"所定エリア内の移動機の移動機数を取得する第1取得手段と、前記所定エリアを構成する複数の分割エリア内の前記移動機の移動機数を前記分割エリア毎に取得する第2取得手段と、前記第2取得手段が取得する前記移動機数に基づいて、前記第1取得手段によって取得された前記移動機数から前記所定エリア内における前記移動機の分布を算出するための補正データを算出する補正データ算出手段と、前記補正データと前記第1取得手段によって取得された前記移動機数とに基づいて、前記所定エリア内における前記移動機の分布を算出する分布算出手段と、を備えることを特徴とする移動機分布算出システム。前記補正データ算出手段は、前記補正データとして、前記第2取得手段によって取得された前記移動機数に基づき、前記分割エリア毎に前記所定エリア内における前記移動機の出現確率を算出し、前記分布算出手段は、前記出現確率と前記第1取得手段によって取得された前記移動機数とに基づき、前記所定エリア内の前記移動機の移動機数を前記分割エリア毎に振り分けることにより、前記所定エリア内における前記移動機の分布を算出する、ことを特徴とする請求項1に記載の移動機分布算出システム。前記第2取得手段は、前記移動機の存在位置を示す座標情報を取得するものであり、取得した前記座標情報に基づいて前記移動機がどの前記分割エリア内に存在しているかを把握し、把握結果に基づいて前記移動機数を前記分割エリア毎に取得することを特徴とする請求項1又は2に記載の移動機分布算出システム。前記第1取得手段は、前記移動機が位置登録を行う際に出力された位置登録信号に基づいて前記移動機数を取得するものであり、前記第2取得手段は、前記座標情報のうち、前記移動機が前記座標情報を取得した時刻と、前記位置登録が行われた時刻とを比較し、前記位置登録が行われた時刻との差が所定時間以内の前記座標情報に基づいて、前記分割エリア毎に前記移動機の移動機数を取得することを特徴とする請求項3に記載の移動機分布算出システム。前記第2取得手段は、一の前記移動機から前記座標情報を複数受信した場合、受信した前記各座標情報に対して前記移動機数の計数についての重み付けを行い、該重み付けの結果に基づいて前記分割エリア毎に前記移動機数を取得することを特徴とする請求項3又は4に記載の移動機分布算出システム。前記移動機を識別する識別子と、前記移動機の存在位置に関する情報と、前記存在位置に関する情報が取得された位置取得時刻情報と、を含む位置情報を記憶する第1位置情報記憶手段を更に備え、前記第1取得手段は、前記第1位置情報記憶手段に記憶された第1の位置情報について、当該第1の位置情報と同一の識別子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の位置情報の位置取得時刻情報、及び当該第1の位置情報の直後の位置情報である第3の位置情報の位置取得時刻情報を取得する第1前後位置情報取得手段と、前記第1の位置情報の位置取得時刻情報、前記第2の位置情報の位置取得時刻情報及び前記第3の位置情報の位置取得時刻情報のうち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、集計すべき集計時間帯に関する集計開始時刻以降であり且つ集計終了時刻以前である前記位置取得時刻情報を含むと共に前記移動機の存在位置に関する情報が前記所定エリアに対応づけられる1又は複数の位置情報についての特徴量、及び前記集計開始時刻と前記集計終了時刻との差である集計時間帯の時間長に基づいて、集計時間帯における前記所定エリア内の移動機数を推計する移動機数推計手段と、を備えることを特徴とする請求項1又は2に記載の移動機分布算出システム。前記移動機を識別する識別子と、前記移動機の存在位置に関する情報と、前記存在位置に関する情報が取得された位置取得時刻情報と、を含む位置情報を記憶する第2位置情報記憶手段を更に備え、前記第2取得手段は、前記第2位置情報記憶手段に記憶された第1の位置情報について、当該第1の位置情報と同一の識別子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の位置情報の位置取得時刻情報、及び当該第1の位置情報の直後の位置情報である第3の位置情報の位置取得時刻情報を取得する第2前後位置情報取得手段と、前記第1の位置情報の位置取得時刻情報、前記第2の位置情報の位置取得時刻情報及び前記第3の位置情報の位置取得時刻情報のうち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第2特徴量計算手段と、集計すべき集計時間帯に関する集計開始時刻以降であり且つ集計終了時刻以前である前記位置取得時刻情報を含むと共に前記移動機の存在位置に関する情報が前記分割エリアに対応づけられる1又は複数の位置情報についての特徴量、及び前記集計開始時刻と前記集計終了時刻との差である集計時間帯の時間長に基づいて、集計時間帯における前記分割エリア内の移動機数を推計する第2移動機数推計手段と、を備えることを特徴とする請求項1,2及び6のいずれか一項に記載の移動機分布算出システム。前記移動機を識別する識別子と、前記移動機の存在位置に関する情報と、前記存在位置に関する情報が取得された位置取得時刻情報と、を含む位置情報を記憶する第1位置情報記憶手段を更に備え、前記第1取得手段は、前記第1位置情報記憶手段に記憶された位置情報のうち、前記位置取得時刻情報が示す時刻が集計すべき集計時間帯内又は集計時間帯を所定幅拡張した拡張期間内にある前記位置情報に基づいて、集計時間帯の少なくとも一部において前記所定エリアに滞在したと推定される移動機、又は当該移動機にて集計時間帯又は拡張期間内に生成された1つの位置情報を抽出する抽出手段と、抽出された位置情報数又は移動機の数に基づいて、集計時間帯内における前記所定エリア内の移動機数を推計する移動機数推計手段と、を備えることを特徴とする請求項1又は2に記載の移動機分布算出システム。前記第1取得手段及び前記第2取得手段は、それぞれ所定の集計時間帯における前記移動機数を取得することを特徴とする請求項1~8のいずれか一項に記載の移動機分布算出システム。前記移動機のユーザの属性情報を記憶する属性情報記憶手段を更に備え、前記第1取得手段及び前記第2取得手段は、前記属性情報記憶手段に記憶された前記属性情報の属性毎の前記移動機数を取得することを特徴とする請求項1~9のいずれか一項に記載の移動機分布算出システム。前記分布算出手段は、移動機数を人口に変換するための拡大係数を用いて、移動機数の分布を人口の分布に変換することを特徴とする請求項1~10のいずれか一項に記載の移動機分布算出システム。所定エリア内の移動機の移動機数を取得する第1取得ステップと、前記所定エリアを構成する複数の分割エリア内の前記移動機の移動機数を前記分割エリア毎に取得する第2取得ステップと、前記第2取得ステップで取得された前記移動機数に基づいて、前記第1取得ステップで取得された前記移動機数から前記所定エリア内における前記移動機の分布を算出するための補正データを算出する補正データ算出ステップと、前記補正データと前記第1取得ステップで取得された前記移動機数とに基づいて、前記所定エリア内における前記移動機の分布を算出する分布算出ステップと、を備えることを特徴とする移動機分布算出方法。ところで、広範囲の人口分布メッシュ例えば1km×1km程度のメッシュを、より詳細な狭い範囲の人口分布メッシュ例えば100m×100m程度のメッシュに分割する技術がある。この技術は、国勢調査等で得られた世帯データや電話帳データ等を利用し、広範囲の人口分布メッシュの中で、どの部分に人口が集中しているか等を把握し、集中度合いに応じて、広範囲の人口分布メッシュ内の人口をより狭い範囲の人口分布メッシュ毎に振り分けるものである。このような技術を用いることにより、特許文献1に記載されているような移動機から発信された位置登録信号に基づいて把握した人口分布から、より詳細な人口分布を得ることが考えられる。しかしながら、例えば、昼間等、人が活動をしている時間帯においては、就労のために居住地から移動している等により、世帯データや電話帳データから得られる人口の集中度合いと、実際の人口の集中度合いとの差が大きくなる傾向があるので、より詳細な人口分布を精度良く得ることは困難であるという問題がある。そこで本発明は、より詳細な移動機の分布を精度良く算出することができる移動機分布算出システム及び移動機分布算出方法を提供することを目的とする。本発明は、所定エリア内の移動機の移動機数を取得する第1取得手段と、所定エリアを構成する複数の分割エリア内の移動機の移動機数を分割エリア毎に取得する第2取得手段と、第2取得手段が取得する移動機数に基づいて、第1取得手段によって取得された移動機数から所定エリア内における移動機の分布を算出するための補正データを算出する補正データ算出手段と、補正データと第1取得手段によって取得された移動機数とに基づいて、所定エリア内における移動機の分布を算出する分布算出手段と、を備えることを特徴とする。また、本発明は、所定エリア内の移動機の移動機数を取得する第1取得ステップと、所定エリアを構成する複数の分割エリア内の移動機の移動機数を分割エリア毎に取得する第2取得ステップと、第2取得ステップで取得された移動機数に基づいて、第1取得ステップで取得された移動機数から所定エリア内における移動機の分布を算出するための補正データを算出する補正データ算出ステップと、補正データと第1取得ステップで取得された移動機数とに基づいて、所定エリア内における移動機の分布を算出する分布算出ステップと、を備えることを特徴とする。これらの発明にあっては、分割エリア内に存在する移動機の移動機数に基づいて、所定エリア内における移動機の分布を算出するための補正データが算出される。そして、算出された補正データと、所定エリア内の移動機の移動機数とに基づいて、所定エリア内における移動機の分布が算出される。これにより、所定エリア内において、より詳細な移動機の分布を精度良く算出することができる。例えば、第2取得手段第2取得ステップによって取得される移動機数が実際に分割エリア内に存在する移動機の移動機数より少ない場合であっても、取得された移動機数に基づいて、所定エリア内における移動機の分布を算出するための補正データを算出することができる。従って、算出された補正データを用いることにより、所定エリア内におけるより詳細な移動機の分布を精度良く算出することができる。