JP7356609B1 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】消費活動の度合いを把握するための情報を提供する。【解決手段】情報処理装置４は、各ユーザの移動履歴に基づいて作成された移動統計情報と地図情報とに基づいて、各ユーザの移動をシミュレーションするシミュレーション部４３３と、予測移動履歴に基づいて、滞在履歴及び通行履歴を特定する特定部４３５と、各ユーザの決済履歴に基づいて作成された決済間隔統計情報に基づいて、間隔確率分布を作成する分布作成部４３７と、滞在履歴と、間隔確率分布とに基づいて、各ユーザの予想決済履歴を作成する決済履歴作成部４３８と、予想決済履歴と、所定の期間に各ユーザが利用した交通施設を示す情報とを関連付ける関連付け部４３９と、関連付け部４３９が関連付けた結果を出力する出力部４４０と、を有する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来、車両に搭載された端末装置から取得された位置情報を用いて交通量を推定する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。

特開２０２２－０５１４３２号公報

消費者が商品やサービスを入手する消費活動においては、消費活動が行われる場所付近において人が通行する通行量（交通量）が多いほど消費活動の度合い（例えば、累計金額又は金額の統計値等）が高く、消費活動が行われる場所付近の通行量が少ないほど消費活動の度合いが低いように思える。しかしながら、通行量が多い場所であっても、消費活動を目的とせずに通行する人（例えば、通勤を目的として通行する人）の数が多いと、消費活動の度合いが低くなり得る。そのため、通行量から消費活動の度合いを把握することが難しかった。

そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、消費活動の度合いを把握するための情報を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様にかかる情報処理装置は、各ユーザの移動を示す移動履歴に基づいて作成された移動統計情報であって、前記各ユーザの出発地と前記各ユーザの到着地とを分析した第１統計情報と、所定の場所における前記各ユーザの滞在を分析した第２統計情報と、前記各ユーザが居住する場所を分析した第３統計情報とを含む前記移動統計情報と、地図情報とに基づいて、前記各ユーザの移動をシミュレーションするシミュレーション部と、前記シミュレーション部が前記シミュレーションした結果によって得られる前記各ユーザの移動の予測を示す予測移動履歴に基づいて、所定の場所において前記各ユーザが滞在した滞在履歴と、前記各ユーザが交通施設を通行した通行履歴とを特定する特定部と、前記各ユーザが決済した決済内容を示す決済履歴に基づいて作成された決済間隔統計情報であって、所定の場所における前記各ユーザの決済の間隔を分析した前記決済間隔統計情報に基づいて、前記各ユーザによる決済の間隔と、所定の間隔で前記各ユーザによる決済が発生する確率との関係を示す間隔確率分布を作成する分布作成部と、前記滞在履歴と、前記間隔確率分布とに基づいて、前記各ユーザが滞在した所定の場所における決済の予想を示す予想決済履歴を作成する決済履歴作成部と、前記予想決済履歴と、前記通行履歴において前記予想決済履歴に含まれる前記各ユーザが決済した決済日時を含む所定の期間に前記各ユーザが利用した交通施設を示す情報とを関連付ける関連付け部と、前記関連付け部が関連付けた結果を出力する出力部と、を有する。

前記分布作成部は、前記各ユーザの前記決済履歴に基づいて作成された決済金額統計情報であって、所定の場所における前記各ユーザの決済の金額を分析した前記決済金額統計情報に基づいて、前記各ユーザによる決済の金額と、所定の金額で前記各ユーザによる決済が発生する確率との関係を示す金額確率分布をさらに作成してもよいし、前記決済履歴作成部は、前記金額確率分布に基づいて、前記各ユーザが滞在した所定の場所における決済の予想決済金額を含む前記予想決済履歴を作成してもよい。

前記情報処理装置は、交通施設の指定を受け付ける受付部をさらに有してもよいし、前記出力部は、前記受付部が指定を受け付けた交通施設である指定交通施設に関連付けられている一以上の前記予想決済金額の合計額を出力してもよい。

前記受付部は、期間の指定をさらに受け付けてもよいし、前記出力部は、さらに、前記受付部が指定を受け付けた期間である指定期間に含まれる決済日時において決済された一以上の前記予想決済金額の合計額を出力してもよい。

前記出力部は、曜日及び前記合計額を算出するために定められた算出期間のうちの少なくともいずれかごとに、前記一以上の予想決済履歴それぞれに含まれる前記予想決済金額の合計額を出力してもよい。

前記情報処理装置は、架空の交通施設である架空交通施設の入力を受け付ける受付部をさらに有してもよいし、前記シミュレーション部は、前記受付部が入力を受け付けた前記架空交通施設を含む前記地図情報に基づいて、前記各ユーザの移動をシミュレーションしてもよい。

前記情報処理装置は、交通施設の指定を受け付ける受付部をさらに有してもよいし、前記出力部は、前記ユーザの属性、前記ユーザが決済した決済施設の種別、及び所定のエリアのうちの少なくともいずれかごとに、前記受付部が指定を受け付けた交通施設である指定交通施設を利用した前記ユーザの数を出力してもよい。

本発明の第２の態様にかかる情報処理方法は、コンピュータが実行する、各ユーザの移動を示す移動履歴に基づいて作成された移動統計情報であって、前記各ユーザの出発地と前記各ユーザの到着地とを分析した第１統計情報と、所定の場所における前記各ユーザの滞在を分析した第２統計情報と、前記各ユーザが居住する場所を分析した第３統計情報とを含む前記移動統計情報と、地図情報とに基づいて、前記各ユーザの移動をシミュレーションするステップと、前記シミュレーションした結果によって得られる前記各ユーザの移動の予測を示す予測移動履歴に基づいて、所定の場所において前記各ユーザが滞在した滞在履歴と、前記各ユーザが交通施設を通行した通行履歴とを特定するステップと、前記各ユーザが決済した決済内容を示す決済履歴に基づいて作成された決済間隔統計情報であって、所定の場所における前記各ユーザの決済の間隔を分析した前記決済間隔統計情報に基づいて、前記各ユーザによる決済の間隔と、所定の間隔で前記各ユーザによる決済が発生する確率との関係を示す間隔確率分布を作成するステップと、前記滞在履歴と、前記間隔確率分布とに基づいて、前記各ユーザが滞在した所定の場所における決済の予想を示す予想決済履歴を作成するステップと、前記予想決済履歴と、前記通行履歴において前記予想決済履歴に含まれる前記各ユーザが決済した決済日時を含む所定の期間に前記各ユーザが利用した交通施設を示す情報とを関連付けるステップと、関連付けた結果を出力するステップと、を有する。

