JP7446274B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

クレジット決済したタイミングで加盟店の所在情報を取得して近隣で使えるクーポンを配信する技術が開示されている。この技術では、キャッシュレス決済における決済タイミングで加盟店の住所を取得して加盟店の地域を特定する。

特開２０１８－１９５３４４号公報

しかしながら、上記の従来技術では、取得した加盟店の所在情報（住所等）が正しいことを前提としている。したがって、上記の従来技術では、もし取得した加盟店の所在情報の中に、明らかにおかしい不自然な情報が含まれていたとしても、それが正しいか否かを判別する手段がない。

例えば、決済したときに取得した加盟店の住所がその加盟店の本社所在地となっている場合や、店舗が移転したにもかかわらず決済サービスの登録情報が更新されていない場合、あるいは新規出店（開店）と撤退（閉店）とを繰り返している場合等には、店舗の実態と異なる住所となることがある。

不正確な情報が数十件のデータ中に数件程度であれば、人の目で判別することも可能であるが、膨大な件数の購買履歴等のビッグデータ中に不正確な情報が紛れ込んでいると、それに気づくことも困難である。不正確な情報が紛れ込んでいることに気づかないまま放置すれば、情報を訂正する機会を逃してしまう。そのため、決済したときに取得した店舗の所在情報が正しいか否かを推定する手段が求められている。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、決済時以外の利用者の位置情報を取得する位置取得部と、前記利用者に対する決済を行った決済場所の所在情報を取得する所在取得部と、決済時以外の前記利用者の位置情報と前記利用者の状況に基づいて、決済したときに取得した前記決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する推定部とを備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。 図２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３は、端末装置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、ユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、ユーザ位置情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、決済情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。 図９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、およ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、および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図１では、実施形態に係る情報処理端末が、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する場合を例に挙げて説明する。

図１に示す情報処理装置１００は、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

端末装置１０は、利用者Ｕにより利用されるＰＣ（Personal Computer）やスマートフォン等の情報処理装置であり、店舗等の施設での決済の際に、後述する決済装置２００に対して決済処理を依頼（要求）する。なお、利用者Ｕは、情報処理装置１００が提供するＷｅｂサービスの利用者（会員等）であって、自身に関するユーザ情報を情報処理装置１００に登録した利用者である。

決済装置２００は、決済場所において決済のために利用されるＰＣ（Personal Computer）やタブレット端末等の情報処理装置であり、利用者Ｕの端末装置１０からの依頼（要求）に応じて決済処理を行う。

決済場所は、小売業やサービス業の店舗等である。例えば、コンビニエンスストア、コーヒーチェーン店、ハンバーガーチェーン店、ファミリーレストラン、喫茶店、飲食店、美容理容店、旅行代理店、大型商業施設（ショッピングセンター／ホームセンター／アウトレットモール／地下街）のテナント、生活協同組合（生協）の店舗等である。なお、店舗は、移動販売車や、屋内外のイベント会場において物販を行うテントや屋台、テーブル等であってもよい。すなわち、決済装置２００を使用可能であれば、店舗は建物でなくてもよい。また、店舗は、常設の店舗に限らず、仮設店舗や臨時店舗等であってもよい。

また、決済場所は、例えば、レジャー施設（テーマパーク／遊園地／遊戯場／動物園／水族館／プール／入浴施設／公園／庭園／名所）、宿泊施設、スポーツ施設、寺社仏閣、公共機関、金融機関、医療機関、教育機関、サービスエリア（ＳＡ）やパーキングエリア（ＰＡ）、又は鉄道駅や道の駅、空港、港湾（乗船場）等の施設や、これらの施設内のテナント等であってもよい。また、決済場所は、鉄道やバス、タクシー等の交通機関内でもよい。

本実施形態では、一例として、決済場所が店舗である場合について説明する。

〔１－１．端末装置を用いた決済の一例について〕
ここで、端末装置１０を用いた決済の一例について説明する。なお、以下の説明では、店舗に配置されたＱＲコード（登録商標）等の二次元コードであって、店舗を識別する識別情報ＱＲを用いて、利用者Ｕが端末装置１０を用いた決済を行う例について説明するが、実施形態は、これに限定されるものではない。以下に説明する決済の一例は、任意の利用者Ｕが任意の端末装置１０を用いて、任意の店舗にて決済を行う場合においても適用可能である。また、識別情報ＱＲは、ＱＲコード（登録商標）のみならず、バーコードや所定のマーク、番号等であってもよい。

例えば、利用者Ｕが店舗にて各種の商品やサービスといった決済対象の購入や利用に伴う決済を行う場合、利用者Ｕは、端末装置１０に予めインストールされた決済用のアプリケーションソフトウェア（アプリ）を起動する。そして、利用者Ｕは、アプリケーションを介して、店舗に設置された識別情報ＱＲを撮影する。このような場合、端末装置１０は、決済対象の価格を入力するための画面を表示し、利用者Ｕ又は店舗の店員から決済額の入力を受付ける。そして、端末装置１０は、利用者Ｕを識別する利用者情報と、識別情報ＱＲ（若しくは、識別情報ＱＲが示す情報、すなわち、店舗を示す情報）と、決済額とを示す決済情報を決済サーバ（図示省略）へと送信する。

