JP7276459B2 - 無線端末検出システム、無線端末検出装置、無線端末検出方法およびプログラムを記憶する記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、無線端末検出システム、無線端末検出装置、無線端末検出方法およびプログラムを記憶する記憶媒体に関する。

特許文献１には、不審者が近傍に存在している旨をユーザに警告する情報処理装置が記載されている。この情報処理装置は、ユーザの周囲で検出される電波情報のうち、毎回同じ場所で検出される電波を日常電波情報ＤＢ（データベース）に登録する。一方、この情報処理装置は、新たな取得された電波のうち、毎回同じ場所で検出される電波を除いて、不審者電波情報候補ＤＢに登録する。そして、この情報処理装置は、不審者電波情報候補ＤＢに登録された電波のうち、検出回数が所定の回数以上に多い電波を不審者電波情報ＤＢに登録する。新たに取得された電波が不審者電波情報ＤＢに登録されている場合、この情報処理装置は、不審者が近傍に存在している旨をユーザに警告する。

また、特許文献２には、ユーザが指定する電話番号を、ホワイトリスト条件としてストーカーの候補から除外することが示されている。

再公表ＷＯ２０１７／０２６１５５号公報 特開２０１１－２０３９５１号公報

ユーザにとって有益な通知を行うために、毎回同じ場所で検出される電波か否かだけでなく他の情報も用いて、ユーザへの通知の要否を判定できることが好ましい。

本発明は、上述の課題を解決することのできる無線端末検出システム、無線端末検出装置、無線端末検出方法およびプログラムを記憶する記憶媒体を提供することを目的としている。

本発明の第１の態様によれば、無線端末検出システムは、受信側無線端末の位置を測定する自己位置情報取得手段と、前記受信側無線端末の位置の履歴情報に基づいて、前記履歴情報に示される位置測定日時に前記受信側無線端末が移動中か滞在中かを判定し、前記受信側無線端末が移動を開始してからその移動を終了するまでの時間帯、および、前記受信側無線端末が滞在を開始してから当該滞在を終了するまでの時間帯を、それぞれ、前記受信側無線端末の位置の履歴情報から抽出される個々の移動パターンの時間帯として抽出するパターン抽出手段と、前記移動パターンを時刻および位置に応じて分類した分類結果に基づいて、前記移動パターンを通常パターンと非通常パターンとに分類するパターン分類手段と、前記受信側無線端末が受信した電波の送信源の送信側無線端末について、前記非通常パターンに分類される時間帯での、その送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、不審端末を判定する判定手段と、を備える。

本発明の第２の態様によれば、無線端末検出装置は、受信側無線端末の位置を測定する自己位置情報取得手段と、前記受信側無線端末の位置の履歴情報に基づいて、前記履歴情報に示される位置測定日時に前記受信側無線端末が移動中か滞在中かを判定し、前記受信側無線端末が移動を開始してからその移動を終了するまでの時間帯、および、前記受信側無線端末が滞在を開始してから当該滞在を終了するまでの時間帯を、それぞれ、前記受信側無線端末の位置の履歴情報から抽出される個々の移動パターンの時間帯として抽出するパターン抽出手段と、前記移動パターンを時刻および位置に応じて分類した分類結果に基づいて、前記移動パターンを通常パターンと非通常パターンとに分類するパターン分類手段と、前記受信側無線端末が受信した電波の送信源の送信側無線端末について、前記非通常パターンに分類される時間帯での、その送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、不審端末を判定する判定手段と、を備える。

本発明の第３の態様によれば、無線端末検出方法は、受信側無線端末の位置を測定し、前記受信側無線端末の位置の履歴情報に基づいて、前記履歴情報に示される位置測定日時に前記受信側無線端末が移動中か滞在中かを判定し、前記受信側無線端末が移動を開始してからその移動を終了するまでの時間帯、および、前記受信側無線端末が滞在を開始してから当該滞在を終了するまでの時間帯を、それぞれ、前記受信側無線端末の位置の履歴情報から抽出される個々の移動パターンの時間帯として抽出し、前記移動パターンを時刻および位置に応じて分類した分類結果に基づいて、前記移動パターンを通常パターンと非通常パターンとに分類し、前記受信側無線端末が受信した電波の送信源の送信側無線端末について、前記非通常パターンに分類される時間帯での、その送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、不審端末を判定する。

本発明の第４の態様によれば、記憶媒体に記憶されたプログラムは、コンピュータに、受信側無線端末の位置を測定し、前記受信側無線端末の位置の履歴情報に基づいて、前記履歴情報に示される位置測定日時に前記受信側無線端末が移動中か滞在中かを判定し、前記受信側無線端末が移動を開始してからその移動を終了するまでの時間帯、および、前記受信側無線端末が滞在を開始してから当該滞在を終了するまでの時間帯を、それぞれ、前記受信側無線端末の位置の履歴情報から抽出される個々の移動パターンの時間帯として抽出し、前記移動パターンを時刻および位置に応じて分類した分類結果に基づいて、前記移動パターンを通常パターンと非通常パターンとに分類し、前記受信側無線端末が受信した電波の送信源の送信側無線端末について、前記非通常パターンに分類される時間帯での、その送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、不審端末を判定する、処理を実行させる。

この発明によれば、毎回同じ場所で検出される電波か否かだけでなく他の情報も用いて、ユーザへの通知の要否を判定することができる。

第１実施形態に係る無線端末検出装置の機能構成を示す概略ブロック図である。 第１実施形態に係る自己位置情報記憶部が記憶する自己位置情報のデータ構造の例を示す図である。 第１実施形態に係る周囲端末情報記憶部が記憶する周囲端末情報のデータ構造の例を示す図である。 第１実施形態に係る無線端末検出装置の各部におけるデータの入出力の例を示す図である。 第１実施形態に係る無線端末検出装置が行う処理の手順の例を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る無線端末検出装置が周囲の電波を検出する処理手順の例を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る移動パターン抽出部が、ユーザが移動中か滞在中かの判定を行う処理手順の例を示すフローチャートである。 第１実施形態に係るパターン分類部がユーザの移動パターンを判定する処理手順の例を示すフローチャートである。 第１実施形態に係るパターン分類部が分類対象とするデータの切り出しの例を示す図である。 第２実施形態に係る無線端末検出装置が行う処理の手順の例を示すフローチャートである。 第２実施形態に係るパターン分類部がユーザの移動パターンを判定する処理手順の例を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る無線端末検出装置の機能構成を示す概略ブロック図である。 第３実施形態に係る同伴者情報記憶部が記憶する同伴者情報のデータ構造の例を示す図である。 第３実施形態に係る無線端末検出装置の各部におけるデータの入出力の例を示す図である。 第３実施形態に係る無線端末検出装置が行う処理の手順の例を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る同伴者情報登録部が同伴者情報を登録する処理手順の例を示す図である。 実施形態に係る無線端末検出システムの構成の例を示す図である。 実施形態に係る無線端末検出方法における処理手順の例を示す図である。 実施形態に係る無線端末検出装置の構成例を示す図である。 実施形態に係る無線端末検出装置のもう１つの構成例を示す図である。 少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。

以下、本発明の実施形態を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係る無線端末検出装置の機能構成を示す概略ブロック図である。図１に示す構成で、無線端末検出装置１００は、送受信部１１０と、入力部１２０と、通知部１３０と、記憶部１７０と、制御部１８０とを備える。記憶部１７０は、自己位置情報記憶部１７１と、周囲端末情報記憶部１７２と、不審端末情報記憶部１７３とを備える。制御部１８０は、時刻情報取得部１８１と、自己位置情報取得部１８２と、周囲状況検出部１８３と、通常状態判定部１８６と、紐付け部１８９と、不審端末分析部１９０とを備える。周囲状況検出部１８３は、電波検出部１８４と、識別情報抽出部１８５とを備える。通常状態判定部１８６は、移動パターン抽出部１８７と、パターン分類部１８８とを備える。
また、無線端末検出装置１００以外の携帯端末装置を携帯端末装置９０１と称する。無線端末検出装置１００は、受信側無線端末の例に該当する。携帯端末装置９０１は、送信側無線端末の例に該当する。
ここでいう携帯端末装置は、スマートフォンなどの携帯電話機（携帯電話会社が提供する携帯電話網に通信接続する通信機器）である。

無線端末検出装置１００は、無線端末検出装置または無線端末検出システムの例に該当する。実施形態にかかる無線端末検出装置または無線端末検出システムは、例えば、無線端末検出専用の装置として構成される。ただし、実施形態にかかる無線端末検出装置または無線端末検出システムが、携帯端末装置を用いて構成されるなど、汎用の装置として構成されていてもよい。また、無線端末検出装置または無線端末検出システムが、複数の装置の組み合わせにて構成されていてもよい。
なお、無線端末は、無線機、無線装置、携帯端末、携帯端末装置、携帯電話などと言い換えられてもよい。

また、以下では無線端末検出装置１００が、無線端末の例として携帯端末装置９０１を検出して、無線端末検出装置１００自らのユーザ（または所持者）に通知する場合を例に説明する。以下では、無線端末検出装置１００自らのユーザを、単にユーザとも称する。
ただし、無線端末検出装置または無線端末検出システムが検出対象とする無線端末は、携帯端末装置に限定されない。電波を発信する各種装置（例えば、発信機能付きの盗聴器や盗撮器など）を、無線端末検出装置または無線端末検出システムの検出対象とすることができる。

無線端末検出装置１００は、無線端末検出装置１００自らの周囲に位置する携帯端末装置９０１のうち、ユーザの移動パターンまたは行動パターンに応じて設定された条件を満たす携帯端末装置９０１を検出し、ユーザに通知する。ここでいう移動パターンには、同じ場所に留まること（したがって、移動しないこと）も含まれる。同じ場所に留まることを滞在と称する。
具体的には、無線端末検出装置１００は、無線端末検出装置１００の移動パターンに応じた期間における、携帯端末装置９０１からの電波の検出状況に基づいて、その携帯端末装置９０１が不審な（怪しい）携帯端末装置９０１か否かを判定する。無線端末検出装置１００の移動パターンは、ユーザの移動パターンと同視できる。

以下、不審な携帯端末装置９０１を不審端末とも称する。また、不審端末の所持者を不審者と称する。ここでいう不審者は、ユーザに付き纏っている可能性がある者として注意すべき者である。不審者は、ストーカーと称してもよい。
無線端末検出装置１００は、ある携帯端末装置９０１からの電波を受信すると、その携帯端末装置９０１からの電波の検出履歴を読み出す。無線端末検出装置１００は、読み出した検出履歴を判定条件と照合し、検出した携帯端末装置９０１が不審端末であると判定した場合に、不審端末を検出した旨をユーザに通知する。

例えば、ストーカー行為の被害者が所持する無線端末検出装置１００が、ストーカーが所持する携帯端末装置９０１の可能性がある不審端末を検出した場合にユーザ（ストーカー行為の被害者）に通知する。通知を受けたユーザは、ストーカーに対する警戒を強め、必要に応じてその場から立ち去る等の対応を行うことができる。痴漢行為など、ストーカー行為以外の再発可能性のある被害に対しても、同様に無線端末検出装置１００を用いることができる。
ストーカーが所持する携帯端末装置９０１を、ストーカーの携帯端末装置９０１とも称する。不審者が所持する携帯端末装置９０１を、不審者の携帯端末装置９０１とも称する。

無線端末検出装置１００が、携帯端末装置９０１からの受信電波のうち、所定の受信強度以上の電波のみを処理対象の電波として扱うようにしてもよい。あるいは、無線端末検出装置１００が、携帯端末装置９０１からの受信電波に基づいて、無線端末検出装置１００から電波送信源の携帯端末装置９０１までの距離を算出し、所定の距離以下に位置する携帯端末装置９０１からの電波のみを処理対象の電波として扱うようにしてもよい。電波送信源を単に送信源とも称する。
無線端末検出装置１００が、電波を受信可能な全ての携帯端末装置９０１を不審端末の検出対象とするのではなく、ある程度、無線端末検出装置１００の近くに位置する携帯端末装置９０１を不審端末の検出対象とする。これにより、不審端末の候補を絞り込むことができる。この場合、無線端末検出装置１００は、不審端末をより高精度に検出できる。

送受信部１１０は、アンテナ、増幅器および復調器を含んで構成され、他の装置と無線通信を行う。特に、送受信部１１０は、検出対象である携帯端末装置９０１が送信する電波を受信する。この場合の携帯端末装置９０１が送信する電波は、無線端末検出装置１００宛の電波でなくてよい。
通知部１３０は、ユーザに対する各種通知を行う。特に、通知部１３０は、不審端末が検出された場合に、不審端末が検出されたことをユーザに通知する。

例えば、通知部１３０が液晶パネルまたはＬＥＤ（Light Emitting Diode、発光ダイオード）パネルなどの表示画面を備え、メッセージの表示など画面表示にてユーザへの通知を行うようにしてもよい。
ただし、通知部１３０が通知を行う方法は、画面表示による方法に限定されない。例えば、通知部１３０がスピーカを備え、画面表示に加えて、あるいは代えて、音声出力にて通知を行うようにしてもよい。

通知部１３０が、不審端末が検出されたことに加えて、その不審端末までの推定距離をユーザに通知するようにしてもよい。ユーザは、不審端末までの推定距離が近いほど警戒を強めることができる。例えば、不審端末までの推定距離が数メートルである場合、ユーザは、自らのすぐ近くにストーカー等の不審者がいる可能性が高いと把握して、直ちにその場を立ち去る等の対応を行うことができる。

また、通知部１３０が、不審端末が検出されたことに加えて、その不審端末が過去に検出された履歴情報をユーザに通知するようにしてもよい。ユーザは、履歴情報を参照して、検出された不審端末が実際に迷惑行為者の携帯端末装置９０１である可能性、および、迷惑行為が行われた頻度を把握することができる。
例えば、ある不審端末が過去に検出された履歴情報において、非日常に分類される移動パターンで検出回数が多い場合、偶然ユーザの近くに繰り返し出現したとは考えにくく、その不審端末の所持者が意図的にユーザに接近した可能性が高い。そこで、ユーザは、その不審端末が実際にストーカーの携帯端末装置９０１である可能性が高く、かつ、付き纏い等のストーカー行為が頻繁に行われていると把握して、警戒を強めることができる。

