JP2021096793A - エリア分析システムおよびその方法 - Google Patents

Abstract

【課題】駅等の施設に関わる人の移動や施設周辺の購買に関する情報を用いてエリアを規定し、そのエリアにおける人の行動を分析するエリア分析システム及びエリア分析方法を提供する。【解決手段】エリア分析サーバ１、外部サーバ８及び端末９により構成されるエリア分析システムにおいて、対象の地域に関する情報の処理を行うエリア分析サーバ１は、地域における人の移動情報及び購買情報又はサービス情報を基に地域に含まれる複数の施設のうちの任意の２施設を連続して利用することを示す関連度をそれぞれ算出する施設関連度算出部と、この施設関連度算出部により得られた関連度の高い２施設間の経路を選択して、２施設及びその２施設を結ぶ経路を含むものをエリアと定義するエリア定義部と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は，エリア分析システムおよびその方法に関し，特に，人の移動履歴に基づいて把握されるエリアの特徴を分析する技術に関する。

人が集まる街を作るためには、その地域の店舗やサービスを提供する施設の配置が買い回りに便利であること、および周辺店舗の品ぞろえが利用者のニーズに合っていることが重要である。このため，地域開発を行う事業者やサービスを提供する企業は，対象となるエリアにおける消費や移動の傾向を把握することを求めている。

従来、エリアの市場分析を行う技術や特徴を評価する技術が種々提案されている。例えば、特許文献１には、交通系ＩＣカード、または同等の機能を持つ決済手段端末の利用履歴から利用者の行動傾向を分析し、その結果を考慮して駅の利便性や成長率といった特性を数値評価する利用者行動分析装置が開示されている。また、特許文献２には、データベースに蓄積された経路探索結果を利用して商圏分析等の分析を行うことができる探索情報提供システムが開示されている。

特開２０１３−２５１０１１号公報（特許５６３８１１５号公報） 特開２０１１−１５９０３９号公報（特許５２９６７２０号公報）

特許文献１の技術は、駅に対する利用者行動の分析であり、駅周辺エリアの評価については言及していない。駅近には人が立ち寄る施設と素通りする施設があることが分かっており、駅の利用情報だけではその周辺施設の利用傾向を把握、分析することができない。また、駅はそれぞれ構造やバス停、駅前の店舗が異なっており、どこまでが駅の恩恵を受けるエリアか判断し難い。特許文献２の技術は、経路探索結果を利用して商圏分析等の分析を行ない、利用者が移動した経路を把握することで、広告を出稿するために適切な場所や出店をするために適切な場所等を予測できるとしているが、利用者の購買傾向は得られない。また、日常的にエリアを利用する人は検索を行わない場合が多く、分析の精度が良くない可能性がある。

最近、沿線の人口の減少や定期収入の減少を見据え、大手交通事業者は交通サービスと連携した生活関連サービスを拡大することで収益向上を目指そうとしている。その一手段として、利用者に交通系ＩＣカードや分析端末アプリへの入会を促し、グループ内の商業施設での消費が増えることが期待されている。

そこで、本発明の目的は、駅等の施設に関わる人の移動や施設周辺の購買に関する情報を用いてエリアを規定し、そのエリアにおける人の行動を分析する技術を提供することにある。

本発明の好ましい実施形態に係るエリア分析システムは、処理部と記憶部を有する情報処理装置を用いて、対象の地域に関する情報の処理を行うエリア分析システムであって、
該地域における人の移動情報、および購買情報またはサービス情報を基に、該地域に含まれる複数の施設のうちの任意の２施設を連続して利用することを示す関連度をそれぞれ算出する関連度算出部と、
前記関連度算出部により得られた関連度の高い２施設間の経路を選択して、該２施設および該２施設を結ぶ経路を含むものをエリアと定義するエリア定義部と、を有することを特徴とするエリア分析システム、として構成される。
本発明はまた、上記エリア分析システムにおけるエリア分析方法として把握される。

