JP6664605B2 - 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、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来、例えばスマートフォンやタブレットなどの携帯型端末機器等を介して取得されたユーザの行動履歴を分析することで、ユーザの将来の行動を予測する装置が提案されている。
その一例として、ユーザの移動履歴をもとにユーザ毎に特徴ある曜日等の組合せを抽出して行動クラスを算出することで、精度よくユーザの移動先を予測可能な装置が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００９−３６５９４号公報

しかしながら、上記従来の技術は、ユーザを継続的に識別可能であることが前提となっている。ユーザの識別には、ユーザを識別するためのユーザＩＤ（例えば各種サービスを利用するためのログインＩＤや端末ＩＤ等）が必要であるため、そのユーザＩＤによりユーザを識別可能なサービス以外では、ユーザを識別することができない。また、端末ＩＤによりユーザを識別する場合、機種変更などで端末そのものが変わってしまうとユーザを識別することができない。そして、上記のように、ユーザを識別することができない場合、ユーザに対して効果的な情報提供や販促を行うことができないという課題がある。

本発明は、ユーザを識別するためのＩＤに依存することなく、ユーザに対して効果的な情報提供や販促を行うことが可能な情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。

請求項１に記載の発明は、上記目的を達成するためになされたものであり、
情報処理装置において、
情報端末の位置情報のログを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された位置情報ログに基づいて、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された特徴パターンに基づいて、個人を識別する識別手段と、
を備え、
前記識別手段は、前記抽出手段により抽出された特徴パターンを解析し、当該解析された特徴パターン同士の一致度を評価して個人を識別し、
前記識別手段による一致度の評価に基づいて、前記識別された個人のログイン手順を制御するログイン制御手段を備えることを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、
前記識別手段による一致度の評価に基づいて、前記識別された個人に対して提供する情報の内容を制御する情報制御手段を備えることを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、上記目的を達成するためになされたものであり、
情報端末の位置情報のログを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された位置情報ログに基づいて、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された特徴パターンに基づいて、個人を識別する識別手段と、
を備え、
前記識別手段は、前記抽出手段により抽出された特徴パターンを解析し、当該解析された特徴パターン同士の一致度を評価して個人を識別し、
前記識別手段による一致度の評価に基づいて、前記識別された個人に対して提供する情報の内容を制御する情報制御手段を備えることを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記特徴パターンは、滞在場所及び時間のパターンを含むことを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記特徴パターンは、滞在場所間の移動ルート及び移動手段の少なくとも一方のパターンを含むことを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記特徴パターンは、週毎の行動パターンを含むことを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記特徴パターンは、自宅及び職場の往復パターンを含むことを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、請求項１〜７のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記特徴パターンは、歩き方による振動波形のパターンを含むことを特徴とする。

請求項９に記載の発明は、請求項１〜８のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記特徴パターンは、長期滞在の重みパターンを含むことを特徴とする。

請求項１０に記載の発明は、請求項１〜９のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記識別手段は、前記一致度を評価する際、記録される位置情報の数が多い場所ほど比重を小さくし、記録される位置情報の数が少ない場所ほど比重を大きくすることを特徴とする。

請求項１１に記載の発明は、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記抽出手段により抽出された特徴パターンのパターン内容をハッシュ値に変換するハッシュ値変換手段を備えることを特徴とする。

請求項１２に記載の発明は、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
位置情報の特徴パターンを予め記憶する記憶手段を備え、
前記識別手段は、前記抽出手段により抽出された特徴パターンと前記記憶手段に記憶された特徴パターンとに基づいて、個人を識別することを特徴とする。

請求項１３に記載の発明は、
情報処理装置の情報処理方法において、
情報端末の位置情報のログを取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得された位置情報ログに基づいて、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出された特徴パターンに基づいて、個人を識別する識別ステップと、
を含み、
前記識別ステップは、前記抽出ステップで抽出された特徴パターンを解析し、当該解析された特徴パターン同士の一致度を評価して個人を識別し、
前記識別ステップにおける一致度の評価に基づいて、前記識別された個人のログイン手順を制御するログイン制御ステップを含む。

請求項１４に記載の発明は、
情報処理装置の情報処理方法であって、
情報端末の位置情報のログを取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得された位置情報ログに基づいて、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出された特徴パターンに基づいて、個人を識別する識別ステップと、
を含み、
前記識別ステップは、前記抽出ステップで抽出された特徴パターンを解析し、当該解析された特徴パターン同士の一致度を評価して個人を識別し、
前記識別ステップにおける一致度の評価に基づいて、前記識別された個人に対して提供する情報の内容を制御する情報制御ステップを含む。

請求項１５に記載の発明は、
コンピュータを、
情報端末の位置情報のログを取得する取得手段、
前記取得手段により取得された位置情報ログに基づいて、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出された特徴パターンに基づいて、個人を識別する識別手段、
として機能させ、
前記識別手段は、前記抽出手段により抽出された特徴パターンを解析し、当該解析された特徴パターン同士の一致度を評価して個人を識別し、
前記識別手段による一致度の評価に基づいて、前記識別された個人のログイン手順を制御するログイン制御手段、
として機能させるためのプログラムである。

請求項１６に記載の発明は、
コンピュータを、
情報端末の位置情報のログを取得する取得手段、
前記取得手段により取得された位置情報ログに基づいて、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出された特徴パターンに基づいて、個人を識別する識別手段、
として機能させ、
前記識別手段は、前記抽出手段により抽出された特徴パターンを解析し、当該解析された特徴パターン同士の一致度を評価して個人を識別し、
前記識別手段による一致度の評価に基づいて、前記識別された個人に対して提供する情報の内容を制御する情報制御手段、
として機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、ユーザを識別するためのＩＤに依存することなく、ユーザに対して効果的な情報提供や販促を行うことができる。

本実施形態に係る情報処理システムを構成する各装置の主制御構成を示すブロック図である。 本実施形態に係る情報処理システムの動作の一例を示すフローチャートである。 端末装置の位置情報ログを管理するためのテーブルの一例を示す図である。 端末装置の位置情報ログの特徴パターンに基づいてユーザを識別する処理の概念図である。 本実施形態に係る情報処理システムの情報処理の一例を示すフローチャートである。 一致度が所定値以上であると判定された特徴パターンとユーザ識別の確信度との対応関係を管理するテーブルの一例を示す図である。 本実施形態に係る情報処理システムの情報処理の一例を示すフローチャートである。 一致度が所定値以上であると判定された特徴パターンとユーザ識別の確信度との対応関係を管理するテーブルの一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