また、補正データ算出手段は、補正データとして、第2取得手段によって取得された移動機数に基づき、分割エリア毎に所定エリア内における移動機の出現確率を算出し、分布算出手段は、出現確率と第1取得手段によって取得された移動機数とに基づき、所定エリア内の移動機の移動機数を分割エリア毎に振り分けることにより、所定エリア内における移動機の分布を算出する、ことが好適である。これにより、出現確率と第1取得手段によって取得された移動機数とに基づいて、所定エリア内における移動機の分布を分割エリア毎に精度良く算出することができる。また、第2取得手段は、移動機の存在位置を示す座標情報を取得するものであり、取得した座標情報に基づいて移動機がどの分割エリア内に存在しているかを把握し、把握結果に基づいて移動機数を分割エリア毎に取得することが好適である。このように第2取得手段は、移動機の存在位置を示す座標情報に基づいて、分割エリア毎に移動機数を容易に取得することができる。また、第1取得手段は、移動機が位置登録を行う際に出力された位置登録信号に基づいて移動機数を取得するものであり、第2取得手段は、座標情報のうち、移動機が座標情報を取得した時刻と、位置登録が行われた時刻とを比較し、位置登録が行われた時刻との差が所定時間以内の座標情報に基づいて、分割エリア毎に移動機の移動機数を取得することが好適である。例えば、移動機が位置登録を行ったタイミングと、移動機が座標情報を取得したタイミングとが時間的に近い場合、位置登録を行った時と、移動機が座標情報を取得した時とにおいて移動機はほぼ同じ位置にいるほとんど移動していないと考えられる。このため、両タイミングの時間差が所定時間以内の座標情報を用いることにより、位置登録が行われた時に実際に移動機が存在していた分割エリアを把握し、把握結果に基づいて分割エリア毎に移動機数を取得することができる。これにより、座標情報に基づいて算出される補正データが、位置登録信号に基づいて取得された移動機数の情報に対して時間的により正確に対応するものとなり、所定エリア内の移動機の分布をより精度良く算出することができる。また、第2取得手段は、一の移動機から座標情報を複数受信した場合、受信した各座標情報に対して移動機数の計数についての重み付けを行い、該重み付けの結果に基づいて分割エリア毎に移動機数を取得することが好適である。これにより、重み付けの結果に基づいて分割エリア毎に移動機の移動機数をより現実に則して取得することができる。移動機を識別する識別子と、移動機の存在位置に関する情報と、存在位置に関する情報が取得された位置取得時刻情報と、を含む位置情報を記憶する第1位置情報記憶手段を更に備え、第1取得手段は、第1位置情報記憶手段に記憶された第1の位置情報について、当該第1の位置情報と同一の識別子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の位置情報の位置取得時刻情報、及び当該第1の位置情報の直後の位置情報である第3の位置情報の位置取得時刻情報を取得する第1前後位置情報取得手段と、第1の位置情報の位置取得時刻情報、第2の位置情報の位置取得時刻情報及び第3の位置情報の位置取得時刻情報のうち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、集計すべき集計時間帯に関する集計開始時刻以降であり且つ集計終了時刻以前である位置取得時刻情報を含むと共に移動機の存在位置に関する情報が所定エリアに対応づけられる1又は複数の位置情報についての特徴量、及び集計開始時刻と集計終了時刻との差である集計時間帯の時間長に基づいて、集計時間帯における所定エリア内の移動機数を推計する移動機数推計手段と、を備えることが好ましい。この場合には、特徴量に基づいて、所定エリア内の移動機数をより正確に推計することができる。移動機を識別する識別子と、移動機の存在位置に関する情報と、存在位置に関する情報が取得された位置取得時刻情報と、を含む位置情報を記憶する第2位置情報記憶手段を更に備え、第2取得手段は、第2位置情報記憶手段に記憶された第1の位置情報について、当該第1の位置情報と同一の識別子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の位置情報の位置取得時刻情報、及び当該第1の位置情報の直後の位置情報である第3の位置情報の位置取得時刻情報を取得する第2前後位置情報取得手段と、第1の位置情報の位置取得時刻情報、第2の位置情報の位置取得時刻情報及び第3の位置情報の位置取得時刻情報のうち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第2特徴量計算手段と、集計すべき集計時間帯に関する集計開始時刻以降であり且つ集計終了時刻以前である位置取得時刻情報を含むと共に移動機の存在位置に関する情報が分割エリアに対応づけられる1又は複数の位置情報についての特徴量、及び集計開始時刻と集計終了時刻との差である集計時間帯の時間長に基づいて、集計時間帯における分割エリア内の移動機数を推計する第2移動機数推計手段と、を備えることが好ましい。この場合には、特徴量に基づいて、分割エリア内の移動機数をより正確に推計することができ、この移動機数に基づいて補正データの算出が可能となる。移動機を識別する識別子と、移動機の存在位置に関する情報と、存在位置に関する情報が取得された位置取得時刻情報と、を含む位置情報を記憶する第1位置情報記憶手段を更に備え、第1取得手段は、第1位置情報記憶手段に記憶された位置情報のうち、位置取得時刻情報が示す時刻が集計すべき集計時間帯内又は集計時間帯を所定幅拡張した拡張期間内にある位置情報に基づいて、集計時間帯の少なくとも一部において所定エリアに滞在したと推定される移動機、又は当該移動機にて集計時間帯又は拡張期間内に生成された1つの位置情報を抽出する抽出手段と、抽出された位置情報数又は移動機の数に基づいて、集計時間帯内における所定エリア内の移動機数を推計する移動機数推計手段と、を備えることが好ましい。この場合には、2重カウントを回避しつつ移動機数を精度よく推計することができる。また、第1取得手段及び第2取得手段は、それぞれ所定の集計時間帯における移動機数を取得することが好適である。これにより、所定の集計時間帯における所定エリア内の移動機の移動機数と、所定の集計時間帯における分割エリア毎の移動機の移動機数に基づいて算出された補正データとを得ることができる。従って、この移動機数及び補正データが時間的に整合しているため、これらのデータに基づいて所定の集計時間帯における所定エリア内のより詳細な移動機の分布をより精度良く算出することができる。また、移動機のユーザの属性情報を記憶する属性情報記憶手段を更に備え、第1取得手段及び第2取得手段は、属性情報記憶手段に記憶された属性情報の属性毎の移動機数を取得することが好適である。これにより、所望の属性のユーザについての移動機の分布を算出することができ、データを有効利用することが可能となる。分布算出手段は、移動機数を人口に変換するための拡大係数を用いて、移動機数の分布を人口の分布に変換することが好ましい。この場合には、移動機数から人口を求めることができる。本発明によれば、より詳細な移動機の分布を精度良く算出することができる。以下、図面を参照しつつ本発明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同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。[第1実施形態]まず、本発明に係る移動機分布算出システム及び移動機分布算出方法を適用した移動通信システムの好適な第1実施形態について説明する。図1は、第1実施形態に係る移動通信システム10の概略構成図である。図1に示すように、移動通信システム10は、移動機100、BTS基地局200、RNC無線ネットワーク制御装置300、交換機400、及び管理センタ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、及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を介して、移動機100が位置登録要求や通信接続等を行った場合に移動機100の位置情報詳しくは後述する位置登録情報及びGPS位置情報を取得する。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。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、及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の分布情報を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から移動機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、データの属するエリア毎にソーティング処理を行ったりする。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、即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移動機100の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。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、環境対策等に利用される。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及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、及び、ディスプレイやプリンタ等の出力デバイス等を備えることは言うまでもない。次に、第1実施形態に係る移動通信システム10の機能ブロック構成について説明する。図2は、移動通信システム10の機能構成を示すブロック図である。図2に示すように、移動通信システム10は、移動機100と、BTS200と、RNC300と、交換機400と、情報分析装置600とを含んで構成されている。