JP2023069434A - 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】周囲のエリアと比べて通信品質が低いエリアを精度よく推定することができる。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、ユーザの端末装置と基地局との間の通信品質を示す品質指標値が所定の閾値より低いユーザである低品質ユーザの位置情報に基づいて、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアの候補である候補エリアを抽出する抽出部と、抽出部によって抽出された候補エリアに位置する候補ユーザに関する候補ユーザ情報に基づいて、候補エリアのうち、低品質エリアである候補エリアを推定する推定部と、を備える。【選択図】図２

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、移動体通信網の通信エリアにおける通信品質を分析する技術が知られている。例えば、通信装置が階層的に接続されている通信網の通信装置の呼処理における処理内容を用いて、通信網の階層ごとの品質劣化量の分布を求め、この分布の偏り度合いを算出する。そして、算出した偏り度合いと各階層を構成する端末、通信装置ならびに通信エリアを示す帰属関係の情報とを用いて、通信品質の劣化原因である端末、通信装置または通信エリアを推定する技術が知られている。

特許第５２６７８１８号公報

周囲のエリアと比べて通信品質が低いエリアを精度よく推定する技術が求められている。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、周囲のエリアと比べて通信品質が低いエリアを精度よく推定することができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提案する。

本願に係る情報処理装置は、ユーザの端末装置と基地局との間の通信品質を示す品質指標値が所定の閾値より低いユーザである低品質ユーザの位置情報に基づいて、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアの候補である候補エリアを抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された候補エリアに位置する候補ユーザに関する候補ユーザ情報に基づいて、前記候補エリアのうち、前記低品質エリアである当該候補エリアを推定する推定部と、を備える。

実施形態の一態様によれば、周囲のエリアと比べて通信品質が低いエリアを精度よく推定することができるといった効果を奏する。

図１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２は、実施形態に係る情報処理の概要を説明するための図である。 図３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４は、実施形態に係る利用者情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る基地局情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るクラスタ情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る品質指標値について説明するための図である。 図８は、実施形態に係るクラスタ内ユーザに関する品質指標値の中央値に基づいて低品質エリアを推定する処理の一例について説明するための図である。 図９は、実施形態に係るクラスタ内ユーザに関する低品質ユーザ占有率に基づいて低品質エリアを推定する処理の一例ついて説明するための図である。 図１０は、実施形態に係るクラスタ内ユーザ間の距離に基づいて低品質エリアを推定する処理の一例ついて説明するための図である。 図１１は、実施形態に係る品質指標値と低品質ユーザ占有率の組み合わせ方の一例について説明するための図である。 図１２は、実施形態に係る情報処理手順を示す図である。 図１３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．情報処理システムの構成例〕
図１は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。情報処理システム１は、端末装置１０と、基地局装置２０と、情報処理装置１００とを備える。端末装置１０と、基地局装置２０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１に示す情報処理システム１には、任意の数の端末装置１０と、任意の数の基地局装置２０と、任意の数の情報処理装置１００とが含まれてもよい。

端末装置１０は、基地局装置２０による制御に基づいて基地局装置２０と無線通信する通信装置である。端末装置１０は、ユーザによって使用される。端末装置１０は、例えば、通信機能を有するセンサーやカメラデバイス、携帯電話、スマートフォンやタブレット等のモバイル端末（スマートデバイスともいう）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、パーソナルコンピュータである。以下では、端末装置１０が、スマートフォンやタブレット等のモバイル端末である場合について説明する。

基地局装置２０は、セル（図示略）を運用し、セルのカバレッジの内部に位置する１つ以上の端末装置１０へ無線通信サービスを提供する通信装置である。セルは、例えばＬＴＥ（Long Term Evolution）またはＮＲ（New Radio）等の任意の無線通信方式にしたがって運用される。以下では、基地局装置２０のことを、基地局２０と記載する場合がある。

情報処理装置１００は、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアを推定する情報処理装置である。具体的には、情報処理装置１００は、ユーザの端末装置１０と基地局装置２０との間の通信履歴に関する通信情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、各基地局２０がカバーするセルに位置する端末装置１０と各基地局２０との間の通信情報を各基地局２０から取得する。なお、情報処理装置１００は、各基地局２０と接続されるコアネットワーク（図示略）から通信情報を取得してもよい。続いて、情報処理装置１００は、通信情報を取得すると、取得した通信情報とユーザの位置情報とに基づいて、低品質エリアを推定する。なお、情報処理装置１００による低品質エリアの推定処理については、後述する図２で詳しく説明する。

〔２．情報処理の概要〕
図２は、実施形態に係る情報処理の概要を説明するための図である。図２に示す情報処理は、図１で説明した情報処理装置１００によって実行される。図２では、同一の地域に対応する３つの地図Ｍ１－１～Ｍ１－３を示す。なお、地図Ｍ１－１～Ｍ１－３によって示される地域は一例であり、本実施形態に係る地域は、特定の地域に限定されるものではない。

図１で述べたように、情報処理装置１００は、ユーザの端末装置１０と基地局装置２０との間の通信履歴に関する通信情報を取得する。続いて、情報処理装置１００は、通信情報を取得すると、取得した通信情報に基づいて、ユーザの端末装置１０と基地局２０との間の通信品質を示す品質指標値を算出する。

ここで、品質指標値が所定の閾値以上であることは、端末装置１０と基地局２０との間の通信品質が高い（通信品質が正常である）ことを示す。以下では、ユーザのうち、品質指標値が所定の閾値以上であるユーザのことを「正常ユーザ」と記載する。図２に示す各地図には、各地図に対応する地域に位置する正常ユーザの位置を示す白色の丸印が重畳して表示されている。なお、各ユーザの位置は、例えば、各地図に対応する地域に位置する各ユーザの位置を示す緯度経度の情報によって示される。一方、品質指標値が所定の閾値より低いことは、端末装置１０と基地局２０との間の通信品質が低い（通信品質が悪い）ことを示す。以下では、ユーザのうち、品質指標値が所定の閾値より低いユーザのことを「低品質ユーザ」と記載する。図２に示す各地図には、各地図に対応する地域に位置する低品質ユーザの位置を示す黒色の丸印が重畳して表示されている。なお、品質指標値については後述する図７で詳しく説明する。

また、情報処理装置１００は、ユーザの品質指標値を算出すると、ユーザの中から低品質ユーザを抽出する。続いて、情報処理装置１００は、低品質ユーザを抽出すると、抽出した低品質ユーザの位置情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、位置情報として、低品質ユーザの住所に対応する緯度経度の情報を取得する。

