JP5512882B2 - 情報処理装置および端末数推計方法 - Google Patents

Description

本発明は、移動端末を利用した人口統計処理を行う情報処理装置および端末数推計方法に関する。

移動端末の位置情報を測位し、その位置情報の数を集計することにより、対象領域における人口を算出することが考えられている（特許文献１）。

特開２００３−３０３７３号公報

しかしながら、従来技術においては、対象領域に現に位置する端末数を集計するものであり、そのユーザの居住地である住所属性ごとに、対象領域に在圏する移動端末数を集計することができない。

一方で、移動端末として携帯電話を利用する場合には、キャリア事業者と契約者との間の契約者情報を利用することにより、居住地である住所属性を把握することができる。よって、これに基づいて対象領域に在圏する移動端末の住所属性ごとの端末数を集計することができる。

しかし、その場合においても以下の問題が生ずる。すなわち、集計対象領域（例えば、セクタ領域）と分析対象領域（例えば、住所属性区分に基づく領域）との違いにより、対象領域に隣接等する周辺領域に在圏する移動端末の一部を対象領域に在圏する端末数として集計してしまう。すなわち、対象領域において住所属性ごとの携帯端末の端末数を集計しようとしても、周辺領域に在圏する携帯端末の端末数をも集計してしまう。このような状況を、本明細書では吸い込み現象と称し、このような吸い込み現象により吸い込まれ、集計対象とされた携帯端末を吸い込み端末と称する。

図１７にその具体例を示す。図１７は、吸い込み現象を説明する模式図である。この模式図においては、集計対象領域であるセクタ１で示されている三角形の領域、セクタ２で示されている三角形の領域が表されている。セクタ１は、住所属性により定義された対象領域であるＡ町とＢ町とを跨いで形成された領域である。そして、セクタ１のＡ町部分とＢ町部分との比が１：１であった場合、セクタ内に人口が均一に分布していると仮定し、Ａ町とＢ町との面積比に基づいて、セクタ1に在圏する端末数を面積按分することにより、それぞれＡ町部分およびＢ町部分の端末数を推計することができる。また、セクタ１に在圏する移動端末の住所属性ごと（Ａ町およびＢ町）の端末数を面積按分することにより、Ａ町部分における住所属性ごとの端末数、並びに、Ｂ町部分における住所属性ごとの端末数を推計することもできる。しかしながら、いずれの推計においても、セクタ内の人口分布を均一であることを前提としているため、上述したような問題（吸い込み現象）が生じる。例えば、実際にはＢ町部分に在圏する住所属性がＢ町の端末の一部が、Ａ町部分に在圏する住所属性がＢ町の端末数として推計されてしまうことが考えられる。

さらに、セクタ１では、実際の位置と、理論上の位置とは同じであることを前提に説明したが、実際の位置と、理論上の位置とは異なる場合が多い。セクタ２は、その例を示したものである。セクタ２は、実際には、点線で示されている位置にあるが、理論上では、実線で示されている位置にあるとして端末数の推計が行われる。実線で示されているセクタ２を用いて、セクタ２におけるＡ町部分と、Ｂ町部分との端末数を算出しようとすると、その面積に基づいて、端末数を算出することになる。

しかしながら、点線で示されている部分が現実のセクタ２の配置であるため、実線のセクタ２に基づいて算出した端末数は誤りということになる。すなわち、図１７の例においては、実際には、セクタ２は、Ａ町部分と重なる部分はなく、全てＢ町部分にあることになっている。しかしながら、理論上では、その配置がずれて把握されており、Ａ町と重なっている部分が多い。よって、その面積比に基づいて端末数を算出しても、その数値には誤りがあることになる。

なお、集計対象領域（または後述する位置情報集計単位領域）とは、移動端末数を集計することができる単位であり、例えばセクタ領域などである。本明細書においては、集計対象領域とは、移動端末の基地局を利用した概略位置情報を取得する際における集計単位となる。また、分析対象領域とは、移動端末数に基づいた人口を算出する操作を行なうオペレータ（一般的には、キャリア事業者や、統計情報を処理する事業者）が、分析対象として指定する領域である。例えば、住所属性区分に基づいた領域など、市町村等の区分からなる領域でもよいし、それとは別に指定されたメッシュ形状からなる領域でもよい。一般に、分析対象領域と集計対象領域とは、ずれたものである。

そこで、上述の課題を解決するために、本発明は、分析対象領域における住所属性ごとの移動端末の端末数を、精度よく集計することができる情報処理装置および端末数推計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、本発明の情報処理装置は、移動端末の位置情報の集計単位である集計対象領域における移動端末の位置情報および当該移動端末の住所属性情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された位置情報に基づいて、予め指定された領域である分析対象領域において、基準時および分析対象時間における分析対象領域に隣接する隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する対象領域集計手段と、前記取得手段により取得された位置情報に基づいて、前記隣接領域において、基準時および分析対象時間における当該隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する隣接領域集計手段と、前記対象領域集計手段により集計された基準時における分析対象領域の移動端末数、 前記隣接領域集計手段により集計された基準時における隣接領域の移動端末数、および前記隣接領域集計手段により集計された分析対象時間における移動端末数に基づいて、吸い込み端末数を算出する吸い込み端末数算出手段と、を備えている。

また、本発明の端末数推計方法は、移動端末の位置情報を取得する情報処理装置の端末数推計方法において、移動端末の位置情報の集計単位である集計対象領域における移動端末の位置情報および当該移動端末の住所属性情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された位置情報に基づいて、予め指定された領域である分析対象領域において、基準時および分析対象時間における分析対象領域に隣接する隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する対象領域集計ステップと、前記取得ステップにより取得された位置情報に基づいて、前記隣接領域において、基準時および分析対象時間における当該隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する隣接領域集計ステップと、前記対象領域集計ステップにより集計された基準時における分析対象領域の移動端末数、前記隣接領域集計ステップにより集計された基準時における隣接領域の移動端末数、および前記隣接領域集計ステップにより集計された分析対象時間における移動端末数に基づいて、吸い込み端末数を算出する吸い込み端末数算出ステップと、を備えている。

この発明によれば、分析対象領域において、基準時および分析対象時間における分析対象領域に隣接する隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計するとともに、隣接領域において、基準時および分析対象時間における当該隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する。そして、集計された基準時における分析対象領域の移動端末数数と、集計された基準時における隣接領域の移動端末数と集計された分析対象時間における移動端末数と、から吸い込み端末数を算出する。これにより、吸い込み現象を考慮した移動端末数を集計することができ、分析対象領域における住所属性ごとの移動端末の端末数を、より精度よく集計することができる。

また、本発明の情報処理装置は、前記対象領域集計手段により集計された基準時における分析対象領域の移動端末数と、前記隣接領域集計手段により集計された基準時における隣接領域の移動端末数との比率から吸い込み係数を算出する吸い込み係数算出手段をさらに備え、前記吸い込み端末数算出手段は、前記隣接領域集計手段により集計された分析対象時間における移動端末数と、前記吸い込み係数算出手段により算出された吸い込み係数を乗算して、吸い込み端末数を算出する。

また、本発明の情報処理装置は、前記隣接領域集計手段により集計された基準時における隣接領域の移動端末数と、前記隣接領域集計手段により集計された分析対象時間における隣接領域の移動端末数との比率から第２吸い込み係数を算出する吸い込み係数算出手段をさらに備え、前記吸い込み端末数算出手段は、前記対象領域集計手段により集計された基準時における移動端末数と、前記第２吸い込み係数算出手段により算出された第２吸い込み係数を乗算して、吸い込み端末数を算出する。

また、本発明の情報処理装置は、前記対象領域集計手段により集計された移動端末数から、前記吸い込み端末数算出手段により算出された吸い込み端末数を減算して、推計移動端末数を算出する移動端末数算出手段をさらに備える。

また、本発明の情報処理装置は、移動端末の位置情報の集計単位である集計対象領域における移動端末の位置情報および当該移動端末の住所属性情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された位置情報に基づいて、予め指定された領域である分析対象領域において、基準時および分析対象時間における分析対象領域に隣接する隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する対象領域集計手段と、前記取得手段により取得された位置情報に基づいて、前記隣接領域において、基準時および分析対象時間における当該隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する隣接領域集計手段と、前記対象領域集計手段により集計された基準時における分析対象領域の移動端末数と、前記隣接領域集計手段により集計された基準時における隣接領域の移動端末数との比率から吸い込み係数を算出する吸い込み係数算出手段と、前記隣接領域集計手段により集計された分析対象時間における移動端末数と、前記吸い込み係数算出手段により算出された吸い込み係数を乗算して、吸い込み端末数を算出する吸い込み端末数算出手段と、を備えている。