本発明の第３の態様にかかるプログラムは、コンピュータを、各ユーザの移動を示す移動履歴に基づいて作成された移動統計情報であって、前記各ユーザの出発地と前記各ユーザの到着地とを分析した第１統計情報と、所定の場所における前記各ユーザの滞在を分析した第２統計情報と、前記各ユーザが居住する場所を分析した第３統計情報とを含む前記移動統計情報と、地図情報とに基づいて、前記各ユーザの移動をシミュレーションするシミュレーション部、前記シミュレーション部が前記シミュレーションした結果によって得られる前記各ユーザの移動の予測を示す予測移動履歴に基づいて、所定の場所において前記各ユーザが滞在した滞在履歴と、前記各ユーザが交通施設を通行した通行履歴とを特定する特定部、前記各ユーザが決済した決済内容を示す決済履歴に基づいて作成された決済間隔統計情報であって、所定の場所における前記各ユーザの決済の間隔を分析した前記決済間隔統計情報に基づいて、前記各ユーザによる決済の間隔と、所定の間隔で前記各ユーザによる決済が発生する確率との関係を示す間隔確率分布を作成する分布作成部、前記滞在履歴と、前記間隔確率分布とに基づいて、前記各ユーザが滞在した所定の場所における決済の予想を示す予想決済履歴を作成する決済履歴作成部、前記予想決済履歴と、前記通行履歴において前記予想決済履歴に含まれる前記各ユーザが決済した決済日時を含む所定の期間に前記各ユーザが利用した交通施設を示す情報とを関連付ける関連付け部、及び前記関連付け部が関連付けた結果を出力する出力部、として機能させる。

本発明によれば、消費活動の度合いを把握するための情報を提供することができるという効果を奏する。

情報処理システムの構成を示す図である。 あるユーザの行動を模式的に表したマップである。 情報処理装置の機能構成を模式的に示す図である。 通行履歴を特定する処理の流れを示すフローチャートである。 移動統計情報の一例を模式的に表した図である。 情報提供サービスの表示画面を模式的に表した図である。 予想移動履歴の一例を模式的に表した図である。 特定部が特定した情報の一例を模式的に表した図である。 予想決済履歴を特定する処理の流れを示すフローチャートである。 決済間隔統計情報の一例を模式的に表した図である。 間隔確率分布を作成する処理の流れを模式的に表した図である。 決済金額統計情報の一例を模式的に表した図である。 金額確率分布を作成する処理の流れを模式的に表した図である。 予想決済履歴の一例を模式的に表した図である。 関連付け管理データベースの構成の一例を示す図である。 情報提供サービスの表示画面を模式的に表した図である。 情報処理装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。

［情報処理システムＳの概要］
図１は、情報処理システムＳの構成を示す図である。情報処理システムＳは、所定の交通施設におけるユーザによる消費活動の度合いを把握するための情報を提供する情報提供サービスを提供するために用いられるシステムである。交通施設は、道路、鉄道等である。情報処理システムＳは、利用者端末１と、ユーザ端末２と、決済サーバ３と、情報処理装置４とを有する。

利用者端末１は、情報提供サービスを利用する情報利用者が使用する端末であり、例えば、スマートフォン、タブレット端末又はパーソナルコンピュータ等である。利用者端末１は、情報を入力するための入力部と、情報を表示するための表示部とを有する。利用者端末１は、情報処理装置４と通信可能である。

ユーザ端末２は、ユーザが使用する端末であり、例えば、スマートフォン又はタブレット端末等である。ユーザは、例えば、決済サーバ３を管理する事業者が提供する決済サービスと、情報処理装置４を管理する事業者が提供する通信サービスとを利用する利用者である。ユーザ端末２は、ユーザ端末２の位置を測定するためのＧＰＳ（Global Positioning System）受信部を有する。ユーザ端末２は、決済サーバ３及び情報処理装置４と通信可能である。

決済サーバ３は、決済を管理するサーバである。決済サーバ３は、決済サービスを利用する決済利用者に関する情報と、決済履歴とを管理する。決済利用者に関する情報は、例えば、決済利用者のＩＤ（identifier）、決済利用者の名前、決済利用者の性別、決済利用者の年齢等を含む。決済履歴は、決済利用者が決済した決済内容を示す情報である。決済履歴は、例えば、決済利用者のＩＤと、決済された決済施設を示す情報（例えば、店舗の名称、店舗のＩＤ等）と、決済された決済日時と、決済された決済金額とを含む。決済サーバ３は、ユーザ端末２及び情報処理装置４と通信可能である。

情報処理装置４は、情報提供サービスを管理する装置であり、例えば、サーバである。情報処理装置４は、通信サービスを利用する通信利用者に関する情報を管理する。通信利用者に関する情報は、例えば、通信利用者のＩＤ、通信利用者の名前、通信利用者の性別、通信利用者の年齢等を含む。情報処理装置４は、利用者端末１、ユーザ端末２及び決済サーバ３と通信可能である。

決済サーバ３を管理する事業者と、情報処理装置４を管理する事業者とは、同一の事業者、又は提携関係を有する事業者である。決済サービスと通信サービスとを利用するユーザにおいては、決済利用者のＩＤと、通信利用者のＩＤとが共通のＩＤとして用いられる。なお、決済サーバ３を管理する事業者と、情報処理装置４を管理する事業者とは、同一ではなく、かつ、提携関係を有しない事業者であってもよい。この場合、決済サービスと通信サービスとを利用するユーザにおいては、決済利用者のＩＤと、通信利用者のＩＤとが共通のＩＤとして用いられなくてもよい。 以下、図２を用いて情報処理システムＳが実行する処理について説明する。

図２は、あるユーザ（以下、「Ａユーザ」という。）の行動を模式的に表したマップＭである。道路Ｒ（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４、Ｒ５、Ｒ６）は、交通施設である道路を示す。建物Ｂ１は、例えば、Ａユーザの自宅を示す。建物Ｂ２は、例えば、Ａユーザが決済した決済施設である店舗を示す。経路Ｗは、Ａユーザの経路を示し、例えば、Ａユーザが、建物Ｂ１から建物Ｂ２に向かい、建物Ｂ２において消費活動を行った後に、建物Ｂ２から建物Ｂ１に戻ったとする。

この場合において、まず、情報処理装置４は、建物Ｂ２において行われた消費活動の内容と、経路Ｗに存在する道路Ｒ１、Ｒ３、Ｒ４、Ｒ６それぞれとを関連付ける。情報処理装置４は、例えば、各ユーザにおける消費活動ごとに、当該消費活動の内容と、交通施設とを関連付ける。

そして、情報処理装置４は、関連付けた結果を出力する。情報処理装置４は、例えば、関連付けた結果を、利用者端末１の表示部に表示させる。このようにすることで、情報処理システムＳは、消費活動の度合いを把握するための情報を提供することができる。例えば、情報利用者は、ある交通施設に関連付けられている消費活動の数が多い場合、当該交通施設における消費活動の度合いが高いことを把握し、ある交通施設に関連付けられている消費活動の数が少ない場合、当該交通施設における消費活動の度合いが低いことを把握することができる。