本発明によれば、施設に関わる人の移動やその周辺の購買に関する情報を用いてエリアを規定し、そのエリアにおける人の行動を分析することができる。

一実施例におけるエリア分析システムおよびその機能ブロックを示す図である。 一実施例における移動履歴を示す図である。 一実施例における購買履歴及びサービス利用履歴を示す図である。 一実施例における施設情報、店舗情報を示す図である。 一実施例における利用者情報を示す図である。 一実施例における道路ネットワーク情報、及び路線ネットワーク情報を示す図である。 一実施例における行動履歴、及び経路情報を示す図である。 一実施例におけるエリア定義と経路リストを示す図である。 一実施例におけるエリア情報の表示画面例を示す図である。 一実施例における行動履歴作成部、移動経路推定部および移動手段推定部の処理フローチャートを示す図である。 一実施例における施設関連度算出部の処理フローチャートを示す図である。 一実施例におけるエリア分析の処理フローチャートを示す図である。

以下図面を参照して、一実施例について説明する。

図１は、一実施例によるエリア分析システムおよびその機能ブロックを示す図である。
エリア分析システムは、エリア分析サーバ１（以下単にサーバという）と、端末９が、ネットワークを介して接続されて構成される。ネットワークにはさらに外部サーバ８が接続される。

サーバ１は、ハードウェア資源として、ＣＰＵ（処理部）１２と、通信Ｉ／Ｆ１３と、記憶部１１を有する情報処理装置である。記憶部１１には、エリア分析プログラム１００と，ＤＢ（データベース）１１０が格納される。ＤＢ１１０には、移動履歴２００，購買・施設利用情報３００，利用者情報４３０，駅・施設情報５００，周辺交通情報６００、地図情報７００が格納される。エリア分析プログラム１００は、行動履歴作成部１０１、移動経路推定部１０２，移動手段推定部１０３，施設関連度算出部１０４、エリア定義部１０５の機能を有し、エリア分析プログラム１００をＣＰＵ１２で実行することで、これらの機能が実現される。

なお、上記各部位の名称は一例であり、他の名称を付与してもよい。例えば、エリア定義部１０５はエリア決定部と称してもよい。また、上記各部位の機能が分かり易いように、各機能の名称を付しているが、必ずしも図示のものに限らない。また、ＤＢ１１０で管理される上記の各情報は、「…情報テーブル」或いは「…情報ＤＢ」などと称してもよい。

端末９は、ハードウェア資源として、ＣＰＵ、通信Ｉ／Ｆ、記憶部、入力器、表示器を有し、記憶部には分析アプリケーション９０が格納されている。分析アプリケーション９０は、分析処理部９１、表示部９２の機能を有し、分析アプリケーション９０がＣＰＵで実行されることで、これらの機能が実現される。分析者は、入力器を操作して、図８に示すような、画面の作成、表示を指示することができ、その場合、例えば分析対象とする地域の指定を入力することができる。分析処理部９１は、指定された地域を含む分析要求をサーバ１へ発する。

次に、エリア分析プログラム１００の各構成部位について説明する。
行動履歴作成部１０１は、通信Ｉ／Ｆ１３を介して，端末９の分析アプリケーション９０の分析処理部９１から分析要求を取得する。この分析要求には、市町村名、市町村コード、駅名など、対象となる地域を特定するための情報が含まれている。また、対象となる人の属性、対象となる日時、時間帯が含まれていてもよい。行動履歴作成部１０１は、指定された地域に存在する施設における駅改札の入場・出場記録や、バス乗車・降車記録を、外部サーバ８の移動履歴管理サーバ８１０から取得して移動履歴２００に記録する。また、購買・サービス利用履歴管理サーバ８３０から、購入品目や金額などの購買情報やサービス情報を取得して、購買・サービス利用履歴３００に記録する。行動履歴作成部１０１はさらに、移動履歴２００と購買・サービス利用履歴３００を利用者単位で時系列順に並べて、行動履歴６００を作成する。

