JP5118114B2 - 地域特性分類装置、方法、およびプログラム - Google Patents

地域特性分類装置、方法、およびプログラム Download PDF

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Description

本発明は、地域ごとの特性を分類する地域特性分類装置、方法、およびプログラムにかんするものである。
近年、地域ごとの特性を考慮し、対象となる消費者が日常生活を送っている地域特性に対応したエリアマーケティングの活動が提唱されている。エリアマーケティングでは、都道府県、市町村といった行政区分、あるいは複数の行政区域にまたがる広域都市圏、経済圏といった単位で地域をまとめている。エリアマーケティングでは、例えば、人口・世帯数・就業者数・年齢等の地域特性を利用し、重回帰分析などの統計的な手法を用いて、地域同士の相関関係を求め、同じ特性を保有する地域を分類する検討が用いられている。
また、地図の上で各種統計情報を表示する地図情報システム（ＧＩＳ）を用いて商圏を評価する技術がある（特許文献１参照）。また、駅や幹線道路の交通の利便性を考慮した販売促進活動の意思決定を支援する技術も提案されている（特許文献２参照）。
特開２００１−１２５９５５号公報 特開平１１−２９６５３９号公報
ところで、通常の地域社会では、生活圏を中心に消費者が利便性を伝搬することで要求が広がるサービス（コンビニなどの店舗やブロードバンドサービスなど）に対しては、地域事情を考慮したいわゆる商圏分析が基本である。一般的な商圏分析では、分析対象とする地域は市町村よりも細かい管理単位での運用が現実的である。このような場合、他の様々な地域への展開を考慮すると、同様な施策を適用する地域を、同じ分類としてまとめて捉えた方が効率的で望ましい。
しかしながら、前述した各技術では、同様な施策を適用可能な他の地域を同じ分類としてまとめることが容易ではないという問題があった。例えば、ある広範囲な地域内の特定の地域で、あるサービスの販売がより促進された場合、同様の事象が発生する可能性のある他の地域を分類することが、現状のエリアマーケティングでは、判断が困難な状況である。
本発明は、以上のような問題点を解消するためになされたものであり、同様な施策を適用可能な地域を同じ分類とする判断が、より的確に支援できるようにすることを目的とする。
本発明に係る地域特性分類装置は、設定されている複数の地域を設定されている領域に分け、これら各領域を調査可能な特性を反映させた識別情報を与えたノードとし、領域の間の交通をノードの間を接続するリンクとして複数の地域の状態をグラフ化するグラフ変換手段と、設定した基本基準に特性が一致するノードより構成される基本ノード群の中で各ノードに接続するノードの次数の平均および分散を算出するグラフ特徴計算手段と、このグラフ特徴算出手段が算出した値により地域を分類する分類手段と、この分類手段に分類された結果を出力する出力手段とを少なくとも備える。
上記地域特性分類装置において、グラフ特徴計算手段は、基本ノード群に隣接し、基本基準とは異なって設定された複数の基準の中の同一の基準に特性が一致するノードより構成される第１隣接ノード群の中の各ノードの、基本ノード群に接続するリンク数の平均値を算出するようにしてもよい。また、グラフ特徴計算手段は、全ての第１隣接ノード群の全ノード数に対する、複数の基準の中の設定された基準に特性が一致する第１隣接ノード群のノード数の割合を算出してもよい。
また、グラフ特徴計算手段は、基本ノード群より外側で第１隣接ノード群に隣接し、複数の基準の中の同一の基準に特性が一致するノードより構成される第２隣接ノード群の中の各ノードの、第１隣接ノード群に接続するリンク数の平均値を算出してもよい。また、グラフ特徴計算手段は、同一の基準に特性が一致する第１隣接ノード群と第２隣接ノード群との全ノード数に対する、第１隣接ノード群のノード数の割合を算出してもよい。
また、本発明に係る地域特性分類方法は、グラフ変換手段が、設定されている複数の地域を設定されている領域に分け、これら各領域を調査可能な特性を反映させた識別情報を与えたノードとし、領域の間の交通をノードの間を接続するリンクとして複数の地域の状態をグラフ化する第１ステップと、グラフ特徴計算手段が、設定した基本基準に特性が一致するノードより構成される基本ノード群の中で各ノードに接続するノードの次数の平均および分散を算出する第２ステップと、分類手段が、第２ステップで算出した値により地域を分類する第３ステップと、出力手段が、第３ステップで分類された結果を出力する第４ステップとを少なくとも備え、グラフ変換手段、グラフ特徴計算手段、分類手段、出力手段を備えるコンピュータで各ステップが行われる。
上記地域特性分類方法において、第２ステップでは、グラフ特徴計算手段が、基本ノード群に隣接し、基本基準とは異なって設定された複数の基準の中の同一の基準に特性が一致するノードより構成される第１隣接ノード群の中の各ノードの、基本ノード群に接続するリンク数の平均値を算出してもよい。また、第２ステップでは、グラフ特徴計算手段が、全ての第１隣接ノード群の全ノード数に対する、複数の基準の中の設定された基準に特性が一致する第１隣接ノード群のノード数の割合を算出してもよい。
また、第２ステップでは、グラフ特徴計算手段が、基本ノード群より外側で第１隣接ノード群に隣接し、複数の基準の中の同一の基準に特性が一致するノードより構成される第２隣接ノード群の中の各ノードの、第１隣接ノード群に接続するリンク数の平均値を算出してもよい。また第２ステップでは、グラフ特徴計算手段が、同一の基準に特性が一致する第１隣接ノード群と第２隣接ノード群との全ノード数に対する、第１隣接ノード群のノード数の割合を算出してもよい。
