JP5049745B2 - 位置情報解析装置、情報配信システムおよび位置情報解析方法 - Google Patents

Description

本発明は、移動機などの位置情報を解析する位置情報解析装置、この位置情報解析装置を備えた情報配信システムおよび位置情報解析方法に関する。

携帯電話ユーザの行動に合わせて情報を配信する行動ターゲティング情報配信サービスが携帯電話ユーザへの広告配信などの分野で広がりを見せている。携帯電話ユーザの行動を把握する代表的な方法のひとつとして、ＧＰＳによって得られる位置情報を用いることが挙げられる。この位置情報に対応した行動ターゲティング情報配信サービスを提供するとき、エリア毎の特性の相違を考慮することにより、よりユーザの行動に合致した情報配信が可能になる。例えば、下記特許文献１（特開２００２−３２４０２号公報）では、配信エリアの滞在率に応じた情報配信を行っている。
特開２００２−３２４０２号公報

しかしながら、上述特許文献１に記載されている配信エリアは予め定められたエリアであり、その配信エリアにユーザが位置していたとしても、ユーザにとって適切な情報を受け取ることができない場合がある。例えば、配信エリアの一部分にしかその情報を欲するユーザが存在せず、他の部分に存在するユーザはその配信される情報を欲しない場合がある。より具体的には、配信エリアの一部に存在するユーザのユーザ属性と、配信エリアの当該一部とは異なる他の部分に存在するユーザのユーザ属性とは異なる場合があり、その場合、その異なるユーザ属性を有するユーザそれぞれに同じ情報を配信してしまう、という問題がある。

そこで、上述の課題を解決するために、本発明は、ユーザ属性に合致した情報を配信することができるようにその配信エリアを適切に定義することができる位置情報解析装置、情報配信システムおよび位置情報解析方法を提供することを目的とする。

上述の課題を解決するために、本発明の位置情報解析装置は、所定周期で複数のユーザごとに取得されたユーザ端末の位置を示す位置情報を記憶する位置情報記憶手段と、前記複数のユーザの属性情報をそれぞれ記憶する属性情報記憶手段と、前記位置情報記憶手段に記憶された複数のユーザ端末の位置情報のうち、前記属性情報記憶手段に記憶されている属性情報で示される属性が同一のユーザ端末の位置情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された位置を示す位置情報に基づいて、前記位置情報で示される位置を含んだ単位領域が滞留領域であるか否かを判断する判断手段と、前記判断手段により滞留領域であると判断された場合には、当該単位領域を滞留領域として設定する設定手段と、を備え、前記抽出手段は、属性が同一のユーザ端末の位置情報を抽出することに加えて、抽出された位置情報のうち、一のユーザ端末の位置情報で示される位置と当該位置の直前に抽出された一のユーザ端末の直前位置情報で示される直前位置との間の距離が所定値以下となる位置情報および直前位置情報を、当該距離が所定値より大きくなるまで順次抽出するとともに、抽出された位置情報および直前位置情報を一つのグループに含めるよう選択するとともに、これら処理を各ユーザ端末の位置情報の全てに対して行うことで、複数のグループを生成し、生成された前記複数のグループのそれぞれに含まれている位置情報および直前位置情報のそれぞれで示される位置に基づいて算出されるグループ位置を位置情報として抽出し、前記判断手段は、前記抽出手段により生成された各グループに含まれる位置情報および直前位置情報の数が所定数以上であるか否か、または各グループにおいて最初に抽出された位置情報と最後に抽出された位置情報との測位時間の差が所定時間以内であるか否かに基づいて前記グループ位置を含んだ単位領域が滞留領域であるか否かを判断する。

この発明によれば、ユーザ端末の位置を示す位置情報を、所定周期で複数のユーザごとに記憶しておき、記憶された複数のユーザ端末の位置情報のうち、予め記憶されている属性情報で示される属性が同一のユーザ端末の位置情報を抽出し、抽出された位置を示す位置情報に基づいて、位置情報で示される位置を含んだ単位領域が滞留領域であるか否かを判断し、滞留領域であると判断された場合には、当該単位領域を滞留領域として設定することができる。これにより、ユーザが滞留している領域をユーザ属性ごとに定義することができ、領域ごとに滞留しているユーザのユーザ属性に合致した情報を配信することを可能にする情報を提供することができる。また、位置情報と直前位置情報との間の距離が所定値以下となる位置情報および直前位置情報を一つのグループに含めるよう選択するとともに、これら処理を各ユーザにおけるすべての位置情報に対して行うことで複数のグループを生成し、生成された各グループに含まれている位置情報および直前位置情報のそれぞれで示される位置に基づいて算出されるグループ位置を位置情報として抽出することができる。よって、滞留領域を判断するための情報である位置情報を少なくすることができ、そのための演算処理を軽減することができる。生成された各グループに含まれる位置情報および直前位置情報の数が所定数以上であるか否か、または各グループにおいて最初に抽出された位置情報と最後に抽出された位置情報との測位時間の差が所定時間以内であるか否かに基づいてグループ位置を含んだ単位領域が滞留領域であるか否かを判断することができ、各グループに含まれている位置情報の量（数）に応じた適切な滞留領域を判断することができる。すなわち、各グループに含まれている位置情報の数が多くなるにつれて、そのグループ位置の他のグループ位置に対する影響力は大きいと考えられている。よって、各グループに含まれている位置情報の量に基づいて滞留領域を判断することが適切である。

また、本発明の位置情報解析装置において、前記抽出手段は、さらに、前記位置情報の測定日時と前記直前位置情報の測定日時との間の時間差が所定値以下となる、位置情報および直前位置情報を一つのグループに含めるよう選択することが好ましい。

この発明によれば、前記位置情報の測定日時と前記直前位置情報の測定日時との間の時間差が所定時間より大きい場合には、一つのグループに含めないようにすることができる。例えば、その時間差が３日空けられた場合には、それはＧＰＳ測位などの位置測位ができなかった場合の位置情報であると考えることができ、その場合には、一つのグループに含めないことが適切である。

また、本発明の位置情報解析装置において、前記算出手段は、各グループに含まれる位置情報および直前位置情報の数、または各グループにおいて最初に抽出された直前位置情報と最後に抽出された位置情報との測位時間の差に応じて定められた重み係数を算出し、前記抽出手段により抽出された位置情報に基づいて、当該位置情報で示される位置を含んだ単位領域における滞留指数を算出するとともに、前記滞留指数に対して前記重み係数を用いて重み付け処理を行う補間処理手段をさらに備え、前記判断手段は、重み付け処理された滞留指数に基づいて、前記位置情報で示される位置を含んだ単位領域が滞留領域であるか否かを判断することが好ましい。

