JP2015095195A

JP2015095195A - 端末管理装置及び方法

Info

Publication number: JP2015095195A
Application number: JP2013235494A
Authority: JP
Inventors: 卓土岐; Suguru Doki; 和之田坂; Kazuyuki Tasaka; 智彦大岸; Tomohiko Ogishi
Original assignee: KDDI Corp
Current assignee: KDDI Corp
Priority date: 2013-11-13
Filing date: 2013-11-13
Publication date: 2015-05-18
Anticipated expiration: 2033-11-13
Also published as: JP6161519B2

Abstract

【課題】端末のグループ化を行うと共に、グループの中から個人で利用する端末を分類する端末管理装置及び方法を提供すること。【解決手段】端末管理装置１０は、第１の端末５０の識別情報がグループ特定済記憶部３２に記憶されていない場合に、第１の端末５０の収集情報のうち比較時間帯における収集情報と、第１の端末５０の識別情報とは異なる識別情報を有する第２の端末５０の比較時間帯における収集情報とを比較し、類似すると判断した場合に、第１の端末５０の識別情報と、第２の端末５０の識別情報とを同一のグループの識別情報に対応付けて特定し、グループ特定済記憶部３２に記憶させる。さらに、特定された同一のグループの端末５０について、抽出した特定の時間帯における位置情報の変化に基づいて移動の軌跡を抽出し、抽出した軌跡に基づいて、互いに類似する収集情報を有する端末５０の識別情報に同一の個人利用情報をさらに対応付ける。【選択図】図２

Description

本発明は、ソフトウェア提供者や端末提供者（以下、オペレーター）が新しい商品の開発やサービス検討を進める場合において、効果的なマーケティングを行うことを目的に、ＩＭＳＩといった端末固有の識別子の所持有無や端末ハードウェアの種類に依存することなく、家族内だけで利用される端末を特定する端末管理装置及び方法と、その中から個人だけで利用する端末を分類する端末管理装置及び方法に関するものである。

現在多くの家庭内で、パソコン、タブレット、スマートフォンの利用が増加している。また、スマートフォンを利用して家庭内の照明や家電等のあらゆる機器を制御するようになり、様々な機器が連携して動作し始めている。これら一家庭内で利用される機器・デバイスを把握することによって、効率的なマーケティングを展開することが可能となる。

例えば、スマートフォンとタブレットを常に持ち歩くユーザにとっては、スマートフォンとタブレットが一緒に収納出来るビジネスバックを持つことが潜在的なニーズかもしれない。また、携帯電話事業者Ａのスマートフォンと、携帯電話事業者Ｂのスマートフォンを持つユーザは、片方はプライベート利用に、もう片方をビジネス利用に使っている可能性がある。その場合、ビジネス利用のスマートフォンにはセキュリティ対策アプリのインストールを薦めることで、ダウンロード率が上がる可能性もある。また、スマートフォンの画面をテレビに転送し、スマートフォンの画面代わりにテレビを見るような使い方をするユーザには、テレビ連携を可能とするアプリのインストールを薦めることで、ダウンロード率が上がる可能性もある。

このように、家庭内で利用される機器・デバイスを把握することで、ユーザが真に求める商品やサービスを作り、その情報を届け、ユーザがその商品を効果的に得られるようにすることが可能となる。さらに家庭内で利用される端末群の中から、特定のユーザだけが利用する端末を特定できた場合、個々人の嗜好分析にさらに役立つとかんがえられるため、個人で利用する端末の特定もマーケティングには重要な要素となる。

従来は、家庭内の機器・デバイスを管理する技術に関して、ＵＰｎＰを利用して家庭内デバイスの管理・制御を行うホームゲートウェイシステムが存在する（特許文献１）。従来技術は、ＵＰｎＰを利用してホームゲートウェイが存在する同一ネットワーク内に、他のデバイスが接続されたことを認識し、ＵＰｎＰを利用して接続されたデバイスの基本情報を取得し、その情報を外部ネットワークの管理サーバに送信することで、管理サーバはホームゲートウェイ内に存在するデバイスを一元的に管理することが出来る。

特許第４９０１８６３号公報

しかしながら、特許文献１は、デバイスとホームゲートウェイが同一ネットワークに存在していることが前提であった。今後１人当たりに所有するデバイスの数が増えることに伴い、デバイスを必ずしもホームゲートウェイと同一ネットワークに接続して利用するとは限らない。例えば、スマートフォンを２台持つ場合には、それぞれがセルラー網を用いてインターネット利用を行うかもしれない。そのため、特許文献１では全ての端末の存在をホームゲートウェイが知ることが困難である。また特許文献１は、ホームゲートウェイと同一ネットワークに接続されたデバイス群を１つのグループと見なすことが出来るものの、そこから個人のデバイスを特定することは困難である。

本発明は、端末のグループ化を行うと共に、グループの中から個人で利用する端末を分類する端末管理装置及び方法を提供することを目的とする。

具体的には、以下のような解決手段を提供する。
（１）グループに所属するユーザによって所有される端末から情報を収集する端末管理装置であって、前記端末が収集した収集情報であって前記端末の通信量情報と前記端末の位置を示す位置情報とを含む収集情報を、前記端末の識別情報に対応付けて記憶する端末情報記憶部と、前記ユーザが所有する前記端末であることが特定された前記端末について、前記端末の識別情報に、前記グループの識別情報を対応付けて記憶するグループ特定済記憶部と、前記収集情報を、前記端末が収集したときの時刻と共に、前記端末から受信する端末情報受信部と、前記端末情報受信部によって受信された前記端末の前記収集情報である第１の端末の前記収集情報を、前記第１の端末の識別情報に対応付けて、前記端末情報記憶部に記憶させる記憶制御部と、前記第１の端末の識別情報が前記グループ特定済記憶部に記憶されていない場合に、前記端末情報記憶部に記憶されている前記第１の端末の収集情報における前記通信量情報に基づいて、前記収集情報を比較するための時間帯である比較時間帯を抽出する時間帯抽出部と、前記第１の端末の前記収集情報のうち前記時間帯抽出部によって抽出された前記比較時間帯における前記収集情報と、前記第１の端末の識別情報とは異なる識別情報を有する第２の端末の前記比較時間帯における前記収集情報とを比較する情報比較部と、前記情報比較部によって比較された前記収集情報が類似するか否かを判断する類似性判断部と、前記類似性判断部によって類似すると判断された場合に、前記第１の端末の識別情報と、前記第２の端末の識別情報とを同一のグループの識別情報に対応付けて特定し、前記グループ特定済記憶部に記憶させるグループ特定部と、前記グループ特定部によって特定された同一のグループの前記端末について、前記収集情報に基づいて、一日のうちの特定の時間帯を抽出し、抽出した特定の時間帯における前記位置情報の変化に基づいて移動の軌跡を抽出する移動軌跡抽出部と、前記移動軌跡抽出部によって抽出された前記軌跡に基づいて、互いに類似する前記収集情報を有する前記端末の識別情報に同一の個人利用情報をさらに対応付ける個人端末抽出部と、を備える、端末管理装置。