移動経路推定部１０２は，各利用者の行動履歴６００に含まれている位置情報を地図情報５００にマッピングして，各利用者が通行した経路を特定する。経路を特定する処理としては，一般にマップマッチングと呼ばれる手法を利用することができる。移動手段推定部１０３は，特定された経路から対象者の移動距離を求め，移動軌跡に含まれる計測時刻を用いて移動速度を計算する。ここで、移動手段とは、電車、車、自転車、徒歩などのような、利用者の移動する交通手段等をいう。利用者の移動速度によって利用者がどのような移動手段を使用したかが分かる。移動手段推定部１０３は，利用者の移動速度を判定ルールに基づいて、移動手段を判定する。判定ルールとは、例えば移動速度が５ｋｍ／時ならば徒歩、５〜２０ｋｍ／時ならば自転車、２０〜５０ｋｍ／時ならば車、５０ｋｍ以上／時ならば電車、のような判定基準であり、この判定ルールはＤＢ１１０に保持される。

施設関連度算出部１０４は，移動履歴２００および購買・サービス利用履歴３００から、任意の２つの施設の連続利用の確率を求めて、利用者による２施設の立ち寄りの関連度を算出する。エリア定義部１０５は、ここで算出された関連度が一定値以上である２施設を抽出し、その２施設間の移動において利用された経路を、行動履歴６００から全て抽出して、２施設と経路の一覧を一つのエリアとして定義する。エリア定義部１０５は、定義したエリア情報を、端末９の分析アプリケーション９０へ送信することができる。

外部サーバ８には、例えば、移動履歴管理サーバ８１０、施設・店舗サーバ８２０、購買・サービス利用履歴サーバ８３０、地図サーバ８４０、等がある。移動履歴管理サーバ８１０は、例えば駅改札を通過するユーザの入場・出場記録である移動履歴を管理する。ユーザは、交通系媒体や携帯端末アプリを用いて、改札を入場・出場できる。施設・店舗サーバ８２０は、施設情報や店舗情報を管理する。購買・サービス利用履歴サーバ８３０は、ユーザ毎に、店舗の購買情報およびサービス利用の履歴を管理する。地図サーバ８４０はエリアごとの地図情報を管理する。

次に、図２から図６を用いて、ＤＢ１１０で管理される各情報について説明する。
図２（ａ）は、駅改札の入場・出場記録である移動履歴２１０を示している。移動履歴２１０は，対象者の識別子であるユーザＩＤ２１１と，改札機の識別子である改札機ＩＤ２１２と、入場・出場区分２１３と、駅の識別子である駅ＩＤ２１４と、当該入・出場が記録された日時２１５、から構成される。

利用者はスマートフォンのような携帯端末を所持していることが多い。そこで、Ｗｉ−Ｆｉ接続によって取得される利用者の位置情報を基に、利用者の移動履歴を管理することができる。図２（ｂ）は、Ｗｉ−Ｆｉ接続によって取得される利用者ごとの移動履歴２２０を示している。移動履歴２２０は、端末の識別子である端末番号ＩＤ２２１と，Ｗｉ−Ｆｉステーションを識別するＷｉ−ＦｉステーションＩＤ２２２と、Ｗｉ−Ｆｉステーションの位置を示す緯度２２３，経度２２４と，Ｗｉ−Ｆｉステーションに接続が検出された日時２２５、から構成される。

図３は、エリア分析プログラム１００の行動履歴作成部１０１が、購買・サービス利用履歴サーバ８３０から取得する購買・サービス利用履歴情報３００に含まれるである購買履歴３１０と、サービス利用履歴３２０を示す。図３（ａ）に示す、購買履歴３１０は、ユーザＩＤ３１１と、購入品目３１２と、購入金額３１３と、購入店舗の識別子である店舗ＩＤ３１４と、利用日時３１５、から構成される。図３（ｂ）に示す、サービス利用履歴３２０は、ユーザＩＤ３２１と、店舗ＩＤ３２２と、利用サービス種別３２３と、利用開始時刻３２４と、利用終了時刻３２５、から構成される。

