"エリアの位置を示すエリア位置情報、及び当該エリア内のユーザ数に関する統計値を含むエリアデータであって、複数のエリアについての複数の当該エリアデータを入力する入力部と、入力された複数の前記エリアデータから所定数のエリアデータを抽出し、前記所定数のエリアデータに含まれる前記エリア位置情報に対応する位置を、複数の前記エリアを纏めるクラスタの中心位置として決定するエリア抽出部と、前記所定数の前記クラスタの中心位置と前記エリア位置情報との距離を判断することによって、複数の前記エリアデータに対応する前記エリアの属するクラスタをそれぞれ決定して、複数の前記エリアデータを各クラスタに分配するエリア分配部と、前記エリア分配部によって分配された複数の前記エリアデータを基に、各クラスタ毎の前記統計値を集計する集計部と、前記エリア分配部によって分配された複数の前記エリアデータを基に、前記各クラスタにおけるユーザ数が集中している位置を判定することによって、当該位置を前記各クラスタの中心位置として決定するクラスタ中心決定部とを備え、前記エリア分配部は、前記クラスタ中心決定部によって決定された前記中心位置を参照して、複数の前記エリアデータを各クラスタに再分配する、ことを特徴とする位置情報分析装置。前記エリア分配部は、前記クラスタ中心決定部によって決定される前記中心位置と前回決定された前記中心位置が一致するまで、複数の前記エリアデータの再分配を繰り返す、ことを特徴とする請求項1記載の位置情報分析装置。前記クラスタ中心決定部は、複数の前記エリアデータに含まれる前記エリア位置情報を対象に、複数の前記エリアデータに含まれる前記統計情報によって重み付けをして加算することによって前記各クラスタ毎の重心位置を計算し、前記重心位置を前記各クラスタの中心位置として決定する、ことを特徴とする請求項1又は2に記載の位置情報分析装置。前記入力部は、前記エリアデータに前記エリア内におけるユーザ密度に関する密度情報を含んで入力し、前記クラスタ中心決定部は、複数の前記エリアデータに含まれる前記密度情報を参照して、前記各クラスタに属するユーザ密度の最も大きいエリアに対応する前記エリア位置情報を抽出し、当該エリア位置情報に対応する位置を前記各クラスタの中心位置として決定する、ことを特徴とする請求項1又は2に記載の位置情報分析装置。前記エリア分配部によって分配された複数の前記エリアデータを基に、前記各クラスタ毎のユーザ密度を計算するクラスタ密度計算部を更に備え、前記入力部は、前記エリアデータに前記エリア内におけるユーザ密度に関する密度情報を含んで入力し、前記クラスタ中心決定部は、前記各クラスタ毎の前記重心位置が含まれるエリアに対応する前記エリアデータを特定した後、当該エリアデータに含まれる密度情報が前記各クラスタ毎のユーザ密度以上を示す場合には、前記重心位置を前記各クラスタの中心位置として決定し、当該エリアデータに含まれる密度情報が前記各クラスタ毎のユーザ密度以下を示す場合には、複数の前記エリアデータに含まれる前記密度情報を参照して、前記各クラスタに属するユーザ密度の最も大きいエリアに対応する前記エリア位置情報を抽出し、当該エリア位置情報に対応する位置を前記各クラスタの中心位置として決定する、ことを特徴とする請求項3に記載の位置情報分析装置。前記入力部は、複数の無線周波数で通信する複数種類の無線基地局に対する位置登録信号を基にして、通信ネットワークを介して、複数種類の前記無線基地局に対応するエリアデータを入力し、前記入力部によって入力された複数種類の前記無線基地局に対応するエリアデータを統合する統合部を更に有する、ことを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の位置情報分析装置。前記集計部は、複数の前記クラスタの前記中心位置から等距離の中線を繋ぎ合わせた範囲を、複数の前記クラスタの地理的範囲として決定する、ことを特徴とする請求項6記載の位置情報分析装置。位置情報分析装置において実行される位置情報分析方法であって、入力部が、エリアの位置を示すエリア位置情報、及び当該エリア内のユーザ数に関する統計値を含むエリアデータであって、複数のエリアについての複数の当該エリアデータを入力する入力ステップと、エリア抽出部が、入力された複数の前記エリアデータから所定数のエリアデータを抽出し、前記所定数のエリアデータに含まれる前記エリア位置情報に対応する位置を、複数の前記エリアを纏めるクラスタの中心位置として決定するエリア抽出ステップと、エリア分配部が、前記所定数の前記クラスタの中心位置と前記エリア位置情報との距離を判断することによって、複数の前記エリアデータに対応する前記エリアの属するクラスタをそれぞれ決定して、複数の前記エリアデータを各クラスタに分配するエリア分配ステップと、集計部が、前記エリア分配部によって分配された複数の前記エリアデータを基に、各クラスタ毎の前記統計値を集計する集計ステップと、クラスタ中心決定部が、前記エリア分配部によって分配された複数の前記エリアデータを基に、前記各クラスタにおけるユーザ数が集中している位置を判定することによって、当該位置を前記各クラスタの中心位置として決定するクラスタ中心決定ステップとを備え、前記エリア分配ステップでは、前記クラスタ中心決定部によって決定された前記中心位置を参照して、複数の前記エリアデータを各クラスタに再分配する、ことを特徴とする位置情報分析方法。しかしながら、上記従来の統計処理方法においては、ユーザの集まっているエリアが静的に定められているため、ユーザの集中エリアを実際のユーザの分布に従って適切に求めることができない。また、静止区間や滞在区間から集中エリアを動的に求める場合には、個々のユーザの位置情報を基に行動履歴を計算する必要があるため処理負荷が高い傾向にある。