(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ端末が存在した位置を特定する位置特定部と、
前記位置特定部が特定した位置に対応する地点を示す地点情報を取得する地点情報取得部と、
前記ユーザ端末に対応するユーザのウェブのアクセス履歴を取得するアクセス履歴取得部と、
複数の地点情報のそれぞれに対して、当該地点情報に対応する一以上の属性を関連付けた地点別属性情報を参照して前記地点情報取得部が取得した前記地点情報に関連する属性をユーザの属性候補として特定するとともに、前記アクセス履歴取得部が取得した前記アクセス履歴に基づいてユーザの属性候補を特定し、前記地点情報取得部が取得した前記地点情報に基づいて特定した前記ユーザの属性候補と、前記アクセス履歴に基づいて特定した前記ユーザの属性候補との対応関係に基づいて、前記ユーザの属性を特定する属性特定部と、
前記位置特定部が特定した位置と、前記属性特定部が特定した前記ユーザの属性とを関連付けた情報を出力する出力部と、
を備える分析装置。
【請求項２】
前記ユーザ端末は携帯端末であり、
前記位置特定部は、携帯電話回線を利用する前記ユーザが使用する前記ユーザ端末が存在した位置を特定する、
請求項１に記載の分析装置。
【請求項３】
前記属性特定部は、所定のサービスを提供する事業者と、前記サービスを利用する前記ユーザとの契約情報にさらに基づいて、前記ユーザの属性を特定する、
請求項１又は２に記載の分析装置。
【請求項４】
前記属性特定部は、携帯電話回線に係るサービスを提供する通信事業者と、前記サービスを利用する前記ユーザとの契約情報にさらに基づいて、前記ユーザの属性を特定する、
請求項３に記載の分析装置。
【請求項５】
前記位置特定部は、前記ユーザ端末が存在した位置と、前記ユーザ端末が当該位置に存在した日時とを特定し、
前記属性特定部は、前記位置特定部が特定した位置と、当該位置に存在した日時とに基づいて、前記地点情報取得部が取得した地点に対応する位置に前記ユーザ端末が存在した回数及び日時を特定し、特定した回数及び日時にさらに基づいて、前記ユーザの属性を特定する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項６】
前記属性特定部は、前記ユーザの属性として、前記ユーザの世帯の構成、前記ユーザの興味、及び前記ユーザの関心の少なくともいずれかを特定する、
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】
前記出力部は、前記分析装置を利用する分析者の端末に、前記位置特定部が特定した位置と、前記属性特定部が特定した前記ユーザの属性とを関連付けた情報を出力して表示させる、
請求項１から６のいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項８】
前記分析装置を利用する利用者の端末から、エリアの指定を受け付ける受付部をさらに備え、
前記出力部は、前記分析装置を利用する利用者の端末に、前記位置特定部が特定した位置のうち、前記受付部が指定を受け付けた前記エリアに属する位置と、前記属性特定部が特定した前記ユーザの属性とを関連付けた情報を出力する、
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】
前記出力部は、前記位置特定部が特定した位置のうち、前記受付部が指定を受け付けた前記エリアに属する前記位置に存在した前記ユーザ端末の数をさらに出力する、
請求項８に記載の分析装置。
【請求項１０】
前記出力部は、複数のエリアのうち、前記受付部が指定を受け付けた前記エリアに属する前記位置に関連する前記ユーザの属性の傾向と類似する傾向のエリアを示す情報を出力する、
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、施設又は前記施設が属するカテゴリの指定を受け付け、
前記出力部は、前記受付部が指定を受け付けた前記エリアに含まれる前記位置に存在したユーザの数であって、前記受付部が受け付けた施設又は前記カテゴリに対応する属性に対応する前記ユーザの数と、前記エリアにおける当該施設の数又は前記カテゴリに対応する前記施設の数とを関連付けた情報を出力する、
請求項８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、前記分析装置を利用するユーザの端末から、施設又は前記施設が属するカテゴリの指定を受け付け、
前記出力部は、前記受付部が指定を受け付けた前記施設又は前記カテゴリに対応する前記属性のユーザの数に対して、前記施設の数又は前記カテゴリに対応する前記施設の数が所定の条件を満たすエリアを示す情報を出力する、
請求項８から１１のいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項１３】
前記属性特定部が特定した複数の前記ユーザの属性と、前記位置特定部が特定した当該ユーザが使用するユーザ端末が存在した位置と、当該ユーザに対応する前記アクセス履歴とに基づいて、新たな地点を予測する予測部をさらに備える、
請求項１から１２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、
ユーザ端末が存在した位置を特定するステップと、
特定された位置に対応する地点を示す地点情報を取得するステップと、
前記ユーザ端末に対応するユーザのウェブのアクセス履歴を取得するステップと、
複数の地点情報のそれぞれに対して、当該地点情報に対応する一以上の属性を関連付けた地点別属性情報を参照し、取得された前記地点情報に関連する属性をユーザの属性候補として特定するステップと、
取得された前記アクセス履歴に基づいてユーザの属性候補を特定するステップと、