ここで、情報処理装置４は、図２に示す経路Ｗを、各ユーザ端末２の移動を分析した情報に基づいてユーザの移動をシミュレーションすることによって推定する。また、情報処理装置４は、図２に示す建物Ｂ２において行われた消費活動の内容を、決済サーバ３が管理する決済履歴と、ユーザの移動をシミュレーションした結果とに基づいて推定する。

ユーザの移動においては、ユーザが移動するときの環境（例えば、天気、道路の工事の有無等）に応じて経路が変動し得る。例えば、天気が晴れである場合においてはユーザが徒歩又は自転車で移動し、天気が雨である場合においてはユーザがバス又は電車で移動するとした場合、経路が変動する。また、経路上において工事によって通行止めとなっている場合、迂回することによって経路が変動する。

このように、環境に応じてユーザの経路が変動してしまうと、本来であれば特定の交通施設に関連付けられる複数の消費活動の内容が複数の交通施設に関連付けられて当該特定の交通施設における消費活動の度合いが小さくなってしまい、当該特定の交通施設が有する本来の消費活動の度合いが把握しづらくなるおそれがある。そこで、情報処理装置４は、消費活動の度合いが把握しやすくなるように、ユーザ端末２が当該ユーザ端末２の位置を測定した履歴によって特定されるユーザの出発地及びユーザの到着地に基づいて当該ユーザの移動をシミュレーションすることによってユーザの経路を推定し、当該シミュレーションの結果等に基づいてユーザの消費活動の内容を推定する。
以下、情報処理装置４の構成について説明する。

［情報処理装置４の構成］
図３は、情報処理装置４の機能構成を模式的に示す図である。情報処理装置４は、通信部４１と、記憶部４２と、制御部４３とを備える。図３において、矢印は主なデータの流れを示しており、図２に示していないデータの流れがあってもよい。図３において、各機能ブロックはハードウェア（装置）単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。そのため、図３に示す機能ブロックは単一の装置内に実装されてもよく、あるいは複数の装置内に分かれて実装されてもよい。機能ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてもよい。

通信部４１は、ネットワークに接続するための通信インターフェースであり、外部の端末及び外部のサーバからデータを受信するための通信コントローラを有する。

記憶部４２は、情報処理装置４を実現するコンピュータのＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等を格納するＲＯＭ（Read Only Memory）や情報処理装置４の作業領域となるＲＡＭ（Random Access Memory）、ＯＳ（Operating System）やアプリケーションプログラム、当該アプリケーションプログラムの実行時に参照される種々の情報を格納するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の大容量記憶装置である。

記憶部４２は、通信利用者に関する情報（例えば、通信利用者のＩＤ、通信利用者の名前、通信利用者の性別、通信利用者の年齢等）と、地図情報とを記憶している。地図情報には、交通施設の名称及び交通施設のＩＤ等が含まれている。また、記憶部４２は、決済履歴と交通施設との関連付けを管理する関連付け管理データベースを記憶している。関連付け管理データベースの構成の詳細については後述する。

制御部４３は、情報処理装置４のＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサであり、記憶部４２に記憶されたプログラムを実行することによって、取得部４３１、移動統計情報作成部４３２、シミュレーション部４３３、受付部４３４、特定部４３５、決済統計情報作成部４３６、分布作成部４３７、決済履歴作成部４３８、関連付け部４３９、出力部４４０及び算出部４４１として機能する。

特定部４３５は、各ユーザが交通施設を通行した通行履歴を特定する。以下において、図４を用いて通行履歴を特定する処理の流れを説明する。図４は、通行履歴を特定する処理の流れを示すフローチャートである。

取得部４３１は、各ユーザ端末２から各ユーザ（各通信利用者）の移動履歴を取得する（Ｓ１）。移動履歴は、各ユーザ端末２の移動を示す履歴、すなわち、各ユーザの移動を示す履歴である。移動履歴には、例えば、所定の間隔で測定されたユーザ端末２の位置と、当該位置が測定された時刻とが関連付けられている。取得部４３１は、例えば、記憶部４２に記憶されている通信利用者に関する情報を参照して、各ユーザ端末２から所定の期間（例えば１か月等）における各ユーザの移動履歴を取得する。

続いて、移動統計情報作成部４３２は、各ユーザの移動履歴に基づいて、各ユーザの移動を分析した移動統計情報を作成する（Ｓ２）。移動統計情報には、第１統計情報と、第２統計情報と、第３統計情報とが含まれる。第１統計情報は、各ユーザの出発地と各ユーザの到着地とを分析した情報である。第２統計情報は、所定の場所における各ユーザの滞在を分析した情報である。第３統計情報は、各ユーザが居住する場所を分析した情報である。移動統計情報作成部４３２は、例えば、地図情報を参照して、各ユーザの移動履歴に基づく移動統計情報を作成する。

図５は、移動統計情報の一例を模式的に表した図である。図５（ａ）は、第１統計情報の一例を示す図である。図５（ａ）に示す例において、第１統計情報には、時期（年月、曜日及び年月日）と、ユーザの属性（性別及び年代）と、出発地と、出発時間帯と、到着地と、到着時間帯と、該当人数とが含まれている。出発地及び到着地は、例えば、所定の期間において滞在していた地点である。第１統計情報に含まれる出発地及び到着地は、例えば、地図上の緯度経度方眼として定められた複数のメッシュ（例えば５００メートル四方のメッシュ等）のうちの該当する地点（ユーザが出発した地点、ユーザが到着した地点）を含むメッシュを示す情報（例えばメッシュのＩＤ等）、住所の少なくとも一部、位置座標等である。図５（ａ）に示す該当人数は、時期から到着時間帯までの条件を満たすユーザの数である。

図５（ｂ）は、第２統計情報の一例を示す図である。図５（ｂ）に示す例において、第２統計情報には、時期（年月、曜日及び年月日）と、ユーザの属性（性別及び年代）と、滞在地と、滞在時間帯と、滞在期間（例えば滞在した時間）と、該当人数とが含まれている。滞在地は、例えば、所定の期間において滞在していた地点である。第２統計情報に含まれる滞在地は、複数のメッシュのうちユーザが滞在した地点を含むメッシュを示す情報、住所の少なくとも一部、位置座標等である。図５（ｂ）に示す該当人数は、時期から滞在期間までの条件を満たすユーザの数である。

図５（ｃ）は、第３統計情報の一例を示す図である。図５（ｃ）に示す例において、第３統計情報には、時期（年月、曜日及び年月日）と、ユーザの属性（性別及び年代）と、居住場所と、該当人数とが含まれている。居住場所は、例えば、所定の時間帯（例えば深夜）においてユーザが滞在した場所である。居住場所は、例えば、複数のメッシュのうちユーザが居住している地点を含むメッシュを示す情報、住所の少なくとも一部、位置座標等である。図５（ｃ）に示す該当人数は、時期から居住場所までの条件を満たすユーザの数である。

