WO2022013924A1 - 行動情報管理装置、行動情報管理方法およびプログラム - Google Patents

行動情報管理装置、行動情報管理方法およびプログラム Download PDF

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WO2022013924A1
WO2022013924A1 PCT/JP2020/027270 JP2020027270W WO2022013924A1 WO 2022013924 A1 WO2022013924 A1 WO 2022013924A1 JP 2020027270 W JP2020027270 W JP 2020027270W WO 2022013924 A1 WO2022013924 A1 WO 2022013924A1
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WO
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time
schedule
information
unit
user
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/027270
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English (en)
French (fr)
Inventor
真一郎 永徳
充 望月
治 松田
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Definitions

  • An embodiment of the present invention relates to a behavior information management device, a behavior information management method, and a program for managing information related to a user's behavior.
  • GPS Global Positioning System
  • This technology accumulates GPS data including the latitude and longitude of the current location, which is periodically detected by the GPS positioning function of a mobile terminal, for example, and a plurality of GPS data within a preset geographical range within a preset fixed time. When data is collected, it is determined that the user has stayed at the place.
  • the schedule information is merely an action schedule registered by the user in advance, and the planned stay location, the stay start time and the stay end time at the location are often ambiguous information.
  • the schedule information manually input by the user often does not include the location information in the first place, or the location information is described but described in a format that is difficult to associate with the address. For example, when the planned stay location is described by a general name such as "friend's house”, "company” or “dentist", or when the area name is indicated such as "X city” or "Y town”. There is also.
  • the address information indicating the place of stay is based on the degree of similarity between the time information related to the stay at the place of stay represented by various address particles and the time information included in the schedule information.
  • Schedule information is associated.
  • the conventional method identifies the place of stay based on staying within a certain geographical range for a certain period of time, and associates the address information with the schedule information, so that the mobile terminal of the moving user It is difficult to associate the GPS data collected in the above with the schedule information. In other words, in the case of an action schedule such as "movement", it is difficult to appropriately associate the schedule information with the GPS data.
  • the present invention has been made by paying attention to the above circumstances, and an object thereof is to provide a technique capable of more appropriately associating schedule information with user's position information.
  • the first aspect of the present invention is the behavior information management device, in which schedule information including the user's action schedule related to the first period and its scheduled start time and end scheduled time is provided.
  • the first acquisition unit to be acquired the second acquisition unit to acquire the position information of the user including the latitude and longitude related to the second period corresponding to the first period and the measurement date and time thereof, and the position information.
  • the information extraction unit that calculates the movement speed of the user at regular intervals based on the above and divides the second period into a plurality of time sections according to the movement speed, and the action schedule from the plurality of time sections.
  • the time interval corresponding to the above time interval is specified, and a matching unit for associating the above action schedule with the position information related to the time interval is provided.
  • the movement speed of the user at regular time intervals is calculated based on the user's position information related to a certain period, and the said period is a plurality of the above-mentioned periods according to the calculated movement speed. It is divided into time intervals. Then, a time interval corresponding to the user's action schedule is specified from the plurality of time intervals, and the action schedule is associated with the position information related to the time interval. In this way, the time zone corresponding to the user's action schedule is specified based on the user's movement speed, so even if the place of stay cannot be specified due to "movement", the content of the schedule information is ambiguous. However, the schedule information can be more appropriately associated with the user's position information.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the behavior information management device according to the embodiment.
  • FIG. 2 is a sequence diagram showing an example of the flow of processing by the behavior information management device shown in FIG.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a procedure of speed information extraction and speed information-based matching processing among the processes shown in FIG.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of schedule data used in the behavior information management device according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of GPS data used in the behavior information management device according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing an image of matching in the behavior information management device according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing an extraction image of stay information in the behavior information management device according to the embodiment.
  • FIG. 8A is a diagram showing an example of a correspondence table between the range of the moving speed used in the behavior information management device according to the embodiment and the type of the moving means.
  • FIG. 8B is a diagram showing an example of a moving means estimation result using the correspondence table shown in FIG. 8A.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the similarity calculation result by the behavior information management device according to the embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the behavior information management device shown in FIG.
  • the behavior information management device acquires GPS data as user's position information, and labels the GPS data with information indicating the user's action schedule.
  • the user has registered schedule information in advance using schedule management software (hereinafter, also referred to as “scheduler”) or the like, and the user continuously collects and records GPS data at an arbitrary cycle.
  • schedule management software hereinafter, also referred to as “scheduler”
  • the behavior information management device labels what the user was doing at the position indicated by the GPS data in such a situation. More specifically, the action information management device labels the GPS data using the schedule information by associating the contents of the action schedule registered as the schedule with the GPS data.
  • the schedule information shall include at least information indicating the scheduled start time, the scheduled end time, and the content of the action schedule.
  • the schedule information may be registered via the behavior information management device itself or another information terminal.
  • the registered schedule information may be stored in, for example, a storage unit inside the behavior information management device, a storage unit outside the behavior information management device, or accessible to the behavior information management device. It may be stored in a server on the Web.
  • the behavior information management device will be described as having a storage unit for storing the registered schedule information.
  • GPS data as position information shall include the latitude and longitude of the measurement position and information indicating the measurement time.
  • the GPS data may be collected and stored by, for example, the behavior information management device, or may be collected by an information terminal separate from the behavior information management device and stored in a storage unit outside the behavior information management device.
  • the behavior information management device will be described as including a GPS unit for collecting GPS data and a storage unit for storing GPS data.
  • the behavior information refers to all the information related to the user's behavior, and includes the user's location information and the user's schedule information.
  • the action schedule refers to each of the schedules registered as schedule information, and the user can arbitrarily register the scheduled start time, the scheduled end time, and the information representing the contents of the action schedule.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the behavior information management device 1 according to the embodiment.
  • the behavior information management device 1 may be a terminal device possessed by the user, for example, a mobile phone, a smartphone, a tablet terminal, a PDA (Personal Digital Assistant), a portable small personal computer, or the like.
  • the behavior information management device 1 includes a user interface unit 10, a GPS unit 20, a storage unit 30, and a control unit 40.
  • the user interface unit 10 includes an input unit 11, a display unit 12, an input / output interface (input / output I / F) 13, and a schedule write / read unit 14.
  • the input unit 11 is, for example, a touch screen, a keyboard, a mouse, or the like, and accepts user input.
  • the display unit 12 is, for example, a display using a liquid crystal display, an organic EL, or the like, a speaker, or the like.
  • the user can register the schedule information via the input unit 11 and the display unit 12.
  • the input / output I / F 13 receives the display data output from the schedule write / read unit 14 and displays it on the display unit 12, and outputs the schedule information input by the input unit 11 to the schedule write / read unit 14. ..
  • the schedule write / read unit 14 processes to write the schedule information received from the input / output I / F 13 to the schedule information database (schedule information DB) 31 of the storage unit 30, and reads and inputs the schedule information written to the schedule information DB 31.
  • the process of outputting to the output I / F13 is performed.
  • the schedule information DB 31 stores the schedule information as schedule data.
  • schedule information and schedule data may be used interchangeably.
  • FIG. 4 shows an example of schedule data held in the schedule information DB 31.
  • Each record of the schedule data includes a scheduled start time, a scheduled end time, and information representing the content of the action schedule related to each action schedule of the user.
  • the scheduled start time and scheduled end time may include information on the year, month, day, hour, minute, and second.
  • the GPS unit 20 includes a GPS receiver 22 having an antenna 21 and a position information writing unit 23.
  • the GPS receiver 22 receives GPS signals transmitted by a plurality of GPS satellites (not shown) via the antenna 21 in a predetermined reception cycle. Each time the GPS signal is received by the GPS receiver 22, the position information writing unit 23 calculates the latitude and longitude of the own terminal based on the received plurality of GPS signals, and the calculated latitude is calculated. Position information including the longitude and its measurement time is written in the position information DB 32.
  • the position information DB 32 stores the position information as GPS data. In the following, the terms location information and GPS data may be used interchangeably with each other. Further, in this embodiment, the latitude / longitude is further associated with the address information and stored.
  • the address information can be obtained from latitude and longitude by, for example, the method described in Japanese Patent No. 5331728.
  • the address information may be obtained in any particle size, and may be represented by, for example, a prefecture, a ward, a city, a town, a village, a street address, an area name, a zip code, or the like.
  • FIG. 5 shows an example of GPS data held in the position information DB 32.
  • the GPS data includes the latitude and longitude measured every 5 seconds, the measured time, and the address information obtained from the latitude and longitude as described above.
  • the address information is represented by the particle size of "ML prefecture MM city PP".
  • the measurement time may include information on the year, month, day, hour, minute, and second.
  • the measurement accuracy of latitude and longitude (for example, the number of digits after the decimal point) may be set arbitrarily.
  • the storage unit 30 is, for example, an auxiliary storage device such as a semiconductor memory (for example, a flash memory) or a hard disk drive (HDD), and stores a program executed by the control unit 40, setting data necessary for executing the program, and the like. Memorize non-temporarily.
  • the storage medium included in the storage unit 30 can read information such as a program recorded by a computer, other device, a machine, or the like electrically, magnetically, optically, or mechanically. Or it is a medium that accumulates by chemical action.
  • the storage unit 30 includes the schedule information DB 31 and the location information DB 32 described above.
  • the control unit 40 includes a data extraction unit 41, a position information-based matching unit 42, a speed information extraction unit 43, and a speed information-based matching unit 44.
  • the control unit 40 includes a CPU and a memory, and these processing functions can be realized by causing the CPU to execute the memory or the program stored in the storage unit 30.
  • the data extraction unit 41 acquires schedule data used for labeling from the schedule information DB 31, and acquires GPS data related to the period corresponding to the acquired schedule data from the location information DB 32 as a labeling target. Has a function. As will be described later, even if the period of the schedule data acquired by the data extraction unit 41 (first period) and the period of GPS data acquired by the data extraction unit 41 (second period) are the same. Alternatively, one of them may be in a relationship including the other.
  • the location information-based matching unit 42 has a time length, a stay start time and a stay end time of continuously staying within a certain geographical range, and an action scheduled time length, a scheduled start time and an end time registered as schedule information. It has a function to calculate the degree of similarity with the scheduled time and associate the position information with the schedule information based on the degree of similarity.
  • the length of stay at a particular place of stay is calculated by subtracting the start time of the stay from the end time of the stay.
  • the scheduled action time length is calculated by subtracting the scheduled start time from the scheduled end time.
  • the position information-based matching unit 42 can perform these processes according to the processes described in Japanese Patent No. 5331728.
