(57)【要約】      （修正有）【課題】地図上の混雑の状況を利用者が確認し易い態様で提示する情報提示システムを提供する。【解決手段】情報提示システム１０は、電子地図上の複数の単位領域の各々について当該単位領域内の利用者の混雑の度合に応じた混雑指標Ｘを取得する混雑指標取得部２２と、混雑指標取得部２２が各単位領域について取得した混雑指標Ｘに応じて複数の単位領域のうち混雑が推定される複数の混雑領域Ｃを選択する領域選択部２４と、領域選択部２４が選択した各混雑領域Ｃの間で混雑原因の共通性を解析する混雑解析部２６と、領域選択部２４が選択した複数の混雑領域Ｃのうち混雑解析部２６が混雑原因の共通性を肯定した複数の混雑領域Ｃを統括的に提示する情報提示部２８とを具備する。【選択図】図１
2016012054.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子地図上の複数の単位領域の各々について当該単位領域内の利用者の混雑の度合に応じた混雑指標を取得する混雑指標取得部と、
前記混雑指標取得部が前記各単位領域について取得した混雑指標に応じて前記複数の単位領域のうち混雑が推定される複数の混雑領域を選択する領域選択部と、
前記領域選択部が選択した前記複数の混雑領域のうち２個以上の混雑領域を統括的に提示する情報提示部と
を具備する情報提示システム。
【請求項２】
前記領域選択部が選択した前記各混雑領域の間で混雑原因の共通性を解析する混雑解析部を具備し、
前記情報提示部は、前記領域選択部が選択した複数の混雑領域のうち第１混雑領域と第２混雑領域とについて前記混雑解析部が混雑原因の共通性を肯定した場合には前記第１混雑領域と前記第２混雑領域とを統括的に提示する一方、前記混雑解析部が混雑原因の共通性を否定した場合には前記第１混雑領域と前記第２混雑領域とを個別的に提示する
請求項１の情報提示システム。
【請求項３】
前記混雑解析部は、前記第１混雑領域内の端末装置から送信された各興味情報の内容と、前記第２混雑領域内の端末装置から送信された各興味情報の内容との類似の度合に応じて、前記第１混雑領域と前記第２混雑領域との混雑原因の共通性を解析する
請求項２の情報提示システム。
【請求項４】
前記混雑解析部は、前記第１混雑領域内で端末装置から興味情報を送信した利用者の集合と前記第２混雑領域内で端末装置から興味情報を送信した利用者の集合との類似の度合に応じて、前記第１混雑領域と前記第２混雑領域との混雑原因の共通性を解析する
請求項２の情報提示システム。
【請求項５】
前記混雑解析部は、前記第１混雑領域内の各端末装置の分布と前記第２混雑領域内の各端末装置の分布とに応じて、前記第１混雑領域と前記第２混雑領域との混雑原因の共通性を解析する
請求項２の情報提示システム。
【請求項６】
前記混雑解析部は、前記第１混雑領域と前記第２混雑領域との間で各端末装置が双方向に移動する回数に応じて、前記第１混雑領域と前記第２混雑領域との混雑原因の共通性を解析する
請求項５の情報提示システム。
【請求項７】
前記混雑解析部は、前記第１混雑領域と前記第２混雑領域との間で各端末装置の位置の時間変化が類似する度合に応じて、前記第１混雑領域と前記第２混雑領域との混雑原因の共通性を解析する
請求項５の情報提示システム。
【請求項８】
前記混雑解析部は、前記第１混雑領域と前記第２混雑領域との間における各端末装置の分布の重心間の距離に応じて、前記第１混雑領域と前記第２混雑領域との混雑原因の共通性を解析する
請求項５の情報提示システム。
【請求項９】
前記混雑解析部は、前記第１混雑領域と前記第２混雑領域とが前記電子地図上の共通の施設に重複する度合に応じて、前記第１混雑領域と前記第２混雑領域との混雑原因の共通性を解析する
請求項２の情報提示システム。
【請求項１０】
コンピュータが、
電子地図上の複数の単位領域の各々について当該単位領域内の利用者の混雑の度合に応じた混雑指標を取得し、
前記各単位領域について取得した混雑指標に応じて前記複数の単位領域のうち混雑が推定される複数の混雑領域を選択し、
前記選択した前記複数の混雑領域のうち２個以上の混雑領域を統括的に提示する
情報提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者に情報を提示する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
端末装置の位置を示す位置情報を多数の端末装置から収集して地図表示に利用する技術が従来から提案されている。例えば特許文献１には、各端末装置の位置情報を収集して地図上の各領域（メッシュ領域）の流動人口を解析する技術が開示されている。特許文献１の技術では、地図上に画定された複数の領域のうち利用者が日常的に所在する範囲（日常圏）内で相互に隣接する２以上の領域がグループ化される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−０９７４７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の技術では地図上の各領域の流動人口が解析されるが、例えば多数の端末装置が密集する領域を地図上に表示できれば、多数の利用者で混雑している領域を地図上で確認できて便利である。以上の事情を考慮して、本発明は、地図上の混雑の状況を利用者が確認し易い態様で提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の情報提示システムは、電子地図上の複数の単位領域の各々について当該単位領域内の利用者の混雑の度合に応じた混雑指標を取得する混雑指標取得部と、混雑指標取得部が各単位領域について取得した混雑指標に応じて複数の単位領域のうち混雑が推定される複数の混雑領域を選択する領域選択部と、領域選択部が選択した複数の混雑領域のうち２個以上の混雑領域を統括的に提示する情報提示部とを具備する。
【０００６】
本発明の情報提示方法は、コンピュータが、電子地図上の複数の単位領域の各々について当該単位領域内の利用者の混雑の度合に応じた混雑指標を取得し、各単位領域について取得した混雑指標に応じて複数の単位領域のうち混雑が推定される複数の混雑領域を選択し、選択した複数の混雑領域のうち２個以上の混雑領域を統括的に提示する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、地図上の混雑の状況を利用者が確認し易い態様で提示することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の第１実施形態に係る情報提示システムの構成図である。
【図２】電子地図に画定された単位領域の説明図である。
【図３】位置情報サーバが管理する位置情報の説明図である。
【図４】投稿情報の説明図である。
【図５】情報提示システムの物理的な構造の説明図である。
【図６】指標算定処理のフローチャートである。
【図７】混雑指標取得部が生成する位置情報の説明図である。
【図８】混雑解析処理のフローチャートである。
【図９】混雑解析処理の具体例の説明図である。
【図１０】情報提示画面の模式図である。
【図１１】第２実施形態の混雑解析処理のフローチャートである。
【図１２】第２実施形態の混雑解析処理の具体例の説明図である。
【図１３】第３実施形態における端末位置遷移の説明図である。
【図１４】第３実施形態の混雑解析処理のフローチャートである。
【図１５】第３実施形態の混雑解析処理の説明図である。
【図１６】第３実施形態の混雑解析処理の説明図である。
【図１７】第３実施形態の混雑解析処理の説明図である。
【図１８】第４実施形態の混雑解析処理のフローチャートである。
【図１９】第５実施形態の混雑解析処理のフローチャートである。
【図２０】第５実施形態の混雑解析処理の説明図である。
【図２１】第６実施形態の混雑解析処理のフローチャートである。
【図２２】第６実施形態の混雑解析処理の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る情報提示システム１０の構成図である。第１実施形態の情報提示システム１０は、移動通信網やインターネット等の通信網（図示略）を介して各端末装置１２と通信するコンピュータシステムである。端末装置１２は、例えば携帯電話機やスマートフォン等の携帯型の通信端末（クライアント端末）であり、各種の画像を表示する表示装置１２２（例えば液晶表示パネル）を具備する。