また、本発明に係るプログラムは、設定されている複数の地域を設定されている領域に分け、これら各領域を調査可能な特性を反映させた識別情報を与えたノードとし、領域の間の交通をノードの間を接続するリンクとして複数の地域の状態をグラフ化する第１機能と、設定した基本基準に特性が一致するノードより構成される基本ノード群の中で各ノードに接続するノードの次数の平均および分散を算出する第２機能と、第２機能で算出した値により地域を分類する第３機能と、第３機能で分類された結果を出力する第４機能とをコンピュータに実現させる。
上記プログラムにおいて、第２機能では、基本ノード群に隣接し、基本基準とは異なって設定された複数の基準の中の同一の基準に特性が一致するノードより構成される第１隣接ノード群の中の各ノードの、基本ノード群に接続するリンク数の平均値を算出してもよい。また、第２機能では、全ての第１隣接ノード群の全ノード数に対する、複数の基準の中の設定された基準に特性が一致する第１隣接ノード群のノード数の割合を算出してもよい。
また、第２機能では、基本ノード群より外側で第１隣接ノード群に隣接し、複数の基準の中の同一の基準に特性が一致するノードより構成される第２隣接ノード群の中の各ノードの、第１隣接ノード群に接続するリンク数の平均値を算出してもよい。また、第２機能では、同一の基準に特性が一致する第１隣接ノード群と第２隣接ノード群との全ノード数に対する、第１隣接ノード群のノード数の割合を算出してもよい。
以上説明したように、本発明によれば、各領域を調査可能な特性を反映させた識別情報を与えたノードとし、領域の間の交通をノードの間を接続するリンクとして複数の地域の状態をグラフ化し、設定した基本基準に特性が一致するノードより構成される基本ノード群の中で各ノードに接続するノードの次数の平均および分散により地域を分類するようにしたので、同様な施策を適用可能な地域を同じ分類とする判断が、より的確に支援できるようになるという優れた効果が得られる。
本発明の実施の形態における地域特性分類装置の構成を示す構成図である。 地域を領域に分けてグラフ化した状態を示す説明図である。 複数の地域を領域に分けてグラフ化した状態を示す説明図である。 図３に示すグラフ化された各地域より得られるグラフ特性計算部１０２による各値の計算結果を示す説明図である。 分類部１０３による分類の状態を示す説明図である。
以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。図１は、本発明の実施の形態における地域特性分類装置の構成を示す構成図である。地域特性分類装置は、グラフ変換部１０１，グラフ特性計算部１０２，分類部１０３，出力部１０４，記憶部１０５，入力部１０６を備える。
グラフ変換部１０１は、設定されている複数の地域を設定されている領域に分け、これら各領域を調査可能な特性を反映させた識別情報を与えたノードとし、領域の間の交通をノードの間を接続するリンクとして複数の地域の状態をグラフ化する。
例えば、グラフ変換部１０１は、図２に示すように、ある地域を、次に示す５つの領域に分ける。まず、領域２０１は、光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている領域である。「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」は、調査可能な特性である。これに対し、領域２０１に隣接する領域２１１，領域２１２，および領域２１１，領域２１２に隣接する領域２２１，領域２２２は、光ファイバによる通信のサービスが提供されておらず、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）による通信のサービスが提供可能とされている領域である。「光ファイバによる通信のサービスが提供されておらず、ＡＤＳＬによる通信のサービスが提供可能とされている」も調査可能な特性である。なお、調査可能な特性として、「ブロードバンドサービスが、設定されている普及率以下」などを定義して、領域の分割を行うようにしてもよい。
また、領域２１１は、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上の領域であり、領域２１２は、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満の領域である。また、領域２２１は、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上の領域であり、領域２２２は、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満の領域である。「ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増」は調査可能な特性である。
また、グラフ変換部１０１は、まず、領域２０１を、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性を反映させた識別情報として黒四角を与えたノードとする。また、領域２１１は、「領域２０１に隣接してＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性を反映させた識別情報として白丸を与えたノードとする。また、領域２１２は、「領域２０１に隣接してＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性を反映させた識別情報として白三角を与えたノードとする。
