JP5214810B2 - 位置情報分析装置および位置情報分析方法 - Google Patents

Description

本発明は、ユーザの位置を示す位置情報、当該位置情報が得られた時刻情報、および当該ユーザのユーザ識別情報を含むポイントデータに基づいて、パーソントリップ情報（例えば、始点区画から終点区画への移動人数情報や、移動モード別の移動人数情報）を分析する位置情報分析装置および位置情報分析方法に関する。

従来より、個々のユーザの位置情報に応じて、さまざまなサービス（情報提供など）を行う技術が提案されている。例えば、特許文献１には、サーバ装置が、ユーザの現在位置に対応する移動先リスト（過去に当該位置にいた多くのユーザが移動先として選択した移動場所のリスト）を生成し、ユーザに提供する、といった技術が提案されている。

特開２００７−１１０３４１号公報

しかし従来は、ユーザの位置情報に応じて個々のユーザにサービス提供する技術は多く提案されているものの、多数のユーザの位置情報を巨視的に分析する技術については、あまり提案されていなかった。

一方、消費者動向等の分析のため、多数のユーザを対象とするパーソントリップ情報へのニーズは非常に高まっている。

本発明は、上記課題に鑑み、簡易に得られる多数のユーザの位置情報を効率的に分析し、有用なパーソントリップ情報を速やかに提供することを目的とする。

本発明の一側面に係る位置情報分析装置は、ユーザの位置を示す位置情報、当該位置情報が得られた時刻情報、および当該ユーザのユーザ識別情報を含むポイントデータに基づいて、始点区画から終点区画への移動人数情報を分析する位置情報分析装置であって、複数のユーザについての複数の時刻にわたる前記ポイントデータを入力するポイントデータ入力部と、入力された前記ポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上に前記ポイントデータが密集しているエリアを、前記複数のユーザの出没エリアとして抽出する出没エリア抽出部と、ユーザ毎のポイントデータと前記抽出された出没エリアとを結合し、当該結合後のデータにて、前記出没エリアに対する前記ユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいて、出没エリア間の軌跡をユーザ毎に求め、当該ユーザ毎の出没エリア間の軌跡のうち、前記選択された始点区画から前記選択された終点区画へ移動する軌跡を、始点−終点間軌跡として抽出するユーザ軌跡抽出部と、抽出された始点−終点間軌跡にて、同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡を一軌跡とカウントすることで、前記始点区画から前記終点区画への移動ユーザ数を算出するユーザ数算出部と、を備えることを特徴とする。また、位置情報分析装置は、ユーザに加え、前記ポイントデータに関係しない人を含めた、前記始点区画から前記終点区画への総移動人数を、前記算出された移動ユーザ数と、総移動人数に対する移動ユーザ数の比率とに基づいて算出する総移動人数算出部をさらに備えてもよい。

なお、上記の「総移動人数に対する移動ユーザ数の比率」とは、（総移動人数：移動ユーザ数）の比の値、即ち、総移動人数を移動ユーザ数で除した値を意味する。以下同様に、本明細書において「Ａに対するＢの比率」とは、（Ａ：Ｂ）の比の値、即ち、ＡをＢで除した値を意味する。

ここでの「ポイントデータ」としては、ＧＰＳ測位システムやPRACH PDによる位置情報取得システムで得られた位置測位データ、又は、ＯＰＳデータを採用することができる。但し、ＯＰＳデータには、厳密な位置情報（緯度・経度情報）が含まれていないので、例えば、あるユーザが在圏するエリア情報を、当該ユーザが当該エリアの重心位置に位置するものと推定し、エリア情報を当該エリアの重心位置の位置情報（緯度・経度情報）に変換することで、ＯＰＳデータからポイントデータを得ることができる。

上記の位置情報分析装置では、選択部を介して始点区画および終点区画が選択されるとともに、ポイントデータ入力部が複数のユーザについての複数の時刻にわたるポイントデータを入力する。次に、出没エリア抽出部が、入力されたポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上にポイントデータが密集しているエリアを、複数のユーザの出没エリアとして抽出する。そして、ユーザ軌跡抽出部が、ユーザ毎のポイントデータと上記抽出された出没エリアとを結合し、当該結合後のデータにて、出没エリアに対するユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいて、出没エリア間の軌跡をユーザ毎に求め、当該ユーザ毎の出没エリア間の軌跡のうち、上記選択された始点区画から上記選択された終点区画へ移動する軌跡を、始点−終点間軌跡として抽出する。さらに、ユーザ数算出部は、抽出された始点−終点間軌跡にて、同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡を一軌跡とカウントすることで、始点区画から終点区画への移動ユーザ数を算出する。ここで、始点区画から終点区画への移動ユーザ数を得ることができる。さらに、総移動人数算出部が、上記ユーザに加え、ポイントデータに関係しない人を含めた、始点区画から終点区画への総移動人数を、上記算出された移動ユーザ数と、総移動人数に対する移動ユーザ数の比率とに基づいて算出する。ここで、始点区画から終点区画への総移動人数を得ることができる。このようにして、比較的簡易に得られる多数のユーザの位置情報を効率的に分析し、有用なパーソントリップ情報を速やかに提供することができる。

上記の位置情報分析装置は、抽出された始点−終点間軌跡上の複数のポイントデータ、および、予め記憶された公共交通機関の路線地図データに基づいて、当該始点−終点間軌跡における移動モードを判定する移動モード判定部と、抽出された始点−終点間軌跡にて、同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡を一軌跡とカウントすることで、移動モード別の始点区画から終点区画への移動ユーザ数を算出する移動モード別ユーザ数算出部と、をさらに備えてもよい。また、位置情報分析装置は、上記ユーザに加え、ポイントデータに関係しない人を含めた、移動モード別の始点区画から終点区画への移動人数を、上記算出された移動モード別の移動ユーザ数と、移動人数に対する移動ユーザ数の比率とに基づいて算出する移動モード別移動人数算出部、をさらに備えてもよい。この場合、始点区画から終点区画への総移動人数に加え、移動モード別の移動人数を含む、より有用なパーソントリップ情報を提供することができる。

なお、ユーザ軌跡抽出部は、前記入力されたポイントデータをユーザ毎に分類し、ユーザ毎のポイントデータと前記抽出された出没エリアとを結合する結合部と、前記結合で得られた、前記ユーザ毎のポイントデータと前記出没エリアとを結合したデータにて、前記出没エリアに対する前記ユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいて、ユーザ毎の出没エリア間の軌跡を求める軌跡導出部と、前記選択された始点区画および終点区画の中に位置する出没エリアを、対象出没エリアとして抽出する対象出没エリア抽出部と、抽出された対象出没エリア内のユーザを抽出するユーザ抽出部と、前記抽出されたユーザの出没エリア間の軌跡を、前記ユーザ毎の出没エリア間の軌跡から抽出する軌跡抽出部と、抽出された軌跡のうち前記始点区画から前記終点区画へ移動する軌跡を、始点−終点間軌跡として抽出する始点−終点間軌跡抽出部と、を含んだ構成としてもよい。

また、移動モード判定部は、前記複数の時刻にわたる前記ユーザ毎のポイントデータにおける、時系列上で隣接するポイントデータ間の距離および時間差を求め、当該ポイントデータ間の距離および時間差に基づいて各ポイントデータ間の移動速度を算出する移動速度算出部と、算出された各ポイントデータ間の移動速度、前記ポイントデータに含まれる位置情報、および、予め記憶された前記公共交通機関の路線地図データに基づいて、各ポイントデータ間における移動モードを判定する判定部と、を含んだ構成としてもよい。

ところで、出没エリアの抽出手法については、ポイントデータをユーザ毎に分類するか否かに応じて、および、ポイントデータの密度に基づく抽出を行うかポイントデータのグループ化に基づく抽出を行うかに応じて、計４通りの態様が挙げられる。そのため、出没エリア抽出部の構成態様として、以下４通りの態様が挙げられる。

