JP6140490B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、携帯端末の測位情報を処理する技術に関する。

近年、測位機能付きの携帯端末の普及により、非常に多くの測位情報が取得可能となっている。また、この携帯端末の測位情報を利用して、ユーザの移動に関して、様々な分析が行われている。例えば、特許文献１には、測位位置間の距離及び測位時間の時間差に基づいて、携帯端末の一つの移動に着目し、その移動における移動速度を算出し、速度の閾値判定によりその移動の移動手段（例えば、人間の歩行、自動車もしくは電車）を特定することが記載されている。

特開２００７−２１５０９６号公報

しかしながら、携帯端末が有する測位機能は、電力消費を抑えるために、測位間隔が長く（例えば、５分間隔）設定され、また、必要な時以外は測位機能をオフにしているのが通常である。また、携帯端末のユーザが地下や建物内を移動している間、測位情報を取得できない場合がある。従って、携帯端末から取得した測位情報を単純に用いて携帯端末のユーザの一つの移動を分析してそのユーザの移動に関する分析の結果を得る場合、その結果は、精度の面で限界がある。一方で、測位機能付きの携帯端末の普及により、携帯端末からの測位情報は、非常の多くの量が取得できる点で有用である。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、携帯端末の測位情報からユーザの移動をより高精度に分析するために用いる技術を提供することにある。

本発明に係る情報処理装置は、携帯端末の測位位置及び測位時間に基づき、前記携帯端末のユーザが所定時間以上滞在した場所である滞在地を検出し、前記ユーザについて検出された前記滞在地のクラスタである滞在地クラスタを生成する生成手段と、前記ユーザについての前記滞在地間の前記測位位置及び測位時間により示される当該ユーザの移動をトリップとして検出する検出手段と、前記ユーザについて検出された複数の前記トリップについて、前記トリップの一端の前記滞在地が第１の前記滞在地クラスタに含まれ、かつ、他端の前記滞在地が第２の前記滞在地クラスタに含まれる関係にある前記トリップ同士を１つのグループにグループ化するグループ化手段と、１つの前記グループに含まれる前記トリップにおける前記測位位置及び測位時間に基づき、当該トリップの両端に位置する前記滞在地クラスタ間の前記ユーザによる定常的な移動に関する属性の判定を行う判定手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る情報処理方法は、制御部を備えるコンピュータで実施される情報処理方法であって、前記制御部が、携帯端末の測位位置及び測位時間に基づき、前記携帯端末のユーザが所定時間以上滞在した場所である滞在地を検出し、前記ユーザについて検出された前記滞在地のクラスタである滞在地クラスタを生成する生成ステップと、前記制御部が、前記ユーザについての前記滞在地間の前記測位位置及び測位時間により示される当該ユーザの移動をトリップとして検出する検出ステップと、前記制御部が、前記ユーザについて検出された複数の前記トリップについて、前記トリップの一端の前記滞在地が第１の前記滞在地クラスタに含まれ、かつ、他端の前記滞在地が第２の前記滞在地クラスタに含まれる関係にある前記トリップ同士を１つのグループにグループ化するグループ化ステップと、前記制御部が、１つの前記グループに含まれる前記トリップにおける前記測位位置及び測位時間に基づき、当該トリップの両端に位置する前記滞在地クラスタ間の前記ユーザによる定常的な移動に関する属性の判定を行う判定ステップとを備えることを特徴とする。

本発明に係るプログラムは、コンピュータを、携帯端末の測位位置及び測位時間に基づき、前記携帯端末のユーザが所定時間以上滞在した場所である滞在地を検出し、前記ユーザについて検出された前記滞在地のクラスタである滞在地クラスタを生成する生成手段、前記ユーザについての前記滞在地間の前記測位位置及び測位時間により示される当該ユーザの移動をトリップとして検出する検出手段、前記ユーザについて検出された複数の前記トリップについて、前記トリップの一端の前記滞在地が第１の前記滞在地クラスタに含まれ、かつ、他端の前記滞在地が第２の前記滞在地クラスタに含まれる関係にある前記トリップ同士を１つのグループにグループ化するグループ化手段、１つの前記グループに含まれる前記トリップにおける前記測位位置及び測位時間に基づき、当該トリップの両端に位置する前記滞在地クラスタ間の前記ユーザによる定常的な移動に関する属性の判定を行う判定手段として機能させることを特徴とする。

