WO2012173265A1 - 地域精通度算出装置、地域精通度算出方法、及び、地域精通度算出プログラム - Google Patents

地域精通度算出装置、地域精通度算出方法、及び、地域精通度算出プログラム Download PDF

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陽介 高野
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日本電気株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations

Definitions

  • the present invention relates to an area familiarity calculating device, an area familiarity calculating method, and an area familiarity calculating program for calculating an area familiarity level, which is a degree that a user is familiar with an area.
  • Patent Document 1 discloses a technique for changing a route guidance method, such as the number of route guidance, in accordance with the degree of familiarity of the area (land intuition level) in a car navigation system.
  • Patent Document 2 discloses a technique for changing the level of detail of map information presented to the user in the navigation system according to the familiarity of the area. Such regional familiarity is calculated, for example, by movement, passage, stay frequency in a certain area, or accumulation of those times.
  • Patent Document 2 measures the total distance traveled by a car in a predetermined area of the user, and determines the area familiarity of the user with respect to the area by the ratio to the total length of the road in the area. calculate.
  • Patent Document 3 discloses a technique for estimating a user's moving means (walking, train, or automobile) based on the moving speed of a mobile communication terminal carried by the user. It is disclosed.
  • Patent Document 4 discloses a technique for estimating the user's moving means with high accuracy based on the moving speed of the user's mobile communication terminal and information on the mobile communication terminals near the mobile communication terminal. Is disclosed.
  • JP 2004-93148 A Japanese Patent No. 3882554 JP 2008-283256 A JP 2010-226174 A
  • the degree of local familiarity calculated based on the movement history of a vehicle cannot be used depending on the application. For example, in an application that provides local store information according to the user's local familiarity, it is determined that a user with low local familiarity is not familiar with the local store and recommends the store to the user Assume that Here, when the regional familiarity is calculated based on the movement history of the vehicle, even if the regional familiarity is high, the user may have only passed through the area frequently by the vehicle. Therefore, the degree of local familiarity cannot be used to determine whether the user is familiar with local stores.
  • An object of the present invention is to provide an area familiarity calculating device, an area familiarity calculating method, and an area familiarity calculating program capable of solving the above-described problems and calculating an area familiarity suitable for use. It is.
  • An area familiarity calculating apparatus includes a movement history storage unit that stores movement history information indicating a movement history of a user in each of a plurality of movement states in a region, and the plurality of movement states.
  • a selection movement state storage means for storing selected movement state information indicating the movement state used to calculate a degree of familiarity with the area, the user being familiar with the area;
  • a degree of familiarity calculation means for calculating the degree of familiarity with the area using the movement history of the user in each of the movement states indicated by the selected movement state information.
  • the area familiarity calculation method stores movement history information indicating a movement history of a user in each of a plurality of movement states in a region, and the user among the plurality of movement states.
  • a computer-readable recording medium stores movement history information indicating a movement history of a user in each of a plurality of movement states in a region in the computer. And storing the selected movement state information indicating the movement state used for calculating the degree of familiarity with the area, which is the degree to which the user is familiar with the area, and indicating the selected movement state information in the area.
  • An area familiarity calculation program for executing a process of calculating the area familiarity using the movement history of the user in each of the movement states is stored.
  • the effect of the present invention is that an area familiarity calculation device for calculating an area familiarity degree can calculate an area familiarity degree suitable for an application.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the mobile terminal 200 including the area familiarity calculation device 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the mobile terminal 200 is, for example, a terminal device possessed by a user, and includes a regional familiarity calculating device 100, a GPS positioning device 201, an acceleration measuring device 202, and an output device 203.
  • the area familiarity calculation device 100 calculates an area familiarity degree that is a degree that the user is familiar with the area.
  • the GPS positioning device 201 detects the position of the mobile terminal 200 by GPS (Global Positioning System).
  • the acceleration measuring device 202 measures the acceleration generated in the mobile terminal 200.
  • the output device 203 outputs the result and information of the service provided by the application 106 on the regional familiarity calculation device 100 through a display unit and an audio output unit (not shown).
  • the area familiarity calculation device 100 includes a movement state determination unit 101, a region determination unit 102, a movement history generation unit 103, a movement history storage unit 104, a selected movement state storage unit 105, one or more applications 106, and a familiarity degree calculation unit. 107 is included.
  • each application 106 provides services such as “car driving navigation”, “road store recommendation”, and “walking navigation” to the user using the degree of local familiarity.
  • the movement state determination unit 101 determines the movement state of the user.
  • the movement state indicates a moving means when the user moves in the area, such as a car (passenger car), public transportation such as a bus or train, and walking.
  • the movement state determination unit 101 determines the movement state based on the acceleration data input from the acceleration measuring device 202.
  • the movement state determination unit 101 stores acceleration variation patterns and corresponding data of movement states corresponding to the patterns, accumulates the input acceleration data for a certain period of time, and collates with the corresponding data to determine the movement state of the user. Determine.
  • the moving state determination unit 101 is not limited to acceleration, and uses position information or information acquired by other sensors such as temperature and sound as described in Patent Document 3 or Patent Document 4. Then, the movement state may be determined.
  • the movement state determination unit 101 obtains a user's boarding situation on public transportation from an electronic ticket function (not shown) included in the mobile terminal 200, and determines the movement state based on the boarding situation. Good. Furthermore, even if the movement state is further subdivided by adding position information in the moving body such as the seat position of the user in the car, the standing position in the bus, and information such as the presence or absence of the accompanying person and the type Good. This is because the degree and tendency of observation in the user's area changes depending on the position of the user in the moving body, the presence / absence and type of the accompanying person, and the position information in the moving body and the information on the accompanying person are This is because the degree of familiarity may be affected.
  • the position information in the moving body and the information on the accompanying person can be obtained by, for example, a mobile terminal 200 possessed by the user, a device incorporated in the moving body, a device possessed by the accompanying person, Bluetooth (registered trademark), or the like. It may be collected by performing near field communication.
  • the area determination unit 102 determines an area where the user is moving.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the movement route of the user in the first embodiment of the present invention. In the example of FIG. 3, the ground surface is divided into rectangular sections (regions), and region identifiers (A1, A2,..., B1, B2,...) Are assigned to the respective regions.
  • region identifiers A1, A2,..., B1, B2,...) are assigned to the respective regions.
  • the area determination unit 102 determines an area identifier based on latitude and longitude data input from the GPS positioning device 201.
  • the area determination unit 102 stores correspondence data between the latitude / longitude range and the area identifier, and collates the input latitude / longitude data with the corresponding data to determine the area identifier.
  • the area determination unit 102 performs positioning using a base station, a wireless LAN, an RFID tag, or the like as described in Patent Document 3 or Patent Document 4 as well as the latitude and longitude, and sets the area identifier. You may decide.
  • the movement history generation unit 103 generates movement history information 124.
  • the movement history storage unit 104 stores the generated movement history information 124.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the movement history information 124 according to the first embodiment of this invention.
