JP2023044494A - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成する。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、決定部と、生成部とを有する。取得部は、所定の行動を行った際のユーザの位置を示す位置情報と、地図を示す第１情報とを取得する。決定部は、取得部により取得された位置情報が示すユーザの位置に基づいて、地図における所定の行動と関連性を有する部分である関連部分を決定する。生成部は、決定部により決定された関連部分を用いて、現実の対象を示す第２情報を生成する。【選択図】図４

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

従来、様々な情報を用いて現実の空間（実空間）に関する情報を生成するための種々の技術が提供されている。例えば、カメラで撮影した映像を用いてポリゴンデータ等の情報を生成する技術が提供されている（例えば特許文献１）。

特開２０１２－１１８６６６号公報

しかしながら、上記の従来技術には、改善の余地がある。例えば、上記の従来技術では、ポリゴンデータ等の情報を生成するためにカメラが積載された車両等で移動する必要があり、情報を生成するための負荷が大きい。そのため、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することが望まれている。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成する情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、所定の行動を行った際のユーザの位置を示す位置情報と、地図を示す第１情報とを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記位置情報が示す前記ユーザの位置に基づいて、前記地図における前記所定の行動と関連性を有する部分である関連部分を決定する決定部と、前記決定部により決定された前記関連部分を用いて、現実の対象を示す第２情報を生成する生成部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る店舗情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る行動履歴情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。 図９は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。 図１０は、推定処理の他の手法に関する概念を示す図である。 図１１は、推定処理の他の手法の一例を示す図である。 図１２は、推定処理の他の手法の一例を示す図である。 図１３は、推定処理の他の手法の一例を示す図である。 図１４は、推定処理の他の手法の一例を示す図である。 図１５は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．情報処理〕
まず、図１及び図２を用いて各種の情報処理の一例について説明する。図１及び図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。まず、図１及び図２の処理の概要を説明する。図１では、情報処理装置１００は、ユーザの位置（緯度経度）を示す所定範囲（「ユーザ範囲」ともいう）と、店舗が占める範囲（「店舗範囲」ともいう）とに基づいて、ユーザと地理的な関連性を有する店舗（「関連店舗」ともいう）を推定する推定処理を実行する。なお、ここでいう店舗とは、狭義の物販店に限定されるものではなく、各種のサービスや公共の施設を含め、一定の物理的範囲を占める施設を広く意味するもの（概念）である。

図１では、ユーザが利用する端末装置１０のＧＰＳ（Global Positioning System）センサにより検知されたユーザの位置（緯度経度）を示すユーザ範囲と、店舗のポリゴンデータが示す店舗範囲とに基づく推定処理を一例として説明する。また、図１では、関連店舗として、ユーザが入店した店舗を推定する場合を一例として説明する。なお、ユーザ範囲の推定に用いる情報は、ＧＰＳセンサ（単に「ＧＰＳ」ともいう）が検知した情報（センサ情報）に限らず、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）（Wireless-Fidelity）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ビーコン等に関する情報等、ユーザ範囲を推定に利用可能であればどのような情報が用いられてもよい。また、推定処理に用いる店舗範囲を示す情報は、ポリゴンデータに限らず、店舗範囲を推定可能であればどのような情報が用いられてもよい。

また、図２では、情報処理装置１００は、所定の行動を行った際のユーザの位置（「行動時位置」ともいう）を示す位置情報を用いて、第１情報が示す地図における所定の行動と関連性を有する部分（「関連部分」ともいう）を決定し、第２情報を生成する生成処理を実行する。図２では、ユーザが店舗で商品購入の決済を行った際の位置をユーザの行動時位置として、地図における関連部分を決定し、ユーザが商品を購入した店舗のポリゴンデータを第２情報として生成する生成処理を一例として説明する。

なお、ユーザの所定の行動は、決済に限らず、商品の購入や支払いに関する様々な行動であってもよい。また、ユーザの所定の行動は、ユーザの購買に関する行動に限らず、例えば、検索、店舗のＷｉ－Ｆｉへのアクセス等、所望の第２情報の生成が可能であればどのような行動であってもよい。また、生成する第２情報は、店舗のポリゴンデータに限らず、現実の対象（すなわち実空間に存在する対象物）を示す情報であればどのような情報であってもよい。情報処理装置１００は、ポリゴンデータに限らず様々なベクタデータを生成してもよい。例えば、第２情報の生成対象となる現実の対象が駐車場のように一部出入り口があるようなものである場合、情報処理装置１００は、駐車場の出入り口部分に対応する箇所が開放したポリラインデータ等を第２情報として生成してもよい。

〔１－１．情報処理システムの構成〕
図１及び図２の説明に先立って、図３を用いて情報処理システム１の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、店舗装置２０と、データ提供装置５０と、情報処理装置１００とが含まれる。端末装置１０と、店舗装置２０と、データ提供装置５０と、情報処理装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図３に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の端末装置１０や、複数台の店舗装置２０や、複数台のデータ提供装置５０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、ユーザによって利用されるコンピュータである。端末装置１０は、ユーザが携帯可能なデバイス（携帯端末）である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。図１及び図２は、端末装置１０がスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。

また、端末装置１０は、ＧＰＳセンサ等の機能を有し、ユーザの位置（緯度経度）を検知し、緯度経度を示す情報を取得可能であるものとする。また、端末装置１０は、Ｗｉ－ＦｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等の所定の無線通信機能やビーコン等の機能によりユーザの位置を示す情報を取得してもよい。また、端末装置１０は、位置等の種々の情報を情報処理装置１００に送信する。例えば、端末装置１０は、ユーザの位置を含むユーザの行動を示す行動を示す情報（行動情報）を情報処理装置１００へ送信する。

店舗装置２０は、各店舗の管理者よって利用されるコンピュータである。例えば、飲食店Ａの管理者は、店舗装置２０を用いて、情報処理装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、店舗装置２０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。店舗装置２０は、店舗に関する各種情報を情報処理装置１００に送信する。店舗装置２０は、情報処理装置１００が要求する情報を、情報処理装置１００に送信する。店舗装置２０は、店舗の所在地等の様々な情報を含む店舗情報を情報処理装置１００に送信する。

データ提供装置５０は、各種のデータを情報処理装置１００へ提供するサーバである。データ提供装置５０は、いわゆる広く開かれた利用が許可されているデータであるオープンデータを情報処理装置１００へ提供してもよい。また、データ提供装置５０は、地図表示アプリケーション等で表示される地図に関する情報（地図情報）を情報処理装置１００へ提供してもよい。例えば、データ提供装置５０は、構造物を線や線で囲まれた領域等で示す二次元の地図を示す画像を含む地図情報を情報処理装置１００へ提供する。なお、上記は一例に過ぎず、データ提供装置５０は、情報処理装置１００が処理に必要な様々な情報を情報処理装置１００へ送信する。

情報処理装置１００は、ユーザの関連店舗を推定する推定処理を実行する推定装置（コンピュータ）である。また、情報処理装置１００は、ユーザの行動時の位置と第１情報とを用いて第２情報を生成する生成装置（コンピュータ）である。情報処理装置１００は、推定処理で推定した情報に基づくサービスを提供してもよい。また、情報処理装置１００は、生成処理で推定した情報に基づくサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、生成処理で推定したポリゴン等の第２情報を用いて推定処理を行ってもよい。

〔１－２．推定処理の一例〕
ここから、図１を用いて、情報処理装置１００が行う情報処理の一例について説明する。図１は、情報処理装置１００（図３参照）が行う推定処理の一例を示す図である。なお、図１では、端末装置１０を利用するユーザがユーザＵ１である場合を一例として説明する。

