JP2016143232A - 位置情報管理装置及び位置情報管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】移動体の位置情報から当該利用者を特定できないように匿名化する技術を提供する。【解決手段】移動体が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記移動体の位置を記録した位置情報に基づいて前記移動体が位置するエリアを判定し、前記移動体の移動に伴う前記移動体が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を生成し、前記移動履歴情報から前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度が所定条件を満たす前記エリアを特定エリアとして特定し、前記位置情報から前記特定エリア内の位置を示す位置情報を削除する。【選択図】図１

Description

本発明は、移動体の位置情報を管理する技術に関する。

従来、車や携帯端末等の移動体の位置情報をマーケティングや調査等、種々の処理に利用することが提案されている。例えば、ＯＤ（Origin and Destination）調査のため、車両の緯度・経度を位置情報として送信するようにしたナビゲーションシステムもある。
しかし、このようなＯＤ調査に提供する情報に、車両が自宅を出発する往路や、車両が自宅に戻る復路についての情報が含まれると、この自宅の情報、から車両（移動体）の利用者個人が特定されてしまい、個人情報の流出につながりかねない。
このため、利用者によって、自宅等が存在するエリアが予め設定され、このエリアに含まれる位置情報を送信しない構成とした装置も知られている（特許文献１）。

また、複数の道路及び交差点を含む道路網内に配置された複数の建物のうち、特定の建物を出発地又は目的地として移動した際に、当該建物から交差点までの経路の情報を削除するシステムも提案されている（特許文献２）。

特開２０１２−１０８９３２号公報 特開２０１４−１０９９４６号公報

特許文献１の装置では、利用者が自宅や勤務先を設定する必要があり、手間がかかるという問題があった。特に自宅の引っ越しをしたような場合に、この設定を更新しないと、元の自宅を設定したエリアの位置情報が送信できず、引っ越し先の自宅の位置情報が漏洩してしまう虞がある。更に、位置情報を送信しないエリアをユーザが任意に設定できると、自宅や勤務先だけでなく、不必要に位置情報を送信しないエリアが推定されてしまい、統計情報やマーケティング用のデータとしての精度が低下してしまう虞がある。
また、特許文献２のシステムでは、建物を特定するため、複数の道路及び交差点を含む地図情報が必要であり、この地図情報を管理・維持する膨大な手間やコストがかかり、容易に実施できないという問題があった。

そこで、本発明は、移動体の位置情報から当該利用者を特定できないように匿名化する技術の提供を目的とする。

本発明に係る位置情報管理装置は、
移動体が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記移動体の位置を記録した位置情報に基づいて前記移動体が位置するエリアを判定し、前記移動体の移動に伴う前記移動体が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を生成する履歴生成部と、
前記移動履歴情報から前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度が所定条件を満たす前記エリアを特定エリアとして特定するエリア特定部と、
前記位置情報から前記特定エリア内の位置を示す位置情報を削除する削除部と、
を有する。

前記位置情報管理装置は、前記エリア特定部が、前記エリアのうち、前記訪問頻度が高い順に所定数のエリアを前記所定条件を満たしたエリアとして前記特定エリアに特定しても良い。

前記位置情報管理装置は、前記移動体が車両であり、前記エリア特定部が、前記移動履歴情報から前記エリア毎に到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリア、又は前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアと前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアとを特定エリアとしても良い。

前記位置情報管理装置は、
前記エリア特定部が、前記車両の乗車頻度を求め、
前記乗車頻度が閾値以上の場合、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアと前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアとを特定エリアとし、
前記乗車頻度が閾値未満の場合、前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアを特定エリアとせずに、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを特定エリアとしても良い。

前記位置情報管理装置は、前記エリア特定部が、前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の滞在時間を求め、前記訪問頻度が閾値以上であることに加えて、前記滞在時間が閾値以上の場合に、前記特定エリアを特定する処理を行っても良い。

前記位置情報管理装置は、前記エリア特定部が、前記滞在時間を求める際、前記特定の為の位置情報を取得する期間を観測期間とし、前記観測期間中に前記エリアを訪れた日の１日あたりの滞在時間を第一の滞在時間として求め、前記観測期間の１日あたりの滞在時間を第二の滞在時間として求め、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間にそれぞれ閾値を設け、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間がそれぞれの閾値以上の場合に前記特定を行っても良い。

前記位置情報管理装置は、前記移動体がユーザであり、前記エリア特定部が、前記ユーザの移動に係る前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度の最も高い前記エリアと、前記訪問頻度が閾値以上の前記エリアのうち、前記エリア内での移動量が最も多い前記エリアとを前記特定エリアとしても良い。

前記位置情報管理装置は、前記エリア特定部が、前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の到着時刻のばらつきを求め、前記到着時刻のばらつきが閾値以上のエリアについて前記特定エリアを特定しても良い。

前記位置情報管理装置は、前記エリア特定部が、前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の滞在時間を求め、前記滞在時間が閾値以上のエリアについて前記特定を行っても良い。

前記位置情報管理装置は、前記エリア特定部が、前記特定エリアを特定する処理を周期的に行う際、前記訪問頻度が全てのエリアについて閾値未満の場合には、前記特定エリアを更新せずに、前回の処理で求めた前記特定エリアを維持しても良い。

また、本発明の位置情報管理方法は、
移動体が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記移動体の位置を記録した位置情報に基づいて前記移動体が位置するエリアを判定し、前記移動体の移動に伴う前記移動体が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を生成するステップと、
前記移動履歴情報から前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度が所定条件を満た
す前記エリアを特定エリアとして特定するステップと、
前記位置情報から前記特定エリア内の位置を示す位置情報を削除するステップと、
をコンピュータが実行する。

前記位置情報管理方法においては、前記エリアのうち、前記訪問頻度が高い順に所定数のエリアを前記所定条件を満たしたエリアとして前記特定エリアに特定しても良い。

前記位置情報管理方法においては、前記移動体が車両であり、前記移動履歴情報から前記エリア毎に到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリア、又は前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアと前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアとを特定エリアとしても良い。

前記位置情報管理方法においては、
前記車両の乗車頻度を求め、
前記乗車頻度が閾値以上の場合、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアと前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアとを特定エリアとし、
前記乗車頻度が閾値未満の場合、前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアを特定エリアとせずに、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを特定エリアとしても良い。

前記位置情報管理方法においては、前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の滞在時間を求め、前記訪問頻度が閾値以上であることに加えて、前記滞在時間が閾値以上の場合に、前記特定エリアを特定する処理を行っても良い。

前記位置情報管理方法においては、前記滞在時間を求める際、前記特定の為の位置情報を取得する期間を観測期間とし、前記観測期間中に前記エリアを訪れた日の１日あたりの滞在時間を第一の滞在時間として求め、前記観測期間の１日あたりの滞在時間を第二の滞在時間として求め、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間にそれぞれ閾値を設け、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間がそれぞれの閾値以上の場合に前記特定を行っても良い。

前記位置情報管理方法においては、前記移動体がユーザであり、前記ユーザの移動に係る前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度の最も高い前記エリアと、前記訪問頻度が閾値以上の前記エリアのうち、前記エリア内での移動量が最も多い前記エリアとを前記特定エリアとしても良い。

前記位置情報管理方法においては、前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の到着時刻のばらつきを求め、前記到着時刻のばらつきが閾値以上のエリアについて前記特定エリアを特定しても良い。

前記位置情報管理方法においては、前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の滞在時間を求め、前記滞在時間が閾値以上のエリアについて前記特定を行っても良い。

前記位置情報管理方法においては、前記特定エリアを特定する処理を周期的に行う際、前記訪問頻度が全てのエリアについて閾値未満の場合には、前記特定エリアを更新せずに、前回の処理で求めた前記特定エリアを維持しても良い。

