JP6020872B1 - 分析システム及び分析方法 - Google Patents

Abstract

【解決手段】飛行制御部２０１は、エリアにおける飛行経路に沿って、１台又は複数台の無人飛行機１２を飛行させる。電波取得部２０２は、無人飛行機１２の無線機器１１がユーザ端末１０の近距離無線電波を検出すると、電波強度を含む電波情報を取得する。飛行位置取得部２０３は、前記無人飛行機のＧＰＳユニットに基づいて、前記無線機器１１が前記近距離無線電波を検出した際の無人飛行機１２のＧＰＳ位置情報を前記無人飛行機１２の飛行位置として取得する。端末位置算出部２０４は、前記取得された電波情報の電波強度と、前記取得された無人飛行機１２の飛行位置とに基づいて、前記エリアにおけるユーザ端末１０の存在位置を算出する。ユーザ属性分析部２０５は、前記算出されたユーザ端末１０の存在位置を、前記エリアに対応する地図情報に配置し、当該配置された場所の場所特徴情報に基づいて、当該ユーザ端末１０のユーザ属性情報を分析する。【選択図】図２

Description

本発明は、分析システム及び分析方法に関する。

近年、無人飛行機（ＵＡＶ：Ｕｎｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ）を宣伝広告や人の監視に用いた技術が存在する。特開２０１５−１８４３７６号公報（特許文献１）には、有人もしくは無人の自律型飛行船ロボット飛行機、ヘリコプター、バイク、自転車、四足歩行ロボット等の移動物体を制御する移動制御装置が開示されている。この移動物体は、各種広告情報を提供する。これにより、広告効果を高めるとしている。

又、特開２０１５−２０７１４９号公報（特許文献２）には、ドローン装置を用いた監視システムが開示されている。この監視システムでは、監視対象となる被監視者の位置を常時確認するとともに、犯罪者に対して抑止を発揮するとしている。

一方、本発明者は、特開２０１６−４３３６号公報（特許文献３）に示すように、無線機器とユーザ端末との近距離無線通信に基づいてユーザ端末の行動履歴を推定し、ユーザの嗜好性を含むユーザ属性情報を分析するマーケティングシステム及びマーケティング方法を発明している。

特開２０１５−１８４３７６号公報 特開２０１５−２０７１４９号公報 特開２０１６−４３３６号公報

近年、ユーザの居住エリアに特化した情報をそのユーザに提供し、ユーザにインパクトのある広告宣伝、販売促進を行うジオターゲティング（地域特定技術）が行われている。

このジオターゲティングでは、通常、インターネットに接続中のユーザ端末の基地局又はディスクトップ型端末のＩＰアドレス等、ネットワーク通信上の識別情報を用いて、ユーザの地理的な現在位置を推定している。そのため、現状のジオターゲティングでは、ユーザの現在位置の推定に限界があり、ユーザの閲覧履歴等、ネットワーク通信上のユーザの操作が主になるという課題がある。

又、ユーザの現実の行動情報を収集するために、Ｗｉ−ＦｉセンサやＢｅａｃｏｎ端末等、新規な無線機器が登場してきている。この無線機器では、ユーザ端末と近距離無線通信することで、１００ｍ以上の誤差が生じ得るＧＰＳや数ｃｍの範囲内でしか捕捉出来ないＩＣタグと比較して、ユーザの行動情報（存在位置、移動形跡等）を高精度に捕捉することが出来る。このユーザの行動情報に基づいてユーザの属性情報を分析し、マーケティングに活用する。

しかしながら、この無線機器は、通常、特定の場所に設置する必要があり、雨・風等の天候を考慮すると、設置場所は、基本的に屋内となり、特定の場所に制限される。更に、無線機器は、基本的に設置型であるため、広範囲でユーザの行動情報を収集するためには、複数の無線機器それぞれを各場所毎に設置する必要がある。より効果的なジオターゲティングを行うためには、屋内に限らず、屋外を含む広範囲でユーザの行動情報を高精度に収集し、ユーザ属性情報を具体的に分析する必要がある。

そこで、本発明は、前記課題を解決するためになされたものであり、上空から屋外を含む広範囲のユーザの行動情報を高精度に収集し、ユーザ属性情報を具体的に分析することが可能な分析システム及び分析方法を提供することを目的とする。

本発明に係る分析システムは、ユーザ端末と近距離無線通信可能な無線機器を搭載した１台又は複数台の無人飛行機と、当該無人飛行機と無線通信可能なサーバとを備えた分析システムであって、飛行制御部と、電波取得部と、飛行位置取得部と、端末位置算出部と、ユーザ属性分析部と、を備える。飛行制御部は、所定のエリアにおける飛行経路に沿って、前記無人飛行機を飛行させる。電波取得部は、前記無人飛行機が飛行中に、当該無人飛行機の無線機器が前記ユーザ端末の近距離無線通信電波を検出すると、電波強度を含む電波情報を取得する。飛行位置取得部は、前記無人飛行機のＧＰＳユニットに基づいて、前記無線機器が前記近距離無線電波を検出した際の無人飛行機のＧＰＳ位置情報を前記無人飛行機の飛行位置として取得する。端末位置算出部は、前記取得された電波情報の電波強度と、前記取得された無人飛行機の飛行位置とに基づいて、前記エリアにおけるユーザ端末の存在位置を算出する。ユーザ属性分析部は、前記算出されたユーザ端末の存在位置を、前記エリアに対応する地図情報に配置し、当該配置された地図情報の場所の特徴を示す場所特徴情報に基づいて、当該ユーザ端末のユーザ属性情報を分析する。

本発明に係る分析方法は、ユーザ端末と近距離無線通信可能な無線機器を搭載した１台又は複数台の無人飛行機と、当該無人飛行機と無線通信可能なサーバとを備えた分析システムの分析方法であって、飛行制御ステップと、電波取得ステップと、飛行位置取得ステップと、端末位置算出ステップと、ユーザ属性分析ステップと、を備える。飛行制御ステップは、所定のエリアにおける飛行経路に沿って、前記無人飛行機を飛行させる。電波取得ステップは、前記無人飛行機が飛行中に、当該無人飛行機の無線機器が前記ユーザ端末の近距離無線通信電波を検出すると、電波強度を含む電波情報を取得する。飛行位置取得ステップは、前記無人飛行機のＧＰＳユニットに基づいて、前記無線機器が前記近距離無線電波を検出した際の無人飛行機のＧＰＳ位置情報を前記無人飛行機の飛行位置として取得する。端末位置算出ステップは、前記取得された電波情報の電波強度と、前記取得された無人飛行機の飛行位置とに基づいて、前記エリアにおけるユーザ端末の存在位置を算出する。ユーザ属性分析ステップは、前記算出されたユーザ端末の存在位置を、前記エリアに対応する地図情報に配置し、当該配置された地図情報の場所の特徴を示す場所特徴情報に基づいて、当該ユーザ端末のユーザ属性情報を分析する。

