JP2017072968A - 経路推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザ端末が通過した経路を高精度に再現すること。【解決手段】本発明に係る経路推定装置１０は、ノードの位置情報及びユーザ属性情報毎のリンクコストを記憶するノードリンクデータ記憶部１１と、各リンクコストをリンク及びユーザ属性情報の相関性に基づき補正する補正部１２と、携帯端末２０の位置情報、及び、デモグラ情報を取得するユーザ情報取得部１４と、携帯端末２０の位置情報に基づき、携帯端末２０の位置を示すノードを推定する位置推定部１５と、位置推定部１５により連続して推定された間接接続ノード間を接続する複数のリンクにより構成されたノード間経路候補を複数特定し、ノード間経路候補の複数のリンクのデモグラ情報に応じたリンクコストを導出する導出部１６と、該リンクコストに基づいて、複数のノード間経路候補の中から補間経路を推定する経路推定部１７と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、経路推定装置に関する。

近年、商業施設などにおいて、ユーザの携帯端末（以下、ユーザ端末と記載する場合がある）の位置に応じて店舗のクーポン等のコンテンツを配信する情報配信システムの普及が進んでいる（例えば、特許文献１参照）。このような情報配信システムにおいては、例えばコンテンツ配信の有効性確認等の観点から、事後的にユーザ端末が通過した経路を再現したい場合がある。しかしながら、ユーザ端末の位置測位に失敗しているエリアについては、ユーザ端末が通過した経路を特定することが難しい。このような経路を特定する技術として、経路補間技術が知られている。例えば特許文献２に記載されたプログラムでは、補間対象となる区間の始点から終点に至る経路のうち確率分布密度に基づくスコア（リンクスコア）が最小となる経路を、補間経路として特定している。

特開２０１３−１８６７６０号公報 特開２０１２−４２２８７号公報

特許文献２に記載された技術によって事後的な経路補間が行われるものの、ユーザ端末が通過した経路を高精度に再現することができていない。本発明は当該実情に鑑みてなされたものであり、ユーザ端末が通過した経路を高精度に再現することを目的とする。

本発明の一態様に係る経路推定装置は、ユーザ端末が通過した経路をユーザ端末において取得された位置情報に基づき推定する経路推定装置であって、抽象化された位置を示すノードの位置情報、及び、ノード間をつなぐリンクのユーザ属性情報毎のリンクコストを、それぞれ複数記憶するノードリンクデータ記憶手段と、ノードリンクデータ記憶手段に記憶されている各リンクコストを、リンク及びユーザ属性情報の相関性に基づき補正する補正手段と、ユーザ端末から、該ユーザ端末において取得された該ユーザ端末の位置情報、及び、該ユーザ端末に係るユーザ属性情報を取得する取得手段と、取得手段により取得されたユーザ端末の位置情報、及び、ノードリンクデータ記憶手段に記憶されているノードの位置情報に基づき、ユーザ端末の位置を示すノードを推定する位置推定手段と、位置推定手段により連続して推定されたユーザ端末の位置を示す２つのノードが他のノードを介して互いに接続された一対の間接接続ノードである場合に、該間接接続ノード間を接続する複数のリンクにより構成されたノード間経路候補を複数特定し、各ノード間経路候補の複数のリンクの、取得手段により取得されたユーザ属性情報に応じたリンクコストを、ノードリンクデータ記憶手段に記憶されているリンクコストより導出する導出手段と、導出手段により導出されたリンクコストに基づいて、複数のノード間経路候補の中から、間接接続ノードを結ぶ補間経路を推定する経路推定手段と、を備える。

この経路推定装置では、各リンクそれぞれについてユーザの属性情報毎にリンクコストが記憶されている。そして、推定された間接接続ノード間を接続する複数のノード間経路候補の中から、ノード間経路候補を構成するリンクのリンクコストを考慮して、間接接続ノードを結ぶ補間経路が推定される。ここで、この経路推定装置では、リンクとユーザ属性情報との相関性に基づき、各リンクコストが補正されている。このため、リンクとユーザ属性情報との相関性が考慮されて、補間経路が推定されることとなる。これにより、ユーザ属性を考慮した場合にユーザが選択する可能性が高いと考えられる経路（リンク）を補間経路とすることができ、ユーザ端末が通過した経路を高精度に再現することができる。

また、ユーザ端末が通過したリンクを示す情報と、ユーザ端末に係るユーザ属性情報とを含んだユーザ端末の移動履歴を記憶する移動履歴記憶手段を更に備え、補正手段は、移動履歴記憶手段に記憶された移動履歴から、各リンクのユーザ属性情報毎の通過数を導出し、該通過数に基づいて各リンク及びユーザ属性情報の相関性を決定してもよい。これにより、ユーザの実際の移動履歴に基づいて各リンク及びユーザ属性情報の相関性が決定され、各リンクコストが補正される。このことで、過去の実データに応じて、ユーザが選択する可能性が高いと考えられる経路（リンク）を補間経路とすることができ、ユーザ端末が通過した経路を高精度に再現することができる。

また、補正手段は、各リンクコストについて、リンク及びユーザ属性情報の相関性が高いほど低くなるように補正し、経路推定手段は、複数のノード間経路候補のうち、ノード間経路候補を構成している複数のリンクのリンクコストの総和が最も低いノード間経路候補を、補間経路と推定してもよい。これにより、リンクコストに応じて確実且つ簡易に補間経路を推定することができる。

また、ユーザ端末に係るユーザが購入した商品を示す情報と、ユーザ端末に係るユーザを示す情報とを含んだ購買履歴を記憶する購買履歴記憶手段を更に備え、ノードリンクデータ記憶手段は、リンクのユーザ毎のリンクコストを記憶するとともに、各リンクに対応付けて商品を示す情報を記憶しており、補正手段は、購買履歴記憶手段に記憶された購買履歴と、ノードリンクデータ記憶手段に記憶された情報とから、ユーザが購入した商品を示す情報に対応付けられたリンクを特定し、特定したリンクの該ユーザのリンクコストを補正してもよい。ユーザ属性に応じた補正に加えて、ユーザの購買履歴に応じた補正を行うことにより、補間経路の推定精度を向上させることができ、ユーザ端末が通過した経路をより高精度に再現することができる。

