"ユーザの位置情報を受信する受信部と、前記位置情報と、該位置情報受信時の時刻情報とを対応付けて記憶するユーザ情報記憶部と、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている位置情報を取得し、取得した位置情報のうち同日のものを24時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する算出部と、前記算出部により算出された各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる前記位置情報を改めて前記時空間上に展開し、展開した前記位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する特定部とを有することを特徴とする行動パターン生成装置。前記算出部は、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている位置情報の中から、所定の条件を満足する位置情報のみを取得して前記時空間上に個別に展開し、前記近似曲線を各日付についてそれぞれ算出することを特徴とする請求項1に記載の行動パターン生成装置。前記位置情報が示すユーザの現在位置と前記基本行動パターンにおける対応位置との間の距離を算出し、算出した距離が所定の閾値以上であるか否かを判定する判定部と、前記判定部により前記距離が所定の閾値以上であると判定された場合には、ユーザにその旨の通知を行う通知部とをさらに有することを特徴とする請求項2に記載の行動パターン生成装置。前記ユーザ情報記憶部は、前記時刻情報に対応するユーザの行動内容を示す行動情報をさらに記憶し、前記特定部により基本行動パターンとして特定された近似曲線上に、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている行動情報を関連付けた行動パターンデータを生成する生成部と、前記生成部により生成された行動パターンデータを、ユーザが使用する装置に送信する表示部とをさらに有することを特徴とする請求項1~3のいずれか一つに記載の行動パターン生成装置。コンピュータが行う行動パターン生成方法であって、ユーザの位置情報を受信する位置情報受信工程と、前記位置情報と、該位置情報受信時の時刻情報とを対応付けて記憶するユーザ情報記憶部から取得した前記位置情報のうち同日のものを、24時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する算出工程と、前記算出工程により算出された各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる前記位置情報を改めて前記時空間上に展開し、展開した前記位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する特定工程とを含むことを特徴とする行動パターン生成方法。コンピュータに実行させる行動パターン生成プログラムであって、前記コンピュータに、ユーザの位置情報を受信する位置情報受信手順と、前記位置情報と、該位置情報受信時の時刻情報とを対応付けて記憶するユーザ情報記憶部から取得した前記位置情報のうち同日のものを、24時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する算出手順と、前記算出手順により算出された各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる前記位置情報を改めて前記時空間上に展開し、展開した前記位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する特定手順とを実行させることを特徴とする行動パターン生成プログラム。例えば、上述のユーザの滞在地の遷移を表す行動パターンを抽出する方法では、A地点→B地点→C地点の順に移動する行動パターンを抽出した場合、A地点,B地点,C地点というように離散的な表現がなされるのみであり、例えば、B地点からC地点まで移動する間のユーザの行動パターンについては抽出できない。このように、上述した行動パターンを抽出する方法では、ユーザの滞在地点を時系列で表した離散的な情報が得られるのみであり、移動するユーザの行動パターンを精度よく特定したものであるとは必ずしも言えないというのが現状である。よって、行動パターンとして抽出された各地点間を移動するユーザの行動に応じたサービスの提供を行うこともできない。なお、人間の行動の中には、購買行動のように離散的に発生する行動と、移動行動のように連続的に継続する行動とがあるが、行動一般としてみた場合には、人間の行動は連続的継続性を持つものとして理解するのが適切である。よって、人間の行動パターンを抽出する場合も、離散的なデータとして抽出するのではなく、移動中の行動パターンを含む時間軸にそった連続データとして抽出する技術の開発が期待される。