロファイルＩＤを付与している。また、メッシュＩＤ０３３、０４４からなる地域が、評価の高いうどん店が密集しているところから、「御当地うどんエリア」という地域プロファイル名と、「０１２」という地域プロファイルＩＤを付与している。このように、地域プロファイルＩＤと地域プロファイル名とを付与することにより、地域プロファイルデータベース１３４の管理が行いやすくなる。
【００４４】
地域カテゴリ解析部１４３による解析の解析が行われた後、個性店舗解析部１４４は、地域カテゴリが設定されたメッシュの中で、評価平均が所定値以上であるという条件を満たし、かつ地域カテゴリ解析部が記憶した地域カテゴリに含まれない店舗を個性店舗として設定する。図２に示す例においては、メッシュＩＤ０２３のメッシュに立地しているうどん店、メッシュＩＤ０４４のメッシュに立地しているラーメン店が個性店舗に該当する。
【００４５】
そして、地域カテゴリが設定されているメッシュＩＤ０２３、００２４と、個性店舗として設定された店舗の店舗ＩＤを関連付けて個性店舗データベース１３５に記憶される。なお、図７に示すデータベースにおいては、地域プロファイルデータベースと個性店舗データベースとを１つにまとめているが、別々であってもよい。
【００４６】
図８は、図２に示す地域における、類似する特徴的なプロファイルを共通して有するエリアのイメージ図である。
【００４７】
図８（ａ）に示す、ラーメン激戦区や御当地うどんエリアのような類似する特徴的なプロファイルを共通して有するエリアにおいて、経時後に、図８（ｂ）の図中ａに示すように、メッシュＩＤ０１４にラーメン店が開店し、図中ｂに示すように、メッシュＩＤ０３２にうどん店が開店したとする。この開店情報を取得した図８（ｂ）に示す地域を紹介するＷｅｂサイトの運営員は、新たに開店した店舗の情報を、店舗データベース１３２に新規登録し、Ｗｅｂサイトで紹介する。そして、新規に開店した店舗の評価平均が３．５以上になった場合に、メッシュＩＤ０１４がラーメン激戦区に含まれるようになり、メッシュＩＤ０３２が御当地うどんエリアに含まれるようになる。
【００４８】
図９を参照して、地域プロファイル管理装置１が行う処理について説明する。図９は、地域プロファイル管理装置１が行う処理のフローチャートである。
【００４９】
ステップＳ１において、制御部１４（評価対象メッシュ設定部１４２１）は、評価対象のメッシュを設定する。
【００５０】
ステップＳ２において、制御部１４（投稿情報読出部１４２２）は、店舗データベース１３２を参照して、ステップＳ１で設定したメッシュ内の店舗に付与されている店舗ＩＤを読み出し、更に、投稿データベース１３１を参照して、店舗データベース１３２から読み出した店舗ＩＤに関連付けられている店舗の評価値を全て読み出す。
【００５１】
ステップＳ３において、制御部１４（投稿情報解析部１４２３）は、ステップＳ１で設定したメッシュ内の店舗に付与されている店舗ＩＤ毎に評価値を収集し、演算によって評価平均を求める。更に、店舗ＩＤに関連付けられたカテゴリ毎にグループ分けをする。
【００５２】
ステップＳ４において、制御部１４（店舗抽出部１４２４）は、ステップＳ３においてグループ分けしたカテゴリ毎のグループにおいて、評価平均が所定値以上の店舗数を求め、店舗数が所定数以上となるカテゴリをメッシュカテゴリとして特定する。
【００５３】
ステップＳ５において、制御部１４（店舗抽出部１４２４）は、メッシュカテゴリとメッシュＩＤと関連付けて、店舗プロファイルデータベース１３３に記憶する。
【００５４】
ステップＳ６において、制御部１４（メッシュカテゴリ解析部１４２）は、全てのメッシュにおいて、ステップＳ２〜ステップＳ５の処理を行ったか否かを判定し、ステップＳ２〜ステップＳ５の処理を行ったと判定した場合には、ステップＳ７に処理を移し、ステップＳ２〜ステップＳ５の処理を行ったと判定しない場合には、ステップＳ１に処理を移す。
【００５５】
ステップＳ７において、制御部１４（地域カテゴリ解析部１４３）は、店舗プロファイルデータベース１３３に記憶されている情報に基づいて、メッシュカテゴリが共通しかつ縦、横、斜めに隣接しているメッシュの有無を解析する。そして、制御部１４は、隣接しているメッシュに共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして特定する。
【００５６】
