JP7311345B2 - データベース生成方法、データベース生成装置、データベース生成プログラム、データ解析方法、データ解析装置及びデータ解析プログラム - Google Patents

データベース生成方法、データベース生成装置、データベース生成プログラム、データ解析方法、データ解析装置及びデータ解析プログラム Download PDF

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Description

本開示は、データベースを生成する技術及びデータベースから抽出条件を満たす所定のデータを抽出する技術に関するものである。
近年、自動運転システム及びＭａａＳ（Ｍｏｂｉｌｉｔｙ ａｓ ａ ｓｅｒｖｉｃｅ）の発展に伴い、より詳細で精度の高いモビリティの利用状況の収集が求められている。
例えば、特許文献１におけるモバイルネットワーク中の移動挙動を推定する方法は、ユーザ機器の位置を示すイベントデータを受信し、受信したイベントデータを前処理して前処理済みデータを生成し、人口のうちの１人又は複数の個人の前処理済みデータに対して直線補間（ｓｔｒａｉｇｈｔ ｌｉｎｅ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）を実施して、１人又は複数の個人それぞれの第１の位置から第２の位置までの軌跡の中間位置を推定し、所与の時間及び所与のエリアにおける人口のうちの個人の人数をカウントする。
また、例えば、特許文献２における車両運行システムは、利用実績情報に基づいて、需要の多い時間帯である集中需要時間帯と、車両利用の需要の多い停留所区間である集中需要区間との組み合わせに対する集中需要を抽出し、抽出結果に基づいて集中需要に対応する集中需要対応運行計画を作成し、乗降地点、乗車人数及び乗車希望時刻を含む乗合車両の新たな利用要求情報に対応して、集中需要対応運行計画をそのまま取り込みつつ、現在の運行計画を更新し、最適化された新たな運行計画を作成し、新たな運行計画に基づいて、車両ごとに運行時刻順に乗降地点を抽出し、該当する車両の車載装置へ送信する。
また、例えば、特許文献３におけるサービス提供サーバは、車両のプローブ情報を取得して記憶装置に蓄積し、蓄積されているプローブ情報に基づいて、車両の走行計画に含まれる連続する２つの停車地点間の交通情報を生成する。
特開２０１２－１４２９１６号公報 特開２００９－３０１０７８号公報 特開２０１９－２０９２８号公報
しかしながら、上記従来の技術では、出発地から目的地まで任意の経路を移動可能なモビリティの利用状況をより詳細かつ高い精度で収集することが困難であり、更なる改善が必要とされていた。
本開示は、上記の問題を解決するためになされたもので、出発地から目的地まで任意の経路を移動可能なモビリティの利用状況をより詳細かつ高い精度で収集することができる技術を提供することを目的とするものである。
本開示の一態様に係るデータベース生成方法は、データベースを生成するデータベース生成装置におけるデータベース生成方法であって、出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティに乗車する前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得し、移動中の前記モビリティの位置を示す位置情報を取得し、前記位置情報に基づいて特定される、前記モビリティの前記出発地と前記目的地との間に存在する所定の場所と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成する。
本開示によれば、出発地から目的地まで任意の経路を移動可能なモビリティの利用状況をより詳細かつ高い精度で収集することができる。
本開示の実施の形態におけるモビリティ管理システムの全体構成を示す図である。 本開示の実施の形態におけるモビリティの構成の一例を示す図である。 本開示の実施の形態における端末装置の構成の一例を示す図である。 本実施の形態におけるモビリティの移動経路について説明するための模式図である。 本開示の実施の形態におけるサーバ装置の構成の一例を示す図である。 、本実施の形態において、ユーザ属性情報記憶部に記憶されるユーザ属性情報の一例を示す図である。 本実施の形態において、予約情報記憶部に記憶される予約情報の一例を示す図である。 本実施の形態におけるリンクＩＤデータベースの一例を示す図である。 本実施の形態におけるリンク情報の一例を示す図である。 本実施の形態において、地図情報を複数のエリアに分割したエリア群について説明するための図である。 本実施の形態において、地図情報を矩形状の複数のエリアに分割した第１エリア群及び第２エリア群について説明するための図である。 本実施の形態において、地図情報を円形状の複数のエリアに分割した第１エリア群及び第２エリア群について説明するための図である。 本実施の形態におけるエリアＩＤデータベースの一例を示す図である。 本実施の形態におけるエリア情報の一例を示す図である。 本開示の実施の形態におけるサーバ装置のデータベース生成動作について説明するための第１のフローチャートである。 本開示の実施の形態におけるサーバ装置のデータベース生成動作について説明するための第２のフローチャートである。 本実施の形態において、抽出したエリアＩＤのエリア内の立ち寄り地を宣伝する広告を配信しなかった場合に当該エリアで停止した第１確率の一例を示す図である。 本実施の形態において、抽出したエリアＩＤのエリア内の立ち寄り地を宣伝する広告を配信した場合に当該エリアで停止した第２確率の一例を示す図である。 本実施の形態において、第１確率と第２確率との差分値の一例を示す図である。 本開示の実施の形態におけるサーバ装置のデータ解析動作について説明するためのフローチャートである。 本実施の形態において、所定の抽出条件に基づいて抽出された目的地を順位付けて並べた解析結果の一例を示す図である。 本実施の形態において、所定の抽出条件に基づいて抽出されたリンク通過量を順位付けて並べた解析結果の一例を示す図である。 本実施の形態において、所定の抽出条件に基づいて抽出された立ち寄り地を順位付けて並べた解析結果の一例を示す図である。
（本開示の基礎となった知見）
特許文献１の方法では、モビリティの位置ではなく、ユーザ機器の位置を示すイベントデータを受信している。そのため、ユーザが公共交通機関を利用した場合、公共交通機関は予め決められた経路を移動するので、ユーザは出発地から目的地まで任意の経路を移動することができず、モビリティの利用状況を収集することが困難である。
また、特許文献２の車両運行システムは、バスなどの公共交通機関の運行計画を作成している。公共交通機関は、予め決められた乗降地点を経由する必要があり、ユーザは出発地から目的地まで任意の経路を移動することができず、モビリティの利用状況を高い精度で収集することが困難である。
また、特許文献３のサービス提供サーバは、車両のプローブ情報に基づいて、車両の走行計画に含まれる連続する２つの停車地点間の交通情報を生成している。しかしながら、交通情報は、連続する２つの停車地点間の移動所要時間であり、モビリティの利用状況を高い精度で収集することが困難である。
以上の課題を解決するために、本開示の一態様に係るデータベース生成方法は、データベースを生成するデータベース生成装置におけるデータベース生成方法であって、出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティに乗車する前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得し、移動中の前記モビリティの位置を示す位置情報を取得し、前記位置情報に基づいて特定される、前記モビリティの前記出発地と前記目的地との間に存在する所定の場所と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成する。
この構成によれば、出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティの位置を示す位置情報に基づいて特定される、モビリティの出発地と目的地との間に存在する所定の場所と、モビリティに乗車するユーザの属性を示すユーザ属性情報とを対応付けたデータベースが生成される。したがって、出発地から目的地まで任意の経路を移動可能なモビリティの利用状況をより詳細かつ高い精度で収集することができる。
また、上記のデータベース生成方法において、前記所定の場所は、前記モビリティが通過する道路を含み、前記位置情報に基づいて特定される前記道路を識別するための道路識別情報と、前記道路を通過した日時と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成してもよい。
この構成によれば、位置情報に基づいて特定される道路を識別するための道路識別情報と、道路を通過した日時と、ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースが生成されるので、モビリティが通過する道路のユーザによる利用状況をより高い精度で収集することができる。
また、上記のデータベース生成方法において、前記所定の場所は、前記モビリティが前記目的地に到着する前に立ち寄った停止場所を含み、前記モビリティが前記目的地に到着する前に前記停止場所に立ち寄ったか否かを判断し、前記モビリティが前記目的地に到着する前に前記停止場所に立ち寄ったと判断した場合、前記モビリティが停止している前記停止場所を識別するための停止場所識別情報と、前記停止場所に停止した日時と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成してもよい。
この構成によれば、モビリティが目的地に到着する前に立ち寄った停止場所を識別するための停止場所識別情報と、停止場所に停止した日時と、ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースが生成されるので、モビリティすなわちユーザが立ち寄った場所をより高い精度で収集することができる。
また、上記のデータベース生成方法において、前記モビリティが前記目的地に到着する前に前記停止場所に立ち寄ったか否かの判断は、前記位置情報に基づいて前記モビリティが所定の時間以上停止しているか否かで判断してもよい。
この構成によれば、モビリティが目的地に到着する前に所定の時間以上停止した場合、モビリティが目的地に到着する前に停止場所に立ち寄ったと判断することができるので、モビリティが所定の時間以上停止した場所をモビリティが立ち寄った停止場所として収集することができる。
また、上記のデータベース生成方法において、前記モビリティが前記目的地に到着する前に前記停止場所に立ち寄ったか否かの判断は、前記モビリティが前記目的地に到着する前に、前記モビリティが施錠されたか否かで判断してもよい。