本発明によれば、上空から屋外を含む広範囲のユーザの行動情報を高精度に収集し、ユーザ属性情報を具体的に分析することが可能となる。

本発明に係る分析システムの一例を示す概略図である。 本発明に係る分析システムの機能ブロック図である。 本発明に係る分析方法の実行手順を示すためのフローチャートである。 本発明に係る分析システムのエリア及び飛行経路の一例を示す図（図４Ａ）と、本発明に係る無人飛行機とユーザ端末とＢｅａｃｏｎ端末との関係と無人飛行機の操作方法の一例を示す図（図４Ｂ）である。 本発明に係る分析システムにおいて無人飛行機がユーザ端末に接近した場合の一例を示す図（図５Ａ）と、本発明に係る無人飛行機の飛行位置の取得方法の一例を示す図（図５Ｂ）である。 本発明に係る情報テーブルの一例を示す図（図６Ａ）と、本発明に係る近距離無線電波の電波強度と受信距離との関係と、無線機器の球状の電波受信圏と円錐状の電波受信圏との関係を示す図（図６Ｂ）である。 本発明に係る強度距離テーブルと、エリアにおけるユーザ端末の存在位置の一例を示す図（図７Ａ）と、本発明に係る地図情報の一例を示す図（図７Ｂ）である。 本発明に係る場所属性情報テーブルの一例を示す図（図８Ａ）と、本発明に係る分析システムがユーザ属性情報を分析する場合の一例を示す図（図８Ｂ）である。 本発明に係る配信情報テーブルの一例を示す図（図９Ａ）と、本発明に係る分析システムがユーザ端末に配信情報を配信した場合の一例を示す図（図９Ｂ）である。 本発明に係る無人飛行機が特定のユーザ端末に二回接近した場合の一例を示す図（図１０Ａ）と、本発明に係る情報テーブルの一例を示す図（図１０Ｂ）である。 本発明に係るユーザ端末の存在位置及び移動形跡の一例を示す図（図１１Ａ）と、本発明に係るユーザ属性情報テーブルの一例を示す図（図１１Ｂ）である。 本発明に係る分析システムの飛行経路及び所定の地点で収集される電波情報の一例を示す図（図１２Ａ）と、本発明に係る分析システムがグループのユーザ属性情報を分析した場合の一例を示す図（図１２Ｂ）と、である。 本発明に係る端末情報テーブルの一例を示す図（図１３Ａ）と、本発明に係る移動形跡パターンの一例を示す図（図１３Ｂ）と、である。 本発明に係る広告提示部を設置する前の移動形跡パターンの一例を示す図（図１４Ａ）と、本発明に係る広告提示部を設置した後の移動形跡パターンの一例を示す図（図１４Ｂ）と、である。 本発明に係る無人飛行機が荷物を配達する場合の一例を示す図（図１５Ａ）と、本発明に係る無人飛行機が遭難者のユーザ端末に接近した場合の一例を示す図（図１５Ｂ）と、である。 本発明に係る３台の無人飛行機の飛行及び三角測量によるユーザ端末の存在位置の算出の一例を示す図（図１６Ａ）と、本発明に係る３台の無人飛行機の飛行による情報テーブルの一例を示す図（図１６Ｂ）と、である。 本発明に係る３台の無人飛行機の飛行経路の一例を示す図（図１７Ａ）と、本発明に係るグループフィールドの表示及びグループの移動形跡パターンの一例を示す図（図１７Ｂ）と、である。

以下に、添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明し、本発明の理解に供する。尚、以下の実施形態は、本発明を具体化した一例であって、本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。

本発明に係る分析システム１は、図１に示すように、ユーザ端末１０と近距離無線通信可能な無線機器１１を搭載した１台又は複数台の無人飛行機１２と、ネットワーク１３を介して当該無人飛行機１２と無線通信可能なサーバ１４（分析サーバ）とを備えている。

ユーザ端末１０は、例えば、タッチパネル付きの携帯端末装置（スマートフォン）、ウェアラブル端末装置、タブレット型端末装置、携帯用のノートパソコン等である。ユーザ端末１０は、画面を表示する端末表示部（出力部）と、ユーザの操作により所定の指示の入力を受け付ける端末受付部（入力部）と、近距離無線通信を含む無線通信用の通信部とを備えている。

無線機器１１は、ユーザ端末１０と近距離無線通信用の通信部を備えている。ここで、近距離無線通信とは、近距離無線電波を用いて、数十ｃｍ〜百数十ｍの範囲内に存在するユーザ端末１０と無線機器１１とがデータの送信又は受信を行うことを意味し、単方向及び双方向を含む。無線機器１１は、電波受信圏（受信範囲）に入ったユーザ端末１０からの近距離無線電波を受信し、所定の情報を含む近距離無線電波を発信し、ユーザ端末１０へ送信する。又、無線機器１１は、近距離無線電波の発信のみを行うＢｅａｃｏｎ端末１５ａからの近距離無線電波を受信する。

無人飛行機１２は、例えば、無人のマルチコプター（ドローン）、無人のヘリコプター、無人の飛行船、無人のロボット飛行機を含む。無人飛行機１２は、無線機器１１と、本体を空中で飛行させる飛行部と、無線通信用の通信部と、本体のＧＰＳ位置情報を取得するＧＰＳユニットとを備える。無人飛行機１２は、障害物検知センサを備え、飛行中に現れた障害物を検知すると、それを回避して飛行する。又、複数台の無人飛行機１２が飛行する場合、各無人飛行機１２は、自由に飛行しても良いし、特定の隊列を形成して飛行しても良い。

ネットワーク１３は、中継機器１５ｂ（アクセスポイント）を介したＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線基地局１５ｃを介したＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒ）、衛星１５ｄ及び衛星地球局１５ｅを介した衛星通信網を含む。衛星１５ｄは、イリジウム衛星、インマルサット衛星を含む。無人飛行機１２が、ネットワーク１３に接続すれば、サーバ１４と無線通信出来る。

分析サーバ１４は、一般的に使用されるコンピュータ等であり、データを蓄積する記憶部と、各種処理する処理部とを備えている。又、分析サーバ１４は、ネットワーク１３を介して、ユーザ端末１０に情報を配信する。

ユーザ端末１０と、無線機器１１と、無人飛行機１２と、分析サーバ１４とは、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を内蔵しており、ＣＰＵは、例えば、ＲＡＭを作業領域として利用し、ＲＯＭ等に記憶されているプログラムを実行する。又、後述する各部についても、ＣＰＵがプログラムを実行することで当該各部を実現する。

次に、図２、図３を参照しながら、本発明の実施形態に係る構成及び実行手順について説明する。ここで、理解を容易にするために、１台の無人飛行機１２の場合を一例として説明する。先ず、分析者は、ユーザが往来する所定のエリアを指定し、当該エリア内に１台の無人飛行機１２（例えば、ドローン）の飛行経路を設定する。

エリアは、例えば、商店街、ショッピングモール、住宅街、マンション地帯、工業地帯、観光地、公園、山、川を含み、飛行経路は、ドローンが飛行可能な上空となり、分析者により任意に設定される。例えば、図４Ａに示すように、エリア４０が商店街の場合、飛行経路４１は、ビルの間の道路の上空に設定される。

又、飛行経路上のドローン１２の飛行形態に特に限定は無いが、例えば、飛行経路を構成する複数の地点Ｐを順番に巡回する連続飛行形態を含む。連続飛行形態は、ドローン１２が、所定の飛行速度で、第一の地点Ｐ１に向かって飛行し、第一の地点Ｐ１に到着すると、次の第二の地点Ｐ２へ向かって飛行することを、順番が付された複数の地点Ｐで繰り返す形態である。ドローン１２は、特定の地点Ｐへ向かって飛行する場合、飛行中にＧＰＳユニットで取得されるＧＰＳ位置情報を、飛行経路の地点Ｐの位置情報と照合し、ＧＰＳ位置情報が地点Ｐの位置情報と一致すれば、当該地点Ｐに到着したと判定する。ドローン１２は、地点Ｐに到着したと判定すると、次の地点Ｐへ向かって飛行する。

例えば、図４Ａに示すように、飛行経路４１は、エリア４０内に存在する複数のビルＢの間の道路の上空であって、飛行開始地点Ｐ０から、複数の地点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３（ここでは、３点）を矩形状に順番に設定される。ドローン１２は、連続飛行形態で飛行経路４１の複数の地点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を順番に飛行することで、矩形状に飛行し、再度、飛行開始地点Ｐ０に戻る。

又、図４Ｂに示すように、ドローン１２の飛行高度は、地上から、地上に居るユーザ端末１０の近距離無線電波が届く最大受信距離Ｈ１（例えば、１８０ｍ）以内に設定される。ドローン１２の飛行による検索対象が、ユーザ端末１０に加えて、エリア内のＢｅａｃｏｎ端末１５ａも含む場合は、Ｂｅａｃｏｎ端末１５ａの最大受信距離Ｈ２は、ユーザ端末１０の最大受信距離Ｈ１よりも短いため、ドローン１２の飛行高度は、地上から、Ｂｅａｃｏｎ端末１５ａの最大受信距離Ｈ２（例えば、８０ｍ）以内に設定される。

ドローン１２の飛行経路４１を含む飛行条件が設定されると、分析者は、ドローン１２を飛行させる（図３：Ｓ１０１）。ここで、ドローン１２を飛行させる方法に特に限定は無い。例えば、図４Ｂに示すように、分析者が、飛行条件をサーバ１４へ入力すると、サーバ１４が、ネットワーク１３を介して、遠隔操作によりドローン１２を飛行させる。その他の方法として、分析者が、専用の端末装置４２を利用して、ドローン１２に飛行条件を入力すると、ドローン１２が、入力された飛行条件に従って本体を飛行させる。又、分析者が、専用の携帯操作装置４３を現場のエリアに携帯し、当該携帯操作装置４３に飛行条件に入力することで、ドローン１２を飛行させる。ドローン１２の飛行を制御する飛行制御部２０１は、サーバ１４等、ドローン１２と異なる場所に搭載されても、ドローン１２本体に搭載されても良い。尚、ドローン１２が複数台であっても同様である。

飛行制御部２０１がドローン１２の飛行を開始すると、サーバ１４の電波取得部２０２は、ネットワーク１３を介して、無線機器１１にユーザ端末１０の近距離無線電波の検出を開始させる（図３：Ｓ１０２）。

