(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象となるユーザを特定するための特定条件として、前記ユーザがエリアにおいて所定の時間にわたって滞在しているか前記所定の時間以内に移動しているかを示す移動種別の指定を受け付ける受付部と、
ユーザの端末の位置情報に基づいて、第１エリアに存在し、前記受付部が受け付けた前記移動種別に対応した複数のユーザを特定するとともに、前記第１エリアと異なる第２エリアに存在し、前記受付部が受け付けた前記移動種別に対応した複数のユーザを特定するユーザ特定部と、
前記ユーザ特定部が特定した前記第１エリアに存在した複数のユーザのそれぞれの属性と、前記第２エリアに存在した複数のユーザのそれぞれの属性とに基づいて、前記第１エリアと、前記第２エリアとの関連性を分析する分析部と、
を備える分析装置。
【請求項２】
前記受付部は、前記特定条件として、前記ユーザが移動している場合における前記ユーザの移動手段を受け付け、
前記ユーザ特定部は、前記ユーザの端末の位置情報と、前記位置情報が示す位置に前記端末が存在したときの時刻とを関連付けた位置履歴情報に基づいてユーザの移動速度を特定し、特定した移動速度に基づいて、前記第１エリアに存在し、前記受付部が受け付けた前記移動種別及び前記移動手段に対応した複数のユーザを特定するとともに、前記第２エリアに存在し、前記受付部が受け付けた前記移動種別及び前記移動手段に対応した複数のユーザを特定する、
請求項１に記載の分析装置。
【請求項３】
前記受付部は、前記第１エリアの指定を受け付け、
前記ユーザ特定部は、前記位置情報に基づいて、前記受付部が指定を受け付けた前記第１エリアに存在したユーザを特定する、
請求項１又は２に記載の分析装置。
【請求項４】
前記ユーザ特定部は、複数の前記第２エリアのそれぞれに存在した複数のユーザを特定し、
前記分析部は、前記第１エリアに存在した複数のユーザのそれぞれの属性と、複数の前記第２エリアのそれぞれに存在した複数のユーザのそれぞれの属性とに基づいて、前記第１エリアと、複数の前記第２エリアのそれぞれとの関連性を分析する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項５】
前記ユーザ特定部は、前記第１エリアと面積が同一又は異なる複数の前記第２エリアのそれぞれに存在した複数のユーザを特定する、
請求項４に記載の分析装置。
【請求項６】
前記受付部は、分析対象となるユーザを特定するための前記移動種別を含む一以上の特定条件の指定を受け付け、
前記ユーザ特定部は、前記受付部が受け付けた前記特定条件に基づいて、前記第１エリアに存在した複数のユーザを特定するとともに、前記第２エリアに存在した複数のユーザを特定する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項７】
前記受付部は、前記特定条件として、日にちの種別を受け付け、
前記ユーザ特定部は、前記受付部が受け付けた前記日にちの種別に対応する日にちに前記第１エリアに存在した複数のユーザを特定するとともに、前記受付部が受け付けた前記日にちの種別に対応する日にちに前記第２エリアに存在した複数のユーザを特定する、
請求項６に記載の分析装置。
【請求項８】
前記分析部は、前記第１エリアにおける一以上の前記属性それぞれに対応するユーザの比率である第１属性比率と、前記第２エリアにおける一以上の前記属性それぞれに対応するユーザの比率である第２属性比率とに基づいて、前記第１エリアと、前記第２エリアとの関連性を分析する、
請求項１から７のいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項９】
前記分析部は、複数の時間帯のそれぞれに対応する、前記第１属性比率と、前記第２属性比率とに基づいて、前記第１エリアと、前記第２エリアとの関連性を分析する、
請求項８に記載の分析装置。
【請求項１０】
前記受付部は、前記属性の指定を受け付け、
前記分析部は、前記受付部が受け付けた前記属性に対応する前記第１属性比率と、前記第２属性比率とに基づいて、前記第１エリアと、前記第２エリアとの関連性を分析する、
請求項８又は９に記載の分析装置。
【請求項１１】
前記受付部は、施設の指定を受け付け、
前記分析部は、前記第１エリアにおける前記受付部が受け付けた施設の情報と、前記第２エリアにおける前記受付部が受け付けた施設の情報とに基づいて、前記第１エリアと、前記第２エリアとの関連性を分析する、
