WO2023243688A1 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム Download PDF

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WO2023243688A1
WO2023243688A1 PCT/JP2023/022256 JP2023022256W WO2023243688A1 WO 2023243688 A1 WO2023243688 A1 WO 2023243688A1 JP 2023022256 W JP2023022256 W JP 2023022256W WO 2023243688 A1 WO2023243688 A1 WO 2023243688A1
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WO
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area
living area
information processing
user
site
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Application number
PCT/JP2023/022256
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English (en)
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Inventor
友也 石▲崎▼
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パイオニア株式会社
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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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
  • the above-mentioned conventional technology specifies the user's usual activity range as the living area by statistically determining the user's usual activity range from the user's movement history.
  • statistical methods for example, if the user's true target exists within a vast site, it is not always possible to obtain a living area that includes this target, and the user's It can be said that there is room for improvement in terms of accurately identifying living areas.
  • the present invention has been made in view of the above, and proposes, for example, an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can accurately specify a user's living area.
  • the information processing device includes an acquisition unit that acquires area information indicating a living area of a user on a map, and an identification unit that identifies a feature that includes a part of a site in the living area. a site area indicating a range of the site occupied by the feature specified by the specifying unit, and an updating unit that updates the living area based on the living area.
  • the information processing method is an information processing method executed by an information processing device, and includes the steps of: acquiring area information indicating a user's living area on a map; The living area is determined based on the identification step of identifying a feature that includes a part of the site, the site area indicating the range of the site occupied by the feature identified by the identification step, and the living area. and an update step of updating the area.
  • the information processing program includes an acquisition procedure for acquiring area information indicating a user's living area on a map, and identifying a feature whose site is partially included in the living area. an information processing device that updates the living area based on the identification procedure and the living area and a site area indicating the range of the site occupied by the feature identified by the identification procedure; This is a program to be executed by
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an information processing system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating the overall picture of the living area identification process.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of service optimization logic according to the embodiment.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an overview of the living area update process.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing device according to an embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the procedure of the living area update process.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a merging method for merging a site area and a living area.
  • FIG. 8 is a diagram showing another example of a merging method for merging a site area and a living area.
  • FIG. 9 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the information processing device 100.
  • the information processing device 100 takes advantage of the fact that the user's activity range tends to depend on the level of service availability in the surrounding area, that is, the level of welfare of the area (hereinafter sometimes referred to as "level of regional welfare"). By applying this method to the user's activity range, it is possible to identify the user's living area.
  • the living area refers to the area in which the user moves on a daily basis, and can be determined from historical information such as where and how often the user has arrived.
  • the information processing device 100 determines the user's lifestyle based on the user's arrival history and the degree of regional prosperity in the area where the user is frequently located (for example, the area where the user's home or workplace is located). It has logic that specifies the category.
  • the living area identification logic As described in detail below, a specific example of the living area identification logic will be explained in detail. Note that according to the living area identification logic according to the embodiment, it becomes possible to further optimize services provided to users (for example, advertisements, route guidance, risk notifications, search results, etc.). A specific example of such service optimization logic will also be described in detail below.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an information processing system according to an embodiment.
  • FIG. 1 shows an information processing system 1 as an example of an information processing system according to an embodiment.
  • the information processing system 1 not only the above living area identification logic and service optimization logic, but also living area updating processing may be realized.
  • the information processing system 1 may include an external device 30 and an information processing device 100. Further, the external device 30 and the information processing device 100 are connected via a network N so that they can communicate by wire or wirelessly. Furthermore, the information processing system 1 shown in FIG. 1 may include any number of external devices 30 and any number of information processing devices 100.
  • the information processing device 100 is a device that performs information processing according to the embodiment.
  • the information processing apparatus 100 may perform living area identification processing and living area updating processing for further increasing accuracy of the living area obtained in the living area identification processing. For this reason, the living area identification process may be performed as a preprocessing of the living area update process.
  • the information processing device 100 can perform the following process as the living area identification process.
  • the information processing device 100 acquires historical information of parking positions where the user has parked the vehicle, and based on predetermined parameters in a first extraction area extracted according to the distribution of parking positions indicated by the historical information. Then, the degree of regional decisions in the first extraction area is calculated. Then, the information processing device 100 identifies a second extraction area, which is the user's living area, based on the first extraction area and the regional prosperity degree.
  • the information processing device 100 can also perform service optimization processing using the living area specified by the living area identification process or the living area updated by the living area update process.
  • the information processing device 100 may be mounted on the vehicle VEx. That is, the information processing device 100 may be an in-vehicle device.
  • the information processing device 100 may be a dedicated navigation device built into or mounted on the vehicle VEx.
  • the information processing device 100 may include a navigation device and a recording device.
  • the information processing device 100 may be a composite device in which a navigation device and a recording device that are independent of each other are communicably connected.
  • the information processing device 100 may be a single device having a navigation function and a recording function.
  • the information processing device 100 may include various sensors.
  • the information processing device 100 may include various sensors such as a camera, an acceleration sensor, a gyro sensor, a GPS sensor, and an atmospheric pressure sensor.
  • the information processing device 100 may also have a function of performing dialogue and providing information to support the user's driving based on sensor information acquired by various sensors.
  • the information processing device 100 can use not only the sensors provided in the vehicle-mounted device 10 but also sensor information detected by sensors provided in the vehicle VEx itself as a safe driving system.
  • users can install predetermined applications on the portable terminal devices they use on a daily basis (e.g., smartphones, tablet terminals, notebook PCs, desktop PCs, PDAs, etc.).
  • the device can be operated in the same manner as the information processing device 100. That is, the user can use his/her own portable terminal device as a vehicle-mounted device. For this reason, a portable terminal device owned by a user can also be interpreted as the information processing device 100 according to the embodiment.
  • the user is a person who may include the concept of a driver who drives the vehicle VEx or an owner of the vehicle VEx.
  • the external device 30 may be any device as long as it realizes the information processing according to the embodiment by cooperating with the information processing device 100.
  • the external device 30 may be a content providing device that provides content candidates (for example, advertising content, tourist information, etc.) according to the travel of the vehicle VEx, or a map information providing device that provides an electronic map. It may be a device.
  • the external device 30 may provide timetable information regarding transportation such as trains and buses, or may provide a weather report.
  • the external device 30 may be, for example, a cloud computer that performs processing on the cloud side. That is, the external device 30 may be a server device.
  • the information processing according to the embodiment is performed by the information processing device 100, which is an in-vehicle device, but the information processing according to the embodiment may also be performed by the external device 30 on the cloud side. good.
  • the external device 30 may have some or all of the functions that the information processing device 100 has.
  • the information processing device 100 is configured to obtain processing results by the external device 30 and provide various services based on the obtained processing results. Good too.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating the overall picture of the living area identification process.
  • service SA a content providing service
  • FIG. 2 it is assumed that the user U1, which is an example of a user, is using a content providing service (hereinafter referred to as "service SA") provided by the information processing device 100.
  • An example will be shown in which the living area of user U1 is specified based on historical information of the parking position where vehicle VE1 (an example of vehicle VEx) is parked.
  • FIG. 2 shows a scene in which the living area of the user U1 is specified from FIG. 2(a) to FIG. 2(c) as the living area identification logic progresses.
  • the living area in order to identify the living area, the living area is determined at a certain specific timing when sufficient historical information has been accumulated (for example, one week has passed since the user U1 started using the service SA). An example is shown in which specific logic is executed.
  • the information processing device 100 extracts a main stay area AR1, which is a main area where the user U1 mainly stays in daily life, based on the distribution of parking positions indicated by the history information of parking positions. For example, the information processing device 100 may extract the area with the highest density distribution of parking positions as the main stay area AR1 from among the areas into which the map information indicating the parking positions is divided.
  • the main stay area AR1 can be regarded as a home area where the home of the user U1 exists, for example, and is an area corresponding to the first extraction area.
  • the information processing device 100 can also extract a plurality of main stay areas AR1, for example.
  • the area with the highest density distribution of parking positions is the home area
  • the area with the next highest density distribution is the work area. It can be regarded as.
  • the information processing device 100 calculates the regional welfare PR in the main stay area AR1. For example, the information processing device 100 determines the degree of regional welfare in the main stay area AR1 based on the number of predetermined facilities (for example, stores, public facilities, tourist facilities, medical institutions, landmarks, etc.) existing in the main stay area AR1. PR may be calculated. As an example, the information processing device 100 may calculate the regional welfare PR in the main stay area AR1 based on the number of facilities per unit area in the main stay area AR1. For example, the information processing device 100 determines that the higher the number of facilities per unit area, the more technological the main stay area AR1 is (the more various services are provided). may be calculated.
  • step S2 in FIG. 2(b) will be explained.
  • the information processing device 100 executes a predetermined clustering algorithm on the parking positions included in the parking position history information.
  • the information processing apparatus 100 performs DBSCAN clustering on parking positions included in parking position history information.
  • the information processing device 100 can perform clustering under the setting condition that if there are "N2" or more parking positions within a radius of "N1 km", the group will grow (generate a cluster).
  • Such setting conditions may be set in advance for the information processing device 100, or the information processing device 100 may dynamically change the setting conditions as appropriate depending on the distribution of parking positions. .
  • min_distance is used as a parameter to adjust whether or not to grow as the same group according to the distance between parking positions. Correct with poverty PR. For example, the information processing apparatus 100 corrects by multiplying "min_distance” by using the regional welfare PR as a weight value, and performs DBSCAN clustering using the corrected "min_distance".