ここで、電波取得部２０２が無線機器１１に近距離無線電波を検出させる方法に特に限定は無い。例えば、飛行制御部２０１が連続飛行形態でドローン１２を飛行させる場合は、電波取得部２０２が、無線機器１１を常時起動させることで、当該無線機器１１が近距離無線電波を常時受信する。

さて、図５Ａに示すように、飛行制御部２０１が、ドローン１２を飛行開始地点Ｐ０から第一の地点Ｐ１まで飛行させている最中に、例えば、エリア４０内のビルの隙間から、ユーザ端末１０を携帯したユーザが現れる。すると、無線機器１１は、ユーザ端末１０から発信される近距離無線電波を検出する（図３：Ｓ１０２ＹＥＳ）。

ここで、ユーザ端末１０は、通常、無線ＬＡＮ通信の中継機器１５ｂを検索するための近距離無線電波（Ｂｅａｃｏｎ、無方向性電波）を定期的に発信している。この近距離無線電波には、ユーザ端末１０を識別するための端末ＩＤ（例えば、「ａａａ」）が含まれる。この端末ＩＤは、ＭＡＣアドレス等のユーザ端末１０を識別する情報であって、ユーザ個人を識別する情報では無い。

例えば、図５Ｂに示すように、ユーザ端末１０が、上空のドローン１２の無線機器１１の電波受信圏に入ると、無線機器１１が、ユーザ端末１０からの電波を検出し、電波取得部２０２は、ネットワーク１３を介して、当該無線機器１１から、当該電波に含まれる端末ＩＤ（「ａａａ」）と、当該電波の強度（例えば、「Ｆａｒ」）と、当該電波が検出された検出時刻（例えば、「２０１６／４／５／ ９：００」）とを電波情報として取得する（図３：Ｓ１０３）。

又、宣伝広告やマーケティングのために特定の場所に設置されたＢｅａｃｏｎ端末１５ａは、ＭＡＣアドレス等のＢｅａｃｏｎ端末１５ａを識別するためのＢｅａｃｏｎＩＤ（例えば、「ｚｚｚ」）を含む近距離無線電波を定期的に発信している。そのため、ドローン１２の無線機器１１が、飛行経路４１の下方に存在するＢｅａｃｏｎ端末１５ａに接近すると、無線機器１１が、Ｂａｅｃｏｎ端末１５ａからの電波を検出し、電波取得部２０２は、ネットワーク１３を介して、当該電波のＢｅａｃｏｎＩＤと、電波強度と、検出時刻とを電波情報として取得する。ここで、端末ＩＤとＢｅａｃｏｎＩＤは、区別され、ＢｅａｃｏｎＩＤを含む電波情報は、ユーザ属性情報の分析に直接利用される情報では無いものの、必要に応じて取得される。尚、電波取得部２０２は、サーバ１４に限らず、ドローン１２に備えても良い。

電波取得部２０２が電波情報を取得すると、サーバ１４の飛行位置取得部２０３は、ドローン１２のＧＰＳユニットに基づいて、無線機器１１が前記近距離無線電波を検出した際のドローン１２のＧＰＳ位置情報をドローン１２の飛行位置として取得する（図３：Ｓ１０４）。

ここで、飛行位置取得部２０３が飛行位置を取得する方法に特に限定は無い。例えば、図５Ｂに示すように、ドローン１２のＧＰＳユニット５０は、ＧＰＳ衛星５１からのＧＰＳ衛星信号を受信することで、ＧＰＳ位置情報を取得する。飛行位置取得部２０３は、無線機器１１が近距離無線電波を検出した際に、ネットワーク１３を介して、ドローン１２のＧＰＳユニット５０からＧＰＳ位置情報を飛行位置として取得する。尚、飛行位置取得部２０３は、サーバ１４に限らず、ドローン１２に備えても良い。

さて、飛行位置取得部２０３が飛行位置を取得すると、サーバ１４の端末位置算出部２０４は、前記取得された電波情報の電波強度と、前記取得された飛行位置とに基づいて、前記エリアにおけるユーザ端末１０の存在位置を算出する（図３：Ｓ１０５）。

ここで、端末位置算出部２０４が存在位置を算出する方法に特に限定は無い。先ず、図６Ａに示すように、端末位置算出部２０４が、情報テーブル６００に、ドローン１２の無線機器１１を識別するための機器ＩＤ（例えば、「１１１」）６０１と、電波情報６０２と、飛行位置６０３（「Ｘ１、Ｙ１」）とを関連付けて記憶させる。無線機器１１の機器ＩＤは、複数台のドローン１２を飛行させる場合に、ドローン１２を識別するための情報となる。電波情報６０２は、端末ＩＤ（「ａａａ」）６０２ａと、電波強度（「Ｆａｒ」）６０２ｂと、検出時刻（「２０１６／４／５ ９：００」）６０２ｃとを含む。これにより、ユーザ端末１０の存在位置を算出するための情報をデータベース化することが出来る。

電波情報６０２の電波強度６０２ｂは、ユーザ端末１０と無線機器１１との間の受信距離（相対距離）を意味し、受信距離が短い程、強くなる。ここで、電波強度６０２ｂは、近距離無線電波において、受信距離に応じて複数（例えば、４つ）の段階に区分された近接度を意味している。例えば、電波強度６０２ｂが強い順番に、「Ｉｍｍｅｄｉａｔｅ」（すぐ近く）、「Ｎｅａｒ」（近い）、「Ｆａｒ」（遠い）、「Ｕｎｋｎｏｗｎ」（不明）を示し、電波強度６０２ｂの種類に応じて所定の受信距離を対応付けることが出来る。

図６Ｂに示すように、電波強度「Ｉｍｍｅｄｉａｔｅ」、「Ｎｅａｒ」、「Ｆａｒ」における受信距離ｒ１は、順番に、「数ｃｍ」、「数ｍ」、「数十ｍ」である。一方、「Ｕｎｋｎｏｗｎ」の電波強度における受信距離ｒ１は、「数十ｍ」を超え、電波を検出することが出来ない。そのため、この場合の近距離無線電波の最大受信距離は、電波強度「Ｆａｒ」における「数十ｍ」となる。尚、この電波強度の種類と受信距離ｒ１との関係は、電波の周波数等に応じて、適宜設計される。

無線機器１１は、地上から飛行高度Ｈのドローン１２に存在することから、図６Ｂに示すように、ドローン１２の飛行高度Ｈが無線機器１１の上空高さＨとなり、無線機器１１は、当該無線機器１１を中心として、電波強度に対応する受信距離ｒ１を半径とした球状の電波受信圏６０を形成している。そして、無線機器１１は、地上に存在するユーザ端末１０の電波を受信することから、球状の電波受信圏６０のうち、地上に接近している下方面Ｓを底面とする円錐状の電波受信圏６１が、実質的に、ユーザ端末１０の電波を受信出来る範囲となる。

そこで、例えば、図７Ａに示すように、強度距離テーブル７００に、電波強度７０１（例えば、「Ｆａｒ」）と、円錐状の電波受信圏６１における底面の半径を意味する下方受信距離７０２（例えば、「ｒ２」）とを予め関連付けて記憶させておく。そして、端末位置取得部２０４は、強度距離テーブル７００から、取得された電波情報の電波強度７０１に対応する下方受信距離７０２を取得し、飛行位置（「Ｘ１、Ｙ１」）を中心とし、取得した下方受信距離（「ｒ２」）を半径とする円領域７０を、端末ＩＤ（「ａａａ」）のユーザ端末１０の存在位置として算出する。この円領域７０内にユーザ端末１０（つまり、ユーザ）が存在することになる。尚、下方受信距離ｒ２は、電波強度の受信距離ｒ１と無線機器１１の上空高度Ｈに依存するため、ドローン１２の飛行条件に応じて適宜設定される。電波強度「Ｉｍｍｅｄｉａｔｅ」の受信距離ｒ１は数ｃｍ以内であることから、この電波強度でのユーザ端末１０の電波の受信は有り得ないので、削除しても良い。又、強度距離テーブル７００の代わりに所定の演算式を予め用意し、当該演算式に電波強度を代入することで出力される受信距離を用いても良い。又、簡易的に、例えば、端末位置取得部２０４は、電波強度７０１に対応する受信距離ｒ１をそのまま利用し、飛行位置（「Ｘ１、Ｙ１」）を中心とし、受信距離ｒ１を半径とする円領域７０をユーザ端末１０の存在位置として算出しても良い。