［１．構成の説明］
以下、図面を参照しながら、この発明の一実施形態について詳しく説明する。
［１−１．システム構成の説明］
まず、本実施形態に係る情報処理システム１の構成について説明する。
情報処理システム１は、図１に示すように、地図サーバ１０と、情報処理装置としての識別サーバ２０と、広告配信サーバ３０と、情報端末としての端末装置４０と、を備えて構成されている。情報処理システム１を構成する各装置は、通信ネットワークＮに接続される。通信ネットワークＮは、具体的には、インターネットや電気通信事業者等の電話回線網や携帯電話通信網等である。

地図サーバ１０は、例えば、ＰＣ、ＷＳ（Work Station）等の情報機器であり、端末装置４０からのアクセスに応じて、所定の動作を行う。具体的には、地図サーバ１０は、端末装置４０から目的地までの経路探索要求がなされると、要求元の端末装置４０に目的地までの経路を提供する。地図サーバ１０は、１台で構成されるものとするが、これに限定されるものではなく、複数台の装置から構成されるものとしてもよい。

識別サーバ２０は、例えば、ＰＣ、ＷＳ等の情報機器であり、端末装置４０の位置情報のログを解析して特徴パターンを抽出し、端末装置４０を所持する個人を識別する。識別サーバ２０は、１台で構成されるものとするが、これに限定されるものではなく、複数台の装置から構成されるものとしてもよい。

広告配信サーバ３０は、例えば、ＰＣ、ＷＳ等の情報機器であり、端末装置４０に対し、通信ネットワークＮを介して広告に係るコンテンツやニュース等のその他のコンテンツを配信する。広告配信サーバ３０は、１台で構成されるものとするが、これに限定されるものではなく、複数台の装置から構成されるものとしてもよい。

端末装置４０は、スマートフォンやタブレットなどのスマートデバイス、携帯電話機等の各ユーザが所持して使用する携帯型端末機器である。端末装置４０には、現在地周辺の地図を表示させる処理や、目的地までの経路探索を行い、探索結果に応じて誘導経路を案内する処理等を実行するアプリケーション（以下、地図アプリと称する）がインストールされている。また、端末装置４０は、通信ネットワークＮ（具体的には、端末装置４０の通信回線や無線ＬＡＮ（Local Area Network）等）を用いて、地図サーバ１０や識別サーバ２０、広告配信サーバ３０等との間で相互に通信を行う。

［１−２．地図サーバの構成の説明］
次に、地図サーバ１０の構成について説明する。
地図サーバ１０は、制御部１１と、操作部１２と、表示部１３と、記憶部１４と、通信部１５と、を備えて構成されている。

制御部１１は、地図サーバ１０の動作を中央制御する。具体的には、制御部１１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えて構成され、ＲＡＭの作業領域に展開されたＲＯＭや記憶部１４に記憶されたプログラムデータとＣＰＵとの協働により、地図サーバ１０の各部を統括制御する。

操作部１２は、例えば、文字入力キー、数字入力キー、その他各種機能に対応付けられたキーなどを有するキーボード、マウス等のポインティングデバイスなどを備え、ユーザからの操作入力を受け付けて、操作入力に応じた操作信号を制御部１１へと出力する。
表示部１３は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などのディスプレイを備え、制御部１１から出力された表示制御信号に基づいた画像を表示画面に表示する。

記憶部１４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、半導体メモリなどにより構成され、プログラムデータや各種設定データ等のデータを制御部１１から読み書き可能に記憶する。また、記憶部１４は、地図データ等を格納している。地図データには、例えば、広域をカバーした地図情報（複数縮尺に対応）、道路情報、施設、海、川等の各種シンボル情報等が記憶されている。

通信部１５は、通信用ＩＣ（Integrated Circuit）及び通信コネクタなどを有する通信インターフェイスであり、制御部１１の制御の下、所定の通信プロトコルを用いて通信ネットワークＮを介したデータ通信を行う。

［１−３．識別サーバの構成の説明］
次に、識別サーバ２０の構成について説明する。
識別サーバ２０は、制御部２１と、操作部２２と、表示部２３と、記憶部２４と、通信部２５と、を備えて構成されている。

制御部２１は、識別サーバ２０の動作を中央制御する。具体的には、制御部２１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えて構成され、ＲＡＭの作業領域に展開されたＲＯＭや記憶部２４に記憶されたプログラムデータとＣＰＵとの協働により、識別サーバ２０の各部を統括制御する。

操作部２２は、例えば、文字入力キー、数字入力キー、その他各種機能に対応付けられたキーなどを有するキーボード、マウス等のポインティングデバイスなどを備え、ユーザからの操作入力を受け付けて、操作入力に応じた操作信号を制御部２１へと出力する。
表示部２３は、例えば、ＬＣＤなどのディスプレイを備え、制御部２１から出力された表示制御信号に基づいた画像を表示画面に表示する。

記憶部２４は、例えば、ＨＤＤ、半導体メモリなどにより構成され、プログラムデータや各種設定データ等のデータを制御部２１から読み書き可能に記憶する。

通信部２５は、通信用ＩＣ及び通信コネクタなどを有する通信インターフェイスであり、制御部２１の制御の下、所定の通信プロトコルを用いて通信ネットワークＮを介したデータ通信を行う。

［１−４．広告配信サーバの構成の説明］
広告配信サーバ３０は、制御部３１と、操作部３２と、表示部３３と、記憶部３４と、通信部３５と、を備えて構成されている。

制御部３１は、広告配信サーバ３０の動作を中央制御する。具体的には、制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えて構成され、ＲＡＭの作業領域に展開されたＲＯＭや記憶部３４に記憶されたプログラムデータとＣＰＵとの協働により、広告配信サーバ３０の各部を統括制御する。

操作部３２は、例えば、文字入力キー、数字入力キー、その他各種機能に対応付けられたキーなどを有するキーボード、マウス等のポインティングデバイスなどを備え、ユーザからの操作入力を受け付けて、操作入力に応じた操作信号を制御部３１へと出力する。
表示部３３は、例えば、ＬＣＤなどのディスプレイを備え、制御部３１から出力された表示制御信号に基づいた画像を表示画面に表示する。

記憶部３４は、例えば、ＨＤＤ、半導体メモリなどにより構成され、プログラムデータや各種設定データ等のデータを制御部３１から読み書き可能に記憶する。

通信部３５は、通信用ＩＣ及び通信コネクタなどを有する通信インターフェイスであり、制御部３１の制御の下、所定の通信プロトコルを用いて通信ネットワークＮを介したデータ通信を行う。