この構成によれば、モビリティが目的地に到着する前に、モビリティが施錠された場合、モビリティが目的地に到着する前に停止場所に立ち寄ったと判断することができるので、モビリティが施錠された場所をモビリティが立ち寄った停止場所として収集することができる。
また、上記のデータベース生成方法において、前記モビリティが前記目的地に到着する前に前記停止場所に立ち寄ったか否かの判断は、前記モビリティが前記目的地に到着する前に、前記モビリティの電源オフ操作又はエンジン停止操作が実行されたか否かで判断してもよい。
この構成によれば、モビリティが目的地に到着する前に、モビリティの電源オフ操作又はエンジン停止操作が実行された場合、モビリティが目的地に到着する前に停止場所に立ち寄ったと判断することができるので、モビリティの電源オフ操作又はエンジン停止操作が実行された場所をモビリティが立ち寄った停止場所として収集することができる。
また、上記のデータベース生成方法において、前記停止場所識別情報は、地図情報を分割した複数の領域のうち、前記停止場所を含む領域を識別するための領域識別情報を含んでもよい。
この構成によれば、モビリティが所定の時間以上停止した停止場所が、地図情報を分割した複数の領域単位で管理されるので、位置情報の精度が低い場合であっても、ユーザが立ち寄った場所を特定することができる。
また、上記のデータベース生成方法において、さらに、前記ユーザによって入力された前記出発地と前記目的地とを含む予約情報を取得し、さらに、前記出発地から前記目的地までの移動ルートを予測し、さらに、前記移動ルートの近傍に存在する前記停止場所を前記データベースから抽出し、さらに、抽出した前記停止場所を宣伝する広告を配信しなかった場合に前記停止場所で停止した第１確率と、前記広告を配信した場合に前記停止場所で停止した第２確率とを算出し、さらに、前記第１確率と前記第２確率との差分値を算出し、さらに、前記差分値に基づいて前記広告を送信してもよい。
この構成によれば、広告を配信しなかった場合に停止場所で停止した第１確率と、広告を配信した場合に停止場所で停止した第２確率との差分値は、広告を配信することによりどれだけ人が停止場所に立ち寄るようになるかを示している。そのため、より宣伝効果が高くなる停止場所の広告を送信することができる。
また、上記のデータベース生成方法において、前記停止場所は、複数の停止場所を含み、前記複数の停止場所のうち、前記差分値が最も高い前記停止場所の前記広告を送信してもよい。
この構成によれば、複数の停止場所のうち、差分値が最も高い停止場所の広告が送信されるので、最も宣伝効果が高くなる停止場所の広告を送信することができる。
本開示の他の態様に係るデータベース生成装置は、出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティに乗車する前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得するユーザ属性情報取得部と、移動中の前記モビリティの位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、前記位置情報に基づいて特定される、前記モビリティの前記出発地と前記目的地との間に存在する所定の場所と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成する生成部と、を備える。
この構成によれば、出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティの位置を示す位置情報に基づいて特定される、モビリティの出発地と目的地との間に存在する所定の場所と、モビリティに乗車するユーザの属性を示すユーザ属性情報とを対応付けたデータベースが生成される。したがって、出発地から目的地まで任意の経路を移動可能なモビリティの利用状況をより詳細かつ高い精度で収集することができる。
本開示の他の態様に係るデータベース生成プログラムは、出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティに乗車する前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得し、移動中の前記モビリティの位置を示す位置情報を取得し、前記位置情報に基づいて特定される、前記モビリティの前記出発地と前記目的地との間に存在する所定の場所と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成するようにコンピュータを機能させる。
この構成によれば、出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティの位置を示す位置情報に基づいて特定される、モビリティの出発地と目的地との間に存在する所定の場所と、モビリティに乗車するユーザの属性を示すユーザ属性情報とを対応付けたデータベースが生成される。したがって、出発地から目的地まで任意の経路を移動可能なモビリティの利用状況をより詳細かつ高い精度で収集することができる。
本開示の他の態様に係るデータ解析方法は、上記のデータベース生成方法によって生成された前記データベースから抽出条件を満たす前記所定の場所を抽出するデータ解析装置におけるデータ解析方法であって、前記抽出条件を取得し、前記抽出条件を満たす前記所定の場所を前記データベースから抽出し、抽出した前記所定の場所を含む解析結果情報を出力する。
この構成によれば、モビリティの出発地と目的地との間に存在する所定の場所と、モビリティに乗車するユーザの属性を示すユーザ属性情報とを対応付けたデータベースから、抽出条件を満たす所定の場所が抽出され、抽出された所定の場所を含む解析結果情報が出力される。したがって、所望の抽出条件がオペレータによって入力されることにより、所望の抽出条件を満たす所定の場所が得られるので、データベースをデータ解析に利用することができる。
また、上記のデータ解析方法において、前記所定の場所は、前記モビリティが通過した道路を含み、前記データベースは、前記道路を識別するための道路識別情報と、前記道路を通過した日時と、前記ユーザ属性情報と、前記モビリティの種類とを対応付けており、前記抽出条件は、前記ユーザ属性情報に含まれる職業、年齢及び性別が全ての種類の職業、全ての種類の年齢及び全ての種類の性別であること、前記道路を通過した日時が特定の期間内であること、及び前記モビリティの種類が特定の種類であることを含み、前記抽出条件を満たす複数の道路を前記データベースから抽出し、抽出した前記複数の道路毎に数を集計し、集計した数が最も多い道路から順に所定の数の前記道路を含む前記解析結果情報を出力してもよい。
この構成によれば、抽出条件を満たす道路が特定され、特定された道路が通過数の多い順に出力されるので、例えば、バス停を設置する場合に利用者の多い道路を特定することができる。
また、上記のデータ解析方法において、前記所定の場所は、前記モビリティが所定の時間以上停止した停止場所を含み、前記データベースは、前記停止場所を識別するための停止場所識別情報と、前記停止場所に停止した日時と、前記ユーザ属性情報と、前記モビリティの種類とを対応付けており、前記抽出条件は、前記ユーザ属性情報に含まれる職業が特定の職業であること、前記停止場所に停止した日時が特定の時間帯であること、及び前記モビリティの種類が特定の種類であることを含み、前記抽出条件を満たす複数の停止場所を前記データベースから抽出し、抽出した前記複数の停止場所毎に数を集計し、集計した数が最も多い停止場所から順に所定の数の前記停止場所を含む前記解析結果情報を出力してもよい。
この構成によれば、抽出条件を満たす停止場所が特定され、特定された停止場所が多い順に出力されるので、例えば、特定の時間帯に特定の職業の人物が利用する場所を特定することができる。
本開示の他の態様に係るデータ解析装置は、上記のデータベース生成方法によって生成された前記データベースから抽出条件を満たす前記所定の場所を抽出するデータ解析装置であって、前記抽出条件を取得する抽出条件取得部と、前記抽出条件を満たす前記所定の場所を前記データベースから抽出する抽出部と、抽出した前記所定の場所を含む解析結果情報を出力する出力部と、を備える。
この構成によれば、モビリティの出発地と目的地との間に存在する所定の場所と、モビリティに乗車するユーザの属性を示すユーザ属性情報とを対応付けたデータベースから、抽出条件を満たす所定の場所が抽出され、抽出された所定の場所を含む解析結果情報が出力される。したがって、所望の抽出条件がオペレータによって入力されることにより、所望の抽出条件を満たす所定の場所が得られるので、データベースをデータ解析に利用することができる。
本開示の他の態様に係るデータ解析プログラムは、上記のデータベース生成方法によって生成された前記データベースから抽出条件を満たす前記所定の場所を抽出するデータ解析プログラムであって、前記抽出条件を取得し、前記抽出条件を満たす前記所定の場所を前記データベースから抽出し、抽出した前記所定の場所を含む解析結果情報を出力するようにコンピュータを機能させる。
この構成によれば、モビリティの出発地と目的地との間に存在する所定の場所と、モビリティに乗車するユーザの属性を示すユーザ属性情報とを対応付けたデータベースから、抽出条件を満たす所定の場所が抽出され、抽出された所定の場所を含む解析結果情報が出力される。したがって、所望の抽出条件がオペレータによって入力されることにより、所望の抽出条件を満たす所定の場所が得られるので、データベースをデータ解析に利用することができる。
以下添付図面を参照しながら、本開示の実施の形態について説明する。なお、以下の実施の形態は、本開示を具体化した一例であって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
（実施の形態）
図１は、本開示の実施の形態におけるモビリティ管理システムの全体構成を示す図である。
図１に示すモビリティ管理システムは、モビリティ１、端末装置２、サーバ装置３及び情報処理装置４を備える。
モビリティ１は、例えば、電気自動車、電動バイク又は電動自転車であり、移動中は個人が占有して利用可能である。モビリティ１は、ユーザによって運転される。モビリティ１は、出発地から目的地までユーザの指示に従って移動する。モビリティ１は、任意の場所で貸し出され、任意の場所で返却される。モビリティ１は、任意の場所に立ち寄ることが可能である。モビリティ１は、サーバ装置３とネットワーク５を介して互いに通信可能に接続されている。ネットワーク５は、例えばインターネットである。
