WO2017221560A1 - 分析システム及び分析方法 - Google Patents

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WO2017221560A1
WO2017221560A1 PCT/JP2017/017336 JP2017017336W WO2017221560A1 WO 2017221560 A1 WO2017221560 A1 WO 2017221560A1 JP 2017017336 W JP2017017336 W JP 2017017336W WO 2017221560 A1 WO2017221560 A1 WO 2017221560A1
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radio wave
user
user terminal
terminal
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慎治 十河
邦雄 荒川
学 稲森
真吾 藤野
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株式会社アドインテ
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Definitions

  • the present invention relates to an analysis system and an analysis method.
  • Patent Document 1 Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2010-238024 (Patent Document 1) and Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2014-174883 (Patent Document 2) disclose techniques related to advertisements.
  • Patent Document 3 discloses a movement control device that controls moving objects such as manned or unmanned autonomous airship robot airplanes, helicopters, motorcycles, bicycles, and quadruped walking robots. . This moving object provides various types of advertising information. As a result, the advertising effect is enhanced.
  • Patent Document 4 JP-A-2015-207149 discloses a monitoring system using a drone device. In this monitoring system, the position of the monitored person to be monitored is always confirmed, and deterrence is exhibited against criminals.
  • Patent Laid-Open No. 2015-188150 discloses an aerial video distribution system.
  • Patent Document 6 discloses a wireless control system for an unmanned aircraft.
  • Patent Application Publication No. 2013/0287261 discloses an electronic device for managing traffic volume.
  • Patent Document 8 Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2016-4336
  • the inventor estimates the action history of the user terminal based on short-range wireless communication between the wireless device and the user terminal, and A marketing system and a marketing method for analyzing user attribute information including sex are invented.
  • geo-targeting regional identification technology
  • information specific to a user's living area is provided to the user, and advertisements and sales promotions that impact the user are performed.
  • a user's geographical current position is usually estimated by using identification information on network communication such as a base station of a user terminal connected to the Internet or an IP address of a desktop terminal. Therefore, in the current geotargeting, there is a limit to the estimation of the current position of the user, and there is a problem that the user's operation on the network communication such as the user's browsing history is mainly performed.
  • Wi-Fi sensors and Beacon terminals have appeared in order to collect actual behavior information of users.
  • the short-distance wireless communication with the user terminal allows GPS user error information (existing position, Moving traces, etc.) can be captured with high accuracy.
  • user attribute information is analyzed and used for marketing.
  • this wireless device usually needs to be installed at a specific location, and considering the weather such as rain and wind, the installation location is basically indoors and limited to a specific location. Furthermore, since the wireless device is basically an installation type, in order to collect user action information over a wide range, it is necessary to install a plurality of wireless devices for each location. In order to perform more effective geo-targeting, it is necessary to collect user behavior information with high accuracy in a wide range including not only indoors but also outdoors, and specifically analyze user attribute information.
  • An object is to provide an analysis system and an analysis method.
  • An analysis system is an analysis system including one or more unmanned airplanes equipped with wireless devices capable of short-range wireless communication with a user terminal, and a server capable of wireless communication with the unmanned airplanes.
  • the flight control unit causes the unmanned airplane to fly along a flight path in a predetermined area.
  • the radio wave acquisition unit acquires radio wave information including radio wave intensity when a wireless device of the unmanned airplane detects a short-range wireless communication radio wave of the user terminal while the unmanned airplane is flying.
  • the flight position acquisition unit acquires, as the flight position of the unmanned airplane, the GPS position information of the unmanned airplane when the wireless device detects the short-range radio wave based on the GPS unit of the unmanned airplane.
  • the terminal position calculation unit calculates the presence position of the user terminal in the area based on the radio wave intensity of the acquired radio wave information and the acquired flight position of the unmanned airplane.
  • the user attribute analysis unit arranges the calculated location of the user terminal in the map information corresponding to the area, and based on the location feature information indicating the feature of the placed location, the user attribute of the user terminal Analyze information.
  • An analysis method is an analysis method for an analysis system including one or a plurality of unmanned airplanes equipped with wireless devices capable of short-range wireless communication with a user terminal, and a server capable of wireless communication with the unmanned airplanes. Then, a flight control step, a radio wave acquisition step, a flight position acquisition step, a terminal position calculation step, and a user attribute analysis step are provided.
  • FIG. 5A is a diagram illustrating an example when an unmanned airplane approaches a user terminal in the analysis system according to the present invention (FIG. 5A), and FIG.
  • FIG. 5B is a diagram illustrating an example of an unmanned airplane flight position acquisition method according to the present invention.
  • FIG. 6A shows an example of an information table according to the present invention (FIG. 6A), the relationship between the radio field intensity and reception distance of a short-range radio wave according to the present invention, the spherical radio wave reception area and the conical radio wave reception of a wireless device.
  • FIG. 6B shows the relationship with a zone.
  • FIG. 6A shows an example of an intensity distance table concerning the present invention, a user terminal existence position in an area
  • a figure (Drawing 7B) which shows an example of map information concerning the present invention.
  • FIG. 6A shows an information table according to the present invention
  • FIG. 6B shows the relationship with a zone.
  • Drawing 7A shows an example of an intensity distance table concerning the present invention, a user terminal existence position in an area
  • FIG. 7B shows an example of map information concerning the present invention.
  • FIG. 6A shows an information table according to the present
  • FIG. 8A which shows an example of the place attribute information table which concerns on this invention
  • a figure (FIG. 8B) which shows an example in case the analysis system which concerns on this invention analyzes user attribute information.
  • It is a figure (Drawing 9A) which shows an example of a distribution information table concerning the present invention
  • a figure (Drawing 9B) which shows an example when the analysis system concerning the present invention distributes distribution information to a user terminal.
  • FIG. 10A which shows an example when the unmanned airplane which concerns on this invention approaches a specific user terminal twice
  • FIG. 10B which shows an example of the information table which concerns on this invention.
  • FIG. 10A shows an example when the unmanned airplane which concerns on this invention approaches a specific user terminal twice
  • FIG. 10B which shows an example of the information table which concerns on this invention.
  • FIG. 10A shows an example when the unmanned airplane which concerns on this invention approaches a specific user terminal twice
  • FIG. 10B which shows an example of the information table which concerns on this invention.
  • FIG. 11A which shows an example of the presence position and movement trace of a user terminal which concerns on this invention
  • FIG. 11B which shows an example of the user attribute information table which concerns on this invention
  • the figure (FIG. 12A) which shows an example of the flight route of the analysis system which concerns on this invention, and a predetermined
  • FIG. 12 FIG. 12
  • FIG. 13A shows an example of the terminal information table which concerns on this invention
  • FIG. 13B which shows an example of the movement trace pattern which concerns on this invention.
  • FIG. 14A shows an example of the movement trace pattern before installing the advertisement presentation part which concerns on this invention
  • FIG. 14B shows an example of the movement trace pattern after installing the advertisement presentation part which concerns on this invention
  • FIG. 15A shows an example when an unmanned airplane according to the present invention delivers a package
  • FIG. 15B shows an example when an unmanned airplane according to the present invention approaches a user terminal of a victim
  • FIG. It is.
  • FIG. 16A which shows an example of calculation of the presence position of the user terminal by the flight of three unmanned airplanes and triangulation according to the present invention, and an example of the information table by the flight of three unmanned airplanes according to the present invention It is a figure (FIG. 16B) shown.
  • FIG. 17A is a diagram showing an example of a flight path of three unmanned airplanes according to the present invention (FIG. 17A)
  • FIG. 17B is a diagram showing an example of a group area display and a group movement trace pattern according to the present invention. .
  • the analysis system 1 includes one or more unmanned airplanes 12 equipped with a wireless device 11 capable of short-range wireless communication with a user terminal 10, and the unmanned system via a network 13.
  • a server 14 analysis server capable of wireless communication with the airplane 12 is provided.
  • the user terminal 10 is, for example, a mobile terminal device (smartphone) with a touch panel, a wearable terminal device, a tablet terminal device, a portable notebook computer, or the like.
  • the user terminal 10 includes a terminal display unit (output unit) that displays a screen, a terminal reception unit (input unit) that receives an input of a predetermined instruction by a user operation, and a communication unit for wireless communication including short-range wireless communication And.
  • the wireless device 11 includes a user terminal 10 and a communication unit for short-range wireless communication.
  • near field communication means that the user terminal 10 and the wireless device 11 existing within a range of several tens of centimeters to hundreds of tens of meters transmit or receive data using near field radio waves. Meaning, including unidirectional and bidirectional.
  • the wireless device 11 receives a short-range radio wave from the user terminal 10 that has entered a radio wave reception area (reception range), transmits a short-range radio wave including predetermined information, and transmits the short-range radio wave to the user terminal 10.
  • the wireless device 11 receives short-range radio waves from the Beacon terminal 15a that only transmits short-range radio waves.
  • the unmanned airplane 12 includes, for example, an unmanned multicopter (drone), an unmanned helicopter, an unmanned airship, and an unmanned robot airplane.
  • the unmanned airplane 12 includes a wireless device 11, a flying unit that causes the main body to fly in the air, a communication unit for wireless communication, and a GPS unit that acquires GPS position information of the main body.
  • the unmanned airplane 12 includes an obstacle detection sensor. When an obstacle that appears during flight is detected, the unmanned airplane 12 flies around the obstacle. When a plurality of unmanned airplanes 12 fly, each unmanned airplane 12 may fly freely or may fly in a specific formation.
  • the network 13 includes a LAN (Local Area Network) via a relay device 15b (access point), a WAN (Wide Area Network) via a wireless base station 15c, a satellite communication network via a satellite 15d and a satellite earth station 15e.
  • the satellite 15d includes an Iridium satellite and an Inmarsat satellite. If the unmanned airplane 12 is connected to the network 13, it can communicate wirelessly with the server 14.
  • the analysis server 14 is a commonly used computer or the like, and includes a storage unit that accumulates data and a processing unit that performs various processes. Further, the analysis server 14 distributes information to the user terminal 10 via the network 13.
  • the user terminal 10, the wireless device 11, the unmanned airplane 12, and the analysis server 14 incorporate a CPU, ROM, RAM, and the like (not shown).
  • the CPU uses, for example, the RAM as a work area, ROM, etc.
  • the program stored in is executed.
  • each unit described later is realized by the CPU executing a program.
  • the analyst designates a predetermined area where the user comes and goes, and sets the flight path of one unmanned airplane 12 (for example, a drone) in the area.
  • the area includes, for example, a shopping street, a shopping mall, a residential area, a condominium area, an industrial area, a tourist spot, a park, a mountain, and a river, and the flight path is the sky over which the drone can fly and is arbitrarily set by the analyst.
  • the flight path 41 is set above the road between buildings.
  • the flight form of the drone 12 on the flight path is not particularly limited, but includes, for example, a continuous flight form in which a plurality of points P constituting the flight path are sequentially visited.
  • the drone 12 flies toward the first point P1 at a predetermined flight speed, and when it arrives at the first point P1, it flies toward the next second point P2. It is the form which repeats in the some point P to which the order was attached
  • the drone 12 flies toward a specific point P, the GPS position information acquired by the GPS unit during the flight is checked against the position information of the point P on the flight path, and the GPS position information is the position information of the point P. If it matches, it determines with having arrived at the said point P.
  • the flight path 41 is above the road between a plurality of buildings B existing in the area 40, and from the flight start point P0 to a plurality of points P1, P2, P3 (here Then, 3 points) are set in a rectangular shape in order.
  • the drone 12 flies in a rectangular shape by flying a plurality of points P1, P2, and P3 of the flight path 41 in order in a continuous flight form, and returns to the flight start point P0 again.
  • the flying altitude of the drone 12 is set within the maximum receiving distance H1 (for example, 180 m) from which the short-range radio waves of the user terminal 10 on the ground reach.
  • the maximum receiving distance H2 of the beacon terminal 15a is shorter than the maximum reception distance H1 of the user terminal 10
  • the flying altitude of the drone 12 is set within the maximum receiving distance H2 (for example, 80 m) of the Beacon terminal 15a from the ground.
  • the analyst causes the drone 12 to fly (FIG. 3: S101).
  • the method of flying the drone 12 there is no particular limitation on the method of flying the drone 12.
  • the server 14 causes the drone 12 to fly by remote operation via the network 13.
  • the drone 12 causes the main body to fly according to the input flight condition.
  • the analyst carries the operation device 43 dedicated to the drone 12 in the area of the site, and inputs the flight conditions to the operation device 43 to cause the drone 12 to fly.
  • the flight control unit 201 that controls the flight of the drone 12 may be mounted at a location different from the drone 12 such as the server 14 or may be mounted on the main body of the drone 12. The same applies to a plurality of drones 12.
  • the radio wave acquisition unit 202 of the server 14 causes the wireless device 11 to start detecting short-range radio waves of the user terminal 10 via the network 13 (FIG. 3: S102). ).
  • the radio wave acquisition unit 202 causes the wireless device 11 to detect short-range radio waves.
  • the radio wave acquisition unit 202 always activates the radio device 11 so that the radio device 11 constantly receives short-range radio waves.
  • the flight control unit 201 While the flight control unit 201 is flying the drone 12 from the flight start point P0 to the first point P1, for example, from the gap of the building in the area 40, the user terminal A user carrying 10 appears. Then, the wireless device 11 detects a short-range wireless radio wave transmitted from the user terminal 10 (FIG. 3: S102 YES).
  • the user terminal 10 normally transmits short-range radio waves (Beacon, non-directional radio waves) for searching for the relay device 15b for wireless LAN communication.
  • This short-range radio wave includes a terminal ID (for example, “aaa”) for identifying the user terminal 10.
  • This terminal ID is information for identifying the user terminal 10 such as a MAC address, and is not information for identifying an individual user.
  • the wireless device 11 detects the radio wave from the user terminal 10, and the radio wave acquisition unit 202
  • the terminal 11 (“aaa”) included in the radio wave, the strength of the radio wave (for example, “Far”), and the detection time (for example, the radio wave) detected from the wireless device 11 via the network 13. , “2016/4/5/9: 00”) is acquired as radio wave information (FIG. 3: S103).
  • the Beacon terminal 15a installed in a specific place for advertising and marketing periodically transmits short-range radio waves including a Beacon ID (for example, “zzz”) for identifying the Beacon terminal 15a such as a MAC address.
  • a Beacon ID for example, “zzz”
  • the wireless device 11 detects the radio wave from the Beacon terminal 15a, and the radio wave acquisition unit 202 is connected via the network 13.
  • the Beacon ID, the radio wave intensity, and the detection time of the radio wave are acquired as radio wave information.
