"移動通信端末を識別する第1の識別情報と、該移動通信端末の位置に関する位置情報と、該位置情報が取得された時刻に関する時刻情報と、を含む位置情報蓄積データを入力する第1の入力手段と、移動通信端末を識別する第2の識別情報と、該移動通信端末の契約者に関する属性情報と、を含む属性情報蓄積データを入力する第2の入力手段と、前記位置情報蓄積データ及び前記属性情報蓄積データに対する検索条件情報を入力する条件入力手段と、前記検索条件情報を基に、前記位置情報蓄積データ及び前記属性情報蓄積データの一部を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された前記属性情報蓄積データに対して、前記属性情報蓄積データに含まれる属性情報に対応する係数であって、統計対象の数値への拡大度を示す拡大係数を付与する拡大係数付与手段と、前記抽出手段によって抽出された前記位置情報蓄積データと、前記抽出手段によって抽出され、前記位置情報蓄積データに含まれる前記第1の識別情報に対応する前記第2の識別情報を有する前記属性情報蓄積データと、該属性情報蓄積データに付与された前記拡大係数と、を用いて、人口に関する統計データを算出して出力する統計手段と、前記抽出手段によって抽出された前記位置情報蓄積データのデータ数を集計する集計手段と、前記集計手段によって集計された前記データ数を所定値と比較することによって前記データ数の大小を判定する判定手段と、前記判定手段によって前記データ数が大きいと判定された場合には、前記統計データを出力し、前記判定手段によって前記データ数が小さいと判定された場合には、前記統計データに含まれる数値を隠蔽して出力する出力手段と、を備えることを特徴とする統計情報生成システム。前記集計手段は、前記抽出手段によって抽出された位置情報蓄積データ中のユニークな前記第1の識別情報の個数を前記データ数として集計する、ことを特徴とする請求項1記載の統計情報生成システム。前記集計手段は、前記統計手段による集計単位であるエリア区分毎のユニークな前記第1の識別情報の個数を前記データ数として集計する、ことを特徴とする請求項2記載の統計情報生成システム。予め定められた電子鍵情報を保持する鍵管理手段と、前記第1の識別情報及び前記第2の識別情報が入力されて、前記第1の識別情報及び前記第2の識別情報それぞれに対して、前記鍵管理手段が保持する前記電子鍵情報を用いた一方向関数を適用して、第1の非識別化情報及び第2の非識別化情報を出力する一方向演算手段と、前記位置情報蓄積データから前記第1の識別情報を削除するとともに、前記位置情報蓄積データに対して、前記一方向演算手段によって出力された前記第1の非識別化情報を前記第1の識別情報として付加して位置情報蓄積データを生成する非識別化位置データ生成手段と、前記属性情報蓄積データから前記第2の識別情報を削除するとともに、前記属性情報蓄積データに対して、前記一方向演算手段によって出力された前記第2の非識別化情報を前記第2の識別情報として付加して属性情報蓄積データを生成する非識別化属性データ生成手段と、をさらに備えることを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の統計情報生成システム。前記非識別化属性データ生成手段は、前記属性情報蓄積データに含まれる属性情報を、情報を抽象化した抽象化属性情報に置換し、前記抽出手段は、当該抽象化された抽象化属性情報と前記検索条件情報を照合することにより、前記非識別化属性情報蓄積データの一部を抽出する、ことを特徴とする請求項4記載の統計情報生成システム。前記抽出手段は、前記位置情報蓄積データに対して、検索条件情報との一致率を示す確率情報を付与し、前記統計手段は、前記位置情報蓄積データに付与された前記確率情報に対して前記拡大係数を乗じることによって前記統計データを算出する、ことを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の統計情報生成システム。前記抽出手段は、前記位置情報蓄積データを基にして、前記移動通信端末によって生成された前記位置情報に関する推定生成密度に対応する値を推計して特徴量として付与し、前記統計手段は、前記位置情報蓄積データに付与された前記特徴量に対して前記拡大係数を乗じることによって前記統計データを算出する、ことを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の統計情報生成システム。移動通信端末を識別する第1の識別情報と、該移動通信端末の位置に関する位置情報と、該位置情報が取得された時刻に関する時刻情報と、を含む位置情報蓄積データを入力する第1の入力手段と、移動通信端末を識別する第2の識別情報と、該移動通信端末の契約者に関する属性情報と、を含む属性情報蓄積データを入力する第2の入力手段と、予め定められた電子鍵情報を保持する鍵管理手段と、前記第1の識別情報及び前記第2の識別情報が入力されて、前記第1の識別情報及び前記第2の識別情報それぞれに対して、前記鍵管理手段が保持する前記電子鍵情報を用いた一方向関数を適用して、第1の非識別化情報及び第2の非識別化情報を出力する一方向演算手段と、前記位置情報蓄積データから前記第1の識別情報を削除するとともに、前記位置情報蓄積データに対して、前記一方向演算手段によって出力された前記第1の非識別化情報を付加して非識別化位置情報蓄積データを生成する非識別化位置データ生成手段と、前記属性情報蓄積データから前記第2の識別情報を削除するとともに、前記属性情報蓄積データに対して、前記一方向演算手段によって出力された前記第2の非識別化情報を付加して非識別化属性情報蓄積データを生成する非識別化属性データ生成手段と、前記非識別化位置情報蓄積データ及び前記非識別化属性情報蓄積データに対する検索条件情報を入力する条件入力手段と、前記検索条件情報を基に、前記非識別化位置情報蓄積データ及び前記非識別化属性情報蓄積データの一部を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された前記非識別化属性情報蓄積データに対して、前記非識別化属性情報蓄積データに含まれる属性情報に対応する係数であって、統計対象の数値への拡大度を示す拡大係数を付与する拡大係数付与手段と、前記抽出手段によって抽出された前記非識別化位置情報蓄積データと、前記抽出手段によって抽出され、前記非識別化位置情報蓄積データに含まれる前記第1の非識別化情報に対応する前記第2の非識別化情報を有する前記非識別化属性情報蓄積データと、該非識別化属性情報蓄積データに付与された前記拡大係数と、を用いて、人口に関する統計データを算出して出力する統計手段と、前記抽出手段によって抽出された前記非識別化位置情報蓄積データのデータ数を集計する集計手段と、前記集計手段によって集計された前記データ数を所定値と比較することによって前記データ数の大小を判定する判定手段と、前記判定手段によって前記データ数が大きいと判定された場合には、前記統計データを出力し、前記判定手段によって前記データ数が小さいと判定された場合には、前記統計データに含まれる数値を隠蔽して出力する出力手段と、を備えることを特徴とする統計情報生成システム。