(57)【要約】【課題】人口密度が変動した要因を分析することが可能な要因分析装置を提供すること。【解決手段】本発明によると、人口密度の変動が所定の範囲を超えるようなエリアの情報を取得するためのエリア情報取得部１０２と、前記エリアの情報に基づいて、前記エリアの情報の取得時点に当該エリアの内部でイベントが開催されていたか否かを判定するためのイベント発生判定部１０４とを備えることを特徴とする、要因分析装置１００が提供される。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人口密度の変動が所定範囲を超えるエリアの情報を取得するエリア情報取得部と、
前記エリアの情報に基づいて、前記エリアの情報の取得時点に当該エリア内でイベントが発生していたか否かを判定するイベント発生判定部と、
を備えることを特徴とする、要因分析装置。
【請求項２】
イベントの開催期間を示す情報と、当該イベントの開催位置を示す情報とが関連付けて記載されたイベントデータベースを有する記憶部をさらに備え、
前記イベント発生判定部は、前記イベントデータベースの記載に基づいて前記エリア内でイベントが発生していたか否かを判定することを特徴とする、請求項１に記載の要因分析装置。
【請求項３】
前記イベントデータベースには、個々のイベントを識別するためのイベント情報が格納されており、
前記要因分析装置は、
前記イベント情報をキーワードにして、そのイベントの評判情報を所定又は任意の情報源から取得する評判情報取得部をさらに備えることを特徴とする、請求項１又は２に記載の要因分析装置。
【請求項４】
前記評判情報取得部は、前記イベント情報、及び前記エリアの情報をキーワードにして、そのイベントの評判情報を所定又は任意の情報源から取得することを特徴とする、請求項３に記載の要因分析装置。
【請求項５】
前記評判情報取得部は、前記イベント情報に含まれるイベント名称、及び前記エリアの情報に含まれる地域名称のいずれか一方又は両方をキーワードにして、そのイベントの評判情報を所定又は任意の情報源から取得することを特徴とする、請求項３又は４に記載の要因分析装置。
【請求項６】
各々にスコアが割り当てられた所定の語句に一致する語句を前記評判情報の中から抽出し、その抽出された語句のスコアを合計することにより、当該評判情報のスコアを算出する評価値算出部をさらに備えることを特徴とする、請求項３〜５のいずれかに記載の要因分析装置。
【請求項７】
人口密度の予想値と実際に検出された人口密度値との間の乖離量と、前記評判情報のスコアに応じて設定された乖離量の範囲とを比較し、その比較結果に基づいて、そのイベントの好不調を判定する好調度合判定部をさらに備えることを特徴とする、請求項６に記載の要因分析装置。
【請求項８】
各人が保持する端末装置と、前記端末装置の位置情報を取得する基地局と、前記基地局が取得した位置情報に基づいて人口密度の変化要因を分析する要因分析装置とが含まれる要因分析システムであって、
前記端末装置は、前記基地局と通信する通信部を備え、
前記基地局は、
自局のエリア内に位置する前記端末装置と通信する通信部と、
前記自局のエリア内に位置する端末装置の情報を前記要因分析装置に伝送するエリア情報伝送部と、
を備え、
前記要因分析装置は、
人口密度の変動が所定範囲を超えるエリアの情報を取得するエリア情報取得部と、
前記エリアの情報に基づいて、前記エリアの情報の取得時点に当該エリア内でイベントが発生していたか否かを判定するイベント発生判定部と、
を備えることを特徴とする、要因分析システム。
【請求項９】
人口密度の変動が所定範囲を超えるエリアの情報が取得されるエリア情報取得ステップと、
前記エリアの情報に基づいて、前記エリアの情報の取得時点に当該エリア内でイベントが発生していたか否かが判定されるイベント発生判定ステップと、
を含むことを特徴とする、要因分析方法。
【請求項１０】
請求項１〜７のいずれかに記載の要因分析装置が備える各構成要素の機能をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、要因分析装置、要因分析システム、要因分析方法、及びプログラムに関し、特に、人口密度が変化した要因を分析するための要因分析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯電話等に代表される携帯型の情報端末が広く普及されるに至った。また、最近は、無線通信技術、及び情報処理技術の目覚しい発展に伴って、これらの情報端末が備える機能も非常に高度化してきており、通常のデータ通信や通話機能に加えて、様々な情報サービスが提供されるに至っている。その一つに位置情報サービスがある。例えば、携帯端末１０を保持しているユーザの位置情報が地図上に表示されたり、その位置情報に基づいてユーザの現在位置に近い店舗等が抽出されて、その情報が画面上に表示されたりする。こうした位置情報の把握には、携帯端末１０が通信する基地局２０の位置情報が利用されたり、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等により取得される携帯端末１０自体の位置情報が利用される。
【０００３】
