JP2015011107A - 人口変化判断装置、及び人口変化判断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】位置情報が十分に取得できない場合でも、人口の変化の度合を正確に判断することを目的とする。【解決手段】位置情報取得部１１は、時刻に対応付けられた人の位置を示す位置情報を取得し、人数算出部１３は、位置情報取得部１１が取得した位置情報により示される位置からの距離に応じた人の分布に基づき、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出し、対象期間人数取得部１５は、人数算出部１３が算出した人数の度合に基づき着目エリアの対象期間における人数の度合を取得し、過去期間人数取得部１６は、人数算出部１３が算出した人数に基づき着目エリアの対象期間より過去の期間における人数の度合を取得し、対象期間人数取得部１５が取得した人数の度合と過去期間人数取得１８が取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断し、当該判断した結果に基づいた情報を出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、人口変化判断装置、及び人口変化判断方法に関する。

近年、携帯電話向けサービスとして、位置情報を活用したサービスが注目されている。特にＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機を備えたスマートフォンの普及に伴い、サービス提供者は、スマートフォンのＧＰＳ受信機による測位結果に基づく位置情報を活用したサービス（スマートフォンのユーザが現在いる位置及びその周辺位置に関する情報）を提供することができる。

具体的には、サービス提供者は、一般的なスポット案内だけではなく、各携帯電話の位置情報を利用して、人気のあるスポットや人気のある場所の情報を提供することができる。

一般的にイベント等があると急激に人が増えると考えられるので、サービス提供者は、携帯電話の位置情報に基づいて推定したメッシュ単位の人口（混雑度）が急上昇したメッシュを特定し、当該メッシュを、上記の人気のあるスポットや人気のある場所とすることが考えられる。

例えば、特許文献１に記載の情報提供装置は、各集計位置における現在の人数情報を管理し、当該人数情報に基づいて人口の急上昇を判断して、人口が急上昇した場所の告知表示を行う。

特開２００９−９８４４６号公報

上述の情報提供装置は、集計位置に対応する測位結果に基づいて人口の急上昇を判断しているため、集計位置において人口を推定できる数の測位結果を取得していることが前提となる。よって、人の位置を示す位置情報が十分に得られていない場合、人口の変化の度合（例えば、急上昇している等）を正確に判断できないことがあるという問題がある。

例えば、人口の変化の度合を判断したい地域において、一部の人のみの位置情報（例えば、ＧＰＳによる測位結果）が得られない場合（取得できる測位結果が疎（スパース）である場合）、正確に判断することができない。

本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、位置情報が十分に取得できない場合でも、人口の変化の度合を正確に判断することができる人口変化判断装置を提供することを目的とする。

本発明に係る人口変化判断装置は、時刻に対応付けられた、人の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得手段と、位置情報取得手段が取得した位置情報により示される位置からの距離に応じた人の分布に基づき、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出する人数算出手段と、人数算出手段が算出した人数の度合に基づき着目エリアの対象期間における人数の度合を取得する対象期間人数取得手段と、人数算出手段が算出した人数に基づき着目エリアの対象期間より過去の期間における人数の度合を取得する過去期間人数取得手段と、対象期間人数取得手段が取得した人数の度合と過去期間人数取得手段が取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する変化度合判断手段と、変化度合判断手段が判断した結果に基づいた情報を出力する変化度合出力手段と、を備える。

また、本発明に係る人口変化判断方法は、人口変化判断装置による人口変化判断方法であって、時刻に対応付けられた、人の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得ステップと、位置情報取得ステップで取得した位置情報により示される位置からの距離に応じた人の分布に基づき、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出する人数算出ステップと、人数算出ステップで算出した人数の度合に基づき着目エリアの対象期間における人数の度合を取得する対象期間人数取得ステップと、人数算出ステップで算出した人数に基づき着目エリアの対象期間より過去の期間における人数の度合を取得する過去期間人数取得ステップと、対象期間人数取得ステップで取得した人数の度合と過去期間人数取得ステップで取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する変化度合判断ステップと、変化度合判断ステップで判断した結果に基づいた情報を出力する変化度合出力ステップと、を含む。

このような人口変化判断装置、及び人口変化判断方法によれば、ユーザの分布を利用してエリアの人数の度合を算出しているので、位置情報のみから対象となるエリアの人数の度合を計測することが困難でも、対象となるエリアの人数の度合を推測することができ、正確に対象期間における人数の変化度合を判断することができる。すなわち、人口変化判断装置、及び人口変化判断方法によれば、位置情報が十分に取得できない場合でも、人口の変化の度合を正確に判断することができる。

本発明に係る人口変化判断装置では、人数算出手段は、分布に基づいて、位置情報に対応する位置毎に各エリアへの寄与率を算出して、当該寄与率を用いて、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出する、こととしてもよい。この構成によれば、位置情報の位置の広がりを考慮して人数の度合を算出することになるため、正確に人数の変化度合を判断することができる。

本発明に係る人口変化判断装置では、人数算出手段は、所定のエリアに含まれる位置の位置情報数と、当該所定のエリア周辺のエリアに含まれる位置の位置情報数とをそれぞれ分布に基づいた重み付けをして、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出する、こととしてもよい。この構成によれば、人数算出手段は、位置情報の位置の広がりを考慮して人数の度合を算出することになるため、正確に人数の変化度合を判断することができる。

本発明に係る人口変化判断装置では、分布は、各位置情報の精度に基づいて定められている、こととしてもよい。この構成によれば、人口変化判断装置では、位置情報の測位誤差による位置情報のズレを考慮して人数の度合を算出するため、正確に人数の度合を算出することができる。

