JP7440461B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

インターネットを介して多くの利用者に情報提供を行う情報サービス事業者には、多種多様なデータが蓄積される。これらのデータを解析することにより新たな需要を発掘し、事業機会を創出することが期待されている。また、日々蓄積されるデータを逐一解析することで、環境変化に伴う社会の変化を捉えることができる。社会の変化を予測することができれば、事業機会を創出することができる。

例えば、特許文献１には、ユーザの端末の位置に関する端末位置情報の履歴と、端末位置情報に関連付けられたユーザの識別情報と、識別情報を有するユーザの端末操作の操作行動を示す操作情報の履歴を取得し、ユーザの操作行動の傾向を示す傾向情報を配信する行動分析装置が開示されている。

また、例えば、新型コロナウィルス感染症（ＣＯＶＩＤ－１９）の流行による環境変化においても、事業者は適切に環境変化に対応し、収益を上げることが求められる。すなわち、事業者は感染症の拡大段階や収束段階を見極めて社会の変化に即応し、適切な施策を講ずることが求められる。また、情報サービス事業者は、社会の変化に即した適切な情報サービスを利用者に提供することが求められる。

特開２０２１－１８４２５３号公報

本発明は上記の課題を鑑み、特定属性を有する利用者に関する情報、及び当該利用者の行動に関する情報を提供することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示に係る情報処理装置は、利用者の位置情報を含む利用者情報と、利用者の検索履歴を含む行動情報と、を取得する取得部と、前記利用者情報を記憶する利用者情報記憶部と、前記行動情報を記憶する行動情報記憶部と、前記利用者情報と、前記行動情報とのうちのいずれか一方又は両方に基づいて、利用者の中から特定属性を有する利用者の集合である特定集団を特定する特定部と、前記行動情報に基づいて、前記特定部が特定した特定集団の行動モデルを生成する行動モデル生成部と、を備える。

実施形態の一態様によれば、特定属性を有する利用者に関する情報、及び当該利用者の行動に関する情報を提供することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理の他の例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態に係る情報処理装置の利用者情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る情報処理装置の行動情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。 図８は、実施形態に係る利用者端末のセンサ情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る事業者端末の構成例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。

（実施形態）
〔１－１．実施形態に係る情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係る情報処理が情報処理装置１００により実行される例を示す。

図１では、情報処理装置１００が利用者の利用者情報と、行動情報とを取得して、利用者の中から特定属性を有する特定集団を特定し、特定集団の行動モデルを生成し、特定行動の出現確率を算出する例を示している。以下、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例についてステップごとに説明する。

情報処理装置１００は、複数の利用者の利用者端末２００から利用者の利用者情報と、利用者の行動情報と、を取得する。（ステップＳ１）。例えば、情報処理装置１００は、図１に示すように、利用者Ｕ１からＵ６の利用者端末２００Ａから２００Ｆから、位置情報を含む利用者情報と、検索履歴を含む行動情報と、を取得する。なお、図１に示す利用者Ｕ１からＵ６、及び利用者端末２００Ａから２００Ｆは例示であって、情報処理装置１００は、これ以上の数の利用者の利用者端末２００から利用者情報と、行動情報と、を取得してよい。

情報処理装置１００は、事業者端末３００から要求情報を受け付ける（ステップＳ２）。ここで、要求情報とは、事業者が情報処理装置１００に情報提供を要求する情報であって、事業者が施策検討などの為に必要とする情報を示す。例えば、要求情報は、「特定属性」、「特定行動」、「特定日時」、「特定対象」などを含む情報であってよい。ここで、「特定属性」は、特定集団に該当する利用者が共通して有する属性を示す。また、「特定行動」は、特定集団に該当する利用者の行動であって、事業者が情報提供を必要とする特定集団の行動を示す。また、「特定日時」は、特定の日時における利用者の情報を事業者が情報処理装置１００に要求することを意味する。「特定対象」は、事業者が混雑度を予測する営業施設を示す。ここで、例えば、事業者Ｍ１が「特定属性」として、新型コロナウィルス感染症などの「ワクチン接種者」であること、及び「特定行動」として「映画館への来館」を設定して事業者端末３００に入力したとする。情報処理装置１００は、これらを含む要求情報を事業者端末３００から受け付ける。

情報処理装置１００は、利用者情報と、行動情報とのうちいずれか一方、又は両方に基づいて利用者の中から特定属性を有する利用者の集合である特定集団を特定する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１００は、利用者情報に含まれる利用者の生年月日から導出される利用者の年齢と、ワクチン接種計画のワクチン接種の対象年齢と、を照合して、「ワクチン接種者」を特定してよい。また、例えば、情報処理装置１００は、行動情報に含まれる利用者の閲覧履歴にワクチン接種申込システムの閲覧履歴が含まれているか否かに基づいて、「ワクチン接種者」を特定してもよい。

情報処理装置１００は、取得した行動情報に基づいて特定集団の行動モデルを生成する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１００は、取得した行動情報に基づいて、特定集団の行動モデルを、マルコフモデルを用いて生成してよい。なお、行動モデルの生成の詳細については後述して説明する。

情報処理装置１００は、生成された行動モデルを用いて特定行動の出現確率を予測する（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１００は、生成された行動モデルを用いて、事業者Ｍ１が事業者端末３００に入力した特定行動「映画館への来館」の出現確率を予測する。

