(57)【要約】【課題】環境に依存せず、高精度にユーザの同位置判定を行うことの可能な情報処理装置を提供する。【解決手段】複数のユーザについてそれぞれ取得された、各ユーザの移動状態を特定可能な時系列データに基づいて、ユーザの位置の類似性を判定する判定部と、を備える、情報処理装置が提供される。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザについてそれぞれ取得された、各前記ユーザの移動状態を特定可能な時系列データに基づいて、前記ユーザの位置の類似性を判定する判定部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記判定部は、同一エリアにおける前記時系列データに基づいて、前記ユーザの位置の類似性を判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記時系列データに基づき得られる相対軌跡に基づいて、複数の前記ユーザの同位置判定を行う、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記判定部は、
２つの前記時系列データを判定対象として、各前記時系列データの同期を取る同期処理部と、
同期化された前記時系列データの乖離度を算出する乖離度算出部と、
算出された前記乖離度に基づいて、前記ユーザの位置の類似性を判定する判定処理部と、
を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記同期処理部は、
所定のスケール単位で各前記時系列データをそれぞれ区分し、
区分された期間毎に、各前記時系列データのスケールを規格化し、
前記期間毎に、基準とする一方の前記時系列データと他方の前記時系列データとのデータ開始位置を合わせて同期化する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記時系列データは、慣性センサの検出値である、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記時系列データは、環境センサの検出値である、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記ユーザの絶対位置を示す絶対位置情報を取得する絶対位置情報取得部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記ユーザの位置が類似すると判定された複数の前記ユーザのうち、少なくとも１のユーザの絶対情報に基づいて、当該ユーザおよび他のユーザの属性を決定する属性特定部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記ユーザの属性を特定する属性特定部を備え、
前記属性特定部は、
位置が類似すると判定された前記ユーザについて算出された当該位置での滞在時刻に基づく場所属性情報と、前記ユーザの行動を表す前記滞在時刻に関する情報が設定された場所属性テーブルとに基づいて、前記ユーザの行動を特定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記場所属性テーブルには、当該位置で行われる前記ユーザの前記滞在時刻及び滞在時間が設定される、請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記属性特定部は、位置が類似すると判定された前記ユーザのうち少なくとも１のユーザから取得された位置情報及び行動に関する情報に基づいて、前記場所属性テーブルを更新する、請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記属性特定部は、前記ユーザの前記場所属性情報と、特定された前記場所属性テーブルとの比較結果に基づいて、前記ユーザの社会属性を特定する、請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記属性特定部は、前記ユーザの前記場所属性情報と、前記ユーザの社会属性を表す社会属性テーブルとに基づいて、前記ユーザの社会属性を特定する、請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
センサにより、複数のユーザについて、各前記ユーザの移動状態を特定可能な時系列データをそれぞれ取得すること、
プロセッサにより、前記時系列データに基づいて前記ユーザの位置の類似性を判定すること、
とを含む、情報処理方法。
【請求項１６】
コンピュータを、複数のユーザについてそれぞれ取得された、各前記ユーザの移動状態を特定可能な時系列データに基づいて、前記ユーザの位置の類似性を判定する判定部を備える情報処理装置として機能させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ある特定の場所にいるユーザを特定する技術として、例えば特許文献１には、複数のユーザが認識された場合に、人物位置検知部により検知された位置とユーザの個人性行で表される位置とに基づき表される距離が小さいユーザを、当該特定の場所にいるユーザと判定する技術が開示されている。特許文献１に記載の技術では、個人が特別な装置を所持することなく、その個人が特定の場所にいることを認識できる。しかし、個人が特別な装置を所持しない場合、ユーザがいることを認識したい場所に赤外センサ等を設置する必要があり、ユーザの位置が特定できる場所は限られている。【０００３】
一方、個人が所有する端末が備えるセンサによってユーザの位置を特定する場合、近距離無線通信を用いるのが一般的である。例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）は移動通信端末等に標準搭載されており、汎用性が高い。また、Ｗｉｆｉ測位センサあるいはＧＰＳ（Global  Positioning  System）も同様に移動通信端末等の汎用端末に標準搭載されており、これらの測定結果に基づきユーザの位置を特定することも容易に行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１０８０３７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、同位置にいるユーザを特定する場合、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を用いた２点間距離の推定精度は低く、また、異なる時刻では２点間距離を判定することはできない。一方、Ｗｉｆｉ測位センサあるいはＧＰＳを用いる場合には、異なる時刻であっても２点間距離を算出することは原理上可能である。しかし、これらの測定精度は環境に大きく依存するため、安定性に欠ける。【０００６】
そこで、本開示では、環境に依存せず、高精度にユーザの同位置判定を行うことの可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示によれば、複数のユーザについてそれぞれ取得された、各ユーザの移動状態を特定可能な時系列データに基づいて、ユーザの位置の類似性を判定する判定部と、を備える、情報処理装置が提供される。【０００８】
また、本開示によれば、センサにより、複数のユーザについて、各ユーザの移動状態を特定可能な時系列データをそれぞれ取得すること、プロセッサにより、時系列データに基づいてユーザの位置の類似性を判定することとを含む、情報処理方法が提供される。【０００９】
さらに、本開示によれば、コンピュータを、複数のユーザについてそれぞれ取得された、各ユーザの移動状態を特定可能な時系列データに基づいて、ユーザの位置の類似性を判定する判定部を備える情報処理装置として機能させるコンピュータプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように本開示によれば、環境に依存せず、高精度にユーザの同位置判定を行うことができる。なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の第１の実施形態に係る情報処理装置による複数のユーザの同位置判定処理及び同位置判定結果を利用した複数のユーザの属性特定処理の概要を説明する説明図である。
【図２】同実施形態に係る同位置判定結果を利用した複数のユーザの属性特定処理の一ユースケースを示す説明図である。
【図３】同実施形態に係る同位置判定結果を利用した複数のユーザの属性特定処理の他のユースケースを示す説明図である。
【図４】同実施形態に係る同位置判定結果を利用した複数のユーザの属性特定処理の他のユースケースを示す説明図である。
【図５】ＧＰＳによる測位について環境による測位可否を説明する説明図である。
【図６】Ｗｉｆｉ測位または基地局測位による測位誤差を説明する説明図である。
【図７】ＰＤＲによる移動軌跡の誤差を説明する説明図である。
【図８】ＧＰＳ及び慣性センサの環境依存性を説明する説明図である。
【図９】同実施形態に係る情報処理システムの構成を示す機能ブロック図である。
【図１０】同実施形態に係る同位置判定処理が実行される際の情報処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図１１】同実施形態に係る相対軌跡算出処理における初期設定処理を示すフローチャートである。
【図１２】同実施形態に係る相対軌跡算出処理における各時刻の位置算出処理を示すフローチャートである。
【図１３】同実施形態に係る絶対位置情報取得処理を示すフローチャートである。
【図１４】同実施形態に係る同位置判定処理を示すフローチャートである。
【図１５】相対軌跡のスケールあるいは軌跡全体の方位のずれの補正に関する説明図である。
【図１６】相対軌跡のバッファ時間の長さと同位置判定精度との関係を説明する説明図である。
【図１７】別場所での類似した軌跡による同位置判定においてエリア判定を用いた誤判定方法を説明する説明図である。
【図１８】別場所での類似した軌跡による同位置判定において相対軌跡のバッファ時間変更による誤判定方法を説明する説明図である。
【図１９】同位置判定対象の相対軌跡のデータ同期の概要を説明するための説明図である。
【図２０】各相対軌跡の相対位置の対応付けを説明する説明図である。
【図２１】時系列データのスケール単位での区分を説明する説明図である。
【図２２】時系列データのスケール補正を説明する説明図である。
【図２３】スケール補正後のリサンプリングを説明する説明図である。
【図２４】各相対軌跡の絶対時間のずれを補正する時間シフト補正を説明する説明図である。
【図２５】各相対軌跡の方位補正を説明する説明図である。
【図２６】相対軌跡のスケール補正を説明する説明図である。
【図２７】相対軌跡の位置補正を説明する説明図である。
【図２８】相対軌跡の軌跡乖離度の算出を説明する説明図である。
【図２９】同実施形態に係る複数のユーザに対する社会属性特定処理が実行される際の情報処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図３０】本開示の第２の実施形態に係るリアルタイムでの同位置判定のユースケースを説明する説明図である。
【図３１】同実施形態に係るリアルタイムでの同位置判定処理を示すフローチャートである。
【図３２】本開示の第３の実施形態に係る情報処理システムの構成を示す機能ブロック図である。
【図３３】同実施形態に係る場所属性テーブルを用いた行動特定処理を示すフローチャートである。
【図３４】気圧センサによる検出値に基づく３次元軌跡の検出を説明する説明図である。
【図３５】場所属性テーブル記憶部の一例を示す説明図である。
【図３６】同位置に存在する複数ユーザの場所属性情報の一例として、時刻人数分布と滞在時間人数分布とを示す説明図である。
【図３７】場所属性情報と場所属性テーブルとのマッチング処理を説明する説明図である。
【図３８】ユーザのつぶやきに基づくユーザの行動特定と場所属性テーブルの更新処理を示す説明図である。
【図３９】場所属性テーブルの更新を説明する説明図である。
【図４０】社会属性テーブルを説明する説明図である。
【図４１】本開示の実施形態に係るデバイスのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４２】センサの検出値の時系列データそのものを用いた同位置判定の例を示す説明図である。
【図４３】環境センサの検出値の時系列データを用いた同位置判定の例を示す説明図である。
【図４４】デバイスに表示される情報収集同意画面の一例を示す説明図である。
【図４５】デバイスに表示される絶対時刻送信同意画面の一例を示す説明図である。
