JP7228573B2 - 訪問先推定装置および訪問先推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、ユーザの訪問先を推定する訪問先推定装置および訪問先推定方法に関する。

ユーザの訪問先となり得る施設（Point of Interest（以下「ＰＯＩ」という）の位置を予め記憶しておき、ユーザの位置を示す位置情報（例えばＧＰＳ（global positioning system）位置ログ）を取得し、該位置情報によって示されるユーザの滞留位置とＰＯＩの位置との関係（例えば両者の距離）に基づいて、当該ユーザの訪問先である訪問ＰＯＩを推定する技術が知られている。

また、下記の特許文献１には、ユーザの滞留位置以外の場所に設置された多数の設備（例えば、移動中に通った駅の改札、有料道路の入出場ゲート等）から得られる通行履歴を利用することで、移動中にユーザが立ち寄った施設を推定する技術が提案されている。ただし、特許文献１の技術では、ユーザの滞留位置以外の場所に設置された多数の設備による通行履歴の記録処理および記録された通行履歴情報の収集処理を要するため、このような大がかりな設備および処理を必要とせずとも、より簡易に実施できることが望まれる。

特開２０１０－２４４４３３号公報

簡易に実施するという点で、ユーザの位置情報（例えばＧＰＳ位置ログ）は比較的簡易に取得できる状況にある。しかしながら、多数のＰＯＩが密集しているエリア、多数のＰＯＩを含んだ複合商業施設などにユーザが滞留している場合には、位置情報（例えばＧＰＳ位置ログ）のみに基づいて訪問ＰＯＩを推定しようとすると、位置情報に含まれる測位誤差等に起因して訪問ＰＯＩを精度良く推定するには限界があった。

そこで、本発明は、ユーザの位置情報以外の行動履歴に関する情報をさらに利用して、訪問ＰＯＩをより精度良く推定することを目的とする。

本発明の一実施形態に係る訪問先推定装置は、ユーザの位置を示すユーザ位置情報を取得するユーザ位置情報取得部と、所定期間内のユーザの行動履歴に関する情報を取得する行動履歴取得部と、前記ユーザ位置情報取得部によって取得されたユーザ位置と予め記憶されたＰＯＩ位置との関係、および、前記行動履歴取得部によって取得された所定期間内のユーザの行動履歴と予め記憶されたＰＯＩ関連情報との関係に基づいて、当該ユーザの訪問先である訪問ＰＯＩを推定する訪問ＰＯＩ推定部と、を備える。

上記の訪問先推定装置では、ユーザ位置情報取得部が、ユーザの位置を示すユーザ位置情報を取得するとともに、行動履歴取得部が、所定期間内のユーザの行動履歴に関する情報を取得し、そして、訪問ＰＯＩ推定部が、取得されたユーザ位置と予め記憶されたＰＯＩ位置との関係、および、取得された所定期間内のユーザの行動履歴と予め記憶されたＰＯＩ関連情報との関係に基づいて、当該ユーザの訪問先である訪問ＰＯＩを推定する。このように、ユーザの位置情報以外の行動履歴に関する情報をさらに利用し、ユーザ位置と予め記憶されたＰＯＩ位置との関係に加え、所定期間内のユーザの行動履歴と予め記憶されたＰＯＩ関連情報との関係をも基礎として、当該ユーザの訪問先である訪問ＰＯＩを推定することにより、訪問ＰＯＩをより精度良く推定することができる。

本発明によれば、ユーザの位置情報以外の行動履歴に関する情報をさらに利用して、訪問ＰＯＩをより精度良く推定することができる。

発明の実施形態に係る訪問先推定装置の機能ブロック構成図である。 各種テーブルの概要を説明するための図であり、（ａ）は測位点テーブルの概要を示す図であり、（ｂ）はＰＯＩマスタテーブルの概要を示す図であり、（ｃ）は訪問ＰＯＩテーブルの概要を示す図である。 各種テーブルの概要を説明するための図であり、（ａ）はＰＯＩマスタテーブルの拡張部分を示す図であり、（ｂ）は行動履歴テーブルの概要を示す図である。 訪問先推定処理に関する第１パターンを示すフロー図である。 訪問先推定処理に関する第２パターンを示すフロー図である。 訪問先推定装置のハードウェア構成例を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明に係る一実施形態を説明する。