ステップＳ８において、制御部１４（地域カテゴリ解析部１４３）は、隣接している複数のメッシュのメッシュＩＤと、地域カテゴリとを関連付けて地域プロファイルデータベース１３４に記憶する。
【００５７】
ステップＳ９において、制御部１４（個性店舗解析部１４４）は、地域カテゴリ解析部１４３が特定したメッシュに立地する店舗のうち、評価平均が所定値以上であるという条件を満たし、かつ地域カテゴリ解析部１４３によって特定された地域カテゴリに含まれない店舗を個性店舗として特定する。
【００５８】
ステップＳ１０において、制御部１４（個性店舗解析部１４４）は、地域カテゴリが設定されたメッシュのメッシュＩＤと、個性店舗の店舗ＩＤとを関連付けて個性店舗データベース１３５に記憶する。この処理が終了した場合に、地域プロファイル管理装置１が行う処理が終了する。
【００５９】
以上、説明したように本実施形態によれば、個々のメッシュにおいて、メッシュ内の店舗をカテゴリ毎にグループ分けし、例えば、評価値が所定値以上の店舗数が所定数以上となるカテゴリをメッシュカテゴリとして特定することにより、メッシュ単位のプロファイルが設定される。更に、メッシュカテゴリが共通しかつ略隣接する複数のメッシュがある場合に、複数のメッシュに共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして特定することにより、複数のメッシュからなるエリアにおけるプロファイルが設定される。これにより、特徴的なプロファイルを共通して有するエリアを特定することが可能になり、当該エリアを容易に紹介することが可能になる。例えば、特徴的なプロファイルを有するエリアを観光客に紹介することができる。併せて、当該エリアに含まれる個性的なプロファイルを有する店舗を地元のユーザに紹介することができる。
【００６０】
また本実施形態によれば、投稿情報は投稿データベース１３１、店舗の開業、閉鎖は店舗データベース１３２によって管理されている。このため、店舗の開業、閉鎖、店舗の評価の変化等により、類似する特徴的なプロファイルを共通して有する店舗が形成するエリアが、経時において変化しても、その変化に対応して、特徴的なプロファイルを共通して有する新たなエリアを自動的に特定することが可能になる。例えば、ラーメン激戦区に隣接しているがラーメン激戦区に含まれなかったメッシュにおいて、今まで評価が低かったラーメン店の投稿評価が上がった場合に、そのメッシュを自動的にラーメン激戦区に含めることが可能になる。
【００６１】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。例えば、上述した実施形態においては、例えば、図７に示すように、ラーメン激戦区と御当地うどんエリアはそれぞれ独立しているが、ラーメン激戦区と御当地うどんエリアの両方に含まれるメッシュがあってもよい。この場合、メッシュカテゴリ解析部１４２において、１つのメッシュにおいて、評価平均が３．５以上の店舗が５つ以上のカテゴリが複数存在することになる。
【００６２】
また、メッシュの形状については、本実施形態では矩形であるが、それに限らず、例えば、正六角形であってもよい。
【００６３】
また上述した実施形態によれば、店舗データベース１３２と店舗プロファイルデータベース１３３との２つのデータベースがあるが、店舗データベース１３２と店舗プロファイルデータベース１３３とについては、例えば、店舗データベース１３２に「メッシュカテゴリ」という項目を追加することにより、１つのデータベースにまとめることが可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１  地域プロファイル管理装置
１３  記憶部
１４  制御部
１００  ユーザ端末
１３１  投稿データベース
１３２  店舗データベース
１３３  店舗プロファイルデータベース
１３４  地域プロファイルデータベース
１３５  個性店舗データベース
１４１  投稿情報受付部
１４２  メッシュカテゴリ解析部
１４３  地域カテゴリ解析部
１４４  個性店舗解析部
１４２１  評価対象メッシュ設定部
１４２２  投稿情報読出部
１４２３  投稿情報解析部
１４２４  店舗抽出部
【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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