"予め設定した特定エリアを通行する複数の通行人の嗜好情報を、当該各通行人が使用する端末からそれぞれ受信する手段と、前記特定エリアを通行する各通行人の行動履歴を表す情報をそれぞれ取得し、この取得された行動履歴を表す情報をもとに当該各通行人の移動手段を判定する手段と、前記受信された各通行人の嗜好情報を、当該各通行人の移動手段の判定結果に応じてそれぞれ重み付けしたのち合成することにより、前記特定エリアを通行する通行人全体の嗜好情報を推定する処理を行う推定手段とを具備することを特徴とする嗜好情報推定装置。前記推定手段は、予め設定された期間に同一の通行人の嗜好情報が複数個受信された場合に、これらの嗜好情報のうち最新の嗜好情報を選択し、この選択された嗜好情報をもとに前記推定処理を行うことを特徴とする請求項1記載の嗜好情報推定装置。前記推定手段は、予め設定された期間に同一の通行人の嗜好情報が複数個受信された場合に、これらの嗜好情報の平均化してこの平均化された嗜好情報をもとに前記推定処理を行うことを特徴とする請求項1記載の嗜好情報推定装置。前記推定手段は、前記受信された各通行人の嗜好情報が時間帯別の嗜好情報を含む場合に、当該時間帯別に、その嗜好情報を通行人の移動手段の判定結果に応じてそれぞれ重み付けしたのち合成することにより、前記特定エリアを通行する通行人全体の嗜好情報を前記時間帯別に推定することを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の嗜好情報推定装置。予め設定した特定エリアを通行する複数の通行人の嗜好情報を、当該各通行人が使用する端末からそれぞれ受信する過程と、前記特定エリアを通行する各通行人の行動履歴を表す情報をそれぞれ取得し、この取得された行動履歴を表す情報をもとに当該各通行人の移動手段を判定する過程と、前記受信された各通行人の嗜好情報を、当該各通行人の移動手段の判定結果に応じてそれぞれ重み付けしたのち合成することにより、前記特定エリアを通行する通行人全体の嗜好情報を推定する処理を行う推定過程とを具備することを特徴とする嗜好情報推定方法。前記推定過程は、予め設定された期間に同一の通行人の嗜好情報が複数個受信された場合に、これらの嗜好情報のうち最新の嗜好情報を選択し、この選択された嗜好情報をもとに前記推定処理を行うことを特徴とする請求項1記載の嗜好情報推定方法。前記推定過程は、予め設定された期間に同一の通行人の嗜好情報が複数個受信された場合に、これらの嗜好情報の平均化してこの平均化された嗜好情報をもとに前記推定処理を行うことを特徴とする請求項1記載の嗜好情報推定方法。前記推定過程は、前記受信された各通行人の嗜好情報が時間帯別の嗜好情報を含む場合に、当該時間帯別に、その嗜好情報を通行人の移動手段の判定結果に応じてそれぞれ重み付けしたのち合成することにより、前記特定エリアを通行する通行人全体の嗜好情報を前記時間帯別に推定することを特徴とする請求項5乃至7のいずれかに記載の嗜好情報推定装置。請求項1乃至4のいずれかに記載の嗜好情報推定装置が備える手段による処理を、当該嗜好情報推定装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。ところが、上記従来の技術は、車や通行人のカウントは行っているものの、その通行人がどのような嗜好を有しているかまでは考慮しておらず、また移動手段別による店舗への立ち寄り割合の違いも考慮していない。このため、例えば酒を飲めない年齢の通行人が多い場合や、乗用車の通行人が多いといった場合でも、居酒屋出店を推薦してしまうなど、必ずしも来客が多く望めるエリアを的確に選定できるとは限らない。この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、通行人の嗜好や移動手段種別まで考慮した上でより正確なエリア別嗜好情報を推定できるようにした嗜好情報推定装置、方法及びプログラムを提供することにある。