"複数の移動通信端末の位置に関する位置情報を、それぞれの前記位置情報に対応する前記移動通信端末のユーザを特定するユーザ特定情報と、前記ユーザの住所情報を含む属性を示す属性情報とを含んで受信する位置情報受信手段と、所定の広域エリアにおける狭域エリアごとの人口統計データと前記位置情報とを用いて、前記複数の移動通信端末の狭域エリアごとの位置情報取得率を算出する取得率算出手段と、前記位置情報受信手段によって受信された前記位置情報を対象に、特定エリアに位置する前記位置情報を抽出し、前記位置情報に含まれる住所情報に対応する狭域エリアの前記位置情報取得率を反映させて前記位置情報を集計することにより、前記特定エリアにおける人口分布を集計する集計手段と、を備えることを特徴とする位置情報集計装置。前記取得率算出手段は、前記属性毎の人口統計データと、前記属性情報毎に集計した位置情報の数との比を算出することにより、前記位置情報取得率を得る、ことを特徴とする請求項1記載の位置情報集計装置。前記位置情報受信手段は、前記位置情報に複数種類の前記属性情報を含んで受信し、前記取得率算出手段は、前記人口統計データと前記位置情報とを用いて、前記複数の移動通信端末の複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し算出し、前記集計手段は、前記位置情報に対して、前記位置情報の前記属性情報に対応する複数種類の属性ごとの前記位置情報取得率を繰り返し反映させながら前記位置情報を集計する、ことを特徴とする請求項1又は2に記載の位置情報集計装置。前記集計手段は、前記位置情報を、前記広域エリア内の前記位置情報の総数を前記広域エリアにおける人口統計データの総数で割った値で補正して集計することにより、前記人口分布を集計する、ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の位置情報集計装置。契約者情報に示される全ての移動通信端末の契約者の属性に対する、当該全ての移動通信端末の実際の使用者の属性の割合を示す遷移行列を生成し、当該遷移行列から逆行列を生成する生成手段をさらに備え、前記集計手段は、前記特定エリアにおける位置情報を集計する際において、前記生成手段により生成された逆行列を用いて、属性ごとの人口分布を補正することを特徴とする請求項1~4のいずれか一項に記載の位置情報集計装置。前記位置情報受信手段は、前記位置情報を、当該位置情報が受信された時刻情報を更に含んで受信し、前記位置情報受信手段で受信された前記位置情報のうち第1の位置情報について、当該第1の位置情報と同一のユーザ特定情報を含む位置情報のうち、当該第1の位置情報の直前の位置情報である第2の位置情報の時刻情報、及び当該第1の位置情報の直後の位置情報である第3の位置情報の時刻情報を取得する前後位置情報取得手段と、前記第1の位置情報の時刻情報、前記第2の位置情報の時刻情報及び前記第3の位置情報の時刻情報のうち2つ以上に基づいて、前記第1の位置情報についての特徴量を計算する特徴量計算手段と、を更に備え、前記取得率算出手段は、前記人口統計データと前記特徴量とを用いて、前記複数の移動通信端末の狭域エリアごとの位置情報取得率を算出し、前記集計手段は、前記位置情報に含まれる住所情報に対応する狭域エリアの前記位置情報取得率を、前記特定エリアに位置する前記位置情報についての特徴量に反映させて、前記特定エリアにおける人口分布を集計することを特徴とする請求項1に記載の位置情報集計装置。契約者情報に示される全ての移動通信端末の契約者の属性に対する、当該全ての移動通信端末の実際の使用者の属性の割合を示す遷移行列を生成し、当該遷移行列から逆行列を生成する生成手段をさらに備え、前記集計手段は、前記特定エリアにおける位置情報を集計する際において、前記生成手段により生成された逆行列を用いて、属性ごとの人口分布を補正することを特徴とする請求項6に記載の位置情報集計装置。前記位置情報受信手段は、受信した前記位置情報に含まれる前記ユーザ特定情報に対し、一方向性関数による不可逆符号への変換を含む非識別化処理を行うことを特徴とする請求項1~7のいずれか一項に記載の位置情報集計装置。位置情報集計装置が、複数の移動通信端末の位置に関する位置情報を、それぞれの前記位置情報に対応する前記移動通信端末のユーザを特定するユーザ特定情報と、前記ユーザの住所情報を含む属性を示す属性情報とを含んで受信する位置情報受信ステップと、前記位置情報集計装置が、所定の広域エリアにおける狭域エリアごとの人口統計データと前記位置情報とを用いて、前記複数の移動通信端末の狭域エリアごとの位置情報取得率を算出する取得率算出ステップと、前記位置情報集計装置が、前記位置情報受信ステップによって受信された前記位置情報を対象に、特定エリアに位置する前記位置情報を抽出し、前記位置情報に含まれる住所情報に対応する狭域エリアの前記位置情報取得率を反映させて前記位置情報を集計することにより、前記特定エリアにおける人口分布を集計する集計ステップと、を備えることを特徴とする位置情報集計方法。近年では、携帯端末においてGPSGlobalPositioningSystemを利用した位置情報の取得や、在圏する基地局を特定することによる位置情報の取得等の様々な位置情報の能動的な取得方法が実現されている。ここで、これらの位置情報を利用することで人口分布を解析すると統計対象の母数が増加し効率的となるが、その場合には位置情報を取得するタイミングや頻度がユーザ毎に様々であるため、精度良く人口分布を解析することが困難である。そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、ユーザ毎に取得頻度が様々な位置情報を対象にして高精度の人口分布を算出することが可能な位置情報集計装置及び位置情報集計方法を提供することを目的とする。上記課題を解決するため、本発明の位置情報集計装置は、複数の移動通信端末の位置に関する位置情報を、それぞれの位置情報に対応する移動通信端末のユーザを特定するユーザ特定情報と、ユーザの住所情報を含む属性を示す属性情報とを含んで受信する位置情報受信手段と、所定の広域エリアにおける狭域エリアごとの人口統計データと位置情報とを用いて、複数の移動通信端末の狭域エリアごとの位置情報取得率を算出する取得率算出手段と、位置情報受信手段によって受信された位置情報を対象に、特定エリアに位置する位置情報を抽出し、位置情報に含まれる住所情報に対応する狭域エリアの位置情報取得率を反映させて位置情報を集計することにより、特定エリアにおける人口分布を集計する集計手段と、を備える。或いは、本発明の位置情報集計方法は、位置情報集計装置が、複数の移動通信端末の位置に関する位置情報を、それぞれの位置情報に対応する移動通信端末のユーザを特定するユーザ特定情報と、ユーザの住所情報を含む属性を示す属性情報とを含んで受信する位置情報受信ステップと、位置情報集計装置が、所定の広域エリアにおける狭域エリアごとの人口統計データと位置情報とを用いて、複数の移動通信端末の狭域エリアごとの位置情報取得率を算出する取得率算出ステップと、位置情報集計装置が、位置情報受信ステップによって受信された位置情報を対象に、特定エリアに位置する位置情報を抽出し、位置情報に含まれる住所情報に対応する狭域エリアの位置情報取得率を反映させて位置情報を集計することにより、特定エリアにおける人口分布を集計する集計ステップと、を備える。このような位置情報集計装置及び位置情報集計方法によれば、移動通信端末に関する位置情報がユーザ特定情報とユーザに関する住所情報を含む属性情報とを含んで受信され、広域エリアの狭域エリアごとの人口統計データと受信した位置情報とからユーザの住所毎の位置情報取得率が算出され、特定エリアに属する位置情報が、移動通信端末のユーザの住所に対応する位置情報取得率が反映されながら集計される。これにより、ユーザの住所毎に取得頻度の傾向が異なる位置情報を対象にした場合であっても、予め日本全国のような広域での各地域ごとの統計データを準備しておくだけで、特定エリアの人口分布に実際のユーザの分布を精度良く反映させることができる。取得率算出手段は、属性毎の人口統計データと、属性情報毎に集計した位置情報の数との比を算出することにより、位置情報取得率を得る、ことが好ましい。こうすれば、予め準備した広域の人口統計データを用いて、属性毎の位置情報取得率を正確に取得することができる。また、位置情報受信手段は、位置情報に複数種類の属性情報を含んで受信し、取得率算出手段は、人口統計データと位置情報とを用いて、複数の移動通信端末の複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し算出し、集計手段は、位置情報に対して、位置情報の属性情報に対応する複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し反映させながら位置情報を集計する、ことも好ましい。かかる構成を採れば、移動通信端末のユーザの年齢、性別、住所等の複数の属性ごとに位置情報の取得頻度が異なる場合に、予め準備した複数の属性毎の人口統計データを用いて、集計する位置情報に複数の属性毎の取得率を反映することで、さらに正確な地域毎の人口分布を得ることができる。さらに、集計手段は、位置情報を、広域エリア内の位置情報の総数を広域エリアにおける人口統計データの総数で割った値で補正して集計することにより、人口分布を集計する、ことも好ましい。この場合、複数の属性毎の位置情報取得率を用いて位置情報を集計する際に、地域ごとの人口分布を正しく補正することができる。また、本発明の位置情報集計装置は、契約者情報に示される全ての移動通信端末の契約者の属性に対する、当該全ての移動通信端末の実際の使用者の属性の割合を示す遷移行列を生成し、当該遷移行列から逆行列を生成する生成手段をさらに備え、前記集計手段は、前記特定エリアにおける位置情報を集計する際において、前記生成手段により生成された逆行列を用いて、属性ごとの人口分布を補正することが好ましい。これにより、実際の使用者の属性に基づいた人口分布の集計を行うことができ、より正確な人口分布を得ることができる。