（１）の構成によれば、端末管理装置は、端末の通信量情報と端末の位置を示す位置情報とを含む収集情報を、端末が収集したときの時刻と共に、端末から受信し、受信した端末の収集情報である第１の端末の収集情報を、第１の端末の識別情報に対応付けて、端末情報記憶部に記憶させる。そして、端末管理装置は、第１の端末の識別情報がグループ特定済記憶部に記憶されていない場合に、端末情報記憶部に記憶されている第１の端末の収集情報における通信量情報に基づいて、収集情報を比較するための時間帯である比較時間帯を抽出し、第１の端末の収集情報のうち比較時間帯における収集情報と、第１の端末の識別情報とは異なる識別情報を有する第２の端末の比較時間帯における収集情報とを比較し、比較した収集情報が類似するか否かを判断し、類似すると判断した場合に、第１の端末の識別情報と、第２の端末の識別情報とを同一のグループの識別情報に対応付けて特定し、グループ特定済記憶部に記憶させる。さらに、端末管理装置は、特定された同一のグループの端末について、収集情報に基づいて、一日のうちの特定の時間帯を抽出し、抽出した特定の時間帯における位置情報の変化に基づいて移動の軌跡を抽出し、抽出した軌跡に基づいて、互いに類似する収集情報を有する端末の識別情報に同一の個人利用情報をさらに対応付ける。

したがって、（１）に係る端末管理装置は、端末のグループ化を行うと共に、グループの中から個人で利用する端末を分類することができる。その結果、（１）に係る端末管理装置は、ユーザの行動分析に寄与し潜在的なニーズを発掘するための有効な情報を提供することができる。

（２）前記時間帯抽出部は、前記比較時間帯として、１日のうちで単位時間当たりの通信量が最大になる時間帯を抽出し、前記グループ特定部は、前記通信量が最大になる時間帯における前記第１の端末の前記収集情報と前記第２の端末の収集情報とが前記情報比較部によって所定の日数について比較され、前記類似性判断部によって類似すると判断された場合に、前記第１の端末についての識別情報と前記第２の端末の識別情報とを同一のグループの識別情報に対応付けて特定する、（１）に記載の端末管理装置。

したがって、（２）に係る端末管理装置は、通信量が最大になる時間帯を抽出することによって家庭で端末を利用している時間帯を抽出し、その時間帯の収集情報を比較することによって、家族ごとの端末のグループ化をより効率よく行うことができる。その結果、（２）に係る端末管理装置は、ユーザの行動分析に寄与し潜在的なニーズを発掘するための有効な情報を提供することができる。

（３）前記移動軌跡抽出部は、前記時間帯抽出部によって抽出された時間帯以外の時間帯であって、前記収集情報に含まれる前記位置情報が所定の時間以上変化し続ける時間帯の前記軌跡を抽出する、（１）又は（２）に記載の端末管理装置。

したがって、（３）に係る端末管理装置は、端末のグループ化を行うと共に、グループの中から個人で利用する端末を移動軌跡に基づいて、より効率よく分類することができる。その結果、（３）に係る端末管理装置は、ユーザの行動分析に寄与し潜在的なニーズを発掘するための有効な情報を提供することができる。

（４）前記時間帯抽出部は、１日のうちで単位時間当たりの通信量が最大になる時間帯を抽出し、前記グループ特定部は、特定した同一のグループの前記端末について、前記情報比較部及び前記類似性判断部によって、前記時間帯抽出部によって抽出された時間帯における前記収集情報に含まれる環境情報、センサ情報、位置情報が所定の時間以上、類似性がある前記端末同士に、同一の個人利用情報を対応付ける、（１）から（３）のいずれかに記載の端末管理装置。

したがって、（４）に係る端末管理装置は、端末のグループ化を行うと共に、グループの中から個人で利用する端末を、端末同士の類似性を利用して分類することができる。その結果、（４）に係る端末管理装置は、ユーザの行動分析に寄与し潜在的なニーズを発掘するための有効な情報を提供することができる。

（５）（１）に記載の端末管理装置が実行する方法であって、前記端末情報受信部が、前記収集情報を、前記端末が収集したときの時刻と共に、前記端末から受信する端末情報受信ステップと、前記記憶制御部が、前記端末情報受信ステップによって受信された前記端末の前記収集情報である第１の端末の前記収集情報を、前記第１の端末の識別情報に対応付けて、前記端末情報記憶部に記憶させる記憶制御ステップと、前記時間帯抽出部が、前記第１の端末の識別情報が前記グループ特定済記憶部に記憶されていない場合に、前記端末情報記憶部に記憶されている前記第１の端末の収集情報における前記通信量情報に基づいて、前記収集情報を比較するための時間帯である比較時間帯を抽出する時間帯抽出ステップと、前記情報比較部が、前記第１の端末の前記収集情報のうち前記時間帯抽出ステップによって抽出された前記比較時間帯における前記収集情報と、前記第１の端末の識別情報とは異なる識別情報を有する第２の端末の前記比較時間帯における前記収集情報とを比較する情報比較ステップと、前記類似性判断部が、前記情報比較ステップによって比較された前記収集情報が類似するか否かを判断する類似性判断ステップと、前記グループ特定部が、前記類似性判断ステップによって類似すると判断された場合に、前記第１の端末の識別情報と、前記第２の端末の識別情報とを同一のグループの識別情報に対応付けて特定し、前記グループ特定済記憶部に記憶させるグループ特定ステップと、前記移動軌跡抽出部が、前記グループ特定ステップによって特定された同一のグループの前記端末について、前記収集情報に基づいて、一日のうちの特定の時間帯を抽出し、抽出した特定の時間帯における前記位置情報の変化に基づいて移動の軌跡を抽出する移動軌跡抽出ステップと、前記個人端末抽出部が、前記移動軌跡抽出ステップによって抽出された前記軌跡に基づいて、互いに類似する前記収集情報を有する前記端末の識別情報に同一の個人利用情報をさらに対応付ける個人端末抽出ステップと、を備える、方法。

