JP2023007071A - プログラム及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】プライバシーを保護でき、かつ、分析等に利用可能な移動履歴情報を取得する。【解決手段】プログラムがコンピュータを、ユーザ毎の時刻情報に紐付けられた位置情報に基づき、ユーザ毎の移動の出発地点を特定する特定手段３４、出発地点に基づき、抽象化領域を算出する算出手段３６、算出手段３６により算出された抽象化領域と、当該抽象化領域からの移動経路と、を含む移動履歴情報を出力する出力手段４４、として機能させる。【選択図】図３

Description

本発明は、プログラム及び情報処理装置に関する。

従来、位置情報を加工することでプライバシーを保護する技術が知られている。例えば、下記特許文献１には、取得したユーザの現在位置情報を、所定領域に加工することでユーザのプライバシーを保護する技術が開示されている。また、下記特許文献２には、無線通信端末装置の位置を、ユーザの希望に合わせた精度でぼかした位置を位置情報として蓄積する技術が開示されている。

特開２０１５－０５７８７０号公報 特開２００９－２９６４５２号公報

上記特許文献１又は２に記載の技術では、位置情報を加工した加工済み位置情報を取得しているが、当該加工済み位置情報からは、例えば人の流れ等を十分に観測することができず、分析等に利用するには不十分である。

本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、プライバシーを保護でき、かつ、分析等に利用可能な移動履歴情報を取得することができるプログラミング及び情報処理装置を提供することを目的とする。

本発明の第一態様に係るプログラムは、コンピュータを、ユーザ毎の時刻情報に紐付けられた位置情報に基づき、ユーザ毎の移動の出発地点を特定する特定手段、前記特定手段により特定された出発地点に基づき、前記出発地点よりも広い範囲の抽象化領域を算出する算出手段、前記抽象化領域と、当該抽象化領域からの移動経路と、を含む移動履歴情報を出力する出力手段、として機能させる。

本発明の第二態様に係るプログラムは、コンピュータを、ユーザ毎の時刻情報に紐付けられた位置情報に基づき、ユーザ毎の移動の到着地点を特定する特定手段、前記特定手段により特定された到着地点に基づき、前記到着地点よりも広い範囲の抽象化領域を算出する算出手段、前記抽象化領域と、当該抽象化領域までの移動経路と、を含む移動履歴情報を出力する出力手段、として機能させる。

本発明の第三態様に係るプログラムでは、前記コンピュータを、前記算出手段により算出された前記抽象化領域に含まれる建物又は人口の数が、第一閾値以上であるか否かを判定する領域判定手段、として更に機能させ、前記算出手段は、前記領域判定手段により否定判定された場合に、前記範囲よりも広い範囲の前記抽象化領域を再度算出する。

本発明の第四態様に係るプログラムでは、前記領域判定手段は、前記算出手段により算出された前記抽象化領域に含まれる建物又は人口の数が前記第一閾値以上であると判定した場合に、当該数が前記第一閾値以上よりも大きい第二閾値以下であるか否かを更に判定し、前記算出手段は、前記領域判定手段により前記第二閾値以下でないと判定された場合に、前記範囲よりも狭い範囲の前記抽象化領域を再度算出する。

本発明の第五態様に係るプログラムでは、コンピュータを、前記特定手段により特定された出発地点又は到着地点に位置する建物の種別を示す情報を取得する取得手段、前記取得手段により取得された情報に基づき、前記建物が個人を特定する可能性が低い建物であるか否かを判定する建物判定手段、として更に機能させ、前記算出手段は、前記建物判定手段により肯定判定された場合に、個人を特定する可能性が低くない建物が位置する地点よりも狭い範囲の前記抽象化領域を算出する。

本発明の第六態様に係るプログラムでは、前記コンピュータを、前記特定手段が特定した出発地点又は到着地点に位置する建物の種別を示す情報を取得する取得手段、前記取得手段が取得した情報に基づき、前記建物が個人を特定する可能性が低い建物であるか否かを判定する建物判定手段、として更に機能させ、前記算出手段は、前記建物判定手段により肯定判定された場合に、前記抽象化領域を算出しない。

本発明の第七態様に係るプログラムでは、前記建物判定手段は、前記建物が不特定多数のユーザが利用可能な施設であるか否かを判定する。

本発明の第八態様に係るプログラムでは、前記コンピュータを、前記位置情報が示す時刻毎の各位置を繋ぎ、且つ、当該各位置に紐付けられた前記時刻情報を削除することにより、前記移動経路を作成する作成手段として更に機能させる。

本発明の第九態様に係る情報処理装置は、ユーザ毎の時刻情報に紐付けられた位置情報に基づき、ユーザ毎の移動の到着地点を特定する特定手段と、前記特定手段により特定された到着地点に基づき、前記到着地点よりも広い範囲の抽象化領域を算出する算出手段と、前記抽象化領域と、当該抽象化領域までの移動経路と、を含む移動履歴情報を出力する出力手段と、を備える。

本発明の第十態様に係る情報処理装置は、ユーザ毎の時刻情報に紐付けられた位置情報に基づき、ユーザ毎の移動の到着地点を特定する特定手段と、前記特定手段により特定された到着地点に基づき、前記到着地点よりも広い範囲の抽象化領域を算出する算出手段と、前記抽象化領域と、当該抽象化領域までの移動経路と、を含む移動履歴情報を出力する出力手段と、を備える。