また、位置情報受信手段は、位置情報を、当該位置情報が受信された時刻情報を更に含んで受信し、位置情報受信手段で受信された位置情報のうち第1の位置情報について、当該第1の位置情報と同一のユーザ特定情報を含む位置情報のうち、当該第1の位置情報の直前の位置情報である第2の位置情報の時刻情報、及び当該第1の位置情報の直後の位置情報である第3の位置情報の時刻情報を取得する前後位置情報取得手段と、第1の位置情報の時刻情報、第2の位置情報の時刻情報及び第3の位置情報の時刻情報のうち2つ以上に基づいて、第1の位置情報についての特徴量を計算する特徴量計算手段と、を更に備え、取得率算出手段は、人口統計データと特徴量とを用いて、複数の移動通信端末の狭域エリアごとの位置情報取得率を算出し、集計手段は、位置情報に含まれる住所情報に対応する狭域エリアの位置情報取得率を、特定エリアに位置する位置情報についての特徴量に反映させて、特定エリアにおける人口分布を集計することを特徴とする。このように、特徴量を用いて人口分布を算出することができるため、人口分布をより正確に求めることが可能となる。本発明によれば、ユーザ毎に取得頻度が様々な位置情報を対象にして高精度の人口分布を算出することができる。以下、図面とともに本発明による位置情報集計装置及び位置情報集計方法の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。<第一の実施形態>図1は、本発明の好適な一実施形態にかかる位置情報集計システム1の概略構成図である。図1に示すように、本実施形態にかかる位置情報集計システム1は、複数の移動通信端末2、基地局3、位置情報計算装置4、位置情報提供装置5、情報表示装置6、位置情報蓄積装置11、及び位置情報処理装置12を備えている。この位置情報蓄積装置11と位置情報処理装置12とが、移動通信端末2に関する位置情報を集計して人口分布を計算する位置情報集計装置として機能する。それぞれの移動通信端末2は、携帯電話機、PHSPersonalHandyphoneSystem、PDAPersonalDigitalAssistant等の通信機能を有する携帯端末であり、基地局3と移動体通信方式によって接続されることにより、基地局3及び移動体通信網NWを介して他の移動通信端末2や移動体通信網NWに接続された通信装置との間で相互にデータ通信及び音声通信を可能にされている。位置情報計算装置4、位置情報提供装置5、位置情報蓄積装置11、及び位置情報処理装置12は、移動体通信網NWを介して相互にデータ通信が可能なように構成されたサーバ装置である。また、情報表示装置6は、移動体通信網NWに接続され、位置情報処理装置12との間でデータ通信が可能なように構成された携帯端末、コンピュータ端末等の端末装置である。さらに、位置情報提供装置5は、移動通信端末2ともデータ通信が可能にされている。なお、位置情報計算装置4、位置情報提供装置5、位置情報蓄積装置11、及び位置情報処理装置12は、それぞれ1台のサーバ装置で構成されているが、分散された複数のサーバ装置によって構成されてもよいし、逆に、複数のサーバ装置の機能が、1台のサーバ装置に集約されていてもよい。上記の移動通信端末2は、GPSや基地局情報を利用して測位処理を実行する機能を有しており、ユーザからの測位要求を受け付けると、GPS衛星等から測位処理に必要な情報を取得して、その情報と共に位置情報提供装置5に測位要求を送信する。位置情報提供装置5は、測位要求を受信するとその測位要求から必要な情報を取り出して位置情報計算装置4に移動通信端末2に関する測位演算を要求する。これに対して、位置情報計算装置4は、移動通信端末2に関する測位演算を実行し、位置情報提供装置5に移動通信端末2に関する位置情報を返信し、位置情報提供装置5がその位置情報を移動通信端末2に中継する。そして、移動通信端末2では、取得した位置情報を地図上の位置表示や文字情報等の様々な出力形式に変換してディスプレイ上に表示する。その際、位置情報提供装置5は、移動通信端末2に位置情報を中継すると同時に、位置情報蓄積装置11にも移動通信端末2に関する位置情報を並行して送信する。なお、上記測位要求はユーザが情報提供サービスを利用するためにそのユーザから意図的に受け付けられることを契機に送信されることに限定されず、定期的に自動送信されてもよいし、移動体通信網NW上で生じる位置登録等のユーザの意図しないイベントを契機に送信されてもよい。また、必ずしも移動通信端末2自体が測位処理機能を有している必要はなく、移動体通信網NW内の基地局制御装置等の他の装置で測位処理を実行してもよく、その場合に生成される位置情報は、GPSを利用して生成されたもの以外に、位置登録情報を利用して生成されたPRACHPD測位情報や在圏エリアの重心情報等であってもよい。次に、位置情報蓄積装置11及び位置情報処理装置12の構成要素について詳細に説明する。位置情報蓄積装置11は、機能的な構成要素として、位置情報受信部位置情報受信手段111と位置情報蓄積部112とを備えている。位置情報受信部111は、移動通信端末2によって測位要求が為されるつどに、位置情報提供装置5から移動通信端末2の位置に関する位置情報を受信し、位置情報蓄積部112に格納する。具体的には、位置情報受信部111は、移動通信端末2のユーザを特定するユーザIDユーザ特定情報と、移動通信端末2において位置情報を取得した時刻を示す時刻情報とを、移動通信端末2の位置する緯度及び経度を示す位置情報とともに受信する。あわせて、位置情報受信部111は、受信したユーザIDに応じて、移動体通信網NWに接続された図示しない顧客情報データベースから移動通信端末2のユーザに関する年齢、職業や、そのユーザの住所を識別する住所コード住所情報等を示す属性情報を受信して位置情報に付加する。図2には、位置情報蓄積部112に格納された位置情報のデータ構成の一例を示している。同図に示すように、位置情報蓄積部112には、移動通信端末2に関する位置情報X1Y1、時刻情報31103、属性情報1-性別男、属性情報2-年齢0、属性情報3-職業職業1、属性情報4-住所コード10101010、及びユーザIDAが互いに対応付けて格納される。この住所コードは、上位の桁が県、下位の桁が市町村のように階層的に移動通信端末2のユーザの属性としての住所を特定するための数値情報であり、後述する位置情報取得率を算出する単位の狭域エリアに応じた桁数に設定される。このような位置情報は、複数の移動通信端末2からの測位要求がある度に蓄積して記憶されるが、記憶のタイミングとしてはこのようなタイミングには限定されず、位置情報提供装置5又はその他の情報記憶装置によって所定の情報量をバッファリングしてから定期的或いは随時に位置情報蓄積装置11に転送してもよい。位置情報処理装置12は、機能的な構成要素として、要求情報受信部121、位置情報取得部集計手段122、取得率算出部取得率算出手段123、統計データ格納部124、集計部集計手段127、及び情報送信部128を備える。要求情報受信部121は、所定時間帯の所定エリアにおける移動通信端末2の数から推定される人口分布に関する情報の集計を要求する要求情報を、情報表示装置6から受信し、この要求情報に応じて位置情報取得部122による位置情報の抽出処理を起動する。また、この要求情報には、集計対象の時間帯を指定するための時間帯情報や、集計対象の所定エリアを指定するためのエリア情報も含まれている。位置情報取得部122は、要求情報受信部121からの起動信号に応じて、位置情報蓄積装置11の位置情報蓄積部112から位置情報を読み出す。そして、位置情報取得部122は、読み出された全ての位置情報の中から、情報表示装置6からの要求情報に含まれる時間帯情報及びエリア情報に合致する位置情報を抽出し取得率算出部123に出力する。例えば、処理対象の位置情報の条件を示す時間帯情報が31100300、及びエリア情報日本全国の場合には、図2に示す位置情報のうちから時刻情報が時間帯情報の示す時間帯に含まれ、かつ位置情報がエリア情報のエリア内にあることを示す位置情報を全て抽出する。ここで、位置情報取得部122は、要求情報に合致する位置情報の中から、重複するユーザIDを含む位置情報を削除するように動作することもできる。この場合、位置情報取得部122は、移動通信端末2のユーザ毎に位置情報を抽出した上で、取得率算出部123に出力する。例えば、位置情報取得部122は、同一のユーザIDを含む位置情報の中から、時間情報の示す時刻が最も古いものや平均時刻に近いものを選定したり、位置情報の示す位置が重心位置に近いものや予め設定された複数の所定区画エリアの中心位置に最も近いものを選定したりして位置情報を抽出する。また、位置情報取得部122は、重複する同一ユーザIDを含む位置情報に含まれる時刻情報の示す時刻が、一定時間間隔以上空くように位置情報を抽出することもできる。例えば、1日間隔以上空くように位置情報を抽出するように設定されている場合には、同一のユーザIDを含む位置情報のうち時刻情報によって特定される時間間隔が1日以上である複数の位置情報が抽出される。また、位置情報取得部122は、このように同一のユーザIDを含む複数の位置情報を抽出する場合には、これらの位置情報に互いに異なるユーザIDを新たに付与することもできる。具体的には、ユーザIDAを含む2つの位置情報にユーザIDA1及びA2をそれぞれ付与する。取得率算出部123は、位置情報取得部122から出力された位置情報と、統計データ格納部124に格納された所定の広域エリア例えば、日本全国における人口統計データを用いて、移動通信端末2のユーザの属性ごとの位置情報取得率を算出する。この統計データ格納部124には、図3aに示すような、国勢調査データを基に作成された年齢ごとの実際の広域エリア内の男性人口、及び女性人口の人口ピラミッドデータが格納されている。具体的には、年齢2歳の男性人口1300及び女性人口1210が格納されている。取得率算出部123は、位置情報取得部122から取得した位置情報を対象に、広域エリア内の年齢ごとの移動通信端末2の男女別のユーザ数ユーザ人口ピラミッドデータを集計する。位置情報が広域エリア内であるか否かは、位置情報を基に判定される。図4aは、このようにして集計された移動通信端末2のユーザ人口ピラミッドデータを示している。同図に示すように、年齢2歳の男性ユーザ数300及び女性ユーザ数210が集計されている。そして、取得率算出部123は、年齢及び性別の属性毎に人口ピラミッドデータの人口と、ユーザ人口ピラミッドデータのユーザ数との比を算出することによって、属性ごとの実際の人口に対する移動通信端末2による位置情報の取得率の逆数を算出する。