また、本発明の端末数推計方法は、移動端末の位置情報を取得する情報処理装置の端末数推計方法において、移動端末の位置情報の集計単位である集計対象領域の移動端末の位置情報および当該移動端末の住所属性情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された位置情報に基づいて、予め指定された領域である分析対象領域において、基準時および分析対象時間における分析対象領域に隣接する隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報数に基づいた移動端末数を集計する対象領域集計ステップと、前記取得ステップにより取得された位置情報に基づいて、前記隣接領域において、基準時および分析対象時間における当該隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する隣接領域集計ステップと、前記対象領域集計ステップにより集計された基準時における分析対象領域の移動端末数と、前記隣接領域集計ステップにより集計された基準時における隣接領域の移動端末数との比率から吸い込み係数を算出する吸い込み係数算出ステップと、前記対象領域集計ステップにより集計された分析対象時間における移動端末数と、前記吸い込み係数算出ステップにより算出された吸い込み係数を乗算して、吸い込み端末数を算出する吸い込み端末数算出ステップと、を備えている。

この発明によれば、分析対象領域において、基準時および分析対象時間における分析対象領域に隣接する隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計するとともに、隣接領域において、基準時および分析対象時間における当該隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する。そして、集計された基準時における分析対象領域の移動端末数数と、集計された基準時における隣接領域の移動端末数との比率から吸い込み係数を算出し、集計された分析対象時間における移動端末数と、算出された吸い込み係数を乗算して、吸い込み端末数を算出し、分析対象時間における移動端末数から、吸い込み端末数を減算して、推計移動端末数を算出する。これにより、吸い込み現象を考慮した移動端末数を集計することができ、分析対象領域における住所属性ごとの移動端末の端末数を、より精度よく集計することができる。

本発明によれば、分析対象領域における住所属性ごとの移動端末の端末数を、より精度よく集計することができる。

本実施形態の情報処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。 情報処理装置１００のハードウェア構成図である。 情報処理装置１００の処理を示すフローチャートである。 位置情報ＤＢ１０６に記憶されるデータベースの具体例を示す説明図である。 端末数の集計結果の概要を示す説明図である。 分析対象領域ｐにおける移動端末数ｐ（ｔ）を算出するときの説明図である。 変形例における分析対象領域ｐと隣接領域ｑとの関係を示す説明図である。 変形例における、隣接領域ｑにおける分析対象領域ｐを住所属性とする吸い込み端末数ｑ’（ｔ）を算出する処理過程を示す概念図である。 本実施形態の変形例における各隣接領域における吸い込み端末数を算出するときのフローチャートである。 変形例における、吸い込み端末数を分析対象領域の移動端末鵜に加える処理を示すフローチャートである。 第二の実施形態の情報処理装置２００の機能構成を示すブロック図である。 分析対象領域Ｍと位置情報集計単位領域Ｓとの関係を示す説明図である。 分析対象領域Ｍと、位置情報集計単位領域Ｓ１およびＳ２との関係を示す説明図である。 情報処理装置２００の処理を示すフローチャートである。 変形例における情報処理装置２００ａの機能を示すブロック図である。 情報処理装置２００ａの処理を示すフローチャートである。 吸い込み現象を説明するための説明図である。 端末数推計の考え方を説明するための図である。 端末数推計に係る計算方法を説明するための図である。

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。

＜第一の実施形態＞
図１は、本実施形態の情報処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。図１に示されるとおり、この情報処理装置１００は、位置情報取得部１０１（取得手段）、端末数集計部１０２（対象領域集計手段、隣接領域集計手段）、吸い込み係数算出部１０３（吸い込み係数算出手段）、吸い込み端末数算出部１０４（吸い込み端末数算出手段）、推計端末数算出部１０５（移動端末数算出手段）、位置情報ＤＢ１０６、および分析対象領域ＤＢ１０８を含んで構成されている。

図２は、情報処理装置１００のハードウェア構成図である。図１に示される情報処理装置１００は、物理的には、図２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、半導体メモリ等の補助記憶装置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１において説明した各機能は、図２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。

位置情報取得部１０１は、移動端末の位置情報を取得する部分であり、通信キャリア事業者が記憶している在圏位置情報を記憶する位置情報管理サーバから、移動端末の位置情報（例えば、位置登録信号に基づいたもの）の集計単位である集計対象領域における移動端末の位置情報を、その住所属性とともに取得する。なお、プライバシー保護の観点から、ユーザを特定する情報は取得しないようにしており、属性が分かる程度の情報のみを取得するようにしている。位置情報取得部１０１が取得した位置情報および住所属性情報は、位置情報ＤＢ１０６に記憶させる。また、本実施形態においては、位置情報取得部１０１は、上述位置情報管理サーバ以外から位置情報を取得してもよい。

端末数集計部１０２は、位置情報ＤＢ１０６および分析対象領域ＤＢ１０８に記憶されている各情報に基づいて、分析対象領域における住所属性ごとの移動端末数を算出する部分である。後述するとおり、分析対象領域ＤＢ１０８には、予め定められた分析対象領域が記憶されており、位置情報ＤＢ１０６には、後述するとおり、位置情報、取得した（もしくは在圏している）時刻情報、住所属性情報が記憶されている。

そして、端末数集計部１０２は、位置情報ＤＢ１０６に記憶されている位置情報を集計することにより、分析対象時刻ｔ、分析対象領域ｐおよび住所属性ｎごとの移動端末数を集計する。図５は、その集計の概要を示す説明図である。図５に示されるとおり、分析対象時刻ｔとして、１時間ごとの分析対象領域および住所属性ごとの移動端末数ｐ（ｔ）を集計している。ここでは、分析対象時刻ｔとしてＡＭ３：００〜４：００を基準時ｔ_０とし、１時間ごとの、分析対象領域および住所属性ごとの移動端末数ｐ（ｔ）を集計している。

なお、分析対象領域ｐは、複数のセクタ領域などの集計対象領域と、その配置位置はずれており、その一部において重複しているのが通常である。本実施形態では、分析対象領域ｐは、セクタの一部と重複しており、その面積比に基づいて、分析対象領域ｐにおける移動端末数ｐ（ｔ）を算出可能にしている。図６にその具体例を示す。分析対象領域ｐ（Ｐ町）は、セクタＳ１〜Ｓ３の一部と重複している。分析対象領域ｐとセクタＳ１との重複部分を領域ｐ１、分析対象領域ｐとセクタＳ２との重複部分を領域ｐ２、分析対象領域ｐとセクタＳ３との重複部分を領域ｐ３とし、それぞれ領域ｐ１〜ｐ３と各セクタＳ１〜Ｓ３との面積比を算出し、その面積比に各セクタＳ１〜Ｓ３の移動端末数を乗算して合算することにより、分析対象領域ｐの移動端末数を推計することができる。

そして、端末数集計部１０２は、これら情報に基づいて、分析対象時刻ｔおよび分析対象領域ｐにおける住所属性ｎごとの移動端末数ｐ_ｎ（ｔ）を推計することができる。

吸い込み係数算出部１０３は、分析対象期間における、分析対象領域ｐ（Ｐ町）に隣接する隣接領域ｑ（Ｑ町）を住所属性とする、隣接領域ｑにいると想定される移動端末数に対して、いわゆる吸い込み移動端末数の割合を示す吸い込み係数を算出する部分である。なお、吸い込み移動端末数とは、吸い込み現象により、本来、隣接領域ｑを住所属性とする、隣接領域ｑにいるべき移動端末が、分析対象領域ｐにいるものとして集計された端末数である。

ここで吸い込み係数ｋは以下の通り、表現することができる。すなわち、分析対象時刻ｔにおける、隣接領域ｑを住所属性ｎとする隣接領域ｑにいると推計された移動端末数ｑ_ｎ（ｔ）、および分析対象領域ｐにおいて、隣接領域ｑを住所属性ｎとする移動端末数ｐ_ｎ（ｔ）と定義した場合、吸い込み係数ｋ_ｎは、基準時ｔ０とした場合、ｐ_ｎ（ｔ_０）／ｑ_ｎ（ｔ_０）で表すことができる。