［訪問先推定装置の構成について］
図１に示すように、本実施形態に係る訪問先推定装置１０は、測位点テーブル１１、行動履歴テーブル１２、ＰＯＩマスタテーブル１３、ユーザ位置情報取得部１４、行動履歴取得部１５、訪問先ＰＯＩ推定部１６、および、訪問ＰＯＩテーブル１７を備える。

測位点テーブル１１は、ユーザの位置を示すユーザ位置情報を記憶したテーブルであり、例えば、図２（ａ）に示すように、測位により得られたユーザの位置を表す緯度、経度、当該測位に関する測位時刻、測位誤差、当該ユーザを識別するためのユーザＩＤなどの情報を記憶している。

行動履歴テーブル１２は、ユーザの行動履歴に関する情報を記憶したテーブルであり、例えば、図３（ｂ）に示すように、当該ユーザを識別するためのユーザＩＤ、行動（アクション）を実行した日時、行動（アクション）の種類（例えばサイト閲覧、アプリ利用、メール送信、商品購入など）、行動（アクション）の対象（例えば閲覧したサイトのアドレス、利用したアプリの識別名、メール送信の宛先アドレス、商品購入した場所など）等の情報を記憶している。

ＰＯＩマスタテーブル１３は、予め登録された個々のＰＯＩに関するＰＯＩ関連情報（例えばＰＯＩ位置に関する情報、ＰＯＩ名称等）を記憶したテーブルであり、例えば図２（ｂ）に示すように、ＰＯＩを識別するためのＰＯＩ＿ＩＤ、ＰＯＩ名称、ＰＯＩのカテゴリを示すＰＯＩカテゴリＩＤ、ＰＯＩの人気度を示すＰＯＩ人気度、ＰＯＩ位置を表す緯度、経度、ＰＯＩの建物あるいは敷地を表現する領域に関する情報（例えば当該ＰＯＩに紐付けられるシェープを表現するジオメトリデータ等）、当該ＰＯＩに対する親ＰＯＩが存在する場合に当該親ＰＯＩを識別するための親ＰＯＩ＿ＩＤ、当該ＰＯＩ自身が親ＰＯＩか否かを示す親ＰＯＩフラグなどを記憶している。また、本実施形態のＰＯＩマスタテーブル１３には、さらに、ＰＯＩ関連情報として、図３（ａ）に示すように、ＰＯＩ名称、当該ＰＯＩに係る情報を開示したＷＥＢサイト、当該ＰＯＩに関連するアプリの識別名、当該ＰＯＩの電話番号、メールアドレスなどの情報が記憶されている。

ユーザ位置情報取得部１４は、ユーザ位置情報を測位点テーブル１１から取得し、当該ユーザ位置情報に基づいてユーザの滞留領域を導出して、訪問ＰＯＩ推定部１６へ渡す構成要素である。

行動履歴取得部１５は、ユーザの行動履歴に関する情報を行動履歴テーブル１２から取得して訪問ＰＯＩ推定部１６へ渡す構成要素である。

訪問ＰＯＩ推定部１６は、詳細な処理内容は後述するが、ユーザ位置情報取得部１４によって取得されたユーザ位置と予め記憶されたＰＯＩ位置との関係、および、行動履歴取得部１５によって取得された所定期間内の行動履歴と予め記憶されたＰＯＩ関連情報との関係に基づいて、当該ユーザの訪問先である訪問ＰＯＩを推定する構成要素である。