この発明によれば、各グループに含まれる位置情報および直前位置情報の数、または各グループにおいて最初に抽出された直前位置情報と最後に抽出された位置情報との測位時間の差に応じて定められた重み係数を用いて、滞留指数に対して重み付け処理を行い、重み付け処理がなされた滞留指数を用いて滞留領域であることを判断することができる。これにより、適切に滞留領域であることを判断することができる。

また、本発明の情報配信システムは、上記位置情報解析装置と、前記位置情報解析装置において設定された滞留領域およびその滞留領域のユーザ属性に従った情報配信を行う配信装置と、を備えている。

この発明によれば、設定された滞留領域に、その滞留領域のユーザ属性のユーザ端末がいる場合には、当該ユーザ端末に予め定めたデータを配信することができ、領域ごとに滞留しているユーザのユーザ属性に合致した情報を配信することができる。

また、本発明は、方法の発明として捉えることができる。すなわち、本発明の位置情報解析方法は、抽出手段が、所定周期で複数のユーザごとに取得されたユーザ端末の位置を示す位置情報を記憶する位置情報記憶手段に記憶された複数のユーザ端末の位置情報のうち、前記複数のユーザの属性情報をそれぞれ記憶する属性情報記憶手段に記憶されている属性情報で示される属性が同一のユーザ端末の位置情報を抽出する抽出ステップと、判断手段が、前記抽出ステップにより抽出された位置情報に基づいて、前記位置情報で示される位置を含んだ単位領域が滞留領域であるか否かを判断する判断ステップと、設定手段が、前記判断ステップにより滞留領域であると判断された場合には、当該単位領域を滞留領域として設定する設定ステップと、を備え、前記抽出ステップは、属性が同一のユーザ端末の位置情報を抽出することに加えて、抽出された位置情報のうち、一のユーザ端末の位置情報で示される位置と当該位置の直前に抽出された一のユーザ端末の直前位置情報で示される直前位置との間の距離が所定値以下となる位置情報および直前位置情報を、当該距離が所定値より大きくなるまで順次抽出するとともに、抽出された位置情報および直前位置情報を一つのグループに含めるよう選択するとともに、これら処理を各ユーザ端末の位置情報の全てに対して行うことで、複数のグループを生成し、生成された前記複数のグループのそれぞれに含まれている位置情報および直前位置情報のそれぞれで示される位置に基づいて算出されるグループ位置を位置情報として抽出し、前記判断ステップは、前記抽出手段により生成された各グループに含まれる位置情報および直前位置情報の数が所定数以上であるか否か、または各グループにおいて最初に抽出された位置情報と最後に抽出された位置情報との測位時間の差が所定時間以内であるか否かに基づいて前記グループ位置を含んだ単位領域が滞留領域であるか否かを判断する。この方法の発明は、上述装置の発明と比較して、カテゴリーが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用、効果を奏する。

本発明は、ユーザが滞留している領域をユーザ属性ごとに定義することができ、領域ごとに滞留しているユーザのユーザ属性に合致した情報を配信することを可能にする情報を提供することができる。

本発明は、一実施形態のために示された添付図面を参照して以下の詳細な記述を考慮することによって容易に理解することができる。引き続いて、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。

＜第１の実施形態＞
図１は、第１の実施形態の位置情報解析サーバ１００を備える位置情報解析システム６００におけるシステム構成を示すシステム構成図である。

図１に示すように、位置情報解析システム６００は、位置情報解析サーバ１００およびユーザ端末２００から構成されている。

ユーザ端末２００は、例えば携帯電話などの移動体端末であって、ＧＰＳ衛星４００を利用して自己の位置を測位することができる。このユーザ端末２００は、測位した位置情報を、その測位誤差情報および取得時刻とともに位置情報解析サーバ１００に送信することができる。なお、ユーザ端末２００は、ＧＰＳ衛星４００を用いることなく、公衆移動通信網の基地局（図示せず）からの信号を用いて位置情報および測位誤差情報を取得することもできる。

位置情報解析サーバ１００は、ユーザ端末２００から位置情報を取得し、その位置情報を記憶するサーバであって、ユーザ端末２００の属性に基づいて位置情報を選別することができる。そして、属性ごとの位置情報を用いて、予め定めた領域３００におけるユーザ端末２００の滞留領域を特定することができる。具体的には、位置情報解析サーバ１００は、領域３００を矩形の小領域に分割した単位領域ごとに管理することができ、どの小領域にユーザ端末２００が多く滞留しているか、すなわち所定速度以下で移動しまたは滞在しているかを判断し、その滞留している小領域を把握することで、単位領域あたりの滞在密度の高い滞留領域を特定することができる。なお、この小領域は、５０ｍから１００ｍが望ましいと考えられているが、この大きさに限定されることなく、適宜変更可能である。

位置情報解析サーバ１００は、所定数のユーザ端末２００の位置情報を収集した後、位置情報解析サーバ１００のオペレータによる操作に応じて、指定された属性ごとに滞留領域を特定し、特定した滞留領域を配信サーバ５００に通知する。

配信サーバ５００は、位置情報解析サーバ１００から通知された滞留領域にユーザ端末が滞在すると、そのユーザ端末の属性に応じた情報であって、その滞留領域に応じた適切な情報を配信することができる。例えば、ユーザ端末の属性が２０代の女性である場合であり、その滞留領域にショッピングセンターがある場合には、２０代女性向けの商品について情報を配信することができる。なお、配信サーバ５００は、ユーザ端末からまたは当該ユーザ端末の位置を管理する管理装置から位置情報を取得し、配信先となるユーザ端末が滞留領域にいることを判断することにより、個別にそのユーザ端末に対して情報を配信することができる。

なお、位置情報解析サーバ１００は、配信サーバ５００の機能を備えてもよく、その場合には、特定した滞留領域の通知機能は不要となる。

つぎに、上述のユーザ端末２００の滞留領域を特定するための機能を有する位置情報解析サーバ１００の構成について説明する。図２は、位置情報解析サーバ１００の構成を示すブロック図である。

