"センサデータを取得するセンサデータ取得手段と、前記センサデータから特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量を用いて信頼度を算出する信頼度算出手段と、を備え、前記センサデータは、複数であり、前記特徴量は、前記複数のセンサデータの統計量及び前記センサデータの形状を示す量を含むことを特徴とする位置情報提供装置。さらに、前記センサデータを用いて、自律航法により前記位置情報提供装置の位置及び姿勢を計測する位置計測手段と、前記位置及び姿勢と前記信頼度とを用いて前記位置情報提供装置周囲の空間中の検索範囲を設定し、前記検索範囲に含まれる地理情報を検索することにより、ユーザに提示するための案内情報を生成する案内情報生成手段と、前記案内情報をユーザに提示する情報提示手段とを備えたことを特徴とする請求項1記載の位置情報提供装置。さらに、特定の行動をした際のセンサデータを参照データとして記憶する参照データ記憶手段を備え、前記特徴量が、前記複数のセンサデータの統計量及び前記センサデータの形状を示す量に加え、又はこれらに代えて、前記センサデータ取得手段により取得されたセンサデータと前記参照データとの類似度を含み、前記信頼度算出手段が、前記類似度を用いて前記信頼度を算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の位置情報提供装置。さらに、前記信頼度を記憶する信頼度記憶手段と、前記信頼度記憶手段が記憶する信頼度を用いて現在の信頼度を算出する信頼度統合算出手段とを備えることを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の位置情報提供装置。さらに、センサを含み、前記センサが、前記位置情報提供装置の位置及び姿勢に基づき、前記センサデータを生成することを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の位置情報提供装置。請求項1から5のいずれか一項に記載の位置情報提供装置と、サーバとを備え、前記サーバは、前記センサデータを記録しており、前記センサデータ取得手段が、前記サーバから前記センサデータを取得することを特徴とする位置情報提供システム。請求項2から5のいずれか一項に記載の位置情報提供装置と、サーバとを備え、前記サーバは、案内情報生成用データを記録しており、前記位置情報提供装置は、さらに、前記サーバから前記案内情報生成用データを取得する案内情報生成用データ取得手段を備え、前記案内情報生成手段が、さらに、前記案内情報生成用データを用いて前記案内情報を生成することを特徴とする位置情報提供システム。請求項1記載の位置情報提供装置を用い、前記センサデータ取得手段によりセンサデータを取得するセンサデータ取得ステップと、前記特徴量算出手段により、前記センサデータから特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記信頼度算出手段により、前記特徴量を用いて信頼度を算出する信頼度算出ステップと、を含み、前記センサデータは、複数であり、前記特徴量は、前記複数のセンサデータの統計量及び前記センサデータの形状を示す量を含むことを特徴とする位置情報提供方法。請求項8記載の位置情報提示方法をコンピュータ上で実行可能なことを特徴とするプログラム。請求項9記載のプログラムを記録しており、コンピュータで読み取り可能であることを特徴とする記録媒体。特許文献1では、累積移動距離や累積方向転換量という測位結果を用いて信頼度を算出している。しかし、累積移動距離や累積方向転換量が大きいことが、測位結果の信頼性が低いことを表わしているとは限らない。移動距離や方向転換量が大きい場合でも、ノイズが少なく、予め設計段階で想定しているセンサデータの入力に近ければ、高精度に位置及び方向を算出することができる。すなわち、累積移動距離や累積方向転換量等の測位結果をそのまま用いるだけでは、正しく信頼度を算出できないという問題がある。そこで、本発明は、計測結果の信頼度を精度よく算出可能な位置情報提供装置、位置情報提供システム、位置情報提供方法、プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。前記目的を達成するために、本発明の位置情報提供装置は、センサデータを取得するセンサデータ取得手段と、前記センサデータから特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量を用いて信頼度を算出する信頼度算出手段と、を備え、前記センサデータは、複数であり、前記特徴量は、前記複数のセンサデータの統計量及び前記センサデータの形状を示す量を含むことを特徴とする。本発明の第1の位置情報提供システムは、前記本発明の位置情報提供装置と、サーバとを備え、前記サーバは、前記センサデータを記録しており、前記センサデータ取得手段が、前記サーバから前記センサデータを取得することを特徴とする。本発明の第2の位置情報提供システムは、前記本発明の位置情報提供装置と、サーバとを備え、前記サーバは、案内情報生成用データを記録しており、前記位置情報提供装置は、さらに、前記センサデータを用いて、自律航法により前記位置情報提供装置の位置及び姿勢を計測する位置計測手段と、前記位置及び姿勢と前記信頼度とを用いて前記位置情報提供装置周囲の空間中の検索範囲を設定し、前記検索範囲に含まれる地理情報を検索することにより、ユーザに提示するための案内情報を生成する案内情報生成手段と、前記案内情報をユーザに提示する情報提示手段と、前記サーバから前記案内情報生成用データを取得する案内情報生成用データ取得手段とを備え、前記案内情報生成手段が、さらに、前記案内情報生成用データを用いて前記案内情報を生成することを特徴とする。