JP4834038B2 - ウェブサイト更新装置、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、携帯情報端末の位置情報に基づいてブログなどのウェブサイトを更新する技術の改良に関する。

近年、携帯電話端末装置やＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）などの携帯情報端末装置（本出願において単に「端末」とも呼ぶ）の分野では、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）機能や、最寄のアンテナ基地局の位置などを利用し、端末の位置を特定する技術が普及している。特定される端末の位置は、緯度と経度などの位置座標や、アンテナ基地局の位置などをもとに「○○町○丁目付近」のようなエリアで表される位置情報として伝達・利用される。

このような位置情報を、ユーザの同意に基づき端末や携帯電話ネットワーク機器などからサーバへ送信することにより、ユーザ自身が現在位置を判断して指定入力することなく、周辺地図表示や飲食店などの検索、鉄道乗換といった経路探索などを提供するサービスが普及している。

その一例として、ウェブサイトや携帯電話用アプリケーションプログラム（以下「携帯アプリ」と呼ぶ）などにおいて、自宅など目的地の位置や最寄駅を事前に設定しておくと、端末などからサーバへ随時送信する上記のような位置情報をもとに、サーバが、現在地の最寄駅からの終電とその経路や所要時間を随時計算し、それに間に合う限界の時刻が近付くと、それら終電等の情報を電子メールや携帯アプリなどで通知する例も存在する（特許文献１，２，３並びに非特許文献１参照）。

また、近年、インターネットの普及や用途の多様化に伴って、サービス提供側からの情報提供にとどまらず、ユーザを主役とする能動的な情報の提供や流通が飛躍的に充実しつつあり、通信ネットワーク上で発生する情報については、より積極的で有効な活用が課題となりつつある。

その一例として、携帯電話で所定の携帯アプリを常時動作させておくことにより、ＧＰＳ機能による位置履歴を順次記録しそれをもとに、ユーザに店を勧めたり、ブログ（ウェブログ：記事単位に簡便に更新可能な日記形式ウェブサイト）の記事を生成する提案も存在する（非特許文献２参照）。

ところで、特許文献１〜３、非特許文献１のように、終電の情報を携帯情報端末で得られる従来技術によれば、他人との飲食会合など楽しいイベント時に、時刻を気にしていなくても終電を逃すリスクが軽減できるが、それにとどまるものであった。

また、生活上の出来事について、非特許文献２のように位置履歴を日記のように記録する従来技術を用いれば、後から場所や時刻を思い出してブログ記事などで情報発信に役立てることは考えられる。

特開２００４−３６２１７５号公報 特開２００２−１３１０７５号公報 特開２００８−８９４３８号公報 株式会社ナビタイムジャパン、「ＮＴＴドコモ９０３ｉシリーズに向けＧＰＳを用いたＧＰＳ待受けアプリ「お知らせ待受ナビ」を提供開始」、［ｏｎｌｉｎｅ］、平成１８年１１月１５日、［平成２０年５月２日検索］、インターネット〈ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｃｏｒｐｏｒａｔｅ．ｎａｖｉｔｉｍｅ．ｃｏ．ｊｐ／ｔｏｐｉｃｓ／２００６１１１５．ｈｔｍｌ〉 ＮＴＴレゾナント株式会社、「携帯電話向け地域情報サイト「まちｇｏｏ」にて、行動履歴を活用した簡単日記作成サービス「キセキ」を提供開始」、［ｏｎｌｉｎｅ］、平成２０年５月２９日、［平成２０年５月３０日検索］、インターネット〈ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｈｅｌｐ．ｇｏｏ．ｎｅ．ｊｐ／ｉｎｆｏ／ｄｅｔａｉｌ／１１５０／〉

しかし、非特許文献２のように、常に定周期で位置情報を継続的に記録してゆく従来技術では、情報の項目数と量が常に漫然と増えるため、確認するだけでも負担となり、そのなかでもブログで利用したい部分をユーザが手作業で選択して編集する負担はますます大きく、情報の効果的な利用を実現するものではなかった。

本発明は、上記のような従来技術の課題を解決するもので、その目的は、端末の位置履歴のうち日常の行動パターンから逸脱した部分のみをブログなどに反映させることにより、無駄なく少ない作業負担で、ユーザによる情報発信を効果的に支援することである。

（１） 本発明の一態様は、コンピュータにより、端末とウェブサイトを対応付けて、端末の位置の履歴データに基づいてウェブサイトを更新する、ウェブサイト更新装置において、端末と更新対象ウェブサイトを対応付けて記憶する対象記憶手段と、端末位置の履歴記憶手段と、行動パタンに関するパタン記憶手段と、に加え、端末のユーザから通信ネットワーク経由で、サイト更新の対象とする端末及びウェブサイトの登録を受け付けて、前記対象記憶手段に記憶させる登録受付手段と、前記対象記憶手段に記憶された端末について、時刻ごとの位置情報を随時取得する位置取得手段と、前記位置取得手段で取得された時刻ごとの位置情報を、履歴データとして前記履歴記憶手段に記憶させる位置記録手段と、前記履歴記憶手段に記憶されている履歴データに基づいて、基準とする行動パタンを表す行動パタンデータを作成して前記パタン記憶手段に記憶させるパタン抽出手段と、前記時刻ごとの位置情報を、前記パタン記憶手段に記憶されている前記行動パタンデータと比較することにより、前記行動パタンからの逸脱を検出する逸脱検出手段と、前記逸脱検出手段が前記行動パタンからの逸脱を検出した場合に、その逸脱に係る前記履歴データをもとに所定の変換規則により文字列を生成する文字列生成手段と、前記文字列生成手段で生成された前記文字列を、端末に対応付けて前記対象記憶手段に記憶されている前記ウェブサイトに記事として追記する、記事追記手段と、をコンピュータが実現することを特徴とする。

このように、端末の位置履歴をもとに通勤通学など日常の行動パタンを抽出し、課業後のイベントなどで端末の位置履歴の内容が日常の行動パタンから逸脱すると、ブログなどメッセージサービスサイトの自動更新により、ユーザの居た場所や時間などが記事化されて残る。このため、そのままでも閲覧者は普段と違うユーザの目立った行動の変化のみ興味深く読むことができ、さらにユーザ自身が記事を見て記憶を辿って他人との活動など印象深い出来事を加筆することで、充実した記事を確実かつ容易に執筆できるので、ユーザによる主体的な情報発信が効果的に支援できる。なお、ユーザが行動パタンから逸脱した履歴の中で、ユーザが確認操作した部分のみをブログ等に反映させる態様も、本発明の範囲内である。

