"第1の場所と第2の場所との組み合わせに対応付けて、該第1の場所から該第2の場所へとユーザが遷移する該ユーザごとの遷移確率を記憶する遷移確率記憶部と、任意のユーザの位置情報を受け付ける受付部と、前記受付部により前記位置情報が受け付けられると、該位置情報により示される場所が前記第1の場所となる前記組み合わせに対応付けて前記遷移確率記憶部に記憶されたユーザごとの遷移確率各々について、該遷移確率に対応する前記ユーザの該第1の場所に対する馴染み度合いと、該遷移確率に対応する前記ユーザと前記任意のユーザとの類似度とに応じた重み付けを行った値を算出する第1の算出部と、前記第2の場所が同一となる前記組み合わせに対応付けられた遷移確率について前記第1の算出部により算出された値各々の累積値を算出することで、前記位置情報により示される場所から該第2の場所へと前記任意のユーザが遷移する遷移確率を算出する第2の算出部とを備えたことを特徴とする行動予測装置。前記ユーザの馴染み度合いを前記場所ごとに記憶する馴染み度合い記憶部と、前記ユーザ間の類似度を記憶する類似度記憶部とを更に備え、前記第1の算出部は、前記馴染み度合い記憶部に記憶された馴染み度合いと、前記類似度記憶部に記憶された類似度とに応じて重み付けを行った値を算出することを特徴とする請求項1に記載の行動予測装置。前記第2の算出部は、前記第2の場所ごとに前記遷移確率を算出し、前記第2の算出部により遷移確率が算出された前記第2の場所のうち、他の前記第2の場所より高い遷移確率が算出された第2の場所を優先して出力する出力部を更に備えたことを特徴とする請求項1又は2に記載の行動予測装置。任意のユーザの位置情報を受け付ける受付工程と、前記受付工程により前記位置情報が受け付けられると、第1の場所と第2の場所との組み合わせに対応付けて該第1の場所から該第2の場所へとユーザが遷移する該ユーザごとの遷移確率を記憶する遷移確率記憶部を参照し、該位置情報により示される場所が前記第1の場所となる前記組み合わせに対応付けて前記遷移確率記憶部に記憶されたユーザごとの遷移確率各々について、該遷移確率に対応する前記ユーザの該第1の場所に対する馴染み度合いと、該遷移確率に対応する前記ユーザと前記任意のユーザとの類似度とに応じた重み付けを行った値を算出する第1の算出工程と、前記第2の場所が同一となる前記組み合わせに対応付けられた遷移確率について前記第1の算出工程により算出された値各々の累積値を算出することで、前記位置情報により示される場所から該第2の場所へと前記任意のユーザが遷移する遷移確率を算出する第2の算出工程とを含んだことを特徴とする行動予測方法。前記第1の算出工程は、前記ユーザの馴染み度合いを前記場所ごとに記憶する馴染み度合い記憶部に記憶された前記馴染み度合いと、前記ユーザ間の類似度を記憶する類似度記憶部に記憶された前記類似度とに応じて重み付けを行った値を算出することを特徴とする請求項4に記載の行動予測方法。前記第2の算出工程は、前記第2の場所ごとに前記遷移確率を算出し、前記第2の算出工程により遷移確率が算出された前記第2の場所のうち、他の前記第2の場所より高い遷移確率が算出された第2の場所を優先して出力する出力工程を更に備えたことを特徴とする請求項4又は5に記載の行動予測方法。コンピュータを請求項1~3のいずれかに記載の行動予測装置として機能させるための行動予測プログラム。しかしながら、上述した従来の手法では、予測精度が低いという課題がある。例えば、ユーザごとの行動履歴に基づく手法では、ユーザ自身の過去の行動履歴に基づいて予測することになり、行動履歴が存在しない場合には予測できない。例えば、ユーザごとの行動履歴に基づく手法では、ユーザが初めて訪れた旅行先において、予測できない。また、複数のユーザの行動履歴に基づく手法では、全ユーザの行動履歴に基づいて予測することになり、ユーザがユーザ固有の行動をする場合に予測精度が低くなる。例えば、複数のユーザの行動履歴に基づく手法では、ユーザ固有の行動となる通勤をしている際に次の行動を予測したとしても、予測精度が低くなる。開示の技術は、上述に鑑みてなされたものであって、予測精度を向上可能である装置、行動予測方法及び行動予測プログラムを提供することを目的とする。開示する行動予測装置は、一つの態様において、第1の場所と第2の場所との組み合わせに対応付けて、該第1の場所から該第2の場所へとユーザが遷移する該ユーザごとの遷移確率を記憶する遷移確率記憶部を備える。また、行動予測装置は、任意のユーザの位置情報を受け付ける受付部を備える。また、行動予測装置は、前記受付部により前記位置情報が受け付けられると、該位置情報により示される場所が前記第1の場所となる前記組み合わせに対応付けて前記遷移確率記憶部に記憶されたユーザごとの遷移確率各々について、該遷移確率に対応する前記ユーザの該第1の場所に対する馴染み度合いと、該遷移確率に対応する前記ユーザと前記任意のユーザとの類似度とに応じた重み付けを行った値を算出する第1の算出部を備える。