取得された前記地点情報に基づいて特定された前記ユーザの属性候補と、取得された前記アクセス履歴に基づいて特定された前記ユーザの属性候補との対応関係に基づいて、前記ユーザの属性を特定するステップと、
特定された位置と、特定された前記ユーザの属性とを関連付けた情報を出力するステップと、
を有する分析方法。
【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ことにより分析を行うエリアマーケティング手法が知られている。エリアマーケティングを行う場合には、ユーザの属性を特定する必要がある。例えば、特許文献１には、ウェブのアクセス履歴に基づいてユーザの属性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２０００−３３９３２２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、ウェブのアクセス履歴のみに基づいてユーザの属性を特定するため、特定した属性の精度が低いという問題があった。このため、特許文献１に記載された方法を用いて特定したユーザの属性を用いてエリアマーケティングを行うと、分析精度も低下してしまう。
【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、エリアマーケティング分析を精度良く行えるように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、ユーザ端末が存在した位置を特定する位置特定部と、前記位置特定部が特定した位置に対応する地点を示す地点情報を取得する地点情報取得部と、前記ユーザ端末に対応するユーザのウェブのアクセス履歴を取得するアクセス履歴取得部と、前記地点情報取得部が取得した前記地点情報と、前記アクセス履歴取得部が取得した前記アクセス履歴とに基づいて、前記ユーザの属性を特定する属性特定部と、
前記位置特定部が特定した位置と、前記属性特定部が特定した前記ユーザの属性とを関連付けた情報を出力する出力部と、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、ユーザ端末が存在した位置を特定するステップと、特定された位置に対応する地点を示す地点情報を取得するステップと、前記ユーザ端末に対応するユーザのウェブのアクセス履歴を取得するステップと、取得された前記地点情報と、取得された前記アクセス履歴とに基づいて、前記ユーザの属性を特定するステップと、特定された位置と、特定された前記ユーザの属性とを関連付けた情報を出力するステップと、を有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、エリアマーケティング分析を精度良く行えるように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】第１実施形態に係る分析装置の概要を示す図である。
【図２】第１実施形態に係る分析装置の構成を示す図である。
【図３】第１実施形態に係るユーザ情報の一例を示す図である。
【図４】第１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】第１実施形態に係る地点別属性情報の一例を示す図である。
【図６】第１実施形態に係る受付画面の一例を示す図である。
【図７】第１実施形態に係る分析結果画面の一例を示す図である。
【図８】第１実施形態に係る分析装置が属性を特定するときの処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】第１実施形態に係る分析装置がエリアを分析するときの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】第２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１１】第３実施形態に係る分析装置の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜第１実施形態＞
［分析装置１の概要］
図１は、第１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、ユーザ端末２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、エリアを分析するコンピュータである。本実施形態において、ユーザ端末２は、スマートフォン等の携帯端末であるものとする。また、以下の説明において、端末ユーザを、単にユーザという。また、図１では、説明を簡単にするため、一人のユーザのみ示しているが、実際には、複数のユーザが存在し、複数のユーザのそれぞれがユーザ端末２を使用しているものとする。
【００１１】
分析装置１は、ユーザが所持するユーザ端末２から、ユーザ端末２の位置を示す位置情報を取得し（図１の（１））、ユーザ端末２が所定期間内に存在した位置を特定する。分析装置１は、特定した位置に対応する地点を示す地点情報を取得する（図１の（２））。本実施形態における地点は、例えば、各種施設や、人々が興味、関心を示す場所を示すＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）である。地点情報は、例えば、地点の固有名称又は一般名称である。
【００１２】
分析装置１は、ユーザ端末２に対応するユーザのウェブのアクセス履歴を取得する（図１の（３））。分析装置１は、取得した地点情報と、アクセス履歴とに基づいて、ユーザの属性を特定する（図１の（４））。分析装置１は、アクセス履歴だけではなく、地点情報も用いてユーザの属性を特定するので、アクセス履歴のみでユーザの属性を特定する場合に比べて、精度良く属性を特定することができる。
【００１３】
