JP2015219777A - 制御装置、制御方法、及び制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】個人の存在位置に関する情報を、個人特定リスクを低減した状態で利用提供できる。
【解決手段】制御装置１０において、変換部１２は、取得部１１で取得した位置データ群と、記憶部１３に記憶した複数の抽象化パターンとに基づいて、各位置データについて、各位置データの存在位置とエリア位置が一致する少なくも１つの抽象化パターンを特定する。そして、利用可能パターン特定部１４は、取得部１１で取得した位置データ群に基づいて、変換部１２で特定した各抽象化パターンについてエリア位置と存在位置が重なる個人ＩＤの数がｋ（ｋは２以上の自然数である設定値）個以上であるか否かを判定する。そして、利用可能パターン特定部１４は、ｋ個以上であると判定した抽象化パターンを、利用可能パターンとして特定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、制御装置、制御方法、及び制御プログラムに関する。

近年、情報漏洩の問題及び個人情報保護法の制定等により、個人情報の取り扱いが問題となっている。個人情報は、公的機関のみならず、種々の企業によって収集されている。例えば、商品又はサービスを購入する消費者（以下では、「個人」と呼ぶことがある）が商品又はサービスを購入する際に、会員登録することがある。この会員登録時には、通常、個人の氏名、年齢、性別、住所、及びメールアドレス等のデータが、個人に割り振られた個人ＩＤと対応づけられた状態で、企業のシステムに登録（記憶）される。すなわち、企業のシステムは、「個人情報データ」を記憶しておく。ここで、「個人情報データ」は、例えば、氏名、年齢、性別、住所、メールアドレス、及び個人ＩＤを含む。さらに、企業のシステムは、個人情報データが既に登録されている個人が商品又はサービスを購入する度に、その個人のＩＤに対応づけて、購入された商品又はサービスに関する情報を記憶する。これにより、企業は、収集した個人情報データを用いて、企業活動に利用することができる。

一方で、例えば、個人情報データを収集した第１の企業以外の第２の企業が、その個人情報データを利用することを望むことがある。すなわち、データ収集主体とデータ利用主体とが異なる可能性がある。しかしながら、個人情報保護の観点から、個人の許可を得ること無しに、個人情報データそのものを提供することはできない。そこで、個人情報データを、個人を特定できない状態のデータ（以下では、「匿名化データ」と呼ぶことがある）に変換し、匿名化データを利用することが考えられている。

特開２００３−１９６３９１号公報

コンピュータセキュリティシンポジウム2009 (CSS2009) 論文集、page 1-6，"k-匿名性の確率的指標への拡張とその適用例"，2011-10-12

ところで、例えば個人が携帯している通信端末から得られる、個人の「存在位置」に関する情報も「個人情報」として扱われる。また、個人の「存在位置」に関する情報は、マーケティング等に利用可能な有用情報である。通常、存在位置データは、ＧＰＸ（GPS eXchange Format）やＫＭＬ（Keyhole Markup Language）等の形式で扱われる。このため、存在位置データのままではデータ利用主体が利用し難く、利用容易な形式でデータ利用主体に提供されることが望まれている。

一方、存在位置データが個人を特定できるレベルでデータ利用主体に提供されると、例えば存在位置データが悪用され、個人がストーカーに合う等の被害を受ける恐れがある。

従って、個人の「存在位置」に係る匿名化データが、個人を特定されるリスク（つまり、「個人特定リスク」）が十分低減されたレベルで利用提供されることが望まれている。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、第１に、存在位置データを利用容易なデータに加工できる、制御装置、制御方法、及び制御プログラムを提供することを目的とする。また、第２に、個人の存在位置に関する情報を、個人特定リスクを低減した状態で利用提供できる、制御装置、制御方法、及び制御プログラムを提供することを目的とする。

開示の態様では、制御装置は、取得部と、記憶部と、第１の特定部とを有する。前記取得部は、各位置データが個人ＩＤと前記個人ＩＤに対応する個人が存在する存在位置に関する情報との組合せを含み且つ複数の個人の位置データを含む、位置データ群を取得する。前記記憶部は、各抽象化パターンがエリアの識別情報とエリア位置との組合せを含む、複数の抽象化パターンを記憶する。前記第１の特定部は、前記取得部で取得した位置データ群と、前記記憶部に記憶した複数の抽象化パターンとに基づいて、各位置データについて、前記各位置データの存在位置とエリア位置が重なる少なくも１つの抽象化パターンを特定する。