したがって、（５）に係る方法は、端末のグループ化を行うと共に、グループの中から個人で利用する端末を分類することができる。その結果、（５）に係る方法は、ユーザの行動分析に寄与し潜在的なニーズを発掘するための有効な情報を提供することができる。

本発明によれば、端末が収集した周辺環境情報や通信量を端末管理装置に定期的に送信し、その情報を利用して家庭内に存在する時間帯を通信量の変化により推定し、端末が収集した周辺環境情報や、センサ値の類似性を検証することで、同一ネットワークに存在しない端末群の中から同一家庭内に存在する端末のグループ化を行うことを可能とする。さらには位置情報の軌跡を利用することで、グループの中から個人で利用する端末群を分類できる。

本発明の一実施形態における想定環境を示す図である。本発明の一実施形態に係る端末と端末管理装置との構成例を示すブロック図である。本発明の一実施形態に係る端末の処理を示すフローチャートである。本発明の一実施形態における収集情報の例を示す図である。本発明の一実施形態に係る端末管理装置の処理を示すフローチャートである。本発明の一実施形態に係る端末の時間毎の通信量の推移例を示す図である。本発明の一実施形態に係る端末管理装置の類似性を判断する具体例１を示す図である。本発明の一実施形態に係る端末管理装置の類似性を判断する具体例２を示す図である。本発明の一実施形態における類似性がある端末同士のセンサ値の変化例１を示す図である。本発明の一実施形態に係る端末管理装置の個人利用の端末を分類する処理を示すフローチャートである。本発明の一実施形態における類似性がある端末同士のセンサ値の変化例２を示す図である。

以下、本発明の実施形態について図に従って説明する。
図１は、本発明の一実施形態における想定環境を示す図である。
図１の例は、多様な数の端末５０が混在し、それぞれの端末５０がある時刻において多様な場所に移動し、各場所では存在する端末５０の組み合わせが変化することを示す例である。
例えば、端末５０Ａ−１と端末５０Ａ−２は常に同じ場所に存在する。ある時刻では場所Ａに存在し、ある時刻では移動Ａに存在し、ある時刻では場所Ｃに存在し、再びある時刻では場所Ａに存在する。また、端末５０Ｂ−３の例については、場所Ｂでは端末５０Ｂ−１、端末５０Ｂ−２と一緒に存在するが、移動Ａでは端末５０Ａ−１、端末５０Ａ−２と一緒に存在し、場所Ｄでは端末５０Ｂ−３だけが存在し、場所Ｂに移動したときには再び端末５０Ｂ−１、端末５０Ｂ−２と一緒になる等の遷移を辿る。また、各端末５０は当該端末５０周辺の環境情報や当該端末５０が検出するセンサ値、当該端末５０の位置情報、当該端末５０の通信量といった収集情報を、端末管理装置１０に送信し、端末管理装置１０では受信した収集情報を処理することで、各端末５０と類似性の高い他方の端末５０を検出する。

図２は、本発明の一実施形態における端末５０と端末管理装置１０との構成例を示すブロック図である。端末５０と端末管理装置１０とは、端末５０の端末通信部５１と端末管理装置１０の管理通信部１１とを介して互いに通信を行う。

端末５０は、端末通信部５１と、情報収集部５２と、収集情報送信部５３と、収集情報記憶部５４とを備える。以下、各部毎に説明する。

収集情報記憶部５４は、情報収集部５２によって収集された、通信に関する情報を含む情報を、時刻情報に対応付けて記憶する。

情報収集部５２は、通信に関する情報を含む情報を定期的に収集し、収集した収集情報を収集情報記憶部５４に記憶させる。具体的には、情報収集部５２は、定期的に周辺環境情報やセンサ値情報、位置情報、通信量情報等の情報を収集する。情報収集部５２は、収集したときの時刻情報を、収集した情報に対応付けて収集情報記憶部５４に記憶させる。

情報収集部５２は、周辺環境情報の定期収集を、端末管理装置１０での類似性の高い端末５０の検出を容易にするために、各端末５０で同時刻に取得するとしてもよい。また、収集情報送信時刻は、端末５０の起動直後に取得した位置情報等の周辺環境情報を基に自動生成され、次回の電源起動後までに維持されるものとする。

端末５０は、端末管理装置１０から、ユーザが特定されたことについての通知を受信し、その情報を記憶するとしてもよい。端末５０は、特定されていることを示す情報も合わせて、収集情報と共に端末管理装置１０に送信することによって、端末管理装置１０の処理を軽減するとしてもよい。

収集情報送信部５３は、収集情報記憶部５４に記憶された収集情報を、収集したときの時刻と共に、端末通信部５１を介して端末管理装置１０に送信する。
収集情報送信部５３は、収集情報記憶部５４に記憶された収集情報を、端末通信部５１を介して端末管理装置１０に定期的に送信する。収集情報送信部５３は、送信する際に、端末５０の識別情報を合わせて端末管理装置１０に送信する。収集情報送信部５３は、最新の収集情報のみを端末管理装置１０に送信するために、送信後、記憶させた収集情報を消去する。

端末管理装置１０は、管理通信部１１と、端末情報受信部１２と、記憶制御部１３と、時間帯抽出部１４と、情報比較部１５と、類似性判断部１６と、グループ特定部１７と、移動軌跡抽出部１８と、個人端末抽出部１９と、端末情報記憶部３１と、グループ特定済記憶部３２とを備える。以下、各部毎に説明する。

端末情報記憶部３１は、端末５０が収集した収集情報であって端末５０の通信量情報と端末５０の位置を示す位置情報とを含む収集情報を、端末５０の識別情報に対応付けて記憶する。収集情報は、後述される図４で示されるように、端末５０が収集した周辺の環境情報であり、端末５０の、通信量を含む通信に関する情報（例えば、ユーザのある端末５０が無線ＬＡＮルータモードとなり、ユーザの他の端末５０がその無線ＬＡＮルータモードの端末５０を介して通信する場合等の通信に関する情報）と、端末５０の位置を示す位置情報（例えば、ＧＰＳによるデータから算出された緯度及び経度等）とを含む。