また、本発明の位置情報提供方法は、前記本発明の位置情報提供装置を用い、前記センサデータ取得手段によりセンサデータを取得するセンサデータ取得ステップと、前記特徴量算出手段により、前記センサデータから特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記信頼度算出手段により、前記特徴量を用いて信頼度を算出する信頼度算出ステップと、を含み、前記センサデータは、複数であり、前記特徴量は、前記複数のセンサデータの統計量及び前記センサデータの形状を示す量を含むことを特徴とする。さらに、本発明は、前記本発明の位置情報提示方法を、コンピュータ上で実行可能なことを特徴とするプログラムを提供する。さらに、本発明は、前記本発明のプログラムを記録しており、コンピュータで読み取り可能であることを特徴とする記録媒体を提供する。本発明の位置情報提供装置、位置情報提供システム、位置情報提供方法、プログラム又は記録媒体によれば、計測結果の信頼度を精度よく算出可能である。以下、本発明についてさらに例をあげて説明する。ただし、本発明は、以下の例に限定されない。[第1の実施形態]まず、本発明の第1の実施形態について説明する。図1のブロック図に、本実施形態の位置情報提供装置の一例を模式的に示す。図示のとおり、この位置情報提供装置は、センサ101と、センサデータ取得手段110と、特徴量算出手段120と、信頼度算出手段130と、位置計測手段160と、案内情報生成手段140と、情報提示手段150とを含む。本発明の位置情報提供装置は、特に限定されないが、ユーザが身につけて屋外例えば街中等若しくは屋内を歩くことができる端末であるか、又は、そのような端末に組み込まれた装置であることが好ましい。前記端末としては、例えば、ゲーム機、携帯電話、スマートフォン等の携帯端末、ノートパソコン等の持ち運び可能なパーソナルコンピュータ、及び、キーホルダー、腕時計、ペンダント等のアクセサリにマイコンとともに組み込んだ小型端末があげられる。なお、本発明の位置情報提供装置は、GPSや電子コンパス等の方法によっては位置や方位の取得が困難な場所例えば、屋内又は高層ビルの谷間等において特に有用である。しかし、本発明の位置情報提供装置は、これに限定されず、どのような場所で使用してもよく、屋内でも屋外でも使用可能である。前記端末は、例えば、携帯電話網、無線LAN等を通じて、LAN、インターネット等に接続し、情報を取得できる端末であってもよい。また、前記端末は、例えば、ディスプレイ等の情報表示装置や、キーボード、ボタン等の意思提示装置を備えていてもよく、それらを動作させるためのソフトウェアを実装していてもよい。センサ101は、前記端末内部に取り付けられていてもよいし、外部に備え付けられていてもよい。また、センサ101は、センサデータ取得手段110に、有線で接続されていてもよいし、無線で接続されていてもよい。本発明の位置情報提供装置は、センサを含む装置であってもよいし、センサを含まず、別のセンサとともに用いる装置であってもよい。図1において、センサ101以外の各手段は、同一の端末やコンピュータに組み込まれていることが好ましいが、個々に別の携帯端末やコンピュータ上にあり、ネットワークで接続されていてもよい。本実施形態において、図1の装置を構成する各手段の物理的な構成は、特に限定されず、どのような構成でもよい。以下、図1の装置の各構成要素及びその作用機能について、さらに具体的に説明する。図1の装置においては、例えば、装置起動中、継続してセンサデータを取得し、取得したセンサデータを用いて、位置の計測、信頼度の算出、案内情報の生成、及び情報提示を行うことができる。例えば、1秒おきにセンサデータを取得し、前記処理を行ってもよい。以下においては、主として、1回の位置計測、信頼度の算出、案内情報の生成、及び情報提示について述べる。ただし、これらの処理の回数やタイミング等は、以下の説明により限定されない。センサ101は、ユーザが所持する携帯端末内部又は外部等に取り付けられ、図1の位置情報提供装置の位置及び姿勢に基づき、センサデータを生成する。前記携帯端末は、図1の装置自体であるか、又は図1の装置を組み込んだ端末であることが好ましい。センサデータ取得手段110は、センサ101からセンサデータを逐次取得し、メモリやハードディスク等の記憶媒体を用いたバッファ図示せずに記憶させる。位置計測手段160は、センサデータ取得手段110が取得したセンサデータを用いて、自律航法により、端末の位置及び姿勢を計測する。自律航法は、公知の自律航法でよく、例えば、特許文献1等に記載されている自律航法でもよい。これにより、例えば建物の入口等の、特定の地点からの相対的な位置及び姿勢を計測することができる。なお、センサ101は特に限定されず、例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、電子コンパス等であってもよい。特徴量算出手段120は、センサデータ取得手段110が取得したセンサデータに対して、統計処理を行い、信頼度を算出するための特徴量を生成算出する。例えば、センサデータ取得手段110に接続されたセンサ101が、ジャイロセンサ、加速度センサ、電子コンパス等である場合、図4に示すように、過去一定期間に時間窓を設定し、時間窓内でセンサデータ角速度、加速度、方位等の分散値、平均値、最大値、最小値、中央値等の統計量を算出したり、時間窓内のピーク数や平均ピーク間隔等、波形の特徴を表わす特徴量を算出したりしてもよい。