開示の態様によれば、存在位置データを利用容易なデータに加工できる。また、個人の存在位置に関する情報を、個人特定リスクを低減した状態で利用提供できる。

図１は、実施例１の制御装置の一例を示すブロック図である。 図２は、抽象化パターンの説明に供する図である。 図３は、抽象化パターンテーブルの一例を示す図である。 図４は、実施例１の制御装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図５は、位置データ群の説明に供する図である。 図６は、抽象化パターンの特定の説明に供する図である。 図７は、利用可能パターンの特定の説明に供する図である。 図８は、実施例２の制御装置の一例を示すブロック図である。 図９は、或る期間に対応するカウントテーブルの一例を示す図である。 図１０は、行動パターンの特定の説明に供する図である。 図１１は、実施例３の制御装置の一例を示すブロック図である。 図１２は、実施例４の制御装置の一例を示すブロック図である。 図１３は、制御装置のハードウェア構成例を示す図である。

以下に、本願の開示する制御装置、制御方法、及び制御プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本願の開示する制御装置、制御方法、及び制御プログラムが限定されるものではない。また、実施形態において同一の機能を有する構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

［実施例１］
［制御装置の構成例］
図１は、実施例１の制御装置の一例を示すブロック図である。図１において、制御装置１０は、取得部１１と、変換部１２と、記憶部１３と、利用可能パターン特定部１４とを有する。

取得部１１は、「位置データ群」を取得する。各位置データは、個人ＩＤと当該個人ＩＤに対応する個人が存在する存在位置に関する情報との組合せを含む。また、取得された「位置データ群」は、複数の個人の位置データを含む。各位置データは、例えば、個人ＩＤに対応する個人が携帯する通信端末から報告されたものである。

記憶部１３は、複数の「抽象化パターン」を記憶している。ここでの各抽象化パターンは、エリアの識別情報（例えば、エリア名称）とエリア位置との組合せを含む。各抽象化パターンは、例えば、「抽象化パターンテーブル」に各エントリとして記憶されている。

図２は、抽象化パターンの説明に供する図である。図２には、西新宿周辺の地図が示されている。図２に示すエリアＡ１〜エリアＡ５は、それぞれ抽象化パターンに対応する。例えば、エリアＡ１の名称は「西新宿駅」であり、エリアＡ２の名称は「東京医大病院」であり、エリアＡ３の名称は「ベルサール新宿」であり、エリアＡ４の名称は「西新宿中学」であり、エリアＡ５の名称は「西新宿８丁目」である。

図３は、抽象化パターンテーブルの一例を示す図である。抽象化パターンテーブルは、複数のパターン番号と、各パターン番号に対応する抽象化パターン、つまり、エリア名称及びエリア位置の組合せとを対応づけて記憶している。図３において、エリア位置は、エリアが矩形状に設定された時の対向する２頂点の緯度及び経度によって規定されている。ここで、１つの地点とエリア位置が一致する（重なる）抽象化パターンは、複数存在してもよい。

図１の説明に戻り、変換部１２は、取得部１１で取得した位置データ群と、記憶部１３に記憶した複数の抽象化パターンとに基づいて、各位置データについて、各位置データの存在位置とエリア位置が一致する少なくも１つの抽象化パターンを特定する。すなわち、変換部１２は、緯度及び経度で規定される１点を表す位置データを、当該位置データの示す位置を含むエリアに抽象化（つまり、匿名化）している。

利用可能パターン特定部１４は、変換部１２で特定した各抽象化パターンについて「匿名要件」を満たすか否かを判定し、「匿名要件」を満たすと判定した抽象化パターンを、利用可能パターンとして特定する。ここで、「匿名要件」は、ｋ−匿名性、ｌ−多様性、Ｐｋ−匿名性、及び、ｔ−近似性（ｔ−ｃｌｏｓｅｎｓｓ）の少なくとも１つを含む。「ｋ−匿名性」とは、同じ属性を持つ個人がｋ人以上いる状態をいう。また、「ｌ−多様性」とは、属性の組合せが少なくともｌ通り以上ある状態をいう。また、「Ｐｋ−匿名性」とは、個人情報データから個人を１／ｋ以上の確率で当てることができない状態をいう。また、「ｔ−近似性」とは、対象属性の分布における距離と全属性の分布における距離とがｔ以下である状態をいう。