また、行動予測装置は、前記第2の場所が同一となる前記組み合わせに対応付けられた遷移確率について前記第1の算出部により算出された値各々の累積値を算出することで、前記位置情報により示される場所から該第2の場所へと前記任意のユーザが遷移する遷移確率を算出する第2の算出部を備える。開示する行動予測装置の一つの態様によれば、予測精度を向上可能であるという効果を奏する。以下に、開示する行動予測装置、行動予測方法及び行動予測プログラムの実施例について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施例により開示する発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。[実施例1に係る行動予測装置の構成]図1を用いて、実施例1に係る行動予測装置100の構成の一例を示す。図1は、実施例1に係る行動予測装置の構成の一例を示すブロック図である。図1に示す例では、行動予測装置100は、入力部101と、出力部102と、記憶部110と、制御部120とを有する。入力部101は、制御部120と接続される。入力部101は、情報や指示を利用者から受け付け、受け付けた情報や指示を制御部120に入力する。具体的には、入力部101は、任意のユーザの位置情報を受け付ける。入力部101は、受付部とも称する。入力部101は、キーボードやマウス、マイクなどが該当する。出力部102は、制御部120と接続される。出力部102は、制御部120から情報を受け付け、受け付けた情報を出力する。出力部102は、モニタやスピーカなどが該当する。なお、入力部101によって受け付けられる情報や指示の詳細や、出力部102によって出力される情報の詳細については、ここでは説明を省略し、関係する各部について説明する際に併せて説明する。記憶部110は、制御部120と接続される。記憶部110は、制御部120による各種処理に用いるデータを記憶する。記憶部110は、例えば、RAMRandomAccessMemoryやROMReadOnlyMemory、フラッシュメモリFlashMemoryなどの半導体メモリ素子、又は、ハードディスクや光ディスクなどである。図1に示す例では、記憶部110は、行動履歴テーブル111と、滞留行動テーブル112と、遷移確率テーブル113と、馴染み度合いテーブル114と、類似度テーブル115とを有する。行動履歴テーブル111は、ユーザごとの行動履歴を記憶する。具体的には、行動履歴テーブル111は、ユーザの位置を示す位置データを記憶する。図2は、実施例1における行動履歴テーブルに記憶された情報の一例を示す図である。行動履歴テーブル111に記憶される情報は、例えば、ユーザの携帯端末に搭載されたGPSGlobalPositioningSystemにより得られる位置情報が該当する。図2に示す例では、行動履歴テーブル111は、行動情報を識別する識別情報である計測IDに対応付けて、ユーザの位置を示す緯度及び経度と、時刻とを対応付けて記憶する。例えば、行動履歴テーブル111は、計測ID1に対応付けて、緯度35144と経度136322と時刻2010‐09‐23100000とを記憶する。言い換えると、ユーザが、2010年の9月23日の23時10分に、緯度35144と経度136322とにより示される位置にいたことを記憶する。なお、図2に示す例では、同一のユーザについての行動情報を含む行動履歴が一つのテーブルにまとめられている場合を示した。すなわち、図2の計測ID1~6により識別される行動履歴各々が、同一のユーザについての行動履歴である場合を示した。ただし、これに限定されるものではなく、一つのテーブルにおいて、複数のユーザについての行動履歴を記憶しても良い。この場合、行動履歴テーブル111は、ユーザを識別するユーザIDに対応付けて、行動履歴を記憶することになる。図1の説明に戻る。滞留行動テーブル112は、行動履歴を離散化することで生成される離散系列を記憶する。具体的には、滞留行動テーブル112は、離散系列における何番目の離散値であるかを識別する識別情報と離散値とを対応付けてユーザごとに記憶する。以下では、離散値として、行動履歴に含まれる行動情報により示されるユーザの滞留場所を用いる場合について説明する。なお、滞留行動テーブル112に記憶された情報は、例えば、制御部120により格納される。図3は、実施例1における滞留行動テーブルに記憶された情報の一例を示す図である。図3に示す例では、滞留行動テーブル112は、ユーザを識別する識別情報であるユーザIDと、離散系列における何番目の滞留場所かを示す滞留行動IDと、滞留場所を示す滞留場所IDとを対応付けて記憶する。例えば、滞留行動テーブル112は、ユーザID001と滞留行動ID1と滞留場所ID3とを対応付けて記憶する。また、滞留行動テーブル112は、同様に、ユーザID0011について滞留行動ID2以降についても滞留場所IDを記憶する。すなわち、図3に示す例では、ユーザID1が、滞留場所ID3により示される滞留場所に滞留し、その後、滞留場所ID4により示される滞留場所に滞留し、続いて、滞留場所ID12により示される滞留場所に滞留したことを記憶する。