なお、モビリティ１は、電気自動車又は電動バイクに限定されず、内燃機関を備える自動車又はバイクであってもよい。また、モビリティ１は、ユーザが移動経路を任意に決定することができ、かつ任意の場所で乗降することが可能であれば、自動運転車両であってもよい。
端末装置２は、例えば、スマートフォン、タブレット型コンピュータ又はパーソナルコンピュータであり、モビリティ１に乗車するユーザにより利用される。端末装置２は、モビリティ１の利用を予約するための予約情報のユーザによる入力を受け付ける。予約情報は、例えば、ユーザを識別するためのユーザＩＤ、出発地、目的地、予約開始日時、予約終了日時及びモビリティの種類を含む。端末装置２は、サーバ装置３とネットワーク５を介して互いに通信可能に接続されている。
モビリティ１は、予約開始日時までに出発地に届けられる。モビリティ１が電動バイク又は電動自転車である場合、例えば、トラックが、出発地にモビリティ１を運搬するとともに、目的地でモビリティ１を回収する。また、モビリティ１が電気自動車又は電動バイクである場合、運転手が、モビリティ１を運転し、予約開始日時までに出発地にモビリティ１を届けてもよい。さらに、モビリティ１は、自動運転により、予約開始日時までに出発地に移動してもよい。
サーバ装置３は、例えば、Ｗｅｂサーバである。サーバ装置３は、データベース生成装置及びデータ解析装置の一例である。サーバ装置３は、モビリティ１、端末装置２及び情報処理装置４から種々の情報を受信するとともに、モビリティ１、端末装置２及び情報処理装置４へ種々の情報を送信する。サーバ装置３は、モビリティ１から受信した情報に基づいて、モビリティ１の利用状況を示すデータベースを生成する。また、サーバ装置３は、情報処理装置４から抽出条件を受信し、受信した抽出条件を満たすデータをデータベースから抽出し、抽出したデータを解析結果情報として情報処理装置４へ送信する。
情報処理装置４は、例えば、パーソナルコンピュータである。情報処理装置４は、抽出条件をサーバ装置３へ送信し、解析結果情報をサーバ装置３から受信し、受信した解析結果情報を提示する。
図２は、本開示の実施の形態におけるモビリティの構成の一例を示す図である。
図２に示すモビリティ１は、入力部１１、プロセッサ１２、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）受信部１３、通信部１４、駆動部１５及び電子錠１６を備える。
入力部１１は、ユーザによるモビリティ１の運転操作を受け付ける。また、入力部１１は、ユーザによるモビリティ１の解錠操作、施錠操作及び返却操作を受け付ける。例えば、入力部１１は、テンキー、解錠ボタン、施錠ボタン及び返却ボタンを含む。テンキーは、モビリティ１を解錠するためのパスワードの入力を受け付ける。解錠ボタンは、パスワードの入力後にユーザによるモビリティ１の解錠操作を受け付ける。施錠ボタンは、ユーザによるモビリティ１の施錠操作を受け付ける。返却ボタンは、施錠後にユーザによるモビリティ１の返却操作を受け付ける。
なお、モビリティ１の施錠操作及び解錠操作は、２次元バーコード又はＩＣカードリーダ等によって行われてもよい。
ＧＰＳ受信部１３は、モビリティ１の現在位置を取得する。現在位置は、緯度及び経度で表される。
電子錠１６は、電気的に施錠及び解錠する。
プロセッサ１２は、例えば、ＣＰＵ（中央演算処理装置）であり、解錠部１２１、施錠部１２２、位置情報送信制御部１２３、運転制御部１２４及び返却部１２５を備える。
解錠部１２１は、ユーザによりパスワードが入力されるとともに、解錠ボタンが押下されると、入力されたパスワード及びモビリティ１を識別するためのモビリティＩＤを、通信部１４を介してサーバ装置３へ送信する。また、解錠部１２１は、通信部１４によって解錠信号が受信された場合、モビリティ１の電子錠１６を解錠する。
施錠部１２２は、ユーザにより施錠ボタンが押下されると、モビリティ１の電子錠１６を施錠する。
位置情報送信制御部１２３は、ＧＰＳ受信部１３によって受信されたモビリティ１の位置を示す位置情報を、通信部１４を介してサーバ装置３へ送信する。位置情報送信制御部１２３は、位置情報を定期的にサーバ装置３へ送信する。
運転制御部１２４は、入力部１１によるユーザの運転操作に応じて駆動部１５を制御し、モビリティ１を移動させる。
返却部１２５は、ユーザにより返却ボタンが押下されると、モビリティ１の運転を終了してモビリティ１を返却することを示す返却信号を、通信部１４を介してサーバ装置３へ送信する。なお、返却信号が送信された後、新しいパスワードが発行されない限り、モビリティ１の電子錠１６は、解錠されない。
通信部１４は、種々の情報をサーバ装置３へ送信するとともに、種々の情報をサーバ装置３から受信する。通信部１４は、パスワード及びモビリティＩＤをサーバ装置３へ送信する。通信部１４は、サーバ装置３によって送信された解錠信号を受信する。通信部１４は、位置情報をサーバ装置３へ送信する。また、通信部１４は、返却信号をサーバ装置３へ送信する。
駆動部１５は、例えば、走行モータ及びトランスミッションであり、運転制御部１２４による制御に従って、モビリティ１を移動させる。
図３は、本開示の実施の形態における端末装置の構成の一例を示す図である。
図３に示す端末装置２は、制御部２１、入力部２２、表示部２３及び通信部２４を備える。
制御部２１は、例えば、ＣＰＵであり、端末装置２全体を制御する。
入力部２２は、例えば、タッチパネルであり、ユーザによる種々の情報の入力を受け付ける。入力部２２は、ユーザによるユーザ属性情報の入力を受け付ける。ユーザ属性情報は、ユーザを識別するためのユーザＩＤ、ユーザの名前、ユーザの性別、ユーザの年齢（生年月日）及びユーザの職業を含む。また、入力部２２は、ユーザによる予約情報の入力を受け付ける。
通信部２４は、種々の情報をサーバ装置３へ送信するとともに、種々の情報をサーバ装置３から受信する。通信部２４は、入力部２２によって入力されたユーザ属性情報をサーバ装置３へ送信する。また、通信部２４は、入力部２２によって入力された予約情報をサーバ装置３へ送信する。また、通信部２４は、サーバ装置３によって送信された広告情報を受信する。また、通信部２４は、モビリティ１の電子錠１６を解錠するためのパスワードをサーバ装置３から受信する。
表示部２３は、例えば、液晶表示装置であり、種々の情報を表示する。表示部２３は、ユーザ属性情報の入力を受け付けるための表示画面を表示する。また、表示部２３は、予約情報の入力を受け付けるための表示画面を表示する。また、表示部２３は、通信部２４によって受信された広告情報を表示する。また、表示部２３は、通信部２４によって受信されたパスワードを表示する。
ここで、モビリティ１の移動経路について説明する。
図４は、本実施の形態におけるモビリティの移動経路について説明するための模式図である。
図４に示すようにモビリティ１は、出発地６１から目的地６２まで移動する。出発地６１と目的地６２との間には、モビリティ１が所定の時間以上停止する立ち寄り地６３がある。また、交差点はノードとも呼ばれ、２つのノード間の道路はリンクとも呼ばれる。図４において、リンク８１は、ノード７１とノード７２との間にあり、リンク８２は、ノード７２とノード７３との間にあり、リンク８３は、ノード７３とノード７４との間にあり、リンク８４は、ノード７４とノード７５との間にある。出発地６１はリンク８１上にあり、目的地６２はリンク８４上にあり、立ち寄り地６３はリンク８２上にある。各リンクには、リンクを識別するためのリンクＩＤが付与されている。モビリティ１は、出発地６１から目的地６２まで移動する間に、リンク８１，８２，８３，８４を通過している。
図５は、本開示の実施の形態におけるサーバ装置の構成の一例を示す図である。
図５に示すサーバ装置３は、通信部３１、メモリ３２及びプロセッサ３３を備える。
通信部３１は、端末装置２によって送信されたユーザ属性情報を受信する。通信部３１は、受信したユーザ属性情報をユーザ属性情報記憶部３２１に記憶する。また、通信部３１は、端末装置２によって送信された予約情報を受信する。通信部３１は、受信した予約情報を予約情報記憶部３２２に記憶する。また、通信部３１は、広告情報を端末装置２へ送信する。
また、通信部３１は、モビリティ１の電子錠１６を解錠するためのパスワードを端末装置２へ送信する。通信部３１は、モビリティ１によって送信されたパスワード及びモビリティＩＤを受信する。通信部３１は、解錠信号をモビリティ１へ送信する。通信部３１は、モビリティ１によって送信された返却信号を受信する。
また、通信部３１は、モビリティ１によって送信された位置情報を受信する。通信部３１は、受信した位置情報を位置情報取得部３３２へ出力する。
また、通信部３１は、情報処理装置４によって送信された抽出条件を受信する。通信部３１は、解析結果情報を情報処理装置４へ送信する。
メモリ３２は、例えば、半導体メモリ又はハードディスクドライブであり、ユーザ属性情報記憶部３２１、予約情報記憶部３２２、リンクＩＤデータベース３２３、エリアＩＤデータベース３２４、リンク情報記憶部３２５、エリア情報記憶部３２６及び地図情報記憶部３２７を備える。
プロセッサ３３は、例えば、ＣＰＵであり、ユーザ属性取得部３３１、位置情報取得部３３２、データベース生成部３３３、予約情報取得部３３４、移動ルート予測部３３５、立ち寄り地抽出部３３６、確率算出部３３７、差分値算出部３３８、広告情報生成部３３９、収集対象抽出部３４０、解析結果生成部３４１、パスワード発行部３４２、解錠制御部３４３及び返却制御部３４４を備える。
ユーザ属性情報記憶部３２１は、ユーザ属性情報を記憶する。
図６は、本実施の形態において、ユーザ属性情報記憶部に記憶されるユーザ属性情報の一例を示す図である。
図６に示すように、ユーザ属性情報は、ユーザを識別するためのユーザＩＤと、ユーザの名前と、ユーザの性別と、ユーザの年齢と、ユーザの職業とを含む。なお、ユーザの年齢は、ユーザの生年月日であってもよい。ユーザ属性情報は、予めユーザによって登録される。
予約情報記憶部３２２は、予約情報を記憶する。
図７は、本実施の形態において、予約情報記憶部に記憶される予約情報の一例を示す図である。
図７に示すように、予約情報は、予約を識別するための予約ＩＤと、ユーザＩＤと、予約開始日時と、予約終了日時と、出発地と、目的地と、ユーザが予約したモビリティの種別を示すモビリティ種別と、モビリティを識別するためのモビリティＩＤと、予約時にユーザに提示した広告を識別するための広告ＩＤと、モビリティ１の電子錠１６を解錠するためのパスワードとを含む。モビリティ種別は、例えば、電動自転車、電動バイク及び電気自動車のいずれかを示す。通信部３１は、端末装置２から予約情報を受信すると、受信した予約情報に予約ＩＤを付与する。そして、通信部３１は、予約ＩＤが付与された予約情報を含むレコードを予約情報記憶部３２２のテーブルに追加する。出発地及び目的地は、エリアＩＤで表される。エリアＩＤについては、後述する。