第1の入力手段が、移動通信端末を識別する第1の識別情報と、該移動通信端末の位置に関する位置情報と、該位置情報が取得された時刻に関する時刻情報と、を含む位置情報蓄積データを入力する第1の入力ステップと、第2の入力手段が、移動通信端末を識別する第2の識別情報と、該移動通信端末の契約者に関する属性情報と、を含む属性情報蓄積データを入力する第2の入力ステップと、条件入力手段が、前記位置情報蓄積データ及び前記属性情報蓄積データに対する検索条件情報を入力する条件入力ステップと、抽出手段が、前記検索条件情報を基に、前記位置情報蓄積データ及び前記属性情報蓄積データの一部を抽出する抽出ステップと、拡大係数付与手段が、前記抽出手段によって抽出された前記属性情報蓄積データに対して、前記属性情報蓄積データに含まれる属性情報に対応する係数であって、統計対象の数値への拡大度を示す拡大係数を付与する拡大係数付与ステップと、統計手段が、前記抽出手段によって抽出された前記位置情報蓄積データと、前記抽出手段によって抽出され、前記位置情報蓄積データに含まれる前記第1の識別情報に対応する前記第2の識別情報を有する前記属性情報蓄積データと、該属性情報蓄積データに付与された前記拡大係数と、を用いて、人口に関する統計データを算出して出力する統計ステップと、集計手段が、前記抽出手段によって抽出された前記位置情報蓄積データのデータ数を集計する集計ステップと、判定手段が、前記集計手段によって集計された前記データ数を所定値と比較することによって前記データ数の大小を判定する判定ステップと、出力手段が、前記判定手段によって前記データ数が大きいと判定された場合には、前記統計データを出力し、前記判定手段によって前記データ数が小さいと判定された場合には、前記統計データに含まれる数値を隠蔽して出力する出力ステップと、を備えることを特徴とする統計情報生成方法。しかしながら、上記従来の統計処理においては、集計対象の人口の全てが携帯端末を保持しているわけではないため、単に携帯端末の位置データの総和をとるだけでは正確な人口動態を得ることはできない。正確な人口動態を得るには、携帯端末から得られた位置データに対し、その携帯端末の契約者の属性ごとの契約率の逆数を乗じて重みつきの総和をとることなどにより、集計対象の携帯端末を持っていない人々を含めた人口全体を推計する必要がある。従って、従来の統計処理の技術によって人口動態の推計を行おうとすると、以下のような問題が生じる。具体的には、秘匿に関する課題である。統計処理を行うことによって、個々の携帯端末に関する情報は失われ、集団としての統計的な傾向のみが集計結果に示されることになるが、統計処理の過程においてあまりに細かい集計範囲で集計情報を作成してしまうと、統計データに個人の識別性が出てきてしまうのではないかという懸念が生じる。その一方で、あまりに粗い集計範囲で集計情報を作成してしまうと、推計データの有用性を損なうことになる。この課題に対しては、従来の公的統計処理などにおいて、秘匿処理と呼ばれる処理が統計結果データに施されることがある。これは、集計表における数値がある一定の値を下回る場合に、その集計結果を表示しない、もしくは、零として表象する、などの処理を行うものである。しかしながら、上記の通り、携帯電話ネットワークからの位置データを利用した人口推定においては、契約者の属性ごとに異なる重みが乗じられた重みつき総和が求められるので、単純に推計値と秘匿基準との大小を比較することにより、秘匿の要否を判定することはできない。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、携帯電話ネットワークから得られる位置データを利用した場合に、統計データにおける個人の識別性を秘匿することが可能な統計情報生成システム及び統計情報生成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、本発明の統計情報生成システムは、移動通信端末を識別する第1の識別情報と、該移動通信端末の位置に関する位置情報と、該位置情報が取得された時刻に関する時刻情報と、を含む位置情報蓄積データを入力する第1の入力手段と、移動通信端末を識別する第2の識別情報と、該移動通信端末の契約者に関する属性情報と、を含む属性情報蓄積データを入力する第2の入力手段と、位置情報蓄積データ及び属性情報蓄積データに対する検索条件情報を入力する条件入力手段と、検索条件情報を基に、位置情報蓄積データ及び属性情報蓄積データの一部を抽出する抽出手段と、抽出手段によって抽出された属性情報蓄積データに対して、属性情報蓄積データに含まれる属性情報に対応する係数であって、統計対象の数値への拡大度を示す拡大係数を付与する拡大係数付与手段と、抽出手段によって抽出された位置情報蓄積データと、抽出手段によって抽出され、位置情報蓄積データに含まれる第1の識別情報に対応する第2の識別情報を有する属性情報蓄積データと、該属性情報蓄積データに付与された拡大係数と、を用いて、人口に関する統計データを算出して出力する統計手段と、抽出手段によって抽出された位置情報蓄積データのデータ数を集計する集計手段と、集計手段によって集計されたデータ数を所定値と比較することによってデータ数の大小を判定する判定手段と、判定手段によってデータ数が大きいと判定された場合には、統計データを出力し、判定手段によってデータ数が小さいと判定された場合には、統計データに含まれる数値を隠蔽して出力する出力手段と、を備える。