このように、近距離無線通信における電波強度を用いてユーザ端末１０の存在位置を具体的に限定することで、ユーザ端末１０の存在位置の精度を向上させることが出来る。例えば、ＧＰＳのみを搭載したユーザ端末でユーザの存在位置を算出する場合、ユーザ端末がＧＰＳ衛星と直接通信する必要があるため、ＧＰＳ衛星信号等の電波の受信が難しいエリア（例えば、陰影地域、ビル間地域）では、ＧＰＳ位置情報の誤差は１００ｍ以上となったり、ＧＰＳ位置情報を取得することが出来なかったりする。一方、本発明では、上空のドローン１２がＧＰＳ衛星信号を受信するため、電波受信困難エリアと比較して、ＧＰＳ位置情報の誤差は数ｍまで抑えられる。例えば、見晴らしの良い上空のエリアにおけるＧＰＳ位置情報の誤差は数ｍ以下である。更に、ドローン１２は、上空から、ユーザ端末１０と近距離無線通信をするため、従来、電波の受信が難しいとされるエリアであっても、ドローン１２はユーザ端末１０からの近距離無線電波を数十ｍ以内の範囲で確実に受信出来る。つまり、ＧＰＳ位置情報と近距離無線電波とを組み合わせることで、ユーザ端末１０の存在位置の誤差を数ｍまで抑え、且つ、ユーザ端末１０の存在位置を数十ｍ以下まで詳細に算出することが出来る。

さて、端末位置算出部２０４がユーザ端末１０の存在位置を算出すると、サーバ１４のユーザ属性分析部２０５は、前記算出されたユーザ端末１０の存在位置を、前記エリア４０に対応する地図情報に配置し、当該配置された地図情報の場所の特徴を示す場所特徴情報に基づいて、当該ユーザ端末１０のユーザ属性情報を分析する（図３：Ｓ１０６）。

ここで、ユーザ属性分析部２０５がユーザ属性情報を分析する方法に特に限定は無い。例えば、ユーザ属性分析部２０５が、サーバ１４のデータベースに予め記憶されているエリア４０の地図情報を取得する。地図情報には、建物の名称、山の名称、川の名称等、地図の基本情報が予め登録されている。

前記エリア４０が商店街である地図情報７１には、例えば、図７Ｂに示すように、エリア４０内の各場所毎に設置された建物の名称７２（例えば、「Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ Ｓｔｏｒｅ Ａ」等）が登録されている。

ここで、地図情報７１内の基本情報に応じて、エリア４０内の特定の場所に、当該場所の特徴を示す場所属性情報（カテゴリ）が予め設定されている。例えば、図７Ｂに示すように、建物の「Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ Ｓｔｏｒｅ Ａ」と「Ｓｈｏｐ」等が集まっている区画７３の場所には、場所属性情報の「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」が設定され、建物の「Ｃａｆｅ」と「Ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ」等が集まっている区画７４の場所には、場所属性情報の「Ｆｏｏｄ ａｎｄ Ｄｒｉｎｋ」が設定され、建物の「Ｏｆｆｉｃｅ」と「Ｂｏｏｋ」等が集まっている区画７５の場所には、場所属性情報の「Ｊｏｂ」が設定される。場所を規定する区画や場所属性情報は、分析者により適宜設定される。

そして、ユーザ属性分析部２０５が、場所属性情報が既に設定された地図情報７１に、前記算出されたユーザ端末１０の存在位置７０を配置し、地図情報７１において、ユーザ端末１０の存在位置７０と近接する場所の場所属性情報をユーザ属性情報として分析する。

図７Ｂに示す地図情報７１であれば、場所属性情報が広範囲の区画（場所）に設定されているため、ユーザ端末１０の存在位置７０が含まれる区画７３の場所の場所属性情報「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」が、ユーザ属性情報に関係すると分析され、ユーザ端末１０のユーザは、「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」に興味があると推定される。

尚、上述では、場所の区画を規定して、その区画に場所属性情報を設定したが、地図情報７１の基本情報毎に場所属性情報を設定しても良い。例えば、地図情報７１から、場所属性情報を設定することが出来る基本情報（例えば、建物の名称）を抽出し、図８Ａに示すように、場所属性情報テーブル８００に、抽出した基本情報の建物の名称８０１（例えば、「Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ Ｓｔｏｒｅ Ａ」等）と、当該建物の特徴を示す場所属性情報８０２（例えば、「Ｌａｄｉｅｓ‘ ｆａｓｈｉｏｎ」等）とを予め関連付けて記憶させる。これにより、各場所毎に具体的に場所属性情報を割り付けることが出来る。

そして、図８Ｂに示すように、ユーザ属性分析部２０５が、地図情報７１にユーザ端末１０の存在位置７０を配置する。ユーザ端末１０の存在位置７０は円領域で示されるため、ユーザ属性分析部２０５は、この円領域７０に重複する建物を選択する。ここで、重複する建物が複数の場合は、例えば、ユーザ属性分析部２０５は、この円領域７０に重複する建物（例えば、「Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ Ｓｔｏｒｅ Ａ」、「Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ Ｓｔｏｒｅ Ｂ」）の面積を算出し、最も大きい面積を有する建物（「Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ Ｓｔｏｒｅ Ａ」）を、ユーザ端末１０のユーザが最も近接した建物として選択する。他の方法により選択しても良い。そして、ユーザ属性分析部２０５は、場所属性情報テーブル８００を参照して、選択した建物に対応する場所属性情報をユーザ属性情報として分析する。

このように、高精度なユーザ端末１０の存在位置７０を用いることで、当該存在位置７０に関係する地図情報７１の場所を具体的に特定し易くなり、地図情報７１の場所毎に分類された場所属性情報でユーザ属性情報を具体的に分析することが可能となる。

さて、ユーザ属性分析部２０５がユーザ属性情報を分析すると、ドローン１２の飛行経路４１が終了しない限り（図３：Ｓ１０７ＮＯ）、飛行制御部２０１は、引き続き、ドローン１２の飛行を継続し（図３：Ｓ１０１）、電波取得部２０２は、近距離無線電波の検出を再開する（図３：Ｓ１０２）。このように、ドローン１２の飛行により無線機器１１を移動させて複数のユーザ端末１０をモニタリングすることが出来るため、複数の無線機器１１を必要とせず、広範囲で複数のユーザの行動情報を収集することが出来る。

ところで、ユーザ属性分析部２０５がユーザ属性情報を分析した時点で、このユーザのユーザ端末１０に、ユーザ属性情報に対応する配信情報を配信しても良い。例えば、サーバ１４の情報配信部２０６は、配信情報テーブルを参照する。図９Ａに示すように、配信情報テーブル９００には、ユーザ属性情報９０１と、当該ユーザ属性情報９０１（例えば、「Ｌａｄｉｅｓ‘ ｆａｓｈｉｏｎ」）を有するユーザに好まれると思われる配信情報９０２（例えば、「ａｂｃ」）とが関連付けて記憶されている。配信情報９０２は、例えば、ユーザ端末１０の存在位置を含む場所に関係する宣伝広告情報、観光案内情報、その場所の建物に関係する宣伝広告情報、その場所の緊急情報を含む。情報配信部２０６は、配信情報テーブル９００に基づいて、ユーザ属性情報９０１に対応する配信情報９０２を取得する。ユーザ属性情報は、ユーザ端末１０の存在位置７０に応じて異なることから、各ユーザ端末１０毎に、ユーザ端末１０を所有するユーザに適した配信情報９０２を配信することが出来る。

ここで、一つのユーザ属性情報９０１に対して複数の配信情報９０２を関連付けることが可能であるため、例えば、一つの配信情報９０２に対して、前記エリア４０内の特定の区画を規定する存在領域９０３を関連付けて記憶させておく。そして、情報配信部２０６は、一つのユーザ属性情報９０１に対して複数の配信情報９０２が存在する場合に、ユーザ端末１０の存在位置７０に重複又は近接する存在領域９０３を指定し、指定した存在領域９０３に対応する配信情報９０２を取得しても良い。ユーザ属性情報９０１が分析された時点と、配信情報９０２が配信される時点が異なる場合、存在領域９０３に応じて異なる配信情報９０２を配信することは、最適な配信情報９０２の配信の観点から、特に有効である。又、複数の配信情報９０２のそれぞれに対して優先度９０４を関連付けて記憶させておき、情報配信部２０６は、優先度９０４が最も高い配信情報９０２を取得しても良い。優先度９０４は、時期等に応じて適宜変更される。このように、存在領域９０３や優先度９０４を考慮して配信情報９０２を切り替えることで、ユーザに適した配信情報９０２をタイミングよく配信することが出来る。尚、存在領域９０３及び優先度９０４の組み合わせに基づいて、特定のユーザ端末１０に対して、複数の配信情報９０２のうち、最適な配信情報９０２を限定しても良い。