図２に示すように、位置情報解析サーバ１００は、ユーザ属性情報記憶部１０１（属性情報記憶手段）、位置情報記憶部１０２（位置情報記憶手段）、検索対象ユーザ属性受付部１０３、検索条件時間受付部１０４、位置情報抽出部１０５（抽出手段）、算出部１０６（算出手段）、補間処理部１０７（補間処理手段、測定誤差用補間処理手段）、および滞留領域特定部１０８（判断手段、設定手段）を含んで構成されている。この位置情報解析サーバ１００は、図３に示すハードウェアにより構成されている。

図３は、位置情報解析サーバ１００のハードウェア構成図である。図２に示される位置情報解析サーバ１００は、物理的には、図３に示すように、ＣＰＵ１１、主記憶装置であるＲＡＭ１２及びＲＯＭ１３、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１４、ディスプレイ等の出力装置１５、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１６、ハードディスク等の補助記憶装置１７などを含むコンピュータシステムとして構成されている。図２において示されている各機能は、図３に示すＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１１の制御のもとで入力装置１４、出力装置１５、通信モジュール１６を動作させるとともに、ＲＡＭ１２や補助記憶装置１７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。以下、図２に示す機能ブロックに基づいて、各機能ブロックを説明する。

ユーザ属性情報記憶部１０１は、各ユーザ端末２００のユーザにより予め設定されたユーザ属性情報を記憶する部分である。ユーザ属性情報は、例えば、性別、年齢、住所などである。

位置情報記憶部１０２は、各ユーザ端末２００から所定周期で送信された位置情報（緯度および経度）および測定誤差を示す測定誤差情報を、ユーザ端末２００ごとに、取得時刻と対応付けて記憶する部分である。なお、測定誤差情報は、ユーザ端末２００において測定時に取得された測定誤差情報が通知され記憶されるか、または基地局を用いた位置測位を行った場合には、当該基地局から測定誤差情報が通知され記憶される。

検索対象ユーザ属性受付部１０３は、位置情報解析サーバ１００のオペレータにより入力された検索対象となるユーザの属性を受け付ける部分である。この検索対象ユーザ属性受付部１０３により受け付けられた属性を有するユーザ端末２００の位置情報が位置情報抽出部１０５により抽出される。

検索条件時間受付部１０４は、位置情報解析サーバ１００のオペレータにより入力された検索条件となる、位置情報が取得された時刻情報を受け付ける部分である。ここで受け付けられた時刻情報で定める時間内で取得された位置情報が、位置情報抽出部１０５により抽出される。ここでの時刻情報は、例えば、ＡＭ９：００〜ＡＭ１１：００までのように幅を持たせることが望ましい。

位置情報抽出部１０５は、ユーザ属性情報記憶部１０１に記憶されているユーザ属性情報、位置情報記憶部１０２に記憶されているユーザ端末２００の位置情報に基づいて、検索対象ユーザ属性受付部１０３により受け付けられた検索対象となるユーザの属性情報と一致する属性を有するユーザ端末２００の位置情報であって、検索条件時間受付部１０４により受け付けられた時刻情報で定められた時間内における位置情報を抽出する部分である。

すなわち、位置情報抽出部１０５は、位置情報記憶部１０２に記憶されている各ユーザ端末２００の位置情報のうち、ユーザ属性情報記憶部１０１に記憶されているユーザ属性情報に従って、検索対象ユーザ属性受付部１０３により受け付けられた検索対象ユーザ属性と一致する属性を有するユーザ端末２００の位置情報を抽出する。例えば、検索対象ユーザ属性として２０代女性が指定された場合には、位置情報抽出部１０５は、２０代女性のユーザ属性を有するユーザ端末２００の位置情報を抽出する。

さらに、位置情報抽出部１０５は、検索対象ユーザ属性に従って抽出されたユーザ端末２００から、検索条件時間受付部１０４により受け付けられた検索条件で指定された時間帯のユーザ端末２００の位置情報に絞り込む。

このように、位置情報抽出部１０５は、検索対象ユーザ属性および検索条件に従って、各ユーザ端末２００の位置情報を抽出することができる。

算出部１０６は、位置情報抽出部１０５により抽出された各ユーザ端末２００の各取得時刻の位置情報の移動距離、移動時間、および移動速度を算出する部分である。すなわち、算出部１０６は、算出の対象となる位置情報の一つ前の位置情報を基準として、各位置情報の移動距離、移動時間、および移動速度を算出する。さらに、算出部１０６は、各位置情報の重み係数を算出する。この具体的な処理について、図４を用いて説明する。

図４は、ユーザ端末２００の位置情報の移動軌跡を示す模式図である。図４に示すように、位置情報解析サーバ１００（位置情報抽出部１０５）により、ユーザ端末２００の位置情報Ｐ_ｕ（０）〜Ｐ_ｕ（７）が取得されている。算出部１０６は、各位置情報Ｐ_ｕ（１）〜Ｐ_ｕ（７）における移動距離Ｄ_ｕ（ｎ）、移動時間Ｔ_ｕ（ｎ）、および移動速度Ｖ_ｕ（ｎ）を、以下の式（１）〜（３）にしたがって算出する。なお、ｕは任意のユーザを示す。
移動距離：Ｄ_ｕ（ｎ）＝ｄｉｓｔ［Ｐ_ｕ（ｎ）−Ｐ_ｕ（ｎ−１）］ ・・・（１）
移動時間：Ｔ_ｕ（ｎ）＝ｔ_ｕ（ｎ）−Ｔ_ｕ（ｎ−１） ・・・（２）
移動速度：Ｖ_ｕ（ｎ）＝Ｄ_ｕ（ｎ）／Ｔ_ｕ（ｎ） ・・・（３）
なお、ｄｉｓｔ［Ｐ_ｕ（ｎ）−Ｐ_ｕ（ｎ−１）］は、Ｐ_ｕ（ｎ）・Ｐ_ｕ（ｎ−１）間の距離を示している。

また、算出部１０６は、重み係数１および重み係数２に基づいて最終重み係数を以下の条件にしたがって算出する。なお、重み係数は１および０の２種類に限定するものではなく、移動速度または測定誤差の大きさに応じて多段階に設定してもよい。
重み係数１：
移動速度Ｖ_ｕ（ｎ）＜閾値ｘであるとき、重み係数Ｗ_ｕ（ｎ）_１＝１
移動速度Ｖ_ｕ（ｎ）≧閾値ｘであるとき、重み係数Ｗ_ｕ（ｎ）_１＝０
重み係数２：
測定誤差ｅ_ｕ（ｎ）＜閾値ｙであるとき、重み係数Ｗ_ｕ（ｎ）_２＝１
測定誤差ｅ_ｕ（ｎ）≧閾値ｙであるとき、重み係数Ｗ_ｕ（ｎ）_２＝０．５
最終重み係数：
Ｗ_ｕ（ｎ）＝Ｗ_ｕ（ｎ）_１×Ｗ_ｕ（ｎ）_２・・・（４）