【００１０】
各端末装置１２の表示装置１２２には例えば図２の電子地図Ｍが表示される。図２に例示される通り、電子地図Ｍには複数の単位領域Ａが画定される。第１実施形態の各単位領域Ａは、緯線および経線の各々に平行な多数の直線で電子地図Ｍを区画した矩形状の領域（メッシュ）である。例えば、日本国の総務省統計局が提供する標準地域メッシュが各単位領域Ａとして好適に採用され得る。もっとも、各単位領域Ａの画定には公知の方法が任意に採用され得る。なお、電子地図Ｍは、例えば端末装置１２からの要求に応じて地図サーバ（図示略）から提供される。ただし、情報提示システム１０から電子地図Ｍを端末装置１２に提供する構成や、電子地図Ｍが端末装置１２に事前に保持された構成も採用され得る。
【００１１】
情報提示システム１０は、電子地図Ｍに画定された複数の単位領域Ａのうち多数の端末装置１２が集中的に存在する単位領域Ａを端末装置１２の利用者に提示する。第１実施形態の情報提示システム１０は、前述の通り各端末装置１２と通信するほか、インターネット等の通信網を介して位置情報サーバ１４および投稿管理サーバ１６の各々と通信する。
【００１２】
位置情報サーバ１４は、各端末装置１２の位置情報Ｌ0を保持および管理するサーバ装置である。位置情報Ｌ0は、各端末装置１２の位置を表現する情報であり、図３に例示される通り、端末装置１２の端末識別子ＵIDと端末位置ＬAと測位時刻ＬBとを包含する。端末識別子ＵIDは、各端末装置１２に固有に付与された符号である。端末位置ＬAは、端末装置１２が所在する位置である。第１実施形態では端末装置１２の緯度と経度とで端末位置ＬAが指定される。測位時刻ＬBは、端末位置ＬAが特定（例えば測位）された時刻である。各端末装置１２から位置情報Ｌ0が順次に位置情報サーバ１４に送信され、各端末装置１２の位置情報Ｌ0の時系列が位置情報サーバ１４に保持される。
【００１３】
図１の投稿管理サーバ１６は、利用者からの指示に応じて各端末装置１２から送信される投稿情報Ｐを受信および保持する。投稿情報Ｐは、投稿者の興味を反映した興味情報であり、図４に例示される通り、端末識別子ＵIDと投稿識別子ＰIDと投稿時刻ＰAと投稿位置ＰBと投稿内容ＰCとを包含する。端末識別子ＵIDは、投稿情報Ｐを送信した端末装置１２の識別情報である。投稿識別子ＰIDは、各端末装置１２からの投稿に固有に付与された符号であり、投稿時刻ＰAは、端末装置１２から投稿情報Ｐが送信された時刻である。
【００１４】
投稿位置ＰBは、投稿情報Ｐの送信時（投稿時刻ＰA）における端末装置１２の位置であり、前述の端末位置ＬAと同様に例えば緯度と経度とで指定される。例えばＧＰＳ（Global Positioning System）を利用した測位機能で端末装置１２が生成するジオタグが位置情報Ｌ0の端末位置ＬAや投稿情報Ｐの投稿位置ＰBとして好適に利用される。ただし、端末位置ＬAや投稿位置ＰBの特定の方法は任意であり、例えば端末装置１２が接続される無線基地局の位置に応じて端末位置ＬAや投稿位置ＰBを特定することも可能である。また、投稿情報Ｐの投稿内容ＰCを解析することでＰＯＩ（Point of Interest）の名称や地名を抽出し、当該ＰＯＩについて事前に登録された所在地（典型的には経度および緯度）を投稿位置ＰBとして特定する方法も採用され得る。なお、端末装置１２の位置（緯度，経度）を包含する単位領域Ａの識別情報（後述の領域識別子ＡID）を投稿位置ＰBとして指定することも可能である。
【００１５】
図４の投稿内容ＰCは、端末装置１２の利用者からの指示に応じて生成された情報（投稿本文）である。例えば、マイクロブログサービス（例えばTwitter[登録商標]）を利用して投稿された文章（例えばツイート[登録商標]）や、ブログ（ウェブログ）サービスを利用して投稿された日記および寸評等の情報、ＳＮＳ（Social Networking Service）におけるステータス投稿等が投稿内容ＰCとして例示され得る。
【００１６】
図５は、第１実施形態における情報提示システム１０の構成図である。図５に例示される通り、情報提示システム１０は、制御装置３２と記憶装置３４と通信装置３６とを具備する。記憶装置３４は、制御装置３２が実行するプログラムや制御装置３２が使用する各種のデータを記憶する。例えば磁気記録媒体や半導体記録媒体等の各種の記録媒体や複数種の記録媒体の組合せが記憶装置３４として利用され得る。通信装置３６は、通信網を介して外部装置（端末装置１２，位置情報サーバ１４，投稿管理サーバ１６）と通信するネットワークインタフェースである。
【００１７】
情報提示システム１０の制御装置３２（例えばＣＰＵ）は、記憶装置３４に記憶されたプログラムを実行することで、図１に例示される通り、端末装置１２に情報を提供するための複数の機能（混雑指標取得部２２，領域選択部２４，混雑解析部２６，情報提示部２８）を実現する。なお、情報提示システム１０は、単体のコンピュータで実現されるほか（情報提示装置）、相互に通信する複数のコンピュータの集合体でも実現され得る。また、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）等の論理回路で制御装置３２を実現することも可能である。
【００１８】
図１の混雑指標取得部２２は、電子地図Ｍ上の複数の単位領域Ａの各々について混雑指標Ｘを算定する。任意の１個の単位領域Ａの混雑指標Ｘは、その単位領域Ａにおける端末装置１２の混雑の度合（端末装置１２の多寡ないし疎密）の指標である。第１実施形態の混雑指標取得部２２は、位置情報サーバ１４から提供される各端末装置１２の位置情報Ｌ0を利用して各単位領域Ａの混雑指標Ｘを算定する。混雑指標Ｘの算定は、所定長の期間（以下「評価期間」という）毎に反復的に実行される。評価期間は、例えば１時間程度の時間長に設定される。
【００１９】
図６は、第１実施形態の混雑指標取得部２２が単位領域Ａ毎に混雑指標Ｘを算定する処理（以下「指標算定処理」という）のフローチャートである。例えば所定の時間毎に図６の指標算定処理が順次に実行される。
【００２０】
指標算定処理を開始すると、混雑指標取得部２２は、位置情報サーバ１４から提供される各端末装置１２の位置情報Ｌ0から位置情報Ｌを生成する（Ｓ1）。位置情報Ｌは、図７に例示される通り、端末識別子ＵIDと領域識別子ＡIDと時間情報Ｔとを包含する。領域識別子ＡIDは、電子地図Ｍの各単位領域Ａに固有に付与された符号（例えばメッシュコード）である。電子地図Ｍの複数の単位領域Ａのうち位置情報Ｌ0の端末位置ＬAを包含する単位領域Ａの領域識別子ＡIDと、時間軸上に画定された複数の期間（以下「単位期間」という）のうち位置情報Ｌ0の測位時刻ＬBを包含する単位期間を指定する時間情報Ｔとが位置情報Ｌに包含される。単位期間は、混雑指標Ｘが算定される評価期間と比較して短い時間長に設定され、複数の単位期間が１個の評価期間に包含される。以上の説明から理解される通り、位置情報Ｌは、単位期間にて端末装置１２が所在した単位領域Ａを指定する情報である。
【００２１】
混雑指標取得部２２は、各端末装置１２の位置情報Ｌを利用して評価期間内の各単位領域Ａの推計人口を評価期間毎に算定する（Ｓ2）。具体的には、混雑指標取得部２２は、時間情報Ｔで指定される単位期間が１個の評価期間に包含される複数の位置情報Ｌのうち任意の１個の単位領域Ａの領域識別子ＡIDを包含する位置情報Ｌの総数（すなわち単位期間内に当該単位領域Ａ内に所在した端末装置１２の総数）を計数し、その計数値に調整値を乗算することで単位領域Ａの推計人口を算定する。調整値は、例えば、位置情報Ｌを位置情報サーバ１４に提供する端末装置１２の利用者の総数が全人口に占める割合の逆数に設定される。
【００２２】
混雑指標取得部２２は、単位領域Ａ毎に推計人口の時系列を抽出（配列化）するとともに季節調整を実行する（Ｓ3）。季節調整は、推計人口の時系列から季節成分（典型的には日単位の推計人口の変動）の影響を除去する処理である。季節調整には公知の技術が任意に採用される。以上の処理により、図７に例示される通り、各単位領域Ａの混雑状況Ｚが評価期間毎に算定される。混雑状況Ｚは、季節調整後の推計人口ｚ1と、評価期間を含む所定の期間（例えば１ヶ月程度の長期間）にわたる推計人口ｚ1の標準偏差ｚ2および移動平均ｚ3とを包含する。