そして、情報配信部２０６は、図９Ｂに示すように、ユーザ端末１０の端末ＩＤ（「ａａａ」）を用いて、取得した配信情報９０２を、ドローン１２の無線機器１１又はネットワーク１３を介して、ユーザ属性情報９０１を有するユーザのユーザ端末１０に配信する（図３：Ｓ１０８）。配信形態に特に限定は無いが、例えば、プッシュ型配信である。

ここで、配信情報９０２を受信したユーザ端末１０は、配信画面を表示する。配信画面９０５は、図９Ｂに示すように、情報を受信したことを示すシンボル「！」９０６と、配信情報９０２の内容（例えば、「Ｆａｓｈｉｏｎ Ｓａｌｅ」）９０７と、「ＯＰＥＮ」キー９０８と、「ＣＬＯＳＥ」キー９０９とが表示される。表示形態は、ダイアログ表示、バナー表示、バッジ表示を含む。

ユーザが、「ＯＰＥＮ」キー９０８をタッチすると、ユーザ端末１０は、配信情報９０２の提供者のリンク先を参照し、リンク先の詳細情報（例えば、クーポン情報）を表示する。これにより、ユーザに、興味を示す可能性がある情報を直ぐに提供することが出来る。リンク先は、店舗情報、地域情報、リニューアル情報、お勧め情報等を含む。又、ユーザが、「ＣＬＯＳＥ」キー９０９をタッチすると、ユーザ端末１０は、配信画面９０５を消去する。配信情報９０２がプッシュ通知の場合、プッシュ通知の開封は、ネットワーク１３を介してサーバ１４へ通知されるため、配信情報９０２のプッシュ通知の開封率を検討することで、配信情報９０２の見直しを図ることが出来る。

又、上述では、情報配信部２０６は、ユーザ属性情報を分析したユーザ端末１０の全てに、各ユーザ端末１０毎に適した配信情報９０２を配信するが、専用のアプリケーションをダウンロードした特定のユーザ端末１０に限定して配信情報９０２を配信しても良い。又、ユーザ端末１０にダウンロードされるアプリケーションに、無線機器１１のＳＤＫ（ソフトウェア開発キット）を任意のアプリケーションに組み込むことで、当該アプリケーションを有するユーザ端末１０に配信情報９０２を配信しても良い。

ところで、端末位置算出部２０４が、特定の（同一の）ユーザ端末１０に対して検出時刻が異なる複数の存在位置を算出した場合、当該検出時刻を用いて、前記複数の存在位置を時系列に関連付けることで、前記特定のユーザ端末１０の移動形跡を算出し、ユーザ属性分析部２０５は、前記地図情報に、前記算出されたユーザ端末１０の移動形跡を配置することで、ユーザの生活パターン、趣味趣向を含むユーザ属性情報を分析しても良い。

例えば、図１０Ａに示すように、飛行制御部２０１が、ドローン１２を第一の地点Ｐ１から、第二の地点Ｐ２を通過させ、第三の地点Ｐ３へ向かっている最中に、先ほど存在位置を算出されたユーザ端末１０のユーザが、当該ドローン１２の無線機器１１の下方に接近したとする。すると、無線機器１１が、上述と同様に、ユーザ端末１０からの電波を検出し、電波取得部２０２は、当該電波の端末ＩＤ（「ａａａ」）と、電波強度（「Ｆａｒ」）と、検出時刻（例えば、「２０１６／４／５／ ９：３０」）とを電波情報として取得する（図３：Ｓ１０３）。更に、飛行位置取得部２０３は、ドローン１２のＧＰＳユニット５０に基づいて、無線機器１１が前記電波を検出した際のドローン１２のＧＰＳ位置情報をドローン１２の飛行位置として取得する（図３：Ｓ１０４）。

そして、端末位置算出部２０４が、図１０Ｂに示すように、情報テーブル６００において、ドローン１２の機器ＩＤ（「１１１」）６０１に対して、新たに取得された電波情報６０２と、飛行位置６０３（「Ｘ２、Ｙ２」）とを関連付けて記憶させる。

図１１Ａに示すように、端末位置算出部２０４は、例えば、新規の飛行位置６０３（「Ｘ２、Ｙ２」）を中心とし、新規の電波情報６０２の電波強度６０３ｂに対応する受信半径（「ｒ２」）を半径とする円領域１１０を、端末ＩＤ（「ａａａ」）のユーザ端末１０の存在位置として算出する。

次に、図１１Ａに示すように、端末位置算出部２０４が、同一の端末ＩＤにおける複数の存在位置７０、１１０を時系列に関連付けることで、当該ユーザ端末１０の移動形跡１１１を算出することが出来る。そして、ユーザ属性分析部２０５は、ユーザ端末１０の移動形跡１１１を地図情報７１に配置し、当該地図情報７１において、ユーザ端末１０の移動形跡１１１の存在位置７０、１１０に近接する場所の場所属性情報を時系列の順番に各存在位置７０、１１０毎に取得する。ここでは、場所属性情報として、例えば、「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」と「Ｊｏｂ」とが順番に取得される。

図１１Ｂに示すように、ユーザ属性情報テーブル１１００に、複数の場所属性情報１１０１と、当該複数の場所属性情報１１０１（組み合わせ）により推定されるユーザ属性情報１１０２とが関連付けて記憶される。ここでの場所属性情報１１０１は、種類に加えて順番を含む。又、ユーザ属性情報１１０２は、性別、年齢層、趣味趣向、生活パターンを含む。そして、ユーザ属性分析部２０５は、ユーザ属性情報テーブル１１００の場所属性情報１１０１に対して、複数の場所属性情報（「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」、「Ｊｏｂ」）を順番に比較し、一致した複数の場所属性情報１１０１（「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」、「Ｊｏｂ」）に対応するユーザ属性情報１１０２（「Ｏｆｆｉｃｅ Ｌａｄｙ」）を当該ユーザ端末１０のユーザ属性情報として取得する。このように、複数の場所属性情報の種類と順番を考慮することで、ユーザ属性情報を具体的に分析・解析することが出来る。尚、取得した複数の場所属性情報の順番を考慮せず、複数の場所属性情報の種類から、ユーザ属性情報をラフに分析・解析しても良い。

尚、上述では、二つの異なる飛行位置により、検出時刻の異なる二つの存在位置を算出し、一つの移動形跡を算出したが、同一の飛行位置であっても、電波強度が異なることで、検出時刻の異なる二つの存在位置を算出することが出来る。そのため、この場合であっても、電波強度が切り替わる毎に（例えば、「Ｆａｒ」 −＞ 「Ｎｅａｒ」）、検出時刻の異なる二つの存在位置から一つの移動形跡を算出して、ユーザ属性情報の分析に繋げても良い。更に、同一のユーザ端末１０において検出時刻の異なる二つ以上の存在位置が算出された場合であっても、同様である。

又、端末位置算出部２０４が、検出時刻の異なる二つ以上の存在位置を時系列に関連付ける場合に、時系列で隣接する二つの存在位置の二つの検出時刻の間隔が所定時間（例えば、１時間等）以内であれば、当該二つの存在位置を時系列に関連付け、前記二つの検出時刻の間隔が所定時間を超過すれば、当該二つの存在位置を時系列に関連付けずに、別の移動形跡の一部と判断しても良い。これにより、時間的に近接する二つの存在位置で移動形跡を算出することが可能となり、現実のユーザの移動形跡に近づけることが出来る。

又、特定のユーザ端末１０のユーザが、前記エリア４０において、異なる時刻で繰り返し出現し、ドローン１２の無線機器１１が当該特定のユーザ端末１０の電波を繰り返し検出すれば、特定のユーザ端末１０に対して複数のユーザ属性情報が分析結果として生成される。この場合に、ユーザ属性分析部２０５は、複数のユーザ属性情報のうち、出現頻度が高いユーザ属性情報、又は現時点から所定期間（例えば、数日）前までに分析されたユーザ属性情報を優先的に抽出することで、現実のユーザ属性情報に近づけることが出来る。

ところで、メインストリート等、大量のユーザ端末１０が存在するエリア４０では、端末位置算出部２０４は、大量のユーザ端末１０の存在位置を算出することが出来る。そこで、ユーザ属性分析部２０５は、大量のユーザ端末１０の存在位置が集中している地図情報７１の場所の場所属性情報に基づいて、前記エリア４０におけるグループ（群衆）のユーザ属性情報を分析しても良い。