このような場合、決済サーバは、利用者情報が示す利用者Ｕの口座から、識別情報ＱＲが示す店舗の口座へと、決済額が示す額の電子マネーを移行させる。そして、決済サーバは、決済が完了した旨の通知を端末装置１０へと送信する。このような場合、端末装置１０は、決済が完了した旨の画面や所定の音声を出力することで、電子マネーによる決済が行われた旨を通知する。

なお、端末装置１０を用いた決済は、上述した処理に限定されるものではない。例えば、端末装置１０を用いた決済は、店舗に設置された決済装置２００を用いたものであってもよい。例えば、端末装置１０は、利用者Ｕを識別するための識別情報ＱＲを画面上に表示させる。このような場合、店舗に設置された決済装置２００は、端末装置１０に表示された識別情報ＱＲを読み取り、識別情報ＱＲと、決済額と、店舗を識別する情報とを示す決済情報を決済サーバへと送信する。このような場合、決済サーバは、識別情報ＱＲが示す利用者Ｕの口座から、店舗の口座へと、決済額が示す額の電子マネーを移行させ、決済装置２００あるいは端末装置１０に対し、決済が完了した旨の画面や所定の音声を出力させることで、決済が行われた旨を通知してもよい。

また、端末装置１０を用いた決済は、利用者Ｕが予め電子マネーをチャージした口座から店舗の口座へと電子マネーを移行させる処理のみならず、例えば、利用者Ｕが予め登録したクレジットカードを用いた決済であってもよい。このような場合、例えば、決済サーバは、店舗の口座に対して決済額の電子マネーを送金するとともに、利用者Ｕのクレジットカードの運用会社に対し、決済額を請求してもよい。

〔１－２．情報処理方法の一例について〕
情報処理装置１００は、自身が提供するＷｅｂサービス等を介して／バックグラウンドで、利用者Ｕの端末装置１０から、定期的（例えば１０分おき）に、利用者Ｕの現在位置を示すユーザ位置情報を取得する。すなわち、端末装置１０の位置が、利用者Ｕの位置を示す。Ｗｅｂサービスは、例えば地図サービスや、ナビゲーションサービス、その他の位置情報を利用するＷｅｂサービス等である。端末装置１０には、これらのＷｅｂサービスに対応したアプリがインストールされている。

例えば、図１に示すように、情報処理装置１００は、利用者ＵがＡ地点にいるときに、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕの現在位置を示す第１のユーザ位置情報を取得する（ステップＳ１）。このとき、情報処理装置１００は、第１のユーザ位置情報とともに、その取得日時を記憶する。

また、利用者Ｕは、店舗等のＢ地点において、端末装置１０を用いて、店舗に設置された決済装置２００との間で電子決済を行う（ステップＳ２）。

なお、実際には、店舗の店員によって使用される決済装置２００が、利用者Ｕの端末装置１０に表示された二次元コード等を読み取ることで、電子決済を行ってもよい。例えば、決済装置２００は、利用者Ｕが購入する商品の合計金額を算出した後、利用者Ｕの端末装置１０に表示された二次元コード等を読み取ることで、算出した合計金額について電子決済を行う。

情報処理装置１００は、端末装置１０と決済装置２００との間で電子決済が行われた時に、端末装置１０又は決済装置２００から、決済情報に含まれる利用者Ｕの識別情報とともに、店舗の所在情報（住所等）を取得する（ステップＳ３）。このとき、情報処理装置１００は、利用者Ｕの識別情報および店舗の所在情報とともに、その取得日時を記憶する。

例えば、決済装置２００は、電子決済を行った際に、情報処理装置１００に対して、直接又は間接的に、利用者Ｕの識別情報および店舗の所在情報を通知する。情報処理装置１００は、端末装置１０又は決済装置２００から通知された利用者Ｕの識別情報および店舗の所在情報を取得する。

また、情報処理装置１００は、利用者ＵがＡ地点にいるときに、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕの現在位置を示す第２のユーザ位置情報を取得する（ステップＳ４）。このとき、情報処理装置１００は、第２のユーザ位置情報とともに、その取得日時を記憶する。

情報処理装置１００は、利用者Ｕの第１のユーザ位置情報および第２のユーザ位置情報と、それらの取得日時とに基づいて、店舗の所在情報を検証する（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１００は、店舗の所在情報の取得日時の前後の所定時間内（例えば３０分以内）に取得された第１および第２のユーザ位置情報に基づいて、店舗の所在情報が正しいか否かを推定する。

例えば、情報処理装置１００は、第１および第２のユーザ位置情報のそれぞれと、店舗の所在情報との間の取得時間の差分が、２点間の移動に要する推定所要時間よりも短い場合、店舗の所在情報が正しくないと推定する。このとき、情報処理装置１００は、例えばナビゲーションサービスや地図サービス、又は乗換案内（路線情報）等から、２点間の移動に要する推定所要時間を取得してもよい。

あるいは、情報処理装置１００は、第１および第２のユーザ位置情報から判断して、利用者Ｕが店舗の所在情報が示す場所へ行くことが物理的に不可能である場合や論理的にあり得ない場合にも、店舗の所在情報が正しくないと推定する。