グループ特定済記憶部３２は、ユーザが所有する端末５０であることが特定された端末５０について、端末５０の識別情報に、グループの識別情報を対応付けて記憶する。
例えば、グループ特定済記憶部３２によって記憶された、同一のグループの識別情報が対応付けられた識別情報を有する端末５０は、同一のグループ（例えば、同じ家族）の端末５０である。後述するように、グループ特定済記憶部３２は、同一のグループの識別情報が対応付けられた端末５０に、さらに、個人利用情報を対応付けて、同一のグループ内の異なる個人によって利用される端末５０であることを示すように記憶する。

端末情報受信部１２は、収集情報を、端末５０が収集したときの時刻と共に、端末５０から受信する。記憶制御部１３は、端末情報受信部１２によって受信された端末５０の収集情報である第１の端末５０の収集情報を、第１の端末５０の識別情報に対応付けて、端末情報記憶部３１に記憶させる。

第１の端末５０の識別情報がグループ特定済記憶部３２に記憶されていない場合に、グループ特定部１７は、時間帯抽出部１４によって抽出された比較時間帯について、情報比較部１５及び類似性判断部１６によって、収集情報の類似性を判断し、端末５０のグループを特定し、さらに、個人端末抽出部１９は、同一のグループと特定された端末５０を、移動軌跡抽出部１８によって、個人の利用する端末５０に分類する。このような処理を各部毎に説明する。

時間帯抽出部１４は、端末情報記憶部３１に記憶されている第１の端末５０の収集情報における通信量情報に基づいて、収集情報を比較するための時間帯である比較時間帯を抽出する。具体的に、比較時間帯として、時間帯抽出部１４は、１日のうちで単位時間当たりの通信量が最大になる時間帯を抽出する。この時間帯は、ユーザが家庭にいる可能性が高い時間帯である。

情報比較部１５は、第１の端末５０の収集情報のうち時間帯抽出部１４によって抽出された比較時間帯における収集情報と、第１の端末５０の識別情報とは異なる識別情報を有する第２の端末５０の比較時間帯における収集情報とを比較する。
すなわち、情報比較部１５は、例えば、家庭に居る可能性が高い時間帯において、端末５０によって収集された収集情報同士を比較する。情報比較部１５は、収集情報同士を比較し、類似性を算出する。

類似性判断部１６は、情報比較部１５によって比較された収集情報が類似するか否かを判断する。具体的には、類似性判断部１６は、類似性を示す算出された類似度を加算し、収集情報の個数で除算した平均値を算出し、算出した類似度の平均値がある一定の閾値以上だった場合に、２つの収集情報に類似性があると判断する。
具体的には、類似性判断部１６は、情報比較部１５による比較により、次のように類似度を算出し、類似性を判断する。
（１）情報比較部１５による比較に基づいて、通信量のピーク時間帯（例えば、００：００：００〜０１：００：００）における、同一時間における収集情報の各項目ごとの類似度を算出する。
例えば、Ｗｉ−Ｆｉによる通信データ同士の類似度、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈによる通信データ同士の類似度、加速度センサのデータ同士の類似度等を算出する。
（２）通信量のピーク時間帯（例えば、００：００：００〜０１：００：００）における、同一時間における収集情報の各類似度の平均を算出する。
例：１月１日００：００：００の項目ごとの類似度の平均
１月１日００：０５：００の項目ごとの類似度の平均
１月１日００：１０：００の項目ごとの類似度の平均
・・・
１月１日０１：００：００に項目ごとの類似度の平均
（３）通信量のピーク時間帯（例えば、００：００：００〜０１：００：００）における、各時間の類似度の平均のさらに平均（以下、総平均値と呼ぶ）を算出する。
（４）算出した総平均値がある一定の閾値以上だった場合に、２つの収集情報に類似性があると判断する。
なお、通信量のピーク時間帯における総平均値が、一定の閾値（第１の閾値とする）以上でない場合であっても、例えば、第２の閾値以上であった場合に、通信量のピーク時間帯前後における類似性を判断するとしてもよい。
具体的には、通信量のピーク時間帯前後において（１）から（３）と同様に、各項目ごとの類似度を算出し、算出した類似度の総平均値を算出する。
例えば、１２月３１日の２３：００：００〜１月１日の００：００：００における各項目ごとの算出した類似度の総平均値、もしくは、１月１日の０１：００：００〜１月１日の０２：００：００における各項目ごとの算出した類似度の総平均値を算出する。類似性判断部１６は、算出した類似度の総平均値が第２の閾値以上だった場合に、２つの収集情報に類似性があると判断してもよい。

グループ特定部１７は、類似性判断部１６によって類似すると判断された場合に、第１の端末５０の識別情報と、第２の端末５０の識別情報とを同一のグループの識別情報に対応付けて特定し、グループ特定済記憶部３２に記憶させる。

移動軌跡抽出部１８は、グループ特定部１７によって特定された同一のグループの端末５０について、収集情報に基づいて、一日のうちの特定の時間帯を抽出し、抽出した特定の時間帯における位置情報の変化に基づいて移動の軌跡を抽出する。
具体的には、移動軌跡抽出部１８は、時間帯抽出部１４によって抽出された時間帯以外の時間帯（すなわち、家庭内に居る時間帯ではない可能性が高い）であって、収集情報に含まれる位置情報が所定の時間以上変化し続ける時間帯（すなわち、移動中である可能性が高い時間帯）の軌跡を抽出する。

個人端末抽出部１９は、移動軌跡抽出部１８によって抽出された軌跡に基づいて、互いに類似する収集情報を有する端末５０（すなわち、同一のグループに属し、同一のユーザによって所有されているために移動の軌跡が類似している可能性が高い端末５０や、移動の軌跡が類似しているか否かの判別はできないが、同一のユーザによって所有されているために収集情報が類似している可能性が高い端末５０）の識別情報に同一の個人利用情報を対応付ける。個人端末抽出部１９は、互いに類似しない軌跡を有する端末５０（すなわち、同一のグループに属しているが、異なるユーザによって所有されているため、移動の軌跡が類似していない可能性が高い端末５０）の識別情報に、異なる個人利用情報を対応付ける。

