"携帯端末を所持したユーザの生活パターンを推定することができる、広域無線通信網に接続された生活パターン推定装置であって、携帯端末を配下に備える基地局について、基地局識別子毎に位置情報を対応付けて登録した基地局位置情報登録手段と、時間帯毎に生活パターン識別子を対応付けた生活パターンテンプレートを複数登録した生活パターンテンプレート登録手段と、前記基地局から、前記携帯端末毎の日時刻及び基地局識別子からなるデータを多数含む通信履歴を収集する通信履歴情報収集手段と、前記基地局位置情報登録手段を用いて、前記通信履歴の各データに対して、前記基地局識別子に対応する位置情報を付加する基地局位置情報付加手段と、前記通信履歴のデータを、前記生活パターンテンプレート毎の各時間帯に従って分割する時間分割手段と、前記生活パターン毎に分割された通信履歴のデータに対して、時間的及び空間的に補間する時空間補間手段と、前記時空間補間手段の補間結果を、累積誤差を基準として評価する時空間補間結果評価手段とを有することを特徴とする生活パターン推定装置。前記時空間補間手段は、日々規則的に発生する位置情報をもとに、第一の日の時空間情報を第二の日の時空間情報で補い、また逆に、第二の日の時空間情報を第一の日の時空間情報で補うように、異なる日の時空間情報を相互に補間することを特徴とする請求項1に記載の生活パターン推定装置。前記時空間補間結果評価手段の評価結果として、最良の結果を示した生活パターンテンプレートと、それに基づく時空間補間の評価結果とを登録する生活パターン推定登録手段を更に有することを特徴とする請求項1又は2に記載の生活パターン推定装置。前記時空間補間手段は、事前処理として、xyを線形変換することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の生活パターン推定装置。前記時空間補間手段は、補間パラメータをEP法期待値伝搬法又は変分ベイズ法を用いて最適化することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の生活パターン推定装置。前記生活パターンテンプレート登録手段は、携帯端末の通信履歴に基づく基地局識別子をクラスタリングすることによって時間帯における滞在位置を推定し、第1の滞在地から第2の滞在地への移動過程を1つの生活パターンとし、出発滞在地と到着滞在地の組み合わせが同じ場合、同一の生活パターンとすることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の生活パターン推定装置。広域無線通信網に接続された装置に搭載されたコンピュータを機能させ、携帯端末を所持したユーザの生活パターンを推定するプログラムであって、前記携帯端末を配下に備える基地局について、基地局識別子毎に位置情報を対応付けて登録した基地局位置情報登録手段と、時間帯毎に生活パターン識別子を対応付けた生活パターンテンプレートを複数登録した生活パターンテンプレート登録手段と、前記基地局から、前記携帯端末毎の日時刻及び基地局識別子からなるデータを多数含む通信履歴を収集する通信履歴情報収集手段と、前記基地局位置情報登録手段を用いて、前記通信履歴の各データに対して、前記基地局識別子に対応する位置情報を付加する基地局位置情報付加手段と、前記通信履歴のデータを、前記生活パターンテンプレート毎の各時間帯に従って分割する時間分割手段と、前記生活パターン毎に分割された通信履歴のデータに対して、時間的及び空間的に補間する時空間補間手段と、前記時空間補間手段の補間結果を、累積誤差を基準として評価する時空間補間結果評価手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする生活パターン推定プログラム。携帯端末を所持したユーザの生活パターンを推定することができる、広域無線通信網に接続された装置を用いた生活パターン推定方法であって、当該装置は、前記携帯端末を配下に備える基地局について、基地局識別子毎に位置情報を対応付けて登録した基地局位置情報登録部と、時間帯毎に生活パターン識別子を対応付けた生活パターンテンプレートを複数登録した生活パターンテンプレート登録部とを有し、前記基地局から、前記携帯端末毎の日時刻及び基地局識別子からなるデータを多数含む通信履歴を収集する第1のステップと、前記基地局位置情報登録手段を用いて、前記通信履歴の各データに対して、前記基地局識別子に対応する位置情報を付加する第2のステップと、前記通信履歴のデータを、前記生活パターンテンプレート毎の各時間帯に従って分割する第3のステップと、前記生活パターン毎に分割された通信履歴のデータに対して、時間的及び空間的に補間する第4のステップと、前記時空間補間手段の補間結果を、累積誤差を基準として評価する第5のステップとを有することを特徴とする生活パターン推定方法。