JP5627702B2 - 位置情報集計装置及び位置情報集計方法 - Google Patents

Description

本発明は、位置情報集計装置及び位置情報集計方法に関するものである。

従来から、携帯端末の位置情報を取得して、その位置情報をもとに携帯端末のユーザの人口分布を解析する装置が知られている（下記特許文献１，２参照）。このように携帯端末の位置情報を用いることで、国勢調査等により得られた人口統計データに比べて、ユーザの移動傾向も反映した人口分布を得ることができる。

例えば、特許文献１に記載の装置は、携帯端末のそれぞれに関する位置情報を格納するデータベースを利用して、ターゲット地域およびターゲット層に対応する人口分布を集計している。また、特許文献２に記載の装置は、端末確認信号を受信した端末の応答信号の基地局毎の集計結果を人口密集度情報として生成することを開示している。

特開２００３−３０３７３号公報 特開２００５−２８６６５７号公報

近年では、携帯端末においてＧＰＳ（Global Positioning System）を利用した位置情報の取得や、在圏する基地局を特定することによる位置情報の取得等の様々な位置情報の能動的な取得方法が実現されている。ここで、これらの位置情報を利用することで人口分布を解析すると統計対象の母数が増加し効率的となるが、その場合には位置情報を取得するタイミングや頻度がユーザ毎に様々であるため、精度良く人口分布を解析することが困難である。

そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、ユーザ毎に取得頻度が様々な位置情報を対象にして高精度の人口分布を算出することが可能な位置情報集計装置及び位置情報集計方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の位置情報集計装置は、複数の移動通信端末の位置に関する位置情報を、当該位置情報を取得した時刻情報と、それぞれの位置情報に対応する移動通信端末のユーザを特定するユーザ特定情報と、ユーザの住所情報を含む属性を示す属性情報とを含んで受信する位置情報受信手段と、所定の広域エリアにおける狭域エリアごとの人口統計データと、位置情報受信手段により受信された位置情報のうち指定された時間帯における位置情報とを用いて、複数の移動通信端末の狭域エリアごとの位置情報取得率を算出する取得率算出手段と、位置情報受信手段によって受信された位置情報を対象に、特定エリアに位置する位置情報を抽出し、位置情報に含まれる住所情報に対応する狭域エリアの位置情報取得率を反映させて位置情報を集計することにより、特定エリアにおける人口分布を集計する集計手段と、を備え、取得率算出手段は、属性ごとの人口統計データと、属性情報ごとに集計した位置情報とを用いて、位置情報取得率を得る。

或いは、本発明の位置情報集計方法は、位置情報集計装置が、複数の移動通信端末の位置に関する位置情報を、当該位置情報を取得した時刻情報と、それぞれの位置情報に対応する移動通信端末のユーザを特定するユーザ特定情報と、ユーザの住所情報を含む属性を示す属性情報とを含んで受信する位置情報受信ステップと、位置情報集計装置が、所定の広域エリアにおける狭域エリアごとの人口統計データと、位置情報受信ステップで受信された位置情報のうち指定された時間帯における位置情報とを用いて、複数の移動通信端末の狭域エリアごとの位置情報取得率を算出する取得率算出ステップと、位置情報集計装置が、位置情報受信ステップによって受信された位置情報を対象に、特定エリアに位置する位置情報を抽出し、位置情報に含まれる住所情報に対応する狭域エリアの位置情報取得率を反映させて位置情報を集計することにより、特定エリアにおける人口分布を集計する集計ステップと、を備え、取得率算出ステップでは、属性ごとの人口統計データと、属性情報ごとに集計した位置情報とを用いて、位置情報取得率を得る。

このような位置情報集計装置及び位置情報集計方法によれば、移動通信端末に関する位置情報がユーザ特定情報とユーザに関する住所情報を含む属性情報とを含んで受信され、広域エリアの狭域エリアごとの人口統計データと受信した位置情報とからユーザの住所毎の位置情報取得率が算出され、特定エリアに属する位置情報が、移動通信端末のユーザの住所に対応する位置情報取得率が反映されながら集計される。これにより、ユーザの住所毎に取得頻度の傾向が異なる位置情報を対象にした場合であっても、予め日本全国のような広域での各地域ごとの統計データを準備しておくだけで、特定エリアの人口分布に実際のユーザの分布を精度良く反映させることができる。

取得率算出手段は、人口統計データと、位置情報に基づいた端末数との比を算出することにより、位置情報取得率を得る、ことが好ましい。
また、位置情報受信手段により受信された、ユーザ特定情報、位置情報、時刻情報およびユーザの住所情報を含む属性を示す属性情報を対応付けて記憶する位置情報記憶手段、をさらに備え、取得率算出手段は、位置情報記憶手段に記憶されている情報に基づいて、位置情報取得率を算出する、ことが好ましい。
さらに、位置情報受信手段は、位置情報に複数種類の属性情報を含んで受信し、取得率算出手段は、人口統計データと位置情報とを用いて、複数の移動通信端末の複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し算出し、集計手段は、位置情報に対して、位置情報の属性情報に対応する複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し反映させながら位置情報を集計する、ことが好ましい。
こうすれば、予め準備した広域の人口統計データを用いて、属性毎の位置情報取得率を正確に取得することができる。

また、位置情報受信手段は、位置情報に複数種類の属性情報を含んで受信し、取得率算出手段は、人口統計データと位置情報とを用いて、複数の移動通信端末の複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し算出し、集計手段は、位置情報に対して、位置情報の属性情報に対応する複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し反映させながら位置情報を集計する、ことも好ましい。かかる構成を採れば、移動通信端末のユーザの年齢、性別、住所等の複数の属性ごとに位置情報の取得頻度が異なる場合に、予め準備した複数の属性毎の人口統計データを用いて、集計する位置情報に複数の属性毎の取得率を反映することで、さらに正確な地域毎の人口分布を得ることができる。

さらに、集計手段は、位置情報を、広域エリア内の位置情報の総数を広域エリアにおける人口統計データの総数で割った値で補正して集計することにより、人口分布を集計する、ことも好ましい。この場合、複数の属性毎の位置情報取得率を用いて位置情報を集計する際に、地域ごとの人口分布を正しく補正することができる。

また、本発明の位置情報集計装置は、契約者情報に示される全ての移動通信端末の契約者の属性に対する、当該全ての移動通信端末の実際の使用者の属性の割合を示す遷移行列を生成し、当該遷移行列から逆行列を生成する生成手段をさらに備え、前記集計手段は、前記特定エリアにおける位置情報を集計する際において、前記生成手段により生成された逆行列を用いて、属性ごとの人口分布を補正することが好ましい。これにより、実際の使用者の属性に基づいた人口分布の集計を行うことができ、より正確な人口分布を得ることができる。

また、位置情報受信手段は、位置情報を、当該位置情報が受信された時刻情報を更に含んで受信し、位置情報受信手段で受信された位置情報のうち第１の位置情報について、当該第１の位置情報と同一のユーザ特定情報を含む位置情報のうち、当該第１の位置情報の直前の位置情報である第２の位置情報の時刻情報、及び当該第１の位置情報の直後の位置情報である第３の位置情報の時刻情報を取得する前後位置情報取得手段と、第１の位置情報の時刻情報、第２の位置情報の時刻情報及び第３の位置情報の時刻情報のうち２つ以上に基づいて、第１の位置情報についての特徴量を計算する特徴量計算手段と、を更に備え、取得率算出手段は、人口統計データと特徴量とを用いて、複数の移動通信端末の狭域エリアごとの位置情報取得率を算出し、集計手段は、位置情報に含まれる住所情報に対応する狭域エリアの位置情報取得率を、特定エリアに位置する位置情報についての特徴量に反映させて、特定エリアにおける人口分布を集計することを特徴とする。このように、特徴量を用いて人口分布を算出することができるため、人口分布をより正確に求めることが可能となる。

本発明によれば、ユーザ毎に取得頻度が様々な位置情報を対象にして高精度の人口分布を算出することができる。

本発明の好適な一実施形態にかかる位置情報集計システムの概略構成図である。 図１の位置情報蓄積部に格納されるデータの構成を示す図である。 図１の統計データ格納部に格納されるデータの構成を示す図である。 図１の取得率算出部によって生成されたユーザ人口ピラミッドデータ及び取得率マスクデータの構成を示す図である。 図１の取得率算出部によって補正された取得率マスクデータの構成を示す図である。 図１の集計部によって取得率が反映された位置情報の構成を示す図である。 図１の集計部によって生成された集計結果情報の構成を示す図である。 図１の位置情報集計装置による位置情報集計方法を示すシーケンス図である。 図８の人口分布集計処理時の動作を示すフローチャートである。 図１の位置情報処理装置による位置情報の集計単位を示す概念図である。 図１の情報表示装置６に表示される人口分布を示す図である。 推定滞在時間の算出方法を説明するための図である。 位置情報の抽出方法を説明するための図である。 第二の実施形態の位置情報集計システムの概略構成図である。 契約者データとアンケートデータとに基づいて結合管理テーブルの生成過程を示す説明図である。 実際のユーザの属性情報から、契約者の属性情報への遷移状態を示す説明図である。 遷移行列Ａおよび逆行列Ａ^−１を示す説明図である。 逆行列Ａ_１ ^−１を用いて、属性（年齢および性別）ごとの取得率マスクを生成する手順を示す説明図である。 逆行列Ａ_２ ^−１を用いて、属性（住所コード）ごとの取得率マスクを生成する手順を示す説明図である。 補正テーブルを示す説明図である。 集計処理の元となる中間データの生成過程を示す説明図である。 年齢・性別、および住所コードごとに補正されたユーザ数に、さらに補正値を対応付けた集計テーブルを示す説明図である。 位置情報集計システム１ａの処理を示すフローチャートである。 ユーザ数から契約者数への遷移行列Ａおよび逆行列Ａ^−１の算出を示した説明図である。 契約者データによる契約者数からアンケートデータによるユーザ数への遷移状態を示す行列Ｂの算出を示した説明図である。 逆行列Ａ^−１および行列Ｂのそれぞれを用いて契約者数からユーザ数を算出したときの比較結果を示す説明図である。 アンケートの回収率に応じた比較結果を示す説明図である。 第三の実施形態の位置情報集計システムの概略構成図である。 位置情報取得部の概略構成図である。 位置情報蓄積部に格納されるデータの構成を示す図である。 移動通信端末数推計の考え方を説明するための図である。 移動通信端末数推計に係る計算方法を説明するための図である。 人口分布集計処理時の動作を示すフローチャートである。 位置情報蓄積部に格納されるデータの構成を示す図である。

以下、図面とともに本発明による位置情報集計装置及び位置情報集計方法の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

＜第一の実施形態＞
図１は、本発明の好適な一実施形態にかかる位置情報集計システム１の概略構成図である。図１に示すように、本実施形態にかかる位置情報集計システム１は、複数の移動通信端末２、基地局３、位置情報計算装置４、位置情報提供装置５、情報表示装置６、位置情報蓄積装置１１、及び位置情報処理装置１２を備えている。この位置情報蓄積装置１１と位置情報処理装置１２とが、移動通信端末２に関する位置情報を集計して人口分布を計算する位置情報集計装置として機能する。