なお、課題を解決するための手段に記載の内容は、本発明の課題や技術的思想を逸脱しない範囲で可能な限り組み合わせることができる。課題を解決するための手段の内容は、コンピュータ等の装置若しくは複数の装置を含むシステム、コンピュータが実行する方法
、又はコンピュータに実行させるプログラムとして提供することができる。また、プログラムを保持する記録媒体を提供するようにしてもよい。

本発明によれば、移動体の位置情報から当該利用者を特定できないように匿名化する技術を提供できる。

図１は、位置情報管理装置の機能ブロック図である。 図２は、地域メッシュの説明図である。 図３は、履歴生成部が保持する移動履歴情報の一例を示す図である。 図４は、エリア特定部が移動履歴情報に基づいて求める特徴量の一例を示す図である。 図５は、コンピュータの一例を示す装置構成図である。 図６Ａは、移動履歴を記憶する処理の一例を示す図である。 図６Ｂは、特定エリアの位置情報を削除し、位置情報を提供する処理の一例を示す図である。 図７は、エリアを特定する処理の詳細なフローを示す図である。 図８は、エリアを特定する処理の説明図である。 図９は、履歴記憶部が保持する移動履歴情報の一例を示す図である。 図１０は、推定部が移動履歴情報に基づいて求める特徴量の一例を示す図である。 図１１は、特徴量を求める際の観測日の説明図である。 図１２は、到着時刻情報量の算出例を示す図である。 図１３は、推定処理の一例を示す図である。 図１４は、自宅・勤務先エリア推定処理の一例を示す図である。 図１５は、自宅エリア推定処理の一例を示す図である。 図１６は、エリア特定が履歴情報に基づいて求める特徴量の一例を示す図である。 図１７は、特徴量を求める際の観測日の説明図である。 図１８は、推定処理の一例を示す図である。 図１９は、自宅エリア推定処理の一例を示す図である 図２０は、勤務先エリア推定処理の一例を示す図である。 図２１は、変形例１の自宅エリア推定処理の一例を示す図である。 図２２は、変形例２に係る推定処理の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、下記の実施形態は本発明の例示であり、本発明は、下記の構成には限定されない。

＜機能説明＞
図１は、本実施形態１に係る位置情報管理装置の機能ブロック図である。本実施形態１の位置情報管理装置は、移動体の位置情報を取得して記憶し、要求に応じて提供するといった位置情報の管理を行う装置であり、位置情報取得部１１や、履歴生成部１２、エリア特定部１３、削除部１４、位置情報提供部１５を有する。本実施形態１において、移動体は、ユーザと共に移動するものであり、例えば、ユーザが運転する車両や、ユーザが携帯する装置である。即ち、ユーザと共に移動する移動体の位置は、ユーザの位置も示すことになる。このため、本実施形態１に係る位置情報管理装置は、位置情報を他者へ提供する場合、後述のようにユーザの自宅や勤務先といった個人が特定されるエリアの位置情報を削除可能とする。

位置情報取得部１１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機等の位置情報を
取得可能なセンサであり、移動体の位置情報を複数のＧＰＳ衛星から受信した信号に基づき、所定周期で連続的に位置情報を取得して位置情報記憶部に記憶させる。また、位置情報取得部１１は、ＧＰＳだけでなく、加速度センサによる自律航法によって位置情報を取得しても良い。これに限らず、位置情報取得部１１は、ビーコン信号に基づいて位置を取得するものや、所定位置に設けられた複数の無線局から受信した電波強度に基づいて位置を取得するものでも良い。

履歴生成部１２は、移動体が移動する地域を複数のエリアに区画し、位置情報に基づいて移動体が位置するエリアを判定し、前記移動体の移動に伴い前記移動体が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を生成して移動履歴記憶部に記憶させる。

エリア特定部１３は、移動履歴情報からエリア毎の訪問頻度を求め、訪問頻度が所定条件を満たす前記エリアを特定エリアとして特定する。例えば、エリア特定部１３は、エリア毎に当該エリアに位置した回数を各エリアの訪問頻度として求め、前記エリアのうち、前記訪問頻度が高い順に所定数のエリアを前記所定条件を満たしたエリアとして前記特定エリアに特定する。このように各エリアの訪問頻度を求めた場合、移動体のユーザの自宅が属するエリアの訪問頻度が最も高くなり、次にユーザが通勤や通学等で定常的に訪れる目的地（定常的目的地）が属するエリアの訪問頻度が次に高くなる。本例の定常的目的地とは、ユーザが習慣的に訪問する場所であり、例えばユーザの勤務先である。当該定常的目的地は、ユーザが経営する店舗や会社の業務に従事する従業地であっても良い。更に、サークル活動やボランティア活動を行う場所、通学先、通院先等であっても良い。本願では、これらのユーザが習慣的に通う目的地を便宜上勤務先とも称し、当該定常的目的地が属するエリアを勤務先エリア又は定常的目的地エリアとも称する。

なお本実施形態１では、このエリアとして日本工業規格のＪＩＳ Ｘ０４１０で規定さ
れた地域メッシュを用いている。図２は、地域メッシュの説明図である。地域メッシュは、第１次メッシュ（「第１次地域区画」とも呼ぶ）、第２次メッシュ（「第２次地域区画」、「統合地域メッシュ」とも呼ぶ）及び第３次メッシュ（「第３次地域区画」、「基準地域メッシュ」とも呼ぶ）といった標準地域メッシュ、並びに２分の１地域メッシュ、４分の１地域メッシュ及び８分の１地域メッシュといった分割地域メッシュの各段階の大きさのメッシュで構成され、各メッシュを示すメッシュコードによって特定される。

第１次メッシュとは、地域を１辺の長さが約８０ｋｍの略矩形の領域に分割したものであり、第１次メッシュコードは、緯度を表す上２桁の数字及び経度を表す下２桁の数値からなる４桁の数字で表される。第２次メッシュは、第１次メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ８等分したものであり、第２次メッシュコードは、緯度方向を表す上１桁の数字及び経度方向を表す下１桁の数字からなる２桁の数字を第１次メッシュコードの後に連結した形式で表される。第３次メッシュは、第２次メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ１０等分したものであり、第３次メッシュコードは、緯度方向を表す上１桁の数字及び経度方向を表す下１桁の数字からなる２桁の数字を第２次メッシュコードの後に連結した形式で表される。２分の１地域メッシュは、第３次メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ２等分したものであり、２分の１地域メッシュコードは、南西の領域を１、南東の領域を２、北西の領域を３、北東の領域を４として何れかを第３次メッシュコードの後に連結した形式で表される。４分の１地域メッシュは、２分の１地域メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ２等分したものであり、４分の１地域メッシュコードは、南西の領域を１、南東の領域を２、北西の領域を３、北東の領域を４として何れかを２分の１地域メッシュコードの後に連結した形式で表される。８分の１地域メッシュは、４分の１地域メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ２等分したものであり、８分の１地域
メッシュコードは、南西の領域を１、南東の領域を２、北西の領域を３、北東の領域を４として何れかを４分の１地域メッシュコードの後に連結した形式で表される。

履歴生成部１２は、位置情報取得部１１で取得した緯度及び経度を含む位置情報から移動体の位置するメッシュのメッシュコードを求める。即ち、緯度及び経度を含む位置情報を地域メッシュコードへ変換することで、移動体の位置するメッシュ（エリア）を判定する。なお、この位置情報を地域メッシュコードへ変換する処理は既存のアルゴリズムを用いて行うことができるため、詳細は省略する。また、本実施形態１におけるエリアは、既存の地域メッシュに限らず、地域を独自に定めた位置及び大きさの網目状に区画したメッシュを用いるようにしてもよい。