また、周囲のエリアと比べて低品質ユーザが密集しているエリアは、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアである可能性が高いと考えられる。そこで、情報処理装置１００は、低品質ユーザの位置情報を取得すると、低品質ユーザの位置情報に基づいて、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアの候補（以下、候補エリアともいう）として、周囲のエリアと比べて低品質ユーザの密度が高いエリアを抽出する。例えば、情報処理装置１００は、密度クラスタリングの技術を用いて、低品質ユーザの位置を低品質ユーザの密度に応じたクラスタに分類する。図２の中央の地図Ｍ１－２に示す例では、情報処理装置１００は、密度クラスタリングの技術を用いて、黒色の丸印で示す低品質ユーザの位置を、周囲のエリアと比べて低品質ユーザの密度が高い３つのクラスタＣＬ１～ＣＬ３に分類する。続いて、情報処理装置１００は、候補エリアとして、３つのクラスタＣＬ１～ＣＬ３それぞれに対応するエリアを抽出する（ステップＳ１）。

また、周囲のエリアと比べて低品質ユーザが密集している候補エリアであっても、例えば、低品質ユーザと同程度以上に正常ユーザが密集している候補エリアは、低品質エリアではない可能性が高いと考えられる。例えば、候補エリア内に一定数の正常ユーザが位置するため、候補エリアに位置するユーザ全体の品質指標値の代表値（例えば、中央値）がそれほど低くない（つまり、高い）候補エリアが存在する。このような候補エリアは、候補エリア全体の通信品質が低いとは言えないため、低品質エリアではない可能性が高いと考えられる。

また、候補エリアに位置するユーザ全体の品質指標値の代表値が一定よりも低く、一見すると低品質エリアであると思われる候補エリアであっても、低品質ユーザの割合がそれほど高くない（つまり、低い）候補エリアが存在する。このような候補エリアは、候補エリア全体の通信品質が低いとは言えないため、低品質エリアではない可能性が高いと考えられる。

また、候補エリア内の人口密度が低いため、低品質ユーザ間の距離が一定よりも大きく、サイズが大きすぎる候補エリアが存在する。このような候補エリアは、低品質ユーザが位置しないエリアの面積が大きく、低品質ユーザが位置しない候補エリアの大部分における通信品質が不明である。したがって、このような候補エリアは、候補エリア全体の通信品質が低いとは必ずしも言えないため、低品質エリアであると推定するのは適切ではないと考えられる。

上述したように、候補エリアの中から低品質エリアを適切に推定するには、候補エリアにおける低品質ユーザの密度に加えて、候補エリアに位置する正常ユーザと低品質ユーザの両方（つまり、ユーザ全体）の通信品質に関する統計情報を考慮する必要がある。このように、候補エリアに位置するユーザ全体の通信品質に関する統計情報を考慮することにより、候補エリア全体の通信品質を適切に推定することができるようになる。

そこで、情報処理装置１００は、候補エリアを抽出すると、候補エリアに位置する正常ユーザと低品質ユーザの両方を含むユーザ（以下、候補ユーザともいう）に関するユーザ情報に基づいて、候補エリアの中から、低品質エリアである候補エリアを推定する。図２の右端の地図Ｍ１－３に示す例では、情報処理装置１００は、３つのクラスタＣＬ１～ＣＬ３に位置する候補ユーザに関するユーザ情報に基づいて、３つのクラスタＣＬ１～ＣＬ３それぞれに対応する候補エリアのうち、クラスタＣＬ１～ＣＬ２それぞれに対応する候補エリアを低品質エリアでないと推定する。また、情報処理装置１００は、３つのクラスタＣＬ１～ＣＬ３それぞれに対応する候補エリアのうち、クラスタＣＬ３に対応する候補エリアを低品質エリアであると推定する（ステップＳ２）。

上述したように、情報処理装置１００は、ユーザの端末装置１０と基地局２０との間の通信品質を示す品質指標値が所定の閾値より低いユーザである低品質ユーザの位置情報に基づいて、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアの候補である候補エリアを抽出する。また、情報処理装置１００は、抽出された候補エリアに位置する候補ユーザに関する候補ユーザ情報に基づいて、候補エリアのうち、低品質エリアである候補エリアを推定する。これにより、情報処理装置１００は、例えば、低品質エリアの候補である候補エリアに位置するユーザ全体の通信品質に関する統計情報を考慮した上で、候補エリアの中から、低品質エリアである候補エリアを適切に推定することができる。したがって、情報処理装置１００は、周囲のエリアと比べて通信品質が低いエリアを精度よく推定することができる。

〔３．情報処理装置の構成例〕
図３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３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、入力部１３０と、出力部１４０と、制御部１５０とを有する。

（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。また、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、例えば、端末装置１０や基地局装置２０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、又は、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。記憶部１２０は、各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）を記憶する。図３に示すように、記憶部１２０は、利用者情報記憶部１２１と、基地局情報記憶部１２２と、クラスタ情報記憶部１２３を有する。

（利用者情報記憶部１２１）
図４は、実施形態に係る利用者情報記憶部１２１の一例を示す図である。利用者情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。図４に示した例では、利用者情報記憶部１２１は、「端末ＩＤ」、「緯度経度」、「基地局ＩＤ」、「電波指標値」、「品質指標値」、「クラスタＩＤ」といった項目を有する。

「端末ＩＤ」は、ユーザによって使用される端末装置１０を識別するための識別情報を示す。「緯度経度」は、端末ＩＤにより識別される端末装置１０を使用するユーザの位置情報を示す。例えば、「緯度経度」は、端末ＩＤにより識別される端末装置１０を使用するユーザの住所の位置情報（例えば、緯度経度を示す情報）を示す。なお、「緯度経度」は、ユーザの住所に限らず、例えば時間帯に応じたユーザの位置情報であってもよい。例えば、「緯度経度」は、平日の日中はユーザが職場に位置する頻度が高い場合、平日の日中はユーザの職場の住所の位置情報であってよい。また、「緯度経度」は、ユーザの住所に限らず、例えば、端末装置１０に搭載されたＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機等を用いて測位された各時刻におけるユーザの位置情報であってもよい。なお、図４に示す例では、「緯度経度」は、「ＬＬ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報、地域名または住所を示す情報（文字列など）であってもよい。