図４Ａは、エリア分析プログラム１００の行動履歴作成部１０１が、施設・店舗サーバ８２０から取得する施設情報４１０および店舗情報４２０を示す。
図４（ａ）に示す、施設情報４１０は、施設を識別する施設ＩＤ４１１と，施設の名称４１２と，施設の位置を示す緯度４１３、経度４１４、施設を経営する事業者の名称４１５、から構成される。図４（ｂ）に示す、店舗情報４２０は、店舗の識別子である店舗ＩＤ４２１と、店舗の名称４２２と、店舗の位置を示す緯度４２３、経度４２４と、店舗が所属する施設の識別子である施設ＩＤ４２５と、店舗のサービス内容を占めるカテゴリ４２６、から構成される。

図４Ｂは、利用者情報４３０に含まれる利用者基本情報４３１と、利用者ＩＤ管理情報４３２を示す。図４Ｂ（ｃ）に示す、利用者基本情報４３１は、ユーザＩＤ４３１１、氏名４３１２、性別４３１３、生年月日４３１４、住所４３１５から構成される。なお、この利用者基本情報は一例であり、性別や年代別の分析を行わない場合には性別４３１３や生年月日４３１４は無くても良い。図４Ｂ（ｄ）に示す、利用者ＩＤ管理情報４３２は、上記共通ＩＤ４３１１と他のサービスのユーザＩＤとを紐づけるための情報であり、本実施例では、上記共通ＩＤ４３１１と同じ共通ＩＤ４３２１と，サービスＡのユーザＩＤ４３２２と，サービスＢのユーザＩＤ４３２３と，サービスＣのユーザＩＤ４３２４と，携帯端末番号４４５、から構成される。

図５は、地図情報５００に含まれる道路ネットワーク情報５１０と、路線ネットワーク情報５２０を示す。図５（ａ）に示す、道路ネットワーク情報５１０は、道路ＩＤ５１１と、名称５１２と、道路位置情報５１３を含む。道路位置情報５１３は、緯度と経度を含む、位置情報の集合である。例えば、道路ＩＤ「１１１」の道路は、名称が「ＯＰＱ」であり、位置１を始点として終点である位置Ｎまで延びていることを示している。

図５（ｂ）に示す、路線ネットワーク情報５２０は、鉄道やバスの路線の地図上の位置を示すものであり、路線ＩＤ５２１、路線の名称５２２、路線位置情報５２３を含む。なお、路線位置情報５２３は、緯度と経度を含む位置情報の集合である。例えば、路線ＩＤ「０１１」の路線名称は「ＡＢＣ」であり、位置１を起点として終点である位置Ｎまで運行される路線であることを示している。

図６は、行動履歴６００を示す。行動履歴６００は、移動や購買の履歴を利用者ごとに時系列順に並べたものであり、移動や購買などの行動が検出された日時６０１と、行動が検出された施設ＩＤ６０２と、店舗ＩＤまたは改札ＩＤ６０３と、入場、出場、購買、サービス利用からなる行動種別６０４と、金額６０５と、品目／サービス種別６０６と、施設または店舗の位置を示す緯度６０７および経度６０８と、施設間の移動に利用される道路の識別子である道路ＩＤ６０９と、移動手段６１０から構成される。

図７は、エリア情報７００を示す。エリア情報７００は、エリア情報７１０と経路情報７２０からなる。図７（ａ）に示す、エリア情報７１０はエリアを定義する情報であり、エリアＩＤ７１１と、エリアを構成する施設または店舗の識別子である、２施設の施設ＩＤ７１２および施設ＩＤ７１３と、それらの２施設の関連度７１４と、2施設間の移動において利用者が通る経路の識別子である経路ＩＤ７１５と、２施設間の連続利用者数７１６から構成される。関連度７１４の、関連度と標準誤差については後述する。