  • the terminal ID and the Beacon ID are distinguished from each other, and the radio wave information including the Beacon ID is acquired as necessary, although it is not information directly used for analyzing the user attribute information.
  • the radio wave acquisition unit 202 is not limited to the server 14 and may be provided in the drone 12.
  • the flight position acquisition unit 203 of the server 14 determines the GPS position information of the drone 12 when the wireless device 11 detects the short-range radio wave based on the GPS unit of the drone 12. Is acquired as the flight position of the drone 12 (FIG. 3: S104).
  • the method by which the flight position acquisition unit 203 acquires the flight position is not particularly limited.
  • the GPS unit 50 of the drone 12 receives the GPS satellite signal from the GPS satellite 51 to calculate the GPS position information.
  • the flight position acquisition unit 203 acquires GPS position information as a flight position from the GPS unit 50 of the drone 12 via the network 13 when the wireless device 11 detects a short-range wireless radio wave.
  • the flight position acquisition unit 203 is not limited to the server 14 and may be provided in the drone 12.
  • the terminal position calculation unit 204 of the server 14 determines whether the user in the area is based on the radio wave intensity of the acquired radio wave information and the acquired flight position. The location of the terminal 10 is calculated (FIG. 3: S105).
  • the terminal position calculation unit 204 includes, in the information table 600, a device ID (for example, “111”) 601 for identifying the wireless device 11 of the drone 12, radio wave information 602, and flight.
  • the position 603 (“X1, Y1”) is stored in association with each other.
  • the device ID of the wireless device 11 is information for identifying the drone 12 when a plurality of drones 12 are caused to fly.
  • the radio wave information 602 includes a terminal ID 602a, a radio wave intensity 602b, and a detection time 602c. Thereby, the information for calculating the presence position of the user terminal 10 can be made into a database.
  • the radio wave intensity 602b of the radio wave information 602 means a reception distance (relative distance) between the user terminal 10 and the wireless device 11, and becomes stronger as the reception distance is shorter.
  • the radio wave intensity 602b means a proximity degree divided into a plurality of (for example, four) stages in a short-range radio wave according to the reception distance. For example, “Immediate” (nearly), “Near” (near), “Far” (far), “Unknown” (unknown) are shown in descending order of the radio wave intensity 602b, and predetermined according to the type of the radio wave intensity 602b. Can be associated with each other.
  • the reception distances r1 at the radio field strengths “Immediate”, “Near”, and “Far” are “several centimeters”, “several meters”, and “several tens of meters” in order.
  • the reception distance r1 at the radio wave intensity of “Unknown” exceeds “several tens of meters”, and radio waves cannot be detected. Therefore, the maximum reception distance of the short-range radio wave in this case is “several tens of meters” at the radio wave intensity “Far”.
  • the relationship between the type of the radio wave intensity and the reception distance r1 is appropriately designed according to the frequency of the radio wave.
  • the wireless device 11 exists in the drone 12 with the flight altitude H from the ground, as shown in FIG. 6B, the flight altitude H of the drone 12 becomes the height H above the radio device 11, and the radio device 11 A spherical radio wave reception area 60 is formed with the reception distance r1 corresponding to the radio wave intensity as a radius centering on the device 11. And since the radio
  • the intensity distance table 700 includes a radio wave intensity 701 (for example, “Far”) and a lower reception distance 702 (for example, a radius of the bottom surface of the conical radio wave reception area 61). "R2”) is stored in advance in association with each other. Then, the terminal position acquisition unit 204 acquires a lower reception distance 702 corresponding to the radio wave intensity 701 of the acquired radio wave information from the intensity distance table 700, and acquires the flight position (“X1, Y1”) as the center. A circular area 70 having a radius of the lower reception distance (“r2”) is calculated as the presence position of the user terminal 10 with the terminal ID (“aaa”). The user terminal 10 (that is, the user) exists in the circular area 70.
  • the lower reception distance r2 depends on the reception distance r1 of the radio field intensity and the altitude H above the wireless device 11, and is set as appropriate according to the flight conditions of the drone 12. Since the reception distance r1 of the radio wave intensity “Immediate” is within several centimeters, reception of the radio wave of the user terminal 10 at this radio wave intensity is impossible, and may be deleted. Also, instead of the intensity distance table 700, a predetermined arithmetic expression may be prepared in advance, and the reception distance output by substituting the radio wave intensity into the arithmetic expression may be used.
  • the terminal position acquisition unit 204 uses the reception distance r1 corresponding to the radio wave intensity 701 as it is, and uses the circular area 70 centered on the flight position (“X1, Y1”) and having the reception distance r1 as a radius as the user. It may be calculated as the location of the terminal 10.
  • the accuracy of the location of the user terminal 10 can be improved.
  • the user terminal needs to communicate directly with a GPS satellite, so that it is difficult to receive radio waves such as GPS satellite signals (for example, shadow areas, In an area between buildings, the error in GPS position information can be 100 m or more.
  • the error in the GPS position information can be suppressed to several meters. For example, the error of the GPS position information in an area with a good view is several meters or less.
  • the user terminal 10 performs short-range wireless communication with an overlying drone 12 that is closer to the GSP satellite, the drone 12 can be located near the user terminal 10 even in areas where reception of radio waves is conventionally difficult. Distance radio waves can be received reliably. As a result, it is possible to suppress an error in the location of the user terminal 10 to several meters, and it is possible to specifically calculate user behavior information.
  • the terminal position calculation unit 204 calculates the presence position of the user terminal 10
  • the user attribute analysis unit 205 of the server 14 arranges the calculated presence position of the user terminal 10 in the map information corresponding to the area 40. Then, the user attribute information of the user terminal 10 is analyzed based on the location feature information indicating the feature of the placed location (FIG. 3: S106).
  • the method by which the user attribute analysis unit 205 analyzes the user attribute information is not particularly limited.
  • the user attribute analysis unit 205 acquires the map information of the area 40 stored in advance in the database of the server 14.
  • Basic information of the map such as the name of the building, the name of the mountain, and the name of the river is registered in advance in the map information.
  • the name 72 of a building installed for each place in the area 40 (for example, “Department Store A” or the like) is registered. Has been.
  • place attribute information (category) indicating characteristics of the place is set in advance in a specific place in the area 40.
  • the location attribute information “Shopping” is set in the location of the area 73 where “Department Store A” and “Shop” of the building are gathered, and the “Café” and “Restaurant” of the building are set.
  • the location attribute information “Food and Drink” is set at the location of the area 74 where the etc. gather, and the location attribute information of the location 75 where the “Office” and “Book” of the building are gathered.
  • “Job” is set.
  • the area defining the place and the place attribute information are set as appropriate by the analyst.
  • the user attribute analysis unit 205 arranges the calculated location 70 of the user terminal 10 in the map information 71 in which the location attribute information has already been set, and the location of the location close to the location 70 of the user terminal 10 Attribute information is analyzed as user attribute information.
  • the place attribute information “Shopping” of the place in the area 73 including the location 70 of the user terminal 10 is stored. It is analyzed that it is related to the user attribute information, and it is estimated that the user of the user terminal 10 is interested in “Shopping”.
  • the place area is defined and the place attribute information is set in the area.
  • the place attribute information may be set for each basic information of the map information 71.
  • basic information for example, the name of a building
  • place attribute information 802 for example, “Ladies' fashion” or the like
  • the user attribute analysis unit 205 places the location 70 of the user terminal 10 in the map information 71. Since the location 70 of the user terminal 10 is indicated by a circle area, the user attribute analysis unit 205 selects a building that overlaps the circle area 70.
  • the user attribute analysis unit 205 calculates the area of the buildings (for example, “Department Store A” and “Department Store B”) that overlap the circular area 70, The building having the largest area (“Department Store A”) is selected as the building closest to the user of the user terminal 10. Then, the user attribute analysis unit 205 refers to the place attribute information table 800 and analyzes the place attribute information corresponding to the selected building as user attribute information.
  • the location of the map information 71 related to the location 70 can be easily specified by using the location 70 of the user terminal 10 with high accuracy, the location is classified for each location of the map information 71.
  • the user attribute information can be specifically analyzed with the place attribute information.
  • the flight control unit 201 continues to fly the drone 12 as long as the flight path 41 of the drone 12 does not end (FIG. 3: S107 NO) (FIG. 3). : S101), the radio wave acquisition unit 202 resumes the detection of the short-range radio wave (FIG. 3: S102).
  • the wireless device 11 can be moved by the flight of the drone 12 and the user terminal 10 can be monitored, a plurality of wireless devices 11 are not required, and user behavior information can be collected over a wide range.
  • the distribution information corresponding to the user attribute information may be distributed to the user terminal 10 of this user.
  • the information distribution unit 206 of the server 14 refers to the distribution information table.
  • the distribution information table 900 includes user attribute information 901 and distribution information 902 that is considered to be preferred by users having the user attribute information 901 (for example, “Ladies' fashion”). abc ”) are stored in association with each other.
  • the distribution information 902 includes, for example, advertisement information related to a place including the location where the user terminal 10 is present, sightseeing guide information, advertisement information related to a building at the place, and emergency information about the place.
  • the information distribution unit 206 acquires distribution information 902 corresponding to the analyzed user attribute information 901 from the distribution information table 900. Since the user attribute information differs depending on the location 70 of the user terminal 10, distribution information 902 suitable for the user who owns the user terminal 10 can be distributed for each user terminal 10.
  • an existence region that defines a specific region within the area 40 with respect to one piece of distribution information 902. 903 is associated and stored. Then, when a plurality of pieces of distribution information 902 exist for one user attribute information 901, the information distribution unit 206 specifies an existence area 903 that overlaps or is close to the existence position 70 of the user terminal 10, and designates the presence Distribution information 902 corresponding to the region 903 may be acquired.
  • the distribution of different distribution information 902 depending on the existence area 903 is from the viewpoint of the optimal distribution information 902 distribution.
  • the priority 904 may be stored in association with each of the plurality of distribution information 902, and the information distribution unit 206 may acquire the distribution information 902 having the highest priority 904.
  • the priority 904 is appropriately changed according to the time and the like. In this way, by switching the distribution information 902 in consideration of the existence area 903 and the priority 904, the distribution information 902 suitable for the user can be distributed with good timing. Note that the optimum distribution information 902 among the plurality of distribution information 902 may be limited to a specific user terminal 10 based on the combination of the existence area 903 and the priority 904.
  • the information distribution unit 206 uses the terminal ID (“aaa”) of the user terminal 10 to transmit the acquired distribution information 902 via the wireless device 11 or the network 13 of the drone 12. It is distributed to the user terminal 10 of the user having the user attribute information 901 (FIG. 3: S108).
  • the distribution form There is no particular limitation on the distribution form, but for example, push distribution.
  • the user terminal 10 that has received the distribution information 902 displays a distribution screen.
  • the distribution screen 905 includes a symbol “!” 906 indicating that the information has been received, the content of the distribution information 902 (for example, “Fashion Sale”) 907, an “OPEN” key 908, “ CLOSE "key 909 is displayed.
  • Display forms include dialog display, banner display, and badge display.
  • the user terminal 10 When the user touches the “OPEN” key 908, the user terminal 10 refers to the link destination of the provider of the distribution information 902 and displays the detailed information (for example, coupon information) of the link destination. Thereby, the user can be immediately provided with information that may indicate interest.
  • the link destination includes store information, regional information, renewal information, recommended information, and the like.
  • the user terminal 10 deletes the distribution screen 905.
  • the distribution information 902 is a push notification
  • the opening of the push notification is notified to the server 14 via the network 13. Therefore, the distribution information 902 is reviewed by examining the unsealing rate of the push notification of the distribution information 902. I can do it.
  • the information distribution unit 206 distributes the distribution information 902 suitable for each user terminal 10 to all the user terminals 10 that have analyzed the user attribute information, but the specific user terminal that has downloaded the dedicated application.
  • the distribution information 902 may be distributed only to 10. Further, the distribution information 902 may be distributed to the user terminal 10 having the application by incorporating the SDK (software development kit) of the wireless device 11 into an arbitrary application in the application downloaded to the user terminal 10.
  • the terminal position calculation unit 204 calculates a plurality of existence positions having different detection times for a specific (identical) user terminal 10
  • the plurality of existence positions are time-sequentially using the detection times.
  • the user attribute analysis unit 205 arranges the calculated movement trace of the user terminal 10 in the map information, so that the user's life pattern, User attribute information including hobbies and preferences may be analyzed.
  • the existing position is as described above. It is assumed that the user of the user terminal 10 for which the value is calculated approaches the lower side of the wireless device 11 of the drone 12. Then, the wireless device 11 detects a radio wave from the user terminal 10 as described above, and the radio wave acquisition unit 202 detects the terminal ID (“aaa”), the radio wave intensity (“Far”) of the radio wave, and the detection. Time (for example, “2016/4/5/9: 30”) is acquired as radio wave information (FIG. 3: S103). Further, the flight position acquisition unit 203 acquires the GPS position information of the drone 12 when the wireless device 11 detects the radio wave as the flight position of the drone 12 based on the GPS unit 50 of the drone 12 (FIG. 3: S104). ).
  • the terminal position calculation unit 204 uses the newly acquired radio wave information 602 and the flight position 603 (for the device ID (“111”) 601 of the drone 12 in the information table 600. “X2, Y2”) are stored in association with each other.
  • the terminal position calculation unit 204 for example, centered on the new flight position 603 (“X2, Y2”) and has a reception radius (“r2”) corresponding to the radio wave intensity 603b of the new radio wave information 602. ) Is calculated as the location of the user terminal 10 with the terminal ID (“aaa”).
  • the terminal position calculation unit 204 may calculate the movement trace 111 of the user terminal 10 by associating a plurality of existing positions 70 and 110 in the same terminal ID in time series. I can do it. Then, the user attribute analysis unit 205 arranges the movement trace 111 of the user terminal 10 in the map information 71, and places the location attribute information of the places close to the existing positions 70 and 110 of the movement trace 111 of the user terminal 10 in chronological order. For each existing position 70, 110.
  • the location attribute information for example, “Shopping” and “Job” are acquired in order.
  • a plurality of place attribute information 1101 and user attribute information 1102 estimated from the plurality of place attribute information 1101 (combination) are stored in association with each other.
  • the location attribute information 1101 here includes the order in addition to the type.
  • the user attribute information 1102 includes gender, age group, hobbies, and lifestyle patterns.
  • the user attribute analysis unit 205 compares a plurality of location attribute information (“Shopping” and “Job”) with the location attribute information 1101 of the user attribute information table 1100 in order, and a plurality of matched location attribute information.