本発明に係る人口変化判断装置では、分布は、各位置の地理的形状に基づいて定められている、こととしてもよい。この構成によれば、人口変化判断装置では、地理的形状に基づいた分布を利用して、人数の度合を算出するため、例えば、人がいないと考えられるエリアに含まれる位置情報を、人数の度合の算出対象から除外することができる。従って、人口変化判断装置は、正確に人数の度合を算出することができる。

また、本発明に係る人口変化判断装置では、着目エリアの基準人数の度合に基づいた判断基準を設定する判断基準設定手段と、をさらに備え、変化度合判断手段は、判断基準に基づいて、対象期間人数取得手段が取得した人数の度合と過去期間人数取得手段が取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する、こととしてもよい。この構成によれば、人口変化判断装置では、判断対象の位置の判断基準を用いて人口の変化度合を判断しているので、単に変化度合に基づいて人口が変化したか否かを判断する場合と比較して、人口の変化度合を正確に判断することができる。

本発明によれば、位置情報が十分に取得できない場合でも、人口の変化の度合を正確に判断することができる。

本発明の実施形態に係る人口変化判断装置の機能構成を示す図である。 測位位置に基づいて混雑度を算出する例を示す図である。 所定の点が複数のメッシュに寄与することを考慮した例を示す図である。 所定の点が複数のメッシュに寄与することを考慮した例を示す図である。 第２の混雑度合算出方法により混雑度を算出する例を示す図である。 第２の混雑度合算出方法により混雑度を算出する例を示す図である。 メッシュ混雑度記憶部に格納されるデータを示す図である。 本発明の実施形態に係る対象期間と通常期間との関係を示す図である。 本発明の実施形態に係る人口変化判断装置のハードウェア構成を示す図である。 本発明の実施形態に係る第１の人数の度合を算出する方法の処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る第２の人数の度合を算出する方法の処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る人口変化度合を算出する処理を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、本発明に係る実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。

（人口変化判断装置１０の構成）
図１に本実施形態に係る人口変化判断装置１０を示す。人口変化判断装置１０は、サーバ等の情報処理装置である。人口変化判断装置１０は、所定位置（例えば、エリア）における人口の変化度合いを判断する装置である。より具体的には、人口変化判断装置１０は、各ユーザ端末５０から取得した位置情報に基づいて、所定の時間帯における人数の度合を算出し、当該人数の度合に基づいて人口の変更度合い（例えば、人口が急上昇しているか否か等）を判断する。ユーザ端末５０は、携帯電話等のユーザが持ち運び可能な端末装置である。位置情報とは、位置を示す情報（例えば、緯度経度など）と、当該位置を特定した時刻と、位置を示す情報の精度情報（例えば、測位精度の情報）を少なくとも含む情報である。そして、人口変化判断装置１０は、例えば人口の変更度合の判断結果を、図示しない情報サービス提供装置へ出力する。情報サービス提供装置は、人口変化判断装置１０から取得した判断結果に基づいて、人口の変更度合いが高い場所に関する情報をサービス提供対象の装置に送信する。

図１に示すように人口変化判断装置１０は、移動体通信網等のネットワークを介してユーザ端末５０と接続している。人口変化判断装置１０は、ネットワークを用いて、ユーザ端末５０と情報の送受信を行うことができる。ユーザ端末５０は、ユーザ端末（自端末）５０の位置を特定し得る装置（例えば、ＧＰＳ受信機）を有している。ユーザ端末５０は、上記位置を特定し得る装置を用いて、ユーザ端末５０の位置情報（例えば、ＧＰＳ受信機による測位結果に基づいた情報）を取得し、当該位置情報を人口変化判断装置１０へ送信する。

人口変化判断装置１０は、位置情報取得部１１（位置情報取得手段）と、地図情報記憶部１２と、人数算出部１３（人数算出手段）と、メッシュ混雑度記憶部１４と、対象期間人数取得部１５（対象期間人数取得手段）と、過去期間人数取得部１６（過去期間人数取得手段）と、基準人数取得部１７（基準人数取得手段）と、判断基準生成部１８（判断基準設定手段）と、変化度合判断部１９（変化度合判断手段）と、変化度合出力部２０（変化度合出力手段）とを備えて構成される。

位置情報取得部１１は、時刻に対応付けられた、人の位置（ユーザ端末５０の位置）を示す位置情報を取得する。具体的には、位置情報取得部１１は、人（ユーザ）に携帯されるユーザ端末５０の位置情報を、当該人の位置情報としてネットワークを介してユーザ端末５０から受信することによって取得する。なお、位置情報取得部１１は、ユーザ端末５０の位置情報を収集したサーバ装置から位置情報を取得するようにしてもよい。

地図情報記憶部１２は、地図情報を記憶する。ここで、地図情報とは、位置を示す情報と地形情報とが対応付けられた情報であり、例えば、地図オブジェクト（例えば、山地、湖、道路等）の識別情報（ＩＤ、名称等）と、当該地図オブジェクトが配置されている座標と、当該地図オブジェクトが屋内であるか屋外であるか判別し得る情報とが関連付けられた情報である。

また、地図情報記憶部１２は、メッシュに関する情報も地図情報として保持する。ここでメッシュとは、緯度経度に基づいて地域をメッシュ状（矩形状）に区切った範囲をいう。メッシュに関する情報として、メッシュの範囲（例えば、メッシュにおける左下緯度経度の情報と右上の緯度経度の情報）、当該メッシュに人がいるか否かに基づいた係数の情報（例えば、山地や湖のように人がいないと考えられる地図オブジェクトがメッシュ内の過半数占めるメッシュについては、係数０が設定され、それ以外のメッシュには係数１が設定される）を保持する。さらに、地図情報記憶部１２は、所定のメッシュと当該メッシュの周辺のメッシュ（例えば、上記所定のメッシュと接しているメッシュ）との重み付けの情報もメッシュに関する情報として保持する。