図７（ｂ）に示す、経路情報７２０は、エリア情報７１０における経路ＩＤ７１５が指す経路情報であり、上記経路ＩＤ７１５と同じ経路ＩＤ７２１と、道路ＩＤ７２２と、当該経路が選択される割合を示す選択率７２３から構成される。

図８は、分析アプリケーション９０の表示部９２に表示されるエリア情報７１０の画面の表示例である。図８（ａ）に示す画面は、分析者が指定した地域９２０において最も利用者数が多い施設を中心ノード９２０１として表示し、その施設との関連度が高い他の施設（例えば施設９２０３）を、施設間の関連度９２０２を表すリンクで接続されたノードとして表示する。この画面は、エリア定義部１０５の処理結果および端末９の操作に従って、分析アプリケーション９０の分析処理部９１が画面作成を行うことで、生成される。

なお、関連度が高い他の施設も同様に、リンクで接続されたノードとして表示することが可能である。関連度が高い施設の数が多い場合には、一定以上の関連度を持つ施設に絞って表示してもよい。また、施設を表すノードは、一日の利用者数平均値、および、一人あたり利用金額平均値、および、利用時間平均値に応じてノードの大きさや色を変えて、利用者数の規模を直観的に把握できるようにしてもよい。同様に関連度を表すリンクは、２施設の関連度の大きさに応じて線の太さや色を変えてもよい。

図８（ｂ）は、エリア情報７１０の２施設間の関連度と経路９２０４を表示する画面である。分析者が端末９を操作して、エリア情報７１０を示す画面において任意の２施設（例えば、施設９２０１と９２０３）を選択した場合に，２施設の関連度７１４と，経路選択率７２３を円グラフで表示する。これらの値を用いると，駅などのある施設の利用者数が推定できた場合には，前記推定された施設の利用者数にもう一方の施設の関連度を乗算することで利用者数を推定することができる。さらに，経路選択率７２３から移動経路ごとの移動者数を推定することができる。このように、人の実際の移動，および購買データに基づいて定義される回遊範囲と推定される回遊人数、および、経路を可視化することで，次のような意思決定を支援することが可能になる。例えば、あるエリアにおいて新たな商業施設の配置を決める場合には、ターゲットとする年代や性別を絞り当該エリアの分析を行うことで、より多くのターゲット層の人々が移動する経路上に施設を配置することができる。また，シェアバイクのステーションを展開する場合、移動者の多い２施設を探し、それら施設間の移動を想定してステーションを配置したり、時間帯ごとの移動者数からシェアバイクの準備台数を決定することができる。

次に、各機能部の処理動作について説明する。

図９は、行動履歴作成部１０１、移動経路推定部１０２、および移動手段推定部１０３の処理を示すフローチャートである。
まず、行動履歴作成部１０１が、分析アプリケーション９０から送信される分析要求（地域を特定する情報を含む）に応じて、対象地域における施設情報４１０および店舗情報４２０を施設・店舗サーバ８２０から取得する（Ｓ１０１）。さらに、行動履歴作成部１０１は、移動履歴管理サーバ８１０及び購買・サービス利用履歴サーバ８３０から、それぞれ施設における移動履歴２００、及び購買履歴３１０、サービス利用履歴３２０を取得する（Ｓ１０１）。そして、行動履歴作成部１０１は、取得された、施設情報及び店舗情報、移動履歴、購買履歴及びサービス利用履歴を、利用者ごとに時系列順にソートして、行動履歴６００を作成する（Ｓ１０２）。なお、分析要求が、対象者属性として、ユーザの年代や性別または対象日時や平日・休日区分を指定している場合には、それらの条件に合致する移動履歴２００および購買・サービス利用履歴３００を取得することになる。