  • User attribute information 1102 (“Office Ready”) corresponding to 1101 (“Shopping”, “Job”) is acquired as user attribute information of the user terminal 10. In this way, user attribute information can be specifically analyzed and analyzed by considering the types and order of the plurality of location attribute information.
  • two existence positions with different detection times are calculated based on two different flight positions, and one movement trace is calculated.
  • Two existing positions with different times can be calculated. Therefore, even in this case, each time the radio field intensity is switched (for example, “Far”-> “Near”), one movement trace is calculated from two existing positions with different detection times, and the user attribute information It may be connected to analysis. Further, the same applies to the case where two or more existing positions with different detection times are calculated in the same user terminal 10.
  • the terminal position calculation unit 204 associates two or more existence positions having different detection times with a time series
  • the interval between two detection times of two existence positions adjacent in the time series is a predetermined time (for example, 1 If the interval between the two detection times exceeds a predetermined time, another movement is performed without associating the two existence positions with the time series. Judged as part of the evidence. As a result, it is possible to calculate a movement trace at two existing positions that are close in time, and it is possible to approximate a movement trace of an actual user.
  • the user attribute analysis unit 205 preferentially selects user attribute information having a high appearance frequency among a plurality of user attribute information, or user attribute information analyzed before a predetermined period (for example, several days) from the present time. It is possible to approximate real user attribute information.
  • the terminal position calculation unit 204 can calculate the existence positions of a large number of user terminals 10. Therefore, the user attribute analysis unit 205 analyzes the user attribute information of the group (crowd) in the area 40 based on the location attribute information of the location of the map information 71 where the presence positions of a large number of user terminals 10 are concentrated. May be.
  • the analyst arrives at the flight start point P0 from the flight start point P0 in the direction of travel, passing through the plurality of points P1, P2, and P3, and further to the flight start point P0.
  • a flight path 41 that passes through a plurality of points P3, P2, and P1 and returns to the flight start point P0 is set.
  • the flight control unit 201 causes the drone 12 to fly toward each point P1,... P3.
  • the radio wave acquisition unit 202 detects a short-range radio wave from each of the plurality of user terminals 10 by the wireless device 11 for each point P1,. Radio wave information every 10 is acquired.
  • the flight position acquisition unit 203 acquires the GPS position information of the point P of the drone 12 as the flight position of the drone 12.
  • the terminal position calculation unit 204 uniformizes the radio wave intensity of the radio wave information for each user terminal 10 and sets the user terminal 10 directly below the acquired flight position P. And the plurality of user terminals 10 (terminal IDs of radio wave information) are associated with the calculated existence position P. Then, the user attribute analysis unit 205 arranges the existing positions P0, P1,... P3 in the map information 71, and counts the number of user terminals 10 (unique (unique) terminal IDs) associated with the existing position P. Then, a circle of a size corresponding to the counted number is displayed for each existence position P.
  • the flight path 41 since the flight path 41 has an opportunity to collect radio wave information of the user terminal 10 in the going direction and the returning direction at one point P, the flight path 41 is associated with the specific existence position P in the going direction and the returning direction. All the terminal IDs may be added together, and the total number of terminal IDs may be counted, or the number of terminal IDs may be counted separately in the going direction and the returning direction.
  • the user attribute analysis unit 205 displays a circle 120 indicating the number of terminal IDs for each existence position P in the map information 71
  • the size of the circle 120 corresponds to the number of users. Therefore, it can be understood at a glance where the user is concentrated.
  • the user attribute analysis unit 205 analyzes the user attribute information of the group in the area 40 using the location attribute information (for example, “Food and Drink”) of the place close to the largest circle 120a.
  • the flight of the drone 12 makes it possible to monitor the concentration of users in a wide area 40 and to specifically analyze the user attribute information (such as hobbies and preferences) of the group in this area.
  • the size of the circle 120 corresponds to the number of terminal IDs. However, for example, the shade of the color of a circle having a predetermined size may correspond to the number of terminal IDs.
  • the location (eg, “P0”) 1301 and the radio wave information (terminal ID) are collected in the terminal information table 1300.
  • Flight direction (for example, “going direction”, “return direction”) 1302, terminal ID (eg, “aaa”, etc.) 1303 of radio wave information, and detection time 1304 of the radio wave information are stored in association with each other. .
  • a combination of two existing positions is defined as a movement trace pattern 1305, and the user attribute analysis unit 205 specifies a specific for each existing position 1301.
  • two or more specific terminal IDs 1303 exist when searching for the terminal ID 1303 two or more existing positions in the specific terminal ID are time-sequentially detected using the radio wave information detection time 1304 of the specific terminal ID 1303. In association therewith, it is calculated as a movement trace of a specific terminal ID.
  • the user attribute analysis unit 205 compares the movement trace of the specific terminal ID with the defined movement trace pattern 1305 for each terminal ID, and counts the number of movement trace patterns that match each other. Then, the user attribute analysis unit 205 may analyze the movement trace pattern having the largest number as the movement trace pattern (life pattern) of the group.
  • the user attribute analysis unit 205 displays a circle 120 corresponding to the number of terminal IDs for each existence position P in the map information 71 and a width corresponding to the number of moving trace patterns.
  • the arrow 130 pointing from the starting position of the moving trace pattern to the end position of the moving trace pattern is displayed, the size of the group and the moving direction of the group can be understood at a glance.
  • FIG. 13B shows an arrow 130 from the largest number of moving trace patterns (“P1 ⁇ P2”) to the third largest number of moving trace patterns (“P3 ⁇ P1”). Then, the user attribute analysis unit 205 stores location attribute information (for example, “P1 ⁇ P2”) of the location closest to the start position P1 and the end position P2 of the end point.
  • the user attribute analysis unit 205 uses the user attribute information (“Worker”) of the group based on a plurality of location attribute information (“Food and Drink”, “Job”). ]) Can be specifically analyzed.
  • Such an analysis method is used, for example, in examining the effectiveness of advertising.
  • FIG. 14A when the drone 12 is flying and the most moving trace pattern 130a is “P1 ⁇ P2”, the starting point of the moving trace pattern 130a is changed in order to change the moving direction of the group.
  • place attribute information for example, “Shopping”
  • the advertisement presentation part 140 For example, a poster, a board, a signboard, a bulletin board, a digital signage, a hologram display apparatus, a speaker of an audio broadcast, distribution of a flyer, etc. are included.
  • the advertisement presentation unit 140 After the advertisement presentation unit 140 is installed, the size of the group and the moving direction of the group in a wide area are monitored again by the flight of the drone 12.
  • the advertisement presentation unit 140 After the advertisement presentation unit 140 is installed, it is assumed that the largest number of moving trace patterns 130a are changed to “P1 ⁇ P0” as illustrated in FIG. 14B.
  • the place attribute information of the place at the end point existence position P0 is “Shopping”
  • the advertisement presenting unit 140 has effectively functioned for a passerby and has led to the place where the place attribute information is “Shopping”. I can do it.
  • the largest number of moving trace patterns 130a are the same as “P1 ⁇ P2”, it can be determined that the advertisement presenting unit 140 is not functioning.
  • the existence position of the user terminal 10 in the predetermined time zone in which the drone 12 flew is calculated and the user attribute information of the user is analyzed but the time zone of the day (morning, noon, night), season ( A plurality of time zones may be set in advance, the location of the user terminal 10 may be calculated for each time zone, and the user attribute information of the user may be analyzed for each time zone. . Furthermore, by comparing the location of the user terminal 10 and user attribute information for each time period, it is possible to analyze changes in the direction of movement of the user in the area 40 and changes in the taste of the user. The same applies to user attribute information of a group including a plurality of user terminals 10.
  • the radio device 11 of the drone 12 can detect the radio wave of the Beacon terminal 15a, it can calculate where the Beacon terminal 15a exists in the area 40. In addition to the analysis of the user attribute information, the presence of the Beacon terminal 15a used for advertising and marketing may be monitored to evaluate the effectiveness of the Beacon terminal 15a.
  • the user attribute information of a user who travels in a shopping street is analyzed.
  • a specific user can be identified by setting place attribute information indicating a specific user in the place of the map information.
  • the delivery person presets “delivery destination” as the location attribute information in the delivery location of the map information 71.
  • the delivery person inputs the flight path 41 from the delivery source to the delivery destination into the drone 12 and delivers the package with the drone 12.
  • the flight control unit 201 causes the drone 12 to fly to the delivery destination based on the flight path 41, and the radio device 11 of the drone 12 detects short-range radio waves from the user terminal 10 during the flight of the drone 12.
  • the radio wave acquisition unit 202 The radio wave information including the terminal ID (“bbb”) of the user terminal 10 is acquired, and the flight position acquisition unit 203 acquires the flight position of the drone 12. Then, the terminal position calculation unit 204 calculates the presence position of the user terminal 10 including the delivery location.
  • the user attribute analysis unit 205 arranges the location of the user terminal 10 including the delivery location in the map information 71, so that the user terminal 10 is based on the location attribute information “delivery destination” of the delivery location. Is analyzed as “client”.
  • the information distribution unit 206 uses the terminal ID (“bbb”) of the user terminal 10 to generate distribution information (“xyz”) corresponding to the “requester” of the user attribute information. Delivered to the user terminal 10.
  • the distribution screen 1500 corresponding to the distribution information (“xyz”) includes a symbol “!” 1501 and content 1502 of the distribution information (for example, “Drone will deliver products soon!”, “Drone will arriving”). in 1 minute. ”) and an OK key 1503 are displayed.
  • the distribution screen 1500 is designed as appropriate. Thereby, it becomes possible to guide the delivery of the package to the client.
  • Such guidance-type distribution information is preferable because the client can be distributed with limited use of the above-described dedicated application or application incorporating SDK.
  • the victim when a searcher searches for a victim, the victim sends a short-range radio wave from his / her user terminal 10, and the searcher finds a distress location (eg, “Disaster” is set in advance as location attribute information in the entire mountain). Then, the searcher inputs the flight path 41 of the area including the distressed place to the drone 12, and the flight control unit 201 causes the drone 12 to fly based on the flight path 41.
  • the wireless device 11 detects short-range radio waves from the user terminal 10 during the flight of the drone 12.
  • the radio device 11 approaches the user terminal 10 of the victim and detects a short-range radio wave from the user terminal 10.
  • 202 acquires radio wave information including the terminal ID (“ccc”) of the user terminal 10
  • the flight position acquisition unit 203 acquires the flight position of the drone 12.
  • the terminal position calculation part 204 calculates the presence position of the user terminal 10 including a distress place.
  • the user attribute analysis unit 205 arranges the location of the user terminal 10 including the distressed place in the map information 71, so that the user terminal 10 is based on the place attribute information “distress destination” of the distressed place.
  • the user attribute information is analyzed as “disaster destination”.
  • the information distribution unit 206 uses the terminal ID (“ccc”) of the user terminal 10 to generate distribution information (“uvw”) corresponding to the “disaster destination” of the user attribute information. Delivered to the user terminal 10.
  • the distribution screen 1504 corresponding to the distribution information (“uvw”) includes a symbol “!” 1505 and contents 1506 of the distribution information (for example, “Drone was discovered you. Rescue assistance!”). , OK key 1507 is displayed.
  • the distribution screen 1504 is designed as appropriate. This makes it possible to quickly find a victim and to deliver information such as rescue guidance and evacuation advice to the victim.
  • the network 13 includes a satellite communication network, information can be distributed from the server 14 via the network 13 even when a radio wave for calls is out of range.
  • the victim is a victim. However, for example, a victim who is trapped in a collapsed house after a disaster (such as an earthquake) may be targeted.
  • an emergency battery may be used in the flight path 41 where the user terminals 10 are concentrated.
  • the terminal number determination unit 207 of the server 14 counts the number of terminal IDs (user terminals 10) of the acquired radio wave information as a count number. Then, it is determined whether or not the count number is a predetermined threshold value (for example, 10) or more. As a result of the determination, when the count number is less than the threshold value, the battery switching unit 208 of the server 14 does nothing in particular.
  • the battery switching unit 208 uses the network 13 for the normal battery for flying the drone 12 and the power amount higher than the normal battery power amount. Switch to an emergency battery that has Thereby, in a place where a plurality of user terminals 10 are concentrated below the drone 12, the drone 12 can be reliably prevented from falling due to a power outage or the like.
  • the terminal number determination unit 207 determines the terminal of the acquired radio wave information. The number of IDs is counted, and it is determined whether the count number is equal to or greater than a threshold value.
  • the battery switching unit 208 does nothing in particular.
  • the battery switching unit 208 switches from the emergency battery to the normal battery. Thereby, in the place where the user terminal 10 is not concentrated, the normal battery is used, and it is not necessary to wastefully consume the power of the emergency battery.
  • the terminal number determination unit 207 and the battery switching unit 208 are not limited to the server 14 and may be provided in the drone 12.
  • the flight control unit 201 causes the three drones 12 to fly in a state where the three drones 12 are arranged in a triangle. Note that the shape of the formation need not be a strict triangle.
  • radio wave information is acquired from the respective wireless devices 11 of the three drones 12 at the same detection time. For example, when three drones 12 surround the user terminal 10 in the sky, three pieces of radio wave information can be obtained.
  • the terminal position calculation unit 204 has three radio field strengths (for example, “Far”) at the flight positions (for example, “Xa, Ya”, “Xb, Yb”, “Xc, Yc”) of the three drones 12.
  • the presence position of the user terminal 10 is calculated by performing triangulation using
  • the terminal position calculation unit 204 calculates three circular areas with the reception distance corresponding to each radio wave intensity as the radius around the respective flight positions, and the three circular areas overlap each other.
  • the gravity center position is calculated as the presence position of the user terminal 10.
  • the center of gravity position due to the overlap of the three circular areas is limited to one place, so that the position of the user terminal 10 can be obtained with high accuracy.
  • the error in the location of the user terminal 10 can be 1 m or less depending on the radio wave reception status.
  • the presence position of the user terminal 10 can be calculated with high accuracy.
  • the information table 1600 stores device ID 1601, radio wave information 1602 (terminal ID 1602a, radio wave intensity 1602b, detection time 1602c), and flight position 1603 in association with each other.
  • radio wave information 1602 terminal ID 1602a, radio wave intensity 1602b, detection time 1602c
  • flight position 1603 flight position 1603 in association with each other.
  • the radio wave information has been acquired from the respective wireless devices 11 of the three drones 12. become.
  • the terminal position calculation unit 204 determines that three pieces of radio wave information have been obtained, and calculates the presence position of the user terminal 10 based on the three flight positions 1603 and the three radio field strengths 1602b.