例えば、第１のユーザ位置情報が示す場所と第２のユーザ位置情報が示す場所が同じレジャー施設内を示しており、その間、利用者Ｕがそのレジャー施設内から一歩も外に出ていないにもかかわらず、店舗の所在情報がそのレジャー施設から離れた場所にある店舗を示している場合には、物理的に不可能であると判断し、店舗の所在情報が正しくないと推定する。

また、第１および第２のユーザ位置情報が示す場所から時間的にその店舗に行くことは可能であっても、近くにある同じ系列の店舗でも入手可能な飲食物等をわざわざ別の地域にあるその店舗まで行って購入して戻ってくることが不合理である場合には、論理的にあり得ないと判断し、店舗の所在情報が正しくないと推定する。

情報処理装置１００は、店舗の所在情報が正しくないと推定した場合、この店舗の所在情報を使用している購買履歴等のデータを蓄積する（ステップＳ６）。すなわち、情報処理装置１００は、正しくないと推定した店舗の所在情報（疑わしい所在情報）をブラックリスト化する。

情報処理装置１００は、蓄積されたデータが一定件数（例えば１０件）に達した場合、正しくないと推定した店舗の所在情報に対処する（ステップＳ７）。例えば、情報処理装置１００は、蓄積されたデータ又は全データを精査してもよいし、実際に人がこの店舗の所在地に確認しに行くように提案してもよいし、この店舗の所在情報を使用している購買履歴等のデータを全て無効としてもよい。また、情報処理装置１００は、決済装置２００に対して、店舗の所在情報を修正するように要求又は提案するようにしてもよい。

図１に示す例では、Ａ地点で取得した第１のユーザ位置情報は「東京都○○区」を示している。しかし、その３０分後にＢ地点にある店舗等の決済場所で電子決済した際に取得した店舗の所在情報は「宮城県△△市」を示している。さらに、その３０分後にＣ地点で取得した第２のユーザ位置情報は「東京都○○区」を示している。この場合、Ｂ地点で取得した店舗の所在情報である「宮城県△△市」は、正しくないと推定される。

なお、図１に示す例では、情報処理装置１００は、店舗の所在情報の取得日時の前後のユーザ位置情報を各１件ずつ（第１および第２のユーザ位置情報）しか使用していないが、実際には、もっと多くのユーザ位置情報を使用してもよい。例えば、店舗の所在情報の取得日時の前後のユーザ位置情報を各５件ずつ使用するようにしてもよい。これにより、利用者Ｕの移動経路（軌跡）がより明確になるとともに、その移動経路の中で店舗の所在情報が正しいか否かを高精度に推定することができる。

また、図１に示す例では、情報処理装置１００は、ユーザ位置情報として第１および第２のユーザ位置情報の両方を使用しているが、実際には、第１および第２のユーザ位置情報のいずれか一方のみでもよい。この場合、第１および第２のユーザ位置情報のいずれを使用するかは任意である。情報処理装置１００は、第１および第２のユーザ位置情報の少なくとも一方を無作為（ランダム）に用いて、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定してもよい。

また、ユーザ位置情報（第１および第２のユーザ位置情報）は、他の店舗での電子決済時に取得した他の店舗の所在情報であってもよい。

さらに、利用者Ｕが車両を運転している場合には、ユーザ位置情報は車両の位置情報であってもよい。このとき、決済場所は、ハンバーガーチェーン店等のドライブスルーであってもよいし、高速道路や有料道路の出口料金所（精算料金所）であってもよい。

本実施形態によれば、電子決済を行う利用者Ｕのコンテキスト（文脈、前後関係、事情、背景、状況等）に基づいて、決済したときに取得した店舗等の決済場所の所在情報が正しいか否かを推定することができる。

〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と情報処理装置１００とを含む。これらの各種装置は、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。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。

また、図２に示す情報処理システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図２では、図示の簡略化のため、端末装置１０を１台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、２台以上であってもよい。

端末装置１０は、利用者Ｕによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、スマートウォッチ、ウェアラブルデバイス（Wearable Device）、ＰＣ（Personal Computer）等である。

また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報処理装置１００と通信することができる。

情報処理装置１００は、例えばＰＣやサーバ、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報処理装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

〔３．端末装置の構成例〕
次に、図３を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図３は、端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。

なお、決済装置２００としてスマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイスを使用している場合には、決済装置２００の構成例も、当該端末装置１０の構成例と同様である。

（通信部１１）
通信部１１は、ネットワークＮ（図２参照）と有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。

（表示部１２）
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。

（入力部１３）
入力部１３は、利用者Ｕから各種操作を受け付ける入力デバイスである。入力部１３は、例えば、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。

（測位部１４）
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度および経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。

また、例えば端末装置１０が利用者Ｕとともに車両の内部（車内）に存在する場合、測位部１４は、車両の位置を測位するともいえる。車両は、例えば四輪車、二輪車、鉄道車両等である。なお、車両は、利用者Ｕが搭乗可能な移動体の一例に過ぎない。移動体は、航空機や船舶等でもよい。

また、測位部１４は、ＧＰＳ以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部１４は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置１０の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。

（Ｗｉ－Ｆｉ測位）
例えば、測位部１４は、端末装置１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置１０の位置を測位する。

（ビーコン測位）
また、測位部１４は、端末装置１０のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ機能によって接続されるビーコン（ｂｅａｃｏｎ）発信機と接続することにより、端末装置１０の位置を測位する。