また、「基地局ＩＤ」は、端末ＩＤにより識別される端末装置１０と無線通信する基地局２０を識別するための識別情報を示す。また、「電波指標値」は、端末装置１０と基地局２０との間の通信に関する電波の電波強度および電波の干渉状況を示す指標値である。また、「品質指標値」は、ユーザの端末装置１０と基地局２０との間の通信品質を示す指標値である。「クラスタＩＤ」は、端末ＩＤにより識別される端末装置１０を使用するユーザの位置情報が分類されたクラスタを識別するための識別情報を示す。なお、「クラスタＩＤ」には、ユーザの位置情報がどのクラスタにも分類されなかった場合は、どのクラスタにも属さないことを示す情報が格納されてよい。

（基地局情報記憶部１２２）
図５は、実施形態に係る基地局情報記憶部１２２の一例を示す図である。基地局情報記憶部１２２は、基地局２０に関する各種情報を記憶する。図５に示した例では、基地局情報記憶部１２２は、「基地局ＩＤ」、「緯度経度」、「基地局負荷」といった項目を有する。

「基地局ＩＤ」は、基地局２０を識別するための識別情報を示す。「緯度経度」は、基地局２０の位置情報（例えば、緯度経度を示す情報）を示す。「基地局負荷」は、端末装置１０と通信する基地局２０の負荷を示す指標値である。

（クラスタ情報記憶部１２３）
図６は、実施形態に係るクラスタ情報記憶部１２３の一例を示す図である。クラスタ情報記憶部１２３は、クラスタに関する各種情報を記憶する。図６に示した例では、クラスタ情報記憶部１２３は、「クラスタＩＤ」、「クラスタ情報」といった項目を有する。

「クラスタＩＤ」は、クラスタを識別するための識別情報を示す。「クラスタ情報」は、クラスタＩＤによって識別されるクラスタに関する各種情報を示す。「クラスタ情報」は、例えば、クラスタＩＤによって識別されるクラスタに対応するエリアの位置情報（例えば、緯度経度を示す情報）であってよい。

図７は、実施形態に係る品質指標値について説明するための図である。品質指標値は、電波指標値および基地局負荷に基づいて算出されてよい。例えば、品質指標値は、電波指標値と基地局負荷とを加算した値であってよい。図７は、電波指標値と基地局負荷との関係性を示すグラフである。図７に示すグラフの横軸は、図４で説明した電波指標値である。図７では、電波指標値が低い（高い）ほど、通信品質が低い（高い）ことを示す。また、図７に示すグラフの縦軸は、図５で説明した基地局負荷である。図７では、基地局負荷が高い（低い）ほど、通信品質が低い（高い）ことを示す。また、通信品質が低い（高い）ことは、品質指標値が低い（高い）ことを示す。すなわち、図７では、グラフの左下に行くほど通信品質が低く（つまり、品質指標値が低く）、グラフの右上に行くほど通信品質が高い（つまり、品質指標値が高い）ことを示す。例えば、グラフの左下に位置する領域ＳＣ１は、品質指標値が低い領域に相当する。また、グラフの右上に位置する領域ＳＣ４は、品質指標値が高い領域に相当する。

例えば、品質指標値が所定の閾値より低いユーザである低品質ユーザは、電波指標値がＤＳ１～ＤＳ２の範囲内の値をとり、基地局負荷がＢＳ１～ＢＳ２の範囲内の値をとるユーザ（図７に示す領域ＳＣ１の値をとるユーザ）であってよい。このように、低品質ユーザを抽出する際の品質指標値に関する所定の閾値は、電波指標値の範囲と基地局負荷の範囲に基づいて定められてよい。なお、低品質ユーザは、図７に示す領域ＳＣ１の値をとるユーザに限られない。例えば、低品質ユーザは、電波指標値がＤＳ１～ＤＳ２の範囲内の値をとり、基地局負荷がＢＳ２～ＢＳ３の範囲内の値をとるユーザ（図７に示す領域ＳＣ２の値をとるユーザ）であってよい。例えば、基地局負荷の高さよりも、電波指標値の低さを重視して通信品質を分析する目的の場合には、図７に示す領域ＳＣ１および領域ＳＣ２の値をとるユーザ（電波指標値がＤＳ２より低いユーザ）を低品質ユーザとして抽出してよい。また、低品質ユーザは、電波指標値がＤＳ２～ＤＳ３の範囲内の値をとり、基地局負荷がＢＳ１～ＢＳ２の範囲内の値をとるユーザ（図７に示す領域ＳＣ３の値をとるユーザ）であってよい。例えば、電波指標値の低さよりも、基地局負荷の高さを重視して通信品質を分析する目的の場合には、図７に示す領域ＳＣ１および領域ＳＣ３の値をとるユーザ（基地局負荷がＢＳ２より低いユーザ）を低品質ユーザとして抽出してよい。このように、通信品質を分析する目的に応じて、低品質ユーザを抽出する際の品質指標値の閾値を変更することができる。

（入力部１３０）
図３の説明に戻る。入力部１３０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装置である。例えば、入力部１３０は、キーボードやマウスや操作キー等によって実現される。例えば、入力部１３０は、情報処理装置１００の管理者等から、新たに地図上にプロットされるユーザやクラスタリングの対象になっていないユーザの位置情報の入力を受け付けてよい。

（出力部１４０）
出力部１４０は、各種情報を表示するための表示装置である。例えば、出力部１４０は、情報処理装置１００の画面であり、液晶ディスプレイ等によって実現される。出力部１４０は、出力制御部１５５の制御に従って、例えば、ユーザの位置情報が重畳して表示された地図情報（図２に示す例では、Ｍ１－１）を表示してよい。また、出力部１４０は、出力制御部１５５の制御に従って、例えば、クラスタに対応する候補エリアを示す情報が重畳して表示された地図情報（図２に示す例では、Ｍ１－２）を表示してよい。また、出力部１４０は、出力制御部１５５の制御に従って、低品質エリアを示す情報が重畳して表示された地図情報（図２に示す例では、Ｍ１－３）を表示してよい。

（制御部１５０）
制御部１５０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、情報処理装置１００の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等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。

図３に示すように、制御部１５０は、取得部１５１と、抽出部１５２と、推定部１５３と、判定部１５４と、出力制御部１５５とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１５０の内部構成は、図３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１５１）
取得部１５１は、各種情報を取得してよい。具体的には、取得部１５１は、ユーザの端末装置１０と基地局装置２０との間の通信履歴に関する通信情報を取得してよい。例えば、取得部１５１は、所定時間ごとに定期的に通信情報を取得してよい。例えば、取得部１５１は、各基地局２０がカバーするセルに位置する端末装置１０と各基地局２０との間の通信情報を各基地局２０から取得してよい。なお、取得部１５１は、各基地局２０と接続されるコアネットワークから通信情報を取得してもよい。