情報処理装置１００は、事業者端末３００に出現確率を特定情報として送信する（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１００は、事業者Ｍ１が事業者端末３００に入力した特定行動「映画館への来館」の出現確率を、行動モデルを用いて予測した結果を、特定情報として事業者端末３００に送信する。

これにより、情報処理装置１００は、複数の利用者の中から特定属性を有する利用者の集合である特定集団を特定し、特定集団の行動モデルを生成することで、特定集団の特定行動の出現確率を予測することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

〔１－２．実施形態に係る情報処理の他の例１（特定集団の時系列変化を予測）〕
情報処理装置１００は、利用者情報と、行動情報とのうちのいずれか一方又は両方に基づいて、特定集団に該当する利用者の数の時系列変化を予測する予測モデルを生成する。

図２を用いて、この情報処理装置１００の処理について順を追って説明する。図２は、実施形態に係る情報処理の他の例を示す図である。

なお、図２に示すステップＳ１０からステップＳ１１までの処理は、前述して説明した図１に示すステップＳ１からステップＳ２までの処理と次に述べる事項以外は同じであるから説明を省略する。すなわち、図２に示すステップＳ１０は、図１に示すステップＳ１とは、所定時間ごとに利用者情報と、行動情報とを利用者端末２００から取得する点において異なる。ここで、ステップＳ１１において事業者Ｍ１は、要求情報に係る「特定属性」として、「がん検診受診者」を事業者端末３００に入力していたとする。

情報処理装置１００は、利用者情報と、行動情報とのうちのいずれか一方又は両方に基づいて、所定日時ごとに利用者の中から特定集団を特定する（ステップＳ１２）。また、例えば、情報処理装置１００は、所定日時ごとに取得した行動情報に含まれる閲覧履歴に「がん検診申し込みシステム」の閲覧情報が含まれていた場合に、当該利用者を「がん検診受診者」であると特定してよい。

情報処理装置１００は、特定集団の該当数の時系列変化を予測する予測モデルを生成する（ステップＳ１３）。例えば、情報処理装置１００は、所定日時ごとに特定した特定集団に該当する利用者のデータに基づいて、例えば、自己回帰モデルを用いて、特定集団に該当する利用者の数の予測モデルを生成してよい。なお、予測モデルの生成の詳細については後述して説明する。

情報処理装置１００は、生成された予測モデルを用いて特定日時における特定集団の該当数を予測する（ステップＳ１４）。例えば、情報処理装置１００は、生成された予測モデルに特定日時Ｔｎを入力することで、特定日時における特定集団に該当する利用者の該当数Ｎｘを予測する。

情報処理装置１００は、特定情報を事業者端末３００に送信する（ステップＳ１５）。例えば、情報処理装置１００は、予測モデルを用いて、予測された特定日時Ｔｎにおける特定集団に該当する利用者の該当数Ｎｘを特定情報として事業者端末３００に送信する。

これにより、情報処理装置１００は、予測モデルを用いて、特定集団に該当する利用者の時系列変化を予測し、特定情報として特定日時における特定集団に該当する利用者の該当数を事業者に提供することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

〔１－３．実施形態に係る情報処理の他の例２（特定集団が多く存在するエリア）〕
情報処理装置１００は、さらに利用者情報に含まれる利用者の位置情報に基づいて、特定集団に該当する利用者が所定の割合以上存在するエリアを特定する。

この情報処理装置１００の処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置１００は、前述して説明した図１に示すステップＳ１と、ステップＳ２と、ステップＳ３と、同じ処理を実行して、利用者情報と、行動情報と、要求情報と、を取得し、利用者情報と、行動情報とのうちいずれか一方又は両方に基づいて、利用者の中から特定属性を有する特定集団を特定する。

情報処理装置１００は、特定集団に該当する利用者を特定したら、特定集団に該当する利用者の位置情報に基づいて、特定集団に該当する利用者が所定の割合以上存在するエリアを特定する。ここで、エリアとは、例えば、市区町村単位での地理的範囲、都道府県単位での地理的範囲などであってよい。また、ここで、所定の割合は当該エリアに位置する全ての利用者の内、特定属性を有する利用者の割合を意味してよく、例えば、３０％などの値であってよい。情報処理装置１００は、特定集団に該当する利用者が所定の割合以上存在するエリアが特定されたら、特定されたエリアに関する情報を、特定情報として、事業者の事業者端末３００に送信する。

これにより、情報処理装置１００は、特定集団に該当する利用者が多く存在するエリアを特定し、特定したエリアに関する情報を事業者に提供することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

〔１－４．実施形態に係る情報処理の他の例４（特定集団の特定対象の混雑度の予測）〕
情報処理装置１００は、予測モデルを用いて、特定日時の特定集団に含まれる利用者の数を予測し、行動モデルを用いて、特定集団の特定行動の出現確率を算出することで、特定日時の特定対象の混雑度を予測する。

この情報処理装置１００の処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置１００は、前述して説明した図１に示すステップＳ１と、ステップＳ２と、ステップＳ３と、ステップＳ４と、同じ処理を実行する。すなわち、情報処理装置１００は、利用者情報と、行動情報と、要求情報と、を取得し、利用者情報と、行動情報とのうちいずれか一方又は両方に基づいて、利用者の中から特定属性を有する特定集団を特定し、特定集団の行動モデルを生成する。

次に、情報処理装置１００は、図２に示すステップＳ１２と、ステップＳ１３と、同じ処理を実行する。すなわち、所定時間ごとに利用者の中から特定属性を有する利用者の集団である特定集団を特定し、特定集団の該当数の時系列変化を予測する予測モデルを生成する。

