JP5515837B2 - Impact analysis support device, method, and program - Google Patents

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Description

本明細書は、所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援技術に関する。   The present specification relates to an influence analysis support technique for performing support for analyzing influences on surroundings by an owner of a predetermined communication device.

近年、新型インフルエンザの世界的な大流行(パンデミック)が強く懸念されている。このようなパンデミックを防ぐ対策のひとつとして、感染者のコンタクトトレースを迅速に行なうことが考えられる。コンタクトトレースとは、感染者と接近していた他の人物(接近者)を洗い出す作業を意味する。このような接近者の洗い出しに、感染者の周囲を監視することが考えられる。   In recent years, the global pandemic of pandemic influenza is strongly concerned. One measure to prevent such a pandemic is to quickly perform contact tracing of infected persons. Contact tracing refers to the work of identifying other persons (approaches) who were close to the infected person. In order to identify such an approaching person, it is conceivable to monitor the surroundings of the infected person.

監視技術としては、例えば、GPS(Global Positioning System)衛星等の測位用衛星からの信号を受信して、その信号の捕捉に成功するか否かを条件として、受信点位置の屋内外を判定する技術がある。これにより、管理・監視対象が屋内に存在するのか屋外に存在するのかを判定することができる。   As a monitoring technique, for example, a signal from a positioning satellite such as a GPS (Global Positioning System) satellite is received, and whether the reception point position is successfully detected is determined on the condition that the signal is successfully captured. There is technology. This makes it possible to determine whether the management / monitoring target exists indoors or outdoors.

また、特定の行動を起こした登録者の周囲にいる他の登録者を検出する技術がある。例えば、店舗で取引を行う登録者の携帯端末が、近距離無線通信で周囲の他の携帯端末に対して応答要求信号を送信する。この応答要求信号を受信した他の携帯端末が応答信号を返す。携帯端末は応答信号を送信してきた他の携帯端末のリストを作成し、これをセンタ装置1に通知する。センタ装置1は、通知されたリストに載っている登録者毎に、配信情報を配信する。   There is also a technique for detecting other registrants around a registrant who has caused a specific action. For example, a mobile terminal of a registrant who conducts business in a store transmits a response request signal to other mobile terminals in the vicinity by short-range wireless communication. Another mobile terminal that has received this response request signal returns a response signal. The mobile terminal creates a list of other mobile terminals that have transmitted the response signal, and notifies the center device 1 of the list. The center device 1 distributes distribution information for each registrant on the notified list.

また、GPS機能付き携帯電話機が電話番号情報及び位置情報を音声発呼、音声着呼、メール受信時、メール送信時、インターネット接続時にメインサーバーに送信する技術がある。これにより、任意の場所名の位置範囲内に存在するGPS機能付き携帯電話機を監視する。   In addition, there is a technology in which a mobile phone with a GPS function transmits telephone number information and position information to a main server at the time of voice call, voice call reception, mail reception, mail transmission, and Internet connection. Thereby, the mobile phone with a GPS function present within the position range of an arbitrary place name is monitored.

また、一定領域を特定して混雑状況の基準値を設定し、その混雑状況を監視しながら基準値を越えたときに、一定領域内における携帯機器の外部出力を抑える技術がある。   In addition, there is a technology for specifying a certain area and setting a reference value of the congestion state, and suppressing the external output of the portable device in the certain area when the reference value is exceeded while monitoring the congestion state.

特開平9−297171号公報JP-A-9-297171 特開2001−106068号公報JP 2001-106068 A 特開2004−70425号公報JP 2004-70425 A 特開2006−157502号公報JP 2006-157502 A

本実施の形態では、所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援装置、その方法、及びそのプログラムを提供する。   In the present embodiment, an influence analysis support apparatus, a method thereof, and a program thereof that support the analysis of the influence on the surroundings by the owner of a predetermined communication device are provided.

所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援装置は、格納手段、相対位置決定手段、順位付け手段、作成手段とを含む。
格納手段は、所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納される。
An influence analysis support apparatus that performs support for analyzing an influence on surroundings by an owner of a predetermined communication device includes a storage unit, a relative position determination unit, a ranking unit, and a creation unit.
The storage means identifies at least information for identifying the communication device and other communication devices detected by the communication function of the communication device from communication devices having a communication function for performing direct communication with each other within a predetermined range. Device information including other device information and date / time information is sequentially collected and stored as device history information.

相対位置決定手段は、前記格納手段から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第1の他機器情報を取得する。それから、相対位置決定手段は、前記格納手段から該第1の他機器情報と一致する通信機器についての第1の機器履歴情報に含まれる第2の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返す。それから、相対位置決定手段は、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定する。 The relative position determining means acquires from the storage means first first device information included in device history information for a reference device that is a predetermined communication device within a predetermined period. Then, the relative position determining means repeats the first second predetermined number of times the processing for acquiring the other device information that is part of the equipment history information about communication devices to match the other device information of the first from the storage means . Then, the relative position determining means determines a relative position indicating a relative position of each communication device with respect to the reference device according to the number of repetitions.

滞在時間算出手段は、前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出する。それから、滞在時間算出手段は、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する。   The stay time calculating means calculates, for each communication device, a stay time that is the time that the communication device stays for each relative position and a total time of the stay time, using the date and time information of the device history information. . Then, the stay time calculating means acquires the stay time for each relative position of each communication device in which the total time is equal to or greater than a predetermined value.

順位付け手段は、前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記各通信機器について順位付けを行う。
作成手段は、前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する。
The ranking means ranks each communication device according to the relative position and the stay time corresponding to the relative position.
The creation means creates information on the influence of factors belonging to the owner of the reference device on the owner of each communication device or the belongings of the owner based on the ranking result of the communication devices.

本実施の形態によれば、所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行うことができる。     According to the present embodiment, it is possible to provide support for analyzing the influence on the surroundings by the owner of a predetermined communication device.

コンタクトトレースシステムの構成図である。It is a block diagram of a contact trace system. コンタクトトレース情報処理装置1の機能ブロック図を示す。2 shows a functional block diagram of the contact trace information processing apparatus 1. FIG. 無線アドレスDBのデータ構成の一例を示す。An example of a data structure of wireless address DB is shown. 行動・接近履歴DB3のデータ構成の一例を示す。An example of a data structure of action and approach history DB3 is shown. コンタクトトレースの対象となる期間を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the period used as the object of a contact trace. コンタクトトレースにおけるカテゴリーの概念を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the concept of the category in a contact trace. 検査対象者抽出条件のデータ構造の一例を示す。An example of the data structure of inspection subject extraction conditions is shown. コンタクトトレース情報処理装置1の全体の処理フローを示す。The entire processing flow of the contact trace information processing apparatus 1 is shown. 接近環境判定処理(S3)の詳細なフローの一例を示す。An example of the detailed flow of approach environment determination processing (S3) is shown. カテゴリー関連テーブル60の一例を示す。An example of the category relation table 60 is shown. S6の処理におけるカテゴリー関連テーブル60の作成過程を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the creation process of the category related table 60 in the process of S6. カテゴリーの決定処理(S6)の詳細なフローの一例を示す。An example of the detailed flow of a category determination process (S6) is shown. カテゴリー別接近時間テーブル70の一例を示す。An example of the approach time table 70 classified by category is shown. 接近時間算出処理(S8)の詳細なフロー(その1)の一例を示す。An example of the detailed flow (the 1) of approach time calculation processing (S8) is shown. 接近時間算出処理(S8)の詳細なフロー(その2)の一例を示す。An example of the detailed flow (the 2) of approach time calculation processing (S8) is shown. 接近時間算出処理(S8)の詳細なフロー(その3)の一例を示す。An example of the detailed flow (the 3) of approach time calculation processing (S8) is shown. 順位付け処理(S11)の詳細なフローの一例を示す。An example of the detailed flow of ranking processing (S11) is shown. 接近距離−接近時間のグラフの一例を示す。An example of the graph of approach distance-approach time is shown. コンタクトトレース情報処理装置1のハードウェア環境の構成ブロック図である。2 is a block diagram illustrating a hardware environment of the contact trace information processing apparatus 1. FIG.

コンタクトトレースの手法としては主に感染者からの聞き取りが中心である。しかし、当人の記憶違いや忘却により接近者を洗い出すことができないことが考えられる。また、インフルエンザのように空気感染するウィルスの場合、そもそも当人に接近したという意識が無い可能性があり、接近者を洗い出すことができないことが考えられる。このように、感染者からの聞き取りによっては、接近者を網羅的に洗い出すことは困難である。   The main method of contact tracing is listening to infected people. However, it is conceivable that an approaching person cannot be washed out due to his memory difference or forgetting. In addition, in the case of a virus that infects air such as influenza, there is a possibility that there is no consciousness of approaching the person in the first place, and it is considered that the approaching person cannot be washed out. Thus, it is difficult to comprehensively identify the approaching person depending on the hearing from the infected person.

そこで、本実施の形態では、コンタクトトレースの情報収集に所持率の高い携帯電話を用いる。そして、携帯電話の近距離通信機能を用いて一定範囲内に存在する無線機器のデバイスアドレスの検出を行い、接近者の抽出を行う。それから、感染者の携帯電話の近距離通信範囲では、接近者の抽出範囲が限られるので、近距離通信を連鎖的に行い、抽出範囲を広げる。接近者の抽出範囲を広げたことで、検査の対象者が増加し、効率的に検査を行うことが求められる。そのため、検査対象者の抽出と検査の順位付けを行う。   Therefore, in the present embodiment, a mobile phone having a high possession rate is used for collecting contact trace information. And the device address of the radio | wireless apparatus which exists in a fixed range is detected using the short-distance communication function of a mobile telephone, and an approaching person is extracted. Then, in the near field communication range of the infected person's mobile phone, the extraction range of the approaching person is limited. By expanding the extraction range of approaching persons, the number of inspection subjects increases, and it is required to perform inspection efficiently. Therefore, the inspection target person is extracted and the inspection is ranked.

ここで、本実施の形態では、近距離無線通信方法によって、一定範囲内に存在する無線機器のデバイスアドレス(以下、無線アドレスという)を検出する機能(以下、近距離通信機能という)を用いる。ここで、近距離無線通信方法とは、例えば無線機能としてBluetooth(登録商標)やZigbee(登録商標)およびUWB(Ultra Wide Band)に代表される通信方法をいい、“指向性無し”、“検出範囲は数m”、“低出力”という特徴を有する。   Here, in the present embodiment, a function (hereinafter referred to as a near field communication function) for detecting a device address (hereinafter referred to as a wireless address) of a wireless device existing within a certain range is used by a near field communication method. Here, the short-range wireless communication method refers to a communication method represented by, for example, Bluetooth (registered trademark), Zigbee (registered trademark), and UWB (Ultra Wide Band) as a wireless function, and includes “no directivity” and “detection”. The range is characterized by “m” and “low output”.

近距離通信機能が“低出力”であることから、大きな障害物(建物の壁面や車体など)は通過せず、反射や回折も無いものとする。また、近距離通信機能は、機器による個体差は無く、均一の性能であるものとする。   Since the short-range communication function is “low output”, it is assumed that large obstacles (such as building walls and vehicle bodies) do not pass through and there is no reflection or diffraction. In addition, the near field communication function is assumed to have uniform performance with no individual differences between devices.

また、本実施形態において、コンタクトトレースが可能な範囲は、近距離通信機能及びGPS(Global Positioning System)機能を持った携帯電話を感染者及び接近者が所持するものとする。   In the present embodiment, the range in which contact tracing is possible is that the infected person and the approaching person possess a mobile phone having a short-range communication function and a GPS (Global Positioning System) function.

図1は、コンタクトトレースシステムの構成図である。コンタクトトレースシステムは、コンタクトトレース情報処理装置1を中心に、例えば、携帯電話関連ネットワーク6、インターネット9、および医療関連ネットワーク11により構成される。   FIG. 1 is a configuration diagram of a contact trace system. The contact trace system includes, for example, a mobile phone related network 6, the Internet 9, and a medical related network 11 with the contact trace information processing apparatus 1 as a center.

コンタクトトレース情報処理装置1は、コンタクトトレースに関する情報処理を行う。コンタクトトレース情報処理装置1には、表示装置4、及び入力装置5が接続されている。操作者は入力装置5を用いてコンタクトトレースのための抽出条件をコンタクトトレース情報処理装置1に入力する。コンタクトトレース情報処理装置1により処理された結果は、表示装置4に表示される。   The contact trace information processing apparatus 1 performs information processing related to contact trace. A display device 4 and an input device 5 are connected to the contact trace information processing device 1. An operator inputs an extraction condition for contact trace into the contact trace information processing apparatus 1 using the input device 5. The result processed by the contact trace information processing device 1 is displayed on the display device 4.

また、コンタクトトレース情報処理装置1は、無線アドレスデータベース(以下、データベースをDBと称する)2、行動・接近履歴DB3を有している。無線アドレスDB2は、携帯電話番号と、近距離通信時における無線アドレス情報を関連付けた無線アドレスとを格納するDBである。行動・接近履歴DB3は、携帯電話毎に周期的に無線アドレスの検出結果を収集した行動・接近履歴を格納したDBである。無線アドレスDB2及び行動・接近履歴DB3は、コンタクトトレース情報処理装置1の内部に内蔵の記憶装置に格納されていてもよいし、外部の記憶装置に記憶されていてもよい。   The contact trace information processing apparatus 1 has a wireless address database (hereinafter referred to as DB) 2 and an action / access history DB 3. The wireless address DB 2 is a DB that stores a mobile phone number and a wireless address that associates wireless address information during near field communication. The action / approach history DB 3 is a DB that stores a behaviour / approach history obtained by periodically collecting detection results of wireless addresses for each mobile phone. The wireless address DB 2 and the behaviour / access history DB 3 may be stored in a storage device built in the contact trace information processing device 1 or may be stored in an external storage device.

コンタクトトレース情報処理装置1は、予め設定された抽出条件に基づいて、行動・接近履歴DB3より検査対象者の情報を抽出する。それから、コンタクトトレース情報処理装置1は、その抽出された検査対象者について感染のリスクの高い順に順位付けを行う。コンタクトトレース情報処理装置1により得られた結果は、操作者により解析され、感染状況が判断される。操作者はその感染状況に応じて抽出条件を補正し、補正した抽出条件をコンタクトトレース情報処理装置1に再登録する。   The contact trace information processing apparatus 1 extracts information on the person to be inspected from the behaviour / access history DB 3 based on preset extraction conditions. Then, the contact trace information processing apparatus 1 ranks the extracted test subject in descending order of risk of infection. The result obtained by the contact trace information processing apparatus 1 is analyzed by the operator to determine the infection status. The operator corrects the extraction condition according to the infection status, and re-registers the corrected extraction condition in the contact trace information processing apparatus 1.

また、コンタクトトレース情報処理装置1は、携帯電話関連ネットワーク6を利用して、各携帯電話13より所定の情報の収集を行い、その収集した所定の情報を行動・接近履歴DB4に登録する。   Further, the contact trace information processing apparatus 1 collects predetermined information from each mobile phone 13 using the mobile phone related network 6 and registers the collected predetermined information in the action / access history DB 4.

近距離通信機能及びGPS機能を持った携帯電話13から情報収集を行うために、携帯電話関連ネットワーク6には、携帯電話基地局7が接続されている。携帯電話13は、GPS衛星からGPS情報を取得することができる。携帯電話13同士は、お互いに近距離通信を行うことができる。また、携帯電話関連ネットワーク6には、携帯電話の契約情報等、携帯電話管理に必要となるDB8が接続されている。   A mobile phone base station 7 is connected to the mobile phone related network 6 in order to collect information from the mobile phone 13 having a near field communication function and a GPS function. The mobile phone 13 can acquire GPS information from a GPS satellite. The mobile phones 13 can perform near field communication with each other. The mobile phone related network 6 is connected to a DB 8 necessary for mobile phone management, such as mobile phone contract information.

インターネット9には、接近環境の絞り込みに用いる電子地図情報を格納する電子地図DB10が接続されている。医療関連ネットワーク11には、処理結果の変更のため、感染情報を格納するDB12が接続されている。   Connected to the Internet 9 is an electronic map DB 10 for storing electronic map information used for narrowing down the access environment. A DB 12 that stores infection information is connected to the medical related network 11 in order to change the processing result.

図2は、コンタクトトレース情報処理装置1の機能ブロック図を示す。コンタクトトレース情報処理装置1は、抽出条件取得部21、接近環境判定部22、接近距離判定部23、接近時間判定部24、順位付け部25、コンタクトトレース結果作成部26、記憶部27を含む。記憶部27には、無線アドレスDB2、行動・接近履歴DB3、検査対象者抽出条件50、カテゴリー関連テーブル60、ワークテーブル60W、カテゴリー別接近時間テーブル70等が格納されている。   FIG. 2 shows a functional block diagram of the contact trace information processing apparatus 1. The contact trace information processing apparatus 1 includes an extraction condition acquisition unit 21, an approach environment determination unit 22, an approach distance determination unit 23, an approach time determination unit 24, a ranking unit 25, a contact trace result creation unit 26, and a storage unit 27. The storage unit 27 stores a wireless address DB 2, an action / approach history DB 3, an inspection subject extraction condition 50, a category related table 60, a work table 60 W, a category approach time table 70, and the like.