請求項１から１０のいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項１２】
前記受付部は、前記施設の業種又は業態の指定を受け付け、
前記分析部は、前記第１エリアにおける前記受付部が受け付けた前記業種又は業態に対応する施設の情報と、前記第２エリアにおける前記受付部が受け付けた前記業種又は業態に対応する施設の情報とに基づいて、前記第１エリアと、前記第２エリアとの関連性を分析する、
請求項１１に記載の分析装置。
【請求項１３】
前記受付部は、前記第２エリアの検索範囲の指定を受け付け、
前記分析部は、前記第１エリアと、前記受付部が受け付けた前記検索範囲に含まれる前記第２エリアとの関連性を分析する、
請求項１から１１のいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項１４】
コンピュータが実行する、
分析対象となるユーザを特定するための特定条件として、前記ユーザがエリアにおいて所定の時間にわたって滞在しているか前記所定の時間以内に移動しているかを示す移動種別の指定を受け付けるステップと、
ユーザの端末の位置情報に基づいて、第１エリアに存在し、受け付けた前記移動種別に対応した複数のユーザを特定するとともに、前記第１エリアと異なる第２エリアに存在し、受け付けた前記移動種別に対応した複数のユーザを特定するステップと、
特定された前記第１エリアに存在した複数のユーザのそれぞれの属性と、前記第２エリアに存在した複数のユーザのそれぞれの属性とに基づいて、前記第１エリアと、前記第２エリアとの関連性を分析するステップと、
を備える分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析装置及び分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、エリア内に滞在する複数のユーザの端末の位置情報と、ユーザの属性とを対応付けて可視化するエリアマーケティング手法が知られている。特許文献１には、エリアの指定及びユーザの属性の指定を受け付けると、指定されたエリアにおいて、指定された属性を有するユーザの分布を特定することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−７９００５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に記載された方法は、指定されたエリアにおいて指定された属性を有するユーザの分布を特定することができるものの、指定されたエリアと、他のエリアとの関連性を把握することができないという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、エリア同士の関連性を把握することができる分析装置及び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】
本発明の第１の態様に係る分析装置は、ユーザの端末の位置情報に基づいて第１エリアに存在した複数のユーザを特定するとともに、前記第１エリアと異なる第２エリアに存在した複数のユーザを特定するユーザ特定部と、前記ユーザ特定部が特定した前記第１エリアに存在した複数のユーザのそれぞれの属性と、前記第２エリアに存在した複数のユーザのそれぞれの属性とに基づいて、前記第１エリアと、前記第２エリアとの関連性を分析する分析部と、を備える。
【０００７】
本発明の第２の態様に係る分析方法は、コンピュータが実行する、ユーザの端末の位置情報に基づいて第１エリアに存在した複数のユーザを特定するとともに、前記第１エリアと異なる第２エリアに存在した複数のユーザを特定するステップと、特定された前記第１エリアに存在した複数のユーザのそれぞれの属性と、前記第２エリアに存在した複数のユーザのそれぞれの属性とに基づいて、前記第１エリアと、前記第２エリアとの関連性を分析するステップと、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、エリア同士の関連性を把握することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態に係る分析装置の概要を示す図である。
【図２】本実施形態に係る分析装置の構成を示す図である。