（地磁気測位）
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。

（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、端末装置１０が駅改札や商店等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。

測位部１４は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置１０の位置を測位してもよい。

（センサ部２０）
センサ部２０は、端末装置１０に搭載される各種のセンサを含む。図３に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、歩数センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。

なお、上記した各センサ２１～２８は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部２０は、各センサ２１～２８のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ２１～２８に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。また、端末装置１０が車両と連携している場合には、端末装置１０に搭載された各センサ２１～２８の代わりに、車両に搭載された各センサを利用してもよい。

加速度センサ２１は、例えば、３軸加速度センサであり、端末装置１０の移動方向、速度、および、加速度等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ２２は、端末装置１０の角速度等に基づいて３軸方向の傾き等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。気圧センサ２３は、例えば端末装置１０の周囲の気圧を検知する。

端末装置１０は、上記した加速度センサ２１やジャイロセンサ２２、気圧センサ２３等を備えることから、これらの各センサ２１～２３等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１０の位置を測位することが可能になる。これにより、ＧＰＳ等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。

気温センサ２４は、例えば端末装置１０の周囲の気温を検知する。音センサ２５は、例えば端末装置１０の周囲の音を検知する。光センサ２６は、端末装置１０の周囲の照度を検知する。歩数センサ２７は、利用者Ｕの歩数を検知する。画像センサ２８は、端末装置１０の周囲の画像を撮像する。

上記した気圧センサ２３、気温センサ２４、音センサ２５、光センサ２６および画像センサ２８は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置１０の周囲の状況等を検知することができる。これにより、端末装置１０の周囲の状況等から、端末装置１０の位置情報の精度を向上させることが可能になる。

（記憶部４０）
記憶部４０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、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや設定データ等が記憶される。

（制御部３０）
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを備える。

（送信部３１）
送信部３１は、例えば端末装置１０に搭載された各センサ２１～２８によって検知された各種の情報や、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報を、通信部１１を介して情報処理装置１００へ送信することができる。

（受信部３２）
受信部３２は、通信部１１を介して、情報処理装置１００から提供されるＷｅｂサービスに関連する各種情報や、情報処理装置１００からの位置情報の要求を受信することができる。

（処理部３３）
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、受信部３２によって受信されたＷｅｂサービスに関連する各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。

〔４．情報処理装置の構成例〕
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１００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。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、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る。

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、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、ユーザ情報記憶部１２１と、ユーザ位置情報記憶部１２２と、決済情報記憶部１２３とを有する。

（ユーザ情報記憶部１２１）
ユーザ情報記憶部１２１は、利用者Ｕに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、利用者Ｕの属性等の種々の情報を記憶する。図５は、ユーザ情報記憶部１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、ユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ（Identifier）」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「年齢」は、ユーザＩＤにより識別される利用者Ｕの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別される利用者Ｕの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザＩＤにより識別される利用者Ｕの性別を示す。

また、「自宅」は、ユーザＩＤにより識別される利用者Ｕの自宅の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。

また、「勤務地」は、ユーザＩＤにより識別される利用者Ｕの勤務地の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。

また、「興味」は、ユーザＩＤにより識別される利用者Ｕの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザＩＤにより識別される利用者Ｕが関心の高い対象を示す。なお、図５に示す例では、「興味」は、各利用者Ｕに１つずつ図示するが、複数であってもよい。

例えば、図５に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕの年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「スポーツ」に興味があることを示す。

図５に示す例では、理解の便宜のため、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」および「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を用いて図示するが、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」および「ＬＣ１２」には具体的な情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な符号を図示する場合がある。

なお、ユーザ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、利用者Ｕのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、氏名、家族構成、職業、職位、収入、資格、居住形態、車の有無、通学・通勤時間、趣味、ライフスタイル、飲酒量、アレルギーの有無、食べ物の好き嫌い等の情報を記憶してもよい。

（ユーザ位置情報記憶部１２２）
ユーザ位置情報記憶部１２２は、利用者Ｕの現在位置を示す位置情報に関する各種情報を記憶する。図６は、ユーザ位置情報記憶部１２２の一例を示す図である。図６に示した例では、ユーザ位置情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「ユーザ位置」、「取得日時」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「ユーザ位置」は、後述する「取得日時」における利用者Ｕが所持する端末装置１０の現在位置を示すユーザ位置情報を示す。また、「取得日時」は、上記「ユーザ位置」を取得した日時を示す日時情報を示す。

例えば、図６に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕの第１のユーザ位置情報はユーザ位置「東京都○○区」であり、その情報を取得したのは取得日時「2019/12/15 9:00」であることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕの第２のユーザ位置情報はユーザ位置「東京都○○区」であり、その情報を取得したのは取得日時「2019/12/15 10:00」であることを示す。

なお、ユーザ位置情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ位置情報記憶部１２２は、取得日時における利用者Ｕの移動手段や滞在場所に関する情報を記憶してもよい。例えば、車両を運転中である旨や、鉄道やバス等の交通機関を利用中である旨、有料のレジャー施設内にいる旨に関する情報を記憶してもよい。また、ユーザ位置情報記憶部１２２は、取得日時に対応する利用者Ｕのスケジュール情報やＳＮＳ（social networking service）の情報を記憶してもよい。