抽出条件取得部21は、入力装置5を介して操作者より入力された感染者に接近した者を抽出するための抽出条件(検査対象者抽出条件50)を取得する。抽出条件取得部21は、その検査対象者抽出条件50を記憶部27へ格納する。   The extraction condition acquisition unit 21 acquires an extraction condition (examination subject extraction condition 50) for extracting a person who approaches the infected person input by the operator via the input device 5. The extraction condition acquisition unit 21 stores the inspection subject extraction condition 50 in the storage unit 27.

接近環境判定部22は、行動・接近履歴DB3から、検査対象者抽出条件50で設定された日付もしくは時刻、または日時における感染者の行動・接近履歴情報を抽出する。
接近距離判定部23は、その行動・接近履歴情報を用いて、行動・接近履歴DB3から、検査対象者抽出条件50で設定された半径(距離)に含まれる検査対象者を抽出する。
The approach environment determination unit 22 extracts the action / approach history information of the infected person at the date or time set by the test subject extraction condition 50 or the date / time from the action / approach history DB 3.
The approach distance determination unit 23 extracts an inspection subject included in the radius (distance) set in the inspection subject extraction condition 50 from the behavior / access history DB 3 using the behavior / access history information.

ここでは、接近距離判定部23は、その行動・接近履歴情報を用いて、行動・接近履歴DB3から、検査対象者抽出条件50で設定された範囲に含まれる検査対象者を段階的にワークテーブル60Wに抽出する。接近距離判定部23は、その段階毎に抽出された検査対象者に番号(カテゴリーNo.)を付与し、分類する。接近距離判定部23は、ワークテーブル60Wを統合して、カテゴリー関連テーブル60を作成する。   Here, the approach distance determination unit 23 uses the action / access history information to step-by-step inspect the inspection subjects included in the range set by the inspection subject extraction condition 50 from the behavior / access history DB 3. Extract to 60W. The approach distance determination unit 23 assigns a number (category No.) to the inspection subject extracted for each stage and classifies them. The approach distance determination unit 23 integrates the work tables 60W to create the category related table 60.

接近時間判定部24は、カテゴリー関連テーブル60から、検査対象者抽出条件50で設定された感染者と接近した時間以上、感染者と接近している検査対象者を抽出する。
ここでは、接近時間判定部24は、カテゴリー関連テーブル60を用いて、カテゴリー毎に感染者に対する検査対象者の接近時間を算出し、さらに、カテゴリー毎に算出した接近時間を、検査対象者毎に集計し、カテゴリー別接近時間テーブル70を作成する。接近時間判定部24は、カテゴリー別接近時間テーブル70から、カテゴリー毎に算出した接近時間を検査対象者毎に集計した接近時間が、検査対象者抽出条件50で設定された感染者と接近した時間以上である検査対象者を抽出する。
The approach time determination unit 24 extracts, from the category association table 60, a test subject who is close to the infected person for a time longer than the time when the infected subject set in the test subject extraction condition 50 is approached.
Here, the approach time determination unit 24 calculates the approach time of the person to be inspected with respect to the infected person for each category using the category association table 60, and further calculates the approach time calculated for each category for each person to be inspected. Aggregate and create a category-specific approach time table 70. The approach time determination unit 24 is the time when the approach time obtained by counting the approach times calculated for each category from the approach time table 70 for each category for each person to be inspected approaches the infected person set in the inspection person extraction condition 50 The inspection subject who is the above is extracted.

順位付け部25は、カテゴリー別接近時間テーブル70を用いて、カテゴリーNo及び接近時間に基づいて、検査対象者の順位付けを行う。
コンタクトトレース結果作成部26は、その順位付けの結果に基づいて、コンタクトトレース結果として接近距離−接近時間グラフを作成する。作成されたコンタクトトレース結果は、表示装置4へ出力される。
The ranking unit 25 uses the category-based approach time table 70 to rank test subjects based on the category number and the approach time.
The contact trace result creation unit 26 creates an approach distance-approach time graph as a contact trace result based on the ranking result. The created contact trace result is output to the display device 4.

図3は、無線アドレスDBのデータ構成の一例を示す。無線アドレスDB2のデータ構成は、例えば「携帯電話番号」31、「無線アドレス」32、「氏名」33、「性別」34、「生年月日」35のデータ項目を含む。   FIG. 3 shows an example of the data configuration of the radio address DB. The data configuration of the wireless address DB 2 includes, for example, data items of “mobile phone number” 31, “wireless address” 32, “name” 33, “gender” 34, and “date of birth” 35.

「携帯電話番号」31には、ユーザの所有する携帯電話13の電話番号が格納される。「無線アドレス」32には、携帯電話13の近距離通信機能に付した無線アドレスが格納される。「氏名」33には、携帯電話の所有者の氏名が格納される。「性別」34には、その所有者の性別が格納される。「生年月日」35には、その所有者の生年月日が格納される。   The “mobile phone number” 31 stores the phone number of the mobile phone 13 owned by the user. The “wireless address” 32 stores a wireless address assigned to the near field communication function of the mobile phone 13. “Name” 33 stores the name of the owner of the mobile phone. “Gender” 34 stores the gender of the owner. The “birth date” 35 stores the date of birth of the owner.

次に、携帯電話13の動作について説明する。携帯電話13は、GPS機能による位置情報の検出と、近距離通信機能による周囲にある携帯電話13の無線アドレス情報の検出を一定時間毎に行う。   Next, the operation of the mobile phone 13 will be described. The mobile phone 13 detects the position information by the GPS function and the wireless address information of the mobile phone 13 around by the short-range communication function at regular intervals.

各携帯電話13は、その検出した情報(日時情報、位置情報、周囲の無線アドレス情報)、及び自身を特定する情報(例えば、携帯電話番号、または無線アドレス)を含むユーザ行動・接近を作成する。各携帯電話13は、携帯電話関連ネットワーク6を介して、作成したユーザ行動情報をコンタクトトレース情報処理装置1へ送信する。   Each mobile phone 13 creates a user action / approach including the detected information (date and time information, position information, surrounding wireless address information) and information for identifying itself (for example, a mobile phone number or a wireless address). . Each mobile phone 13 transmits the created user behavior information to the contact trace information processing device 1 via the mobile phone related network 6.

コンタクトトレース情報処理装置1は、各携帯電話13より送信されたユーザ行動・接近情報を行動・接近履歴DB3へ格納し、携帯電話毎の履歴(以下、行動・接近履歴という)を作成する。   The contact trace information processing apparatus 1 stores user behavior / approach information transmitted from each mobile phone 13 in the behaviour / access history DB 3 and creates a history for each mobile phone (hereinafter referred to as “behavior / access history”).

図4は、行動・接近履歴DB3のデータ構成の一例を示す。行動・接近履歴DB3のデータ構成は、例えば「所有者」41、「検出日時」42、「位置情報」43、「検出された無線アドレス」44のデータ項目を含む。   FIG. 4 shows an example of the data structure of the action / approach history DB 3. The data structure of the behaviour / approach history DB 3 includes, for example, data items of “owner” 41, “detection date / time” 42, “position information” 43, and “detected wireless address” 44.

「所有者」41には、送られてきた各携帯電話13の所有者を識別する情報に対応する識別情報が格納される。ここでは、携帯電話13より送られた自身を特定する情報特定する情報(例えば、携帯電話番号、または無線アドレス)と、無線アドレスDB2とを関連付けられて得られる識別情報が格納される。   The “owner” 41 stores identification information corresponding to the information identifying the owner of each mobile phone 13 that has been sent. Here, the identification information obtained by associating information specifying the information sent from the mobile phone 13 (for example, a mobile phone number or a radio address) with the radio address DB2 is stored.

「検出日時」42には、GPS機能によって位置情報を検出したときの日時が格納される。「位置情報」43には、GPS機能によって検出された位置情報が格納される。「検出された無線アドレス」44には、「検出日時」42に格納した日時において、近距離通信機能により通信することができた周囲の携帯電話13の無線アドレスが格納される。   The “date and time of detection” 42 stores the date and time when position information is detected by the GPS function. “Position information” 43 stores position information detected by the GPS function. The “detected wireless address” 44 stores the wireless address of the surrounding mobile phone 13 that can communicate with the short-range communication function at the date and time stored in the “detected date and time” 42.

次に、コンタクトトレースの対象となる期間を、図5を用いて説明する。
図5は、コンタクトトレースの対象となる期間を説明するための図である。感染者は、パンデミックの対象となる感染症が発覚した場合、隔離され保健所等の監視下に置かれる。そのため、感染者が他人と接近することが制限(管理)される。よって、コンタクトトレースの対象となる期間は、潜伏期間を含め感染者が隔離されるまでの期間(以下、未隔離期間という)である。
Next, a period to be contact traced will be described with reference to FIG.
FIG. 5 is a diagram for explaining a period to be contact traced. When an infectious disease that is subject to a pandemic is detected, an infected person is isolated and placed under the supervision of a health center. For this reason, the infected person is restricted (managed) from approaching another person. Therefore, the period subject to contact trace is the period until the infected person is isolated including the incubation period (hereinafter referred to as the non-isolation period).

図5のA氏の場合について説明する。感染から発症までの期間を潜伏期間という。発症から通院までの期間は未通院である。また、A氏は、通院して検査を受け、感染が発覚し、隔離される。この場合、潜伏期間、未通院期間、検査期間を含めて、未隔離期間という。B氏、C氏についても同様に、感染から隔離されるまでの期間を未隔離期間という。   The case of Mr. A in FIG. 5 will be described. The period from infection to onset is called the incubation period. The period from onset to hospital visit has not been visited. In addition, Mr. A goes to the hospital for examination, and the infection is detected and isolated. In this case, it is referred to as the non-isolation period including the incubation period, non-visit period, and examination period. Similarly for Mr. B and Mr. C, the period until isolation from infection is called the non-isolation period.

次に、感染者との接近の度合いをカテゴリーという概念を用いて説明する。
図6は、コンタクトトレースにおけるカテゴリーの概念を説明するための図である。例えば、A氏が感染者であるとする。操作者が入力装置5を用いて、感染者を識別する情報(例えば、携帯電話番号、無線アドレス等)、および未隔離期間を入力する。すると、コンタクトトレース情報処理装置1は、その入力された感染者を識別する情報をキーに、行動・接近履歴DB3から、この感染者の未隔離期間における行動・接近履歴情報を抽出する。
Next, the degree of approach to an infected person will be described using the concept of category.
FIG. 6 is a diagram for explaining the concept of categories in the contact trace. For example, suppose that Mr. A is an infected person. An operator uses the input device 5 to input information for identifying an infected person (for example, a mobile phone number, a wireless address, etc.) and an unisolated period. Then, the contact trace information processing apparatus 1 extracts the behavior / access history information of the infected person in the non-isolation period from the behavior / access history DB 3 using the input information for identifying the infected person as a key.

コンタクトトレース情報処理装置1は、この抽出された行動・接近履歴情報の「無線アドレス」44に格納された無線アドレスを取得する。コンタクトトレース情報処理装置1は、無線アドレスDB2を用いて、その取得した無線アドレスに対応する携帯電話13の所有者を識別する情報を取得する。この取得された識別する情報の所有者をカテゴリー1の検査対象者として決定する。   The contact trace information processing apparatus 1 acquires the wireless address stored in the “wireless address” 44 of the extracted action / access history information. The contact trace information processing apparatus 1 acquires information for identifying the owner of the mobile phone 13 corresponding to the acquired wireless address using the wireless address DB2. The owner of the acquired identification information is determined as a category 1 inspection subject.

次に、コンタクトトレース情報処理装置1は、カテゴリー1の検査対象者についての行動・接近履歴の「検出された無線アドレス」44から無線アドレスを取得する。コンタクトトレース情報処理装置1は、その無線アドレスで特定される携帯電話13の所有者を、カテゴリー2の検査対象者として決定する。   Next, the contact trace information processing apparatus 1 acquires a wireless address from the “detected wireless address” 44 of the behavior / approach history for the inspection subject of category 1. The contact trace information processing apparatus 1 determines the owner of the mobile phone 13 specified by the wireless address as the inspection subject of category 2.

このように、上位のカテゴリーに属する検査対象者の下位のカテゴリーに属する検査対象者を順次検出することにより、ユーザが感染者と同時刻にどれ位の距離で接近していたか分かる。つまり、近距離通信の通信規格による通信距離は予め判明しているので、以下の式より、そのカテゴリーに属する対象者と感染者との距離(接近距離)を算出することができる。
接近距離=カテゴリーNo.×近距離通信の通信規格による通信距離
In this way, by sequentially detecting the test subject belonging to the lower category of the test subject belonging to the higher category, it is possible to know how close the user is at the same time as the infected person. That is, since the communication distance according to the communication standard for short-range communication is known in advance, the distance (approach distance) between the target person belonging to the category and the infected person can be calculated from the following equation.
Approach distance = category no. × Communication distance according to near field communication standards

また、感染者を中心とした半径を接近距離して指定した場合、その感染者を中心とした半径に含まれる範囲のボーダーにいる対象者の属するカテゴリーを感染カテゴリーという。したがって、感染カテゴリーは、以下の式より算出することができる。
感染カテゴリーNo.=接近距離/近距離通信の通信規格による通信距離
In addition, when the radius centered on the infected person is specified as an approach distance, the category to which the target person who is on the border within the range included in the radius centered on the infected person belongs to the infected category. Therefore, the infection category can be calculated from the following equation.
Infection category no. = Communication distance / communication distance according to short-range communication standards

図6で説明したようにすれば、感染者のコンタクトトレースが行える。しかし、コンタクトトレース対象者が多数の場合、その対象者全てについて検査を行うことは、コスト的にも、時間的にも困難である。また、検査には時間を要し、検査結果が出るまで数日かかるケースもある。その間に感染が拡大するおそれもある。   As described with reference to FIG. 6, contact tracing of an infected person can be performed. However, when there are a large number of contact trace subjects, it is difficult in terms of cost and time to inspect all the subjects. In addition, the inspection takes time, and in some cases it takes several days until the inspection result is obtained. In the meantime, the infection may spread.

そこで、感染の拡大を防ぐために、コンタクトトレース情報処理装置は、検査対象の抽出だけでなく、効率的に検査するための順位付けを行う。以下に、コンタクトトレース情報処理装置1の処理について詳述する。   Therefore, in order to prevent the spread of infection, the contact trace information processing apparatus performs not only extraction of inspection targets but also ranking for efficient inspection. Hereinafter, the processing of the contact trace information processing apparatus 1 will be described in detail.

まず、操作者は、入力装置5から検査対象者抽出条件を、感染症毎に入力し、コンタクトトレース情報処理装置1に登録する。検査対象者抽出条件については、図7を用いて説明する。   First, the operator inputs the test subject extraction condition from the input device 5 for each infectious disease and registers it in the contact trace information processing device 1. The inspection subject extraction condition will be described with reference to FIG.

図7は、検査対象者抽出条件のデータ構造の一例を示す。入力装置5から入力された検査対象者抽出条件50は、コンタクトトレース情報処理装置1の記憶部27に記憶される。検査対象者抽出条件50は、例えば、「感染者」51、「初感染者の発生日」52、「未隔離期間」53、「接近環境」54、「接近距離」55、「接近時間」56のデータ項目を含む。   FIG. 7 shows an example of the data structure of the inspection subject extraction condition. The inspection subject extraction condition 50 input from the input device 5 is stored in the storage unit 27 of the contact trace information processing device 1. The inspection subject extraction condition 50 includes, for example, “infected person” 51, “date of occurrence of first infected person” 52, “non-isolation period” 53, “approach environment” 54, “approach distance” 55, and “approach time” 56. Contains data items.

「感染者」51には、例えば、感染者の携帯電話番号またはユーザID等の感染者の携帯電話を特定するための識別情報が格納される。「初感染者の発生日」52には、初感染者の発生した日付が格納される。「初感染者の発生日」52を抽出条件としているのは、同日以前は、感染の可能性は無いので、抽出期間から除外するためである。「未隔離期間」53には、感染者の未隔離期間が格納される。   In the “infected person” 51, for example, identification information for specifying the mobile phone of the infected person such as the mobile phone number or the user ID of the infected person is stored. “Date of occurrence of first infected person” 52 stores the date of occurrence of the first infected person. The reason why the “occurrence date of first infected person” 52 is used as an extraction condition is to exclude from the extraction period because there is no possibility of infection before that day. The “non-isolation period” 53 stores the non-isolation period of the infected person.