即ち、出没エリア抽出部は、予め複数に区域分けされた各区域における、前記入力された全ユーザのポイントデータの密度を算出する全ユーザ密度算出部と、算出された全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上である隣接した複数の区域から成るエリアを、前記出没エリアとして抽出する第１の抽出部と、を含む構成としてもよい。

また、出没エリア抽出部は、前記入力された全ユーザのポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをグループ化するグループ化部と、グループ化された複数のポイントデータを包含するエリアを、前記出没エリアとして抽出する第２の抽出部と、を含む構成としてもよい。

また、出没エリア抽出部は、前記入力された全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類する分類部と、分類されたユーザ毎のポイントデータについて、予め複数に区域分けされた各区域における当該ユーザ毎のポイントデータの密度を算出するユーザ毎密度算出部と、算出された各区域におけるユーザ毎のポイントデータの密度を各区域について合算することで、各区域における全ユーザのポイントデータの密度を求める合算部と、求められた全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上である隣接した複数の区域から成るエリアを、前記出没エリアとして抽出する第３の抽出部と、を含む構成としてもよい。

また、出没エリア抽出部は、前記入力された全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類する分類部と、分類されたユーザ毎のポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをユーザ毎にグループ化するユーザ毎グループ化部と、ユーザ毎にグループ化された複数のポイントデータを包含するエリアを、全ユーザについて重ね合わせる重ね合わせ部と、前記重ね合わせにより得られたエリアを、前記出没エリアとして抽出する第４の抽出部と、を含む構成としてもよい。

ところで、ユーザ数算出部は、前記同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡において一軌跡を残して他の軌跡を削除し、前記抽出された始点−終点間軌跡において、残った軌跡の数をもって、前記始点区画から前記終点区画への移動ユーザ数としてもよい。同様に、移動モード別ユーザ数算出部は、前記同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡において一軌跡を残して他の軌跡を削除し、前記抽出された始点−終点間軌跡において、残った移動モード別の軌跡の数をもって、前記移動モード別の前記始点区画から前記終点区画への移動ユーザ数としてもよい。

また、総移動人数算出部は、所定の出没エリア、始点区画および終点区画のうち何れかに関する、昼間人口統計値に対する移動ユーザ数実測値（全ポイントデータに含まれるユニークユーザ数（即ち、同一人物に関するポイントデータの重複を省いて得られたユーザ数））の比率を、前記総移動人数に対する移動ユーザ数の比率として算出し、算出された比率と前記移動ユーザ数とを乗算することで、前記始点区画から前記終点区画への総移動人数を算出してもよい。

同様に、移動モード別移動人数算出部は、所定の出没エリア、始点区画および終点区画のうち何れかに関する、昼間人口統計値に対する移動ユーザ数実測値の比率を、前記移動人数に対する移動ユーザ数の比率として算出し、算出された比率と前記移動モード別の移動ユーザ数とを乗算することで、前記移動モード別の前記始点区画から前記終点区画への移動人数を算出してもよい。

ところで、位置情報分析装置に係る発明は、位置情報分析方法に係る発明として捉えることができ、以下のように記述することができる。位置情報分析方法に係る発明も、同様の作用・効果を奏する。

本発明の一側面に係る位置情報分析方法は、位置情報分析装置により実行され、始点区画から終点区画への移動人数情報を分析するための位置情報分析方法であって、ユーザの位置を示す位置情報、当該位置情報が得られた時刻情報、および当該ユーザのユーザ識別情報を含むポイントデータであって、複数のユーザについての複数の時刻にわたる当該ポイントデータを入力するポイントデータ入力ステップと、入力された前記ポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上に前記ポイントデータが密集しているエリアを、前記複数のユーザの出没エリアとして抽出する出没エリア抽出ステップと、ユーザ毎のポイントデータと前記抽出された出没エリアとを結合し、当該結合後のデータにて、前記出没エリアに対する前記ユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいて、出没エリア間の軌跡をユーザ毎に求め、当該ユーザ毎の出没エリア間の軌跡のうち、前記選択された始点区画から前記選択された終点区画へ移動する軌跡を、始点−終点間軌跡として抽出するユーザ軌跡抽出ステップと、抽出された始点−終点間軌跡にて、同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡を一軌跡とカウントすることで、前記始点区画から前記終点区画への移動ユーザ数を算出するユーザ数算出ステップと、を備えることを特徴とする。また、位置情報分析方法は、前記ユーザに加え、前記ポイントデータに関係しない人を含めた、前記始点区画から前記終点区画への総移動人数を、前記算出された移動ユーザ数と、総移動人数に対する移動ユーザ数の比率とに基づいて算出する総移動人数算出ステップをさらに備えてもよい。さらに、位置情報分析方法は、算出された前記始点区画から前記終点区画への総移動人数を出力する出力ステップをさらに備えてもよい。

本発明によれば、簡易に得られる多数のユーザの位置情報を効率的に分析し、有用なパーソントリップ情報を速やかに提供することができる。

第１、第２実施形態の通信システムのシステム構成図である。 第１実施形態の位置情報分析装置の機能ブロック構成図である。 出没エリア抽出部のさまざまな構成例を示す図である。 ユーザ軌跡抽出部の構成例を示す図である。 第１実施形態の位置情報分析処理に関するフローチャートである。 出没エリアの抽出処理のさまざまな態様を示すフローチャートである。 図５の処理を説明するための図である。 位置情報ＤＢから得られるポイントデータを示す図である。 処理過程におけるポイントデータを示す図である。 総移動人数の表示出力例を示す図である。 第２実施形態の位置情報分析装置の機能ブロック構成図である。 第２実施形態の位置情報分析処理に関するフローチャートである。 移動モードの判定処理に関するフローチャートである。 総移動人数および移動モード別の移動人数の表示出力例を示す図である。 処理過程におけるラインデータを示す図である。 出没エリア抽出部の別の構成例を示す図である。 出没エリアの抽出処理の別の態様を示すフローチャートである。

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

［第１実施形態］
図１は、本実施形態の通信システム１０のシステム構成図である。図１に示すように、この通信システム１０は、移動機１００、ＢＴＳ（基地局）２００、ＲＮＣ（無線制御装置）３００、交換機４００、各種処理ノード７００、および管理センタ５００を含んで構成されている。また、この管理センタ５００は、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィユニット５０３、および可視化ソリューションユニット５０４から構成されている。

交換機４００は、ＢＴＳ２００、ＲＮＣ３００を介して、移動機１００の位置情報を収集する。ＲＮＣ３００は、移動機１００との間で通信接続が行われる際に、ＲＲＣコネクション要求信号における遅延値を用いて移動機１００の位置を測定することができる。交換機４００は、このように測定された移動機１００の位置情報を、移動機１００が通信接続を実行する際に受け取ることができる。交換機４００は受け取った位置情報を記憶しておき、所定のタイミング、または管理センタ５００からの要求に応じて収集した位置情報を管理センタ５００に出力する。ここで、一般的に、ＲＮＣ３００は、約千個からなるものであり、日本全国に配置されている。一方で、交換機４００は、３００個程度日本国内に配置されている。

各種処理ノード７００は、ＲＮＣ３００および交換機４００を通じて移動機１００の位置情報を取得し、場合によっては位置の再計算などを行い、所定のタイミングで、または、管理センタ５００からの要求に応じて、収集された位置情報を管理センタ５００に出力する。

管理センタ５００は、上述したとおり、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィユニット５０３、および可視化ソリューションユニット５０４を含んで構成されており、各ユニットでは、移動機１００の位置情報に用いた統計処理を行う。

社会センサユニット５０１は、各交換機４００および各種処理ノード７００から、又は、オフラインで、移動機１００の位置情報等を含んだデータを収集するサーバ装置である。この社会センサユニット５０１は、交換機４００および各種処理ノード７００から定期的に出力されたデータを受信したり、または社会センサユニット５０１において予め定められたタイミングに従って交換機４００および各種処理ノード７００からデータを取得したりできるように構成されている。

