JP2021072007A - 電子装置および行動予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】 利用者の行動予測の信頼度の向上を図る電子装置を提供する。【解決手段】 本発明の行動予測システム１０は、複数の移動端末２０と、移動端末２０からの動態データを受信するサーバー４０とを含む。サーバー４０は、動態データに基づき各利用者の行動履歴を生成し、行動履歴に基づき利用者間の行動の類似性を検出する検出し、検出結果に基づき利用者間の行動の類似性に関する行動類似情報を作成し、行動類似情報に基づき行動に類似性のある他の利用者の行動を参照して対象の利用者の行動を予測し、対象の利用者の行動に異常が検出された場合には、管理者等に警告を通知する。【選択図】 図２

Description

本発明は、携帯端末や車載装置等の移動端末から送信される動態データを利用して利用者の行動を予測する電子装置および行動予測システムに関する。

スマートフォンなどの携帯端末から送信される位置情報を取得することで他の利用者にその現在位置を通知したり、あるいは利用者を監視する見守りサービス等が現在多く展開されている。また、特許文献１では、事前に登録した定型行動パターンから外れるような異常行動パターンを検出した場合、その旨を自動的に着信端末に通知する携帯端末を開示している。

特開２００９−２５８９７６号公報

携帯端末の位置情報を利用したサービスにおいて、普段外出していることが多い曜日／時間帯に外出していない場合や、過去に移動したことがない場所に移動している場合には、異常行動として警告を通知する機能がある。こうした機能は、携帯端末から動態データ（位置情報および時間情報）を受け取るサーバーを含むシステムによって実現される。

図１（Ａ）は、利用者Ａの携帯端末の動態データがサーバーに送信されない場合の警告例を説明する図である。サーバーは、当日、利用者Ａの携帯端末から動態データが送信されないことを検知すると、利用者Ａの過去の当日と同じ曜日／時間帯の動態データから当日の行動Ｐを予測する。次に、サーバーは、当日の行動が過去の移動実績に基づく行動Ｐと異なることを検出し、システム管理者または警告の通知を希望する利用者に警告を通知する。

図１（Ｂ）は、利用者Ａの携帯端末の動態データと過去の行動範囲を比較して場合の警告例を説明する図である。サーバーは、当日、利用者Ａの携帯端末から動態データを受信すると、利用者Ａの過去の当日と同じ曜日／時間帯の動態データから当日の行動範囲Ｑを予測する。次に、サーバーは、当日の行動と過去の移動実績に基づく行動範囲Ｑとを比較し、行動範囲Ｑと異なる場合には、システム管理者または警告の通知を希望する利用者などに警告を通知する。

このように、普段外出しているのに外出していないことや、過去に移動したことがない場所を移動していることが検出された場合に、利用者Ａの行動を異常と予測し警告を通知しているが、利用者Ａの行動の異常の判定に利用されるデータは、利用者Ａの過去の動態データしかないため、利用者Ａの異常と予測される行動は、それが何らかの理由があってのことなのか、あるいは不測の事態によってのことなのかを正確に判断することができず、通知された警告の信頼度が十分に高いとは言えない、という課題がある。

本発明は、このような従来の課題を解決し、利用者の行動予測の信頼度の向上を図る電子装置および行動予測システムを提供することを目的とする。

本発明に係る電子装置は、複数の利用者の各移動端末から送信される動態データを受信する受信手段と、前記動態データに基づき各利用者の行動履歴を生成する生成手段と、前記行動履歴に基づき利用者間の行動の類似性を検出する検出手段と、前記検出手段の検出結果に基づき利用者間の行動の類似性に関する行動類似情報を作成する作成手段と、前記行動類似情報に基づき行動に類似性のある他の利用者の行動を参照して対象の利用者の行動を予測する予測手段とを有する。