【００２３】
混雑指標取得部２２は、各評価期間の混雑状況Ｚに応じて各単位領域Ａの混雑指標Ｘを評価期間毎に算定する（Ｓ4）。具体的には、混雑指標取得部２２は、以下の数式(1)で表現される通り、加重値ｗAおよび加重値ｗBを適用した指標αおよび指標βの加重和を混雑指標Ｘとして算定する。
Ｘ＝ｗA・α＋ｗB・β    ……(1)
数式(1)の指標αは、移動平均ｚ3に対する推計人口ｚ1の誤差を意味し、例えば推計人口ｚ1と移動平均ｚ3との差分を標準偏差ｚ2で除算することで算定される（α＝(ｚ1−ｚ3)／ｚ2）。また、数式(1)の指標βは、移動平均ｚ3に対する推計人口ｚ1の倍率を意味し、例えば推計人口ｚ1を移動平均ｚ3で除算することで算定される（β＝ｚ1／ｚ3）。以上の説明から理解される通り、単位領域Ａが平常時（移動平均ｚ3）と比較して多数の利用者で混雑するほど混雑指標Ｘは大きい数値に設定される。なお、混雑指標Ｘの算定の方法は以上の例示に限定されない。例えば、指標αおよび指標βの一方を混雑指標Ｘとして算定する構成や、推計人口ｚ1を混雑指標Ｘとして算定する構成も採用され得る。以上に例示した指標算定処理により、各単位領域Ａの混雑指標Ｘが評価期間毎に算定および保持される。
【００２４】
図１の領域選択部２４は、混雑指標取得部２２が各単位領域Ａについて算定した混雑指標Ｘに応じて、電子地図Ｍの複数の単位領域Ａのうち混雑が推定される複数の単位領域Ａ（以下「混雑領域Ｃ」という）を評価期間毎に選択する。すなわち、多数の端末装置１２が集中する単位領域Ａが混雑領域Ｃとして抽出される。
【００２５】
第１実施形態では、電子地図Ｍの任意の範囲（以下「対象領域」という）と時間帯（以下「対象期間」という）とを指定した情報要求が端末装置１２から情報提示システム１０に送信される。対象領域は、電子地図Ｍのうち例えば端末装置１２の利用者からの指示に応じて表示装置１２２に表示される範囲であり、対象期間は、例えば端末装置１２の利用者が任意に指示した時間帯や現在時刻を包含する時間帯である。第１実施形態では、任意の１個の評価期間が対象期間として指定される。第１実施形態の領域選択部２４は、電子地図Ｍ上で対象領域に包含される複数の単位領域Ａのうち対象期間として指定された評価期間の混雑指標Ｘが所定の閾値を上回る各単位領域Ａを混雑領域Ｃとして選択する。なお、混雑指標Ｘを利用した混雑領域Ｃの選択の方法は以上の例示に限定されない。例えば、混雑指標Ｘの降順で上位に位置する所定個の単位領域Ａを混雑領域Ｃとして選択することも可能である。
【００２６】
電子地図Ｍ上で相互に近接する各混雑領域Ｃに着目すると、多数の端末装置１２の混雑の原因（以下「混雑原因」という）が複数の混雑領域Ｃにわたり共通する場合と混雑原因が混雑領域Ｃ毎に相違する場合とが想定される。例えば、複数の混雑領域Ｃにわたる施設で開催されるイベントに端末装置１２の多数の利用者が参加する状況では各混雑領域Ｃにて混雑原因は共通する。具体的には、複数の混雑領域Ｃにわたる公園での花見に多数の利用者が来訪する状況では、各混雑領域Ｃで混雑原因（公園での花見）は共通する。他方、各混雑領域Ｃの相異なる各施設に多数の利用者が存在する状況では各混雑領域Ｃの間で混雑原因は相違する。例えば、多数の利用者が集中する駅を包含する混雑領域Ｃと駅前の娯楽施設を包含する混雑領域Ｃとでは混雑原因（電車の乗降客の集中／娯楽施設への来訪者の集中）が相違する。図１の混雑解析部２６は、領域選択部２４が選択した複数の混雑領域Ｃの間で混雑原因の共通性（混雑原因が共通するか否か）を解析する。
【００２７】
混雑解析部２６が混雑原因の共通性を解析する処理（以下「混雑解析処理」という）の具体例を以下に説明する。相互に近接する複数の混雑領域Ｃにわたり混雑原因が共通する場合、各混雑領域Ｃ内の端末装置１２から送信された投稿情報Ｐの投稿内容ＰCが相互に類似する、という傾向が想定される。例えば、複数の混雑領域Ｃにわたる公園での花見に多数の利用者が来訪する状況では、「花見」や「桜」等の共通の話題を投稿内容ＰCに含む投稿情報Ｐが複数の混雑領域Ｃの各々の多数の端末装置１２から短時間に相次いで送信される。以上の傾向を考慮して、第１実施形態の混雑解析部２６は、各混雑領域Ｃで送信された投稿情報Ｐの投稿内容ＰCの類似の度合に応じて各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性を解析する。具体的には、混雑解析部２６は、相互に類似する話題の投稿内容ＰCを含む投稿情報Ｐが送信された各混雑領域Ｃは混雑原因が共通すると推定する。
【００２８】
図８は、第１実施形態の混雑解析処理のフローチャートであり、図９は、第１実施形態の混雑解析処理の説明図である。例えば端末装置１２からの情報要求（対象領域および対象期間の指定）を契機として混雑解析処理が開始される。図９では、対象領域内の５個の混雑領域Ｃ（ＣA〜ＣE）を領域選択部２４が選択した状況が想定されている。
【００２９】
混雑解析処理を開始すると、混雑解析部２６は、投稿時刻ＰAが対象期間内にある複数の投稿情報Ｐのうち領域選択部２４が選択した各混雑領域Ｃの領域識別子ＡIDを包含する投稿情報Ｐを投稿管理サーバ１６から取得する（ＳA1）。すなわち、混雑解析部２６は、対象期間内に混雑領域Ｃ内の端末装置１２から送信された複数の投稿情報Ｐを混雑領域Ｃ毎に取得する。
【００３０】
混雑解析部２６は、領域選択部２４が選択した複数の混雑領域Ｃの各々について単語ベクトルＱAを生成する（ＳA2）。単語ベクトルＱAは、図９に例示される通り、投稿内容ＰCに包含され得る各単語に対応した複数の要素ｑを配列したベクトルである。１個の混雑領域Ｃの単語ベクトルＱAのうち任意の１個の単語に対応する要素ｑは、その混雑領域ＣについてステップＳA1で取得した複数の投稿情報Ｐの何れかの投稿内容ＰCに当該単語が包含される場合に数値１に設定され、混雑領域Ｃの何れの投稿情報Ｐの投稿内容ＰCにも当該単語が包含されない場合には数値０に設定される。例えば図９に例示される通り、混雑領域ＣA内で送信された多数の投稿情報Ｐのなかに、投稿内容ＰCが「花見」を含む投稿情報Ｐと「桜」を含む投稿情報Ｐとが存在する場合には、「花見」に対応する要素ｑと「桜」に対応する要素ｑとが数値１に設定された単語ベクトルＱAが生成される。以上の説明から理解される通り、各混雑領域Ｃの単語ベクトルＱAは、その混雑領域Ｃ内の各端末装置１２から対象期間内に送信された投稿内容ＰC（混雑領域Ｃ内の多数の利用者の興味）を表象する情報に相当する。
【００３１】
以上の手順で各混雑領域Ｃの単語ベクトルＱAを生成すると、混雑解析部２６は、領域選択部２４が選択した複数の混雑領域Ｃから２個の混雑領域Ｃ（Ｃ1，Ｃ2）を選択する全通りの組合せについて、混雑領域Ｃ1の単語ベクトルＱA1と混雑領域Ｃ2の単語ベクトルＱA2との類似の度合の指標（以下「評価指標」という）σAを算定する（ＳA3）。第１実施形態では、単語ベクトルＱA1と単語ベクトルＱA2とのコサイン類似度が評価指標σAとして算定される。したがって、単語ベクトルＱA1と単語ベクトルＱA2とが類似する（混雑領域Ｃ1内の各端末装置１２からの投稿内容ＰCと混雑領域Ｃ2内の各端末装置１２からの投稿内容ＰCとが類似する）ほど評価指標σAは大きい数値に設定される。以上の説明から理解される通り、評価指標σAは、各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性（各混雑領域Ｃ内の多数の利用者の興味の共通性）の指標に相当する。なお、単語ベクトルＱA1と単語ベクトルＱA2との間の評価指標σAはコサイン類似度に限定されない。例えば、共起頻度，Jaccard係数，Dice係数，Simpson係数等の各種の統計量（類否の指標）が評価指標σAとして任意に採用され得る。また、複数種の統計量の加重和を評価指標σAとして算定することも可能である。
【００３２】