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、端末装置のユーザの集中エリアを実際のユーザ分布に従って適切に求めることができ、処理負荷も低減できる位置情報分析装置及び位置情報分析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、本発明の位置情報分析装置は、エリアの位置を示すエリア位置情報、及び当該エリア内のユーザ数に関する統計値を含むエリアデータであって、複数のエリアについての複数の当該エリアデータを入力する入力部と、入力された複数のエリアデータから所定数のエリアデータを抽出し、所定数のエリアデータに含まれるエリア位置情報に対応する位置を、複数のエリアを纏めるクラスタの中心位置として決定するエリア抽出部と、所定数のクラスタの中心位置とエリア位置情報との距離を判断することによって、複数のエリアデータに対応するエリアの属するクラスタをそれぞれ決定して、複数のエリアデータを各クラスタに分配するエリア分配部と、エリア分配部によって分配された複数のエリアデータを基に、各クラスタ毎の統計値を集計する集計部と、エリア分配部によって分配された複数のエリアデータを基に、各クラスタにおけるユーザ数が集中している位置を判定することによって、当該位置を各クラスタの中心位置として決定するクラスタ中心決定部とを備え、エリア分配部は、クラスタ中心決定部によって決定された中心位置を参照して、複数のエリアデータを各クラスタに再分配する。或いは、本発明の位置情報分析方法は、位置情報分析装置において実行される位置情報分析方法であって、入力部が、エリアの位置を示すエリア位置情報、及び当該エリア内のユーザ数に関する統計値を含むエリアデータであって、複数のエリアについての複数の当該エリアデータを入力する入力ステップと、エリア抽出部が、入力された複数のエリアデータから所定数のエリアデータを抽出し、所定数のエリアデータに含まれるエリア位置情報に対応する位置を、複数のエリアを纏めるクラスタの中心位置として決定するエリア抽出ステップと、エリア分配部が、所定数のクラスタの中心位置とエリア位置情報との距離を判断することによって、複数のエリアデータに対応するエリアの属するクラスタをそれぞれ決定して、複数のエリアデータを各クラスタに分配するエリア分配ステップと、集計部が、エリア分配部によって分配された複数のエリアデータを基に、各クラスタ毎の統計値を集計する集計ステップと、クラスタ中心決定部が、エリア分配部によって分配された複数のエリアデータを基に、各クラスタにおけるユーザ数が集中している位置を判定することによって、当該位置を各クラスタの中心位置として決定するクラスタ中心決定ステップとを備え、エリア分配ステップでは、クラスタ中心決定部によって決定された中心位置を参照して、複数のエリアデータを各クラスタに再分配する。このような位置情報分析装置及び位置情報分析方法によれば、エリア位置情報及びエリア内のユーザ数に関する統計値を含む複数のエリアデータが入力され、これらの複数のエリアデータの中から所定数が抽出され、抽出されたエリアデータに含まれるエリア位置情報から所定数のクラスタの中心位置が決定される。さらに、所定数のクラスタの中心位置とエリア位置情報との距離を判断することによって複数のエリアデータが所定数のクラスタに分配され、分配結果を利用して各クラスタ毎にエリアデータに含まれる統計値が集計される。これにより、所定数のクラスタ毎にそのクラスタに含まれる複数エリアのユーザ数の分布を特定することができ、所定数のクラスタ毎のユーザの集中エリアを実際のユーザ分布に従って適切に求めることができる。また、エリア毎の統計値を利用して処理することで処理負荷を低減することができる。さらに、ユーザの実際の集中エリアを基にクラスタの中心位置を定めて、この中心位置に合わせて複数のエリアをクラスタに分配することができる。その結果、エリアを纏めるクラスタの範囲をユーザの集中位置に対応して適切に設定することができる。また、エリア分配部は、クラスタ中心決定部によって決定される中心位置と前回決定された中心位置とが一致するまで、複数のエリアデータの再分配を繰り返す、ことも好ましい。かかる構成を採れば、ユーザの実際の集中位置を一層反映したクラスタを設定することができる。さらに、クラスタ中心決定部は、複数のエリアデータに含まれるエリア位置情報を対象に、複数のエリアデータに含まれる統計情報によって重み付けをして加算することによって各クラスタ毎の重心位置を計算し、重心位置を各クラスタの中心位置として決定する、ことも好ましい。この場合、各クラスタ内におけるユーザの集中位置を簡易に計算することができる。またさらに、入力部は、エリアデータにエリア内におけるユーザ密度に関する密度情報を含んで入力し、クラスタ中心決定部は、複数のエリアデータに含まれる密度情報を参照して、各クラスタに属するユーザ密度の最も大きいエリアに対応するエリア位置情報を抽出し、当該エリア位置情報に対応する位置を各クラスタの中心位置として決定する、ことも好ましい。かかる構成を採れば、各クラスタ内におけるユーザの集中位置を簡易に計算することができる。また、実際にユーザの存在する可能性が高い位置をクラスタ中心として設定することができる。さらにまた、エリア分配部によって分配された複数のエリアデータを基に、各クラスタ毎のユーザ密度を計算するクラスタ密度計算部を更に備え、入力部は、エリアデータにエリア内におけるユーザ密度に関する密度情報を含んで入力し、クラスタ中心決定部は、各クラスタ毎の重心位置が含まれるエリアに対応するエリアデータを特定した後、当該エリアデータに含まれる密度情報が各クラスタ毎のユーザ密度以上を示す場合には、重心位置を各クラスタの中心位置として決定し、当該エリアデータに含まれる密度情報が各クラスタ毎のユーザ密度以下を示す場合には、複数のエリアデータに含まれる密度情報を参照して、各クラスタに属するユーザ密度の最も大きいエリアに対応するエリア位置情報を抽出し、当該エリア位置情報に対応する位置を各クラスタの中心位置として決定する、ことも好ましい。