ある実施態様では、電子装置はさらに、前記予測手段が対象の利用者の行動に異常有を検出したとき、決められた利用者または管理者に警告を通知する通知手段を含む。ある実施態様では、前記動態データは、移動端末の位置情報および時間情報を含み、前記生成手段は、前記位置情報および前記時間情報に基づき行動履歴を生成し、前記検出手段は、行動履歴に基づき移動端末の時間的および位置的に近似する移動端末を検出する。ある実施態様では、前記予測手段は、対象の利用者の動態データに基づく行動履歴が過去の行動履歴と異なり、かつ前記他の利用者の動態データに基づく行動履歴が過去の行動履歴と同じであるとき、対象の利用者の行動に異常があると判定する。ある実施態様では、前記予測手段は、対象の利用者の動態データに基づく行動履歴が過去の行動履歴と異なり、かつ前記他の利用者の動態データに基づく行動履歴が過去の行動履歴と異なるとき、対象の利用者の行動に異常が無いと判定する。ある実施態様では、前記予測手段は、前記行動類似情報が対象の利用者と他の利用者の行動の類似性を規定している場合に、対象の利用者から動態データが受信されず、かつ他の利用者から動態データが受信されない場合には、対象の利用者の行動に異常が無いと判定する。

本発明に係る行動予測システムは、上記記載の電子装置と、当該電子装置との間でデータ通信を行う複数の利用者の各移動端末とを含み、各移動端末は、それぞれの動態データを前記電子装置に送信し、前記電子装置は、利用者の行動に異常有を検出したとき、移動端末または管理者の端末に警告を通知する。

本発明によれば、行動類似情報に基づき行動に類似性のある他の利用者の行動を参照して対象の利用者の行動を予測するようにしたので、対象の利用者の行動の予測の信頼度を向上させることができる。

図１（Ａ）は、利用者Ａの携帯端末の動態データがサーバーに送信されない場合の警告例を説明する図、図１（Ｂ）は、利用者Ａの携帯端末の動態データと過去の行動範囲を比較して場合の警告例を説明する図である。 本発明の実施例に係る行動予測システムの構成例を示す図である。 本発明の実施例に係る車載装置の内部構成を示すブロック図である。 本発明の実施例に係る動態データ送信プログラムの機能的な構成を示す図である。 本発明の実施例に係るサーバーの内部構成を示すブロック図である。 本発明の実施例に係る行動予測プログラムの機能的な構成を示す図である。 本発明の実施例に係る行動履歴の一例を示す図である。 本発明の実施例に係る行動類似性テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施例に係る行動の類似性の検出例を示す図である。 本発明の実施例に係る行動予測部の予測例を示す図である。

次に、本発明を実施する形態について説明する。図２は、本発明の実施形態に係る行動予測システムの構成例を示す図である。同図に示すように、行動予測システム１０は、１つまたは複数の移動端末２０（利用者が持ち歩くスマートフォンのような携帯端末２０Ａ、車椅子や電動カートあるいは二輪車等に搭載された端末２０Ｂ、自動車等の移動体に搭載された車載装置２０Ｃなど）と、当該移動端末２０とネットワーク３０を介して接続される１つまたは複数のサーバー４０とを含んで構成される。ネットワーク３０は、イントラネットワーク、インターネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、４Ｇ／５Ｇ等の公衆無線回線網、近距離無線通信等の種々の接続を含み、移動端末２０とサーバー４０との間で有線および／または無線によるデータ通信を可能にする。

移動端末２０は、ネットワークを介してサーバー４０に接続されるクライアントであることができ、サーバー４０が提供する種々の情報またはサービスを利用することができる。本実施例では、移動端末２０は、それ自身の位置情報を動態データとしてサーバー４０に送信するように動作し、サーバー４０は、移動端末２０から送信された動態データを受け取り、動態データに基づき移動端末２０の行動を予測し、予測された行動に異常がある場合には、何らかの警告を、管理者または警告を必要とする利用者の移動端末２０に通知する。