また、本発明は、専用の電子回路（例えば、ワイヤードロジック、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣなど）によるほか、所定のコンピュータ・プログラムが、各手段に対応する各処理のステップを、メモリや入出力手段などのハードウェアを持つコンピュータの演算制御部に実行させることで実現可能である。そのような各処理を有する方法（例えばウェブサイト更新方法）と、そのような前記コンピュータ・プログラム（例えばウェブサイト更新プログラム）についても、上記及び下記の各態様に準じて、本発明の態様である。

（２） 本発明の他の態様は、上記態様において、前記行動パタンデータは、滞在の場所と時間帯のパタンを表す滞在パタンデータを、曜日ごとに一又は二以上含み、前記パタン抽出手段は、前記履歴データを構成する各位置情報に基づいて、所定の位置範囲内に所定時間以上連続して滞在したうえその位置範囲を離脱した場合に、その位置範囲と、滞在の開始時刻及び終了時刻の組を、滞在例データとして作成し所定の候補記憶手段に記憶させるとともに、前記候補記憶手段に記憶されている前記各滞在例データのうち、互いに共通する前記位置範囲に係るものが同じ曜日について所定の期間又は数の中で所定以上の割合で出現した場合に、それら各滞在例データに基づいて前記滞在パタンデータを作成することを特徴とする。

このように、共通する場所ごとの滞在例を例データとして蓄積し、それが同じ曜日について多ければ、平均等の計算によりパタンを表す滞在パタンデータを作成することにより、平日の会社や学校、曜日によってスポーツ施設といった定型的な滞在を普段のパタンとして認識し、新たな場所での滞在のような逸脱のみをブログ記事などに反映できるので、少ない作業負担で、ユーザによる情報発信を効果的に支援可能となる。

（３） 本発明の他の態様は、上記いずれかの態様において、前記行動パタンデータは、前記滞在パタンデータに加え、移動の区間と時間帯のパタンを表す移動パタンデータを、曜日ごとに一又は二以上含み、前記パタン抽出手段は、いずれかの前記滞在パタンデータもしくは前記滞在例データの前記位置範囲から離脱した後、他の滞在パタンデータもしくは前記滞在例データの前記位置範囲において滞在を開始したことを検出した場合に、前記移動パタンデータとして、出発側と到着側がそれぞれどの滞在パタンデータもしくは前記滞在例データかを特定する情報と、移動の開始時刻及び終了時刻の組を、移動例データとして作成し所定の候補記憶手段に記憶させるとともに、前記候補記憶手段に記憶されている前記各移動例データのうち、互いに共通する滞在パタンデータもしくは前記滞在例データを起点及び終点とするものが同じ曜日について所定の期間又は数の中で所定以上の割合で出現したことを検出した場合に、それら各移動例データに基づいて前記移動パタンデータを作成することを特徴とする。

このように、滞在パタンデータや滞在例データを利用し、その間の移動例についても例データとして蓄積し、同じ曜日について多ければ平均等の計算によりパタンを表す移動パタンデータを作成することにより、通勤、通学、曜日ごとの課外活動のための移動といった定型的な移動についても、効率よく普段のパタンとして認識し、大幅な時間のずれなどの逸脱のみをブログ記事などに反映できるので、少ない作業負担で、ユーザによる情報発信を効果的に支援可能となる。

（４） 本発明の他の態様は、上記いずれかの態様において、前記パタン抽出手段は、同じ曜日で所定以上の割合で出現した前記各滞在例データの過去所定回数分に基づいて、前記滞在パタンデータとして、基準滞在範囲と、滞在の開始時刻の最早閾値及び最遅閾値、並びに滞在の終了時刻の最早閾値及び最遅閾値、を計算により決定するように構成され、前記逸脱検出手段は、前記滞在パタンデータに該当する滞在の開始時刻もしくは終了時刻が、対応する前記滞在パタンデータにおけるそれぞれの再早閾値より早かった場合、及び、それぞれの最遅閾値より遅かった場合に、行動パタンからの逸脱を検出するように構成されたことを特徴とする。

このように、曜日ごとに多く出現した滞在の例データから、開始と終了の時刻につき最早と最遅の閾値を計算し利用するという明確かつ単純な計算基準を用いることにより、課業等による曜日ごとの決まった場所の滞在は開始や終了の時刻も一定しているはずという実情に即して適切な範囲で逸脱を検出することが可能となる。

（５） 本発明の他の態様は、上記いずれかの態様において、前記パタン抽出手段は、同じ曜日で所定以上の割合で出現した各移動例データの過去所定回数分に基づいて、移動の開始時刻の最早閾値及び最遅閾値、並びに移動の終了時刻の最早閾値及び最遅閾値を計算により決定し、出発側と到着側がそれぞれどの滞在パタンデータかを特定する情報とともに、前記移動パタンデータとするように構成され、前記逸脱検出手段は、前記移動例データに該当する移動の開始時刻もしくは終了時刻が、対応する前記移動パタンデータにおけるそれぞれの再早閾値より早かった場合、及び、それぞれの最遅閾値より遅かった場合に、行動パタンからの逸脱を検出するように構成されたことを特徴とする。

このように、曜日ごとに多く出現した移動の例データから、開始と終了の時刻につき最早と最遅の閾値を計算し利用するという明確かつ単純な計算基準を用いることにより、課業等による曜日ごとの決まった場所間の移動は開始や終了の時刻も一定しているはずという実情に即して適切な範囲で逸脱を検出することが可能となる。

（６） 本発明の他の態様は、上記いずれかの態様において、前記パタン抽出手段は、前記滞在もしくは前記移動について、前記開始時刻もしくは前記終了時刻の、前記最早閾値及び前記最遅閾値を計算により決定する際、計算の基礎となる複数の開始時刻もしくは終了時刻について、平均値μ及び標準偏差σを計算し、標準偏差に係数を乗じた値を平均値に加減した値を前記最早閾値及び前記最遅閾値とすることを特徴とする。

このように、滞在や移動に関するパタン逸脱の時間的判断基準となる最早閾値及び最遅閾値として、平均値に、標準偏差に所定係数を乗じて加減した値を用いることにより、統計的な分散程度の適切な反映が実現できることに加え、係数を増減することにより、逸脱の検出感度を自由自在に調整可能となる。

（７） 本発明の他の態様は、上記いずれかの態様において、前記逸脱検出手段は、日ごとに発生した各滞在例データを、曜日に対応する各滞在パタンデータと照合することにより、曜日に対応するいずれの滞在パタンデータにも該当しない滞在例データが発生した場合、又は、曜日に対応するいずれかの滞在パタンデータに該当する滞在がその曜日に発生しなかった場合に、行動パタンからの逸脱を検出するように構成されたことを特徴とする。