さらに、詳細に、吸い込み係数ｋの求め方について説明する。吸い込み係数は、分析対象領域ｐにおいて隣接領域ｑを住所属性とする移動端末数を推計しようとした場合において隣接領域ｑに存在すると想定される移動端末数の吸い込み割合を示したものである。以下、この算出方法について詳述する。

仮定として、
ｑ_ｎ’（ｔ_０）＝ｐ_ｎ（ｔ_０）…（１）
とする。すなわち、基準時ｔ０の分析対象領域ｐにおける隣接領域ｑを住所属性ｎとする移動端末は、全て吸い込み現象による誤差であるとする。基準時ｔ０を深夜等、人があまりで歩かない時間帯にした場合、分析対象領域ｐにおける隣接領域ｑを住所属性とする移動端末は吸い込み現象による誤差として理解できる。その場合、基準時ｔ_０では、分析対象領域ｐには、隣接領域ｑを住所属性ｎとする移動端末は存在しないと考えられる。よって、上述の仮定の式（１）が成り立つことがわかる。

また、さらなる仮定として、ｑ_ｎ’（ｔ）∝ｑ_ｎ（ｔ）…（２）とする。吸い込み現象による誤差は、隣接領域ｑにおける、当該隣接領域ｑを住所属性ｎとする移動端末数の推移に比例する。

そして、ｑ_ｎ’（ｔ）∝ｑ_ｎ（ｔ）であるため、
ｑ_ｎ’（ｔ）／ｑ_ｎ（ｔ）＝ｋ_ｎ（ｋは定数である）…（３）
と表現することができる。

ここで、ｔ＝ｔ０とすると、
ｋ_ｎ＝ｑ_ｎ’（ｔ_０）／ｑ_ｎ（ｔ_０）…（４）
と記載することができる。

そして、この式（４）に式（１）を用いると、ｋ_ｎ＝ｐ_ｎ（ｔ_０）／ｑ_ｎ（ｔ_０）…（５）と記載することができる。

以上のことから、吸い込み係数ｋ_ｎを算出することができる。なお、ｑ（ｔ）は、ｐ（ｔ）の算出方法で説明したとおり、隣接領域ｑとセクタとの重複部分との面積比により算出することができる。また、一般的に国勢調査等により、分析対象時刻ｔごとの人口の推移は把握できているため、そのような統計情報を用いてもよい。

吸い込み端末数算出部１０４は、分析対象時刻ｔにおける分析対象領域ｐにおける、隣接領域ｑを住所属性ｎとする吸い込み分の移動端末数ｑ_ｎ’（ｔ）を算出する部分である。具体的には、吸い込み端末数算出部１０４は、以下の式（６）による演算を行ない、吸い込み端末数ｑ_ｎ’（ｔ）を算出する。
ｑ_ｎ’（ｔ）＝ｋ_ｎ×ｑ_ｎ（ｔ）…（６）

なお、吸い込み係数の算出方法の変形例として、以下の処理を行うようにしてもよい。すなわち、吸い込み係数算出部１０３は、基準時における，分析対象領域ｐ（Ｐ町）に隣接する隣接領域ｑ（Ｑ町）を住所属性とする、分析対象領域ｐにいると想定される移動端末数に対して、いわゆる吸い込み移動端末数の割合を示す第２の吸い込み係数を算出する部分である。

ここで第２吸い込み係数ｋ２は以下の通り、表現することができる。すなわち、基準時ｔ_０における、隣接領域ｑを住所属性ｎとする隣接領域ｑにいると推計された移動端末数ｑ_ｎ（ｔ_０）、分析対象時刻ｔにおける、隣接領域ｑを住所属性ｎとする隣接領域ｑにいると推計された移動端末数ｑ_ｎ（ｔ）と定義した場合、第２吸い込み係数は、
ｋ２_ｎ＝ｑ_ｎ（ｔ_０）／ｑ_ｎ（ｔ）…（３ａ）
であらわすことができる。

さらに、詳細に、第２吸い込み係数ｋ２の求め方について説明する。式（５）と式（６）とから
ｑ_ｎ’（ｔ）＝（ｐ_ｎ（ｔ_０）／ｑ_ｎ（ｔ_０））×ｑ_ｎ（ｔ）
…（４ａ）
となり，ｐ_ｎ（ｔ_０）を変数と考えたとき，
ｋ２_ｎ＝ｑ_ｎ（ｔ）／ｑ_ｎ（ｔ_０）…（５ａ）
として第２吸い込み係数ｋ２_ｎを求め、ｋ２_ｎにｐ_ｎ（ｔ_０）に乗算することで吸い込み分の移動端末数ｑ_ｎ’（ｔ）を求めることも可能である。

そして、吸い込み端末数算出部１０４は、分析対象時刻ｔにおける分析対象領域ｐにおける、隣接領域ｑを住所属性ｎとする吸い込み分の移動端末数ｑ_ｎ’（ｔ）を算出することができる。具体的には、吸い込み端末数算出部１０４は、以下の式（６ａ）による演算を行ない、吸い込み端末数ｑ_ｎ’（ｔ）を算出する。
ｑ_ｎ’（ｔ）＝ｋ２_ｎ×ｐ_ｎ（ｔ_０）…（６ａ）

推計端末数算出部１０５は、吸い込み端末数算出部１０４により算出された吸い込み端末数ｑ_ｎ’（ｔ）を、分析対象領域ｐにおける移動端末数ｐ_ｎ（ｔ）から減算する部分である（式（７）参照）。
ｐ_ｎ（ｔ）−ｑ_ｎ’（ｔ）…（７）
これにより、吸い込み端末数を除去した、分析対象領域に存在する隣接領域を住所属性とする推計移動端末数を算出することができる。このような処理を、隣接領域である住所属性ｎごとに行なうことにより、全ての住所属性における分析対象領域ｐにおける住所属性ｎの移動端末数を算出することができる。

位置情報ＤＢ１０６は、位置情報取得部１０１により取得された移動端末ごとの位置情報および住所属性情報を記憶する部分である。位置情報は、セクタＩＤなど概略位置情報であってもよいし、ＧＰＳなどで取得された座標情報であってもよい。住所属性情報は、通信キャリア事業者が保有している契約者情報を利用して取得される。

位置情報ＤＢ１０６に記憶されるデータベースの具体例について説明する。図４は、位置情報ＤＢ１０６に記憶されるデータベースの具体例を示す説明図である。

図４に示されるように、端末識別情報、位置情報、時刻、住所属性が少なくとも記憶されている。端末識別情報は、移動端末を識別するための情報であり、プライバシー保護の観点から、本件実施形態に記載の情報処理装置１００のためのユニークに変換されたものであること好ましい。また、位置情報は、セクタＩＤ等の移動端末が在圏している位置を示し、時刻は、在圏しているその時間を示す。住所属性は、契約者情報に基づいて取得された移動端末のユーザの住所を示す。

分析対象領域ＤＢ１０８は、分析対象領域を記憶する部分であり、具体的には、この分析対象領域は、都道府県および市町村など、行政区域を示したポリゴンデータであってもよいし、矩形のメッシュ形状に区分されたポリゴンデータであってもよい。すなわち、分析対象領域は、本実施形態の装置を操作するオペレータにより任意に定義されたものであり、分析対象領域に存在する移動端末数、すなわち人口統計情報を取得するための領域を示すものである。

このように構成された情報処理装置１００の処理について説明する。図３は、情報処理装置１００の処理を示すフローチャートである。

位置情報取得部１０１により、位置情報が取得され、位置情報ＤＢ１０６に記憶される（Ｓ１０１）。そして、端末数集計部１０２により、基準時ｔ０および分析対象時刻ｔにおける分析対象領域ｐの住所属性ｎごとの移動端末数ｐ_ｎ（ｔ０）およびｐ_ｎ（ｔ）が集計される（Ｓ１０２）。また、分析対象領域ｐの隣接領域ｑにおける、当該隣接領域ｑを住所属性とする移動端末数ｑ_ｎ（ｔ）およびｑ_ｎ（ｔ_０）が集計される（Ｓ１０３）。

そして、吸い込み係数算出部１０３により、基準時ｔ０における移動端末数ｐ_ｎ（ｔ_０）および移動端末数ｑ_ｎ（ｔ_０）に基づいて吸い込み係数ｋ_ｎが算出される（Ｓ１０４）。吸い込み端末数算出部１０４により、算出された吸い込み係数ｋ_ｎは、移動端末数ｑ_ｎ（ｔ）に乗算され、吸い込み端末数ｑ_ｎ’（ｔ）が算出される（Ｓ１０５）。そして、推計端末数算出部１０５により、移動端末数ｐ_ｎ（ｔ）−移動端末数ｑ_ｎ’（ｔ）が計算されることにより、吸い込み現象を考慮した分析対象領域における移動端末数ｐ_ｎ（ｔ）が算出される（Ｓ１０６）。これを住所属性ｎごとに算出する場合には、住所属性ｎ分だけ繰り替え処理を行なう。