本発明によれば、プライバシーを保護でき、かつ、分析等に利用可能な移動履歴情報を取得することができる。

本発明の一実施形態に係る移動履歴取得システムの全体構成の一例を示すブロック図である。 図１に示すサーバ装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 サーバ装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 移動履歴取得システムにおける処理方法を概念的に説明する図である。 移動履歴取得システムの処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図５のステップＳＰ３６における抽象化領域の算出処理の詳細な流れの一例を示すフローチャートである。

本発明の一実施形態（以下、「本実施形態」と称す場合がある。）に係る移動履歴取得システムは、プライバシーを保護しつつ、分析に利用可能なユーザの移動履歴情報を取得するためのものである。

以下、添付図面を参照して、本実施形態に係る移動履歴取得システムについて詳細に説明する。説明の理解を容易するため、各図面において同一の構成要素及びステップに対しては可能な限り同一の符号を付して、重複する説明は省略する。

＜全体構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る移動履歴取得システムの全体構成の一例を示すブロック図である。

図１に示すように、移動履歴取得システム１は、サーバ装置１０と、端末装置１２と、を備える。これらの装置は、インターネットや電話回線等の通信ネットワークＮＴを介して互いに通信可能に構成されている。

サーバ装置１０は、ユーザ毎の現在位置情報及び現在時刻情報を端末装置１２から取得する。サーバ装置１０は、取得した情報に基づき、各種の処理を実行し、その結果としてユーザの移動履歴情報を取得して出力するコンピュータである。各種の処理の詳細については後述する。

端末装置１２は、ユーザが操作する装置であり、ユーザの現在位置情報及び現在時刻情報等をサーバ装置１０に送信する。この端末装置１２としては、車載端末、携帯電話、スマートフォン、タブレット、ノートパソコン、又はパーソナルコンピュータ等が挙げられる。以下、端末装置１２が車載端末である場合について説明する。

＜ハードウェア構成＞
図２は、図１に示すサーバ装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

図２に示すように、サーバ装置１０は、制御装置２０と、通信装置２６と、記憶装置２８と、を備える。

制御装置２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２２及びメモリ２４を主に備えて構成される。

制御装置２０では、ＣＰＵ２２がメモリ２４或いは記憶装置２８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、各種の機能手段として機能する。この機能手段の詳細については後述する。

通信装置２６は、外部の装置と通信するための通信インターフェース等で構成される。通信装置２６は、例えば、端末装置１２との間で各種の情報を送受信する。

記憶装置２８は、ハードディスク等で構成される。記憶装置２８は、制御装置２０における処理の実行に必要な各種プログラムや各種の情報、及び処理結果の情報を記憶する。

なお、サーバ装置１０は、専用又は汎用のサーバ・コンピュータ等の情報処理装置を用いて実現することができる。また、サーバ装置１０は、単一の情報処理装置により構成されても、通信ネットワークＮＴ上に分散した複数の情報処理装置により構成されてもよい。また、図２は、サーバ装置１０が有する主要なハードウェア構成の一部を示しているに過ぎず、サーバ装置１０は、一般的なサーバが備える他の構成を備えることができる。また、複数の端末装置１２のハードウェア構成も、例えば操作手段や表示装置を備える他は、サーバ装置１０と同様の構成を備えることができる。

＜機能構成＞
次に、図３を参照して、サーバ装置１０の機能構成の一例について説明する。図３は、サーバ装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。

図３に示すように、サーバ装置１０は、機能構成として、記憶手段３０と、取得手段３２と、特定手段３４と、算出手段３６と、領域判定手段３８と、建物判定手段４０と、作成手段４２と、出力手段４４と、を備える。これらの機能構成は、例えば、ＣＰＵ２２がプログラムを実行することにより実現される。

記憶手段３０は、時系列位置情報３０Ａと、建物情報３０Ｂと、を記憶する。

時系列位置情報３０Ａは、時刻情報及び位置情報がユーザ毎に紐付けられた情報である。時系列位置情報３０Ａは、例えば、端末ＩＤやユーザＩＤ、位置情報、フラグ情報、及び時刻情報を含む。端末ＩＤは、端末装置１２を特定するＩＤである。ユーザＩＤは、端末装置１２のユーザを特定するＩＤである。位置情報は、端末装置１２の時刻毎の位置情報であって、例えば緯度及び経度の座標や住所等で示される。

フラグ情報は、出発地点又は到着地点であることがわかる所定のイベントが発生したことを示す情報であって、例えば出発地点フラグ又は到着地点フラグで示される。所定のイベントとしては、例えばＡＣＣ（Adaptive Cruise Control：定速走行・車間距離制御装置）の機能がＯＮされたことや、当該機能がＯＦＦされたこと等が挙げられる。時刻情報は、位置情報が取得される時刻情報である。時系列位置情報３０Ａが含む各情報は、取得手段３２によって端末装置１２から取得される。