  • the presence positions of a large number of user terminals 10 can be obtained with high accuracy.
  • FIG. 17A three drones 12 are made to fly from a flight start point P0 in an area 1700 in a predetermined formation, and return to the flight start point P0 through a plurality of points P1, P2, and P3.
  • the flight path 1701 to be set is set.
  • FIG. 17B the presence positions of the plurality of user terminals 10 in the area 1700 are calculated with high accuracy.
  • the user attribute analysis unit 205 classifies an area where the presence positions of the plurality of user terminals 10 are gathered as a group area 1702 for each place in the area 1700.
  • the grouping method of the group area 1702 for example, the maximum range of the group area 1702 to be sorted is set in advance, and the user attribute analysis unit 205 includes all of the plurality of user terminals 10 gathered at a predetermined location.
  • a group region 1702 is formed by surrounding a region within the maximum range with a circle. Then, the user attribute analysis unit 205 counts the number of terminal IDs included in the divided group area 1702, and displays the group area 1702 in a darker color as the number of terminal IDs increases. Then, the user attribute analysis unit 205 specifically analyzes the user attribute information of the group in the area 1700 from the location attribute information of the place close to the group area 1702a having the largest number of terminal IDs.
  • the user attribute analysis unit 205 can calculate the link strength between the two points of the two group regions 1702 by causing the third-generation drone 12 to fly back and forth in the flight path 1701 described above. For example, the user attribute analysis unit 205 calculates a movement trajectory of a specific terminal ID by associating two or more group regions 1702 in the specific terminal ID in time series using the detection time in the specific terminal ID, The movement trace pattern is compared with a movement trace pattern constituted by a combination of two group areas 1702, the number of movement formation patterns is counted, and the movement trace pattern having the largest number is analyzed as the movement trace pattern of the group. It ’s fine. As shown in FIG.
  • the group movement trace pattern is displayed by an arrow 1703 pointing from the starting point group region to the ending point group region.
  • the effectiveness of the advertisement is also performed in the same manner as described above.
  • the point-to-point link strength may be obtained by averaging the movement traces of a plurality of user terminals 10 with the movement trace of the user terminals 10 as a unit without using the group area 1702 as a unit.
  • the three drones 12 as one drone group and sequentially flying the plurality of drone groups along a predetermined flight path, it is possible to monitor the existence position and movement trace of the user terminal 10 in real time.
  • the analysis system 1 is configured to include each unit.
  • a program that realizes each unit may be stored in a storage medium, and the storage medium may be provided.
  • the apparatus is made to read the program, and the apparatus realizes the respective units.
  • the program itself read from the recording medium exhibits the effects of the present invention.
  • the analysis system and the analysis method according to the present invention are useful in a wide area such as a building, a condominium, a store, a passage, a station, a shopping mall, a mountain, and a river, and a wide range of users including the sky to the outdoors. It is effective as an analysis system and an analysis method capable of collecting user behavior information with high accuracy and specifically analyzing user attribute information.

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Abstract

【解決手段】飛行制御部２０１は、所定のエリアにおける飛行経路に沿って、１台又は複数台の無人飛行機１２を飛行させる。電波取得部２０２は、無人飛行機１２の無線機器１１がユーザ端末１０の近距離無線電波を検出すると、電波強度を含む電波情報を取得する。飛行位置取得部２０３は、前記無人飛行機のＧＰＳユニットに基づいて、前記無線機器１１が前記近距離無線電波を検出した際の無人飛行機１２のＧＰＳ位置情報を前記無人飛行機１２の飛行位置として取得する。端末位置算出部２０４は、前記取得された電波情報の電波強度と、前記取得された無人飛行機１２の飛行位置とに基づいて、前記エリアにおけるユーザ端末１０の存在場所を算出する。ユーザ属性分析部２０５は、前記算出されたユーザ端末１０の存在位置を、前記エリアに対応する地図情報に配置し、当該配置された場所の特徴を示す場所特徴情報に基づいて、当該ユーザ端末１０のユーザ属性情報を分析する。

Description

分析システム及び分析方法
　本発明は、分析システム及び分析方法に関する。
　近年、無人飛行機（ＵＡＶ：Ｕｎｍａｎｎｅｄ　Ａｅｒｉａｌ　Ｖｅｈｉｃｌｅ）を宣伝広告や人の監視に用いた技術が存在する。例えば、特開２０１０－２３８０２４号公報（特許文献１）、特開２０１４－１７４８８３号公報（特許文献２）には、広告に関する技術が開示されている。特開２０１５－１８４３７６号公報（特許文献３）には、有人もしくは無人の自律型飛行船ロボット飛行機、ヘリコプター、バイク、自転車、四足歩行ロボット等の移動物体を制御する移動制御装置が開示されている。この移動物体は、各種広告情報を提供する。これにより、広告効果を高めるとしている。
　又、特開２０１５－２０７１４９号公報（特許文献４）には、ドローン装置を用いた監視システムが開示されている。この監視システムでは、監視対象となる被監視者の位置を常時確認するとともに、犯罪者に対して抑止を発揮するとしている。又、特開２０１５－１８８１５０号公報（特許文献５）には、空撮映像配信システムが開示されている。特開２０１３－１２８２８７号公報（特許文献６）には、無人機の無線制御システムが開示されている。米国特許出願公開第２０１３／０２８７２６１（特許文献７）には、交通量を管理するための電子装置が開示されている。
　一方、本発明者は、特開２０１６－４３３６号公報（特許文献８）に示すように、無線機器とユーザ端末との近距離無線通信に基づいてユーザ端末の行動履歴を推定し、ユーザの嗜好性を含むユーザ属性情報を分析するマーケティングシステム及びマーケティング方法を発明している。
特開２０１０－２３８０２４号公報 特開２０１４－１７４８８３号公報 特開２０１５－１８４３７６号公報 特開２０１５－２０７１４９号公報 特開２０１５－１８８１５０号公報 特開２０１３－１２８２８７号公報 米国特許出願公開第２０１３／０２８７２６１ 特開２０１６－４３３６号公報
　近年、ユーザの居住エリアに特化した情報をそのユーザに提供し、ユーザにインパクトのある広告宣伝、販売促進を行うジオターゲティング（地域特定技術）が行われている。
　このジオターゲティングでは、通常、インターネットに接続中のユーザ端末の基地局又はディスクトップ型端末のＩＰアドレス等、ネットワーク通信上の識別情報を用いて、ユーザの地理的な現在位置を推定している。そのため、現状のジオターゲティングでは、ユーザの現在位置の推定に限界があり、ユーザの閲覧履歴等、ネットワーク通信上のユーザの操作が主になるという課題がある。
　又、ユーザの現実の行動情報を収集するために、Ｗｉ－ＦｉセンサやＢｅａｃｏｎ端末等、新規な無線機器が登場してきている。この無線機器では、ユーザ端末と近距離無線通信することで、１００ｍ以上の誤差が生じ得るＧＰＳや数ｃｍの範囲内でしか捕捉出来ないＩＣタグと比較して、ユーザの行動情報（存在位置、移動形跡等）を高精度に捕捉することが出来る。このユーザの行動情報に基づいてユーザの属性情報を分析し、マーケティングに活用する。
　しかしながら、この無線機器は、通常、特定の場所に設置する必要があり、雨・風等の天候を考慮すると、設置場所は、基本的に屋内となり、特定の場所に制限される。更に、無線機器は、基本的に設置型であるため、広範囲でユーザの行動情報を収集するためには、複数の無線機器それぞれを各場所毎に設置する必要がある。より効果的なジオターゲティングを行うためには、屋内に限らず、屋外を含む広範囲でユーザの行動情報を高精度に収集し、ユーザ属性情報を具体的に分析する必要がある。
　そこで、本発明は、前記課題を解決するためになされたものであり、上空から屋外を含む広範囲のユーザの行動情報を高精度に収集し、ユーザ属性情報を具体的に分析することが可能な分析システム及び分析方法を提供することを目的とする。
　本発明に係る分析システムは、ユーザ端末と近距離無線通信可能な無線機器を搭載した１台又は複数台の無人飛行機と、当該無人飛行機と無線通信可能なサーバとを備えた分析システムであって、飛行制御部と、電波取得部と、飛行位置取得部と、端末位置算出部と、ユーザ属性分析部と、を備える。飛行制御部は、所定のエリアにおける飛行経路に沿って、前記無人飛行機を飛行させる。電波取得部は、前記無人飛行機が飛行中に、当該無人飛行機の無線機器が前記ユーザ端末の近距離無線通信電波を検出すると、電波強度を含む電波情報を取得する。飛行位置取得部は、前記無人飛行機のＧＰＳユニットに基づいて、前記無線機器が前記近距離無線電波を検出した際の無人飛行機のＧＰＳ位置情報を前記無人飛行機の飛行位置として取得する。端末位置算出部は、前記取得された電波情報の電波強度と、前記取得された無人飛行機の飛行位置とに基づいて、前記エリアにおけるユーザ端末の存在位置を算出する。ユーザ属性分析部は、前記算出されたユーザ端末の存在位置を、前記エリアに対応する地図情報に配置し、当該配置された場所の特徴を示す場所特徴情報に基づいて、当該ユーザ端末のユーザ属性情報を分析する。
　本発明に係る分析方法は、ユーザ端末と近距離無線通信可能な無線機器を搭載した１台又は複数台の無人飛行機と、当該無人飛行機と無線通信可能なサーバとを備えた分析システムの分析方法であって、飛行制御ステップと、電波取得ステップと、飛行位置取得ステップと、端末位置算出ステップと、ユーザ属性分析ステップと、を備える。