また、位置推定手段により推定されたノード、及び、ノード間のリンクを、地図情報と対応付けて表示する表示手段を更に備え、表示手段は、ノード間のリンクのうち経路推定手段により推定された補間経路を構成するリンクを、その他のリンクと区別して表示してもよい。これにより、補間経路を視覚的に簡易に把握することができる。

本発明によれば、ユーザ端末が通過した経路を高精度に再現することができる。

本発明の実施形態に係る経路推定装置の機能構成を示す図である。 図１に示した経路推定装置のハードウェア構成を示す図である。 ノードリンクデータ記憶部において記憶されている情報の一例を示す図であり、図３（ａ）はノードデータの一例を、図３（ｂ）はリンクデータの一例をそれぞれ示している。 履歴記憶部において記憶されている移動履歴データの一例を示す図である。 表示部によって出力された情報の、表示装置における表示イメージを示す図である。 本発明の実施形態に係る経路推定装置の経路推定処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係るリンクコスト更新処理を示すフローチャートである。 本発明の変形例に係るリンクデータの一例を示す図である。 本発明の変形例に係る購買履歴データの一例を示す図である。 本発明の変形例に係る経路推定処理を示すフローチャートである。 本発明の変形例に係るリンクコスト更新処理を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。図面の説明において、同一又は同等の要素には同一符号を用い、重複する説明を省略する。

図１は、本実施形態に係る経路推定装置の機能構成を示す図である。図１に示されるように、経路推定装置１０は、経路推定システム１に含まれている。経路推定システム１は、経路推定装置１０と、経路推定装置１０と通信可能な携帯端末２０（ユーザ端末）と、無線電波装置３０と、表示装置４０とを備えている。経路推定システム１は、例えば、スーパーマーケット等の店舗（商業施設）内において、携帯端末２０が通過した経路を推定（再現）する用途で用いられる。このようにして推定された携帯端末２０の経路を示す情報は、例えば、携帯端末２０の位置に応じたコンテンツの配信に利用される。すなわち、リアルタイムに携帯端末２０の経路を再現することにより、例えば携帯端末２０の移動距離や通過ルートに応じたコンテンツ配信が可能になる。或いは、事後的に携帯端末２０の経路を再現することにより、コンテンツ配信の有効性を確認することができる。コンテンツ配信の有効性を確認するとは、例えば位置に応じてクーポンを配信するなどの場合に、どのような経路を通過したユーザがクーポンを利用したかを確認すること等をいう。更に、事後的に携帯端末２０の経路を再現することに加えて、当該経路を可視化することにより、商業施設等に対して、位置に応じたコンテンツ配信の有用性を示すことができる。

経路推定装置１０は、携帯端末２０において取得された位置情報に基づき携帯端末２０が通過した経路を推定するサーバである。経路推定装置１０の詳細については後述する。表示装置４０は、経路推定装置１０によって出力された情報を表示するディスプレイである。表示装置４０の詳細については後述する。

無線電波装置３０は、携帯端末２０によって受信可能な電波を送出する無線電波装置である。無線電波装置３０は、受信可能な電波として、例えば、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標）Low Energy）信号、光ビーコン信号、又はＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）（登録商標）信号を送出する。以下では、無線電波装置３０がＢＬＥ信号を送出するとして説明する。無線電波装置３０は、予め、携帯端末２０がＢＬＥ信号を受信することができる範囲に、固定されて複数設けられている。例えばスーパーマーケット等であれば、無線電波装置３０は、携帯端末２０を所持するユーザが通過する箇所の近傍である、商品陳列棚等に複数設けられる。無線電波装置３０により送出されるＢＬＥ信号には、無線電波装置３０を一意に特定する情報、及び電波の受信強度を示す情報が含まれている。無線電波装置３０を一意に特定する情報としては、各無線電波装置３０に予め設定されたＢＳＳＩＤ（Basic Service Set Identifier）を用いることができる。なお、ＢＳＳＩＤは、一般的にはＭＡＣアドレスとも呼ばれている。また、電波の受信強度を示す情報としては、ＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indication，ReceivedSignalStrength Indicator）を用いることができる。

携帯端末２０は、無線電波装置３０からの電波に基づき携帯端末２０の位置情報を取得する装置である。携帯端末２０はユーザに所持（携帯）されて用いられる。携帯端末２０は、例えばスマートホン等の携帯電話機、又は、タブレット端末等である。携帯端末２０は、継続的（連続的）に、繰り返し位置情報を取得する。具体的には、携帯端末２０は、無線電波装置３０からＢＬＥ信号を受信することにより自端末の位置情報を取得する。携帯端末２０は、例えば、ＢＬＥ信号に含まれている、ＢＳＳＩＤを、自端末の位置情報（位置を示す情報）として取得する。すなわち、携帯端末２０は、ＢＳＳＩＤを取得することにより、当該ＢＳＳＩＤで特定される無線電波装置３０の位置を、自端末の位置情報として取得することができる。なお、携帯端末２０は、同時（或いは短い時間間隔において連続的）に複数の無線電波装置３０からＢＬＥ信号を受信することがある。この場合、携帯端末２０は、例えばＲＳＳＩが最も大きいＢＬＥ信号に係るＢＳＳＩＤを、自端末の位置情報としてもよい。携帯端末２０は、取得した位置情報（すなわち、ＢＳＳＩＤ）を、当該位置情報が取得された日時を示す情報、及び、携帯端末２０の所持者であるユーザを一意に特定するユーザＩＤと共に、経路推定装置１０に送信する。当該送信は、位置情報が取得される度に行われてもよいし、所定の時間間隔で行われてもよい。

また、携帯端末２０は、所持者であるユーザのデモグラ（デモグラフィック）情報（ユーザ属性情報）を記憶している。デモグラ情報とは、人口統計学的属性を示す情報であり、性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成等の、ユーザの持つ社会経済的な特質データである。携帯端末２０は、上述した位置情報とともに、ユーザのデモグラ情報を経路推定装置１０に送信する。より詳細には、携帯端末２０は、デモグラ情報を示すデモグラ情報を一意に特定するためのＩＤ番号であるデモグラＩＤを、経路推定装置１０に送信する。