或いは、本発明の統計情報生成方法は、第1の入力手段が、移動通信端末を識別する第1の識別情報と、該移動通信端末の位置に関する位置情報と、該位置情報が取得された時刻に関する時刻情報と、を含む位置情報蓄積データを入力する第1の入力ステップと、第2の入力手段が、移動通信端末を識別する第2の識別情報と、該移動通信端末の契約者に関する属性情報と、を含む属性情報蓄積データを入力する第2の入力ステップと、条件入力手段が、位置情報蓄積データ及び属性情報蓄積データに対する検索条件情報を入力する条件入力ステップと、抽出手段が、検索条件情報を基に、位置情報蓄積データ及び属性情報蓄積データの一部を抽出する抽出ステップと、拡大係数付与手段が、抽出手段によって抽出された属性情報蓄積データに対して、属性情報蓄積データに含まれる属性情報に対応する係数であって、統計対象の数値への拡大度を示す拡大係数を付与する拡大係数付与ステップと、統計手段が、抽出手段によって抽出された位置情報蓄積データと、抽出手段によって抽出され、位置情報蓄積データに含まれる第1の識別情報に対応する第2の識別情報を有する属性情報蓄積データと、該属性情報蓄積データに付与された拡大係数と、を用いて、人口に関する統計データを算出して出力する統計ステップと、集計手段が、抽出手段によって抽出された位置情報蓄積データのデータ数を集計する集計ステップと、判定手段が、集計手段によって集計されたデータ数を所定値と比較することによってデータ数の大小を判定する判定ステップと、出力手段が、判定手段によってデータ数が大きいと判定された場合には、統計データを出力し、判定手段によってデータ数が小さいと判定された場合には、統計データに含まれる数値を隠蔽して出力する出力ステップと、を備える。このような統計情報生成システム或いは統計情報生成方法によれば、位置情報蓄積データ及び属性情報蓄積データから、検索条件を基に、統計対象の数値への拡大度が考慮された人口統計データが算出される。また、属性に応じた携帯端末の契約率などを考慮した人口の推計値である推計データだけでなく、推計データを生成するのに用いた位置データの真の個数であるデータ数を併せて集計することにより、統計データの秘匿の要否を判断するための材料となる情報が提供される。また、上述のようにして集計されたデータ数を基に、推計された統計データが少数の集団から生成された情報でないかどうかが判断され、その判断結果に応じて統計データが隠匿される。少数の集団から生成されたかどうかの判断は,統計データ中の統計数だけから行うことはできない。これは、統計数は、属性別に異なる携帯端末の契約率に基づく拡大推計によって導かれているためである。そこで、集計された上記データ数を用いることにより、集計データが少数の集団から生成されたか否かの判断が正確に行われる。その結果、位置情報蓄積データや属性情報蓄積データを基に推計された統計データにおける個人の識別性を秘匿することができる。本発明によれば、携帯電話ネットワークから得られる位置データを利用した場合に、統計データにおける個人の識別性を秘匿することができる。以下、図面とともに本発明による統計情報生成システム及び統計情報生成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、本発明の好適な一実施形態にかかる統計情報生成システム1の概略構成図である。図1に示す統計情報生成システム1は、移動体通信網NWにおいて複数の携帯端末2等の移動通信端末に電気通信サービスを提供するためのデータである位置情報を利用して、人口動態に関する推計値を含む統計データを生成するコンピュータシステムである。この統計情報生成システム1は、非識別化情報生成装置11、集計装置21、及び情報秘匿装置31を含む複数の情報処理装置によって構成されおり、無線基地局3及び移動体通信網NWを経由して携帯端末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が可能とされている。なお、統計情報生成システム1は、1台の情報処理装置によって構成されてもいてもよいし、任意の台数の情報処理装置によって構成されていてもよい。上記の携帯端末2は、GPSを利用した測位や、無線基地局3からの電波を利用した測位等の様々な測位演算方式を使用した自己の位置情報を取得する機能を有している。また、その測位演算の結果得られた携帯端末2の位置情報は、携帯端末2や移動体通信網NWに接続された通信装置から、統計情報生成システム1に送信可能にされている。以下、統計情報生成システム1の構成について詳細に説明する。非識別化情報生成装置11は、第1の入力部第1の入力手段12、第2の入力部第2の入力手段13、鍵管理部鍵管理手段14、一方向演算部一方向演算手段15、非識別化位置データ生成部非識別化位置データ生成手段16、及び、非識別化属性データ生成部非識別化属性データ生成手段17から構成される。第1の入力部12は、移動体通信網NW等の外部から位置情報の入力を受け、位置情報蓄積データに蓄積する。位置情報蓄積データは、図2に示す通り,回線番号など携帯端末2を識別する情報である第1の識別情報090XXXXXXXXと、緯度経度情報若しくは携帯端末2の位置登録信号を受信した無線基地局3の識別情報などの当該携帯端末2の位置に関する情報である位置情報X1Y1と、位置情報を取得した時刻20105301224を含んでいる。また、第1の入力部12は、蓄積した位置情報蓄積データを非識別化位置データ生成部16に出力する。第2の入力部13は、移動体通信網NW等の外部から携帯端末2の属性を示す属性データの入力を受け、属性情報蓄積データに蓄積する。属性情報蓄積データは、図3に示す通り、回線番号などの携帯端末2を識別する情報である第2の識別情報090XXXXXXXXと、第2の識別情報により識別される携帯端末2の契約者、すなわち、第2の識別情報が回線番号である場合は当該回線の契約者に関する属性を示す属性情報などを含む。このような属性情報としては、住所東京都新宿区、性別男や、年齢30代等の情報が典型例として挙げられる。なお、同一の携帯端末2については,第1の識別情報と第2の識別情報は同じデータ値が与えられている。また、第2の入力部13は、蓄積した属性情報蓄積データを非識別化属性データ生成部17に出力する。図1に戻って、鍵管理部14は,あらかじめ定められた電子鍵情報を保持する。この電子鍵情報は,鍵管理手段の外部に漏洩しないよう厳重に管理されていることが望ましい。一方向演算部15は、非識別化位置データ生成部16及び非識別化属性データ生成部17から第1の識別情報及び第2の識別情報がそれぞれ入力されて、鍵管理部14が保持する電子鍵情報を用い、第1の識別情報及び第2の識別情報に対して一方向関数を適用することによって、第1の非識別化情報及び第2の非識別化情報をそれぞれ出力する。たとえば、一方向演算部15は、一方向性関数としてSHA256などのハッシュ関数を用い、第1の識別情報もしくは第2の識別情報と鍵情報との連接に対するハッシュ値を出力するなどの演算処理により、第1の非識別化情報もしくは第2の非識別化情報を出力する。非識別化位置データ生成部16は、位置情報蓄積データから第1の識別情報を削除し、第1の識別情報を一方向演算部15に入力することにより作成した第1の非識別化情報を、位置情報蓄積データに付加することにより、非識別化位置情報蓄積データを生成する。ここで、非識別化位置データ生成部16は、位置情報に対しても適切なノイズを加えて位置をぶらすなど、さらなるデータ加工処理を加えることも好適である。