続いて、取得部１５１は、通信情報を取得すると、取得した通信情報に基づいて、ユーザの端末装置１０と基地局２０との間の通信品質を示す品質指標値を算出してよい。例えば、取得部１５１は、取得した通信情報に基づいて、電波指標値および基地局負荷を算出してよい。続いて、取得部１５１は、算出した電波指標値および基地局負荷に基づいて、品質指標値を算出してよい。例えば、取得部１５１は、算出した電波指標値および基地局負荷を加算することで、品質指標値を算出してよい。

また、取得部１５１は、算出した電波指標値および品質指標値を端末ＩＤと対応付けて利用者情報記憶部１２１に格納してよい。また、取得部１５１は、算出した基地局負荷を基地局ＩＤと対応付けて基地局情報記憶部１２２に格納してよい。

（抽出部１５２）
抽出部１５２は、ユーザの端末装置１０と基地局２０との間の通信品質を示す品質指標値が所定の閾値より低いユーザである低品質ユーザの位置情報に基づいて、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアの候補である候補エリアを抽出してよい。具体的には、抽出部１５２は、取得部１５１がユーザの品質指標値を算出すると、利用者情報記憶部１２１を参照して、ユーザの中から品質指標値が所定の閾値より低いユーザを低品質ユーザとして抽出してよい。続いて、抽出部１５２は、低品質ユーザを抽出すると、抽出した低品質ユーザの位置情報を取得してよい。例えば、抽出部１５２は、低品質ユーザの位置情報として、利用者情報記憶部１２１を参照して、低品質ユーザの位置（例えば、住所）を示す緯度経度の情報を取得してよい。

続いて、抽出部１５２は、低品質ユーザの位置情報を取得すると、低品質ユーザの位置情報に基づいて、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアの候補である候補エリアとして、周囲のエリアと比べて低品質ユーザの密度が高いエリアを抽出してよい。例えば、抽出部１５２は、密度クラスタリングの技術を用いて、低品質ユーザの位置を低品質ユーザの密度に応じたクラスタに分類することにより、低品質ユーザの密度が高いエリアを抽出してよい。例えば、抽出部１５２は、密度クラスタリングのアルゴリズムであるHDBSCANを用いて、低品質ユーザの位置を低品質ユーザの密度に応じたクラスタに分類してよい。なお、抽出部１５２は、密度クラスタリングのアルゴリズムとして、HDBSCANの他にも、DBSCANやOPTICSなどを用いることができる。抽出部１５２は、例えば、これらの密度クラスタリングの技術を用いて、低品質ユーザの位置を周囲のエリアと比べて低品質ユーザの密度が高い複数のクラスタに分類してよい。続いて、抽出部１５２は、候補エリアとして、複数のクラスタそれぞれに対応するエリアを抽出してよい。

なお、上述した例では、抽出部１５２が、密度クラスタリングの技術を用いて、低品質ユーザの位置をクラスタに分類する場合について説明したが、抽出部１５２は、密度クラスタリング以外のクラスタリング手法を用いて低品質ユーザの位置をクラスタに分類してよい。例えば、抽出部１５２は、k-meansなどの通常の階層的でないクラスタリングアルゴリズムを用いて低品質ユーザの位置をクラスタに分類してよい。

（推定部１５３）
推定部１５３は、抽出部１５２によって抽出された候補エリアに位置する候補ユーザに関する候補ユーザ情報に基づいて、候補エリアのうち、低品質エリアである候補エリアを推定してよい。以下では、図８～図１１を用いて、推定部１５３が、候補エリアの中から低品質エリアである候補エリアを推定する処理のバリエーションについて説明する。

図８は、実施形態に係るクラスタ内ユーザに関する品質指標値の中央値に基づいて低品質エリアを推定する処理の一例について説明するための図である。推定部１５３は、候補ユーザ情報として、候補ユーザに関する品質指標値の中央値に基づいて、候補エリアのうち、中央値が第１閾値を下回る候補エリアを低品質エリアとして推定してよい。例えば、推定部１５３は、利用者情報記憶部１２１を参照して、各候補ユーザの品質指標値を取得する。続いて、推定部１５３は、取得した各候補ユーザの品質指標値に基づいて、候補ユーザに関する品質指標値の中央値を算出してよい。続いて、推定部１５３は、算出した中央値が第１閾値を下回るか否かを判定してよい。推定部１５３は、算出した中央値が第１閾値を下回ると判定した場合、中央値が第１閾値を下回る候補エリアを低品質エリアとして推定してよい。なお、第１閾値は、情報処理装置１００の管理者等によって決定される。

図８では、第１閾値が３０であるものとする。図８の左側は、抽出部１５２によって候補エリアとして抽出されたクラスタＣＬ１１を示す。推定部１５３が算出したクラスタＣＬ１１内の候補ユーザに関する品質指標値の中央値は４０台である。このとき、推定部１５３は、算出した中央値（４０台）が第１閾値である３０を上回るので、クラスタＣＬ１１に相当する候補エリアを低品質エリアでないと推定してよい。図８の右側は、抽出部１５２によって候補エリアとして抽出されたクラスタＣＬ１２を示す。推定部１５３が算出したクラスタＣＬ１２内の候補ユーザに関する品質指標値の中央値は２０台である。このとき、推定部１５３は、算出した中央値（２０台）が第１閾値である３０を下回るので、クラスタＣＬ１２に相当する候補エリアを低品質エリアであると推定してよい。

図８では、推定部１５３が、候補ユーザに関する品質指標値の中央値に基づいて低品質エリアを推定する場合について説明したが、推定部１５３は、候補ユーザに関する品質指標値の中央値以外の代表値に基づいて低品質エリアを推定してよい。例えば、推定部１５３は、候補ユーザに関する品質指標値の代表値として、候補ユーザに関する品質指標値の平均値または最頻値に基づいて、候補エリアのうち、平均値または最頻値がそれぞれについて設定された閾値を下回る候補エリアを低品質エリアとして推定してよい。

これにより、情報処理装置１００は、候補エリアの中から、例えば、候補エリア内に一定数の正常ユーザが位置するため、候補エリアに位置するユーザ全体の品質指標値の代表値がそれほど低くない（つまり、高い）候補エリアを低品質エリアから除外する（つまり、低品質エリアではないと推定する）ことができる。すなわち、情報処理装置１００は、候補エリアの中から、候補エリアに位置するユーザ全体の品質指標値の代表値が一定よりも低い候補エリアのみを低品質エリアとして推定することができる。