なお、本実施形態の情報分析装置600は、図1に示される管理センタ500の各構成ユニット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、及び可視化ソリューションユニット504の全部もしくは一部により実現される。即ち、図2に示される情報分析装置600の機能ブロックは、管理センタ500を構成する各構成ユニットにおいて分散して配置されており、各構成ユニットにより一つの情報分析装置600が構成されている。なお、一の構成ユニットにより情報分析装置600が構成されてもよい。移動機100は、GPS機能部101と、位置登録部102とを含んで構成されている。GPS機能部101は、GPSを用いて移動機100の存在位置を示す詳細な位置情報座標情報以下GPS位置情報と称する。を取得するものである。GPS機能部101によって取得されたGPS位置情報は、移動機100に搭載された所定のアプリケーションGPS位置情報を用いるアプリケーションの実行時に利用される。また、GPS機能部101は、GPS位置情報を取得すると、取得したGPS位置情報を交換機400に対して出力する。位置登録部102は、位置登録要求を行うための位置登録信号を出力するものである。なお、位置登録信号は、例えば54分毎に出力される。BTS200は、通信エリアであるセクタ所定エリアを形成する。このセクタ内に、複数の移動機100が在圏している。ここで、図3に、BTS200とセクタとの関係を示す。図3に示すように、円形で示されている領域の中心にBTS200が位置するものであり、それを中心に複数の等分されたものがセクタである。例えば図3では、BTS200の通信エリアは最大6セクタからなるものであり、RNC300は、いずれのセクタに移動機100が在圏しているかを把握することができる。RNC300は、通信制御部301と、セクタ識別部302とを含んで構成されている。通信制御部301は、移動機100とBTS200を介して通信接続を行う部分であり、例えば、移動機100からの発信処理若しくは着信処理に基づいた通信接続処理、及び位置登録要求に基づいた通信接続処理を行う部分である。セクタ識別部302は、移動機100が位置登録のために位置登録信号を出力した際に当該移動機100が在圏するセクタを識別し、識別結果を通信制御部301を通じて交換機400へ出力する。また、セクタ識別部302は、移動機100がGPS位置情報を交換機400に出力したときに、当該移動機100が在圏するセクタを識別し、識別結果を通信制御部301を通じて交換機400へ出力する。交換機400は、通信制御部401と、位置情報管理部402とを含んで構成されている。通信制御部401は、RNC300の通信制御部301と同様に、通信接続処理を行う部分である。位置情報管理部402は、移動機100が位置登録を行ったときに、セクタ識別部302によって識別されたセクタセクタ識別子と、移動機100を識別するためのユーザ識別子と、移動機100が位置登録を行った時刻とを対応付けし、対応付けした結果を位置登録情報として記憶する。また、位置情報管理部402は、移動機100がGPS位置情報を出力したときに、セクタ識別部302によって識別されたセクタセクタ識別子と、移動機100を識別するためのユーザ識別子と、移動機100によってGPS位置情報が取得された時刻と、緯度経度とを対応付けし、対応付けした結果をGPS位置情報として記憶する。位置情報管理部402は、記憶している位置情報位置登録情報及びGPS位置情報を、所定のタイミング、または情報分析装置600からの要求に応じて情報分析装置600に出力する。情報分析装置600は、GPS位置情報記憶部601と、第2取得部第2取得手段602と、分割エリア対応表記憶部603と、補正データ算出部補正データ算出手段604と、補正データ記憶部605と、位置登録情報記憶部606と、第1取得部第1取得手段607と、分布算出部分布算出手段608と、分布情報記憶部609と、集計部610と、集計エリア対応表記憶部611と、集計情報記憶部612とを含んで構成されている。GPS位置情報記憶部601は、交換機400の位置情報管理部402から出力されたGPS位置情報を記憶するものである。具体的には、GPS位置情報記憶部601は、図4に示すように、ユーザ識別子と、移動機100によってGPS位置情報が取得された時刻と、セクタ識別子と、緯度経度とが対応付けられたGPS位置情報とを、GPS位置情報が取得された時刻毎に記憶している。第2取得部602は、セクタを構成する複数の分割エリア内の移動機数を分割エリア毎に取得するものである。なお、セクタは、集計処理上便宜的に区分けした複数の分割エリアによって構成されている。具体的には、第2取得部602は、GPS位置情報記憶部601に記憶されたGPS位置情報図4参照のうち、所定の抽出条件に対応するGPS位置情報を抽出する。ここで、抽出条件として、詳しくは後述する集計部610において移動機100の詳細な分布を得ようとする時間帯以下集計時間帯と称するに対応する時間帯を設定することが好ましい。本実施形態では、集計時間帯を、平日の00:00~00:59とし、抽出条件として、過去数ヶ月間の集計時間帯とする。なお、過去数ヶ月間の集計時間帯におけるGPS位置情報を取得するのは、GPS位置情報のデータ数が少ない場合であっても、より精度の良い出現確率詳しくは後述するを算出するために十分なデータ数を確保するためである。抽出の後、第2取得部602は、抽出したGPS位置情報に含まれる緯度経度と、分割エリア対応表記憶部603に記憶された分割エリア対応表図5参照。詳しくは後述する。とを用い、抽出したGPS位置情報のそれぞれがどの分割エリアに対応するかを照合する。第2取得部602は、照合の結果として、図6に示すように、ユーザ識別子と、時刻と、セクタ識別子と、分割エリア識別子とを対応付ける。そして、第2取得部602は、対応付けした結果図6参照に基づき、セクタ識別子が同一のレコード数Aと、セクタ識別子が同一かつ分割エリア識別子が同一のレコード数Bとを計数する。このレコード数Aが、セクタ内の移動機100の移動機数となり、レコード数Bが、分割エリア内の移動機100の移動機数となる。なお、レコード数A,Bは、同一の移動機100が複数のGPS位置情報を出力した場合の重複を含む。第2取得部602は、抽出条件過去数ヶ月間の平日の00:00~00:59と、レコード数Aと、当該レコード数Aに対応するセクタ識別子と、を対応付け、抽出条件と、レコード数Bと、当該レコード数Bに対応するセクタ識別子及び分割エリア識別子と、を対応付けて、それぞれ補正データ算出部604へ出力する。分割エリア対応表記憶部603は、分割エリア対応表を記憶する。分割エリア対応表は、図5に示すように、分割エリア識別子と、分割エリアの位置形状データを表すポリゴン表現とが対応付けられたものである。ここで、ポリゴン表現とは、緯度経度の情報と、エリアとを結合するための情報である。補正データ算出部604は、第2取得部602から出力された情報に基づいて、第1取得部607によって取得されたセクタ内の移動機数詳しくは後述するからセクタ内における移動機100の分布を算出するための補正データを算出する。具体的には、補正データ算出部604は、取得したレコード数Bを、当該レコード数Bに対応付けられた分割エリアを含むセクタのレコード数Aで除算例えば、分割エリア識別子Y1のレコード数B÷分割エリア識別子Y1を含むセクタX1のレコード数Aすることにより、空間的な出現確率補正データを算出する。この出現確率の算出を分割エリア毎に行うことにより、所定の抽出条件の場合における、セクタに対する移動機ユーザの平均的出現確率分布を算出することができる。補正データ記憶部605は、補正データ算出部604が算出した出現確率を、図7に示すように、分割エリア毎に、セクタ識別子と、種別集計時間帯の平日又は休日の種別と、集計時間帯と、分割エリア識別子と、算出した出現確率とを対応付けて記憶する。位置登録情報記憶部606は、交換機400の位置情報管理部402から出力された位置登録情報を記憶するものである。具体的には、位置登録情報記憶部606は、図8に示すように、ユーザ識別子と、位置登録がされた時刻と、セクタ識別子とが対応付けられた情報を、位置登録がされた時刻毎に記憶している。第1取得部607は、セクタ内の移動機100の移動機数を取得するものである。具体的には、第1取得部607は、集計時間帯平日の00:00~00:59に位置登録を行った移動機100の位置登録情報を、位置登録情報図8参照の時刻の情報に基づいて位置登録情報記憶部606から抽出する。そして、第1取得部607は、抽出した位置登録情報に基づいて、セクタ識別子が同一のレコード数を計数することにより、セクタ毎に、集計時間帯におけるセクタ内の移動機100の移動機数を計数する。第1取得部607は、図9に示すように、種別集計時間帯の平日又は休日の種別と、集計時間帯と、セクタ識別子と、セクタ毎の移動機数とを対応付けし、対応付けした結果を分布算出部608へ出力する。分布算出部608は、補正データ記憶部605に記憶された補正データと、第1取得部607から出力されたセクタ毎の移動機数図9参照とに基づいて、セクタ内における移動機100の分布を算出するものである。ここで、分布算出部608が行う処理の概念について説明する。図10は、セクタ内における移動機100の詳細な分布を算出する手順を示す概念図である。分布算出部608は、図10aに示すように、第1取得部607からセクタXについての移動機数ここでは、100台とするを取得する。分布算出部608は、補正データ記憶部605から、所望の集計時間帯に対応し、かつセクタX内の分割エリアY毎の出現確率を取得する図10b参照。なお、図10bは、最も色が濃い分割エリアの出現確率を0.1、次に色が濃い分割エリアの出現確率を0.05、次に色が濃い分割エリアの出現確率を0.01、白色の分割エリアの出現確率を0とした場合を示している。分布算出部608は、セクタXの移動機数100台と、各分割エリアYの出現確率0.1,0.05,0.01とを乗算し、図10cに示すように、各分割エリア毎の移動機数10台,5台,1台を算出する。即ち、セクタ内の移動機数100台を、出現確率を用いて分割エリア毎に振り分けることにより、セクタ内における移動機の分布ユーザの分布を算出する。詳細には、分布算出部608は、第1取得部607から取得したセクタ毎の移動機数図9参照と、補正データ記憶部605に記憶された補正データ図7参照のうち、対応するセクタ内の分割エリアの出現確率とを乗算し、分割エリア毎の移動機数を算出する。