まず、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からユーザ範囲を示す情報を取得する。例えば、端末装置１０は、ユーザＵ１の位置を検知するＧＰＳが検知したセンサ情報を情報処理装置１００に送信する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の位置を検知するＧＰＳのアキュラシー（精度）が所定の閾値以上である範囲であるユーザ範囲を示す情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、アキュラシー（精度）が所定値（例えば９５％）以上の信頼区間を示す円形の範囲を示す情報（「円形範囲情報」ともいう）を、ユーザ範囲を示す情報として取得する。図１では、情報処理装置１００は、円形範囲ＢＡ１をユーザＵ１のユーザ範囲として取得する。なお、情報処理装置１００は、円形範囲ＢＡ１の情報を生成してもよいし、円形範囲ＢＡ１の情報を端末装置１０等の外部装置から受信してもよい。

そして、情報処理装置１００は、ユーザ範囲を示す円形範囲情報を多角形の範囲を示す情報（「多角形範囲情報」ともいう）に変換する（ステップＳ１）。例えば、情報処理装置１００は、円形範囲の面積に応じて円形範囲を多角形の範囲（「多角形範囲」）に変換する。例えば、情報処理装置１００は、円形範囲を円形範囲と面積が同じである多角形範囲に変換する。例えば、情報処理装置１００は、円形範囲と中心を一致させた多角形範囲に変換する。情報処理装置１００は、このような変換処理により、円形範囲から多角形範囲を生成する。

図１では、情報処理装置１００は、円形範囲ＢＡ１を正方形の多角形範囲ＡＡ１に変換する。これにより、情報処理装置１００は、円形範囲ＢＡ１と面積が同じであり、中心が一致する多角形範囲ＡＡ１を生成する。例えば、情報処理装置１００は、多角形範囲ＡＡ１の辺が緯度（緯線）または経度（経線）のいずれかに沿うように、多角形範囲ＡＡ１の向きを合わせて多角形範囲ＡＡ１を生成する。例えば、情報処理装置１００は、多角形範囲ＡＡ１の縦方向の辺が経線に平行に、多角形範囲ＡＡ１の横方向の辺が緯線に平行になるように多角形範囲ＡＡ１を生成する。なお、多角形範囲ＡＡ１の向きは任意の向きに設定されてもよい。また、正方形は一例に過ぎず、多角形範囲は、正方形に限らず、正方形以外の矩形、三角形、五角形以上の多角形であってもよい。

また、情報処理装置１００は、店舗のポリゴンデータ（単に「ポリゴン」ともいう）を、店舗範囲を示す情報として取得する。情報処理装置１００は、ユーザＵ１のユーザ範囲から所定距離内に位置する店舗のポリゴンを取得する。図１では、情報処理装置１００は、店舗であるＺコンビニのポリゴンＰＧ１をＺコンビニの店舗範囲を示す情報として取得する。なお、情報処理装置１００は、ＺコンビニのポリゴンＰＧ１の情報を記憶部１２０（図４参照）から取得してもよいし、ＺコンビニのポリゴンＰＧ１の情報をデータ提供装置５０等の外部装置から受信してもよい。

そして、情報処理装置１００は、多角形範囲と、店舗範囲とに基づいて、ユーザと地理的な関連性を有する関連店舗を推定する推定処理を実行する。情報処理装置１００は、ユーザのユーザ範囲とＺコンビニの店舗範囲とが重なる領域（重畳領域）の面積（「重畳面積」ともいう）を算出する（ステップＳ２）。図１では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の多角形範囲ＡＡ１と、ＺコンビニのポリゴンＰＧ１とが重なる重畳領域ＯＡ１の面積を算出する。

例えば、情報処理装置１００は、重畳領域ＯＡ１の面積を、多角形範囲ＡＡ１の１つの頂点である第１点ＰＴ１と、ポリゴンＰＧ１の１つの頂点である第２点ＰＴ２の位置を基に算出する。図１では、情報処理装置１００は、多角形範囲ＡＡ１の頂点のうち、ポリゴンＰＧ１内に位置する第１点ＰＴ１と、ポリゴンＰＧ１の頂点のうち、多角形範囲ＡＡ１内に位置する第２点ＰＴ２の位置を基に重畳領域ＯＡ１の面積を算出する。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、重畳領域ＯＡ１の面積の算出可能であれば、どのように重畳領域ＯＡ１の面積を算出してもよい。

そして、情報処理装置１００は、算出した重畳面積を用いて、ＺコンビニがユーザＵ１の関連店舗である度合いを示すスコアを算出する（ステップＳ３）。図１では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１のユーザ範囲である多角形範囲ＡＡ１の面積に占める重畳領域ＯＡ１の面積の割合をスコアとして算出する。情報処理装置１００は、図１中の算出結果ＳＣ１に示すように、重畳領域ＯＡ１の面積を多角形範囲ＡＡ１の面積で除することにより、Ｚコンビニのスコアを算出する。

そして、情報処理装置１００は、算出したスコアを用いて、関連店舗を推定する（ステップＳ４）。図１では、情報処理装置１００は、算出したＺコンビニのスコアを用いて、ＺコンビニがユーザＵ１の関連店舗であるか否かを推定する。

例えば、情報処理装置１００は、Ｚコンビニのスコアが閾値以上である場合、ＺコンビニをユーザＵ１が入店した店舗（関連店舗）であると推定する。すなわち、情報処理装置１００は、Ｚコンビニのスコアが閾値（例えば０．５、０．７等の任意の値）以上である場合、ＺコンビニにユーザＵ１が入店したと判定する。

また、情報処理装置１００は、Ｚコンビニのスコアが閾値未満である場合、ＺコンビニをユーザＵ１が入店した店舗（関連店舗）ではないと推定する。すなわち、情報処理装置１００は、Ｚコンビニのスコアが閾値未満である場合、ＺコンビニにユーザＵ１が入店していないと判定する。

図１では、情報処理装置１００は、Ｚコンビニのスコアが閾値未満であるため、ＺコンビニをユーザＵ１が入店した店舗（関連店舗）ではないと推定する。すなわち、情報処理装置１００は、図１中の推定結果ＲＳ１に示すように、対象ユーザであるユーザＵ１が、対象店舗であるＺコンビニの外にいると判定する。

このように、情報処理装置１００は、ユーザ範囲である多角形範囲と、店舗範囲である店舗のポリゴンとを用いて、ユーザと地理的な関連性を有する店舗である関連店舗を推定することにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。これにより、情報処理装置１００は、ユーザの店舗への来店計測を適切に実行可能にすることができる。

〔１－２－１．推定処理に関する限定解除等〕
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を適宜用いて推定処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、ジオハッシュ（Geohash）等の経緯度に基づくジオコーディング方法により生成された情報を用いて、推定処理を行ってもよいが、この点については図１０－１４を用いて後述する。

上述した例では、情報処理装置１００は、ユーザ範囲としてのＧＰＳのアキュラシーエリアと店舗のポリゴンとの重複具合から、ユーザが店舗にいる確率を算出する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザ範囲（アキュラシーエリア）のうち店舗のポリゴンと重複する領域の割合に基づいてスコア算出する。

ここで、一般的に、ＧＰＳのアキュラシーエリアは、広くなったり狭くなったりする。また、例えば、ＧＰＳのアキュラシーエリアの内側の点と、店舗ポリゴンの内側の点との一致度合を見ているので、計算量が多くなる。例えば、ユーザ範囲を円形のままで重複領域の面積を算出する場合、重複領域の形状は複雑になり重複領域の面積の算出コストが高い。

そこで、情報処理装置１００は、ユーザ範囲を円形から多角形に変換した多角形範囲を用いて、重複領域の面積を算出することにより、計算量の増大を抑制しつつ、重複領域の面積の適切な値を算出（近似）することができる。