入力部１２０は、ユーザからの通知を受け付ける。入力部１２０は、例えば、タッチパネルを構成するタッチセンサなどの入力デバイスを備え、ユーザ操作による通知を受け付ける。例えば、通知部１３０の表示画面がタッチパネルとして構成され、入力部１２０が、その表示画面へのタッチ操作を検出するようにしてもよい。

記憶部１７０は、各種データを記憶する。記憶部１７０は、無線端末検出装置１００が備える記憶デバイスを用いて構成される。
自己位置情報記憶部１７１は、自己位置情報を記憶する。ここでいう自己位置は、無線端末検出装置１００の位置である。また、ここでいう自己位置情報は、無線端末検出装置１００の位置の履歴情報である。自己位置情報記憶部１７１は、無線端末検出装置１００の位置と、その位置を測定した日時とを紐付けた情報を、例えば一定時間毎に履歴情報として記憶する。

図２は、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報のデータ構造の例を示す図である。図２の例で、自己位置情報は表形式（テーブル形式）のデータとして構成され、１つの行が、無線端末検出装置１００の位置の１回の測定に関するデータを示す。
また、図２の例で、自己位置情報は「測定日時」、「自己位置：緯度」、「自己位置：経度」、「滞在中／移動中」、「通常／非通常」の各項目を含んで構成されている。

「測定日時」欄には、測位（位置の測定）が行われた日時が格納される。測位が行われた日時を測定日時とも称する。
図２の例では、自己位置情報記憶部１７１が測定日時を秒単位まで記憶する場合の例を示しているが、自己位置情報記憶部１７１が測定日時を記憶する詳細度はこれに限定されない。例えば、自己位置情報記憶部１７１が測定日時を分単位まで記憶するなど、秒単位よりも大まかな詳細度で記憶するようにしてもよい。あるいは、自己位置情報記憶部１７１が測定日時を０．１秒単位まで記憶するなど、秒単位よりも詳細に記憶するようにしてもよい。

「自己位置：緯度」欄および「自己位置：経度」欄には、測位結果である無線端末検出装置１００の位置情報が、緯度および経度の形式で格納される。
図２の例では、自己位置情報記憶部１７１が、自己位置の緯度および経度を０．１秒単位まで記憶する場合の例を示しているが、自己位置情報記憶部１７１が自己位置を記憶する詳細度はこれに限定されない。例えば、自己位置情報記憶部１７１が自己位置の緯度および経度を秒単位まで記憶するなど、０．１秒単位よりも大まかな詳細度で記憶するようにしてもよい。あるいは、自己位置情報記憶部１７１が自己位置の緯度および経度を０．０１秒単位まで記憶するなど、０．１秒単位よりも詳細に記憶するようにしてもよい。

また、自己位置情報記憶部１７１が自己位置を記憶する形式は、緯度および経度の形式に限定されない。例えば、基準位置が予め定められ、自己位置情報記憶部１７１が自己位置を、基準位置に対して「南３５１２メートル、東５７３３メートル」など、基準位置に対する相対位置情報にて記憶するようにしてもよい。

「滞在中／移動中」欄には、移動パターン抽出部１８７が自己位置の測定結果に基づいて生成する移動状態ラベルが格納される。例えば、移動状態ラベルは、「移動中」または「滞在中」の文字列に通番が付されて構成される。「移動中」は、無線端末検出装置１００が移動中であることを示す。「滞在中」は、無線端末検出装置１００が滞在中であることを示す。
上述したように、ここでいう滞在は、同じ場所に留まっていることである。後述するように移動パターン抽出部１８７は、自己位置情報から無線端末検出装置１００の移動パターンを抽出する。移動パターン抽出部１８７が抽出する移動パターンは、移動中または滞在中の何れかに分類される。この移動パターンにより、自己位置情報に示される測定日時の各々において、無線端末検出装置１００が移動中か滞在中かの何れかに分類する。
通番は、移動中の各々、および、滞在中の各々を区別する識別番号として付加されている。

無線端末検出装置１００が移動中であることは、ユーザが移動中であることと同視できる。無線端末検出装置１００が滞在中であることは、ユーザが滞在中であることと同視できる。移動中または滞在中の区別を、移動状態とも称する。
移動状態ラベルの表現形式は、無線端末検出装置１００が移動中か滞在中かの区別を示すものであればよく、文字列に限定されない。例えば、移動中が１で示され、滞在中が０で示されるなど、移動状態ラベルが数値で示されていてもよい。

「通常／非通常」欄には、パターン分類部１８８が自己位置の測定結果および移動状態ラベルに基づいて生成する通常非通常ラベルが格納される。通常非通常ラベルは、移動パターンが通常パターンに分類されるか、非通常パターンに分類されるかの区別（パターン分類部１８８による分類）を示す。通常パターンは、比較的頻繁に出現する移動パターンである。非通常パターンは、出現頻度が比較的少ない移動パターンである。
ユーザの移動パターンが通常パターンに分類される場合のユーザの状態を、通常状態と称する。ユーザの移動パターンが非通常パターンに分類される場合のユーザの状態を、非通常状態と称する。

例えば、通常非通常ラベルは、「通常」または「非通常」の文字列で示される。「通常」は、ユーザの状態が通常状態であることを示す。すなわち、「通常」は、ユーザの行動パターンや移動パターンが通常パターンであることを示す。具体的には、通常パターンには、日々の通勤や勤務、定期的に訪れる場所（店、レストラン、飲み屋、病院、スポーツクラブ、カルチャースクールなど）への移動などが含まれる。一方、「非通常」は、ユーザの状態が非通常状態であることを示す。すなわち、「非通常」は、ユーザの行動パターンや移動パターンが、非通常パターンであることを示す。非通常パターンは、ユーザが普段や定期的には行かない場所への移動や、普段や定期的には行わない行動などである。
通常非通常ラベルの表現形式は、ユーザの状態が通常状態か非通常状態かの区別を示すものであればよく、文字列に限定されない。例えば、通常状態が値「１」で示され、非通常状態が値「０」で示されるなど、通常非通常ラベルが数値で示されていてもよい。

周囲端末情報記憶部１７２は、周囲端末情報を記憶する。ここでいう周囲端末情報は、無線端末検出装置１００が無線端末検出装置１００自らの周囲の携帯端末装置９０１として検出した携帯端末装置９０１の検出履歴情報である。周囲端末情報記憶部１７２は、携帯端末装置９０１を識別する識別情報と、その携帯端末装置９０１からの電波を無線端末検出装置１００が受信した受信日時情報とを紐付けた情報を、識別情報で識別される携帯端末装置９０１毎に記憶する。

図３は、周囲端末情報記憶部１７２が記憶する周囲端末情報のデータ構造の例を示す図である。図３の例で、周囲端末情報は、電波送信源の携帯端末装置９０１毎に表形式のデータとして構成されている。
また、図３の例で、周囲端末情報は、「識別情報」、「受信日時」、「受信位置：緯度」、「受信位置：経度」、「通常／非通常」の各項目を含んで構成される。これら各項目のうち、「識別情報」は、１つの携帯端末装置９０１に１つ示されている。それ以外の項目（「受信日時」、「受信位置：緯度」、「受信位置：経度」、「通常／非通常」）については、表の１行が、受信電波の１回の検出に関するデータを示す。

「識別情報」欄には、識別情報抽出部１８５が、個々の携帯端末装置９０１からの受信電波から抽出する識別情報が格納される。ここでいう識別情報は、電波送信源の携帯端末装置９０１を識別するための情報である。特に、ここでいう識別情報は、２つの電波の送信源が同じ携帯端末装置９０１か否かを判定するための情報である。

後述する、電波送信源の携帯端末装置９０１のアナログ回路の特性を示す特徴量を識別情報として用いる場合のように、同一の携帯端末装置９０１の識別情報が、送受信部１１０での受信電波毎に異なる値をとり得るものであってもよい。この場合、「受信日時」、「受信位置：緯度」、「受信位置：経度」、「通常／非通常」の各欄と同様、「識別情報」欄も、受信電波の１回の検出毎（すなわち、表の１行毎）に設けられていてもよい。

「受信日時」欄には、送受信部１１０が電波を受信した日時を示す日時情報が格納される。
「受信位置：緯度」欄および「受信位置：経度」欄には、送受信部１１０が電波を受信した位置を示す位置情報が、緯度および経度の形式で格納される。具体的には、「受信位置：緯度」欄および「受信位置：経度」欄には、送受信部１１０が電波を受信した際の自己位置（無線端末検出装置１００の位置）を示す位置情報が格納される。

周囲端末情報記憶部１７２が受信位置を記憶する形式は、自己位置情報記憶部１７１が自己位置を記憶する形式と同じでよい。特に、周囲端末情報記憶部１７２が受信位置を記憶する詳細度は、図３に示す０．１秒単位までに限定されない。また、周囲端末情報記憶部１７２が受信位置を記憶する形式は、緯度および経度の形式に限定されない。

「通常／非通常」には、自己位置情報の「通常／非通常」欄に格納されている通常非通常ラベルのコピーが格納される。周囲端末情報における通常非通常ラベルは、送受信部１１０が電波を受信したときに、ユーザの状態が通常状態か非通常状態かの区別を示す。

不審端末情報記憶部１７３は、不審端末情報を記憶する。ここでいう不審端末情報は、周囲端末情報に示される携帯端末装置９０１のうち、不審端末と判定された携帯端末装置９０１を示す情報である。不審端末情報は、不審端末と判定された携帯端末装置９０１の周囲端末情報へのリンクであってもよい。
あるいは、不審端末情報記憶部１７３が、周囲端末情報のデータ構造と同様のデータ構造の不審端末情報を記憶していてもよい。例えば、不審端末情報記憶部１７３が、周囲端末情報記憶部１７２が記憶する周囲端末情報のうち、不審端末と判定された携帯端末装置９０１の周囲端末情報を、不審端末情報として記憶するようにしてもよい。

ただし、不審端末情報は、特定のデータ構造の情報に限定されず、周囲端末情報に示される携帯端末装置９０１のうち不審端末を示すものであればよい。例えば、図３に例示される周囲端末情報に、さらに携帯端末装置９０１毎に「不審端末」欄が設けられ、その携帯端末装置９０１が不審端末か否かが示されていてもよい。この場合、不審端末情報を周囲端末情報に纏めて示すことができるので、周囲端末情報と別に不審端末情報を設ける必要は無い。したがって、無線端末検出装置１００が不審端末情報記憶部１７３を備えていなくてもよい。

制御部１８０は、無線端末検出装置１００の各部を制御して各種処理を行う。制御部１８０の機能は、無線端末検出装置１００が備えるＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置）が、記憶部１７０からプログラムを読み出して実行することで実行される。
時刻情報取得部１８１は、無線端末検出装置１００が内蔵する時計として構成され、現在日時を算出する。

自己位置情報取得部１８２は、現在位置（自己位置情報取得部１８２自らの現在位置）を測定して位置情報を生成する。自己位置情報取得部１８２が測定する現在位置は、無線端末検出装置１００の現在位置と同視できる。したがって、自己位置情報取得部１８２は、無線端末検出装置１００の現在位置（自己位置）を測定し、位置情報を取得する。

自己位置情報取得部１８２が位置情報を取得する方法は、特定の方法に限定されない。例えば、自己位置情報取得部１８２がＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System、全球測位衛星システム）端末装置を備え、ＧＮＳＳ端末装置（衛星）からの信号を用いて測位を行うようにしてもよい。あるいは、自己位置情報取得部１８２が、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）アクセスポイントまたはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ビーコン等を用いた位置推定システムを利用するようにしてもよい。

自己位置情報取得部１８２は、設定された時間間隔で繰り返し現在位置を測定し、得られた位置情報を、測定日時を示す測定日時情報と紐付けて、自己位置情報（無線端末検出装置１００の位置の履歴情報）として自己位置情報記憶部１７１に記憶させる。
具体的には、自己位置情報取得部１８２は、現在位置を測定して得られた位置情報を、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報の新たな行（空欄の行）の「自己位置」欄（「自己位置：緯度」欄および「自己位置：経度」欄）に書き込む。また、自己位置情報取得部１８２は、現在位置を測定したときに、時刻情報取得部１８１が算出する現在時刻を示す時刻情報を取得しておく。そして、自己位置情報取得部１８２は、取得した時刻情報を、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報の、位置情報を書き込んだ行の「測定時刻」欄に書き込む。

周囲状況検出部１８３は、無線端末検出装置１００の周囲に位置する個々の携帯端末装置９０１の電波を検出し、検出した電波から、送信源の携帯端末装置９０１を識別する識別情報を抽出する。
電波検出部１８４は、送受信部１１０の受信電波から、携帯端末装置９０１毎の電波（個々の携帯端末装置９０１からの電波）を検出する。
例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）端末の場合、周囲のアクセスポイントを探索するためのProbe Request信号が定期的に送信される。そこで、Probe Request信号を、電波検出部１８４による検出対象の電波とすることができる。

また、３Ｇ（第３世代移動通信システム）またはＬＴＥ（登録商標、Long Term Evolution）などの携帯通信回線の端末の場合も同様に、基地局を探索するための信号を、電波検出部１８４による検出対象の電波とすることができる。
また、いずれの端末でも、その端末がメール、Ｗｅｂブラウジング、ＳＮＳ（Social Networking Service）、またはアプリ（Application Program）の実行時に送信する電波を、電波検出部１８４による検出対象の電波とすることができる。

識別情報抽出部１８５は、送受信部１１０の受信電波から電波検出部１８４が検出する、個々の携帯端末装置９０１からの電波から、送信源の携帯端末装置９０１を識別する識別情報を抽出する。
例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）通信の場合、送信信号の中には送信端末のＭＡＣアドレス（Media Access Control Address）が含まれる。識別情報抽出部１８５が、このＭＡＣアドレスを識別情報として使用するようにしてもよい。