なお、図4のグラフにおいて、横軸は、基準とする時刻からの経過時間を表し、縦軸は、センサデータ例えば、角速度、加速度、方位等の値を表す。信頼度算出手段130は、特徴量算出手段120が生成算出した特徴量を用いて、位置計測手段160が計測する位置及び姿勢の信頼度を算出する。例えば、予め設定した範囲を超える特徴量が生成された場合、同じ期間のセンサデータを用いて位置計測手段160が計測した位置及び姿勢の信頼度を低くする。より具体的には、例えば、センサデータの最大又は最小が設定した範囲を超えていたり、分散が一定値を超えていたりする場合には、信頼度を小さくする。案内情報生成手段140は、位置計測手段160が計測した位置及び姿勢と、信頼度算出手段130が算出した信頼度とに基づき、ユーザに提示する案内情報を生成する。例えば、屋内での店舗情報案内や観光情報案内の場合、計測した位置位置情報提供装置が存在すると推定される位置周辺に存在する店の情報店名やジャンル等をデータベースから検索し、取得してもよい。その際、例えば図2Aに示すように、信頼度が高い場合は、検索範囲を、計測した位置推定位置姿勢203から近い範囲202に設定して、店の情報を検索し、信頼度が低い場合は、広い範囲201に設定して、店の情報を検索してもよい。なお、前記データベースは、例えば、図1の位置情報提供装置内部に格納されていてもよいし、インターネット上のサーバ内部等に格納されていてもよい。また、検索する情報は、店の情報に限定されず、他の地理情報又は地理空間情報であってもよい。なお、本発明の第2の位置情報提供システムは、前述のとおり、前記案内情報生成用データを記録したサーバと、前記本発明の位置情報提供装置とを備え、前記案内情報生成手段が、前記案内情報生成用データを用いて前記案内情報を生成する。情報提示手段150は、信頼度算出手段130が算出した信頼度を用いて、案内情報生成手段140が生成した案内情報を端末上に提示する。例えば、AR技術を用いて案内情報を提示する場合、図3Aに示すように、信頼度が高い場合は、各店の映像の上に案内情報を提示してもよい。一方、信頼度が低い場合は、図3Bに示すように、店の一覧を示し、周辺にどういう店があるかを示すだけにとどめてもよい。次に、図1の位置情報提供装置の動作位置情報提供方法の一例について、図5のフローチャートを、図1とともに参照しながら、工程ステップに分けて説明する。図5に示す位置情報提供方法のフローチャートは、主要な処理として、1センサデータを取得する処理と、2位置及び姿勢計測処理並びに信頼度算出処理とを含む。位置情報提供方法を1回のみ実施する場合は、前記1の処理後に前記2の処理を行うが、位置情報提供方法を複数回継続して行う場合は、前記12の処理を同時並行で行うことが、処理効率の観点から好ましい。すなわち、前記2の処理を行うと同時に、次回の位置情報提供方法実施のために、前記1の処理を行うことが好ましい。ただし、本発明は、これに限定されない。まず、前記1の、センサデータを取得する処理について述べる。すなわち、まず、端末位置情報提供装置内部又は端末外部のセンサ101が、位置情報提供装置の位置及び姿勢に基づき、前記センサデータを生成するステップS001:センサデータ生成ステップ。次に、センサデータ取得手段110が、現在の時刻におけるセンサデータを、センサ101から取得するステップS002:センサデータ取得ステップ。そして、センサデータ取得手段110が、装置上のメモリ又はハードディスク等の記憶媒体上に作成したバッファに、ステップS002で取得したセンサデータを格納するステップS003。このステップS001~S003が、前記1の、センサデータを取得する処理に該当する。なお、センサ101が、位置情報提供装置とは別である場合は、ステップS001を、本発明の位置情報提供方法とは別の工程として実施し、ステップS002から本発明の位置情報提供方法を始めてもよい。また、ステップS003はなくてもよいが、ステップS003を行うことが、データ処理効率の観点から好ましい。次に、特徴量算出に十分なセンサデータが得られたか否かを判断するステップS004。この判断を行う手段は、特に限定されず、例えば、一般的なCPU等であってもよい。特徴量算出に十分なセンサデータが得られた場合は、つぎのステップステップ005に進む。特徴量算出に十分なセンサデータが得られていない場合は、ステップS001~S003を繰り返す。また、特徴量算出に十分なセンサデータが得られた場合でも、次回の位置情報提供のために、再度ステップS001~S003を行ってもよい。このように、ステップS001~S003を順に繰り返し、継続して、センサデータを取得する処理1を行うことが好ましい。次に、前記2の、位置及び姿勢計測処理並びに信頼度算出処理について述べる。すなわち、まず、位置計測手段160が、ステップS002でセンサデータ取得手段110が取得したステップS003でバッファが記憶したセンサデータを用い、特許文献1等で一般に知られている自律航法を用いて、位置情報提供装置の現在の位置及び姿勢を計測するステップS005:位置計測ステップ。次に、特徴量算出手段120が、ステップS002でセンサデータ取得手段110が取得したステップS003でバッファが記憶したセンサデータを用いて特徴量を生成算出するステップS006:特徴量算出ステップ。