（決済情報記憶部１２３）
決済情報記憶部１２３は、利用者Ｕが店舗等の施設で行った電子決済に関する各種情報を記憶する。図７は、決済情報記憶部１２３の一例を示す図である。図７に示した例では、決済情報記憶部１２３は、「決済ＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「決済場所」、「所在地」、「取得日時」といった項目を有する。

「決済ＩＤ」は、利用者Ｕが行った個々の電子決済を識別するための決済番号を示す。「ユーザＩＤ」は、電子決済を行った利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。「決済場所」は、利用者Ｕが電子決済を行った決済場所の名称等を示す。決済場所は、例えば店舗等である。「所在地」は、利用者Ｕが電子決済を行った決済場所の住所情報を示す。「取得日時」は、上記「所在地」を取得した日時を示す日時情報を示す。

例えば、図７に示す例において、決済ＩＤ「ＰＶ１」により識別される決済情報は、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕが決済場所「コンビニ××店」で電子決済を行ったことを示す。また、決済場所「コンビニ××店」は、所在地「宮城県△△市」にあり、その所在地「宮城県△△市」を示す所在情報は、取得日時「2019/12/15 9:30」に取得されたことを示す。

なお、決済情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、決済情報記憶部１２３は、利用者Ｕが購入した商品や、購入金額等の情報を記憶してもよい。

図４に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図４に示す例では、制御部１３０は、受付部１３１と、取得部１３２と、推定部１３３と、提供部１３４と、学習部１３５とを有する。

（受付部１３１）
受付部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕに関する各種情報の登録を受付け、ユーザ情報記憶部１２１に記憶する。

また、受付部１３１は、通信部１１０を介して、店舗から、店舗や商品に関する各種情報の登録を受付けてもよい。本実施形態では、店舗情報や商品情報の登録に関する詳細な説明を割愛する。

（取得部１３２）
取得部１３２は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕの端末装置１０の現在位置を示すユーザ位置情報を取得する。例えば、取得部１３２は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０から、定期的（例えば１０分おき）に、利用者Ｕの現在位置を示すユーザ位置情報を取得する。すなわち、取得部１３２は、利用者Ｕの位置情報を取得する位置取得部である。

また、取得部１３２は、利用者Ｕの端末装置１０と店舗等の決済場所に設置された決済装置２００との間で電子決済が行われた時に、通信部１１０を介して、端末装置１０又は決済装置２００から、決済情報に含まれる利用者Ｕの識別情報とともに、店舗の所在情報（住所等）を取得する。すなわち、取得部１３２は、利用者Ｕに対する決済を行った決済場所の所在情報を取得する所在取得部である。

（推定部１３３）
推定部１３３は、ユーザ位置情報を用いて、決済したときに取得した店舗の所在情報が正しいか否かを推定する。すなわち、推定部１３３は、ユーザ位置情報を用いて、店舗の所在情報が正しいか否かを判断する判断部である。また、推定部１３３は、ユーザ位置情報を用いて、店舗の所在情報を検証する検証部である。

ここでは、推定部１３３は、店舗の所在情報の取得日時の前後の所定時間内（例えば３０分以内）に取得されたユーザ位置情報に基づいて、店舗の所在情報が正しいか否かを推定する。

例えば、推定部１３３は、ユーザ位置情報と店舗の所在情報との間の取得時間の差分が、２点間の移動に要する推定所要時間よりも短い場合、店舗の所在情報が正しくないと推定する。このとき、推定部１３３は、例えばナビゲーションサービスや地図サービス、又は乗換案内（路線情報）等から、２点間の移動に要する推定所要時間を取得してもよい。

あるいは、推定部１３３は、ユーザ位置情報から判断して、利用者Ｕが店舗の所在情報が示す場所へ行くことが物理的に不可能である場合や論理的にあり得ない場合にも、店舗の所在情報が正しくないと推定する。

なお、推定部１３３は、ユーザ位置情報の代わりに、決済の前後に取得した他の店舗の所在情報を用いて、店舗の所在情報が正しいか否かを推定してもよい。

（提供部１３４）
提供部１３４は、通信部１１０を介して、利用者Ｕに対してＷｅｂサービスを提供する。

また、提供部１３４は、通信部１１０を介して、決済装置２００に対して、店舗の所在情報が正しくないという推定結果を提供し、店舗の所在情報を修正するように要求又は提案する。

また、提供部１３４は、Ｗｅｂサービスの運営者や店舗情報等のデータ管理者に対して、店舗の所在情報が正しくないという推定結果を提供し、実際に人がこの店舗の所在地に確認しに行くように提案してもよい。

（学習部１３５）
学習部１３５は、利用者Ｕのユーザ位置情報と、利用者Ｕが決済を行った店舗の所在情報との関係について機械学習を行い、学習モデルを作成する。例えば、学習部１３５は、利用者Ｕの移動経路と、店舗の所在地との関係について機械学習を行い、学習モデルを作成する。推定部１３３は、この学習モデルに基づいて、決済したときに取得した店舗の所在情報が正しいか否かを推定する。