なお、上述した例では、ユーザが入店している可能性が高い店舗を関連店舗として推定する場合を示したが、関連店舗はユーザが入店した店舗に限られない。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが訪問する可能性が高い店舗を関連店舗として推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、算出したスコアが所定の範囲の店舗を、ユーザが訪問する可能性が高い関連店舗として推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、算出したスコアが０．１以上、０．４未満である店舗を、ユーザが近くに位置し、そのユーザが訪問する可能性が高い関連店舗として推定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、関連店舗に訪問する動機づけ（インセンティブ）となる情報をユーザに提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、関連店舗のクーポンをユーザが利用する端末装置１０に送信する。

〔１－３．生成処理の一例〕
上述した図１の推定処理では、店舗のポリゴンデータを用いているが、店舗によってはポリゴンデータが未生成の場合がある。このような店舗の場合、上述した推定処理を適切に行うことが難しい。そこで、情報処理装置１００は、以下に示すような店舗のポリゴンデータを生成する生成処理を実行する。以下では、図２を用いて情報処理装置１００が行う生成処理の一例を説明する。図２は、情報処理装置１００が行う生成処理の一例を示す図である。なお、図１等で上述した内容と同様の点については適宜説明を省略する。

図２では、地図ＭＰ１のような地図情報を第１情報として用いる場合を示す。なお、図２中の地図ＭＰ１には説明に必要な範囲のみを示す。例えば、地図ＭＰ１には、構造物を示す領域ＡＲ１及び領域ＡＲ２等や、道路を示す線等が含まれる。

まず、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が端末装置１０にインストールされた決済用のアプリケーション（「決済アプリ」ともいう）を用いて、店舗であるＡコンビニで購入した商品の決済を行ったことを示す行動情報を取得する（ステップＳ１１）。例えば、端末装置１０は、決済アプリによる決済情報と決済時のユーザＵ１の位置を示す位置情報とを含む行動情報を情報処理装置１００に送信する。これにより、情報処理装置１００は、決済アプリによる決済情報と決済時のユーザＵ１の位置を示す位置情報とを含む行動情報を取得する。例えば、決済情報には、ユーザが購入した商品を示す情報、決済金額を示す情報、決済が行われた店舗を特定可能な情報（店舗識別情報）等が含まれる。図２では、情報処理装置１００は、領域ＡＲ１内の位置において、ユーザＵ１がＡコンビニで行った決済である行動ＡＣ１を示す行動情報を取得する。これにより、情報処理装置１００は、Ａコンビニが領域ＡＲ１にあると決定することができる。

そして、情報処理装置１００は、行動ＡＣ１が行われた位置を用いて、行動ＡＣ１の対象の店舗であるＡコンビニに関する第２情報を生成する生成処理を実行する。図２では、情報処理装置１００は、現実の対象、すなわち実空間に存在する店舗であるＡコンビニのポリゴンを生成する。

情報処理装置１００は、行動ＡＣ１が行われた際のユーザの位置に対応する地図ＭＰ１上の点ＰＴ１１を決定する（ステップＳ１２）。例えば、情報処理装置１００は、行動ＡＣ１が行われた際のユーザの位置を緯度経度で示す第１座標の点を、地図ＭＰ１での第２座標の点に変換することにより、点ＰＴ１１を生成する。そして、情報処理装置１００は、行動ＡＣ１が行われた位置を地図ＭＰ１上にマッピングした点ＰＴ１１を用いて処理を行う。

情報処理装置１００は、ユーザＵ１の行動ＡＣ１に対応する点ＰＴ１１と、点ＰＴ１１が位置する領域ＡＲ１とを用いて、地図ＭＰ１中で行動ＡＣ１と関連性を有する部分（「関連部分」ともいう）を決定する（ステップＳ１３）。図２では、情報処理装置１００は、点ＰＴ１１から８本の線ＬＮを放射状に延ばし、各線ＬＮと領域ＡＲ１の外周との交点を関連部分に決定する。これにより、情報処理装置１００は、線ＬＮと領域ＡＲ１の外周とが交差する交点である点ｎ１～ｎ８の８個の点を行動ＡＣ１の関連部分に決定する。

そして、情報処理装置１００は、決定した関連部分を用いて、現実の対象であるＡコンビニを示す第２情報を生成する（ステップＳ１４）。図２では、情報処理装置１００は、決定した関連部分である８個の点ｎ１～ｎ８を用いて、ＡコンビニのポリゴンＰＧ１１を生成する。例えば、情報処理装置１００は、８個の点ｎ１～ｎ８の隣接する点間を線で連結したＡコンビニのポリゴンＰＧ１１を生成する。具体的には、情報処理装置１００は、点ｎ１と点ｎ２とを線で連結し、点ｎ２と点ｎ３とを線で連結し、点ｎ３と点ｎ４とを線で連結し、点ｎ４と点ｎ５とを線で連結し、点ｎ５と点ｎ６とを線で連結し、点ｎ６と点ｎ７とを線で連結し、点ｎ７と点ｎ８とを線で連結し、点ｎ８と点ｎ１とを線で連結することにより、ＡコンビニのポリゴンＰＧ１１を生成する。

情報処理装置１００は、地図上の点ｎ１～ｎ８の各々の位置を緯度経度情報に変換して、点ｎ１～ｎ８の緯度経度に対応するＡコンビニのポリゴンＰＧ１１を生成する。例えば、情報処理装置１００は、点ｎ１～ｎ８をポイント、点ｎ１～ｎ８との間を連結するポリラインを含むＡコンビニのポリゴンＰＧ１１を生成する。すなわち、情報処理装置１００は、点ｎ１～ｎ８の各々を頂点とする多角形（八角形）のＡコンビニのポリゴンＰＧ１１を生成する。このように、情報処理装置１００は、ポリゴンの生成に関する種々の技術を用いてＡコンビニのポリゴンＰＧ１１を生成する。なお、ポリゴンの生成は従来と同様であり、詳細な説明は省略する。

上述のように、情報処理装置１００は、決済を行った際のユーザＵ１の位置に基づいて、地図ＭＰ１における関連部分である点ｎ１～ｎ８を決定し、点ｎ１～ｎ８を連結したポリゴンを生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。これにより、情報処理装置１００は、店舗に入店したかどうかの判断基準となる情報を生成することができ、ユーザの店舗への来店計測を適切に実行可能にすることができる。

〔１－３－１．生成処理に関する限定解除等〕
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１００は、様々な情報を適宜用いて生成処理を行ってもよい。例えば、図２ではユーザの行動に対応する点から８本の線を延ばす例を示したが、情報処理装置１００は、８本に限らず、８本未満（例えば４本等）の線を延ばしてもよいし、８本よりも多い（例えば１６本等）線を延ばしてもよい。

従来、店舗のポリゴンは、店舗に登録してもらったり、人手で生成したりすることが多い。一方で、情報処理装置１００は、地図データ上とのマッチングで店舗の範囲を決定する。そして、情報処理装置１００は、地図データ上の位置を、緯度経度情報に変換して、ポリゴンデータを生成する。上述した例では、情報処理装置１００は、８方向に線を引いて、各方向の緯度経度に対応するポリゴンデータを生成する。これにより、情報処理装置１００は、ポリゴンデータの生成に要するコストの増大を抑制することができる。

なお、情報処理装置１００は、他の方法でポリゴンデータを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、位置が含まれる地図上の外周情報を自動的に緯度経度ポリゴンデータに変換してもよい。また、情報処理装置１００は、各方向の距離が所定の閾値を超える場合は、所定の閾値内までに限定して生成処理を行ってもよい。情報処理装置１００は、建物の種別に応じて、決済店舗種別等に応じて、距離を変化させて生成処理を行ってもよい。情報処理装置１００は、道路との交点、他のビルの外側との交点等を関連部分として生成処理を行ってもよい。

