JP5799808B2 - 情報管理装置、そのデータ処理方法、およびコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報管理装置、そのデータ処理方法、およびコンピュータプログラムに関し、情報のプライバシ性に関する処理を行う情報管理装置、そのデータ処理方法、およびコンピュータプログラムに関する。

近年、携帯端末や自動車等に搭載されたＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）や無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等によって測定される位置情報を活用したサービスが増加している。サービスを提供するサービスプロバイダは、複数の位置情報をあわせて位置履歴として蓄積する場合がある。位置履歴は、個人（携帯端末や自動車等のユーザ）が立ち寄ったコンビニや出かけた街中等の位置を表すプライバシ性が低い情報ばかりでなく、その個人が自宅や通院した病院等の位置を表すプライバシ性が高い情報が混在する。

プライバシ性が高い情報を組合せることによって、個人を特定するばかりでなく、趣味や嗜好等の個人の特徴を明確にすることができる。更に、位置情報の周期性や頻度を解析することによって、個人の今の滞在場所や、これから会える可能性が高い場所等が知られる場合があるため、ストーキングや誹謗中傷等の被害を受ける危険性がある。また、その個人が直接的な被害を受けなかったとしても、他人になんらかのプライベートな行動を知られているという気持ち悪さがある。

このことから、プライバシ性が高い情報を保有する企業や個人は、漏えいの危険性がないように、情報を厳格に管理している。位置履歴のようにプライバシ性が異なる情報が混在している場合、適切に分離、分類することによって、プライバシ性に合わせた情報管理が可能となる。また、プライバシ性が高い情報のみを用いることによって、パーソナライズされたサービスを提供しやすくなる。

位置履歴から重要な位置情報を抽出する技術として、滞留点を抽出するシステムの一例が特許文献１に記載されている。特許文献１（特開２００９−９８２０５号公報）のシステムは、端末装置と、サーバ装置と、表示装置とを有する。端末装置は、検出した現在位置の情報とＩＤとをサーバ装置に送信する。サーバ装置は、前記現在位置における滞在時間の情報を計時し端末装置毎に滞在時間とその位置の情報を管理し、滞在時間の比較的長い端末装置が多い位置を特定する。表示装置は、前記サーバ装置が特定した前記位置を地図画像上に表示し、前記位置の画像表示態様を変化させる。これにより、利用者数が多い滞留場所をイベント性が高い場所として抽出するとしている。

また、特許文献２（特開２００９−４３０５７号公報）に記載されたシステムは、ユーザ端末装置と、行動履歴記憶部と、行動履歴作成部と、ビジネス・プライベート判定部とを有する。ユーザ端末装置は、利用者の位置と騒音と照度と時刻等の情報を検出する。行動履歴記憶部は、前記ユーザ端末装置が検出した情報から、移動時間帯と滞留時間帯を識別し、滞留場所を特定する。行動履歴作成部は、滞留場所の照度レベルと騒音レベルを特定する。ビジネス・プライベート判定部は、時間帯と照度レベルと騒音レベルを利用して、滞留場所をビジネスＰＯＩとプライベートＰＯＩとに識別する。

関連する技術として、特許文献３（特開２００６−２５２２０７号公報）に行動履歴管理システムが開示されている。この行動履歴管理システムは、位置情報提供サーバと、行動履歴管理装置と、クライアントとを備えたことを特徴とする。位置情報提供サーバは、人に関連付けられた携帯発信機のＩＤ情報と場所情報とその場所情報を取得した時間情報とを含む位置情報を送信する手段を備えている。行動履歴管理装置は、位置情報取得部、メッセージ解析部、ログ生成部、ログ整形部、及び行動履歴データベースを有する。ただし、位置情報取得部は、該位置情報提供サーバより位置情報を受け取り、特定の時間帯に滞在していた場所とその時間帯に当該人物の近くにいた携帯発信機を備えた人を同時に記録するために、位置情報を受信しその属性ごとに切り分ける。メッセージ解析部は、観測された時間や場所を含めログに適した形に整形する。ログ生成部は、一定時間ごとの位置情報と近くにいた人を含めたログを生成する。ログ整形部は、ログ情報の表示用データを取得する。クライアントは、該行動履歴管理装置とネットワークで接続されている。

特許文献４（特開２００８−２９３１３７号公報）に個体管理装置が開示されている。この個体管理装置は、第１の保持手段と、第２の保持手段と、評価手段とを備える。第１の保持手段は、複数の個体それぞれが保有する位置検出器を用いて検出される位置情報に基づく第１の情報を保持する。第２の保持手段は、前記各個体の行動履歴に基づく第２の情報を保持する。評価手段は、前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記各個体と、各個体が保有する前記位置検出器との関係を評価する。

特許文献５（特開２００９−１４０１５１号公報）に行動履歴分析システムが開示されている。この行動履歴分析システムは、利用者の行動履歴を分析する。測位手段と、位置履歴格納手段と、位置行動対応情報格納手段と、分析手段とを備える。測位手段は、利用者の位置情報を取得する機能を有する。位置履歴格納手段は、前記測位手段において取得した利用者の位置情報を格納する機能を有する。位置行動対応情報格納手段は、利用者の位置情報に基づいて利用者の行動を判定する方法について記載された情報である位置行動対応情報を格納する機能を有する。分析手段は、前記位置履歴格納手段に格納された位置情報と、前記位置行動対応情報格納手段に格納された位置行動対応情報とを用いて、利用者の行動履歴情報を生成、出力する機能を有する。

特開２００９−９８２０５号公報 特開２００９−４３０５７号公報 特開２００６−２５２２０７号公報 特開２００８−２９３１３７号公報 特開２００９−１４０１５１号公報

上述した特許文献１に記載されたシステムにおいては、利用者（ユーザ）が多く集まる場所をイベント性が高い場所として抽出している。そのため、周りに他の利用者が少なく特定の利用者が長時間滞在するその利用者の自宅のようなプライバシ性が高い場所を抽出できないという問題があった。

上述した特許文献２に記載されたシステムにおいては、時間帯と照度レベルと騒音レベルを利用して、滞留場所をビジネスＰＯＩとプライベートＰＯＩとに識別している。そのため、騒音や照度とプライバシ性との間に関連が少ない場合、必ずしもプライバシ性が高い情報を抽出できないという問題があった。

このような問題は、位置情報による位置履歴だけでなく、ユーザの行動を示す情報を収集するライフログ（ここでは、行動情報ともいう）についても同様に起こりうる。行動情報（ライフログ）は、ユーザ識別子（ユーザ名）と情報履歴とでグルーピングすることができる。そのような情報履歴としては、上記の位置情報による位置履歴だけでなく、Ｗｅｂ参照履歴、クレジットカード等による購買履歴、携帯端末やカーナビなどによる位置履歴、脈拍や体重や体脂肪率や血圧や歩数などの健康管理データ履歴、カメラ画像履歴などに例示される。

本発明は上述した問題に鑑みて成されたものであり、本発明の目的は雑多な行動情報の中から、プライバシ性の高低に対応した情報を抽出することが可能な情報管理装置、そのデータ処理方法、情報管理システム、およびコンピュータプログラムを提供することにある。

従って、上記課題を解決するために、本発明の情報管理装置は、情報受付部と、収集情報記憶部と、集約部と、特徴抽出部と、判定部と、評価情報記憶部とを備える。情報受付部は、ユーザの行動を表す行動情報を定期的に受信する。収集情報記憶部は、情報受付部が受信した行動情報をユーザ毎に記憶する。集約部は、収集情報部に記憶されている行動情報のうち、近似する内容が含まれる行動情報をまとめて情報集合をユーザ毎に生成する。特徴抽出部は、情報集合のプライバシ性を表す指標と基準を特徴として抽出し情報集合に含める。判定部は、情報集合の特徴のプライバシ性が一定以上であるか否かを判定する。