情報処理装置１００は、行動モデルと、予測モデルが生成されたら、予測モデルを用いて、特定日時の特定集団に含まれる利用者の数を予測する。情報処理装置１００は、特定日時の特定集団に含まれる利用者の数を予測したら、特定対象の利用に関係する特定行動の出現確率を、行動モデルを用いて予測する。例えば、事業者が要求情報に係る「特定対象」として「映画館」を指定していた場合、情報処理装置１００は、特定行動「映画館への来館」の出現確率を、行動モデルを用いて予測する。情報処理装置１００は、例えば、特定日時の特定集団に含まれる利用者の数、特定行動の出現確率、及び特定対象の利用可能人数に基づいて、特定対象の混雑度を予測する。情報処理装置１００は、特定対象の混雑度が予測されたら、予測された特定対象の混雑度を事業者端末３００に送信する。

これにより、情報処理装置１００は、特定日時の特定対象の混雑度を予測し、事業者に特定情報として特定日時の特定対象の混雑度を提供することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

〔１－５．実施形態に係る情報処理の他の例５（位置情報によるワクチン接種者特定）〕
情報処理装置１００が特定する、特定集団に該当する利用者の特定属性はワクチン接種者を意味し、ワクチン接種会場の位置情報と、利用者の位置情報を照合することで、特定集団に該当するワクチン接種者を特定する。

この情報処理装置１００の処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置１００は、前述して説明した図１に示すステップＳ１からステップＳ２と同じ処理を実行する。ここで、事業者Ｍ１は事業者端末３００に、要求情報に係る「特定属性」として「ワクチン接種者」、「特定行動」として「映画館への来館」を入力していたとする。

次に、情報処理装置１００は、利用者情報に含まれる位置情報と、ワクチン接種会場の位置情報と、を照合して、「ワクチン接種者」を特定する。情報処理装置１００は、特定集団としての「ワクチン接種者」を特定したら、「ワクチン接種者」の行動情報に基づいて、「ワクチン接種者」の行動モデルを生成する。情報処理装置１００は、行動モデルが生成されたら、「ワクチン接種者」の特定行動「映画館への来館」の出現確率を予測する。情報処理装置１００は、特定行動「映画館への来館」の出現確率が予測されたら、予測された出現確率を、事業者端末３００に送信する。

これにより、情報処理装置１００は、利用者の中から特定集団に該当する利用者としてワクチン接種者を特定し、当該ワクチン接種者の行動に関する情報を特定情報として事業者に提供することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

〔１－６．実施形態に係る情報処理の他の例６（行動情報によるワクチン接種者特定）〕
情報処理装置１００が特定する、特定集団に該当する利用者の特定属性はワクチン接種者を意味し、利用者の行動情報に基づいて特定集団に該当するワクチン接種者を特定する。

この情報処理装置１００の処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置１００は、前述して説明した図１に示すステップＳ１からステップＳ２と同じ処理を実行する。ここで、事業者Ｍ１は事業者端末３００に、要求情報に係る「特定属性」として「ワクチン接種者」、「特定行動」として「映画館への来館」を入力していたとする。

次に、情報処理装置１００は、利用者の行動情報に基づいて、全ての利用者の中から「ワクチン接種者」を特定する。例えば、情報処理装置１００は、利用者の行動情報に含まれるスケジュール情報に、ワクチン接種日が登録されている場合に、当該利用者をワクチン接種者と特定する。また、例えば、情報処理装置１００は、利用者の行動情報に含まれる路線検索履歴に目的地として、ワクチン接種会場の最寄り駅が指定されていた場合に、当該利用者をワクチン接種者と特定する。また、例えば、情報処理装置１００は、利用者の行動情報に含まれる掲示板投稿履歴にワクチン接種した旨の投稿があれば、ワクチン接種者であると特定する。

情報処理装置１００は、全ての利用者の中から「ワクチン接種者」を特定したら、「ワクチン接種者」の行動情報に基づいて行動モデルを生成する。情報処理装置１００は、行動モデルが生成されたら、「ワクチン接種者」の「映画館への来館」の出現確率を、行動モデルを用いて予測する。情報処理装置１００は、予測された「映画館への来館」の出現確率を事業者端末３００に送信する。

これにより、情報処理装置１００は、利用者の中から特定集団に該当する利用者としてワクチン接種者を特定し、当該ワクチン接種者の特定行動の出現確率に関する情報を特定情報として事業者に提供することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

〔２．情報システムの構成〕
次に、図３を用いて実施形態に係る情報システムの構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報システムの構成例を示す図である。図３に示すように、情報システム１は、情報処理装置１００と、利用者端末２００と、事業者端末３００と、を含む。なお、図３に示した情報システム１は、複数台の情報処理装置１００や、複数台の利用者端末２００や、複数台の事業者端末３００が含まれ構成されていてもよい。情報処理装置１００と、利用者端末２００と、事業者端末３００と、は所定の通信網（ネットワークＮ）を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。

情報処理装置１００は、利用者端末２００から取得した利用者情報と、行動情報と、に基づいて特定属性を有する利用者の集団である特定集団を特定し、特定集団の行動モデルを生成し、特集集団の特定行動の出現確率を予測する処理などに用いられる。情報処理装置１００は、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＷＳ（Ｗｏｒｋ Ｓｔａｔｉｏｎ）、サーバの機能を備えるコンピュータなどの情報処理装置であってよい。情報処理装置１００は、利用者端末２００と、事業者端末３００と、からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。