こうすれば、クラスタの中心位置の決定方法を、重心位置の計算によるものと、ユーザ密度によるエリアの抽出によるものとの間で、適切に選択することができ、各クラスタ内におけるユーザの集中位置を適切に計算することができる。また、入力部は、複数の無線周波数で通信する複数種類の無線基地局に対する位置登録信号を基にして、通信ネットワークを介して、複数種類の無線基地局に対応するエリアデータを入力し、入力部によって入力された複数種類の無線基地局に対応するエリアデータを統合する統合部を更に有する、ことも好ましい。この場合、複数種類の無線周波数を扱う無線基地局が混在している場合であっても、それらの無線基地局に対する位置登録信号を使用して、ユーザの集中位置に対応したクラスタを簡易かつ適切に決定することができる。またさらに、集計部は、複数のクラスタの中心位置から等距離の中線を繋ぎ合わせた範囲を、複数のクラスタの地理的範囲として決定する、ことも好ましい。こうすれば、通信可能エリアが重複する可能性のある複数種類の無線基地局に対応するエリアデータを入力した場合であっても、重複なくクラスタのエリアが定義でき、各クラスタを均一に分割するエリアを作成することができる。本発明によれば、端末装置のユーザの集中エリアを実際のユーザ分布に従って適切に求めることができ、処理負荷も低減できる。以下、図面とともに本発明による位置情報分析装置及び位置情報分析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。図1は、本実施形態の通信システム10のシステム構成図である。図1に示すように、この通信システム10は、移動機100、BTS無線基地局200、RNC無線制御装置300、交換機400、各種処理ノード700、および管理センタ500を含んで構成されている。また、この管理センタ500は、社会センサユニット501、ペタマイニングユニット502、モバイルデモグラフィユニット503、および可視化ソリューションユニット504から構成されている。交換機400は、BTS200、RNC300等によって構成される通信ネットワークを介して、移動機100の位置情報を収集する。RNC300は、移動機100との間で通信接続が行われる際に、RRCコネクション要求信号における遅延値を用いて移動機100の位置を測定することができる。交換機400は、このように測定された移動機100の位置情報を、移動機100が通信接続を実行する際、すなわち、位置登録信号を送信する際に受け取ることができる。ここで、BTS200には、複数の無線周波数例えば、2GHz帯、800MHz帯を利用して無線通信を実行する複数種類のBTSが含まれており、交換機400は、複数種類のBTS200に位置登録を行った際の位置情報を受け取る。交換機400は受け取った位置情報を記憶しておき、所定のタイミング、または管理センタ500からの要求に応じて収集した位置情報を通信ネットワークを介して管理センタ500に出力する。ここで、一般的に、RNC300は、約千個からなるものであり、日本全国に配置されている。一方で、交換機400は、300個程度日本国内に配置されている。各種処理ノード700は、RNC300および交換機400を通じて移動機100の位置情報を取得し、場合によっては位置の再計算などを行い、所定のタイミングで、または、管理センタ500からの要求に応じて、収集された位置情報を管理センタ500に出力する。管理センタ500は、上述したとおり、社会センサユニット501、ペタマイニングユニット502、モバイルデモグラフィユニット503、および可視化ソリューションユニット504を含んで構成されており、各ユニットでは、移動機100の位置情報に用いた統計処理を行う。社会センサユニット501は、各交換機400および各種処理ノード700から、又は、オフラインで、移動機100の位置情報等を含んだデータを収集するサーバ装置である。この社会センサユニット501は、交換機400および各種処理ノード700から定期的に出力されたデータを受信したり、または社会センサユニット501において予め定められたタイミングに従って交換機400および各種処理ノード700からデータを取得したりできるように構成されている。ペタマイニングユニット502は、社会センサユニット501から受信したデータを所定のデータ形式に変換するサーバ装置である。例えば、ペタマイニングユニット502は、ユーザIDをキーにソーティング処理を行ったり、エリアごとにソーティング処理を行ったりする。さらに、ペタマイニングユニット502は、BTS200の各在圏セクタエリア毎のユーザ数を集計し、各在圏セクタ毎のユーザ数を示すエリアデータを生成する。このとき、ペタマイニングユニット502は、エリアデータを、複数種類のBTS200毎に別々に生成する。モバイルデモグラフィユニット503は、ペタマイニングユニット502において処理されたデータに対する集計処理、すなわち各項目のカウンティング処理を行うサーバ装置である。例えば、モバイルデモグラフィユニット503は、あるエリアに在圏するユーザ数をカウントしたり、また在圏分布を集計したりすることができる。さらに、モバイルデモグラフィユニット503は、エリアデータを参照して、在圏エリアを纏めるクラスタを生成し、クラスタ毎にエリアデータを集計する処理も行う。つまり、このモバイルデモグラフィユニット503が、本実施形態の位置情報分析装置である。可視化ソリューションユニット504は、モバイルデモグラフィユニット503において集計処理されたデータを可視可能に処理するサーバ装置である。