  • the movement history information 124 indicates the movement time for each combination of the area and movement state of each user. In the example of FIG. 4, three types of “automobile”, “bus”, and “walk” are used as the movement state.
  • the movement history generation unit 103 acquires the region and the movement state of the user moving from the region determination unit 102 and the movement state determination unit 101, calculates the movement time for each movement state in each region, and moves the movement history. Save in the storage unit 104.
  • the movement history generation unit 103 adds the movement time of the user on foot in FIG. 3 to the movement history information 124 in the state (a) in FIG. As a result, the movement history information 124 is updated as shown in the state (b) in FIG.
  • the newly acquired travel time is simply added to the acquired travel time, but the acquired travel time is less than 1 in consideration of forgetting about the user's familiarity with the area. You may add the newly acquired movement time to the value which multiplied the specific coefficient.
  • the movement history generation unit 103 may add the movement time excluding the stationary time when adding the movement time for each region as the movement history information 124.
  • the selected movement state storage unit 105 stores selected movement state information 125.
  • the selected movement state information 125 is information relating to a movement state (hereinafter referred to as a selected movement state) of a movement history selected and used from the movement history information 124 in order to calculate the degree of local familiarity.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the selective movement state information 125 according to the first embodiment of this invention.
  • the selected movement state information 125 indicates a weight value (calculation coefficient) for each selected movement state for each application 106.
  • the weight value for each selected moving state is set by an administrator or the like based on the degree of dependence of each selected moving state on the user's familiarity with the services and information provided by each application 106.
  • the “car driving navigation” application 106 that provides navigation information such as traffic signs, lane information, and traffic jam information to the user, it is determined whether the user is familiar with the navigation information in the area. Judgment based on the degree, if you are not familiar with the navigation information. On the other hand, when the user is familiar with the navigation information, the presentation of the navigation information is omitted.
  • the degree of familiarity with the area calculated based on the movement history in a specific selected movement state is the state-dependent familiarity
  • the degree of familiarity with the user's "car” is large, the user Seems to be familiar with regional navigation information.
  • the state-dependent familiarity with “bus” it is considered that the user is somewhat familiar with the local navigation information.
  • the degree of familiarity with state on “walking” is large, it cannot be determined whether the user is familiar with the local navigation information.
  • the degree to which the user is familiar with the local navigation information depends greatly on the state-dependent familiarity with “cars”, slightly depends on the state-dependent familiarity with “bus”, and the state-dependent familiarity with “walk” Is almost independent. Therefore, when the application 106 is “car navigation”, the state-dependent familiarity with respect to each selected moving state is obtained by using a weight value that decreases in the order of the selected moving state “car”, “bus”, and “walking”. Add up and calculate the degree of local familiarity.
  • the weight values of the selected movement states “car”, “bus”, and “walk” are respectively “10”, “3”, “1” is set.
  • other applications 106 such as “road store recommendation” and “walking navigation” are also weighted based on the degree of dependence of each selected moving state on the degree of familiarity with the services and information provided by each application 106. Value is set.
  • the selected movement state information 125 is set in advance by an administrator or the like. Each application 106 may hold information corresponding to the application 106 in the selected movement state information 125. In the selected movement state information 125, the weight value of the selected movement state that is not used for calculating the degree of familiarity with the area may be zero.
  • the selected movement state information 125 may indicate a weight value for only the selected movement state used for calculating the degree of local familiarity.
  • the application 106 acquires the selected movement state and the weight value corresponding to the application 106 from the selected movement state information 125, specifies the area together with the acquired selected movement state and the weight value, and acquires a familiarity calculation unit. 107 is requested to calculate the degree of local familiarity.
  • the familiarity calculating unit 107 calculates a user's regional familiarity in the designated area in response to a request from the application 106.
  • the familiarity calculation unit 107 acquires the movement time in each selected movement state in the area designated by the application 106 from the movement history information 124.
  • the familiarity calculation unit 107 sets the obtained movement time for each selected movement state as the state-dependent familiarity for each selected movement state.
  • the familiarity calculation unit 107 calculates the regional familiarity by Equation 1 using the state-dependent familiarity and the weight value specified by the application 106, and outputs it to the application 106.
  • Fij is a state-dependent familiarity (movement time) with respect to the selected movement state i in the region j
  • Wi is a weighted value of the selected movement state i
  • N is the number of the selected movement states.
  • the area familiarity calculation apparatus 100 may be a computer that includes a CPU (Central Processing Unit) and a storage medium that stores a program, and operates by control based on the program.
  • CPU Central Processing Unit
  • FIG. 6 is a flowchart showing the processing of the area familiarity calculation device 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the movement history generation unit 103 generates movement history information 124 (step S101).
  • the movement history generation unit 103 acquires, from the region determination unit 102, an identifier of the region where the user is present (the mobile terminal 200 is moving) at a predetermined sampling period, and the movement state determination unit From 101, the movement state of the user at that time is acquired.
  • the sampling period is set to a time sufficient for sampling the user's area and moving state, such as several seconds or several minutes.
  • the movement history generation unit 103 adds the time value of the sampling period to the movement time corresponding to the combination of the acquired area identifier and movement state in the movement history information 124.
  • the application 106 acquires the selected movement state and the weight value corresponding to the application 106 from the selected movement state information 125, and requests the familiarity calculation unit 107 to calculate the regional familiarity (step S102).
  • the application 106 specifies the region identifier of the region for which the region familiarity is calculated, and the selected movement state and the weight value acquired from the selected movement state information 125.
  • the application 106 When the application 106 requests the degree of familiarity with the area where the user is currently located, the application 106 acquires and specifies the area identifier of the area where the user is currently located from the area determination unit 102.
  • the familiarity calculation unit 107 calculates the user's familiarity with the region (step S103).
  • the familiarity degree calculation unit 107 acquires the movement time in each selected movement state in the area specified by the area identifier from the movement history information 124 and sets it as the state-dependent familiarity in each selected movement state.
  • the familiarity calculation unit 107 calculates the regional familiarity according to Equation 1 using the state-dependent familiarity in each selected movement state and the weight value specified by the application 106, and outputs it to the application 106.
  • the familiarity calculating unit 107 acquires the area identifier of the area where the user is currently located from the area determining unit 102, and the area of the user in the area The degree of familiarity may be calculated.
  • the application 106 provides services and information to the user using the regional familiarity calculated by the familiarity calculating unit 107 (step S104).
  • the degree of familiarity with the area is equal to or greater than a predetermined threshold, the application 106 determines that the user is familiar with the area where the user is present and does not provide the service or information to the user. .
  • the threshold value for the degree of familiarity with the area may be a fixed value or a value set according to the user.
  • a large value may be set for the threshold for users who prefer frequent information provision, and a small value may be set otherwise.
  • the movement history information 124 (state (a)) of FIG. 4 is generated by the movement history generation unit 103 and the user is in the area of the area identifier “A1”, the application of “car driving navigation” Assume that 106 is executed.