また、本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワークなどを介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。

また、本明細書等において、「部」とは、単に物理的構成を意味するものではなく、その構成が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの構成が有する機能が２つ以上の物理的構成により実現されても、２つ以上の構成の機能が１つの物理的構成により実現されてもよい。

本発明によれば、携帯端末の測位情報からユーザの移動をより高精度に分析するために用いる技術を提供することができる。

一実施形態における情報処理装置のハードウェア構成の概略を示すブロック図である。 一実施形態における情報処理装置の機能構成の概略を示すブロック図である。 一実施形態において、記憶部に記憶された情報の構成を示す図である。 一実施形態におけるトリップ抽出の概念図である。 一実施形態におけるトリップの移動手段の判定方法を示す図である。 一実施形態における処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。ただし、発明の範囲をこれらに限定するものではない。

図１を参照して、一実施形態に係る情報処理装置の構成を説明する。情報処理装置１０は、ハードウェア構成として、制御部１１、通信部１４、記憶部１５、ディスプレイ１５、及び操作部１７を主に備える。制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１２及びメモリ１３を主に備えて構成される。情報処理装置１０は、サーバ装置や端末装置などのコンピュータを用いて構成することができ、例えば、ＣＰＵ１２がメモリ１３等に格納された所定のプログラムを実行することにより、各種の機能実現手段として機能する。なお、情報処理装置１０は、単一の情報処理装置より構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数の情報処理装置より構成されるものであってもよい。

制御部１１では、ＣＰＵ１２は、記憶部１５等に記憶されたプログラムをメモリ１３に展開して実行することにより、情報処理装置１０が備える各種構成の動作を制御し、また、各種処理の実行を制御する。制御部１１において実行される処理の詳細は後述する。

通信部１４は、各種の外部装置との間で通信をするための通信インタフェースである。

記憶部１５は、ハードディスク等の記憶装置によって構成される。記憶部１５は、制御部１１における処理の実行に必要な各種プログラムや、制御部１１による処理結果の情報など、各種の情報を記憶する。記憶部１５に記憶されている情報の具体例については後述する。

ディスプレイ１６は、制御部１１による処理結果などの各種情報を表示する表示装置である。ディスプレイ１６は、液晶や有機ＥＬ等によって構成される。

操作部１７は、情報処理装置１０に対する操作を受け付けるためのユーザインタフェースである。操作部１７は、キーボード、マウスなどの入力装置によって構成される。

図２を参照して、一実施形態に係る情報処理装置１０の機能構成を説明する。情報処理装置１０は、滞在地検出部１１１、滞在地クラスタリング部１１２、トリップ検出部１１３、トリップグループ特定部１１４、移動判定部１１５及びデータベース１２０を備える。これらの機能は、例えば、制御部１１において、ＣＰＵ１２が、記憶部１５等に記憶されたプログラムをメモリ１３に展開して実行することにより実現される。

滞在地検出部１１１は、データベース１２０に記憶された携帯端末の測位情報（測位位置及び測位時間を含む）に基づき、携帯端末のユーザが所定時間以上滞在した場所である滞在地を検出する。滞在地は、任意の方法で検出することができる。本実施形態においては、例えば、滞在地検出部１１１は、まず、データベース１２０に記憶された測位情報を参照して、測位位置及び測位時間が所定の関係を満たす測位情報の集合を決定し、当該集合に基づいて決定した位置を滞在地として検出する。所定の関係とは、例えば、測位位置間の距離が所定の距離以内（例えば、１５０ｍ以内）であり、測位時間の時間差が所定の時間内（例えば、１０分以内）であるような関係である。このように滞在地を検出することによって、携帯端末のユーザが単に通過したに過ぎない位置を滞在地から除くことができる。また、滞在地の位置は、任意の方法で示すことができる。例えば、滞在地に含まれる全ての測位位置を囲む領域の重心又は当該領域内の任意の位置の緯度及び経度で滞在地の位置を示すことができる。また、滞在地の位置を点とせず、ある程度の幅を持たせた領域とすることができる。例えば、滞在地に含まれる全ての測位位置を囲む領域全体を滞在地の位置として示しても良い。なお、滞在地を検出するために、所定の期間内及び所定のエリアにおける測位情報が参照される。従って、滞在地は、複数検出されうる。滞在地検出部１１１は、滞在地の検出対象がユーザにより指定された場合（例えば、エリアの指定、期間の指定、年／月／曜日／季節の指定などが指定された場合）、当該指定の範囲内において、滞在地を検出することができる。