  • the information processing device 100 controls the size of the main stay area AR1 by performing convex hull processing on the group to which the parking position corresponding to the main stay area AR1 belongs among the generated groups. do.
  • FIG. 2(b) as a result of DBSCAN clustering and convex hull processing, an example is shown in which the main stay area AR1 is corrected (processed) so as to increase the width (area and shape) of the main stay area AR1. .
  • step S3 in FIG. 2(c) will be explained.
  • the information processing device 100 specifies the second extraction area, which is a polygon area after the main stay area AR1 (first extraction area) is controlled in step S2, as the living area AR2 of the user U1.
  • the information processing device 100 executes a service control process so that the user U1 is provided with a service that corresponds to the living area AR2.
  • the information processing device 100 may extract a circular area having a specific radius as the main stay area AR1 based on the distribution density.
  • the information processing device 100 may repeat the living area identification logic as time passes, and by accumulating history information during this time, the main stay area AR1 can be expanded as shown in FIG. 2(b). You will be able to properly control the As a result, the information processing device 100 can specify a living area AR2 (main stay area AR1 ⁇ living area AR2) with an optimal size, as shown in FIG. 2(c).
  • the information processing device 100 may narrow the size of the living area AR2 compared to the example in FIG. 2(c), or may further widen it. .
  • the DBSCAN clustering shown in FIG. This corresponds to the process of removing the corresponding parking position as noise when specifying the living area.
  • such noisy parking positions are shown as three black circles, but in Fig. 2(b), the noisy parking positions have been removed as a result of DBSCAN clustering.
  • An example is shown.
  • the information processing device 100 can identify a living area AR2 that is closer in size to the user U1's original living area, as shown in FIG. 2(c). You will be able to do this.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of service optimization logic according to the embodiment.
  • the living area AR2 is appropriately identified over time, and as a result, the contents provided to user U1 are An example of optimization logic will be explained below.
  • FIG. 3A shows an example of content provision in an initial state when the user U1 has just started using the service SA.
  • the information processing device 100 in the initial state, the information processing device 100 only extracts the circular area around the home of the user U1 as the main stay area AR1. It is regarded as the living area AR2 of the user U1 at the time.
  • the living area AR2 in such a state does not include the travel route RT1 that connects the home and work place of the user U1. That is, in the example of FIG. 3A, the information processing device 100 cannot recognize the movement route RT1 as the daily movement range of the user U1. In other words, the information processing device 100 is unable to recognize the travel route RT1, which should originally be the living area of the user U1, as the living area.
  • the information processing device 100 provides information that would be known to the user U1 whose living area is the travel route RT1 as tourist information content, as shown in FIG. 3(a).
  • the information processing device 100 displays the message ⁇ K City is famous for its storehouse-style townscape''.
  • tourist information content such as "There is a nearby location" may be provided.
  • the user U1 is aware of such information, and it can be said that this information is useless for the user U1. For example, if such tourist information content is presented every time he commutes to work, the user U1 may find it bothersome.
  • the information processing device 100 can more appropriately identify the living area AR2 by accumulating history information over time. For example, when one week has passed since the user U1 started using the service SA, the information processing device 100 expands the main stay area AR1 to include the travel route RT1, as shown in FIG. 3(b). This makes it possible to specify a living area AR2 that is closer in size to the user U1's original living area.
  • the information processing device 100 is able to understand that the tourist information content provided in the initial state is useless information for the user U1. Then, even if the user U1 approaches City K while traveling along the travel route RT1, the information processing device 100 controls the tourist guide content not to be provided, as shown in FIG. 3(b). Furthermore, this allows the information processing device 100 to optimize the provision of content so that the user U1 does not feel bothered by the provision of content.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an overview of the living area update process.
  • FIG. 4 shows the living area AR2 of the user U1 specified on the map MP by the living area specifying process.
  • the area indicated by the living area AR2 corresponds to the currently known living area of the user U1, and may be defined in a coordinate system corresponding to the map MP.
  • the facility FA1 is a feature built within the site area SA1.
  • the site area SA1 is a site area indicating the range of the site occupied by the facility FA1.
  • a living area that includes the true location where facility FA1 exists (the frequently visited destination location) is specified. Should.
  • the living area AR2 does not include the true location where the facility FA1 exists, but only includes a part of the site indicated by the site area SA1.
  • Facility FA2 is a feature built within site area SA2.
  • the site area SA2 is a site area that indicates the range of the site occupied by the facility FA2.
  • a living area that includes the true location of facility FA2 (the frequently visited destination location) is specified. Should.
  • the living area AR2 does not include the true location where the facility FA2 exists, but only includes a part of the site indicated by the site area SA2.
  • the true position that should originally be included in the living area (that is, the position of the feature that is the true purpose of use by user U1) is not included, and the process moves toward the true position.
  • the true position that should originally be included in the living area that is, the position of the feature that is the true purpose of use by user U1
  • the process moves toward the true position.
  • the information processing device 100 is configured to Performs living area update processing that specifies the living area as the user's new living area. Specifically, the information processing device 100 uses the site area, which is a specific range occupied by the feature that is the real purpose of use by the user, and the living area once identified by an arbitrary method. and update this living area. More specifically, the information processing device 100 merges (fuses) the site area with the living area specified by an arbitrary method, and creates a new living area that replaces the existing living area by using the merged area. Update as a sphere.
  • the arbitrary method mentioned here may be the living area identification process described in FIG. 2, or any other conventional method.
  • any of the techniques may be those listed as prior art.
  • the service control process in FIG. 3 may be performed using the updated living area obtained by applying the living area update process to the living area AR2. .
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing device 100 according to the embodiment.
  • the information processing device 100 includes a communication section 110, a storage section 120, and a control section 130.
  • the communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card).
  • the communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the in-vehicle device 10, for example.
  • the storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk.
  • the storage unit 120 may include a history information database 121 and a living area information database 122.
  • the history information database 121 stores history information of parking positions where the user has parked the vehicle VEx.
  • the history information database 121 may store a set of the parking position where the user has parked the vehicle VEx and the parking time that is the current time as one record, in association with the history ID.
  • the information processing device 100 may include a GPS receiver, and the parking position may be defined by latitude and longitude information derived from GPS.
  • the living area information database 122 stores information indicating the living area specified by the living area identification process. For example, the living area information database 122 stores a set of the date and time when the living area specifying process was executed and information indicating the living area AR2 specified at this time as one record, in association with the living area ID. good.
  • the living area information database 122 may also store information indicating the living area that has been updated by applying the living area update process to the living area AR2.
  • the information indicating the living area here may be defined by position coordinates corresponding to the map MP.
  • the control unit 130 allows various programs (for example, the information processing program according to the embodiment) stored in the storage device inside the information processing device 100 to access the RAM by a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like. This is achieved by executing it as a work area. Further, the control unit 130 is realized by, for example, an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • the control unit 130 includes a detection unit 131, an acquisition unit 132, a calculation unit 133, an analysis unit 134, a first identification unit 135, a service control unit 136, and a second identification unit 137. and an update unit 138, and realizes or executes information processing functions and operations described below.
  • the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 5, and may be any other configuration as long as it performs information processing to be described later.
  • the connection relationship between the respective processing units included in the control unit 130 is not limited to the connection relationship shown in FIG. 5, and may be other connection relationships.
  • the calculation unit 133, the analysis unit 134, and the first identification unit 135 are processing units that correspond to the living area identification process.
  • the second specifying unit 137 and the updating unit 138 are processing units that handle living area update processing.
  • the detection unit 131 determines whether or not the user has parked the vehicle VEx, and if the user has determined to park the vehicle VEx, detects the parking position where the user has parked the vehicle VEx. For example, when the vehicle VEx is stopped, the detection unit 131 may measure the stop period, and when it recognizes that the vehicle VEx has been stopped for a predetermined period or longer, it may determine that the user has stopped the vehicle VEx. Further, in this case, the detection unit 131 may detect the position where the vehicle VEx is parked as the parking position.
  • the detection unit 131 registers a combination of position information indicating the parking position and the time when the vehicle VEx was parked in the history information database 121 as parking position history information.
  • the detection unit 131 may register in the history information database 121 a set of position information indicating the parking position and the time when the vehicle VEx was parked in association with the history ID.
  • the acquisition unit 132 acquires history information of the parking position where the user has parked the vehicle VEx. For example, the acquisition unit 132 may acquire history information from the history information database 121 when determining that it is time to execute the living area determination logic.
  • the acquisition unit 132 may also acquire area information indicating the user's living area on the map MP. For example, the acquisition unit 132 acquires, as the area information, position coordinates indicating the position of the living area determined by the living area determination logic. For example, the acquisition unit 132 may acquire the position coordinates from the living area information database 122 when determining that the timing has come to execute the living area update process.
  • the calculation unit 133 calculates a regional welfare degree that is a welfare degree in a predetermined area. For example, the calculation unit 133 obtains the distribution status of parking positions based on historical information of parking positions. Then, the calculation unit 133 extracts the main stay area AR1, which is the main area where the user of the vehicle VEx mainly stays in daily life, based on the acquired distribution situation. For example, the calculation unit 133 may extract, as the main stay area AR1, the area where the density distribution of parking positions is highest among the areas into which the map information indicating the distribution status is divided.
