(57)【要約】【課題】端末装置のユーザの集中エリアを実際のユーザ分布に従って適切に求めることができ、処理負荷も低減できるシステムを提供すること。【解決手段】位置情報分析装置６００は、エリア位置情報及びエリア内の人口を含むポイントデータを入力する入力部６０１と、ポイントデータから所定数を抽出し、エリア位置情報に対応する位置をクラスタの中心位置として決定するエリア抽出部６０５と、クラスタの中心位置とエリア位置情報との距離を基にポイントデータの属するクラスタを決定して、ポイントデータを各クラスタに分配するエリア分配部６０６と、ポイントデータを基に各クラスタ毎の人口を集計する集計部６０９と、ポイントデータを基に各クラスタの中心位置を決定するクラスタ中心決定部６０７とを備え、エリア分配部６０６は、決定された中心位置を参照してポイントデータを各クラスタに再分配する。【選択図】図２
2013121073.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エリアの位置を示すエリア位置情報、及び当該エリア内のユーザ数に関する統計値を含むエリアデータであって、複数のエリアについての複数の当該エリアデータを入力する入力部と、
入力された複数の前記エリアデータから所定数のエリアデータを抽出し、前記所定数のエリアデータに含まれる前記エリア位置情報に対応する位置を、複数の前記エリアを纏めるクラスタの中心位置として決定するエリア抽出部と、
前記所定数の前記クラスタの中心位置と前記エリア位置情報との距離を判断することによって、複数の前記エリアデータに対応する前記エリアの属するクラスタをそれぞれ決定して、複数の前記エリアデータを各クラスタに分配するエリア分配部と、
前記エリア分配部によって分配された複数の前記エリアデータを基に、各クラスタ毎の前記統計値を集計する集計部と、
前記エリア分配部によって分配された複数の前記エリアデータを基に、前記各クラスタにおけるユーザ数が集中している位置を判定することによって、当該位置を前記各クラスタの中心位置として決定するクラスタ中心決定部とを備え、
前記エリア分配部は、前記クラスタ中心決定部によって決定された前記中心位置を参照して、複数の前記エリアデータを各クラスタに再分配する、
ことを特徴とする位置情報分析装置。
【請求項２】
前記エリア分配部は、前記クラスタ中心決定部によって決定される前記中心位置と前回決定された前記中心位置が一致するまで、複数の前記エリアデータの再分配を繰り返す、
ことを特徴とする請求項１記載の位置情報分析装置。
【請求項３】
前記クラスタ中心決定部は、複数の前記エリアデータに含まれる前記エリア位置情報を対象に、複数の前記エリアデータに含まれる前記統計情報によって重み付けをして加算することによって前記各クラスタ毎の重心位置を計算し、前記重心位置を前記各クラスタの中心位置として決定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の位置情報分析装置。
【請求項４】
前記入力部は、前記エリアデータに前記エリア内におけるユーザ密度に関する密度情報を含んで入力し、
前記クラスタ中心決定部は、複数の前記エリアデータに含まれる前記密度情報を参照して、前記各クラスタに属するユーザ密度の最も大きいエリアに対応する前記エリア位置情報を抽出し、当該エリア位置情報に対応する位置を前記各クラスタの中心位置として決定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の位置情報分析装置。
【請求項５】
前記エリア分配部によって分配された複数の前記エリアデータを基に、前記各クラスタ毎のユーザ密度を計算するクラスタ密度計算部を更に備え、
前記入力部は、前記エリアデータに前記エリア内におけるユーザ密度に関する密度情報を含んで入力し、
前記クラスタ中心決定部は、前記各クラスタ毎の前記重心位置が含まれるエリアに対応する前記エリアデータを特定した後、当該エリアデータに含まれる密度情報が前記各クラスタ毎のユーザ密度以上を示す場合には、前記重心位置を前記各クラスタの中心位置として決定し、
当該エリアデータに含まれる密度情報が前記各クラスタ毎のユーザ密度以下を示す場合には、複数の前記エリアデータに含まれる前記密度情報を参照して、前記各クラスタに属するユーザ密度の最も大きいエリアに対応する前記エリア位置情報を抽出し、当該エリア位置情報に対応する位置を前記各クラスタの中心位置として決定する、
ことを特徴とする請求項３に記載の位置情報分析装置。
【請求項６】
前記入力部は、複数の無線周波数で通信する複数種類の無線基地局に対する位置登録信号を基にして、通信ネットワークを介して、複数種類の前記無線基地局に対応するエリアデータを入力し、
前記入力部によって入力された複数種類の前記無線基地局に対応するエリアデータを統合する統合部を更に有する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の位置情報分析装置。
【請求項７】
前記集計部は、複数の前記クラスタの前記中心位置から等距離の中線を繋ぎ合わせた範囲を、複数の前記クラスタの地理的範囲として決定する、
ことを特徴とする請求項６記載の位置情報分析装置。
【請求項８】
位置情報分析装置において実行される位置情報分析方法であって、
入力部が、エリアの位置を示すエリア位置情報、及び当該エリア内のユーザ数に関する統計値を含むエリアデータであって、複数のエリアについての複数の当該エリアデータを入力する入力ステップと、
エリア抽出部が、入力された複数の前記エリアデータから所定数のエリアデータを抽出し、前記所定数のエリアデータに含まれる前記エリア位置情報に対応する位置を、複数の前記エリアを纏めるクラスタの中心位置として決定するエリア抽出ステップと、
エリア分配部が、前記所定数の前記クラスタの中心位置と前記エリア位置情報との距離を判断することによって、複数の前記エリアデータに対応する前記エリアの属するクラスタをそれぞれ決定して、複数の前記エリアデータを各クラスタに分配するエリア分配ステップと、
集計部が、前記エリア分配部によって分配された複数の前記エリアデータを基に、各クラスタ毎の前記統計値を集計する集計ステップと、
クラスタ中心決定部が、前記エリア分配部によって分配された複数の前記エリアデータを基に、前記各クラスタにおけるユーザ数が集中している位置を判定することによって、当該位置を前記各クラスタの中心位置として決定するクラスタ中心決定ステップとを備え、
前記エリア分配ステップでは、前記クラスタ中心決定部によって決定された前記中心位置を参照して、複数の前記エリアデータを各クラスタに再分配する、