上記において、移動統計情報作成部４３２が、各ユーザの移動履歴に基づいて移動統計情報を作成する例を説明したが、これに限らない。例えば、取得部４３１が、情報処理装置４を管理する事業者とは異なる他の事業者（例えば、情報処理装置４を管理する事業者が提供する通信サービスとは異なる他の通信サービスを提供する他の事業者）から、当該他の事業者が作成した移動統計情報を取得してもよい。

図４に戻り、シミュレーション部４３３は、移動統計情報作成部４３２が作成した移動統計情報と、地図情報とに基づいて、各ユーザの移動をシミュレーションする（Ｓ３）。取得部４３１が他の事業者から移動統計情報を取得した場合、シミュレーション部４３３は、取得部４３１が取得した移動統計情報と、地図情報とに基づいて、各ユーザの移動をシミュレーションする。シミュレーション部４３３は、例えば、既知のシミュレータを用いて、各ユーザの移動をシミュレーションする。シミュレータは、例えば、移動統計情報と地図情報とが入力されると、トラフィックを考慮して各ユーザの行動をシミュレーションするソフトウェアプログラムである。

ここで、シミュレーション部４３３は、架空交通施設を含む地図情報に基づいて、各ユーザの移動をシミュレーションしてもよい。架空交通施設は、現実には存在しない架空の交通施設である。具体的には、情報処理装置４は、以下の２つのステップを実行することにより、架空交通施設を含む地図情報に基づいて、各ユーザの移動をシミュレーションする。

第１のステップとして、受付部４３４は、架空交通施設の入力を受け付ける。例えば、情報利用者が利用者端末１において情報提供サービスのサイトにアクセスする操作を行うと、利用者端末１は、情報提供サービスの表示画面を表示部に表示させる。情報提供サービスの表示画面には、地図が表示されており、情報利用者が当該地図において架空交通施設を入力する操作を行うと、受付部４３４は、情報利用者が入力した架空交通施設を受け付ける。

図６は、情報提供サービスの表示画面を模式的に表した図である。図６（ａ）に示す地図は、架空交通施設が入力される前のマップＭ１である。情報利用者は、利用者端末１に表示された図６（ａ）に示すマップＭ１において、架空交通施設（道路）を入力する操作を行う。

図６（ｂ）に示す地図は、架空交通施設が入力された後のマップＭ２である。図６（ｂ）に示すマップＭ２には、情報利用者がマップＭ１において入力した架空交通施設である架空道路Ｆが表示されている。受付部４３４は、図６（ｂ）に示す架空道路Ｆの入力を受け付ける。なお、図６（ｂ）においては、局所的な道路が追加される例を説明したが、これに限らず、幹線道路、高速道路、鉄道等が追加されてもよい。

第２のステップとして、シミュレーション部４３３は、受付部４３４が入力を受け付けた架空交通施設を含む地図情報に基づいて、各ユーザの移動をシミュレーションする。シミュレーション部４３３は、例えば、移動統計情報作成部４３２が作成した移動統計情報と、受付部４３４が入力を受け付けた架空交通施設を含む地図情報とをシミュレータに入力することによって、当該シミュレータに各ユーザの移動をシミュレーションさせる。このようにすることで、情報処理装置４は、新たな交通施設を設けた場合における各ユーザの移動をシミュレーションすることができる。

シミュレーション部４３３は、シミュレーションした結果に基づいて、予測移動履歴を作成する。予測移動履歴は、シミュレーション部４３３がシミュレーションした結果によって得られる各ユーザの移動の予測を示す情報である。シミュレーション部４３３は、例えば、シミュレータがシミュレーションを実行しているときにおいて、所定の間隔で各ユーザの位置をサンプリングすることにより、予想移動履歴を作成する。なお、シミュレーション部４３３は、シミュレータがシミュレーションした結果としてシミュレータに予想移動履歴を出力させることにより、予想移動履歴を作成してもよい。

図７は、予想移動履歴の一例を模式的に表した図である。図７に示す例において、予想移動履歴には、シミュレートＩＤと、ユーザの属性（性別及び年代）と、サンプリング日時と、位置座標とが含まれている。シミュレートＩＤは、シミュレーションされたユーザを識別するための情報であり、例えば、シミュレーション部４３３又はシミュレータが生成した情報である。サンプリング日時は、ユーザの位置をサンプリングした日時である。

図４に戻り、特定部４３５は、作成された予測移動履歴に基づいて、各ユーザが交通施設を通行した通行履歴を特定する（Ｓ４）。また、特定部４３５は、作成された予測移動履歴に基づいて、所定の場所において各ユーザが滞在した滞在履歴をさらに特定する。特定部４３５は、例えば、地図情報を参照して通行履歴及び滞在履歴を作成する。

図８は、特定部４３５が特定した情報の一例を模式的に表した図である。図８（ａ）は、通行履歴の一例を示す図である。図８（ａ）に示す例において、通行履歴には、時期（年月、曜日及び年月日）と、シミュレートＩＤと、ユーザの属性（性別及び年代）と、通行施設ＩＤと、通行期間とが含まれている。通行施設ＩＤは、通行施設を識別するための情報である。通行施設ＩＤは、例えば、通行施設ごと（例えば、国道２４６号線、都道３１７号線等）、又は通行施設における所定の区間ごと（例えば、国道２４６号線の三軒茶屋から世田谷警察署前まで等）ごとに定められている。

図８（ｂ）は、滞在履歴の一例を示す図である。図８（ｂ）に示す例において、滞在履歴には、時期（年月、曜日及び年月日）と、シミュレートＩＤと、ユーザの属性（性別及び年代）と、滞在地と、滞在開始時刻と、滞在期間とが含まれている。滞在履歴に含まれる滞在地は、例えば、複数のメッシュのうちのユーザが滞在した地点を含むメッシュを示す情報、住所の少なくとも一部、位置座標等である。

続いて、決済履歴作成部４３８は、各ユーザによる決済の予想を示す予想決済履歴を作成する。以下において、図９を用いて予想決済履歴を作成する処理の流れについて説明する。図９は、予想決済履歴を特定する処理の流れを示すフローチャートである。

取得部４３１は、決済サーバ３から各ユーザの決済履歴を取得する（Ｓ１１）。決済履歴は、各ユーザが決済した決済内容を示す情報である。例えば、決済サーバ３は、決済利用者ＩＤに関連付けて決済履歴を管理している。決済履歴には、例えば、決済ごとに、決済された決済日時と、決済された決済施設名（例えば、決済された店舗の名称）と、決済された決済金額とが関連付けられている。

この場合において、まず、取得部４３１は、各ユーザの決済履歴の送信の送信要求を決済サーバ３に送信する。送信要求には、記憶部４２に記憶されている各通信利用者のＩＤが含まれる。送信要求には、要求する各ユーザの決済履歴の期間（例えば、各ユーザの移動履歴の期間と同じ期間）がさらに含まれてもよい。決済サーバ３は、送信要求に応じて、当該送信要求に含まれる各通信利用者のＩＤに対応する各決済利用者ＩＤに関連付けられている決済履歴を情報処理装置４に送信する。そして、取得部４３１は、決済サーバ３から各決済利用者の決済履歴、すなわち、各ユーザの決済履歴を取得する。