このように、曜日に対応する滞在のパタンを表す滞在パタンデータをもとに、発生がなかったか、又は該当しない滞在例データが発生した場合に行動パタンからの逸脱を検出することにより、体調や都合などで普段の活動を休んだり、新しい場所やめったに行かないような場所で活動した場合のように、ブログでの情報発信に適した普段と異なる出来事を単純な処理で確実に抽出可能となる。

（８） 本発明の他の態様は、上記いずれかの態様において、位置情報と名称を対応付けて記憶した名称記憶手段を前記コンピュータが実現し、前記文字列生成手段は、前記逸脱に係る位置情報に対応する前記名称を前記名称記憶手段から読み出して前記文字列を生成するように構成したことを特徴とする。

このように、逸脱の際の文字列を、位置情報に予め対応付けて記憶された駅名などの名称を用いて生成することにより、場所名の入力等の作業負担無く閲覧者もユーザも出来事の把握が容易になり、ユーザによる情報発信を一層効果的に支援可能となる。

以上のように、本発明によれば、端末の位置履歴のうち日常の行動パターンから逸脱した部分のみをブログなどに反映させることにより、無駄なく少ない作業負担で、ユーザによる情報発信を効果的に支援することが可能となる。

次に、本発明を実施するための最良の形態（以下「実施形態」と呼ぶ）について、図に沿って説明する。なお、背景技術や課題などで既に述べた内容と共通の前提事項については適宜省略する。

〔１．構成〕
本実施形態は、図１の構成図に示すように、コンピュータにより、端末１とウェブサイト２を対応付けて、端末の位置の履歴データに基づいてウェブサイト２を更新する、ウェブサイト更新装置（以下「本装置」と呼ぶ）３に関するもので、本装置３に対応する方法及びコンピュータプログラムとしても把握可能である。

このような本装置３は、図示はしないが、ＣＰＵなどの演算制御部、主メモリや外部記憶装置（ＨＤＤなど）といった記憶装置、入出力手段などのハードウェアを持つコンピュータに、所定のコンピュータ・プログラムを導入することにより、サーバコンピュータなどとして実現され、図１に示す各要素１０〜６０を有する。

これら各要素１０〜６０のうち、端末と更新対象ウェブサイトを対応付けて記憶する対象記憶手段１５と、端末位置の履歴記憶手段２５と、行動パタンの候補記憶手段３２と、行動パタンを記憶するパタン記憶手段３５は、ロケーションＤＢ５５は、それぞれ情報の記憶手段で、前記記憶装置上にファイルやデータベースなどとして実現される。なお、ロケーションＤＢ５５は、位置情報と名称を対応付けて記憶した名称記憶手段である。

他の各手段は、後述する各作用や機能を実現・実行する処理手段であり、それぞれに対応する情報処理のステップを、前記コンピュータ・プログラムが前記演算制御部に実行させることで実現できるが、各要素の一部又は全部は、技術的条件や実装態様などに応じ、ワイヤードロジックなど電子的回路によって実現してもよい。

〔２．作用〕
上記のように構成される本装置は、以下に例示するように作用する。
〔２−１．作用の概要〕
まず、本装置の作用の概要を、図２のフローチャートに示す。すなわち、予め登録受付手段１０が、端末１のユーザから通信ネットワークＮ（携帯電話網やインターネットなど）経由で、どの端末１とどのウェブサイト２を対応付けてサイト更新の対象とするかの登録を受け付けて、対象記憶手段１５に記憶させる（ステップＳ１、登録受付処理）。

なお、図１の例では、端末識別情報を携帯電話番号のように表したが、これは概念的説明のためで、実際は、携帯電話など端末ごとに、ユーザＩＤ、契約者番号、端末ＩＤ、製造番号など、種類や呼び方を問わず、端末を識別可能な情報であれば何を用いてもよい。

その後、位置取得手段２０が、対象記憶手段１５に記憶された各端末（図１の例では端末１）について、時刻ごとの位置情報を随時取得する（ステップＳ２、位置取得処理）。位置情報をどのように取得するかは自由で、例えば、端末１に予め組み込んだ基本ソフトウェアや携帯アプリなどのアプリケーションプログラムが、端末１の備えるＧＰＳ機能部１１から得て本装置３へ送信してもよいし、端末１の利用する携帯電話網の設備により、端末１の位置登録に係る最寄のアンテナ基地局から割り出して取得するなども考えられる。

このように位置取得手段２０（位置取得処理）で取得された時刻ごとの位置情報を、位置記録手段２３が、履歴データとして履歴記憶手段２５に記憶させる（ステップＳ３、位置記録処理）。

そして、パタン抽出手段３０が、履歴記憶手段２５に記憶されている履歴データに基づいて、基準とする行動パタンを表す行動パタンデータを作成してパタン記憶手段３５に記憶させ（ステップＳ４、パタン抽出処理）、逸脱検出手段４０は、各時刻ごとの位置情報を、パタン記憶手段３５に記憶されている前記行動パタンデータと比較照合することにより（ステップＳ５）、行動パタンからの逸脱を検出する（ステップＳ６、逸脱検出処理）。

さらに、逸脱検出手段（逸脱検出処理）で行動パタンからの逸脱を検出した場合に（ステップＳ６）、文字列生成手段５０が、その逸脱に係る履歴データをもとに逸脱態様に応じた所定の変換規則により文字列を生成し（ステップＳ７、文字列生成処理）、このように生成された文字列を、記事追記手段６０が、端末１に対応付けて対象記憶手段１５に記憶されているブログなどのウェブサイト２に記事として追記する（記事追記処理）。

〔２−２．簡単な例〕
図３は、以上のような作用の簡単な例を示す概念図である。本装置に登録済の端末のユーザが、自宅からＡ駅とＢ駅を経て施設イへ通勤又は通学しており、自宅、施設イ、Ｂ駅では周辺へしばしば出歩くほか、Ａ駅と自宅の間のコンビニエンスストア（コンビニ）にもしばしば立ち寄る生活を送っているとする。

この場合、自宅−Ａ駅−Ｂ駅−施設イを結ぶ移動経路（一点鎖線で示す領域）と、自宅、施設イ、Ｂ駅周辺の所定範囲（円で示す領域）で、普段通りの時間帯で行動する分には、登録してあるブログに特段の記事は自動追記されないが、それらの範囲外の店ハで食事会合など参加し２〜３時間過ごすと、その行動について前記ブログに記事が自動追記される。

