JP2017021856A - 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】端末装置のユーザの生活時間帯を特定可能な技術を提供する。【解決手段】情報処理システムは、測位情報に基づいて、携帯端末のユーザが所定のエリア（例えば、自宅エリア、勤務地エリアなど、高い頻度で滞在するエリア）に滞在した時間と、前記ユーザが前記所定のエリア間を移動した時間とを算出する算出手段と、前記算出された時間に基づいて、前記ユーザについての前記滞在又は前記移動の状態の判定を行う判定手段とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、ＧＰＳ（Global Positioning System ：全地球測位システム）等を利用する情報処理技術に関し、特に、ＧＰＳを利用して測位した携帯端末の測位情報を処理する技術に関する。

ＧＰＳを利用した様々なサービスが提供されている。かかるサービスとして、特許文献１には、測位情報に基づいて、携帯端末の近隣に位置する店舗の広告が掲載された電子メールを携帯端末に配信する技術が開示されている。

特願２０１０−２２６２６１号公報

しかしながら、上記の従来技術では、携帯端末のユーザがその電子メールを勤務中に受信した場合、その広告はユーザにとって全く関心のない内容となる場合がある。逆に、勤務時間外に受信した場合、その広告はユーザにとって有益となる場合がある。このように、ＧＰＳを利用したサービスでは、携帯端末のユーザの状態を時間ごとに考慮してサービスを行った場合、そのユーザにとって有益なサービスを提供できる場合がある。

本発明は上記に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、端末装置のユーザの時間ごとの状態を特定可能な技術を提供することにある。

本発明の情報処理システムは、測位情報に基づいて、携帯端末のユーザが所定のエリアに滞在した時間と、前記ユーザが前記所定のエリア間を移動した時間とを算出する算出手段と、前記算出された時間に基づいて、前記ユーザの前記滞在又は前記移動の状態を時間帯ごとに判定する判定手段とを備えることを特徴とする。

本発明の方法は、制御部を備える情報処理装置で実施される方法であって、前記制御部が、測位情報に基づいて、携帯端末のユーザが所定のエリアに滞在した時間と、前記ユーザが前記所定のエリア間を移動した時間とを算出する算出ステップと、前記制御部が、前記算出された時間に基づいて、前記ユーザの前記滞在又は前記移動の状態を時間帯ごとに判定する判定ステップとを備えることを特徴とする。

本発明のプログラムは、コンピュータを、本発明の情報処理システムとして機能させることを特徴とする。

また、本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワークなどを介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。

また、本明細書等において、手段とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その手段が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの手段が有する機能が２つ以上の物理的手段により実現されても、２つ以上の手段の機能が１つの物理的手段により実現されてもよい。

本発明によれば、端末装置のユーザの時間帯ごとの状態を特定可能な技術を提供することができる。

情報処理システムの概略構成を示すブロック図である。 基礎メッシュデータの一例を説明する図である。 日別メッシュデータの一例を説明する図である。 測位点間の時間配分を説明する図である。 期間別メッシュデータの一例を説明する図である。 日常圏の設定を説明する図である。 メッシュグループの一例を示す図である。 生活時間のタイムテーブルの一例を示す図である。 測位情報ＤＢ、基礎メッシュデータＤＢ、日別メッシュＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 期間別メッシュＤＢ、メッシュグループＤＢ、日常圏ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 行動拠点ＤＢ、生活時間帯ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 施設情報ＤＢ、行動パターンＤＢ、勤務日ＤＢ、ユーザ情報ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 携帯端末の概略構成を示すブロック図である。 勤務日特定処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。 生活時間帯特定処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。ただし、発明の範囲をこれらに限定するものではない。本実施形態の情報処理システムは、端末からの測位情報、端末のユーザの行動拠点の情報、及びユーザの行動パターンの情報等を必要に応じて用いることによって、ユーザの勤務日を判定する。

［１．情報処理システムの構成］
図１は、本実施形態に係る情報処理システムの概略構成の一例を示すブロック図である。情報処理システム１０は、ネットワークＮを介して携帯移動端末装置（以下、「携帯端末」という。）２０と相互に接続されている。

情報処理システム１０は、主制御手段１０１、通信手段１０２、測位情報格納手段１０３、基礎メッシュデータ生成手段１０４、メッシュデータ生成手段１０５（日別メッシュ生成手段１０６（滞在秒数／測位回数集計手段１０７、配分補完手段１０８）、期間別メッシュ生成手段１０９を含む）、日常圏設定手段１１０、グループ処理手段１１１、行動拠点メッシュグループ特定手段１１２、勤務日休日特定手段１１３、生活時間帯特定手段１１４、測位情報ＤＢ１２０、基礎メッシュデータＤＢ１２１、日別メッシュＤＢ１２２、期間別メッシュＤＢ１２３、日常圏ＤＢ１２４、行動拠点ＤＢ１２５、メッシュグループＤＢ１２６、施設情報ＤＢ１２７、行動パターンＤＢ１２８、勤務日ＤＢ１２９、ユーザ情報ＤＢ１３０、及び生活時間帯ＤＢ１３１などの各種機能実現手段を主に備える。

情報処理システム１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、各種の情報を格納する外部記憶装置、入出力インタフェース、通信インタフェース及びこれらを結ぶバスを備える専用又は汎用のサーバ・コンピュータを用いて実現することができ、例えば、ＣＰＵがＲＯＭ等に格納された所定のプログラムを実行することにより、上記各機能実現手段として機能する。なお、情報処理システム１０は、単一のコンピュータより構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数のコンピュータより構成されるものであってもよい。

主制御手段１０１は、情報処理システム１０の動作全体及び上述した各手段の動作を制御する。通信手段１０２は、ネットワークＮを介して携帯端末２０と通信することにより各種情報を送受信するためのインタフェースである。通信手段１０２は、携帯端末２０から送信される測位情報を受け付ける受付手段としても機能する。

測位情報格納手段１０３は、複数のユーザについて、該ユーザの携帯端末２０から送信される測位情報を測位情報ＤＢ１２０に格納する。測位情報については後述するが、携帯端末２０の現在位置を測位した測位点（座標情報）と、当該測位点の測位時刻と、測位精度と、携帯端末２０のユーザを一意的に識別するユーザ識別情報（ＩＤ）と、が含まれる。

基礎メッシュデータ生成手段１０４は、測位情報ＤＢ１２０に格納されている測位情報に基づいて、ユーザ毎かつ測位日毎に測位点、測位時刻（滞在開始時刻）、測位精度を地図の該当メッシュ領域に対応付けた基礎メッシュデータを生成する。メッシュ領域とは、緯度経度に基づいて地図を分割して得られる複数の分割領域であり、仕様や設計に応じて適宜分割領域の形状やサイズを設定することができる。例えば、メッシュ領域の形状は、四角形、六角形、ひし形等の多角形や、円等の曲線で囲まれた領域とすることができる。また例えば、ユーザが頻繁に滞在するエリアを特定したい場合はメッシュ領域のサイズを大きく設定し、一方、ユーザが頻繁に訪れる店などを特定したい場合はメッシュ領域のサイズを小さく設定することができる。またメッシュ領域のサイズは一定でなくてもよい。例えば、都市部のメッシュはより小さく（細かく）するようにしてもよい。また、人口統計情報によって地域毎にメッシュのサイズを変えたり（例えば人口が多い地域のメッシュは小さくする。）、市区町村の分類、宅地種別、日常圏の情報などに基づいてサイズを設定してもよい。また、ある期間（例えば８月、平日の朝等）の測位情報や現在の測位情報に基づいてサイズを設定してもよい。例えば、ある期間に測位したユーザが少ない場合、ある期間の測位情報の測位精度が低い場合、メッシュを大きくすることが考えられる。なお、ある期間に測位したユーザが多い場合であっても、測位精度が低い場合は、メッシュは大きくすることが望ましい。測位点に該当するメッシュ領域とは、測位点の座標情報が属するメッシュ領域を意味する。

図２は、測位情報ＤＢ１２０に格納されている測位情報に基づいて基礎メッシュデータが生成される様子を説明する図である。同図には、ユーザ（Ａさん）の測位日（2010/03/03）について、各メッシュ領域に測位点及び測位時刻を対応付けた基礎メッシュデータＢ１が該当日におけるユーザの行動軌跡として記載されている。なお、生成された基礎メッシュデータは、基礎メッシュデータＤＢ１２１に格納される。