［１−５．端末装置の構成の説明］
次に、端末装置４０の構成について説明する。
端末装置４０は、制御部４１と、操作部４２と、表示部４３と、記憶部４４と、現在位置検出部４５と、通信部４６と、を備えて構成されている。

制御部４１は、端末装置４０の動作を中央制御する。具体的には、制御部４１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えて構成され、ＲＡＭの作業領域に展開されたＲＯＭや記憶部４４に記憶されたプログラムデータとＣＰＵとの協働により、端末装置４０の各部を統括制御する。

操作部４２は、例えば、ホームボタン等からなるキー入力部と、表示部４３と一体的に
形成されたタッチパネルと、を備え、ユーザからの操作入力を受け付けて、操作入力に応じた操作信号を制御部４１へと出力する。
表示部４３は、例えば、ＬＣＤ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）素子を用いたＦＰＤ（Flat Panel Display）などのディスプレイを備え、制御部４１から出力された表示制御信号に基づいた画像を表示画面に表示する。例えば、表示部４３は、制御部４１から出力された表示用データ（地図データ等）に基づいて、各種情報（例えば、地図画面やアイコン、経路案内等の表示情報等）を表示する。

記憶部４４は、例えば、ＨＤＤ、半導体メモリなどにより構成され、プログラムデータや各種設定データ等のデータを制御部４１から読み書き可能に記憶する。

現在位置検出部４５は、ＧＰＳモジュール等を備えて構成されている。ＧＰＳモジュールは、ＧＰＳアンテナ等を備えて構成される。このＧＰＳアンテナは、地球低軌道に打ち上げられた複数のＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信する。ＧＰＳアンテナは、少なくとも３個のＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信し、受信したＧＰＳ信号に基づいて端末装置４０の絶対的な現在位置（緯度、経度）を検出して、制御部４１に出力する。

通信部４６は、アンテナや通信回路を備え、制御部４１による制御の下で外部機器との間の無線通信を行う。具体的には、通信部４６は、基地局で中継されることで、通信ネットワークＮを介してデータ通信を行う。

［２．動作の説明］
次に、本実施形態に係る情報処理システム１の具体的な動作について、図２のフローチャートを参照して説明する。具体的には、識別サーバ２０が、端末装置４０の位置情報のログを解析して特徴パターンを抽出し、端末装置４０を所持する個人を識別する処理を説明する。この処理は、識別サーバ２０の制御部２１が、地図サーバ１０から送信された端末装置４０の位置情報のログを取得したことを契機として開始される。

まず、前提として、識別サーバ２０の制御部２１が、地図サーバ１０から送信された位置情報ログを取得するまでの処理を説明する。
まず、端末装置４０の制御部４１は、自装置の位置情報を取得する。ここで、位置情報には、少なくとも現在位置検出部４５により検出された現在位置（緯度、経度）及び当該現在位置が取得された時刻が含まれる。
次に、制御部４１は、取得した位置情報を、通信部４６を介して地図サーバ１０に送信する。
なお、端末装置４０の制御部４１による上記の各処理は、端末装置４０にインストールされた地図アプリの起動の有無にかかわらず、地図アプリの一つの機能として実施される。これらの処理は、定期的に所定間隔（例えば５秒間隔）で行われるが、これに限定されるものではなく、状況に応じて任意の間隔に変更可能である。

地図サーバ１０の制御部１１は、端末装置４０から送信された位置情報のログ（位置情報ログ）を、端末装置４０毎に管理する。例えば、制御部１１は、端末装置４０の位置情報ログを、ある程度継続性のある端末識別情報（例えば端末ＩＤやＩＰアドレス等）と関連付けて記憶部１４に記憶する。

図３に、端末装置４０の位置情報ログを管理するためのテーブルＴ１の一例を示す。テーブルＴ１は、位置情報ログを識別可能に管理するための番号である管理番号Ｔ１１、端末識別情報Ｔ１２、位置情報ログ情報Ｔ１３のフィールドを有する。例えば、図３には、端末装置４０の端末識別情報Ｔ１２「０００３０４５０」、位置情報ログ情報Ｔ１３「位置情報ログＡ」を、管理番号Ｔ１１「１」と関連付けたレコード等を含むテーブルＴ１が生成された例が示されている。

次いで、地図サーバ１０の制御部１１は、端末装置４０から送信され記憶部１４に記憶された位置情報ログを、通信部１５を介して識別サーバ２０に送信する。なお、位置情報ログを送信するタイミングは、定期的に所定間隔（例えば１日間隔）で行われるが、これに限定されるものではなく、状況に応じて任意の間隔に変更可能である。

以上の処理により、識別サーバ２０の制御部２１は、地図サーバ１０から送信された端末装置４０の位置情報ログを取得する。即ち、制御部２１は、本発明の取得手段として機能する。
以下、識別サーバ２０が、端末装置４０の位置情報ログを解析して特徴パターンを抽出し、端末装置４０を所持する個人を識別する処理を説明する。

まず、識別サーバ２０の制御部２１は、図２に示すように、地図サーバ１０から送信された位置情報ログを解析して、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する（ステップＳ１０１）。

位置情報ログの特徴パターンの一例は、滞在場所及び時間（例えば日時、日柄など）のパターンである。例えば、平日のアフター５に銀座の飲食店に立ち寄るパターンなど、「どんなタイミングでどこにいるか」により定義されるパターンである。

また、他の一例は、滞在場所間の移動ルート及び移動手段（例えば徒歩、電車、バス等）の少なくとも一方のパターンである。例えば、Ａ地点からＢ地点までＣ地点を経由して移動するルートを利用するパターンや、Ａ地点からＢ地点まで地下鉄○○線を利用するパターンなどが挙げられる。なお、移動手段は、移動ルート及び移動速度に基づいて推定される。例えば、公園内を時速４〜５ｋｍ程度で移動していた場合、移動手段は「徒歩」であると推定される。また、バス停近傍に停車しつつ道路上を時速４０〜５０ｋｍ程度で移動していた場合、移動手段は「バス」であると推定される。

また、他の一例は、週毎の行動パターンである。例えば、平日の昼間に（仕事で）有楽町の○○ビルに滞在するとともに、休日の昼間（又は夜間）に（野球観戦を目的として）東京ドームに滞在するパターンなどが挙げられる。