ペタマイニングユニット５０２は、社会センサユニット５０１から受信したデータを所定のデータ形式に変換するサーバ装置である。例えば、ペタマイニングユニット５０２は、ユーザＩＤをキーにソーティング処理を行ったり、エリアごとにソーティング処理を行ったりする。

モバイルデモグラフィユニット５０３は、ペタマイニングユニット５０２において処理されたデータに対する集計処理、すなわち各項目のカウンティング処理を行うサーバ装置である。例えば、モバイルデモグラフィユニット５０３は、あるエリアに在圏するユーザ数をカウントしたり、また在圏分布を集計したりすることができる。

可視化ソリューションユニット５０４は、モバイルデモグラフィユニット５０３において集計処理されたデータを可視可能に処理するサーバ装置である。例えば、可視化ソリューションユニット５０４は、集計されたデータを地図上にマッピング処理することができる。この可視化ソリューションユニット５０４にて処理されたデータは、企業、官公庁または個人等に提供され、店舗開発、道路交通調査、災害対策、環境対策などに利用される。なお、このように統計処理された情報は、当然にプライバシーを侵害しないように個人等は特定されないように加工されている。

なお、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィユニット５０３および可視化ソリューションユニット５０４はいずれも、前述したようにサーバ装置により構成され、図示は省略するが、通常の情報処理装置の基本構成（即ち、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、キーボードやマウス等の入力デバイス、外部との通信を行う通信デバイス、情報を記憶する記憶デバイス、および、ディスプレイやプリンタ等の出力デバイス）を備えることは言うまでもない。

［位置情報分析装置の構成］
次に、本実施形態に係る位置情報分析装置について説明する。図２には位置情報分析装置６００の機能ブロック構成を示す。この図２に示すように、位置情報分析装置６００は、選択部６０１、ポイントデータ入力部６０２、出没エリア抽出部６０３、ユーザ軌跡抽出部６０４、ユーザ数算出部６０５、総移動人数算出部６０６、および出力部６０７を備えている。各部の機能は後述する。

本実施形態における位置情報は、ユーザの位置を示す位置情報、当該位置情報が得られた時刻情報、および当該ユーザのユーザ識別情報を含むポイントデータの形式で処理される。多数のユーザについての複数の時刻にわたるポイントデータは、位置情報データベース６２０に保存されている。ここでの「ポイントデータ」としては、ＧＰＳ測位システムやPRACH PDによる位置情報取得システムで得られた位置測位データ、又は、ＯＰＳデータを採用することができる。但し、ＯＰＳデータには、厳密な位置情報（緯度・経度情報）が含まれていないので、例えば、あるユーザが在圏するエリア情報を、当該ユーザが当該エリアの重心位置に位置するものと推定し、エリア情報を当該エリアの重心位置の位置情報（緯度・経度情報）に変換することで、ＯＰＳデータからポイントデータを得ることができる。

図２の論理的な構成と図１のシステム構成との対応について概説する。ここでは、一例として、位置情報分析装置６００が、図１のペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィユニット５０３および可視化ソリューションユニット５０４に相当し、位置情報データベース６２０が、図１のペタマイニングユニット５０２に相当する。

以下、図２の位置情報分析装置６００の各部の機能を説明する。選択部６０１は、位置情報分析装置６００の操作員が始点区画および終点区画を選択するための構成である。ポイントデータ入力部６０２は、複数のユーザについての複数の時刻にわたるポイントデータを位置情報データベース６２０から読み出して位置情報分析装置６００に入力する。

出没エリア抽出部６０３は、入力されたポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合の当該ポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上にポイントデータが密集しているエリアを、出没エリアとして抽出する。ここでの「出没エリア」とは、特定の個人でなく多数のユーザが頻繁に訪れて滞在する傾向が認められるエリアを意味する。出没エリア抽出部６０３による出没エリアの抽出処理はさまざまな態様を採用することができ、各態様に応じて図３（ａ）〜（ｄ）に示すさまざまな機能ブロック構成を採用することができる。本実施形態では、ポイントデータをユーザ毎に分類するか否かに応じて、および、抽出手法としてポイントデータの密度に基づく抽出を行うかポイントデータのグループ化に基づく抽出を行うかに応じて、計４通りの機能ブロック構成（図３（ａ）〜（ｄ））を以下説明する。

出没エリア抽出部６０３は、図３（ａ）に示すように、２次元地図データ上で予め複数に区域分けされた各区域における全ユーザのポイントデータの密度を算出する全ユーザ密度算出部６０３Ａと、算出された全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上であるエリアを出没エリアとして抽出する第１の抽出部６０３Ｂと、を含んで構成することができる。この構成は、ポイントデータをユーザ毎に分類せずに、抽出手法としてポイントデータの密度に基づく抽出を行う態様に相当する。

また、出没エリア抽出部６０３は、図３（ｂ）に示すように、全ユーザのポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合のポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをグループ化するグループ化部６０３Ｃと、グループ化された複数のポイントデータを２次元地図データ上で包含するエリアを出没エリアとして抽出する第２の抽出部６０３Ｄと、を含んで構成することができる。この構成は、ポイントデータをユーザ毎に分類せずに、抽出手法としてポイントデータのグループ化に基づく抽出を行う態様に相当する。

また、出没エリア抽出部６０３は、図３（ｃ）に示すように、全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類する分類部６０３Ｅと、分類されたユーザ毎のポイントデータについて、２次元地図データ上で予め複数に区域分けされた各区域における当該ユーザ毎のポイントデータの密度を算出するユーザ毎密度算出部６０３Ｆと、算出された各区域におけるユーザ毎のポイントデータの密度を各区域について合算することで、各区域における全ユーザのポイントデータの密度を求める合算部６０３Ｇと、求められた全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上であるエリアを出没エリアとして抽出する第３の抽出部６０３Ｈと、を含んで構成することができる。この構成は、ポイントデータをユーザ毎に分類して、抽出手法としてポイントデータの密度に基づく抽出を行う態様に相当する。

また、出没エリア抽出部６０３は、図３（ｄ）に示すように、全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類する分類部６０３Ｉと、分類されたユーザ毎のポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合のポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをユーザ毎にグループ化するユーザ毎グループ化部６０３Ｊと、ユーザ毎にグループ化された複数のポイントデータを２次元地図データ上で包含するエリアを、全ユーザについて２次元地図データ上で重ね合わせる重ね合わせ部６０３Ｋと、重ね合わせにより得られたエリアを出没エリアとして抽出する第４の抽出部６０３Ｌと、を含んで構成することができる。この構成は、ポイントデータをユーザ毎に分類して、抽出手法としてポイントデータのグループ化に基づく抽出を行う態様に相当する。

上記４通りの態様のうち、ユーザ毎に分類したポイントデータからポイントデータの密度算出を行う図３（ｃ）の態様や、ユーザ毎に分類したポイントデータに対しグループ化を行う図３（ｄ）の態様では、密度算出処理やグループ化処理を分散して実行することで、処理負荷の分散を図ることができる。即ち、多数の対象ユーザを複数に分割し、分割した個々の対象ユーザ群ごとに、そのポイントデータに対し密度算出処理やグループ化処理を実行すればよい。

さて、図２に戻って、ユーザ軌跡抽出部６０４は、２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと上記抽出された出没エリアとを結合し、当該結合後のデータにて、出没エリアに対するユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいて、出没エリア間の軌跡をユーザ毎に求め、当該ユーザ毎の出没エリア間の軌跡のうち、始点区画から終点区画へ移動する軌跡を始点−終点間軌跡として抽出する。