すなわち、取得率算出部123は、年齢2歳の男性人口1300であり、男性ユーザ数300である場合は、男性取得率マスク433を算出し、図4bに示すような年齢及び性別ごとの取得率マスクデータを生成して、集計部127に出力する。ここでは、取得率マスクデータの生成単位を年齢が1歳間隔で性別毎に区分しているが、例えば、0~4歳のような5歳間隔や0~9歳のような10歳間隔にしてもよいし、男女区分をせず年齢だけの区分で生成してもよいし、年齢を区分せず性別だけの区分で生成してもよい。さらに、位置情報に含まれる住所コードと、年齢、性別、狭域エリア毎に予め集計された人口ピラミッドデータを用いて年齢、性別、及び狭域エリアごとの取得率マスクデータを生成してもよい。また、位置情報に年齢などの属性情報を持たない場合,全ユーザを同一属性として同一の取得率マスク値を算出して用いてもよい。逆に、職業や結婚歴未婚/既婚などの年齢や性別以外のユーザの性質を示す属性をさらに用いてもよい。また、取得率算出部123は、位置情報取得部122から出力された位置情報と、統計データ格納部124に格納された人口統計データを用いて、移動通信端末2のユーザの複数種類の属性ごとの位置情報取得率を、繰り返し算出することもできる。例えば、取得率算出部123は、上述した処理に加えて、移動通信端末のユーザの住所コードで表される狭域エリアごとの位置情報取得率を算出する。この統計データ格納部124には、図3bに示すような、国勢調査データを基に作成された狭域エリア住所コードごとの実際の人口を示す人口ピラミッドデータが格納されている。具体的には、住所コード10101010の示す狭域エリアに住む人口1200が格納されている。取得率算出部123は、位置情報取得部122から取得した位置情報を対象に、位置情報が広域エリア内であり、且つ、広域エリア内の狭域エリア住所コードごとの移動通信端末2のユーザ数ユーザ人口ピラミッドデータを集計する。この狭域エリアごとに行う位置情報の集計は、位置情報に含まれる属性情報4の住所コードに基づいて、住所コードが狭域エリア内であるか否かを判定することで行うことができる。図4cは、このようにして集計された移動通信端末2のユーザ人口ピラミッドデータを示している。同図に示すように、住所コード10101010のユーザ数120が集計されている。そして、取得率算出部123は、狭域エリア毎に、人口ピラミッドデータの人口とユーザ人口ピラミッドデータのユーザ数との比を算出することによって、住所ごとの実際の人口に対する移動通信端末2による位置情報の取得率の逆数を算出する。すなわち、取得率算出部123は、住所コード10101010の人口1200であり、ユーザ数120である場合は、取得率マスク10を算出し、図4dに示すような住所コードごとの取得率マスクデータを生成して集計部127に出力する。なお、取得率算出部123は、ユーザの複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し生成する際には、2種類目以降の位置情報取得率を、次のようにして補正する。詳細には、取得率算出部123は、広域エリア内の位置情報の総数を広域エリアにおける人口統計データの総数で割った値例えば、01をさらに乗算して、取得率マスクデータの補正値を算出して集計部127に出力する図5。ここでは、集計単位を住所コードごとに区分しているが、職業や結婚歴未婚/既婚などの住所コード以外のユーザの性質を示す属性を用いて区分してもよいし、住所コードに加えて職業などの複数の属性を組み合わせて区分してもよい。また、位置情報取得率の生成を繰り返し行う場合、取得率算出部123は、例えば、1回目の集計処理で住所コードによって区分し、2回目の集計処理で、1回目の集計単位とは異なる職業によって区分することができる。ただし、複数区分の位置情報取得率を生成する際に、その区分に含まれる属性は重複しないことが望ましい。例えば、1回目の集計で年齢及び性別で区分した場合には、2回目の集計処理では年齢及び性別以外の属性を用いて区分する。また、1つの構成要素である取得率算出部123で複数種類の位置情報取得率を算出してもよいし、複数の構成要素に分けて複数種類の位置情報取得率を算出してもよい。集計部127は、位置情報取得部122によって抽出された全ての位置情報に対して、その位置情報に含まれる複数種類の属性情報に対応する取得率マスクを繰り返し反映する。詳細には、集計部127は、図2に示すような属性情報1-性別男、属性情報2-年齢0、及び属性情報4-住所コード10101010を含む位置情報が抽出された場合は、その位置情報に対応する取得率マスクとして、図4b、及び図5に示したようなデータの中から、男性取得率マスク10及び契約率マスク1を抽出する。そして、集計部127は、該当の位置情報のデータに対して取得率マスク10及び1を乗算した値10を補正値として算出し、位置情報に付加する図6。このようにして得られた補正値は、位置情報に対して複数種類の属性に対応する取得率マスクを反映する際に、実際に存在する人口に対するそれぞれの位置情報の比重を表す値に補正されている。なお、住所コードは都道府県をあらわすものであってもよいし、市町村をあらわすものであってもよく任意に設定可能である。また、ユーザの属性情報としての住所コードが位置情報に含まれていない場合は、全ユーザを同一属性として同一の契約率マスク値を用いてもよい。また、集計部127は、補正値が追加された全ての位置情報を対象に、予め設定された複数の所定集計エリア毎に、その集計エリア内の位置に対応する位置情報の補正値を集計する。これにより、複数の所定集計エリアごとの実際の人口分布を集計することができる。具体的には、集計部127は、集計対象の時間帯100~300における集計エリアエリア1,エリア2,エリア3,エリア4,...ごとの補正値を集計する。そして、情報送信部128はその集計結果情報を情報表示装置6に返信する。図7は、集計部127によって、集計された集計結果情報のデータ構成の一例を示す図である。また、このとき、集計部127は、属性情報や住所コードを対象に集計してもよい。例えば、住所コード10101010の0~4歳の人口を知りたい場合には、住所コードが10101010に一致し、年齢が0以上4以下の位置情報の補正値を集計する。以下、図8及び図9を参照して、位置情報集計システム1の動作について説明するとともに、併せて位置情報集計装置における位置情報集計方法について詳述する。図8は、位置情報集計システム1による位置情報集計時の動作を示すシーケンス図、図9は、位置情報集計装置による人口分布集計処理時の動作を示すフローチャートである。まず、図8を参照して、移動通信端末2のユーザから測位要求が受け付けられるとステップS01、移動通信端末2において測位演算に必要な情報が収集されて、その情報とともに位置情報提供装置5に位置情報の要求信号が送信されるステップS02。これに対して、位置情報計算装置4によって移動通信端末2を対象にした測位演算が実行されステップS03、位置情報提供装置5に移動通信端末2の位置情報が保存されるステップS04。次に、保存された位置情報は、位置情報提供装置5から移動通信端末2に通知されステップS05、移動通信端末2のディスプレイに様々な表示形式で出力されるステップS06。一方、位置情報提供装置5に保存された移動通信端末2の位置情報は、移動通信端末2に通知されるのに並行して、位置情報蓄積装置11に送信されるステップS07。そして、その位置情報は位置情報蓄積装置11の位置情報蓄積部112に蓄積されるステップS08。その後、情報表示装置6において人口分布に関する表示要求が受け付けられるステップS09。そうすると、情報表示装置6から位置情報処理装置12に対して人口分布に関する情報の集計を要求する要求情報が、時間帯情報やエリア情報を含んで送信されるステップS10。そうすると、位置情報処理装置12から位置情報蓄積装置11に対して位置情報参照要求が送信されステップS11、これによって、位置情報蓄積装置11から位置情報処理装置12に位置情報が読み出されるステップS12。次に、位置情報処理装置12によって、読み出された位置情報を対象に所定エリアの人口分布が集計されるステップS13。そして、位置情報処理装置12から情報表示装置6に人口分布データが送信されてステップS14、地図形式やグラフ形式等の様々な出力形式で表示されるステップS15。次に、図9に移って、位置情報処理装置12による人口分布集計処理の詳細について説明する。まず、位置情報処理装置12は位置情報蓄積装置11から位置情報を読み込むステップS101。その後、位置情報処理装置12は、位置情報取得部122によって抽出された位置情報から、広域エリア内の年齢、性別ごとの移動通信端末2のユーザ人口ピラミッドデータを集計するステップS102。さらに、位置情報処理装置12は、統計データ格納部124から、所定の広域エリアにおける人口ピラミッドデータを取得するステップS103。そして、位置情報処理装置12は、ユーザ人口ピラミッドデータ及びピラミッドデータに基づいて、属性ごとの実際の人口に対する移動通信端末2による位置情報の取得率の逆数を算出するステップS104。その後、位置情報処理装置12は、位置情報を集計することにより住所コード狭域エリア毎の移動通信端末2のユーザ人口ピラミッドデータを取得し、統計データ格納部124から広域エリア内の住所コード毎の人口統計データを取得するステップS105。その後、位置情報処理装置12は、これらの人口統計データとユーザ人口ピラミッドデータとの比を算出することによって、狭域エリアごとの移動通信端末2の位置情報取得率の逆数およびその補正値を算出するステップS106。ここで、位置情報処理装置12は、住所コード以外の属性ごとの位置情報取得率を算出する場合には、ステップS106の処理を繰り返す。次に、位置情報処理装置12は、全ての位置情報にその属性に対応する位置情報取得率の逆数を反映した補正値を付加するステップS107。さらに、位置情報処理装置12は、複数種類の属性ごとの位置情報取得率を生成した場合には、位置情報に複数種類の位置情報取得率の逆数を乗算する。その後、位置情報処理装置12は、補正値を追加した位置情報を集計エリア毎及び任意の属性毎に集計して、人口分布データとしての集計結果情報を生成するステップS108。そして、位置情報処理装置12は、その集計結果情報を情報表示装置6に送信するステップS109。