また、滞留行動テーブル112は、他のユーザIDについても同様に記憶する。また、以下では、滞留行動テーブル112が、N人のユーザについて離散系列を記憶する場合を用いて説明する。また、滞留行動テーブル112が、N人のユーザから抽出された離散系列がM種類ある場合を用いて説明する。言い換えると、滞留場所の種類がM個ある場合を用いて説明する。また、以下では、全滞留場所の集合をCと表す。ここで、i番目のユーザのt番目の滞留場所をxi,tと表す。ここで、ユーザの滞留した滞留場所は、全滞留場所の集合Cに含まれる。この結果、xi,t∈Cとなる。なお、∈は、集合に属することを示す記号である。なお、iは、0≦i≦N満たす自然数となる。また、以下では、ユーザごとの滞留場所の離散系列を、S1,...,SNと表す。ここで、離散系列Siのサイズを|Si|とすると、Si={xi1t=1,...,xi|Si|t=|Si|}となる。図1の説明に戻る。遷移確率テーブル113は、第1の場所と第2の場所との組み合わせに対応付けて、第1の場所から第2の場所へとユーザが遷移するユーザごとの遷移確率を記憶する。言い換えると、遷移確率テーブル113は、任意の滞留場所からの遷移確率を遷移先となり得る滞留場所各々についてユーザごとに記憶する。なお、遷移確率とは、任意の滞留場所から遷移先となる滞留場所へと遷移する確率を示す。遷移確率テーブル113に記憶された情報は、例えば、制御部120により格納される。遷移確率テーブル113は、遷移確率記憶部とも称する。図4は、実施例1における遷移確率テーブルにより記憶される情報の一例を示す図である。図4に示す例では、遷移確率テーブル113は、ユーザIDと遷移元となる滞留場所を示す滞留場所cjと、遷移先となる滞留場所を示す滞留場所ckと、遷移確率とを対応付けて記憶する。例えば、遷移確率テーブル113は、ユーザID1と滞留場所cj1と滞留場所ck2と遷移確率0.3とを対応付けて記憶する。すなわち、遷移確率テーブル113は、ユーザID001が、滞留場所1から滞留場所2に遷移する遷移確率が0.3であることを記憶する。ここで、図4において、滞留場所cjは、第1の場所とも称し、滞留場所ckは、第2の場所とも称する。また、遷移確率テーブル113は、同様に、ユーザID1について、すべての滞留場所の組み合わせについて遷移確率を記憶する。また、遷移確率テーブル113は、他のユーザIDについても同様に、遷移確率を記憶する。図1の説明に戻る。馴染み度合いテーブル114は、ユーザの馴染み度合いを場所ごとに記憶する。具体的には、馴染み度合いテーブル114は、ユーザの滞留場所ごとの馴染み度合いを記憶する。より詳細には、馴染み度合いテーブル114は、ユーザ各々について、馴染み度合いを全滞留場所について記憶する。なお、馴染み度合いテーブル114に記憶された情報は、例えば、制御部120により格納される。馴染み度合いテーブル114は、馴染み度合い記憶部とも称する。図5は、実施例1における馴染み度合いテーブルに記憶された情報の一例を示す図である。図5に示す例では、馴染み度合いテーブル114は、ユーザIDと滞留場所IDと馴染み度合いとを対応付けて記憶する。例えば、馴染み度合いテーブル114は、ユーザID1と滞留場所ID1と馴染み度合い0.1とを対応付けて記憶する。すなわち、馴染み度合いテーブル114は、ユーザID001の滞留場所1に対する馴染み度合いが0.1であることを記憶する。また、馴染み度合いテーブル114は、ユーザID1について、他の滞留場所についても同様に馴染み度合いを記憶する。また、馴染み度合いテーブル114は、同様に、他のユーザIDについても馴染み度合いを記憶する。なお、以下では、馴染み度合いは0以上の数値となる場合を用いて説明するが、これに限定されるものではなく、0以下の数値となっても良い。また、以下では、馴染み度合いが大きいほど、馴染み度合いの数値が大きな値となる場合を用いて説明するが、これに限定されるものではなく、馴染み度合いが大きいほど馴染み度合いの数値が小さな値となっても良い。図1の説明に戻る。類似度テーブル115は、ユーザ間の類似度を記憶する。具体的には、全ユーザについて、他のユーザ各々についての類似度を記憶する。以下では、類似度は、0から1までの間の数値をとるものとして説明する。ただし、これに限定されるものではなく、類似度として任意の範囲の数値を用いて良い。また、以下では、ユーザ間の類似度合いが高いほど大きな数値となる場合を用いて説明する。ただし、これに限定されるものではなく、ユーザ間の類似度合いが高いほど小さな数値となる場合を用いても良い。また、自身との類似度は、すべてのユーザについて1となる場合を用いて説明する。類似度テーブル115に記憶された情報は、例えば、制御部120により格納される。図6は、実施例1における類似度テーブルに記憶された情報の一例を示す図である。図6に示す例では、類似度テーブル115は、ユーザIDとユーザIDと類似度とを対応付けて記憶する。