例えば、「匿名要件」がｋ−匿名性のみに基づく場合、「匿名要件」は、「抽象化パターンについてエリア位置と存在位置が重なる個人ＩＤの数がｋ（ｋは２以上の自然数である設定値）個以上であること」である。すなわち、利用可能パターン特定部１４は、取得部１１で取得した位置データ群に基づいて、変換部１２で特定した各抽象化パターンについてエリア位置と存在位置が重なる個人ＩＤの数がｋ（ｋは２以上の自然数である設定値）個以上であるか否かを判定する。そして、利用可能パターン特定部１４は、ｋ個以上であると判定した抽象化パターンを、利用可能パターンとして特定する。すなわち、利用可能パターン特定部１４は、ｋ−匿名性を満たす抽象化パターンを、利用可能パターンとして特定している。以下では、「匿名要件」がｋ−匿名性であることを前提に説明する。

［制御装置の動作例］
以上の構成を有する制御装置の処理動作の一例について説明する。図４は、実施例１の制御装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。

取得部１１は、位置データ群を取得する（ステップＳ１０１）。

図５は、位置データ群の説明に供する図である。図５において、位置データ群は、複数の個人（個人ＩＤ）の位置データを含む。また、図５において、各位置データは、個人ＩＤと、時刻と、当該時刻において個人ＩＤに対応する個人が存在する存在位置に関する情報との組合せを含む。

図４の説明に戻り、変換部１２は、取得部１１で取得した位置データ群と、記憶部１３に記憶した複数の抽象化パターンとに基づいて、各位置データについて、各位置データの存在位置とエリア位置が一致する少なくも１つの抽象化パターンを特定する（ステップＳ１０２）。例えば、図５における、個人ＩＤが「００６」，時刻が「１１：１２」，存在位置「３５．７０６７４，１３９．６９５０８」である位置データは、図６に示すように、例えば、抽象化パターン「西新宿駅」，「青梅街道」，「丸の内線」，「新宿区」のそれぞれと位置が重なる。従って、この例では、変換部１２は、個人ＩＤが「００６」，時刻が「１１：１２」，存在位置「３５．７０６７４，１３９．６９５０８」である位置データについて、抽象化パターン「西新宿駅」，「青梅街道」，「丸の内線」，「新宿区」を特定する。このような特定処理が、取得部１１で取得した各位置データについて行われる。図６は、抽象化パターンの特定の説明に供する図である。

利用可能パターン特定部１４は、取得部１１で取得した位置データ群に基づいて、変換部１２で特定した各抽象化パターンについてエリア位置と存在位置が重なる個人ＩＤの数がｋ（ｋは２以上の自然数である設定値）個以上であるか否かを判定し、ｋ個以上であると判定した抽象化パターンを、利用可能パターンとして特定する（ステップＳ１０３）。すなわち、利用可能パターン特定部１４は、特定した各抽象化パターンについてｋ―匿名性を満たすか否かを判定し、ｋ−匿名性を満たした抽象化パターンを特定する（ステップＳ１０３）。

ここで、図７に示すように、ステップＳ１０２で特定された抽象化パターンが、抽象化パターン「西新宿駅」，「青梅街道」，「丸の内線」，「新宿区」であったとする。そして、抽象化パターン「西新宿駅」，「青梅街道」，「丸の内線」，「新宿区」の各々に対応する個人ＩＤの個数（つまり、人数）が、それぞれ「１００」，「５０」，「７」，「５」であったとする。そして、ｋの値を「１０」とする。この場合、個別ＩＤの個数が１０以上である抽象化パターン「西新宿駅」，「青梅街道」が、利用可能パターンとして特定される。一方、抽象化パターン「丸の内線」，「新宿区」は、利用可能パターンとはされない。図７は、利用可能パターンの特定の説明に供する図である。