図10には、ステップS108における位置情報処理装置12による位置情報の集計単位を示す概念図である。同図に示すように、集計エリアA1内に位置することを示す位置情報A,Bの補正値を合計することにより、集計エリアA1内の人口データが集計される。また、図11は、ステップS15において情報表示装置6に表示される人口分布出力画面を示す図であり、情報表示装置6によって指定された集計範囲が日本全国である場合は、日本全国を区切った集計エリア毎の人口分布が、視覚的に色や濃淡によって表示される。なお、上述した一連の位置情報の集計処理は、人口を推計する時刻が変わると新たに実行しなおす必要がある。例えば、時刻1時~3時の位置情報取得率と、時刻2時~4時の位置情報取得率は、移動通信端末2の電源状態に伴う稼働率が異なるため計算し直す必要がある。そこで、位置情報処理装置12は、処理時間帯ごとに位置情報取得率を計算し直すようにしてもよい。こうすれば、人口推計データに対する移動通信端末2の電源のオン/オフの状態変化の影響を避けることができる。以上説明した位置情報集計装置及び位置情報集計方法によれば、移動通信端末2に関する位置情報がユーザID、及びそのユーザに関する住所情報を含む属性情報を含んで受信され、広域エリア内の狭域エリア毎の人口統計データと受信した位置情報とからユーザの住所等の属性毎の位置情報取得率が算出され、特定エリアに属する位置情報が、その住所等の属性情報に対応する位置情報取得率が反映されながら集計される。これにより、ユーザの住所、年齢や性別等毎に位置情報サービスの利用頻度が異なる位置情報を対象にした場合であっても、予め国勢調査データ等を基にして日本全国のような広域内の各地域毎の統計データを準備しておくだけで、特定エリアの人口分布に実際のユーザの分布を精度良く反映させることができる。例えば、地方の高齢者は相対的に携帯電話の所持率が低いといった傾向を人口分布に反映することができる。また、位置情報の属性情報に対応する複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し反映させながら位置情報を集計することにより、移動通信端末2のユーザの年齢、性別、住所等の複数の属性ごとに位置情報の取得頻度が異なる場合に、予め準備した複数の属性毎の人口統計データを用いて、集計する位置情報に複数の属性毎の取得率を反映することができる。その結果、さらに正確な地域毎の人口分布を得ることができる。<第一の実施形態の第一の変形例>つぎに、第一の実施形態の第一の変形例について、第一の実施形態との差異を中心に説明する。第一の実施形態において、取得率算出部123は、人口統計データと位置情報とを用いて、複数の移動通信端末の複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し算出し、集計部127は、位置情報に対して、位置情報の属性情報に対応する複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し反映させながら位置情報を集計するものとした。しかしながら、本変形例では、取得率算出部123及び集計部127におけるこれらの繰り返し算出或いは反映させる処理を行わずに、集計部127において位置情報を集計することもできる。具体的には、取得率算出部123は、位置情報取得部122から取得した位置情報を対象として、求めたい人口の属性に対応するユーザ数を集計する。また、取得率算出部123は、統計データ格納部124に格納された国勢調査データから、求めたい属性の人口を算出する。そして、取得率算出部123は、算出したこれらのユーザ数と人口との比に基づいて、位置情報の取得率の逆数取得率マスクを算出する。集計部127は、第一の実施形態と同様に、算出された取得率マスクを求めたい属性の人口に対応する位置情報に付加する。そして、集計部127は、この取得率マスクに基づいて、求めたい属性の人口を算出する。位置情報取得部122から取得した位置情報に基づいてユーザ数を集計したり、国勢調査データから人口を算出したりする際に用いられる属性としては、たとえば、性別、年齢、住所コードなどから、所望の属性を選んで用いることができる。<第一の実施形態の第二の変形例>つぎに、第一の実施形態の第二の変形例について説明する。第一の実施形態において、取得率算出部123及び集計部127では、位置情報を集計することで所定のエリア内のユーザ数人口を算出している。この位置情報は、位置情報取得部122により、情報表示装置からの要求情報に合致するものが抽出される。本変形例は、位置情報取得部122によって位置情報を抽出する際の抽出手法を変更したものである本変形例において、位置情報取得部122は、位置情報蓄積部112から読み出した位置情報のうち、要求情報に含まれる時間帯情報及びエリア情報に合致する位置情報を抽出する。その具体的な抽出方法は後述する。位置情報取得部122は、詳しくは後述する抽出方法により、時間帯情報が示す集計対象の時間帯以下集計時間帯というの少なくとも一部において、エリア情報が示す所定エリアに滞在したと推定される移動通信端末2、又は、当該移動通信端末2の測位処理に基づいて集計時間帯内又は後述する拡張期間内に生成された1つの位置情報を抽出する機能を実現する。取得率算出部123及び集計部127は、位置情報取得部122により抽出された位置情報を集計し、集計結果を集計時間帯内における所定エリアの入込端末数として推計する。なお、本明細書において、入込端末数とは、集計時間帯の少なくとも一部において集計対象とするエリアに滞在したユニークな移動通信端末2を意味する。また、ここでのユニークなとは、同一移動通信端末2の重複カウントを除いた後の数を意味する。[入込端末数推計処理]以下、位置情報取得部122で行われる入込端末数推計処理の一例を説明する。この一例においては、要求情報に含まれるエリア情報が示す所定エリア内の各移動通信端末2の推定滞在期間を用いて入込端末数を求める。位置情報取得部122は、ユーザIDが同じ位置情報において、位置情報が取得された時刻が後述の拡張期間内にあり、住所コードがある所定エリア内を示すエリア内位置データ、及び位置情報が取得された時刻順に時系列に並べた場合に当該エリア内位置データに隣接し住所コードがある所定エリア外を示すエリア外位置データに基づいて、移動通信端末がある所定エリアに滞在していた推定滞在期間を移動通信端末毎に算出する。なお、上記の拡張期間は、ここでは一例として、集計時間帯を前後に所定の時間幅例えば1時間だけ拡張した期間、即ち、集計開始時刻t0から所定時間だけ過去に遡った時刻を開始点とし、集計終了時刻t1から所定時間だけ未来に進めた時刻を終了点とする時間帯を意味する。図12に示すように、拡張期間内に取得された同一移動通信端末に関する一連の位置情報を当該位置情報が取得された時刻順に時系列に並べ、位置情報の住所コードがある所定エリア内を示すエリア内位置データを黒丸で、エリア内位置データに隣接し住所コードがある所定エリア外を示すエリア外位置データを白丸で、それぞれ示した場合、時系列上で最先のエリア内位置データの取得時刻taと、該最先のエリア内位置データに隣接するエリア外位置データの取得時刻txとの按分点一例として中点に相当する時刻tinを推定滞在期間の開始時刻とする。同様に、時系列上で最後のエリア内位置データの取得時刻tcと、該最後のエリア内位置データに隣接するエリア外位置データの取得時刻tyとの按分点一例として中点に相当する時刻toutを推定滞在期間の終了時刻とする。これにより、図12に長方形で示した期間、即ち、時刻tinから時刻toutまでの期間が、当該移動通信端末の推定滞在期間として算出される。そして、位置情報取得部122は、算出された推定滞在期間と集計時間帯とが重複する移動通信端末を抽出する。図13には、拡張期間内に取得された移動通信端末A~Eに関する一連の位置情報を移動通信端末毎に、位置情報の取得時刻順に時系列に横軸方向に並べた図を示しており、この図13では、住所コードがある所定エリア内を示すエリア内位置データを黒丸で、住所コードがある所定エリア外を示すエリア外位置データを白丸でそれぞれ示している。仮に、位置情報の取得時刻が集計時間帯時刻t0~時刻t1内にあるエリア内位置データにのみ着目すると、対応する移動通信端末としては移動通信端末C~Eの3つが抽出される。ところが、図13で長方形により示した推定滞在期間と集計時間帯時刻t0~時刻t1とが重複する移動通信端末としては、移動通信端末A~Eの5つが挙げられるため、位置情報取得部122は、移動通信端末A~Eの5つを抽出する。これにより、黒丸で示すエリア内位置データにのみ着目した場合に除外される移動通信端末A、Bについても、集計時間帯中のどこかである所定のセクタ内に滞在していたと推定されることとなる。なお、上述した推定滞在期間を用いた方法は一例であり、他の方法を採用しても構わない。上述のようにして位置情報取得部122によって抽出された位置情報は、取得率算出部123や集計部127において、位置情報からユーザ数人口を算出する際に利用される。このようにして位置情報を抽出することで、ユーザ数人口を求める際の基となる位置情報をより精度よく抽出することができ、算出されるユーザ数人口の精度を向上させることができる。<第二の実施形態>つぎに、第二の実施形態の位置情報集計システム1について説明する。この第二の実施形態においては、実際に移動通信端末2を使用しているユーザの属性を利用して、人口分布を算出するものである。例えば、第一の実施形態では、移動通信端末2例えば、携帯電話などの契約時に登録したときの属性に基づいて属性毎の人口分布を算出しているが、必ずしも契約者が、ユーザとなるわけではない。例えば、未成年がユーザである場合、契約者はその保護者であることが多い。そういった場合、未成年の人口分布は著しく低下して、正しく人口分布を算出することができない。第二の実施形態においては、実際のユーザの属性に基づいた人口分布を算出することを目的とするものである。図14は、本実施形態の位置情報集計システム1aの概略構成図である。第一の実施形態とは、アンケートDB7および契約者DB8を備えている点、および位置情報処理装置12aが実際のユーザの属性に基づいて人口分布を算出するための機能構成を備えている点で、相違する。以下、これら相違点を中心に、本実施形態について、説明する。