  • the application 106 acquires “10”, “3”, and “1” as the weight values of the car, the bus, and the walk from the selected movement state information 125 in FIG. 5, respectively. Then, the application 106 designates the area identifier “A1” and the weight values “10”, “3”, “1” of the car, the bus, and the walking, and calculates the area familiarity degree to the familiarity degree calculation unit 107. Request. The familiarity calculation unit 107 calculates “10”, “1” as the travel time by car, bus, and struggle in the area of the area identifier “A1” from the movement history information 124 (state (a)) in FIG. ”And“ 20 ”.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a characteristic configuration of the first embodiment of the present invention.
  • an area familiarity calculation device 100 includes a movement history storage unit 104, a selected movement state storage unit 105, and a familiarity degree calculation unit 107.
  • the movement history storage unit 104 stores movement history information 124 that indicates a movement history of a user in each of a plurality of movement states in a region.
  • the selected movement state storage unit 105 stores selected movement state information 125 indicating a movement state used for calculating a region familiarity that is a degree that the user is familiar with the region among a plurality of movement states.
  • the familiarity degree calculation unit 107 calculates the familiarity degree of the region using the movement history of the user in each of the movement states indicated by the selected movement state information 125 in the region.
  • the regional familiarity calculation device 100 that calculates the regional familiarity can calculate the regional familiarity suitable for the application. This is because the familiarity calculating unit 107 calculates the regional familiarity using the movement history of the user in each of the movement states indicated by the selected movement state information 125 in the region. In addition, according to the first embodiment of the present invention, it is possible to calculate a high degree of regional familiarity suitable for a use. The reason is that the familiarity calculating unit 107 calculates the regional familiarity by summing up the state-dependent familiarity in each of the plurality of movement states. (Second Embodiment) Next, a second embodiment of the present invention will be described.
  • the weight value for each selected moving state used for calculating the regional familiarity is changed according to the current moving state of the user.
  • the configuration of the second embodiment of the present invention is the same as the configuration of the first embodiment of the present invention except for the contents of the selected movement state information 125.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the selective movement state information 125 according to the second embodiment of this invention.
  • the selected movement state information 125 indicates a weight value (calculation coefficient) for each selected movement state for each combination of the application 106 using the local familiarity and the current movement state.
  • the weight value for each selected moving state is set by the administrator or the like based on the degree of dependence of each selected moving state on the user's familiarity with the services and information provided by the application 106 according to the current moving state. Is done. For example, in the “store recommendation” application 106 that presents store recommendation information in a region to the user, if the current movement state of the user is “car” or “bus”, Judge whether you are familiar with the information on “stores along the main road”, which is easy to reach by bus, based on the degree of local familiarity. If you are not familiar with it, recommend the “store along the main road” Present information.
  • the degree to which the user is familiar with the information on the “stores that are not along the main road” in the region greatly depends on the degree of familiarity with the state on “walking”. Therefore, when the application 106 is “store recommendation” and the current movement state of the user is “car” or “bus”, the weight values for the selected movement states “car” and “bus” are the weight values for “walk”. And calculate the degree of local familiarity.
  • the weight value for the selected movement state “walking” is set larger than the weighting values for “car” and “bus” to calculate the degree of familiarity with the area.
  • the weight values of the selection movement states “car”, “bus”, and “walk” are set, respectively.
  • the current movement state is “walking”, “2”, “2”, and “10” are set as the weight values of the selection movement states “car”, “bus”, and “walking”, respectively.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the processing of the area familiarity calculation device 100 according to the second embodiment of the present invention.
  • the movement history generation unit 103 generates movement history information 124 (step S201).
  • the application 106 acquires the current movement state of the user from the movement state determination unit 101 (step S202).
  • the application 106 acquires the selected movement state and the weight value corresponding to the combination of the application 106 and the current movement state from the selected movement state information 125, and calculates the familiarity degree to the familiarity calculation unit 107.
  • a request is made (step S203).
  • step S103, S104 the processing (steps S204 and S205) from when the familiarity calculation unit 107 calculates the local familiarity of the user until the service and information are provided (steps S204 and S205) is the first embodiment of the present invention (step S103, S104) is the same.
  • the movement history information 124 (state (a)) of FIG. 4 is generated by the movement history generation unit 103 and the user is in the area with the area identifier “A1”
  • the “store recommendation” application 106 Is executed.
  • the application 106 determines, based on the selected movement state information 125 in FIG. 7, the weight value of the car, bus, and walk when the current movement state is “bus”.
  • the application 106 designates the area identifier “A1” and weight values “10”, “10”, “2” for cars, buses, and walks, and requests the familiarity calculation unit 107 to calculate the degree of familiarity with the area. .
  • the familiarity calculation unit 107 calculates “10” and “1” as the travel time by car, bus, and walk in the area of the area identifier “A1” from the movement history information 124 (state (a)) of FIG. , “20” is acquired.
  • the application 106 assumes that the user is not familiar with the information on the “store along the main road” in the area, and the “main line recommended to the user in that area” Information on stores along the road is presented.
  • the application 106 uses the selected movement state information 125 in FIG. 7 as the weight value of the car, bus, and walking when the current movement state is “walking”.
  • the application 106 designates the area identifier “A1” and the weight values “2”, “2”, “10” for cars, buses, and walks, and requests the familiarity calculation unit 107 to calculate the familiarity with the area. .
  • the familiarity calculation unit 107 calculates “10” and “1” as the travel time by car, bus, and walk in the area of the area identifier “A1” from the movement history information 124 (state (a)) of FIG. , “20” is acquired.
  • the familiarity degree calculation unit 107 uses the movement history in each of the movement states with respect to the current movement state indicated by the selected movement state information 125 to calculate the regional familiarity degree. While the present invention has been described with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention.
  • the mobile terminal 200 includes all the components of the regional familiarity calculating device 100, but the server device connected to the portable terminal 200 via the network calculates the regional familiarity described above. Some components of the apparatus 100 may be included.
  • the server device may include the application 106 and the mobile terminal 200 may include other components. In this case, input / output between the application 106 and other components is performed via a network. This format is suitable when the application 106 is provided as a network service.
  • the server device may include the movement history storage unit 104 and the familiarity calculation unit 107, and the mobile terminal 200 may include other components. In this case, the movement history information 124 generated by the movement history generation unit 103 of the mobile terminal 200 is accumulated in the movement history storage unit 104 in the server device via the network.
  • the familiarity degree calculation unit 107 in the server device calculates the regional familiarity degree and outputs it to the portable terminal 200 via the network.
  • This format is suitable when the user uses one or more mobile terminals 200. That is, the user's local familiarity can be calculated based on the movement history of the users output from one or more mobile terminals 200 collected in the server device.
  • the area familiarity calculation device 100 accumulates the movement time for each movement state of the user as the movement history, and uses the movement time of each movement state as the state-dependent familiarity. Any other information may be used as the state-dependent familiarity as long as it indicates the familiarity with the region.
  • the area familiarity calculation device 100 accumulates the movement frequency (number of visits) and the movement distance for each movement state in addition to the movement time, and sets one of these as the state-dependent familiarity, or these The state-dependent familiarity may be calculated based on some of them.