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの行動を精度よく特定することが可能な行動パターン生成装置、行動パターン生成方法および行動パターン生成プログラムを提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、ユーザの位置情報を受信する受信部と、前記位置情報と、該位置情報受信時の時刻情報とを対応付けて記憶するユーザ情報記憶部と、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている位置情報を取得し、取得した位置情報のうち同日のものを24時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する算出部と、前記算出部により算出された各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる前記位置情報を改めて前記時空間上に展開し、展開した前記位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する特定部とを有することを特徴とする。また、本発明は、上記の発明において、コンピュータが行う行動パターン生成方法であって、ユーザの位置情報を受信する位置情報受信工程と、前記位置情報と、該位置情報受信時の時刻情報とを対応付けて記憶するユーザ情報記憶部から取得した前記位置情報のうち同日のものを、24時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する算出工程と、前記算出工程により算出された各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる前記位置情報を改めて前記時空間上に展開し、展開した前記位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する特定工程とを含むことを特徴とする。また、本発明は、コンピュータに実行させる行動パターン生成プログラムであって、前記コンピュータに、ユーザの位置情報を受信する位置情報受信手順と、前記位置情報と、該位置情報受信時の時刻情報とを対応付けて記憶するユーザ情報記憶部から取得した前記位置情報のうち同日のものを、24時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する算出手順と、前記算出手順により算出された各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる前記位置情報を改めて前記時空間上に展開し、展開した前記位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する特定手順とを実行させることを特徴とする。本発明によれば、ユーザの行動を精度よく特定することができるという効果を奏する。以下に、図面を参照しつつ、本願が開示する行動パターン生成装置、行動パターン生成方法および行動パターン生成プログラムの一実施形態について詳細に説明する。後述する各実施例は一実施形態にすぎず、本願の開示する行動パターン生成装置、行動パターン生成方法および行動パターン生成プログラムを限定するものではない。また、後述する各実施例は処理内容に矛盾を生じさせない範囲で適宜組み合わせることもできる。[行動パターン生成装置の構成実施例1]図1は、実施例1に係る行動パターン生成装置の構成を示す機能ブロック図である。図1に示すように、実施例1に係る行動パターン生成装置200は、ネットワーク1を介して、複数のユーザ装置100と通信可能な状態にある。ユーザ装置100は、ユーザにより携帯される装置であり、例えば、携帯電話やスマートフォン、PHSPersonalHandyphoneSystemなどである。ユーザ装置100には、例えば、GPSGlobalPositioningSystemが搭載される。そして、ユーザ装置100はGPSにより取得される位置情報緯度および経度を逐次行動パターン生成装置200に送信する。行動パターン生成装置200は、図1に示すように、ライフログ記憶部210と、受信部220と、基本行動パターン特定部230と、行動パターン生成部240と、表示部250と、判定部260と、通知部270とを有する。なお、行動パターン生成装置200は、パーソナルコンピュータやサーバなどの情報処理装置により実装できる。ライフログ記憶部210は、ユーザ装置100のユーザごとに、ユーザの滞在地点に関するログ情報を記憶する。具体的には、ライフログ記憶部210は、ユーザごとに、ユーザ端末100から受信した位置情報緯度および経度と、位置情報受信時の時刻情報と、時刻情報に対応するユーザの行動内容を示す行動情報とに対応付けたログ情報を記憶する。なお、ユーザの行動情報は、例えば、行動パターン生成装置200により公開されるスケジューラやToDoリストなどに対してユーザ自らが書き込んだ情報であり、出勤、出社、昼食、退社、帰宅などの情報に該当する。行動パターン生成装置200は、ログ情報をライフログ記憶部210に格納する場合に、各ユーザの行動情報をスケジューラやToDoリストなどから取得し、ユーザごとに対応付ける。なお、ライフログ記憶部210には、後述する基本行動パターン特定部230による基本行動パターンの特定、および行動パターン生成部240による行動パターンの生成に十分なログ情報が蓄積されているものとする。受信部220は、ユーザ装置100から随時送信される位置情報を受信する。そして、受信部220は、受信した位置情報を位置情報受信時刻に対応付けてライフログ記憶部210に記憶する。