人数算出部１３は、位置情報取得部１１が取得した位置情報により示される位置からの距離に応じた、ユーザ端末５０のユーザ（利用者、人）の分布に基づき、時間帯及びメッシュ毎の人数の度合を算出する。人数算出部１３は、時間帯及びメッシュ毎の人数の度合として、所定時間単位（例えば、１時間）におけるメッシュに属する位置情報（測位結果）の数を算出する。以下、時間帯及びメッシュ毎の人数の度合を混雑度という。そして、人数算出部１３は、算出した混雑度を、後述するメッシュ混雑度記憶部１４へ登録する。

混雑度を算出する方法として、ユーザの位置についての分布（確率分布）に基づいて、位置情報に対応する位置毎に各メッシュへの寄与率を算出して、当該寄与率を用いて混雑度を算出する方法（以下、第１の混雑度算出方法という）と、所定のメッシュに含まれる位置の位置情報数と、当該所定のメッシュ周辺のメッシュに含まれる位置の位置情報数とをそれぞれ分布に基づいた重み付けをして、混雑度を算出する方法（以下、第２の混雑度算出方法という）とがある。以下にそれぞれの方法について説明する。上記のユーザの位置についての分布とは、基準となる位置において、ユーザが存在していた場合に、他の場所にもユーザが存在している可能性を示す分布をいう。また、寄与率とは、ある位置に対応する位置情報が存在する場合に、当該位置情報に基づくメッシュに存在する人数の度合いを示す。これは、人口が、空間的に滑らかな値を取るためである。すなわち、ある箇所に人が存在すると、当該箇所を中心として、当該中心からの距離に基づいて滑らかな人数の度合いの分布を形成する。

（第１の混雑度算出方法）
第１の混雑度算出方法の説明をする前に、図２を用いて単にメッシュに含まれる測位位置に基づいて人数が多いか否かを示す情報（人数の度合）を算出する例を示す。図２に示すように、メッシュＭ１〜メッシュＭ３があり、ユーザ端末５０による測位結果の位置を示す、測位位置Ｐ１〜Ｐ５がメッシュに属する。

具体的には、メッシュＭ１には、測位位置Ｐ１〜Ｐ３を含み、メッシュＭ３には、測位位置Ｐ４及び測位位置Ｐ５を含む。この場合、メッシュＭ１には、ユーザ端末５０を保持するユーザが３人存在し、メッシュＭ３には、ユーザ端末５０を保持するユーザが２人存在することを示す。

この場合、偶然メッシュＭ２にユーザ端末５０を保持するユーザがいないことにより、メッシュＭ２にいる人が少ないと判断されてしまうことがある。すなわち、ある程度のユーザ端末５０の位置情報を集めて推定したとしても、現実的には、疎な情報しか得られない場合がある。この場合、人口の急激な変化を抽出する際、通常は人がいるメッシュで、疎な情報しか得られないことにより、偶然人がいないと判断し、その後そのメッシュにおいて人がいると判断すると、そのメッシュにおいて人口が急上昇したと誤判断してしまうことになる。

特に、細かいメッシュについて人口を推定しようとすると、上述のように偶然ユーザがいたメッシュとそうでないメッシュが存在し、メッシュ別の人口データに欠損が生じてしまう場合がある。

また、別の観点で、一般的には、ＧＰＳによる測位は、測位誤差を含むため、上述の方法では、ユーザ端末５０のユーザがメッシュＭ２に位置していたにも関わらず、メッシュＭ１又はメッシュＭ３に位置していると判断されることもある。

図３に示すように、各位置の確率分布に基づくと、測位位置Ｐ１は、メッシュＭ１に８０％寄与し、メッシュＭ２に２０％寄与することになる。即ち、測位位置Ｐ１では、メッシュＭ１に８０％の確率で属しており、メッシュＭ２に２０％の確率で属していることになる。そこで、人数算出部１３は、疎な位置情報（例えば、ＧＰＳによる測位情報）に対してデータを補間・補正して、人数の度合を算出する。これにより、人数算出部１３は、空間上の確率により、取得した位置情報の欠損を補間することができる。従って、人口変化判断装置１０は、変化度合の高いメッシュを適切に判断することができる。

このように、第１の混雑度算出方法によれば、所定メッシュ内に位置する測位結果の数のみにより当該メッシュの人数の度合を算出する場合に比して、ある位置情報による、当該位置情報を含むメッシュ以外のメッシュへの寄与率も考慮して、各メッシュ内の人数の度合を算出するので、正確に各メッシュ内に存在するユーザ端末５０の数を特定することができる。そこで、人数算出部１３は、第１の混雑度算出方法として、位置情報に対応する位置毎に各メッシュへの寄与率を算出し、当該寄与率を用いて混雑度を算出する。

具体的には、人数算出部１３は、人数算出部１３において保持している以下の式に示すように、取得された同一日付・同一時間帯の位置情報の緯度経度を各メッシュへの寄与率に変換して、取得された位置に基づいた、人の分布を考慮して拡散させて、混雑度の算出対象のメッシュ毎に積分する。そして、人数算出部１３は、以下の式により積分した結果により算出された値を、各メッシュに属する位置情報の数（人数の度合）とする。

ここで、Ｍ（ｉ，ｊ）は、メッシュ（ｉ，ｊ）に属している人数の度合を示し（iは、ｘ方向のインデックス、ｊは、ｙ方向のインデックス）、（ｘ，ｙ）は、位置の座標を示す。ｆ（ｘ，ｙ）は、取得された位置を中心として拡散させる関数であり、人数算出部１３において定義されている。ｆ（ｘ，ｙ）は、具体例として、以下の式（２）に示すようなガウス関数等である。（ｘ_０、ｙ_０）は、ユーザ端末５０から取得した位置情報を示す。当該ガウス関数によれば、位置を中心として、当該位置からの距離に応じて寄与率が下がるようになされている。なお、ｆ（ｘ，ｙ）は、ガウス関数に限られず、ユーザ端末４０から取得した位置を中心として、当該位置からの距離に応じて寄与率が下がるような関数であればよい。

