JP2019023851A - Data analysis system and data analysis method - Google Patents

Abstract

To provide a data analysis system capable of facilitating data analysis by subjecting the data collected by a plurality of users to statistical processing and visualizing the attributes and dynamic states of the users.SOLUTION: A service platform entrepreneur device comprises: a log server which stores location information of a user terminal and user terminal information input from the user terminal as a log; and an analysis server comprising a database which collects and stores the logs stored the log server, a statistical processing unit which subjects the logs stored in the database to statistical processing, and a drawing unit which creates attribute analysis data and human flow analysis data on the basis of the statistical data having been subjected to statistical processing. According to a request from a service receiving entrepreneur device, the service platform entrepreneur device causes the statistical processing unit to subject the collected data to statistical processing according to the request, creates attribute analysis data or human flow analysis data on the basis of the obtained statistical data, and transmits the created data to the service receiving entrepreneur device.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、端末を利用するユーザの属性や動態を分析するデータ分析システム及び分析方法に関して、特に、膨大な属性情報や動態情報を統計処理し、可視化することで分析を容易にすることを可能とするデータ分析システム及び分析方法に関する。   The present invention relates to a data analysis system and analysis method for analyzing attributes and dynamics of a user who uses a terminal. Particularly, it is possible to facilitate analysis by statistically processing and visualizing a large amount of attribute information and dynamic information. The present invention relates to a data analysis system and an analysis method.

従来から、観光やスポーツ、防災、医療等の法人向けの分野やエンターテイメント、介護などの分野において様々なビッグデータが生成されており、これらを収集、統合、分析することは急務である。
このビッグデータは、大企業が持つ大規模なデータもあれば、自治体や企業が持つ分野に特化したデータもあり、これらの多種多様なデータを収集及び統合分析することで、新たなサービスやインフラ等を生み出すことが可能となる。 Conventionally, various big data has been generated in the fields for corporations such as tourism, sports, disaster prevention and medical care, and in the fields of entertainment and nursing care, and it is urgent to collect, integrate and analyze them.
This big data includes large-scale data possessed by large corporations and data specialized for the fields possessed by local governments and corporations. By collecting and integrating these diverse data, new services and It is possible to create infrastructure.

ところで、近年にわたって訪日観光客が増加し、２０２０年の東京オリンピック開催も伴って、さらなる増加が見込まれており、訪日観光客へのサービスやインフラの整備が未だ十分とは言えない点が多くある。
また、多くの訪日観光客が訪れる観光地がある地域の自治体等では、訪れる観光客の人数や国籍、周遊ルートなどのデータは把握しているものの、データ自体が大規模であって、分析するにはコストがかかるほか、分析したデータを用いて新たなサービスや観光スポットのプロモーションといったような地域活性化につながる仕組みはまだ構築されていないのが現状である。 By the way, the number of tourists visiting Japan has increased over recent years, and with the Tokyo Olympics in 2020, further increases are expected, and there are many points that the services and infrastructure for tourists visiting Japan are still insufficient. .
In addition, local governments, etc. where tourists visit many Japanese tourists know the data such as the number of tourists, nationality, and excursion routes, but the data itself is large and analyzed. In addition to the cost, there is still no system for revitalizing the region, such as promoting new services and sightseeing spots using the analyzed data.

さらに、自治体や企業や持っているビッグデータには、個人を特定することが可能なデータを多く含んでおり、個人情報保護法の観点からすると個人を特定できるような情報を、そのままの状態いわゆる生データで第三者に提供することができない仕組みになっている。   In addition, local governments and companies and big data that they have contain a lot of data that can identify individuals. From the perspective of the Personal Information Protection Law, information that can identify individuals is left as it is. It is a mechanism that cannot be provided to third parties with raw data.

こういったことから、企業と自治体との間などにおいてデータを提供し合って分析することが困難であり、新たなサービスやビジネスを生み出す機会を損失している。   For these reasons, it is difficult to provide and analyze data between companies and local governments, and the opportunity to create new services and businesses is lost.

そこで、データのアクセス要求する第三者に対してデータの開示を判定する先行技術として、特許文献１に記載の発明が挙げられる。
特許文献１に記載の発明は、複数のシステムが参画してオープンにデータトレーディングをすることができるシステムであって、サービス事業者システムから提供されるクローズドデータとオープンシステムから提供されるオープンデータを取り込み、取り込んだデータを正規化して管理し、データ享受者側からのデータのアクセス要求があった場合には、正規化データ及びそれらをブレンドミックスしたデータをアクセス要求者に対して開示するか否かの判定をし、データ開示可とした場合、検索・抽出データを提供し、データ流通の自由化促進を行うデータ流通システムである。 Therefore, as a prior art for determining the disclosure of data to a third party who requests data access, the invention described in Patent Document 1 can be cited.
The invention described in Patent Document 1 is a system in which a plurality of systems can participate in open data trading, and includes closed data provided from a service provider system and open data provided from the open system. Whether or not to capture and manage the captured data, and if there is a data access request from the data recipient, whether to disclose the normalized data and blended data to the access requester This is a data distribution system that provides search / extraction data and promotes liberalization of data distribution when data is disclosed and the data can be disclosed.

特開２０１４−１４６０６８号公報JP 2014-146068 A

しかしながら、特許文献１に記載の発明は、複数の事業者間で提供されるデータをアクセス要求者へ開示できると判定した場合に提供する点についてとどまるものであって、提供するデータを分析しやすくするために加工及び編集をし、視覚的に認識できるように分析処理することまでの想定はされていない。   However, the invention described in Patent Document 1 is limited to the point of providing when it is determined that the data provided between a plurality of providers can be disclosed to the access requester, and the provided data can be easily analyzed. In order to do so, it is not assumed to be processed and edited, and analyzed so that it can be visually recognized.

本発明は、係る問題に鑑みてなされたものであり、複数のユーザから収集したデータを統計処理し、ユーザの属性や動態を可視化させることで、データの分析を容易にすることが可能なデータ分析システムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such problems, and is a data that can easily analyze data by statistically processing data collected from a plurality of users and visualizing user attributes and dynamics. The purpose is to provide an analysis system.

上記目的を達成するために、本発明のデータ分析システムは、ユーザが操作するユーザ端末と、サービス基盤事業者装置と、サービス享受事業者端末とが互いにインターネットで相互に接続されたデータ分析システムであって、前記サービス基盤事業者装置は、前記ユーザ端末へＷｅｂコンテンツを提供するＷｅｂサーバと、前記ユーザ端末の位置情報及び前記ユーザ端末から入力される前記ユーザの属性情報をログとして格納するログサーバと、前記ログサーバに格納されている前記ログを収集して保存するデータベースと、該データベースに保存されているログを統計処理する統計処理部と、該統計処理部で統計処理された統計データをもとに、属性分析データや人流分析データを作成する描画部と、を備える分析サーバとを有しており、前記サービス享受事業者装置からの要求に応じて、前記サービス基盤事業者装置は、収集したデータを前記統計処理部が要求に応じた統計処理をし、得られた統計データをもとに、前記属性分析データ又は前記人流分析データを作成して、前記サービス享受事業者装置へ送信することを特徴とする。   In order to achieve the above object, a data analysis system of the present invention is a data analysis system in which a user terminal operated by a user, a service infrastructure provider device, and a service receiving provider terminal are mutually connected via the Internet. The service infrastructure provider device includes a Web server that provides Web content to the user terminal, and a log server that stores, as a log, location information of the user terminal and user attribute information input from the user terminal A database for collecting and storing the log stored in the log server, a statistical processing unit for statistically processing the log stored in the database, and statistical data statistically processed by the statistical processing unit Based on the above, it has an analysis server comprising a drawing unit for creating attribute analysis data and human flow analysis data. In response to a request from the service receiving provider device, the service infrastructure provider device performs statistical processing on the collected data according to the request from the collected statistical data, and based on the obtained statistical data, the The attribute analysis data or the human flow analysis data is created and transmitted to the service receiving provider device.

また、前記Ｗｅｂサーバは、複数の言語情報を格納したデータベースと、交通経路情報を格納したデータベースと、観光情報を格納したデータベースと、地図情報を格納したデータベースと、それぞれのデータベースから所望のデータを検索する検索手段を有することを特徴とする請求項１記載のデータ分析システム。   The Web server stores a plurality of language information, a database storing traffic route information, a database storing tourism information, a database storing map information, and desired data from each database. The data analysis system according to claim 1, further comprising search means for searching.

また、前記データベースは、１又は複数の前記ユーザ端末から入力されたユーザの属性情報、ユーザ端末の位置情報、ユーザ端末から入力されたＳＮＳ情報を保存していることを特徴とする請求項１記載のデータ分析システム。   The database stores user attribute information input from one or a plurality of user terminals, user terminal location information, and SNS information input from user terminals. Data analysis system.

また、前記データベースに保存される１又は複数の前記ユーザ端末の位置情報は、移動先における時刻及び緯度、経度並びに、移動先のエリアに関連付けられたスポットを含んでいることを特徴とする。   The location information of one or more user terminals stored in the database includes time, latitude, longitude at a destination, and a spot associated with the destination area.

また、前記統計処理部は、前記データベースからユーザの属性情報を抽出し、属性ごとのユーザの人数を集計し属性別情報を作成することを特徴とする。   Further, the statistical processing unit extracts user attribute information from the database, totals the number of users for each attribute, and creates attribute-specific information.

また、前記描画部が作成する前記属性分析データは、前記統計処理部による属性別情報をもとに作成される属性ごとのグラフであることを特徴とする。   Further, the attribute analysis data created by the drawing unit is a graph for each attribute created based on attribute-specific information by the statistical processing unit.

また、前記統計処理部は、移動元のスポットから移動先のスポットの間で移動した１又は複数の前記ユーザの人数を集計し、スポット間移動情報を作成することを特徴とする。   In addition, the statistical processing unit is characterized in that the number of one or a plurality of the users who have moved from a movement source spot to a movement destination spot is totaled to create movement information between spots.

また、前記描画部が作成する前記人流分析データは、前記スポット間移動情報をもとに、前記ユーザが移動したエリアを表すノードを移動した順に第１の方向へ並べるとともに、該ノード間をリンクで結び、かつ、複数の前記ユーザが互いに別の経路で移動したスポットは、前記ノードを前記第１の方向と交差する第２の方向に並べて表示する人流情報であることを特徴とする。   The human flow analysis data created by the drawing unit is arranged in a first direction in the order in which the nodes representing the areas moved by the user are moved based on the movement information between spots, and links between the nodes. The spots where the plurality of users move along different routes are human flow information in which the nodes are displayed side by side in a second direction intersecting the first direction.

また、前記人流情報に表示されるリンクの幅は、該リンクによって結ばれた２つのノードとそれぞれ対応する移動元のスポットから移動先のスポットへの移動人数と比例していることを特徴とする。   The width of the link displayed in the human flow information is proportional to the number of people moving from the source spot corresponding to the two nodes connected by the link to the destination spot. .

また、前記サービス基盤事業者装置は、前記Ｗｅｂサーバに格納されている地図情報から所定の場所を選択した場合に、選択した場所に存在する１または複数のユーザの属性情報及び位置情報を前記データベースから抽出し、抽出した１または複数ユーザのうちの任意のユーザを選択すると、該任意のユーザの選択した場所までの経路の位置情報を時間ごとのリストを作成するとともに、前記地図情報に前記位置情報を表示することを特徴とする。   In addition, when the service platform operator device selects a predetermined location from the map information stored in the Web server, the service platform operator device displays the attribute information and location information of one or more users existing at the selected location in the database. When an arbitrary user is selected from the extracted one or a plurality of users, a positional information of a route to the location selected by the arbitrary user is created for each time, and the position is added to the map information. It is characterized by displaying information.

また、データ分析方法は、ユーザが操作するユーザ端末と、サービス基盤事業者装置と、サービス享受事業者端末とが互いにインターネットで相互に接続され、ユーザが入力した属性データやユーザの位置情報を前記サービス基盤事業者装置によって分析し、分析結果をサービス享受事業者装置へ提供するデータ分析方法であって、前記サービス基盤事業者装置は、前記ユーザ端末から入力されるユーザの属性情報及び前記ユーザ端末の位置情報をログとして格納する工程と、格納したログをデータベースに収集する工程と、該データベースに収集されたログを、前記サービス享受事業者装置からの要求に応じて統計処理する工程と、統計処理された統計データをもとに属性分析データ及び人流分析データを作成する工程と、作成された前記属性分析データ及び人流分析データを前記サービス享受事業者装置へ送信する工程と、を含むことを特徴とする。   Further, the data analysis method includes a user terminal operated by a user, a service platform operator device, and a service receiving provider terminal connected to each other via the Internet, and the attribute data input by the user and the user location information are A data analysis method for analyzing by a service infrastructure provider apparatus and providing an analysis result to a service receiving provider apparatus, wherein the service infrastructure provider apparatus includes user attribute information input from the user terminal and the user terminal Storing the location information as a log, collecting the stored log in a database, statistically processing the log collected in the database in response to a request from the service receiving provider device, A step of creating attribute analysis data and human flow analysis data based on the processed statistical data; Characterized in that it comprises a step of transmitting sexual analytical data and pedestrian flow analysis data to the service receiving operator device.

また、前記データベースに保存される１又は複数の前記ユーザ端末の位置情報は、移動先における時刻及び緯度、経度並びに、移動先のエリアに関連付けられたスポットを含んでいることを特徴とする。   The location information of one or more user terminals stored in the database includes time, latitude, longitude at a destination, and a spot associated with the destination area.

また、前記サービス基盤事業者装置は、統計処理部を有しており、該統計処理部は前記データベースからユーザの属性情報を抽出し、属性ごとのユーザの人数を集計し属性別情報を作成することを特徴とする。   In addition, the service platform operator device has a statistical processing unit, which extracts user attribute information from the database, totals the number of users for each attribute, and creates attribute-specific information. It is characterized by that.

また、前記サービス基盤事業者装置は、描画部を有しており、該描画部は、前記統計処理部が作成する前記属性別情報をもとに属性ごとのグラフを作成することを特徴とする。   In addition, the service infrastructure provider device includes a drawing unit, and the drawing unit creates a graph for each attribute based on the attribute-specific information created by the statistical processing unit. .

また、前記統計処理部は、移動元のスポットから移動先のスポットの間で移動した１又は複数の前記ユーザの人数を集計し、スポット間移動情報を作成することを特徴とする。   In addition, the statistical processing unit is characterized in that the number of one or a plurality of the users who have moved from a movement source spot to a movement destination spot is totaled to create movement information between spots.