ユーザ属性取得部３３１は、出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティ１に乗車するユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得する。
位置情報取得部３３２は、移動中のモビリティ１の位置を示す位置情報を取得する。
データベース生成部３３３は、位置情報に基づいて特定される、モビリティ１の出発地と目的地との間に存在する所定の場所と、ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成する。所定の場所は、モビリティ１が通過する道路を含む。また、所定の場所は、モビリティ１が目的地に到着する前に立ち寄った立ち寄り地（停止場所）を含む。
データベース生成部３３３は、リンクＩＤデータベース生成部３５１及びエリアＩＤデータベース生成部３５２を備える。
リンクＩＤデータベース生成部３５１は、位置情報に基づいて特定されるリンク（道路）を識別するためのリンクＩＤ（道路識別情報）と、リンク（道路）を通過した日時と、ユーザ属性情報とを対応付けたリンクＩＤデータベースを生成する。
リンクＩＤデータベース３２３は、リンクＩＤデータベース生成部３５１によって生成されたリンクＩＤデータベースを記憶する。
図８は、本実施の形態におけるリンクＩＤデータベースの一例を示す図である。
図８に示すように、リンクＩＤデータベース３２３は、モビリティ１が通過したリンクを識別するためのリンクＩＤと、リンクＩＤで示されるリンクをモビリティ１が通過した日時を示す通過日時と、予約ＩＤとを対応付けて記憶している。なお、図７に示すように予約ＩＤにはユーザＩＤが対応付けられており、図６に示すようにユーザＩＤにはユーザ属性情報が対応付けられているため、リンクＩＤデータベース３２３は、リンクＩＤと、通過日時と、ユーザ属性情報とを対応付けて記憶している。
リンクＩＤデータベース生成部３５１は、モビリティ１の位置情報に基づいて、モビリティ１が新たなリンクを通過したと判断した場合、新たに通過したリンクを示すリンクＩＤと、通過日時と、予約ＩＤとを対応付けたレコードをリンクＩＤデータベース３２３に追加する。
リンク情報記憶部３２５は、各リンクの地図上の位置を示すリンク情報を記憶する。
図９は、本実施の形態におけるリンク情報の一例を示す図である。
図９に示すように、リンク情報記憶部３２５は、リンクＩＤと、端点座標と、距離とを対応付けたリンク情報を記憶している。端点座標は、リンクの２つの端点である２つのノードの地図上の座標を表している。リンク情報が参照されることにより、リンクＩＤデータベース３２３のリンクＩＤに対応する地図上の位置が特定される。
エリアＩＤデータベース生成部３５２は、モビリティ１が目的地に到着する前に立ち寄り地（停止場所）に立ち寄ったか否かを判断する。エリアＩＤデータベース生成部３５２は、モビリティ１が目的地に到着する前に立ち寄り地（停止場所）に立ち寄ったと判断した場合、モビリティ１が停止している立ち寄り地（停止場所）を識別するための停止場所識別情報と、立ち寄り地（停止場所）に停止した日時と、ユーザ属性情報とを対応付けたエリアＩＤデータベースを生成する。停止場所識別情報は、地図情報を分割した複数の領域のうち、立ち寄り地（停止場所）を含む領域を識別するためのエリアＩＤ（領域識別情報）を含む。
なお、本実施の形態において、エリアＩＤデータベース生成部３５２は、位置情報に基づいてモビリティ１が所定の時間以上停止しているか否かを判断することにより、モビリティ１が目的地に到着する前に立ち寄り地（停止場所）に立ち寄ったか否かを判断する。エリアＩＤデータベース生成部３５２は、モビリティ１が所定の時間以上停止していると判断した場合、モビリティ１が停止している立ち寄り地（停止場所）を識別するための停止場所識別情報と、立ち寄り地（停止場所）に停止した日時と、ユーザ属性情報とを対応付けたエリアＩＤデータベースを生成する。
なお、エリアＩＤデータベース生成部３５２は、モビリティ１が目的地に到着する前に、モビリティ１が施錠されたか否かを判断することにより、モビリティ１が目的地に到着する前に立ち寄り地（停止場所）に立ち寄ったか否かを判断してもよい。この場合、エリアＩＤデータベース生成部３５２は、モビリティ１が目的地に到着する前に、モビリティ１が施錠されたと判断した場合、モビリティ１が停止している立ち寄り地（停止場所）を識別するための停止場所識別情報と、立ち寄り地（停止場所）に停止した日時と、ユーザ属性情報とを対応付けたエリアＩＤデータベースを生成してもよい。
また、エリアＩＤデータベース生成部３５２は、モビリティ１が目的地に到着する前に、モビリティ１の電源オフ操作又はエンジン停止操作が実行されたか否かを判断することにより、モビリティ１が目的地に到着する前に立ち寄り地（停止場所）に立ち寄ったか否かを判断してもよい。この場合、エリアＩＤデータベース生成部３５２は、モビリティ１が目的地に到着する前に、モビリティ１の電源オフ操作又はエンジン停止操作が実行されたと判断した場合、モビリティ１が停止している立ち寄り地（停止場所）を識別するための停止場所識別情報と、立ち寄り地（停止場所）に停止した日時と、ユーザ属性情報とを対応付けたエリアＩＤデータベースを生成してもよい。
図１０は、本実施の形態において、地図情報を複数のエリアに分割したエリア群について説明するための図である。
図１０に示すように、エリア群６５は、地図情報を矩形状の複数のエリアに分割している。複数のエリアは、それぞれ同じ大きさである。各エリアの縦方向及び横方向の長さは、例えば、３０メートルである。各エリアには、エリアを識別するためのエリアＩＤが付与されている。図１０における“Ａ［１，１］”及び“Ａ［１，２］”等が、エリアＩＤである。エリアＩＤデータベース生成部３５２は、位置情報に基づいてモビリティ１が所定の時間以上停止している立ち寄り地（停止場所）を含むエリアのエリアＩＤを特定する。例えば、立ち寄り地６３は、エリアＩＤが“Ａ［２，２］”であるエリア内に存在している。
なお、本実施の形態において、地図情報は、矩形状の複数のエリアに分割されているが、本開示は特にこれに限定されず、円形状の複数のエリアに分割されてもよい。
また、エリアＩＤデータベース生成部３５２は、地図情報を矩形状の複数のエリアに分割した第１エリア群と、地図情報を矩形状の複数のエリアに分割するとともに、複数のエリアを第１エリア群とは異なる位置に配置した第２エリア群とを用いて、モビリティ１が所定の時間以上停止している立ち寄り地（停止場所）を含むエリアのエリアＩＤを特定してもよい。第１エリア群内の立ち寄り地が存在するエリアのエリアＩＤと、第２エリア群内の立ち寄り地が存在するエリアのエリアＩＤとが、エリアＩＤデータベース３２４に記憶される。
図１１は、本実施の形態において、地図情報を矩形状の複数のエリアに分割した第１エリア群及び第２エリア群について説明するための図である。
図１１に示すように、第１エリア群６５１は、地図情報を矩形状の複数のエリアに分割しており、第２エリア群６５２は、地図情報を矩形状の複数のエリアに分割しており、第１エリア群６５１に対して縦方向及び横方向にずれている。エリアＩＤデータベース生成部３５２は、第１エリア群６５１の中から、モビリティ１が所定の時間以上停止している立ち寄り地（停止場所）を含むエリアのエリアＩＤを特定するとともに、第２エリア群６５２の中から、モビリティ１が所定の時間以上停止している立ち寄り地（停止場所）を含むエリアのエリアＩＤを特定する。立ち寄り地が第１エリア群６５１内のエリアと第２エリア群６５２内のエリアとに重複して存在している場合、第１エリア群６５１内の立ち寄り地が存在するエリアのエリアＩＤと第２エリア群６５２内の立ち寄り地が存在するエリアのエリアＩＤとの両方が、エリアＩＤデータベース３２４に記憶される。
このように、エリアＩＤデータベース生成部３５２は、エリアが互いにずれて配置された第１エリア群６５１と第２エリア群６５２とを用いて立ち寄り地が存在するエリアを特定することにより、エリアの端と中心とで立ち寄り地のカウント数が偏らないようにすることができる。
図１２は、本実施の形態において、地図情報を円形状の複数のエリアに分割した第１エリア群及び第２エリア群について説明するための図である。
図１２に示すように、第１エリア群６５３は、地図情報を円形状の複数のエリアに分割しており、第２エリア群６５４は、地図情報を円形状の複数のエリアに分割しており、第１エリア群６５３に対して縦方向及び横方向にずれている。エリアＩＤデータベース生成部３５２は、第１エリア群６５３の中から、モビリティ１が所定の時間以上停止している立ち寄り地（停止場所）を含むエリアのエリアＩＤを特定するとともに、第２エリア群６５４の中から、モビリティ１が所定の時間以上停止している立ち寄り地（停止場所）を含むエリアのエリアＩＤを特定する。立ち寄り地が第１エリア群６５３内のエリアと第２エリア群６５４内のエリアとに重複して存在している場合、第１エリア群６５３内の立ち寄り地が存在するエリアのエリアＩＤと第２エリア群６５４内の立ち寄り地が存在するエリアのエリアＩＤとの両方が、エリアＩＤデータベース３２４に記憶される。
エリアＩＤデータベース３２４は、エリアＩＤデータベース生成部３５２によって生成されたエリアＩＤデータベースを記憶する。
図１３は、本実施の形態におけるエリアＩＤデータベースの一例を示す図である。
図１３に示すように、エリアＩＤデータベース３２４は、モビリティ１が立ち寄ったエリアを識別するためのエリアＩＤと、エリアＩＤで示されるエリアをモビリティ１が立ち寄った日時を示す立ち寄り日時と、予約ＩＤとを対応付けて記憶している。なお、図７に示すように予約ＩＤにはユーザＩＤが対応付けられており、図６に示すようにユーザＩＤにはユーザ属性情報が対応付けられているため、エリアＩＤデータベース３２４は、エリアＩＤと、立ち寄り日時と、ユーザ属性情報とを対応付けて記憶している。
エリアＩＤデータベース生成部３５２は、モビリティ１の位置情報から、モビリティ１が所定の時間以上停止している場合、立ち寄り地を含むエリアのエリアＩＤと、立ち寄り日時と、予約ＩＤとを対応付けたレコードをエリアＩＤデータベース３２４に追加する。
エリア情報記憶部３２６は、各エリアの地図上の位置を示すエリア情報を記憶する。
図１４は、本実施の形態におけるエリア情報の一例を示す図である。
図１４に示すように、エリア情報記憶部３２６は、エリアＩＤと、エリアの中心座標とを対応付けたエリア情報を記憶している。中心座標は、複数に分割された各エリアの地図上の中心座標を表している。エリア情報が参照されることにより、エリアＩＤデータベース３２４のエリアＩＤに対応する地図上の位置が特定される。
地図情報記憶部３２７は、地図情報を予め記憶している。