なお、Ｓ１０５において、出力部（図示せず）が吸い込み端末数ｑ_ｎ’（ｔ）と、隣接領域（例えば領域Ｍ）における当該隣接領域を住所属性とする移動端末数とを加算するよう出力することで、分析対象時間における隣接領域（領域Ｍ）の移動端末数を住所属性ごとに算出することができる。加算処理に関する詳細は、後述する第一の実施形態の変形例に記載のとおりである。

つぎに、第一の実施形態の情報処理装置１００の作用効果について説明する。位置情報取得部１０１により、取得された位置情報に基づいて、端末数集計部１０２は、分析対象領域ｐにおいて、基準時ｔ０および分析対象時刻ｔにおける分析対象領域ｐに隣接する隣接領域ｑを住所属性とする移動端末の位置情報数ｐ（ｔ）およびｐ（ｔ_０）を集計する。

また、端末数集計部１０２は、隣接領域ｑにおいて、基準時ｔ_０および分析対象時刻ｔにおける当該隣接領域ｑを住所属性とする移動端末の位置情報数ｑ（ｔ）およびｑ（ｔ_０）を集計する。そして、吸い込み係数算出部１０３は、集計された基準時ｔ０における分析対象領域ｐの位置情報数ｐ（ｔ_０）と、集計された基準時ｔ_０における隣接領域ｑの位置情報数ｑ（ｔ_０）との比率から吸い込み係数ｋを算出する。そして、吸い込み端末数算出部１０４は、集計された分析対象時刻ｔにおける位置情報数ｑ（ｔ）と、算出された吸い込み係数ｋを乗算して、吸い込み端末数ｑ’（ｔ）を算出し、分析対象時刻ｔにおける位置情報数ｐ（ｔ）から、吸い込み端末数ｑ’（ｔ）を減算して、移動端末数を算出する。これにより、吸い込み現象を考慮した移動端末数を集計することができ、分析対象領域における隣接領域を住所属性とする移動端末の移動端末数を、より正確に集計することができる。

＜第一の実施形態の変形例＞
上述の第一の実施形態では、分析対象領域ｐにいる移動端末のうち、隣接領域ｑを住所属性とする移動端末の移動端末数を正確に求めようとしたものである。これに対して、本実施形態では、分析対象領域ｐにいる移動端末であって、当該分析対象領域ｐを住所属性とする移動端末数を正確に求めようとするものである。上述と同様に、隣接領域ｑにおいて集計した移動端末数も、吸い込み現象の影響を受けている。すなわち、隣接領域ｑにおける分析対象領域ｐを住所属性とする移動端末数には、隣接領域ｑが分析対象領域ｐから吸い込んだ吸い込み端末数を含んだものである。分析対象領域ｐにおける移動端末数からみると、“吸い込まれ端末数”となり、吸い込まれた端末数をもとに戻すことにより、分析対象領域ｐにおける当該分析対象領域ｐを住所属性とする移動端末数を正確に求めることができる。以下、その詳細概念について説明する。

図７は、分析対象領域ｐと隣接領域ｑとの関係を示す説明図である。ここでは、分析対象領域ｐとしてＰ町が規定されており、その隣接領域ｑとして、Ａ町、Ｂ町、Ｃ町、およびＤ町が規定されている。ここで、基準時ｔ_０および分析対象時刻ｔにおける、分析対象領域ｐであるＰ町を住所属性とするＰ町の移動端末数をＰ_ｐ（ｔ_０）およびＰ_ｐ（ｔ）とし、同様に、基準時ｔ_０および分析対象時刻ｔにおける、Ａ町を住所属性とするＰ町の移動端末数をＰ_Ａ（ｔ_０）およびＰ_Ａ（ｔ）とする。以下、Ｂ町〜Ｄ町を住所属性とする移動端末数をそれぞれＰ_Ｂ（ｔ_０）およびＰ_Ｂ（ｔ）〜Ｐ_Ｄ（ｔ_０）およびＰ_Ｄ（ｔ）とする。

図８は、隣接領域ｑにおける分析対象領域ｐを住所属性とする吸い込み端末数ｑ’（ｔ）を算出する処理過程を示す概念図である。図８の符号ａ〜ｄは、隣接領域ｑ（Ａ〜Ｄ）における住所属性ごとの分析対象時刻ｔにおける移動端末数の分布を示す。符号ａに示される分布図は、Ａ町、Ｐ町、Ｂ町、Ｄ町、およびＸ町のそれぞれを住所属性とするＡ町の移動端末数の分布を示している。なお、Ｘ町は、図７には示されていないが、Ａ町に隣接する領域とする。以下、Ｙ町、Ｚ町、およびＳ町も同じである。

そして、符号ａの分布図に示す通り、隣接領域であるＡ町には、Ａ町を住所属性とする移動端末数Ａ_Ａ（ｔ）、およびＡ町の隣接領域（Ｐ町、Ｂ町、Ｄ町、およびＸ町）を住所属性とする移動端末数Ａ_ｐ（ｔ）〜Ａ_ｘ（ｔ）の移動端末が存在している。

Ｐ町における分布図は、さらに符号ａ１のとおりＡ町にいるＰ町を住所属性とする移動端末には、吸い込み端末を含んだものであることを示している。Ａ町にいるＰ町を住所属性とする移動端末のうち、Ｐ町から吸い込んだ吸い込み端末数ｑ_ｐＡ’（ｔ）は、上述の第一の実施形態のとおり、算出される。すなわち、吸い込み係数ｋにＰ_ｐ（ｔ）を乗算することにより算出することができる。この詳細処理については、後述のフローチャートにて説明する。

なお、後述する第２の吸い込み係数ｋ２に適用することもできる。すなわち、第２吸い込み係数ｋ２にＡ_ｐ（ｔ_０）を乗算することにより算出することができる。この詳細処理については、後述する。

同様のことを、隣接領域となるＢ町〜Ｄ町に対しても行うことで、各隣接領域がＰ町から吸い込んだ吸い込み端末数ｑ_ｐＢ’（ｔ）〜ｑ_ｐＤ’（ｔ）を算出することができる。これを合算することにより、Ｐ町から吸い込んだ合算吸い込み端末数ｑ_{ｔｏｔａｌ}’（ｔ）を算出することができる（符号ｅ）。そして、これを符号ｆの分布図に示すように、合算吸い込み端末数ｑ_{ｔｏｔａｌ}’（ｔ）をＰ町におけるＰ町を住所属性とする移動端末数Ｐ_ｐ（ｔ）に加算することで、Ｐ町に存在するＰ町を住所属性とする移動端末数を正確に求めることができる。

なお、ｑ_ｐＡ’（ｔ）をＡｐ（ｔ）から減算することで、Ａ町におけるＰ町属性の移動端末数を正確に求めることができる。各隣接領域のＰ町属性の移動端末数も同様である。また、「吸い込み端末数」を「吸い込んだ領域」から減算し、「吸い込まれた領域」に加算することで、各領域における住所属性毎の端末数を正確に求める（＝吸い込み現象により生じた誤差を軽減する）ことができる。図８の符号ｆにおけるＡ町〜Ｄ町は、上述第一の実施形態で求めた、吸い込み端末数を減算した結果である、分析対象時刻の分析対象領域における分析対象領域の隣接領域を住所属性とする移動端末数とする。

つぎに、上述処理についてさらにフローチャートを用いて説明する。図９は、本実施形態の変形例における情報処理装置１００のフローチャートである。このフローチャートは、分析対象領域ｐの隣接領域Ａについての処理であるが、隣接領域Ｂ〜Ｄについても同様の処理が行われる。

まず、位置情報取得部１０１により、Ａ町における移動端末の位置情報が取得され、その取得時刻ごとに位置情報ＤＢ１０６に記憶される（Ｓ１０１）。つぎに、端末数集計部１０２により、基準時ｔ_０および分析対象時刻ｔにおいて隣接領域であるＡ町における住所属性をＰ町とする移動端末数Ａ_ｐ（ｔ_０）、およびＡ_ｐ（ｔ）が算出される（Ｓ１０２ａ）。Ａ町に隣接する分析対象領域ｐであるＰ町を住所属性とする、Ｐ町の移動端末数Ｐ_Ｐ（ｔ）が、端末数集計部１０２により集計される（Ｓ１０３ａ）。