図３は、データベース１２０に記憶された携帯端末の測位情報の例を示している。この例では、測位情報は、携帯端末ＩＤ、測位時刻、及び測位位置（緯度、経度）の情報を含む。

滞在地クラスタリング部１１２は、滞在地検出部１１１により検出された滞在地に対して、少なくともその滞在地の位置に基づいてクラスタリングを行う。クラスタリングのアルゴリズムとしては、ＯＰＴＩＣＳ（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）、ＤＢＳＣＡＮ（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）、又はＫ−ｍｅａｎｓなど、任意のアルゴリズムを利用できる。クラスタリング部１１２は、クラスタリングの結果、ある携帯端末のユーザについての滞在地が、所定の密度以上存在する領域（クラスタ）をその携帯端末のユーザの滞在地のクラスタ（滞在地クラスタ）として出力する。このように出力された滞在地クラスタは、滞在地が多く含まれているほど、その携帯端末のユーザが良く滞在する領域を示すことになる。このように、単にある場所での測位数をカウントするのではなく、滞在地クラスタに含まれる滞在地の数によって携帯端末のユーザの滞在頻度を把握することで、ユーザによる滞在地への滞在頻度をより現実に近い形で把握することができる。

トリップ検出部１１３は、滞在地検出部１１１により検出された携帯端末のあるユーザの滞在地に基づいて、そのユーザについての滞在地間の測位位置及び測位時間により示される当該ユーザの移動をトリップとして検出する。すなわち、トリップの情報は、滞在地間の移動時にユーザが通過した位置及び時間の情報を含む。

トリップグループ特定部１１４は、携帯端末の同じユーザについてのトリップ検出部１１３により検出された複数のトリップを所定のグループにグループ化する。本実施形態において、例えば、トリップグループ特定部１１４は、携帯端末のあるユーザについて検出された複数のトリップについて、トリップの一端の滞在地が第１の滞在地クラスタに含まれ、かつ、他端の滞在地が第２の滞在地クラスタに含まれる関係にあるトリップ同士を１つのグループにグループ化する。なお、変形例として、トリップの始点と終点とを区別せずに、単にトリップの両端の滞在地のそれぞれが同じクラスタに含まれるような関係を持つトリップ同士をグループ化してもよい。トリップグループ特定部１１４は、このようなトリップのグループ化をユーザ別に行う。

図４を参照して、トリップグループ特定部１１４により特定されるトリップグループについて説明する。図４は、同じ携帯端末についての測位情報から特定された測位位置、滞在地、クラスタの例を示している。滞在地間を結ぶ測位位置の点列は、トリップにおいて携帯端末のユーザが通過した位置を示す。この例において、トリップＡにおける始点の滞在地とトリップＢにおける始点の滞在地は、同じクラスタ内にあり、トリップＡにおける終点の滞在地とトリップＢにおける終点の滞在地は、同じクラスタ内にある。従って、トリップグループ特定部１１４は、トリップＡ及びトリップＢを同じトリップグループとしてグループ化する。

すなわち、トリップグループ特定部１１４は、同じ携帯端末についての滞在地間のトリップのうち、トリップの始点の位置が近く、かつ、終点の位置が近いトリップ同士を同じトリップグループとして特定する。このように特定された同じトリップグループに含まれる複数のトリップは、同じ携帯端末のユーザによる同じ位置（又は近隣位置）の間の移動であるため、同様の移動方法（例えば、移動手段、移動速度）による移動である可能性が高いと推定される。また同様に、同じトリップグループに含まれる複数のトリップは、同じルートを通過するトリップである可能性が高いことも推定される。本実施形態は、このような推定を前提に、後述する処理を行う。

