JP6900554B2 - 情報提供システム、情報処理システム、制御方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、商圏の分析を行う技術分野に関する。

従来から、ある施設（店舗など）が影響を及ぼす地理的な範囲である商圏を分析する技術が提案されている。例えば、特許文献１には、地域ごとの顧客の状況を示す統計情報（年齢別人口、世帯数、収入、役職など）や、店舗の位置・規模に応じて、売上予測をシミュレーションする出店計画を立案する技術が提案されている。

特開平１０−３０７８６８号公報

しかしながら、特許文献１に記載された技術では、分析対象となっている施設の利用者が、どの地域から当該施設に訪問しているかを適切に把握することができなかった。つまり、施設の利用者の自宅位置を適切に把握することができなかった。

本発明が解決しようとする課題としては、上記のものが一例として挙げられる。本発明は、分析対象となっている施設の利用者の自宅位置を適切に把握することが可能な情報提供システムなどを提供することを主な目的とする。

請求項に記載の発明では、情報提供システムは、移動体の移動履歴情報を取得する移動履歴情報取得手段と、前記移動体の使用者の自宅位置に関する自宅位置情報を取得する自宅位置情報取得手段と、前記移動履歴情報と前記自宅位置情報を関連付けて記憶する記憶手段と、施設の駐車場に対応する位置座標の範囲である調査範囲を取得する施設情報取得手段と、前記移動履歴情報と前記自宅位置情報に基づいて、前記調査範囲に対応する施設と、前記調査範囲内に滞在した前記使用者の自宅位置とに関する統計情報を生成する統計情報生成手段と、を備える。

また、請求項に記載の発明は、情報提供システムと情報要求端末とを有する情報処理システムであって、前記情報提供システムは、移動体の移動履歴情報を取得する移動履歴情報取得手段と、前記移動体の使用者の自宅位置に関する自宅位置情報を取得する自宅位置情報取得手段と、前記移動履歴情報と前記自宅位置情報を関連付けて記憶する記憶手段と、前記情報要求端末から、施設の駐車場に対応する位置座標の範囲である調査範囲を取得する施設情報取得手段と、前記移動履歴情報と前記自宅位置情報に基づいて、前記調査範囲に対応する施設と、前記調査範囲内に滞在した前記使用者の自宅位置とに関する統計情報を生成する統計情報生成手段と、前記統計情報を前記情報要求端末に提供する統計情報提供手段と、を備え、前記情報要求端末は、所定の施設についての前記調査範囲を前記情報提供システムに提供する施設情報提供手段と、前記施設情報提供手段が提供した前記調査範囲に応じて前記情報提供システムの前記統計情報提供手段が提供した前記統計情報を取得する統計情報取得手段と、前記統計情報取得手段が取得した前記統計情報を表示手段に表示させる表示制御手段と、を備える。

また、請求項に記載の発明では、通信部、記憶部及び制御部を備える情報提供システムによって実行される制御方法は、前記通信部が、移動体の移動履歴情報を取得する移動履歴情報取得工程と、前記制御部が、前記移動体の使用者の自宅位置に関する自宅位置情報を取得する自宅位置情報取得工程と、前記制御部が、前記移動履歴情報と前記自宅位置情報を関連付けて前記記憶部に記憶する記憶工程と、前記制御部が、施設の駐車場に対応する位置座標の範囲である調査範囲を取得する施設情報取得工程と、前記制御部が、前記移動履歴情報と前記自宅位置情報に基づいて、前記調査範囲に対応する施設と、前記調査範囲内に滞在した前記使用者の自宅位置とに関する統計情報を生成する統計情報生成工程と、を備える。

また、請求項に記載の発明では、コンピュータを有する情報提供システムによって実行されるプログラムは、前記コンピュータを、移動体の移動履歴情報を取得する移動履歴情報取得手段、前記移動体の使用者の自宅位置に関する自宅位置情報を取得する自宅位置情報取得手段、前記移動履歴情報と前記自宅位置情報を関連付けて記憶する記憶手段、施設の駐車場に対応する位置座標の範囲である調査範囲を取得する施設情報取得手段、前記移動履歴情報と前記自宅位置情報に基づいて、前記調査範囲に対応する施設と、前記調査範囲内に滞在した前記使用者の自宅位置とに関する統計情報を生成する統計情報生成手段、として機能させる。

本実施例に係る商圏分析システムの概略構成を示すブロック図である。 本実施例に係るメイン処理を示すフローチャートである。 停車情報生成処理を示すフローチャートである。 停車情報生成処理の具体例を説明するための図である。 自宅位置情報生成処理を示すフローチャートである。 商圏分析処理を示すフローチャートである。 端末装置に表示された商圏分析結果の一例を示す図である。 商圏分析結果の他の例を示す図である。

本発明の１つの観点では、情報提供システムは、移動体の移動履歴を示す移動履歴情報を取得する移動履歴情報取得手段と、前記移動体の使用者の自宅位置を示す自宅位置情報を取得する自宅位置情報取得手段と、前記移動履歴情報と前記自宅位置情報とを関連付けて記憶する記憶手段と、情報要求端末から、所定の施設についての施設情報を取得する施設情報取得手段と、前記移動履歴情報及び前記自宅位置情報に基づいて、前記施設情報に対応する施設を訪問した前記使用者の自宅位置に関する統計情報を生成する統計情報生成手段と、前記統計情報を前記情報要求端末に提供する統計情報提供手段と、を備える。

上記の情報提供システムは、ある施設（店舗など）が影響を及ぼす地理的な範囲である商圏を分析するために好適に利用される。具体的には、情報提供システムでは、移動体の移動履歴を示す移動履歴情報と、移動体の使用者の自宅位置を示す自宅位置情報とに基づいて、情報要求端末から取得した施設情報に対応する施設を訪問した使用者（訪問者）の自宅位置に関する統計情報を生成し、当該統計情報を情報要求端末に提供する。これにより、分析対象となっている施設の訪問者の自宅位置を適切に把握することが可能となる。つまり、訪問者がどの地域から訪問しているかを適切に把握することが可能となる。