分析装置１は、例えば、分析装置１の利用者である分析者の分析者端末３に、特定した位置と、特定したユーザの属性とを関連付けた情報を出力する（図１の（５））。このようにすることで、分析者は、エリアマーケティング分析を精度良く行うことができる。
【００１４】
［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、第１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、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。
【００１５】
通信部１１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。
【００１６】
記憶部１２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１２は、制御部１３が実行するプログラムを記憶している。例えば、記憶部１２は、制御部１３を、位置特定部１３１、地点情報取得部１３２、アクセス履歴取得部１３３、属性特定部１３４、受付部１３５、分析部１３６、及び出力部１３７として機能させる分析プログラムを記憶している。
【００１７】
また、記憶部１２は、携帯電話回線を利用するユーザの情報であるユーザ情報を記憶する。図３は、第１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、ユーザを識別するユーザ識別情報としてのユーザＩＤと、ユーザの属性とを関連付けた情報である。なお、図３に示す例では、ユーザの属性として、年代、性別、世帯の構成を示しているが、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。
【００１８】
また、記憶部１２は、ユーザが所持するユーザ端末２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、第１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。
【００１９】
制御部１３は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。制御部１３は、記憶部１２に記憶された分析プログラムを実行することにより、位置特定部１３１、地点情報取得部１３２、アクセス履歴取得部１３３、属性特定部１３４、受付部１３５、分析部１３６、及び出力部１３７として機能する。
【００２０】
位置特定部１３１は、携帯電話回線を利用するユーザが使用するユーザ端末２が存在した位置を特定する。具体的には、位置特定部１３１は、通信部１１を介して、ユーザ端末２から、所定時間おきに、ユーザＩＤと、端末位置情報とを取得することにより、ユーザ端末２が存在した位置を特定する。位置特定部１３１は、ユーザＩＤと、端末位置情報とを取得すると、端末位置情報を取得した日時（時刻及び日にち）を、当該端末位置情報が示す位置にユーザ端末２が存在した日時として特定する。位置特定部１３１は、特定した日時と、取得したユーザＩＤ及び端末位置情報とを関連付けて位置履歴情報として記憶部１２に記憶させる。なお、位置特定部１３１は、ユーザ端末２から、所定時間おきに、ユーザＩＤと、端末位置情報とを取得することとしたが、所定時間は、一定であってもよいし、可変であってもよい。
【００２１】
地点情報取得部１３２は、位置特定部１３１が特定した位置に対応する地点を示す地点情報を取得する。例えば、地点情報取得部１３２は、記憶部１２に記憶されている位置履歴情報のうち、所定期間（例えば、現在の日時から１か月前までの期間）に対応する位置履歴情報を取得する。
【００２２】
記憶部１２には、地点情報と、当該地点情報に対応する位置を示す地点位置情報とを関連付けた地点辞書情報が記憶されている。地点情報取得部１３２は、取得した位置履歴情報に含まれる複数の端末位置情報の中から、地点辞書情報に含まれる地点位置情報と一致する端末位置情報を抽出する。地点情報取得部１３２は、地点辞書情報を参照し、抽出した端末位置情報と一致する地点位置情報に関連付けられている地点情報を特定し、特定した地点情報を、位置特定部１３１が特定した位置に対応する地点を示す地点情報として取得する。
【００２３】
地点情報取得部１３２は、地点辞書情報を参照し、地点情報を取得したが、これに限らない。地点情報取得部１３２は、外部装置に、端末位置情報を送信し、外部装置から、当該端末位置情報に対応する地点情報を取得してもよい。
【００２４】
アクセス履歴取得部１３３は、ユーザ端末２に対応するユーザのウェブのアクセス履歴を取得する。例えば、アクセス履歴取得部１３３は、ユーザ端末２から、ユーザＩＤと、ユーザ端末２のウェブのアクセス履歴とを取得する。なお、ウェブのアクセス履歴は、分析装置１又は外部装置において、ユーザ端末２に広告を配信するためのＩＤであって、ユーザＩＤと予め関連付けられているＩＤである、デバイスＩＤ又は広告ＩＤと関連付けられて記憶されていてもよい。この場合、アクセス履歴取得部１３３は、ユーザＩＤに関連付けられているデバイスＩＤ又は広告ＩＤを特定し、当該広告ＩＤに関連付けられているアクセス履歴を取得してもよい。
【００２５】
属性特定部１３４は、地点情報取得部１３２が取得したユーザの地点情報と、アクセス履歴取得部１３３が取得した当該ユーザのアクセス履歴とに基づいて、当該ユーザの属性を特定する。属性特定部１３４は、ユーザの属性として、例えば、世帯の構成、興味、関心、性別、年代、既婚・未婚、同居家族の有無、就業状態、子育て中か否か、富裕層か否か、居住地、勤務地、利用路線等を特定する。なお、ユーザの属性は、上記で列挙したものに限られず、他の情報も含んでいてもよい。
【００２６】