この前提に基づけば、ある携帯端末についてのあるトリップグループに含まれる全てのトリップの測位情報を分析すれば、１つのトリップにおける測位情報を分析した場合と比較して、その携帯端末のユーザの移動の分析についてより精度の高い分析結果が得られると考えられる。例えば、１つのトリップの測位情報から移動ルートを特定しようとする場合、測位の間隔が広いため（例えば、測位機能がオンの時は５分間隔、オフのときは数時間）、正確な移動ルートを特定しようとすることは困難である場合がある。一方、同じトリップグループに含まれている複数のトリップにおける測位位置を重ね合わせれば、同じルートのトリップについて多くの測位位置の情報を得ることができるため、より正確な移動ルート（例えば、道路と鉄道の線路が隣接する場合にどちらの移動ルートであるか）の特定を行うことができる。また、後述する移動判定部１１５が、トリップグループ特定部１１４により特定されたトリップグループに含まれるトリップの情報を用いることによって、より正確な移動判定処理を行うことができる。すなわち、トリップグループ特定部１１４によれば、携帯端末の測位情報からユーザの移動をより高精度に分析するために用いるトリップデータを提供することができる。

なお、トリップグループ特定部１１４は、トリップにおいて時間的に連続する測位時間の間の時間差が所定時間（例えば、１時間）以上である測位位置の数を求め、求めた数が所定値（例えば、１つ）以上である場合、当該トリップをグループに含めないこととしても良い。このように長時間測位情報が得られていないトリップをトリップグループから除外することで、トリップに対する分析結果の精度を向上させることができる。

また、トリップグループ特定部１１４による上記の処理は、同じトリップグループに含まれる複数のトリップは、同じルートを通過するトリップであることを前提としているが、異なるルートを通過するトリップが含まれている場合もある。従って、トリップグループ特定部１１４は、トリップグループに含まれるトリップをさらにルート別のグループにグループ化することとしてもよい。具体的には、トリップグループ特定部１１４は、データベース１２０に記憶されている地図情報を参照して、トリップグループに含まれる各トリップについてルートを特定し、ルートが同じトリップ同士をグループ化する。ルートの特定方法は任意の方法で行われる。また、ここで行われるルートの特定は正確な特定でなくても良く、明らかにルートが異なるトリップを別のトリップグループにグループ化できれば良い。

移動判定部１１５は、トリップグループ特定部１１４により特定された１つのトリップグループに含まれるトリップにおける測位位置及び測位時間に基づき、そのトリップグループに含まれるトリップの両端に位置する滞在地クラスタ間のユーザによる定常的な移動に関する属性の判定を行う。定常的な移動とは、あるユーザによる滞在地クラスタの間における移動において、通常良く行われる方法（例えば、良く用いられる移動方法、平均的な移動速度、良く用いられる移動ルート）による移動である。このように、滞在地クラスタ（すなわち、ユーザが良く滞在する場所）間のユーザによる定常的な移動に関する属性の判定を行うことによって、あるユーザが良く滞在する場所の間の移動における、例えば、良く用いられる移動手段、平均的な移動速度、良く用いられる移動ルートを判定することができる。

図５を参照して、対象ユーザの対象滞在地クラスタ間の移動において良く用いられる移動手段（定常的な移動手段）の移動判定部１１５による判定方法の例を説明する。この例では、移動判定部１１５は、トリップにおける測位位置のうち鉄道路線の近隣エリアに存在する測位位置の数の割合（鉄道路線近隣測位率）と、トリップの移動距離（滞在地間の距離）と、トリップの平均移動速度とを測位情報から算出し、算出された値を用いて移動手段の判定を行う。

詳細には、まず、移動判定部１１５は、判定対象となる滞在地クラスタ間のトリップグループに含まれる全てのトリップについての鉄道路線近隣測位率と所定の閾値ａとを比較する。閾値ａより大きい場合、移動判定部１１５は、対象ユーザの対象滞在地クラスタ間の移動において良く用いられる移動手段は、鉄道又は徒歩と判定する。鉄道と徒歩のいずれであるかを判定するために、移動判定部１１５は、トリップの始点からの終点までの移動距離と所定の閾値ｂとを比較する。閾値ｂより大きい場合、移動判定部１１５は、対象ユーザの対象滞在地クラスタ間の移動において良く用いられる移動手段は、鉄道であると判定し、他の場合は徒歩であると判定する。