上記の情報提供システムの一態様では、前記移動履歴情報に基づいて、前記移動体が滞在した位置を含む滞在情報を生成する滞在情報生成手段を更に備え、前記記憶手段は、前記滞在情報と前記自宅位置情報とを更に関連付けて記憶し、前記統計情報生成手段は、前記施設の位置を含む前記滞在情報を特定し、当該滞在情報に関連付けられた前記自宅位置情報に基づいて、前記統計情報を生成する。これにより、移動体の移動履歴情報から生成された滞在情報に基づいて、訪問者の自宅位置に関する統計情報を適切に生成することが可能となる。

上記の情報提供システムの他の一態様では、前記滞在情報生成手段が生成した前記滞在情報に基づいて、前記自宅位置情報を生成する自宅位置情報生成手段を更に備え、前記自宅位置情報取得手段は、前記自宅位置情報生成手段が生成した前記自宅位置情報を取得する。これにより、滞在情報に基づいて自宅位置情報を適切に生成することが可能となる。

上記の情報提供システムの他の一態様では、前記統計情報生成手段は、地域ごとの人口の偏りに基づいて前記統計情報を補正する。これにより、相対的な訪問傾向の強さを示す統計情報や、ユーザ分布の偏りを除去した統計情報を得ることが可能となる。

上記の情報提供システムの他の一態様では、前記統計情報生成手段は、前記移動体をルート案内するために設定された目的地を取得し、前記目的地に基づいて前記使用者が訪問した施設を特定し、特定した前記施設に基づいて前記統計情報を生成する。これにより、訪問者が訪問した施設を適切に特定することが可能となる。

上記の情報提供システムの他の一態様では、前記施設情報取得手段は、複数の前記施設についての施設情報を取得し、前記統計情報生成手段は、前記複数の施設についての前記統計情報を生成して、生成した前記複数の施設についての前記統計情報の比較結果を生成し、前記統計情報提供手段は、前記統計情報の比較結果を、前記情報要求端末に提供する。これにより、複数の施設についての統計情報を容易に比較することが可能となる。

上記の情報提供システムにおいて好適には、前記統計情報生成手段は、前記複数の施設をグループ化し、グループごとに前記統計情報を生成して、生成した前記グループごとの前記統計情報の比較結果を生成すると良い。

本発明の他の観点では、上記請求項に記載の情報提供システムと情報の授受を行う情報要求端末は、所定の施設についての施設情報を前記情報提供システムに提供する施設情報提供手段と、前記施設情報提供手段が提供した前記施設情報に応じて前記情報提供システムの統計情報提供手段が提供した統計情報を取得する統計情報取得手段と、前記統計情報取得手段が取得した前記統計情報を表示手段に表示させる表示制御手段と、を備える。

また、本発明の他の観点では、情報提供システムと情報要求端末とを有する情報処理システムであって、前記情報提供システムは、移動体の移動履歴を示す移動履歴情報を取得する移動履歴情報取得手段と、前記移動体の使用者の自宅位置を示す自宅位置情報を取得する自宅位置情報取得手段と、前記移動履歴情報と前記自宅位置情報とを関連付けて記憶する記憶手段と、情報要求端末から、所定の施設についての施設情報を取得する施設情報取得手段と、前記移動履歴情報及び前記自宅位置情報に基づいて、前記施設情報に対応する施設を訪問した前記使用者の自宅位置に関する統計情報を生成する統計情報生成手段と、前記統計情報を前記情報要求端末に提供する統計情報提供手段と、を備え、前記情報要求端末は、前記所定の施設についての施設情報を前記情報提供システムに提供する施設情報提供手段と、前記施設情報提供手段が提供した前記施設情報に応じて前記情報提供システムの前記統計情報提供手段が提供した前記統計情報を取得する統計情報取得手段と、前記統計情報取得手段が取得した前記統計情報を表示手段に表示させる表示制御手段と、を備える。

また、本発明の他の観点では、情報提供システムによって実行される制御方法は、移動体の移動履歴を示す移動履歴情報を取得する移動履歴情報取得工程と、前記移動体の使用者の自宅位置を示す自宅位置情報を取得する自宅位置情報取得工程と、前記移動履歴情報と前記自宅位置情報とを関連付けて記憶する記憶工程と、情報要求端末から、所定の施設についての施設情報を取得する施設情報取得工程と、前記移動履歴情報及び前記自宅位置情報に基づいて、前記施設情報に対応する施設を訪問した前記使用者の自宅位置に関する統計情報を生成する統計情報生成工程と、前記統計情報を前記情報要求端末に提供する統計情報提供工程と、を備える。

また、本発明の他の観点では、コンピュータを有する情報提供システムによって実行されるプログラムは、前記コンピュータを、移動体の移動履歴を示す移動履歴情報を取得する移動履歴情報取得手段、前記移動体の使用者の自宅位置を示す自宅位置情報を取得する自宅位置情報取得手段、前記移動履歴情報と前記自宅位置情報とを関連付けて記憶する記憶手段、情報要求端末から、所定の施設についての施設情報を取得する施設情報取得手段、前記移動履歴情報及び前記自宅位置情報に基づいて、前記施設情報に対応する施設を訪問した前記使用者の自宅位置に関する統計情報を生成する統計情報生成手段、前記統計情報を前記情報要求端末に提供する統計情報提供手段、として機能させる。

また、本発明の他の観点では、記請求項に記載の情報提供システムと情報の授受を行う情報要求端末によって実行される制御方法は、所定の施設についての施設情報を前記情報提供システムに提供する施設情報提供工程と、前記施設情報提供工程が提供した前記施設情報に応じて前記情報提供システムの統計情報提供手段が提供した統計情報を取得する統計情報取得工程と、前記統計情報取得工程が取得した前記統計情報を表示手段に表示させる表示制御工程と、を備える。