そして、σ（ｘ，ｙ）は、位置に依存した寄与率の拡散度合のパラメータを示す。人数算出部１３は、上記の式（２）においてσで示すσ（ｘ_０、ｙ_０）の値を予め保持している。σ（ｘ_０、ｙ_０）は、例えば、寄与率の標準偏差に相当し、その値が大きいほど寄与率の拡散度合が大きくなる。また、例えば、人数算出部１３は、σ（ｘ_０、ｙ_０）を位置（ｘ_０、ｙ_０）の位置情報の測位精度に応じて定める。具体的に、人数算出部１３は、測位精度が低くければ低い程、高い値とする。これは、測位精度が低ければ（測位誤差が大きければ）、それに応じて寄与率の拡散度合が大きくなると考えられるためである。例えば、人数算出部１３は、地図情報に基づいて、位置（ｘ_０、ｙ_０）に対応する地図オブジェクトが屋内であれば大きい値（例えば、１００）、位置（ｘ_０、ｙ_０）に対応する地図オブジェクトが屋外であれば小さい値（例えば、１）を保持する。これは、位置（ｘ_０、ｙ_０）が屋内であれば、一般的に測位誤差を含む可能性が高いためである。人数算出部１３が、σ（ｘ_０、ｙ_０）を、位置（ｘ_０、ｙ_０）の位置情報における測位精度の情報に基づいて定めてもよい。なお、全ての位置の寄与率を合計すると１になるものとする。

上記の式のような積分は、体積を求めていることと等価であるため、上記の式についてｘについて１次元のみ図示すると、図４のようになる。図４に示すように、メッシュＭ２におけるｘ軸方向（図の左右方向）の中央、すなわち、図４の点線上の点（位置情報取得部１１によって取得された位置情報により示される位置）において、ｘについて積分した結果に基づいて、各メッシュへの寄与率を計算すると、メッシュＭ２に対して０．７、メッシュＭ１及びメッシュＭ３に対して０．１５となる。

人数算出部１３は、上記式（１）に基づいて、メッシュＭ（ｉ，ｊ）毎に、各位置の当該メッシュに対する寄与率を算出し、算出した寄与率の合計値を、混雑度とする。

人数算出部１３は、上記式（１）に基づいて算出した混雑度と、日付と、時間帯と、当該混雑度に対応するメッシュの情報（例えば、メッシュを構成する緯度経度の情報）とを有する情報をメッシュ混雑度記憶部１４へ登録する。

（第２の混雑度算出方法）
続いて、第２の混雑度算出方法について述べる。第２の混雑度算出方法では、同一日付、同一時間帯における、人口変化判断装置１０で定めている着目メッシュ（混雑度算出対象のメッシュ）及びその周辺のメッシュに属する位置情報の数と、地図情報記憶部１２が保持している、メッシュ毎に定められた重みとを掛け合わせて、掛け合わせた結果の和を着目メッシュの混雑度とする。

上記着目メッシュの例としては、情報サービス提供装置が提供するエリアに対応するメッシュそれぞれである。そして、着目メッシュ毎に定められた重みの情報とは、着目メッシュとその周辺のメッシュとが定義され、また着目メッシュとその周辺のメッシュのそれぞれのメッシュの重みが定義された情報である。重みの情報は、着目メッシュを中心に着目メッシュから離れるほど値が下がるようになされている。例えば、メッシュ（ｉ，ｊ）とした場合、メッシュ（ｉ，ｊ）の中心座標について、上記式（１）を用いて算出した各メッシュの値によって、重み付けを算出する。

具体的に算出する例を図５に示す。図５では、図の左側から順に、「位置に基づいた重み付け」、「メッシュ内に対応する位置の測位結果の数」が各メッシュに対して割り当てられている。

人数算出部１３は、着目メッシュであるメッシュＭ５に対して「位置に基づいた重み付け」の値を最大値の８／１６として、その周囲のメッシュに対しては、１／１６としている。これは、上述のように、位置の確率分布に基づいた値である。ある箇所に人が存在すると、当該箇所を中心として、当該中心からの距離に基づいて滑らかな分布を形成することに基づく。

なお、重みを有する周囲のメッシュは、着目メッシュと接しているメッシュに限られない。例えば、重みを有する周囲のメッシュは、拡散度合のパラメータ（式（１）のσ（ｘ_０、ｙ_０））の値により定まる。

なお、着目メッシュ及びその周囲のメッシュの重みは、着目メッシュ内の位置情報の測位精度に基づいて設定するようにしてもよい。具体的には、人数算出部１３が、式（１）や（２）に記載のσの値を着目メッシュ内の位置情報の測位精度により設定する。人数算出部１３は、例えば、測位精度を複数の段階（レベル）に分けて、測位精度のレベル毎に、着目メッシュ内の位置に含まれる測位結果を集計する。

例えば、測位精度のレベルが３段階ある場合（３が最も精度が高いものとする）、式（２）に示すσを以下のように決定する。
（Ａ）（測位精度のレベル３の測位結果の数）／（メッシュ内の測位結果の数）＞０．５である場合、σ＝１
（Ｂ）（測位精度のレベル２の測位結果の数）／（メッシュ内の測位結果の数）＞０．５である場合、σ＝１０
（Ｃ）（測位精度のレベル１の測位結果の数）／（メッシュ内の測位結果の数）＞０．５である場合、σ＝１００