建物情報３０Ｂは、建物の種別情報及び位置情報が互いに紐付けられた情報である。建物情報３０Ｂは、例えば、建物種別情報と、建物位置情報と、を含む。建物種別情報は、建物の利用上の用途等に基づき区分けされた種別を示し、例えば、個人の家屋、マンション、事業所、又は公共施設等が挙げられる。建物位置情報は、建物の位置情報であって、例えば緯度及び経度の座標や住所等で示される。建物情報３０Ｂが含む各情報は、例えば取得手段３２によって外部のサーバ装置等から取得される。

取得手段３２は、外部装置やサーバ装置１０内の他の機能手段等から種々の情報を取得する。例えば、取得手段３２は、端末装置１２に搭載されたＧＰＳ（Global Psitioning System）やＢｅａｃｏｎ等の位置情報取得装置から受信することにより、ユーザ毎の現在位置情報及び現在時刻情報を定期的に取得する。この際、出発地点又は到着地点であることがわかる所定のイベントが発生した場合には、出発地点フラグ又は到着地点フラグが付与された現在位置情報及び現在時刻情報を取得する。

また、取得手段３２は、特定手段３４により特定された出発地点及び到着地点に位置する建物の種別を示す建物種別情報を取得する。例えば、取得手段３２は、記憶手段３０に記憶された建物情報３０Ｂを参照し、出発地点及び到着地点の建物種別情報を取得する。取得手段３２は、取得した建物種別情報を建物判定手段４０に出力する。

特定手段３４は、ユーザ毎の時刻情報に紐付けられた位置情報に基づき、ユーザ毎の移動の出発地点及び到着地点を特定する。例えば、特定手段３４は、時系列位置情報３０Ａに含まれるフラグ情報に基づき、出発地点及び到着地点を判定する。特定手段３４は、出発地点フラグが付与された位置情報が示す位置を出発地点と判定する。また、特定手段３４は、到着地点フラグが付与された位置情報が示す位置を到着地点と判定する。特定手段３４は、特定した出発地点及び到着地点を示す情報を、取得手段３２や算出手段３６に出力する。

算出手段３６は、特定手段３４により取得された出発地点に基づき、当該出発地点よりも広い範囲の抽象化領域を算出する。また、算出手段３６は、特定手段３４により取得された到着地点に基づき、当該到着地点よりも広い範囲の抽象化領域を算出する。算出手段３６は、抽象化領域として、例えば、出発地点又は到着地点を含む所定範囲を算出する。

出発地点又は到着地点を含む所定範囲とは、出発地点又は到着地点を含む所定の面積及び所定の形状の範囲である。当該所定範囲は、例えば所定の半径の円が内接円となる正六角形の領域である。当該所定範囲は、その他の種々の面積及び形状の領域をとり得る。算出手段３６は、算出した抽象化領域を示す情報を、領域判定手段３８に出力する。

また、算出手段３６は、領域判定手段３８による判定結果に基づき、抽象化領域を算出し直す。例えば、算出手段３６は、抽象化領域に含まれる建物の数が第一閾値以上でないと領域判定手段３８により否定判定された場合に、先に算出した所定範囲よりも広い範囲の抽象化領域を再度算出する。

また、算出手段３６は、領域判定手段３８によって、抽象化領域に含まれる建物の数が第一閾値以上であると判定された場合に、当該数が第二閾値以下でないと更に判定された場合に、先に算出した所定範囲よりも狭い範囲の抽象化領域を再度算出する。なお、第一閾値及び第二閾値については、領域判定手段３８の説明と合わせて後述する。算出手段３６は、再度算出した抽象化領域を示す情報を、領域判定手段３８に再度出力する。

また、算出手段３６は、建物判定手段４０による判定結果に基づき、抽象化領域を算出する。例えば、建物判定手段４０により、出発地点又は到着地点に位置する建物が個人を特定する可能性が低い建物であると肯定判定された場合に、算出手段３６は、個人を特定する可能性が低くない建物が位置する地点よりも狭い範囲の抽象化領域を算出する。また、算出手段３６は、建物判定手段４０により肯定判定された場合には、当該肯定判定された建物が位置する地点の抽象化領域を算出しなくてもよい。すなわち、算出手段３６は、建物判定手段４０により否定判定された場合にだけ、抽象化領域を算出してもよい。

個人を特定する可能性が低い建物とは、不特定多数のユーザが利用可能な建物であって、例えばテーマパーク、観光施設、公共施設等が挙げられる。また、個人を特定する可能性が低くない建物とは、特定のユーザが利用するような建物であって、例えば個人の家屋やマンション等が挙げられる。

算出手段３６は、領域判定手段３８や建物判定手段４０による判定の結果、抽象化領域を再度算出する必要がない場合には、算出した抽象化領域を算出結果として確定し、作成手段４２や出力手段４４に出力する。

領域判定手段３８は、算出手段３６により算出された抽象化領域に含まれる建物又は人口の数が所定の条件を満たすか否かを判定する。例えば、領域判定手段３８は、抽象化領域を示す情報に基づき、外部サーバ等に記憶された地図情報を参照して、抽象化領域の中に含まれる建物を抽出する。領域判定手段３８は、抽出した建物の数をカウントし、カウントした数に基づき判定を行なう。