また、本発明の他の観点では、上記請求項に記載の情報提供システムと情報の授受を行う、コンピュータを有する情報要求端末によって実行されるプログラムは、前記コンピュータを、所定の施設についての施設情報を前記情報提供システムに提供する施設情報提供手段、前記施設情報提供手段が提供した前記施設情報に応じて前記情報提供システムの統計情報提供手段が提供した統計情報を取得する統計情報取得手段、前記統計情報取得手段が取得した前記統計情報を表示手段に表示させる表示制御手段、として機能させる。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。

［システム構成］
図１は、本実施例に係る商圏分析システム１００の概略構成を示すブロック図である。図１に示すように、商圏分析システム１００は、車載器１と、サーバ装置２と、端末装置３と、を有する。商圏分析システム１００は、ある施設（店舗など）が影響を及ぼす地理的な範囲である商圏を分析するために好適に利用される。なお、商圏分析システム１００は、本発明における「情報処理システム」の一例に相当する。

車載器１は、主に、制御部１１と、記憶部１２と、ＧＰＳ受信機１３と、通信部１４と、を有する。車載器１は、車両に搭載されて利用される。例えば、車載器１は、ナビゲーション装置や、スマートフォンなどの携帯端末装置である。

記憶部１２は、図示しないＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）やハードディスクなどの各種のメモリを備えて構成され、車載器１を制御するための種々の制御プログラムなどが格納されると共に、制御部１１に対してワーキングエリアを提供する。

ＧＰＳ受信機１３は、複数のＧＰＳ衛星から、測位用データを含む下り回線データを搬送する電波を受信する。測位用データは、緯度及び経度情報などから車載器１の絶対的な位置を検出するために用いられる。

通信部１４は、サーバ装置２と通信可能に構成されている。

制御部１１は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）などを備えて構成され、車載器１全体の制御を行う。本実施例では、制御部１１は、所定時間ごとに、車両の移動履歴を示すプローブデータを生成し、生成したプローブデータを通信部１４を介してサーバ装置２に送信する。プローブデータは、車両の位置（緯度・経度）、走行日時（年月日時分秒）、車両の速度（時速）などから成る。例えば、制御部１１は、ＧＰＳ受信機１４が受信した電波に含まれる測位用データから、車両の位置を求める。なお、プローブデータは、本発明における「移動履歴情報」に相当する。

次に、サーバ装置２は、主に、制御部２１と、記憶部２２と、通信部２３と、を有する。基本的には、サーバ装置２は、上記のように車載器１から送信されたプローブデータを収集・分析し、その分析結果に基づいて、端末装置３からの要求に応じて商圏分析を行い、商圏分析結果を端末装置３に送信する。

記憶部２２は、図示しないＲＯＭやＲＡＭやハードディスクなどの各種のメモリを備えて構成され、サーバ装置２を制御するための種々の制御プログラムなどが格納されると共に、制御部２１に対してワーキングエリアを提供する。なお、記憶部２２は、本発明における「記憶手段」の一例に相当する。

通信部２３は、車載器１及び端末装置３と通信可能に構成されている。なお、通信部２３を物理的に１つの構成要素にて構成するに限定はされず、車載器１と通信するための構成要素と、端末装置３と通信するための構成要素とを別体にしても良い。

制御部２１は、図示しないＣＰＵなどを備えて構成され、サーバ装置２全体の制御を行う。本実施例では、制御部２１は、通信部２３を介して、車載器１から送信されたプローブデータを取得し、車両の使用者（言い換えると車載器１のユーザ）を識別するためのユーザ識別子（ユーザＩＤ）に関連付けて、取得したプローブデータを記憶部２２に記憶させる。そして、制御部２１は、記憶部２２に記憶されたプローブデータに基づいて、車両が停車（滞在）した位置を含む停車情報を生成し、生成した停車情報を記憶部２２に記憶させる。この停車情報は、停車位置（緯度・経度）、停車時間、停車日時、ユーザ識別子などから成る。なお、停車情報は、本発明における「滞在情報」に相当する。この後、制御部２１は、記憶部２２に記憶された停車情報に基づいて、車両の使用者の自宅位置を示す自宅位置情報を生成し、生成した自宅位置情報を記憶部２２に記憶させる。この自宅位置情報は、自宅位置（緯度・経度）、ユーザ識別子などから成る。

また、制御部２１は、端末装置３から送信された、商圏分析の対象とした施設についての施設情報を、通信部２３を介して取得する。例えば、施設情報は、商圏分析の対象とした施設の駐車場に対応する範囲（詳しくは位置座標の範囲であり、以下では単に「調査範囲」と呼ぶ。）を示す情報である。そして、制御部２１は、記憶部２２に記憶された停車情報及び自宅位置情報を参照して、そのような調査範囲に含まれる停車位置を有する停車情報を特定し、当該停車情報が有するユーザ識別子と同一のユーザ識別子を有する自宅位置情報を特定する。この後、制御部２１は、特定した自宅位置情報が有する自宅位置に関する統計情報（例えば自宅位置の密度分布）を、上記した調査範囲に対応する施設についての商圏分析結果として生成する。つまり、制御部２１は、当該施設を訪問したユーザ（以下では当該ユーザのことを適宜「訪問者」と呼ぶ。）の自宅位置に関する統計情報を生成する。そして、制御部２１は、通信部２３を介して、生成した統計情報を端末装置３に送信する。

このように、制御部２１は、本発明における「移動履歴情報取得手段」、「自宅位置情報取得手段」、「施設情報取得手段」、「統計情報生成手段」、「統計情報提供手段」、「滞在情報生成手段」及び「自宅位置情報生成手段」の一例に相当する。また、サーバ装置２は、本発明における「情報提供システム」の一例に相当する。なお、図１では１つのサーバ装置２のみを示したが、本発明における「情報提供システム」を複数のサーバ装置から構成しても良い（つまり本発明における「情報提供システム」をサーバシステムに適用しても良い）。その場合、上記したサーバ装置２の機能を複数のサーバ装置にて分担させれば良い。