一方、上記のような携帯端末１０から取得される位置情報を応用して、人口密度の動的な分布変動を解析する技術に注目が集まっている。これは、人口の大部分が何らかの携帯端末１０のユーザである現状を踏まえたものであり、各携帯端末１０の移動情報を把握することで局所的な人口密度の変動が認知可能な状況を逆に利用したものである。例えば、下記の特許文献１には、携帯端末１０から基地局２０に配信された位置情報に基づいて人口分布の変動を観測し、その観測結果を統計処理して短期的な未来予測をする技術が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−３４２５５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、人口密度の変動要因を分析する技術については全く開示されていない。つまり、人口密度が大きく変動した状況が検知されても、その変動が突発的な事象であるか、或いは、何らかのイベント発生に起因するものかを判断することすらできないというのが現状である。こうした現状に対し、例えば、イベントの主催者等は、そのイベントが開催される地域の人口分布を携帯端末１０等の位置情報を利用して手軽に観測し、そのイベント開催に起因する集客効果を客観的に分析したいという要望を持っている。
【０００６】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、人口密度が比較的大きく変動した場合に、その要因をイベントに関連付けて分析することが可能な、新規かつ改良された要因分析装置、要因分析システム、要因分析方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、人口密度の変動が所定範囲を超えるエリアの情報を取得するエリア情報取得部と、前記エリアの情報に基づいて、前記エリアの情報の取得時点に当該エリア内でイベントが開催されていたか否かを判定するイベント発生判定部とを備えることを特徴とする、要因分析装置が提供される。
【０００８】
また、前記要因分析装置は、イベントの開催期間を示す情報と、当該イベントの開催位置を示す情報とが関連付けて記載されたイベントデータベースを有する記憶部をさらに備えていてもよい。さらに、前記イベント発生判定部は、前記イベントデータベースの記載に基づいて前記エリア内でイベントが開催されていたか否かを判定するものであってもよい。
【０００９】
また、前記イベントデータベースには、個々のイベントを識別するためのイベント情報が格納されていてもよい。そして、前記要因分析装置は、前記イベント情報をキーワードにして、そのイベントの評判情報を所定又は任意の情報源から取得する評判情報取得部をさらに備えていてもよい。
【００１０】
また、前記評判情報取得部は、前記イベント情報、及び前記エリアの情報をキーワードにして、そのイベントの評判情報を所定又は任意の情報源から取得するものであってもよい。
【００１１】
また、前記評判情報取得部は、前記イベント情報に含まれるイベント名称、及び前記エリアの情報に含まれる地域名称のいずれか一方又は両方をキーワードにして、そのイベントの評判情報を所定又は任意の情報源から取得するものであってもよい。
【００１２】
また、前記要因分析装置は、各々にスコアが割り当てられた所定の語句に一致する語句を前記評判情報の中から抽出し、その抽出された語句のスコアを合計することにより、当該評判情報のスコアを算出する評価値算出部をさらに備えていてもよい。
【００１３】
また、前記要因分析装置は、人口密度の予想値と実際に検出された人口密度値との間の乖離量と、前記評判情報のスコアに応じて設定された乖離量の範囲とを比較し、その比較結果に基づいて、そのイベントの好不調を判定する好調度合判定部をさらに備えていてもよい。
【００１４】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、各人が保持する端末装置と、前記端末装置の位置情報を取得する基地局と、前記基地局が取得した位置情報に基づいて人口密度の変化要因を分析する要因分析装置とが含まれる要因分析システムが提要される。
但し、前記端末装置は、前記基地局と通信する通信部を備える。前記基地局は、自局のエリア内に位置する前記端末装置と通信する通信部と、前記自局のエリア内に位置する端末装置の情報を前記要因分析装置に伝送するエリア情報伝送部とを備える。そして、前記要因分析装置は、人口密度の変動が所定範囲を超えるエリアの情報を取得するエリア情報取得部と、前記エリアの情報に基づいて、前記エリアの情報の取得時点に当該エリア内でイベントが開催されていたか否かを判定するイベント発生判定部とを備える。
【００１５】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、人口密度の変動が所定範囲を超えるエリアの情報が取得されるエリア情報取得ステップと、前記エリアの情報に基づいて、前記エリアの情報の取得時点に当該エリア内でイベントが開催されていたか否かが判定されるイベント発生判定ステップとを含むことを特徴とする、要因分析方法が提供される。
【００１６】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、上記の要因分析装置が備える各構成要素の機能をコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。さらに、そのプログラムが記録された記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１７】