  • the calculation unit 133 calculates the regional welfare PR in the main stay area AR1 based on predetermined parameters in the main stay area AR1 (first extraction area). For example, the calculation unit 133 may calculate a predetermined parameter per unit area in the main stay area AR1 as the regional prosperity PR.
  • the predetermined parameters here include the number of predetermined facilities (for example, stores, public facilities, tourist facilities, medical institutions, landmarks, etc.) that exist in the main stay area AR1, public transportation that exists in the main stay area AR1, etc. It is either the number of institutions (for example, stations, bus stops, etc.) or characteristic information indicating geographical characteristics in the main stay area AR1.
  • predetermined facilities for example, stores, public facilities, tourist facilities, medical institutions, landmarks, etc.
  • institutions for example, stations, bus stops, etc.
  • characteristic information indicating geographical characteristics in the main stay area AR1.
  • the calculation unit 133 calculates the regional welfare PR using the number of predetermined facilities existing in the main stay area AR1 or the number of public transportation facilities existing in the main stay area AR1 as a predetermined parameter,
  • the calculated regional welfare PR may be corrected using characteristic information.
  • the analysis unit 134 clusters the parking positions indicated by the parking position history information based on the regional prosperity PR. For example, the analysis unit 134 may execute a predetermined clustering algorithm on the parking positions included in the parking position history information. For example, the analysis unit 134 may perform DBSCAN clustering. More specifically, the analysis unit 134 may perform DBSCAN clustering under the setting condition that if there are "N2" or more parking positions within a radius of "N1 km", the group is grown.
  • the analysis unit 134 uses "min_distance" as a parameter to adjust whether or not to grow as the same group according to the distance between parking positions.
  • the distance PR may be corrected, and clustering may be performed again using the corrected "min_distance".
  • the first specifying unit 135 specifies a second extraction area, which is the user's living area, based on the main stay area AR1 (first extraction area) and the regional prosperity PR. For example, the first specifying unit 135 performs convex hull processing on the group to which the parking position included in the main stay area AR1 belongs, among the parking position groups generated as a result of clustering by the analysis unit 134. The first specifying unit 135 then specifies the second extraction area, which is a polygon area generated by convex hull processing, as the user's living area AR2. In addition, by controlling the size of the main stay area AR1, this process brings the size closer to the user's original living area, and the second extracted area, which is the area that has been brought closer, is set as the living area AR2. This corresponds to the process of specifying.
  • the first identifying unit 135 may register information indicating the living area AR2 in the living area information database.
  • the service control unit 136 controls services to be provided to the user of the vehicle VEx according to the living area AR2 (second extraction area) specified by the first specifying unit 135. For example, the service control unit 136 controls the service to be provided to the user of the vehicle VEx using service optimization logic based on the living area AR2 specified by the first specifying unit 135.
  • the service control unit 136 may control the tourist information content corresponding to the living area AR2 not to be provided to the user.
  • the service control unit 136 may control advertising content regarding a predetermined facility (for example, a store) existing in the living area AR2 to be provided to the user.
  • the service control unit 136 controls the information processing device 100 to output advertising content by extracting advertising content of a store located in the living area AR2 from among the advertising content acquired from the external device 30. It's fine.
  • the advertising content may be image information, and in this case, it may be output from a display screen included in the information processing device 100.
  • the advertising content may be audio information, and in this case, it may be output from a speaker included in the information processing device 100.
  • advertising content from an area outside the user's daily activity range may be provided, and such advertising content may be less appealing to the user. may not be considered high.
  • advertising content corresponding to the living area AR2 whose size is closer to the original living area is provided, so it is possible to increase the appeal of the advertising content. It becomes like this.
  • the second specifying unit 137 specifies a feature whose living area includes a part of the site.
  • the second identifying unit 137 identifies a feature whose site is partially included in the living area specified by any method such as the living area identification process described above.
  • the second specifying unit 137 specifies the feature corresponding to the user among the features whose living area includes a part of the site.
  • the second specifying unit 137 may specify the object corresponding to the user among the features having a site area larger than a predetermined value.
  • the second identifying unit 137 may identify the feature corresponding to the user based on the user's history information regarding the feature.
  • the second identifying unit 137 may identify the feature corresponding to the user based on the user's visit history to the site or the user's usage history of the feature.
  • the updating unit 138 updates the living area based on the site area indicating the range of the site occupied by the feature specified by the second specifying unit 137 and the living area specified by an arbitrary method. do. Specifically, by merging the site area with the living area, the updating unit 138 updates the merged area as the user's new living area in place of the previous living area.
  • the updating unit 138 may generate a buffer in the site area that includes the feature identified by the second specifying unit 137, and may merge the site area and the living area after the buffer has been generated.
  • the updating unit 138 may merge the site area with the living area by performing convex hull processing so as to include the position information of the feature specified by the second specifying unit 137.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the procedure of the living area update process.
  • the acquisition unit 132 determines whether it is time to update the living area (step S601). If it is not the timing to update the living area (step S601; No), the acquisition unit 132 waits until it can be determined that it is the timing to update the living area.
  • the acquisition unit 132 determines that it is time to update the living area (step S601; Yes), it acquires area information indicating the living area of the user U1 in the map MP (step S602). .
  • the acquisition unit 132 may acquire area information indicating a living area determined by any method.
  • the acquisition unit 132 may acquire area information indicating the living area determined by the living area determination logic described in FIG. 2. As an example, the acquisition unit 132 may acquire position coordinates defined in a coordinate system corresponding to the map MP as area information indicating the living area. In the following, in response to the living area AR2 shown in FIG. 4 being specified as the living area of the user U1 by the living area determination logic, the acquisition unit 132 selects an area of the living area AR2 (hereinafter, "living area AR2") as the living area of the user U1. The procedure of the living area update process will be described assuming that the location coordinates indicating the area AR2 (hereinafter referred to as "area AR2”) have been acquired.
  • area AR2 the location coordinates indicating the area AR2
  • the second identifying unit 137 identifies a facility (feature) whose site is partially included in the living area AR2 (step S603).
  • the second specifying unit 137 may specify a facility whose site is partially included in the living area AR2, among features having a site area larger than a predetermined value.
  • the second specifying unit 137 may specify a facility whose site is partially included in the living area AR2 based on the map MP.
  • the second specifying unit 137 specifies the facility FA1 and the facility FA2.
  • the area of the site area SA1 corresponding to the site occupied by the facility FA1 and the area of the site area SA2 corresponding to the site occupied by the facility FA2 may both be greater than or equal to a predetermined value.
  • the second specifying unit 137 specifies the facility corresponding to the user U1 among the facility FA1 and the facility FA2 based on the action history of the user U1 (step S604). Specifically, the second specifying unit 137 specifies, based on the history information of the user U1, a facility that is used on a daily basis (that is, a facility that is frequently used) out of the facility FA1 and the facility FA2. For example, the second specifying unit 137 determines whether or not each of the facility FA1 and the facility FA2 has been visited a predetermined number of times or more within a specific period, based on the distribution of parking positions indicated by the history information. do.
  • the second specifying unit 137 may specify the facility as the facility corresponding to the user U1.
  • the procedure of the living area update process will be described assuming that the second specifying unit 137 has specified the facility FA1 as the facility corresponding to the user U1 among the facility FA1 and the facility FA2.
  • the update unit 138 merges the site area SA1 occupied by the facility FA1 with the living area AR2, and updates the merged area as a new living area of the user U1 in place of the living area AR2 (step S605). In this way, by merging the site area SA1 into the living area, it is possible to improve the accuracy of the relationship between the feature and the living area regarding the user U1.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a merging method for merging a site area and a living area.
  • FIG. 7 shows a scene where the site area SA1 is merged with the living area AR2.
  • the updating unit 138 first generates a buffer BF for the site area SA1. For example, the updating unit 138 generates a buffer BF around the site area SA1 by calculating the range up to a predetermined distance from the site area SA1. Note that such buffering processing may be performed on the map MP, and the updating unit 138 obtains a buffer area AR (BF) indicating the range of the buffer BF. Therefore, the buffer area AR (BF) may be defined in a coordinate system corresponding to the map MP.
  • the updating unit 138 updates the living area so as to merge the overlapping portion between the inside of the living area AR2 and the inside of the buffer area AR (BF).
  • AR2 and buffer area AR (BF) are combined.
  • a new living area AR2n is obtained as shown in FIG. 7(b). Therefore, the updating unit 138 updates the living area AR2n, which is the area after the merging, as the new living area of the user U1, replacing the living area AR2.
  • the updating unit 138 may control the shape of the living area AR2n by performing convex hull processing on the position coordinates indicating the position of the living area AR2n. As a result, as shown in FIG. 7(b), a living area AR2n is obtained in which part of the area is replaced with a dotted line.
  • FIG. 8 is a diagram showing another example of a merging method for merging a site area and a living area.
  • FIG. 8 also shows a scene where the site area SA1 is merged with the living area AR2.
  • the updating unit 138 first obtains the true position coordinates PT1 where the facility FA1 exists within the site indicated by the site area SA1.
  • the updating unit 138 controls the shape of the living area AR2 by performing convex hull processing between the positional coordinates indicating the position of the living area AR2 and the positional coordinate PT1.
  • a new living area AR2m is obtained by merging the site area SA1 and the living area AR2, as shown in FIG. 8(b). Therefore, the updating unit 138 updates the living area AR2m, which is the area after the merging, as a new living area of the user U1 in place of the living area AR2.