「接近環境」54には、「狭い屋内のみ対象」、「広い屋内まで対象」、「屋外まで対象」からいずれか1つが格納される。操作者は、入力装置5を用いて、接近環境として「狭い屋内のみ対象」、「広い屋内まで対象」、「屋外まで対象」からいずれか1つを選択することができ、その選択された条件が「接近環境」54に格納される。   The “approach environment” 54 stores any one of “subject only to narrow indoors”, “subject to wide indoors”, and “subject to outdoor”. The operator can use the input device 5 to select one of “applicable only to narrow indoors”, “targeted to wide indoors”, and “targeted to outdoor” as the access environment, and the selected condition Is stored in the “approach environment” 54.

接近距離とは、感染が想定される者(感染者)を中心とした半径をいう。「接近距離」55には、接近距離で検査対象者を絞りこむための閾値としての接近距離が格納される。接近時間とは、感染が想定される者(感染者)との接近時間をいう。「接近時間」56には、接近時間で検査対象者を絞り込むための閾値としての接近時間が格納される。   The approach distance refers to a radius centered on a person who is assumed to be infected (infected person). The “approach distance” 55 stores an approach distance as a threshold for narrowing down the person to be inspected by the approach distance. The approach time refers to an approach time with a person who is assumed to be infected (infected person). The “approach time” 56 stores an approach time as a threshold for narrowing down the person to be inspected by the approach time.

例えば、新型インフルエンザA(H1N1)型に感染した者が発生したとする。このとき、入力装置5を用いて、検査対象者抽出条件をコンタクトトレース情報処理装置1に入力したとする。検査対象者抽出条件50として、例えば「感染者:A」「初感染者の発生日:2010/1/20」「未隔離期間:10日」「接近環境:狭い屋内のみ対象」「接近距離:2m」「接近時間:5時間」を入力する。すると、図7に示す情報がコンタクトトレース情報処理装置1の記憶部27に格納される。また、近距離通信の範囲を半径1mとする。   For example, it is assumed that a person infected with a new influenza A (H1N1) type has occurred. At this time, it is assumed that the inspection subject extraction condition is input to the contact trace information processing apparatus 1 using the input device 5. As the inspection subject extraction condition 50, for example, “infected person: A” “occurrence date of first infected person: 2010/1/20” “non-isolation period: 10 days” “approaching environment: subject only to narrow indoors” “approach distance: 2 m "Enter the approach time: 5 hours". Then, the information shown in FIG. 7 is stored in the storage unit 27 of the contact trace information processing apparatus 1. In addition, the range of near field communication is set to a radius of 1 m.

以下では、対象者及び対象者を識別する情報に、「A」「B」「C」「D」「E」「F」「Z」を用い、図7の検査対象者抽出条件50をサンプルに各図面について説明する。
図8は、コンタクトトレース情報処理装置1の全体の処理フローを示す。まず、抽出情報取得部21は、予め登録された検査対象者抽出条件50を記憶部27から読み出す(S1)。
Hereinafter, “A”, “B”, “C”, “D”, “E”, “F”, and “Z” are used as information for identifying the target person and the target person, and the inspection subject extraction condition 50 in FIG. 7 is used as a sample. Each drawing will be described.
FIG. 8 shows an overall processing flow of the contact trace information processing apparatus 1. First, the extraction information acquisition unit 21 reads the inspection subject extraction condition 50 registered in advance from the storage unit 27 (S1).

抽出情報取得部21は、読み出した検査対象者抽出条件50のうちの「感染者」51、「初感染者の発生日」52、「未隔離期間」53を用いて、行動・接近履歴DB4から感染者の未隔離期間の行動・接近履歴情報を抽出する(S2)。ここで、感染者の未隔離期間の行動・接近履歴情報を感染者の未隔離期間の行動・接近履歴情報Hで表す。検査対象者抽出条件50が図7の場合、行動・接近履歴DB4から、「所有者」41=A、「検出日時」42=2010/1/20〜2010/1/30に該当するレコードを抽出する。   The extracted information acquisition unit 21 uses the “infected person” 51, the “occurrence date of first infected person” 52, and the “non-isolation period” 53 in the read inspection subject extraction condition 50 to infect from the behavior / access history DB 4. The behavior / approach history information of the person who is not isolated is extracted (S2). Here, the behavior / approach history information of the infected person in the non-isolation period is represented by the behavior / approach history information H of the infected person in the non-isolation period. When the inspection subject extraction condition 50 is FIG. 7, records corresponding to “owner” 41 = A, “detection date / time” 42 = 2010/1/20 to 2010/1/30 are extracted from the behavior / approach history DB 4. To do.

次に、接近環境判定部22は、行動・接近履歴情報Hの「位置情報」43を用いて、感染者の接近環境(「屋外」「広い屋内」「狭い屋内」)を判定する(S3)。ここで、接近環境判定処理(S3)について詳述する。感染者が屋内に居ることを判断する手法としては、屋内版のGPSであるIMES(indoor messaging system)の利用が考えられる。また、IMESが利用できない場合においても、GPS衛星からの電波の受信ができていない場合には、屋内にいると判断できる。以下では、GPS機能を用いて屋内いるかどうかの判定を行う場合について説明する。   Next, the approach environment determination unit 22 determines the approach environment (“outdoor”, “wide indoor”, “narrow indoor”) of the infected person using the “position information” 43 of the behavior / approach history information H (S3). . Here, the approach environment determination process (S3) will be described in detail. As a method for determining that an infected person is indoors, it is possible to use an indoor version of IMES (indoor messaging system) which is a GPS. Even when IMES cannot be used, it can be determined that the user is indoors if radio waves from GPS satellites are not received. Below, the case where it is judged whether it is indoor using a GPS function is demonstrated.

一般的に、屋外<広い屋内<狭い屋内の順で、感染のリスクが高まる。そこで、以下の手順で、接近環境(屋外/広い屋内/狭い屋内)を判別する。
感染者の携帯電話のGPS機能により位置検出を行い、感染者の所在を確認する。GPSによる位置検出を行う場合、感染者の携帯電話によってGPS衛星14からの電波の受信ができるときは、その感染者は屋外にいると判断することができる。一方、感染者の携帯電話によってGPS衛星14からの電波の受信ができないときは、その感染者は屋内にいると判断することができる。
In general, the risk of infection increases in the order of outdoor <wide indoor <small indoor. Therefore, the approaching environment (outdoor / wide indoor / narrow indoor) is determined by the following procedure.
The position is detected by the GPS function of the infected person's mobile phone, and the location of the infected person is confirmed. When performing position detection by GPS, if the infected person's mobile phone can receive radio waves from the GPS satellite 14, it can be determined that the infected person is outdoors. On the other hand, if the infected person's mobile phone cannot receive radio waves from the GPS satellite 14, it can be determined that the infected person is indoors.

また、例えば野球場から電車の車中へ移動するケースもある。この場合、野球場と電車内とは同じ屋内であっても、その大きさが著しくことなる。したがって、野球場と電車内とを同環境とすることは不合理である。そこで、接近環境判定部22は、GPS機能の位置検出により、感染者の位置情報が検出不可となる直前の情報及び、検査対象者の位置情報を電子地図上にトレースして、最寄りの建物を特定する。   For example, there is a case of moving from a baseball field to a train. In this case, the baseball field and the inside of the train are remarkably different in size. Therefore, it is unreasonable to make the baseball field and the train the same environment. Therefore, the approach environment determination unit 22 traces the information immediately before the position information of the infected person cannot be detected and the position information of the person to be inspected on the electronic map by detecting the position of the GPS function, and finds the nearest building. Identify.

また、接近環境判定部22は、電子地図より特定した建物の縦及び横の長さを縮尺より求める。例えば、建物の縦または横の長さのが、取得した検査対象者抽出条件50の「接近距離」55の2倍より短い場合は「狭い屋内」、長い場合は「広い屋内」と判断する。   Moreover, the approach environment determination part 22 calculates | requires the vertical and horizontal length of the building specified from the electronic map from a reduced scale. For example, when the length or width of the building is shorter than twice the “approach distance” 55 of the acquired inspection subject extraction condition 50, it is determined that the building is “narrow indoor”, and if it is long, it is “wide indoor”.

また、特定した建物が駅や空港など、乗り物へ乗ることを主目的とした建物でかつ、次の位置検出結果から、その感染者が乗り物を利用したと想定される場合は、接近環境判定部22は、その感染者が乗り物を利用したと判断する。この場合には、接近環境判定部22は、「狭い屋内」と判断する。   In addition, if the identified building is a building whose main purpose is to ride a vehicle, such as a station or airport, and the next position detection result assumes that the infected person has used the vehicle, the approach environment determination unit 22 determines that the infected person has used the vehicle. In this case, the approach environment determination unit 22 determines that the room is “narrow indoor”.

ここで、乗り物を利用したと想定される場合とは、例えば、2点間の行動・接近履歴情報Hの位置情報から移動距離及び移動時間を算出し、移動距離及び移動時間から移動速度を算出し、その移動速度が人力の速度を越えている場合等をいう。   Here, when it is assumed that a vehicle is used, for example, the movement distance and the movement time are calculated from the position information of the action / access history information H between two points, and the movement speed is calculated from the movement distance and the movement time. In this case, the moving speed exceeds the speed of human power.

図9は、接近環境判定処理(S3)の詳細なフローの一例を示す。接近環境判定部22は、感染者の未隔離期間の行動・接近履歴情報Hの1レコードを読み込む(S301)。接近環境判定部22は、その読み込んだ行動・接近履歴情報Hのレコードの「位置情報」43に位置情報が格納されているか否かを判定する(S302)。「位置情報」43に位置情報が格納されている場合(S302で「Yes」)、接近環境判定部22は、感染者の接近環境を「屋外」と判定する(S310)。   FIG. 9 shows an example of a detailed flow of the approach environment determination process (S3). The approach environment determination unit 22 reads one record of the behavior / approach history information H in the non-isolation period of the infected person (S301). The approach environment determination unit 22 determines whether or not position information is stored in the “position information” 43 of the read action / approach history information H record (S302). When the position information is stored in the “position information” 43 (“Yes” in S302), the approach environment determination unit 22 determines that the approach environment of the infected person is “outdoor” (S310).

「位置情報」43に位置情報が格納されていない場合(S302で「No」)、接近環境判定部22は、次の処理を行う。つまり、接近環境判定部22は、GPS機能により位置情報が得られなくなる直前のその感染者の行動・接近履歴情報Hの位置情報を用いて、電子地図より最寄りの建物を特定する(S303)。具体的には、接近環境判定部22は、現在処理対象の行動・接近履歴情報Hのレコードより前の検出日時のレコードであって、「位置情報」43に位置情報が格納されているレコードのうち直近の検出日時のレコードを検索する。接近環境判定部22は、その検索されたレコードの「位置情報」43を用いて、電子地図上の位置を特定し、その位置またはその位置の最寄りにある建物を特定する。このとき、接近環境判定部22は、インターネットを介して電子地図DB10より、位置情報により特定される位置付近の電子地図情報を取得する。   When position information is not stored in the “position information” 43 (“No” in S302), the approach environment determination unit 22 performs the following process. That is, the approach environment determination unit 22 identifies the nearest building from the electronic map using the position information of the action / access history information H of the infected person immediately before the position information cannot be obtained by the GPS function (S303). Specifically, the approach environment determination unit 22 is a record of the detection date and time before the record of the action / approach history information H that is currently processed, and the record of the position information stored in the “position information” 43. Search for the record with the most recent detection date. The approach environment determination unit 22 specifies the position on the electronic map by using the “position information” 43 of the searched record, and specifies the position or the building closest to the position. At this time, the approach environment determination unit 22 acquires electronic map information near the position specified by the position information from the electronic map DB 10 via the Internet.

接近環境判定部22は、その電子地図情報に登録された建物情報から、その特定した建物が乗り物に乗りための建物(例えば、駅、バスセンター、空港、船乗り場等)か否かを判定する(S304)。   The approach environment determination unit 22 determines whether or not the identified building is a building for riding on a vehicle (for example, a station, a bus center, an airport, a boat landing, etc.) from the building information registered in the electronic map information ( S304).

その特定した建物が乗り物に乗りための建物であると判定した場合(S304で「Yes」)、接近環境判定部22は、感染者の移動速度を算出し、その移動速度が閾値以上かどうかで、感染者が乗り物に乗ったか否かを判定する(S305)。   When it is determined that the identified building is a building for riding a vehicle (“Yes” in S304), the approach environment determination unit 22 calculates the moving speed of the infected person, and whether the moving speed is equal to or higher than a threshold value. Then, it is determined whether or not the infected person gets on the vehicle (S305).

感染者の移動速度は、次のように算出される。接近環境判定部22は、現在処理している行動・接近履歴情報Hのレコードより後の検出日時のレコードであって、「位置情報」43に位置情報が格納されているレコードのうち直近の検出日時のレコードを検索する。接近環境判定部22は、その検索されたレコードの「位置情報」43と、S303で検索された位置情報とから、2点間の距離を算出する。接近環境判定部22は、その2点の位置情報の「検出日時」42から移動時間を算出する。接近環境判定部22は、2点間の距離と移動時間とを用いて移動速度(=2点間の距離/移動時間)を算出する。その移動速度が所定の閾値以上である場合には(S305で「Yes」)、接近環境判定部22は、感染者の接近環境を「狭い屋内」であると判定する(308)。   The moving speed of the infected person is calculated as follows. The approach environment determination unit 22 is a record of the detection date and time after the record of the currently processed action / approach history information H, and the latest detection among the records whose position information is stored in the “position information” 43 Search for date and time records. The approach environment determination unit 22 calculates the distance between the two points from the “position information” 43 of the searched record and the position information searched in S303. The approaching environment determination unit 22 calculates the travel time from the “detection date / time” 42 of the position information of the two points. The approach environment determination unit 22 calculates a movement speed (= distance between two points / movement time) using the distance between two points and the movement time. When the moving speed is equal to or higher than the predetermined threshold (“Yes” in S305), the approach environment determination unit 22 determines that the approach environment of the infected person is “narrow indoor” (308).

その特定した建物が乗り物に乗りための建物でない場合(S304で「No」)、またはその移動速度が所定の閾値より小さい場合(S305で「No」)には、接近環境判定部22は、その特定した建物の大きさを測定する(S306)。具体的には、接近環境判定部22は、電子地図上の縮尺に基づいて、その建物の縦、横の長さを計測する。   When the specified building is not a building for riding a vehicle (“No” in S304), or when the moving speed is smaller than a predetermined threshold (“No” in S305), the approach environment determining unit 22 The size of the identified building is measured (S306). Specifically, the approach environment determination unit 22 measures the vertical and horizontal lengths of the building based on the scale on the electronic map.

接近環境判定部22は、その計測した縦または横の長さが、検査対象者抽出条件50の「接近距離」55の2倍以下の長さか否かを判定する(S307)。その計測した縦または横の長さが、「接近距離」55の2倍以下の長さと判定した場合(S307で「Yes」)、接近環境判定部22は、感染者の接近環境を「狭い屋内」であると判定する(S308)。その計測した縦または横の長さが、「接近距離」55の2倍よりも長いと判定した場合(S307で「No」)、接近環境判定部22は、感染者の接近環境を「広い屋内」であると判定する(S309)。   The approach environment determination unit 22 determines whether the measured vertical or horizontal length is less than or equal to twice the “approach distance” 55 of the inspection subject extraction condition 50 (S307). When it is determined that the measured vertical or horizontal length is not more than twice the “approach distance” 55 (“Yes” in S307), the approach environment determination unit 22 sets the approach environment of the infected person to “narrow indoors”. ] (S308). When it is determined that the measured vertical or horizontal length is longer than twice the “approach distance” 55 (“No” in S307), the approach environment determination unit 22 sets the approach environment of the infected person to “a wide indoor area”. ] (S309).

S301〜S310の処理を、感染者の未隔離期間の行動・接近履歴情報Hに含まれるレコード数分繰り返す(S311)。では、図8のフローの説明に戻る。
接近環境判定部22は、その判定結果に基づいて、行動・接近履歴情報Hから、その取得した検査対象者抽出条件50のうちの「接近環境」54と一致する判定結果を有するレコードを抽出する(S4)。抽出されたレコードがあれば(S5で「Yes」)、次の処理が実行される。抽出されるレコードがない場合(S5で「No」)、検査対象が存在しないので、接近環境判定部22は、本フローを終了する。
The processes of S301 to S310 are repeated for the number of records included in the behavior / access history information H of the infected person in the non-isolation period (S311). Now, it returns to description of the flow of FIG.
Based on the determination result, the approach environment determination unit 22 extracts a record having a determination result that matches the “approach environment” 54 in the acquired inspection subject extraction condition 50 from the behavior / approach history information H. (S4). If there is an extracted record (“Yes” in S5), the next process is executed. When there is no record to be extracted (“No” in S5), since there is no inspection target, the approach environment determination unit 22 ends this flow.