それぞれの移動通信端末２は、携帯電話機、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の通信機能を有する携帯端末であり、基地局３と移動体通信方式によって接続されることにより、基地局３及び移動体通信網ＮＷを介して他の移動通信端末２や移動体通信網ＮＷに接続された通信装置との間で相互にデータ通信及び音声通信を可能にされている。位置情報計算装置４、位置情報提供装置５、位置情報蓄積装置１１、及び位置情報処理装置１２は、移動体通信網ＮＷを介して相互にデータ通信が可能なように構成されたサーバ装置である。また、情報表示装置６は、移動体通信網ＮＷに接続され、位置情報処理装置１２との間でデータ通信が可能なように構成された携帯端末、コンピュータ端末等の端末装置である。さらに、位置情報提供装置５は、移動通信端末２ともデータ通信が可能にされている。なお、位置情報計算装置４、位置情報提供装置５、位置情報蓄積装置１１、及び位置情報処理装置１２は、それぞれ１台のサーバ装置で構成されているが、分散された複数のサーバ装置によって構成されてもよいし、逆に、複数のサーバ装置の機能が、１台のサーバ装置に集約されていてもよい。

上記の移動通信端末２は、ＧＰＳや基地局情報を利用して測位処理を実行する機能を有しており、ユーザからの測位要求を受け付けると、ＧＰＳ衛星等から測位処理に必要な情報を取得して、その情報と共に位置情報提供装置５に測位要求を送信する。位置情報提供装置５は、測位要求を受信するとその測位要求から必要な情報を取り出して位置情報計算装置４に移動通信端末２に関する測位演算を要求する。これに対して、位置情報計算装置４は、移動通信端末２に関する測位演算を実行し、位置情報提供装置５に移動通信端末２に関する位置情報を返信し、位置情報提供装置５がその位置情報を移動通信端末２に中継する。そして、移動通信端末２では、取得した位置情報を地図上の位置表示や文字情報等の様々な出力形式に変換してディスプレイ上に表示する。その際、位置情報提供装置５は、移動通信端末２に位置情報を中継すると同時に、位置情報蓄積装置１１にも移動通信端末２に関する位置情報を並行して送信する。なお、上記測位要求はユーザが情報提供サービスを利用するためにそのユーザから意図的に受け付けられることを契機に送信されることに限定されず、定期的に自動送信されてもよいし、移動体通信網ＮＷ上で生じる位置登録等のユーザの意図しないイベントを契機に送信されてもよい。また、必ずしも移動通信端末２自体が測位処理機能を有している必要はなく、移動体通信網ＮＷ内の基地局制御装置等の他の装置で測位処理を実行してもよく、その場合に生成される位置情報は、ＧＰＳを利用して生成されたもの以外に、位置登録情報を利用して生成されたPRACH-PD測位情報や在圏エリアの重心情報等であってもよい。

次に、位置情報蓄積装置１１及び位置情報処理装置１２の構成要素について詳細に説明する。

位置情報蓄積装置１１は、機能的な構成要素として、位置情報受信部（位置情報受信手段）１１１と位置情報蓄積部１１２とを備えている。位置情報受信部１１１は、移動通信端末２によって測位要求が為されるつどに、位置情報提供装置５から移動通信端末２の位置に関する位置情報を受信し、位置情報蓄積部１１２に格納する。具体的には、位置情報受信部１１１は、移動通信端末２のユーザを特定するユーザＩＤ（ユーザ特定情報）と、移動通信端末２において位置情報を取得した時刻を示す時刻情報とを、移動通信端末２の位置する緯度及び経度を示す位置情報とともに受信する。あわせて、位置情報受信部１１１は、受信したユーザＩＤに応じて、移動体通信網ＮＷに接続された図示しない顧客情報データベースから移動通信端末２のユーザに関する年齢、職業や、そのユーザの住所を識別する住所コード（住所情報）等を示す属性情報を受信して位置情報に付加する。

図２には、位置情報蓄積部１１２に格納された位置情報のデータ構成の一例を示している。同図に示すように、位置情報蓄積部１１２には、移動通信端末２に関する位置情報“X1,Y1”、時刻情報“3/1 1:03”、属性情報１−性別“男”、属性情報２−年齢“０”、属性情報３−職業“職業１”、属性情報４−住所コード“10101010”、及びユーザＩＤ“A”が互いに対応付けて格納される。この住所コードは、上位の桁が県、下位の桁が市町村のように階層的に移動通信端末２のユーザの属性としての住所を特定するための数値情報であり、後述する位置情報取得率を算出する単位の狭域エリアに応じた桁数に設定される。このような位置情報は、複数の移動通信端末２からの測位要求がある度に蓄積して記憶されるが、記憶のタイミングとしてはこのようなタイミングには限定されず、位置情報提供装置５又はその他の情報記憶装置によって所定の情報量をバッファリングしてから定期的或いは随時に位置情報蓄積装置１１に転送してもよい。

位置情報処理装置１２は、機能的な構成要素として、要求情報受信部１２１、位置情報取得部（集計手段）１２２、取得率算出部（取得率算出手段）１２３、統計データ格納部１２４、集計部（集計手段）１２７、及び情報送信部１２８を備える。

要求情報受信部１２１は、所定時間帯の所定エリアにおける移動通信端末２の数から推定される人口分布に関する情報の集計を要求する要求情報を、情報表示装置６から受信し、この要求情報に応じて位置情報取得部１２２による位置情報の抽出処理を起動する。また、この要求情報には、集計対象の時間帯を指定するための時間帯情報や、集計対象の所定エリアを指定するためのエリア情報も含まれている。

位置情報取得部１２２は、要求情報受信部１２１からの起動信号に応じて、位置情報蓄積装置１１の位置情報蓄積部１１２から位置情報を読み出す。そして、位置情報取得部１２２は、読み出された全ての位置情報の中から、情報表示装置６からの要求情報に含まれる時間帯情報及びエリア情報に合致する位置情報を抽出し取得率算出部１２３に出力する。例えば、処理対象の位置情報の条件を示す時間帯情報が“3/1 1:00-3:00”、及びエリア情報“日本全国”の場合には、図２に示す位置情報のうちから時刻情報が時間帯情報の示す時間帯に含まれ、かつ位置情報がエリア情報のエリア内にあることを示す位置情報を全て抽出する。

ここで、位置情報取得部１２２は、要求情報に合致する位置情報の中から、重複するユーザＩＤを含む位置情報を削除するように動作することもできる。この場合、位置情報取得部１２２は、移動通信端末２のユーザ毎に位置情報を抽出した上で、取得率算出部１２３に出力する。例えば、位置情報取得部１２２は、同一のユーザＩＤを含む位置情報の中から、時間情報の示す時刻が最も古いものや平均時刻に近いものを選定したり、位置情報の示す位置が重心位置に近いものや予め設定された複数の所定区画エリアの中心位置に最も近いものを選定したりして位置情報を抽出する。

また、位置情報取得部１２２は、重複する同一ユーザＩＤを含む位置情報に含まれる時刻情報の示す時刻が、一定時間間隔以上空くように位置情報を抽出することもできる。例えば、“１日”間隔以上空くように位置情報を抽出するように設定されている場合には、同一のユーザＩＤを含む位置情報のうち時刻情報によって特定される時間間隔が“１日”以上である複数の位置情報が抽出される。また、位置情報取得部１２２は、このように同一のユーザＩＤを含む複数の位置情報を抽出する場合には、これらの位置情報に互いに異なるユーザＩＤを新たに付与することもできる。具体的には、ユーザＩＤ“A”を含む２つの位置情報にユーザＩＤ“A1”及び“A2”をそれぞれ付与する。

取得率算出部１２３は、位置情報取得部１２２から出力された位置情報と、統計データ格納部１２４に格納された所定の広域エリア（例えば、日本全国）における人口統計データを用いて、移動通信端末２のユーザの属性ごとの位置情報取得率を算出する。この統計データ格納部１２４には、図３（ａ）に示すような、国勢調査データを基に作成された年齢ごとの実際の広域エリア内の男性人口、及び女性人口の人口ピラミッドデータが格納されている。具体的には、年齢“2”歳の男性人口“1,300”及び女性人口“1,210”が格納されている。取得率算出部１２３は、位置情報取得部１２２から取得した位置情報を対象に、広域エリア内の年齢ごとの移動通信端末２の男女別のユーザ数（ユーザ人口ピラミッドデータ）を集計する。位置情報が広域エリア内であるか否かは、位置情報を基に判定される。図４（ａ）は、このようにして集計された移動通信端末２のユーザ人口ピラミッドデータを示している。同図に示すように、年齢“2”歳の男性ユーザ数“300”及び女性ユーザ数“210”が集計されている。そして、取得率算出部１２３は、年齢及び性別の属性毎に人口ピラミッドデータの人口と、ユーザ人口ピラミッドデータのユーザ数との比を算出することによって、属性ごとの実際の人口に対する移動通信端末２による位置情報の取得率の逆数を算出する。すなわち、取得率算出部１２３は、年齢“2”歳の男性人口“1,300”であり、男性ユーザ数“300”である場合は、男性取得率マスク“4.33”を算出し、図４（ｂ）に示すような年齢及び性別ごとの取得率マスクデータを生成して、集計部１２７に出力する。

ここでは、取得率マスクデータの生成単位を年齢が1歳間隔で性別毎に区分しているが、例えば、“0〜4歳”のような5歳間隔や“0〜９歳”のような10歳間隔にしてもよいし、男女区分をせず年齢だけの区分で生成してもよいし、年齢を区分せず性別だけの区分で生成してもよい。さらに、位置情報に含まれる住所コードと、年齢、性別、狭域エリア毎に予め集計された人口ピラミッドデータを用いて年齢、性別、及び狭域エリアごとの取得率マスクデータを生成してもよい。また、位置情報に年齢などの属性情報を持たない場合，全ユーザを同一属性として同一の取得率マスク値を算出して用いてもよい。逆に、職業や結婚歴“未婚／既婚”などの年齢や性別以外のユーザの性質を示す属性をさらに用いてもよい。

また、取得率算出部１２３は、位置情報取得部１２２から出力された位置情報と、統計データ格納部１２４に格納された人口統計データを用いて、移動通信端末２のユーザの複数種類の属性ごとの位置情報取得率を、繰り返し算出することもできる。例えば、取得率算出部１２３は、上述した処理に加えて、移動通信端末のユーザの住所コードで表される狭域エリアごとの位置情報取得率を算出する。この統計データ格納部１２４には、図３（ｂ）に示すような、国勢調査データを基に作成された狭域エリア（住所コード）ごとの実際の人口を示す人口ピラミッドデータが格納されている。具体的には、住所コード“10101010”の示す狭域エリアに住む人口“1,200”が格納されている。取得率算出部１２３は、位置情報取得部１２２から取得した位置情報を対象に、位置情報が広域エリア内であり、且つ、広域エリア内の狭域エリア（住所コード）ごとの移動通信端末２のユーザ数（ユーザ人口ピラミッドデータ）を集計する。この狭域エリアごとに行う位置情報の集計は、位置情報に含まれる属性情報４の住所コードに基づいて、住所コードが狭域エリア内であるか否かを判定することで行うことができる。図４（ｃ）は、このようにして集計された移動通信端末２のユーザ人口ピラミッドデータを示している。同図に示すように、住所コード“10101010”のユーザ数“120”が集計されている。そして、取得率算出部１２３は、狭域エリア毎に、人口ピラミッドデータの人口とユーザ人口ピラミッドデータのユーザ数との比を算出することによって、住所ごとの実際の人口に対する移動通信端末２による位置情報の取得率の逆数を算出する。すなわち、取得率算出部１２３は、住所コード“10101010”の人口“1,200”であり、ユーザ数“120”である場合は、取得率マスク“10”を算出し、図４（ｄ）に示すような住所コードごとの取得率マスクデータを生成して集計部１２７に出力する。

なお、取得率算出部１２３は、ユーザの複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し生成する際には、２種類目以降の位置情報取得率を、次のようにして補正する。詳細には、取得率算出部１２３は、広域エリア内の位置情報の総数を広域エリアにおける人口統計データの総数で割った値（例えば、“0.1”）をさらに乗算して、取得率マスクデータの補正値を算出して集計部１２７に出力する（図５）。