つぎに、基準時ｔ_０における移動端末数Ｐ_ｐ（ｔ_０）および移動端末数Ａ_ｐ（ｔ_０）の比（Ａ_ｐ（ｔ_０）／Ｐ_ｐ（ｔ_０））である吸い込み係数ｋ_ｐＡが、吸い込み係数算出部１０３により算出される（Ｓ１０４ａ）。この吸い込み係数ｋ_ｐＡは、隣接領域ＡにおいてＰ町から吸い込んだ端末に対する係数を示すものであり、対となる領域ごとに吸い込み係数は算出されることになる。そして、この移動端末数Ｐ_ｐ（ｔ）に吸い込み係数ｋ_ｐＡを乗算することにより、吸い込み端末数ｑ_ｐＡ’（ｔ）が、吸い込み端末数算出部１０４により算出される（Ｓ１０５ａ）。

なお、第一の実施形態に記載した通り、第２の吸い込み係数ｋ２を用いて吸い込み端末数を算出してもよい。すなわち、基準時ｔ_０における移動端末数Ｐ_ｐ（ｔ_０）および分析対象時間ｔにおける移動端末数Ｐ_ｐ（ｔ）の比（Ｐ_ｐ（ｔ）／Ｐ_ｐ（ｔ_０））である第２吸い込み係数ｋ２_ｐＡが、吸い込み係数算出部１０３により算出される（Ｓ１０４ａ）。この第２吸い込み係数ｋ２_ｐＡは、隣接領域ＡにおいてＰ町から吸い込んだ端末に対する係数を示すものであり、対となる領域ごとに吸い込み係数は算出されることになる。そして、この移動端末数Ａ_ｐ（ｔ_０）に吸い込み係数ｋ２_ｐＡを乗算することにより、吸い込み端末数ｑ_ｐＡ’（ｔ）が、吸い込み端末数算出部１０４により算出される（Ｓ１０５ａ）。

このようにして、Ａ町（隣接領域Ａ）におけるＰ町から吸い込んだ吸い込み端末数ｑ_ｐＡ’（ｔ）を算出することができる。同様の処理を、Ｂ町〜Ｄ町に対して行い、吸い込み係数ｋ_ｐＢ〜ｋ_ｐＤを算出し、そして、それぞれの領域におけるＰ町から吸い込んだ吸い込み端末数ｑ_ｐＢ’（ｔ）〜ｑ_ｐＤ’（ｔ）を算出する。

つぎに、それぞれＰ町から吸い込んだ吸い込み端末数ｑ_ｐＡ’（ｔ）〜ｑ_ｐＤ’（ｔ）を、分析対象領域ｐであるＰ町にいる、Ｐ町を住所属性とする移動端末数ｐ（ｔ）に加える必要がある。図１０は、その処理を示すフローチャートである。まず、分析対象領域ｐであるＰ町における当該Ｐ町を住所属性とする移動端末数Ｐ_ｐ（ｔ）が、端末数集計部１０２により集計される（Ｓ１１１）。なお、第一実施形態の実施形態に記載のとおり、隣接領域からＰ町に吸い込んだ分を減算すると、よりその精度はよくなる。そして、推計端末数算出部１０５により、上述のとおり各隣接領域Ａ〜ＤにおけるＰ町から吸い込んだ吸い込み端末数ｑ_ｐＡ’（ｔ）〜ｑ_ｐＤ’（ｔ）が合算され、合算吸い込み端末数ｑ_{ｔｏｔａｌ}’（ｔ）が算出される（Ｓ１１２）。そして、推計端末数算出部１０５により、移動端末数ｐ（ｔ）と合算吸い込み端末数ｑ_{ｔｏｔａｌ}’（ｔ）との加算処理が行われる（Ｓ１１３）。このようにして、吸い込み現象を考慮した正確なＰ町におけるＰ町を住所属性とする移動端末数を算出することができる。

この変形例における情報処理装置１００は、位置情報取得部１０１が、移動端末の位置情報の集計単位である集計対象領域における移動端末の位置情報および当該移動端末の住所属性情報を取得する。そして、端末数集計部１０２は、位置情報取得部１０１により取得された位置情報に基づいて、予め指定された領域である分析対象領域ｐにおいて、基準時ｔ０および分析対象時間ｔにおける分析対象領域ｐを住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する。

また、端末数集計部１０２は、位置情報取得部１０１により取得された位置情報に基づいて、分析対象領域ｐに隣接する隣接領域において、基準時および分析対象時間における分析対象領域ｐを住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を、当該隣接領域Ａ〜Ｄごとに集計する。

そして、吸い込み係数算出部１０３は、端末数集計部１０２により集計された基準時ｔ_０における分析対象領域ｐの移動端末数と、端末数集計部１０２により集計された基準時ｔ_０における隣接領域の移動端末数との比率から、隣接領域Ａ〜Ｄごとの吸い込み係数を算出する。

吸い込み端末数算出部１０４は、端末数集計部１０２により集計された分析対象時間ｔにおける移動端末数と、吸い込み係数算出部１０３により算出された、隣接領域Ａ〜Ｄごとの吸い込み係数ｋ_ｐａ〜ｋ_ｐｄをそれぞれ乗算して、各隣接領域Ａ〜Ｄの吸い込み端末数ｑ_ｐＡ’（ｔ）〜ｑ_ｐＤ’（ｔ）を算出する。

そして、推計端末数算出部１０５は、吸い込み端末数算出部１０４により算出された隣接領域Ａ〜Ｄごとの吸い込み端末数ｑ_ｐＡ’（ｔ）〜ｑ_ｐＤ’（ｔ）を合算した合算吸い込み端末数ｑ_{ｔｏｔａｌ}’（ｔ）を、端末数集計部１０２により集計された移動端末数ｐ（ｔ）に加算して、推計移動端末数を算出する。

これにより、吸い込み現象を考慮した、分析対象領域ｐにおける正確な移動端末数を算出することができる。

＜第二の実施形態＞
つぎに、第二の実施形態について説明する。第二の実施形態は、分析対象領域に完全に内包される位置情報集計単位領域（セクタ）に基づいて分析対象領域の住所属性別の移動端末数を算出しようとするものである。

図１１は、第二の実施形態の情報処理装置２００の機能構成を示すブロック図である。図１１に示されるとおり、情報処理装置２００は、位置情報取得部２０１、位置情報集計領域決定部２０２（決定手段）、領域拡大係数算出部２０３（拡大係数算出手段）、端末数集計部２０４（集計手段）、推計端末数算出部２０５（算出手段）、位置情報ＤＢ２０６、位置情報集計単位領域ＤＢ２０８、および分析対象領域ＤＢ２０９を含んで構成される。この情報処理装置２００も、第一の実施形態の情報処理装置１００と同様に図２に示されるハードウェア構成で実現されている。以下、各構成要素について説明する。

位置情報取得部２０１は、移動端末の位置情報を取得する部分であり、通信キャリア事業者が記憶している在圏位置情報を記憶する位置情報管理サーバから、分析対象領域における位置情報を、その住所属性とともに取得する。なお、プライバシーの観点から、ユーザを特定する情報は取得しないようにしており、属性が分かる程度の情報のみを取得するようにしている。位置情報取得部２０１が取得した位置情報および住所属性情報は、位置情報ＤＢ２０６に記憶させる。

位置情報集計領域決定部２０２は、オペレータにより指定された分析対象領域に内包される位置情報集計単位領域を位置情報集計領域として決定する部分である。すなわち、位置情報集計領域決定部２０２は、分析対象領域ＤＢ２０９に記憶されている分析対象領域を特定するためのデータベース、および位置情報集計単位領域ＤＢ２０８に記憶されている位置情報集計単位領域を特定するためのデータベースに基づいて、分析対象領域に内包される一または複数の位置情報集計領域を決定する。

図１２にその具体例を示す。図１２は、分析対象領域Ｍと位置情報集計単位領域Ｓとの関係を示す説明図である。図１２に示されるように、分析対象領域Ｍは、例えば矩形で形成された領域である。一方、位置情報集計単位領域Ｓは、六角形で形成された領域であり、本実施形態ではセクタにより特定された領域である。一般的に分析対象領域Ｍより位置情報集計単位領域Ｓのほうが小さく形成されているものである。よって、分析対象領域Ｍの中に内包する位置情報集計単位領域Ｓが存在している場合があり、図１２の例では、位置情報集計単位領域Ｓ１が内包された領域となる。なお、位置情報集計単位領域Ｓは、便宜上六角形で表しているが、この形状に限るものではない。