例えば、記憶部１２には、複数の地点情報のそれぞれに対して、当該地点情報が属するカテゴリと、当該地点情報に対応する一以上の属性を関連付けた地点別属性情報が記憶されている。図５は、第１実施形態に係る地点別属性情報の一例を示す図である。図５に示すように、例えば、地点情報「大学Ｘ」に対して属性「学生」と「教職員」とが関連付けられている。属性特定部１３４は、地点別属性情報を参照し、地点情報取得部１３２が取得したユーザの地点情報に関連付けられている属性を、ユーザの属性候補と特定する。
【００２７】
また、属性特定部１３４は、アクセス履歴取得部１３３が取得したユーザのアクセス履歴に基づいて、ユーザの属性候補を特定する。例えば、属性特定部１３４は、ユーザの属性候補として、ユーザの性別や年齢層を特定する。
【００２８】
属性特定部１３４は、地点情報取得部１３２から特定した属性候補と、アクセス履歴から特定した属性候補とが対応する属性候補である場合、これらの属性候補の少なくともいずれかを、ユーザの属性として特定する。例えば、記憶部１２には、複数の属性候補が関連付けられており、複数の属性候補の対応関係を示す対応関係情報が記憶されている。属性特定部１３４は、対応関係情報において、地点情報取得部１３２から特定した属性候補と、アクセス履歴から特定した属性候補とが関連付けられている場合、これらの属性候補が対応する属性候補であると特定する。
【００２９】
例えば、属性特定部１３４が地点情報取得部１３２から特定した属性候補が「学生」と「教職員」が含まれており、アクセス履歴から特定した属性候補が「１０代」である場合、属性特定部１３４は、ユーザの属性を「学生」と特定する。また、属性特定部１３４が地点情報取得部１３２から特定した属性候補が「会社員、観光」であり、アクセス履歴から特定した属性候補が「旅行好き」である場合、属性特定部１３４は、ユーザの属性を「観光」と特定する。
【００３０】
属性特定部１３４は、所定のサービスを提供する事業者と、サービスを利用するユーザとの契約情報にさらに基づいて、ユーザの属性を特定してもよい。ここで、サービスは、例えば、携帯電話回線に係る通信サービスであり、契約情報は、当該通信サービスを提供する通信事業者と、当該通信サービスを利用するユーザとの契約情報である。契約情報には、例えば、ユーザの性別、家族構成、世帯主との関係、ユーザがサービスの利用額を支払う他のユーザを示す情報が含まれている。この場合、属性特定部１３４は、携帯電話回線に係るサービスを提供する通信事業者と、当該サービスを利用するユーザとの契約情報を外部装置から取得する。属性特定部１３４は、例えば、ユーザの契約情報に含まれる家族構成に基づいてユーザの属性のうち、世帯の構成を特定する。
【００３１】
また、属性特定部１３４は、位置履歴情報に含まれている、位置特定部１３１が特定した位置と、当該位置に存在した日時とに基づいて、ユーザ端末２が地点情報取得部１３２が取得した地点に対応する位置に存在した回数及び日時を特定してもよい。そして、属性特定部１３４は、特定した回数及び日時にさらに基づいて、ユーザの属性を特定してもよい。
【００３２】
例えば、属性特定部１３４は、地点情報「複合施設」に対応する位置にユーザ端末２が存在した回数が第１の閾値を超えるとともに、当該地点情報に対応する位置にユーザ端末２が存在する時間帯が日中である場合に、ユーザの属性を「会社員」と特定してもよい。
【００３３】
また、属性特定部１３４は、地点情報「複合施設」に対応する位置にユーザ端末２が存在した回数が第１の閾値を超えるとともに、当該地点情報に対応する位置にユーザ端末２が存在する日にちが平日を示し、当該地点情報に対応する位置にユーザ端末２が存在する時間帯が日中である場合に、ユーザの属性を「会社員」と特定してもよい。
【００３４】
また、属性特定部１３４は、所定期間において地点情報「住宅地域」に対応する位置にユーザ端末２が存在した回数が第２の閾値を超えるとともに、当該地点情報に対応する位置にユーザ端末２が存在する時間帯に、日中、夜間の双方が含まれている場合に、ユーザの属性を「主婦」と特定してもよい。
【００３５】
属性特定部１３４は、ユーザの属性を特定すると、ユーザＩＤと、特定したユーザの属性とを関連付けてユーザ情報として記憶部１２に記憶させる。
【００３６】
受付部１３５は、分析装置１を利用するユーザとしての分析者が使用する分析者端末３から、エリアの指定を受け付ける。例えば、受付部１３５は、分析者端末３に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、エリアの指定を受け付ける。
【００３７】
図６は、第１実施形態に係る受付画面の一例を示す図である。図６に示すように受付部１３５は、受付画面に地図を表示させ、分析者から、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１３５は、受け付けた地点又は地域を含むメッシュ領域を、分析者が指定したエリア（第１エリア）として受け付ける。以下、分析者が指定したエリアを指定エリアともいう。
【００３８】
受付画面には、分析対象となるユーザ端末２の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１３５は、当該受付欄を介して分析対象となる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。
【００３９】
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１３５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。
【００４０】
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１３５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６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。
【００４１】