また、領域２２１は、「領域２１１または領域２１２に接続してＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性を反映させた識別情報として黒丸を与えたノードとする。また、領域２２２は、「領域２１１または領域２１２に接続してＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性を反映させた識別情報として黒三角を与えたノードとする。
グラフ変換部１０１は、以上のようにして分割した領域をノードとし、各領域の間の交通をノードの間を接続するリンク２３１とし、ある地域の各領域の状態をノードとリンクとで構成されたグラフに変換する。
グラフ特性計算部１０２は、まず、グラフ変換部１０１により生成されたグラフをもとに、設定した基本基準に特性が一致するノードより構成される基本ノード群の中で各ノードに接続するノードの次数の平均（Σ（対象ノードに接続するリンク数）／ノード数）およびノードの次数の分散を算出する。基本ノード群の中の各ノードより隣接するノードに接続するノードの次数の平均および分散を算出する。基本ノード群に隣接するノード群へのリンクは除外する。
例えば、上述した地域において、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供されている領域」という、設定した基本基準に一致する特性を備える領域２０１の黒丸で示されるノードを基本ノードとする。また、グラフ特性計算部１０２は、上述したようにして選択された基本ノードより構成される基本ノード群の中の各ノードに接続するリンク２３１の数をノード数で除した値（ノードの次数の平均）およびノードの次数の分散を算出する。
図２に示す例の場合、黒四角のノード数は１６であり、基本ノード群の各ノード（黒四角）に接続するノードの次数の平均は、３．５となり、分散は、１．７５となる。
また、グラフ特性計算部１０２は、基本ノード群に隣接し、基本基準とは異なって設定された複数の基準の中の同一の基準に特性が一致するノードより構成される第１隣接ノード群の中の各ノードの、基本ノード群に接続するリンク数の平均値を算出する。加えて、設定された条件により、全ての第１隣接ノード群の全ノード数に対する、複数の基準の中の設定された基準に特性が一致する第１隣接ノード群のノード数の割合（隣接グループノード数比）を算出する。
例えば、上述した地域において、「ＡＤＳＬによる通信サービスの需要増が設定されている閾値以上」という、設定された基準に一致する特性を備える、領域２１１の白丸で示されるノードより構成されるノード群が、第１隣接ノード群となる。また、上述した地域において、「ＡＤＳＬによる通信サービスの需要増が設定されている閾値未満」という、設定された基準に一致する特性を備える、領域２１２の白三角で示されるノードより構成されるノード群も、第１隣接ノード群となる。これらのノード群は、いずれも、基本ノード群に隣接している。
この場合、第１隣接ノード群である白丸のノードの数は、５であり、白丸のノードから基本ノード群の黒四角のノードに接続するノードの次数の平均は、２となる。また、他の第１隣接ノード群である白三角のノードの数は、６であり、白三角のノードから基本ノード群の黒四角のノードに接続するノードの次数の平均は、１．６７（≒１０／６）となる。
また、第１隣接ノード群の全ノード数に対する、「ＡＤＳＬによる通信サービスの需要増が設定されている閾値」以上の第１隣接ノード群のノード数（白丸の数）の割合が隣接グループノード数比として算出される。この場合、隣接グループノード数比は、０．４５（≒５／１１）となる。
また、グラフ特徴計算部１０２は、基本ノード群より外側で第１隣接ノード群に隣接し、複数の基準の中の同一の基準に特性が一致するノードより構成される第２隣接ノード群の中の各ノードの、第１隣接ノード群に接続するリンク数の平均値を算出する。加えて、設定された条件により、同一の基準に特性が一致する第１隣接ノード群と第２隣接ノード群との全ノード数に対する、第１隣接ノード群のノード数の割合（接続グループノード数比）を算出する。
例えば、上述した地域において、「ＡＤＳＬによる通信サービスの需要増が設定されている閾値以上」という基準に一致する特性を備える、領域２２１の黒丸で示されるノードより構成されるノード群が、第２隣接ノード群となる。また、上述した地域において、「ＡＤＳＬによる通信サービスの需要増が設定されている閾値未満」という基準に一致する特性を備える、領域２２２の黒三角で示されるノードより構成されるノード群も、第２隣接ノード群となる。これらのノード群は、いずれも、いずれかの第１隣接ノード群に隣接している。
この場合、第２隣接ノード群である黒丸のノードの数は、３であり、黒丸のノードから第１隣接ノード群の白丸もしくは白三角に接続するノードの次数の平均は、１．３３（≒４／３）となる。また、他の第２隣接ノード群である黒三角のノードの数は、３であり、黒三角のノードから第１隣接ノード群の白丸もしくは白三角に接続するノードの次数の平均は、１．３３（≒４／３）となる。
また、「ＡＤＳＬによる通信サービスの需要増が設定されている閾値以上」という基準に特性が一致する白丸の第１隣接ノード群と、黒丸の第２隣接ノード群との全ノード数に対する、「ＡＤＳＬによる通信サービスの需要増が設定されている閾値以上」という基準に特性が一致する白丸の第１隣接ノード群のノード数（白丸の数）の割合が、接続グループノード数比として算出される。この場合、接続グループノード数比は、０．６２５となる。