また、他の一例は、自宅及び職場の往復パターンである。例えば、自宅が練馬の○○マンションであり、職場が有楽町の○○ビルであるパターンなどが挙げられる。自宅は、例えば、滞在時間が最長で且つ夜間に滞在している位置又は当該位置を含む所定範囲（マンション等の場合）に基づいて推定される。また、職場は、例えば、平日昼間の滞在位置に基づいて推定される。なお、自宅及び職場の往復時に商業施設や飲食店への定期的な立ち寄りが認められる場合には、自宅及び職場の往復パターンに商業施設や飲食店への立ち寄りを含めるようにしてもよい。

また、他の一例は、歩き方による振動波形のパターンである。歩き方による振動波形とは、例えば、歩くテンポ、歩幅、加速度などである。歩き方による振動波形は、例えば、端末装置４０に備えられた加速度センサ（図示省略）により取得され、位置情報と同時に又は所定のタイミングで端末装置４０から地図サーバ１０を介して識別サーバ２０に送信される。

また、他の一例は、長期滞在の重みパターンである。長期滞在の重みパターンとは、どこにどのくらい長く滞在しているか、即ち、「長期滞在における滞在時間の相対的な比率」により定義されるパターンである。例えば、○○ビルに滞在する時間の割に、近くの喫茶店で休憩している時間が長いユーザと、近くの喫茶店で休憩している時間が短いユーザとでは、その重みパターンが異なっている。このように、長期滞在における滞在時間の相対的な比率を、特徴パターンと見做すようにしてもよい。
また、例えば、旅行で何日も同じ宿屋Ａに滞在するパターン（旅行時間の比較的多くの時間を同じ宿屋で過ごすパターン）は比較的珍しいため、重みを大きくするようにしてもよい。また、比較的長い時間（例えば数分以上）滞在した店舗の組み合わせを特徴パターンと見做すようにしてもよい。

次に、制御部２１は、ステップＳ１０１で抽出された位置情報ログの特徴パターンを解析して数値化し、その一致度を評価する（ステップＳ１０２）。本実施形態では、一致度を０〜１００で表すものとする。例えば、制御部２１は、ステップＳ１０１で抽出された位置情報ログの特徴パターンを、電子指紋照合等で実施されているように数値化し、これを既に登録されている数値化された特徴パターンと比較することでその一致度を評価する。

ステップＳ１０２において一致度を評価する際、記録される位置情報の数が多い場所ほど比重を小さくし、記録される位置情報の数が少ない場所ほど比重を大きくするようにしてもよい。ここで、「記録される位置情報の数」には、同じタイミングで記録される位置情報の数（同時に記録される位置情報の数）や所定期間内で記録される位置情報の数（記録される位置情報の総数）などが含まれる。即ち、東京駅や渋谷駅など誰でも行くような場所は、個人の識別において価値が低いために比重を小さくし、他のユーザがあまり行かないような場所は、個人の識別において価値が高いために比重を大きくするようにしている。

次に、制御部２１は、ステップＳ１０２で評価された一致度が所定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。ここで、所定値とは、個人が一致している可能性を裏付ける程度の値のことであり、例えば、５０である。
制御部２１は、一致度が所定値以上であると判定した場合（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）、ステップＳ１０４へと移行する。
一方、制御部２１は、一致度が所定値未満であると判定した場合（ステップＳ１０３：ＮＯ）、既に登録されている特徴パターンと一致しないと判定し、ステップＳ１０１で抽出された位置情報ログの特徴パターンを新たな個人（ユーザ）の特徴パターンとして登録する（ステップＳ１０５）。この登録内容は、識別サーバ２０の記憶部２４に記憶される。

図４に、端末装置４０の位置情報ログの特徴パターンに基づいてユーザを識別する処理の概念図を示す。
図４に示す例では、位置情報ログの特徴パターンＡがユーザＡの特徴パターン、特徴パターンＢがユーザＢの特徴パターン、特徴パターンＣがユーザＣの特徴パターンとして予め登録されている。ここで、ステップＳ１０１において、特徴パターンＸが抽出された場合、この特徴パターンＸと、上記の特徴パターンＡ、特徴パターンＢ及び特徴パターンＣの各々と比較して一致度が評価される。図４に示す例では、特徴パターンＡとの一致度が３０、特徴パターンＢとの一致度が１０、特徴パターンＣとの一致度が９０と評価されている。特徴パターンＡ及び特徴パターンＢとの一致度は、所定値である５０を下回っているので、特徴パターンＸは特徴パターンＡ及び特徴パターンＢと一致しないと判定される。一方、特徴パターンＣとの一致度は、所定値である５０を上回っているので、特徴パターンＸは特徴パターンＣと一致すると判定され、特徴パターンＸのユーザがユーザＣであると識別される。

ステップＳ１０４において、制御部２１は、ステップＳ１０２で評価された一致度に基づいて、以下のようなさまざまな情報処理を行う。

情報処理の一例は、図５のフローチャートに示すように、制御部２１が、ステップＳ１０２で評価された一致度（即ち、個人識別の正確性における確信度）に基づいて、識別されたユーザのログイン手順を制御する処理である。即ち、制御部２１は、本発明のログイン制御手段として機能する。図５の処理において、確信度は、例えば、一致度が９１〜１００の場合に「最高」、８１〜９０の場合に「高」、７１〜８０の場合に「中」、７０以下の場合に「低」の４段階で評価されるものとする。なお、確信度は、必ずしも４段階で評価される構成である必要はなく、少なくとも２段階以上の段階で入力される構成であればよい。例えば、「高」、「中」、「低」の３段階で入力される構成であってもよい。

図６に、ステップＳ１０３で一致度が所定値以上であると判定された特徴パターンとユーザ識別の確信度との対応関係を管理するテーブルＴ２の一例を示す。テーブルＴ２は、ステップＳ１０３で一致度が所定値以上であると判定される毎に、適宜生成、更新される。テーブルＴ２は、特徴パターン情報Ｔ２１、特徴パターンから識別されるユーザＴ２２、一致度に基づいて評価される確信度Ｔ２３のフィールドを有する。例えば、図６には、ユーザＴ２２「ユーザＡ」、確信度Ｔ２３「中」を、特徴パターン情報Ｔ２１「パターンＡ」と関連付けたレコード等を含むテーブルＴ２が生成された例が示されている。テーブルＴ２の１番目のレコードからは、ステップＳ１０１で抽出された特徴パターン情報Ｔ２１「パターンＡ」で行動するユーザＴ２２が「ユーザＡ」である確信度Ｔ２３が「中」である旨を読み取ることができる。
以下、制御部２１が、ステップＳ１０２で評価された一致度（即ち、個人識別の正確性における確信度）に基づいて、識別されたユーザのログイン手順を制御する処理を説明する。

