JP6575091B2 - 旅程推定装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、旅程推定装置及びプログラムに関する。

特許文献１には、ワークフローでの申請に必要となる添付書類の添付の人為的なミスを抑制するための技術が開示されている。特許文献１に記載の技術では、ワークフローシステムで新規の申請を行う際に、当該申請に含まれる詳細データに添付すべき電子画像データの指定を受け付け、詳細データに添付すべき電子画像データが不足している場合には、当該申請データに添付する電子画像データを作成するためのスキャンチケットデータを作成する。スキャンチケットデータには、いずれの詳細データに作成された電子画像データを添付するかの指定がされており、サーバ装置はその情報に従って、作成された電子画像データを詳細データに添付する。

特開２０１２−８９０３３号公報

本発明の目的は、独立して発行された複数の情報に基づいて人間がとった行動を推定するための情報群を取り出すことである。

本発明の請求項１に係る旅程推定装置は、旅程の起点又は終点となり得る場所を登録する登録部と、支出に関する情報を含む複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、前記複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類する分類部と、分類された前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、少なくとも日付を含む旅程を推定する推定部とを備え、前記分類部は、登録された前記場所を示す登録場所情報が抽出された支出データによって前記支出データ群同士を区分する分類をし、前記推定部は、一の前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報及び場所情報を含む情報に基づいて、１単位の旅程を推定する。

本発明の請求項２に係る旅程推定装置は、請求項１に係る構成において、前記分類部は、前記登録場所情報が抽出された支出データの中で、前記時系列の順番が奇数番目である支出データを前記起点、偶数番目である支出データを前記終点に対応させて、前記支出データ群同士を区分する分類をすることを特徴とする。

本発明の請求項３に係る旅程推定装置は、請求項１又は２に係る構成において、前記分類部は、抽出された日付情報が連続の関係にある２以上の支出データに含まれる、前記登録場所情報が抽出された支出データの中で、前記時系列の順番が先頭である支出データを前記起点、最後である支出データを前記終点に対応させて、前記支出データ群同士を区分することを特徴とする。

本発明の請求項４に係る旅程推定装置は、請求項１から請求項３のいずれか１項に係る構成において、前記分類部は、抽出された日付情報が連続の関係にある２つの支出データの各々から、前記登録場所情報が抽出された場合、前記時系列の順番が先である支出データを或る１単位の旅程の終点、後である支出データを別の１単位の旅程の終点に対応させて、前記支出データ群同士を区分することを特徴とする。

本発明の請求項５に係る旅程推定装置は、請求項１項に係る構成において、前記分類部は、抽出された日付情報が連続の関係にある２以上の支出データを、同じ前記支出データ群に分類し、前記推定部は、一の前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、１単位の旅程を推定することを特徴とする。

本発明の請求項６に係る旅程推定装置は、支出に関する情報を含む複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、前記複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類する分類部と、分類された前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、少なくとも日付を含む旅程を推定する推定部とを備え、前記分類部は、抽出された日付情報が連続の関係にある２以上の支出データを、同じ前記支出データ群に分類し、一の支出データと、前記時系列の順番が次である他の支出データとで、抽出された日付情報が連続の関係にない場合でも、各々から抽出された日付情報を宿泊の期間に含むことを示す支出データが存在したときは、当該一の支出データ、及び当該他の支出データを、同じ前記支出データ群に分類することを特徴とする。

本発明の請求項７に係る旅程推定装置は、請求項５又は６に係る構成において、旅程の起点又は終点となり得る場所を登録する登録部を備え、前記分類部は、一の支出データと、前記時系列の順番が次である他の支出データとで、抽出された日付情報が連続の関係にない場合でも、当該一の支出データ、及び当該他の支出データから抽出された場所情報が示す場所が共通し、且つ登録された前記場所からの遠隔地を示すときは、当該一の支出データ、及び当該他の支出データを、同じ前記支出データ群に分類することを特徴とする。

本発明の請求項８に係る旅程推定装置は、請求項１から請求項７のいずれか１項に係る構成において、前記推定部は、一の前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された複数の場所情報の地理的な関係から推定される移動の経路に基づいて、１単位の旅程を推定することを特徴とする。

本発明の請求項９に係る旅程推定装置は、支出に関する情報を含む複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、前記複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類する分類部と、分類された前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、少なくとも日付を含む旅程を推定する推定部とを備え、前記推定部は、一の支出データから抽出されなかった場所情報を、同じ前記支出データ群に分類された他の支出データから抽出された場所情報に基づいて補完することを特徴とする旅程推定装置。

本発明の請求項１０に係る旅程推定装置は、支出に関する情報を含む複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、前記複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類する分類部と、分類された前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、少なくとも日付を含む旅程を推定する推定部とを備え、前記推定部は、一の支出データから抽出されなかった日付情報を、抽出された場所情報が示す場所が共通する他の支出データから抽出された日付情報に基づいて補完することを特徴とする。

本発明の請求項１１に係る旅程推定装置は、支出に関する情報を含む複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、前記複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類する分類部と、分類された前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、少なくとも日付を含む旅程を推定する推定部とを備え、前記推定部は、画像に含まれる文字を認識して一の支出データから抽出された場所情報を、同じ前記支出データ群に含まれる他の支出データから抽出された場所情報に基づいて訂正することを特徴とする。

本発明の請求項１２に係る旅程推定装置は、支出に関する情報を含む複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、前記複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類する分類部と、分類された前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、少なくとも日付を含む旅程を推定する推定部とを備え、前記推定部は、画像に含まれる文字を認識して一の支出データから抽出された日付情報を、抽出された場所情報が示す場所が共通する他の支出データから抽出された日付情報に基づいて訂正することを特徴とする。

本発明の請求項１３に係る旅程推定装置は、請求項１から請求項１２のいずれか１項に係る構成において、前記推定部は、前記複数の支出データから、旅程の推定に使用しない支出データを除外することを特徴とする。

本発明の請求項１４に係る旅程推定装置は、請求項１３に係る構成において、前記推定部は、一の前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された複数の場所情報の地理的な関係に基づいて、一部の場所情報が抽出された支出データを除外することを特徴とする。

本発明の請求項１５に係る旅程推定装置は、請求項１３又は請求項１４に係る構成において、前記推定部は、前記支出データに含まれる前記支出の項目に基づいて、前記使用しない支出データを除外することを特徴とする。

本発明の請求項１６に係る旅程推定装置は、請求項１から請求項１５のいずれか１項に係る構成において、一の支出データから抽出されなかった情報が存在する場合、当該情報を問い合わせる問い合わせ部と、前記問い合わせに対する回答を受け付ける回答受付部と
を備え、前記推定部は、受け付けられた前記回答に基づいて、前記抽出されなかった情報を補完することを特徴とする。

本発明の請求項１７に係る旅程推定装置は、請求項１から請求項１６のいずれか１項に係る構成において、一の前記支出データ群に基づいて複数通りの旅程が推定された場合、当該複数通りの旅程を提示する提示部と、提示された前記複数通りの旅程の中からいずれかの旅程の選択を受け付ける選択受付部と受け付けられた前記選択に基づいて旅程の情報を出力する処理を行う出力処理部とを備えることを特徴とする

本発明の請求項１８に係るプログラムは、コンピュータに、旅程の起点又は終点となり得る場所を登録するステップと、支出に関する情報を含む複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、前記複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類するステップと、分類した前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、少なくとも日付を含む旅程を推定するステップとを実行させるためのプログラムであって、前記分類するステップは、登録された前記場所を示す登録場所情報が抽出された支出データによって前記支出データ群同士を区分する分類をし、前記推定するステップは、一の前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報及び場所情報を含む情報に基づいて、１単位の旅程を推定することを特徴とする。

請求項１，１９に係る発明によれば、複数の支出に関する支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に基づいて旅程を推定するための支出データ群に分類し、当該旅程を推定することができる。
請求項２に係る発明によれば、登録された旅程の起点又は終点となり得る場所を示す登録場所情報が抽出された支出データを手がかりとして、１単位の旅程の起点又は終点を推定することができる。
請求項３に係る発明によれば、登録場所情報が示す場所が、時系列の順番で交互に旅程の起点及び終点となる可能性が高いとの推定に基づいて、複数の支出データを支出データ群に分類することができる。
請求項４に係る発明によれば、日付情報が連続の関係にある２以上の支出データが存在した場合に、これらが１単位の旅程に係る支出データの可能性が高いとの推定に基づいて、複数の支出データを支出データ群に分類することができる。
請求項５に係る発明によれば、日付情報が連続の関係にある２つの支出データの各々から登録場所情報が抽出された場合に、これらが互いに異なる１単位の旅程に係る支出データである可能性が高いとの推定に基づいて、複数の支出データを支出データ群に分類することができる。
請求項６に係る発明によれば、日付情報が連続の関係にある２以上の支出データに基づいて、１単位の旅程を推定することができる。
請求項７に係る発明によれば、２以上の支出データにおいて日付情報が連続の関係にない場合でも、宿泊に関する支出データに基づいて、１単位の旅程を推定することができる。
請求項８に係る発明によれば、２以上の支出データにおいて日付情報が連続の関係にない場合でも、場所情報が示す場所の、登録された旅程の起点又は終点となり得る場所からの遠隔度合いに基づいて、１単位の旅程を推定することができる。
請求項９に係る発明によれば、複数の場所情報の地理的な関係から推定される移動の経路に基づいて、旅程を推定することができる。
請求項１０に係る発明によれば、一の支出データから場所情報が抽出されなかった場合でも、同じ支出データ群に分類された他の支出データから抽出された場所情報に基づいて補完することができる。
請求項１１に係る発明によれば、一の支出データから日付情報が抽出されなかった場合でも、他の支出データから抽出された日付情報で補完することができる。
請求項１２に係る発明によれば、文字を認識する処理を原因として、一の支出データから正しく場所情報が抽出されなかった場合でも、同じ支出データ群に分類された他の支出データから抽出された場所情報に基づいて訂正することができる。
請求項１３に係る発明によれば、文字を認識する処理を原因として、一の支出データから正しく日付情報が抽出されなかった場合でも、他の支出データから抽出された日付情報に基づいて訂正することができる。
請求項１４に係る発明によれば、旅程の推定に使用しない支出データを除外することができる。
請求項１５に係る発明によれば、複数の場所情報の地理的な関係に基づいて旅程に関係しない支出データを除外することができる。
請求項１６に係る発明によれば、支出の項目に基づいて旅程に使用しない支出データを除外することができる。
請求項１７に係る発明によれば、支出データから抽出されなかった情報が存在する場合でも、真の情報によって補完しやすくすることができる。
請求項１８に係る発明によれば、旅程を複数通り推定した場合でも、真の旅程に応じた情報を出力しやすくすることができる。
請求項２０に係る発明によれば、独立して発行された複数の情報に基づいて人間がとった行動を推定するための情報群を取り出すことができる。