また、図１３に、他の例を示す。図１３は、分析対象領域Ｍと、位置情報集計単位領域Ｓ１およびＳ２との関係を示す説明図である。図１３に示されるように、分析対象領域Ｍには、複数の位置情報集計単位領域Ｓ１およびＳ２が含まれる場合がある。なお、本実施形態では、分析対象領域Ｍおよび住所コードにより区分された領域（図１３におけるＡ町部分、Ｂ町部分）の両方に完全に内包された位置情報集計単位領域を位置情報集計領域とする。そして、後述するとおり、分析対象領域ＭのＡ町部分（ＭＡ）およびＢ町部分（ＭＢ）に区分し、それぞれ、位置情報集計単位領域Ｓ１およびＳ２との面積比を算出することにより拡大係数が算出される。

領域拡大係数算出部２０３は、分析対象領域の面積と、位置情報集計単位領域の面積との比に基づいた領域拡大係数を算出する部分であり、分析対象領域を位置情報集計単位領域で除算することにより、領域拡大係数を算出する。図１２の例では、分析対象領域Ｍを位置情報集計単位領域Ｓ１で除算した面積比（すなわち、分析対象領域Ｍの面積／位置情報集計単位領域Ｓ１の面積）が領域拡大係数となり、図１３の例では、分析対象領域ＭにおけるＡ町部分を、位置情報集計単位領域Ｓ１で除算した面積比（ＭＡ／Ｓ１）、および同Ｂ町部分を、位置情報集計単位領域Ｓ２で除算した面積比（ＭＢ／Ｓ２）が、領域拡大係数となる。また、図１３の場合は、分析対象領域Ｍと、位置情報集計単位領域Ｓ１およびＳ２を合算したものとの面積比を算出したものに基づいて、領域拡大係数を算出するようにしてもよい。

端末数集計部２０４は、分析対象時刻における、位置情報集計領域決定部２０２により決定された位置情報集計領域に在圏する移動端末数を集計する部分である。具体的には、端末数集計部２０４は、位置情報ＤＢ２０６に記憶されている各端末の位置情報を住所属性別に集計することにより、住所属性別の移動端末数を求めることができる。なお、分析対象時刻とは、移動端末数を集計する時間帯を示すものであり、オペレータなど統計処理を行なう事業者により指定される時間帯である。一般的に、分析対象時間によっては、移動端末数は異なるものであり、移動端末数の変遷を知りたい場合には、分析対象時間を変えて移動端末数を集計することが必要である。

推計端末数算出部２０５は、端末数集計部２０４により集計された、位置情報集計領域における住所属性ごとの移動端末数に、領域拡大係数算出部２０３により算出された拡大係数を乗算することで、分析対象領域における、住所属性ごとの推計移動端末数を算出する部分である。

位置情報ＤＢ２０６は、位置情報取得部２０１により取得された位置情報を記憶する部分であり、各移動端末の位置情報と、取得した時刻情報と、住所属性とを少なくとも対応付けて記憶しているものである。例えば、図４に示された情報を記憶している。

位置情報集計単位領域ＤＢ２０８は、位置情報集計単位領域を形成するための情報を記憶する部分である。

分析対象領域ＤＢ２０９は、分析対象領域を形成する情報を記憶する部分である。この分析対象領域ＤＢ２０９は、分析対象領域として、メッシュ状に形成された領域や、住所コードなどにより特定される領域（市町村により区別される領域など）を特定するための情報を記憶する部分である。

このように情報処理装置２００は構成されることにより、分析対象領域の外縁部分に存在すると思われる移動端末の位置情報をとらず、完全に内包される位置情報集計領域にいる移動端末の位置情報を取得するようにしているため、分析対象領域に隣接する隣接領域からの吸い込み現象を除外した移動端末数を集計することができる。

つぎに、この情報処理装置２００の処理について説明する。図１４は、情報処理装置２００の処理を示すフローチャートである。情報処理装置２００において、位置情報集計単位領域ＤＢ２０８および分析対象領域ＤＢ２０９において、分析対象領域および位置情報集計単位領域が定義されて記憶される（Ｓ２０１）。

そして、位置情報集計領域決定部２０２により、分析対象領域に内包される位置情報集計単位領域である位置情報集計領域が決定され（Ｓ２０２）、分析対象領域および決定された位置情報集計領域の面積比に基づいて、領域拡大係数が領域拡大係数算出部２０３により算出される（Ｓ１０３）。

端末数集計部２０４により、位置情報集計領域決定部２０２により決定された位置情報集計領域における、住所属性ごとの推計される移動端末数が算出される（Ｓ２０４）。そして、推計端末数算出部２０５により、推計された移動端末数に、領域拡大係数算出部２０３により算出された領域拡大係数が乗算され、分析対象領域における推計移動端末数が算出される（Ｓ２０５）。

このようにして、隣接領域における、当該隣接領域と分析対象領域との境界線近傍（隣接領域の外縁部分）にて集計対象とされる移動端末を集計しないように、移動端末数を集計することで、吸い込み現象による誤差を低減することができる。

つぎに、この第二の実施形態の変形例について説明する。図１５は、変形例における情報処理装置２００ａの機能を示すブロック図である。情報処理装置２００ａは、位置情報取得部２０１、位置情報集計領域決定部２０２（決定手段）、属性割合算出部２０３ａ（住所属性比率算出手段）、端末数集計部２０４ａ（移動端末数算出手段）、推計端末数算出部２０５ａ（属性別移動端末数算出手段）、位置情報ＤＢ２０６、位置情報集計単位領域ＤＢ２０８、および分析対象領域ＤＢ２０９を含んで構成されている。以下、情報処理装置２００との相違点について説明する。

端末数集計部２０４ａは、分析対象領域における全移動端末数を集計する部分である。端末数集計部２０４が、位置情報集計領域における住所属性ごとの移動端末数を集計していたのに対して、端末数集計部２０４ａは、分析対象領域における移動端末数を集計する点で相違する。また、特に住所属性ごとに区分して集計はしない点でも相違する。

より詳細には、端末数集計部２０４ａは、分析対象領域と重複する複数の位置情報集計単位領域との面積比に基づいて、分析対象領域における移動端末数を算出する。すなわち、分析対象領域は複数の位置情報集計単位領域の全部または一部と重複しており、それら複数の位置情報集計単位領域との面積比を算出し、各位置情報集計単位領域における移動端末数とその面積比を乗算し、合算することにより、分析対象領域における移動端末数を算出することができる。

属性割合算出部２０３ａは、位置情報集計領域決定部２０２により決定された分析対象領域に完全に内包される位置情報集計領域における移動端末数について住所属性ごとの割合を算出する部分である。すなわち、属性割合算出部２０３ａは、位置情報ＤＢ２０６に記憶されている移動端末の位置情報に基づいて、位置情報集計領域に在圏する移動端末の住所属性を導き出し、その割合を算出する。なお、分析対象領域において、複数の位置情報集計単位領域が内包されている場合には、属性割合算出部２０３ａは、それぞれの位置情報集計単位領域における移動端末数を集計し、その合計値から住所属性ごとの割合を算出する。

推計端末数算出部２０５ａは、属性割合算出部２０３ａにより算出された、位置情報集計領域における移動端末の住所属性の割合と、端末数集計部２０４ａにより算出された分析対象領域の移動端末数とを乗算することで、分析対象領域における住所属性ごとの推計移動端末数を算出する部分である。

このようにして、位置情報集計単位領域における移動端末の住所属性ごとの割合を算出し、また、分析対象領域における全移動端末数を算出し、それらを乗算することで、分析対象領域における住所属性ごとの移動端末数を算出することができる。

なお、端末数集計部２０４ａにおける移動端末数の集計時間および属性割合算出部２０３ａにおける住所属性ごとの割合を算出する算出時間は、オペレータなど統計処理を行なう事業者により指定された分析対象時間に一致させる必要がある。それぞれ集計時間における移動端末数や、属性割合は時間に応じて変遷するものである。