図7の検査対象者抽出条件50の場合、接近環境を「狭い屋内のみ対象」としているため、Aの未隔離期間中で位置検出ができない場合で、最寄りの建物の縦または横の長さが4m以下または移動速度が閾値以上の場合、コンタクトトレース処理の対象になる。   In the case of the inspection subject extraction condition 50 in FIG. 7, since the approach environment is “subject to narrow indoors only”, the position cannot be detected during the non-isolation period of A, and the vertical or horizontal length of the nearest building is If it is 4 m or less or the moving speed is greater than or equal to the threshold value, it is subject to contact trace processing.

もし、検査対象者抽出条件50の接近環境を「屋外まで対象」とした場合は、位置検出結果に関係なくコンタクトトレースが行われる。また、検査対象者抽出条件50の接近環境を「広い屋内のみ対象」とした場合は、GPS機能による位置検出ができなかった期間についてコンタクトトレースが実行される。   If the approach environment of the inspection subject extraction condition 50 is “subject to the outdoors”, contact tracing is performed regardless of the position detection result. In addition, when the approach environment of the inspection subject extraction condition 50 is “target only for a wide indoor area”, contact tracing is performed for a period during which position detection by the GPS function cannot be performed.

S4の抽出の結果、抽出されたレコードがあれば(S5で「Yes」)、接近距離判定部23は、その抽出されたレコードに基づいて、感染者に対する各検査対象者のカテゴリーを決定する。さらに、接近距離判定部23は、その決定したカテゴリーを用いて、感染者と各検査対象者との距離を算出する(S6)。ここでは、接近距離判定部23は、例えば、図11に示すような過程を経て、図10に示すカテゴリー関連テーブル60を作成する。それから、接近距離判定部23は、各検査対象者について決定したカテゴリーを用いて算出した接近距離をカテゴリー関連テーブル60に格納する。ここで、図10、図11について説明する。   If there is an extracted record as a result of the extraction in S4 (“Yes” in S5), the approach distance determination unit 23 determines the category of each person to be inspected for the infected person based on the extracted record. Furthermore, the approach distance determination unit 23 calculates the distance between the infected person and each test subject using the determined category (S6). Here, the approach distance determination unit 23 creates the category association table 60 shown in FIG. 10 through a process as shown in FIG. 11, for example. Then, the approach distance determination unit 23 stores the approach distance calculated using the category determined for each person to be inspected in the category association table 60. Here, FIG. 10 and FIG. 11 will be described.

図10は、カテゴリー関連テーブル60の一例を示す。カテゴリー関連テーブル60は、例えば「下位カテゴリーの対象者」61、「上位カテゴリーの対象者」62、「カテゴリー」63、「検出日時」64のデータ項目を含む。   FIG. 10 shows an example of the category association table 60. The category association table 60 includes, for example, data items of “subordinate category subject” 61, “upper category subject” 62, “category” 63, and “detection date / time” 64.

「下位カテゴリーの対象者」61には、検査対象者を識別する情報が格納される。「上位カテゴリーの対象者」62には、「下位カテゴリーの対象者」61に格納された対象者の上位のカテゴリーに属する対象者を識別する情報が格納される。「カテゴリー」63には、「下位カテゴリーの対象者」61に格納された対象者のカテゴリーNo.が格納される。「検出日時」64には、行動・接近履歴情報の「検出日時」42が格納される。   The “sub-category subject” 61 stores information for identifying the subject to be inspected. The “upper category target person” 62 stores information for identifying the target person who belongs to the upper category of the target person stored in the “lower category target person” 61. The “category” 63 includes the category number of the subject stored in the “subject category subject” 61. Is stored. “Detection date / time” 64 stores the “detection date / time” 42 of the behavior / approach history information.

図11は、S6の処理におけるカテゴリー関連テーブル60の作成過程を説明するための図である。図11の左側のテーブルは、感染者及び各検査対象者の行動・接近履歴情報を簡略化したものである。図11の左側のテーブルにおいて、「検出された無線アドレス」44を、無線アドレステーブル2と関連付けることで、「検出された無線アドレスに対応する対象者」44−1に書き換えている。   FIG. 11 is a diagram for explaining a process of creating the category association table 60 in the process of S6. The table on the left side of FIG. 11 is obtained by simplifying the behavior / access history information of the infected person and each subject to be inspected. In the table on the left side of FIG. 11, “detected wireless address” 44 is rewritten to “target person corresponding to detected wireless address” 44-1 by associating with wireless address table 2.

図11の右側のテーブル60W−1〜60W−7は、カテゴリー関連テーブル60を作成するためのワークテーブルである。ワークテーブル60W−1〜60W−7は、左側のテーブルの「所有者」41と「検出された無線アドレスに対応する対象者」44−1とが一対一の関係になるようにしたものである。   The tables 60W-1 to 60W-7 on the right side of FIG. 11 are work tables for creating the category association table 60. The work tables 60W-1 to 60W-7 are such that the “owner” 41 in the left table and the “subject corresponding to the detected wireless address” 44-1 have a one-to-one relationship. .

左側のテーブルの「対象者」41、「検出された無線アドレスに対応する対象者」44−1、「検出日時」42はそれぞれ、ワークテーブル60W−1〜60W−7の「下位カテゴリーの対象者」61、「上位カテゴリーの対象者」62、「検出日時」64に対応する。「カテゴリー」63には、「下位カテゴリーの対象者」62のカテゴリーが格納される。   The “subject” 41, “subject corresponding to the detected wireless address” 44-1 and “detection date / time” 42 in the left table are “subordinate subject” in the work tables 60W-1 to 60W-7, respectively. ”61,“ subject person in upper category ”62, and“ detection date ”64. “Category” 63 stores the category of “subordinate category subject” 62.

まず、図11(1)のカテゴリー1の検査対象者の抽出について説明する。感染者Aの行動・接近履歴情報の「検出された無線アドレスに対応する対象者」44−1には、B、C、Eが格納されているので、これらのカテゴリーが「1」と決定され、ワークテーブル60W−1が作成される。   First, extraction of the inspection subject of category 1 in FIG. Since B, C, and E are stored in the “target person corresponding to the detected wireless address” 44-1 of the action / access history information of the infected person A, these categories are determined to be “1”. A work table 60W-1 is created.

次に、図11(2)〜(4)のカテゴリー2の検査対象者の抽出について説明する。図11(2)〜(4)はそれぞれ、ワークテーブル60W−1に格納された「検出日時」60−1における「下位カテゴリーの対象者」62について、図11(1)で説明した処理を行ったものである。   Next, extraction of the inspection subject of category 2 in FIGS. 11 (2) to (4) will be described. 11 (2) to 11 (4) perform the process described in FIG. 11 (1) for “subject category target person” 62 in “detection date / time” 60-1 stored in the work table 60W-1. It is a thing.

例えば、図11(2)の場合、Bの行動・接近履歴情報の「検出された無線アドレスに対応する対象者」44−1には、A、Dが格納されているので、これらのカテゴリーが「2」と決定され、ワークテーブル60W−2が作成される。   For example, in the case of FIG. 11 (2), A and D are stored in the “target person corresponding to the detected wireless address” 44-1 of the action / approach history information of B. "2" is determined, and the work table 60W-2 is created.

このとき、上位のカテゴリーの対象者との組み合わせを排除する。図11(2)の例で言えば、AはBの上位のカテゴリーということがワークテーブル60W−1より判明しているので、このワークテーブル60W−2の第1レコードについては、排除される。
このようにして、ワークテーブル60W−2〜60W−4が作成され、カテゴリー2の検査対象者として、D、Fが決定する。
At this time, combinations with subjects in higher categories are excluded. In the example of FIG. 11 (2), since it is known from the work table 60W-1 that A is an upper category of B, the first record of the work table 60W-2 is excluded.
In this way, work tables 60W-2 to 60W-4 are created, and D and F are determined as category 2 inspection subjects.

検査対象者抽出条件50の「接近距離」55=2(m)、近距離通信の通信距離=1(m)の場合、感染カテゴリーは、2(=2/1)となる。この場合、カテゴリー1〜2の検査対象者が抽出され、カテゴリー3以降の検査対象者については抽出されない。   When the “approach distance” 55 = 2 (m) and the communication distance of short-distance communication = 1 (m) in the inspection subject extraction condition 50, the infection category is 2 (= 2/1). In this case, inspection subjects in categories 1 and 2 are extracted, and inspection subjects in category 3 and later are not extracted.

ワークテーブル60W−1〜60W−4を統合し、図10に示すカテゴリー関連テーブル60が作成される。   By integrating the work tables 60W-1 to 60W-4, a category related table 60 shown in FIG. 10 is created.

図12は、カテゴリーの決定処理(S6)の詳細なフローの一例を示す。図12は、図11で説明した処理についてのフローである。
まず、接近距離判定部23は、カテゴリー変数iを1で初期化する。また、接近距離判定部23は、{(検査対象者抽出条件50の「接近距離」55)/近距離通信の通信距離}の値を感染カテゴリーNに代入する(S601)。近距離通信の通信距離は、携帯電話13の有する近距離通信機能の通信規格による通信距離であって、予め設定されている。検査対象者抽出条件50の「接近距離」55=2(m)、近距離通信の通信距離=1(m)の場合、感染カテゴリーNは、2(=2/1)となる。
FIG. 12 shows an example of a detailed flow of the category determination process (S6). FIG. 12 is a flow for the processing described in FIG.
First, the approach distance determination unit 23 initializes the categorical variable i with 1. Further, the approach distance determination unit 23 substitutes the value of {(“approach distance” 55 of the inspection subject extraction condition 50) / communication distance of near field communication} into the infection category N (S601). The short-range communication distance is a communication distance according to the communication standard of the short-range communication function of the mobile phone 13 and is set in advance. When the “approach distance” 55 = 2 (m) and the communication distance of short-distance communication = 1 (m) in the inspection subject extraction condition 50, the infection category N is 2 (= 2/1).

接近距離判定部23は、感染者の未隔離期間の行動・接近履歴Hに含まれる「検出された無線アドレス」44を抽出する(S602)。
接近距離判定部23は、無線アドレステーブル2を参照して、その抽出した「検出された無線アドレス」44に対応する対象者の識別情報を取得する。接近距離判定部23は、この取得された対象者の識別情報を「下位カテゴリーの対象者」61として、感染者を「上位のカテゴリーの対象者」62として、これらを関連付け、ワークテーブル60Wに格納する。このとき、接近距離判定部23は、「下位カテゴリーの対象者」61に格納した対象者のカテゴリーを「1」に決定し、ワークテーブル60Wの「カテゴリー」63に「1」を設定する(S603)。また、接近距離判定部23は、行動・接近履歴Hの「検出日時」42を「検出日時」64に設定する。これにより、図11(1)のワークテーブル60W−1が作成される。
The approach distance determination unit 23 extracts the “detected wireless address” 44 included in the behavior / approach history H of the infected person in the non-isolation period (S602).
The approach distance determination unit 23 refers to the wireless address table 2 and acquires the identification information of the subject corresponding to the extracted “detected wireless address” 44. The approach distance determination unit 23 associates the acquired identification information of the subject as “subordinate category subject” 61 and the infected person as “upper category subject” 62, and stores them in the work table 60W. To do. At this time, the approach distance determination unit 23 determines the category of the subject stored in the “subject category subject” 61 as “1”, and sets “1” in the “category” 63 of the work table 60W (S603). ). Further, the approach distance determination unit 23 sets the “detection date / time” 42 of the action / approach history H to the “detection date / time” 64. Thereby, the work table 60W-1 of FIG. 11A is created.

次に、接近距離判定部23は、カテゴリー変数iが感染カテゴリーNより小さいか否かを判定する(S604)。接近距離判定部23は、カテゴリー変数i<感染カテゴリーNの間(S604で「Yes」)、次の処理を行う。   Next, the approach distance determination unit 23 determines whether or not the categorical variable i is smaller than the infection category N (S604). The approach distance determination unit 23 performs the following process while the categorical variable i <the infection category N (“Yes” in S604).

接近距離判定部23は、カテゴリーiの検査対象者X1の行動・接近履歴情報を抽出し、その行動・接近履歴情報に含まれる「検出された無線アドレス」44を抽出する(S605)。具体的には、接近距離判定部23は、無線アドレステーブル2を参照して、その抽出した「検出された無線アドレス」44に対応する対象者X2の識別情報を取得する。さらに、接近距離判定部23は、ワークテーブル60Wの「下位カテゴリーの対象者」61と「検出日時」64の組み合わせをキーとして、行動・接近履歴DB3から、検査対象者X2の行動・接近履歴情報を抽出する。   The approach distance determination unit 23 extracts the action / approach history information of the inspection subject X1 of category i, and extracts the “detected wireless address” 44 included in the action / approach history information (S605). Specifically, the approach distance determination unit 23 refers to the wireless address table 2 and acquires the identification information of the subject X 2 corresponding to the extracted “detected wireless address” 44. Further, the approach distance determination unit 23 uses the combination of the “subject category subject” 61 and the “detection date / time” 64 of the work table 60W as a key from the behavior / access history DB 3 to the behavior / access history information of the subject X2. To extract.

接近距離判定部23は、この取得された対象者X2の識別情報が既に作成されたワークテーブル60Wにおいて、上位のカテゴリーNoが付与されているかをチェックする。その取得された対象者X2の識別情報について上位のカテゴリーNoが付与されていない場合、接近距離判定部23は、この取得された対象者X2の識別情報を、対象者X1の識別情報に関連づけて、ワークテーブル60Wに格納する。具体的には、接近距離判定部23は、対象者X2の識別情報を「下位カテゴリーの対象者」61として、対象者X1の識別情報を「上位カテゴリーの対象者」62として関連づけて、ワークテーブル60Wに格納する。   The approach distance determination unit 23 checks whether or not a higher category number is given in the work table 60W in which the acquired identification information of the subject X2 has already been created. When the higher category number is not given to the acquired identification information of the target person X2, the approach distance determination unit 23 associates the acquired identification information of the target person X2 with the identification information of the target person X1. And stored in the work table 60W. Specifically, the approach distance determination unit 23 associates the identification information of the subject X2 as “subordinate category subject” 61 and the identification information of the subject X1 as “upper category subject” 62, and sets the work table. Store at 60W.

接近距離判定部23は、カテゴリー変数iをインクリメントする(S606)。それから、接近距離判定部23は、対象者X2のカテゴリーを「i」に決定し、ワークテーブル60Wの「カテゴリー」63に「i」を設定する(S607)。また、接近距離判定部23は、行動・接近履歴Hの「検出日時」42を「検出日時」64に設定する。   The approach distance determination unit 23 increments the categorical variable i (S606). Then, the approach distance determination unit 23 determines the category of the subject X2 as “i”, and sets “i” in the “category” 63 of the work table 60W (S607). Further, the approach distance determination unit 23 sets the “detection date / time” 42 of the action / approach history H to the “detection date / time” 64.

カテゴリー変数i≧感染カテゴリーNとなった場合(S604で「No」)、接近距離判定部23は、作成したワークテーブル60Wを統合して、図10のカテゴリー関連テーブル60を作成する(S608)。なお、上記のワークテーブル60Wの作成、カテゴリー関連テーブル60の作成では、説明を容易にするために、ある日時についてのみ処理を行った。これを、検出日時毎に行う。   When categorical variable i ≧ infection category N is satisfied (“No” in S604), the approach distance determination unit 23 integrates the created work table 60W to create the category related table 60 of FIG. 10 (S608). In the creation of the work table 60W and the category-related table 60, only a certain date and time are processed for easy explanation. This is performed for each detection date.

これにより、接近距離により抽出を行うと、感染カテゴリーのカテゴリーNo.より高いNo.のカテゴリーに属する対象者については、検査対象より除外することができる。では、再び図8の説明に戻る。   Thus, when extraction is performed based on the approach distance, the category No. of the infection category is displayed. Higher No. Subjects belonging to this category can be excluded from the subject of examination. Now, it returns to description of FIG. 8 again.

図8のS7において、カテゴリー関連テーブル60にレコードが存在しない場合、検査対象がないので(S7で「No」へ進む)、接近距離判定部23は本フローを終了する。
図8のS7において、カテゴリー関連テーブル60にレコードが存在する場合(S7で「Yes」へ進む)、接近時間判定部24は、感染者に対する検査対象者の接近時間を算出する(S8)。ここでは、接近時間判定部24は、カテゴリー関連テーブル60から、図13で示すカテゴリー別接近時間テーブル70が作成される。ここで、カテゴリー別接近時間テーブル70及び接近時間算出処理(S8)について詳述する。
In S7 of FIG. 8, when there is no record in the category association table 60, there is no inspection target (proceeding to “No” in S7), so the approach distance determination unit 23 ends this flow.
In S7 of FIG. 8, when there is a record in the category association table 60 (proceed to “Yes” in S7), the approach time determination unit 24 calculates the approach time of the person to be inspected with respect to the infected person (S8). Here, the approach time determination unit 24 creates a category approach time table 70 shown in FIG. 13 from the category association table 60. Here, the category approach time table 70 and the approach time calculation process (S8) will be described in detail.

