JP6203004B2

JP6203004B2 - 端末管理装置及び方法

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Publication number: JP6203004B2
Application number: JP2013235493A
Authority: JP
Inventors: 卓土岐; 和之田坂; 智彦大岸
Original assignee: KDDI Corp
Current assignee: KDDI Corp
Priority date: 2013-11-13
Filing date: 2013-11-13
Publication date: 2017-09-27
Anticipated expiration: 2033-11-13
Also published as: JP2015095194A

Description

本発明は、ソフトウェア提供者や端末提供者（以下、オペレーター）が新しい商品の開発やサービス検討を進める場合において、効果的なマーケティングを行うことを目的に、端末が収集する周辺環境情報の類似性から同一ユーザの所有する端末を特定する場合において、時間毎に変化する類似性の変化に依存することなく、同一ユーザの所有する端末を特定する端末管理装置及び方法に関するものである。

近年、スマートフォンやタブレット、ノートパソコン、スマートウォッチといった種類の端末を１人当たりで複数種類所有するユーザが増えている。それらの端末は、メールやゲーム、アラーム、ニュースフィードといった様々な機能をそれぞれの端末で共通して利用する場合もあれば、血圧、歩数の取得といったヘルスケアに特化した端末のように端末独自の機能が利用できる場合もある。また、今後１人当たりの所有する端末の数が増加していった場合、それぞれの端末を組み合わせることで利用できる機能も増加していくと考えられる。具体的には、２０１２年から２０２０年にかけて１人当たりの所有端末数は３台から７台になると言われており、端末提供者の観点で見ると、ユーザ１人当たり最大７台分の収益が見込める。また、ユーザがスマートフォンにインストールしているソフトウェアの数は平均４５個と言われている。つまり、単純計算でユーザ１人当たり利用できる機能は、最大で７台×４５機能＝３１５機能ということになる。一方でこの数値をソフトウェアの提供者の観点で見ると、ユーザ１人当たり３１５個分のソフトウェアの収益が見込める。

ソフトウェア提供者や端末提供者が、自社が提供するソフトウェア／端末を確実にユーザに利用してもらえるよう効果的なマーケティングを実施するためには、各ユーザのニーズを把握する必要がある。ニーズの把握方法の一例として、ユーザの所有する端末を知り、その使い方を分析する方法がある。ユーザの所有する端末をソフトウェア提供者や端末提供者が知ることで、ユーザの行動分析に寄与し、分析結果に基いた効果的なマーケティングが可能となる。例えば、あるユーザＡがスマートフォンとスマートウォッチを利用していることをソフトウェア提供者が知った場合、スマートウォッチでスマートフォンに記録された音楽の再生操作を可能とするソフトウェアを開発しユーザに推薦したり、あるいはあるユーザＢが端末提供者Ａのスマートフォンと、端末提供者Ｂのタブレットを利用していることを端末提供者Ａが知った場合、端末提供者Ａはなぜ端末提供者Ｂのタブレットと組み合わせて利用されるのか分析することで、ユーザＢにとっての潜在的なニーズを発掘し、端末提供者Ｂのタブレットよりも魅力的なタブレットの開発に寄与したりといったことが可能となる。ソフトウェア提供者や端末提供者による、ユーザが所有する端末の把握に関する技術として、例えば非特許文献１がある。非特許文献１は、端末が取得する会話情報を分析することで、会話をしているユーザＡとユーザＢの持つ端末であることを統計的に推定している。

唐津豊（２０１１）「会話コンテキスト抽出の為のスマートフォンを利用したユーザグルーピング」慶應義塾大学修士論文

非特許文献１に開示された技術は、特定の出来事の発生に合わせて動作するアプリケーションの場合には有効である。例えば、端末Ａと端末Ｂのユーザ同士が喫茶店に入り会話を行い、その会話にマッチするサービスをアプリケーションが提供するような形態の場合には有効である。非特許文献１では会話の発生を検知することでアプリケーションが動作するため、その時点で取得する周辺環境情報の類似性の検証を行えばよい。
しかしながら、長期的な周辺環境情報の収集と、その長期データを利用するアプリケーションの場合には無効となる。例えば、周辺環境情報を用いて端末Ａの所有者と同じ所有者である他の端末Ｂを探索し、同じ所有者であることが分かった事実をもとにマーケティングに活用するようなアプリケーションがそれに該当する。その場合には端末Ａと端末Ｂは、ある時点では近傍に存在したり、ある時点では遠方に存在したりする可能性がある。そのため、端末Ａと端末Ｂが遠方に存在する場合の周辺環境情報の類似性について、検証結果は低い類似性を示してしまい、同一ユーザが所有する端末とは判断できない。そのため、時間毎に変化する類似性に依存することなく同一ユーザの所有する端末であると判断できることが望まれる。