  • the speed information extraction unit 43 calculates the movement speed of the user at regular time intervals based on the GPS data, and uses the read GPS data in a plurality of time intervals according to the calculated movement speed. It has a function to classify into. More specifically, the speed information extraction unit 43 includes a speed calculation unit 431 and a moving means estimation unit 432.
  • the speed calculation unit 431 calculates the movement speed of the user at regular time intervals, for example, at each time in seconds or minutes, based on GPS data.
  • the moving means estimation unit 432 estimates the moving means according to which of the N predetermined speed areas the calculated moving speed belongs to (N is, for example, an arbitrary integer of 2 or more). Further, the moving means estimation unit 432 divides the period in which GPS data is read out into a plurality of time sections according to the estimated moving means, and extracts the time of the start point, the time of the end point, and the duration of each time section. I do.
  • the speed information-based matching unit 44 specifies a time section corresponding to the user's action schedule from a plurality of time sections divided by the speed information extraction unit 43, and the action schedule is based on GPS data related to the time section. Has the function of associating. More specifically, the speed information-based matching unit 44 includes a similarity calculation unit 441 and a labeling unit 442. The similarity calculation unit 441 calculates the temporal similarity between the candidate section based on the time section divided by the speed information extraction unit 43 and the user's action schedule. The labeling unit 442 identifies a time interval corresponding to the user's action schedule based on the calculated similarity, and labels the GPS data related to the time interval with information indicating the schedule content of the schedule. ..
  • the speed information-based matching unit 44 can also specify a single time interval among the plurality of time intervals divided by the speed information extraction unit 43 as the time interval corresponding to the action schedule of the user. , It is also possible to specify a connection interval in which a plurality of time intervals that are continuous in time are combined.
  • the similarity calculation unit 441 plans to act as the above-mentioned candidate section for a single time section or a plurality of temporally continuous time sections among the plurality of time sections divided by the speed information extraction unit 43. Calculate the temporal similarity with. As an example, the similarity calculation unit 441 sets the time of the start point, the time of the end point, and the duration of the candidate section in the candidate section, and the scheduled start time, the scheduled end time, and the scheduled continuation time related to the action schedule. Based on this, the above similarity is calculated.
  • the start point (also referred to as “start time”) of a time interval or candidate section refers to the earliest time in the time information included in the section, and is the end point of the time interval or candidate section (also referred to as “end time”). Refers to the latest time in the time information included in the section.
  • the duration of a time interval or candidate interval is calculated by subtracting the start time from the end time of the interval.
  • the scheduled duration time for an action schedule is calculated by subtracting the scheduled start time from the scheduled end time.
  • the similarity calculation unit 441 the time of the start point of the candidate section and the scheduled start time of the action schedule are close, the time of the end point of the candidate section and the scheduled end time of the action schedule are close, and the duration of the candidate section is long.
  • the similarity is calculated using a calculation formula such that the closer the value of the duration length of the action schedule is, the larger the value of the similarity is. The method of calculating the degree of similarity will be described later.
  • FIG. 6 shows an image of matching by the speed information base matching unit 44.
  • the speed calculation unit 431 calculates the movement speed at regular time intervals based on the position information (GPS data).
  • the leftmost v in FIG. 6 represents the time change of the moving speed.
  • the period related to the GPS data is 4 according to the three speed areas of "speed: low", “speed: medium”, and "speed: high", which are predetermined by the moving means estimation unit 432. It is divided into two time intervals TI1 to TI4 (center of FIG. 6). This division is based on the presumption that time intervals belonging to the same speed zone are traveling by the same means of transportation.
  • the movement speed is calculated based on GPS data, and the start time / end time of the section estimated to be the same transportation means and the time length of the section, and the scheduled start time / end time and duration of the schedule. How to label GPS data with schedule data that has the closest similarity to (Ii) Further, in (i) above, the start time / end time of the combined section in which adjacent sections related to different transportation means are combined, the time length of the combined section, and the scheduled start time / end scheduled time and duration of the schedule.
  • the operation of the behavior information management device 1 is -The user has registered the schedule (scheduled content, scheduled start time, scheduled end time) in advance, -The user is continuously acquiring GPS data, -In labeling what was done at the position indicated by GPS, it is premised that the GPS data is labeled by associating the contents of the action schedule with the GPS data using the schedule information. do.
  • the schedule information registration process is performed as follows, for example. That is, first, the schedule writing / reading unit 14 causes the display unit 12 to display the template screen for schedule input. In this state, the content of the action schedule, the scheduled start time, and the scheduled end time input by the user by the input unit 11 are received by the input / output I / F 13, and the schedule writing / reading unit 14 receives the input schedule information in the schedule information DB 31. Write to. It is possible to register multiple action schedules, such as event names such as "drinking party” and “shopping”, and general names such as "dentist", "company", and “friend's house”. Area names such as "X city” and "Y town” are also included.
  • the action information management device 1 When the user starts an action after the registration of the schedule information is completed, the action information management device 1 performs the detection and storage process of the user's position information during the action as follows. That is, in the GPS receiver 22, GPS signals transmitted by a plurality of GPS satellites (not shown) are received in a predetermined reception cycle, respectively. In the position information writing unit 23, each time a GPS signal is received by the GPS receiver 22, the latitude and longitude of the own terminal is calculated based on the received plurality of GPS signals, and the calculated latitude and longitude are calculated. And the position information including the measurement time is written in the position information DB 32. As a result, the position information of the user at regular time intervals is accumulated as GPS data in the position information DB 32. Further, as described above, the latitude and longitude are further associated with the address information and stored.
  • FIG. 2 is a sequence diagram showing an example of the flow of processing by the behavior information management device 1.
  • the control unit 40 of the action information management device 1 first requests the position information DB 32 for GPS data included in an arbitrary designated period by the data extraction unit 41 in step S1.
  • the designated period may be, for example, one designated in advance by the user, or may be a fixed period set in advance. Alternatively, all GPS data accumulated since the last time the data was acquired may be requested.
  • step S2 the data extraction unit 41 acquires the GPS data included in the designated period from the position information DB 32.
  • the acquired GPS data includes the measurement time, latitude and longitude, and the corresponding address information.
  • step S3 the data extraction unit 41 requests the schedule information DB 31 for schedule data for a period corresponding to GPS data.
  • the period of the requested schedule data may be the same as the above-mentioned designated period, may be a period including the above-mentioned designated period, or may be a part of the above-mentioned designated period.
  • step S4 the data extraction unit 41 acquires the designated schedule data from the schedule information DB 31.
  • the acquired schedule data includes information representing the content of the action schedule and its scheduled start time and end scheduled time.
  • Steps S1 to S2 and S3 to S4 may be performed in parallel, or steps S3 to S4 may be performed before steps S1 to S2.
  • the data extraction unit 41 may first acquire schedule data according to a designated period, and then acquire GPS data according to the scheduled start time or scheduled end time of the action schedule included in the acquired schedule data.
  • the action schedule included in the schedule data acquired according to the specified period is "10: 00-11: 00 meeting”
  • the data extraction unit 41 will perform "10:00" that matches the time zone of the action schedule.
  • the GPS data of " ⁇ 11: 00" may be extracted, or the GPS data of "9: 00 ⁇ 12: 00" including the time zone may be extracted.
  • step S5 the data extraction unit 41 passes the read GPS data and the schedule data to the position information-based matching unit 42 as matching target data.
  • step S6 the location-based matching unit 42 extracts time information and the number of stays related to stays for geographical ranges of various address particles based on the address information included in the GPS data. Then, the matching process with the schedule data is performed.
  • This matching process may be performed according to the method described in Japanese Patent No. 5331728 described above. The method is briefly described below.
  • (2-1) Extraction of Number of Stays The method described in Japanese Patent No. 5331728 is to label the contents of the action schedule registered as a schedule on the GPS data.
  • labeling the similarity between the length of stay, start time and end time of stay at a specific place of stay extracted from GPS data and the scheduled time length of action schedule, scheduled start time and scheduled end time is calculated.
  • the action schedule is associated with the GPS data having a high degree of similarity.
  • the time similarity may be prioritized over the time length similarity in the overall similarity calculation.
  • FIG. 7 is a diagram showing an extraction image of stay information according to the address particle size.
  • the GPS data received from the data extraction unit 41 is replaced with data at a fixed time interval (here, every 5 minutes, which is the same as the GPS measurement interval) (hereinafter referred to as “stay time”).
  • the stay time is "2020/01/01 00:00 to 2020/01/01 00:05", “2020/01/01 00:05 to 2020/01/01 00:10", and "2020/01/01”. It contains four records, "01 00: 10-2020 / 01/01 00:15” and "2020/01/01 00: 15-2020 / 01/01/00: 20", which correspond to the latitude and longitude, respectively.
  • the address information includes "LL prefecture MM city PP", "LL prefecture MM city QQ”, "LL prefecture NN city RR", and "LL prefecture NN city RR" in this example.
  • the right side of FIG. 7 shows the number of stays calculated for each particle size of address information (here, prefecture level, municipality level, area level). At the prefectural level, since he stayed in "LL prefecture” for all four stay times, the number of stays is calculated as "1 time / 1 time out" ([1]).
  • Ss is the schedule start time
  • Se is the schedule end time
  • Gs is the stay start time
  • Ge is the stay end time a
  • b, c are coefficients
  • w is the weighting factor
  • x is the length of time spent at the address so far
  • y is the total time length of the stay history read from the GPS data DB
  • u is the number of times of staying at the corresponding address among the staying addresses stored in the GPS data DB according to the address granularity
  • v is the address that has stayed so far among the staying addresses stored in the GPS data DB according to the address grain size. Is the total number of.
  • the value of the maximum similarity obtained in (2-2) above is further compared with the threshold value ⁇ ( ⁇ is an arbitrary constant).
  • ⁇ is an arbitrary constant.
  • the process is transferred to the speed information extraction unit 43. That is, as shown in step S7 of FIG. 2, the position information-based matching unit 42 passes the GPS data and the schedule data that are not associated with each other to the speed information extraction unit 43. As described above, the schedule cannot be appropriately associated with the moving GPS data such as "movement" only by the position information of the GPS data and the scheduled start time and the scheduled end time of the schedule. Therefore, if the threshold value ⁇ is set in advance and the similarity is less than that, more appropriate matching can be performed by performing speed information-based matching as follows.
  • step S8 of FIG. 2 the speed information extraction unit 43 calculates the movement speed at each time based on the GPS data received from the position information base matching unit 42, and estimates it from the movement speed. The process of dividing the period related to the GPS data into a plurality of sections is performed based on the moving means to be performed.
  • the speed calculation unit 431 of the speed information extraction unit 43 calculates the movement speed at each time based on the measurement time and latitude / longitude included in the GPS data.