また、受付画面には、指定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１３５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１３５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６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。
【００４２】
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１３５は、滞在人口定義受付欄を介して、特定条件として、ユーザが指定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。
【００４３】
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６に示すように、「移動」には、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１３５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６に示す例では、移動手段として「電車」が選択されている。
【００４４】
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。受付部１３５は、分析開始ボタンＢが押下されると、指定エリアの分析部１３６による分析開始の指示を受け付ける。
【００４５】
分析部１３６は、受付部１３５が指定を受け付けた指定エリアの分析を行う。まず、分析部１３６は、指定エリアに存在したユーザを特定する。具体的には、分析部１３６は、記憶部１２に記憶されている位置履歴情報を参照し、受付部１３５が受け付けた特定条件に基づいて、指定エリアに存在した複数のユーザ端末２を特定することにより、指定エリアに存在した複数のユーザを特定する。
【００４６】
より具体的には、分析部１３６は、記憶部１２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１３５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指定エリアに存在した複数のユーザ端末２のユーザＩＤを特定することにより、指定エリアに存在した複数のユーザを特定する。
【００４７】
また、分析部１３６は、記憶部１２に記憶されている位置履歴情報を参照し、指定エリアに存在した複数のユーザのそれぞれについて、指定エリアにおけるユーザの移動種別を特定する。例えば、分析部１３６は、指定エリアに存在したユーザ端末２のユーザＩＤ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」のユーザを特定する。また、分析部１３６は、指定エリアに存在した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」のユーザを特定する。さらに、分析部１３６は、単位時間当たりのユーザの移動速度に基づいて、移動種別が「移動」である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。
【００４８】
分析部１３６は、指定エリアに存在し、受付部１３５が受け付けた移動種別に対応した複数のユーザを特定する。図６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、分析部１３６は、指定エリアに存在したユーザとして、６０分以上１２０分未満滞在しているユーザと、移動手段が「電車」と特定されたユーザとを特定する。
このようにすることで、分析装置１は、分析者が指定したユーザの特定条件に基づいて、指定エリアに存在した複数のユーザを特定することができる。
【００４９】
なお、分析部１３６は、複数の時間帯のそれぞれに対応して、指定エリアに存在し、受付部１３５が受け付けた特定条件に対応した複数のユーザを特定してもよい。例えば、分析部１３６は、１時間ごとに、指定エリアに存在した複数のユーザを特定してもよい。
【００５０】
出力部１３７は、分析部１３６による分析結果を出力することにより、位置特定部１３１が特定した位置と、属性特定部１３４が特定したユーザの属性とを関連付けた情報を出力する。出力部１３７は、分析者端末３に、位置特定部１３１が特定した位置のうち、受付部１３５が受け付けた指定エリアに属する位置と、属性特定部１３４が特定したユーザの属性とを関連付けた情報である、分析結果画面を出力して表示させる。
【００５１】
出力部１３７は、分析部１３６による分析結果を出力する。図７は、第１実施形態に係る分析結果画面の一例を示す図である。図７に示す分析結果画面では、指定エリアにおける属性「興味関心」の「性別」ごとのユーザ数が示されていることが確認できる。ここで、出力部１３７は、図７に示す分析結果において、位置特定部１３１が特定した位置のうち、受付部１３５が指定を受け付けたエリアに属する位置に存在したユーザの数（ユーザ端末２の数）を表示させてもよい。また、図７に示す例では、指定エリアにおける属性「興味関心」の「性別」ごとのユーザ数が示されているが、分析結果画面において、これらの他の属性とは異なる属性に対応する分析結果が表示されるようにしてもよい。
【００５２】
また、出力部１３７は、受付部１３５が受け付けた指定エリアにおいて相対的にユーザの数が多い属性に対応する施設を示す地点に関する情報を出力してもよい。例えば、記憶部１２に、施設の種別と、当該施設の種別に対応するユーザの属性とを関連付けて記憶させておく。分析部１３６は、記憶部１２を参照し、受付部１３５が受け付けた指定エリアにおいて相対的にユーザの数が多い属性に関連する施設の種別を特定し、指定エリアにおける、特定した施設の種別に対応する地点情報の数を特定する。出力部１３７は、分析部１３６が特定した、相対的にユーザの数が多い属性に関連する施設の種別に対応する地点情報の数を出力する。