図１に戻り、メッシュデータ生成手段１０５は、測位情報を受け付けた複数のユーザについて、基礎メッシュデータＤＢ１２１に格納されている基礎メッシュデータに基づいて、各メッシュ領域における所定期間内の測位日数、測位回数、滞在時間、メッシュデータ信頼度を行動拠点パラメータとして算出し、各メッシュ領域と当該取得した行動拠点パラメータとを対応付けたメッシュデータを生成する。測位日数は、所定期間内に該当メッシュ領域で測位が行われた日数の合計（同一日は二重加算しない）であり、該当メッシュ領域にユーザが滞在した日数を示すものであるため、以下これを「滞在日数」ともいう。測位回数は、所定期間内に該当メッシュ領域で測位が行われた回数の合計である。ユーザの滞在時間は、所定期間内に該当メッシュ領域にユーザが滞在した時間の合計である。本実施形態では、滞在時間を秒数にて表すため、以下これを「滞在秒数」ともいう。メッシュデータ信頼度は、メッシュデータの信頼度を示す値である。行動拠点パラメータとして、滞在日数、測位回数、滞在秒数、メッシュデータ信頼度以外の情報を算出してもよい。なお、メッシュデータには、日別メッシュデータと期間別メッシュデータとがあり、以下、これらについて説明する。

日別メッシュ生成手段１０６は、ユーザ毎に、所定単位期間毎の各メッシュ領域における測位回数、滞在秒数、メッシュデータ信頼度を含む、単位期間別メッシュデータを生成する。所定単位期間とは、メッシュデータを生成する最小単位期間であり、例えば、「１日」や「半日」など、仕様・設計に応じて適宜設定することができる。本実施形態では、所定単位期間に「１日」が設定されているため、以下、単位期間別メッシュデータを「日別メッシュデータ」という。

図３は、基礎メッシュデータＤＢ１２１に格納されている基礎メッシュデータに基づいて日別メッシュデータが生成される様子を説明する図である。同図には、ユーザ（Ａさん）の測位日（2010/03/03）について、各メッシュ領域に滞在秒数と測位回数を対応付けたメッシュデータＭ１が記載されている。なお、本実施形態ではメッシュ領域ごとに測位回数と滞在秒数を算出して対応づける場合について説明しているが、測位回数又は滞在秒数のみを算出して対応づけるようにしてもよい。生成された日別メッシュデータは、日別メッシュＤＢ１２２に格納される。

図１に戻り、日別メッシュ生成手段１０６は、具体的には、滞在秒数／測位回数集計手段１０７と、配分補完手段１０８とを有する。

滞在秒数／測位回数集計手段１０７は、基礎メッシュデータＤＢ１２１に格納されている基礎メッシュデータに基づいて、各メッシュ領域における測位点の測位回数、前記携帯端末のユーザの滞在秒数、メッシュデータ信頼度を所定単位期間ごとに算出し、各メッシュ領域と当該算出した測位回数、滞在秒数、メッシュデータ信頼度とを対応付ける。各メッシュ領域における測位回数は、該当メッシュ領域において測位が行われた回数を合計することにより算出する。各メッシュ領域における滞在秒数は、後述する配分補完手段１０８により該当メッシュ領域に配分された配分時間を合計することにより算出する。メッシュデータ信頼度は、例えば、該当メッシュ領域に対応づけられた測位情報の測位精度を平均することによって算出する。

配分補完手段１０８は、メッシュ領域に対応付けられた測位点から、第１測位点と時間軸上当該第１測位点の次に配置される第２測位点を選択する。第１測位点は移動前地点、第２測位点は移動後地点とも呼ばれる。次に、当該第１測位点の第１測位時刻から当該第２測位点の第２測位時刻までの時間（以下、「測位点間時間」という。）と、第２測位点と第１測位点との間の距離（以下、「測位点間距離」という。）と、を算出する。そして、当該測位点間時間と当該測位点間距離に基づいて配分条件を決定し、当該決定した配分条件に従って、当該測位点間時間を第１測位点から第２測位点への移動経路上に位置するメッシュ領域（第１測位点の第１メッシュ領域と第２測位点の第２メッシュ領域を含む）に配分する。なお、配分には０時間を配分することも含まれ、この場合には、配分しないことと実質的に同じである。

配分条件は、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、その内容に特に限定はないが、本実施形態では、携帯端末からの測位情報の送信条件や構成に応じて、以下のように配分条件を設定している。具体的には、本実施形態における携帯端末２０は、所定の送信時間間隔（例：５分）で測位情報を情報処理システム１０へ送信し、ユーザが移動しない場合は、消費電力セーブ等の理由により測位情報を送信しないように構成されている。すなわち、ユーザが電波圏内にいる場合、携帯端末２０からの測位情報は、ユーザが移動している場合にのみ所定の送信時間間隔で送信される。したがって、第１測位時刻と第２測位時刻間の測位点間時間から移動時間を除いた時間（以下、「移動時間減算済み時間」）は、移動前地点である第１測位点にユーザが滞在していた時間と推定することができるから、当該移動時間減算済み時間を、第１測位点のメッシュ領域に配分する。

次に、第１測位点と第２測位点との間のユーザの移動内容（移動手段や移動経路）を推定できる場合（第１測位点と第２測位点との間に連続性がある場合）は、第１測位点から第２測位点への推定された移動経路（以下、「推定移動経路」という。）上に位置するメッシュ領域に、移動時間を略均等に配分する（第１配分条件）。すなわち、推定移動経路上のメッシュ領域について滞在秒数を補完する。一方、第１測位点と第２測位点との間のユーザの移動内容を推定できない場合（第１測位点と第２測位点との間に連続性がない場合）は、移動時間のメッシュ領域への配分は行わない（０時間を配分する）（第２配分条件）。すなわち、メッシュ領域への滞在秒数の補完は行われない。

移動内容の推定可否を判断する方法は、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、その内容に特に限定はないが、例えば、測位点間時間及び／又は測位点間距離が所定基準時間未満及び／又は所定基準距離未満である場合は、歩行などによる移動であるとみなしてユーザの移動経路を推定することができるとする。一方、所定基準時間未満及び／又は所定基準距離未満でない場合は、例えば地下鉄利用時などによる移動であるとみなしてユーザの移動経路を推定することができないとすることができる。

また、移動時間の算出方法は、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、その内容に特に限定はないが、例えば、携帯端末２０の送信時間間隔を利用する方法や、測位点間距離と移動手段（例：電車、車、徒歩）に応じた所定時速より移動時間を計算する方法などがある。本実施形態では、第１配分条件の場合は、携帯端末２０における測位情報の送信時間間隔（例：５分）を移動時間として設定する。また、第２配分条件の場合は、測位点間距離と予め設定した所定の時速（例：３０ｋｍ）とに基づいて第１測位点から第２測位点への移動時間を算出する。なお、所定の時速は、推定した移動手段などに応じて適宜設定することができ、例えば、第１配分条件については徒歩時速を利用して移動時間を算出するようにしてもよい。

また、移動経路の特定方法も、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、その内容に特に限定はないが、本実施形態では、第１測位点と第２測位点とを結んだ結線によって移動経路を表している。なお、図４（Ａ）において結線は、直線で示されているが、結線は直線に限られず、例えば、道路、路線、建物などに応じて推定される任意の移動経路に沿った形状を有することができる。また、結線上に位置するメッシュ領域のうち、第１測位点と第２測位点のメッシュ領域以外のメッシュ領域を、補完メッシュ領域という。

なお、日別メッシュ生成手段１０６では、測位情報を所定単位期間毎に管理しているので、第１測位点と第２測位点が日をまたぐ場合（例えば、基準時刻（例：０時／２４時）をまたぐ場合）がある。すなわち、当該単位期間において最初に測位された測位点（以下、「最初測位点」という。）と最後に測位された測位点（以下、「最後測位点」という。）については、組み合わせるべき移動前測位点又は移動後測位点が他の日に属する。

そこで、本実施形態では、第３配分条件として、最初測位点については、対応する移動前測位点が他の日に属するため、基準時刻（例：０時）から最初測位点の測位時刻までの時間を滞在秒数として当該最初測位点のメッシュ領域に配分する。また、最後測位点については、対応する移動後測位点が他の日に属するため、当該最後測位点の測位時刻から基準時刻（例：２４時）までの時間を当該最後測位点のメッシュ領域に配分する。なお、第３配分条件では、メッシュ領域に配分する最大時間を設定することができ、その内容に特に限定はないが、本実施形態では最大６時間が設定されている。