このとき、学習部１３５は、利用者Ｕの属性情報と、利用者Ｕのユーザ位置情報と、店舗の所在情報との関係について機械学習を行い、学習モデルを作成してもよい。推定部１３３は、この学習モデルに基づいて、決済したときに取得した店舗の所在情報が正しいか否かを推定してもよい。

さらに、学習部１３５は、利用者Ｕが決済を行った店舗の所在情報と、同じ利用者Ｕが決済を行った他の店舗の所在情報との関係について機械学習を行い、学習モデルを作成してもよい。推定部１３３は、この学習モデルに基づいて、決済したときに取得した店舗の所在情報が正しいか否かを推定してもよい。

機械学習は、例えばディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）を利用したディープラーニング（深層学習）等である。また、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。

〔５．処理手順〕
次に、図８を用いて実施形態に係る情報処理装置１００による処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。

情報処理装置１００の制御部１３０は、通信部１１０を介して、Ａ地点にいる利用者Ｕの端末装置１０から、第１のユーザ位置情報を取得する（ステップＳ１０１）。

Ｂ地点において利用者Ｕの端末装置１０と店舗の決済装置２００との間で電子決済が行われた際、制御部１３０は、通信部１１０を介して、端末装置１０又は決済装置２００から、利用者Ｕの識別情報および店舗の所在情報を取得する（ステップＳ１０２）。

制御部１３０は、通信部１１０を介して、Ｃ地点にいる利用者Ｕの端末装置１０から、第２のユーザ位置情報を取得する（ステップＳ１０３）。

制御部１３０は、利用者Ｕの第１のユーザ位置情報および第２のユーザ位置情報に基づいて、店舗の所在情報を検証する（ステップＳ１０４）。

制御部１３０は、店舗の所在情報の取得日時の前後の所定時間内（例えば３０分以内）に取得された第１および第２のユーザ位置情報に基づいて、店舗の所在情報が正しいか否かを推定する（ステップＳ１０５）。

例えば、制御部１３０は、第１および第２のユーザ位置情報のそれぞれと、店舗の所在情報との間の取得時間の差分が、２点間の移動に要する推定所要時間よりも短い場合、店舗の所在情報が正しくないと推定する。

あるいは、制御部１３０は、第１および第２のユーザ位置情報から判断して、利用者Ｕが店舗の所在情報が示す場所へ行くことが物理的に不可能である場合や論理的にあり得ない場合にも、店舗の所在情報が正しくないと推定する。

制御部１３０は、店舗の所在情報が正しいと推定した場合には（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、そのまま現在の処理を継続する。すなわち、一連の処理を終了する。

制御部１３０は、店舗の所在情報が正しくないと推定した場合には（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、この店舗の所在情報を使用している購買履歴等のデータを蓄積する（ステップＳ１０６）。

制御部１３０は、蓄積されたデータが所定の件数に達したか否かを判断する（ステップＳ１０７）。

制御部１３０は、蓄積されたデータが所定の件数に達していないと判断した場合（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、蓄積されたデータが所定の件数に達するまで、現在の処理を継続する（ステップＳ１０１に戻る）。

制御部１３０は、蓄積されたデータが所定の件数に達していると判断した場合（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、正しくないと推定した店舗の所在情報に対処する（ステップＳ１０８）。

例えば、制御部１３０は、蓄積されたデータ又は全データを精査してもよいし、実際に人がこの店舗の所在地に確認しに行くように提案してもよいし、この店舗の所在情報を使用している購買履歴等のデータを全て無効としてもよい。また、制御部１３０は、通信部１１０を介して、決済装置２００に対して、店舗の所在情報を修正するように要求又は提案するようにしてもよい。

〔６．変形例〕
上述した端末装置１０および情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。

上記の実施形態において、情報処理装置１００は、利用者Ｕの普段のユーザ位置情報を履歴として蓄積し、利用者Ｕのユーザ位置情報の履歴に基づいて、店舗の所在情報が正しいか否かを推定するようにしてもよい。例えば、店舗で電子決済を行った日にたまたま利用者Ｕが節電等のため端末装置１０の測位機能（ＧＰＳ等）をオフにしている場合（ユーザ位置情報を取得できない場合）でも、利用者Ｕが普段から日常的／頻繁に当該店舗を利用している場合には、店舗の所在情報と一致する位置情報が利用者Ｕのユーザ位置情報の履歴に含まれているため、店舗の所在情報が正しいと推定することができる。また、利用者Ｕが普段常駐しているオフィス（会社／職場）等の位置情報も利用者Ｕのユーザ位置情報の履歴に含まれることになるため、店舗の所在情報がこのオフィス等の位置情報と同一（同じ建物内）又はその近隣である場合にも、店舗の所在情報が正しいと推定することができる。反対に、店舗の所在情報が、利用者Ｕのユーザ位置情報の履歴からかけ離れた位置を示している場合には、店舗の所在情報が正しくないのではないかと疑うことができる。すなわち、情報処理装置１００は、利用者Ｕのユーザ位置情報に基づいて利用者Ｕの普段の行動パターンを取得し、利用者Ｕの普段の行動パターンから、店舗の所在情報が正しいか否かを推定する。例えば、特開２０１４－６３４０８号公報にはユーザの生活圏を位置情報から判定する技術が開示されているので、このような技術を用いて利用者Ｕの普段の行動パターンを取得してもよい。