  • the updating unit 138 may update a rectangular area surrounding the living area AR2n (the same applies to the living area AR2m) as a new living area to replace the living area AR2.
  • FIG. 7A shows an example in which a buffer is generated only in the site area SA1, the update unit 138 also generates a buffer in the living area AR2, thereby combining both buffer areas. You may let them.
  • FIG. 9 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the information processing device 100.
  • Computer 1000 has CPU 1100, RAM 1200, ROM 1300, HDD 1400, communication interface (I/F) 1500, input/output interface (I/F) 1600, and media interface (I/F) 1700.
  • the CPU 1100 operates based on a program stored in the ROM 1300 or the HDD 1400 and controls each part.
  • the ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started, programs depending on the hardware of the computer 1000, and the like.
  • the HDD 1400 stores programs executed by the CPU 1100 and data used by the programs.
  • Communication interface 1500 receives data from other devices via a predetermined communication network and sends it to CPU 1100, and transmits data generated by CPU 1100 to other devices via a predetermined communication network.
  • the CPU 1100 controls output devices such as a display and printer, and input devices such as a keyboard and mouse via the input/output interface 1600.
  • CPU 1100 obtains data from an input device via input/output interface 1600. Further, CPU 1100 outputs the generated data to an output device via input/output interface 1600.
  • the media interface 1700 reads programs or data stored in the recording medium 1800 and provides them to the CPU 1100 via the RAM 1200.
  • CPU 1100 loads this program from recording medium 1800 onto RAM 1200 via media interface 1700, and executes the loaded program.
  • the recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a PD (Phase change rewritable disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. etc.
  • the CPU 1100 of the computer 1000 realizes the functions of the control unit 130 by executing a program loaded onto the RAM 1200.
  • the CPU 1100 of the computer 1000 reads these programs from the recording medium 1800 and executes them, but as another example, these programs may be acquired from another device via a predetermined communication network.
  • the information processing device may be a server.
  • the server may be configured to acquire (receive) information necessary for specifying the living area from the terminal of the vehicle, and perform the living area identification/updating process at the server.
  • Information processing system 30 External device 100 Information processing device 120 Storage unit 121 History information database 122 Living area information database 130 Control unit 131 Detection unit 132 Acquisition unit 133 Calculation unit 134 Analysis unit 135 First identification unit 136 Service control unit 137 Second Specific section 138 Update section

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Abstract

本願に係る情報処理装置（１００）は、地図上において利用者の生活圏域を示す領域情報を取得する取得部（１３２）と、生活圏域に敷地の一部が含まれる地物を特定する特定部（１３７）と、特定部（１３７）により特定された地物により占有される敷地の範囲を示す敷地領域と、生活圏域とに基づいて、生活圏域を更新する更新部（１３８）とを有する。

Description

情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
　本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
　従来、利用者の生活圏を特定し、特定した生活圏での利用者の習慣に対応するコンテンツを選別する技術が提案されている。
特開２００７－２６４７６４号公報
　しかしながら、上記の従来技術では、利用者の生活圏を精度よく特定することができるとは限らない。
　例えば、上記の従来技術は、利用者の移動履歴から利用者の普段の行動範囲を統計的に割り出すことで、この行動範囲を生活圏として特定している。しかしながら、このような統計的手法では、例えば、利用者にとっての真の目的対象が広大な敷地内に存在する場合、この目的対象を含むような生活圏が得られるとは限らず、利用者の生活圏を精度よく特定する点で改善の余地があるといえる。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、例えば、利用者の生活圏を精度よく特定することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提案する。
　請求項１に記載された情報処理装置は、地図上において利用者の生活圏域を示す領域情報を取得する取得部と、前記生活圏域に敷地の一部が含まれる地物を特定する特定部と、前記特定部により特定された地物により占有される前記敷地の範囲を示す敷地領域と、前記生活圏域とに基づいて、前記生活圏域を更新する更新部とを有する。
　請求項９に記載された情報処理方法は、情報処理装置が実行する情報処理方法であって、地図上において利用者の生活圏域を示す領域情報を取得する取得工程と、前記生活圏域に敷地の一部が含まれる地物を特定する特定工程と、前記特定工程により特定された地物により占有される前記敷地の範囲を示す敷地領域と、前記生活圏域とに基づいて、前記生活圏域を更新する更新工程とを含む。
　請求項１０に記載された情報処理プログラムは、地図上において利用者の生活圏域を示す領域情報を取得する取得工手順と、前記生活圏域に敷地の一部が含まれる地物を特定する特定手順と、前記特定手順により特定された地物により占有される前記敷地の範囲を示す敷地領域と、前記生活圏域とに基づいて、前記生活圏域を更新する更新手順とを情報処理装置に実行させるためのプログラムである。
図１は、実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。 図２は、生活圏特定処理の全体像を説明する説明図である。 図３は、実施形態に係るサービス最適化ロジックの一例を示す図である。 図４は、生活圏更新処理の概要を説明する説明図である。 図５は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図６は、生活圏更新処理の手順を示すフローチャートである。 図７は、敷地領域と生活圏域とをマージするマージ手法の一例を示す図である。 図８は、敷地領域と生活圏域とをマージするマージ手法の他の例を示す図である。 図９は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
　以下に、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）の一例について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
［実施形態］
〔１．はじめに〕