例えば、図１２Ａに示すように、分析者は、飛行開始地点Ｐ０から、行き方向で、複数の地点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を通過して、飛行開始地点Ｐ０へ到着し、更に、飛行開始地点Ｐ０から、帰り方向で、複数の地点Ｐ３、Ｐ２、Ｐ１を通過して、飛行開始地点Ｐ０へ戻る飛行経路４１を設定する。次に、飛行制御部２０１が、ドローン１２を各地点Ｐ１、、、Ｐ３毎に向かって飛行させる。ここでは、理解を容易にするために、電波取得部２０２が、各地点Ｐ１、、、Ｐ３毎に、無線機器１１で複数のユーザ端末１０のそれぞれから近距離無線電波を検出し、各ユーザ端末１０毎の電波情報を取得する。そして、飛行位置取得部２０３は、ドローン１２の地点ＰのＧＰＳ位置情報をドローン１２の飛行位置として取得する。

ここで、ユーザ端末１０の数が膨大であることから、例えば、端末位置算出部２０４は、各ユーザ端末１０毎の電波情報の電波強度を一律にし、取得された飛行位置Ｐの真下をユーザ端末１０の存在位置として算出し、算出した存在位置Ｐに、複数のユーザ端末１０（電波情報の端末ＩＤ）を関連付ける。そして、ユーザ属性分析部２０５が、地図情報７１に、存在位置Ｐ０、Ｐ１、、、Ｐ３を配置し、存在位置Ｐに関連付けられたユーザ端末１０（ユニーク（一意な）端末ＩＤ）の数をカウントし、カウントした数に対応するサイズの円を、各存在位置Ｐ毎に表示する。

ここで、飛行経路４１は、一つの地点Ｐにおいて行き方向と帰り方向でのユーザ端末１０の電波情報を収集する機会があるため、特定の存在位置Ｐに対して行き方向及び帰り方向で関連付けられた端末ＩＤを全て合算して、合算した端末ＩＤの数をカウントしても良いし、行き方向と帰り方向とで区別して端末ＩＤの数をカウントしても良い。

図１２Ｂに示すように、ユーザ属性分析部２０５が、地図情報７１における各存在位置Ｐ毎に、端末ＩＤの数を示す円１２０をそれぞれ表示すると、この円１２０のサイズがユーザの数に対応するため、どの場所にユーザが集中しているか一見して理解することが出来る。そして、ユーザ属性分析部２０５が、最もサイズの大きい円１２０ａに近接する場所の場所属性情報（例えば、「Ｆｏｏｄ ａｎｄ Ｄｒｉｎｋ」）を利用して、このエリア４０におけるグループのユーザ属性情報として分析する。このように、ドローン１２の飛行により、広範囲のエリア４０におけるユーザの集中具合をモニタニングすることが可能となり、このエリアのグループのユーザ属性情報（趣味趣向等）を具体的に分析することが出来る。尚、上述では、円１２０のサイズを端末ＩＤの数に対応させたが、例えば、所定のサイズを有する円の色の濃淡を端末ＩＤの数に対応させても良い。

又、飛行経路４１を行き方向だけでなく帰り方向を含めることで、複数の存在位置のうち、二つの存在位置の二点間リンク強度を算出し易くなる。即ち、ドローン１２が飛行経路４１の飛行を完了すると、図１３Ａに示すように、端末情報テーブル１３００に、存在位置（例えば、「Ｐ０」等）１３０１と、電波情報（端末ＩＤ）が収集された際の飛行方向（例えば、「行き方向」、「帰り方向」）１３０２と、電波情報の端末ＩＤ（例えば、「ａａａ」等）１３０３と、当該電波情報の検出時刻１３０４とが関連付けて記憶される。

一方、二つの存在位置の組み合わせ（例えば、「Ｐ０ −＞ Ｐ１」、「Ｐ０ −＞ Ｐ１」等）を移動形跡パターン１３０５として定義し、ユーザ属性分析部２０５が、各存在位置１３０１毎に特定の端末ＩＤ１３０３を検索し、特定の端末ＩＤ１３０３が二つ以上存在する場合には、特定の端末ＩＤ１３０３の電波情報の検出時刻１３０４を用いて、特定の端末ＩＤにおける二つ以上の存在位置を時系列に関連付けて、特定の端末ＩＤの移動形跡として算出する。そして、ユーザ属性分析部２０５は、特定の端末ＩＤの移動形跡と、定義した移動形跡パターン１３０５とを各端末ＩＤ毎に比較し、両者が一致した移動形跡パターンの数をカウントする。そして、ユーザ属性分析部２０５が、最も数の多い移動形跡パターンをグループの移動形跡パターン（生活パターン）として分析しても良い。

図１３Ｂに示すように、ユーザ属性分析部２０５が、地図情報７１においる各存在位置Ｐ毎に、端末ＩＤの数に対応する円１２０を表示するとともに、移動形跡パターンの数に対応する幅で、且つ、移動形跡パターンの始点の存在位置から終点の存在位置までを指す矢印１３０を表示すると、グループの大きさとグループの移動方向が一見して理解することが出来る。図１３Ｂには、最も数の多い移動形跡パターン（「Ｐ１ −＞ Ｐ２」）から三番目に数の多い移動形跡パターン（「Ｐ３ −＞ Ｐ１」）までの矢印１３０を示している。そして、ユーザ属性分析部２０５が、最も数の多い移動形跡パターン（「Ｐ１ −＞ Ｐ２」）の始点の存在位置Ｐ１と終点の存在位置Ｐ２のそれぞれに近接する場所の場所属性情報（例えば、「Ｆｏｏｄ ａｎｄ Ｄｒｉｎｋ」と「Ｊｏｂ」）を順番に取得する。ユーザ属性分析部２０５が、上述のように、ユーザ属性情報テーブル１１００を利用することで、複数の場所属性情報（「Ｆｏｏｄ ａｎｄ Ｄｒｉｎｋ」、「Ｊｏｂ」）に基づいてグループのユーザ属性情報（「Ｗｏｒｋｅｒ」）を具体的に分析することが出来る。

このような分析手法は、例えば、宣伝広告の有効性を検討する上で利用される。図１４Ａに示すように、ドローン１２の飛行により、最も数の多い移動形跡パターン１３０ａは「Ｐ１ −＞ Ｐ２」であった場合、グループの移動方向を変えるために、この移動形跡パターン１３０ａの始点の存在位置Ｐ１と終点の存在位置Ｐ２との間に、グループが集中して欲しい場所の場所属性情報（例えば、「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」）に関係する広告提示部１４０を設置する。広告提示部１４０の種類に特に限定は無く、例えば、ポスター、ボード、看板、掲示板、デジタルサイネージ、ホログラム表示装置、音声放送のスピーカー、チラシの配布等を含む。そして、広告提示部１４０が設置された後に、再度、ドローン１２の飛行により、広範囲のエリアにおけるグループの大きさ及びグループの移動方向をモニタニングする。

例えば、広告提示部１４０が設置された後において、図１４Ｂに示すように、最も数の多い移動形跡パターン１３０ａが「Ｐ１ −＞ Ｐ０」に変化したとする。ここで、終点の存在位置Ｐ０における場所の場所属性情報が「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」である場合、広告提示部１４０が通行人に有効に機能して、場所属性情報が「Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」の場所に誘導したと判断することが出来る。一方、最も数の多い移動形跡パターン１３０ａが「Ｐ１ −＞ Ｐ２」と同じであれば、広告提示部１４０が機能していないと判断することが出来る。

尚、上述では、ドローン１２が飛行した所定の時間帯におけるユーザ端末１０の存在位置を算出し、ユーザのユーザ属性情報を分析したが、一日の時間帯（朝、昼、夜）、季節（春夏秋冬）等のうち、複数の時間帯を予め設定しておき、各時間帯毎にユーザ端末１０の存在位置を算出し、各時間帯毎にユーザのユーザ属性情報を分析しても良い。更に、各時間帯毎のユーザ端末１０の存在位置及びユーザ属性情報を比較することで、エリア４０におけるユーザの移動方向の変動やユーザの趣味趣向の移り変わりを解析することが出来る。複数のユーザ端末１０で構成されるグループのユーザ属性情報であっても同様である。

又、ドローン１２の無線機器１１は、Ｂｅａｃｏｎ端末１５ａの電波も検出することが出来るため、エリア４０内において、どこの場所にＢｅａｃｏｎ端末１５ａが存在するか算出することが出来る。ユーザ属性情報の分析とともに、宣伝広告やマーケティングのために利用されているＢｅａｃｏｎ端末１５ａの存在もモニタリングして、Ｂｅａｃｏｎ端末１５ａの有効性を評価しても良い。