混雑解析部２６は、２個の混雑領域Ｃ（Ｃ1，Ｃ2）の組合せ毎に算定した評価指標σAに応じて、領域選択部２４が選択した複数の混雑領域Ｃを複数の集合Ｇに分類（クラスタリング）する（ＳA4）。具体的には、評価指標σAが閾値σTH1を上回る組合せの２個の混雑領域Ｃ（すなわち混雑原因が共通すると推定される混雑領域Ｃ）が同じ集合Ｇに属するように、混雑解析部２６は、各混雑領域Ｃを複数の集合Ｇに分類する。例えば、混雑領域ＣAと混雑領域ＣBとの評価指標σAが閾値σTH1を上回り、かつ、混雑領域ＣBと混雑領域ＣCとの評価指標σAが閾値σTH1を上回る場合、混雑領域ＣAと混雑領域ＣBと混雑領域ＣCとは共通の集合Ｇに分類される。以上の説明から理解される通り、共通の集合Ｇに分類された複数の混雑領域Ｃの間では混雑原因が共通すると推定される。混雑解析処理の具体例は以上の通りである。
【００３３】
図１の情報提示部２８は、領域選択部２４が選択した各混雑領域Ｃを端末装置１２に提示する。具体的には、第１実施形態の情報提示部２８は、図１０に例示される情報提示画面７０の画像データを情報要求の送信元の端末装置１２に送信することで、端末装置１２の表示装置１２２に情報提示画面７０を表示させる。図１０に例示される通り、情報提示画面７０は、領域７１と領域７２とを包含する。領域７１には対象範囲内の電子地図Ｍが表示される。
【００３４】
図１０では、混雑領域ＣAと混雑領域ＣBと混雑領域ＣCとの間で混雑原因の共通性が肯定され、混雑領域ＣDと混雑領域ＣEとで混雑原因の共通性が肯定された場合が例示されている。情報提示部２８は、混雑原因の共通性が肯定された１個以上の混雑領域Ｃの集合Ｇ毎に１個の目標画像７４を表示させる。図１０の例示では、混雑領域ＣAと混雑領域ＣBと混雑領域ＣCとの集合Ｇに対して１個の目標画像７４が表示され、混雑領域ＣDと混雑領域ＣEとの集合Ｇに対して１個の目標画像７４が表示される。以上の説明から理解される通り、第１実施形態の情報提示部２８は、共通の集合Ｇに分類された複数の混雑領域Ｃを統括的に提示（すなわち纏めて表示）する。
【００３５】
領域選択部２４が選択した複数の混雑領域Ｃのうち任意の２個の混雑領域Ｃ（Ｃ1，Ｃ2）に着目すると、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とについて混雑原因の共通性が肯定された場合（混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とが共通の集合Ｇに分類された場合）には、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とが統括的に提示される。すなわち、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とを含む集合Ｇに対して１個の目標画像７４が表示される。他方、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とについて混雑原因の共通性が否定された場合（混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とが別個の集合Ｇに分類された場合）には、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とは個別的に提示される。すなわち、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とについて相互に別個の目標画像７４が表示される。
【００３６】
目標画像７４は、端末装置１２からの利用者の指示を受付ける図像（アイコン）である。端末装置１２の利用者が任意の集合Ｇ（以下「選択集合Ｇ」という）に対応する目標画像７４の選択を指示すると、情報提示部２８は、図１０に例示される通り、投稿時刻ＰAが対象期間内にある複数の投稿情報Ｐのうち投稿位置ＰBが選択集合Ｇの各混雑領域Ｃに包含される各投稿情報Ｐの投稿内容ＰCを情報提示画面７０の領域７２に表示させる。以上の説明から理解される通り、目標画像７４は、選択集合Ｇ内の端末装置１２から送信された投稿情報Ｐの表示指示を端末装置１２の利用者から受付けるための画像である。複数の投稿情報Ｐの表示順は任意であるが、例えば投稿時刻ＰAの順番（時系列）で複数の投稿情報Ｐを表示する構成が好適である。なお、投稿情報Ｐが共有（リツイートまたはシェア）された回数が多い投稿情報Ｐを優先的に表示させる構成や、画像または画像リンクＵＲＬを包含する投稿情報Ｐを優先的に表示させる構成も採用され得る。
【００３７】
各端末装置１２の利用者は、対象領域内の所望の選択集合Ｇ内の各混雑領域Ｃの端末装置１２から送信された投稿情報Ｐを確認することが可能である。選択集合Ｇ内の複数の混雑領域Ｃの間では混雑原因が共通すると推定されるから、情報提示画面７０に表示される複数の投稿情報Ｐの多数は、その混雑原因に関連する内容であると期待される。例えば、花見で混雑する公園に対応する複数の混雑領域Ｃを含む選択集合Ｇが選択された場合には、花見の混雑の様子や桜の開花の状況等を話題とする複数の投稿内容ＰCが端末装置１２の表示装置１２２に表示される。すなわち、各端末装置１２の利用者に有用な情報が提示される。
【００３８】
以上の説明から理解される通り、第１実施形態では、共通の集合Ｇに分類された複数の混雑領域Ｃが統括的に提示される。具体的には、複数の混雑領域Ｃを統合した集合Ｇ毎に目標画像７４が表示される。したがって、個々の混雑領域Ｃ毎に個別に目標画像７４を表示する場合と比較して、対象領域内の電子地図Ｍの各領域の混雑の状況を利用者が容易に確認できるという利点がある。第１実施形態では特に、混雑原因の共通性に応じて各混雑領域Ｃが複数の集合Ｇに分類されるから、対象領域内の電子地図Ｍにて混雑原因が共通する領域を利用者が容易に把握できるという格別の効果が実現される。
【００３９】
また、第１実施形態では、複数の混雑領域Ｃにおける投稿情報Ｐの投稿内容ＰCが類似する度合（評価指標σA）に応じて各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性が解析される。したがって、各単位領域Ａ内の多数の利用者の実際の興味（投稿内容ＰC）を加味して各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性を高精度に推定できるという利点がある。
【００４０】
＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態を説明する。以下に例示する第２実施形態から第６実施形態では、複数の混雑領域Ｃについて混雑解析部２６が混雑原因の共通性を解析する方法が第１実施形態とは相違する。なお、以下に例示する各形態において作用や機能が第１実施形態と同様である要素については、第１実施形態の説明で使用した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。
【００４１】
相互に共通の混雑原因で局所的に集中する多数の端末装置１２の利用者は、その混雑原因に該当する複数の混雑領域Ｃにわたり移動しながら端末装置１２から投稿情報Ｐを随時に送信する。したがって、混雑原因が相互に共通する複数の混雑領域Ｃでは、投稿情報Ｐを送信した端末装置１２が共通する割合（投稿者が共通する頻度）が高い、という傾向が想定される。例えば、花見を共通の混雑原因として多数の利用者が集中する公園を包含する混雑領域ＣAと混雑領域ＣBとを想定すると、混雑領域ＣA内で投稿情報Ｐを送信した利用者の集合と混雑領域ＣBで投稿情報Ｐを送信した利用者の集合とが相互に共通する割合は、混雑領域ＣAと混雑領域ＣBとで混雑原因が相違する場合と比較して高いと推測される。以上の傾向を考慮して、第２実施形態の混雑解析部２６は、各混雑領域Ｃから投稿情報Ｐを送信した端末装置１２の利用者（投稿者）の集合が相互に類似する度合に応じて複数の混雑領域Ｃにわたる混雑原因の共通性を解析する。
【００４２】
図１１は、第２実施形態の混雑解析部２６が実行する混雑解析処理のフローチャートであり、図１２は、第２実施形態の混雑解析処理の説明図である。混雑解析処理を開始すると、混雑解析部２６は、第１実施形態のステップＳA1と同様の方法で、領域選択部２４が選択した各混雑領域Ｃの端末装置１２から対象期間内に送信された複数の投稿情報Ｐを投稿管理サーバ１６から取得する（ＳB1）。