図２に戻り、引き続き機能ブロックの説明を行う。補間処理部１０７は、解析対象領域に対して補間処理を行うことにより滞留指数を算出する部分である。具体的には、補間処理部１０７は、領域３００（図１参照）における小領域に含まれている各ユーザ端末２００の位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）を抽出し、算出部１０６により算出された、各位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）に対する最終重み係数Ｗ_ｕ（ｎ）を累積加算することで滞留指数を算出する。図５にその具体例を示す。

図５は、領域３００におけるユーザ端末２００の位置情報Ｐ_ｕ（１）〜Ｐ_ｕ（７）までの移動軌跡を示す模式図である。図５では、ユーザ端末２００が、小領域３００ａから小領域３００ｂおよび３００ｃを通り抜けて小領域３００ｄに移動していることが示されている。また、小領域３００ａでは、ユーザ端末２００は、低速で移動している（移動速度Ｖ_ｕ（ｎ）＜閾値ｘ）。例えばショッピングセンター内で商品を見ながら移動している場合などである。そして、小領域３００ｂ、３００ｃは比較的高速で移動している（移動速度Ｖ_ｕ（ｎ）≧閾値ｘ）。例えば、ここには店舗はなく、小領域３００ｄにある店舗に移動するような場合を想定している。小領域３００ｄでは、ユーザ端末２００は、低速で移動し（移動速度Ｖ_ｕ（ｎ）＜閾値ｘ）、例えば、店舗内で商品を見ている場合を想定している。なお、ここでは測定誤差ｅ_ｕ（ｎ）については一定のものとし、測定誤差ｅ_ｕ（ｎ）＜閾値ｙとする。

このようなユーザ端末２００が移動していることを示している図５において、小領域３００ａには、ユーザ端末２００の位置情報Ｐ_ｕ（１）〜Ｐ_ｕ（３）が含まれている。それぞれの最終重み係数がＷ_ｕ（１）＝１（Ｗ_ｕ（１）_１＝１、Ｗ_ｕ（１）_２＝１）、Ｗ_ｕ（２）＝１（Ｗ_ｕ（２）_１＝１、Ｗ_ｕ（２）_２＝１）、Ｗ_ｕ（３）＝１（Ｗ_ｕ（３）_１＝１、Ｗ_ｕ（３）_２＝１）とすると、この小領域３００ａの滞留指数は、Ｗ_ｕ（１）＋Ｗ_ｕ（２）＋Ｗ_ｕ（３）＝３が算出されることになる。

また、小領域３００ｂには、ユーザ端末２００の位置情報Ｐ_ｕ（４）が含まれている。ここでは、最終重み係数Ｗ_ｕ（４）＝０（Ｗ_ｕ（４）_１＝０、Ｗ_ｕ（４）_２＝１）となり、その滞留指数は、０となる。

同様の処理を小領域３００ｃ、３００ｄに対して行うと、小領域３００ｃの滞留指数は０が、小領域３００ｄの滞留指数は１が算出されることになる。以上の通り、補間処理部１０７は、滞留指数を算出することができる。

図２に戻り、引き続き機能ブロックの説明を行う。滞留領域特定部１０８は、補間処理部１０７により算出された滞留指数が閾値以上である小領域を滞留領域として特定する部分であり、一の小領域の滞留指数が閾値以上であるか否かを判断する判断手段と、閾値以上であると判断した小領域を滞留領域として特定する設定手段とから構成される。

なお、滞留領域特定部１０８は、領域３００における小領域に識別番号を割り振っておき、その識別番号を記憶することで滞留領域を特定することができる。また、必要に応じて滞留領域特定部１０８は、配信サーバ５００に識別番号を通知することで、配信サーバ５００に滞留領域を通知することができる。配信サーバ５００では、予め緯度・経度を用いて小領域と識別番号とを対応付けて記憶しておくことで、小領域ごとに対応付けがなされた配信情報を配信することができる。図５の例では、例えば、滞留指数が＞０の場合に、滞留領域であると設定されている場合には、小領域３００ａおよび小領域３００ｄが滞留領域として、滞留領域特定部１０８により特定される。

図６に、領域３００全体における滞留領域を示す模式図を示す。図６において、星印は、同じユーザ属性を有する複数のユーザ端末２００の取得された位置を示す位置情報を示す。また、太枠で囲まれた部分は、滞留領域として認識された領域であり、例えば、小領域群３００ｘ、３００ｙ、３００ｚが滞留領域と認識された部分である。図６に示されるように、星印（各ユーザ端末２００の位置情報）が記されている領域であっても、滞留指数が閾値以下である場合には、滞留領域と認識されない（例えば、小領域３００ｅ、３００ｆ）。このように滞留領域特定部１０８が滞留指数に基づいて滞留領域を特定し、その特定した滞留領域に対して情報の配信を行うことができるようにすることができる。

つぎに、滞留指数の算出方法の変形例について説明する。すなわち、上述の補間処理部１０７による滞留指数を算出する方法にかえて、カーネル密度推定法を利用して滞留指数を算出する補間処理部１０７ａについて説明する。

解析者の指定する解析対象領域全体をＲ（領域３００に相当）とすると、領域Ｒを計算単位となる小領域に、例えば、メッシュ状に分割し、それぞれの小領域における位置（例えば中心点）の識別子をｉ∈Ｒとする。そして、領域Ｒにおけるそれぞれの領域の位置識別子ｉにおいて、式（５）で示される滞留指数Ｉ（ｉ）を算出する。

ただし、ｄ_ｎは、位置識別子ｉと各位置情報との距離を表し、βは任意の感度を表すパラメータ（規定値）である。また、Σの下に記載されたｄ_ｎ≦βは、距離ｄ_ｎがβ以下となる全ての位置情報について計算を行うことを意味する。