上記目的を達成するためにこの発明の1つの観点は、予め設定した特定エリアを通行する複数の通行人の嗜好情報を、当該各通行人が使用する端末からそれぞれ受信すると共に、前記特定エリアを通行する各通行人の行動履歴を表す情報をそれぞれ取得して、この取得された行動履歴を表す情報をもとに当該各通行人の移動手段を判定する。そして、前記受信された各通行人の嗜好情報を、当該各通行人の移動手段の判定結果に応じてそれぞれ重み付けしたのち合成することにより、前記特定エリアを通行する通行人全体の嗜好情報を推定するようにしたものである。したがって、通行人の嗜好情報と当該通行人の移動手段の種類を考慮したうえで、特定エリアを通行する通行人全体の嗜好情報が推定される。このように推定された嗜好情報を用いることで、例えば居酒屋の出店を希望する事業者に対し、パンやケーキ等への嗜好ベクトルが高いユーザが多く集まるエリアを推薦してしまったり、また移動手段として電車や自動車を利用するユーザが多く通過するエリアを推薦してしまうといった不具合を防止することができる。この発明の1つの観点は、以下のような具体的な態様を備えることも特徴とする。第1の態様は、予め設定された期間に同一の通行人の嗜好情報が複数個受信された場合には、これらの嗜好情報のうち最新の嗜好情報を選択し、この選択された嗜好情報をもとに前記推定処理を行うものである。このようにすると、常に通行人の最新の嗜好情報をもとに、特定エリアを通行する通行人全体の嗜好情報を推定することが可能となる。第2の態様は、予め設定された期間に同一の通行人の嗜好情報が複数個受信された場合には、これらの嗜好情報の平均化してこの平均化された嗜好情報をもとに前記推定処理を行うものである。このようにすると、通行人のその時々における嗜好情報のばらつき、つまり気まぐれによる嗜好情報のばらつきの影響を軽減して、安定な推定処理を行うことができる。第3の態様は、受信された各通行人の嗜好情報が時間帯別の嗜好情報を含む場合に、当該時間帯別に、その嗜好情報を通行人の移動手段の判定結果に応じてそれぞれ重み付けしたのち合成することにより、前記特定エリアを通行する通行人全体の嗜好情報を前記時間帯別に推定するものである。このようにすると、時間帯を考慮してさらに適切なエリアを推奨することが可能となる。すなわちこの発明の1つの観点によれば、通行人の嗜好や移動手段まで考慮した上でより正確な適地情報を提供できるようにした嗜好情報推定装置、方法及びプログラムを提供することができる。以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。構成図1は、この発明の一実施形態に係る嗜好情報推定装置を備えた事業者支援システムの機能構成を示すブロック図である。この事業者支援システムは、嗜好情報推定装置としての処理装置SVと、記憶装置MDとを備え、処理装置SVには各々通行人としてのユーザA,B,...が使用する複数のユーザ端末UTa,UTb,...と、出店希望者としての事業者が使用する事業者端末CTが、図示しない通信ネットワークを介して接続可能となっている。処理装置SVと記憶装置MDとの間は、USBケーブル等の信号線或いは通信ネットワークを介して接続される。なお、通信ネットワークは、IPInternetProtocol網と、このIP網にアクセスするためのアクセス網とから構成される。アクセス網には、携帯電話網、無線LANLocalAreaNetwork、Bluetooth登録商標やWiMAX登録商標等の近距離無線データ通信ネットワークが含まれる。ユーザ端末UTa,UTb,...は、携帯電話機、スマートホン、PDAPersonalDigitalAssistant、電子書籍端末、或いはノート型パーソナルコンピュータ等の携帯端末からなり、この発明の実施形態に関係する機能として、GPSGlobalPositioningSystem取得送信部11と、嗜好情報送信部12を備えている。GPS取得送信部11は、GPS受信機と、位置計算部と、送信部を有する。GPS受信機は、図示しない複数のGPS衛星から送信されるGPS信号をそれぞれ受信する。