以上のようにグラフ特徴算出部１０２が算出した値により、分類部１０３が、地域を分類し、分類部１０３に分類された結果を出力部１０４が出力する。ここで、分類部１０３は、少なくとも、設定した基本基準に特性が一致するノードより構成される基本ノード群の中で各ノードに接続するノードの次数の平均および分散により、地域を分類する。
また、分類部１０３は、設定された条件により、基本ノード群に隣接し、基本基準とは異なって設定された複数の基準の中の同一の基準に特性が一致するノードより構成される第１隣接ノード群の中の各ノードの、基本ノード群に接続するリンク数の平均値により、地域を分類する。また、この分類において、分類部１０３は、設定された条件により、全ての第１隣接ノード群の全ノード数に対する、複数の基準の中の設定された基準に特性が一致する第１隣接ノード群のノード数の割合も用いる。
また、分類部１０３は、設定された条件により、基本ノード群より外側で第１隣接ノード群に隣接し、複数の基準の中の同一の基準に特性が一致するノードより構成される第２隣接ノード群の中の各ノードの、第１隣接ノード群に接続するリンク数の平均値により、地域を分類する。また、この分類において、分類部１０３は、設定された条件により、同一の基準に特性が一致する第１隣接ノード群と第２隣接ノード群との全ノード数に対する、第１隣接ノード群のノード数の割合も用いる。
また、分類部１０３は、設定された条件により、上述したいずれかを組み合わせて地域を分類する。
以下、より詳細に説明する。以下では、「光ファイバによる通信のサービス」や「ＡＤＳＬによる通信のサービス」などのブロードバンド通信接続サービスを例に、地域の特徴による分類について説明する。また、以下では、図２を用いて説明したノードおよびノードの特性を反映させた識別情報を用いる。
まず、図３に示すように、ある１６の地域について、グラフ変換部１０１がグラフ化する。例えば、地域（ａ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される２つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される１つの領域とに分けられている。
また、地域（ｂ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される２つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される４つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される２つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている黒三角のノードで示される１つの領域とに分けられている。
また、地域（ｃ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される２つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される３つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている白三角のノードで示される１つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される２つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている黒三角のノードで示される３つの領域とに分けられている。
また、地域（ｄ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される４つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される６つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている白三角のノードで示される１つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される２つの領域とに分けられている。
また、地域（ｅ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される４つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される４つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている白三角のノードで示される４つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される１つの領域と、「白丸または白三角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている黒三角のノードで示される３つの領域とに分けられている。
また、地域（ｆ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される３つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される３つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される３つの領域とに分けられている。
また、地域（ｇ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される５つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される９つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている白三角のノードで示される１つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される２つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている黒三角のノードで示される２つの領域とに分けられている。