また、前記描画部は、前記統計処理部が作成したスポット間移動情報をもとに、前記ユーザが移動したエリアを表すノードを移動した順に第１の方向へ並べるとともに、該ノード間をリンクで結び、かつ、複数の前記ユーザが互いに別の経路で移動したスポットは、前記ノードを前記第１の方向と交差する第２の方向に並べて人流情報を表示することを特徴とする。   In addition, the drawing unit arranges the nodes representing the areas moved by the user in the first direction based on the movement information between spots created by the statistical processing unit, and links the nodes with links. The spots where the plurality of users move along different routes display the human flow information by arranging the nodes in a second direction intersecting the first direction.

さらに、前記サービス基盤事業者装置は、前記Ｗｅｂサーバに格納されている地図情報から所定の場所を選択した場合に、選択した場所に存在する１または複数のユーザの属性情報及び位置情報を前記データベースから抽出し、抽出した１または複数ユーザのうちの任意のユーザを選択すると、該任意のユーザの選択した場所までの経路の位置情報を時間ごとのリストを作成するとともに、前記地図情報に前記位置情報を表示することを特徴とする。   Furthermore, when the service platform operator device selects a predetermined location from the map information stored in the Web server, the service platform operator device displays the attribute information and location information of one or more users existing at the selected location in the database. When an arbitrary user is selected from the extracted one or a plurality of users, a positional information of a route to the location selected by the arbitrary user is created for each time, and the position is added to the map information. It is characterized by displaying information.

本発明によれば、ユーザ端末を利用するユーザの膨大な属性情報や動態情報を統計処理することで、可視化を容易にすることができ、分析の支援を行うことができる。   According to the present invention, statistical processing of a large amount of attribute information and dynamic information of a user who uses a user terminal can facilitate visualization and support analysis.

図１は、データ分析システムの構成を示した図である。FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a data analysis system. 図２は、Ｗｅｂサーバの構成を示した図である。FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the Web server. 図３は、分析サーバの構成を示した図である。FIG. 3 is a diagram showing the configuration of the analysis server. 図４は、属性データベースに格納される属性テーブルを示した図である。FIG. 4 is a diagram showing an attribute table stored in the attribute database. 図５は、ＧＰＳデータベースに格納されるユーザの位置情報の履歴テーブルを示した図である。FIG. 5 is a diagram showing a history table of user location information stored in the GPS database. 図６は、分析サーバの構成を示した図である。FIG. 6 is a diagram showing the configuration of the analysis server. 図７（ａ）〜（ｄ）は、統計処理部によるユーザの属性ごとの統計データを示した表である。7A to 7D are tables showing statistical data for each user attribute by the statistical processing unit. 図８は、北九州を訪問した観光客の属性を円グラフにした図である。FIG. 8 is a pie chart showing the attributes of tourists visiting Kitakyushu. 図９は、統計処理前の観光客の属性データを地図上に表示した図である。FIG. 9 is a diagram showing tourist attribute data before statistical processing on a map. 図１０は、統計処理後の観光客の属性データを地図上に表示した図である。FIG. 10 is a diagram in which the attribute data of tourists after statistical processing is displayed on a map. 図１１は、地図上にプロットされたデータにＳＮＳ情報を表示させた図である。FIG. 11 is a diagram in which SNS information is displayed on data plotted on a map. 図１２は、統計処理部によるユーザの位置情報の収集方法について説明するフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart illustrating a method for collecting user location information by the statistical processing unit. 図１３は、収集したユーザの位置情報の一例を示した表である。FIG. 13 is a table showing an example of collected user location information. 図１４は、ユーザの位置情報の統計処理後の表を示したものである。FIG. 14 shows a table after statistical processing of the user location information. 図１５は、観光客の動態をサンキーダイアグラムで表示した図である。FIG. 15 is a diagram showing the dynamics of tourists in a Sankey diagram. 図１６は、観光客の動態を地図上に表示した図である。FIG. 16 is a diagram showing the dynamics of tourists on a map. 図１７（ａ）は、例として地下街における観光客の行動を示した図であり、図１７（ｂ）は、ビーコンの構成を示した図である。FIG. 17A is a diagram showing the behavior of tourists in an underground mall as an example, and FIG. 17B is a diagram showing the configuration of a beacon. 図１８は、複数のビーコンを設置した位置情報を示したものである。FIG. 18 shows position information where a plurality of beacons are installed. 図１９（ａ）〜（ｃ）は、ユーザごとのビーコン受信履歴を示した履歴テーブルを示したものである。19A to 19C show a history table showing beacon reception history for each user. 図２０は、ログサーバに保存されるビーコン受信履歴を示した履歴テーブルである。FIG. 20 is a history table showing the beacon reception history stored in the log server. 狭域における設定されたエリアまでのユーザの移動経路を示した図である。It is the figure which showed the user's movement path | route to the set area in a narrow area. 広域における設定されたエリアまでのユーザの移動経路を示した図である。It is the figure which showed the user's movement path | route to the set area in a wide area. 観光スポットにおけるユーザ１の移動ルートを示した図である。It is the figure which showed the movement route of the user 1 in a sightseeing spot. ユーザ１の移動データを示したものである。The movement data of the user 1 are shown. 観光スポットにおけるユーザ２の移動ルートを示した図である。It is the figure which showed the movement route of the user 2 in a sightseeing spot. ユーザ２の移動ルートを示した図である。It is the figure which showed the movement route of the user 2. 観光スポットにおける滞在度の高さを示した図である。It is the figure which showed the height of the stay degree in a sightseeing spot. 各ユーザの滞在度の合計を示した表である。It is the table | surface which showed the sum total of the staying degree of each user. ユーザ１の観光スポットから移動した移動ルートを示した図である。It is the figure which showed the movement route which moved from the tourist spot of the user. ユーザ１の移動データを示した表である。It is the table | surface which showed the movement data of the user 1. ユーザ２の観光スポットから移動した移動ルートを示した図である。It is the figure which showed the movement route which moved from the tourist spot of the user 2. ユーザ２の移動データを示した表である。It is the table | surface which showed the movement data of the user 2. 観光地近辺における所定の時間帯での観光客の分布を示した図である。It is the figure which showed distribution of the tourist in the predetermined time slot | zone in the vicinity of a sightseeing spot. 所定の時間帯における観光客の滞在数が多い滞在地を示した表であり、It is a table showing the places of stay where the number of tourists staying in a given time zone. 観光地近辺における所定の時間帯での観光役の分布を示した図であり、It is a diagram showing the distribution of tourists in a predetermined time zone in the vicinity of a tourist spot, 観光地近辺における観光客の滞在時間が長い滞在地を順番に示した表である。It is the table | surface which showed the stay place where the stay time of the tourist in the vicinity of a tourist place is long in order.

次に、図面を参照して本実施形態に係るデータ分析システムについて説明する。
図１は、データ分析システムの構成を示した図であり、図２は、Ｗｅｂサーバの構成を示した図であり、図３は、分析サーバの構成を示した図である。
図示するように、データ分析システムは、複数のユーザ端末１００と、サービス基盤事業者が管理するサービス基盤事業者装置２と、サービス享受事業者が管理するサービス享受事業者端末３とが、インターネット１を介して相互に接続されている。 Next, the data analysis system according to the present embodiment will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a data analysis system, FIG. 2 is a diagram showing a configuration of a Web server, and FIG. 3 is a diagram showing a configuration of an analysis server.
As shown in the figure, the data analysis system includes a plurality of user terminals 100, a service infrastructure operator device 2 managed by a service infrastructure operator, and a service receiving operator terminal 3 managed by a service enjoying operator. Are connected to each other.

ここで、サービス基盤事業者とは、複数のユーザや企業から様々なデータを収集して分析する企業や団体を示し、サービス享受事業者とは、企業や全国の自治体等を示す。サービス享受事業者の要求に応じて、サービス基盤事業者は、様々な統計データを算出し、この統計データをもとにサービス享受事業者は、例えば、イベントのプロモーションを行ったり、観光地でのインフラ整備などを行ったりする。   Here, the service platform operator refers to a company or an organization that collects and analyzes various data from a plurality of users or companies, and the service receiving operator refers to a company, a local government, or the like nationwide. In response to the request of the service enjoyment operator, the service infrastructure operator calculates various statistical data, and based on this statistical data, the service enjoyment operator, for example, promotes events, For example, infrastructure development.

サービス基盤事業者装置２は、Ｗｅｂサーバ２００と、ログサーバ３００と、分析サーバ４００とから構成されている。また、サービス享受事業者端末３は、サービス基盤事業者装置３から提供されるデータを閲覧することができる端末であって、例えば、パーソナルコンピュータや、スマートフォン、タブレットや携帯電話等といった各種端末を有している。
以下、このシステムの構成毎に説明する。 The service infrastructure provider apparatus 2 includes a Web server 200, a log server 300, and an analysis server 400. The service receiving company terminal 3 is a terminal that can browse data provided from the service platform company device 3 and has various terminals such as a personal computer, a smartphone, a tablet, and a mobile phone. doing.
Hereinafter, each system configuration will be described.

＜ユーザ端末＞
ユーザ端末１００は、ユーザが使用するスマートフォンやタブレットや携帯電話等といった各種の端末装置である。ユーザ端末１００は、図示しないプロセッサ、メモリ、通信インターフェース、入力装置、表示装置等のハードウェア及びＯＳ等のソフトウェアを備えている。また、ユーザ端末１００は、アプリケーション（以下、単にアプリという）１０１及び決済機能（図示せず）を有しており、アプリ１０１は、Ｗｅｂサーバ２００が提供する旅行支援サービスの機能を有するソフトウェアプログラムである。 <User terminal>
The user terminal 100 is various terminal devices such as a smartphone, a tablet, and a mobile phone that are used by the user. The user terminal 100 includes hardware such as a processor, a memory, a communication interface, an input device, and a display device (not shown) and software such as an OS. The user terminal 100 has an application (hereinafter simply referred to as an application) 101 and a payment function (not shown). The application 101 is a software program having a function of a travel support service provided by the Web server 200. is there.

なお、アプリ１０１については予めインターネット１を介してユーザ端末１００にインストールしておき、ユーザは、このアプリ１０１を操作することで、地図や観光地情報を閲覧したり、交通経路を検索したりすることが可能となる。
また、決済機能は、銀行口座やクレジットカード、電子マネー等と連携して決済を行う機能であり、例えば、非接触型ＩＣカード技術により構成される。 The application 101 is installed in the user terminal 100 in advance via the Internet 1, and the user operates the application 101 to browse a map or sightseeing spot information or search for a traffic route. It becomes possible.
The payment function is a function for performing payment in cooperation with a bank account, a credit card, electronic money, or the like, and is configured by, for example, a non-contact type IC card technology.

＜Ｗｅｂサーバ＞
図２に示すように、Ｗｅｂサーバ２００は、ユーザがアプリ１０１を介して交通情報や観光情報を取得するためのものである。
Ｗｅｂサーバ２００は、言語変換部２０１と、言語データベース２０２と、交通検索部２０３と、交通データベース２０４と、観光情報検索部２０５と、観光支援データベース２０６と、地図検索部２０７と、地図データベース２０８とから構成されている。 <Web server>
As shown in FIG. 2, the Web server 200 is for the user to acquire traffic information and sightseeing information via the application 101.
The Web server 200 includes a language conversion unit 201, a language database 202, a traffic search unit 203, a traffic database 204, a tourism information search unit 205, a tourism support database 206, a map search unit 207, and a map database 208. It is composed of

Ｗｅｂサーバ２００は、ユーザ端末１００からのアクセスを受け付けて、ユーザ端末１００にサービス画面のためのＷｅｂページを送信する。ユーザ端末１００は、受信したＷｅｂページによりサービス画面を表示する。ユーザ端末１００にインストールされているアプリ１０１を介してＷｅｂサーバ２００と通信し、Ｗｅｂページや情報を受信する。   The Web server 200 receives access from the user terminal 100 and transmits a Web page for a service screen to the user terminal 100. The user terminal 100 displays a service screen using the received web page. It communicates with the Web server 200 via the application 101 installed in the user terminal 100, and receives Web pages and information.

言語変換部２０１は、ユーザインタフェースの１つの機能として、ユーザが選択した言語に応じた情報をユーザ端末１００の画面に表示させる。   The language conversion unit 201 displays information corresponding to the language selected by the user on the screen of the user terminal 100 as one function of the user interface.

ユーザは、アプリ１０１をユーザ端末１００にインストールし、アプリの初期設定の段階で、ユーザは所望する言語を選択すると、言語変換部２０１は、言語データベース２０２から選択された言語データを検索し、ユーザ端末１００の画面に表示させる。   When the user installs the application 101 on the user terminal 100 and the user selects a desired language at the initial setting stage of the application, the language conversion unit 201 searches the selected language data from the language database 202, and the user It is displayed on the screen of the terminal 100.

交通検索部２０３は、Ｗｅｂサーバ２００内に有する交通データベース２０４や、外部インターネット上の交通検索サービス等にアクセスし、交通手段及び経路や、交通状況を検索する。交通データベース２０４は、交通手段及び経路の検索用情報が格納されており、交通検索部２０３は、ユーザのプランやプラン案における現在地点や経由する地点の間を結び、交通手段及び経路を検索する。また、ユーザの現在地点や、予定の観光地や交通手段及び経路、候補の観光地や交通手段及び経路に関して交通状況を検索する。交通状況については、混雑や空の状況、事故等による遅延や停止の状況を含む。なお、交通手段は、徒歩、自転車、電車、船、飛行機、その他である。   The traffic search unit 203 accesses a traffic database 204 included in the Web server 200, a traffic search service on the external Internet, and the like, and searches for traffic means and routes and traffic conditions. The traffic database 204 stores information for searching for transportation means and routes, and the traffic retrieval unit 203 connects between the current point and the route point in the user's plan or plan plan, and retrieves the transportation means and route. . In addition, the traffic situation is searched for the current location of the user, the planned sightseeing spot, transportation means and route, and the candidate sightseeing spot, transportation means and route. The traffic conditions include congestion, sky conditions, delays and stoppages due to accidents, etc. The transportation means are walking, bicycle, train, ship, airplane, and others.

観光情報検索部２０５は、ユーザ端末１００からの検索要求に応じて観光支援データベース２０６から所望の観光地データを検索する。観光支援データベース２０６には、観光地情報である観光地の名称、連絡先、地図、アクセス手段、観光地周辺のレジャー施設や宿泊施設、買い物施設等が格納されている。   The sightseeing information search unit 205 searches for desired sightseeing spot data from the tourism support database 206 in response to a search request from the user terminal 100. The tourism support database 206 stores tourist area names, contact information, maps, access means, leisure facilities, accommodation facilities, shopping facilities, etc. around the tourist area.

地図検索部２０７は、ユーザ端末１００のからの検索要求応じて地図データベース２０８から所望の地図データを検索する。   The map search unit 207 searches for desired map data from the map database 208 in response to a search request from the user terminal 100.