利用者端末２００は、利用者が利用する情報処理装置である。利用者端末２００は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の情報処理装置であってよい。なお、図１に示す例においては、利用者端末２００がスマートフォンである場合を示している。

事業者端末３００は、事業者が利用する情報処理装置である。事業者端末３００は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡ等の情報処理装置であってよい。なお、図１に示す例においては、事業者端末３００がノート型ＰＣである場合を示している。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、を有する。なお、図１に図示はしていないが、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、利用者端末２００と、事業者端末３００と、の間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ)、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図４に示すように、記憶部１２０は、利用者情報記憶部１２１と、行動情報記憶部１２２と、を有する。

（利用者情報記憶部１２１について）
利用者情報記憶部１２１は、利用者に関する情報を記憶する。ここで、図５を用いて、利用者情報記憶部１２１が記憶する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置の利用者情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。

図５に示す例において、利用者情報記憶部１２１は、「利用者ＩＤ」、「生年月日」、「性別」、「位置情報」、という項目に係る情報を紐付けて記憶する。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別子である。「生年月日」は、「利用者ＩＤ」に紐付けられた利用者の生年月日に関する情報である。「性別」は、「利用者ＩＤ」に紐付けられた利用者の性別に関する情報である。「位置情報」は、「利用者ＩＤ」に紐付けられた利用者の位置情報である。

すなわち、図５においては、利用者ＩＤ「ＵＩＤ＃１」により識別された利用者の生年月日が「生年月日＃Ｕ１」であり、性別が「女性」であり、位置情報が「位置情報＃Ｕ１」であることを示している。

なお、利用者情報記憶部１２１に記憶される情報は、「利用者ＩＤ」、「生年月日」、「性別」、「位置情報」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の利用者に関係する情報が記憶されてよい。

（行動情報記憶部１２２について）
行動情報記憶部１２２は、利用者の行動に関する情報を記憶する。ここで、図６を用いて、行動情報記憶部１２２が記憶する情報の一例を説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置の行動情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。

図６に示す例において、行動情報記憶部１２２は、「利用者ＩＤ」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「スケジュール情報」、「路線検索履歴」、「掲示板投稿履歴」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別子である。「検索履歴」は、「利用者ＩＤ」に紐付けられた利用者が検索に使用した検索クエリに関する情報である。「閲覧履歴」は、「利用者ＩＤ」に紐付けられた利用者のＷＥＢサイトの閲覧履歴に関する情報である。「スケジュール情報」は、「利用者ＩＤ」に紐付けられた利用者のスケジュールに関する情報である。「路線検索履歴」は、「利用者ＩＤ」に紐付けられた利用者の路線検索履歴に関する情報である。「掲示板投稿履歴」は、「利用者ＩＤ」に紐付けられた利用者の掲示板投稿に関する情報である。

すなわち、図６においては、利用者ＩＤ「ＵＩＤ＃１」により識別された利用者の検索履歴が「検索履歴＃Ｕ１」であり、利用者の閲覧履歴が「閲覧履歴＃Ｕ１」であり、スケジュール情報が「スケジュール＃Ｕ１」であり、路線検索履歴が「路線検索履歴＃Ｕ１」であり、掲示板投稿履歴が「掲示板投稿履歴＃Ｕ１」であることを示している。

なお、行動情報記憶部１２２に記憶される情報は、「利用者ＩＤ」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「スケジュール情報」、「路線検索履歴」、「掲示板投稿履歴」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の利用者に関係する情報が記憶されてよい。

（制御部１３０について）
次に図４に戻って、制御部１３０について説明する。制御部１３０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等によって、情報処理装置１００の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の集積回路により実現されてもよい。

図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、特定部１３２と、生成部１３３と、予測部１３４と、提供部１３５と、を有する。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、利用者端末２００から利用者情報と、行動情報と、を取得する。また、取得部１３１は、事業者端末３００から要求情報を取得する。ここで、利用者情報は、利用者に関する情報であって、例えば、利用者が所定の情報サービスを利用する際に、情報サービスの提供事業者に提供する情報である。また、行動情報は、利用者の所定の情報サービスの利用によって生じる利用者の所定の情報サービスを用いた行動を示す情報である。また、要求情報は、事業者が求める情報を示す情報である。取得部１３１は、利用者情報を取得したら、取得した利用者情報を利用者情報記憶部１２１に記憶する。取得部１３１は、行動情報を取得したら、取得した行動情報を行動情報記憶部１２２に記憶する。なお、取得部１３１は、所定日時ごとに利用者情報と、行動情報とのうちのいずれか一方又は両方を取得してもよいし、利用者が情報処理装置１００にアクセスする度に利用者情報と、行動情報とのうちのいずれか一方又は両方を取得してもよい。

（特定部１３２について）
特定部１３２は、利用者情報と、行動情報とのうちのいずれか一方又は両方に基づいて、利用者の中から特定属性を有する利用者の集合である特定集団を特定する。ここで、事業者が事業者端末３００に入力した要求情報に含まれる特定属性が「ワクチン接種者」であったとする。この場合、例えば、特定部１３２は、利用者情報記憶部１２１に記憶された利用者情報に含まれる利用者の位置情報と、ワクチン接種会場の位置情報と、を照合することによって、全ての利用者の中から、「ワクチン接種者」を特定してよい。また、例えば、特定部１３２は、行動情報記憶部１２２に記憶された行動情報に含まれる利用者の閲覧履歴に、ワクチン接種申込システムの閲覧情報が含まれていた場合に、当該利用者をワクチン接種者と特定してもよい。