  • the moving speed at each time is calculated by dividing the moving distance between records by the time interval between records of GPS data.
  • the travel distance may be approximated by the linear distance between the two points.
  • the movement means estimation unit 432 of the speed information extraction unit 43 estimates the movement means based on the calculated movement speed.
  • the estimation of the moving means may be performed by various methods, but as an example, the moving means estimation unit 432 performs the estimation process using the correspondence table that defines the correspondence relationship between the range of the moving speed and the type of the moving means.
  • FIG. 8A shows an example of such a correspondence table.
  • This correspondence table may be stored in advance in a storage unit (not shown) in the storage unit 30, for example.
  • speed "1km / h” or less is “stay”
  • “1km / h-10km / h” is “walking”
  • "10km / h-30km / h” is “bicycle”
  • “/ H” is associated with "car”
  • “100km / h” or more is associated with "train / airplane”.
  • FIG. 8B shows an example of the means of transportation estimated based on the correspondence table shown in FIG. 8A and the time zone thereof.
  • the speed calculation unit 431 calculates the moving speed at each time based on the GPS data as shown on the left side of FIG. 8B.
  • the moving means estimation unit 432 estimates the moving means at each time based on the moving speed and the correspondence table shown in FIG. 8A, and the time zone of moving by the same moving means (that is,). , Time interval belonging to the same speed area) is determined.
  • “2020/01/01 00:00 to 2020/01/01 00:05” is "stay”
  • “2020/01/01 00:05 to 2020/01/01 00:15" is "car”.
  • the moving means estimation unit 432 can determine the time interval estimated to be the same moving means based on the moving speed.
  • the speed information extraction unit 43 extracts the start time, end time, and duration length for each time interval obtained as described above.
  • the entire information extracted by the speed information extraction unit 43 is referred to as speed information.
  • step S9 of FIG. 2 the speed information extraction unit 43 passes the extracted speed information to the speed information-based matching unit 44 together with the GPS data and the schedule data.
  • step S10 of FIG. 2 the speed information-based matching unit 44 performs a matching process based on the speed information received from the speed information extraction unit 43.
  • This matching process may include a process of calculating the temporal similarity between the time interval determined by the speed information extraction unit 43 and the schedule data, and labeling the GPS data according to the similarity.
  • the similarity calculation unit 441 of the speed information base matching unit 44 is based on the scheduled start time, scheduled end time, scheduled time length, and time interval of each action schedule included in the schedule data. Calculate the similarity with the start time, end time, and duration length of the candidate section.
  • Candidate intervals may include a single time interval or a combined interval that combines adjacent time intervals.
  • the similarity calculation formula is determined so that the closer the scheduled start time and the start time, the closer the scheduled end time and the end time, and the closer the scheduled time length and the duration time length, the larger the similarity value. Equation is used.
  • s v is the similarity of the velocity information base
  • Ss is the start time of the schedule
  • Se is the end time of the schedule
  • Gs is the start time of the stay
  • Ge is the end time of the stay.
  • the above formula is only an example, and other calculation formulas may be used.
  • the similarity may be calculated based only on the start time and the end time, or other parameters such as the representative time of the target section may be used.
  • the labeling unit 442 identifies one or a plurality of time intervals corresponding to the action schedule based on the similarity between the action schedule and the candidate section calculated as described above, and the specified section. Label the GPS data related to. Labeling or labeling here refers to assigning the wording registered as the "scheduled content" of the schedule.
  • FIG. 9 shows an example of the similarity calculated by the similarity calculation unit 441 for a certain schedule “2020/01/01 00:07 to 2020/01/01 00:52 Schedule: Move”.
  • the left side of FIG. 9 shows the same estimation result by the moving means estimation unit 432 as shown on the right side of FIG. 8B.
  • the similarity calculation unit 441 calculates the similarity with the above schedule for each of the determined five time intervals [1] to [5].
  • the similarity calculation unit 441 further calculates the similarity with the schedule for the combined section in which continuous time intervals are combined. In this example, as the joining interval, [1] + [2], [2] + [3], [3] + [4], [4] + [5], as shown on the right side of FIG.
  • the labeling unit 442 schedules the GPS data of the time interval "2020/01/01 00:05 to 2020/01/01 00:50” corresponding to [2] + [3] + [4]. Label the wording "move” registered as "planned content" of.
  • the labeling unit 442 can use the wording of "planned content” registered in the schedule information DB 31 as it is as a label. For example, if “go to Mr. A” is registered as “planned content”, “go to Mr. A” is labeled.
  • the "scheduled content” information registered via the scheduler is label information that is meaningful to humans, but cannot be associated with GPS data alone. According to the above embodiment, such label information meaningful to a person can be more accurately mapped to GPS data.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of such a processing procedure.
  • step S101 the speed calculation unit 431 of the speed information extraction unit 43 calculates the movement speed at each time based on the GPS data.
  • the speed calculation unit 431 passes the calculated movement speed to the movement means estimation unit 432.
  • step S102 the moving means estimation unit 432 of the speed information extracting unit 43 uses the correspondence table as described above based on which of the predetermined speed areas the moving speed at each time belongs. , Estimate the means of transportation at each time, and determine the time interval for each means of transportation. The speed information extraction unit 43 extracts the start time and end time of each time interval and their duration, and passes them to the speed information base matching unit 44.
  • step S103 the similarity calculation unit 441 of the speed information-based matching unit 44 calculates the temporal similarity with the predetermined action schedule for each candidate section based on the time section.
  • the candidate interval includes a single time interval and a combined interval in which time intervals that are continuous in time are combined.
  • step S104 the speed information-based matching unit 44 determines whether or not the calculation of the degree of similarity with the above action schedule for all the candidate sections has been completed. If it is not completed (NO), the process returns to step S103 again to repeat the calculation of the similarity, and if it is completed (YES), the process proceeds to step S105.
  • step S105 the labeling unit 442 of the speed information base matching unit 44 identifies the candidate section having the highest degree of similarity.
  • step S106 the labeling unit 442 labels the GPS data corresponding to the candidate section having the highest degree of similarity with the information indicating the content of the action schedule.
  • FIG. 10 shows an example of the hardware configuration of the behavior information management device 1 shown in FIG.
  • the behavior information management device 1 is a CPU (in addition to the input unit 11, the display unit 12, the input / output I / F 13, the storage unit 30, the antenna 21 and the GPS receiver 22 shown in FIG. It includes a Central Processing Unit) 1001, a RAM (Random Access Memory) 1002, and a ROM (Read Only Memory) 1003.
  • a Central Processing Unit 1001
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • the CPU 1001 is a circuit capable of executing various programs, and controls the overall operation of the behavior information management device 1.
  • the behavior information management device 1 may be provided with a plurality of CPUs, or may be provided with an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field-Programmable Gate Array), or the like instead of the CPUs.
  • the CPU 1001, the RAM 1002, and the ROM 1003 may constitute the control unit 40 shown in FIG. That is, the control unit 40 expands the program stored in the ROM 1003 or the storage unit 30 into the RAM 1002, and the CPU 1001 interprets and executes the expanded program, whereby the data extraction unit 41 and the position information-based matching unit are described. 42, the functions of the speed information extraction unit 43 and the speed information base matching unit 44 can be realized.
  • the CPU 1001 can also realize the functions of the schedule writing / reading unit 14 of the user interface unit 10 and the position information writing unit 23 of the GPS unit 20.
  • the behavior information management device 1 may include a rechargeable battery, a communication interface, and the like.
  • the behavior information management device 1 calculates the movement speed at each time based on GPS data as position information, and estimates the movement means based on the movement speed. do.
  • the behavior information management device 1 has the highest degree of similarity between the time length, start time and end time of the time interval estimated to be the same transportation means and the scheduled time length, scheduled start time and scheduled end time registered in the schedule. Label GPS data according to the upcoming action schedule. As a result, even moving GPS data for which it is difficult to specify the place of stay can be appropriately associated with an action schedule such as "movement".
  • the action information management device 1 calculates the temporal similarity with the action schedule even for the connected section in which the time intervals estimated to be the same moving means are combined, and if the similarity is high, it is referred to as a series of "movements". Assuming that, the GPS data is labeled. Thereby, even when a plurality of transportation means are involved, the schedule information can be more appropriately associated with the GPS data.
  • the action information management device 1 even in the case of an action schedule such as "movement", it is possible to more appropriately associate the schedule information with the GPS data, and the GPS data is automatically associated with the schedule information. It is possible to give meaning.
  • the present invention is not limited to the above embodiment.
  • the position information base matching unit 42 first performs matching based on the position information, and when the similarity does not satisfy a predetermined threshold value, the speed information extraction unit 43 and the speed information base matching unit 44 perform matching. It was explained as moving to processing.
  • the behavior information management device 1 calculates the speed based on the GPS data, specifies the time interval according to the estimated transportation means, calculates the similarity with the schedule data, and responds to the similarity.
  • the action schedule can be associated with the GPS data.
  • the position information-based matching unit 42 By omitting the position information-based matching unit 42, the configuration can be simplified and the processing load of the entire device can be reduced.
  • the GPS data does not necessarily have to be associated with the address information, and may be only the latitude and longitude and the measurement time thereof.
  • the position information is not limited to GPS, and may be acquired by any position specifying means.
  • the position information may be in any format as long as the moving speed can be calculated.
  • the functional units described as the configuration of the behavior information management device 1 may be distributed and arranged in a plurality of devices, and the processing may be performed by coordinating these devices with each other.
  • the case where the user interface unit 10, the GPS unit 20, the storage unit 30, and the control unit 40 are all provided in the behavior information management device 1 has been described as an example.
  • the present invention is not limited to this, and the user interface unit 10 and the GPS unit 20 may be provided in the mobile terminal owned by the user, and the storage unit 30 and the control unit 40 may be provided in the server device.
  • the mobile terminal transmits the schedule information input by the user interface unit 10 and the position information obtained by the GPS unit 20 during the user's action to the server device via the communication network, respectively, and the storage unit 30. It is stored in the schedule information DB 31 and the position information DB 32 of.
  • the server device includes a data extraction unit 41, a position information-based matching unit 42, a speed information extraction unit 43, and a speed information-based matching unit 44 in the control unit 40 as in the above embodiment. Under the control of the unit 40, a process of associating the action schedule of the schedule information with the position information is executed based on the schedule information and the position information stored in the schedule information DB 31 and the position information DB 32 of the storage unit 30. By doing so, it is possible to reduce the processing load of the mobile terminal and extend the battery life.
  • the storage unit 30 and the control unit 40 may be provided in separate devices. Similarly, the functional units in each unit may be distributed and arranged, such as providing the schedule information DB 31 and the position information DB 32 in separate devices.