例えば、類似度テーブル115は、ユーザID1とユーザID2と類似度0.2とを対応付けて記憶する。すなわち、類似度テーブル115は、ユーザID001とユーザID002との類似度が0.2であることを記憶する。また、類似度テーブル115は、ユーザID001について、他のユーザについても同様に類似度を記憶する。また、類似度テーブル115は、同様に、他のユーザについても類似度を記憶する。制御部120は、入力部101、出力部102及び記憶部110と接続される。制御部120は、各種の処理手順などを規定したプログラムを記憶する内部メモリを有し、種々の処理を制御する。制御部120は、例えば、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuit、FPGAFieldProgrammableGateArray、CPUCentralProcessingUnit、MPUMicroProcessingUnitなどである。図1に示す例では、制御部120は、行動離散化処理部121と、パラメータ推定処理部122と、位置予測処理部123とを有する。以下では、滞留行動テーブル112や遷移確率テーブル113、馴染み度合いテーブル114、類似度テーブル115に制御部120が情報を格納する際に実行する処理を学習処理とも称する。また、制御部120が、ユーザの行動を予測する処理を予測処理とも称する。行動離散化処理部121は、利用者の位置情報を含む行動履歴が入力部101に入力されると、入力された行動履歴を行動履歴テーブル111に格納する。また、行動離散化処理部121は、行動履歴テーブル111から行動履歴をユーザごとに取得し、ユーザごとの行動履歴を離散化する。つまり、行動離散化処理部121は、取得した行動履歴に含まれる行動情報各々を離散化することで、離散化された行動情報の系列を生成する。以下では、行動離散化処理部121により生成される系列を離散系列とも称する。行動離散化処理部121は、ユーザごとの離散系列を生成する。そして、行動離散化処理部121は、生成したユーザごとの離散系列を滞留行動テーブル112に格納する。図7は、実施例1における行動離散化処理部による離散系列生成の一例について説明する図である。図7では、クラスタリング処理による離散化を行う場合を用いて説明するが、これに限定されるものではなく、任意の手法を用いて行動履歴を離散化して良い。図7において、地点201~地点211は、それぞれ、行動履歴に含まれる計測ID1~11により示される行動情報により示される位置各々を示す。すなわち、図7では、あるユーザが、地点201から地点211までを順に移動した場合を用いて説明する。また、図7において、クラスタC1及びクラスタC2は、行動履歴に含まれる計測ID1~11により示される行動情報に対してクラスタリング処理を実行することで得られたクラスタ各々を示す。図7に示す例では、行動離散化処理部121は、行動履歴に含まれる行動情報各々に対してクラスタリング処理を実行することで、あるユーザが滞留した場所をクラスタとして抽出する。図7に示す例では、地点202~地点205において、ユーザはあまり移動することなく滞留している。また、地点207~地点210においても、ユーザはあまり移動することなく滞留している。このことを踏まえ、行動離散化処理部121は、地点202~地点205をクラスタC1として抽出し、地点207~地点210をクラスタC2として抽出する。言い換えると、行動離散化処理部121は、ユーザが滞留した場所を抽出する。そして、行動離散化処理部121は、抽出したクラスタ各々を時系列に沿って並べることで、離散系列を生成する。例えば、行動離散化処理部121は、抽出した滞留場所をユーザが滞留した順に並べたリストを生成する。パラメータ推定処理部122は、滞留行動テーブル112からユーザごとの離散系列を取得し、取得した離散系列に基づいて各種のパラメータを推定する。具体的には、以下に順に説明するように、パラメータ推定処理部122は、ユーザiが滞留場所cjから滞留場所ckに遷移する遷移確率を推定する。また、パラメータ推定処理部122は、ユーザの場所ごとの馴染み度合いを推定する。また、パラメータ推定処理部122は、ユーザ間の類似度を推定する。また、パラメータ推定処理部122は、推定した各種のパラメータを遷移確率テーブル113や馴染み度合いテーブル114、類似度テーブル115に格納する。ユーザiが滞留場所cjから滞留場所ckに遷移する遷移確率を推定する点について説明する。すなわち、パラメータ推定処理部122が、ユーザごとに、任意の滞留場所からの遷移確率を遷移先となり得る滞留場所各々について算出する。以下では、ユーザiが滞留場所cjから滞留場所ckに遷移する遷移確率をPick|cjと表す。例えば、パラメータ推定処理部122は、下記の数1に従って遷移確率を算出する。数1において、Iは、引数が真のときに1を返し、引数が真とならないときに0を返す関数である。