"撮像装置により撮像された画像を取得する取得部と、前記画像の撮像位置の情報を特定する特定部と、前記画像から所定の特徴データを抽出し、前記特定部が特定した前記撮像位置の情報と関連付ける処理部と、前記処理部による関連付け結果に基づいて、前記特定部が特定した前記撮像位置の情報が異なる複数の画像から得られる前記特徴データの差異に関するデータを生成する生成部と、を備えたことを特徴とする電子機器。前記処理部が前記特徴データに関連付ける前記撮像位置の情報は、前記画像の撮像位置が含まれる地域名であることを特徴とする請求項1に記載の電子機器。前記特定部は、前記画像の撮像日時の情報を特定し、前記処理部は、前記特徴データを前記撮像位置の情報と前記撮像日時の情報とに関連付け、前記生成部は、前記処理部による関連付け結果に基づいて、前記特定部が特定した前記撮像位置の情報及び前記撮像日時の情報が異なる複数の画像から得られる前記特徴データの差異に関するデータを生成する、ことを特徴とする請求項1または2に記載の電子機器。前記特徴データには、前記撮像位置における人物に関する情報が含まれることを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の電子機器。前記人物に関する情報には、人物の表情、人物の服装、人物の性別、人物の年齢、人物の人種、人物の移動速度、及び人数の少なくとも1つに関する情報が含まれていることを特徴とする請求項4記載の電子機器。前記特徴データには、前記画像中の色彩に関する情報が含まれていることを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の電子機器。前記色彩に関する情報には、色彩の種類、分布、及び面積の少なくとも1つを示す情報が含まれていることを特徴とする請求項6記載の電子機器。前記特徴データには、前記画像中の移動手段の種類、移動速度の少なくとも1つに関する情報が含まれていることを特徴とする請求項1から7のいずれか一項に記載の電子機器。前記特徴データには、前記画像中の店舗に関する情報が含まれていることを特徴とする請求項1から8のいずれか一項に記載の電子機器。音情報取得装置により録音された音情報を取得する音情報取得部と、前記音情報の録音位置の情報及び録音日時の情報の少なくとも一方を特定する音情報特定部と、前記音情報から所定の特徴データを取得し、前記音情報特定部が特定した前記録音位置の情報及び前記録音日時の情報の少なくとも一方と関連付ける音情報処理部と、前記音情報処理部による関連付け結果に基づいて、前記音情報特定部が特定した前記録音位置の情報及び前記録音日時の情報の少なくとも一方が異なる複数の音情報から得られる特徴データの差異に関するデータを生成する音情報生成部とを備えたことを特徴とする請求項1から9のいずれか一項に記載の電子機器。前記撮像位置と前記録音位置とが同一であることを特徴とする請求項10記載の電子機器。前記音情報処理部が前記音情報から取得する特徴データは、人物の発する音声に関するデータを含むことを特徴とする請求項10または11記載の電子機器。前記音情報処理部は、前記人物の発する音量から前記録音場所に存在する人物の人数に関する情報を検出することを特徴とする請求項12記載の電子機器。前記音情報処理部が前記音情報から取得する特徴データは、音楽に関する情報を含むことを特徴とする請求項10から13のいずれか一項に記載の電子機器。しかしながら、上記特許文献1では、自動販売機毎の利用者の年齢や性別など、局所的な消費動向しか分からないため、利用価値の高いものとは必ずしもいえなかった。そこで、本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、利用価値の高いデータを生成することが可能な電子機器を提供することを目的とする。本発明の電子機器1は、撮像装置10,30により撮像された画像を取得する取得部4,2と、前記画像の撮像位置の情報を特定する特定部2と、前記画像から所定の特徴データを抽出し、前記特定部が特定した前記撮像位置の情報と関連付ける処理部2と、前記処理部による関連付け結果に基づいて、前記特定部が特定した前記撮像位置の情報が異なる複数の画像から得られる前記特徴データの差異に関するデータを生成する生成部2と、を備えたことを特徴とする電子機器である。この場合において、前記処理部が前記特徴データに関連付ける前記撮像位置の情報は、前記画像の撮像位置が含まれる地域名であってもよい。また、前記特定部は、前記画像の撮像日時の情報を特定し、前記処理部は、前記特徴データを前記撮像位置の情報と前記撮像日時の情報とに関連付け、前記生成部は、前記処理部による関連付け結果に基づいて、前記特定部が特定した前記撮像位置の情報及び前記撮像日時の情報が異なる複数の画像から得られる前記特徴データの差異に関するデータを生成することとしてもよい。また、前記特徴データには、前記撮像位置における人物に関する情報が含まれることとしてもよい。この場合、前記人物に関する情報には、人物の表情、人物の服装、人物の性別、人物の年齢、人物の人種、人物の移動速度、及び人数の少なくとも1つに関する情報が含まれていてもよい。また、本発明の電子機器では、前記特徴データには、前記画像中の色彩に関する情報が含まれていてもよい。この場合、前記色彩に関する情報には、色彩の種類、分布、及び面積の少なくとも1つを示す情報が含まれていてもよい。また、本発明の電子機器では、前記特徴データには、前記画像中の移動手段の種類、移動速度の少なくとも1つに関する情報が含まれていてもよい。また、前記特徴データには、前記画像中の店舗に関する情報が含まれていてもよい。