また、非識別化位置データ生成部16は、生成した非識別化位置情報蓄積データを、集計装置21に引き渡す。非識別化属性データ生成部17は,属性情報蓄積データから第2の識別情報を削除し、第2の識別情報を一方向演算部15に入力することにより作成した第2の非識別化情報を、属性情報蓄積データに付加することにより、非識別化属性情報蓄積データを生成する。ここで、非識別化属性データ生成部17は、属性情報を抽象化することによって抽象化属性情報を生成し、属性情報を抽象化属性情報に置換する処理を行うことも好適である。このような抽象化処理の例としては、年齢を年齢層に丸めたり、住所の詳細部分を削除したり、氏名などの個人識別性を持つ情報を取り除くなどの処理が挙げられる。また、非識別化属性データ生成部17は、生成した非識別化属性情報蓄積データを、集計装置21に引き渡す。統計情報生成システム1の集計装置21は、格納部22と、条件入力部条件入力手段23と、抽出部抽出手段24と,拡大係数付与部拡大係数付与手段25と、統計部統計手段26と、集計部集計手段27とから構成される。格納部22は,非識別化情報生成装置11が生成する非識別化位置情報蓄積データと非識別化属性情報蓄積データとを格納する。条件入力部23は、統計処理の要求者から、非識別化位置情報蓄積データと非識別化属性情報蓄積データに対する検索条件の入力を受け付ける。このような検索条件の入力は、統計情報生成システム1に直接入力されても良いし、移動体通信網NW等の通信ネットワーク経由で受信されてもよい。たとえば、要求者が時刻tにA地域にいた男性の人数を推計したい場合は、検索条件として、時刻t,位置情報∈A地域,性別男性に相当する情報の入力が受け付けられる。また、条件入力部23は、受け付けた検索条件を抽出部24に引き渡す。抽出部24は、条件入力部23から引き渡された検索条件に該当する一部のデータ集合を、格納部22に格納された非識別化位置情報蓄積データ及び非識別化属性情報蓄積データの中から抽出する。たとえば,上述した検索条件が与えられた場合には、抽出部24は、時刻t,位置情報∈A地域に該当する非識別化位置情報蓄積データの集合と、性別男性に該当する非識別化属性情報蓄積データの集合を抽出する。そして、抽出部24は、抽出したそれぞれのデータ集合を対象にして、第1の非識別化情報および第2の非識別化情報をキー情報として、関係代数における結合join演算を実行する。これにより、時刻t,位置情報∈A地域,性別男性に該当する位置情報と属性情報とが結合されたデータ集合を得ることができる。ここで、抽出部24は、検索条件と非識別化位置情報蓄積データとを照合した結果、検索条件に対する一致率が確率値として得られる場合には、非識別化位置情報蓄積データに対してその確率値を示す確率情報を付与しても良い。例えば、位置情報∈A地域であるかどうかが確率的に与えられる場合、その確率を抽出された集合に付与することができる。また、抽出部24は、非識別化属性情報蓄積データに含まれる属性情報が抽象化属性情報に置換されていた場合には、抽象化位置情報と検索条件とを照合することにより、非識別化属性情報蓄積データを抽出する。例えば、抽象化属性情報が年齢:50代と設定されていた場合には、検索条件年齢=20代以上50代以下に適合していると判断されることになる。拡大係数付与部25は、非識別化位置情報蓄積データと結合された非識別化属性情報蓄積データの含む属性情報を基にして、あらかじめ定められた手順に従って、数値である拡大係数を取得し、その拡大係数を結合されたデータ集合に付与する。この拡大係数は、統計対象の人口数値への拡大度を示す係数である。たとえば、拡大係数付与部25は、30代男性20代女性などの年齢層及び性別の組み合わせごとの携帯電話の契約率を予め保持しておき、ある年齢及び性別の組み合わせを属性情報として含むデータ集合に対しては、対応する契約率の逆数を付与して出力する。さらに具体的には、30代男性の契約率が50として保持されていた場合は、属性情報35歳,男性に対しては、05の逆数である拡大係数20を出力する。統計部26は、抽出部24により抽出された非識別化位置情報蓄積データ及び非識別化属性情報蓄積データを結合したデータ集合と、拡大係数付与部25によって付与された拡大係数を用いて、人口推計数に関する統計データを算出する。具体的には、統計部26は、データ集合に含まれるそれぞれの情報について、その属性情報から年齢と性別を抽出して、拡大係数付与部25を呼び出して対応する拡大係数を得る。さらに、統計部26は、データ集合に含まれる全データレコードデータ要素の拡大係数の総和を、推計人数として算出する。ここで、統計部26は、データ集合に含まれる一部のデータレコードについて、検索条件に該当する確率値を示す確率情報が付加されていた場合には、その確率情報に対して拡大係数を乗じた値の総和を取ることによって統計人数を算出することができる。また、統計部26は、算出した統計データを情報秘匿装置31に出力する。集計部27は、抽出部24により抽出されたデータ集合のデータレコードデータ要素のデータ数を集計し、その集計値を集計人数として情報秘匿装置31に出力する。ここでは、集計人数の計算には拡大係数や確率情報は考慮しない。その理由は、情報秘匿装置31は何人の携帯端末2のユーザの集団から推計された情報であるかに基づいて、統計データの秘匿の要否を判定すべきであるため、拡大係数や確率情報による重みづけ処理を施す前の純粋なデータ要素数を必要とするためである。統計情報生成システム1の情報秘匿装置31は、判定部判定手段32と、出力部出力手段33とから構成される。判定部32は、集計部27によって集計されたデータ数を所定値と比較することによって、データ数の大小を判定する。たとえば、判定部32は、具体的な基準値として10が予め与えられていた場合、集計部27によって集計された人数が10以上であるか否かを判定する。判定部32は、判定の結果が10以上であった場合、集計人数が多いと判断し、10未満であった場合、集計人数が少ないと判断する。そして、判定部32は、判定結果を出力部33に引き渡す。出力部33は、判定部32の判定結果に基づいて、集計装置21によって推計された推計人数を含む統計データを、そのまま出力するか否かを決定し、最終的な統計データを出力する。この統計データは、統計情報生成システム1に直接設けられたディスプレイ装置等の出力装置に出力されてもよいし、移動体通信網NW等の通信ネットワークを介して、携帯端末2等の遠隔装置に出力されてもよい。具体的には、出力部33は、集計人数が多いと判断された場合は、統計データに含まれる推計人数をそのまま出力する。一方で、出力部33は、集計人数が少ないと判断された場合は、推計人数をあらかじめ定められた数値もしくは符号に置き換えて出力することによって推計人数を隠蔽する。