　本発明によれば、上空から屋外を含む広範囲のユーザの行動情報を高精度に収集し、ユーザ属性情報を具体的に分析することが可能となる。
本発明に係る分析システムの一例を示す概略図である。 本発明に係る分析システムの機能ブロック図である。 本発明に係る分析方法の実行手順を示すためのフローチャートである。 本発明に係る分析システムのエリア及び飛行経路の一例を示す図（図４Ａ）と、本発明に係る無人飛行機とユーザ端末とＢｅａｃｏｎ端末との関係と無人飛行機の操作方法の一例を示す図（図４Ｂ）である。 本発明に係る分析システムにおいて無人飛行機がユーザ端末に接近した場合の一例を示す図（図５Ａ）と、本発明に係る無人飛行機の飛行位置の取得方法の一例を示す図（図５Ｂ）である。 本発明に係る情報テーブルの一例を示す図（図６Ａ）と、本発明に係る近距離無線電波の電波強度と受信距離との関係と、無線機器の球状の電波受信圏と円錐状の電波受信圏との関係を示す図（図６Ｂ）である。 本発明に係る強度距離テーブルと、エリアにおけるユーザ端末の存在位置の一例を示す図（図７Ａ）と、本発明に係る地図情報の一例を示す図（図７Ｂ）である。 本発明に係る場所属性情報テーブルの一例を示す図（図８Ａ）と、本発明に係る分析システムがユーザ属性情報を分析する場合の一例を示す図（図８Ｂ）である。 本発明に係る配信情報テーブルの一例を示す図（図９Ａ）と、本発明に係る分析システムがユーザ端末に配信情報を配信した場合の一例を示す図（図９Ｂ）である。 本発明に係る無人飛行機が特定のユーザ端末に二回接近した場合の一例を示す図（図１０Ａ）と、本発明に係る情報テーブルの一例を示す図（図１０Ｂ）である。 本発明に係るユーザ端末の存在位置及び移動形跡の一例を示す図（図１１Ａ）と、本発明に係るユーザ属性情報テーブルの一例を示す図（図１１Ｂ）である。 本発明に係る分析システムの飛行経路及び所定の地点で収集される電波情報の一例を示す図（図１２Ａ）と、本発明に係る分析システムがグループのユーザ属性情報を分析した場合の一例を示す図（図１２Ｂ）と、である。 本発明に係る端末情報テーブルの一例を示す図（図１３Ａ）と、本発明に係る移動形跡パターンの一例を示す図（図１３Ｂ）と、である。 本発明に係る広告提示部を設置する前の移動形跡パターンの一例を示す図（図１４Ａ）と、本発明に係る広告提示部を設置した後の移動形跡パターンの一例を示す図（図１４Ｂ）と、である。 本発明に係る無人飛行機が荷物を配達する場合の一例を示す図（図１５Ａ）と、本発明に係る無人飛行機が遭難者のユーザ端末に接近した場合の一例を示す図（図１５Ｂ）と、である。 本発明に係る３台の無人飛行機の飛行及び三角測量によるユーザ端末の存在位置の算出の一例を示す図（図１６Ａ）と、本発明に係る３台の無人飛行機の飛行による情報テーブルの一例を示す図（図１６Ｂ）と、である。 本発明に係る３台の無人飛行機の飛行経路の一例を示す図（図１７Ａ）と、本発明に係るグループ領域の表示及びグループの移動形跡パターンの一例を示す図（図１７Ｂ）と、である。
　以下に、添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明し、本発明の理解に供する。尚、以下の実施形態は、本発明を具体化した一例であって、本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
　本発明に係る分析システム１は、図１に示すように、ユーザ端末１０と近距離無線通信可能な無線機器１１を搭載した１台又は複数台の無人飛行機１２と、ネットワーク１３を介して当該無人飛行機１２と無線通信可能なサーバ１４（分析サーバ）とを備えている。
　ユーザ端末１０は、例えば、タッチパネル付きの携帯端末装置（スマートフォン）、ウェアラブル端末装置、タブレット型端末装置、携帯用のノートパソコン等である。ユーザ端末１０は、画面を表示する端末表示部（出力部）と、ユーザの操作により所定の指示の入力を受け付ける端末受付部（入力部）と、近距離無線通信を含む無線通信用の通信部とを備えている。
　無線機器１１は、ユーザ端末１０と近距離無線通信用の通信部を備えている。ここで、近距離無線通信とは、近距離無線電波を用いて、数十ｃｍ～百数十ｍの範囲内に存在するユーザ端末１０と無線機器１１とがデータの送信又は受信を行うことを意味し、単方向及び双方向を含む。無線機器１１は、電波受信圏（受信範囲）に入ったユーザ端末１０からの近距離無線電波を受信し、所定の情報を含む近距離無線電波を発信し、ユーザ端末１０へ送信する。又、無線機器１１は、近距離無線電波の発信のみを行うＢｅａｃｏｎ端末１５ａからの近距離無線電波を受信する。
　無人飛行機１２は、例えば、無人のマルチコプター（ドローン）、無人のヘリコプター、無人の飛行船、無人のロボット飛行機を含む。無人飛行機１２は、無線機器１１と、本体を空中で飛行させる飛行部と、無線通信用の通信部と、本体のＧＰＳ位置情報を取得するＧＰＳユニットとを備える。無人飛行機１２は、障害物検知センサを備え、飛行中に現れた障害物を検知すると、それを回避して飛行する。又、複数台の無人飛行機１２が飛行する場合、各無人飛行機１２は、自由に飛行しても良いし、特定の隊列を形成して飛行しても良い。
　ネットワーク１３は、中継機器１５ｂ（アクセスポイント）を介したＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線基地局１５ｃを介したＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒ）、衛星１５ｄ及び衛星地球局１５ｅを介した衛星通信網を含む。衛星１５ｄは、イリジウム衛星、インマルサット衛星を含む。無人飛行機１２が、ネットワーク１３に接続すれば、サーバ１４と無線通信出来る。
　分析サーバ１４は、一般的に使用されるコンピュータ等であり、データを蓄積する記憶部と、各種処理する処理部とを備えている。又、分析サーバ１４は、ネットワーク１３を介して、ユーザ端末１０に情報を配信する。
　ユーザ端末１０と、無線機器１１と、無人飛行機１２と、分析サーバ１４とは、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を内蔵しており、ＣＰＵは、例えば、ＲＡＭを作業領域として利用し、ＲＯＭ等に記憶されているプログラムを実行する。又、後述する各部についても、ＣＰＵがプログラムを実行することで当該各部を実現する。
　次に、図２、図３を参照しながら、本発明の実施形態に係る構成及び実行手順について説明する。ここで、理解を容易にするために、１台の無人飛行機１２の場合を一例として説明する。先ず、分析者は、ユーザが往来する所定のエリアを指定し、当該エリア内に１台の無人飛行機１２（例えば、ドローン）の飛行経路を設定する。
　エリアは、例えば、商店街、ショッピングモール、住宅街、マンション地帯、工業地帯、観光地、公園、山、川を含み、飛行経路は、ドローンが飛行可能な上空となり、分析者により任意に設定される。例えば、図４Ａに示すように、エリア４０が商店街の場合、飛行経路４１は、ビルの間の道路の上空に設定される。
　又、飛行経路上のドローン１２の飛行形態に特に限定は無いが、例えば、飛行経路を構成する複数の地点Ｐを順番に巡回する連続飛行形態を含む。連続飛行形態は、ドローン１２が、所定の飛行速度で、第一の地点Ｐ１に向かって飛行し、第一の地点Ｐ１に到着すると、次の第二の地点Ｐ２へ向かって飛行することを、順番が付された複数の地点Ｐで繰り返す形態である。ドローン１２は、特定の地点Ｐへ向かって飛行する場合、飛行中にＧＰＳユニットで取得されるＧＰＳ位置情報を、飛行経路の地点Ｐの位置情報と照合し、ＧＰＳ位置情報が地点Ｐの位置情報と一致すれば、当該地点Ｐに到着したと判定する。
　例えば、図４Ａに示すように、飛行経路４１は、エリア４０内に存在する複数のビルＢの間の道路の上空であって、飛行開始地点Ｐ０から、複数の地点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３（ここでは、３点）を矩形状に順番に設定される。ドローン１２は、連続飛行形態で飛行経路４１の複数の地点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を順番に飛行することで、矩形状に飛行し、再度、飛行開始地点Ｐ０に戻る。
　又、図４Ｂに示すように、ドローン１２の飛行高度は、地上から、地上に居るユーザ端末１０の近距離無線電波が届く最大受信距離Ｈ１（例えば、１８０ｍ）以内に設定される。ドローン１２の飛行による検索対象が、ユーザ端末１０に加えて、エリア内のＢｅａｃｏｎ端末１５ａも含む場合は、Ｂｅａｃｏｎ端末１５ａの最大受信距離Ｈ２は、ユーザ端末１０の最大受信距離Ｈ１よりも短いため、ドローン１２の飛行高度は、地上から、Ｂｅａｃｏｎ端末１５ａの最大受信距離Ｈ２（例えば、８０ｍ）以内に設定される。
　ドローン１２の飛行経路４１を含む飛行条件が設定されると、分析者は、ドローン１２を飛行させる（図３：Ｓ１０１）。ここで、ドローン１２を飛行させる方法に特に限定は無い。例えば、図４Ｂに示すように、分析者が、飛行条件をサーバ１４へ入力すると、サーバ１４が、ネットワーク１３を介して、遠隔操作によりドローン１２を飛行させる。その他の方法として、分析者が、専用の端末装置４２を利用して、ドローン１２に飛行条件を入力すると、ドローン１２が、入力された飛行条件に従って本体を飛行させる。又、分析者が、ドローン１２の専用の操作装置４３を現場のエリアに携帯し、当該操作装置４３に飛行条件に入力することで、ドローン１２を飛行させる。ドローン１２の飛行を制御する飛行制御部２０１は、サーバ１４等、ドローン１２と異なる場所に搭載されても、ドローン１２本体に搭載されても良い。尚、ドローン１２が複数台であっても同様である。
　飛行制御部２０１がドローン１２の飛行を開始すると、サーバ１４の電波取得部２０２は、ネットワーク１３を介して、無線機器１１にユーザ端末１０の近距離無線電波の検出を開始させる（図３：Ｓ１０２）。
　ここで、電波取得部２０２が無線機器１１に近距離無線電波を検出させる方法に特に限定は無い。例えば、飛行制御部２０１が連続飛行形態でドローン１２を飛行させる場合は、電波取得部２０２が、無線機器１１を常時起動させて、当該無線機器１１に近距離無線電波を常時受信するようにする。
　さて、図５Ａに示すように、飛行制御部２０１が、ドローン１２を飛行開始地点Ｐ０から第一の地点Ｐ１まで飛行させている最中に、例えば、エリア４０内のビルの隙間から、ユーザ端末１０を携帯したユーザが現れる。すると、無線機器１１は、ユーザ端末１０から発信される近距離無線電波を検出する（図３：Ｓ１０２ＹＥＳ）。
　ここで、ユーザ端末１０は、通常、無線ＬＡＮ通信の中継機器１５ｂを検索するための近距離無線電波（Ｂｅａｃｏｎ、無方向性電波）を定期的に発信している。この近距離無線電波には、ユーザ端末１０を識別するための端末ＩＤ（例えば、「ａａａ」）が含まれる。この端末ＩＤは、ＭＡＣアドレス等のユーザ端末１０を識別する情報であって、ユーザ個人を識別する情報では無い。
　例えば、図５Ｂに示すように、ユーザ端末１０が、上空のドローン１２の無線機器１１の電波受信圏に入ると、無線機器１１が、ユーザ端末１０からの電波を検出し、電波取得部２０２は、ネットワーク１３を介して、当該無線機器１１から、当該電波に含まれる端末ＩＤ（「ａａａ」）と、当該電波の強度（例えば、「Ｆａｒ」）と、当該電波が検出された検出時刻（例えば、「２０１６／４／５／　９：００」）とを電波情報として取得する（図３：Ｓ１０３）。
　又、宣伝広告やマーケティングのために特定の場所に設置されたＢｅａｃｏｎ端末１５ａは、ＭＡＣアドレス等のＢｅａｃｏｎ端末１５ａを識別するためのＢｅａｃｏｎＩＤ（例えば、「ｚｚｚ」）を含む近距離無線電波を定期的に発信している。そのため、ドローン１２の無線機器１１が、飛行経路４１の下方に存在するＢｅａｃｏｎ端末１５ａに接近すると、無線機器１１が、Ｂａｅｃｏｎ端末１５ａからの電波を検出し、電波取得部２０２は、ネットワーク１３を介して、当該電波のＢｅａｃｏｎＩＤと、電波強度と、検出時刻とを電波情報として取得する。ここで、端末ＩＤとＢｅａｃｏｎＩＤは、区別され、ＢｅａｃｏｎＩＤを含む電波情報は、ユーザ属性情報の分析に直接利用される情報では無いものの、必要に応じて取得される。尚、電波取得部２０２は、サーバ１４に限らず、ドローン１２に備えても良い。
　電波取得部２０２が電波情報を取得すると、サーバ１４の飛行位置取得部２０３は、ドローン１２のＧＰＳユニットに基づいて、無線機器１１が前記近距離無線電波を検出した際のドローン１２のＧＰＳ位置情報をドローン１２の飛行位置として取得する（図３：Ｓ１０４）。
　ここで、飛行位置取得部２０３が飛行位置を取得する方法に特に限定は無い。例えば、図５Ｂに示すように、ドローン１２のＧＰＳユニット５０は、ＧＰＳ衛星５１からのＧＰＳ衛星信号を受信することで、ＧＰＳ位置情報を算出する。飛行位置取得部２０３は、無線機器１１が近距離無線電波を検出した際に、ネットワーク１３を介して、ドローン１２のＧＰＳユニット５０からＧＰＳ位置情報を飛行位置として取得する。尚、飛行位置取得部２０３は、サーバ１４に限らず、ドローン１２に備えても良い。
　さて、飛行位置取得部２０３が飛行位置を取得すると、サーバ１４の端末位置算出部２０４は、前記取得された電波情報の電波強度と、前記取得された飛行位置とに基づいて、前記エリアにおけるユーザ端末１０の存在位置を算出する（図３：Ｓ１０５）。
　ここで、端末位置算出部２０４が存在位置を算出する方法に特に限定は無い。先ず、図６Ａに示すように、端末位置算出部２０４が、情報テーブル６００に、ドローン１２の無線機器１１を識別するための機器ＩＤ（例えば、「１１１」）６０１と、電波情報６０２と、飛行位置６０３（「Ｘ１、Ｙ１」）とを関連付けて記憶させる。無線機器１１の機器ＩＤは、複数台のドローン１２を飛行させる場合に、ドローン１２を識別するための情報となる。電波情報６０２は、端末ＩＤ６０２ａと、電波強度６０２ｂと、検出時刻６０２ｃとを含む。これにより、ユーザ端末１０の存在位置を算出するための情報をデータベース化することが出来る。
　電波情報６０２の電波強度６０２ｂは、ユーザ端末１０と無線機器１１との間の受信距離（相対距離）を意味し、受信距離が短い程、強くなる。ここで、電波強度６０２ｂは、近距離無線電波において、受信距離に応じて複数（例えば、４つ）の段階に区分された近接度を意味している。例えば、電波強度６０２ｂが強い順番に、「Ｉｍｍｅｄｉａｔｅ」（すぐ近く）、「Ｎｅａｒ」（近い）、「Ｆａｒ」（遠い）、「Ｕｎｋｎｏｗｎ」（不明）を示し、電波強度６０２ｂの種類に応じて所定の受信距離を対応付けることが出来る。
　図６Ｂに示すように、電波強度「Ｉｍｍｅｄｉａｔｅ」、「Ｎｅａｒ」、「Ｆａｒ」における受信距離ｒ１は、順番に、「数ｃｍ」、「数ｍ」、「数十ｍ」である。一方、「Ｕｎｋｎｏｗｎ」の電波強度における受信距離ｒ１は、「数十ｍ」を超え、電波を検出することが出来ない。そのため、この場合の近距離無線電波の最大受信距離は、電波強度「Ｆａｒ」における「数十ｍ」となる。尚、この電波強度の種類と受信距離ｒ１との関係は、電波の周波数等に応じて、適宜設計される。