さらに、時間帯抽出部１４は、１日のうちで単位時間当たりの通信量が最大になる時間帯（すなわち、家庭内に居る可能性が高い時間帯）を抽出する。
グループ特定部１７は、通信量が最大になる時間帯における第１の端末の収集情報と第２の端末の収集情報とが情報比較部１５によって所定の日数について比較され、類似性判断部１６によって類似すると判断された場合に、第１の端末についての識別情報と第２の端末の識別情報とを同一のグループの識別情報に対応付けて特定する。
さらに、グループ特定部１７は、特定した同一のグループの端末５０について、情報比較部１５及び類似性判断部１６によって、時間帯抽出部１４によって抽出された時間帯における収集情報に含まれる周辺環境情報、センサ情報、位置情報が所定の時間以上、類似性がある端末５０同士に、同一の個人利用情報を対応付ける。例えば、類似性として、センサ情報の場合には後述する図１１に示すような関係がある場合に、グループ特定部１７は、同一の個人利用情報を対応付ける。

図３は、本発明の一実施形態に係る端末５０の処理を示すフローチャートである。
端末５０は、コンピュータ及びその周辺装置が備えるハードウェア並びに該ハードウェアを制御するソフトウェアによって構成され、以下の処理は、制御部（例えば、端末５０のＣＰＵ）が所定のソフトウェアに従い実行する処理である。この処理は、端末５０において自動的にバックグラウンドで実行される。

（ステップＳ１００）：端末５０は、図４に示す収集情報（例えば、周辺環境情報、センサ値情報、位置情報、通信量等）を定期的に収集する。

（ステップＳ１０１）：端末５０は、収集した収集情報を、ある一定の収集数に達するまで収集情報記憶部に蓄積する。

（ステップＳ１０２）：端末５０は、収集情報記憶部に蓄積された収集情報を端末管理装置１０に送信する時刻（収集情報送信時刻）に達したかどうかを判断する。収集情報送信時刻に達していないと判断した場合、端末５０は、ステップＳ１００に戻り、再び周辺環境情報等の定期収集を繰り返す。収集情報送信時刻に達したと判断した場合、端末５０は、ステップＳ１０３に進む。
収集情報送信時刻は、端末５０毎に固有のランダム時刻とすることで、収集情報の送信が端末管理装置１０で集中することによる処理負荷が軽減される。収集情報送信時刻は、端末５０の起動直後に取得した位置情報等の周辺環境情報を基に自動生成され、次回の電源起動後まで維持される。

（ステップＳ１０３）：端末５０は、蓄積された周辺環境情報群を端末管理装置１０に送信する。そのとき、ＩＭＳＩやＭＡＣアドレスといった端末５０のＡＰＩで取得可能な端末５０の識別情報を合わせて送信する。また、スマートフォンやタブレット、スマートウォッチ、スマートグラス、端末名、型番といった端末５０の種類を識別できる情報も合わせて送信する。

（ステップＳ１０４）：端末５０は、収集情報を端末管理装置１０に送信した後は、収集情報記憶部に蓄積した周辺環境情報をリセット（削除）し、再びステップＳ１００に戻り周辺環境情報の定期収集を実行する。

図４は、本発明の一実施形態における収集情報の例を示す図である。図４を参照し、端末５０側で記憶される収集情報の具体例を説明する。
端末５０は、周辺の環境情報を定期的に収集し、収集した情報は収集したときの時刻情報に紐付いて記憶される。また、収集情報は、端末５０が定期的に収集情報を送信するまでの間維持され、端末５０が収集情報を端末管理装置１０に送信した場合、収集情報記憶部の収集情報はリセットされる。収集する周辺環境情報は、無線ＬＡＮ情報、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）情報、位置情報、センサ値、接続中の端末５０の情報、通信量等を含む。
さらに、無線ＬＡＮ情報は、端末５０が周辺探索した無線ＬＡＮのＳＳＩＤ（ＳｅｒｖｉｃｅＳｅｔＩｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）の文字列リスト、各ＳＳＩＤに対応するＢＳＳＩＤ（ＢａｓｉｃＳｅｒｖｉｃｅＳｅｔＩｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）（ＭＡＣアドレス）、電波強度を含み、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ情報は、端末５０が周辺探索したＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応端末５０の端末名リスト、各端末名に対応するＭＡＣアドレスを含む。また、接続中の端末５０の情報は、端末５０が周辺環境情報を取得する瞬間に接続している他の端末５０が存在した場合における、接続中無線ＬＡＮのＳＳＩＤの文字列、接続中無線ＬＡＮのＢＳＳＩＤ（ＭＡＣアドレス）、接続中のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ端末名、接続中のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ端末５０のＭＡＣアドレス、接続中基地局のセルＩＤを含む。また、通信量は、前回の周辺環境取得日時から、今回の周辺環境取得日時までに通信したパケット送受信量を含む。

図５は、本発明の一実施形態に係る端末管理装置１０の処理を示すフローチャートである。端末管理装置１０は、コンピュータ及びその周辺装置が備えるハードウェア並びに該ハードウェアを制御するソフトウェアによって構成され、以下の処理は、制御部（例えば、端末管理装置１０のＣＰＵ）が所定のソフトウェアに従い実行する処理である。なお、以下の処理は、処理の間に、端末５０から収集情報を受信した場合には、待ち行列に未処理端末５０として記録しておき、ステップＳ２１０や、Ｓ２０９、Ｓ２０６の処理が完了した時点で待ち行列を確認し、先頭の端末５０から順次待ち行列が空になるまで継続される。

（ステップＳ２００）：端末管理装置１０は、端末５０から収集情報を受信したかどうかを判断する。端末管理装置１０は、収集情報を受信したと判断した場合、ステップＳ２０１に進み、収集情報を受信していないと判断した場合、ステップＳ２００に戻る。