  • the area familiarity calculation device 100 When one mobile terminal 200 is used by a plurality of users, the area familiarity calculation device 100 generates the movement history information 124 for each user of the mobile terminal 200, and the current user of the mobile terminal 200. The user's local familiarity may be calculated based on the movement history information 124.
  • the present invention can be applied to an apparatus or a system that uses a user's degree of familiarity with a region in determining whether to provide a service or information to the user.

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Abstract

用途に適した地域精通度を算出する。　地域精通度算出装置１００は、移動履歴記憶部１０４、選択移動状態記憶部１０５、及び、精通度算出部１０７を含む。移動履歴記憶部１０４は、地域における、複数の移動状態の各々での利用者の移動履歴を示す、移動履歴情報１２４を記憶する。選択移動状態記憶部１０５は、複数の移動状態の内、利用者が地域に精通している度合いである地域精通度を算出するために用いる移動状態を示す、選択移動状態情報１２５を記憶する。精通度算出部１０７は、地域における、選択移動状態情報１２５で示される移動状態の各々での利用者の移動履歴を用いて、地域精通度を算出する。

Description

地域精通度算出装置、地域精通度算出方法、及び、地域精通度算出プログラム
　本発明は、利用者が地域に精通している度合いである地域精通度を算出する地域精通度算出装置、地域精通度算出方法、及び、地域精通度算出プログラムに関する。
　土地や地域に関連づけられた情報やサービスを利用者に提供するかどうかを判断するときに、利用者が特定の土地や地域について予めどのくらい知識があるか、すなわち、精通しているかを示す指標である、地域精通度が用いられている。
　例えば、特許文献１では、カーナビゲーションシステムにおいて、地域の精通度（土地勘レベル）に応じて、経路案内の回数等、経路案内方法を変更する技術が開示されている。同様に、特許文献２では、ナビゲーションシステムにおいて、地域の精通度に応じて、利用者に提示する地図情報の詳細度を変更する技術が開示されている。
　このような、地域精通度は、例えば、一定の地域内の移動、通過、滞在の頻度、または、それらの回数の累積により算出される。例えば、特許文献２に開示された技術は、利用者の所定区域内の自動車による総走行距離を計測し、その区域の道路の全長との比率によって、当該利用者の当該地域に対する地域精通度を算出する。
　なお、他の関連技術として、特許文献３には、利用者が携帯している移動通信端末の移動速度に基づいて、利用者の移動手段（徒歩、電車、または、自動車）を推定する技術が開示されている。また、特許文献４には、利用者の移動通信端末の移動速度、及び、その移動通信端末の近傍の移動通信端末についての情報をもとに、利用者の移動手段を高い精度で推定する技術が開示されている。
特開２００４−９３１４８号公報 特許第３８８２５５４号公報 特開２００８−２８３２５６号公報 特開２０１０−２２６１７４号公報
　上述した特許文献１、または、特許文献２のように、車両による移動履歴を基に算出された地域精通度は、その用途によっては、用いることができない。
　例えば、利用者の地域精通度に応じて地域の店舗情報を提供するアプリケーションにおいて、地域精通度が低い利用者は地域の店舗に詳しくないと判断し、当該利用者に対して店舗の推薦を行うと仮定する。
　ここで、地域精通度を車両による移動履歴を基に算出した場合、地域精通度が高いとしても、利用者は、車両によりその地域を頻繁に通過しただけかもしれない。したがって、地域精通度を、利用者が地域の店舗に詳しいかどうかの判断に用いることができない。一方、地域精通度を徒歩による移動履歴を基に算出した場合、地域精通度が高ければ、利用者は、徒歩によりその地域を頻繁に訪れていると考えられる。したがって、地域精通度を、利用者が地域の店舗に詳しいかどうかの判断に用いることができる。
　このように、地域精通度の算出に用いる移動履歴を取得した時の移動状態が、その用途に対して適切でない場合、用途に適した地域精通度を得ることができない。
　本発明の目的は、上述した課題を解決し、用途に適した地域精通度を算出することができる、地域精通度算出装置、地域精通度算出方法、及び、地域精通度算出プログラムを提供することである。
　本発明の一態様における地域精通度算出装置は、地域における、複数の移動状態の各々での利用者の移動履歴を示す、移動履歴情報を記憶する移動履歴記憶手段と、前記複数の移動状態の内、前記利用者が前記地域に精通している度合いである地域精通度を算出するために用いる前記移動状態を示す、選択移動状態情報を記憶する選択移動状態記憶手段と、前記地域における、前記選択移動状態情報で示される前記移動状態の各々での前記利用者の前記移動履歴を用いて、前記地域精通度を算出する精通度算出手段とを含む。
　本発明の一態様における地域精通度算出方法は、地域における、複数の移動状態の各々での利用者の移動履歴を示す、移動履歴情報を記憶し、前記複数の移動状態の内、前記利用者が前記地域に精通している度合いである地域精通度を算出するために用いる前記移動状態を示す、選択移動状態情報を記憶し、前記地域における、前記選択移動状態情報で示される前記移動状態の各々での前記利用者の前記移動履歴を用いて、前記地域精通度を算出する。
　本発明の一態様におけるコンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、地域における、複数の移動状態の各々での利用者の移動履歴を示す、移動履歴情報を記憶し、前記複数の移動状態の内、前記利用者が前記地域に精通している度合いである地域精通度を算出するために用いる前記移動状態を示す、選択移動状態情報を記憶し、前記地域における、前記選択移動状態情報で示される前記移動状態の各々での前記利用者の前記移動履歴を用いて、前記地域精通度を算出する処理を実行させる地域精通度算出プログラムを格納する。
　本発明の効果は、地域精通度を算出する地域精通度算出装置において、用途に適した地域精通度を算出することができることである。
本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態に係る地域精通度算出装置１００を含む携帯端末２００の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における、利用者の移動経路の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、移動履歴情報１２４の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、選択移動状態情報１２５の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における地域精通度算出装置１００の処理を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態における、選択移動状態情報１２５の例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態における地域精通度算出装置１００の処理を示すフローチャートである。