まず、制御部２１は、図５に示すように、確信度が「最高」であるか否かを判定する（ステップＳ２０１）。
制御部２１は、確信度が「最高」であると判定した場合（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）、ステップＳ２０２へと移行する。図６に示す例では、特徴パターン情報Ｔ２１「パターンＤ」のケースに相当する。
一方、制御部２１は、確信度が「最高」でないと判定した場合（ステップＳ２０１：ＮＯ）、ステップＳ２０３へと移行する。

ステップＳ２０２において、制御部２１は、識別サーバ２０と提携する各種サービス（例えば、地図アプリやその他のコンテンツ）において当該ユーザの自動ログイン処理を行う。これにより、上記サービス利用時におけるユーザのログイン処理を省略することができるので、ユーザの手間を省くことができる。但し、個人情報へのアクセスや商品の注文等、プライバシー保護が強く要求されるサービスの利用に対しては、別途パスワードの入力を要求するようにするとよい。

ステップＳ２０３において、制御部２１は、確信度が「高」であるか否かを判定する。
制御部２１は、確信度が「高」であると判定した場合（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）、ステップＳ２０４へと移行する。図６に示す例では、特徴パターン情報Ｔ２１「パターンＢ」のケースに相当する。
一方、制御部２１は、確信度が「高」でないと判定した場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）、ステップＳ２０５へと移行する。

ステップＳ２０４において、制御部２１は、ユーザがログインする際に、ＩＤを一部の桁のみ表示し又はユーザのニックネームを表示した状態で、パスワードの入力を要求する。例えば、ＩＤの欄に「ＡＢ＊＊＊＊＊」と表示したり、「ポン太さん（ユーザのニックネーム）こんにちは！」と表示したりする。これにより、ユーザは、ＩＤの入力を省略することができるので、ユーザの手間を省くことができる。また、仮にユーザの識別が間違っていた場合であっても、ＩＤの一部やニックネームが表示されるだけであるので、本来のユーザのプライバシーを保護することができる。

ステップＳ２０５において、制御部２１は、確信度が「中」であるか否かを判定する。
制御部２１は、確信度が「中」であると判定した場合（ステップＳ２０５：ＹＥＳ）、ステップＳ２０６へと移行する。図６に示す例では、特徴パターン情報Ｔ２１「パターンＡ」のケースに相当する。
一方、制御部２１は、確信度が「中」でないと判定した場合（ステップＳ２０５：ＮＯ）、確信度が「低」であると判定し、処理を終了する。図６に示す例では、特徴パターン情報Ｔ２１「パターンＣ」のケースに相当する。なお、制御部２１は、確信度が「低」であると判定した場合、ユーザの識別が間違っている可能性が少なくないために、通常時と同様、ＩＤ及びパスワードの入力を要求して処理を終了する。

ステップＳ２０６において、制御部２１は、ユーザがログインする際に、ユーザによりＩＤの一部が入力された段階で残りを自動的に補充入力するとともに、パスワードの入力を要求する。これにより、ユーザは、ＩＤの入力を一部省略することができるので、ユーザの手間を省くことができる。また、仮にユーザの識別が間違っていた場合であっても、ＩＤやパスワードの入力を要求する仕様であるので、本来のユーザのプライバシーを保護することができる。

上記のように、特徴パターンの一致度（個人識別の確信度）の評価に基づいて、個人のログイン手順を制御することで、ユーザの利便性の向上やプライバシー保護を実現することができる。

また、情報処理の他の一例は、制御部２１が、ステップＳ１０１で抽出された位置情報ログの特徴パターンのパターン内容（例えば、場所、時間要素等）をハッシュ値に変換する処理である。即ち、制御部２１は、本発明のハッシュ値変換手段として機能する。ハッシュ値とは、元となるデータから所定の計算手順により求められた規則性のない固定長の値のことである。ハッシュ値は、同じデータからは必ず同じ値が得られる一方、少しでも異なるデータからは全く異なる値が得られる。また、ハッシュ値は、不可逆で情報量の欠損を含む計算過程を経るため、ハッシュ値から元のデータを復元することはできない。即ち、パターン内容（例えば、平日昼間に○○ビルにいるパターンなど）をそのままの文字列で扱うのではなく、ハッシュ値に変換して管理することで、上記したようなハッシュ値の特質を生かしたさまざまな運用が可能となる。

運用方法の一例は、ユーザの識別情報として代用することである。例えば、「○○店に火曜日に行く」というパターン内容をハッシュ値に変換することで、そのハッシュ値を、「○○店に火曜日に行く」特徴パターンを有するユーザの識別情報として利用することができる。

また、他の一例は、パターン内容を隠蔽したまま、ユーザをクラスタリング（分類）することである。即ち、ユーザを、ハッシュ値が共通するユーザ毎に分類する。なお、ハッシュ値が有する特性上、ハッシュ値が示すパターン内容を解読することはできないが、ハッシュ値が共通するユーザ群が、何らかの共通する特徴パターンを有していることは示される。
上記のように、ハッシュ値を用いてユーザを分類することで、分類後のユーザ群に対して効果的に広告表示やサービス提供、レコメンドなどの情報提供や販促を実施することができる。

例えば、広告の提供先が「多くのユーザに広告を出したい」という要望を持っているような場合には、広告配信サーバ３０を介して、分類後のユーザ群のうちユーザ数の多いユーザ群に対して広告を提供することで、広告の提供先の要望を満たすことができる。
また、例えば、分類後のユーザ群に対して広告を提供し、その広告に対するユーザの反応を解析することで、ユーザ群の興味関心を推定することもできる。例えば、広告配信サーバ３０を介してあるユーザ群に対してローンの広告を出したとして、その広告に対するユーザの反応がよかった（例えばユーザの多くが当該広告のサイトにアクセスした等）場合、そのユーザ群は、ローンに興味関心があるユーザ群であると推定される。従って、このユーザ群に対して別のローンの広告を出してみたり、銀行の広告を出してみたりする等、ユーザ群の興味関心に応じた情報提供や販促を実施することができる。
また、広告に対するユーザの反応を解析することで、例えば、広告に対するユーザの反応が共通するユーザ群同士を一のユーザ群として統合する処理を行うようなことも可能である。これにより、さらに効果的に情報提供や販促を実施することができる。