例えば、可視化ソリューションユニット504は、集計されたデータを地図上にマッピング処理することができる。この可視化ソリューションユニット504にて処理されたデータは、企業、官公庁または個人等に提供され、店舗開発、道路交通調査、災害対策、環境対策などに利用される。なお、このように統計処理された情報は、当然にプライバシーを侵害しないように個人等は特定されないように加工されている。なお、社会センサユニット501、ペタマイニングユニット502、モバイルデモグラフィユニット503および可視化ソリューションユニット504はいずれも、前述したようにサーバ装置により構成され、図示は省略するが、通常の情報処理装置の基本構成即ち、CPU、RAM、ROM、キーボードやマウス等の入力デバイス、外部との通信を行う通信デバイス、情報を記憶する記憶デバイス、および、ディスプレイやプリンタ等の出力デバイスを備えることは言うまでもない。ここで、本実施形態の位置情報分析装置の扱うエリアデータとしては、移動機100の位置情報を、所定地域日本全国等を複数エリアに分けたエリア毎に集計し、各エリア内のユーザ数を示すデータとして生成されたものである。このエリアとしては、BTS200の在圏セクタをそのまま採用してもよいし、メッシュ状等の所定形状に分割されたエリアを採用してもよいし、複数種類のBTS200間で互いに重なった在圏セクタを異なるエリアとして採用してもよい。また、エリアデータに集計する位置情報としては、GPS測位によって得られたGPS測位データを使用してもよい。さらに、集計するユーザ数は、位置登録信号数や端末数そのものであってもよく、位置登録信号の送信密度等から計算された重み値から推定されるユーザ数であってもよいし、重み値そのものから得られるユーザ数であってもよいし、ユーザ数に対して各種係数を乗ずる等の各種演算を行ってエリア毎の人口に変換したものであってもよい。例えば、重み値からのユーザ数の推定及び人口への変換は次のように計算できる。すなわち、移動機100の位置情報と移動機100に関する属性情報とを結合したデータ以下、単に位置データという。に対して、移動機100によって生成された位置情報についての推定生成密度に対応する情報重み値である特徴量wijを付与し、この位置データの集合を集計することによって在圏数ユーザ数推計を行う。ここでいう推定生成密度とは、当該位置情報を生成した端末が,当該位置情報の生成時刻周辺で単位時間あたりに生成する信号数の推定値を意味する。まず、端末数推計の考え方および計算方法を説明する。ある観測期間長さTの間に、n個の端末a1,a2,...,anがBTS200のセクタSを通過し、各端末aiの観測期間内のセクタ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に存在する端末数m実際にはセクタSに存在する端末数mの観測期間内における平均値は、以下の式1で表わされる。即ち、各端末aiの観測期間内のセクタSの滞在時間tiの総和を観測期間の長さTで除した結果を、端末数mとして推計する。ただし、端末aiの観測期間内のセクタSの滞在時間tiの真の値は観測不能であるが、各端末aiは位置情報例えば位置登録信号であり、以下では単に信号と言う。を発信し、それらの信号は観測可能である。端末aiが観測期間内にセクタSで発信した信号を、時刻順にxiは、端末aiが観測期間内にセクタSで発信した信号の総数とすると、端末数の推計とは、観測された信号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。ここで、端末aiから信号qijが送信される密度即ち、単位時間あたりの信号数をpiとする。このとき、信号が送信される確率がセクタに対して独立であれば、端末aiが観測期間内にセクタSで発信した信号の総数xiの期待値Exiは、Exi=ti×piであるため、端末aiの観測期間内のセクタSの滞在時間tiの期待値Etiについて以下の式2が成立する。Eti=xi/pi2ここで、信号qijの送信時刻をuijとしたとき、信号qijの密度pijは、以下の式3で与えられる。pij=2/uij1-uij-13ここで、信号qijを、特徴量wijを求める対象の位置データ第1の位置データに係る信号とすると、信号qij1は、当該第1の位置データと同一の識別情報を含む位置データのうち、当該第1の位置データの直前の位置データ第2の位置データに係る信号、信号qij1は、当該第1の位置データと同一の識別情報を含む位置データのうち、当該第1の位置データの直後の位置データ第3の位置データに係る信号に相当する。本実施形態では、第2の位置データに係る信号qij1の送信時刻uij-1と第3の位置データに係る信号qij1の送信時刻uij1の差、即ち、上記式3のuij1-uij-1を、第1の位置データについての特徴量wijとする。そのため、上記式3は、以下となる。即ち、特徴量wijは、密度pijの逆数に対応付けて算出することができる。pij=2/uij1-uij-1=2/wij4さらに、集計対象の全ての位置データに対して特徴量wijが付加される。このとき密度piは、で与えられるため、端末数mの推計値Emは以下の式6で計算することができる。このようにして、特徴量wijを利用してセクタ毎の、属性毎の推計端末数が得られる。さらに、推計された端末数に拡大係数を乗ずることによってセクタS毎、属性毎の推計端末数を算出し、それらの総和を求めることによってセクタS毎の人口推計数に変換することができる。このような拡大係数は、都道府県毎等の住所毎、ユーザの年齢層毎、性別毎、位置情報生成に関する時間帯毎に設定することができる。例えば、拡大係数を用いた人口推計数への変換は次のように計算できる。