次に、端末装置３は、主に、制御部３１と、記憶部３２と、入力部３３と、表示部３４と、通信部３５と、を有する。基本的には、端末装置３は、商圏分析の対象とした施設についての施設情報（具体的には調査範囲）をサーバ装置２に送信し、サーバ装置２による商圏分析結果（具体的には統計情報）を受信して表示させる。

記憶部３２は、図示しないＲＯＭやＲＡＭやハードディスクなどの各種のメモリを備えて構成され、端末装置３を制御するための種々の制御プログラムなどが格納されると共に、制御部３１に対してワーキングエリアを提供する。

入力部３３は、各種コマンドやデータを入力するための、キー、スイッチ、ボタン、リモコン、音声入力装置などから構成されている。表示部３４がタッチパネル方式に構成されている場合には、表示部３４の表示画面上に設けられたタッチパネルも入力部３３として機能する。

表示部３４は、例えば液晶ディスプレイなどにより構成され、端末装置３のユーザに対して文字や画像などを表示する。表示部３４を、タッチパネルなどにて構成しても良い。

通信部３５は、サーバ装置２と通信可能に構成されている。

制御部３１は、図示しないＣＰＵなどを備えて構成され、端末装置３全体の制御を行う。本実施例では、制御部３１は、端末装置３のユーザが入力部３３を操作することで入力した、商圏分析の対象とした施設に対応する調査範囲を取得し、取得した調査範囲を通信部３５を介してサーバ装置２に送信する。そして、制御部３１は、そのような調査範囲の送信に応じてサーバ装置２により生成された商圏分析結果としての統計情報を、通信部３５を介して取得し、取得した統計情報を表示部３４に表示させる。

このように、制御部３１は、本発明における「施設情報提供手段」、「統計情報取得手段」及び「表示制御手段」の一例に相当する。また、端末装置３は、本発明における「情報要求端末」の一例に相当する。

［処理フロー］
次に、上記した商圏分析システム１００において実行される処理フローについて説明する。

（メイン処理）
図２は、本実施例に係るメイン処理を示すフローチャートである。

まず、車載器１では、制御部１１が、車両の移動履歴を示すプローブデータを、通信部１４を介してサーバ装置２に送信する（ステップＳ１１）。この場合、制御部１１は、所定時間ごとに（例えば１秒間隔）、車両の位置（緯度・経度）、日時（年月日時分秒）及び車両の速度（時速）などから成るプローブデータを生成し、生成したプローブデータをサーバ装置２に送信する。具体的には、制御部１１は、ＧＰＳ受信機１４が受信した電波に含まれる測位用データから、車両の位置を求める。車載器１がナビゲーション装置である場合には、ナビゲーション装置が有する自立測位装置（加速度センサ、角速度センサ及び距離センサなど）が検出した値も用いて、車両の位置を求めても良い。また、その場合には、自立測位装置が検出した値から、車両の速度も求めることができる。

次に、サーバ装置２では、通信部２３が、車載器１から送信されたプローブデータを受信する（ステップＳ２１）。そして、制御部２１が、通信部２３が受信したプローブデータを、当該プローブデータを送信した車載器１におけるユーザ識別子に関連付けて記憶部２２に記憶させる（ステップＳ２２）。この後、制御部２１は、記憶部２２に記憶されたプローブデータに基づいて、車両が停車した位置を含む停車情報を生成する処理（停車情報生成処理）を実行する（ステップＳ２３）。次に、制御部２１は、記憶部２２に記憶された停車情報に基づいて、車両の使用者の自宅位置を示す自宅位置情報を生成する処理（自宅位置情報生成処理）を実行する（ステップＳ２４）。停車情報生成処理及び自宅位置情報生成処理については、詳細は後述する。

他方で、端末装置３では、制御部３１が、端末装置３のユーザが入力部３３を操作することで入力した、商圏分析の対象とした施設に対応する調査範囲を取得する（ステップＳ３１）。例えば、ユーザは、マウス等のポインティングデバイスを用いて、商圏分析の対象とした施設の駐車場の形状を描画することで、調査範囲を指定する。１つの例では、実際の地図上にポリゴンを描画して、調査範囲を指定する。この後、制御部３１は、ステップＳ３１で取得した調査範囲を、通信部３５を介してサーバ装置２に送信する（ステップＳ３２）。

次に、サーバ装置２では、通信部２３が、端末装置３から送信された調査範囲を受信する（ステップＳ２５）。そして、制御部２１が、記憶部２２に記憶された停車情報及び自宅位置情報を参照して、通信部２３が受信した調査範囲に対応する施設についての商圏分析結果を生成する処理（商圏分析処理）を実行する（ステップＳ２６）。つまり、制御部２１は、当該施設を訪問したユーザの自宅位置に関する統計情報を生成する。なお、商圏分析処理については、詳細は後述する。この後、制御部２１は、ステップＳ２６で生成した商圏分析結果を、通信部２３を介して端末装置３に送信する（ステップＳ２７）。

次に、端末装置３では、通信部３５が、サーバ装置２から送信された商圏分析結果を受信する（ステップＳ３３）。そして、制御部３１が、通信部３５が受信した商圏分析結果を表示部３４に表示させる（ステップＳ３４）。

（停車情報生成処理）
次に、図３を参照して、上記したステップＳ２３で実行される停車情報生成処理について説明する。

図３は、停車情報生成処理を示すフローチャートである。このフローは、サーバ装置２の制御部２１によって実行される。

まず、ステップＳ２３１では、制御部２１は、同一のユーザ識別子が関連付けられたプローブデータ（つまり同一のユーザについてのプローブデータ）を記憶部２３から読み出す。前述したようにプローブデータは所定時間ごとに生成されるが、記憶部２３には、そのように所定時間ごとに生成された複数のプローブデータがレコード単位にて記憶されている。したがって、ステップＳ２３１では、制御部２１は、同一のユーザ識別子が関連付けられた、複数のレコードから成るプローブデータのまとまりを読み出す。そして、処理はステップＳ２３２に進む。なお、複数のレコードから成るプローブデータのまとまりにおいては、最も古いレコードに対応するプローブデータを先頭行にして、古いものから順に並んでいるものとする。

