JP6396686B2 - 行動判定装置、行動判定方法及びプログラム - Google Patents

行動判定装置、行動判定方法及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、ユーザの日常又は非日常の行動を判定する技術に関する。
携帯型の通信端末を所持(携帯)するユーザの位置を示す位置情報を定期的に収集して、当該ユーザの現在位置に見合った情報を発信するサービスが広く提供されている。ユーザにとってのサービスの有用性の観点からすると、ユーザの位置だけではなく、その位置がユーザの日常的な又は非日常的な行動範囲に属するかどうかを考慮することが望ましい。例えば、旅行先等のような非日常的な場所(非日常圏という)に居るユーザにとって、その場所の観光地を案内する情報は有用だが、自宅付近等のような日常的な場所(日常圏という)に居るユーザにとっては、その場所の観光地を案内する情報は不要な場合がある。また、自宅付近のような日常圏に居るユーザにとって、その自宅近辺における地域住民の集会のようなイベントに関する情報は有用である一方、自宅から離れた非日常圏の場所に居るユーザにとっては、その場所における上記のようなイベントに関する情報は不要である可能性が高い。
ユーザの日常又は非日常の行動を検出する技術が特許文献1に開示されている。具体的には、特許文献1は、端末の位置履歴のうち日常の行動パタンからの逸脱を検出すると、その逸脱した部分を、ブログ等に記事として追記することを開示している。また、特許文献1は、日常の行動パタンを曜日又は時刻毎に作成することを開示している。
特開2009−301517号公報
特許文献1に記載の技術によれば、日常の行動パタンを曜日又は時刻毎に作成しているが、行動パタンが日常的な範囲に属するか否かはこれ以外の条件によっても変わり得る。
そこで、本発明の目的は、ユーザが日常圏又は非日常圏に居るかどうかを日時以外の条件に基づいて判定することである。
上述した課題を解決するため、本発明は、ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得手段と、ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定手段と、一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定手段と、前記判定手段が判定した結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知手段とを備え、 前記判定手段は、前記一のユーザのスケジューラ機能から当該一のユーザの移動の目的を取得し、取得した目的を用いて日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する行動判定装置を提供する。
また、本発明は、ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得手段と、ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定手段と、一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定手段と、前記判定手段が判定した結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知手段とを備え、前記判定手段は、ユーザの恒常的な行動範囲を特定し、前記測位点及び前記行動拠点間の距離の指標と、日常圏又は非日常圏に属するかどうかの指標となる値とがそれぞれ対応付けられた複数の対応関係の中から、特定した前記恒常的な行動範囲に基づいて選択したいずれかを用いて前記判定を行い、前記複数の対応関係は、第1の対応関係と第2の対応関係を含み、前記第1の対応関係における、前記測位点及び前記行動拠点間の距離と、前記日常圏又は非日常圏に属するかどうかの指標となる値との関係は、前記第2の対応関係と比較して、前記距離が遠い場合であっても前記値が前記日常圏を示す関係であり、 前記特定手段は、特定した前記恒常的な行動範囲が第1の広さである場合は、前記第1の関係を選択し、特定した前記恒常的な行動範囲が第1の広さよりも狭い第2の広さである場合は、前記第2の関係を選択する行動判定装置を提供する。
また、本発明は、ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得手段と、ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定手段と、一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定手段と、前記判定手段が判定した結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知手段とを備え、前記特定手段は、前記日常圏及び前記非日常圏を、地図上において複数に分割したメッシュ領域ごとに特定し、前記位置情報が示す測位点が多い前記メッシュ領域ほど小さくし、前記位置情報が示す測位点が少ない前記メッシュ領域ほど大きくする行動判定装置を提供する
また、本発明は、ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得ステップと、
ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定ステップと、