【００５３】
なお、受付部１３５は、施設を示す情報又は施設が属するカテゴリの指定を受け付けてもよい。そして、分析部１３６は、受付部１３５が受け付けた施設又はカテゴリに対応する属性を特定してもよい。分析部１３６は、受付部１３５が受け付けた指定エリアに含まれる位置に存在した、当該属性に対応するユーザの数を特定するとともに、指定エリアにおける当該施設の数、又はカテゴリに対応する施設の数を特定してもよい。そして、出力部１３７は、指定エリアにおける、当該属性に対応するユーザの数と、施設の数とを関連付けた情報を出力してもよい。このようにすることで、分析者は、指定エリアにおける施設の数と、当該施設に対応する属性を有するユーザの数とを把握し、指定エリアにおいて、施設の数に対して、対応するユーザが多いか少ないのかを把握することができる。
【００５４】
また、出力部１３７は、図７に示すように、指定エリアにおける属性ごとのユーザ数を分析結果として出力したが、これに限らない。例えば、受付部１３５が、分析者から地点（施設）の指定を受け付けてもよい。そして、出力部１３７は、指定を受け付けた施設又はカテゴリに対応する施設の新設に適したエリアを示す情報として、受付部１３５が指定を受け付けた施設又はカテゴリに対応する属性のユーザの数に対して、所定の条件を満たすエリアを示す情報を出力してもよい。
【００５５】
この場合、まず、受付部１３５は、分析者端末３から、施設又は施設が属するカテゴリの指定を受け付ける。分析部１３６は、記憶部１２に記憶されている地点別属性情報を参照し、施設又は施設が属するカテゴリに関連付けられている属性を特定する。分析部１３６は、位置履歴情報と、ユーザ情報とを参照し、複数のエリアのそれぞれについて、特定した属性を有するユーザの数を特定する。また、分析部１３６は、複数のエリアのそれぞれについて、分析者端末３から指定を受け付けた施設又は施設が属するカテゴリに対応する施設の数を特定する。そして、分析部１３６は、特定した属性を有するユーザの数に対して、施設の数が少ないエリアを、施設の新設に適したエリアと特定する。出力部１３７は、分析部１３６が分析した、施設の新設に適したエリアを示す情報を出力する。このようにすることで、分析者は、自身が指定した施設又はカテゴリに対して、新設するのに好ましいエリアを把握することができる。
【００５６】
なお、分析部１３６は、特定した属性を有するユーザの数に対して、施設の数が少ないエリアを、施設の新設に適したエリアと特定し、出力部１３７は、分析部１３６が分析した、施設の新設に適したエリアを示す情報を出力したが、これに限らない。分析部１３６は、特定した属性を有するユーザの数に対して、施設の数が多いエリアを、施設の新設に適していないエリアと特定してもよい。そして、出力部１３７は、分析部１３６が分析した、施設の新設に適していないエリアを示す情報を出力してもよい。
【００５７】
［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。まず、分析装置１が属性を特定するときの処理の流れについて説明する。図８は、第１実施形態に係る分析装置１が属性を特定するときの処理の流れを示すフローチャートである。なお、図８に示す処理の前に、位置特定部１３１により位置履歴情報が生成されているものとする。
【００５８】
まず、地点情報取得部１３２は、位置履歴情報に含まれている複数のユーザＩＤのうち、属性を特定していないユーザに対応する一つのユーザＩＤを選択する（Ｓ１）。
続いて、地点情報取得部１３２は、位置履歴情報と地点辞書情報とを参照し、Ｓ１で選択されたユーザＩＤに関連付けられている端末位置情報が示す位置に対応する地点を示す地点情報を取得する（Ｓ２）。
【００５９】
続いて、アクセス履歴取得部１３３は、Ｓ１で選択されたユーザＩＤに対応するユーザのウェブのアクセス履歴を取得する（Ｓ３）。
続いて、属性特定部１３４は、地点情報取得部１３２が取得したユーザの地点情報と、アクセス履歴取得部１３３が取得した当該ユーザのアクセス履歴とに基づいて、当該ユーザの属性を特定する（Ｓ４）。
【００６０】
続いて、属性特定部１３４は、ユーザＩＤと、特定したユーザの属性とを関連付けてユーザ情報として記憶部１２に記憶させる（Ｓ５）。
続いて、地点情報取得部１３２は、全てのユーザＩＤを選択したか否かを判定する（Ｓ６）。地点情報取得部１３２は、全てのユーザＩＤを選択したと判定すると、本フローチャートに係る処理を終了し、全てのユーザＩＤを選択していないと判定すると、Ｓ１に処理を移す。
【００６１】
続いて、分析装置１が、エリアを分析するときの処理の流れについて説明する。図９は、第１実施形態に係る分析装置１がエリアを分析するときの処理の流れを示すフローチャートである。
【００６２】
まず、受付部１３５は、受付画面を介して、エリア、及びユーザの特定条件の指定を受け付ける（Ｓ１１）。
続いて、分析部１３６は、指定されたユーザの特定条件に基づいて、指定されたエリアに存在したユーザを特定する（Ｓ１２）。
【００６３】
続いて、分析部１３６は、特定されたユーザについて、ユーザの属性を特定する（Ｓ１３）。
続いて、分析部１３６は、指定されたエリアに存在したユーザの数を属性ごとに特定する（Ｓ１４）。
続いて、出力部１３７は、属性ごとのユーザの数を示す分析結果画面を分析者端末３に出力する（Ｓ１５）。
【００６４】
［第１実施形態における効果］
以上説明したように、第１実施形態に係る分析装置１は、ユーザ端末２が存在した位置に対応する地点を示す地点情報を取得するとともに、ユーザ端末２に対応するユーザのウェブのアクセス履歴を取得する。分析装置１は、取得した地点情報と、取得したアクセス履歴とに基づいて、ユーザの属性を特定し、ユーザ端末２が存在した位置と、特定したユーザの属性とを関連付けた情報を出力する。このようにすることで、分析装置１は、アクセス履歴だけではなく、地点情報も用いてユーザの属性を特定するので、アクセス履歴のみでユーザの属性を特定する場合に比べて、精度良く属性を特定することができる。