また、鉄道路線近隣測位率が閾値ａ以下である場合、移動判定部１１５は、対象ユーザの対象滞在地クラスタ間の移動において良く用いられる移動手段は、車又は徒歩と判定する。車と徒歩のいずれであるかを判定するために、移動判定部１１５は、トリップの移動平均速度と所定の閾値ｃとを比較する。閾値ｃより大きい場合、移動判定部１１５は、対象ユーザの対象滞在地クラスタ間の移動において良く用いられる移動手段は、車であると判定し、他の場合は徒歩であると判定する。

なお、参考として、本発明の発明者が実験を重ねた結果、ある地域においては、閾値ａ、閾値ｂ及び閾値ｃをそれぞれ５５．７％、１４０２ｍ及び１．３ｍ／ｓとした時に、妥当な判定結果が導き出されることを見出した。また、図５の例では、移動判定部１１５は、まず、トリップにおける測位位置のうち鉄道路線の近隣エリアに存在する測位位置の数に基づく判断を行っているが、路線は、鉄道路線に限定されない。例えば、移動判定部１１５は、まず、トリップにおける測位位置のうち鉄道路線の近隣エリアに存在する測位位置の数に基づく判断を行い、その後、移動距離及び平均移動速度に基づく判断を行うことにより移動手段を判断しても良い。

また、移動判定部１１５による移動手段の判定方法は、任意の方法で行うことができ、上記に限定しない。例えば、トリップグループに含まれる各トリップの平均移動速度及び／又は鉄道路線からの距離に基づいて移動手段を推定し、最も多く推定された移動手段をそのトリップグループに含まれるトリップの移動手段として判定しても良い。

また、滞在地クラスタ間の移動における平均的な移動速度（定常的な移動速度）の判定方法の例として、移動判定部１１５は、各トリップの平均移動速度を測位情報から算出し、算出された各トリップの平均移動速度から同じトリップグループに含まれるトリップ全体での平均移動速度を定常的な移動速度として算出（判定）することができる。なお、定常的な移動速度は、トリップ全体での平均移動速度に限定しない。移動判定部１１５は、例えば、トリップグループ内における各トリップの平均移動速度を統計的に処理し、中央値や最頻値に基づく速度を定常的な移動速度として判定しても良い。

さらに、滞在地クラスタ間の移動において良く用いられる移動ルート（定常的な移動ルート）の判定方法の例として、移動判定部１１５は、同じトリップグループに含まれる全てのトリップの測位位置を重ね合わせ、測位位置の分布が最も多いルートを定常的な移動ルートとして判定することができる。

以上のように、移動判定部１１５による処理によれば、１つのトリップの測位情報から移動に関する判定を行うのではなく、同じトリップグループに含まれる複数のトリップの測位情報を用いて判定を行う。その結果、携帯端末から取得した測位情報の測位時間の間隔が長いことにより生じ得る問題を補完でき、その結果、携帯端末のユーザの移動をより高い精度で分析することができる。

データベース１２０は、情報処理装置１０において実行される上記の処理に必要な情報、及び当該処理により生成された情報など、各種情報を記憶する。データベース１２０は、例えば、測位情報、地図情報、滞在地情報、クラスタ情報、及びトリップグループ情報を主に記憶する。

次に、図６を参照して、情報処理装置１０において実行される処理のフローを説明する。なお、以下に説明する処理のフローに含まれる各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。

まず、ステップＳ１１において、滞在地検出部１１１は、データベース１２０に記憶された所定の期間内及びエリア内における携帯端末の測位情報を取得（又は参照）し、ステップＳ１２において、取得した測位情報を用いて、携帯端末のユーザが所定時間以上滞在した場所である当該ユーザの滞在地を検出する。

ステップＳ１３において、滞在地クラスタリング部１１２は、ステップＳ１２で検出された滞在地を少なくともその滞在地の位置に基づいてクラスタリングする。クラスタリング部１１２は、ある携帯端末のユーザについての滞在地が、所定の密度以上存在する領域（クラスタ）をその携帯端末のユーザの滞在地のクラスタ（滞在地クラスタ）として出力する。このように出力された滞在地クラスタは、滞在地が多く含まれているほど、その携帯端末のユーザが良く滞在する領域を示すことになる。なお、クラスタリングのアルゴリズムとしては、任意のものが用いられる。