アンケートDB7は、契約者に対して行われたアンケートデータに基づく結果を記憶する部分である。アンケートでは、契約者またはユーザが実際のユーザの属性情報を記入するようにしており、例えば、契約者が、ユーザID単なるIDでもよい、ユーザ名、性別、年齢、住所若しくは住所コードを記入することができるように形成されている。契約者DB8は、移動通信端末2の購入時に登録する契約者データに基づく属性情報を記憶する部分であり、例えば、ユーザID単なるIDでもよい、性別、年齢、住所若しくは住所コードを対応付けて記憶している。位置情報処理装置12aは、機能的には、第一の実施形態の位置情報処理装置12と同じであるが、上述のとおり、実際のユーザの属性アンケートDBのアンケート情報に基づいて、適切な人口を算出するものであり、具体的には行列生成部129生成手段を備えている。そして、取得率算出部123aは、この行列生成部129により生成された逆行列を利用して、属性ごとの人口の補正を行い、これを用いて集計可能にするものである。すなわち、契約者情報に基づく属性に基づいて、ある集計エリアにいる位置情報を計数することにより、属性ごとの契約者数を算出し、この属性ごとの契約者数に対して、行列生成部129により生成された逆行列を用いて契約者数を補正することで、実際の属性に基づいたユーザ数を算出するものである。以下、第一の実施形態の位置情報処理装置12との相違点を中心に説明する。行列生成部129は、アンケートDB7および契約者DB8にそれぞれ記憶されているアンケートデータおよび契約者データに基づいて、実際のユーザは、どのような属性の契約者に対応付けられたものか、その遷移状態を示す遷移行列を生成する部分である。以下、さらに詳細に説明する。図15は、契約者データとアンケートデータとに基づいて結合管理テーブルの生成過程を示す説明図である。図15aは、契約時に登録された契約者属性情報の管理テーブルを示し、ユーザIDに対応付けてそれぞれ性別、年齢、住所を記憶している。また、図15bは、アンケートによるユーザ属性情報の管理テーブルを示し、ユーザIDに対応付けてそれぞれ性別、年齢、住所を記憶している。それぞれ同じ属性情報の項目が記憶されている。そして、行列生成部129は、これら管理テーブルを、ユーザIDをキーにして結合することで、遷移状態を把握するための結合管理テーブルを生成する。図15cは、結合されて得られた結合管理テーブルの説明図である。なお、各属性情報は一例であって、それ以外の各種項目を記憶するようにしてもよい。例えば、嗜好趣味、職業などがあってもよい。そして、行列生成部129は、生成された結合管理テーブルに従って、実際のユーザの属性情報から、契約者の属性情報への遷移状態を示す遷移行列を生成する。図16は、その遷移状態を示す説明図である。図16においては、実際のユーザはどのような属性の契約者に対応付けられているか、属性毎にその割合を示している。この図16に示される説明図は、例えば図15cに示される結合管理テーブルを、ある属性でソート等することで、属性ごとのユーザに対する契約者属性の割合を算出することで、導かれるものである。例えば、アンケートデータから得られる実際のユーザの年齢性別の属性を示す年齢.enおよび性別.enの優先順位でソートし、アンケートデータにおける実際のユーザの年齢性別ごとに、契約者の属性年齢性別ごとの数を集計することにより、属性ごとの実際のユーザがどのような属性の契約者に対応付いたものか、その遷移状態を把握することができる。図16では、ユーザ0歳、男性は、契約者30歳、男性が0.1の割合、契約者30歳、女性が0.2の割合であることを示している。要するに赤ちゃんがユーザとする実際の契約者は、その保護者親を示す属性である割合が多いことを示している。逆に、図示していないが、ユーザ18歳、男性の契約者は本人であることを示す18歳、男性の属性か、若しくは、その保護者である40代から50代の男性若しくは女性を示す属性である割合が多いことが想定される。このような考えのもと、遷移行列を生成すると、図17aに示される遷移行列Aを生成することができる。図17は、遷移行列Aおよび逆行列A-1を示す説明図である。この遷移行列Aは、142×142の行列からなるものであり、Y=AXを成立することができる行列である。Xは、実際の年齢性別に区分された数ユーザ数、Yは、契約情報に基づいた年齢性別区分された数契約者数である。以降、属性情報が年齢性別としたときの遷移行列Aを遷移行列A1とする。なお、この142×142の行列の成分要素の数は、契約者およびユーザの属性を、0歳から69歳、および70歳以上に、分類した場合の一例であり、これに限るものではない。10代、20代のように、年代ごとにその成分を分類した場合には、行数および列数が変わる。そして、本実施形態のように、位置情報等に基づいて、ある集計エリアにおける人口分布を算出しようとする場合には、契約者数は分かっているが、実際のユーザは分からないため、この遷移行列A1の逆行列A1-1を算出して、この逆行列A1-1を利用することにより、契約者数から、実際のユーザの人口分布を算出することができる。すなわち、A1-1Y=A1-1AXX=A1-1Y1式1に示すとおり、逆行列A1-1を算出して、これを利用することにより、契約者数からユーザ数を算出することができ、より実際のユーザ属性の人口分布に近い数値を算出することができる。また、年齢性別以外の属性についての遷移行列を求める場合も、上述と同様の処理を行う。例えば、住所コードについての遷移行列A2を求める場合、契約者若しくはユーザに対して、アンケート調査を行い、アンケートデータと、契約者データとを結合して、住所コード用の結合管理テーブルを生成する図15cに相当。そして、実際の住所居住地を示すエリアごとに、住所コードの遷移状態を集計し図16に相当、実際のユーザは、どこを住所とする契約者に対応付けられているのか、その割合を算出する。そして、式1に示される処理により、遷移行列A2を算出する事ができる。なお、これら遷移行列A1およびA2は一例であって、これ以外の属性のために、算出して、利用する事ができる。また、遷移行列は2種類に限るものではなく、必要に応じて1種類若しくは3種類以上を算出して利用してもよい。このようにして、生成した逆行列A1-1を利用して、人口分布の算出手順についてさらに詳細に説明する。図18は、逆行列A1-1を用いて、属性年齢および性別ごとの取得率マスクを生成する手順を示す説明図である。図18aは、属性のうち年齢および性別ごとの契約者数を示す説明図である。この契約者数は、位置情報を計数することにより得られる数値であり、位置情報蓄積部112に記憶されている情報である。この年齢および性別ごとの契約者数に対して、逆行列A1-1をかけることにより、年齢および性別ごとの実際のユーザ数若しくは、実際の数値に近いと思われるユーザ数を算出することができる図18b。さらに、この実際のユーザ数に基づいて、第一の実施形態に記載のとおり、国勢調査等で得られた人口統計データ人口ピラミッドデータを用いて、属性年齢および性別ごとの取得率を算出する。そして、算出された取得率に基づいてその逆数を算出して、これを取得率マスクとして記憶する図18c。図18bから図18cへの変換過程は第一の実施形態にて説明したとおりである。また、住所コードを属性とした場合も同様の処理を行う。図19は、逆行列A2-1を用いて、属性住所コードごとの取得率マスクを生成する手順を示す説明図である。図19aは、属性のうち住所コードごとのユーザ数を示す説明図であり、位置情報蓄積部112に記憶されている情報である。住所コードごとの契約者数に対して、逆行列A2-1をかけることにより、住所コードごとの実際のユーザ数若しくは、実際の数値に近いユーザ数を算出することができる図19b。さらに、この実際のユーザ数に基づいて、第一の実施形態に記載のとおり、国勢調査等で得られた人口統計データ人口ピラミッドデータを用いて、属性住所コードごとの取得率を算出する。そして、算出された取得率に基づいてその逆数を算出して、これを取得率マスクとして記憶する図19c。さらに、住所コードに対する処理については、第一の実施形態と同様に、広域エリアの位置情報の総数を広域エリアにおける人口統計データの総数で割った値をさらに乗算して、取得率マスクデータの補正値を算出して、集計部127に出力する処理を行う。これは、第一の実施形態における図5を求めるときの処理と同様である。さらに、取得率算出部123は、以下の処理を行うことにより、図20に示す補正テーブルを生成する。図20は、補正テーブルを示す説明図である。この補正テーブルは、年齢性別ごとおよび住所コードごとに、補正値が対応付けられているテーブルである。そして、この補正テーブルは、図18cに示す取得率マスクのテーブル、および図19cに示す取得率マスクから得られた補正値を記憶するテーブル図5相当のもののそれぞれの取得率マスクを乗算することで補正値を算出し、取得率算出部123は、属性情報年齢、性別、および住所コードに補正値を対応付けることで生成される。この補正テーブルは、一時的に取得率算出部123に記憶されるものである。なお、第一の実施形態では、さらに位置情報とともにこれら属性情報および補正値を対応付けて記憶していたが、処理の効率化のため、第二の実施形態では、別テーブルとして構成している。なお、第一の実施形態のとおり、補正値を位置情報の管理テーブルに対応付けて記憶してもよい。また、第一の実施形態の位置情報処理装置12に、第二の実施形態の補正テーブル図20を適用して、処理の効率化を図るようにしてもよい。つぎに、取得率算出部123は、生成した補正値を用いて、集計処理の元となる中間データの作成を行う。図21は、その中間データの生成過程を示す説明図である。図21aは、位置情報蓄積部112に記憶されている契約者ごとに対応付けられた位置情報の対応テーブルを示す図である。図21aに示されるとおり、ユーザID、時刻情報、位置情報、属性情報として、性別、年齢、職業、住所コード等が対応付けられている。この対応テーブルから、ユーザ数を算出するための中間データを記憶する中間テーブルを作成する。図21bは、その中間テーブルを示す説明図である。図21bに示すとおり、取得率算出部123は、集計対象時間、集計エリア、および属性情報性別、年齢、住所コードごとの、契約者数を算出する。契約者数は、位置情報の数を計数することにより得られる数値である。そして、この中間テーブルにおける属性ごとの契約者数に、取得率マスクを求めるときに用いた逆行列を利用する。