また、携帯端末装置９０１等の無線端末について、ハードウェアのアナログ的な特性等によって、送信信号に無線端末毎の特徴が生じる。そこで、識別情報抽出部１８５が、個々の無線端末からの電波の時系列データを測定および保存し、無線端末毎の特徴を示す特徴量を識別情報として抽出するようにしてもよい。そして、無線端末検出装置１００が、抽出した特徴量を用いて、複数の電波の送信源の無線端末が同一か否かを判定するようにしてもよい。

識別情報抽出部１８５が抽出する識別情報として、受信信号のトランジェント（立ち上がりおよび立下り）、プリアンブル部分の電力スペクトル密度、エラーベクトル振幅（Error Vector Magnitude; EVM）、ＩＱ位相誤差、ＩＱインバランス量、周波数オフセット、シンボルクロック誤差、のうち一つまたは複数の特徴量を用いるようにしてもよい。ただし、識別情報は、これらの情報に限定されない。

あるいは、識別情報抽出部１８５が、個々の無線端末からの電波の時系列データそのものを識別情報として抽出するようにしてもよい。この場合、無線端末検出装置１００は、個々の無線端末からの電波の時系列データの相関を取得し、複数の電波の送信源の無線端末が同一か否かを判定するようにしてもよい。

通常状態判定部１８６は、無線端末検出装置１００の状態が通常状態か非通常状態かの判定を行う。具体的には、通常状態判定部１８６は、自己位置情報（無線端末検出装置１００の位置の履歴情報）から、無線端末検出装置１００の移動パターンを抽出し、抽出した移動パターンを通常パターンまたは非通常パターンの何れかに分類する。これにより、通常状態判定部１８６は、無線端末検出装置１００の状態が通常状態か非通常状態かの判定を行う。

移動パターン抽出部１８７は、自己位置情報に基づいて、無線端末検出装置１００が移動中か滞在中かを判定する。より具体的には、移動パターン抽出部１８７は、無線端末検出装置１００の位置が同じ位置であると判定される時間の長さに基づいて、無線端末検出装置１００が移動中か滞在中かを判定する。

移動パターン抽出部１８７は、例えば、１日のうちで最初の滞在中を示すラベルを「滞在１」とし、最初の移動中を示すラベルを「移動１」とし、２回目の滞在中を示すラベルを「滞在２」とし、・・・というように、滞在または移動と通番とを組み合わせたラベルを決定する。移動パターン抽出部１８７は、決定したラベルを自己位置情報（無線端末検出装置１００の位置の履歴情報）に付加する。具体的には、移動パターン抽出部１８７は、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報の「移動／滞在」欄に、決定したラベルを書き込む。

例えば、１日における無線端末検出装置１００の移動状態が滞在中から始まる場合、移動パターン抽出部１８７は、１日における無線端末検出装置１００の最初の移動中を検出するまでの履歴情報に、「滞在１」のラベルを付す。１日における無線端末検出装置１００の最初の移動中を検出すると、移動パターン抽出部１８７は、その移動中（１日における最初の移動中）の終了を検出するまでの履歴情報に「移動１」のラベルを付す。移動パターン抽出部１８７は、１日における最初の移動中の終了を検出すると、無線端末検出装置１００の次の移動中（１日における２回目の移動中）の開始を検出するまでの履歴情報に、「滞在２」のラベルを付す。このように、無線端末検出装置１００は、「滞在１」、「移動１」、「滞在２」、「移動２」、・・・の順のラベルを自己位置情報に付す。

一方、１日における無線端末検出装置１００の移動状態が移動中から始まる場合、移動パターン抽出部１８７は、その移動中（１日における無線端末検出装置１００の最初の移動中）の終了を検出するまでの履歴情報に、「移動１」のラベルを付す。１日における無線端末検出装置１００の最初の移動中の終了を検出すると、移動パターン抽出部１８７は、次の移動中（１日における２回目の移動中）を検出するまでの履歴情報に、「滞在１」のラベルを付す。移動パターン抽出部１８７は、１日における２回目の移動中を検出すると、その移動中（１日における２回目の移動中）の終了を検出するまでの履歴情報に、「移動２」のラベルを付す。このように、無線端末検出装置１００は、「移動１」、「滞在１」、「移動２」、「滞在２」、・・・の順のラベルを自己位置情報に付す。

移動パターン抽出部１８７は、無線端末検出装置１００が移動中か滞在中かを判定することで、自己位置情報から移動パターンを抽出する。具体的には、自己位置情報のうち、無線端末検出装置１００が移動を開始してからその移動を終了するまでの区間、および、無線端末検出装置１００が滞在を開始してからその滞在を終了するまでの区間の各々が、移動パターンとして抽出される。

パターン分類部１８８は、自己位置情報（無線端末検出装置１００の位置の履歴情報）から抽出される移動パターンを時刻および位置に応じて分類する。そして、パターン分類部１８８は、分類結果での出現頻度に応じて移動パターンを、通常パターンまたは非通常パターンの何れかに分類する。例えば、パターン分類部１８８は、１か月分など複数日分の自己位置情報について、時刻および位置が類似するプロット（サンプルデータ）が所定の条件以上に多い移動パターンを通常パターンに分類し、通常パターン以外の移動パターンを非通常パターンに分類する。

ここで、上記のようにユーザの移動パターンが通常パターンに分類される場合のユーザの状態を、通常状態と称する。ユーザの移動パターンが非通常パターンに分類される場合のユーザの状態を、非通常状態と称する。ユーザの移動パターンは無線端末検出装置１００の移動パターンと同視できるので、無線端末検出装置１００の移動パターンが通常パターンに分類される場合のユーザの状態は、通常状態に該当する。無線端末検出装置１００の移動パターンが非通常パターンに分類される場合のユーザの状態は、非通常状態に該当する。
パターン分類部１８８は、通常状態または非通常状態の分類結果を示すラベルを、自己位置情報に付加する。具体的には、パターン分類部１８８は、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報の「通常／非通常」欄に、決定したラベルを書き込む。

例えば、パターン分類部１８８が、機械学習を用いて以下のように移動パターンを分類するようにしてもよい。
パターン分類部１８８は、自己位置情報を、曜日、時刻、緯度、経度、移動状態の５次元のベクトルとして扱う。あるいは、パターン分類部１８８が、自己位置情報に移動速度を加えて、６次元のベクトルとして扱うようにしてもよい。移動速度は、２つの時刻（日時）におけるデータについて、緯度および経度の変化から移動距離を算出し、時刻の差分をとって時間を算出し、移動距離を時間で除算することで求まる。

パターン分類部１８８は、例えば１か月分など一定期間分の自己位置情報から抽出される移動パターンについて、上記の５次元ベクトルの数値または６次元ベクトルの数値が類似する移動パターンの個数が所定の閾値以上の場合、その移動パターンを通常パターンに分類し、閾値より少ない場合、その移動パターンを非通常パターンに分類する。
上記のベクトルの数値の類似の判定については、上記の５次元ベクトル空間上、または６次元ベクトル空間上で距離を定義し、距離を用いて類似または非類似の判定を行うことができる。

第１実施形態では、パターン分類部１８８は、自己位置情報の要素データ（日時毎のデータ）を、通常状態または非通常状態の２つのクラスの何れかに分類する。教師なし学習の場合、例えばk-meansなどのクラスタリングの手法を用いることができる。教師有り学習の場合は、例えば決定木、Random Forest、AdaBoost、SVM（Support Vector Machine）などの分類器を用いることができる。また、教師有り学習の場合、例えばユーザが通常状態または非通常状態の区別を入力部１２０から入力することで、学習用データが生成される。

紐付け部１８９は、周囲端末情報の要素データ（携帯端末装置９０１毎、かつ、電波受信日時毎のデータ）に対し、その日時に基づいて通常状態または非通常状態のラベルを付す。図３の例の場合、周囲端末情報の要素データは、１行分のデータである。
具体的には、紐付け部１８９は、周囲端末情報の要素データに対し、日時が最も近い自己位置情報の要素データ（１回の測定によるデータ）に付されている通常状態または非通常状態のラベルと同じラベルを付す。図２の例の場合、自己位置情報の要素データは、１行分のデータである。

不審端末分析部１９０は、電波送信源の個々の携帯端末装置９０１が不審端末か否かを判定する。電波送信源の携帯端末装置９０１が不審端末であると判定した場合、不審端末分析部１９０は、不審端末を検出したことを、通知部１３０を介してユーザに通知する。また、不審端末分析部１９０は、検出した不審端末の情報を不審端末情報記憶部１７３に登録する。
不審端末分析部１９０は、受信電波から抽出された識別情報毎に、周囲端末情報からその識別情報に紐付けられる情報を抽出する。第１実施形態では、不審端末分析部１９０は、識別情報毎に、その識別情報が周囲端末情報中で検出される回数に基づいて、不審端末か否かの判定を行う。

不審端末分析部１９０が、携帯端末装置９０１が不審端末か否かを判定する方法は、特定の方法に限定されない。例えば、不審端末分析部１９０が、判定対象の携帯端末装置９０１からの電波が非通常状態で検出された日数に基づいて不審度を算出し、不審度に基づいて不審端末か否かを判定するようにしてもよい。さらに例えば、不審端末分析部１９０が、算出した不審度と所定の閾値とを比較し、不審度が閾値よりも大きいと判定した場合に、判定対象の携帯端末装置９０１が不審端末であると判定するようにしてもよい。

あるいは、不審端末分析部１９０が、判定対象の携帯端末装置９０１からの電波が非通常状態で検出された個々の時間幅に基づいて、不審端末か否かを判定するようにしてもよい。例えば、不審端末分析部１９０が、検出された時間幅のうち最長のものが閾値以上である場合に、電波送信源の携帯端末装置９０１を不審端末と判定するようにしてもよい。あるいは、不審端末分析部１９０が、判定対象の携帯端末装置９０１からの電波が非通常状態で検出された累計時間に基づいて、不審端末か否かを判定するようにしてもよい。あるいは、電波の検出時間幅の閾値（例えば１時間）を設けておくようにしてもよい。そして、不審端末分析部１９０が、判定対象の携帯端末装置９０１からの電波がその閾値を超える時間幅検出された回数に基づいて、不審端末か否かを判定するようにしてもよい。

あるいは、不審端末分析部１９０が、判定対象の携帯端末装置９０１からの電波が非通常状態で検出されたもののうち、異なる移動状態ラベルの数をカウントする。そして、不審端末分析部１９０は、カウントした異なる移動状態のラベルの数が所定の閾値以上である場合に、不審端末と判定するようにしてもよい。例えば、判定対象の識別情報が、「滞在１」、「移動２」、および「滞在３」として検出された場合、不審端末分析部１９０は、ラベルの数を３とカウントし、カウントしたラベルの数と閾値とを比較する。
そして、不審端末分析部１９０は、計数した検出回数をそのまま不審度として用いるようにしてもよい。あるいは、不審端末分析部１９０は、係数した検出回数を非通常状態の時間で除算した単位時間当たりの検出回数を不審度として用いるようにしてもよい。あるいは、不審端末分析部１９０は、滞在中、移動中それぞれに検出回数に重み付けをして不審度を算出するようにしてもよい。
不審端末分析部１９０が、複数の判定方法のそれぞれで、不審端末か否かの判定を行い、それぞれの判定結果を、通知部１３０を介してユーザに通知するようにしてもよい。不審端末分析部１９０は、ユーザへの通知の要否を判定する判定部の例に該当する。

図４は、無線端末検出装置１００の各部におけるデータの入出力の例を示す図である。
図４の例で、送受信部１１０は、携帯端末装置９０１が送信した電波を受信する。送受信部１１０は、受信電波を示す受信信号を電波検出部１８４へ出力する。
電波検出部１８４は、送受信部１１０の受信電波から、個々の携帯端末装置９０１からの電波を検出する。電波検出部１８４は、検出した電波を示す受信信号を、識別情報抽出部１８５へ出力する。

また、時刻情報取得部１８１は、現在日時を示す日時情報を自己位置情報取得部１８２と、識別情報抽出部１８５と、移動パターン抽出部１８７とに出力する。
自己位置情報取得部１８２は、無線端末検出装置１００の現在位置を測定し、現在位置を示す位置情報と時刻情報取得部１８１からの日時情報とを紐付けて、自己位置情報記憶部１７１に書き込む。これにより、自己位置情報取得部１８２は、無線端末検出装置１００の位置の履歴を示す自己位置情報を更新する。
また、自己位置情報取得部１８２は、測定した現在地を示す位置情報を識別情報抽出部１８５と、移動パターン抽出部１８７とに出力する。

識別情報抽出部１８５は、電波検出部１８４が検出した個々の携帯端末装置９０１からの電波から、電波送信源の携帯端末装置９０１を識別する識別情報を抽出する。識別情報抽出部１８５は、抽出した識別情報と、時刻情報取得部１８１から出力された日時情報（現在日時）と、自己位置情報取得部１８２から出力された位置情報（現在位置）とを紐付けた周囲端末情報を、周囲端末情報記憶部１７２に記憶させる。ここでは、時刻情報取得部１８１から出力された日時情報は、電波検出部１８４が検出した電波の受信日時を示す。自己位置情報取得部１８２から出力された位置情報は、電波検出部１８４が検出した電波の受信位置を示す。

具体的には、識別情報抽出部１８５は、抽出した識別情報を用いて、その識別情報に紐付けられている周囲端末情報（したがって、電波送信源の携帯端末装置９０１の周囲端末情報）を読み出す。識別情報抽出部１８５が読み出す周囲端末情報は、識別情報で識別される携帯端末装置９０１からの電波の受信日時の履歴情報を示す。識別情報抽出部１８５は、読み出した周囲端末情報に今回の受信日時および今回の受信位置を追加して、周囲端末情報を更新する。

移動パターン抽出部１８７は、自己位置情報取得部１８２が測定する無線端末検出装置１００の位置および時刻情報取得部１８１が算出する時刻に基づいて、無線端末検出装置１００が移動中か滞在中かを判定する。移動パターン抽出部１８７は、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報に対し、判定結果の移動状態（移動中または滞在中の区別）を付加する更新を行う。
パターン分類部１８８は、自己位置情報記憶部１７１から自己位置情報を読み出し、ユーザの移動パターンを通常状態（通常パターン）と非通常状態（非通常パターン）とに分類する。パターン分類部１８８は、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報に対し、分類結果（通常状態または非通常状態の区別）を付加する更新を行う。