また、本発明の電子機器は、音情報取得装置1012,3032により録音された音情報を取得する音情報取得部4と、前記音情報の録音位置の情報及び録音日時の情報の少なくとも一方を特定する音情報特定部2と、前記音情報から所定の特徴データを取得し、前記音情報特定部が特定した前記録音位置の情報及び前記録音日時の情報の少なくとも一方と関連付ける音情報処理部2と、前記音情報処理部による関連付け結果に基づいて、前記音情報特定部が特定した前記録音位置の情報及び前記録音日時の情報の少なくとも一方が異なる複数の音情報から得られる特徴データの差異に関するデータを生成する音情報生成部2とを備えていてもよい。この場合、前記撮像位置と前記録音位置とが同一であってもよい。また、前記音情報処理部が前記音情報から取得する特徴データは、人物の発する音声に関するデータを含んでいてもよい。この場合、前記音情報処理部は、前記人物の発する音量から前記録音場所に存在する人物の人数に関する情報を検出することとしてもよい。また、前記音情報処理部が前記音情報から取得する特徴データは、音楽に関する情報を含むこととしてもよい。なお、本発明をわかりやすく説明するために、上記においては一実施形態を表す図面の符号に対応つけて説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、後述の実施形態の構成を適宜改良しても良く、また、少なくとも一部を他の構成物に代替させても良い。更に、その配置について特に限定のない構成要件は、実施形態で開示した配置に限らず、その機能を達成できる位置に配置することができる。本発明の電子機器は、利用価値の高いデータを生成することができるという効果を奏する。以下、一実施形態に係る地域情報分析システム100について、図1~図26に基づいて詳細に説明する。図1には、地域情報分析システム100の概略構成がブロック図にて示されている。本実施形態の地域情報分析システム100は、各都道府県、各地方東北地方、首都圏など、各市町村などのような地域毎の動向を分析し、出力するシステムである。この地域情報分析システム100は、図1に示すように、サーバ1と、カメラ10と、防犯カメラ30と、パーソナルコンピュータ以下、パソコンと呼ぶ40と、情報格納サーバ50と、を備える。これら、地域情報分析システム100に含まれる各装置は、通信ネットワーク5に接続されている。通信ネットワーク5としては、イーサネット登録商標規格に準じた通信や3G回線による通信が可能なネットワークを採用することができる。サーバ1は、処理部2と、記憶装置3と、通信インターフェース4と、を備える。なお、サーバ1はクラウドサーバであってもよい。処理部2は、カメラ10や防犯カメラ30により撮像された画像から種々の特徴データを抽出し、当該特徴データの地域毎、時期毎の動向遷移を示すデータを生成出力する。また、処理部2は、防犯カメラ30の処理部34図3参照に対して制御指示を出力する。記憶装置3は、処理部2において生成された分析データを記憶する。通信インターフェース4は、通信ネットワーク5を介した他の装置との情報のやり取りを行う。カメラ10は、携帯電話などの携帯端末に設けられたカメラ機能、コンパクトカメラ、一眼レフカメラ、ビデオカメラなどの撮像装置であり、静止画及び/又は動画の撮像が可能な撮像装置であるものとする。なお、図1では、カメラ10が1台のみ図示されているが、カメラ10は多数台あってもよい。図2は、カメラ10の構成を示すブロック図である。カメラ10は、図2に示すように、撮像部11、マイク12、エンコーダ13、処理部14、デコーダ21、出力部26、センサ部27、操作スイッチ17、通信回路18、及び不揮発性メモリ20、を有する。撮像部11は、撮影レンズ、CCDChargeCoupledDeviceやCMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorなどの撮像素子、及び撮像素子を制御する制御回路などを有する。撮像部11で撮像された画像は、エンコーダ13に対して入力される。マイク12は、周辺の音や音声を集音するものである。マイク12により集音された音や音声は、エンコーダ13に対して入力される。エンコーダ13は、撮像部11で撮像された画像及びマイク12で集音された音や音声を符号化して、当該符号化したデータ電子データ画像データや音データを処理部14に対して送信する。処理部14は、エンコーダ13から送信されてきた符号化された画像データや音データを不揮発性メモリ20に格納する。この場合、処理部14は、画像データと音データに関連付けて、画像データや音データが取得された日時の情報不図示のカレンダ部から取得されるものとするを不揮発性メモリ20に記憶する。また、処理部14は、不揮発性メモリ20に格納されている画像データや音データをデコーダ21に対して出力する。なお、処理部14には、エンコーダ13及びデコーダ21のほか、操作スイッチ17、センサ部27、通信回路18、及び不揮発性メモリ20が接続されている。デコーダ21は、処理部14から入力されたデータを復号化し、出力部26に対して送信する。出力部26は、LCDLiquidCrystalDisplay23と、LCDドライバ22と、スピーカ25と、スピーカアンプ24と、を有する。デコーダ21で復号化された画像は、LCDドライバ22を介して、LCD23上に表示される。また、デコーダ21で復号化された音声は、スピーカ25から出力される。センサ部27は、カメラ10の位置情報を得るためのGPSセンサ16と、角速度を測定可能なジャイロセンサ19と、を有している。各センサ16,19の検出結果は、処理部14に送信される。なお、処理部14では、各センサ16,19の検出結果を、画像データや音データに関連付けて不揮発性メモリ20に記憶する。操作スイッチ17は、シャッターボタンや操作ボタン、タッチパネルなどを含み、静止画や動画を撮像するための操作や、設定操作などの各種操作をユーザが行うために用いられる。通信回路18は、通信ネットワーク5を介して、他の装置サーバ1、パソコン40、情報格納サーバ50などと通信を行うための回路である。