本発明は、時間毎に変化する類似性に依存することなく同一ユーザの所有する端末であると判断できる端末管理装置及び方法を提供することを目的とする。

具体的には、以下のような解決部を提供する。
（１）ユーザが所有する端末から情報を収集する端末管理装置であって、前記端末が収集した収集情報であって前記端末の通信情報を含む収集情報を、前記端末の識別情報に対応付けて記憶する端末情報記憶部と、前記ユーザが所有する前記端末であることが特定された前記端末について、前記端末の識別情報を記憶する端末特定済記憶部と、前記収集情報を、前記端末が収集したときの時刻と共に、前記端末から受信する端末情報受信部と、前記端末情報受信部によって受信された前記端末の前記収集情報である第１の端末の収集情報を、前記第１の端末の識別情報に対応付けて、前記端末情報記憶部に記憶させる記憶制御部と、前記第１の端末の識別情報が前記端末特定済記憶部に記憶されていない場合に、前記端末情報記憶部に記憶されている前記第１の端末の収集情報と、前記第１の端末の識別情報とは異なる第２の端末の収集情報とについて、前記収集したときの時刻が同一の範囲内同士の前記収集情報を比較する情報比較部と、前記情報比較部によって比較された前記収集情報が類似するか否かを判断する類似性判断部と、前記類似性判断部によって類似すると判断された場合に、前記第１の端末と前記第２の端末とが同一の前記ユーザに所有されるものと特定し、前記第１の端末の識別情報と、前記第２の端末の識別情報とを対応付けて前記端末特定済記憶部に記憶させる端末特定部と、を備える端末管理装置。

（１）の構成によれば、端末管理装置は、端末が収集した収集情報であって端末の通信情報を含む収集情報を、端末が収集したときの時刻と共に、端末から受信し、受信した端末の収集情報である第１の端末の収集情報を、第１の端末の識別情報に対応付けて、端末情報記憶部に記憶させる。そして、端末管理装置は、第１の端末の識別情報が端末特定済記憶部に記憶されていない場合に、端末情報記憶部に記憶されている第１の端末の収集情報と、第１の端末の識別情報とは異なる第２の端末の収集情報とについて、収集したときの時刻が同一の範囲内同士の収集情報を比較し、比較した収集情報が類似するか否かを判断し、類似すると判断した場合に、第１の端末と第２の端末とが同一のユーザに所有されるものと特定し、第１の端末の識別情報と、第２の端末の識別情報とを対応付けて端末特定済記憶部に記憶させる。

したがって、（１）に係る端末管理装置は、端末について、時間毎に変化する類似性に依存することなく同一ユーザの所有する端末であると判断できる。その結果、端末管理装置は、ユーザの行動分析に寄与し潜在的なニーズを発掘するための有効な情報を提供することができる。

（２）前記情報比較部は、前記収集情報を収集したときの時刻のうち、比較し始める時刻から一定の時間範囲内同士の前記収集情報を比較する、（１）に記載の端末管理装置。

したがって、（２）に係る端末管理装置は、端末について、時間毎に変化する類似性に依存することなく同一ユーザの所有する端末であると精度よく判断できる。その結果、端末管理装置は、ユーザの行動分析に寄与し潜在的なニーズを発掘するための有効な情報を提供することができる。

（３）前記類似性判断部は、前記収集情報同士の類似度を算出し、算出した類似度が閾値以上である場合に、類似すると判断する、（１）又は（２）に記載の端末管理装置。

したがって、（３）に係る端末管理装置は、端末について、時間毎に変化する類似性に依存することなく同一ユーザの所有する端末であるとさらに精度よく判断できる。その結果、端末管理装置は、ユーザの行動分析に寄与し潜在的なニーズを発掘するための有効な情報を提供することができる。

（４）前記端末の識別情報が同一の前記収集情報について、第１の時刻情報に対応する前記収集情報と、前記第１の時刻情報よりも所定の時間だけ過去の時刻情報に対応する前記収集情報とを比較して自己類似度を算出し、前記自己類似度の算出を所定の日数分だけ実行して前記自己類似度の平均値を算出し、算出した前記自己類似度の平均値が所定の閾値よりも小さいか否かを判断する自己相関判断部をさらに備える、（１）から（３）のいずれか一項に記載の端末管理装置。

したがって、（４）に係る端末管理装置は、ユーザが変更になった端末を検出することができるので、時間毎に変化する類似性に依存することなく同一ユーザの所有する端末であるとさらに精度よく判断できる。その結果、端末管理装置は、ユーザの行動分析に寄与し潜在的なニーズを発掘するための有効な情報を提供することができる。

（５）（１）に記載の端末管理装置が実行する方法であって、前記端末情報受信部が、前記収集情報を、前記端末が収集したときの時刻と共に、前記端末から受信する端末情報受信ステップと、前記記憶制御部が、前記端末情報受信ステップによって受信された前記端末の前記収集情報である第１の端末の収集情報を、前記第１の端末の識別情報に対応付けて、前記端末情報記憶部に記憶させる記憶制御ステップと、前記情報比較部が、前記第１の端末の識別情報が前記端末特定済記憶部に記憶されていない場合に、前記端末情報記憶部に記憶されている前記第１の端末の収集情報と、前記第１の端末の識別情報とは異なる第２の端末の収集情報とについて、前記収集したときの時刻が同一の範囲内同士の前記収集情報を比較する情報比較ステップと、前記類似性判断部が、前記情報比較ステップによって比較された前記収集情報が類似するか否かを判断する類似性判断ステップと、前記端末特定部が、前記類似性判断ステップによって類似すると判断された場合に、前記第１の端末と前記第２の端末とが同一の前記ユーザに所有されるものと特定し、前記第１の端末の識別情報と、前記第２の端末の識別情報とを対応付けて前記端末特定済記憶部に記憶させる端末特定ステップと、を備える方法。

したがって、（５）に係る方法は、端末について、時間毎に変化する類似性に依存することなく同一ユーザの所有する端末であると判断できる。その結果、（５）に係る方法は、ユーザの行動分析に寄与し潜在的なニーズを発掘するための有効な情報を提供することができる。