ステップ006で算出する特徴量は、例えば、前記センサデータの分散値、平均値、最大値、最小値、中央値等の統計量である特徴量、及び、ピーク数、平均ピーク間隔等の波形の形状に関する特徴量のうち、少なくとも一つを含んでいてもよい。そして、信頼度算出手段130が、ステップS006で生成算出した特徴量を用いて、信頼度を算出するステップS007:信頼度算出ステップ。このステップS005~S007が、前記2の、位置及び姿勢計測処理並びに信頼度算出処理に相当する。さらに、案内情報生成手段140が、ステップS005で求めた計測した位置及び姿勢と、ステップS007で求めた算出した信頼度とを用いて、位置情報提供装置周囲の空間中の検索範囲を設定し、前記検索範囲の地理情報を検索し、ユーザに提示するための案内情報を生成するステップS008:案内情報生成ステップ。前記地理情報は、例えば、店舗情報や観光情報等であってもよい。また、検索により取得した前記店舗情報や観光情報等を、そのまま、ユーザに提示するための案内情報として用いてもよい。そして、情報提示手段150が、ステップS008で取得した案内情報を、ステップS007で算出した信頼度に基づいて提示するステップS009:情報提示ステップ。このようにして、本実施形態の位置情報提供方法を実施することができる。再度、同様の位置情報提供方法を実施してユーザに案内情報の提示が必要な場合は、ステップS009の後、ステップS001に戻り、同様のステップを繰り返す。以下、本実施形態の位置情報提供装置図1及びその動作図5の位置情報提供方法の具体例について、さらに詳細に説明する。ただし、本実施形態は、この具体例に限定されない。なお、以下においては、1回の処理位置情報提供方法の実施について説明するが、前述のように、同様の処理センサデータ取得処理、案内情報生成処理等を一定時間間隔で繰り返してもよい。すなわち、まず、位置情報提供装置は、例えば、センサ101として加速度センサとジャイロセンサを備えた端末携帯電話等であるものとする。また、位置情報提供方法は、例えば、屋内での店舗案内サービスであり、案内情報として店舗情報店名、キャッチコピー等をユーザに提示するものとする。その際、ユーザは、前記端末を、一般に知られているARアプリケーションと同様に、周囲にかざして情報を閲覧する。すなわち、端末上では、現在向いている方向の映像と、位置情報提供装置が生成した案内情報が表示される。図5のステップS001センサデータ生成ステップにおいては、センサデータとして、端末位置情報提供装置の加速度と角速度を生成計測する。ステップS002センサデータ取得ステップにおいて、センサデータ取得手段110が、前記加速度と角速度を取得し、ステップS003において、バッファに記憶させておく。このステップS001~S003の処理を、常時繰り返して行い、加速度と角速度をバッファに記憶させていく。図5のステップS005位置計測ステップでは、位置計測手段160が、特許文献1等において公知の自律航法を用いて、店舗入り口からの相対的な位置情報提供装置の位置及び姿勢を計測する。例えば、ユーザの体のすなわち、位置情報提供装置の加速度の変化から、その上下運動をとらえ、上下運動の回数に歩幅を掛け合わせることで、移動距離を算出する。さらに単位時間毎の角速度を蓄積していくことで、ある時点でユーザがすなわち、位置情報提供装置が向いている姿勢を算出することができる。以上のように求めた移動距離及び姿勢により、店舗入口からの相対的な位置及び姿勢を計測できる。図5のステップS006特徴量算出ステップでは、特徴量算出手段120が、ステップS003でバッファに記憶した加速度、角速度の統計量をもとに特徴量を算出する。本実施形態では、前述のように、バッファに記憶してある加速度、角速度に対して、図4に示すように、過去一定期間の時間窓を設定し、特徴量を算出してもよい。具体的には、加速度については、時間窓内の加速度の分散値と、ピーク数及び平均ピーク間隔とを特徴量としてもよい。角速度については、時間窓内で平均値及び最大値の一方又は両方を特徴量としてもよい。これにより、図6最上段の表に示す特徴量600が算出されるものとする。図5のステップS007信頼度算出ステップでは、信頼度算出手段130が、ステップS006で算出した特徴量を用いて、信頼度を算出する。本例では、例えば、図6に示すように、加速度に関する特徴量に基づいて加速度に関する信頼度610を算出するとともに、角速度に関する特徴量に基づいて角速度に関する信頼度620を算出し、それらの平均値を、その時間窓での信頼度信頼度630として算出してもよい。図6において、信頼度610で表した枠線内の数式は、加速度に関する特徴量を用いて加速度に関する信頼度610を算出する式である。図示のとおり、特徴量として、加速度の分散分散値又はピーク数を用いて信頼度を算出した場合は、前記分散又はピーク数が、ある閾値図6では、分散:9000、ピーク数:10以上の場合に、信頼度が低下するようになっている。また、特徴量として、加速度の平均ピーク間隔を用いて信頼度を算出した場合は、前記平均ピーク間隔が、ある値図6では、平均ピーク間隔90のときに最も信頼度が高く、その値から離れるに従って信頼度が低下するようになっている。また、図6において、信頼度620で表した枠線内の数式は、角速度に関する特徴量を用いて角速度に関する信頼度620を算出する式である。図示のとおり、特徴量として、角速度の平均値を用いて信頼度620を算出した場合は、前記平均値が、ある値図6では、平均値90のときに最も信頼度が高く、その値から離れるに従って信頼度が低下するようになっている。また、特徴量として、角速度のピーク数を用いて信頼度620を算出した場合は、前記ピーク数が、ある閾値図6では、ピーク数500以上の場合に、信頼度が低下するようになっている。