　本発明の提案技術に係る情報処理装置１００が、生活圏更新処理の前処理として行うことができる生活圏特定処理（生活圏特定ロジック）の一例について説明する。
　例えば、都市部在住の利用者を例に挙げると、周辺地域には各種サービス（例えば、購買、交通、公共、福祉、娯楽等）が充実している場合が多く、近場で事足りるといった観点から日常生活での行動範囲は比較的狭くなる傾向にある。一方、都心部と比較して地方では、サービスの充実度合いが低下することから、地方在住の利用者は、都市部在住の利用者と比べて日常的な行動範囲が広くなる傾向にある。
　そこで、情報処理装置１００は、利用者の行動範囲が周辺地域におけるサービスの充実度、すなわち地域の繁栄度（以下、「地域繁栄度」表記する場合がある）に依存する傾向にあることを利用者の行動範囲に適用することで、利用者の生活圏を特定することができる。
　ここで、生活圏とは、利用者が日常的に移動している範囲を指し示すものであり、利用者がどこにどれだけの頻度で到着しているかといった履歴情報から割り出すことが可能となる。しかしながら、上記の従来技術のように、このような履歴情報を利用するだけでは、利用者の生活圏を高精度に特定することができるとは限らない。このため、情報処理装置１００は、利用者の到着履歴と、利用者が所在する頻度の高い領域（例えば、自宅や職場が存在するエリア）での地域繁栄度とに基づいて、利用者の生活圏を特定するロジックを有する。
　以下では、生活圏特定ロジックの具体例について詳細に説明する。なお、実施形態に係る生活圏特定ロジックによれば、利用者に対して提供するサービス（例えば、広告、道案内、リスク報知、検索結果等）をより最適化することができるようになる。このようなサービス最適化ロジックの具体例についても以下で詳細に説明する。
〔２．システム構成〕
　まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理システムの構成を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。図１には、実施形態に係る情報処理システムの一例として、情報処理システム１が示される。情報処理システム１では、上記の生活圏特定ロジックおよびサービス最適化ロジックだけでなく、生活圏更新処理も実現されてよい。
　図１に示すように、情報処理システム１は、外部装置３０と、情報処理装置１００とを備えてよい。また、外部装置３０と、情報処理装置１００とは、ネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。また、図１に示す情報処理システム１には、任意の数の外部装置３０と、任意の数の情報処理装置１００とが含まれてもよい。
　情報処理装置１００は、実施形態に係る情報処理を行う装置である。情報処理装置１００は、実施形態に係る情報処理として、生活圏特定処理と、生活圏特定処理で得られた生活圏についてさらに精度を高めるための生活圏更新処理とを行ってよい。このようなことから、生活圏特定処理は、生活圏更新処理の前処理として行われてよい。
　例えば、情報処理装置１００は、生活圏特定処理として、次のような処理を行うことができる。情報処理装置１００は、利用者が車両を駐車させた駐車位置の履歴情報を取得し、履歴情報で示される駐車位置の分布状況に応じて抽出された第１の抽出領域における所定のパラメータに基づいて、第１の抽出領域での地域繁栄度を算出する。そして、情報処理装置１００は、第１の抽出領域と、地域繁栄度とに基づいて、利用者の生活圏である第２の抽出領域を特定する。
　また、情報処理装置１００は、生活圏特定処理で特定された生活圏、あるいは、生活圏更新処理によって更新された後の生活圏を用いて、サービス最適化処理も行うことができる。
　なお、図１に示すように、情報処理装置１００は、車両ＶＥｘに搭載されてよい。すなわち、情報処理装置１００は、車載装置であってよい。例えば、情報処理装置１００は、車両ＶＥｘに内蔵あるいは積載される専用のナビゲーション装置であってよい。
　例えば、情報処理装置１００は、ナビゲーション装置と、録画装置とで構成されてもよい。この一例として、情報処理装置１００は、互いに独立したナビゲーション装置および録画装置が通信可能に接続された複合的な装置であってよい。他の例として、情報処理装置１００は、ナビゲーション機能と、録画機能とを有する１つの装置であってもよい。
　また、情報処理装置１００は、各種のセンサを備えていてよい。例えば、情報処理装置１００は、カメラ、加速度センサ、ジャイロセンサ、ＧＰＳセンサ、気圧センサ等の各種センサを備えていてよい。このようなことから、情報処理装置１００は、各種センサによって取得されたセンサ情報に基づいて、利用者の運転を支援するための対話や情報提供を行う機能も有してよい。
　なお、情報処理装置１００は、車載装置１０に備えられるセンサだけでなく、安全走行システムとして、車両ＶＥｘ自体に備えられるセンサが検知したセンサ情報も用いることができる。
　また、利用者は、日常的に使用している携帯型端末装置（例えば、スマートフォン、タブレット型端末、ノート型ＰＣ、デスクトップＰＣ、ＰＤＡ等）に所定のアプリケーションを導入することで、この携帯型端末装置を情報処理装置１００と同様に動作させることができる。すなわち、利用者は、自身の携帯型端末装置を車載装置として代用することができる。このようなことから、利用者の所持する携帯型端末装置も実施形態に係る情報処理装置１００として解することができる。
　また、本実施形態において、利用者とは、車両ＶＥｘを運転する運転者、あるいは、車両ＶＥｘの所有者といった概念を含み得る人物であるものとする。
　続いて、外部装置３０は、情報処理装置１００と協働することで、実施形態に係る情報処理を実現する装置であれば、いかなる装置であってもよい。例えば、外部装置３０は、車両ＶＥｘの走行に応じたコンテンツ（例えば、広告コンテンツ、あるいは、観光案内等）の候補を提供するコンテンツ提供装置であってもよいし、電子地図を提供する地図情報提供装置であってもよい。他の例として、外部装置３０は、電車やバス等の交通機関に関する時刻表情報を提供するものであってもよいし、ウェザーリポートを提供するものであってもよい。
　ここで、情報処理装置１００を利用者の近くでエッジ処理を行うエッジコンピュータとするなら、外部装置３０は、例えば、クラウド側で処理を行うクラウドコンピュータであってよい。すなわち、外部装置３０は、サーバ装置であってよい。
　なお、以下の実施形態では、車載装置である情報処理装置１００によって実施形態に係る情報処理が行われる例を示すが、実施形態に係る情報処理は、クラウド側の外部装置３０によって行われてもよい。この場合、外部装置３０は、情報処理装置１００が有する機能の一部または全てを有してよい。また、外部装置３０が実施形態に係る情報処理を行う場合、情報処理装置１００は、外部装置３０による処理結果を取得し、取得した処理結果に基づき、各種のサービスを提供する構成が採用されてもよい。
〔３．生活圏特定処理の全体像〕
　ここからは、図２を用いて、前処理として行われる生活圏特定処理の全体像を説明する。図２は、生活圏特定処理の全体像を説明する説明図である。
　また、図２の例では、利用者の一例である利用者Ｕ１が、情報処理装置１００によるコンテンツ提供サービス（以下、「サービスＳＡ」と表記する）を利用しているものとして、利用者Ｕ１が車両ＶＥ１（車両ＶＥｘの一例）を駐車させた駐車位置の履歴情報に基づき、利用者のＵ１の生活圏が特定される例を示す。
　また、図２には、生活圏特定ロジックが進むことに応じて、図２（ａ）から図２（ｃ）にかけて、利用者Ｕ１の生活圏が特定されてゆく一場面が示される。
　なお、図２では、生活圏を特定するうえで、十分な履歴情報が蓄積されているある特定のタイミング（例えば、利用者Ｕ１がサービスＳＡを使い始めてから１週間が経過した時点）で生活圏特定ロジックが実行される例を示す。
　まず、図２（ａ）のステップＳ１について説明する。情報処理装置１００は、駐車位置の履歴情報で示される駐車位置の分布状況に基づいて、利用者Ｕ１が日常生活において主に滞在している主要なエリアである主滞在領域ＡＲ１を抽出する。例えば、情報処理装置１００は、駐車位置が示された地図情報が分割された各領域のうち、駐車位置の密度分布が最も高い領域を主滞在領域ＡＲ１として抽出してよい。主滞在領域ＡＲ１は、例えば、利用者Ｕ１の自宅が存在する自宅領域と見做すことができ、第１の抽出領域に対応するエリアである。
　なお、情報処理装置１００は、例えば、複数の主滞在領域ＡＲ１を抽出することもでき、この場合、駐車位置の密度分布が最も高い領域を自宅領域、次に密度分布が高い領域を勤務先領域と見做してもよい。
　次に、情報処理装置１００は、主滞在領域ＡＲ１での地域繁栄度ＰＲを算出する。例えば、情報処理装置１００は、主滞在領域ＡＲ１に存在する所定の施設（例えば、店舗、公共施設、観光施設医療機関、ランドマーク等）の数に基づいて、主滞在領域ＡＲ１での地域繁栄度ＰＲを算出してよい。一例として、情報処理装置１００は、主滞在領域ＡＲ１における単位面積当たりの施設数に基づいて、主滞在領域ＡＲ１での地域繁栄度ＰＲを算出してよい。例えば、情報処理装置１００は、単位面積当たりの施設数が多い程、主滞在領域ＡＲ１は繁栄している（各種サービスが充実している）ことを示すように、より高い値の地域繁栄度ＰＲを算出してよい。
　続いて、図２（ｂ）のステップＳ２について説明する。情報処理装置１００は、駐車位置の履歴情報に含まれる駐車位置に対して、所定のクラスタリングアルゴリズムを実行する。本実施形態では、情報処理装置１００は、駐車位置の履歴情報に含まれる駐車位置に対して、ＤＢＳＣＡＮクラスタリングを実行するものとする。
　例えば、情報処理装置１００は、半径「Ｎ１ｋｍ」以内に「Ｎ２個」以上の駐車位置が存在すれば、グループを成長させる（クラスターを生成する）という設定条件のもとに、クラスタリングすることができる。このような設定条件は、情報処理装置１００に対して予め設定されていてもよいし、情報処理装置１００は、駐車位置の分布状況に応じて、設定条件を適宜動的に変更してもよい。
　また、ＤＢＳＣＡＮでは、駐車位置と駐車位置との間の距離に応じて、同一グループとして成長させる否か調整するパラメータとして「min_distance」が用いられるが、情報処理装置１００は、この「min_distance」を地域繁栄度ＰＲで補正する。例えば、情報処理装置１００は、地域繁栄度ＰＲを重み値として、「min_distance」に掛け合わせることで補正し、補正後の「min_distance」を用いて、ＤＢＳＣＡＮクラスタリングを実行する。
　また、上記の通り、ＤＢＳＣＡＮでは、同一グループに属するか判断された結果、グループが生成されてゆく。このため、情報処理装置１００は、生成された各グループのうち、主滞在領域ＡＲ１に対応する駐車位置が属するグループに対して凸包処理を実行することで、主滞在領域ＡＲ１の広さを制御する。図２（ｂ）の例では、ＤＢＳＣＡＮクラスタリングおよび凸包処理の結果、主滞在領域ＡＲ１の広さ（面積および形状）を広げるように主滞在領域ＡＲ１が補正（加工）されている例が示される。