次に、作成した行動履歴６００の施設ＩＤ６０２または店舗ＩＤ６０３から施設情報４１０、店舗情報４２０を参照して、これらの位置を示す緯度４１３及び経度４１４（同じく緯度４２３及び経度４２４）を取得して、行動履歴６００の緯度６０７、経度６０８に格納する（Ｓ１０３）。

次に、移動経路推定部１０２が、行動履歴６００中の緯度６０７、経度６０８から一定の範囲内に存在する道路ネットワーク情報５１０および路線ネットワーク情報５２０を、地図情報５００から検索して、取得した道路ネットワーク情報５１０と、路線ネットワーク情報５２０と，移動軌跡とをマップマッチング手法を用いて重ね合わせて，利用者が移動した道路または路線を特定する（Ｓ１０４）。

次に、移動手段推定部１０３が、利用者が通行したと考えられる道路ネットワーク５１０，および路線ネットワーク５２０の長さを、道路位置情報５１３と路線位置情報５２３から求めて利用者の移動距離とし、移動距離と移動開始日時と移動終了日時から移動速度を求める（Ｓ１０５）。そして、移動手段推定部１０３が、上記移動速度に基づいて，当該行動履歴６００に対する移動手段を自動車，鉄道，徒歩などのように判定する（Ｓ１０６）。判定結果は、行動履歴６００が有する移動手段６１０の項目に記録することができる。
まず、施設関連度算出部１０４が，分析アプリケーション９０から送信される分析要求が有する地域を特定する情報に基づいて、対象地域における施設情報４１０、店舗情報４２０を施設・店舗サーバ３２０から取得する。さらに、移動履歴管理サーバ８１０及び購買・サービス利用履歴サーバ８３０から、各施設における移動履歴２００、及び購買履歴３１０、サービス利用履歴３２０を取得する（Ｓ２００）。

そして、施設関連度算出部１０４は、取得した、施設情報４１０、店舗情報４２０、移動履歴３１０、購買履歴３１０、サービス利用履歴３２０を用いて、施設ごとの利用者人数を求め、利用人数が多い順にソートして、施設利用者数ランキングを作成する（Ｓ２０１）。次に、最も利用者人数が多い施設を中心施設と決定して（Ｓ２０２）、さらに全ての他施設との関連度を計算し、エリア情報７１０の関連度７１４に記録する。

ここで、関連度の算出方法について説明する。施設関連度算出部１０４は，行動履歴６００を参照して、中心施設の利用者のうち、関連度計算対象の他施設を同日に利用した利用者を特定し、その人数をカウントする（Ｓ２０３）。そして、中心施設の利用者数に対する他施設利用者数を関連度７１４として格納する（Ｓ２０４）。ただし、この行先選択率は、対象となる利用者数によって精度が大きく変わるために、標準誤差を求めて関連度の振れ幅を計算する。この標準誤差の計算において、全数とは中心施設のすべての利用者数であるが、買い物のために施設に来たが購入に至らなかった利用者や、施設の会員カードを持参しなかったために買い物の記録が残らなかった利用者も存在する。それらの利用者を含めて精度を高めるには、携帯電話の基地局接続情報から得られる空間人口を用いて全数としてもよい。サンプル数とは関連度計算の対象となった利用者数であり、中心施設の利用者数である。

関連度 ＝ 中心施設と他施設の連続利用者数/中心施設の利用者数
標準誤差＝√(全数-サンプル数)/(全数-1)×(関連度×(1-関連度)/サンプル数))
以上のように、施設関連度算出部１０４は，中心施設と他施設との関連度を計算した後、施設利用者数ランキングから次に利用者数の多い施設を選択して中心施設として、同様の処理によって他施設との関連度を計算する。ここで、既に関連度を計算済の２施設については処理をスキップする（Ｓ２０５）。