さらに、図6において、信頼度630で表した枠線内の数式は、前記各特徴量に基づいて算出した信頼度610及び620から、現在の時間窓における信頼度630を算出する式である。図6で各特徴量に対して算出した、加速度に関する信頼度610及び角速度に関する信頼度620を、図7の表に一括して信頼度700として示す。また、これら各信頼度の平均値を信頼度630として算出すると、信頼度630は、図7に示す通り0.96となる。次に、図5のステップS008案内情報生成ステップでは、案内情報生成手段140が、ステップS005で計測した位置及び姿勢と、ステップS007で算出した信頼度とに基づき、案内情報を生成する。本例では、図2Aに示すように、現在位置を中心に、向いている方向姿勢から左右に広がる扇形の検索範囲を設定し、周囲の地理情報例えば、店舗情報を検索する。なお、前記地理情報例えば、店舗情報は、一般に知られているデータベース例えば、前述のとおりに格納されているものとし、設定した検索範囲に含まれる地理情報を検索する。本例では、図2Aの扇形の半径及び中心角を、図6及び7で算出した信頼度信頼度630に基づき設定するものとする。より具体的には、例えば、図2Bにおいて検索範囲210として示す式により、検索範囲を設定する。検索範囲210の枠線中に示す信頼度は、図6及び7で算出した信頼度信頼度630である。この式に基づき、図7の信頼度700図6の信頼度630を用いて検索範囲を計算すると、信頼度700信頼度630は、前記のとおり、0.96であるので、図2Bの検索範囲220が算出される。図5のステップS009では、情報提示手段150が、ステップS007で算出した信頼度630に基づき、ステップS008で生成した案内情報を端末上に表示ユーザに提示する。本例では、信頼度630の高さに応じて前記端末における画面の表示方法を選択するものとする。具体的には、信頼度630が高い場合は、例えば、図3Aに示す画面300の表示方法を選択し、画面中の景観映像中の店に合わせて案内情報を表示する。一方、信頼度630が低い場合は、例えば、図3Bに示す画面310の表示方法を選択し、案内情報をリスト表示する。例えば、信頼度630が0.5以上であれば画面300を選択し、信頼度が0.5未満であれば画面310を選択してもよい。ステップ005で算出した信頼度は0.96すなわち0.5以上であることから、画面300を選択し、端末上で表示するものとする。以上、図1の位置情報提供装置及び図5の位置情報提供方法について具体例を挙げて説明したが、これらは一例であり、種々の変更が可能である。例えば、本例で示した信頼度の計算式、信頼度を用いた検索範囲の設定方法等は、一例であり、センサ、端末、提示する案内情報等に応じて、適切なものを設定すればよい。例えば、特徴量を用いて信頼度を算出する前記信頼度算出ステップ図5ではステップS007においては、特徴量に閾値を設け、前記閾値以上又は以下で、信頼度を0又は1のいずれかに設定してもよい。また、前記案内情報生成ステップ図5ではステップ008において検索範囲を設定する際、例えば、中心角度は360度に固定し、半径のみ信頼度を用いて調整してもよい。本例で示した画面例はあくまで一例であり、他の提示方法を用いてもよい。例えば、信頼度が低い場合は、ARではなく地図上で案内情報を表示してもよい。また、映像上にリスト表示するのではなく、ボタン等を用意し、ボタンを押すと周囲の店舗情報を表示するダイアログ、ブラウザを起動するなどしてもよい。さらに、提示する情報は、文字列や画像だけでなく、映像等を表示してもよい。その際、予め端末内のデータベースに格納した映像を用いてもよいし、youtube又はustreamいずれも商標等、インターネット上の動画サイト、ストリーミングサイト等から映像を取得してもよい。センサ101としては、本例では、加速度センサ及びジャイロセンサを想定して説明したが、電子コンパス、マイク、照度センサ等を用いてもよい。その場合は、本例で説明したような信頼度算出式をさらに増やして信頼度の算出を行ってもよい。前記情報提示ステップ図5ではステップS009においては、例えば、信頼度が閾値以下例えば0.1のように小さい値の場合、計測結果が利用不可能である旨をユーザに提示するなどしてもよい。具体的には、例えば、計測精度が著しく低くなりました利用できませんなどと提示してもよい。本実施形態で説明した位置情報提供装置は、位置及び姿勢の計測方法に基づいて、又はセンサデータの特性に基づいて計測結果の信頼度を算出できる信頼度算出手段を備えているため,高精度に位置及び姿勢の計測結果の信頼度を算出することができる。さらに、計測した位置及び姿勢に基づき、違和感なく的確な案内情報の検索及び提示を行うことができる。なお、本発明の位置情報提供装置において、前記センサデータ取得手段、前記特徴量算出手段、及び前記信頼度算出手段以外の構成要素は、任意である。しかしながら、ユーザに対する情報提示の観点から、本実施形態で説明したように、さらに、位置計測手段、案内情報生成手段及び情報提示手段を備えていることが好ましい。また、前記情報提示手段は、単に、ユーザに案内情報を提示する手段であってもよいが、本実施形態で説明したように、信頼度の高低に応じてユーザに提示する案内情報を制御する切り替えることが好ましい。信頼度の高低に基づいてユーザの状況に応じた情報提示を行うことで、例えば、AR等において実際の視野と提示する情報とのずれを考慮した情報提示を行うことが可能であり、利用上の違和感を軽減できるためである。