以上のように本実施例によれば、制御装置１０において、変換部１２（第１の特定部）は、取得部１１で取得した位置データ群と、記憶部１３に記憶した複数の抽象化パターンとに基づいて、各位置データについて、各位置データの存在位置とエリア位置が一致する少なくも１つの抽象化パターンを特定する。各位置データは、個人ＩＤと当該個人ＩＤに対応する個人が存在する存在位置に関する情報との組合せを含む。また、取得された「位置データ群」は、複数の個人の位置データを含む。また、各抽象化パターンは、エリアの識別情報（例えば、エリア名称）とエリア位置との組合せを含む。

この制御装置１０の構成により、存在位置データを利用容易なデータ（つまり、抽象化パターン）に加工できる。すなわち、個人の存在位置に関する情報を意味のあるエリアの情報に抽象化（匿名化）することができる。

また、制御装置１０において、利用可能パターン特定部１４（第２の特定部）は、取得部１１で取得した位置データ群に基づいて、変換部１２で特定した各抽象化パターンについてエリア位置と存在位置が重なる個人ＩＤの数がｋ（ｋは２以上の自然数である設定値）個以上であるか否かを判定する。そして、利用可能パターン特定部１４は、ｋ個以上であると判定した抽象化パターンを、利用可能パターンとして特定する。

この制御装置１０の構成により、ｋ−匿名性を満たす抽象化パターンのみを利用可能パターンとすることができるので、個人特定リスクが十分に低減された抽象化パターンのみを利用可能パターンとすることができる。この利用可能パターンに対応する位置データを提供対象とすることで、個人の存在位置に関する情報を、個人特定リスクを低減した状態で利用提供することができる。なお、上記の通り、ｋ−匿名性に限らず、「匿名要件」として、ｌ−多様性、Ｐｋ−匿名性、及び、ｔ−近似性を用いることもできる。

[実施例２]
実施例２は、実施例１で特定された利用可能パターンに基づいて、行動パターンを特定する処理等に関する。

図８は、実施例２の制御装置の一例を示すブロック図である。図８において、制御装置２０は、存在エリア特定部２１と、行動パターン特定部２２とを有する。

取得部１１では、複数の期間の各々について位置データ群が取得されている。

そして、存在エリア特定部２１は、取得部１１で取得した位置データ群のうちの、利用可能パターン特定部１４で特定した利用可能パターンのエリア位置と存在位置が一致する位置データの数を、利用可能パターンのエリアと個人ＩＤとの各組合せについて期間毎にカウントする。このカウント処理には、「カウントテーブル」が用いられてもよい。図９は、或る期間に対応するカウントテーブルの一例を示す図である。そして、存在エリア特定部２１は、カウントした数に基づいて、期間毎に各個人ＩＤに対応する個人が存在したエリアを特定する。例えば、存在エリア特定部２１は、或る期間に対応するカウントテーブルにおいて、或る個人ＩＤに対応する利用可能パターンのうちで、カウント値が最も大きい利用可能パターンに対応するエリアを、その或る個人ＩＤに対応する個人が存在したエリアとして特定する。図９のカウントテーブルでは、個人ＩＤ「００１」の個人の存在エリアは、「西新宿中学」である。

行動パターン特定部２２は、各個人ＩＤについて存在エリア特定部２１で特定したエリアを時間軸で並べたパターンと一致する他の抽象化パターン（つまり、行動パターン候補）を、他の利用可能パターン（つまり、行動パターン）として特定する。ここで、記憶部１３は、各他の抽象化パターン（つまり、行動パターン候補）が複数のエリアの識別情報と各エリアに対応づけられた移動順序とを含む、複数の他の抽象化パターンを、例えば、「行動パターン候補テーブル」に記憶している。

例えば、図１０に示すように、個人ＩＤ「００１」に対応する個人の存在したエリアは、期間「１１時」では、「西新宿駅前」であり、期間「１２時」では、「東京医大病院」である。また、個人ＩＤ「００２」に対応する個人の存在したエリアは、期間「１１時」では、「東京医大病院」であり、期間「１２時」では、「ベルサール新宿」である。例えば、「行動パターン候補テーブル」に、行動パターン候補「西新宿イベント参加：（移動順序１：「東京医大病院」、移動順序２「ベルサール新宿」）」というエントリがある場合、個人ＩＤ「００２」に対応する個人がとった行動パターンは、「西新宿イベント参加」として特定される。図１０は、行動パターンの特定の説明に供する図である。