本発明で扱われる文書の一例の説明図。 本発明の第１実施形態に係る旅程推定装置の機能構成を示すブロック図。 同実施形態に係る旅程推定装置のハードウェア構成を示すブロック図。 同実施形態に係る旅程推定装置が行う旅程の推定のための処理を示すフローチャート。 同実施形態に係る旅程推定装置が行う図４に続く処理を示すフローチャート。 同実施形態に係る支出データの説明図。 同実施形態に係る支出データの分類の説明図。 同実施形態に係る修正処理後の支出データの説明図。 同実施形態に係る出力処理部から出力される旅程の説明図。 本発明の第２実施形態に係る旅程推定装置が行う旅程の推定のための処理を示すフローチャート。 同実施形態に係る支出データの説明図。 同実施形態に係る支出データの分類の説明図。 同実施形態に係る修正処理後の支出データの説明図。 同実施形態に係る出力処理部から出力される旅程の説明図。 本発明の変形例１に係る旅程推定装置の機能構成を示すブロック図。 同変形例に係る旅程推定装置が行う問い合わせの説明図。 本発明の変形例２に係る旅程推定装置が行う補完処理の説明図。 本発明の変形例５に係る旅程推定装置の機能構成を示すブロック図。

人間がとった行動は、時間的又は／及び空間的に連続性のある複数の情報の集合によって跡を追うことができる。このため、人間の行動に伴って発行された複数の時点の情報が得られた場合、これらの情報の時間的又は／及び空間的な連続性を分析することによって、当該人間の行動を推定することが可能となる。このような発明者の知見の下、本発明は、独立して発行された複数の情報の各々から抽出された日付情報の連続性、又は抽出された複数の時点の場所情報の連続性に基づいて、発行された上記複数の情報を、人間（例えば一人の人間）がとった行動を推定するための１以上の情報を含む情報群に分類し、当該行動を推定することを主旨とする。当該行動として、或るまとまりのある人間の行動、より詳細にはひと続きの人間の行動がある。

以下、本発明の一態様として、商取引、特に金銭等の支出に伴って発行された文書に基づいて、旅行や出張、移住（引越し）等の目的で行われた旅の日程である、旅程を推定する発明を説明する。当該文書の代表例として、金銭を受け取ったことを証明するために、当該金銭の受取人によって発行される、領収証（レシートを含む。）がある。

支出に関する文書には、例えば、日付、場所、費目及び金額の情報が記載されている。文書に記載された日付は、例えば、商取引が行われた日（文書の発行日）、又は商品若しくはサービス（役務）が提供された日を示す。文書に記載された場所は、例えば、商取引が行われた場所、又は商品若しくはサービスが提供された場所を示す。費目は、支出の項目を示す。金額は、支出された金額を示す。支出に関する文書には、これらの全ての情報が記載されている場合もあれば、一部の情報のみが記載されている場合もある。

図１は、本発明で扱われる文書の一例を説明する図である。
図１（Ａ）には、レシートを示す文書Ｄ１が示されている。文書Ｄ１は、「ハンバーガーショップ○○」によって発行されたレシートを示す。文書Ｄ１には、日付として「２０１５年２月１５日」、時刻として「１３時４４分」、場所として「東京都中央区銀座・・・」、費目として「ハンバーガー」及び「ドリンク」、並びに金額として「￥４００」と記載されている。
なお、場所を特定する情報は住所に限られず、文書Ｄ１に記載された店舗の名称の一部である「銀座店」や、電話番号である「０３−１１１１−ＸＸＸＸ」に含まれる市外局番である「０３」も、場所を特定する情報に該当する。

図１（Ｂ）には、領収証を示す文書Ｄ２が示されている。文書Ｄ２は、文書Ｄ１のような電子的処理ではなく、手書きによって発行された文書である。文書Ｄ２には、日付として「２０１５年２月１６日」、場所として「大阪府大阪市・・・」、費目として「パソコンソフト」、及び金額として「￥２５６００」と記載されている。このように、手書きによって発行された文書にも、前述した支出に関する情報が記載されている。

図１（Ｃ）には、宿泊施設の領収証を示す文書Ｄ３が示されている。文書Ｄ３には、日付として「１５／２／２１」、場所として「福岡市博多区・・・」及び「博多店」、費目として「宿泊料」、並びに金額として「６２００」と記載されている。文書Ｄ３には、更に、宿泊した期間を特定する日付として、到着日（チェックイン日）として「１５．２．１７」、出発日（チェックアウト日）として「１５．２．２１」と記載されている。即ち文書Ｄ３には、２０１５年２月１７日から２月２１日までが宿泊期間であることを示す情報が記載されている。

支出に関する文書は、金銭を受け取ったことを証明するための文書以外の文書も含む。当該文書は、例えば、金銭の支払いの対価として提供される、商品又はサービスに係る文書であってもよい。このような文書として、交通機関の切符や、スポーツやコンサート等のイベントのチケットがある。図１（Ｄ）には、特急列車の切符を示す文書Ｄ４が示されている。文書Ｄ４には、乗車日の日付として「２月１５日」、発着の時刻として「６：００」及び「８：３０」、発着の場所して「東京」及び「新大阪」、費目として「特急券」、金額として「￥１３０００」と記載されている。

支出に関する文書は、金銭の受取人以外の者によって発行された文書も含む。当該文書として、例えば、クレジットカードの管理会社や銀行等により発行される取引明細書がある。図１（Ｅ）には、クレジットカードの取引明細書を示す文書Ｄ５が示されている。文書Ｄ５には、日付として「１５．２．２１」、場所として「東京店」、費目として「レストラン○○東京店」、金額として「￥５０００」の情報が記載されている。

以上のように、支出に関する文書には様々な文書がある。支出に関する文書は、支出に関する情報が記載された文書であれば、前掲した文書に限られない。このような文書の各々は、１回又は複数回の商取引に伴い、他の支出に関する文書とは独立して発行される。

続いて、支出に関する文書から得た情報を基に旅程を推定する旅程推定装置の実施形態を説明する。旅程推定装置は、例えば、企業に勤務するユーザが、当該企業に対して出張費の清算をする用途で使用される。即ち、企業では、社員の出張費等の経費を管理するために経費管理システムが導入されていることが通常であるが、このシステムにおいてユーザ（社員）は、出張の行程及び当該出張に関わる支出の履歴データ（expense report）をシステムに登録して精算申請をする必要がある。本発明の旅程推定装置は、このような場面において使用され得る。これ以外にも、旅程推定装置は、ユーザの個人的に自身がした旅の旅程を管理する用途で使用されてもよく、様々な用途で使用され得る。

［第１実施形態］
図２は、本発明の第１実施形態に係る旅程推定装置１０の機能構成を示すブロック図である。旅程推定装置１０は、撮像装置３０と通信可能に接続される。撮像装置３０は、文書群Ｄに含まれる各文書を撮像する。撮像装置３０は、スキャナや、デジタルカメラ、スマートフォンで例示される通信端末装置等の、撮像機能を有するいかなる装置であってもよい。この場合、旅程推定装置１０は、例えば、一個人をユーザとするパーソナルコンピュータ等の情報処理装置、又は、複数のユーザで共用されるサーバ装置によって実現される。
なお、撮像装置３０は、旅程推定装置１０と別個に設けられた装置であるが、撮像装置３０の機能が旅程推定装置１０に内蔵されてもよい。この場合、旅程推定装置１０は、例えば、撮像機能（例えばスキャン機能）のほかに、コピー機能やプリンタ機能、ファクシミリ送信機能等の複数の機能を搭載した、画像形成装置によって実現されてもよい。

旅程推定装置１０は、文字認識部１１と、抽出部１２と、登録部１３と、分類部１４と、推定部１５と、提示部１６と、選択受付部１７と、出力処理部１８とを備える。
文字認識部１１は、撮像装置３０が撮影した画像に含まれる文字を認識する。文字認識部１１は、文書群Ｄに含まれる各文書を撮像して得られた画像に基づいて光学文字認識処理（以下「ＯＣＲ処理」という。）を行い、文字コード（例えば、ASCII、Unicode、Shift_JIS等）を生成する。