予約情報取得部３３４は、ユーザによって入力された出発地と目的地とを含む予約情報を取得する。予約情報取得部３３４は、予約情報記憶部３２２から最新の予約ＩＤに対応する予約情報を取得する。
移動ルート予測部３３５は、出発地から目的地までの移動ルートを予測する。移動ルート予測部３３５は、最良優先探索アルゴリズムを用いて移動ルートを予測する。最良優先探索アルゴリズムは、例えば、ダイクストラ法、Ａ＊アルゴリズム又は均一コスト探索である。なお、移動ルート予測部３３５は、予約情報に含まれる予約開始日時及び予約終了日時からユーザがモビリティ１を利用する利用時間帯を特定し、予約情報に含まれるユーザＩＤから予約したユーザの性別、年齢及び職業を特定してもよい。そして、移動ルート予測部３３５は、出発地と目的地との間のリンクのうち、特定した利用時間帯に通過するとともに、特定した性別、年齢及び職業と同じ性別、年齢及び職業であるユーザのリンクＩＤをリンクＩＤデータベース３２３から抽出してもよい。移動ルート予測部３３５は、抽出したリンクＩＤを移動コストに変換し、移動コストを最良優先探索アルゴリズムに用いて移動ルートを予測してもよい。
立ち寄り地抽出部３３６は、移動ルートの近傍に存在する立ち寄り地（停止場所）をエリアＩＤデータベース３２４から抽出する。すなわち、立ち寄り地抽出部３３６は、エリアＩＤデータベース３２４に記憶されている複数のエリアＩＤの中から、移動ルートが通過するエリアと同じエリアＩＤを全て抽出する。
確率算出部３３７は、抽出した立ち寄り地（停止場所）を宣伝する広告を配信しなかった場合に立ち寄り地（停止場所）で停止した第１確率と、広告を配信した場合に立ち寄り地（停止場所）で停止した第２確率とを算出する。エリアＩＤデータベース３２４から抽出したエリアＩＤには予約ＩＤが対応付けられており、予約ＩＤに対応する予約情報には、広告ＩＤが含まれている。広告ＩＤは、配信した広告を識別するための情報である。広告が配信された場合は、広告ＩＤのフィールドに、配信した広告の広告ＩＤが格納され、広告が配信されなかった場合は、広告ＩＤのフィールドには、広告ＩＤが格納されない。そのため、広告ＩＤの有無によって、広告が配信されたか否かを判断することができる。
差分値算出部３３８は、確率算出部３３７によって算出された第１確率と第２確率との差分値を算出する。
広告情報生成部３３９は、差分値算出部３３８によって算出された差分値に基づいて広告情報を生成する。広告情報生成部３３９は、複数の立ち寄り地（停止場所）のうち、差分値が最も高い立ち寄り地（停止場所）の広告情報を生成する。通信部３１は、広告情報生成部３３９によって生成された広告情報を端末装置２へ送信する。
収集対象抽出部３４０は、通信部３１によって受信された抽出条件を取得する。収集対象抽出部３４０は、抽出条件を満たす所定の場所をリンクＩＤデータベース３２３又はエリアＩＤデータベース３２４から抽出する。
所定の場所は、モビリティ１が通過したリンク（道路）を含む。抽出条件は、ユーザ属性情報に含まれる職業、年齢及び性別が全ての種類の職業、全ての種類の年齢及び全ての種類の性別であること、リンク（道路）を通過した日時が特定の期間内であること、及びモビリティ１の種類が特定の種類であることを含む。収集対象抽出部３４０は、抽出条件を満たす複数のリンク（道路）をリンクＩＤデータベース３２３から抽出する。
また、所定の場所は、モビリティ１が所定の時間以上停止した立ち寄り地（停止場所）を含む。抽出条件は、ユーザ属性情報に含まれる職業が特定の職業であること、立ち寄り地（停止場所）に停止した日時が特定の時間帯であること、及びモビリティ１の種類が特定の種類であることを含む。収集対象抽出部３４０は、抽出条件を満たす複数の立ち寄り地（停止場所）をエリアＩＤデータベース３２４から抽出する。
解析結果生成部３４１は、収集対象抽出部３４０によって抽出された所定の場所を含む解析結果情報を通信部３１へ出力する。解析結果生成部３４１は、収集対象抽出部３４０によって抽出された複数のリンク（道路）毎に数を集計し、集計した数が最も多いリンク（道路）から順に所定の数のリンク（道路）を含む解析結果情報を通信部３１へ出力する。また、解析結果生成部３４１は、収集対象抽出部３４０によって抽出された複数の立ち寄り地（停止場所）毎に数を集計し、集計した数が最も多い立ち寄り地（停止場所）から順に所定の数の立ち寄り地（停止場所）を含む解析結果情報を通信部３１へ出力する。
パスワード発行部３４２は、通信部３１によって予約情報が受信された場合、モビリティ１の電子錠１６を解錠するためのパスワードを発行する。パスワード発行部３４２は、発行したパスワードを予約ＩＤに対応付けて予約情報記憶部３２２に記憶する。
解錠制御部３４３は、通信部３１によって受信されたパスワード及びモビリティＩＤに基づいて、モビリティ１の電子錠１６を解錠するか否かを判断する。解錠制御部３４３は、予約情報記憶部３２２に記憶されている予約情報を参照し、通信部３１によって受信されたモビリティＩＤに対応付けられているパスワードが、通信部３１によって受信されたパスワードと同じである場合、モビリティ１の電子錠１６を解錠すると判断する。一方、解錠制御部３４３は、予約情報記憶部３２２に記憶されている予約情報を参照し、通信部３１によって受信されたモビリティＩＤに対応付けられているパスワードが、通信部３１によって受信されたパスワードと同じではない場合、モビリティ１の電子錠１６を解錠しないと判断する。解錠制御部３４３は、モビリティ１の電子錠１６を解錠すると判断した場合、解錠信号を通信部３１へ出力する。
返却制御部３４４は、通信部３１によって返却信号が受信された場合、返却信号に含まれるモビリティＩＤに対応付けられているパスワードを、予約情報記憶部３２２に記憶されている予約情報から削除する。また、返却制御部３４４は、返却完了を通知するメールを、通信部３１を介して端末装置２へ送信してもよい。
続いて、本開示の実施の形態におけるサーバ装置３のデータベース生成動作について説明する。
図１５は、本開示の実施の形態におけるサーバ装置のデータベース生成動作について説明するための第１のフローチャートであり、図１６は、本開示の実施の形態におけるサーバ装置のデータベース生成動作について説明するための第２のフローチャートである。
まず、ステップＳ１において、予約情報取得部３３４は、予約情報記憶部３２２から最新の予約ＩＤに対応する予約情報を取得する。
次に、ステップＳ２において、移動ルート予測部３３５は、最良優先探索アルゴリズムを用いて、出発地から目的地までの移動ルートを予測する。
次に、ステップＳ３において、立ち寄り地抽出部３３６は、移動ルート予測部３３５によって予測された移動ルートの近傍に存在する立ち寄り地に対応するエリアＩＤをエリアＩＤデータベース３２４から抽出する。このとき、立ち寄り地抽出部３３６は、エリアＩＤデータベース３２４に記憶されている複数のエリアＩＤの中から、移動ルートが通過するエリアと同じエリアＩＤを全て抽出する。
次に、ステップＳ４において、確率算出部３３７は、抽出したエリアＩＤのエリア内の立ち寄り地を宣伝する広告を配信しなかった場合に当該エリアで停止した第１確率と、広告を配信した場合に当該エリアで停止した第２確率とを算出する。
図１７は、本実施の形態において、抽出したエリアＩＤのエリア内の立ち寄り地を宣伝する広告を配信しなかった場合に当該エリアで停止した第１確率の一例を示す図であり、図１８は、本実施の形態において、抽出したエリアＩＤのエリア内の立ち寄り地を宣伝する広告を配信した場合に当該エリアで停止した第２確率の一例を示す図である。
図１７及び図１８に示す例では、立ち寄り地として抽出された複数のエリアＩＤのうち、確率が高い順に３つのエリアＩＤを示している。
図１７に示すように、エリアＩＤ“Ａ［１，３］”に含まれる立ち寄り地の広告を配信しなかった場合に、エリアＩＤ“Ａ［１，３］”に含まれる立ち寄り地にモビリティ１が立ち寄った第１確率は２０％である。エリアＩＤ“Ａ［２，３］”に含まれる立ち寄り地の広告を配信しなかった場合に、エリアＩＤ“Ａ［２，３］”に含まれる立ち寄り地にモビリティ１が立ち寄った第１確率は１５％である。エリアＩＤ“Ａ［４，３］”に含まれる立ち寄り地の広告を配信しなかった場合に、エリアＩＤ“Ａ［４，３］”に含まれる立ち寄り地にモビリティ１が立ち寄った第１確率は１０％である。
また、図１８に示すように、エリアＩＤ“Ａ［１，３］”に含まれる立ち寄り地の広告を配信した場合に、エリアＩＤ“Ａ［１，３］”に含まれる立ち寄り地にモビリティ１が立ち寄った第２確率は２５％である。エリアＩＤ“Ａ［２，３］”に含まれる立ち寄り地の広告を配信した場合に、エリアＩＤ“Ａ［２，３］”に含まれる立ち寄り地にモビリティ１が立ち寄った第２確率は３０％である。エリアＩＤ“Ａ［４，３］”に含まれる立ち寄り地の広告を配信した場合に、エリアＩＤ“Ａ［４，３］”に含まれる立ち寄り地にモビリティ１が立ち寄った第２確率は２０％である。
図１５に戻って、次に、ステップＳ５において、差分値算出部３３８は、確率算出部３３７によって算出された第１確率と第２確率との差分値を算出する。
次に、ステップＳ６において、差分値算出部３３８は、抽出された全ての立ち寄り地に対応するエリアＩＤの差分値を算出したか否かを判断する。ここで、抽出された全ての立ち寄り地に対応するエリアＩＤの差分値を算出していないと判断された場合（ステップＳ６でＮＯ）、ステップＳ４に処理が戻る。
一方、抽出された全ての立ち寄り地に対応するエリアＩＤの差分値を算出したと判断された場合（ステップＳ６でＹＥＳ）、ステップＳ７において、差分値算出部３３８は、抽出された立ち寄り地に対応するエリアＩＤを、差分値が高い順に並べる。
図１９は、本実施の形態において、第１確率と第２確率との差分値の一例を示す図である。
図１９に示す例では、立ち寄り地として抽出された複数のエリアＩＤのうち、第２確率から第１確率を減算した差分値が高い順に３つのエリアＩＤを示している。
図１９に示すように、エリアＩＤ“Ａ［２，３］”の差分値は１５％であり、エリアＩＤ“Ａ［４，３］”の差分値は１０％であり、エリアＩＤ“Ａ［１，３］”の差分値は５％である。差分値が大きいほど、宣伝効果が高いと言える。
このように、広告を配信しなかった場合に立ち寄り地で停止した第１確率と、広告を配信した場合に立ち寄り地で停止した第２確率との差分値は、広告を配信することによりどれだけ人が立ち寄り地に立ち寄るようになるかを示している。そのため、より宣伝効果が高くなる立ち寄り地の広告を送信することができる。
なお、サーバ装置３は、差分値に応じて、広告料を決定してもよい。例えば、サーバ装置３は、差分値が大きくなるほど、広告料を高くしてもよい。