たとえば、推計人数を0として出力したり、隠蔽されたことを示す符号であるxを推計人数に置換して出力したりする。なお、集計人数が多いと判断された場合でも、残差値の開示などの可能性を考慮して、推計人数をある数値間隔を有する概算値に丸めたり、乱数を加えた値等を推計値として出力することも好適である。以下、図4を参照して、統計情報生成システム1の動作について説明するとともに、併せて統計情報生成システム1における統計情報生成方法について詳述する。図4は、統計情報生成システム1による統計情報生成時の動作を示すフローチャートである。まず、非識別化情報生成装置11が、位置情報の入力を受け、位置情報蓄積データに蓄積するステップS101。次に、非識別化情報生成装置11の非識別化位置データ生成部16は、位置情報蓄積データから第1の識別情報を削除するとともに、それを一方向演算部15に入力することにより得られた第1の非識別化情報を、位置情報蓄積データに付加することにより、非識別化位置情報蓄積データを生成し、集計装置21の格納部22に格納するステップS102。その後、非識別化情報生成装置11が、属性情報の入力を受け、属性情報蓄積データに蓄積するステップS103。次に、非識別化情報生成装置11の非識別化属性データ生成部17は、属性情報蓄積データから第2の識別情報を削除するとともに、それを一方向演算部15に入力することにより得られた第2の非識別化情報を、属性情報蓄積データに付加することにより、非識別化属性情報蓄積データを生成し、集計装置21の格納部22に格納するステップS104。さらに、集計装置21の条件入力部23は、統計処理の条件を定める検索条件の入力を受けつけるステップS105。たとえば、条件入力部23は、時刻tにA地域にいた男性の人数を推計するための検索条件として、時刻t,位置情報∈A地域,性別男性に相当する情報の入力を受け付ける。これに応じて、抽出部24は、受け付けられた検索条件に該当する非識別化位置情報蓄積データと非識別化属性情報蓄積データの集合を、格納部22から抽出するステップS106。具体的には、抽出部24は、時刻t,位置情報∈A地域に該当する非識別化位置情報蓄積データの集合と、性別男性に該当する非識別化属性情報蓄積データの集合を、それぞれ格納部22から抽出する。さらに、抽出部24は、抽出したそれぞれの集合を対象にして、第1の非識別化情報および第2の非識別化情報をキーとして、結合演算を実行するステップS107。その結果、抽出部24は、検索条件に該当するデータ集合を得る。次に、統計部26は、抽出部24により抽出されたデータ集合の構成要素から属性情報の一部、たとえば年齢と性別を抽出して、拡大係数付与部25に与えることによって、それぞれの構成要素に対する拡大係数を取得するステップS108。その後、統計部26は、拡大係数の総和を計算し、推計人数として得るステップS109。さらに、集計部27は、抽出部24により抽出されたデータ集合の要素数を計算し、集計人数として取得するステップS110。例えば、抽出部24によって、以下のようなデータ項目位置,時刻,年齢,性別をそれぞれ含む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、拡大係数付与部25が、年齢層と性別の組に対する契約率として,以下の情報を保持していたとする。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。要素125要素220要素320要素4200さらに、上記の例では,統計部26によって推計される推計人数は265となり、集計部27によって算出される集計人数は4となる。再び図4を参照して、その後、情報秘匿装置31の判定部32は、集計部27によって算出された集計人数が、所定値以上であるか否かを判定するステップS111。具体的な基準値として10が与えられていたとすると、上記の例では、集計人数は4であるため、集計人数が少ないと判定される。最後に、出力部33は、判定部32における判定に基づいて、推計人数をそのまま出力するか否かを決定し,最終的な推計値を出力する。すなわち、集計人数が多いと判定された場合にはステップS111;YES、出力部33は、推計人数を推計値としてそのまま出力するステップS112。一方、集計人数が少ないと判定された場合にはステップS111;NO、推計人数をあらかじめ定められた特定の数値もしくは符号に置き換えることにより、推計人数を隠蔽して出力するステップS113。上記の例では、集計人数が少ないと判定されているため、推計値はたとえば0として出力されることになる。以上説明した統計情報生成システム1及び統計情報生成方法によれば、第1及び第2の識別情報により互いに対応づけられる位置情報蓄積データと属性情報蓄積データから、それぞれ第1及び第2の識別情報が取り除かれた上で第1及び第2の非識別化情報が付与される。この第1及び第2の非識別化情報は,予め保持された電子鍵情報と第1及び第2の識別情報を一方向性関数に代入することにより得られたものであり、非識別化情報から識別情報を逆算することはできない。また、一方向性関数が既知であったとしても、電子鍵の値が秘密にされている限り、識別情報を総当たりで一方向性関数に入力したとしても識別情報と非識別化情報の対応関係を知ることはできない。さらに、非識別化情報を付加された非識別化位置情報蓄積データ及び非識別化属性情報蓄積データから、検索条件を基に、統計対象の数値への拡大度が考慮された人口統計データが算出される。ここでは、識別情報は非識別化情報に置き換えられていることから、識別情報を用いた検索条件を与えることにより、特定個人の行動を開示させるような統計処理を実施することを未然に防ぐことができる。また、属性に応じた携帯端末の契約率などを考慮した人口の推計値である推計データだけでなく、推計データを生成するのに用いた位置データの真の個数であるデータ数を併せて集計することにより、統計データの秘匿の要否を判断するための材料となる情報が提供される。また、上述のようにして集計されたデータ数を基に、推計された統計データが少数の集団から生成された情報でないかどうかが判断され、その判断結果に応じて統計データが隠匿される。少数の集団から生成されたかどうかの判断は,統計データ中の統計数だけから行うことはできない。これは、統計数は、属性別に異なる携帯端末の契約率に基づく拡大推計によって導かれているためである。そこで、集計された上記データ数を用いることにより、集計データが少数の集団から生成されたか否かの判断が正確に行われる。その結果、位置情報蓄積データや属性情報蓄積データに含まれる識別情報からの個人の識別を防止でき、かつ、推計された統計データにおける個人の識別性を秘匿することができる。