本発明によれば、端末について、時間毎に変化する類似性に依存することなく同一ユーザの所有する端末であると判断できる。その結果、端末管理装置は、ユーザの行動分析に寄与し潜在的なニーズを発掘するための有効な情報を提供することができる。

本発明の一実施形態における想定環境を示す図である。本発明の一実施形態に係る端末と端末管理装置との構成例を示すブロック図である。本発明の一実施形態に係る端末の処理を示すフローチャートである。本発明の一実施形態における収集情報の例を示す図である。本発明の一実施形態に係る端末管理装置の処理を示すフローチャートである。本発明の一実施形態に係る端末管理装置が類似性を判断する具体例１を示す図である。本発明の一実施形態に係る端末管理装置が類似性を判断する具体例２を示す図である。本発明の一実施形態に係る端末管理装置における、端末群からの削除処理を示すフローチャートである。本発明の一実施形態に係る端末における、利用者が変更されたか否かを判断する処理を示すフローチャートである。本発明の一実施形態に係る端末管理装置における、端末をグループから削除する処理を示すフローチャートである。本発明の一実施形態に係る端末管理装置における、自己相関関係の例を説明するための図である。本発明の一実施形態に係る端末管理装置における、自己類似度の変化の例を説明するための図である。本発明の一実施形態に係る端末管理装置による図９のフローチャートに基づく処理の例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について図に従って説明する。
図１は、本発明の一実施形態における想定環境を示す図である。
あるユーザの所有する端末５０群は、常に一緒に移動するものと想定する。例えば、端末５０Ａ−１と端末５０Ａ−２はユーザＡが所有する端末５０群で、端末５０Ｂ−１と端末５０Ｂ−２はユーザＢが所有する端末５０群とする。そのため端末５０Ａ−１と端末５０Ａ−２は常に同じ場所に存在する。ある時刻では場所Ａに存在し、ある時刻では場所Ｃに存在し、再びある時刻では場所Ａに存在する。また、端末５０Ｂ−１と端末５０Ｂ−２においては、場所Ｂから場所Ｅに移動し、場所Ｅから場所Ｂに戻る。
なお、場所Ｃでは端末５０Ａ−１、端末５０Ａ−２、端末５０Ｂ−１、端末５０Ｂ−２が一緒に存在し、場所Ｄと場所Ｅでは別々の場所に存在することを示している。また、各端末５０は、当該端末５０周辺の環境情報や当該端末５０が検出するセンサ値、当該端末５０の位置情報、当該端末５０の通信量といった収集情報を、端末管理装置１０に送信する。
端末管理装置１０は、受信した収集情報を処理することで、各端末５０と類似性の高い他方の端末５０を検出する。
また、端末５０には、ＩＭＳＩ（ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＭｏｂｉｌｅＳｕｂｓｃｒｉｂｅｒＩｄｅｎｔｉｔｙ）を所有し移動体通信網を利用して端末管理装置１０と直接接続する端末５０もあれば、ある端末５０が無線ＬＡＮルータモードになり、他の端末５０がその無線ＬＡＮルータモードの端末５０を介して端末管理装置１０と接続する端末５０もあれば、ある端末５０がＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）のマスターの役割を担い、他の端末５０がＢｌｕｅｔｏｏｔｈのスレーブの役割を担い、スレーブ側の端末５０がマスター側の端末５０を介して端末管理装置１０に接続する端末５０もある。

図２は、本実施形態における端末５０と端末管理装置１０の構成例を示すブロック図である。端末５０と端末管理装置１０とは、端末５０の通信部と端末管理装置１０の通信部とを介して互いに通信を行う。

端末５０は、端末通信部５１と、情報収集部５２と、収集情報送信部５３と、収集情報記憶部５４とを備える。以下、各部毎に説明する。

収集情報記憶部５４は、情報収集部５２によって収集された、通信情報を含む情報を、時刻情報に対応付けて記憶する。

情報収集部５２は、通信情報を含む情報を定期的に収集し、収集した収集情報を収集情報記憶部５４に記憶させる。具体的には、情報収集部５２は、定期的に周辺環境情報やセンサ値情報、位置情報、通信量情報等の情報を収集する。情報収集部５２は、収集したときの時刻情報を、収集した情報に対応付けて収集情報記憶部５４に記憶させる。

情報収集部５２は、周辺環境情報の定期収集を、端末管理装置１０での類似性の高い端末５０の検出を容易にするために、各端末５０で同時刻に取得するとしてもよい。また、収集情報送信時刻は、端末５０の起動直後に取得した位置情報等の周辺環境情報を基に自動生成され、次回の電源起動後までに維持されるものとする。

端末５０は、端末管理装置１０から、ユーザが特定されたことについての通知を受信し、その情報を記憶するとしてもよい。端末５０は、特定されていることを示す情報も合わせて、収集情報と共に端末管理装置１０に送信することによって、端末管理装置１０の処理を軽減するとしてもよい。

収集情報送信部５３は、収集情報記憶部５４に記憶された収集情報を、収集したときの時刻と共に、端末通信部５１を介して端末管理装置１０に送信する。収集情報送信部５３は、収集情報記憶部５４に記憶された収集情報を、端末通信部５１を介して端末管理装置１０に定期的に送信する。収集情報送信部５３は、送信する際に、端末５０の識別情報を合わせて端末管理装置１０に送信する。収集情報送信部５３は、最新の収集情報のみを端末管理装置１０に送信するために、送信後、記憶させた収集情報を消去する。