ステップＳ２３２では、制御部２１は、ステップＳ２３１で読み出したプローブデータにおける先頭行のデータを取得する。つまり、制御部２１は、複数のレコードから成るプローブデータのまとまりにおいて、最も古いレコードに対応するプローブデータを取得する。そして、処理はステップＳ２３３に進む。

ステップＳ２３３では、制御部２１は、ステップＳ２３２又はステップＳ２３９で取得したプローブデータが有する速度を取得する。そして、処理はステップＳ２３４に進む。

ステップＳ２３４では、制御部２１は、ステップＳ２３３で取得した速度が閾値以下であるか否かを判定する。ここでは、制御部２１は、ステップＳ２３２又はステップＳ２３９で取得したプローブデータ（以下では単に「処理対象プローブデータ」と呼ぶ。）が、車両が停車している際に得られたものであるか否かを判定している。１つの例では、ステップＳ２３４で用いる閾値は、「０（ｋｍ／ｈ）」に設定される。

速度が閾値以下である場合（ステップＳ２３４：Ｙｅｓ）、処理対象プローブデータが、車両が停車している際に得られたものであると言える。この場合には、制御部２１は、処理対象プローブデータに基づいて停車時間を算出する（ステップＳ２３５）。具体的には、制御部２１は、処理対象プローブデータが有する走行日時と、処理対象プローブデータの次の行のプローブデータが有する走行日時との時間差を、停車時間として求める。そして、処理はステップＳ２３６に進む。

他方で、速度が閾値を超える場合（ステップＳ２３４：Ｎｏ）、処理対象プローブデータが、車両が停車している際に得られたものでないと言える。この場合には、制御部２１は、処理対象プローブデータの次の行のプローブデータを取得する（ステップＳ２３９）。そして、処理はステップＳ２３３に戻り、制御部２１はステップＳ２３３以降の処理を再度行う。

ステップＳ２３６では、制御部２１は、ステップＳ２３５で算出された停車時間が閾値以上であるか否かを判定する。ここでは、制御部２１は、ステップＳ２３５で算出された停車時間が、施設などに立ち寄るために停車した際の時間に該当するか否かを判定している。１つの例では、ステップＳ２３６で用いる閾値は、「２００（ｓｅｃ）」に設定される。

停車時間が閾値以上である場合（ステップＳ２３６：Ｙｅｓ）、ステップＳ２３５で算出された停車時間が、施設などに立ち寄るために停車した際の時間に該当すると言える。この場合には、制御部２１は、ステップＳ２３５で算出された停車時間を採用し、当該停車時間に基づいて停車情報を生成する（ステップＳ２３７）。具体的には、制御部２１は、処理対象プローブデータが有する位置及び日時をそれぞれ停車位置及び停車日時とし、これらの停車位置及び停車日時と、ステップＳ２３５で算出された停車時間、及び処理対象プローブデータが有するユーザ識別子とを関連付けることで、停車情報を生成する。また、制御部２１は、生成した停車情報を記憶部２２に記憶させる。そして、処理はステップＳ２３８に進む。

他方で、停車時間が閾値未満である場合（ステップＳ２３６：Ｎｏ）、ステップＳ２３５で算出された停車時間が、施設などに立ち寄るために停車した際の時間に該当しないと言える。したがって、制御部２１は、ステップＳ２３５で算出された停車時間を採用しない、つまり当該停車時間を破棄する。この場合には、制御部２１は、処理対象プローブデータの次の行のプローブデータを取得する（ステップＳ２３９）。そして、処理はステップＳ２３３に戻り、制御部２１はステップＳ２３３以降の処理を再度行う。

ステップＳ２３８では、制御部２１は、ステップＳ２３７までにおいて処理を行った処理対象プローブデータが最終行のものであるか否かを判定する。処理対象プローブデータが最終行のものである場合（ステップＳ２３８：Ｙｅｓ）、処理は終了する。これに対して、処理対象プローブデータが最終行のものでない場合（ステップＳ２３８：Ｎｏ）、制御部２１は、処理対象プローブデータの次の行のプローブデータを取得する（ステップＳ２３９）。そして、処理はステップＳ２３３に戻り、制御部２１はステップＳ２３３以降の処理を再度行う。

ここで、図４を参照して、停車情報生成処理の具体例について説明する。図４は、任意のユーザのユーザ識別子に関連付けられた、３レコードから成るプローブデータを例示している。この例では、２行目のプローブデータが有する速度が閾値以下（例えば０（ｋｍ／ｈ）以下）であるため、この２行目のプローブデータが有する走行日時と、その次の３行目のプローブデータが有する走行日時との時間差が、停車時間として算出される。具体的には、「０時５６分３２秒」から「０時００分０２秒」を差し引いた「５６分３０秒」が停車時間として算出される。この停車時間は閾値以上（例えば２００（ｓｅｃ）以上）であるため、当該停車時間が停車情報を生成するために採用される。すなわち、２行目のプローブデータが停車情報を生成するために採用される。具体的には、２行目のプローブデータが有する位置「緯度：Ｌａｔ２、経度：Ｌｏｎｇ２」が停車位置とされ、２行目のプローブデータが有する走行日時「２０１３年１月１日０時００分０２秒」が停車位置とされる。このような停車位置及び停車位置と、算出された停車時間と、ユーザ識別子とが関連付けられることで、停車情報が生成される。