また、本発明の情報管理装置のデータ処理方法において、情報管理装置は、ユーザの行動を表す行動情報をユーザ毎に記憶する収集情報記憶部と評価情報記憶部とを備えている。そして、データ処理方法は、行動情報を定期的に受信して、収集情報記憶部に記憶するステップと、収集情報部に記憶されている行動情報のうち、近似する内容が含まれる行動情報をまとめて情報集合をユーザ毎に生成するステップと、情報集合のプライバシ性を表す指標と基準を特徴として抽出し情報集合に含めるステップと、情報集合の特徴のプライバシ性が一定以上であるか否かを判定するステップと、判定部を通過した情報集合を評価情報記憶部に記憶するステップとを備える。

更に、本発明のプログラムは、上記段落に記載の情報管理装置のデータ処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、雑多な位置情報の中から、プライバシ性の高低に対応した情報を抽出することができる。それにより、プライバシ性の高低に対応した位置情報管理を行うことが可能となる。

図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報管理装置の構成を示す機能ブロック図である。 図２は、本発明の第１の実施の形態に係る情報管理装置の動作（蓄積フェーズ）の一例を示すフローチャートである。 図３は、本発明の第１、２、３の実施の形態に係る情報管理装置の動作（参照フェーズ）の一例を示すフローチャートである。 図４は、本発明の第２の実施の形態に係る情報管理装置の構成を示す機能ブロック図である。 図５は、本発明の第２の実施の形態に係る情報管理装置の動作（蓄積フェーズ）の一例を示すフローチャートである。 図６は、本発明の第３の実施の形態に係る情報管理装置の構成を示す機能ブロック図である。 図７は、本発明の第３の実施の形態に係る情報管理装置の動作（蓄積フェーズ）の一例を示すフローチャートである。 図８は、本発明の第４の実施の形態に係る情報管理装置の構成を示す機能ブロック図である。 図９は、本発明の第４の実施の形態に係る情報管理装置の動作（蓄積フェーズ）の一例を示すフローチャートである。 図１０Ａは、本発明の実施例の情報管理装置の処理を説明するための図である。 図１０Ｂは、本発明の実施例の情報管理装置の処理を説明するための図である。 図１１は、本発明の実施例の情報管理装置の処理を説明するための図である。 図１２は、本発明の実施例の情報管理装置の処理を説明するための図である。 図１３は、本発明の実施例の情報管理装置の処理を説明するための図である。 図１４は、本発明の実施例の情報管理装置の処理を説明するための図である。 図１５は、本発明の実施例に係る情報管理装置の評価情報記憶部の一例を示す表である。 図１６Ａは、本発明の実施例の情報管理装置の処理を説明するための図である。 図１６Ｂは、本発明の実施例の情報管理装置の処理を説明するための図である。 図１７は、本発明の実施例の情報管理装置の処理を説明するための図である。 図１８は、本発明の実施例の情報管理装置の処理を説明するための図である。

以下、本発明の情報管理装置、そのデータ処理方法、およびコンピュータプログラムの実施の形態に関して、添付図面を参照して説明する。以下の各図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。

（第１の実施の形態）
まず、本発明の第１の実施の形態に係る情報管理装置１００の構成について説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報管理装置１００の構成を示す機能ブロック図である。情報管理装置１００は、情報受付部１０２と、収集情報記憶部１０４と、集約部１０６と、特徴抽出部１０８と、判定部１１０と、評価情報記憶部１１２、出力部１１４とを備える。

情報管理装置１００は、コンピュータに例示される情報処理装置である。情報管理装置１００及び後述される他の情報管理装置における各構成要素（機能ブロック）は、図１等の構成要素を実現するプログラム（ソフトウェア）により、情報処理装置のハードウェアを用いて実現される。例えば、コンピュータのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、メモリ、記憶装置のようなハードウェアと、記憶装置に格納されメモリにロードされた図１の構成要素を実現するプログラム（ソフトウェア）とが協働した手段により、各構成要素の目的に対応したデータの演算処理を実行することで実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当事者には理解されるところである。以下説明する各図は、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。

従って、情報管理装置１００は、例えば、ＣＰＵ、メモリ（主記憶装置）、ハードディスク（補助記憶装置）、及び通信装置を備え、キーボードやマウス等の入力装置やディスプレイや、プリンタ等の出力装置と接続されたコンピュータにより実現することができる。そして、ＣＰＵがハードディスクに記憶されるプログラムをメモリに読み出して実行することにより、上記情報受付部１０２〜出力部１１４の各機能を実現することができる。

情報受付部１０２は、１つ以上の携帯機器とネットワークによって接続されている。携帯機器は、ユーザに携帯されている。その携帯機器は、ＧＰＳや無線ＬＡＮ等の測位装置を搭載している。情報受付部１０２は、その携帯機器から位置情報を適宜（例示：定期的、設定時刻毎、ユーザのボタン操作による送信など）、連続的に受信する。その位置情報は、緯度や経度や高度等を組み合せた位置と、測位時刻やユーザを識別するユーザ名等の属性とから構成され、測位装置によって生成される。その位置情報には、自宅や勤務先等のユーザ（利用者）を特定できる位置が含まれていても良い。居酒屋やゴルフ場等のユーザの趣味・嗜好等の特徴を明確にする位置が含まれていても良い。観光地やショッピングモールや移動途中の場所等、プライバシ性が低い位置が含まれていても良い。なお、位置は、緯度・経度・高度等によって表現されるピンポイント情報だけでなく、総務省が規定する地域メッシュコードによって表現されるエリア情報等であっても良い。

収集情報記憶部１０４は、ユーザから送信され情報受付部１０２が連続的に受信する位置情報を、ユーザ毎に記憶する。すなわち、収集情報記憶部１０４は、例えば、ユーザ名（又はユーザＩＤ）と測位時刻と測位データとを関連付けて記録している。その行動履歴は、時系列に沿って記憶されることが好ましい。ただし、集約部１０６がその位置情報を高速に参照できるのであれば、その限りではない。

集約部１０６は、収集情報記憶部１０４に記憶されている位置情報について、ユーザ毎に以下の処理を行う。すなわち、収集情報記憶部１０４に記憶されている位置情報を時系列に並べて、一定時間連続し、かつ、位置が近い位置情報から構成される位置情報集合を生成する。そして、位置情報集合に基づいて、滞留点を生成する。ただし、滞留点は、位置情報集合に含まれる任意の位置情報の位置と、位置情報集合に含まれる全ての位置情報の時刻が含まれる時間帯とを含んでいる。

詳細には、集約部１０６は、収集情報記憶部１０４に記憶されている位置情報からユーザ名が等しい位置情報を抽出する。続いて、該当する位置情報を時系列に並べて、位置が近い位置情報をグループ化して位置情報集合を生成する。具体的には、同じ建物にいる、同じ状態である、同じ動作をしている等を判断できる程度に近い位置、例えば、半径１０ｍ以内の位置等をグループ化する。更に、位置情報集合を構成する位置情報の測位時刻が全て含まれるような時間帯を算出し、（単に通過したのではなく）滞在したことを判断できる時間帯以上の位置情報集合を抽出する。次に、位置情報集合と、位置情報集合の代表的な位置、例えば、位置情報集合を構成する全ての位置情報の位置の重心や、最も多い位置等と、時間帯とを含む滞留点を生成する。そして、集約部１０６は、同じ位置、又は、近い位置を持つ滞留点であり、ユーザ名が一致する滞留点を要素とする滞留点集合を生成する。