【００６５】
＜第２実施形態＞
［ユーザの属性の傾向が類似するエリアを提示する］
続いて、第２実施形態について説明する。第２実施形態に係る分析装置１は、ユーザの属性の傾向が類似するエリアを提示する点で第１実施形態と異なる。以下、第２実施形態に係る分析装置１について説明する。なお、第１実施形態と同じ部分については適宜説明を省略する。
【００６６】
第２実施形態において、受付部１３５は、分析者端末３に表示させる受付画面を介して、分析者から、第１エリアの指定を受け付けるとともに、第２エリアの検索範囲の指定を受け付ける。受付部１３５は、第１実施形態と同様に、地図上の地点又は地域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。また、受付部１３５は、受付画面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る。
【００６７】
分析部１３６は、記憶部１２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ユーザを特定する。例えば、分析部１３６は、第２エリアに存在した複数のユーザを特定する場合、受付部１３５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。
【００６８】
分析部１３６は、記憶部１２に記憶されているユーザ情報を参照して、第１エリアに存在したユーザの属性を特定するとともに、第２エリアに存在したユーザの属性を特定する。
分析部１３６は、特定した第１エリアに存在した複数のユーザのそれぞれの属性と、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、第１エリアと、第２エリアとの関連性を分析する。分析部１３６は、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、受付部１３５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。
【００６９】
まず、分析部１３６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１３６は、第１エリアにおいて特定した複数のユーザにおける、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ユーザにおける、一以上の属性それぞれに対応するユーザの比率である第２属性比率を算出する。
【００７０】
ここで、第１属性比率は、第１エリアにおいて特定されたユーザの数に対する、男性のユーザの数の比率、女性のユーザの数の比率、各年代のユーザの数の比率、各年収範囲の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１３６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。
【００７１】
そして、分析部１３６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１３６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。
【００７２】
分析部１３６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、時間帯の一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】
0006943996.tif 000002
【００７３】
なお、本実施形態において、分析部１３６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１３６は、分析者によって指定された施設（地点）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。
【００７４】
この場合、分析部１３６は、第１エリアにおける受付部１３５が受け付けた施設の情報と、第２エリアにおける受付部１３５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。
【００７５】
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１３５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１３６は、第１エリアにおける受付部１３５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１３５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。
【００７６】
より具体的には、分析部１３６は、第１エリアに存在する全施設の数に対する、受付部１３５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１３６は、第２エリアに存在する全施設の数に対する、受付部１３５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１３６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１３６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。
【００７７】