　続いて、図２（ｃ）のステップＳ３について説明する。情報処理装置１００は、ステップＳ２により主滞在領域ＡＲ１（第１の抽出領域）が制御された後のポリゴン領域である第２の抽出領域を、利用者Ｕ１の生活圏ＡＲ２として特定する。
　このようにして生活圏ＡＲ２が特定されると、情報処理装置１００は、生活圏ＡＲ２に応じたサービスが利用者Ｕ１に提供されるよう、サービス制御処理を実行する。
　さて、ここまで、図２を用いて、生活圏特定処理を全体像について説明してきた。例えば、情報処理装置１００は、駐車位置の履歴情報が不足している場合（例えば、利用者Ｕ１がサービスＳＡを使い始めたばかりの初期状態）には、主滞在領域ＡＲ１を実質、生活圏ＡＲ２（主滞在領域ＡＲ１＝生活圏ＡＲ２）として特定する場合がある。例えば、情報処理装置１００は、分布密度に基づいて、特定の半径を有する円形領域を主滞在領域ＡＲ１として抽出する場合がある。
　しかし、情報処理装置１００は、時間経過に応じて生活圏特定ロジックを繰り返してよく、この間に履歴情報が蓄積されてゆくことで、図２（ｂ）に示すように、主滞在領域ＡＲ１の広さを適切に制御することができるようになる。この結果、情報処理装置１００は、図２（ｃ）に示すように、最適な広さの生活圏ＡＲ２（主滞在領域ＡＲ１＜生活圏ＡＲ２）を特定することができるようになる。
　なお、時間経過に応じてさらに履歴情報が蓄積されることで、情報処理装置１００は、生活圏ＡＲ２の広さを図２（ｃ）の例よりも狭める場合もあるし、さらに広める場合もある。
　また、図２に示したＤＢＳＣＡＮクラスタリングは、グループ（クラスター）を生成する際において、利用者Ｕ１の生活圏ではないと推定される場所（例えば、主滞在領域ＡＲ１からは著しく遠く離れた場所）に相当する駐車位置を、生活圏を特定する際のノイズとして除去する処理に相当する。例えば、図２（ａ）には、このようなノイズの駐車位置が黒丸（３つ）で示されているが、図２（ｂ）では、ＤＢＳＣＡＮクラスタリングの結果、ノイズの駐車位置が除去された例が示されている。また、ノイズの駐車位置が除去されることで、図２（ｃ）に示すように、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１が考える本来の生活圏により近しい広さの生活圏ＡＲ２を特定することができるようになる。
〔４．生活圏に応じたサービス制御〕
　ここからは、図３を用いて、情報処理装置１００が生活圏ＡＲ２に応じて、利用者Ｕ１に提供すべきサービスを制御するサービス最適化ロジックの一例について説明する。図３は、実施形態に係るサービス最適化ロジックの一例を示す図である。図３では、利用者Ｕ１がサービスＳＡを使い始めたばかりの初期状態を比較例として用いることで、時間経過に応じて適切に生活圏ＡＲ２が特定された結果、利用者Ｕ１に提供するコンテンツがどのように最適化されるか最適化ロジックの一例を説明する。
　まず、図３（ａ）について説明する。図３（ａ）には、利用者Ｕ１がサービスＳＡを使い始めたばかりの初期状態におけるコンテンツ提供の一例が示される。図３（ａ）に示すように、情報処理装置１００は、初期状態では、利用者Ｕ１の自宅周辺の円領域を主滞在領域ＡＲ１として抽出しているに過ぎず、係る主滞在領域ＡＲ１をこの時点での利用者Ｕ１の生活圏ＡＲ２と見做している。このような状態の生活圏ＡＲ２には、図３（ａ）に示すように、利用者Ｕ１の自宅と勤務地とを結ぶ移動経路ＲＴ１が含まれない。すなわち、図３（ａ）の例では、情報処理装置１００は、移動経路ＲＴ１を利用者Ｕ１の日常的な移動範囲として認識できていない。換言すると、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１にとって本来は生活圏であるはずの移動経路ＲＴ１を生活圏として認識できていない。
　このような場合、情報処理装置１００は、図３（ａ）に示すように、移動経路ＲＴ１を生活圏とする利用者Ｕ１であれば認知しているはずの情報を観光案内のコンテンツとして提供してしまう場合がある。例えば、図３（ａ）に示すように、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１が移動経路ＲＴ１を走行中においてＫ市に差し掛かった際に「Ｋ市の街並みで有名な、蔵造りの町並みが近くにあります。」という観光案内のコンテンツを提供する場合がある。しかし、このような情報を利用者Ｕ１が認知していることは明らかであり、利用者Ｕ１にとっては無用な情報といえる。そして、例えば、通勤のたびにこのような観光案内のコンテンツが提示されてしまった場合、利用者Ｕ１は、煩わしさを感じてしまう場合がある。
　しかしながら、これまで説明してきたように、情報処理装置１００は、時間経過に応じて履歴情報が蓄積されてゆくことで、より適切に生活圏ＡＲ２を特定することができるようになる。例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１がサービスＳＡを使い始めてから１週間経過した時点では、図３（ｂ）に示すように、移動経路ＲＴ１を含むような広さにまで主滞在領域ＡＲ１を広げることができ、利用者Ｕ１が考える本来の生活圏により近しい広さの生活圏ＡＲ２を特定することができるようになる。
　また、図３（ｂ）の例では、情報処理装置１００は、初期状態では提供していた観光案内のコンテンツは利用者Ｕ１には無用の情報であることを把握することができるようになる。そうすると、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１が移動経路ＲＴ１を走行中においてＫ市に差し掛かったとしても、図３（ｂ）に示すように、観光案内のコンテンツが提供されないように制御する。また、これにより、情報処理装置１００は、コンテンツの提供により利用者Ｕ１が煩わしさを感じることがないように、コンテンツの提供を最適化することができるようになる。
〔５．生活圏更新処理の概要〕
　ここからは、図２で説明した生活圏特定処理における課題の点から生活圏更新処理の概要を説明する。図４は、生活圏更新処理の概要を説明する説明図である。図４には、生活圏特定処理によって、地図ＭＰ上において特定された利用者Ｕ１の生活圏ＡＲ２が示される。生活圏ＡＲ２によって示される領域は、現時点で判明している利用者Ｕ１の生活圏域に相当し、地図ＭＰに対応する座標系で定義されてよい。
　ここで、図４の例によれば、地図ＭＰ上には、利用者Ｕ１にとって訪問頻度（利用頻度）が高いと推定される施設ＦＡ１と、施設ＦＡ２とが存在する。
　施設ＦＡ１は、図４に示すように、敷地領域ＳＡ１内に建てられた地物である。換言すると、敷地領域ＳＡ１は、施設ＦＡ１により占有される敷地の範囲を示す敷地領域である。例えば、施設ＦＡ１は、利用者Ｕ１による真の利用目的となっている店舗であるとすると、施設ＦＡ１が存在する真の位置（訪問頻度の高い目的位置）も含むような生活圏が特定されるべきである。しかしながら、生活圏ＡＲ２には、施設ＦＡ１が存在する真の位置が含まれず、敷地領域ＳＡ１が示す敷地の一部が含まれているに過ぎない。
　図２で説明したように、生活圏特定処理では、駐車位置の履歴情報が用いられるため、生活圏ＡＲ２に含まれるこの一部の敷地は、敷地領域ＳＡ１内に存在する駐車場である可能性が高い。
　施設ＦＡ２についても同様のことがいえる。施設ＦＡ２は、図４に示すように、敷地領域ＳＡ２内に建てられた地物である。換言すると、敷地領域ＳＡ２は、施設ＦＡ２により占有される敷地の範囲を示す敷地領域である。例えば、施設ＦＡ２は、利用者Ｕ１による真の利用目的となっている駅ホームであるとすると、施設ＦＡ２が存在する真の位置（訪問頻度の高い目的位置）も含むような生活圏が特定されるべきである。しかしながら、生活圏ＡＲ２には、施設ＦＡ２が存在する真の位置が含まれず、敷地領域ＳＡ２が示す敷地の一部が含まれているに過ぎない。
　上記の通り、生活圏特定処理では、駐車位置の履歴情報が用いられるため、生活圏ＡＲ２に含まれるこの一部の敷地は、敷地領域ＳＡ２内に存在する駐車場である可能性が高い。
　このように、生活圏特定処理では、本来は生活圏に含まれるべき真の位置（すなわち、利用者Ｕ１による真の利用目的となっている地物の位置）が含まれず、真の位置へ向かうための駐車位置のみ含むような生活圏しか生成されない場合があり、精度の点で改善の余地があるといえる。
　そこで、情報処理装置１００は、利用者による真の利用目的となっている地物が例えば広大な敷地内に位置している場合に、この地物の位置である真の位置までも含むような生活圏を利用者の新たな生活圏として特定する生活圏更新処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、利用者による真の利用目的となっている地物により占有される特定の範囲である敷地領域と、任意の手法で一旦特定された生活圏とに基づいて、この生活圏を更新する。より具体的には、情報処理装置１００は、任意の手法で特定された生活圏に対して敷地領域をマージ（融合）することで、融合後の領域をこれまでの生活圏に代わる新たな生活圏域として更新する。
　なお、ここでいう任意の手法は、図２で説明した生活圏特定処理であってもよいし、その他のいかなる従来手法であってもよい。例えば、任意の手法は、先行技術として挙げた手法であってもよい。
　また、生活圏ＡＲ２を例に挙げると、生活圏ＡＲ２に対して生活圏更新処理を適用することで得られた更新後の生活圏を用いて、図３のサービス制御処理が行われてもよい。
〔６．情報処理装置の構成〕
　ここからは、図５を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図５に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
（通信部１１０について）
　通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network　Interface　Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、車載装置１０との間で情報の送受信を行う。
（記憶部１２０について）
　記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random　Access　Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、履歴情報データベース１２１と、生活圏情報データベース１２２とを有してよい。
（履歴情報データベース１２１について）
　履歴情報データベース１２１は、利用者が車両ＶＥｘを駐車させた駐車位置の履歴情報を記憶する。例えば、履歴情報データベース１２１は、利用者が車両ＶＥｘを駐車させた駐車位置と、このときの時刻である駐車時刻との組を１レコードとして、履歴ＩＤに対応付けた状態で記憶してよい。なお、情報処理装置１００は、ＧＰＳ受信機を有していてよく、駐車位置は、ＧＰＳ由来の経緯度情報で定義されたものであってよい。