すなわち、セクタ毎及び属性毎の推計端末数として、以下のようなデータ項目セクタ,時刻,年齢,性別,推計端末数をそれぞれ含む4つのデータ要素から構成されるデータ集合が得られたと想定する。要素1要素2要素3要素4ここで、該当ユーザの住所に対応する地域及び時刻tにおける年齢層と性別の組に対する契約率として,以下の情報が保持されていたとする。40505この場合、拡大係数は契約率の逆数であるとすると、それぞれの要素に対して、以下のような拡大係数が付与される。そして、推計端末数に拡大係数を掛けることによって各データ要素毎の人口推計数が得られる。要素125要素220要素320要素4200また、エリアデータに含まれる当該エリアの位置を示すエリア位置情報は、エリアの範囲を示す情報の他、そのエリアを代表する代表点ポイントを含むポイントデータであってもよい。なお、以下ではユーザ数を人口として算出した場合を例に挙げて説明する。[位置情報分析装置の構成]次に、本実施形態に係る位置情報分析装置について説明する。図2には位置情報分析装置600の機能ブロック構成を示す。この図2に示すように、位置情報分析装置600は、入力部601、統合部602、抽出部603、除去部604、エリア抽出部605、エリア分配部606、クラスタ中心決定部607、再統合部608、集計部609、及びクラスタ情報データベース610を備えている。この位置情報分析装置600は、図1のモバイルデモグラフィユニット503に相当し、位置情報データベース620が、図1のペタマイニングユニット502に相当する。但し、位置情報分析装置600の構成部、位置情報データベース620が、図1のペタマイニングユニット502に相当する構成を採用してもよい。以下、図2の位置情報分析装置600の各部の機能を説明する。入力部601は、複数のエリアについての複数の時刻にわたるエリアデータであるポイントデータを位置情報データベース620から読み出して位置情報分析装置600に入力する。統合部602は、複数種類のBTS200毎に入力されたポイントデータを統合する。また、抽出部603は、統合部602によって統合されたポイントデータの中から、処理対象の対象時間及び対象エリアに該当するデータを抽出する。さらに、除去部604は、抽出部603によって抽出されたポイントデータから、人口が0であるデータを除去して出力し、除去したデータを一時記憶する。エリア抽出部605は、除去部604から出力されたポイントデータから、予め設定された所定クラスタ数分のデータをランダムに抽出する。このクラスタとは、対象エリアたとえば、日本全国、首都圏等内の複数の在圏セクタを纏める集合地域の単位であり、本実施形態では、対象エリアを人口集中点を中心にした勢力範囲に分割する分割エリアを意味する。すなわち、エリア抽出部605は、抽出したポイントデータが示すポイントをクラスタの仮の中心位置として決定する。エリア分配部606は、除去部604から出力されたポイントデータに対応する在圏セクタの属するクラスタを決定して、各ポイントデータを各クラスタ毎に分配する。詳細には、エリア抽出部605によって決定された所定クラスタ数の全クラスタの仮の中心位置と、ポイントデータに含まれるエリア位置情報の示す位置との間の距離を判断し、距離が最も近いクラスタをそのポイントデータの属するクラスタとする。また、エリア分配部606は、クラスタ中心決定部607によって再決定された全クラスタの中心位置と、ポイントデータに含まれるエリア位置情報の示す位置との間の距離を判断し、距離が最も近いクラスタをそのポイントデータの属するクラスタとすることも行う。そして、エリア分配部606は、各ポイントデータに所属先のクラスタを識別するクラスタIDを付与する。クラスタ中心決定部607は、エリア分配部606によって分配されたポイントデータを基に、所定クラスタ数の各クラスタの中心位置を再決定する。すなわち、クラスタ中心決定部607は、各クラスタに関して、人口が集中している位置を判定し、その位置をクラスタの中心位置とする。さらに具体的には、クラスタ中心決定部607は、各クラスタに属するポイントデータに含まれる位置情報の示す座標値を対象にして、そのポイントデータに含まれる人口によって重み付け加算を行うことによって、各クラスタの重心位置を計算し、その重心位置を各クラスタの中心位置とする。再統合部608は、エリア分配部606によってクラスタIDが付与されたポイントデータに、除去部604によって除去されたポイントデータを組み込み、組み込んだポイントデータに対してエリア分配部606と同様にしてクラスタIDを付与する。また、集計部609は、再統合部608から出力されたポイントデータを基にして、所定クラスタ数の各クラスタ毎の人口を集計し、集計した各クラスタ毎の人口を、クラスタの中心位置を示す情報と共に、各クラスタに対応付けてクラスタ情報データベース610に格納する。[位置情報分析方法の手順]以下、図3~図13を参照して、位置情報分析装置600の動作について説明するとともに、併せて位置情報分析装置600における位置情報分析方法について詳述する。図3は、位置情報分析装置600による位置情報分析時の動作を示すフローチャート、図4~図13は、位置情報分析装置600による位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。まず、位置情報分析装置600の入力部601が、位置情報データベース620から複数種類のBTS200毎にポイントデータを読み出して、位置情報分析装置600内に入力するステップS101,102。本実施形態では、2GHz帯を扱う2G基地局及び800MHz帯を扱う800M基地局毎に、セクタ内の人口が集計された集計データを基に、ポイントデータが入力される。図4及び図5には、それぞれ、入力部601によって入力される2G基地局及び800M基地局のポイントデータの一例を示している。