上記のように、測位精度が低い測位結果の数が多い程、σの値を大きくしている。これは、測位精度が低い場合、一般的に測位誤差を含む可能性が高いためである。

そして、人数算出部１３は、メッシュ毎に「位置に基づいた重み付け」と「メッシュ内に対応する位置の測位結果の数」とを掛け合わせて、掛け合わせた値を加算した値を、着目メッシュの混雑度として算出する。

また、人数算出部１３は、地図情報記憶部１２が保持している「メッシュに人が存在できるか否かに基づいた係数の情報」をさらに用いてもよい。

上述のように、算出する場合の例を図６に示す。図６では、図の左側から順に、「メッシュに人が存在できるか否かに基づいた係数の情報」、「位置に基づいた重み付け」、「メッシュ内に対応する位置の測位結果の数」が各メッシュに対して割り当てられている。図６に示すように、メッシュＭ３、Ｍ６、Ｍ８、及びＭ９は、「メッシュに人が存在できるか否かに基づいた係数の情報」として０が割り当てられているため、湖などにより、人が存在できる可能性が低い箇所であることを示す。この結果、メッシュ毎に「メッシュに人が存在できるか否かに基づいた係数の情報」と「位置に基づいた重み付け」と「メッシュ内に対応する位置の測位結果の数」とを掛け合わせると、メッシュＭ３、Ｍ６、Ｍ８、及びＭ９に対応する「メッシュ内に対応する位置の測位結果の数」が、無効となる。また、上記「メッシュに人が存在できるか否かに基づいた係数の情報」が各メッシュに対して割り当てられた分布が、各位置の地理的形状に基づいて定められている分布となる。

このように、人数算出部１３は、測位誤差等により、本来人がいることが考えられない位置に含まれる測位結果を排除して、混雑度を算出することができる。

人数算出部１３は、第２の混雑度算出方法によって算出した混雑度と、日付と、時間帯と、当該混雑度に対応するメッシュの情報（例えば、メッシュを構成する緯度経度の情報）とを有する情報をメッシュ混雑度記憶部１４へ登録する。

第２の混雑度算出方法によれば、第１の混雑度算出方法のように、各点について演算する必要がなく、第１の混雑度算出方法と比較して演算量を減らすことができる。

メッシュ混雑度記憶部１４は、メッシュ混雑度の情報を記憶する。図７にメッシュ混雑度記憶部１４が記憶する情報の例を示す。

図７に示すように、メッシュ混雑度記憶部１４は、混雑度を計測した日付を示す「日付」と、混雑度の計測開始時間を示す「時間」と、メッシュの左下緯度を示す「左下緯度」と、メッシュの左下経度を示す「左下経度」と、メッシュの右上緯度を示す「右上緯度」と、メッシュの右上経度を示す「右上経度」と、混雑度を示す「混雑度」とを有する情報を記憶する。

メッシュ混雑度記憶部１４が記憶する情報は、時間帯とメッシュと混雑度とが関連付けられていればよく、メッシュの左下・右上の緯度経度情報の代わりにメッシュＩＤと対応付けるようにしてもよい。

対象期間人数取得部１５は、メッシュ混雑度記憶部１４を参照して、人数算出部１３が算出した人数に基づき着目メッシュにおける、人口に変化があったか否かを判断する対象期間における人数の度合を示す対象期間人数の度合を取得する。上記対象期間は、対象期間人数取得部１５が保持しているものとする。具体的には、対象期間人数取得部１５は、対象期間の混雑度として、対象期間所定の日付（例えば、対象期間人数取得部１５が取得処理する日付）における時間Ｔ、対象期間の時間幅を示す時間幅Ｗ_ｔｇｔの混雑度の和を、メッシュ混雑度記憶部１４が記憶している情報に基づいて取得する。対象期間人数取得部１５は、時間幅Ｗ_ｔｇｔの幅を予め保持しているものとする。ここで、メッシュｍ、時間Ｔ、時間幅Ｗにおける混雑度の和をｆｒｅｑ（ｍ，Ｔ，Ｗ）と表す。すなわち、対象期間人数取得部１５は、ｆｒｅｑ（ｍ，Ｔ，Ｗ_ｔｇｔ）を算出する。なお、Ｔ＝２１、時間幅Ｗ_ｔｇｔ＝３とした場合、ｆｒｅｑ（ｍ，２１，３）＝ｆｒｅｑ（ｍ，１９，１）＋ｆｒｅｑ（ｍ，２０，１）＋ｆｒｅｑ（ｍ，２１，１）と表される。

過去期間人数取得部１６は、メッシュ混雑度記憶部１４を参照して、人数算出部１３が算出した人数に基づき着目エリアの対象期間より過去の期間を少なくとも含む期間（通常期間）における人数の度合を示す過去期間人数の度合を取得する。具体的には、過去期間人数取得部１６は、通常期間の混雑度として、対象期間の日付から直近Ｍ日の時間Ｔ、時間幅Ｗ_ａｌｌの混雑度の和を取得する。すなわち、過去期間人数取得部１６は、ｆｒｅｑ（ｍ，Ｔ，Ｗ_ａｌｌ）を算出する。Ｗ_ａｌｌは、全時間帯（２４時間）を意味する。そして、Ｍは、例えば１週間などある程度長い期間であり、人口変化判断装置１０が当該Ｍの値を保持する。時間幅Ｗ_ｔｇｔと時間幅Ｗ_ａｌｌとの関係を図８（Ａ）に示す。図８（Ａ）に示すように、時間幅Ｗ_ａｌｌは、直近Ｍ日の全体の期間を示す。この場合、過去期間人数取得部１６は、曜日による周期的な影響を排除することができる。なお、時間幅Ｗ_ａｌｌは、直近Ｍ日の全体の期間に限られず、図８（Ｂ）に示すように、直近Ｍ日における、対象期間と同一の時間帯とするようにしてもよい。この場合、過去期間人数取得部１６は、遊園地など常に人がいるスポットでのイベントで更に人が増えることを検出することができる（過去の同一時間帯との比較を行うことができる）。さらに、イベントが発生する時刻を装置が保持している場合、人口変化判断装置１０は、当該イベントが発生する時刻に基づいて対象期間・通常期間を決定するようにしてもよい。