上記に例示したような作用を実現するアルゴリズムの一例を図４の概念図で説明する。この図において、縦軸方向は、上から下に向かう一日分の時間が流れで、一日の区切りは深夜外出を考慮して午前３時としている。横軸方向は、緯度経度からなる二次元の水平位置を、一次元で擬似的に表現している。

縦の太い実線Ｌ（Ｌ１〜Ｌ５）は、その時間帯にその場所に滞在するという普段の行動パタンを示し、太い実線同士を結ぶ斜めの線Ｌ６，Ｌ７は、場所間の移動を示す。図４の例は、午前８時頃まで自宅に滞在（Ｌ１）後、移動を開始し、午前９時前から職場に滞在し（Ｌ２）、昼１２時台には職場付近での昼食などの外出（実線Ｌ５）があることを示している。実線Ｌ３は、別の曜日に別の場所に滞在することを比較のために示している。

破線で示す矩形の領域Ｒは、普段のパタンからの逸脱とみなされない許容範囲を示しており、場所の範囲（横軸方向）と、時間の範囲（縦軸方向）の両方について、許容範囲が存在することを意味する。特に、斜線の範囲は、滞在の開始時刻の許容幅と、終了時刻の許容幅を示す。これら矩形範囲に収まらない場所での連続的な滞在や、矩形範囲に収まらない時間のずれが、逸脱とみなされる。

〔２−３．行動パタンデータの内容〕
具体的に、以上のような処理で用いる行動パタンデータとしては（図１）、滞在の場所と時間帯のパタンを表す滞在パタンデータＤ３と、移動の区間と時間帯のパタンを表す移動パタンデータＤ４が考えられる。いずれも、対象となるユーザについて本装置が稼動を開始する当初は存在しないが、稼動にしたがってユーザの行動に応じ、曜日ごとに、一又は二以上存在する状態となってゆく。

なお、ここで行動パタンデータを対応付ける「曜日」は、月曜、火曜のような個別の曜日のみならず、月曜から金曜までの平日、土曜日曜祝日を含む休日、のように曜日のグループの場合を含むものとする。そして、これら行動パタンデータ、すなわち滞在パタンデータＤ３と、移動パタンデータＤ４は、それぞれ、次のような２段階の処理によって作成される。以下、図５の例を用いて説明する。

〔２−４．滞在パタンデータとその作成〕
まず、滞在パタンデータＤ３についてであるが、同じ場所での滞在の例を蓄積した滞在例データＤ１から作成する。すなわち、パタン抽出手段３０は、リアルタイムや日次処理などで第１段階として、履歴データを構成する各位置情報に基づいて、ユーザすなわち端末１が、所定の位置範囲内に所定時間以上連続して滞在したうえでその位置範囲を離脱するたびに、その位置範囲と、滞在の開始時刻及び終了時刻の組を、滞在例データＤ１として作成し所定の候補記憶手段３２に記憶させる。

ここで、「滞在」の判断基準とする「位置範囲」や「所定時間」の設定は自由であるが、例えば、１分おきや３分おきなど周期的にＧＰＳなどで得る位置座標をもとに、３０分程度以上の時間の間、所定時速（例えば時速１ｋｍ）以下となった場合や、移動軌跡が所定の面積内に収まった場合、また、そのような定周期における複数の位置座標相互間の直線距離を順列組合せで計算した最大値が所定距離内に収まったときなどが考えられる。このように基準とする面積や距離は、基準とする時間の長さ（例えば、１時間や２時間）に応じて増減させてよい。

また、「位置範囲」は、その滞在における位置の軌跡をもとに、図５の例に示すように、その中心座標と円の半径で特定され、この場合の円の半径は、各軌跡の点や線の内包円や内接円を既知のアルゴリズムで求めて定めることができる。例えば、図３の例において、自宅の位置範囲を示す円は、自宅付近に破線で示した位置軌跡に基づいて特定されたものである。

そして、月次処理などの第２段階として（図５）、そのように候補記憶手段３２に記憶されている各滞在例データＤ１のうち、互いに共通する位置範囲に係るものが同じ曜日について所定の期間又は数の中で所定以上の割合で出現すると、それら各滞在例データＤ１に基づいて滞在パタンデータＤ３を作成する。

例えば、図５の例では、地点Ａ２に係る滞在例データＤ１−２をもとに、滞在パタンデータＤ３のうち、地点Ａ２及び平日（月〜金）に係る４行目の滞在パタンデータが作成されている。その具体的内容については後述する。

〔２−５．移動パタンデータとその作成〕
また、移動パタンデータＤ４についてであるが、パタン抽出手段３０は、リアルタイムや日次処理などで第１段階として、履歴データを構成する各位置情報に基づいて、いずれかの滞在パタンデータＤ３もしくは滞在例データＤ１の位置範囲から離脱した後、他の滞在パタンデータＤ３もしくは滞在例データＤ１の位置範囲において滞在を開始すると、移動例データＤ２として、出発側と到着側がそれぞれどの滞在パタンデータＤ３もしくは滞在例データＤ１かを特定する情報と、移動の開始時刻及び終了時刻の組を、移動例データＤ２として作成し候補記憶手段３２に記憶させる。

そして、月次処理などの第２段階として、そのように候補記憶手段３２に記憶されている各移動例データＤ２のうち、互いに共通する滞在パタンデータＤ３もしくは滞在例データＤ１を起点及び終点とするものが同じ曜日について所定の期間又は数の中で所定以上の割合（例えば、月〜金の平日のうち８割以上）で出現すると、それら各移動例データＤ２に基づいて移動パタンデータＤ４を作成する。

例えば、図５の例では、移動例データＤ２のうち、地点Ａ１→Ａ２のものに基づいて、移動パタンデータＤ４の１行目の移動パタンデータが作成されている。その具体的内容については後述する。

〔２−６．パタンデータの具体的内容〕
上記のように作成される滞在パタンデータＤ３と移動パタンデータＤ４は、それぞれ、場所に関する情報と、滞在や移動の開始時刻及び終了時刻の情報を含むものである。すなわち、まず、パタン抽出手段３０は、同じ曜日で所定以上の割合で出現した各滞在例データＤ１の過去所定回数分に基づいて、滞在パタンデータＤ３として、基準滞在範囲と、滞在の開始時刻の最早閾値及び最遅閾値、並びに滞在の終了時刻の最早閾値及び最遅閾値、を計算により決定する。