端末管理装置１０は、管理通信部１１と、端末情報受信部１２と、記憶制御部１３と、情報比較部１４と、類似性判断部１５と、端末特定部１６と、自己相関判断部１７と、端末情報記憶部３１と、端末特定済記憶部３２とを備える。以下、各部毎に説明する。

端末情報記憶部３１は、端末５０が収集した収集情報であって端末５０の通信情報を含む収集情報を、端末５０の識別情報に対応付けて記憶する。
収集情報は、後述される図４で示されるように、端末５０が収集した周辺の環境情報であり、端末５０の通信情報（例えば、ユーザのある端末５０が無線ＬＡＮルータモードとなり、ユーザの他の端末５０がその無線ＬＡＮルータモードの端末５０を介して通信する場合等の通信情報）を含む。

端末特定済記憶部３２は、ユーザが所有する端末５０であることが特定された端末５０の識別情報を記憶する。すなわち、端末特定済記憶部３２は、あるユーザの所有する端末５０であることが特定された端末５０を記憶する。

端末情報受信部１２は、端末５０によって収集された収集情報を、端末５０が収集したときの時刻と共に、端末５０から管理通信部１１を介して受信する。

記憶制御部１３は、端末情報受信部１２によって受信された収集情報を、端末５０の識別情報に対応付けて、端末情報記憶部３１に記憶させる。
すなわち、記憶制御部１３は、端末情報受信部１２によって受信された識別情報に合致する、端末情報記憶部３１に記憶された識別情報の各収集情報を更新したり、追加したりする。

情報比較部１４は、端末情報受信部１２によって受信された端末５０の識別情報が端末特定済記憶部３２に記憶されていない場合に、端末情報受信部１２によって受信された端末５０の収集情報である第１の収集情報と、端末特定済記憶部３２に記憶されている端末５０に対応する収集情報である第２の収集情報とについて、収集したときの時刻が同一の範囲内同士の収集情報を比較する。情報比較部１４は、比較し始める時刻から一定の時間範囲内同士の収集情報を比較する。

類似性判断部１５は、情報比較部１４によって比較された収集情報が類似するか否かを判断する。類似性判断部１５は、収集情報同士の類似度を算出し、算出した類似度が閾値以上である場合に、類似すると判断する。
具体的には、類似性判断部１５は、同一日時での各収集情報の類似性を示す算出された類似度の全てを加算し、収集情報の個数で除算した平均値を算出し、算出した類似度の平均値がある一定の閾値以上だった場合に、２つの収集情報に類似性があると判断する。
類似性判断部１５は、接続中の無線ＬＡＮ端末５０や接続中のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ端末５０の中に、当該端末５０の端末名が含まれていたり、無線ＬＡＮルータモードのときに発出するＳＳＩＤの文字列が含まれていた場合に、一定の日数の範囲内で、何日間接続したことがあるかを数え、閾値以上の接続日数だった場合に、高類似性の端末５０同士であると判断してもよい。このような判断により、類似性判断部１５は、テザリングやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ接続の際に、一時的な利用を除外し、ある一定の日数の間、接続したことを確認することで、収集情報の類似性を正確に判断することが可能となる。

端末特定部１６は、類似性判断部１５によって類似すると判断された場合に、第１の端末と第２の端末とが同一のユーザに所有されるものと特定し、第１の端末の識別情報と、第２の端末の識別情報とを対応付けて端末特定済記憶部３２に記憶させる。

さらに、自己相関判断部１７は、端末５０の識別情報が同一の収集情報について、第１の時刻情報に対応する収集情報と、第１の時刻情報よりも所定の時間だけ過去の時刻情報に対応する収集情報とを比較して自己類似度を算出し、自己類似度の算出を所定の日数分だけ実行して自己類似度の平均値を算出し、算出した自己類似度の平均値が所定の閾値よりも小さいか否かを判断する。端末特定部１６は、自己類似度の平均値が所定の閾値よりも小さい端末５０を、所有者が変更されたものとみなし、端末特定済記憶部３２から削除する。
図３から図１３に従って、さらに具体的に説明する。

図３は、本発明の一実施形態に係る端末５０の処理を示すフローチャートである。端末５０は、コンピュータ及びその周辺装置が備えるハードウェア並びに該ハードウェアを制御するソフトウェアによって構成され、以下の処理は、制御部（例えば、端末５０のＣＰＵ）が所定のソフトウェアに従い実行する処理である。この処理は、端末５０が自動的にバックグラウンドで行う。

（ステップＳ１００）：端末５０は、後述する図４に示す収集情報（例えば、周辺環境情報、センサ値情報、位置情報、通信量等）を定期的に収集する。
（ステップＳ１０１）：端末５０は、収集情報送信時刻に達していた場合、蓄積された周辺環境情報等を端末管理装置１０に送信する。端末５０は、ＩＭＳＩやＭＡＣアドレスといった端末５０のＡＰＩで取得可能な識別情報も合わせて送信する。また、スマートフォンやタブレット、スマートウォッチ、スマートグラス、端末名、型番といった端末５０の種類を識別できる情報も合わせて送信する。