次に、経路推定装置１０の機能の詳細について図１を参照して説明する。図１に示されるように、経路推定装置１０は、ノードリンクデータ記憶部１１（ノードリンクデータ記憶手段）と、補正部１２（補正手段）と、履歴記憶部１３（移動履歴記憶手段）と、ユーザ情報取得部１４（取得手段）と、位置推定部１５（位置推定手段）と、導出部１６（導出手段）と、経路推定部１７（経路推定手段）と、表示部１８（表示手段）と、を備えている。

図２は、図１に示した経路推定装置１０のハードウェア構成を示す図である。経路推定装置１０は、物理的には、図２に示すように、１又は複数のＣＰＵ１０１、主記憶装置であるＲＡＭ１０２及びＲＯＭ１０３、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１０４、ディスプレイ等の出力装置１０５、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１０６、半導体メモリ等の補助記憶装置１０７等を含むコンピュータとして構成されている。

経路推定装置１０の各機能は、図２に示すＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウェア上に１又は複数の所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで入力装置１０４、出力装置１０５、通信モジュール１０６を動作させるとともに、ＲＡＭ１０２や補助記憶装置１０７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。

図１に戻り、ノードリンクデータ記憶部１１は、抽象化された位置を示すノードの位置情報、及び、ノード間をつなぐリンクのデモグラ情報毎のリンクコストをそれぞれ複数記憶するデータベースである。ノードとは、ある範囲をもった建物内の位置や屋外の位置を抽象化したものである。例えば図５に示されるような店舗内において、各商品コーナーの棚の前の領域が１つのノードＮである。１つのノードＮは、例えば１つの無線電波装置の位置に対応付いた位置である。そして、各ノードＮ間にはリンク（接続関係、繋がり）Ｌが設定される。リンクＬは、例えばユーザが移動できるか否かに基づいて設定される。すなわち、ノードＮ間の通路であって、ユーザが移動することができる通路が、リンクＬとして設定される。

図３は、ノードリンクデータ記憶部１１において記憶されている情報の一例を示す図であり、図３（ａ）はノードデータ１１１の一例を、図３（ｂ）はリンクデータ１１２の一例をそれぞれ示している。図３（ａ）に示されるように、ノードデータ１１１においては、ノード毎に、ノードＩＤ、中心緯度経度、半径（ｍ）、及びＢＳＳＩＤが対応付けられている。ノードＩＤは、ノードを一意に特定するためのＩＤ番号である。中心緯度経度は、当該ノードの中心の位置の緯度及び経度を示す情報（ノードの位置情報）である。半径（ｍ）は、当該ノードの範囲を示す当該ノードの中心からの半径を示す情報である。ＢＳＳＩＤは、当該ノードに対応付けられる無線電波装置のＢＳＳＩＤである。なお、必ずしも、ノードに対して無線電波装置が対応付けられて設けられていなくてもよい。この場合、ノードデータ１１１においては、ＢＳＳＩＤと対応付けられていないノードＩＤが存在することとなる。

図３（ｂ）に示されるように、リンクデータ１１２においては、リンク毎に、リンクＩＤ、ノードＩＤ、隣接ノードＩＤ、デモグラＩＤ、ユークリッド距離（ｍ）、相関性重み、及びリンクコストが対応付けられている。リンクＩＤは、リンクを一意に特定するためのＩＤ番号である。ノードＩＤは、当該リンクに係る一方のノードを一意に特定するためのＩＤ番号である。隣接ノードＩＤは、ノードＩＤで示されるノードに隣接するノードであって当該リンクに係る他方のノードを一意に特定するためのＩＤ番号である。デモグラＩＤは、デモグラ情報を一意に特定するためのＩＤ番号である。ユークリッド距離（ｍ）は、リンクＩＤで示されるリンクの距離、すなわち、ノードＩＤ及び隣接ノードＩＤによって示される２つのノードの中心緯度経度間の距離（ｍ）を示す情報である。相関性重みは、リンクＩＤで示されるリンクとデモグラＩＤで示されるデモグラ情報との相関性を示す値である。相関性重みは、リンクとデモグラ情報との相関性が高いほど大きな値とされる。リンクコストは、ユークリッド距離及び相関性重みに応じて定まる、リンクの選択されにくさを示す値である（詳細は後述）。

上述したように、ユークリッド距離に応じて、各リンクそれぞれのデモグラ情報毎のリンクコストが定まる。より詳細には、ユークリッド距離及び相関性重みに応じて、各リンクそれぞれのデモグラ情報毎のリンクコストが定まる。リンクコストは、リンクの選択されにくさを示す値である。リンクコストは、ユークリッド距離が大きいほど高くなる。これは、ユークリッド距離が大きいすなわちリンクの長さが長いほど、連続的に位置情報が取得される環境下において、当該リンクに係るノードＩＤ及び隣接ノードＩＤで示されるノードが携帯端末２０の連続する位置となりにくいとの考えに基づくものである。また、リンクコストは、相関性重みが小さいほど高くなる。これは、相関性重みが小さい、すなわちリンクとデモグラ情報との相関性が低いほど、該デモグラ情報に係るユーザが該リンクを選択する確率が低いとの考えに基づくものである。このように、ノードリンクデータ記憶部１１は、リンクに関する情報として、リンクのユークリッド距離及び相関性重みに応じて定まるリンクコストを、各リンクそれぞれについてデモグラ情報毎に記憶している。

図１に戻り、補正部１２は、ノードリンクデータ記憶部１１に記憶されている各リンクコストを、リンク及びデモグラ情報の相関性に基づき補正する。具体的には、補正部１２は、各リンクコストについて、リンクとの相関性が低いデモグラ情報のリンクコストほど高くなるように（リンクとの相関性が高いデモグラ情報のリンクコストほど低くなるように）補正する。補正部１２は、履歴記憶部１３に記憶された移動履歴から、各リンクのデモグラ情報毎の通過数（移動総数）を導出する。更に、補正部１２は、該通過数が少ないリンク及びデモグラ情報の組合せほど、互いの相関性が低いとみなし、ノードリンクデータ記憶部１１に記憶されている相関性重みを小さくする。これにより、各リンクコストについて、リンクとの相関性が低いデモグラ情報のリンクコストほど高くなるように補正される。補正部１２は、例えば履歴記憶部１３の移動履歴が更新される度に、上記補正を行う。なお、補正部１２は、所定の時間間隔で上記補正を行ってもよい。