このように地域メッシュコードを用いることで、地図情報を用いる場合と比べて、地図情報の更新及び管理にかかるコストを削減することができる。

図３は、履歴生成部１２が記憶部に記憶させる移動履歴情報の一例を示す図である。図３に示すように、移動履歴情報は、到着日時、到着エリア、出発日時等を対応付けて記憶している。到着日時は、到着エリアに到着した日付及び時刻を示す情報である。到着エリアは、到着した当該エリアを示すメッシュコードである。出発日時は、到着エリアから移動した日付及び時刻を示す情報である。

図４は、エリア特定部１３が移動履歴情報に基づいてエリアを特定するための特徴量として求める訪問頻度の一例を示す図である。図４に示すように、本実施形態１のエリア特定部１３は、訪問頻度として、エリア（メッシュ）毎の滞留点数を求めている。この滞留点数は、後述のように、移動体が当該メッシュ内で所定時間以上とどまった滞留点の数である。
そして、図１に示す削除部１４は、上記のようにエリア特定部１３で特定した特定エリア内の位置を示す位置情報を削除する。これによりユーザの自宅や勤務先等を示す位置情報が削除することができる。なお、この特定エリア以外の位置情報を解析すると、位置情報を削除したエリア、即ちユーザの自宅や勤務先等が存在するエリアが推測できる可能性があるが、特定エリア内の位置情報を削除していれば、この特定エリア内の何処にユーザが住んでいるかや勤務しているか等を推測できないため、匿名性が保たれる。但し、特定エリアの人口密度が低く、例えば特定エリア内の世帯数が１件のみのような場合には、特定エリアが推測できると、ユーザの住所も推定できてしまう。このため、エリア毎の世帯数を予め記憶部に記憶させておき、削除部１４は、特定エリアの世帯数が所定値未満の場合、位置情報記憶部に記憶した位置情報を全て削除し、当該移動体の位置情報を提供しないこととしても良い。また、削除部１４は、特定エリアの世帯数が所定値未満の場合、特定エリアに隣接するエリア（メッシュ）を加える、即ち特定エリアを広げ、特定エリア内の世帯数が所定数以上となるまで特定エリアを広げ、広げた後の特定エリア内の位置を示す位置情報を削除しても良い。なお、削除部１４による位置情報の削除は、位置情報記憶部から完全に位置情報を削除することに限らず、例えば位置情報記憶部に記憶されている位置情報は削除せずに、特定エリア以外の位置を示す位置情報を抽出して他の装置へ提供する位置情報とすることで、位置情報記憶部に記憶されている元情報と比べ、他の装置へ提供する位置情報から特定エリア内の位置を示す位置情報を除くことであっても良い
位置情報提供部１５は、他の装置へ位置情報を提供する。位置情報提供部１５は、例えば、インターネット等のネットワークを介して定期的に他の装置へ位置情報を送信しても良いし、要求に応じて他の装置へ位置情報を送信しても良い。

＜装置構成＞
図５は、コンピュータ（情報処理装置）の一例を示す装置構成図である。位置情報管理装置１は、例えば図５に示すようなコンピュータである。図５に示すコンピュータ１００
０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、主記憶装置１００２、補助記憶装
置（外部記憶装置）１００３、通信ＩＦ（Interface）１００４、入出力ＩＦ（Interface）１００５、ドライブ装置１００６、通信バス１００７を備えている。ＣＰＵ１００１は、プログラムを実行することにより本実施の形態に係る処理等を行う。主記憶装置１００２は、ＣＰＵ１００１が読み出したプログラムやデータをキャッシュしたり、ＣＰＵの作業領域を展開したりする。主記憶装置は、具体的には、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等である。補助記憶装置１００３は、ＣＰＵ１００１により実行されるプログラムや、位置情報などを記憶する。補助記憶装置１００３は、具体的には、ＨＤＤ（Hard-disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、ｅＭＭＣ（embedded
Multi-Media Card）、フラッシュメモリ等である。主記憶装置１００２や補助記憶装置
１００３は、位置情報を記憶する位置情報記憶部や移動履歴を記憶する記憶部としても機能する。通信ＩＦ１００４は、他のコンピュータとの間でデータを送受信する。位置情報管理装置１は、通信ＩＦ１００４を介してネットワークに接続される。通信ＩＦ１００４は、具体的には、有線又は無線のネットワークカード等である。入出力ＩＦ１００５は、入出力装置と接続され、ユーザから入力を受け付けたり、ユーザへ情報を出力したりする。入出力装置は、具体的には、キーボード、マウス、ディスプレイ、タッチパネル、加速度センサ等である。ドライブ装置１００６は、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク等の記憶媒体に記録されたデータを読み出したり、記憶媒体にデータを書き込んだりする。そして、以上のような構成要素が、通信バス１００７で接続されている。なお、これらの構成要素はそれぞれ複数設けられていてもよいし、一部の構成要素（例えば、ドライブ装置１００６）を設けないようにしてもよい。また、入出力装置がコンピュータと一体に構成されていてもよい。また、ドライブ装置１００６で読み取り可能な可搬性の記憶媒体や、フラッシュメモリのような可搬性の補助記憶装置１００３、通信ＩＦ１００４などを介して、本実施の形態で実行されるプログラムが提供されるようにしてもよい。そして、ＣＰＵ１００１がプログラムを実行することにより、図５に示すようなコンピュータを図１に示した位置情報管理装置１として働かせる。

＜位置情報管理方法＞
次に、位置情報管理装置１がプログラムに従って実行する位置情報管理方法の詳細について説明する。位置情報管理装置１は、ユーザの移動に伴って移動履歴を記憶し、移動履歴に基づいて自宅エリア及び勤務先エリア等を推定する。

図６Ａは、移動履歴を記憶する処理の一例を示す図、図６Ｂは、特定エリアの位置情報を削除し、位置情報を提供する処理の一例を示す図である。なお、これらの処理フローは一例であり、目的の結果が得られるのであれば、各ステップの順序や実行するタイミングを変更しても良い。例えば、位置情報を提供する処理を他の装置からの要求に応じて実行するなど、位置情報をエリアを特定する処理と別のタイミングで実行しても良い。位置情報管理装置１は、所定のタイミングで図６の処理を開始する。例えば、１時間毎、１日毎のように定期的なタイミング、或は操作者による実行の指示を受けたタイミングで図６の処理を開始する。なお、位置情報は、図６の処理とは別に位置情報取得部１１が位置情報を随時取得して補助記憶装置１００３に記憶させる。

図６の処理を開始すると位置情報管理装置１は、先ず位置情報取得部１１で取得した位置情報を補助記憶装置１００３から読み出す（ステップＳ１０）。

また、位置情報管理装置１は、取得した緯度及び経度を履歴生成部１２の機能により、メッシュコードに変換し、移動体の位置するエリアを判定する（ステップＳ２０）。

次に、位置情報管理装置１は、履歴生成部１２の機能により、メッシュコードと時刻とを対応付けて図３のように移動履歴情報とし、補助記憶装置１００３に記憶する（ステッ
プＳ３０）。ここで履歴生成部１２は、当該位置に到着した時刻を到着日時とし、当該位置から移動した時刻を出発日時として記憶する。

また、位置情報管理装置１は、エリア特定部１３の機能により、移動履歴情報からエリア（メッシュ）毎の訪問頻度を求め、この訪問頻度が所定条件を満たすエリアを特定エリアとして特定する（ステップＳ４０）。

位置情報管理装置１は、削除部１４の機能により、ステップＳ４０で求めた特定エリアの世帯数が、所定値以上か否かを判定し（ステップＳ５０）、所定値以上でなければ（ステップＳ５０，Ｎｏ）、当該移動体の位置情報を補助記憶装置１００３から削除して図６の処理を終了する（ステップＳ６０）。なお、位置情報管理装置１は、特定エリアの世帯数が所定値未満の場合、当該移動体の位置情報を削除するのではなく、特定エリアに隣接するエリア（メッシュ）を加え、即ち特定エリアを広げて、ステップＳ５０に戻って特定エリア内の世帯数が所定数以上か否かを判定することとしても良い。