【図３】本実施形態に係るユーザ情報の一例を示す図である。
【図４】本実施形態に係る位置履歴情報の一例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る受付画面の一例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る分析部による分析結果の出力例を示す図である。
【図７】本実施形態に係る分析装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
［分析装置１の概要］
図１は、本実施形態に係る分析装置１の概要を示す図である。分析装置１は、複数のエリアのそれぞれに存在し、携帯端末を所持し、携帯電話回線を利用する端末ユーザの属性に基づいて、複数のエリアの関連性を分析するコンピュータである。
【００１１】
分析装置１は、エリアの分析を行うユーザから第１エリアの指定を受け付ける（図１の（１））。分析装置１は、携帯電話回線を利用する端末ユーザが使用する携帯端末の位置情報に基づいて、指定された第１エリアと、当該第１エリアと異なる第２エリアとのそれぞれに存在した端末ユーザを特定する（図１の（２））。
【００１２】
分析装置１は、第１エリアに存在した端末ユーザの属性と、第２エリアに存在した端末ユーザの属性とを特定する（図１の（３））。そして、分析装置１は、第１エリアに存在した複数の端末ユーザのそれぞれの属性と、第２エリアに存在した複数の端末ユーザのそれぞれの属性とに基づいて、第１エリアと第２エリアとの関連性を分析し（図１の（４））、分析結果を出力する（図１の（５））。このようにすることで、エリアの分析を行うユーザは、エリア同士の関連性を把握することができる。
【００１３】
［分析装置１の構成］
続いて、分析装置１の構成を説明する。図２は、本実施形態に係る分析装置１の構成を示す図である。図２に示すように、分析装置１は、操作部１１と、表示部１２と、通信部１３と、記憶部１４と、制御部１５とを備える。
【００１４】
操作部１１は、分析装置１を使用する装置ユーザが操作を入力するためのデバイスであり、例えば、キーボード及びマウスである。表示部１２は、例えば液晶ディスプレイである。表示部１２には、分析装置１において実施されるエリアの分析結果が表示される。通信部１３は、分析装置１が外部装置との間でデータを送受信するネットワークに接続するためのインターフェイスであり、例えばＬＡＮコントローラを含んで構成されている。
【００１５】
記憶部１４は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等を含む記憶媒体である。記憶部１４は、制御部１５が実行するプログラムを記憶している。例えば、記憶部１４は、制御部１５を、受付部１５１、ユーザ特定部１５２、属性特定部１５３、分析部１５４、及び出力部１５５として機能させる分析プログラムを記憶している。
【００１６】
また、記憶部１４は、携帯電話回線を利用する端末ユーザの情報であるユーザ情報を記憶する。図３は、本実施形態に係るユーザ情報の一例を示す図である。ユーザ情報は、例えば、携帯電話回線に係るサービスを提供する通信事業者が管理する、当該サービスを利用する端末ユーザとの契約情報に基づいて生成された情報である。図３に示すように、ユーザ情報は、端末ユーザを識別するユーザ識別情報としてのユーザＩＤと、ユーザ名と、端末ユーザの属性を示す属性情報とを関連付けた情報である。なお、図３に示す例では、属性情報として、年代、性別を示しているが、これに限らず、趣味、趣向情報等の他の属性を示す情報が含まれていてもよい。また、記憶部１４は、ユーザ情報を記憶することとしたが、これに限らず、契約情報を記憶することとしてもよい。
【００１７】
また、記憶部１４は、端末ユーザが所持する携帯端末の位置を示す端末位置情報を含む位置履歴情報を記憶する。図４は、本実施形態に係る位置履歴情報の一例を示す図である。図４に示すように、位置履歴情報は、ユーザＩＤと、時刻と、端末位置情報とを関連付けた情報である。
【００１８】
制御部１５は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。制御部１５は、記憶部１４に記憶された分析プログラムを実行することにより、受付部１５１、ユーザ特定部１５２、属性特定部１５３、分析部１５４、及び出力部１５５として機能する。