【００４３】
混雑解析部２６は、領域選択部２４が選択した複数の混雑領域Ｃの各々について投稿者リストＱBを生成する（ＳB2）。任意の１個の混雑領域Ｃの投稿者リストＱBは、図１２に例示される通り、その混雑領域ＣについてステップＳB1で取得した複数の投稿情報Ｐの投稿者（端末識別子ＵID）の集合である。すなわち、投稿者リストＱBは、対象期間内に混雑領域Ｃにて端末装置１２から投稿情報Ｐを送信した利用者の集合を表現する。
【００４４】
以上の手順で各混雑領域Ｃの投稿者リストＱBを生成すると、混雑解析部２６は、領域選択部２４が選択した複数の混雑領域Ｃから２個の混雑領域Ｃ（Ｃ1，Ｃ2）を選択する全通りの組合せについて、混雑領域Ｃ1の投稿者リストＱB1と混雑領域Ｃ2の投稿者リストＱB1との類似の度合の指標である評価指標σBを算定する（ＳB3）。第２実施形態では、投稿者リストＱB1と投稿者リストＱB2とが共通に包含する投稿者の総数（共起頻度）が評価指標σBとして算定される。したがって、投稿者リストＱB1と投稿者リストＱB2とで投稿者の集合が類似する（混雑領域Ｃ1および混雑領域Ｃ2の双方で投稿情報Ｐを送信した投稿者が多い）ほど評価指標σBは大きい数値に設定される。以上の説明から理解される通り、第２実施形態の評価指標σBは、第１実施形態の評価指標σAと同様に、各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性の指標に相当する。
【００４５】
混雑解析部２６は、第１実施形態のステップＳA4と同様に、２個の混雑領域Ｃ（Ｃ1，Ｃ2）の組合せ毎に算定した評価指標σBに応じて各混雑領域Ｃを複数の集合Ｇに分類する（ＳB4）。具体的には、評価指標σBが閾値σTH2を上回る組合せの２個の混雑領域Ｃが同じ集合Ｇに属するように、混雑解析部２６は各混雑領域Ｃを複数の集合Ｇに分類する。以上の説明から理解される通り、共通の集合Ｇに分類された複数の混雑領域Ｃの間では混雑原因が共通すると推定される。混雑解析部２６による解析の結果に応じて情報提示部２８が各混雑領域Ｃを端末装置１２に提示する方法は第１実施形態と同様である。
【００４６】
第２実施形態においても第１実施形態と同様の効果が実現される。また、第２実施形態では、複数の混雑領域Ｃにおける投稿者の集合が類似する度合（評価指標σB）に応じて各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性が解析される。したがって、混雑原因が共通する複数の混雑領域Ｃの間では利用者の移動が頻発するという傾向を加味して各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性を高精度に推定できるという利点がある。
【００４７】
なお、評価指標σBの算定の方法は以上の例示に限定されない。例えば、前述の説明では共起頻度｜ＱB1∩ＱB2｜（| |は集合の要素数）を例示したが、Jaccard係数|ＱB1∩ＱB2|／|ＱB1∪ＱB2|，Dice係数２|ＱB1∩ＱB2|／｛|ＱB1|＋|ＱB2|｝，Simpson係数|ＱB1∩ＱB2|／min｛|ＱB1|,|ＱB2|｝等の各種の統計量（集合間の類否の指標）を評価指標σBとして算定することも可能である。また、複数種の統計量の加重和を評価指標σBとして算定する構成も採用される。
【００４８】
＜第３実施形態＞
混雑原因が共通する複数の混雑領域Ｃでは、多数の端末装置１２の分布（以下「端末分布」という）が相互に相関する、という傾向が想定される。例えば、花見で混雑する公園内では多数の利用者が多方向に頻繁に往来するから、当該公園を包含する複数の混雑領域Ｃの間では多数の端末装置１２の双方向の移動が頻繁に観測される。以上の傾向を考慮して、第３実施形態から第５実施形態の混雑解析部２６は、各混雑領域Ｃの端末分布に応じて複数の混雑領域Ｃにわたる混雑原因の共通性を解析する。例えば、混雑原因が共通する複数の混雑領域Ｃの間では多数の端末装置１２が双方向に移動する、という前述の傾向を考慮して、第３実施形態の混雑解析部２６は、各混雑領域Ｃの間で各端末装置１２が双方向に移動する回数に応じて複数の混雑領域Ｃにわたる混雑原因の共通性を解析する。
【００４９】
第３実施形態の混雑指標取得部２２は、図６のステップＳ1で生成した位置情報Ｌ（端末識別子ＵID，領域識別子ＡID，時間情報Ｔ）を端末装置１２毎（端末識別子ＵID毎）に抽出し、図１３に例示される通り、時間情報Ｔが指定する単位期間の順番で配列された複数の位置情報Ｌの時系列（以下「端末位置遷移」という）Ｙを端末装置１２毎に生成する。以上の説明から理解される通り、任意の１個の端末装置１２の端末位置遷移Ｙは、その端末装置１２が過去に経由した複数の単位領域Ａ（領域識別子ＡID）の時系列に相当し、端末装置１２の移動経路を表現する情報とも換言され得る。端末位置遷移Ｙは、例えば所定の時間毎（例えば端末装置１２から位置情報サーバ１４に対する位置情報Ｌ0の送信毎）に随時に更新される。
【００５０】
図１４は、第３実施形態の混雑解析部２６が実行する混雑解析処理のフローチャートであり、図１５から図１７は、第３実施形態の混雑解析処理の説明図である。混雑解析処理を開始すると、混雑解析部２６は、領域選択部２４が選択した複数の混雑領域Ｃを、電子地図Ｍ上で相互に近接する範囲毎に複数の集合（以下「候補群」という）Ｈに分類する（ＳC1）。例えば、図１５の例示から理解される通り、電子地図Ｍ上で縦／横方向または斜め方向に隣合う各混雑領域Ｃが共通の候補群Ｈに分類される。任意の１個の候補群Ｈに分類された複数の混雑領域Ｃは、混雑原因の共通性の解析対象（集合Ｇに分類される候補）を意味する。以下に詳述する通り、混雑解析部２６は、複数の候補群Ｈの各々（以下「対象候補群Ｈ」という）を順次に選択したうえで対象候補群Ｈの複数の混雑領域Ｃを複数の集合Ｇに分類する（ＳC2，ＳC3）。
【００５１】
混雑解析部２６は、対象候補群Ｈの複数の混雑領域Ｃから２個の混雑領域Ｃ（Ｃ1，Ｃ2）を選択する全通りの組合せについて、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2との間で端末装置１２が双方向に移動した回数に応じた評価指標σCを算定する（ＳC2：ＳC21〜ＳC23）。図１６および図１７を参照して評価指標σCの算定について以下に詳述する。
【００５２】
混雑解析部２６は、混雑指標取得部２２が生成した複数の端末位置遷移Ｙのうち、対象期間内の領域識別子ＡIDが混雑領域Ｃ1を指定する位置情報Ｌと対象期間内の領域識別子ＡIDが混雑領域Ｃ2を指定する位置情報Ｌとの双方を包含する各端末位置遷移Ｙを抽出する（ＳC21）。すなわち、対象期間内に混雑領域Ｃ1および混雑領域Ｃ2の双方を通過する経路で移動した各端末装置１２の端末位置遷移Ｙが抽出される。
【００５３】
混雑解析部２６は、図１６に例示される通り、ステップＳC21で抽出した複数の端末位置遷移Ｙの各々について基礎指標Ｅを算定する（ＳC22）。基礎指標Ｅは、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2との間の端末装置１２の移動の有無に応じた指標であり、例えば以下に例示する指標ｅ12と指標ｅ21との合計値として算定される。
【００５４】
指標ｅ12は、混雑領域Ｃ1から混雑領域Ｃ2に対する端末装置１２の移動の有無を表象する変数である。例えば、端末位置遷移Ｙのうち混雑領域Ｃ1の領域識別子ＡIDを含む位置情報Ｌの直後に混雑領域Ｃ2の領域識別子ＡIDを含む位置情報Ｌが後続する場合（端末装置１２が対象期間内に混雑領域Ｃ1から混雑領域Ｃ2に移動した場合）には、指標ｅ12は０.５に設定され、以上のような２個の位置情報Ｌの配列が端末位置遷移Ｙに存在しない場合には指標ｅ12は０に設定される。同様に、指標ｅ21は、混雑領域Ｃ2から混雑領域Ｃ1に対する端末装置１２の移動の有無を表象する変数であり、混雑領域Ｃ1の領域識別子ＡIDを含む位置情報Ｌに混雑領域Ｃ2の領域識別子ＡIDを含む位置情報が後続するか否かに応じて０.５または０に設定される。したがって、任意の１個の端末装置１２が対象期間内に混雑領域Ｃ1および混雑領域Ｃ2の一方から他方にのみ移動した場合には基礎指標Ｅは０.５に設定され、端末装置１２が混雑領域Ｃ1および混雑領域Ｃ2の間で双方向に移動した場合（ｅ12＝ｅ21＝０.５）には基礎指標Ｅは１に設定される。混雑解析部２６は、ステップＳC21で抽出した複数の端末位置遷移Ｙについて基礎指標Ｅを平均（例えば相加平均）することで評価指標σCを算定する（ＳC23）。