このユーザ軌跡抽出部６０４は、より具体的には、図４のように構成することができる。即ち、図４に示すようにユーザ軌跡抽出部６０４は、入力されたポイントデータをユーザ毎に分類し２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと上記抽出された出没エリアとを結合する結合部６０４Ａと、結合で得られたデータ（２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと出没エリアとを結合したデータ）にて、出没エリアに対するユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいてユーザ毎の出没エリア間の軌跡を求める軌跡導出部６０４Ｂと、始点区画および終点区画の中に位置する出没エリアを対象出没エリアとして抽出する対象出没エリア抽出部６０４Ｃと、抽出された対象出没エリア内のユーザを抽出するユーザ抽出部６０４Ｄと、抽出されたユーザの出没エリア間の軌跡を、上記ユーザ毎の出没エリア間の軌跡から抽出する軌跡抽出部６０４Ｅと、抽出された軌跡のうち始点区画から終点区画へ移動する軌跡を始点−終点間軌跡として抽出する始点−終点間軌跡抽出部６０４Ｆと、を含んだ構成とされている。

次に、図２のユーザ数算出部６０５は、ユーザ軌跡抽出部６０４により抽出された始点−終点間軌跡にて、同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡を一軌跡とカウントすることで、始点区画から終点区画への移動ユーザ数を算出する。総移動人数算出部６０６は、上記ユーザ以外の一般人（ポイントデータに関係しない人）と上記ユーザとを含めた、始点区画から終点区画への総移動人数を、上記算出された移動ユーザ数と、総移動人数に対する移動ユーザ数の比率とを乗算することで算出し、出力部６０７は、総移動人数算出部６０６により算出された始点区画から終点区画への総移動人数を出力する。なお、ここでの「総移動人数に対する移動ユーザ数の比率」としては、「所定範囲の地域における人口」に占める「位置情報を得られた特定の通信事業者の移動端末数」の割合である端末契約率を用いてもよい。端末契約率を用いた例や端末契約率の求め方等については、後述する。また、上記の比率（端末契約率も含む）については、地域ごとの比率、性別ごとの比率、年代ごとの比率などを求めて利用してもよい。

［位置情報分析装置における各種の処理］
次に、位置情報分析装置６００において実行される図５の位置情報分析処理を説明する。

位置情報分析装置６００の操作員が選択部６０１によって始点区画および終点区画を選択し（図５のステップＳ１）、ポイントデータ入力部６０２が、複数のユーザについての複数の時刻にわたるポイントデータを位置情報データベース６２０から読み出して位置情報分析装置６００に入力する（ステップＳ２）。ポイントデータは、図８に示すようにユーザの位置を示す位置情報（緯度情報と経度情報）、当該位置情報が得られた時刻情報（タイムスタンプ）、および当該ユーザのユーザ識別子を含んでいる。ポイントデータ入力部６０２は、上記ステップＳ２におけるポイントデータの入力時に、各ポイントデータにユニークな識別子（ポイント識別子）を付加し、図９（ａ）に示す付加後のポイントデータを出没エリア抽出部６０３へ渡す。

次に、出没エリア抽出部６０３は、入力されたポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合のポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上にポイントデータが密集しているエリアを出没エリアとして抽出する（ステップＳ３）。ステップＳ３の抽出処理には、前述したように計４通りの態様がある。以下、各態様について説明する。

ポイントデータをユーザ毎に分類せずに、抽出手法としてポイントデータの密度に基づく抽出を行う第１の態様では、出没エリア抽出部６０３は、前述した図３（ａ）の構成を備え、図６（ａ）に示すように全ユーザ密度算出部６０３Ａが２次元地図データ上で予め複数に区域分けされた各区域における全ユーザのポイントデータの密度を算出し（ステップＳ３０１）、第１の抽出部６０３Ｂが、上記算出された全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上であるエリアを出没エリアとして抽出する（ステップＳ３０２）。なお、上記の区域分けとしては、メッシュ状に多数の正方形に区域分けしてもよいし、多数のポリゴン（多角形）状に区域分けしてもよい（以下に出てくる区域分けについても同様である）。また、ポイントデータの密度としては、算出結果の安定性の点からみて、ポイントデータのカーネル密度を算出することが望ましい（以下に出てくるポイントデータの密度算出処理についても同様である）。

また、ポイントデータをユーザ毎に分類せずに、抽出手法としてポイントデータのグループ化に基づく抽出を行う第２の態様では、出没エリア抽出部６０３は、前述した図３（ｂ）の構成を備え、図６（ｂ）に示すようにグループ化部６０３Ｃが全ユーザのポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合のポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをグループ化し（ステップＳ３０３）、第２の抽出部６０３Ｄが、グループ化された複数のポイントデータを２次元地図データ上で包含するエリアを出没エリアとして抽出する（ステップＳ３０４）。

また、ポイントデータをユーザ毎に分類して、抽出手法としてポイントデータの密度に基づく抽出を行う第３の態様では、出没エリア抽出部６０３は、前述した図３（ｃ）の構成を備え、図６（ｃ）に示すように分類部６０３Ｅが全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類し（ステップＳ３０５）、ユーザ毎密度算出部６０３Ｆが、分類されたユーザ毎のポイントデータについて、２次元地図データ上で予め複数に区域分けされた各区域における当該ユーザ毎のポイントデータの密度を算出する（ステップＳ３０６）。そして、合算部６０３Ｇが、算出された各区域におけるユーザ毎のポイントデータの密度を各区域について合算することで、各区域における全ユーザのポイントデータの密度を求め（ステップＳ３０７）、第３の抽出部６０３Ｈが、求められた全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上であるエリアを出没エリアとして抽出する（ステップＳ３０８）。

また、ポイントデータをユーザ毎に分類して、抽出手法としてポイントデータのグループ化に基づく抽出を行う第４の態様では、出没エリア抽出部６０３は、前述した図３（ｄ）の構成を備え、図６（ｄ）に示すように分類部６０３Ｉが全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類し（ステップＳ３０９）、ユーザ毎グループ化部６０３Ｊが、分類されたユーザ毎のポイントデータを２次元地図データ上にプロットした場合のポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをユーザ毎にグループ化する（ステップＳ３１０）。そして、重ね合わせ部６０３Ｋが、ユーザ毎にグループ化された複数のポイントデータを２次元地図データ上で包含するエリアを、全ユーザについて２次元地図データ上で重ね合わせ（ステップＳ３１１）、第４の抽出部６０３Ｌが、重ね合わせにより得られたエリアを出没エリアとして抽出する（ステップＳ３１２）。なお、ステップＳ３１１の重ね合わせで複数ユーザについてエリアが重なった部分と、重ならなかった部分（１つのユーザのみのエリア）とが出てくるが、その場合、例えば、重ならなかった部分における半分の領域（隣接する重なった部分との境界に近い方の半分の領域）と、重なった部分とを包含するエリアを出没エリアとして抽出する、といった抽出手法を採ることが望ましい。

なお、図８に示す位置情報には、ＰＲＡＣＨ−ＰＤ処理で付与されるＳＡＩ（Subscriber Area ID）情報を含んでもよい。この場合、出没エリアの抽出処理は、例えば図１７に示す処理となり、これを実現するための出没エリア抽出部６０３は、例えば図１６に示すように、分類部６０３Ｐ、滞在時間導出部６０３Ｑ、ユーザ数導出部６０３Ｒ、および第５の抽出部６０３Ｓを備えた構成を採用することができる。即ち、図１６の分類部６０３Ｐが、全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類し（図１７のステップＳ３２１）、次に、滞在時間導出部６０３Ｑが、各ユーザについて、あるエリアに在圏していることを示すＳＡＩ情報を含んだ時間的に連続する位置情報群ごとにタイムスタンプの最小値および最大値を求め、求めた最大値と最小値の差を当該あるエリアに滞在していた時間（以下「エリア内滞在時間」という）として求める（ステップＳ３２２）。これにより、各ユーザについて１つ又は複数のエリアに関するエリア内滞在時間が求められる。このとき、エリアごとに捉えた場合、各エリアについて１人又は複数のユーザに関するエリア内滞在時間が求められたこととなる。次に、ユーザ数導出部６０３Ｒが、各エリアについて、エリア内滞在時間が所定の閾値以上のユーザの数を求め（ステップＳ３２３）、第５の抽出部６０３Ｓが、ステップＳ３２３で求められたユーザ数が出没エリア判定のための基準値以上のエリアを出没エリアとして抽出する（ステップＳ３２４）。このようにして、位置情報がＰＲＡＣＨ−ＰＤ処理で付与されるＳＡＩ情報を含む場合でも、出没エリアを適正に抽出することができる。