（自宅位置情報生成処理）
次に、図５を参照して、上記したステップＳ２４で実行される自宅位置情報生成処理について説明する。

図５は、自宅位置情報生成処理を示すフローチャートである。このフローは、サーバ装置２の制御部２１によって実行される。

まず、ステップＳ２４１では、制御部２１は、同一のユーザ識別子を有する停車情報を記憶部２３から読み出す。この場合、制御部２１は、同一のユーザ識別子に関連付けられた複数の停車情報を読み出す。そして、処理はステップＳ２４２に進む。

ステップＳ２４２では、制御部２１は、ステップＳ２４１で読み出した全ての停車情報が有する停車位置を一定範囲に丸め込む。具体的には、制御部２１は、停車位置のずれによる誤差を吸収するために、停車位置に対応する緯度・経度についての精度を粗くするための処理（つまりクラスタリング）を行う。例えば、制御部２１は、停車位置に対応する緯度・経度を四捨五入する処理を行う。そして、処理はステップＳ２４３に進む。

ステップＳ２４３では、制御部２１は、ステップＳ２４２で丸め込んだ停車位置を用いて、同一の停車位置となる停車情報をまとめる。つまり、制御部２１は、同一の停車位置となる停車情報をグループ化する。そして、処理はステップＳ２４４に進む。

ステップＳ２４４では、制御部２１は、ステップＳ２４３でまとめた停車情報が有する停車時間の合計を求める。この場合、制御部２１は、複数の停車情報のグループごとに、各グループ内の停車情報が有する停車時間の合計を求める。そして、処理はステップＳ２４５に進む。

ステップＳ２４５では、制御部２１は、ステップＳ２４４において複数の停車情報のグループごとに求めた停車時間の合計の中で最も合計が長いものを特定し、特定した停車時間の合計が閾値以上であるか否かを判定する。ここでは、最も長い停車時間の合計が、車両を自宅に停車していた時間に該当するか否かを判定している。

最も長い停車時間の合計が閾値以上である場合（ステップＳ２４５：Ｙｅｓ）、当該停車時間の合計は車両を自宅に停車していた時間に該当すると言える。この場合、制御部２１は、停車時間の合計が最も長い停車位置、つまり最も長い停車時間の合計が得られた停車情報のグループで共通の停車位置を、自宅位置として決定する（ステップＳ２４６）。そして、制御部２１は、決定した自宅位置とユーザ識別子とを関連付けることで自宅位置情報を生成し、生成した自宅位置情報を記憶部２２に記憶させる（ステップＳ２４７）。この後、処理は終了する。

他方で、最も長い停車時間の合計が閾値未満である場合（ステップＳ２４５：Ｎｏ）、当該停車時間の合計は車両を自宅に停車していた時間に該当しないと言える。したがって、処理は終了する。

なお、他の例では、自宅位置情報を月別に生成しても良い。つまり、自宅位置及びユーザ識別子に対して年月を更に関連付けた情報を、自宅位置情報として用いても良い。その場合、ステップＳ２４１で同一のユーザ識別子を有する同一月の停車情報を記憶部２３から読み出して、ステップＳ２４２以降の処理を同様に行うことで、月別の自宅位置情報を生成することができる。

（商圏分析処理）
次に、図６を参照して、上記したステップＳ２６で実行される商圏分析処理について説明する。

図６は、商圏分析処理を示すフローチャートである。このフローは、サーバ装置２の制御部２１によって実行される。

まず、ステップＳ２６１では、制御部２１は、図２のステップＳ２５で通信部２３が受信した調査範囲に含まれる停車位置を有する停車情報を、記憶部２２から読み出す。この場合、制御部２１は、調査範囲に含まれる停車位置を有する複数の停車情報を読み出す。そして、処理はステップＳ２６２に進む。

ステップＳ２６２では、制御部２１は、ステップＳ２６１で得られた停車情報が有するユーザ識別子と同一のユーザ識別子を有する自宅位置情報を、記憶部２２から読み出す。この場合、制御部２１は、複数の停車情報のそれぞれのユーザ識別子と同一のユーザ識別子を有する、複数の自宅位置情報を読み出す。つまり、複数のユーザについての自宅位置情報を読み出す。そして、処理はステップＳ２６３に進む。

ステップＳ２６３では、制御部２１は、ステップＳ２６２で得られた複数の自宅位置情報が有する自宅位置に基づいて、ユーザの密度を計算する。つまり、制御部２１は、自宅位置の密度分布を求める。１つの例では、制御部２１は、メッシュ状のエリアを予め定めておき、各エリア内に存在するユーザ数をカウントするといったメッシュ法を用いて、密度計算を行う。他の例では、個々のユーザの自宅位置を中心に２次元の確率密度関数（ガウス関数）を発生し、すべてのユーザの合計値を求めるといったカーネル密度推定を用いて、密度計算を行う。以上のステップＳ２６３の後、処理はステップＳ２６４に進む。

ステップＳ２６４では、制御部２１は、ステップＳ２６３の計算結果を、商圏分析結果（つまり統計情報）として出力する。そして、処理は終了する。このようにして出力された商圏分析結果は、図２のステップＳ２７で端末装置３に送信され、図２のステップＳ３４で端末装置３の表示部３４に表示される。

図７は、端末装置３の表示部３４に表示された商圏分析結果の一例を示している。図７では、カーネル密度推定法によって得られたユーザの自宅密度分布を例示している。具体的には、符号Ｐ１で示す施設を訪問したユーザの自宅位置の密度分布を、複数の異なるハッチングを用いて表現している。

図８は、他の商圏分析結果の例を示している。図８（ａ）は、商圏分析の対象とした施設についての訪問時間分布の一例を示している。この訪問時間分布は、当該施設に対応する調査範囲に含まれる停車位置を有する複数の停車情報の停車時間などに基づいて、停車時間別に停車回数をカウントすることで作成することができる。その場合、同じユーザによる同じ時間の複数回の停車を１回とカウントしても良い。
すると良い。