例えば、情報処理装置１００は、決済が行われる日時と、決済が行われない日時とに応じて、日時に応じたポリゴンデータを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、店舗情報、販売物品種別、価格、店舗周辺の情報、ＳＮＳ（Social Networking Service）におけるユーザの投稿等の情報を用いて生成処理を行ってもよい。

また、情報処理装置１００は、受信するＷｉ－Ｆｉ、ビーコン等の通信情報を用いて生成処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、同じ構造物（ビル等）に複数の店舗の決済情報が存在する場合、受信しているＷｉ－Ｆｉの種別、ルータ位置からの距離等の情報を用いて、対象となる店舗を決定してもよい。

また、情報処理装置１００は、決済情報の送受信頻度を受信できる場合、ポリゴンデータに付加する情報として、複数レジの有無等の情報を受信してもよい。また、生成処理により生成される第２情報は、３次元のポリゴンデータであってもよい。

また、上述したように、現実世界における対象を示すものであれば、ポリゴンのように閉じたものではなく、ポリラインのような開いたものであってもよい。また、情報処理装置１００は、人数に応じた確度情報を生成した第２情報に対応付けてもよい。また、第２情報は、閉じた領域でも、開いた領域でも、境界線でも、ジオハッシュ（領域識別子）でもよい。

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置１０、店舗装置２０、及びデータ提供装置５０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図４に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、店舗情報記憶部１２２と、行動履歴情報記憶部１２３と、地図情報記憶部１２４とを有する。また、記憶部１２０は、上記に限らず、種々の情報を記憶してもよい。

（ユーザ情報記憶部１２１）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図５に示すユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「最新位置」、「変換前範囲（円）」、「変換後範囲（多角形）」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「年齢」は、ユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザの性別を示す。

また、「最新位置」は、ユーザの最新位置を示す。例えば、「最新位置」は、ユーザについて最後に取得された位置を示す。なお、図５では、「最新位置」は、「ＬＣ１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報（緯度経度情報）等、実空間（現実の空間）における具体的なユーザの位置を示す情報である。

「変換前範囲（円）」は、推定されるユーザの位置の範囲を示す円を示す。例えば、「変換前範囲（円）」は、ユーザの最新位置を中心とする所定の確率に対応する円形の範囲を示す。「変換前範囲（円）」は、ＧＰＳアキュラシーに対応する範囲を示す。なお、図５では、「変換前範囲（円）」は、「ＢＡ１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度により規定される範囲であり、実空間における具体的な円形の範囲を示す情報である。

「変換後範囲（多角形）」は、円形の範囲を多角形に変換後のユーザの位置の範囲を示す。例えば、「変換後範囲（多角形）」は、ユーザの最新位置を中心とする多角形の範囲を示す。「変換後範囲（多角形）」は、正方形の範囲を示す。なお、図５では、「変換後範囲（多角形）」は、「ＡＡ１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度により規定される範囲であり、実空間における具体的な多角形の範囲を示す情報である。

例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）の年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。ユーザＵ１の最新位置は「ＬＣ１」であることを示す。また、ユーザＵ１の変換前範囲（円）は、「ＢＡ１」であり、ユーザＵ１の変換後範囲（多角形）は、「ＡＡ１」であることを示す。

なお、ユーザ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、氏名、自宅の位置、勤務先の位置、家族構成、収入、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。ユーザ情報記憶部１２１は、最後に位置情報が取得された日時、すなわち最新位置が取得された日時を記憶してもよい。

（店舗情報記憶部１２２）
実施形態に係る店舗情報記憶部１２２は、店舗（ストア）に関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係る店舗情報記憶部の一例を示す図である。例えば、店舗情報記憶部１２２は、種々の店舗に関する情報を記憶する。図６に示す店舗情報記憶部１２２には、「店舗ＩＤ」、「名称」、「店舗情報」、「ポリゴンデータ」といった項目が含まれる。

「店舗ＩＤ」は、店舗を識別するための識別情報を示す。「名称」は、店舗の具体的な名称を示す。例えば、「名称」は、「○○飲食店Ｘ町店」のような屋号と店舗の場所を示す情報との組合せであってもよい。

「店舗情報」は、対応する店舗の所在地、入居するビル名等の様々な情報が記憶される。各店舗の店舗情報として記憶される情報は、上記に限られない。なお、図６では、「店舗情報」は、「店舗情報＃１１」、「店舗情報＃１２」といった抽象的な符号を図示するが、店舗情報＃１１、店舗情報＃１２等は、各店舗に関する様々な情報を含む。例えば、店舗情報＃１１は、Ａコンビニが位置する場所等等を示す情報が含まれる。

また、「ポリゴンデータ」は、対応する店舗について生成されたポリゴンデータを示す。なお、図６では、「ポリゴンデータ」は、「ＰＤ１１」といった抽象的な符号を図示するが、具体的な店舗のポリゴンデータである。「ポリゴンデータ」には、ポリゴンの形状を示す情報や対応する緯度経度を示す情報等が含まれる。なお、「ポリゴンデータ」が「－」である店舗は、その店舗のポリゴンデータが未生成であることを示す。図６では、Ｂ移動屋台のポリゴンデータが未生成である場合を一例として示す。

図６では、店舗ＩＤ「ＳＰ１１」により識別される店舗（店舗ＳＰ１１）は、名称「Ａコンビニ」であり、店舗情報が店舗情報＃１１であることを示す。また、Ａコンビニである店舗ＳＰ１１は、ポリゴンデータが「ＰＤ１１」であることを示す。

なお、店舗情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。店舗情報記憶部１２２は、店舗が属するカテゴリを示す情報を記憶してもよい。店舗情報記憶部１２２は、店舗の情報に限らず、店舗以外の施設やエリア等の各種の対象領域の情報を記憶してもよい。

（行動履歴情報記憶部１２３）
実施形態に係る行動履歴情報記憶部１２３は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係る行動履歴情報記憶部の一例を示す図である。図７に示す行動履歴情報記憶部１２３は、「ユーザＩＤ」、「行動ＩＤ」、「日時」、「位置」、「種別」、「内容」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。なお、図７では、「ｄｔ１１」等で図示するが、「日時」には、「２０２１年９月１４日１３時０７分４８秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。

「位置」は、ユーザの行動時の位置情報を示す。なお、図７では、「位置」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報（緯度経度情報）等、実空間における具体的なユーザの位置を示す情報である。「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。

図７では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動（行動ＡＣ１１）を行ったことを示す。例えば、図７ではユーザＵ１は、日時ｄｔ１１において、Ｙコンビニに対応する位置ＬＣ１１でＸ飲料の購入（行動ＡＣ１１）を行ったことを示す。例えば、Ｙコンビニで決済を行った際のユーザＵ１が位置ＬＣ１１であることを示す。

また、ユーザＩＤ「Ｕ３」により識別されるユーザ（ユーザＵ３）は、行動ＩＤ「ＡＣ２１」により識別される行動（行動ＡＣ２１）を行ったことを示す。例えば、図７ではユーザＵ３は、日時ｄｔ２１において、Ｂ移動屋台に対応する位置ＬＣ２１でＹカレーの購入（行動ＡＣ２１）を行ったことを示す。例えば、Ｂ移動屋台で決済を行った際のユーザＵ３が位置ＬＣ２１であることを示す。

なお、行動履歴情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。また、図７では、ユーザＩＤごとに行動情報が行動履歴情報記憶部１２３に記憶される場合を示したが、行動情報は、ユーザＩＤごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。