【図４６】デバイスに表示される相対時刻送信同意画面の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１３】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．第１の実施形態（同位置判定処理と属性特定処理）
１．１．概要
（１）同位置判定処理と属性特定処理
（２）同位置判定処理における測位技術
１．２．情報処理システムの構成
（１）デバイス
（２）サーバ
１．３．同位置判定処理
（１）処理概要
（２）相対軌跡算出処理
（３）絶対位置情報取得処理
（４）同位置判定処理
１．４．社会属性特定処理
２．第２の実施形態（リアルタイム同位置判定）
３．第３の実施形態（場所属性テーブルに基づく行動特定）
３．１．情報処理システムの構成
（１）デバイス
（２）サーバ
３．２．場所属性テーブルを用いた行動特定処理
（１）エリアスクリーニング
（２）同位置判定処理
（３）場所属性特定処理、行動特定処理
（４）社会属性判定処理
４．ハードウェア構成
５．補足
５．１．相対軌跡以外の特徴量
５．２．情報収集に対するユーザ同意
【００１４】
＜１．第１の実施形態＞
（１．１．概要）
（１）同位置判定処理と属性特定処理
まず、図１〜図４に基づいて、本開示の第１の実施形態に係る情報処理装置により行われる複数のユーザの同位置判定処理と、同位置判定結果を利用した複数のユーザの属性特定処理について、概要を説明する。なお、図１は、本実施形態に係る情報処理装置による複数のユーザの同位置判定処理及び同位置判定結果を利用した複数のユーザの属性特定処理の概要を説明する説明図である。図２〜図４は、同位置判定結果を利用した複数のユーザの属性特定処理の他のユースケースを示す説明図である。
【００１５】
本実施形態に係る情報処理装置では、複数のユーザが同位置にいることを判定する同位置判定処理と、同位置判定処理の結果に基づき、複数のユーザ間の具体的な関連性を特定する属性特定処理とが行われる。
【００１６】
同位置判定処理では、ユーザの移動状態を特定可能な時系列データに基づき、同位置にいるユーザを判定する。本実施形態において、ユーザの移動状態を特定可能な時系列データとは、ユーザの位置に関する時系列データであり、ある期間におけるユーザの位置変化（すなわち、動き）を示す情報である。このようなデータとしては、例えば、慣性センサの検出値そのものの時系列データ、慣性センサの検出値に基づき得られるユーザの移動軌跡、あるいは、ＧＰＳまたはＷｉｆｉ測位等による絶対位置情報の時系列データ等がある。同位置判定処理では、このような時系列データと、当該時系列データが取得されたエリア情報とに基づき、同時間または異なる時間に同位置にいることを判定する。
【００１７】
同位置判定処理によって同位置での存在が確定されたユーザ間には、その位置にいる共通の理由があり、何らかの関連性があると考えられる。したがって、同位置判定処理では、単に同位置に存在するユーザを特定するだけでなく、関連性のあるユーザを特定することも可能となる。
【００１８】
属性特定処理では、同位置判定処理により同位置にいることが特定され、何らかの関連性があるとされた複数のユーザに共通する社会属性を特定する。本実施形態において、社会属性とは、社会的な所属、位置付け、行動等の社会的関係をいう。例えば、社会属性として、通勤先（会社）、通学先（学校）、行きつけの店あるいは場所、立ち寄る場所（スーパー内での特定の商品棚、ビュッフェ・バイキングでのある料理の置かれた場所、等）等がある。また、本実施形態では、社会属性に関して、例えば同じ会社に勤めているといった関連性のみを表す情報を社会属性の相対値といい、例えばＸ社に勤めているといった具体的な情報を社会属性の絶対値という。
【００１９】
属性特定処理では、何らかの関連性があることが特定された複数のユーザのうち、少なくとも１人のユーザから得られた社会属性に基づき、各ユーザの社会属性を特定する。ユーザの社会属性の相対値については、例えばユーザが位置するエリア及び時間帯、あるいは、行動認識情報等によって特定してもよい。一方、ユーザの社会属性の絶対値については、ＧＰＳまたはＷｉｆｉ測位等による絶対位置情報によって特定したり、あるユーザがＳＮＳ等で公表した絶対情報によって特定したりしてもよい。なお、絶対位置情報は絶対情報の１つである。少なくとも１人のユーザについて社会属性の絶対値が特定されれば、当該社会属性の相対値が同一である他のユーザについても社会属性の絶対値が特定される。
【００２０】
例えば、図１に示すように、ユーザＡの８：００のエリアＱにおける移動軌跡と、ユーザＢの７：３０のエリアＱにおける移動軌跡とが得られたとする。同位置判定処理によりこれらの移動軌跡は類似していると判定されたとする。また、これらの移動軌跡が得られた時間帯が平日朝の通勤時間帯であること、平日日中においてユーザＡ及びユーザＢは同一建物にいること、といった情報から、ユーザＡ及びユーザＢは同一会社に勤めているという社会属性の相対値が特定されているとする。
【００２１】
ユーザＡ及びユーザＢの社会属性の相対値がわかると、ユーザＡまたはユーザＢのうちいずれか一方について当該社会属性の絶対値が取得できれば、他方のユーザについても社会属性の絶対値が得られることになる。例えば、図１に示すように、ユーザＡ及びユーザＢは同一会社に勤めているという社会属性の相対値が特定されている状態で、例えばユーザＡがＳＮＳ上でＸ社の社員であると公表すれば、ユーザＡと同一会社に勤めているユーザＢもＸ社の社員であると特定できる。属性特定処理では、このように、何らかの関連性のある複数のユーザの属性を、ある１人のユーザの絶対情報に基づき特定することができる。さらに、他のユーザについて、ユーザＡと同一会社に勤めているという社会属性の相対値のみ特定できれば、当該他のユーザについてもＸ社の社員であると特定できる。
【００２２】
同様に、例えば図２に示すように、複数のユーザについて「ある店」によく行くという社会属性の相対値がわかっているとする。このとき、１人のユーザが「ショップＹにいる」ことを明らかにすれば、当該ユーザと社会属性の相対値が同一である他のユーザも「ショップＹによく行く」ことがわかる。また、例えば図３に示すように、複数のユーザについてスーパーの「ある商品棚」に立ち寄ったという社会属性の相対値がわかっているとする。このとき、１人のユーザが「クレジットカードでビールを購入した」ことがわかれば、当該ユーザと社会属性の相対値が同一である他のユーザも「ビールの商品棚に立ち寄った」ことがわかる。このように、クレジットカード決済による購買履歴からユーザの社会属性の絶対値を特定することも可能であり、社会属性の絶対値が特定されたユーザと社会属性の相対値が同一である他のユーザの社会属性の絶対値も特定される。また、「ユーザがよく立ち寄る商品棚」のような社会属性の絶対値は、これらのユーザの購買行動、嗜好傾向の把握にも利用することができる。
【００２３】
さらに、例えば図４に示すように、複数のユーザについて「ある共通ルート」を通り移動するという関連性がわかっているとする。このとき、１人のユーザについて、共通ルートに到達するまでの絶対位置が取得されれば、共通ルートについても絶対位置を特定することができ、当該共通ルートと繋がる他のルートについても絶対位置を特定することができる。例えば、あるユーザが通ったルートの絶対位置軌跡（緯度経度で表される軌跡）がＧＰＳにより精度よく得られたとする。このとき、ＧＰＳ情報及び地図情報に基づき、当該ルートの出発地及び行き先を特定してもよい。例えば、絶対位置軌跡が取得されたルートが、ユーザの自宅から駅Ｓまでのルートであり、共通ルートに繋がるルートであったとする。このとき、絶対位置軌跡が特定されたルートから共通ルートの絶対位置軌跡が特定され、さらに、共通ルートに繋がる他のルートの絶対位置軌跡も特定される。例えば、共通ルートは駅Ｓの構内であり、共通ルートに繋がる他のルートは、駅Ｓにおいてユーザが乗り換えた路線である、といった具体的なルートが特定される。そして、当該ユーザと関連性のある他のユーザについても、共通ルートの絶対位置軌跡の特定により、共通ルートに繋がる各ユーザのルートの絶対位置軌跡もそれぞれ特定される。さらには、ユーザの滞留時間等に基づき、自宅の所在地も特定することも可能となる。
【００２４】
このように、同位置判定処理の結果より、複数のユーザが同位置にいること、複数のユーザ間に何かしらの関連性が存在することを特定することができる。さらに、関連性のあるユーザに関して、時間、エリア情報あるいはＳＮＳで公表されたユーザの絶対情報等に基づき社会属性の相対値あるいは絶対値を特定することもでき、これらの結果からデータマイニングによって有用な情報を取得するといった活用も考えられる。
【００２５】
（２）同位置判定処理における測位技術
同位置にいることにより何かしら関連性のある複数のユーザを精度よく特定するためには、ユーザの位置を測定する測位技術の精度が重要となる。仮に、屋内・屋外に関わらず常に高精度かつ低遅延で測位可能な理想的な測位技術が存在するとすれば、「Ｎ人のある時刻における位置が近いか否か？」というシンプルな手法でユーザの同位置判定は可能である。しかし、現在一般的に利用されている測位技術には様々な制約がある。
【００２６】
例えば、ＧＰＳによる測位は、図５左側に示すように、屋外であれば高精度にユーザの位置を測定することができる。しかし、屋外であっても、ビル街等のように高層の建物等によって囲まれている場所（例えば、エリアＸ）ではＧＰＳによる測位誤差が増大する。また、屋内でのＧＰＳによる測位は、図５右側に示すようにほぼ不可能である。このように、ＧＰＳによる測位は環境に大きく依存する。
【００２７】
一方、Ｗｉｆｉ測位または基地局測位では屋内での測位も可能である。しかし、Ｗｉｆｉ測位または基地局測位では、図６に示すようにユーザＡ、ユーザＢの測位結果には半径ＲＡ、ＲＢの測位誤差があり、一般的に測位誤差が大きい。また、測位精度を向上させるためにはインフラ設備の増強が必要であり、低コストで複数のユーザの同位置判定の実現は厳しい。
【００２８】
また、近年、屋内での測位技術として歩行者自律航法（ＰＤＲ；Pedestrian  Dead  Reckoning）が注目されている。ＰＤＲは、ユーザが装着するデバイスに搭載された加速度センサ、角速度センサ、ジャイロセンサ等の慣性センサの検出値の変化に基づいて、ユーザの進行方向及び移動距離を推定し測位する、相対的な測位技術である。このため、ユーザの絶対位置及び絶対方位は、ＧＰＳ等により取得された絶対位置及び絶対方位を基準として、ＰＤＲによる測位結果に基づき推定される。通常、ＰＤＲによる屋内での測位は、ユーザが屋内に進入する直前に取得されたＧＰＳの測位情報（絶対位置及び絶対方位は）を基準として、屋内進入後にＰＤＲにより測定された測位結果に基づき、絶対位置が推定される。すなわち、ＰＤＲの測位結果から推定される絶対位置及び絶対方位の精度は、ユーザの屋内進入直前にＧＰＳにて取得される測位情報の精度に依存し、特に方位誤差は推定される絶対方位に大きく影響する。
【００２９】
しかし、屋内進入前のＧＰＳの精度は低く、このＧＰＳの測位情報の誤差を受けて、ＰＤＲによる測位精度が十分に担保できないこともある。例えば、図７に示すように、エリアＸにおけるユーザＡの実際の位置Ａｒからの移動軌跡Ｌｒに対して、エリアＸにユーザが進入する直前で取得されたＧＰＳの測位情報に誤差があると、ＧＰＳによる測位位置Ａｏが実際の位置Ａｒからずれてしまう。そして、測位位置Ａｏを基準としてＰＤＲによる測位結果から推定されるユーザＡの移動軌跡Ｌｏも、図７に示すように実際の移動軌跡Ｌｒからずれることになり、正しい移動軌跡を特定することができない。
【００３０】
このように、現在一般的に利用されている測位技術では、測位精度が環境あるいはインフラ設備に依存するため、これらの測位結果に基づき複数のユーザの同位置判定をシンプルかつ高精度に実施するには限界がある。そこで、本実施形態では、屋外、屋内といった環境に依存することなくユーザの同位置判定をシンプルかつ高精度に実施する方法を提案する。具体的には、ユーザの移動状態を特定可能であり、かつ、精度が環境に依存しないセンサによる検出値の時系列データに基づき、当該時系列データの類似性から複数のユーザの同位置判定を実施する。あるいは、かかる時系列データから一定時間の相対軌跡を取得し、当該相対軌跡の類似性を判定することによって、複数のユーザの同位置判定を行ってもよい。
【００３１】
精度が環境に依存しないセンサとしては、加速度センサ、角速度センサ、ジャイロセンサ等の慣性センサがある。なお、厳密には温度変化によって僅かにセンサ特性は変動するが、慣性センサが搭載されたデバイスが人体に装着されている状態では大きな温度変化は生じず、環境による変動は無視できる程度である。また、温度依存性の小さい慣性センサを用いることによっても、環境変化によるセンサ特性の変動を抑制可能である。
【００３２】