図８（ｂ）は、商圏分析の対象とした施設についての訪問時刻分布（言い換えると時間帯別訪問者割合）の一例を示している。この訪問時刻分布は、当該施設に対応する調査範囲に含まれる停車位置を有する複数の停車情報の停車日時などに基づいて、停車時間帯別に停車回数をカウントすることで作成することができる。その場合、同じユーザによる同じ時間帯の複数回の停車を１回とカウントしても良い。

図８（ｃ）は、商圏分析の対象とした施設についての市区町村別訪問者割合の一例を示している。この市区町村別訪問者割合は、当該施設に対応する調査範囲に含まれる停車位置を有する複数の停車情報を得て、それらの停車情報と同一のユーザ識別子を有する複数の自宅位置情報などに基づいて、市区町村別にユーザ数をカウントすることで作成することができる。つまり、施設を訪問した複数のユーザの自宅位置がそれぞれ属する市区町村を特定し、市区町村ごとに自宅位置があるユーザ数をカウントすれば良い。その場合、同じユーザを複数回カウントしないようにすると良い。

［本実施例の作用・効果］
以上説明した本実施例によれば、車両のプローブデータ（移動履歴情報）に基づいて、商圏分析の対象とした施設の訪問者を適切に特定することができると共に、訪問者の自宅位置を適切に求めることができる。よって、訪問者がどの地域から訪問しているかを適切に把握することが可能となる。これにより、店舗の運営者などに対してマーケティングに有用な情報を提供することができ、効果的な広告の展開や売上の向上などを実現させることが可能となる。

ここで、従来の商圏分析では、ポイントカードの登録情報やアンケートの実施で得られた情報などを用いており、それらは比較的入手困難な情報であった。これに対して、本実施例では、車両のプローブデータを収集して商圏分析を行うため、車両が移動可能な場所であれば任意の場所を調査対象とすることができる。また、本実施例によれば、簡便かつ正確に、施設の訪問者の自宅位置を調査することができる。

［変形例］
以下では、上記した実施例に好適な変形例を示す。なお、下記の変形例は、任意に組み合わせて上述の実施例に適用することができる。

（変形例１）
上記したように月別に自宅位置情報を生成する場合、走行量が少ない月については、停車情報に基づいて自宅位置情報を適切に生成することができない可能性がある。その場合には、自宅位置情報を生成することができなかった月の前後の月の自宅位置情報を得て、それらの自宅位置情報が有する自宅位置が同じである場合には、自宅位置が変わっていないものと判断して、当該自宅位置を用いて自宅位置情報を生成すれば良い。これにより、走行量が少ないユーザについても自宅位置情報を適切に生成することができ、調査対象のデータ量を増やすことが可能となる。

（変形例２）
人口密度の高い地域では、人口密度が低い地域よりも訪問者が多くなる傾向にある。そのため、施設の訪問者の自宅位置の密度分布を示す商圏分析結果は、その影響を受ける傾向にある。よって、単純な自宅位置情報の密度集計では訪問傾向（来店傾向）の強さを計測することは困難であると言える。したがって、上記したようにして得られた商圏分析結果を、地域ごとの人口の偏りを示すデータ（エリア毎の世帯数や人口密度などであり、例えば国勢調査等で得られる。以下同様とする。）に基づいて正規化すると良い。これにより、相対的な訪問傾向の強さを求めることが可能となる。

また、プローブデータを提供するユーザ層に偏りがあると、商圏分析結果には、ユーザの自宅位置の偏りが混ざり込んでしまう。したがって、この場合にも、上記したようにして得られた商圏分析結果（自宅位置の分布傾向）を地域ごとの人口の偏りを示すデータに基づいて正規化すると良い。これにより、ユーザ分布の偏りを除去した商圏分析結果を得ることが可能となる。

（変形例３）
上記した実施例では、車両のプローブデータから生成した停車情報と、端末装置３にて指定された施設の駐車場に対応する範囲（調査範囲）とに基づいて、訪問者が訪問した施設を特定していたが、これに限定はされない。ルート案内機能を有する車載器１では、ルート案内のための目的地として施設が設定される場合がある。したがって、そのような目的地の施設に関する情報が含まれるルート案内の記録や行動履歴をサーバ装置２が取得すれば、上記したように端末装置３で調査範囲を指定しなくても、訪問者が訪問した施設を適切に特定することができる。この変形例は、駐車行動や位置だけでは特定することが困難である複合施設や複数の施設が共有する駐車場などに対して有効である。

（変形例４）
上記した実施例では、１つの施設について商圏分析を行っていたが、複数の施設について商圏分析を行っても良い。その場合、複数の施設の商圏分析結果を比較しても良い。具体的には、同一地域にある異なる施設について、商圏分析結果としての自宅位置の密度分布を比較し、その差異を出力すると良い。また、複数の施設をグループ化し、グループごとの商圏分析結果を比較しても良い。これにより、あるグループに属する施設の商圏分析結果と、これとは異なるグループに属する施設の商圏分析結果とを比較することが可能となる。

（変形例５）
上記した実施例では、端末装置３で施設の駐車場に対応する範囲（調査範囲）を指定していたが、調査に関して指定するパラメータはこれに限定はされない。他の例では、位置座標の範囲だけでなく高さも用いて、施設の駐車場を指定しても良い。この例は、施設の駐車場が立体駐車場である場合に有効である。更に他の例では、サーバ装置２が施設に対応付けて当該施設の位置や駐車場の範囲などを管理している場合には、施設の駐車場を指定する代わりに、施設の名称などを指定しても良い。この例では、端末装置３側で指定された施設の名称などから、サーバ装置２側で施設の駐車場に対応する範囲などを特定することとなる。

また、更に他の例では、調査開始日時と調査終了日時とから成る調査期間を指定しても良い。これにより、調査期間に応じた商圏分析結果を提供することが可能となる。

また、更に他の例では、性別や年齢などのユーザ属性を指定しても良い。この例では、性別や年齢などのユーザ属性を商圏分析結果に反映させると良い。これにより、男女別の商圏分析結果や年齢別の商圏分析結果を提供することが可能となる。