ここでは、集計単位を住所コードごとに区分しているが、職業や結婚歴“未婚／既婚”などの住所コード以外のユーザの性質を示す属性を用いて区分してもよいし、住所コードに加えて職業などの複数の属性を組み合わせて区分してもよい。また、位置情報取得率の生成を繰り返し行う場合、取得率算出部１２３は、例えば、１回目の集計処理で住所コードによって区分し、２回目の集計処理で、１回目の集計単位とは異なる職業によって区分することができる。ただし、複数区分の位置情報取得率を生成する際に、その区分に含まれる属性は重複しないことが望ましい。例えば、１回目の集計で年齢及び性別で区分した場合には、２回目の集計処理では年齢及び性別以外の属性を用いて区分する。また、１つの構成要素である取得率算出部１２３で複数種類の位置情報取得率を算出してもよいし、複数の構成要素に分けて複数種類の位置情報取得率を算出してもよい。

集計部１２７は、位置情報取得部１２２によって抽出された全ての位置情報に対して、その位置情報に含まれる複数種類の属性情報に対応する取得率マスクを繰り返し反映する。詳細には、集計部１２７は、図２に示すような属性情報１−性別“男”、属性情報２−年齢“0”、及び属性情報４−住所コード“10101010”を含む位置情報が抽出された場合は、その位置情報に対応する取得率マスクとして、図４（ｂ）、及び図５に示したようなデータの中から、男性取得率マスク“10”及び契約率マスク“1”を抽出する。そして、集計部１２７は、該当の位置情報のデータに対して取得率マスク“10”及び“1”を乗算した値“10”を補正値として算出し、位置情報に付加する（図６）。このようにして得られた補正値は、位置情報に対して複数種類の属性に対応する取得率マスクを反映する際に、実際に存在する人口に対するそれぞれの位置情報の比重を表す値に補正されている。

なお、住所コードは都道府県をあらわすものであってもよいし、市町村をあらわすものであってもよく任意に設定可能である。また、ユーザの属性情報としての住所コードが位置情報に含まれていない場合は、全ユーザを同一属性として同一の契約率マスク値を用いてもよい。

また、集計部１２７は、補正値が追加された全ての位置情報を対象に、予め設定された複数の所定集計エリア毎に、その集計エリア内の位置に対応する位置情報の補正値を集計する。これにより、複数の所定集計エリアごとの実際の人口分布を集計することができる。具体的には、集計部１２７は、集計対象の時間帯“1:00〜3:00”における集計エリア“エリア１”，“エリア２”，“エリア３”，“エリア４”，…ごとの補正値を集計する。そして、情報送信部１２８はその集計結果情報を情報表示装置６に返信する。図７は、集計部１２７によって、集計された集計結果情報のデータ構成の一例を示す図である。

また、このとき、集計部１２７は、属性情報や住所コードを対象に集計してもよい。例えば、住所コード“10101010”の0〜4歳の人口を知りたい場合には、住所コードが“10101010”に一致し、年齢が“0”以上“4”以下の位置情報の補正値を集計する。

以下、図８及び図９を参照して、位置情報集計システム１の動作について説明するとともに、併せて位置情報集計装置における位置情報集計方法について詳述する。図８は、位置情報集計システム１による位置情報集計時の動作を示すシーケンス図、図９は、位置情報集計装置による人口分布集計処理時の動作を示すフローチャートである。

まず、図８を参照して、移動通信端末２のユーザから測位要求が受け付けられると（ステップＳ０１）、移動通信端末２において測位演算に必要な情報が収集されて、その情報とともに位置情報提供装置５に位置情報の要求信号が送信される（ステップＳ０２）。これに対して、位置情報計算装置４によって移動通信端末２を対象にした測位演算が実行され（ステップＳ０３）、位置情報提供装置５に移動通信端末２の位置情報が保存される（ステップＳ０４）。次に、保存された位置情報は、位置情報提供装置５から移動通信端末２に通知され（ステップＳ０５）、移動通信端末２のディスプレイに様々な表示形式で出力される（ステップＳ０６）。

一方、位置情報提供装置５に保存された移動通信端末２の位置情報は、移動通信端末２に通知されるのに並行して、位置情報蓄積装置１１に送信される（ステップＳ０７）。そして、その位置情報は位置情報蓄積装置１１の位置情報蓄積部１１２に蓄積される（ステップＳ０８）。

その後、情報表示装置６において人口分布に関する表示要求が受け付けられる（ステップＳ０９）。そうすると、情報表示装置６から位置情報処理装置１２に対して人口分布に関する情報の集計を要求する要求情報が、時間帯情報やエリア情報を含んで送信される（ステップＳ１０）。そうすると、位置情報処理装置１２から位置情報蓄積装置１１に対して位置情報参照要求が送信され（ステップＳ１１）、これによって、位置情報蓄積装置１１から位置情報処理装置１２に位置情報が読み出される（ステップＳ１２）。次に、位置情報処理装置１２によって、読み出された位置情報を対象に所定エリアの人口分布が集計される（ステップＳ１３）。そして、位置情報処理装置１２から情報表示装置６に人口分布データが送信されて（ステップＳ１４）、地図形式やグラフ形式等の様々な出力形式で
表示される（ステップＳ１５）。

次に、図９に移って、位置情報処理装置１２による人口分布集計処理の詳細について説明する。まず、位置情報処理装置１２は位置情報蓄積装置１１から位置情報を読み込む（ステップＳ１０１）。その後、位置情報処理装置１２は、位置情報取得部１２２によって抽出された位置情報から、広域エリア内の年齢、性別ごとの移動通信端末２のユーザ人口ピラミッドデータを集計する（ステップＳ１０２）。さらに、位置情報処理装置１２は、統計データ格納部１２４から、所定の広域エリアにおける人口ピラミッドデータを取得する（ステップＳ１０３）。そして、位置情報処理装置１２は、ユーザ人口ピラミッドデータ及びピラミッドデータに基づいて、属性ごとの実際の人口に対する移動通信端末２による位置情報の取得率の逆数を算出する（ステップＳ１０４）。

その後、位置情報処理装置１２は、位置情報を集計することにより住所コード（狭域エリア）毎の移動通信端末２のユーザ人口ピラミッドデータを取得し、統計データ格納部１２４から広域エリア内の住所コード毎の人口統計データを取得する（ステップＳ１０５）。その後、位置情報処理装置１２は、これらの人口統計データとユーザ人口ピラミッドデータとの比を算出することによって、狭域エリアごとの移動通信端末２の位置情報取得率の逆数およびその補正値を算出する（ステップＳ１０６）。ここで、位置情報処理装置１２は、住所コード以外の属性ごとの位置情報取得率を算出する場合には、ステップＳ１０６の処理を繰り返す。

次に、位置情報処理装置１２は、全ての位置情報にその属性に対応する位置情報取得率の逆数を反映した補正値を付加する（ステップＳ１０７）。さらに、位置情報処理装置１２は、複数種類の属性ごとの位置情報取得率を生成した場合には、位置情報に複数種類の位置情報取得率の逆数を乗算する。その後、位置情報処理装置１２は、補正値を追加した位置情報を集計エリア毎及び任意の属性毎に集計して、人口分布データとしての集計結果情報を生成する（ステップＳ１０８）。そして、位置情報処理装置１２は、その集計結果情報を情報表示装置６に送信する（ステップＳ１０９）。

図１０には、ステップＳ１０８における位置情報処理装置１２による位置情報の集計単位を示す概念図である。同図に示すように、集計エリアＡ１内に位置することを示す位置情報Ａ，Ｂの補正値を合計することにより、集計エリアＡ１内の人口データが集計される。また、図１１は、ステップＳ１５において情報表示装置６に表示される人口分布出力画面を示す図であり、情報表示装置６によって指定された集計範囲が“日本全国”である場合は、日本全国を区切った集計エリア毎の人口分布が、視覚的に色や濃淡によって表示される。

なお、上述した一連の位置情報の集計処理は、人口を推計する時刻が変わると新たに実行しなおす必要がある。例えば、時刻１時〜３時の位置情報取得率と、時刻２時〜４時の位置情報取得率は、移動通信端末２の電源状態に伴う稼働率が異なるため計算し直す必要がある。そこで、位置情報処理装置１２は、処理時間帯ごとに位置情報取得率を計算し直すようにしてもよい。こうすれば、人口推計データに対する移動通信端末２の電源のオン／オフの状態変化の影響を避けることができる。

以上説明した位置情報集計装置及び位置情報集計方法によれば、移動通信端末２に関する位置情報がユーザＩＤ、及びそのユーザに関する住所情報を含む属性情報を含んで受信され、広域エリア内の狭域エリア毎の人口統計データと受信した位置情報とからユーザの住所等の属性毎の位置情報取得率が算出され、特定エリアに属する位置情報が、その住所等の属性情報に対応する位置情報取得率が反映されながら集計される。これにより、ユーザの住所、年齢や性別等毎に位置情報サービスの利用頻度が異なる位置情報を対象にした場合であっても、予め国勢調査データ等を基にして日本全国のような広域内の各地域毎の統計データを準備しておくだけで、特定エリアの人口分布に実際のユーザの分布を精度良く反映させることができる。例えば、地方の高齢者は相対的に携帯電話の所持率が低いといった傾向を人口分布に反映することができる。

また、位置情報の属性情報に対応する複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し反映させながら位置情報を集計することにより、移動通信端末２のユーザの年齢、性別、住所等の複数の属性ごとに位置情報の取得頻度が異なる場合に、予め準備した複数の属性毎の人口統計データを用いて、集計する位置情報に複数の属性毎の取得率を反映することができる。その結果、さらに正確な地域毎の人口分布を得ることができる。

＜第一の実施形態の第一の変形例＞
つぎに、第一の実施形態の第一の変形例について、第一の実施形態との差異を中心に説明する。第一の実施形態において、取得率算出部１２３は、人口統計データと位置情報とを用いて、複数の移動通信端末の複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し算出し、集計部１２７は、位置情報に対して、位置情報の属性情報に対応する複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し反映させながら位置情報を集計するものとした。しかしながら、本変形例では、取得率算出部１２３及び集計部１２７におけるこれらの繰り返し算出或いは反映させる処理を行わずに、集計部１２７において位置情報を集計することもできる。具体的には、取得率算出部１２３は、位置情報取得部１２２から取得した位置情報を対象として、求めたい人口の属性に対応するユーザ数を集計する。また、取得率算出部１２３は、統計データ格納部１２４に格納された国勢調査データから、求めたい属性の人口を算出する。そして、取得率算出部１２３は、算出したこれらのユーザ数と人口との比に基づいて、位置情報の取得率の逆数（取得率マスク）を算出する。集計部１２７は、第一の実施形態と同様に、算出された取得率マスクを求めたい属性の人口に対応する位置情報に付加する。そして、集計部１２７は、この取得率マスクに基づいて、求めたい属性の人口を算出する。位置情報取得部１２２から取得した位置情報に基づいてユーザ数を集計したり、国勢調査データから人口を算出したりする際に用いられる属性としては、たとえば、性別、年齢、住所コードなどから、所望の属性を選んで用いることができる。

＜第一の実施形態の第二の変形例＞
つぎに、第一の実施形態の第二の変形例について説明する。第一の実施形態において、取得率算出部１２３及び集計部１２７では、位置情報を集計することで所定のエリア内のユーザ数（人口）を算出している。この位置情報は、位置情報取得部１２２により、情報表示装置からの要求情報に合致するものが抽出される。本変形例は、位置情報取得部１２２によって位置情報を抽出する際の抽出手法を変更したものである