地図データベース２０８は、地図情報を格納したものである。地図情報は、全国および各地方の道路地図等の地図データであってもよく、例えば、地図上に表示される地物（例えば、ビルや住宅や駅等の建造物、道路、線路、橋、トンネル、等高線、海岸線や湖岸線、海、河川、湖、池、沼、公園や屋外施設等の行政区域等）の形状についての形状データ、地図上に表記される注記（例えば、地名、住所、電話番号、店や公園や駅等の施設名称、旧跡、湖、湾、山、森林等の俗称を含む名称、道路や橋やトンネル等の名称、路線名称、地点情報、口コミ情報等）の注記データ、および、地図上に表示される記号（例えば、山、史跡、寺社、学校、病院、工場および墓地等の地図記号、ガソリンスタンド、コンビニエンスストア、スーパーマーケット、レストラン、銀行および郵便局などの店舗記号、道路上の記号、有料道路の出入口、料金所、サービスエリア、パーキングエリア及びインターチェンジ等の記号、駐車場、駅、ホテル、美術館および博物館等の施設記号）の記号データを含んでもよい。   The map database 208 stores map information. The map information may be map data such as national and local road maps, for example, features displayed on the map (for example, buildings such as buildings, houses and stations, roads, railways, bridges, Shape data on the shape of tunnels, contour lines, coastlines and lake shorelines, seas, rivers, lakes, ponds, swamps, administrative areas such as parks and outdoor facilities, etc.), notes on the map (for example, place names, addresses, Notes such as telephone numbers, names of facilities such as shops, parks and stations, historic sites, names including common names such as lakes, bays, mountains, forests, names of roads, bridges, tunnels, route names, point information, word-of-mouth information, etc.) Data and symbols displayed on the map (for example, map symbols such as mountains, historic sites, temples, schools, hospitals, factories and cemeteries, store symbols such as gas stations, convenience stores, supermarkets, restaurants, banks and post offices) ,road Of symbol, the entrance of the toll road, toll booths, service area, parking area and interchange symbols such, parking, station, hotel, may also include a symbol data of the facility symbols) such as Museum of Art and Museum.

ここで、地図データは、縮尺に従ってメッシュ化された地図データ（例えば、ＪＩＳ規格の第１〜３次地域区画メッシュデータ、及び、１００ｍメッシュデータ等）であってもよい。なお、各メッシュには、メッシュＩＤが付与されてもよく、また、地図データは、ラスタ形式、ベクタ形式などの地図描画用の画像データであってもよい。   Here, the map data may be map data meshed according to a scale (for example, JIS standard first to third region division mesh data, 100 m mesh data, etc.). Each mesh may be given a mesh ID, and the map data may be image data for map drawing in a raster format, a vector format, or the like.

＜ログサーバ＞
図３に示すように、ログサーバ３００は、ユーザが利用するユーザ端末１００から得られるユーザの属性（性別・国籍・年代・訪問目的など）、ユーザ端末１００の位置情報の履歴、Ｗｉｆｉの利用状況、コンテンツへのアクセス状況、投稿したＳＮＳ情報をログとしてユーザ端末１００ごとに関連付けて格納している。 <Log server>
As illustrated in FIG. 3, the log server 300 includes user attributes (gender, nationality, age, visit purpose, etc.) obtained from the user terminal 100 used by the user, a history of location information of the user terminal 100, and Wifi usage status. The access status to the content and the posted SNS information are stored in association with each user terminal 100 as a log.

ログサーバ３００は、属性データベース３０１と、ＧＰＳデータベース３０２と、Ｗｉｆｉデータベース３０３と、コンテンツアクセス情報データベース３０４と、ＳＮＳデータベース３０５とから構成されている。   The log server 300 includes an attribute database 301, a GPS database 302, a WiFi database 303, a content access information database 304, and an SNS database 305.

「属性データベース」
図４は、属性データベースに格納される属性テーブルを示した図である。
属性データベース３０１は、図４に示すようなユーザ端末１００を利用しているユーザの属性（性別・国籍・年代・訪問目的）を格納する属性テーブルを有している。 "Attribute Database"
FIG. 4 is a diagram showing an attribute table stored in the attribute database.
The attribute database 301 has an attribute table that stores attributes (gender, nationality, age, purpose of visit) of users who use the user terminal 100 as shown in FIG.

ユーザは、Ｗｅｂサーバ２００からアプリ１０１をユーザ端末１００にインストールし、アプリ１０１を起動させ、初期設定する際に性別や国籍、年代、訪問目的等の情報を入力することで、自動的にネットワーク１を介してログサーバ３００の属性データベース３０１が有する属性テーブルに格納される。   The user installs the application 101 from the Web server 200 to the user terminal 100, activates the application 101, and automatically inputs information such as gender, nationality, age, visit purpose, etc. at the time of initial setting. Are stored in the attribute table of the attribute database 301 of the log server 300.

図示するように、ユーザ１の場合、性別が女性、年代が２０代、国籍はベトナム、訪問目的は観光（団体・ツアー）といった情報が属性データベース３０１に格納される。なお、ユーザＩＤは、属性データが属性データベース３０１に格納される際に、自動的にユーザごとにユニークなＩＤが割り振られる。   As shown in the figure, in the case of the user 1, information such as gender is female, age is in twenties, nationality is Vietnam, and visit purpose is tourism (group / tour) is stored in the attribute database 301. As the user ID, when the attribute data is stored in the attribute database 301, a unique ID is automatically assigned to each user.

「ＧＰＳデータベース」
ＧＰＳデータベース３０２は、ユーザ端末１００の位置情報の履歴を記録する機能を備えている。ユーザ端末１００の位置情報の履歴は、ユーザ端末１００にインストールされているアプリ１０１によってユーザ端末１００の現在位置情報を定期的に測位し、測位した現在位置情報をログサーバ３００へ送信することで、ＧＰＳデータベース３０２に位置情報の履歴を格納することができる。 "GPS database"
The GPS database 302 has a function of recording a history of position information of the user terminal 100. The history of the location information of the user terminal 100 is obtained by periodically positioning the current location information of the user terminal 100 by the application 101 installed in the user terminal 100 and transmitting the measured current location information to the log server 300. A history of position information can be stored in the GPS database 302.

ユーザの現在位置情報については、分単位または１時間単位、１日単位といった時間単位でユーザごとに位置情報を収集する。   As for the current position information of the user, the position information is collected for each user in units of time such as minutes, one hour, or one day.

図５は、ＧＰＳデータベースに格納されるユーザの位置情報の履歴テーブルを示した図である。
図示するように、ＧＰＳデータベース３０２に格納されるユーザの位置情報の履歴テーブルは、ユーザ端末１００に予め割り振られているユニークな端末ＩＤに対応させて、位置情報を受信した日時、位置座標（緯度・経度）、受信した位置座標を含む場所を示す市町村名を含んでいる。
なお、位置座標を含む場所は市町村名に限らず、受信した位置座標を含む駅名やバスターミナル、観光施設等であってもよい。 FIG. 5 is a diagram showing a history table of user location information stored in the GPS database.
As shown in the figure, the user location information history table stored in the GPS database 302 is associated with a unique terminal ID pre-assigned to the user terminal 100, the date and time when the location information was received, and the location coordinates (latitude).・ Longitude), including the name of the municipality that indicates the location containing the received position coordinates.
The location including the position coordinates is not limited to the name of the municipality, but may be a station name including the received position coordinates, a bus terminal, a tourist facility, or the like.

「Ｗｉｆｉデータベース」
Ｗｉｆｉデータベース３０３は、無線ＬＡＮのアクセスポイントを介してインターネットに接続したユーザ端末１００の位置情報を格納する。
駅や空港、オフィスビル、店舗、屋外といったあらゆる所に設置されている無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）のアクセスポイントが設置されており、ユーザはユーザ端末１００をアクセスポイントに接続させることにより、いわゆるＷｉｆｉ通信を介してインターネットのサービスを利用することができる。 "WiFi database"
The WiFi database 303 stores location information of the user terminal 100 connected to the Internet via a wireless LAN access point.
Wireless LAN (Local Area Network) access points are installed in various places such as stations, airports, office buildings, stores, and outdoors, and the user connects the user terminal 100 to the access point, so-called WiFi. Internet services can be used through communication.

アクセスポイントは、ユーザ端末１００のＷｉｆｉ通信の利用状況をデータとして蓄積しており、Ｗｉｆｉデータベース３０３は、アクセスポイントからＷｉｆｉ通信の利用状況のデータを収集し、ユーザ端末１００ごとに格納しておく。   The access point accumulates the usage status of the WiFi communication of the user terminal 100 as data, and the WiFi database 303 collects the usage status data of the WiFi communication from the access point and stores it for each user terminal 100.

「コンテンツアクセス情報データベース」
コンテンツアクセス情報データベース３０４は、ユーザがユーザ端末１００を利用してＷｅｂサーバ２００にアクセスし、どのようなコンテンツを閲覧しているかの情報をユーザ端末１００ごとに格納しておくものである。 "Content Access Information Database"
The content access information database 304 stores, for each user terminal 100, information indicating what kind of content the user accesses to the Web server 200 using the user terminal 100.

「ＳＮＳデータベース」
ＳＮＳデータベース３０５は、ユーザがユーザ端末１００を利用してＳＮＳに投稿した投稿情報をユーザ端末１００ごとに予め振り分けられているユニークな端末ＩＤと関連付けられて格納する。
例えば、ユーザが観光中に観光地や食べ物等の写真やコメントをＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）といったＳＮＳサービスを利用した投稿した場合に、これらを投稿情報としてログサーバ３００へ送信し、ログサーバ３００は、ＳＮＳデータベース３０５へ格納する。 "SNS database"
The SNS database 305 stores post information posted by the user on the SNS using the user terminal 100 in association with a unique terminal ID assigned in advance for each user terminal 100.
For example, when a user posts a photograph or comment such as a tourist spot or food during sightseeing using a SNS service such as Twitter (registered trademark) or Facebook (registered trademark), these are transmitted to the log server 300 as posted information. The log server 300 stores the data in the SNS database 305.

なお、該当する場所で投稿された投稿情報は、ＳＮＳを運営する企業等から入手してもよく、その場合、入手した投稿情報をログサーバ３００のＳＮＳデータベース３０５へ格納する。   In addition, you may obtain the posting information posted in the applicable place from the company etc. which operate SNS, and in that case, the acquired posting information is stored in the SNS database 305 of the log server 300.

「ビーコンデータベース」
ビーコンデータベース３０６は、地下街や大型商業施設などに予め設置されている複数のビーコンの識別情報と位置情報とを関連付けたデータベース（後述する）を有している。そして、ユーザ端末１００から受信したビーコン情報をデータベースと照らし合わせ、移動情報として格納する。 "Beacon Database"
The beacon database 306 includes a database (described later) in which identification information and position information of a plurality of beacons that are installed in advance in an underground mall or a large commercial facility are associated. Then, the beacon information received from the user terminal 100 is compared with the database and stored as movement information.

＜分析サーバ＞
図６は、分析サーバの構成を示した図である。
図示するように、分析サーバ４００は、分析データベース４０１と、統計処理部４０２と、描画部４０３とから構成されている。
分析データベース４０１には、ログサーバ３００に格納されている各データを収集して保存しておくものであり、ユーザの属性データと、ＧＰＳデータと、コンテンツデータと、Ｗｉｆｉデータと、ＳＮＳデータと、ビーコンデータとが保存されている。 <Analysis server>
FIG. 6 is a diagram showing the configuration of the analysis server.
As illustrated, the analysis server 400 includes an analysis database 401, a statistical processing unit 402, and a drawing unit 403.
The analysis database 401 collects and stores each data stored in the log server 300, and includes user attribute data, GPS data, content data, WiFi data, SNS data, Beacon data is stored.

統計処理部４０２は、分析データベース４０１に格納されている各データを目的に合った統計処理を行う。分析データベース４０１に格納されている各データは、いわゆるビッグデータであり、そのデータ量は膨大であることや、ユーザ個人を特定することが可能な個人情報を含むものであるため、例えば、第三者に対してそのままデータを開示することはできない。そこで、これらの膨大なデータを統計処理部４０２によって目的に合った統計処理をし、統計データを算出することで、個人情報を特定することができないような形のデータに変換する。   The statistical processing unit 402 performs statistical processing according to the purpose on each data stored in the analysis database 401. Each data stored in the analysis database 401 is so-called big data, and the amount of data is enormous or includes personal information that can identify individual users. On the other hand, data cannot be disclosed as it is. Therefore, statistical processing suitable for the purpose is performed on the enormous amount of data by the statistical processing unit 402, and the statistical data is calculated to convert the data into a form in which personal information cannot be specified.

描画部４０３は、統計処理部４０２が統計処理した統計データをグラフ化したり、統計データを地図上に重ね合わせたりする。   The drawing unit 403 graphs the statistical data statistically processed by the statistical processing unit 402 or superimposes the statistical data on a map.

次に、図７〜１６を参照して、分析サーバ４００によるデータの統計処理及び描画方法について説明する。   Next, with reference to FIGS. 7 to 16, a data statistical process and a drawing method by the analysis server 400 will be described.

本実施形態では、北九州を訪問した観光客を対象として、観光客の属性や行動を分析したものを一例として説明する。   In the present embodiment, a tourist who visited Kitakyushu will be described as an example of an analysis of tourist attributes and behavior.

≪円グラフ≫
図７（ａ）〜（ｄ）は、統計処理部によるユーザの属性ごとの統計データを示した表であり、図８は、北九州を訪問した観光客の属性を円グラフにした図である。
統計処理部４０２は、分析データベース４０１に格納されているユーザの属性データを抽出し統計処理する。統計処理方法としては、まず、ユーザの属性を示す性別、年代、国籍、訪問目的についての属性データを分析データベース４０１から抽出し、図７(ａ)〜(ｄ)に示すような表を作成する。 ≪pie chart≫
FIGS. 7A to 7D are tables showing statistical data for each user attribute by the statistical processing unit, and FIG. 8 is a diagram showing the attributes of tourists visiting Kitakyushu in a pie chart.
The statistical processing unit 402 extracts user attribute data stored in the analysis database 401 and performs statistical processing. As a statistical processing method, first, attribute data regarding gender, age, nationality, and purpose of visit indicating user attributes is extracted from the analysis database 401, and a table as shown in FIGS. 7A to 7D is created. .

次に、描画部４０３は、統計処理部４０２が作成した表をもとに、ユーザの属性別の円グラフを作成する。   Next, the drawing unit 403 creates a pie chart for each user attribute based on the table created by the statistical processing unit 402.

図８に示すように、性別の場合、男性が７５．５８％で、女性が２４．４２％である。また、年代の場合、１０代が４．６４％で、２０代が１０．６３％で、３０代が１８．８９％で、４０代が２６．１９％で、５０代が２３．０％で、６０代が１６．６２％である。   As shown in FIG. 8, in the case of gender, males are 75.58% and females are 24.42%. In the age group, the teenagers are 4.64%, the 20s are 10.63%, the 30s are 18.89%, the 40s are 26.19%, and the 50s are 23.0%. , 60s is 16.62%.