領域判定手段３８は、抽象化領域に含まれる建物の数が第一閾値以上であるか否かを判定する。第一閾値とは、個人を特定できないようにするために最低限必要な建物の数を示し、例えば５～１０等に設定される。第一閾値は、プライバシーを保護するために必要な最低数の建物が抽象化領域に含まれるようにするための閾値である。

また、領域判定手段３８は、抽象化領域に含まれる建物の数が第一閾値以上であると判定した場合に、当該建物の数が第一閾値よりも大きい第二閾値以下であるか否かを更に判定する。第二閾値とは、個人を特定できないようにするために十分な建物の数を示し、例えば５００～１０００等に設定される。第二閾値は、プライバシーを保護するのに十分な数を超えて不要に多くの建物が抽象化領域に含まれないようにするための閾値である。領域判定手段３８は、上記判定結果を示す情報を算出手段３６に出力する。なお、第一閾値又は第二閾値は、地域や季節、日にち、時間に応じて変更してもよい。

建物判定手段４０は、取得手段３２により取得された建物種別情報に基づき、出発地点又は到着地点に位置する建物が個人を特定する可能性が低い建物であるか否かを判定する。建物判定手段４０は、例えば建物が不特定多数のユーザが利用可能な建物であるか否かを判定する。建物判定手段４０は、建物が不特定多数のユーザが利用可能な建物である場合には、個人を特定する可能性が低い建物であると肯定判定する。また、建物判定手段４０は、建物が不特定多数のユーザが利用可能な建物ではない場合、すなわち特定のユーザが利用する建物である場合には、個人を特定する可能性が低くない建物であると否定判定する。建物判定手段４０は、判定結果を、算出手段３６に出力する。

作成手段４２は、算出手段３６により出力された抽象化領域からの移動経路、又は、当該抽象化領域までの移動経路を作成する。作成手段４２は、時系列位置情報３０Ａが示す時刻毎の各位置を繋ぎ、且つ、当該各位置に紐付けられた時刻情報を削除することにより、移動経路を作成する。本実施形態において、作成手段４２は、出発地点の抽象化領域と到着地点の抽象化領域との間を繋ぐように形成された、時刻情報を有さない移動経路を作成する。作成手段４２は、作成した移動経路を出力手段４４に出力する。

出力手段４４は、算出手段３６により出力された出発地点の抽象化領域と、算出手段３６により出力された到着地点の抽象化領域と、作成手段４２により出力された移動経路と、を含む移動履歴情報を出力する。出力手段４４は、移動履歴情報を、外部の機器等に出力したり、ユーザに認識できるようにサーバ装置１０が備える不図示の表示画面に出力したりする。また、出力手段４４は、移動履歴情報を、サーバ装置１０内の他の機能構成に出力してもよい。

＜移動履歴情報を取得する処理の流れ＞
次に、図４及び図５を参照して、本実施形態に係る移動履歴取得システム１の処理の流れの一例について説明する。

図４は、移動履歴取得システム１における処理方法を概念的に説明する図である。図４の（a）は、あるユーザの出発地点５０Ａから到着地点５０Ｂまでの時刻（ｔ０～ｔ１４）毎の位置５０を示す。図４の（ｂ）は、出発地点５０Ａ及び到着地点５０Ｂのそれぞれの抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを示す。図４の（ｃ）は、抽象化領域６０Ａから抽象化領域６０Ｂまで移動経路６２を示す。

図５は、移動履歴取得システム１の処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、以下の処理の内容及び順番は、適宜変更することができる。

（ステップＳＰ１０）
端末装置１２は、ＡＣＣの機能がＯＮされたか否かを判定する。端末装置１２が当該判定を肯定判定した場合、処理は、ステップＳＰ１２の処理に移行する。端末装置１２が当該判定を否定判定した場合、図５に示す一連の処理が終了する。

（ステップＳＰ１２）
端末装置１２は、現在位置情報及び現在時刻情報を取得し、取得したこれらの情報を、出発地点フラグを付与してユーザＩＤ情報と共にサーバ装置１０に送信する。そして、処理は、ステップＳＰ１４の処理に移行する。

（ステップＳＰ１４）
サーバ装置１０の取得手段３２は、端末装置１２から送信された情報を受信することにより、ユーザＩＤ情報、現在位置情報、現在時刻情報、及び出発地点フラグ情報を取得する。サーバ装置１０の記憶手段３０は、これらの情報を時系列位置情報３０Ａとして記憶する。そして、処理は、ステップＳＰ１６の処理に移行する。

（ステップＳＰ１６）
端末装置１２は、現在位置情報及び現在時刻情報を取得するタイミングとして所定時間が経過したか否かを判定する。所定時間とは、例えばステップＳＰ１２における送信のタイミングから所定時間であってもよく、端末装置１２において現在位置情報を取得したタイミングから所定時間であってもよい。端末装置１２が当該判定を肯定判定した場合、処理は、ステップＳＰ１８の処理に移行する。端末装置１２が当該判定を否定判定した場合、処理は、ステップＳＰ２２の処理に移行する。

（ステップＳＰ１８）
端末装置１２は、現在位置情報及び現在時刻情報を取得し、取得したこれらの情報をユーザＩＤ情報と共にサーバ装置１０に送信する。そして、処理は、処理は、ステップＳＰ２０の処理に移行する。