履歴記憶部１３は、携帯端末２０が通過したリンクを示す情報と、携帯端末２０に係るデモグラ情報とを含んだ携帯端末２０の移動履歴を記憶している。履歴記憶部１３は、位置推定部１５によって格納された、携帯端末２０が存在するノードに関する情報を、上記移動履歴として記憶している（詳細は後述）。

図４は、履歴記憶部１３において記憶されている移動履歴データ１３１の一例を示す図である。図４に示されるように、移動履歴データ１３１においては、移動履歴毎に、移動ＩＤ、ユーザＩＤ、デモグラＩＤ、ノードＩＤ、直前ノードＩＤ、リンクＩＤ、及び日時が対応付けられている。移動ＩＤは、移動履歴を一意に特定するためのＩＤ番号である。ユーザＩＤは、移動履歴に係るユーザを一意に特定するためのＩＤ番号である。デモグラＩＤは、ユーザＩＤで示されるユーザに係るデモグラ情報を一意に特定するためのＩＤ番号である。ノードＩＤは、携帯端末２０が存在するノードとして位置推定部１５に推定されたノード（詳細は後述）を一意に特定するためのＩＤ番号である。直前ノードＩＤは、携帯端末２０が存在するノードとして、直前（１つ前）に位置推定部１５に推定されたノードを一意に特定するためのＩＤ番号である。リンクＩＤは、ノードＩＤ及び直前ノードＩＤによって示されるノード間のリンクを一意に特定するためのＩＤ番号である。日時は、位置推定部１５によるノードの推定に用いられた、携帯端末２０の位置情報が取得された日時である。

上述したように、補正部１２は、履歴記憶部１３に記憶された移動履歴から、各リンクのデモグラ情報毎の通過数を導出し、該通過数が少ないリンク及びデモグラ情報の組合せほど、ノードリンクデータ記憶部１１に記憶されている相関性重みを小さくする。例えば、図４に示す移動履歴データ１３１においては、リンクＩＤ「１５」、デモグラＩＤ「３」の組合せについて、通過数（移動履歴数）が「４」である。また、リンクＩＤ「１６」、デモグラＩＤ「３」の組合せについて、通過数が「２」である。この場合、補正部１２は、通過数が「２」であるリンクＩＤ「１６」、デモグラＩＤ「３」の組合せの相関性重みを、通過数が「４」であるリンクＩＤ「１５」、デモグラＩＤ「３」の組合せの相関性重みよりも小さくする。具体的には、補正部１２は、下記（１）式により、相関性重みを導出する。なお、下記（１）式において、ｈはあるリンク及びデモグラ情報の組合せの相関性重みを、Ｔｙは図４の移動履歴データ１３１において日時が所定の期間（例えば３ヶ月）内である全通過数を、ＬＤｙは上記リンク及びデモグラ情報の組合せの通過数を、αは任意に変更可能な重み付け係数を、それぞれ示している。
ｈ＝１＋Ｔｙ／ＬＤｙ*α…（１）

補正部１２は、上述した（１）式により導出した相関性重みを、図３（ｂ）のリンクデータ１１２に入力する。更に、補正部１２は、図３（ｂ）に示すユークリッド距離と相関性重みとから、各リンクのデモグラ情報毎のリンクコストを更新する。具体的には、補正部１２は、下記（２）式により、リンクコストを更新する。なお、下記（２）式において、Ｌｃはあるリンク及びデモグラ情報の組合せのリンクコストを、Ｅｄは上記リンクのユークリッド距離を、ｈはあるリンク及びデモグラ情報の組合せの相関性重みを、それぞれ示している。
Ｌｃ＝Ｅｄ*ｈ…（２）

ユーザ情報取得部１４は、携帯端末２０において取得された携帯端末２０の位置情報（すなわち、ＢＳＳＩＤ）、及び、携帯端末２０に係るデモグラ情報（すなわち、デモグラＩＤ）を、携帯端末２０から連続的に取得する。より詳細には、ユーザ情報取得部１４は、携帯端末２０の所持者であるユーザの情報（ユーザ情報）として、上記位置情報及びデモグラ情報に加えて、位置情報が取得された日時を示す情報及びユーザＩＤを連続的に取得する。ユーザ情報取得部１４は、当該ユーザ情報を位置推定部１５に出力する。

位置推定部１５は、ユーザ情報取得部１４により連続的に取得される携帯端末２０のユーザ情報、並びに、ノードリンクデータ記憶部１１に記憶されているノードデータ１１１及びリンクデータ１１２に基づき、携帯端末２０が位置する（存在する）ノードを連続的に推定する。位置推定部１５は、ユーザ情報取得部１４からユーザ情報が入力されるたびにノードの推定を行ってもよいし、所定の時間間隔で複数のノードの推定をまとめて行ってもよい。以下では、位置推定部１５は、ユーザ情報が入力されるたびにノードの推定を行うとして説明する。

位置推定部１５は、ユーザ情報取得部１４からユーザ情報の入力を受けると、ノードリンクデータ記憶部１１のノードデータ１１１を参照する。そして、位置推定部１５は、ノードデータ１１１において、ユーザ情報に含まれているＢＳＳＩＤと一致するＢＳＳＩＤが対応付いたノードＩＤを特定する。更に、位置推定部１５は、履歴記憶部１３の移動履歴データ１３１を参照し、ユーザ情報に含まれているユーザＩＤ及び日時を示す情報に基づいて、当該ユーザＩＤで示されるユーザのノードＩＤとして直近（直前）に特定されたノードを示す直前ノードＩＤを特定する。そして、位置推定部１５は、ノードリンクデータ記憶部１１のリンクデータ１１２を参照し、上述したノードＩＤ及び直前ノードＩＤの組合せと一致する、ノードＩＤ及び隣接ノードＩＤの組合せに係るリンクを示すリンクＩＤを特定する。