図４は、本発明の一実施形態における収集情報の例を示す図である。図４を参照し、端末５０側で記憶される収集情報の具体例を説明する。
端末５０は、周辺の環境情報を定期的に収集し、収集した情報は、収集したときの時刻情報に対応付けられて記憶される。また、端末５０は、定期的に収集情報を送信するまでの間、収集した情報を収集情報記憶部５４に記憶し、収集情報を端末管理装置１０に送信した場合、収集情報記憶部５４の収集情報を消去する。
収集される周辺環境情報は、無線ＬＡＮ情報、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ情報、位置情報、センサ値、接続中の端末５０情報、通信量等を含む。さらに、無線ＬＡＮ情報は、端末５０が周辺探索した無線ＬＡＮのＳＳＩＤ（ＳｅｒｖｉｃｅＳｅｔＩｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）の文字列リスト、各ＳＳＩＤに対応するＢＳＳＩＤ（ＢａｓｉｃＳｅｒｖｉｃｅＳｅｔＩｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）（ＭＡＣアドレス）、電波強度を含む。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ情報は、端末５０が周辺探索したＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応端末５０の端末名リスト、各端末名に対応するＭＡＣアドレス、電波強度を含む。
また、収集情報を送信する端末５０に接続されている他の端末５０が存在している場合において、周辺環境情報は、端末５０が周辺環境情報を取得する際に接続中の無線ＬＡＮのＳＳＩＤの文字列、無線ＬＡＮのＢＳＳＩＤ（ＭＡＣアドレス）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ端末名、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ端末５０のＭＡＣアドレス、及び基地局のセルＩＤ等を含む。また、通信量は、周辺環境情報を取得した前回の時刻から、今回の時刻までに通信したパケット送受信量を含む。

図５は、本発明の一実施形態に係る端末管理装置１０の処理を示すフローチャートである。端末管理装置１０は、コンピュータ及びその周辺装置が備えるハードウェア並びに該ハードウェアを制御するソフトウェアによって構成され、以下の処理は、制御部（例えば、端末管理装置１０のＣＰＵ）が所定のソフトウェアに従い実行する処理であり、受信した収集情報の端末５０の識別情報が端末特定済記憶部３２に記憶されていない場合に、実行される処理である。

（ステップＳ２００）：端末管理装置１０は、収集情報の類似性を検証する対象の端末５０（例えば、端末５０Ａとする）における、一の収集情報を取得する。

（ステップＳ２０１）：端末管理装置１０は、端末５０Ａと異なる他の端末５０（例えば、端末５０Ｂとする）における収集情報のうち、ステップＳ２００の収集情報の時刻情報と同一時刻の収集情報と、ステップＳ２００における一の収集情報との存在する項目の類似度Ｓｊを算出し、算出した類似度を時刻情報に対応付けて記憶する。

（ステップＳ２０２）：端末管理装置１０は、予め定められたＴ１時間分の収集情報の比較を行ったか否かを判断する。端末管理装置１０は、Ｔ１時間分の比較が完了していないと判断した場合、ステップＳ２００に戻り、前回の時刻から所定時間だけ後の時刻の収集情報について同様の処理を行う。Ｔ１時間分の比較が完了していると判断した場合、端末管理装置１０は、次のステップＳ２０３に進む。

（ステップＳ２０３）：端末管理装置１０は、Ｔ１時間分の記憶した類似度を加算し、Ｔ１時間分で除算することでＴ１時間分の類似度の平均値Ｓ１を算出する。

（ステップＳ２０４）：端末管理装置１０は、算出した類似度の平均値Ｓ１が、ある閾値Ｘよりも大きいか否かを判断する。端末管理装置１０は、平均値Ｓ１が閾値Ｘよりも大きいと判断した場合、ステップＳ２０５に進む。平均値Ｓ１が閾値Ｘよりも大きくないと判断した場合、端末管理装置１０は、ステップＳ２０６に進む。

（ステップＳ２０５）：端末管理装置１０は、端末５０Ａと端末５０Ｂとを同一ユーザの所有する端末５０群としてグループ化し、処理を終了する。

（ステップＳ２０６）：端末管理装置１０は、変数Ｃｏｕｎｔにプラス１を加算する（初期値は０）。

（ステップＳ２０７）：端末管理装置１０は、ステップＳ２００〜ステップＳ２０３の繰り返し処理で比較完了した時刻情報から、さらに次の時刻情報について比較対象とする。

（ステップＳ２０８）：端末管理装置１０は、ステップＳ２０７の比較対象とする収集情報と、その収集情報の時刻情報と同じ時刻情報の端末５０Ｂの収集情報との類似度Ｓｊを算出する。

（ステップＳ２０９）：端末管理装置１０は、ステップＳ２０３で算出したＳ１の類似度の平均値にＳｊを加算する。

（ステップＳ２１０）：端末管理装置１０は、Ｔ１とは異なる新たに定義した時間Ｔ２分の収集情報による比較が完了したか否かを判断する。端末管理装置１０は、Ｔ２時間分の比較が完了していないと判断した場合、ステップＳ２０７に戻り、さらに、次の時刻情報について比較対象の候補とし、ステップＳ２０７〜Ｓ２１０の繰り返し処理が行われる。端末管理装置１０は、Ｔ２時間分の比較が完了していると判断した場合、ステップＳ２１１に進む。