数1に示すように、パラメータ推定処理部122は、分母として、Ixit=cjにおいて、itに対して1からSi-1までの値を代入することで得られる値の累積値を算出する。ここで、Ixit=cjは、xit=cjとなるときに1を返す。言い換えると、Ixit=cjは、滞留場所xi,tがcjとなるときに1を返す。この結果、パラメータ推定処理部122は、分母として、i番目のユーザが滞留場所cjにいた回数を算出する。また、数1に示すように、パラメータ推定処理部122は、分子として、Ixit=cj∧xit1=ckにおいて、itに対して1からSi-1までの値を代入することで得られる値の累積値を算出する。ここで、Ixit=cj∧xit1=ckは、xit=cjとなり、かつ、xit1=ckとなるときに1を返す。言い換えると、Ixit=cj∧xit1=ckは、滞留場所xi,tがcjとなり、かつ、その次の滞留場所となる滞留場所xi,t1がckとなるときに1を返す。この結果、パラメータ推定処理部122は、分母として、i番目のユーザが滞留場所cjからckに遷移した回数を算出する。すなわち、数1に示すように、パラメータ推定処理部122は、i番目のユーザが滞留場所cjにいた回数を分母とし、i番目のユーザが滞留場所cjからckに遷移した回数を分子とする値を算出することで、ユーザiが滞留場所cjから滞留場所ckに遷移する遷移確率を推定する。また、パラメータ推定処理部122は、全ユーザについて、滞留場所の組み合わせすべてについて、遷移確率を推定する。ユーザの滞留場所ごとの馴染み度合いを推定する点について説明する。パラメータ推定処理部122は、ユーザごとに、滞留場所各々について推定する。以下では、i番目のユーザの滞留場所cjに対する馴染み度合いをαijと表す。馴染み度合いαijは0以上の数値とする。また、i番目のユーザの滞留場所cjに対する馴染み度合いが大きいほど、大きな数値となる場合を用いて説明する。例えば、パラメータ推定処理部122は、滞留行動テーブル112からユーザごとの離散系列を取得し、取得したユーザごとの離散系列に基づいて馴染み度合いを推定する。より詳細な一例をあげて説明すると、パラメータ推定処理部122は、滞留場所各々について、取得した離散系列において出現した頻度を算出する。そして、パラメータ推定処理部122は、算出された頻度が高い滞留場所について頻度が低い滞留場所よりも大きな数値を算出し、算出された頻度が低い滞留場所について頻度が高い滞留場所よりも小さな数値を算出する。また、パラメータ推定処理部122は、取得した離散系列において出現した頻度を算出し、算出した頻度の対数を用いて馴染み度合いを推定しても良い。なお、パラメータ推定処理部122は、任意の手法にて馴染み度合いを推定して良い。ユーザ間の類似度を推定する点について説明する。パラメータ推定処理部122は、ユーザ各々について、他のユーザとの類似度を推定する。例えば、パラメータ推定処理部122は、N人いるユーザ各々について、他のユーザとの類似度を推定する。なお、以下では、i番目のユーザとl番目のユーザの類似度をσilとして表す。また、以下では、類似度は、0から1までの間の数値をとるものとして説明する。ただし、これに限定されるものではなく、類似度として任意の範囲の数値を用いて良い。また、以下では、ユーザ間の類似度合いが高いほど大きな数値となる場合を用いて説明する。ただし、これに限定されるものではなく、ユーザ間の類似度合いが高いほど小さな数値となる場合を用いても良い。また、自身との類似度σiiは、すべてのユーザについてσii=1となる場合を用いて説明する。例えば、パラメータ推定処理部122は、滞留行動テーブル112からユーザごとの離散系列を取得し、取得したユーザごとの離散系列に基づいてユーザ間の類似度を推定する。ユーザiについての滞留場所の集合Viとし、ユーザlについての滞留場所の集合Vlとする場合を用いて、より詳細な一例を説明する。この場合、パラメータ推定処理部122は、例えば、類似度simVi,Vlを、Jacard係数によって以下の式により定義しても良い。simVi,Vl=|Vi∩Vl|/|Vi∪Vl|すなわち、例えば、パラメータ推定処理部122は、分母として、集合Viと集合Vlとの和集合を算出し、分子として集合Viと集合Vlとの積集合を算出することで、類似度を算出する。言い換えると、パラメータ推定処理部122は、集合Viか集合Vlかのいずれに含まれる滞留場所の数を分母とし、集合Viと集合Vlとの両方に含まれる滞留場所の数を分子とする値を算出することで、類似度を推定する。言い換えると、パラメータ推定処理部122は、両ユーザの滞留場所が共通している程、類似度が高いと推定する。なお、パラメータ推定処理部122は、任意の手法を用いて類似度を推定して良い。例えば、パラメータ推定処理部122は、位置情報や滞留場所などを用いることなく、その他のユーザの属性を用いて類似度を推定しても良い。具体的には、パラメータ推定処理部122は、ユーザの属性が共通するほど類似度が高いと推定しても良い。例えば、パラメータ推定処理部122は、年齢が近いほど類似度を高く推定し、同じ職場で働く人間について類似度を高く推定しても良い。