そして、補間処理部１０７ａは、滞留指数Ｉ（ｉ）≧ｘ_ｔｈ（ｘ_ｔｈは任意の実数）となる位置識別子ｉを滞留領域として特定する。滞留領域の境界は、滞留指数Ｉ（ｉ）＝ｘ_ｔｈを満たす位置識別子ｉを有する位置として表現される。

図７に、カーネル密度推定方法を本実施形態に適用したときの概念図を示す。図７に示すように、カーネル密度推定方法では、補間処理部１０７ａにより、一の小領域における位置識別子ｉを中心に規定値β内にある位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）との距離ｄ_ｎが測定される。そして、規定値β内にある位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）すべてに対して距離ｄ_ｎが測定されると、上述式（５）で示される方程式に当てはめ、その累積値が算出されることで滞留指数が算出される。

例えば、図７における位置識別子ｉ_１については、位置識別子ｉ_１からβ以内にある位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）（星印）は、２つである。これを式（５）に当てはめると、その滞留指数は、
Ｉ（ｉ_１）＝ｗ_１×（１−ｄ_１ ^２／β^２）＋ｗ_１×（１−ｄ_２ ^２／β^２）
となる。なお、位置識別子ｉ_１については、ユーザｕが１（ｕ＝１）のみとしている場合を示している。

また、同様に図７における位置識別子ｉ_２からβ以内にあるＰｕ（ｎ）についての滞留指数は、
Ｉ（ｉ_２）＝ｗ_１×（１−ｄ_１ ^２／β^２）＋ｗ_１×（１−ｄ_２ ^２／β^２）＋ｗ_１×（１−ｄ_３ ^２／β^２）・・・ｗ_ｍ×（１−ｄ_ｌ ^２／β^２）＋ｗ_ｍ×（１−ｄ_ｌ ^２／β^２）
となる。位置識別子ｉ_２については、ユーザｕが１〜ｍ（ｕ＝１〜ｍ、つまり、ｍ人を対象としている）、位置が１〜ｌ（ｎ＝１〜ｌ）としている場合を示している。

このカーネル密度推定法は、滞留指数の対象となる小領域のみならず、その周囲の小領域の滞留の度合いに応じて滞留指数が算出されるため、小領域のみから滞留指数を算出することと比較して、より正確な滞留の状態を判断することができる。なお、対象となる小領域の周囲の小領域の滞留の度合いに応じて滞留指数が算出される処理であれば、カーネル密度推定法に限るものではない。

つぎに、このように構成された位置情報解析サーバ１００の動作について説明する。図８は、位置情報解析サーバ１００の動作を示すフローチャートである。

ユーザ端末２００から位置情報が取得時刻とともに送信され、位置情報記憶部１０２に記憶される（Ｓ１０１）。各ユーザ端末２００における位置情報が所定数以上記憶され、位置情報解析サーバ１００のオペレータにより検索対象ユーザ属性が検索対象ユーザ属性受付部１０３により受け付けられると、受け付けられたユーザ属性を有するユーザのユーザ端末２００の位置情報が、位置情報抽出部１０５により位置情報記憶部１０２から抽出される（Ｓ１０２）。

つぎに、検索条件時間受付部１０４により受け付けられた検索条件時間に合致した取得時刻である位置情報が、位置情報抽出部１０５により抽出された位置情報からさらに抽出され、絞込みが行われる（Ｓ１０３）。そして、抽出された位置情報に基づいて、移動距離、移動時間、および移動速度が、算出部１０６により算出され（Ｓ１０４）、また、重み係数が算出部１０６により算出される（Ｓ１０５）。

補間処理部１０７により、移動距離、移動時間、移動速度、および重み係数に基づいて重み付け処理された滞留指数が算出される（Ｓ１０６）。そして、滞留領域特定部１０８により、滞留指数にしたがって滞留領域が特定される（Ｓ１０７）。

その後、必要に応じて、特定された滞留領域が、配信サーバ５００に送信され、配信サーバ５００では、その送信された滞留領域の属性に応じた情報を、送信された滞留領域で指定された領域にいる、同属性を有するユーザ端末２００に送信することができる。

つぎに、第１の実施形態の位置情報解析サーバ１００の作用効果について説明する。位置情報解析サーバ１００において、位置情報取得部（図示せず）はユーザ端末２００の位置を示す位置情報を所定周期で複数のユーザごとに取得し、位置情報記憶部１０２はこれを記憶する。そして、位置情報抽出部１０５は、位置情報記憶部１０２に記憶されている複数のユーザ端末２００の位置情報のうち、ユーザ属性情報記憶部１０１に記憶されている属性情報で示される属性が同一のユーザ端末の位置情報を抽出する。補間処理部１０7および滞留領域特定部１０８は、抽出された位置を示す位置情報を用いて、ユーザが滞留している領域を滞留領域として設定することができる。すなわち、補間処理部１０６は、各位置情報の抽出数を滞留指数として算出する。そして、滞留領域特定部１０８は、算出部１０６により算出された滞留指数に基づいて滞留領域を特定することができる。このように、ユーザの位置情報の抽出数をそのまま用いる場合には、算出部１０７は不要となり、また以下のとおり移動速度、重み付け係数を用いる場合にはいかに説明するとおり算出部１０７は必要となる。

これにより、ユーザが滞留している領域をユーザ属性ごとに定義することができ、領域ごとに滞留しているユーザのユーザ属性に合致した情報を配信することを可能にする情報を提供することができる。すなわち、位置情報解析サーバ１００は、配信サーバ５００に滞留領域を通知することで、配信サーバ５００は、滞留領域におけるユーザ属性に適した情報配信を行うことができる。

また、位置情報解析サーバ１００において、算出部１０６は、位置情報抽出部１０５により抽出された一のユーザ（ユーザ端末２００）の位置と、当該位置の直前に抽出された一のユーザの直前位置とから移動速度を算出する。そして、補間処理部１０７は、算出した移動速度に応じて定められた重み係数を算出し、算出された重み係数を用いて、抽出された位置情報に対して重み付け処理を行う。つまり、補間処理部１０７は滞留指数を算出する。滞留領域特定部１０８は、滞留指数に基づいて滞留領域であるか否か判断し、滞留領域であると判断した場合には、その領域を滞留領域として特定する。これにより、ユーザの移動速度に基づいて適切な滞留領域を判断することができ、ユーザの移動状態に応じて適切に滞留状態を判断することができる。