上記のように構成されるカメラ10によると、操作者が操作スイッチ17を操作すると、処理部14の制御の下、撮像部11が画像静止画又は動画を撮像したり、マイク12が音や音声を集音したりする。撮像された画像及び集音された音声は、エンコーダ13で電子データ画像データ及び音データとされた後、処理部14を介して不揮発性メモリ20に記録される。また、電子データの記憶時には、不揮発性メモリ20に、位置情報、角速度情報、及び日時情報が電子データに関連付けた状態で記録される。不揮発性メモリ20に記録された画像データや音データ、位置情報、角速度情報、日時情報は、通信回路18を介して通信ネットワーク5に接続されているサーバ1やパソコン40、あるいは情報格納サーバ50に送信される。なお、不揮発性メモリ20内に記録されている画像データは、操作者による操作スイッチ17の操作に応じて、処理部14、デコーダ21、LCDドライバ22を介してLCD23上に表示される。また、不揮発性メモリ20内に記録されている音データは、操作者による操作スイッチ17の操作に応じて、処理部14、デコーダ21、スピーカアンプ24を介してスピーカ25から出力される。図1に戻り、防犯カメラ30は、街頭や施設内などに設置され、特定地点の画像映像や音を取得する装置である。なお、図1には、防犯カメラ30が1台のみ図示されているが、防犯カメラ30は多数台あってもよい。図3には、防犯カメラ30の構成がブロック図にて示されている。防犯カメラ30は、撮像部31、マイク32、エンコーダ33、処理部34、及び通信回路38を備える。撮像部31、マイク32、エンコーダ33の機能は、カメラ10の各部と同様となっている。なお、撮像部31の撮像する画像は、静止画であっても動画であってもよい。処理部34は、通信ネットワーク5及び通信回路38を介して、サーバ1の処理部2から送信される制御信号により制御される。処理部34は、処理部2の制御の下、撮像部31で撮像された画像のデータ画像データ及びマイク32で集音された音及び音声のデータ音データに、防犯カメラ30の固有情報と撮像又は集音録音日時を示す日時情報とを関連付けて、通信回路38を介して、サーバ1に対して送信する。なお、サーバ1は、防犯カメラ30の識別情報と、設置位置とを関連付けて管理するデータベースを参照することにより、防犯カメラ30から送信されてきた識別情報から防犯カメラ30の位置を特定することができる。したがって、防犯カメラ30には、カメラ10のようにGPSセンサを設けなくてよい。ただし、これに限らず、カメラ10と同様、防犯カメラ30にGPSセンサを設け、当該GPSセンサにより検出された位置情報を画像データや音データに関連付けることとしてもよい。パソコン40は、個別に通信ネットワーク5に接続されているコンピュータである。パソコン40は、例えば、家庭用のパソコンやネットカフェなどに設置されているパソコンであるものとする。パソコン40に保存されている画像データや音データには、位置情報撮像又は集音録音位置の情報や日時情報撮像又は集音録音日時の情報が関連付けられているものとする。また、パソコン40からは、通信ネットワーク5を介して、サーバ1に画像データや音データをアップロードすることができるようになっている。なお、図1には、パソコン40が1台のみ図示されているが、パソコン40は多数台あってもよい。情報格納サーバ50は、カメラ10又はパソコン40から投稿アップロードされる画像データや音データを格納アーカイブするサーバである。情報格納サーバ50は、例えば、ブログや画像投稿サイトオンラインアルバムなどの運営サーバなどであるものとする。情報格納サーバ50は、カメラ10やパソコン40から画像データや音データを取得する際に、画像データや音データに関連付けられている位置情報及び日時情報も取得する。また、情報格納サーバ50は、画像データや音データ、及びこれらに関連付けられている位置情報や日時情報を、通信ネットワーク5を介してサーバ1へ送信する。なお、図1には、情報格納サーバ50が1台のみ図示されているが、情報格納サーバ50は多数台あってもよい。次に、サーバ1の処理について、図4~図26に基づいて、実施例ごとに説明する。なお、以下の各実施例においては、処理部2は、画像データや音声データを、カメラ10、防犯カメラ30、パソコン40、情報格納サーバ50のいずれかから取得する。これらカメラ10、防犯カメラ30、パソコン40、情報格納サーバ50を、以下においてはデータ提供元と呼ぶものとする。実施例1本実施例1では、処理部2は、画像から所定の特徴データとして人物の表情を抽出し、当該人物の表情と地域との相関関係を分析し、出力する処理を実行する。図4は、本実施例1の処理を示すフローチャートである。図4の処理では、まず、ステップS11において、処理部2が、サーバ1の通信インターフェース4を介して、データ提供元から画像データ、位置情報、及び日時情報を取得する。なお、画像にGPS情報が関連付けられている場合には、当該GPS情報が位置情報であり、画像に防犯カメラ30の識別情報が関連付けられている場合には、当該識別情報からわかる防犯カメラ30の設置場所の情報が位置情報である。次いで、ステップS12では、処理部2が、各画像データの位置情報から画像の撮影地域を特定する。なお、撮影地域としては、例えば、東日本や西日本という地域や、都道府県、市町村、市町村内の各地区のような種々の範囲で設定することができる。次いで、ステップS13では、処理部2が、画像中の人物の表情に関する情報を検出する。例えば、処理部2は、口元や目元などの形状に基づいて笑顔や困った顔、怒った顔、泣き顔のいずれであるかを検出する。この場合、処理部2は、各表情のリファレンス画像を記憶装置3に記憶しておき、当該リファレンス画像と撮像された画像内の人物との比較テンプレートマッチングを行うことで、いずれの表情であるかを検出する。なお、これに限らず、その他の方法で、表情の検出をすることとしてもよい。処理部2は、顔の表情の検出結果を、ステップS12において特定した地域情報と関連付けて、記憶装置3に格納する。