本変形例において、位置情報取得部１２２は、位置情報蓄積部１１２から読み出した位置情報のうち、要求情報に含まれる時間帯情報及びエリア情報に合致する位置情報を抽出する。その具体的な抽出方法は後述する。位置情報取得部１２２は、詳しくは後述する抽出方法により、時間帯情報が示す集計対象の時間帯（以下「集計時間帯」という）の少なくとも一部において、エリア情報が示す所定エリアに滞在したと推定される移動通信端末２、又は、当該移動通信端末２の測位処理に基づいて集計時間帯内又は後述する拡張期間内に生成された１つの位置情報を抽出する機能を実現する。

取得率算出部１２３及び集計部１２７は、位置情報取得部１２２により抽出された位置情報を集計し、集計結果を集計時間帯内における所定エリアの入込端末数として推計する。なお、本明細書において、入込端末数とは、集計時間帯の少なくとも一部において集計対象とするエリアに滞在したユニークな移動通信端末２を意味する。また、ここでの「ユニークな」とは、同一移動通信端末２の重複カウントを除いた後の数を意味する。

［入込端末数推計処理］
以下、位置情報取得部１２２で行われる入込端末数推計処理の一例を説明する。この一例においては、要求情報に含まれるエリア情報が示す所定エリア内の各移動通信端末２の推定滞在期間を用いて入込端末数を求める。

位置情報取得部１２２は、ユーザＩＤが同じ位置情報において、位置情報が取得された時刻が後述の拡張期間内にあり、住所コードがある所定エリア内を示すエリア内位置データ、及び位置情報が取得された時刻順に時系列に並べた場合に当該エリア内位置データに隣接し住所コードがある所定エリア外を示すエリア外位置データに基づいて、移動通信端末がある所定エリアに滞在していた推定滞在期間を移動通信端末毎に算出する。なお、上記の「拡張期間」は、ここでは一例として、集計時間帯を前後に所定の時間幅（例えば１時間）だけ拡張した期間、即ち、集計開始時刻ｔ０から所定時間だけ過去に遡った時刻を開始点とし、集計終了時刻ｔ１から所定時間だけ未来に進めた時刻を終了点とする時間帯を意味する。

図１２に示すように、拡張期間内に取得された同一移動通信端末に関する一連の位置情報を当該位置情報が取得された時刻順に時系列に並べ、位置情報の住所コードがある所定エリア内を示すエリア内位置データを黒丸で、エリア内位置データに隣接し住所コードがある所定エリア外を示すエリア外位置データを白丸で、それぞれ示した場合、時系列上で最先のエリア内位置データの取得時刻ｔ_ａと、該最先のエリア内位置データに隣接するエリア外位置データの取得時刻ｔ_ｘとの按分点（一例として中点）に相当する時刻ｔ_ｉｎを推定滞在期間の開始時刻とする。同様に、時系列上で最後のエリア内位置データの取得時刻ｔ_ｃと、該最後のエリア内位置データに隣接するエリア外位置データの取得時刻ｔ_ｙとの按分点（一例として中点）に相当する時刻ｔ_ｏｕｔを推定滞在期間の終了時刻とする。これにより、図１２に長方形で示した期間、即ち、時刻ｔ_ｉｎから時刻ｔ_ｏｕｔまでの期間が、当該移動通信端末の推定滞在期間として算出される。

そして、位置情報取得部１２２は、算出された推定滞在期間と集計時間帯とが重複する移動通信端末を抽出する。図１３には、拡張期間内に取得された移動通信端末Ａ〜Ｅに関する一連の位置情報を移動通信端末毎に、位置情報の取得時刻順に時系列に横軸方向に並べた図を示しており、この図１３では、住所コードがある所定エリア内を示すエリア内位置データを黒丸で、住所コードがある所定エリア外を示すエリア外位置データを白丸でそれぞれ示している。仮に、位置情報の取得時刻が集計時間帯（時刻ｔ０〜時刻ｔ１）内にあるエリア内位置データにのみ着目すると、対応する移動通信端末としては移動通信端末Ｃ〜Ｅの３つが抽出される。

ところが、図１３で長方形により示した推定滞在期間と集計時間帯（時刻ｔ０〜時刻ｔ１）とが重複する移動通信端末としては、移動通信端末Ａ〜Ｅの５つが挙げられるため、位置情報取得部１２２は、移動通信端末Ａ〜Ｅの５つを抽出する。これにより、黒丸で示すエリア内位置データにのみ着目した場合に除外される移動通信端末Ａ、Ｂについても、集計時間帯中のどこかである所定のセクタ内に滞在していたと推定されることとなる。なお、上述した推定滞在期間を用いた方法は一例であり、他の方法を採用しても構わない。

上述のようにして位置情報取得部１２２によって抽出された位置情報は、取得率算出部１２３や集計部１２７において、位置情報からユーザ数（人口）を算出する際に利用される。このようにして位置情報を抽出することで、ユーザ数（人口）を求める際の基となる位置情報をより精度よく抽出することができ、算出されるユーザ数（人口）の精度を向上させることができる。

＜第二の実施形態＞
つぎに、第二の実施形態の位置情報集計システム１について説明する。この第二の実施形態においては、実際に移動通信端末２を使用しているユーザの属性を利用して、人口分布を算出するものである。例えば、第一の実施形態では、移動通信端末２（例えば、携帯電話など）の契約時に登録したときの属性に基づいて属性毎の人口分布を算出しているが、必ずしも契約者が、ユーザとなるわけではない。例えば、未成年がユーザである場合、契約者はその保護者であることが多い。そういった場合、未成年の人口分布は著しく低下して、正しく人口分布を算出することができない。第二の実施形態においては、実際のユーザの属性に基づいた人口分布を算出することを目的とするものである。

図１４は、本実施形態の位置情報集計システム１ａの概略構成図である。第一の実施形態とは、アンケートＤＢ７および契約者ＤＢ８を備えている点、および位置情報処理装置１２ａが実際のユーザの属性に基づいて人口分布を算出するための機能構成を備えている点で、相違する。以下、これら相違点を中心に、本実施形態について、説明する。

アンケートＤＢ７は、契約者に対して行われたアンケートデータに基づく結果を記憶する部分である。アンケートでは、契約者またはユーザが実際のユーザの属性情報を記入するようにしており、例えば、契約者が、ユーザＩＤ（単なるＩＤでもよい）、ユーザ名、性別、年齢、住所（若しくは住所コード）を記入することができるように形成されている。

契約者ＤＢ８は、移動通信端末２の購入時に登録する契約者データに基づく属性情報を記憶する部分であり、例えば、ユーザＩＤ（単なるＩＤでもよい）、性別、年齢、住所（若しくは住所コード）を対応付けて記憶している。

位置情報処理装置１２ａは、機能的には、第一の実施形態の位置情報処理装置１２と同じであるが、上述のとおり、実際のユーザの属性（アンケートＤＢのアンケート情報）に基づいて、適切な人口を算出するものであり、具体的には行列生成部１２９（生成手段）を備えている。そして、取得率算出部１２３ａは、この行列生成部１２９により生成された逆行列を利用して、属性ごとの人口の補正を行い、これを用いて集計可能にするものである。すなわち、契約者情報に基づく属性に基づいて、ある集計エリアにいる位置情報を計数することにより、属性ごとの契約者数を算出し、この属性ごとの契約者数に対して、行列生成部１２９により生成された逆行列を用いて契約者数を補正することで、実際の属性に基づいたユーザ数を算出するものである。以下、第一の実施形態の位置情報処理装置１２との相違点を中心に説明する。

行列生成部１２９は、アンケートＤＢ７および契約者ＤＢ８にそれぞれ記憶されているアンケートデータおよび契約者データに基づいて、実際のユーザは、どのような属性の契約者に対応付けられたものか、その遷移状態を示す遷移行列を生成する部分である。以下、さらに詳細に説明する。

図１５は、契約者データとアンケートデータとに基づいて結合管理テーブルの生成過程を示す説明図である。図１５（ａ）は、契約時に登録された契約者属性情報の管理テーブルを示し、ユーザＩＤに対応付けてそれぞれ性別、年齢、住所を記憶している。また、図１５（ｂ）は、アンケートによるユーザ属性情報の管理テーブルを示し、ユーザＩＤに対応付けてそれぞれ性別、年齢、住所を記憶している。それぞれ同じ属性情報の項目が記憶されている。そして、行列生成部１２９は、これら管理テーブルを、ユーザＩＤをキーにして結合することで、遷移状態を把握するための結合管理テーブルを生成する。図１５（ｃ）は、結合されて得られた結合管理テーブルの説明図である。なお、各属性情報は一例であって、それ以外の各種項目を記憶するようにしてもよい。例えば、嗜好・趣味、職業などがあってもよい。

そして、行列生成部１２９は、生成された結合管理テーブルに従って、実際のユーザの属性情報から、契約者の属性情報への遷移状態を示す遷移行列を生成する。図１６は、その遷移状態を示す説明図である。図１６においては、実際のユーザはどのような属性の契約者に対応付けられているか、属性毎にその割合を示している。この図１６に示される説明図は、例えば図１５（ｃ）に示される結合管理テーブルを、ある属性でソート等することで、属性ごとのユーザに対する契約者属性の割合を算出することで、導かれるものである。例えば、アンケートデータから得られる実際のユーザの年齢・性別の属性を示す“年齢．ｅｎ”および“性別．ｅｎ”の優先順位でソートし、アンケートデータにおける実際のユーザの年齢・性別ごとに、契約者の属性（年齢・性別）ごとの数を集計することにより、属性ごとの実際のユーザがどのような属性の契約者に対応付いたものか、その遷移状態を把握することができる。

図１６では、ユーザ“０歳、男性”は、契約者“３０歳、男性”が０．１の割合、契約者“３０歳、女性”が０．２の割合であることを示している。要するに赤ちゃんがユーザとする実際の契約者は、その保護者（親）を示す属性である割合が多いことを示している。逆に、図示していないが、ユーザ“１８歳、男性”の契約者は本人であることを示す“１８歳、男性”の属性か、若しくは、その保護者である４０代から５０代の男性若しくは女性を示す属性である割合が多いことが想定される。

このような考えのもと、遷移行列を生成すると、図１７（ａ）に示される遷移行列Ａを生成することができる。図１７は、遷移行列Ａおよび逆行列Ａ^−１を示す説明図である。この遷移行列Ａは、１４２×１４２の行列からなるものであり、Ｙ＝ＡＸを成立することができる行列である。Ｘは、実際の年齢・性別に区分された数（ユーザ数）、Ｙは、契約情報に基づいた年齢・性別区分された数（契約者数）である。以降、属性情報が年齢・性別としたときの遷移行列Ａを遷移行列Ａ_１とする。なお、この１４２×１４２の行列の成分（要素）の数は、契約者およびユーザの属性を、０歳から６９歳、および７０歳以上に、分類した場合の一例であり、これに限るものではない。１０代、２０代のように、年代ごとにその成分を分類した場合には、行数および列数が変わる。

そして、本実施形態のように、位置情報等に基づいて、ある集計エリアにおける人口分布を算出しようとする場合には、契約者数は分かっているが、実際のユーザは分からないため、この遷移行列Ａ_１の逆行列Ａ_１ ^−１を算出して、この逆行列Ａ_１ ^−１を利用することにより、契約者数から、実際のユーザの人口分布を算出することができる。
すなわち、
Ａ_１ ^−１Ｙ＝Ａ_１ ^−１ＡＸ
Ｘ＝Ａ_１ ^−１Ｙ ・・・（１）
式（１）に示すとおり、逆行列Ａ_１ ^−１を算出して、これを利用することにより、契約者数からユーザ数を算出することができ、より実際のユーザ属性の人口分布に近い数値を算出することができる。