分布情報記憶部609は、分布算出部608が算出した分割エリア毎の移動機数を、図11に示すように、分割エリア毎に、セクタ識別子と、種別と、集計時間帯と、分割エリア識別子と、出現確率と、算出した分割エリア毎の移動機数とを対応付けし、対応付けした結果を分布情報として記憶する。集計エリア対応表記憶部611は、図12に示すように、分割エリア識別子と、集計エリア識別子とが対応付けられた集計エリア対応表を記憶している。集計部610は、分布情報記憶部609に記憶された分布情報から、所定の集計エリア内の移動機数を集計するものである。ここで、集計部610が行う処理の概念について説明する。図13は、分割エリア毎の移動機数から集計エリア毎の移動機数を集計する手順を示す概念図である。図13aに示すように、集計部610は、分布情報記憶部609から、所望の集計時間帯かつ所定の集計エリアを含むセクタX内の移動機数を分割エリアY毎に取得する。なお、図13aは、最も色が濃い分割エリアの移動機数を10台、次に色が濃い分割エリアの移動機数を5台、次に色が濃い分割エリアの移動機数を1台、白色の分割エリアの移動機数を0台とした場合を示している。図13bに示すように、集計部610は、集計エリア対応表記憶部611に記憶された集計エリア対応表に基づいて、各分割エリアYが集計エリアa~dのうちどの集計エリアに属するかを照合する。そして、集計部610は、図13cに示すように、各分割エリアYが属する集計エリア毎に分割エリア毎に算出された移動機数を合算し、集計エリア内の移動機数を集計する。より詳細には、集計部610は、分布情報記憶部609から分布情報図11参照と、集計エリア対応表記憶部611に記憶された集計エリア対応表図12参照とを取得する。集計部610は、分布情報図11参照の分割エリア識別子を、集計エリア対応表に基づいて対応する集計エリア識別子に置き換えることにより、図14に示すように、セクタ識別子と、種別と、集計時間帯と、集計エリア識別子と、出現確率と、分割エリア毎の移動機数とが対応付けられた情報を得る。そして、集計部610は、対応付けした結果図14参照のうち集計エリア識別子と分割エリア毎の移動機数とに基づいて、集計エリア識別子毎に分割エリア毎の移動機数を合算することによって集計エリア識別子毎の移動機数を集計情報として算出する。集計情報記憶部612は、集計部610が算出した集計情報を、図15に示すように、集計エリア識別子と、集計時間帯と、集計した集計エリア毎の移動機数とを対応付し、対応付けした結果を記憶する。なお、集計部610が算出した集計情報を集計情報記憶部612に記憶する以外にも、集計情報を外部のサーバ装置等に出力しても良い。これにより、例えば、集計エリアとして、ある市区町村に対応するエリアが設定されている場合、集計エリア毎の移動機数を市区町村毎の移動機数として求めることができ、また、集計エリア内における分割エリア毎の移動機数に基づいて市区町村内における移動機の分布を求めることができる。次に、情報分析装置600で行われる補正データ算出処理及び集計エリア内の移動機数を算出する処理の流れについて説明する。まず、補正データ算出処理について説明する。図16は、補正データを算出するための処理の流れを示すフローチャートである。なお、本処理は、例えば1週間に1回等、定期的に行われるものである。まず、第2取得部602は、GPS位置情報記憶部601に記憶されたGPS位置情報図4参照を、抽出条件に従って抽出するステップS101。そして、第2取得部602は、分割エリア対応表記憶部603に記憶された分割エリア対応表図5参照に基づいて、抽出したGPS位置情報のそれぞれがどの分割エリアに対応するかを照合するステップS102。その後、第2取得部602は、セクタ毎の移動機数レコード数Aと、分割エリア毎の移動機数レコード数Bとを計数するステップS103:第2取得ステップ。次に、補正データ算出部604は、補正データとして、レコード数Bをレコード数Aで除算することにより分割エリア毎の出現確率を算出するステップS104:補正データ算出ステップ。そして、補正データ記憶部605は、補正データ算出部604が算出した補正データ図7参照を記憶するステップS105。次に、集計エリア内の移動機数を算出する処理の流れについて説明する。図17は、集計エリア内の移動機数を算出するための処理の流れを示すフローチャートである。なお、本処理は、1時間に1回等、補正データ算出処理の処理周期とは異なる周期で行われるものである。まず、第1取得部607が、位置登録情報記憶部606に記憶された位置登録情報図8参照から、抽出条件に対応する位置登録情報を抽出するステップS201。そして、第1取得部607は、抽出した位置登録情報に基づいて、セクタ毎に、集計時間帯におけるセクタ内の移動機100の移動機数を計数図9参照するステップS202:第1取得ステップ。次に、分布算出部608は、補正データ記憶部605から、所望の集計時間帯に対応する補正データ図7参照を取得するステップS203。そして、分布算出部608は、第1取得部607で計数された各セクタ毎の移動機数図9参照と、補正データ図7参照の出現確率とを乗算することにより、セクタ内の移動機数を分割エリア毎に振り分け、セクタ内における移動機の分布図11参照を算出するステップS204:分布算出ステップ。分布情報記憶部609は、分布算出部608が算出したセクタ内における移動機の分布図11参照を記憶するステップS205。次に、集計部610は、集計エリア対応表記憶部611に記憶された集計エリア対応表図12参照に基づいて、分布情報記憶部609に記憶された分布情報図11参照において、分割エリアがどの集計エリアに対応するかを識別図14参照するステップS206。そして、集計部610は、集計エリア毎の移動機数を集計情報として算出するステップS207。集計情報記憶部612は、集計部610によって集計された集計情報図15を記憶するステップS208。次に、第1実施形態に係る移動通信システム10の作用効果について説明する。移動通信システム10によれば、分割エリア内に存在する移動機100の移動機数に基づいて、セクタ内における移動機100の分布を算出するための補正データが算出される。そして、算出された補正データと、セクタ内の移動機数とに基づいて、セクタ内における移動機100の分布が算出される。これにより、セクタ内において、より詳細な移動機100の分布を精度良く算出することができ、さらに、算出された移動機100の分布に基づき、集計エリア毎の移動機数を精度良く算出することができる。例えば、詳細な位置情報であるGPS位置情報は、GPS位置情報を用いる所定のアプリケーションが実行された場合でないと取得されないため、全ての移動機100から詳細な位置情報を取得し、詳細な移動機100の分布を得ることは困難である。これに対し、位置登録信号を用いることにより、セクタ単位ではあるが移動機100の位置を把握することができ、移動機数を算出することができる。そこで、本実施形態における移動通信システム10の補正データ算出部604は、詳細な位置情報であるGPS位置情報に基づいて、セクタ内における移動機100の分布を算出するための補正データを算出する。算出された補正データと、セクタ毎の移動機数位置登録により得られる移動機数とを用いることにより、セクタ内におけるより詳細な移動機100の分布を精度良く算出することができる。また、補正データとして、分割エリア毎の出現確率を算出し、算出した出現確率とセクタ内の移動機数とに基づいて、セクタ内の移動機数を分割エリア毎に振り分ける。これにより、セクタ内における移動機100の分布を分割エリア毎に精度良く算出することができる。また、第2取得部602が、GPS位置情報記憶部601に記憶されたGPS位置情報に基づいて移動機数を計数することにより、分割エリア毎の移動機数を容易に取得することができる。また、第2取得部602は、GPS位置情報記憶部601から所定の集計時間帯のGPS位置情報を抽出し、分割エリア毎の移動機数を算出する。第1取得部607は、位置登録情報記憶部606から所定の集計時間帯の位置登録情報を抽出し、セクタ毎の移動機数を算出する。これにより、所定の集計時間帯におけるセクタ内の移動機数と、所定の集計時間帯における分割エリア毎の移動機数に基づいて算出された補正データとが得られる。このように、セクタ内の移動機数と補正データとが時間的に整合しているため、これらのデータを用いることにより所定の集計時間帯におけるセクタ内のより詳細な移動機の分布をより精度良く算出することができる。なお、第1実施形態では、第2取得部602がGPS位置情報から分割エリア内の移動機数を算出する際に、同一の移動機100が複数のGPS位置情報を出力したときの重複を含む場合について説明した。これに替えて、例えば、一の移動機100からGPS位置情報を複数受信した場合、受信したGPS位置情報に対して移動機数の計数についての重み付けを行い、該重み付けの結果に基づいて分割エリア毎に移動機数を計数しても良い。この重み付けは、例えば、GPS位置情報の緯度経度の情報より得られる位置に基づいて行うことができる。これにより、重み付けの結果に基づいて分割エリア毎に移動機数をより現実に則して取得することができる。また、重み付けの他の例として、一の移動機100が出力したGPS位置情報の個数回数に基づいて重み付けを行うこともできる。この場合の具体例について説明する。ここでは、補正データ算出部604が、ある週の平日の00:00~01:00の補正データを算出するものとし、このため第2取得部602が、ある週の平日の00:00~01:00における分割エリア毎の移動機数を計数する場合について説明する。また、ある一の移動機100が、月曜日の00:00~01:00の間に5個のGPS位置情報を出力し、火曜日の00:00~01:00の間に4個のGPS位置情報を出力しているものとする。この場合、第2取得部602は、月曜日の00:00~01:00の間において、一の移動機100がGPS位置情報を出力した分割エリアについては、一の移動機100が出力したGPS位置情報の信号1個に付き0.2台1/GPS位置情報の数5個=0.2として移動機100の計数を行う。また、第2取得部602は、火曜日の00:00~01:00の間において、一の移動機100がGPS位置情報を出力した分割エリアについては、一の移動機100が出力したGPS位置情報の信号1個に付き0.25台1/GPS位置情報の数4個=0.25として移動機100の計数を行う。