【００１９】
受付部１５１は、分析装置１を使用する装置ユーザから、第１エリアの指定を受け付ける。例えば、受付部１５１は、表示部１２に第１エリアの指定を受け付ける受付画面を表示させ、受付画面において、操作部１１を介して装置ユーザからの操作入力を受け付けることにより、第１エリアの指定を受け付ける。
【００２０】
図５は、本実施形態に係る受付画面の一例を示す図である。図５に示すように受付部１５１は、受付画面に地図を表示させ、装置ユーザから、地図上の地点又は地域を受け付ける。地図は、経度方向及び緯度方向に分割された正方形の領域であるメッシュ領域に分割されている。受付部１５１は、受け付けた地点又は地域を含むメッシュ領域を第１エリアとして特定することにより、第１エリアの指定を受け付ける。
【００２１】
受付部１５１は、地図において第１エリアの指定を受け付けることとしたが、これに限らず、分析装置１を使用する装置ユーザから、第２エリアの検索範囲の指定を受け付けてもよい。例えば、受付部１５１は、表示部１２に表示されている地図において、予め定められた面積以下の矩形領域又は円形領域を受け付けることにより、第２エリアの検索範囲の指定を受け付けてもよい。
【００２２】
受付画面には、分析対象となる端末ユーザを特定するための特定条件の指定を受け付ける受付欄が複数設けられている。受付部１５１は、当該受付欄を介して分析対象となる端末ユーザを特定するための一以上の特定条件の指定を受け付ける。
【００２３】
具体的には、受付画面には、分析を行う対象の期間である分析対象期間を受け付ける期間受付欄が設けられている。受付部１５１は、期間受付欄を介して、特定条件として、分析対象期間を受け付ける。
【００２４】
また、受付画面には、分析を行う対象とする日にちの種別を受け付ける日にち種別受付欄が設けられている。日にちの種別としては、日にちの種別を限定しない「期間全体」と、「平日」と、「祝休日」とが設けられている。受付部１５１は、日にち種別受付欄を介して、特定条件として、日にちの種別を受け付ける。図５に示す例では、日にち種別受付欄において「平日」が選択されている。
【００２５】
また、受付画面には、端末ユーザのエリアにおける移動種別を受け付ける移動種別受付欄が設けられている。移動種別を示す属性には、「滞在」と、「移動」との２種類の属性が設けられているとともに、移動種別を限定しない「全体」が設けられている。受付部１５１は、移動種別受付欄を介して、特定条件として、移動種別の指定を受け付ける。受付部１５１は、移動種別受付欄を介して、「全体」、「滞在」、「移動」のいずれかの選択を受け付ける。図５に示す例では、移動種別受付欄において「全体」が選択されている。
【００２６】
また、受付画面には、移動種別「滞在」の定義を受け付ける滞在人口定義受付欄が設けられている。滞在人口定義受付欄は、移動種別受付欄において「全体」又は「滞在」が選択されている場合に有効となる。受付部１５１は、滞在人口定義受付欄を介して、特定条件として、端末ユーザがエリアに滞在しているとみなされる時間範囲を受け付ける。
【００２７】
また、受付画面には、移動種別「移動」における移動手段を受け付ける移動人口定義受付欄が設けられている。移動人口定義受付欄は、移動種別受付欄において「全体」又は「移動」が選択されている場合に有効となる。図５に示すように、「移動」には、端末ユーザの属性である移動手段として、「電車」、「自動車」、「徒歩」の３種類の種別が設けられている。受付部１５１は、特定条件として、これらの３種類の種別と、これらの３種類のすべてを含む「全体」との中から移動手段の選択を受け付ける。図５に示す例では、移動手段として「電車」が選択されている。
【００２８】
また、受付画面には、分析の開始を受け付ける分析開始ボタンＢが設けられている。分析開始ボタンＢが押下されると、ユーザ特定部１５２による端末ユーザの特定、属性特定部１５３による端末ユーザの属性の特定、及び分析部１５４によるエリアの分析が開始される。
【００２９】
ユーザ特定部１５２は、端末ユーザが所持する携帯端末の位置情報に基づいて、受付部１５１が指定を受け付けた第１エリアに存在した端末ユーザを特定するとともに、第１エリアと異なる第２エリアに存在した複数の端末ユーザを特定する。
【００３０】
具体的には、ユーザ特定部１５２は、記憶部１４に記憶されている位置履歴情報を参照し、受付部１５１が受け付けた特定条件に基づいて、第１エリアに存在した複数の端末ユーザを特定するとともに、第２エリアに存在した複数の端末ユーザを特定する。