（地図情報記憶部１２４）
実施形態に係る地図情報記憶部１２４は、地図に関する各種情報を記憶する。地図情報記憶部１２４は、図示を省略するが、例えば、地図表示アプリケーション等で表示される地図の情報を記憶する。例えば、地図情報記憶部１２４は、地図表示アプリケーション等で表示される地図の画像情報を記憶する。なお、地図情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、地図情報記憶部１２４は、情報処理装置１００が行う推定処理や生成処理に必要な地図に関する様々な情報を記憶する。

（制御部１３０）
図４の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、決定部１３２と、生成部１３３と、変換部１３４と、推定部１３５と、提供部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、種々の情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザ情報記憶部１２１や、店舗情報記憶部１２２や、行動履歴情報記憶部１２３、や地図情報記憶部１２４等から各種情報を取得する。

取得部１３１は、通信部１１０を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。取得部１３１は、受信した情報を記憶部１２０に格納する。取得部１３１は、端末装置１０、店舗装置２０またはデータ提供装置５０から各種情報を受信する。取得部１３１は、ユーザが利用する端末装置１０から情報を取得する。取得部１３１は、ユーザが利用する端末装置１０からユーザの位置情報を取得する。例えば、取得部１３１は、店舗装置２０から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、データ提供装置５０から各種情報を取得する。

取得部１３１は、所定の行動を行った際のユーザの位置を示す位置情報を取得する。取得部１３１は、地図を示す第１情報を取得する。取得部１３１は、ユーザが購買行動を行った際のユーザの位置を示す位置情報を取得する。取得部１３１は、ユーザが支払いを行った際のユーザの位置を示す位置情報を取得する。取得部１３１は、ユーザが端末装置１０を用いた決済を行った際のユーザの位置を示す位置情報を取得する。取得部１３１は、地図の画像情報を含む第１情報を取得する。

取得部１３１は、推定されるユーザの位置の範囲を示す円形の円形範囲情報を取得する。取得部１３１は、現実の空間（実空間）におけるユーザの位置の範囲を示す円形の円形範囲情報を取得する。取得部１３１は、ユーザの位置の範囲を示す円形の円形範囲情報を取得する。取得部１３１は、店舗が占める範囲を示す店舗範囲情報を取得する。取得部１３１は、現実の空間（実空間）における店舗が占める範囲を示す店舗範囲情報を取得する。

取得部１３１は、ユーザの位置を検知するセンサにより検知されたセンサ情報に基づく円形範囲情報を取得する。取得部１３１は、ＧＰＳセンサにより検知されたセンサ情報に基づく円形範囲情報を取得する。取得部１３１は、店舗のポリゴンデータである店舗範囲情報を取得する。

（決定部１３２）
決定部１３２は、種々の情報を決定する決定処理を実行する。決定部１３２は、決定した情報を記憶部１２０に格納する。例えば、決定部１３２は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。決定部１３２は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部１３２は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。

例えば、決定部１３２は、生成部１３３により生成された情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部１３２は、変換部１３４により変換された情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部１３２は、推定部１３５により推定された情報に基づいて、決定処理を実行する。

決定部１３２は、取得部１３１により取得された位置情報が示すユーザの位置に基づいて、地図における所定の行動と関連性を有する部分である関連部分を決定する決定する。決定部１３２は、所定の行動と関連性を有する関連部分である点を複数決定する。

決定部１３２は、ユーザの位置に対応する地図上の点と、地図における構造物を示す線とに基づいて、複数の点を決定する。決定部１３２は、ユーザの位置に対応する地図上の点から延びる第１線と、地図における構造物を示す第２線との交点に基づいて、複数の点を決定する。決定部１３２は、交点である複数の点を決定する。

（生成部１３３）
生成部１３３は、種々の情報を推定する生成処理を実行する。生成部１３３は、生成した情報を記憶部１２０に格納する。例えば、生成部１３３は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、生成処理を実行する。生成部１３３は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、生成処理を実行する。生成部１３３は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、生成処理を実行する。

例えば、生成部１３３は、決定部１３２により決定された情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、生成部１３３は、生成部１３３により生成された情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、生成部１３３は、変換部１３４により変換された情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、生成部１３３は、推定部１３５により推定された情報に基づいて、生成処理を実行する。

生成部１３３は、決定部１３２により決定された関連部分を用いて、現実の対象を示す第２情報を生成する。生成部１３３は、関連部分に基づく地図における領域に対応する現実の領域を示す第２情報を生成する。生成部１３３は、現実の店舗を示す第２情報を生成する。生成部１３３は、第１情報とは異なる種別の第２情報を生成する。

生成部１３３は、ベクタデータである第２情報を生成する。生成部１３３は、複数の点を線で連結することにより、第２情報を生成する。生成部１３３は、複数の点を所定の基準に基づいて線で連結することにより、第２情報を生成する。生成部１３３は、複数の点の隣接する点間を線で連結することにより、第２情報を生成する。生成部１３３は、ポリラインデータである第２情報を生成する。生成部１３３は、ポリゴンデータである第２情報を生成する。

生成部１３３は、コンテンツを生成する。生成部１３３は、例えば、生成部１３３は、Ｊａｖａ（登録商標）等の種々の技術を適宜用いて、端末装置１０へ提供する画面（コンテンツ）を生成する。なお、生成部１３３は、ＣＳＳやＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）やＨＴＭＬの形式に基づいて、端末装置１０へ提供する画面（コンテンツ）を生成してもよい。また、例えば、生成部１３３は、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）やＧＩＦ（Graphics Interchange Format）やＰＮＧ（Portable Network Graphics）など様々な形式で画面（コンテンツ）を生成してもよい。

（変換部１３４）
変換部１３４は、種々の情報を変換する変換処理を実行する。変換部１３４は、変換処理により変換した情報を記憶部１２０に格納する。例えば、変換部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、変換処理を実行する。変換部１３４は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、変換処理を実行する。変換部１３４は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、変換処理を実行する。

例えば、変換部１３４は、決定部１３２により決定された情報に基づいて、変換処理を実行する。例えば、変換部１３４は、生成部１３３により生成された情報に基づいて、変換処理を実行する。例えば、変換部１３４は、推定部１３５により推定された情報に基づいて、変換処理を実行する。

変換部１３４は、取得部１３１により取得されたユーザの円形範囲情報を多角形の多角形範囲情報に変換する。変換部１３４は、ユーザの円形範囲情報を矩形の多角形範囲情報に変換する。変換部１３４は、ユーザの円形範囲情報を正方形の多角形範囲情報に変換する。変換部１３４は、ユーザの円形範囲情報の面積に対応する多角形範囲情報に変換する。変換部１３４は、ユーザの円形範囲情報と面積が同じ多角形範囲情報に変換する。

（推定部１３５）
推定部１３５は、種々の情報を推定する推定処理を実行する。推定部１３５は、推定処理により推定した情報を記憶部１２０に格納する。例えば、推定部１３５は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。推定部１３５は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。推定部１３５は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。

例えば、推定部１３５は、決定部１３２により決定された情報に基づいて、推定処理を実行する。例えば、推定部１３５は、生成部１３３により生成された情報に基づいて、推定処理を実行する。例えば、推定部１３５は、変換部１３４により変換された情報に基づいて、推定処理を実行する。

例えば、推定部１３５は、決定部１３２により決定された情報に基づいて、各種情報を算出する。例えば、推定部１３５は、生成部１３３により生成された情報に基づいて、各種情報を算出する。例えば、推定部１３５は、変換部１３４により変換された情報に基づいて、各種情報を算出する。例えば、推定部１３５は、決定部１３２により決定された情報に基づいて、各種の判定処理を行う。例えば、推定部１３５は、生成部１３３により生成された情報に基づいて、各種の判定処理を行う。例えば、推定部１３５は、変換部１３４により変換された情報に基づいて、各種の判定処理を行う。例えば、推定部１３５は、多角形範囲情報と店舗範囲情報とが重なる重畳面積を算出する。例えば、推定部１３５は、多角形範囲の面積と重畳面積とを用いてスコアを算出する。例えば、推定部１３５は、算出したスコアを用いて、店舗が関連店舗であるか否かを推定する。