（ステップＳ２１１）：端末管理装置１０は、Ｔ１＋Ｔ２時間分の類似度の平均値Ｓ２を算出する。

（ステップＳ２１２）：端末管理装置１０は、変数Ｃｏｕｎｔにプラス１を加算する。

（ステップＳ２１３）：端末管理装置１０は、Ｔ１＋Ｔ２時間分の類似度の平均値Ｓ２が閾値Ｘより大きいか否かを判断する。端末管理装置１０は、Ｔ１＋Ｔ２時間分の類似度の平均値Ｓ２が閾値Ｘよりも大きいと判断した場合、ステップＳ２１６に進む。端末管理装置１０は、Ｔ１＋Ｔ２時間分の類似度の平均値Ｓ２が閾値Ｘ以下と判断した場合、ステップＳ２１４に進む。

（ステップＳ２１４）：端末管理装置１０は、変数Ｃｏｕｎｔが予め定義されたＭａｘＣｏｕｎｔと同じか否かを判断する。端末管理装置１０は、ＣｏｕｎｔがＭａｘＣｏｕｎｔと同じ値であると判断した場合、ステップＳ２１７に進む。端末管理装置１０は、ＣｏｕｎｔがＭａｘＣｏｕｎｔと異なる値であると判断した場合、ステップＳ２１５に進む。

（ステップＳ２１５）：端末管理装置１０は、Ｔ１にＴ２を加算したものをＴ１とする。また、Ｔ１時間分の類似度を、Ｔ１＋Ｔ２時間分の類似度とする。その後、端末管理装置１０は、ステップＳ２０７に戻り、さらに次の時刻情報の収集情報を、比較対象として処理が繰り返される。

（ステップＳ２１６）：端末管理装置１０は、端末５０Ａと端末５０Ｂとを同一ユーザの所有する端末５０群としてグループ化し、処理を終了する。
オペレーター側では、所有端末５０特定済記憶部に記憶された情報を活用し、マーケティング活動を行う。

（ステップＳ２１７）：端末管理装置１０は、端末５０Ａを１台のみで１グループとしてグループ化し、処理を終了する。

図６は、本発明の一実施形態に係る端末管理装置１０が類似性を判断する具体例１を示す図である。図７は、本発明の一実施形態に係る端末管理装置１０が類似性を判断する具体例２を示す図である。図６、図７を用いて端末管理装置１０における類似性の高い収集情報を収集する端末５０の検出の具体例を示す。

図６（ａ）は、収集情報記憶部５４に記憶されている、端末５０Ａの収集情報を示す図である。図６（ｂ）は、収集情報記憶部５４に記憶されている、端末５０Ｂの収集情報を示す図である。
端末管理装置１０は、端末５０Ａの収集情報における各収集情報の時刻と同じ時刻の、端末５０Ｂ（類似性の検証を行う対象）の収集情報の各項目との比較を行い、類似性を数値として算出する。

収集する項目の中に端末５０が対応していない項目が含まれる場合には、端末管理装置１０は、その項目を類似性の算出対象から除外し、残っている項目のみを対象に類似性を検証する。
例えば、タブレットの中にはセルラー通信用のインタフェースを持っていない場合もある。その端末５０は、基地局のセルＩＤを取得することが不可のため、それ以外で取得できる情報のみを端末管理装置１０に送信することが想定される。類似性を検証する場合には、端末管理装置１０は、セルＩＤの項目を除外して検証する。端末管理装置１０は、前述のように、まず同一時刻情報における各収集情報の類似性を検証し数値化する。また、本発明では少なくとも１つ以上は同じ項目が存在することを前提とする。

次に、端末管理装置１０は、図７に示すように、ある一定期間における端末５０Ａが収集した収集情報と、端末５０Ｂが収集した収集情報との類似性の検証を行う。端末管理装置１０は、端末５０Ａの収集情報と、端末５０Ａの各時刻と同一時刻の端末５０Ｂの収集情報との類似性を数値として算出し、各時刻の収集情報の類似性を加算し、ある一定期間の平均を取ったものを最終的な類似性とする。
例えば、図７でいうところの２０１３／９／１２０：００における端末５０Ａの収集情報と、端末５０Ｂの収集情報との類似度を「類似度１」とする。次の時刻の類似度を「類似度２」とする。端末管理装置１０は、この算出を全て行い、例えば１５個分の類似度を算出する。最後に、端末管理装置１０は、類似度１〜類似度１５までを全て加算し、１５で除算することで１５個分の平均値を算出し、算出した平均値を端末５０Ａと端末５０Ｂとの類似度とする。この類似度が、予め定められた閾値以上の高い値を示す場合には、端末管理装置１０は、端末５０Ａの収集情報と端末５０Ｂの収集情報とを、類似していると見なす。

また、高類似性を持つ他の端末５０を検出する別の実施例として、接続中の無線ＬＡＮ端末５０や、接続中のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ端末５０の中に、当該端末５０の端末名が含まれていたり、無線ＬＡＮルータモードのときに送出するＳＳＩＤの文字列が含まれていた場合に、端末管理装置１０は、一定の日数の範囲内で、何日間接続したことがあるかを数え、閾値以上の接続日数だった場合に、高類似性の端末５０同士であると判断してもよい。

図８は、本発明の一実施形態に係る端末管理装置１０における、端末群からの削除処理を示すフローチャートである。この処理は、例えば、スマートフォンを解約して利用しなくなった場合等において実行される。端末管理装置１０は、端末５０から収集情報を定期的に受信するが、もしその定期受信があるときから途絶えた場合には、その端末５０が解約されたと判断し、削除を行う。