特定部１３２は、利用者情報と、行動情報とのうちのいずれか一方又は両方に基づいて、利用者の中から所定日時ごとに特定集団を特定する。ここで、前述した例と同様に、事業者が事業者端末３００に入力した要求情報に含まれる特定属性が「ワクチン接種者」であったとする。例えば、特定部１３２は、取得部１３１が、一日ごとに取得した利用者情報に含まれる利用者の位置情報と、ワクチン接種会場の位置情報と、を照合し、一日ごとに全ての利用者の中から「ワクチン接種者」を特定してよい。また、例えば、特定部１３２は、取得部１３１が、一日ごとに取得した行動情報に含まれる利用者の閲覧履歴に、ワクチン接種申込システムの閲覧情報が含まれているか否かを確認することによって、ワクチン接種者を特定してもよい。

特定部１３２は、さらに利用者情報に含まれる利用者の位置情報に基づいて、特定集団に該当する利用者が所定の割合以上存在するエリアを特定する。特定部１３２は、利用者情報記憶部１２１に記憶された利用者情報に含まれる利用者の位置情報に基づいて、特定集団に該当する利用者が所定の割合以上存在するエリアを特定する。ここで、エリアとは、例えば、市区町村単位での地理的範囲、都道府県単位での地理的範囲などであってよい。また、ここで、所定の割合は当該エリアに位置する全ての利用者の内、特定属性を有する利用者の割合を意味してよく、例えば、３０％などの値であってよい。

（生成部１３３について）
生成部１３３は、行動モデル生成部１３３１と、予測モデル生成部１３３２と、を備える。

行動モデル生成部１３３１は、行動情報に基づいて、特定部１３２が特定した特定集団の行動モデルを生成する。ここで、行動モデルとは、利用者の行動の出現確率を、確率モデルを用いてモデル化したものである。行動モデルに用いる確率モデルには、マルコフモデルを用いることができる。マルコフモデルとは、マルコフ過程に従う確率モデルである。また、マルコフ過程とは、任意の時刻の確率分布が直前の状態にのみ、依存するような確率過程である。例えば、行動モデル生成部１３３１は、行動Ａの出現確率を、分子を当該行動Ａが出現した回数とし、分母を行動の全出現回数とする分数によって算出する。また、行動モデル生成部１３３１は、例えば、行動Ａから行動Ｂへの遷移確率を、行動Ａから行動Ｂへの遷移回数を行動から行動（自らの行動、他の行動を含む）へ遷移する全体の回数で割ることによって算出する。行動モデル生成部１３３１は、その他の行動Ｘについても出現確率と、遷移確率とを算出することにより、特定集団の行動モデルとなる確率モデルを生成する。

予測モデル生成部１３３２は、特定部１３２が特定した所定日時ごとの特定集団に該当する利用者の数に基づいて、特定集団に該当する利用者の数の時系列変化を予測する予測モデルを生成する。予測モデル生成部１３３２は、例えば、自己回帰モデル（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｍｏｄｅｌ）、移動平均モデル（Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ Ｍｏｄｅｌ）、自己回帰移動平均モデル（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ Ｍｏｄｅｌ）、自己回帰和分移動平均モデル（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ Ｍｏｄｅｌ）、などのモデルを用いて、特定部１３２が特定した所定日時ごとの特定集団に該当する利用者の数に基づいて、予測モデルを生成してよい。

（予測部１３４について）
予測部１３４は、行動予測部１３４１と、混雑度予測部１３４２と、を備える。

行動予測部１３４１は、行動モデルを用いて、特定集団の特定行動の出現確率を予測する。ここで、事業者が事業者端末３００に入力した要求情報に含まれる特定行動が「映画館への来館」であったとする。この場合、行動予測部１３４１は、行動モデル生成部１３３１が生成した行動モデルを用いて、特定集団の「映画館への来館」の出現確率を予測する。

混雑度予測部１３４２は、予測モデルを用いて、特定日時の特定集団に該当する利用者の数を予測し、行動モデルを用いて、特定集団の特定行動の出現確率を算出することで、特定日時の特定対象の混雑度を予測する。ここで、事業者が事業者端末３００に入力した要求情報に含まれる特定属性が「ワクチン接種者」、特定日時が「２０ＸＸ年ＹＹ月ＺＺ日」、特定対象が「映画館」であったとする。この場合、混雑度予測部１３４２は、予測モデル生成部１３３２が生成した予測モデルを用いて、特定日時「２０ＸＸ年ＹＹ月ＺＺ日」に特定集団に該当する利用者の数を予測する。次に、混雑度予測部１３４２は、行動モデル生成部１３３１が生成した行動モデルを用いて、特定対象に関係する特定行動「映画館への来館」の出現確率を算出する。次に、例えば、混雑度予測部１３４２は、特定日時の特定集団に該当する利用者の数、特定行動「映画館への来館」の出現確率、及び特定対象「映画館」の利用可能人数に基づいて、特定対象「映画館」の混雑度を予測する。

（提供部１３５について）
提供部１３５は、事業者端末３００に特定情報を提供する。ここで、特定情報とは、事業者の要求に基づいて、情報処理装置１００が事業者に提供する情報である。例えば、特定情報は、特定属性を有する利用者の集団である特定集団に該当する利用者の数、特定集団に該当する利用者の特定行動の出現確率、特定集団に該当する利用者が所定の割合以上存在するエリア、特定日時の特定対象の混雑度、などに関する情報であってよい。