また、位置情報解析サーバ１００において、位置情報記憶部１０２は、ユーザの位置情報とともに、測定誤差を示す誤差情報を記憶しておく。そして、算出部１０６は、測定誤差に応じた重み付け係数を算出する。算出部１０６、補間処理部１０７、および滞留領域特定部１０８は、測定誤差に応じた重み付け係数を用いて滞留指数を算出し、滞留指数に基づいた滞留領域を特定することができる。これにより、測定誤差にしたがった適切な滞留領域を設定することができる。すなわち、通常位置測位には測定誤差を含んでいるため、正確な滞留領域を判断することができない場合がありえる。本実施形態においては、測定誤差を考慮して滞留領域を判断することができ、より正確に滞留領域であるか否かを判断することができる。

なお、移動速度、測定誤差、重み付け係数を用いることなく、滞留指数を算出する構成であってもよい。この場合、抽出された位置情報の数のみで滞留指数が算出されることになる。また、本実施形態においては、ユーザ端末２００の移動速度およびその測定誤差の両方を用いて、滞留指数を算出する構成をとっているが、これに限定されるものではなく、移動速度のみ、または測定誤差のみに基づいて滞留領域を判断するようにしてもよい。すなわち、移動速度のみ、または測定誤差のみに基づいて滞留指数を算出するようにしてもよい。

また、これら位置情報解析サーバ１００において特定された滞留領域およびその滞留領域のユーザ属性に従った情報配信を配信サーバ５００は行うことができ、領域ごとに滞留しているユーザのユーザ属性に合致した情報を配信することができる。

＜第２の実施形態＞
つぎに、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、複数の位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）を一つのグループにグループ化するとともに、いくつかのグループを形成し、それぞれのグループに対して、仮想的な位置を定めるとともに、そのグループに含まれている位置情報の数または位置情報が取得された時間差に基づいて重み係数を算出することで、各小領域における滞留指数を算出しようとするものである。第１の実施形態では、位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）ごとに重み係数を算出していたのに対して、第２の実施形態では、グループ化された際に定められた仮想的な位置ごとに重み係数を算出することになるため、演算対象が少なくなり、演算量を軽減することができる。以下、その具体的な位置情報解析サーバ１００ａの構成および動作について説明する。

図９は、第２の実施形態の位置情報解析サーバ１００ａの構成を示すブロック図である。図９に示すように、位置情報解析サーバ１００ａは、ユーザ属性情報記憶部１０１（属性情報記憶手段）、位置情報記憶部１０２（位置情報記憶手段）、検索対象ユーザ属性受付部１０３、検索条件時間受付部１０４、位置情報抽出部１０５（抽出手段）、算出部１０６ａ（算出手段）、グループ化処理部１０６ｂ、補間処理部１０７（補間処理手段）、および滞留領域特定部１０８（判断手段、設定手段）を含んで構成されている。この位置情報解析サーバ１００ａは、位置情報解析サーバ１００と同様に、図３に示されているハードウェア構成により実現されている。

この位置情報解析サーバ１００ａは、位置情報解析サーバ１００と比較して、算出部１０６と異なる算出部１０６ａおよびグループ化処理部１０６ｂを備えている点で相違しているため、その相違点を中心にその構成について説明する。

算出部１０６ａは、位置情報抽出部１０５により抽出された各ユーザ端末２００の各取得時刻の位置情報の移動距離、移動時間、および移動速度を算出する部分である。すなわち、算出部１０６ａは、算出の対象となる位置情報の一つ前に抽出された位置情報を基準として、各位置情報の移動距離、移動時間、および移動速度を算出する。ここで算出された移動距離、移動時間、および移動速度は、グループ化処理部１０６ｂに出力され、グループ化処理に利用される。

また、算出部１０６ａは、グループ化処理部１０６ｂにおいてグループ化された複数の位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）に基づいて重み係数を算出する。例えば、グループ化処理部１０６ｂから出力された位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）の数、または同じグループにおける位置情報Ｐ_ｕ（ｎ_１）とＰ_ｕ（ｎ_２）との間の測位時間の差（ｔ_ｕ（ｎ_１）−ｔ_ｕ（ｎ_２））を重み係数として算出する。ここでは、一のグループにおいて最初に測位されたタイミングをｎ_１で示し、位置のグループにおいて最後に測位されたタイミングをｎ_２で示している。なお、重み係数は、上述の数値に限定されるものではなく、グループ化された一のグループが他のグループに対してどれだけ影響を与えるか、という観点で生成されていればよい。

グループ化処理部１０６ｂは、位置情報抽出部１０５により抽出された複数の位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）を、複数のグループに区分し、区分されたグループの位置を、当該グループに属している位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）に基づいて算出する処理を行う部分である。

具体的には、グループ化処理部１０６ｂは、位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）と直前位置情報Ｐ_ｕ（ｎ−１）との距離が一定値以下となる連続する位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）を一つのグループとして認識する処理を行う。例えば、Ｐ_ｕ（ｎ）とＰ_ｕ（ｎ−１）、Ｐ_ｕ（ｎ）とＰ_ｕ（ｎ＋１）は、それぞれ一定値以下であるが、Ｐ_ｕ（ｎ＋１）とＰ_ｕ（ｎ＋２）とは一定値より大きい場合には、Ｐ_ｕ（ｎ）、Ｐ_ｕ（ｎ−１）、Ｐ_ｕ（ｎ＋１）が一のグループとして認識され、Ｐ_ｕ（ｎ＋２）は、一のグループとは別のグループとして認識される。

また、グループ化処理部１０６ｂは、このようにグループ化された位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）および直前位置情報Ｐ_ｕ（ｎ−１）のうち、位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）の取得時刻と直前位置情報Ｐ_ｕ（ｎ−１）の取得時刻との取得時間差が所定値以下となる位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）と直前位置情報Ｐ_ｕ（ｎ−１）にさらに絞り込むようにしてもよい。このような処理をする理由として以下のことがあげられる。ユーザ端末２００側のアプリケーションが起動していない場合やＧＰＳによる測位に失敗した場合、位置情報を取得することができず、位置情報解析サーバ１００位置情報記憶部１０２のデータベースには、周期的な位置情報だけでなく、時間間隔の空いた位置情報が存在することがある。そのため、位置情報と直前位置情報との間が所定値以上であった場合、その位置情報と直前位置情報とを同じグループに含めないように処理することで、適切なグループ化を図ることができる。例えば、位置情報の取得日時と直前位置情報の取得日時との間で３日空けた異なる日であった場合には、その領域に滞留しているか否かを判断する観点からは、それら位置情報を同じグループに含めることは適切ではない。