つぎに、この変形例における情報処理装置２００ａの処理について説明する。図１６は、情報処理装置２００ａの処理を示すフローチャートである。

分析対象領域および位置情報集計単位領域が定義され、位置情報ＤＢ２０６に記憶される（Ｓ３０１）。そして、分析対象領域において、内包される位置情報集計単位領域が位置情報集計領域として、位置情報集計領域決定部２０２により選択される（Ｓ３０２）。そして、属性割合算出部２０３ａにより、位置情報集計領域における住所属性ごとの割合が算出される（Ｓ３０３）。なお、分析対象領域において、複数の位置情報集計領域が内包されている場合には、それぞれの位置情報集計領域における移動端末数の合計値から住所属性ごとの割合が算出される。

一方、分析対象領域における移動端末数が、端末数集計部２０４ａにより算出される（Ｓ３０４）。そして、推計端末数算出部２０５ａにより、分析対象領域における移動端末数と、属性割合算出部２０３ａにより算出された住所属性ごとの割合とを乗算して、住所属性ごとの推計移動端末数が算出される（Ｓ３０５）。

つぎに、第二の実施形態の情報処理装置２００およびその変形例である情報処理装置２００ａの作用効果について説明する。

本実施形態の情報処理装置２００によれば、位置情報集計領域決定部２０２は、分析対象領域Ｍに内包され、位置情報の集計単位である位置情報集計領域Ｓ１を決定する（図１２参照）。領域拡大係数算出部２０３は、分析対象領域Ｍと、決定された位置情報集計領域との面積比から領域拡大係数を算出する。そして、端末数集計部２０４は、位置情報集計領域Ｓ１に在圏する、住所属性ごとの移動端末数を集計し、推計端末数算出部２０５は、集計された住所属性ごとの移動端末数を、算出された領域拡大係数に乗算して拡大移動端末数を算出する。これにより、隣接領域における、当該隣接領域と分析対象領域との境界線近傍（隣接領域の外縁部分）にて集計対象とされる移動端末数を集計しないため、吸い込み現象による端末を集計対象外とすることができ、正確な移動端末数を集計することができる。

また、変形例である情報処理装置２００ａによれば、位置情報集計領域決定部２０２は、分析対象領域に含まれ、位置情報の集計単位である位置情報集計領域Ｓ１を決定する（図１２参照）。そして、属性割合算出部２０３ａは、決定された位置情報集計領域Ｓ１における住所属性の比率を算出する。そして、端末数集計部２０４ａは、分析対象領域Ｍにおける移動端末数を算出し、推計端末数算出部２０５ａは、分析対象領域Ｍにおける移動端末数と、位置情報集計領域Ｓ１における一の住所属性の比率とを乗算して、分析対象領域Ｍにおける当該一の住所属性の推計移動端末数を算出する。これにより隣接領域における、当該隣接領域と分析対象領域との境界線近傍（隣接領域の外縁部分）にて集計対象とされる移動端末数を集計しないため、吸い込み現象による端末を集計対象外とすることができ、正確な移動端末数を集計することができる。

＜第三の実施形態＞
上述第一の実施形態および第二の実施形態では、位置情報数を集計することにより移動端末数を集計していた。しかしながら、位置情報数を集計するだけでは、正しく移動端末数を集計することができない場合があり得る。

例えば、位置情報として位置登録信号を用いて端末数を推計することを考える。もし位置登録信号が完全に周期的に送信されると仮定できるのであれば、あるセクタである定められた観測時間内に受信される位置登録信号の数は、セクタ内の端末数に比例する。しかし実際には、位置登録信号は、例えば携帯電話内のタイマによって周期的に送信されることを基本とするものの、ある特定の基地局セクタ間を跨がる契機によってタイマの状態にかかわらず位置登録信号の送信が行われたり、通話や圏外等の影響により送信が遅延されることもある。また、ＧＰＳ情報についても同様に、圏外や端末の操作等様々な影響により送受信の周期は一定しない。

そこで、端末数を精度良く推計するためには、受信信号の数を単に数えるだけでなく、受信信号の受信間隔の変動を考慮する必要がある。

本第三の実施形態においては、位置情報を用いて端末数を推計する際に、受信間隔の変動が与える影響を考慮しつつ移動端末数を精度良く推計するものである。

以下、そのための処理について説明する。本実施形態においては、一の移動端末がある分析対象領域に在圏する時間的な割合を求めることにより、位置情報１件分をそのまま１件と計数するか、それともそれより小さい値（例えば、０．５件）で計数するか、区別して集計しようとするものである。

例えば、第一の実施形態の情報処理装置１００の端末数集計部１０２（または第二の実施形態の情報処理装置２００または２００ａにおける端末数集計部２０４（または２０４ａ）は、以下の処理を行なうことにより、位置情報集計単位領域（セクタ単位）における移動端末数を集計することができ、これを利用して、分析対象領域や、隣接領域における移動端末数を集計することができる。なお、以下に説明する方法に限定するものではなく、位置情報に基づいた移動端末数を算出する方法であればよく、対象領域における時間を考慮した在圏割合を算出することができる方法であれば、以下の方法に限定されるものではない。

図１８に示すモデルのように、ある観測期間（長さＴ）の間に、ｎ個の端末ａ_１，ａ_２，…，ａ_ｎがセクタＳを通過し、各端末ａ_ｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間がｔ_ｉ（０＜ｔ_ｉ≦Ｔ）であったとする。このとき、セクタＳに存在する端末数ｍ（実際にはセクタＳに存在する端末数ｍの観測期間内における平均値）は、以下の式（１ａ）で表わされる。

即ち、各端末ａ_ｉの観測期間内のセクタＳの滞在時刻ｔ_ｉの総和を観測期間の長さＴで除した結果を、端末数ｍとして推計する。ただし、端末ａ_ｉの観測期間内のセクタＳの滞在時刻ｔ_ｉの真の値は観測不能であるが、各端末ａ_ｉは信号（例えば位置登録信号）を発信し、それらの信号は観測可能である。

端末ａ_ｉが観測期間内にセクタＳで発信した信号を、時刻順に

（ｘ_ｉは、端末ａ_ｉが観測期間内にセクタＳで発信した信号の総数）とすると、端末数の推計とは、観測された信号ｑ_ｉｊ（ｊは１以上ｘｉ以下の整数）からｍの値を推計することに他ならない。

さて、図１９に基づき端末数推計の計算方法を説明する。端末ａ_ｉから信号ｑ_ｉｊが送信される密度（即ち、単位時間あたりの信号数）をｐ_ｉとする。このとき、信号が送信される確率がセクタに対して独立であれば、端末ａ_ｉが観測期間内にセクタＳで発信した信号の総数ｘ_ｉの期待値Ｅ（ｘ_ｉ）は、Ｅ（ｘ_ｉ）＝ｔ_ｉ×ｐ_ｉであるため、端末ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時刻ｔ_ｉの期待値Ｅ（ｔ_ｉ）について以下の式（２ａ）が成立する。
Ｅ（ｔ_ｉ）＝ｘ_ｉ／ｐ_ｉ …（２ａ）
ここで、信号ｑ_ｉｊの送信時刻をｕ_ｉｊとしたとき、信号ｑ_ｉｊの密度ｐ_ｉｊは、以下の式（３ａ）で与えられる。
ｐ_ｉｊ＝２／（ｕ_{ｉ（ｊ＋１）}−ｕ_{ｉ（ｊ−１）}） …（３ａ）
ここで、信号ｑ_ｉｊを第１の位置データに係る信号とすると、信号ｑ_{ｉ（ｊ-１）}は第２の位置データに係る信号、信号ｑ_{ｉ（ｊ＋１）}は第３の位置データに係る信号に相当する。本実施形態では、第２の位置データに係る信号ｑ_{ｉ（ｊ-１）}の送信時刻ｕ_{ｉ（ｊ−１）}と第３の位置データに係る信号ｑ_{ｉ（ｊ＋１）}の送信時刻ｕ_{ｉ（ｊ＋１）}の差、即ち、上記式（３ａ）の（ｕ_{ｉ（ｊ＋１）}−ｕ_{ｉ（ｊ−１）}）を、第１の位置データについての特徴量ｗ_ｉｊとする。そのため、上記式（３ａ）は、以下となる。
ｐ_ｉｊ＝２／（ｕ_{ｉ（ｊ＋１）}−ｕ_{ｉ（ｊ−１）}）＝２／ｗ_ｉｊ…（４ａ）