以上のように本実施例によれば、制御装置２０において、存在エリア特定部２１は、位置データ群のうちの利用可能パターンのエリア位置と存在位置が一致する位置データの数を、利用可能パターンのエリアと個人ＩＤとの各組合せについて期間毎にカウントする。

この制御装置２０の構成により、エリア分析が容易な形式の情報を得ることができる。

また、存在エリア特定部２１は、カウントした数に基づいて、期間毎に各個人ＩＤに対応する個人が存在したエリアを特定する。

この制御装置２０の構成により、個人の行動パターン分析に利用可能な情報を得ることができる。

また、制御装置２０において、行動パターン特定部２２は、各個人ＩＤについて存在エリア特定部２１で特定したエリアを時間軸で並べたパターンと一致する他の抽象化パターン（つまり、行動パターン候補）を、他の利用可能パターン（つまり、行動パターン）として特定する。

この制御装置２０の構成により、ｋ−匿名性を満たした抽象化パターン（つまり、利用可能パターン）に基づいて、行動パターン（つまり、他の利用可能パターン）を特定できるので、個人特定リスクが十分に低減された行動パターン候補のみを他の利用可能パターンとすることができる。この他の利用可能パターンに対応する位置データを提供対象とすることで、個人の存在位置に関する情報を、個人特定リスクを低減した状態で利用提供することができる。

なお、利用可能パターン特定部１４における処理を行うこと無しに、存在エリア特定部２１が、変換部１２で特定された抽象化パターンのエリア位置と存在位置が一致する位置データの数を、利用可能パターンのエリアと個人ＩＤとの各組合せについて期間毎にカウントし、カウント数に基づいて、期間毎に各個人ＩＤに対応する個人が存在したエリアを特定してもよい。そして、行動パターン特定部２２は、各個人ＩＤについて存在エリア特定部２１で特定したエリアを時間軸で並べたパターンと一致する他の抽象化パターン（つまり、行動パターン候補）を特定し、特定した他の抽象化パターンのうちでｋ−匿名性を満たすもののみを、他の利用可能パターンにしてもよい。こうすることによっても、ｋ−匿名性を満たす他の抽象化パターン（つまり、行動パターン候補）のみを他の利用可能パターンとすることができる。

[実施例３]
実施例３は、実施例１又は実施例２で特定された利用可能パターン又は他の利用可能パターンに対応する位置データを、利用対象データとして決定する処理に関する。

図１１は、実施例３の制御装置の一例を示すブロック図である。図１１において、制御装置３０は、決定部３１と、出力制御部３２とを有する。

決定部３１は、利用可能パターン特定部１４で特定された利用可能パターン又は行動パターン特定部２２で特定された他の利用可能パターンに対応する位置データが「利用要件」を満たしている場合、その位置データを「利用対象データ」として決定する。

「利用要件」のパラメータには、例えば、位置データの利用者候補が事前に指定してきた、「ｋ−匿名性の最低目標値」が含まれてもよい。すなわち、利用可能パターン又は他の利用可能パターンであっても、ｋ−匿名性の値が、利用者候補が指定した「ｋ−匿名性の最低目標値」より小さい場合、その利用可能パターン又は他の利用可能パターンに対応する位置データは、その利用者候補に対しては利用対象データとはされない。つまり、「利用可能パターン（又は他の利用可能パターン）のｋ−匿名性の値が、利用者候補が指定したｋ−匿名性の最低目標値以上であること」が、「利用要件」となる。

また、「利用要件」のパラメータには、例えば、利用可能パターン（又は他の利用可能パターン）の「価値」が含まれてもよい。この「価値」は、例えば、制御装置３０が有する価値算出部（図示せず）によって、利用可能パターン（又は他の利用可能パターン）のエリアについての、インターネットにおけるアクセス数又はクリック数等に基づいて、算出される。

また、「利用要件」のパラメータには、位置データの利用者候補が事前に指定してきた「利用希望パターン」が含まれていてもよい。すなわち、「利用希望パターンと対応する位置データであること」が、「利用要件」となる。

出力制御部３２は、決定部３１で決定された利用対象データに対応する「利用者の利用態様」に応じた「情報」の出力制御を行う。

例えば、利用者が利用態様として「広告配信」を事前に指定してきている場合、出力制御部３２は、決定部３１で決定された利用対象データ（つまり、位置データ）に対応する個人に対して、その利用者から事前に取得している情報（例えば、広告及びクーポン等）を報知する制御を行う。