また、年齢・性別以外の属性についての遷移行列を求める場合も、上述と同様の処理を行う。例えば、住所コードについての遷移行列Ａ_２を求める場合、契約者若しくはユーザに対して、アンケート調査を行い、アンケートデータと、契約者データとを結合して、住所コード用の結合管理テーブルを生成する（図１５（ｃ）に相当）。そして、実際の住所（居住地）を示すエリアごとに、住所コードの遷移状態を集計し（図１６に相当）、実際のユーザは、どこを住所とする契約者に対応付けられているのか、その割合を算出する。そして、式（１）に示される処理により、遷移行列Ａ_２を算出する事ができる。

なお、これら遷移行列Ａ_１およびＡ_２は一例であって、これ以外の属性のために、算出して、利用する事ができる。また、遷移行列は２種類に限るものではなく、必要に応じて１種類若しくは３種類以上を算出して利用してもよい。

このようにして、生成した逆行列Ａ_１ ^−１を利用して、人口分布の算出手順についてさらに詳細に説明する。図１８は、逆行列Ａ_１ ^−１を用いて、属性（年齢および性別）ごとの取得率マスクを生成する手順を示す説明図である。図１８（ａ）は、属性のうち年齢および性別ごとの契約者数を示す説明図である。この契約者数は、位置情報を計数することにより得られる数値であり、位置情報蓄積部１１２に記憶されている情報である。この年齢および性別ごとの契約者数に対して、逆行列Ａ_１ ^−１をかけることにより、年齢および性別ごとの実際のユーザ数（若しくは、実際の数値に近いと思われるユーザ数）を算出することができる（図１８（ｂ））。さらに、この実際のユーザ数に基づいて、第一の実施形態に記載のとおり、国勢調査等で得られた人口統計データ（人口ピラミッドデータ）を用いて、属性（年齢および性別）ごとの取得率を算出する。そして、算出された取得率に基づいてその逆数を算出して、これを取得率マスクとして記憶する（図１８（ｃ））。図１８（ｂ）から図１８（ｃ）への変換過程は第一の実施形態にて説明したとおりである。

また、住所コードを属性とした場合も同様の処理を行う。図１９は、逆行列Ａ_２ ^−１を用いて、属性（住所コード）ごとの取得率マスクを生成する手順を示す説明図である。図１９（ａ）は、属性のうち住所コードごとのユーザ数を示す説明図であり、位置情報蓄積部１１２に記憶されている情報である。住所コードごとの契約者数に対して、逆行列Ａ_２ ^−１をかけることにより、住所コードごとの実際のユーザ数（若しくは、実際の数値に近いユーザ数）を算出することができる（図１９（ｂ））。さらに、この実際のユーザ数に基づいて、第一の実施形態に記載のとおり、国勢調査等で得られた人口統計データ（人口ピラミッドデータ）を用いて、属性（住所コード）ごとの取得率を算出する。そして、算出された取得率に基づいてその逆数を算出して、これを取得率マスクとして記憶する（図１９（ｃ））。さらに、住所コードに対する処理については、第一の実施形態と同様に、広域エリアの位置情報の総数を広域エリアにおける人口統計データの総数で割った値をさらに乗算して、取得率マスクデータの補正値を算出して、集計部１２７に出力する処理を行う。これは、第一の実施形態における図５を求めるときの処理と同様である。

さらに、取得率算出部１２３は、以下の処理を行うことにより、図２０に示す補正テーブルを生成する。図２０は、補正テーブルを示す説明図である。この補正テーブルは、年齢・性別ごとおよび住所コードごとに、補正値が対応付けられているテーブルである。そして、この補正テーブルは、図１８（ｃ）に示す取得率マスクのテーブル、および図１９（ｃ）に示す取得率マスクから得られた補正値を記憶するテーブル（図５相当のもの）のそれぞれの取得率マスクを乗算することで補正値を算出し、取得率算出部１２３は、属性情報（年齢、性別、および住所コード）に補正値を対応付けることで生成される。この補正テーブルは、一時的に取得率算出部１２３に記憶されるものである。なお、第一の実施形態では、さらに位置情報とともにこれら属性情報および補正値を対応付けて記憶していたが、処理の効率化のため、第二の実施形態では、別テーブルとして構成している。なお、第一の実施形態のとおり、補正値を位置情報の管理テーブルに対応付けて記憶してもよい。また、第一の実施形態の位置情報処理装置１２に、第二の実施形態の補正テーブル（図２０）を適用して、処理の効率化を図るようにしてもよい。

つぎに、取得率算出部１２３は、生成した補正値を用いて、集計処理の元となる中間データの作成を行う。図２１は、その中間データの生成過程を示す説明図である。図２１（ａ）は、位置情報蓄積部１１２に記憶されている契約者ごとに対応付けられた位置情報の対応テーブルを示す図である。図２１（ａ）に示されるとおり、ユーザＩＤ、時刻情報、位置情報、属性情報として、性別、年齢、職業、住所コード等が対応付けられている。この対応テーブルから、ユーザ数を算出するための中間データを記憶する中間テーブルを作成する。

図２１（ｂ）は、その中間テーブルを示す説明図である。図２１（ｂ）に示すとおり、取得率算出部１２３は、集計対象時間、集計エリア、および属性情報（性別、年齢、住所コード）ごとの、契約者数を算出する。契約者数は、位置情報の数を計数することにより得られる数値である。そして、この中間テーブルにおける属性ごとの契約者数に、取得率マスクを求めるときに用いた逆行列を利用する。ここでは２種類の逆行列を利用するため、上述の通り算出した逆行列Ａ_１ ^−１および逆行列Ａ_２ ^−１を利用して、契約者数からユーザ数に補正することができる。具体的には、まず、取得率算出部１２３は、逆行列Ａ_１ ^−１を年齢・性別ごとの契約者数に乗算することにより、年齢・性別ごとの実際のユーザ数を算出して、補正中間テーブルを生成する（図２１（ｃ））。なお、上述したとおり、逆行列が１種類の場合には、１つの逆行列を利用し、３種類以上利用する場合には、３種類以上の逆行列を利用する。

具体的には、属性情報として、年齢、性別ごとの契約者数に対する実際のユーザ数を算出する場合には、この中間テーブルにおける集計対象時間、集計エリアおよび住所コードごとにソートして、年齢・性別ごとの契約者数に、年齢・性別のために生成された逆行列Ａ_１ ^−１を乗算することにより、実際の属性ごとのユーザ数を算出することができる。なお、集計対象時間、集計エリアおよび住所コードの組合せごとに、逆行列Ａ_１ ^−１を乗算するものであり、例えばそれら組み合わせが１０通りあれば、その１０通り分のユーザ数を算出する。また、住所コードごとに、ユーザ数を算出する場合にも同様に、集計対象時間、集計エリア、および住所コード以外の属性情報である性別・年齢の属性情報ごとにソートをして、逆行列Ａ_２ ^−１をかけることにより、ユーザ数を算出する。この逆行列Ａ_２ ^−１は、上述した住所コードの取得率を算出する際に用いられた逆行列を用いることになる。

このように年齢・性別、および住所コードごとに補正されたユーザ数に、さらに補正値を対応付けた集計テーブルを生成する。図２２（ａ）は、その集計テーブルの具体例を示すものであって、図２０で示された、補正テーブルに記述されている補正値を、属性ごとに対応付けて生成されたものである。例えば、図２０においては、性別：男、年齢：０歳、住所コード：１０１０１０１０の組み合わせからなる補正値は、補正テーブルにおいて同じ組み合わせに対応付けられる。そして、実際の人口分布を算出するに当たって、図２２（ｂ）に示されるとおり、ユーザ数に補正値を乗算することにより、その集計対象時間、集計エリアの属性ごとの人口を算出することができる。

この図２２（ｂ）において算出された人口を、オペレータの任意の条件に従って、集計することにより、さまざまな人口分布情報を算出することができる。図２２（ｃ）は、その具体例である。図２２（ｃ）においては、集計対象時間帯が１：００〜３：００における、集計エリアごとの人口分布を算出したものである。

このようにして、契約時に登録した契約情報の属性に基づいた契約者数ではなく、実際のユーザの属性に基づいたユーザ数を算出することができる。

つぎに、本実施形態における位置情報集計システム１ａの処理について説明する。図２３は、位置情報集計システム１ａの処理を示すフローチャートである。

まず、位置情報取得部１２２により、位置情報蓄積部１１２に記憶されている位置情報が読み込まれるとともに、この読み込みのタイミングに従って、遷移行列Ａ_１およびＡ_２の逆行列Ａ_１ ^−１および逆行列Ａ_２ ^−１が算出される（Ｓ２０１）。そして、属性ごとの人口分布を集計し、これに逆行列Ａ_１ ^−１をかけることにより実際の属性ごとの人口分布（ユーザ数）が算出され（図１８（ｂ））、また、人口統計データが、取得率算出部１２３により取得される（Ｓ２０２）。そして、これら人口分布および人口統計データに基づいて属性（ここでは年齢・性別）ごとの取得率（図１８（ｃ））が算出される（Ｓ２０３）。また、取得率算出部１２３により、住所コードに基づいたエリアごとの位置情報数を集計し、これに逆行列Ａ_２ ^−１をかけることにより実際の住所コードごとの人口分布（ユーザ数）が算出され（図１９（ｂ））、また、人口統計データが取得される（Ｓ２０４）。そして、住所コードに基づいたエリアごとの取得率（図１９（ｃ））が算出される（Ｓ２０５）。そして、これら取得率に基づいて、取得率算出部１２３により、年齢・性別、および住所コードごとの補正テーブル（図２０）が生成される（Ｓ２０６）。

一方で、取得率算出部１２３により、Ｓ２０１において読み込まれた位置情報から、集計対象時間および集計エリアごとの契約者数を示した中間テーブル（図２１（ｂ））が生成される（Ｓ２０７）。この中間テーブルに対して、逆行列Ａ^−１を乗算することにより、ユーザ数を算出した補正中間テーブル（図２１（ｃ））を生成することができる。この処理は、集計対象時間、集計エリア、および住所コード等の組合せごとに行う（Ｓ２０８）。

そして、補正中間テーブルに基づいて、集計テーブル（図２２（ａ））が生成される（Ｓ２０９）。これは、図２０に示される補正テーブルの補正値を、属性情報等をキーにして補正テーブルに追加したものである。そして、集計テーブルに基づいて、人口算出テーブル（図２２（ｂ））を生成する（Ｓ２１０）。これは、補正値とユーザ数とを乗算して、人口を算出したものである。

そして、オペレータの操作により指定された基準にしたがって、人口分布が集計され（Ｓ２１１）、人口分布データとして送信される（Ｓ２１２）。

このようにして、より実際の移動通信端末を使用している属性に基づいて、実際の人口に近い人口分布データを生成することができる。

本実施形態においては、アンケートデータに基づく実際のユーザ数から契約者データに基づく契約者数への遷移状態に基づいて遷移行列Ａを算出し、その逆行列Ａ^−１を算出し、その逆行列Ａ^−１を用いて、契約者数からユーザ数を導き出そうとするものである。

一方では、その逆の方法も考えられる。すなわち、契約者数から実際のユーザ数への遷移状態に基づいて遷移行列Ｂを算出し、その遷移行列Ｂを用いて、契約者数からユーザ数を導き出そうとする方法である。

しかしながら、この遷移行列Ｂを用いた方法では、以下の通り、人口分布に偏りがあった場合には、正確なユーザ数を導き出すことができない場合がある。以下、各人口分布の偏り毎に、逆行列Ａ^−１と遷移行列Ｂとのそれぞれを利用してユーザ数を算出したときの、ユーザ数の比較について説明する。