　（第１の実施の形態）
　次に、本発明の第１の実施の形態について説明する。
　はじめに、本発明の第１の実施の形態の構成について説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態に係る地域精通度算出装置１００を含む携帯端末２００の構成を示すブロック図である。
　携帯端末２００は、例えば、利用者が所持する端末装置であり、地域精通度算出装置１００、ＧＰＳ測位装置２０１、加速度計測装置２０２、及び、出力装置２０３を含む。
　地域精通度算出装置１００は、利用者が地域に精通している度合いである地域精通度を算出する。ＧＰＳ測位装置２０１はＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）により、携帯端末２００の位置を検出する。加速度計測装置２０２は、携帯端末２００に生じる加速度を計測する。出力装置２０３は、地域精通度算出装置１００上のアプリケーション１０６により提供されるサービスの結果や情報を、図示しない表示部や音声出力部を通して出力する。
　地域精通度算出装置１００は、移動状態判定部１０１、地域判定部１０２、移動履歴生成部１０３、移動履歴記憶部１０４、選択移動状態記憶部１０５、１以上のアプリケーション１０６、及び、精通度算出部１０７を含む。
　ここで、各アプリケーション１０６は、地域精通度を用いて、利用者に対して「自動車運転ナビゲーション」、「路面店推薦」、「歩行ナビゲーション」等のサービスを提供する。
　移動状態判定部１０１は、利用者の移動状態を判定する。移動状態は、自動車（乗用車）、バスや電車といった公共交通機関、徒歩等、利用者が地域を移動するときの移動手段を示す。移動状態判定部１０１は、加速度計測装置２０２から入力された加速度のデータをもとに移動状態を判定する。移動状態判定部１０１は、加速度の変動パターンとそのパターンに該当する移動状態の対応データを保持し、入力された加速度データを一定時間蓄積して、この対応データと照合し、利用者の移動状態を判定する。
　なお、移動状態判定部１０１は、加速度に限らず、特許文献３、または、特許文献４に記載されているように、位置情報、あるいは、温度や音などの他のセンサにより取得した情報を用いて、移動状態を判定してもよい。また、移動状態判定部１０１は、携帯端末２００に含まれる図示しない電子チケット機能から、利用者の公共交通機関への乗車状況を取得し、当該乗車状況をもとに移動状態を判定してもよい。
　さらに、移動状態は、利用者の自動車内における座席位置、バス内の立ち位置等の移動体内の位置情報や、同伴者の有無や種別等の情報を加えることにより、さらに細分化されていてもよい。これは、利用者の移動体内の位置、または、同伴者の有無や種別により、利用者の地域の観察の度合いや傾向が変化し、これらの移動体内の位置情報や同伴者の情報が、地域精通度に影響する可能性があるからである。これらの移動体内の位置情報や同伴者の情報は、例えば、利用者が所持する携帯端末２００が、移動体に組みこまれた装置や同伴者が所持する装置と、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの近接通信を行うことによって収集されてもよい。
　地域判定部１０２は、利用者が移動中の地域を判定する。図３は、本発明の第１の実施の形態における、利用者の移動経路の例を示す図である。図３の例では、地表が長方形の区画（地域）に分割され、それぞれの地域に地域識別子（Ａ１、Ａ２、…、Ｂ１、Ｂ２、…）が割り当てられている。また、図３において、矢印の曲線は、利用者が移動した経路、括弧の中の数字は、各地域の移動時間を示す。実線は自動車による移動を、破線は徒歩による移動を示す。
　地域判定部１０２は、ＧＰＳ測位装置２０１から入力された緯度経度のデータをもとに地域の識別子を判定する。地域判定部１０２は、緯度経度の範囲と地域識別子の対応データを保持し、入力された緯度経度データをこの対応データと照合し、地域識別子を決定する。
　なお、地域判定部１０２は、緯度経度に限らず、特許文献３、または、特許文献４に記載されているように、基地局、無線ＬＡＮ、ＲＦＩＤタグ等を用いて測位を行い、地域識別子を決定してもよい。
　移動履歴生成部１０３は、移動履歴情報１２４を生成する。移動履歴記憶部１０４は、生成された移動履歴情報１２４を記憶する。図４は、本発明の第１の実施の形態における、移動履歴情報１２４の例を示す図である。移動履歴情報１２４は、各利用者の地域と移動状態の組み合わせ毎の移動時間を示す。図４の例では、移動状態として、「自動車」、「バス」、及び、「徒歩」の３種類が用いられている。
　移動履歴生成部１０３は、地域判定部１０２と移動状態判定部１０１とから、利用者の移動中の地域と移動状態とを取得し、各地域における移動状態毎に移動時間を算出し、移動履歴記憶部１０４に保存する。
　例えば、移動履歴生成部１０３は、図４における状態（ａ）の移動履歴情報１２４に、図３における利用者の徒歩による移動時間を加算する。この結果、移動履歴情報１２４は、図４における状態（ｂ）のように更新される。なお、この例では、単純に新たに取得した移動時間を、取得済みの移動時間に加算しているが、利用者の地域精通度に対する忘却性を考慮し、取得済みの移動時間に１より小さい特定の係数を乗算した値に、新たに取得した移動時間を加算してもよい。
　なお、移動履歴生成部１０３は、移動履歴情報１２４として、地域毎の移動時間を加算するときに、静止していた時間を除いた移動時間を加算してもよい。
　選択移動状態記憶部１０５は、選択移動状態情報１２５を記憶する。選択移動状態情報１２５は地域精通度を算出するために、移動履歴情報１２４から選択して用いる移動履歴の移動状態（以下、選択移動状態とする）に関する情報である。図５は、本発明の第１の実施の形態における、選択移動状態情報１２５の例を示す図である。選択移動状態情報１２５は、アプリケーション１０６毎に、各選択移動状態に対する加重値（算出係数）を示す。
　各選択移動状態に対する加重値は、各アプリケーション１０６が提供するサービスや情報への利用者の精通度に対する、各選択移動状態の依存度合をもとに、管理者等により設定される。
　例えば、交通標識、車線情報、渋滞情報等のナビゲーション情報を利用者に提供する「自動車運転ナビゲーション」のアプリケーション１０６においては、利用者が地域においてこれらのナビゲーション情報に精通しているかどうかを、地域精通度をもとに判断し、精通していない場合は、ナビゲーション情報を提示する。一方、利用者がナビゲーション情報に精通している場合は、ナビゲーション情報の提示を省略する。
　ここで、特定の選択移動状態での移動履歴をもとに算出された地域についての精通度を状態依存精通度とすると、利用者の「自動車」に対する状態依存精通度が大きい場合は、利用者が地域のナビゲーション情報に精通していると考えられる。「バス」に対する状態依存精通度が大きい場合は、利用者が地域のナビゲーション情報にやや精通していると考えられる。また、「徒歩」に対する状態依存精通度が大きい場合でも、利用者が地域のナビゲーション情報に精通しているかどうかは判断できない。すなわち、利用者が地域のナビゲーション情報に精通している度合いは、「自動車」に対する状態依存精通度に大きく依存、「バス」に対する状態依存精通度にやや依存、「徒歩」に対する状態依存精通度にはほとんど依存しない。