また、パラメータ推定処理部122は、位置情報や滞留場所などに加えて、更に、それ以外のユーザの属性を用いて類似度を算出しても良い。位置予測処理部123は、遷移確率と馴染み度合いと類似度とを用いて、予測対象となるユーザの行動を予測する。具体的には、位置予測処理部123は、入力部101により位置情報が受け付けられると、位置情報により示される場所が第1の場所となる組み合わせに対応付けて遷移確率テーブル113に記憶されたユーザごとの遷移確率各々について、遷移確率に対応するユーザの第1の場所に対する馴染み度合いと、遷移確率に対応するユーザと任意のユーザとの類似度とに応じた重み付けを行った値を算出する。そして、位置予測処理部123は、第2の場所が同一となる組み合わせに対応付けられた遷移確率について第1の算出部により算出された値各々の累積値を算出することで、位置情報により示される場所から第2の場所へと任意のユーザが遷移する遷移確率を算出する。ここで、位置予測処理部123は、馴染み度合いテーブル114に記憶された馴染み度合いと、類似度テーブル115に記憶された類似度とに応じて重み付けを行った値を算出する。また、位置予測処理部123は、第2の位置ごとに遷移確率を算出し、遷移確率が算出された第2の位置のうち、他の第2の位置より高い遷移確率が算出された第2の位置を優先して出力部102から出力する。第1の算出部第2の算出部出力部とも称する。位置予測処理部123について、より詳細に説明する。位置予測処理部123は、予測を行う開始点となる位置情報が入力部101から入力されると、滞留行動テーブル112を参照し、入力された位置情報に対応する滞留場所を取得する。そして、位置予測処理部123は、取得した滞留場所から任意の滞留場所に遷移する遷移確率を算出する。そして、位置予測処理部123は、算出した遷移確率に基づいて、予測対象となるユーザが次に遷移する遷移場所を予測する。取得した滞留場所から任意の滞留場所に遷移する遷移確率を算出する点について説明する。位置予測処理部123は、取得した滞留場所からの遷移確率を、遷移先となる滞留場所ごとに算出する。具体的には、位置予測処理部123は、入力された位置情報に対応する滞留場所から任意の滞留場所へと遷移するユーザごとの遷移確率を遷移確率テーブル113から取得する。また、位置予測処理部123は、入力された位置情報に対応する滞留場所についてのユーザごとの馴染み度合いを馴染み度合いテーブル114から取得する。また、位置予測処理部123は、入力された位置情報に対応するユーザと他のユーザとの類似度を類似度テーブル115から取得する。そして、位置予測処理部123は、取得した遷移確率各々について、遷移確率に対応するユーザの馴染み度合いと、入力された位置情報に対応するユーザと遷移確率に対応するユーザとの間の類似度とを乗算した値をそれぞれ算出する。そして、位置予測処理部123は、算出した値各々の累積値を算出する。つまり、位置予測処理部123は、ユーザごとの遷移確率を馴染み度合いと類似度とを用いて重み付けを行った値の累積値を算出する。ここで、位置予測処理部123により遷移先となる任意の滞留場所について算出された累積値に基づく値が、入力された位置情報に対応するユーザが、遷移先となる任意の滞留場所に遷移する遷移確率となる。また、例えば、位置予測処理部123は、滞留場所ごとに算出した遷移確率の累積値に基づいて、予測対象となるユーザが次に遷移する遷移場所を予測する。例えば、位置予測処理部123は、最も高い遷移確率の累積値が算出された遷移後の滞留場所を予測結果として出力したり、算出した値のリストを出力したりする。取得した滞留場所から任意の滞留場所に遷移する遷移確率を算出する点について、数2を用いて更に説明する。位置予測処理部123は、例えば、数2に基づいて遷移確率を算出する。数2に示す例では、処理対象とする遷移後の滞留場所が滞留場所cとする場合を用いて説明する。なお、滞留場所cjは、cj∈C1≦j≦Mを満たす。また、数2に示す例では、処理対象とする遷移後の滞留場所を滞留場所cjで表した。また、数2においてZは、正規化項を示す。つまり、数2では、1/Zで乗算することで、得られる値が0~1の値となる。Zは、数2で表される。すなわち、数2では、累積値そのものを用いるのではなく、e自然対数の底数が累積値で累乗された値を1/Zで乗算した値を、遷移確率として用いる場合を示した。なお、行動予測装置100は、例えば、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション、携帯電話、PHSPersonalHandyphoneSystem端末、移動体通信端末又はPDAPersonalDigitalAssistantなどの情報処理装置を用いて実現しても良い。例えば、PDAなどの情報処理装置に、図1に示した記憶部110と制御部120の各機能を搭載することによって実現しても良い。