基本行動パターン特定部230は、ユーザ端末100を携帯する各ユーザの基本となる行動を示す基本行動パターン、言い換えれば、ユーザの移動の軌跡として最も可能性の高いものを特定する。具体的には、基本行動パターン特定部230は、ライフログ記憶部210から取得した位置情報のうち同日のものを、24時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する。そして、基本行動パターン特定部230は、各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる位置情報を改めて時空間上に展開し、展開した位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する。以下、図2および図3を参照しつつ、基本行動パターン特定部230の処理について説明する。図2は、基本行動パターンの一例を示す図である。図3は、行動パターンデータの一例を示す図である。まず、基本行動パターン特定部230は、あるユーザについて、ある設定期間内におけるログ情報で、かつ出発地点、出発時刻、帰着地点、帰着時刻がある設定範囲内にあるものをライフログ記憶部210から全て取得する。例えば、基本行動パターン特定部230は、4月~7月におけるログ情報のうち、地点間の誤差が数メートル以内、時刻間の誤差が数分以内のものを全て取得する。例えば、基本行動パターン特定部230は、条件を満足するログ情報として、4月1日、4月4日、4月9日、5月5日、5月7日、5月9日、6月9日、7月7日のログ情報を取得する。続いて、基本行動パターン特定部230は、取得したある1日たとえば、4月1日のログ情報に含まれる位置情報を座標点として、24時間の時刻周期性を持つ時空間上に展開プロットする。続いて、基本行動パターン特定部230は、時空間上にプロットされた点の集合を近似する近似曲線を算出し、ある1日たとえば、4月1日の行動パターンとする。例えば、基本行動パターン特定部230は、時間軸の各点に対し、ただ一つの点が定まるような連続曲線の中で、最もよく近似する近似曲線を算出し、算出した近似曲線が示す軌跡をある1日たとえば、4月1日の行動パターンとする。なお、基本行動パターン特定部230は、最小二乗法による近似、線形近似、対数近似、多項式近似、指数近似、移動平均などを用いて近似曲線を算出することができる。同様に、基本行動パターン特定部230は、取得した他の日のログ情報についても、近似曲線をそれぞれ算出し、算出した近似曲線の軌跡をそれぞれの1日の行動パターンとする。続いて、基本行動パターン特定部230は、上述した日々の行動パターンを示す近似曲線を相互に比較して、近似曲線間の誤差が所定の範囲内に収まるものは同じカテゴリに属するものとして、ライフログ記憶部210から取得したログ情報を分類する。例えば、基本行動パターン特定部230は、4月1日の行動パターンを示す近似曲線と、4月4日の行動パターンを示す近似曲線とを比較し、誤差が所定の範囲内にある場合には、4月1日のログ情報と4日4日のログ情報を同一のカテゴリに分類する。また、4月1日の行動パターンと、残りの他の日4月9日、5月5日、5月7日、5月9日、6月9日、7月7日の行動パターンとを比較し、ログ情報の分類を行う。同様にして、基本行動パターン特定部230は、4月4日の行動パターンと残りの他の日4月9日、5月5日、5月7日、5月9日、6月9日、7月7日の行動パターンの行動パターンとを比較し、4月9日の行動パターンと残りの他の日5月5日、5月7日、5月9日、6月9日、7月7日の行動パターンとを比較するというように、日々の行動パターンを総当りで比較し、ログ情報の分類を行う。なお、基本行動パターン特定部230は、上述した近似曲線間の誤差を算出する場合、ある時間ごとに同時刻の曲線の値を比較して、その平均誤差をとるものとする。例えば、30分ごとの曲線の値を比較して誤差を算出する場合、基本行動パターン特定部230は、時刻00:00の曲線の値を比較して誤差を求め、次に時刻00:30の曲線の値を比較して誤差を求めるというように、30分ごとの誤差の算出を繰り返し行う。続いて、基本行動パターン特定部230は、算出した誤差の総和を、比較した総数30分ごとである場合には、1日分で48で除算し、これを近似曲線間の誤差とする。例えば、基本行動パターン特定部230は、算出した近似曲線間の誤差が、例えば、20m以内であれば、同じカテゴリに属するものと判断する。続いて、基本行動パターン特定部230は、分類されたログ情報の数が最も多いカテゴリを特定する。続いて、基本行動パターン特定部230は、特定したカテゴリに属するログ情報を基本行動パターンのログ情報の集合として捉え、ログ情報に含まれる位置情報を座標点として、改めて時空間上にプロットする。そして、基本行動パターン特定部230は、プロットした位置情報を近似する近似曲線を算出し、算出した近似曲線が示す軌跡を基本行動パターンとして特定する。例えば、図2に示すように、基本行動パターン特定部230は、基本行動パターンのログ情報に含まれる位置情報を、T:周期性時間軸、E:空間軸1例えば、緯度およびN:空間軸2例えば、経度がなす時空間上にプロットする。そして、基本行動パターン特定部230は、プロットした位置情報を近似する近似曲線を算出し、算出した近似曲線が示す軌跡を基本行動パターンとして特定する。