抽出部１２は、文字認識部１１により認識された文字（文字コード）に基づいて、支出に関する情報を含むデータである支出データを抽出する。支出データは、ここでは、文書に記載された日付に応じた日付情報、場所に応じた場所情報、費目に応じた費目情報、及び金額の情報を含む。支出データは、１つの文書から１つだけ得られる場合もあれば、図１（Ｅ）で説明した取引明細書のように１つの文書から複数得られる場合もある。

登録部１３は、旅程の起点又は終点となり得る場所を登録する。旅程の起点及び終点は、ここでは、ユーザの行動の拠点となる場所（即ち、ホームタウン）である。ホームタウンとしては、ユーザの自宅や勤務先、ユーザがよく利用する駅（例えば、自宅又は勤務先の最寄り駅）がある。登録部１３により登録されたホームタウンを示す場所情報を、以下では「ホームタウン情報」という。ホームタウン情報は、本発明の登録場所情報の一例である。ホームタウン情報は、地名や駅名等の、文書に記載され得る場所を示す文字列で表されることが望ましい。
登録部１３は、例えば、ユーザによって指定されたホームタウンを登録する。また、ホームタウンは、１人のユーザにつき１つ又は２つ以上登録される。

分類部１４は、抽出部１２により複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、当該複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類する。この支出データ群のことを、以下では「グループ」と称す。本実施形態において、分類部１４は、ホームタウン情報が抽出された支出データを境目としてグループ同士を区分する分類をする。

推定部１５は、分類部１４により生成された各グループに含まれる各支出データを特定し、各支出データから抽出された日付情報等に基づいて、旅程を推定する。推定部１５は、少なくとも、抽出された日付情報に応じた日付を含む旅程を推定する。推定部１５は、本実施形態では、一のグループに含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、１単位の旅程を推定する。ここにおいて、１単位の旅程とは、起点の場所から開始し、終点の場所で終了する、１回の旅の日程のことをいう。

提示部１６は、推定部１５により１のグループに基づいて複数通りの旅程が推定された場合、当該複数通りの旅程をユーザに提示する手段である。
選択受付部１７は、提示部１６により提示された複数通りの旅程の中からユーザによるいずれかの選択を受け付ける。

出力処理部１８は、推定部１５により推定された旅程、又は選択受付部１７により受け付けられた選択に基づいて、旅程の情報を出力する処理を行う。出力処理の具体的な内容は特に問わないが、例えば、旅程のデータの送信、記録（保存）、旅程を示す画像の表示、及び印刷のための処理のうちの１つ以上を含む。

図３は、旅程推定装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。図３に示すように、旅程推定装置１０は、制御部１０１と、操作部１０２と、ＮＷ通信部１０３と、表示部１０４と、記憶部１０５と、インタフェース部１０６とを備える。
制御部１０１は、演算処理装置としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びワークエリアとしてのＲＡＭ（Random Access Memory）を含み、旅程推定装置１０の各部を制御する制御手段である。ＣＰＵは、ＲＯＭ又は記憶部１０５に記憶されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行する。

操作部１０２は、例えばキーボードやマウスを備え、ユーザによって操作される操作手段である。ＮＷ通信部１０３は、例えばモデムを備え、インターネット等のネットワークに接続して通信する通信手段である。表示部１０４は、例えば液晶ディスプレイを備え、各種の画像（画面）を表示する表示手段である。記憶部１０５は、例えばハードディスク装置を備え、各種のデータを記憶する記憶手段である。記憶部１０５は、例えば、ＯＳ（Operating System）や、図２で説明した旅程推定装置１０の機能を実現するための旅程推定アプリケーションＡＰ、登録されたホームタウン情報等を記憶する。インタフェース部１０６は、例えばケーブルを接続するためのコネクタを備え、当該ケーブルを介して撮像装置３０と接続される。

図２で説明した文字認識部１１、抽出部１２、登録部１３、分類部１４、及び推定部１５は、例えば制御部１０１によって実現される。提示部１６は、例えば制御部１０１及び表示部１０４によって実現される。選択受付部１７は、例えば制御部１０１及び操作部１０２により実現される。出力処理部１８は、例えば制御部１０１、ＮＷ通信部１０３、及び表示部１０４によって実現される。

図４及び図５は、旅程推定装置１０が行う旅程の推定のための処理を示すフローチャートである。図６は、支出データを説明する図である。以下で説明する処理に先立ち、登録部１３は、予めホームタウン情報を登録しておく。ここでは、ホームタウン情報として、地名である「東京」と、駅名である「東京駅」及び「品川駅」とが登録されている。

撮像装置３０により文書群Ｄの各文書が撮像されると、文字認識部１１は、当該撮像された画像に基づいてＯＣＲ処理を行う（ステップＳ１）。ＯＣＲ処理は、文書の撮像と並行して行われてもよいし、撮像が終了してから行われてもよい。

ＯＣＲ処理が行われると、抽出部１２は、画像から認識された文字に基づいて支出データを抽出する（ステップＳ２）。図６（Ａ）には、ステップＳ２で抽出された複数の支出データが示されている。ここにおいて、一の支出データは、当該支出データを一意に識別する「ＩＤ」、ユーザを一意に識別する「ユーザ情報」、「日付情報」、「場所情報」、「費目情報」、及び「金額」の各情報を含む。ＩＤの値は、支出データが生成された順、即ち撮像装置３０により文書が撮像された順に、昇順に割り当てられる。ユーザ情報は、ここでは、同一のユーザを識別する「ＵＳＥＲ００１」である。日付情報は、少なくとも文書に記載された日付を示す情報を含み、更に、当該文書に記載された時刻を示す情報を含む場合がある。

場所情報は、ここでは地名を示す情報である。文書の記載から地名を直接に特定することが不可能な場合は、別途設けられた図示せぬサーバを用いて、電話番号や店舗名等の別の情報から地名が割り出される構成が採用されてもよい。
なお、図６（Ａ）において、ＩＤ「００１２」の支出データの場所情報が「不明」となっている。この原因としては、文書に場所を示す情報の記載がないことや、抽出の失敗が考えられる。

費目情報は、ここでは「飲食」のように、文書に記載された費目を上位の概念で表された情報となっているが、これよりも下位概念化（細分化）した情報で表されてもよい。例えば、費目情報は、日付情報に含まれる時刻の情報や金額の高低から、「朝食」、「昼食」、「夕食」という具合に細分化されてもよい。また、「中華料理」や「イタリア料理」等のような、飲食の内容に応じた細分化がなされてもよい。

分類部１４は、ステップＳ２で抽出された支出データを日付情報の時系列の順番に従って並べ替える、ソート処理を行う（ステップＳ３）。ソート処理では、日付情報が早い順となるように、支出データが並べ替えられる。図６（Ｂ）には、図６（Ａ）で説明した複数の支出データに対するソート処理の結果が示されている。この段階の支出データは、日付情報の時系列の順番に従って並べ替えられてはいるものの、未だ一固まりのデータである。なお、ソート処理では、同じ日付情報の支出データが複数ある場合、時刻の順番も加味される。時刻の情報が抽出されなかった場合は、特定の時刻（例えば０：００）とみなされてもよいし、費目情報等を参照して適当な時刻が推定されてもよい。後者の場合、例えば、費目情報が「夕食」の場合は、時刻を「１９：００」と推定されればよい。

続いて、分類部１４は、複数の支出データの各支出データをグループに分類するための処理を開始する。
まず、分類部１４は、グループに未分類の支出データのうち、ソート順が最先である支出データに着目する（ステップＳ４）。ここでは、分類部１４は、ＩＤ「００１０」の支出データに着目する。

次に、分類部１４は、着目した支出データから抽出された場所情報が、ホームタウン情報を示すかどうかを判定する（ステップＳ５）。図６（Ｂ）に示すように、ＩＤ「００１０」の支出データからは、場所情報として「東京」が抽出されている。よって、分類部１４は、ステップＳ５で「ＹＥＳ」と判定する。次に、分類部１４は、抽出された場所情報を、旅行の起点に対応させるかどうかを判定する（ステップＳ６）。分類部１４は、以下で説明する判定条件（Ｃ１１）〜（Ｃ１３）に基づいて、ステップＳ６の判定を行う。

（Ｃ１１）ホームタウン情報が抽出された支出データの中で、ソート順が奇数番目である支出データを起点、偶数番目である支出データを終点に対応させる。
（Ｃ１２）抽出された日付情報が連続の関係にある２以上の支出データに含まれる、ホームタウン情報が抽出された支出データの中で、ソート順が先頭である支出データを起点、最後である支出データを終点に対応させる。
（Ｃ１３）抽出された日付情報が連続の関係にある２つの支出データの各々から、ホームタウン情報が抽出された場合、ソート順が先である支出データを或る１単位の旅程の終点、後である支出データを別の１単位の旅程の終点に対応させる。

判定条件（Ｃ１１）を採用する理由は、次のとおりである。ユーザがホームタウンを起点として旅を開始し、ホームタウンを終点として旅を終了した場合において、旅の開始時点と終了時点に発行された支出に関する文書が存在したとする。この場合、ホームタウン情報が抽出された支出データに着目すると、ソート順で、旅程の起点に対応するものと、旅程の終点に対応するものとが、交互に現われる可能性が高いと推定される。