ここでは2種類の逆行列を利用するため、上述の通り算出した逆行列A1-1および逆行列A2-1を利用して、契約者数からユーザ数に補正することができる。具体的には、まず、取得率算出部123は、逆行列A1-1を年齢性別ごとの契約者数に乗算することにより、年齢性別ごとの実際のユーザ数を算出して、補正中間テーブルを生成する図21c。なお、上述したとおり、逆行列が1種類の場合には、1つの逆行列を利用し、3種類以上利用する場合には、3種類以上の逆行列を利用する。具体的には、属性情報として、年齢、性別ごとの契約者数に対する実際のユーザ数を算出する場合には、この中間テーブルにおける集計対象時間、集計エリアおよび住所コードごとにソートして、年齢性別ごとの契約者数に、年齢性別のために生成された逆行列A1-1を乗算することにより、実際の属性ごとのユーザ数を算出することができる。なお、集計対象時間、集計エリアおよび住所コードの組合せごとに、逆行列A1-1を乗算するものであり、例えばそれら組み合わせが10通りあれば、その10通り分のユーザ数を算出する。また、住所コードごとに、ユーザ数を算出する場合にも同様に、集計対象時間、集計エリア、および住所コード以外の属性情報である性別年齢の属性情報ごとにソートをして、逆行列A2-1をかけることにより、ユーザ数を算出する。この逆行列A2-1は、上述した住所コードの取得率を算出する際に用いられた逆行列を用いることになる。このように年齢性別、および住所コードごとに補正されたユーザ数に、さらに補正値を対応付けた集計テーブルを生成する。図22aは、その集計テーブルの具体例を示すものであって、図20で示された、補正テーブルに記述されている補正値を、属性ごとに対応付けて生成されたものである。例えば、図20においては、性別:男、年齢:0歳、住所コード:10101010の組み合わせからなる補正値は、補正テーブルにおいて同じ組み合わせに対応付けられる。そして、実際の人口分布を算出するに当たって、図22bに示されるとおり、ユーザ数に補正値を乗算することにより、その集計対象時間、集計エリアの属性ごとの人口を算出することができる。この図22bにおいて算出された人口を、オペレータの任意の条件に従って、集計することにより、さまざまな人口分布情報を算出することができる。図22cは、その具体例である。図22cにおいては、集計対象時間帯が1:00~3:00における、集計エリアごとの人口分布を算出したものである。このようにして、契約時に登録した契約情報の属性に基づいた契約者数ではなく、実際のユーザの属性に基づいたユーザ数を算出することができる。つぎに、本実施形態における位置情報集計システム1aの処理について説明する。図23は、位置情報集計システム1aの処理を示すフローチャートである。まず、位置情報取得部122により、位置情報蓄積部112に記憶されている位置情報が読み込まれるとともに、この読み込みのタイミングに従って、遷移行列A1およびA2の逆行列A1-1および逆行列A2-1が算出されるS201。そして、属性ごとの人口分布を集計し、これに逆行列A1-1をかけることにより実際の属性ごとの人口分布ユーザ数が算出され図18b、また、人口統計データが、取得率算出部123により取得されるS202。そして、これら人口分布および人口統計データに基づいて属性ここでは年齢性別ごとの取得率図18cが算出されるS203。また、取得率算出部123により、住所コードに基づいたエリアごとの位置情報数を集計し、これに逆行列A2-1をかけることにより実際の住所コードごとの人口分布ユーザ数が算出され図19b、また、人口統計データが取得されるS204。そして、住所コードに基づいたエリアごとの取得率図19cが算出されるS205。そして、これら取得率に基づいて、取得率算出部123により、年齢性別、および住所コードごとの補正テーブル図20が生成されるS206。一方で、取得率算出部123により、S201において読み込まれた位置情報から、集計対象時間および集計エリアごとの契約者数を示した中間テーブル図21bが生成されるS207。この中間テーブルに対して、逆行列A-1を乗算することにより、ユーザ数を算出した補正中間テーブル図21cを生成することができる。この処理は、集計対象時間、集計エリア、および住所コード等の組合せごとに行うS208。そして、補正中間テーブルに基づいて、集計テーブル図22aが生成されるS209。これは、図20に示される補正テーブルの補正値を、属性情報等をキーにして補正テーブルに追加したものである。そして、集計テーブルに基づいて、人口算出テーブル図22bを生成するS210。これは、補正値とユーザ数とを乗算して、人口を算出したものである。そして、オペレータの操作により指定された基準にしたがって、人口分布が集計されS211、人口分布データとして送信されるS212。このようにして、より実際の移動通信端末を使用している属性に基づいて、実際の人口に近い人口分布データを生成することができる。本実施形態においては、アンケートデータに基づく実際のユーザ数から契約者データに基づく契約者数への遷移状態に基づいて遷移行列Aを算出し、その逆行列A-1を算出し、その逆行列A-1を用いて、契約者数からユーザ数を導き出そうとするものである。一方では、その逆の方法も考えられる。すなわち、契約者数から実際のユーザ数への遷移状態に基づいて遷移行列Bを算出し、その遷移行列Bを用いて、契約者数からユーザ数を導き出そうとする方法である。しかしながら、この遷移行列Bを用いた方法では、以下の通り、人口分布に偏りがあった場合には、正確なユーザ数を導き出すことができない場合がある。以下、各人口分布の偏り毎に、逆行列A-1と遷移行列Bとのそれぞれを利用してユーザ数を算出したときの、ユーザ数の比較について説明する。図24は、アンケートデータによるユーザ数から契約者データによる契約者数への遷移状態を示す遷移行列Aおよび逆行列A-1の算出を示した説明図である。説明を簡易にするために、ここでは、年代のみを対象とし、さらに10代、30代、60代のみの契約者若しくはユーザを対象とした場合について説明する。図24aに示すとおり、アンケートデータにより、10代のユーザのその契約者のうち、500.5が10代であり、500.5が30代であることが分かっている。同様に、30代のユーザの1001.0が、30代であり、60代のユーザの500.5が30代であり、もう500.5が60代である。このような実際のユーザと、契約者とが異なる場合として、被保護者子供などが契約者であったり、逆に保護者親が契約者である場合があり得る。図24aに示される状態に基づいて、以下の式2および3に示される遷移行列Aおよび逆行列A-1が生成される図24b。図25は、契約者データによる契約者数からアンケートデータによるユーザ数への遷移状態を示す遷移行列Bの算出を示した説明図である。図24にて説明したのと同様に、それぞれ契約者データと、ユーザデータとは異なっている。図25aに示される遷移状態に基づいて、以下の式4に示される遷移行列Bが生成される図24b。このような、逆行列A-1および遷移行列Bを用いて、契約者数からユーザ数を算出したときの比較結果について、以下図26および図27を用いて説明する。図26は、逆行列A-1および遷移行列Bのそれぞれを用いて契約者数からユーザ数を算出したときの比較結果を示す説明図である。図26aは、全国の人口と求めたいエリアの属性の構成比が同じときの比較結果を示す。全国の人口属性構成比真の属性を、10代:30代:60代=1:2:1とした場合、求めたいエリアの契約者データの構成は10代:15人、30代:90人、60代:15人とする。このとき図26aに示されるとおり、ユーザ数の結果は、それぞれ、10代、30代、60代において、30人、60人、30人に補正されており、逆行列A-1および遷移行列Bのいずれを用いてもその差は出ていない。図26bは、全国の人口と求めたいエリアの属性構成比が異なるときの比較結果を示す。例えば、求めたいエリアの契約者データの構成として、10代:45人、30代:70人、60代:5人とする。例えば、学校など10代が多いエリアを想定している。逆行列A-1を用いた場合、図26bに示されるとおり、10代、30代、60代において、90人、20人、10人に補正されている。一方、遷移行列Bを用いた場合、10代、30代、60代において、56.6人、46.66人、16.66人に補正されている。逆行列A-1のほうが、より10代のユーザ数を強調しており、正確な値であることが分かる。図26cは、全国の人口と求めたいエリアの属性構成比が異なるときの比較結果であって、例えば、求めたいエリアの契約者データの構成として、10代:5人、30代:80人、60代:35人とする。例えば、老人ホームや、平日の余暇スクールなど60代が多いエリアを想定している。逆行列A-1を用いた場合、図26cに示されるとおり、10代、30代、60代において、10人、40人、70人に補正されている。一方、遷移行列Bを用いた場合、10代、30代、60代において、18.333人、53.333人、48.333人に補正されている。逆行列A-1のほうが、より60代のユーザ数を強調しており、正確な値であることが分かる。つぎに、アンケートの回収率の影響について説明する。一般に、アンケートを100回収することは困難であり、年代別に回収率は異なることが予想される。その場合の影響について検証すると、以下に説明するとおり、逆行列A-1を用いた方が、その影響をあまり受けることなく、正しい値に補正していることが分かる。例えば、アンケートデータと契約者データとの結合結果例えば、図25aが、10代:30代:60代=1:2:1であり、10代、30代、60代のそれぞれのアンケートの回収率が、20、50、20であったとする。その場合、全国の人口属性構成比は、10代:30代:60代=1:5:1となる。そして、求めたいエリアの契約者データの構成として、10代:10人、30代:120人、60代:10人とした場合、逆行列A-1を用いた場合、図27に示されるとおり、10代、30代、60代において、20人、100人、20人に補正されている。一方、遷移行列Bを用いた場合、10代、30代、60代において、30人、80人、30人に補正されている。逆行列A-1のほうが、より60代のユーザ数を強調しており、正確な値であることが分かる。