一方、特定エリアの世帯数が、所定値以上であった場合（ステップＳ５０、Ｙｅｓ）、位置情報管理装置１は、補助記憶装置１００３から当該特定エリア内の位置を示す位置情報を削除する（ステップＳ７０）。

そして、位置情報管理装置１は、位置情報提供部１５の機能により、ステップＳ７０における削除後の位置情報をインターネット等のネットワークを介して他の装置へ提供する（ステップＳ８０）。位置情報管理装置１は、例えば、定期的に他の装置へ位置情報を送信しても良いし、要求に応じて他の装置へ位置情報を送信しても良い。

図７は、図６におけるステップＳ４０でエリアを特定する処理の詳細なフローを示す図、図８は、エリアを特定する処理の説明図である。

エリアの特定処理において、位置情報管理装置１は、図７に示すように、補助記憶装置１００３から移動履歴情報を読出し（ステップＳ４１）、この移動履歴情報から特徴量として、エリア毎に当該エリアに位置した回数、本例では所定時間以上留まった場所（滞留点）の数を求める（ステップＳ４２）。なお、滞留点の同定は、例えば、連続する位置情報の時間間隔に一定時間以上の開きがある場合に、その連続する前後の各位置あるいは、その両方を滞留点とする。また、位置座標の変分が一定時間の一定の変化量に留まった場合に、その位置情報の代表点を滞留点としても良い。

そして、位置情報管理装置１は、滞留点数の高い順に所定順位以内であること、本例では滞留点数の高い２番目までであることを条件とし、この条件を満たすエリアを特定エリアとする（ステップＳ４３）。

図８（ａ）において、点線はステップＳ４１で読み出した連続する位置座標の列を示し、実線はエリア（メッシュ）を示す。また、図８（ａ）において、点線上の×印がステップＳ４２で同定した滞留点を示している。この滞留点をエリア毎にカウントした結果が図８（ｂ）である。なお、滞留点の位置やカウントの結果は説明の便宜上、簡略化して示している。

ステップＳ４３では、図８（ｃ）に示すように、各エリアのうち、最も滞留点数の高いエリア９１と、２番目に滞留点数の高いエリア９２とが特定エリアとして同定される。なお、本例では、滞留点数の順に２番目までを特定エリアとしたが、これに限らず、例えば最も滞留点数の高いエリアのみを特定エリアとしても良い。そして、図８（ｄ）に示すように特定エリア内の位置を示す位置情報を削除する。

このように、本実施形態１によれば、ユーザの自宅が属するエリアや勤務先の属するエリアを特定し、当該エリア内の位置を示す位置情報を削除することで、他の装置へ提供する位置情報からユーザの自宅や勤務先（定常的目的地）の位置情報を除外することができる。これにより、位置情報からユーザ個人が特定されることを防止し、匿名化を図ることができる。また、自宅や定常的目的地の位置情報を除外するにあたり、ユーザが自宅位置や定常的目的地の位置を入力する必要がなく、容易に匿名化を実施できる。

＜実施形態２＞
実施形態２では、車両を移動体とし、訪問頻度や到着時刻のばらつきに応じてエリアを特定している。なお、この他の構成は、前述の実施形態１と同じであるので、同一の要素に同符号を付すなどして、再度の説明を省略する。
本実施形態の位置情報管理装置は、自動車（乗用車、トラック、自動二輪車等）、原動機付き自転車、軽車両等の車両に搭載される装置（車載装置）である。

図９は、履歴記憶部１２が保持する移動履歴情報の一例を示す図である。図９に示すように、移動履歴情報は、到着日時、到着エリア、出発日時、移動先エリア等を対応付けて記憶している。到着日時は、到着エリアに到着した日付及び時刻を示す情報である。到着エリアは、到着した当該エリアを示すメッシュコードである。出発日時は、到着エリアから移動した日付及び時刻を示す情報である。移動先エリアは、移動後のエリアを示すメッシュコードである。

図１０は、エリア特定部１３が移動履歴情報に基づいて求める訪問頻度の一例を示す図である。図１０に示すように、本実施形態のエリア特定部１３は、特徴量として、乗車頻度（乗車率）、訪問頻度（訪問率）、平均滞在時間、到着時刻情報量（到着時刻エントロピ）を求めている。

乗車頻度（乗車率）は、ユーザが車両に乗る頻度であり、観測期間中に乗車した日数（乗車日数）を観測期間の日数（観測日数）で除算した値（単位：日）である。本例では乗車回数を日毎にカウントして乗車日数とするため、１日に複数回乗車した場合でも乗車日数は１とカウントする。観測日数は、特徴量を算出するためにデータを取得する日数であり、図１１に示すように起点となる日から有効なデータを有する日を所定の日数分遡ってデータを取得するものである。図１１は、７月２５日にエリア属性の判定を行う場合を示しており、当日のデータはまだ整っていないため、７月２５日を起点に所定日数（例えば７日間）遡ってデータを取得する。このとき祝日や長期休暇期間は普段と異なる行動をとることが多く、有効なデータとならない可能性があるため除外する。なお、長期休暇期間とは、年末年始やゴールデンウィーク等であり、任意に設定する。図１１の例では、７月２１日が祝日のため除外対象とし、有効なデータを有する日である７月１７日〜２０日・２２日〜２４日の７日間を観測期間とする。そして、この観測期間中の７月１７日・１８日・２２日〜２４日の５日が乗車した日であるので、乗車日数（５日）／観測日数（７日）＝乗車率（０．７１４・・・）となる。

訪問頻度は、各エリア（メッシュ）を訪問した日数を観測日数で除算した値（単位：日）である。本例では訪問回数を日毎にカウントするため、１日に複数回訪問した場合でも訪問した日数は１とカウントする。図１１に示すように観測日数が７日で、訪問日数が例えば４日であれば、訪問日数（４日）／観測日数（７日）＝訪問頻度（０．５７１・・・）となる。

平均滞在時間は、各エリアの滞在時間を示す値であり、本例では第一の滞在時間Ｔ１と第二の滞在時間Ｔ２の二種類を用いた。第一の滞在時間Ｔ１は、出発日時と到着日時との
差（出発日時−到着日時）をそのエリア（メッシュ）に滞在した時間としてメッシュコード毎に集計し、訪問日数で除して算出する。第二の滞在時間Ｔ２は、出発日時と到着日時との差（出発日時−到着日時）をそのエリア（メッシュ）に滞在した時間としてメッシュコード毎に集計し、観測日数で除して算出する。

到着時刻情報量は、そのエリア（メッシュ）に到着する時刻分布の情報量（単位：bit
）であり、到着する時刻のばらつきを示す値でもあり、到着する時刻のばらつきが大きければ大きな値をとり、到着する時刻のばらつきが小さければ小さな値をとる。例えば、１日を所定数の時間帯（本例では１時間刻みで２４の時間帯）に区切り、時間帯毎に隣接しない他のエリアを出発して当該エリアに到着した回数をカウントし、頻度分布を求めた。即ち、エリア内の移動や隣接エリア間で行き来した場合を除外して頻度分布を求めた。なお、頻度分布を計算する際、各時間帯の値にシュードカウントを加えても良い。例えば、引っ越しや転勤によって自宅や勤務先が変わったことを素早くエリアの特定に反映できるようにするためには、観測期間を短く設定し、この短い観測期間内のデータから推定が行えるようにする必要がある。しかし、観測期間を短く設定すると、出現頻度の低い事象の出現頻度が、ほぼゼロになってしまい、推定結果に正しく反映されず、所謂ゼロ頻度問題が生じてしまう。そこで、シュードカウントを各時間帯の値に加えて、この出現頻度の低い事象の出現頻度を補正し、ゼロ頻度問題を回避するようにしている。なお、シュードカウントの値は、観測期間の長さや推定に用いる特徴量のレンジ（幅）、ばらつき等に応じて変化させても良く、予め観測期間や特徴量と対応するシュードカウントの値とを求めて、関係式やデータテーブルとして保持しておき、推定処理時に観測期間や特徴量に応じたシュードカウントの値を用いるようにしても良い。