図２４は、アンケートデータによるユーザ数から契約者データによる契約者数への遷移状態を示す遷移行列Ａおよび逆行列Ａ^−１の算出を示した説明図である。説明を簡易にするために、ここでは、年代のみを対象とし、さらに１０代、３０代、６０代のみの契約者若しくはユーザを対象とした場合について説明する。

図２４（ａ）に示すとおり、アンケートデータにより、１０代のユーザのその契約者のうち、５０％（０．５）が１０代であり、５０％（０．５）が３０代であることが分かっている。同様に、３０代のユーザの１００％（１．０）が、３０代であり、６０代のユーザの５０％（０．５）が３０代であり、もう５０％（０．５）が６０代である。このような実際のユーザと、契約者とが異なる場合として、被保護者（子供など）が契約者であったり、逆に保護者（親）が契約者である場合があり得る。

図２４（ａ）に示される状態に基づいて、以下の式（２）および（３）に示される遷移行列Ａおよび逆行列Ａ^−１が生成される（図２４（ｂ））。

図２５は、契約者データによる契約者数からアンケートデータによるユーザ数への遷移状態を示す遷移行列Ｂの算出を示した説明図である。図２４にて説明したのと同様に、それぞれ契約者データと、ユーザデータとは異なっている。

図２５（ａ）に示される遷移状態に基づいて、以下の式（４）に示される遷移行列Ｂが生成される（図２４（ｂ））。

このような、逆行列Ａ^−１および遷移行列Ｂを用いて、契約者数からユーザ数を算出したときの比較結果について、以下図２６および図２７を用いて説明する。

図２６は、逆行列Ａ^−１および遷移行列Ｂのそれぞれを用いて契約者数からユーザ数を算出したときの比較結果を示す説明図である。図２６（ａ）は、全国の人口と求めたいエリアの属性の構成比が同じときの比較結果を示す。全国の人口属性構成比（真の属性）を、１０代：３０代：６０代＝１：２：１とした場合、求めたいエリアの契約者データの構成は１０代：１５人、３０代：９０人、６０代：１５人とする。このとき図２６（ａ）に示されるとおり、ユーザ数の結果は、それぞれ、１０代、３０代、６０代において、３０人、６０人、３０人に補正されており、逆行列Ａ^−１および遷移行列Ｂのいずれを用いてもその差は出ていない。

図２６（ｂ）は、全国の人口と求めたいエリアの属性構成比が異なるときの比較結果を示す。例えば、求めたいエリアの契約者データの構成として、１０代：４５人、３０代：７０人、６０代：５人とする。例えば、学校など１０代が多いエリアを想定している。逆行列Ａ^−１を用いた場合、図２６（ｂ）に示されるとおり、１０代、３０代、６０代において、９０人、２０人、１０人に補正されている。一方、遷移行列Ｂを用いた場合、１０代、３０代、６０代において、５６．６人、４６．６６人、１６．６６人に補正されている。逆行列Ａ^−１のほうが、より１０代のユーザ数を強調しており、正確な値であることが分かる。

図２６（ｃ）は、全国の人口と求めたいエリアの属性構成比が異なるときの比較結果であって、例えば、求めたいエリアの契約者データの構成として、１０代：５人、３０代：８０人、６０代：３５人とする。例えば、老人ホームや、平日の余暇スクールなど６０代が多いエリアを想定している。逆行列Ａ^−１を用いた場合、図２６（ｃ）に示されるとおり、１０代、３０代、６０代において、１０人、４０人、７０人に補正されている。一方、遷移行列Ｂを用いた場合、１０代、３０代、６０代において、１８．３３３人、５３．３３３人、４８．３３３人に補正されている。逆行列Ａ^−１のほうが、より６０代のユーザ数を強調しており、正確な値であることが分かる。

つぎに、アンケートの回収率の影響について説明する。一般に、アンケートを１００％回収することは困難であり、年代別に回収率は異なることが予想される。その場合の影響について検証すると、以下に説明するとおり、逆行列Ａ^−１を用いた方が、その影響をあまり受けることなく、正しい値に補正していることが分かる。

例えば、アンケートデータと契約者データとの結合結果（例えば、図２５（ａ））が、１０代：３０代：６０代＝１：２：１であり、１０代、３０代、６０代のそれぞれのアンケートの回収率が、２０％、５０％、２０％であったとする。その場合、全国の人口属性構成比は、１０代：３０代：６０代＝１：５：１となる。

そして、求めたいエリアの契約者データの構成として、１０代：１０人、３０代：１２０人、６０代：１０人とした場合、逆行列Ａ^−１を用いた場合、図２７に示されるとおり、１０代、３０代、６０代において、２０人、１００人、２０人に補正されている。一方、遷移行列Ｂを用いた場合、１０代、３０代、６０代において、３０人、８０人、３０人に補正されている。逆行列Ａ^−１のほうが、より６０代のユーザ数を強調しており、正確な値であることが分かる。

以上の説明により、遷移行列Ｂより逆行列Ａ^−１を用いた方が、より正確な値に補正することができる。

つぎに、本実施形態の位置情報集計システム１ａの作用効果について説明する。本実施形態の位置情報集計システム１ａは、位置情報集計システム１に加えて、さらに、契約者データで示される全ての移動通信端末の契約者の属性に対する、当該全ての移動通信端末の実際の使用者の属性の割合を示す遷移行列である遷移行列Ａを生成し、当該遷移行列から逆行列Ａ_１ ^−１およびＡ_２ ^−１を生成する行列生成部１２９をさらに備える。そして、取得率算出部１２３ａは、行列生成部１２９により生成された逆行列Ａ_１ ^−１およびＡ_２ ^−１を用いて、属性ごとの契約者数をユーザ数に補正して、これを用いて、集計１２７は特定エリアにおける位置情報に基づいた人口分布を取得することができる。これにより、より現実に近いユーザ数を算出することができ、正確な人口分布を算出することができる。

なお、上述の第二の実施形態においては、逆行列Ａ_１ ^−１およびＡ_２ ^−１を用いて、契約者数からユーザ数を算出して、その後、取得率マスクを算出している。しかしながら、これに限るものではなく、取得率マスクを算出し、これに基づいて人口（契約者数に基づいて導き出した人口）を算出した後に、逆行列Ａ_１ ^−１およびＡ_２ ^−１を用いてユーザ数を算出するようにしてもよい。例えば、第一の実施形態の図６に示されるテーブルに基づいて、属性ごとおよび住所コードごとに補正値を集計して、人口を算出する。これに上述Ａ_１ ^−１およびＡ_２ ^−１を用いて、真の人口を算出するようにすることが考えられる。

＜第三の実施形態＞
つぎに、第三の実施形態の位置情報集計システム１ｂについて説明する。この第三の実施形態においては、特徴量を用いて、属性ごとのユーザ数を求めるものである。なお、「特徴量」とは、位置情報計算装置４によって計算された移動通信端末２の位置情報の推定生成密度に対応する情報である。また、ここでの「推定生成密度」とは、ある特定の移動通信端末２に関して生成された位置情報を考えた場合、位置情報が生成された時刻周辺で単位時間あたりに生成される位置情報の数の推定値を意味する。

図２８は、本実施形態の位置情報集計システム１ｂの概略構成図である。本実施形態の位置情報集計システム１ｂは、第一の実施形態に対し、位置情報取得部１２２の代わりに位置情報取得部１２２ｂを、取得率算出部１２３の代わりに取得率算出部１２３ｂを、集計部１２７の代わりに集計部１２７ｂを備えている点で、相違する。以下、これらの相違点を中心に、本実施形態について、説明する。

位置情報取得部１２２ｂは、要求情報受信部１２１からの起動信号に応じて、位置情報蓄積装置１１の位置情報蓄積部１１２から位置情報を読み出し、読み出した位置情報に基づいて特徴量を算出する。ここで、位置情報取得部１２２ｂの詳細について説明する。図２９は、位置情報取得部１２２ｂの概略構成図である。図２９に示すように、位置情報取得部１２２ｂは、集計対象取得部２０１、前後位置情報取得部（前後位置情報取得手段）２０２、及び、特徴量計算部（特徴量計算手段）２０３を備えている。

集計対象取得部２０１は、位置情報蓄積部１１２から、情報表示装置６からの要求情報に含まれる時間帯情報及びエリア情報に合致する位置情報を、特徴量を求める対象となる集計対象位置情報として抽出する。このエリア情報が示すエリアは、たとえば日本全国などの広域エリアである。

前後位置情報取得部２０２は、特徴量を求める対象の集計対象位置情報（以下「第１の位置情報」という）について、当該第１の位置情報と同一のユーザＩＤを含む位置情報のうち、当該第１の位置情報の直前の位置情報（以下「第２の位置情報」という）が取得された時刻、及び当該第１の位置情報の直後の位置情報（以下「第３の位置情報」という）が取得された時刻を取得する。

特徴量計算部２０３は、第１の位置情報それぞれについての特徴量を計算する。例えば、特徴量計算部２０３は、第２の位置情報が取得された時刻と第３の位置情報が取得された時刻との差を、当該第１の位置情報についての特徴量として計算する。また、特徴量計算部２０３は、第２の位置情報が取得された時刻が異常値である場合、ここでは一例として第１の位置情報が取得された刻と第２の位置情報が取得された時刻との差が所定の基準値（例えば１時間）より大きい場合に、第１の位置情報が取得された時刻から予め定められた時間（例えば１時間）だけ過去に遡った時刻を第２の位置情報が取得された時刻として用いて、第１の位置情報についての特徴量を計算する。同様に、特徴量計算部２０３は、第３の位置情報が取得された時刻が異常値である場合、ここでは一例として第１の位置情報が取得された時刻と第３の位置情報が取得された時刻との差が所定の基準値（例えば１時間）より大きい場合に、第１の位置情報が取得された時刻から予め定められた時間（例えば１時間）だけ未来に進めた時刻を第３の位置情報が取得された時刻として用いて、第１の位置情報についての特徴量を計算する。このような第２、第３の位置情報が取得された時刻が異常値である場合の処理は、必須の処理ではないが、上記処理を行うことで、移動通信端末２が圏外に位置していることや移動通信端末２の電源がオフされていること等に起因して位置情報の取得時間間隔が異常に長くなった際に、当該異常に長くなった取得時間間隔による影響が過大に出ることを防ぐことができる。

そして、特徴量計算部２０３は、位置情報ごとに算出した特徴量を、集計対象取得部２０１が抽出した位置情報に対応付ける。図３０は、特徴量が対応付けられた位置情報を示す図である。たとえば、図３０に示すように、ユーザＩＤ“A”及び時刻情報“3/1 1:03”の位置情報には、特徴量“ｗA”が対応付けられている。

取得率算出部１２３ｂは、位置情報取得部１２２ｂから取得した特徴量を含む位置情報に基づいて、位置情報が広域エリア内であり、且つ、所定の属性のユーザ数を、特徴量を用いて集計する。具体的には、取得率算出部１２３bは、以下の式（５）に基づいて所定の属性のユーザ数を算出する。

ここで、Ｔは、要求情報に含まれる時間帯情報の時間幅であり、Ｙ_ｉは、ユーザｉにおける広域エリア内の位置情報の総数である。また、属性とは、位置情報に含まれる性別や年齢、住所コードなどの属性情報である。たとえば、“２０歳、男性、東京都”のユーザ数を求める場合、上記の式（５）における属性_ｋを“２０歳、男性、東京都”とする。そして、この属性に対応する位置情報に対応付けられた特徴量に基づいて、ユーザ数を算出する。