なお、図2では、基本行動パターンを示す近似曲線により、ユーザがE:空間軸1の方向にのみに移動するようにみえるが、説明の便宜上のものである。行動パターン生成部240は、時刻情報に基づいて、基本行動パターン特定部230により特定された基本行動パターンの近似曲線上に、ユーザの行動情報を関連付けた行動パターンデータを生成する。具体的には、行動パターン生成部240は、ライフログ記憶部210にて行動情報に対応付けられている時刻情報が示す時刻と、同一の時刻である基本行動パターンの近似曲線上の各点に行動情報を関連付けた行動パターンデータを生成する。例えば、図3に示すように、行動パターン生成部240によって、基本行動パターンを示す近似曲線上に、出勤、出社、昼食、退社、帰宅という行動情報が関連付けられた行動パターンデータが生成される。上述してきたようにして、基本行動パターン特定部230および行動パターン生成部240は、各ユーザについて、基本行動パターンおよび行動パターンデータを生成する。そして、基本行動パターン特定部230は、ユーザごとに特定した基本行動パターンを、後述する判定部260の判定に用いるデータとして設定する。表示部250は、行動パターン生成部240により生成された行動パターンを、ユーザが使用するコンピュータなどに送信し、ユーザに提供する。このようにすることで、ユーザに、自らの行動を一見して把握させることができる。なお、表示部250は、行動パターンデータの行動情報に対して、ユーザからの修正や追記などを受け付けることもできる。判定部260は、ユーザの現在位置を示す位置情報と行動パターンとを比較し、ユーザの現在位置が行動パターンから外れているか否かを判定する。以下、図4を参照しつつ、ユーザ位置の判定について説明する。図4は、ユーザ位置判定の一例を示す図である。判定部260は、位置情報が示すユーザの現在位置観測利用者位置と基本行動パターンにおける対応位置との間の距離を算出し、例えば、図4に示すように、算出した距離が一定距離所定の閾値以上であるか否かを判定する。通知部270は、例えば、上述した図4に示すように、判定部260によって、ユーザの現在位置と行動パターンによる対応位置との間の距離が所定の閾値以上であると判定された場合には、基本行動パターンから外れている旨をユーザに通知する。例えば、電車に乗っているユーザが下車予定の下車駅で電車を降りずに、寝過ごしてしまったような場合、ユーザの現在位置が行動パターンから外れるので、通知部270は、ユーザへの通知を行うことになる。このように、例えば、電車寝すごしによる乗り越しなど、ユーザの行動が日々とは異なる状況を発見し、ユーザに知らせることができる。[行動パターン生成装置による処理実施例1]図5および図6を用いて、実施例1に係る行動パターン生成装置による処理の流れを説明する。図5は、実施例1に係る行動パターン生成処理の流れを示す図である。図6は、実施例1に係るユーザ位置判定処理の流れを示す図である。[行動パターン生成処理]まず、図5を用いて、行動パターン生成処理の流れを説明する。図5に示す行動パターン生成処理は、行動パターン生成装置200の管理者から、例えば、行動パターン生成の条件設定期間や設定範囲などとともに処理の指示を受け付けて各ユーザについて実行される。なお、管理者から、処理対象とするユーザの選択までを受け付けるようにしてもよい。図5に示すように、基本行動パターン特定部230は、あるユーザについて、所定の設定条件を満足するログ情報をライフログ記憶部210から全て取得するS101。続いて、基本行動パターン特定部230は、S101で取得したログ情報の中からある1日のログ情報に含まれる位置情報を時空間上にプロットするS102。続いて、基本行動パターン特定部230は、時空間上にプロットされた点の集合を近似する近似曲線を算出し、ある1日の行動パターンとするS103。続いて、基本行動パターン特定部230は、S101で取得した全ログ情報から行動パターンを作成したかどうかを判定するS104。判定の結果、全ログ情報から行動パターン生成していない場合にはS104、No、上述したS101に戻り、行動パターンの生成を続ける。一方、判定の結果、全ログ情報から行動パターン生成している場合にはS104,Yes、基本行動パターン特定部230は、各行動パターンの近似曲線同士を相互比較し、誤差が所定の範囲内のものについて、S101で取得したログ情報を同一のカテゴリに分類するS105。続いて、基本行動パターン特定部230は、S105で分類されたログ情報の数が最も多いカテゴリを特定するS106。続いて、基本行動パターン特定部230は、S105で特定したカテゴリに属するログ情報を改めて時空間上にプロットするS107。続いて、基本行動パターン特定部230は、S107でプロットした位置情報を近似する近似曲線を算出し、算出した近似曲線が示す軌跡を基本行動パターンとして特定するS108。そして、行動情報に対応付けられている時刻情報が示す時刻と同一の時刻である基本行動パターンの近似曲線上の各点に行動情報を関連付けた行動パターンデータを生成しS109、処理を終了する。[ユーザ位置判定処理]続いて、図6を用いて、ユーザ位置判定処理の流れを説明する。なお、図6に示すユーザ位置判定処理は、起動中のユーザ端末100を検出し、起動中のユーザ端末100から現在位置を示す位置情報を受信することにより開始される。