上記統計情報生成システム1においては、属性情報蓄積データに含まれる属性情報が、情報を抽象化した抽象化属性情報に置換され、当該抽象化属性情報と検索条件情報を照合することにより、非識別化属性情報蓄積データの一部が抽出される。従って、抽象化された属性情報を単位にした統計データを得ることによって人口動態の概略を知ることができる。また、統計データを概略化することで統計データを基にした個人の識別をより困難にすることができる。また、非識別化位置情報蓄積データに対して確率情報が付与され、確率情報に対して拡大係数を乗じることによって統計データが算出されるので、位置情報と検索条件との一致率が確率として得られる場合に、その確率が反映された統計データを得ることができ、全体の人口動態傾向が反映された統計データを得ることができる。例えば、位置情報がエリアにおける確率分布として得られる場合には、その確率分布を反映した統計データを得ることができる。なお、本発明は、前述した実施形態に限定されるものではない。例えば、統計情報生成システム1で処理される位置情報蓄積データおよび属性情報蓄積データには、第1及び第2の識別情報として回線番号が含まれ、統計情報生成システム1は、その回線番号を携帯端末2を識別する情報として処理していた。これに対して、統計情報生成システム1は、回線番号に代えて携帯端末2を識別する情報として、IMSIInternationalMobileSubscriberIdentity等の携帯端末2のユーザを識別する番号や、IMEIInternationalMobileEquipmentIdentity等の携帯端末2のデバイスを識別する番号等を処理してもよい。また、集計装置21の抽出部24は、検索条件に該当する一部のデータ集合を、格納部22に格納された非識別化位置情報蓄積データ及び非識別化属性情報蓄積データの中から抽出していた。これは、抽出部24が、非識別化位置情報蓄積データ及び非識別化属性情報蓄積データを結合演算によって結合した後に、結合されたデータ集合に確率情報を付加し、そのデータ集合のうちで検索条件に該当する一部のデータ集合を抽出するようにしてもよい。また、確率情報が付与される前のデータ集合を抽出してもよいし、拡大係数付与部25によって拡大係数が付与されたデータ集合を抽出してもよい。また、集計装置21の統計部26は、抽出部24によって抽出されたデータ集合に含まれる各データレコードの拡大係数の総和を算出していたが、データ集合に含まれるデータレコードの総和を属性毎に算出し、その総和に対して該当する属性に対応する拡大係数を乗じてもよい。例えば、データ集合に含まれる属性30代男性に適合するデータレコードの総数または確率値の総和をまず算出し、その総数または総和に対して属性30代男性に対応する拡大係数20を乗ずることで、その属性に対応した統計人数を算出できる。また、上述した実施形態では、情報秘匿装置31の出力部33は、集計装置21の条件入力部23によって入力が受け付けられた検索条件を基に、検索条件に対応する全体の統計人数を出力しているが、この統計人数は属性別に区分して出力してもよい。例えば、検索条件が時刻t,位置情報∈A地域,年齢30代と受け付けられた際に、出力部33は、性別ごとの統計人数を出力してもよいし、年齢ごとの統計人数を出力してもよいし、年齢及び性別ごとの統計人数を出力してもよい。また、集計装置21では、以下のような手順で、抽出部24によって、位置情報と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、携帯端末2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である特徴量wijを付与し、この位置データの集合を統計部26によって集計することによって在圏数推計を行ってもよい。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。図5に示すモデルのように、ある観測期間長さTの間に、n個の端末a1,a2,...,anが無線基地局3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。さて、図6に基づき端末数推計の計算方法を説明する。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集計装置21の抽出部24は、集計対象の全ての位置データに対して特徴量wijを付加する。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。図6の例に示すように、観測期間内であり且つ端末aiがセクタSに滞在していた期間内に、端末aiは信号qi1、qi2、qi3を送信し、信号qi1の直前に信号qi0を、信号qi3の直後に信号qi4を送信したものとし、信号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、端末aiの観測期間内のセクタ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。上記の考え方に従い、集計装置21の統計部26は、データ集合に含まれる全ての位置データに付加された特徴量wijを特定し、それらの特徴量wijの総和を観測期間長Tの2倍によって除して得られた数値を、セクタS毎、属性毎の端末数として推計する。そして、統計部26は、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する。なお、式6より明らかなように、統計部26は、観測対象位置データについての特徴量wijそれぞれを2で除して、特徴量wij/2の総和を求め、求めた総和を観測期間長Tによって除して得られた数値を、端末数として推計してもよい。ただし、本実施形態のように観測対象位置データについての特徴量wijの総和を観測期間長Tの2倍によって除算する計算方法の方が、除算の回数が圧倒的に少なくて済むため、処理負荷を軽減できるという利点がある。また、統計部26は、推計端末数を算出する際には、属性毎に拡大係数が乗じられた特徴量wijの総和を求め、求めた総和を観測期間長Tの2倍によって除して得られた数値を、セクタS毎、属性毎の推計端末数として推計してもよい。さらに、統計部26は、セクタS毎の推計端末数を、メッシュなどの他のエリア区分毎の人口推計数に変換エリア変換して統計データを算出してもよい。このエリア変換の方法としては、例えばセクタS毎に推計端末数等の推計人数が算出されていた場合に、予めセクタ毎にメッシュや市町村などの複数のエリア区分に対する按分比を管理しておく。そして、統計部26は、各メッシュ毎に推計された推計人数をその按分比に応じて複数のエリア区分に按分し、各エリア区分毎に按分された推計人数を足し合わせることによってエリア区分毎の推計人数に変換することができる。