位置計算部は、上記GPS受信機により受信された各GPS信号をもとに、ユーザ端末UTa,UTb,...つまりユーザA,B,...の現在位置を表す緯度経度を算出する。そして、この算出された緯度経度に計測時刻を付加した位置情報を、上記送信部から処理装置SVに向け送信する処理を行う。なお、位置情報を取得する手段としては、他に携帯電話網や無線LANの基地局の位置情報を用いるものでもよい。嗜好情報送信部12は、入力部と、嗜好情報作成部と、送信部を有する。嗜好情報作成部は、ユーザA,B,...が入力部を操作して入力した嗜好の強さを表す情報をもとに、当該嗜好の強さを嗜好ベクトルで表したグルメジャンル別の嗜好情報を作成する。そして、この作成された嗜好情報にユーザA,B,...の識別情報ユーザIDと作成時の時刻情報を付与し、このユーザID及び時刻情報が付与された嗜好情報を送信部から処理装置SVに向け送信する処理を行う。事業者端末CTは、例えばパーソナルコンピュータからなり、この発明の実施形態に関係する機能として、条件入力送信部41と、エリアランキング表示部42を備えている。条件入力送信部41は例えばブラウザからなり、出店条件を指定する情報の入力を受付け、この受付けた出店条件指定情報を処理装置SVへ送信する処理を行う。出店条件を指定する情報には、グルメジャンルを指定する情報と、エリアの候補を指定する情報が含まれる。エリアランキング表示部42は、上記推奨条件を表す情報の送信に対し、処理装置SVから送られたエリアランキング情報を受信して、この受信したエリアランキングを表す情報を表示部に表示させる処理を行う。記憶装置MDは、処理装置SVに対しUSBケーブル等の信号線を介して接続されるハードディスク記憶装置、或いは処理装置SVに対し通信ネットワークを介して接続されるデータベースサーバからなり、この発明の実施形態を実施するために必要な記憶機能として、移動手段判定結果記憶部31と、ユーザ嗜好情報記憶部32と、エリア嗜好情報記憶部33を備えている。移動手段判定結果記憶部31は、処理装置SVにより得られる移動手段判定結果を表す情報を記憶するために用いられる。図4はこの移動手段判定結果を表す情報の一例を示すもので、ユーザIDと、計測時刻と、移動手段を表す情報と、移動したエリアを表す情報エリアIDx,yとから構成される。なお、同図においてxiのi及びyjのjは、エリアを二次元の各方向をx,yとしてマトリクス状に分割したとき、それぞれi番目及びj番目のエリアを示す。ユーザ嗜好情報記憶部32は、上記ユーザ端末UTa,UTb,...の嗜好情報送信部12から送信された各ユーザA,B,...の嗜好情報を記憶するために使用される。図2は記憶される嗜好情報の一例を示すもので、ジャンル名に嗜好ベクトルの大きさを関連付けたものである。エリア嗜好情報記憶部33は、後述する処理装置SVにより計算されるエリア別の嗜好情報を記憶するために使用される。図5は記憶される嗜好情報の一例を示すもので、グルメジャンル名に嗜好ベクトルの大きさを関連付けたものからなる。処理装置SVは例えばサーバコンピュータからなり、この発明の実施形態を実施するために必要な処理機能として、移動手段判定部21と、エリア管理部22と、エリア嗜好計算部23と、エリアランキング計算部24を備えている。なお、これらの処理機能は何れも、図示しないプログラムメモリに格納されたアプリケーションプログラムを中央処理ユニットCPUに実行させることにより実現される。エリア管理部22は、エリアの識別情報エリアIDに関連付けてエリアの基準位置及び終端位置を表す緯度経度を記憶したエリア情報データベースを有する。そして、上記ユーザ端末UTa,UTb,...から送信された位置情報に含まれる緯度経度をもとに、上記エリア情報データベースから当該緯度経度が含まれるエリアIDを検索する処理を行う。移動手段判定部21は、以下の処理機能を有する。上記ユーザ端末UTa,UTb,...から送信されたユーザA,B,...の位置情報を受信し、この受信した位置情報をもとに当該ユーザの移動手段を判定する処理。