訪問ＰＯＩテーブル１７は、訪問ＰＯＩ推定部１６による推定で得られた訪問ＰＯＩに関する情報を記憶したテーブルであり、例えば、図２（ｃ）に示すように、対応する滞留位置ＩＤ、訪問ＰＯＩを識別するためのＰＯＩ＿ＩＤ、訪問ＰＯＩのスコア、自身（親ＰＯＩ）に対応する子ＰＯＩを識別するための訪問ＰＯＩ（子）のＰＯＩ＿ＩＤ、訪問ＰＯＩ（子）のスコアなどの情報を記憶している。なお、上記「スコア」とは、後述の訪問ＰＯＩ推定において用いられる指標であって、候補とされるＰＯＩが訪問ＰＯＩであると推定する確からしさを示す指標を意味する。

なお、訪問先推定装置１０が測位点テーブル１１、行動履歴テーブル１２、ＰＯＩマスタテーブル１３、および、訪問ＰＯＩテーブル１７を備えることは必須ではなく、これらテーブルのうち１つ以上のテーブルは、訪問先推定装置１０の外部に設けられ、訪問先推定装置１０との間で情報の送受信を行ってもよい。

［訪問先推定方法に係る処理について］
以下、図４、図５を用いて、本実施形態の訪問先推定方法に係る処理について説明する。ここでは、以下２つの処理パターンを順に説明する。第１パターン（図４）は、行動履歴に紐づくＰＯＩが候補ＰＯＩに存在する場合、当該ＰＯＩを訪問ＰＯＩとして判定し、存在しない場合、機械学習を用いたスコアリングで得られた各ＰＯＩのスコアに基づき訪問ＰＯＩを判定する処理パターンである。また、第２パターン（図５）は、行動履歴に紐づくＰＯＩが候補ＰＯＩに存在する場合に当該ＰＯＩのスコアに重み値を加算した上で、機械学習を用いたスコアリングで得られた各ＰＯＩのスコアに基づき訪問ＰＯＩを判定する処理パターンである。

まず、訪問先推定方法に係る処理の第１パターン（図４）について説明する。ユーザ位置情報取得部１４は、ユーザ位置情報を測位点テーブル１１から取得し、当該ユーザ位置情報に基づいてユーザの滞留領域を導出して訪問ＰＯＩ推定部１６へ渡す。なお、滞留領域の導出処理は従前と同様の手法に基づき実行してもよい。訪問ＰＯＩ推定部１６は、ＰＯＩマスタテーブル１３に記憶されたＰＯＩ関連情報（ＰＯＩ位置に関する情報等）を参照して、ＰＯＩ位置がユーザの滞留領域と重なるＰＯＩを候補ＰＯＩとし、当該候補ＰＯＩに関するＰＯＩ関連情報をＰＯＩマスタテーブル１３から取得する（ステップＳ１）。

行動履歴取得部１５は、ユーザの行動履歴に関する情報を行動履歴テーブル１２から取得して訪問ＰＯＩ推定部１６へ渡し、訪問ＰＯＩ推定部１６は、過去一定期間内のユーザの行動履歴に紐づくＰＯＩが候補ＰＯＩに存在するか否かを判断する（ステップＳ２）。このステップＳ２での判断は、例えば以下のように行われる。

図３（ｂ）の行動履歴テーブル１２に例示されたUser01の行動履歴に着目すると、サイト閲覧をしており、その閲覧サイトのアドレスは図３（ａ）のＰＯＩマスタテーブル１３から「ABCショッピングモール」のアドレスに該当すると判断される。よって、User01の行動履歴に紐づくＰＯＩとしては「ABCショッピングモール」が該当し、「ABCショッピングモール」が候補ＰＯＩに存在するか否かが判断される。

また、図３（ｂ）の行動履歴テーブル１２に例示されたUser02の行動履歴に着目すると、アプリ利用をしており、そのアプリのＩＤは図３（ａ）のＰＯＩマスタテーブル１３から「123レストラン 赤坂店」に関するアプリのＩＤに該当すると判断される。よって、User02の行動履歴に紐づくＰＯＩとしては「123レストラン 赤坂店」が該当し、「123レストラン 赤坂店」が候補ＰＯＩに存在するか否かが判断される。