次に、本発明の実施例について詳細に説明する。図３は、利用者が利用する車両に搭載された車載装置の構成例を示すブロック図である。本実施例に係る車載装置１００は、利用者からの入力を受け取る入力部１１０、ＧＰＳ信号等を利用して自車位置を検出する位置検出部１２０、自車位置周辺の案内等を行うナビゲーション部１３０、ネットワーク３０やその他の電子機器との間で無線または有線によるデータ通信を行う通信部１４０、表示部１５０、音声出力部１６０、アプリケーションソフトウエアや道路地図データ等を格納する記憶部１７０および各部を制御する制御部１８０を含んで構成される。但し、ここに示す構成は一例であり、車載装置１００は、他の機能、例えば、オーディオ・ビジュアル機能、テレビ・ラジオ放送の受信機能等を包含するものであってもよい。

制御部１８０は、ある実施態様では、ＲＯＭ／ＲＡＭ等を備えたマイクロプロセッサまたはマイクロコントローラを含み、制御部１８０は、ＲＯＭ／ＲＡＭに格納されたプログラムを実行したり、記憶部１７０に格納されたアプリケーションを実行する。行動予測システム１０の一部を構成する車載装置１００において、制御部１８０は、定期的に自車位置を算出し、算出した自車位置に基づき動態データをサーバー４０に送信する動態データ送信プログラムを実行する。なお、このような動態データ送信プログラムは、行動予測システム１０を構成する複数の移動端末２０のそれぞれにおいて実行され、各移動端末２０は自身の動態データをサーバー４０に送信する。

図４に、動態データ送信プログラムの機能的な構成を示す。本実施例に係る動態データ送信プログラム２００は、送信時間管理部２１０、自車位置取得部２２０、動態データ生成部２３０および動態データ送信部２４０を含んで構成される。動態データ送信プログラム２００は、車載装置１００が起動されたとき、つまり、利用者が自車で走行を開始したとき動作される。

送信時間管理部２１０は、自車の動態データをサーバー４０に送信するための時間を管理する。１つの例では、送信時間管理部２１０は、車載装置１００が起動されている期間中、一定の時間間隔で動態データをサーバー４０に送信するよう送信時間を管理する。例えば、毎日のＡＭ１０：００〜ＰＭ１７：００の期間中、５分間隔で動態データを送信するようにする（但し、車載装置がオフの期間は除く）。あるいは、決められた曜日（例えば、月、水、金）、決められた日（例えば、１、３、５、…３１のような奇数日）、決められた月（例えば、１〜６月の期間）に、車載装置が動作している期間中に動態データをサーバー４０に送信するようにする。送信時間の管理をどのように設定するかは、任意であるが、例えば、行動予測システム１０の設計仕様に沿うように予め設定したり、利用者が入力部１１０を介して設定または変更できるようにしたり、あるいはサーバー４０からのリクエストまたは指示に基づき設定するようにすることが可能である。

自車位置取得部２２０は、送信時間管理部２１０による送信時間の管理に基づき現在の自車位置を位置検出部１２０から取得し、取得した現在の位置情報を動態データ生成部２３０に提供される。

動態データ生成部２３０は、自車位置取得部２２０で取得された自車位置に基づき動態データを生成する。動態データのフォーマットは任意であるが、少なくとも自車位置、自車位置を検出したときの時間、および利用者を識別する情報（例えば、利用者の固有な情報でもよいし、利用者に関連付けされた車載装置または車両の固有の情報であってもよい）を含む。

動態データ送信部２４０は、動態データ生成部２３０で生成された動態データを送信時間管理部２１０で設定された送信時間に従いサーバー４０に送信する。例えば、送信時間管理部２１０によって５分間隔で動態データを送信することが決められている場合には、動態データ送信部２４０は、５分間隔で生成された動態データをサーバー４０に送信する。なお、動態データを送信するとき、動態データ送信部２４０は、通信部１４０を介してサーバー４０との通信接続を確立する。

行動予測システム１０の一部を構成するサーバー４０は、複数の移動端末２０（車載装置１００を含む）から送信された動態データを受信し、これらの動態データに基づき複数の利用者のそれぞれの行動を予測する。