図４（Ａ）は、第１配分条件に応じて滞在秒数を配分する様子を説明する図である。同図では、まず、第１測位点と第２測位点との間の測位点間時間（９：４０−９：３０＝１０分）から移動時間（５分）を減算して得られる移動時間減算済み時間（５分（３００秒））を、第１測位点のメッシュ領域に配分している。次に、第１測位点と第２測位点間のメッシュ領域に滞在秒数を補完すべく、第１測位点と第２測位点との結線上に位置する６つのメッシュ領域に移動時間（５分）を略均等（５０秒ずつ）に配分している。

図４（Ｂ）は、第２配分条件に応じて滞在秒数を配分する様子を説明する図である。同図では、まず、測位点間距離（１０ｋｍ）と所定の時速（例：３０ｋｍ／時）より第１測位点と第２測位点との間の移動時間（２０分）を算出し、測位点間時間（１１：３０‐９：３０＝１２０分）より当該移動時間（２０分）を減算して得られる移動時間減算済み時間（１００分）を、第１測位点のメッシュ領域に配分している。なお、ここでは、第１測位点と第２測位点間に位置するメッシュ領域への補完は行われないので、移動時間は配分されていない。

図４（Ｃ）は、第３配分条件に応じて滞在秒数を配分する様子を説明する図である。同図では、最初測位点（測位時刻７：３０）については、最大時間である６時間が配分されており、最後測位点（測位時刻２３：３０）については、当該測位時刻から０時までの３０分が配分されている。

次に、図１に戻り、期間別メッシュ生成手段１０９について説明する。期間別メッシュ生成手段１０９は、日別メッシュデータに含まれる測位回数、滞在秒数、滞在日数を所定の集計期間ごとに集計し、またメッシュデータ信頼度の１日あたりの平均値である平均信頼度を求め、各メッシュ領域に、当該集計又は平均により求めた測位回数、滞在秒数、滞在日数、平均信頼度を対応付けた集計期間別メッシュデータ（以下、「期間別メッシュデータ」という。）を生成する。所定の集計期間は、設計や仕様に応じて適宜設定することができ、その期間内容に特に限定はないが、例えば、直近７日、直近３０日、直近１８０月、直近３６５日などの集計期間を設定することができる。また、複数の集計期間を同時に設定してもよい。

なお、期間別メッシュデータが既に存在する場合は、新たに追加する追加対象日（例：最新測位日）と減算対象日（例：既存集計期間内の最も古い測位日）の日別メッシュデータを日別メッシュＤＢ１２２より読み出して、メッシュ領域毎に追加対象日の滞在秒数、測位回数、滞在日数を加算する一方、メッシュ領域毎に当該減算対象日の滞在秒数、測位回数、滞在日数を減算する。平均信頼度については、既に存在する平均信頼度に集計期間日数を乗算して期間総計を求め、該期間総計に追加対象日のメッシュデータ信頼度を加算し、減算対象日のメッシュデータ信頼度を減算して、期間総計を更新し、該更新した期間総計に基づいて対象集計期間における１日あたりの平均値を求める。図５は、日別メッシュデータから期間別メッシュデータを生成する様子を説明する図である。同図は、日別メッシュデータＭ５から生成された期間別メッシュデータＭ６において、メッシュ領域ごとに滞在秒数、測位回数、滞在日数、平均信頼度が関連付けられている様子を示している。

なお、日別メッシュ生成手段１０６、期間別メッシュ生成手段１０９は、測位情報に含まれる測位精度を利用してメッシュデータを作成してもよい。例えば、測位精度に応じて日別メッシュデータを作成する場合、滞在秒数／測位回数集計手段１０７は、測位精度の高い基礎メッシュデータのみを用いて測位回数、滞在秒数、滞在日数、メッシュデータ信頼度を算出することができる。一方、測位精度に関係なく全ての基礎メッシュデータを用いて日別メッシュデータを作成してもよい。

日常圏設定手段１１０は、期間別メッシュデータに含まれる測位回数、滞在秒数及び滞在日数のうちの少なくとも２つ以上の組合せが、所定の閾値以上であるメッシュ領域を抽出することより、ユーザの日常圏を設定する。

図６は、期間別メッシュデータより日常圏を設定する様子を説明する図である。同図では、直近３０日のメッシュデータＭ７から「滞在時間が３００分以上かつ滞在日数が３日以上」という条件に合致するメッシュ領域を抽出することによって、日常圏を設定する場合や、直近７日のメッシュデータＭ８から「滞在時間が６０分以上かつ滞在日数が２日以上」という条件に合致するメッシュ領域を抽出することによって日常圏を設定する場合を示している。同図に示すように、日常圏には、ユーザの主な行動拠点である自宅、勤務地、通勤経路上の乗換駅路、行きつけの店など様々な場所が含まれ得る。

図１に戻り、グループ処理手段１１１について説明する。グループ処理手段１１１は、メッシュデータを作成した複数のユーザの少なくとも一人について、メッシュグループ化処理とグループ別計算処理を実行する。メッシュグループ化処理は、日常圏に含まれるメッシュ領域について、所定の接続関係を満たすメッシュ領域をグループ化する。

携帯端末２０のＧＰＳ測位精度が低い場合には、実際にユーザが位置するメッシュ領域ではなく、これに近接するメッシュ領域が現在位置として測位される可能性がある。そのため、本実施形態では、所定の接続関係を満たすメッシュ領域をグルーピングして処理することとしている。「所定の接続関係」は、仕様や設計に応じて適宜設定することができ、例えば、メッシュ領域の少なくとも一部が接している状態（異なるメッシュ領域の頂点同士が接する場合、メッシュ領域の辺同士が接する場合、又はその両方などを含む）と定義することができるが、これに限られず、所定数（例えば、１）の非日常圏メッシュが間に挟まれる場合も含めることができる。

なお、グループ化されたメッシュ領域を「メッシュグループ」という。なお、所定の接続関係を満たすメッシュ領域が存在しない場合は、当該メッシュ領域を一メッシュグループとして取り扱う。図７（Ａ）は、メッシュ領域のグループ化を説明するための図である。同図（Ａ）において、メッシュデータＭ１１は、グルーピング前の日常圏を示し、メッシュデータＭ１２は、グルーピング後の日常圏を示す。

グループ別計算処理は、１又は複数のメッシュ領域からなるメッシュグループを少なくとも１つ対象とし、グループ別行動拠点パラメータとして、グループ別滞在日数、グループ別滞在秒数、グループ別測位回数を算出し、各メッシュグループに当該算出したグループ別滞在日数、グループ別滞在病数、グループ別測位回数を対応付けたメッシュグループデータを生成する。

グループ別滞在日数は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の滞在日数を総計したもの（但し、重複日は二重加算しない）、又は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の滞在日数の中の最大の滞在日数とすることができる。グループ別滞在秒数は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の滞在秒数を総計したもの、又は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の滞在秒数の中の最大の滞在秒数とすることができる。グループ別測位回数は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の測位回数を総計したもの、又は、集計対象期間における同一メッシュグループ内の全メッシュ領域の測位回数の中の最大の測位回数とすることができる。図７（Ｂ）は、グループ別滞在秒数とグループ別滞在日数が計算される一例を示している。

次に、行動拠点メッシュグループ特定手段１１２は、メッシュグループデータを生成したメッシュグループが所定の算出条件を満たすことを条件に、当該メッシュグループの中から行動拠点メッシュグループを特定する。

具体的には、まず、メッシュグループの中に所定の算出条件を満たすメッシュグループがあるか否かを判定し、判定結果が否である場合は、原則、当該ユーザの行動拠点は不明であるとして処理を終了する。所定の算出条件の詳細については、後述する。他方、判定結果が是である場合は、行動拠点メッシュグループの特定処理を実行する。

行動拠点メッシュグループの特定処理は、メッシュグループの中から、グループ別滞在日数、グループ別滞在秒数又はグループ別測位回数が最大のメッシュグループを行動拠点メッシュグループとして特定し、行動拠点メッシュグループに含まれるメッシュ領域のメッシュ番号（メッシュグループ内メッシュ番号）を行動拠点ＤＢ１２５に格納する。例えば、行動拠点が、「自宅」の場合は、「グループ別滞在日数」が最大のメッシュグループを「自宅メッシュグループ」として選択する。他方、行動拠点が、「勤務地」の場合は、「グループ別滞在秒数」が最大のメッシュグループを「勤務地メッシュグループ」として選択する。