　無線機器１１は、地上から飛行高度Ｈのドローン１２に存在することから、図６Ｂに示すように、ドローン１２の飛行高度Ｈが無線機器１１の上空高さＨとなり、無線機器１１は、当該無線機器１１を中心として、電波強度に対応する受信距離ｒ１を半径とした球状の電波受信圏６０を形成している。そして、無線機器１１は、地上に存在するユーザ端末１０の電波を受信することから、球状の電波受信圏６０のうち、地上に接近している下方面Ｓを底面とする円錐状の電波受信圏６１が、実質的に、ユーザ端末１０の電波を受信出来る範囲となる。
　そこで、例えば、図７Ａに示すように、強度距離テーブル７００に、電波強度７０１（例えば、「Ｆａｒ」）と、円錐状の電波受信圏６１における底面の半径を意味する下方受信距離７０２（例えば、「ｒ２」）とを予め関連付けて記憶させておく。そして、端末位置取得部２０４は、強度距離テーブル７００から、取得された電波情報の電波強度７０１に対応する下方受信距離７０２を取得し、飛行位置（「Ｘ１、Ｙ１」）を中心とし、取得した下方受信距離（「ｒ２」）を半径とする円領域７０を、端末ＩＤ（「ａａａ」）のユーザ端末１０の存在位置として算出する。この円領域７０内にユーザ端末１０（つまり、ユーザ）が存在することになる。尚、下方受信距離ｒ２は、電波強度の受信距離ｒ１と無線機器１１の上空高度Ｈに依存するため、ドローン１２の飛行条件に応じて適宜設定される。電波強度「Ｉｍｍｅｄｉａｔｅ」の受信距離ｒ１は数ｃｍ以内であることから、この電波強度でのユーザ端末１０の電波の受信は有り得ないので、削除しても良い。又、強度距離テーブル７００の代わりに所定の演算式を予め用意し、当該演算式に電波強度を代入することで出力される受信距離を用いても良い。又、例えば、端末位置取得部２０４は、電波強度７０１に対応する受信距離ｒ１をそのまま利用し、飛行位置（「Ｘ１、Ｙ１」）を中心とし、受信距離ｒ１を半径とする円領域７０をユーザ端末１０の存在位置として算出しても良い。
　このように、近距離無線通信における電波強度を用いてユーザ端末１０の存在位置を具体的に限定することで、ユーザ端末１０の存在位置の精度を向上させることが出来る。例えば、ＧＰＳのみを搭載したユーザ端末でユーザの存在位置を算出する場合、ユーザ端末がＧＰＳ衛星と直接通信する必要があるため、ＧＰＳ衛星信号等の電波の受信が難しいエリア（例えば、陰影地域、ビル間地域）では、ＧＰＳ位置情報の誤差は１００ｍ以上となり得る。一方、本発明では、上空のドローン１２がＧＰＳ衛星信号を受信するため、ＧＰＳ位置情報の誤差は数ｍまで抑えられる。例えば、見晴らしの良いエリアにおけるＧＰＳ位置情報の誤差は数ｍ以下である。更に、ユーザ端末１０が、ＧＳＰ衛星より接近した上空のドローン１２と近距離無線通信をするため、従来、電波の受信が難しいとされるエリアであっても、ドローン１２はユーザ端末１０からの近距離無線電波を確実に受信出来る。その結果、ユーザ端末１０の存在位置の誤差を数ｍまで抑えることが可能であり、ユーザの行動情報を具体的に算出することが出来る。
　さて、端末位置算出部２０４がユーザ端末１０の存在位置を算出すると、サーバ１４のユーザ属性分析部２０５は、前記算出されたユーザ端末１０の存在位置を、前記エリア４０に対応する地図情報に配置し、当該配置された場所の特徴を示す場所特徴情報に基づいて、当該ユーザ端末１０のユーザ属性情報を分析する（図３：Ｓ１０６）。
　ここで、ユーザ属性分析部２０５がユーザ属性情報を分析する方法に特に限定は無い。例えば、ユーザ属性分析部２０５が、サーバ１４のデータベースに予め記憶されているエリア４０の地図情報を取得する。地図情報には、建物の名称、山の名称、川の名称等、地図の基本情報が予め登録されている。
　前記エリア４０が商店街である地図情報７１には、例えば、図７Ｂに示すように、エリア４０内の各場所毎に設置された建物の名称７２（例えば、「Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　Ｓｔｏｒｅ　Ａ」等）が登録されている。
　ここで、地図情報７１内の基本情報に応じて、エリア４０内の特定の場所に、当該場所の特徴を示す場所属性情報（カテゴリ）が予め設定されている。図７Ｂに示すように、建物の「Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　Ｓｔｏｒｅ　Ａ」と「Ｓｈｏｐ」等が集まっている領域７３の場所には、場所属性情報の「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」が設定され、建物の「Ｃａｆｅ」と「Ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ」等が集まっている領域７４の場所には、場所属性情報の「Ｆｏｏｄ　ａｎｄ　Ｄｒｉｎｋ」が設定され、建物の「Ｏｆｆｉｃｅ」と「Ｂｏｏｋ」等が集まっている領域７５の場所には、場所属性情報の「Ｊｏｂ」が設定される。場所を規定する領域や場所属性情報は、分析者により適宜設定される。
　そして、ユーザ属性分析部２０５が、場所属性情報が既に設定された地図情報７１に、前記算出されたユーザ端末１０の存在位置７０を配置し、ユーザ端末１０の存在位置７０と近接する場所の場所属性情報をユーザ属性情報として分析する。
　図７Ｂに示す地図情報７１であれば、場所属性情報が設定されている場所が広範囲の領域であるため、ユーザ端末１０の存在位置７０が含まれる領域７３の場所の場所属性情報「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」が、ユーザ属性情報に関係すると分析され、ユーザ端末１０のユーザは、「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」に興味があると推定される。
　尚、上述では、場所の領域を規定して、その領域に場所属性情報を設定したが、地図情報７１の基本情報毎に場所属性情報を設定しても良い。例えば、地図情報７１から、場所属性情報を設定することが出来る基本情報（例えば、建物の名称）を抽出し、図８Ａに示すように、場所属性情報テーブル８００に、抽出した基本情報の建物の名称８０１（例えば、「Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　Ｓｔｏｒｅ　Ａ」等）と、当該建物の特徴を示す場所属性情報８０２（例えば、「Ｌａｄｉｅｓ‘　ｆａｓｈｉｏｎ」等）とを予め関連付けて記憶させる。これにより、各場所毎に具体的に場所属性情報を割り付けることが出来る。
　そして、図８Ｂに示すように、ユーザ属性分析部２０５が、地図情報７１にユーザ端末１０の存在位置７０を配置する。ユーザ端末１０の存在位置７０は円領域で示されるため、ユーザ属性分析部２０５は、この円領域７０に重複する建物を選択する。ここで、重複する建物が複数の場合は、例えば、ユーザ属性分析部２０５は、この円領域７０に重複する建物（例えば、「Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　Ｓｔｏｒｅ　Ａ」、「Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　Ｓｔｏｒｅ　Ｂ」）の面積を算出し、最も大きい面積を有する建物（「Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　Ｓｔｏｒｅ　Ａ」）を、ユーザ端末１０のユーザが最も近接した建物として選択する。そして、ユーザ属性分析部２０５は、場所属性情報テーブル８００を参照して、選択した建物に対応する場所属性情報をユーザ属性情報として分析する。
　このように、高精度なユーザ端末１０の存在位置７０を用いることで、当該存在位置７０に関係する地図情報７１の場所を具体的に特定し易くなることから、地図情報７１の場所毎に分類された場所属性情報でユーザ属性情報を具体的に分析することが可能となる。
　さて、ユーザ属性分析部２０５がユーザ属性情報を分析すると、ドローン１２の飛行経路４１が終了しない限り（図３：Ｓ１０７ＮＯ）、飛行制御部２０１は、引き続き、ドローン１２の飛行を継続し（図３：Ｓ１０１）、電波取得部２０２は、近距離無線電波の検出を再開する（図３：Ｓ１０２）。このように、ドローン１２の飛行により無線機器１１を移動させてユーザ端末１０をモニタリングすることが出来るため、複数の無線機器１１を必要とせず、広範囲でユーザの行動情報を収集することが出来る。
　ところで、ユーザ属性分析部２０５がユーザ属性情報を分析した時点で、このユーザのユーザ端末１０に、ユーザ属性情報に対応する配信情報を配信しても良い。例えば、サーバ１４の情報配信部２０６は、配信情報テーブルを参照する。図９Ａに示すように、配信情報テーブル９００には、ユーザ属性情報９０１と、当該ユーザ属性情報９０１（例えば、「Ｌａｄｉｅｓ‘　ｆａｓｈｉｏｎ」）を有するユーザに好まれると思われる配信情報９０２（例えば、「ａｂｃ」）とが関連付けて記憶されている。配信情報９０２は、例えば、ユーザ端末１０の存在位置を含む場所に関係する宣伝広告情報、観光案内情報、その場所の建物に関係する宣伝広告情報、その場所の緊急情報を含む。情報配信部２０６は、配信情報テーブル９００から、分析されたユーザ属性情報９０１に対応する配信情報９０２を取得する。ユーザ属性情報は、ユーザ端末１０の存在位置７０に応じて異なることから、各ユーザ端末１０毎に、ユーザ端末１０を所有するユーザに適した配信情報９０２を配信することが出来る。
　ここで、一つのユーザ属性情報９０１に対して複数の配信情報９０２を関連付けることが可能であるため、例えば、一つの配信情報９０２に対して、前記エリア４０内の特定の領域を規定する存在領域９０３を関連付けて記憶させておく。そして、情報配信部２０６は、一つのユーザ属性情報９０１に対して複数の配信情報９０２が存在する場合に、ユーザ端末１０の存在位置７０に重複又は近接する存在領域９０３を指定し、指定した存在領域９０３に対応する配信情報９０２を取得しても良い。ユーザ属性情報９０１が分析された時点と、配信情報９０２が配信される時点が異なる場合、存在領域９０３に応じて異なる配信情報９０２を配信することは、最適な配信情報９０２の配信の観点から、特に有効である。又、複数の配信情報９０２のそれぞれに対して優先度９０４を関連付けて記憶させておき、情報配信部２０６は、優先度９０４が最も高い配信情報９０２を取得しても良い。優先度９０４は、時期等に応じて適宜変更される。このように、存在領域９０３や優先度９０４を考慮して配信情報９０２を切り替えることで、ユーザに適した配信情報９０２をタイミングよく配信することが出来る。尚、存在領域９０３及び優先度９０４の組み合わせに基づいて、特定のユーザ端末１０に対して、複数の配信情報９０２のうち、最適な配信情報９０２を限定しても良い。
　そして、情報配信部２０６は、図９Ｂに示すように、ユーザ端末１０の端末ＩＤ（「ａａａ」）を用いて、取得した配信情報９０２を、ドローン１２の無線機器１１又はネットワーク１３を介して、ユーザ属性情報９０１を有するユーザのユーザ端末１０に配信する（図３：Ｓ１０８）。配信形態に特に限定は無いが、例えば、プッシュ型配信である。
　ここで、配信情報９０２を受信したユーザ端末１０は、配信画面を表示する。配信画面９０５は、図９Ｂに示すように、情報を受信したことを示すシンボル「！」９０６と、配信情報９０２の内容（例えば、「Ｆａｓｈｉｏｎ　Ｓａｌｅ」）９０７と、「ＯＰＥＮ」キー９０８と、「ＣＬＯＳＥ」キー９０９とが表示される。表示形態は、ダイアログ表示、バナー表示、バッジ表示を含む。
　ユーザが、「ＯＰＥＮ」キー９０８をタッチすると、ユーザ端末１０は、配信情報９０２の提供者のリンク先を参照し、リンク先の詳細情報（例えば、クーポン情報）を表示する。これにより、ユーザに、興味を示す可能性がある情報を直ぐに提供することが出来る。リンク先は、店舗情報、地域情報、リニューアル情報、お勧め情報等を含む。又、ユーザが、「ＣＬＯＳＥ」キー９０９をタッチすると、ユーザ端末１０は、配信画面９０５を消去する。配信情報９０２がプッシュ通知の場合、プッシュ通知の開封は、ネットワーク１３を介してサーバ１４へ通知されるため、配信情報９０２のプッシュ通知の開封率を検討することで、配信情報９０２の見直しを図ることが出来る。
　又、上述では、情報配信部２０６は、ユーザ属性情報を分析したユーザ端末１０の全てに、各ユーザ端末１０毎に適した配信情報９０２を配信するが、専用のアプリケーションをダウンロードした特定のユーザ端末１０に限定して配信情報９０２を配信しても良い。又、ユーザ端末１０にダウンロードされるアプリケーションに、無線機器１１のＳＤＫ（ソフトウェア開発キット）を任意のアプリケーションに組み込むことで、当該アプリケーションを有するユーザ端末１０に配信情報９０２を配信しても良い。
　ところで、端末位置算出部２０４が、特定の（同一の）ユーザ端末１０に対して検出時刻が異なる複数の存在位置を算出した場合、当該検出時刻を用いて、前記複数の存在位置を時系列に関連付けることで、前記特定のユーザ端末１０の移動形跡を算出し、ユーザ属性分析部２０５は、前記地図情報に、前記算出されたユーザ端末１０の移動形跡を配置することで、ユーザの生活パターン、趣味趣向を含むユーザ属性情報を分析しても良い。
　例えば、図１０Ａに示すように、飛行制御部２０１が、ドローン１２を第一の地点Ｐ１から、第二の地点Ｐ２を通過させ、第三の地点Ｐ３へ向かっている最中に、先ほど存在位置を算出されたユーザ端末１０のユーザが、当該ドローン１２の無線機器１１の下方に接近したとする。すると、無線機器１１が、上述と同様に、ユーザ端末１０からの電波を検出し、電波取得部２０２は、当該電波の端末ＩＤ（「ａａａ」）と、電波強度（「Ｆａｒ」）と、検出時刻（例えば、「２０１６／４／５／　９：３０」）とを電波情報として取得する（図３：Ｓ１０３）。更に、飛行位置取得部２０３は、ドローン１２のＧＰＳユニット５０に基づいて、無線機器１１が前記電波を検出した際のドローン１２のＧＰＳ位置情報をドローン１２の飛行位置として取得する（図３：Ｓ１０４）。
　そして、端末位置算出部２０４が、図１０Ｂに示すように、情報テーブル６００において、ドローン１２の機器ＩＤ（「１１１」）６０１に対して、新たに取得された電波情報６０２と、飛行位置６０３（「Ｘ２、Ｙ２」）とを関連付けて記憶させる。
　図１１Ａに示すように、端末位置算出部２０４は、例えば、新規の飛行位置６０３（「Ｘ２、Ｙ２」）を中心とし、新規の電波情報６０２の電波強度６０３ｂに対応する受信半径（「ｒ２」）を半径とする円領域１１０を、端末ＩＤ（「ａａａ」）のユーザ端末１０の存在位置として算出する。