特徴抽出部１０８は、各滞留点集合に対して、滞留点集合のプライバシ性を表す特徴を導出する。そのような特徴としては、頻度、周期性、継続性、公共性、分散性等が例示される。特徴抽出部１０８は、各滞留点集合について、これらの特徴を抽出し、滞留点集合に含める。ただし、頻度は、滞留点集合に含まれる滞留点の数を表す。周期性は、滞留点集合に含まれる滞留点の時間帯の周期を表す。継続性は、滞留点集合に含まれる滞留点の時間帯の長さを表す。公共性は、滞留点集合に含まれる滞留点の位置と同じ位置、もしくは、近い位置を持ち、かつ、滞留点のユーザ名とは異なるユーザ名を持つ滞留点を含む滞留点集合の数を表す。分散性は、滞留点集合に含まれる滞留点間の距離の指標である。

滞留点集合のプライバシ性を表す特徴は、特徴名及び特徴度として導出される。例えば、頻度を特徴名として、滞留点集合を構成する滞留点の数を特徴度とする。他の例としては、周期性を特徴名として、滞留点集合を構成する滞留点の時間帯がどの程度周期的であるかを表す値を特徴度とする。更に他の例としては、継続性を特徴名として、滞留点集合を構成する滞留点の時間帯の長さの平均を特徴度とする。更に他の例としては、公共性を特徴名として、滞留点集合を構成する滞留点の位置と同じ位置、もしくは、近い位置を持ち、滞留点のユーザ名とは異なるユーザ名を持つ滞留点を含む滞留点集合の数を特徴度とする。更に他の例としては、分散性を特徴名として、滞留点集合を構成する滞留点のそれぞれの位置の分散性を特徴度とする。

判定部１１０は、頻度、周期性、継続性、公共性、及び分散性のいずれか一つが所定の条件を満たすか否かを判定する。すなわち、判定部１１０は、特徴抽出部１０８が抽出した特徴名が一定以上の特徴度を満たしている滞留点集合を、プライバシ性が高い滞留点集合として、評価情報記憶部１１２に記憶する。

評価情報記憶部１１２は、特徴抽出部１０８によって抽出された特徴を持つ滞留点集合であり、判定部１１０による判定を通過した（プライバシ性の高い）滞留点集合を記憶する。すなわち、評価情報記憶部１１２は、ユーザ名が等しく、一定時間以上連続し、かつ、位置が近い位置情報から構成される位置情報集合と、位置情報集合に含まれる任意の位置情報の位置と、位置情報集合に含まれる全ての位置情報の時刻が含まれる時間帯と、を含む滞留点を要素として持つ滞留点集合を記憶する。

出力部１１４は、要求者（閲覧者）からの要求に合わせて滞留点集合を評価情報記憶部１１２から検索して出力する。例えば、特定のエリアに滞留したことがあるユーザのリストを指定することによって、出力部１１４はそのエリアに滞留点があるユーザの全探索を評価情報記憶部１１２で行い、ユーザ名を要素とするリストを出力する。

次に、本発明の第１の実施の形態に係る情報管理装置１００の動作（データ処理方法）について説明する。図２と図３は、本発明の第１の実施の形態に係る情報管理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。情報管理装置１００の動作は、図２に示される蓄積フェーズと、図３に示される参照フェーズとを備えている。ただし、蓄積フェーズは、位置情報の集合から算出した滞留点について、プライバシ性が高い滞留点を抽出する工程を含んでいる。参照フェーズは、閲覧者の要求に合わせて、プライバシについて一定の条件を満たす滞留点を出力する工程を含んでいる。

まず、図２の蓄積フェーズについて説明する。
情報受付部１０２は、緯度や経度や高度等を組み合せた位置と、測位時刻やユーザを識別するユーザ名等の属性とから構成される位置情報を１つ以上の携帯機器（ユーザ）から定期的に受信する。そして、ユーザから送信された位置情報を、ユーザ毎に収集情報記憶部１０４（収集情報記憶装置）に記憶する（情報受付手順：図２のステップＳ１０１）。

集約部１０６は、収集情報記憶部１０４に記憶されている位置情報からユーザ名が等しい位置情報を抽出する。続いて、該当する位置情報を時系列に並べて、位置が近い位置情報をグループ化して位置情報集合を生成する。次に、位置情報集合と、位置情報集合の代表的な位置と、位置情報集合の全ての位置情報の測位時刻（時刻情報）を含む時間帯とを含む滞留点を生成する（滞留点生成手順：図２のステップＳ１０１）。そして、集約部１０６は、同じ位置、又は、近い位置を持つ滞留点であり、ユーザ名が一致する滞留点を要素とする滞留点集合を生成する（集約手順：図２のステップＳ１０３）。

特徴抽出部１０８は、滞留点集合毎に、頻度、周期性、継続性、公共性、分散性等の滞留点集合のプライバシ性を表す特徴を抽出し、当該滞留点集合に含める（特徴抽出手順：図２のステップＳ１０５）。ただし、滞留点集合のプライバシ性を表す特徴として抽出される例としては、頻度を特徴名とし、滞留点集合を構成する滞留点の数を特徴度とする例が考えられる。また、周期性を特徴名とし、滞留点集合を構成する滞留点の時間帯がどの程度周期的であるかを表す値を特徴度とする例が考えられる。また、継続性を特徴名とし、滞留点集合を構成する滞留点の時間帯の長さの平均を特徴度とする例が考えられる。また、公共性を特徴名とし、滞留点集合を構成する滞留点の位置と同じ位置、もしくは、近い位置を持ち、滞留点のユーザ名とは異なるユーザ名を持つ滞留点を含む滞留点集合の数を特徴度とする例が考えられる。また、分散性を特徴名とし、滞留点集合を構成する滞留点のそれぞれの位置の分散性を特徴度とする例が考えられる。

判定部１１０は、頻度、周期性、継続性、公共性、及び分散性の少なくとも一つが所定の条件を満たすか否かを判定する。すなわち、判定部１１０は、特徴抽出部１０８が抽出した特徴名が一定以上の特徴度を満たしている滞留点集合を抽出し、評価情報記憶部１１２に記憶する（判定手順：図２のステップＳ１０７）。

次に、図３の参照フェーズについて説明する。
出力部１１４は、要求者（閲覧者）から、所定条件の滞留点集合の要求を受け付ける（受け付け手順：図３のステップＳ１１１）。
出力部１１４は、評価情報記憶部１１２の内容を検索して、その所定条件を満たす滞留点集合を抽出して、要求者（閲覧者）へ出力される（出力手順：図３のステップＳ１１３）。

以上、説明したように、本実施形態の情報管理装置１００によれば、雑多な位置情報の中から、プライバシ性が関連する滞在場所、特にプライバシ性の高い滞留場所を抽出することができる。プライバシ情報の管理者は、プライバシ性が高い情報をより厳格に管理し、それ以外のプライバシ性が低い情報を簡易的に管理することができる。また、サービスプロバイダは、プライバシ性が高い情報を参照することによって、個人の特徴を捉えて、特化したサービスを提供することができる。位置情報を提供したユーザは、自身のプライバシがどの程度開示されるのかを確かめることができる。

（第２の実施の形態）
まず、本発明の第２の実施の形態に係る情報管理装置２００の構成について説明する。図４は、本発明の実施の形態に係る情報管理装置２００の構成を示す機能ブロック図である。情報管理装置２００は、情報受付部１０２と、収集情報記憶部１０４と、集約部１０６と、特徴入力部２０２と、特徴抽出部１０８と、判定部１１０と、評価情報記憶部１１２、出力部１１４とを備える。