ことを特徴とする位置情報分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エリアに対応するユーザ数を示す位置情報に基づくユーザ分布分析を行う位置情報分析装置及び位置情報分析方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ユーザの使用する端末装置の位置情報を取得して、その位置情報を統計的に処理する装置が知られている。例えば、非特許文献１に記載の方法は、ＧＰＳ測位端末などから取得した位置情報履歴を統計的に処理することにより、人のおおまかな流れを動線として捉える方法である。具体的には、定期的に衛星測位、Ｃｅｌｌ測位、ＷｉＦｉ測位などを用いて位置情報を取得し、それらをＰＯＩ（Point of Interest）と動線からなる行動履歴に変換する。このＰＯＩとしては、駅や学校など人が集まる場所として予め静的に決められている場所や、位置情報履歴から静止区間や滞在区間を求め、それらから動的に定められる場所が設定される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】佛圓俊一朗他「Ｐ形フーリエ記述子を用いた動線マップ作成手法について」，電子情報通信学会技術研究報告，Vol.108 No.397 IEICE Technical Report，２００９年１月１５日，P.7〜P.12
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来の統計処理方法においては、ユーザの集まっているエリアが静的に定められているため、ユーザの集中エリアを実際のユーザの分布に従って適切に求めることができない。また、静止区間や滞在区間から集中エリアを動的に求める場合には、個々のユーザの位置情報を基に行動履歴を計算する必要があるため処理負荷が高い傾向にある。
【０００５】
そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、端末装置のユーザの集中エリアを実際のユーザ分布に従って適切に求めることができ、処理負荷も低減できる位置情報分析装置及び位置情報分析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】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の位置情報分析装置は、エリアの位置を示すエリア位置情報、及び当該エリア内のユーザ数に関する統計値を含むエリアデータであって、複数のエリアについての複数の当該エリアデータを入力する入力部と、入力された複数のエリアデータから所定数のエリアデータを抽出し、所定数のエリアデータに含まれるエリア位置情報に対応する位置を、複数のエリアを纏めるクラスタの中心位置として決定するエリア抽出部と、所定数のクラスタの中心位置とエリア位置情報との距離を判断することによって、複数のエリアデータに対応するエリアの属するクラスタをそれぞれ決定して、複数のエリアデータを各クラスタに分配するエリア分配部と、エリア分配部によって分配された複数のエリアデータを基に、各クラスタ毎の統計値を集計する集計部と、エリア分配部によって分配された複数のエリアデータを基に、各クラスタにおけるユーザ数が集中している位置を判定することによって、当該位置を各クラスタの中心位置として決定するクラスタ中心決定部とを備え、エリア分配部は、クラスタ中心決定部によって決定された中心位置を参照して、複数のエリアデータを各クラスタに再分配する。
【０００７】
或いは、本発明の位置情報分析方法は、位置情報分析装置において実行される位置情報分析方法であって、入力部が、エリアの位置を示すエリア位置情報、及び当該エリア内のユーザ数に関する統計値を含むエリアデータであって、複数のエリアについての複数の当該エリアデータを入力する入力ステップと、エリア抽出部が、入力された複数のエリアデータから所定数のエリアデータを抽出し、所定数のエリアデータに含まれるエリア位置情報に対応する位置を、複数のエリアを纏めるクラスタの中心位置として決定するエリア抽出ステップと、エリア分配部が、所定数のクラスタの中心位置とエリア位置情報との距離を判断することによって、複数のエリアデータに対応するエリアの属するクラスタをそれぞれ決定して、複数のエリアデータを各クラスタに分配するエリア分配ステップと、集計部が、エリア分配部によって分配された複数のエリアデータを基に、各クラスタ毎の統計値を集計する集計ステップと、クラスタ中心決定部が、エリア分配部によって分配された複数のエリアデータを基に、各クラスタにおけるユーザ数が集中している位置を判定することによって、当該位置を各クラスタの中心位置として決定するクラスタ中心決定ステップとを備え、エリア分配ステップでは、クラスタ中心決定部によって決定された中心位置を参照して、複数のエリアデータを各クラスタに再分配する。
【０００８】
このような位置情報分析装置及び位置情報分析方法によれば、エリア位置情報及びエリア内のユーザ数に関する統計値を含む複数のエリアデータが入力され、これらの複数のエリアデータの中から所定数が抽出され、抽出されたエリアデータに含まれるエリア位置情報から所定数のクラスタの中心位置が決定される。さらに、所定数のクラスタの中心位置とエリア位置情報との距離を判断することによって複数のエリアデータが所定数のクラスタに分配され、分配結果を利用して各クラスタ毎にエリアデータに含まれる統計値が集計される。これにより、所定数のクラスタ毎にそのクラスタに含まれる複数エリアのユーザ数の分布を特定することができ、所定数のクラスタ毎のユーザの集中エリアを実際のユーザ分布に従って適切に求めることができる。また、エリア毎の統計値を利用して処理することで処理負荷を低減することができる。さらに、ユーザの実際の集中エリアを基にクラスタの中心位置を定めて、この中心位置に合わせて複数のエリアをクラスタに分配することができる。その結果、エリアを纏めるクラスタの範囲をユーザの集中位置に対応して適切に設定することができる。
【０００９】
また、エリア分配部は、クラスタ中心決定部によって決定される中心位置と前回決定された中心位置とが一致するまで、複数のエリアデータの再分配を繰り返す、ことも好ましい。かかる構成を採れば、ユーザの実際の集中位置を一層反映したクラスタを設定することができる。
【００１０】
さらに、クラスタ中心決定部は、複数のエリアデータに含まれるエリア位置情報を対象に、複数のエリアデータに含まれる統計情報によって重み付けをして加算することによって各クラスタ毎の重心位置を計算し、重心位置を各クラスタの中心位置として決定する、ことも好ましい。この場合、各クラスタ内におけるユーザの集中位置を簡易に計算することができる。
【００１１】
またさらに、入力部は、エリアデータにエリア内におけるユーザ密度に関する密度情報を含んで入力し、クラスタ中心決定部は、複数のエリアデータに含まれる密度情報を参照して、各クラスタに属するユーザ密度の最も大きいエリアに対応するエリア位置情報を抽出し、当該エリア位置情報に対応する位置を各クラスタの中心位置として決定する、ことも好ましい。かかる構成を採れば、各クラスタ内におけるユーザの集中位置を簡易に計算することができる。また、実際にユーザの存在する可能性が高い位置をクラスタ中心として設定することができる。
【００１２】