  • Each functional unit of the behavior information management device 1 may be realized by using a circuit.
  • the circuit may be a dedicated circuit that realizes a specific function, or may be a general-purpose circuit such as a processor.
  • the method described above is a program (software means) that can be executed by a computer (computer), for example, a magnetic disk (floppy (registered trademark) disk, hard disk, etc.), an optical disk (CD-ROM, DVD, MO, etc.). , It can be stored in a recording medium (storage medium) such as a semiconductor memory (ROM, RAM, flash memory, etc.), and can also be transmitted and distributed by a communication medium.
  • the program stored on the medium side also includes a setting program for configuring the software means (including not only the execution program but also the table and the data structure) to be executed by the computer in the computer.
  • a computer that realizes the above-mentioned apparatus reads a program recorded on a recording medium, constructs software means by a setting program in some cases, and executes the above-mentioned processing by controlling the operation by the software means.
  • the recording medium referred to in the present specification is not limited to distribution, and includes storage media such as magnetic disks and semiconductor memories provided in devices connected inside a computer or via a network.
  • the type and configuration of the behavior information management device 1, the processing procedure for estimating the transportation means and specifying the candidate section, the processing content, and the like can be variously modified and implemented without departing from the gist of the present invention. ..
  • the present invention is not limited to the above embodiment, and can be variously modified at the implementation stage without departing from the gist thereof.
  • each embodiment may be carried out in combination as appropriate, in which case the combined effect can be obtained.
  • the above-described embodiment includes various inventions, and various inventions can be extracted by a combination selected from a plurality of disclosed constituent requirements. For example, even if some constituent elements are deleted from all the constituent elements shown in the embodiment, if the problem can be solved and the effect is obtained, the configuration in which the constituent elements are deleted can be extracted as an invention.
  • Behavior information management device 10 ... User interface unit 11 ... Input unit 12 ... Display unit 13 ... Input / output interface 14 ... Schedule writing / reading unit 20 ... GPS unit 21 ... Antenna 22 ... GPS receiver 23 ... Position information writing unit 30 ... Storage unit 31 ... Schedule information database 32 ... Position information database 40 ... Control unit 41 ... Data extraction unit 42 ... Position information base matching unit 43 ... Speed information extraction unit 431 ... Speed calculation unit 432 ... Movement means estimation unit 44 ... Speed Information-based matching unit 441 ... Similarity calculation unit 442 ... Labeling unit

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Abstract

ユーザの行動に関わる情報を管理する行動情報管理装置を提供する。行動情報管理装置は、第１の期間に係るユーザの行動予定とその開始予定時刻および終了予定時刻とを含むスケジュール情報を取得する第１の取得部と、上記第１の期間に対応する第２の期間に係る緯度経度とその計測日時とを含む上記ユーザの位置情報を取得する第２の取得部と、上記位置情報をもとに上記ユーザの一定時間ごとの移動速度を算出し、上記移動速度に応じて上記第２の期間を複数の時間区間に区分する情報抽出部と、上記複数の時間区間から上記行動予定に対応する時間区間を特定し、当該時間区間に係る位置情報に上記行動予定を対応付けるマッチング部とを備える。

Description

行動情報管理装置、行動情報管理方法およびプログラム
　本発明の実施形態は、ユーザの行動に関わる情報を管理する、行動情報管理装置、行動情報管理方法およびプログラムに関する。
　従来、例えばレコメンドサービスを提供するために、ユーザの行動に関わる情報を収集する技術として、携帯端末が備えるＧＰＳ（Global Positioning System）測位機能を利用して位置情報を収集することが知られている。この技術は、例えば携帯端末のＧＰＳ測位機能により周期的に検出される現在地の緯度経度を含むＧＰＳデータを蓄積し、あらかじめ設定された一定の時間内にあらかじめ設定された地理的範囲内に複数のデータが集まった場合に、ユーザがその場所に滞在したと判定するものである。
　一方、ユーザの中には自身の情報端末等を介して自身の行動予定をスケジュール情報として登録し、この登録されたスケジュール情報に従って行動を管理する人が多く存在する。このようなユーザに対しては、ユーザのＧＰＳデータから特定された滞在場所を表す住所情報を上記スケジュール情報と関連付けて管理できるようにすると、ユーザ自身にとっても、またサービスを提供する側にとっても都合がよい。
　一般に、スケジュール情報は、あくまでも事前にユーザにより登録される行動予定にすぎず、滞在予定場所や当該場所への滞在開始時刻および滞在終了時刻等は曖昧な情報であることが多い。またユーザが手動入力したスケジュール情報には、そもそも場所情報が記載されていないものや、場所情報は記載されているものの住所と関連付けることが困難な形式で記載されているものも少なくない。例えば、滞在予定場所を「友人宅」、「会社」または「歯医者」等のように一般名称で記載している場合や、「Ｘ市」、「Ｙ町」等のように地域名を示す場合もある。
　ここで、スケジュール情報の内容が曖昧な場合でも、実際の行動履歴から特定される滞在場所を表す住所情報をスケジュール情報に関連付けることを可能にする技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術では、様々な住所粒度で表される滞在場所での滞在に係る時間情報と、スケジュール情報に含まれる時間情報との類似度に基づいて、滞在場所を表す住所情報とスケジュール情報の関連付けが行われる。
日本国特許第５３３１７２８号公報
　しかし、従来の方法は、一定時間にわたり一定の地理的範囲内に滞在することに基づいて滞在場所を特定し、その住所情報とスケジュール情報との関連付けを行うため、移動しているユーザの携帯端末で収集されるＧＰＳデータとスケジュール情報の関連付けを行うことは困難である。言い換えれば、「移動」のような行動予定の場合、ＧＰＳデータに対してスケジュール情報を適切に対応付けることは困難である。
　この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、ユーザの位置情報に対して、スケジュール情報をより適切に対応付けることのできる技術を提供することにある。
　上記課題を解決するために、この発明の第１の態様は、行動情報管理装置にあって、第１の期間に係るユーザの行動予定とその開始予定時刻および終了予定時刻とを含むスケジュール情報を取得する第１の取得部と、上記第１の期間に対応する第２の期間に係る緯度経度とその計測日時とを含む上記ユーザの位置情報を取得する第２の取得部と、上記位置情報をもとに上記ユーザの一定時間ごとの移動速度を算出し、上記移動速度に応じて上記第２の期間を複数の時間区間に区分する情報抽出部と、上記複数の時間区間から上記行動予定に対応する時間区間を特定し、当該時間区間に係る位置情報に上記行動予定を対応付けるマッチング部とを備えるようにしたものである。