決済統計情報作成部４３６は、取得部４３１が取得した決済履歴に基づいて、決済間隔統計情報を作成する（Ｓ１２）。決済間隔統計情報は、所定の場所における各ユーザの決済の間隔を分析した情報である。例えば、記憶部４２には、決済施設に関する情報（例えば、決済施設の名称、決済施設の種別、決済施設の住所等）が記憶されている。この場合において、決済統計情報作成部４３６は、決済施設に関する情報を参照して、取得部４３１が取得した決済履歴に基づいて、各ユーザの移動履歴の期間と同じ期間における決済間隔統計情報を作成する。

図１０は、決済間隔統計情報の一例を模式的に表した図である。図１０に示す例において、決済間隔統計情報には、時期（年月及び曜日）と、ユーザの属性（性別及び年代）と、施設種別と、決済場所と、決済時間帯と、決済間隔と、該当人数とが含まれている。施設種別は、決済施設の種別である。決済場所は、決済施設の住所の少なくとも一部を示す情報であり、例えば、決済施設が存在する市区町村である。決済時間帯は、例えば、「朝」、「昼」、「夕」、「深夜」の４つの区分で示される。図１０に示す該当人数は、時期から決済間隔までの条件を満たすユーザの数である。

上記において、決済統計情報作成部４３６が、取得部４３１が取得した決済履歴に基づいて決済間隔統計情報を作成する例を説明したが、これに限らない。例えば、取得部４３１が、決済サーバ３を管理する事業者とは異なる他の事業者（例えば、決済サーバ３を管理する事業者が提供する決済サービスとは異なる他の決済サービスを提供する他の事業者）から、当該他の事業者が決済履歴に基づいて作成した決済間隔統計情報を取得してもよい。

図９に戻り、分布作成部４３７は、決済統計情報作成部４３６が作成した決済間隔統計情報に基づいて、間隔確率分布を作成する（Ｓ１３）。間隔確率分布は、各ユーザによる決済の間隔と、所定の間隔で各ユーザによる決済が発生する確率との関係を示す情報である。取得部４３１が決済サーバ３から決済間隔統計情報を取得した場合、分布作成部４３７は、取得部４３１が取得した決済間隔統計情報に基づいて、間隔確率分布を作成する。

例えば、まず、分布作成部４３７は、決済間隔統計情報に基づいて、所定の条件（決済間隔統計情報に含まれる時期、ユーザの属性、施設種別、決済場所、決済時間帯の組み合わせ）ごとに、決済間隔と該当人数との関係を示すヒストグラムを作成する。そして、分布作成部４３７は、作成したヒストグラムに基づいて、間隔確率分布を作成する。分布作成部４３７は、例えば、カーネル密度推定等の既知の手法を用いて、ヒストグラムに基づいて確率密度関数を推定することにより、間隔確率分布を作成する。

図１１は、間隔確率分布を作成する処理の流れを模式的に表した図である。図１１（ａ）は、ある条件における決済間隔と該当人数との関係を示すヒストグラムを模式的に表した図である。図１１（ａ）に示すヒストグラムにおいて、縦軸は該当人数を示し、横軸は決済間隔を示す。分布作成部４３７は、決済間隔統計情報に基づいて、図１１（ａ）に示すようなヒストグラムを作成する。

図１１（ｂ）は、間隔確率分布を模式的に表した図である。図１１（ｂ）に示す間隔確率分布において、縦軸は確率を示し、横軸は確率変数（決済間隔）を示す。分布作成部４３７は、図１１（ａ）に示すヒストグラムに基づいて、図１１（ｂ）に示すような間隔確率分布を作成する。

図９に戻り、決済履歴作成部４３８は、特定部４３５が特定した各ユーザの滞在履歴と、分布作成部４３７が作成した間隔確率分布とに基づいて、各ユーザが滞在した所定の場所における決済の予想を示す予想決済履歴を作成する（Ｓ１４）。予想決済履歴には、例えば、時期（年月、曜日及び年月日）と、シミュレートＩＤと、ユーザの属性（性別及び年代）と、施設種別と、決済場所と、決済時間帯とが含まれている。

決済履歴作成部４３８は、例えば、マルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ：Markov chain Monte Carlo methods）等の既知のサンプリング手法を用いて、特定部４３５が特定した各ユーザの滞在履歴と、分布作成部４３７が作成した間隔確率分布とに基づいて、各ユーザの予想決済履歴を作成する。決済履歴作成部４３８は、例えば、特定部４３５が特定した各ユーザの滞在履歴に含まれる滞在期間ごとに、当該滞在期間においてユーザが滞在した所定の場所における決済の予想を示す予想決済ログを作成することにより、各ユーザの予想決済履歴を作成する。また、決済履歴作成部４３８は、例えば、特定部４３５が特定した各ユーザの滞在履歴に含まれる滞在開始時刻を、決済時間帯（例えば、「朝」、「昼」、「夕」、「夜」の４つの時間帯）に変換して、各ユーザの予想決済履歴を作成する。

決済履歴作成部４３８は、各ユーザが滞在した所定の場所における決済の予想決済金額をさらに含む予想決済履歴を作成してもよい。具体的には、情報処理装置４は、以下の３つのステップを実行することにより、予想決済金額をさらに含む予想決済履歴を作成する。

第１のステップとして、決済統計情報作成部４３６は、各ユーザの決済履歴に基づいて、所定の場所における各ユーザの決済の金額を分析した決済金額統計情報をさらに作成する。

図１２は、決済金額統計情報の一例を模式的に表した図である。図１２に示す例において、決済金額統計情報には、時期（年月及び曜日）と、ユーザの属性（性別及び年代）と、施設種別と、決済場所と、決済時間帯と、決済金額帯と、該当人数とが含まれている。決済金額帯は、決済金額の範囲である。図１２に示す該当人数は、時期から決済金額帯までの条件を満たすユーザの数である。

上記において、決済統計情報作成部４３６が、取得部４３１が取得した決済履歴に基づいて決済金額統計情報を作成する例を説明したが、これに限らない。例えば、取得部４３１が、決済サーバ３を管理する事業者とは異なる他の事業者から、当該他の事業者が決済履歴に基づいて作成した決済金額統計情報を取得してもよい。

第２のステップとして、分布作成部４３７は、決済統計情報作成部４３６が作成した決済金額統計情報に基づいて、金額確率分布をさらに作成する。金額確率分布は、各ユーザによる決済の金額と、所定の金額で各ユーザによる決済が発生する確率との関係を示す情報である。取得部４３１が決済サーバ３から決済金額統計情報を取得した場合、分布作成部４３７は、取得部４３１が取得した決済金額統計情報に基づいて、金額確率分布をさらに作成する。