さらにまた、エリア分配部によって分配された複数のエリアデータを基に、各クラスタ毎のユーザ密度を計算するクラスタ密度計算部を更に備え、入力部は、エリアデータにエリア内におけるユーザ密度に関する密度情報を含んで入力し、クラスタ中心決定部は、各クラスタ毎の重心位置が含まれるエリアに対応するエリアデータを特定した後、当該エリアデータに含まれる密度情報が各クラスタ毎のユーザ密度以上を示す場合には、重心位置を各クラスタの中心位置として決定し、当該エリアデータに含まれる密度情報が各クラスタ毎のユーザ密度以下を示す場合には、複数のエリアデータに含まれる密度情報を参照して、各クラスタに属するユーザ密度の最も大きいエリアに対応するエリア位置情報を抽出し、当該エリア位置情報に対応する位置を各クラスタの中心位置として決定する、ことも好ましい。こうすれば、クラスタの中心位置の決定方法を、重心位置の計算によるものと、ユーザ密度によるエリアの抽出によるものとの間で、適切に選択することができ、各クラスタ内におけるユーザの集中位置を適切に計算することができる。
【００１３】
また、入力部は、複数の無線周波数で通信する複数種類の無線基地局に対する位置登録信号を基にして、通信ネットワークを介して、複数種類の無線基地局に対応するエリアデータを入力し、入力部によって入力された複数種類の無線基地局に対応するエリアデータを統合する統合部を更に有する、ことも好ましい。この場合、複数種類の無線周波数を扱う無線基地局が混在している場合であっても、それらの無線基地局に対する位置登録信号を使用して、ユーザの集中位置に対応したクラスタを簡易かつ適切に決定することができる。
【００１４】
またさらに、集計部は、複数のクラスタの中心位置から等距離の中線を繋ぎ合わせた範囲を、複数のクラスタの地理的範囲として決定する、ことも好ましい。こうすれば、通信可能エリアが重複する可能性のある複数種類の無線基地局に対応するエリアデータを入力した場合であっても、重複なくクラスタのエリアが定義でき、各クラスタを均一に分割するエリアを作成することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、端末装置のユーザの集中エリアを実際のユーザ分布に従って適切に求めることができ、処理負荷も低減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施形態の通信システムのシステム構成図である。
【図２】本実施形態の位置情報分析装置の機能ブロック構成図である。
【図３】図２の位置情報分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】図２の位置情報分析装置による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図５】図２の位置情報分析装置による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図６】図２の位置情報分析装置による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図７】図２の位置情報分析装置による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図８】図２の位置情報分析装置による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図９】図２の位置情報分析装置による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図１０】図２の位置情報分析装置による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図１１】図２の位置情報分析装置による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図１２】図２の位置情報分析装置による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図１３】図２の位置情報分析装置による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図１４】図２の位置情報分析装置によるボロノイ分割のイメージを示す概念図である。
【図１５】可視化ソリューションユニットによってマッピングされたクラスタ及びそれらの中心位置の出力例を示す図である。
【図１６】本発明の変形例の位置情報分析装置の機能ブロック構成図である。
【図１７】図１６の位置情報分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図１８】図１６の位置情報分析装置による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図１９】図１６の位置情報分析装置による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図２０】図１６の位置情報分析装置による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図２１】本発明の別の変形例の位置情報分析装置の機能ブロック構成図である。
【図２２】図２１の位置情報分析装置のクラスタ中心計算時の動作を示すフローチャートである。
【図２３】図２１の位置情報分析装置によるクラスタ中心計算時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図２４】図２１の位置情報分析装置によるクラスタ中心計算時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図２５】図２１の位置情報分析装置によるクラスタ中心計算時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【図２６】図２１の位置情報分析装置によるクラスタ中心計算時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面とともに本発明による位置情報分析装置及び位置情報分析方法の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１８】
図１は、本実施形態の通信システム１０のシステム構成図である。図１に示すように、この通信システム１０は、移動機１００、ＢＴＳ（無線基地局）２００、ＲＮＣ（無線制御装置）３００、交換機４００、各種処理ノード７００、および管理センタ５００を含んで構成されている。また、この管理センタ５００は、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィユニット５０３、および可視化ソリューションユニット５０４から構成されている。
【００１９】
交換機４００は、ＢＴＳ２００、ＲＮＣ３００等によって構成される通信ネットワークを介して、移動機１００の位置情報を収集する。ＲＮＣ３００は、移動機１００との間で通信接続が行われる際に、ＲＲＣコネクション要求信号における遅延値を用いて移動機１００の位置を測定することができる。交換機４００は、このように測定された移動機１００の位置情報を、移動機１００が通信接続を実行する際、すなわち、位置登録信号を送信する際に受け取ることができる。ここで、ＢＴＳ２００には、複数の無線周波数（例えば、２ＧＨｚ帯、８００ＭＨｚ帯）を利用して無線通信を実行する複数種類のＢＴＳが含まれており、交換機４００は、複数種類のＢＴＳ２００に位置登録を行った際の位置情報を受け取る。交換機４００は受け取った位置情報を記憶しておき、所定のタイミング、または管理センタ５００からの要求に応じて収集した位置情報を通信ネットワークを介して管理センタ５００に出力する。ここで、一般的に、ＲＮＣ３００は、約千個からなるものであり、日本全国に配置されている。一方で、交換機４００は、３００個程度日本国内に配置されている。