以上の説明により、遷移行列Bより逆行列A-1を用いた方が、より正確な値に補正することができる。つぎに、本実施形態の位置情報集計システム1aの作用効果について説明する。本実施形態の位置情報集計システム1aは、位置情報集計システム1に加えて、さらに、契約者データで示される全ての移動通信端末の契約者の属性に対する、当該全ての移動通信端末の実際の使用者の属性の割合を示す遷移行列である遷移行列Aを生成し、当該遷移行列から逆行列A1-1およびA2-1を生成する行列生成部129をさらに備える。そして、取得率算出部123aは、行列生成部129により生成された逆行列A1-1およびA2-1を用いて、属性ごとの契約者数をユーザ数に補正して、これを用いて、集計127は特定エリアにおける位置情報に基づいた人口分布を取得することができる。これにより、より現実に近いユーザ数を算出することができ、正確な人口分布を算出することができる。なお、上述の第二の実施形態においては、逆行列A1-1およびA2-1を用いて、契約者数からユーザ数を算出して、その後、取得率マスクを算出している。しかしながら、これに限るものではなく、取得率マスクを算出し、これに基づいて人口契約者数に基づいて導き出した人口を算出した後に、逆行列A1-1およびA2-1を用いてユーザ数を算出するようにしてもよい。例えば、第一の実施形態の図6に示されるテーブルに基づいて、属性ごとおよび住所コードごとに補正値を集計して、人口を算出する。これに上述A1-1およびA2-1を用いて、真の人口を算出するようにすることが考えられる。<第三の実施形態>つぎに、第三の実施形態の位置情報集計システム1bについて説明する。この第三の実施形態においては、特徴量を用いて、属性ごとのユーザ数を求めるものである。なお、特徴量とは、位置情報計算装置4によって計算された移動通信端末2の位置情報の推定生成密度に対応する情報である。また、ここでの推定生成密度とは、ある特定の移動通信端末2に関して生成された位置情報を考えた場合、位置情報が生成された時刻周辺で単位時間あたりに生成される位置情報の数の推定値を意味する。図28は、本実施形態の位置情報集計システム1bの概略構成図である。本実施形態の位置情報集計システム1bは、第一の実施形態に対し、位置情報取得部122の代わりに位置情報取得部122bを、取得率算出部123の代わりに取得率算出部123bを、集計部127の代わりに集計部127bを備えている点で、相違する。以下、これらの相違点を中心に、本実施形態について、説明する。位置情報取得部122bは、要求情報受信部121からの起動信号に応じて、位置情報蓄積装置11の位置情報蓄積部112から位置情報を読み出し、読み出した位置情報に基づいて特徴量を算出する。ここで、位置情報取得部122bの詳細について説明する。図29は、位置情報取得部122bの概略構成図である。図29に示すように、位置情報取得部122bは、集計対象取得部201、前後位置情報取得部前後位置情報取得手段202、及び、特徴量計算部特徴量計算手段203を備えている。集計対象取得部201は、位置情報蓄積部112から、情報表示装置6からの要求情報に含まれる時間帯情報及びエリア情報に合致する位置情報を、特徴量を求める対象となる集計対象位置情報として抽出する。このエリア情報が示すエリアは、たとえば日本全国などの広域エリアである。前後位置情報取得部202は、特徴量を求める対象の集計対象位置情報以下第1の位置情報というについて、当該第1の位置情報と同一のユーザIDを含む位置情報のうち、当該第1の位置情報の直前の位置情報以下第2の位置情報というが取得された時刻、及び当該第1の位置情報の直後の位置情報以下第3の位置情報というが取得された時刻を取得する。特徴量計算部203は、第1の位置情報それぞれについての特徴量を計算する。例えば、特徴量計算部203は、第2の位置情報が取得された時刻と第3の位置情報が取得された時刻との差を、当該第1の位置情報についての特徴量として計算する。また、特徴量計算部203は、第2の位置情報が取得された時刻が異常値である場合、ここでは一例として第1の位置情報が取得された刻と第2の位置情報が取得された時刻との差が所定の基準値例えば1時間より大きい場合に、第1の位置情報が取得された時刻から予め定められた時間例えば1時間だけ過去に遡った時刻を第2の位置情報が取得された時刻として用いて、第1の位置情報についての特徴量を計算する。同様に、特徴量計算部203は、第3の位置情報が取得された時刻が異常値である場合、ここでは一例として第1の位置情報が取得された時刻と第3の位置情報が取得された時刻との差が所定の基準値例えば1時間より大きい場合に、第1の位置情報が取得された時刻から予め定められた時間例えば1時間だけ未来に進めた時刻を第3の位置情報が取得された時刻として用いて、第1の位置情報についての特徴量を計算する。このような第2、第3の位置情報が取得された時刻が異常値である場合の処理は、必須の処理ではないが、上記処理を行うことで、移動通信端末2が圏外に位置していることや移動通信端末2の電源がオフされていること等に起因して位置情報の取得時間間隔が異常に長くなった際に、当該異常に長くなった取得時間間隔による影響が過大に出ることを防ぐことができる。そして、特徴量計算部203は、位置情報ごとに算出した特徴量を、集計対象取得部201が抽出した位置情報に対応付ける。図30は、特徴量が対応付けられた位置情報を示す図である。たとえば、図30に示すように、ユーザIDA及び時刻情報31103の位置情報には、特徴量wAが対応付けられている。取得率算出部123bは、位置情報取得部122bから取得した特徴量を含む位置情報に基づいて、位置情報が広域エリア内であり、且つ、所定の属性のユーザ数を、特徴量を用いて集計する。具体的には、取得率算出部123bは、以下の式5に基づいて所定の属性のユーザ数を算出する。ここで、Tは、要求情報に含まれる時間帯情報の時間幅であり、Yiは、ユーザiにおける広域エリア内の位置情報の総数である。また、属性とは、位置情報に含まれる性別や年齢、住所コードなどの属性情報である。たとえば、20歳、男性、東京都のユーザ数を求める場合、上記の式5における属性kを20歳、男性、東京都とする。そして、この属性に対応する位置情報に対応付けられた特徴量に基づいて、ユーザ数を算出する。このように、取得率算出部123bは、式5における属性kの条件変更することで、さまざまな属性たとえば、性別、年齢、職業、住所コードごとのユーザ数を算出することができる。また、属性として所定の住所コード狭域エリアを含む位置情報の特徴量を上記の式5に当てはめることで、狭域エリア内のユーザ数を求めることができる。そして、取得率算出部123bは、第一の実施形態と同様に、統計データ格納部124に格納されたデータのうち、式5を用いてユーザ数を算出する際に用いた属性に対応する人口統計データと、式5を用いて算出したユーザ数とに基づいて、移動通信端末2のユーザの属性ごとの位置情報取得率を算出する。たとえば式5を用いて属性が20歳、男性、東京都のユーザ数が算出されている場合、統計データ格納部124に格納されたデータのうち、住所コード狭域エリアが東京都、年齢が20歳、性別が男性のデータを人口統計データとして用いる。取得率算出部123bは、算出した位置取得率の逆数を取得率マスクデータとして生成して、集計部127に出力する。また、第一の実施形態では、位置情報取得率を繰り返し生成する際には、広域エリア内の位置情報の総数を広域エリアにおける人口統計データの総数で割った値を用いて、2種類目以降の位置情報取得率を補正した。第三の実施形態においては、広域エリア内の位置情報の総数を特徴量を用いて求めることができる。具体的には、式5における属性Kを全属性として得られるユーザ数を、広域エリアにおける人口統計データの総数で割った値を用いて、2種類目以降の位置情報取得率を補正する。集計部127bは、第一の実施形態と同様に、位置情報取得部122によって抽出された全ての位置情報に対して、その位置情報に含まれる複数種類の属性情報に対応する取得率マスクを繰り返し反映させて補正値を算出し、位置情報に付加する図6。そして、第三の実施形態において集計部127bは、位置情報に付加した補正値と、位置情報ごとに対応付けられた上述の特徴量とを用いて、複数の所定集計エリアごとの実際の人口分布を集計する。具体的には、集計部127bは、以下の式6に基づいて、所定集計エリアの実際の人口を算出し、複数の所定集計エリアごとの実際の人口分布を求める。ここで、補正値kとは、属性kに対応する位置情報に対応付けられた補正値である。属性kとして、人口を求めたい所定集計エリアを含めることで、所定集計エリアの人口を求めることができる。なお、式6では、括弧内の計算により、特徴量と補正値とを用いて所定集計エリアに存在する属性ごとの人口を求めている。そして、式6では、この属性ごとの人口を合算することで、所定集計エリアに存在する全属性の人口を求めている。また、図6に示すように、位置情報ごとに補正値を付加するものとしたが、この補正値を反映させた特徴量を、位置情報に付加しておく方法でもよい。この場合には、特徴量に補正値があらかじめ反映されているので、式6における補正値kの乗算が不要となる。式6を用いて算出された、複数の所定集計エリアごとの実際の人口分布は、情報送信部128によって情報表示部6に返信される。[移動通信端末数推計の考え方および計算方法]ここで、移動通信端末数推計の考え方および計算方法を説明する。図31に示すモデルのように、ある集計対象の時間帯長さTの間に、n個の移動通信端末a1,a2,...,anがセクタSを通過し、各移動通信端末aiの集計対象の時間帯内のセクタSの滞在時間がti0<ti≦Tであったとする。このとき、セクタSに存在する移動通信端末数m実際にはセクタSに存在する移動通信端末数mの集計対象の時間帯内における平均値は、以下の式7で表わされる。即ち、各移動通信端末aiの集計対象の時間帯内のセクタSの滞在時間tiの総和を集計対象の時間帯の長さTで除した結果を、移動通信端末数mとして推計する。ただし、移動通信端末aiの集計対象の時間帯内のセクタSの滞在時間tiの真の値は観測不能であるが、各移動通信端末aiの位置情報は算出可能である。移動通信端末aiが集計対象の時間帯内にセクタSで測位要求を行い、この測位要求に基づいて算出された位置情報を、時刻順にxiは、移動通信端末aiが集計対象の時間帯内にセクタSから行った測位要求に基づく位置情報の総数とすると、移動通信端末数の推計とは、算出された位置情報qijjは1以上xi以下の整数からmの値を推計することに他ならない。