勤務日休日特定手段１１３は、メッシュデータに基づいて、携帯端末２０のユーザの勤務日及び休日を特定し、特定した情報を勤務日ＤＢ１２９に格納する。勤務日及び休日の特定方法は様々な方法が存在するが、本実施形態では、（１）行動拠点ＤＢ１２５に記憶されている第１の場所のメッシュグループ（例えば、勤務地メッシュグループ）の情報に基づいて特定する方法、（２）ユーザ情報ＤＢ１３０に格納されている職種の情報に基づいて特定する方法、（３）ユーザの職種を推定して特定する方法について説明する。

まず、特定方法（１）について、第１の場所のメッシュグループとして勤務地メッシュグループを用いてユーザの勤務日及び休日を特定する方法を説明する。勤務日休日特定手段１１３は、行動拠点が「勤務地」であるメッシュグループ（勤務地メッシュグループ）のデータを行動拠点ＤＢ１２５から取得し、取得した勤務地メッシュグループの情報と日別メッシュＤＢ１２２に格納された情報とに基づいて、ユーザが勤務地メッシュグループに所定の時間（例えば、４時間）以上滞在した日を特定する。勤務日休日特定手段１１３は、特定された日を勤務日であると判定し、他の日を休日と判定する。所定の時間以上滞在した日を勤務日としているのは、休日にたまたま短時間、ユーザが勤務地メッシュグループに滞在した日を休日と判定してしまうのを排除するためである。

特定方法（２）では、勤務日休日特定手段１１３は、ユーザ情報ＤＢ１３０に格納されているユーザの職種の情報と、行動パターンＤＢ１２８に格納された当該職種に対応する情報と、日別メッシュＤＢ１２２に格納された情報とに基づいて、ユーザの勤務日及び休日を特定する。詳細には、行動パターンＤＢ１２８には、ある職種において、勤務時間中に滞在する可能性が高い施設についての情報が格納されている。例えば、職種が「タクシードライバー」である場合、勤務時間中に滞在する可能性が高い施設として、「タクシー乗り場」、「駅前」、「空港」などの情報が格納されている。職種が「営業」である場合は、「オフィスビル」、「小売店」など、客先として考えられる施設の情報が格納されている。職種が「トラックドライバー」である場合、「倉庫」などの施設の情報が格納されている。職種が「バスドライバー」である場合、「バス乗り場」などの施設の情報が格納されている。その他の職種についても、様々な施設の情報が対応付けられて格納されている。勤務日休日特定手段１１３は、ユーザの職種に対応する行動パターンＤＢ１２８に示された施設に、ユーザが１日当たりに滞在した時間及び回数が所定の閾値以上である日を勤務日であると判定し、他の日を休日と判定する。なお、施設間の移動スピードを勤務日の判定の考慮に加えることにしてもよい（例えば、タクシードライバーが車速でタクシー乗り場から移動している場合は、勤務日である可能性が高い）。

特定方法（３）では、勤務日休日特定手段１１３は、まず、日別メッシュＤＢ１２２（又は期間別メッシュＤＢ１２３）、施設情報ＤＢ１２７及び行動パターンＤＢ１２８に格納された情報に基づいて、ユーザの職種を推定する。詳細には、施設情報ＤＢ１２７には、施設の位置情報（例えば、メッシュ番号）と施設の種別情報（例えば、タクシー乗り場、オフィスビル、小売店など）とが対応付けられて格納されている。勤務日休日特定手段１１３は、ユーザが所定の期間内（例えば、１日）に滞在した施設の滞在時間及び滞在回数の情報を日別メッシュＤＢ１２２（又は期間別メッシュＤＢ１２３）及び施設情報ＤＢ１２７から取得する。勤務日休日特定手段１１３は、取得した滞在時間と滞在回数の情報から算出したスコア（例えば、滞在時間と滞在回数を乗じた値）が高い施設の情報を取得し、この施設と一致度の高い施設に対応する職種の情報を行動パターンＤＢ１２８から取得する。このように取得された職種がユーザの推定された職種となる。職種の推定方法はこの方法に限定されず、ユーザのメッシュデータから特定される行動パターンと行動パターンＤＢ１２８とを比較して、行動パターンの類似度の高さから職種を推定する方法であればどのような方法でもよい。勤務日休日特定手段１１３は、推定された職種に基づいて、前述の特定方法（２）と同様の方法でユーザの勤務日及び休日を判定する。

生活時間帯特定手段１１４は、基礎メッシュデータＤＢ１２１、行動拠点ＤＢ１２５及び生活時間帯ＤＢ１３１を参照して、携帯端末２０のユーザが、所定のエリアに滞在した時間と、当該所定のエリア間を移動した時間とを算出する。生活時間帯特定手段１１４は、その後、算出した時間を用いて、ユーザの所定のエリアへの滞在又は所定のエリア間の移動の状態を時系列に表すタイムテーブル（生活時間のタイムテーブル）を生成し、生活時間帯ＤＢ１３１に格納する。また、生活時間帯特定手段１１４は、特定の日についてのタイムテーブルを生成することも、異なる複数の日についての１日の代表的なタイムテーブルを生成することもできる。ここで、１日の代表的なタイムテーブルとは、異なる複数の日における状態（ユーザが所定のエリアに滞在したという状態、又はユーザが所定のエリア間を移動しているという状態）の遷移を統合して、１日の代表的な状態の遷移を時系列に表したタイムテーブルである。

まず、特定の日についてのタイムテーブルを生成する処理の具体例を説明する。生活時間帯特定手段１１４は、生活時間のタイムテーブルを生成する対象となるユーザについて、行動拠点ＤＢ１２５から行動拠点のメッシュ番号（又はメッシュグループ内メッシュ番号）の情報を取得する。生活時間帯特定手段１１４は、取得したメッシュ番号に対応するメッシュについて、基礎メッシュデータＤＢ１２１から滞在開始時刻及び滞在終了時刻の情報を取得する。生活時間帯特定手段１１４は、取得した滞在開始時刻及び滞在終了時刻の情報から、対象ユーザの行動拠点の滞在時間及び行動拠点間の移動時間を算出し、生活時間帯ＤＢ１３１を参照して、対象ユーザの状態（滞在又は移動）の変化を時系列に表すデータを生成する。このデータから、所定の時間帯（例えば、１５分間）（以下、タイムユニットとする。）を単位として状態の遷移を表すタイムテーブルが生成される。このタイムテーブルの生成の際に、１つのタイムユニットの時間帯に複数の状態が含まれているときは、最も時間の長い状態をこのタイムユニットの状態とするようにタイムテーブルを生成する。なお、タイムユニットの長さが短いほど、正確なタイムテーブルを生成することができるが、タイムユニットの長さは測位精度に応じて決められる。例えば、測位回数が５分に１回である場合、タイムユニットの長さは１５分程度が妥当である。

タイムテーブル生成のためのさらに詳細な具体例として、例えば、行動拠点ＤＢ１２５には、行動拠点として「勤務地」（第１の場所）、「自宅」（第２の場所）、及び「よく行く場所」（自宅、勤務地の他に滞在頻度の高い場所）（第３の場所）の情報が格納されている。生活時間帯ＤＢ１３１には、各行動拠点に滞在中の状態として、「自宅滞在」、「勤務地滞在」及び「よく行く場所滞在」などの情報が格納されている。また、生活時間帯ＤＢ１３１には、「自宅」から「勤務地」へ移動中の状態として「出勤」（第１の状態）、「勤務地」から「自宅」へ移動中の状態として「退勤」（第２の状態）などの情報が格納されている。生活時間帯特定手段１１４は、これらの情報と、算出された行動拠点の滞在時間及び行動拠点間の移動時間とを用いて、各状態に対して時間を割り振り、タイムユニットごとの状態を判定し、当該状態の遷移を時系列に表すタイムテーブルを生成し、生活時間帯ＤＢ１３１に格納する。また、例えば、「6:30」から「6:45」のタイムユニットの間に、５分間自宅に滞在していない時間がある場合であっても、他の状態に比べて「自宅滞在」の状態に最も多く時間が割り振られた場合、そのタイムユニットには、「自宅滞在」と示される。

次に、異なる複数の日についての１日の代表的なタイムテーブルを生成する処理の具体例を説明する。１日の代表的なタイムテーブルの生成方法には様々な方法が存在するが、本実施形態では、（１）異なる複数の日についての複数のタイムテーブル生成し、生成された複数のタイムテーブルを集計して１日の代表的なタイムテーブルとして生成する方法と、（２）複数日分の基礎メッシュデータを用いて１つのタイムテーブルを１日の代表的なタイムテーブルとして生成する方法とについて説明する。