本実施の形態に係る情報管理装置２００は、上記第１の実施の形態に係る情報管理装置１００とは、滞留点集合に対して、プライバシ性を表す特徴を追加・変更できる点で相違する。すなわち、本実施の形態の情報管理装置２００は、上記第１の実施の形態に係る情報管理装置１００の構成に加え、特徴入力部２０２を更に備えている。ここで、特徴入力部２０２は、特徴抽出部１０８で抽出したプライバシ性を表す特徴項目と特徴度を表示し、特徴度の変更と、新たな特徴項目と特徴度の追加を受け付ける。以下に相違する構成について説明する。

特徴入力部２０２において、頻度や周期性や継続性や公共性や分散性等において、これまでに収集された位置情報だけでは十分に明確化できない特徴について、その特徴度を修正することができる。頻度や周期性や継続性や公共性や分散性等では図ることができない特徴、例えば、一度でも滞在したことが個人や属性を明確にするような特徴を新しく入力し、その特徴名と特徴度を設定することができる。

次に、本発明の第２の実施の形態に係る情報管理装置２００の動作（データ処理方法）について説明する。図５と図３は、本発明の第２の実施の形態に係る情報管理装置２００の動作の一例を示すフローチャートである。情報管理装置２００の動作は、図５に示される蓄積フェーズと、図３に示される参照フェーズとを備えている。ただし、蓄積フェーズは、図５に示されるように、図２に示される情報管理装置１００の動作と同様のステップＳ１０１〜Ｓ１０７を有し、更に、以下に説明するステップＳ２０１を有している。参照フェーズは、図３に示される情報管理装置１００と同様の参照フェーズを有している。

まず、図５の蓄積フェーズについて説明する。
情報受付部１０２は、情報受付手順を実行する（図５のステップＳ１０１）。
集約部１０６は、集約手順を実行する（図５のステップＳ１０３）。
特徴抽出部１０８は、特徴抽出手順を実行する（図５のステップＳ１０５）。

特徴入力部２０２は、特徴抽出部１０８によって抽出されたプライバシ性を示す特徴を提示し、特徴の変更（例示：特徴度の変更）及び新たな特徴の追加又は削除（例示：特徴名及び特徴度の追加又は削除）の入力を受け付ける（特徴点入力手順：図５のステップＳ２０１）。

その後、判定部１１０は、ステップＳ２０１で入力された特徴の変更（例示：特徴度の変更）及び新たな特徴の追加（例示：特徴名及び特徴度の追加）を反映させて、判定手順（図５のステップＳ１０７）を実行する。具体的には、判定部１１０は、ステップＳ２０１で入力された特徴の変更（例示：特徴度の変更）及び新たな特徴の追加又は削除（例示：特徴名及び特徴度の追加又は削除）があった場合、更にその条件を反映させて、頻度、周期性、継続性、公共性、及び分散性の少なくとも一つが所定の条件を満たすか否かを判定する。すなわち、判定部１１０は、特徴入力部２０２から入力された特徴名、及び、特徴抽出部１０８が抽出した特徴名について、特徴入力部２０２から入力された特徴度又は所定の特徴度を満たしている滞留点集合を抽出し、評価情報記憶部１１２に記憶する（判定手順：図５のステップＳ１０７）。このようにして、特徴入力部２０２で受け付けられた特徴の変更や追加は滞留点集合の特徴として反映される。

なお、ステップＳ２０１（特徴点入力手順）において、特徴抽出部１０８は、特徴入力部２０２が受け付けた特徴の変更及び特徴の追加に基づいて、再び、滞留点集合毎に特徴を抽出し、当該滞留点集合に含めるようにしても良い（特徴点抽出手順）。このように、受け付けられた特徴の変更や追加は滞留点集合の特徴として反映させても良い。その場合、判定部１１０は、その後、図２の場合と同様に、判定手順（図５のステップＳ１０７）を実行する。

また、ステップＳ１０５（特徴抽出手順）の前に、ステップＳ２０１（特徴点入力手順）を実行しても良い。この場合、特徴抽出部１０８はステップＳ２０１で入力された特徴の変更（例示：特徴度の変更）及び新たな特徴の追加（例示：特徴名及び特徴度の追加）を反映させて、特徴抽出手順（図５のステップＳ１０５）を実行する。具体的には、特徴抽出部１０８は、ステップＳ２０１で入力された特徴の変更（例示：特徴度の変更）及び新たな特徴の追加又は削除（例示：特徴名及び特徴度の追加又は削除）があった場合、更にその条件を反映させて、滞留点集合毎に、頻度、周期性、継続性、公共性、分散性等の滞留点集合のプライバシ性を表す特徴を抽出し、当該滞留点集合に含める。その後、判定部１１０は図２の場合と同様に判定手順（図５のステップＳ１０７）を実行する。

続いて、図３の参照フェーズが実行される。すなわち、出力部１１８は、受付手順（図３のステップＳ１１１）及び出力手順（図３のステップＳ１１３）を実行する。

以上説明したように、本実施形態の情報管理装置２００によれば、情報管理装置１００の効果に加えて、滞留点集合に付与された特徴について、修正・追加ができる。それにより、提供することに抵抗を感じない情報については、プライバシ性を軽減させることにより、情報を広く配付することができ、また、位置情報から解析できないがプライバシ性が高い情報について、厳格に管理することができる。

（第３の実施の形態）
まず、本発明の第３の実施の形態に係る情報管理装置３００の構成について説明する。図６は、本発明の実施の形態に係る情報管理装置３００の構成を示す機能ブロック図である。情報管理装置３００は、情報受付部１０２と、収集情報記憶部１０４と、集約部１０６と、外部情報取得部３０４、特徴解析部３０２と、特徴抽出部１０８と、判定部１１０と、評価情報記憶部１１２、出力部１１４とを備える。

本実施の形態に係る情報管理装置３００は、上記第１の実施の形態の情報管理装置１００とは、位置情報だけではなく、インターネット等に公開されている外部情報からプライバシ性が高い位置情報を抽出する点で相違する。すなわち、本実施の形態の情報管理装置３００は、上記実施の形態に係る情報管理装置１００の構成に加え、外部情報取得部３０４と、特徴解析部３０２とを更に備えている。ここで、外部情報取得部３０４は、インターネット等の外部に公開されているユーザに関する情報を取得する。特徴解析部３０２は、外部情報取得部３０４が取得した外部情報の特徴を解析し、特徴抽出部１０８が抽出した滞留点集合に対して、新たに特徴を付与する。以下に相違する構成について説明する。

特徴解析部３０２は、ブログ等のインターネットに公開されているユーザに関する情報（例示：ユーザが自身のブログやＷｅｂページに公開した情報）を解析し、その情報が示す位置を位置情報に変換する。そして、その位置情報の位置と同じ位置、もしくは、近い位置を持つ滞留点集合に対して、公開性が高いという特徴を新たに追加する。すなわち、情報管理装置３００又はその外部情報抽出部３０４は、例えば、地名等の情報から緯度や経度等の位置に変換する変換部（図示されず）を備えることができ、特徴解析部３０２は、ユーザが行ったことがある場所であり、テキストで表現された地名を、その変換部を用いて位置に変換し、対応する滞留点集合を特定することができる。この場合、プライバシ性を表す特徴として、特徴名を公開性、特徴度を公開性の高さ（又は低さ）とする特徴を導入したとみなすことが出来る。