また、処理部2は、複数の画像を用いて、表情の検出を行うものとする。次いで、ステップS14では、処理部2が、記憶装置3に格納されているステップS13で検出した各表情の数を地域毎に集計する。例えば、処理部2は、笑顔の数、困った顔の数、怒り顔の数、泣き顔の数を地域毎にカウントする。なお、所定時間内に同一地域内で撮像された複数の画像において、同一人物の同一の表情が検出された場合には、2回目以降のカウントは行わないようにする。このようにするのは、特定の地域で特定の時間に特定の人物ばかりが同じ表情で撮影された場合のデータの偏りを防止するためである。なお、所定時間とは1時間、1日、1年のように、種々設定することができる。次いで、ステップS15では、処理部2が、撮像位置が異なる複数の画像から得られる特徴データの差異に関するデータとして、日付毎の各表情と地域との相関を出力する。例えば、処理部2は、図5に示すような、A県~E県で検出された笑顔の数の時期毎月毎の遷移を示すデータを出力する。ここで、図5の出力を見た人は、A県は7月に笑顔が多いのに対し、B県は年末年始に笑顔が多い、などの分析を行うことができる。したがって、図5の出力を見た人は、例えば、ある時期に笑いの少ない地域に対してコメディー番組を放映して視聴率の向上を図るなど、地域や季節に特化したサービスを提供することができる。また、図5の出力結果を見た人は、当該出力結果を商品販売のプロモーションなどの立案に用いたり、警備を強化するか否かの判断に用いたりすることもできる。例えば、笑顔が多く検出される地域は、住みやすいことから今後多くの人々が移住してくると予測できる。したがって、店舗の経営者などは、このような地域を、将来的に新たな店舗を開店する候補地域として把握することができる。また、笑顔が多く検出される地域は、上記理由から今後の地価の上昇が予測できるので、当該予測に応じて様々な事業展開や対策を講じることが可能となる。なお、上記実施例1では、処理部2は、図5のような、各県の月毎の笑顔の数の遷移を出力することとしたが、これに限らず、ある地域の月毎の表情別の数の遷移を出力することとしてもよい。なお、上記実施例1では、県毎、月毎の笑顔の数をカウントしたが、これに限らず、例えば、県毎、月毎の、時間帯毎例えば昼間と夜間別のある表情例えば笑顔の数を算出してもよい。また、上記の例では、笑顔の数を結果として出力しているが、検出した各表情の総和に対する笑顔の数の割合を算出して出力することとしてもよい。このようにすることで、地域や日時毎に取得できる画像データの数が変化しても、適切な出力を得ることが可能となる。なお、上記実施形態1では、地域として、遊園地の各アトラクション近傍ごとなどの狭い範囲を設定することとしてもよい。この場合、処理部2が、各アトラクションから出てきた客の笑顔の割合を算出し、出力することで、遊園地の経営者等は、各アトラクションのける客の満足度を推定することができるようになる。また、表情をカウントする地域を、ショッピングセンタの各店舗の近傍ごとに設定してもよい。なお、顔の表情としてマスクの着用有無を検出することもできる。この場合、マスクを着用している人の数から風邪などの感染症の流行をいち早く推定し、予防情報を作成することができる。実施例2次に、実施例2について説明する。実施例2では、処理部2は、特徴データとして動画における人物の表情及び音データにおける音声を抽出し、当該人物の表情及び音声と、地域との相関関係を分析し、出力する。図6は、実施例2の処理を示すフローチャートである。図6の処理では、まず、ステップS21において、処理部2が、通信インターフェース4を介して、データ提供元から画像データ動画及び音データと、これらに関連付けられている位置情報とを取得する。次いで、ステップS22では、処理部2が、取得した位置情報に基づいて、画像の撮像地域を特定する。このステップS22の処理は、図4のステップS12と同様の処理である。次いで、ステップS23では、処理部2が、動画に含まれる人物の顔を検出し、各顔における表情笑顔や泣き顔などの継続時間の積分値を算出する。なお、本処理では、実施例1のステップS14とは異なり、同一人物であっても積分値の算出に利用するものとする。動画では、人物の動作が継続した状態で映るため、表情のトータルの継続時間を算出すれば、同一人物であっても問題は生じないからである。なお、各表情の継続時間は、ステップS22で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置3に格納される。次いで、ステップS24では、処理部2が、音データの中から、例えば笑い声のような声による感情を抽出し、各感情の継続時間の積分値を算出する。ここで、例えば、複数の人から同時に起こった笑い声を選別できる場合には、各笑い声の継続時間を別々に積算することとしてもよい。このように声による感情の検出を行うことにより、画像に映らない範囲の情報も取得することが可能となる。なお、各感情の継続時間は、ステップS22で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置3に格納される。次いで、ステップS25では、処理部2が、記憶装置3に格納されているステップS23、S24で検出された表情感情笑い、泣きなどと、地域との相関を出力する。この場合、処理部2は、実施例1と同様の相関縦軸は、例えば笑いの継続時間の積分値になるを出力することができる。このように、本実施例2では、動画データと音データとから、地域毎日時毎の人の感情の統計データが取得できる。これにより、本実施例2では、静止画のみでは取得できない情報を取得することが可能となる。実施例3次に、実施例3について説明する。実施例3では、処理部2は、特徴データとして画像データ動画における人物の移動速度を抽出し、当該人物の移動速度と、地域との相関関係を分析し、出力する。図7は、実施例3の処理を示すフローチャートである。