このようにして、月~金曜日毎に、各分割エリア毎の移動機100の数を計数する。そして、月~金曜日毎の移動機100の数を分割エリア毎に加算し、加算した数を5月~金曜日までの日数で除算することにより、ある週の平日の00:00~01:00における分割エリア毎の移動機100の数を算出することができる。セクタ毎の移動機100の数についても、上記と同様の重み付けを行って算出する。補正データ算出部604は、セクタ毎の移動機数と分割エリア毎の移動機数とより補正データを算出する。このように移動機100が出力したGPS位置情報の信号の数に基づいて重み付けを行うことで、より精度の高い補正データを得ることができる。なお、第1実施形態において、複数の移動機100として、異なる周波数帯例えば、2GHz、1.7GHz、800MHzを利用するものが混在していてもよい。この場合であっても、セクタ毎に補正データを求め、セクタ毎に移動機の分布を求めることができる。また、分割エリア毎の移動機の分布に基づいて集計エリア内の移動機数を合算することで、集計エリア内の全移動機数を求めることができる。ここで、周波数帯が異なると、周波数帯毎にBTS200からの電波の到達範囲セクタの範囲が異なる。また、ある分割エリアが複数の周波数帯によってカバーされている場合、ある分割エリアをカバーするセクタの識別子も周波数帯毎にそれぞれ異なる。第2取得部602が補正データを算出する場合、上述したように、所定の集計時間帯に対応するGPS位置情報を抽出してセクタ毎に補正データを算出する。第1取得部607は、上述したように、セクタ毎に、セクタ内の移動機数を取得する。分布算出部608は、補正データ算出部604においてセクタ毎に求められた補正データと、第1取得部607においてセクタ毎に求められた移動機数と、に基づいて、分割エリア毎の移動機数図18参照を算出する。図18は、分布算出部608において算出された分割エリア毎の移動機数を示すデータテーブルである。なお、図18において、セクタ識別子が数字のデータは2GHzの周波数帯を利用する移動機100についてのデータであり、セクタ識別子が英文字のデータは800MHzの周波数帯を利用する移動機100についてのデータであるものとする。また、図18に示す、ある2つのデータにおいて、一方のデータのエリア識別子が数字であり他方のデータのエリア識別子が英文字であっても、即ち、移動機が利用する周波数帯が互いに異なるデータであっても、分割エリアの地理的な位置が同じである場合には、分割エリア識別子は同じとなっている。但し、分割エリアの地理的な位置が同じであっても、周波数帯毎に分割エリア識別子が異なっていてもよい。分布算出部608によって算出された分割エリア毎の移動機数から、集計エリア内の移動機数を集計する手順は、図19に示す概念図によって表される。図19は、分割エリア毎の移動機数から集計エリア内の移動機数を集計する手順を示す概念図である。図19aは、セクタと集計エリアeとの位置関係を示しており、セクタ1セクタ識別子がセクタ1のセクタの一部とセクタ2セクタ識別子がセクタ2のセクタの一部とが集計エリアeに含まれ、更に、セクタAセクタ識別子がセクタAのセクタの一部とセクタBセクタ識別子がセクタBのセクタの一部とが集計エリアeに含まれている様子を示している。集計部610は、分布算出部608によって算出された分割エリア毎の移動機数と、集計エリア対応表記憶部611に記憶された集計エリア対応表と、に基づいて、集計エリアeに属する分割エリアの移動機数を分割エリア毎に抽出する図19b参照。なお、図19a及び図19bでは、移動機100が利用する周波数帯毎に移動機数の分布を示しているが、集計部610としては、周波数帯を意識する必要はなく、集計エリアeに含まれる分割エリアの移動機数を抽出すればよい。集計部610は、抽出した分割エリア毎の移動機数のうち、分割エリア識別子が同じ分割エリアの移動機数を合算する図19c参照。この図19cに示す移動機数が、集計エリアe内における移動機の分布となる。また、集計部610が、分割エリア毎に求められている集計エリアe内の移動機数を合算することで、集計エリアe内における全移動機数を求めることができる図19d参照。また、集計部610が集計エリアe内の分割エリア毎の移動機数を合算する際に、例えば、セクタA,Bについての分割エリア内の移動機数図19bの下段に示す分割エリア内の移動機数のみを合算することで、集計エリアe内における800MHzを利用する移動機100の台数を求めることができる。なお、集計エリアeは、図19a及び図20に示すようにセクタ間を跨って設定されていてもよい。集計エリアe内の移動機数を求める場合、上述のように、分割エリア毎の移動機数が分かっていれば求めることができる。このため、集計エリアがセクタ間を跨っていても集計エリアに対応する分割エリア内の移動機数を用いることで、セクタ間の跨りに関係なく、集計エリア内の移動機数や分布を求めることができる。また、図20に示すように、集計エリア内に少なくとも一部が含まれることとなるセクタの数が、周波数帯毎に異なっていても良い。例えば、図20に示す例において、集計エリアeは、2GHzを利用する移動機100をカバーするセクタのうち3つのセクタ1~3に跨り、800MHzを利用する移動機100をカバーするセクタのうち2つのセクタB,Cに跨っている。また、上記では、移動機100が利用する周波数帯として、2GHz、1.7GHz、800MHzを例に示したが、これ以外にも、例えば屋内に設置される比較的狭いエリアを通信範囲とする屋内局が使用する周波数帯を含めても良い。次に、第1実施形態の変形例について説明する。本変形例は、第1実施形態における情報分析装置600の構成を一部変更したものであり、第1実施形態から変更された部分についてのみ説明する。また、第1実施形態と同一構成要素については同一番号を付して説明を省略する。図2は、移動通信システム10Aの機能構成を示すブロック図である。図2に示すように、移動通信システム10Aは、移動機100と、BTS200と、RNC300と、交換機400と、情報分析装置600Aとを含んで構成されている。情報分析装置600Aは、移動機のユーザの属性情報を予め記憶する属性情報記憶部属性情報記憶手段615Aを備える。属性情報記憶部615Aは、ユーザの属性情報として、例えば、年齢層、性別、及び住所情報等と、移動機100のユーザ識別子と、を対応付けて予め記憶している。情報分析装置600Aにおいて、属性情報記憶部615A以外の構成要素は第1実施形態と同じであり、説明を省略する。次に、情報分析装置600Aで行われる処理について説明する。第2取得部602は、GPS位置情報記憶部601からGPS位置情報を抽出するとともに属性情報記憶部615Aから属性情報を取得し、属性情報のユーザ識別子とGPS位置情報のユーザ識別子とを照合することにより、各GPS位置情報毎のユーザの属性を把握する。そして、第2取得部602は、把握した各GPS位置情報毎のユーザの属性に基づいて、属性毎及び分割エリア毎に移動機数を計数する。補正データ算出部604は、属性毎及び分割エリア毎の補正データを算出する。第1取得部607は、位置登録情報記憶部606から位置登録情報を抽出するとともに属性情報記憶部615Aから属性情報を取得し、属性情報のユーザ識別子と位置登録情報のユーザ識別子とを照合することにより、各位置登録情報毎のユーザの属性を把握する。そして、第1取得部607は、把握した各位置登録情報毎のユーザの属性に基づいて、属性毎及びセクタ毎に移動機数を計数する。分布算出部608は、セクタ内の移動機100の分布を属性毎に算出する。集計部610は、属性毎に集計エリア毎の移動機100の分布を算出する。このように本変形例によれば、第1実施形態における効果に加え、ユーザの属性例えば、年齢層、性別、住所情報等毎に移動機100の詳細な分布を得ることができ、データを有効利用することが可能となる。[第2実施形態]次に、本発明に係る移動機分布算出システム及び移動機分布算出方法を適用した移動通信システムの好適な第2実施形態について説明する。第2実施形態は、第1実施形態における情報分析装置600が補正データを算出する際の処理構成を変更したものである。また、第1実施形態と同一構成要素については同一番号を付して説明を省略する。第2実施形態における移動通信システム10Bの概略構成は、第1実施形態において図1を用いて説明した移動通信システム10と同様であり、説明を省略する。次に、第2実施形態に係る移動通信システムの機能ブロック構成について説明する。図21は、移動通信システム10Bの機能構成を示すブロック図である。移動通信システム10Bは、移動機100と、BTS200と、RNC300Bと、交換機400と、情報分析装置600Bとを含んで構成されている。RNC300Bは、通信制御部301と、セクタ識別部302Bとを含んで構成されている。セクタ識別部302Bは、移動機100が位置登録を行った際に当該移動機100が在圏するセクタを識別し、識別結果を交換機400へ出力する。なお、第2実施形態におけるセクタ識別部302Bは、第1実施形態におけるセクタ識別部302とは異なり、移動機100がGPS位置情報を交換機400に出力したときに当該移動機100が在圏するセクタの識別処理を行わない。情報分析装置600Bは、GPS位置情報記憶部601Bと、第2取得部602Bと、結合位置情報記憶部616Bと、分割エリア対応表記憶部603と、補正データ算出部604Bと、補正データ記憶部605と、位置登録情報記憶部606と、第1取得部607と、分布算出部608と、分布情報記憶部609と、集計部610と、集計エリア対応表記憶部611と、集計情報記憶部612とを含んで構成されている。GPS位置情報記憶部601Bは、交換機400の位置情報管理部402から出力されたGPS位置情報を記憶するものである。具体的には、GPS位置情報記憶部601Bは、図22に示すように、ユーザ識別子と、移動機100によってGPS位置情報が取得された時刻と、緯度経度とが対応付けられた情報を、GPS位置情報が取得された時刻毎に記憶している。第2取得部602Bは、GPS位置情報記憶部601Bに記憶されたGPS位置情報図22参照と、位置登録情報記憶部606に記憶された位置登録情報図8参照とを取得する。