なお、ハッシュ値を用いてユーザを分類する際、一のハッシュ値が同じユーザ毎に分類するようにしてもよいし、複数のハッシュ値が同じユーザ毎に分類するようにしてもよい。或いは、例えば、ある３つのハッシュ値のうち２つのハッシュ値が同じユーザ毎に分類するようにしてもよい。

また、他の一例は、提携先に提供することである。一般に、ユーザは、位置履歴（位置情報ログ）を精度良く把握されたり、位置履歴の把握により個人を特定されたり、提携する事業者間で位置履歴の情報や個人情報を共有されたりすることに対し、プライバシー上の懸念や抵抗感を有する。しかしながら、本例のように、ユーザの情報（パターン内容）を提携先に提供する際、パターン内容のそのままのデータではなく、ハッシュ値に変換して提供することで、パターン内容を秘匿することができるので、プライバシー上の懸念や抵抗感を低減することができる。
提携先では、提供されたハッシュ値に基づいて分類したユーザ群に対して広告を提供し、その広告に対するユーザの反応を解析することで、ユーザ群の興味関心を推定する。これにより、ユーザ群の興味関心に応じた情報提供や販促を実施することが可能となる。

上記のように、位置情報ログの特徴パターンに基づいて、そのパターン内容をハッシュ値に変換することで、ユーザのプライバシー上の懸念や抵抗感を低減しつつ、ユーザに対し効果的に情報提供や販促を実施することができる。
また、ハッシュ値を用いることで、個人を特定（識別）することなく、同じ行動を取る、即ち、同等の生活スタイルを送っているユーザ毎に分類することができる。これは、即ち、同じ行動を取るということを、一つの属性（デモグラフィック）として見做すことができることを意味する。従って、個人識別の有無を問わず、共通性のある端末装置４０に対し、共通の情報提供や販促を実施することができる。

情報処理の他の一例は、図７のフローチャートに示すように、制御部２１が、ステップＳ１０２で判定された一致度（即ち、個人識別の正確性における確信度）に基づいて、識別されたユーザに対して提供する情報の内容（カテゴリ）を制御する処理である。即ち、制御部２１は、本発明の情報制御手段として機能する。図７の処理において、確信度は、例えば、一致度が８１〜１００の場合に「高」、６１〜８０の場合に「中」、６０以下の場合に「低」の３段階で評価されるものとする。なお、確信度は、必ずしも３段階で評価される構成である必要はなく、少なくとも２段階以上の段階で入力される構成であればよい。

図８に、ステップＳ１０３で一致度が所定値以上であると判定された特徴パターンとユーザ識別の確信度との対応関係を管理するテーブルＴ３の一例を示す。テーブルＴ３は、ステップＳ１０３で一致度が所定値以上であると判定される毎に、適宜生成、更新される。テーブルＴ３は、特徴パターン情報Ｔ３１、特徴パターンから識別されるユーザＴ３２、確信度Ｔ３３のフィールドを有する。例えば、図８には、ユーザＴ３２「ユーザＡ」、確信度Ｔ３３「低」を、特徴パターン情報Ｔ３１「パターンＡ」と関連付けたレコード等を含むテーブルＴ３が生成された例が示されている。テーブルＴ３の１番目のレコードからは、ステップＳ１０１で抽出された特徴パターン情報Ｔ３１「パターンＡ」で行動するユーザＴ３２が「ユーザＡ」である確信度Ｔ３３が「中」である旨を読み取ることができる。
以下、制御部２１が、ステップＳ１０２で評価された一致度（即ち、個人識別の正確性における確信度）に基づいて、識別されたユーザに対して提供する情報の内容（カテゴリ）を制御する処理を説明する。

まず、制御部２１は、図７に示すように、確信度が「高」であるか否かを判定する（ステップＳ３０１）。
制御部２１は、確信度が「高」であると判定した場合（ステップＳ３０１：ＹＥＳ）、ステップＳ３０２へと移行する。図８に示す例では、特徴パターン情報Ｔ３１「パターンＢ」及び「パターンＤ」のケースに相当する。
一方、制御部２１は、確信度が「高」でないと判定した場合（ステップＳ３０１：ＮＯ）、ステップＳ３０３へと移行する。

ステップＳ３０２において、制御部２１は、提携するＳＮＳを運営するウェブサーバ（図示省略）等を介して、ユーザの端末装置４０に当該ユーザとＳＮＳ上の友人であるユーザのＳＮＳコンテンツの更新情報を通知させる。例えば、識別されたユーザとＳＮＳ上の友人であるユーザ（山田太郎さん）が山登りのコンテンツを更新した場合、「友人の山田太郎さんが山登りのコンテンツを更新しました。」旨の更新情報を通知させる。
上記のユーザとＳＮＳ上の友人であるユーザのＳＮＳコンテンツの更新情報を通知させる処理は、仮にユーザの識別が間違っていた場合、プライバシー侵害等の問題が生じる虞が高い処理である。そのため、確信度が「高」であると評価された場合のように、ユーザの識別が間違っている可能性が少ないケースに限定して実施することで、不都合を回避することができる。

ステップＳ３０３において、制御部２１は、確信度が「中」であるか否かを判定する。
制御部２１は、確信度が「中」であると判定した場合（ステップＳ３０３：ＹＥＳ）、ステップＳ３０４へと移行する。図８に示す例では、特徴パターン情報Ｔ３１「パターンＡ」のケースに相当する。
一方、制御部２１は、確信度が「中」でないと判定した場合（ステップＳ３０３：ＮＯ）、確信度が「低」であると判定し、処理を終了する。図８に示す例では、特徴パターン情報Ｔ３１「パターンＣ」のケースに相当する。なお、制御部２１は、確信度が「低」であると判定した場合、ユーザの識別が間違っている可能性が少なくないために、情報提供を行うことなく、処理を終了する。