生成方法（１）では、まず、生活時間帯特定手段１１４は、上述した方法により、異なる複数の日についての複数のタイムテーブルを生成する。生活時間帯特定手段１１４は、これらの複数のタイムテーブルを集計して、複数の日についての１日の代表的な生活時間のタイムテーブルを生成する。具体的には、生活時間帯特定手段１１４は、集計の対象となる複数のタイムテーブルを対応するタイムユニットごとに比較し、各タイムユニットにおいて、最も多かった状態をそのタイムユニットの状態とするタイムテーブルを生成する。生成されたタイムテーブルは、１日の代表的なタイムテーブルとして、生活時間帯ＤＢ１３１に格納される。

生成方法（２）については、まず、図８（Ａ）を参照して、複数日分の基礎メッシュデータを用いて算出された滞在時間及び移動時間をタイムユニットごとに各状態に対して割り振る処理の例を説明する。図８（Ａ）には、複数の日について、ユーザが１日に滞在したメッシュが基礎メッシュデータに基づいて時系列に示されている。生活時間帯特定手段１１４は、図８（Ａ）に示した基礎メッシュデータを各日付について横断的に集計し、各タイムユニットにおける各メッシュの滞在時間の合計時間を算出する。

その後、生活時間帯特定手段１１４は、算出された各ユニットにおけるメッシュごとの滞在の合計時間と、行動拠点ＤＢ１２５及び生活時間帯ＤＢ１３１に格納されたデータとに基づいて、各タイムユニットに対して「自宅滞在」や「出勤」などの各状態を割り振る。具体的には、各タイムユニットの時間帯で最も滞在時間の長かったメッシュが特定され、特定されたメッシュに対応する行動拠点が行動拠点ＤＢ１２５を参照して特定される。特定された行動拠点からそのタイムユニットに割り振られる状態が生活時間帯ＤＢ１３１（図１１（Ｃ）を参照して後述）を参照して特定される。また、「出勤」などの移動を表す状態は、前後のタイムユニットに割り振られた状態を考慮して特定される（例えば、前のタイムユニットの状態が「自宅滞在」で後のタイムユニットの状態が「勤務地滞在」であるときは、その間のタイムユニットの状態は「出勤」となる）。

図８（Ｂ）は、複数日分（３０日間分）の基礎メッシュデータを用いて生成され、生活時間帯ＤＢ１３１に格納された午前中の代表的な生活時間のタイムテーブルの例を示している。この例では、「時間帯」に示されているように、１５分間をタイムユニットとするタイムテーブルが示されている。また、同図の「集計時間（Ｓ）」には、３０日間分の基礎メッシュデータを用いて算出された滞在時間及び移動時間をタイムユニットごとに各状態に対して割り振った秒数が示されている。例えば、「6:30」から「6:45」のタイムユニットの時間帯に「自宅滞在」の状態に対して、「16200」秒が割り振られたことが示されている。これは、３０日の期間の間、「6:30」から「6:45」の間に「自宅滞在」の状態であった時間は「16200」秒間であったことを示している。このタイムテーブルに示されている状態は、３０日の期間の間、最も多く時間が割り振られた状態を示している。従って、ある日の「6:30」から「6:45」の間に、５分間自宅に滞在していない日があっても、全く自宅に滞在していない日があっても、他の状態に比べて「自宅滞在」の状態に最も多く時間が割り振られた場合、そのタイムユニットには、「自宅滞在」と示される。

また、代表的な生活時間のタイムテーブルは、携帯端末２０のユーザが勤務日である日の代表的な生活時間のタイムテーブル、又は休日である日の代表的な生活時間のタイムテーブルを生成してもよい。具体的には、生活時間帯特定手段１１４は、勤務日休日特定手段１１３によって勤務日ＤＢ１２９に格納されたユーザの勤務日又は休日の情報を用いて、勤務日についての代表的な生活時間のタイムテーブル、又は休日についての代表的な生活時間のタイムテーブルを生成することができる。

なお、本実施形態では、生活時間帯特定手段１１４は、行動拠点ＤＢ１２５に示された行動拠点を単位とするエリアに滞在した時間、及び当該エリア間の移動時間を算出し、タイムテーブルを生成しているが、エリアの単位はこれに限定されない。測位精度に応じて様々な単位のエリアを設定して、当該エリアに滞在した時間及び当該エリア間の移動時間を算出して、タイムテーブルを生成することができる。例えば、エリアは、ユーザの自宅を含む自宅エリア、ユーザの勤務地を含む勤務地エリア、又は他の滞在頻度の高い場所を含む他の高頻度滞在エリアの少なくともいずれかを任意の広さで設定することができる。

以上のようにして生成されたユーザの生活時間のタイムテーブルは、例えば、ユーザへの情報配信のために用いることができる。具体的には、生活時間帯特定手段１１４は、生活時間帯ＤＢ１３１に格納されたタイムテーブルを参照して、配信する情報がいつの時間帯に配信されればユーザにとって有益であるかを特定し、当該特定された時間帯に通信手段１０２介して情報を配信する。すなわち、情報の内容と、タイムテーブルに示された時間帯とに応じて、情報の配信時間が決定される。例えば、ユーザの出勤の時間帯に通勤経路の路線情報を配信してもよい。昼の時間帯の勤務中外出の時間帯にランチ情報を配信してもよい。また、勤務外の外出の時間帯にバーゲン情報を配信してもよい。

次に、各データベースの構造について説明する。なお、各データベースは、二次記憶装置だけでなくメモリ上に一時的にデータを保持する場合も含む。

測位情報ＤＢ１２０は、携帯端末２０から送信される測位情報を格納する。図９（Ａ）は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、測位情報ＤＢ１２０には、「測位時刻」、「ユーザＩＤ」、「緯度」、「経度」、「測位精度」などのデータが測位情報の履歴として対応付けて格納されている。

基礎メッシュデータＤＢ１２１は、基礎メッシュデータ生成手段１０４が生成した基礎メッシュデータを格納する。図９（Ｂ）は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、基礎メッシュデータＤＢ１２１には、「ユーザＩＤ」、「測位日」、「メッシュ番号」、「滞在開始時刻」、「滞在終了時刻」、「測位精度」などのデータが対応付けて格納されている。なお、「メッシュ番号」には、メッシュ領域を一意的に識別する識別情報が格納される。

日別メッシュＤＢ１２２は、日別メッシュ生成手段１０６が生成した日別メッシュデータを格納する。図９（Ｃ）は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、日別メッシュＤＢ１２２には、「ユーザＩＤ」、「測位日」、「メッシュ番号」、「滞在時間」、「測位回数」、「メッシュデータ信頼度」などのデータが対応付けて格納されている。

期間別メッシュＤＢ１２３は、期間別メッシュ生成手段１０９が生成した期間別メッシュデータを格納する。図１０（Ａ）は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、期間別メッシュＤＢ１２３には、「ユーザＩＤ」、「対象期間」、「メッシュ番号」、「滞在時間合計」、「測位回数合計」、「測位日数合計」、「平均信頼度」などのデータが対応付けて格納されている。

メッシュグループＤＢ１２６は、グループ処理手段１１１が生成したメッシュグループデータを格納する。図１０（D）は、そのデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、メッシュグループＤＢ１２６には、「ユーザＩＤ」、「対象期間」、「メッシュグループ内メッシュ番号」、「滞在時間合計」、「測位回数合計」、「測位日数合計」などのデータが対応付けて格納されている。

日常圏ＤＢ１２４は、日常圏設定に関するデータを格納するものであり、具体的には、日常圏設定の際に使用する日常圏条件と、設定された日常圏のデータとを含む。

図１０（Ｂ）は、日常圏ＤＢ１２４に含まれる日常圏条件の一例を示す図である。日常圏条件には、仕様設計に応じた内容を設定することができ、特に限定はないが、同図では、日常圏の種類と条件が対応付けて格納されている。具体的には、日常圏Ａには、「対象集計期間」、「滞在日数」、「滞在分数」が設定され、日常圏Ｂには、「対象集計期間」、「測位日数」、「滞在分数」及び「測位回数」が設定され、日常圏Ｃには、「対象集計期間」と「滞在日数」が設定されている。さらに、各項目については、日常圏の種類ごとに任意の期間と、閾値としての日数、時間、回数が設定されている。同図に示すように、日常圏の条件は、抽出したい日常圏の種類に応じて設定することができる。例えば、滞在日数を重視して滞在秒数や測位回数を考慮しない場合は、通勤経路を主とした日常圏を特定することが可能であり、滞在秒数を重視して滞在日数を考慮しない場合は、訪れる回数は少ないが長居する場所（例：実家）を含む日常圏などを特定することが可能である。また、対象集計期間に長期間を設定すれば、長期旅行や出張などにいった場合に日常圏がなくなることを防止することができる一方、対象集計期間に短期間を設定すれば、日常圏を容易に特定することが可能である。