同様に、パタン抽出手段３０は、同じ曜日で所定以上の割合で出現した各移動例データＤ２の過去所定回数分に基づいて、移動の開始時刻の最早閾値及び最遅閾値、並びに移動の終了時刻の最早閾値及び最遅閾値を計算により決定し、出発側と到着側がそれぞれどの滞在パタンデータＤ３かを特定する情報とともに、移動パタンデータＤ４とする。

特に、最早閾値及び最遅閾値は、分散に関する計算に基づいて決定することが望ましい。この場合、パタン抽出手段３０は、滞在と移動の開始時刻や終了時刻の、最早閾値と最遅閾値を計算により決定する際、計算の基礎となる複数の開始時刻もしくは終了時刻について、平均値μ及び標準偏差σを計算し、標準偏差に所定の係数（例えば１．５）を乗じた値を平均値に加減した値（例えば、μ±１．５σ）を最早閾値及び最遅閾値とする。

例えば、図５の例において、滞在パタンデータＤ３の４行目は、地点Ａ２及び平日（月〜金）に係るものであるが、中心座標から半径３８０ｍ内の滞在について、例えば開始時刻をみると平均値（μ）は午前８時５１分で標準偏差（σ）は４分であるから、μ±１．５σであれば±６分を増減して、最早閾値は午前８時４５分、最遅閾値は午前８時５７分であり、これを外れれば逸脱が検出される。

同様に、図５の例において、移動例データＤ２の１行目は、地点Ａ１→Ａ２及び平日（月〜金）に係るものであるが、例えば終了時刻を見ると平均値（μ）は午前８時５０分で標準偏差（σ）は６分であるから、μ±１．５σであれば±９分を増減して、最早閾値は午前８時４１分、最遅閾値は午前８時５９分であり、これを外れれば逸脱が検出される。

〔２−７．逸脱の検出〕
以上のように作成された行動パタンデータ、すなわち滞在パタンデータＤ３と、移動パタンデータＤ４に基づいて、逸脱の検出を行うが、検出の一類型として、滞在の時刻のずれに基づくものが考えられる。この場合、逸脱検出手段４０は、滞在パタンデータＤ３に該当する滞在の開始時刻もしくは終了時刻が、対応する滞在パタンデータＤ３におけるそれぞれの再早閾値より早かった場合、及び、それぞれの最遅閾値より遅かった場合に、行動パタンからの逸脱を検出する。

検出の他の類型として、移動の時刻のずれに基づくものも考えられる。この場合、逸脱検出手段４０は、移動パタンデータＤ４に該当する移動の開始時刻もしくは終了時刻が、対応する移動パタンデータＤ４におけるそれぞれの再早閾値より早かった場合、及び、それぞれの最遅閾値より遅かった場合に、行動パタンからの逸脱を検出する。

さらに他の例として、その曜日のパタンにない滞在があったり、逆にその曜日のパタンの滞在がなかった場合についても、逸脱として検出可能である。この場合、逸脱検出手段４０は、日ごとに発生した各滞在例データＤ１を、曜日に対応する各滞在パタンデータＤ３と照合することにより、曜日に対応するいずれの滞在パタンデータＤ３にも該当しない滞在例データＤ１が発生した場合、行動パタンからの逸脱を検出する。

逆にその曜日のパタンの滞在がなかった場合についても、逸脱として検出可能であり、この場合、逸脱検出手段４０は、曜日に対応するいずれかの滞在パタンデータＤ３に該当する滞在がその曜日に発生しなかった場合に、行動パタンからの逸脱を検出する。

〔２−８．処理手順の例〕
上記のような数種の逸脱を検出する簡単な処理手順を図６のフローチャートに示す。この処理手順は、適宜なタイミングで、例えば、定周期や、ユーザからの要求操作が有った場合などに実行するもので、まず、受信若しくは履歴データから取り出した位置情報について（ステップＳ１１）、軌跡の範囲から移動の終了（停止）を検出すると（ステップＳ１２）、今回の移動の起点と終点を履歴データから取出して（ステップＳ１３）同じ曜日の移動パタンデータと照合し（ステップＳ１４）、位置の一致するものが無ければ（ステップＳ１５）次の位置情報の処理（ステップＳ１１以降）に戻る。

位置の一致するものが有って（ステップＳ１５）、最早閾値や最遅閾値を超える出発時間のずれがある場合は（ステップＳ１６）、平均値とのずれ幅を予め設定された場所名や文字列パタンに基づいて、「自宅、普段と比べて約１０分遅発。」のような出発ずれ用文字列に変換し（ステップＳ１７）、登録されたウェブサイトに追記する。この際、文字列生成手段５０は、逸脱に係る位置情報に対応する「自宅」「コンビニ」などの名称を、名称記憶手段であるロケーションＤＢ５５から読み出して前記文字列を生成する。

位置の一致するものが有って（ステップＳ１５）、最早閾値や最遅閾値を超える出発時間のずれが無い場合は（ステップＳ１６）、今回の移動を移動例データＤ２に追加するとともに（ステップＳ１８）、その時点での移動例データＤ２をもとに移動パタンデータＤ４を更新する（ステップＳ１９）。

一方、軌跡の範囲から滞在の終了（移動開始）を検出した場合は（ステップＳ１２）、今回の滞在の開始時刻も履歴データから取出し（ステップＳ２２）同じ曜日の滞在パタンデータと照合し（ステップＳ２３）、起点及び終点の一致するものが無ければ（ステップＳ２４）次の位置情報の処理（ステップＳ１１以降）に戻る。

起点及び終点の一致するものがなければ（ステップＳ２４）、今回の滞在の情報は、普段と異なる行動となるので、「○時○分頃、○○付近に到着。」のようなパタン外の出来事用の文字列（パタン外用文字列）に変換し、登録されたウェブサイトに登録する（ステップＳ２５）。

起点及び終点の一致するものが有って（ステップＳ２４）、最早閾値や最遅閾値を超える到着時間のずれがある場合は（ステップＳ２６）、平均値とのずれ幅を予め設定された場所名や文字列パタンに基づいて、「会社、普段より約１０分遅着。」のような到着時間ずれ用の文字列（到着ずれ用文字列）に変換し、登録されたウェブサイトに追記する（ステップＳ２７）。

なお、このような文字列をブログなどのウェブサイトに追記する場合、ユーザから予め登録を受け付けたウェブサイトのユーザＩＤやパスワードなどを用い、本装置がそのようなウェブサイトに対しログイン操作の模擬やクッキーを用いた認証などでログインして追記したり、追記用の所定のＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）などでそのようなウェブサイトに追記内容の情報を送信すればよい。