ところで、上述では、商店街を往来するユーザのユーザ属性情報を分析したが、地図情報の場所に、特定のユーザを示す場所属性情報を設定することで、特定のユーザを判別することが出来る。例えば、配達の依頼人が、配達人に荷物の配達を依頼する場合、配達人が、地図情報７１の配達場所に「配達先」を場所属性情報として予め設定する。そして、配達人が、配達元から配達先までの飛行経路４１をドローン１２に入力し、ドローン１２で荷物を配達させる。飛行制御部２０１は、飛行経路４１に基づいて、ドローン１２を配達先まで飛行させ、ドローン１２の無線機器１１は、ドローン１２の飛行中、ユーザ端末１０からの近距離無線電波を検出する。

図１５Ａに示すように、ドローン１２が配達場所に接近し、無線機器１１が、配達場所に存在する依頼人のユーザ端末１０から近距離無線電波を検出すると、電波取得部２０２が、依頼人のユーザ端末１０の端末ＩＤ（「ｂｂｂ」）を含む電波情報を取得し、飛行位置取得部２０３が、ドローン１２の飛行位置を取得する。そして、端末位置算出部２０４は、配達場所を含むユーザ端末１０の存在位置を算出する。

ここで、ユーザ属性分析部２０５は、地図情報７１に、配達場所を含むユーザ端末１０の存在位置を配置することで、当該配達場所の場所属性情報「配達先」に基づいて、当該ユーザ端末１０のユーザ属性情報を「依頼人」として分析する。この分析結果を受けて、例えば、情報配信部２０６は、ユーザ端末１０の端末ＩＤ（「ｂｂｂ」）を用いて、ユーザ属性情報の「依頼人」に対応する配信情報（「ｘｙｚ」）を、当該ユーザ端末１０に配信する。

配信情報（「ｘｙｚ」）に対応する配信画面１５００は、図１５Ａに示すように、シンボル「！」１５０１と、配信情報の内容１５０２（例えば、「Ｄｒｏｎｅ ｗｉｌｌ ｄｅｌｉｖｅｒ ｐｒｏｄｕｃｔｓ ｓｏｏｎ！」、「Ｄｒｏｎｅ ｗｉｌｌ ａｒｒｉｖｅ ｉｎ １ ｍｉｎｕｔｅ．」等）と、ＯＫキー１５０３とが表示される。配信画面１５００は適宜設計される。これにより、依頼人に対して荷物の配達を案内することが可能となる。このような案内型の配信情報は、上述した専用のアプリケーションやＳＤＫを組み込んだアプリケーションを利用すると、依頼人を限定して配信出来るため、好ましい。

又、本発明では、ドローン１２の飛行によるユーザ端末１０のモニタリングを実現するため、例えば、人が行き難いエリアや携帯端末の通話用電波が圏外のエリア（例えば、雪山等）で遭難した遭難者を検索することが出来る。

例えば、検索人が遭難者を捜索する場合、遭難者は自己のユーザ端末１０からの近距離無線電波を発信させ、捜索人は、地図情報７１のうち、遭難したと考えられる遭難場所（例えば、山奥全般）に「遭難先」を場所属性情報として予め設定する。そして、捜索人が、遭難場所を含むエリアの飛行経路４１をドローン１２に入力し、飛行制御部２０１は、飛行経路４１に基づいてドローン１２を飛行させる。無線機器１１は、ドローン１２の飛行中、ユーザ端末１０からの近距離無線電波を検出する。

図１５Ｂに示すように、ドローン１２が山奥の上空を飛行中に、無線機器１１が、遭難者のユーザ端末１０に接近し、このユーザ端末１０からの近距離無線電波を検出すると、電波取得部２０２が、ユーザ端末１０の端末ＩＤ（「ｃｃｃ」）を含む電波情報を取得し、飛行位置取得部２０３が、ドローン１２の飛行位置を取得する。そして、端末位置算出部２０４は、遭難場所を含むユーザ端末１０の存在位置を算出する。

ここで、ユーザ属性分析部２０５は、地図情報７１に、遭難場所を含むユーザ端末１０の存在位置を配置することで、当該遭難場所の場所属性情報「遭難先」に基づいて、当該ユーザ端末１０のユーザ属性情報を「遭難先」として分析する。この分析結果を受けて、例えば、情報配信部２０６は、ユーザ端末１０の端末ＩＤ（「ｃｃｃ」）を用いて、ユーザ属性情報の「遭難先」に対応する配信情報（「ｕｖｗ」）を、当該ユーザ端末１０に配信する。

配信情報（「ｕｖｗ」）に対応する配信画面１５０４は、図１５Ｂに示すように、シンボル「！」１５０５と、配信情報の内容１５０６（例えば、「Ｄｒｏｎｅ ｗａｓ ｄｉｓｃｏｖｅｒｅｄ ｙｏｕ． Ｒｅｓｃｕｅ ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ！」等）と、ＯＫキー１５０７とが表示される。配信画面１５０４は適宜設計される。これにより、遭難者を素早く発見することが出来るとともに、遭難者に対して救助の案内や避難勧告等の情報を配信することが可能となる。尚、ネットワーク１３は、衛星通信網を含むため、通話用の電波が圏外であっても、サーバ１４からネットワーク１３を介して情報を配信出来る。又、上述では、遭難者を対象としたが、例えば、災害（震災等）の後の倒壊家屋に閉じ込められた被災者を対象としても良い。

ところで、ドローン１２の無線機器１１が上空でユーザ端末１０をモニタリングしている最中に、ドローン１２が、電力切れ等の理由により墜落する可能性がある。これを防止するために、ユーザ端末１０が集中している飛行経路４１では、緊急用バッテリーを利用しても良い。例えば、電波取得部２０２が、複数のユーザ端末１０から電波情報を取得すると、サーバ１４の端末数判定部２０７が、取得された電波情報の端末ＩＤ（ユーザ端末１０）の数をカウントし、当該カウント数が所定の閾値（例えば、１０）以上か否かを判定する。判定の結果、カウント数が閾値未満の場合は、サーバ１４のバッテリー切替部２０８は、特に何もしない。一方、判定の結果、カウント数が閾値以上の場合は、バッテリー切替部２０８は、ネットワーク１３を介して、ドローン１２を飛行させるための通常用バッテリーから、通常用バッテリーの電力量よりも高い電力量を有する緊急用バッテリーに切り替える。これにより、ドローン１２の下方に複数のユーザ端末１０が集中している場所では、電力切れ等の理由によるドローン１２の墜落を確実に防止する。又、バッテリー切替部２０８が緊急用バッテリーに切り替えた後、ドローン１２が飛行中に、電波取得部２０２が、新たに電波情報を取得すると、端末数判定部２０７は、取得された電波情報の端末ＩＤの数をカウントし、カウント数が閾値以上か否かを判定する。判定の結果、カウント数が閾値以上の場合は、バッテリー切替部２０８は、特に何もしない。一方、判定の結果、カウント数が閾値未満の場合は、バッテリー切替部２０８は、緊急用バッテリーから通常用バッテリーに切り替える。これにより、ユーザ端末１０が集中しない場所では、通常用バッテリーの使用となり、緊急用バッテリーの電力を無駄に消費しなくて済む。尚、端末数判定部２０７と、バッテリー切替部２０８とは、サーバ１４に限らず、ドローン１２に備えても良い。

又、上述では、１台のドローン１２の場合を説明したが、複数台のドローン１２の場合であれば、ユーザ端末１０の存在位置を高精度に算出することが出来る。例えば、図１６Ａに示すように、飛行制御部２０１は、３台のドローン１２を三角形に隊列させた状態で３台のドローン１２を飛行させる。尚、隊列の形状は、厳密な三角形である必要はない。この状態で３台のドローン１２がユーザ端末１０に接近すると、同一の検出時刻において３台のドローン１２のそれぞれの無線機器１１から電波情報が取得される。例えば、３台のドローン１２が上空でユーザ端末１０を囲むことで、３つの電波情報が得られる。そこで、端末位置算出部２０４は、３台のドローン１２の飛行位置（例えば、「Ｘａ、Ｙａ」、「Ｘｂ、Ｙｂ」、「Ｘｃ、Ｙｃ」）における３つの電波強度（例えば、「Ｆａｒ」）を用いて三角測量を行うことで、ユーザ端末１０の存在位置を算出する。

具体的には、端末位置算出部２０４は、それぞれの飛行位置を中心に、それぞれの電波強度に対応する受信距離を半径とする３つの円領域を算出し、３つの円領域が重複する部分の重心位置をユーザ端末１０の存在位置として算出する。これにより、３つの円領域の重複による重心位置は一か所に限定されるため、ユーザ端末１０の存在位置を高精度に求めることが出来る。例えば、近距離無線通信における三角測量では、ユーザ端末１０の存在位置の誤差は、電波受信状況に応じて、１ｍ以下になり得る。ＧＰＳ位置情報と組み合わせることで、更に、ユーザ端末１０の存在位置を高精度に求めることが出来る。尚、３台以上のドローン１２を所定の隊列状態で飛行させると、更に、ユーザ端末１０の存在合位置を高精度に算出することが出来る。