前述した従来技術によれば、ユーザの位置情報は、携帯端末のGPS機能によって取得されることを前提としている。しかしながら、ユーザによって所持された携帯端末について、GPS機能及びそのアプリケーションを常に又は定期的に起動させることは、携帯端末の電池の消耗を早めだけでなく、携帯端末からのパケットの送出量を増やすという問題があった。そのために、ユーザの行動圏に基づくサービスを広く普及させることも難しい。また、非特許文献1に記載の技術によれば、位置情報の計測時間間隔がほぼ一定である場合には、滞在位置の推定が可能である。しかしながら、位置情報の計測時間間隔が一定でない場合には、滞在位置の推定が困難であり、ユーザの生活パターンを推定することはさらに困難である。更に、非特許文献2に記載の技術によれば、通信に利用された基地局をクラスタリングし、クラスタの時系列的な組み合わせパターンをもとにユーザの行動パターンを推定することができる。しかしながら、通信の間隔が間欠的な場合には、欠損した情報の影響で同じ生活パターンでも別々のパターンと認識してしまうことがあり、十分に生活パターンを認識できないという問題があった。このような従来技術に対して、通信事業者側としては、携帯端末によって取得された位置情報ではなく、その携帯端末が配下となる基地局の位置情報によって、携帯端末の有意位置を推定できることが好ましい。この場合、携帯端末が常に又は定期的にGPS機能を起動させる必要もない。そこで、本発明では、携帯端末の測位機能を起動させることなく、通信事業者設備によって取得可能な、空間的粒度が粗く且つ時間間隔が一定でない基地局位置情報の履歴を用いて、履歴から欠損している時空間情報を適切に補間することで、精密な生活パターンを推定することができる装置、プログラム及び方法を提供することを目的とする。本発明によれば、携帯端末を所持したユーザの生活パターンを推定することができる、広域無線通信網に接続された生活パターン推定装置であって、携帯端末を配下に備える基地局について、基地局識別子毎に位置情報を対応付けて登録した基地局位置情報登録手段と、時間帯毎に生活パターン識別子を対応付けた生活パターンテンプレートを複数登録した生活パターンテンプレート登録手段と、基地局から、携帯端末毎の日時刻及び基地局識別子からなるデータを多数含む通信履歴を収集する通信履歴情報収集手段と、基地局位置情報登録手段を用いて、通信履歴の各データに対して、基地局識別子に対応する位置情報を付加する基地局位置情報付加手段と、通信履歴のデータを、生活パターンテンプレート毎の各時間帯に従って分割する時間分割手段と、生活パターン毎に分割された通信履歴のデータに対して、時間的及び空間的に補間する時空間補間手段と、時空間補間手段の補間結果を、累積誤差を基準として評価する時空間補間結果評価手段とを有することを特徴とする。本発明の生活パターン推定装置における他の実施形態によれば、時空間補間手段は、日々規則的に発生する位置情報をもとに、第一の日の時空間情報を第二の日の時空間情報で補い、また逆に、第二の日の時空間情報を第一の日の時空間情報で補うように、異なる日の時空間情報を相互に補間することも好ましい。本発明の生活パターン推定装置における他の実施形態によれば、時空間補間結果評価手段の評価結果として、最良の結果を示した生活パターンテンプレートと、それに基づく時空間補間の評価結果とを登録する生活パターン推定登録手段を更に有することも好ましい。本発明の生活パターン推定装置における他の実施形態によれば、時空間補間手段は、事前処理として、xyを線形変換することも好ましい。本発明の生活パターン推定装置における他の実施形態によれば、時空間補間手段は、補間パラメータをEP法期待値伝搬法又は変分ベイズ法を用いて最適化することも好ましい。本発明の生活パターン推定装置における他の実施形態によれば、生活パターンテンプレート登録手段は、携帯端末の通信履歴に基づく基地局識別子をクラスタリングすることによって時間帯における滞在位置を推定し、第1の滞在地から第2の滞在地への移動過程を1つの生活パターンとし、出発滞在地と到着滞在地の組み合わせが同じ場合、同一の生活パターンとすることも好ましい。