ここで、携帯端末２０においては、無線電波装置３０からの電波が人や物によって遮蔽され、正しく位置情報を取得できない場合がある。この場合、上述したノードＩＤで示されるノード及び直前ノードＩＤで示されるノードは、互いに直接接続されずに１つ以上の他のノードを介して接続される一対のノード（間接接続ノード）となることがある。この場合、リンクデータ１１２においてノードＩＤ及び直前ノードＩＤの組み合わせと一致するノードＩＤ及び隣接ノードＩＤの組み合わせがないので、位置推定部１５は、リンクＩＤをｎｕｌｌ値とする。すなわち、位置推定部１５は、連続して推定した携帯端末２０の位置を示す２つのノードが一対の間接接続ノードである場合には、リンクＩＤがｎｕｌｌ値であると特定する。

位置推定部１５は、ユーザ情報に含まれたユーザＩＤ、デモグラＩＤ、及び日時を示す情報と、特定したノードＩＤ、直前ノードＩＤ、及びリンクＩＤと、移動履歴を一意に特定する移動ＩＤとを対応付けた移動履歴を、履歴記憶部１３の移動履歴データ１３１に格納する。上記処理後、位置推定部１５は、移動ＩＤを導出部１６に出力する。

導出部１６は、位置推定部１５により連続的に推定されたノード間のリンクのリンクコストであってユーザ情報取得部１４によって取得されたデモグラ情報に応じたリンクコストを、ノードリンクデータ記憶部１１のリンクデータ１１２に基づき導出する。より詳細には、まず、導出部１６は、位置推定部１５により連続して推定された携帯端末２０の位置を示す２つのノードが、少なくとも１つの他のノードを介して互いに接続された一対の間接接続ノードであるか否かを判定する。具体的には、導出部１６は、位置推定部１５から移動ＩＤの入力を受けると、履歴記憶部１３の移動履歴データ１３１を参照し、該移動ＩＤと対応付けられたリンクＩＤを取得する。当該リンクＩＤがｎｕｌｌ値である場合には、導出部１６は、該移動ＩＤに係る２つのノードが一対の間接接続ノードであると判定する。一方で、当該リンクＩＤがｎｕｌｌ値でない場合には、導出部１６は、該移動ＩＤに係る２つのノードが間接接続ノードではないと判定する。

上記判定結果によって、導出部１６の処理が異なる。間接接続ノードではないと判定された場合（すなわち、２つのノードが１つのリンクにより直接接続されている場合）には、導出部１６は、リンクＩＤを経路推定部１７に出力する。

一方で、間接接続ノードであると判定された場合には、導出部１６は、間接接続ノード間を接続する複数のリンクにより構成されたノード間経路候補を複数特定し、複数のノード間経路候補それぞれの複数のリンクのリンクコストを導出する。すなわち、導出部１６は、まずリンクデータ１１２を参照し、間接接続ノード間を接続するノード間経路候補を特定する。ノード間経路候補は、間接接続ノードの一方のノード（直前ノードＩＤで示されるノード）を始点とし、間接接続ノードの他方のノード（ノードＩＤで示されるノード）を終点とした、複数のリンクによって構成される経路である。例えば図５に示した例において、間接接続ノードがノードＮ４及びノードＮ１５であるとすると、ノードＮ４からリンクＬ１６、ノードＮ５、及びリンクＬ３１を経てノードＮ１５に到達する経路が、一のノード間経路候補である。同様に、ノードＮ４からリンクＬ４１、ノードＮ１２、及びリンクＬ５１を経てノードＮ１５に到達する経路が、別の一のノード間経路候補である。

導出部１６は、ノード間経路候補を複数特定すると、リンクデータ１１２を参照し、各ノード間経路候補それぞれを構成する複数のリンクのリンクコストを導出する。例えば図５に示した例において、間接接続ノードがノードＮ４及びノードＮ１５である場合、一のノード間経路候補を構成するリンクＬ１６，Ｌ３１のリンクコストをそれぞれ導出する。同様に、別の一のノード間経路候補を構成するリンクＬ４１，Ｌ５１のリンクコストをそれぞれ導出する。

より詳細には、導出部１６は、ノード間経路候補それぞれの複数のリンクのリンクコストであってユーザ情報取得部１４によって取得されたデモグラ情報に応じたリンクコストを導出する。すなわち、導出部１６は、移動履歴データ１３１を参照して、位置推定部１５により入力された移動ＩＤに対応付けられたリンクＩＤ及びデモグラＩＤを特定する。そして、導出部１６は、リンクデータ１１２を参照し、ノード間経路候補を構成する複数のリンクのリンクコストのうち、上記リンクＩＤ及びデモグラＩＤの組み合わせに対応付けられたリンクコストを導出する。導出部１６は、位置推定部１５により入力された移動ＩＤと、導出したリンクコスト及び該リンクコストに係るリンクＩＤとを経路推定部１７に出力する。

経路推定部１７は、導出部１６から入力された情報に基づいて、ノード間を結ぶ経路を推定する。経路推定部１７は、位置推定部１５により推定された２つのノードが間接接続ノードでない場合には、導出部１６からリンクＩＤの入力を受け、当該リンクＩＤで示されるリンクを上記２つのノード間の経路であると推定する。

一方、位置推定部１５により推定された２つのノードが間接接続ノードである場合には、経路推定部１７は、導出部１６により導出されたリンクコストに基づいて、複数のノード間経路候補のうち１つのノード間経路候補を、間接接続ノードを結ぶ補間経路と推定する。具体的には、経路推定部１７は、複数のノード間経路候補のうち、ノード間経路候補を構成している複数のリンクのリンクコストの総和が最も低いノード間経路候補を、補間経路と推定する。すなわち、経路推定部１７は、導出部１６から入力された移動ＩＤにより、間接接続ノードを示すノードＩＤ及び直前ノードＩＤを特定する。また、経路推定部１７は、上記間接接続ノードを示す情報と、導出部１６から入力されたリンクコスト及び該リンクコストに係るリンクＩＤとに基づいて、複数のノード間経路候補を特定するとともに、各ノード間経路候補を構成するリンクのリンクコストの総和をそれぞれ算出し、補間経路を推定する。

経路推定部１７は、推定した経路を特定する情報を、携帯端末２０及び外部装置（図示せず）に送信する。当該外部装置は、例えば携帯端末２０の経路に応じたコンテンツを配信する装置である。推定した経路を特定する情報とは、例えばリンクを示すリンクＩＤである。経路推定部１７は、推定した経路が補間経路である場合には、その旨の情報を、経路を特定する情報とともに送信してもよい。また、経路推定部１７は、推定した経路が補間経路である場合に、当該補間経路の情報を履歴記憶部１３の移動履歴データ１３１に格納してもよい。この場合、経路推定部１７は、新たに格納する移動履歴が補間経路である旨を示す情報と、新たに格納する移動履歴がいずれの間接接続ノードの補間経路に係るものであるかを示す情報を、併せて移動履歴データ１３１に格納する。