上記移動手段の判定結果に、ユーザID及び計測時刻を表す情報を関連付け、さらに上記エリア管理部22により検索されたエリアIDを関連付けた情報を、記憶装置MDに送信して移動手段判定結果記憶部31に記憶させる処理。エリア嗜好計算部23は、以下の処理機能を有する。エリアごとに、そのエリアIDをもとに対象期間における移動手段判定結果を記憶装置MD内の移動手段判定結果記憶部31から読込む処理。記憶装置MD内の嗜好情報記憶部32から、対象期間における各ユーザA,B,...のジャンル別嗜好ベクトルを読込む。上記読込んだ各ユーザA,B,...のジャンル別嗜好ベクトルに、移動手段に応じて予め定めた移動手段係数を掛けることにより重み付けする。そして、この移動手段係数により重み付けられた各ユーザA,B,...の嗜好ベクトルをグルメジャンルごとに合計し、当該エリアにおける全ユーザA,B,...のジャンル別の嗜好ベクトルを算出する処理。上記算出されたエリアごとのジャンル別嗜好ベクトルを表す情報を、記憶装置MD内のエリア嗜好情報記憶部33に記憶させる処理。エリアランキング計算部24は、以下の処理機能を有する。記憶装置MD内のエリア嗜好情報記憶部33から全エリアのジャンル別嗜好ベクトル情報を読込み、この読込んだ情報をもとにジャンル別に嗜好ベクトルが大きい順にエリアIDを並べ替えたエリアランキング情報を作成する処理。事業者端末CTから推奨条件を表す情報を受信し、この受信した推奨条件を表す情報に含まれる嗜好ジャンル及びエリア候補をもとに、上記エリアランキング情報から推奨条件を満たす情報を選択する処理。上記選択したエリアランキング情報を要求元の事業者端末CTへ送信する処理。動作次に、以上のように構成されたシステムの動作を説明する。1嗜好情報の登録システムにモニタ登録した各ユーザA,B,...は、それぞれユーザ端末UTA,UTB,...において自身のグルメジャンル別の嗜好の強さを表す情報を入力する。そうするとユーザ端末UTA,UTB,...では、嗜好情報送信部12により、当該ユーザA,B,...ごとに、上記入力されたグルメジャンル別の嗜好の強さを嗜好ベクトルで表したグルメジャンル別の嗜好情報が作成される。そして、この作成されたグルメジャンル別の嗜好情報がユーザIDと作成時の時刻情報と共に処理装置SVへ送信される。処理装置SVは、上記ユーザ端末UTa,UTb,...からグルメジャンル別の嗜好情報が受信されると、この受信した各ユーザA,B,...のグルメジャンル別嗜好情報を、ユーザID及び時刻情報と関連付けて記憶装置MDのユーザ嗜好情報記憶部32に記憶させる。図2はこのユーザ嗜好情報記憶部32に記憶された、あるユーザの嗜好情報の一例を示すものである。なお、嗜好情報はユーザ端末UTa,UTb,...或いは処理装置SVが自動作成することも可能である。その作成方法としては、例えば各ユーザA,B,...による店舗の利用回数をグルメジャンル別にカウントし、その一定期間分のカウント値を嗜好ベクトルとするものが考えられる。その際、利用店舗とそのグルメジャンルに関する情報は、例えばユーザ端末UTa,UTb,...にプリペイド支払機能を持たせ、その管理情報から取得可能である。2移動手段の判定ユーザ端末UTa,UTb,...では、GPS取得送信部11により、一定の周期で現在位置を表す緯度経度を算出する処理が行われ、この算出された緯度経度とその計測時刻を含む位置情報が処理装置SVへ送信される。なお、この位置情報の送信処理は、上記計測周期で行ってもよいが、位置情報を所定時間分蓄積してこれをまとめて送信するものであってもよい。処理装置SVでは、上記ユーザ端末UTa,UTb,...から送信された位置情報が受信されると、移動手段判定部21がこの受信された位置情報をもとにユーザA,B,...の移動手段を判定する。判定方法としては、例えば上記位置情報に含まれる緯度経度と計測時刻をもとに平均移動速度、最高移動速度及び最高加速度を選択的に算出し、この算出値を予め設定したしきい値と比較することにより、ユーザA,B,...