ステップＳ１４において、トリップ検出部１１３は、ステップＳ１３で検出された携帯端末のあるユーザの滞在地に基づいて、そのユーザの移動をトリップとして検出する。トリップとは、ユーザの滞在地間の測位位置及び測位時間により示される当該ユーザの移動を示す概念である。

ステップＳ１５において、トリップグループ特定部１１４は、携帯端末の同じユーザについてのステップＳ１４で検出された複数のトリップを所定のグループにグループ化する。例えば、トリップグループ特定部１１４は、携帯端末のあるユーザについて検出された複数のトリップについて、トリップの一端の滞在地が第１の滞在地クラスタに含まれ、かつ、他端の滞在地が第２の滞在地クラスタに含まれる関係にあるトリップ同士を１つのグループにグループ化する。また、変形例として、トリップの始点と終点とを区別せずに、単にトリップの両端の滞在地のそれぞれが同じクラスタに含まれるトリップ同士をグループ化してもよい。ここで、同じトリップグループに含まれる複数のトリップは、同じ携帯端末のユーザによる同じ位置（又は近隣位置）の間の移動であるため、同様の移動方法（例えば、移動手段、移動速度）による移動である可能性が高いと推定される。また同様に、同じトリップグループに含まれる複数のトリップは、同じルートを通過するトリップである可能性が高いことも推定される。

ステップＳ１６において、移動判定部１１５は、ステップＳ１５において特定された１つのトリップグループに含まれるトリップにおける測位位置及び測位時間に基づき、そのトリップグループに含まれるトリップの両端に位置する滞在地クラスタ間のユーザによる定常的な移動に関する属性の判定（良く用いられる移動方法、平均的な移動速度、良く用いられる移動ルートの判定）を行う。判定方法の詳細は、前述したとおりである。

以上のように本実施形態によれば、トリップグループ特定部１１４は、同じ携帯端末についての滞在地間のトリップのうち、トリップの始点の位置が近く、かつ、終点の位置が近いトリップ同士を同じトリップグループとして特定する。このように特定されたトリップグループに含まれる複数のトリップは、同じ携帯端末のユーザによる同じ位置（又は近隣位置）の間の移動であるため、同じ移動手段による移動である可能性が高いと推定される。また同様に、同じルートによるトリップである可能性が高いことも推定される。

従って、ある携帯端末についてのあるトリップグループに含まれる全てのトリップにおける測位情報を分析すれば、１つのトリップにおける測位情報を分析した場合と比較して、その携帯端末のユーザの移動の分析について非常に精度の高い分析結果が得られると考えられる。よって、トリップグループ特定部１１４による処理によれば、携帯端末の測位情報からユーザの移動をより高精度に分析するために用いるトリップデータを提供することができる。

さらに、移動判定部１１５は、１つのトリップの測位情報から移動ルートを特定するのではなく、１つのトリップグループに含まれる複数のトリップの測位情報を用いて、トリップの移動手段の判定を行う。その結果、携帯端末から取得した測位情報の測位時間の間隔が長いことにより生じ得る問題を補完でき、その結果、携帯端末のユーザの移動をより高い精度で分析することができる。

本発明は、上記し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において、他の様々な形で実施することができる。上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。

１０ 情報処理装置、１１ 制御部、１２ ＣＰＵ、１３ メモリ、１４ 通信部、１５ 記憶部、１６ ディスプレイ、１７ 操作部、２０ 携帯端末

Claims (7)