（変形例６）
上記した実施例では、停車情報に基づいて自宅位置を示す自宅位置情報を生成していたが、これに限定はされない。他の例では、車載器１に自宅位置が登録されている場合には、停車情報に基づいて自宅位置情報を生成せずに、車載器１に登録された自宅位置をそのまま用いて自宅位置情報を生成すれば良い。この場合には、サーバ装置２は、車載器１に登録された自宅位置を取得すれば良い。

１ 車載器
２ サーバ装置
３ 端末装置
１１、２１、３１ 制御部
１２、２２、３２ 記憶部
１３ ＧＰＳ受信機
１４、２３、３５ 通信部
３３ 入力部
３４ 表示部
１００ 商圏分析システム

Claims (10)

1. 移動体の移動履歴情報を取得する移動履歴情報取得手段と、
   前記移動体の使用者の自宅位置に関する自宅位置情報を取得する自宅位置情報取得手段と、
   前記移動履歴情報と前記自宅位置情報を関連付けて記憶する記憶手段と、
   施設の駐車場に対応する位置座標の範囲である調査範囲を取得する施設情報取得手段と、
   前記移動履歴情報と前記自宅位置情報に基づいて、前記調査範囲に対応する施設と、前記調査範囲内に滞在した前記使用者の自宅位置とに関する統計情報を生成する統計情報生成手段と、
   を備える情報提供システム。
2. 前記移動履歴情報に基づいて、前記移動体が滞在した位置を含む滞在情報を生成する滞在情報生成手段を更に備え、
   前記記憶手段は、前記滞在情報と前記自宅位置情報とを更に関連付けて記憶し、
   前記統計情報生成手段は、前記施設の位置を含む前記滞在情報を特定し、当該滞在情報に関連付けられた前記自宅位置情報に基づいて、前記統計情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。
3. 前記滞在情報生成手段が生成した前記滞在情報に基づいて、前記自宅位置情報を生成する自宅位置情報生成手段を更に備え、
   前記自宅位置情報取得手段は、前記自宅位置情報生成手段が生成した前記自宅位置情報を取得することを特徴とする請求項２に記載の情報提供システム。
4. 前記統計情報生成手段は、地域ごとの人口の偏りに基づいて前記統計情報を補正することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報提供システム。
5. 前記統計情報生成手段は、前記移動体をルート案内するために設定された目的地を取得し、前記目的地に基づいて前記使用者が滞在した施設を特定し、特定した前記施設に基づいて前記統計情報を生成することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報提供システム。
6. 前記施設情報取得手段は、複数の施設について前記調査範囲を取得し、
   前記統計情報生成手段は、前記複数の施設についての前記統計情報を生成して、生成した前記複数の施設についての前記統計情報の比較結果を生成することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の情報提供システム。
7. 前記統計情報生成手段は、前記複数の施設をグループ化し、グループごとに前記統計情報を生成して、生成した前記グループごとの前記統計情報の比較結果を生成することを特徴とする請求項６に記載の情報提供システム。
8. 情報提供システムと情報要求端末とを有する情報処理システムであって、
   前記情報提供システムは、
   移動体の移動履歴情報を取得する移動履歴情報取得手段と、
   前記移動体の使用者の自宅位置に関する自宅位置情報を取得する自宅位置情報取得手段と、
   前記移動履歴情報と前記自宅位置情報を関連付けて記憶する記憶手段と、
   前記情報要求端末から、施設の駐車場に対応する位置座標の範囲である調査範囲を取得する施設情報取得手段と、
   前記移動履歴情報と前記自宅位置情報に基づいて、前記調査範囲に対応する施設と、前記調査範囲内に滞在した前記使用者の自宅位置とに関する統計情報を生成する統計情報生成手段と、
   前記統計情報を前記情報要求端末に提供する統計情報提供手段と、
   を備え、
   前記情報要求端末は、
   所定の施設についての前記調査範囲を前記情報提供システムに提供する施設情報提供手段と、
   前記施設情報提供手段が提供した前記調査範囲に応じて前記情報提供システムの前記統計情報提供手段が提供した前記統計情報を取得する統計情報取得手段と、
   前記統計情報取得手段が取得した前記統計情報を表示手段に表示させる表示制御手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理システム。
9. 通信部、記憶部及び制御部を備える情報提供システムによって実行される制御方法であって、
   前記通信部が、移動体の移動履歴情報を取得する移動履歴情報取得工程と、
   前記制御部が、前記移動体の使用者の自宅位置に関する自宅位置情報を取得する自宅位置情報取得工程と、
   前記制御部が、前記移動履歴情報と前記自宅位置情報を関連付けて前記記憶部に記憶する記憶工程と、
   前記制御部が、施設の駐車場に対応する位置座標の範囲である調査範囲を取得する施設情報取得工程と、
   前記制御部が、前記移動履歴情報と前記自宅位置情報に基づいて、前記調査範囲に対応する施設と、前記調査範囲内に滞在した前記使用者の自宅位置とに関する統計情報を生成する統計情報生成工程と、
   を備えることを特徴とする制御方法。
10. コンピュータを有する情報提供システムによって実行されるプログラムであって、
    前記コンピュータを、
    移動体の移動履歴情報を取得する移動履歴情報取得手段、
    前記移動体の使用者の自宅位置に関する自宅位置情報を取得する自宅位置情報取得手段、
    前記移動履歴情報と前記自宅位置情報を関連付けて記憶する記憶手段、
    施設の駐車場に対応する位置座標の範囲である調査範囲を取得する施設情報取得手段、
    前記移動履歴情報と前記自宅位置情報に基づいて、前記調査範囲に対応する施設と、前記調査範囲内に滞在した前記使用者の自宅位置とに関する統計情報を生成する統計情報生成手段、
    として機能させることを特徴とするプログラム。

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