図１２は、到着時刻情報量の算出例を示す図である。図１２の例では、観測日数を２０日とし、０時〜２３時の１時間刻みとした２４の時間帯で到着回数をカウントし、シュードカウントを１加え、式（１）を用いて対数の底を２とした場合の計算結果を到着時刻情報量として求めている。なお、到着確率Ｐｔは、シュードカウントを含む到着回数を合計で除した値である。また、出発時刻情報量についても、式１を用いて同様に求めることが出来る。

図１３は、本実施形態２の位置情報管理装置１によるエリア特定処理の一例を示す図である。位置情報管理装置１のエリア特定部１３は、図６ＢにおけるステップＳ４０のエリアを特定する処理として、図１３の処理を実行する。また、エリア特定部１３は、所定のタイミングで図１３の処理を実行しても良い。例えば、６時間毎、２４時間毎のように定期的に図１３の処理を開始しても良いし、他のアプリやシステムから要求を受けたときや、ユーザが起動を選択した場合に図１３の処理を開始しても良い。

図１３の処理を開始すると位置情報管理装置１は、先ず記憶装置から所定の観測日数分の移動履歴情報を読み出して（ステップＳ１０５）、図１０のように特徴量を算出する（ステップＳ１１０）。

次に、位置情報管理装置１は、算出した乗車率が所定の閾値以上か否かを判定する（ステップＳ１２０）。そして、位置情報管理装置１は、乗車率が閾値以上と判定した場合（ステップＳ１２０、Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０で算出した特徴量を用いて、自宅エリアの特定及び勤務先エリアの特定（ステップＳ１３０）を行い、乗車率が閾値未満と判定した場合（ステップＳ１２０、Ｎｏ）、勤務先エリアの特定は行わずに自宅エリアの特定（ステップＳ１４０）を行う。即ち、乗車率が高ければ、通勤に車両を利用していると判断して自宅エリア・勤務先エリアの両方を特定し、乗車率が低ければ通勤に車両を利用していないと判断して自宅エリアのみを特定する。

図１４は、自宅エリア及び勤務先特定処理（ステップＳ１３０）の詳細を示す図である。図１４の処理が開始されると、位置情報管理装置１は、先ず、各エリアの訪問頻度や平均滞在時間Ｔ１，Ｔ２が、所定の閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ２１０）。なお、本例のステップＳ２１０では、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間Ｔ１，Ｔ２が閾値を超えていることを条件としたが、これに限らず、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間Ｔ１、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間Ｔ２、或いは訪問頻度のみが閾値を超えることを条件としても良い。ステップＳ２１０の判定を全てのエリアについて行い、条件を満たすエリアが存在すれば（ステップＳ２１０，Ｙｅｓ）、ステップＳ２２０へ移行し、条件を満たすエリアが存在しなければ（ステップＳ２１０，Ｎｏ）、ステップＳ２３０へ移行する。

ステップＳ２２０にて、位置情報管理装置１は、ステップＳ２１０の条件を満たしたエリアのうち、到着時刻情報量が最大のエリアを自宅エリアと特定する。更に、位置情報管理装置１は、ステップＳ２１０の条件を満たしたエリアのうち、到着時刻情報量が最小のエリアを勤務先エリアと特定する（ステップＳ２２５）。訪問頻度（訪問率）は、自宅エリアと勤務先エリアが群を抜いて高く、到着時刻情報量は、決まった時刻に出社することの多い勤務先では小さく、到着時刻に決まりのない自宅では大きくなる。このため、訪問頻度が閾値以上で到着時刻情報量が最大のエリアを自宅エリア、訪問頻度が閾値以上で到着時刻情報量が最小のエリアを勤務先エリアと特定する。なお、ステップＳ２１０の条件を満たしたエリアが一つだけの場合、自宅を優先し、当該エリアを自宅エリアと特定する。この場合、勤務先エリアは、前回の特定結果を引き継いでも良い。また、前回の特定結果がない場合、勤務先エリアを特定せずに図１４の処理を終了しても良い。即ち、特定エリアを一つのみとしても良い。

一方、ステップＳ２１０で上記条件を満たしていないと判定した場合、自宅エリア及び勤務先エリアの特定を行わずに前回の特定結果を引き継ぐ（ステップＳ２３０）。なお、前回の特定結果がない場合、特定がない状態で図１４の処理が終了することになるので、図６の処理についてもＳ４０において、エリアの特定が行えない旨のメッセージを出力する等し、図６の処理を終了する。

図１５は、自宅エリア特定処理（ステップＳ１４０）の詳細を示す図である。図１５の処理が開始されると、位置情報管理装置１は、先ず、各エリアの訪問頻度や平均滞在時間Ｔ２が、所定の閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ３１０）。なお、本例のステップＳ３１０では、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間Ｔ２が閾値を超えていることを条件としたが、これに限らず、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間Ｔ１，Ｔ２、或いは訪問頻度のみが閾値を超えることを条件としても良い。ステップＳ３１０の判定を全てのエリアについて行い、条件を満たすエリアが存在すれば（ステップＳ３１０，Ｙｅｓ）、ステップＳ３２０へ移行し、条件を満たすエリアが存在しなければ（ステップＳ３１０，Ｎｏ）、ステップＳ３３０へ移行する。

ステップＳ３２０にて、位置情報管理装置１は、ステップＳ３１０の条件を満たしたエリアのうち、到着時刻情報量が最大のエリアを自宅エリアと特定する（ステップＳ３２０）。

一方、ステップＳ３１０で上記条件を満たしていないと判定した場合、自宅エリアの特定を行わずに前回の特定結果を引き継ぐ（ステップＳ３３０）。

このように本実施形態によれば、車両の移動履歴に応じて自宅エリアや勤務先エリアを精度良く特定できる。即ち、自宅エリアや勤務先エリアをユーザが入力するといった手間をかけずに、自動的に設定できる。これによりナビゲーションシステムにおけるルート設
定等に利用できる。

また、短い期間で特定が可能な条件を採用し、特定処理を繰り返して特定結果を随時更新できるため、引っ越しや転勤等による自宅や勤務先の変更に追従できる。

更に、出張や旅行等で一時的に特定の条件が満たされなくなった場合には、特定を行わずに前回の結果を維持することで、無駄に自宅エリアや勤務先が変更されてしまうことを防止している。

そして、上記のように自宅エリアや勤務先エリア（定常的目的地）として特定した特定エリアに位置する位置情報を削除する処理については前述の実施形態１と同じである。このように、本実施形態２によれば、車両の移動履歴に応じて自宅エリアや勤務先エリアを精度良く特定でき、他者へ提供する位置情報からユーザの自宅や勤務先の位置情報を確実に除外して、提供する位置情報からユーザ個人が特定されることを防止できる。即ち、位置情報の匿名化を図ることができる。

＜実施形態３＞
実施形態３では、ユーザが携帯する装置（位置情報管理装置１）を移動体とし、位置情報管理装置１の位置情報、即ちユーザの位置情報に基づいて訪問頻度を求め、エリアを特定している。なお、この他の構成は、前述の実施形態１と同じであるので、同一の要素に同符号を付すなどして、再度の説明を省略する。

本実施形態３の位置情報管理装置１は、ユーザが携帯して用いる携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末（スレートＰＣ（Personal Computer））、ノート型ＰＣ、携帯
ゲーム機といったユーザ端末（モバイル装置）１であり、位置情報取得部１１や、履歴生成部１２、エリア特定部１３を有する。

位置情報取得部１１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機等の位置情報を
取得可能なセンサであり、ユーザに携帯され、ユーザと共に移動するユーザ端末１の位置情報をユーザの位置を示す位置情報として取得する。また、位置情報取得部１１は、ＧＰＳだけでなく、加速度センサによる自律航法によって位置を取得しても良い。