例えば、まず、分布作成部４３７は、決済金額統計情報に基づいて、所定の条件（決済金額統計情報に含まれる時期、ユーザの属性、施設種別、決済場所、決済時間帯の組み合わせ）ごとに決済金額帯と該当人数との関係を示すヒストグラムを作成する。そして、分布作成部４３７は、作成したヒストグラムに基づいて、金額確率分布を作成する。分布作成部４３７は、例えば、カーネル密度推定等の既知の手法を用いて、ヒストグラムに基づいて確率密度関数を推定することにより、金額確率分布を作成する。

図１３は、金額確率分布を作成する処理の流れを模式的に表した図である。図１３（ａ）は、ある条件における決済金額帯と該当人数との関係を示すヒストグラムを模式的に表した図である。図１３（ａ）に示すヒストグラムにおいて、縦軸は該当人数を示し、横軸は決済金額帯を示す。分布作成部４３７は、決済金額統計情報に基づいて、図１３（ａ）に示すようなヒストグラムを作成する。

図１３（ｂ）は、金額確率分布を模式的に表した図である。図１３（ｂ）に示す金額確率分布において、縦軸は確率を示し、横軸は確率変数（決済金額帯）を示す。分布作成部４３７は、図１３（ａ）に示すヒストグラムに基づいて、図１３（ｂ）に示すような金額確率分布を作成する。

第３のステップとして、決済履歴作成部４３８は、分布作成部４３７が作成した金額確率分布に基づいて、各ユーザが滞在した所定の場所における決済の予想決済金額を含む予想決済履歴を作成する。決済履歴作成部４３８は、例えば、各ユーザの予想決済履歴の予想決済ログごとに、当該予想決済ログに含まれる条件（時期、ユーザの属性、施設種別、決済場所、決済時間帯の組み合わせ）に該当する金額確率分布に基づいて、予想決済金額を作成することにより、予想決済金額を含む予想決済履歴を作成する。なお、決済履歴作成部４３８は、ユーザごとに予想決済履歴を作成してもよい。

図１４は、予想決済履歴の一例を模式的に表した図である。図１４に示す例において、予想決済履歴には、時期（年月、曜日及び年月日）と、シミュレートＩＤと、ユーザの属性（性別及び年代）と、施設種別と、決済場所と、決済時間帯と、予想決済金額とが含まれている。

関連付け部４３９は、決済履歴作成部４３８が作成した予想決済履歴と、特定部４３５が特定した通行履歴によって示される各ユーザが利用した交通施設である利用交通施設を示す施設情報とを関連付ける。具体的には、関連付け部４３９は、決済履歴作成部４３８が作成した予想決済履歴と、特定部４３５が特定した通行履歴において予想決済履歴に含まれる各ユーザが決済した決済日時を含む所定の期間に各ユーザが利用した利用交通施設を示す施設情報とを関連付ける。決済日時は、例えば、予想決済履歴にける時期及び決済時間帯の組み合わせによって示される。所定の期間は、例えば、特定の日であってもよいし、特定の時間帯であってもよいし、「朝」、「昼」、「夕」、「深夜」の４つの区分のうちのいずれかであってもよい。

例えば、あるユーザ（あるシミュレートＩＤ）が所定の期間に複数の利用交通施設を利用した場合、関連付け部４３９は、利用交通施設ごとに、当該ユーザの予想決済履歴と、当該利用交通施設に対応する施設情報とを関連付ける。また、例えば、あるユーザが所定の期間に複数の決済を行った場合、すなわち、あるユーザの予想決済履歴に複数の決済内容それぞれを示す決済データが含まれる場合、関連付け部４３９は、決済ごとに、予想決済履歴のうちの当該決済に対応する決済データと、施設情報とを関連付ける。

関連付け部４３９は、予想決済履歴又は決済データと利用交通施設とを関連付けると、当該決済履歴又は当該決済データと当該利用交通施設に対応する施設情報とを関連付け管理データベースに記憶させる。関連付け部４３９は、ユーザの属性情報をさらに関連付けて関連付け管理データベースに記憶させてもよい。

図１５は、関連付け管理データベースの構成の一例を示す図である。図１５に示す例において、関連付け管理データベースは、施設情報（交通施設名、利用期間等）と、予想決済履歴（決済日時、決済場所、予想決済金額）と、ユーザの属性情報（性別、年齢等）とを関連付けて記憶している。関連付け管理データベースは、さらに施設種別等を関連付けて記憶してもよい。

図３に戻り、出力部４４０は、関連付け部４３９が関連付けた結果を出力する。出力部４４０は、例えば、関連付け部４３９が関連付けた結果に基づく情報を表示した表示画面を利用者端末１の表示部に表示させる。

出力部４４０は、情報利用者が指定した指定条件に応じた情報を出力してもよい。出力部４４０は、例えば、指定条件として、情報利用者が指定した交通施設に関連付けられている一以上の予想決済金額の合計額を出力する。

具体的には、まず、受付部４３４は、情報利用者から交通施設の指定を受け付ける。算出部４４１は、関連付け管理データベースにおいて受付部４３４が指定を受け付けた交通施設である指定交通施設に関連付けられている一以上の予想決済金額の合計額を算出する。そして、出力部４４０は、算出部４４１が算出した合計額を出力する。このようにすることで、情報処理装置４は、指定交通施設を通行したユーザによる消費活動の度合いを把握させることができる。

出力部４４０は、情報利用者が指定した位置を含む交通施設に関連付けられている一以上の予想決済金額の合計額を出力してもよい。具体的には、まず、受付部４３４は、情報利用者から位置の指定を受け付ける。算出部４４１は、関連付け管理データベースにおいて受付部４３４が指定を受け付けた位置である指定位置を含む交通施設の交通施設名に関連付けられている一以上の予想決済金額の合計額を算出する。そして、出力部４４０は、算出部４４１が算出した合計額を出力する。このようにすることで、情報処理装置４は、指定位置を通行したユーザによる消費活動の度合いを把握させることができる。

出力部４４０は、指定条件として、情報利用者がさらに指定した期間に決済された一以上の予想決済金額の合計額を出力してもよい。具体的には、まず、受付部４３４は、期間の指定をさらに受け付ける。算出部４４１は、さらに、関連付け管理データベースにおいて受付部４３４が指定を受け付けた期間である指定期間に含まれる決済日時において決済された一以上の予想決済金額の合計額を算出する。そして、出力部４４０は、算出部４４１が算出した合計額を出力する。このようにすることで、情報処理装置４は、指定期間におけるユーザによる消費活動の度合いを把握させることができる。

出力部４４０は、曜日及び合計額を算出するために定められた算出期間のうちの少なくともいずれかごとに、一以上の予想決済金額の合計額を出力してもよい。算出期間は、例えば、時間帯（「朝」、「昼」、「夕」、「深夜」の区分）、１日、１週間等である。