表示部１８は、位置推定部１５により推定されたノード、及び、ノード間のリンクを、マップ（地図情報）と対応付けて表示装置４０に表示する。表示部１８は、例えば、店舗内の各商品コーナーのマップをマップＤＢ（図示せず）から取得し、該マップに、ノード及びリンクの位置を対応付けて表示する。表示部１８は、マップにノード及びリンク（すなわち経路）を対応付けて表示する際、ノード間のリンクのうち経路推定部１７により推定された補間経路を構成するリンクを、その他のリンクと区別して表示してもよい。表示部１８は、当該表示を、履歴記憶部１３の移動履歴データ１３１を参照することにより行う。

図５は、表示部１８によって出力された情報の表示装置４０における表示イメージを示す図である。表示部１８は、例えば経路推定装置１０のオペレータから、日時及びユーザＩＤの指定を受ける。当該指定を受けた表示部１８は、履歴記憶部１３の移動履歴データ１３１を参照し、指定を受けた日時及びユーザＩＤの移動履歴を抽出する。例えば、図５では、ノードＮ３からリンクＬ１５、ノードＮ４、リンクＬ１６、ノードＮ５、リンクＬ３１、及びノードＮ１５を、マップＭｉ上にハイライト表示している。当該ノードＮ３〜ノードＮ１５の経路が、ユーザＩＤで示されるユーザの移動経路である。また、図５では、上記ユーザの移動経路のうち、移動履歴データ１３１において補間経路を構成するリンクとされているリンクＬ１６及びリンクＬ３１が、その他のリンクと区別して表示されている。

次に、経路推定装置１０の位置推定処理を説明する。図６は、経路推定装置１０の経路推定処理を示すフローチャートである。

経路推定処理では、最初に、ユーザ情報取得部１４により、携帯端末２０からユーザ情報が取得される（ステップＳ１）。当該ユーザ情報には、携帯端末２０の位置情報、ユーザのデモグラ情報、位置情報が取得された日時を示す情報、及びユーザＩＤが含まれている。

つづいて、位置推定部１５により、携帯端末２０の位置（ノード）が推定される（ステップＳ２）。位置推定部１５は、ユーザ情報取得部１４により連続的に取得される携帯端末２０のユーザ情報、並びに、ノードリンクデータ記憶部１１に記憶されているノードデータ１１１及びリンクデータ１１２に基づき、携帯端末２０が位置する（存在する）ノードを連続的に推定する。

つづいて、導出部１６により、位置推定部１５が連続して推定した携帯端末２０の位置を示す２つのノードが一対の間接接続ノードか否かが判定される（ステップＳ３）。ステップＳ３において間接接続ノードでないと判定された場合には、導出部１６は２つのノード間のリンクを示すリンクＩＤを経路推定部１７に出力し、経路推定部１７により、当該リンクＩＤで示されたリンク（すなわち連続して推定された２つのノードを直接つなぐリンク）が、２つのノード間の経路である旨の情報が外部装置（図示せず）等に送信される（ステップＳ４）。

一方で、ステップＳ３において間接接続ノードであると判定された場合には、導出部１６により、間接接続ノード間を接続する複数のリンクにより構成されたノード間経路候補が複数特定され、各ノード間経路候補を構成する複数のリンクのリンクコストが導出される。より詳細には、導出部１６は、ノード間経路候補それぞれの複数のリンクのリンクコストであってユーザ情報取得部１４によって取得されたデモグラ情報に応じたリンクコストを導出する。そして、経路推定部１７により、ノード間経路候補を構成している複数のリンクのリンクコストの総和が最も低いノード間経路候補（リンクの組み合わせ）が、補間経路と推定され、当該補間経路を特定する情報が外部装置（図示せず）等に送信される（ステップＳ５）。以上が経路推定処理である。

次に、経路推定装置１０のリンクコスト更新処理を説明する。図７は、リンクコスト更新処理の一例を示すフローチャートである。

リンクコスト更新処理では、最初に、ノードリンクデータ記憶部１１において記憶されるノードデータ１１１及びリンクデータ１１２が作成される（ステップＳ１１）。当該ノードデータ１１１及びリンクデータ１１２は、例えばオペレータが各データを手入力することにより作成される。リンクデータ１１２においては、相関性重みは例えば「１」とされ、ユークリッド距離に応じてリンクコストが設定される（ステップＳ１２）。

つづいて、補正部１２は、移動履歴データ１３１の移動履歴が更新されたか否かを判定する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３において移動履歴が更新されていない場合には、所定の時間が経過した後に、再度ステップＳ１３の判定が行われる。一方で、ステップＳ１３において移動履歴が更新されている場合には、補正部１２により、移動履歴に基づいて各リンクのデモグラ情報毎の通過数が導出される（ステップＳ１４）。そして、補正部１２により、該通過数に基づいて、各リンクのデモグラ情報毎のリンクコストが更新される（ステップＳ１５）。すなわち、補正部１２は、通過数が少ないリンク及びデモグラ情報の組合せほどリンクデータ１１２の相関性重みを小さくし、リンクデータ１１２のユークリッド距離と相関性重みとから、各リンクのデモグラ情報毎のリンクコストを導出する。ステップＳ１５の処理が完了すると、再度ステップＳ１３の処理が行われる。以上がリンクコスト更新処理である。

次に、上述した経路推定装置１０の作用効果について説明する。

この経路推定装置１０では、リンクのユークリッド距離に応じて定まるリンクコストが、各リンクそれぞれについてユーザのデモグラ情報毎に記憶されている。そして、位置推定部１５により推定された間接接続ノード間を接続する複数のノード間経路候補の中から、ノード間経路候補を構成するリンクのリンクコストを考慮して、間接接続ノードを結ぶ補間経路が推定される。ここで、この経路推定装置１０では、リンクとデモグラ情報との相関性に基づき、各リンクコストが補正されている。このため、リンクとデモグラ情報との相関性が考慮されて、補間経路が推定されることとなる。これにより、ユーザ属性を考慮した場合にユーザが選択する可能性が高いと考えられる経路（リンク）を補間経路とすることができ、携帯端末２０が通過した経路を高精度に再現することができる。