【００２０】
各種処理ノード７００は、ＲＮＣ３００および交換機４００を通じて移動機１００の位置情報を取得し、場合によっては位置の再計算などを行い、所定のタイミングで、または、管理センタ５００からの要求に応じて、収集された位置情報を管理センタ５００に出力する。
【００２１】
管理センタ５００は、上述したとおり、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィユニット５０３、および可視化ソリューションユニット５０４を含んで構成されており、各ユニットでは、移動機１００の位置情報に用いた統計処理を行う。
【００２２】
社会センサユニット５０１は、各交換機４００および各種処理ノード７００から、又は、オフラインで、移動機１００の位置情報等を含んだデータを収集するサーバ装置である。この社会センサユニット５０１は、交換機４００および各種処理ノード７００から定期的に出力されたデータを受信したり、または社会センサユニット５０１において予め定められたタイミングに従って交換機４００および各種処理ノード７００からデータを取得したりできるように構成されている。
【００２３】
ペタマイニングユニット５０２は、社会センサユニット５０１から受信したデータを所定のデータ形式に変換するサーバ装置である。例えば、ペタマイニングユニット５０２は、ユーザＩＤをキーにソーティング処理を行ったり、エリアごとにソーティング処理を行ったりする。さらに、ペタマイニングユニット５０２は、ＢＴＳ２００の各在圏セクタ（エリア）毎のユーザ数を集計し、各在圏セクタ毎のユーザ数を示すエリアデータを生成する。このとき、ペタマイニングユニット５０２は、エリアデータを、複数種類のＢＴＳ２００毎に別々に生成する。
【００２４】
モバイルデモグラフィユニット５０３は、ペタマイニングユニット５０２において処理されたデータに対する集計処理、すなわち各項目のカウンティング処理を行うサーバ装置である。例えば、モバイルデモグラフィユニット５０３は、あるエリアに在圏するユーザ数をカウントしたり、また在圏分布を集計したりすることができる。さらに、モバイルデモグラフィユニット５０３は、エリアデータを参照して、在圏エリアを纏めるクラスタを生成し、クラスタ毎にエリアデータを集計する処理も行う。つまり、このモバイルデモグラフィユニット５０３が、本実施形態の位置情報分析装置である。
【００２５】
可視化ソリューションユニット５０４は、モバイルデモグラフィユニット５０３において集計処理されたデータを可視可能に処理するサーバ装置である。例えば、可視化ソリューションユニット５０４は、集計されたデータを地図上にマッピング処理することができる。この可視化ソリューションユニット５０４にて処理されたデータは、企業、官公庁または個人等に提供され、店舗開発、道路交通調査、災害対策、環境対策などに利用される。なお、このように統計処理された情報は、当然にプライバシーを侵害しないように個人等は特定されないように加工されている。
【００２６】
なお、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィユニット５０３および可視化ソリューションユニット５０４はいずれも、前述したようにサーバ装置により構成され、図示は省略するが、通常の情報処理装置の基本構成（即ち、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、キーボードやマウス等の入力デバイス、外部との通信を行う通信デバイス、情報を記憶する記憶デバイス、および、ディスプレイやプリンタ等の出力デバイス）を備えることは言うまでもない。
【００２７】
ここで、本実施形態の位置情報分析装置の扱う「エリアデータ」としては、移動機１００の位置情報を、所定地域（日本全国等）を複数エリアに分けたエリア毎に集計し、各エリア内のユーザ数を示すデータとして生成されたものである。このエリアとしては、ＢＴＳ２００の在圏セクタをそのまま採用してもよいし、メッシュ状等の所定形状に分割されたエリアを採用してもよいし、複数種類のＢＴＳ２００間で互いに重なった在圏セクタを異なるエリアとして採用してもよい。また、エリアデータに集計する位置情報としては、ＧＰＳ測位によって得られたＧＰＳ測位データを使用してもよい。さらに、集計するユーザ数は、位置登録信号数や端末数そのものであってもよく、位置登録信号の送信密度等から計算された重み値から推定されるユーザ数であってもよいし、重み値そのものから得られるユーザ数であってもよいし、ユーザ数に対して各種係数を乗ずる等の各種演算を行ってエリア毎の人口に変換したものであってもよい。
【００２８】
例えば、重み値からのユーザ数の推定及び人口への変換は次のように計算できる。
【００２９】
すなわち、移動機１００の位置情報と移動機１００に関する属性情報とを結合したデータ（以下、単に「位置データ」という。）に対して、移動機１００によって生成された位置情報についての推定生成密度に対応する情報（重み値）である特徴量ｗｉｊを付与し、この位置データの集合を集計することによって在圏数（ユーザ数）推計を行う。ここでいう「推定生成密度」とは、当該位置情報を生成した端末が，当該位置情報の生成時刻周辺で単位時間あたりに生成する信号数の推定値を意味する。
【００３０】
まず、端末数推計の考え方および計算方法を説明する。ある観測期間（長さＴ）の間に、ｎ個の端末ａ１，ａ２，…，ａｎがＢＴＳ２００のセクタＳを通過し、各端末ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間がｔｉ（０＜ｔｉ≦Ｔ）であったとする。このとき、セクタＳに存在する端末数ｍ（実際にはセクタＳに存在する端末数ｍの観測期間内における平均値）は、以下の式（１）で表わされる。
【数１】
2013121073.tif 000003
即ち、各端末ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔｉの総和を観測期間の長さＴで除した結果を、端末数ｍとして推計する。ただし、端末ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔｉの真の値は観測不能であるが、各端末ａｉは位置情報（例えば位置登録信号であり、以下では単に「信号」と言う。）を発信し、それらの信号は観測可能である。
【００３１】
端末ａｉが観測期間内にセクタＳで発信した信号を、時刻順に
【数２】
2013121073.tif 000004
（ｘｉは、端末ａｉが観測期間内にセクタＳで発信した信号の総数）とすると、端末数の推計とは、観測された信号ｑｉｊ（ｊは１以上ｘｉ以下の整数）からｍの値を推計することに他ならない。