の移動手段が徒歩、自転車、自動車、鉄道の何れに該当するかを判定するものが用いられる。なお、この判定方法は、特開2010-19811号公報及び特開2010-181382号公報等に詳しく述べられている。また移動手段判定部21は、上記位置情報に含まれる緯度経度をもとにエリア管理部22から当該緯度経度が属するエリアのIDを読込む。そして、上記移動手段の判定結果を表す情報に、上記送信元のユーザ端末UTa,UTb,...に対応付けられたユーザIDと、上記受信された位置情報に含まれる計測時刻と、上記エリア管理部22から読込んだエリアIDを関連付け、この情報を記憶装置MDの移動手段判定結果記憶部31に記憶させる。図4は、この移動手段判定結果記憶部31に記憶される表示手段判定結果の一例を示すものである。3エリア別嗜好情報の計算上記記憶装置MDの移動手段判定結果記憶部31に予め設定した期間分の情報が蓄積されると、処理装置SVではエリア嗜好計算部23により、エリア別に全ユーザの嗜好を表す情報を計算する処理が以下のように実行される。図6はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。すなわち、エリア嗜好計算部23は先ずステップS11においてエリアIDを1つ選択し、この選択されたエリアIDをもとに、ステップS12により記憶装置MDの移動手段判定情報記憶部31から該当する移動手段判定結果の情報を読込む。なお、嗜好情報の計算対象期間が予め指定されている場合には、上記エリアIDと共にこの指定された対象期間を表す情報を上記移動手段判定情報記憶部31に与える。このようにすることで、上記指定された期間における移動手段判定結果の情報のみを読込むことができる。またエリア嗜好計算部23は、ステップS13において、記憶装置MD内の嗜好情報記憶部32から、対象期間における各ユーザA,B,...のジャンル別嗜好ベクトルをすべて読込む。続いてエリア嗜好計算部23は、ステップS14において、上記読込まれた移動手段判定結果の情報と、上記読込まれた各ユーザA,B,...のジャンル別嗜好ベクトルの情報をもとに、上記エリアにおける全ユーザのジャンル別嗜好ベクトルを以下のように計算する。図7はその計算処理の手順と処理内容を示すフローチャートである。すなわち、先ずステップS141においてユーザIDを1つ選択するごとに、この選択したユーザIDに関連付けられた嗜好ベクトルに対し、ステップS142により同じく当該ユーザIDに関連付けられた移動手段判定結果に対応して予め設定された係数を乗算する。すなわち、ユーザの嗜好ベクトルに対し、当該ユーザの移動手段の種類に応じて設定した係数により重み付けする。そして、この移動手段の種類に応じて重み付けされた各ユーザA,B,...の嗜好ベクトルを、ステップS143においてジャンル別に合算する。この合算後に、上記選択したエリアを通過したすべてのユーザを選択し終わったか否かをステップS144で判定し、全ユーザを選択し終わるまで上記ステップS141~S143の処理を繰り返す。図5は、1つのエリアについて当該エリアを通過したすべてのユーザのジャンル別嗜好ベクトルを合算した結果の一例を示すものである。1つのエリアについて、当該エリアを通過したすべてのユーザのジャンル別嗜好ベクトルの合算結果が算出されると、エリア嗜好計算部23はステップS15により当該合算結果を表す情報を記憶装置MD内のエリア嗜好情報記憶部33に記憶させる。そして、すべてのエリアを選択し終わったか否かをステップS16で判定し、すべてのエリアを選択し終わるまで上記ステップS11~S15の処理を繰り返す。以上述べたエリア嗜好情報の算出処理を数式で表すと次のようになる。ただし、Pareax,yはエリアx,yにおける嗜好情報、Nはエリアx,yを通過したユーザの総数、uはエリアx,yを通過したユーザを1からナンバリングしたもの、Pruはユーザuの嗜好情報、Tiuはユーザuが使用した移動手段の識別子移動手段係数をそれぞれ表している。以上述べたエリア嗜好計算処理を、具体例を用いてさらに詳しく説明する。