また、集計装置21では、以下のような手順で、位置情報と属性情報とを結合した位置データを対象にして、観測期間の少なくとも一部において観測エリアに滞在したユニークな端末数である入込端末数や、観測期間の少なくとも一部において観測エリアに滞在したユニークな人数である入込数を推計してもよい。ここで、図7を用いて、本発明の入込端末数推計方法に係る入込端末数推計処理を説明する。ここでは、携帯端末の位置データに含まれる位置情報には、一例として、当該携帯端末が在圏するセクタのセクタ番号が与えられているものとする。また、ここでは、観測期間情報として、観測開始時刻t0と観測終了時刻t1の組が条件入力部23により予め取得され、観測エリア情報として、セクタ番号Sが条件入力部23により予め取得されたものとする。まず、抽出部24が、格納部22に蓄積された位置データから、観測期間の少なくとも一部において観測エリアに滞在したと推定される端末、又は、当該端末にて観測期間内又は後述する拡張期間内に生成された1つの位置データを抽出する。ここでの抽出方法は、さまざまな方法を採用しうるが、以下では、一例として、観測エリアの各端末の推定滞在期間を用いた方法を説明する。抽出部24は、同一端末に関する位置データにおいて、取得時刻が後述の拡張期間内にあり位置情報が観測エリア内を示すエリア内位置データ、および取得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位置情報が観測エリア外を示すエリア外位置データに基づいて、端末が観測エリア内に滞在していた推定滞在期間を端末ごとに算出する図7のステップS1。なお、上記の拡張期間は、ここでは一例として、観測期間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、観測開始時刻t0から所定時間だけ過去に遡った時刻を開始点とし、観測終了時刻t1から所定時間だけ未来に進めた時刻を終了点とする期間を意味する。図8に示すように、拡張期間内に取得された同一端末に関する一連の位置データを取得時刻順に時系列に並べ、位置情報が観測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位置情報が観測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8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、当該端末の推定滞在期間として算出される。そして、抽出部24は、算出された推定滞在期間と観測期間とが重複する端末を抽出する図7のステップS2。図9には、拡張期間内に取得された端末A~Eに関する一連の位置データを端末ごとに、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9では、位置情報が観測エリア内を示すエリア内位置データを黒丸で、位置情報が観測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、取得時刻が観測期間時刻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、対応する端末としては端末C~Eの3つが抽出される。ところが、図9で長方形により示した推定滞在期間と観測期間時刻t0~時刻t1とが重複する端末としては、端末A~Eの5つが挙げられるため、ステップS2では端末A~Eの5つが抽出される。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端末A、Bについても、観測期間中のどこかで観測エリア内に滞在していたと推定されることとなる。なお、上述したステップS1、S2における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。次に、統計部26が、ステップS1、S2により抽出された端末の数をカウントし、得られたカウント数を観測期間内における観測エリアの入込端末数として推計する図7のステップS3。次に、拡大係数付与部25が、抽出された端末それぞれについて、対応する属性情報を基にして入込端末数を入込数に変換するための拡大係数を導出する図7のステップS4。また、端末契約率などの拡大係数が時刻に応じて変動する場合、拡大係数付与部25は、推定滞在期間と観測期間とが重複する期間の先頭時刻を抽出し、得られた先頭時刻に対応する拡大係数を導出することが好適である。次に、統計部26が、拡大係数付与部25により導出された、端末ごとの位置データそれぞれについての拡大係数を集計し、得られた拡大係数の総和を観測期間内における観測エリアの入込数として推計する図7のステップS5。そして、統計部26は、推計により得られた入込数を情報秘匿装置31に出力する図7のステップS6。このとき、ステップS3で得られた入込端末数も併せて出力してもよい。また、上記実施形態では、拡大係数付与部25が、属性情報に対応する契約率の逆数を拡大係数と付与しているが、端末の在圏率を反映した拡大係数を付与してもよい。例えば、拡大係数付与部25は、在圏率を反映した拡大係数として、所定範囲の地域における人口に占める位置データを得られた特定の通信事業者の契約端末数の割合である端末契約率の逆数を用いることができる。この位置データを得られた特定の通信事業者の契約端末数は、格納部22に格納された位置データから集計することができる。このような拡大係数は、住所区分毎、年齢層毎、性別毎、時間帯毎に計算することができる。また、情報秘匿装置31による秘匿処理は以下のように実行されてもよい。情報秘匿装置31は、統計部26から推計値推計人口などを受け取ったときに、例えば図10に示す秘匿処理を行う。即ち、判定部32は、推計の基礎となったエリアセルごとの位置データが何台の端末から取得されたかを示す取得元端末数が、秘匿処理が必要と判断するための予め定められた基準値一例として10未満であるか否かを判定する図10のステップS61。なお、取得元端末数は、同一端末についての重複を除いたユニークな端末数を示す。ここでの判定を行うには、エリアセルごとの位置データの取得元端末数が必要となるが、一例としては、集計部27が、統計部26によって位置データに対応付けられた特徴量が集計される際に、該位置データ中の識別情報例えば、前述した非識別化位置データ生成部16による非識別化処理後のハッシュ済み電話番号の数をカウントし、得られたハッシュ済み電話番号総数の情報を判定部32に渡し、判定部32がハッシュ済み電話番号総数をエリアセルごとの位置データの取得元端末数として用いてもよい。