変化度合判断部１９は、対象期間人数取得部１５が取得した人数の度合と過去期間人数取得部１６が取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断するが、着目メッシュにおける、基準人数（着目メッシュに通常存在する人数度合）に基づいた情報（判断基準）をさらに用いる。

以下の基準人数取得部１７が上記基準人数を取得し、判断基準生成部１６が上記判断基準を生成する。

基準人数取得部１７は、着目メッシュ（着目エリア）の基準人数の度合を取得する。具体的に、基準人数取得部１７は、直近Ｎ日のそれぞれの日付毎に、時間Ｔから時間幅Ｗ_ｔｇｔ分の混雑度を取得し、直近Ｎ日のそれぞれについて時間Ｔ、時間幅Ｗ_ｔｇｔの混雑度の和を算出し、それぞれの和の結果を基準人数情報として取得する。基準人数取得部１７は、時刻Ｔから時間幅Ｗ_ｔｇｔ分の混雑度を取得する場合、時刻Ｔを基準に時間幅Ｗ_ｔｇｔの分だけ過去にさかのぼる。Ｎは長期間が望ましく、例えば、３０日である。上記Ｎは、予め基準人数取得部１７が保持している。なお、Ｍ＜Ｎとする。時間幅Ｗ_ｔｇｔは、例えば、３時間の時間幅を持つ。例えば、時刻Ｔ＝２１、時間幅Ｗ_ｔｇｔ＝３とした場合、１８時〜２１時となる。

判断基準生成部１８は、基準人数取得部１７が取得した基準人数情報に基づいた判断基準を設定する。具体的に、判断基準生成部１８は、基準人数取得部１７が取得した基準人数情報（混雑度の和の集合）からメディアンを算出して、算出した結果を判断基準とする。当該判断基準をスムージングパラメータとする。

メディアン以外の統計値（例えば、平均値）をスムージングパラメータとしてもよい。また、統計値に基づいてスムージングパラメータを算出するようにしてもよい。具体的には、統計値を関数へ入力した結果をスムージングパラメータとして算出したり、統計値をキーとしてマッピングテーブル（基準人数の度合（統計値）とスムージングパラメータとの対応付けの情報）を検索した結果をスムージングパラメータとしたりする。上記のマッピングテーブルは、予め外部装置から取得されて、判断基準生成部１８に記憶されていてもよい。

なお、判断基準生成部１８は、スムージングパラメータをメッシュ単位で算出する。スムージングパラメータを場所ごとに決定する理由は、各場所の地域性によりスムージングパラメータの値を変えるためである。例えば、都会のメッシュ（基準人数の度合が大きいメッシュ）におけるスムージングパラメータの値を大きく設定し、郊外のメッシュ（基準人数の度合が小さいメッシュ）におけるスムージングパラメータの値を小さく設定する。

スムージングパラメータｋを関数で算出する場合の例として、以下の式に示す関数を適用するなどがある。

上記式のｕは、定数を示し、Ｎは、あるメッシュｍ、時間Ｔ、時間幅Ｗ_ｔｇｔの過去Ｎ日の混雑度のデータ数を示し、ｍ＿ａは、あるメッシュｍ、時間Ｔ、時間幅Ｗ_ｔｇｔの過去Ｎ日の混雑度の平均値を示し、ｍ＿ｓは、あるメッシュｍ、時刻Ｔ、時間幅Ｗ_ｔｇｔの過去Ｎ日の混雑度の標準偏差を示す。

変化度合判断部１９は、対象期間人数取得部１５が取得した人数の度合と過去期間人数取得部１６が取得した人数の度合と、判断基準生成部１８が生成した判断基準とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する。すなわち、変化度合判断部１９は、対象期間人数の度合を示すｆｒｅｑ（ｍ，Ｔ，Ｗ_ａｌｌ）と過去期間人数（通常期間の人数）の度合を示すｆｒｅｑ（ｍ，Ｔ，Ｗ_ｔｇｔ）とスムージングパラメータｋとを用いて、対象期間における人数の変化度合として変化スコア（具体的には、急上昇した度合いを示す急上昇スコア）を算出し、当該変化スコアに基づいて人数の変化が高いか否かを判断する。具体的には、変化度合判断部１９は、以下の数式に基づいて変化スコアを算出する。

ここで、スムージングパラメータｋを用いずに変化スコアを算出した場合と、スムージングパラメータｋを用いて変化スコアを算出した場合とを比較する。２つの集計期間の混雑度の除算により変化スコアを算出するため、スムージングパラメータｋを用いずに変化スコアを算出した場合、着目メッシュにおける通常の人数が考慮された結果が出ない。しかしながら、実際に注目されている場所を検出する際には、着目メッシュにおける通常の人数を考慮することも重要である。

例えば、あるメッシュＡでは、１０人から１００人へ増えた場合と、別のメッシュＢで１００人から１０００人に増えた場合とを考える（メッシュＡ及びＢにおける通常の人数が、１００人であるとする）。スムージングパラメータを有していない場合、
メッシュＡの変化スコアは、−ｌｏｇ（１００／１１０）＝０．０４１３９２６８５
メッシュＢの変化スコアは、−ｌｏｇ（１０００／１１００）＝０．０４１３９２６８５
となる。