そして、グループ化処理部１０６ｂは、このように認識された位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）、Ｐ_ｕ（ｎ−１）、Ｐ_ｕ（ｎ＋１）の重心を算出し、その重心をグループ位置とする。

ここでグループ化処理について図を用いて説明する。図１０は、位置情報Ｐ_ｕ（０）〜Ｐ_ｕ（７）をグループ化するときの処理を説明する模式図である。図１０に示すように、位置情報Ｐ_ｕ（０）、Ｐ_ｕ（１）、Ｐ_ｕ（２）が、グループＧ１、位置情報Ｐ_ｕ（３）、Ｐ_ｕ（４）、Ｐ_ｕ（５）が、グループＧ２に、位置情報Ｐ_ｕ（６）、Ｐ_ｕ（７）、Ｐ_ｕ（８）が、グループＧ３にまとめられている。

グループＧ１に関して、Ｐ_ｕ（０）とＰ_ｕ（１）、Ｐ_ｕ（１）とＰ_ｕ（２）が一定値以内であることから、これら位置情報は一グループにまとめられている。グループＧ２、Ｇ３についても同様の関係にある。

また、グループＧ１の位置を示すグループ位置情報ｇ_１は、位置情報Ｐ_ｕ（０）、Ｐ_ｕ（１）、およびＰ_ｕ（２）で形成される三角形の重心であり、グループ化処理部１０６ｂにより算出される。なお、グループ位置情報は、重心に限定されるものではなく、グループ化された位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）に基づいて算出された位置であればよく、重心から多少ずれた位置であってもよい。

このようにグループごとのグループ位置情報および重み係数を用いて、補間処理部１０７は、小領域ごとの滞留指数を算出することができる。第１の実施形態と比較して、演算対象となる複数の位置情報がいくつかのグループに纏められるため、演算対象が少なくなり、演算負荷を軽減することができる。

このように構成された位置情報解析サーバ１００ａの動作について図を用いて説明する。図１１は、位置情報解析サーバ１００ａの動作を示すフローチャートである。図１１に示すように、位置情報の蓄積、特定されたユーザの位置情報の抽出、検索条件に合致する位置情報の絞込み（Ｓ１０１〜Ｓ１０３）が行われる。これら処理は第１の実施形態と同じである。そして、算出部１０６ａにより各位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）とＰ_ｕ（ｎ−１）と間の移動距離が算出され（Ｓ１０４ａ）、グループ化処理部１０６ｂにより移動距離に基づいて各位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）がグループに割り当てられ、グループ化処理が行われる（Ｓ１０４ｂ）。

つぎに、算出部１０６ａにおいては、各グループにおける、重み係数およびグループ位置情報が算出される（Ｓ１０５ａ）。そして、重み係数およびグループ位置情報に基づいて滞留指数が、補間処理部１０７により算出され（Ｓ１０６）、滞留領域特定部１０８により滞留領域が特定される（Ｓ１０７）。

このようにグループ化されたグループのグループ位置情報およびその重み係数を用いて滞留指数を算出し、滞留領域を特定することができる。

なお、この第２の実施形態においても、第１の実施形態における位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）としてグループ化位置情報ｇを適用することでカーネル密度推定方法による滞留指数を算出することができる。

つぎに、第２の実施形態における位置情報解析サーバ１００ａの作用効果について説明する。位置情報解析サーバ１００ａにおいて、グループ化処理部１０６ｂは、位置情報抽出部１０５により抽出された位置情報と直前位置情報との距離が所定距離以下となる位置情報および直前位置情報を一つのグループに含めるよう選択するとともに、これら処理を各グループにおける各位置情報および直前位置情報に対して行うことで、複数のグループを生成する。そして、グループ化処理部１０６ｂは、生成された各グループに含まれている位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）および直前位置情報Ｐ_ｕ（ｎ−１）で示される位置に基づいて重心、または当該重心に近似する位置のそれぞれを算出する。また、算出部１０６ａは、グループに含まれている位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）に基づいて、当該グループの重み付け係数を算出する。

また、グループ化処理部１０６ｂは、さらに、位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）の測定日時と直前位置情報Ｐ_ｕ（ｎ−１）の測定日時との間の時間差が所定値以下となる、位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）および直前位置情報Ｐ_ｕ（ｎ−１）を一つのグループに含めるよう選択することが好ましく、逆に当該時間差が所定値より大きい位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）および直前位置情報Ｐ_ｕ（ｎ−１）を一つのグループに含めないように処理することが好ましい。これにより、その領域が滞留領域出るか否かを判断する観点において適切なグループ化を図ることができる。

補間処理部１０７は、グループ化処理部１０６ｂにおいて算出されたグループ位置情報および算出部１０６ａにより算出された重み係数を用いて、滞留指数を算出し、滞留領域特定部１０８は、滞留指数に基づいて滞留領域を特定することができる。これにより、ユーザが滞留している領域をユーザ属性ごとに定義することができ、領域ごとに滞留しているユーザのユーザ属性に合致した情報を配信することを可能にすることができるとともに、位置情報に基づいた滞留領域の設定のための演算処理を軽減することができる。

また、位置情報解析サーバ１００ａにおいて、算出部１０６ａは、各グループに含まれる位置情報Ｐ_ｕ（ｎ）および直前位置情報Ｐ_ｕ（ｎ−１）の数、または各グループにおいて最初に抽出された直前位置情報（例えば、図１０の位置情報Ｐ_ｕ（０））と最後に抽出された位置情報（例えば、図１０の位置情報Ｐ_ｕ（２））との測位時間の差に基づいて重み係数を算出する。そして、補間処理部１０７は、算出された重み係数を用いて、位置情報に対して重み付け処理を行い、滞留指数を算出し、滞留領域特定部１０８は、滞留指数に基づいて滞留領域を特定することができる。これにより、グループ化処理を行う際の重み付け処理を適切に行うことができ、実態にあった滞留領域を設定することができる。

なお、滞留領域特定部１０８が、生成された各グループに含まれる位置情報および直前位置情報の数、または各グループにおいて最初に抽出された直前位置情報と最後に抽出された位置情報との測位時間の差に基づいてグループ位置を含んだ単位領域が滞留領域であるか否かを判断し、各グループに含まれている位置情報の量（数）に応じた適切な滞留領域を判断することができれば、上述の処理に限定されるものではない。