【００３２】
ここで、端末ａｉから信号ｑｉｊが送信される密度（即ち、単位時間あたりの信号数）をｐｉとする。このとき、信号が送信される確率がセクタに対して独立であれば、端末ａｉが観測期間内にセクタＳで発信した信号の総数ｘｉの期待値Ｅ（ｘｉ）は、Ｅ（ｘｉ）＝ｔｉ×ｐｉであるため、端末ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔｉの期待値Ｅ（ｔｉ）について以下の式（２）が成立する。
Ｅ（ｔｉ）＝ｘｉ／ｐｉ  （２）
ここで、信号ｑｉｊの送信時刻をｕｉｊとしたとき、信号ｑｉｊの密度ｐｉｊは、以下の式（３）で与えられる。
ｐｉｊ＝２／（ｕｉ（ｊ＋１）−ｕｉ（ｊ−１））  （３）
ここで、信号ｑｉｊを、特徴量ｗｉｊを求める対象の位置データ（第１の位置データ）に係る信号とすると、信号ｑｉ（ｊ-１）は、当該第１の位置データと同一の識別情報を含む位置データのうち、当該第１の位置データの直前の位置データ（第２の位置データ）に係る信号、信号ｑｉ（ｊ＋１）は、当該第１の位置データと同一の識別情報を含む位置データのうち、当該第１の位置データの直後の位置データ（第３の位置データ）に係る信号に相当する。本実施形態では、第２の位置データに係る信号ｑｉ（ｊ-１）の送信時刻ｕｉ（ｊ−１）と第３の位置データに係る信号ｑｉ（ｊ＋１）の送信時刻ｕｉ（ｊ＋１）の差、即ち、上記式（３）の（ｕｉ（ｊ＋１）−ｕｉ（ｊ−１））を、第１の位置データについての特徴量ｗｉｊとする。そのため、上記式（３）は、以下となる。即ち、特徴量ｗｉｊは、密度ｐｉｊの逆数に対応付けて算出することができる。
ｐｉｊ＝２／（ｕｉ（ｊ＋１）−ｕｉ（ｊ−１））＝２／ｗｉｊ  （４）
さらに、集計対象の全ての位置データに対して特徴量ｗｉｊが付加される。
【００３３】
このとき密度ｐｉは、
【数３】
2013121073.tif 000005
で与えられるため、端末数ｍの推計値Ｅ（ｍ）は以下の式（６）で計算することができる。
【数４】
2013121073.tif 000006
【００３４】
このようにして、特徴量ｗｉｊを利用してセクタ毎の、属性毎の推計端末数が得られる。さらに、推計された端末数に拡大係数を乗ずることによってセクタＳ毎、属性毎の推計端末数を算出し、それらの総和を求めることによってセクタＳ毎の人口推計数に変換することができる。このような拡大係数は、都道府県毎等の住所毎、ユーザの年齢層毎、性別毎、位置情報生成に関する時間帯毎に設定することができる。
【００３５】
例えば、拡大係数を用いた人口推計数への変換は次のように計算できる。
【００３６】
すなわち、セクタ毎及び属性毎の推計端末数として、以下のようなデータ項目「セクタ，時刻，年齢，性別，推計端末数」をそれぞれ含む４つのデータ要素から構成されるデータ集合が得られたと想定する。
要素1:(S001, t, 23, 男性, a1)
要素2:(S001, t, 33, 男性, a2)
要素3:(S001, t, 31, 男性, a3)
要素4:(S001, t, 85, 男性, a4)
【００３７】
ここで、該当ユーザの住所に対応する地域及び時刻tにおける年齢層と性別の組に対する契約率として，以下の情報が保持されていたとする。
(20 代，男性): 40% (=0.4)
(30 代，男性): 50% (=0.5)
(80 代，男性):  5% (=0.05)
【００３８】
この場合、拡大係数は契約率の逆数であるとすると、それぞれの要素に対して、以下のような拡大係数が付与される。そして、推計端末数に拡大係数を掛けることによって各データ要素毎の人口推計数が得られる。
要素1:(S001, t, 23, 男性, a1): 2.5
要素2:(S001, t, 33, 男性, a2): 2.0
要素3:(S001, t, 31, 男性, a3): 2.0
要素4:(S001, t, 85, 男性, a4): 20.0
【００３９】
また、エリアデータに含まれる当該エリアの位置を示すエリア位置情報は、エリアの範囲を示す情報の他、そのエリアを代表する代表点（ポイント）を含むポイントデータであってもよい。なお、以下ではユーザ数を人口として算出した場合を例に挙げて説明する。
【００４０】
［位置情報分析装置の構成］
次に、本実施形態に係る位置情報分析装置について説明する。図２には位置情報分析装置６００の機能ブロック構成を示す。この図２に示すように、位置情報分析装置６００は、入力部６０１、統合部６０２、抽出部６０３、除去部６０４、エリア抽出部６０５、エリア分配部６０６、クラスタ中心決定部６０７、再統合部６０８、集計部６０９、及びクラスタ情報データベース６１０を備えている。
【００４１】
この位置情報分析装置６００は、図１のモバイルデモグラフィユニット５０３に相当し、位置情報データベース６２０が、図１のペタマイニングユニット５０２に相当する。但し、位置情報分析装置６００の構成部、位置情報データベース６２０が、図１のペタマイニングユニット５０２に相当する構成を採用してもよい。
【００４２】
以下、図２の位置情報分析装置６００の各部の機能を説明する。入力部６０１は、複数のエリアについての複数の時刻にわたるエリアデータであるポイントデータを位置情報データベース６２０から読み出して位置情報分析装置６００に入力する。統合部６０２は、複数種類のＢＴＳ２００毎に入力されたポイントデータを統合する。また、抽出部６０３は、統合部６０２によって統合されたポイントデータの中から、処理対象の対象時間及び対象エリアに該当するデータを抽出する。さらに、除去部６０４は、抽出部６０３によって抽出されたポイントデータから、人口が０であるデータを除去して出力し、除去したデータを一時記憶する。
【００４３】
エリア抽出部６０５は、除去部６０４から出力されたポイントデータから、予め設定された所定クラスタ数分のデータをランダムに抽出する。この「クラスタ」とは、対象エリア（たとえば、日本全国、首都圏等）内の複数の在圏セクタを纏める集合地域の単位であり、本実施形態では、対象エリアを人口集中点を中心にした勢力範囲に分割する分割エリアを意味する。すなわち、エリア抽出部６０５は、抽出したポイントデータが示すポイントをクラスタの仮の中心位置として決定する。
【００４４】
エリア分配部６０６は、除去部６０４から出力されたポイントデータに対応する在圏セクタの属するクラスタを決定して、各ポイントデータを各クラスタ毎に分配する。詳細には、エリア抽出部６０５によって決定された所定クラスタ数の全クラスタの仮の中心位置と、ポイントデータに含まれるエリア位置情報の示す位置との間の距離を判断し、距離が最も近いクラスタをそのポイントデータの属するクラスタとする。また、エリア分配部６０６は、クラスタ中心決定部６０７によって再決定された全クラスタの中心位置と、ポイントデータに含まれるエリア位置情報の示す位置との間の距離を判断し、距離が最も近いクラスタをそのポイントデータの属するクラスタとすることも行う。そして、エリア分配部６０６は、各ポイントデータに所属先のクラスタを識別するクラスタＩＤを付与する。
【００４５】