一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップであって、前記一のユーザのスケジューラ機能から当該一のユーザの移動の目的を取得し、取得した目的を用いて日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップと、前記判定ステップにおいて判定された結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知ステップと備える行動判定方法を提供する。
また、本発明は、ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得ステップと、 ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定ステップと、一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップと、前記判定ステップにおいて判定された結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知ステップとを備え、前記判定ステップにおいて、ユーザの恒常的な行動範囲を特定し、前記測位点及び前記行動拠点間の距離の指標と、日常圏又は非日常圏に属するかどうかの指標となる値とがそれぞれ対応付けられた複数の対応関係の中から、特定した前記恒常的な行動範囲に基づいて選択したいずれかを用いて前記判定を行い、前記複数の対応関係は、第1の対応関係と第2の対応関係を含み、前記第1の対応関係における、前記測位点及び前記行動拠点間の距離と、前記日常圏又は非日常圏に属するかどうかの指標となる値との関係は、前記第2の対応関係と比較して、前記距離が遠い場合であっても前記値が前記日常圏を示す関係であり、前記特定ステップにおいて、特定した前記恒常的な行動範囲が第1の広さである場合は、前記第1の関係を選択し、特定した前記恒常的な行動範囲が第1の広さよりも狭い第2の広さである場合は、前記第2の関係を選択する行動判定方法を提供する。
また、本発明は、ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得ステップと、ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定ステップと、一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップと、前記判定ステップにおいて判定された結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知ステップとを備え、前記特定ステップにおいて、前記日常圏及び前記非日常圏を、地図上において複数に分割したメッシュ領域ごとに特定し、前記位置情報が示す測位点が多い前記メッシュ領域ほど小さく、前記位置情報が示す測位点が少ない前記メッシュ領域ほど大きい行動判定方法を提供する。
また、本発明は、コンピュータに、ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取
得ステップと、ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定ステップと、一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップであって、前記一のユーザのスケジューラ機能から当該一のユーザの移動の目的を取得し、取得した目的を用いて日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップと、前記判定ステップにおいて判定された結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知ステップと を実行させるためのプログラムを提供する。
また、本発明は、コンピュータに、ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得ステップと、ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定ステップと、一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップと、前記判定ステップにおいて判定された結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知ステップとを実行させ、前記判定ステップにおいて、ユーザの恒常的な行動範囲を特定し、前記測位点及び前記行動拠点間の距離の指標と、日常圏又は非日常圏に属するかどうかの指標となる値とがそれぞれ対応付けられた複数の対応関係の中から、特定した前記恒常的な行動範囲に基づいて選択したいずれかを用いて前記判定を行い、前記複数の対応関係は、第1の対応関係と第2の対応関係を含み、前記第1の対応関係における、前記測位点及び前記行動拠点間の距離と、前記日常圏又は非日常圏に属するかどうかの指標となる値との関係は、前記第2の対応関係と比較して、前記距離が遠い場合であっても前記値が前記日常圏を示す関係であり、前記特定ステップにおいて、特定した前記恒常的な行動範囲が第1の広さである場合は、前記第1の関係を選択し、特定した前記恒常的な行動範囲が第1の広さよりも狭い第2の広さである場合は、前記第2の関係を選択するプログラムを提供する。