慣性センサは、スマートフォン及びウェアラブル端末等、多くのユーザによって保持あるいは装着されているほぼ全てのデバイスに一般的に搭載されている。したがって、本実施形態に係る複数のユーザの同位置判定を行うために、特別なデバイスを用いる必要がない。また、ユーザの絶対位置を特定するために用いるＧＰＳあるいはＷｉｆｉも、慣性センサと同様、これらのデバイスにほぼ搭載されている。図８に示すように、開放的な屋外であれば、ＧＰＳ１１であってもジャイロセンサ１３あるいは加速度センサ１５であっても精度よく測位可能である。一方、都市部の高層ビル街あるいは屋内では、ＧＰＳ１１は測位精度低下あるいは測位不能となるが、ジャイロセンサ１３及び加速度センサ１５は、環境に依存することなく安定して高精度に測位することができる。
【００３３】
以下、本実施形態では、ユーザ毎に取得された、慣性センサの検出値の時系列データに基づくある一定時間の相対軌跡に基づいて行われる、複数のユーザの同位置判定処理について説明する。また、当該同位置判定処理により得られた結果に基づく複数のユーザの社会属性特定処理について説明する。
【００３４】
（１．２．情報処理システムの構成）
本実施形態に係る同位置判定処理及び社会属性特定処理の説明に先立ち、まず、図９に基づき、これらの処理を実施する情報処理システム１について説明する。図９は、本実施形態に係る情報処理システム１の構成を示す機能ブロック図である。
【００３５】
本実施形態に係る情報処理システム１は、図９に示すように、ユーザが保持するデバイス１００と、デバイス１００にて取得された情報に基づいて同位置判定処理及び属性特定処理を実行するサーバ２００とを含む。図９では、デバイス１００は１つのみ記載しているが、サーバ２００には複数のユーザがそれぞれ保持するデバイス１００が接続している。サーバ２００は、複数のデバイス１００より受信したデータに基づき、同位置判定処理及び属性特定処理を実行する。
【００３６】
（１）デバイス
デバイス１００は、スマートフォン及びウェアラブル端末等の、ユーザが保持する情報処理端末である。デバイス１００は、図９に示すように、センサ部１１０と、軌跡算出部１２０と、絶対位置情報取得部１３０と、エリア判定部１４０と、属性情報取得部１５０と、送信部１６０と、受信部１７０とを含む。
【００３７】
センサ部１１０は、デバイス１００の姿勢や動きを検出可能な１または複数のセンサからなり、例えば、加速度センサ１１１、ジャイロセンサ１１３等の慣性センサを含む。また、センサ部１１０は、地磁気センサ１１５等の環境センサを含んでもよい。センサ部１１０は、これらのセンサ以外にも、慣性センサとして角速度センサ等、環境センサとして気圧センサ、温度センサ、湿度センサ、風速センサ、マイク、カメラ等を含んでもよい。センサ部１１０の各センサの検出値は、軌跡算出部１２０へ出力される。なお、センサ部１１０は、各センサの検出値の時系列データを送信部１６０へ出力し、送信部１６０からサーバ２００へ当該時系列データそのものを送信可能にしてもよい。
【００３８】
軌跡算出部１２０は、センサ部１１０から入力された検出値に基づいて、当該デバイス１００を保持するユーザの相対軌跡を算出する。センサ部１１０のセンサのうち、少なくとも加速度センサ１１１及びジャイロセンサ１１３の検出値が取得されれば、軌跡算出部１２０は相対軌跡を算出することができる。軌跡算出部１２０による相対軌跡の算出処理の具体的な説明は後述する。軌跡算出部１２０は、算出した相対軌跡を送信部１６０へ出力する。
【００３９】
絶対位置情報取得部１３０は、デバイス１００の絶対位置情報を取得する。絶対位置情報取得部１３０は、例えばＧＰＳ受信機あるいはＷｉｆｉ受信部等である。絶対位置情報取得部１３０は、取得したデバイス１００の絶対位置情報を、エリア判定部１４０へ出力する。なお、絶対位置情報取得部１３０により取得された絶対位置情報は、送信部１６０へそのまま出力されてもよい。
【００４０】
エリア判定部１４０は、絶対位置情報取得部１３０により取得された絶対位置に基づいて、デバイス１００の位置するエリアを判定する。エリア判定部１４０により特定するエリアは予め設定されているものとする。ユーザ（実際にはデバイス１００）が存在するエリアは、本実施形態において同位置判定の誤判定を回避するための情報として利用される。このため、エリア判定に対しては高い判定精度は要求されず、数十メートル程度の範囲で表されるおおよその位置が特定可能であればよい。エリア判定部１４０は、判定したエリアを送信部１６０へ出力する。
【００４１】
属性情報取得部１５０は、ユーザの社会属性あるいは社会属性を特定可能な情報を取得する。属性情報取得部１５０は、例えば、ユーザが公表した社会属性の相対値あるいは絶対値に関する情報を、例えばデバイス１００に記憶されている情報あるいはデバイス１００を用いて入力された情報等から取得する。あるいは、属性情報取得部１５０は、ユーザのクレジットカード決済の購買履歴から購入品を特定する等、ユーザの行った行動からユーザの社会属性の相対値あるいは絶対値と特定してもよい。属性情報取得部１５０により取得されたユーザの社会属性の相対値あるいは絶対値は、当該ユーザと何かしらの関連性があると判定された他のユーザの社会属性を特定するために用いられる。なお、絶対位置情報取得部１３０により取得される絶対位置情報も、ユーザの社会属性を特定する情報として利用可能である。
【００４２】
送信部１６０は、センサ部１１０、軌跡算出部１２０、絶対位置情報取得部１３０、エリア判定部１４０、及び、属性情報取得部１５０から入力された各種情報をサーバ２００へ送信する。
【００４３】
受信部１７０は、サーバ２００から送信された各種情報を受信する。受信部１７０により受信された情報は、例えばデバイス１００に設けられた表示部（図示せず。）に表示されたり、記憶部（図示せず。）に記録されたりする等、その用途に応じて処理される。
【００４４】
（２）サーバ
サーバ２００は、各ユーザのデバイス１００からそれぞれ入力された情報に基づき、ユーザが同位置に存在するか（存在していたか）を判定する同位置判定を行う。また、本実施形態に係るサーバ２００は、同位置判定の結果に基づき、複数のユーザの社会属性を特定する社会属性特定処理も実行可能であるとする。このようなサーバ２００は、図９に示すように、データ取得部２１０と、同位置判定部２２０と、属性特定部２３０と、出力部２４０と、取得データ記憶部２５０と、解析結果記憶部２６０とを含む。
【００４５】
データ取得部２１０は、サーバ２００と通信可能な複数のデバイス１００から、各種情報を受信する。データ取得部２１０は、センサ部１１０の各センサの検出値あるいは軌跡算出部１２０により算出されたユーザの相対軌跡、絶対位置情報取得部１３０により取得された絶対位置情報、エリア判定部１４０により特定されたエリア情報を取得する。これらの情報は、同位置判定処理に用いられ、同位置判定部２２０へ出力される。また、データ取得部２１０は、社会属性判定処理のため、属性情報取得部１５０により取得されたユーザの社会属性あるいは社会属性を特定可能な情報を取得することも可能である。かかる情報は、属性特定部２３０へ出力される。さらに、データ取得部２１０は、取得した各種情報を取得データ記憶部２５０に記録してもよい。
【００４６】
同位置判定部２２０は、同位置に存在するユーザを判定する。本実施形態に係る同位置判定部２２０は、各ユーザの相対軌跡の類似性を判定し、同位置に存在するか否かを判定する。同位置判定部２２０は、同位置判定対象のデータ同期を取る同期処理部と、同期化された時系列データの乖離度を算出する乖離度算出部と、算出された乖離度に基づいて、ユーザの同位置判定を行う判定処理部と、を行う機能部として機能してもよい。なお、同位置判定部２２０による具体的な同位置判定処理の内容については後述する。同位置判定部２２０は、判定結果を出力部２４０へ出力する。なお、判定結果を属性特定部２３０へ出力してもよい。
【００４７】
属性特定部２３０は、同位置判定処理により同位置に存在することで何かしらの関連性があると判定されたユーザの社会属性を特定する。属性特定部２３０は、少なくとも１人のユーザについて社会属性あるいは社会属性を特定可能な情報が取得されると、かかる情報に基づいて、関連性のあるすべてのユーザの社会属性を特定する。属性特定部２３０は、特定した社会属性を、出力部２４０へ出力する。
【００４８】
出力部２４０は、サーバ２００に接続されたデバイス１００に対して情報を送信する。出力部２４０は、例えば、同位置判定部２２０による判定結果、属性特定部２３０により特定されたユーザの社会属性を、通知対象となるユーザのデバイス１００へ出力してもよい。また、出力部２４０は、サーバ２００での処理結果を解析結果記憶部２６０へ記録してもよい。
【００４９】
取得データ記憶部２５０は、各デバイス１００から取得した各種情報を記憶する記憶部である。解析結果記憶部２６０は、サーバ２００での処理結果を記憶する記憶部である。これらの記憶部にて保持された情報は、データマイニング等に利用することも可能である。
【００５０】
以上、本実施形態に係る情報処理システム１の構成について説明した。なお、本実施形態では、同位置判定処理及び社会属性特定処理を１つのサーバ２００にて実行するものとしたが、本開示はかかる例に限定されない。同位置判定処理及び社会属性特定処理は、異なるサーバにて実行されるように構成されてもよく、あるいは少なくともいずれか一方の処理をデバイス１００にて実行可能に構成してもよい。また、エリア判定部１４０は、デバイス１００側に含む例を示したが、本開示はかかる例に限定されず、サーバ２００側に含む構成であってもよい。
【００５１】
（１．３．同位置判定処理）
次に、図１０〜図２７に基づいて、本実施形態に係る同位置判定処理について説明する。
（１）処理概要
まず、図１０に基づき、同位置判定処理が実行される際の処理の概要を説明する。図１０は、本実施形態に係る同位置判定処理が実行される際の情報処理システム１の処理の流れを示すシーケンス図である。かかる処理は、ユーザの認証処理から開始される（Ｓ１０）。ユーザのデバイス１００からサーバ２００に対して認証情報が送信されると、サーバ２００は、認証情報に基づき認証処理を実行し、認証結果を当該デバイス１００へ送信する。認証された場合には、デバイス１００及びサーバ２００にて、ステップＳ２０〜Ｓ４０の処理が実行される。
【００５２】
認証情報が認証されると、デバイス１００は、同位置判定処理に用いる各種情報を取得し、サーバ２００へ出力する処理を実行する。具体的には、相対軌跡取得処理（Ｓ２０）と、絶対位置情報取得処理（Ｓ３０）が実行される。ステップＳ２０とステップＳ３０とは独立して実行され、それぞれ必要な情報が取得されたタイミングで実行される。
【００５３】
相対軌跡取得処理では、デバイス１００のセンサ部１１０の検出値に基づき、軌跡算出部１２０により相対軌跡が算出される。算出された相対軌跡は、送信部１６０を介してサーバ２００へ送信され、取得データ記憶部２５０に記録される。軌跡算出部１２０による相対軌跡算出処理の詳細は後述する。
【００５４】
絶対位置情報取得処理では、デバイス１００は、絶対位置情報取得部１３０にて取得された絶対位置情報を、送信部１６０を介してサーバ２００へ送信する。サーバ２００は、受信したデバイス１００の絶対位置情報を取得データ記憶部２５０に記録する。また、サーバ２００は、同位置判定処理に際して、絶対位置情報の属するエリアを特定する。なお、図１０ではサーバ２００がエリア判定部の機能を有しており、サーバ２００にてエリアを特定しているが、本開示はかかる例に限定されない。図９に示したように、デバイス１００がエリア判定部１４０を備えている場合には、デバイス１００側にてエリアを特定し、絶対位置情報とともに、特定したエリアをサーバ２００へ通知するようにしてもよい。
【００５５】
相対軌跡取得処理（Ｓ２０）及び絶対位置情報取得処理（Ｓ３０）は、複数のユーザそれぞれのデバイス１００とサーバ２００との間で、それぞれ実行される。そして、複数のユーザに関する情報が所定期間以上取得されると、サーバ２００におけるユーザの同位置判定処理（Ｓ４０）が実行可能となる。同位置判定処理は、当該処理を実行可能となった時点で実行されてもよく、当該処理を実行可能であることを前提として所定の周期タイミングで（例えば１日毎に）実行されてもよい。サーバ２００は、必要に応じて、同位置判定処理の判定結果を各デバイス１００に送信してもよい。同位置判定処理の判定結果を受信したデバイス１００は、例えば表示部に判定結果を表示し、ユーザに通知してもよい。
【００５６】
以上、同位置判定処理が実行される際の処理の概要を説明した。以下、各処理について詳細に説明していく。
【００５７】
（２）相対軌跡算出処理
図１０の相対軌跡取得処理（Ｓ２０）において行われる相対軌跡の算出は、例えば図１１及び図１２に示す処理により行ってもよい。図１１は、相対軌跡算出処理における初期設定処理を示すフローチャートである。図１２は、相対軌跡算出処理における各時刻の位置算出処理を示すフローチャートである。