本発明によれば、広域無線通信網に接続された装置に搭載されたコンピュータを機能させ、携帯端末を所持したユーザの生活パターンを推定するプログラムであって、携帯端末を配下に備える基地局について、基地局識別子毎に位置情報を対応付けて登録した基地局位置情報登録手段と、時間帯毎に生活パターン識別子を対応付けた生活パターンテンプレートを複数登録した生活パターンテンプレート登録手段と、基地局から、携帯端末毎の日時刻及び基地局識別子からなるデータを多数含む通信履歴を収集する通信履歴情報収集手段と、基地局位置情報登録手段を用いて、通信履歴の各データに対して、基地局識別子に対応する位置情報を付加する基地局位置情報付加手段と、通信履歴のデータを、生活パターンテンプレート毎の各時間帯に従って分割する時間分割手段と、生活パターン毎に分割された通信履歴のデータに対して、時間的及び空間的に補間する時空間補間手段と、時空間補間手段の補間結果を、累積誤差を基準として評価する時空間補間結果評価手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする。本発明によれば、携帯端末を所持したユーザの生活パターンを推定することができる、広域無線通信網に接続された装置を用いた生活パターン推定方法であって、当該装置は、携帯端末を配下に備える基地局について、基地局識別子毎に位置情報を対応付けて登録した基地局位置情報登録部と、時間帯毎に生活パターン識別子を対応付けた生活パターンテンプレートを複数登録した生活パターンテンプレート登録部とを有し、基地局から、携帯端末毎の日時刻及び基地局識別子からなるデータを多数含む通信履歴を収集する第1のステップと、基地局位置情報登録手段を用いて、通信履歴の各データに対して、基地局識別子に対応する位置情報を付加する第2のステップと、通信履歴のデータを、生活パターンテンプレート毎の各時間帯に従って分割する第3のステップと、生活パターン毎に分割された通信履歴のデータに対して、時間的及び空間的に補間する第4のステップと、時空間補間手段の補間結果を、累積誤差を基準として評価する第5のステップとを有することを特徴とする。本発明の装置、プログラム及び方法によれば、携帯端末の測位機能を起動させることなく、通信事業者設備によって取得可能な、空間的粒度が粗く且つ時間間隔が一定でない基地局位置情報の履歴を用いて、精密な生活パターンを推定することができる。以下では、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。図1は、携帯端末の移動を表す空間的な外観図である。ユーザに所持された携帯端末例えば携帯電話機は、いずれの位置にあっても、常に、基地局の配下にあってその基地局からの電波を受信し続けている。図1によれば、ユーザは、自宅の住所が埼玉県ふじみ野市にあり、職場の居所が東京都港区飯田橋にある。そのユーザは、自宅と職場との間を、池袋を経由して通勤している。また、そのユーザは、訪問先として東京都千代田区大手町へも頻繁に移動している。多数の基地局を統合する通信事業者設備では、携帯端末毎に、空間的粒度が粗く、且つ、時間間隔が一定でない基地局位置情報を常に収集することができる。空間的粒度が粗くとは、位置情報同士の地理的な距離が比較的長いことを意味する。また、時間間隔が一定でないとは、位置情報の取得時間間隔が比較的ばらついていることを意味する。図2は、本発明における生活パターン推定装置の機能構成図である。広域無線通信網携帯電話網に接続された基地局3は、無線フレーム信号を交換することによって、その配下に位置する携帯端末携帯電話機2を認識し、その日時刻を取得する。そして、基地局3は、携帯電話機2の端末識別子アドレス、電話番号、識別番号等と、基地局識別子と、日時刻とを含むデータを、生活パターン推定装置1へ送信する。データ端末識別子、基地局識別子、日時刻生活パターン推定装置1は、広域無線通信網携帯電話網に接続されており、携帯端末携帯電話機を所持したユーザの生活パターンを推定する。図2によれば、生活パターン推定装置1は、通信事業者網に接続する通信インタフェース部10と、通信履歴情報収集部11と、基地局位置情報付加部12と、時間分割部13と、時空間補間部14と、時空間補間結果評価部15と、生活パターン推定登録部16と、アプリケーション処理部17と、基地局位置情報登録部18と、生活パターンテンプレート登録部19とを有する。