なお、店舗が施設内のテナントである場合には、関連度計算は施設を対象として実行するが、より詳細な分析として店舗データ４２０ごとに関連度を計算してもよい。店舗が独立した施設である場合には施設ＩＤ４２５は空欄となり、関連度計算においては、施設データ４１０として店舗データ４２０を用いて店舗との関連度を計算する。

このように求めた関連度は、ある施設を利用した人が、連続して他の施設を利用する割合であり、例えば駅の利用者数の予測値に対して、駅とある施設との関連度を用いることで、施設の利用者人数を推定することができる。

図１１は、エリア定義部１０５のエリア定義の処理を示すフローチャートである。
エリア定義部１０５は、エリア情報７１０を参照して、施設利用者数ランキングから、例えば利用者人数が一定以上などの条件を満たす施設ＩＤ（２つの施設ごとの施設ＩＤ）を全て選択する（Ｓ３０１）。そして、選択された全て施設から一定以上の関連度を持つ施設を選択して、それを１つのエリアとして定義して固有のエリアＩＤを付与する（Ｓ３０２）。さらに、行動履歴６００を参照して、利用実績のある２施設間の経路として登録されている道路の識別子である道路ＩＤ６０９を取得して、経路ＩＤ７１５を付与する（Ｓ３０３）。このように定義されたエリアは、エリアＩＤ７１１，施設７１２−７１３、関連度７１４、経路ＩＤ７１５、等と共にエリア情報７１０に記録される（Ｓ３０４）。

このように２施設間の移動に利用される経路が分かることによって、端末９の分析アプリケーション９０により分析者が指定した属性の利用者がどの時間帯にどの程度通行するかを推定することができる。

以上のように，本実施例によれば、移動履歴および購買履歴を利用して，特定の属性を持つ人や特定の時間帯においてよく利用されるエリアを定義し、定義したエリアにおける施設間の人の移動や買い回り行動を求めることができる。さらに、ある施設の利用者が流れるエリアを道路単位で判断することができるため、適切な施設の配置が可能になる。例えば、精度の高い駅利用者数を元に施設の利用者の割合を算出することで、エリアに滞在する人の何割にアピールする施設であるかを精度よく求めることができ、駅の混雑予測から施設の混雑（売れ行き）も予測することができる。さらに、駅の利用者が流れるエリアを道路単位で判断することができるため、適切な施設の配置が可能になる。

なお、本発明は上記実施例に限定されることなく、種々変形し、代替して実施し得る。
例えば、上記実施例において、関連度とは任意の２施設を連続して利用する確率と定義したが、任意の３施設を連続して利用する確率と定義してもよい。何れにしても、２施設間の利用確率は含まれる。

他の例として、例えば図１に示す、複数の機能部を纏めて１つの機能部と定義してもよい。実際に、図９に示す処理フローは、行動履歴作成部１０１、移動経路推定部１０２、および移動手段推定部１０３による処理であるが、これら３つの機能部を１つの機能部、例えば「人移動処理部」、または「人移動情報取得処理部」などと定義してもよい。
また、本発明はエリア分析システムとして把握したが、人の移動の分析が主眼なので、人移動分析システムまたは人の移動情報処理システムとしても把握できる。

１：エリア分析サーバ ２：ネットワーク １００：エリア分析プログラム
９：端末 １２：ＣＰＵ １３：通信Ｉ／Ｆ １１：記憶部
１０１：行動履歴作成部 １０２：移動経路推定部 １０３：移動手段推定部
１０４：施設関連度算出部 １０５：エリア定義部 １１０：データベース
２００：移動履歴 ３００：購買・サービス利用履歴 ４１０：施設情報
４２０：店舗情報 ４３０：利用者情報 ５００：地図情報
６００：行動履歴 ７００：エリア情報
８：外部サーバ ８１０：移動履歴管理サーバ ８２０：施設・店舗サーバ
８３０：購買・サービス利用履歴サーバ ８４０：地図サーバ
９０：分析アプリケーション ９１：分析処理部 ９２：表示部