以上説明したように本発明によれば、人口密度が比較的大きく変動した場合に、その要因をイベントに関連付けて分析することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下に添付図面を参照しながら、本発明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。
【００１９】
＜本発明の一実施形態＞
まず、本発明の好適な一実施形態について詳細に説明する。本実施形態が目指す目的の１つは、ある地域の人口密度が比較的大きく変化した場合に、その増加が突発的な現象であるか、或いは、イベント等の発生に起因するものかを判定することにある。また、他の目的は、上記の人口密度の変化がイベント等に起因すると判定された場合に、そのイベントの好調／不調を判定することにある。
【００２０】
そこで、上記の目的を達成するために、本実施形態は、人口密度が比較的大きく変動した地域又は空間領域の情報に基づいて所定又は任意の情報源から情報を収集し、その変動要因を分析する技術を提供する。以下、この技術を実現するための装置、及びシステムの構成例について詳細に説明する。
【００２１】
［要因分析システム１０００のシステム構成］
まず、図１を参照しながら、本実施形態に係る要因分析システム１０００のシステム構成について説明する。図１は、本実施形態に係る要因分析システム１０００のシステム構成を示す説明図である。
【００２２】
図１に示すように、要因分析システム１０００は、主に、携帯端末１０と、基地局２０と、記憶装置３０と、表示装置４０と、要因分析装置１００とにより構成される。
【００２３】
（携帯端末１０、基地局２０）
携帯端末１０は、人口分布を構成する各人（以下、ユーザと呼ぶ）が保持しているユーザ端末である。携帯端末１０は、各ユーザの位置情報を提供する。尚、本実施形態に係る携帯端末１０は、ユーザの位置情報を直接的又は間接的に要因分析装置１００に提供する機能を有していればよい。
【００２４】
そのため、携帯端末１０は、例えば、携帯電話、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）、通信機能を備えたＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等であってもよいし、或いは、車載型のナビゲーションシステムであってもよいし、ＩＣカード機能を有する乗車券等であってもよい。ＩＣカード機能を有する所定交通機関の乗車券の場合、携帯端末１０は、少なくとも、その所定交通機関に関する乗車区間の情報と、改札を通過した時間情報とを改札機（ＩＣカード用リーダ／ライタ）に提供できるため、改札機を介して間接的にユーザの位置情報を発信することができる。
【００２５】
基地局２０は、自局のエリア内に位置する携帯端末１０が発信した情報を他の基地局２０や携帯端末１０に中継したり、他の基地局２０や携帯端末１０から取得した情報を自局のエリア内に位置する携帯端末１０に伝送する。そのため、基地局２０は、自局のエリア内に位置する携帯端末１０の情報を常時又は所定時間間隔で取得することが可能である。
【００２６】
例えば、図１には、３台の携帯端末１０がエリアＡ１内に位置している。そのため、エリアＡ１を管轄する基地局２０は、これら３台の携帯端末１０がエリアＡ１内に位置していることを把握することができる。また、ある時点でエリアＡ１に位置している携帯端末１０が、他の時点でエリアＡ２に移動した場合、携帯端末１０の情報を検知する基地局２０が時点毎に変化する。その結果、基地局２０が検出した携帯端末１０の情報により、携帯端末１０の移動情報が把握されうる。
【００２７】
上記の方法では、基地局２０単位で携帯端末１０の位置情報を把握しているが、例えば、携帯端末１０が備えるＧＰＳ機能を利用して、個々の携帯端末１０単位で位置情報を把握することも可能である。また、携帯端末１０が車載型のナビゲーションシステムの場合、インターチェンジやパーキングエリア等のスポット単位で把握される。さらに、携帯端末１０がＩＣカード機能を有する乗車券等の場合、入札駅を始点とする乗車区間を単位として位置情報が把握される。このように、多様な携帯端末１０の実施態様に応じて、基準単位が異なる位置情報が把握される。尚、携帯端末１０の実施態様に応じて、基地局２０の形態も異なる点に注意されたい。
【００２８】
要因分析システム１０００に含まれる各基地局２０は、自局のエリア内に位置する携帯端末１０の位置情報を要因分析装置１００に提供する。このとき、基地局２０は、例えば、位置情報を取得した時点の情報（時刻）と、自局がカバーするエリアの情報を要因分析装置１００に提供してもよい。
【００２９】
（要因分析装置１００）
要因分析装置１００は、基地局２０から取得した情報に基づいて、人口密度が変動した地域又は空間領域を特定し、その特定された情報に基づいて変動要因を分析することができる。このとき、要因分析装置１００は、直接的に接続された記憶装置３０から情報を取得したり、ネットワーク９３２を介して接続された所定又は任意の情報源から情報を取得して、上記の分析に利用することが可能である。さらに、要因分析装置１００は、表示装置４０に接続されており、人口密度の変動要因に関する分析結果を表示装置４０に出力することが可能である。