また、上記の実施形態において、一人の利用者Ｕのユーザ位置情報を用いている例について説明しているが、実際には、複数の利用者Ｕのそれぞれのユーザ位置情報を用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、店舗で電子決済を行った複数の利用者Ｕの決済前後のユーザ位置情報を用いて、その店舗の所在情報が正しいか否かを推定する。複数の利用者Ｕのユーザ位置情報を用いることで、店舗の所在情報が正しいか否かをより高精度に推定できる。また、ある利用者Ｕのユーザ位置情報が正しくなかったとしても、複数の利用者Ｕのユーザ位置情報を突き合せて、店舗の所在情報が正しいか否かを高精度に推定できる。

また、上記の実施形態において、情報処理装置１００は、同一地域内（東京都○○区）におけるユーザ位置情報を用いているが、実際には、利用者Ｕの長距離移動中におけるユーザ位置情報を用いてもよい。例えば、利用者Ｕが東京から名古屋へ移動している場合、図１に示す例において、Ａ地点で取得した第１のユーザ位置情報が「東京」を示し、Ｃ地点で取得した第２のユーザ位置情報が「名古屋」を示しているのに、Ｂ地点で取得した店舗の所在情報が「仙台」を示している場合には、移動経路および取得日時から判断して明らかにおかしいため、店舗の所在情報が正しくないと推定できる。

また、上記の実施形態において、情報処理装置１００は、利用者Ｕが街中を移動可能である状態を前提にしているが、実際には、利用者Ｕが特定の交通機関や特定の施設の中にいる状態であってもよい。例えば、利用者Ｕが鉄道を利用中である場合、図１に示す例において、Ａ地点で取得した第１のユーザ位置情報、およびＣ地点で取得した第２のユーザ位置情報がいずれも鉄道の路線上（駅を含む）の位置を示しているのに、利用者Ｕが改札を出た記録もなく、Ｂ地点で取得した店舗の所在情報が鉄道の沿線から遠く離れた街中の位置を示している場合には、移動経路および取得日時から判断して明らかにおかしいため、店舗の所在情報が正しくないと推定できる。

また、上記の実施形態において、情報処理装置１００は、ユーザ位置情報に加えて、利用者Ｕの属性等を考慮することで、店舗の所在情報の推定精度をさらに向上させることができる。具体的には、情報処理装置１００は、店舗の所在情報が前後に取得されたユーザ位置情報から判断して移動可能な場所にあったとしても、利用者Ｕの属性や普段の行動から判断して立ち寄らないと思われる店舗の所在情報である場合には、不合理であり、店舗の所在情報が正しくないと推定できる。例えば、情報処理装置１００は、決済前後で街中を徒歩移動中の運転免許証を所有していない利用者Ｕが、ガソリンスタンド（給油所）で決済している場合や、高速道路のサービスエリア（ＳＡ）内の店舗で決済している場合等には、不合理であり、店舗の所在情報が正しくないと推定できる。

また、上記の実施形態において、情報処理装置１００は、店舗の所在情報が正しいか否かを推定するだけでなく、利用者Ｕの意図しない不正な決済を見抜くこともできる。例えば、情報処理装置１００は、決済前後の利用者Ｕの位置情報から判断して、明らかに利用者Ｕが立ち寄ることができない店舗で決済が行われている場合であって、店舗の所在情報が正しいことが過去の検証により明らかになっている場合には、不正を疑うことができる。

また、上記の実施形態において、個人と店舗との間の電子決済を例に説明しているが、実際には、個人間の電子決済であってもよい。すなわち、利用者Ｕが電子決済を行う相手は、店舗ではなく、他の利用者Ｕでもよい。この場合、店舗の決済装置２００は、ある利用者Ｕと電子決済を行う他の利用者Ｕの端末装置１０となる。例えば、個人が自身の専門知識やスキル（技能）、労働力等を提供した見返りとして、電子決済により対価（報酬）を受け取ることが考えられる。

〔７．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置１００は、位置取得部（取得部１３２）と、所在取得部（取得部１３２）と、推定部１３３とを備える。位置取得部（取得部１３２）は、利用者Ｕの位置情報を取得する。所在取得部（取得部１３２）は、利用者Ｕに対する決済を行った決済場所の所在情報を取得する。推定部１３３は、利用者Ｕの位置情報から、決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する。これにより、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定することができる。

位置取得部（取得部１３２）は、決済時以外の時に利用者Ｕの位置情報を取得する。所在取得部（取得部１３２）は、決済時に決済場所の所在情報を取得する。推定部１３３は、利用者Ｕの位置情報から、決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する。これにより、決済前後の位置情報を無作為（ランダム）に用いて、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定することができる。

位置取得部（取得部１３２）は、利用者Ｕの複数の位置情報を取得する。推定部１３３は、利用者Ｕの複数の位置情報から、決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する。これにより、複数の位置情報を用いて、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定することができる。

位置取得部（取得部１３２）は、決済前の利用者Ｕの第１位置情報と、決済後の利用者Ｕの第２位置情報とを取得する。推定部１３３は、利用者Ｕの第１位置情報および第２位置情報から、決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する。これにより、決済前の位置情報と決済後の位置情報とを用いて、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定することができる。