　したがって、アプリケーション１０６が「自動車運転ナビゲーション」の場合は、選択移動状態「自動車」、「バス」、「徒歩」の順に小さくなるような加重値を用いて、各選択移動状態に対する状態依存精通度を合算し、地域精通度を算出する。
　図５の選択移動状態情報１２５では、アプリケーション１０６が「自動車運転ナビゲーション」の場合、選択移動状態「自動車」、「バス」、「徒歩」の加重値に、それぞれ、「１０」、「３」、「１」が設定されている。
　「路面店推薦」や「歩行ナビゲーション」等の他のアプリケーション１０６についても、同様に、各アプリケーション１０６が提供するサービスや情報への精通度に対する、各選択移動状態の依存度合をもとに、加重値が設定される。
　なお、選択移動状態情報１２５は、管理者等により事前に設定される。また、各アプリケーション１０６が、選択移動状態情報１２５のうち、当該アプリケーション１０６に対応する情報を保持していてもよい。
　また、選択移動状態情報１２５において、地域精通度を算出するために使用しない選択移動状態の加重値は０であってもよい。また、選択移動状態情報１２５は、地域精通度を算出するために使用する選択移動状態のみについて、その加重値を示していてもよい。
　アプリケーション１０６は、選択移動状態情報１２５から、当該アプリケーション１０６に対応する、選択移動状態と加重値とを取得し、当該取得した選択移動状態と加重値とともに、地域を指定して、精通度算出部１０７に地域精通度の算出を要求する。
　精通度算出部１０７は、アプリケーション１０６からの要求に応じて、指定された地域における利用者の地域精通度を算出する。精通度算出部１０７は、アプリケーション１０６により指定された地域における各選択移動状態での移動時間を、移動履歴情報１２４から取得する。ここで、精通度算出部１０７は、取得した各選択移動状態に対する移動時間を、各選択移動状態に対する状態依存精通度とする。精通度算出部１０７は、状態依存精通度とアプリケーション１０６により指定された加重値とを用いて、数１式により地域精通度を算出し、アプリケーション１０６に出力する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　ここで、Ｆｉｊは、地域ｊにおける、選択移動状態ｉに対する状態依存精通度（移動時間）、Ｗｉは選択移動状態ｉの加重値、Ｎは選択移動状態の数である。
　なお、地域精通度算出装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）とプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。また、移動履歴記憶部１０４と選択移動状態記憶部１０５とは、それぞれ個別の記憶媒体でも、１つの記憶媒体によって構成されてもよい。
　次に、本発明の第１の実施の形態における地域精通度算出装置１００の動作について説明する。
　図６は、本発明の第１の実施の形態における地域精通度算出装置１００の処理を示すフローチャートである。
　はじめに、移動履歴生成部１０３が、移動履歴情報１２４を生成する（ステップＳ１０１）。ここで、移動履歴生成部１０３は、所定のサンプリング周期で、地域判定部１０２から、その時点に利用者がいる（携帯端末２００が移動している）地域の識別子を取得し、移動状態判定部１０１から、その時点の利用者の移動状態を取得する。サンプリング周期は、例えば、数秒、数分等、利用者の地域と移動状態とをサンプリングするのに十分な時間が設定される。移動履歴生成部１０３は、移動履歴情報１２４における、取得した地域識別子と移動状態の組み合わせに対応する移動時間に、サンプリング周期の時間値を加算する。
　アプリケーション１０６は、選択移動状態情報１２５から、当該アプリケーション１０６に対応する、選択移動状態と加重値とを取得し、精通度算出部１０７に地域精通度の算出を要求する（ステップＳ１０２）。
　ここで、アプリケーション１０６は、地域精通度を算出する地域の地域識別子と、選択移動状態情報１２５から取得した選択移動状態及び加重値とを指定する。アプリケーション１０６が、現在、利用者がいる地域における地域精通度を要求する場合、アプリケーション１０６は、地域判定部１０２から、現在、利用者がいる地域の地域識別子を取得して、指定する。
　精通度算出部１０７は、利用者の地域精通度を算出する（ステップＳ１０３）。
　ここで、精通度算出部１０７は、地域識別子により指定された地域における各選択移動状態での移動時間を、移動履歴情報１２４から取得し、各選択移動状態での状態依存精通度とする。精通度算出部１０７は、各選択移動状態での状態依存精通度と、アプリケーション１０６により指定された加重値とを用いて、数１式により地域精通度を算出し、アプリケーション１０６に出力する。
　なお、アプリケーション１０６からの地域識別子の指定が省略された場合、精通度算出部１０７は、地域判定部１０２から、現在、利用者がいる地域の地域識別子を取得し、当該地域における利用者の地域精通度を算出してもよい。
　アプリケーション１０６は、精通度算出部１０７により算出された地域精通度を用いて、利用者にサービスや情報を提供する（ステップＳ１０４）。
　ここで、アプリケーション１０６は、例えば、地域精通度が所定の閾値以上であれば、現在、利用者がいる地域に精通していると判断して、サービスや情報の利用者への提供を行わない。一方、地域精通度が所定の閾値未満であれば、利用者が地域に精通していないと判断して、サービスや情報を利用者に提示する。
　なお、地域精通度の閾値は、固定値でもよく、利用者に応じて設定される値でもよい。閾値が利用者に応じて設定される場合、頻繁な情報提供を好む利用者に対しては、閾値に大きい値を設定し、そうでなければ、小さい値を設定してもよい。
　例えば、移動履歴生成部１０３により、図４の移動履歴情報１２４（状態（ａ））が生成されており、利用者が地域識別子「Ａ１」の地域にいるときに、「自動車運転ナビゲーション」のアプリケーション１０６が実行されると仮定する。
　アプリケーション１０６は、図５の選択移動状態情報１２５から、自動車、バス、徒歩の加重値として、それぞれ、「１０」、「３」、「１」を取得する。そして、アプリケーション１０６は、地域識別子「Ａ１」と、自動車、バス、徙歩の加重値「１０」、「３」、「１」とを指定して、精通度算出部１０７に地域精通度の算出を要求する。
　精通度算出部１０７は、図４の移動履歴情報１２４（状態（ａ））から、地域識別子「Ａ１」の地域における、自動車、バス、徙歩による移動時間として、それぞれ、「１０」、「１」、「２０」を取得する。そして、精通度算出部１０７は、地域識別子「Ａ１」の地域における利用者の地域精通度を、地域精通度＝１０×１０＋３×１＋１×２０＝１２３のように算出する。
　アプリケーション１０６は、地域精通度が所定の閾値以上の場合、利用者に対する、交通標識、車線情報、渋滞情報等の情報の提示を省略する。一方、地域精通度が所定の閾値未満の場合、利用者に対して、上記の情報を提示する。
　以上により、本発明の第１の実施形態の動作が完了する。
　次に、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
　図１を参照すると、本発明の第１の実施形態に係る地域精通度算出装置１００は、移動履歴記憶部１０４、選択移動状態記憶部１０５、及び、精通度算出部１０７を含む。