また、地域（ｈ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される７つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される９つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている白三角のノードで示される３つの領域と、「白丸または白三角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される５つの領域とに分けられている。
また、地域（ｉ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される１０の領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される７の領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている白三角のノードで示される３つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される１つの領域と、「白丸または白三角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている黒三角のノードで示される３つの領域とに分けられている。
また、地域（ｊ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される１０の領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される４つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている白三角のノードで示される３つの領域と、「白丸または白三角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される３つの領域と、「白丸または白三角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている黒三角のノードで示される３つの領域とに分けられている。
また、地域（ｋ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される１４の領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される７の領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている白三角のノードで示される６の領域と、「白丸または白三角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される３つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている黒三角のノードで示される２つの領域とに分けられている。
また、地域（ｌ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される１７の領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される５の領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている白三角のノードで示される５の領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される１つの領域と、「白丸または白三角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている黒三角のノードで示される２つの領域とに分けられている。
また、地域（ｍ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される１２の領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される７の領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている白三角のノードで示される１つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される４つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている黒三角のノードで示される４つの領域とに分けられている。
また、地域（ｎ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される３０の領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される１３の領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている白三角のノードで示される４つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される３つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている黒三角のノードで示される２つの領域とに分けられている。