【００３１】
より具体的には、ユーザ特定部１５２は、記憶部１４に記憶されている位置履歴情報の時刻及び端末位置情報を参照し、受付部１５１が受け付けた分析対象期間及び日にちの種別に対応する時刻に第１エリアに存在した複数の端末ユーザのユーザＩＤを特定する。
【００３２】
同様に、ユーザ特定部１５２は、記憶部１４に記憶されている位置履歴情報を参照し、受付部１５１が受け付けた分析対象期間及び日にちの種別に対応する時刻に第２エリアに存在した複数の端末ユーザのユーザＩＤを特定する。ユーザ特定部１５２は、受付部１５１が受け付けた第２エリアの検索範囲に含まれている、第１エリアと面積が同一又は異なる複数の第２エリアのそれぞれについて、分析対象期間及び日にちの種別に対応する時刻に第２エリアに存在した複数の端末ユーザを特定する。ここで、第２エリアは、第２エリアの検索範囲に含まれているメッシュ領域、及び隣接する複数のメッシュ領域を統合した正方形の領域である統合メッシュ領域である。
【００３３】
また、ユーザ特定部１５２は、記憶部１４に記憶されている位置履歴情報を参照し、第１エリアに存在した複数の端末ユーザのそれぞれについて、第１エリアにおける端末ユーザの移動種別を特定する。例えば、ユーザ特定部１５２は、第１エリアに存在した端末ユーザに関連付けられている、分析対象期間及び日にちの種別に対応する各時刻の端末位置情報と、滞在人口定義受付欄において受け付けた「滞在」とみなす時間範囲とに基づいて、移動種別が「滞在」の端末ユーザを特定する。
【００３４】
また、ユーザ特定部１５２は、第１エリアに存在した端末ユーザに関連付けられている、分析対象期間及び日にちの種別に対応する各時刻の端末位置情報に基づいて、単位時間当たりの端末ユーザの移動速度を特定し、当該移動速度に基づいて、移動種別が「移動」の端末ユーザを特定する。さらに、ユーザ特定部１５２は、単位時間当たりの端末ユーザの移動速度に基づいて、移動種別が「移動」である端末ユーザの移動手段を「電車」、「自動車」、「徒歩」のいずれかに特定する。
【００３５】
ユーザ特定部１５２は、第１エリアに存在し、受付部１５１が受け付けた移動種別に対応した複数の端末ユーザを特定する。図５に示す受付画面の例では、移動種別として「全体」が選択され、滞在人口定義が６０分以上１２０分未満、移動人口定義において「電車」が選択されていることから、ユーザ特定部１５２は、第１エリアに存在した端末ユーザとして、６０分以上１２０分未満滞在している端末ユーザと、移動手段が「電車」と特定された端末ユーザとを特定する。
【００３６】
同様に、ユーザ特定部１５２は、分析対象期間及び日にちの種別に第２エリアに存在した複数の端末ユーザについても、移動種別及び移動手段を特定する。そして、ユーザ特定部１５２は、第２エリアに存在し、受付部１５１が受け付けた移動種別に対応した複数の端末ユーザを特定する。
【００３７】
このようにすることで、分析装置１は、装置ユーザが指定した、端末ユーザの特定条件に基づいて、第１エリアに存在した複数の端末ユーザと、第２エリアに存在した複数の端末ユーザとを特定することができる。
【００３８】
なお、ユーザ特定部１５２は、複数の時間帯のそれぞれに対応して、第１エリアに存在し、受付部１５１が受け付けた特定条件に対応した複数の端末ユーザと、第２エリアに存在し、受付部１５１が受け付けた特定条件に対応した複数の端末ユーザとを特定してもよい。例えば、ユーザ特定部１５２は、１時間ごとに、第１エリアに存在した複数の端末ユーザと、第２エリアに存在した複数の端末ユーザとを特定してもよい。
【００３９】
属性特定部１５３は、第１エリアに存在した端末ユーザの属性を特定するとともに、第２エリアに存在した端末ユーザの属性を特定する。具体的には、属性特定部１５３は、記憶部１４に記憶されているユーザ情報を参照し、ユーザ特定部１５２が特定した第１エリアに存在した端末ユーザのユーザＩＤに関連付けられている属性情報を特定することにより、第１エリアに存在した端末ユーザの属性を特定する。同様に、属性特定部１５３は、記憶部１４に記憶されているユーザ情報を参照し、ユーザ特定部１５２が特定した第２エリアに存在した端末ユーザのユーザＩＤに関連付けられている属性情報を特定することにより、第２エリアに存在した端末ユーザの属性を特定する。
【００４０】