履歴生成部１２は、ユーザが移動する地域を複数のエリアに区画し、位置情報に基づいて前記ユーザが位置するエリアを判定し、前記ユーザの移動に伴う前記ユーザが位置するエリアの遷移を表す履歴情報を生成して移動履歴記憶部に保持（記憶）させる。なお、移動履歴記憶部が保持する履歴情報は、図９に例示されるものと同様である。

エリア特定部１３は、履歴情報に基づいて少なくともエリア毎の訪問頻度を求め、訪問頻度の最も高いエリアをユーザの自宅が属するエリア（自宅エリア）と特定する。また、エリア特定部１３は、訪問頻度が閾値以上のエリアのうち、エリア内での移動量が最も多いエリアを前記ユーザの目的地が属するエリアと特定する。本実施形態では、エリア内での移動量として、図１６の平均移動回数を用いている。なお、エリア内での移動量は、平均移動回数に限らず、最大の移動回数や、最少の移動回数、滞在時間あたりの移動回数、移動距離等であっても良い。

本実施形態の位置情報管理装置１は、スマートフォン等のユーザ端末（モバイル装置）１であるため、従来の車載装置と異なり、出発時に車両のイグニッションスイッチがオンにされることで起動し、目的地に到着して車両のイグニッションスイッチがオフにされることで操作を停止するものでは無く、出発したことや到着したことが検出しにくい。そこで、本実施形態では、定期的に位置情報を取得し、前回の位置情報と比較して所定距離以
上離れていた場合に移動したものとし、所定距離以上離れていなかった場合に移動していないもの（滞在している）として、移動した毎に出発時間や到着時間を求める。例えば、前回の位置情報と比較して１０ｍ以上離れた位置の位置情報を検出した場合に移動したものとし、今回検出した位置への到着時間と前回検出した位置の出発時間を記憶する。この比較に用いる具体的な位置情報（緯度及び経度等）は、前記メッシュコードと共に履歴情報として記憶しても良いし、メモリ内に所定期間保持するようにしても良い。

なお、前回検出した位置との比較に限らず、所定期間内に検出した位置と今回検出した位置とを比較して所定距離以上離れていた場合に移動したものとしても良い。この場合、所定期間内に検出した位置の重心から今回検出した位置までの距離や、所定期間内に検出した位置が属するメッシュの中心や四隅等の代表点から今回検出した位置までの距離が、所定距離以上離れていた場合に移動したものとしても良い。

また、出発時刻や到着時刻は、検出位置毎に求めることに限らず、エリア毎や目的地毎に求めても良い。例えば、定期的に位置情報を取得し、前回の位置情報が属するエリアと比較して今回の位置情報が属するエリアが異なっていた場合に移動したものとし、おなじであった場合に移動していないもの（滞在している）として、移動した毎に出発時間や到着時間を求める。例えば、前回がエリアＡ、今回がエリアＢの場合、エリアＡからエリアＢへ移動したものとし、エリアＢへの到着時間とエリアＡの出発時間を記憶する。

ここで勤務先が複数のエリア（例えばエリアＡ，Ｂ）に跨って存在する場合、勤務先に滞在しているにも係らず移動していると判定されてしまうことがある。このため、所定期間内に往き来したエリアは一つのエリア（エリア群）と見なし、このエリアの到着時刻と出発時刻を記憶するようにしても良い。例えば、エリアＡ→エリアＢ→エリアＡ→エリアＢ→エリアＣ→エリアＤのように、最初にエリアＡに位置し、エリアＡとエリアＢ間で往き来した後、エリアＢと隣接しているエリアＣに移動し、次にエリアＣと隣接しているエリアＤに移動した場合、エリアＡ，Ｂを一つのエリアと見なして最初にエリアＡ内に位置した時間を到着時間とし、エリアＡと隣接していないエリアＣへ移動した時刻、又はエリアＡ，Ｂとも隣接していないエリアＤへ移動した時刻をエリアＡ，Ｂの出発時刻としても良い。

更に、各エリアの滞在時間に応じ、所定時間（例えば１時間）以上滞在したエリア又はエリア群を目的地（滞在地）とし、目的地への出発時刻や到着時刻を記憶しても良い。例えばエリアＡから、エリアＢ、Ｃ，Ｄ，Ｅを介してエリアＦへ移動した場合に、エリアＡ，Ｆの滞在時間が所定時間以上で、エリアＢ、Ｃ，Ｄ，Ｅの滞在時間が所定時間未満であれば、エリアＦをエリアＡに対する目的地とし、エリアＡからエリアＢへ移動した時刻をエリアＡの出発時刻、エリアＥを介してエリアＦへ到着した時刻をエリアＦへの到着時刻として記憶し、エリアＢ、Ｃ，Ｄ，Ｅについては出発時刻や到着時刻の記憶を省略しても良い。このように目的地（滞在地）に限定した出発時刻や到着時刻を用いることで、後述の特定の精度を高めることができる。なお、目的地への出発時刻や到着時刻、前記エリア毎の出発時刻や到着時刻、前記検出位置毎の出発時刻や到着時刻を、それぞれ記憶しても良く、何れの出発時刻・到着時刻を特定に用いるのかは、適宜選択して良い。

図１６は、エリア特定部１３が履歴情報に基づいて求める特徴量の一例を示す図、図１７は特徴量を求める際の観測日の説明図である。図１６に示すように、本実施形態のエリア特定部１３は、特徴量として、訪問頻度、平均滞在時間、平均移動回数、出発時刻情報量、到着時刻情報量を求めている。

訪問頻度は、そのエリア（メッシュ）を訪問した日数を観測日数で除算した値（単位：日）である。本例では訪問回数を日毎にカウントするため、１日に複数回訪問した場合で
も訪問した日数は１とカウントする。観測日数は、特徴量を算出するためにデータを取得する日数であり、図１７に示すように起点となる日から有効なデータを有する日を所定の日数分遡ってデータを取得するものである。図１７の例では、７月２５日にエリア属性の判定を行う場合、当日のデータはまだ整っていないため、７月２５日を起点に所定日数（例えば６日間）遡ってデータを取得する。このとき祝日や長期休暇期間は普段と異なる行動をとることが多く、有効なデータとならない可能性があるため除外する。なお、長期休暇期間とは、年末年始やゴールデンウィーク等であり、任意に設定する。また、ユーザ端末１が通常通り使用されなかった日、例えばユーザに携帯されなかった日や電源が切れてしまった日を除外する。図１７の例では、７月２１日が祝日のため除外対象とし、７月２４日が電源の切れた日のため除外対象とし、７月１７日まで遡って観測日数６日分のデータを取得する。即ち、７月１７日から７月２３日までの訪問日数が５日のエリアは、訪問日数（５日）／観測日数（６日）＝訪問頻度（０．８３３・・・）となる。

平均滞在時間は、出発日時と到着日時との差（出発日時−到着日時）をそのエリア（メッシュ）に滞在した時間としてメッシュコード毎に集計し、訪問日数で除して算出する。
平均移動回数は、各エリア（メッシュ）内で移動した回数をメッシュコード毎に集計し、訪問日数で除して算出する。

出発時刻情報量は、そのエリア（メッシュ）を出発する時刻分布の情報量（単位：bit
）であり、出発する時刻のばらつきを示す値でもあり、出発する時刻のばらつきが大きければ大きな値をとり、出発する時刻のばらつきが小さければ小さな値をとる。例えば、１日を所定数の時間帯（本例では１時間刻みで２４の時間帯）に区切り、時間帯毎にそのエリアから隣接しない他のエリアへ出発した回数をカウントし、頻度分布を求めた。即ち、エリア内の移動や隣接エリア間で行き来した場合を除外して頻度分布を求めた。なお、頻度分布を計算する際、各時間帯の値にシュードカウントを加えても良い。