図９は、実施形態に係るクラスタ内ユーザに関する低品質ユーザ占有率に基づいて低品質エリアを推定する処理の一例ついて説明するための図である。推定部１５３は、候補ユーザ情報として、候補ユーザの数に対する低品質ユーザの数の割合を示す低品質ユーザ占有率に基づいて、候補エリアのうち、低品質ユーザ占有率が第２閾値以上である候補エリアを低品質エリアとして推定してよい。例えば、推定部１５３は、クラスタ情報記憶部１２３を参照して、各クラスタの位置情報を取得してよい。また、推定部１５３は、利用者情報記憶部１２１を参照して、低品質ユーザおよび正常ユーザの位置情報を取得してよい。続いて、推定部１５３は、各クラスタの位置情報と低品質ユーザおよび正常ユーザの位置情報とに基づいて、各クラスタに位置する低品質ユーザの数および正常ユーザの数を算出してよい。続いて、推定部１５３は、各クラスタに位置する低品質ユーザの数および正常ユーザの数に基づいて、各クラスタに位置する候補ユーザの数に対する低品質ユーザの数の割合を示す低品質ユーザ占有率を算出してよい。続いて、推定部１５３は、算出した低品質ユーザ占有率が第２閾値以上であるか否かを判定してよい。推定部１５３は、算出した低品質ユーザ占有率が第２閾値以上であると判定した場合、低品質ユーザ占有率が第２閾値以上である候補エリアを低品質エリアとして推定してよい。なお、第２閾値は、情報処理装置１００の管理者等によって決定される。

図９では、第２閾値が２０％（０．２）であるものとする。図９の左側は、抽出部１５２によって候補エリアとして抽出されたクラスタＣＬ２１を示す。推定部１５３が算出したクラスタＣＬ２１内の低品質ユーザ占有率は３０％（０．３）である。また、推定部１５３が算出したクラスタＣＬ２１内の候補ユーザに関する品質指標値の中央値は３０台である。このとき、推定部１５３は、算出した低品質ユーザ占有率（３０％）が第２閾値である２０％以上であるので、クラスタＣＬ２１に相当する候補エリアを低品質エリアであると推定してよい。図９の右側は、抽出部１５２によって候補エリアとして抽出されたクラスタＣＬ２２を示す。推定部１５３が算出したクラスタＣＬ２２内の低品質ユーザ占有率は１０％（０．１）である。また、推定部１５３が算出したクラスタＣＬ２２内の候補ユーザに関する品質指標値の中央値は３０台である。このとき、推定部１５３は、算出した低品質ユーザ占有率（１０％）が第２閾値である２０％未満であるので、クラスタＣＬ２２に相当する候補エリアを低品質エリアでないと推定してよい。

これにより、情報処理装置１００は、例えば、品質指標値の代表値がそれほど低くない（つまり、高い）候補エリアについては、低品質ユーザ占有率が一定よりも高い候補エリアのみを低品質エリアとして推定することができる。すなわち、品質指標値の代表値がそれほど低くない（つまり、高い）候補エリアの中から、低品質エリアである候補エリアを適切に推定することができる。

図１０は、実施形態に係るクラスタ内ユーザ間の距離に基づいて低品質エリアを推定する処理の一例ついて説明するための図である。推定部１５３は、候補ユーザ情報として、候補ユーザ間の平均距離に基づいて、候補エリアのうち、平均距離が第３閾値を下回る候補エリアを低品質エリアとして推定してよい。例えば、推定部１５３は、クラスタ情報記憶部１２３を参照して、各クラスタの位置情報を取得してよい。また、推定部１５３は、利用者情報記憶部１２１を参照して、低品質ユーザの位置情報を取得してよい。続いて、推定部１５３は、各クラスタの位置情報と低品質ユーザの位置情報とに基づいて、各クラスタに位置する各低品質ユーザの位置を特定してよい。続いて、推定部１５３は、各クラスタに位置する各低品質ユーザの位置に基づいて、各クラスタに位置する低品質ユーザ間の平均距離を算出してよい。続いて、推定部１５３は、算出した低品質ユーザ間の平均距離が第３閾値を下回るか否かを判定してよい。推定部１５３は、算出した低品質ユーザ間の平均距離が第３閾値を下回ると判定した場合、低品質ユーザ間の平均距離が第３閾値を下回る候補エリアを低品質エリアとして推定してよい。なお、第３閾値は、情報処理装置１００の管理者等によって決定される。

図１０では、第３閾値が５（km）であるものとする。図１０の左側は、抽出部１５２によって候補エリアとして抽出されたクラスタＣＬ３１を示す。推定部１５３が算出したクラスタＣＬ３１内の低品質ユーザ間の平均距離は６（km）である。このとき、推定部１５３は、算出した低品質ユーザ間の平均距離（６（km））が第３閾値である５（km）を上回るので、クラスタＣＬ３１に相当する候補エリアを低品質エリアでないと推定してよい。図１０の右側は、抽出部１５２によって候補エリアとして抽出されたクラスタＣＬ３２を示す。推定部１５３が算出したクラスタＣＬ３２内の低品質ユーザ間の平均距離は４（km）である。このとき、推定部１５３は、算出した低品質ユーザ間の平均距離（４（km））が第３閾値である５（km）を下回るので、クラスタＣＬ３２に相当する候補エリアを低品質エリアであると推定してよい。

これにより、情報処理装置１００は、候補エリアの中から、人口密度が低いため、ユーザ間の距離が一定よりも大きく、ユーザが位置しないエリアの大部分における通信品質が不明であるような候補エリアを低品質エリアから除外する（つまり、低品質エリアではないと推定する）ことができる。すなわち、情報処理装置１００は、候補エリアの中から、候補エリアに位置するユーザ間の距離が一定よりも低く、サイズが大きすぎない候補エリアのみを低品質エリアとして推定することができる。

図１１は、実施形態に係る品質指標値と低品質ユーザ占有率の組み合わせ方の一例について説明するための図である。推定部１５３は、候補ユーザに関する品質指標値の中央値ごとに異なる第２閾値であって、中央値が大きいほど大きい第２閾値に基づいて、候補エリアのうち、低品質ユーザ占有率が第２閾値以上である候補エリアを低品質エリアとして推定してよい。なお、品質指標値の中央値ごとに異なる第２閾値は、情報処理装置１００の管理者等によって決定される。