【００５８】
本実施形態に係るデバイス１００の軌跡算出部１２０は、ユーザの移動軌跡を、慣性センサにより得られる検出値に基づき得られる相対軌跡として算出する。本実施形態では、相対軌跡をＰＤＲにより算出する場合について説明する。相対軌跡の取得では、まず、初期設定処理にて基準とする初期姿勢を決定し、その後、各時刻での位置を算出して初期姿勢からの移動量及び移動方向を特定する。
【００５９】
具体的には、まず、初期姿勢を特定するために、図１１に示す初期設定処理開始時における停止時間、位置及び方位をゼロに設定する（Ｓ１００〜Ｓ１０４）。停止時間は、デバイス１００の加速度変化がない（あるいはほぼゼロとみなせる）状態が連続している時間をいう。位置及び方位は、相対位置及び相対方向である。
【００６０】
次いで、軌跡算出部１２０は、バッファされた加速度センサ１１１の検出値を参照して（Ｓ１０６）、その検出値の変化からユーザが停止中であるか否かを判定する（Ｓ１０８）。初期姿勢は停止時の加速度に基づき設定されるため、ユーザが停止していることを確認する必要がある。ユーザの停止判定は、例えば、加速度が所定時間（例えば１秒）以上取得され、かつ、取得された加速度の分散値が所定値以下であるか否かにより行ってもよい。分散値が所定値より大きく、停止判定条件を満たさない場合には、ステップＳ１０６に戻り、再度ステップＳ１０６からの処理を実行する。一方、ステップＳ１０８にて分散値が所定値以下と判定された場合には、ユーザが停止しているとして、軌跡算出部１２０は、当該時点のユーザの移動速度をゼロに設定し（Ｓ１１０）、停止時間のカウントを開始する（Ｓ１１２）。
【００６１】
その後、停止時間が所定時間（例えば５秒）以上となったか否かを判定し（Ｓ１１４）、停止時間が所定時間未満であった場合にはステップＳ１０６に戻り、再度ステップＳ１０６からの処理を実行する。一方、ステップＳ１１４にて停止時間が所定時間以上となった場合には、停止中に加速度センサ１１１により取得された加速度の時間平均値から重力を算出し（Ｓ１１６）、算出された重力からデバイス１００の初期姿勢が算出される（Ｓ１１８）。ステップＳ１１８によりデバイスの初期姿勢が決定されると、ステップＳ１２０にて、各時刻におけるデバイス１００の位置を算出し、相対軌跡を取得する処理が実行される。
【００６２】
位置算出処理では、図１２に示すように、まず、加速度センサ１１１及びジャイロセンサ１１３の検出値を取得し（Ｓ１２１）、ジャイロセンサ１１３の検出値に基づき姿勢角を算出する（Ｓ１２２）。そして、加速度座標系をステップＳ１２２で算出された姿勢角で変換し、ローカル座標系をグローバル座標系に変換する（Ｓ１２３）。その後、加速度センサ１１１により検出された加速度値から重力値を減算し（Ｓ１２４）、重力値が除かれた加速度を積分すると、ユーザの移動速度が得られる（Ｓ１２５）。また、ステップＳ１２５にて算出された移動速度を積分することで、位置情報を取得することができる（Ｓ１２６）。軌跡算出部１２０は、このようにして得られた位置情報と当該位置情報の時刻を、サーバ２００へ送信する。図１２に示す位置算出処理を各時刻において実行することで、位置情報の時系列データ、すなわち、相対軌跡が取得される。なお、図１１及び図１２に示した処理は、一般的な慣性航法演算処理と同一であり、他の手法により相対軌跡を算出しても構わない。
【００６３】
（３）絶対位置情報取得処理
図１０の絶対位置情報取得処理（Ｓ３０）において行われる絶対位置情報の取得は、例えば図１３に示す処理により行ってもよい。この際、絶対位置情報に基づきユーザの位置するエリアを特定してもよい。図１３は、絶対位置情報取得処理を示すフローチャートである。
【００６４】
絶対位置情報は、デバイス１００の絶対位置情報取得部１３０により取得される（Ｓ１３０）。絶対位置情報は、例えば、ＧＰＳによる測位情報、Ｗｉｆｉによる測位情報、あるいは携帯電話基地局との通信による測位情報等である。絶対位置情報は、デバイス１００がそれぞれのネットワークに接続可能な状態であれば取得可能である。
【００６５】
また、エリア判定部１４０により、絶対位置情報に基づいてデバイス１００の位置するエリアを特定してもよい（Ｓ１３２）。エリアは、例えば予め設定されている絶対位置とエリアとの対応情報に基づき特定してもよい。
【００６６】
ステップＳ１３０にて取得された絶対位置情報及びステップＳ１３２にて取得されたエリアは、送信部１６０を介してサーバ２００へ出力される。上述したように、本実施形態において、絶対位置情報により特定されたエリアは、同位置判定の誤判定を回避するための情報として利用される。このため、エリア判定に対しては高い判定精度は要求されず、数十メートル程度の範囲で表されるおおよその位置が特定されればよい。このため、絶対位置情報の測定誤差の大きい環境下でも絶対位置情報取得処理を実行し、当該処理により得られた情報を使用しても構わない。
【００６７】
（４）同位置判定処理
図１０の同位置判定処理（Ｓ４０）は、例えば図１４に示す処理により行ってもよい。図１４は、同位置判定処理を示すフローチャートである。
【００６８】
サーバ２００は、図１０の相対軌跡取得処理（Ｓ２０）及び絶対位置情報取得処理（Ｓ３０）により、同一エリア内における２人以上の所定時間分の相対軌跡が取得されたとき、同位置判定処理が実行可能となる（Ｓ１４０）。同位置判定処理が実行可能となった後であれば、所定のタイミングで同位置判定処理を実行すればよい。
【００６９】
本実施形態では、環境に依存しない慣性センサの検出値を用いて取得される相対軌跡の類似性を判定することで、ユーザが同位置に存在することを判定する。ここで、各ユーザのデバイス１００にて取得された相対軌跡は、相対軌跡のスケールあるいは軌跡全体の方位が異なる場合もあり、そのまま比較できない場合もある。スケールに関しては、ユーザの歩幅の誤差によって誤差が生じ、通常５％程度の誤差がある。方位に関しては、相対軌跡の方位は相対方位であるため、絶対方位は一般的には一致しない。また、相対軌跡の取得時間が短すぎる場合には、類似性を判定できる程度の十分な情報が得られているとは言い難く、ある程度の時間における相対軌跡を取得する必要がある。さらに、全く異なる場所での似通った軌跡を同位置で得られた軌跡とすると、同位置判定を正しく行うことができない。そこで、本実施形態では、同位置判定を行うに当たり、相対軌跡に対して以下のように対応することで、相対軌跡の比較を高精度に行うことができるようにする。
【００７０】
まず、相対軌跡のスケールあるいは軌跡全体の方位のずれに関しては、スケール補正及び軌跡の回転により対応する。例えば図１５左側に示すように、スケール及び方位の異なる２つの相対軌跡ＬＡ、ＬＢの類似性を判定する場合を考える。このとき、軌跡の始点を合わせて回転させて方位を合わせ（図１５中央）、一方の軌跡のスケールを他方に合わせる（図１５右側）といった幾何学的フィッテングを行うことで、２つの相対軌跡ＬＡ、ＬＢを比較可能な状態にすることができる。
【００７１】
また、同位置判定の精度を高めるためには、上述のように相対軌跡の取得にある程度の時間が必要となる。例えば、図１６左側に示すように、相対軌跡のバッファ時間が短い（例えば５秒）場合には軌跡も短く、異なる場所で類似の軌跡が得られる可能性も高くなるため、同位置判定の精度が低下してしまう。他の場所での軌跡と区別するためには、図１６右側に示すように、ある程度の長さの相対軌跡のバッファ時間（例えば６０秒）が必要である。バッファ時間は長いほど同位置判定の精度は高まる。一方で、同位置判定処理の精度を高めるために相対軌跡を取得する時間を長くすると、同位置判定処理の実行が遅延するともいえる。しかし、同位置判定の判定対象を限定する等の対応によってリアルタイムでの判定も可能であり、データマイニング目的での同位置判定では時間的制約は小さいため、数日程度の判定遅延が生じることに問題はない。このように、相対軌跡の取得の時間をある程度確保しても、同位置判定処理の遅延が問題となることはない。
【００７２】
さらに、別の場所で似たような軌跡が得られた場合の誤判定に対しては、例えば、エリア情報を用いて対応できる。例えば、図１７上側に示すように、ユーザＡの相対軌跡ＬＡとユーザＢの相対軌跡ＬＢとが得られており、相対軌跡ＬＡ、ＬＢが似通っているとする。相対軌跡の形状の類似性のみに基づけば、ユーザＡとユーザＢとが同位置に存在していたと判定される可能性が高い。そこで、相対軌跡ＬＡ、ＬＢが得られたおおよそのエリアが同一であるかを判定することで、全く異なるエリアで取得された相対軌跡同士による同位置判定の実施を防止できる。上述のように、このエリア判定は数十メートル程度の範囲といったおおよそのエリアで比較すればよく、かかる情報は、デバイス１００の絶対位置情報取得部１３０により取得された絶対位置情報によって容易に特定可能である。特に、都市部の場合にはＷｉｆｉアクセスポイントは充実しており、Ｗｉｆｉによる測位情報は、容易に取得可能と考えられる。図１７の例では、例えば、ユーザＡの相対軌跡ＬＡはエリアＱで取得されたものであり、ユーザＢの相対軌跡ＬＢはエリアＲで取得されたものであることが特定できれば、これらは同位置ではなく、同位置判定の対象から除外される。
【００７３】
あるいは、相対軌跡を取得する時間を長くすることによって、別の場所で似たような軌跡が得られた場合に誤判定が起きるのを抑制してもよい。例えば、図１７と同様、図１８上側に示すように、ユーザＡの相対軌跡ＬＡとユーザＢの相対軌跡ＬＢとが得られており、相対軌跡ＬＡ、ＬＢが似通っているとする。このとき、相対軌跡のバッファ時間を長くとると同位置判定の精度が高まるため、バッファ時間を長くしても相対軌跡が類似していると判定できるのであれば、それらは高確度で同位置であるといえる。例えば、各相対軌跡ＬＡ、ＬＢのバッファ時間を、図１８上側では６０秒としていたところを、図１８下側のように５分に長くする。バッファ時間が５分になっても各相対軌跡ＬＡ、ＬＢが類似であると判定されれば、ユーザＡとユーザＢとは高確度で同位置に存在していたと判定できる。
【００７４】
図１４のステップＳ１４０では、これらを考慮し、同位置判定対象を、エリア判定によって同一エリアで取得された相対軌跡に限定されたものであり、かつ、所定のバッファ時間（あるいはそれ以上のバッファ時間）取得されたものに限定している。これにより、同位置判定処理の精度を高めることができる。
【００７５】
ステップＳ１４０にて同位置判定処理が実行可能となると、同位置判定部２２０は、同位置判定の対象となっているＮ人のユーザのうち、任意の２人の相対軌跡について軌跡乖離度を算出する（Ｓ１４１）。軌跡乖離度は、同位置判定対象の相対軌跡の類似性を表す指標である。以下、軌跡乖離度の算出方法の一例を、図１９〜図２７に基づき説明する。
【００７６】
同位置判定対象の相対軌跡として、図１９に示すように、相対軌跡１、相対軌跡２があるとする。この例において、各相対軌跡は、６つの時刻における相対位置及び相対方位によってそれぞれ規定されている。ここでは説明を簡単にするため、６つの相対位置からなる相対軌跡を取り上げるが、同位置判定の精度を高めるため、実際には、例えば１００個程度の相対位置で特定される相対軌跡が比較される。また、各ユーザの相対位置及び相対方位は、同一のサンプリング間隔で取得されるものとする。軌跡乖離度は、相対軌跡のデータ同期（ΔＰＯＳ）、方位補正（Δθ）及びスケール補正（ScaleRatio）を実施した後、算出される。
【００７７】
まず、同位置判定部２２０は、各相対軌跡の相対位置を対応付ける相対軌跡のデータ同期を行う。各相対軌跡の相対位置の対応付けは、図２０に示すように、相対軌跡の始点に相当する相対位置Ｐ１０、Ｐ２０を基準位置として、他の相対位置Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５を取得された時刻に基づき対応させる。対応する相対位置を対応点ともいう。各相対軌跡の同時刻または最も近い時刻となった相対位置同士を対応点としてもよい。異なる時刻での同位置判定の場合は、例えばいずれか一方の相対軌跡の各相対位置の時刻を所定時間だけそれぞれオフセットした後、各相対軌跡の同時刻または最も近い時刻となった相対位置同士を対応点としてもよい。
【００７８】
なお、同位置判定対象の相対軌跡については、比較可能なように同期されているものとする。相対軌跡のデータ同期は、例えば、各デバイス１００のセンサ部１１０の検出値として取得された時系列データについて、時系列相関性に基づき、以下のようなプロセスで行ってもよい。
【００７９】
例えば、デバイス１００のセンサ部１１０の検出値として、図２１に示すようなジャイロセンサ１１３の検出値の時系列データが取得されているとする。まず、相対軌跡のスケール規格化の単位（以下、「スケール単位」ともいう。）となる期間毎に、時系列データを区分する。スケール単位は、例えば１００秒程度に設定してもよい。次いで、スケール単位で区分された検出値の時系列データの波形を規格化する。波形を規格化することで、同一スケールで相対軌跡の類似性を判定することが可能となる。波形の規格化は、例えばスケール単位の波形毎に、規格化前後で波形の時間積分値が一定となるように、以下の関係に基づき時間軸及び検出値軸のスケール比率を変更することで行ってもよい。