例えば、曜日ごとの合計額を出力する場合、算出部４４１は、日ごとに、関連付け管理データベースにおいて指定交通施設に関連付けられている予想決済金額であって、指定期間における当該日以内の決済日時を含む一以上の予想決済金額を合計した日別合計額を算出する。算出部４４１は、曜日ごとに、当該曜日に対応する一以上の日別合計額の統計値（例えば平均値）を算出する。なお、算出部４４１は、曜日ごとに、当該曜日に対応する一以上の日別合計額を合計した曜日別合計額を算出してもよい。そして、出力部４４０は、曜日ごとの統計値又は曜日ごとの曜日別合計額を、一以上の予想決済金額の合計額として出力する。

また、例えば、算出期間として時間帯ごとの決済金額の合計額を出力する場合、まず、算出部４４１は、時間帯ごとに、関連付け管理データベースにおいて指定交通施設に関連付けられている予想決済金額であって、指定期間における当該時間帯に該当する決済日時に決済された一以上の予想決済金額を合計した時間別合計額を算出する。そして、出力部４４０は、時間帯ごとの統計値又は時間帯ごとの時間帯別合計額を、一以上の予想決済金額の合計額として出力する。このようにすることで、情報処理装置４は、曜日ごと又は算出期間ごとのユーザによる消費活動の度合いを把握させることができる。

出力部４４０は、指定条件として、情報利用者がさらに指定した属性（例えば、性別、年代等）に該当する一以上のユーザそれぞれが決済した予想決済金額の合計額を出力してもよい。具体的には、まず、受付部４３４は、属性の指定をさらに受け付ける。そして、出力部４４０は、さらに、関連付け管理データベースにおいて受付部４３４が指定を受け付けた属性である指定属性に該当するユーザが決済した一以上の予想決済金額の合計額を出力する。このようにすることで、情報処理装置４は、指定属性に該当するユーザによる消費活動の度合いを把握させることができる。

図１６は、情報提供サービスの表示画面を模式的に表した図である。表示画面Ｄには、第１表示欄Ｆ１と、第２表示欄Ｆ２とが表示されている。第１表示欄Ｆ１には、情報利用者が、期間、曜日、ユーザの属性（性別、年代等）を指定するための指定項目が表示されている。第２表示欄Ｆ２には、情報利用者が特定の位置を指定するための地図と、関連付け部４３９が関連付けた結果を示すグラフＧとが表示されている。

例えば、情報利用者が、利用者端末１に表示された表示画面Ｄにおいて、第１表示欄Ｆ１の指定項目における条件と、第２表示欄Ｆ２の地図における指定位置Ｐとを指定する操作を行うと、利用者端末１は、表示画面Ｄにおいて情報利用者が指定した指定内容に応じたグラフＧを表示させる。グラフＧには、時間帯ごとに、指定位置Ｐを含む利用交通施設に関連付けられている一以上の予想決済金額の合計額が表示されている。

出力部４４０は、地図上にユーザによる消費活動の度合いを示す情報を表示してもよい。例えば、出力部４４０は、地図において、決済場所ごとに、当該決済場所におけるユーザの消費活動の度合いを示すマーク（例えば、ユーザの消費活動の度合いが高いほど濃くなり、ユーザの消費活動の度合いが低いほど薄いマーク等）を表示させる。このようにすることで、情報処理装置４は、指定交通施設を通行したユーザがどこで消費活動を行ったかを把握させることができる。

出力部４４０は、指定交通施設を利用したユーザの数を出力してもよい。具体的には、まず、受付部４３４は、交通施設の指定を受け付ける。そして、出力部４４０は、ユーザの属性、ユーザが決済した決済施設の種別、及び所定のエリアのうちの少なくともいずれかごとに、受付部４３４が指定を受け付けた交通施設である指定交通施設を利用したユーザの数を出力する。例えば、ユーザの属性ごとにユーザの数を出力する場合、出力部４４０は、指定交通施設を利用した男性に該当するユーザの数と、指定交通施設を利用した女性に該当するユーザの数とを出力する。このようにすることで、情報処理装置４は、指定交通施設をどのようなユーザが利用したか、又は指定交通施設を利用したユーザがどのような商品の購入又はサービスの利用を行ったか等を把握させることができる。

［情報処理装置４の処理］
続いて、情報処理装置４が実行する処理の流れについて説明する。図１７は、情報処理装置４が実行する処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートは、取得部４３１が、各ユーザ端末２から各ユーザの移動履歴を取得したことを契機として開始する（Ｓ２１）。

移動統計情報作成部４３２は、各ユーザの移動履歴に基づいて、移動統計情報を作成する（Ｓ２２）。シミュレーション部４３３は、移動統計情報作成部４３２が作成した移動統計情報と、地図情報とに基づいて、各ユーザの移動をシミュレーションする（Ｓ２３）。特定部４３５は、シミュレーション部４３３が各ユーザの移動をシミュレーションした結果に基づいて作成された予測移動履歴に基づいて、各ユーザの通行履歴及び各ユーザの滞在履歴を特定する（Ｓ２４）。

取得部４３１は、決済サーバ３から各ユーザの決済履歴を取得する（Ｓ２５）。決済統計情報作成部４３６は、取得部４３１が取得した決済履歴に基づいて、決済間隔統計情報を作成する（Ｓ２６）。

分布作成部４３７は、決済統計情報作成部４３６が作成した決済間隔統計情報に基づいて、間隔確率分布を作成する（Ｓ２７）。決済履歴作成部４３８は、特定部４３５が特定した各ユーザの滞在履歴と、分布作成部４３７が作成した間隔確率分布とに基づいて、各ユーザの予想決済履歴を作成する（Ｓ２８）。

関連付け部４３９は、決済履歴作成部４３８が作成した予想決済履歴と、特定部４３５が特定した通行履歴において予想決済履歴に含まれる各ユーザが決済した決済日時を含む所定の期間に各ユーザが利用した利用交通施設を示す施設情報とを関連付ける（Ｓ２９）。そして、出力部４４０は、関連付け部４３９が関連付けた結果を出力する（Ｓ３０）。

［本実施の形態における効果］
以上説明したとおり、情報処理装置４は、各ユーザの移動履歴及び各ユーザの決済履歴に基づいて作成した予想決済履歴と、各ユーザの移動履歴に基づいて作成した各ユーザの通行履歴において予想決済履歴に含まれる各ユーザが決済した決済日時を含む所定の期間に各ユーザが利用した利用交通施設を示す施設情報とを関連付け、関連付けた結果を出力する。このようにすることで、情報処理装置４は、消費活動の度合いを把握するための情報を提供することができる。

なお、本発明により、国連が主導する持続可能な開発目標（SDGs）の目標９「産業と技術革新の基盤をつくろう」に貢献することが可能となる。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。

１ 利用者端末
２ ユーザ端末
３ 決済サーバ
４ 情報処理装置
４１ 通信部
４２ 記憶部
４３ 制御部
４３１ 取得部
４３２ 移動統計情報作成部
４３３ シミュレーション部
４３４ 受付部
４３５ 特定部
４３６ 決済統計情報作成部
４３７ 分布作成部
４３８ 決済履歴作成部
４３９ 関連付け部
４４０ 出力部
４４１ 算出部
Ｓ 情報処理システム