　この発明の第１の態様によれば、ある期間に係るユーザの位置情報をもとに、ユーザの一定時間ごとの移動速度が算出され、算出された移動速度に応じて、上記期間が複数の時間区間に区分される。そして、複数の時間区間の中から、ユーザの行動予定に対応する時間区間が特定され、その時間区間に係る位置情報に対して行動予定が対応付けられる。このように、ユーザの行動予定に対応する時間帯がユーザの移動速度に基づいて特定されるので、「移動」を伴うために滞在場所を特定できない場合でも、またスケジュール情報の内容が曖昧な場合でも、ユーザの位置情報に対してスケジュール情報をより適切に対応付けることができるようになる。
　すなわちこの発明によれば、ユーザの位置情報に対して、スケジュール情報をより適切に対応付けることが可能な技術を提供することができる。
図１は、一実施形態に係る行動情報管理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 図２は、図１に示した行動情報管理装置による処理の流れの一例を示すシーケンス図である。 図３は、図２に示した処理のうち、速度情報抽出および速度情報ベースのマッチング処理の手順を示すフローチャートである。 図４は、一実施形態に係る行動情報管理装置で使用されるスケジュールデータの一例を示す図である。 図５は、一実施形態に係る行動情報管理装置で使用されるＧＰＳデータの一例を示す図である。 図６は、一実施形態に係る行動情報管理装置におけるマッチングのイメージを示す図である。 図７は、一実施形態に係る行動情報管理装置における滞在情報の抽出イメージを示す図である。 図８Ａは、一実施形態に係る行動情報管理装置で使用される移動速度の範囲と移動手段の種別との対応表の一例を示す図である。 図８Ｂは、図８Ａに示した対応表を用いた移動手段推定結果の一例を示す図である。 図９は、一実施形態に係る行動情報管理装置による類似度算出結果の一例を示す図である。 図１０は、図１に示した行動情報管理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　［一実施形態］
　（概要）
　一実施形態に係る行動情報管理装置は、ユーザの位置情報としてＧＰＳデータを取得し、ＧＰＳデータに対して、ユーザの行動予定を表す情報でラベル付けをする。この実施形態では、ユーザがあらかじめスケジュール管理ソフトウェア（以下、「スケジューラ」とも言う）等によりスケジュール情報を登録しており、かつ当該ユーザが任意の周期で連続的にＧＰＳデータを収集し記録している状況を想定する。
　行動情報管理装置は、このような状況で、ＧＰＳデータにより示される位置でユーザが何をしていたかのラベル付けを行う。より詳細には、行動情報管理装置は、スケジュールとして登録された行動予定の内容とＧＰＳデータを対応付けることにより、スケジュール情報を利用してＧＰＳデータに対してラベル付けを行う。
　ここでは、スケジュール情報は、少なくとも、開始予定時刻、終了予定時刻、および行動予定の内容を表す情報を含むものとする。スケジュール情報は、行動情報管理装置自体または他の情報端末を介して登録され得る。登録されたスケジュール情報は、例えば、行動情報管理装置内の記憶部に記憶されてもよいし、行動情報管理装置の外部の記憶部に記憶されてもよいし、行動情報管理装置がアクセス可能なＷｅｂ上のサーバに記憶されてもよい。以下では一例として、行動情報管理装置が、登録されたスケジュール情報を記憶する記憶部を備えるものとして説明する。
　位置情報としてのＧＰＳデータは、計測位置の緯度経度と、計測時刻を表す情報とを含むものとする。ＧＰＳデータは、例えば、行動情報管理装置により収集され記憶されてもよいし、行動情報管理装置とは別個の情報端末により収集され、行動情報管理装置の外部の記憶部に記憶されてもよい。以下では一例として、行動情報管理装置が、ＧＰＳデータを収集するＧＰＳユニットと、ＧＰＳデータを記憶する記憶部とを備えるものとして説明する。
　なお、ここでは行動情報とは、ユーザの行動に関わる情報全般を言い、ユーザの位置情報およびユーザのスケジュール情報を包含するものとする。行動予定は、スケジュール情報として登録された予定の各々を指すものであり、開始予定時刻、終了予定時刻、および行動予定の内容を表す情報は、ユーザが任意に登録することができる。
　以下、この発明に係る一実施形態について図面を参照してさらに説明する。なお、以降、説明済みの要素と同一または類似の要素には同一または類似の符号を付し、重複する説明については基本的に省略する。
　（構成）
　図１は、一実施形態に係る行動情報管理装置１の機能構成を示すブロック図である。　
　行動情報管理装置１は、ユーザが所持する端末装置、例えば、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）または携帯可能な小型パーソナルコンピュータなどであってよい。行動情報管理装置１は、ユーザインタフェースユニット１０と、ＧＰＳユニット２０と、記憶ユニット３０と、制御ユニット４０とを備える。
　ユーザインタフェースユニット１０は、入力部１１と、表示部１２と、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）１３と、スケジュール書込読出部１４とを備える。入力部１１は、例えば、タッチスクリーン、キーボード、マウス等であり、ユーザ入力を受け付ける。表示部１２は、例えば、液晶もしくは有機ＥＬ等を用いたディスプレイ、またはスピーカ等である。ここでは、入力部１１および表示部１２を介して、ユーザがスケジュール情報を登録することができる。
　入出力Ｉ／Ｆ１３は、スケジュール書込読出部１４から出力された表示データを受け取って表示部１２に表示させるとともに、上記入力部１１により入力されたスケジュール情報をスケジュール書込読出部１４へ出力する。
　スケジュール書込読出部１４は、入出力Ｉ／Ｆ１３から受け取ったスケジュール情報を記憶ユニット３０のスケジュール情報データベース（スケジュール情報ＤＢ）３１に書き込む処理と、スケジュール情報ＤＢ３１に書き込まれたスケジュール情報を読み出して入出力Ｉ／Ｆ１３へ出力する処理を行う。スケジュール情報ＤＢ３１は、スケジュール情報をスケジュールデータとして記憶する。以下では、スケジュール情報という用語とスケジュールデータという用語は、互いに置き換え可能に使用されることがある。
　図４は、スケジュール情報ＤＢ３１に保持されるスケジュールデータの一例を示す。スケジュールデータの各レコードは、ユーザの各行動予定に係る、開始予定時刻と、終了予定時刻と、行動予定の内容を表す情報とを含む。開始予定時刻および終了予定時刻は、年月日時分秒の情報を含み得る。
　ＧＰＳユニット２０は、アンテナ２１を有するＧＰＳ受信機２２と、位置情報書込部２３とを備える。ＧＰＳ受信機２２は、あらかじめ定められた受信周期で、図示しない複数のＧＰＳ衛星が送信しているＧＰＳ信号をアンテナ２１を介してそれぞれ受信する。位置情報書込部２３は、上記ＧＰＳ受信機２２によりＧＰＳ信号が受信されるごとに、この受信された複数のＧＰＳ信号をもとに自端末の緯度および経度を算出し、この算出された緯度経度とその計測時刻を含む位置情報を位置情報ＤＢ３２に書き込む。位置情報ＤＢ３２は、位置情報をＧＰＳデータとして記憶する。以下では、位置情報という用語とＧＰＳデータという用語は、互いに置き換え可能に使用されることがある。またこの実施形態では、緯度経度はさらに住所情報に紐づけて記憶される。住所情報は、緯度経度から、例えば日本国特許第５３３１７２８号公報に記載の方法で得ることができる。住所情報は、任意の粒度で得られてよく、例えば、都道府県、区、市、町、村、番地、地域名、郵便番号等で表され得る。
　図５は、位置情報ＤＢ３２に保持されるＧＰＳデータの一例を示す。この例では、ＧＰＳデータは、５秒ごとの周期で計測された緯度および経度と、計測時刻と、上記のように緯度および経度から求められた住所情報とを含む。この例では、住所情報は、「ＬＬ県ＭＭ市ＰＰ」という粒度で表されている。計測時刻は、年月日時分秒の情報を含み得る。緯度および経度の計測精度（例えば小数点以下の桁数）は任意に設定されてよい。
　記憶ユニット３０は、例えば、半導体メモリ（例えばフラッシュメモリ）またはハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの補助記憶装置であり、制御ユニット４０によって実行されるプログラムや、プログラムを実行するために必要な設定データなどを非一時的に記憶する。記憶ユニット３０が備える記憶媒体は、コンピュータやその他の装置、機械等が記録されたプログラムなどの情報を読み取り可能なように、当該プログラムなどの情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的または化学的作用によって蓄積する媒体である。記憶ユニット３０は、上記のスケジュール情報ＤＢ３１および位置情報ＤＢ３２を含む。
　制御ユニット４０は、データ抽出部４１と、位置情報ベースマッチング部４２と、速度情報抽出部４３と、速度情報ベースマッチング部４４とを備える。制御ユニット４０は、ＣＰＵとメモリとを備え、メモリまたは記憶ユニット３０に記憶されたプログラムをＣＰＵに実行させることにより、これらの処理機能を実現し得る。
　データ抽出部４１は、データ取得部として、ラベル付けに用いるスケジュールデータをスケジュール情報ＤＢ３１から取得し、取得されたスケジュールデータに対応する期間に係るＧＰＳデータをラベル付けの対象として位置情報ＤＢ３２から取得する機能を有する。後述するように、データ抽出部４１によって取得されるスケジュールデータの期間（第１の期間）と、データ抽出部４１によって取得されるＧＰＳデータの期間（第２の期間）は、同一であってもよいし、いずれか一方が他方を包含する関係であってもよい。
　位置情報ベースマッチング部４２は、ある一定の地理的範囲内に連続的に滞在した時間長、滞在開始時刻および滞在終了時刻と、スケジュール情報として登録された行動予定の時間長、開始予定時刻および終了予定時刻との類似度を計算し、類似度に基づいて位置情報とスケジュール情報とを対応付ける機能を有する。特定の滞在場所における滞在の時間長は、滞在終了時刻から滞在開始時刻を引くことによって計算される。同様に行動予定の時間長は、終了予定時刻から開始予定時刻を引くことによって計算される。位置情報ベースマッチング部４２は、日本国特許第５３３１７２８号公報に記載される処理にしたがってこれらの処理を行うことができる。
　速度情報抽出部４３は、情報抽出部として、ＧＰＳデータをもとにユーザの一定時間ごとの移動速度を算出し、算出された移動速度に応じて、読み出されたＧＰＳデータを複数の時間区間に区分する機能を有する。より詳細には、速度情報抽出部４３は、速度算出部４３１と、移動手段推定部４３２とを備える。速度算出部４３１は、ＧＰＳデータをもとに、一定時間ごと、例えば、秒単位または分単位での各時刻におけるユーザの移動速度を算出する。移動手段推定部４３２は、算出された移動速度があらかじめ定められたＮ個の速度区域のいずれに属するかに応じて移動手段を推定する（Ｎは例えば２以上の任意の整数）。さらに移動手段推定部４３２は、推定された移動手段に応じてＧＰＳデータを読み出した期間を複数の時間区間に区分し、各時間区間における始点の時刻、終点の時刻および継続時間長を抽出する処理を行う。
　速度情報ベースマッチング部４４は、マッチング部として、速度情報抽出部４３によって区分された複数の時間区間からユーザの行動予定に対応する時間区間を特定し、当該時間区間に係るＧＰＳデータに当該行動予定を対応付ける機能を有する。より詳細には、速度情報ベースマッチング部４４は、類似度算出部４４１と、ラベリング部４４２とを備える。類似度算出部４４１は、速度情報抽出部４３によって区分された時間区間に基づく候補区間と、ユーザの行動予定との、時間的な類似度を算出する。ラベリング部４４２は、算出された類似度に基づいて、上記ユーザの行動予定に対応する時間区間を特定し、当該時間区間に係るＧＰＳデータに対し、スケジュールの予定内容を表す情報でラベル付けを行う。