また、提供部１３５は、利用者端末２００に特定情報を提供する。ここで、特定情報とは、広告、ニュース、天気予報、乗換案内、株価／為替速報、などの情報であってよい。提供部１３５が利用者端末２００に提供する特定情報の種類は、情報処理装置１００が利用者情報と、行動情報とのうちいずれか一方又は両方の解析に基づいて、利用者に提供する特定情報の種類を決定してよい。

〔４．利用者端末の構成〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る利用者端末２００の構成について説明する。図７は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。図７に示すように、利用者端末２００は、通信部２１０と、入力部２２０と、出力部２３０と、制御部２４０と、センサ部２５０と、記憶部２６０と、を有する。

通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部２１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で各種の情報の送受信を行う。

入力部２２０は、利用者から各種の操作情報が入力される。例えば、入力部２２０は、タッチパネルにより表示面（例えば出力部２３０）を介して利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部２２０は、利用者端末２００に設けられたボタンや、利用者端末２００に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

出力部２３０は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等によって実現されるタブレット型端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。つまり、利用者端末２００は、出力部２３０である表示画面により利用者の入力を受け付け、利用者への出力も行う。

制御部２４０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、利用者端末２００に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２４０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。

図７に示すように、制御部２４０は、提供部２４１を有する。

提供部２４１は、情報処理装置１００から受信した特定情報を利用者に提供する。例えば、提供部２４１は、利用者端末２００の出力部２３０に、情報処理装置１００から受信した特定情報を表示させることによって、利用者に特定情報を提供してよい。

センサ部２５０は、利用者に関する情報を計測する計測器である。センサ部２５０は、例えば、位置情報を計測する計測器であってよい。この場合、センサ部２５０は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）衛星から送信される電波を受信する受信機を備える。センサ部２５０は、複数のＧＰＳ衛星から送信される電波を受信し、電波を受信した時刻と、ＧＰＳ衛星が電波を発信した時刻との差を用いて、ＧＰＳ衛星から利用者端末２００までの距離を算出することによって、利用者端末２００の現在位置（例えば、緯度、及び経度）を計測する。センサ部２５０は、利用者端末２００の現在位置が計測されたら、計測した現在位置（例えば、緯度、及び経度）を計測した日時に紐付けて、計測データとして、センサ情報記憶部２６１に記憶する。

記憶部２６０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、ＳＳＤ、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図７に示すように、記憶部２６０は、センサ情報記憶部２６１を有する。

センサ情報記憶部２６１は、利用者端末２００が計測した情報を記憶する。ここで、図８を用いて、センサ情報記憶部２６１が記憶する情報の一例を説明する。図８は、実施形態に係る利用者端末のセンサ情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。

図８に示す例において、センサ情報記憶部２６１は、「位置情報ＩＤ」、「日時」、「計測データ」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。

「位置情報ＩＤ」は、位置情報を識別する識別子である。位置情報ＩＤには、利用者端末２００ごとに、識別子が付与される。「日時」は、利用者端末２００が位置情報を計測した日時を示す情報である。「計測データ」は、利用者端末２００が計測した位置情報、すなわち緯度及び経度を示す情報である。

すなわち、図８においては、位置情報ＩＤ「ＬＩＩＤ＃１」により識別された位置情報には、日時「日時＃１」、「日時＃２」に、それぞれ計測された計測データ「計測データ＃１」、「計測データ＃２」が記憶されていることを示している。

なお、センサ情報記憶部２６１に記憶される情報は、「位置情報ＩＤ」、「日時」、「計測データ」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の利用者に関係する情報をセンサ部２５０が計測したデータが記憶されてよい。

〔５．事業者端末の構成〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る事業者端末３００の構成について説明する。図９は、実施形態に係る事業者端末の構成例を示す図である。図９に示すように、事業者端末３００は、通信部３１０と、入力部３２０と、出力部３３０と、制御部３４０と、を有する。

通信部３１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部３１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で各種の情報の送受信を行う。

入力部３２０は、事業者から各種の操作情報が入力される。例えば、入力部３２０は、事業者端末３００に接続されたキーボードやマウスから事業者の各種操作を受け付けてもよい。また、入力部３２０は、タッチパネルにより表示面（例えば出力部３３０）を介して事業者から各種操作を受け付けてもよい。

出力部３３０は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等によって実現される表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。なお、事業者端末３００の入力部３２０が、タッチパネルを介して事業者から各種操作を受け付ける場合は、出力部３３０である表示画面により利用者の入力を受け付け、さらに利用者への出力も行う。

制御部３４０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、事業者端末３００に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部３４０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。

図９に示すように、制御部３４０は、受付部３４１と、提供部３４２と、を有する。

受付部３４１は、事業者から要求情報を受け付ける。すなわち、受付部３４１は、事業者端末３００の入力部３２０を介して、事業者から要求情報の入力を受け付けることによって、要求情報を受け付ける。ここで、要求情報は、事業者が情報処理装置１００に情報提供を要求する情報であって、事業者が必要とする情報を示す。例えば、要求情報は、「特定属性」、「特定行動」、「特定日時」、「特定対象」などを含む情報であってよい。ここで、「特定属性」は、特定集団に該当する利用者が共通して有する属性を示す。また、「特定行動」は、特定集団に該当する利用者の行動であって、事業者が情報提供を必要とする特定集団の行動を示す。また、「特定日時」は、特定の日時における利用者の情報を事業者が情報処理装置１００に要求することを意味する。また、「特定対象」は、事業者が混雑度を予測する営業施設を示す。