図１０（Ｃ）は、日常圏ＤＢ１２４に含まれるユーザの日常圏の一例を示す図である。同図では、ユーザＩＤごとに、「日常圏の種類」と「メッシュ番号」が対応づけて格納されている。同図によれば、日常圏の種類によって、設定された日常圏のメッシュ番号が異なることがわかる。

行動拠点ＤＢ１２５は、行動拠点検出処理に関するデータを格納するものであり、図１１（Ａ）、（Ｂ）に示すように、メッシュグループ抽出条件を格納する抽出条件テーブルと、ユーザ毎に特定された行動拠点に関するデータを格納する行動拠点データテーブルとを含む。メッシュグループ抽出条件としては、行動拠点の特性に応じた条件を設定することができ、図１１（Ａ）では、一例として、自宅メッシュグループの場合は、「グループ別滞在日数が所定日数（ｎ日）以上であり、かつ、グループ別滞在秒数が所定秒数（ｍ秒）以上である」ことが設定され、勤務地メッシュグループの場合は、「グループ別滞在秒数が所定日数（ｘ秒数）以上であり、かつ、グループ別滞在日数が所定日数（ｙ日）以上である」ことが設定されている。ｎは最低在宅日数（例：ｎは20日）、ｍは最低在宅時間（例：ｍは432000秒＝15日×8時間×60分×60秒）、ｘは最低勤務日数（例：ｘは234000秒＝13日×5時間×60分×60秒）、ｙは最低勤務時間（例：ｙは13日）である。

行動拠点データテーブルには、図１１（Ｂ）に示すように、「ユーザＩＤ」、「行動拠点の種類」、当該行動拠点の「メッシュ番号」、当該行動拠点を特定した「日付」、当該行動拠点に対応する「メッシュグループ内メッシュ番号」などのデータが、行動拠点のデータとして格納される。

施設情報ＤＢ１２７は、施設の位置に関するデータを格納する。図１２（Ａ）は、施設情報ＤＢ１２７のデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、施設情報ＤＢ１２７には、「施設ＩＤ」、「メッシュ番号」、「施設種別」、「名称」、「住所」などのデータが対応付けられて格納されている。なお、「メッシュ番号」は、施設が位置するメッシュ領域を一意的に識別する情報である。

行動パターンＤＢ１２８は、職種ごとに、勤務時間中に滞在する可能性が高い施設に関するデータを行動パターンのデータとして格納する。図１２（Ｂ）は、行動パターンＤＢ１２８のデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、行動パターンＤＢ１２８には、「パターンＩＤ」、「職種」、「施設種別１」、「施設種別２」、「移動速度」などのデータが対応付けられて格納されている。「パターンＩＤ」は、行動パターンを一意的に識別する情報である。同じ職種であっても、複数の行動パターンが存在することがあるため（例えば、営業であっても、どの業種に属するかによって行動パターンは異なる。）、行動パターンＤＢ１２８には、１つの職種について、複数の行動パターンのデータを格納することができる。

勤務日ＤＢ１２９は、携帯端末２０のユーザの勤務日及び休日についてのデータを格納する。図１２（Ｃ）は、勤務日ＤＢ１２９のデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、勤務日ＤＢ１２９には、「ユーザＩＤ］、「日付」、「労働時間」、「勤務種別」などのデータが対応付けられて格納されている。この例では、勤務日ＤＢ１２９には、１日ごとに、その日がユーザの勤務日であったか、休日であったかのデータが格納されている。労働時間が所定の時間（例えば、４時間）以上であった日は、勤務日として、他の日は休日としてデータが格納される。なお、同図に示すデータをユーザごとに集計して、そのユーザの定休日、週休数などの勤務日に関するデータを特定してそのデータを勤務日ＤＢ１２９に格納することもできる。例えば、曜日ごとに休日の数を集計し、１０週中８回以上休日であった曜日を定休日として特定することができる。

ユーザ情報ＤＢ１３０は、予め情報処理システム１０に入力された携帯端末２０のユーザに関するデータを格納する。図１２（Ｄ）は、ユーザ情報ＤＢ１３０のデータ構造の一例を示す図である。同図によれば、ユーザ情報ＤＢ１３０には、「ユーザＩＤ」、「名前」、「電話番号」、「職種」、「メールアドレス」などのデータが対応付けられて格納されている。

生活時間帯ＤＢ１３１は、携帯端末２０のユーザの生活時間帯を特定するためのマスタテーブルのデータ、及び特定された生活時間のタイムテーブルのデータを格納する。図１１（Ｃ）は、生活時間帯を特定するためのマスタテーブルの一例を示す図である。同図によれば、このマスタテーブルには、「状態ＩＤ」、「状態」、「移動前エリア」、「移動後エリア」などのデータが対応付けられて格納されている。このマスタテーブルによれば、所定のエリアに滞在しているときに、又は所定のエリア間を移動しているときに、ユーザがどのような状態であるかを特定することができる。また、図８（Ａ）は、生活時間のタイムテーブルのデータの一例を示す図である。同図についての説明は前述したとおりである。

［２．携帯端末の構成］
図１に戻り、携帯端末２０について説明する。携帯端末２０は、例えば、携帯電話機、ＰＤＡ、パーソナルコンピュータなどのＧＰＳを利用して現在位置を測位した測位情報を所定時間間隔でアップロードする機能を備えた従来の端末装置を適用することができる。なお、図１では１つの携帯端末２０を記載しているが、利用形態に応じて複数の携帯端末２０を情報処理システム１０と接続することができる。

図１３に示すように、携帯端末２０は、主制御手段２０１、通信手段２０２、表示手段２０３、操作手段２０４、記憶手段２０５、現在位置測位手段２０６、測位情報送信手段２０７などの各種機能実現手段をおもに備える。

主制御手段２０１は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリを含むプロセッサで構成されており、ＲＯＭに記憶された所定のプログラムをＣＰＵが実行することにより携帯端末２０の各部の動作を制御する。通信手段２０２は、ネットワークＮを介して情報処理システム１０との間で各種情報を送受信するためのインタフェースである。表示手段２０３は、文字や画像等の情報を表示するディスプレイであり、操作手段２０４は、ユーザからの操作指示を受け付けるボタンやタッチパネルである。また、記憶手段２０５は、各種プログラムやデータを記憶する記憶装置としてのメモリである。

現在位置測位手段２０６は、例えば、ＧＰＳ受信機を備え、ＧＰＳ衛星信号を所定の受信間隔で受信し処理することによって携帯端末２０の現在位置（緯度・経度）を測位する。

測位情報送信手段２０７は、現在位置測位手段２０６が測位した測位点、測位時刻、測位精度と、当該携帯端末２０を保有するユーザのユーザＩＤとを含む測位情報を、情報処理システム１０へ送信する。なお、測位情報の送信は、仕様・設計に応じて適宜設定することができるが、上述したように、本実施形態では、ユーザが移動している場合には、所定の送信間隔にしたがって送信するように構成されている。ユーザが移動しているか否かは、例えば図示しない加速度センサを用いて従来技術を適用することにより判断することができる。

ネットワークＮは、情報処理システム１０と携帯端末２０との間で情報を送受信するための通信回線である。例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、パケット通信網、電話回線、企業内ネットワーク、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。

［３．情報処理システムの動作］
次に、上記のように構成される情報処理システム１０の動作の概要について、図１４及び図１５のフローチャートを参照しながら説明する。なお、後述の各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。

［３−１．勤務日特定処理］
図１４を参照して、勤務日特定処理について説明する。図１４は、勤務日特定処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。この処理は、携帯端末２０のユーザの勤務日又は休日を特定し、特定したデータを勤務日ＤＢ１２９に格納する処理である。

まず、ステップＳ１０１において、勤務日休日特定手段１１３は、行動拠点ＤＢ１２５を参照して、対象ユーザについて、勤務地メッシュグループ（第１の場所のメッシュグループ）のデータが格納されているかを判定する。

勤務地メッシュグループのデータが格納されている場合、ステップＳ１０２において、勤務日休日特定手段１１３は、日別メッシュＤＢ１２２を参照して各日付について、対象ユーザが勤務地メッシュグループに滞在した１日当たりの時間を特定する。