（生活圏情報データベース１２２について）
　生活圏情報データベース１２２は、生活圏特定処理で特定された生活圏を示す情報を記憶する。例えば、生活圏情報データベース１２２は、生活圏特定処理が実行された日時と、このとき特定した生活圏ＡＲ２を示す情報との組を１レコードとして、生活圏ＩＤに対応付けた状態で記憶してよい。
　また、生活圏情報データベース１２２は、生活圏ＡＲ２に対して生活圏更新処理を適用することで更新された後の生活圏を示す情報も記憶してよい。
　また、ここでいう生活圏を示す情報とは、地図ＭＰに対応する位置座標で定義されてよい。
（制御部１３０について）
　制御部１３０は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）やＭＰＵ（Micro　Processing　Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（例えば、実施形態に係る情報処理プログラム）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）やＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等の集積回路により実現される。
　図５に示すように、制御部１３０は、検出部１３１と、取得部１３２と、算出部１３３と、分析部１３４と、第１特定部１３５と、サービス制御部１３６と、第２特定部１３７と、更新部１３８とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図５に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図５に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
　例えば、算出部１３３、分析部１３４、第１特定部１３５は、生活圏特定処理に対応する処理部である。一方、第２特定部１３７、更新部１３８は、生活圏更新処理に対応する処理部である。
（検出部１３１について）
　検出部１３１は、利用者が車両ＶＥｘを駐車させたか否かを判定し、利用者が車両ＶＥｘを駐車させと判定した場合には、利用者が車両ＶＥｘを駐車させた駐車位置を検出する。例えば、検出部１３１は、車両ＶＥｘが停車された場合には、停車期間を計測し、所定期間以上の停車を認識した場合には、利用者が車両ＶＥｘを停車させたと判定してよい。また、この場合、検出部１３１は、車両ＶＥｘが駐車された位置を駐車位置として検出してよい。
　また、検出部１３１は、駐車位置を示す位置情報と、車両ＶＥｘが駐車された時刻との組を駐車位置の履歴情報として履歴情報データベース１２１に登録する。例えば、検出部１３１は、駐車位置を示す位置情報と車両ＶＥｘが駐車された時刻との組を履歴ＩＤに対応付けた状態で履歴情報データベース１２１に登録してよい。
（取得部１３２について）
　取得部１３２は、利用者が車両ＶＥｘを駐車させた駐車位置の履歴情報を取得する。例えば、取得部１３２は、生活圏判定ロジックが実行されるタイミングになったと判定した場合には、履歴情報データベース１２１から履歴情報を取得してよい。
　また、取得部１３２は、地図ＭＰにおいて利用者の生活圏域を示す領域情報も取得してよい。例えば、取得部１３２は、領域情報として、生活圏判定ロジックによって判定された生活圏の位置を示す位置座標を取得する。例えば、取得部１３２は、生活圏更新処理が実行されるタイミングになったと判定した場合に、生活圏情報データベース１２２から位置座標を取得してよい。
（算出部１３３について）
　算出部１３３は、所定の領域での繁栄度である地域繁栄度を算出する。例えば、算出部１３３は、駐車位置の履歴情報に基づいて、駐車位置の分布状況を取得する。そして、算出部１３３は、取得した分布状況に基づいて、車両ＶＥｘの利用者が日常生活において主に滞在している主要なエリアである主滞在領域ＡＲ１を抽出する。例えば、算出部１３３は、分布状況が示された地図情報が分割された各領域のうち、駐車位置の密度分布が最も高い領域を主滞在領域ＡＲ１として抽出してよい。
　このような状態において、算出部１３３は、主滞在領域ＡＲ１（第１の抽出領域）における所定のパラメータに基づいて、主滞在領域ＡＲ１での地域繁栄度ＰＲを算出する。例えば、算出部１３３は、主滞在領域ＡＲ１における単位面積当たりの所定のパラメータを地域繁栄度ＰＲとして算出してよい。
　なお、ここでいう所定のパラメータとは、主滞在領域ＡＲ１に存在する所定の施設（例えば、店舗、公共施設、観光施設医療機関、ランドマーク等）の数、主滞在領域ＡＲ１に存在する公共交通機関（例えば、駅、バス停等）の数、または、主滞在領域ＡＲ１における地理的特徴を示す特徴情報のいずれかである。
　また、算出部１３３は、所定のパラメータとして、主滞在領域ＡＲ１に存在する所定の施設の数、あるいは、主滞在領域ＡＲ１に存在する公共交通機関の数を用いて地域繁栄度ＰＲを算出し、算出した地域繁栄度ＰＲを特徴情報で補正してもよい。
（分析部１３４について）
　分析部１３４は、地域繁栄度ＰＲに基づいて、駐車位置の履歴情報によって示される駐車位置をクラスタリングする。例えば、分析部１３４は、駐車位置の履歴情報に含まれる駐車位置に対して、所定のクラスタリングアルゴリズムを実行してよい。例えば、分析部１３４は、ＤＢＳＣＡＮクラスタリングを実行してよい。より具体的には、分析部１３４は、半径「Ｎ１ｋｍ」以内に「Ｎ２個」以上の駐車位置が存在すれば、グループを成長させるという設定条件のもとに、ＤＢＳＣＡＮクラスタリングを実行してよい。
　また、分析部１３４は、ＤＢＳＣＡＮクラスタリングにおいて、駐車位置と駐車位置との間の距離に応じて、同一グループとして成長させるか否か調整するパラメータとして「min_distance」を用いるが、「min_distance」を地域繁栄度ＰＲで補正し、補正後の「min_distance」を用いて再度クラスタリングしてよい。
（第１特定部１３５について）
　第１特定部１３５は、主滞在領域ＡＲ１（第１の抽出領域）と、地域繁栄度ＰＲとに基づいて、利用者の生活圏である第２の抽出領域を特定する。例えば、第１特定部１３５は、分析部１３４によるクラスタリングの結果生成された駐車位置のグループのうち、主滞在領域ＡＲ１に含まれる駐車位置が属するグループに対して、凸包処理を実行する。そして、第１特定部１３５は、凸包処理で生成されたポリゴン領域である第２の抽出領域を、利用者の生活圏ＡＲ２として特定する。なお、係る処理は、主滞在領域ＡＲ１の広さを制御することにより、その広さを利用者が考える本来の生活圏へと近づけ、近づけられた領域である第２の抽出領域を生活圏ＡＲ２として特定する処理に相当する。
　また、第１特定部１３５は、生活圏ＡＲ２を示す情報を生活圏情報データベースに登録してよい。
（サービス制御部１３６について）
　サービス制御部１３６は、第１特定部１３５により特定された生活圏ＡＲ２（第２の抽出領域）に応じて、車両ＶＥｘの利用者に提供すべきサービスを制御する。例えば、サービス制御部１３６は、第１特定部１３５により特定された生活圏ＡＲ２に基づく、サービス最適化ロジックにより、車両ＶＥｘの利用者に提供すべきサービスを制御する。
　図３で説明したように、サービス制御部１３６は、生活圏ＡＲ２に対応する観光案内のコンテンツについては利用者に提供されないよう制御してよい。一方で、サービス制御部１３６は、生活圏ＡＲ２に存在する所定の施設（例えば、店舗）に関する広告コンテンツについては利用者に提供されるよう制御してよい。例えば、サービス制御部１３６は、外部装置３０から取得した広告コンテンツのうち、生活圏ＡＲ２に存在する店舗の広告コンテンツを抽出することで、この広告コンテンツが情報処理装置１００から出力されるよう制御してよい。なお、広告コンテンツは、画像情報であってよく、この場合には、情報処理装置１００が有する表示画面から出力されてよい。一方、広告コンテンツは、音声情報であってもよく、この場合には、情報処理装置１００が有するスピーカーから出力されてよい。
　例えば、利用者の生活圏が精度よく特定されない状況では、利用者の日常的な行動範囲から外れた地域の広告コンテンツが提供される場合があり、このような広告コンテンツは、利用者にとって訴求力が高いものとはいえない場合がある。一方、実施形態に係るサービス最適化ロジックによれば、本来の生活圏により近しい広さの生活圏ＡＲ２に対応する広告コンテンツが提供されることになるため、広告コンテンツの訴求力を高めることができるようになる。
（第２特定部１３７について）
　第２特定部１３７は、生活圏域に敷地の一部が含まれる地物を特定する。例えば、第２特定部１３７は、これまでに説明した生活圏特定処理等の任意の手法により特定された生活圏域に敷地の一部が含まれる地物を特定する。
　例えば、第２特定部１３７は、生活圏域に敷地の一部が含まれる地物のうち、利用者に対応する地物を特定する。例えば、第２特定部１３７は、所定値以上の敷地面積を有する地物のうち、利用者に対応するオブジェクトを特定してよい。一例として、第２特定部１３７は、地物に関する利用者の履歴情報に基づいて、利用者に対応する地物を特定してよい。例えば、第２特定部１３７は、敷地への利用者の訪問履歴、または、地物に対する利用者の利用履歴に基づいて、利用者に対応する地物を特定してよい。
（更新部１３８について）
　更新部１３８は、第２特定部１３７により特定された地物により占有される敷地の範囲を示す敷地領域と、任意の手法で特定された生活圏域とに基づいて、この生活圏域を更新する。具体的には、更新部１３８は、生活圏域に対して敷地領域をマージすることで、マージ後の領域をこれまでの生活圏域に代わる利用者の新たな生活圏域として更新する。
　例えば、更新部１３８は、第２特定部１３７により特定された地物を内部に有する敷地領域にバッファを発生させ、バッファ発生後の敷地領域と生活圏域とをマージしてよい。他の手法として、更新部１３８は、第２特定部１３７により特定された地物の位置情報を含むように凸包処理することで、生活圏域に対して敷地領域をマージしてもよい。
〔７．処理手順〕
　続いて、図６を用いて、生活圏更新処理の手順について説明する。図６は、生活圏更新処理の手順を示すフローチャートである。
　まず、取得部１３２は、生活圏を更新するタイミングになったか否かを判定する（ステップＳ６０１）。取得部１３２は、生活圏を更新するタイミングでない場合には（ステップＳ６０１；Ｎｏ）、生活圏を更新するタイミングになったと判定できるまで待機する。
　一方、取得部１３２は、生活圏を更新するタイミングになったと判定できた場合には（ステップＳ６０１；Ｙｅｓ）、地図ＭＰにおいて利用者Ｕ１の生活圏域を示す領域情報を取得する（ステップＳ６０２）。例えば、取得部１３２は、任意の手法で判定された生活圏域を示す領域情報を取得してよい。