例えば、いまサービス対象となる全体のエリアが図10aに示すようにマトリクス状に複数のエリア1,1,1,2,...に分割され、このうちエリア1,1を通過したユーザA,B,...のジャンル別嗜好ベクトルが図10bに示すような値だったとする。この場合、上記各ユーザA,B,...のジャンル別嗜好ベクトルに対し、図11aに示すように当該ユーザA,B,...が使用した移動手段、例えば徒歩、自転車、自動車、電車に対応して予め設定された移動手段係数×10、×8、×5、×3が乗算される。すなわち、速度が遅い移動手段ほど値が大きくなるように設定された係数が、各ユーザA,B,...のジャンル別嗜好ベクトルに乗算される。この結果、各ユーザA,B,...のジャンル別嗜好ベクトルは、図11bに示すように移動速度が遅い移動手段ほど値が大きくなるように重み付けされる。このように重み付けする理由は、ユーザの通過速度が遅いほどエリア内におけるユーザの滞在時間が長くなり、その結果店舗に立ち寄る確率が高くなると予想されるからである。そして、上記重み付けされた各ユーザA,B,...の嗜好ベクトルは、図11cに示すように同一のジャンル同士で合算される。以下同様に、すべてのエリア1,2、1,3、1,4、...について、それぞれ当該エリアを通過したユーザA,B,...のジャンル別嗜好ベクトルを当該ユーザが使用した移動手段の種類に応じて重み付けしたのち同一のジャンル同士で合算する処理が行われる。そして、このエリアごとに計算された合算後のジャンル別嗜好ベクトルがそれぞれエリア嗜好情報記憶部33に記憶される。図12は、このようにしてエリアごとに計算された、全ユーザのジャンル別嗜好情報の重み付け加算結果を表す情報の一例を示すものである。4エリアランキングの計算上記エリア嗜好計算部23によるエリア嗜好情報の計算が終了すると、処理装置SVは続いてエリアランキング計算部24により以下のようにエリアランキングを計算する。図8はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。すなわち、事業者端末CTにおいて事業者のオペレータが、出店を希望する嗜好ジャンルと、エリアの候補を表す情報を入力したとする。そうすると、条件入力送信部41において、この入力された嗜好ジャンル及びエリア候補を表す情報を含む出店条件指定情報が生成され、この生成された出店条件指定情報が処理装置SVへ送信される。これに対し処理装置SVは、上記事業者端末CTから送信された出店条件指定情報が受信されると、エリアランキング計算部24を起動する。そして、このエリアランキング計算部24の制御の下で、ステップS21~S23によりエリアIDを1つずつ指定して記憶装置MD内のエリア嗜好情報記憶部33からエリア嗜好情報をそれぞれ読込む。そして、ステップS24において、上記読込んだ各エリア情報をもとに以下のようにエリアランキングを計算する。図9はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。すなわち、エリアランキング計算部24は先ずステップS241~S242により、上記受信した出店条件指定情報に含まれる嗜好ジャンルをもとに、上記エリア嗜好情報記憶部33から読込んだ各エリア嗜好情報から当該ジャンルに関連付けられた嗜好ベクトルを抽出する。そして、ステップS243により、上記抽出された嗜好ベクトルの高い順又は低い順にエリアを並べたエリアランキング情報を作成し、このエリアランキング情報を要求元の事業者端末CTへ送信する。事業者端末CTでは、上記処理装置SVからランキング情報が送られると、エリアランキング表示部42が起動して、上記送られたランキング情報を記憶部に保存すると共に表示部に表示させる。かくして、事業者は出店を希望しているジャンルの店舗の立地として好適なエリアを、上記表示されたランキング情報から知ることが可能となる。以上詳述したようにこの実施形態では、先ず各ユーザ端末UTa,UTb,...からそれぞれグルメジャンルに対するユーザの嗜好情報とユーザの移動履歴を表す位置情報を取得し、この位置情報をもとにユーザの移動手段の種類を判定する。