観光客の国籍別の人数を見ると、日本が５５．８％で、中国が１２．５％で、韓国が９．２１％で、台湾が１１．４％で、香港が３．８５％で、アメリカが７．０５％である。   Looking at the number of tourists by nationality, Japan was 55.8%, China was 12.5%, South Korea was 9.21%, Taiwan was 11.4%, and Hong Kong was 3.85%. The United States is 7.05%.

また、訪問目的の場合、観光（個人）が２８．９４％で、観光（団体・ツアー）が３５．１１％で、商用・出張が１５．４９％で、留学・研修が１０．１２％で、その他が１０．３４％である。   For visits, tourism (individuals) accounted for 28.94%, tourism (groups / tours) 35.11%, business / business trips 15.49%, study abroad / training 10.12% The other is 10.34%.

≪地図描画≫
次に、観光客の属性ごとの人数の集計を地図上に描画する方法について説明する。
図９は、統計処理前の観光客の属性データを地図上に表示した図であり、図１０は、統計処理後の観光客の属性データを地図上に表示した図である。 ≪Map drawing≫
Next, a method for drawing the total number of tourists for each attribute of a tourist on a map will be described.
FIG. 9 is a diagram in which tourist attribute data before statistical processing is displayed on a map, and FIG. 10 is a diagram in which tourist attribute data after statistical processing is displayed on a map.

図９には、観光客の滞在分布が国籍ごとに色分けして表示されている。このように、地図上に多数のデータが表示されている場合に、地図を拡大縮小した際に表示に時間がかかるほか、個人を特定することもの可能であるため、個人情報保護法の観点からして、このように属性データが表示された地図を第三者に開示することはできない。   In FIG. 9, the stay distribution of tourists is displayed in different colors for each nationality. In this way, when a large amount of data is displayed on the map, it takes time to display when the map is enlarged or reduced, and it is possible to specify an individual, so from the viewpoint of the Personal Information Protection Law Thus, the map on which the attribute data is displayed cannot be disclosed to a third party.

そのため、図１０に示すように、統計処理した属性データを地図上に表示させることにより、地図上で属性データを高速で表示させることができるほか、第三者に開示することも可能である。   Therefore, as shown in FIG. 10, by displaying the statistically processed attribute data on the map, the attribute data can be displayed on the map at a high speed and can also be disclosed to a third party.

図１０では、地図上に観光客の国籍ごとの滞在分布を円で表示し、円の大きさで滞在人数の多さを表示している。
このように、表示するには、まず、図９に示す統計処理前の属性データが描画されている地図の予め割り振られているメッシュに注目し、メッシュ中にあるデータをある時間における属性ごとのデータをカウントし、度数データに変換する。 In FIG. 10, the distribution of stays by nationality of tourists is displayed in a circle on the map, and the number of visitors is displayed in the size of the circle.
Thus, in order to display, first, pay attention to the pre-allocated mesh of the map on which the attribute data before statistical processing shown in FIG. 9 is drawn, and the data in the mesh is displayed for each attribute at a certain time. Count data and convert to frequency data.

例えば、図９に示す中心部の博多駅を含むメッシュ中のある時間帯におけるデータの個数を属性ごとにカウントし、次に、カウントした属性ごとのデータを度数データに変換する。度数データをメッシュ中の座標情報をもとにメッシュ中にプロット表示する。プロットを地図に表示する際、プロットの大きさを対数表現を使って度数データが大きい場合でも大きくなりすぎないようにする。   For example, the number of data in a certain time zone in the mesh including Hakata Station in the center shown in FIG. 9 is counted for each attribute, and then the data for each counted attribute is converted into frequency data. The frequency data is plotted and displayed in the mesh based on the coordinate information in the mesh. When displaying a plot on a map, use a logarithmic representation to prevent the plot from becoming too large even when the frequency data is large.

これにより、図１０に示すように、統計処理したデータを地図上に描画することができる。
この統計処理によって、時間ごとにおける観光客の属性（国籍）ごとにおける滞在分布を地図上に表示させることができる。 Thereby, as shown in FIG. 10, the statistically processed data can be drawn on the map.
By this statistical processing, it is possible to display a stay distribution for each tourist attribute (nationality) on a map.

また、滞在分布を単位時間の期間で地図上に表示し、時間間隔を短くすることで時間ごとの観光客の滞在分布をアニメーションのように見ることも可能であり、観光客の滞在分布を動的に可視化させることができる。   It is also possible to display the stay distribution on the map for a unit time period and to shorten the time interval so that the visitor distribution by time can be seen as an animation. Can be visualized.

図１０では、ある時間帯における国籍ごとの観光客の滞在分布を示したものだが、他の属性である性別や年代などで地図上にプロットを表示させることも可能である。   FIG. 10 shows the stay distribution of tourists by nationality in a certain time zone, but it is also possible to display a plot on the map with other attributes such as sex and age.

≪ＳＮＳ表示≫
図１１は、地図上にプロットされたデータにＳＮＳ情報を表示させた図である。
図示するように、予め地図上にプロットされている滞在分布にユーザが投稿したＳＮＳ情報を表示する。
統計処理部４０２は、分析データベース４０１に保存されているＳＮＳデータを抽出し、ＳＮＳデータを統計処理する。 ≪SNS display≫
FIG. 11 is a diagram in which SNS information is displayed on data plotted on a map.
As shown in the figure, the SNS information posted by the user on the stay distribution plotted in advance on the map is displayed.
The statistical processing unit 402 extracts SNS data stored in the analysis database 401 and statistically processes the SNS data.

ＳＮＳデータは、ユーザが撮影した写真にユーザ自身のコメントしたデータであるが、例えば、ユーザ自身の写真や個人を特定することができるようなコメントが投稿されている場合があるため、あらかじめ統計処理部４０２において、個人が特定されるような写真やコメントが含まれる投稿を除くなどの統計処理を行う。   The SNS data is data that the user has commented on the photograph taken by the user. For example, since a comment that can identify the user's own photograph or an individual may be posted, statistical processing is performed in advance. The unit 402 performs statistical processing such as removing a post including a photo or comment that identifies an individual.

また、観光地では、多くのユーザがＳＮＳに写真やコメントを投稿するため、それら全てを地図上に表示することは困難である。そこで、例えば、統計処理部４０２では抽出するためのキーワードを決めておき、そのキーワードを含む投稿を抽出する。キーワードとしては、観光地名や駅名、名産品、飲食物といったものである。   Moreover, in a sightseeing spot, since many users contribute a photograph and a comment to SNS, it is difficult to display them all on a map. Therefore, for example, the statistical processing unit 402 determines a keyword to be extracted, and extracts posts including the keyword. Keywords include things such as tourist destination names, station names, specialty products, and food and drinks.

このキーワードは、分析サーバ４００に接続されているクライアントコンピュータ（図示せず）によって設定することができる。   This keyword can be set by a client computer (not shown) connected to the analysis server 400.

そして、ＳＮＳデータには位置情報が予め含まれているため、図１０に示すように、抽出したＳＮＳデータを位置情報に該当する地図上のプロットに重ね合わせて表示する。   Since the SNS data includes location information in advance, as shown in FIG. 10, the extracted SNS data is displayed superimposed on a plot on the map corresponding to the location information.

≪行動分析≫
次に、観光客の行動分析について説明する。
図１２は、統計処理部によるユーザの位置情報の収集方法について説明するフローチャートであり、図１３は、収集したユーザの位置情報の一例を示した表であり、図１４は、ユーザの位置情報の統計処理後の表を示したものであり、図１５は、観光客の動態をサンキーダイアグラムで表示した図であり、図１６は、観光客の動態を地図上に表示した図である。 ≪Behavior analysis≫
Next, tourist behavior analysis will be described.
FIG. 12 is a flowchart illustrating a method of collecting user location information by the statistical processing unit, FIG. 13 is a table showing an example of collected user location information, and FIG. 14 is a table of user location information. FIG. 15 shows a table after the statistical processing. FIG. 15 is a diagram showing the dynamics of tourists in a Sankey diagram. FIG. 16 is a diagram showing the dynamics of tourists on a map.

図示するように、統計処理部４０２は、分析データベース４０１に対してユーザの位置情報の要求を行う（ステップＳ１）。分析データベース４０１は、統計処理部４０２からの位置情報の要求を受け付けると、まず、位置情報の要求に期間の設定があったかどうかを確認する（ステップＳ２）。期間の設定があった場合（ステップＳ２／ＹＥＳ）、要求された期間内のユーザの位置情報を抽出する（ステップＳ３）。期間については観光客の平均的な滞在日数である３〜７日であったり、また、長期的に１〜２ヶ月であったりしてもよい。また、観光地で行われるイベントの開催日の前後の期間といったように任意に期間の設定を行うことが可能である。   As shown in the figure, the statistical processing unit 402 requests user position information from the analysis database 401 (step S1). When the analysis database 401 receives a request for position information from the statistical processing unit 402, the analysis database 401 first checks whether a period has been set in the request for position information (step S2). When the period is set (step S2 / YES), the position information of the user within the requested period is extracted (step S3). The period may be 3-7 days, which is the average number of days a tourist stays, or may be 1-2 months in the long term. In addition, it is possible to arbitrarily set a period such as a period before and after the date of an event held at a sightseeing spot.

なお、期間の設定がない場合には（ステップＳ２／ＮＯ）、次に、属性の設定があったかどうかを確認する（ステップＳ４）。属性の設定があった場合（ステップＳ４／ＹＥＳ）、設定の要求があった属性の抽出を行う。属性の設定については、例えば、性別や国籍、年代、訪問目的などといったユーザの属性を示すものである。   If no period has been set (step S2 / NO), it is next checked whether or not an attribute has been set (step S4). If there is an attribute setting (step S4 / YES), the attribute requested to be set is extracted. The attribute settings indicate user attributes such as gender, nationality, age, and purpose of visit.

なお、属性の設定がない場合には（ステップＳ４／ＮＯ）、そのまま位置情報を作成する（ステップＳ６）。
位置情報の作成は、期間設定及び属性の設定の有無に合わせたユーザの位置情報を抽出する。
例として、図１３に示すように、期間を２０１７年２月１〜２月７日まで、性別が男性、国籍がアメリカの設定で抽出したユーザの位置情報を作成したものである。 If no attribute is set (step S4 / NO), the position information is created as it is (step S6).
In the creation of the position information, the user position information is extracted in accordance with the period setting and the attribute setting.
As an example, as shown in FIG. 13, the location information of a user who has been extracted with a period of February 1 to February 7, 2017 and a gender as male and a nationality as American is created.

なお、統計処理部４０２は、予め市町村ごとや駅ごと、観光地ごとなどにスポット番号を設定したものを用意しておき（図示せず）、これに対応するように実際のユーザの位置情報を示す緯度・経度を示す場所にスポット番号を割り振る。   Note that the statistical processing unit 402 prepares a spot number set in advance for each municipality, each station, and each sightseeing spot (not shown), and stores the actual user location information to correspond to this. A spot number is assigned to a location indicating the indicated latitude / longitude.

図示するように、ユーザ１は、２０１７年２月１日の時刻９：００に福岡市（スポット１）を出発し、複数の場所を移動しながら２月７日の時刻１９：００に別府市（スポット３）に移動していることがわかる。   As shown in the figure, the user 1 leaves Fukuoka City (Spot 1) at time 9:00 on February 1, 2017, and moves between a plurality of places at time 19:00 on February 7 at Beppu City. It turns out that it has moved to (spot 3).

また、ユーザ２の場合では、２０１７年２月３日の時刻９：００に福岡市（スポット１）を出発して、複数のスポットを移動しながら２月７日の時刻１９：００に熊本市（スポット５）に移動していることがわかる。
このように作成したユーザの位置情報を統計処理部４０２へ提供し（ステップＳ７）、統計処理部４０２でユーザの位置情報を統計処理する（ステップＳ８）。 In the case of the user 2, Kumamoto-shi departs from Fukuoka City (Spot 1) at time 9:00 on February 3, 2017, and moves through a plurality of spots at time 19:00 on February 7. It turns out that it has moved to (spot 5).
The user location information created in this way is provided to the statistical processing unit 402 (step S7), and the statistical processing unit 402 performs statistical processing on the user location information (step S8).

統計処理部４０２は、分析データベース４０１から提供されたユーザの位置情報に含まれるユーザの時間ごとに滞在していたスポット（市町村名など）に着目し、スポット間を移動したユーザの数を集計することで行動分析に必要な統計処理を行う。   The statistical processing unit 402 pays attention to spots (such as city names) that have stayed at each user's time included in the user location information provided from the analysis database 401, and totals the number of users who moved between spots. The statistical processing necessary for behavior analysis is performed.

統計処理部４０２は、始点となるスポットから終点となるスポットまで移動したユーザの人数を集計する。
例えば、図１４に示すように、福岡市（スポット１）ら北九州市（スポット２）までの経路を移動したユーザの人数を集計したユーザ一覧をスポット間ごとに作成する。 The statistical processing unit 402 aggregates the number of users who have moved from the starting spot to the ending spot.
For example, as shown in FIG. 14, a user list in which the number of users who have moved along the route from Fukuoka City (Spot 1) to Kitakyushu City (Spot 2) is tabulated is created for each spot.

このように始点となる市町村から終点となる市町村の経路を移動したユーザを抽出する作業を繰り返し、このデータをもとにして描画部４０３がサンキーダイアグラムを作成する。   In this way, the operation of extracting the user who has moved the route from the municipality that is the starting point to the municipality that is the ending point is repeated, and the drawing unit 403 creates a Sankey diagram based on this data.

図１５に示すサンキーダイアグラムは、スポットを表すノード５００〜５０５と、２つのノード間を結ぶリンク６００を含む。ユーザが移動したスポットを表すノードが移動した順に図の横方向に並べられ、リンク６００で結ばれている。   The Sankey diagram shown in FIG. 15 includes nodes 500 to 505 representing spots and a link 600 connecting the two nodes. Nodes representing spots where the user has moved are arranged in the horizontal direction in the figure in the order of movement, and are linked by a link 600.

また、図の縦方向に並べられたノードは、複数のユーザが互いに別経路で移動したスポットを表している。縦方向に並べられたノードは、対応するスポットへの移動人数が多い順に上から配列されている。   The nodes arranged in the vertical direction in the figure represent spots where a plurality of users have moved along different paths. The nodes arranged in the vertical direction are arranged from the top in the descending order of the number of people moving to the corresponding spot.

さらに、リンク６００の幅は、リンク６００で結ばれた２つのノードとそれぞれ対応する移動元の市町村から移動先の市町村への移動人数と比例している。つまり、リンク６００が幅広であればある程、対応する市町村間の移動人数が多いことを示している。   Further, the width of the link 600 is proportional to the number of people moving from the source city to the destination city corresponding to the two nodes connected by the link 600. In other words, the wider the link 600, the greater the number of people moving between the corresponding municipalities.