なお、分析部１３６は、受付部１３５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１３６は、受付部１３５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ユーザの利用数（所定時間にわたって滞在したユーザの数）を特定してもよい。そして、分析部１３６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。
【００７８】
出力部１３７は、複数の第２エリアのうち、受付部１３５が指定を受け付けた第１エリアに属する位置に関連するユーザの属性の傾向と類似する傾向の第２エリアを示す情報を出力する。例えば、出力部１３７は、複数の第２エリアのうち、第１エリアとの類似度が高い第２エリアを示す情報を分析者端末３に表示させる。
【００７９】
図１０は、第２実施形態に係る分析部１３６による分析結果の出力例を示す図である。例えば、出力部１３７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出力する。図１０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。
【００８０】
なお、出力部１３７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属性比率を分析者端末３に表示させるようにしてもよい。また、出力部１３７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属性比率を分析者端末３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属性比率を分析者端末３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。
【００８１】
［第２実施形態における効果］
以上説明したように、第２実施形態に係る分析装置１は、ユーザが所持するユーザ端末２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、第２エリアに存在した複数のユーザを特定する。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、分析者は、エリア同士の関連性を把握することができる。
【００８２】
＜第３実施形態＞
［複数のユーザに対して特定した属性と、複数のユーザが存在した位置とに基づいて、新たな地点を予測する］
続いて、第３実施形態について説明する。第３実施形態に係る分析装置１は、複数のユーザに対して特定した属性と、複数のユーザが存在した位置とに基づいて、新たな地点を予測する点で第１実施形態と異なる。
【００８３】
図１１は、第３実施形態に係る分析装置１の構成を示す図である。図１１に示すように、第３実施形態に係る分析装置１は、予測部１３８をさらに備える。
予測部１３８は、属性特定部１３４が特定した複数のユーザの属性と、位置特定部１３１が特定し、記憶部１２に記憶されている位置履歴情報が示す、ユーザ端末２が存在した位置と、当該ユーザ端末２に対応するユーザに対応するアクセス履歴情報とに基づいて、新たな地点（ＰＯＩ）を予測する。
【００８４】
具体的には、予測部１３８は、記憶部１２に記憶されている位置履歴情報を参照し、同一の属性を有するユーザが集まる位置であって、地点辞書情報に登録されていない位置を特定する。例えば、予測部１３８は、記憶部１２に記憶されている位置履歴情報を参照し、同一の属性「ゴルフ」を有するユーザが集まる位置であって、地点辞書情報に登録されていない位置を特定する。
【００８５】
そして、予測部１３８は、複数のユーザのそれぞれについて、当該ユーザが当該位置に存在した時刻よりも前のアクセス履歴において、当該同一の属性に対応する地点情報に対応する一般名称が含まれている頻度が所定の頻度よりも多い場合、当該位置を、当該属性に対応する一般名称の地点と予測する。例えば、予測部１３８は、複数のユーザのアクセス履歴において、属性「ゴルフ」に対応する一般名称「ゴルフ場」が含まれている頻度が所定の頻度よりも高い場合、当該位置を「ゴルフ場」と予測する。予測部１３８は、予測した地点の位置と、予測した地点の名称とを関連付けて地点辞書情報として記憶部１２に記憶させてもよい。
【００８６】
［第３実施形態における効果］
以上説明したように、第３実施形態に係る分析装置１は、属性特定部１３４が特定した複数のユーザの属性と、記憶部１２に記憶されている位置履歴情報が示す、ユーザ端末２が存在した位置と、当該ユーザ端末２に対応するユーザに対応するアクセス履歴情報とに基づいて、新たな地点を予測する。このようにすることで、分析装置１は、地点情報を充実させることができる。
【００８７】
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】
【００８８】
１・・・分析装置、１１・・・通信部、１２・・・記憶部、１３・・・制御部、１３１・・・位置特定部、１３２・・・地点情報取得部、１３３・・・アクセス履歴取得部、１３４・・・属性特定部、１３５・・・受付部、１３６・・・分析部、１３７・・・出力部、２・・・ユーザ端末、３・・・分析者端末
【図１】
0006943996.tif 000003
【図２】
0006943996.tif 000004
【図３】
0006943996.tif 000005
【図４】
0006943996.tif 000006
【図５】
0006943996.tif 000007
【図６】
0006943996.tif 000008
【図７】
0006943996.tif 000009
【図８】
0006943996.tif 000010
【図９】
0006943996.tif 000011
【図１０】
0006943996.tif 000012
【図１１】
0006943996.tif 000013