図５にサーバー４０の典型的な内部構成を示す。サーバー４０は、ネットワーク３０を介して複数の移動端末２０との間でデータ通信を可能にする通信部３００と、通信部３００を介して複数の移動端末２０（車載装置１００を含む）から送信された動態データを受信する受信部３１０と、受信部３１０で受信された動態データに基づき生成された行動履歴や行動予測データ等を記憶する記憶部３２０と、各部を制御する制御部３３０を含んで構成される。

制御部３３０は、ある実施態様では、ＲＯＭ／ＲＡＭ等を備えたマイクロプロセッサまたはマイクロコントローラを含み、制御部３３０は、ＲＯＭ／ＲＡＭまたは記憶部３２０に格納された行動予測プログラムを実行する。図６に、本実施例の行動予測プログラム４００の機能的な構成を示す。行動予測プログラム４００は、動態データを受信する動態データ受信部４１０と、受信した動態データに基づき各利用者の行動履歴を生成する行動履歴生成部４２０と、行動履歴に基づき利用者間の行動の類似性を検出する類似性検出部４３０と、類似性検出部４３０の検出結果に基づき行動類似性テーブルを生成する行動類似性テーブル生成部４４０と、行動類似性テーブルに基づき対象の利用者の行動を予測する行動予測部４５０と、行動予測部４５０によって異常が検出されたとき警告と通知する警告通知部４６０とを含んで構成される。

動態データ受信部４１０は、図２に示すように複数の移動端末２０から送信された動態データを通信部３００を介して受信し、受信した動態データを行動履歴生成部４２０へ提供する。行動履歴生成部４２０は、動態データに含まれる利用者の識別情報に基づき利用者毎の行動履歴を生成する。行動履歴には、利用者が、何時、何処に、どのくらい滞在したか等の情報が含まれる。図７に行動履歴の一例を示すが、ここには、利用者が行動をした日時（例えば、月日、曜日など）、移動の開始地点、開始時刻、到着地点、到着時刻、開始地点から到着地点までの経路、到着地点での滞在時間、到着地点の近傍に施設等が存在する場合にはその施設名などが含まれる。各利用者から収集される動態データのサンプル数が多ければ多いほど、各利用者の行動履歴の信憑性あるいは信頼性は向上するが、その一方において、あまりに長期間において収集された動態データは、利用者の直近の行動を反映しなくなるおそれがある。それ故、行動履歴生成部４２０は、例えば、動態データのサンプル数が一定以上に到達した場合には、一定期間よりも前に収集された古い動態データを削除するようにしてもよい。

類似性検出部４３０は、各利用者の行動履歴に基づき、利用者間の行動の類似性を検出する。具体的には、行動履歴に基づき利用者間の時間的および位置的に近似する行動を検出する。例えば、利用者Ａのある行動履歴が、日時Ｔに地点Ｘまたは施設Ｘａに向けて移動し、地点Ｘまたは施設Ｘａで時間Ｙだけ滞在する場合に、同じ日時Ｔに、地点Ｘまたは施設Ｘａの近傍に移動し、地点Ｘまたは施設Ｘａの近傍に時間Ｙと重複する時間を滞在する行動履歴を持つ他の利用者Ｂを検出する。利用者Ａと利用者Ｂの滞在する位置が近似するか否かは、座標情報をもって判定することができるが、それ以外にも滞在する位置に施設が存在する場合には、施設が共通か否かをもって判定することも可能である。行動が類似するか否かを決定するための時間的および位置的な近似範囲または重複範囲は予め設定されるが、この近似範囲または重複範囲を狭めることは、利用者間の行動の類似度の検出精度を高め、他方、近似範囲または重複範囲を広げることは、検出精度を下げることになる。ある実施態様では、類似性検出部４３０は、行動に類似性があるとして検出された利用者の数に応じて近似範囲または重複範囲を動的に変化させるようにしてもよい。例えば、検出される利用者の数が閾値を超える場合には、近似範囲または重複範囲をより狭め、反対に検出される利用者数が少ない場合には、近似範囲または重複範囲を広げるように調整する。類似性検出部４３０は、予め決められた時間に利用者間の行動の類似性の検出を行うことができ、例えば、定期的に１日に１回、あるいは何日かに１回行う。あるいは、類似性検出部４３０は、利用者から動態データを受信したときに当該利用者の動態データに基づく行動履歴と類似性のある行動履歴をもつ他の利用者を検出するようにしてもよい。