【００３０】
以上、本実施形態に係る要因分析システム１０００のシステム構成について説明した。上記のように、当該要因分析システム１０００は、基地局２０から取得した位置情報と、他の情報源から取得した情報とを要因分析装置１００に集約し、人口密度の分布変動を検出すると共に、その変動要因を分析することができる。つまり、本実施形態の特徴は、要因分析装置１００の機能構成にある。
【００３１】
［要因分析装置１００の機能構成］
そこで、図２を参照しながら、本実施形態に係る要因分析装置１００の機能構成について詳細に説明する。図２は、本実施形態に係る要因分析装置１００の機能構成を示す説明図である。
【００３２】
図２に示すように、要因分析装置１００は、主に、エリア情報取得部１０２と、イベント発生判定部１０４と、記憶部１０６と、評判情報取得部１０８と、評価値算出部１１０と、好調度合判定部１１２と、結果出力部１１４とにより構成される。
【００３３】
（エリア情報取得部１０２）
エリア情報取得部１０２は、基地局２０から各端末装置１０の位置情報を取得する。また、エリア情報取得部１０２は、各端末装置１０の位置情報に加えて、その位置情報を取得した時点を表す時刻情報を取得してもよい。また、エリア情報取得部１０２は、基地局２０から取得した位置情報に基づいて人口密度を算出する。尚、これらの機能を実現させるために、エリア情報取得部１０２には、位置情報収集部１２２と、分布解析部１２４とが含まれる。
【００３４】
（位置情報収集部１２２）
位置情報収集部１２２は、携帯端末１０により直接的又は間接的に提供されたユーザの位置情報を収集する。例えば、位置情報収集部１２２は、各ユーザの携帯端末１０から基地局２０に集められた位置情報を取得する。或いは、位置情報収集部１２２は、各ユーザのＩＣカード機能付き乗車券から改札機を介して収集された位置情報を取得する。もちろん、位置情報収集部１２２は、各ユーザが保持する携帯端末１０から直接的に位置情報を収集してもよい。尚、収集される位置情報は、技術的に実現可能な精度に応じて、例えば、その地点の緯度・経度の情報、ユーザが位置する地域の情報、乗車区間の情報、或いは、最寄のインターチェンジやパーキングエリアの情報等、様々な形態で収集される。
【００３５】
（分布解析部１２４）
分布解析部１２４は、位置情報収集部１２２により収集された位置情報に基づいて人口密度を計算する。例えば、分布解析部１２４は、エリア毎に収集された携帯端末１０の数に基づき、単位面積当りのユーザ数を算出して人口密度を計算することができる。また、分布解析部１２４は、所定の地域に位置するユーザ数を地域当りの人口密度として計算してもよい。尚、分布解析部１２４は、所定時間毎に人口密度を計算してもよいし、位置情報が収集される度に人口密度を計算してもよい。
【００３６】
そして、分布解析部１２４は、その計算結果が所定の予想値を中心とした所定の範囲の上限を上回るか、又は下限を下回る場合に、その人口密度に対応する位置情報（以下、特定位置情報）を抽出する。例えば、分布解析部１２４は、その地点の緯度・経度を特定位置情報として抽出する。尚、上述の所定の範囲としては、所定の予想値の偶発的な変動を考慮し、例えば、所定の予想値の±３０％の範囲とすることができる。上記の通り、位置情報収集部１２２から提供される位置情報は、緯度・経度以外の様々な形態で提供される可能性がある。そのため、分布解析部１２４は、上記の特定位置情報を所定の形態（例えば、緯度・経度等）に変換する機能を有していてもよい。
【００３７】
尚、上記の予想値とは、その地点又は地域で通常観測される人口密度である。例えば、分布解析部１２４は、十分に長い所定期間（例えば、数年間）に観測された人口密度の平均値や中間値等の統計値を上記の予想値として利用してもよい。また、分布解析部１２４は、人口変動要因になり得るイベント等が開催されない時期や時間帯に観測された人口密度を上記の予想値として利用してもよい。例えば、予想値の決定には、上記の方法の他にも、加重平均や最小自乗法等を利用した様々な統計的手法が適用できる。
【００３８】
（イベント発生判定部１０４、記憶部１０６）
記憶部１０６は、イベントデータベース１４２を保持している。イベントデータベース１４２には、例えば、イベント名称と、イベントが開催される時期及び場所とが関連付けて記録されている。その他にも、イベントデータベース１４２には、例えば、そのイベントの主催者名、出演者名、予定来場者数、企画種別、又は対象年齢等の情報がイベント名称に関連付けて記載されていてもよい。
【００３９】
イベント発生判定部１０４は、エリア情報取得部１０２により抽出された特定位置情報が示す地域で、その特定位置情報が取得された時刻にイベントが発生又は開催していたか否かを判定する。このとき、イベント発生判定部１０４は、イベントデータベース１４２を参照して、特定位置情報が示す地域におけるイベント発生又は開催の有無を判定する。イベント発生判定部１０４は、特定位置情報が取得された時点に関する時刻情報と、特定位置情報が示す地域の情報とをキー情報にしてイベントデータベース１４２を検索し、イベント情報の有無を判定する。イベント情報が存在する場合、イベント発生判定部１０４は、そのイベント情報の一部又は全部を抽出する。