起点及び終点の一致するものが有って（ステップＳ２４）、最早閾値や最遅閾値を超える到着時間のずれが無い場合は（ステップＳ２６）、今回の滞在を滞在例データに追加し（ステップＳ２８）、その時点での滞在例データＤ１をもとに滞在パタンデータＤ３を更新する（ステップＳ２９）。

〔３．効果〕
以上のように、本実施形態では、端末の位置履歴をもとに通勤通学など日常の行動パタンを抽出し、課業後のイベントなどで端末の位置履歴の内容が日常の行動パタンから逸脱すると、ブログなどメッセージサービスサイトの自動更新により、ユーザの居た場所や時間などが記事化されて残る。

このため、そのままでも閲覧者は普段と違うユーザの目立った行動の変化のみ興味深く読むことができ、さらにユーザ自身が記事を見て記憶を辿って他人との活動など印象深い出来事を加筆することで、充実した記事を確実かつ容易に執筆できるので、ユーザによる主体的な情報発信が効果的に支援できる。

なお、ユーザが行動パタンから逸脱した履歴の中で、ユーザが確認操作した部分のみをブログ等に反映させる態様も、本発明の範囲内である。

また、本実施形態では、共通する場所ごとの滞在例を滞在例データＤ１として蓄積し、それが同じ曜日について多ければ、平均等の計算によりパタンを表す滞在パタンデータＤ３を作成することにより、平日の会社や学校、曜日によってスポーツ施設といった定型的な滞在を普段のパタンとして認識し、新たな場所での滞在のような逸脱のみをブログ記事などに反映できるので、少ない作業負担で、ユーザによる情報発信を効果的に支援可能となる。

また、本実施形態では、滞在パタンデータＤ３や滞在例データＤ１を利用し、その間の移動例についても移動例データＤ２として蓄積し、同じ曜日について多ければ平均等の計算によりパタンを表す移動パタンデータＤ４を作成することにより、通勤、通学、曜日ごとの課外活動のための移動といった定型的な移動についても、効率よく普段のパタンとして認識し、大幅な時間のずれなどの逸脱のみをブログ記事などに反映できるので、少ない作業負担で、ユーザによる情報発信を効果的に支援可能となる。

また、本実施形態では、滞在や移動に関するパタン逸脱の時間的判断基準となる最早閾値及び最遅閾値として、平均値μに、標準偏差σに所定係数を乗じて加減した値を用いることにより、統計的な分散程度の適切な反映が実現できることに加え、係数を増減することにより、逸脱の検出感度を自由自在に調整可能となる。

例えば、時刻のばらつきが釣鐘型の正規分布をとる場合、実際における滞在や移動の開始時刻や終了時刻のうち、１σなら約３１．７％が、１．５σなら約１３％が、２σなら約４．５％が、逸脱として検出される。１〜２割を逸脱として検出するという特に実用性に優れる数値範囲としては、標準正規分布表に従うならば、σの係数は１．２８前後から１．６５前後までが考えられる。

また、本実施形態では、曜日に対応する滞在のパタンを表す滞在パタンデータＤ３をもとに、発生がなかったか、又は該当しない滞在例データＤ１が発生した場合に行動パタンからの逸脱を検出することにより、体調や都合などで普段の活動を休んだり、新しい場所やめったに行かないような場所で活動した場合のように、ブログでの情報発信に適した普段と異なる出来事を単純な処理で確実に抽出可能となる。

特に、本実施形態では、逸脱の際の文字列を、位置情報に予め対応付けてロケーションＤＢ５５に記憶された駅名などの名称を用いて生成することにより、場所名の入力等の作業負担無く閲覧者もユーザも出来事の把握が容易になり、ユーザによる情報発信を一層効果的に支援可能となる。

〔４．他の実施形態〕
なお、上記実施形態は例示に過ぎず、本発明を限定するものではないので、本発明は、次に例示するものやそれ以外の他の例も含むものである。例えば、本装置は、単一のコンピュータやサーバに限らず、上記各手段などの機能を分担する複数のコンピュータやサーバの組合せ・連携により実現してもよい。

本発明の実施形態の構成を示す図。 本発明の実施形態における処理手順の概要を示すフローチャート。 本発明の実施形態におけるユーザの滞在や移動のパタンを例示する概念図。 本発明の実施形態における位置と時間の関係を示す概念図。 本発明の実施形態における例データとパタンデータの関係を示す概念図。 本発明の実施形態におけるより具体的な処理手順を例示するフローチャート。

符号の説明

１ 端末
２ ウェブサイト
３ ウェブサイト更新装置
１０ 登録受付手段
１５ 対象記憶手段
２０ 位置取得手段
２３ 位置記録手段
２５ 履歴記憶手段
３０ パタン抽出手段
３２ 候補記憶手段
３５ パタン記憶手段
４０ 逸脱検出手段
５０ 文字列生成手段
５５ ロケーションＤＢ
６０ 記事追記手段

Claims (17)