（ステップＳＰ２０）
サーバ装置１０の取得手段３２は、端末装置１２から送信された情報を受信することにより、ユーザＩＤ情報、現在位置情報、現在時刻情報、及び出発地点フラグ情報を取得する。サーバ装置１０の記憶手段３０は、これらの情報を時系列位置情報３０Ａとして記憶する。そして、処理は、ステップＳＰ２２の処理に移行する。

（ステップＳＰ２２）
端末装置１２は、ＡＣＣの機能がＯＦＦされたか否かを判定する。端末装置１２が当該判定を肯定判定した場合、処理は、ステップＳＰ２４の処理に移行する。端末装置１２が当該判定を否定判定した場合、処理は、ステップＳＰ１６の処理に戻る。

（ステップＳＰ２４）
端末装置１２は、現在位置情報及び現在時刻情報を取得し、取得したこれらの情報を、到着地点フラグを付与してユーザＩＤ情報と共にサーバ装置１０に送信する。そして、処理は、ステップＳＰ２６の処理に移行する。

（ステップＳＰ２６）
サーバ装置１０の取得手段３２は、端末装置１２から送信された情報を受信することにより、ユーザＩＤ情報、現在位置情報、現在時刻情報、及び到着地点フラグ情報を取得する。サーバ装置１０の記憶手段３０は、これらの情報を時系列位置情報３０Ａとして記憶する。そして、処理は、ステップＳＰ２８の処理に移行する。

（ステップＳＰ２８）
サーバ装置１０の特定手段３４は、時系列位置情報３０Ａに基づき、出発地点５０Ａ及び到着地点５０Ｂを特定する（図４の（ａ）参照）。そして、処理は、ステップＳＰ３０の処理に移行する。

（ステップＳＰ３０）
サーバ装置１０の取得手段３２は、建物情報３０Ｂを参照し、ステップＳＰ２８で特定した出発地点５０Ａ及び到着地点５０Ｂのそれぞれに位置する建物の建物種別情報を取得する。そして、処理は、ステップＳＰ３２の処理に移行する。

（ステップＳＰ３２）
サーバ装置１０の建物判定手段４０は、ステップＳＰ３０で取得した建物種別情報に、不特定多数のユーザが利用可能な建物として例えば公共施設を示す情報が含まれているか否かを判定する。すなわち、出発地点５０Ａに位置する建物及び到着地点５０Ｂに位置する建物の少なくとも一方が、公共施設であるか否かを判定する。建物判定手段４０が当該判定を肯定判定した場合、処理は、ステップＳＰ３４の処理に移行する。建物判定手段４０が当該判定を否定判定した場合、処理は、ステップＳＰ３６の処理に移行する。

（ステップＳＰ３４）
サーバ装置１０の算出手段３６は、ステップＳＰ３２で肯定判定された公共施設が位置する地点についても抽象化領域を算出するか否かを判定する。算出手段３６が当該判定を肯定判定した場合、処理は、ステップＳＰ３６の処理に移行する。算出手段３６が当該判定を否定判定した場合、処理は、ステップＳＰ３８の処理に移行する。

（ステップＳＰ３６）
サーバ装置１０の算出手段３６は、出発地点５０Ａ及び到着地点５０Ｂの両方の抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを算出する（図４の（ｂ）参照）。当該算出処理の詳細については、図６を参照して後述する。そして、処理は、ステップＳＰ４０の処理に移行する。

（ステップＳＰ３８）
サーバ装置１０の算出手段３６は、出発地点５０Ａ及び到着地点５０Ｂのうち、公共施設でない地点のみ抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを算出する。すなわち、算出手段３６は、公共施設である地点については抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを算出しない。例えば出発地点５０Ａが個人の家屋であり到着地点５０Ｂが公共施設である場合には、算出手段３６は、出発地点５０Ａについてのみ抽象化領域６０Ａを算出し、到着地点５０Ｂについては抽象化領域６０Ｂを算出しない。なお、ステップＳＰ３８における抽象化領域６０Ａ，６０Ｂの算出処理の詳細は、ステップＳＰ３６と同様である。そして、処理は、ステップＳＰ４０の処理に移行する。

（ステップＳＰ４０）
サーバ装置１０の作成手段４２は、移動経路６２を作成する。例えば、作成手段４２は、図４の（ａ）に示されるように時刻毎の離散的な各位置５０に対して、モビリティが使用する経路ネットワークデータに対するマップマッチング処理を行う。これにより、図４の（ｂ）に示されるように各位置間を繋ぐ線データ５２を作成する。また、作成手段４２は、図４の（ｃ）に示されるように、線データ５２のうち抽象化領域６０Ａ，６０Ｂ内に含まれる部分、及び、各位置５０に紐付けられた時刻情報を削除し、線データ５２を繋ぐ。これにより、作成手段４２は、時刻情報を有さず、且つ、抽象化領域６０Ａと抽象化領域６０Ｂとの間を繋ぐ移動経路６２を作成する。