なお、ステップS31、S32は、上記実施例2のステップS21、S22と同様であるので、説明を省略するものとする。図7の処理では、ステップS31、S32の後、ステップS33において、処理部2が、動画中の人物を検出し、当該人物が数コマの間に移動した距離とそのコマ間の時間差から、当該人物の移動速度を算出する。例えば、処理部2は、同一人物と想定される画像イメージが2コマの間に移動した距離と、2コマの撮影時間間隔とから移動速度を算出することができる。これに代えて、処理部2は、ジャイロセンサ19で計測される鉛直方向加速度の時系列データに基づいて移動速度を演算するようにしてもよい。なお、本処理では、同一人物の移動速度は複数回算出しないようにする。なお、算出された移動速度は、それぞれ、ステップS32で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置3に格納される。次いで、ステップS34では、処理部2が、記憶装置3に格納されているステップS33で検出された人物の移動速度を、地域毎、時期毎月毎に集計したデータを生成し、出力する。本実施例3では、処理部2は、一例として、図8に示すようなA地区~E地区で検出された人物の移動速度の平均値の月毎の遷移を示すデータを出力する。この図8の例では、B地区は夏場に歩行速度が遅く、またE地区は冬場の歩行速度が遅いことがわかる。この場合、例えば、夏場に歩行速度が遅くなる地区は暑い地区であり、冬場の歩行速度が遅い地区は頻繁に積雪がある地区であるなどと推測できる。このように、歩行速度が遅くなる理由には、何らかの環境的な影響があると考えられる。したがって、例えば交通機関の運営会社等は、図8のデータに基づいて、バス路線の変更を行ったり、タクシーを重点的に配備する地区を特定したりすることが可能となる。また、年間を通じて歩行速度が遅い地域は、子供又はお年寄りが多い地域であると推測することができる。したがって、事業者等は、このような推測に基づいて、様々な事業展開を行ったり、対策を講じたりすることが可能である。以上のように、本実施例3では、人の速度と地域や時期との相関が明確になるので、これに基づいた商品やサービスのプロモーションなどを有効に行うことが可能となる。実施例4次に、実施例4について説明する。実施例4では、処理部2は、特徴データとして動画における移動手段の移動速度を抽出し、当該移動手段の移動速度と、地域との相関関係を分析し、出力する。なお、移動手段には、自動車、バイク、自転車などが含まれる。図9は、実施例4の処理を示すフローチャートである。なお、ステップS41、S42は、上記実施例2のステップS21、S22と同様であるので、説明を省略するものとする。図9の処理では、ステップS41、S42の後、ステップS43において、処理部2が、動画中から移動手段自動車、バイク、自転車のいずれかとするを検出し、当該移動手段の移動速度を算出する。なお、移動手段の検出には、移動手段の画像予め記憶装置3に格納しておくを利用したテンプレートマッチング等を用いることができる。また、移動手段の移動速度の算出方法は、上記実施例3の人物の移動速度と同様の算出方法であるものとする。なお、本処理では、同一の移動手段の移動速度は複数回算出しないようにしてもよい。また、同一の移動手段であっても、異なる人物が運転する移動手段である場合もあるので、同一の移動手段の移動速度を複数回算出するようにしてもよい。なお、いずれを採用するかをユーザ等が選択できるようにしてもよい。なお、ステップS43で算出された移動速度は、それぞれ、ステップS42で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置3に格納される。次いで、ステップS44では、処理部2が、記憶装置3に格納されているステップS43で検出された移動手段の移動速度を、地域毎、時期毎月毎に集計したデータを生成し、出力する。本実施例4では、処理部2は、一例として、図10に示すようなF、G地区で検出された自動車、バイク、自転車の移動速度の平均値の月毎の遷移を示すデータを出力する。このように、本実施例4では、移動手段の移動速度の、地域や時期各月に対する相関が明確になるので、この相関を用いることで、様々な対応を取ることが可能となる。例えば、図10の場合、冬場において、G地区に比べるとF地区の自動車の移動速度が落ちていることから、例えば、事業者は、秋頃にF地区においてスタッドレスタイヤの販売プロモーションを重点的に行うようにするなどの計画を立てることが可能となる。実施例5次に、実施例5について説明する。実施例5は、処理部2が、特徴データとして画像中の人物の人数を抽出し、当該人数と、地域との相関関係を分析し、出力する。図11は、実施例5の処理を示すフローチャートである。図11の処理では、まずステップS51において、処理部2が、通信インターフェース4を介して、データ提供元から画像データ、音データ、及びこれらに関連付けられている位置情報、日時情報を受信する。なお、このステップS51で処理部2が取得する画像データは、静止画のデータ及び動画のデータのいずれであってもよい。次いで、ステップS52では、処理部2が、取得した位置情報に基づいて、画像の撮像地域を特定する。次いで、ステップS53では、処理部2が、静止画又は動画の中に映っており、人と認識できる被写体の人数を算出する。この場合、処理部2は、人のリファレンス画像を用いて、人か否かの認識を行うものとする。また、動画に人物が映っていないが、動画に音声が含まれている場合には、各個人を認識できる声紋から人数を算出する。なお、本処理では、処理部2は、所定時間内に検出された同一人物については、複数回のカウントを行わないようにする。なお、画像から算出された人数は、それぞれステップS52で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置3に格納される。