判定条件（Ｃ１２）を採用する理由は、次のとおりである。日付情報が連続の関係にある２以上の支出データが存在した場合に、これらは１単位の旅程に係る支出データと推定される。このため、日付情報が先頭であるホームタウン情報が抽出された支出データが起点に対応し、最後であるホームタウン情報が抽出された支出データが終点に対応する可能性が高いと推定される。ここにおいて、日付情報の連続の関係は、日付情報が示す日付が時系列の順番で連続する（即ち１日違いである）関係に加え、日付情報が示す日付が時系列の順番で同じ（即ち同日を示す）関係を含む。

判定条件（Ｃ１３）を採用する理由は、次のとおりである。日付情報が連続の関係にある２つの支出データの各々から、ホームタウン情報が抽出された場合、当該２つの支出データの間に別の支出データが存在しないことから、これらが同じ旅程に係る支出データとは考え難い。よって、当該２つの支出データは、互いに異なる旅程に係る支出データと推定される。このため、日付情報が先である支出データが或る１単位の旅程の終点に対応し、後である支出データが別の１単位の旅程の終点に対応する可能性が高いと推定される。ユーザが旅を終えてホームタウンに戻った後、直ぐに次の旅を開始した場合に、判定条件（Ｃ１３）を満たしやすくなる。

ステップＳ６では、分類部１４は、例えば、判定条件（Ｃ１１）〜（Ｃ１３）のうち２以上の判定条件で判定結果が重複した場合に、当該判定結果を最終的な判定結果とする。これ以外にも、分類部１４は、特定の判定条件（例えば、判定条件（Ｃ１２））の重み付けを相対的に重くして、最終的な判定結果を求めてもよい。

ＩＤ「００１０」の支出データの場合、分類部１４は、少なくとも判定条件（Ｃ１１）及び（Ｃ１２）に基づいて、旅程の起点に対応させると判定する（ステップＳ６；ＹＥＳ）。
ステップＳ６で「ＹＥＳ」と判定した場合、分類部１４は、支出データを旅程の起点に対応させて、新規に作成したグループに分類する（ステップＳ７）。図７は、支出データの分類を説明する図である。図７に示すように、分類部１４は、ＩＤ「００１０」の支出データを、グループＧ１に分類する。
なお、図７の「ホームタウン」と記された欄においては、旅程の起点に対応する支出データについては「起点」、終点に対応する支出データについては「終点」、起点及び終点のいずれにも対応しない支出データについては「−」（ハイフン）と記されている。

次に、分類部１４は、ソート順が次の支出データが存在するかどうかを判定する（ステップＳ８）。ここではステップＳ８で「ＹＥＳ」と判定し、分類部１４はステップＳ４の処理に戻す。そして、分類部１４は、グループに未分類の支出データのうち、ソート順が最先の支出データに着目する（ステップＳ４）。ここでは、分類部１４は、ＩＤ「０００９」の支出データに着目する。

次に、分類部１４は、着目した支出データから抽出された場所情報が、ホームタウン情報を示すかどうかを判定する（ステップＳ５）。図６（Ｂ）に示すように、ＩＤ「０００９」の支出データからは、場所情報として「小田原」が抽出されている。よって、分類部１４は、ステップＳ５で「ＮＯ」と判定する。ステップＳ５で「ＮＯ」と判定した場合、分類部１４は、支出データを作成中のグループに追加する（ステップＳ９）。図７に示すように、分類部１４は、ＩＤ「０００９」の支出データを、グループＧ１に分類する。
そして、分類部１４は、ステップＳ８の処理に進み、ソート順が次の支出データが存在するかどうかを判定する。次のステップＳ４では、分類部１４は、ＩＤ「０００４」の支出データに着目する。

ＩＤ「０００４」の支出データからは、場所情報として「東京」が抽出されている。よって、分類部１４は、ステップＳ５で「ＹＥＳ」と判定する。そして、分類部１４は、抽出された場所情報を、旅行の起点に対応させるかどうかを判定する（ステップＳ６）。ここでは、少なくとも判定条件（Ｃ１１）及び（Ｃ１２）に基づいて、分類部１４は支出データを旅程の終点に対応させる判定する。よって、分類部１４は、ステップＳ６で「ＮＯ」と判定し、支出データを旅程の終点に対応させて、作成中のグループに分類する（ステップＳ１０）。図７に示すように、分類部１４は、ＩＤ「０００４」の支出データを、グループＧ１に分類する。そして、分類部１４は、１グループの作成を完了する（ステップＳ１１）。ここでは、グループＧ１に分類される支出データが確定される。

次に、分類部１４は、ソート順が次の支出データが存在するかどうかを判定する（ステップＳ１２）。分類部１４は、ここでは「ＹＥＳ」と判定し、ステップＳ４の処理に戻す。以降、分類部１４は、ステップＳ４〜Ｓ１２の処理を繰り返し行うことにより、全ての支出データをいずれか１つのグループに分類する。

図７に示すように、分類部１４は、ＩＤ「００１３」，「００１４」，「０００５」の支出データを、グループＧ２に分類する。また、分類部１４は、判定条件（Ｃ１１），（Ｃ１３）に基づいて、ＩＤ「００１３」の支出データを旅程の起点、ＩＤ「０００５」の支出データを旅程の終点に対応させる。更に、分類部１４は、ＩＤ「０００６」，「００１５」，「０００８」，「０００２」，「０００１」，「００１１」，「００１２」，「０００７」，「０００３」の支出データを、グループＧ３に分類する。また、分類部１４は、ＩＤ「０００６」の支出データを旅程の起点、ＩＤ「０００３」の支出データを旅程の終点に対応させる。

図７に示すように、ここでは、グループＧ１〜Ｇ３の各々において、ホームタウン情報が抽出された支出データが起点、又は終点のいずれかに対応しているが、このようにならない場合もある。分類部１４は、ステップＳ７又はＳ９で支出データを分類した後、ソート順が次の支出データが存在しないと判定した場合は（ステップＳ８；ＮＯ）、その時点で１グループの作成を完了する。この場合、分類部１４は、直前のステップＳ７又はＳ９で分類した支出データを、旅程の終点に対応させる。例えば、ユーザがホームタウン以外の場所に移住した場合、この場所が旅程の終点となる。
また、旅程の起点に対応させるべき、ホームタウン情報が抽出された支出データが存在しない場合は、分類部１４は、グループに未分類でソート順が最先の支出データを、旅程の起点に対応させる。

以上のようにして、分類部１４による支出データの分類が終了すると、推定部１５は、グループ毎に１単位の旅程を推定する（図５のステップＳ１３）。分類部１４によって生成された各グループは、支出データによって構成されているが、ある共通の性質を有した支出データの集合体に過ぎない。推定部１５は、各グループに含まれる支出データの内容を分析することにより、これら支出データによって裏付けられる人間（ユーザ）の行動、即ち旅程を推定する。本実施形態の推定部１５は、各グループに含まれる支出データを分析することにより、何月何日にユーザはどこに位置したか、どこからどこへ移動したか、各日においてユーザはどのような支出を行ったか等を推定する。従って、推定される旅程は、旅における人間の行動の情報、例えば、日付と関連づけられたユーザが滞在した場所、複数の場所間の移動の経路、当該移動に用いられた交通手段、宿泊地、及び旅費の情報が含まれる。

推定部１５は、１のグループの各支出データから抽出された複数の場所情報の地理的な関係から推定される移動の経路に基づいて、旅程を推定する。この移動経路の推定では、複数の時点の場所情報の連続性が考慮される。例えば同じ日付情報を含む支出データが２つ存在し、一方の場所情報が「東京」、他方の場所情報が「大阪」を示す場合、推定部１５は、当該日付情報が示す日に、「東京」−「大阪」間の移動があったと推定する。同じ日付情報を含む支出データが３つ存在し、各々から「東京」、「大阪」、「福岡」を示す場所情報が抽出された場合、推定部１５は、これら３つの場所情報の地理上の位置の連続性に基づいて、「東京」→「大阪」→「福岡」という経路の移動、又は「福岡」→「大阪」→「東京」という経路の移動を推定する。図１（Ｄ）で説明した文書Ｄ４のように、各場所に滞在した時刻の情報が得られた場合、推定部１５はこの時刻の情報に基づいて移動経路を推定する。

旅費について、推定部１５は、例えば飲食費、交通費、及び宿泊費等の、費目情報から特定される項目毎の旅費を算出する。ただし、これらの項目はあくまで一例であり、例えば更に細分化されてもよい。

続いて、推定部１５は、複数の支出データの各支出データを修正する修正処理を行う。本実施形態の修正処理は、除外処理、訂正処理、及び補完処理を含む。除外処理は、旅程の推定に使用しない支出データを除外する処理である。訂正処理は、ＯＣＲ処理における文字の認識を原因とした誤りを含む情報（文字）を訂正する処理である。補完処理は、支出データから抽出されなかった情報を補完する処理である。図８は、修正処理後の支出データを説明する図である。

まず、推定部１５は、除外処理を行う（ステップＳ１４）。除外処理のアルゴリズムは予め決められているが、本実施形態では、以下の除外条件（Ｃ２１）及び（Ｃ２２）に基づいて行われる。
（Ｃ２１）一のグループに含まれる各支出データから抽出された複数の場所情報の地理的な関係に基づいて、一部の場所情報が抽出された支出データを除外する。
（Ｃ２２）支出データから抽出された費目情報に基づいて、旅程の推定に使用しない支出データを除外する。