到着時刻情報量は、そのエリア（メッシュ）に到着する時刻分布の情報量（単位：bit
）であり、到着する時刻のばらつきを示す値でもあり、到着する時刻のばらつきが大きければ大きな値をとり、到着する時刻のばらつきが小さければ小さな値をとる。例えば、１日を所定数の時間帯（本例では１時間刻みで２４の時間帯）に区切り、時間帯毎に隣接しない他のエリアを出発して当該エリアに到着した回数をカウントし、頻度分布を求めた。即ち、エリア内の移動や隣接エリア間で行き来した場合を除外して頻度分布を求めた。なお、頻度分布を計算する際、各時間帯の値にシュードカウントを加えても良い。例えば、引っ越しや転勤によって自宅や勤務先が変わったことを素早く特定結果に反映できるようにするためには、観測期間を短く設定し、この短い観測期間内のデータから特定が行えるようにする必要がある。しかし、観測期間を短く設定すると、出現頻度の低い事象の出現頻度が、ほぼゼロになってしまい、特定結果に正しく反映されず、所謂ゼロ頻度問題が生じてしまう。そこで、シュードカウントを各時間帯の値に加えて、この出現頻度の低い事象の出現頻度を補正し、ゼロ頻度問題を回避するようにしている。なお、シュードカウントの値は、観測期間の長さや特定に用いる特徴量のレンジ（幅）、ばらつき等に応じて変化させても良く、予め観測期間や特徴量と対応するシュードカウントの値とを求めて、関係式やデータテーブルとして保持しておき、特定処理時に観測期間や特徴量に応じたシュードカウントの値を用いるようにしても良い。なお、到着時刻情報量の算出例としては、前述の図１２と同様である。

図１８は、本実施形態３の位置情報管理装置１によるエリア特定処理の一例を示す図である。ユーザ端末１のエリア特定部１３は、所定のタイミングで図１８の処理を実行する。例えば、６時間毎、２４時間毎のように定期的に図１８の処理を開始しても良いし、他のアプリやシステムから要求を受けたときや、ユーザが起動を選択した場合に図１８の処理を開始しても良い。

図１８の処理を開始するとユーザ端末１は、先ず記憶装置から所定の観測日数分のデータを読み出して図１６のように特徴量を算出する（ステップＳ４１０）。

また、ユーザ端末１は、算出した特徴量に基づいて隣接したエリアの特徴量をマージする（ステップＳ４２０）。例えば、ステップＳ４１０で算出した特徴量（ベクトル）を訪問頻度が高い順に整列する。訪問頻度が２位以下のエリア（メッシュコード）について、当該エリアより順位が高いものの中に、隣接するエリアがあるか否かをチェックする。
隣接するエリアがあれば、それらは例えば勤務先が複数のエリアに跨って存在する場合のように同じ属性を有する一つのエリアとしてマージし、このエリアの特徴量についてもマージする。マージしたエリアのメッシュコードは、マージした複数のエリアのうち、訪問頻度の順位が最も高いエリアのメッシュコードとする。訪問頻度をマージする場合、訪問日（到着日）毎に集合和をとり、この集合和を合計して観測日数で割って訪問頻度を求める。平均滞在時間をマージする場合、訪問日数で割る前の値を合計した後、訪問日数で割って平均滞在時間を求める。平均移動回数をマージする場合、履歴情報に戻り、観測日毎にマージしたエリア内での移動回数をカウントして合計した後、訪問日数で割って平均移動回数を求める。出発時刻情報量をマージする場合、履歴情報に戻り、マージしたエリアを出発する出発時刻を求め、１日を所定数の時間帯に区切り、時間帯毎にそのマージしたエリアから他のエリアへ出発した回数をカウントし、前述のように図１２の式（１）を用いて頻度分布を求める。到着時刻情報量をマージする場合、履歴情報に戻り、マージしたエリアに到着した到着時刻を求め、１日を所定数の時間帯に区切り、時間帯毎に他のエリアからマージしたエリアへ到着した回数をカウントし、前述のように式１を用いて頻度分布を求める。

そして、ユーザ端末１は、ステップＳ４１０及びステップＳ４２０で算出した特徴量を用いて、自宅エリアの特定（ステップＳ４３０）及び勤務先エリアの特定（ステップＳ４４０）を行う。

図１９は、自宅エリア特定処理の一例を示す図である。ユーザ端末１は、先ず、各エリアの訪問頻度が、所定の閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ５１０）。ステップＳ５１０の判定を全てのエリアについて行い、条件を満たすエリアが存在すれば（ステップＳ５１０，Ｙｅｓ）、ステップＳ５２０へ移行し、条件を満たすエリアが存在しなければ（ステップＳ５１０，Ｎｏ）、ステップＳ５３０へ移行する。

ステップＳ５２０にて、ユーザ端末１は、訪問頻度が閾値を超えているエリアのうち、訪問頻度が最大のものを自宅エリアと特定する。

一方、ステップＳ５１０でいずれのエリアも閾値を超えていないと判定された場合、自宅エリアを特定せずに前回の特定結果を引き継ぐ（ステップＳ５３０）。

図２０は、勤務先エリア特定処理の一例を示す図である。ユーザ端末１は、先ず、各エリアの訪問頻度が、所定の閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ６１０）。本ステップＳ６１０の閾値は、前述のステップＳ５１０の閾値と比べて低く設定しても良い。ステップＳ６１０の判定を全てのエリアについて行い、条件を満たすエリアが存在すれば（ステップＳ６１０，Ｙｅｓ）、ステップＳ６２０へ移行し、条件を満たすエリアが存在しなければ（ステップＳ６１０，Ｎｏ）、ステップＳ６３０へ移行する。

ステップＳ６２０にて、ユーザ端末１は、訪問頻度が閾値を超えているエリアかつステップＳ４３０で自宅エリアとされていないエリアのうち平均移動回数が最大のエリアを勤務先エリアと特定する（ステップＳ６２０）。

一方、ステップＳ６１０でいずれのエリアも閾値を超えていないと判定された場合、勤務先エリアを特定せずに前回の特定結果を引き継ぐ（ステップＳ６３０）。

このように本実施形態によれば、ユーザの移動履歴に応じて自宅エリアや勤務先エリアを精度良く特定できる。即ち、自宅エリアや勤務先エリアをユーザが入力するといった手間をかけずに、自動的に設定できる。

また、短い期間で特定が可能な条件を採用し、特定処理を繰り返して特定結果を随時更新できるため、引っ越しや転勤等による自宅や勤務先の変更に追従できる。

更に、出張や旅行等で一時的に特定の条件が満たされなくなった場合には、特定を行わずに前回の結果を維持することで、無駄に自宅エリアや勤務先が変更されてしまうことを防止している。

そして、上記のように自宅エリアや勤務先エリア（定常的目的地）として特定した特定エリアに位置する位置情報を削除する処理については前述の実施形態１と同じである。このように、本実施形態３によれば、ユーザ（移動体）の移動履歴に応じて自宅エリアや勤務先エリアを精度良く特定でき、他者へ提供する位置情報からユーザの自宅や勤務先の位置情報を確実に除外して、提供する位置情報からユーザ個人が特定されることを防止できる。即ち、位置情報の匿名化を図ることができる。

＜変形例１＞
一般的なライフスタイルでは、前述のように自宅エリアの訪問頻度が最も高くなる。しかし、例えば鉄道や病院、警察、消防の業務に携わり、勤務先で仮眠をとるようなライフスタイルの場合、自宅エリアの訪問頻度が低くなることもある。このため到着時刻情報量を用いて自宅エリアの特定を行っても良い。