【００４０】
尚、イベントデータベース１４２は、要因分析装置１００の外部にある記憶装置３０内に格納されていてもよい。その場合、イベント発生判定部１０４は、記憶装置３０にアクセスしてイベントデータベース１４２を参照して、上記の特定位置情報に対応するイベント情報を検索する。もちろん、イベント発生判定部１０４は、要因分析装置１００内の記憶部１０６に格納されたイベントデータベース１４２、及び外部の記憶装置３０に格納されたイベントデータベース１４２の両方を参照してもよい。
【００４１】
（評判情報取得部１０８）
評判情報取得部１０８は、イベント発生判定部１０４により抽出されたイベント情報、又は分布解析部１２４により取得された特定位置情報をキー情報に指定して、そのキー情報に関連する評判情報を所定又は任意の情報源に含まれる評判情報の中から取得する。但し、評判情報取得部１０８は、上記のイベント情報、及び特定位置情報の両方をキー情報に指定して、そのキー情報に対応する評判情報を取得してもよい。尚、評判情報取得部１０８は、所定のネットワーク上に存在する検索サーバ等を利用して上記のキー情報に対応する評判情報を選出してもよい。
【００４２】
上記の情報源には、例えば、インターネット上のウェブサイトや掲示板サイト、或いは、ブログサイトやイベント情報サイト等が含まれる。その他にも、情報源には、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）上のサーバ装置や要因分析装置１００が保持するイベントの評判情報が含まれる。また、評判情報とは、例えば、あるイベントに関して個人や団体／組織等がイベント開催前又は開催後に発信した意見や批評等を含む評判に関する情報である。もちろん、評判情報には、そのイベントに参加したユーザの感想や、そのイベントの解説記事等が含まれていてもよい。
【００４３】
ところで、評判情報取得部１０８は、特定位置情報をキー情報に指定する際に、その特定位置情報をキーワード検索に利用できる表現形式に変換する。この変換処理は、評判情報取得部１０８に含まれる領域・名称変換部１３２により実現される。領域・名称変換部１３２は、例えば、緯度・経度等で表現された上記の特定位置情報をキーワード検索に利用できる表現形式（例えば、地名、インターチェンジ名やパーキングエリア名、駅名、路線名等）に変換することができる。また、領域・名称変換部１３２は、地図上の地名から、その地域の俗称や施設名等に変換する機能を有していてもよい。
【００４４】
（評価値算出部１１０）
評価値算出部１１０は、評判情報取得部１０８により抽出された評判情報を解析し、分布解析部１２４により抽出された特定位置情報に対応する地域で人口密度が変動した要因を分析する。例えば、評価値算出部１１０は、上記の評判情報に含まれる所定の語句（以下、評価対象語句）を検出し、各評価対象語句の出現頻度等に基づいて評価値（以下、スコア）を算出する。このとき、評価値算出部１１０は、評価対象語句とスコアとが関連付けて記載されたデータベース（例えば、図４）を参照して評判情報のスコアを算出する。また、評価値算出部１１０は、１つの特定位置情報に対して複数の評判情報が抽出された場合に、一部又は全部の評判情報に関してスコアを算出し、その合計値を人口変動の要因分析に利用する。
【００４５】
（スコア付け方法について）
ここで、図４〜図６を参照しながら、評価値算出部１１０による評判情報のスコア付け方法について簡単に説明する。図４は、評価対象語句とスコアとを対応付けるスコア表Ｔ１００の一例を示す説明図である。図５は、評判情報Ｋ１００の一例である。図６は、評判情報毎に算出された合計スコアを示すスコア表Ｔ２００の一例である。
【００４６】
まず、図４を参照する。スコア表Ｔ１００には、複数の評価対象語句と、各評価対象語句に対応するスコアとが記載されている。図４の例では、評価対象語句として、「良い」「悪い」「素晴らしい」「やかましい」が明示的に記載されている。そして、「良い」には＋０．８、「悪い」には−０．８、「素晴らしい」には＋１．０、「やかましい」には−０．９がスコアの値として対応付けられている。
【００４７】
次に、図５を参照する。評判情報Ｋ１００には、スコア表Ｔ１００に記載された評価対象語句「やかましい」Ｋ１０２と、「良い」Ｋ１０４と、「悪い」Ｋ１０６とが含まれている。そのため、評価値算出部１１０は、スコア表Ｔ１００を参照し、「やかましい」Ｋ１０２のスコア−０．９と、「良い」Ｋ１０４のスコア＋０．８と、「悪い」Ｋ１０６のスコア−０．８とを合計して、評判情報Ｋ１００の合計スコア−０．９を算出する。あるイベント情報に対して複数の評判情報が存在する場合、評価値算出部１１０は、各評判情報について個々の合計スコアを算出する。
【００４８】
次に、図６を参照する。スコア表Ｔ２００には、複数の評判情報（文章Ｎｏ．１〜Ｎｏ．７）の各々について、評価値算出部１１０により算出された合計スコアが記載されている。スコア表Ｔ２００に示すように、全ての評判情報について合計スコアが算出されると、評価値算出部１１０は、各評判情報について算出された合計スコアを更に合計して、そのイベントに対する合計スコアを算出する。スコア表Ｔ２００の場合、イベントに対する合計スコアは−３．４である。