1. コンピュータにより、端末とウェブサイトを対応付けて、端末の位置の履歴データに基づいてウェブサイトを更新する、ウェブサイト更新装置において、
   端末と更新対象ウェブサイトを対応付けて記憶する対象記憶手段と、
   端末位置の履歴記憶手段と、
   行動パタンに関するパタン記憶手段と、に加え、
   端末のユーザから通信ネットワーク経由で、サイト更新の対象とする端末及びウェブサイトの登録を受け付けて、前記対象記憶手段に記憶させる登録受付手段と、
   前記対象記憶手段に記憶された端末について、時刻ごとの位置情報を随時取得する位置取得手段と、
   前記位置取得手段で取得された時刻ごとの位置情報を、履歴データとして前記履歴記憶手段に記憶させる位置記録手段と、
   前記履歴記憶手段に記憶されている履歴データに基づいて、基準とする行動パタンを表す行動パタンデータを作成して前記パタン記憶手段に記憶させるパタン抽出手段と、
   前記時刻ごとの位置情報を、前記パタン記憶手段に記憶されている前記行動パタンデータと比較することにより、前記行動パタンからの逸脱を検出する逸脱検出手段と、
   前記逸脱検出手段が前記行動パタンからの逸脱を検出した場合に、その逸脱に係る前記履歴データをもとに所定の変換規則により文字列を生成する文字列生成手段と、
   前記文字列生成手段で生成された前記文字列を、端末に対応付けて前記対象記憶手段に記憶されている前記ウェブサイトに記事として追記する、記事追記手段と、
   をコンピュータが実現することを特徴とするウェブサイト更新装置。
2. 前記行動パタンデータは、滞在の場所と時間帯のパタンを表す滞在パタンデータを、曜日ごとに一又は二以上含み、
   前記パタン抽出手段は、
   前記履歴データを構成する各位置情報に基づいて、所定の位置範囲内に所定時間以上連続して滞在したうえその位置範囲を離脱したことを検出した場合に、その位置範囲と、滞在の開始時刻及び終了時刻の組を、滞在例データとして作成し所定の候補記憶手段に記憶させるとともに、
   前記候補記憶手段に記憶されている前記各滞在例データのうち、互いに共通する前記位置範囲に係るものが同じ曜日について所定の期間又は数の中で所定以上の割合で出現したことを検出した場合に、それら各滞在例データに基づいて前記滞在パタンデータを作成する
   ことを特徴とする請求項１記載のウェブサイト更新装置。
3. 前記行動パタンデータは、前記滞在パタンデータに加え、移動の区間と時間帯のパタンを表す移動パタンデータを、曜日ごとに一又は二以上含み、
   前記パタン抽出手段は、
   前記履歴データを構成する各位置情報に基づいて、いずれかの前記滞在パタンデータもしくは前記滞在例データの前記位置範囲から離脱した後、他の滞在パタンデータもしくは前記滞在例データの前記位置範囲において滞在を開始すると、前記移動パタンデータとして、出発側と到着側がそれぞれどの滞在パタンデータもしくは前記滞在例データかを特定する情報と、移動の開始時刻及び終了時刻の組を、移動例データとして作成し所定の候補記憶手段に記憶させるとともに、
   前記候補記憶手段に記憶されている前記各移動例データのうち、互いに共通する滞在パタンデータもしくは前記滞在例データを起点及び終点とするものが同じ曜日について所定の期間又は数の中で所定以上の割合で出現すると、それら各移動例データに基づいて前記移動パタンデータを作成する
   ことを特徴とする請求項１又は２記載のウェブサイト更新装置。
4. 前記パタン抽出手段は、
   同じ曜日で所定以上の割合で出現した前記各滞在例データの過去所定回数分に基づいて、前記滞在パタンデータとして、基準滞在範囲と、滞在の開始時刻の最早閾値及び最遅閾値、並びに滞在の終了時刻の最早閾値及び最遅閾値、を計算により決定するように構成され、
   前記逸脱検出手段は、
   前記滞在パタンデータに該当する滞在の開始時刻もしくは終了時刻が、対応する前記滞在パタンデータにおけるそれぞれの再早閾値より早かった場合、及び、それぞれの最遅閾値より遅かった場合に、行動パタンからの逸脱を検出するように構成された
   ことを特徴とする請求項２又は３記載のウェブサイト更新装置。
5. 前記パタン抽出手段は、
   同じ曜日で所定以上の割合で出現した各移動例データの過去所定回数分に基づいて、移動の開始時刻の最早閾値及び最遅閾値、並びに移動の終了時刻の最早閾値及び最遅閾値を計算により決定し、出発側と到着側がそれぞれどの滞在パタンデータかを特定する情報とともに、前記移動パタンデータとするように構成され、
   前記逸脱検出手段は、
   前記移動例データに該当する移動の開始時刻もしくは終了時刻が、対応する前記移動パタンデータにおけるそれぞれの再早閾値より早かった場合、及び、それぞれの最遅閾値より遅かった場合に、行動パタンからの逸脱を検出するように構成された
   ことを特徴とする請求項２から４のいずれか一項に記載のウェブサイト更新装置。
6. 前記パタン抽出手段は、
   前記滞在もしくは前記移動について、前記開始時刻もしくは前記終了時刻の、前記最早閾値及び前記最遅閾値を計算により決定する際、計算の基礎となる複数の開始時刻もしくは終了時刻について、平均値μ及び標準偏差σを計算し、標準偏差に係数を乗じた値を平均値に加減した値を前記最早閾値及び前記最遅閾値とする
   ことを特徴とする請求項４又は５記載のウェブサイト更新装置。
7. 前記逸脱検出手段は、
   日ごとに発生した各滞在例データを、曜日に対応する各滞在パタンデータと照合することにより、
   曜日に対応するいずれの滞在パタンデータにも該当しない滞在例データが発生した場合、又は、曜日に対応するいずれかの滞在パタンデータに該当する滞在がその曜日に発生しなかった場合に、行動パタンからの逸脱を検出する
   ように構成されたことを特徴とする請求項２から６のいずれか一項に記載のウェブサイト更新装置。
8. 位置情報と名称を対応付けて記憶した名称記憶手段を前記コンピュータが実現し、
   前記文字列生成手段は、前記逸脱に係る位置情報に対応する前記名称を前記名称記憶手段から読み出して前記文字列を生成するように構成した
   ことを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載のウェブサイト更新装置。
9. コンピュータにより、端末とウェブサイトを対応付けて、端末の位置の履歴データに基づいてウェブサイトを更新する、ウェブサイト更新方法において、
   端末と更新対象ウェブサイトを対応付けて記憶する対象記憶手段と、
   端末位置の履歴記憶手段と、
   行動パタンに関するパタン記憶手段と、を前記コンピュータで実現するとともに、
   端末のユーザから通信ネットワーク経由で、サイト更新の対象とする端末及びウェブサイトの登録を受け付けて、前記対象記憶手段に記憶させる登録受付処理と、
   前記対象記憶手段に記憶された端末について、時刻ごとの位置情報を随時取得する位置取得処理と、
   前記位置取得処理で取得された時刻ごとの位置情報を、履歴データとして前記履歴記憶手段に記憶させる位置記録処理と、
   前記履歴記憶手段に記憶されている履歴データに基づいて、基準とする行動パタンを表す行動パタンデータを作成して前記パタン記憶手段に記憶させるパタン抽出処理と、