図13は、カテゴリー別接近時間テーブル70の一例を示す。カテゴリー別接近時間テーブル70は、例えば、「対象者」71と、「カテゴリーNにおける接近時間」72、「接近時間の総計」73のデータ項目を含む。対象者71には、検査対象者を識別する情報が格納される。   FIG. 13 shows an example of the approach time table 70 by category. The category approach time table 70 includes, for example, data items of “subject” 71, “approach time in category N” 72, and “total approach time” 73. The subject 71 stores information for identifying the subject to be inspected.

「カテゴリーNにおける接近時間」72には、カテゴリーNにおける接近時間が格納される。ここで、「カテゴリーNにおける接近時間」72に含まれるデータ項目数は、感染カテゴリーに応じて変化する。   The “approach time in category N” 72 stores the approach time in category N. Here, the number of data items included in the “approach time in category N” 72 changes according to the infection category.

例えば、感染カテゴリーがN種類ある場合、「カテゴリーNにおける接近時間」72には「カテゴリー1における接近時間」、・・・、「カテゴリーNにおける接近時間」が設けられる。図13の場合、感染カテゴリーの種類が2であるので、「カテゴリーNにおける接近時間」72には「カテゴリー1における接近時間」72−1と「カテゴリー2における接近時間」72−2が設けられる。   For example, when there are N types of infection categories, “approach time in category N” 72 is provided with “approach time in category 1”,... In the case of FIG. 13, since the type of infection category is 2, the “approach time in category N” 72 is provided with “approach time in category 1” 72-1 and “approach time in category 2” 72-2.

「接近時間の総計」73には、「カテゴリーNにおける接近時間」72に含まれる各カテゴリーの接近時間を合算した値、すなわち感染カテゴリーにおける接近時間が格納される。図13の場合、「接近時間の総計」73には、「カテゴリー1における接近時間」72−1に格納された値と「カテゴリー2における接近時間」72−2に格納された値が合算された値が格納される。   The “total approach time” 73 stores a value obtained by adding the approach times of each category included in the “approach time in category N” 72, that is, the approach time in the infection category. In the case of FIG. 13, the value stored in “approach time in category 1” 72-1 and the value stored in “approach time in category 2” 72-2 are added to “total approach time” 73. Stores the value.

図14A−図14Cは、接近時間算出処理(S8)の詳細なフローの一例を示す。接近時間判定部24は、カテゴリー変数kを1で初期化する(S801)。次に、接近距離判定部23は、カテゴリー1の接近時間を算出する(S802)。この処理について、図14Bを用いて説明する。   14A to 14C show an example of a detailed flow of the approach time calculation process (S8). The approach time determination unit 24 initializes the categorical variable k with 1 (S801). Next, the approach distance determination unit 23 calculates the approach time of category 1 (S802). This process will be described with reference to FIG. 14B.

接近距離判定部23は、カテゴリー関連テーブル60から、カテゴリー1に属する対象者のレコードを抽出する(S802−1)。
それから、接近距離判定部23は、カテゴリー1に属する対象者と感染者との接近時間を算出する。すなわち、接近距離判定部23は、その抽出した対象者のレコードの「検出日時」64を集計して、カテゴリー1の接近時間とする(S802−2)。それから、接近距離判定部23は、対象者毎にその接近時間をカテゴリー別接近時間テーブル70の「カテゴリー1」72−1に格納する。
The approach distance determination unit 23 extracts the record of the subject belonging to category 1 from the category association table 60 (S802-1).
Then, the approach distance determination unit 23 calculates the approach time between the subject belonging to category 1 and the infected person. That is, the approach distance determination unit 23 adds up the “detection date / time” 64 of the extracted record of the subject and sets it as the approach time of category 1 (S802-2). Then, the approach distance determination unit 23 stores the approach time in “Category 1” 72-1 of the category approach time table 70 for each subject.

S802−1〜S802−2の処理を、カテゴリー関連テーブル60に含まれるカテゴリー1に属する対象者毎に行う(S802−3で「Yes」)。カテゴリー関連テーブル60に含まれるカテゴリー1に属する対象者の全員分について処理が終了したら(S802−3で「No」)、図14Aのフローへ戻る。   The processing of S802-1 to S802-2 is performed for each target person belonging to category 1 included in the category association table 60 (“Yes” in S802-3). When the processing is completed for all the subjects belonging to category 1 included in category-related table 60 (“No” in S802-3), the process returns to the flow of FIG. 14A.

接近時間判定部24は、カテゴリー変数k<感染カテゴリーNの間、以下の処理を行う(S803)。接近時間判定部24は、カテゴリー変数kをインクリメントして(S804)、カテゴリーkの接近時間を算出する(S805)。この処理について、図14Cを用いて説明する。   The approach time determination unit 24 performs the following process while the category variable k <the infection category N (S803). The approach time determination unit 24 increments the categorical variable k (S804), and calculates the approach time of the category k (S805). This process will be described with reference to FIG. 14C.

接近時間判定部24は、カテゴリー関連テーブル60から、「カテゴリー」63=「k」の対象者X(「下位カテゴリーの対象者」61)のレコードを抽出する(S805−1)。   The approach time determination unit 24 extracts a record of the target person X of “category” 63 = “k” (“subject of lower category” 61) from the category association table 60 (S805-1).

接近時間判定部24は、S805−1で抽出した対象者Xのレコードから、「上位カテゴリーの対象者」62=対象者Yaのレコードを抽出する(S805−2)。   The approach time determination unit 24 extracts a record of “subject of upper category” 62 = subject Ya from the record of the subject X extracted in S805-1 (S805-2).

接近時間判定部24は、S805−2で抽出されたレコードの「検出日時」64を集計して、対象者Xと、その上位カテゴリーの対象者Yaとの接近時間を算出し、その接近時間を接近時間Tとする(S805−3)。例えば、k=2の場合、すなわち、カテゴリー2の場合、図9において、Dを対象者Xとすると、上位カテゴリーの対象者YaはBとなる。したがって、カテゴリー関連テーブル60から、「下位カテゴリーの対象者」61=D、「上位カテゴリーの対象者」62=Bのレコードが抽出され、「検出日時」64を集計することにより、DとBの接近時間が得られる。   The approach time determination unit 24 calculates the approach time between the target person X and the target person Ya of the upper category by counting the “detection date and time” 64 of the record extracted in S805-2, and calculates the approach time. The approach time T is set (S805-3). For example, in the case of k = 2, that is, in the case of category 2, if D is the subject person X in FIG. Therefore, records of “subordinate category subject” 61 = D and “upper category subject” 62 = B are extracted from the category related table 60, and “detection date / time” 64 is tabulated, whereby D and B Approach time is obtained.

次に、接近時間判定部24は、対象者Xと、既に処理済みの上位カテゴリーの対象者Yの接近時間外において、Xと接近した他の上位カテゴリーの対象者Ybが存在するか判定する(S805−4)。S805−4でYesの場合、接近時間判定部24は、XとYbとの接近時間Tbを算出し(S805−5)、接近時間Tbを接近時間Tに加算し(S805−6)、S805−4の処理へ戻る。XとYの接近時間外という条件を設けたのは、同じ接近時間を重複して加算しないようにするためである。例えば、図9において、対象者X=Dの場合、上位カテゴリーの対象者には、BとCがいる。ここで、Ya=Bで、DとBの接近時間の算出が完了した場合、既に処理済みの上位カテゴリーの対象者Y=B以外の、Xと接近した他の上位カテゴリーの対象者YbはCである。この場合、DとBの接近時間外で、DとCの接近時間の算出を行う。   Next, the approach time determination unit 24 determines whether or not there is a subject person Yb in another higher category that has approached X outside the approach time of the subject person X and the subject person Y in the higher category that has already been processed ( S805-4). In the case of Yes in S805-4, the approach time determination unit 24 calculates an approach time Tb between X and Yb (S805-5), adds the approach time Tb to the approach time T (S805-6), and S805. Return to the process of 4. The reason that the condition that the approach time of X and Y is outside is provided is to prevent the same approach time from being added repeatedly. For example, in FIG. 9, when the target person X = D, there are B and C in the upper category target persons. Here, when the calculation of the approach time between D and B is completed when Ya = B, the target person Yb of another upper category approaching X other than the target person Y = B of the upper category already processed is C It is. In this case, the approach time of D and C is calculated outside the approach time of D and B.

S805−1で抽出した対象者Xについての接近時間の算出処理が完了すると(S805−4で「No」)、接近時間判定部24は、接近時間Tをカテゴリー別接近時間テーブル70に登録する(S805−7)。すなわち、接近時間判定部24は、その接近時間Tを、対象者Xについてのカテゴリーkにおける感染者との接近時間として、カテゴリー別接近時間テーブル70に登録する(S805−7)。   When the approach time calculation process for the subject person X extracted in S805-1 is completed (“No” in S805-4), the approach time determination unit 24 registers the approach time T in the category approach time table 70 ( S805-7). That is, the approach time determination unit 24 registers the approach time T in the category approach time table 70 as the approach time with the infected person in the category k for the subject X (S805-7).

接近時間判定部24は、カテゴリーkに属する全ての対象者Xについて、S805−1〜S805−7の処理を繰り返す(S805−8)。
これにより、検査対象者のカテゴリー毎の感染者との接近時間を計算し、カテゴリー別接近時間テーブル70を作成することができる。
The approach time determination unit 24 repeats the processing of S8055-1 to S805-7 for all the target persons X belonging to category k (S805-8).
Thereby, the approach time with the infected person for every category of a test subject can be calculated, and the approach time table 70 classified by category can be created.

では、図8の説明に戻る。接近時間判定部24は、カテゴリー別接近時間テーブル70から、「検査対象者抽出条件50の「接近時間」56≦感染カテゴリーにおける接近時間(「接近時間の総計」73)」に該当するレコードを抽出する(S9)。これにより、検査対象者抽出条件50として設定した接近時間に基づいて、検査対象者の絞り込みを行うことができる。S9において抽出されたレコードがない場合には、検査対象がないので(S10で「No」へ進む)、接近時間判定部24は、本フローを終了する。   Returning to the description of FIG. The approach time determination unit 24 extracts, from the category approach time table 70, a record corresponding to “the approach person extraction condition 50“ approach time ”56 ≦ the approach time in the infection category (“ total approach time ”73”) ”. (S9). Thereby, based on the approach time set as the inspection subject extraction condition 50, it is possible to narrow down inspection subjects. If there is no record extracted in S9, there is no inspection target (proceeding to "No" in S10), so the approach time determination unit 24 ends this flow.

S9において抽出されたレコードがある場合には(S10で「Yes」へ進む)、順位付け部25は、その抽出されたレコード群を用いて、検査対象者の順位付けを行う(S11)。具体的には、順位付け部25は、カテゴリーNoが低い順、かつ、接近時間の長い順で検査対象者の順位付けを行う。   If there is a record extracted in S9 (proceed to “Yes” in S10), the ranking unit 25 ranks the subject to be inspected using the extracted record group (S11). Specifically, the ranking unit 25 ranks the subject to be examined in order from the lowest category number and the longest approach time.

一般的に感染者との接近距離が近く、接近時間が長い方が、感染リスクが高まる。そこで、順位付け部25は、接近距離(カテゴリー)と接近時間とに基づいて、検査対象者の優先順位を決定する。具体的には、順位付け部25は、カテゴリーNo.の低い順で順位付けを行い、さらに接近時間が長い順で検査対象者の順位付けを行う。ここで、図15を用いて、順位付け処理(S11)について詳述する。   In general, the closer to the infected person and the longer the approach time, the higher the risk of infection. Therefore, the ranking unit 25 determines the priority order of the person to be inspected based on the approach distance (category) and the approach time. Specifically, the ranking unit 25 has a category number. Ranking in ascending order, and inspecting subjects in descending order of approach time. Here, the ranking process (S11) will be described in detail with reference to FIG.

図15は、順位付け処理(S11)の詳細なフローの一例を示す。順位付け部25は、カテゴリー別接近時間テーブル70から1レコードを読み出す(S1101)。順位付け部25は、読み出したレコードのうちカテゴリーNoの最も低いカテゴリーの接近時間を取得する(S1102)。図13の場合では、四角の太枠で囲んだ接近時間が取得される。
S1101,S1102の処理を、カテゴリー別接近時間テーブル70に含まれる全レコードについて行う(S1103)。
FIG. 15 shows an example of a detailed flow of the ranking process (S11). The ranking unit 25 reads one record from the category approach time table 70 (S1101). The ranking unit 25 acquires the approach time of the category with the lowest category number among the read records (S1102). In the case of FIG. 13, the approach time enclosed by a rectangular thick frame is acquired.
The processing of S1101 and S1102 is performed for all the records included in the category approach time table 70 (S1103).

順位付け部25は、その取得したカテゴリーNo.と、そのカテゴリーNo.に対応する接近時間を用いて、各対象者を順位付けする。カテゴリーNo.の低い順で順位付けし、さらに接近時間が長い順で検査対象者の順位付けを行う(S1104)。具体的には、順位付け部25は、まずカテゴリーNo.の低い順で検査対象者の順位付けを行う。次に、順位付け部25は、順位付けを行った各カテゴリー内で、接近時間が長い順で検査対象者の順位付けを行う。   The ranking unit 25 displays the acquired category number. And its category No. Each subject is ranked using the approach time corresponding to. Category No. Are ranked in ascending order, and the subjects to be inspected are ranked in the order of longer approach time (S1104). Specifically, the ranking unit 25 first sets the category number. The test subjects are ranked in ascending order. Next, the ranking unit 25 ranks the person to be inspected in the order in which the approach time is long in each category that has been ranked.

例えば、B,C,Eのカテゴリーを「1」、D,Fのカテゴリーを「2」、Zのカテゴリーを「3」とする。検査対象者抽出条件50が図7の場合、「接近距離」55=2(m)、近距離通信の範囲=1mとしていることから、感染カテゴリーは「2」となる。したがって、B,C,D,E,F,Zのうち、カテゴリー1のB,C,Eと、カテゴリー2のD,Fが抽出される。   For example, the category of B, C, E is “1”, the category of D, F is “2”, and the category of Z is “3”. In the case where the inspection subject extraction condition 50 is FIG. 7, since the “approach distance” 55 = 2 (m) and the short-range communication range = 1 m, the infection category is “2”. Therefore, among B, C, D, E, F, and Z, B, C, and E of category 1 and D and F of category 2 are extracted.

B〜Fについて、カテゴリー毎に接近時間を算出し、さらに感染カテゴリーでの接近時間を算出する(カテゴリー別接近時間テーブル70の作成)。検査対象者抽出条件50の「接近時間」56=5(時間)であることから、カテゴリー別接近時間テーブル70から感染カテゴリーの接近時間が5時間以上のB,D,E,Fが抽出される。   For BF, the approach time is calculated for each category, and further, the approach time in the infection category is calculated (creation of the approach time table 70 for each category). Since the “approach time” 56 = 5 (hours) of the inspection subject extraction condition 50, B, D, E, and F with an infection category approach time of 5 hours or more are extracted from the category approach time table 70. .

各対象者B,D,E,Fについて、カテゴリー毎に算出した接近時間のうち、最も低いカテゴリーNo.のカテゴリーの接近時間(Aとの接近距離が近い)が、取得される。
感染者Aとの距離の近い順、かつ、接近時間の長い順に優先順位をつける。まず、カテゴリーNo.の低い順で検査対象者の順位付けが行われるから、優先順位は、B,E>D,Fとなる。次に、順位付けを行った各カテゴリー内で、接近時間が長い順で検査対象者の順位付けが行われるから、図13のカテゴリー別接近時間テーブル70より、優先順位は、B>E、及びD>Fとなる。したがって、優先順位は、B>E>D>Fとなる。
For each subject B, D, E, F, the lowest category No. among the approach times calculated for each category. The approach time of the category (the approach distance to A is short) is acquired.
Priorities are assigned in order of increasing distance to the infected person A and longest approach time. First, category no. Since the inspection subjects are ranked in ascending order, the priorities are B, E> D, F. Next, in each category that has been ranked, the subject is ranked in descending order of approach time. Therefore, from the approach time table for each category 70 in FIG. D> F. Therefore, the priority order is B>E>D> F.

S1104の処理が終了すれば、図8のフローに戻る。
次に、コンタクトトレース結果作成部26は、順位付け部26により得られた検査対象者の優先順位の結果に基づいて、コンタクトトレース結果として、接近距離−接近時間グラフの作成を行う(S12)。ここでは、その順位付けを行った各対象者について、接近距離−接近時間のグラフにプロットし、表示装置4に表示する。この処理にについて、図16を用いて説明する。
When the processing of S1104 is completed, the process returns to the flow of FIG.
Next, the contact trace result creation unit 26 creates an approach distance-approach time graph as a contact trace result based on the priority order result of the person to be inspected obtained by the ranking unit 26 (S12). Here, each target person who has been ranked is plotted on a graph of approach distance-approach time and displayed on the display device 4. This process will be described with reference to FIG.