ステップＳ１０３において、勤務日休日特定手段１１３は、勤務地メッシュグループに滞在した１日当たりの時間が所定の時間（例えば４時間）以上である日を勤務日として特定する。すなわち、勤務日休日特定手段１１３は、測位情報に基づいて、携帯端末２０のユーザの勤務地として指定されたエリアに、当該ユーザが滞在した１日当たりの時間が所定の時間以上である日を勤務日として特定する。勤務日であるかの判断に用いるこの時間の閾値は、任意の値を設定することができる。

ステップＳ１０４において、勤務日休日特定手段１１３は、勤務日として特定された日以外の日を休日として特定し、特定したデータを勤務日ＤＢ１２９に格納する。図１２（Ｃ）は、勤務日ＤＢ１２９に格納されたデータの例を示している。また、上述したとおり、勤務日休日特定手段１１３は、データをユーザごとに集計して、そのユーザの定休日、週休数などの勤務日に関するデータを特定してそのデータを勤務日ＤＢ１２９に格納することもできる。

また、ステップＳ１０１において、勤務地メッシュグループのデータが格納されていないと判定された場合、ステップＳ１０５において、行動拠点メッシュグループ特定手段１１２は、対象ユーザの勤務地メッシュグループを特定する処理を行う。処理の詳細は、上述したとおりである。すなわち、行動拠点メッシュグループ特定手段１１２は、あるエリアに対する携帯端末２０のユーザの滞在日数及び１日当たりの滞在時間に基づいて、当該ユーザの勤務地を行動拠点メッシュグループとして特定する。

次に、ステップＳ１０６において、勤務日休日特定手段１１３は、ステップＳ１０５で勤務地メッシュグループが特定されたかを判定する。特定された場合、処理はステップＳ１０２へ進み、特定されなかった場合、処理はステップＳ１０７へ進む。

ステップＳ１０７において、勤務日休日特定手段１１３は、ユーザ情報ＤＢ１３０を参照して、対象ユーザの職種のデータが格納されているかを判定する。格納されている場合、処理はステップＳ１０８へ進み、格納されていない場合、処理はＳ１１０へ進む。

ステップＳ１０８において、勤務日休日特定手段１１３は、対象ユーザについて、ユーザ情報ＤＢ１３０から職種の情報を取得し、又はステップＳ１１０で推定された職種の情報を取得する。勤務日休日特定手段１１３は、当該職種に対応する行動パターンのデータを行動パターンＤＢ１２８から取得し、当該取得した行動パターンのデータを用いて、日別メッシュＤＢ１２２のデータを解析する。具体的には、勤務日休日特定手段１１３は、行動パターンのデータに示された施設に、ユーザが１日当たりに滞在した時間及び回数を特定する。すなわち、本実施形態において、行動パターンのデータに示された施設は、ユーザの職業情報に基づいて定められたエリアとなる。さらに、このステップにおいて、勤務日休日特定手段１１３は、基礎メッシュデータＤＢ１２１を参照して、ユーザが施設間を移動したスピードが行動パターンのデータに示された移動速度以上である移動回数を特定してもよい。

ステップＳ１０９において、勤務日休日特定手段１１３は、ステップＳ１０８の処理結果に基づいて、行動パターンのデータに示された複数の施設にユーザが１日当たりに滞在した合計滞在時間が所定の閾値以上である日を勤務日であると判定する。もしくは、勤務日休日特定手段１１３は、予め定めた基準に基づいて、施設に滞在した時間及び回数に対してスコアを算出し（例えば、合計滞在時間と回数を乗算する、または、他の施設における滞在時間及び回数の平均値との差分を算出する、など）、算出されたスコアが所定の閾値以上である日をユーザの勤務日と判定してもよい。また、ステップＳ１０８で特定された移動回数が所定の閾値以上であることを勤務日であると判定するための条件として加えてもよい。

また、ステップＳ１０７において、対象ユーザの職種データが格納されていなかった場合、ステップＳ１１０において、勤務日休日特定手段１１３は、まず、ユーザが所定の期間内（例えば、１日）に滞在した施設の滞在時間及び滞在回数の情報を日別メッシュＤＢ１２２（又は期間別メッシュＤＢ１２３）及び施設情報ＤＢ１２７から取得する。勤務日休日特定手段１１３は、取得した滞在時間と滞在回数の情報から算出したスコア（例えば、滞在時間と滞在回数を乗じた値）が高い施設の情報を取得し、この施設と一致度の高い施設に対応する職種の情報を行動パターンＤＢ１２８から取得する。勤務日休日特定手段１１３は、このように取得した職種をユーザの職種として推定する。その後、処理はステップＳ１０８へ進み、ユーザの行動を解析する。

以上のように本実施形態によれば、まず、情報システム２０内のエリア記憶手段（行動拠点ＤＢ１２５、施設情報ＤＢ１２７、行動パターンＤＢ１２８等）は、携帯端末２０のユーザの勤務日又は休日を特定するために用いるエリアの情報を記憶している。情報処理システム２０は、測位情報に基づいて、エリア記憶手段に記憶された情報が示すエリアにユーザが所定の時間以上滞在した日を特定し、当該特定された日に応じて前記ユーザの勤務日又は休日を特定する。その結果、携帯端末２０のユーザの勤務日及び休日を特定することができ、ＧＰＳを利用したサービスにおいて、携帯端末２０のユーザが勤務日であるか休日であるかを考慮して、サービスを提供することができる。

［３−２．生活時間帯特定処理］
図１５を参照して、生活時間帯特定処理について説明する。図１５は、生活時間帯特定処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。この処理は、携帯端末２０のユーザが所定のエリアに滞在した時間と、ユーザが所定のエリア間を移動した時間とを算出し、算出された時間に基づいて、ユーザの生活時間のタイムテーブルを生成する処理である。ここでは、上述した１日の代表的なタイムテーブルの生成方法（１）（異なる複数の日についての複数のタイムテーブル生成し、生成された複数のタイムテーブルを集計して１日の代表的なタイムテーブルとして生成する方法）を例にして説明する。

まず、ステップＳ２０１において、生活時間帯特定手段１１４は、生活時間のタイムテーブルを生成する対象となるユーザについて、行動拠点ＤＢ１２５から行動拠点のメッシュ番号（又はメッシュグループ内メッシュ番号）の情報を取得する。生活時間帯特定手段１１４は、取得したメッシュ番号に対応するメッシュについて、基礎メッシュデータＤＢ１２１から滞在開始時刻及び滞在終了時刻の情報を取得する。生活時間帯特定手段１１４は、取得した滞在開始時刻及び滞在終了時刻の情報を用いて、対象ユーザが行動拠点（第１の行動拠点）に滞在した時間、及び行動拠点の滞在の終了後から次の行動拠点（第２の行動拠点）への滞在の開始までの時間（行動拠点間の移動時間）を算出する。すなわち、生活時間帯特定手段１１４は、測位情報に基づいて、携帯端末２０のユーザが所定のエリアに滞在した時間と、ユーザが所定のエリア間を移動した時間とを算出する。

ステップＳ２０２において、生活時間帯特定手段１１４は、生活時間帯ＤＢ１３１を参照して、図１１（Ｃ）に示すような各状態に対して、ステップＳ２０１で算出された時間を上述のタイムユニットに割り振ることで各タイムユニットに対する状態を判定し、特定の日付についての１日のタイムテーブルを生成し、生活時間帯ＤＢ１３１に格納する。

具体的には、生活時間帯特定手段１１４は、生活時間のタイムテーブルを生成する対象となるユーザについて、行動拠点ＤＢ１２５から行動拠点のメッシュ番号（又はメッシュグループ内メッシュ番号）の情報を取得する。生活時間帯特定手段１１４は、取得したメッシュ番号に対応するメッシュについて、基礎メッシュデータＤＢ１２１から滞在開始時刻及び滞在終了時刻の情報を取得する。生活時間帯特定手段１１４は、取得した滞在開始時刻及び滞在終了時刻の情報から、対象ユーザの行動拠点の滞在時間及び行動拠点間の移動時間を算出する。生活時間帯特定手段１１４は、生活時間帯ＤＢ１３１を参照して、状態（滞在又は移動）の変化を時系列に表すデータを生成する。このデータから、タイムユニットごとの状態の遷移を表すタイムテーブルが生成される。このタイムテーブルの生成の際に、１つのタイムユニットの時間帯に複数の状態が含まれているときは、最も時間の長い状態をこのタイムユニットの状態として判定し、タイムテーブルを生成する。