【００５５】
以上の説明から理解される通り、図１７の例示のように混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2との間で端末装置１２が双方向に移動する回数が多い（混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とで混雑原因が共通する可能性が高い）ほど評価指標σCは大きい数値に設定される。他方、混雑領域Ｃ1および混雑領域Ｃ2の一方から他方に端末装置１２が移動した回数が逆方向の移動の回数と比較して充分に多い場合（一方的に利用者が流入する場合）や混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2との間で端末装置１２の往来が少ない場合（利用者の移動が少ない場合）には評価指標σCは小さい数値に設定される。以上の説明から理解される通り、第３実施形態の評価指標σCは、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2との間の各端末装置１２の分布の経時的な変化の指標（第３実施形態の例示では、各混雑領域Ｃの間で各端末装置１２が双方向に移動する回数）に相当し、各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性の指標として利用可能である。なお、評価指標σCの算定の方法は適宜に変更される。例えば、対象期間内に混雑領域Ｃ1から混雑領域Ｃ2に端末装置１２が移動した回数と、対象期間内に混雑領域Ｃ2から混雑領域Ｃ1に端末装置１２が移動した回数との最小値を評価指標σCとして算定することも可能である。
【００５６】
混雑解析部２６は、対象候補群Ｈ内の２個の混雑領域Ｃ（Ｃ1，Ｃ2）の組合せ毎に算定した評価指標σCに応じて対象候補群Ｈの各混雑領域Ｃを複数の集合Ｇに分類する（ＳC3）。具体的には、評価指標σCが閾値σTH3を上回る組合せの２個の混雑領域Ｃが同じ集合Ｇに所属するように、混雑解析部２６は各混雑領域Ｃを複数の集合Ｇに分類する。対象領域内の複数の対象候補群Ｈの各々について以上の処理が実行される。以上の説明から理解される通り、共通の集合Ｇに分類された複数の混雑領域Ｃの間では混雑原因が共通すると推定される。混雑解析部２６による解析の結果に応じて情報提示部２８が各混雑領域Ｃを端末装置１２に提示する方法は第１実施形態と同様である。
【００５７】
第３実施形態においても第１実施形態と同様の効果が実現される。また、第３実施形態では、各混雑領域Ｃの間で各端末装置１２が双方向に移動する回数（評価指標σC）に応じて各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性が解析される。したがって、複数の混雑領域Ｃにわたる各端末装置１２の実際の移動を加味して各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性を高精度に推定できるという利点がある。
【００５８】
＜第４実施形態＞
例えば各種の競技の試合や音楽のコンサート等、特定の時刻に開始または終了するイベントを原因として多数の端末装置１２が集中する場面では、開始時刻の直前の短い時間で多数の端末装置１２が集中するとともに終了時刻の直後の短い時間で多数の端末装置１２が分散する。したがって、特定の時刻に開始または終了するイベントを混雑原因とする複数の混雑領域Ｃでは、多数の端末装置１２の位置の時間変化が相互に類似する（単位領域Ａ間の移動が同期する）、という傾向が想定される。以上の傾向を考慮して、第４実施形態の混雑解析部２６は、各混雑領域Ｃでの各端末装置１２の位置の時間変化が類似する度合に応じて複数の混雑領域Ｃにわたる混雑原因の共通性を解析する。
【００５９】
図１８は、第４実施形態の混雑解析部２６が実行する混雑解析処理のフローチャートである。第４実施形態では、第３実施形態と同様に、混雑指標取得部２２が各端末装置１２の端末位置遷移Ｙを生成および更新し、各端末装置１２の端末位置遷移Ｙが混雑解析処理に利用される。
【００６０】
混雑解析処理を開始すると、混雑解析部２６は、第３実施形態のステップＳC1と同様の方法で、領域選択部２４が選択した複数の混雑領域Ｃを複数の候補群Ｈに分類する（ＳD1）。そして、混雑解析部２６は、複数の候補群Ｈのうち任意の１個の対象候補群Ｈから２個の混雑領域Ｃ（Ｃ1，Ｃ2）を選択する全通りの組合せについて、混雑領域Ｃ1に対する各端末装置１２の出入と混雑領域Ｃ2に対する各端末装置１２の出入とが相互に同期する度合に応じた評価指標σDを算定する（ＳD2）。
【００６１】
具体的には、混雑解析部２６は、対象期間内に混雑領域Ｃ1に進入して停止した端末装置１２の端末位置遷移Ｙと対象期間内に混雑領域Ｃ2に進入して停止した端末装置１２の端末位置遷移Ｙとの相互相関関数（ＣＣＦ：Cross Correlation Function）を評価指標σDとして算定する。相互相関関数は、混雑領域Ｃ1内で停止した端末装置１２の端末位置遷移Ｙと混雑領域Ｃ2内で停止した端末装置１２の端末位置遷移Ｙとの間の時間差（ラグ）を変動させた複数の場合の各々における相関係数の時系列である。端末装置１２の任意の対毎に算定された相互相関関数の平均で評価指標σDを算定する構成や、代表的な１対の端末装置１２の間の相互相関関数を評価指標σDとして算定する構成が採用される。なお、混雑領域Ｃ1から退出する各端末装置１２の端末位置遷移Ｙと混雑領域Ｃ2から退出する各端末装置１２の端末位置遷移Ｙとの相互相関関数を評価指標σDとして算定することも可能である。
【００６２】
以上の説明から理解される通り、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とで各端末装置１２の端末位置遷移Ｙが類似する（混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とで混雑原因が共通する可能性が高い）場合には、評価指標σD（相互相関関数）のうち時間差がゼロの場合の相関係数が他の相関係数と比較して充分に大きい数値となる。他方、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とで各端末位置遷移Ｙの相関が低い場合（各混雑領域Ｃに対する出入の時期が時間的に広範囲に分散する場合）には評価指標σDの各相関係数に顕著な相違が観測されない。第４実施形態の混雑解析部２６は、評価指標σDを構成する各相関係数の大小に応じて各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性を解析する。具体的には、混雑解析部２６は、特定の相関係数が他の相関係数と比較して充分に大きい場合には混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2との混雑原因の共通性を肯定し、各相関係数の顕著な相違が観測されない場合には混雑原因の共通性を否定する。
【００６３】
混雑解析部２６は、第３実施形態と同様に、対象候補群Ｈ内の２個の混雑領域Ｃ（Ｃ1，Ｃ2）の組合せ毎に算定した評価指標σDに応じて対象候補群Ｈの各混雑領域Ｃを複数の集合Ｇに分類する（ＳD3）。混雑解析部２６による解析の結果に応じて情報提示部２８が各混雑領域Ｃを端末装置１２に提示する方法は第１実施形態と同様である。
【００６４】
第４実施形態においても第１実施形態と同様の効果が実現される。また、第４実施形態では、各端末装置１２の位置の時間変化が類似する度合（評価指標σD）に応じて各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性が解析される。したがって、特定のイベントの開始時刻や終了時刻の前後の短時間に多数の端末装置１２が移動するという実際の傾向を加味して各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性を高精度に推定できるという利点がある。