（ステップＳ２０１）：端末管理装置１０は、収集情報を受信した場合に、その識別情報毎に収集情報を記憶する。

（ステップＳ２０２）：端末管理装置１０は、受信した端末５０の識別情報がグループ特定済記憶部３２に記憶されているか否かを判断する。既に記憶されていた場合、端末管理装置１０は、ステップＳ２００に戻る。記憶されていない場合、端末管理装置１０は、ステップＳ２０３に進む。
なお、ステップＳ２０２の動作は、端末５０で代行してもよいものとする。具体的には、端末５０にグルーピングが済んでいるか否かの情報を記憶しておき、端末５０は、その情報も合わせて周辺環境情報と一緒に端末管理装置１０に送信する。端末管理装置１０は、その情報を確認することでステップＳ２０２の動作をスキップすることが可能となる。また、端末管理装置１０は、グループ特定済記憶部３２に端末５０の識別情報を記憶した場合には、その旨を端末５０にフィードバックする。

（ステップＳ２０３）：端末管理装置１０は、収集情報から端末５０が家庭内に存在する時間帯を抽出する。さらに具体的には、端末管理装置１０は、収集情報の通信量の時間毎の増減を確認し、単位時間あたり最も通信量が多い時間帯の前後数時間の開始時間と終了時間を決定する。これについては、図６と共に別途詳細を述べる。また、端末管理装置１０は、決定した開始時間から終了時間に収集された情報の過去数日間分の収集情報を抽出する。

（ステップＳ２０４）：端末管理装置１０は、抽出された、過去数日間分の開始時間から終了時間の間に収集された収集情報と類似性の高い、同一日時の収集情報を持つ他の端末５０を探索する。

（ステップＳ２０５）：端末管理装置１０は、グループ特定済記憶部３２に記憶されていなかった端末５０と類似性の高い他の端末５０が１台以上探索できたか否かを判断する。端末管理装置１０は、１台以上探索できたと判断した場合、ステップＳ２０７に進み、探索できなかったと判断した場合、ステップＳ２０６に進む。

（ステップＳ２０６）：端末管理装置１０は、グループ特定済記憶部３２に記憶されていなかった端末５０の１台だけを１つのグループとしてグループ特定済記憶部３２に記憶する。その後、ステップＳ２００に戻り、端末５０からの収集情報の送信を待ち受ける。

（ステップＳ２０７）：端末管理装置１０は、探索された端末５０の中から、個人毎に利用されている端末５０の分類を図る。さらに具体的には、端末管理装置１０は、位置情報を利用して、同一の移動軌跡を示す端末５０を探索することで分類する。

（ステップＳ２０８）：端末管理装置１０は、その結果、グループを組んだ端末５０の中から、個人毎に利用される端末５０に分類が可能かどうかを判断する。これについては、図１０と共に後述する。端末管理装置１０は、分類が可能であると判断した場合、ステップＳ２１０に進み、分類が可能でないと判断した場合、ステップＳ２０９に進む。

（ステップＳ２０９）：端末管理装置１０は、端末５０をそのまま分類せずグループ特定済記憶部３２に記憶する。その後、ステップＳ２００に戻り端末５０からの収集情報の送信を待ち受ける。

（ステップＳ２１０）：端末管理装置１０は、グループの中で個人毎に利用される端末５０を分類してグループ特定済記憶部３２に記憶する。グループ特定済記憶部３２への記憶後は、ステップＳ２００に戻り端末５０からの収集情報の送信を待ち受ける。

図６は、本発明の一実施形態に係る端末５０の時間毎の通信量の推移例を示す図である。例えば、図６は、スマートフォンといった端末５０の１日の時間毎の通信量の遷移例を示したグラフである。グラフの横軸は、一日の時刻を示し、縦軸は、通信量を示している。一般的に端末５０は、１日の通信量のうちで、夜の２２時〜２４時にかけて最も高い値（例えば、範囲６０１）を示すと言われている。この例は、ユーザが家庭内に存在する場合に最もよく端末５０を利用し、インターネット等の通信を行うということを示している。言い換えれば、端末５０の１日の時間毎の通信量を監視し、最も通信量が高い時間帯を抽出することが、端末５０が家庭内に存在することと等しくなるということである。しかしながら、ユーザによっては、会社終わりの移動中に端末５０を利用し、帰宅後は端末５０を利用しないという使い方をする場合も考えられるため、最も高い通信量を示す時間から前後数時間の情報を抽出するものとする。

図７は、本発明の一実施形態に係る端末管理装置１０の類似性を判断する具体例１を示す図である。図８は、本発明の一実施形態に係る端末管理装置１０の類似性を判断する具体例２を示す図である。図７、図８を用いて端末管理装置１０における類似性の高い収集情報を持つ端末５０の検出の具体例を示す。
図７の上部リストが端末５０収集情報記憶部に記憶されている収集情報を送信してきた端末５０Ａの収集情報だとする。
端末管理装置１０は、端末５０Ａの収集情報における各収集情報の日時と同じ日時の、端末５０Ｂ（類似性の検証を行う対象）の収集情報の各項目との比較を行い、類似性を数値として算出する。収集する項目の中に端末５０が対応していない項目が含まれる場合には、その項目を類似性の算出対象から除外し、残っている項目のみを対象に類似性を検証する。
例えば、タブレットの中にはセルラー通信用のインタフェースを持っていない場合もある。その端末５０は、基地局のセルＩＤを取得が不可のため、それ以外で取得できる情報のみを端末管理装置１０に送信することが想定される。類似性を検証する場合には、端末管理装置１０は、セルＩＤの項目を除外して検証する。端末管理装置１０は、前述のように、まず同一日時における各収集情報の類似性を検証し数値化する。

次に、端末管理装置１０は、図８に示すように、ある一定期間における端末５０Ａが持つ収集情報と、端末５０Ｂが持つ収集情報の類似性の検証を行う。端末管理装置１０は、端末５０Ａの各日時と同一日時の端末５０Ｂの持つ収集情報の類似性を数値として算出し、各日時の類似性を加算し、ある一定期間の平均を取ったものを最終的な類似性とする。例えば、図１０でいうところの２０１３／９／１２０：００における端末５０Ａと端末５０Ｂの収集情報の類似度を「類似度１」とする。次の日時の類似度を「類似度２」とする。端末管理装置１０は、この算出を全て行い、例えば１５個分の類似度を算出する。最後に、端末管理装置１０は、類似度１〜類似度１５までを全て加算し、１５で除算することで１５個分の平均値を算出し、算出した日時平均の類似度を端末５０Ａと端末５０Ｂの類似度とする。この類似度が予め定められた閾値以上の高い値を示す場合には、端末管理装置１０は、端末５０Ａと端末５０Ｂとの収集情報を、類似していると見なす。