   前記時刻ごとの位置情報を、前記パタン記憶手段に記憶されている前記行動パタンデータと比較することにより、前記行動パタンからの逸脱を検出する逸脱検出処理と、
   前記逸脱検出処理で前記行動パタンからの逸脱を検出した場合に、その逸脱に係る前記履歴データをもとに所定の変換規則により文字列を生成する文字列生成処理と、
   前記文字列生成処理で生成された前記文字列を、端末に対応付けて前記対象記憶手段に記憶されている前記ウェブサイトに記事として追記する、記事追記処理と、
   を前記コンピュータが実行することを特徴とするウェブサイト更新方法。
10. 前記行動パタンデータは、滞在の場所と時間帯のパタンを表す滞在パタンデータを、曜日ごとに一又は二以上含み、
    前記パタン抽出処理は、
    前記履歴データを構成する各位置情報に基づいて、所定の位置範囲内に所定時間以上連続して滞在したうえその位置範囲を離脱したことを検出した場合に、その位置範囲と、滞在の開始時刻及び終了時刻の組を、滞在例データとして作成し所定の候補記憶手段に記憶させる、第一段階の処理と、
    前記候補記憶手段に記憶されている前記各滞在例データのうち、互いに共通する前記位置範囲に係るものが同じ曜日について所定の期間又は数の中で所定以上の割合で出現したことを検出した場合に、それら各滞在例データに基づいて前記滞在パタンデータを作成する、第二段階の処理と、
    を含むことを特徴とする請求項９記載のウェブサイト更新方法。
11. 前記行動パタンデータは、前記滞在パタンデータに加え、移動の区間と時間帯のパタンを表す移動パタンデータを、曜日ごとに一又は二以上含み、
    前記パタン抽出処理は、
    前記履歴データを構成する各位置情報に基づいて、いずれかの前記滞在パタンテータもしくは前記滞在例データの前記位置範囲から離脱した後、他の滞在パタンデータもしくは前記滞在例データの前記位置範囲において滞在を開始したことを検出した場合に、前記移動パタンデータとして、出発側と到着側がそれぞれどの滞在パタンデータもしくは前記滞在例データかを特定する情報と、移動の開始時刻及び終了時刻の組を、移動例データとして作成し所定の候補記憶手段に記憶させる、第一段階の処理と、
    前記候補記憶手段に記憶されている前記各移動例データのうち、互いに共通する滞在パタンデータもしくは前記滞在例データを起点及び終点とするものが同じ曜日について所定の期間又は数の中で所定以上の割合で出現したことを検出した場合に、それら各移動例データに基づいて前記移動パタンデータを作成する第二段階の処理と、
    を含むことを特徴とする請求項９又は１０記載のウェブサイト更新方法。
12. 前記パタン抽出処理は、
    同じ曜日で所定以上の割合で出現した前記各滞在例データの過去所定回数分に基づいて、前記滞在パタンデータとして、基準滞在範囲と、滞在の開始時刻の最早閾値及び最遅閾値、並びに滞在の終了時刻の最早閾値及び最遅閾値、を計算により決定する処理を含み、
    前記逸脱検出処理は、
    前記滞在パタンデータに該当する滞在の開始時刻もしくは終了時刻が、対応する前記滞在パタンデータにおけるそれぞれの再早閾値より早かった場合、及び、それぞれの最遅閾値より遅かった場合に、行動パタンからの逸脱を検出する処理を含む
    ことを特徴とする請求項１０又は１１記載のウェブサイト更新方法。
13. 前記パタン抽出処理は、
    同じ曜日で所定以上の割合で出現した各移動例データの過去所定回数分に基づいて、移動の開始時刻の最早閾値及び最遅閾値、並びに移動の終了時刻の最早閾値及び最遅閾値を計算により決定し、出発側と到着側がそれぞれどの滞在パタンデータかを特定する情報とともに、前記移動パタンデータとする処理を含み、
    前記逸脱検出処理は、
    前記移動例データに該当する移動の開始時刻もしくは終了時刻が、対応する前記移動パタンデータにおけるそれぞれの再早閾値より早かった場合、及び、それぞれの最遅閾値より遅かった場合に、行動パタンからの逸脱を検出する処理を含む
    ことを特徴とする請求項１０から１２のいずれか一項に記載のウェブサイト更新方法。
14. 前記パタン抽出処理は、
    前記滞在もしくは前記移動について、前記開始時刻もしくは前記終了時刻の、前記最早閾値及び前記最遅閾値を計算により決定する際、計算の基礎となる複数の開始時刻もしくは終了時刻について、平均値μ及び標準偏差σを計算し、標準偏差に係数を乗じた値を平均値に加減した値を前記最早閾値及び前記最遅閾値とする
    ことを特徴とする請求項１２又は１３記載のウェブサイト更新方法。
15. 前記逸脱検出処理は、
    日ごとに発生した各滞在例データを、曜日に対応する各滞在パタンデータと照合することにより、
    曜日に対応するいずれの滞在パタンデータにも該当しない滞在例データが発生した場合、又は、曜日に対応するいずれかの滞在パタンデータに該当する滞在がその曜日に発生しなかった場合に、行動パタンからの逸脱を検出する
    ことを特徴とする請求項１０から１４のいずれか一項に記載のウェブサイト更新方法。
16. 位置情報と名称を対応付けて記憶した名称記憶手段を前記コンピュータで実現するとともに、
    前記文字列生成処理において、前記逸脱に係る位置情報に対応する前記名称を前記名称記憶手段から読み出して前記文字列を生成する
    ことを特徴とする請求項９から１５のいずれか一項に記載のウェブサイト更新方法。
17. コンピュータを制御することにより、端末と更新対象ウェブサイトを対応付けて記憶する対象記憶手段と、端末位置の履歴記憶手段と、行動パタンに関するパタン記憶手段と、を実現するとともに、端末とウェブサイトを対応付けて、端末の位置の履歴データに基づいてウェブサイトを更新させる、ウェブサイト更新プログラムにおいて、
    そのプログラムは前記コンピュータの演算制御部を制御することによって、
    端末のユーザから通信ネットワーク経由で、サイト更新の対象とする端末及びウェブサイトの登録を受け付けて、前記対象記憶手段に記憶させる登録受付処理を行わせ、
    前記対象記憶手段に記憶された端末について、時刻ごとの位置情報を随時取得する位置取得処理を行わせ、
    前記位置取得処理で取得された時刻ごとの位置情報を、履歴データとして前記履歴記憶手段に記憶させる位置記録処理を行わせ、
    前記履歴記憶手段に記憶されている履歴データに基づいて、基準とする行動パタンを表す行動パタンデータを作成して前記パタン記憶手段に記憶させるパタン抽出処理を行わせ、
    前記時刻ごとの位置情報を、前記パタン記憶手段に記憶されている前記行動パタンデータと比較することにより、前記行動パタンからの逸脱を検出する逸脱検出処理を行わせ、
    前記逸脱検出処理で前記行動パタンからの逸脱を検出した場合に、その逸脱に係る前記履歴データをもとに所定の変換規則により文字列を生成する文字列生成処理を行わせ、
    前記文字列生成処理で生成された前記文字列を、端末に対応付けて前記対象記憶手段に記憶されている前記ウェブサイトに記事として追記する、記事追記処理を行わせる
    ことを特徴とするウェブサイト更新プログラム。

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