このように図示することで、どのくらいの人数がどのような経路でスポット間を移動しているかが視覚的かつ、直感的に把握することができる。
また、このような統計処理に、店舗等の商品の購買情報を組み合わせることで、ユーザがどういった経路で店舗等に来て、どの国籍や年代、性別のユーザがどういった商品を購入しているかも把握することができ、単なる動態分析だけでなく、商品の購入分析も可能とする。
また、分析サーバ４００に接続されているクライアントコンピュータ（図示せず）に表示されるサンキーダイアグラムのリンク６００にカーソル等のポインタを合わせると、図１６に示す地図上にリンク６００が結ぶノード（スポット）を重ね合わせて表示させることができる。 By illustrating in this way, it is possible to visually and intuitively understand how many people are moving between spots on what route.
In addition, by combining purchase information of products such as stores with such statistical processing, the user can come to the store etc. by any route, and what nationality, age, gender users can purchase what products. This makes it possible to analyze product purchases in addition to dynamic analysis.
Also, when a pointer such as a cursor is placed on a Sankey diagram link 600 displayed on a client computer (not shown) connected to the analysis server 400, nodes (spots) connected to the link 600 on the map shown in FIG. Can be displayed superimposed.

なお、Ｗｉｆｉの利用状況をユーザの位置情報として利用することも可能であって、この場合、商業施設内、商店街といった比較的小規模な場所や空間内でのユーザの動態分析を行うことができる。   The use status of WiFi can also be used as user location information. In this case, it is possible to analyze the user's behavior in a relatively small place or space such as a commercial facility or a shopping street. it can.

＜ビーコンによる行動分析＞
次に、地下街や建物内における観光客の行動分析について説明する。
図１７（ａ）は、例として地下街における観光客の行動を示した図であり、図１７（ｂ）は、ビーコンの構成を示した図であり、図１８は、複数のビーコンを設置した位置情報を示したものであり、図１９（ａ）〜（ｃ）は、ユーザごとのビーコン受信履歴を示した履歴テーブルを示したものであり、図２０は、ビーコン位置情報と関連付けた履歴テーブルを示したものである。
図１７（ａ）に示すように、地下街にある複数の店舗には、複数のビーコンＡ〜Ｆが設置されている。このビーコンＡ〜Ｆは、図１７（ｂ）に示すように、電池７２０及び発信回路７３０を内蔵した小型発信モジュールである。発信回路７３０からは、例えばブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））規格に基づく２．４ＧＨｚ帯のビーコン電波が発信される。このビーコン電波は、発信元のビーコンＡ〜Ｆの識別情報（ビーコンＩＤ）を表しており、ビーコンＩＤは、ビーコンＡ〜Ｆごとに異なる。 <Beacon behavior analysis>
Next, the behavior analysis of tourists in the underground shopping center and buildings will be described.
FIG. 17 (a) is a diagram showing the behavior of tourists in an underground shopping mall as an example, FIG. 17 (b) is a diagram showing the structure of a beacon, and FIG. 18 is a position where a plurality of beacons are installed. 19 (a) to 19 (c) show a history table showing beacon reception history for each user, and FIG. 20 shows a history table associated with beacon position information. It is shown.
As shown in FIG. 17A, a plurality of beacons A to F are installed in a plurality of stores in an underground shopping street. These beacons A to F are small-sized transmission modules incorporating a battery 720 and a transmission circuit 730 as shown in FIG. From the transmission circuit 730, for example, a 2.4 GHz band beacon radio wave based on the Bluetooth (registered trademark) standard is transmitted. This beacon radio wave represents the identification information (beacon ID) of the source beacons A to F, and the beacon ID is different for each beacon A to F.

ビーコンＡ〜Ｆを識別するためのビーコンＩＤは、上記したログサーバ３００のビーコンデータベース３０６に格納されている。このビーコンデータベース３０６には、図１８に示すように、ビーコンごとに割り振られているビーコンＩＤと、ビーコンを設置している店舗を関連付けて構成したビーコン位置情報が格納されている。   The beacon ID for identifying the beacons A to F is stored in the beacon database 306 of the log server 300 described above. As shown in FIG. 18, the beacon database 306 stores beacon IDs assigned to each beacon and beacon position information configured by associating stores where beacons are installed.

ビーコンＡ〜Ｆは、地下街の所定の店舗に設置されており、好ましくは、ビーコンＡ〜Ｆは、観光客の移動情報を取得し、さらには、移動情報を取得するために必要最小限の場所に設置される。すなわち、それぞれのビーコンＡ〜Ｆは、互いに協働して、観光客の移動元からどの移動先へ移動したかを判断することができる位置に配置されることが好ましい。   The beacons A to F are installed in predetermined stores in the underground shopping street. Preferably, the beacons A to F acquire the travel information of tourists, and further, the minimum necessary place for acquiring the travel information. Installed. That is, it is preferable that the beacons A to F are arranged at positions where it is possible to determine which destination the tourist has moved from, in cooperation with each other.

ユーザ端末１００は、図示しないが予め搭載されているブルートゥース通信部によってビーコンＡ〜ＦからのビーコンＩＤを受信することができる。また、ユーザ端末１００は、受信したビーコンＩＤと、ビーコンＩＤを受信した受信時刻情報とを記憶するためのメモリを有しており、ユーザ端末１００ごとに予め割り振られているユニークな端末ＩＤに関連付けて保存される。   Although not shown, user terminal 100 can receive beacon IDs from beacons A to F by a Bluetooth communication unit that is mounted in advance. Further, the user terminal 100 has a memory for storing the received beacon ID and the reception time information when the beacon ID is received, and is associated with a unique terminal ID allocated in advance for each user terminal 100. Saved.

次に、観光客の移動情報の取得について説明する。
図１７（ａ）に示すように、ユーザ１は、図示する矢印方向へ移動しながら、ユーザ１が所持するユーザ端末１００が、店舗Ａに設置されているビーコンＡからビーコンＩＤを受信し、次に、店舗ＣのビーコンＣからビーコンＩＤを受信し、次に、店舗ＢのビーコンＢのビーコンＩＤを受信し、次に、店舗ＤのビーコンＩＤを受信し、最後に店舗ＦのビーコンＩＤを受信している。 Next, acquisition of tourist travel information will be described.
As shown in FIG. 17A, while the user 1 moves in the direction indicated by the arrow, the user terminal 100 possessed by the user 1 receives the beacon ID from the beacon A installed in the store A, and Next, beacon ID is received from beacon C of store C, then beacon ID of beacon B of store B is received, then beacon ID of store D is received, and finally beacon ID of store F is received. doing.

ユーザ端末１００のメモリには、図１９（ａ）に示すように受信したビーコンＩＤの履歴テーブルが作成され保存される。図示するように、ユーザ１が移動している間に受信したビーコンＩＤが受信時刻とユーザ端末１００の端末ＩＤとに関連付けて保存されている。   In the memory of the user terminal 100, a received beacon ID history table is created and stored as shown in FIG. As illustrated, the beacon ID received while the user 1 is moving is stored in association with the reception time and the terminal ID of the user terminal 100.

同様に、図１９（ｂ）〜（ｃ）に示すように、ユーザ２及びユーザ３についても移動中に所持するユーザ端末１００が受信したビーコンＩＤの履歴テーブルが作成され端末内に保存される。   Similarly, as shown in FIGS. 19B to 19C, a history table of beacon IDs received by the user terminal 100 possessed during movement for the user 2 and the user 3 is created and stored in the terminal.

ユーザ端末１００のメモリに保存されている履歴テーブルは、ネットワーク１を介して所定時間経過ごとにログサーバ３００のビーコンデータベース３０６へ送信される。ビーコンデータベース３０６は、受信した履歴テーブルを予め保存しているビーコン位置情報（図１８）と照らし合わせ、ビーコンＩＤを発信したビーコンを設置している店舗を特定し、図２０に示すように、履歴テーブルに特定した店舗を関連付けて格納しておく。   The history table stored in the memory of the user terminal 100 is transmitted to the beacon database 306 of the log server 300 every predetermined time via the network 1. The beacon database 306 compares the received history table with previously stored beacon position information (FIG. 18), identifies the store where the beacon that transmitted the beacon ID is installed, and as shown in FIG. The stores specified in the table are stored in association with each other.

統計処理部４０２は、分析データベース４０１に保存されているログサーバ３００から取得したビーコンデータをもとに、統計処理を行う。
統計処理部４０２は、それぞれのビーコンＡ〜Ｆの間を移動した観光客の人数を集計し、描画部４０３によって上記したようなサンキーダイアグラムを作成することにより、地下街におけるユーザのどのくらいの人数がどのような経路で移動しているかが、視覚的に、かつ直感的に把握することができる。 The statistical processing unit 402 performs statistical processing based on beacon data acquired from the log server 300 stored in the analysis database 401.
The statistical processing unit 402 counts the number of tourists who have moved between the beacons A to F, and creates a Sankey diagram as described above by the drawing unit 403, so that how many users in the underground shopping mall are It can be grasped visually and intuitively whether it is moving along such a route.

また、ユーザの属性ごとにユーザの移動経路を表示させることができるほか、ＧＰＳデータによる統計データと組み合わせることで、観光客が地下街へどのようなルートで来て、地下街から出てどのようなルートを移動することも把握することができる。   In addition to displaying the user's travel route for each user's attributes, combining with statistical data based on GPS data, the route that tourists come to and from the underground shopping street You can also grasp moving.

また、予め取得した店舗の購買情報と組み合わせることで、例えば、ユーザの国籍別にどのような経路で店舗へ行き、どの国籍のユーザが商品を購入しているかを把握することも可能である。   Further, by combining with purchase information of a store acquired in advance, for example, it is possible to grasp what route the user goes to the store according to the nationality of the user and which nationality of the user purchases the product.

なお、地下街を利用するユーザを例にして説明したが、地下街に限ることなく、大型商業施設や駅、空港などといった公共施設を利用するユーザにも適用することが可能である。   In addition, although demonstrated using the user who uses an underground mall as an example, it is possible to apply not only to an underground mall but also to a user who uses public facilities such as large commercial facilities, stations, and airports.

＜エリアルート分析＞
次に、設定されたエリアにおけるユーザの流入出ルートの分析の説明をする。
図２１は、狭域における設定されたエリアまでのユーザの移動経路を示した図であり、図２２は、広域における設定されたエリアまでのユーザの移動経路を示した図である。
このエリアルート分析では、設定したエリアに存在するユーザがどういったルートでそのエリアへ来たかどうかを把握することが可能である。 <Area route analysis>
Next, the analysis of the user inflow / outflow routes in the set area will be described.
FIG. 21 is a diagram showing a user's movement route to a set area in a narrow area, and FIG. 22 is a diagram showing a user's movement route to a set area in a wide area.
In this area route analysis, it is possible to grasp what route a user in the set area has come to that area.

図２１に示すように、分析サーバ４００に接続されているクライアントコンピュータ（図示せず）に表示される地図上で店舗や商業施設、観光地を中心とした半径数ｍ〜数百ｍのエリアを設定すると、この設定したエリア内に存在する複数のユーザが図中の右上欄のエリア内ユーザリストに表示される。   As shown in FIG. 21, on a map displayed on a client computer (not shown) connected to the analysis server 400, an area having a radius of several meters to several hundred meters centering on a store, a commercial facility, or a tourist spot is displayed. When set, a plurality of users existing in the set area are displayed in the area user list in the upper right column in the figure.

地図上に設定したエリア内に存在する複数のユーザを抽出するには、分析データベース４０１に格納されているＧＰＳデータから抽出を行う。
エリア内に存在するユーザの表示は、ユーザ自身が所持しているユーザ端末１００がＧＰＳ信号を受信して得られる位置情報をもとにしている。 In order to extract a plurality of users existing in the area set on the map, extraction is performed from GPS data stored in the analysis database 401.
The display of the users existing in the area is based on position information obtained by the user terminal 100 possessed by the user receiving GPS signals.

エリア内のユーザリストには、設定されたエリアに存在する複数のユーザのユーザＩＤ及び国籍が表示される。このユーザリストから任意のユーザ（ＩＤ０００２ 国籍：米国）を選択すると、図中の右下欄にユーザ単位の位置情報に選択されたユーザの時間ごと（図中では５分ごと）の位置情報がリストで表示される。   In the user list in the area, user IDs and nationalities of a plurality of users existing in the set area are displayed. When an arbitrary user (ID0002 nationality: US) is selected from the user list, the position information for each user time (every 5 minutes in the figure) selected in the position information for each user is listed in the lower right column in the figure. Is displayed.

ユーザの位置情報は、日時及びスポット名とからなり、所定時間ごとに取得した位置情報がリストで表示される。
そして、ユーザ単位の位置情報に表示されるリストから、任意の位置情報を選択すると、選択した位置情報が地図上にプロット表示される。また、位置情報を複数選択した場合には、地図上に選択した位置情報のプロットが表示され、かつ、時間の経過順にプロット間を矢印で結び設定したエリアまでのユーザの経路が表示される。 The user position information is composed of date and time and spot name, and the position information acquired every predetermined time is displayed in a list.
When arbitrary position information is selected from the list displayed in the position information for each user, the selected position information is plotted and displayed on the map. When a plurality of pieces of position information are selected, a plot of the selected position information is displayed on the map, and the user's route to an area where the plots are connected and set in the order of time is displayed.

このように、ユーザ（特に外国人観光客）が人気の店舗や商業施設、観光地へどういったルートで来るかを国籍ごとに把握することができる。このため、多くのユーザが利用するルートが判明した場合には、その多くのユーザに対して国籍ごとに店舗や商業施設、観光地の宣伝やクーポンを配信するといったサービスを提供することが可能である。   In this way, it is possible to grasp for each nationality what route a user (especially a foreign tourist) comes to a popular store, commercial facility, or sightseeing spot. For this reason, when a route used by many users is found, it is possible to provide services such as distribution of shops, commercial facilities, sightseeing spots and coupons for each nationality to many users. is there.

一方で、あまりユーザの利用が少ないルートも把握することができることから、利用の少ないルートへユーザを呼び込むようなサービスを提供することも可能となる。   On the other hand, since it is possible to grasp a route that is less used by the user, it is possible to provide a service that attracts the user to a route that is less used.

さらに、観光客へのある商品の販売数が多い店舗を事前に把握していれば、その店舗を中心としたエリアを設定することで、観光客がどういったルートでその店舗へ来たかどうかを把握することができ、また、このルート中に商品の宣伝や広告などを観光客が有するユーザ端末１００へ配信することも可能である。   In addition, if you know in advance the stores that sell a lot of products to tourists, you can set up an area centered on those stores to see how the tourists came to the stores. It is also possible to distribute advertisements, advertisements, etc. of merchandise to the user terminals 100 owned by tourists during this route.