除外条件（Ｃ２１）に基づく除外処理は、複数の場所情報のうち、地理的な関係から移動が不可能な場所を示す場所情報が抽出された支出データを除外するための処理である。例えば、図７に示すＩＤ「０００１」の支出データの場所情報は「福岡」であるが、同じグループＧ３に含まれる他の支出データの場所情報は、多くが或る程度の距離が離れた「大阪」又は「神戸」を示している。このため、ＩＤ「０００１」の支出データが、グループＧ３から推定される旅程に係る支出データではないと推定される。よって、推定部１５は、図８に示すように、ＩＤ「０００１」の支出データを除外する。例えば、他人に対して発行された文書が紛れ込んだ場合に、この除外処理が行われる。

除外条件（Ｃ２２）に基づく除外処理は、旅費に含めるべきではない費目の金額を、当該旅費に含めないようにするための処理である。例えば、旅程推定装置１０が出張費の清算の用途で使用される場合、タバコ等の嗜好品に係る費用を旅費に含めない場合がある。そこで、推定部１５は、特定の費目情報が抽出された支出データを除外する。

次に、推定部１５は、訂正処理を行う（ステップＳ１５）。訂正処理のアルゴリズムは予め決められているが、本実施形態では、以下の訂正条件（Ｃ３１）に基づいて行われる。
（Ｃ３１）一の支出データから抽出された場所情報を、同じグループに含まれる他の支出データから抽出された場所情報に基づいて訂正する。

図７に示すように、ＩＤ「０００８」の支出データから抽出された場所情報は、「大坂」となっている。しかしながら、これと同じグループＧ３には、場所情報として「大阪」が抽出された支出データとして、ＩＤ「００１５」及び「０００８」の支出データが含まれている。推定部１５は、同じグループの２以上の他の支出データから同じ場所情報が抽出された場合に、訂正処理を行う。よって、推定部１５は、図８に示すように、ＩＤ「０００８」の支出データから抽出された場所情報を、「大坂」から「大阪」に訂正する。
仮に、グループＧ３に場所情報が「大阪」である支出データが含まれない場合には、推定部１５は、「大坂」から「大阪」への訂正をしない。その理由は、現に「大坂」という場所を訪問した可能性や、店舗名等の場所を意味しない情報を場所情報として認識した可能性があるからである。

次に、推定部１５は、補完処理を行う。補完処理のアルゴリズムは予め決められているが、本実施形態では、以下の補完条件（Ｃ４１）に基づいて行われる。
（Ｃ４１）一の支出データから抽出されなかった場所情報を、同じグループに分類された他の支出データから抽出された場所情報に基づいて補完する。

図７に示すように、ＩＤ「００１２」の支出データの場所情報が「不明」となっている。しかしながら、当該支出データとソート順が隣り合う、同じグループＧ３のＩＤ「００１１」，「０００７」の支出データからは、場所情報として「神戸」が抽出されている。この場合、推定部１５は、図８に示すように、ＩＤ「００１２」の支出データの場所情報として、「神戸」を補完する。このように、推定部１５は、ソート順で前後に隣り合う場所情報が一致した場合は、当該場所情報で補完する補完処理を行う。隣り合う場所情報が相違する場合は、推定部１５は、日付情報が近い一方の支出データの場所情報で補完するとよい。
なお、除外処理、訂正処理、及び補完処理が実行される順番は、変更されてもよい。

次に、推定部１５は、複数通りの旅程を推定したグループがあるかどうかを判定する（ステップＳ１７）。１グループにつき１通りの旅程を推定した場合は、推定部１５は、ステップＳ１７で「ＮＯ」と判定する。この場合、出力処理部１８は、修正処理後の旅程に確定して、当該旅程のデータを出力する出力処理を行う（ステップＳ２０）。

図９は、出力処理部１８から出力される旅程を説明する図である。
図９に示すように、グループＧ１から推定された「旅程１」には、２０１４／９／２０に東京に滞在し、２０１４／９／２１に小田原に滞在して宿泊し、２０１４／９／２２に東京に滞在したことを示す情報が含まれる。「移動経路」の情報は、ここでは「東京」→「小田原」→「東京」となっている。「旅費」は、費目情報「飲食」に対応する飲食代「１１５０ＪＰＹ」と、費目情報「タクシー」に対応する交通費「２８４０ＪＰＹ」と、費目情報「ホテル」に対応する宿泊費「７８００ＪＰＹ」と、これらの総額である「１１７９０ＪＰＹ」との各情報が含まれている。グループＧ２から推定された「旅程２」、及びグループＧ３から推定された「旅程３」にも、旅におけるユーザの行動の情報が含まれる。
なお、図９で説明した旅程の情報はあくまで一例である。例えば、日付情報に含まれる時刻の情報に基づいて、何月何日にユーザがどこに位置していたかだけでなく、何時何分にユーザがどこに位置していたかまでが示されているような、より詳細な旅程が推定されてもよい。また、図９で説明した情報のうちの一部の情報が省略されてもよい。例えば、経費処理においては支出額が重要であるが、単に大雑把な旅程を把握したい用途の場合には、日付と移動経路のみが示された旅程も考えられる。更に、旅程の情報は、文字情報で表現されることに限られず、例えば、画像情報（例えば地図）や音声情報、その他の人間又はコンピュータが解釈可能な情報の組み合わせによって表現されてもよい。

ステップＳ１７において、推定部１５が複数通りの旅程を推定したグループがあると判定した場合（ステップＳ１７；ＮＯ）、提示部１６は、推定された複数通りの旅程を提示する（ステップＳ１８）。選択受付部１７は、提示された複数通りの旅程の中からいずれかの選択を受け付ける（ステップＳ１９）。出力処理部１８は、選択された旅程の情報を出力する出力処理を行う（ステップＳ２０）。

ここで、グループＧ３において、ＩＤ「００１２」の支出データからみて、ソート順が前の支出データの場所情報が「神戸」で、後の支出データの場所情報が「大阪」であり、且つ、日付情報の離れ具合が同じであった場合を考える。この場合、補完すべき場所情報が「神戸」と「大阪」との２通りとなる。そこで、推定部１５は、場所情報「神戸」で補完処理を行った場合と、場所情報「大阪」で補完処理を行った場合との２通りで旅程を推定し、これらを提示する。ユーザは、提示された２通りの旅程のうち、真の（即ち事実に即した）旅程を選択する。出力処理部１８は、選択された旅程に確定して、当該旅程の情報を出力する出力処理を行う。
これにより、旅程推定装置１０は、真の旅程の情報を出力しやすくなる。旅程の選択に係るユーザの手間は増えるが、旅程の推定の精度が向上する。
旅程推定装置１０は、補完処理と関係なく複数通りの旅程を推定した場合も、ステップＳ１８〜Ｓ２０の処理ステップを実行する。

以上、旅程推定装置１０が、日本語で発行された文書に係る支出データに基づいて、日本国内の旅程を推定する場合を説明したが、日本語以外の言語で発行された文書に係る支出データに基づいて、日本国外を含む旅程を推定してもよい。

以上説明した第１実施形態の旅程推定装置１０によれば、複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に基づいて、当該複数の支出情報をグループに分類して、各グループから１単位の旅程を推定し得る。このため、ユーザには、旅程の情報を一からコンピュータ装置に入力する手間が強いられない。また、ユーザは、多数の支出に関する文書が手元にある場合でも、旅程に関する文書であるか否かを判別したり、撮像させるときの日付の順番を考慮したりしなくてよい。例えば、ユーザの財布に多数のレシートや領収書が無秩序に溜まっている場合でも、ユーザは旅程に関するか否かを判別することなく、財布に入っている全てのレシート等を一括して本実施形態の旅程推定装置１０の入力に乗せれば、除外処理により旅程に無関係な文書は自動的に除外される上に、推定旅程が出力されてくる。よって、ユーザにとって、旅程の情報を得るために必要な工数の増大が抑制される。更に、旅程推定装置１０によれば、ホームタウン情報が抽出された支出データを手がかりとして、旅程の起点又は終点を推定するため、１単位の旅程を精度良く推定し得る。また、除外処理、修正処理、及び補完処理を含む修正処理によっても、真の旅程を推定する精度が高くなる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態を説明する。本実施形態の旅程推定装置１０は、支出データのグループの分類に関する構成が、上述した第１実施形態と相違する。旅程推定装置１０の機能構成は、図１に示す構成と大略同じであるが、分類部１４は、抽出された日付情報が連続の関係にある２以上の支出データを、同一のグループに分類する。本実施形態では、登録部１３に相当する機能が省略されてもよい。旅程推定装置１０のハードウェア構成は、図１に示す構成と同じである。本実施形態において、上述した第１実施形態と同じ符号を付した要素は、上述した第１実施形態と同じ要素を表す。
以下、上述した第１実施形態と相違する点を中心に、旅程推定装置１０が行う旅程の推定に関する処理を説明する。

図１０は、旅程推定装置１０が行う旅程の推定のための処理を示すフローチャートである。図１１は、支出データを説明する図である。
撮像装置３０により文書群Ｄの各文書が撮像されると、文字認識部１１は、当該撮像された画像に基づいてＯＣＲ処理を行う（ステップＳ１）。ＯＣＲ処理が行われると、抽出部１２は、画像から認識された文字に基づいて支出データを抽出する（ステップＳ２）。図１１（Ａ）には、ステップＳ２で抽出された複数の支出データが示されている。次に、分類部１４は、ステップＳ２で抽出された支出データを、日付情報の時系列の順番に従って並べ替えるソート処理を行う（ステップＳ３）。図１１（Ｂ）には、図１１（Ａ）で説明した複数の支出データに対するソート処理の結果が示されている。