分析部１５４は、ユーザ特定部１５２が特定した第１エリアに存在した複数の端末ユーザのそれぞれの属性と、第２エリアに存在した複数の端末ユーザのそれぞれの属性とに基づいて、第１エリアと、第２エリアとの関連性を分析する。分析部１５４は、属性特定部１５３が特定した、第１エリアに存在した複数の端末ユーザのそれぞれの属性と、受付部１５１が受け付けた検索範囲に含まれる複数の第２エリアのそれぞれに存在した複数の端末ユーザのそれぞれの属性とに基づいて、第１エリアと、複数の第２エリアのそれぞれの関連性を分析する。
【００４１】
本実施形態では、分析部１５４は、第１エリアと、複数の第２エリアのそれぞれとの類似度を分析する。具体的には、まず、分析部１５４は、第１エリアにおいて特定した複数の端末ユーザにおける、一以上（一種類以上）の属性それぞれに対応する端末ユーザの比率である第１属性比率と、第２エリアにおいて特定した複数の端末ユーザにおける、一以上の属性それぞれに対応する端末ユーザの比率である第２属性比率を算出する。
【００４２】
ここで、第１属性比率は、第１エリアにおいて特定された端末ユーザの数に対する、男性の端末ユーザの数の比率、女性の端末ユーザの数の比率、各年代の端末ユーザの数の比率、各年収範囲の端末ユーザの数の比率等である。第２属性比率も、第１属性比率と同様の比率である。分析部１５４は、移動種別、移動手段、時間帯のそれぞれに対応して、第１属性比率及び第２属性比率を算出する。
【００４３】
そして、分析部１５４は、一以上の属性それぞれに対して算出した第１属性比率と第２属性比率とに基づいて、第１エリアと、第２エリアとの類似度を分析する。例えば、分析部１５４は、一以上の属性それぞれに対して算出した第１属性比率と、一以上の属性それぞれに対して算出した第２属性比率との類似度を算出することにより、第１のエリアと第２のエリアとの類似度を算出する。類似度は、例えば、ユークリッド距離、マハラノビス距離、コサイン類似度等の各種手法に基づいて算出される。なお、類似度は、例示した手法に限らず他の手法によって算出されてもよい。
【００４４】
分析部１５４は、例えば、コサイン類似度により類似度を算出する場合、移動種別、移動手段、時間帯のそれぞれに対応する第１属性比率をｘｋｉ、第２属性比率をｘｋｊ（１≦ｋ≦ｍ）とすると、類似度ｓｉｊは以下の式（１）で示される。ただし、ｋは、移動種別、移動手段、時間帯の１つの組み合わせに対応し、ｍは、移動種別、移動手段、時間帯の組み合わせ数に対応している。
【数１】
0006954965.tif 000002
【００４５】
なお、本実施形態において、分析部１５４は、一以上の属性それぞれに対して算出した第１属性比率と第２属性比率とに基づいて、第１エリアと、第２エリアとの類似度を分析したが、これに限らない。例えば、分析部１５４は、装置ユーザによって指定された施設のエリアにおける分布等、施設に関する情報にさらに基づいて、第１エリアと、第２エリアとの類似度を分析してもよい。
【００４６】
この場合、分析部１５４は、第１エリアにおける受付部１５１が受け付けた施設の情報と、第２エリアにおける受付部１５１が受け付けた施設の情報とに基づいて、第１エリアと、第２エリアとの類似度を分析する。
【００４７】
例えば、まず、受付画面には、エリアに存在する施設又は業種の指定を受け付ける施設情報受付欄が設けられ、受付部１５１は、施設情報受付欄を介して、エリアに存在する施設又は業種の指定を受け付ける。分析部１５４は、第１エリアにおける受付部１５１が受け付けた業種又は業態に対応する施設の分布と、第２エリアにおける受付部１５１が受け付けた業種又は業態に対応する施設の分布とに基づいて、第１エリアと、第２エリアとの関連性としての類似度を分析する。
【００４８】
より具体的には、分析部１５４は、第１エリアに存在する全施設の数に対する、受付部１５１が受け付けた業種又は業態の施設の数の比率を対象施設比率として算出する。同様に、分析部１５４は、第２エリアに存在する全施設の数に対する、受付部１５１が受け付けた業種業態に対応する施設の数の比率を対象施設比率として算出する。そして、分析部１５４は、第１エリアにおける対象施設比率と、第２エリアにおける対象施設比率との類似度を算出する。分析部１５４は、対象施設比率の類似度と、第１属性比率と第２属性比率との類似度とに基づいて、第１エリアと、第２エリアとの類似度を算出する。このようにすることで、分析装置１は、エリアにおける施設の分布を考慮して、類似するエリアの分析を行うことができる。