　移動履歴記憶部１０４は、地域における、複数の移動状態の各々での利用者の移動履歴を示す、移動履歴情報１２４を記憶する。選択移動状態記憶部１０５は、複数の移動状態の内、利用者が地域に精通している度合いである地域精通度を算出するために用いる移動状態を示す、選択移動状態情報１２５を記憶する。精通度算出部１０７は、地域における、選択移動状態情報１２５で示される移動状態の各々での利用者の移動履歴を用いて、地域精通度を算出する。
　本発明の第１の実施の形態によれば、地域精通度を算出する地域精通度算出装置１００において、用途に適した地域精通度を算出することができる。その理由は、精通度算出部１０７が、地域における、選択移動状態情報１２５で示される移動状態の各々での利用者の移動履歴を用いて、地域精通度を算出するためである。
　また、本発明の第１の実施の形態によれば、用途に適した、高い精度の地域精通度を算出することができる。その理由は、精通度算出部１０７が、複数の移動状態の各々での状態依存精通度を合計することにより、地域精通度を算出するためである。
　（第２の実施の形態）
　次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。本発明の第２の実施の形態においては、利用者の現在の移動状態に応じて、地域精通度を算出するために用いる各選択移動状態に対する加重値を変更する点において、本発明の第１の実施の形態と異なる。
　本発明の第２の実施の形態の構成は、選択移動状態情報１２５の内容を除いて、本発明の第１の実施の形態の構成と同様となる。
　図７は、本発明の第２の実施の形態における、選択移動状態情報１２５の例を示す図である。選択移動状態情報１２５は、地域精通度を用いるアプリケーション１０６と現在の移動状態の組み合わせ毎に、各選択移動状態に対する加重値（算出係数）を示す。
　各選択移動状態に対する加重値は、アプリケーション１０６が現在の移動状態に応じて提供するサービスや情報への利用者の精通度に対する、各選択移動状態の依存度合をもとに、管理者等により設定される。
　例えば、地域における店舗の推薦情報を利用者に提示する「店舗推薦」のアプリケーション１０６においては、利用者の現在の移動状態が「自動車」または「バス」の場合、利用者が地域において自動車、または、バスで行きやすい、「幹線道路沿いの店舗」の情報に精通しているかどうかを、地域精通度をもとに判断し、精通していない場合、地域の「幹線道路沿いの店舗」の推薦情報を提示する。一方、利用者の現在の移動状態が「徒歩」の場合、利用者が地域において徒歩で行きやすい、「幹線道路沿いではない店舗」の情報に精通いしているかどうかを、地域精通度をもとに判断し、精通していない場合、地域の「幹線道路沿いではない店舗」の推薦情報を提示する。
　ここで、利用者の「自動車」及び「バス」に対する状態依存精通度が大きい場合は、利用者が地域の「幹線道路沿いの店舗」の情報に精通していると考えられる。すなわち、利用者が地域の「幹線道路沿いの店舗」の情報に精通している度合いは、「自動車」及び「バス」に対する状態依存精通度に大きく依存する。また、利用者の「徒歩」に対する状態依存精通度が大きい場合は、利用者が地域の「幹線道路沿いではない店舗」の情報に精通していると考えられる。すなわち、利用者が地域の「幹線道路沿いでない店舗」の情報に精通している度合いは、「徒歩」に対する状態依存精通度に大きく依存する。
　したがって、アプリケーション１０６が「店舗推薦」で、利用者の現在の移動状態が「自動車」または「バス」の場合は、選択移動状態「自動車」、「バス」に対する加重値を「徒歩」に対する加重値よりも大きくして、地域精通度を算出する。また、利用者の現在の移動状態が「徙歩」の場合は、選択移動状態「徒歩」に対する加重値を「自動車」、「バス」に対する加重値よりも大きくして、地域精通度を算出する。
　図７の選択移動状態情報１２５では、アプリケーション１０６が「店舗推薦」で現在の移動状態が「自動車」または「バス」の場合、選択移動状態「自動車」、「バス」、「徒歩」の加重値に、それぞれ、「１０」、「１０」、「２」が設定されている。また、現在の移動状態が「徒歩」の場合、選択移動状態「自動車」、「バス」、「徒歩」の加重値に、それぞれ、「２」、「２」、「１０」が設定されている。
　次に、本発明の第２の実施の形態における地域精通度算出装置１００の動作について説明する。
　図８は、本発明の第２の実施の形態における地域精通度算出装置１００の処理を示すフローチャートである。
　はじめに、移動履歴生成部１０３が、移動履歴情報１２４を生成する（ステップＳ２０１）。
　アプリケーション１０６は、移動状態判定部１０１から、利用者の現在の移動状態を取得する（ステップＳ２０２）。
　アプリケーション１０６は、選択移動状態情報１２５から、当該アプリケーション１０６、及び、現在の移動状態の組み合わせに対応する、選択移動状態と加重値とを取得し、精通度算出部１０７に地域精通度の算出を要求する（ステップＳ２０３）。
　以降、精通度算出部１０７が利用者の地域精通度を算出してから、サービスや情報を提供するまでの処理（ステップＳ２０４、Ｓ２０５）は、本発明の第１の実施の形態（ステップＳ１０３、Ｓ１０４）と同様となる。
　例えば、移動履歴生成部１０３により、図４の移動履歴情報１２４（状態（ａ））が生成されており、利用者が地域識別子「Ａ１」の地域にいるときに、「店舗推薦」のアプリケーション１０６が実行されると仮定する。
　ここで、利用者の現在の移動状態が「バス」の場合、アプリケーション１０６は、図７の選択移動状態情報１２５から、現在の移動状態が「バス」の場合の自動車、バス、徒歩の加重値として、それぞれ、「１０」、「１０」、「２」を取得する。
　アプリケーション１０６は、地域識別子「Ａ１」と、自動車、バス、徒歩の加重値「１０」、「１０」、「２」とを指定して、精通度算出部１０７に地域精通度の算出を要求する。
　精通度算出部１０７は、図４の移動履歴情報１２４（状態（ａ））から、地域識別子「Ａ１」の地域における、自動車、バス、徒歩による移動時間として、それぞれ、「１０」、「１」、「２０」を取得する。そして、精通度算出部１０７は、地域識別子「Ａ１」の地域における利用者の地域精通度を、地域精通度＝１０×１０＋１０×１＋２×２０＝１５０のように算出する。
　アプリケーション１０６は、地域精通度が所定の閾値未満の場合、利用者が地域の「幹線道路沿いの店舗」の情報に精通していないとして、利用者に対して、その地域で推薦される「幹線道路沿いの店舗」の情報を提示する。
　一方、利用者の現在の移動状態が「徒歩」の場合、アプリケーション１０６は、図７の選択移動状態情報１２５から、現在の移動状態が「徒歩」の場合の自動車、バス、徒歩の加重値として、それぞれ、「２」、「２」、「１０」を取得する。
　アプリケーション１０６は、地域識別子「Ａ１」と、自動車、バス、徒歩の加重値「２」、「２」、「１０」とを指定して、精通度算出部１０７に地域精通度の算出を要求する。
　精通度算出部１０７は、図４の移動履歴情報１２４（状態（ａ））から、地域識別子「Ａ１」の地域における、自動車、バス、徒歩による移動時間として、それぞれ、「１０」、「１」、「２０」を取得する。そして、精通度算出部１０７は、地域識別子「Ａ１」の地域における利用者の地域精通度を、地域精通度＝２×１０＋２×１＋１０×２０＝２２２のように算出する。
　アプリケーション１０６は、地域精通度が所定の閾値未満の場合、利用者が地域の「幹線道路沿いではない店舗」の情報に精通していないとして、利用者に対して、その地域で推薦される「幹線道路沿いではない店舗」の情報を提示する。