行動類似性テーブル生成部４４０は、類似性検出部４３０の検出結果に基づき、行動の類似性のある利用者を関連付けまたはグループ化した行動類似性テーブルを生成する。図７に行動類似性テーブルの一例を示す。行動類似性テーブルには、少なくとも類似性のある行動を識別するための情報と、類似性のある行動を行った利用者との関係が規定される。図の例では、行動類似性テーブルは、類似性の行動を識別するための情報として曜日および時間帯等の時間情報を含み、関連付けする利用者として対象者と類似者とを規定する。類似者は、必ずしも１人には限らず複数の場合もある。さらに、類似性の行動を示す類似観点が規定される。例えば、行動の類似性が検出された滞在場所および滞在時間、または滞在施設および滞在時間が示される。また、行動の類似性の検出において、開始地点から到着地点までの経路が考慮された場合には、経路が類似観点に含まれ、さらに滞在場所としてその地点の施設が考慮された場合には、施設が類似観点に含まれる。行動類似性テーブル生成部４４０は、例えば、類似性検出部４３０が１日に１回実施された場合には、これと同期して類似性検出部４３０の検出結果を反映するように行動類似性テーブルを更新する。この行動類似性テーブルは、行動履歴とともに記憶部３２０のデータベースに格納される。

行動予測部４５０は、対象の利用者の行動を予測するとき、行動類似性テーブルを参照し、対象の利用者と行動に類似性のある利用者の行動履歴を利用して対象の利用者の行動に異常があるか否かを検出する。ある実施態様では、行動予測部４５０は、行動類似性テーブルを参照し、現在の日時に該当する対象の利用者を特定し、特定した対象の利用者の行動を予測する。例えば、現在の日時が月曜日の午前９時であるとき、行動予測部４５０は、図８に示すような行動類似性テーブルの中から該当する曜日と時間帯を検索し、そこに示される対象の利用者を特定し、特定した対象の利用者から動態データが受信されているか否か、受信されている場合には、その動態データに基づく行動履歴と行動類似性テーブルに規定された他の利用者からの動態データに基づく行動履歴とを比較し、対象の利用者の行動を予測する。また、別な実施態様では、行動予測部４５０は、利用者から動態データが受信されたとき、当該利用者を対象の利用者として特定し、特定した対象の利用者に該当する行動類似性テーブルを参照して、現在の日時に該当する行動を特定し、特定した行動に規定される他の利用者からの動態データに基づく行動履歴と対象の利用者の動態データに基づく行動履歴とを比較して対象の利用者の行動を予測するようにしてもよい。あるいは、行動予測部４５０は、予め決められたスケジュールおよびルールに従い対象の利用者を特定し、対象の利用者と行動が類似する他の利用者の動態データまたはその行動履歴を参照して対象の利用者の行動を予測するようにしてもよい。なお、行動予測部４５０の詳細な動作例は後述する。

警告通知部４６０は、行動予測部４５０により利用者の行動に異常が検出されたとき、当該利用者の異常を知らせるための警告を、管理者あるいは予め決められた利用者に通知する。

次に、本実施例の行動予測システムの動作例について説明する。以下の説明では、一例として、利用者Ａが行動を予測される対象の利用者、利用者Ｂが利用者Ａに類似する行動を行う利用者とし、警告の通知を受ける管理者がスマートフォン２０Ａを所持するものとする。