位置情報解析システム６００のシステム構成を示すシステム構成図である。 第１の実施形態の位置情報解析サーバ１００の構成を示すブロック図である。 位置情報解析サーバ１００のハードウェア構成図である。 ユーザ端末２００の位置情報の移動軌跡を示す模式図である。 領域３００におけるユーザ端末２００の位置情報Ｐ_ｕ（１）〜Ｐ_ｕ（７）までの移動軌跡を示す模式図である。 領域３００全体における滞留領域を示す模式図である。 カーネル密度推定方法を本実施形態に適用したときの概念図である。 位置情報解析サーバ１００の動作を示すフローチャートである。 第２の実施形態の位置情報解析サーバ１００ａの構成を示すブロック図である。 位置情報Ｐ_ｕ（０）〜Ｐ_ｕ（７）をグループ化するときの処理を説明する模式図である。 位置情報解析サーバ１００ａの動作を示すフローチャートである。

符号の説明

１００…位置情報解析サーバ、１００ａ…位置情報解析サーバ、１０１…ユーザ属性情報記憶部、１０２…位置情報記憶部、１０３…検索対象ユーザ属性受付部、１０４…検索条件時間受付部、１０５…位置情報抽出部、１０６…算出部、１０６ａ…算出部、１０６ｂ…グループ化処理部、１０７、１０７ａ…補間処理部、１０８…滞留領域特定部、２００…ユーザ端末、４００…ＧＰＳ衛星、５００…配信サーバ、６００…位置情報解析システム。

Claims (5)

1. 所定周期で複数のユーザごとに取得されたユーザ端末の位置を示す位置情報を記憶する位置情報記憶手段と、
   前記複数のユーザの属性情報をそれぞれ記憶する属性情報記憶手段と、
   前記位置情報記憶手段に記憶された複数のユーザ端末の位置情報のうち、前記属性情報記憶手段に記憶されている属性情報で示される属性が同一のユーザ端末の位置情報を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段により抽出された位置情報に基づいて、前記位置情報で示される位置を含んだ単位領域が滞留領域であるか否かを判断する判断手段と、
   前記判断手段により滞留領域であると判断された場合には、当該単位領域を滞留領域として設定する設定手段と、
   を備え、
   前記抽出手段は、属性が同一のユーザ端末の位置情報を抽出することに加えて、抽出された位置情報のうち、一のユーザ端末の位置情報で示される位置と当該位置の直前に抽出された一のユーザ端末の直前位置情報で示される直前位置との間の距離が所定値以下となる位置情報および直前位置情報を、当該距離が所定値より大きくなるまで順次抽出するとともに、抽出された位置情報および直前位置情報を一つのグループに含めるよう選択するとともに、これら処理を各ユーザ端末の位置情報の全てに対して行うことで、複数のグループを生成し、生成された前記複数のグループのそれぞれに含まれている位置情報および直前位置情報のそれぞれで示される位置に基づいて算出されるグループ位置を位置情報として抽出し、
   前記判断手段は、前記抽出手段により生成された各グループに含まれる位置情報および直前位置情報の数が所定数以上であるか否か、または各グループにおいて最初に抽出された位置情報と最後に抽出された位置情報との測位時間の差が所定時間以内であるか否かに基づいて前記グループ位置を含んだ単位領域が滞留領域であるか否かを判断することを特徴とする位置情報解析装置。
2. 前記抽出手段は、さらに、前記位置情報の測定日時と前記直前位置情報の測定日時との間の時間差が所定値以下となる、位置情報および直前位置情報を一つのグループに含めるよう選択することを特徴とする請求項１に記載の位置情報解析装置。
3. 各グループに含まれる位置情報および直前位置情報の数、または各グループにおいて最初に抽出された位置情報と最後に抽出された位置情報との測位時間の差に応じて定められた重み係数を算出する算出手段をさらに備え、
   前記抽出手段により抽出された位置情報に基づいて、当該位置情報で示される位置を含んだ単位領域における滞留指数を算出するとともに、前記滞留指数に対して前記重み係数を用いて重み付け処理を行う補間処理手段をさらに備え、
   前記判断手段は、重み付け処理された滞留指数に基づいて、前記位置情報で示される位置を含んだ単位領域が滞留領域であるか否かを判断することを特徴とする請求項１又は２に記載の位置情報解析装置。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の位置情報解析装置と、
   前記位置情報解析装置において設定された滞留領域およびその滞留領域のユーザ属性に従った情報配信を行う配信装置と、
   を備える情報配信システム。
5. 抽出手段が、所定周期で複数のユーザごとに取得されたユーザ端末の位置を示す位置情報を記憶する位置情報記憶手段に記憶された複数のユーザ端末の位置情報のうち、前記複数のユーザの属性情報をそれぞれ記憶する属性情報記憶手段に記憶されている属性情報で示される属性が同一のユーザ端末の位置情報を抽出する抽出ステップと、
   判断手段が、前記抽出ステップにより抽出された位置情報に基づいて、前記位置情報で示される位置を含んだ単位領域が滞留領域であるか否かを判断する判断ステップと、
   設定手段が、前記判断ステップにより滞留領域であると判断された場合には、当該単位領域を滞留領域として設定する設定ステップと、
   を備え、
   前記抽出ステップは、属性が同一のユーザ端末の位置情報を抽出することに加えて、抽出された位置情報のうち、一のユーザ端末の位置情報で示される位置と当該位置の直前に抽出された一のユーザ端末の直前位置情報で示される直前位置との間の距離が所定値以下となる位置情報および直前位置情報を、当該距離が所定値より大きくなるまで順次抽出するとともに、抽出された位置情報および直前位置情報を一つのグループに含めるよう選択するとともに、これら処理を各ユーザ端末の位置情報の全てに対して行うことで、複数のグループを生成し、生成された前記複数のグループのそれぞれに含まれている位置情報および直前位置情報のそれぞれで示される位置に基づいて算出されるグループ位置を位置情報として抽出し、
   前記判断ステップは、前記抽出手段により生成された各グループに含まれる位置情報および直前位置情報の数が所定数以上であるか否か、または各グループにおいて最初に抽出された位置情報と最後に抽出された位置情報との測位時間の差が所定時間以内であるか否かに基づいて前記グループ位置を含んだ単位領域が滞留領域であるか否かを判断することを特徴とする位置情報解析方法。

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