Claims (8)

1. 処理部と記憶部を有する情報処理装置を用いて、対象の地域に関する情報の処理を行うエリア分析システムであって、
   該地域における人の移動情報、および購買情報またはサービス情報を基に、該地域に含まれる複数の施設のうちの任意の２施設を連続して利用することを示す関連度をそれぞれ算出する関連度算出部と、
   前記関連度算出部により得られた関連度の高い２施設間の経路を選択して、該２施設および該２施設を結ぶ経路を含むものをエリアと定義するエリア定義部と、を有する
   ことを特徴とするエリア分析システム。
2. 前記エリア定義部は、定義した前記エリアごとに固有のエリアＩＤ、および固有の経路ＩＤを付与し、
   前記記憶部は、前記エリア定義部により規定される、前記エリアＩＤに対応して、前記２施設の特定する施設ＩＤ、前記関連度、および前記経路ＩＤを含むエリア情報を記憶する
   請求項１に記載のエリア分析システム。
3. 指定された地域、前記地域にある複数の前記施設の入出場記録、および前記施設における前記購買情報またはサービス情報を取得する取得部を有し、
   前記記憶部は、前記取得部により取得される、
   前記人の移動情報として、人が移動する前記施設および日時を関連付けて登録する移動履歴と、
   前記購買情報またはサービス情報として、人対応に購入またはサービス項目と、前記施設および日時を関連付けて登録する購買・サービス利用履歴と、
   前記施設に関する情報を登録する施設情報と、
   人ごとに、該人が移動した前記施設、前記購買情報またはサービス情報、場所情報を登録する行動履歴と、を記憶する
   請求項１に記載のエリア分析システム。
4. 前記関連度算出部は、
   前記移動履歴、前記購買・サービス利用履歴、前記施設情報を用いて、前記施設ごとの利用者人数を求め、利用人数が多い順にソートして、施設利用者数ランキングを作成し、
   利用者人数が多い施設を中心施設と決定して、全ての他施設との関連度を計算する、
   請求項３に記載のエリア分析システム。
5. 前記関連度算出部は、以下の式を用いて、２施設間の関連度を求める、請求項４に記載のエリア分析システム。
   関連度 ＝ 中心施設と他施設の連続利用者数/中心施設の利用者数
   標準誤差＝√（全数-サンプル数）/（全数-1）×(関連度×(1-関連度）/サンプル数))
6. 前記情報処理装置に接続される端末は、情報処理を行う処理部と、表示部を有し、
   前記処理部は、前記情報処理装置へ要求を発し、および前記情報処理装置からの指示に応じて、前記エリア定義部による処理結果に基づいて、前記地域における利用者数が多い施設および該施設との関連度が高い他の施設と、該２施設間を結ぶ経路を表示する画面を生成し、
   前記表示部は前記処理部により生成された前記画面を表示する
   請求項１に記載のエリア分析システム。
7. 処理部と記憶部を有する情報処理装置を用いて、対象の地域に関する情報の処理を行うエリア分析方法であって、
   前記処理部が、該地域における人の移動情報、および購買情報またはサービス情報を基に、該地域に含まれる複数の施設のうちの任意の２施設を連続して利用することを示す関連度をそれぞれ算出する関連度算出ステップと、
   前記処理部が、前記関連度算出ステップにおいて得られた関連度の高い２施設間の経路を選択して、該２施設および該２施設を結ぶ経路を含むものをエリアと定義するエリア定義ステップと、を有することを特徴とするエリア分析方法。
8. 前記エリア定義ステップにおいて、前記処理部は、定義した前記エリアごとに固有のエリアＩＤ、および固有の経路ＩＤを付与し、
   前記記憶部は、前記エリア定義部により規定される、前記エリアＩＤに対応して、前記２施設の特定する施設ＩＤ、前記関連度、および前記経路ＩＤを含むエリア情報を記憶する
   請求項７に記載のエリア分析方法。

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