　ここで、速度情報ベースマッチング部４４は、上記ユーザの行動予定に対応する時間区間として、速度情報抽出部４３によって区分された複数の時間区間のうちの単一の時間区間を特定することもでき、時間的に連続する複数の時間区間を結合した結合区間を特定することもできる。
　したがって、類似度算出部４４１は、上述した候補区間として、速度情報抽出部４３によって区分された複数の時間区間のうちの単一の時間区間または時間的に連続する複数の時間区間について、行動予定との時間的な類似度を算出する。一例として、類似度算出部４４１は、候補区間における始点の時刻、終点の時刻、および当該候補区間の継続時間長と、行動予定に係る開始予定時刻、終了予定時刻、および継続予定時間長とに基づいて、上記類似度を算出する。時間区間または候補区間の始点（「開始時刻」とも言う）とは、当該区間に含まれる時刻情報の中で最も早い時刻を指し、時間区間または候補区間の終点（「終了時刻」とも言う）とは、当該区間に含まれる時刻情報の中で最も遅い時刻を指す。時間区間または候補区間の継続時間長は、当該区間の終了時刻から開始時刻を引くことによって計算される。同様に、行動予定に係る継続予定時間長は、終了予定時刻から開始予定時刻を引くことによって計算される。この実施形態では、類似度算出部４４１は、候補区間の始点の時刻と行動予定の開始予定時刻が近く、候補区間の終点の時刻と行動予定の終了予定時刻が近く、候補区間の継続時間長と行動予定の継続時間長の値が近いほど、類似度の値が大きくなるような計算式を用いて類似度を算出する。類似度の算出方法については後述する。
　図６は、速度情報ベースマッチング部４４によるマッチングのイメージを示す。まず、速度算出部４３１により、位置情報（ＧＰＳデータ）をもとに一定時間ごとの移動速度が算出される。図６の最も左側のｖは、移動速度の時間変化を表す。次いで速度ｖをもとに、移動手段推定部４３２により、あらかじめ定められた「速度：低」「速度：中」「速度：高」という３つの速度区域に応じて、ＧＰＳデータに係る期間が４つの時間区間ＴＩ１～ＴＩ４に区分される（図６の中央）。この区分は、同じ速度区域に属する時間区間は同じ移動手段で移動しているとの推定に基づくものである。
　ここで、あるスケジュール情報「移動」ＳＩについて、時間区間ＴＩ２との類似度が０．５であったとする（図６の右側上方）。また一方、同じスケジュール情報「移動」ＳＩについて、時間区間ＴＩ２とＴＩ２に隣接する時間区間ＴＩ３とを結合した結合区間との類似度が０．８であったとする（図６の右側下方）。この場合、結合区間ＴＩ２＋ＴＩ３に係るＧＰＳデータに対して「移動」がラベル付けされる。
　すなわち、一実施形態に係る行動情報管理装置１によれば、
　　（ｉ）ＧＰＳデータをもとに移動速度を算出し、同一移動手段と推定される区間の開始時刻・終了時刻および当該区間の時間長と、スケジュールの開始予定時刻・終了予定時刻および継続時間長との類似度が最も近いスケジュールデータで、ＧＰＳデータにラベル付けを行う方法、
　　（ｉｉ）さらに上記（ｉ）において、異なる移動手段に係る隣接する区間を結合した結合区間の開始時刻・終了時刻および当該結合区間の時間長と、スケジュールの開始予定時刻・終了予定時刻および継続時間長との類似度を算出し、結合前後での類似度を比較し、類似度が高い場合は一連の「移動」とみなしてスケジュールデータでラベル付けを行う方法　
　が実現される。これにより、「移動」のような、動いているＧＰＳデータに対して、スケジュール情報を適切に対応付けることが可能となる。
　（動作）
　次に、以上のように構成された行動情報管理装置１の動作の一例について説明する。　
　上述したように、行動情報管理装置１の動作は、
　　・ユーザがあらかじめスケジュール（予定内容・開始予定時刻・終了予定時刻）を登録していること、
　　・そのユーザが連続的にＧＰＳデータを取得していること、
　　・ＧＰＳで示される位置で何をしていたか、のラベル付けを行うにあたり、スケジュールの情報を利用し行動予定の内容とＧＰＳデータを対応付けることにより、ＧＰＳデータに対するラベル付けを行うこと、を前提とする。
　また、ユーザがあらかじめ登録したスケジュール情報は、スケジュール情報ＤＢ３１に記憶されているものとする。スケジュール情報の登録処理は、例えば以下のように行われる。　
　すなわち、まずスケジュール書込読出部１４がスケジュール入力のためのテンプレート画面を表示部１２に表示させる。この状態で、ユーザが入力部１１により入力した行動予定の内容、開始予定時刻および終了予定時刻を入出力Ｉ／Ｆ１３により受け取り、この入力されたスケジュール情報をスケジュール書込読出部１４がスケジュール情報ＤＢ３１に書き込む。行動予定は、複数登録することが可能であり、その内容としては例えば、「飲み会」、「買い物」等の行事名や、「歯医者」、「会社」、「友人宅」等の一般名称、「Ｘ市」、「Ｙ町」等のような地域名も含まれる。
　上記スケジュール情報の登録終了後にユーザが行動を開始すると、その行動中に行動情報管理装置１ではユーザの位置情報の検出および蓄積処理が以下のように行われる。　
　すなわち、ＧＰＳ受信機２２では、図示しない複数のＧＰＳ衛星が送信しているＧＰＳ信号があらかじめ定められた受信周期でそれぞれ受信される。位置情報書込部２３では、上記ＧＰＳ受信機２２によりＧＰＳ信号が受信されるごとに、この受信された複数のＧＰＳ信号をもとに自端末の緯度経度が算出され、この算出された緯度経度とその計測時刻を含む位置情報が、位置情報ＤＢ３２に書き込まれる。この結果、位置情報ＤＢ３２にはユーザの一定時間ごとの位置情報がＧＰＳデータとして蓄積されることになる。また上述したように、緯度経度はさらに住所情報に紐づけて記憶される。
　さて、例えばユーザの１日分の位置情報が蓄積されると、制御ユニット４０は、位置情報に対して行動予定を対応付けるための処理を以下のように実行する。　
　図２は、行動情報管理装置１による処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
　（１）データの抽出
　行動情報管理装置１の制御ユニット４０は、まずステップＳ１において、データ抽出部４１により、位置情報ＤＢ３２に対して任意の指定期間に含まれるＧＰＳデータを要求する。指定期間は、例えば、ユーザが事前に指定するものであってもよいし、あらかじめ設定された固定の期間であってもよい。または前回データを取得した後に蓄積されたすべてのＧＰＳデータが要求されてもよい。
　ステップＳ２において、データ抽出部４１は、上記指定期間に含まれるＧＰＳデータを位置情報ＤＢ３２から取得する。取得されるＧＰＳデータは、計測時刻、緯度経度および対応する住所情報を含む。
　同様にステップＳ３において、データ抽出部４１は、スケジュール情報ＤＢ３１に対してＧＰＳデータに対応する期間のスケジュールデータを要求する。要求されるスケジュールデータの期間は、上記指定期間と同一であってもよいし、上記指定期間を包含する期間であってもよいし、上記指定期間の一部であってもよい。
　ステップＳ４において、データ抽出部４１は、指定したスケジュールデータをスケジュール情報ＤＢ３１から取得する。取得されるスケジュールデータは、行動予定の内容を表す情報と、その開始予定時刻および終了予定時刻とを含む。
　ステップＳ１～Ｓ２と、Ｓ３～Ｓ４は、並行して行われてもよいし、ステップＳ３～Ｓ４がステップＳ１～Ｓ２よりも前に行われてもよい。例えば、データ抽出部４１は、はじめに指定期間にしたがってスケジュールデータを取得し、次いで、取得したスケジュールデータに含まれる行動予定の開始予定時刻または終了予定時刻に応じてＧＰＳデータを取得してもよい。一例として、指定期間にしたがって取得したスケジュールデータに含まれる行動予定が「10:00～11:00　会議」である場合、データ抽出部４１は、当該行動予定の時間帯に一致する「10:00～11:00」のＧＰＳデータを抽出してもよいし、当該時間帯を包含する「9:00～12:00」のＧＰＳデータを抽出してもよい。このようにデータを抽出する対象期間を制御することにより、後続の処理の負荷を低減することができる。
　次いでステップＳ５において、データ抽出部４１は、読み出したＧＰＳデータおよびスケジュールデータをマッチング対象データとして位置情報ベースマッチング部４２に渡す。
　（２）位置情報ベースのマッチング
　ステップＳ６において、位置情報ベースマッチング部４２は、ＧＰＳデータに含まれる住所情報に基づき、様々な住所粒度の地理的範囲について、滞在に係る時間情報および滞在回数を抽出し、スケジュールデータとのマッチング処理を行う。このマッチング処理は、上述した日本国特許第５３３１７２８号公報に記載の方法に従って行われてよい。その方法について以下で簡単に説明する。
　（２－１）滞在回数の抽出
　日本国特許第５３３１７２８号公報に記載の方法は、スケジュールとして登録された行動予定の内容をＧＰＳデータにラベル付けするものである。ラベル付けにおいては、ＧＰＳデータから抽出される特定の滞在場所における滞在時間長、滞在開始時刻および滞在終了時刻と、行動予定の予定時間長、予定開始時刻および予定終了時刻との類似度が算出され、類似度が高いＧＰＳデータに対して行動予定が対応付けられる。また、実施形態によれば、滞在回数が多い場所については、全体の類似度算出において時間長の類似度より時刻の類似度を優先させることも行われ得る。
　図７は、住所粒度に応じた滞在情報の抽出イメージを示す図である。図７の左側は、データ抽出部４１から受け取ったＧＰＳデータを一定の時間間隔（ここではＧＰＳの計測間隔と同じ５分ごと）（以下、「滞在時刻」という）のデータに置き換えたものである。この例では、滞在時刻が「2020/01/01 00:00～2020/01/01 00:05」「2020/01/01 00:05～2020/01/01 00:10」「2020/01/01 00:10～2020/01/01 00:15」「2020/01/01 00:15～2020/01/01 00:20」の４つのレコードが含まれ、それぞれ、緯度および経度と、対応する住所情報とを含む。住所情報は、この例では「ＬＬ県ＭＭ市ＰＰ」、「ＬＬ県ＭＭ市ＱＱ」、「ＬＬ県ＮＮ市ＲＲ」、および「ＬＬ県ＮＮ市ＲＲ」を含む。
　図７の右側は、住所情報の粒度（ここでは都道府県レベル、市町村レベル、地域レベル）ごとに算出される滞在回数を示す。都道府県レベルで見ると、４つの滞在時刻のすべてにわたり「ＬＬ県」に滞在していたため、滞在回数「１回／１回中」（[1]）と算出される。市町村レベルで見ると、滞在時刻「2020/01/01 00:00～2020/01/01 00:05」および「2020/01/01 00:05～2020/01/01 00:10」には「ＬＬ県ＭＭ市」に滞在し、滞在時刻「2020/01/01 00:10～2020/01/01 00:15」および「2020/01/01 00:15～2020/01/01 00:20」には「ＬＬ県ＮＮ市」に滞在していたため、「ＭＭ市」には「１回／２回中」（[2]）、「ＮＮ市」には「１回／２回中」（[3]）と算出される。地域レベルで見ると、「2020/01/01 00:00」～「2020/01/01 00:05」には「ＬＬ県ＭＭ市ＰＰ」に滞在し、「2020/01/01 00:05」～「2020/01/01 00:10」には「ＬＬ県ＭＭ市ＱＱ」に滞在し、「2020/01/01 00:10」～「2020/01/01 00:15」には「ＬＬ県ＮＮ市ＲＲ」に滞在し、「2020/01/01 00:15」～「2020/01/01 00:20」には「ＬＬ県ＮＮ市ＲＲ」に滞在していたため、「ＰＰ」には「１回／２回中」（[4]）、「ＱＱ」には「１回／２回中」（[5]）、「ＲＲ」には「１回／２回中」（[6]）と算出される。
　（２－２）類似度の算出