図２１は、本変形例１の自宅エリア特定処理の一例を示す図である。なお、本変形例１は、前述の実施形態１と比べて到着時刻情報量を用いた構成が異なり、その他の構成は同じであるため、重複する説明は省略する。本例のユーザ端末１は、各エリアの訪問頻度が、所定の閾値を超えているか否かを判定し（ステップＳ５１０）、訪問頻度が閾値を超えているエリアのうち、到着時刻情報量が所定の閾値以上のエリアを抽出し（ステップＳ５１５）、抽出したエリアのうち、訪問頻度が最大のものを自宅エリアと特定する（ステップＳ５２０）。なお、図２１には省略したが、ステップＳ５１５で閾値以上のエリアが無かった場合、前回の特定結果を引き継いでも良いし、自宅エリアを特定せずに図２１の処理を終了しても良い。

一方、ステップＳ５１０でいずれのエリアも閾値を超えていないと判定された場合、自宅エリアを特定せずに前回の特定結果を引き継ぐ（ステップＳ５３０）。

このように本変形例１では、到着時刻情報量が閾値以上で且つ訪問頻度が最大のものを自宅エリアと特定する。到着時刻情報量は、当該エリアに到着する時刻のばらつきを示す値であるので、勤務先のように決まった時刻に出勤するエリアでは小さく、自宅のように到着時刻の定めが無いエリアでは大きくなると予想される。到着時刻情報量が閾値以上であることを用いて自宅エリアを特定することで、より精度良く自宅エリアを特定することができる。

なお、本変形例では、ステップＳ５１５で、到着時刻情報量が所定の閾値以上のエリアを抽出したが、これに限らず、出発時刻情報量よりも到着時刻情報量が多いエリアを抽出
することや、出発時刻情報量に対する到着時刻情報量の割合（到着時刻情報量／出発時刻情報量）が閾値以上のエリアを抽出することとしても良い。

＜変形例２＞
前述のように、通常は自宅エリアと勤務先エリアの訪問頻度が突出して高くなるが、最寄駅や乗換駅等も訪問頻度が高くなることがある。また、これらの駅にショッピングモールが併設されていたりすると、平均移動回数も高くなることがある。しかし、これらは通過点であって、自宅エリアや勤務先エリアとは、滞在時間が異なっている。このため平均滞在時間を用いて自宅エリアや勤務先エリアの特定を行っても良い。

図２２は、本変形例２に係る特定処理の一例を示す図である。なお、本変形例２は、前述の実施形態１と比べて平均滞在時間を用いた構成が異なり、その他の構成は同じであるため、重複する説明は省略する。

ユーザ端末１のエリア特定部１３は、所定のタイミングで図２２の処理を実行すると、前述と同様に特徴量を算出し（ステップＳ４１０）、隣接したエリアの特徴量をマージし（ステップＳ４２０）、このうち、平均滞在時間が所定の閾値以上のエリアを抽出する（ステップＳ４２５）。

そして、ユーザ端末１は、ステップＳ４２５で抽出したエリアの特徴量を用いて、自宅エリアの特定（ステップＳ４３０）及び勤務先エリアの特定（ステップＳ４４０）を行う。

このように本変形例２では、平均滞在時間が閾値以上のエリアについて、自宅エリアと勤務先エリアの特定を行うので、単なる通過点のデータを排除でき、精度良く自宅エリア及び勤務先エリアを特定することができる。

そして、上記のように自宅エリアや勤務先エリア（定常的目的地）として特定した特定エリアに位置する位置情報を削除する処理については前述の実施形態１と同じである。このように、本実施形態３によれば、ユーザの移動履歴に応じて自宅エリアや勤務先エリアを精度良く特定でき、他者へ提供する位置情報からユーザの自宅や勤務先の位置情報を確実に除外して匿名化を図ることができる。

＜その他＞
本発明は上述の処理を実行するコンピュータプログラムを含む。さらに、当該プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に属する。当該プログラムが記録された記録媒体については、コンピュータに、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、特定処理が可能となる。

ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータから取り外し可能なものとしては、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、磁気テープ、メモリカード等がある。また、コンピュータに固定された記録媒体としては、ハードディスクドライブやＲＯＭ等がある。

１ 位置情報管理装置
２ ネットワーク
１１ 位置情報取得部
１２ 履歴生成部
１３ エリア特定部

Claims (12)

1. 移動体が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記移動体の位置を記録した位置情報に基づいて前記移動体が位置するエリアを判定し、前記移動体の移動に伴う前記移動体が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を生成する履歴生成部と、
   前記移動履歴情報から前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度が所定条件を満たす前記エリアを特定エリアとして特定するエリア特定部と、
   前記位置情報から前記特定エリア内の位置を示す位置情報を削除する削除部と、
   を有する位置情報管理装置。
2. 前記エリア特定部が、前記エリアのうち、前記訪問頻度が高い順に所定数のエリアを前記所定条件を満たしたエリアとして前記特定エリアに特定する請求項１に記載の位置情報管理装置。
3. 前記移動体が車両であり、前記エリア特定部が、前記移動履歴情報から前記エリア毎に到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリア、又は前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアと前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアとを特定エリアとする請求項１に記載の位置情報管理装置。
4. 前記エリア特定部が、前記車両の乗車頻度を求め、
   前記乗車頻度が閾値以上の場合、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアと前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアとを特定エリアとし、
   前記乗車頻度が閾値未満の場合、前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアを特定エリアとせずに、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを特定エリアとする請求項３に記載の位置情報管理装置。
5. 前記エリア特定部が、前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の滞在時間を求め、前記訪問頻度が閾値以上であることに加えて、前記滞在時間が閾値以上の場合に、前記特定エリアを特定する処理を行う請求項３又は４に記載の位置情報管理装置。
6. 前記エリア特定部が、前記滞在時間を求める際、前記特定の為の位置情報を取得する期間を観測期間とし、前記観測期間中に前記エリアを訪れた日の１日あたりの滞在時間を第一の滞在時間として求め、前記観測期間の１日あたりの滞在時間を第二の滞在時間として求め、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間にそれぞれ閾値を設け、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間がそれぞれの閾値以上の場合に前記特定を行う請求項５に記載の位置情報管理装置。
7. 前記移動体がユーザであり、前記エリア特定部が、前記ユーザの移動に係る前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度の最も高い前記エリアと、前記訪問頻度が閾値以上の前記エリアのうち、前記エリア内での移動量が最も多い前記エリアとを前記特定エリアとする請求項１に記載の位置情報管理装置。
8. 前記エリア特定部が、前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の到着時刻のばらつきを求め、前記到着時刻のばらつきが閾値以上のエリアについて前記特定エリアを特定する処理を行う請求項７に記載の位置情報管理装置。
9. 前記エリア特定部が、前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の滞在時間を求め、前記滞在時間が閾値以上のエリアについて前記特定を行う請求項７又は８に記載の位置情報管理装置。
10. 前記エリア特定部が、前記特定エリアを特定する処理を周期的に行う際、前記訪問頻度が全てのエリアについて閾値未満の場合には、前記特定エリアを更新せずに、前回の処理で求めた前記特定エリアを維持する請求項１から９の何れか１項に記載の位置情報管理装置。
11. 移動体が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記移動体の位置を記録した位置情報に基づいて前記移動体が位置するエリアを判定し、前記移動体の移動に伴う前記移動体が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を生成するステップと、
    前記移動履歴情報から前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度が所定条件を満たす前記エリアを特定エリアとして特定するステップと、
    前記位置情報から前記特定エリア内の位置を示す位置情報を削除するステップと、
    をコンピュータが実行する位置情報管理方法。
12. 移動体が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記移動体の位置を記録した位置情報に基づいて前記移動体が位置するエリアを判定し、前記移動体の移動に伴う前記移動体が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を生成するステップと、
    前記移動履歴情報から前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度が所定条件を満たす前記エリアを特定エリアとして特定するステップと、
    前記位置情報から前記特定エリア内の位置を示す位置情報を削除するステップと、
    をコンピュータに実行させるための位置情報管理プログラム。

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