また、広域におけるユーザのルートを把握する例として、図２２に示すように駅から店舗や商業施設、観光地へ向かうユーザのルートが表示されている。この場合も上記したように、あらかじめエリアを設定することで、そのエリアに存在する複数のユーザがリストで表示され、リストから任意のユーザを選択することで、選択したユーザのエリアまでのルートが地図上に表示される。   Further, as an example of grasping the route of the user in a wide area, as shown in FIG. 22, the route of the user heading from the station to a store, a commercial facility, or a sightseeing spot is displayed. Also in this case, as described above, by setting an area in advance, a plurality of users existing in the area are displayed in a list, and by selecting an arbitrary user from the list, a route to the selected user's area can be obtained. Displayed on the map.

地図上に設定したエリア内に存在する複数のユーザを抽出するには、分析データベース４０１に格納されているＧＰＳデータから抽出を行う。
ユーザ単位の位置情報は、日時とスポット、位置情報の取得手段（ビーコンまたはＧＰＳ）からなる。位置情報は、ユーザが所持するユーザ端末１００があらかじめ設定されている時間単位で取得し、図中では、５分単位での取得となっている。 In order to extract a plurality of users existing in the area set on the map, extraction is performed from GPS data stored in the analysis database 401.
The location information for each user includes date and time, a spot, and location information acquisition means (beacon or GPS). The position information is acquired in units of time set in advance by the user terminal 100 possessed by the user, and is acquired in units of 5 minutes in the figure.

そして、図示するように、ユーザ（ＩＤ０００２：国籍 米国）は、駅からスポットＡ〜Ｄまでは地下街を通過し、スポットＤから地上へ出てスポット名１〜スポット名３を経て目的地であるスポット名４まで移動していることがわかる。   Then, as shown in the figure, the user (ID0002: nationality USA) passes through the underground shopping street from the station to spots A to D, exits from the spot D to the ground, passes through the spot names 1 to 3 and is the destination spot It turns out that it has moved to the name 4.

スポットＡ〜Ｄまでのユーザの位置情報は、地下街では前述したような地下街に設置されているビーコンからの信号を受信して位置情報を取得する。また、地上におけるユーザの位置情報についてはＧＰＳ信号によって取得する。   As for the location information of the users from the spots A to D, the location information is acquired by receiving signals from the beacons installed in the underground street as described above in the underground street. Further, the location information of the user on the ground is acquired by a GPS signal.

このように、広域におけるユーザの設定されたエリアまでのルートを把握することができる。また、スポット間の移動経過時間を見ることによってユーザが徒歩で移動しているのか、またはバスやタクシーなどの公共機関を利用しているのかを把握することも可能である。   In this way, the route to the area set by the user in a wide area can be grasped. It is also possible to grasp whether the user is moving on foot or using a public institution such as a bus or taxi by looking at the elapsed time between spots.

また、ユーザの国籍ごとでも利用するルートを把握することができることから、国籍ごとの宣伝や広告、様々なサービスを提供することができる。一方で、利用者が少ないルートを把握することができるため、このようなルートにユーザを呼び込むようなサービスを提案または提供することも可能である。   In addition, since the route to be used can be grasped even for each nationality of the user, it is possible to provide advertisements and advertisements for each nationality and various services. On the other hand, since a route with few users can be grasped, it is possible to propose or provide a service that attracts users to such a route.

＜狭域における滞在度分析＞
次に、図２３〜図３２を参照して狭域エリアにおけるユーザの滞在度の分析について説明する。
図２３は、観光スポットにおけるユーザ１の移動ルートを示した図であり、図２４は、ユーザ１の移動データを示したものであり、図２５は、観光スポットにおけるユーザ２の移動ルートを示した図であり、図２６は、ユーザ２の移動ルートを示した図である。
なお、滞在度とは、ユーザの所定エリア内における移動データから、ユーザの移動速度を計算し、この移動速度の逆数を算出して示したものとする。つまり、滞在度を算出することで、単位距離の移動に要した時間がわかる。 <Analysis of stay in a narrow area>
Next, with reference to FIGS. 23 to 32, an analysis of the staying degree of the user in the narrow area will be described.
FIG. 23 is a diagram illustrating the travel route of the user 1 at the tourist spot, FIG. 24 is a diagram illustrating the travel data of the user 1, and FIG. 25 is a travel route of the user 2 at the tourist spot. FIG. 26 is a diagram showing a travel route of the user 2.
Note that the staying degree is shown by calculating the user's moving speed from the moving data in the predetermined area of the user and calculating the reciprocal of the moving speed. That is, by calculating the staying degree, the time required to move the unit distance can be known.

この滞在度を利用することで、観光スポットにおける観光客の動向を分析することができる。例えば、観光客の観光スポットまでの移動手段（徒歩なのかバスを利用したのか）や、観光スポットのどの場所をユーザが移動したり、留まったりしているかを把握することが可能である。   By using this degree of stay, it is possible to analyze the trend of tourists at tourist spots. For example, it is possible to grasp the means of travel to a tourist spot (whether walking or using a bus) and which place of the tourist spot the user has moved or stayed.

具体的に、図を参照して説明する。
図２３に示すように、分析サーバ４００に接続されているクライアントコンピュータ（図示せず）の画面に表示される地図上で店舗や商業施設、観光スポットを中心とした半径数ｍ〜数百ｍのエリアを設定すると、この設定したエリア内に存在するユーザの移動ルートが表示される。
図２３は、ユーザ１のみの移動ルートを示しているが、これは説明する上の便宜上の表示であって、エリア内に存在するすべてユーザの移動ルートを示すことも可能である。 Specifically, this will be described with reference to the drawings.
As shown in FIG. 23, a radius of several m to several hundreds m centering on a store, a commercial facility, and a tourist spot on a map displayed on a screen of a client computer (not shown) connected to the analysis server 400. When an area is set, the movement route of the user existing in the set area is displayed.
FIG. 23 shows the travel route of only the user 1, but this is a display for convenience of explanation, and it is also possible to show the travel routes of all users existing in the area.

地図上に設定したエリア内に存在する複数のユーザを抽出するには、分析データベース４０１に格納されているＧＰＳデータから抽出を行う。エリア内に存在するユーザの表示は、ユーザ自身が所持しているユーザ端末１００がＧＰＳ信号を受信して得られる位置情報をもとにしている。なお、表示されるユーザの国籍についても表示することは可能である。   In order to extract a plurality of users existing in the area set on the map, extraction is performed from GPS data stored in the analysis database 401. The display of the users existing in the area is based on position information obtained by the user terminal 100 possessed by the user receiving GPS signals. It is possible to display the nationality of the displayed user.

図示するように、ユーザ１は、観光スポットである橋及び橋周辺を移動した移動ルートが表示している。ユーザ１の場合では、川沿いの道路から橋を渡り、対岸の道路から、向かいの橋を渡って、河川敷を移動しているのがわかる。   As shown in the drawing, the user 1 displays a bridge that is a tourist spot and a travel route that has moved around the bridge. In the case of the user 1, it can be seen that the bridge is moved from the road along the river and the river is moved from the opposite road across the opposite bridge.

この移動ルートを図２４に示す移動データと照らし合わせてみる。
図２４に示す移動データは、図２３に示された移動順の番号ごとに、緯度・経度、移動距離、速度、時刻、経過時間、滞在度が示されている。 The movement route is compared with the movement data shown in FIG.
The movement data shown in FIG. 24 shows latitude / longitude, movement distance, speed, time, elapsed time, and staying degree for each movement order number shown in FIG.

ユーザ１の移動データを見ると、川沿いの道路を移動する移動１では、距離０．１８３ｋｍを速度１．８４ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度は１．９４８ｓ／ｍであり、橋を渡る移動２では、距離０．００８ｋｍを速度０．１ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が３５．６９３ｓ／ｍであり、橋を渡って対岸の道路を移動する移動３では、距離０．０３５ｋｍを速度０．４３ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が８．１６８ｓ／ｍであり、向かいの橋を渡り河川敷へ降りるまでの移動４では、距離０．０３２ｋｍを速度０．３９ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が９．０９ｓ／ｍである。   Looking at the movement data of the user 1, in the movement 1 that moves on the road along the river, the distance is 0.183 km and the speed is 1.84 km / m over 5 minutes, and the stay degree is 1.948 s / m. In the movement 2 across the bridge, the distance 0.008 km is moved at a speed of 0.1 km / m over 5 minutes and the stay is 35.693 s / m. In the movement 3 which moves across the bridge on the opposite shore road , Moving at a distance of 0.035km at a speed of 0.43km / m over 5 minutes, staying degree is 8.168s / m, and moving 4 across the opposite bridge to the riverbed, the distance is 0.032km It travels at a speed of 0.39 km / m over 5 minutes and has a stay of 9.09 s / m.

また、河川敷を移動する移動５では、距離０．００９８を速度０．１２ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度２７．９５３ｓ／ｍであり、さらに河川敷を移動する移動６では、距離０．１１３を速度１．３６ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が２．６２ｓ／ｍであり、河川敷から道路に出る移動７では、距離０．０７２ｋｍを速度０．８６ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が４．１１１ｓ／ｍとなっている。   In the movement 5 that moves along the riverbed, the distance 0.0098 is moved at a speed of 0.12 km / m over 5 minutes, the stay degree is 27.953 s / m, and in the movement 6 that moves along the riverbed, the distance 0 .113 traveling at a speed of 1.36 km / m over 5 minutes, staying degree 2.62 s / m, and moving 7 out of the riverbed onto the road 5 at a distance of 0.072 km at a speed of 0.86 km / m It moves over time and the staying degree is 4.111 s / m.

このように、ユーザ１の移動データを見ると、滞在度が高い移動２では橋を時間かけて渡っていることがわかる。つまり、ユーザ１は、橋からの風景を眺めたり、写真を撮影したりしていると推定することができる。また、同様に滞在度が高い移動５でも川を眺めたり、休憩したりしていると推定することができる。   Thus, when the movement data of the user 1 is seen, it can be seen that the movement 2 with a high staying degree crosses the bridge over time. That is, it can be estimated that the user 1 is looking at the scenery from the bridge or taking a picture. Similarly, it can be presumed that even in the movement 5 where the degree of stay is high, the river is viewed or rested.

次に、ユーザ２の場合について説明する。
図２５に示すように、地図上には、ユーザ２の移動ルートが表示されており、観光スポットである橋周辺を散策しているのがわかる。図２６のユーザ２の移動データを照らし合わせてみると、川沿いの道路を移動する移動１では、距離０．２８５ｋｍを速度３．４２ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が１．０４８６ｓ／ｍであり、橋を渡る移動２では、距離０．０２１を速度０．２６で５分かけて移動し、滞在度が１３．３８１ｓ／ｍである。 Next, the case of the user 2 will be described.
As shown in FIG. 25, the travel route of the user 2 is displayed on the map, and it can be seen that the user walks around the bridge that is a tourist spot. In comparison with the movement data of the user 2 in FIG. 26, in the movement 1 that moves on the road along the river, the distance 0.285 km is moved at a speed of 3.42 km / m over 5 minutes, and the stay degree is 1. The movement 2 across the bridge is 0486 s / m, and the distance 0.021 is moved at a speed of 0.26 over 5 minutes, and the staying degree is 13.381 s / m.

また、川沿いの道路を移動する移動３では、距離０．０２ｋｍを速度０．６１ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が５．８２５ｓ／ｍであり、向かいの橋を渡る移動４では、距離０．００９を速度０．１１ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が２８．ｌ９３５ｓ／ｍであり、河川敷を移動する移動５では、距離０．０１ｋｍを速度０．１２ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が２７．３５２であり、河川敷から道路へ移動する移動６では、距離０．２５８ｋｍを速度３．１０ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度は１．１５７ｓ／ｍであり、再び道路を移動する移動７では、距離０．１８６ｋｍを速度２．２４ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が３．５４４ｓ／ｍである。   Moreover, in the movement 3 which moves along the road along the river, the distance 0.02 km is moved over 5 minutes at a speed of 0.61 km / m, and the stay degree is 5.825 s / m. Then, the distance 0.009 was moved at a speed of 0.11 km / m over 5 minutes, and the stay degree was 28. In the movement 5 which is 1935 s / m and moves along the river bed, the distance 0.01 km is moved over 5 minutes at a speed of 0.12 km / m, the stay degree is 27.352, and the movement 6 moves from the river bed to the road. Then, the distance of 0.258 km is moved at a speed of 3.10 km / m over 5 minutes, the staying degree is 1.157 s / m. It moves for 5 minutes at / m, and the staying degree is 3.544 s / m.

このように、ユーザ２の移動データを見ると、移動２と移動４、移動５で滞在度が高い。移動２では、橋を時間かけて渡っていることがわかる。つまり、ユーザ２は、ユーザ１と同様、橋からの風景を眺めたり、写真を撮影したりしていると推定することができる。また、移動４では、向かいの橋から観光スポットの橋を眺めたり、写真を撮影したりしていることが推定することができる。また、移動５では、河川敷を移動しながら川を眺めたり、休憩したりしていることが推定される。   Thus, when the movement data of the user 2 is seen, the stay degree is high in the movement 2, the movement 4, and the movement 5. In Movement 2, we can see that we are crossing the bridge over time. That is, the user 2 can estimate that he / she is looking at the scenery from the bridge or taking a picture, like the user 1. Moreover, in the movement 4, it can be estimated that the bridge of a tourist spot is seen from the opposite bridge, or a photograph is taken. Moreover, in the movement 5, it is estimated that the river is looked at or rested while moving along the riverbed.

次に、図２７及び図２８から観光スポットにおける滞在度の高さについて見てみる。
図２７は、観光スポットにおける滞在度の高さを示した図であり、図２８は、各ユーザの滞在度の合計を示した表である。
図２７は、図２８に示す滞在度の合計から滞在度が一番高い場所を太線で示し、次に滞在度が高い場所を細線で示し、滞在度が低い場所を点線で示している。
図示するように、滞在度が高い場所として、移動２と移動４及び移動５で示した場所である。 Next, it will be seen from FIG. 27 and FIG.
FIG. 27 is a diagram showing the degree of stay in tourist spots, and FIG. 28 is a table showing the total stay of each user.
FIG. 27 shows a place where the stay degree is the highest from the total stay degree shown in FIG. 28 by a bold line, a place where the stay degree is the next highest is shown by a thin line, and a place where the stay degree is low is shown by a dotted line.
As shown in the figure, the places indicated by the movement 2, the movement 4, and the movement 5 are places where the degree of stay is high.

上記したように、移動２は、観光スポットである橋があり、この橋でゆっくり移動したり、立ち止まって写真撮影したりしていることが推定される。同様に、滞在度が高い移動４でもゆっくり移動して、向かいの観光スポットである橋を眺めたり、写真撮影をしたりしていることが推定される。また、移動５では、河川敷を歩いたり、休憩したりしていることが推定される。   As described above, it is estimated that the movement 2 has a bridge which is a tourist spot and moves slowly on the bridge or stops and takes a picture. Similarly, it is presumed that even in the movement 4 with a high staying degree, the user slowly moves, looks at the bridge that is the opposite tourist spot, and takes a photo. Moreover, in the movement 5, it is estimated that the riverbed is walked or rested.