クラスタ中心決定部６０７は、エリア分配部６０６によって分配されたポイントデータを基に、所定クラスタ数の各クラスタの中心位置を再決定する。すなわち、クラスタ中心決定部６０７は、各クラスタに関して、人口が集中している位置を判定し、その位置をクラスタの中心位置とする。さらに具体的には、クラスタ中心決定部６０７は、各クラスタに属するポイントデータに含まれる位置情報の示す座標値を対象にして、そのポイントデータに含まれる人口によって重み付け加算を行うことによって、各クラスタの重心位置を計算し、その重心位置を各クラスタの中心位置とする。
【００４６】
再統合部６０８は、エリア分配部６０６によってクラスタＩＤが付与されたポイントデータに、除去部６０４によって除去されたポイントデータを組み込み、組み込んだポイントデータに対してエリア分配部６０６と同様にしてクラスタＩＤを付与する。また、集計部６０９は、再統合部６０８から出力されたポイントデータを基にして、所定クラスタ数の各クラスタ毎の人口を集計し、集計した各クラスタ毎の人口を、クラスタの中心位置を示す情報と共に、各クラスタに対応付けてクラスタ情報データベース６１０に格納する。
【００４７】
［位置情報分析方法の手順］
【００４８】
以下、図３〜図１３を参照して、位置情報分析装置６００の動作について説明するとともに、併せて位置情報分析装置６００における位置情報分析方法について詳述する。図３は、位置情報分析装置６００による位置情報分析時の動作を示すフローチャート、図４〜図１３は、位置情報分析装置６００による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【００４９】
まず、位置情報分析装置６００の入力部６０１が、位置情報データベース６２０から複数種類のＢＴＳ２００毎にポイントデータを読み出して、位置情報分析装置６００内に入力する（ステップＳ１０１，１０２）。本実施形態では、２ＧＨｚ帯を扱う２Ｇ基地局及び８００ＭＨｚ帯を扱う８００Ｍ基地局毎に、セクタ内の人口が集計された集計データを基に、ポイントデータが入力される。
【００５０】
図４及び図５には、それぞれ、入力部６０１によって入力される２Ｇ基地局及び８００Ｍ基地局のポイントデータの一例を示している。図４に示すように、ポイントデータは、そのポイントデータの示すエリアを識別する“エリアＩＤ”と、ポイントデータの種別を示す“形状種別”と、ポイントデータを集計した日時を示す“時間”と、代表点の位置を示すエリア位置情報である“緯度”、“経度”と、ポイントデータの示すエリア内の人口に関する集計値（統計値）である“人口”とが、互いに関連付けられたデータである。例えば、“形状種別：Ｐｏｉｎｔ”は、ＢＴＳ２００の在圏セクタを代表点で表したポイントデータを意味し、“緯度：ｙａ１、経度：ｘａ１”は、セクタの代表点を示し、“人口：１００”は、ＢＴＳ２００への位置登録信号の数を人口に変換した統計値を示す。入力部６０１は、このようなポイントデータを、２Ｇ基地局及び８００Ｍ基地局ごとに、複数のＢＴＳ２００の在圏セクタ（エリア）及び複数の集計日時に対応して複数件入力する。
【００５１】
次に、統合部６０２は、入力部６０１によって入力された２Ｇ基地局及び８００Ｍ基地局ごとの複数件のポイントデータを統合する（ステップＳ１０３、図６）。そして、抽出部６０３は、統合された複数件のポイントデータの中から、クラスタ決定処理の対象とする対象時間及び対象エリアに該当するデータを抽出する（ステップＳ１０４、図７）。図７は、図６に示したポイントデータの中から、対象時間が“２０１１年１月１日  午前１時”、対象エリアが“東京都区内”に該当するデータを抽出した場合のポイントデータの例である。
【００５２】
さらに、除去部６０４は、抽出部６０３によって抽出された複数件のポイントデータから統計値“人口”が“０”であるデータを除去し、除去したデータを一時記憶する（ステップＳ１０５、図８）。この処理は、後述するクラスタの中心位置の計算処理において演算処理が正常に実行されるようにするための措置である。その後、エリア抽出部６０５が、除去部６０４から出力された複数件のポイントデータの中から、ランダムに所定クラスタ数分を抽出することにより、所定クラスタ数のクラスタの中心位置を仮決定する（ステップＳ１０６、図９）。図９は、複数件のポイントデータの中から、２件のポイントデータＰＤ１，ＰＤ２を抽出し、これらのポイントデータＰＤ１，ＰＤ２に含まれる２点の代表点“緯度：ｙａ２、経度：ｘａ２”、“緯度：ｙｂ１、経度：ｘｂ１”を、クラスタＩＤ“ｃ１”、“ｃ２”で識別される２件のクラスタの中心位置として決定し、決定した中心位置をクラスタＩＤに対応付けたクラスタデータＣＤを作成した例である。
【００５３】
次に、エリア分配部６０６は、除去部６０４から出力された複数件のポイントデータを対象にして、それぞれのポイントデータがどのクラスタに属するかを判断することによって、各クラスタに分配する（ステップＳ１０７、図１０）。図１０には、上記処理の結果、エリア抽出部６０５によって決定された２件のクラスタのうちの分配先のクラスタを識別するクラスタＩＤが付与されたポイントデータを示している。具体的には、エリア分配部６０６は、各ポイントデータに関して、ポイントデータに含まれる代表点“緯度、経度”の示す位置と、ステップＳ１０６或いは下記のステップＳ１０８で決定された全クラスタの中心位置との距離を比較し、代表点との距離が最も小さいクラスタを分配先のクラスタとして決定する。例えば、図９及び図１０の例によれば、代表点“緯度：ｙａ１、経度：ｘａ１”のポイントデータＰＤ３は、その代表点が、クラスタＩＤ“ｃ２”の中心点“緯度：ｙｂ１、経度：ｘｂ１”よりも、クラスタＩＤ“ｃ１”の中心点“緯度：ｙａ２、経度：ｘａ２”のほうにより近いために、クラスタＩＤ“ｃ１”のクラスタに分配される。
【００５４】
その後、各クラスタに分配されたポイントデータを基に、クラスタ中心決定部６０７は、各クラスタの中心位置を再決定する（ステップＳ１０８）。詳細には、クラスタ中心決定部６０７は、各クラスタのクラスタＩＤが付与されたポイントデータを対象にして、それらのポイントデータに含まれる代表点の示す座標を、統計値“人口”によって重み付き加算を行うことによって、各クラスタの中心位置の座標を計算する。例えば、クラスタＩＤ“ｃ１”のクラスタに属するポイントデータが３件あり、それぞれに含まれる代表点の座標及び人口の組み合わせが、（Ｘ１，Ｗ１）、（Ｘ２，Ｗ２）、（Ｘ３，Ｗ３）であった場合には、下記式；
（Ｗ１Ｘ１＋Ｗ２Ｘ２＋Ｗ３Ｘ３）／Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３
によってクラスタＩＤ“ｃ１”のクラスタの中心位置の座標を計算する。図１１には、クラスタ中心決定部６０７によってクラスタＩＤ“ｃ１”、“ｃ２”毎に計算された中心位置の座標“緯度：ｙｃ１、経度：ｘｃ１”、“緯度：ｙｃ２、経度：ｘｃ２”を、ステップＳ１０６で作成されたクラスタデータＣＤに反映した場合を示している。
【００５５】