以上のような図５のステップＳ３の抽出処理で得られた出没エリア情報（出没エリアＩＤ）、および図９（ａ）のポイントデータは、ユーザ軌跡抽出部６０４へ渡される。

図５において次のステップＳ４では、ユーザ軌跡抽出部６０４の結合部６０４Ａは、入力された図９（ａ）のポイントデータをユーザ毎に分類し、２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと上記抽出された出没エリア情報（出没エリアＩＤ）とを結合する。これにより、図９（ｂ）に示す結合後のポイントデータが得られる。次に、軌跡導出部６０４Ｂは、ステップＳ４の結合で得られた図９（ｂ）のポイントデータ（２次元地図データ上でユーザ毎のポイントデータと出没エリアとを結合したデータ）にて、出没エリアに対するユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいて、ユーザ毎の出没エリア間の軌跡を導出する（ステップＳ５）。例えば、あるユーザについての出没エリアが、１０時１０分に「エリアＡ」、１０時２０分と１０時３０分と１０時４０分に「エリアＢ」、１０時５０分に「エリアＣ」である場合、出没エリアとして「エリアＢ」を想定したとき、エリアＢには「エリアＡから来た」点、およびエリアＢから「エリアＣへ行った」点が求められる。即ち、出没エリア間の軌跡として出没エリアの「エリアＢ」については、エリアＡから来たので、Fromエリアとして「エリアＡ」が求められ、エリアＣへ行ったので、Toエリアとして「エリアＣ」が求められる。ここで、軌跡導出部６０４Ｂは、図９（ｂ）のポイントデータに対し、上記求められたFromエリアＩＤとToエリアＩＤとを付加し、図９（ｃ）のポイントデータを生成する。なお、ポイントデータへの上記のFromエリアＩＤおよびToエリアＩＤの設定は必須ではない。

次に、対象出没エリア抽出部６０４Ｃは、始点区画および終点区画の中に位置する出没エリアを対象出没エリアとして抽出する（ステップＳ６）。ここで、対象出没エリア抽出部６０４Ｃは、図９（ｃ）のポイントデータのうち、対象出没エリアに関するポイントデータのみに対し、対象出没エリアフラグを「１」にセットする。なお、対象出没エリアフラグはデフォルト値を「０」とする。そのため、対象出没エリアに関するポイントデータのみ、その対象出没エリアフラグが「１」にセットされる。例えば、図７（ｂ）に示すように始点区画Ｘおよび終点区画Ｙの中に位置する対象出没エリアＡ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２が抽出され、図７（ａ）のように２次元地図データ上で分布したポイントデータのうち、対象出没エリアＡ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２に関するポイントデータのみ、その対象出没エリアフラグが「１」にセットされる。

次に、ユーザ抽出部６０４Ｄは、抽出された対象出没エリア内のユーザを抽出する（ステップＳ７）。例えば、対象出没エリアフラグが「１」にセットされたポイントデータのみを抽出し、該抽出したポイントデータより、対象出没エリア内のユーザを抽出することができる。

そして、軌跡抽出部６０４Ｅは、上記ユーザ毎の出没エリア間の軌跡から、ステップＳ７で抽出された対象出没エリア内のユーザに関する出没エリア間の軌跡を抽出する（ステップＳ８）。例えば、図７（ｃ）に示すように、対象出没エリアＡ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２内のユーザに関するポイントデータを結ぶ軌跡が抽出される。図７（ｃ）の例では、対象出没エリアＡ１−Ｂ１間の軌跡が１つ、対象出没エリアＡ１−Ｂ２間の軌跡が１つ、対象出没エリアＡ２−Ｂ１間の軌跡が１つ、対象出没エリアＡ２−Ｂ２間の軌跡が２つ抽出され、さらに、対象出没エリアＡ１と図示しない出没エリア間の軌跡Ｌ１、および対象出没エリアＢ２と図示しない出没エリア間の軌跡Ｌ２が抽出される。

さらに、始点−終点間軌跡抽出部６０４Ｆは、抽出された軌跡のうち、始点区画から終点区画へ移動する軌跡を始点−終点間軌跡として抽出する（ステップＳ９）。図７（ｃ）の例では、始点区画Ｘから終点区画Ｙへ移動する軌跡ではない軌跡Ｌ１、Ｌ２が除外され、図７（ｄ）に示す対象出没エリアＡ１−Ｂ１間の軌跡１つ、対象出没エリアＡ１−Ｂ２間の軌跡１つ、対象出没エリアＡ２−Ｂ１間の軌跡１つ、対象出没エリアＡ２−Ｂ２間の軌跡２つが、始点−終点間軌跡として抽出される。

次に、ユーザ数算出部６０５は、抽出された始点−終点間軌跡にて、同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡を一軌跡とカウントすることで、始点区画から終点区画への移動ユーザ数を算出する（ステップＳ１０）。このとき、ユーザ数算出部６０５は、例えば、同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡において一軌跡を残して他の軌跡を削除し、上記抽出された始点−終点間軌跡において、残った軌跡の数をもって、始点区画から終点区画への移動ユーザ数とすることができる。

次に、総移動人数算出部６０６は、上記ユーザ以外の一般人（ポイントデータに関係しない人）と上記ユーザとを含めた、始点区画から終点区画への総移動人数を、上記算出された移動ユーザ数と、総移動人数に対する移動ユーザ数の比率とを乗算することで算出する（ステップＳ１１）。このとき、総移動人数算出部６０６は、例えば、所定の出没エリア、始点区画および終点区画のうち何れかに関する、昼間人口統計値に対する移動ユーザ数実測値の比率を、総移動人数に対する移動ユーザ数の比率として算出し、算出された比率と移動ユーザ数とを乗算することで、始点区画から終点区画への総移動人数を算出することができる。例えば、始点区画と終点区画それぞれについて、昼間人口統計値に対する移動ユーザ数実測値の比率を求め、それらの加算平均値を上記比率として使用し、当該比率と移動ユーザ数とを乗算することで、始点区画から終点区画への総移動人数を算出してもよい。また、総移動人数に対する移動ユーザ数の比率は、予め定められ記憶された値（例えば２０倍、３０倍など）を用いてもよく、総移動人数算出部６０６は、予め定められた比率と移動ユーザ数とを乗算することで、始点区画から終点区画への総移動人数を算出してもよい。

また、総移動人数に対する移動ユーザ数の比率としては、「所定範囲の地域における人口」に占める「位置情報を得られた特定の通信事業者の移動端末数」の割合である端末契約率を用いてもよい。即ち、総移動人数算出部６０６は、端末契約率を用いて移動ユーザ数を補正することにより、始点区画から終点区画への総移動人数を求めてもよい。例えば、移動ユーザ数を端末契約率で除する（割り算する）ことで、始点区画から終点区画への総移動人数を算出してもよい。なお、端末契約率は、位置情報分析装置１において予め記憶されていることとしてもよいし、処理が実施される度に入力されることとしてもよい。また、総移動人数算出部６０６は、外部から位置情報分析装置１に入力された又は位置情報分析装置１に予め記憶された所定範囲の地域における人口に関する情報と、位置情報を得られた特定の通信事業者の移動端末数とに基づいて、端末契約率を算出してもよい。例えば、位置情報を得られた特定の通信事業者の移動端末数を所定範囲の地域における人口の値で除することにより端末契約率を算出してもよい。もちろん、端末契約率を都度算出することは必須ではない。このように、位置情報を得られた特定の通信事業者の移動端末数を用いて端末契約率を算出することにより、位置情報が得られない移動端末（例えば、電源オフ状態の移動端末や圏外に位置する移動端末等）の数を考慮した上で、総移動人数を算出することが可能となる。