また、図３（ｂ）の行動履歴テーブル１２に例示されたUser03の行動履歴に着目すると、メール送信をしており、その宛先アドレスは図３（ａ）のＰＯＩマスタテーブル１３から「xyzバー 赤坂店」のメールアドレスに該当すると判断される。よって、User03の行動履歴に紐づくＰＯＩとしては「xyzバー 赤坂店」が該当し、「xyzバー 赤坂店」が候補ＰＯＩに存在するか否かが判断される。

さらに、図３（ｂ）の行動履歴テーブル１２に例示されたUser04の行動履歴に着目すると、商品購入をしており、その購入場所は図３（ａ）のＰＯＩマスタテーブル１３に記憶された「ABCショッピングモール」のＰＯＩ名称に該当すると判断される。よって、User04の行動履歴に紐づくＰＯＩとしては「ABCショッピングモール」が該当し、「ABCショッピングモール」が候補ＰＯＩに存在するか否かが判断される。

ステップＳ２でユーザの行動履歴に紐づくＰＯＩが候補ＰＯＩに存在する場合、訪問ＰＯＩ推定部１６は、当該ＰＯＩを訪問ＰＯＩとして判定する（ステップＳ３）。このとき、訪問ＰＯＩ推定部１６は、当該ＰＯＩのＰＯＩ関連情報の親ＰＯＩ＿ＩＤを参照し、もし当該ＰＯＩが子ＰＯＩである（即ち、親ＰＯＩが存在する）場合は当該親ＰＯＩを訪問ＰＯＩとして判定する。さらに、当該子ＰＯＩを訪問ＰＯＩ（子）として判定する（ステップＳ８）。

一方、ステップＳ２でユーザの行動履歴に紐づくＰＯＩが候補ＰＯＩに存在しない場合は、候補ＰＯＩのうち、非子ＰＯＩ（即ち、親ＰＯＩ、又は、親ＰＯＩでも子ＰＯＩでもないＰＯＩ）の数が、絞り込み可否判断のための所定の閾値Ｔｈ２以下であるか否かを判断し（ステップＳ４）、非子ＰＯＩの数が閾値Ｔｈ２以下であれば、絞り込み可能と見込まれるため、ステップＳ６へ進む。一方、非子ＰＯＩの数が閾値Ｔｈ２より多ければ、絞り込み不可能と見込まれるため、訪問先不明とする（ステップＳ５）。ステップＳ５では、例えば訪問ＰＯＩ推定部１６がオペレータに対し、訪問ＰＯＩの推定が不可である旨を通知してもよい。

ステップＳ６では、非子ＰＯＩを対象として、機械学習による推定に基づくスコアリングを行う。ここでは従来手法によるスコアリングを採用してもよい。

次に、訪問ＰＯＩ推定部１６は、スコアリング結果において、スコア１位のＰＯＩのスコアが、訪問ＰＯＩ判定のための所定の閾値Ｔｈ３以上か否かを判断し、スコア１位のＰＯＩのスコアが閾値Ｔｈ３以上であれば、当該スコア１位のＰＯＩを訪問ＰＯＩと判定する（ステップＳ７）。もし、スコア１位のＰＯＩのスコアが閾値Ｔｈ３未満であれば、スコア１位のＰＯＩであっても訪問ＰＯＩであると判定できないため、上記ステップＳ５と同様に訪問先不明とする。例えば訪問ＰＯＩ推定部１６がオペレータに対し、訪問ＰＯＩの推定が不可である旨を通知してもよい。

さらに、訪問ＰＯＩと判定されたＰＯＩに、子ＰＯＩが存在する場合には、以下のステップＳ９～Ｓ１０が実行される。即ち、訪問ＰＯＩ推定部１６は、当該存在する子ＰＯＩを対象として、機械学習による推定に基づくスコアリングを行う（ステップＳ９）。ここでは従来手法によるスコアリングを採用してもよい。