次いで、ステップS54では、処理部2が、記憶装置3に格納されているステップS53で検出された人数の、地域毎、時期毎月毎の遷移を示すデータを出力する。本実施例4では、処理部2は、一例として、図12に示すようなH、I地区で検出された人数の月毎の遷移を示すデータを出力する。なお、図12からは、H地区では、1月、5月、8月などに人数が減っていることがわかる。これは、例えば、学校や企業が長期休暇に入っているときに地区の人数が減っていることが考えられる。こうした地域の人数の情報に基づいて、商店、スーパー、コンビニなど小売業関係者は、商品の仕入れの計画を立てるなどすることが可能である。このように、本実施例5では、人数と地域及び時期との相関が明確になるので、この情報を用いることで、商品のプロモーションなどを有効に行うことが可能となる。なお、複数の人物が会話している場合には、音量が全体的に大きくなる。したがって、実施例5では、人物の音声の総音量に基づいて、人物の人数を推定するようにしてもよい。実施例6次に、実施例6について説明する。実施例6では、処理部2が、特徴データとして画像中における地域の色彩を抽出し、当該色彩と、地域との相関関係を分析し、出力する。図13は、実施例6の処理を示すフローチャートである。なお、ステップS61、S62は、上記実施例5のステップS51、S52とほぼ同様であるので、説明を省略するものとする。ただし、ステップS61では、処理部2は、音データを取得しないものとする。図13の処理では、ステップS61、S62の後、ステップS63において、処理部2が、静止画や動画の中の代表的な色彩を判定する。この場合、処理部2は、静止画の画像中、又は動画の任意の1コマの画像中における色の種類と面積、各色の分布を、例えばピクセル単位で算出し、ピクセル数の多い色彩をその画像の代表する色彩として判定する。なお、各画像から判定された代表する色彩は、それぞれ、ステップS62で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置3に格納される。次いで、ステップS64では、処理部2が、記憶装置3に格納されているステップS63で判定された色彩の、地域毎、時期毎月毎の遷移を示すデータを出力する。本実施例6では、処理部2は、一例として、図12に示すように、J市とK市で判定された代表する色彩の月毎の遷移を示すデータを出力する。図12の例では、K市は、冬に白や黒、春から夏にかけて黄色や緑、秋には橙色、茶色といった色彩で表現されるため、冬場は雪に覆われ、夏は樹木が生い茂り、秋は紅葉が楽しめるような自然が豊かな地域であることがわかる。一方、J市は、K市のような自然豊かな地域ではなく、主に人の服装やネオンの影響が色彩にあらわれていることが分かる。これにより、例えば、K市では、自然の景観を利用した観光スポットとしてのPRを行うなどすることができる。実施例7次に、実施例7について説明する。実施例7では、処理部2が、特徴データとして画像中の人物の服装を抽出し、当該人物の服装の種類と、地域との相関関係を分析し、出力する。図15は、実施例7の処理を示すフローチャートである。なお、図15のステップS71、S72は、上記実施例6のステップS61、S62と同様であるので、説明を省略するものとする。図15の処理では、ステップS71、S72の後、ステップS73において、処理部2が、静止画や動画中の人物の服装の種類例えば、パンツとスカートのいずれであるかを検出する。なお、服装の種類の検出は、予め用意しておいたパンツやスカートのリファレンス画像を用いたテンプレートマッチングにより行うこととすればよい。なお、本処理では、処理部2は、所定時間内に検出された同一人物については、複数回のカウントを行わないようにする。なお、画像から検出された各人物の服装の種類は、それぞれ、ステップS72で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置3に格納される。次いで、ステップS74では、処理部2が、ステップS73で検出された人物の服装の種類パンツ、スカートの人口比率の、地域毎、時期毎月毎の遷移を示すデータを生成し、出力する。本実施例7では、処理部2は、図16に示す、L地区とM地区で検出された人物の服装の種類の人口比率の月毎の遷移を示すデータを出力する。図16によると、M地区においては、冬場にスカートが多く履かれていることがわかる。したがって、アパレルメーカ等は、M地区においては、冬場に多く着用されているスカートの拡販を行う一方で、冬場における高価格帯のパンツのプロモーションを行うなどの計画を立てることが可能となる。また、図16からは、服装の地域情報を取得することにより、地域の流行を予測することが可能である。また、都会で流行した服装が数ヵ月後に地方都市で流行することや、衣替えの様子などから季節の移り変わりを予測することが可能である。したがって、アパレルメーカ等は、これらの予測結果を考慮し、販売時期や販売促進の計画を立てることが可能である。実施例8次に、実施例8について説明する。実施例8では、処理部2が、特徴データとして画像中における自動車の種類を抽出し、自動車の種類と、地域との相関関係を分析し、出力する。図17は、実施例8の処理を示すフローチャートである。なお、図17のステップS81、S82は、上記実施例6のステップS61、S62と同様であるので、説明を省略するものとする。図17の処理では、ステップS81、S82の後、ステップS83において、処理部2が、静止画や動画の中に映っている自動車の種類車種を検出する。この場合にも、処理部2は、予め用意しておいた各車種の画像を用いたテンプレートマッチングにより車種の検出を行うこととすればよい。なお、本処理では、処理部2は、所定時間内に検出された同一の自動車車種、型式、色が同一の自動車については、複数回のカウントを行わないようにする。