　例えば、取得部１３２は、図２で説明した生活圏判定ロジックによって判定された生活圏域を示す領域情報を取得してよい。一例として、取得部１３２は、生活圏域を示す領域情報として、地図ＭＰに対応する座標系で定義された位置座標を取得してよい。以下では、係る生活圏判定ロジックによって、利用者Ｕ１の生活圏として、図４に示す生活圏ＡＲ２が特定されたことに応じて、取得部１３２が、生活圏ＡＲ２の領域（以下、「生活圏域ＡＲ２」と表記する）を示す位置座標を取得したものとして生活圏更新処理の手順を説明する。
　まず、第２特定部１３７は、生活圏域ＡＲ２に敷地の一部が含まれる施設（地物）を特定する（ステップＳ６０３）。例えば、第２特定部１３７は、所定値以上の敷地面積を有する地物のうち、生活圏域ＡＲ２に敷地の一部が含まれる施設を特定してよい。また、第２特定部１３７は、地図ＭＰに基づいて、生活圏域ＡＲ２に敷地の一部が含まれる施設を特定してよい。ここで、図４の例を用いて、第２特定部１３７は、施設ＦＡ１と、施設ＦＡ２とを特定したものとする。また、施設ＦＡ１により占有される敷地に対応する敷地領域ＳＡ１の面積、および、施設ＦＡ２により占有される敷地に対応する敷地領域ＳＡ２の面積は、ともに所定値以上であってよい。
　次に、第２特定部１３７は、利用者Ｕ１の行動履歴に基づいて、施設ＦＡ１および施設ＦＡ２のうち、利用者Ｕ１に対応する施設を特定する（ステップＳ６０４）。具体的には、第２特定部１３７は、利用者Ｕ１の履歴情報に基づいて、施設ＦＡ１および施設ＦＡ２のうち、日常的に利用されている（すなわち利用頻度の高い）施設を特定する。例えば、第２特定部１３７は、履歴情報で示される駐車位置の分布状況に基づいて、施設ＦＡ１および施設ＦＡ２それぞれについて、特定の期間内において、所定回数以上の訪問実績があるか否かを判定する。そして、第２特定部１３７は、所定回数以上の訪問実績が得られた場合には、その施設を利用者Ｕ１に対応する施設として特定してよい。以下では、第２特定部１３７が、施設ＦＡ１および施設ＦＡ２のうち、施設ＦＡ１を利用者Ｕ１に対応する施設として特定したものとして生活圏更新処理の手順を説明する。
　更新部１３８は、施設ＦＡ１により占有される敷地領域ＳＡ１を生活圏域ＡＲ２にマージすることで、マージ後の領域を生活圏域ＡＲ２に代わる利用者Ｕ１の新たな生活圏域として更新する（ステップＳ６０５）。このように、生活圏に敷地領域ＳＡ１をマージすることで、利用者Ｕ１に関する地物と生活圏との関係性の精度を上げることができるようになる。
　ここで、図７を用いて、マージ手法の一例を説明する。図７は、敷地領域と生活圏域とをマージするマージ手法の一例を示す図である。図７には、生活圏域ＡＲ２に対して、敷地領域ＳＡ１がマージされる場面が示される。
　更新部１３８は、図７（ａ）に示すように、まず、敷地領域ＳＡ１に対してバッファＢＦを発生させる。例えば、更新部１３８は、敷地領域ＳＡ１から所定距離までの圏内を計算することで、敷地領域ＳＡ１の周囲にバッファＢＦを発生させる。なお、係るバッファリング処理は、地図ＭＰ上で行われてよく、更新部１３８は、バッファＢＦの範囲を示すバッファ領域ＡＲ（ＢＦ）を取得する。このため、バッファ領域ＡＲ（ＢＦ）は、地図ＭＰに対応する座標系で定義されてよい。
　次に、更新部１３８は、図７（ｂ）に示すように、生活圏域ＡＲ２の内部と、バッファ領域ＡＲ（ＢＦ）の内部との間で重複する部分を融合するように、生活圏域ＡＲ２と、バッファ領域ＡＲ（ＢＦ）とを結合する。この結果、図７（ｂ）に示すように、新たな生活圏域ＡＲ２ｎが得られる。そこで、更新部１３８は、マージ後の領域である生活圏域ＡＲ２ｎを生活圏域ＡＲ２に代わる利用者Ｕ１の新たな生活圏域として更新する。
　なお、図７（ｂ）に示す生活圏域ＡＲ２ｎは、ポリゴンとしては形状が複雑である。このため、更新部１３８は、生活圏域ＡＲ２ｎの位置を示す位置座標に対して凸包処理を実行することで、生活圏域ＡＲ２ｎの形状を制御してもよい。この結果、図７（ｂ）に示すように、一部が点線に置き換えられた生活圏域ＡＲ２ｎが得られる。
　次に、図８を用いて、マージ手法の他の一例を説明する。図８は、敷地領域と生活圏域とをマージするマージ手法の他の例を示す図である。図８にも、生活圏域ＡＲ２に対して、敷地領域ＳＡ１がマージされる場面が示される。
　更新部１３８は、図８（ａ）に示すように、まず、敷地領域ＳＡ１が示す敷地内において、施設ＦＡ１が存在する真の位置座標ＰＴ１を取得する。そして、更新部１３８は、生活圏域ＡＲ２の位置を示す位置座標と、位置座標ＰＴ１との間で凸包処理を実行することで、生活圏域ＡＲ２の形状を制御する。係る処理により、図８（ｂ）に示すように、敷地領域ＳＡ１と生活圏域ＡＲ２とがマージされた新たな生活圏域ＡＲ２ｍが得られる。そこで、更新部１３８は、マージ後の領域である生活圏域ＡＲ２ｍを生活圏域ＡＲ２に代わる利用者Ｕ１の新たな生活圏域として更新する。
〔８．限定解除〕
　図７および図８を用いて、生活圏域に対して敷地領域をマージする手法を説明したが、マージ手法は係る例に限定されない。例えば、更新部１３８は、生活圏域ＡＲ２ｎ（生活圏域ＡＲ２ｍも同様）を囲むような四角形の領域を生活圏域ＡＲ２に代わる新たな生活圏域として更新してもよい。
　また、図７（ａ）では、敷地領域ＳＡ１側にだけバッファが発生される例を示したが、更新部１３８は、生活圏域ＡＲ２にもバッファを発生させることで、双方のバッファ領域を結合させてもよい。
〔９．ハードウェア構成〕
　また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図９は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
　ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
　ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。
　ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
　メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc）、ＰＤ（Phase　change　rewritable　Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical　disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
　例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
〔１０．その他〕
　また、上記各実施形態において説明した処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
　また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、情報処理装置はサーバであってもよい。サーバは、車両の端末から生活圏の特定に必要な情報を取得（受信）し、生活圏特定・更新処理はサーバで行うように構成されてもよい。
　また、上記各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
　以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
　　　１　情報処理システム
　　３０　外部装置
　１００　情報処理装置
　１２０　記憶部
　１２１　履歴情報データベース
　１２２　生活圏情報データベース
　１３０　制御部
　１３１　検出部
　１３２　取得部
　１３３　算出部
　１３４　分析部
　１３５　第１特定部
　１３６　サービス制御部
　１３７　第２特定部
　１３８　更新部

Claims (10)

  1. 　地図上において利用者の生活圏域を示す領域情報を取得する取得部と、
    　前記生活圏域に敷地の一部が含まれる地物を特定する特定部と、
    　前記特定部により特定された地物により占有される前記敷地の範囲を示す敷地領域と、前記生活圏域とに基づいて、前記生活圏域を更新する更新部と
    　を有することを特徴とする情報処理装置。
  2. 　前記特定部は、前記地物のうち、前記利用者に対応する地物を特定する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記特定部は、前記地物として所定値以上の敷地面積を有する地物のうち、前記利用者に対応するオブジェクトを特定する
    　ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記特定部は、前記地物に関する前記利用者の履歴情報に基づいて、前記利用者に対応する地物を特定する
    　ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記特定部は、前記敷地への前記利用者の訪問履歴、または、前記地物に対する前記利用者の利用履歴に基づいて、前記利用者に対応する地物を特定する
    　ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記更新部は、前記生活圏域に対して前記敷地領域を融合することで、融合後の領域を前記生活圏域に代わる前記利用者の新たな生活圏域として更新する
    　ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
  7. 　前記更新部は、前記特定部により特定された地物の位置情報を含むように凸包処理することで、前記生活圏域に対して前記敷地領域を融合する
    　ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 　前記更新部は、前記敷地領域にバッファを発生させ、バッファ発生後の前記敷地領域と前記生活圏域とを融合する
    　ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
  9. 　情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    　地図上において利用者の生活圏域を示す領域情報を取得する取得工程と、
    　前記生活圏域に敷地の一部が含まれる地物を特定する特定工程と、
    　前記特定工程により特定された地物により占有される前記敷地の範囲を示す敷地領域と、前記生活圏域とに基づいて、前記生活圏域を更新する更新工程と
    　を含むことを特徴とする情報処理方法。
  10. 　地図上において利用者の生活圏域を示す領域情報を取得する取得手順と、
    　前記生活圏域に敷地の一部が含まれる地物を特定する特定手順と、
    　前記特定手順により特定された地物により占有される前記敷地の範囲を示す敷地領域と、前記生活圏域とに基づいて、前記生活圏域を更新する更新手順と
    　を情報処理装置に実行させるための情報処理プログラム。
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