そして、第2取得部602Bは、取得したGPS位置情報及び位置登録情報のうち、ユーザ識別子が同一、かつGPS位置情報の時刻と位置登録情報の時刻との差が所定時間以内第2実施形態では、例えば、1分以内とする。の情報を抽出する。第2取得部602Bは、時刻の差が所定時間以内のGPS位置情報及び位置登録情報を結合して結合位置情報を算出する。結合位置情報記憶部616Bは、第2取得部602Bが算出した結合位置情報を、図4に示すように、ユーザ識別子と、時刻と、セクタ識別子と、緯度経度とを対応付けて記憶する。なお、結合位置情報図4参照の時刻の情報は、GPS位置情報の時刻及び位置登録情報の時刻に差がある場合、例えば、GPS位置情報の時刻又は位置登録情報の時刻等を用いる第2実施形態では、GPS位置情報の時刻を用いるものとする。。次に、第2取得部602Bは、結合位置情報記憶部616Bに記憶された結合位置情報を用いて、分割エリア毎の移動機数を取得する。具体的には、第2取得部602Bは、結合位置情報記憶部616Bに記憶された結合位置情報図4参照のうち、所定の抽出条件例えば、過去数ヶ月間の平日の00:00~00:59に対応する結合位置情報を抽出する。そして、第2取得部602Bは、抽出した結合位置情報に含まれる緯度経度と、分割エリア対応表記憶部603に記憶された分割エリア対応表図5参照とを用い、抽出した結合位置情報のそれぞれがどの分割エリアに対応するかを照合する。この照合の結果、第2取得部602Bは、図6に示すように、ユーザ識別子と、時刻と、セクタ識別子と、分割エリア識別子とが対応付けられた情報を得る。そして、第2取得部602Bは、第1実施形態と同様に、図6に示す情報に基づいて、セクタ識別子が同一のレコード数Aと、セクタ識別子が同一かつ分割エリア識別子が同一のレコード数Bとを計数する。第2取得部602Bは、抽出条件過去数ヶ月間の集計時間帯と、レコード数Aと、当該レコード数Aに対応するセクタ識別子と、レコード数Bと、当該レコード数Bに対応するセクタ識別子及び分割エリア識別子とを、それぞれ対応付けて補正データ算出部604Bへ出力する。補正データ算出部604Bは、第1実施形態と同様に、第2取得部602Bから出力された情報に基づいて、分割エリア毎の出現確率を含む補正データ図7参照を算出する。なお、第1取得部607がセクタ内の移動機数を取得する処理、分布算出部608が補正データ記憶部605に記憶された補正データを用いて、セクタ内における移動機100の分布を算出する処理、集計部610が集計エリア内の移動機数を集計する処理は、第1実施形態と同様であるため、説明を省略する。次に、情報分析装置600Bで行われる補正データ算出処理の流れについて説明する。図23は、補正データを算出するための処理の流れを示すフローチャートである。なお、本処理は、例えば1週間に1回等、定期的に行われるものである。まず、第2取得部602Bは、GPS位置情報記憶部601Bに記憶されたGPS位置情報図22参照を取得しステップS301、さらに、位置登録情報記憶部606に記憶された位置登録情報図8参照を取得するステップS302。そして、第2取得部602Bは、時刻の差が所定時間以内のGPS位置情報及び位置登録情報を結合し結合位置情報を算出するステップS303。結合位置情報記憶部616Bは、第2取得部602によって算出された結合位置情報図4参照を記憶するステップS304。次に、第2取得部602Bは、結合位置情報記憶部616Bに記憶された結合位置情報を、抽出条件に従って抽出するステップS305。そして、第2取得部602Bは、分割エリア対応表記憶部603に記憶された分割エリア対応表図5参照に基づいて、抽出した結合位置情報のそれぞれがどの分割エリアに対応するかを照合図6参照するステップS306。その後、第2取得部602Bは、各セクタ毎の移動機数レコード数Aと、各分割エリア毎の移動機数レコード数Bとを計数するステップS307:第2取得ステップ。次に、補正データ算出部604Bは、補正データとして、レコード数Bをレコード数Aで除算することにより各分割エリア毎の出現確率を補正データ図7参照として算出するステップS308:補正データ算出ステップ。そして、補正データ記憶部605は、補正データ算出部604Bによって算出された補正データを記憶するステップS309。なお、情報分析装置600Bで行われる集計エリア内の移動機数を算出する処理の流れは、第1実施形態と同様図17のフローチャート参照であるため、説明を省略する。次に、第2実施形態に係る移動通信システム10Bの作用効果について説明する。移動通信システム10Bによれば、分割エリア内に存在する移動機100の移動機数に基づいて、セクタ内における移動機100の分布を算出するための補正データが算出される。そして、算出された補正データと、セクタ内の移動機数とに基づいて、セクタ内における移動機100の分布が算出される。これにより、セクタ内において、より詳細な移動機100の分布を精度良く算出することができ、さらに、算出された移動機100の分布に基づき、集計エリア毎の移動機数を精度良く算出することができる。また、第2取得部602Bにおいて、GPS位置情報及び位置登録情報のうち、ユーザ識別子が同一、かつGPS位置情報の時刻と位置登録情報の時刻との差が所定時間以内の情報が抽出される。ここで、例えば、移動機100が位置登録を行ったタイミングと、移動機100がGPS位置情報を取得したタイミングとが時間的に近い例えば、1分等場合、位置登録を行った時と、移動機がGPS位置情報を取得した時とにおいて移動機100はほぼ同じ位置にいるほとんど移動していないと考えられる。このため、両タイミングの時間差が所定時間以内のGPS位置情報を用いることにより、位置登録が行われた時に実際に移動機100が存在していた分割エリアを把握し、把握結果に基づいて分割エリア毎に移動機数を取得することができる。これにより、GPS位置情報に基づいて算出される補正データが、位置登録信号に基づいて取得された移動機数の情報に対して時間的により正確に対応するものとなり、セクタ内の移動機100の分布をより精度良く算出することができる。なお、第2実施形態において、複数の移動機100として異なる周波数帯を利用するものが混在している場合であっても、第1実施形態のなお書きで説明した処理と同様の処理により、集計エリア内の全移動機数等を算出することができる。[第3実施形態]第3実施形態では、第1取得部及び第2取得部において取得される移動機数を、特徴量を用いて算出する実施形態について説明する。なお、特徴量とは、移動機によって生成された位置登録情報又はGPS位置情報について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、当該位置登録情報又はGPS位置情報を生成した移動機が、位置登録情報又はGPS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する位置登録情報又はGPS位置情報の数の推定値を意味する。図24に示すように、第3実施形態における情報分析装置600Cの機能ブロック構成は、第1実施形態における情報分析装置600の機能ブロック構成図2において、第1取得部607及び第2取得部602に代えて第1取得部607C及び第2取得部602Cを備えた構成とされている。第1取得部607C及び第2取得部602C以外の構成は第1実施形態で説明した構成と同様であり、同一番号を付して説明を省略する。まず、第2取得部602Cの詳細について説明する。図25は、第2取得部の機能構成を示すブロック図である。図25に示すように第2取得部602Cは、集計対象取得部621、前後位置情報取得部第2前後位置情報取得手段622、特徴量計算部第2特徴量計算手段623、分割エリア照合部624、及び移動機数推計部第2移動機数推計手段625を備えている。集計対象取得部621は、GPS位置情報記憶部第2位置情報記憶手段601から、GPS位置情報が取得された時刻位置取得時刻情報が集計時間帯の集計開始時刻以降であり且つ集計終了時刻以前である1又は複数のGPS位置情報を、集計対象GPS位置情報として取得する。なお、集計時間帯は、第1実施形態で述べたように集計部610において移動機100の詳細な分布を得ようとする時間帯である。前後位置情報取得部622は、特徴量を求める対象の集計対象GPS位置情報以下第1のGPS位置情報というについて、当該第1のGPS位置情報と同一のユーザ識別子を含むGPS位置情報のうち、当該第1のGPS位置情報の直前のGPS位置情報以下第2のGPS位置情報というが取得された時刻、及び当該第1のGPS位置情報の直後のGPS位置情報以下第3のGPS位置情報というが取得された時刻を取得する。なお、前後位置情報取得部622は、第2又は第3のGPS位置情報の全体を取得することは必須ではなく、少なくとも、GPS位置情報に含まれる時刻についての情報を取得すればよい。特徴量計算部623は、第1のGPS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623は、第2のGPS位置情報が取得された時刻と第3のGPS位置情報が取得された時刻との差を、当該第1のGPS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623は、第2のGPS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GPS位置情報が取得された刻と第2のGPS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GPS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GPS位置情報が取得された時刻として用いて、第1のGPS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623は、第3のGPS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GPS位置情報が取得された時刻と第3のGPS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GPS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GPS位置情報が取得された時刻として用いて、第1のGPS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GPS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、移動機100が圏外に位置していることや移動機100の電源がオフされていること等に起因してGPS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。