また、携帯端末２０が通過したリンクを示す情報と、携帯端末２０に係るデモグラ情報とを含んだ携帯端末２０の移動履歴を記憶する履歴記憶部１３を備え、補正部１２が、履歴記憶部１３に記憶された移動履歴から、各リンクのデモグラ情報毎の通過数を導出し、該通過数に基づいて各リンク及びデモグラ情報の相関性を決定する。これにより、ユーザの実際の移動履歴に基づいて各リンク及びデモグラ情報の相関性が決定され、各リンクコストが補正される。このことで、過去の実データに応じて、ユーザが選択する可能性が高いと考えられる経路（リンク）を補間経路とすることができ、ユーザ端末が通過した経路を高精度に再現することができる。

また、補正部１２は、各リンクコストについて、リンク及びデモグラ情報の相関性が高いほど低くなるように補正し、経路推定部１７は、複数のノード間経路候補のうち、ノード間経路候補を構成している複数のリンクのリンクコストの総和が最も低いノード間経路候補を、補間経路と推定する。これにより、リンクコストに応じて確実且つ簡易に補間経路を推定することができる。

また、位置推定部１５により推定されたノード、及び、ノード間のリンクを、マップ（地図情報）と対応付けて表示する表示部１８を更に備え、表示部１８は、ノード間のリンクのうち経路推定部１７により推定された補間経路を構成するリンクを、その他のリンクと区別して表示する。これにより、補間経路を視覚的に簡易に把握することができる。このことで、補間経路であることを意識した上で、コンテンツ配信の分析や客の移動状況の分析を行うことができるようになり、ユーザビリティが向上する。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されない。例えば、補正部１２は、履歴記憶部１３の移動履歴データ１３１に記憶された移動履歴から、各リンクのデモグラ情報毎の通過数を導出し、該通過数が少ないリンク及びデモグラ情報の組合せほど、互いの相関性が低いとみなすとして説明したが、リンク及びデモグラ情報の相関性は、予め設定されていてもよい。

また、携帯端末２０は無線電波装置３０からの無線電波に基づいて位置情報を取得するとして説明したがこれに限定されず、ＧＰＳ（Global Positioning System）又は基地局測位等の他の測位方法により、位置情報を取得してもよい。

また、補正部１２により、リンクとの相関性が低いデモグラ情報のリンクコストほど高くなるように補正するとして説明したが、別の基準に沿って、リンクコストが更に補正（更新）されてもよい。

すなわち、履歴記憶部１３が、携帯端末２０に係るユーザが購入した商品を示す情報（商品ＩＤ）と、携帯端末２０に係るユーザを示す情報（ユーザＩＤ）とを含んだ購買履歴を記憶する購買履歴記憶手段として機能し、ノードリンクデータ記憶部１１がリンクのユーザ毎のリンクコストを記憶するとともに各リンクに対応付けて商品を示す情報（商品ＩＤ）を記憶し、補正部１２が、履歴記憶部１３に記憶された購買履歴と、ノードリンクデータ記憶部１１が記憶する情報とから、ユーザが購入した商品を示す情報（商品ＩＤ）に対応付けられたリンクを特定し、特定したリンクの該ユーザのリンクコストを補正してもよい。以下、当該変形例に係る経路推定装置１０について、図８〜図１１を参照して説明する。

図８は、当該変形例に係るリンクデータ１１２Ａの一例を示す図である。当該変形例では、ノードリンクデータ記憶部１１は、当該リンクデータ１１２Ａを記憶している。上述したリンクデータ１１２ではデモグラ情報毎に各リンクのリンクコストが記憶されていたのに対し、リンクデータ１１２Ａではユーザ毎に各リンクのリンクコストが記憶されている。また、リンクデータ１１２Ａでは、各リンクに対応付けて商品を示す情報（商品ＩＤ）を記憶している。当該商品ＩＤは、店舗内で販売されている商品を一意に特定するためのＩＤ番号である。リンクと商品ＩＤとの対応付けは、当該商品ＩＤで示される商品が置かれた棚がいずれのリンクに近接しているかに応じて行われている。例えば図８に示す例では、商品ＩＤＤ１〜Ｄ２０で示される各飲み物が、リンクＩＤ１６で示されるリンクと対応付けられている。これは、飲み物コーナーがリンクＩＤ１６で示されるリンクの近傍に設けられていることを示している。

図９は、当該変形例に係る購買履歴データ１３２の一例を示す図である。当該変形例では、履歴記憶部１３は、移動履歴データ１３１に加えて、購買履歴データ１３２を記憶している。購買履歴データ１３２においては、購買履歴毎に、購買ＩＤ、ユーザＩＤ、購買日時、購入商品、及び商品ＩＤが対応付けられている。購買ＩＤは、購買履歴を一意に特定するためのＩＤ番号である。ユーザＩＤは、購買に係るユーザを一意に特定するためのＩＤ番号である。購買日時は、購買した日時を示す情報である。購入商品は購入した商品名であり、商品ＩＤは、購入した用品を一意に特定するためのＩＤ番号である。購買履歴は、例えばＰＯＳシステムを利用して外部装置（図示せず）から経路推定装置１０に送信される。なお、この場合、ＰＯＳシステムにおいて購入ユーザを特定する情報（ユーザＩＤ）と、経路推定装置１０においてユーザを特定する情報（ユーザＩＤ）とが統一されている必要がある。

上記リンクデータ１１２Ａ及び購買履歴データ１３２が記憶されている環境下において、補正部１２は、ユーザが購入した商品を示す情報に対応付けられたリンクを特定し、特定したリンクの、該ユーザのリンクコストを補正する。すなわち、補正部１２は、購買履歴データ１３２が更新されたタイミングで、履歴記憶部１３の購買履歴データ１３２を参照し、購買ＩＤに対応付けられたユーザＩＤ及び商品ＩＤを特定する。そして、補正部１２は、ノードリンクデータ記憶部１１のリンクデータ１１２Ａを参照し、上記ユーザＩＤで示されるユーザのリンクコストであって、上記商品ＩＤが対応付けられたリンクのリンクコストを補正する。補正部１２は、例えば、商品ＩＤが対応付けられたリンクのリンクコストを「０」にする。これにより、補間経路の推定においては、当該補正されたリンクを含んで構成された補間経路が推定され易くなる。