比較的、滞在度が高い移動３の場所では、川沿いの道路をゆっくり移動していることが推定できる。また、一方で、滞在度が低い移動１と、移動６及び移動７では、移動する速度が速く、単に通過しているだけであることが推定できる。   It can be estimated that the place of the movement 3 with a relatively high staying degree is moving slowly along the road along the river. On the other hand, it can be estimated that the movement 1 with a low stay degree, the movement 6 and the movement 7 have a high moving speed and are simply passing.

従来では、観光スポットにどれくらいの観光客が来ているかは把握しているが、観光客が観光スポットのどの場所に長時間留まったりしているかを把握するのは困難であった。しかし、上記したように、観光客の滞在度を利用することで、観光スポットのどの場所に観光客が長時間留まっているかを把握することが可能である。   Conventionally, it has been known how many tourists are coming to the tourist spot, but it has been difficult to grasp where the tourist has stayed for a long time. However, as described above, it is possible to grasp where a tourist stays for a long time by using the degree of stay of the tourist.

次に、観光スポットから移動したユーザの動向について説明する。
図２９は、ユーザ１の観光スポットから移動した移動ルートを示した図であり、図３０は、ユーザ１の移動データを示した表であり、図３１は、ユーザ２の観光スポットから移動した移動ルートを示した図であり、図３２は、ユーザ２の移動データを示した表である。
図２９に示すように、ユーザ１は、観光スポットがある橋から移動して、商店街の方向へ移動している。
この移動ルートを移動データで詳しく見てみると、まず、観光スポットの橋周辺から移動する移動８では、距離０．１９８ｋｍを速度２．３８ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が１．５０８ｓ／ｍであり、移動９では、距離０．０３４ｋｍを速度０．４２ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が８．３５９ｓ／ｍであり、移動１０では、距離０．００８９５ｋｍを速度０．１１ｋｍ／ｍで５分かけて移動し、滞在度が３０．３８３ｋｍ／ｍであり、移動１１では、移動距離が０ｋｍで滞在度が３２７．２７２ｓ／ｍである。 Next, the trend of users who have moved from a tourist spot will be described.
29 is a diagram showing a travel route moved from the tourist spot of the user 1, FIG. 30 is a table showing the travel data of the user 1, and FIG. 31 is a travel moved from the tourist spot of the user 2. FIG. 32 shows a route, and FIG. 32 is a table showing movement data of the user 2.
As shown in FIG. 29, the user 1 is moving from the bridge where the tourist spot is located and moving in the direction of the shopping street.
Looking at this movement route in detail in the movement data, first, in the movement 8 that moves from the vicinity of the tourist spot bridge, the distance 0.198 km is moved at a speed of 2.38 km / m over 5 minutes, and the stay degree is 1 .508 s / m, and in movement 9, the distance 0.034 km is moved at a speed of 0.42 km / m over 5 minutes, the stay is 8.359 s / m, and in movement 10, the distance is 0.00895 km. It moves at a speed of 0.11 km / m over 5 minutes, the staying degree is 30.383 km / m, and in movement 11, the moving distance is 0 km and the staying degree is 327.272 s / m.

このように、ユーザ１は、観光スポットの橋から商店街へ移動し、滞在度が高い移動１０では、滞在度の高さと速度から商店街をゆっくりと移動し、散策していることが推定することができ、また、滞在度が一番高い移動１１では、移動距離が０ｋｍで速度が０ｋｍ／ｍであることから、店舗内で買い物や飲食をしていると推定することができる。   Thus, it is estimated that the user 1 moves from the tourist spot bridge to the shopping district, and in the movement 10 with a high staying degree, the user 1 slowly moves around the shopping street and walks from the high staying speed and speed. Moreover, in the movement 11 with the highest stay degree, since the movement distance is 0 km and the speed is 0 km / m, it can be estimated that shopping and eating and drinking are performed in the store.

また、図３１に示すように、ユーザ２の動向について見てみると、ユーザ２もユーザ１と同様に、観光スポットから商店街の方向へ移動している。
この移動ルートを図３２に示す移動データで詳しく見てみると、観光スポットの橋周辺から移動する移動８では、距離０．０８３ｋｍを速度１．００ｋｍ／ｈで５分かけて移動し、滞在度が２．３３３となっており、移動９では、距離０．１２７ｋｍを速度１．５３ｋｍ／ｈで５分かけて移動し、滞在度が２．５２７ｓ／ｍとなっており、移動１０では、距離０．１１７ｋｍを速度１．４１ｋｍ／ｈで５分かけて移動し、滞在度が１．７６ｓ／ｍであり、移動１１は、距離０．００２ｋｍを速度０．０２ｋｍ／ｈで５分かけて移動し、滞在度が１０１ｓ／ｍとなっている。 In addition, as shown in FIG. 31, when looking at the trends of the user 2, the user 2 is also moving in the direction of the shopping street from the tourist spot, like the user 1.
Looking at this movement route in detail in the movement data shown in FIG. 32, in movement 8 which moves from the vicinity of the tourist spot bridge, the distance traveled at a speed of 1.00 km / h over 5 minutes at a speed of 1.00 km / h. Is 2.333, and in the movement 9, the distance 0.127 km is moved at a speed of 1.53 km / h over 5 minutes, the stay degree is 2.527 s / m, and in the movement 10, the distance is Traveling 0.117 km at a speed of 1.41 km / h over 5 minutes, staying at 1.76 s / m, and Moving 11 moving a distance of 0.002 km over 5 minutes at a speed of 0.02 km / h The stay rate is 101 s / m.

このように、ユーザ２は、観光スポットの橋から商店街へ移動し、滞在度が一番高い移動１１では、店舗内をゆっくりとした速度で移動していることから店舗内で買い物をしていることが推定できる。   In this way, the user 2 moves from the tourist spot bridge to the shopping district, and in the movement 11 having the highest degree of stay, the user 2 is shopping in the store at a slow speed. Can be estimated.

そして、ユーザ１及びユーザ２の滞在度から、例えば、観光スポットとから商店街の移動が徒歩なのかバスやタクシー等を利用したのかを把握することができ、また、店舗内にいる観光客の滞在度から買い物をしているのか、飲食をしているかも把握することが可能である。   Then, from the degree of stay of the user 1 and the user 2, for example, it is possible to grasp whether the shopping street is moving from the tourist spot or by using a bus or a taxi. It is possible to know whether you are shopping or eating and drinking from your stay.

＜滞在地の順位付け＞
次に、図３３〜３６を参照して、観光地における観光客の滞在度合について説明する。
図３３は、観光地近辺における所定の時間帯での観光客の分布を示した図であり、図３４は、所定の時間帯における観光客の滞在数が多い滞在地を示した表であり、図３５は、観光地近辺における所定の時間帯での観光役の分布を示した図であり、図３６は、観光地近辺における観光客の滞在時間が長い滞在地を順番に示した表である。 <Ranking of places to stay>
Next, with reference to FIGS. 33 to 36, the degree of stay of tourists in the sightseeing spot will be described.
FIG. 33 is a diagram showing the distribution of tourists in a predetermined time zone in the vicinity of the tourist spot, and FIG. 34 is a table showing the destinations where the number of tourists staying in the predetermined time slot is high, FIG. 35 is a diagram showing the distribution of tourists in a predetermined time zone in the vicinity of a tourist spot, and FIG. 36 is a table showing, in order, places of stay in which tourists spend a long time in the vicinity of the tourist spot. .

分析サーバ４００に接続されているクライアントコンピュータ（図示せず）の画面に表示される地図上で観光地近辺を中心として半径数ｍ〜数百ｍのエリアの範囲を選択し、所定の時間帯を指定すると、図３３に示すような、そのエリアに滞在している観光客の分布が表示される。そして、観光客の分布が多い複数のエリアを選択すると、図３４に示すような観光客の滞在数が多い順ごとの一覧が表示される。   On the map displayed on the screen of a client computer (not shown) connected to the analysis server 400, select a range of an area having a radius of several meters to several hundred meters centered on the vicinity of the sightseeing spot, and select a predetermined time zone. When specified, the distribution of tourists staying in the area as shown in FIG. 33 is displayed. Then, when a plurality of areas with a large distribution of tourists are selected, a list for each order in which the number of tourists staying as shown in FIG. 34 is displayed.

例えば、時間帯２２：００〜５：００の時間帯において、観光客の滞在数が一番多いエリア１の○○○ホテルでは、国籍がシンガポール、台湾、韓国の観光客が滞在しており、次に、観光客の滞在数が多いエリア２の△△△ホテルでは、国籍がマカオ、香港、台湾の観光客が滞在しており、３番目に観光客の滞在数が多いエリア３の□□□ホテルでは、国籍が香港の観光客が滞在しており、４番目に観光客の滞在数が多いエリア４の居酒屋○○では、国籍が台湾の観光客が多い。   For example, in the time zone from 22:00 to 5:00, at the XX Hotel in Area 1 where the number of tourists stays the most, tourists of Singapore, Taiwan and Korea are staying. Next, at the △△△ hotel in Area 2 where there are many tourists staying, tourists of Macau, Hong Kong, and Taiwan are staying in the area, and □□ in Area 3 where the number of tourists staying is the third. □ Tourists from Hong Kong who are nationalities are staying at the hotel, and there are many tourists from Taiwan who are nationalities in the izakaya XX in Area 4, which has the fourth largest number of visitors.

このように、所定時間帯における観光地近辺に多くの観光客が滞在する滞在地を特定し、その滞在地に滞在する観光客の国籍を把握することが可能である。これによって、観光客の国籍ごとのサービスの提供を充実させることが可能である。   In this way, it is possible to identify a place where many tourists stay in the vicinity of the tourist spot in a predetermined time zone, and to grasp the nationality of the tourist who stays at the place of stay. This makes it possible to enhance the provision of services for each nationality of tourists.

次に、図３５〜３６を参照して、観光地における観光客の滞在時間の特定について説明する。
上記と同様に、分析サーバに接続されているクライアントコンピュータ（図示せず）に表示される地図上で観光地近辺を中心として半径数ｍ〜数百ｍのエリアの範囲を選択し、所定の時間帯を指定すると、図３４に示すようなそのエリアに滞在している観光客の分布が表示される。そして、観光客の分布が多い複数のエリアを選択すると、図３５に示すような観光客の滞在時間が多い順の滞在地の一覧が表示される。 Next, with reference to FIGS. 35-36, the specification of the visitor's stay time in a sightseeing spot is demonstrated.
Similarly to the above, a range of several m to several hundred m in radius is selected from the vicinity of the sightseeing spot on the map displayed on the client computer (not shown) connected to the analysis server, and the predetermined time. When a band is designated, the distribution of tourists staying in that area as shown in FIG. 34 is displayed. Then, when a plurality of areas having a large distribution of tourists are selected, a list of staying places in order of increasing tourist staying time as shown in FIG. 35 is displayed.

図３５に示すように、観光地近辺における観光客の滞在分布が多い場所を複数選択すると、図３６に示すような観光客の滞在時間が長い滞在地を順に示した表が示される。   As shown in FIG. 35, when a plurality of places having a large visitor distribution in the vicinity of the sightseeing spot are selected, a table showing the staying places where the tourist stays long as shown in FIG. 36 is shown.

例えば、観光スポットである橋周辺の滞在分布から、特に、観光客の滞在数が多いエリアを選択すると、エリア５及びエリア６には、国籍がシンガポール、台湾、韓国の観光客が約６０分間、滞在しており、エリア７の飲食店には、国籍がマカオ、香港、台湾の観光客が約３５分間、滞在しており、エリア８の店舗では、国籍が香港の観光客が約１５分間、滞在しており、エリア９のスーパーでは、国籍が台湾の観光客が約１０分間、滞在している。   For example, if an area with a large number of tourists staying is selected from the distribution of stays around the bridge, which is a tourist spot, tourists with nationalities of Singapore, Taiwan and South Korea will be in Area 5 and Area 6 for about 60 minutes. Staying in the area 7 restaurants, tourists from Macau, Hong Kong and Taiwan have stayed for about 35 minutes, and in the area 8 shops, tourists from Hong Kong are about 15 minutes. A tourist from Taiwan who has a nationality of about 10 minutes stays at the supermarket in Area 9.

このように、観光スポットとなる場所にどのような国籍を観光客がどれくらいの時間滞在しているかを把握することが可能となる。これにより、観光スポットにおいて、国籍に合わせたサービスの提供や、国籍に偏りがある場合には、他の国籍のユーザを呼び込むためのサービスを提供することも可能となる。   In this way, it is possible to know what nationality and how long a tourist stays at a place that is a tourist spot. As a result, it is possible to provide services according to nationalities at tourist spots, or services for attracting users of other nationalities when there is a bias in nationalities.

以上から、本実施形態におけるデータ分析システム及び分析方法は、ユーザ端末を利用するユーザの属性や位置情報といったデータをサービス基盤事業者装置が収集し、サービス享受事業者装置からの要求に応じた統計処理をすることで属性ごとの統計データを算出したり、統計データからグラフを作成したり、統計データを重ね合わせた地図を作成したり、統計データをもとに人流分析データを作成し、サービス享受事業者装置へ送信する。
サービス享受事業者は、送られてきた各データを閲覧しながらユーザの動態分析を行うことが可能となる。 As described above, in the data analysis system and the analysis method according to the present embodiment, the service infrastructure provider device collects data such as the attribute and location information of the user who uses the user terminal, and the statistics according to the request from the service receiving provider device. By processing, calculate statistical data for each attribute, create a graph from the statistical data, create a map that overlays the statistical data, create human flow analysis data based on the statistical data, service Sent to the receiving provider device.
The service receiving business operator can perform a dynamic analysis of the user while browsing each transmitted data.

これにより、サービス享受事業者は、統計データの時間遷移を可視化させたものから観光地や交通機関へどの時間帯に、どの国籍の観光客が、どのように訪問しているかまたは、利用しているかといった分析を容易にすることが可能となる。   As a result, the service receiving business operator can see how the tourists of which nationality visit or use the tourists and transportation facilities from the visualization of the time transition of the statistical data. It becomes possible to facilitate the analysis of whether or not.

なお、サービス基盤事業者は、アプリをインストールしたユーザ端末に限らず、日本全国の都道府県、市区町村のユーザの情報を収集し、分析を可能としている。本実施形態では、ユーザの情報の収集及び分析の具体例の１つとして北九州を訪問した観光客を対象としたものであるが、北九州に限らず他の地域を訪問した観光客のユーザの情報の収集及び分析も可能であり、また、観光客に限定することなく、特定の場所におけるユーザの属性の分析や動態分析をすることも可能である。   In addition, the service infrastructure business operator can collect and analyze information on users in prefectures and municipalities all over Japan, not limited to user terminals installed with applications. In the present embodiment, as one specific example of the collection and analysis of user information, it is intended for tourists visiting Kitakyushu. However, it is not limited to Kitakyushu, but information on users of tourists visiting other regions is also provided. It is also possible to analyze and analyze user attributes and dynamics in a specific place without being limited to tourists.