　次に、図１１Ａに示すように、端末位置算出部２０４が、同一の端末ＩＤにおける複数の存在位置７０、１１０を時系列に関連付けることで、当該ユーザ端末１０の移動形跡１１１を算出することが出来る。そして、ユーザ属性分析部２０５は、ユーザ端末１０の移動形跡１１１を地図情報７１に配置し、ユーザ端末１０の移動形跡１１１の存在位置７０、１１０に近接する場所の場所属性情報を時系列の順番に各存在位置７０、１１０毎に取得する。ここでは、場所属性情報として、例えば、「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」と「Ｊｏｂ」とが順番に取得される。
　例えば、図１１Ｂに示すように、ユーザ属性情報テーブル１１００に、複数の場所属性情報１１０１と、当該複数の場所属性情報１１０１（組み合わせ）により推定されるユーザ属性情報１１０２とが関連付けて記憶される。ここでの場所属性情報１１０１は、種類に加えて順番を含む。又、ユーザ属性情報１１０２は、性別、年齢層、趣味趣向、生活パターンを含む。そして、ユーザ属性分析部２０５は、ユーザ属性情報テーブル１１００の場所属性情報１１０１に対して、複数の場所属性情報（「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」、「Ｊｏｂ」）を順番に比較し、一致した複数の場所属性情報１１０１（「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」、「Ｊｏｂ」）に対応するユーザ属性情報１１０２（「Ｏｆｆｉｃｅ　Ｌａｄｙ」）を当該ユーザ端末１０のユーザ属性情報として取得する。このように、複数の場所属性情報の種類と順番を考慮することで、ユーザ属性情報を具体的に分析・解析することが出来る。
　尚、上述では、二つの異なる飛行位置により、検出時刻の異なる二つの存在位置を算出し、一つの移動形跡を算出したが、同一の飛行位置であっても、電波強度が異なることで、検出時刻の異なる二つの存在位置を算出することが出来る。そのため、この場合であっても、電波強度が切り替わる毎に（例えば、「Ｆａｒ」　－＞　「Ｎｅａｒ」）、検出時刻の異なる二つの存在位置から一つの移動形跡を算出して、ユーザ属性情報の分析に繋げても良い。更に、同一のユーザ端末１０において検出時刻の異なる二つ以上の存在位置が算出された場合であっても、同様である。
　又、端末位置算出部２０４が、検出時刻の異なる二つ以上の存在位置を時系列に関連付ける場合に、時系列で隣接する二つの存在位置の二つの検出時刻の間隔が所定時間（例えば、１時間等）以内であれば、当該二つの存在位置を時系列に関連付け、前記二つの検出時刻の間隔が所定時間を超過すれば、当該二つの存在位置を時系列に関連付けずに、別の移動形跡の一部と判断する。これにより、時間的に近接する二つの存在位置で移動形跡を算出することが可能となり、現実のユーザの移動形跡に近づけることが出来る。
　又、特定のユーザ端末１０のユーザが、前記エリア４０において、異なる時刻で繰り返し出現し、ドローン１２の無線機器１１が当該特定のユーザ端末１０の電波を繰り返し検出すれば、特定のユーザ端末１０に対して複数のユーザ属性情報が分析結果として生成される。この場合に、ユーザ属性分析部２０５は、複数のユーザ属性情報のうち、出現頻度が高いユーザ属性情報、又は現時点から所定期間（例えば、数日）前までに分析されたユーザ属性情報を優先的に抽出することで、現実のユーザ属性情報に近づけることが出来る。
　ところで、メインストリート等、大量のユーザ端末１０が存在するエリア４０では、端末位置算出部２０４は、大量のユーザ端末１０の存在位置を算出することが出来る。そこで、ユーザ属性分析部２０５は、大量のユーザ端末１０の存在位置が集中している地図情報７１の場所の場所属性情報に基づいて、前記エリア４０におけるグループ（群衆）のユーザ属性情報を分析しても良い。
　例えば、図１２Ａに示すように、分析者は、飛行開始地点Ｐ０から、行き方向で、複数の地点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を通過して、飛行開始地点Ｐ０へ到着し、更に、飛行開始地点Ｐ０から、帰り方向で、複数の地点Ｐ３、Ｐ２、Ｐ１を通過して、飛行開始地点Ｐ０へ戻る飛行経路４１を設定する。次に、飛行制御部２０１が、ドローン１２を各地点Ｐ１、、、Ｐ３毎に向かって飛行させる。ここでは、理解を容易にするために、電波取得部２０２が、各地点Ｐ１、、、Ｐ３毎に、無線機器１１で複数のユーザ端末１０のそれぞれから近距離無線電波を検出し、各ユーザ端末１０毎の電波情報を取得する。そして、飛行位置取得部２０３は、ドローン１２の地点ＰのＧＰＳ位置情報をドローン１２の飛行位置として取得する。
　ここで、ユーザ端末１０の数が膨大であることから、例えば、端末位置算出部２０４は、各ユーザ端末１０毎の電波情報の電波強度を一律にし、取得された飛行位置Ｐの真下をユーザ端末１０の存在位置として算出し、算出した存在位置Ｐに、複数のユーザ端末１０（電波情報の端末ＩＤ）を関連付ける。そして、ユーザ属性分析部２０５が、地図情報７１に、存在位置Ｐ０、Ｐ１、、、Ｐ３を配置し、存在位置Ｐに関連付けられたユーザ端末１０（ユニーク（一意な）端末ＩＤ）の数をカウントし、カウントした数に対応するサイズの円を、各存在位置Ｐ毎に表示する。
　ここで、飛行経路４１は、一つの地点Ｐにおいて行き方向と帰り方向でのユーザ端末１０の電波情報を収集する機会があるため、特定の存在位置Ｐに対して行き方向及び帰り方向で関連付けられた端末ＩＤを全て合算して、合算した端末ＩＤの数をカウントしても良いし、行き方向と帰り方向とで区別して端末ＩＤの数をカウントしても良い。
　図１２Ｂに示すように、ユーザ属性分析部２０５が、地図情報７１における各存在位置Ｐ毎に、端末ＩＤの数を示す円１２０をそれぞれ表示すると、この円１２０のサイズがユーザの数に対応するため、どの場所にユーザが集中しているか一見して理解することが出来る。そして、ユーザ属性分析部２０５が、最もサイズの大きい円１２０ａに近接する場所の場所属性情報（例えば、「Ｆｏｏｄ　ａｎｄ　Ｄｒｉｎｋ」）を利用して、このエリア４０におけるグループのユーザ属性情報として分析する。このように、ドローン１２の飛行により、広範囲のエリア４０におけるユーザの集中具合をモニタニングすることが可能となり、このエリアのグループのユーザ属性情報（趣味趣向等）を具体的に分析することが出来る。尚、上述では、円１２０のサイズを端末ＩＤの数に対応させたが、例えば、所定のサイズを有する円の色の濃淡を端末ＩＤの数に対応させても良い。
　又、飛行経路４１を行き方向だけでなく帰り方向を含めることで、複数の存在位置のうち、二つの存在位置の二点間リンク強度を算出し易くなる。即ち、ドローン１２が飛行経路４１の飛行を完了すると、図１３Ａに示すように、端末情報テーブル１３００に、存在位置（例えば、「Ｐ０」等）１３０１と、電波情報（端末ＩＤ）が収集された際の飛行方向（例えば、「行き方向」、「帰り方向」）１３０２と、電波情報の端末ＩＤ（例えば、「ａａａ」等）１３０３と、当該電波情報の検出時刻１３０４とが関連付けて記憶される。
　一方、二つの存在位置の組み合わせ（例えば、「Ｐ０　－＞　Ｐ１」、「Ｐ０　－＞　Ｐ１」等）を移動形跡パターン１３０５として定義し、ユーザ属性分析部２０５が、各存在位置１３０１毎に特定の端末ＩＤ１３０３を検索し、特定の端末ＩＤ１３０３が二つ以上存在する場合には、特定の端末ＩＤ１３０３の電波情報の検出時刻１３０４を用いて、特定の端末ＩＤにおける二つ以上の存在位置を時系列に関連付けて、特定の端末ＩＤの移動形跡として算出する。そして、ユーザ属性分析部２０５は、特定の端末ＩＤの移動形跡と、定義した移動形跡パターン１３０５とを各端末ＩＤ毎に比較し、両者が一致した移動形跡パターンの数をカウントする。そして、ユーザ属性分析部２０５が、最も数の多い移動形跡パターンをグループの移動形跡パターン（生活パターン）として分析しても良い。
　図１３Ｂに示すように、ユーザ属性分析部２０５が、地図情報７１においる各存在位置Ｐ毎に、端末ＩＤの数に対応する円１２０を表示するとともに、移動形跡パターンの数に対応する幅で、且つ、移動形跡パターンの始点の存在位置から終点の存在位置までを指す矢印１３０を表示すると、グループの大きさとグループの移動方向が一見して理解することが出来る。図１３Ｂには、最も数の多い移動形跡パターン（「Ｐ１　－＞　Ｐ２」）から三番目に数の多い移動形跡パターン（「Ｐ３　－＞　Ｐ１」）までの矢印１３０を示している。そして、ユーザ属性分析部２０５が、最も数の多い移動形跡パターン（「Ｐ１　－＞　Ｐ２」）の始点の存在位置Ｐ１と終点の存在位置Ｐ２のそれぞれに近接する場所の場所属性情報（例えば、「Ｆｏｏｄ　ａｎｄ　Ｄｒｉｎｋ」と「Ｊｏｂ」）を順番に取得する。ユーザ属性分析部２０５が、上述のように、ユーザ属性情報テーブル１１００を利用することで、複数の場所属性情報（「Ｆｏｏｄ　ａｎｄ　Ｄｒｉｎｋ」、「Ｊｏｂ」）に基づいてグループのユーザ属性情報（「Ｗｏｒｋｅｒ」）を具体的に分析することが出来る。
　このような分析手法は、例えば、宣伝広告の有効性を検討する上で利用される。図１４Ａに示すように、ドローン１２の飛行により、最も数の多い移動形跡パターン１３０ａは「Ｐ１　－＞　Ｐ２」であった場合、グループの移動方向を変えるために、この移動形跡パターン１３０ａの始点の存在位置Ｐ１と終点の存在位置Ｐ２との間に、グループが集中して欲しい場所の場所属性情報（例えば、「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」）に関係する広告提示部１４０を設置する。広告提示部１４０の種類に特に限定は無く、例えば、ポスター、ボード、看板、掲示板、デジタルサイネージ、ホログラム表示装置、音声放送のスピーカー、チラシの配布等を含む。そして、広告提示部１４０が設置された後に、再度、ドローン１２の飛行により、広範囲のエリアにおけるグループの大きさ及びグループの移動方向をモニタニングする。
　例えば、広告提示部１４０が設置された後において、図１４Ｂに示すように、最も数の多い移動形跡パターン１３０ａが「Ｐ１　－＞　Ｐ０」に変化したとする。ここで、終点の存在位置Ｐ０における場所の場所属性情報が「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」である場合、広告提示部１４０が通行人に有効に機能して、場所属性情報が「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」の場所に誘導したと判断することが出来る。一方、最も数の多い移動形跡パターン１３０ａが「Ｐ１　－＞　Ｐ２」と同じであれば、広告提示部１４０が機能していないと判断することが出来る。
　尚、上述では、ドローン１２が飛行した所定の時間帯におけるユーザ端末１０の存在位置を算出し、ユーザのユーザ属性情報を分析したが、一日の時間帯（朝、昼、夜）、季節（春夏秋冬）等のうち、複数の時間帯を予め設定しておき、各時間帯毎にユーザ端末１０の存在位置を算出し、各時間帯毎にユーザのユーザ属性情報を分析しても良い。更に、各時間帯毎のユーザ端末１０の存在位置及びユーザ属性情報を比較することで、エリア４０におけるユーザの移動方向の変動やユーザの趣味趣向の移り変わりを解析することが出来る。複数のユーザ端末１０で構成されるグループのユーザ属性情報であっても同様である。
　又、ドローン１２の無線機器１１は、Ｂｅａｃｏｎ端末１５ａの電波も検出することが出来るため、エリア４０内において、どこの場所にＢｅａｃｏｎ端末１５ａが存在するか算出することが出来る。ユーザ属性情報の分析とともに、宣伝広告やマーケティングのために利用されているＢｅａｃｏｎ端末１５ａの存在もモニタリングして、Ｂｅａｃｏｎ端末１５ａの有効性を評価しても良い。
　ところで、上述では、商店街を往来するユーザのユーザ属性情報を分析したが、地図情報の場所に、特定のユーザを示す場所属性情報を設定することで、特定のユーザを判別することが出来る。例えば、配達の依頼人が、配達人に荷物の配達を依頼する場合、配達人が、地図情報７１の配達場所に「配達先」を場所属性情報として予め設定する。そして、配達人が、配達元から配達先までの飛行経路４１をドローン１２に入力し、ドローン１２で荷物を配達させる。飛行制御部２０１は、飛行経路４１に基づいて、ドローン１２を配達先まで飛行させ、ドローン１２の無線機器１１は、ドローン１２の飛行中、ユーザ端末１０からの近距離無線電波を検出する。
　図１５Ａに示すように、ドローン１２が配達場所に接近し、無線機器１１が、配達場所に存在する依頼人のユーザ端末１０から近距離無線電波を検出すると、電波取得部２０２が、依頼人のユーザ端末１０の端末ＩＤ（「ｂｂｂ」）を含む電波情報を取得し、飛行位置取得部２０３が、ドローン１２の飛行位置を取得する。そして、端末位置算出部２０４は、配達場所を含むユーザ端末１０の存在位置を算出する。
　ここで、ユーザ属性分析部２０５は、地図情報７１に、配達場所を含むユーザ端末１０の存在位置を配置することで、当該配達場所の場所属性情報「配達先」に基づいて、当該ユーザ端末１０のユーザ属性情報を「依頼人」として分析する。この分析結果を受けて、例えば、情報配信部２０６は、ユーザ端末１０の端末ＩＤ（「ｂｂｂ」）を用いて、ユーザ属性情報の「依頼人」に対応する配信情報（「ｘｙｚ」）を、当該ユーザ端末１０に配信する。
　配信情報（「ｘｙｚ」）に対応する配信画面１５００は、図１５Ａに示すように、シンボル「！」１５０１と、配信情報の内容１５０２（例えば、「Ｄｒｏｎｅ　ｗｉｌｌ　ｄｅｌｉｖｅｒ　ｐｒｏｄｕｃｔｓ　ｓｏｏｎ！」、「Ｄｒｏｎｅ　ｗｉｌｌ　ａｒｒｉｖｅ　ｉｎ　１　ｍｉｎｕｔｅ．」等）と、ＯＫキー１５０３とが表示される。配信画面１５００は適宜設計される。これにより、依頼人に対して荷物の配達を案内することが可能となる。このような案内型の配信情報は、上述した専用のアプリケーションやＳＤＫを組み込んだアプリケーションを利用すると、依頼人を限定して配信出来るため、好ましい。
　又、本発明では、ドローン１２の飛行によるユーザ端末１０のモニタリングを実現するため、例えば、人が行き難いエリアや携帯端末の通話用電波が圏外のエリア（例えば、雪山等）で遭難した遭難者を検索することが出来る。
　例えば、検索人が遭難者を捜索する場合、遭難者は自己のユーザ端末１０からの近距離無線電波を発信させ、捜索人は、地図情報７１のうち、遭難したと考えられる遭難場所（例えば、山奥全般）に「遭難先」を場所属性情報として予め設定する。そして、捜索人が、遭難場所を含むエリアの飛行経路４１をドローン１２に入力し、飛行制御部２０１は、飛行経路４１に基づいてドローン１２を飛行させる。無線機器１１は、ドローン１２の飛行中、ユーザ端末１０からの近距離無線電波を検出する。
　図１５Ｂに示すように、ドローン１２が山奥の上空を飛行中に、無線機器１１が、遭難者のユーザ端末１０に接近し、このユーザ端末１０からの近距離無線電波を検出すると、電波取得部２０２が、ユーザ端末１０の端末ＩＤ（「ｃｃｃ」）を含む電波情報を取得し、飛行位置取得部２０３が、ドローン１２の飛行位置を取得する。そして、端末位置算出部２０４は、遭難場所を含むユーザ端末１０の存在位置を算出する。