なお、特許文献1では、信頼度によるユーザ検索や、同じ場所にいる複数人の位置を信頼度に基づいて計測する手法は示されているが、信頼度を用いた情報提示及びナビゲーションに関しては、記載されていない。また、前記センサデータにおいて、前記統計量としては、特に限定されないが、例えば、本実施形態で説明したように、前記複数のセンサデータの分散値、平均値、最大値、最小値、中央値等があげられる。また、前記センサデータの形状を示す量としては、特に限定されないが、例えば、本実施形態で説明したように、波形に関する特徴量例えば、ピーク数、平均ピーク間隔等であってもよい。また、信頼度の算出精度をさらに高める観点から、例えば本実施形態で説明したように、前記特徴量が複数種類であり、各特徴量に基づく信頼度をそれぞれ算出し、それらの各信頼度に基づいて全体の信頼度現在の信頼度を算出することが好ましい。また、前記センサデータは、前記センサから直接取得する以外に、いったん、ファイル、データベース等に記録保存しておき、前記センサデータ取得手段により、前記ファイル、データベース等から取得してもよい。前記ファイル、データベース等は、例えば、本発明の位置情報提供装置自体に格納されていてもよいし、本発明の位置情報提供装置とは別のサーバ等に格納されていてもよい。なお、本発明の第1の位置情報提供システムは、前述のとおり、前記本発明の位置情報提供装置と、サーバとを備え、前記サーバは、前記センサデータを記録しており、前記センサデータ取得手段が、前記サーバから前記センサデータを取得することを特徴とする。前記サーバは、例えば、前記センサデータが保存されたファイル、データベース等を格納していてもよい。また、例えば、前記サーバは、インターネットに接続されたサーバであり、前記センサを通じて、前記センサデータを、前記サーバにアップロードし、前記サーバ内に記録保存しておいてもよい。本発明の第1の位置情報提供システムにおける前記サーバと、本発明の第2の位置情報提供システムにおける前記サーバとは、同一のサーバであってもよい。すなわち、本発明の第1の位置情報提供システムにおける前記サーバが、本発明の第2の位置情報提供システムにおける前記サーバを兼ねていてもよい。または、本発明の第1の位置情報提供システムにおける前記サーバと、本発明の第2の位置情報提供システムにおける前記サーバとは、異なるサーバであってもよい。なお、前記サーバ内には、前記センサデータ及び前記案内情報生成用データに限定されず、どのようなデータを記録保存してもよい。[第2の実施形態]次に、本発明の第2の実施形態について説明する。図8のブロック図に、本実施形態の位置情報提供装置の一例を模式的に示す。図示のとおり、本実施形態第2の実施形態の位置情報提供装置は、特徴量算出手段120に代えて類似度算出手段170を有する点、及び、さらに参照データ記憶手段180を備える点で、図1第1の実施形態の位置情報提供装置と異なる。それ以外は、図1第1の実施形態の位置情報提供装置と同様である。なお、本発明において、類似度は、前記特徴量の一種である。すなわち、図8の装置において、類似度算出手段170は、特徴量算出手段であるが、本実施形態では、便宜上、単に類似度算出手段という。本発明においては、前記特徴量が、前記複数のセンサデータの統計量及び前記センサデータの形状を示す量に加え、又はこれらに代えて、例えば、本実施形態のように、前記センサデータ取得ステップにおいて取得されたセンサデータと前記参照データとの類似度を含んでいてもよい。本実施形態では,センサデータ取得手段110が取得したセンサデータが、装置設計時に予め想定したユーザの動作に近い類似するセンサデータになっているかどうかを調べ、その度合い類似度に応じて信頼度を算出する。すなわち、ユーザが想定とは異なる類似度が低い動作を行っている場合、ユーザのすなわち、位置情報提供装置の位置及び姿勢に対する計測結果の信頼度が低いと考える。参照データ記憶手段180は、装置設計時に予め想定したユーザのすなわち、位置情報提供装置の動きを行った際のセンサデータを、参照用センサデータとして記憶する。例えば、装置設計時に歩く止まるという動作を想定していた場合、歩く止まるを行っている際の一般的なセンサデータを収集し、図10Aに示すように、動作とセンサデータを関連付けて参照データ記憶手段180に格納しておく。類似度算出手段170は、センサデータ取得手段110が取得したセンサデータと、参照データ記憶手段180が記憶している各動作の参照データとの類似度を算出する。前記類似度は、一般に知られている方法で計算すればよく、例えば、同じ時間窓のデータを用いてユークリッド距離やcos類似度を類似度として算出したり、動的計画法やダイナミックタイムワーピングを用いて類似度を算出する方法を用いればよい。信頼度算出手段130は、類似度算出手段170が算出した各動作の参照データとの類似度に基づき、信頼度を算出する。例えば、最も高い類似度を、そのまま信頼度として用いてもよい。次に、図9のフローチャートを図8とともに参照しながら、図8の位置情報提供装置全体の動作本実施形態の位置情報提供方法の一例について説明する。図8本実施形態の位置情報提供装置全体の動作本実施形態の位置情報提供方法は、類似度算出手段170が、参照データ記憶手段180に記憶されているデータを用いてセンサデータの類似度を算出し、信頼度算出手段130が前記類似度を用いて信頼度を算出する点で,第1の実施形態と異なる。それ以外は、第1の実施形態と同様である。すなわち、図9のステップS001~S005、及びS008~S010の動作は、第1の実施形態と同様に行うことができる。