図９は、本発明の一実施形態における類似性がある端末５０同士のセンサ値の変化例１を示す図である。図９と共に、別の実施例を示す。家庭内に複数の端末５０が存在した場合、端末５０によってユーザは、複数の端末５０を同一時刻に操作しないことが想定される。例えば、スマートフォンを操作している最中はタブレットをテーブルに置いて操作される、又は操作しないと考えられる。また、逆にタブレットを操作している最中はスマートフォンを操作しない、という使い方が想定される。その場合、図９のように、ある端末５０Ａのセンサが高い値を示している最中は、一方の端末５０Ｂのセンサは低いセンサ値を示し、逆に端末５０Ａが低いセンサ値を示す最中は、一方の端末５０Ｂのセンサ値は低い値を示すことが考えられる。端末管理装置１０は、このような逆の類似性を検出した場合に、端末５０Ａと端末５０Ｂとを、同一家庭内で操作される端末５０と判断し、グループ化を行う。

端末管理装置１０は、前述したように、端末５０Ａと類似性の高い他の端末５０を全て探索することで、端末５０Ａと類似性の高いグループを作成し、例えばＵＵＩＤ（ＵｎｉｖｅｒｓａｌｌｙＵｎｉｑｕｅＩｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）といった世界唯一のＩＤを用いてグループ特定済記憶部３２に記憶する。

次に、端末管理装置１０は、グループ化されたグループの中から、個人で利用される端末５０を分類する。
例えば、スマートウォッチやスマートグラスはスマートフォンと一緒に持ち歩いて利用されることが考えられる。一方、タブレットのような家庭内で共有して利用される端末５０は、家庭内に置いて利用されスマートフォンと一緒に持ち歩いて利用されることはない。そのため、個人で利用される端末５０を分類するため、端末管理装置１０は、スマートフォンと一緒に移動する端末５０（例えば、ある端末５０Ａ）と、ある端末５０Ｂとが同一時刻においてほぼ同一の地理的な移動をすることを検出し、グループ化を行う。

図１０は、本発明の一実施形態に係る端末管理装置１０の個人利用の端末５０を分類する処理を示すフローチャートである。図１０と共に、グループ内における個人利用の端末５０の分類方法に関する処理を示す。

（ステップＳ３００）：端末管理装置１０は、グループ内でランダムに端末５０を選択する。この選択した端末５０を端末５０Ａとする。

（ステップＳ３０１）：端末管理装置１０は、端末５０Ａの収集情報の中から通信量が最大を示す時間帯以外の収集情報を抽出する。これは、前述した家庭内に端末５０が存在する場合に、１日の内で通信量が最大を示すことを逆に利用している。つまり、通信量が最大を示す時間帯以外の時間帯には、家庭の外に存在し移動していることが予想される。

（ステップＳ３０２）：端末管理装置１０は、抽出した時間帯の中からさらにＧＰＳ値が一定時間変化し続ける時間帯を抽出する。これは端末５０が移動している場合には、ＧＰＳ値が変化し続けることが予想されるためである。

（ステップＳ３０３）：端末管理装置１０は、端末５０Ａと一緒に移動する端末５０を検証するため、グループ内からランダムに端末５０を選択する。これを端末５０Ｂとする。

（ステップＳ３０４）：端末管理装置１０は、ステップＳ３０２で抽出した時間帯と同じ時間帯の端末５０Ｂの収集情報を抽出する。

（ステップＳ３０５）：端末管理装置１０は、ＧＰＳ値の類似性を検証する。端末管理装置１０は、例えば、同一日時のＧＰＳ値の差分が、ある閾値以下である場合に評価値を＋１、ある閾値より大きい場合に評価値０とし、抽出した全ての時間帯における評価値を加算する。

（ステップＳ３０６）：端末管理装置１０は、評価値が、ある閾値以上だった場合に類似性があると判断し、ステップＳ３０７に進み、閾値以上ではなかった場合に類似性がないと判断し、ステップＳ３０３に戻る。

（ステップＳ３０７）：端末管理装置１０は、端末５０Ａと端末５０Ｂとをグループ化する。

（ステップＳ３０８）：端末管理装置１０は、グループ内の全ての端末５０について分類化完了か否かを判断する。端末管理装置１０は、分類化が完了したと判断した場合、処理を終了し、分類化が完了していないと判断した場合、ステップＳ３００に戻る。

図１１は、本発明の一実施形態における類似性がある端末５０同士のセンサ値の変化例２を示す図である。図１１の例は、ある端末５０Ａとある端末５０Ｂとが一緒に移動する場合、端末５０Ａと端末５０Ｂとで取得されるセンサ値に類似性がある例である。端末管理装置１０は、例えば、同一日時のセンサ値の差分が、ある閾値以下である場合に評価値を＋１、閾値以下でない場合に、評価値０とし、抽出した全ての時間帯における評価値を加算した結果が、ある閾値以上だった場合に類似性がある、と判断する。

本実施形態によれば、端末管理装置１０は、端末５０の通信量情報と端末５０の位置を示す位置情報とを含む収集情報を、端末５０が収集したときの時刻と共に、端末５０から受信し、受信した端末５０の収集情報である第１の端末５０の収集情報を、第１の端末５０の識別情報に対応付けて、端末情報記憶部３１に記憶させる。そして、端末管理装置１０は、第１の端末５０の識別情報がグループ特定済記憶部３２に記憶されていない場合に、端末情報記憶部３１に記憶されている第１の端末５０の収集情報における通信量情報に基づいて、収集情報を比較するための時間帯である比較時間帯を抽出し、第１の端末５０の収集情報のうち比較時間帯における収集情報と、第１の端末５０の識別情報とは異なる識別情報を有する第２の端末５０の比較時間帯における収集情報とを比較し、比較した収集情報が類似するか否かを判断し、類似すると判断した場合に、第１の端末５０の識別情報と、第２の端末５０の識別情報とを同一のグループの識別情報に対応付けて特定し、グループ特定済記憶部３２に記憶させる。さらに、端末管理装置１０は、特定された同一のグループの端末５０について、収集情報に基づいて、一日のうちの特定の時間帯を抽出し、抽出した特定の時間帯における位置情報の変化に基づいて移動の軌跡を抽出し、抽出した軌跡に基づいて、互いに類似する収集情報を有する端末５０の識別情報に同一の個人利用情報をさらに対応付ける。
したがって、端末管理装置１０は、端末５０のグループ化を行うと共に、グループの中から個人で利用する端末５０を分類することができる。その結果、端末管理装置１０は、ユーザの行動分析に寄与し潜在的なニーズを発掘するための有効な情報を提供することができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