図4に示すように、ポイントデータは、そのポイントデータの示すエリアを識別するエリアIDと、ポイントデータの種別を示す形状種別と、ポイントデータを集計した日時を示す時間と、代表点の位置を示すエリア位置情報である緯度、経度と、ポイントデータの示すエリア内の人口に関する集計値統計値である人口とが、互いに関連付けられたデータである。例えば、形状種別:Pointは、BTS200の在圏セクタを代表点で表したポイントデータを意味し、緯度:ya1、経度:xa1は、セクタの代表点を示し、人口:100は、BTS200への位置登録信号の数を人口に変換した統計値を示す。入力部601は、このようなポイントデータを、2G基地局及び800M基地局ごとに、複数のBTS200の在圏セクタエリア及び複数の集計日時に対応して複数件入力する。次に、統合部602は、入力部601によって入力された2G基地局及び800M基地局ごとの複数件のポイントデータを統合するステップS103、図6。そして、抽出部603は、統合された複数件のポイントデータの中から、クラスタ決定処理の対象とする対象時間及び対象エリアに該当するデータを抽出するステップS104、図7。図7は、図6に示したポイントデータの中から、対象時間が2011年1月1日午前1時、対象エリアが東京都区内に該当するデータを抽出した場合のポイントデータの例である。さらに、除去部604は、抽出部603によって抽出された複数件のポイントデータから統計値人口が0であるデータを除去し、除去したデータを一時記憶するステップS105、図8。この処理は、後述するクラスタの中心位置の計算処理において演算処理が正常に実行されるようにするための措置である。その後、エリア抽出部605が、除去部604から出力された複数件のポイントデータの中から、ランダムに所定クラスタ数分を抽出することにより、所定クラスタ数のクラスタの中心位置を仮決定するステップS106、図9。図9は、複数件のポイントデータの中から、2件のポイントデータPD1,PD2を抽出し、これらのポイントデータPD1,PD2に含まれる2点の代表点緯度:ya2、経度:xa2、緯度:yb1、経度:xb1を、クラスタIDc1、c2で識別される2件のクラスタの中心位置として決定し、決定した中心位置をクラスタIDに対応付けたクラスタデータCDを作成した例である。次に、エリア分配部606は、除去部604から出力された複数件のポイントデータを対象にして、それぞれのポイントデータがどのクラスタに属するかを判断することによって、各クラスタに分配するステップS107、図10。図10には、上記処理の結果、エリア抽出部605によって決定された2件のクラスタのうちの分配先のクラスタを識別するクラスタIDが付与されたポイントデータを示している。具体的には、エリア分配部606は、各ポイントデータに関して、ポイントデータに含まれる代表点緯度、経度の示す位置と、ステップS106或いは下記のステップS108で決定された全クラスタの中心位置との距離を比較し、代表点との距離が最も小さいクラスタを分配先のクラスタとして決定する。例えば、図9及び図10の例によれば、代表点緯度:ya1、経度:xa1のポイントデータPD3は、その代表点が、クラスタIDc2の中心点緯度:yb1、経度:xb1よりも、クラスタIDc1の中心点緯度:ya2、経度:xa2のほうにより近いために、クラスタIDc1のクラスタに分配される。その後、各クラスタに分配されたポイントデータを基に、クラスタ中心決定部607は、各クラスタの中心位置を再決定するステップS108。詳細には、クラスタ中心決定部607は、各クラスタのクラスタIDが付与されたポイントデータを対象にして、それらのポイントデータに含まれる代表点の示す座標を、統計値人口によって重み付き加算を行うことによって、各クラスタの中心位置の座標を計算する。例えば、クラスタIDc1のクラスタに属するポイントデータが3件あり、それぞれに含まれる代表点の座標及び人口の組み合わせが、X1,W1、X2,W2、X3,W3であった場合には、下記式;W1X1W2X2W3X3/W1W2W3によってクラスタIDc1のクラスタの中心位置の座標を計算する。図11には、クラスタ中心決定部607によってクラスタIDc1、c2毎に計算された中心位置の座標緯度:yc1、経度:xc1、緯度:yc2、経度:xc2を、ステップS106で作成されたクラスタデータCDに反映した場合を示している。さらに、クラスタ中心決定部607は、ステップS108で計算された中心座標と計算前のクラスタデータCDに含まれていた中心座標前回決定された中心座標との間の関係を判定し、その位置が一致しているかを判定するステップS109。位置の一致がより好ましいが、クラスタ中心決定部607は、ステップS108で計算された中心座標と計算前のクラスタデータCDに含まれていた中心座標との間の距離を計算し、その距離が所定値以下であるかを判定してもよい。判定の結果、中心座標間の距離が所定値を超えていると判定された場合にはステップS109;NO、処理をステップS107に戻し、新たに計算された中心座標を参照しながら、ポイントデータの分配処理ステップS107及びクラスタ中心位置の決定処理S108を繰り返す。一方、中心座標間の距離が所定値以下の場合にはステップS109;YES、決定した中心座標を確定させる。そして、再統合部608が、クラスタへの分配処理が施されたポイントデータに、ステップS105で除去されたクラスタデータを再統合するステップS110。その際に、再統合部608は、ステップS107と同様にして、組み込まれたクラスタデータをいずれかのクラスタに分配してクラスタIDを付与する。図12には、ステップS105で除去されたエリアIDb4で識別されるポイントデータPD4が、クラスタIDc1が付与された後に、ステップS107で生成されたポイントデータに組み込まれる様子を示している。