[実施例1に係る行動予測装置による学習処理]図8は、実施例1に係る行動予測装置による学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。図8に示すように、行動予測装置100では、行動履歴が入力されるとステップS101肯定、行動離散化処理部121が、離散系列を生成するステップS102。例えば、行動離散化処理部121は、行動履歴に含まれる行動情報各々に対してクラスタリング処理を実行することで、あるユーザが滞留した場所をクラスタとして抽出する。そして、行動離散化処理部121は、抽出したクラスタ各々を時系列に沿って並べることで、離散系列を生成する。そして、パラメータ推定処理部122は、遷移確率を推定するステップS103。例えば、パラメータ推定処理部122は、i番目のユーザが滞留場所cjにいた回数を分母とし、i番目のユーザが滞留場所cjからCkに遷移した回数を分子とする値を算出することで、ユーザiが滞留場所cjから滞留場所ckに遷移する遷移確率を推定する。また、パラメータ推定処理部122は、ユーザごとに、滞留場所の組み合わせ各々について、遷移確率を推定する。そして、パラメータ推定処理部122は、ユーザの滞留場所ごとの馴染み度合いを推定するステップS104。例えば、パラメータ推定処理部122は、滞留場所各々について、取得した離散系列において出現した頻度を算出する。そして、パラメータ推定処理部122は、算出された頻度の高低に基づいて馴染み度合いを算出する。そして、パラメータ推定処理部122は、ユーザ間の類似度を算出するステップS105。ユーザiについての滞留場所の集合Viとし、ユーザlについての滞留場所の集合Vlとする場合を用いて説明する。この場合、例えば、パラメータ推定処理部122は、集合Viか集合Vlかのいずれに含まれる滞留場所の数を分母とし、集合Viと集合Vlとの両方に含まれる滞留場所の数を分子とする値を算出することで、類似度を推定する。また、パラメータ推定処理部122は、全ユーザの組み合わせについて、それぞれ類似度を算出する。なお、上記の処理手順は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲で適宜変更しても良い。例えば、上記のステップS103~S105を任意の順番にて実行しても良い。[実施例1に係る行動予測装置による予測処理]図9は、実施例1に係る行動予測装置による予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。図9に示すように、位置予測処理部123は、任意のユーザについての位置情報の入力を受け付けるとステップS201肯定、入力された位置情報に対応する滞留場所を取得するステップS202。ここで、入力された位置情報に対応する滞留場所がなかった場合にはステップS203否定、位置予測処理部123は、処理を終了する。一方、入力された位置情報に対応する滞留場所があった場合にはステップS203肯定、位置予測処理部123は、位置情報が入力されたユーザについての遷移確率を滞留場所ごとに算出するステップS204。例えば、位置予測処理部123は、数2に基づいて、取得した滞留場所から任意の滞留場所に遷移する遷移確率を算出する。そして、位置予測処理部123は、算出した遷移確率を出力するステップS205。例えば、位置予測処理部123は、最も高い遷移確率の累積値が算出された遷移後の滞留場所を予測結果として出力する。なお、上記の処理手順は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲で適宜変更しても良い。[実施例1の効果]上述したように、実施例1によれば、行動予測装置100は、第1の場所と第2の場所との組み合わせに対応付けて、第1の場所から第2の場所へとユーザが遷移する該ユーザごとの遷移確率を記憶する。また、行動予測装置100は、任意のユーザの位置情報を受け付けると、位置情報により示される場所が第1の場所となる組み合わせに対応付けて記憶されたユーザごとの遷移確率各々について、遷移確率に対応するユーザの第1の場所に対する馴染み度合いと、遷移確率に対応するユーザと任意のユーザとの類似度とに応じた重み付けを行った値を算出する。そして、行動予測装置100は、第2の場所が同一となる組み合わせに対応付けられた遷移確率について算出された値各々の累積値を算出することで、位置情報により示される場所から第2の場所へと任意のユーザが遷移する遷移確率を算出する。この結果、予測精度を向上可能である。すなわち、実施例1によれば、複数のユーザについて算出された遷移確率各々について、ユーザ間の類似度に応じて重み付けを行い、更に、起点となる場所に対する馴染み度合いに応じて重み付けを行った上で用いることで、行動履歴が存在しない場合であっても予測可能であり、ユーザ固有の行動をする場合であっても精度良く予測可能である。また、実施例1によれば、行動予測装置100は、馴染み度合いテーブル114と、類似度テーブル115とを備え、馴染み度合いテーブル114に記憶された馴染み度合いと、類似度テーブル115に記憶された類似度とに応じて重み付けを行った値を算出する。