より具体的には、統計部26がセクタSからエリア区分へのエリア変換を実行している場合には、判定部32は、集計部27によって集計されるエリア区分毎の位置データの取得元端末数を判定する。例えば、あるエリア区分QがセクタSAとセクタSBに跨っていた場合に、集計対象の観測期間の間に、セクタSAでは、端末識別番号:ID1,ID2,ID3,ID4,ID5,ID6の6台の携帯端末2からの位置登録信号が観測され、セクタSBでは、端末識別番号:ID4,ID5,ID6,ID7,ID8の5台の携帯端末2からの位置登録信号が観測されたものとする。このような場合には、判定部32の判定は、各セクタSA,SB毎の取得元端末数の総和では無くて、エリア区分Qについて、その推計の基礎となった位置データが何台の端末から取得されたかを示すエリア区分Qの取得元端末数を用いて行われる。上記の例では、セクタSAではユニーク端末数:6、セクタSBではユニーク端末数5であるが、判定部32が判定対象とする取得元端末数は、エリア区分Qについて算出された取得元端末数:8となる。仮に基準値が10台であれば、取得元端末数が基準値未満となるので、判定部32は、当該エリア区分Qの推計値を秘匿対象とする。ステップS61にて、推計の基礎となったエリアセルごとの位置データの取得元端末数が基準値未満ならば、出力部33は当該エリアセルに関する推計値をゼロとすることで、当該推計値を秘匿するステップS62。なお、ここでの秘匿方法は、推計値をゼロとすることに限定されるものではなく、推計値を所定の文字や記号例えばXなどで表象する方法など他の方法を採用してもよい。一方、ステップS61にて、推計の基礎となったエリアセルごとの位置データの取得元端末数が基準値以上ならば、出力部33は当該エリアセルに関する推計値に対し、以下のような、推計値出力にて用いられる階級幅の確率的丸めを行うステップS63。即ち、あるエリアセルに関する推計値をx、階級幅をkとすると、出力部33は、kn≦x<kn1nは整数の場合に、当該推計値xを、確率x-kn/kでkn1に、確率kn1-x/kでknに丸める。例えば、推計値xが23、階級幅kが10の場合、k×2≦x<k21なので、n=2となり、推計値23は、確率0330の確率で30に、確率0770の確率で20に丸められる。以上のような情報秘匿装置31による秘匿処理により、推計結果からの個人特定を防止して推計結果の有用性を高めることができる。また、秘匿した値が他の値から推測できてしまうといった不都合を未然に防止することができる。なお、確率的丸めにおける階級幅は、集計に用いた位置データのうち拡大係数が最大のものを抽出し、その拡大係数を所定倍例えば10倍した値を階級幅として設定してもよい。また、予め階級幅を決定しておき、確率的丸めを実施してもよい。その際、拡大係数が予め定められた階級幅の所定割合例えば110を超える位置データを含むエリアセルのデータは捨てるといった処理規則を採用してもよい。また、情報秘匿装置31による秘匿処理は、図10に示す処理には限定されず、別の処理を採用してもよい。例えば、図10のステップS61では、推計の基礎となったエリアセルごとの位置データの取得元端末数に代わり、推計の基礎となったエリアセルごとの位置データの個数が基準値未満か否かを判定してもよいし、出力される推計値人口又は端末数が基準値未満か否かを判定してもよい。また、図10のステップS61で否定判定された場合には、ステップS63の処理を省略してもよい。上記統計情報生成システムにおいては、予め定められた電子鍵情報を保持する鍵管理手段と、第1の識別情報及び第2の識別情報が入力されて、第1の識別情報及び第2の識別情報それぞれに対して、鍵管理手段が保持する電子鍵情報を用いた一方向関数を適用して、第1の非識別化情報及び第2の非識別化情報を出力する一方向演算手段と、位置情報蓄積データから第1の識別情報を削除するとともに、位置情報蓄積データに対して、一方向演算手段によって出力された第1の非識別化情報を第1の識別情報として付加して位置情報蓄積データを生成する非識別化位置データ生成手段と、属性情報蓄積データから第2の識別情報を削除するとともに、属性情報蓄積データに対して、一方向演算手段によって出力された第2の非識別化情報を第2の識別情報として付加して属性情報蓄積データを生成する非識別化属性データ生成手段と、をさらに備えることが好ましい。この場合、第1及び第2の識別情報により互いに対応づけられる位置情報蓄積データと属性情報蓄積データから、それぞれ第1及び第2の識別情報が取り除かれた上で第1及び第2の非識別化情報が付与される。この第1及び第2の非識別化情報は,予め保持された電子鍵情報と第1及び第2の識別情報を一方向性関数に代入することにより得られたものであり、非識別化情報から識別情報を逆算することはできない。また、一方向性関数が既知であったとしても、電子鍵の値が秘密にされている限り、識別情報を総当たりで一方向性関数に入力したとしても識別情報と非識別化情報の対応関係を知ることはできない。その結果、位置情報蓄積データや属性情報蓄積データに含まれる識別情報からの個人の識別を防止できる。また、識別情報は非識別化情報に置き換えられていることから、識別情報を用いた検索条件を与えることにより、特定個人の行動を開示させるような統計処理を実施することを未然に防ぐことができる。また、非識別化属性データ生成手段は、属性情報蓄積データに含まれる属性情報を、情報を抽象化した抽象化属性情報に置換し、抽出手段は、当該抽象化された抽象化属性情報と検索条件情報を照合することにより、非識別化属性情報蓄積データの一部を抽出する、ことが好ましい。こうすれば、抽象化された属性情報を単位にした統計データを得ることによって人口動態の概略を知ることができると共に、統計データを基にした個人の識別をより困難にすることができる。また、抽出手段は、位置情報蓄積データに対して、検索条件情報との一致率を示す確率情報を付与し、統計手段は、位置情報蓄積データに付与された確率情報に対して拡大係数を乗じることによって統計データを算出する、ことも好ましい。かかる構成を採れば、位置情報と検索条件との一致率が確率として得られる場合に、その確率が反映された統計データを得ることができ、全体の人口動態傾向が反映された統計データを得ることができる。また、抽出手段は、位置情報蓄積データを基にして、移動通信端末によって生成された位置情報に関する推定生成密度に対応する値を推計して特徴量として付与し、統計手段は、位置情報蓄積データに付与された滞在時間情報に対して拡大係数を乗じることによって統計データを算出する、ことも好ましい。かかる構成を採れば、セクタに存在する滞在時間を推計してその滞在時間が反映された統計データを得ることができ、全体の人口動態傾向が反映された統計データを得ることができる。"