このように、取得率算出部１２３ｂは、式（５）における属性_ｋの条件変更することで、さまざまな属性（たとえば、性別、年齢、職業、住所コード）ごとのユーザ数を算出することができる。また、属性として所定の住所コード（狭域エリア）を含む位置情報の特徴量を上記の式（５）に当てはめることで、狭域エリア内のユーザ数を求めることができる。

そして、取得率算出部１２３ｂは、第一の実施形態と同様に、統計データ格納部１２４に格納されたデータのうち、式（５）を用いてユーザ数を算出する際に用いた属性に対応する人口統計データと、式（５）を用いて算出したユーザ数とに基づいて、移動通信端末２のユーザの属性ごとの位置情報取得率を算出する。たとえば式（５）を用いて属性が“２０歳、男性、東京都”のユーザ数が算出されている場合、統計データ格納部１２４に格納されたデータのうち、住所コード（狭域エリア）が東京都、年齢が２０歳、性別が男性のデータを人口統計データとして用いる。取得率算出部１２３ｂは、算出した位置取得率の逆数を取得率マスクデータとして生成して、集計部１２７に出力する。

また、第一の実施形態では、位置情報取得率を繰り返し生成する際には、「広域エリア内の位置情報の総数」を広域エリアにおける人口統計データの総数で割った値を用いて、２種類目以降の位置情報取得率を補正した。第三の実施形態においては、「広域エリア内の位置情報の総数」を特徴量を用いて求めることができる。具体的には、式（５）における属性_Ｋを全属性として得られるユーザ数を、広域エリアにおける人口統計データの総数で割った値を用いて、２種類目以降の位置情報取得率を補正する。

集計部１２７ｂは、第一の実施形態と同様に、位置情報取得部１２２によって抽出された全ての位置情報に対して、その位置情報に含まれる複数種類の属性情報に対応する取得率マスクを繰り返し反映させて補正値を算出し、位置情報に付加する（図６）。そして、第三の実施形態において集計部１２７ｂは、位置情報に付加した補正値と、位置情報ごとに対応付けられた上述の特徴量とを用いて、複数の所定集計エリアごとの実際の人口分布を集計する。具体的には、集計部１２７ｂは、以下の式（６）に基づいて、所定集計エリアの実際の人口を算出し、複数の所定集計エリアごとの実際の人口分布を求める。

ここで、補正値_ｋとは、属性_ｋに対応する位置情報に対応付けられた補正値である。属性_ｋとして、人口を求めたい所定集計エリアを含めることで、所定集計エリアの人口を求めることができる。

なお、式（６）では、括弧内の計算により、特徴量と補正値とを用いて所定集計エリアに存在する属性ごとの人口を求めている。そして、式（６）では、この属性ごとの人口を合算することで、所定集計エリアに存在する全属性の人口を求めている。また、図６に示すように、位置情報ごとに補正値を付加するものとしたが、この補正値を反映させた特徴量を、位置情報に付加しておく方法でもよい。この場合には、特徴量に補正値があらかじめ反映されているので、式（６）における「補正値_ｋ」の乗算が不要となる。

式（６）を用いて算出された、複数の所定集計エリアごとの実際の人口分布は、情報送信部１２８によって情報表示部６に返信される。

［移動通信端末数推計の考え方および計算方法］
ここで、移動通信端末数推計の考え方および計算方法を説明する。図３１に示すモデルのように、ある集計対象の時間帯（長さＴ）の間に、ｎ個の移動通信端末ａ_１，ａ_２，…，ａ_ｎがセクタＳを通過し、各移動通信端末ａ_ｉの集計対象の時間帯内のセクタＳの滞在時間がｔ_ｉ（０＜ｔ_ｉ≦Ｔ）であったとする。このとき、セクタＳに存在する移動通信端末数ｍ（実際にはセクタＳに存在する移動通信端末数ｍの集計対象の時間帯内における平均値）は、以下の式（７）で表わされる。

即ち、各移動通信端末ａｉの集計対象の時間帯内のセクタＳの滞在時間ｔ_ｉの総和を集計対象の時間帯の長さＴで除した結果を、移動通信端末数ｍとして推計する。ただし、移動通信端末ａ_ｉの集計対象の時間帯内のセクタＳの滞在時間ｔ_ｉの真の値は観測不能であるが、各移動通信端末ａ_ｉの位置情報は算出可能である。

移動通信端末ａ_ｉが集計対象の時間帯内にセクタＳで測位要求を行い、この測位要求に基づいて算出された位置情報を、時刻順に

（ｘ_ｉは、移動通信端末ａ_ｉが集計対象の時間帯内にセクタＳから行った測位要求に基づく位置情報の総数）とすると、移動通信端末数の推計とは、算出された位置情報ｑ_ｉｊ（ｊは１以上ｘ_ｉ以下の整数）からｍの値を推計することに他ならない。

さて、図３２に基づき移動通信端末数推計の計算方法を説明する。移動通信端末ａ_ｉから測位要求が行われ、位置情報ｑ_ｉｊが算出される密度（即ち、単位時間あたりの位置情報数）をｐ_ｉとする。このとき、位置情報が算出される確率がセクタに対して独立であれば、移動通信端末ａ_ｉが集計対象の時間帯内にセクタＳから行った測位要求に基づく位置情報の総数ｘ_ｉの期待値Ｅ（ｘ_ｉ）は、Ｅ（ｘ_ｉ）＝ｔ_ｉ×ｐ_ｉであるため、移動通信端末ａ_ｉの集計対象の時間帯内のセクタＳの滞在時間ｔ_ｉの期待値Ｅ（ｔ_ｉ）について以下の式（８）が成立する。
Ｅ（ｔ_ｉ）＝ｘ_ｉ／ｐ_ｉ （８）
ここで、位置情報ｑ_ｉｊを位置情報受信部１１１が取得した時の取得時刻をｕ_ｉｊとしたとき、位置情報ｑ_ｉｊの密度ｐ_ｉｊは、以下の式（９）で与えられる。
ｐ_ｉｊ＝２／（ｕ_{ｉ（ｊ＋１）}−ｕ_{ｉ（ｊ−１）}） （９）
ここで、位置情報ｑ_ｉｊを第１の位置情報とすると、位置情報ｑ_{ｉ（ｊ−１）}は第２の位置情報、位置情報ｑ_{ｉ（ｊ＋１）}は第３の位置情報に相当する。本実施形態では、第２の位置情報ｑ_{ｉ（ｊ−１）}の取得時刻ｕ_{ｉ（ｊ−１）}と第３の位置情報ｑ_{ｉ（ｊ＋１）}の取得時刻ｕ_{ｉ（ｊ＋１）}の差、即ち、上記式（９）の（ｕ_{ｉ（ｊ＋１）}−ｕ_{ｉ（ｊ−１）}）を、第１の位置情報についての特徴量ｗ_ｉｊとする。そのため、上記式（９）は、以下となる。即ち、特徴量ｗ_ｉｊは、密度ｐ_ｉｊの逆数に対応づけて算出することができる。
ｐ_ｉｊ＝２／（ｕ_{ｉ（ｊ＋１}）−ｕ_{ｉ（ｊ−１）}）＝２／ｗ_ｉｊ （１０）
このとき密度ｐｉは、

で与えられるため、移動通信端末数ｍの推計値Ｅ（ｍ）は以下の式（１２）で計算することができる。

図３２の例に示すように、集計対象の時間帯内であり且つ移動通信端末ａ_ｉがセクタＳに滞在していた期間内に、移動通信端末ａｉからの測位要求に基づいて位置情報ｑ_ｉ１、ｑ_ｉ２、ｑ_ｉ３が取得され、位置情報ｑ_ｉ１の直前に位置情報ｑ_ｉ０を、位置情報ｑ_ｉ３の直後に位置情報ｑ_ｉ４を取得したものとし、位置情報ｑ_ｉ０、ｑ_ｉ１、ｑ_ｉ２、ｑ_ｉ３、ｑ_ｉ４の取得時刻をそれぞれｕ_ｉ０、ｕ_ｉ１、ｕ_ｉ２、ｕ_ｉ３、ｕ_ｉ４とすると、上記の考え方は、移動通信端末ａ_ｉの集計対象の時間帯内のセクタＳの滞在時間ｔ_ｉを、（ｕ_ｉ０とｕ_ｉ１の中点）から（ｕ_ｉ３とｕ_ｉ４の中点）までの期間と推計することに相当する。なお、移動通信端末ａ_ｉは、集計対象の時間帯内ではないものの、セクタＳの滞在中に測位要求を行い、この測位要求に基づいて位置情報ｑ_ｉ４が算出されている。但し、滞在時間ｔ_ｉの推計量の不偏性を維持するために、ここでは一例として、滞在時間ｔ_ｉの終了時刻を集計対象の時間帯Ｔの終了時刻と同じとして推計することは行わない処理を説明する。

次に、図３３に示す人口分布集計処理時の動作を示すフローチャートに従って、位置情報処理装置１２による人口分布集計処理の詳細について説明する。なお、本処理は、図９を用いて説明した第一の実施形態における人口分布集計処理に対し、ステップ１０２ｂ，１０４ｂ，１０５ｂ，１０６ｂ，１０８ｂの処理が相違する。以下、これら相違点を中心に、処理内容を説明し、第一の実施形態と同じ処理部分については説明を省略する。

位置情報処理装置１２の取得率算出部１２３ｂは、位置情報蓄積装置１１の位置情報蓄積部１１２から位置情報を読み出し、読み出した位置情報に基づいて特徴量を算出する（ステップＳ１０２ｂ）。

位置情報処理装置１２の取得率算出部１２３ｂは、位置情報取得部１２２ｂから取得した特徴量を含む位置情報に基づいて、位置情報が広域エリア内であり、且つ、所定の属性のユーザ数（ユーザ人口ピラミッドデータ）を算出する。そして、取得率算出部１２３ｂは、算出したユーザ人口ピラミッドデータと、統計データ格納部１２４に格納されたデータのうち、ユーザ人口ピラミッドを算出する際に用いた属性に対応する人口統計データと、に基づいて、移動通信端末２のユーザの属性ごとの実際の人口に対する位置情報取得率の逆数を算出する（ステップＳ１０４ｂ）。

その後、位置情報処理装置１２の取得率算出部１２３ｂは、式（５）における属性_Ｋを全属性として広域エリア内のユーザ数を算出し、広域エリアにおける人口統計データの総数を取得する（ステップＳ１０５ｂ）。

その後、取得率算出部１２３ｂは、広域エリア内のユーザ数を広域エリアにおける人口統計データの総数で割った値を用いて、２種類目以降の位置情報取得率を補正する（ステップ１０６ｂ）、そして、集計部１２７ｂは、全ての位置情報にその属性に対応する位置情報取得率の逆数を反映した補正値を付加する（ステップＳ１０７）。そして、集計部１２７ｂは、位置情報に付加した補正値と、位置情報ごとに対応付けられた上述の特徴量とを上述の式（６）に当てはめて、複数の所定集計エリアごとの実際の人口分布を集計して、人口分布データとしての集計結果情報を生成する（ステップＳ１０８ｂ）。

以上のように、本実施形態の位置情報集計システム１ｂは、位置情報についての特徴量に基づいて、属性ごとのユーザ数を求めることができる。このように、特徴量を用いることで、所定集計エリアごとの実際の人口分布をより正確に求めることが可能となる。

＜第三の実施形態の変形例＞
つぎに、第三の実施形態の変形例について説明する。第三の実施形態においては、特徴量を算出したい位置情報（上記の第１の位置情報）の前後の位置情報の時間差（上記の第２の位置情報と第３の位置情報との時間差）を、特徴量として算出した。これを式で表すと、特徴量は、以下の式（１３）で表すことができる。なお、以下の式（１３）は、前述した式（１０）を変形しただけであり、式（１０）と等価である（即ち、式（１０）の考え方を変更したものではない）。
ｗ_ｉｊ＝ｕ_{ｉ（ｊ＋１）}−ｕ_{ｉ（ｊ−１）} （１３）
本変形例は、特徴量計算部２０３において算出される特徴量の算出方法を変更したものである。