さらに、クラスタ中心決定部６０７は、ステップＳ１０８で計算された中心座標と計算前のクラスタデータＣＤに含まれていた中心座標（前回決定された中心座標）との間の関係を判定し、その位置が一致しているかを判定する（ステップＳ１０９）。位置の一致がより好ましいが、クラスタ中心決定部６０７は、ステップＳ１０８で計算された中心座標と計算前のクラスタデータＣＤに含まれていた中心座標との間の距離を計算し、その距離が所定値以下であるかを判定してもよい。判定の結果、中心座標間の距離が所定値を超えていると判定された場合には（ステップＳ１０９；ＮＯ）、処理をステップＳ１０７に戻し、新たに計算された中心座標を参照しながら、ポイントデータの分配処理（ステップＳ１０７）及びクラスタ中心位置の決定処理（Ｓ１０８）を繰り返す。一方、中心座標間の距離が所定値以下の場合には（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）、決定した中心座標を確定させる。
【００５６】
そして、再統合部６０８が、クラスタへの分配処理が施されたポイントデータに、ステップＳ１０５で除去されたクラスタデータを再統合する（ステップＳ１１０）。その際に、再統合部６０８は、ステップＳ１０７と同様にして、組み込まれたクラスタデータをいずれかのクラスタに分配してクラスタＩＤを付与する。図１２には、ステップＳ１０５で除去されたエリアＩＤ“ｂ４”で識別されるポイントデータＰＤ４が、クラスタＩＤ“ｃ１”が付与された後に、ステップＳ１０７で生成されたポイントデータに組み込まれる様子を示している。
【００５７】
最後に、集計部６０９は、ステップＳ１１０で作成された複数件のポイントデータを対象に、クラスタＩＤ毎に統計値“人口”を集計することによって、全クラスタ毎の人口を求める。さらに、集計部６０９は、各クラスタの中心位置を基にして、各クラスタの地理的範囲を決定する（ステップＳ１１１）。そして、集計部６０９は、各クラスタ毎の人口及び地理的範囲を示すデータをクラスタ情報データベース６１０に格納する。この地理的範囲の決定は、例えば、図１４に示すように、全クラスタ中の２つの隣接するクラスタ“ｃ１”、“ｃ２”の中心位置から等距離の中線ＣＬを計算し、全ての隣接クラスタに関して計算した複数の中線を繋ぎ合わせた多角形（polygon）で囲まれる範囲を求めることにより行われる（ボロノイ分割）。また、図１３には、各クラスタＩＤ“ｃ１”、“ｃ２”毎に人口“人口：９００”、“人口：４００”が集計された結果を示す。なお、クラスタの地理的範囲の決定は、ボロノイ分割によって行われる場合には限定されず、各クラスタに分配されたポイントデータに対応するメッシュや在圏セクタ等のエリアを統合することによって行われてもよい。ただし、エリア分配部６０６がポイントデータをその代表点に近い中心位置のクラスタに属させているので、クラスタ毎の集計人口をクラスタ範囲内の人口に一致させるという観点からは、ボロノイ分割による方法が望ましい。
【００５８】
ステップＳ１１１でクラスタ情報データベース６１０に格納されたデータは、可視化ソリューションユニット５０４（図１）によって参照され、可視化ソリューションユニット５０４によって、各クラスタの範囲及び中心位置を地図上にマッピングして処理される。図１５には、可視化ソリューションユニット５０４によってマッピングされたクラスタｃ１、ｃ２及びそれらの中心位置ｐｃ１、ｐｃ２を示している。
【００５９】
以上説明した位置情報分析装置６００及び位置情報分析方法によれば、エリア位置情報及びエリア内の人口に関する統計値を含む複数のポイントデータが入力され、これらの複数のポイントデータの中から所定クラスタ数分が抽出され、抽出されたポイントデータに含まれるエリア位置情報から所定クラスタ数のクラスタの中心位置が決定される。さらに、所定クラスタ数のクラスタの中心位置とエリア位置情報との距離を判断することによって複数のポイントデータが各クラスタに分配され、分配結果を利用して各クラスタ毎にポイントデータに含まれる統計値が集計される。これにより、所定クラスタ数のクラスタ毎にそのクラスタに含まれる複数エリアの人口の分布を特定することができ、所定クラスタ数のクラスタ毎の人口の集中エリアを実際の人口分布に従って適切に求めることができる。特に、所望の地域内で人口の集中点を中心にしたその集中点の勢力範囲を、所望の数で定めることができる。これにより、求めた所定数の人口集中点及びその勢力範囲の情報を、避難所等の防災関連の拠点を計画する際の防災関連情報として有効利用することができる。
【００６０】
また、ＢＴＳ２００の在圏セクタ毎の人口を利用してその在圏セクタのまとまりを求めるように処理することで処理負荷を低減することができる。さらに、クラスタの地域的範囲をボロノイ分割を利用して求めることで、ポイントデータを集計したクラスタ毎の統計値をクラスタの範囲内の実際の人口に近い数値として得ることができる。
【００６１】
また、位置情報分析装置６００においては、エリア分配部６０６によって分配された複数のポイントデータを基に、各クラスタにおける人口が集中している位置を判定することによって、当該位置を各クラスタの中心位置として決定し、エリア分配部６０６は、クラスタ中心決定部６０７によって決定された中心位置を参照して、複数のポイントデータを各クラスタに再分配するので、人口の実際の集中エリアを基にクラスタの中心位置を定めて、この中心位置に合わせてポイントデータの示す複数のエリアをクラスタに分配することができる。その結果、複数のエリアを纏めるクラスタの範囲を人口の集中位置に対応して適切に設定することができる。特に、各クラスタ毎の重心位置を各クラスタの中心位置として決定することにより、各クラスタ内における人口の集中位置を簡易に計算することができる。
【００６２】
また、エリア分配部６０６は、クラスタ中心決定部６０７によって決定される中心位置と前回決定された中心位置とが一致するまで、複数のポイントデータの再分配を繰り返すので、人口の実際の集中位置を一層反映したクラスタを設定することができる。
【００６３】
また、クラスタの地理的範囲の決定は、ボロノイ分割によって行われるので、通信可能エリアが重複する可能性のある２Ｇ基地局及び８００Ｍ基地局に対応するポイントデータを入力した場合に、重複なくクラスタのエリアが定義でき、各クラスタを均一に分割するエリアを作成することができる。例えば、２Ｇ基地局と８００Ｍ基地局とでは在圏セクタの大きさが異なっており、それぞれのクラスタに含まれる在圏セクタのエリアを合成してクラスタのエリアを定義する方法では、複数のクラスタに属する部分が発生してしまう。ボロノイ分割によれば、このような問題は生じず、重複無くエリアを定義でき、クラスタを分割するようなエリアが一意に作成される。言い換えれば、一方のクラスタに属すると定義された在圏セクタが他のクラスタのエリアに含まれてしまうようなことは生じない。
【００６４】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、位置情報分析装置６００のクラスタ中心決定部６０７は、各クラスタに分配されたポイントデータから重心位置を計算していたが、他の計算方法によってクラスタの中心位置を決定してもよい。
【００６５】