例えば、図１１の上段は、推定部１５３が算出したクラスタ内の候補ユーザに関する品質指標値の中央値が２０台であるクラスタの数とクラスタ内の低品質ユーザ占有率との関係を示すグラフＧＨ１を示す。図１１の上段では、品質指標値の中央値が２０台であり、品質指標値の中央値が十分に低いので、低品質ユーザ占有率の第２閾値は存在しない。推定部１５３は、候補ユーザに関する品質指標値の中央値が２０台である候補エリアについては、低品質ユーザ占有率に関わらず、全ての候補エリアを低品質エリアであると推定してよい。

また、図１１の中段は、推定部１５３が算出したクラスタ内の候補ユーザに関する品質指標値の中央値が３０台であるクラスタの数とクラスタ内の低品質ユーザ占有率との関係を示すグラフＧＨ２を示す。図１１の中段では、品質指標値の中央値が３０台であり、品質指標値の中央値が十分低いとは言えないので、低品質ユーザ占有率の第２閾値が２０％（０．２）に設定されている。推定部１５３は、候補ユーザに関する品質指標値の中央値が３０台である候補エリアについては、低品質ユーザ占有率が２０％（０．２）以上である候補エリアのみを低品質エリアであると推定してよい。

また、図１１の下段は、推定部１５３が算出したクラスタ内の候補ユーザに関する品質指標値の中央値が４０台であるクラスタの数とクラスタ内の低品質ユーザ占有率との関係を示すグラフＧＨ３を示す。図１１の下段では、品質指標値の中央値が４０台であり、品質指標値の中央値が高いので、低品質ユーザ占有率の第２閾値が３０％（０．３）に設定されている。推定部１５３は、候補ユーザに関する品質指標値の中央値が４０台である候補エリアについては、低品質ユーザ占有率が３０％（０．３）以上である候補エリアのみを低品質エリアであると推定してよい。

これにより、情報処理装置１００は、例えば、品質指標値の代表値がそれほど低くない（つまり、高い）候補エリアについては、低品質ユーザ占有率が一定よりも高い候補エリアのみを低品質エリアとして推定することができる。すなわち、品質指標値の代表値がそれほど低くない（つまり、高い）候補エリアの中から、低品質エリアである候補エリアを適切に推定することができる。

（判定部１５４）
判定部１５４は、新規ユーザの位置情報に基づいて、新規ユーザが推定部１５３によって低品質エリアであると推定された候補エリアに位置するか否かを判定してよい。例えば、判定部１５４は、推定部１５３によって低品質エリアであると推定された候補エリアの位置情報と新規ユーザの位置情報とに基づいて、新規ユーザが低品質エリアであると推定された候補エリアに位置するか否かを判定してよい。判定部１５４は、新規ユーザが低品質エリアであると推定された候補エリアに位置すると判定した場合、新規ユーザが低品質ユーザであると判定してよい。また、判定部１５４は、新規ユーザが低品質エリアであると推定された候補エリアに位置すると判定した場合、新規ユーザの端末装置の端末ＩＤと低品質エリアであると推定された候補エリアに対応するクラスタＩＤとを対応付けて利用者情報記憶部１２１に格納する。一方、判定部１５４は、新規ユーザが低品質エリアであると推定された候補エリアに位置しないと判定した場合、新規ユーザが正常ユーザであると判定してよい。

（出力制御部１５５）
出力制御部１５５は、抽出部１５２によって抽出された情報を出力部１４０に表示してよい。例えば、出力制御部１５５は、抽出部１５２によって抽出された低品質ユーザの位置情報が重畳して表示された地図情報を出力部１４０に表示してよい。また、出力制御部１５５は、抽出部１５２によって抽出された候補エリアに対応するクラスタを示す情報が重畳して表示された地図情報を出力部１４０に表示してよい。

また、出力制御部１５５は、推定部１５３によって推定された情報を出力部１４０に表示してよい。例えば、出力制御部１５５は、推定部１５３によって低品質エリアであると推定された候補エリアを示す情報が重畳して表示された地図情報を出力部１４０に表示してよい。

また、出力制御部１５５は、判定部１５４によって判定された判定結果を出力部１４０に出力してよい。例えば、出力制御部１５５は、推定部１５３によって低品質エリアであると推定された候補エリアを示す情報および新規ユーザの位置情報が重畳して表示された地図情報を出力部１４０に表示してよい。

〔４．情報処理手順〕
図１２は、実施形態に係る情報処理手順を示す図である。図１２に示すように、情報処理装置１００の抽出部１５２は、ユーザの端末装置１０と基地局２０との間の通信品質を示す品質指標値が所定の閾値より低いユーザである低品質ユーザを抽出する（ステップＳ１０１）。続いて、抽出部１５２は、低品質ユーザの位置情報に基づいて、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアの候補である候補エリアを抽出する（ステップＳ１０２）。情報処理装置１００の推定部１５３は、抽出部１５２によって抽出された候補エリアに位置する候補ユーザに関する候補ユーザ情報に基づいて、候補エリアのうち、低品質エリアである候補エリアを推定する（ステップＳ１０３）。

〔５．変形例〕
一般的に、マーケティングにおける顧客ターゲティングにおいて、商品またはサービスあたりの収益性が高い場合は、顧客の数よりも、ターゲットとなる顧客を精度よく推定したい場合がある。一方、商品またはサービスあたりの収益性が低い場合は、最低限の精度を担保しつつ、ターゲットとなる顧客の数をより多く推定したい場合がある。そこで、本願発明では、情報処理装置１００による候補エリアの推定において、候補ユーザ情報に係る複数の所定の閾値を調整してよい。例えば、推定部１５３は、前出の第１閾値～第３閾値を調整してよい。例えば、推定部１５３は、候補エリアの推定において、候補ユーザ情報に係る第１閾値、第２閾値または第３閾値のうち少なくともいずれか１つを調整してよい。これによれば、一実施形態に係る情報処理装置１００は、低品質エリアにおける低品質の度合いと、抽出される低品質エリアおよび低品質ユーザの数を調整することができる。より具体的には、本願発明においては、低品質の度合いを厳しくするほど、低品質ユーザの抽出精度が高くなるが、抽出される低品質ユーザの数が少なくなる。例えば、候補ユーザに関する品質指標値の中央値に関する第１閾値を低く、低品質ユーザ占有率に関する第２閾値を高く、または候補ユーザ間の平均距離に関する第３閾値を低くするほど、低品質ユーザの抽出精度が高くなるが、抽出される低品質ユーザの数が少なくなる。一方、本願発明においては、低品質の度合いを緩くするほど、低品質ユーザの精度が低くなるが、低品質ユーザの数が多くなる。例えば、候補ユーザに関する品質指標値の中央値に関する第１閾値を高く、低品質ユーザ占有率に関する第２閾値を低く、または候補ユーザ間の平均距離に関する第３閾値を高くするほど、低品質ユーザの抽出精度が低くなるが、抽出される低品質ユーザの数が多くなる。すなわち、本願発明は、第１閾値～第３閾値のうち少なくともいずれか１つを調整することによって、低品質エリアおよび低品質ユーザの精度を重視するか、または、精度は一定レベルを満たしつつも抽出される低品質エリアおよび低品質ユーザの数を多く取りたいかといったビジネスの用途の違いに対応することができる。なお、上記第１閾値～第３閾値の調整は、情報処理装置１００の管理者等によって任意になされてよい。