【００４９】
以上、評価値算出部１１０によるスコア付け方法について具体的に説明した。上記のように、評価値算出部１１０は、イベント毎にスコアを算出することができる。
【００５０】
（好調度合判定部１１２）
好調度合判定部１１２は、評価値算出部１１０によりイベント毎に算出されたスコアに基づき、そのイベントの好調／不調を判定する。例えば、好調度合判定部１１２は、イベント情報をキー情報にして検出された複数の評判情報に対する合計スコアが高い場合に好調であると判断し、合計スコアが低い場合に不調であると判断する。但し、好調度合判定部１１２は、実際に検出された人口密度値と予想された人口密度値との間の乖離量に応じて判定基準を決定する。例えば、好調度合判定部１１２は、上記の乖離量と判定基準との対応関係を表すスコア判定表Ｔ３００を有しており、このスコア判定表Ｔ３００に基づいてイベントの好調／不調を判定する。
【００５１】
（好調／不調判定基準について）
ここで、図７を参照しながら、好調度合判定部１１２によるイベントの好調／不調判定基準について説明する。図７は、イベントの好調／不調判定に用いるスコア判定表Ｔ３００を示す説明図である。
【００５２】
図７に示すように、スコア判定表Ｔ３００は、スコア範囲の判定基準に対応して、実際の人口密度値と予想された人口密度値との乖離量（ズレ量）が記載されている。例えば、イベントの合計スコアが−３．４である場合（スコア表Ｔ２００を参照）、この合計スコアは、ズレ量−３０％〜−１０％に対応するスコア範囲−４≦スコア＜−１に含まれる。そのため、好調度合判定部１１２は、実際の人口密度値と予想値との乖離量が−３０％を下回る場合に不調であると判断し、−１０％を上回る場合に好調であると判断する。また、実際の人口密度値と予想値との乖離量が−３０％〜−１０％の範囲に含まれる場合、好調度合判定部１１２は、前評判通りの集客率（人口密度）であると判定する。
【００５３】
以上、好調度合判定部１１２による好調／不調判定基準について説明した。上記のように、好調度合判定部１１２は、イベント毎に算出された合計スコアと、人口密度のズレ量とを判断材料にして、そのイベントの好調／不調を判断することができる。
【００５４】
（結果出力部１１４）
結果出力部１１４は、好調度合判定部１１２による判断結果を表示装置４０に出力する。また、結果出力部１１４は、特定位置情報に対応するイベント情報が存在しない旨をイベント発生判定部１０４により通知された場合に、その通知を表示装置４０に出力する場合もある。さらに、結果出力部１１４は、イベント情報に対応する評判情報が存在しない旨を評判情報取得部１０８により通知された場合に、その通知を表示装置４０に出力する場合もある。
【００５５】
以上、本実施形態に係る要因分析装置１００の機能構成について詳細に説明した。上記の要因分析装置１００を用いると、検出された人口分布の変動がイベントの発生に起因するものか、或いは、突発的に発生したものかを判定することができる。また、人口分布の変動がイベントの発生に起因するものである場合、そのイベントを特定した上で、所定又は任意の情報源から取得した情報に基づき、そのイベントの好調／不調を判定することが可能になる。その結果、イベントの主催者等は、開催されたイベントが前評判通りの集客力を発揮したか否かを容易に判定することが可能になり、より正確な統計情報が得られるため、次回以降のイベントでの集客効果をより正確に見積もることができるようになる。
【００５６】
［要因分析方法］
次に、図３を参照しながら、上記の要因分析装置１００による要因分析方法について説明する。図３は、本実施形態に係る要因分析方法を示す説明図である。
【００５７】
まず、位置情報収集部１２２は、各携帯端末１０の位置情報を取得する（Ｓ１０２）。次いで、分布解析部１２４は、所定の予想範囲を上回るか、又は下回る人口密度の地域を特定し、その地域に対応する位置情報（特定位置情報）を抽出する（Ｓ１０４）。次いで、領域・名称変換部１３２は、緯度・経度等で表現された特定位置情報をキーワード検索に利用できる表現形式（例えば、地名等）に変換する（Ｓ１０６）。
【００５８】
また、イベント発生判定部１０４は、イベントデータベース１４２を参照して、特定位置情報が取得された時刻に開催されていたイベントが存在するか否かを判断する。このとき、イベント発生判定部１０４は、イベントが存在する場合に、そのイベントに関するイベント情報（例えば、イベントの名称等）をイベントデータベース１４２から抽出してリストを生成する。
【００５９】
次いで、評判情報取得部１０８は、地名等に変換された特定位置情報と、イベント発生判定部１０４により抽出されたイベント情報とをキー情報にしてキーワード検索し、所定又は任意の情報源から評判情報を取得する（Ｓ１０８）。次いで、評価値算出部１１０は、評判情報の中から所定の評価対象語句を抽出する（Ｓ１１０）。さらに、評価値算出部１１０は、評価対象語句に基づいて評判情報のスコア付けをする。
【００６０】