その場合、判定部１１０は、公開性が高い滞留点集合について、ユーザを特定できる情報としてプライバシ性が高い（特徴度：高い）と判断してもよいし、逆に、公開している情報であるためにプライバシ性が低い（特徴度：低い）と判断してもよい。外部情報取得部３０４は、インターネットやメディア上から任意の情報を探索し、ユーザに関連が深い情報を選択してもよいし、ＵＲＬ等の参照が入力されてユーザに関連が深い情報を検索してもよい。

次に、本発明の第３の実施の形態に係る情報管理装置３００の動作（データ処理方法）について説明する。図７と図３は、本発明の第３の実施の形態に係る情報管理装置３００の動作の一例を示すフローチャートである。情報管理装置３００の動作は、図７に示される蓄積フェーズと、図３に示される参照フェーズとを備えている。ただし、蓄積フェーズは、図７に示されるように、図２に示される情報管理装置１００の動作と同様のステップＳ１０１〜Ｓ１０７を有し、更に、以下に説明するステップＳ３０１、Ｓ３０３を有している。参照フェーズは、図３に示される情報管理装置１００と同様の参照フェーズを有している。

まず、図７の蓄積フェーズについて説明する。
情報受付部１０２は、情報受付手順を実行する（図７のステップＳ１０１）。
集約部１０６は、集約手順を実行する（図７のステップＳ１０３）。
特徴抽出部１０８は、特徴抽出手順を実行する（図７のステップＳ１０５）。

外部情報取得部３０４は、ユーザを特定するためのヒントとして、ユーザのブログ又はＷｅｂページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）やユーザ名等を利用して、ユーザに関する情報であってインターネット等に公開されている情報を収集する（外部情報収集手順：図７のステップＳ３０１）。
次に特徴解析部３０２は、集約部１０６が生成した滞留点集合であり、外部情報取得部３０４が収集した情報と関連が深い滞留点集合を特定し、その滞留点集合に対して公開性を表す特徴を付与する（特徴付与手順：図７のステップＳ３０３）。

その後、判定部１１０は、ステップＳ３０３での公開性を表す特徴の付与を反映させて、判定手順（図７のステップＳ１０７）を実行する。具体的には、判定部１１０は、ステップ３０３での公開性を表す特徴の付与があった場合、更にその条件を反映させて、頻度、周期性、継続性、公共性、分散性及び公開性の少なくとも一つが所定の条件を満たすか否かを判定する。すなわち、判定部１１０は、特徴解析部３０２から入力された公開性、及び、特徴抽出部１０８が抽出した特徴名について、所定の特徴度を満たしている滞留点集合を抽出し、評価情報記憶部１１２に記憶する（判定手順：図７のステップＳ１０７）。このようにして、特徴解析部３０２により付与された公開性は滞留点集合の特徴として反映される。

なお、ステップＳ３０３（特徴付与手順）において、特徴抽出部１０８は、特徴解析部３０２が付与した公共性を表す特徴に基づいて、再び、滞留点集合毎に特徴を抽出し、当該滞留点集合に含めるようにしても良い（特徴点抽出手順）。このように、付与された公開性の特徴は滞留点集合の特徴として反映させても良い。その場合、判定部１１０は、その後、図２の場合と同様に、判定手順（図７のステップＳ１０７）を実行する。

続いて、図３の参照フェーズが実行される。すなわち、出力部１１８は、受付手順（図３のステップＳ１１１）及び出力手順（図３のステップＳ１１３）を実行する。

以上説明したように、本実施形態の情報管理装置３００によれば、情報管理装置１００の効果に加えて、ユーザが外部に公開している情報を用いることができるので、ユーザが公開に抵抗が無い、もしくは、他人が誰でも知ることができることを考慮に入れて、滞留点集合のプライバシ性を判定することができる。

（第４の実施の形態）
まず、本発明の第４の実施の形態に係る情報管理装置４００の構成について説明する。図８は、本発明の実施の形態に係る情報管理装置４００の構成を示す機能ブロック図である。情報管理装置４００は、情報受付部１０２と、収集情報記憶部１０４と、集約部１０６と、意味情報記憶部４０２、意味追加部４０４、特徴抽出部１０８と、判定部１１０と、評価情報記憶部１１２、出力部１１４とを備える。

本実施の形態に係る情報管理装置４００は、上記第１の実施の形態に係る情報管理装置１００とは、プライバシ性の判定に繁華街、住宅地等の位置の意味を更に用いる点で相違する。すなわち、本実施の形態の情報管理装置４００は、上記第１の実施の形態に係る情報管理装置１００の構成に加え、意味情報記憶部４０２と意味追加部４０４とを更に備えている。ここで、意味情報記憶部４０２は、位置の意味情報を記憶する。意味追加部４０４は、滞留点集合に対して意味情報を追加する。

意味情報記憶部４０２は、意味情報を記憶する。ただし、意味情報は、位置、その位置に存在する店舗の名前や種別、その位置が属するエリアの特性、等から構成される。そのような位置情報としては、例えば、緯度・経度で表される位置と、その位置に存在するコンビニ等の店舗種別と、コンビニが存在するエリアの繁華街等の属性等によって表現される。意味情報記憶部４０２は、更に、意味情報に付加情報を関連付けて記憶する。ただし、付加情報は、意味情報のカテゴリ（属性）毎に開示可否や、プライバシ性の強度等を示す情報である。共通の付加情報やユーザ毎に個別の付加情報を設定する設定部（図示されず）を更に加えた構成であってもよい。

意味追加部４０４は、集約部１０６が生成した各滞留点集合の位置と同じ位置や近傍の位置の意味情報を意味情報記憶部４０２から検索する。そして、その意味情報に関連付けられた付加情報を利用して、付加情報の内容（例示：開示可否、プライバシ性の強度）を特徴として滞留点集合に付与する。

次に、本発明の第４の実施の形態に係る情報管理装置４００の動作（データ処理方法）について説明する。図９と図３は、本発明の第４の実施の形態に係る情報管理装置４００の動作の一例を示すフローチャートである。情報管理装置４００の動作は、図９に示される蓄積フェーズと、図３に示される参照フェーズとを備えている。ただし、蓄積フェーズは、図９に示されるように、図２に示される情報管理装置１００の動作と同様のステップＳ１０１〜Ｓ１０７を有し、更に、以下に説明するステップＳ４０１、Ｓ４０３を有している。参照フェーズは、図３に示される情報管理装置１００と同様の参照フェーズを有している。

まず、図９の蓄積フェーズについて説明する。
情報受付部１０２は、情報受付手順を実行する（図９のステップＳ１０１）。
集約部１０６は、集約手順を実行する（図９のステップＳ１０３）。

意味追加部４０４は、意味情報記憶部４０２を参照して、集約部１０６が生成した滞留点集合の位置と同じ又は近い位置における店舗種別やエリア属性等の特性を有する意味情報を抽出する（意味情報参照手順：図９のステップＳ４０１）。
そして、意味追加部４０４は、滞留点集合に対して、抽出された意味情報に関連付けられた付属情報の機密性等の特徴を付与する（意味特徴付与手順：図９のステップＳ４０３）。

その後、特徴抽出部１０８は、特徴抽出手順を実行する（図９のステップＳ１０５）。
判定部１１０は、判定手順（図９のステップＳ１０７）を実行する。

以上説明したように、本実施形態の情報管理装置４００によれば、情報管理装置１００の効果に加えて、場所の特性を用いることによって、ユーザが行ったことがある位置のプライバシ性を判断することができる。具体的には、通院や遊興等の他人に知られたくない可能性が高い位置情報をプライバシ性が高い情報として扱うことができる。
［実施例］

（実施例１）
以下、本発明の情報管理装置の実施例として、定期的に測位されたユーザの位置情報からプライバシ性が高い滞留点集合を抽出する例（蓄積フェーズ）を説明する。