続いて、分類部１４は、複数の支出データの各支出データをグループに分類するための処理を開始する。
まず、分類部１４は、グループに未分類の支出データのうち、ソート順が最先である支出データに着目する（ステップＳ４）。ここでは、分類部１４は、ＩＤ「００１０」の支出データに着目する。

次に、分類部１４は、ステップＳ４で着目した支出データと、ソート順が次の支出データとで、日付情報が連続の関係にあるかどうかを判定する（ステップＳ２１）。ここでは、ＩＤ「００１０」の支出データの日付情報「2014/09/20 08:41」と、ソート順が次のＩＤ「０００９」の支出データの日付情報「2014/09/21」とが連続の関係にあるので、分類部１４は、ステップＳ２１で「ＹＥＳ」と判定する。この場合、分類部１４は、着目した支出データと、ソート順が次の支出データとを同一のグループに分類する（ステップＳ２２）。分類部１４は、図１２に示すように、ＩＤ「０００９」及び「００１０」の支出データを、グループＧ４に分類する。次に、分類部１４は、ステップＳ４で着目した支出データから、ソート順が２つ後の支出データが存在するかどうかを判定する（ステップＳ２３）。当該２つ後の支出データは、グループに未分類の支出データである。ここではステップＳ２３で「ＹＥＳ」と判定し、分類部１４はステップＳ４の処理に戻す。

次に、分類部１４は、ステップＳ４でＩＤ「０００９」の支出データに着目する。そして、分類部１４は、ＩＤ「０００９」の支出データの日付情報と、ソート順が次のＩＤ「０００４」の支出データの日付情報とが連続の関係にあるかどうかを判定する（ステップＳ２１）。ここでも、分類部１４は、ステップＳ２１「ＹＥＳ」と判定し、ＩＤ「０００４」の支出データをグループＧ４に分類する（ステップＳ２２）。

次に、分類部１４は、ステップＳ４でＩＤ「０００４」の支出データに着目する。そして、分類部１４は、ＩＤ「０００４」の支出データの日付情報と、ＩＤ「００１３」の支出データの日付情報とが、連続の関係にあるかどうかを判定する（ステップＳ２１）。支出データであるＩＤ「０００４」の支出データの日付情報「2014/09/22 08:34」と、出情報であるＩＤ「００１３」の支出データの日付情報「2014/11/05 09:36」とは、連続の関係にない。よって、分類部１４は、ステップＳ２１で「ＮＯ」と判定する。

次に、分類部１４は、ステップＳ４で着目した支出データから抽出された日付情報の前後を宿泊期間に含むことを示す、宿泊に関する支出データがあるかどうかを判定する（ステップＳ２４）。図１（Ｃ）で説明したように、ホテル等の宿泊施設の領収証には、宿泊の期間を特定するための日付が記載されていることがある。このような文書の存在は、宿泊期間中においては、ユーザが宿泊施設のある場所に滞在したと推定される。

ここで、ＩＤ「０００９」の支出データの費目情報が「ホテル」であり、宿泊期間が９／２１〜９／２２であったとする。この場合、分類部１４は、ステップＳ２１で「ＹＥＳ」と判定する。次に、分類部１４は、支出データから特定される宿泊数が、日付情報の非連続日数以上（即ち、宿泊数≧非連続日数）かどうかを判定する（ステップＳ２５）。ここでは、宿泊期間は９／２１〜９／２２であるから、宿泊数は「２」である。これに対し、日付情報の非連続日数は、「2014/09/22 08:34」から「2014/11/05 09:36」までの日数であるから、宿泊数よりも多い。よって、分類部１４は、ステップＳ２５で「ＮＯ」と判定する。この場合、分類部１４は、１グループの作成を完了する（ステップＳ１１）。ここでは、グループＧ４に分類される支出データが確定されることになる。

次に、分類部１４は、ソート順が次である支出データが存在するかどうかを判定する（ステップＳ１２）。分類部１４は、ステップＳ１２で「ＹＥＳ」と判定し、ステップＳ４の処理に戻す。

以降も、分類部１４は、ステップＳ４〜Ｓ１２の処理ステップを繰り返し行う。分類部１４は、図１２に示すように、ＩＤ「００１３」の支出データをグループＧ５に分類した後は、ステップＳ４でＩＤ「００１４」の支出データに着目する。この場合、ＩＤ「００１４」の支出データの日付情報「2014/11/06」と、ソート順が次であるＩＤ「０００５」の支出データの日付情報「2014/11/08 12:11」とが連続の関係にない。よって、分類部１４は、ステップＳ２１で「ＮＯ」と判定する。

次に、分類部１４は、ステップＳ４で着目した支出データから抽出された日付情報の前後を宿泊期間に含むことを示す、宿泊に関する支出データがあるかどうかを判定する（ステップＳ２４）。ここで、ＩＤ「００１４」の支出データの費目情報が「ホテル」となっており、宿泊期間が、１１／６〜１１／７であったとする。この場合、分類部１４は、ステップＳ２１で「ＹＥＳ」と判定する。

次に、分類部１４は、支出データから特定された宿泊数が、日付情報の非連続日数以上かどうかを判定する（ステップＳ２５）。ここでは、宿泊期間は１１／６〜１１／７であるから、宿泊数は「２」である。これに対し、日付情報の非連続日数は、「2014/11/06」から「2014/11/08 12:11」までの日数「２」である。よって、分類部１４は、ステップＳ２５で「ＹＥＳ」と判定する。この場合、分類部１４は、宿泊最終日（即ち出発日）を示す日付情報、又は宿泊期間中の日付情報が抽出された支出データを、同じグループに分類する（ステップＳ２６）。ここでは、分類部１４は、宿泊最終日を示す日付情報である１１／８、又は宿泊期間中の日付情報である１１／６〜１１／７が抽出された支出データを、グループＧ５に分類する。これにより、ＩＤ「０００５」の支出データの日付情報は、ＩＤ「００１４」の支出データの日付情報と連続の関係にないが、同一のグループＧ２に分類される。次に、分類部１４は、ステップＳ２３に進み、ステップＳ４で着目した支出データから、ソート順が２つ後の支出データが存在するかどうかを判定することになる。

グループＧ６の作成に関し、ＩＤ「００１１」の支出データと、ＩＤ「０００１」の支出データとは、日付情報が連続の関係にない。しかし、ＩＤ「００１１」の支出データの費目情報が「ホテル」に関するもので、且つ、その宿泊期間が、１１／１２〜１１／１３であったとする。この場合、宿泊数が「２」であり、日付情報の非連続日数が「２」である。よって、分類部１４は、ステップＳ２５で「ＹＥＳ」と判定し、宿泊最終日を示す日付情報である１１／１４、又は宿泊期間中の日付情報である１１／１２〜１１／１３が抽出された支出データを、同じグループに分類する。ここでは、分類部１４は、ＩＤ「０００１」の支出データは、ＩＤ「００１１」の支出データとは日付情報が連続の関係にないが、同一のグループＧ６に分類する。

なお、本実施形態においても、分類部１４は、ホームタウン情報に基づいて支出データをグループに分類してもよい。この場合、分類部１４は、ステップＳ２２で「ＹＥＳ」と判定した後、ソート順が次の支出データの場所情報がホームタウン情報を示すかどうかを判定する。ホームタウン情報を示すと判定した場合、分類部１４は、ステップＳ１１で１グループの作成を完了する。ホームタウン情報を示さないと判定した場合、分類部１４は、ステップＳ２３に進み、２つ後の支出データの有無を判定する。

以上のようにして、分類部１４による支出データの分類が終了すると、推定部１５は、図５で説明したステップＳ１３に進み、グループ毎に１単位の旅程を推定する。以降、旅程推定装置１０では、上述した第１実施形態と同じく、ステップＳ１３〜Ｓ２０の処理が実行される。図１３は、修正処理後の支出データを説明する図である。図１３に示すように、修正処理によりＩＤ「０００２」の支出データの場所情報は、「大坂」から「大阪」に修正され、補完処理によりＩＤ「００１２」の支出データ場所情報として「神戸」が補完されている。更に、除外条件（Ｃ２２）に基づく除外処理により、ＩＤ「０００８」の支出データが除外されている。

図１４は、出力処理部１８から出力される旅程を説明する図である。本実施形態の旅程の情報は、大略、上述した第１実施形態と同じ方法で生成される。
図１４に示すように、グループＧ４からは「旅程４」として、２０１４／９／２０に東京に滞在し、２０１４／９／２１に小田原に滞在して２泊し、２０１４／９／２３に東京に滞在したことを示す情報が含まれる。ここでは、２０１４／９／２３への東京の滞在が、括弧書きで示されている。また、移動経路についても、旅程の終点に関する部分が、括弧書きとなっている。その理由は、９／２３に、ホームタウンである東京に戻ったことを示す支出データがないためである。「旅程４」では、ＩＤ「０００９」の宿泊に関する支出データに基づいて、宿泊最終日が旅程の終了日と推定されている。

グループＧ５から推定された「旅程５」、及びグループＧ６から推定された「旅程６」にも、旅におけるユーザの行動の情報が含まれる。グループＧ５では１１／７の支出データ、グループＧ６では１１／１３の支出データがないが、前述した宿泊に関する支出データに基づいて、１単位の旅程が推定されている。