図6に示すように、判定部260は、ユーザの現在位置を示す位置情報を受信するとS201、S101で受信した位置情報の送信元であるユーザ端末100を携帯するユーザの基本行動パターンを取得するS202。続いて、判定部260は、ユーザの現在位置と、基本行動パターンの対応位置との距離を算出するS203。続いて、判定部260は、位置情報が示すユーザの現在位置と基本行動パターンにおける対応位置との間の距離を算出し、算出した距離が一定距離所定の閾値以上であるか否かを判定するS204。ユーザの現在位置と基本行動パターンにおける対応位置との間の距離が一定距離以上であると判定部260により判定された場合にはS204、Yes、通知部280は、基本行動パターンから外れている旨をユーザに通知するS205。一方、ユーザの現在位置と基本行動パターンにおける対応位置との間の距離が一定距離未満であると判定部260により判定された場合にはS204、No、ユーザ位置判定処理は、上述したS201に戻る。[実施例1による効果]上述してきたように、行動パターン生成装置200は、ユーザの位置情報のうち同日のものを、24時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する。そして、行動パターン生成装置200は、各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる位置情報を改めて時空間上に展開し、展開した位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する。このように、実施例1によれば、ユーザの移動の軌跡として最も可能性の高いもの特定することで、移動するユーザの行動パターンを精度よく特定できる。つまり、実施例1によれば、従来のように、ユーザの行動パターンを滞在地と滞在時刻情報から構成される離散的な時系列情報として捉えるのではなく、ユーザの存在位置情報とその位置にいるときの時刻情報から構成される時空間中の軌跡情報として捉えることで、移動するユーザの行動パターンを精度よく特定できる。また、実施例1では、所定の条件を満足するログ情報、たとえば、ある設定期間内におけるログ情報で、かつ出発地点、出発時刻、帰着地点、帰着時刻がある設定範囲内にあるものをライフログ記憶部210から全て取得する。例えば、実施例1では、4月~7月におけるログ情報のうち、地点間の誤差が数メートル以内、時刻間の誤差が数分以内のものを全て取得する。つまり、実施例1では、所定の条件を満足するログ情報のみを取得して近似曲線を算出するので、基本行動パターンの特定精度を下げるようなデータを予め選別できる。なお、必ずしも、設定期間と設定範囲の双方を満足するログ情報を取得する場合に限られるものではなく、例えば、ユーザの全てのログ情報の中から、設定範囲を満足するログ情報のみを取得したりすることもできる。また、実施例1では、ユーザの現在位置と、基本行動パターンにおける対応位置との間の距離が所定の閾値以上である場合、つまり、ユーザの位置が基本行動パターンから外れている場合には、ユーザにその旨の通知を行う。このようなことから、例えば、電車寝すごしによる乗り越しなど、ユーザの行動が日々とは異なる状況を発見し、ユーザに知らせることができる。また、実施例1では、基本行動パターンと行動情報を関連付けた行動パターンデータを生成し、ユーザに提供する。このようなことから、ユーザに、自らの行動を一見して把握させることができる。なお、実施例1では、所定の条件設定期間および設定範囲を満足するログ情報を取得して、基本行動パターンを特定する場合を説明した。つまり、所定の条件下における基本行動パターンを特定する場合を説明したが、例えば、ログ情報が十分に蓄積されれば、日ごと、週ごとなどで、より詳細な単位で基本行動パターンを特定したり、休日など特別なケースでの基本行動パターンを特定したりする場合にも利用できる。以下、本発明にかかる行動パターン生成装置、行動パターン生成方法および行動パターン生成プログラムの他の実施形態として実施例2を説明する。1装置構成等図1に示した行動パターン生成装置200の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、行動パターン生成装置200の分散または統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、基本行動パターン特定部230と判定部260とを機能的または物理的に統合してもよい。このように、行動パターン生成装置200の各構成要素の全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。2行動パターン生成プログラムまた、実施例1で説明した行動パターン生成装置200の各種の処理例えば、図5、6等参照は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図7を用いて、実施例1で説明した行動パターン生成装置200と同様の機能を有する行動パターン生成プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図7は、行動パターン生成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図7に示すように、行動パターン生成装置200が有する機能と同様の機能を有するコンピュータ300は、例えば、メモリ301と、CPUCentralProcessingUnit302を有する。