位置取得部（取得部１３２）は、利用者Ｕの位置情報の履歴を取得する。推定部１３３は、利用者Ｕの位置情報の履歴から、決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する。これにより、利用者Ｕの位置情報の履歴を用いて、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定することができる。

推定部１３３は、利用者Ｕの位置情報に基づいて利用者Ｕの行動パターンを取得し、利用者Ｕの行動パターンから、決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する。これにより、利用者Ｕの行動パターンを用いて、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定することができる。

位置取得部（取得部１３２）は、複数の利用者Ｕのそれぞれの位置情報を取得する。推定部１３３は、複数の利用者Ｕのそれぞれの位置情報から、決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する。これにより、複数の利用者Ｕの位置情報を用いて、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定することができる。

所在取得部（取得部１３２）は、さらに利用者Ｕに対する決済を行った他の決済場所の所在情報を取得する。推定部１３３は、他の決済場所の所在情報から、決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する。これにより、他の決済場所の所在情報を用いて、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定することができる。

推定部１３３は、利用者Ｕの位置情報と利用者Ｕの属性情報とから、決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する。これにより、利用者Ｕの位置情報に加えて、利用者Ｕの属性情報を用いて、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定することができる。

位置取得部（取得部１３２）は、歩行者自律航法（ＰＤＲ）の技術を利用して、屋内の利用者Ｕの位置情報を取得する。これにより、ＧＰＳ等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。また、屋内の利用者Ｕの位置情報を用いて、決済したときに取得した決済場所の所在情報が正しいか否かを推定することができる。

決済は、電子決済である。これにより、電子決済の際に決済場所の所在情報を取得することができる。

決済は、二次元コード決済である。これにより、二次元コード決済の際に決済場所の所在情報を取得することができる。

〔８．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００および端末装置１０は、例えば図９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。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図９は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００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、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図２に示したネットワークＮに対応）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５００を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えば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、又は半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔９．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、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。

例えば、上述した情報処理装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、上述してきた実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせ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、受付部は、受付手段や受付回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１４ 測位部
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ ユーザ位置情報記憶部
１２３ 決済情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 取得部
１３３ 推定部
１３４ 提供部
１３５ 学習部

Claims (14)

1. 決済時以外の利用者の位置情報を取得する位置取得部と、
   前記利用者に対する決済を行った決済場所の所在情報を取得する所在取得部と、
   決済時以外の前記利用者の位置情報と前記利用者の状況に基づいて、決済したときに取得した前記決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する推定部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記決済場所の所在情報が正しくないと推定された場合、前記決済場所の所在情報を含むデータを蓄積し、蓄積されたデータが一定件数に達した場合、正しくないと推定した前記決済場所の所在情報を含むデータの精査、無効化、あるいは修正の要求、又は前記決済場所の所在地の確認の提案を行う制御部と
   をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記位置取得部は、決済時以外の前記利用者の複数の位置情報を取得し、
   前記推定部は、決済時以外の前記利用者の複数の位置情報と前記利用者の状況に基づいて、決済したときに取得した前記決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記位置取得部は、決済前の前記利用者の第１位置情報と、決済後の前記利用者の第２位置情報とを取得し、
   前記推定部は、前記利用者の第１位置情報および第２位置情報と前記利用者の状況に基づいて、決済したときに取得した前記決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する
   ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. 前記位置取得部は、前記利用者の位置情報の履歴を取得し、
   前記推定部は、前記利用者の位置情報の履歴と前記利用者の状況に基づいて、決済したときに取得した前記決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する
   ことを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記推定部は、決済時以外の前記利用者の位置情報に基づいて前記利用者の行動パターンを取得し、前記利用者の行動パターンから、前記決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する
   ことを特徴とする請求項１～５のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記位置取得部は、決済時以外の複数の前記利用者のそれぞれの位置情報を取得し、
   前記推定部は、決済時以外の複数の前記利用者のそれぞれの位置情報とそれぞれの状況に基づいて、決済したときに取得した前記決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する
   ことを特徴とする請求項１～６のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記所在取得部は、さらに前記利用者に対する決済を行った他の決済場所の所在情報を取得し、
   前記推定部は、前記他の決済場所の所在情報から、前記決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する
   ことを特徴とする請求項１～７のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記推定部は、前記利用者の位置情報と前記利用者の属性情報とから、前記決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する
   ことを特徴とする請求項１～８のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
10. 前記位置取得部は、歩行者自律航法の技術を利用して、屋内の前記利用者の位置情報を取得する
    ことを特徴とする請求項１～９のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記決済は、電子決済である
    ことを特徴とする請求項１～１０のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
12. 前記決済は、二次元コード決済である
    ことを特徴とする請求項１～１１のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
13. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    決済時以外の利用者の位置情報を取得する位置取得工程と、
    前記利用者に対する決済を行った決済場所の所在情報を取得する所在取得工程と、
    決済時以外の前記利用者の位置情報と前記利用者の状況に基づいて、決済したときに取得した前記決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する推定工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
14. 決済時以外の利用者の位置情報を取得する位置取得手順と、
    前記利用者に対する決済を行った決済場所の所在情報を取得する所在取得手順と、
    決済時以外の前記利用者の位置情報と前記利用者の状況に基づいて、決済したときに取得した前記決済場所の所在情報が正しいか否かを推定する推定手順と
    をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。

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