行動予測システム１０のサービスを受ける利用者Ａの過去の動態データに基づく行動履歴から、任意の曜日／時間帯で同じ場所に移動している、または同じ場所（施設）に滞在している頻度が高いなどの、行動に「類似性」が見られる他の利用者Ｂの有無を検出する。これは、上記した類似性検出部４３０により実施される。例えば、図９（Ａ）に示すように、利用者Ａ、利用者Ｂから水曜日の９〜１０時に動態データが受信され、利用者Ａの動態データに基づく行動履歴Ｓ１＿Ａが場所Ｌに向かうルートであり、利用者Ｂの動態データに基づく行動履歴Ｓ１＿Ｂが同じ場所Ｌに向かうルートである。また、図９（Ｂ）に示すように、利用者Ａ、利用者Ｂから水曜日の１１〜１２時に動態データが受信され、利用者Ａの動態データに基づく行動履歴Ｓ２＿Ａが場所Ｌから離れるルートであり、利用者Ｂの動態データに基づく行動履歴Ｓ２＿Ｂが同じ場所Ｌから離れるルートである。このような場合、利用者Ａと利用者Ｂは、同じ時間帯に同じ場所Ｌに滞在していたことが検出され、その結果、図９（Ｃ）に示すように、水曜日の時間帯９〜１２時において利用者Ａと利用者Ｂとの行動の類似性を示す情報が行動類似性テーブルに生成され、保存される。ここでは、類似観点として滞在場所および滞在時間の類似性を検出するが、これに加えて、行動履歴に含まれる経路や施設などを類似性の判定に加えるようにしてもよい。なお、利用者Ａの行動と類似する行動を行う利用者は1人に限らず、複数の利用者が検出される場合もある。行動の類似性の検出および行動類似性テーブルの更新は、例えば、１回／日等の間隔で定期的に実施される。

次に、行動予測部４５０の動作例について説明する。行動予測部４５０は、対象の利用者Ａの行動を予測するとき、利用者Ａから当日の動態データが受信されているか否かの検出、または利用者Ａから受信された動態データが過去の行動履歴と異なるか否かを検知する。

行動予測部４５０は、データベース内の行動類似性テーブルを参照し、同日と同じ曜日／時間帯に利用者Ａと行動に類似性がことが検出された他の利用者Ｂを識別する。次に、行動予測部４５０は、当日の利用者Ｂの動態データが受信されているか否か、受信されている場合には、利用者Ｂは過去の行動履歴と同じ範囲内を移動しているか否かを判定する。

行動予測部４５０は、利用者Ｂの動態データが受されている場合、利用者Ａ、Ｂの行動履歴を比較し、利用者Ａの行動の異常性の有無を判定する。両者の行動の比較例を図１０に示す。

図１０（Ａ）に示すように、利用者Ａの動態データに基づく行動履歴Ｓ３＿Ａが過去の行動履歴Ｓ１＿Ａ（図９（Ａ）を参照）と異なるが、利用者Ｂの動態データに基づく行動履歴Ｓ１＿Ｂは、過去の行動履歴と同じであるとき：
この場合、利用者Ｂが通常の行動をしているため、利用者Ａが道に迷った等の不測の事態であることが予測され、行動予測部４５０は、利用者Ａの行動に異常有りと判定する。

図１０（Ｂ）に示すように、利用者Ａも利用者Ｂも動態データに基づく行動履歴Ｓ３＿Ａ、Ｓ３＿Ｂが過去の行動履歴Ｓ１＿Ａ、Ｓ１＿Ｂとは異なるとき：
この場合、利用者Ｂも通常の行動をしておらず、当日は利用者Ａも利用者Ｂも別行動であることが予測され、行動予測部４５０は、利用者Ａの行動に異常無しと判定する。

図１０（Ｃ）に示すように、利用者Ａも利用者Ｂも過去の行動履歴とは異なり、当日は、利用者Ａからも利用者Ｂからも動態データの受信がないとき：
この場合、利用者Ａも利用者Ｂも用事がないと予測され、利用者Ａの行動に異常無しと判定する。