さらに、出力部６０７は、総移動人数算出部６０６により算出された始点区画から終点区画への総移動人数を、例えば図１０のように出力する（ステップＳ１２）。この図１０には、始点区画Ａから終点区画Ｂへ向けての矢印、始点区画Ａ、および終点区画Ｂを表した図にて、上記矢印内に総移動人数（例えば３２０００人）を記載する例を示している。

以上説明した第１実施形態によれば、比較的簡易に得られる多数のユーザの位置情報を効率的に分析し、有用なパーソントリップ情報を速やかに提供することができる。

［第２実施形態］
第２実施形態の通信システムのシステム構成は、図１の第１実施形態におけるシステム構成と同様であるため、同システム構成の説明を省略する。

［位置情報分析装置の構成］
次に、第２実施形態に係る位置情報分析装置について説明する。図１１には第２実施形態に係る位置情報分析装置６００の機能ブロック構成を示す。この図１１に示すように、第２実施形態に係る位置情報分析装置６００は、図２の第１実施形態の位置情報分析装置に対し、移動モード判定部６０８、移動モード別ユーザ数算出部６０９、および移動モード別移動人数算出部６１０が追加された構成とされている。以下、これら追加された構成について説明する。

移動モード判定部６０８は、ユーザ軌跡抽出部６０４により抽出された始点−終点間軌跡上の複数のポイントデータ、および、予め記憶された公共交通機関の路線地図データに基づいて、当該始点−終点間軌跡における移動モードを判定する。このような移動モード判定部６０８は、ユーザ軌跡抽出部６０４により抽出された始点−終点間軌跡上の複数のポイントデータにおける、時系列上で隣接するポイントデータ間の距離および時間差を求め、当該ポイントデータ間の距離および時間差に基づいて各ポイントデータ間の移動速度を算出する移動速度算出部６０８Ａと、算出された各ポイントデータ間の移動速度、ポイントデータに含まれる位置情報、および予め記憶された公共交通機関の路線地図データに基づいて、各ポイントデータ間における移動モードを判定する判定部６０８Ｂと、を含んだ構成とすることができる。

移動モード別ユーザ数算出部６０９は、上記始点−終点間軌跡にて、同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡を一軌跡とカウントすることで、移動モード別の始点区画から終点区画への移動ユーザ数を算出する。

移動モード別移動人数算出部６１０は、上記ユーザ以外の一般人（ポイントデータに関係しない人）と上記ユーザとを含めた、移動モード別の始点区画から終点区画への移動人数を、上記算出された移動モード別の移動ユーザ数と、移動人数に対する移動ユーザ数の比率とを乗算することで算出する。算出された移動モード別の始点区画から終点区画への移動人数は、全移動モードに関する始点区画から終点区画への総移動人数とともに、出力部６０７によって出力される。

［位置情報分析装置における各種の処理］
次に、第２実施形態に係る位置情報分析装置６００において実行される図１２の位置情報分析処理を説明する。この図１２の位置情報分析処理において、ステップＳ１〜Ｓ１１の処理は、前述した第１実施形態の位置情報分析処理と同様であるため、説明を省略し、図１２のステップＳ１３以降の処理について説明する。

図１２のステップＳ１３では、移動モード判定部６０８が、ユーザ軌跡抽出部６０４により抽出された始点−終点間軌跡上の複数のポイントデータ、および、予め記憶された公共交通機関の路線地図データに基づいて、以下のようにして当該始点−終点間軌跡における移動モードを判定する。

即ち、移動モード判定部６０８は、図１３に示すように、まず、地図データベース６３０から地図データを読み込む（ステップＳ１３０１）。またこのとき、移動モード判定部６０８は、ポイントデータ入力部６０２から、ポイント識別子が付与されたポイントデータ（図９（ａ））を受け取り、該ポイントデータをユーザ毎に分類し時系列に沿って並べ、並べた後のポイントデータにおいて、あるユーザの一連の移動履歴に対応する複数のポイントデータを１つのラインとして捉え、各ラインに対しユニークな識別子（ライン識別子）を割り当て、図１５（ａ）に示すようなラインデータを生成する。ラインデータは、１つのラインにおける時系列上で隣接するポイントデータ間（１つの区間）を一単位として生成され、図１５（ａ）のようにラインデータは、ライン識別子、該当区間の移動モード、該当区間の上流点のポイント識別子および該当区間の下流点のポイント識別子を含んで構成される。

次に、移動モード判定部６０８は、対象ユーザの時系列に並べたポイントデータにおいて隣接する２つのポイントデータを対象として定め、当該２つの対象ポイントデータの位置情報より対象ポイントデータ間の距離を求めるとともに、対象ポイントデータのタイムスタンプより時間差を求め、得られた対象ポイントデータ間の距離を時間差で割り算することで、対象ポイントデータ間の移動速度を算出する（ステップＳ１３０２）。なお、対象として定めた上記隣接する２つのポイントデータ間を１つの「区間」として想定し、当該２つのポイントデータのうち古い方（時系列上で上流側）のポイントデータを「上流点」と称し、新しい方（時系列上で下流側）のポイントデータを「下流点」と称する。

そして、移動モード判定部６０８は、上記算出された移動速度Ｖが、予め定められた徒歩判定のための基準速度Ｖ１未満か否かを判定し（ステップＳ１３０３）、移動速度Ｖが基準速度Ｖ１未満ならば、対象ポイントデータ間の移動モードを「徒歩」と判定する（ステップＳ１３０４）。

移動速度Ｖが基準速度Ｖ１未満でない場合、移動モード判定部６０８は、移動速度Ｖが基準速度Ｖ１以上且つ予め定められた自転車判定のための基準速度Ｖ２未満か否かを判定し（ステップＳ１３０５）、移動速度Ｖが基準速度Ｖ１以上且つ基準速度Ｖ２未満ならば、対象ポイントデータ間の移動モードを「自転車」と判定する（ステップＳ１３０６）。

移動速度Ｖが基準速度Ｖ２以上の場合、移動モード判定部６０８は、予め記憶された電車路線地図データに照らし、上流点と下流点の少なくとも１つ以上が電車路線上に位置するか否かを判定し（ステップＳ１３０７）、上流点と下流点の少なくとも１つ以上が電車路線上に位置するならば、対象ポイントデータ間の移動モードを「電車」と判定する（ステップＳ１３０８）。

ステップＳ１３０８で否定判定された場合、移動モード判定部６０８は、予め記憶されたバス路線地図データに照らし、上流点と下流点の少なくとも１つ以上がバス路線上に位置するか否かを判定し（ステップＳ１３０９）、上流点と下流点の少なくとも１つ以上がバス路線上に位置するならば、対象ポイントデータ間の移動モードを「バス」と判定する（ステップＳ１３１０）。一方、ステップＳ１３０９で否定判定された場合は、対象ポイントデータ間の移動モードを「自動車」と判定する（ステップＳ１３１１）。

そして、移動モード判定部６０８は、図１５（ａ）のラインデータに対し、以上のような判定で得られた移動モード情報を付加することで図１５（ｂ）のラインデータを生成し、生成された図１５（ｂ）のラインデータ（移動モード情報が付加されたラインデータ）を保存する。