なお、検出された車種のそれぞれは、ステップS82で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置3に格納される。次いで、ステップS84では、処理部2が、記憶装置3に格納されているステップS83で検出された車種の数の、地域毎、時期毎月毎の遷移を示すデータを生成し、出力する。本実施例8では、処理部2は、図18に示す、N地区とO地区で検出された車種の数の月毎の遷移を示すデータを出力する。本実施例8では、図18に基づいて、N地区では、他の月に比べ4月にトラックの台数が増加し、5月に乗用車の台数が増加することが分かる。したがって、例えば、図18のデータに基づいて、警察等は、各車種の増減に応じたきめ細やかな交通安全対策を立てるなどすることが可能となる。また、警察等は、N地区とO地区を比較することによって、交通安全対策に必要な予算の配分を適切に行うことが可能となる。なお、車種は、音からも判別できる場合がある。例えば、トラックのほうが乗用車よりも低音の排気音であるため、トラックと乗用車の判別が可能である。したがって、上記実施例8においては、画像データに代えて、又はこれとともに、音データを分析して、図18のようなデータを出力するようにしてもよい。実施例9次に、実施例9について説明する。実施例9では、処理部2が、特徴データとして音データに含まれる楽曲情報を抽出し、当該楽曲情報と、地域との相関関係を分析し、出力する。図19は、実施例9の処理を示すフローチャートである。なお、サーバ1は楽曲を特定する情報に関するデータベースを備えているか、あるいは外部の、楽曲を特定する情報データベースにアクセスできるものとする。図19の処理では、まずステップS91において、処理部2が、通信インターフェース4を介して、データ提供元から音データ、及びこれらに関連付けられている位置情報、日時情報を受信する。次いで、ステップS92では、処理部2が、取得した位置情報に基づいて、音の集音録音地域を特定する。次いで、ステップS93では、処理部2が、音データの中から楽曲を検出し、データベースを検索する。なお、楽曲の検索には、歌詞や旋律、リズムなどの楽曲の特徴を利用することができる。そして、処理部2は、検索によりヒットした楽曲の流れている時間頻度を取得する。なお、楽曲が検索によりヒットしなかった場合には、未検出として頻度を算出してもよいし、その楽曲に関する情報をデータベースに登録し、頻度を算出してもよい。さらに、その楽曲が男性が歌っているのか、女性が歌っているのか、また楽器から発せられた楽曲なのかを分析してもよい。なお、各楽曲の頻度は、ステップS92で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置3に格納される。次いで、ステップS94では、処理部2が、記憶装置3に格納されているステップS93の取得結果に基づいて、各ジャンルの楽曲が街に流れている頻度の、地域毎、時期毎の遷移を示すデータを生成し、出力する。本実施例9では、図20に示すように、P地区とQ地区に流れている楽曲JJapaneseポップとKKoreanポップの頻度の、地域毎、時期毎の遷移を示すデータを出力する。本実施例9では、図20から、P地区の6月と9月にJポップが多く流れている、または人によって歌われていることがわかる。これより、商店街等は、6月と9月において商品のプロモーションにJポップを利用すればよいと推測できる。また、図20からは、P地区よりもQ地区の方がJポップの人気が高いことがわかるので、商店街等は、Jポップの販促予算をP地区よりもQ地区に多くかけるなどの計画を立案することができる。実施例10次に、実施例10について説明する。実施例10では、処理部2が、特徴データとして画像中における店舗の開店、閉店の状況を抽出し、当該店舗の開店、閉店の状況と、地域との相関関係を分析し、出力する。図21は、実施例10の処理を示すフローチャートである。なお、図21のステップS101、S102は、上記実施例6のステップS61、S62と同様であるので、説明を省略するものとする。図21の処理では、ステップS101、S102の後、ステップS103に移行する。そして、ステップS103では、処理部2は、動画や静止画から、店舗において、1日の間に定期的な変化例えば10時間シャッターが開いているとともに照明が点灯しており、残りの14時間シャッターが閉まっているとともに照明が消灯しているという変化があるかを判断し、当該変化が所定期間例えば1週間程度無い場合に、その店舗が閉店していると推定する。次いで、ステップS104では、処理部2は、動画や静止画から、特にそれまで変化が見られなかった店舗に、上記1日の間の定期的な変化が出てきた場合に、その店舗が開店したと推定する。なお、閉店している店舗や開店した店の情報は、ステップS102で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置3に格納される。次いで、ステップS105では、処理部2が、記憶装置3に格納されているステップS103で検出された閉店数と、ステップS104で検出された開店数の、地域毎、時期毎月毎の遷移を示すデータを生成し、出力する。本実施例10では、処理部2は、図22に示すように、R地区とS地区における閉店数と開店数の、月毎の遷移を示すデータを出力する。本実施例10では、図22から、S地区における年末にかけての開店数が閉店数に比べて少ない一方、R地区における開店数は閉店数に比べて多いことがわかる。これより、R地区は年末において活性化していることが分かるので、地価の決定などに活用することが可能である。実施例11次に、実施例11について説明する。実施例11では、処理部2が、特徴データとして画像中における人物の性別及び年齢を抽出し、当該性別及び年齢と、地域との相関関係を分析し、出力する。図23は、実施例11の処理を示すフローチャートである。なお、図23のステップS111、S112は、上記実施例6のステップS61、S62と同様であるので、説明を省略するものとする。