１０端末管理装置
１１管理通信部
１２端末情報受信部
１３記憶制御部
１４時間帯抽出部
１５情報比較部
１６類似性判断部
１７グループ特定部
１８移動軌跡抽出部
１９個人端末抽出部
３１端末情報記憶部
３２グループ特定済記憶部
５０端末
５１端末通信部
５２情報収集部
５３収集情報送信部
５４収集情報記憶部

Claims

グループに所属するユーザによって所有される端末から情報を収集する端末管理装置であって、
前記端末が収集した収集情報であって前記端末の通信量情報と前記端末の位置を示す位置情報とを含む収集情報を、前記端末の識別情報に対応付けて記憶する端末情報記憶部と、
前記ユーザが所有する前記端末であることが特定された前記端末について、前記端末の識別情報に、前記グループの識別情報を対応付けて記憶するグループ特定済記憶部と、
前記収集情報を、前記端末が収集したときの時刻と共に、前記端末から受信する端末情報受信部と、
前記端末情報受信部によって受信された前記端末の前記収集情報である第１の端末の前記収集情報を、前記第１の端末の識別情報に対応付けて、前記端末情報記憶部に記憶させる記憶制御部と、
前記第１の端末の識別情報が前記グループ特定済記憶部に記憶されていない場合に、前記端末情報記憶部に記憶されている前記第１の端末の収集情報における前記通信量情報に基づいて、前記収集情報を比較するための時間帯である比較時間帯を抽出する時間帯抽出部と、
前記第１の端末の前記収集情報のうち前記時間帯抽出部によって抽出された前記比較時間帯における前記収集情報と、前記第１の端末の識別情報とは異なる識別情報を有する第２の端末の前記比較時間帯における前記収集情報とを比較する情報比較部と、
前記情報比較部によって比較された前記収集情報が類似するか否かを判断する類似性判断部と、
前記類似性判断部によって類似すると判断された場合に、前記第１の端末の識別情報と、前記第２の端末の識別情報とを同一のグループの識別情報に対応付けて特定し、前記グループ特定済記憶部に記憶させるグループ特定部と、
前記グループ特定部によって特定された同一のグループの前記端末について、前記収集情報に基づいて、一日のうちの特定の時間帯を抽出し、抽出した特定の時間帯における前記位置情報の変化に基づいて移動の軌跡を抽出する移動軌跡抽出部と、
前記移動軌跡抽出部によって抽出された前記軌跡に基づいて、互いに類似する前記収集情報を有する前記端末の識別情報に同一の個人利用情報をさらに対応付ける個人端末抽出部と、
を備える、端末管理装置。
前記時間帯抽出部は、前記比較時間帯として、１日のうちで単位時間当たりの通信量が最大になる時間帯を抽出し、
前記グループ特定部は、前記通信量が最大になる時間帯における前記第１の端末の前記収集情報と前記第２の端末の収集情報とが前記情報比較部によって所定の日数について比較され、前記類似性判断部によって類似すると判断された場合に、前記第１の端末についての識別情報と前記第２の端末の識別情報とを同一のグループの識別情報に対応付けて特定する、請求項１に記載の端末管理装置。
前記移動軌跡抽出部は、前記時間帯抽出部によって抽出された時間帯以外の時間帯であって、前記収集情報に含まれる前記位置情報が所定の時間以上変化し続ける時間帯の前記軌跡を抽出する、
請求項１又は２に記載の端末管理装置。
前記時間帯抽出部は、１日のうちで単位時間当たりの通信量が最大になる時間帯を抽出し、
前記グループ特定部は、特定した同一のグループの前記端末について、前記情報比較部及び前記類似性判断部によって、前記時間帯抽出部によって抽出された時間帯における前記収集情報に含まれる環境情報、センサ情報、位置情報が所定の時間以上、類似性がある前記端末同士に、同一の個人利用情報を対応付ける、請求項１から３のいずれかに記載の端末管理装置。
請求項１に記載の端末管理装置が実行する方法であって、
前記端末情報受信部が、前記収集情報を、前記端末が収集したときの時刻と共に、前記端末から受信する端末情報受信ステップと、
前記記憶制御部が、前記端末情報受信ステップによって受信された前記端末の前記収集情報である第１の端末の前記収集情報を、前記第１の端末の識別情報に対応付けて、前記端末情報記憶部に記憶させる記憶制御ステップと、
前記時間帯抽出部が、前記第１の端末の識別情報が前記グループ特定済記憶部に記憶されていない場合に、前記端末情報記憶部に記憶されている前記第１の端末の収集情報における前記通信量情報に基づいて、前記収集情報を比較するための時間帯である比較時間帯を抽出する時間帯抽出ステップと、
前記情報比較部が、前記第１の端末の前記収集情報のうち前記時間帯抽出ステップによって抽出された前記比較時間帯における前記収集情報と、前記第１の端末の識別情報とは異なる識別情報を有する第２の端末の前記比較時間帯における前記収集情報とを比較する情報比較ステップと、
前記類似性判断部が、前記情報比較ステップによって比較された前記収集情報が類似するか否かを判断する類似性判断ステップと、
前記グループ特定部が、前記類似性判断ステップによって類似すると判断された場合に、前記第１の端末の識別情報と、前記第２の端末の識別情報とを同一のグループの識別情報に対応付けて特定し、前記グループ特定済記憶部に記憶させるグループ特定ステップと、
前記移動軌跡抽出部が、前記グループ特定ステップによって特定された同一のグループの前記端末について、前記収集情報に基づいて、一日のうちの特定の時間帯を抽出し、抽出した特定の時間帯における前記位置情報の変化に基づいて移動の軌跡を抽出する移動軌跡抽出ステップと、
前記個人端末抽出部が、前記移動軌跡抽出ステップによって抽出された前記軌跡に基づいて、互いに類似する前記収集情報を有する前記端末の識別情報に同一の個人利用情報をさらに対応付ける個人端末抽出ステップと、
を備える、方法。