推定部１３５は、変換部１３４により変換された多角形範囲情報と、店舗範囲情報とに基づいて、ユーザと地理的な関連性を有する店舗である関連店舗を推定する。推定部１３５は、ユーザと所定の位置関係を有する関連店舗を推定する。推定部１３５は、ユーザが入店した関連店舗を推定する。推定部１３５は、ユーザが訪問する可能性が高い関連店舗を推定する。推定部１３５は、ユーザからの距離が所定値以内である近傍の店舗を関連店舗として推定する。

推定部１３５は、多角形範囲情報と店舗範囲情報とが重なる範囲に基づいて、関連店舗を推定する。推定部１３５は、多角形範囲情報と店舗範囲情報とが重なる面積である重畳面積を用いて、関連店舗を推定する。推定部１３５は、多角形範囲情報に対応する面積であるユーザ範囲面積に占める重畳面積の割合を用いて、関連店舗を推定する。推定部１３５は、ユーザ範囲面積に占める重畳面積の割合が閾値以上である店舗を関連店舗であると推定する。

推定部１３５は、所定の基準に基づいて地図が分割された複数の区画のうち、多角形範囲情報に基づいてユーザに対応付けられる区画を示す第１区画リストと、店舗範囲情報に基づいて店舗に対応付けられる区画を示す第２区画リストとの比較に基づいて、関連店舗を推定する。推定部１３５は、ジオハッシュの手法により分割された複数の区画のうち、ユーザに対応付けられる区画を示す第１区画リストと、店舗に対応付けられる区画を示す第２区画リストとの比較に基づいて、関連店舗を推定する。推定部１３５は、第１区画リストと第２区画リストとの重複が閾値以上である店舗を関連店舗であると推定する。

（提供部１３６）
提供部１３６は、各種情報を提供する。提供部１３６は、通信部１１０を介して、外部の情報処理装へ各種情報を送信する。提供部１３６は、端末装置１０や店舗装置２０やデータ提供装置５０へ各種情報を送信する。提供部１３６は、コンテンツを端末装置１０へ送信する。

提供部１３６は、決定部１３２により決定された情報を提供する。提供部１３６は、生成部１３３により生成された情報を提供する。提供部１３６は、変換部１３４により変換された情報を提供する。提供部１３６は、推定部１３５により推定された情報を提供する。

提供部１３６は、生成部１３３により生成された第２情報を提供する。提供部１３６は、推定部１３５により推定された関連店舗に関する情報をユーザが利用する端末装置１０に提供する。提供部１３６は、ユーザの位置から所定の範囲内にある関連店舗のクーポンをユーザが利用する端末装置１０に提供する。提供部１３６は、ユーザが訪問する可能性が高い関連店舗のクーポンをユーザが利用する端末装置１０に提供する。

〔３．情報処理のフロー〕
次に、図８及び図９を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順について説明する。図８及び図９は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。

まず、図８に示す処理を説明する。例えば、図８は、情報処理装置１００が実行する生成処理の一例を示すフローチャートである。

図８に示すように、情報処理装置１００は、所定の行動を行った際のユーザの位置を示す位置情報を取得する（ステップＳ１０１）。また、情報処理装置１００は、地図を示す第１情報を取得する（ステップＳ１０２）。

そして、情報処理装置１００は、位置情報が示すユーザの位置に基づいて、地図における所定の行動と関連性を有する部分である関連部分を決定する（ステップＳ１０３）。情報処理装置１００は、関連部分を用いて、現実の対象を示す第２情報を生成する（ステップＳ１０４）。

次に、図９に示す処理を説明する。例えば、図９は、情報処理装置１００が実行する推定処理の一例を示すフローチャートである。

図９に示すように、情報処理装置１００は、推定されるユーザの位置の範囲を示す円形の円形範囲情報を取得する（ステップＳ２０１）。また、情報処理装置１００は、店舗が占める範囲を示す店舗範囲情報を取得する（ステップＳ２０２）。

そして、情報処理装置１００は、ユーザの円形範囲情報を多角形の多角形範囲情報に変換する（ステップＳ２０３）。情報処理装置１００は、多角形範囲情報と、店舗範囲情報とに基づいて、ユーザと地理的な関連性を有する店舗である関連店舗を推定する（ステップＳ２０４）。

〔４．推定処理の他の手法（ジオハッシュ等の利用）〕
上述したように、情報処理装置１００は、ジオハッシュ等の経緯度に基づくジオコーディング方法により生成された情報を用いて、推定処理を行ってもよい。この点については図１０－１４を用いて説明する。図１０は、推定処理の他の手法に関する概念を示す図である。図１１～図１４は、推定処理の他の手法の一例を示す図である。なお、ジオハッシュは一例に過ぎず、情報処理装置１００は、ジオハッシュに限らず、例えばＱｕａｄＫｅｙ等の任意の手法が採用可能であり、推定処理が可能であればどのような手法を用いてもよい。

まず、図１０～図１４で示す推定処理で用いるジオハッシュの技術は、上述したようにジオコーディング方法の一つである。例えば、ジオハッシュは、地図（実空間の土地）を格子状に分割し、各区画（「領域」ともいう）を短い文字列で表現する。図１０中の左側の地図ＭＰ２に重畳させた領域ＨＲ１は、「ｘｎ７６」という４桁のコードＣＤ１で識別される矩形の領域である。また、図１０中の右側の地図ＭＰ２に重畳させた領域ＨＲ１１は、「ｘｎ７６ｕ」という５桁のコードＣＤ１１で識別される矩形の領域である。

ここで、領域ＨＲ１１は、領域ＨＲ１に包含され、領域ＨＲ１の一部に対応する領域である。また、コードＣＤ１１は、上位４桁がコードＣＤ１の４桁と一致し、コードＣＤ１の４桁に１桁「ｕ」が追加されたコード（文字列）である。このように、ジオハッシュは、階層的なデータ構造を有し、任意の桁数で区画の範囲を表現できる。例えば、ジオハッシュは、桁数を大きくするとより狭域を表現でき、桁数を小さくするとより広域を表現できる。なお、ジオハッシュ自体は公知の技術であるため、その詳細な説明は省略する。

ここから、図１１～図１４は、情報処理装置１００によるジオハッシュの技術を用いた推定処理の一例を説明する。例えば、図１１～図１４では、ジオハッシュの階層的なデータのうち最下層のデータ、すなわち最も細かい区画（領域）に分割したデータを用いる場合を一例として説明する。なお、図１等で説明した内容と同様の点については適宜説明を省略する。図１１～図１４では、端末装置１０を利用するユーザがユーザＵ２である場合を一例として説明する。また、図１１～図１４では説明のために、各領域が正方形である例を示すが、各領域の形状は正方形に限らず、他の矩形など任意の形状であってもよい。

まず、図１１にはジオハッシュで所定のエリアの土地が複数の領域Ｈ１１～Ｈ４６等に分割されたジオデータＧＨ１を示す。なお、図１１～図１４では説明に必要な範囲の領域を示すために、２４個の領域Ｈ１１～Ｈ４６のみを図示する。

また、図１２は、店舗であるＥ薬局のポリゴンＰＧ２をジオデータＧＨ１に重ねた状態を示す。図１２中のハッチングが付された領域が、領域Ｈ１１～Ｈ４６等の複数の領域のうち、ポリゴンＰＧ２が重なる領域を示す。具体的には、領域Ｈ１２～Ｈ１５、Ｈ２２～Ｈ２５、Ｈ３２～Ｈ３５の１２個の領域が、ポリゴンＰＧ２が重なる領域であることを示す。