【００４９】
なお、分析部１５４は、受付部１５１が受け付けた業種又は業態に対応する施設の分布に基づいて、第１エリアと、第２エリアとの類似度を分析したが、これに限らない。分析部１５４は、受付部１５１が受け付けた業種又は業態に対応する施設に関する情報として、例えば、当該施設に対応する位置における端末ユーザの利用数（所定時間にわたって滞在した端末ユーザの数）を特定してもよい。そして、分析部１５４は、特定した施設に関する情報に基づいて、第１エリアと、第２エリアとの類似度を分析してもよい。
【００５０】
出力部１５５は、分析部１５４による分析結果を出力する。図６は、本実施形態に係る分析部１５４による分析結果の出力例を示す図である。例えば、出力部１５５は、分析結果として、複数の第２エリアのそれぞれについて、第２エリアを示すエリア名と、第１エリアとの類似度とを関連付けたリスト情報を表示部１２に出力する。図６に示す例では、類似度が高い順にランキング情報としてリスト情報が表示されていることが確認できる。ここで、エリア名は、例えば、第２エリアに対応するメッシュに含まれる町丁目のうち最も面積が大きい町丁目である。
【００５１】
なお、出力部１５５は、リスト情報に示されるエリア名を選択したことに応じて、当該エリア名に対応する第２エリアに存在した端末ユーザの移動種別、移動手段、時間帯の数や、第２属性比率を表示部１２に表示させるようにしてもよい。また、出力部１５５は、選択されたエリア名に対応する第２エリアに存在した端末ユーザの移動種別、移動手段、時間帯の数や、第２属性比率を表示部１２に表示させるとともに、第１エリアに存在した端末ユーザの移動種別、移動手段、時間帯の数や、第１属性比率を表示部１２に表示させ、装置ユーザが、第１エリアと、第２エリアとの各種情報を比較できるようにしてもよい。
【００５２】
［分析装置１の処理の流れ］
続いて、分析装置１における処理の流れについて説明する。図７は、本実施形態に係る分析装置１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００５３】
まず、受付部１５１は、受付画面を介して、第１エリア、第２エリア、端末ユーザの特定条件の指定を受け付ける（Ｓ１）。
続いて、ユーザ特定部１５２は、指定された端末ユーザの特定条件に基づいて、第１エリア、第２エリアに存在した端末ユーザを特定する（Ｓ２）。
【００５４】
続いて、属性特定部１５３は、第１エリア、第２エリアのそれぞれについて特定された複数の端末ユーザについて、契約情報に基づいて属性を特定する（Ｓ３）。
続いて、分析部１５４は、Ｓ３において特定された、第１エリア、第２エリアのそれぞれに存在した複数の端末ユーザの属性に基づいて、第１エリアと第２エリアとの類似度を算出する（Ｓ４）。
続いて、出力部１５５は、Ｓ４における類似度の算出結果を分析結果として表示部１２に出力する（Ｓ５）。
【００５５】
［変形例１］
上述の実施形態では、分析部１５４は、第１エリアにおける一以上の第１属性比率と、第２エリアにおける一以上の第２属性比率との類似度を算出することにより、第１エリアと第２エリアとの類似度を算出したが、これに限らない。分析部１５４は、第１エリアと、第２エリアのそれぞれにおいて、各属性のそれぞれに対応する統計値として、分散又は偏差を算出し、第１エリアにおける一以上の属性の統計値と、第２エリアにおける一以上の属性の統計値との類似度を算出することにより、第１エリアと第２エリアとの類似度を算出してもよい。
【００５６】
［変形例２］
また、分析部１５４は、第１属性比率と第２属性比率との類似度を算出する代わりに、第１エリアにおける属性を有する端末ユーザに基づいて算出される所定の統計値と、第２エリアにおける属性を有する端末ユーザに基づいて算出される所定の統計値とに基づいて、所定の統計値の類似度を算出し、当該所定の統計値の類似度に基づいて、第１エリアと第２エリアとの類似度を算出してもよい。
【００５７】
例えば、分析部１５４は、第１エリアにおける属性を有する端末ユーザの絶対数と、第２エリアにおける属性を有する端末ユーザの絶対数とに基づいて、属性を有する端末ユーザの絶対数の類似度を算出してもよい。また、分析部１５４は、第１エリアにおける属性を有する端末ユーザの第１エリアにおける密度と、第２エリアにおける属性を有する端末ユーザの第２エリアにおける密度とに基づいて、密度の類似度を算出してもよい。そして、分析部１５４は、属性を有する絶対数の類似度、密度の類似度に基づいて、第１エリアと第２エリアとの類似度を算出してもよい。