警告通知部４６０は、行動予測部４５０により利用者Ａの行動に異常がると判定されたとき、管理者等に、利用者Ａの行動に異常があることを示す警告を管理者のスマートフォン２０Ａに通知する。

このように本実施例によれば、従来のように利用者Ａのみの過去の動態データ（または行動履歴）に基づき行動を予測するよりも、行動に類似性がある他の利用者Ｂの過去の動態データ（または行動履歴）を加えて行動を予測するようにしたので、行動予測の幅を広げることができ、利用者Ａの行動の予測の精度が上がり、警告を通知する信頼度を向上することができる。

本実施例では、利用者Ａ、Ｂが車両に搭載する例を示したが、利用者または移動端末は、必ずしも移動体を必要とするものではない。例えば、移動端末は、利用者が持ち歩くスマートフォンであってもよく、その場合、スマートフォンの動態データがサーバー４０に送信され、スマートフォンを持ち歩く利用者の行動を予測することができる。また、利用者の行動を予測する時間は任意に設定することが可能であり、例えば、行動予測部４５０は、利用者からの動態データが受信されたことをトリガーにして利用者の行動の予測を不定期に実施するようにしてもよいし、特定の利用者の行動の予測を定期的に実施するようにしてもよい。

以上、本発明の好ましい実施の形態について詳述したが、本発明は、特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の要旨の範囲において、種々の変形、変更が可能である。

１０：行動予測システム
２０、２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ：移動端末
１００：車載装置
２００：動態データ送信プログラム
４００：行動予測プログラム
４１０：動態データ受信部
４２０：行動履歴生成部
４３０：類似性検出部
４４０：行動類似性テーブル生成部
４５０：行動予測部
４６０：警告通知部

Claims (7)

1. 複数の利用者の各移動端末から送信される動態データを受信する受信手段と、
   前記動態データに基づき各利用者の行動履歴を生成する生成手段と、
   前記行動履歴に基づき利用者間の行動の類似性を検出する検出手段と、
   前記検出手段の検出結果に基づき利用者間の行動の類似性に関する行動類似情報を作成する作成手段と、
   前記行動類似情報に基づき行動に類似性のある他の利用者の行動を参照して対象の利用者の行動を予測する予測手段と、
   を有する電子装置。
2. 電子装置はさらに、前記予測手段が対象の利用者の行動に異常有を検出したとき、決められた利用者または管理者に警告を通知する通知手段を含む、請求項１に記載の電子装置。
3. 前記動態データは、移動端末の位置情報および時間情報を含み、
   前記生成手段は、前記位置情報および前記時間情報に基づき行動履歴を生成し、
   前記検出手段は、行動履歴に基づき移動端末の時間的および位置的に近似する移動端末を検出する、請求項１に記載の電子装置。
4. 前記予測手段は、対象の利用者の動態データに基づく行動履歴が過去の行動履歴と異なり、かつ前記他の利用者の動態データに基づく行動履歴が過去の行動履歴と同じであるとき、対象の利用者の行動に異常があると判定する、請求項１に記載の電子装置。
5. 前記予測手段は、対象の利用者の動態データに基づく行動履歴が過去の行動履歴と異なり、かつ前記他の利用者の動態データに基づく行動履歴が過去の行動履歴と異なるとき、対象の利用者の行動に異常が無いと判定する、請求項１に記載の電子装置。
6. 前記予測手段は、前記行動類似情報が対象の利用者と他の利用者の行動の類似性を規定している場合に、対象の利用者から動態データが受信されず、かつ他の利用者から動態データが受信されない場合には、対象の利用者の行動に異常が無いと判定する、請求項１に記載の電子装置。
7. 請求項１ないし６いずれか１つに記載の電子装置と、当該電子装置との間でデータ通信を行う複数の利用者の各移動端末とを含み、
   各移動端末は、それぞれの動態データを前記電子装置に送信し、
   前記電子装置は、利用者の行動に異常有を検出したとき、移動端末または管理者の端末に警告を通知する、行動予測システム。

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