以上説明した第２実施形態の旅程推定装置１０によれば、日付情報が連続の関係にある２以上の支出データに基づいて１単位の旅程を推定するため、旅程を精度良く推定し得る。また、旅程推定装置１０によれば、日付情報が連続の関係にない場合でも、宿泊に関する支出データに基づいて、１単位の旅程を精度良く推定し得る。

［変形例］
本発明は、上述した実施形態と異なる形態で実施してもよい。また、以下に示す変形例は、各々を組み合わせてもよい。
（変形例１）
旅程推定装置１０は、支出データから抽出されなかった情報が存在する場合に、ユーザにこの情報を問い合わせるための構成を備えてもよい。支出データから情報が抽出されない場合とは、文書にその情報の記載がない場合や、ＯＣＲ処理を原因とした文字の認識の誤り等により、文書に情報の記載はあるものの当該情報が抽出されなかった場合等がある。

図１５は、本変形例の旅程推定装置１０の機能構成を示すブロック図である。本変形例の旅程推定装置１０は、上述した実施形態の機能に加え、問い合わせ部１９、及び回答受付部２０を備える。
問い合わせ部１９は、一の支出データから抽出されなかった情報が存在する場合、当該情報をユーザに問い合わせる。回答受付部２０は、問い合わせ部１９による問い合わせに対する回答を受け付ける手段である。推定部１５は、回答受付部２０により受け付けられた回答に基づいて、抽出されなかった情報を補完する。推定部１５は、補完した情報を用いて旅程を推定する。
なお、問い合わせ部１９は、例えば制御部１０１及び表示部１０４により実現され、回答受付部２０は、例えば制御部１０１及び操作部１０２により実現される。

図１６は、本変形例の旅程推定装置１０が行う問い合わせを説明する図である。ここでは、図６で説明したＩＤ「００１１」の支出データの場所情報を問い合わせるための問合せ画面Ｃが示されている。問い合わせ部１９は、図１６に示すように、ＩＤ「００１１」の支出データから抽出された日付情報、費目情報、及び金額を表示して、場所情報を問い合わせる。ここでは、問い合わせ部１９は、補完処理により推定した場所情報に基づいて「場所は「神戸」でよろしいですか？」というメッセージと、「はい」と記された操作子の画像Ｂ１と、「自分で修正」と記された操作子の画像Ｂ２とを表示する。ユーザは、提示された場所情報が正しいと判断した場合は、画像Ｂ１を選択する操作を行うことにより、回答する。ユーザは、提示された場所情報が誤っていると判断した場合は、画像Ｂ２を選択する操作を行って、真の情報を回答する。
なお、問い合わせ部１９は、場所情報の候補が複数ある場合には、抽出された日付情報が近い支出データの場所情報を優先的に表示してもよい。ここでの優先的な表示とは、例えば、画面の上部に表示する等、より少ない操作で場所情報を選択可能にしたり、ユーザに視認させやくしたりする表示のことをいう。

ここでは、補完処理で推定した場所情報が表示されるが、この表示がなくてもよい。旅程推定装置１０では、日付情報、費目情報、金額が抽出されたかった場合も、抽出されなかった情報を問い合わせてもよい。
問い合わせ部１９の問い合わせのタイミングは、特に問わない。問い合わせ部１９は、例えば、旅程を推定する過程で不明の情報が存在すると判定した場合に、随時プロンプトを表示する等して、問い合わせをしてもよい。また、問い合わせのタイミングは、例えば、ステップＳ１６の処理が終了したタイミングであってもよいし、ステップＳ１３で旅程を推定するタイミングで問い合わせてもよい。
本変形例の旅程推定装置１０によれば、真の情報によって補完しやすくなる。また、本変形例の機能は、上述した第２実施形態の旅程推定装置１０で実現されてもよい。

（変形例２）
上述した実施形態の補完処理は、場所情報を補完する処理であったが、日時情報を補完する補完処理が行われてもよい。この場合の補完処理のアルゴリズムは予め決められているが、以下の補完条件（Ｃ４２）に基づいて行われる。
（Ｃ４２）一の支出データから抽出されなかった日付情報を、抽出された場所情報が示す場所が共通する他の支出データから抽出された日付情報に基づいて補完する。

ここでいう場所の共通とは、場所情報が共通することに加え、「福岡」と、福岡の一部の地区である「博多区」のように、地域が共通することも含んでいてもよい。図１７に示すように、仮にＩＤ「０００８」の支出データの日付情報が「不明」である場合、この支出データを分類すべきグループが不明である。そこで、推定部１５は、ＩＤ「０００８」の支出データの場所情報「大阪」と共通する場所を示す場所情報が抽出された支出データとして、ＩＤ「００１５」及び「０００２」の支出データを特定する。ＩＤ「００１５」の支出データの日付情報は「2014/11/10 15:17」であり、ＩＤ「０００２」の支出データの日付情報は「2014/11/11 12:16」である。よって、推定部１５は、ＩＤ「０００８」の支出データの日付情報を、これらの支出データから抽出された日付情報で補完する。ここでは、推定部１５は、「１１／１０」及び「１１／１１」に基づいて補完する。例えば、推定部１５は、これら２つの日付情報の一方で補完して旅程を推定する。

（変形例３）
上述した実施形態の訂正処理は、場所情報を訂正する処理であったが、日時情報を訂正する訂正処理が行われてもよい。この場合の訂正処理のアルゴリズムは予め決められているが、以下の補完条件（Ｃ３２）に基づいて行われる。
（Ｃ３２）一の支出データから抽出された日付情報を、抽出された場所情報が示す場所が共通する他の支出データから抽出された日付情報に基づいて訂正する。

支出データの日付情報にＯＣＲ処理を原因とした誤りが含まれる場合、この支出データは本来分類されるべきグループに分類されない。そこで、推定部１５は、抽出された場所情報が示す場所が共通する他の支出データが存在する場合、当該支出データから抽出された日付情報で補完する。例えば、文字認識部１１が、場所情報を「福岡」と認識し、日付情報である「６／５」を、誤って「６／Ｓ」（アルファベットの「Ｓ」）と認識したとする。この場合、分類部１４は、場所情報として「福岡」が抽出された２つ以上の支出データから、日付情報として「６／５」が抽出されている場合に、「６／Ｓ」を「６／５」に訂正する。

（変形例４）
上述した第２実施形態に関し、旅程推定装置１０は、支出データから抽出された場所情報が示す場所が、ホームタウンから遠隔地かどうかに基づいて、グループの分類を行ってもよい。本変形例では、登録部１３がホームタウンを登録するものとする。
ユーザが旅行や出張等の目的でホームタウンからの遠隔地を訪れる場合、同じ場所を、例えば数日違いで訪れる可能性は低いと推定される。上述した第２実施形態のグループＧ６では、ホームタウンが「東京」であるのに対して、日付情報が１１／１０と１１／１２で、場所情報がともに遠隔地の「大阪」である２つの支出データが存在する。この場合、１１／１０〜１１／１１の期間の宿泊を示す文書がないとしても、ユーザがこの場所で宿泊し、これらの支出データが、同じ旅程で発行された支出に関する文書に対応すると推定される。これに対し、日付情報が１１／１０と１１／１２で、場所情報が遠隔地でない「横浜」である支出データが存在しても、これが同じ旅で発行されたと推定し難い。

そこで、分類部１４は、一の支出データから抽出された日付情報と、ソート順が次である支出情報から抽出された日付情報とが連続の関係にない場合でも、これらの支出データから抽出された場所情報が示す場所が共通し、且つホームタウンからの遠隔地を示すときは、これらの支出データを、同じグループに分類する。ホームタウンからの遠隔地か否かは、典型的には、当該ホームタウンと遠隔地との距離によって定まる。ただし、距離だけで定まるのではなく、例えば、ホームタウンからその場所を訪れるための交通機関を加味してもよい。例えば、分類部１４は、距離が同じであっても交通の便が悪い場所を遠隔地とし、交通の便が良い場所を遠隔地でないとして分類する。本変形例によれば、図１４で説明した「旅程６」について、旅程推定装置１０は、更に「２０１４／１１／１０〜１１ 大阪（宿泊２泊）」という情報を含む旅程を推定する。この変形例の旅程推定装置１０によれば、真の旅程を推定する精度が高くなる。

（変形例５）
旅程推定装置１０は、図２で説明した機能構成の全てを備えなくてもよい。図１８に示すように、旅程推定装置１０は、少なくとも、分類部１４と、推定部１５とを備えていればよい。この場合において、文字認識部１１、抽出部１２、登録部１３、提示部１６、選択受付部１７、及び出力処理部１８の少なくとも一部の機能が、外部装置によって実現されたり、一部の機能が省略されたりしてもよい。