情報受付部１０２は、１つ以上の携帯機器（ユーザ）から定期的に送信される位置情報を受信する。そして、その位置情報をユーザ毎に収集情報記憶部１０４に図１０Ａ及び図１０Ｂのように記憶する（図２のステップＳ１０１）。図１０Ａ及び図１０Ｂでは、ユーザ名及び測位日時（測位時刻）により表される属性と、緯度及び経度により表される位置とが収集情報記憶部１０４に記憶されている。便宜上、ユーザ１の位置情報のみが記憶されているが、他のユーザの位置情報が記憶されていてもよい。

集約部１０６は、収集情報記憶部１０４に記憶されている位置情報のうち、ユーザ名が同一の位置情報であり、時系列に沿って位置が近い位置情報を集約して図１１のような滞留点を作成する（図２のステップＳ１０１）。図１１では、滞留点は、滞留点の識別子「Ｎｏ．」と、ユーザを識別する「ユーザ名」と、滞留点として集約された位置情報が含まれる「時間帯」と、滞留点として集約された「位置」と、位置情報の「数」とから構成される。ここでは、ユーザ１について、時間が連続し、互いに２００ｍ以内にある位置情報から滞留点を生成している。すなわち、「時間帯」：２００９年７月１日０：００〜８：００、９：００〜１２：００、７月２日０：００〜８：００、９：００〜１２：００において、それぞれ「滞留点」：Ｎ１〜Ｎ４を生成している。そして、滞留点を構成する位置情報の中で最も多い位置を滞留点の「位置」としている。例えば、滞留点Ｎ１については、最も頻度が高い（緯度、経度）である（３５．６７３０１４、１３９．７４２６９）を「位置」としている。ただし、滞留点を表す適切な位置であれば、その算出方法は限定されない。例えば、滞留点の基となる全ての位置情報の重心を計算しても良いし、任意の一つの位置を取り出してもよい。

特徴抽出部１０８は、ユーザ名が一致する滞留点であり、互いの位置が近い滞留点から図１２のような滞留点集合を生成する（図２のステップＳ１０３）。図１２では、滞留点集合の識別子「Ｎｏ．」と、ユーザの名前「ユーザ名」と、滞留点集合に含まれる滞留点の識別子が含まれる「滞留点リスト」と、滞留点集合の代表的な位置を表す「位置」から滞留点集合が定義されている。ここでは、位置が一致する滞留点を用いて滞留点集合が生成されている。例えば、緯度３５．６７３０１４と経度１３９．７４２６９で表される位置を持つ二つの滞留点Ｎ１とＮ３を用いて滞留点集合Ｓ１が生成されている。滞留点Ｎ２とＮ４については、位置が一致する滞留点が他に存在しないので、それぞれ、一つの滞留点を含む滞留点集合Ｓ２とＳ３が生成されている。

次に、特徴抽出部１０８は、それぞれの滞留点集合（「Ｎｏ．」）に対して、図１３のように頻度、周期性、継続性、分散性の各特徴を付与する（図２のステップＳ１０５）。「頻度」は、滞留点集合に含まれる滞留点の数、「周期性」は毎日、週一回等の周期、「継続性」は滞留点集合に含まれる滞留点の「時間帯」の長さの平均、分散性は滞留点集合に含まれる滞留点同士の最大距離を表す。

判定部１１０は、滞留点集合の特徴が一定の条件を満たすかどうかを検査し、それによって滞留点集合のプライバシ性を判定する（図２のステップＳ１０７）。判定部１１０には、プライバシ性が高い滞留点集合の特徴として、図１４のような「特徴名」とその「下限値」が設定されているとする。そして、判定部１１０は、図１４の条件の少なくとも一つを満たしている滞留点集合をプライバシ性が高い滞留点集合として評価情報記憶部１１２に記憶する。すなわち、判定部１１０は、図１３に示した滞留点集合の特徴の中で図１４の条件を一つ以上満たす滞留点集合Ｓ１とＳ３を評価情報記憶部１１２に記憶する。なお、滞留点集合Ｓ１は、頻度が２回以上、周期性が週１回以上、継続性が５時間以上、分散性が１００ｍ以内をそれぞれ満たしている。滞留点集合Ｓ３は、周期性が週１回以上、分散性が１００ｍ以内をそれぞれ満たしている。

評価情報記憶部１１２は、上記の図１１〜図１４に対応させて記載すると、例えば、図１５のように表すことができる。この図に示されるように、プライバシ性が高い滞留点集合のみが評価情報記憶部１１２に格納される。

出力部１１４は、要求者（閲覧者）から滞留点集合の条件を受け取り（図３のステップＳ１１１）、評価情報記憶部１１２に記憶されている滞留点集合から条件に合致する滞留点を送信する（図３のステップＳ１１３）。例えば、溜池山王という地域名を受け取り、その地域に含まれる滞留点集合としてＳ１の情報を要求者（閲覧者）に送信する。

（実施例２）
次に、本発明の情報管理装置の実施例として、滞留点集合の特徴をユーザが変更・追加する例を説明する。

特徴入力部２０２は、図１３に示した滞留点集合の特徴に関して、図１２の滞留点集合の情報に示される「位置」を参照して、図１６Ａに示すように、少なくとも、滞留点集合の特徴を示す位置等の情報と、代表的な特徴とをディスプレイ等の画面に表示する。このとき、位置情報を地図に描画する等にしてわかりやすい表示を行なってもよい。

ユーザは、表示されている滞留点集合の特徴を修正することもでき、滞留点集合に対して新たな特徴を付与することもでき、新しく滞留点集合を追加することもできる（図５のステップＳ２０１）。図１６Ｂでは、太い四角で示したように、ユーザは滞留点集合Ｓ２について、その周期性を「なし」から「週２回」に変更する。すなわち、図１６Ａの情報を図１６Ｂのように変更する。これによって、判定部１１０は滞留点集合Ｓ２をプライバシ性が高い情報として評価情報記憶部１１２に記憶する（図５のステップＳ１０７）。

（実施例３）
次に、本発明の情報管理装置の実施例として、インターネット等に公開されている情報を利用して滞留点集合に特徴を付与する例を説明する。

外部情報取得部３０４は、図１７に示すようにインターネットに接続されていて、ブログ等のＷｅｂページにアクセス可能であるとする。外部情報取得部３０４には、ユーザに関連するＷｅｂページのＵＲＬやキーワード等を入力として受け取り、インターネットから該当するＷｅｂページをダウンロードし、特徴解析部３０２に渡す（図７のステップＳ３０１）。図１７では、ユーザのブログページのＵＲＬとしてｈｔｔｐ：／／ｘｘｘ．ｘｘｘ．ｘｘｘが渡されている。

特徴解析部３０２は、Ｗｅｂページの中からユーザの行動に関するキーワードを拾い上げて、対応する位置情報に変換する。図１７では東京タワーを、その位置を表す緯度経度（３５．６７６５５５, １３９．４４９４）に変換する。特徴解析部３０２は、該当する滞留点集合を図１２の中から検索し、Ｓ３であることを特定する。
そして、特徴解析部３０２は、滞留点集合Ｓ３に対して「公開性あり」という特徴を付与する（図７のステップＳ３０３）。