（ステップＳ３００）：端末管理装置１０は、収集情報を送信しない端末５０であって一定期間以上送信しない端末５０を検出し、グループから削除する。

図９は、本発明の一実施形態に係る端末５０における、利用者が変更されたか否かを判断する処理を示すフローチャートである。この処理は、例えば、無線ＬＡＮ対応のタブレットを友人から譲り受けた場合等に実行される。

（ステップＳ４００）：端末管理装置１０は、変数ｄに０を代入し、変数Ｓ＿ａｄｄに０を代入する。

（ステップＳ４０１）：端末管理装置１０は、過去ｄ日目の例えば０：００の収集情報と、過去ｄ日目＋δｄ日目の０：００の収集情報との類似度Ｓ３を算出する。

（ステップＳ４０２）：端末管理装置１０は、変数ｄにプラス１を加算する。また変数Ｓ＿ａｄｄにＳ３を加算する。

（ステップＳ４０３）：端末管理装置１０は、変数ｄが予め定義された定数Ｍａｘ＿ｄと等しいか否かを判断する。端末管理装置１０は、変数ｄがＭａｘ＿ｄと等しくないと判断した場合、ステップＳ４０１に戻り、次の日時について同様にＳ４０１〜Ｓ４０３を処理する。端末管理装置１０は、変数ｄがＭａｘ＿ｄと等しいと判断した場合、ステップＳ４０４に進む。

（ステップＳ４０４）：端末管理装置１０は、変数Ｓ＿ａｄｄを変数Ｍａｘ＿ｄで除算し、Ｓ＿Ａｖｅを算出する。

（ステップＳ４０５）：端末管理装置１０は、変数Ｓ＿Ａｖｅが予め定義した閾値Ｙより小さいか否かを判断する。端末管理装置１０は、Ｓ＿Ａｖｅが閾値Ｙよりも小さいと判断した場合、ステップＳ４０６に進み、Ｓ＿Ａｖｅが閾値Ｙ以上であると判断した場合、処理を終了する。

（ステップＳ４０６）：端末管理装置１０は、利用者が変更されたと判断し、グループから削除する。

図１０は、本発明の一実施形態に係る端末管理装置１０における、端末５０をグループから削除する処理を示すフローチャートである。

（ステップＳ５００）：端末管理装置１０は、端末５０から削除要求を受信した場合、その端末５０をグループから削除し、再びステップＳ２００から類似性の検証を行う。

図１１は、本発明の一実施形態に係る端末管理装置１０における、自己相関関係の例を説明するための図である。図１１の例は、端末情報記憶部３１に記憶されている端末５０Ａの収集情報において、過去ｄ日目とｄ＋δｄ日目の類似度を、Ｍａｘ＿ｄ日分算出し、類似度の平均値を算出する例である。
例えば、図１１では、２０１３年１０月７日００：００の収集データと、過去（９日前）の２０１３年９月２９日００：００の収集データとの類似度を、２０１３年１０月７日００：００から１６日分算出し、算出した類似度の平均値を求めている。

図１２は、本発明の一実施形態に係る端末管理装置１０における、自己類似度の変化の例を説明するための図である。図１２において、横軸は、時刻情報を表わし、縦軸は、過去ｄ日目とｄ＋δｄ日目のＭａｘ＿ｄ日分の類似度の平均値を表わしている。
図１２のグラフにおける範囲２０１の例は、端末５０Ａの所有者に変更が無ければ、自己相関は高く、毎日の類似度の平均値は高い値を示すことの例である。
さらに、例えば、２０１３／９／１８に、端末５０Ａの所有者が変更されたとする。
範囲２０２の例は、端末５０Ａの所有者が変更されれば、自己相関は徐々に低くなり、類似度の平均値は下がり始めることを示す例である。
範囲２０３の例は、端末５０Ａの所有者の変更後、変更された所有者の下で時間経過と共に再び自己相関は高くなり始め、類似度の平均値も上がり始めることを示す例である。
端末管理装置１０は、所定の閾値を下回った場合、端末５０Ａの所有者に変更があったと判断し、端末５０Ａを端末特定済記憶部３２から削除する。

図１３は、本発明の一実施形態に係る端末管理装置１０による図９のフローチャートに基づく処理の例を示す図である。
図１３の例は、端末管理装置１０が、端末５０Ｃの利用者が変更されたことを検出することにより、端末５０Ｃを、変更された新たなユーザの所有として特定し、端末５０Ｃの所属する所有者（グループ）がグループＹからグループＸに変化する例である。

本実施形態によれば、端末管理装置１０は、端末５０が収集した収集情報であって端末５０の通信情報を含む収集情報を、端末５０が収集したときの時刻と共に、端末５０から受信し、受信した端末５０の収集情報である第１の端末５０の収集情報を、第１の端末５０の識別情報に対応付けて、端末情報記憶部３１に記憶させる。そして、端末管理装置１０は、第１の端末５０の識別情報が端末特定済記憶部３２に記憶されていない場合に、端末情報記憶部３１に記憶されている第１の端末５０の収集情報と、第１の端末５０の識別情報とは異なる第２の端末５０の収集情報とについて、収集したときの時刻が同一の範囲内同士の収集情報を比較し、比較した収集情報が類似するか否かを判断し、類似すると判断した場合に、第１の端末５０と第２の端末５０とが同一のユーザに所有されるものと特定し、第１の端末５０の識別情報と、第２の端末５０の識別情報とを対応付けて端末特定済記憶部３２に記憶させる。さらに、端末管理装置１０は、端末５０の識別情報が同一の収集情報について、第１の時刻情報に対応する収集情報と、第１の時刻情報よりも所定の時間だけ過去の時刻情報に対応する収集情報とを比較して自己類似度を算出し、自己類似度の算出を所定の日数分だけ実行して自己類似度の平均値を算出し、算出した自己類似度の平均値が所定の閾値よりも小さいか否かを判断する。
したがって、端末管理装置１０は、端末５０について、時間毎に変化する類似性に依存することなく同一ユーザの所有する端末であると判断できる。さらに、ユーザが変更になった端末５０を検出してグループから削除することができる。その結果、端末管理装置１０は、ユーザの行動分析に寄与し潜在的なニーズを発掘するための有効な情報を提供することができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