例えば、情報処理装置１００は、Ｅ薬局のポリゴンＰＧ２をＥ薬局の店舗範囲を示す情報として取得する。なお、情報処理装置１００は、Ｅ薬局のポリゴンＰＧ２の情報を記憶部１２０（図４参照）から取得してもよいし、Ｅ薬局のポリゴンＰＧ２の情報をデータ提供装置５０等の外部装置から受信してもよい。

情報処理装置１００は、Ｅ薬局のポリゴンＰＧ２とジオデータＧＨ１とを用いて、領域Ｈ１１～Ｈ４６等の複数の領域のうち、Ｅ薬局が位置する領域を決定する（ステップＳ２１）。図１２では、情報処理装置１００は、領域Ｈ１２～Ｈ１５、Ｈ２２～Ｈ２５、Ｈ３２～Ｈ３５の１２個の領域が、Ｅ薬局が位置する領域であると決定する。

そして、情報処理装置１００は、領域Ｈ１２～Ｈ１５、Ｈ２２～Ｈ２５、Ｈ３２～Ｈ３５を含むリストＬＴ１をＥ薬局が位置する領域を示す情報として、Ｅ薬局に対応付ける。例えば、情報処理装置１００は、リストＬＴ１をＥ薬局に対応付けて店舗情報記憶部１２２（図６参照）に格納する。

また、図１３は、ユーザＵ２のユーザ範囲である円形範囲ＢＡ２をジオデータＧＨ１に重ねた状態を示す。図１３中のハッチングが付された領域が、領域Ｈ１１～Ｈ４６等の複数の領域のうち、円形範囲ＢＡ２が重なる領域を示す。具体的には、領域Ｈ１２、Ｈ１３、Ｈ２１～Ｈ２３、Ｈ３１～Ｈ３３、Ｈ４２、Ｈ４３の１０個の領域が、円形範囲ＢＡ２が重なる領域であることを示す。

例えば、情報処理装置１００は、円形範囲ＢＡ２をユーザＵ２のユーザ範囲として取得する。なお、情報処理装置１００は、円形範囲ＢＡ２の情報を生成してもよいし、円形範囲ＢＡ２の情報を端末装置１０等の外部装置から受信してもよい。

情報処理装置１００は、ユーザＵ２の円形範囲ＢＡ２とジオデータＧＨ１とを用いて、領域Ｈ１１～Ｈ４６等の複数の領域のうち、推定されるユーザＵ２の位置（推定位置）の範囲に対応する領域を決定する（ステップＳ２２）。図１３では、情報処理装置１００は、領域Ｈ１２、Ｈ１３、Ｈ２１～Ｈ２３、Ｈ３１～Ｈ３３、Ｈ４２、Ｈ４３の１０個の領域が、ユーザＵ２の位置（推定位置）の範囲に対応する領域であると決定する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザＵ２の円形範囲ＢＡ２を多角形範囲ＡＡ２に変換する。図１３では、情報処理装置１００は、ユーザＵ２の円形範囲ＢＡ２を、領域Ｈ１２、Ｈ１３、Ｈ２１～Ｈ２３、Ｈ３１～Ｈ３３、Ｈ４２、Ｈ４３の１０個の領域で構成される多角形（例えば八角形）である多角形範囲ＡＡ２に変換する。

そして、情報処理装置１００は、領域Ｈ１２、Ｈ１３、Ｈ２１～Ｈ２３、Ｈ３１～Ｈ３３、Ｈ４２、Ｈ４３を含むリストＬＴ２を、ユーザＵ２の推定位置の範囲に対応する領域を示す情報として、ユーザＵ２に対応付ける。例えば、情報処理装置１００は、リストＬＴ２をユーザＵ２に対応付けてユーザ情報記憶部１２１（図５参照）に格納する。

図１４は、ジオデータＧＨ１のうち、ユーザＵ２の多角形範囲ＡＡ２が重なる領域と、Ｅ薬局のポリゴンＰＧ２が重なる領域とに基づく推定処理を示す。図１４中のハッチングが付された領域が、領域Ｈ１１～Ｈ４６等の複数の領域のうち、ユーザＵ２の多角形範囲ＡＡ２が重なる領域及びＥ薬局のポリゴンＰＧ２が重なる領域の両方に該当する領域（重複領域）を示す。具体的には、領域Ｈ１２、Ｈ１３、Ｈ２２、Ｈ２３、Ｈ３２、Ｈ３３の６個の領域が、ユーザＵ２の多角形範囲ＡＡ２が重なる領域及びＥ薬局のポリゴンＰＧ２が重なる領域の両方に該当する領域（重複領域ＯＨ１）であることを示す。

そして、情報処理装置１００は、Ｅ薬局に対応付けられたリストＬＴ１と、ユーザＵ２に対応付けられたリストＬＴ２とを用いて処理を行う。情報処理装置１００は、Ｅ薬局及びユーザＵ２の各対象に対応付けられたリストを用いて、Ｅ薬局がユーザＵ２の関連店舗である度合いを示すスコアを算出する（ステップＳ２３）。

図１４では、情報処理装置１００は、ユーザＵ２に対応付けられたリストＬＴ２中の領域に占めるＥ薬局のリストＬＴ１にも含まれる領域の割合をスコアとして算出する。情報処理装置１００は、図１４中の算出結果ＳＣ２に示すように、リストＬＴ１及びリストＬＴ２の両方に含まれる領域Ｈ１２、Ｈ１３、Ｈ２２、Ｈ２３、Ｈ３２、Ｈ３３の個数「６」を、リストＬＴ２中の全領域の個数「１０」で除することにより、Ｅ薬局のスコアを算出する。具体的には、情報処理装置１００は、Ｅ薬局のスコアを「０．６（＝６／１０）」と算出する。

そして、情報処理装置１００は、算出したスコアを用いて、関連店舗を推定する（ステップＳ２４）。図１４では、情報処理装置１００は、算出したＥ薬局のスコアを用いて、Ｅ薬局がユーザＵ２の関連店舗であるか否かを推定する。

例えば、情報処理装置１００は、Ｅ薬局のスコアが閾値以上である場合、Ｅ薬局をユーザＵ２が入店した店舗（関連店舗）であると推定する。すなわち、情報処理装置１００は、Ｅ薬局のスコアが閾値（例えば０．４５、０．６等の任意の値）以上である場合、Ｅ薬局にユーザＵ２が入店したと判定する。

また、情報処理装置１００は、Ｅ薬局のスコアが閾値未満である場合、Ｅ薬局をユーザＵ２が入店した店舗（関連店舗）ではないと推定する。すなわち、情報処理装置１００は、Ｅ薬局のスコアが閾値未満である場合、Ｅ薬局にユーザＵ２が入店していないと判定する。

図１４では、閾値が「０．５」であるものとして、以下説明する。図１４では、情報処理装置１００は、Ｅ薬局のスコア「０．６」が閾値「０．５」以上であるため、Ｅ薬局をユーザＵ２が入店した店舗（関連店舗）であると推定する。すなわち、情報処理装置１００は、図１４中の推定結果ＲＳ２に示すように、対象ユーザであるユーザＵ２が、対象店舗であるＥ薬局の中にいると判定する。

このように、情報処理装置１００は、ジオハッシュに関する技術を用いて、ユーザと地理的な関連性を有する店舗である関連店舗を推定することにより、ユーザと地理的な関連がある店舗を適切に推定することができる。これにより、情報処理装置１００は、ユーザの店舗への来店計測を適切に実行可能にすることができる。

上述のように、情報処理装置１００は、ＧＰＳとポリゴンで来店計測を行う際の計算高速化のために、ジオハッシュの技術を用いることにより、ＧＰＳのアキュラシーを用いて来店判断をする処理の高速化を実現することができる。