　次いで、図７のように得られた各住所粒度における滞在の開始時刻、滞在の終了時刻、および滞在時間長と、スケジュールデータに含まれる各行動予定の開始予定時刻、終了予定時刻、および予定時間長との類似度が算出される。類似度の算出式は、開始時刻が近く、終了時刻が近く、時間長が近いほど、類似度の値が大きくなるように決定され、例えば以下の式が用いられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　式中、
　　ｓp は、位置情報ベースの類似度、
　　Ｓｓはスケジュールの開始時刻、Ｓｅはスケジュールの終了時刻、Ｇｓは滞在開始時刻、Ｇｅは滞在終了時刻
　　ａ，ｂ，ｃは係数、
　　ｗは重み係数、
　　ｘは該当住所にこれまで滞在した時間長
　　ｙはＧＰＳデータＤＢから読みだした滞在履歴の総時間長、
　　ｕは住所粒度別にＧＰＳデータＤＢに蓄積されている各滞在住所のうちの該当住所に滞在した回数
　　ｖは住所粒度別にＧＰＳデータＤＢに蓄積されている各滞在住所のうち、これまでに滞在した住所の総数
　である。
　ここで、あるスケジュール「2020/01/01 00:03 ～ 2020/01/01 00:09 予定：打合せ」に関し、上記（２－１）で得られた各住所粒度の滞在（図７の [1]～[6]）に対する類似度ｓp の値を算出し、最も類似度ｓp の値が大きい滞在を上記予定「打合せ」の候補とする。
　（３）しきい値との比較
　ここで、この実施形態ではさらに、上記（２－２）で得られた最大の類似度の値が、しきい値α（αは任意の定数）と比較される。類似度の値がα以上の場合、当該類似度が得られた住所粒度の滞在に対してスケジュールの予定内容を対応付ける。
　一方、類似度の値がαよりも小さい場合、速度情報抽出部４３に処理を移す。すなわち、図２のステップＳ７に示されるように、位置情報ベースマッチング部４２は、対応付けを行っていないＧＰＳデータおよびスケジュールデータを速度情報抽出部４３に渡す。上述したように、ＧＰＳデータの位置情報とスケジュールの開始予定時刻および終了予定時刻だけでは、「移動」のような、動いているＧＰＳデータに対してスケジュールを適切に対応付けることができない。そこで、しきい値αをあらかじめ設定しておき、類似度がそれに満たない場合には、以下のように速度情報ベースのマッチングを行うことによって、より適切な対応付けを行うことができる。
　（４）速度情報の抽出
　図２のステップＳ８において、速度情報抽出部４３は、位置情報ベースマッチング部４２から受け取ったＧＰＳデータをもとに、各時刻の移動速度を算出し、移動速度から推定される移動手段をもとにＧＰＳデータに係る期間を複数の区間に区分する処理を行う。
　（４－１）速度算出処理
　速度情報抽出部４３の速度算出部４３１は、ＧＰＳデータに含まれる計測時刻および緯度経度に基づき、各時刻の移動速度を算出する。一例として、各時刻の移動速度は、ＧＰＳデータのレコード間の時間間隔によって、レコード間の移動距離を除すことによって算出される。移動距離は、２点間の直線距離により近似されてよい。
　（４－２）移動手段推定処理
　次いで、速度情報抽出部４３の移動手段推定部４３２は、算出された移動速度に基づいて移動手段を推定する。移動手段の推定は様々な方法で行われてよいが、一例として、移動手段推定部４３２は、移動速度の範囲と移動手段の種別との対応関係を定める対応表を用いて推定処理を行う。
　図８Ａは、そのような対応表の一例を示す。この対応表は、例えばあらかじめ記憶ユニット３０内の図示しない記憶部に記憶され得る。この例では、速度「１km/h」以下は「滞在」、「１km/h ～１０km/h」は「徒歩」、「１０km/h ～３０km/h」は「自転車」、「３０km/h ～１００km/h」は「車」、「１００km/h」以上は「電車・飛行機」に対応付けられる。言うまでもなくこれは一例にすぎず、より粗いまたは細かい速度区分が用いられてもよいし、他の移動手段種別に置き換えられてもよい。
　図８Ｂは、図８Ａに示した対応表に基づいて推定された移動手段とその時間帯の例を示す。まず図８Ｂの左側に示されるようなＧＰＳデータをもとに、速度算出部４３１が各時刻の移動速度を算出する。そして図８Ｂの右側に示されるように、移動手段推定部４３２が移動速度と図８Ａに示される対応表をもとに各時刻の移動手段を推定し、同じ移動手段による移動の時間帯（すなわち、同じ速度区域に属する時間区間）を判定する。この例では、「2020/01/01 00:00～2020/01/01 00:05」は「滞在」、「2020/01/01 00:05～2020/01/01 00:15」は「車」、「2020/01/01 00:15～2020/01/01 00:40」は「電車」、「2020/01/01 00:40～2020/01/01 00:50」は「徒歩」、「2020/01/01 00:50～2020/01/01 01:20」は「滞在」と判定された。このように、移動手段推定部４３２は、移動速度に基づき同一移動手段と推定される時間区間を判定することができる。
　速度情報抽出部４３は、上記のように得られた各時間区間について、開始時刻、終了時刻および継続時間長を抽出する。ここでは、速度情報抽出部４３によって抽出される情報全般を速度情報と呼ぶ。
　次いで図２のステップＳ９において、速度情報抽出部４３は、抽出した速度情報をＧＰＳデータおよびスケジュールデータとともに、速度情報ベースマッチング部４４に渡す。
　（５）速度情報ベースのマッチング
　図２のステップＳ１０において、速度情報ベースマッチング部４４は、速度情報抽出部４３から受け取った速度情報に基づくマッチング処理を行う。このマッチング処理は、速度情報抽出部４３によって判定された時間区間とスケジュールデータとの時間的な類似度を算出し、類似度に応じてＧＰＳデータにラベル付けする処理を含み得る。
　（５－１）類似度の算出
　速度情報ベースマッチング部４４の類似度算出部４４１は、スケジュールデータに含まれる各行動予定の開始予定時刻、終了予定時刻および予定時間長と、時間区間に基づく各候補区間の開始時刻、終了時刻および継続時間長との類似度を算出する。候補区間は、単一の時間区間または隣接する時間区間を結合した結合区間を含み得る。
　類似度の算出式は、開始予定時刻と開始時刻が近く、終了予定時刻と終了時刻が近く、予定時間長と継続時間長が近いほど、類似度の値が大きくなるように決定され、例えば以下の式が用いられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　式中、
　　ｓv は、速度情報ベースの類似度、
　　Ｓｓはスケジュールの開始時刻、Ｓｅはスケジュールの終了時刻、Ｇｓは滞在開始時刻、Ｇｅは滞在終了時刻
　である。上式は一例にすぎず、他の算出式が用いられてもよい。また、類似度の算出に、必ずしも開始時刻、終了時刻および継続時間長を使用する必要はない。例えば、開始時刻と終了時刻のみに基づいて類似度が算出されてもよいし、対象区間の代表時刻など、他のパラメータが用いられてもよい。
　（５－２）ラベル付け
　ラベリング部４４２は、上記のように算出された行動予定と候補区間との類似度に基づき、行動予定に対応する１または複数の時間区間を特定し、特定された区間に係るＧＰＳデータに対してラベル付けする。ラベル付けまたはラベリングとは、ここでは、スケジュールの「予定内容」として登録された文言を割り当てることを言う。
　図９は、あるスケジュール「2020/01/01 00:07～2020/01/01 00:52 予定：移動」に対して、類似度算出部４４１によって算出される類似度の一例を示す。図９の左側は、図８Ｂの右側に示されたのと同じ、移動手段推定部４３２による推定結果を示す。類似度算出部４４１は、判定された５つの時間区間[1]～[5]の各々について上記スケジュールとの類似度を算出する。類似度算出部４４１はさらに、連続する時間区間を結合した結合区間についても上記スケジュールとの類似度を算出する。この例では、結合区間として、図９の右側に示されるように、[1]+[2]、[2]+[3]、[3]+[4]、[4]+[5]、[1]+[2]+[3]、[2]+[3]+[4]、[3]+[4]+[5]、[1]+[2]+[3]+[4]、[2]+[3]+[4]+[5]、[1]+[2]+[3]+[4]+[5]という１０通りの組合せが考えられる。５つの時間区間[1]～[5]にこれら１０通りの結合区間を加えた１５通りの候補区間について、得られる類似度の一例を図９の右側に示す。この例では、[2]+[3]+[4]の場合に最大の類似度「０．４２」が得られた。したがって、ラベリング部４４２は、[2]+[3]+[4]に該当する時間区間「2020/01/01 00:05 ～ 2020/01/01 00:50」のＧＰＳデータに対して、スケジュールの「予定内容」として登録された文言「移動」をラベル付けする。
　なお、ラベリング部４４２は、スケジュール情報ＤＢ３１に登録された「予定内容」の文言をそのままラベルとして使用することができる。例えば、「予定内容」として「Ａさんのところへ行く」と登録されていれば「Ａさんのところへ行く」がラベル付けされる。スケジューラを介して登録された「予定内容」の情報は、人にとっては意味のあるラベル情報であるが、ＧＰＳデータだけでは対応付けることができない。上記実施形態によれば、このような、人にとって意味のあるラベル情報を、より正確にＧＰＳデータにマッピングすることができるようになる。
　（６）速度情報抽出および速度情報ベースのマッチングの処理フロー
　ここで、上記（４）～（５）で説明した、速度情報抽出および速度情報ベースのマッチングの処理手順についてさらに説明する。　
　図３は、そのような処理手順の一例を示すフローチャートである。
　まずステップＳ１０１において、速度情報抽出部４３の速度算出部４３１が、ＧＰＳデータをもとに各時刻における移動速度を算出する。速度算出部４３１は、算出された移動速度を移動手段推定部４３２に渡す。
　次いで、ステップＳ１０２において、速度情報抽出部４３の移動手段推定部４３２が、上述したような対応表を用いて、各時刻の移動速度があらかじめ定められた速度区域のうちのどれに属するかに基づき、各時刻における移動手段を推定するとともに、移動手段ごとの時間区間を判定する。速度情報抽出部４３は、各時間区間の開始時刻および終了時刻とその持続時間とを抽出し、速度情報ベースマッチング部４４に渡す。
　次に、ステップＳ１０３において、速度情報ベースマッチング部４４の類似度算出部４４１は、時間区間に基づく候補区間ごとに、所定の行動予定との時間的な類似度を算出する。候補区間には、単一の時間区間と、時間的に連続する時間区間を結合した結合区間が含まれる。
　ステップＳ１０４において、速度情報ベースマッチング部４４は、すべての候補区間について上記行動予定との類似度の算出が終了したか否かを判定する。終了していなければ（ＮＯ）、再びステップＳ１０３に戻って類似度の算出を繰り返し、終了していれば（ＹＥＳ）、ステップＳ１０５に進む。
　ステップＳ１０５において、速度情報ベースマッチング部４４のラベリング部４４２は、最も類似度の高い候補区間を特定する。
　ステップＳ１０６において、ラベリング部４４２は、最も類似度の高い候補区間に対応するＧＰＳデータに対し、上記行動予定の内容を表す情報でラベル付けする。
　（ハードウェア構成）
　図１０は、図１に示した行動情報管理装置１のハードウェア構成の一例を示す。　
　図１０の例では、行動情報管理装置１は、図１に示した入力部１１、表示部１２、入出力Ｉ／Ｆ１３、記憶ユニット３０、およびアンテナ２１とＧＰＳ受信機２２に加えて、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１００２、およびＲＯＭ（Read Only Memory）１００３を備える。