（ステップＳＰ４２）
サーバ装置１０の出力手段４４は、移動履歴情報を出力する。例えば、ステップＳＰ３６で各地点５０Ａ，５０Ｂの抽象化領域６０Ａ，６０Ｂが算出された場合には、出力手段４４は、抽象化領域６０Ａ、抽象化領域６０Ｂ、及び移動経路６２を含む移動履歴情報を出力する。また、例えば、ステップＳＰ３８で各地点５０Ａ，５０Ｂのうち出発地点５０Ａのみ抽象化領域６０Ａが算出された場合には、出力手段４４は、抽象化領域６０Ａ、到着地点５０Ｂ、及び抽象化領域６０Ａから到着地点５０Ｂまでの移動経路を含む移動履歴情報を出力する。そして、図５に示す一連の処理が終了する。

＜抽象化領域６０Ａ，６０Ｂの算出処理の詳細＞
次に、図６を参照して、算出手段３６による抽象化領域６０Ａ，６０Ｂの算出処理の詳細な流れの一例について説明する。図６は、図５のステップＳＰ３６における抽象化領域６０Ａ，６０Ｂの算出処理の詳細な流れの一例を示すフローチャートである。

（ステップＳＰ５０）
算出手段３６は、ステップＳＰ２８の処理で特定した出発地点５０Ａ及び到着地点５０Ｂのそれぞれについて、抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを算出する。算出手段３６は、出発地点５０Ａを含む所定範囲を抽象化領域６０Ａとし、到着地点５０Ｂを含む所定範囲を抽象化領域６０Ｂとする。

また、算出手段３６は、例えば出発地点５０Ａが個人の家屋であり到着地点５０Ｂが公共施設である場合には、到着地点５０Ｂの抽象化領域６０Ｂを出発地点５０Ａの抽象化領域６０Ａよりも狭い範囲として算出する。また、算出手段３６は、例えば出発地点５０Ａ及び到着地点５０Ｂの両方が公共施設である場合に、これらの抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを、個人の家屋等に比べて狭い範囲として算出してもよい。また、算出手段３６は、これらの出発地点５０Ａ及び到着地点５０Ｂのうち何れか一方についてのみ抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを算出するとしてもよい。そして、処理は、ステップＳＰ５２の処理に移行する。

（ステップＳＰ５２）
領域判定手段３８は、ステップＳＰ５０で算出した抽象化領域６０Ａ，６０Ｂのそれぞれに含まれる建物の数が第一閾値以上であるか否かを判定する。領域判定手段３８が当該判定を肯定判定した場合、処理は、ステップＳＰ５４の処理に移行する。領域判定手段３８が当該判定を否定判定した場合、処理は、ステップＳＰ５６の処理に移行する。

（ステップＳＰ５４）
領域判定手段３８は、ステップＳＰ５０で算出した抽象化領域６０Ａ，６０Ｂのそれぞれに含まれる建物の数が第二閾値以下であるか否かを判定する。領域判定手段３８が当該判定を肯定判定した場合、肯定判定した抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを算出結果として取得して、図６に示す算出処理を終了する。領域判定手段３８が当該判定を否定判定した場合、処理は、ステップＳＰ５８の処理に移行する。

（ステップＳＰ５６）
算出手段３６は、ステップＳＰ５０で算出した抽象化領域６０Ａ，６０Ｂの範囲を広めるように、抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを再度算出する。そして、処理は、ステップＳＰ５２の処理に戻る。

（ステップＳＰ５８）
算出手段３６は、ステップＳＰ５０で算出又はステップＳＰ５６で再度算出した抽象化領域６０Ａ，６０Ｂの範囲を狭めるように、抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを再度算出する。そして、処理は、ステップＳＰ５４の処理に戻る。

＜効果＞
以上、本実施形態では、プログラムが、コンピュータとしてのサーバ装置１０を、ユーザ毎の時刻情報に紐付けられた位置情報に基づき、ユーザ毎の移動の出発地点５０Ａを特定する特定手段３４、特定手段３４により特定された出発地点５０Ａに基づき、出発地点５０Ａよりも広い範囲の抽象化領域６０Ａを算出する算出手段３６、抽象化領域６０Ａと、当該抽象化領域６０Ａからの移動経路６２と、を含む移動履歴情報を出力する出力手段４４、として機能させる。

この構成によれば、出発地点５０Ａよりも広い範囲の抽象化領域６０Ａを含む移動履歴情報が出力されるので、出発地点５０Ａの厳密な位置情報がわからないように抽象化することができ、移動履歴情報から個人を特定し難くすることができる。そして、出発地点５０Ａの抽象化領域６０Ａと、当該抽象化領域６０Ａからの移動経路６２と、を含む移動履歴情報が出力されるので、当該移動履歴情報を利用して、例えば人の流れ等を分析することができる。以上より、プライバシーを保護でき、かつ、分析等に利用可能な移動履歴情報を取得することができる。

また、本実施形態では、プログラムが、コンピュータとしてのサーバ装置１０を、ユーザ毎の時刻情報に紐付けられた位置情報に基づき、ユーザ毎の移動の到着地点５０Ｂを特定する特定手段３４、特定手段３４により特定された到着地点５０Ｂに基づき、到着地点５０Ｂよりも広い範囲の抽象化領域６０Ｂを算出する算出手段３６、抽象化領域６０Ｂと、当該抽象化領域６０Ｂまでの移動経路６２と、を含む移動履歴情報を出力する出力手段４４、として機能させる。