着目メッシュにおける通常の人数を考慮すると、メッシュＢの方が大きく変化していることになるが、変化スコアとしては同じになる。

次に、スムージングパラメータｋ（ｋ＝１００）を設定する。メッシュＡの変化スコアは、−ｌｏｇ（１００／（１１０＋１００））＝０．３２２２１９２９５
メッシュＢの変化スコアは、−ｌｏｇ（１０００／（１１００＋１００））＝０．０７９１８１２４６
となる。

変化スコアは、値が小さいほど急上昇していることを表すため、メッシュＢの方が変化していると判定される。スムージングパラメータｋを用いることにより、通常の人数を考慮することができる。

変化度合出力部２０は、変化度合判断部１９が判断した結果を出力する。具体例として、変化度合い出力部２０は、変化度合いが高いメッシュがある場合に、サービス情報提供装置に対して、変化度合いが高いメッシュを通知する。

図９に人口変化判断装置１０のハードウェア構成を示す。図９に示すように人口変化判断装置１０は、１又は複数のＣＰＵ１０１、主記憶装置であるＲＡＭ１０２及びＲＯＭ１０３、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１０４、ディスプレイ等の出力装置１０５、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１０６、半導体メモリ等の補助記憶装置１０７などを含むコンピュータシステムとして構成されている。図１における各機能は、図９に示すＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで入力装置１０４、出力装置１０５、通信モジュール１０６を動作させるとともに、ＲＡＭ１０２や補助記憶装置１０７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。

続いて、第１の混雑度合算出方法の処理について図１０に示すフローチャートを用いて説明する。位置情報取得部１１は、位置情報を取得し（ステップＳ１、位置情報取得ステップ）、人数算出部１３は、位置情報における各メッシュへの寄与率を計算し（ステップＳ２、人数算出ステップ）、全ての位置に対して計算終了していない場合（ステップＳ３；Ｎｏ）、ステップＳ１へ移動し、全ての位置に対して計算処理を終了している場合（ステップＳ３；Ｙｅｓ）、人数算出部１３は、各位置情報のメッシュへの寄与率を合算して、メッシュにおける混雑度を算出する（ステップＳ４、人数算出ステップ）。

続いて、第２の混雑度算出方法の処理について図１１に示すフローチャートを用いて説明する。人数算出部１３は、着目メッシュ及びその周囲のメッシュに対応する位置情報の数を算出し（ステップＳ１１、人数算出ステップ）、各メッシュの位置情報数と、各メッシュの重み付けとに基づいて着目メッシュの混雑度を算出する（ステップＳ１２、人数算出ステップ）。

続いて、人口変化を判断する処理について図１２に示すフローチャートを用いて説明する。前提として、メッシュ混雑度記憶部１４において、混雑度の情報が格納されているものとする。基準人数取得部１７は、直近Ｎ日における、時間Ｔ、時間幅Ｗの混雑度の和を算出し（ステップＳ２１）、判断基準生成部１８は、当該混雑度の和に基づいてスムージングパラメータｋを算出し（ステップＳ２２）、過去期間人数取得部１６は、通常期間の混雑度を算出し（ステップＳ２３、過去期間人数取得ステップ）、対象期間人数取得部１５は、対象期間の混雑度を算出し（ステップＳ２４、対象期間人数取得ステップ）、変化度合判断部１９は、スムージングパラメータｋ、通常期間の混雑度、及び対象期間の混雑度を用いて変化度合を算出する（ステップＳ２５、変化度合判断ステップ）。そして、変化度合出力部２０は、変化度合の判定結果に基づいた情報を出力する（ステップＳ２６、変化度合出力ステップ）。

（作用効果）
続いて、作用効果について説明する。人口変化判断装置１０では、位置情報取得部１１は、時刻に対応付けられた、人の位置を示す位置情報を取得し、人数算出部１３は、位置情報取得部１１が取得した位置情報により示される位置からの距離に応じた人の分布に基づき、混雑度を算出し、対象期間人数取得部１５は、人数算出部１３が算出した混雑度に基づき着目メッシュ（着目エリア）の対象期間における人数の度合を取得し、過去期間人数取得部１６は、人数算出部１３が算出した人数に基づき着目メッシュの対象期間より過去の期間における人数の度合を取得し、変化度合判断部１９は、対象期間人数取得部１８が取得した人数の度合と過去期間人数取得部１６が取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断し、変化度合出力部２０は、変化度合判断部１９が判断した結果に基づいた情報を出力する。

上述の人口変化判断装置１０によれば、人の分布を利用してメッシュの混雑度を算出しているので、位置情報のみから対象となるメッシュの人数の度合を計測することが困難でも、対象となるメッシュの人数の度合（混雑度）を推測することができ、正確に対象期間における混雑度を判断することができる。

人数算出部１３は、分布に基づいて、位置情報に対応する位置毎に各メッシュへの寄与率を算出して、当該寄与率を用いて、時間帯及びメッシュ毎の混雑度を算出してもよい。この場合、人口変化判断装置１０は、位置情報の位置の広がりを考慮して混雑度を算出することになるため、正確に人数の変化度合を判断することができる。

人数算出部１３は、所定のメッシュに含まれる位置の位置情報数と、当該所定のメッシュ周辺のメッシュに含まれる位置の位置情報数とをそれぞれ分布に基づいた重み付けをして、時間帯及びメッシュ毎の混雑度を算出する。この場合、人口変化判断装置１０は、位置情報の位置の広がりを考慮して混雑度を算出することになるため、正確に人数の変化度合を判断することができる。

また、分布は、各位置情報の精度に基づいて定められていてもよい。この場合、人口変化判断装置１０では、位置情報の測位誤差による位置情報のズレを考慮して人数の度合を算出するため、正確に人数の度合を算出することができる。

分布は、各位置の地理的形状に基づいて定められていてもよい。この場合、人口変化判断装置１０では、地理的形状に基づいた分布を利用して、混雑度を算出するため、人がいないと考えられるエリアに含まれる位置情報を、混雑度の算出対象から除外することができる。従って、人口変化判断装置１０は、正確に人数の度合を算出することができる。