ステップＳ２０３において、生活時間帯特定手段１１４は、ステップＳ２０２で異なる複数の日について生成された複数のタイムテーブルを集計して、複数の日についての代表的な生活時間のタイムテーブルを生成し、生活時間帯ＤＢ１３１に格納する。具体的には、生活時間帯特定手段１１４は、ステップＳ２０２で生成された複数のタイムテーブルをタイムユニットごとに比較し、各タイムユニットにおいて、最も多かった状態をそのタイムユニットの状態とするタイムテーブルを生成する。

なお、図１５の例では、異なる複数の日についての複数のタイムテーブル生成し、生成された複数のタイムテーブルを集計して１日の代表的なタイムテーブルとして生成する方法について説明したが、上述したように、１日の代表的なタイムテーブルを生成する方法はこれに限定されない。例えば、上述したように、複数日分の基礎メッシュデータを用いて１つのタイムテーブルを１日の代表的なタイムテーブルとして生成することも可能である。

また、生活時間帯特定手段１１４は、勤務日ＤＢ１２９に格納されたユーザの勤務日又は休日の情報を用いて、勤務日についての代表的な生活時間のタイムテーブル、又は休日についての代表的な生活時間のタイムテーブルを生成してもよい。このようにタイムテーブルを生成することによって、よりユーザの生活実態に沿った方法で、代表的な生活時間のタイムテーブルを生成することができる。

なお、このようなタイムテーブルを生成する場合、勤務日又は休日であることを考慮した処理を行ってもよい。例えば、休日に「勤務地滞在」や「出勤」などの状態は取りえない。従って、ユーザが長時間勤務地エリアに滞在していたときであっても、休日の場合は、「勤務地滞在」や「出勤」などの状態は表れないようにタイムテーブルを生成してもよい。

以上のように、本実施形態によれば、端末装置２０のユーザの生活時間帯を特定することができる。その結果、ＧＰＳを利用したサービスにおいて、携帯端末２０のユーザが勤務日であるか休日であるかを考慮して、ユーザにとってより有益なサービスを提供できる。

なお、生活時間帯ＤＢ１３１に格納されたタイムテーブルを携帯端末２０が情報処理システム１０からダウンロードし、携帯端末２０は、タイムテーブルに示された時間帯（すなわち、生活時間帯特定手段１１４によって時間帯ごとに判定された状態）に応じた動作を行うこととしてもよい。例えば、携帯端末２０は、通勤の時間帯が開始する１時間前に、目覚ましのためのアラームを鳴らす動作を行うことができる。また、携帯端末２０は、通勤の時間帯に通勤経路の情報を表示する動作を行ってもよい。このような処理を行うことによって、携帯端末２０は、よりユーザビリティの高い動作を行うことができる。

［その他の実施形態］
本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。

１０・・・情報処理システム、２０・・・携帯端末、１０１・・・主制御手段、１０２・・・通信手段、１０３・・・測位情報格納手段、１０４・・・基礎メッシュデータ生成手段、１０５・・・メッシュデータ生成手段、１０６・・・日別メッシュ生成手段、１０７・・・滞在秒数／測位回数集計手段、１０８・・・配分補完手段、１０９・・・期間別メッシュ生成手段、１１０・・・日常圏設定手段、１１１・・・グループ処理手段、１１２・・・行動拠点メッシュグループ特定手段、１１３・・・勤務日休日特定手段、１１４・・・生活時間帯特定手段、１２０・・・測位情報ＤＢ、１２１・・・基礎メッシュデータＤＢ、１２２・・・日別メッシュＤＢ、１２３・・・期間別メッシュＤＢ、１２４・・・日常圏ＤＢ、１２５・・・行動拠点ＤＢ、１２６・・・メッシュグループＤＢ、１２７・・・施設情報ＤＢ、１２８・・・行動パターンＤＢ、１２９・・・勤務日ＤＢ、１３０・・・ユーザ情報ＤＢ、１３１・・・生活時間帯ＤＢ、２０１・・・主制御手段、２０２・・・通信手段、２０３・・・表示手段、２０４・・・操作手段、２０５・・・記憶手段、２０６・・・現在位置測位手段、２０７・・・測位情報送信手段、Ｎ・・・ネットワーク

Claims (12)

1. 測位情報に基づいて、携帯端末のユーザが所定のエリアに滞在した時間と、前記ユーザが前記所定のエリア間を移動した時間とを算出する算出手段と、
   前記算出された時間に基づいて、前記ユーザの前記滞在又は前記移動の状態を時間帯ごとに判定する判定手段と
   を備えることを特徴とする情報処理システム。
2. 前記所定のエリアは、前記ユーザの自宅を含む自宅エリア、前記ユーザの勤務地を含む勤務地エリア、又は他の滞在頻度の高い場所を含む他の高頻度滞在エリアの少なくともいずれかを含むエリアであることを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記ユーザが前記自宅エリアへの滞在を終了した後、次に滞在を開始した前記所定のエリアが前記勤務地エリアである場合、前記判定手段は、当該エリア間の移動時間を出勤の時間帯として前記状態の判定を行ない、
   前記ユーザが前記勤務地エリアへの滞在を終了した後、次に滞在を開始した前記所定のエリアが前記自宅エリアである場合、前記判定手段は、当該エリア間の移動時間を退勤の時間帯として前記状態の判定を行うこと
   を特徴とする請求項は２に記載の情報処理システム。
4. 前記ユーザが前記自宅エリアへの滞在を終了した後、次に滞在を開始した前記所定のエリアが前記自宅エリアである場合、前記判定手段は、当該エリア間の移動時間を勤務外外出の時間帯として前記判定を行い、
   前記ユーザが前記勤務地エリアへの滞在を終了した後、次に滞在を開始した前記所定のエリアが前記勤務地エリアである場合、前記判定手段は、当該エリア間の移動時間を勤務中外出の時間帯として前記判定を行うこと
   を特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理システム。
5. 前記判定の結果に基づいて、特定の日付についての前記ユーザの前記滞在又は前記移動の状態を時系列に表すタイムテーブルを生成するタイムテーブル生成手段を備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
6. 前記タイムテーブル生成手段は、異なる日付について生成された複数の前記タイムテーブルを集計して、複数日についての１日の代表的な前記滞在又は前記移動の状態を時系列に表す前記タイムテーブルを生成することを特徴とする請求項５に記載の情報処理システム。
7. 前記判定の結果に基づいて、前記ユーザの前記滞在又は前記移動の状態を時系列に表すタイムテーブルを生成するタイムテーブル生成手段を備え
   前記算出手段は、複数日について、前記ユーザが所定のエリアに滞在した時間と、前記ユーザが前記所定のエリア間を移動した時間とを算出し、
   前記タイムテーブル生成手段は、前記複数日について算出された時間を集計して、複数日についての１日の代表的な前記滞在又は前記移動の状態を時系列に表す前記タイムテーブルを生成すること
   を特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
8. 前記ユーザの勤務日及び休日の情報を記憶する記憶手段を備え、
   前記タイムテーブル生成手段は、前記記憶された勤務日又は休日の情報に基づいて、前記ユーザの勤務日又は休日についての前記代表的な前記滞在又は前記移動の状態を時系列に表すタイムテーブルを生成することを特徴とする請求項６又は７に記載の情報処理システム。
9. 前記ユーザへ情報を配信する手段と、
   前記情報の内容と、前記生成されたタイムテーブルに示された時間帯とに応じて、前記情報の配信時間を決定する決定手段と
   を備えることを特徴とする請求項５から８のいずれか１項に記載の情報処理システム。
10. 情報処理装置と通信可能な携帯端末であって、
    前記情報処理装置は、
    測位情報に基づいて、前記携帯端末のユーザが所定のエリアに滞在した時間と、前記ユーザが前記所定のエリア間を移動した時間とを算出する算出手段と、
    前記算出された時間に基づいて、前記ユーザの前記滞在又は前記移動の状態を時間帯ごとに判定する判定手段と、を備え、
    前記携帯端末は、前記時間帯ごとに判定された状態に応じた動作を行うことを特徴とする携帯端末。
11. 制御部を備える情報処理装置で実施される方法であって、
    前記制御部が、測位情報に基づいて、携帯端末のユーザが所定のエリアに滞在した時間と、前記ユーザが前記所定のエリア間を移動した時間とを算出する算出ステップと、
    前記制御部が、前記算出された時間に基づいて、前記ユーザの前記滞在又は前記移動の状態を時間帯ごとに判定する判定ステップと
    を備えることを特徴とする方法。
12. コンピュータを、請求項１から９のいずれか１項に記載の情報処理システムとして機能させるためのプログラム。