紐付け部１８９は、自己位置情報記憶部１７１から自己位置情報を読み出し、周囲端末情報記憶部１７２から周囲端末情報を読み出す。紐付け部１８９は、周囲端末情報の要素（電波送信源の携帯端末装置９０１毎、かつ、受信日時毎の情報）に対し、自己位置情報の要素（位置測定日時毎の情報）のうち、日時が最も近い要素に示される通常状態または非通常状態の情報を付加する。紐付け部１８９は、周囲端末情報記憶部１７２が記憶する周囲端末情報を、通常状態または非通常状態の情報が付加された情報に更新する。

不審端末分析部１９０は、自己位置情報記憶部１７１から周囲端末情報を読み出し、電波送信源の携帯端末装置９０１が不審端末か否かを判定する。例えば、不審端末分析部１９０は、自己位置情報記憶部１７１が記憶する周囲端末情報のうち、受信日時情報が新たに付加された情報を携帯端末装置９０１単位で読み出す。さらに例えば、不審端末分析部１９０は、１分毎など定期的に自己位置情報記憶部１７１に記憶された周囲端末情報を参照し、前回参照した日時よりも新しい受信日時が記録されている携帯端末装置９０１の周囲端末情報を読み出す。

不審端末分析部１９０は、読み出した周囲端末情報が不審端末情報の条件を満たすか否かを判定する。条件を満たすと判定した場合、不審端末分析部１９０は、不審端末を検出した旨を、通知部１３０を介してユーザに通知するとともに、その携帯端末装置９０１の周囲端末情報を不審端末情報として不審端末情報記憶部１７３に記憶させる。不審端末であると判定した携帯端末装置９０１の不審端末情報が既に不審端末情報記憶部１７３に記憶されている場合、不審端末分析部１９０は、不審端末情報記憶部１７３が記憶するその携帯端末装置９０１の不審端末情報を更新する。
また、不審端末分析部１９０は、不審端末を検出したことを、通知部１３０を介してユーザに通知する。

次に、図５～図８を参照して無線端末検出装置１００の動作について説明する。
図５は、無線端末検出装置１００が行う処理の手順の例を示すフローチャートである。無線端末検出装置１００は、携帯端末装置９０１からの電波を連続的に監視するために、図５の処理を繰り返し行う。

図５の処理で、周囲状況検出部１８３は、送受信部１１０の受信電波から、無線端末検出装置１００の周囲の携帯端末装置（携帯端末装置９０１）の各々からの電波を検出し、周囲端末情報記憶部１７２が記憶する周囲端末情報のうち、電波送信源の携帯端末装置９０１の周囲端末情報を更新する（ステップＳ１１１）。
また、通常状態判定部１８６は、無線端末検出装置１００の位置情報に基づいて、ユーザの状態が移動中か滞在中かを判定し、判定結果を示すラベルを自己位置情報に付加する（ステップＳ１１２）。
ステップＳ１１２の後、パターン分類部１８８は、ユーザの移動パターンを判定し、判定結果を示すラベルを自己位置情報に付加する（ステップＳ１１３）。

ステップＳ１１１およびＳ１１３の後、紐付け部１８９は、周囲端末情報記憶部１７２が記憶する周囲端末情報の要素に、通常状態または非通常状態のラベルを付加する（ステップＳ１２１）。
次に、不審端末分析部１９０は、周囲端末情報記憶部１７２が記憶している周囲端末情報を電波送信源の携帯端末装置９０１単位で参照し、非通常状態での、その携帯端末装置９０１からの受信電波の検出回数を計数する（ステップＳ１２２）。そして、不審端末分析部１９０は、計数した検出回数に基づいて、その携帯端末装置９０１の不審度を算出し（ステップＳ１２３）、算出した不審度が閾値以上か否かを判定する（ステップＳ１２４）。

例えば、不審端末分析部１９０が、計数した検出回数をそのまま不審度として用いるようにしてもよい。あるいは、不審端末分析部１９０が、係数した検出回数を非通常状態の時間で除算した単位時間当たりの検出回数を、不審度として用いるようにしてもよい。あるいは、不審端末分析部１９０が、滞在中、移動中それぞれに検出回数に重み付けをして不審度を算出するようにしてもよい。

不審度が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ１２４：ＹＥＳ）、不審端末分析部１９０は、不審端末を検出した旨を、通知部１３０を介してユーザに通知する（ステップＳ１３１）。また、不審端末分析部１９０は、不審端末であると判定した携帯端末装置９０１の周囲端末情報を、不審端末情報として不審端末情報記憶部１７３に登録する（ステップＳ１３２）。例えば、不審端末分析部１９０は、不審端末と判定された携帯端末装置９０１の周囲端末情報へのリンクを不審端末情報として不審端末情報記憶部１７３に記憶させる。

ステップＳ１３２の処理の後、無線端末検出装置１００は、図５の処理を終了する。
一方、ステップＳ１２４で、不審度が閾値よりも小さいと不審端末分析部１９０が判定した場合（ステップＳ１２４：ＮＯ）、無線端末検出装置１００は、図５の処理を終了する。したがって、この場合は、無線端末検出装置１００は、不審端末を検出した旨のユーザへの通知を行わず、不審端末情報の登録も行わない。

図６は、無線端末検出装置１００が周囲の電波を検出する処理の手順の例を示すフローチャートである。無線端末検出装置１００は、図５のステップＳ１１１で図６の処理を行う。
図６の処理で、電波検出部１８４は、送受信部１１０の受信電波を取得する（ステップＳ１５１）。具体的には、送受信部１１０は、電波を受信すると受信電波を示す受信信号を出力する。電波検出部１８４は、送受信部１１０の受信電波を受信信号にて取得する。

そして、電波検出部１８４は、送受信部１１０の受信電波から、個々の携帯端末装置９０１からの電波を検出する（ステップＳ１５２）。
次に、識別情報抽出部１８５は、電波検出部１８４が検出した個々の携帯端末装置９０１からの電波から識別情報を抽出する（ステップＳ１５３）。

そして、識別情報抽出部１８５は、抽出した識別情報と、受信日時、および、受信位置とを紐付けた周囲端末情報を周囲端末情報記憶部１７２へ登録する（ステップＳ１５４）。具体的には、識別情報抽出部１８５は、周囲端末情報記憶部１７２が記憶する周囲端末情報のうち、抽出した識別情報で識別される携帯端末装置９０１の周囲端末情報に、今回の受信の受信日時および受信位置を書き込む。
ステップＳ１５４の後、無線端末検出装置１００は、図６の処理を終了し、図５の処理へ戻る。

図７は、移動パターン抽出部１８７が、ユーザが移動中か滞在中かの判定を行う処理手順の例を示すフローチャートである。移動パターン抽出部１８７は、図５のステップＳ１１２に割り当てられる時間で、時分割処理にて図７の処理を行う。すなわち、移動パターン抽出部１８７は、図５のステップＳ１１２に割り当てられる時間で図７の処理を実行し、割り当てられた時間が終了すると、図７の処理を中断し、次に図５のステップＳ１１２が実行されるときに、中断した状態から図７の処理を再開する。

あるいは、無線端末検出装置１００が、図５の処理と図７の処理とを並列実行するようにしてもよい。この場合、図５の処理の中で図７の処理のための処理ステップを設ける必要は無く、従って、ステップＳ１１２は削除される。
図７の処理で、判定のための初期設定を行う（ステップＳ１６１）。
具体的には、移動パターン抽出部１８７は、移動中ラベル変数の値を「移動中１」に設定し、滞在中ラベル変数の値を「滞在中１」に設定する。

移動中ラベル変数は、移動中ラベルの値を示す変数である。移動中ラベル変数の値は、「移動中１」に初期設定され、移動中の状態が終了する毎（すなわち、移動中から滞在中に遷移する毎）に、「移動中２」、「移動中３」、・・・というように通番が１つずつカウントアップされていく。
滞在中ラベル変数は、滞在中ラベルの値を示す変数である。滞在中ラベル変数の値は、「滞在中１」に初期設定され、滞在中の状態が終了する毎（すなわち、滞在中から移動中に遷移する毎）に、「滞在中２」、「滞在中３」、・・・というように通番が１つずつカウントアップされていく。

また、移動パターン抽出部１８７は、移動滞在フラグの値を「初期状態」に設定する。滞在状態フラグは、前回の判定での判定結果を示すフラグである。滞在状態フラグは、移動中ラベルおよび滞在中ラベルの通番の更新タイミングを検出するために用いられる。
移動滞在フラグの値の「移動中」は、無線端末検出装置１００が移動中であることを示す。移動滞在フラグの値の「滞在中」は、無線端末検出装置１００が滞在中であることを示す。移動滞在フラグの「初期状態」は、今回の判定が初期化後最初の判定であり、前回の判定がないことを示す。

次に、移動パターン抽出部１８７は、自己位置情報取得部１８２が測定する現在位置および時刻情報取得部１８１が測定する現在日時を取得する（ステップＳ１６２）。
そして、移動パターン抽出部１８７は、取得している最新の現在位置および日時を、基準位置および基準日時に設定する（ステップＳ１６３）。基準位置および基準日時は、移動パターン抽出部１８７が、無線端末検出装置１００の状態が基準状態および移動状態の何れかを判定するために、移動距離および経過時間を算出する基準として用いられる。移動パターン抽出部１８７は、基準位置と現在位置との距離が所定の距離閾値以上となったときに、基準日時から現在日時までの経過時間が所定の時間閾値以上であれば滞在中と判定し、時間閾値未満であれば移動中と判定する。

次に、移動パターン抽出部１８７は、自己位置情報取得部１８２が測定する現在位置および時刻情報取得部１８１が測定する現在日時を取得する（ステップＳ１６４）。
移動パターン抽出部１８７は、基準位置から現在位置までの直線距離が所定の距離閾値以上か否かを判定する（ステップＳ１６５）。
直線距離が距離閾値未満であると判定した場合（ステップＳ１６５：ＮＯ）、処理がステップＳ１６４に戻る。

一方、直線距離が距離閾値以上であると判定した場合（ステップＳ１６５：ＹＥＳ）、移動パターン抽出部１８７は、基準日時から現在日時までの経過時間が所定の時間閾値以上か否かを判定する（ステップＳ１６６）。
経過時間が時間閾値以上であると判定した場合（ステップＳ１６６：ＹＥＳ）、移動パターン抽出部１８７は、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報に滞在中ラベルを付加する（ステップＳ１７１）。
この場合、基準日時から現在日時までの経過時間が比較的長く、したがって、単位時間あたりの無線端末検出装置１００の移動量は比較的少ない（すなわち、無線端末検出装置１００の平均移動速度は比較的遅い）。そこで、移動パターン抽出部１８７は、無線端末検出装置１００が滞在中であると判定し、滞在中の場合の処理を行う。

具体的には、ステップＳ１７１で移動パターン抽出部１８７は、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報の各行のうち、測定日時が基準日時となっている行から、測定日時がステップＳ１６４で得られた現在日時となっている行の直前の行まで、「移動滞在」欄に、滞在中ラベル変数の値を書き込む。測定日時がステップＳ１６４で得られた現在日時となっている行については、次回の判定の対象とし、ここでは自己位置情報の該当する行への滞在中ラベルの付加は行わない。

ステップＳ１７１の後、移動パターン抽出部１８７は、移動滞在フラグの値が「移動中」か否かを判定する（ステップＳ１７２）。
移動中フラグの値が「移動中」であると判定した場合（ステップＳ１７２：ＹＥＳ）、移動パターン抽出部１８７は、移動滞在フラグの値を「滞在中」に更新し（ステップＳ１７３）、移動中ラベルの通番（移動中ラベル変数の値の通番）を１つカウントアップする（ステップＳ１７４）。

この場合、無線端末検出装置１００の状態が移動中から滞在中に遷移しているので、移動パターン抽出部１８７は、移動滞在フラグの値を変更している。また、移動中が終了したので、移動パターン抽出部１８７は、次の移動中に備えて移動中ラベルの通番をカウントアップしている。
ステップＳ１７４の後、処理がステップＳ１６３へ戻る。

一方、ステップＳ１７２で、移動中フラグの値が「滞在中」であると移動パターン抽出部１８７が判定した場合（ステップＳ１７２：ＮＯ）、処理がステップＳ１６３へ戻る。
この場合、移動中が継続しているものであり、移動中と滞在中との切り替わりタイミングではない。このため、移動滞在フラグの値の切り替えも、移動中ラベルの通番のカウントアップも行われない。

一方、ステップＳ１６６で経過時間が時間閾値未満であると判定した場合（ステップＳ１６６：ＮＯ）、移動パターン抽出部１８７は、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報に移動中ラベルを付加する（ステップＳ１７１）。
この場合、基準日時から現在日時までの経過時間が比較的短く、したがって、単位時間あたりの無線端末検出装置１００の移動量は比較的多い（すなわち、無線端末検出装置１００の平均移動速度は比較的速い）。そこで、移動パターン抽出部１８７は、無線端末検出装置１００が移動中であると判定し、移動中の場合の処理を行う。

具体的には、ステップＳ１８１で移動パターン抽出部１８７は、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報の各行のうち、測定日時が基準日時となっている行から、測定日時がステップＳ１６４で得られた現在日時となっている行の直前の行まで、「移動滞在」欄に、移動中ラベル変数の値を書き込む。ステップＳ１７１の場合と同様、ステップＳ１８１でも、測定日時がステップＳ１６４で得られた現在日時となっている行については、次回の判定の対象とし、ここでは自己位置情報の該当する行への移動中ラベルの付加は行わない。

ステップＳ１８１の後、移動パターン抽出部１８７は、移動滞在フラグの値が「滞在中」か否かを判定する（ステップＳ１８２）。
移動中フラグの値が「滞在中」であると判定した場合（ステップＳ１８２：ＹＥＳ）、移動パターン抽出部１８７は、移動滞在フラグの値を「移動中」に更新し（ステップＳ１８３）、滞在中ラベルの通番（滞在中ラベル変数の値の通番）を１つカウントアップする（ステップＳ１８４）。