アプリケーション処理部17は、本発明によって推定されたユーザ毎の生活パターンに基づいて、様々なサービスを実行する。通信インタフェース部を除くこれら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。[通信履歴情報収集部]通信履歴情報収集部11は、基地局から、携帯端末毎の日時刻及び基地局識別子からなるデータを多数含む通信履歴を収集する。表1は、1つの携帯端末について収集された通信履歴のデータを表す。基地局位置情報登録部]基地局位置情報登録部18は、携帯端末を配下に備える基地局について、基地局識別子毎に位置情報を対応付けて登録する。表2は、基地局位置情報登録部18によって管理される基地局の位置情報緯度経度を表す。[基地局位置情報付加部]基地局位置情報付加部12は、基地局位置情報登録部18を用いて、通信履歴の各データに対して、基地局識別子に対応する位置情報を付加する。表3は、基地局位置情報付加部12によって生成された情報を表す。表3によれば、表1の各データの基地局識別子に対して、表2の位置情報が対応付けられている。[生活パターンテンプレート登録部]生活パターンテンプレート登録部19は、時間帯時刻と時刻との間の時間範囲毎に生活パターン識別子を対応付けた生活パターンテンプレートを複数登録している。表4は、1つのテンプレートを表す。生活パターンとは、ビジネスやプライベートなど特定の意味を持たものである但し、ここでは単に符号的な意味しか持たないものとする。例えば以下のように、様々な生活パターンを想定することができる。曜日時間帯に対して生活パターンを付与する。1日の時間帯に対して生活パターンを付与する。スケジュール帳と連携して、カレンダ/スケジュール帳に記載されている時間帯及び予定の対応表から生活パターンを付与する。携帯端末の通信履歴に基づく基地局識別子をクラスタリングすることによって、時間帯における滞在位置滞在場所を推定することができる。そして、第1の滞在地から第2の滞在地への移動過程を1つの生活パターンとすることができる。即ち、出発滞在地と到着滞在地の組み合わせが同じ場合、同一の生活パターンとする。表5は、基地局識別子をクラスタリングすることによって滞在地を導出し、時間帯及び滞在地から作成した生活パターンテンプレートを表す。[時間分割部]時間分割部13は、通信履歴のデータを、生活パターンテンプレート毎の各時間帯に従って分割する。表6は、表3の通信履歴のデータに対して、表4の生活パターンテンプレート毎の各時間帯従って生活パターン識別子が付与されたものを表す。[時空間補間部]時空間補間部14は、生活パターン毎に分割された通信履歴のデータに対して、時間的及び空間的に補間する。以下の表は、空間補間の事前処理として、分割して変換したものである。表7:表6のデータにおける日時と経度の組に関するデータ表8:表6のデータにおける日時と経度の組に関するデータ1日時データに対して、基準日時からの経過秒数を1日の秒数86400で割るべく変換する。表7及び表8では、基準日時を201061900000とし、その日時からの経過秒数を86400で割って時刻tを求めている。この変換によって、変換後の時刻は、1日の時間差が1になる。2経度、緯度の要素を有するベクトル経度、緯度に対して、線形に変換し、変換後ベクトルx、yを算出する。ここでは、経度、緯度それぞれに対して、平均を引き、標準偏差で割る変換により、x、yを得ることとする。尚、この変換の代わりに、極座標変換や特異値分解によって、x、yを算出してもよい。図3は、表7の緯度データに対して、生活パターン毎に、各データに時空間補間処理を適用した結果のグラフである。図4は、表8の経度データに対して、生活パターン毎に、各データに時空間補間処理を適用した結果のグラフである。マーカ::x、yのデータ薄曲線:生活パターン=1のデータに基づく補間結果濃曲線:生活パターン=2のデータに基づく補間結果図5は、図3及び図4のグラフを合わせたx-y座標のグラフである。時空間補間処理は、以下の2つの演算処理で実行する。以下の演算処理により、日々規則的に発生する位置情報をもとに、第一の日の時空間情報を第二の日の時空間情報で補い、また逆に、第二の日の時空間情報を第一の日の時空間情報で補うように、異なる日の時空間情報を相互に補間することが実現できる。[演算1]共分散行列を算出[演算2]補間したい時刻tにおける予測平均値xyと、予測分散値var、varを算出尚、以下では、生活パターン=1のデータに基づく補間処理の場合で説明する。