スケール比率（時間軸）＝ユーザの期間平均速度／既定速度
スケール比率（検出値軸）＝１／スケール比率（時間軸）
【００８０】
例えば、図２２に示すような、ユーザＡ、Ｂのそれぞれのデバイス１００のジャイロセンサ１１３にて取得された検出値の時系列データを考える。点線で示された時系列データは、スケール単位で区分された検出値の時系列データの波形の一部（元波形）を示している。図２２の例では、ユーザＡは歩行速度が速いため、ユーザＡの元波形は、時間軸方向に短く、検出値軸方向に長い形状となっている。一方、ユーザＢは歩行速度が遅いため、ユーザＢの元波形は、時間軸方向に長く、検出値軸方向に短い形状となっている。このような元波形を時間軸及び検出値軸に関して規格化することで、ユーザＡの元波形は時間軸方向に伸長、検出値軸方向に縮小され、ユーザＢの元波形は時間軸方向に縮小、検出値軸方向に伸長されて、それぞれ実線で示された波形に変換される。
【００８１】
ここで、時間軸を規格化すると、同一であったサンプリング間隔が変更されるため、サンプリング間隔を予め設定された既定間隔にリサンプリングする。リサンプリングは、線形補間等を用いて行ってもよい。例えば、図２２のユーザＡのように元波形が時間軸方向に伸長される場合には、図２３のように、当初の元波形の値が取得されたサンプリング間隔よりもリサンプリング後の既定間隔は長くなり、この既定間隔における検出値が線形補間等により設定される。
【００８２】
その後、各相対軌跡の絶対時間のずれを補正する時間シフト補正が行われる。例えば、図２４に示すように、ユーザＡの検出値の時系列データが取得された時刻が７：００であり、ユーザＢの検出値の時系列データが取得された時刻が８：００であったとする。このとき、いずれか一方のユーザの検出値の取得時刻を基準として、他方のユーザの検出値の時系列データを所定時間だけシフトさせる。時系列データをシフトさせる時間（シフト量）は、例えば下記式で表される波形乖離度が最小となる値を探索して決定してもよい。このとき、探索範囲を絞るため、例えば同一エリアにいた時刻にて観測された検出値のみを探索対象としてもよい。
波形乖離度＝Σ（（センサ検出値ユーザＡ）−（センサ検出値ユーザＢ））２／ｍ
ｍ：リサンプリング後のスケール単位に含まれる検出値の数
【００８３】
なお、波形乖離度の最小値は、ユーザＡとユーザＢとが同位置に存在していた場合には小さい値となるが、ユーザＡとユーザＢとが異なる位置に存在していた場合には大きい値となる。すなわち、波形乖離度に基づいてユーザの同位置判定を行うことも可能である。
【００８４】
このような処理によって相対軌跡のデータ同期が行われた後、各相対軌跡の相対位置の対応付けが行われ、例えば図２０のような相対位置の対応関係が得られる。次いで、相対軌跡の方位補正が行われる。方位補正では、まず、基準位置Ｐ１０、Ｐ２０から見た各相対位置Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５の方位角度θ１（ｎ）、θ２（ｎ）を算出する。ｎは、基準位置を０として、各相対位置が取得された順に付与される値である。各相対軌跡において、ｎが同一である相対位置は対応点の関係にある。例えば、図２５に示すように、基準位置Ｐ１０からみた相対位置Ｐ１１の方位角度はθ１（１）となる。そして、各相対位置の方位角度θ１（ｎ）、θ２（ｎ）の差分和平均値を算出し、方位補正量Δθとする。すなわち、方位補正量Δθは、下記式にて表される。
Δθ＝Σ（θ２（ｎ）−θ１（ｎ））／ｍ
【００８５】
方位補正がなされると、次に、相対軌跡のスケール補正が行われる。スケール補正では、まず、基準位置と各相対位置との距離Ｄ＿１（ｎ）、Ｄ＿１（２）を算出する。例えば、図２６に示すように、基準位置Ｐ１０と相対位置Ｐ１１との距離はＤ＿１（１）となり、基準位置Ｐ２０と相対位置Ｐ２１との距離はＤ＿２（１）となる。そして、各相対軌跡の対応点について比を取り加算した値の平均値をスケール補正値ScaleRatioとする。スケール補正値ScaleRatioは、下記式にて表される。
ＳｃａｌｅＲａｔｉｏ＝Σ（Ｄ＿１（ｎ）／Ｄ＿２（ｎ））／ｍ
【００８６】
方位補正及びスケール補正を行った後、同位置判定部２２０は、相対軌跡の位置補正を行う。既に相対軌跡の始点（時刻０）の位置を一致させてはいるものの、それだけでは軌跡全体の平均的な位置がずれていることもある。そこで、各相対軌跡１、２の各々の相対位置より相対軌跡の重心をそれぞれ算出し、重心の差分を相対軌跡の位置補正量ΔＰＯＳとして、いずれか一方の相対軌跡を位置補正量ΔＰＯＳだけ全体的にシフトさせる。相対軌跡の重心は、例えば相対軌跡を構成する各相対位置の平均値により表してもよい。例えば、図２７に示すように、相対軌跡１の重心をＰＯＳｃｅｎｔｅｒ＿１、相対軌跡２の重心をＰＯＳｃｅｎｔｅｒ＿２としたとき、これらの重心の差分が位置補正値ΔＰＯＳとなる。そして、いずれか一方の相対軌跡（例えば相対軌跡２）を他方（相対軌跡１）側へシフトさせることで、相対軌跡の位置補正が行われる。
【００８７】
以上、相対軌跡のデータ同期（ΔＰＯＳ）、方位補正（Δθ）及びスケール補正（ScaleRatio）が実施されると、各相対軌跡の距離差は最小状態となる。かかる状態で、図２８に示すように、各相対軌跡の対応点間の距離の二乗平均を取り、その平均値を相対軌跡の軌跡乖離度とする。すなわち、本実施形態において、軌跡乖離度は最小二乗誤差にて算出され、軌跡乖離度Ｅｒｒｏｒは、下記式にて表される。
Ｅｒｒｏｒ＝Σ（（Ｐｏｓ＿２＿ｘ［ｎ］−Ｐｏｓ＿１＿ｘ［ｎ］）２
＋（Ｐｏｓ＿２＿ｙ［ｎ］−Ｐｏｓ＿１＿ｙ［ｎ］）２）／ｍ
【００８８】
図１４の説明に戻り、ステップ１４１にて軌跡乖離度が算出されると、同位置判定部２２０は、軌跡乖離度が所定値以下であるか否かを判定する（Ｓ１４２）。ステップＳ１４２にて軌跡乖離度が所定値以下であると判定された場合には、当該ユーザは同位置に存在すると判定される（Ｓ１４３）。一方、ステップＳ１４２にて軌跡乖離度が所定値より大きいと判定された場合には、当該ユーザは異なる位置に存在すると判定される（Ｓ１４４）。そして、今回の２人のユーザについての同位置判定が完了すると、同位置判定対象となっている全ユーザのすべての組合せについて同位置判定処理が完了したかを確認し（Ｓ１４５）、未判定の組合せのユーザがある場合にはステップＳ１４１からの処理を繰り返す。
【００８９】
一方、すべてのユーザの組合せについて同位置判定が完了した場合には、他のエリアにおいて、同位置判定処理が実施可能な状態であるか否かを確認し（Ｓ１４６）、未判定のエリアがあれば、エリア毎に設定されているエリア番号を更新して（Ｓ１４７）、ステップＳ１４０からの処理を繰り返し実行する。そして、同位置判定処理を実施すべき情報がなくなると、同位置判定部２２０は、図１４に示す処理を終了する。以上、本実施形態に係る同位置判定処理について説明した。
【００９０】
（１．４．社会属性特定処理）
上述の同位置判定処理にて何かしらの関連性があると判定された複数のユーザの社会属性を特定する社会属性特定処理について、図２９に基づき説明する。図２９は、複数のユーザに対する社会属性特定処理が実行される際の情報処理システム１の処理の流れを示すシーケンス図である。ここでは、ユーザＡとユーザＢとの間に何かしらの関連性があると判定されており、ユーザＡの社会属性が特定されたことにより、ユーザＢの社会属性が特定された場合について説明する。
【００９１】
社会属性特定処理は、サーバ２００と通信するデバイスによるユーザの認証処理から開始される（Ｓ１０）。例えば、ユーザＡのデバイス１００Ａからサーバ２００に対して認証情報が送信されると、サーバ２００は、認証情報に基づき認証処理を実行し、認証結果を当該デバイス１００Ａへ送信する。図２９では、ユーザＡの認証処理のみ記載されているが、ユーザＢについても同様に認証処理が実行される。認証された場合には、デバイス１００Ａ、ユーザＢのデバイス及びサーバ２００にて、ステップＳ５０の処理が実行される。
【００９２】
認証情報が認証された後、ユーザＡのデバイス１００Ａにて、絶対位置情報取得部１３０により絶対位置情報が取得され、ユーザＡの絶対軌跡が取得されたとする。絶対軌跡は、送信部１６０を介してサーバ２００へ出力される。絶対軌跡を受信したサーバ２００は、取得データ記憶部２５０に当該情報を記録する。また、属性特定部２３０により、ユーザＡの絶対軌跡に基づいて、ユーザＡと関連性のあるユーザＢの社会属性を特定する。例えば、図４に示したように、ユーザＡとユーザＢとが「ある共通ルート」を通り移動するという関連性がわかっているとする。このとき、属性特定部２３０は、ユーザＡについて取得された絶対軌跡に基づき、共通ルートの絶対位置を特定する。また、ユーザＢについて共通ルートに繋がる他のルートに関する情報がある場合には、属性特定部２３０は、それらのルートの絶対位置も特定してもよい。このように、属性特定部２３０により、相対情報のみ提供しているユーザＢの社会属性が特定される。
【００９３】
その後、サーバ２００は、必要に応じて、社会属性特定処理の結果を、ユーザＢのデバイス１００Ｂに送信してもよい。社会属性特定処理の結果を受信したデバイス１００Ｂは、例えば表示部に判定結果を表示し、ユーザに通知してもよい。
【００９４】
以上、第１の実施形態に係る情報処理システム１とこれによる複数のユーザの同位置判定処理、及び、同位置判定処理により何かしらの関連性があると判定されたユーザの社会属性を特定する社会属性特定処理について説明した。本開示によれば、同位置判定処理を環境に依存することのない慣性センサに基づき得られる相対軌跡に基づいて行う。これにより、環境に依存することなく高精度に同位置判定を実施することができ、また、同位置判定に用いる検出値も汎用的なデバイスに搭載されているセンサから容易に取得可能である。さらに、同位置判定処理により、何らかの関連性を有すると判定された複数のユーザの社会属性についても、ある１人のユーザの社会属性が特定されることで、他のユーザの社会属性も特定可能となり、ユーザの社会属性の絶対値の特定を容易に行うことができる。
【００９５】
＜２．第２の実施形態＞
次に、図３０及び図３１に基づいて、本開示の第２の実施形態について説明する。本実施形態では、同位置判定処理の対象とするデバイスを限定し、リアルタイムで同位置判定を行う場合について説明する。本実施形態のシステム構成及び処理内容は、基本的には第１の実施形態と同一であるため、詳細な説明は省略する。
【００９６】
リアルタイムでの同位置判定は、例えば図３０に示すように、父Ａ、母Ｂ、子Ｃからなる家族のように、同位置判定を行う対象を少数に限定する。図３０左側のように父Ａ、母Ｂ、子Ｃが同位置にいる場合には全員の移動軌跡が類似するが、図３０右側のように、子Ｃの移動軌跡が父Ａ、母Ｂの移動軌跡と異なった場合に、子Ｃが父Ａ、母Ｂからはぐれたことを特定することが可能となる。このような場合、リアルタイムで同位置判定を行う必要があるが、同位置判定を行う対象を少数に限定することで、処理のリアルタイム性を確保できる。
【００９７】
具体的には、図３１に示すような処理により、リアルタイムでの同位置判定処理が実施される。リアルタイムの同位置判定は、所定の判定タイミングで定期的に繰り返し実行される。図３１に示す同位置判定処理は、１回の判定タイミングで実施される処理を示し、判定タイミングとなる毎にかかる同一判定処理が実行されるものとする。
【００９８】
まず、同位置判定部２２０は、同位置判定の対象となっているＮ人のユーザのうち、任意の２人の相対軌跡について軌跡乖離度を算出する（Ｓ２００）。軌跡乖離度は、第１の実施形態にて説明した通り、同位置判定対象の相対軌跡の類似性を表す指標であり、例えば比較する相対軌跡の各相対位置の最小二乗誤差によって表される。同位置判定部２２０は、軌跡乖離度が所定値以下であるか否かを判定する（Ｓ２０２）。ステップＳ２０２にて軌跡乖離度が所定値より大きいと判定された場合には、当該ユーザは異なる位置に存在すると判定される（Ｓ２１０）。
【００９９】
一方、ステップＳ２０２にて軌跡乖離度が所定値以下であると判定された場合には、当該２人のユーザに関して、各相対位置の絶対時刻の差分平均値を算出する（Ｓ２０４）。本実施形態では、同一時刻に同位置に存在することが重要となる。そこで、絶対時刻の差分平均値により、類似の軌跡が同じタイミングで描かれていることを判定する。ステップＳ２０６にて、絶対時刻の差分平均値が所定時以下である場合には、当該２人のユーザは同一時刻に同位置に存在すると判定される（Ｓ２０８）。一方、ステップＳ２０６にて、絶対時刻の差分平均値が所定時より大きいと判定された場合には、当該ユーザは異なる位置に存在すると判定される（Ｓ２１０）。