図16は、接近距離−接近時間のグラフの一例を示す。図15のグラフの横軸は、感染者との距離を示し、縦軸は感染者との接近時間を示す。上記の通り、順位付け部25は、カテゴリー別接近時間テーブル70から、各対象者について、カテゴリー毎に算出した接近時間のうち、最も低いカテゴリーNo.を有するカテゴリーの接近時間を取得する。それから、順位付け部25は、その取得したそのカテゴリーと接近時間とに応じて、検査対象者を順位付けする。コンタクトトレース結果作成部26は、その順位付けされた、そのカテゴリーとその接近時間とに応じて、各対象者を、接近距離−接近時間のグラフにプロットする。   FIG. 16 shows an example of an approach distance-approach time graph. The horizontal axis of the graph in FIG. 15 indicates the distance from the infected person, and the vertical axis indicates the approach time with the infected person. As described above, the ranking unit 25 obtains the lowest category No. from the approach time calculated for each category for each subject from the category approach time table 70. Get the approach time of a category with. Then, the ranking unit 25 ranks the person to be inspected according to the acquired category and approach time. The contact trace result creating unit 26 plots each subject on the approach distance-approach time graph according to the ranked category and the approach time.

ところで、時間が経過し感染が広がると、感染実績が増える。これにより、感染傾向が出てくる場合がある(例えば、男性に比べて女性の感染者が多い、子供よりも老人の感染者が多い等)。また、入力装置5により検査対象者抽出条件50として設定した「接近環境」「接近距離」「接近時間」が実情と乖離してくる場合がある。   By the way, as time passes and the infection spreads, the infection record increases. As a result, an infection tendency may appear (for example, there are more women infected than men, and more elderly people than children). Further, the “approach environment”, “approach distance”, and “approach time” set as the inspection subject extraction condition 50 by the input device 5 may deviate from the actual situation.

そこで、感染の実績情報を疾病対策機関や医療機関が参加する医療関連ネットワークより収集し、コンタクトトレース情報処理装置により、以下の手順で抽出条件の変更や検査対象の順位付けを変更する。   Therefore, infection result information is collected from a medical-related network in which a disease countermeasure organization or a medical institution participates, and the contact trace information processing device changes the extraction conditions and the order of examination targets in the following procedure.

操作者は、現状の抽出条件の抽出対象者以外でも感染実績が発生しているか調査する。
感染の傾向がある場合は、携帯電話の契約記録等から、感染の傾向に関連する情報を収集して検査対象者抽出条件50を変更してもよい。これにより、従来ならば検査対象者抽出条件のボーダーライン付近で検査対象外となる者も、検査対象として順位付けすることができる。
The operator investigates whether or not there is an infection record other than the extraction target person under the current extraction conditions.
If there is a tendency of infection, information related to the tendency of infection may be collected from the contract record of the mobile phone or the like, and the inspection subject extraction condition 50 may be changed. As a result, those who are not subject to inspection near the borderline of the inspection subject extraction condition can be ranked as inspection subjects.

例えば、時間が経過し感染が広がると、感染実績が増える。これにより、例えば20歳以下の女性に感染し易いという傾向が見えたとする。この場合、携帯電話の契約情報等から20歳以下の女性を検索し、その検索された該当者について、感染者とのカテゴリー別接近時間に1時間加算し、検査順位を付け直す。1時間加算により、元々検査対象カテゴリーに居た該当者は、検査順位が上がる。また、接近時間のボーダーラインが従来より下がるので、従来ボーダーライン付近にいた該当者を検査対象者にすることができる。このように、特定の者について接近時間の重み付けを行い、効率的に抽出することができる。   For example, as time passes and the infection spreads, the infection record increases. As a result, for example, it is assumed that a tendency to easily infect women under 20 years of age can be seen. In this case, a woman under the age of 20 is searched from the contract information etc. of the mobile phone, and the searched person is added to the approach time by category with the infected person for one hour, and the inspection order is reset. By adding one hour, the corresponding person who was originally in the category to be inspected goes up in the inspection order. In addition, since the border line of the approach time is lower than before, the corresponding person near the border line can be the inspection subject. In this way, it is possible to perform extraction efficiently by weighting the approach time for a specific person.

また、感染の傾向が無い場合は、感染実績に応じて、検査対象者抽出条件50の変更を行い、検査対象者を順位付けしてもよい。すなわち、感染実績から感染傾向は見られないが、当初設定した登録値より統計的に低い条件で感染されている場合には、条件を修正し、検査の順位付けを行うこともできる。
このように、感染状況に応じて、感染実績を検査対象者抽出条件にフィードバックすることができる。
When there is no tendency of infection, the inspection subject extraction condition 50 may be changed according to the infection record to rank the inspection subject. That is, no infection tendency is seen from the infection record, but when the infection is statistically lower than the initially set registered value, the condition can be corrected and the inspections can be ranked.
Thus, according to the infection situation, the infection record can be fed back to the inspection subject extraction condition.

図17は、コンタクトトレース情報処理装置1のハードウェア環境の構成ブロック図である。コンタクトトレース情報処理装置1は、中央演算装置(CPU)82、リードオンリメモリ(ROM)83、ランダムアクセスメモリ(RAM)86、通信インターフェース(以下、インターフェースをI/Fという)84、記憶装置87、出力I/F81、入力I/F85、可搬型記憶媒体の読み取り装置88、およびこれらの全てが接続されたバス89、出力I/F81に接続している出力装置90、入力I/F85に接続している入力装置91によって構成されている。   FIG. 17 is a configuration block diagram of a hardware environment of the contact trace information processing apparatus 1. The contact trace information processing apparatus 1 includes a central processing unit (CPU) 82, a read only memory (ROM) 83, a random access memory (RAM) 86, a communication interface (hereinafter referred to as I / F) 84, a storage device 87, Output I / F 81, input I / F 85, portable storage medium reading device 88, bus 89 to which all of them are connected, output device 90 connected to output I / F 81, and connection to input I / F 85 The input device 91 is configured.

記憶装置87としてはハードディスク、フラッシュメモリ、磁気ディスクなど様々な形式の記憶装置を使用することができる。このような記憶装置87、またはROM83には、上記で説明した用いたフローのプログラムが格納されている。また、記憶装置87には、無線アドレスDB2、行動・接近履歴DB3、カテゴリー関連テーブル60、カテゴリー別接近時間テーブル70、様々なワークテーブル、検査対象者抽出条件50等が格納されている。   As the storage device 87, various types of storage devices such as a hard disk, a flash memory, and a magnetic disk can be used. Such a storage device 87 or ROM 83 stores the program of the flow described above. In addition, the storage device 87 stores a wireless address DB 2, an action / approach history DB 3, a category related table 60, an approach time table 70 by category, various work tables, an inspection subject extraction condition 50, and the like.

CPU82は、記憶装置87等に格納した上記プログラムを読み出し、このプログラムに基づいて、抽出条件取得部21、接近環境判定部22、接近距離判定部23、接近時間判定部24、順位付け部25、及びコンタクトトレース結果作成部26として機能する。   CPU82 reads the said program stored in the memory | storage device 87 grade | etc., Based on this program, extraction condition acquisition part 21, approach environment judgment part 22, approach distance judgment part 23, approach time judgment part 24, ranking part 25, And functions as a contact trace result creation unit 26.

上記で説明したフローのプログラムは、プログラム提供者側からネットワーク92、および通信I/F84を介して、例えば記憶装置87に格納してもよい。また、このプログラムは、市販され、流通している可搬型記憶媒体に格納されていてもよい。この場合、この可搬型記憶媒体は読み取り装置88にセットされて、CPU82によってそのプログラムが読み出されて、実行されてもよい。可搬型記憶媒体としてはCD−ROM、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ICカードなど様々な形式の記憶媒体を使用することができ、このような記憶媒体に格納されたプログラムが読み取り装置88によって読み取られる。   The program of the flow described above may be stored in, for example, the storage device 87 via the network 92 and the communication I / F 84 from the program provider side. In addition, this program may be stored in a portable storage medium that is commercially available and distributed. In this case, the portable storage medium may be set in the reading device 88 and the program read by the CPU 82 and executed. As the portable storage medium, various types of storage media such as CD-ROM, flexible disk, optical disk, magneto-optical disk, and IC card can be used. A program stored in such a storage medium is read by the reading device 88. Read.

また、入力装置91には、キーボード、マウス、または電子カメラ、マイク、スキャナ、センサ、タブレットなどを用いることが可能である。また、出力装置90には、ディスプレイ、プリンタ、スピーカなどを用いることが可能である。また、ネットワーク92は、インターネット、LAN、WAN、専用線、有線、無線等の通信網であってよい。   As the input device 91, a keyboard, a mouse, an electronic camera, a microphone, a scanner, a sensor, a tablet, or the like can be used. The output device 90 can be a display, a printer, a speaker, or the like. The network 92 may be a communication network such as the Internet, a LAN, a WAN, a dedicated line, a wired line, and a wireless line.

また、上記実施形態では、携帯電話13から行動・接近情報を収集したが、所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能と、コンタクトトレース情報処理装置1への通信手段があれば、PDA(Personal Digital Assistant)等の携帯端末等の通信機器であってもよい。また、上記の実施形態では、感染についてのコンタクトトレースについて説明したが、ある通信機器の所有者に属する因子の影響範囲を解析するものであれば、これに限定されない。例えば、ある者が所持する携帯電話の電波の影響がその周囲の人またはその周囲の人の所持する電子機器等にどのような影響を与えるかについて解析するための支援であってもよい。   In the above embodiment, the action / approach information is collected from the mobile phone 13. However, if there is a communication function for directly communicating with each other within a predetermined range and a communication means for the contact trace information processing apparatus 1, a PDA ( It may be a communication device such as a portable terminal such as Personal Digital Assistant. In the above embodiment, the contact trace for infection has been described. However, the present invention is not limited to this as long as the influence range of a factor belonging to the owner of a certain communication device is analyzed. For example, it may be support for analyzing how the influence of a radio wave of a mobile phone possessed by a certain person affects the surrounding person or an electronic device owned by the surrounding person.

上記の実施形態によれば、各人の記憶に頼らず、感染者の近くにいたかどうかを網羅的に把握することができる。また、コンタクトトレース情報は、所持する携帯電話により自動的に収集されるため、個別の操作が不要である。また、コンタクトトレース情報の収集漏れがない。また、感染者との接近状況から、効率的に検査対象者の抽出及び検査の順位付けができる。   According to the above-described embodiment, it is possible to comprehensively grasp whether or not the person is near the infected person without depending on each person's memory. Further, since the contact trace information is automatically collected by the mobile phone that the user has, no separate operation is required. Also, there is no collection omission of contact trace information. In addition, it is possible to efficiently extract the person to be inspected and rank the inspection based on the approach situation with the infected person.

したがって、パンデミックを防ぐ対策である、感染者のコンタクトトレースを携帯電話の近距離通信機能を用いて行うことができる。また、近距離通信機能による携帯電話の検出を連鎖的に行うことで、感染者近辺(単一の近距離通信範囲)だけでなく、その周辺(単一の近距離通信範囲以上)の接近者の抽出を網羅的に行うことができる。   Therefore, the contact trace of the infected person, which is a measure for preventing a pandemic, can be performed using the short-range communication function of the mobile phone. In addition, by detecting the mobile phone using the short-range communication function in a chain, not only the vicinity of the infected person (single short-range communication range) but also the nearby people (more than a single short-range communication range) Can be exhaustively extracted.

また、感染者のコンタクトトレースにより抽出した接近者から、接近環境、接近距離、接近時間により絞り込みを行い、検査対象者を抽出することができる。さらに、抽出した検査対象者について、検査の順位付けを行うことができる。   In addition, from the approaching person extracted by the contact trace of the infected person, it is possible to narrow down the approaching environment, the approaching distance, and the approaching time, thereby extracting the subject to be inspected. Furthermore, it is possible to rank inspections for the extracted inspection subject.

さらに、時間経過による感染実績から、感染傾向と絞り込み条件の修正による、検査の順位付けを変更することができる。
このように、影響解析支援装置は、所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行うことができる。影響解析支援装置は、格納手段、相対位置決定手段、滞在時間算出手段、順位付け手段、作成手段を含む。
Furthermore, it is possible to change the ranking of examinations by correcting the infection tendency and the narrowing-down conditions from the infection results over time.
Thus, the influence analysis support apparatus can perform support for analyzing the influence on the surroundings by the owner of a predetermined communication device. The influence analysis support apparatus includes storage means, relative position determination means, stay time calculation means, ranking means, and creation means.

格納手段は、所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する複数の通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納される。格納手段は、例えば上記実施形態で言えば、行動・接近履歴DB3に相当する。   The storage means includes at least information for identifying the communication device, and other communication devices detected by the communication function of the communication device, from a plurality of communication devices having a communication function for performing direct communication with each other within a predetermined range. Device information including other device information to be identified and date / time information is sequentially collected and stored as device history information. For example, in the above embodiment, the storage means corresponds to the action / approach history DB 3.

相対位置決定手段は、前記格納手段から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第1の他機器情報を取得する。それから、相対位置決定手段は、前記格納手段から該第1の他機器情報と一致する通信機器についての第1の機器履歴情報に含まれる前記第2の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返す。相対位置決定手段は、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定する。相対位置決定手段は、例えば上記実施形態で言えば、接近距離判定部23に相当する。   The relative position determining means acquires from the storage means first first device information included in device history information for a reference device that is a predetermined communication device within a predetermined period. Then, the relative position determination unit repeats the process of obtaining the second other device information included in the first device history information for the communication device that matches the first other device information from the storage unit a predetermined number of times. . The relative position determining means determines a relative position indicating a relative position of each communication device with respect to the reference device according to the number of repetitions. For example, the relative position determination means corresponds to the approach distance determination unit 23 in the above embodiment.

滞在時間算出手段は、前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出する。滞在時間算出手段は、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する。滞在時間算出手段は、例えば上記実施形態で言えば、接近時間判定部24に相当する。   The stay time calculating means calculates, for each communication device, a stay time that is the time that the communication device stays for each relative position and a total time of the stay time, using the date and time information of the device history information. . The stay time calculation means acquires the stay time for each relative position of each communication device in which the total time is equal to or greater than a predetermined value. The stay time calculation means corresponds to the approach time determination unit 24 in the above embodiment, for example.

順位付け手段は、前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記各通信機器について順位付けを行う。順位付け手段は、例えば上記実施形態で言えば、順位付け部25に相当する。   The ranking means ranks each communication device according to the relative position and the stay time corresponding to the relative position. For example, the ranking means corresponds to the ranking unit 25 in the above embodiment.

作成手段は、前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する。作成手段は、例えば、上記実施形態で言えば例えば、コンタクトトレース結果作成部26に相当する。   The creation means creates information on the influence of factors belonging to the owner of the reference device on the owner of each communication device or the belongings of the owner based on the ranking result of the communication devices. The creation means corresponds to, for example, the contact trace result creation unit 26 in the above embodiment.

このように構成することにより、所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行うことができる。また、所定の通信機器の所有者の周辺(単一の近距離通信範囲以上)にいる他の通信機器の所有者の抽出を網羅的に行うことができる。   By configuring in this way, it is possible to support the analysis of the influence on the surroundings by the owner of a predetermined communication device. In addition, it is possible to comprehensively extract owners of other communication devices in the vicinity of a predetermined communication device owner (more than a single short-range communication range).

前記影響解析支援装置は、さらに、解析範囲条件取得手段を含む。解析範囲条件取得手段は、前記解析の対象となる期間を解析期間として、前記基準機器を中心とする半径の長さを解析範囲として、該解析範囲における滞在時間を解析範囲滞在時間として取得する。解析範囲条件取得手段は、例えば上記実施形態で言えば、抽出条件取得部21に相当する。   The influence analysis support apparatus further includes an analysis range condition acquisition unit. The analysis range condition acquisition means acquires the period of the analysis as the analysis period, the radius length around the reference device as the analysis range, and the stay time in the analysis range as the analysis range stay time. The analysis range condition acquisition unit corresponds to the extraction condition acquisition unit 21 in the above embodiment, for example.