ステップＳ３０４において、制御部２１は、広告配信サーバ３０を介して、ユーザの端末装置４０にユーザの興味関心やユーザの属性に応じた広告を配信させる。例えば、識別されたユーザが野球に興味関心がある場合、当該ユーザに対して野球に係る広告を配信させる。
また、ステップＳ３０４において、制御部２１は、提携するショッピングサイトを運営するウェブサーバ（図示省略）等を介して、ユーザの端末装置４０の表示部４３に当該ユーザが過去に閲覧済みの商品を表示させる。例えば、識別されたユーザが過去にエアコンのカバーを閲覧していた場合、当該ユーザの端末装置４０の表示部４３に当該エアコンのカバーを表示させる。
上記のユーザの興味関心やユーザの属性に応じた広告を配信させる処理やユーザが過去に閲覧済みの商品を表示させる処理は、仮にユーザの識別が間違っていた場合であっても、プライバシー侵害等の問題が生じる虞が低い処理である。そのため、確信度が「低」であると評価された場合のように、ユーザの識別が間違っている可能性が少なくないケースであっても、不都合が生じない。

上記のように、特徴パターンの一致度（個人識別の確信度）の評価に基づいて、ユーザに対して提供する情報の内容（カテゴリ）を制御することで、ユーザのプライバシーを保護しつつ、ユーザに対して効果的な情報提供や販促を実施することができる。

［３．効果］
以上のように、本実施形態に係る情報処理装置（識別サーバ２０）は、情報端末（端末装置４０）の位置情報のログを取得する取得手段（制御部２１）と、取得手段により取得された位置情報ログに基づいて、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する抽出手段（制御部２１）と、抽出手段により抽出された特徴パターンに基づいて、個人を識別する識別手段（制御部２１）と、を備える。
従って、本実施形態に係る情報処理装置によれば、ユーザを識別するためのＩＤを取得できないような場合であっても端末装置４０を所持する個人（ユーザ）を識別することができるので、ユーザを識別するためのＩＤに依存することなく、ネットサービスの個別化や自動ログイン等を推進することができ、ユーザに対して効果的な情報提供や販促を行うことができる。

特に、本実施形態に係る情報処理装置によれば、特徴パターンは、滞在場所及び時間のパターン、滞在場所間の移動ルート及び移動手段の少なくとも一方のパターン、週毎の行動パターン、自宅及び職場の往復パターン、歩き方による振動波形のパターン、長期滞在の重みパターン等を含む。
従って、本実施形態に係る情報処理装置によれば、パターン毎にそのパターンに応じた個人の識別を行うことができるので、識別精度を向上させることができる。

また、本実施形態に係る情報処理装置によれば、識別手段は、抽出手段により抽出された特徴パターンを解析し、当該解析された特徴パターン同士の一致度を評価して個人を識別する。
従って、本実施形態に係る情報処理装置によれば、個人の識別に際し、特徴パターンの一致の程度を判断することができるので、個人識別の正確性における確信度に応じてさまざまな情報処理を行うことができる。

また、本実施形態に係る情報処理装置によれば、識別手段は、一致度を評価する際、記録される位置情報の数が多い場所ほど比重を小さくし、記録される位置情報の数が少ない場所ほど比重を大きくする。
従って、本実施形態に係る情報処理装置によれば、個人の識別において価値が高い場所を重視することができるので、個人識別の正確性を向上させることができる。

また、本実施形態に係る情報処理装置は、識別手段による一致度の評価に基づいて、識別された個人のログイン手順を制御するログイン制御手段（制御部２１）を備える。
従って、本実施形態に係る情報処理装置によれば、個人識別の正確性における確信度に応じてログイン手順の厳格さを差別化することができるので、ユーザの利便性の向上やプライバシー保護を実現することができる。

また、本実施形態に係る情報処理装置は、識別手段による一致度の評価に基づいて、識別された個人に対して提供する情報の内容を制御する情報制御手段（制御部２１）を備える。
従って、本実施形態に係る情報処理装置によれば、個人識別の正確性における確信度に応じてユーザに対して提供する情報の内容（カテゴリ）を差別化することができるので、ユーザのプライバシーを保護しつつ、ユーザに対して効果的な情報提供や販促を実施することができる。

また、本実施形態に係る情報処理装置によれば、抽出手段により抽出された特徴パターンのパターン内容をハッシュ値に変換するハッシュ値変換手段（制御部２１）を備える。
従って、本実施形態に係る情報処理装置によれば、パターン内容を秘匿したまま共通性のあるユーザ毎に分類することができるので、ユーザのプライバシー上の懸念や抵抗感を低減しつつ、ユーザに対し効果的に情報提供や販促を実施することができる。

以上、本発明に係る実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で変更可能である。

［４．変形例］
例えば、上記実施形態では、識別サーバ２０が、端末装置４０の位置情報のログを解析して特徴パターンを抽出し、端末装置４０を所持する個人を識別する処理を行うようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、端末装置４０が、位置情報のログを解析して特徴パターンを抽出し、端末装置４０を所持する個人を識別する処理を行うようにしてもよい。

この場合、まず、端末装置４０を所持するユーザは、自身の位置情報の特徴パターンを端末装置４０に予め登録する。例えば、自宅から職場までの通勤経路及び移動手段等を自身の位置情報の特徴パターンとして予め登録する。登録された特徴パターンは、記憶部４４に記憶される。即ち、記憶部４４は、本発明の記憶手段として機能する。
次に、端末装置４０の制御部４１は、自装置の位置情報を取得する。次いで、取得した位置情報のログを解析して、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する。
次に、制御部４１は、抽出された位置情報ログの特徴パターンと予め登録された特徴パターンとを照合して個人（自装置のユーザ）を識別する。なお、特徴パターンの照合方法としては、実施形態と同様、特徴パターンを数値化して一致度を評価する方法を用いるようにしてもよい。

上記の例によれば、実施形態の識別サーバ２０の機能（特に、本発明の取得手段、抽出手段及び識別手段の機能）を、端末装置４０に備えることとなり、端末装置４０のみで本発明を実現することが可能となる。この場合、端末装置４０は、本発明の情報端末であり、且つ情報処理装置としても機能する。
そして、端末装置４０の制御部４１は、抽出された位置情報ログの特徴パターンと予め登録された特徴パターンとを照合した結果、自装置のユーザとして識別した場合、その特徴パターンのパターン内容を含む照合結果を識別サーバ２０やその他のサーバ（地図サーバ１０、広告配信サーバ３０等）に送信する。これにより、例えば、提携する各種サービス（例えば、地図アプリやその他のコンテンツ）において当該ユーザの自動ログイン処理を行ったり、パターン内容をハッシュ値に変換してハッシュ値が共通するユーザ毎に分類したうえで情報提供や販促を実施したりする等、実施形態と同様のさまざまな情報処理を行うことが可能となる。