この結果、処理を迅速に実行することが可能である。また、実施例1によれば、行動予測装置100は、第2の場所ごとに遷移確率を算出し、遷移確率が算出された第2の場所のうち、他の第2の場所より高い遷移確率が算出された第2の場所を優先して出力する。この結果、複数ある第2の場所のうち、ユーザが遷移する確率が最も高い場所を出力可能となる。さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例を示す。例えば、上述した実施例では、行動情報としてユーザの位置情報を用いる場合を例に説明するが、これに限定されるものではなく、行動情報として任意の情報を用いて良い。例えば、ユーザの動作を示す動作情報や、ユーザが行った仕事の種類を示す仕事情報などの任意の情報を用いても良い。この場合、行動予測装置100が予測するのは、ユーザの次の動作や次の仕事となる。[システム構成]また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については図1~図9、特記する場合を除いて任意に変更することができる。また、図示した各装置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、各装置の分散統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、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又は物理的に分散統合して構成することができる。例えば、図1に示す例では、記憶部110を行動予測装置100の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。[プログラム]図10は、行動予測装置による一連の処理を実行するプログラムである行動予測プログラムによる情報処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることを示す図である。図10に例示するように、コンピュータ3000は、例えば、メモリ3010と、CPUCentralProcessingUnit3020と、ネットワークインタフェース3070とを有する。コンピュータ3000の各部はバス3100によって接続される。メモリ3010は、図10に例示するように、ROM3011及びRAM3012を含む。ROM3011は、例えば、BIOSBasicInputOutputSystem等のブートプログラムを記憶する。ここで、図10に例示するように、ハードディスクドライブ3080は、例えば、OS3081、アプリケーションプログラム3082、プログラムモジュール3083、プログラムデータ3084を記憶する。すなわち、開示の技術に係る更新プログラムは、コンピュータ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3083として、例えばハードディスクドライブ3080に記憶される。例えば、図1の制御部120の各部と同様の情報処理を実行する手順各々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3080に記憶される。また、例えば、図1の記憶部110の各テーブルに記憶されるデータのように、行動予測プログラムによる情報処理に用いられるデータは、プログラムデータ3084として、例えばハードディスクドライブ3080に記憶される。そして、CPU3020が、ハードディスクドライブ3080に記憶されたプログラムモジュール3083やプログラムデータ3084を必要に応じてRAM3012に読み出し、各種の手順を実行する。なお、行動予測プログラムに係るプログラムモジュール3083やプログラムデータ3084は、ハードディスクドライブ3080に記憶される場合に限られない。例えば、プログラムモジュール3083やプログラムデータ3084は、着脱可能な記憶媒体に記憶されても良い。この場合、CPU3020は、ディスクドライブなどの着脱可能な記憶媒体を介してデータを読み出す。また、同様に、更新プログラムに係るプログラムモジュール3083やプログラムデータ3084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も良い。この場合、CPU3020は、ネットワークインタフェースを介して他のコンピュータにアクセスすることで各種データを読み出す。[その他]なお、本実施例で説明した行動予測プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、行動予測プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスクFD、CD-ROM、MO、DVDなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。"