この場合、前記相対位置決定手段は、前記格納手段から、前記解析期間における、前記基準機器についての機器履歴情報に含まれる第1の他機器情報を取得する。それから、前記相対位置決定手段は、前記格納手段から該第1の他機器情報と一致する通信機器についての第1の機器履歴情報に含まれる前記第2の他機器情報を取得する。前記相対位置決定手段は、このような処理を、前記解析範囲を前記近距離通信の通信距離で割ることにより得られる値に等しい回数分繰り返して、該繰り返し処理を行う毎に前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定する。このとき、滞在時間算出手段は、前記合計時間が前記解析範囲滞在時間以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する。   In this case, the relative position determination unit acquires first other device information included in the device history information about the reference device in the analysis period from the storage unit. Then, the relative position determination unit acquires the second other device information included in the first device history information about the communication device that matches the first other device information from the storage unit. The relative position determination means repeats such processing for the number of times equal to a value obtained by dividing the analysis range by the communication distance of the short-range communication, and each time the repetitive processing is performed, A relative position indicating a relative position of the communication device is determined. At this time, the stay time calculation means acquires the stay time for each relative position of each communication device in which the total time is equal to or longer than the analysis range stay time.

このように構成することにより、解析範囲条件取得手段により取得された条件で、解析対象となる範囲を調整することができる。
また、前記順位付け手段は、前記各通信機器の前記相対位置毎の滞在時間のうち前記基準機器の位置に最も近い相対位置である最近相対位置での滞在時間を取得する。それから、前記順位付け手段は、該最近相対位置が前記基準機器の位置により近く、かつ該最近相対位置での滞在時間がより長い順に、前記基準機器に対する前記各通信機器の順位付けを行う。
By comprising in this way, the range used as analysis object can be adjusted with the conditions acquired by the analysis range condition acquisition means.
The ranking means obtains the stay time at the nearest relative position, which is the relative position closest to the position of the reference device, among the stay times for the relative positions of the communication devices. Then, the ranking means ranks the communication devices with respect to the reference device in the order in which the closest relative position is closer to the position of the reference device and the stay time at the closest relative position is longer.

このように構成することにより、前記基準機器による影響の大きい順に前記各通信機器の順位付けを行うことができる。
前記影響解析支援装置は、さらに、機器環境判定手段を含む。
機器環境判定手段は、前記基準機器の前記機器履歴情報に、前記通信機器の位置を示す情報である機器位置情報がない場合、該機器位置情報がなくなる直前の前記基準機器の機器履歴情報から第1の機器位置情報を取得する。それから、機器環境判定手段は、地図情報を用いて、該機器位置情報の示す位置での前記基準機器の存在する環境である機器環境を判定する。機器環境判定手段は、例えば上記実施形態で言えば、接近環境判定部22に相当する。
With this configuration, the communication devices can be ranked in descending order of the influence of the reference device.
The influence analysis support apparatus further includes device environment determination means.
When the device history information of the reference device does not include the device position information that is the information indicating the position of the communication device, the device environment determination unit calculates the device environment information from the device history information of the reference device immediately before the device position information disappears. 1 device position information is acquired. Then, the device environment determination means determines the device environment that is the environment where the reference device exists at the position indicated by the device position information, using the map information. For example, the device environment determination unit corresponds to the approach environment determination unit 22 in the above embodiment.

このように構成することにより、基準機器の存在する環境を判定することができる。
また、前記機器環境判定手段は、前記機器環境を前記地図情報によって特定される建物の屋内と判定した場合、該地図情報より得られる該建物のサイズに応じて、前記機器環境を広い屋内であると判定することができる。
By comprising in this way, the environment where a reference | standard apparatus exists can be determined.
In addition, when the device environment determination unit determines that the device environment is indoors of the building specified by the map information, the device environment is wide indoors according to the size of the building obtained from the map information. Can be determined.

このように構成することにより、基準機器のある環境が広い屋内かどうかを判定することができる。
なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を取ることができる。
By comprising in this way, it can be determined whether the environment with a reference | standard apparatus is wide indoors.
The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various configurations or embodiments can be taken without departing from the gist of the present invention.

上記実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
(付記1)
所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援装置であって、
所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する複数の通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納される格納手段と、
前記格納手段から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第1の他機器情報を取得すると共に、前記格納手段から該第1の他機器情報と一致する通信機器についての第1の機器履歴情報に含まれる前記第2の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返して、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定する相対位置決定手段と、
前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出し、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する滞在時間算出手段と、
前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記各通信機器について順位付けを行う順位付け手段と、
前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する作成手段と、
を備えることを特徴とする影響解析支援装置。
(付記2)
前記影響解析支援装置は、さらに、
前記解析の対象となる期間を解析期間として、前記基準機器を中心とする半径の長さを解析範囲として、該解析範囲における滞在時間を解析範囲滞在時間として取得する解析範囲条件取得手段
を備え、
前記相対位置決定手段は、前記格納手段から、前記解析期間における、前記基準機器についての機器履歴情報に含まれる第1の他機器情報を取得すると共に、前記格納手段から該第1の他機器情報と一致する通信機器についての第1の機器履歴情報に含まれる前記第2の他機器情報を取得する処理を、前記解析範囲を前記近距離通信の通信距離で割ることにより得られる値より1少ない回数分繰り返して、該繰り返し処理を行う毎に前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定し、
滞在時間算出手段は、前記合計時間が前記解析範囲滞在時間以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する
ことを特徴とする付記1に記載の影響解析支援装置。
(付記3)
前記順位付け手段は、前記各通信機器の前記相対位置毎の滞在時間のうち前記基準機器の位置に最も近い相対位置である最近相対位置での滞在時間を取得し、該最近相対位置が前記基準機器の位置により近く、かつ該最近相対位置での滞在時間がより長い順に、前記基準機器に対する前記各通信機器の順位付けを行う
ことを特徴とする付記1または2に記載の影響解析支援装置。
(付記4)
前記影響解析支援装置は、さらに、
前記基準機器の前記機器履歴情報に、前記通信機器の位置を示す情報である機器位置情報がない場合、該機器位置情報がなくなる直前の前記基準機器の機器履歴情報から第1の機器位置情報を取得し、地図情報を用いて、該機器位置情報の示す位置での前記基準機器の存在する環境である機器環境を判定する機器環境判定手段
を備えることを特徴とする付記1〜3のうちいずれか1項に記載の影響解析支援装置。
(付記5)
前記機器環境判定手段は、
前記機器環境を前記地図情報によって特定される建物の屋内と判定した場合、該地図情報より得られる該建物のサイズに応じて、前記機器環境を広い屋内であると判定する
ことを特徴とする付記4に記載の影響解析支援装置。
(付記6)
前記機器環境判定手段は、
前記機器環境を前記地図情報によって特定される建物の屋内と判定した場合であって、該地図情報より該建物が乗り物に乗るための建物であると判定した場合、前記取得した第1の機器位置情報と、該第1の機器位置情報に対応する日時情報の示す日時以降の日時を示す日時情報を有する前記基準機器の機器履歴情報の第2の機器位置情報とから、該機器の移動速度を算出し、該移動速度が所定値以上の場合、前記機器環境を狭い屋内であると判定する
ことを特徴とする付記4または5に記載の影響解析支援装置。
(付記7)
前記機器環境判定手段は、
前記基準機器の前記機器履歴情報に、前記通信機器の位置を示す情報である機器位置情報がある場合、前記機器環境を屋外であると判定する
ことを特徴とする付記4〜6のうちいずれか1項に記載の影響解析支援装置。
(付記8)
情報処理装置により行われる所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援方法であって、
前記情報処理装置は、所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する複数の通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納された格納装置を有し、
前記情報処理装置は、
前記格納装置から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第1の他機器情報を取得すると共に、前記格納装置から該第1の他機器情報と一致する通信機器についての第1の機器履歴情報に含まれる前記第2の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返して、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定し、
前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出し、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得し、
前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記基準機器に対する前記各通信機器について順位付けを行い、
前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する
ことを特徴とする影響解析支援方法。
(付記9)
前記情報処理装置は、さらに、
前記解析の対象となる期間を解析期間として、前記基準機器を中心とする半径の長さを解析範囲として、該解析範囲における滞在時間を解析範囲滞在時間として取得し、
前記相対位置の決定では、前記情報処理装置は、前記格納装置から、前記解析期間における、前記基準機器についての機器履歴情報に含まれる第1の他機器情報を取得すると共に、前記格納装置から該第1の他機器情報と一致する通信機器についての第1の機器履歴情報に含まれる前記第2の他機器情報を取得する処理を、前記解析範囲を前記近距離通信の通信距離で割ることにより得られる値より1少ない回数分繰り返して、該繰り返し処理を行う毎に前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定し、
前記滞在時間の取得では、前記情報処理装置は、前記合計時間が前記解析範囲滞在時間以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する
ことを特徴とする付記8に記載の影響解析支援方法。
(付記10)
前記順位付けにおいて、前記各通信機器の前記相対位置毎の滞在時間のうち前記基準機器の位置に最も近い相対位置である最近相対位置での滞在時間を取得し、該最近相対位置が前記基準機器の位置により近く、かつ該最近相対位置での滞在時間がより長い順に、前記基準機器に対する前記各通信機器の順位付けを行う
ことを特徴とする付記8または9に記載の影響解析支援方法。
(付記11)
前記情報処理装置は、さらに、前記基準機器の前記機器履歴情報に、前記通信機器の位置を示す情報である機器位置情報がない場合、該機器位置情報がなくなる直前の前記基準機器の機器履歴情報から第1の機器位置情報を取得し、地図情報を用いて、該機器位置情報の示す位置での前記基準機器の存在する環境である機器環境を判定する
ことを特徴とする付記8〜10のうちいずれか1項に記載の影響解析支援方法。
(付記12)
前記機器環境の判定において、
前記機器環境を前記地図情報によって特定される建物の屋内と判定した場合、該地図情報より得られる該建物のサイズに応じて、前記機器環境を広い屋内であると判定する
ことを特徴とする付記11に記載の影響解析支援方法。
(付記13)
前記機器環境の判定において、
前記機器環境を前記地図情報によって特定される建物の屋内と判定した場合であって、該地図情報より該建物が乗り物に乗るための建物であると判定した場合、前記取得した第1の機器位置情報と、該第1の機器位置情報に対応する日時情報の示す日時以降の日時を示す日時情報を有する前記基準機器の機器履歴情報の第2の機器位置情報とから、該機器の移動速度を算出し、該移動速度が所定値以上の場合、前記機器環境を狭い屋内であると判定する
ことを特徴とする付記11または12に記載の影響解析支援方法。
(付記14)
所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援処理をコンピュータに実行させる影響解析支援プログラムであって、
所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する複数の通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納される格納装置から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第1の他機器情報を取得すると共に、前記格納装置から該第1の他機器情報と一致する通信機器についての第1の機器履歴情報に含まれる前記第2の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返して、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定する相対位置決定処理と、
前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出し、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する滞在時間算出処理と、
前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記各通信機器について順位付けを行う順位付け処理と、
前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する作成処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする影響解析支援プログラム。
(付記15)
前記影響解析支援プログラムは、さらに、
前記解析の対象となる期間を解析期間として、前記基準機器を中心とする半径の長さを解析範囲として、該解析範囲における滞在時間を解析範囲滞在時間として取得する解析範囲条件取得処理
をコンピュータに実行させ、
前記相対位置決定処理は、前記格納装置から、前記解析期間における、前記基準機器についての機器履歴情報に含まれる第1の他機器情報を取得すると共に、前記格納装置から該第1の他機器情報と一致する通信機器についての第1の機器履歴情報に含まれる前記第2の他機器情報を取得する処理を、前記解析範囲を前記近距離通信の通信距離で割ることにより得られる値より1少ない回数分繰り返して、該繰り返し処理を行う毎に前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定し、
滞在時間算出処理は、前記合計時間が前記解析範囲滞在時間以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する
ことを特徴とする付記14に記載の影響解析支援プログラム。
(付記16)
前記順位付け処理は、前記各通信機器の前記相対位置毎の滞在時間のうち前記基準機器の位置に最も近い相対位置である最近相対位置での滞在時間を取得し、該最近相対位置が前記基準機器の位置により近く、かつ該最近相対位置での滞在時間がより長い順に、前記基準機器に対する前記各通信機器の順位付けを行う
ことを特徴とする付記14または15に記載の影響解析支援プログラム。
(付記17)
前記影響解析支援プログラムは、さらに、
前記基準機器の前記機器履歴情報に、前記通信機器の位置を示す情報である機器位置情報がない場合、該機器位置情報がなくなる直前の前記基準機器の機器履歴情報から第1の機器位置情報を取得し、地図情報を用いて、該機器位置情報の示す位置での前記基準機器の存在する環境である機器環境を判定する機器環境判定処理
をコンピュータに実行させることを特徴とする付記14〜16のうちいずれか1項に記載の影響解析支援プログラム。
(付記18)
前記機器環境判定処理は、
前記機器環境を前記地図情報によって特定される建物の屋内と判定した場合、該地図情報より得られる該建物のサイズに応じて、前記機器環境を広い屋内であると判定する
ことを特徴とする付記17に記載の影響解析支援プログラム。
(付記19)
前記機器環境判定処理は、
前記機器環境を前記地図情報によって特定される建物の屋内と判定した場合であって、該地図情報より該建物が乗り物に乗るための建物であると判定した場合、前記取得した第1の機器位置情報と、該第1の機器位置情報に対応する日時情報の示す日時以降の日時を示す日時情報を有する前記基準機器の機器履歴情報の第2の機器位置情報とから、該機器の移動速度を算出し、該移動速度が所定値以上の場合、前記機器環境を狭い屋内であると判定する
ことを特徴とする付記17または18に記載の影響解析支援プログラム。
Regarding the above embodiment, the following additional notes are disclosed.
(Appendix 1)
An impact analysis support device for supporting the analysis of the impact on the surroundings by the owner of a predetermined communication device,
Other devices for identifying at least information for identifying the communication device and other communication devices detected by the communication function of the communication device from a plurality of communication devices having a communication function for directly communicating with each other within a predetermined range Storage means in which device information including information and date and time information is sequentially collected and stored as device history information;
The first other device information included in the device history information about the reference device that is a predetermined communication device within a predetermined period is acquired from the storage unit, and coincides with the first other device information from the storage unit. The process of acquiring the second other device information included in the first device history information for the communication device to be performed is repeated a predetermined number of times, and the relative position of each communication device with respect to the reference device is determined according to the number of repetitions. Relative position determining means for determining a relative position to be indicated;
Using the date and time information of the device history information, for each communication device, a stay time that is the time that the communication device stays for each relative position and a total time of the stay time are calculated, and the total time is predetermined. A stay time calculating means for acquiring the stay time for each relative position of each communication device that is equal to or greater than a value;
Ranking means for ranking each communication device according to the relative position and the stay time corresponding to the relative position;
Based on the ranking result of the communication device, creating means for creating information on the influence of the factor belonging to the owner of the reference device on the owner of each communication device or the possession of the owner;
An influence analysis support apparatus comprising:
(Appendix 2)
The influence analysis support device further includes:
An analysis range condition acquisition means for acquiring a period to be analyzed as an analysis period, a radius length centered on the reference device as an analysis range, and a stay time in the analysis range as an analysis range stay time;
The relative position determination unit obtains first other device information included in the device history information for the reference device in the analysis period from the storage unit, and the first other device information from the storage unit. The process of acquiring the second other device information included in the first device history information for the communication device that matches the value is less than the value obtained by dividing the analysis range by the communication distance of the short-range communication It repeats the number of times, and determines the relative position indicating the relative position of each communication device with respect to the reference device each time the repeated processing is performed,
The impact analysis support apparatus according to appendix 1, wherein the stay time calculation means acquires the stay time for each relative position of each communication device in which the total time is equal to or longer than the analysis range stay time.
(Appendix 3)
The ranking means obtains a stay time at a nearest relative position that is a relative position closest to a position of the reference device among stay times for each relative position of the communication devices, and the nearest relative position is the reference position. 3. The influence analysis support apparatus according to appendix 1 or 2, wherein the communication devices are ranked with respect to the reference device in the order closer to the position of the device and the staying time at the nearest relative position is longer.
(Appendix 4)
The influence analysis support device further includes:
If the device history information of the reference device does not include device position information that is information indicating the position of the communication device, the first device position information is obtained from the device history information of the reference device immediately before the device position information disappears. Any one of appendices 1 to 3, further comprising device environment determination means for determining device environment, which is an environment in which the reference device exists at the position indicated by the device position information, using the acquired map information The impact analysis support device according to claim 1.
(Appendix 5)
The device environment determination means includes
When the device environment is determined to be indoors of a building specified by the map information, the device environment is determined to be a large indoor space according to the size of the building obtained from the map information. 4. The influence analysis support device according to 4.
(Appendix 6)
The device environment determination means includes
When it is determined that the device environment is indoors of a building specified by the map information, and the map information determines that the building is a building for riding on a vehicle, the acquired first device position From the information and the second device position information of the device history information of the reference device having date and time information indicating the date and time after the date and time indicated by the date and time information corresponding to the first device position information, the moving speed of the device is determined. 6. The influence analysis support apparatus according to appendix 4 or 5, wherein the apparatus environment is calculated and it is determined that the device environment is a small indoor space when the moving speed is equal to or greater than a predetermined value.
(Appendix 7)
The device environment determination means includes
Any one of appendices 4 to 6, wherein when the device history information of the reference device includes device position information that is information indicating the position of the communication device, the device environment is determined to be outdoor. The impact analysis support apparatus according to item 1.
(Appendix 8)
An impact analysis support method for supporting an analysis of an impact on the surroundings by an owner of a predetermined communication device performed by an information processing device,
The information processing apparatus includes at least information for identifying the communication device and other communication detected by the communication function of the communication device from a plurality of communication devices having a communication function of performing direct communication with each other within a predetermined range. A storage device in which device information including other device information for identifying a device and date and time information is sequentially collected and stored as device history information;
The information processing apparatus includes:
The first other device information included in the device history information about the reference device that is a predetermined communication device within a predetermined period is acquired from the storage device, and coincides with the first other device information from the storage device. The process of acquiring the second other device information included in the first device history information for the communication device to be performed is repeated a predetermined number of times, and the relative position of each communication device with respect to the reference device is determined according to the number of repetitions. Determine the relative position to show,
Using the date and time information of the device history information, for each communication device, a stay time that is the time that the communication device stays for each relative position and a total time of the stay time are calculated, and the total time is predetermined. Obtain the stay time for each relative position of each communication device that is greater than or equal to the value,
In accordance with the relative position and the stay time corresponding to the relative position, the communication device is ranked with respect to the reference device,
Based on the ranking result of the communication device, information on the influence of the factor belonging to the owner of the reference device on the owner of each communication device or the property of the owner is created. Support method.
(Appendix 9)
The information processing apparatus further includes:
The period to be analyzed as an analysis period, the length of the radius centered on the reference device as an analysis range, and the stay time in the analysis range as an analysis range stay time,
In the determination of the relative position, the information processing apparatus acquires, from the storage device, first other device information included in device history information about the reference device in the analysis period, and from the storage device, The process of obtaining the second other device information included in the first device history information for the communication device that matches the first other device information is obtained by dividing the analysis range by the communication distance of the short-range communication. It repeats the number of times less than the obtained value, and determines the relative position indicating the relative position of each communication device with respect to the reference device every time the repetition processing is performed,
In the acquisition of the stay time, the information processing apparatus acquires the stay time for each relative position of each communication device in which the total time is equal to or longer than the analysis range stay time. Impact analysis support method.
(Appendix 10)
In the ranking, a stay time at a nearest relative position that is a relative position closest to the position of the reference device among the stay time for each relative position of each communication device is acquired, and the nearest relative position is the reference device. The impact analysis support method according to appendix 8 or 9, characterized in that the communication devices are ranked with respect to the reference device in the order closer to the position of and the longer stay time at the nearest relative position.
(Appendix 11)
The information processing apparatus further includes device history information of the reference device immediately before the device position information disappears when the device history information of the reference device does not include device position information that is information indicating the position of the communication device. The first device position information is obtained from the information, and the map information is used to determine the device environment in which the reference device exists at the position indicated by the device position information. The impact analysis support method according to any one of the above.
(Appendix 12)
In determining the device environment,
When the device environment is determined to be indoors of a building specified by the map information, the device environment is determined to be a large indoor space according to the size of the building obtained from the map information. 11. The impact analysis support method according to 11.
(Appendix 13)
In determining the device environment,
When it is determined that the device environment is indoors of a building specified by the map information, and the map information determines that the building is a building for riding on a vehicle, the acquired first device position From the information and the second device position information of the device history information of the reference device having date and time information indicating the date and time after the date and time indicated by the date and time information corresponding to the first device position information, the moving speed of the device is determined. The impact analysis support method according to appendix 11 or 12, wherein the device environment is calculated and determined that the device environment is a small indoor space when the moving speed is equal to or greater than a predetermined value.
(Appendix 14)
An impact analysis support program for causing a computer to execute an impact analysis support process for supporting an analysis of an impact on surroundings by an owner of a predetermined communication device,
Other devices for identifying at least information for identifying the communication device and other communication devices detected by the communication function of the communication device from a plurality of communication devices having a communication function for directly communicating with each other within a predetermined range From the storage device in which device information including information and date / time information is sequentially collected and stored as device history information, first information included in device history information for a reference device that is a predetermined communication device within a predetermined period. The process of acquiring other device information and repeatedly acquiring the second other device information included in the first device history information for the communication device that matches the first other device information from the storage device a predetermined number of times. A relative position determination process for determining a relative position indicating a relative position of each communication device with respect to the reference device according to the number of repetitions;
Using the date and time information of the device history information, for each communication device, a stay time that is the time that the communication device stays for each relative position and a total time of the stay time are calculated, and the total time is predetermined. A stay time calculation process for acquiring the stay time for each relative position of each communication device that is equal to or greater than a value;
A ranking process for ranking the communication devices according to the relative position and the stay time corresponding to the relative position;
Based on the ranking result of the communication device, a creation process for creating information on the influence of the factor belonging to the owner of the reference device on the owner of each communication device or the possession of the owner;
An impact analysis support program characterized in that a computer is executed.
(Appendix 15)
The impact analysis support program further includes:
An analysis range condition acquisition process for acquiring a period of the analysis target as an analysis period, a radius length centered on the reference device as an analysis range, and a stay time in the analysis range as an analysis range stay time in a computer Let it run
The relative position determination process acquires, from the storage device, first other device information included in device history information about the reference device in the analysis period, and also receives the first other device information from the storage device. The process of acquiring the second other device information included in the first device history information for the communication device that matches the value is less than the value obtained by dividing the analysis range by the communication distance of the short-range communication It repeats the number of times, and determines the relative position indicating the relative position of each communication device with respect to the reference device each time the repeated processing is performed,
The impact analysis support program according to appendix 14, wherein the stay time calculation process acquires the stay time for each relative position of each communication device in which the total time is equal to or longer than the analysis range stay time.
(Appendix 16)
The ranking processing obtains a stay time at a nearest relative position that is a relative position closest to the position of the reference device among stay times for the relative positions of the communication devices, and the nearest relative position is the reference position. The impact analysis support program according to appendix 14 or 15, wherein the communication devices are ranked with respect to the reference device in the order closer to the position of the device and the staying time at the nearest relative position is longer.
(Appendix 17)
The impact analysis support program further includes:
If the device history information of the reference device does not include device position information that is information indicating the position of the communication device, the first device position information is obtained from the device history information of the reference device immediately before the device position information disappears. Appendices 14 to 16 that cause the computer to execute a device environment determination process for determining the device environment that is the environment in which the reference device exists at the position indicated by the device position information by using the acquired map information. The impact analysis support program according to any one of the above.
(Appendix 18)
The device environment determination process includes:
When the device environment is determined to be indoors of a building specified by the map information, the device environment is determined to be a large indoor space according to the size of the building obtained from the map information. The impact analysis support program according to Item 17.
(Appendix 19)
The device environment determination process includes:
When it is determined that the device environment is indoors of a building specified by the map information, and the map information determines that the building is a building for riding on a vehicle, the acquired first device position From the information and the second device position information of the device history information of the reference device having date and time information indicating the date and time after the date and time indicated by the date and time information corresponding to the first device position information, the moving speed of the device is determined. The impact analysis support program according to appendix 17 or 18, wherein the impact analysis support program is calculated and when the moving speed is equal to or greater than a predetermined value, the device environment is determined to be a small indoor space.