以上のように、抽出された特徴パターンと記憶部４４に記憶された特徴パターンとに基づいて、個人を識別することで、端末装置４０のみで処理を完結することができるので、処理スピードを向上させることができるとともに、装置の運用コストを削減することができる。

また、上記実施形態では、端末装置４０として、各ユーザが所持して使用する携帯型端末機器を例示して説明しているが、これに限定されるものではない。例えば、端末装置４０として、自転車に装着して用いる端末機器や自動車に据え置きで設置する端末機器等を利用するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、地図サーバ１０、識別サーバ２０及び広告配信サーバ３０を別体の装置として例示して説明しているが、これに限定されるものではない。即ち、地図サーバ１０、識別サーバ２０及び広告配信サーバ３０を一体の装置として構成するようにしてもよい。

また、本出願に示す各態様は、方法、プログラムなどとしても把握することができる。方法やプログラムのカテゴリについては、装置のカテゴリで示した「手段」を、例えば、「工程」や「ステップ」のように適宜読み替えるものとする。また、処理やステップの順序は、本出願に直接明記のものに限定されず、順序を変更したり、一部の処理をまとめて若しくは随時一部分ずつ実行するよう変更したりすることができる。

その他、地図サーバ、識別サーバ、広告配信サーバ及び端末装置を構成する各装置の細部構成及び各装置の細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

１ 情報処理システム
１０ 地図サーバ
１１ 制御部
１２ 操作部
１３ 表示部
１４ 記憶部
１５ 通信部
２０ 識別サーバ（情報処理装置）
２１ 制御部（取得手段、抽出手段、識別手段、ログイン制御手段、ハッシュ値変換手段、情報制御手段）
２２ 操作部
２３ 表示部
２４ 記憶部
２５ 通信部
３０ 広告配信サーバ
３１ 制御部
３２ 操作部
３３ 表示部
３４ 記憶部
３５ 通信部
４０ 端末装置（情報端末）
４１ 制御部
４２ 操作部
４３ 表示部
４４ 記憶部（記憶手段）
４５ 現在位置検出部
４６ 通信部

Claims (16)

1. 情報端末の位置情報のログを取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された位置情報ログに基づいて、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段により抽出された特徴パターンに基づいて、個人を識別する識別手段と、
   を備え、
   前記識別手段は、前記抽出手段により抽出された特徴パターンを解析し、当該解析された特徴パターン同士の一致度を評価して個人を識別し、
   前記識別手段による一致度の評価に基づいて、前記識別された個人のログイン手順を制御するログイン制御手段を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記識別手段による一致度の評価に基づいて、前記識別された個人に対して提供する情報の内容を制御する情報制御手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 情報端末の位置情報のログを取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された位置情報ログに基づいて、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段により抽出された特徴パターンに基づいて、個人を識別する識別手段と、
   を備え、
   前記識別手段は、前記抽出手段により抽出された特徴パターンを解析し、当該解析された特徴パターン同士の一致度を評価して個人を識別し、
   前記識別手段による一致度の評価に基づいて、前記識別された個人に対して提供する情報の内容を制御する情報制御手段を備えることを特徴とする情報処理装置。
4. 前記特徴パターンは、滞在場所及び時間のパターンを含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記特徴パターンは、滞在場所間の移動ルート及び移動手段の少なくとも一方のパターンを含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記特徴パターンは、週毎の行動パターンを含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記特徴パターンは、自宅及び職場の往復パターンを含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記特徴パターンは、歩き方による振動波形のパターンを含むことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 前記特徴パターンは、長期滞在の重みパターンを含むことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
10. 前記識別手段は、前記一致度を評価する際、記録される位置情報の数が多い場所ほど比重を小さくし、記録される位置情報の数が少ない場所ほど比重を大きくすることを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
11. 前記抽出手段により抽出された特徴パターンのパターン内容をハッシュ値に変換するハッシュ値変換手段を備えることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
12. 位置情報の特徴パターンを予め記憶する記憶手段を備え、
    前記識別手段は、前記抽出手段により抽出された特徴パターンと前記記憶手段に記憶された特徴パターンとに基づいて、個人を識別することを特徴とする請求項１〜１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
13. 情報処理装置の情報処理方法であって、
    情報端末の位置情報のログを取得する取得ステップと、
    前記取得ステップで取得された位置情報ログに基づいて、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する抽出ステップと、
    前記抽出ステップで抽出された特徴パターンに基づいて、個人を識別する識別ステップと、
    を含み、
    前記識別ステップは、前記抽出ステップで抽出された特徴パターンを解析し、当該解析された特徴パターン同士の一致度を評価して個人を識別し、
    前記識別ステップにおける一致度の評価に基づいて、前記識別された個人のログイン手順を制御するログイン制御ステップを含む情報処理方法。
14. 情報処理装置の情報処理方法であって、
    情報端末の位置情報のログを取得する取得ステップと、
    前記取得ステップで取得された位置情報ログに基づいて、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する抽出ステップと、
    前記抽出ステップで抽出された特徴パターンに基づいて、個人を識別する識別ステップと、
    を含み、
    前記識別ステップは、前記抽出ステップで抽出された特徴パターンを解析し、当該解析された特徴パターン同士の一致度を評価して個人を識別し、
    前記識別ステップにおける一致度の評価に基づいて、前記識別された個人に対して提供する情報の内容を制御する情報制御ステップを含む情報処理方法。
15. コンピュータを、
    情報端末の位置情報のログを取得する取得手段、
    前記取得手段により取得された位置情報ログに基づいて、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する抽出手段、
    前記抽出手段により抽出された特徴パターンに基づいて、個人を識別する識別手段、
    として機能させ、
    前記識別手段は、前記抽出手段により抽出された特徴パターンを解析し、当該解析された特徴パターン同士の一致度を評価して個人を識別し、
    前記識別手段による一致度の評価に基づいて、前記識別された個人のログイン手順を制御するログイン制御手段、
    として機能させるためのプログラム。
16. コンピュータを、
    情報端末の位置情報のログを取得する取得手段、
    前記取得手段により取得された位置情報ログに基づいて、当該位置情報ログの特徴パターンを抽出する抽出手段、
    前記抽出手段により抽出された特徴パターンに基づいて、個人を識別する識別手段、
    として機能させ、
    前記識別手段は、前記抽出手段により抽出された特徴パターンを解析し、当該解析された特徴パターン同士の一致度を評価して個人を識別し、
    前記識別手段による一致度の評価に基づいて、前記識別された個人に対して提供する情報の内容を制御する情報制御手段、
    として機能させるためのプログラム。

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