【０１００】
そして、今回の２人のユーザについての同位置判定が完了すると、同位置判定対象となっている全ユーザのすべての組合せについて同位置判定処理が完了したかを確認し（Ｓ２１２）、未判定の組合せのユーザがある場合には次の組合せを設定し（Ｓ２１４）、ステップＳ２００からの処理を繰り返す。すべてのユーザの組合せについて同位置判定が完了した場合には、同位置判定部２２０は、図３１に示す処理を終了する。
【０１０１】
以上、本実施形態に係るリアルタイムでの同位置判定処理について説明した。リアルタイムでの同位置判定処理により、複数のユーザが同伴しているか否かを知ることができる。なお、図３０の親子間の同位置判定処理において、子が親からはぐれたことは早期に特定されることが望ましいことから判定に用いる相対軌跡のバッファ時間を短め（例えば１０秒程度）に設定してもよい。一方で、離れているユーザが合流したことを判定したい場合等、緊急度が低い場合には、図３１の判定に用いる相対軌跡のバッファ時間を長め（例えば３０秒程度）に設定してもよい。このように、同位置判定の内容に応じて、判定に用いる相対軌跡のバッファ時間を変動させてもよい。
【０１０２】
＜３．第３の実施形態＞
次に、図３２〜図４０に基づいて、本開示の第３の実施形態について説明する。本実施形態では、同位置判定処理により同位置に存在すると判定されたユーザの、当該位置での滞在時刻に関する情報を用いて、ユーザの行動を特定する。このとき、ユーザの行動傾向に基づき滞在時刻に関する情報が設定された場所属性テーブルを用いる。場所属性テーブルを用いることで、高精度に位置を測定することなくユーザの滞在位置を特定することが可能となる。以下、本実施形態に係る情報処理システムによるユーザの行動特定処理を説明する。なお、第１の実施形態と同一である本実施形態のシステム構成及び処理内容については、詳細な説明は省略する。
【０１０３】
（３．１．情報処理システムの構成）
図３２に、本実施形態に係る情報処理システム１の一構成例を示す。図３２は、本実施形態に係る情報処理システム１の構成を示す機能ブロック図である。
【０１０４】
本実施形態に係る情報処理システム１は、図３２に示すように、ユーザが保持するデバイス１００と、デバイス１００にて取得された情報に基づいて同位置判定処理及び属性特定処理を実行するサーバ２００とを含む。第１の実施形態と同様、図３２では、デバイス１００は１つのみ記載しているが、サーバ２００には複数のユーザがそれぞれ保持するデバイス１００が接続している。サーバ２００は、複数のデバイス１００より受信したデータに基づき、同位置判定処理及び属性特定処理を実行する。
【０１０５】
（１）デバイス
デバイス１００は、スマートフォン及びウェアラブル端末等の、ユーザが保持する情報処理端末である。デバイス１００は、図３２に示すように、センサ部１１０と、軌跡算出部１２０と、絶対位置情報取得部１３０と、エリア判定部１４０と、属性情報取得部１５０と、送信部１６０と、受信部１７０とを含む。図３２に示すデバイス１００は、第１の実施形態と同一構成及び同一機能を有するため、ここでは説明を省略する。
【０１０６】
（２）サーバ
サーバ２００は、各ユーザのデバイス１００からそれぞれ入力された情報に基づき、ユーザが同位置に存在するか（存在していたか）を判定する同位置判定を行う。また、本実施形態に係るサーバ２００は、同位置判定処理により同一位置に存在すると判定されたユーザの行動を特定する処理を実行する。サーバ２００は、ユーザの社会属性を特定する社会属性特定処理も実行可能であってもよい。かかるサーバ２００は、図３２に示すように、データ取得部２１０と、同位置判定部２２０と、属性特定部２３０と、出力部２４０と、取得データ記憶部２５０と、解析結果記憶部２６０と、場所属性テーブル記憶部２７０と、社会属性テーブル記憶部２８０とを含む。
【０１０７】
データ取得部２１０は、サーバ２００と通信可能な複数のデバイス１００から、各種情報を受信する。データ取得部２１０は、センサ部１１０の各センサの検出値あるいは軌跡算出部１２０により算出されたユーザの相対軌跡、絶対位置情報取得部１３０により取得された絶対位置情報、エリア判定部１４０により特定されたエリア情報を取得する。これらの情報は、同位置判定処理に用いられ、同位置判定部２２０へ出力される。また、データ取得部２１０は、属性情報取得部１５０により取得されたユーザの社会属性あるいは社会属性を特定可能な情報を取得することも可能である。かかる情報は、属性特定部２３０へ出力される。さらに、データ取得部２１０は、取得した各種情報を取得データ記憶部２５０に記録してもよい。
【０１０８】
同位置判定部２２０は、同位置に存在するユーザを判定する。本実施形態に係る同位置判定部２２０は、各ユーザの相対軌跡の類似性を判定し、同位置に存在するか否かを判定する。同位置判定部２２０は、同位置判定対象のデータ同期を取る同期処理部と、同期化された時系列データの乖離度を算出する乖離度算出部と、算出された乖離度に基づいて、ユーザの同位置判定を行う判定処理部と、を行う機能部として機能してもよい。なお、同位置判定部２２０による同位置判定処理は、第１の実施形態と同一であるため、ここでは説明を省略する。同位置判定部２２０は、判定結果を出力部２４０へ出力する。同位置判定部２２０は、判定結果を属性特定部２３０へ出力してもよい。
【０１０９】
属性特定部２３０は、同位置判定処理により同位置に存在することで何かしらの関連性があると判定されたユーザの行動を特定する。本実施形態において属性特定部２３０は、これらのユーザが滞在する位置での滞在時刻に関する情報を含む場所属性情報を算出する。そして、属性特定部２３０は、算出した場所属性情報と、後述の場所属性テーブル記憶部２７０に記録された場所属性テーブルとに基づき、ユーザの行動を特定する。また、属性特定部２３０は、後述の社会属性テーブル記憶部２８０に記録された社会属性テーブルに基づき、ユーザの社会属性を特定してもよい。
【０１１０】
さらに、属性特定部２３０は、第１の実施形態と同様、少なくとも１人のユーザについて取得された行動内容あるいは行動を特定可能な情報に基づいて、関連性のあるすべてのユーザの行動を特定することもできる。同様に、属性特定部２３０は、少なくとも１人のユーザについて取得された社会属性あるいは社会属性を特定可能な情報に基づいて、関連性のあるすべてのユーザの社会属性を特定することもできる。属性特定部２３０は、ユーザから取得された情報に基づき、場所属性テーブルを更新したり、社会属性テーブルを更新したりすることもできる。属性特定部２３０は、特定したユーザの行動あるいは社会属性を、出力部２４０へ出力してもよい。
【０１１１】
出力部２４０は、サーバ２００に接続されたデバイス１００に対して情報を送信する。出力部２４０は、例えば、同位置判定部２２０による判定結果、属性特定部２３０により特定されたユーザの行動あるいは社会属性を、通知対象となるユーザのデバイス１００へ出力してもよい。また、出力部２４０は、サーバ２００での処理結果を解析結果記憶部２６０へ記録してもよい。
【０１１２】
取得データ記憶部２５０は、各デバイス１００から取得した各種情報を記憶する記憶部である。解析結果記憶部２６０は、サーバ２００での処理結果を記憶する記憶部である。これらの記憶部にて保持された情報は、データマイニング等に利用することも可能である。
【０１１３】
場所属性テーブル記憶部２７０は、場所あるいは行動に応じて滞在時刻に関する情報が設定された場所属性テーブルを記憶する。場所属性テーブルには、滞在時刻に関する情報として、例えば、ユーザがある行動をとったときに、その行動が行われる滞在時刻及びその行動を行うためにユーザが滞在する滞在時間が設定される。例えば、昼食に関する場所属性テーブルには、滞在時刻は１２時〜１３時、滞在時間は１０〜３０分であることが設定される。属性特定部２３０は、場所属性テーブル記憶部２７０を参照し、ユーザの場所属性情報が合致する場所属性テーブルを特定する。これにより、ユーザが滞在している場所での行動を特定することができる。
【０１１４】
社会属性テーブル記憶部２８０は、滞在時刻及び滞在時間に基づき設定された社会属性テーブルを記憶する。同一の場所において滞在時刻あるいは滞在時間が異なるユーザが存在する場合、これらのユーザの社会属性は異なると考えられる。例えば、飲食店において、滞在時刻が１２時〜１３時、滞在時間が１０〜３０分のユーザは、飲食店で昼食をとる客と推定できる。一方、飲食店において、滞在時刻が９時〜１５時頃、滞在時間が約６時間のユーザは、飲食店の店員と推定できる。社会属性テーブルには、滞在時刻及び滞在時間からユーザの社会属性を特定するための一般的な情報が設定される。属性特定部２３０は、社会属性テーブル記憶部２８０を参照し、ユーザの場所属性情報が合致する社会属性テーブルを特定する。これにより、ユーザの社会属性を特定することができる。
【０１１５】
以上、本実施形態に係る情報処理システム１の構成について説明した。なお、本実施形態では、同位置判定処理及び属性特定処理を１つのサーバ２００にて実行するものとしたが、本開示はかかる例に限定されない。同位置判定処理及び属性特定処理は、異なるサーバにて実行されるように構成されてもよく、あるいは少なくともいずれか一方の処理をデバイス１００にて実行可能に構成してもよい。
【０１１６】
（３．２．場所属性テーブルを用いた行動特定処理）
図３３に基づいて、本実施形態に係る場所属性テーブルを用いた行動特定処理を説明する。図３３は、本実施形態に係る場所属性テーブルを用いた行動特定処理を示すフローチャートである。本実施形態に係る場所属性テーブルを用いた行動特定処理では、同位置に滞在する（滞在した）複数のユーザについて、当該場所におけるユーザの場所属性情報と場所属性テーブルとを比較し、ユーザの行動を特定する。
【０１１７】
（１）エリアスクリーニング
まず、同位置に滞在するユーザを特定するため、ユーザの滞在するエリアのスクリーニングが行われる（Ｓ３００）。エリアスクリーニングにより、ユーザの軌跡は類似するが異なるエリアに存在するユーザを除外し、後述する同位置判定処理の精度を高める。エリアスクリーニングは、例えばデバイス１００のエリア判定部１４０により、第１の実施形態と同様、図１３のステップＳ１３２の処理を実行して行ってもよい。エリア判定に対しては高い判定精度は要求されず、例えばＷｉｆｉあるいはＧＰＳ等を用いて、数十メートル程度の範囲で表されるおおよその位置が特定可能であればよい。エリア判定部１４０は、判定したエリアを送信部１６０へ出力する。
【０１１８】
（２）同位置判定処理
次いで、エリアスクリーニングにより同一エリアに存在すると判定されたユーザのうち、同位置に存在するユーザを同位置判定部２２０により特定する（Ｓ３１０）。同位置判定部２２０は、各ユーザの相対軌跡の類似性を判定し、同位置に存在するか否かを判定する。同位置判定処理では、ＰＤＲあるいは慣性航法演算処理等に基づき算出されたユーザの所定時間分の相対軌跡を用いて行われる。相対軌跡は、第１の実施形態と同様、例えば図１２に示した相対軌跡算出処理に基づき算出されているものとする。同位置判定部２２０は、第１の実施形態と同様、例えば図１４に示した同位置判定処理に基づき、相対軌跡を比較し、同位置に存在するユーザを判定する。同位置判定部２２０は、判定結果を出力部２４０へ出力する。なお、判定結果を属性特定部２３０へ出力してもよい。
【０１１９】
なお、同位置判定処理は、相対軌跡の類似性に基づき行う以外にも、例えばユーザの絶対位置情報を１回で測位可能な高精度の通信技術が汎用化すれば、当該通信技術により測位された絶対位置情報に基づき行うことも可能である。また、ＰＤＲとマップマッチングとを組み合わせて測位された結果に基づき同位置判定を行うことも可能である。
【０１２０】
また、相対軌跡の取得において、デバイス１００のセンサ部１１０に気圧センサが設けられている場合には、高度推定が可能となるため、ユーザのフロア移動も含めた３次元軌跡も検出することができる。例えば図３４に示すように、ユーザが駅のホームから連絡通路へ階段を上ったとき、デバイス１００に設けられた気圧センサにより測定された気圧は降下する。測定された気圧の変化を用いることでより正確な相対軌跡を取得することができ、同位置判定処理の精度を高めることができる。
【０１２１】
（３）場所属性特定処理、行動特定処理
同位置に存在するユーザが特定されると、属性特定部２３０は、同位置に存在するユーザの場所属性情報を算出し（Ｓ３２０）、ユーザの行動を特定する（Ｓ３３０）。属性特定部２３０は、場所属性テーブル記憶部２７０を参照し、ユーザの滞在時刻に関する情報に基づきユーザの場所属性を特定し、ユーザの行動を特定する。本実施形態において、場所属性テーブルを用いて取得したい情報は、ユーザの絶対位置情報ではなく、例えばユーザが「買い物中である」、「食事中である」、「カフェにいる」といった、場所と関連付けられたコンテキスト情報である。したがって、場所属性テーブルは、ユーザが特定の場所に滞在していることを特定するためものに限定されず、ユーザの行動またはその行動を行っている場所を特定するために用いられる。