この構成によれば、到着地点５０Ｂよりも広い範囲の抽象化領域６０Ｂを含む移動履歴情報が出力されるので、到着地点５０Ｂの厳密な位置情報がわからないように抽象化することができ、移動履歴情報から個人を特定し難くすることができる。そして、到着地点５０Ｂの抽象化領域６０Ｂと、当該抽象化領域６０Ｂまでの移動経路６２と、を含む移動履歴情報が出力されるので、当該移動履歴情報を利用して、例えば人の流れ等を分析することができる。以上より、プライバシーを保護でき、かつ、分析等に利用可能な移動履歴情報を取得することができる。

また、本実施形態では、サーバ装置１０を、算出手段３６により算出された抽象化領域６０Ａ，６０Ｂに含まれる建物の数が、第一閾値以上であるか否かを判定する領域判定手段３８、として更に機能させ、算出手段３６は、領域判定手段３８により否定判定された場合に、前記範囲よりも広い範囲の抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを再度算出する。

この構成によれば、抽象化領域６０Ａ，６０Ｂに含まれる建物の数が第一閾値よりも少ない場合に、より多くの建物が含まれるように抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを広げることができる。よって、例えば田舎等、建物の密度が疎である場合に、適切に抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを算出することができる。その結果、抽象化領域６０Ａ，６０Ｂに含まれる建物の数が第一閾値よりも少ないことにより個人が特定される可能性を抑制し、適切にプライバシーを保護することができる。

また、領域判定手段３８は、算出手段３６により算出された抽象化領域６０Ａ，６０Ｂに含まれる建物の数が第一閾値以上であると判定した場合に、当該数が第一閾値以上よりも大きい第二閾値以下であるか否かを更に判定し、算出手段３６は、領域判定手段３８により第二閾値以下でないと判定された場合に、前記範囲よりも狭い範囲の抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを再度算出する。

この構成によれば、抽象化領域６０Ａ，６０Ｂに含まれる建物の数が第二閾値よりも多い場合に、より少ない建物又は人口が含まれるように抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを狭めることができる。よって、例えば都会等、建物の密度が密である場合に、適切に抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを算出することができる。その結果、抽象化領域６０Ａ，６０Ｂに含まれる建物の数が第一閾値よりも少ないことにより個人が特定される可能性を抑制しつつも、当該建物の数が分析等に適切な第二閾値を超えた数とならないようにすることができる。

また、本実施形態では、サーバ装置１０を、特定手段３４により特定された出発地点５０Ａ又は到着地点５０Ｂに位置する建物の種別を示す情報を取得する取得手段３２、取得手段３２により取得された情報に基づき、建物が個人を特定する可能性が低い建物であるか否かを判定する建物判定手段４０、として更に機能させ、算出手段３６は、建物判定手段４０により肯定判定された場合に、個人を特定する可能性が低くない建物が位置する地点よりも狭い範囲の抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを算出する。

この構成によれば、個人を特定する可能性が低い建物が位置する地点については、当該可能性が低くない建物が位置する地点に比して抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを狭くしても、プライバシーを保護することができる。また、抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを狭くした分、厳密な位置情報に近い位置情報が得られるので、分析等に利用する上で好適である。

また、本実施形態では、サーバ装置１０を、特定手段３４が特定した出発地点５０Ａ又は到着地点５０Ｂに位置する建物の種別を示す情報を取得する取得手段３２、取得手段３２が取得した情報に基づき、建物が個人を特定する可能性が低い建物であるか否かを判定する建物判定手段４０、として更に機能させ、算出手段３６は、建物判定手段４０により肯定判定された場合に、抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを算出しない。

この構成によれば、個人を特定する可能性が低い建物が位置する地点については、抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを算出せずにその地点の情報のままでも、プライバシーを保護することができる。そして、当該地点については厳密な位置情報が得られるので、分析等に利用する上で好適である。

また、本実施形態では、建物判定手段４０は、建物が不特定多数のユーザが利用可能な施設であるか否かを判定する。

この構成によれば、建物が不特定多数のユーザが利用可能な施設である場合には、当該建物が個人を特定する可能性が低いと言えるため、上記判定を適切にすることができる。

また、本実施形態では、サーバ装置１０を、時系列位置情報３０Ａが示す時刻毎の各位置５０を繋ぎ、且つ、当該各位置５０に紐付けられた時刻情報を削除することにより、移動経路６２を作成する作成手段４２として更に機能させる。

この構成によれば、時刻情報が削除された移動経路６２含む移動履歴情報を取得することができるので、プライバシー保護性を高めることができる。

＜変形例＞
本発明は上記の実施形態に限定されるものではない。すなわち、上記の実施形態に、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。また、上記の実施形態及び後述する変形例が備える各要素は、技術的に可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。

例えば、算出手段３６は、出発地点５０Ａ及び到着地点５０Ｂの両方について抽象化領域６０Ａ，６０Ｂを算出しなくてもよく、何れか一方の抽象化領域を算出してもよい。出力手段４４は、抽象化領域６０Ａ、抽象化領域６０Ｂ、及び移動経路６２を含む移動履歴情報に限らず、出発地点５０Ａ、抽象化領域６０Ｂ、及び出発地点５０Ａから抽象化領域６０Ｂまでの移動経路を含む移動履歴情報や、抽象化領域６０Ａ、到着地点５０Ｂ、及び抽象化領域６０Ａから到着地点５０Ｂまでの移動経路を含む移動履歴情報を出力してもよい。