データベース上では、図１６Ｂに示すように、情報テーブル１６００に、機器ＩＤ１６０１と、電波情報１６０２（端末ＩＤ１６０２ａ、電波強度１６０２ｂ、検出時刻１６０２ｃ）と、飛行位置１６０３とが関連付けて記憶される。ここで、同一の端末ＩＤ１６０２ａで、且つ、同一の検出時刻１６０２ｃにおいて、３つ以上の機器ＩＤ１６０１が存在する場合には、３台のドローン１２のそれぞれの無線機器１１から電波情報が取得されたことになる。端末位置算出部２０４は、３つの電波情報が得られたと判断し、３つの飛行位置１６０３と、３つの電波強度１６０２ｂとに基づいてユーザ端末１０の存在位置を算出する。

ここで、３台のドローン１２を所定のエリアで飛行させると、大量のユーザ端末１０の存在位置が精度高く得られる。例えば、図１７Ａに示すように、３台のドローン１２を所定の隊列でエリア１７００の飛行開始地点Ｐ０から飛行させて、複数の地点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を通過して、飛行開始地点Ｐ０へ帰還させる飛行経路１７０１を設定する。すると、図１７Ｂに示すように、エリア１７００において複数のユーザ端末１０の存在位置が精度高く算出される。この場合、ユーザ属性分析部２０５は、エリア１７００の各場所毎に、複数のユーザ端末１０の存在位置が集まっているフィールドをグループフィールド１７０２として区分する。グループフィールド１７０２の区分方法に特に限定は無く、例えば、区分するグループフィールド１７０２の最大範囲を予め設定し、ユーザ属性分析部２０５は、所定の場所に集まっている複数のユーザ端末１０を全て含むフィールドで、且つ、設定された最大範囲以内のフィールドを円形で囲んで、グループフィールド１７０２を形成する。そして、ユーザ属性分析部２０５は、区分したグループフィールド１７０２に含まれる端末ＩＤの数をカウントし、端末ＩＤの数が多い程、濃くなる色でグループフィールド１７０２を表示する。そして、ユーザ属性分析部２０５は、最も端末ＩＤの数が多いグループフィールド１７０２ａに近接する場所の場所属性情報から、エリア１７００のグループのユーザ属性情報を具体的に分析する。

又、ユーザ属性分析部２０５は、上述の飛行経路１７０１において、３台のドローン１２を行き方向から帰り方向まで往復で飛行させることで、二つのグループフィールド１７０２の二点間リンク強度を算出出来る。例えば、ユーザ属性分析部２０５は、特定の端末ＩＤにおける検出時刻を用いて、特定の端末ＩＤにおける二つ以上のグループフィールド１７０２を時系列に関連付けて、特定の端末ＩＤの移動軌跡を算出し、当該移動形跡と、二つのグループフィールド１７０２の組み合わせで構成される移動形跡パターンとを比較して、移動形成パターンの数をカウントし、最も数が多い移動形跡パターンをグループの移動形跡パターンとして分析すれば良い。グループの移動形跡パターンは、図１７Ｂに示すように、始点のグループフィールドから終点のグループフィールドまでを指す矢印１７０３で表示される。宣伝広告の有効性についても、上述と同様に行われる。又、二点間リンク強度は、グループフィールド１７０２を単位とせず、ユーザ端末１０の移動形跡を単位とし、複数のユーザ端末１０の移動形跡を平均化することで求めても良い。

又、３台のドローン１２を１つのドローングループとして構成し、複数のドローングループを所定の飛行経路に順次飛行させることで、ユーザ端末１０の存在位置及び移動形跡をリアルタイムにモニタリングすることが出来る。

又、本発明の実施形態では、分析システム１が各部を備えるよう構成したが、当該各部を実現するプログラムを記憶媒体に記憶させ、当該記憶媒体を提供するよう構成しても構わない。当該構成では、前記プログラムを装置に読み出させ、当該装置が前記各部を実現する。その場合、前記記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の作用効果を奏する。さらに、各部が実行するステップをハードディスクに記憶させる方法として提供することも可能である。

以上のように、本発明に係る分析システム及び分析方法は、ビル、マンション、店舗、通路、駅、ショッピングモール、山、川等の広範囲なエリアに有用であり、上空から屋外を含む広範囲のユーザの行動情報を高精度に収集し、ユーザ属性情報を具体的に分析することが可能な分析システム及び分析方法として有効である。

１ 分析システム
１０ ユーザ端末
１１ 無線機器
１２ ドローン
１３ ネットワーク
１４ サーバ
２０１ 飛行制御部
２０２ 電波取得部
２０３ 飛行位置取得部
２０４ 端末位置算出部
２０５ ユーザ属性分析部
２０６ 情報配信部
２０７ 端末数判定部
２０８ バッテリー切替部

Claims (5)

1. ユーザ端末と近距離無線通信可能な無線機器を搭載した１台又は複数台の無人飛行機と、当該無人飛行機と無線通信可能なサーバとを備えた分析システムであって、
   所定のエリアにおける飛行経路に沿って、前記無人飛行機を飛行させる飛行制御部と、
   前記無人飛行機が飛行中に、当該無人飛行機の無線機器が前記ユーザ端末の近距離無線電波を検出すると、電波強度を含む電波情報を取得する電波取得部と、
   前記無人飛行機のＧＰＳユニットに基づいて、前記無線機器が前記近距離無線電波を検出した際の無人飛行機のＧＰＳ位置情報を前記無人飛行機の飛行位置として取得する飛行位置取得部と、
   前記取得された電波情報の電波強度と、前記取得された無人飛行機の飛行位置とに基づいて、前記エリアにおけるユーザ端末の存在位置を算出する端末位置算出部と、
   前記算出されたユーザ端末の存在位置を、前記エリアに対応する地図情報に配置し、当該配置された地図情報の場所の特徴を示す場所特徴情報に基づいて、当該ユーザ端末のユーザ属性情報を分析するユーザ属性分析部と、
   を備える分析システム。
2. 前記端末位置算出部は、特定のユーザ端末に対して検出時刻の異なる複数の存在位置を算出した場合、前記複数の存在位置を時系列に関連付けることで、前記特定のユーザ端末の移動形跡を算出し、
   前記ユーザ属性分析部は、前記地図情報に、前記算出されたユーザの移動形跡を配置することで、ユーザの生活パターンと、趣味趣向とを含むユーザ属性情報を分析する
   請求項１に記載の分析システム。
3. 前記端末位置算出部は、複数のユーザ端末の存在位置を算出し、
   前記ユーザ属性分析部は、前記複数のユーザ端末の存在位置が集中している地図情報の場所の場所属性情報に基づいて、前記エリアのグループのユーザ属性情報を分析する
   請求項１に記載の分析システム。
4. 前記飛行制御部は、３台の無人飛行機を三角形に隊列させた状態で当該３台の無人飛行機を飛行させ、
   前記端末位置算出部は、同一の検出時刻において前記３台の無人飛行機のそれぞれの無線機器から電波情報が取得された場合、当該３台の無人飛行機の飛行位置における３つの電波強度を用いて三角測量を行うことで、前記ユーザ端末の存在位置を算出する
   請求項１−３のいずれか一項に記載の分析システム。
5. ユーザ端末と近距離無線通信可能な無線機器を搭載した１台又は複数台の無人飛行機と、当該無人飛行機と無線通信可能なサーバとを備えた分析システムの分析方法であって、
   所定のエリアにおける飛行経路に沿って、前記無人飛行機を飛行させる飛行制御ステップと、
   前記無人飛行機が飛行中に、当該無人飛行機の無線機器が前記ユーザ端末の近距離無線電波を検出すると、電波強度を含む電波情報を取得する電波取得ステップと、
   前記無人飛行機のＧＰＳユニットに基づいて、前記無線機器が前記近距離無線電波を検出した際の無人飛行機のＧＰＳ位置情報を前記無人飛行機の飛行位置として取得する飛行位置取得ステップと、
   前記取得された電波情報の電波強度と、前記取得された無人飛行機の飛行位置とに基づいて、前記エリアにおけるユーザ端末の存在位置を算出する端末位置算出ステップと、
   前記算出されたユーザ端末の存在位置を、前記エリアに対応する地図情報に配置し、当該配置された地図情報の場所の特徴を示す場所特徴情報に基づいて、当該ユーザ端末のユーザ属性情報を分析するユーザ属性分析ステップと、
   を備える分析方法。