本変形例の旅程推定装置１０の一態様として、文書から支出データを得る構成が採用されなくてもよい。最近では、領収証や、クレジットカード管理会社や銀行等の取引明細書、切符や各種チケットが電子化されていることも珍しくない。そこで、旅程推定装置１０は、支出に関する情報を含む電子データである支出データを、外部装置から取得し、当該支出データに基づいて旅程を推定してもよい。このような支出データにも、図１で説明した文書の場合と同じ性質の日付情報、場所情報、費目情報、及び金額等の情報が含まれ得るからである。例えば支出データは、クレジットカードの一種であるコーポレートカードの明細データに含まれるデータから抽出されてもよい。コーポレートカードの明細データにはカードの使用者毎の支出データが含まれるため、本変形例の旅程推定装置１０は、当該使用者毎の支出データに基づいて旅程を推定することも可能である。
また、本変形例の旅程推定装置１０の別の一態様として、文書から支出データを得る構成と、支出に関する情報を含む電子データを外部装置から取得する構成と、を備えてもよい。本発明は、文書から得られる支出データと、外部装置から得られる支出に関する電子データと、が混在していても適用可能であるからである。
更に、推定部１５の一部の機能が省略されてもよい。推定部１５は、例えば、除外処理、訂正処理、及び補完処理の１つ以上を行わないようにしてもよいし、これらの処理に関する前述した一部の条件が省略されてもよい。
また、支出データから抽出される対象の情報は、少なくとも日付情報を含んでいればよく、場所情報、費目情報、及び金額のうちの一部が抽出の対象外となっていてもよい。

（変形例６）
更に、本発明は、発行された複数の情報の各々から抽出された日付情報の連続性、又は抽出された複数の時点の場所情報の連続性に基づいて、発行された複数の情報を、１以上の情報を含む情報群にそれぞれ分類する情報分類方法として特定し得る。即ち、これらの複数の情報は、情報間のつながりや上記情報群への分類を考慮せず発行される。一の情報群には、人間がとったあるまとまりのある行動、例えばひと続きの行動を推定する手がかりとなる情報が含まれるが、それ以外の情報が含まれる場合もある。日付情報の連続性は、２つ以上の日付情報が、予め定められた連続的な関係によって特定されるとよい。場所情報の連続性は、複数の時点の場所情報が、予め定められた連続的な関係によって特定されるとよい。当該連続的な関係は、場所情報が示す場所の地理上の位置に基づき定められる。上述した実施形態では、本発明の情報分類方法を、旅程を推定する発明に適用していたが、旅以外の人間の行動を推定する発明にも適用し得る。

（変形例７）
上述した各実施形態の旅程推定装置１０が実現する各機能は、それぞれ、１又は複数のハードウェア回路により実現されてもよいし、コンピュータに同機能を実現させるための１又は複数のプログラムを実行することにより実現されてもよいし、これらの組み合わせにより実現されてもよい。旅程推定装置１０の機能がプログラムを用いて実現される場合、このプログラム（例えば、旅程推定アプリケーションＡＰ）は、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスク（ＨＤＤ、ＦＤ（Flexible Disk））等）、光記録媒体（光ディスク等）、光磁気記録媒体、半導体メモリ等のコンピュータに読み取り可能な記録媒体に記憶した状態で提供されてもよいし、インターネット等の通信回線を介して配信されてもよい。

１０…旅程推定装置、１１…文字認識部、１２…抽出部、１３…登録部、１４…分類部、１５…推定部、１６…提示部、１７…選択受付部、１８…出力処理部、１９…問い合わせ部、２０…回答受付部、３０…撮像装置。

Claims (18)

1. 旅程の起点又は終点となり得る場所を登録する登録部と、
   支出に関する情報を含む複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、前記複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類する分類部と、
   分類された前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、少なくとも日付を含む旅程を推定する推定部とを備え、
   前記分類部は、登録された前記場所を示す登録場所情報が抽出された支出データによって前記支出データ群同士を区分する分類をし、
   前記推定部は、一の前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報及び場所情報を含む情報に基づいて、１単位の旅程を推定する
   ことを特徴とする旅程推定装置。
2. 前記分類部は、前記登録場所情報が抽出された支出データの中で、前記時系列の順番が奇数番目である支出データを前記起点、偶数番目である支出データを前記終点に対応させて、前記支出データ群同士を区分する分類をする
   ことを特徴とする請求項１に記載の旅程推定装置。
3. 前記分類部は、抽出された日付情報が連続の関係にある２以上の支出データに含まれる、前記登録場所情報が抽出された支出データの中で、前記時系列の順番が先頭である支出データを前記起点、最後である支出データを前記終点に対応させて、前記支出データ群同士を区分する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の旅程推定装置。
4. 前記分類部は、抽出された日付情報が連続の関係にある２つの支出データの各々から、前記登録場所情報が抽出された場合、前記時系列の順番が先である支出データを或る１単位の旅程の終点、後である支出データを別の１単位の旅程の終点に対応させて、前記支出データ群同士を区分する
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の旅程推定装置。
5. 前記分類部は、抽出された日付情報が連続の関係にある２以上の支出データを、同じ前記支出データ群に分類し、
   前記推定部は、一の前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、１単位の旅程を推定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の旅程推定装置。
6. 支出に関する情報を含む複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、前記複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類する分類部と、
   分類された前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、少なくとも日付を含む旅程を推定する推定部とを備え、
   前記分類部は、抽出された日付情報が連続の関係にある２以上の支出データを、同じ前記支出データ群に分類し、一の支出データと、前記時系列の順番が次である他の支出データとで、抽出された日付情報が連続の関係にない場合でも、各々から抽出された日付情報を宿泊の期間に含むことを示す支出データが存在したときは、当該一の支出データ、及び当該他の支出データを、同じ前記支出データ群に分類する
   ことを特徴とする旅程推定装置。
7. 旅程の起点又は終点となり得る場所を登録する登録部を備え、
   前記分類部は、一の支出データと、前記時系列の順番が次である他の支出データとで、抽出された日付情報が連続の関係にない場合でも、当該一の支出データ、及び当該他の支出データから抽出された場所情報が示す場所が共通し、且つ登録された前記場所からの遠隔地を示すときは、当該一の支出データ、及び当該他の支出データを、同じ前記支出データ群に分類する
   ことを特徴とする請求項５又は６に記載の旅程推定装置。
8. 前記推定部は、一の前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された複数の場所情報の地理的な関係から推定される移動の経路に基づいて、１単位の旅程を推定する
   ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の旅程推定装置。
9. 支出に関する情報を含む複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、前記複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類する分類部と、
   分類された前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、少なくとも日付を含む旅程を推定する推定部とを備え、
   前記推定部は、一の支出データから抽出されなかった場所情報を、同じ前記支出データ群に分類された他の支出データから抽出された場所情報に基づいて補完する
   ことを特徴とする旅程推定装置。
10. 支出に関する情報を含む複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、前記複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類する分類部と、
    分類された前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、少なくとも日付を含む旅程を推定する推定部とを備え、
    前記推定部は、一の支出データから抽出されなかった日付情報を、抽出された場所情報が示す場所が共通する他の支出データから抽出された日付情報に基づいて補完する
    ことを特徴とする旅程推定装置。
11. 支出に関する情報を含む複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、前記複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類する分類部と、
    分類された前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、少なくとも日付を含む旅程を推定する推定部とを備え、
    前記推定部は、画像に含まれる文字を認識して一の支出データから抽出された場所情報を、同じ前記支出データ群に含まれる他の支出データから抽出された場所情報に基づいて訂正する
    ことを特徴とする旅程推定装置。
12. 支出に関する情報を含む複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、前記複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類する分類部と、
    分類された前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、少なくとも日付を含む旅程を推定する推定部とを備え、
    前記推定部は、
    画像に含まれる文字を認識して一の支出データから抽出された日付情報を、抽出された場所情報が示す場所が共通する他の支出データから抽出された日付情報に基づいて訂正する
    ことを特徴とする旅程推定装置。
13. 前記推定部は、前記複数の支出データから、旅程の推定に使用しない支出データを除外する
    ことを特徴とする請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の旅程推定装置。
14. 前記推定部は、一の前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された複数の場所情報の地理的な関係に基づいて、一部の場所情報が抽出された支出データを除外する
    ことを特徴とする請求項１３に記載の旅程推定装置。
15. 前記推定部は、前記支出データに含まれる前記支出の項目に基づいて、前記使用しない支出データを除外する
    ことを特徴とする請求項１３又は請求項１４に記載の旅程推定装置。
16. 一の支出データから抽出されなかった情報が存在する場合、当該情報を問い合わせる問い合わせ部と、
    前記問い合わせに対する回答を受け付ける回答受付部と
    を備え、
    前記推定部は、受け付けられた前記回答に基づいて、前記抽出されなかった情報を補完する
    ことを特徴とする請求項１から請求項１５のいずれか１項に記載の旅程推定装置。
17. 一の前記支出データ群に基づいて複数通りの旅程が推定された場合、当該複数通りの旅程を提示する提示部と、
    提示された前記複数通りの旅程の中からいずれかの旅程の選択を受け付ける選択受付部と、
    受け付けられた前記選択に基づいて旅程の情報を出力する処理を行う出力処理部と
    を備えることを特徴とする請求項１から請求項１６のいずれか１項に記載の旅程推定装置。
18. コンピュータに、
    旅程の起点又は終点となり得る場所を登録するステップと、
    支出に関する情報を含む複数の支出データの各々から抽出された日付情報の時系列の順番に従って、前記複数の支出データを、１以上の支出データを含む支出データ群に分類するステップと、
    分類した前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報を含む情報に基づいて、少なくとも日付を含む旅程を推定するステップとを実行させるためのプログラムであって、
    前記分類するステップは、登録された前記場所を示す登録場所情報が抽出された支出データによって前記支出データ群同士を区分する分類をし、
    前記推定するステップは、一の前記支出データ群に含まれる各支出データから抽出された日付情報及び場所情報を含む情報に基づいて、１単位の旅程を推定する
    ことを特徴とするプログラム。

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