そして、訪問ＰＯＩ推定部１６は、スコアリング結果において、スコア１位の子ＰＯＩのスコアが、訪問ＰＯＩ判定のための所定の閾値Ｔｈ４以上か否かを判断し、スコア１位の子ＰＯＩのスコアが閾値Ｔｈ４以上であれば、当該スコア１位の子ＰＯＩを訪問ＰＯＩ（子）と判定する（ステップＳ１０）。もし、スコア１位の子ＰＯＩのスコアが閾値Ｔｈ４未満であれば、上記ステップＳ５と同様に訪問先不明とする。例えば訪問ＰＯＩ推定部１６がオペレータに対し、訪問ＰＯＩ（子）の推定が不可である旨を通知してもよい。

以上説明した訪問先推定方法に係る処理の第１パターン（図４）により、行動履歴に紐づくＰＯＩを最優先にして訪問ＰＯＩを推定することができる。また、行動履歴に紐づくＰＯＩが候補ＰＯＩに存在しない場合は、機械学習を用いたスコアリングで得られた各ＰＯＩのスコアに基づき訪問ＰＯＩを適切に判定することができる。

次に、訪問先推定方法に係る処理の第２パターン（図５）を説明する。第２パターンは、ステップＳ３Ａ、Ｓ８Ａの処理内容が前述した第１パターン（図４）と異なっているため、これらステップＳ３Ａ、Ｓ８Ａを重点的に説明する。

図５のステップＳ２でユーザの行動履歴に紐づくＰＯＩが候補ＰＯＩに存在すると判断されて進んだステップＳ３Ａにおいて、訪問ＰＯＩ推定部１６は、当該ＰＯＩのスコアに重み値を加算する。但し、当該ＰＯＩが子ＰＯＩである場合は、その親ＰＯＩのスコアに重み値を加算する。

上記「重み値」は、ユーザの行動種別および行動日時に応じて調整してもよい。例えば、「行動日時が過去のものほど重み値を小さくする」、「行動種別が地図ページのウェブ閲覧又は電話番号のウェブ閲覧の場合は当該行動日時の直前のウェブ閲覧ほど重み値を大きくする」、「行動種別がメール送信の場合は当該行動日時（送信日時）が直前であってもかなり以前であっても重み値を変えない」などの予め定めたルールに基づき、上記「重み値」を調整してもよい。

上記ステップＳ３Ａの処理が終わると、ステップＳ６へ進み、第１パターン（図４）と同様に、非子ＰＯＩを対象として、機械学習による推定に基づくスコアリングを行い、同スコアリング結果において、スコア１位のＰＯＩのスコアが、訪問ＰＯＩ判定のための所定の閾値Ｔｈ３以上であれば、当該スコア１位のＰＯＩを訪問ＰＯＩと判定し、スコア１位のＰＯＩのスコアが閾値Ｔｈ３未満であれば、訪問先不明とする（ステップＳ７）。

さらに、当該訪問ＰＯＩと判定されたＰＯＩが子ＰＯＩである場合は、同ＰＯＩの訪問ＰＯＩ（子）スコアに重み値を加算する（ステップＳ８Ａ）。以後、図４のパターン１と同様に、当該子ＰＯＩを対象として、機械学習による推定に基づくスコアリングが行われ（ステップＳ９）、同スコアリング結果においてスコア１位の子ＰＯＩのスコアが、訪問ＰＯＩ判定のための所定の閾値Ｔｈ４以上であれば、当該スコア１位の子ＰＯＩが訪問ＰＯＩ（子）として判定される（ステップＳ１０）。

以上説明した訪問先推定方法に係る処理の第２パターン（図５）により、行動履歴に紐づくＰＯＩが候補ＰＯＩに存在する場合には当該ＰＯＩのスコアに重み値を加算した上で、機械学習を用いたスコアリングで得られた各ＰＯＩのスコアに基づき訪問ＰＯＩを適切に推定することができる。

また、上記ステップＳ３Ａで、前述したような重み値の調整を行う場合には、行動種別および行動日時に応じて、より適切に、ＰＯＩのスコアに対する重み付けを行うことができ、より精度良く訪問ＰＯＩを推定することができる。

上記の実施形態の説明で用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に(例えば、有線及び／又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。