図１５に戻って、次に、ステップＳ８において、広告情報生成部３３９は、差分値が最も高いエリアＩＤに含まれる立ち寄り地の広告、差分値が２番目に高いエリアＩＤに含まれる立ち寄り地の広告及び差分値が３番目に高いエリアＩＤに含まれる立ち寄り地の広告を含む広告情報を生成する。なお、本実施の形態では、広告情報生成部３３９は、３つの広告を含む１つの広告情報を生成しているが、本開示は特にこれに限定されず、３つの広告をそれぞれ含む３つ広告情報を生成してもよい。
次に、ステップＳ９において、通信部３１は、広告情報生成部３３９によって生成された広告情報を端末装置２へ送信する。端末装置２の通信部２４は、サーバ装置３によって送信された広告情報を受信する。表示部２３は、通信部２４によって受信された広告情報を表示する。
このように、予約した時点又は予約してからモビリティ１に乗車するまでの間に、広告情報がユーザに提示される。
次に、ステップＳ１０において、解錠制御部３４３は、通信部３１がパスワード及びモビリティＩＤを受信したか否かを判断する。ここで、パスワード及びモビリティＩＤを受信していないと判断された場合（ステップＳ１０でＮＯ）、パスワード及びモビリティＩＤが受信されるまで、ステップＳ１０の処理が行われる。
一方、パスワード及びモビリティＩＤを受信したと判断された場合（ステップＳ１０でＹＥＳ）、ステップＳ１１において、解錠制御部３４３は、通信部３１によって受信されたパスワードが、予約情報記憶部３２２に記憶されている予約情報に含まれる、通信部３１によって受信されたモビリティＩＤに対応付けられているパスワードと一致するか否かを判断する。ここで、受信されたパスワードが、予約情報のパスワードと一致しないと判断された場合（ステップＳ１１でＮＯ）、ステップＳ１０に処理が戻る。
なお、受信されたパスワードが、予約情報のパスワードと一致しないと判断された場合、解錠制御部３４３は、パスワードが間違っていることを示す情報をモビリティ１又は端末装置２へ送信してもよい。
一方、受信されたパスワードが、予約情報のパスワードと一致すると判断された場合（ステップＳ１１でＹＥＳ）、ステップＳ１２において、解錠制御部３４３は、通信部３１を介して解錠信号をモビリティ１へ送信する。モビリティ１の通信部１４は、サーバ装置３によって送信された解錠信号を受信する。モビリティ１の解錠部１２１は、解錠信号が受信されると、電子錠１６を解錠する。
次に、ステップＳ１３において、通信部３１は、モビリティ１によって送信された位置情報及びモビリティＩＤを受信する。モビリティ１の通信部１４は、ＧＰＳ受信部１３によって受信された位置情報をモビリティＩＤとともに定期的にサーバ装置３へ送信する。
なお、モビリティ１の通信部１４は、モビリティ１の現在位置を示す位置情報を、解錠中だけでなく施錠中にも定期的にサーバ装置３へ送信してもよい。また、通信部１４は、モビリティ１の現在位置を示す位置情報を、解錠中だけ定期的にサーバ装置３へ送信してもよい。
次に、ステップＳ１４において、リンクＩＤデータベース生成部３５１は、モビリティ１の現在位置を示す位置情報に基づいて、モビリティ１が現在存在しているリンクを特定し、モビリティ１が新たなリンクを通過したか否かを判断する。リンクＩＤデータベース生成部３５１は、例えば、モビリティ１の位置の１分間の移動平均を算出し、算出した移動平均に最も近いリンクを、モビリティ１が現在通過しているリンクとして特定する。
ここで、モビリティ１が新たなリンクを通過していないと判断された場合（ステップＳ１４でＮＯ）、ステップＳ１６に処理が移行する。
一方、モビリティ１が新たなリンクを通過したと判断された場合（ステップＳ１４でＹＥＳ）、ステップＳ１５において、リンクＩＤデータベース生成部３５１は、新たなリンクのリンクＩＤ、リンクの通過日時及び予約ＩＤをリンクＩＤデータベース３２３に追加する。なお、通過日時は、モビリティ１が新たなリンクに到達した日時である。これにより、モビリティ１が新たなリンクに到達する毎に、リンクＩＤデータベース３２３にリンクＩＤ、通過日時及び予約ＩＤが追加されることになる。
次に、ステップＳ１６において、エリアＩＤデータベース生成部３５２は、位置情報に基づいて、モビリティ１が所定の時間以上停止しているか否かを判断する。所定の時間は、例えば１０分間である。ここで、モビリティ１が所定の時間以上停止していないと判断された場合（ステップＳ１６でＮＯ）、ステップＳ１３に処理が戻る。
なお、モビリティ１は、モビリティ１が施錠されたことを示す施錠信号をサーバ装置３へ送信してもよい。この場合、エリアＩＤデータベース生成部３５２は、施錠信号を受信してからの経過時間を計測し、計測した経過時間が所定の時間以上であるか否かを判断してもよい。そして、エリアＩＤデータベース生成部３５２は、施錠信号を受信してからの経過時間が所定の時間以上である場合、モビリティ１が所定の時間以上停止していると判断する。
一方、モビリティ１が所定の時間以上停止していると判断された場合（ステップＳ１６でＹＥＳ）、ステップＳ１７において、エリアＩＤデータベース生成部３５２は、位置情報に基づいて、現在位置が目的地であるか否かを判断する。ここで、現在位置が目的地ではないと判断された場合（ステップＳ１７でＮＯ）、ステップＳ１８において、エリアＩＤデータベース生成部３５２は、モビリティ１の現在位置を含むエリアのエリアＩＤ、立ち寄り日時及び予約ＩＤをエリアＩＤデータベース３２４に追加する。
現在位置が目的地であると判断された場合（ステップＳ１７でＹＥＳ）、ステップＳ１９において、返却制御部３４４は、通信部３１が返却信号を受信したか否かを判断する。ここで、返却信号を受信していないと判断された場合（ステップＳ１９でＮＯ）、返却信号が受信されるまでステップＳ１９の処理が行われる。一方、返却信号を受信したと判断された場合（ステップＳ１９でＹＥＳ）、処理が終了する。このとき、返却制御部３４４は、予約ＩＤに対応付けられているパスワードを予約情報から削除する。
このように、出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティ１の位置を示す位置情報に基づいて特定される、モビリティ１の出発地と目的地との間に存在する所定の場所と、モビリティ１に乗車するユーザの属性を示すユーザ属性情報とを対応付けたデータベース（リンクＩＤデータベース３２３又はエリアＩＤデータベース３２４）が生成される。したがって、出発地から目的地まで任意の経路を移動可能なモビリティ１の利用状況をより詳細かつ高い精度で収集することができる。
続いて、本開示の実施の形態におけるサーバ装置３のデータ解析動作について説明する。
図２０は、本開示の実施の形態におけるサーバ装置のデータ解析動作について説明するためのフローチャートである。
まず、ステップＳ３１において、通信部３１は、収集対象及び抽出条件を情報処理装置４から受信する。情報処理装置４は、オペレータによる収集対象及び抽出条件の入力を受け付け、入力された収集対象及び抽出条件をサーバ装置３へ送信する。
収集対象は、例えば、出発地、目的地、立ち寄り地、リンク毎の通過量、又は隣接する複数のリンクをつなぎ合わせたリンク群の通過量を示す。また、抽出条件は、例えば、ユーザ属性（性別、年齢又は職業）、時間単位（時間帯、曜日又は期間）、又はモビリティ種別を示す。
次に、ステップＳ３２において、収集対象抽出部３４０は、通信部３１によって受信された収集対象の中から、通信部３１によって受信された抽出条件を満たす収集対象を抽出する。
次に、ステップＳ３３において、解析結果生成部３４１は、収集対象抽出部３４０によって抽出された収集対象を順位付けて並べる。
図２１は、本実施の形態において、所定の抽出条件に基づいて抽出された目的地を順位付けて並べた解析結果の一例を示す図である。
図２１において、収集対象は目的地であり、抽出条件は、職業が学生であり、期間が１年間であり、モビリティ種別が全種別であることである。収集対象抽出部３４０は、予約情報の目的地の中から、抽出条件を満たす目的地を抽出する。解析結果生成部３４１は、抽出された目的地を、数の多い順に並べる。なお、予約情報の目的地はエリアＩＤで表される。そのため、収集対象抽出部３４０は、エリアＩＤで示されるエリア内に含まれる施設を地図情報から特定し、特定した施設を目的地として特定してもよい。例えば、エリアＩＤ“Ａ［１，３］”のエリア内に存在する施設が“ＺＺＺ大学”である場合、“ＺＺＺ大学”が目的地として特定される。なお、エリア内に複数の施設が存在する場合、複数の施設が目的地として特定されてもよい。
このように、学生が利用する目的地を、数の多い順に並べることにより、例えば、バス停として設置すべき場所を特定することができる。
図２２は、本実施の形態において、所定の抽出条件に基づいて抽出されたリンク通過量を順位付けて並べた解析結果の一例を示す図である。
図２２において、収集対象はリンク通過量であり、抽出条件は、ユーザ属性が全ての種類の属性であり、期間が１年間であり、モビリティ種別が電動バイク及び電気自動車であることである。収集対象抽出部３４０は、リンクＩＤデータベース３２３の中から、抽出条件を満たすリンクＩＤを抽出する。解析結果生成部３４１は、抽出されたリンクＩＤを、数の多い順に並べる。なお、リンクＩＤの通過量は、１日あたりの通過量に換算してもよい。
このように、電動バイク及び電気自動車を利用する全ての種類の属性の人が通過するリンクを、数の多い順に並べることにより、例えば、充電ステーションとして設置すべき場所を特定することができる。
図２３は、本実施の形態において、所定の抽出条件に基づいて抽出された立ち寄り地を順位付けて並べた解析結果の一例を示す図である。
図２３において、収集対象は立ち寄り地であり、抽出条件は、職業が学生であり、期間が１年間であり、時間帯が１１時３０分～１３時３０分であり、モビリティ種別が電動バイク及び電気自動車であることである。収集対象抽出部３４０は、エリアＩＤデータベース３２４の中から、抽出条件を満たすエリアＩＤを抽出する。解析結果生成部３４１は、抽出されたエリアＩＤを、数の多い順に並べる。なお、収集対象抽出部３４０は、エリアＩＤで示されるエリア内に含まれる施設を地図情報から特定し、特定した施設を立ち寄り地として特定してもよい。例えば、エリアＩＤ“Ａ［１，３］”のエリア内に存在する施設が“レストランＡＡＡ”である場合、“レストランＡＡＡ”が立ち寄り地として特定される。なお、エリア内に複数の施設が存在する場合、複数の施設が立ち寄り地として特定されてもよい。
このように、電動バイク及び電気自動車を利用する学生が１１時３０分～１３時３０分に立ち寄る立ち寄り地を、数の多い順に並べることにより、例えば、昼食を提供する店舗を設置すべき場所を特定することができる。
図２０に戻って、次に、ステップＳ３４において、通信部３１は、順位付けて並べられた収集対象を含む解析結果情報を情報処理装置４へ送信する。情報処理装置４は、サーバ装置３によって送信された解析結果情報を受信する。そして、情報処理装置４は、受信した解析結果情報を表示する。これにより、情報処理装置４は、オペレータに対して解析結果情報を提示することができる。