提供部３４２は、情報処理装置１００から受信した特定情報を事業者に提供する。例えば、提供部３４２は、事業者端末３００の出力部３３０に情報処理装置１００から受信した特定情報を表示させることによって、事業者に特定情報を提供してよい。

〔６．情報処理のフロー〕
次に、図１０を用いて、実施形態に係る情報処理装置による情報処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。例えば、情報処理装置１００は、利用者端末２００から利用者の利用者情報と、行動情報と、を取得する（ステップＳ１０１）。そして、情報処理装置１００は、事業者端末３００から事業者の要求情報を取得する（ステップＳ１０２）。そして、情報処理装置１００は、全ての利用者の中から特属属性を有する利用者の集団である特定集団を特定する（ステップＳ１０３）。そして、情報処理装置１００は、特定集団の行動情報に基づいて特定集団の行動モデルを生成する（ステップＳ１０４）。そして、情報処理装置１００は、行動モデルを用いて、特定集団の特定行動の出現確率を予測する（ステップＳ１０５）。

〔７．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１１は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが記憶される記憶装置であり、ＲＯＭ(Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ)、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）やＤＶＩ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＰＤ（Ｐｈａｓｅ ｃｈａｎｇｅ ｒｅｗｒｉｔａｂｌｅ Ｄｉｓｋ）等の光学記録媒体、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、情報処理装置１００の制御部１３０の機能を実現する。

〔８．構成と効果〕
本開示に係る情報処理装置１００は、利用者の位置情報を含む利用者情報と、利用者の検索履歴を含む行動情報と、を取得する取得部１３１と、利用者情報を記憶する利用者情報記憶部１２１と、行動情報を記憶する行動情報記憶部１２２と、利用者情報と、行動情報とのうちのいずれか一方又は両方に基づいて、利用者の中から特定属性を有する利用者の集合である特定集団を特定する特定部１３２と、行動情報に基づいて、特定部１３２が特定した特定集団の行動モデルを生成する行動モデル生成部１３３１と、を備える。

この構成によれば、情報処理装置１００は、複数の利用者の中から特定の属性を有する利用者の集合である特定集団を特定し、特定集団の行動モデルを生成することで、特定集団の特定行動の出現確率を予測することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

また、本開示に係る情報処理装置１００の特定部１３２は、利用者情報と、行動情報とのうちのいずれか一方又は両方に基づいて、利用者の中から所定日時ごとに特定集団を特定し、利用者情報と、特定部１３２が特定した所定日時ごとの特定集団に該当する利用者の数に基づいて、特定集団に該当する利用者の数の時系列変化を予測する予測モデルを生成する予測モデル生成部１３３２と、を備える。

この構成によれば、情報処理装置１００は、予測モデルを用いて、特定集団に該当する利用者の時系列変化を予測し、特定情報として特定日時における特定集団に該当する利用者の該当数を事業者に提供することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

また、本開示に係る情報処理装置１００の特定部１３２は、さらに利用者情報に含まれる利用者の位置情報に基づいて、特定集団に該当する利用者が所定の割合以上存在するエリアを特定する。

この構成によれば、情報処理装置１００は、特定集団に該当する利用者が多く存在するエリアを特定し、特定したエリアに関する情報を事業者に提供することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

また、本開示に係る情報処理装置１００は、行動モデルを用いて、特定集団の特定行動の出現確率を予測する行動予測部１３４１と、を備える。

この構成によれば、情報処理装置１００は、特定集団の特定行動の出現確率を算出し、事業者に特定情報として特定集団の特定行動の出現確率を提供することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

また、本開示に係る情報処理装置１００は、予測モデルを用いて、特定日時の特定集団に該当する利用者の数を予測し、行動モデルを用いて、特定集団の特定行動の出現確率を算出することで、特定日時の特定対象の混雑度を予測する混雑度予測部１３４２と、を備える。

この構成によれば、情報処理装置１００は、特定日時の特定対象の混雑度を予測し、事業者に特定情報として特定日時の特定対象の混雑度を提供することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

また、本開示に係る情報処理装置１００が特定する、特定集団に該当する利用者の特定属性はワクチン接種者を意味し、特定部１３２は、ワクチン接種会場の位置情報と、利用者情報記憶部１２１に記憶された利用者の位置情報を照合することで、特定集団に該当するワクチン接種者を特定する。

この構成によれば、情報処理装置１００は、利用者の中から特定集団に該当する利用者としてワクチン接種者を特定し、当該ワクチン接種者に関する情報を特定情報として事業者に提供することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

また、本開示に係る情報処理装置１００が特定する、特定集団に該当する利用者の特定属性はワクチン接種者を意味し、特定部１３２は、行動情報記憶部１２２に記憶された利用者の行動情報に基づいて特定集団に該当するワクチン接種者を特定する。

この構成によれば、情報処理装置１００は、利用者の中から特定集団に該当する利用者としてワクチン接種者を特定し、当該ワクチン接種者に関する情報を特定情報として事業者に提供することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

本開示に係る情報処理方法は、情報処理装置が実行する情報処理方法であって、利用者の位置情報を含む利用者情報と、利用者の検索履歴を含む行動情報と、を取得するステップと、利用者情報と、行動情報と、を記憶するステップと、利用者情報と、行動情報とのうちのいずれか一方又は両方に基づいて、利用者の中から特定属性を有する利用者の集合である特定集団を特定するステップと、行動情報に基づいて、特定集団の行動モデルを生成するステップと、行動モデルを用いて特定集団の特定行動の出現確率を予測するステップと、を含む。