基準人数取得部１７は、着目メッシュの基準人数の度合を取得し、判断基準生成部１８は、基準人数取得部１７が取得した基準人数の度合に基づいたスムージングパラメータｋを生成し、変化度合判断部１９は、対象期間人数情報と過去期間人数情報とスムージングパラメータｋを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する。この場合、人口変化判断装置１０では、判断対象の位置の判断基準を用いて人口の変化度合を判断しているので、単に変化度合に基づいて人口が変化したか否かを判断する場合と比較して、人口の変化度合を正確に判断することができる。

（他の実施形態）
上述の実施形態では、メッシュに対する混雑度を算出する場合について述べたが、本発明では、これに限られず、所定のエリアに対する混雑度を算出するようにしてもよい。

上述の実施形態では、変化度合判断部１９は、対象期間人数情報と過去期間人数情報とスムージングパラメータｋを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する場合について述べたが、対象期間人数情報と過去期間人数情報とに基づいて人数の変化度合を判断するようにしてもよい。この場合、変化度合判断部１９は、式（４）中のスムージングパラメータｋを除いた式により算出した値を用いて変化度合いを判断する。

変化度合判断部１９は、スムージングパラメータｋを場所ごとで算出して変化度合を判断する方法、時間幅Ｗ_ａｌｌを直近Ｍ日における、対象期間と同一の時間帯とした過去期間人数情報を用いて変化度合を判断する方法など、複数の判断方法により変化度合を判断して、その結果により変化度合を最終判断するようにしてもよい。例えば、変化度合判断部１９は、１つでも急上昇と判断した方法があれば、急上昇していると判断するようにしてもよいし、多数決により判断するようにしてもよい。

変化度合判断部１９は、式（４）を利用して変化スコアを算出しているが、統計学で利用される検定を用いて、メッシュごとに混雑度の絶対値に対して検定を行い、混雑度の変化が正常の範囲内か急上昇（又は急降下）しているかを判断するようにしてもよい。この場合、変化度合判断部１９は、混雑度の変化率を検定することにより、どの程度変化しているかを判断することができる。このように、変化度合判断部１９は、混雑度の平均値と分散から変化度合の判断をしてもよい。

上述の実施形態では、スムージングパラメータｋは、メッシュ混雑度記憶部１４で記憶されている混雑度に基づいて算出されているが、予め定められている統計情報（統計的に算出された混雑度情報）に基づいて算出されるようにしてもよい。なお、人口変化判断装置１０が当該統計情報を保持してもよいし、人口変化判断装置１０が、外部装置で保持している統計情報を取得するようにしてもよい。このように、判断基準設定のためのデータを外部装置から取得することとしてもよい。

１０…人口変化判断装置、１１…位置情報取得部、１２…地図情報記憶部、１３…人数算出部、１４…メッシュ混雑度算出部、１５…基準人数取得部、１６…判断基準生成部、１７…対象期間人数取得部、１８…過去期間人数取得部、２０…変化度合出力部、５０…ユーザ端末。

Claims (7)

1. 時刻に対応付けられた、人の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得手段と、
   前記位置情報取得手段が取得した位置情報により示される位置からの距離に応じた人の分布に基づき、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出する人数算出手段と、
   前記人数算出手段が算出した人数の度合に基づき着目エリアの対象期間における人数の度合を取得する対象期間人数取得手段と、
   前記人数算出手段が算出した人数に基づき着目エリアの対象期間より過去の期間における人数の度合を取得する過去期間人数取得手段と、
   前記対象期間人数取得手段が取得した人数の度合と前記過去期間人数取得手段が取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する変化度合判断手段と、
   前記変化度合判断手段が判断した結果に基づいた情報を出力する変化度合出力手段と、を備える人口変化判断装置。
2. 前記人数算出手段は、前記分布に基づいて、前記位置情報に対応する位置毎に各エリアへの寄与率を算出して、当該寄与率を用いて、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出する、請求項１に記載の人口変化判断装置。
3. 前記人数算出手段は、所定のエリアに含まれる位置の位置情報数と、当該所定のエリア周辺のエリアに含まれる位置の位置情報数とをそれぞれ前記分布に基づいた重み付けをして、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出する、請求項１に記載の人口変化判断装置。
4. 前記分布は、各位置情報の精度に基づいて定められている、請求項１〜３の何れか一項に記載の人口変化判断装置。
5. 前記分布は、各位置の地理的形状に基づいて定められている、請求項１〜４の何れか一項に記載の人口変化判断装置。
6. 前記着目エリアの基準人数の度合に基づいた判断基準を設定する判断基準設定手段と、をさらに備え、
   前記変化度合判断手段は、前記判断基準に基づいて、前記対象期間人数取得手段が取得した人数の度合と前記過去期間人数取得手段が取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する、請求項１〜５の何れか一項に記載の人口変化判断装置。
7. 人口変化判断装置による人口変化判断方法であって、時刻に対応付けられた、人の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
   前記位置情報取得ステップで取得した位置情報により示される位置からの距離に応じた人の分布に基づき、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出する人数算出ステップと、
   前記人数算出ステップで算出した人数の度合に基づき着目エリアの対象期間における人数の度合を取得する対象期間人数取得ステップと、
   前記人数算出ステップで算出した人数に基づき着目エリアの対象期間より過去の期間における人数の度合を取得する過去期間人数取得ステップと、
   前記対象期間人数取得ステップで取得した人数の度合と前記過去期間人数取得ステップで取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する変化度合判断ステップと、
   前記変化度合判断ステップで判断した結果に基づいた情報を出力する変化度合出力ステップと、
   を含む人口変化判断方法。