最後に、集計部609は、ステップS110で作成された複数件のポイントデータを対象に、クラスタID毎に統計値人口を集計することによって、全クラスタ毎の人口を求める。さらに、集計部609は、各クラスタの中心位置を基にして、各クラスタの地理的範囲を決定するステップS111。そして、集計部609は、各クラスタ毎の人口及び地理的範囲を示すデータをクラスタ情報データベース610に格納する。この地理的範囲の決定は、例えば、図14に示すように、全クラスタ中の2つの隣接するクラスタc1、c2の中心位置から等距離の中線CLを計算し、全ての隣接クラスタに関して計算した複数の中線を繋ぎ合わせた多角形polygonで囲まれる範囲を求めることにより行われるボロノイ分割。また、図13には、各クラスタIDc1、c2毎に人口人口:900、人口:400が集計された結果を示す。なお、クラスタの地理的範囲の決定は、ボロノイ分割によって行われる場合には限定されず、各クラスタに分配されたポイントデータに対応するメッシュや在圏セクタ等のエリアを統合することによって行われてもよい。ただし、エリア分配部606がポイントデータをその代表点に近い中心位置のクラスタに属させているので、クラスタ毎の集計人口をクラスタ範囲内の人口に一致させるという観点からは、ボロノイ分割による方法が望ましい。ステップS111でクラスタ情報データベース610に格納されたデータは、可視化ソリューションユニット504図1によって参照され、可視化ソリューションユニット504によって、各クラスタの範囲及び中心位置を地図上にマッピングして処理される。図15には、可視化ソリューションユニット504によってマッピングされたクラスタc1、c2及びそれらの中心位置pc1、pc2を示している。以上説明した位置情報分析装置600及び位置情報分析方法によれば、エリア位置情報及びエリア内の人口に関する統計値を含む複数のポイントデータが入力され、これらの複数のポイントデータの中から所定クラスタ数分が抽出され、抽出されたポイントデータに含まれるエリア位置情報から所定クラスタ数のクラスタの中心位置が決定される。さらに、所定クラスタ数のクラスタの中心位置とエリア位置情報との距離を判断することによって複数のポイントデータが各クラスタに分配され、分配結果を利用して各クラスタ毎にポイントデータに含まれる統計値が集計される。これにより、所定クラスタ数のクラスタ毎にそのクラスタに含まれる複数エリアの人口の分布を特定することができ、所定クラスタ数のクラスタ毎の人口の集中エリアを実際の人口分布に従って適切に求めることができる。特に、所望の地域内で人口の集中点を中心にしたその集中点の勢力範囲を、所望の数で定めることができる。これにより、求めた所定数の人口集中点及びその勢力範囲の情報を、避難所等の防災関連の拠点を計画する際の防災関連情報として有効利用することができる。また、BTS200の在圏セクタ毎の人口を利用してその在圏セクタのまとまりを求めるように処理することで処理負荷を低減することができる。さらに、クラスタの地域的範囲をボロノイ分割を利用して求めることで、ポイントデータを集計したクラスタ毎の統計値をクラスタの範囲内の実際の人口に近い数値として得ることができる。また、位置情報分析装置600においては、エリア分配部606によって分配された複数のポイントデータを基に、各クラスタにおける人口が集中している位置を判定することによって、当該位置を各クラスタの中心位置として決定し、エリア分配部606は、クラスタ中心決定部607によって決定された中心位置を参照して、複数のポイントデータを各クラスタに再分配するので、人口の実際の集中エリアを基にクラスタの中心位置を定めて、この中心位置に合わせてポイントデータの示す複数のエリアをクラスタに分配することができる。その結果、複数のエリアを纏めるクラスタの範囲を人口の集中位置に対応して適切に設定することができる。特に、各クラスタ毎の重心位置を各クラスタの中心位置として決定することにより、各クラスタ内における人口の集中位置を簡易に計算することができる。また、エリア分配部606は、クラスタ中心決定部607によって決定される中心位置と前回決定された中心位置とが一致するまで、複数のポイントデータの再分配を繰り返すので、人口の実際の集中位置を一層反映したクラスタを設定することができる。また、クラスタの地理的範囲の決定は、ボロノイ分割によって行われるので、通信可能エリアが重複する可能性のある2G基地局及び800M基地局に対応するポイントデータを入力した場合に、重複なくクラスタのエリアが定義でき、各クラスタを均一に分割するエリアを作成することができる。例えば、2G基地局と800M基地局とでは在圏セクタの大きさが異なっており、それぞれのクラスタに含まれる在圏セクタのエリアを合成してクラスタのエリアを定義する方法では、複数のクラスタに属する部分が発生してしまう。ボロノイ分割によれば、このような問題は生じず、重複無くエリアを定義でき、クラスタを分割するようなエリアが一意に作成される。言い換えれば、一方のクラスタに属すると定義された在圏セクタが他のクラスタのエリアに含まれてしまうようなことは生じない。なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、位置情報分析装置600のクラスタ中心決定部607は、各クラスタに分配されたポイントデータから重心位置を計算していたが、他の計算方法によってクラスタの中心位置を決定してもよい。図16には、本発明の変形例である位置情報分析装置600Aの構成を、図17には、位置情報分析装置600Aによる位置情報分析時の動作を示すフローチャートを、それぞれ示している。