また、地域（ｏ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される４０の領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される２１の領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている白三角のノードで示される２つの領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される６の領域と、「白丸のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている黒三角のノードで示される１つの領域とに分けられている。
また、地域（ｐ）は、「光ファイバによる通信のサービスが既に提供可能とされている」という特性が反映されている黒四角のノードで示される１６の領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている白丸のノードで示される５つの領域と、「黒四角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている白三角のノードで示される６の領域と、「白丸または白三角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値以上」という特性が反映されている黒丸のノードで示される３つの領域と、「白丸または白三角のノードからなる領域に隣接し、ＡＤＳＬによる通信サービスの年間需要増がしきい値未満」という特性が反映されている黒三角のノードで示される３つの領域とに分けられている。
以上のように、グラフ変換部１０１が、対象とする複数の地域の状態を各々グラフ化すると、グラフ特性計算部１０２が、まず、設定した基本基準に特性が一致するノードより構成される基本ノード群の中で各ノードに接続するノードの次数の平均および分散を、地域ごとに算出する。
また、グラフ特性計算部１０２は、基本ノード群に隣接し、基本基準とは異なって設定された複数の基準の中の同一の基準に特性が一致するノードより構成される第１隣接ノード群の中の各ノード（白丸）の、基本ノード群に接続するリンク数をノード数で除した値（第１隣接第１ノード群リンク数）を算出する。同様に、他の第１隣接ノード群の中の各ノード（白三角）の、基本ノード群に接続するリンク数をノード数で除した値（第１隣接第２ノード群リンク数）も算出する。加えて、設定された条件により、隣接グループノード数比を算出する。
また、グラフ特性計算部１０２は、基本ノード群より外側で第１隣接ノード群に隣接し、複数の基準の中の同一の基準に特性が一致するノードより構成される第２隣接ノード群の中の各ノード（黒丸）の、第１隣接ノード群に接続するリンク数をノード数で除した値（第２隣接第１ノード群リンク数）を算出する。同様に、他の第２隣接ノード群の中の各ノード（黒三角）の、第１隣接ノード群に接続するリンク数をノード数で除した値（第２隣接第２ノード群リンク数）も算出する。加えて、設定された条件により、接続グループノード数比を算出する。
上述したグラフ特性計算部１０２による各値の計算結果は、図４に示すようになり、例えば、記憶部１０５に記憶（一時記憶）される。
上述したグラフ変換部１０１の算出結果をもとに、分類部１０３は、各地域を分類する。例えば、分類部１０３に、上記リンク数をノード数で除した値（ノードの次数の平均）により分類数３で分類し、また、ノードの次数の分散が０と正の数値とで分類することが設定されている場合、分類部１０３は、まず、ノードの次数の平均が１の地域（ａ），地域（ｂ），地域（ｃ），地域（ｄ）を第１分類とする。また、分類部１０３は、ノードの次数の平均が２の、地域（ｅ），地域（ｆ），地域（ｇ），地域（ｈ），地域（ｉ）を第２分類とする。また、分類部１０３は、ノードの次数の平均が３の、地域（ｊ），地域（ｋ），地域（ｌ），地域（ｍ），地域（ｎ），地域（ｏ），地域（ｐ）を第３分類とする（図５（２））。
加えて、分類部１０３は、ノードの次数の平均が１で分散が０の、地域（ａ），地域（ｂ），地域（ｃ）を第１−１分類とし、ノードの次数の平均が１で分散が正の数の地域（ｄ）を第１−２分類とする（図５（２））。
また、分類部１０３に、第１隣接第１ノード群リンク数および第１隣接第２ノード群リンク数の大小関係により分類することが設定され、隣接グループノード数比の大小により分類することが設定されている場合、分類部１０３は、まず、第２分類の中で、「第１隣接第２ノード群リンク数が第１隣接第１ノード群リンク数より大きい」かつ「隣接グループノード数比が設定されているしきい値より大きい」条件に一致する地域（ｇ）を第２−１分類とし、これ以外の地域（ｅ），地域（ｆ），地域（ｈ），地域（ｉ）を第２−２分類とする（図５（３））。
また、分類部１０３は、第３分類の中においても、「第１隣接第２ノード群リンク数が第１隣接第１ノード群リンク数より大きい」かつ「隣接グループノード数比が設定されているしきい値より大きい」条件に一致する地域（ｋ），地域（ｎ）を第３−１分類とし、これ以外の地域（ｊ），地域（ｌ），地域（ｍ），地域（ｏ），地域（ｐ）を第３−２分類とする（図５（３））。