このとき密度ｐ_ｉは、

で与えられるため、端末数ｍの推計値Ｅ（ｍ）は以下の式（６ａ）で計算することができる。

図１９の例に示すように、観測期間内であり且つ端末ａ_ｉがセクタＳに滞在していた期間内に、端末ａ_ｉは信号ｑ_ｉ１、ｑ_ｉ２、ｑ_ｉ３を送信し、信号ｑ_ｉ１の直前に信号ｑ_ｉ０を、信号ｑ_ｉ３の直後に信号ｑ_ｉ４を送信したものとし、信号ｑ_ｉ０、ｑ_ｉ１、ｑ_ｉ２、ｑ_ｉ３、ｑ_ｉ４の送信時刻をそれぞれｕ_ｉ０、ｕ_ｉ１、ｕ_ｉ２、ｕ_ｉ３、ｕ_ｉ４とすると、上記の考え方は、端末ａ_ｉの観測期間内のセクタＳの滞在時刻ｔ_ｉを、（ｕ_ｉ０とｕ_ｉ１の中点）から（ｕ_ｉ３とｕ_ｉ４の中点）までの期間と推計することに相当する。なお、端末ａ_ｉは、観測期間内ではないものの、セクタＳへの滞在中に信号ｑ_ｉ４を送信している。だからといって、滞在時刻ｔ_ｉの終了時刻を観測期間Ｔの終了時刻と同じとして推計することは行わない。このようにして滞在時刻ｔ_ｉの推計量の不偏性を維持する。

さらに、情報処理装置１００、２００、または２００ａは、移動端末ごとの住所属性および予め求められた住所属性ごとの拡大係数を記憶した属性・拡大係数記憶部（拡大係数記憶手段）を備えてもよい。そして、図示しない人口算出部は、推計端末数算出部１０５（または２０５、２０５ａ）から出力された推計移動端末数を用いて人口を算出する。すなわち、人口算出部は、住所属性をキーにして、住所属性に対応する拡大係数を属性・拡大係数記憶部から読み出し、それを推計移動端末数に乗算することにより、人口を算出することができる。

なお、人口算出部に代えて、端末数集計部１０２（または２０４、２０４ａ）において、住所属性に対応した拡大係数を乗算したものを集計するようにしてもよく、この場合は、住所属性以外の年齢等の属性を利用して、その属性ごとの拡大係数を乗算したものを集計するようにしてもよい。

さらに、拡大係数は、拡大係数は、一例として、在圏率と端末の普及率との積（即ち、人口に対する在圏数の比率）の逆数を用いることができる。ここで「在圏率」とは、契約台数に対する在圏数の比率を意味し、「普及率」とは人口に対する契約台数の比率を意味する。このような拡大係数は、上記の人口推計単位ごとに導出することが望ましいが、必須ではない。

１００…情報処理装置、１０１…位置情報取得部、１０２…端末数集計部、１０３…吸い込み係数算出部、１０４…吸い込み端末数算出部、１０５…推計端末数算出部、１０６…位置情報ＤＢ、１０８…分析対象領域ＤＢ、２００…情報処理装置、２００ａ…情報処理装置、２０１…位置情報取得部、２０２…位置情報集計領域決定部、２０３…領域拡大係数算出部、２０３ａ…属性割合算出部、２０４…端末数集計部、２０４ａ…端末数集計部、２０５…推計端末数算出部、２０５ａ…推計端末数算出部、２０６…位置情報ＤＢ、２０８…位置情報集計単位領域ＤＢ、２０９…分析対象領域ＤＢ。

Claims (8)

1. 移動端末の位置情報の集計単位である集計対象領域における移動端末の位置情報および当該移動端末の住所属性情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された位置情報に基づいて、予め指定された領域である分析対象領域において、基準時および分析対象時間における分析対象領域に隣接する隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する対象領域集計手段と、
   前記取得手段により取得された位置情報に基づいて、前記隣接領域において、基準時および分析対象時間における当該隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する隣接領域集計手段と、
   前記対象領域集計手段により集計された基準時における分析対象領域の移動端末数、 前記隣接領域集計手段により集計された基準時における隣接領域の移動端末数、および前記隣接領域集計手段により集計された分析対象時間における移動端末数に基づいて、吸い込み端末数を算出する吸い込み端末数算出手段と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記対象領域集計手段により集計された基準時における分析対象領域の移動端末数と、前記隣接領域集計手段により集計された基準時における隣接領域の移動端末数との比率から吸い込み係数を算出する吸い込み係数算出手段をさらに備え、
   前記吸い込み端末数算出手段は、
   前記隣接領域集計手段により集計された分析対象時間における移動端末数と、前記吸い込み係数算出手段により算出された吸い込み係数を乗算して、吸い込み端末数を算出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. 前記隣接領域集計手段により集計された基準時における隣接領域の移動端末数と、前記隣接領域集計手段により集計された分析対象時間における隣接領域の移動端末数との比率から第２吸い込み係数を算出する吸い込み係数算出手段をさらに備え、
   前記吸い込み端末数算出手段は、
   前記対象領域集計手段により集計された基準時における移動端末数と、前記第２吸い込み係数算出手段により算出された第２吸い込み係数を乗算して、吸い込み端末数を算出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記対象領域集計手段により集計された移動端末数から、前記吸い込み端末数算出手段により算出された吸い込み端末数を減算して、推計移動端末数を算出する移動端末数算出手段をさらに備える請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記吸い込み端末数算出手段により算出された吸い込み端末数を、分析対象領域に隣接する隣接領域における、当該隣接領域を住所属性とする移動端末数に加算するよう出力する出力手段をさらに備える請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 移動端末の位置情報の集計単位である集計対象領域における移動端末の位置情報および当該移動端末の住所属性情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された位置情報に基づいて、予め指定された領域である分析対象領域において、基準時および分析対象時間における分析対象領域に隣接する隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する対象領域集計手段と、
   前記取得手段により取得された位置情報に基づいて、前記隣接領域において、基準時および分析対象時間における当該隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する隣接領域集計手段と、
   前記対象領域集計手段により集計された基準時における分析対象領域の移動端末数と、前記隣接領域集計手段により集計された基準時における隣接領域の移動端末数との比率から吸い込み係数を算出する吸い込み係数算出手段と、
   前記隣接領域集計手段により集計された分析対象時間における移動端末数と、前記吸い込み係数算出手段により算出された吸い込み係数を乗算して、吸い込み端末数を算出する吸い込み端末数算出手段と、
   を備える情報処理装置。
7. 移動端末の位置情報を取得する情報処理装置の端末数推計方法において、
   移動端末の位置情報の集計単位である集計対象領域における移動端末の位置情報および当該移動端末の住所属性情報を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップにより取得された位置情報に基づいて、予め指定された領域である分析対象領域において、基準時および分析対象時間における分析対象領域に隣接する隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する対象領域集計ステップと、
   前記取得ステップにより取得された位置情報に基づいて、前記隣接領域において、基準時および分析対象時間における当該隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する隣接領域集計ステップと、
   前記対象領域集計ステップにより集計された基準時における分析対象領域の移動端末数、 前記隣接領域集計ステップにより集計された基準時における隣接領域の移動端末数、および前記隣接領域集計ステップにより集計された分析対象時間における移動端末数に基づいて、吸い込み端末数を算出する吸い込み端末数算出ステップと、
   を備える端末数推計方法。
8. 移動端末の位置情報を取得する情報処理装置の端末数推計方法において、
   移動端末の位置情報の集計単位である集計対象領域の移動端末の位置情報および当該移動端末の住所属性情報を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップにより取得された位置情報に基づいて、予め指定された領域である分析対象領域において、基準時および分析対象時間における分析対象領域に隣接する隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報数に基づいた移動端末数を集計する対象領域集計ステップと、
   前記取得ステップにより取得された位置情報に基づいて、前記隣接領域において、基準時および分析対象時間における当該隣接領域を住所属性とする移動端末の位置情報に基づいた移動端末数を集計する隣接領域集計ステップと、
   前記対象領域集計ステップにより集計された基準時における分析対象領域の移動端末数と、前記隣接領域集計ステップにより集計された基準時における隣接領域の移動端末数との比率から吸い込み係数を算出する吸い込み係数算出ステップと、
   前記対象領域集計ステップにより集計された分析対象時間における移動端末数と、前記吸い込み係数算出ステップにより算出された吸い込み係数を乗算して、吸い込み端末数を算出する吸い込み端末数算出ステップと、
   前記対象領域集計ステップにより集計された、前記分析対象時間における移動端末数から、前記吸い込み端末数算出ステップにより算出された吸い込み端末数を減算して、推計移動端末数を算出する移動端末数算出ステップと、を備える端末数推計方法。

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