図9のフローチャートでは、信頼度算出ステップとして、図5第1の実施形態のステップS006に代えて、ステップS106を行う。具体的には、ステップS106においては、類似度算出手段170が、ステップS003でバッファが記憶したセンサデータと、参照データ記憶手段180が記憶している各動作の参照データとの類似度を算出する。なお、ステップS106は、前記のとおり、特徴量算出ステップであるが、本実施形態では、便宜上、類似度算出ステップという。また、図9のフローチャートでは、信頼度算出ステップとして、図5第1の実施形態のステップS007に代えて、ステップS107を行う。具体的には、ステップS107では、信頼度算出手段130が、ステップS106類似度算出ステップで算出した各動作の参照データとの類似度をもとに、信頼度を算出する。以下、本実施形態の位置情報提供装置図8及びその動作図9の位置情報提供方法の具体例について、さらに詳細に説明する。ただし、本実施形態は、この具体例に限定されない。前述のように、図8本実施形態の位置情報提供装置全体の動作本実施形態の位置情報提供方法は、類似度算出手段170が、参照データ記憶手段180に記憶されているデータを用いてセンサデータの類似度を算出し、信頼度算出手段130が前記類似度を用いて信頼度を算出する点で,第1の実施形態と異なる。それ以外は、第1の実施形態と同様にして行うことができる。以下の具体例においては、参照データ記憶手段180が、図10Bの1000に示すような止まる歩く走るに対するある一定期間の加速度データ及び角速度データを参照データとして記憶している場合を考える。図9のステップS106類似度算出ステップでは、参照データ記憶手段180が記憶している参照データと同じ長さのセンサデータを、現在時刻からさかのぼってバッファから取得し、止まる歩く走るの各参照データとのcos類似度を算出し、図10Cの1010を得るものとする。図9のステップS107信頼度算出手段では、信頼度算出手段130が、ステップS106で算出した各動作との類似度の中から、最も大きい類似度を選択し、信頼度とする。図10Cの1010の場合は、最も大きい類似度が0.9であるため、これを信頼度算出手段130が選択し、信頼度0.9とする。なお、本例では、cos類似度を想定して説明したが、他の類似度計算方法を用いてもよい。例えば、同じ時間窓のデータを用いてユークリッド距離やcos類似度を類似度として算出したり、動的計画法やダイナミックタイムワーピングを用いて類似度を算出する方法を用いてもよい。また、参照データは、1動作1データには限定されない。例えば、1動作に対し、複数データを記憶しておき、各データとの類似度を算出し、全類似度の平均値、又は中央値等をその動作に対する類似としてもよい。本実施の形態の位置情報提供装置は、予め装置設計時に想定した動作とのずれをもとに信頼度を算出できる信頼度算出手段類似度算出手段を備えているため,高精度に位置及び姿勢の計測結果の信頼度を算出することができる。さらに、計測した位置及び姿勢をもとに違和感なく的確な案内情報の検索、提示を行うことが可能である。[第3の実施形態]次に、本発明の第3の実施形態について説明する。図11のブロック図に、本実施形態の位置情報提供装置の一例を模式的に示す。図示のとおり、この位置情報提供装置は、第1の実施の形態に対し,信頼度記憶手段190及び信頼度統合算出手段1100をさらに含む点で、図1第1の実施形態の位置情報提供装置と異なる。それ以外は、図1第1の実施形態の装置と同様である。第1の実施形態では、信頼度算出手段130が算出した信頼度に基づき、案内情報生成及び情報提示を行った。本実施形態では、過去一定期間において算出した信頼度に基づき、新たに現在の信頼度を算出し、案内情報の生成や情報提示に利用する。信頼度算出手段130は、第1の実施形態と同様に、特徴量算出手段120が算出した特徴量に基づき、信頼度を算出する。信頼度記憶手段190は、信頼度算出手段130が算出した信頼度を、算出した時刻とともに記憶する。より具体的には、例えば、図12の1200のように、時刻と信頼度とを関連づけて記憶する。同図の1200では、時刻として、装置起動後の経過時間を用い、その時刻の信頼度を格納している。信頼度統合算出手段1100は、信頼度記憶手段190が記憶している一定期間の信頼度を用いて、現在の信頼度を算出する。具体的には、例えば、過去一定期間の信頼度の平均値を現在の信頼度としたり、最大の信頼度を現在の信頼度としたりしてもよい。案内情報生成手段140は、信頼度統合算出手段1100が算出した現在の信頼度と、位置計測手段160が計測した位置及び姿勢とに基づき、案内情報を生成する。情報提示手段150は、信頼度統合算出手段1100が算出した信頼度を用いて、案内情報生成手段140が生成した案内情報を端末に表示ユーザに提示する。次に、図11の位置情報提供装置全体の動作位置情報提供方法の一例について、図13のフローチャートを、図11とともに参照しながら説明する。本実施形態の位置情報提供装置全体の動作位置情報提供方法は、信頼度算出手段130が算出した信頼度に代えて、信頼度統合算出手段1100が算出した現在の信頼度を用いて案内情報生成ステップ及び情報提示ステップを行う点が第1の実施形態と異なる。それ以外は、第1の実施形態と同様にして行うことができる。図9のステップS001~S007、及びS010の動作は、第1の実施形態と同様である。なお、本例では、信頼度記憶手段190には、予め過去の信頼度が記憶されているものとする。本例では、図5第1の実施形態のステップS008~S009に代えて、ステップS301、S302、S308及びS309を行う。