また、例えば、利用者が利用態様として「匿名化データの配信」を事前に指定してきている場合、出力制御部３２は、その利用者の端末に対して利用対象データを送信する。

以上のように本実施例によれば、制御装置３０において、利用可能パターン特定部１４で特定された利用可能パターン又は行動パターン特定部２２で特定された他の利用可能パターンに対応する位置データが「利用要件」を満たしている場合、その位置データを「利用対象データ」として決定する。

この制御装置３０の構成により、ｋ−匿名性に加えて利用要件を満たした位置データのみを利用対象データとすることができるので、位置データ利用における、個人及び利用者等のリスクを低減させることができる。

[実施例４]
実施例４は、実施例１又は実施例２で特定された利用可能パターン又は他の利用可能パターンに対応する位置データを、オークション形式で利用対象データとして決定する処理に関する。

図１２は、実施例４の制御装置の一例を示すブロック図である。図１２において、制御装置４０は、オークション制御部４１を有する。

オークション制御部４１は、利用可能パターン特定部１４で特定された利用可能パターン及び行動パターン特定部２２で特定された他の利用可能パターンを、オークション対象の情報として利用者候補に公開する制御を行う。例えば、オークション制御部４１は、利用者候補の端末からアクセスされると、「公開テーブル」を利用者候補の端末に表示させる制御を行う。「公開テーブル」は、例えば、項目として、「利用可能パターン（他の利用可能パターンを含む）」と、「利用可能パターンの番号」と、「ｋ−匿名性の値」とを含む。

そして、オークション制御部４１は、公開した各利用可能パターン（つまり、各オークション対象）に対する入札を受け付ける入札受付処理を行い、各オークション対象について最も入札額の高い利用者候補にそのオークション対象を落札させる。

そして、オークション制御部４１は、落札されたオークション対象に対応する、利用可能パターン又は他の利用可能パターンに対応する位置データが「利用要件」を満たしている場合、その位置データを、利用対象データとして決定する。ここで、オークション制御部４１の「利用要件」としては、実施例３で説明したものを用いることができる。

そして、出力制御部３２は、オークション制御部４１で決定された利用対象データに対応する「利用者の利用態様」に応じた「情報」の出力制御を行う。

以上のように本実施例によれば、制御装置４０において、オークション制御部４１は、利用可能パターン特定部１４で特定された利用可能パターン及び行動パターン特定部２２で特定された他の利用可能パターンをに関する情報をオークション対象の情報として利用者候補に公開し、オークション対象を利用者候補に落札させる。

この制御装置４０の構成により、ｋ−匿名性を満たしている、利用可能パターン及び他の利用可能パターンのみをオークション対象として公開することができるので、オークションにおける個人特定リスクを低減することができる。

［他の実施例］
実施例１から実施例４で図示した各部の各構成要素は、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、各部の分散・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等に応じて、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。

更に、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしてもよい。

実施例１から実施例４の制御装置は、例えば、次のようなハードウェア構成により実現することができる。

図１３は、制御装置のハードウェア構成例を示す図である。図１３に示すように、制御装置１００は、プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、ＩＦ１０３を有する。

プロセッサ１０１の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等が挙げられる。また、メモリ１０２の一例としては、ＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic Random Access Memory）等のＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等が挙げられる。

そして、実施例１から実施例４の制御装置で行われる各種処理機能は、不揮発性記憶媒体などの各種メモリに格納されたプログラムを制御装置が備えるプロセッサで実行することによって実現してもよい。すなわち、変換部１２と、記憶部１３と、利用可能パターン特定部１４と、存在エリア特定部２１と、行動パターン特定部２２と、決定部３１と、出力制御部３２と、オークション制御部４１とによって実行される各処理に対応するプログラムがメモリ１０２に記録され、各プログラムがプロセッサ１０１で実行されてもよい。また、記憶部１３は、メモリ１０２によって実現される。また、取得部１１は、ＩＦ１０３によって実現される。

１０，２０，３０，４０ 制御装置
１１ 取得部
１２ 変換部
１３ 記憶部
１４ 利用可能パターン特定部
２１ 存在エリア特定部
２２ 行動パターン特定部
３１ 決定部
３２ 出力制御部
４１ オークション制御部