〔６．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、抽出部１５２と推定部１５３を備える。抽出部１５２は、ユーザの端末装置１０と基地局２０との間の通信品質を示す品質指標値が所定の閾値より低いユーザである低品質ユーザの位置情報に基づいて、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアの候補である候補エリアを抽出する。推定部１５３は、抽出部１５２によって抽出された候補エリアに位置する候補ユーザに関する候補ユーザ情報に基づいて、候補エリアのうち、低品質エリアである候補エリアを推定する。

これにより、情報処理装置１００は、例えば、低品質エリアの候補である候補エリアに位置するユーザ全体の通信品質に関する統計情報を考慮した上で、候補エリアの中から、低品質エリアである候補エリアを適切に推定することができる。したがって、情報処理装置１００は、周囲のエリアと比べて通信品質が低いエリアを精度よく推定することができる。

また、推定部１５３は、候補ユーザ情報として、候補ユーザに関する品質指標値の代表値に基づいて、候補エリアのうち、代表値が第１閾値を下回る候補エリアを低品質エリアとして推定する。

これにより、情報処理装置１００は、候補エリアの中から、例えば、候補エリア内に一定数の正常ユーザが位置するため、候補エリアに位置するユーザ全体の品質指標値の代表値がそれほど低くない（つまり、高い）候補エリアを低品質エリアから除外する（つまり、低品質エリアではないと推定する）ことができる。すなわち、情報処理装置１００は、候補エリアの中から、候補エリアに位置するユーザ全体の品質指標値の代表値が一定よりも低い候補エリアのみを低品質エリアとして推定することができる。

また、代表値は、候補ユーザに関する品質指標値の中央値、平均値または最頻値である。

これにより、情報処理装置１００は、候補エリアに位置するユーザ全体の品質指標値の中央値、平均値または最頻値といった異なる種類の統計指標のうち少なくともいずれか１つまたは異なる種類の統計指標の組み合わせに基づいて、候補エリアに位置するユーザ全体の通信品質に関する統計情報を適切に推定することができる。したがって、情報処理装置１００は、周囲のエリアと比べて通信品質が低いエリアをより精度よく推定することができる。

また、推定部１５３は、候補ユーザ情報として、候補ユーザの数に対する低品質ユーザの数の割合を示す低品質ユーザ占有率に基づいて、候補エリアのうち、低品質ユーザ占有率が第２閾値以上である候補エリアを低品質エリアとして推定する。

これにより、情報処理装置１００は、例えば、候補エリアに位置するユーザ全体の品質指標値の代表値が一定よりも低く、低品質エリアであるように見える候補エリアの中から、低品質ユーザの割合が低い候補エリアを低品質エリアから除外する（つまり、低品質エリアではないと推定する）ことができる。すなわち、情報処理装置１００は、候補エリアに位置するユーザ全体の品質指標値の代表値が一定よりも低い候補エリアの中から、さらに低品質ユーザの割合が一定よりも高い候補エリアのみを低品質エリアとして推定することができる。

また、推定部１５３は、候補ユーザに関する品質指標値の代表値ごとに異なる第２閾値であって、代表値が大きいほど大きい第２閾値に基づいて、候補エリアのうち、低品質ユーザ占有率が第２閾値以上である候補エリアを低品質エリアとして推定する。

これにより、情報処理装置１００は、例えば、品質指標値の代表値がそれほど低くない（つまり、高い）候補エリアについては、低品質ユーザ占有率が一定よりも高い候補エリアのみを低品質エリアとして推定することができる。すなわち、品質指標値の代表値がそれほど低くない（つまり、高い）候補エリアの中から、低品質エリアである候補エリアを適切に推定することができる。

また、推定部１５３は、候補ユーザ情報として、候補ユーザ間の平均距離に基づいて、候補エリアのうち、平均距離が第３閾値を下回る候補エリアを低品質エリアとして推定する。

これにより、情報処理装置１００は、候補エリアの中から、人口密度が低いため、ユーザ間の距離が一定よりも大きく、ユーザが位置しないエリアの大部分における通信品質が不明であるような候補エリアを低品質エリアから除外する（つまり、低品質エリアではないと推定する）ことができる。すなわち、情報処理装置１００は、候補エリアの中から、候補エリアに位置するユーザ間の距離が一定よりも低く、サイズが大きすぎない候補エリアのみを低品質エリアとして推定することができる。

また、推定部１５３は、候補エリアの推定において、候補ユーザ情報に係る複数の閾値のうち、候補ユーザに関する品質指標値の代表値の第１閾値、候補ユーザの数に対する低品質ユーザの数の割合を示す低品質ユーザ占有率の第２閾値または候補ユーザ間の平均距離の第３閾値のうち少なくともいずれか１つを調整する。

これにより、情報処理装置１００は、低品質エリアおよび低品質ユーザの精度を重視するか、または、精度は一定レベルを満たしつつも抽出される低品質エリアおよび低品質ユーザの数を多く取りたいかといったビジネスの用途の違いに対応することができる。

また、抽出部１５２は、端末装置１０と基地局２０との間の通信に関する電波の電波強度および電波の干渉状況を示す指標値に基づく品質指標値に基づいて、低品質ユーザを抽出する。

これにより、情報処理装置１００は、端末装置１０と基地局２０との間の通信に関する電波の電波強度および電波の干渉状況に基づいて、例えば、電波強度が低いユーザまたは電波の干渉状況が高いため、通信品質が低いユーザを低品質ユーザとして適切に抽出することができる。