【００６５】
なお、以上の説明では、混雑原因が共通する複数の混雑領域Ｃでは多数の端末装置１２の位置の時間変化が相互に類似するという傾向を前提として、各端末装置１２の位置（位置情報Ｌ）の時間変化が混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2との間で類似する度合に着目した。他方、各端末装置１２が相次いで投稿情報Ｐを投稿する状況を前提とすると、混雑原因が共通する複数の混雑領域Ｃの間では各端末装置１２による投稿情報Ｐの投稿数の時間変化が相互に類似する、という傾向が想定される。以上の傾向を考慮すると、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2との間で各端末装置１２の位置の時間変化が類似する度合を評価する第４実施形態の構成に代えて、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2との間で各端末装置１２からの投稿数の時間変化が類似する度合に応じて混雑原因の共通性を解析することも可能である。
【００６６】
＜第５実施形態＞
混雑原因が存在する地点には多数の端末装置１２が集中する。したがって、混雑原因が共通する各混雑領域では端末分布が相互に近接（典型的には連続）する、という傾向が想定される。例えば、混雑領域ＣAと混雑領域ＣBとにわたる施設内の特定の地点に設置された展示物（例えば美術品）を混雑原因として多数の端末装置１２が集中する状況を想定すると、混雑領域ＣAと混雑領域ＣBとで混雑原因が別個である場合と比較して、混雑領域ＣA内の端末分布と混雑領域ＣB内の端末分布とは相互に近接する。以上の傾向を考慮して、第５実施形態の混雑解析部２６は、各混雑領域Ｃにおける端末分布の重心間の距離に応じて複数の混雑領域Ｃにわたる混雑原因の共通性を解析する。
【００６７】
図１９は、第５実施形態の混雑解析部２６が実行する混雑解析処理のフローチャートであり、図２０は、第５実施形態の混雑解析処理の説明図である。混雑解析処理を開始すると、混雑解析部２６は、第３実施形態のステップＳC1と同様の方法で、領域選択部２４が選択した複数の混雑領域Ｃを複数の候補群Ｈに分類する（ＳE1）。そして、混雑解析部２６は、複数の候補群Ｈのうち任意の１個の対象候補群Ｈから２個の混雑領域Ｃ（Ｃ1，Ｃ2）を選択する全通りの組合せについて評価指標σEを算定する（ＳE2：ＳE21〜ＳE23）。
【００６８】
混雑解析部２６は、測位時刻ＬBが対象期間に包含される複数の位置情報Ｌ0のうち端末位置ＬA（緯度・経度）が混雑領域Ｃ1または混雑領域Ｃ2に包含される各位置情報Ｌ0を位置情報サーバ１４から取得する（ＳC21）。位置情報サーバ１４から取得した各位置情報Ｌ0の端末位置ＬAで指定される地点が図２０に例示されている。
【００６９】
混雑解析部２６は、各位置情報Ｌ0で指定される端末位置ＬAの端末分布の重心Ｖ（Ｖ1，Ｖ2）を混雑領域Ｃ1および混雑領域Ｃ2の各々について特定する（ＳC22）。そして、混雑解析部２６は、図２０に例示される通り、混雑領域Ｃ1の端末分布の重心Ｖ1と混雑領域Ｃ2の端末分布の重心Ｖ2との間の距離を評価指標σEとして算定する（ＳC23）。以上の説明から理解される通り、混雑領域Ｃ1の重心Ｖ1と混雑領域Ｃ2の重心Ｖ2とが近い（混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とで混雑原因が共通する可能性が高い）ほど評価指標σEは小さい数値に設定される。以上の説明から理解される通り、第５実施形態の評価指標σEは、各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性の指標に相当する。
【００７０】
混雑解析部２６は、対象候補群Ｈ内の２個の混雑領域Ｃ（Ｃ1，Ｃ2）の組合せ毎に以上の手順で算定した評価指標σEに応じて対象候補群Ｈの各混雑領域Ｃを複数の集合Ｇに分類する（ＳE3）。具体的には、評価指標σEが閾値σTH5を下回る組合せの２個の混雑領域Ｃ（端末分布が相互に近接する２個の混雑領域Ｃ）が同じ集合Ｇに属するように、混雑解析部２６は各混雑領域Ｃを複数の集合Ｇに分類する。閾値σTH5は、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2との中心間の距離δに所定の係数（例えば２/３）を乗算した数値に設定される。すなわち、相互に隣合う各混雑領域Ｃの中心間の距離δに対する端末分布の重心Ｖ間の距離（σE）の比率が所定値（２/３）を下回る場合に混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2との混雑領域の共通性が肯定される。混雑解析部２６による解析の結果に応じて情報提示部２８が各混雑領域Ｃを端末装置１２に提示する方法は第１実施形態と同様である。
【００７１】
第５実施形態においても第１実施形態と同様の効果が実現される。また、第５実施形態では、各混雑領域Ｃにおける端末分布の重心間の距離（評価指標σE）に応じて各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性が解析される。したがって、各混雑領域Ｃにおける実際の端末分布を加味して各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性を高精度に推定できるという利点がある。
【００７２】
＜第６実施形態＞
建物や公園等の１個の施設が複数の混雑領域Ｃにわたり存在する場合には各混雑領域Ｃで混雑原因が共通する、という傾向が想定される。例えば、花見で有名な公園が複数の混雑領域Ｃにわたる場合を仮定すると、花見の時期には、花見という共通の混雑原因により各混雑領域Ｃに多数の端末装置１２が集中し得る。以上の傾向を考慮して、第６実施形態の混雑解析部２６は、各混雑領域Ｃが電子地図Ｍ上の共通の施設に重複する度合に応じて各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性を解析する。
【００７３】
図２１は、第６実施形態の混雑解析部２６が実行する混雑解析処理のフローチャートであり、図２２は、第６実施形態の混雑解析処理の説明図である。混雑解析処理を開始すると、混雑解析部２６は、第３実施形態のステップＳC1と同様の方法で、領域選択部２４が選択した複数の混雑領域Ｃを複数の候補群Ｈに分類する（ＳF1）。そして、混雑解析部２６は、複数の候補群Ｈのうち任意の１個の対象候補群Ｈから２個の混雑領域Ｃ（Ｃ1，Ｃ2）を選択する全通りの組合せについて評価指標σFを算定する（ＳF2：ＳF21〜ＳF23）。
【００７４】
第６実施形態の電子地図Ｍには、建物や公園等の施設毎の領域が画定される。混雑解析部２６は、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2との双方にわたる共通の施設の領域（以下「共通施設領域」という）が電子地図Ｍに存在するか否かを判定する（ＳF21）。共通施設領域が存在しない場合（ＳF21：NO）、混雑解析部２６は評価指標σFを０（最小値）に設定する（ＳF22）。他方、共通施設領域が存在する場合（ＳF21：YES）、混雑解析部２６は、混雑領域Ｃ1のうち共通施設領域に重複する面積の比率λ1と、混雑領域Ｃ2のうち共通施設領域に重複する面積の比率λ2とを算定し（ＳF23）、比率λ1および比率λ2の最小値を評価指標σFとして算定する（ＳF24）。
【００７５】