Claims (10)

1. 各位置データが個人ＩＤと前記個人ＩＤに対応する個人が存在する存在位置に関する情報との組合せを含み且つ複数の個人の位置データを含む、位置データ群を取得する取得部と、
   各抽象化パターンがエリアの識別情報とエリア位置との組合せを含む、複数の抽象化パターンを記憶する記憶部と、
   前記取得部で取得した位置データ群と、前記記憶部に記憶した複数の抽象化パターンとに基づいて、各位置データについて、前記各位置データの存在位置とエリア位置が重なる少なくも１つの抽象化パターンを特定する第１の特定部と、
   を具備することを特徴とする制御装置。
2. 前記第１の特定部で特定した各抽象化パターンについて匿名要件を満たすか否かを判定し、匿名要件を満たすと判定した抽象化パターンを、利用可能パターンとして特定する第２の特定部をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
3. 前記匿名要件は、ｋ−匿名性、ｌ−多様性、Ｐｋ−匿名性、及び、ｔ−近似性の少なくとも１つを含む、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の制御装置。
4. 前記第２の特定部は、前記取得部で取得した位置データ群に基づいて、前記匿名要件として、前記第１の特定部で特定した各抽象化パターンについてエリア位置と存在位置が重なる個人ＩＤの数がｋ（ｋは２以上の自然数である設定値）個以上であるか否かを判定し、前記ｋ個以上であると判定した抽象化パターンを、利用可能パターンとして特定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の制御装置。
5. 前記取得部は、複数の期間の各々について前記位置データ群を取得し、
   前記制御装置は、前記位置データ群のうちの前記利用可能パターンのエリア位置と存在位置が一致する位置データの数を、前記利用可能パターンのエリアと個人ＩＤとの各組合せについて期間毎にカウントし、前記カウントした数に基づいて、前記期間毎に各個人ＩＤに対応する個人が存在したエリアを特定する第３の特定部をさらに具備する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の制御装置。
6. 前記記憶部は、各他の抽象化パターンが複数のエリアの識別情報と各エリアに対応づけられた移動順序とを含む、複数の他の抽象化パターンを記憶し、
   前記制御装置は、各個人ＩＤについて前記第３の特定部で特定したエリアを時間軸で並べたパターンと一致する前記他の抽象化パターンを、他の利用可能パターンとして特定する第４の特定部をさらに具備する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の制御装置。
7. 前記利用可能パターン又は前記他の利用可能パターンに対応する位置データが利用要件を満たしている場合、前記利用要件を満たした位置データを、利用対象データとして決定する決定部を、さらに具備することを特徴とする請求項６に記載の制御装置。
8. 前記利用可能パターン及び前記他の利用可能パターンの少なくとも一方に関する情報をオークション対象の情報として利用者候補に公開し、前記オークション対象を前記利用者候補に落札させ、前記落札されたオークション対象に対応する位置データが利用要件を満たしている場合、前記利用要件を満たした位置データを、利用対象データとして決定するオークション制御部を、さらに具備することを特徴とする請求項６に記載の制御装置。
9. 各位置データが個人ＩＤと前記個人ＩＤに対応する個人が存在する存在位置に関する情報との組合せを含み且つ複数の個人の位置データを含む、位置データ群を取得し、
   前記取得部で取得した位置データ群と、記憶部に記憶した、各抽象化パターンがエリアの識別情報とエリア位置との組合せを含む複数の抽象化パターンとに基づいて、各位置データについて、前記各位置データの存在位置とエリア位置が重なる少なくも１つの抽象化パターンを特定する、
   ことを特徴とする制御方法。
10. 各位置データが個人ＩＤと前記個人ＩＤに対応する個人が存在する存在位置に関する情報との組合せを含み且つ複数の個人の位置データを含む、位置データ群を取得し、
    前記取得部で取得した位置データ群と、記憶部に記憶した、各抽象化パターンがエリアの識別情報とエリア位置との組合せを含む複数の抽象化パターンとに基づいて、各位置データについて、前記各位置データの存在位置とエリア位置が重なる少なくも１つの抽象化パターンを特定する、
    処理を、コンピュータに実行させる、
    ことを特徴とする制御プログラム。

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