この構成によれば、複数の利用者の中から特定の属性を有する利用者の集合である特定集団を特定し、特定集団の行動モデルを生成することで、特定集団の特定行動の出現確率を予測することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

本開示に係る情報処理プログラムは、利用者の位置情報を含む利用者情報と、利用者の検索履歴を含む行動情報と、を取得するステップと、利用者情報と、行動情報と、を記憶するステップと、利用者情報と、行動情報とのうちのいずれか一方又は両方に基づいて、利用者の中から特定属性を有する利用者の集合である特定集団を特定するステップと、行動情報に基づいて、特定集団の行動モデルを生成するステップと、行動モデルを用いて特定集団の特定行動の出現確率を予測するステップと、をコンピュータに実行させる。

この構成によれば、複数の利用者の中から特定の属性を有する利用者の集合である特定集団を特定し、特定集団の行動モデルを生成することで、特定集団の特定行動の出現確率を予測することができる。その為、事業者はこれに基づいて適切な施策を検討することができる。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（ｓｅｃｔｉｏｎ、ｍｏｄｕｌｅ、ｕｎｉｔ）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部１３１は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報記憶部
１２２ 行動情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 特定部
１３３ 生成部
１３３１ 行動モデル生成部
１３３２ 予測モデル生成部
１３４ 予測部
１３４１ 行動予測部
１３４２ 混雑度予測部
１３５ 提供部
２００ 利用者端末
３００ 事業者端末
Ｎ ネットワーク

Claims (8)

1. 利用者の位置情報を含む利用者情報と、利用者の検索履歴を含む行動情報と、を取得する取得部と、
   前記利用者情報を記憶する利用者情報記憶部と、
   前記行動情報を記憶する行動情報記憶部と、
   前記利用者情報と、前記行動情報とのうちのいずれか一方又は両方に基づいて、利用者の中から特定属性を有する利用者の集合である特定集団を特定する特定部と、
   前記行動情報に基づいて、前記特定部が特定した特定集団の行動モデルを生成する行動モデル生成部と、を備え、
   前記特定集団に該当する利用者の特定属性は所定の行動の対象者を意味し、
   前記特定部は、当該所定の行動に係る会場の位置情報と、前記利用者情報記憶部に記憶された利用者の位置情報を照合することで、前記特定集団に該当する当該所定の行動の対象者を特定する、
   情報処理装置。
2. 前記特定部は、前記利用者情報と、前記行動情報とのうちのいずれか一方又は両方に基づいて、利用者の中から所定日時ごとに前記特定集団を特定し、
   前記利用者情報と、前記特定部が特定した所定日時ごとの前記特定集団に該当する利用者の数に基づいて、前記特定集団に該当する利用者の数の時系列変化を予測する予測モデルを生成する予測モデル生成部と、を備える、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記特定部は、さらに前記利用者情報に含まれる利用者の位置情報に基づいて、前記特定集団に該当する利用者が所定の割合以上存在するエリアを特定する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記行動モデルを用いて、特定集団の特定行動の出現確率を予測する行動予測部と、を備える、
   請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記予測モデルを用いて、特定日時の前記特定集団に該当する利用者の数を予測し、前記行動モデルを用いて、前記特定集団の特定行動の出現確率を算出することで、特定日時の特定対象の混雑度を予測する混雑度予測部と、を備える、
   請求項２から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記特定集団に該当する利用者の特定属性は所定の行動の対象者を意味し、
   前記特定部は、前記行動情報記憶部に記憶された利用者の行動情報に基づいて前記特定集団に該当する当該所定の行動の対象者を特定する、
   請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
   利用者の位置情報を含む利用者情報と、利用者の検索履歴を含む行動情報と、を取得するステップと、
   前記利用者情報と、前記行動情報と、を記憶するステップと、
   前記利用者情報と、前記行動情報とのうちのいずれか一方又は両方に基づいて、利用者の中から特定属性を有する利用者の集合である特定集団を特定するステップと、
   前記行動情報に基づいて、前記特定集団の行動モデルを生成するステップと、
   前記行動モデルを用いて特定集団の特定行動の出現確率を予測するステップと、
   を含み、
   前記特定集団に該当する利用者の特定属性は所定の行動の対象者を意味し、
   前記特定集団を特定するステップでは、当該所定の行動に係る会場の位置情報と、記憶された利用者の位置情報を照合することで、前記特定集団に該当する当該所定の行動の対象者を特定する、
   情報処理方法。
8. 利用者の位置情報を含む利用者情報と、利用者の検索履歴を含む行動情報と、を取得するステップと、
   前記利用者情報と、前記行動情報と、を記憶するステップと、
   前記利用者情報と、前記行動情報とのうちのいずれか一方又は両方に基づいて、利用者の中から特定属性を有する利用者の集合である特定集団を特定するステップと、
   前記行動情報に基づいて、前記特定集団の行動モデルを生成するステップと、
   前記行動モデルを用いて特定集団の特定行動の出現確率を予測するステップと、
   をコンピュータに実行させ、
   前記特定集団に該当する利用者の特定属性は所定の行動の対象者を意味し、
   前記特定集団を特定するステップでは、当該所定の行動に係る会場の位置情報と、記憶された利用者の位置情報を照合することで、前記特定集団に該当する当該所定の行動の対象者を特定する、
   情報処理プログラム。

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