この場合、無線端末検出装置１００の状態が滞在中から移動中に遷移しているので、移動パターン抽出部１８７は、移動滞在フラグの値を変更している。また、滞在中が終了したので、移動パターン抽出部１８７は、次の滞在中に備えて滞在中ラベルの通番をカウントアップしている。
ステップＳ１８４の後、処理がステップＳ１６３へ戻る。

一方、ステップＳ１８２で、移動中フラグの値が「滞在中」であると移動パターン抽出部１８７が判定した場合（ステップＳ１８２：ＮＯ）、処理がステップＳ１６３へ戻る。
この場合、滞在中が継続しているものであり、滞在中と移動中との切り替わりタイミングではない。このため、移動滞在フラグの値の切り替えも、滞在中ラベルの通番のカウントアップも行われない。

図８は、パターン分類部１８８がユーザの移動パターンを判定する処理手順の例を示すフローチャートである。パターン分類部１８８は、図５のステップＳ１１３で図８の処理を行う。
あるいは、無線端末検出装置１００が、図５の処理と図８の処理とを並列実行するようにしてもよい。この場合、パターン分類部１８８は、例えば毎日所定の時刻に図８の処理を実行するなど、図８の処理を定期的に繰り返し実行する。また、この場合、図５の処理の中で図８の処理のための処理ステップを設ける必要は無く、従って、ステップＳ１１３は削除される。

図８の処理で、パターン分類部１８８は、自己位置情報記憶部１７１から複数日分の自己位置情報を読み出す（ステップＳ２１１）。
そして、パターン分類部１８８は、読み出した自己位置情報のデータを、時刻および位置の類似性に基づいて分類する（ステップＳ２１２)。例えば、パターン分類部１８８は、読み出した自己位置情報を、滞在中と移動中との切り替わりの行間毎に区切ったデータを分類対象として分類を行う。

図９は、パターン分類部１８８が分類対象とするデータの切り出しの例を示す図である。図９には自己位置情報の例が示されており、上の行ほど測定日時が古く、下の行ほど測定日時が新しい。
図９の例では、線Ｌ１１１のところで、滞在移動ラベルが「滞在中１」から「移動中１」に切り替わっている。また、線Ｌ１１２のところで、滞在移動ラベルが「移動中１」から「滞在中２」に切り替わっている。線Ｌ１１３のところで、滞在移動ラベルが「滞在中２」から「移動中２」に切り替わっている。線Ｌ１１１から上は、何れの行も滞在移動ラベルは「滞在中１」になっている。線Ｌ１１１から線Ｌ１１２までの間は、何れの行も滞在移動ラベルは「移動中１」になっている。線Ｌ１１２から線Ｌ１１３までの間は、何れの行も滞在移動ラベルは「滞在中２」になっている。

パターン分類部１８８は、自己位置情報のうち、線Ｌ１１１より上の部分、線Ｌ１１１から線Ｌ１１２までの間の部分、線Ｌ１１２から線Ｌ１１３までの間の部分のように、同じ滞在移動ラベルが付加されている行をひと纏まりにして抽出し、抽出したデータをクラス分けする。これらひと纏まりの行は、移動パターンの例に該当する。
なお、移動パターン抽出部１８７が、滞在移動ラベルを毎日リセットすることで、異なる日付で「滞在中１」など同じ滞在移動ラベルが用いられる。パターン分類部１８８は、このリセットによって同じ情報になったラベルは異なるものとして扱って分類を行う。

ステップＳ２１２の後、パターン分類部１８８は、ステップＳ２１２での分類結果のクラス毎に処理を行うループＬ１１を開始する（ステップＳ２１３）。ループＬ１１で処理対象になっているクラスを、対象クラスとも称する。
ループＬ２１の処理で、パターン分類部１８８は、対象クラスの要素数（対象クラスに分類されたデータの個数）が、所定の個数閾値以上か否かを判定する（ステップＳ２２１）。

要素数が個数閾値以上であると判定した場合（ステップＳ２２１：ＹＥＳ）、パターン分類部１８８は、このクラスに分類されている各要素におけるユーザの移動パターンを通常状態に決定し、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報に通常ラベルを付加する（ステップＳ２３１）。具体的には、パターン分類部１８８は、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報の各行のうち、対象クラスの各要素に含まれる各行に相当する行の、「通常／非通常」欄に「通常」を書き込む。

ステップＳ２３１の後、パターン分類部１８８は、ループＬ１１の終端処理を行う（ステップＳ２５１）。具体的には、パターン分類部１８８は、ステップＳ２１２の分類で得られた全てのクラスについてループＬ１１の処理を完了したか否かを判定する。未処理のクラスがあると判定した場合、パターン分類部１８８は、未処理のクラスに対してステップＳ２１３からのループＬ１１の処理を引き続き行う。一方、全てのクラスに多浮いてループＬ１１の処理を完了したと判定した場合、パターン分類部１８８は、ループＬ１１の処理を終了する。この場合、無線端末検出装置１００は、図８の処理を終了し、図５の処理へ戻る。

一方、ステップＳ２２１で、要素数が個数閾値未満であると判定した場合（ステップＳ２２１：ＮＯ）、パターン分類部１８８は、このクラスに分類されている各要素におけるユーザの移動パターンを非通常状態に決定し、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報に非通常ラベルを付加する（ステップＳ２４１）。具体的には、パターン分類部１８８は、自己位置情報記憶部１７１が記憶する自己位置情報の各行のうち、対象クラスの各要素に含まれる各行に相当する行の、「通常／非通常」欄に「非通常」を書き込む。
ステップＳ２４１の後、処理がステップＳ２５１へ進む。

以上のように、自己位置情報取得部１８２は、無線端末検出装置１００の位置を測定する。パターン分類部１８８は、無線端末検出装置１００の位置の履歴情報から抽出される移動パターンを時刻および位置に応じて分類した分類結果に基づいて、移動パターンを通常パターンと非通常パターンとに分類する。不審端末分析部１９０は、無線端末検出装置１００が受信した電波の送信源の携帯端末装置９０１について、非通常パターンに分類される時間帯での、その携帯端末装置９０１からの電波の受信履歴に基づいて、ユーザへの通知の要否を判定する。通知部１３０は、ユーザへの通知が必要と判定された場合、通知を行う。

これにより、無線端末検出装置１００では、毎回同じ場所で検出される電波か否かだけでなく、電波受信時のユーザの移動パターンが通常パターンまたは非通常パターンのいずれであるかの情報も用いて、ユーザへの通知の要否を判定することができる。
例えば、ユーザが本店および支店など日によって異なる複数の場所に出勤する場合、単に毎回同じ場所で検出される電波か否かの判定基準では、ユーザと同様に複数の場所に出勤する同僚の携帯端末装置９０１を不審な携帯端末装置９０１としてユーザに通知されることが考えられる。しかしながら、同僚（の携帯端末装置９０１）を検出したことの通知は、通常、ユーザにとって不要と考えられ、不要な通知を受けることがユーザにとって負担となってしまう。
これに対し、無線端末検出装置１００では、異なる場所へのユーザの出勤が何れも通常パターンに分類されることで、ユーザと同様に複数の場所に出勤する同僚の携帯端末装置９０１を不審な携帯端末装置９０１としてユーザに通知することを抑制できる。

また、不審端末分析部１９０は、判定対象の携帯端末装置９０１からの電波を無線端末検出装置１００が受信した日数に基づいて、ユーザへの通知の要否を判定する。
ここで、ユーザの移動と他者の移動とが偶然似通っており、無線端末検出装置１００がその他者の携帯端末装置９０１からの電波を複数回検出した場合であっても、その他者のユーザへの接近が別の日にも繰り返されるのでなければ、その他者が不審者である可能性は低い。この場合、ユーザへの通知を行わないことが適切であると考えられる。
無線端末検出装置１００によれば、無線端末検出装置１００が電波を受信した日数に基づいて通知の要否を判定することで、他者の接近が別の日には繰り返されない場合の通知を抑制することができる。

また、不審端末分析部１９０は、判定対象の携帯端末装置９０１からの電波を無線端末検出装置１００が受信した累計時間に基づいて、ユーザへの通知の要否を判定する。
ここで、ユーザと他者とが単に複数回すれ違っただけである場合、その他者が不審者である可能性は低く、ユーザへの通知を行わないことが適切であると考えられる。
無線端末検出装置１００によれば、無線端末検出装置１００が電波を受信した累計時間に基づいて通知の要否を判定する。これにより、ユーザと他者とが単にすれ違っただけか、あるいは、他者がユーザに長時間接近しているかを判定することができる。これにより、無線端末検出装置１００は、ユーザと他者とが単に複数回すれ違っただけである場合の通知を抑制することができる。

また、移動パターン抽出部１８７は、自己位置情報（無線端末検出装置１００の位置の履歴情報）に基づいて、その履歴情報に示される位置測定日時に無線端末検出装置１００が移動中か滞在中かを判定する。そして、移動パターン抽出部１８７は、無線端末検出装置１００が移動を開始してからその移動を終了するまでの時間帯、および、無線端末検出装置１００が滞在を開始してからその滞在を終了するまでの時間帯を、それぞれ、個々の移動パターンの時間帯として抽出する。
これにより、無線端末検出装置１００は、ユーザの移動パターンを自己位置情報から自動的に抽出することができ、ユーザが自らの移動パターンを登録する必要は無い。無線端末検出装置１００によれば、この点で、ユーザの負担が小さくて済む。

＜第２実施形態＞
第２実施形態に係る携帯端末装置の構成は図１と同様であり、第２実施形態では図１を流用する。
第２実施形態では、通常状態判定部１８６によるユーザの移動パターンの分類方法、および、不審端末分析部１９０による、携帯端末装置９０１が不審端末か否かの判定方法が、第１実施形態の場合と異なる。

具体的には、不審端末分析部１９０は、非通常における携帯端末装置９０１の検出状況に加えて、通常時におけるその携帯端末装置９０１の検出状況も用いて、その携帯端末装置９０１が不審端末か否かを判定する。
また、通常状態判定部１８６は、通常状態の移動パターンについては、時刻、曜日、場所、滞在時間、移動中または滞在中の区別、のうち少なくとも何れか１つに基づいて、ユーザの通常状態の移動パターンをさらにサブクラスに分類する。これに伴い、不審端末分析部１９０は、サブクラスに分類される時間帯での携帯端末装置９０１からの電波の受信履歴に基づいて、ユーザへの通知の要否を判定する。
それ以外の点では、第２実施形態に係る無線端末検出装置１００は、第１実施形態の場合の無線端末検出装置１００と同様である。

通常状態判定部１８６は、上記のように、時刻、曜日、場所、滞在時間、移動中または滞在中の区別、のうち少なくとも何れか１つに基づいて、ユーザの移動パターンを通常状態および非通常状態に分類し、さらに通常状態についてはサブクラスに分類する。
場所の分類について、通常状態判定部１８６は、通常状態に分類した移動パターンをさらに複数のサブクラスに分類する。自宅、勤務先、行きつけの飲み屋、行きつけのスポーツクラブなど、ユーザがよく行く場所の位置が予め登録されている場合を例示する。この場合、通常状態判定部１８６が、登録されている位置情報を用いて、ユーザの移動パターンを「在宅」、「通勤中」、「就業中」、「いきつけの飲み屋」、「スポーツクラブ」等のサブクラスに分類するようにしてもよい。

あるいは、通常状態判定部１８６が、２つの場所が同じか異なるかを判定し、「場所１」、「場所２」、「場所１から場所２へ移動」のように、異なる場所と判定した場所毎のラベルを付加したサブクラスに分類するようにしてもよい。この場合、ユーザがよく行く場所の事前登録は不要である。

滞在中の移動パターンの場合、通常状態判定部１８６が、ユーザが滞在している位置が、同一の場所を示すか否かを判定し、同一と判定した移動パターンを同一のサブグループに分類する。
移動中の移動パターンの場合、通常状態判定部１８６が、移動の開始位置および終了位置の何れも同一であるか否かを判定する。そして、通常状態判定部１８６は、何れも同一と判定した移動パターンを同一のサブグループに分類し、何れかが異なる位置であると判定した移動パターンを別々のサブグループに分類する。ここで、２つの移動パターンにおける位置の距離が所定の閾値以下である場合に、通常状態判定部１８６は、それらの位置が同一であると判定する。

さらに、通常状態判定部１８６が、移動パターン中に中間地点を設定し、移動の開始位置および終了位置に加えて中間地点の位置も同一であるか否かを判定する。そして、通常状態判定部１８６は、何れも同一と判定した移動パターンを同一のサブグループに分類し、何れかが異なる位置であると判定した移動パターンを別々のサブグループに分類するようにしてもよい。

不審端末分析部１９０が、携帯端末装置９０１が不審端末か否かを判定する方法は、特定の方法に限定されない。例えば、不審端末分析部１９０が、判定対象の識別情報が通常状態、非通常状態それぞれで検出された日数に基づいて不審度を算出し、不審度に基づいて不審端末か否かを判定するようにしてもよい。さらに例えば、不審端末分析部１９０が、算出した不審度と所定の閾値とを比較し、不審度が閾値よりも大きいと判定した場合に、判定対象の携帯端末装置９０１が不審端末であると判定するようにしてもよい。

あるいは、不審端末分析部１９０が、判定対象の識別情報が通常状態、非通常状態それぞれで検出された個々の時間幅に基づいて、不審端末か否かを判定するようにしてもよい。例えば、不審端末分析部１９０が、検出された時間幅のうち最長のものが閾値以上である場合に、電波送信源の携帯端末装置９０１を不審端末と判定するようにしてもよい。あるいは、不審端末分析部１９０が、判定対象の識別情報が通常状態、非通常状態それぞれで検出された累計時間に基づいて、不審端末か否かを判定するようにしてもよい。

あるいは、不審端末分析部１９０が、判定対象の識別情報が通常状態、非通常状態それぞれで検出されたもののうち、異なる移動状態ラベルの個数をカウントする。そして、不審端末分析部１９０は、カウントした異なる移動状態のラベルの個数が所定の閾値以上である場合に、不審端末と判定するようにしてもよい。例えば、判定対象の識別情報が、「滞在１」、「移動２」、および「滞在３」で検出された場合、不審端末分析部１９０は、ラベルの数を３とカウントし、カウントしたラベルの数と閾値とを比較する。