この位置情報分析装置600Aの位置情報分析装置600との相違点は、クラスタ中心決定部607Aの機能のみであり、図17に示すステップS203~S207、S209~S211の処理は、図3に示すステップS103~S107、S109~S111の処理と同様であり、ステップS101,S102,S208の処理のみが異なる。また、図18~図20は、位置情報分析装置600Aによる位置情報分析時における処理対象のデータの構成を示す図である。すなわち、ステップS201,202においては、位置情報分析装置600Aの入力部601は、ポイントデータにそのポイントデータの示すエリアの面積エリア面積を含めて入力し、そのポイントデータの統計値人口と面積エリア面積から計算したそのエリア内の人口密度ユーザ密度の情報を追加する。図18には、エリアIDa1のポイントデータに、エリア面積:1000と、そのエリア面積と人口:100から計算された人口密度:0.1を追加した例を示している。その後、ステップS207において、ポイントデータが各クラスタに分配される図19。さらに、ステップS208において、クラスタ中心決定部607Aは、各クラスタに属する複数件のポイントデータに含まれる人口密度情報を参照して、ユーザ密度の最も大きいポイントデータを抽出し、該当するポイントデータに含まれる代表点を各クラスタの中心位置として決定する。例えば、図20には、クラスタIDc1が付与されたポイントデータ中において最も大きい人口密度0.37を有するポイントデータPD6が抽出され、そのポイントデータPD6に含まれる中心位置緯度:ya3、経度:xa3がクラスタデータCD中のクラスタc1中心位置に反映され、クラスタIDc2が付与されたポイントデータ中において最も大きい人口密度0.25を有するポイントデータPD5が抽出され、そのポイントデータPD5に含まれる中心位置緯度:ya2、経度:xa2がクラスタデータCD中のクラスタc2の中心位置に反映された場合を示す。このような位置情報分析装置600Aによれば、各クラスタ内における人口の集中位置を簡易に計算することができる。また、実際にユーザの存在する可能性が高い位置をクラスタ中心として設定することで、人口集中点を適切に求めることができる。図21には、本発明の変形例である位置情報分析装置600Bの構成を、図22には、位置情報分析装置600Bによるクラスタ中心計算処理時の動作を示すフローチャートを、それぞれ示している。この位置情報分析装置600Bの位置情報分析装置600Aとの相違点は、クラスタ密度計算部611を備える点と、クラスタ中心決定部607Bの機能が異なる点であり、位置情報分析装置600Bの位置情報分析時の動作は、図17に示したステップS208の動作のみが異なる。図23~図26は、クラスタ中心決定部607Bによるクラスタ中心計算処理時における処理対象のデータの構成を示す図である。すなわち、エリア分配部606から出力されたポイントデータを対象にして、クラスタ中心決定部607Bは、位置情報分析装置600のクラスタ中心決定部607と同様にして、重心を計算することによって各クラスタの中心位置を決定するステップS301。さらに、クラスタ中心決定部607Bは、決定したクラスタ中心位置に含まれる在圏セクタエリアに対応するポイントデータを、各クラスタ毎に特定するステップS302。図23には、クラスタc2、c1の中心位置に含まれる在圏セクタエリアに対応するポイントデータa2、b1が特定されて、それぞれにフラグFIが付与された場合を示している。次に、クラスタ密度計算部611が、エリア分配部606によって分配されたポイントデータを各クラスタ毎に合算することによって、クラスタ毎の人口クラスタ人口及び面積クラスタエリア面積を求め、このクラスタ人口をクラスタエリア面積で除することによって各クラスタ毎の人口密度ユーザ密度クラスタ人口密度を計算するステップS303。図24には、クラスタIDc1のクラスタに対して、クラスタ人口:900、クラスタ人口密度:023、及びクラスタエリア面積:3976が、該当のクラスタIDに関連付けて計算されて一次記憶された例を示す。その後、クラスタ中心決定部607Bによって、各クラスタ毎に、クラスタ中心位置に含まれるエリアのポイントデータに関する人口密度セクタ人口密度と、各クラスタに対応するクラスタ人口密度とが比較されるステップS304。比較の結果、セクタ人口密度がクラスタ人口密度以上であると判断された場合にはステップS304;YES、クラスタ中心決定部607Bによって、ステップS301で決定された重心が各クラスタの中心位置として決定されるステップS305。一方、比較の結果、セクタ人口密度がクラスタ人口密度未満であると判断された場合にはステップS304;NO、位置情報分析装置600Aのクラスタ中心決定部607Aと同様にして、クラスタ中心決定部607Bによって、各クラスタに属する複数件のポイントデータの中から人口密度の最も大きいポイントデータが抽出され、該当ポイントデータに含まれる代表点が各クラスタの中心位置として決定されるステップS306。図24~図26には、クラスタIDc1のクラスタについては、セクタ人口密度0.1がクラスタ人口密度0.23よりも小さいために、ポイントデータ中の最も人口密度の大きいポイントデータa3の代表点緯度:ya3、経度:xa3がクラスタの中心位置として決定され、クラスタIDc2のクラスタについては、セクタ人口密度0.25がクラスタ人口密度0.22よりも大きいために、既に計算した重心点緯度:yc2、経度:xc2がクラスタの中心位置として決定される例を示している。このような位置情報分析装置600Bによれば、クラスタの中心位置の決定方法を、重心位置の計算によるものと、人口密度のエリア間の比較によるエリア抽出によるものとの間で適切に選択することができ、各クラスタ内における人口集中点を適切に計算することができる。"