図23の処理では、ステップS111、S112の後、ステップS113において、処理部2は、画像中の人物を検出し、当該人物の性別を推定する。例えば、画像中の人物の性別は、男性および女性の代表的な顔画像と比較することにより推定することができる。また、服装、髪型の画像との比較により性別を推定してもよい。また、音データに含まれる人物の音声の高低や振動数から性別を推定してもよい。そして、処理部2は、推定した性別の人数をカウントする。なお、本処理では、処理部2は、所定時間内に検出された同一人物については、複数回のカウントを行わないようにする。次いで、ステップS114では、処理部2が、画像中の人物の年齢を推定する。例えば、画像中の人物の年齢は、年齢毎の男性及び女性の代表的な顔画像と比較することにより推定してもよい。また、音データに含まれる人物の音声の高低、振動数から性別を推定してもよい。そして、処理部2は、推定した性別の人数をカウントする。なお、各画像における性別年齢毎のカウント結果は、ステップS112で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置3に格納される。次いで、ステップS115では、処理部2が、記憶装置3に格納されているステップS113、S114でカウントした各性別、各年齢の人物の数の地域毎、時刻毎の遷移を示すデータを生成し、出力する。本実施例11では、処理部2は、図24に示すように、T地区とU地区における30代の男性及び女性の人数の、時刻毎の遷移を示すデータを出力する。本実施例11では、図24から、U地区よりもT地区のほうが比較的深夜まで特に男性の往来が活発であることから、男性向けの24時間営業のファーストフードチェーンを出展するにはU地区よりもT地区の方が好ましいと判断することができる。なお、ここでは、30代の男女の人数を示したが、30代に限られず、10代、20代、40代、50代、...のデータを生成、出力することとしてもよい。また、20代女性と30代女性のような同性の世代間の差異を示すようなデータを生成してもよい。実施例12次に、実施例12について説明する。実施例12では、処理部2が、特徴データとして画像中における人物の人種を抽出し、当該人種と、地域との相関関係を分析し、出力する。図25は、実施例12の処理を示すフローチャートである。なお、図25のステップS121、S122は、上記実施例6のステップS61、S62と同様であるので、説明を省略するものとする。図25の処理では、ステップS121、S122の後、ステップS123において、処理部2は、画像中の人物を検出し、当該人物の人種を推定する。例えば、画像中の人物の人種は、アジア系人種と欧米系人種の代表的な顔画像と比較することにより推定してもよい。そして、処理部2は、推定した人種の人数をカウントする。なお、各画像における人種毎のカウント結果は、ステップS122で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置3に格納される。次いで、ステップS124では、処理部2が、記憶装置3に格納されているステップS123で推定した各人種の人数の、地域毎、時期毎月毎の遷移を示すデータを生成し、出力する。本実施例12では、処理部2は、図26に示すように、V地区とW地区アジア系人種の人数と欧米系人種の人数の月毎の遷移を示すデータを出力する。本実施例12によると、図26から、W地区における欧米系人種の人数が増加している。この結果から、W地区の商店等は、欧米系の人々に対応した商品の品揃えを豊富にするなどの対策を講じることができる。一方、V地区ではそのような対応は不要であることがわかる。このように、図26のデータは、ビジネス等に有効に利用することが可能である。以上、実施例1~12を例に採り説明したが、これらの実施例を組み合わせることで、適宜必要な情報を取得するようにしてもよい。なお、出力するデータは、異なる複数の地域で取得された画像、または音から地域毎の特徴を示したデータを出力してもよいし、異なる季節、月日、時間帯で取得された画像、または音から時期毎の特徴を示したデータを出力してもよいし、地域、時期の両方が異なる画像、音から地域毎、かつ時期毎の特徴を示したデータを出力してもよい。以上詳細に説明したように、本実施形態によると、サーバ1の処理部2は、データ提供元の画像データを通信インターフェース4を介して取得し、画像データの撮像位置と画像データから抽出される特徴データとを関連付け、関連付けた結果に基づいて、撮像位置地域の異なる複数の画像から得られる特徴データの差異に関するデータ例えば、図5、図8などを生成する。これにより、撮像位置地域毎の特徴データの傾向を考慮した利用価値の高いデータを生成することが可能となる。この利用価値の高いデータを利用する人は、特徴データに基づいた対策を講じることが可能となる。また、本実施形態では、地域名毎に特徴データの差異に関するデータを生成するので、地域間を比較することによる地域の特徴を際立たせた対策を講じることが可能となる。また、本実施形態では、処理部2は、特徴データを、画像の撮像日時の情報日時情報にも関連付け、当該関連付け結果に基づいて特徴データの差異に関するデータを生成するので、同一地域における時期に応じた変化、すなわち、季節、月日、時刻に応じた変化に関する利用価値の高いデータを生成することが可能となる。また、本実施形態では、処理部2は、音データの特徴データに位置情報や日時情報に関連付け、この関連付け結果に基づいて、位置情報及び日時情報の少なくとも一方が異なる複数の音データから得られる特徴データの差異に関するデータを生成する。これにより、位置地域毎及び/又は日時毎の音の特徴データの傾向を考慮した利用価値の高いデータを生成することが可能となる。上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。"