不審端末分析部１９０が、複数の判定方法のそれぞれで、不審端末か否かの判定を行い、それぞれの判定結果を、通知部１３０を介してユーザに通知するようにしてもよい。
不審端末分析部１９０は、例えば式（１）に基づいて不審度ｈを算出し、不審度ｈが所定の閾値以上であると判定した場合に、不審端末を検出したことを、通知部１３０を介してユーザに通知する。

式（１）における値「Ｎ_ａ」は、通常状態での検出回数を示す。式（１）における値「Ｎ_ｂ」は、非通常状態での検出回数を示す。ここでの検出回数は、周囲状況検出部１８３が判定対象の携帯端末装置９０１からの電波を検出した回数である。あるいは、検出回数に代えて、上述した日数、時間幅、累計時間、または、異なる移動状態ラベルの個数を用いるようにしてもよい。
式（１）におけるｆは、判定対象の携帯端末装置９０１の検出回数の入力を受けて不審度を出力する関数であり、式（１）では、ｆ（Ｎ_ａ，Ｎ_ｂ）＝Ｃ_ａＮ_ａ＋Ｃ_ｂＮ_ｂである。

式（１）における値Ｃａ、Ｃ_ｂは、いずれも係数であり、Ｃ_ａ＜Ｃ_ｂである。
例えば、０＜Ｃ_ａ＜Ｃ_ｂであってもよい。この場合、例えば、ユーザの自宅の周囲に頻出し、さらに、ユーザの買物時につきまとうストーカーの携帯端末装置９０１など、ユーザの通常時、非通常時の何れの移動パターンでも検出される携帯端末装置９０１を不審端末と判定できる。かつ、Ｃ_ａ＜Ｃ_ｂとなっていることで、同じ職場の同僚など、ユーザの通常時の移動パターンでは検出されるが、非通常時の移動パターンではあまり検出されない携帯端末装置９０１を不審端末と判定することを回避し得る。

あるいは、Ｃ_ａ＜０＜Ｃ_ｂであってもよい。この場合、例えば、ユーザの休日の外出につきまとうストーカーの携帯端末装置９０１など、ユーザの非通常時の移動パターンで検出され、通常時の移動パターンではあまり検出されない携帯端末装置９０１を不審端末と判定できる。かつ、Ｃ_ａ＜０＜Ｃ_ｂとなっていることで、終業後も一緒に移動することが多い同じ職場の同僚の携帯端末装置９０１など、ユーザの通常時、非通常時何れの移動パターンでも検出される携帯端末装置９０１を不審端末と判定することを回避し得る。

なお、式（１）のＮ_ａの値について、特定の期間中に通常状態で判定対象の携帯端末装置９０１からの電波が検出された場合は検出回数に関わらずＮ_ａの値を「１」に設定し、検出されなかった場合はＮ_ａの値を「０」に設定するようにしてもよい。
また、式（１）のＮ_ａの値として、通常状態で判定対象の携帯端末装置９０１からの電波が検出されたサブクラスの個数を用いるようにしてもよい。例えば場所のサブクラスが設けられている場合、判定対象の携帯端末装置９０１からの電波が検出された場所の多様性（何か所で検出されているか）に基づいて不審端末か否かを判定することができる。
また、通知部１３０が、通常状態と非通常状態との両方で検出された携帯端末装置９０１の識別情報、その携帯端末装置９０１が非通常状態で検出された回数、および、その携帯端末装置９０１が通常状態で検出されたサブクラスの個数とをユーザに通知するようにしてもよい。

通常状態判定部１８６が通常状態をさらにサブクラスに分類する場合、不審端末分析部１９０が、式（２）に基づいて不審度ｈを算出するようにしてもよい。

式（２）における値Ｎ_ａ１、Ｎ_ａ２、・・・、Ｎ_ａｍは、サブクラス毎の検出回数を示す。ｍは、サブクラスの個数を示す。式（１）の場合と同様、Ｎ_ｂは、非通常状態での検出回数を示す。ここでの検出回数は、周囲状況検出部１８３が判定対象の携帯端末装置９０１からの電波を検出した回数である。あるいは、検出回数に代えて、上述した日数、時間幅、累計時間、または、異なる移動状態ラベルの個数を用いるようにしてもよい。
式（２）におけるｆは、判定対象の携帯端末装置９０１の検出回数の入力を受けて不審度を出力する関数であり、式（２）では、ｆ（Ｎ_ａ１、Ｎ_ａ２、・・・、Ｎ_ａｍ）＝Ｃ_ａＮ_ａ＋Ｃ_ｂＮ_ｂである。

値Ｃ_ａ１、Ｃ_ａ２、・・・、Ｃ_ａｍ、Ｃ_ｂは、いずれも係数であり、Ｃ_ａ１＜Ｃ_ｂ、Ｃ_ａ２＜Ｃ_ｂ、・・・、Ｃ_ａｍ＜Ｃ_ｂである。
係数Ｃ_ａ１、Ｃ_ａ２、・・・、Ｃ_ａｍの値は、各サブクラスに分類された移動パターンの個数に応じて定められていてもよい。例えば、分類された移動パターンの個数が少ないサブクラスほど係数の値を大きくすることで、通常時の移動パターンの中でもあまり頻度が高くない移動パターン（したがって、非通常時に比較的近い移動パターン）により注目して不審度ｈを算出することができる。

次に図１０および図１１を参照して第２実施形態に係る無線端末検出装置１００の動作について説明する。
図１０は、第２実施形態に係る無線端末検出装置１００が行う処理の手順の例を示すフローチャートである。無線端末検出装置１００は、携帯端末装置９０１からの電波を連続的に監視するために、図１０の処理を繰り返し行う。

図１０のステップＳ３１１およびＳ３１２は、図５のステップＳ１１１およびＳ１１２と同様である。
ステップＳ３１２の後、パターン分類部１８８は、ユーザの移動パターンを判定し、判定結果を示すラベルを自己位置情報に付加する（ステップＳ３１３）。ステップＳ３１３では、パターン分類部１８８は、ユーザの移動パターンを通常状態と異常状態とに分類し、通常状態に分類された移動パターンをさらにサブクラスに分類する。

ステップＳ３１１およびＳ３１３の後、紐付け部１８９は、周囲端末情報記憶部１７２が記憶する周囲端末情報の要素に、通常状態または非通常状態のラベル、および、通常状態の移動パターンが分類されたサブクラスのラベルを付加する（ステップＳ３２１）。
次に、不審端末分析部１９０は、周囲端末情報記憶部１７２が記憶している周囲端末情報を電波送信源の携帯端末装置９０１単位で参照する。そして、不審端末分析部１９０は、通常状態、非通常状態それぞれでの、その携帯端末装置９０１からの受信電波の検出回数を計数する（ステップＳ３２２）。不審端末分析部１９０は、通常状態での受信電波の検出回数を計数する際、サブクラス毎に検出回数を計数する。
そして、不審端末分析部１９０は、計数した検出回数に基づいて、その携帯端末装置９０１の不審度を算出し（ステップＳ３２３）、算出した不審度が閾値以上か否かを判定する（ステップＳ３２４）。

不審度が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ３２４：ＹＥＳ）、不審端末分析部１９０は、ステップＳ３３１およびＳ３３２の処理を行う。ステップＳ３３１およびＳ３３２は、図５のステップＳ１３１およびＳ１３２と同様である。
ステップＳ３３２の処理の後、無線端末検出装置１００は、図１０の処理を終了する。
一方、ステップＳ３２４で、不審度が閾値よりも小さいと不審端末分析部１９０が判定した場合（ステップＳ３２４：ＮＯ）、無線端末検出装置１００は、図１０の処理を終了する。したがって、この場合は、無線端末検出装置１００は、不審端末を検出した旨のユーザへの通知を行わず、不審端末情報の登録も行わない。

図１１は、パターン分類部１８８がユーザの移動パターンを判定する処理手順の例を示すフローチャートである。パターン分類部１８８は、図１０のステップＳ３１３で図１１の処理を行う。
あるいは、無線端末検出装置１００が、図１０の処理と図１１の処理とを並列実行するようにしてもよい。この場合、パターン分類部１８８は、例えば毎日所定の時刻に図１１の処理を実行するなど、図１１の処理を定期的に繰り返し実行する。また、この場合、図１０の処理の中で図１１の処理のための処理ステップを設ける必要は無く、従って、ステップＳ３１３は削除される。

図１１のステップＳ３５１～Ｓ３９１は、図８のステップＳ２１１～Ｓ２５１と同様である。
ステップＳ３９１でループＬ１１の処理を終了した場合、パターン分類部１８８は、通常パターンに分類された移動パターンについて、さらに受信時刻に応じてサブグループに分類する（ステップＳ３９２）。

また、パターン分類部１８８は、通常パターンに分類された移動パターンについて、さらに受信の曜日に応じてサブグループに分類する（ステップＳ３９３）。
また、パターン分類部１８８は、通常パターンに分類された移動パターンについて、さらに受信場所に応じてサブグループに分類する（ステップＳ３９４）。
また、パターン分類部１８８は、通常パターンに分類された移動パターンについて、さらに移動時間または滞在時間に応じてサブグループに分類する（ステップＳ３９５）。移動中に分類される移動パターンについては、パターン分類部１８８は、移動時間に応じてサブグループに分類する。また、滞在中に分類される移動パターンについては、パターン分類部１８８は、滞在時間に応じてサブグループに分類する。

また、パターン分類部１８８は、通常パターンに分類された移動パターンについて、さらに移動中または滞在中の区別に応じてサブグループに分類する（ステップＳ３９６）。
ステップＳ３９６の後、無線端末検出装置１００は、図１１の処理を終了し、図１０の処理に戻る。
なお、パターン分類部１８８が、ステップＳ３９２～Ｓ３９６の処理のうち一部の処理のみを行うようにしてもよい。例えば、パターン分類部１８８が、ステップＳ３９２～Ｓ３９６の処理のうち、ステップＳ３９２の処理のみを行うようにしてもよい。

以上のように、不審端末分析部１９０は、非通常パターンに分類される時間帯での、送信側無線端末からの電波の受信履歴に加えて、通常パターンに分類される時間帯での、送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、ユーザへの通知の要否を判定する。
これにより、無線端末検出装置１００は、不審端末か否かの判定をより高精度に行うことができる。例えば、上述した例のように、通常時の移動パターンで検出状況と、非通常状態の移動パターンで検出状況との関係を不審端末の判定に反映させることができる。

また、パターン分類部１８８は、時刻、曜日、場所、滞在時間、移動中または滞在中の区別、のうち少なくとも何れか１つに基づいて、前記移動パターンを、前記通常パターンからさらにサブクラスに分類する。不審端末分析部１９０は、サブクラスに分類される時間帯での送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、ユーザへの通知の要否を判定する。
これにより、無線端末検出装置１００は、不審端末か否かの判定をより高精度に行うことができる。例えば、上述した例のように、サブクラスに応じて不審端末の判定への寄与度（重み）を設定することができる。

＜第３実施形態＞
図１２は、第３実施形態に係る携帯端末装置の機能構成を示す概略ブロック図である。図１２に示す構成で、無線端末検出装置３００は、送受信部１１０と、入力部１２０と、通知部１３０と、記憶部３７０と、制御部３８０とを備える。記憶部３７０は、自己位置情報記憶部１７１と、周囲端末情報記憶部１７２と、不審端末情報記憶部１７３と、同伴者情報記憶部３７１と、同伴者端末情報記憶部３７２とを備える。制御部３８０は、時刻情報取得部１８１と、自己位置情報取得部１８２と、周囲状況検出部１８３と、通常状態判定部１８６と、紐付け部１８９と、不審端末分析部１９０と、同伴者情報登録部３８１と、同伴者端末分析部３８２とを備える。周囲状況検出部１８３は、電波検出部１８４と、識別情報抽出部１８５とを備える。通常状態判定部１８６は、移動パターン抽出部１８７と、パターン分類部１８８とを備える。

図１２の各部のうち図１の各部に対応して同様の機能を有する部分に同一の符号（１１０、１２０、１３０、１７１～１７３、１８１～１９０）を付して説明を省略する。
無線端末検出装置３００は、記憶部３７０が同伴者情報記憶部３７１と、同伴者端末情報記憶部３７２とを備え、制御部３８０が同伴者情報登録部３８１と、同伴者端末分析部３８２とを備える点で、無線端末検出装置１００（図１）と異なる。それ以外の点では、無線端末検出装置３００は無線端末検出装置１００と同様である。

同伴者情報記憶部３７１は、同伴者情報を記憶する。ここでいう同伴者は、ユーザが不審者の検出対象から除外したい者である。ここでいう同伴者情報は、無線端末検出装置３００が同伴者の携帯端末装置９０１を特定するための情報である。
図１３は、同伴者情報記憶部３７１が記憶する同伴者情報のデータ構造の例を示す図である。図１３の例で、同伴者情報は表形式のデータとして構成されている。

また、図１３の例で、同伴者情報は、「開始日時」、「終了日時」、「同伴者の名称」の各項目を含んで構成されている。
「開始日時」欄および「終了日時」欄には、同伴者の携帯端末装置９０１からの電波の検出期間の開始日時および終了日時が格納される。これら開始日時および終了日時は、例えばユーザによって指定される。この検出期間中に所定の条件以上に電波を検出された携帯端末装置９０１が、同伴者の携帯端末装置９０１として同伴者端末情報に登録される。

なお、同伴者情報記憶部３７１が開始日時および終了日時を指定する詳細度は、図１３に示す分単位までの詳細度に限定されない。例えば、同伴者情報記憶部３７１が、開始日時および終了日時を時単位まで記憶するなど、分単位よりも大まかな詳細度で開始日時および終了日時を記憶するようにしてもよい。あるいは、同伴者情報記憶部３７１が、開始日時および終了日時を秒単位まで記憶するなど、分単位よりも詳細に開始日時および終了日時を記憶するようにしてもよい。