1 コンタクトトレース情報処理装置
2 無線アドレスDB
3 行動・接近履歴DB
4 表示装置
5 入力装置
21 抽出条件取得部
22 接近環境判定部
23 接近距離判定部
24 接近時間判定部
25 順位付け部
26 コンタクトトレース結果作成部
27 記憶部
50 検査対象者抽出条件
60 カテゴリー関連テーブル
60W ワークテーブル
70 カテゴリー別接近時間テーブル
1 Contact trace information processing device 2 Wireless address DB
3 Action / approach history DB
DESCRIPTION OF SYMBOLS 4 Display apparatus 5 Input device 21 Extraction condition acquisition part 22 Approach environment determination part 23 Approach distance determination part 24 Approach time determination part 25 Ranking part 26 Contact trace result creation part 27 Storage part 50 Inspection subject extraction condition 60 Category related table 60W Work table 70 Category approach time table

Claims (5)

所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援装置であって、
所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する複数の通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納される格納手段と、
前記格納手段から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第1の他機器情報を取得すると共に、前記格納手段から該第1の他機器情報と一致する通信機器についての第1の機器履歴情報に含まれる第2の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返して、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定する相対位置決定手段と、
前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出し、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する滞在時間算出手段と、
前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記各通信機器について順位付けを行う順位付け手段と、
前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する作成手段と、
を備えることを特徴とする影響解析支援装置。
An impact analysis support device for supporting the analysis of the impact on the surroundings by the owner of a predetermined communication device,
Other devices for identifying at least information for identifying the communication device and other communication devices detected by the communication function of the communication device from a plurality of communication devices having a communication function for directly communicating with each other within a predetermined range Storage means in which device information including information and date and time information is sequentially collected and stored as device history information;
The first other device information included in the device history information about the reference device that is a predetermined communication device within a predetermined period is acquired from the storage unit, and coincides with the first other device information from the storage unit. the process of acquiring the first second other device information that is part of the equipment history information about communication devices to repeatedly a predetermined number of times, the relative position of each of the communication devices with respect to the reference device in accordance with the number of repetitions Relative position determining means for determining a relative position to be indicated;
Using the date and time information of the device history information, for each communication device, a stay time that is the time that the communication device stays for each relative position and a total time of the stay time are calculated, and the total time is predetermined. A stay time calculating means for acquiring the stay time for each relative position of each communication device that is equal to or greater than a value;
Ranking means for ranking each communication device according to the relative position and the stay time corresponding to the relative position;
Based on the ranking result of the communication device, creating means for creating information on the influence of the factor belonging to the owner of the reference device on the owner of each communication device or the possession of the owner;
An influence analysis support apparatus comprising:
前記影響解析支援装置は、さらに、
前記解析の対象となる期間を解析期間として、前記基準機器を中心とする半径の長さを解析範囲として、該解析範囲における滞在時間を解析範囲滞在時間として取得する解析範囲条件取得手段
を備え、
前記相対位置決定手段は、前記格納手段から、前記解析期間における、前記基準機器についての機器履歴情報に含まれる第1の他機器情報を取得すると共に、前記格納手段から該第1の他機器情報と一致する通信機器についての第1の機器履歴情報に含まれる前記第2の他機器情報を取得する処理を、前記解析範囲を近距離通信の通信距離で割ることにより得られる値より1少ない回数分繰り返して、該繰り返し処理を行う毎に前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定し、
滞在時間算出手段は、前記合計時間が前記解析範囲滞在時間以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する
ことを特徴とする請求項1に記載の影響解析支援装置。
The influence analysis support device further includes:
An analysis range condition acquisition means for acquiring a period to be analyzed as an analysis period, a radius length centered on the reference device as an analysis range, and a stay time in the analysis range as an analysis range stay time;
The relative position determination unit obtains first other device information included in the device history information for the reference device in the analysis period from the storage unit, and the first other device information from the storage unit. the first device the history information obtaining said second other device information included in the processing, one less number than the value obtained by dividing the analysis range at the communication distance of the near distance communication for communication devices that match Repeatedly, every time the repeated processing is performed, a relative position indicating a relative position of each communication device with respect to the reference device is determined,
The influence analysis support apparatus according to claim 1, wherein the stay time calculation unit acquires the stay time for each relative position of each communication device in which the total time is equal to or longer than the analysis range stay time.
前記影響解析支援装置は、さらに、
前記基準機器の前記機器履歴情報に、前記通信機器の位置を示す情報である機器位置情報がない場合、該機器位置情報がなくなる直前の前記基準機器の機器履歴情報から第1の機器位置情報を取得し、地図情報を用いて、該機器位置情報の示す位置での前記基準機器の存在する環境である機器環境を判定する機器環境判定手段
を備えることを特徴とする請求項1または2に記載の影響解析支援装置。
The influence analysis support device further includes:
If the device history information of the reference device does not include device position information that is information indicating the position of the communication device, the first device position information is obtained from the device history information of the reference device immediately before the device position information disappears. The apparatus environment determining means for determining an apparatus environment, which is an environment in which the reference apparatus exists at a position indicated by the apparatus position information, is acquired and using map information. Impact analysis support device.
情報処理装置により行われる所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援方法であって、
前記情報処理装置は、所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する複数の通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納された格納装置を有し、
前記情報処理装置は、
前記格納装置から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第1の他機器情報を取得すると共に、前記格納装置から該第1の他機器情報と一致する通信機器についての第1の機器履歴情報に含まれる第2の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返して、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定し、
前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出し、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得し、
前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記基準機器に対する前記各通信機器について順位付けを行い、
前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する
ことを特徴とする影響解析支援方法。
An impact analysis support method for supporting an analysis of an impact on the surroundings by an owner of a predetermined communication device performed by an information processing device,
The information processing apparatus includes at least information for identifying the communication device and other communication detected by the communication function of the communication device from a plurality of communication devices having a communication function of performing direct communication with each other within a predetermined range. A storage device in which device information including other device information for identifying a device and date and time information is sequentially collected and stored as device history information;
The information processing apparatus includes:
The first other device information included in the device history information about the reference device that is a predetermined communication device within a predetermined period is acquired from the storage device, and coincides with the first other device information from the storage device. the process of acquiring the first second other device information that is part of the equipment history information about communication devices to repeatedly a predetermined number of times, the relative position of each of the communication devices with respect to the reference device in accordance with the number of repetitions Determine the relative position to show,
Using the date and time information of the device history information, for each communication device, a stay time that is the time that the communication device stays for each relative position and a total time of the stay time are calculated, and the total time is predetermined. Obtain the stay time for each relative position of each communication device that is greater than or equal to the value,
In accordance with the relative position and the stay time corresponding to the relative position, the communication device is ranked with respect to the reference device,
Based on the ranking result of the communication device, information on the influence of the factor belonging to the owner of the reference device on the owner of each communication device or the property of the owner is created. Support method.
所定の通信機器の所有者による周囲への影響を解析する支援を行う影響解析支援処理をコンピュータに実行させる影響解析支援プログラムであって、
所定の範囲で相互に直接通信を行う通信機能を有する複数の通信機器から、少なくとも、該通信機器を識別する情報と、該通信機器の通信機能により検出された他の通信機器を識別する他機器情報と、日時情報とを含む機器情報が逐次収集されて機器履歴情報として格納される格納装置から、所定期間内における、所定の通信機器である基準機器についての機器履歴情報に含まれる第1の他機器情報を取得すると共に、前記格納装置から該第1の他機器情報と一致する通信機器についての第1の機器履歴情報に含まれる第2の他機器情報を取得する処理を所定回数繰り返して、該繰り返し数に応じて前記基準機器に対する各通信機器の相対的な位置を示す相対位置を決定する相対位置決定処理と、
前記機器履歴情報の日時情報を用いて、前記各通信機器について、前記相対位置毎に該通信機器が滞在した時間である滞在時間と該滞在時間の合計時間とを算出し、該合計時間が所定値以上になる各通信機器の前記相対位置毎の前記滞在時間を取得する滞在時間算出処理と、
前記相対位置と、該相対位置に対応する前記滞在時間とに応じて、前記各通信機器について順位付けを行う順位付け処理と、
前記通信機器の順位付け結果に基づいて、前記各通信機器の所有者または該所有者の所持物に対する、前記基準機器の所有者に属する因子の影響に関する情報を作成する作成処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする影響解析支援プログラム。
An impact analysis support program for causing a computer to execute an impact analysis support process for supporting an analysis of an impact on surroundings by an owner of a predetermined communication device,
Other devices for identifying at least information for identifying the communication device and other communication devices detected by the communication function of the communication device from a plurality of communication devices having a communication function for directly communicating with each other within a predetermined range From the storage device in which device information including information and date / time information is sequentially collected and stored as device history information, first information included in device history information for a reference device that is a predetermined communication device within a predetermined period. It acquires the other device information, the storage device first obtains a second other device information that is part of the device history information processing for the communication device to match the other device information of the first predetermined number of times from A relative position determination process for determining a relative position indicating a relative position of each communication device with respect to the reference device according to the number of repetitions;
Using the date and time information of the device history information, for each communication device, a stay time that is the time that the communication device stays for each relative position and a total time of the stay time are calculated, and the total time is predetermined. A stay time calculation process for acquiring the stay time for each relative position of each communication device that is equal to or greater than a value;
A ranking process for ranking the communication devices according to the relative position and the stay time corresponding to the relative position;
Based on the ranking result of the communication device, a creation process for creating information on the influence of the factor belonging to the owner of the reference device on the owner of each communication device or the possession of the owner;
An impact analysis support program characterized in that a computer is executed.
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