以上のようなステップＳ１３０２〜Ｓ１３１１の処理は、次に、１つの軌跡における次の隣接ポイントデータを対象として実行される。そして、ステップＳ１３０２〜Ｓ１３１１の処理が１つの軌跡について終了すると、ステップＳ１３１３へ進み、当該１つの軌跡全体の移動モードを以下のようにして決定する。即ち、１つの軌跡全体で単一の移動モードとなった場合は、当該移動モードを当該軌跡全体の移動モードとして決定する。一方、１つの軌跡全体で、複数の移動モードを含む場合は、所定の優先順位（例えば、電車＞自動車＞バス＞自転車＞徒歩という高低関係を持つ優先順位）にしたがって、以下のように軌跡全体の移動モードを決定する。複数の移動モードのうち「電車」が含まれる場合は、「電車」を軌跡全体の移動モードとして決定する。「電車」が含まれず「自動車」が含まれる場合は、「自動車」を軌跡全体の移動モードとして決定する。「電車」も「自動車」も含まれず「バス」が含まれる場合は、「バス」を軌跡全体の移動モードとして決定する。「電車」も「自動車」も「バス」も含まれず「自転車」と「徒歩」が含まれる場合は、「自転車」を軌跡全体の移動モードとして決定する。また、別の方法として、各移動モードに要した時間を比較し、最も長い時間を要したものを移動モードとして決定してもよい。また別の方法として、１つの軌跡全体で、複数の移動モードを含む場合は、求められた移動モードの時系列的な並びを移動モードパターンとして決定し、管理してもよい。例えば、「徒歩」「電車」「バス」「徒歩」となった場合、「徒歩−電車−バス−徒歩」パターンとして決定する。この方法において、複数の移動モードから構成されるパターンが複雑になる場合、特定の移動モードはパターンから除外することも考えられる。例えば、複数の移動モードから構成される場合、「徒歩」を除外するといったことが考えられ、この場合、移動モードが「徒歩」「電車」「バス」となった場合、「電車−バス」という移動パターンとして決定する。

以後、ステップＳ１３０２〜Ｓ１３１３の処理は、全ての軌跡について実行完了するまで繰り返される。そして、全ての軌跡について実行完了すると、図１３の処理を終了して図１２へ戻り、次のステップＳ１４へ進む。

次に、移動モード別ユーザ数算出部６０９は、上記始点−終点間軌跡にて、同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡を一軌跡とカウントすることで、移動モード別の始点区画から終点区画への移動ユーザ数を算出する（ステップＳ１４）。このとき、移動モード別ユーザ数算出部６０９は、例えば、同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡において一軌跡を残して他の軌跡を削除し、上記抽出された始点−終点間軌跡において、残った移動モード別の軌跡の数をもって、移動モード別の始点区画から終点区画への移動ユーザ数とすることができる。

次に、移動モード別移動人数算出部６１０は、上記ユーザ以外の一般人（ポイントデータに関係しない人）と上記ユーザとを含めた、移動モード別の始点区画から終点区画への移動人数を、上記算出された移動モード別の移動ユーザ数と、移動人数に対する移動ユーザ数の比率とを乗算することで算出する（ステップＳ１５）。このとき、移動モード別移動人数算出部６１０は、例えば、所定の出没エリア、始点区画および終点区画のうち何れかに関する、昼間人口統計値に対する移動ユーザ数実測値の比率を、移動人数に対する移動ユーザ数の比率として算出し、算出された比率と移動モード別の移動ユーザ数とを乗算することで、移動モード別の始点区画から終点区画への移動人数を算出することができる。例えば、始点区画と終点区画それぞれについて、昼間人口統計値に対する移動ユーザ数実測値の比率を求め、それらの加算平均値を上記比率として使用し、当該比率と移動モード別の移動ユーザ数とを乗算することで、移動モード別の始点区画から終点区画への移動人数を算出してもよい。また、移動人数に対する移動ユーザ数の比率は、予め定められ記憶された値（例えば２０倍、３０倍など）を用いてもよく、移動モード別移動人数算出部６１０は、予め定められた比率と移動モード別の移動ユーザ数とを乗算することで、移動モード別の始点区画から終点区画への移動人数を算出してもよい。なお、第１実施形態で述べたように、総移動人数に対する移動ユーザ数の比率として、「所定範囲の地域における人口」に占める「位置情報を得られた特定の通信事業者の移動端末数」の割合である端末契約率を用いてもよい。また、上記の比率（端末契約率も含む）については、地域ごとの比率、性別ごとの比率、年代ごとの比率などを求めて利用してもよい。

さらに、出力部６０７は、ステップＳ１５で算出された移動モード別の始点区画から終点区画への移動人数を、ステップＳ１１で算出された始点区画から終点区画への総移動人数とともに出力する（ステップＳ１６）。例えば、出力部６０７は、自転者の移動人数と徒歩の移動人数とを統合して、移動モード別の移動人数に関する人数比率を算出し、電車５０％、自動車２５％、バス12.5％、自転車および徒歩12.5％といった人数比率を得て、図１４のように、総移動人数（例えば３２０００人）を表す図の下に、総移動人数の内訳（移動モード別の移動人数に関する人数比率）を表した円グラフを配置することができる。また、上記以外に、出力部６０７は、総移動人数（例えば３２０００人）を表す図の下に、移動モード別の移動人数（例えば、電車１６０００人、自動車８０００人、バス４０００人、自転車および徒歩４０００人）を表示してもよい。

以上説明した第２実施形態によれば、始点区画から終点区画への総移動人数に加え、移動モード別の移動人数を出力することができ、より有用なパーソントリップ情報を提供することができる。

１０…通信システム、１００…移動機、２００…ＢＴＳ、３００…ＲＮＣ、４００…交換機、５００…管理センタ、５０１…社会センサユニット、５０２…ペタマイニングユニット、５０３…モバイルデモグラフィユニット、５０４…可視化ソリューションユニット、６００…情報分析装置、６０１…選択部、６０２…ポイントデータ入力部、６０３…出没エリア抽出部、６０３Ａ…全ユーザ密度算出部、６０３Ｂ…第１の抽出部、６０３Ｃ…グループ化部、６０３Ｄ…第２の抽出部、６０３Ｅ…分類部、６０３Ｆ…ユーザ毎密度算出部、６０３Ｇ…合算部、６０３Ｈ…第３の抽出部、６０３Ｉ…分類部、６０３Ｊ…ユーザ毎グループ化部、６０３Ｋ…重ね合わせ部、６０３Ｌ…第４の抽出部、６０４…ユーザ軌跡抽出部、６０４Ａ…結合部、６０４Ｂ…軌跡導出部、６０４Ｃ…対象出没エリア抽出部、６０４Ｄ…ユーザ抽出部、６０４Ｅ…軌跡抽出部、６０４Ｆ…始点−終点間軌跡抽出部、６０５…ユーザ数算出部、６０６…総移動人数算出部、６０７…出力部、６０８…移動モード判定部、６０９…移動モード別ユーザ数算出部、６１０…移動モード別移動人数算出部、６２０…位置情報データベース、６３０…地図データベース、７００…各種処理ノード。

Claims (16)