また、抽象化領域６０Ａ，６０Ｂは、各地点５０Ａ，５０Ｂを含んでいなくてもよく、各地点５０Ａ，５０Ｂからずれた位置にあってもよい。また、領域判定手段３８は、抽象化領域６０Ａ，６０Ｂに含まれる建物の数に代えて、当該抽象化領域６０Ａ，６０Ｂに含まれる人口の数について上記判定を行なってもよい。

また、サーバ装置１０が備える機能手段の全部又は一部を端末装置１２が備えてもよい。また、記憶手段３０等の機能手段の一部が移動履歴取得システム１外に設けられていてもよい。

１０：サーバ装置（コンピュータ、情報処理装置）、３２：取得手段、３４：特定手段、３６：算出手段、３８：領域判定手段、４０：建物判定手段、４２：作成手段、４４：出力手段

Claims (10)

1. コンピュータを、
   ユーザ毎の時刻情報に紐付けられた位置情報に基づき、ユーザ毎の移動の出発地点を特定する特定手段、
   前記特定手段により特定された出発地点に基づき、前記出発地点よりも広い範囲の抽象化領域を算出する算出手段、
   前記抽象化領域と、当該抽象化領域からの移動経路と、を含む移動履歴情報を出力する出力手段、
   として機能させるためのプログラム。
2. コンピュータを、
   ユーザ毎の時刻情報に紐付けられた位置情報に基づき、ユーザ毎の移動の到着地点を特定する特定手段、
   前記特定手段により特定された到着地点に基づき、前記到着地点よりも広い範囲の抽象化領域を算出する算出手段、
   前記抽象化領域と、当該抽象化領域までの移動経路と、を含む移動履歴情報を出力する出力手段、
   として機能させるためのプログラム。
3. 前記コンピュータを、
   前記算出手段により算出された前記抽象化領域に含まれる建物又は人口の数が、第一閾値以上であるか否かを判定する領域判定手段、
   として更に機能させ、
   前記算出手段は、前記領域判定手段により否定判定された場合に、前記範囲よりも広い範囲の前記抽象化領域を再度算出する、
   請求項１又は２に記載のプログラム。
4. 前記領域判定手段は、前記算出手段により算出された前記抽象化領域に含まれる建物又は人口の数が前記第一閾値以上であると判定した場合に、当該数が前記第一閾値以上よりも大きい第二閾値以下であるか否かを更に判定し、
   前記算出手段は、前記領域判定手段により前記第二閾値以下でないと判定された場合に、前記範囲よりも狭い範囲の前記抽象化領域を再度算出する、
   請求項３に記載のプログラム。
5. 前記コンピュータを、
   前記特定手段により特定された出発地点又は到着地点に位置する建物の種別を示す情報を取得する取得手段、
   前記取得手段により取得された情報に基づき、前記建物が個人を特定する可能性が低い建物であるか否かを判定する建物判定手段、
   として更に機能させ、
   前記算出手段は、前記建物判定手段により肯定判定された場合に、個人を特定する可能性が低くない建物が位置する地点よりも狭い範囲の前記抽象化領域を算出する、
   請求項１～４の何れか一項に記載のプログラム。
6. 前記コンピュータを、
   前記特定手段が特定した出発地点又は到着地点に位置する建物の種別を示す情報を取得する取得手段、
   前記取得手段が取得した情報に基づき、前記建物が個人を特定する可能性が低い建物であるか否かを判定する建物判定手段、
   として更に機能させ、
   前記算出手段は、前記建物判定手段により肯定判定された場合に、前記抽象化領域を算出しない、
   請求項１～４の何れか一項に記載のプログラム。
7. 前記建物判定手段は、前記建物が不特定多数のユーザが利用可能な施設であるか否かを判定する、
   請求項５又は６に記載のプログラム。
8. 前記コンピュータを、
   前記位置情報が示す時刻毎の各位置を繋ぎ、且つ、当該各位置に紐付けられた前記時刻情報を削除することにより、前記移動経路を作成する作成手段として更に機能させる、
   請求項１～７の何れか一項に記載のプログラム。
9. ユーザ毎の時刻情報に紐付けられた位置情報に基づき、ユーザ毎の移動の出発地点を特定する特定手段と、
   前記特定手段により特定された出発地点に基づき、前記出発地点よりも広い範囲の抽象化領域を算出する算出手段と、
   前記抽象化領域と、当該抽象化領域からの移動経路と、を含む移動履歴情報を出力する出力手段と、
   を備える情報処理装置。
10. ユーザ毎の時刻情報に紐付けられた位置情報に基づき、ユーザ毎の移動の到着地点を特定する特定手段と、
    前記特定手段により特定された到着地点に基づき、前記到着地点よりも広い範囲の抽象化領域を算出する算出手段と、
    前記抽象化領域と、当該抽象化領域までの移動経路と、を含む移動履歴情報を出力する出力手段と、
    を備える情報処理装置。

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