次いで、好調度合判定部１１２は、特定位置情報に対応する評判情報に評価対象語句が含まれるか否か、そして、その特定位置情報に対応する人口密度が高いか否かを判断する。イベントが存在せず、評価対象語句の数が無く（即ち、”０”）、かつ、人口密度がイレギュラーに高いというＡＮＤ条件（Ｓ１１２）を満足する場合、結果出力部１１４は、その特定位置情報に対応する人口密度の変動要因が突発事象である旨を表示装置４０に出力する（Ｓ１１４）。このとき、結果出力部１１４は、地域の名称や時刻の情報を共に表示装置４０に出力してもよい。尚、上記及び図３に示す例では、ステップＳ１１２におけるＡＮＤ条件の一方として、「評価対象語句の数が”０”である」としたが、これに代えて、「評価対象語句の数が極端に少ない所定の数以下とする」ようにしてもよい。この所定の数としては、例えば、評判情報の数とすることができる。
【００６１】
一方、ステップＳ１１２のＡＮＤ条件を満足しない場合、要因分析装置１００は、ステップＳ１１６の処理に進行する。ステップＳ１１６において、好調度合判定部１１２は、スコア判定表Ｔ３００（図７を参照）に基づき、評価値算出部１１０により評判情報毎に算出されたスコアと、実際の人口密度と予想された人口密度との間の乖離量とが対応するものであるか否かを判定する（Ｓ１１６）。対応するものである場合、要因分析装置１００は、要因分析処理を終了する。一方、対応するものでない場合、要因分析装置１００は、ステップＳ１１８の処理に進行する。
【００６２】
ステップＳ１１８において、要因分析装置１００は、イベント発生判定部１０４によりイベントが存在すると判断されたか否かを判別し、現段階の処理がイベントに関連するものか否かを判断する（Ｓ１１８）。イベントに関連する場合、結果出力部１１４は、好調度合判定部１１２により判定されたイベントの好調／不調の結果と共に、イベント名称と時刻の情報とを表示装置４０に出力する（Ｓ１２０）。一方、イベントに関連しない場合、要因分析装置１００は、要因分析処理を終了する。
【００６３】
以上、本実施形態に係る要因分析方法について説明した。上記の方法を適用すると、人口密度の増加要因が突発的なものか、イベントの発生に起因するものかを判定することができる。また、人口密度の変動がイベントに起因すると判定された場合に、そのイベントが好調であるか、不調であるか、或いは、想定の範囲内であるかを判定することができる。その結果、イベントが前評判通りの集客力を発揮したか否かを容易に判定できる。
【００６４】
以上説明したように、本実施形態に係る装置及び方法によると、人口分布がイレギュラーに変動した地域に関する情報や、その地域で開催されるイベント等の情報を利用して、所定又は任意の情報源から抽出された評判情報に基づいて人口分布の変動とイベント等との関連性を分析することが可能になる。さらに、評判情報のスコアと人口密度の想定値とを対比してイベントの好不調を評価できるため、前評判と現実とのギャップを客観的に認識することが可能になる。
【００６５】
［ハードウェア構成］
上記装置が有する各構成要素の機能は、例えば、図８に示すハードウェア構成を有する情報処理装置により実現することが可能である。図８は、上記装置装置、機器、又は端末の各構成要素が有する機能を実現することが可能な情報処理装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【００６６】
図８に示すように、前記の情報処理装置は、主に、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９０２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０４と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０６と、ホストバス９０８と、ブリッジ９１０と、外部バス９１２と、インターフェース９１４と、入力部９１６と、出力部９１８と、記憶部９２０と、ドライブ９２２と、接続ポート９２４と、通信部９２６とにより構成される。
【００６７】
ＣＰＵ９０２は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ＲＯＭ９０４、ＲＡＭ９０６、記憶部９２０、又はリムーバブル記録媒体９２８に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。ＲＯＭ９０４は、例えば、ＣＰＵ９０２に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する。ＲＡＭ９０６は、例えば、ＣＰＵ９０２に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等を一時的又は永続的に格納する。これらの構成要素は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス９０８によって相互に接続されている。また、ホストバス９０８は、例えば、ブリッジ９１０を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス９１２に接続されている。
【００６８】
入力部９１６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、及びレバー等の操作手段である。また、入力部９１６は、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントロール手段（所謂、リモコン）であってもよい。なお、入力部９１６は、上記の操作手段を用いて入力された情報を入力信号としてＣＰＵ９０２に伝送するための入力制御回路等により構成されている。