また、分類部１０３に、第２隣接第１ノード群リンク数および第２隣接第２ノード群リンク数の大小関係により分類することが設定され、隣接グループノード数比の大小により分類することが設定され、接続グループノード数比の大小により分類することが設定されている場合、分類部１０３は、まず、第２−２分類の中で、「第２隣接第２ノード群リンク数が第２隣接第１ノード群リンク数より大きい」かつ「隣接グループノード数比が設定されているしきい値より大きい」かつ「接続グループノード数比が設定されているしきい値より大きい」条件に一致する地域（ｉ）を第２−２−１分類とし、これ以外の地域（ｅ），地域（ｆ），地域（ｈ）を第２−２−２分類とする（図５（４））。
また、分類部１０３は、第３−１分類の中においても、「第２隣接第２ノード群リンク数が第２隣接第１ノード群リンク数より大きい」かつ「隣接グループノード数比が設定されているしきい値より大きい」かつ「接続グループノード数比が設定されているしきい値より大きい」条件に一致する地域（ｋ）を第３−１−１分類とし、これ以外の地域（ｎ）を第３−１−２分類とする（図５（４））。
同様に、分類部１０３は、第３−２分類の中においても、「第２隣接第２ノード群リンク数が第２隣接第１ノード群リンク数より大きい」かつ「隣接グループノード数比が設定されているしきい値より大きい」かつ「接続グループノード数比が設定されているしきい値より大きい」条件に一致する地域（ｍ），地域（ｏ）を第３−２−１分類とし、これ以外の地域（ｊ），地域（ｌ），地域（ｐ）を第３−２−２分類とする（図５（４））。
分類部１０３による以上の全ての分類動作により、（ａ），地域（ｂ），地域（ｃ），地域（ｄ），地域（ｅ），地域（ｆ），地域（ｇ），地域（ｈ），地域（ｉ），地域（ｊ），地域（ｋ），地域（ｌ），地域（ｎ），地域（ｎ），地域（ｏ），地域（ｐ）の１６の地域が、７つに分類される。このようにして分類された結果が、出力部１０４により出力される。例えば、図５に示すような分類状態が、出力部１０４を構成する表示装置に表示される。また、図５に示すような分類状態が、出力部１０４を構成する印刷装置により用紙に印刷されてい出力される。
ここで、上述した特性，各設定，およびしきい値などは、記憶部１０５に記憶されているなど予め設定されていてもよく、本装置を動作させるときに、使用者の操作により入力部１０６より入力して与えてもよい。
以上に説明したように、本実施の形態は、設定されている複数の地域を設定されている領域に分け、これら各領域を調査可能な特性を反映させた識別情報を与えたノードとし、領域の間の交通をノードの間を接続するリンクとして複数の地域の状態をグラフ化し（第１ステップ）、次に、設定した基本基準に特性が一致するノードより構成される基本ノード群の中で各ノードに接続するノードの次数の平均および分散を算出し（第２ステップ）、次に、第２ステップで算出した値により地域を分類し（第３ステップ）、この結果を出力する（第４ステップ）ようにしたところに特徴がある。
この結果、本実施の形態によれば、地理的な条件を考慮した地域の分類が可能となる。これにより、個々の地域に対して設備投資を検討するのではなく、同分類の地域に対して施策を施すことができるようになる。また、全国一律の施策よりは、地域の特徴を把握した分類となり効率的となる。このように、本実施の形態によれば、同様な施策を適用可能な地域を同じ分類とする判断が、より的確に支援できるようになり、例えば、サービス企画、販売企画業務の向上を図ることが可能となる。
ところで、本実施の形態における地域特性分類装置は、ＣＰＵと主記憶装置と外部記憶装置とネットワーク接続装置となどを備えたコンピュータ機器で実現可能であり、主記憶装置に展開されたプログラムによりＣＰＵが動作することで、上述した各機能が実現される。また、各機能は、複数のコンピュータ機器に分散させるようにしてもよい。
なお、本発明は以上に説明した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想内で、当分野において通常の知識を有する者により、多くの変形が実施可能であることは明白である。例えば、上述では、１つのしきい値を基準に第１隣接ノード群を２つに分けたが、これに限るものではなく、２つのしきい値をもとに３つに分けてもよい。また、３つのしきい値を用いて４つの第１隣接ノード群に分けてもよい。第２隣接ノード群についても同様である。また、上述では、第２隣接ノード群まで分けたが、これに限るものではなく、第２隣接ノード郡に隣接する第３隣接ノード群など、より多くの隣接ノード群に分けるようにしてもよい。また、本発明は、ブロードバンド通信接続サービスに限らず、様々なサービスにおけるエリアマーケティングに適用可能である。
１０１…グラフ変換部、１０２…グラフ特性計算部、１０３…分類部、１０４…出力部、１０５…記憶部、１０６…入力部。

Claims (15)

  1. 設定されている複数の地域を設定されている領域に分け、これら各領域を調査可能な特性を反映させた識別情報を与えたノードとし、前記領域の間の交通を前記ノードの間を接続するリンクとして複数の前記地域の状態をグラフ化するグラフ変換手段と、
    設定した基本基準に前記特性が一致するノードより構成される基本ノード群の中で各ノードの次数の平均および分散を算出するグラフ特徴計算手段と、
    このグラフ特徴算出手段が算出した値により前記地域を分類する分類手段と、
    この分類手段に分類された結果を出力する出力手段と
    を少なくとも備えることを特徴とする地域特性分類装置。
  2. 請求項１記載の地域特性分類装置において、
    前記グラフ特徴計算手段は、
    前記基本ノード群に隣接し、前記基本基準とは異なって設定された複数の基準の中の同一の基準に前記特性が一致するノードより構成される第１隣接ノード群の中の各ノードの、前記基本ノード群に接続するリンク数の平均値を算出することを特徴とする地域特性分類装置。
  3. 請求項２記載の地域特性分類装置において、