特に、履歴に含まれない時間の位置情報を、履歴に含まれる別の日の同じ時間帯の位置情報に関する統計情報を用いて補間する。[演算1]共分散行列を算出時刻t,t’の間の共分散を、以下の関数に代入して算出する。||:絶対値をとる演算σf2:目的変数の最大の分散ω:周期l:平滑化パラメータσf2=1、ω=1及びl=1とすると、t=0559、t=0756の間の共分散は、以下のようになる。これらを全ての時刻t,tの組み合わせに対して算出し、以下の行列Kを得る。また、時刻tと補間したい時刻tの間の共分散も、同様に算出する。ここで、t=0559、t=0625とすると、以下のようになる。これらを全ての時刻tと補間したい時刻tの間の共分散の組み合わせに対して算出し、以下の行列Kを得る。更に、補間したい時刻tの分散を、Kと表す。この場合は、σf2であるので、K=100となる。[演算2]補間したい時刻tにおける予測平均値xyと、予測分散値var、varを算出[演算1]で算出した共分散行列を用いて、以下の式で算出する。太文字x:生活パターン=1のxのデータの列ベクトル太文字y:生活パターン=1のyのデータの列ベクトル例えば、t=25については、以下の結果を得る。[演算1]及び[演算2]の処理の間で、σf2やωやlなどのパラメータをEP法期待値伝搬法又は変分ベイズ法を用いて最適化してもよい。補間したい時刻tは、1時間刻みなどとし、刻み数分だけ[演算2]を実行する。以下の表11は、tを1時間刻みとし、[演算1][演算2]を実行した結果である。尚、図5は、以下の表11の結果をグラフとして表示したものである。以下の表12は、表11に対して、空間補完の事前処理を逆変換したものである。逆変換することによって、日時、緯度、経度として解釈することができる。尚、前述した[演算1][演算2]は、生活パターンテンプレート毎に、テンプレートに含まれる生活パターン数の分だけ実行される。[時空間補間結果評価部]時空間補間結果評価部15は、時空間補間部14の補間結果を、累積誤差を基準として評価する。時空間補間処理を実行した結果に基づいて、各データについて、生活パターンテンプレートの生活パターン毎に補間結果との誤差の二乗和を計算し、生活パターンテンプレート毎に誤差の二乗和の合計値を求め、生活パターンテンプレートの合致度とする。評価の手順として、以下の2つの処理を実行する。[処理1]補間したい時刻tの集合を補間処理に用いたデータと同一の時刻tの集合として、x、yデータを補間する。[処理2]誤差二乗の和を計算する。xの誤差二乗の和は0141であり、yの誤差二乗の和は0067であり、その総和は0208となる。表14は、各生活パターンテンプレートの合致度の例を表す。生活パターンテンプレート=1の合致度が最も高い。そのために、生活パターンテンプレート=1を最適な生活パターンテンプレートとする。[生活パターン推定登録部]生活パターン推定登録部16は、時空間補間結果評価の結果として、合致度が最も高いと判定された生活パターンテンプレートを最適な生活パターンテンプレートとする。最適な生活パターンテンプレートに基づく時空間補間結果を合わせて、ユーザ生活パターンとして登録する。表15は、登録されるデータの例を表す。表15は、表13に対して、生活パターンを付与したものである。図6は、生活パターン推定登録部によって推定された曜日毎の生活パターンを表す説明図である。[アプリケーション部]アプリケーション部17は、生活パターン推定登録部16で登録されたユーザ毎の生活パターンと時空間補間結果に基づいて、様々なサービスを実行する。以上、詳細に説明したように、本発明の装置、プログラム及び方法によれば、携帯端末の測位機能を起動させることなく、通信事業者設備によって取得可能な、空間的粒度が粗く且つ時間間隔が一定でない基地局位置情報の履歴を用いて、精密な生活パターンを推定することができる。本発明によれば、携帯端末がGPSのような測位機能を起動する必要がないので、携帯端末の電池の消耗を考慮する必要がない。即ち、ユーザの生活パターンを推定するための全ての情報は、通信事業者側のみで取得できるものである。ユーザの生活パターンを推定することによって提供できるサービスとしては、例えば、ユーザ毎に生活パターンに応じたクーポン情報等を配信するパーソナライズド情報提供サービスなどがある。前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。"