図１０は、当該変形例に係る経路推定処理を示すフローチャートである。当該変形例では、ユーザの購買履歴をも考慮して補正されたリンクコストが用いられるため、経路推定は、携帯端末の位置情報が取得されたタイミング（リアルタイム）ではなく事後的に行われる。図１０に示されるように、導出部１６により履歴記憶部１３の移動履歴データ１３１から、対象ユーザの移動履歴が取得される（ステップＳ１０１）。上述したステップＳ３〜Ｓ５と同様の処理が、ステップＳ１０２〜Ｓ１０４として行われる。そして、ステップＳ１０３（又はステップＳ１０４）の処理が完了すると、対象ユーザの未取得の移動履歴があるか否かが判定され（ステップＳ１０５）、移動履歴がある場合には再度ステップＳ１０１の処理が行われ、移動履歴がない場合には経路推定処理が完了する。

図１１は、変形例に係るリンクコスト更新処理を示すフローチャートである。なお、当該リンクコスト更新処理は、上述した図７のリンクコスト更新処理と並列に行うことができる。図１１に示されるように、まず、補正部１２により、購買履歴データ１３２が更新されたか否かが判定される（ステップＳ１１１）。ステップＳ１１１において購買履歴が更新されていない場合には、所定の時間が経過した後に、再度ステップＳ１１１の処理が行われる。一方で、ステップＳ１１１において購買履歴が更新されている場合には、補正部１２により、履歴記憶部１３の購買履歴データ１３２が参照され、購買ＩＤに対応付けられたユーザＩＤ、商品ＩＤ、及び購入日時が特定される。そして、上記ユーザＩＤ及び購入日時が、リンクコスト補正対象のユーザ及び日時である場合には、補正部１２により、ノードリンクデータ記憶部１１のリンクデータ１１２Ａが参照され、上記ユーザＩＤで示されるユーザのリンクコストであって、上記商品ＩＤが対応付けられたリンクのリンクコストが「０」に補正される（ステップＳ１１２）。以上がリンクコスト更新処理である。

上述した変形例では、デモグラ情報に応じた補正に加えて、ユーザの購買履歴すなわちユーザが確実に通過した情報に応じた補正を行うことにより、補間経路の推定精度を向上させることができ、携帯端末２０が通過した経路をより高精度に再現することができる。

１…経路推定システム、１０…経路推定装置、１１…ノードリンクデータ記憶部、１２…補正部、１３…履歴記憶部、１４…ユーザ情報取得部、１５…位置推定部、１６…導出部、１７…経路推定部、１８…表示部、２０…携帯端末。

Claims (5)

1. ユーザ端末が通過した経路を前記ユーザ端末において取得された位置情報に基づき推定する経路推定装置であって、
   抽象化された位置を示すノードの位置情報、及び、ノード間をつなぐリンクのユーザ属性情報毎のリンクコストを、それぞれ複数記憶するノードリンクデータ記憶手段と、
   前記ノードリンクデータ記憶手段に記憶されている各リンクコストを、リンク及びユーザ属性情報の相関性に基づき補正する補正手段と、
   前記ユーザ端末から、該ユーザ端末において取得された該ユーザ端末の位置情報、及び、該ユーザ端末に係るユーザ属性情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記ユーザ端末の位置情報、及び、前記ノードリンクデータ記憶手段に記憶されているノードの位置情報に基づき、前記ユーザ端末の位置を示すノードを推定する位置推定手段と、
   前記位置推定手段により連続して推定された前記ユーザ端末の位置を示す２つのノードが他のノードを介して互いに接続された一対の間接接続ノードである場合に、該間接接続ノード間を接続する複数のリンクにより構成されたノード間経路候補を複数特定し、各ノード間経路候補の複数のリンクの、前記取得手段により取得されたユーザ属性情報に応じたリンクコストを、前記ノードリンクデータ記憶手段に記憶されているリンクコストより導出する導出手段と、
   前記導出手段により導出されたリンクコストに基づいて、複数のノード間経路候補の中から、前記間接接続ノードを結ぶ補間経路を推定する経路推定手段と、を備える、経路推定装置。
2. ユーザ端末が通過したリンクを示す情報と、ユーザ端末に係るユーザ属性情報とを含んだユーザ端末の移動履歴を記憶する移動履歴記憶手段を更に備え、
   前記補正手段は、前記移動履歴記憶手段に記憶された移動履歴から、各リンクのユーザ属性情報毎の通過数を導出し、該通過数に基づいて各リンク及びユーザ属性情報の前記相関性を決定する、請求項１記載の経路推定装置。
3. 前記補正手段は、各リンクコストについて、リンク及びユーザ属性情報の相関性が高いほど低くなるように補正し、
   前記経路推定手段は、前記複数のノード間経路候補のうち、ノード間経路候補を構成している複数のリンクのリンクコストの総和が最も低いノード間経路候補を、前記補間経路と推定する、請求項１又は２に記載の経路推定装置。
4. ユーザ端末に係るユーザが購入した商品を示す情報と、ユーザ端末に係るユーザを示す情報とを含んだ購買履歴を記憶する購買履歴記憶手段を更に備え、
   前記ノードリンクデータ記憶手段は、リンクのユーザ毎のリンクコストを記憶するとともに、各リンクに対応付けて前記商品を示す情報を記憶しており、
   前記補正手段は、前記購買履歴記憶手段に記憶された購買履歴と、前記ノードリンクデータ記憶手段に記憶された情報とから、ユーザが購入した商品を示す情報に対応付けられたリンクを特定し、特定したリンクの該ユーザのリンクコストを補正する、請求項１〜３のいずれか一項記載の経路推定装置。
5. 前記位置推定手段により推定されたノード、及び、ノード間のリンクを、地図情報と対応付けて表示する表示手段を更に備え、
   前記表示手段は、ノード間のリンクのうち前記経路推定手段により推定された補間経路を構成するリンクを、その他のリンクと区別して表示する、請求項１〜４のいずれか一項記載の経路推定装置。

Images