　ＣＰＵ１００１は、様々なプログラムを実行することが可能な回路であり、行動情報管理装置１の全体の動作を制御する。行動情報管理装置１は、複数のＣＰＵを備えてもよいし、ＣＰＵの代わりにＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等を備えてもよい。ＣＰＵ１００１、ＲＡＭ１００２、およびＲＯＭ１００３は、図１に示した制御ユニット４０を構成し得る。すなわち、制御ユニット４０は、ＲＯＭ１００３または記憶ユニット３０に記憶されているプログラムをＲＡＭ１００２に展開し、展開されたプログラムをＣＰＵ１００１が解釈および実行することによって、上記のデータ抽出部４１、位置情報ベースマッチング部４２、速度情報抽出部４３および速度情報ベースマッチング部４４の機能を実現することができる。ＣＰＵ１００１はまた、ユーザインタフェースユニット１０のスケジュール書込読出部１４およびＧＰＳユニット２０の位置情報書込部２３の機能を実現することができる。
　なお、行動情報管理装置１の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換および追加が可能である。例えば、行動情報管理装置１は、充電可能なバッテリや通信インタフェース等を含み得る。
　（効果）
　以上詳述したように、この発明の一実施形態に係る行動情報管理装置１は、位置情報としてのＧＰＳデータをもとに各時刻の移動速度を算出し、移動速度に基づいて移動手段を推定する。そして、行動情報管理装置１は、同一移動手段と推定される時間区間の時間長、開始時刻および終了時刻と、スケジュール登録された予定時間長、開始予定時刻および終了予定時刻との類似度が最も近い行動予定により、ＧＰＳデータにラベル付けを行う。これにより、滞在場所の特定が困難な、動いているＧＰＳデータであっても、「移動」のような行動予定と適切に対応付けを行うことができる。
　また行動情報管理装置１は、同一移動手段と推定される時間区間を結合した結合区間についても、行動予定との時間的な類似度を算出し、類似度が高い場合は一連の「移動」とみなして、ＧＰＳデータにラベル付けを行う。これにより、複数の移動手段を伴う場合でも、ＧＰＳデータに対してスケジュール情報をより適切に対応付けることができる。
　すなわち、行動情報管理装置１によれば、「移動」のような行動予定の場合にも、ＧＰＳデータに対してスケジュール情報をより適切に対応付けることが可能となり、ＧＰＳデータに対して自動的にその意味を付与することが可能となる。
　［他の実施形態］
　なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。　
　例えば、上記実施形態では、はじめに位置情報ベースマッチング部４２によって位置情報に基づくマッチングを行い、類似度が所定のしきい値を満たさない場合に、速度情報抽出部４３および速度情報ベースマッチング部４４による処理に移行するものとして説明した。しかし、位置情報ベースマッチング部４２を省略し、データ抽出部４１によって抽出されたデータをそのまま速度情報抽出部４３および速度情報ベースマッチング部４４に渡すことも可能である。その場合でも、行動情報管理装置１は、ＧＰＳデータをもとに速度を算出し、推定される移動手段に応じて時間区間を特定し、スケジュールデータとの類似度を算出し、類似度に応じてＧＰＳデータに行動予定を対応付けることができる。位置情報ベースマッチング部４２を省略することにより、構成を簡略化することができ、装置全体の処理負荷を軽減することができる。また、必ずしもＧＰＳデータは住所情報に紐づけられる必要はなく、緯度および経度とその計測時刻だけでもよい。位置情報は、ＧＰＳに限らず、任意の位置特定手段により取得されてよい。位置情報は、移動速度を算出できればどのような形式であってもよい。
　また、行動情報管理装置１の構成として説明した機能部を、複数の装置に分散配置し、これらの装置が互いに連携することにより処理を行うようにしてもよい。例えば、上記実施形態では、ユーザインタフェースユニット１０、ＧＰＳユニット２０、記憶ユニット３０および制御ユニット４０をすべて行動情報管理装置１に設けた場合を例にとって説明した。しかしこれに限らず、ユーザインタフェースユニット１０およびＧＰＳユニット２０をユーザが所持する携帯端末に設け、記憶ユニット３０および制御ユニット４０をサーバ装置に設けてもよい。
　この場合、携帯端末はユーザインタフェースユニット１０により入力されたスケジュール情報と、ユーザの行動中にＧＰＳユニット２０により得られた位置情報を、それぞれ通信ネットワークを介してサーバ装置へ送信して、記憶ユニット３０のスケジュール情報ＤＢ３１および位置情報ＤＢ３２に記憶させる。サーバ装置は、上記実施形態と同様に制御ユニット４０に、データ抽出部４１と、位置情報ベースマッチング部４２と、速度情報抽出部４３と、速度情報ベースマッチング部４４とを備えており、この制御ユニット４０の制御の下で、記憶ユニット３０のスケジュール情報ＤＢ３１および位置情報ＤＢ３２に記憶されたスケジュール情報および位置情報に基づいて、位置情報に対しスケジュール情報の行動予定を対応付ける処理を実行する。このようにすると、携帯端末の処理負荷を軽減してバッテリ寿命を延長することが可能となる。
　記憶ユニット３０と制御ユニット４０は、別個の装置に設けられてもよい。同様に、スケジュール情報ＤＢ３１と位置情報ＤＢ３２を別個の装置に設けるなど、各ユニット内の機能部が分散配置されてもよい。
　行動情報管理装置１の各機能部は、回路を用いることで実現されてもよい。回路は、特定の機能を実現する専用回路であってもよいし、プロセッサのような汎用回路であってもよい。
　さらに、以上で説明した各処理の流れは、説明した手順に限定されるものではなく、いくつかのステップの順序が入れ替えられてもよいし、いくつかのステップが同時並行で実施されてもよい。また、以上で説明した一連の処理は、時間的に連続して実行される必要はなく、各ステップは任意のタイミングで実行されてもよい。
　以上で記載した手法は、計算機（コンピュータ）に実行させることができるプログラム（ソフトウェア手段）として、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ等）、半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等）等の記録媒体（記憶媒体）に格納し、また通信媒体により伝送して頒布することもできる。なお、媒体側に格納されるプログラムには、計算機に実行させるソフトウェア手段（実行プログラムのみならずテーブル、データ構造も含む）を計算機内に構成させる設定プログラムをも含む。上記装置を実現する計算機は、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、また場合により設定プログラムによりソフトウェア手段を構築し、このソフトウェア手段によって動作が制御されることにより上述した処理を実行する。なお、本明細書でいう記録媒体は、頒布用に限らず、計算機内部あるいはネットワークを介して接続される機器に設けられた磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体を含むものである。
　その他、行動情報管理装置１の種類や構成、移動手段の推定や候補区間を特定するための処理手順および処理内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
　なお、この発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の発明が含まれており、開示される複数の構成要件から選択された組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、課題が解決でき、効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
　１…行動情報管理装置
　１０…ユーザインタフェースユニット
　１１…入力部
　１２…表示部
　１３…入出力インタフェース
　１４…スケジュール書込読出部
　２０…ＧＰＳユニット
　２１…アンテナ
　２２…ＧＰＳ受信機
　２３…位置情報書込部
　３０…記憶ユニット
　３１…スケジュール情報データベース
　３２…位置情報データベース
　４０…制御ユニット
　４１…データ抽出部
　４２…位置情報ベースマッチング部
　４３…速度情報抽出部
　４３１…速度算出部
　４３２…移動手段推定部
　４４…速度情報ベースマッチング部
　４４１…類似度算出部
　４４２…ラベリング部

Claims (8)

  1. 　第１の期間に係る、ユーザの行動予定とその開始予定時刻および終了予定時刻とを含むスケジュール情報を取得する、第１の取得部と、
    　前記第１の期間に対応する第２の期間に係る、緯度経度とその計測日時とを含む前記ユーザの位置情報を取得する、第２の取得部と、
    　前記位置情報をもとに前記ユーザの一定時間ごとの移動速度を算出し、前記移動速度に応じて前記第２の期間を複数の時間区間に区分する、情報抽出部と、
    　前記複数の時間区間から前記行動予定に対応する時間区間を特定し、当該時間区間に係る位置情報に前記行動予定を対応付ける、マッチング部と
    　を備える、行動情報管理装置。
  2. 　前記マッチング部は、
    　　前記複数の時間区間のうち１の時間区間または時間的に連続する複数の時間区間を結合した結合区間について、前記行動予定との時間的類似度を算出する、類似度算出部と、
    　　前記時間的類似度に基づいて前記行動予定に対応する時間区間を特定し、当該時間区間に係る位置情報に前記行動予定を表す情報でラベル付けする、ラベリング部と、
    　を備える、請求項１に記載の行動情報管理装置。
  3. 　前記類似度算出部は、前記時間区間または前記結合区間の始点および終点の時刻と、前記行動予定に係る前記開始予定時刻および前記終了予定時刻とに基づいて、前記時間的類似度を算出し、
    　前記ラベリング部は、前記時間的類似度がより高い値を示す時間区間または結合区間を、前記行動予定に対応する時間区間として特定する、
    　請求項２に記載の行動情報管理装置。
  4. 　前記類似度算出部は、前記始点の時刻と前記開始予定時刻が近いほど大きく、前記終点の時刻と前記終了予定時刻が近いほど大きく、前記時間区間または前記結合区間の時間長の値と前記行動予定に係る予定時間長の値が近いほど大きい値をとる、所定の計算式を用いて、前記時間的類似度を算出する、
    　請求項３に記載の行動情報管理装置。
  5. 　スケジュール管理ソフトウェアを介して登録される前記スケジュール情報を記憶する記憶部をさらに備える、
    　請求項１乃至４のいずれか一項に記載の行動情報管理装置。
  6. 　前記情報抽出部は、前記移動速度に応じて前記ユーザの移動手段を推定し、同一の移動手段と推定される時間区間により前記第２の期間を前記複数の時間区間に区分し、
    　前記マッチング部は、前記同一の移動手段と推定される時間区間に係る前記位置情報、または複数の移動手段に係る時間区間を結合した結合区間に係る前記位置情報に対し、前記行動予定を表す情報でラベル付けすることによって、前記位置情報に前記行動予定を対応付ける、
    　請求項１に記載の行動情報管理装置。
  7. 　第１の期間に係る、ユーザの行動予定とその開始予定時刻および終了予定時刻とを含むスケジュール情報を取得することと、
    　前記第１の期間に対応する第２の期間に係る、緯度経度とその計測日時とを含む前記ユーザの位置情報を取得することと、
    　前記位置情報をもとに前記ユーザの一定時間ごとの移動速度を算出し、前記移動速度に応じて前記第２の期間を複数の時間区間に区分することと、
    　前記複数の時間区間から前記行動予定に対応する時間区間を特定し、当該時間区間に係る位置情報に前記行動予定を対応付けることと
    　を備える、行動情報管理方法。
  8. 　請求項１乃至６のいずれか一項に記載の装置の各部による処理をコンピュータに実行させるプログラム。
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