1. ユーザの位置を示す位置情報、当該位置情報が得られた時刻情報、および当該ユーザのユーザ識別情報を含むポイントデータに基づいて、始点区画から終点区画への移動人数情報を分析する位置情報分析装置であって、
   複数のユーザについての複数の時刻にわたる前記ポイントデータを入力するポイントデータ入力部と、
   入力された前記ポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上に前記ポイントデータが密集しているエリアを、前記複数のユーザの出没エリアとして抽出する出没エリア抽出部と、
   ユーザ毎のポイントデータと前記抽出された出没エリアとを結合し、当該結合後のデータにて、前記出没エリアに対する前記ユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいて、出没エリア間の軌跡をユーザ毎に求め、当該ユーザ毎の出没エリア間の軌跡のうち、前記選択された始点区画から前記選択された終点区画へ移動する軌跡を、始点−終点間軌跡として抽出するユーザ軌跡抽出部と、
   抽出された始点−終点間軌跡にて、同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡を一軌跡とカウントすることで、前記始点区画から前記終点区画への移動ユーザ数を算出するユーザ数算出部と、
   を備える位置情報分析装置。
2. 前記ユーザに加え、前記ポイントデータに関係しない人を含めた、前記始点区画から前記終点区画への総移動人数を、前記算出された移動ユーザ数と、総移動人数に対する移動ユーザ数の比率とに基づいて算出する総移動人数算出部、
   をさらに備える請求項１に記載の位置情報分析装置。
3. 前記位置情報分析装置は、
   前記抽出された始点−終点間軌跡上の複数のポイントデータ、および、予め記憶された公共交通機関の路線地図データに基づいて、当該始点−終点間軌跡における移動モードを判定する移動モード判定部と、
   前記抽出された始点−終点間軌跡にて、同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡を一軌跡とカウントすることで、移動モード別の前記始点区画から前記終点区画への移動ユーザ数を算出する移動モード別ユーザ数算出部と、
   をさらに備える請求項１又は２に記載の位置情報分析装置。
4. 前記ユーザに加え、前記ポイントデータに関係しない人を含めた、移動モード別の前記始点区画から前記終点区画への移動人数を、前記算出された移動モード別の移動ユーザ数と、移動人数に対する移動ユーザ数の比率とに基づいて算出する移動モード別移動人数算出部、
   をさらに備える請求項３に記載の位置情報分析装置。
5. 前記ユーザ軌跡抽出部は、
   前記入力されたポイントデータをユーザ毎に分類し、ユーザ毎のポイントデータと前記抽出された出没エリアとを結合する結合部と、
   前記結合で得られた、前記ユーザ毎のポイントデータと前記出没エリアとを結合したデータにて、前記出没エリアに対する前記ユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいて、ユーザ毎の出没エリア間の軌跡を求める軌跡導出部と、
   前記選択された始点区画および終点区画の中に位置する出没エリアを、対象出没エリアとして抽出する対象出没エリア抽出部と、
   抽出された対象出没エリア内のユーザを抽出するユーザ抽出部と、
   前記抽出されたユーザの出没エリア間の軌跡を、前記ユーザ毎の出没エリア間の軌跡から抽出する軌跡抽出部と、
   抽出された軌跡のうち前記始点区画から前記終点区画へ移動する軌跡を、始点−終点間軌跡として抽出する始点−終点間軌跡抽出部と、
   を含むことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の位置情報分析装置。
6. 前記移動モード判定部は、
   前記複数の時刻にわたる前記ユーザ毎のポイントデータにおける、時系列上で隣接するポイントデータ間の距離および時間差を求め、当該ポイントデータ間の距離および時間差に基づいて各ポイントデータ間の移動速度を算出する移動速度算出部と、
   算出された各ポイントデータ間の移動速度、前記ポイントデータに含まれる位置情報、および、予め記憶された前記公共交通機関の路線地図データに基づいて、各ポイントデータ間における移動モードを判定する判定部と、
   を含むことを特徴とする請求項３又は４に記載の位置情報分析装置。
7. 前記出没エリア抽出部は、
   予め複数に区域分けされた各区域における、前記入力された全ユーザのポイントデータの密度を算出する全ユーザ密度算出部と、
   算出された全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上である隣接した複数の区域から成るエリアを、前記出没エリアとして抽出する第１の抽出部と、
   を含むことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の位置情報分析装置。
8. 前記出没エリア抽出部は、
   前記入力された全ユーザのポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをグループ化するグループ化部と、
   グループ化された複数のポイントデータを包含するエリアを、前記出没エリアとして抽出する第２の抽出部と、
   を含むことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の位置情報分析装置。
9. 前記出没エリア抽出部は、
   前記入力された全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類する分類部と、
   分類されたユーザ毎のポイントデータについて、予め複数に区域分けされた各区域における当該ユーザ毎のポイントデータの密度を算出するユーザ毎密度算出部と、
   算出された各区域におけるユーザ毎のポイントデータの密度を各区域について合算することで、各区域における全ユーザのポイントデータの密度を求める合算部と、
   求められた全ユーザのポイントデータの密度が所定の基準値以上である隣接した複数の区域から成るエリアを、前記出没エリアとして抽出する第３の抽出部と、
   を含むことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の位置情報分析装置。
10. 前記出没エリア抽出部は、
    前記入力された全ユーザのポイントデータをユーザ毎に分類する分類部と、
    分類されたユーザ毎のポイントデータ同士の距離を求め、求めた距離が所定の基準距離以下となるポイントデータをユーザ毎にグループ化するユーザ毎グループ化部と、
    ユーザ毎にグループ化された複数のポイントデータを包含するエリアを、全ユーザについて重ね合わせる重ね合わせ部と、
    前記重ね合わせにより得られたエリアを、前記出没エリアとして抽出する第４の抽出部と、
    を含むことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の位置情報分析装置。
11. 前記ユーザ数算出部は、
    前記同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡において一軌跡を残して他の軌跡を削除し、
    前記抽出された始点−終点間軌跡において、残った軌跡の数をもって、前記始点区画から前記終点区画への移動ユーザ数とする、
    ことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の位置情報分析装置。
12. 前記移動モード別ユーザ数算出部は、
    前記同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡において一軌跡を残して他の軌跡を削除し、
    前記抽出された始点−終点間軌跡において、残った移動モード別の軌跡の数をもって、前記移動モード別の前記始点区画から前記終点区画への移動ユーザ数とする、
    ことを特徴とする請求項３又は４に記載の位置情報分析装置。
13. 前記総移動人数算出部は、
    所定の出没エリア、始点区画および終点区画のうち何れかに関する、昼間人口統計値に対する移動ユーザ数実測値の比率を、前記総移動人数に対する移動ユーザ数の比率として算出し、算出された比率と前記移動ユーザ数とを乗算することで、前記始点区画から前記終点区画への総移動人数を算出する、
    ことを特徴とする請求項２に記載の位置情報分析装置。
14. 前記移動モード別移動人数算出部は、
    所定の出没エリア、始点区画および終点区画のうち何れかに関する、昼間人口統計値に対する移動ユーザ数実測値の比率を、前記移動人数に対する移動ユーザ数の比率として算出し、算出された比率と前記移動モード別の移動ユーザ数とを乗算することで、前記移動モード別の前記始点区画から前記終点区画への移動人数を算出する、
    ことを特徴とする請求項３又は４に記載の位置情報分析装置。
15. 位置情報分析装置により実行され、始点区画から終点区画への移動人数情報を分析するための位置情報分析方法であって、
    ユーザの位置を示す位置情報、当該位置情報が得られた時刻情報、および当該ユーザのユーザ識別情報を含むポイントデータであって、複数のユーザについての複数の時刻にわたる当該ポイントデータを入力するポイントデータ入力ステップと、
    入力された前記ポイントデータの分布状況に基づいて、所定基準以上に前記ポイントデータが密集しているエリアを、前記複数のユーザの出没エリアとして抽出する出没エリア抽出ステップと、
    ユーザ毎のポイントデータと前記抽出された出没エリアとを結合し、当該結合後のデータにて、前記出没エリアに対する前記ユーザ毎のポイントデータの相対的な位置関係の時系列的な遷移に基づいて、出没エリア間の軌跡をユーザ毎に求め、当該ユーザ毎の出没エリア間の軌跡のうち、前記選択された始点区画から前記選択された終点区画へ移動する軌跡を、始点−終点間軌跡として抽出するユーザ軌跡抽出ステップと、
    抽出された始点−終点間軌跡にて、同一ユーザについての複数の始点−終点間軌跡を一軌跡とカウントすることで、前記始点区画から前記終点区画への移動ユーザ数を算出するユーザ数算出ステップと、
    を備える位置情報分析方法。
16. 前記ユーザに加え、前記ポイントデータに関係しない人を含めた、前記始点区画から前記終点区画への総移動人数を、前記算出された移動ユーザ数と、総移動人数に対する移動ユーザ数の比率とに基づいて算出する総移動人数算出ステップ、
    をさらに備える請求項１５に記載の位置情報分析方法。