【０１２２】
場所属性テーブル記憶部２７０に記憶される場所属性テーブルは、複数ユーザの滞在時刻に基づく情報に基づき、ある行動を行う場所毎に設定される。例えば、昼食中であることを特定するための場所属性テーブルは、過去のユーザの行動データに基づき設定されてもよく、システムの設定者により適宜設定してもよい。具体的には、図３５に示すように、場所属性テーブル記憶部２７０は、１または複数の場所属性テーブル２７１を記憶している。図３５に示す場所属性テーブル２７１には、滞在時刻に基づく情報として、当該行動が行われる時刻の人数分布と滞在時間とが設定されている。
【０１２３】
例えば、昼食中であることを特定する場所属性テーブルには、時刻人数分布は１２時〜１３時にピークがあり、滞在時間は１０〜３０分であることが設定されている。また、例えば美容院にいることを特定する場所属性テーブルは、時刻人数分布及び滞在時間の傾向が男女で異なることから、性別毎に場所属性テーブルを設定してもよい。時刻人数分布に関しては、図３５の美容院にいることを特定する場所属性テーブルあるいは会議中であることを特定する場所属性テーブルのように、平日と休日とで傾向の違いがある場合等には、曜日に応じた時刻人数分布を設定してもよい。場所属性テーブルには、時刻人数分布及び滞在時間以外にも、例えばその行動を行う１日の延べ人数と実人数との比（すなわち、ユーザがその行動を行う頻度）等を設定してもよい。
【０１２４】
ステップＳ３２０では、ステップＳ３１０により同位置に存在すると判定されたユーザの、当該位置での滞在時刻に基づき、時刻人数分布及び滞在時間人数分布が算出される。属性特定部２３０は、例えば図３６に示すように、同位置に存在する複数のユーザについて、当該ユーザの場所属性情報として、当該位置での時刻情報に基づき、時刻人数分布と滞在時間人数分布とを算出する。
【０１２５】
そして、属性特定部２３０は、場所属性テーブル記憶部２７０を参照し、算出した場所属性情報に合致する場所属性テーブル２７１を特定し、これらのユーザの行動を特定する（Ｓ３３０）。属性特定部２３０は、場所属性情報のピーク値を特定し、場所属性テーブルとのマッチングを行ってもよい。例えば図３７に示すユーザの場所属性情報は、時刻人数分布のピーク値は１２時であり、滞在時間人数分布のピーク値は１０分〜２０分である。属性特定部２３０は、これらのピーク値と、場所属性テーブル２７１に設定されている時刻人数分布と滞在時間とを比較する。そして、例えばピーク値が場所属性テーブル２７１に設定されている値を満たすとき、属性特定部２３０は、ユーザは当該場所属性テーブルの場所属性を満たすと判定する。図３７の例では、場所属性情報は、１２時〜１３時にピークがあり、滞在時間が１０〜３０分であるという昼食中であることを特定する場所属性テーブルに合致することから、これらのユーザは昼食中であると特定される。
【０１２６】
このように、場所属性テーブル２７１を用いることで、同位置に存在するユーザの行動を特定することができる。属性特定部２３０は、特定した行動を、出力部２４０へ出力してもよい。
【０１２７】
ステップＳ３３０では、ユーザの場所属性情報と場所属性テーブルとの比較によりユーザの行動を特定したが、例えば第１の実施形態と同様、同位置に存在するユーザの一人がＳＮＳ等により公表した行動に関する情報に基づきユーザの行動を特定してもよい。また、ユーザが公表した行動に関する情報は、場所属性テーブルに基づき推定されたユーザの行動よりも正確な情報であることから、ユーザにより公表された情報に基づき、対応する行動を特定するための場所属性テーブルを更新してもよい。
【０１２８】
具体的には、例えば図３３のステップＳ３２０、Ｓ３３０の代わりに図３８の処理を実行し、同位置にいるユーザの行動を特定し、場所属性テーブルを更新してもよい。すなわり、図３８に示すように、同位置判定により同位置に存在するユーザが特定されている状態で、その位置に存在するユーザの一人が、ＳＮＳ等で昼食中であることをつぶやいたとする。当該ユーザのデバイス１００は、現在位置での位置情報及び時刻とともに、昼食中である情報を、サーバ２００へ送信する（Ｓ３４１）。サーバ２００は、デバイス１００から受信した情報に基づき、現在のユーザの滞在位置での行動を昼食中と判定する。
【０１２９】
その後、デバイス１００はユーザの滞在場所からの移動開始を検出すると、ユーザの滞在場所での移動開始時間をサーバ２００へ送信する（Ｓ３４３）。移動開始判定処理は、例えば図１１のステップＳ１０６、Ｓ１０８と同様、加速度センサ１１１の検出値に基づき行えばよい。デバイス１００は、ユーザの移動開始を検出すると、滞在場所での滞在時間及び移動開始時刻をサーバ２００に送信する。サーバ２００のデータ取得部２１０は、デバイス１００から受信した情報を属性特定部２３０に出力する。例えば、図３８に示すように、滞在時間３５分、移動開始時刻１３：３０との情報が、デバイス１００からサーバ２００へ送信される。属性特定部２３０は、当該情報に基づき、昼食中であることを特定する場所属性テーブル２７１の情報を更新する。
【０１３０】
場所属性テーブル２７１の更新は、一人のユーザの情報に基づき行ってもよいが、複数ユーザの情報の統計結果に基づき行うとユーザによる行動のばらつきの影響を低減することができ、より実態に則した場所属性テーブル２７１に更新することができる。属性特定部２３０は、図３９に示すように、例えば図３８のようなユーザから公表された情報の統計結果に基づき、時刻人数分布の傾向及び滞在時間を変更し、場所属性テーブル２７１を更新する。
【０１３１】
（４）社会属性判定処理
図３３に示した場所属性テーブル２７１を用いた行動特定処理では、場所属性テーブル２７１から同位置に存在するユーザの行動を特定したが、場所属性テーブル２７１から各ユーザの社会属性を判定することも可能である。
【０１３２】
例えば、図３５の場所属性テーブル記憶部２７０に記憶された場所属性テーブル２７１のうち、会議中であることを特定する場所属性テーブルにより会議中であると判定されたユーザは、会社員であると推定される。さらに、より詳細な社会属性として、例えば１日の会議中の累積時間が長いユーザは上級管理職である、と推定することも可能である。
【０１３３】
また、例えば居酒屋にいることを特定する場所属性テーブルにより飲食中であると判定されたユーザについて、ユーザの位置情報から飲食中と判定されたときの場所が異なることが多いときには、当該飲食は接待での会食と推定される。このようなユーザは、営業職であると判定することも可能である。なお、同一場所において飲食中と判定されるときには、当該飲食店はユーザの行きつけの飲食店であると推定される。
【０１３４】
あるいは、例えばオフィスにいることを特定する場所属性テーブルにより勤務中であると判定されたユーザについては、オフィス滞在時間が長いことから、研究職あるいは受付等の内勤職であると推定される。
【０１３５】
また、同一場所に滞在するが異なる社会属性を有するユーザであることも考えられる。例えば、図４０左側に示すように、場所属性テーブル記憶部２７０に、昼食中を特定するための場所属性テーブル２７１がある。そして、かかる場所属性テーブル２７１により、ユーザの行動が昼食中であると特定されたときのユーザの位置情報から、昼食中のユーザが滞在する飲食店であることが特定されているとする。通常、かかる場所属性テーブル２７１により、ユーザは飲食店の客であると推定される。しかし、同位置判定処理により同位置に存在するものの滞在時刻あるいは滞在時間が異なるユーザは、飲食店の客ではなく、飲食店の店員と推定される。
【０１３６】
このように、同位置にいるが滞在時刻または滞在時間が異なる場合、ユーザの社会属性を推定することもできる。社会属性テーブルには、場所属性テーブルと同様、滞在時刻に関する情報が設定されている。例えば社会属性テーブル記憶部２８０には、図４０右側に示すように、飲食店に関して、客を特定する社会属性テーブル２８１ａ、日中勤務する店員を特定する社会属性テーブル２８１ｂ、夜勤務する店員を特定する社会属性テーブル２８１ｃ等が記録される。属性特定部２３０は、社会属性テーブル記憶部２８０を参照することで、ユーザの滞在時刻に基づく情報からユーザの社会属性を特定することが可能となる。
【０１３７】
＜４．ハードウェア構成＞
図４１を参照して、本開示の実施形態に係るデバイス１００のハードウェア構成について説明する。図４１は、本開示の実施形態に係るデバイス１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【０１３８】
デバイス１００は、図９にて示したように、加速度センサ１１１、ジャイロセンサ１１３、地磁気センサ１１５等のセンサを含む。他のセンサとしては、例えば、角速度センサ、照度センサ、温度センサ、気圧センサ、または音センサ（マイクロフォン）などの各種のセンサ等を含んでもよい。センサは、例えばデバイス１００の筐体の姿勢など、デバイス１００自体の状態に関する情報や、デバイス１００の周辺の明るさや騒音など、デバイス１００の周辺環境に関する情報を取得する。センサ部１１０の検出値は、Ａ／Ｄ変換部９０５によりＡ／Ｄ変換され、制御部９１０へ入力される。
【０１３９】
また、デバイス１００は、絶対位置情報を取得するため、通信ネットワークに接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである通信装置を含む。通信装置は、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉｆｉ、またはＷＵＳＢ（Wireless  USB）用の通信カードなどでありうる。また、通信装置は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric  Digital  Subscriber  Line）用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。また、デバイス１００は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System(s)；全地球航法衛星システム）信号を受信して装置の緯度、経度および高度を測定するＧＰＳ受信機を含んでもよい。図４１には、通話アンテナ１８１、Ｗｉｆｉアンテナ１８２、ＧＰＳアンテナ１８３が記載されている。各アンテナ１８１、１８２、１８３により取得された信号は、制御部９１０へ入力される。
【０１４０】
制御部９１０は、ＣＰＵ（Central  Processing  unit）９１１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）９１２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）９１３、不揮発性メモリ９１４を含む。ＣＰＵ９１１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９１２、ＲＡＭ９１３、不揮発性メモリ９１４に記録された各種プログラムに従って、デバイス１００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９１２は、ＣＰＵ９１１が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ９１３は、ＣＰＵ９１１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一次記憶する。ＣＰＵ９１１、ＲＯＭ９１２、ＲＡＭ９１３及び不揮発性メモリ９１４は、ホストバス９１５により相互に接続されている。なお、デバイス１００は、ＣＰＵ９１１に代えて、またはこれとともに、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable  Gate  Array）等の処理回路を有してもよい。
【０１４１】
さらに、ホストバス９１５は、ブリッジ（図示せず。）を介して、ＰＣＩ（Peripheral  Component  Interconnect/Interface）バスなどの外部バス（図示せず。）に接続されている。デバイス１００は、当該外部バスを介して接続された、操作部９２１、出力部９２２、外部Ｉ／Ｆ９２３等を含んでいてもよい。操作部９２１は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなど、ユーザによって操作される装置である。操作部９２１は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよい。操作部９２１は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してＣＰＵ９１１に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この操作部９２１を操作することによって、デバイス１００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。