Claims (9)

1. 各ユーザの移動を示す移動履歴に基づいて作成された移動統計情報であって、前記各ユーザの出発地と前記各ユーザの到着地とを分析した第１統計情報と、所定の場所における前記各ユーザの滞在を分析した第２統計情報と、前記各ユーザが居住する場所を分析した第３統計情報とを含む前記移動統計情報と、地図情報とに基づいて、前記各ユーザの移動をシミュレーションするシミュレーション部と、
   前記シミュレーション部が前記シミュレーションした結果によって得られる前記各ユーザの移動の予測を示す予測移動履歴に基づいて、所定の場所において前記各ユーザが滞在した滞在履歴と、前記各ユーザが交通施設を通行した通行履歴とを特定する特定部と、
   前記各ユーザが決済した決済内容を示す決済履歴に基づいて作成された決済間隔統計情報であって、所定の場所における前記各ユーザの決済の間隔を分析した前記決済間隔統計情報に基づいて、前記各ユーザによる決済の間隔と、所定の間隔で前記各ユーザによる決済が発生する確率との関係を示す間隔確率分布を作成する分布作成部と、
   前記滞在履歴と、前記間隔確率分布とに基づいて、前記各ユーザが滞在した所定の場所における決済の予想を示す予想決済履歴を作成する決済履歴作成部と、
   前記予想決済履歴と、前記通行履歴において前記予想決済履歴に含まれる前記各ユーザが決済した決済日時を含む所定の期間に前記各ユーザが利用した交通施設を示す情報とを関連付ける関連付け部と、
   前記関連付け部が関連付けた結果を出力する出力部と、
   を有する情報処理装置。
2. 前記分布作成部は、前記各ユーザの前記決済履歴に基づいて作成された決済金額統計情報であって、所定の場所における前記各ユーザの決済の金額を分析した前記決済金額統計情報に基づいて、前記各ユーザによる決済の金額と、所定の金額で前記各ユーザによる決済が発生する確率との関係を示す金額確率分布をさらに作成し、
   前記決済履歴作成部は、前記金額確率分布に基づいて、前記各ユーザが滞在した所定の場所における決済の予想決済金額を含む前記予想決済履歴を作成する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記情報処理装置は、交通施設の指定を受け付ける受付部をさらに有し、
   前記出力部は、前記受付部が指定を受け付けた交通施設である指定交通施設に関連付けられている一以上の前記予想決済金額の合計額を出力する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記受付部は、期間の指定をさらに受け付け、
   前記出力部は、さらに、前記受付部が指定を受け付けた期間である指定期間に含まれる決済日時において決済された一以上の前記予想決済金額の合計額を出力する、
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記出力部は、曜日及び前記合計額を算出するために定められた算出期間のうちの少なくともいずれかごとに、前記一以上の予想決済履歴それぞれに含まれる前記予想決済金額の合計額を出力する、
   請求項３又は４に記載の情報処理装置。
6. 前記情報処理装置は、架空の交通施設である架空交通施設の入力を受け付ける受付部をさらに有し、
   前記シミュレーション部は、前記受付部が入力を受け付けた前記架空交通施設を含む前記地図情報に基づいて、前記各ユーザの移動をシミュレーションする、
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記情報処理装置は、交通施設の指定を受け付ける受付部をさらに有し、
   前記出力部は、前記ユーザの属性、前記ユーザが決済した決済施設の種別、及び所定のエリアのうちの少なくともいずれかごとに、前記受付部が指定を受け付けた交通施設である指定交通施設を利用した前記ユーザの数を出力する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
8. コンピュータが実行する、
   各ユーザの移動を示す移動履歴に基づいて作成された移動統計情報であって、前記各ユーザの出発地と前記各ユーザの到着地とを分析した第１統計情報と、所定の場所における前記各ユーザの滞在を分析した第２統計情報と、前記各ユーザが居住する場所を分析した第３統計情報とを含む前記移動統計情報と、地図情報とに基づいて、前記各ユーザの移動をシミュレーションするステップと、
   前記シミュレーションした結果によって得られる前記各ユーザの移動の予測を示す予測移動履歴に基づいて、所定の場所において前記各ユーザが滞在した滞在履歴と、前記各ユーザが交通施設を通行した通行履歴とを特定するステップと、
   前記各ユーザが決済した決済内容を示す決済履歴に基づいて作成された決済間隔統計情報であって、所定の場所における前記各ユーザの決済の間隔を分析した前記決済間隔統計情報に基づいて、前記各ユーザによる決済の間隔と、所定の間隔で前記各ユーザによる決済が発生する確率との関係を示す間隔確率分布を作成するステップと、
   前記滞在履歴と、前記間隔確率分布とに基づいて、前記各ユーザが滞在した所定の場所における決済の予想を示す予想決済履歴を作成するステップと、
   前記予想決済履歴と、前記通行履歴において前記予想決済履歴に含まれる前記各ユーザが決済した決済日時を含む所定の期間に前記各ユーザが利用した交通施設を示す情報とを関連付けるステップと、
   関連付けた結果を出力するステップと、
   を有する情報処理方法。
9. コンピュータを、
   各ユーザの移動を示す移動履歴に基づいて作成された移動統計情報であって、前記各ユーザの出発地と前記各ユーザの到着地とを分析した第１統計情報と、所定の場所における前記各ユーザの滞在を分析した第２統計情報と、前記各ユーザが居住する場所を分析した第３統計情報とを含む前記移動統計情報と、地図情報とに基づいて、前記各ユーザの移動をシミュレーションするシミュレーション部、
   前記シミュレーション部が前記シミュレーションした結果によって得られる前記各ユーザの移動の予測を示す予測移動履歴に基づいて、所定の場所において前記各ユーザが滞在した滞在履歴と、前記各ユーザが交通施設を通行した通行履歴とを特定する特定部、
   前記各ユーザが決済した決済内容を示す決済履歴に基づいて作成された決済間隔統計情報であって、所定の場所における前記各ユーザの決済の間隔を分析した前記決済間隔統計情報に基づいて、前記各ユーザによる決済の間隔と、所定の間隔で前記各ユーザによる決済が発生する確率との関係を示す間隔確率分布を作成する分布作成部、
   前記滞在履歴と、前記間隔確率分布とに基づいて、前記各ユーザが滞在した所定の場所における決済の予想を示す予想決済履歴を作成する決済履歴作成部、
   前記予想決済履歴と、前記通行履歴において前記予想決済履歴に含まれる前記各ユーザが決済した決済日時を含む所定の期間に前記各ユーザが利用した交通施設を示す情報とを関連付ける関連付け部、及び
   前記関連付け部が関連付けた結果を出力する出力部、
   として機能させるためのプログラム。
   
   

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