また、抽出部１５２は、端末装置１０と通信する基地局２０の負荷を示す指標値に基づく品質指標値に基づいて、低品質ユーザを抽出する。

これにより、情報処理装置１００は、端末装置１０と通信する基地局２０の負荷に基づいて、例えば、基地局２０の負荷が高いため、通信品質が低いユーザを低品質ユーザとして適切に抽出することができる。

また、抽出部１５２は、候補エリアとして、周囲のエリアと比べて低品質ユーザの密度が高いエリアを抽出する。

一般的に、周囲のエリアと比べて低品質ユーザが密集しているエリアは、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアである可能性が高いと考えられる。したがって、情報処理装置１００は、周囲のエリアと比べて低品質ユーザの密度が高いエリアを抽出するため、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアである可能性が高いエリアを候補エリアとして適切に抽出することができる。

また、抽出部１５２は、密度クラスタリングの技術を用いて、低品質ユーザの位置をクラスタに分類することにより、低品質ユーザの密度が高いエリアを抽出する。

これにより、情報処理装置１００は、密度クラスタリングの技術を用いることで、周囲のエリアと比べて低品質ユーザの密度が高いエリアを適切に抽出することができる。例えば、情報処理装置１００は、密度クラスタリングの技術を用いることで、局地的に通信品質が低いエリアを適切に抽出することができる。

また、情報処理装置１００は、判定部１５４をさらに備える。判定部１５４は、新規ユーザの位置情報に基づいて、新規ユーザが推定部１５３によって低品質エリアであると推定された候補エリアに位置するか否かを判定する。

これにより、情報処理装置１００は、新たに地図上にプロットされるユーザやクラスタリングの対象になっていないユーザの通信品質を適切に推定することができる。したがって、情報処理装置１００は、任意のユーザの端末装置１０と基地局２０との間の通信品質を適切に推定することができる。

〔７．ハードウェア構成〕
また、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１３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１３は、情報処理装置１００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、ＨＤＤ１４００、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を備える。

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、所定の通信網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所定の通信網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１５０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、他の装置から所定の通信網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、発明の開示の欄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。

〔８．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、上述した情報処理装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

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、抽出部は、抽出手段や抽出回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
２０ 基地局装置
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報記憶部
１２２ 基地局情報記憶部
１２３ クラスタ情報記憶部
１３０ 入力部
１４０ 出力部
１５０ 制御部
１５１ 取得部
１５２ 抽出部
１５３ 推定部
１５４ 判定部
１５５ 出力制御部

Claims (14)

1. ユーザの端末装置と基地局との間の通信品質を示す品質指標値が所定の閾値より低いユーザである低品質ユーザの位置情報に基づいて、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアの候補である候補エリアを抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された候補エリアに位置する候補ユーザに関する候補ユーザ情報に基づいて、前記候補エリアのうち、前記低品質エリアである当該候補エリアを推定する推定部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記推定部は、
   前記候補ユーザ情報として、前記候補ユーザに関する前記品質指標値の代表値に基づいて、前記候補エリアのうち、前記代表値が第１閾値を下回る当該候補エリアを前記低品質エリアとして推定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記代表値は、前記候補ユーザに関する前記品質指標値の中央値、平均値または最頻値である、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記推定部は、
   前記候補ユーザ情報として、前記候補ユーザの数に対する前記低品質ユーザの数の割合を示す低品質ユーザ占有率に基づいて、前記候補エリアのうち、前記低品質ユーザ占有率が第２閾値以上である当該候補エリアを前記低品質エリアとして推定する、
   請求項１～３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. 前記推定部は、
   前記候補ユーザに関する前記品質指標値の代表値ごとに異なる前記第２閾値であって、前記代表値が大きいほど大きい前記第２閾値に基づいて、前記候補エリアのうち、前記低品質ユーザ占有率が当該第２閾値以上である当該候補エリアを前記低品質エリアとして推定する、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記推定部は、
   前記候補ユーザ情報として、前記候補ユーザ間の平均距離に基づいて、前記候補エリアのうち、前記平均距離が第３閾値を下回る当該候補エリアを前記低品質エリアとして推定する、
   請求項１～５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記推定部は、
   前記候補エリアの推定において、前記候補ユーザ情報に係る複数の閾値のうち、前記候補ユーザに関する前記品質指標値の代表値の第１閾値、前記候補ユーザの数に対する前記低品質ユーザの数の割合を示す低品質ユーザ占有率の第２閾値または前記候補ユーザ間の平均距離の第３閾値のうち少なくともいずれか１つを調整する、
   請求項１～６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記抽出部は、
   前記端末装置と前記基地局との間の通信に関する電波の電波強度および前記電波の干渉状況を示す指標値に基づく前記品質指標値に基づいて、前記低品質ユーザを抽出する、
   請求項１～７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記抽出部は、
   前記端末装置と通信する前記基地局の負荷を示す指標値に基づく前記品質指標値に基づいて、前記低品質ユーザを抽出する、
   請求項１～８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
10. 前記抽出部は、
    前記候補エリアとして、前記周囲のエリアと比べて前記低品質ユーザの密度が高いエリアを抽出する、
    請求項１～９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記抽出部は、
    密度クラスタリングの技術を用いて、前記低品質ユーザの位置をクラスタに分類することにより、前記低品質ユーザの密度が高いエリアを抽出する、
    請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 新規ユーザの位置情報に基づいて、前記新規ユーザが前記推定部によって前記低品質エリアであると推定された前記候補エリアに位置するか否かを判定する判定部をさらに備える、
    請求項１～１１のいずれか１つに記載の情報処理装置。
13. 情報処理装置が実行するプログラムにより実現される情報処理方法であって、
    ユーザの端末装置と基地局との間の通信品質を示す品質指標値が所定の閾値より低いユーザである低品質ユーザの位置情報に基づいて、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアの候補である候補エリアを抽出する抽出工程と、
    前記抽出工程によって抽出された候補エリアに位置する候補ユーザに関する候補ユーザ情報に基づいて、前記候補エリアのうち、前記低品質エリアである当該候補エリアを推定する推定工程と、
    を含む情報処理方法。
14. ユーザの端末装置と基地局との間の通信品質を示す品質指標値が所定の閾値より低いユーザである低品質ユーザの位置情報に基づいて、周囲のエリアと比べて通信品質が低い低品質エリアの候補である候補エリアを抽出する抽出手順と、
    前記抽出手順によって抽出された候補エリアに位置する候補ユーザに関する候補ユーザ情報に基づいて、前記候補エリアのうち、前記低品質エリアである当該候補エリアを推定する推定手順と、
    をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

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