すなわち、まず、信頼度記憶手段190が、ステップS007で算出した信頼度を記憶するステップS301:信頼度記憶ステップ。次に、信頼度統合算出手段1100が、ステップS301で記憶した信頼度、及び予め記憶していた過去の信頼度を用いて、現在の信頼度を生成算出するステップS302:信頼度統合算出ステップ。さらに、案内情報生成手段140が、ステップS302で算出した信頼度と、ステップS005で計測した位置及び姿勢とに基づき、案内情報を生成するステップS308:案内情報生成ステップ。そして、情報提示手段150が、ステップS302で算出した信頼度に基づき、ステップS308で生成した案内情報をユーザに提示するステップS309:情報提示ステップ。以下、本実施形態の位置情報提供装置図11及びその動作図13の位置情報提供方法の具体例について、さらに詳細に説明する。ただし、本実施形態は、この具体例に限定されない。前述のとおり、本実施形態の位置情報提供装置全体の動作位置情報提供方法は、信頼度算出手段130が算出した信頼度に代えて、信頼度統合算出手段1100が算出した現在の信頼度を用いて案内情報生成ステップ及び情報提示ステップを行う点が第1の実施形態と異なる。また、本例では、信頼度記憶手段190が記憶している過去の信頼度及び信頼度算出手段130が算出した信頼度に基づき、信頼度統合算出手段1100が現在の信頼度を算出する。それら以外は、第1の実施形態と同様にして行うことができる。案内情報生成手段140が行う案内情報生成ステップ図13のステップS308、及び、情報提示手段150が行う情報提示ステップ図13のステップS309では、信頼度算出手段130が算出した信頼度に代えて、信頼度統合算出手段1100が算出した信頼度を用いる。それ以外は、第1の実施形態における案内情報生成ステップ図5のステップS008及び情報提示ステップ図5のステップS009と同様に行うことができる。図13のステップS301では、信頼度算出手段130が算出した信頼度を、信頼度記憶手段190により記憶する。また、本例では、図12の1200に示すように、信頼度記憶手段190には、予め過去の信頼度が記憶されているものとする。図12の1200では、信頼度記憶手段190が、最新の信頼度として、時刻140[s]、信頼度0.8を記憶する場合を示している。図13のステップS302では、信頼度記憶手段190が予め記憶していた過去の信頼度及び信頼度算出手段130が算出した信頼度に基づき、信頼度統合算出手段1100が、現在の信頼度を算出する。現在の信頼度の算出方法は、特に限定されないが、本例では、過去30秒間の信頼度の平均値を、現在の信頼度とするものとする。図12の1200の場合、過去30秒間の信頼度として時刻,信頼度=140,0.8130,0.6120,0.7110,0.8が抽出される。そしてこれらの信頼度の平均値を算出すると、0.725となり、この値を現在の信頼度とする。また、現在の信頼度の別の算出方法として、例えば、図13のステップS302において、信頼度統合算出手段1100が過去すべての信頼度を掛け合わせて現在の信頼度を算出してもよい。図12の1200の場合、現在の信頼度は、0.6×0.8×0.7×0.6×0.8=0.16となる。本信頼度は、過去からの累積した信頼度を表わしており、時系列的な信頼度の低下を把握できる。現在の信頼度が低い場合は、精度よく位置及び姿勢計測を行うための調整キャリブレーションが必要になるため、ステップS309情報提示ステップにおいて、基準点出入り口や、予め位置及び姿勢が分かっているマーカ等へ移動するよう促し、精度よく位置及び姿勢を計測できるように誘導することができる。このときの情報提示方法としては、例えば、図14Aに示すようなAR上での表示による方法、又は、同図Bに示すような地図を用いた表示による方法等がある。また、このとき、ユーザがすなわち、位置情報提供装置が基準点に到達した場合は、信頼度記憶手段190が記憶している信頼度をすべて消去し、又は別のデータベース等に移動させ、新たに信頼度を記憶していってもよい。なお、本例では、信頼度統合算出手段1100の信頼度算出方法として、過去の信頼度の平均値や積を用いたが、他の方法を用いてもよい。例えば中央値や最大値、最小値等を用いてもよい。また、信頼度統合算出手段1100が算出した信頼度をさらに信頼度記憶手段190が記憶し、信頼度の算出に用いてもよい。本実施形態では,過去の信頼度も加味して現在の信頼度を算出することから、偶然信頼度が高くなったり低くなったりする状況を回避でき、高精度に信頼度を算出することができる。また、信頼度の低下を把握することで、ユーザを基準点へ誘導する等が可能となり、高精度な位置及び姿勢計測に基づく情報配信、ナビゲーション等のサービスを継続的に行える。以上、第1~第3の実施形態について説明したが、本発明はこれらに限定されず、さらに種々の変更が可能である。例えば、第1の実施形態では、前述のようなセンサデータの特徴量を用いて信頼度を算出し、第2の実施形態では、類似度を特徴量として用いて信頼度を算出したが、それぞれの信頼度を算出し、統合してもよい。例えば、両信頼度の平均を現在の信頼度としたり、高いほうの信頼度を現在の信頼度として採用してもよい。さらには、第3の実施形態では、第1の実施形態で算出した信頼度を記憶し、現在の信頼度を算出する方法を述べたが、第2の実施形態で算出した信頼度を記憶し、現在の信頼度を算出してもよいし、第1の実施形態及び第2の実施形態の両方の信頼度を併せて算出した信頼度を記憶し、現在の信頼度を算出してもよい。"