そして、本実施形態におけるデータ分析は、観光の分野に限らず、防災や医療、さまざまなエンターテイメントの分野にも応用することができる。   The data analysis in the present embodiment can be applied not only to the field of tourism but also to the fields of disaster prevention, medical care, and various entertainment.

１００ ユーザ端末
１０１ アプリケーション
２００ Ｗｅｂサーバ
３００ ログサーバ
４００ 分析サーバ 100 User terminal 101 Application 200 Web server 300 Log server 400 Analysis server

Claims (23)

ユーザが操作するユーザ端末と、サービス基盤事業者装置と、サービス享受事業者装置とが互いにインターネットで相互に接続されたデータ分析システムであって、
前記サービス基盤事業者装置は、前記ユーザ端末へＷｅｂコンテンツを提供するＷｅｂサーバと、前記ユーザ端末の位置情報及び前記ユーザ端末から入力される前記ユーザの属性情報をログとして格納するログサーバと、
前記ログサーバに格納されている前記ログを収集して保存するデータベースと、該データベースに保存されているログを統計処理する統計処理部と、該統計処理部で統計処理された統計データをもとに、属性分析データや人流分析データを作成する描画部と、を備える分析サーバとを有しており、
前記サービス享受事業者装置からの要求に応じて、前記サービス基盤事業者装置は、収集したデータを前記統計処理部が要求に応じた統計処理をし、
得られた統計データをもとに、前記属性分析データ又は前記人流分析データを作成して、前記サービス享受事業者装置へ送信することを特徴とするデータ分析システム。 A data analysis system in which a user terminal operated by a user, a service infrastructure provider device, and a service receiving provider device are connected to each other via the Internet,
The service infrastructure provider device includes a web server that provides web content to the user terminal, a log server that stores location information of the user terminal and attribute information of the user input from the user terminal as a log,
Based on a database for collecting and storing the log stored in the log server, a statistical processing unit for statistically processing the log stored in the database, and statistical data statistically processed by the statistical processing unit And an analysis server comprising a drawing unit for creating attribute analysis data and human flow analysis data,
In response to a request from the service receiving provider device, the service infrastructure provider device performs statistical processing in response to the request, with the statistical processing unit collecting the collected data,
A data analysis system characterized in that, based on the obtained statistical data, the attribute analysis data or the human flow analysis data is created and transmitted to the service receiving provider device. 前記Ｗｅｂサーバは、複数の言語情報を格納したデータベースと、交通経路情報を格納したデータベースと、観光情報を格納したデータベースと、地図情報を格納したデータベースと、それぞれのデータベースから所望のデータを検索する検索手段を有することを特徴とする請求項１記載のデータ分析システム。   The Web server retrieves desired data from a database storing a plurality of language information, a database storing traffic route information, a database storing tourism information, a database storing map information, and each database. The data analysis system according to claim 1, further comprising a search unit. 前記データベースは、１又は複数の前記ユーザ端末から入力されたユーザの属性情報、ユーザ端末の位置情報、ユーザ端末から入力されたＳＮＳ情報を保存していることを特徴とする請求項１記載のデータ分析システム。   The data according to claim 1, wherein the database stores user attribute information input from one or a plurality of user terminals, position information of user terminals, and SNS information input from user terminals. Analysis system. 前記データベースに保存される１又は複数の前記ユーザ端末の位置情報は、移動先における時刻及び緯度、経度並びに、移動先のエリアに関連付けられたスポットを含んでいることを特徴とする請求項１記載のデータ分析システム。   The position information of the one or more user terminals stored in the database includes time, latitude, longitude at a destination, and a spot associated with a destination area. Data analysis system. 前記統計処理部は、前記データベースからユーザの属性情報を抽出し、属性ごとのユーザの人数を集計し属性別情報を作成することを特徴とする請求項１記載のデータ分析システム。   The data analysis system according to claim 1, wherein the statistical processing unit extracts user attribute information from the database, totals the number of users for each attribute, and creates attribute-specific information. 前記描画部が作成する前記属性分析データは、前記統計処理部による属性別情報をもとに作成される属性ごとのグラフであることを特徴とする請求項５記載のデータ分析システム。   6. The data analysis system according to claim 5, wherein the attribute analysis data created by the drawing unit is a graph for each attribute created based on attribute-specific information by the statistical processing unit. 前記統計処理部は、移動元のスポットから移動先のスポットの間で移動した１又は複数の前記ユーザの人数を集計し、スポット間移動情報を作成することを特徴とする請求項４記載のデータ分析システム。   5. The data according to claim 4, wherein the statistical processing unit aggregates the number of one or a plurality of the users who have moved from a movement source spot to a movement destination spot, and creates movement information between spots. Analysis system. 前記描画部が作成する前記人流分析データは、前記スポット間移動情報をもとに、前記ユーザが移動したエリアを表すノードを移動した順に第１の方向へ並べるとともに、該ノード間をリンクで結び、かつ、複数の前記ユーザが互いに別の経路で移動したスポットは、前記ノードを前記第１の方向と交差する第２の方向に並べて表示する人流情報であることを特徴とする請求項７記載のデータ分析システム。   Based on the inter-spot movement information, the human flow analysis data created by the drawing unit arranges the nodes representing the areas moved by the user in the first direction in the order of movement, and connects the nodes with links. The spot where the plurality of users have moved along different routes is human flow information in which the nodes are displayed side by side in a second direction intersecting the first direction. Data analysis system. 前記人流情報に表示されるリンクの幅は、該リンクによって結ばれた２つのノードとそれぞれ対応する移動元のスポットから移動先のスポットへの移動人数と比例していることを特徴とする請求項８記載のデータ分析システム。   The width of the link displayed in the human flow information is proportional to the number of people moving from a source spot to a destination spot respectively corresponding to two nodes connected by the link. 8. The data analysis system according to 8. 前記サービス基盤事業者装置は、前記Ｗｅｂサーバに格納されている地図情報から所定の場所を選択した場合に、選択した場所に存在する１または複数のユーザの属性情報及び位置情報を前記データベースから抽出し、抽出した１または複数ユーザのうちの任意のユーザを選択すると、該任意のユーザの選択した場所までの経路の位置情報を時間ごとのリストを作成するとともに、前記地図情報に前記位置情報を表示することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のデータ分析システム。   When the service infrastructure provider device selects a predetermined location from the map information stored in the Web server, it extracts the attribute information and location information of one or more users existing at the selected location from the database. Then, when an arbitrary user is selected from the extracted one or a plurality of users, a position list for each route to the location selected by the arbitrary user is created, and the position information is added to the map information. The data analysis system according to any one of claims 1 to 4, wherein the data analysis system is displayed. 前記サービス基盤事業者装置は、前記Ｗｅｂサーバに格納されている地図情報から所定の場所を選択した場合に、選択した場所に存在する１または複数のユーザの属性情報及び位置情報を前記データベースから抽出し、抽出した１または複数のユーザのうちの任意のユーザを選択すると、所定の場所周辺の移動ルートを前記地図情報に表示することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のデータ分析システム。   When the service infrastructure provider device selects a predetermined location from the map information stored in the Web server, it extracts the attribute information and location information of one or more users existing at the selected location from the database. 5. When an arbitrary user is selected from the extracted one or a plurality of users, a moving route around a predetermined location is displayed in the map information. Data analysis system. 前記サービス基盤事業者装置は、所定の場所に存在する１または複数のユーザの位置情報から１または複数のユーザの移動速度を演算し、該移動速度の逆数を算出することで、前記１または複数のユーザの単位距離の移動に要した時間を示す滞在度を示すことを特徴とする請求項１１に記載のデータ分析システム。   The service platform operator device calculates the moving speed of one or more users from the position information of one or more users existing at a predetermined location, and calculates the reciprocal of the moving speed, thereby The data analysis system according to claim 11, wherein a staying degree indicating a time required for movement of the unit distance of the user is indicated. 前記サービス基盤事業者装置は、前記複数のユーザの滞在度を合算することで、前記複数のユーザの所定の場所における滞在度が高い又は低いエリアを特定することを特徴とする請求項１２記載のデータ分析システム。   The said service infrastructure provider apparatus identifies the area where the stay degree in the predetermined place of these users is high or low by adding together the stay degree of these users. Data analysis system. ユーザが操作するユーザ端末と、サービス基盤事業者装置と、サービス享受事業者装置とが互いにインターネットで相互に接続され、ユーザが入力した属性データやユーザの位置情報を前記サービス基盤事業者装置によって分析し、分析結果をサービス享受事業者装置へ提供するデータ分析方法であって、
前記サービス基盤事業者装置は、前記ユーザ端末から入力されるユーザの属性情報及び前記ユーザ端末の位置情報をログとして格納する工程と、
格納したログをデータベースに収集する工程と、
該データベースに収集されたログを、前記サービス享受事業者装置からの要求に応じて統計処理する工程と、
統計処理された統計データをもとに属性分析データ及び人流分析データを作成する工程と、
作成された前記属性分析データ及び人流分析データを前記サービス享受事業者装置へ送信する工程と、を含むことを特徴とするデータ分析方法。 The user terminal operated by the user, the service platform operator device, and the service receiving provider device are connected to each other via the Internet, and the attribute data input by the user and the user location information are analyzed by the service platform operator device. And a data analysis method for providing an analysis result to a service receiving provider device,
The service infrastructure provider device stores user attribute information input from the user terminal and location information of the user terminal as a log;
Collecting the stored logs in a database;
A step of statistically processing the logs collected in the database in response to a request from the service receiving provider device;
Creating attribute analysis data and human flow analysis data based on statistically processed statistical data;
Transmitting the created attribute analysis data and human flow analysis data to the service enjoyment provider device. A data analysis method comprising: 前記データベースに保存される１又は複数の前記ユーザ端末の位置情報は、移動先における時刻及び緯度、経度並びに、移動先のエリアに関連付けられたスポットを含んでいることを特徴とする請求項１４記載のデータ分析方法。   15. The position information of one or more user terminals stored in the database includes time, latitude, longitude at a destination, and a spot associated with a destination area. Data analysis method. 前記サービス基盤事業者装置は、統計処理部を有しており、該統計処理部は前記データベースからユーザの属性情報を抽出し、属性ごとのユーザの人数を集計し属性別情報を作成することを特徴とする請求項１４記載のデータ分析方法。   The service infrastructure provider device has a statistical processing unit, which extracts user attribute information from the database, totals the number of users for each attribute, and creates attribute-specific information. The data analysis method according to claim 14, wherein the data analysis method is a data analysis method. 前記サービス基盤事業者装置は、描画部を有しており、該描画部は、前記統計処理部が作成する前記属性別情報をもとに属性ごとのグラフを作成することを特徴とする請求項１４記載のデータ分析方法。   The service infrastructure provider device includes a drawing unit, and the drawing unit creates a graph for each attribute based on the attribute-specific information created by the statistical processing unit. 14. The data analysis method according to 14. 前記統計処理部は、移動元のスポットから移動先のスポットの間で移動した１又は複数の前記ユーザの人数を集計し、スポット間移動情報を作成することを特徴とする請求項１４または１５に記載のデータ分析方法。   The said statistical processing part totals the number of one or several said users who moved between the spot of a movement destination from the spot of a movement origin, and creates the movement information between spots. The data analysis method described. 前記描画部は、前記統計処理部が作成したスポット間移動情報をもとに、前記ユーザが移動したエリアを表すノードを移動した順に第１の方向へ並べるとともに、該ノード間をリンクで結び、かつ、複数の前記ユーザが互いに別の経路で移動したスポットは、前記ノードを前記第１の方向と交差する第２の方向に並べて人流情報を表示することを特徴とする請求項１７記載のデータ分析方法。   Based on the movement information between spots created by the statistical processing unit, the drawing unit arranges the nodes representing the areas moved by the user in the first direction in the order of movement, and connects the nodes with links, 18. The data according to claim 17, wherein spots where the plurality of users have moved along different routes display human flow information by arranging the nodes in a second direction intersecting the first direction. Analysis method. 前記サービス基盤事業者装置は、前記Ｗｅｂサーバに格納されている地図情報から所定の場所を選択した場合に、選択した場所に存在する１または複数のユーザの属性情報及び位置情報を前記データベースから抽出し、抽出した１または複数ユーザのうちの任意のユーザを選択すると、該任意のユーザの選択した場所までの経路の位置情報を時間ごとのリストを作成するとともに、前記地図情報に前記位置情報を表示することを特徴とする請求項１４または１５に記載のデータ分析方法。   When the service infrastructure provider device selects a predetermined location from the map information stored in the Web server, it extracts the attribute information and location information of one or more users existing at the selected location from the database. Then, when an arbitrary user is selected from the extracted one or a plurality of users, a position list for each route to the location selected by the arbitrary user is created, and the position information is added to the map information. 16. The data analysis method according to claim 14, wherein the data analysis method is displayed. 前記サービス基盤事業者装置は、前記Ｗｅｂサーバに格納されている地図情報から所定の場所を選択した場合に、選択した場所に存在する１または複数のユーザの属性情報及び位置情報を前記データベースから抽出し、抽出した１または複数のユーザのうちの任意のユーザを選択すると、所定の場所周辺の移動ルートを前記地図情報に表示することを特徴とする請求項１４から１５のいずれか１項に記載のデータ分析方法。   When the service infrastructure provider device selects a predetermined location from the map information stored in the Web server, it extracts the attribute information and location information of one or more users existing at the selected location from the database. 16. When an arbitrary user is selected from one or a plurality of extracted users, a moving route around a predetermined location is displayed in the map information. Data analysis method. 前記サービス基盤事業者装置は、所定の場所に存在する１または複数のユーザの位置情報から１または複数のユーザの移動速度を演算し、該移動速度の逆数を算出することで、前記１または複数のユーザの単位距離の移動に要した時間を示す滞在度を示すことを特徴とする請求項２１に記載のデータ分析方法。   The service platform operator device calculates the moving speed of one or more users from the position information of one or more users existing at a predetermined location, and calculates the reciprocal of the moving speed, thereby The data analysis method according to claim 21, wherein a staying degree indicating a time required for movement of the unit distance of the user is indicated. 前記サービス基盤事業者装置は、前記複数のユーザの滞在度を合算することで、前記複数のユーザの所定の場所における滞在度が高い又は低いエリアを特定することを特徴とする請求項２２記載のデータ分析方法。   The said service infrastructure provider apparatus identifies the area where the stay degree in the predetermined place of these users is high or low by adding together the stay degree of these users. Data analysis method.