【００５８】
［変形例３］
分析部１５４は、第１エリアを複数の部分エリアにさらに分割し、部分エリアにおけるそれぞれの第１属性比率を算出してもよい。そして、部分エリアのそれぞれの第１属性比率に基づいて、第１エリアにおける一以上の第１属性比率のそれぞれの統計値を算出してもよい。第１属性比率の統計値は、例えば、分散又は偏差である。
【００５９】
分析部１５４は、第２エリアについても、第１エリアと同様に複数の部分エリアにさらに分割し、部分エリアにおけるそれぞれの第２属性比率を算出し、部分エリアのそれぞれの第２属性比率に基づいて、第２エリアにおける一以上の第２属性比率のそれぞれの統計値を算出してもよい。そして、分析部１５４は、第１エリアにおける一以上の第１属性比率の統計値と、第２エリアにおける一以上の第２属性比率の統計値との類似度を算出することにより、第１エリアと第２エリアとの類似度を算出してもよい。このようにすることで、エリアにおける分布傾向、すなわち、エリアに対応するヒートマップを考慮して、第１エリアと第２エリアとの関連性を分析することができる。
【００６０】
［変形例４］
また、受付部１５１は、受付画面において、端末ユーザの特定条件を受け付けることとしたが、これに限らず、分析に用いる端末ユーザの属性の種別（例えば、性別、年齢、収入）も受け付けてもよい。この場合、属性特定部１５３は、ユーザ特定部１５２が特定した端末ユーザに対して、受付部１５１が受け付けた属性の種別に対応する属性を特定する。そして、分析部１５４は、属性特定部１５３が特定した属性に基づいて、第１属性比率及び第２属性比率を算出してもよい。このようにすることで、分析装置１は、装置ユーザが着目した属性の種別に基づいて、第１エリアと第２エリアとの関連性を分析することができる。また、属性特定部１５３は、端末ユーザの属性の種別のうち、収入に関する情報については、例えば、金融機関が管理するサーバ（不図示）にアクセスすることにより取得してもよい。この場合、記憶部１４において、ユーザＩＤと、サーバにおいて使用されるアカウント情報とを関連付けて記憶しておき、属性特定部１５３が、端末ユーザのユーザＩＤに関連付けられているアカウント情報を用いて、サーバから収入に関する情報を取得してもよい。
【００６１】
［変形例５］
また、分析部１５４は、第１エリアと、第２エリアとの関連性として、第１エリアと、第２エリアとの類似度を分析することとしたが、これに限らない。分析部１５４は、第１エリアと、第２エリアとの関連性として、第１エリアと、第２エリアとの類似度に基づいて、第１エリアと、第２エリアとが関連しているか否かを分析してもよい。この場合、分析部１５４は、類似度が所定の閾値以上である場合に、第１エリアと、第２エリアとが関連していると判定し、類似度が所定の閾値未満である場合に、第１エリアと、第２エリアとが関連していないと判定する。そして、出力部１５５は、分析結果として、第１エリアと、第２エリアとが関連しているか否かを示す情報を出力する。
【００６２】
［本実施形態における効果］
以上説明したように、本実施形態に係る分析装置１は、端末ユーザが所持する携帯端末の位置情報に基づいて第１エリアに存在した複数の端末ユーザを特定するとともに、第２エリアに存在した複数の端末ユーザを特定する。そして、分析装置１は、特定した第１エリアに存在した複数の端末ユーザのそれぞれの属性と、第２エリアに存在した複数の端末ユーザのそれぞれの属性とに基づいて、第１エリアと、第２エリアとの関連性を分析する。このようにすることで、分析装置１を使用する装置ユーザは、エリア同士の関連性を把握することができる。
【００６３】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。
【符号の説明】
【００６４】
１・・・分析装置、１１・・・操作部、１２・・・表示部、１３・・・通信部、１４・・・記憶部、１５・・・制御部、１５１・・・受付部、１５２・・・ユーザ特定部、１５３・・・属性特定部、１５４・・・分析部、１５５・・・出力部
【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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