このように、モビリティ１の出発地と目的地との間に存在する所定の場所と、モビリティ１に乗車するユーザの属性を示すユーザ属性情報とを対応付けたデータベース（リンクＩＤデータベース３２３又はエリアＩＤデータベース３２４）から、抽出条件を満たす所定の場所が抽出され、抽出された所定の場所を含む解析結果情報が出力される。したがって、所望の抽出条件がオペレータによって入力されることにより、所望の抽出条件を満たす所定の場所が得られるので、データベース（リンクＩＤデータベース３２３又はエリアＩＤデータベース３２４）をデータ解析に利用することができる。
なお、本実施の形態において、収集対象が、リンク群の通過量である場合、抽出条件は、リンク群の距離、時間単位、ユーザ属性及びモビリティ種別が入力される。この場合、収集対象抽出部３４０は、リンクＩＤデータベース３２３の各行から、抽出条件を満たしかつ同じ予約ＩＤの出発地と目的地との間のリンクをつなぎ合わせて抽出条件の距離になるリンク群を抽出してもよい。このとき、リンク群は、通過順に並べたリンクＩＤで表される。そして、解析結果生成部３４１は、収集対象抽出部３４０によって抽出されたリンク群の数（通過量）を順位付けて並べてもよい。また、収集対象抽出部３４０は、リンクＩＤデータベース３２３の各行から、抽出条件を満たしかつ同じ予約ＩＤの出発地と目的地との間のリンクをつなぎ合わせて抽出条件の距離以上になるリンク群を抽出してもよい。
なお、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
本開示の実施の形態に係る装置の機能の一部又は全ては典型的には集積回路であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。また、集積回路化はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又はＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
また、本開示の実施の形態に係る装置の機能の一部又は全てを、ＣＰＵ等のプロセッサがプログラムを実行することにより実現してもよい。
また、上記で用いた数字は、全て本開示を具体的に説明するために例示するものであり、本開示は例示された数字に制限されない。
また、上記フローチャートに示す各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、同様の効果が得られる範囲で上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。
本開示に係る技術は、出発地から目的地まで任意の経路を移動可能なモビリティの利用状況をより詳細かつ高い精度で収集することができるので、データベースを生成する技術に有用である。
１ モビリティ
２ 端末装置
３ サーバ装置
４ 情報処理装置
５ ネットワーク
１１ 入力部
１２ プロセッサ
１３ ＧＰＳ受信部
１４ 通信部
１５ 駆動部
１６ 電子錠
２１ 制御部
２２ 入力部
２３ 表示部
２４ 通信部
３１ 通信部
３２ メモリ
３３ プロセッサ
１２１ 解錠部
１２２ 施錠部
１２３ 位置情報送信制御部
１２４ 運転制御部
１２５ 返却部
３２１ ユーザ属性情報記憶部
３２２ 予約情報記憶部
３２３ リンクＩＤデータベース
３２４ エリアＩＤデータベース
３２５ リンク情報記憶部
３２６ エリア情報記憶部
３２７ 地図情報記憶部
３３１ ユーザ属性取得部
３３２ 位置情報取得部
３３３ データベース生成部
３３４ 予約情報取得部
３３５ 移動ルート予測部
３３６ 立ち寄り地抽出部
３３７ 確率算出部
３３８ 差分値算出部
３３９ 広告情報生成部
３４０ 収集対象抽出部
３４１ 解析結果生成部
３４２ パスワード発行部
３４３ 解錠制御部
３４４ 返却制御部
３５１ リンクＩＤデータベース生成部
３５２ エリアＩＤデータベース生成部

Claims (14)

  1. データベースを生成するデータベース生成装置におけるデータベース生成方法であって、
    出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティに乗車する前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得し、
    移動中の前記モビリティの位置を示す位置情報を取得し、
    前記位置情報に基づいて特定される、前記モビリティの前記出発地と前記目的地との間に存在する所定の場所と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成し、
    前記所定の場所は、前記モビリティが前記目的地に到着する前に立ち寄った停止場所を含み、
    前記モビリティが前記目的地に到着する前に前記停止場所に立ち寄ったか否かを判断し、前記モビリティが前記目的地に到着する前に前記停止場所に立ち寄ったと判断した場合、前記モビリティが停止している前記停止場所を識別するための停止場所識別情報と、前記停止場所に停止した日時と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成し、
    前記ユーザによって入力された前記出発地と前記目的地とを含む予約情報を取得し、
    前記出発地から前記目的地までの移動ルートを予測し、
    前記移動ルートの近傍に存在する前記停止場所を前記データベースから抽出し、
    抽出した前記停止場所を宣伝する広告を配信しなかった場合に前記停止場所で停止した第１確率と、前記広告を配信した場合に前記停止場所で停止した第２確率とを算出し、
    前記第１確率と前記第２確率との差分値を算出し、
    前記差分値に基づいて前記広告を送信する、
    データベース生成方法。
  2. 前記モビリティが前記目的地に到着する前に前記停止場所に立ち寄ったか否かの判断は、前記位置情報に基づいて前記モビリティが所定の時間以上停止しているか否かで判断する、
    請求項１に記載のデータベース生成方法。
  3. 前記モビリティが前記目的地に到着する前に前記停止場所に立ち寄ったか否かの判断は、前記モビリティが前記目的地に到着する前に、前記モビリティが施錠されたか否かで判断する、
    請求項１に記載のデータベース生成方法。
  4. 前記モビリティが前記目的地に到着する前に前記停止場所に立ち寄ったか否かの判断は、前記モビリティが前記目的地に到着する前に、前記モビリティの電源オフ操作又はエンジン停止操作が実行されたか否かで判断する、
    請求項１に記載のデータベース生成方法。
  5. 前記停止場所識別情報は、地図情報を分割した複数の領域のうち、前記停止場所を含む領域を識別するための領域識別情報を含む、
    請求項１～４のいずれか１項に記載のデータベース生成方法。
  6. 前記停止場所は、複数の停止場所を含み、
    前記複数の停止場所のうち、前記差分値が最も高い前記停止場所の前記広告を送信する、
    請求項１記載のデータベース生成方法。
  7. 出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティに乗車する前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得するユーザ属性情報取得部と、
    移動中の前記モビリティの位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、
    前記位置情報に基づいて特定される、前記モビリティの前記出発地と前記目的地との間に存在する所定の場所と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成する生成部と、
    を備え、
    前記所定の場所は、前記モビリティが前記目的地に到着する前に立ち寄った停止場所を含み、
    前記生成部は、前記モビリティが前記目的地に到着する前に前記停止場所に立ち寄ったか否かを判断し、前記モビリティが前記目的地に到着する前に前記停止場所に立ち寄ったと判断した場合、前記モビリティが停止している前記停止場所を識別するための停止場所識別情報と、前記停止場所に停止した日時と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成し、
    前記ユーザによって入力された前記出発地と前記目的地とを含む予約情報を取得する予約情報取得部と、
    前記出発地から前記目的地までの移動ルートを予測する予測部と、
    前記移動ルートの近傍に存在する前記停止場所を前記データベースから抽出する抽出部と、
    抽出した前記停止場所を宣伝する広告を配信しなかった場合に前記停止場所で停止した第１確率と、前記広告を配信した場合に前記停止場所で停止した第２確率とを算出する確率算出部と、
    前記第１確率と前記第２確率との差分値を算出する差分値算出部と、
    前記差分値に基づいて前記広告を送信する送信部と、
    をさらに備えるデータベース生成装置。
  8. 出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティに乗車する前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得し、
    移動中の前記モビリティの位置を示す位置情報を取得し、
    前記位置情報に基づいて特定される、前記モビリティの前記出発地と前記目的地との間に存在する所定の場所と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成するようにコンピュータを機能させ、
    前記所定の場所は、前記モビリティが前記目的地に到着する前に立ち寄った停止場所を含み、
    前記モビリティが前記目的地に到着する前に前記停止場所に立ち寄ったか否かを判断し、前記モビリティが前記目的地に到着する前に前記停止場所に立ち寄ったと判断した場合、前記モビリティが停止している前記停止場所を識別するための停止場所識別情報と、前記停止場所に停止した日時と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成し、
    前記ユーザによって入力された前記出発地と前記目的地とを含む予約情報を取得し、
    前記出発地から前記目的地までの移動ルートを予測し、
    前記移動ルートの近傍に存在する前記停止場所を前記データベースから抽出し、
    抽出した前記停止場所を宣伝する広告を配信しなかった場合に前記停止場所で停止した第１確率と、前記広告を配信した場合に前記停止場所で停止した第２確率とを算出し、