また、特徴量計算部623は、図26に示すように、GPS位置情報第1のGPS位置情報と、算出した特徴量と、を対応付けたデータベースを作成する。分割エリア照合部624は、特徴量が対応付けされたGPS位置情報図26参照に含まれる緯度経度と、分割エリア対応表記憶部603に記憶された分割エリア対応表図5参照とを用い、特徴量が対応付けされたGPS位置情報のそれぞれがどの分割エリアに対応するかを照合する。分割エリア照合部624は、照合の結果として、図27に示すように、ユーザ識別子と、時刻と、セクタ識別子と、分割エリア識別子と、特徴量と、を対応付けたデータベースを作成する。移動機数推計部625は、GPS位置情報についての特徴量、及び集計開始時刻と集計終了時刻との差である集計時間帯の時間長に基づいて、移動機数を推計する。詳細には、移動機数推計部625は、分割エリア照合部624によって対応付けされた結果図27参照を用い、セクタ識別子が同一のGPS位置情報を抽出し、抽出したGPS位置情報に対応付けられた特徴量に基づいて移動機数Aを推計し、セクタ識別子が同一かつ分割エリア識別子が同一のGPS位置情報を抽出し、抽出したGPS位置情報に対応付けられた特徴量に基づいて移動機数Bを推計する。この移動機数Aが、セクタ内の移動機100の移動機数となり、移動機数Bが、分割エリア内の移動機100の移動機数となる。詳細は後述するが、移動機数推計部625は、移動機数Aを推計する際に、図27に示すデータベースにおいて、セクタ識別子が同一のGPS位置情報の特徴量の総和を集計時間帯の時間長の2倍によって除して得られた数値を移動機数Aとして推計する。同様に、移動機数推計部625は、移動機数Bを推計する際に、図27に示すデータベースにおいて、セクタ識別子が同一かつ分割エリア識別子が同一のGPS位置情報の特徴量の総和を集計時間帯の時間長の2倍によって除して得られた数値を移動機数Bとして推計する。[移動機数推計の考え方および計算方法]ここで、移動機数推計の考え方および計算方法を説明する。図28に示すモデルのように、ある集計時間帯長さTの間に、n個の移動機a1,a2,...,anがセクタSを通過し、各移動機aiの集計時間帯内のセクタ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に存在する移動機数m実際にはセクタSに存在する移動機数mの集計時間帯内における平均値は、以下の式1で表わされる。即ち、各移動機aiの集計時間帯内のセクタSの滞在時間tiの総和を集計時間帯の長さTで除した結果を、移動機数mとして推計する。ただし、移動機aiの集計時間帯内のセクタSの滞在時間tiの真の値は観測不能であるが、各移動機aiはGPS位置情報を発信し、それらのGPS位置情報は観測可能である。移動機aiが集計時間帯内にセクタSで発信したGPS位置情報を、時刻順にxiは、移動機aiが集計時間帯内にセクタSで発信したGPS位置情報の総数とすると、移動機数の推計とは、観測されたGPS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29に基づき移動機数推計の計算方法を説明する。移動機aiからGPS位置情報qijが送信される密度即ち、単位時間あたりのGPS位置情報数をpiとする。このとき、GPS位置情報が送信される確率がセクタに対して独立であれば、移動機aiが集計時間帯内にセクタSで発信したGPS位置情報の総数xiの期待値Exiは、Exi=ti×piであるため、移動機aiの集計時間帯内のセクタSの滞在時間tiの期待値Etiについて以下の式2が成立する。Eti=xi/pi2ここで、GPS位置情報qijの送信時刻をuijとしたとき、GPS位置情報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、GPS位置情報qijを第1のGPS位置情報とすると、GPS位置情報qij-1は第2のGPS位置情報、GPS位置情報qij1は第3のGPS位置情報に相当する。本実施形態では、第2のGPS位置情報qij-1の送信時刻uij-1と第3のGPS位置情報qij1の送信時刻uij1の差、即ち、上記式3のuij1-uij-1を、第1のGPS位置情報についての特徴量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の逆数に対応づけて算出することができる。pij=2/uij1-uij-1=2/wij4このとき密度piは、で与えられるため、移動機数mの推計値Emは以下の式6で計算することができる。図29の例に示すように、集計時間帯内であり且つ移動機aiがセクタSに滞在していた期間内に、移動機aiはGPS位置情報qi1、qi2、qi3を送信し、GPS位置情報qi1の直前にGPS位置情報qi0を、GPS位置情報qi3の直後にGPS位置情報qi4を送信したものとし、GPS位置情報qi0、qi1、qi2、qi3、qi4の送信時刻をそれぞれui0、ui1、ui2、ui3、ui4とすると、上記の考え方は、移動機aiの集計時間帯内のセクタ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、移動機aiは、集計時間帯内ではないものの、セクタSへの滞在中にGPS位置情報qi4を送信している。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。図25に戻り、移動機数A,Bの推計後、移動機数推計部625は、抽出条件集計時間帯の情報と、移動機数Aと、当該移動機数Aに対応するセクタ識別子と、を対応付け、抽出条件と、移動機数Bと、当該移動機数Bに対応するセクタ識別子及び分割エリア識別子とを、対応付けて、それぞれ補正データ算出部604へ出力する。補正データ算出部604は、第1実施形態においてレコード数Aとレコード数Bとを用いて補正データとしての出現確率を求めた方法と同様に、移動機数Bを、当該移動機数Bに対応付けられた分割エリアを含むセクタの移動機数Aで除算することにより、出現確率を算出する。次に、第1取得部607Cの詳細について説明する。図30は、第1取得部の機能構成を示すブロック図である。図30に示すように第1取得部607Cは、集計対象取得部671、前後位置情報取得部第1前後位置情報取得手段672、特徴量計算部特徴量計算手段673、及び移動機数推計部移動機数推計手段675を備えている。集計対象取得部671は、位置登録情報記憶部第1位置情報記憶手段606から、位置登録信号が取得された時刻位置取得時刻情報が集計時間帯の集計開始時刻以降であり且つ集計終了時刻以前である1又は複数の位置登録情報を、集計対象位置登録情報として取得する。なお、集計時間帯は、上述したように集計部610において移動機100の詳細な分布を得ようとする時間帯である。前後位置情報取得部672は、特徴量を求める対象の集計対象位置登録情報以下第1の位置登録情報というについて、当該第1の位置登録情報と同一のユーザ識別子を含む位置登録情報のうち、当該第1の位置登録情報の直前の位置登録情報以下第2の位置登録情報というが取得された時刻、及び当該第1の位置登録情報の直後の位置登録情報以下第3の位置登録情報というが取得された時刻を取得する。なお、前後位置情報取得部672は、第2又は第3の位置登録情報の全体を取得することは必須ではなく、少なくとも、位置登録情報に含まれる時刻についての情報を取得すればよい。特徴量計算部673は、第1の位置登録情報それぞれについての特徴量を計算する。この特徴量の算出は、上述した特徴量計算部623で行われる処理と同様の処理によって行うことができる。特徴量計算部673は、図31に示すように、位置登録情報第1の位置登録情報と、算出した特徴量と、を対応付けたデータベースを作成する。移動機数推計部675は、位置登録情報についての特徴量、及び集計開始時刻と集計終了時刻との差である集計時間帯の時間長に基づいて、セクタ毎の移動機数を推計する。詳細には、移動機数推計部675は、特徴量計算部673による対応付け結果図31参照を用い、セクタ識別子が同一の位置登録情報を抽出し、抽出した位置登録情報の特徴量に基づいて移動機数を推計することで、セクタ毎の移動機数を推計する。この特徴量を用いた移動機数の推計は、上述の移動機数推計部625で行われる処理と同様の処理によって行うことができる。移動機数の推計後、移動機数推計部675は、図9に示すように、種別集計時間帯の平日又は休日の種別と、集計時間帯と、セクタ識別子と、セクタ毎の移動機数とを対応付けし、対応付けした結果を分布算出部608へ出力する。以上のように、第2取得部602CがGPS位置情報についての特徴量に基づいて移動機数A,Bを算出し、算出された移動機数A,Bに基づいて補正データ算出部604が補正データを算出する。また、第1取得部607Cが、位置登録情報についての特徴量に基づいてセクタ毎の移動機数を算出する。この場合には、特徴量を用いて移動機数をより正確に算出することができ、移動機の分布を精度良く算出することができる。また、集計エリア内の移動機数から人口を算出することにより、集計エリア内の人口を精度良く得ることができる。具体的には、集計部610が、集計エリア内の移動機数を求めると共に、求めた移動機数に拡大係数を乗算することで、集計エリア内の人口を得る。また、集計部610において、分割エリア毎の移動機数に拡大係数を乗算することで、分割エリア毎の人口分布を求めてもよい。この拡大係数は、算出された移動機数を人口に変換するための係数であり、予め定めて記憶しておく以外に、以下のようにして求めてもよい。拡大係数は、一例として、在圏率と移動機の普及率との積即ち、人口に対する在圏数の比率の逆数を用いることができる。ここで在圏率とは、移動機の契約台数に対する在圏数の比率を意味し、移動機の普及率とは人口に対する移動機の契約台数の比率を意味する。