　以上により、本発明の第２の実施形態の動作が完了する。
　本発明の第２の実施の形態によれば、アプリケーション１０６が提供するサービスや情報が、現在の移動状態に応じて変わる場合であっても、用途に適した地域精通度を算出することができる。その理由は、精通度算出部１０７が、選択移動状態情報１２５で示される現在の移動状態に対する移動状態の各々での移動履歴を用いて、地域精通度を算出するためである。
　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　例えば、上述の実施形態においては、携帯端末２００が、地域精通度算出装置１００の全ての構成要素を含んでいるが、携帯端末２００にネットワークで接続されたサーバ装置が、上述の地域精通度算出装置１００の一部の構成要素を含んでいてもよい。
　このような形式の一つとして、例えば、サーバ装置が、アプリケーション１０６を含んでおり、携帯端末２００が他の構成要素を含んでいてもよい。この場合、アプリケーション１０６と他の構成要素との間の入出力は、ネットワーク経由で行われる。この形式は、アプリケーション１０６がネットワークサービスとして提供されている場合に適する。
　また、他の形式として、サーバ装置が移動履歴記憶部１０４と精通度算出部１０７とを含んでおり、携帯端末２００が他の構成要素を含んでいてもよい。この場合、携帯端末２００の移動履歴生成部１０３によって生成された移動履歴情報１２４は、ネットワーク経由でサーバ装置内の移動履歴記憶部１０４に蓄積される。また、携帯端末２００のアプリケーション１０６からの要求に応じて、サーバ装置内の精通度算出部１０７により地域精通度が算出され、ネットワーク経由で携帯端末２００に出力される。この形式は、利用者が１以上の携帯端末２００を使用する場合に適する。すなわち、サーバ装置に集められた、１以上の携帯端末２００から出力される利用者の移動履歴をもとに、利用者の地域精通度を算出することができる。
　また、上述の実施形態においては、地域精通度算出装置１００は、移動履歴として利用者の移動状態毎の移動時間を蓄積し、各移動状態の移動時間を状態依存精通度としているが、これに限らず、地域に対する精通度を示すものであれば、他の情報を状態依存精通度としてもよい。例えば、地域精通度算出装置１００は、移動時間以外に、移動状態毎の移動頻度（訪問回数）や移動距離を蓄積し、これらのうちのいずれかを状態依存精通度とする、あるいは、これらのうちのいくつかをもとに状態依存精通度を算出してもよい。
　また、１つの携帯端末２００を複数の利用者で利用する場合は、地域精通度算出装置１００は、携帯端末２００の利用者毎に移動履歴情報１２４を生成し、携帯端末２００の現在の利用者の移動履歴情報１２４をもとに、当該利用者の地域精通度を算出してもよい。
　この出願は、２０１１年６月１４日に出願された日本出願特願２０１１−１３２００２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　本発明は、利用者にサービスや情報を提供するかどうかの判断に、利用者の地域に対する精通度を利用する装置、または、システムに適用できる。
　１００　地域精通度算出装置
　１０１　移動状態判定部
　１０２　地域判定部
　１０３　移動履歴生成部
　１０４　移動履歴記憶部
　１０５　選択移動状態記憶部
　１０６　アプリケーション
　１０７　精通度算出部
　１２４　移動履歴情報
　１２５　選択移動状態情報
　２００　携帯端末
　２０１　ＧＰＳ測位装置
　２０２　加速度計測装置
　２０３　出力装置

Claims (10)

  1. 　地域における、複数の移動状態の各々での利用者の移動履歴を示す、移動履歴情報を記憶する移動履歴記憶手段と、
    　前記複数の移動状態の内、前記利用者が前記地域に精通している度合いである地域精通度を算出するために用いる前記移動状態を示す、選択移動状態情報を記憶する選択移動状態記憶手段と、
    　前記地域における、前記選択移動状態情報で示される前記移動状態の各々での前記利用者の前記移動履歴を用いて、前記地域精通度を算出する精通度算出手段と
    を含む地域精通度算出装置。
  2. 　前記選択移動状態情報は、複数のアプリケーションの各々について、前記地域精通度を算出するために用いる前記移動状態を示し、
    　前記精通度算出手段は、前記複数のアプリケーションの内のいずれかが前記地域精通度を要求する場合、前記前記選択移動状態情報で示される、当該アプリケーションについての前記移動状態の各々での前記移動履歴を用いて、前記地域精通度を算出する
    請求項１に記載の地域精通度算出装置。
  3. 　前記精通度算出手段は、前記選択移動状態情報で示される前記移動状態の各々での移動時間、移動頻度、移動距離のうちの少なくとも１つをもとに算出される状態依存精通度を用いて、前記地域精通度を算出する
    請求項１または２に記載の地域精通度算出装置。
  4. 　前記選択移動状態情報は、前記地域精通度を算出するために用いる複数の前記移動状態を示す
    請求項３に記載の地域精通度算出装置。
  5. 　前記選択移動状態情報は、前記地域精通度を算出するために用いる複数の前記移動状態と当該複数の前記移動状態の各々に対する重みを含み、
    　前記精通度算出手段は、前記選択移動状態情報で示される複数の前記移動状態の各々の前記状態依存精通度に当該移動状態に対する重みを乗じて、合計することにより、前記地域精通度を算出する
    請求項３または４に記載の地域精通度算出装置。
  6. 　前記選択移動状態情報が示す複数の前記移動状態は、自動車とバスとを含む、
    請求項５に記載の地域精通度算出装置。
  7. 　前記選択移動状態情報が示す複数の前記移動状態は、自動車と徒歩とを含む、
    請求項５に記載の地域精通度算出装置。
  8. 　さらに、現在の移動状態を判定する移動状態判定手段を含み、
    　前記選択移動状態情報は、現在の移動状態に対する、前記地域精通度を算出するために用いる前記移動状態を示し、
    　前記精通度算出手段は、前記選択移動状態情報で示される、前記移動状態判定手段により判定された現在の移動状態に対する前記移動状態の各々での前記移動履歴を用いて、前記地域精通度を算出する
    請求項１乃至７のいずれかに記載の地域精通度算出装置。
  9. 　地域における、複数の移動状態の各々での利用者の移動履歴を示す、移動履歴情報を記憶し、
    　前記複数の移動状態の内、前記利用者が前記地域に精通している度合いである地域精通度を算出するために用いる前記移動状態を示す、選択移動状態情報を記憶し、
    　前記地域における、前記選択移動状態情報で示される前記移動状態の各々での前記利用者の前記移動履歴を用いて、前記地域精通度を算出する
    地域精通度算出方法。
  10. 　コンピュータに、
    　地域における、複数の移動状態の各々での利用者の移動履歴を示す、移動履歴情報を記憶し、
    　前記複数の移動状態の内、前記利用者が前記地域に精通している度合いである地域精通度を算出するために用いる前記移動状態を示す、選択移動状態情報を記憶し、
    　前記地域における、前記選択移動状態情報で示される前記移動状態の各々での前記利用者の前記移動履歴を用いて、前記地域精通度を算出する
    処理を実行させる地域精通度算出プログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
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