また、コンピュータ300は、図7に示すように、ハードディスクドライブインタフェース303と、光ディスクドライブインタフェース304を有する。また、コンピュータ300は、図7に示すように、シリアルポートインタフェース305と、ビデオアダプタ306と、ネットワークインタフェース307を有する。そして、コンピュータ300は、これらの各部301~307をバス308によって接続する。メモリ301は、図7に示すように、ROMReadOnlyMemory及びRAMRandomAccessMemoryを含む。ROMは、例えば、BIOSBasicInputOutputSystem等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース303は、図7に示すように、ハードディスクドライブ309に接続される。光ディスクドライブインタフェース304は、図7に示すように、光ディスクドライブ310に接続される。例えば、光ディスクドライブ310には、光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース305は、図7に示すように、例えば、マウス400およびキーボード500に接続される。ビデオアダプタ306は、図7に示すように、例えば、ディスプレイ600に接続される。ここで、図7に示すように、ハードディスクドライブ309は、例えば、OSOperatingSystem、アプリケーションプログラム、プログラムモジュール、プログラムデータを記憶する。すなわち、上述した行動パターン生成装置200と同様の機能を有する行動パターン生成プログラムは、コンピュータ300によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ309に記憶される。つまり、上述の実施例1で説明した行動パターン生成装置200と同様の処理図5、図6等を実行する手順が記述されたプログラムモジュールが、ハードディスクドライブ309に記憶される。例えば、このプログラムモジュールには、上述した基本行動パターン特定部230、行動パターン生成部240、判定部260などと同様の処理を実行する手順が記述されている。また、行動パターン生成プログラムによる処理に用いられるデータは、プログラムデータとして、例えばハードディスクドライブ309に記憶される。例えば、このプログラムデータは、上述の実施例1で説明したライフログ記憶部210などに記憶される各種情報に対応する。そして、CPU302が、ハードディスクドライブ309に記憶されたプログラムモジュールやプログラムデータを必要に応じてRAMに読み出し、上述の実施例1で説明したものと同様の処理図5、図6等を実行するための手順を実行する。なお、行動パターン生成プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ハードディスクドライブ309に記憶される場合に限られるものではなく、例えば、着脱可能な記憶媒体である光ディスクドライブ310等に記憶されていてもよい。この場合には、CPU302が、光ディスクドライブ310を介して、行動パターン生成プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータを読み出す。あるいは、行動パターン生成プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ネットワークLANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork等を介して接続された他のコンピュータに記憶されていてもよい。この場合には、CPU302が、ネットワークインタフェース307を介して、行動パターン生成プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータを他のコンピュータから読み出す。なお、プログラムによりCPU302が動作して各種処理を行う代わりに、例えば、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitやFPGAなどの電子回路を用いて処理を行うこともできる。また、メモリ301として、フラッシュメモリなどを用いることもできる。3行動パターン生成方法実施例1で説明した行動パターン生成装置200により、以下のような行動パターン生成方法が実現される。すなわち、コンピュータが行う行動パターン生成方法であって、ユーザの位置情報を受信する位置情報受信工程と、前記位置情報と、該位置情報受信時の時刻情報とを対応付けて記憶する記憶部から取得した前記位置情報のうち同日のものを、24時間の時刻周期性を持つ時空間上に個別に展開して、展開された位置情報の各々を近似する近似曲線を、各日付についてそれぞれ算出する算出工程と例えば、図5のS102~104、前記算出工程により算出された各日付の近似曲線の中から、相互に類似する近似曲線の元となる前記位置情報を改めて前記時空間上に展開し、展開した前記位置情報の各々を近似する近似曲線を算出して、算出した近似曲線が示す軌跡を、ユーザの基本となる行動の軌跡を示す基本行動パターンとして特定する特定工程と例えば、図5のS108参照を含む行動パターン生成方法が実現される。"