図１６には、本発明の変形例である位置情報分析装置６００Ａの構成を、図１７には、位置情報分析装置６００Ａによる位置情報分析時の動作を示すフローチャートを、それぞれ示している。この位置情報分析装置６００Ａの位置情報分析装置６００との相違点は、クラスタ中心決定部６０７Ａの機能のみであり、図１７に示すステップＳ２０３〜Ｓ２０７、Ｓ２０９〜Ｓ２１１の処理は、図３に示すステップＳ１０３〜Ｓ１０７、Ｓ１０９〜Ｓ１１１の処理と同様であり、ステップＳ１０１，Ｓ１０２，Ｓ２０８の処理のみが異なる。また、図１８〜図２０は、位置情報分析装置６００Ａによる位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【００６６】
すなわち、ステップＳ２０１，２０２においては、位置情報分析装置６００Ａの入力部６０１は、ポイントデータにそのポイントデータの示すエリアの面積“エリア面積”を含めて入力し、そのポイントデータの統計値“人口”と面積“エリア面積”から計算したそのエリア内の人口密度（ユーザ密度）の情報を追加する。図１８には、エリアＩＤ“ａ１”のポイントデータに、“エリア面積：１０００”と、その“エリア面積”と“人口：１００”から計算された“人口密度：０．１”を追加した例を示している。その後、ステップＳ２０７において、ポイントデータが各クラスタに分配される（図１９）。さらに、ステップＳ２０８において、クラスタ中心決定部６０７Ａは、各クラスタに属する複数件のポイントデータに含まれる人口密度情報を参照して、ユーザ密度の最も大きいポイントデータを抽出し、該当するポイントデータに含まれる代表点を各クラスタの中心位置として決定する。
【００６７】
例えば、図２０には、クラスタＩＤ“ｃ１”が付与されたポイントデータ中において最も大きい人口密度“０．３７”を有するポイントデータＰＤ６が抽出され、そのポイントデータＰＤ６に含まれる中心位置“緯度：ｙａ３、経度：ｘａ３”がクラスタデータＣＤ中のクラスタ“ｃ１”中心位置に反映され、クラスタＩＤ“ｃ２”が付与されたポイントデータ中において最も大きい人口密度“０．２５”を有するポイントデータＰＤ５が抽出され、そのポイントデータＰＤ５に含まれる中心位置“緯度：ｙａ２、経度：ｘａ２”がクラスタデータＣＤ中のクラスタ“ｃ２”の中心位置に反映された場合を示す。
【００６８】
このような位置情報分析装置６００Ａによれば、各クラスタ内における人口の集中位置を簡易に計算することができる。また、実際にユーザの存在する可能性が高い位置をクラスタ中心として設定することで、人口集中点を適切に求めることができる。
【００６９】
図２１には、本発明の変形例である位置情報分析装置６００Ｂの構成を、図２２には、位置情報分析装置６００Ｂによるクラスタ中心計算処理時の動作を示すフローチャートを、それぞれ示している。この位置情報分析装置６００Ｂの位置情報分析装置６００Ａとの相違点は、クラスタ密度計算部６１１を備える点と、クラスタ中心決定部６０７Ｂの機能が異なる点であり、位置情報分析装置６００Ｂの位置情報分析時の動作は、図１７に示したステップＳ２０８の動作のみが異なる。図２３〜図２６は、クラスタ中心決定部６０７Ｂによるクラスタ中心計算処理時における処理対象のデータの構成を示す図である。
【００７０】
すなわち、エリア分配部６０６から出力されたポイントデータを対象にして、クラスタ中心決定部６０７Ｂは、位置情報分析装置６００のクラスタ中心決定部６０７と同様にして、重心を計算することによって各クラスタの中心位置を決定する（ステップＳ３０１）。さらに、クラスタ中心決定部６０７Ｂは、決定したクラスタ中心位置に含まれる在圏セクタ（エリア）に対応するポイントデータを、各クラスタ毎に特定する（ステップＳ３０２）。図２３には、クラスタ“ｃ２”、“ｃ１”の中心位置に含まれる在圏セクタ（エリア）に対応するポイントデータ“ａ２”、“ｂ１”が特定されて、それぞれにフラグ“ＦＩ”が付与された場合を示している。
【００７１】
次に、クラスタ密度計算部６１１が、エリア分配部６０６によって分配されたポイントデータを各クラスタ毎に合算することによって、クラスタ毎の人口“クラスタ人口”及び面積“クラスタエリア面積”を求め、この“クラスタ人口”を“クラスタエリア面積”で除することによって各クラスタ毎の人口密度（ユーザ密度）“クラスタ人口密度”を計算する（ステップＳ３０３）。図２４には、クラスタＩＤ“ｃ１”のクラスタに対して、“クラスタ人口：900”、“クラスタ人口密度：0.23”、及び“クラスタエリア面積：3976”が、該当のクラスタＩＤに関連付けて計算されて一次記憶された例を示す。
【００７２】
その後、クラスタ中心決定部６０７Ｂによって、各クラスタ毎に、クラスタ中心位置に含まれるエリアのポイントデータに関する人口密度（セクタ人口密度）と、各クラスタに対応するクラスタ人口密度とが比較される（ステップＳ３０４）。比較の結果、セクタ人口密度がクラスタ人口密度以上であると判断された場合には（ステップＳ３０４；ＹＥＳ）、クラスタ中心決定部６０７Ｂによって、ステップＳ３０１で決定された重心が各クラスタの中心位置として決定される（ステップＳ３０５）。一方、比較の結果、セクタ人口密度がクラスタ人口密度未満であると判断された場合には（ステップＳ３０４；ＮＯ）、位置情報分析装置６００Ａのクラスタ中心決定部６０７Ａと同様にして、クラスタ中心決定部６０７Ｂによって、各クラスタに属する複数件のポイントデータの中から人口密度の最も大きいポイントデータが抽出され、該当ポイントデータに含まれる代表点が各クラスタの中心位置として決定される（ステップＳ３０６）。図２４〜図２６には、クラスタＩＤ“ｃ１”のクラスタについては、セクタ人口密度“０．１”がクラスタ人口密度“０．２３”よりも小さいために、ポイントデータ中の最も人口密度の大きいポイントデータ“ａ３”の代表点“緯度：ｙａ３、経度：ｘａ３”がクラスタの中心位置として決定され、クラスタＩＤ“ｃ２”のクラスタについては、セクタ人口密度“０．２５”がクラスタ人口密度“０．２２”よりも大きいために、既に計算した重心点“緯度：ｙｃ２、経度：ｘｃ２”がクラスタの中心位置として決定される例を示している。
【００７３】
このような位置情報分析装置６００Ｂによれば、クラスタの中心位置の決定方法を、重心位置の計算によるものと、人口密度のエリア間の比較によるエリア抽出によるものとの間で適切に選択することができ、各クラスタ内における人口集中点を適切に計算することができる。
【符号の説明】
【００７４】
６００，６００Ａ，６００Ｂ…位置情報分析装置、６０１…入力部、６０２…統合部、６０３…抽出部、６０４…除去部、６０５…エリア抽出部、６０６…エリア分配部、６０７，６０７Ａ，６０７Ｂ…クラスタ中心決定部、６０８…再統合部、６０９…集計部、６１０…クラスタ情報データベース、６１１…クラスタ密度計算部。
【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】
2013121073.tif 000028
【図２３】
2013121073.tif 000029
【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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