例えば、情報処理装置１００は、予め各地域を識別子（ハッシュデータ）として、ＧＰＳアキュラシー円と店舗ポリゴンとを識別子に変換して比較してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、ＧＰＳのアキュラシー円と、店舗ポリゴンとを含むジオハッシュを特定して、ジオハッシュの面積から算出する。

上述のように、ジオハッシュは階層構造を有しているので、情報処理装置１００は、段階的に詳細化することができる。例えば、情報処理装置１００は、ユーザ（ＧＰＳ）側のジオハッシュデータから、上位ハッシュを特定して、特定した上位ハッシュを含む店舗のジオハッシュデータを特定して、突合してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ジオハッシュのデータを用いて、ユーザ範囲に対応する領域を含む上位階層の領域を決定し、決定した上位階層の領域内に位置する店舗を対象店舗として上述した処理を行ってもよい。これにより、情報処理装置１００は、対象とする店舗を絞り込んだ上で推定処理を行うことができるため、推定処理に要する計算コストの増大を抑制することができる。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、生成部１３３と、決定部１３２とを有する。取得部１３１は、所定の行動を行った際のユーザの位置を示す位置情報と、地図を示す第１情報とを取得する。決定部１３２は、取得部１３１により取得された位置情報が示すユーザの位置に基づいて、地図における所定の行動と関連性を有する部分である関連部分を決定する決定する。生成部１３３は、決定部１３２により決定された関連部分を用いて、現実の対象を示す第２情報を生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定の行動を行った際のユーザの位置に基づいて、地図における所定の行動と関連性を有する部分である関連部分を決定し、決定した関連部分を用いて、現実の対象を示す第２情報を生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３３は、関連部分に基づく地図における領域に対応する現実の領域を示す第２情報を生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、関連部分に基づく地図における領域に対応する現実の領域を示す第２情報を生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３３は、現実の店舗を示す第２情報を生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、現実の店舗を示す第２情報を生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、ユーザが購買行動を行った際のユーザの位置を示す位置情報を取得する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが購買行動を行った際のユーザの位置を基に第２情報を生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、ユーザが支払いを行った際のユーザの位置を示す位置情報を取得する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが支払いを行った際のユーザの位置を基に第２情報を生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、ユーザが端末装置１０を用いた決済を行った際のユーザの位置を示す位置情報を取得する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが端末装置１０を用いた決済を行った際のユーザの位置を基に第２情報を生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３３は、第１情報とは異なる種別の第２情報を生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、第１情報とは異なる種別の第２情報を生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、地図の画像情報を含む第１情報を取得する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、地図の画像情報を含む第１情報を用いて第２情報を生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３３は、ベクタデータである第２情報を生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ベクタデータである第２情報を生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３２は、所定の行動と関連性を有する関連部分である点を複数決定する。生成部１３３は、複数の点を線で連結することにより、第２情報を生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定の行動と関連性を有する複数の点を線で連結することにより、第２情報を生成するベクタデータである第２情報を生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３３は、複数の点を所定の基準に基づいて線で連結することにより、第２情報を生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、複数の点を所定の基準に基づいて線で連結した第２情報を生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３３は、複数の点の隣接する点間を線で連結することにより、第２情報を生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、複数の点の隣接する点間を線で連結した第２情報を生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３２は、ユーザの位置に対応する地図上の点と、地図における構造物を示す線とに基づいて、複数の点を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの位置に対応する地図上の点と、地図における構造物を示す線とに基づいて、複数の点を決定することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３２は、ユーザの位置に対応する地図上の点から延びる第１線と、地図における構造物を示す第２線との交点に基づいて、複数の点を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの位置に対応する地図上の点から延びる第１線と、地図における構造物を示す第２線との交点に基づいて、複数の点を決定することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３２は、交点である複数の点を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、交点である複数の点を決定することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３３は、ポリラインデータである第２情報を生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ポリラインデータである第２情報を生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３３は、ポリゴンデータである第２情報を生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ポリゴンデータである第２情報を生成することにより、ユーザの行動に関する情報を利用して適切に情報を生成することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００は、提供部１３６を有する。提供部１３６は、生成部１３３により生成された第２情報を提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、第２情報を提供することで、適切な情報提供を行うことができる。

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１５に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１５は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

〔７．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１００ 情報処理装置
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ 店舗情報記憶部
１２３ 行動履歴情報記憶部
１２４ 地図情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 決定部
１３３ 生成部
１３４ 変換部
１３５ 推定部
１３６ 提供部
１０ 端末装置
２０ 店舗装置
５０ データ提供装置
Ｎ ネットワーク

Claims (20)

1. 所定の行動を行った際のユーザの位置を示す位置情報と、地図を示す第１情報とを取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記位置情報が示す前記ユーザの位置に基づいて、前記地図における前記所定の行動と関連性を有する部分である関連部分を決定する決定部と、
   前記決定部により決定された前記関連部分を用いて、現実の対象を示す第２情報を生成する生成部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記生成部は、
   前記関連部分に基づく前記地図における領域に対応する前記現実の領域を示す前記第２情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記生成部は、
   前記現実の店舗を示す前記第２情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記取得部は、
   前記ユーザが購買行動を行った際の前記ユーザの位置を示す前記位置情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記取得部は、
   前記ユーザが支払いを行った際の前記ユーザの位置を示す前記位置情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記取得部は、
   前記ユーザが端末装置を用いた決済を行った際の前記ユーザの位置を示す前記位置情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記生成部は、
   前記第１情報とは異なる種別の前記第２情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記取得部は、
   前記地図の画像情報を含む前記第１情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記生成部は、
   ベクタデータである前記第２情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１～８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記決定部は、
    前記所定の行動と関連性を有する前記関連部分である点を複数決定し、
    前記生成部は、
    複数の点を線で連結することにより、前記第２情報を生成する
    ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記生成部は、
    前記複数の点を所定の基準に基づいて前記線で連結することにより、前記第２情報を生成する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記生成部は、
    前記複数の点の隣接する点間を前記線で連結することにより、前記第２情報を生成する
    ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
13. 前記決定部は、
    前記ユーザの位置に対応する前記地図上の点と、前記地図における構造物を示す線とに基づいて、前記複数の点を決定する
    ことを特徴とする請求項１０～１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
14. 前記決定部は、
    前記ユーザの位置に対応する前記地図上の点から延びる第１線と、前記地図における前記構造物を示す第２線との交点に基づいて、前記複数の点を決定する
    ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理装置。
15. 前記決定部は、
    前記交点である前記複数の点を決定する
    ことを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
16. 前記生成部は、
    ポリラインデータである前記第２情報を生成する
    ことを特徴とする請求項９～１５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
17. 前記生成部は、
    ポリゴンデータである前記第２情報を生成する
    ことを特徴とする請求項９～１６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
18. 前記生成部により生成された前記第２情報を提供する提供部、
    をさらに備えることを特徴とする請求項１～１７のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
19. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    所定の行動を行った際のユーザの位置を示す位置情報と、地図を示す第１情報とを取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得された前記位置情報が示す前記ユーザの位置に基づいて、前記地図における前記所定の行動と関連性を有する部分である関連部分を決定する決定工程と、
    前記決定工程により決定された前記関連部分を用いて、現実の対象を示す第２情報を生成する生成工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
20. 所定の行動を行った際のユーザの位置を示す位置情報と、地図を示す第１情報とを取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された前記位置情報が示す前記ユーザの位置に基づいて、前記地図における前記所定の行動と関連性を有する部分である関連部分を決定する決定手順と、
    前記決定手順により決定された前記関連部分を用いて、現実の対象を示す第２情報を生成する生成手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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