判定部１１０は、公開性ありという特徴が付与された滞留点集合を、例えば、プライバシ性が低い情報として、滞留点集合Ｓ３を評価情報記憶部１１２に保存しない。

（実施例４）
次に、本発明の情報管理装置の実施例として、位置に対する意味情報を利用して滞留点集合に特徴を付与する例を説明する。

意味情報記憶部４０２には、図１８で表されるような「位置」に対して、店舗や施設等の「名前」がそのエリアの特性「公共性」と共に意味情報として記憶されている。

意味追加部４０４は、図１２のように得られた滞留点集合に対して、意味記憶部４０２を参照して、意味記憶部４０２に記憶されている位置に相当する滞留点集合を検索する（図９のステップＳ４０１）。そして、合致する滞留点集合に対して意味情報を付与する（図９のステップＳ４０３）。図１８及び図１２の例では、滞留点Ｓ１には「総理大臣官邸」、滞留点Ｓ２には「国会議事堂」、滞留点Ｓ３には「東京タワー」を付与する。

特徴抽出部１０８は、意味情報が付与された滞留点集合に対して特徴を付与する（図９のステップＳ１０５）。例えば、総理大臣観点と国会議事堂はプライバシ性が低いとする。判定部１１０は、プライバシ性が低いと特徴が付けられた滞留点集合Ｓ１とＳ２を評価情報記憶部１１２に保存しない（図９のステップＳ１０７）。

以上示された各実施の形態（各実施例）によれば、複数の位置情報の集合である行動履歴からプライバシ性の高い情報とプライバシ性の低い情報とを分離することが出来る。それにより、プライバシ性の高い情報については、例えば、別途匿名化してプライバシ性の保護を適切に実施してから情報を提供したり、プライバシ性の保護に関して信頼のできる業者にのみ情報を提供したりすることが出来る。一方、プライバシ性の低い情報に対しては、そのまま情報提供を行うことが出来る。このように、プライバシ性の高い情報とプライバシ性の低い情報とを分離することで、プライバシ性の保護を適切に図りつつ、位置情報の提供を幅広く行うことが可能となる。これは、位置情報だけでなく、他の行動情報（ライフログ）に対しても同様の効果を得ることができる。

以上示された各実施の形態（各実施例）によれば、行動履歴から抽出したプライバシ性の高い位置情報からユーザにパーソナライズされた情報を提供する情報提供装置や、情報提供装置をコンピュータに実現するためのプログラムといった用途に適用できる。また、位置情報の開示にあたって、プライバシ性が高い情報を匿名化するような情報保護装置や、情報保護装置をコンピュータに実現するためのプログラムといった用途にも適用できる。

なお、以上示された各実施の形態（各実施例）において、実施の形態（実施例）間の各構成要素を任意の組合せたもの、各実施の形態（各実施例）の表現を方法、装置、記憶媒体、コンピュータプログラム等の間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

また、各実施の形態（各実施例）の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が一個の機器として形成されていること、一つの構成要素が複数の機器で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でもよい。

また、各実施の形態（各実施例）のデータ処理方法およびコンピュータプログラムには複数の手順を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の手順を実行する順番を限定するものではない。このため、各実施の形態（各実施例）のデータ処理方法およびコンピュータプログラムを実施するときには、その複数の手順の順番は内容的に支障がない範囲で変更することができる。

さらに、各実施の形態（各実施例）のデータ処理方法およびコンピュータプログラムの複数の手順は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある手順の実行中に他の手順が発生すること、ある手順の実行タイミングと他の手順の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。

以上、各実施の形態（各実施例）を参照して本発明を説明したが、本発明は上記各実施の形態（各実施例）に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。また、各実施の形態（各実施例）の技術は、技術的矛盾の発生しない限り互いに適用可能である。

この出願は、２００９年１０月９日に出願された特許出願番号２００９−２３５０５７号の日本特許出願に基づいており、その出願による優先権の利益を主張し、その出願の開示は、引用することにより、そっくりそのままここに組み込まれている。

Claims (21)