例えば、上記の実施形態における訪問先推定装置１０は、上述した訪問先推定装置１０の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図６は、訪問先推定装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の訪問先推定装置１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。訪問先推定装置１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

訪問先推定装置１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。

プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成されてもよい。例えば、訪問先推定装置１０の各機能部は、プロセッサ１００１を含んで実現されてもよい。

また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データ等を、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、訪問先推定装置１０の各機能部は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。

メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。

通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。例えば、上述の訪問先推定装置１０の各機能部は、通信装置１００４を含んで実現されてもよい。

入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。

また、プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。

また、訪問先推定装置１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。

以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

入出力された情報などは特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報などは、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報などは削除されてもよい。入力された情報などは他の装置へ送信されてもよい。

判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。

本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。

また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。

本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。

移動通信端末は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、またはいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。

本明細書で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。

本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

「含む（include）」、「含んでいる（including）」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。

本明細書において、文脈または技術的に明らかに１つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。

１０…訪問先推定装置、１１…測位点テーブル、１２…行動履歴テーブル、１３…ＰＯＩマスタテーブル、１４…ユーザ位置情報取得部、１５…行動履歴取得部、１６…訪問ＰＯＩ推定部、１７…訪問ＰＯＩテーブル、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…バス。

Claims (4)

1. ユーザの位置を示すユーザ位置情報を取得するユーザ位置情報取得部と、
   所定期間内のユーザの行動履歴に関する情報を取得する行動履歴取得部と、
   前記ユーザ位置情報取得部によって取得されたユーザ位置と予め記憶されたＰＯＩ位置との関係、および、前記行動履歴取得部によって取得された所定期間内のユーザの行動履歴と予め記憶されたＰＯＩ関連情報との関係に基づいて、当該ユーザの訪問先である訪問ＰＯＩを推定する訪問ＰＯＩ推定部と、
   を備え、
   前記訪問ＰＯＩ推定部は、ユーザ位置と予め記憶されたＰＯＩ位置との関係に基づいて１つ以上の候補ＰＯＩを導出し、行動履歴に紐づくＰＯＩ関連情報を含んだ候補ＰＯＩが存在するか否かを判断し、前記候補ＰＯＩが存在する場合、該当の候補ＰＯＩについての、訪問ＰＯＩであると推定する確からしさを示すスコアに重み値を加算し、得られた候補ＰＯＩごとのスコアに基づいて訪問ＰＯＩを推定する、
   ことを特徴とする訪問先推定装置。
2. 前記訪問ＰＯＩ推定部は、ユーザの行動種別および行動日時に応じて前記重み値を調整する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の訪問先推定装置。
3. ユーザの行動履歴に関する情報は、ウェブ閲覧履歴に関する情報、アプリ利用履歴に関する情報、電話の発信履歴又は着信履歴に関する情報、電子メールの送信履歴又は着信履歴に関する情報、購入履歴に関する情報、の少なくとも１つを含む、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の訪問先推定装置。
4. 訪問先推定装置によって実行される訪問先推定方法であって、
   ユーザの位置を示すユーザ位置情報、および、所定期間内のユーザの行動履歴に関する情報を取得するステップと、
   取得されたユーザ位置と予め記憶されたＰＯＩ位置との関係、および、取得された所定期間内のユーザの行動履歴と予め記憶されたＰＯＩ関連情報との関係に基づいて、当該ユーザの訪問先である訪問ＰＯＩを推定するステップと、
   を備え、
   前記推定するステップでは、前記訪問先推定装置は、ユーザ位置と予め記憶されたＰＯＩ位置との関係に基づいて１つ以上の候補ＰＯＩを導出し、行動履歴に紐づくＰＯＩ関連情報を含んだ候補ＰＯＩが存在するか否かを判断し、前記候補ＰＯＩが存在する場合、該当の候補ＰＯＩについての、訪問ＰＯＩであると推定する確からしさを示すスコアに重み値を加算し、得られた候補ＰＯＩごとのスコアに基づいて訪問ＰＯＩを推定する、
   ことを特徴とする訪問先推定方法。

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