本変形例では、位置情報蓄積部１１２に格納された位置情報の中に、基地局情報を利用した測位処理のうち、周期的に行われる測位処理（周期的位置登録）に基づいて生成された位置情報であるか、あるいは、基地局の通信エリアを跨いだときに行われる測位処理に基づいて生成された位置情報であるか、を示す位置情報の種別に関する情報（信号種別情報）が含まれている（図３４参照）。具体的には、図３４では、周期的に行われる測位処理に基づいて生成された位置情報である場合には、信号種別情報として“A”が対応付けられ、基地局の通信エリアを跨いだときに行われる測位処理に基づいて生成された位置情報である場合には、信号種別情報として“B”が対応付けられている。なお、位置情報に含まれる位置情報の種別に関する情報として、測位処理の方法に関する情報以外にも、例えば、移動通信端末２の電源がオン又はオフとなった時に生成された位置情報であることを示す情報などを用いることができる。

位置情報処理装置１２bの特徴量計算部２０３は、上記の第１の位置情報の特徴量を求める場合、上記の第２の位置情報及び第３の位置情報についての信号種別情報を考慮する。具体的には、まず、特徴量計算部２０３は、第３の位置情報と第１の位置情報との時間差に対し、第３の位置情報の信号種別に対応する補正係数αを乗算した値を算出する。次に、特徴量計算部２０３は、第１の位置情報と第２の位置情報との時間差に対し、第２の位置情報の信号種別に対応する補正係数βを乗算した値を算出する。そして、特徴量計算部２０３は、算出したこれらの値を合算した値を特徴量とする。但し、第２の位置情報及び第３の位置情報についての信号種別情報を考慮して特徴量を算出する以外にも、第１の位置情報の信号種別情報を考慮してもよく、また、第１の位置情報及び第２の位置情報の信号種別情報を考慮したり、第１の位置情報及び第３の位置情報の信号種別情報を考慮したりしてもよい。また、第１〜第３の位置情報の信号種別情報のすべてを考慮してもよい。

ここで、第３の位置情報の信号種別に対応する補正係数αとしては、第３の位置情報の信号種別情報“A”，“B”ごとに予め定められた値を用いる。但し、補正係数αは０以上２以下の値となっている。同様に、第２の位置情報の信号種別に対応する補正係数βとしては、第２の位置情報の信号種別情報“A”，“B”ごとに予め定められた値を用いる。但し、補正係数βは０以上２以下の値となっている。なお、ここで示した補正係数α，βの値は一例であり、この値に限定されるものではない。

特徴量計算部２０３における特徴量の算出処理を式で表すと、以下の式（１４）で表される。
ｗ_ｉｊ＝α（ｕ_{ｉ（ｊ＋１）}−ｕ_ｉｊ）+β（ｕ_ｉｊ−ｕ_{ｉ（ｊ−１）}） （１４）

このように、特徴量計算部２０３は、第１の位置情報についての特徴量を算出する場合、第１の位置情報の前後の位置情報である第２及び第３の位置情報についての信号種別情報を用いて時間差を補正し、補正した時間差を用いて特徴量を算出する。これにより、位置情報の信号種別情報に基づいて特徴量を精度よく算出することができる。

ここで、上記の式（１４）を用いて特徴量を算出する場合の一例として、第１の位置情報の信号種別情報に基づいて特徴量を算出する場合について説明する。周期的に行われる測位処理に基づく位置情報のように移動通信端末２の位置と位置情報の生成契機とが無関係である位置情報の場合は、現在のセクタに滞在していた時間の期待値は、当該位置情報の生成の前後で同じと考えられる。一方、基地局の通信エリアを跨いだときに行われる測位処理に基づいて生成された位置情報の場合、少なくとも当該位置情報が生成される前は、移動通信端末２は現在のセクタに滞在していなかったと判断できる。そのため、当該位置情報が生成される前に移動通信端末２が現在のセクタに滞在していた時間を０と考え、第１の位置データの種別情報（生成要因）が「通信エリア境界跨り」であれば、上記式（１４）における補正係数β（即ち、直前の位置データとの時間差に関する補正係数β）を０に設定することができる。これにより、より実態に即した特徴量を算出できる。

なお、上記各実施形態及び変形例において、位置情報には、移動通信端末２のユーザを特定するユーザＩＤ（ユーザ特定情報）が付加されているものとした。このユーザＩＤは、少なくとも他のユーザと区別することができるものであればよい。したがって、ユーザＩＤとして、ユーザを特定するための情報に対して一方向性関数による不可逆符号への変換を含む非識別化処理を行ったものを用いてもよい。この一方向性関数として、国内外の評価プロジェクトや評価機関により推奨されているハッシュ関数に基づく鍵付ハッシュ関数を用いることができる。この非識別化処理は、例えば、位置情報受信部１１１において行うことができる。但し、位置情報受信部１１１以外で非識別化処理を行ってもよい。

また、第三の実施形態及び第三の実施形態の変形例において説明した特徴量を用いた移動通信端末の集計方法を、第二の実施形態において用いてもよい。

１，１ａ，１ｂ…位置情報集計システム、２…移動通信端末、１１…位置情報蓄積装置（位置情報集計装置）、１２…位置情報処理装置（位置情報集計装置）、１１１…位置情報受信部（位置情報受信手段）、１２２，１２２ｂ…位置情報取得部（集計手段）、１２３、１２３ａ，１２３ｂ…取得率算出部（取得率算出手段）、１２７，１２７ｂ…集計部（集計手段）、１２９…行列生成部（生成手段）。

Claims (10)

1. 複数の移動通信端末の位置に関する位置情報を、当該位置情報を取得した時刻情報と、それぞれの前記位置情報に対応する前記移動通信端末のユーザを特定するユーザ特定情報と、前記ユーザの住所情報を含む属性を示す属性情報とを含んで受信する位置情報受信手段と、
   所定の広域エリアにおける狭域エリアごとの人口統計データと、前記位置情報受信手段により受信された位置情報のうち指定された時間帯における位置情報とを用いて、前記複数の移動通信端末の狭域エリアごとの位置情報取得率を算出する取得率算出手段と、
   前記位置情報受信手段によって受信された前記位置情報を対象に、特定エリアに位置する前記位置情報を抽出し、前記位置情報に含まれる住所情報に対応する狭域エリアの前記位置情報取得率を反映させて前記位置情報を集計することにより、前記特定エリアにおける人口分布を集計する集計手段と、を備え、
   前記取得率算出手段は、前記属性ごとの人口統計データと、前記属性情報ごとに集計した位置情報とを用いて、前記位置情報取得率を得る、ことを特徴とする位置情報集計装置。
2. 前記取得率算出手段は、前記人口統計データと、前記位置情報に基づいた端末数との比を算出することにより、前記位置情報取得率を得る、ことを特徴とする請求項１記載の位置情報集計装置。
3. 前記位置情報受信手段により受信された、ユーザ特定情報、位置情報、時刻情報およびユーザの住所情報を含む属性を示す属性情報を対応付けて記憶する位置情報記憶手段、をさらに備え、
   前記取得率算出手段は、前記位置情報記憶手段に記憶されている情報に基づいて、位置情報取得率を算出する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の位置情報集計装置。
4. 前記位置情報受信手段は、前記位置情報に複数種類の前記属性情報を含んで受信し、
   前記取得率算出手段は、前記人口統計データと前記位置情報とを用いて、前記複数の移動通信端末の複数種類の属性ごとの位置情報取得率を繰り返し算出し、
   前記集計手段は、前記位置情報に対して、前記位置情報の前記属性情報に対応する複数種類の属性ごとの前記位置情報取得率を繰り返し反映させながら前記位置情報を集計する、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の位置情報集計装置。
5. 前記集計手段は、前記位置情報を、前記広域エリア内の前記位置情報の総数を前記広域エリアにおける人口統計データの総数で割った値で補正して集計することにより、前記人口分布を集計する、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の位置情報集計装置。
6. 契約者情報に示される全ての移動通信端末の契約者の属性に対する、当該全ての移動通信端末の実際の使用者の属性の割合を示す遷移行列を生成し、当該遷移行列から逆行列を生成する生成手段をさらに備え、
   前記集計手段は、前記特定エリアにおける位置情報を集計する際において、前記生成手段により生成された逆行列を用いて、属性ごとの人口分布を補正することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の位置情報集計装置。
7. 前記位置情報受信手段は、前記位置情報を、当該位置情報が受信された時刻情報を更に含んで受信し、
   前記位置情報受信手段で受信された前記位置情報のうち第１の位置情報について、当該第１の位置情報と同一のユーザ特定情報を含む位置情報のうち、当該第１の位置情報の直前の位置情報である第２の位置情報の時刻情報、及び当該第１の位置情報の直後の位置情報である第３の位置情報の時刻情報を取得する前後位置情報取得手段と、
   前記第１の位置情報の時刻情報、前記第２の位置情報の時刻情報及び前記第３の位置情報の時刻情報のうち２つ以上に基づいて、前記第１の位置情報についての特徴量を計算する特徴量計算手段と、を更に備え、
   前記取得率算出手段は、前記人口統計データと前記特徴量とを用いて、前記複数の移動通信端末の狭域エリアごとの位置情報取得率を算出し、
   前記集計手段は、前記位置情報に含まれる住所情報に対応する狭域エリアの前記位置情報取得率を、前記特定エリアに位置する前記位置情報についての特徴量に反映させて、前記特定エリアにおける人口分布を集計することを特徴とする請求項１に記載の位置情報集計装置。
8. 契約者情報に示される全ての移動通信端末の契約者の属性に対する、当該全ての移動通信端末の実際の使用者の属性の割合を示す遷移行列を生成し、当該遷移行列から逆行列を生成する生成手段をさらに備え、
   前記集計手段は、前記特定エリアにおける位置情報を集計する際において、前記生成手段により生成された逆行列を用いて、属性ごとの人口分布を補正することを特徴とする請求項７に記載の位置情報集計装置。
9. 前記位置情報受信手段は、
   受信した前記位置情報に含まれる前記ユーザ特定情報に対し、一方向性関数による不可逆符号への変換を含む非識別化処理を行う
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の位置情報集計装置。
10. 位置情報集計装置が、複数の移動通信端末の位置に関する位置情報を、当該位置情報を取得した時刻情報と、それぞれの前記位置情報に対応する前記移動通信端末のユーザを特定するユーザ特定情報と、前記ユーザの住所情報を含む属性を示す属性情報とを含んで受信する位置情報受信ステップと、
    前記位置情報集計装置が、所定の広域エリアにおける狭域エリアごとの人口統計データと、前記位置情報受信ステップで受信された位置情報のうち指定された時間帯における位置情報とを用いて、前記複数の移動通信端末の狭域エリアごとの位置情報取得率を算出する取得率算出ステップと、
    前記位置情報集計装置が、前記位置情報受信ステップによって受信された前記位置情報を対象に、特定エリアに位置する前記位置情報を抽出し、前記位置情報に含まれる住所情報に対応する狭域エリアの前記位置情報取得率を反映させて前記位置情報を集計することにより、前記特定エリアにおける人口分布を集計する集計ステップと、を備え、
    前記取得率算出ステップでは、前記属性ごとの人口統計データと、前記属性情報ごとに集計した位置情報とを用いて、前記位置情報取得率を得る、ことを特徴とする位置情報集計方法。