    前記第１確率と前記第２確率との差分値を算出し、
    前記差分値に基づいて前記広告を送信するようにさらに前記コンピュータを機能させる、
    データベース生成プログラム。
  9. 出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティに乗車する前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得し、移動中の前記モビリティの位置を示す位置情報を取得し、前記位置情報に基づいて特定される、前記モビリティの前記出発地と前記目的地との間に存在する所定の場所と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成するデータベース生成方法によって生成された前記データベースから抽出条件を満たす前記所定の場所を抽出するデータ解析装置におけるデータ解析方法であって、
    前記抽出条件を取得し、
    前記抽出条件を満たす前記所定の場所を前記データベースから抽出し、
    抽出した前記所定の場所を含む解析結果情報を出力し、
    前記所定の場所は、前記モビリティが通過した道路を含み、
    前記データベースは、前記道路を識別するための道路識別情報と、前記道路を通過した日時と、前記ユーザ属性情報と、前記モビリティの種類とを対応付けており、
    前記抽出条件は、前記ユーザ属性情報に含まれる職業、年齢及び性別が全ての種類の職業、全ての種類の年齢及び全ての種類の性別であること、前記道路を通過した日時が特定の期間内であること、及び前記モビリティの種類が特定の種類であることを含み、
    前記抽出条件を満たす複数の道路を前記データベースから抽出し、
    抽出した前記複数の道路毎に数を集計し、集計した数が最も多い道路から順に所定の数の前記道路を含む前記解析結果情報を出力する、
    データ解析方法。
  10. 出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティに乗車する前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得し、移動中の前記モビリティの位置を示す位置情報を取得し、前記位置情報に基づいて特定される、前記モビリティの前記出発地と前記目的地との間に存在する所定の場所と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成するデータベース生成方法によって生成された前記データベースから抽出条件を満たす前記所定の場所を抽出するデータ解析装置におけるデータ解析方法であって、
    前記抽出条件を取得し、
    前記抽出条件を満たす前記所定の場所を前記データベースから抽出し、
    抽出した前記所定の場所を含む解析結果情報を出力し、
    前記所定の場所は、前記モビリティが所定の時間以上停止した停止場所を含み、
    前記データベースは、前記停止場所を識別するための停止場所識別情報と、前記停止場所に停止した日時と、前記ユーザ属性情報と、前記モビリティの種類とを対応付けており、
    前記抽出条件は、前記ユーザ属性情報に含まれる職業が特定の職業であること、前記停止場所に停止した日時が特定の時間帯であること、及び前記モビリティの種類が特定の種類であることを含み、
    前記抽出条件を満たす複数の停止場所を前記データベースから抽出し、
    抽出した前記複数の停止場所毎に数を集計し、集計した数が最も多い停止場所から順に所定の数の前記停止場所を含む前記解析結果情報を出力する、
    データ解析方法。
  11. 出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティに乗車する前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得し、移動中の前記モビリティの位置を示す位置情報を取得し、前記位置情報に基づいて特定される、前記モビリティの前記出発地と前記目的地との間に存在する所定の場所と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成するデータベース生成方法によって生成された前記データベースから抽出条件を満たす前記所定の場所を抽出するデータ解析装置であって、
    前記抽出条件を取得する抽出条件取得部と、
    前記抽出条件を満たす前記所定の場所を前記データベースから抽出する抽出部と、
    抽出した前記所定の場所を含む解析結果情報を出力する出力部と、
    を備え、
    前記所定の場所は、前記モビリティが通過した道路を含み、
    前記データベースは、前記道路を識別するための道路識別情報と、前記道路を通過した日時と、前記ユーザ属性情報と、前記モビリティの種類とを対応付けており、
    前記抽出条件は、前記ユーザ属性情報に含まれる職業、年齢及び性別が全ての種類の職業、全ての種類の年齢及び全ての種類の性別であること、前記道路を通過した日時が特定の期間内であること、及び前記モビリティの種類が特定の種類であることを含み、
    前記抽出部は、前記抽出条件を満たす複数の道路を前記データベースから抽出し、
    前記出力部は、抽出した前記複数の道路毎に数を集計し、集計した数が最も多い道路から順に所定の数の前記道路を含む前記解析結果情報を出力する、
    データ解析装置。
  12. 出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティに乗車する前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得し、移動中の前記モビリティの位置を示す位置情報を取得し、前記位置情報に基づいて特定される、前記モビリティの前記出発地と前記目的地との間に存在する所定の場所と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成するデータベース生成方法によって生成された前記データベースから抽出条件を満たす前記所定の場所を抽出するデータ解析プログラムであって、
    前記抽出条件を取得し、
    前記抽出条件を満たす前記所定の場所を前記データベースから抽出し、
    抽出した前記所定の場所を含む解析結果情報を出力するようにコンピュータを機能させ、
    前記所定の場所は、前記モビリティが通過した道路を含み、
    前記データベースは、前記道路を識別するための道路識別情報と、前記道路を通過した日時と、前記ユーザ属性情報と、前記モビリティの種類とを対応付けており、
    前記抽出条件は、前記ユーザ属性情報に含まれる職業、年齢及び性別が全ての種類の職業、全ての種類の年齢及び全ての種類の性別であること、前記道路を通過した日時が特定の期間内であること、及び前記モビリティの種類が特定の種類であることを含み、
    前記抽出条件を満たす複数の道路を前記データベースから抽出し、
    抽出した前記複数の道路毎に数を集計し、集計した数が最も多い道路から順に所定の数の前記道路を含む前記解析結果情報を出力するようにさらに前記コンピュータを機能させる、
    データ解析プログラム。
  13. 出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティに乗車する前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得し、移動中の前記モビリティの位置を示す位置情報を取得し、前記位置情報に基づいて特定される、前記モビリティの前記出発地と前記目的地との間に存在する所定の場所と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成するデータベース生成方法によって生成された前記データベースから抽出条件を満たす前記所定の場所を抽出するデータ解析装置であって、
    前記抽出条件を取得する抽出条件取得部と、
    前記抽出条件を満たす前記所定の場所を前記データベースから抽出する抽出部と、
    抽出した前記所定の場所を含む解析結果情報を出力する出力部と、
    を備え、
    前記所定の場所は、前記モビリティが所定の時間以上停止した停止場所を含み、
    前記データベースは、前記停止場所を識別するための停止場所識別情報と、前記停止場所に停止した日時と、前記ユーザ属性情報と、前記モビリティの種類とを対応付けており、
    前記抽出条件は、前記ユーザ属性情報に含まれる職業が特定の職業であること、前記停止場所に停止した日時が特定の時間帯であること、及び前記モビリティの種類が特定の種類であることを含み、
    前記抽出部は、前記抽出条件を満たす複数の停止場所を前記データベースから抽出し、
    前記出力部は、抽出した前記複数の停止場所毎に数を集計し、集計した数が最も多い停止場所から順に所定の数の前記停止場所を含む前記解析結果情報を出力する、
    データ解析装置。
  14. 出発地から目的地までユーザの指示に従って移動するモビリティに乗車する前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報を取得し、移動中の前記モビリティの位置を示す位置情報を取得し、前記位置情報に基づいて特定される、前記モビリティの前記出発地と前記目的地との間に存在する所定の場所と、前記ユーザ属性情報とを対応付けたデータベースを生成するデータベース生成方法によって生成された前記データベースから抽出条件を満たす前記所定の場所を抽出するデータ解析プログラムであって、
    前記抽出条件を取得し、
    前記抽出条件を満たす前記所定の場所を前記データベースから抽出し、
    抽出した前記所定の場所を含む解析結果情報を出力するようにコンピュータを機能させ、
    前記所定の場所は、前記モビリティが所定の時間以上停止した停止場所を含み、
    前記データベースは、前記停止場所を識別するための停止場所識別情報と、前記停止場所に停止した日時と、前記ユーザ属性情報と、前記モビリティの種類とを対応付けており、
    前記抽出条件は、前記ユーザ属性情報に含まれる職業が特定の職業であること、前記停止場所に停止した日時が特定の時間帯であること、及び前記モビリティの種類が特定の種類であることを含み、
    前記抽出条件を満たす複数の停止場所を前記データベースから抽出し、
    抽出した前記複数の停止場所毎に数を集計し、集計した数が最も多い停止場所から順に所定の数の前記停止場所を含む前記解析結果情報を出力するようにさらに前記コンピュータを機能させる、
    データ解析プログラム。
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