１０端末管理装置
１１管理通信部
１２端末情報受信部
１３記憶制御部
１４情報比較部
１５類似性判断部
１６端末特定部
１７自己相関判断部
３１端末情報記憶部
３２端末特定済記憶部
５０端末
５１端末通信部
５２情報収集部
５３収集情報送信部
５４収集情報記憶部

Claims

ユーザが所有する端末から情報を収集する端末管理装置であって、
前記端末が収集した収集情報であって前記端末の通信情報を含む収集情報を、前記端末の識別情報に対応付けて記憶する端末情報記憶部と、
前記ユーザが所有する前記端末であることが特定された前記端末について、前記端末の識別情報を記憶する端末特定済記憶部と、
前記収集情報を、前記端末が収集したときの時刻と共に、前記端末から受信する端末情報受信部と、
前記端末情報受信部によって受信された前記端末の前記収集情報である第１の端末の収集情報を、前記第１の端末の識別情報に対応付けて、前記端末情報記憶部に記憶させる記憶制御部と、
前記第１の端末の識別情報が前記端末特定済記憶部に記憶されていない場合に、前記端末情報記憶部に記憶されている前記第１の端末の収集情報と、前記第１の端末の識別情報とは異なる第２の端末の収集情報とについて、前記収集したときの時刻が同一の範囲内同士の前記収集情報を比較する情報比較部と、
前記情報比較部によって比較された前記収集情報が類似するか否かを判断する類似性判断部と、
前記類似性判断部によって類似すると判断された場合に、前記第１の端末と前記第２の端末とが同一の前記ユーザに所有されるものと特定し、前記第１の端末の識別情報と、前記第２の端末の識別情報とを対応付けて前記端末特定済記憶部に記憶させる端末特定部と、
前記端末の識別情報が同一の前記収集情報について、第１の時刻情報に対応する前記収集情報と、前記第１の時刻情報よりも所定の時間だけ過去の時刻情報に対応する前記収集情報とを比較して自己類似度を算出し、前記自己類似度の算出を所定の日数分だけ実行して前記自己類似度の平均値を算出し、算出した前記自己類似度の平均値が所定の閾値よりも小さいか否かを判断する自己相関判断部と、
を備え、
前記端末特定部は、さらに、
前記自己相関判断部により、前記端末の前記自己類似度の平均値が所定の閾値よりも小さいと判断された場合、前記端末の識別情報を前記端末特定済記憶部から削除する、端末管理装置。
前記情報比較部は、前記収集情報を収集したときの時刻のうち、比較し始める時刻から一定の時間範囲内同士の前記収集情報を比較する、請求項１に記載の端末管理装置。
前記類似性判断部は、前記収集情報同士の類似度を算出し、算出した類似度が閾値以上である場合に、類似すると判断する、請求項１又は２に記載の端末管理装置。
端末情報記憶部と端末特定済記憶部とを備える端末管理装置が実行する方法であって、
前記端末管理装置が、
ユーザが所有する端末が収集した収集情報であって、前記収集情報を、前記端末が収集したときの時刻と共に、前記端末から受信する端末情報受信ステップと、
前記端末情報受信ステップにおいて受信された前記端末の前記収集情報である第１の端末の収集情報を、前記第１の端末の識別情報に対応付けて、前記端末情報記憶部に記憶させる記憶制御ステップと、
前記第１の端末の識別情報が前記端末特定済記憶部に記憶されていない場合に、前記端末情報記憶部に記憶されている前記第１の端末の収集情報と、前記第１の端末の識別情報とは異なる第２の端末の収集情報とについて、前記収集したときの時刻が同一の範囲内同士の前記収集情報を比較する情報比較ステップと、
前記情報比較ステップにおいて比較された前記収集情報が類似するか否かを判断する類似性判断ステップと、
前記類似性判断ステップにおいて類似すると判断された場合に、前記第１の端末と前記第２の端末とが同一の前記ユーザに所有されるものと特定し、前記第１の端末の識別情報と、前記第２の端末の識別情報とを対応付けて前記端末特定済記憶部に記憶させる端末特定ステップと、
前記端末の識別情報が同一の前記収集情報について、第１の時刻情報に対応する前記収集情報と、前記第１の時刻情報よりも所定の時間だけ過去の時刻情報に対応する前記収集情報とを比較して自己類似度を算出し、前記自己類似度の算出を所定の日数分だけ実行して前記自己類似度の平均値を算出し、算出した前記自己類似度の平均値が所定の閾値よりも小さいか否かを判断する自己相関判断ステップと、
を備え、
前記端末特定ステップは、さらに、
前記自己相関判断ステップにおいて、前記端末の前記自己類似度の平均値が所定の閾値よりも小さいと判断された場合、前記端末の識別情報を前記端末特定済記憶部から削除する、方法。