【００６９】
出力部９１８は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ  Ｄｉｓｐｌａｙ  Ｐａｎｅｌ）、又はＥＬＤ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等のディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。
【００７０】
記憶部９２０は、各種のデータを格納するための装置であり、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ；Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等により構成される。
【００７１】
ドライブ９２２は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２８に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体９２８に情報を書き込む装置である。リムーバブル記録媒体９２８は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、コンパクトフラッシュ（ＣＦ；ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ）（登録商標）、メモリースティック、又はＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  ｍｅｍｏｒｙ  ｃａｒｄ）等である。もちろん、リムーバブル記録媒体９２８は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  Ｃａｒｄ）、又は電子機器等であってもよい。
【００７２】
接続ポート９２４は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＳ−２３２Ｃポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器９３０を接続するためのポートである。外部接続機器９３０は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はＩＣレコーダ等である。
【００７３】
通信部９２６は、ネットワーク９３２に接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢ）用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）用のルータ、又は各種通信用のモデム等である。また、通信部９２６に接続されるネットワーク９３２は、有線又は無線により接続されたネットワークにより構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、可視光通信、放送、又は衛星通信等である。
【００７４】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、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、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の一実施形態に係る要因分析システムの構成を示す説明図である。
【図２】同実施形態に係る要因分析装置の機能構成を示す説明図である。
【図３】同実施形態に係る要因分析方法を示す説明図である。
【図４】評価対象語句とスコアとを対応付けるスコア表の一例を示す説明図である。
【図５】評判情報の一例を示す説明図である。
【図６】評判情報毎に算出された合計スコアの一例を示す説明図である。
【図７】スコア範囲の判定基準を規定するスコア判定表の一例を示す説明図である。
【図８】同実施形態に係る要因分析装置のハードウェア構成例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７６】
１０００    要因分析システム
１００    要因分析装置
１０２    エリア情報取得部
１０４    イベント発生判定部
１０６    記憶部
１０８    評判情報取得部
１１０    評価値算出部
１１２    好調度合判定部
１１４    結果出力部
１２２    位置情報収集部
１２４    分布解析部
１３２    領域・名称変換部
１４２    イベントデータベース
Ｔ１００、Ｔ２００    スコア表
Ｔ３００    スコア判定表
Ｋ１００    評判情報
Ｋ１０２、Ｋ１０４、Ｋ１０６    評価対象語句
【図１】
2009048296.tif 000003
【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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