1. 携帯端末の測位位置及び測位時間に基づき、前記携帯端末のユーザが所定時間以上滞在した場所である滞在地を検出し、前記ユーザについて検出された前記滞在地のクラスタである滞在地クラスタを生成する生成手段と、
   前記ユーザについての前記滞在地間の前記測位位置及び測位時間により示される当該ユーザの移動をトリップとして検出する検出手段と、
   前記ユーザについて検出された複数の前記トリップについて、前記トリップの一端の前記滞在地が第１の前記滞在地クラスタに含まれ、かつ、他端の前記滞在地が第２の前記滞在地クラスタに含まれる関係にある前記トリップ同士を１つのグループにグループ化するグループ化手段と、
   １つの前記グループに含まれる前記トリップにおける前記測位位置及び測位時間に基づき、当該トリップの両端に位置する前記滞在地クラスタ間の前記ユーザによる定常的な移動に関する属性の判定を行う判定手段と
   を備え、
   前記グループ化手段は、前記トリップにおいて時間的に連続する前記測位時間の間の時間差が所定時間以上である前記測位位置の数を求め、求めた数が所定値以上である場合、当該トリップを前記グループに含めないことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記グループ化手段は、前記ユーザについて検出された複数の前記トリップについて、前記トリップの始点の前記滞在地が前記第１の滞在地クラスタに含まれ、かつ、終点の前記滞在地が前記第２の滞在地クラスタに含まれる関係にある前記トリップ同士を１つのグループにグループ化することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記グループ化手段は、前記グループに含まれる前記トリップをさらにルート別のグループにグループ化することを特徴とする請求項１又は２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
4. 前記判定手段は、１つの前記グループに含まれる前記トリップにおける前記測位位置及び測位時間に基づき、当該グループに含まれる前記トリップの両端に位置する前記滞在地クラスタ間の前記ユーザによる定常的な移動における移動方法を判定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記判定手段は、１つの前記グループに含まれる前記トリップにおける前記測位位置のうち、所定の路線の近隣エリアに存在する前記測位位置の数の割合を用いて移動方法の判定を行うことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 制御部を備えるコンピュータで実施される情報処理方法であって、
   前記制御部が、携帯端末の測位位置及び測位時間に基づき、前記携帯端末のユーザが所定時間以上滞在した場所である滞在地を検出し、前記ユーザについて検出された前記滞在地のクラスタである滞在地クラスタを生成する生成ステップと、
   前記制御部が、前記ユーザについての前記滞在地間の前記測位位置及び測位時間により示される当該ユーザの移動をトリップとして検出する検出ステップと、
   前記制御部が、前記ユーザについて検出された複数の前記トリップについて、前記トリップの一端の前記滞在地が第１の前記滞在地クラスタに含まれ、かつ、他端の前記滞在地が第２の前記滞在地クラスタに含まれる関係にある前記トリップ同士を１つのグループにグループ化するグループ化ステップと、
   前記制御部が、１つの前記グループに含まれる前記トリップにおける前記測位位置及び測位時間に基づき、当該トリップの両端に位置する前記滞在地クラスタ間の前記ユーザによる定常的な移動に関する属性の判定を行う判定ステップと
   を備え、
   前記グループ化ステップは、前記トリップにおいて時間的に連続する前記測位時間の間の時間差が所定時間以上である前記測位位置の数を求め、求めた数が所定値以上である場合、当該トリップを前記グループに含めないことを特徴とする情報処理方法。
7. コンピュータを、
   携帯端末の測位位置及び測位時間に基づき、前記携帯端末のユーザが所定時間以上滞在した場所である滞在地を検出し、前記ユーザについて検出された前記滞在地のクラスタである滞在地クラスタを生成する生成手段、
   前記ユーザについての前記滞在地間の前記測位位置及び測位時間により示される当該ユーザの移動をトリップとして検出する検出手段、
   前記ユーザについて検出された複数の前記トリップについて、前記トリップの一端の前記滞在地が第１の前記滞在地クラスタに含まれ、かつ、他端の前記滞在地が第２の前記滞在地クラスタに含まれる関係にある前記トリップ同士を１つのグループにグループ化するグループ化手段、
   １つの前記グループに含まれる前記トリップにおける前記測位位置及び測位時間に基づき、当該トリップの両端に位置する前記滞在地クラスタ間の前記ユーザによる定常的な移動に関する属性の判定を行う判定手段
   として機能させるためのプログラムであって、
   前記グループ化手段は、前記トリップにおいて時間的に連続する前記測位時間の間の時間差が所定時間以上である前記測位位置の数を求め、求めた数が所定値以上である場合、当該トリップを前記グループに含めない、プログラム。

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