【０１４２】
出力部９２２は、取得した情報をユーザに対して視覚や聴覚、触覚などの感覚を用いて通知することが可能な装置で構成される。出力部９２２は、例えば、電子ペーパー、メモリ液晶ディスプレイ等の不揮発性ディスプレイやＭＥＭＳディスプレイなどの表示装置、スピーカまたはヘッドフォンなどの音声出力装置、もしくはバイブレータなどでありうる。出力部９２２は、デバイス１００の処理により得られた結果を、テキストもしくは画像などの映像、音声もしくは音響などの音声、またはバイブレーションなどとして出力する。
【０１４３】
外部Ｉ／Ｆ９２３は、機器をデバイス１００に接続するためのポートである。外部Ｉ／Ｆ９２３は、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Small  Computer  System  Interface）ポートなどでありうる。また、外部Ｉ／Ｆ９２３は、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition  Multimedia  Interface）ポートなどであってもよい。外部Ｉ／Ｆ９２３に外部接続機器を接続することで、デバイス１００と外部接続機器との間で各種のデータが交換されうる。
【０１４４】
以上、デバイス１００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。また、本実施形態の情報処理システム１を構成するサーバ２００についても、同等のハードウェア構成を備える装置により実現可能である。
【０１４５】
＜５．補足＞
（５．１．相対軌跡以外の特徴量）
上記実施形態では、同位置判定は、慣性センサにより得られる検出値により特定された相対軌跡に基づき行う場合について説明した。しかし、本開示は、相対軌跡以外の特徴量を用いても、同様に同位置判定処理を実行することが可能である。
【０１４６】
例えば、センサの検出値の時系列データそのものを用いて同位置判定を行ってもよい。例えば図４２に示すように、加速度センサの検出値の時系列データが取得されている場合、所定時間分の時系列データの波形の類似性を比較することで、上記実施形態の同一判定を行ってもよい。
【０１４７】
あるいは、図４３に示すように、加速度センサあるいはジャイロセンサ等の慣性センサによる検出値の時系列データの代わりに、例えば、地磁気センサ、気圧センサといった環境センサの時系列データの波形の類似性を比較して、上記実施形態の同一判定を行ってもよい。その他の環境センサとしては、例えば、気圧センサ、温度センサ、湿度センサ、風速センサ、マイク等がある。例えば、図４３では、地磁気センサにより取得された磁気値の時系列データを比較している。鉄筋建物の屋内は場所に依存した固有の磁気パターンを持っていることが多く、地磁気センサにより検出された検出値を用いることで、高精度に同位置判定できることが期待できる。なお、地磁気センサは、屋外では磁気パターンが単調となるため、屋内での使用が適している。環境に応じて適切な環境センサを用いることで、有用なデータを取得できると考えられる。
【０１４８】
（５．２．情報収集に対するユーザ同意）
上記実施形態に係る情報処理システム１では、デバイス１００にて取得されるユーザの行動を特定するための情報の収集が必要となる。情報処理システム１の運用にあたっては、ユーザから例えば位置情報及び時刻情報等の行動を特定するための情報を収集することの同意を得るのが望ましい。情報収集に対するユーザの同意は、例えば図４４に示すように、ユーザが保持するデバイス１００のディスプレイ１０１に情報収集同意画面１０２を表示し、チェックボックスにチェックを入れさせることで行ってもよい。このとき、情報収集に同意することへのインセンティブをユーザに提示してもよい。例えば、ユーザが開設している銀行口座がある場合、図４４に示すように、情報収集に同意すると預金利率を上げるといった提案を行うことが考えられる。
【０１４９】
また、上記実施形態において、ユーザの絶対位置情報を特定する上で絶対時刻（日時）は必須ではない。一方で、絶対時刻が取得できれば、例えば飲食店に滞在している場合に、ユーザが昼食中であるか夕食中であるかを区別することが可能となり、認識される行動の情報量が増す。そこで、図４５に示すように、デバイス１００のディスプレイ１０１に絶対時刻送信同意画面１０３を表示させ、絶対時刻の送信可否をユーザに選択させてもよい。図４５左側では、絶対時刻送信同意画面１０３のチェックボックスのチェックが外れていることから、絶対時刻はサーバ２００に送信されない。一方、図４５右側では、絶対時刻送信同意画面１０３のチェックボックスにチェックが入っていることから、絶対時刻がサーバ２００に送信される。
【０１５０】
図４５では、ユーザの絶対時刻の送信可否を確認したが、絶対時刻は送信しないが移動時間等の相対時刻のみの送信可否をユーザに確認してもよい。例えば図４６左側に示すように、絶対時刻送信同意画面１０３のチェックボックスのチェックが入っている場合には絶対時刻が送信される。絶対時刻送信同意画面１０３のチェックが外された場合には、図４６右側に示すように、相対時刻の送信可否を確認する相対時刻送信同意画面１０５を表示させてもよい。相対時刻送信同意画面１０５には、例えば、サーバ２００に絶対時刻を送信する場合、サーバ２００に相対時刻のみを送信する場合、サーバ２００に滞在時間のみを送信する場合等を表示させてもよい。デバイス１００は、相対時刻送信同意画面１０５においてチェックが入れられた内容をサーバ２００に送信する。相対時刻送信同意画面１０５のいずれのチェックボックスにもチェックが入らなかった場合には、サーバ２００に時間に関する情報は送信されない。
【０１５１】
移動時間と滞在時間とがサーバ２００に送信されると、絶対時刻が送信されなくともユーザの行動を推定できる場合がある。例えば、あるユーザが、会社に３時間滞在した後、５分かけて飲食店へ移動し、飲食店に１５分滞在したとする。このとき、例えば上記第３の実施形態の手法よりユーザの飲食店での行動が昼食中であると推定された場合、飲食店の滞在時刻は１２時前後であると推定される。そして、推定された滞在時刻から逆算して、午前中に会社にいたことも推定することができる。
【０１５２】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１５３】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【０１５４】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
複数のユーザについてそれぞれ取得された、各前記ユーザの移動状態を特定可能な時系列データに基づいて、前記ユーザの位置の類似性を判定する判定部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記判定部は、同一エリアにおける前記時系列データに基づいて、前記ユーザの位置の類似性を判定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記判定部は、前記時系列データに基づき得られる相対軌跡に基づいて、複数の前記ユーザの同位置判定を行う、前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記判定部は、
２つの前記時系列データを判定対象として、各前記時系列データの同期を取る同期処理部と、
同期化された前記時系列データの乖離度を算出する乖離度算出部と、
算出された前記乖離度に基づいて、前記ユーザの位置の類似性を判定する判定処理部と、
を含む、前記（１）〜（３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（５）
前記同期処理部は、
所定のスケール単位で各前記時系列データをそれぞれ区分し、
区分された期間毎に、各前記時系列データのスケールを規格化し、
前記期間毎に、基準とする一方の前記時系列データと他方の前記時系列データとのデータ開始位置を合わせて同期化する、前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記時系列データは、慣性センサの検出値である、前記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（７）
前記時系列データは、環境センサの検出値である、前記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）
前記ユーザの絶対位置を示す絶対位置情報を取得する絶対位置情報取得部をさらに備える、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
前記ユーザの位置が類似すると判定された複数の前記ユーザのうち、少なくとも１のユーザの絶対情報に基づいて、当該ユーザおよび他のユーザの属性を決定する属性特定部をさらに備える、前記（１）〜（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記ユーザの属性を特定する属性特定部を備え、
前記属性特定部は、
位置が類似すると判定された前記ユーザについて算出された当該位置での滞在時刻に基づく場所属性情報と、前記ユーザの行動を表す前記滞在時刻に関する情報が設定された場所属性テーブルとに基づいて、前記ユーザの行動を特定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記場所属性テーブルには、当該位置で行われる前記ユーザの前記滞在時刻及び滞在時間が設定される、前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記属性特定部は、位置が類似すると判定された前記ユーザのうち少なくとも１のユーザから取得された位置情報及び行動に関する情報に基づいて、前記場所属性テーブルを更新する、前記（１０）または（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）
前記属性特定部は、前記ユーザの前記場所属性情報と、特定された前記場所属性テーブルとの比較結果に基づいて、前記ユーザの社会属性を特定する、前記（１０）〜（１２）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１４）
前記属性特定部は、前記ユーザの前記場所属性情報と、前記ユーザの社会属性を表す社会属性テーブルとに基づいて、前記ユーザの社会属性を特定する、前記（１０）〜（１３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１５）
センサにより、複数のユーザについて、各前記ユーザの移動状態を特定可能な時系列データをそれぞれ取得すること、
プロセッサにより、前記時系列データに基づいて前記ユーザの位置の類似性を判定すること、
とを含む、情報処理方法。
（１６）
コンピュータを、複数のユーザについてそれぞれ取得された、各前記ユーザの移動状態を特定可能な時系列データに基づいて、前記ユーザの位置の類似性を判定する判定部を備える情報処理装置として機能させるコンピュータプログラム。
【符号の説明】
【０１５５】
１        情報処理システム
１００    デバイス
１１０    センサ部
１１１    加速度センサ
１１３    ジャイロセンサ
１１５    地磁気センサ
１２０    軌跡算出部
１３０    絶対位置情報取得部
１４０    エリア判定部
１５０    属性情報取得部
１６０    送信部
１７０    受信部
２００    サーバ
２１０    データ取得部
２２０    同位置判定部
２３０    属性特定部
２４０    出力部
２５０    取得データ記憶部
２６０    解析結果記憶部
２７０    場所属性テーブル記憶部
２８０    社会属性テーブル記憶部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【国際調査報告】
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2018135184.tif 000051
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