混雑解析部２６は、対象候補群Ｈ内の２個の混雑領域Ｃ（Ｃ1，Ｃ2）の組合せ毎に以上の手順で算定した評価指標σFに応じて対象候補群Ｈの各混雑領域Ｃを複数の集合Ｇに分類する（ＳF3）。具体的には、評価指標σFが閾値σTH6を上回る組合せの２個の混雑領域Ｃ（共通施設領域との重複が大きい２個の混雑領域Ｃ）が同じ集合Ｇに属するように、混雑解析部２６は各混雑領域Ｃを複数の集合Ｇに分類する。例えば、混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とにわたる共通施設領域に着目し、閾値σTH6を０.３に設定した場合を想定する。図２２の部分(A)に例示される通り、混雑領域Ｃ1のうち０.１の比率λ1の領域と混雑領域Ｃ2のうち０.２の比率λ2の領域とが共通施設領域に重複する場合には、評価指標σF（σF＝０.３）が閾値σTH6を下回るから、混雑原因の共通性は否定されて混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とは相異なる集合Ｇに分類される。他方、図２２の部分(B)に例示される通り、混雑領域Ｃ1のうち０.５の比率λ1の領域と混雑領域Ｃ2のうち０.７の比率λ2の領域とが共通施設領域に重複する場合には、評価指標σF（σF＝０.５）が閾値σTH6を上回るから、混雑原因の共通性が肯定されて混雑領域Ｃ1と混雑領域Ｃ2とは共通の集合Ｇに分類される。混雑解析部２６による解析の結果に応じて情報提示部２８が各混雑領域Ｃを端末装置１２に提示する方法は第１実施形態と同様である。
【００７６】
第６実施形態においても第１実施形態と同様の効果が実現される。また、第６実施形態では、各混雑領域Ｃが電子地図Ｍ上の共通の施設に重複する度合（評価指標σF）に応じて各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性が解析される。したがって、電子地図Ｍ上の実際の各施設の領域を加味して各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性を高精度に推定できるという利点がある。
【００７７】
＜変形例＞
前述の各形態は多様に変形され得る。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２以上の態様は、相互に矛盾しない範囲で適宜に併合され得る。
【００７８】
（１）前述の各形態では、混雑指標Ｘが所定の閾値を上回る各単位領域Ａを混雑領域Ｃとして選択したが、混雑指標Ｘに応じた混雑領域Ｃの選択の方法は以上の例示に限定されない。例えば、混雑指標Ｘの時間変化が所定の閾値を上回る単位領域Ａ（短時間で急速に複数の端末装置１２が集中した領域）を混雑領域Ｃとして選択することも可能である。
【００７９】
（２）前述の各形態では、情報提示システム１０の混雑指標取得部２２が各端末装置１２の位置情報Ｌ0を利用して各単位領域Ａの混雑指標Ｘを算定したが、各単位領域Ａの混雑指標Ｘを算定する外部サーバ（例えば位置情報サーバ１４）が算定した各単位領域Ａの混雑指標Ｘを情報提示システム１０の混雑指標取得部２２が外部サーバから受信する構成も採用され得る。以上の説明から理解される通り、混雑指標取得部２２は、各単位領域Ａの混雑指標Ｘを取得する要素として包括され、混雑指標取得部２２自身が混雑指標Ｘを算定するか外部サーバから受信するかは不問である。
【００８０】
（３）第１実施形態および第２実施形態では、対象領域内の全部の混雑領域Ｃの間で混雑原因の共通性を解析したが、第３実施形態から第６実施形態と同様に、対象領域内の複数の混雑領域Ｃのうち相互に近接する範囲（候補群Ｈ）内で各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性を解析することも可能である。
【００８１】
（４）各端末装置１２の興味を表象する興味情報は前述の投稿情報Ｐに限定されない。例えば、検索サービスを提供する検索サーバに各端末装置１２から送信される検索語の履歴（検索履歴）を興味情報として利用することも可能である。以上の例示から理解される通り、第１実施形態の混雑解析部２６は、各混雑領域内の端末装置１２から送信された興味情報（投稿情報Ｐや検索履歴）の内容の類似の度合に応じて各混雑領域Ｃの間の混雑原因の共通性を解析する。
【００８２】
（５）前述の各形態では、各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性が高いほど各評価指標σ（σA，σB，σC，σD，σE，σF）の数値が増加する構成を例示したが、混雑原因の共通性の肯定と評価指標σの数値の大小との関係は以上の例示に限定されない。すなわち、各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性が高いほど各評価指標σの数値が減少するように評価指標σを算定することも可能である。また、前述の各形態で例示した評価指標σを組合わせて各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性を評価する構成も採用される。なお、各評価指標σと比較される閾値σTH（σTH1，σTH2，σTH3，σTH5，σTH6）は、典型的には事前に設定された固定値であるが、例えば端末装置１２の利用者からの指示に応じて閾値σTHを可変に設定することも可能である。
【００８３】
（６）第４実施形態では、各端末装置１２の位置の時間変化が類似する度合（評価指標σD）に応じて各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性を解析した。混雑原因が共通する複数の混雑領域Ｃでは各端末装置１２が同様に移動する、という傾向がある。例えば、花見で混雑する公園では、公園の通路を多数の利用者が行列をなして略一定の速度で移動する状況が想定される。以上の傾向を考慮すると、各混雑領域Ｃの各端末装置１２の移動速度の平均や度数分布が類似する度合に応じて各混雑領域Ｃの混雑原因の共通性を解析することも可能である。度数分布の類似の度合は、例えば分布の正規性や等分散性または平均値の差分の解析（検定）で評価することが可能である。
【００８４】
（７）前述の各形態では、緯線および経線の各々に平行な多数の直線で電子地図Ｍを区画した矩形状の領域（メッシュ）を単位領域Ａとして例示したが、電子地図Ｍを複数の単位領域Ａに区画する方法（単位領域Ａの形状やサイズ）は以上の例示に限定されない。例えば、所定の地点を中心とする円形状の単位領域Ａを電子地図Ｍ上に画定することも可能である。また、建物や公園等の施設の領域の輪郭線で包囲される領域を単位領域Ａとして画定した構成や、各単位領域Ａの形状またはサイズが単位領域Ａ毎に相違し得る構成も採用され得る。各単位領域Ａのサイズを相違させた構成では、混雑指標Ｘ等の前述の各指標を単位面積あたりの指標に標準化（正規化）する演算が追加的に実行され得る。
【００８５】
（８）前述の各形態では、各端末装置１２と通信するサーバ装置で情報提示システム１０を実現したが、前述の各形態で例示した情報提示システム１０の動作を端末装置１２に実行させることで、端末装置１２により情報提示システム１０を実現することも可能である。以上の説明から理解される通り、本発明の情報提示システム１０は、通信網上のサーバで構成されるコンピュータシステムと端末装置１２等の装置単体（情報提示装置）との双方を包含する。
【００８６】
（９）前述の各形態では、集合Ｇ毎に目標画像７４を表示させることで複数の混雑領域Ｃを統括的に提示したが、複数の混雑領域Ｃを統括的に提示する具体的な方法は適宜に変更される。例えば、各集合Ｇに属する複数の混雑領域Ｃを同様の態様（例えば同様の色彩や階調等）で表示するとともに集合Ｇ毎に各混雑領域Ｃの態様を相違させた構成や、共通の集合Ｇに属する複数の混雑領域Ｃを太線で集合Ｇ毎に包囲した構成も採用され得る。以上の説明から理解される通り、複数の混雑領域Ｃの統括的な提示とは、共通の集合Ｇに属する複数の混雑領域Ｃをひとつの纏まりとして利用者が視覚的に認識できる態様（各集合Ｇを視覚的に区別できる態様）で複数の混雑領域Ｃを提示することを意味し、具体的な表示の態様の如何は不問である。
【符号の説明】
【００８７】
１０……情報提示システム、１２……端末装置、１２２……表示装置、１４……位置情報サーバ、１６……投稿管理サーバ、２２……混雑指標取得部、２４……領域選択部、２６……混雑解析部、２８……情報提示部、３２……制御装置、３４……記憶装置、３６……通信装置、σA，σB，σC，σD，σE，σF……評価指標、Ｌ0，Ｌ……位置情報、Ｐ……投稿情報（興味情報）、Ｍ……電子地図、Ａ……単位領域、Ｃ……混雑領域。
【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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