　ここで、ユーザ属性分析部２０５は、地図情報７１に、遭難場所を含むユーザ端末１０の存在位置を配置することで、当該遭難場所の場所属性情報「遭難先」に基づいて、当該ユーザ端末１０のユーザ属性情報を「遭難先」として分析する。この分析結果を受けて、例えば、情報配信部２０６は、ユーザ端末１０の端末ＩＤ（「ｃｃｃ」）を用いて、ユーザ属性情報の「遭難先」に対応する配信情報（「ｕｖｗ」）を、当該ユーザ端末１０に配信する。
　配信情報（「ｕｖｗ」）に対応する配信画面１５０４は、図１５Ｂに示すように、シンボル「！」１５０５と、配信情報の内容１５０６（例えば、「Ｄｒｏｎｅ　ｗａｓ　ｄｉｓｃｏｖｅｒｅｄ　ｙｏｕ．　Ｒｅｓｃｕｅ　ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ！」等）と、ＯＫキー１５０７とが表示される。配信画面１５０４は適宜設計される。これにより、遭難者を素早く発見することが出来るとともに、遭難者に対して救助の案内や避難勧告等の情報を配信することが可能となる。尚、ネットワーク１３は、衛星通信網を含むため、通話用の電波が圏外であっても、サーバ１４からネットワーク１３を介して情報を配信出来る。又、上述では、遭難者を対象としたが、例えば、災害（震災等）の後の倒壊家屋に閉じ込められた被災者を対象としても良い。
　ところで、ドローン１２の無線機器１１が上空でユーザ端末１０をモニタリングしている最中に、ドローン１２が、電力切れ等の理由により墜落する可能性がある。これを防止するために、ユーザ端末１０が集中している飛行経路４１では、緊急用バッテリーを利用しても良い。例えば、電波取得部２０２が、複数のユーザ端末１０から電波情報を取得すると、サーバ１４の端末数判定部２０７が、取得された電波情報の端末ＩＤ（ユーザ端末１０）の数をカウント数としてカウントし、当該カウント数が所定の閾値（例えば、１０）以上か否かを判定する。判定の結果、カウント数が閾値未満の場合は、サーバ１４のバッテリー切替部２０８は、特に何もしない。一方、判定の結果、カウント数が閾値以上の場合は、バッテリー切替部２０８は、ネットワーク１３を介して、ドローン１２を飛行させるための通常用バッテリーから、通常用バッテリーの電力量よりも高い電力量を有する緊急用バッテリーに切り替える。これにより、ドローン１２の下方に複数のユーザ端末１０が集中している場所では、電力切れ等の理由によるドローン１２の墜落を確実に防止する。又、バッテリー切替部２０８が緊急用バッテリーに切り替えた後、ドローン１２が飛行中に、電波取得部２０２が、新たに電波情報を取得すると、端末数判定部２０７は、取得された電波情報の端末ＩＤの数をカウントし、カウント数が閾値以上か否かを判定する。判定の結果、カウント数が閾値以上の場合は、バッテリー切替部２０８は、特に何もしない。一方、判定の結果、カウント数が閾値未満の場合は、バッテリー切替部２０８は、緊急用バッテリーから通常用バッテリーに切り替える。これにより、ユーザ端末１０が集中しない場所では、通常用バッテリーの使用となり、緊急用バッテリーの電力を無駄に消費しなくて済む。尚、端末数判定部２０７と、バッテリー切替部２０８とは、サーバ１４に限らず、ドローン１２に備えても良い。
　又、上述では、１台のドローン１２の場合を説明したが、複数台のドローン１２の場合であれば、ユーザ端末１０の存在位置を高精度に算出することが出来る。例えば、図１６Ａに示すように、飛行制御部２０１は、３台のドローン１２を三角形に隊列させた状態で３台のドローン１２を飛行させる。尚、隊列の形状は、厳密な三角形である必要はない。この状態で３台のドローン１２がユーザ端末１０に接近すると、同一の検出時刻において３台のドローン１２のそれぞれの無線機器１１から電波情報が取得される。例えば、３台のドローン１２が上空でユーザ端末１０を囲むことで、３つの電波情報が得られる。そこで、端末位置算出部２０４は、３台のドローン１２の飛行位置（例えば、「Ｘａ、Ｙａ」、「Ｘｂ、Ｙｂ」、「Ｘｃ、Ｙｃ」）における３つの電波強度（例えば、「Ｆａｒ」）を用いて三角測量を行うことで、ユーザ端末１０の存在位置を算出する。
　具体的には、端末位置算出部２０４は、それぞれの飛行位置を中心に、それぞれの電波強度に対応する受信距離を半径とする３つの円領域を算出し、３つの円領域が重複する部分の重心位置をユーザ端末１０の存在位置として算出する。これにより、３つの円領域の重複による重心位置は一か所に限定されるため、ユーザ端末１０の存在位置を高精度に求めることが出来る。例えば、近距離無線通信における三角測量では、ユーザ端末１０の存在位置の誤差は、電波受信状況に応じて、１ｍ以下になり得る。尚、３台以上のドローン１２を所定の隊列状態で飛行させると、更に、ユーザ端末１０の存在合位置を高精度に算出することが出来る。
　データベース上では、図１６Ｂに示すように、情報テーブル１６００に、機器ＩＤ１６０１と、電波情報１６０２（端末ＩＤ１６０２ａ、電波強度１６０２ｂ、検出時刻１６０２ｃ）と、飛行位置１６０３とが関連付けて記憶される。ここで、同一の端末ＩＤ１６０２ａで、且つ、同一の検出時刻１６０２ｃにおいて、３つ以上の機器ＩＤ１６０１が存在する場合には、３台のドローン１２のそれぞれの無線機器１１から電波情報が取得されたことになる。端末位置算出部２０４は、３つの電波情報が得られたと判断し、３つの飛行位置１６０３と、３つの電波強度１６０２ｂとに基づいてユーザ端末１０の存在位置を算出する。
　ここで、３台のドローン１２を所定のエリアで飛行させると、大量のユーザ端末１０の存在位置が精度高く得られる。例えば、図１７Ａに示すように、３台のドローン１２を所定の隊列でエリア１７００の飛行開始地点Ｐ０から飛行させて、複数の地点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を通過して、飛行開始地点Ｐ０へ帰還させる飛行経路１７０１を設定する。すると、図１７Ｂに示すように、エリア１７００において複数のユーザ端末１０の存在位置が精度高く算出される。この場合、ユーザ属性分析部２０５は、エリア１７００の各場所毎に、複数のユーザ端末１０の存在位置が集まっている領域をグループ領域１７０２として区分する。グループ領域１７０２の区分方法に特に限定は無く、例えば、区分するグループ領域１７０２の最大範囲を予め設定し、ユーザ属性分析部２０５は、所定の場所に集まっている複数のユーザ端末１０を全て含む領域で、且つ、最大範囲以内の領域を円形で囲んで、グループ領域１７０２を形成する。そして、ユーザ属性分析部２０５は、区分したグループ領域１７０２に含まれる端末ＩＤの数をカウントし、端末ＩＤの数が多い程、濃くなる色でグループ領域１７０２を表示する。そして、ユーザ属性分析部２０５は、最も端末ＩＤの数が多いグループ領域１７０２ａに近接する場所の場所属性情報から、エリア１７００のグループのユーザ属性情報を具体的に分析する。
　又、ユーザ属性分析部２０５は、上述の飛行経路１７０１において、３代のドローン１２を行き方向から帰り方向まで往復で飛行させることで、二つのグループ領域１７０２の二点間リンク強度を算出出来る。例えば、ユーザ属性分析部２０５は、特定の端末ＩＤにおける検出時刻を用いて、特定の端末ＩＤにおける二つ以上のグループ領域１７０２を時系列に関連付けて、特定の端末ＩＤの移動軌跡を算出し、当該移動形跡と、二つのグループ領域１７０２の組み合わせで構成される移動形跡パターンとを比較して、移動形成パターンの数をカウントし、最も数が多い移動形跡パターンをグループの移動形跡パターンとして分析すれば良い。グループの移動形跡パターンは、図１７Ｂに示すように、始点のグループ領域から終点のグループ領域までを指す矢印１７０３で表示される。宣伝広告の有効性についても、上述と同様に行われる。又、二点間リンク強度は、グループ領域１７０２を単位とせず、ユーザ端末１０の移動形跡を単位とし、複数のユーザ端末１０の移動形跡を平均化することで求めても良い。
　又、３台のドローン１２を１つのドローングループとして構成し、複数のドローングループを所定の飛行経路に順次飛行させることで、ユーザ端末１０の存在位置及び移動形跡をリアルタイムにモニタリングすることが出来る。
　又、本発明の実施形態では、分析システム１が各部を備えるよう構成したが、当該各部を実現するプログラムを記憶媒体に記憶させ、当該記憶媒体を提供するよう構成しても構わない。当該構成では、前記プログラムを装置に読み出させ、当該装置が前記各部を実現する。その場合、前記記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の作用効果を奏する。さらに、各部が実行するステップをハードディスクに記憶させる方法として提供することも可能である。
　以上のように、本発明に係る分析システム及び分析方法は、ビル、マンション、店舗、通路、駅、ショッピングモール、山、川等の広範囲なエリアに有用であり、上空から屋外を含む広範囲のユーザの行動情報を高精度に収集し、ユーザ属性情報を具体的に分析することが可能な分析システム及び分析方法として有効である。
　　１　　分析システム
　　１０　ユーザ端末
　　１１　無線機器
　　１２　ドローン
　　１３　ネットワーク
　　１４　サーバ
　　２０１　飛行制御部
　　２０２　電波取得部
　　２０３　飛行位置取得部
　　２０４　端末位置算出部
　　２０５　ユーザ属性分析部
　　２０６　情報配信部
　　２０７　端末数判定部
　　２０８　バッテリー切替部

Claims (10)

  1. 　ユーザ端末と近距離無線通信可能な無線機器を搭載した１台又は複数台の無人飛行機と、当該無人飛行機と無線通信可能なサーバとを備えた分析システムであって、
    　所定のエリアにおける飛行経路に沿って、前記無人飛行機を飛行させる飛行制御部と、
    　前記無人飛行機が飛行中に、当該無人飛行機の無線機器が前記ユーザ端末の近距離無線電波を検出すると、電波強度を含む電波情報を取得する電波取得部と、
    　前記無人飛行機のＧＰＳユニットに基づいて、前記無線機器が前記近距離無線電波を検出した際の無人飛行機のＧＰＳ位置情報を前記無人飛行機の飛行位置として取得する飛行位置取得部と、
    　前記取得された電波情報の電波強度と、前記取得された無人飛行機の飛行位置とに基づいて、前記エリアにおけるユーザ端末の存在位置を算出する端末位置算出部と、
    　前記算出されたユーザ端末の存在位置を、前記エリアに対応する地図情報に配置し、当該配置された場所の特徴を示す場所特徴情報に基づいて、当該ユーザ端末のユーザ属性情報を分析するユーザ属性分析部と、
    　を備える分析システム。
  2. 　前記端末位置算出部は、前記電波強度と、前記無人飛行機の飛行高度に対応する上空高さの無線機器を中心として、前記電波強度に対応する受信距離を半径とした球状の電波受信圏のうち、地上に接近している円錐状の電波受信圏における底面の半径の下方受信距離と、を予め関連付けた強度距離テーブルを有し、前記強度距離テーブルから、前記取得された電波情報の電波強度に対応する下方受信距離を取得し、前記飛行位置を中心とし、前記取得した下方受信距離を半径とする円領域を、前記ユーザ端末の存在位置として算出する
    　請求項１に記載の分析システム。
  3. 　前記端末位置算出部は、前記飛行位置を中心とし、前記電波強度に対応する受信距離を半径とする円領域を、前記ユーザ端末の存在位置として算出する
    　請求項１に記載の分析システム。
  4. 　前記ユーザ属性分析部は、前記地図情報に配置したユーザ端末の存在位置の円領域に複数の建物が重複する場合、前記円領域に重複する建物の面積を算出し、最も大きい面積を有する建物を、前記ユーザ端末のユーザが最も接近した建物として選択し、前記選択した建物に対応する場所特徴情報を前記ユーザ属性情報として分析する
    　請求項１に記載の分析システム。
  5. 　前記ユーザ属性情報と、当該ユーザ属性情報を有するユーザに好まれると思われる配信情報とを関連付けて記憶する配信情報テーブルを有し、前記配信情報テーブルから、分析されたユーザ属性情報に対応する配信情報を、前記ユーザ属性情報を有するユーザのユーザ端末に配信する情報配信部を更に備える
    　請求項１に記載の分析システム。
  6. 　前記端末位置算出部は、特定のユーザ端末に対して検出時刻の異なる複数の存在位置を算出した場合、前記複数の存在位置を時系列に関連付けることで、前記特定のユーザ端末の移動形跡を算出し、
    　前記ユーザ属性分析部は、前記地図情報に、前記算出されたユーザの移動形跡を配置することで、ユーザの生活パターンと、趣味趣向とを含むユーザ属性情報を分析する
    　請求項１に記載の分析システム。
  7. 　前記端末位置算出部は、複数のユーザ端末の存在位置を算出し、
    　前記ユーザ属性分析部は、前記複数のユーザ端末の存在位置が集中している地図情報の場所の場所属性情報に基づいて、前記エリアの地域住民のユーザ属性情報を分析する
    　請求項１に記載の分析システム。
  8. 　前記飛行制御部は、３台の無人飛行機を三角形に隊列させた状態で当該３台の無人飛行機を飛行させ、
    　前記端末位置算出部は、同一の検出時刻において前記３台の無人飛行機のそれぞれの無線機器から電波情報が取得された場合、当該３台の無人飛行機の飛行位置における３つの電波強度を用いて三角測量を行うことで、前記ユーザ端末の存在位置を算出する
    　請求項１に記載の分析システム。
  9. 　前記電波取得部により、複数のユーザ端末から電波情報が取得されると、前記取得された電波情報の端末ＩＤの数をカウント数としてカウントし、当該カウント数が所定の閾値以上か否かを判定する端末数判定部と、
    　前記判定の結果、前記カウント数が前記閾値以上の場合、前記無人飛行機を飛行させるための通常用バッテリーから、前記通常用バッテリーの電力量よりも高い電力量を有する緊急用バッテリーに切り替えるバッテリー切替部と、
    　を更に備える
    　請求項１に記載の分析システム。
  10. 　ユーザ端末と近距離無線通信可能な無線機器を搭載した１台又は複数台の無人飛行機と、当該無人飛行機と無線通信可能なサーバとを備えた分析システムの分析方法であって、
    　所定のエリアにおける飛行経路に沿って、前記無人飛行機を飛行させる飛行制御ステップと、
    　前記無人飛行機が飛行中に、当該無人飛行機の無線機器が前記ユーザ端末の近距離無線電波を検出すると、電波強度を含む電波情報を取得する電波取得ステップと、
    　前記無人飛行機のＧＰＳユニットに基づいて、前記無線機器が前記近距離無線電波を検出した際の無人飛行機のＧＰＳ位置情報を前記無人飛行機の飛行位置として取得する飛行位置取得ステップと、
    　前記取得された電波情報の電波強度と、前記取得された無人飛行機の飛行位置とに基づいて、前記エリアにおけるユーザ端末の存在場所を算出する端末位置算出ステップと、
    　前記算出されたユーザ端末の存在位置を、前記エリアに対応する地図情報に配置し、当該配置された場所の特徴を示す場所特徴情報に基づいて、当該ユーザ端末のユーザ属性情報を分析するユーザ属性分析ステップと、
    　を備える分析方法。
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