さて、図32に基づき移動通信端末数推計の計算方法を説明する。移動通信端末aiから測位要求が行われ、位置情報qijが算出される密度即ち、単位時間あたりの位置情報数をpiとする。このとき、位置情報が算出される確率がセクタに対して独立であれば、移動通信端末aiが集計対象の時間帯内にセクタSから行った測位要求に基づく位置情報の総数xiの期待値Exiは、Exi=ti×piであるため、移動通信端末aiの集計対象の時間帯内のセクタSの滞在時間tiの期待値Etiについて以下の式8が成立する。Eti=xi/pi8ここで、位置情報qijを位置情報受信部111が取得した時の取得時刻をuijとしたとき、位置情報qijの密度pijは、以下の式9で与えられる。pij=2/uij1-uij-19ここで、位置情報qijを第1の位置情報とすると、位置情報qij-1は第2の位置情報、位置情報qij1は第3の位置情報に相当する。本実施形態では、第2の位置情報qij-1の取得時刻uij-1と第3の位置情報qij1の取得時刻uij1の差、即ち、上記式9のuij1-uij-1を、第1の位置情報についての特徴量wijとする。そのため、上記式9は、以下となる。即ち、特徴量wijは、密度pijの逆数に対応づけて算出することができる。pij=2/uij1-uij-1=2/wij10このとき密度piは、で与えられるため、移動通信端末数mの推計値Emは以下の式12で計算することができる。図32の例に示すように、集計対象の時間帯内であり且つ移動通信端末aiがセクタSに滞在していた期間内に、移動通信端末aiからの測位要求に基づいて位置情報qi1、qi2、qi3が取得され、位置情報qi1の直前に位置情報qi0を、位置情報qi3の直後に位置情報qi4を取得したものとし、位置情報qi0、qi1、qi2、qi3、qi4の取得時刻をそれぞれui0、ui1、ui2、ui3、ui4とすると、上記の考え方は、移動通信端末aiの集計対象の時間帯内のセクタSの滞在時間tiを、ui0とui1の中点からui3とui4の中点までの期間と推計することに相当する。なお、移動通信端末aiは、集計対象の時間帯内ではないものの、セクタSの滞在中に測位要求を行い、この測位要求に基づいて位置情報qi4が算出されている。但し、滞在時間tiの推計量の不偏性を維持するために、ここでは一例として、滞在時間tiの終了時刻を集計対象の時間帯Tの終了時刻と同じとして推計することは行わない処理を説明する。次に、図33に示す人口分布集計処理時の動作を示すフローチャートに従って、位置情報処理装置12による人口分布集計処理の詳細について説明する。なお、本処理は、図9を用いて説明した第一の実施形態における人口分布集計処理に対し、ステップ102b,104b,105b,106b,108bの処理が相違する。以下、これら相違点を中心に、処理内容を説明し、第一の実施形態と同じ処理部分については説明を省略する。位置情報処理装置12の取得率算出部123bは、位置情報蓄積装置11の位置情報蓄積部112から位置情報を読み出し、読み出した位置情報に基づいて特徴量を算出するステップS102b。位置情報処理装置12の取得率算出部123bは、位置情報取得部122bから取得した特徴量を含む位置情報に基づいて、位置情報が広域エリア内であり、且つ、所定の属性のユーザ数ユーザ人口ピラミッドデータを算出する。そして、取得率算出部123bは、算出したユーザ人口ピラミッドデータと、統計データ格納部124に格納されたデータのうち、ユーザ人口ピラミッドを算出する際に用いた属性に対応する人口統計データと、に基づいて、移動通信端末2のユーザの属性ごとの実際の人口に対する位置情報取得率の逆数を算出するステップS104b。その後、位置情報処理装置12の取得率算出部123bは、式5における属性Kを全属性として広域エリア内のユーザ数を算出し、広域エリアにおける人口統計データの総数を取得するステップS105b。その後、取得率算出部123bは、広域エリア内のユーザ数を広域エリアにおける人口統計データの総数で割った値を用いて、2種類目以降の位置情報取得率を補正するステップ106b、そして、集計部127bは、全ての位置情報にその属性に対応する位置情報取得率の逆数を反映した補正値を付加するステップS107。そして、集計部127bは、位置情報に付加した補正値と、位置情報ごとに対応付けられた上述の特徴量とを上述の式6に当てはめて、複数の所定集計エリアごとの実際の人口分布を集計して、人口分布データとしての集計結果情報を生成するステップS108b。以上のように、本実施形態の位置情報集計システム1bは、位置情報についての特徴量に基づいて、属性ごとのユーザ数を求めることができる。このように、特徴量を用いることで、所定集計エリアごとの実際の人口分布をより正確に求めることが可能となる。<第三の実施形態の変形例>つぎに、第三の実施形態の変形例について説明する。第三の実施形態においては、特徴量を算出したい位置情報上記の第1の位置情報の前後の位置情報の時間差上記の第2の位置情報と第3の位置情報との時間差を、特徴量として算出した。これを式で表すと、特徴量は、以下の式13で表すことができる。なお、以下の式13は、前述した式10を変形しただけであり、式10と等価である即ち、式10の考え方を変更したものではない。wij=uij1-uij-113本変形例は、特徴量計算部203において算出される特徴量の算出方法を変更したものである。本変形例では、位置情報蓄積部112に格納された位置情報の中に、基地局情報を利用した測位処理のうち、周期的に行われる測位処理周期的位置登録に基づいて生成された位置情報であるか、あるいは、基地局の通信エリアを跨いだときに行われる測位処理に基づいて生成された位置情報であるか、を示す位置情報の種別に関する情報信号種別情報が含まれている図34参照。具体的には、図34では、周期的に行われる測位処理に基づいて生成された位置情報である場合には、信号種別情報としてAが対応付けられ、基地局の通信エリアを跨いだときに行われる測位処理に基づいて生成された位置情報である場合には、信号種別情報としてBが対応付けられている。なお、位置情報に含まれる位置情報の種別に関する情報として、測位処理の方法に関する情報以外にも、例えば、移動通信端末2の電源がオン又はオフとなった時に生成された位置情報であることを示す情報などを用いることができる。位置情報処理装置12bの特徴量計算部203は、上記の第1の位置情報の特徴量を求める場合、上記の第2の位置情報及び第3の位置情報についての信号種別情報を考慮する。具体的には、まず、特徴量計算部203は、第3の位置情報と第1の位置情報との時間差に対し、第3の位置情報の信号種別に対応する補正係数αを乗算した値を算出する。次に、特徴量計算部203は、第1の位置情報と第2の位置情報との時間差に対し、第2の位置情報の信号種別に対応する補正係数βを乗算した値を算出する。そして、特徴量計算部203は、算出したこれらの値を合算した値を特徴量とする。但し、第2の位置情報及び第3の位置情報についての信号種別情報を考慮して特徴量を算出する以外にも、第1の位置情報の信号種別情報を考慮してもよく、また、第1の位置情報及び第2の位置情報の信号種別情報を考慮したり、第1の位置情報及び第3の位置情報の信号種別情報を考慮したりしてもよい。また、第1~第3の位置情報の信号種別情報のすべてを考慮してもよい。ここで、第3の位置情報の信号種別に対応する補正係数αとしては、第3の位置情報の信号種別情報A,Bごとに予め定められた値を用いる。但し、補正係数αは0以上2以下の値となっている。同様に、第2の位置情報の信号種別に対応する補正係数βとしては、第2の位置情報の信号種別情報A,Bごとに予め定められた値を用いる。但し、補正係数βは0以上2以下の値となっている。なお、ここで示した補正係数α,βの値は一例であり、この値に限定されるものではない。特徴量計算部203における特徴量の算出処理を式で表すと、以下の式14で表される。wij=αuij1-uijβuij-uij-114このように、特徴量計算部203は、第1の位置情報についての特徴量を算出する場合、第1の位置情報の前後の位置情報である第2及び第3の位置情報についての信号種別情報を用いて時間差を補正し、補正した時間差を用いて特徴量を算出する。これにより、位置情報の信号種別情報に基づいて特徴量を精度よく算出することができる。ここで、上記の式14を用いて特徴量を算出する場合の一例として、第1の位置情報の信号種別情報に基づいて特徴量を算出する場合について説明する。周期的に行われる測位処理に基づく位置情報のように移動通信端末2の位置と位置情報の生成契機とが無関係である位置情報の場合は、現在のセクタに滞在していた時間の期待値は、当該位置情報の生成の前後で同じと考えられる。一方、基地局の通信エリアを跨いだときに行われる測位処理に基づいて生成された位置情報の場合、少なくとも当該位置情報が生成される前は、移動通信端末2は現在のセクタに滞在していなかったと判断できる。そのため、当該位置情報が生成される前に移動通信端末2が現在のセクタに滞在していた時間を0と考え、第1の位置データの種別情報生成要因が通信エリア境界跨りであれば、上記式14における補正係数β即ち、直前の位置データとの時間差に関する補正係数βを0に設定することができる。これにより、より実態に即した特徴量を算出できる。なお、上記各実施形態及び変形例において、位置情報には、移動通信端末2のユーザを特定するユーザIDユーザ特定情報が付加されているものとした。このユーザIDは、少なくとも他のユーザと区別することができるものであればよい。したがって、ユーザIDとして、ユーザを特定するための情報に対して一方向性関数による不可逆符号への変換を含む非識別化処理を行ったものを用いてもよい。この一方向性関数として、国内外の評価プロジェクトや評価機関により推奨されているハッシュ関数に基づく鍵付ハッシュ関数を用いることができる。この非識別化処理は、例えば、位置情報受信部111において行うことができる。但し、位置情報受信部111以外で非識別化処理を行ってもよい。また、第三の実施形態及び第三の実施形態の変形例において説明した特徴量を用いた移動通信端末の集計方法を、第二の実施形態において用いてもよい。"