「同伴者の名称」欄には、同伴者情報に基づいて検出される携帯端末装置９０１の所持者である同伴者を示す名称が格納される。ここでの同伴者の名称は、ユーザが同伴者を把握するためのものであればよく、特定の者に限定されない。例えば、同伴者の名称は、「家族」または「職場の同僚」のように、同伴者が分類されるグループを示す名称であってもよい。あるいは、同伴者の名称は、同伴者の人名など同伴者を個人的に特定するものであってもよい。同伴者の名称は、例えばユーザによって指定される。
ただし、同伴者の名称は必須ではない。

同伴者端末情報記憶部３７２は、同伴者端末情報を記憶する。ここでいう同伴者端末情報は、同伴者の携帯端末装置９０１として特定された携帯端末装置９０１に関する情報である。同伴者識別情報には、同伴者の携帯端末装置９０１からの電波を識別するための識別情報を含む。例えば、同伴者の携帯端末装置９０１として特定された携帯端末装置９０１の周囲端末情報を同伴者端末情報として記憶するようにしてもよい。この場合、同伴者端末情報記憶部３７２が、同伴者の携帯端末装置９０１として特定された携帯端末装置９０１の周囲端末情報へのリンクを同伴者端末情報として記憶するようにしてもよい。例えば、同伴者端末情報記憶部３７２が、同伴者の名称と、その同伴者の携帯端末装置９０１として検出された携帯端末装置９０１の周囲端末情報へのリンクとを紐付けて同伴者端末情報として記憶するようにしてもよい。

同伴者情報登録部３８１は、ユーザからの通知に基づいて同伴者情報を生成し、同伴者情報記憶部３７１に登録する。例えばユーザは、同伴者の名称を入力するユーザ操作を入力部１２０にて行い、さらに、指定期間の開始時および終了時それぞれに、そのタイミングを示すユーザ操作を入力部１２０にて行うようにしてもよい。同伴者情報登録部３８１は、ユーザ操作が行われたタイミングで時刻情報取得部１８１が出力する現在日時を、開始日時および終了日時として取得する。

あるいは、ユーザが、指定期間の開始日時、終了日時のそれぞれを示す日時情報を入力するユーザ操作を入力部１２０にて行うようにしてもよい。この場合、ユーザによる同伴者の名称、開始日時および終了日時の入力は、開始日時および終了日時で指定される期間の開始前、期間中、期間の終了後の何れに行われてもよい。
同伴者情報登録部３８１は、図１３の例のように、これら同伴者の名称、開始日時および終了日時を格納した同伴者情報を生成し、同伴者情報記憶部３７１に記憶させる。

同伴者端末分析部３８２は、指定された期間内に所定の頻度以上の頻度で無線端末検出装置３００による電波の受信を検出された電波送信源の携帯端末装置９０１を同伴者端末として同伴者端末情報記憶部３７２に登録する。ここでいう同伴者端末は、同伴者が所持する携帯端末装置９０１である。同伴者単端末として登録された携帯端末装置９０１は、ユーザへの通知の対象外となる。
例えば、同伴者端末分析部３８２は、周囲端末情報が登録されている携帯端末装置９０１の各々について、指定された期間内におけるその携帯端末装置９０１からの受信電波の検出回数を算出し、検出回数を開始日時から終了日時までの時間で除算する。これにより、同伴者端末分析部３８２は、単位時間当たりの電波受信回数を算出し、所定の閾値と比較する。そして、同伴者端末分析部３８２は、単位時間当たりの電波受信回数が閾値以上である携帯端末装置９０１を、同伴者の携帯端末装置９０１として同伴者端末情報に登録する。

不審端末分析部１９０は、同伴者の携帯端末装置９０１として登録された携帯端末装置９０１を、ユーザへの通知対象から除外する。例えば、不審端末分析部１９０が、ある携帯端末装置９０１が不審端末の条件を満たすと判定した場合に、その携帯端末装置９０１が同伴者の携帯端末装置９０１として登録されているか否かを判定する。同伴者の携帯端末装置９０１として登録されていると判定した場合、不審端末分析部１９０は、不審端末の登録およびユーザへの通知を抑制する。

図１４は、第３実施形態に係る無線端末検出装置３００の各部におけるデータの入出力の例を示す図である。
図１４の例で、時刻情報取得部１８１は、現在日時を示す日時情報を自己位置情報取得部１８２と、識別情報抽出部１８５と、移動パターン抽出部１８７とに加えて、さらに同伴者情報登録部３８１にも出力する。

同伴者情報登録部３８１は、指定期間の開始を示すユーザ操作を入力部１２０が受けたタイミングで時刻情報取得部１８１が出力する現在時刻を開始時刻として取得する。また、同伴者情報登録部３８１は、指定期間の終了を示すユーザ操作を入力部１２０が受けたタイミングで時刻情報取得部１８１が出力する現在時刻を終了時刻として取得する。また、同伴者情報登録部３８１は、入力部１２０がユーザ操作を受け付けて得られる同伴者の名称を取得する。同伴者情報登録部３８１は、これらの情報に基づいて同伴者情報を生成し、同伴者情報記憶部３７１に記憶させる。同伴者情報記憶部３７１が同伴者情報を既に記憶している場合、同伴者情報登録部３８１は、得られた情報を同伴者情報に追記する。

同伴者端末分析部３８２は、同伴者情報記憶部３７１から同伴者情報を取得し、また、周囲端末情報記憶部１７２から携帯端末装置９０１毎の周囲端末情報を取得する。同伴者端末分析部３８２は、同伴者情報が示す指定期間における電波受信回数（電波検出部１８４が電波の受信を検出した回数）を周囲端末情報にて計数し、指定期間における携帯端末装置９０１毎の電波受信頻度を算出する。そして、同伴者端末分析部３８２は、電波受信頻度が所定の閾値以上の携帯端末装置９０１を同伴者の携帯端末装置９０１と判定して同伴者端末情報を生成し、同伴者端末情報記憶部３７２に記憶させる。

不審端末分析部１９０は、同伴者端末情報記憶部３７２から同伴者端末情報を読み出し、同伴者の携帯端末装置９０１を、不審端末としての登録および通知の候補から除外する。
それ以外の点では、図１４の無線端末検出装置３００の各部は、図４の無線端末検出装置１００の各部と同様である。

次に、図１５および図１６を参照して無線端末検出装置３００の動作について説明する。
図１５は、無線端末検出装置３００が行う処理の手順の例を示すフローチャートである。無線端末検出装置３００は、携帯端末装置９０１からの電波を連続的に監視するために、図１５の処理を繰り返し行う。
図１５のステップＳ４１１～Ｓ４１３は、図１０のステップＳ３１１～Ｓ３１３と同様である。
また、同伴者情報登録部３８１は、同伴者情報を生成し、同伴者情報記憶部３７１に記憶させる（ステップＳ４１４）。

ステップＳ４１１～Ｓ４１４の後、処理がステップＳ４２１へ遷移する。ステップＳ４２１は、図１０のステップＳ３２１と同様である。
ステップＳ４２１の後、同伴者端末分析部３８２は、同伴者端末を検出して同伴者端末情報を生成し、同伴者端末情報記憶部３７２に記憶させる（ステップＳ４２２）。

次に、不審端末分析部１９０は、周囲端末情報記憶部１７２が記憶している周囲端末情報を電波送信源の携帯端末装置９０１単位で参照し、通常状態、非通常状態それぞれでの、その携帯端末装置９０１からの受信電波の検出回数を計数する（ステップＳ４２３）。ステップＳ４２３では、不審端末分析部１９０は、同伴者端末を処理対象から除外する。それ以外の点では、ステップＳ４２３は、図１０のステップＳ３２２と同様である。

ステップＳ４２４、Ｓ４２５は、それぞれ図１０のステップＳ３２３、Ｓ３２４と同様である。ただし、ステップＳ４２３で同伴者端末が処理対象から除外されたことで、ステップＳ４２４およびＳ４２５でも、同伴者端末が処理対象から除外される。
ステップＳ４２５で、不審度が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ４２５：ＹＥＳ）、不審端末分析部１９０は、ステップＳ４３１およびＳ４３２の処理を行う。ステップＳ４３１およびＳ４３２は、図１０のステップＳ３３１およびＳ３３２と同様である。ただし、ステップＳ４２３で同伴者端末が処理対象から除外されたことで、ステップＳ４３１およびＳ４３２でも、同伴者端末が処理対象から除外される。
ステップＳ４３２の処理の後、無線端末検出装置３００は、図１５の処理を終了する。

一方、ステップＳ４２５で、不審度が閾値よりも小さいと不審端末分析部１９０が判定した場合（ステップＳ４２５：ＮＯ）、無線端末検出装置３００は、図１５の処理を終了する。したがって、この場合は、無線端末検出装置３００は、不審端末を検出した旨のユーザへの通知を行わず、不審端末情報の登録も行わない。

図１６は、同伴者情報登録部３８１が同伴者情報を登録する処理手順の例を示す図である。
同伴者情報登録部３８１は、図１５のステップＳ４１４で図１６の処理を行う。
あるいは、無線端末検出装置３００が、図１５の処理と図１６の処理とを並列実行するようにしてもよい。この場合、同伴者情報登録部３８１は、例えば入力部１２０が同伴者情報の登録のためのユーザ操作を受け付ける毎に、図１６の処理を行う。また、この場合、図１５の処理の中で図１６の処理のための処理ステップを設ける必要は無く、従って、ステップＳ４１４は削除される。

図１６の処理で、同伴者情報登録部３８１は、同伴者の名称を取得する（ステップＳ４６１）。例えば、上記のように、ユーザが同伴者の名称を入力するユーザ操作を入力部１２０にて行い、同伴者情報登録部３８１は、このユーザ操作によって同伴者の名称を取得する。
次に、同伴者情報登録部３８１は、指定期間の開始日時を取得する（ステップＳ４６２）。例えば、上記のように、ユーザが指定期間の開始を示すユーザ操作を入力部１２０にて行う。同伴者情報登録部３８１は、このユーザ操作が行われたタイミングで時刻情報取得部１８１が出力する現在日時を、開始日時として取得する。

また、同伴者情報登録部３８１は、指定期間の終了日時を取得する（ステップＳ４６３）。例えば、上記のように、ユーザが指定期間の終了を示すユーザ操作を入力部１２０にて行う。同伴者情報登録部３８１は、このユーザ操作が行われたタイミングで時刻情報取得部１８１が出力する現在日時を、終了日時として取得する。
そして、同伴者情報登録部３８１は、同伴者情報を同伴者情報記憶部３７１に登録する（ステップＳ４６４）。具体的には、同伴者情報登録部３８１は、得られた同伴者の名称、開始時刻、および、終了時刻を示す同伴者情報を生成し、同伴者情報記憶部３７１に記憶させる。同伴者情報記憶部３７１が既に同伴者情報を記憶している場合、同伴者情報登録部３８１は、得られた同伴者の名称、開始時刻、および、終了時刻を同伴者情報の１行分の情報として、同伴者情報記憶部３７１が記憶する同伴者情報に追記する。

ステップＳ４６４の後、無線端末検出装置３００は図１６の処理を終了し、図１５の処理へ戻る。
なお、以上では第２実施形態に基づいて第３実施形態を実施する場合を例に説明したが、第１実施形態に基づいて第３実施形態を実施するようにしてもよい。特に、無線端末検出装置３００の不審端末分析部１９０が、通常時における電波の検出状況を用いず、非通常時における電波の検出状況に基づいて不審端末を検出するようにしてもよい。

以上のように、同伴者端末分析部３８２は、指定された期間内に所定の頻度以上の頻度で無線端末検出装置３００による電波の受信を検出された電波送信源の携帯端末装置９０１を通知の対象外として登録する。不審端末分析部１９０は、対象外として登録された携帯端末装置９０１以外の携帯端末装置９０１からの電波の受信履歴に基づいて、ユーザへの通知の要否を判定する。
これにより、無線端末検出装置３００は、ユーザの指定に従って特定の携帯端末装置９０１を通知対象から除外することができ、この点で、より適切な通知を行うことができる。
また、ユーザは、同伴者端末の登録のための期間を指定すればよく、同伴者端末のＭＡＣアドレスなど同伴者端末の識別情報を知る必要なしに、無線端末検出装置３００に同伴者端末を登録させることができる。

＜実施形態の構成の例＞
つぎに、図１７および図１８を参照して、実施の形態の構成の例について説明する。
図１７は、実施形態に係る無線端末検出システムの構成の例を示す図である。図１７に示す無線端末検出システム６１０は、自己位置情報取得部６１１と、パターン分類部６１２と、判定部６１３とを備える。

かかる構成で、自己位置情報取得部６１１は、受信側無線端末の位置を測定する。パターン分類部６１２は、受信側無線端末の位置の履歴情報から抽出される移動パターンを時刻および位置に応じて分類した分類結果に基づいて、移動パターンを通常パターンと非通常パターンとに分類する。判定部６１３は、受信側無線端末が受信した電波の送信源の送信側無線端末について、非通常パターンに分類される時間帯での、その送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、不審端末を判定する。
これにより、無線端末検出システム６１０では、毎回同じ場所で検出される電波か否かだけでなく、電波受信時のユーザの移動パターンが通常パターンまたは非通常パターンのいずれであるかの情報も用いて、ユーザへの通知の要否を判定することができる。

図１８は、実施形態に係る無線端末検出方法における処理手順の例を示す図である。
図１８の処理は、自己位置情報取得工程（ステップＳ１１）と、パターン分類工程（ステップＳ１２）と、判定工程（ステップＳ１３）とを含む。
自己位置情報取得工程（ステップＳ１１）では、受信側無線端末の位置を測定する。パターン分類工程（ステップＳ１２）では、受信側無線端末の位置の履歴情報から抽出される移動パターンを時刻および位置に応じて分類した分類結果に基づいて、移動パターンを通常パターンと非通常パターンとに分類する。判定工程（ステップＳ１３）では、受信側無線端末が受信した電波の送信源の送信側無線端末について、非通常パターンに分類される時間帯での、その送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、不審端末を判定する。
これにより、図１８の処理では、毎回同じ場所で検出される電波か否かだけでなく、電波受信時のユーザの移動パターンが通常パターンまたは非通常パターンのいずれであるかの情報も用いて、ユーザへの通知の要否を判定することができる。