また、拡大係数は、例えば、以下のように特徴量及び集計時間帯の時間長に基づいて推計された移動機数在圏数を用いて導出してもよい。即ち、位置登録情報から特徴量を求め、特徴量及び集計時間帯の時間長に基づいて、あるエリア内の人口推計単位毎の移動機数を集計することでユーザ数ピラミッドデータを得るともに、統計データ例えば住民基本台帳などとして予め求められた同じエリアにおける人口ピラミッドデータを取得する。そして、ユーザ数ピラミッドデータ及び人口ピラミッドデータにおいて人口推計単位毎の位置登録情報の取得率即ち、在圏数/人口を算出する。ここで得られた位置登録情報の取得率即ち、在圏数/人口が、前述した在圏率と移動機の普及率との積に相当する。このようにして得られた位置登録情報の取得率の逆数を拡大係数として導出することができる。なお、拡大係数を求める人口推計単位としては、一例として、住所の都道府県毎、時間帯として1時間毎等を採用してもよい。このように拡大係数を用いることで集計エリア毎の人口や人口分布を求めることができ、求めた人口や人口分布を、例えば、移動機100のアンテナを設置する際の回線容量の基準として用いたりすることができる。なお、本明細書で説明する他の実施形態及び変形例においても、拡大係数を用いることで移動機数から人口を求めることができる。また、従来のように、国勢調査や電話帳データを用いて詳細な広範囲の人口分布から詳細な人口分布を得ようとする場合、国勢調査の世帯データや電話帳データは、曜日や時間帯毎に集計されたものではないため、例えば、休日の午後のある時間帯の人口分布を得たいという要求には対応できない。これに対し、本実施形態における移動通信システムでは、所望の時間帯や曜日等に対応する補正データやセクタ毎の移動機数を算出することにより、所望の時間帯や曜日等に対応するより詳細な人口分布を精度良く得ることができる。[第4実施形態]第4実施形態は、第3実施形態の第1取得部607Cにおいて行われるセクタ毎の移動機数算出処理の内容を変更したものである。図32に示すように、第4実施形態における情報分析装置600Dの機能ブロック構成は、第1実施形態における情報分析装置600の機能ブロック構成図2において、第1取得部607に代えて第1取得部607Dを備えた構成とされている。第1取得部607D以外の構成は第1実施形態で説明した構成と同様であり、同一番号を付して説明を省略する。第1取得部607Dの詳細について説明する。図33は、第1取得部の機能構成を示すブロック図である。図33に示すように第1取得部607Dは、抽出部抽出手段681、及び入込端末数推計部移動機数推計手段682を備える。抽出部681は、位置登録情報記憶部第1位置情報記憶手段606に記憶された位置登録情報から、位置登録情報に含まれるセクタID毎に、位置登録が行われた時刻位置取得時刻情報が集計時間帯内にある位置登録情報を移動機毎に1つずつ抽出する。又は、抽出部681は、位置登録情報に含まれるセクタID毎に、位置登録が行われた時刻が集計時間帯内にある位置登録情報に対応する移動機を抽出する。その具体的な抽出方法は後述する。抽出部681は、詳しくは後述する抽出方法により、集計時間帯の少なくとも一部において、セクタID毎に当該セクタに滞在したと推定される移動機、又は、当該移動機に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つの位置登録情報を抽出する機能を実現する。なお、集計時間帯は、第1実施形態で述べたように集計部610において移動機100の詳細な分布を得ようとする時間帯である。入込端末数推計部682は、抽出部681により抽出された位置登録情報の数又は移動機の数をセクタID毎にカウントし、得られたカウント数を集計時間帯内における各セクタ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セクタに滞在したユニークな移動機数を意味する。また、ここでのユニークなとは、同一移動機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、第1取得部607D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、セクタ内の各移動機100の推定滞在期間を用いて入込端末数を求める。抽出部681は、ユーザ識別子が同じ位置登録情報において、位置登録情報が取得された時刻が後述の拡張期間内にあり、セクタIDがある所定のセクタを示すセクタ内位置データ、及び位置登録情報が取得された時刻順に時系列に並べた場合に当該セクタ内位置データに隣接しセクタIDがある所定のセクタ外を示すセクタ外位置データに基づいて、移動機がある所定のセクタ内に滞在していた推定滞在期間を移動機毎に算出する。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34に示すように、拡張期間内に取得された同一移動機に関する一連の位置登録情報を当該位置登録情報が取得された時刻順に時系列に並べ、位置登録情報のセクタIDがある所定のセクタを示すセクタ内位置データを黒丸で、セクタ内位置データに隣接しセクタIDがある所定のセクタ外を示すセクタ外位置データを白丸で、それぞれ示した場合、時系列上で最先のセクタ内位置データの取得時刻taと、該最先のセクタ内位置データに隣接するセクタ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、時系列上で最後のセクタ内位置データの取得時刻tcと、該最後のセクタ内位置データに隣接するセクタ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34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、当該移動機の推定滞在期間として算出される。そして、抽出部681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機を抽出する。図35には、拡張期間内に取得された移動機A~Eに関する一連の位置登録情報を移動機毎に、位置登録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35では、セクタIDがある所定のセクタを示すセクタ内位置データを黒丸で、セクタIDがある所定のセクタ外を示すセクタ外位置データを白丸でそれぞれ示している。仮に、位置登録情報の取得時刻が集計時間帯時刻t0~時刻t1内にあるセクタ内位置データにのみ着目すると、対応する移動機としては移動機C~Eの3つが抽出される。ところが、図35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とが重複する移動機としては、移動機A~Eの5つが挙げられるため、抽出部681は、移動機A~Eの5つを抽出する。これにより、黒丸で示すセクタ内位置データにのみ着目した場合に除外される移動機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。この処理を、セクタ毎に順次行うことで、集計時間帯中のどこかで各セクタ内に滞在していた移動機をセクタ毎に抽出することができる。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。他の方法については後述する。入込端末数推計部682は、抽出部681によって抽出された移動機の数をセクタID毎にカウントし、得られたカウント数を集計時間帯内における各セクタ内の入込端末数として推計する。以上のように、第1取得部607Dにおいてセクタ毎の入込端末数を求める。分布算出部608は、第1取得部607Dで求められた入込端末数と、補正データとに基づいてセクタ内における移動機100の分布入込端末数の分布を求める。また、集計部610は、分布算出部608によって求められた分割エリア毎の移動機数を用いて、集計エリア内の移動機数入込端末数を求める。この場合には、移動機100の入込端末数の分布や集計エリア内の移動機数入込端末数を求めることができる。なお、前述した第1取得部607Dにおける推定滞在期間を用いた入込端末数の推計方法は一例であり、他の方法を採用しても構わない。別の例として、抽出部681は、同一移動機に関する位置登録情報において、位置登録情報が取得された時刻が集計時間帯内にあるセクタ内位置データのうち、1つの位置登録情報一例として取得時刻が最も早い位置登録情報を抽出してもよい。このようにして移動機毎に1つの位置登録情報を抽出する場合、上述した推定滞在期間を用いた方法よりも抽出の精度がやや劣るものの、移動機毎の推定滞在期間を算出する必要がないため、低い処理負荷で移動機毎に1つの位置登録情報を抽出することができる。この場合、入込端末数推計部682は、抽出された位置登録情報の数をカウントすることで入込端末数を推計すればよい。なお、移動機毎に1つの位置登録情報を抽出する場合、取得時刻が最も早い位置登録情報を抽出することは必須ではなく、他の1つの位置登録情報を抽出してもよい。例えば、取得時刻が最も遅い位置登録情報を抽出してもよいし、取得時刻が観測期間のちょうど真ん中の時点に最も近い位置登録情報を抽出してもよい。なお、上記各実施形態では、移動機100の位置情報として、GPS位置情報と位置登録情報とを用いるものとしたが、位置を把握できるものであれば、これ以外の情報であってもよい。また、上記各実施形態において、GPS位置情報や位置登録情報に含まれるユーザ識別子例えば電話番号に対し、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ってもよい。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。また、上記各実施形態において、情報分析装置600,600A,600B,600C,600Dは、位置登録情報やGPS位置情報を交換機400から取得するものとしたが、情報分析装置以外の構成は一例であって、位置登録情報やGPS位置情報を交換機400以外から取得してもよい。例えば、情報分析装置は、上述したRNC300や交換機400等を備えた通信システムとは異なるシステムから位置登録情報やGPS位置情報を取得したり、位置登録情報やGPS位置情報が格納されたデータセンター等からこれらの情報を取得したりすることができる。"