続いて、エリアごとに、上記取得したユーザの嗜好情報に対し当該ユーザが上記エリアを通過する際に使用した移動手段に応じた係数を乗算することにより重み付けし、この重み付けされた全ユーザの嗜好情報を合算してエリアごとの嗜好情報を生成する。そして、事業者端末CTから送られる出店条件に従い、出店を希望するジャンルについて嗜好ベクトルが高い順又は低い順にエリアを並べ替えたエリアランキング情報を作成し、このエリアランキング情報を要求元の事業者端末CTへ送信するようにしている。したがって、ユーザのグルメジャンル別の嗜好と移動手段の種類を考慮したうえで、出店の立地に適したエリアが計算されて事業者に提示される。このため、例えば居酒屋の出店を希望する事業者に対し、パンやケーキ等への嗜好ベクトルが高いユーザが多く集まるエリアを推薦してしまったり、また移動手段として電車や自動車を利用するユーザが多く通過するエリアを推薦してしまうといった不具合を防止することができる。[その他の実施形態]この発明は上記実施形態に限定されるものではなく、例えば以下のような各種変形が可能である。ユーザ嗜好情報記憶部32に、同一エリアについて同一ユーザが新たなジャンル別嗜好情報が登録された場合の当該嗜好情報の処理手段又は方法としては、次の2つの手段又は方法が考えられる。第1の手段又は方法は、常に最新のジャンル別嗜好情報のみが保存されるように、ユーザ端末から最新のジャンル別嗜好情報が送られるごとに、この最新情報をそれ以前に登録された同一ユーザの情報に上書き保存し、この最終的に保存されている嗜好情報をエリア嗜好計算処理に使用するものである。例えば、図13に示すようにユーザAが新たなジャンル別嗜好情報を登録しようとした場合には、この新たな嗜好情報がそれ以前に登録された同じユーザAの嗜好情報に代わって上書き保存される。このようにすると、常に最新の嗜好情報をもとに、特定エリアを通行する通行人全体の嗜好情報を推定することが可能となる。第2の手段又は方法は、ユーザごとに当該ユーザが異なる時刻に登録した複数のジャンル別嗜好情報をすべて保存しておき、この保存された複数の嗜好情報を平均化し、この平均化された嗜好情報をエリア嗜好計算処理に使用するものである。例えば、図14に示すようにユーザAのジャンル別嗜好情報が3個保存されている場合には、これら3個の嗜好情報の平均値が計算され、この計算された平均値がユーザAのジャンル別嗜好情報として記憶される。このようにすると、通行人のその時々における嗜好情報のばらつき、つまり気まぐれによる嗜好情報のばらつきの影響を軽減して、安定な推定処理を行うことができる。また前記一実施形態では、嗜好情報について特に時間帯を考慮せずに登録するようにした。しかしそれに限らず、例えば図15に示すように1日を朝、昼、夜の3つの時間帯に分け、これらの時間帯ごとに嗜好ベクトルを登録するようにしてもよい。このようにすると、時間帯を考慮してより適切なエリアを推奨することが可能となる。一例を述べると、居酒屋の出店を検討している事業者に対しては、夜の時間帯の嗜好情報に基づいて最適なエリアを推奨することができる。さらに、前記実施形態では事業者が出店を希望するジャンルを指定した場合に、このジャンルについて嗜好ベクトルが高い順にエリアを並べて事業者に提示するようにした。しかしそれに限らず、事業者が出店を希望するエリアのみを指定した場合には、このエリアについて嗜好ベクトルが高いジャンルを順に並べて提示するようにしてもよい。さらに、前記一実施形態では事業者に対し出店を支援するための情報を提供する場合を例にとって説明したが、出店の支援情報に限らず、既存店舗の改装や営業時間の変更等のための支援情報を提供するようにしてもよい。その他、嗜好情報推定装置の種類や構成、この装置によるエリア嗜好情報の計算処理手順とその処理内容、エリアランキング計算処理手順とその処理内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。"