図１９は、実施形態に係る無線端末検出装置の構成例を示す図である。
図１９に示す構成で、無線端末検出装置６２０は、電波検出部６２１と、通知部６２２と、記憶部６２３と、制御部６３０とを備える。制御部６３０は、自己位置情報取得部６３１と、パターン分類部６３２と、判定部６３３とを備える。

電波検出部６２１は、例えばアンテナおよび受信機を含んで構成され、受信電波を検出する。
通知部６２２は、例えば表示画面などの通知手段を含んで構成され、制御部６３０の制御に従ってユーザへの通知を行う。
記憶部６２３は、無線端末検出装置６２０が備える記憶デバイスを用いて構成され、各種情報を記憶する。

制御部６３０は、無線端末検出装置６２０が備えるＣＰＵを用いて構成され、無線端末検出装置６２０の各部を制御して各種処理を実行する。
自己位置情報取得部６３１は、無線端末検出装置６２０の位置を測定する。
パターン分類部６３２は、無線端末検出装置６２０の位置の履歴情報から抽出される移動パターンを時刻および位置に応じて分類した分類結果に基づいて、移動パターンを通常パターンと非通常パターンとに分類する。

判定部６３３は、電波検出部６２１が受信した電波の送信源の無線端末について、非通常パターンに分類される時間帯での、その送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、ユーザへの通知の要否を判定する。
判定部６３３が、ユーザへの通知が必要と判定した場合、通知部６２２が通知を行う。 無線端末検出装置６２０によれば、毎回同じ場所で検出される電波か否かだけでなく、電波受信時のユーザの移動パターンが通常パターンまたは非通常パターンのいずれであるかの情報も用いて、ユーザへの通知の要否を判定することができる。

図２０は、実施形態に係る無線端末検出装置のもう１つの構成例を示す図である。
図２０に示す構成で、無線端末検出装置５００は、検出部５１０と、制御部５２０と、記憶部５３０とを備える。検出部５１０は、位置測定部５１１と、電波検出部５１２とを備える。制御部５２０は、状態分析部５２１と、電波識別部５２２と、判定部５２３とを備える。

かかる構成で、位置測定部５１１は、例えばＧＮＳＳ端末装置などの測位手段を備え、自装置の位置を測定する。ここでいう自装置は、自らを備えている装置である。位置測定部５１１の自装置は、位置測定部５１１自らを備える無線端末検出装置５００である。位置測定部５１１は、自装置の位置情報と測定日時とが紐付けられた情報を、状態分析部５２１へ出力する。

電波検出部５１２は、ユーザ操作等の指示を受けると、アンテナなどを介して受信した電波から、個々の無線端末から発信された電波を検出する。
状態分析部５２１は、位置測定部５１１が測定した自装置の位置、および、測定日時の曜日および時刻に基づき、自装置の状態が通常状態であるか非通常状態であるかを分析（判定）する。

電波識別部５２２は、電波検出部５１２が検出した個々の無線端末からの電波から、個々の無線端末を識別する。具体的には、電波識別部５２２は、電波検出部５１２が検出した個々の無線端末から、無線端末を識別する識別情報を抽出する。
記憶部５３０は、状態分析部５２１が分析した自装置の状態と、そのときに電波識別部５２２が識別した無線端末の識別情報とを関連付けて（紐付けて）記憶する。なお、図２０の構成では、記憶部５３０は、判定部５２３を介して、状態分析部５２１と電波識別部５２２とに接続されているが、判定部５２３を介さず、状態分析部５２１と電波識別部５２２とに直接接続されていてもよい。

判定部５２３は、状態分析部５２１が分析した自装置の状態と、電波識別部５２２が識別した無線端末の識別情報とを取得する。そして、判定部５２３は、記憶部５３０が記憶している情報から、電波識別部５２２が識別した無線端末の識別情報と同じ無線端末を示す情報と、その電波の受信時の自装置の状態とを抽出して照合し、照合結果を出力する。この照合により、判定部５２３は、判定対象の無線端末（電波識別部５２２が識別情報を抽出した電波の送信源の無線端末）からの電波の、少なくとも非通常状態での受信状況に基づいて、ユーザへの通知の要否を判定する。具体的には、判定部５２３は、不審端末（不審な無線端末）の判定基準に基づいて、電波の受信状況が判定基準を満たすと判定した場合に、ユーザへの通知を出力する。出力は、画面表示や音声主力などで行われる。

無線端末検出装置５００によれば、毎回同じ場所で検出される電波か否かだけでなく、電波受信時のユーザの状態が通常状態であるか非通常状態であるかの情報（電波受信時のユーザの移動パターンが通常パターンまたは非通常パターンのいずれであるかの情報）も用いて、ユーザへの通知の要否を判定することができる。

図２１は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
図２１に示す構成で、コンピュータ７００は、ＣＰＵ７１０と、主記憶装置７２０と、補助記憶装置７３０と、インタフェース７４０とを備える。
上記の無線端末検出装置１００、無線端末検出装置３００、無線端末検出装置５００、または、無線端末検出システム６１０のうち何れか１つ以上が、コンピュータ７００に実装されてもよい。その場合、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ７１０は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置７２０に確保する。各装置と他の装置との通信は、インタフェース７４０が通信機能を有し、ＣＰＵ７１０の制御に従って通信を行うことで実行される。

無線端末検出装置１００がコンピュータ７００に実装される場合、制御部１８０およびその各部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。
また、ＣＰＵ７１０は、プログラムに従って、記憶部１７０およびその各部に対応する記憶領域を主記憶装置７２０に確保する。送受信部１１０が行う通信は、インタフェース７４０が通信機能を有し、ＣＰＵ７１０の制御に従って通信を行うことで実行される。入力部１２０の機能は、インタフェース７４０が入力デバイスを備えてユーザ操作を受け付けることで実行される。通知部１３０の機能は、インタフェース７４０が例えば表示画面などの通知手段を有し、ＣＰＵ７１０の制御に従って通知を行うことで実行される。

無線端末検出装置３００がコンピュータ７００に実装される場合、制御部３８０およびその各部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。
また、ＣＰＵ７１０は、プログラムに従って、記憶部３７０およびその各部に対応する記憶領域を主記憶装置７２０に確保する。送受信部１１０が行う通信は、インタフェース７４０が通信機能を有し、ＣＰＵ７１０の制御に従って通信を行うことで実行される。入力部１２０の機能は、インタフェース７４０が入力デバイスを備えてユーザ操作を受け付けることで実行される。通知部１３０の機能は、インタフェース７４０が例えば表示画面などの通知手段を有し、ＣＰＵ７１０の制御に従って通知を行うことで実行される。

無線端末検出装置５００がコンピュータ７００に実装される場合、制御部５２０およびその各部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。
また、ＣＰＵ７１０は、プログラムに従って、記憶部５３０に対応する記憶領域を主記憶装置７２０に確保する。位置測定部５１１が行う測位は、例えばインタフェース７４０がＧＮＳＳ端末装置を有し、ＧＮＳＳ衛星からの電波を受信して処理することで実行される。電波検出部５１２が行う電波の検出は、例えばインタフェース７４０が無線受信機を有し、電波を受信して処理することで実行される。電波検出部５１２への入力は、インタフェース７４０が入力デバイスを備えてユーザ操作を受け付けることで実行される。判定部５２３による出力は、インタフェース７４０が例えば表示画面などの通知手段を有し、ＣＰＵ７１０の制御に従って通知を行うことで実行される。

無線端末検出システム６１０がコンピュータ７００に実装される場合、自己位置情報取得部６１１、パターン分類部６１２、および、判定部６１３の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。

なお、無線端末検出装置１００、無線端末検出装置３００、または、無線端末検出システム６１０の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（オペレーティングシステム）や周辺機器等のハードウェアを含む。
「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。

この出願は、２０１９年７月１２日に日本出願された特願２０１９－１３０５６９号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

この発明によれば、毎回同じ場所で検出される電波か否かだけでなく他の情報も用いて、ユーザへの通知の要否を判定することができる。

１００、３００、５００ 無線端末検出装置
１１０ 送受信部
１２０ 入力部
１３０ 通知部
１７０、３７０、５３０、６２３ 記憶部
１７１ 自己位置情報記憶部
１７２ 周囲端末情報記憶部
１７３ 不審端末情報記憶部
１８０、３８０、５２０、６３０ 制御部
１８１ 時刻情報取得部
１８２、６１１、６３１ 自己位置情報取得部
１８３ 周囲状況検出部
１８４、５１２、６２１ 電波検出部
１８５ 識別情報抽出部
１８６ 通常状態判定部
１８７ 移動パターン抽出部
１８８、６１２、６３２ パターン分類部
１８９ 紐付け部
１９０ 不審端末分析部
３７１ 同伴者情報記憶部
３７２ 同伴者端末情報記憶部
３８１ 同伴者情報登録部
３８２ 同伴者端末分析部
５１０ 検出部
５１１ 位置測定部
５２１ 状態分析部
５２２ 電波識別部
５２３、６１３、６３３ 判定部
６１０ 無線端末検出システム

Claims (9)

1. 受信側無線端末の位置を測定する自己位置情報取得手段と、
   前記受信側無線端末の位置の履歴情報に基づいて、前記履歴情報に示される位置測定日時に前記受信側無線端末が移動中か滞在中かを判定し、前記受信側無線端末が移動を開始してからその移動を終了するまでの時間帯、および、前記受信側無線端末が滞在を開始してから当該滞在を終了するまでの時間帯を、それぞれ、前記受信側無線端末の位置の履歴情報から抽出される個々の移動パターンの時間帯として抽出するパターン抽出手段と、
   前記移動パターンを時刻および位置に応じて分類した分類結果に基づいて、前記移動パターンを通常パターンと非通常パターンとに分類するパターン分類手段と、
   前記受信側無線端末が受信した電波の送信源の送信側無線端末について、前記非通常パターンに分類される時間帯での、その送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、不審端末を判定する判定手段と、
   を備える無線端末検出システム。
2. 前記判定手段は、前記非通常パターンに分類される時間帯での、前記送信側無線端末からの電波の受信履歴に加えて、前記通常パターンに分類される時間帯での、前記送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、ユーザへの通知の要否を判定する、
   請求項１に記載の無線端末検出システム。
3. 前記パターン分類手段は、時刻、曜日、場所、滞在時間、移動中または滞在中の区別、のうち少なくとも何れか１つに基づいて、前記移動パターンを、前記通常パターンからさらにサブクラスに分類し、
   前記判定手段は、前記サブクラスに分類される時間帯での前記送信側無線端末からの電波の前記受信履歴に基づいて、ユーザへの通知の要否を判定する、
   請求項１または請求項２に記載の無線端末検出システム。
4. 前記判定手段は、判定対象の送信側無線端末からの電波を前記受信側無線端末が受信した日数に基づいて、ユーザへの通知の要否を判定する
   請求項１から３の何れか一項に記載の無線端末検出システム。
5. 前記判定手段は、判定対象の送信側無線端末からの電波を前記受信側無線端末が受信した累計時間に基づいて、ユーザへの通知の要否を判定する
   請求項１から４の何れか一項に記載の無線端末検出システム。
6. 指定された期間内に所定の頻度以上の頻度で前記受信側無線端末による電波の受信を検出された電波送信源の送信側無線端末を通知の対象外として登録する通知対象外登録手段をさらに備え、
   前記判定手段は、前記対象外として登録された前記送信側無線端末以外の前記送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、ユーザへの通知の要否を判定する、
   請求項１から５の何れか一項に記載の無線端末検出システム。
7. 受信側無線端末の位置を測定する自己位置情報取得手段と、
   前記受信側無線端末の位置の履歴情報に基づいて、前記履歴情報に示される位置測定日時に前記受信側無線端末が移動中か滞在中かを判定し、前記受信側無線端末が移動を開始してからその移動を終了するまでの時間帯、および、前記受信側無線端末が滞在を開始してから当該滞在を終了するまでの時間帯を、それぞれ、前記受信側無線端末の位置の履歴情報から抽出される個々の移動パターンの時間帯として抽出するパターン抽出手段と、
   前記移動パターンを時刻および位置に応じて分類した分類結果に基づいて、前記移動パターンを通常パターンと非通常パターンとに分類するパターン分類手段と、
   前記受信側無線端末が受信した電波の送信源の送信側無線端末について、前記非通常パターンに分類される時間帯での、その送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、不審端末を判定する判定手段と、
   を備える無線端末検出装置。
8. 受信側無線端末の位置を測定し、
   前記受信側無線端末の位置の履歴情報に基づいて、前記履歴情報に示される位置測定日時に前記受信側無線端末が移動中か滞在中かを判定し、前記受信側無線端末が移動を開始してからその移動を終了するまでの時間帯、および、前記受信側無線端末が滞在を開始してから当該滞在を終了するまでの時間帯を、それぞれ、前記受信側無線端末の位置の履歴情報から抽出される個々の移動パターンの時間帯として抽出し、
   前記移動パターンを時刻および位置に応じて分類した分類結果に基づいて、前記移動パターンを通常パターンと非通常パターンとに分類し、
   前記受信側無線端末が受信した電波の送信源の送信側無線端末について、前記非通常パターンに分類される時間帯での、その送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、不審端末を判定する、
   無線端末検出方法。
9. コンピュータに、
   受信側無線端末の位置を測定し、
   前記受信側無線端末の位置の履歴情報に基づいて、前記履歴情報に示される位置測定日時に前記受信側無線端末が移動中か滞在中かを判定し、前記受信側無線端末が移動を開始してからその移動を終了するまでの時間帯、および、前記受信側無線端末が滞在を開始してから当該滞在を終了するまでの時間帯を、それぞれ、前記受信側無線端末の位置の履歴情報から抽出される個々の移動パターンの時間帯として抽出し、
   前記移動パターンを時刻および位置に応じて分類した分類結果に基づいて、前記移動パターンを通常パターンと非通常パターンとに分類し、
   前記受信側無線端末が受信した電波の送信源の送信側無線端末について、前記非通常パターンに分類される時間帯での、その送信側無線端末からの電波の受信履歴に基づいて、不審端末を判定する、
   処理を実行させるためのプログラムを記憶する記憶媒体。

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