1. ユーザの行動を表す行動情報を定期的に受信する情報受付部であって、１つ以上の携帯機器から前記行動情報の一種である位置情報を受信する前記情報受付部と、
   前記情報受付部が受信した位置情報を含む行動情報をユーザ毎に記憶する収集情報記憶部と、
   前記収集情報記憶部に記憶されている行動情報のうち、近似する内容が含まれる行動情報をまとめた情報集合をユーザ毎に生成する集約部であって、ユーザ毎に、前記収集情報記憶部に記憶されている位置情報を時系列に並べて、一定時間連続し、かつ、位置が近い位置情報から構成される位置情報集合を生成し、前記位置情報集合に含まれる任意の位置情報の位置と、前記位置情報集合に含まれる全ての位置情報の時刻が含まれる時間帯とを含む滞留点を生成し、同じ位置又は近い位置を持ち、同じユーザの滞留点を要素とする滞留点集合を前記情報集合として生成する前記集約部と、
   前記情報集合のプライバシ性の高低を表す度合いを特徴として抽出し情報集合に含める特徴抽出部であって、前記滞留点集合に含まれる滞留点のプライバシ性を表す滞留点特徴を前記特徴として抽出し、前記滞留点集合に含める前記特徴抽出部と、
   前記滞留点集合の特徴のプライバシ性が一定以上であるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部を通過した前記滞留点集合を記憶する評価情報記憶部と
   を備える
   情報管理装置。
2. 請求項１に記載の情報管理装置において、
   前記行動情報は、前記ユーザに属する携帯機器の位置と、前記位置の測位時刻及び前記ユーザの識別情報を有する属性とを含む位置情報である
   情報管理装置。
3. 請求項１又は２に記載の情報管理装置において、
   前記特徴抽出部によって抽出された特徴を修正し、又は、前記特徴とは異なるプライバシ性の高低を表す度合いを特徴として追加する特徴入力部
   を更に備える
   情報管理装置。
4. 請求項１又は２に記載の情報管理装置において、
   ネットワーク上に公に開示されているユーザの行動に関する情報を収集する外部情報取得部と、
   前記外部情報取得部によって収集された情報が、前記集約部によって生成された情報集合に含まれる場合、前記情報集合に含まれる特徴のいずれとも異なる公開特徴を前記情報集合に特徴として追加する特徴解析部と
   を更に備える
   情報管理装置。
5. 請求項４に記載の情報管理装置において、
   前記判定部は、前記情報集合に含まれる特徴として公開特徴が含まれている情報集合を前記評価情報記憶部に記憶しない、もしくは、前記情報集合を前記評価情報記憶部に優先的に記憶するいずれかの処理を行う
   情報管理装置。
6. 請求項１又は２に記載の情報管理装置において、
   前記収集情報記憶部に記憶される行動情報と前記行動情報の意味とを関連付けて記憶する意味情報記憶部と、
   前記意味情報記憶部を参照し、前記行動情報に対応する意味を前記行動情報に追加する意味追加部と
   を更に備え、
   前記集約部は、前記収集情報記憶部に記憶されている行動情報であって、前記意味追加部が前記行動情報に追加した意味が近似する行動情報をまとめて情報集合をユーザ毎に生成する
   情報管理装置。
7. 請求項１に記載の情報管理装置において、
   前記滞留点特徴は、
   前記滞留点集合に含まれる滞留点の数を表す頻度、
   前記滞留点集合に含まれる滞留点の時間帯の周期を表す周期性、
   前記滞留点集合に含まれる滞留点の時間帯の長さを表す継続性、
   前記滞留点集合に含まれる滞留点の位置と同じ位置、又は、近い位置を持ち、かつ、前記滞留点のユーザ名とは異なるユーザ名を持つ滞留点を含む滞留点集合の数を表す公共性、及び
   前記滞留点集合に含まれる滞留点間の距離を指標とする分散性
   のうちの少なくとも一つである
   情報管理装置。
8. 請求項７に記載の情報管理装置において、
   前記頻度、前記周期性、前記継続性、前記公共性、及び前記分散性の特徴について、少なくとも一つの内容を修正し、または、前記特徴のいずれとも異なる特徴を表すユーザ定義特徴を入力する特徴入力部
   を更に備える
   情報管理装置。
9. 請求項８に記載の情報管理装置において、
   前記判定部は前記情報集合に含まれる特徴の中で、ユーザ定義特徴をプライバシ性の判定に優先的に利用する
   情報管理装置。
10. 請求項１に記載の情報管理装置において、
    前記ユーザがインターネット上に公開した情報に含まれる場所を収集する外部情報取得部と、
    前記外部情報取得部によって収集された場所を解析して公開位置を特定し、前記滞留点集合に含まれる滞留点の位置が前記公開位置の位置と同一もしくは近似する場合、前記滞留点集合に公開特性を付与する特徴解析部と
    を更に備える
    情報管理装置。
11. 請求項１に記載の情報管理装置において、
    前記収集情報記憶部に記憶される位置情報と前記位置情報の位置に実在する物の特性を表す意味との対応関係を記憶する意味情報記憶部と、
    前記収集情報記憶部に記憶された位置情報に含まれる位置に対応する意味を前記意味情報記憶部から取得し、前記位置情報に前記意味を追加する意味追加部と
    を更に備え、
    前記集約部は、前記収集情報記憶部に記憶されている位置情報を時系列に並べて、一定時間連続し、かつ、位置が近く、かつ、同じ意味を持つ位置情報から構成される位置情報集合を生成し、前記位置情報集合に含まれる任意の位置情報の位置と、前記位置情報集合に含まれる全ての位置情報の時刻が含まれる時間帯とを含む滞留点を生成する処理を利用者毎に行う
    情報管理装置。
12. 情報管理装置のデータ処理方法であって、
    前記情報管理装置は、
    ユーザの行動を表す位置情報を含む行動情報をユーザ毎に記憶する収集情報記憶部を備え、
    前記データ処理方法は、
    前記行動情報を定期的に受信して、前記収集情報記憶部に記憶する受信・記憶ステップであって、１つ以上の携帯機器から位置情報を受信して、前記収集情報記憶部にユーザ毎に記憶する前記受信・記憶ステップと、
    前記収集情報記憶部に記憶されている行動情報のうち、近似する内容が含まれる行動情報をまとめた情報集合をユーザ毎に生成する生成ステップであって、ユーザ毎に、前記収集情報記憶部に記憶されている位置情報を時系列に並べて、一定時間連続し、かつ、位置が近い位置情報から構成される位置情報集合を生成し、前記位置情報集合に含まれる任意の位置情報の位置と、前記位置情報集合に含まれる全ての位置情報の時刻が含まれる時間帯とを含む滞留点を生成し、同じ位置又は近い位置を持ち、同じユーザの滞留点を要素とする滞留点集合を前記情報集合として生成する前記生成ステップと、
    前記情報集合のプライバシ性の高低を表す度合いを特徴として抽出し情報集合に含める特徴抽出ステップであって、前記滞留点集合に含まれる滞留点のプライバシ性を表す滞留点特徴を前記特徴として抽出し、前記滞留点集合に含める前記特徴抽出ステップと、
    前記滞留点集合の特徴のプライバシ性が一定以上であるか否かを判定する判定ステップと、
    前記判定ステップを通過した前記滞留点集合を評価情報記憶部に記憶する評価情報記憶ステップと
    を備える
    データ処理方法。
13. 請求項１２に記載のデータ処理方法において、
    前記行動情報は、前記ユーザに属する携帯機器の位置と、前記位置の測位時刻及び前記ユーザの識別情報を有する属性とを含む位置情報である
    データ処理方法。
14. 請求項１２又は１３に記載のデータ処理方法において、
    前記抽出された特徴を修正し、又は、前記特徴とは異なるプライバシ性の高低を表す度合いを特徴として追加するステップ
    を更に備える
    データ処理方法。
15. 請求項１２又は１３に記載のデータ処理方法において、
    ネットワーク上に公に開示されているユーザの行動に関する情報を収集するステップと、
    前記収集された情報が、前記生成ステップによって生成された情報集合に含まれる場合、前記情報集合に含まれる特徴のいずれとも異なる公開特徴を前記情報集合に特徴として追加するステップと
    を更に備え、
    前記判定ステップは、前記情報集合に含まれる特徴として公開特徴が含まれている情報集合を前記評価情報記憶部に記憶しない、もしくは、前記情報集合を前記評価情報記憶部に優先的に記憶するいずれかの処理を行うステップを含む
    データ処理方法。
16. 請求項１２又は１３に記載のデータ処理方法において、
    前記情報管理装置は、
    前記収集情報記憶部に記憶される行動情報と前記行動情報の意味とを関連付けて記憶する意味情報記憶部を更に備え、
    前記データ処理方法は、
    前記意味情報記憶部を参照し、前記行動情報に対応する意味を前記行動情報に追加する意味追加ステップを更に備え、
    前記生成ステップは、前記収集情報記憶部に記憶されている行動情報であって、前記意味追加ステップで前記行動情報に追加した意味が近似する行動情報をまとめて情報集合をユーザ毎に生成するステップを含む
    データ処理方法。
17. 請求項１２に記載のデータ処理方法において、
    前記滞留点特徴は、
    前記滞留点集合に含まれる滞留点の数を表す頻度、
    前記滞留点集合に含まれる滞留点の時間帯の周期を表す周期性、
    前記滞留点集合に含まれる滞留点の時間帯の長さを表す継続性、
    前記滞留点集合に含まれる滞留点の位置と同じ位置、又は、近い位置を持ち、かつ、前記滞留点のユーザ名とは異なるユーザ名を持つ滞留点を含む滞留点集合の数を表す公共性、及び
    前記滞留点集合に含まれる滞留点間の距離を指標とする分散性
    のうちの少なくとも一つである
    データ処理方法。
18. 請求項１７に記載のデータ処理方法において、
    前記頻度、前記周期性、前記継続性、前記公共性、及び前記分散性の特徴について、少なくとも一つの内容を修正し、または、前記特徴のいずれとも異なる特徴を表すユーザ定義特徴を入力するステップ
    を更に備え、
    前記判定ステップは、前記情報集合に含まれる特徴の中で、ユーザ定義特徴をプライバシ性の判定に優先的に利用するステップを含む
    データ処理方法。
19. 請求項１２に記載のデータ処理方法において、
    前記ユーザがインターネット上に公開した情報に含まれる場所を収集するステップと、
    前記収集された場所を解析して公開位置を特定し、前記滞留点集合に含まれる滞留点の位置が前記公開位置の位置と同一もしくは近似する場合、前記滞留点集合に公開特性を付与するステップと
    を更に備える
    データ処理方法。
20. 請求項１２に記載のデータ処理方法において、
    前記情報管理装置は、
    前記収集情報記憶部に記憶される位置情報と前記位置情報の位置に実在する物の特性を表す意味との対応関係を記憶する意味情報記憶部を更に備え、
    前記データ処理方法は、
    前記収集情報記憶部に記憶された位置情報に含まれる位置に対応する意味を前記意味情報記憶部から取得し、前記位置情報に前記意味を追加するステップ
    を更に備え、
    前記生成ステップは、前記収集情報記憶部に記憶されている位置情報を時系列に並べて、一定時間連続し、かつ、位置が近く、かつ、同じ意味を持つ位置情報から構成される位置情報集合を生成し、前記位置情報集合に含まれる任意の位置情報の位置と、前記位置情報集合に含まれる全ての位置情報の時刻が含まれる時間帯とを含む滞留点を生成する処理をユーザ毎に行うステップを含む
    データ処理方法。
21. 請求項１２乃至２０のいずれか一項に記載の情報管理装置のデータ処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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