    前記グラフ特徴計算手段は、
    全ての第１隣接ノード群の全ノード数に対する、複数の前記基準の中の設定された基準に前記特性が一致する第１隣接ノード群のノード数の割合を算出することを特徴とする地域特性分類装置。
  4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の地域特性分類装置において、
    前記グラフ特徴計算手段は、
    前記基本ノード群より外側で前記第１隣接ノード群に隣接し、複数の前記基準の中の同一の基準に前記特性が一致するノードより構成される第２隣接ノード群の中の各ノードの、前記第１隣接ノード群に接続するリンク数の平均値を算出することを特徴とする地域特性分類装置。
  5. 請求項４記載の地域特性分類装置において、
    前記グラフ特徴計算手段は、
    同一の基準に前記特性が一致する前記第１隣接ノード群と前記第２隣接ノード群との全ノード数に対する、前記第１隣接ノード群のノード数の割合を算出することを特徴とする地域特性分類装置。
  6. グラフ変換手段が、設定されている複数の地域を設定されている領域に分け、これら各領域を調査可能な特性を反映させた識別情報を与えたノードとし、前記領域の間の交通を前記ノードの間を接続するリンクとして複数の前記地域の状態をグラフ化する第１ステップと、
    グラフ特徴計算手段が、設定した基本基準に前記特性が一致するノードより構成される基本ノード群の中で各ノードの次数の平均および分散を算出する第２ステップと、
    分類手段が、第２ステップで算出した値により前記地域を分類する第３ステップと、
    出力手段が、第３ステップで分類された結果を出力する第４ステップと
    を少なくとも備え、
    前記グラフ変換手段、前記グラフ特徴計算手段、前記分類手段、前記出力手段を備えるコンピュータで前記各ステップが行われることを特徴とする地域特性分類方法。
  7. 請求項６記載の地域特性分類方法において、
    前記第２ステップでは、
    前記グラフ特徴計算手段が、前記基本ノード群に隣接し、前記基本基準とは異なって設定された複数の基準の中の同一の基準に前記特性が一致するノードより構成される第１隣接ノード群の中の各ノードの、前記基本ノード群に接続するリンク数の平均値を算出することを特徴とする地域特性分類方法。
  8. 請求項７記載の地域特性分類方法において、
    前記第２ステップでは、
    前記グラフ特徴計算手段が、全ての第１隣接ノード群の全ノード数に対する、複数の前記基準の中の設定された基準に前記特性が一致する第１隣接ノード群のノード数の割合を算出することを特徴とする地域特性分類方法。
  9. 請求項６〜８のいずれか１項に記載の地域特性分類方法において、
    前記第２ステップでは、
    前記グラフ特徴計算手段が、前記基本ノード群より外側で前記第１隣接ノード群に隣接し、複数の前記基準の中の同一の基準に前記特性が一致するノードより構成される第２隣接ノード群の中の各ノードの、前記第１隣接ノード群に接続するリンク数の平均値を算出することを特徴とする地域特性分類方法。
  10. 請求項９記載の地域特性分類方法において、
    前記第２ステップでは、
    前記グラフ特徴計算手段が、同一の基準に前記特性が一致する前記第１隣接ノード群と前記第２隣接ノード群との全ノード数に対する、前記第１隣接ノード群のノード数の割合を算出することを特徴とする地域特性分類方法。
  11. 設定されている複数の地域を設定されている領域に分け、これら各領域を調査可能な特性を反映させた識別情報を与えたノードとし、前記領域の間の交通を前記ノードの間を接続するリンクとして複数の前記地域の状態をグラフ化する第１機能と、
    設定した基本基準に前記特性が一致するノードより構成される基本ノード群の中で各ノードの次数の平均および分散を算出する第２機能と、
    第２機能で算出した値により前記地域を分類する第３機能と、
    第３機能で分類された結果を出力する第４機能と
    をコンピュータに実現させるためのプログラム。
  12. 請求項１１記載のプログラムにおいて、
    前記第２機能では、
    前記基本ノード群に隣接し、前記基本基準とは異なって設定された複数の基準の中の同一の基準に前記特性が一致するノードより構成される第１隣接ノード群の中の各ノードの、前記基本ノード群に接続するリンク数の平均値を算出することを特徴とするプログラム。
  13. 請求項１２記載のプログラムにおいて、
    前記第２機能では、
    全ての第１隣接ノード群の全ノード数に対する、複数の前記基準の中の設定された基準に前記特性が一致する第１隣接ノード群のノード数の割合を算出することを特徴とするプログラム。
  14. 請求項１１〜１３のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
    前記第２機能では、
    前記基本ノード群より外側で前記第１隣接ノード群に隣接し、複数の前記基準の中の同一の基準に前記特性が一致するノードより構成される第２隣接ノード群の中の各ノードの、前記第１隣接ノード群に接続するリンク数の平均値を算出することを特徴とするプログラム。
  15. 請求項１４記載のプログラムにおいて、
    前記第２機能では、
    同一の基準に前記特性が一致する前記第１隣接ノード群と前記第２隣接ノード群との全ノード数に対する、前記第１隣接ノード群のノード数の割合を算出することを特徴とするプログラム。
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