また、本発明は、コンピュータに、ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得ステップと、ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定ステップと、一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップと、前記判定ステップにおいて判定された結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知ステップとを実行させ、前記特定ステップにおいて、前記日常圏及び前記非日常圏を、地図上において複数に分割したメッシュ領域ごとに特定し、前記位置情報が示す測位点が多い前記メッシュ領域ほど小さく、前記位置情報が示す測位点が少ない前記メッシュ領域ほど大きいプログラムを提供する。
本発明によれば、ユーザが日常圏又は非日常圏に居るかどうかを日時以外の条件、つまり行動拠点からの距離に基づいて判定することができる。
同実施形態に係る行動判定システムの全体構成を示す図。 同実施形態に係る行動判定システムの構成を示すブロック図。 同実施形態に係る位置情報DBに格納される情報の説明図。 同実施形態に係る所定の地域の地図に含まれるメッシュ領域を示す図。 同実施形態に係る日常圏DBに格納される情報の説明図。 同実施形態に係る行動判定システムで実行される処理を示すシーケンス図。 同実施形態に係るメッシュ領域と日常度αとの関係の一例を表す図。 同実施形態に係る行動拠点からの距離と日常度βとの関係の一例を表す図。 同実施形態に係る日常圏及び非日常圏の特定の一例を表す図。 本発明の変形例に係る行動拠点からの距離と日常度βとの対応関係が記述されたテーブルの一例を表す図。 本発明の変形例に係る行動判定システムで実行される処理を示すシーケンス図。 同変形例に係るメッシュ領域を示す図。
以下、図面を参照して本発明の一実施形態を説明する。
図1は、本実施形態に係る行動判定システムの全体構成を示す図である。行動判定システム1は、行動判定サーバ10と、複数の通信端末20と、CP(Contents Provider)サーバ30とを備える。行動判定サーバ10、複数の通信端末20及びCPサーバ30の各々は、ネットワーク100に接続する。ネットワーク100は、例えば、移動体通信網、ゲートウェイ装置及びインターネットを含む公衆通信回線である。
行動判定サーバ10は、通信端末20のユーザの行動を判定する行動判定装置である。行動判定サーバ10は、クライアントとしての通信端末20からユーザの位置情報を収集して、当該ユーザが日常圏又は非日常圏に居るかどうかを判定する。日常圏は、ユーザの日常的な行動範囲に相当するエリアであり、非日常圏は、ユーザの非日常的な行動範囲に相当するエリアである。日常圏及び非日常圏を判定するためのアルゴリズムについては後で詳細を説明する。
通信端末20は、ユーザが所持(携帯)する携帯型の通信端末であり、本実施形態ではスマートフォンである。通信端末20は、ユーザの位置の測位点を示す位置情報を、ネットワーク100経由で行動判定サーバ10へ送信する。
CPサーバ30は、コンテンツプロバイダによって管理され、通信端末20のユーザに情報を発信するサービスを提供するサービス提供装置である(つまり発信手段)。CPサーバ30は、ネットワーク100経由で通信端末20へコンテンツを配信する。配信されるコンテンツは、ユーザの位置の測位点、例えばユーザの現在位置に応じたコンテンツである。なお、図1には、通信端末20として、通信端末20A,20B及び20Cの3台が示されているが、実際には更に多くの通信端末20が存在する。また、図1には、CPサーバ30が1台だけ示されているが、2台以上のCPサーバ30が存在してもよい。
図2は、行動判定システム1の構成を示すブロック図である。図2において実線の矢印は、データないし信号が流れる方向を意味する。通信端末20は、ハードウェア構成として、制御部21と、通信部22と、UI(User Interface)部23と、測位部24と、記憶部25とを備える。制御部21は、演算処理装置としてのCPU(Central Processing Unit)と、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)を含むメモリを備えたマイクロコンピュータである。CPUは、ROM又は記憶部25に記憶されたプログラムを、RAMに読み出して実行することにより、通信端末20の各部を制御する。
通信部22は、無線通信回路及びアンテナを有し、ネットワーク100を介して外部装置と通信する。UI部23は、表示面に画像を表示する表示部(例えば液晶ディスプレイ)と、当該表示部の表示面に重ねて設けられ、ユーザの接触による操作入力を受け付けるためのタッチセンサとを備える。また、UI部23は、物理キー等の他の操作手段を備えてもよいし、音声入力による操作を受け付ける機能を有してもよい。
測位部24は、全地球航法衛星システム(GNSS:Global Navigation Satellite System)からの信号を受信するアンテナ、及び、受信した当該信号を処理する処理回路を備え、測位部24(即ち通信端末20)の現在位置を測定する測位処理を行う。GNSSによる測位は、一般にはGPS測位として慣用されている。測位処理で得られる位置情報は、ユーザの位置の測位点を座標形式で表した情報で、緯度及び経度の情報を含む。制御部21は、所定の間隔で(例えば5分毎に)測位部24に測位処理を繰り返し行わせ、得られた位置情報を、通信部22を介して、リアルタイムで行動判定サーバ10へ送信する。
記憶部25は、EEPROM(Electronically Erasable and Programmable ROM)やフラッシュメモリ等の記憶装置で、制御部21により実行される制御プログラムや各種のアプリケーションプログラムを記憶する。通信端末20は、更に、音声通話を実現するための構成を備えているが、ここでは図示を省略する。
行動判定サーバ10は、ハードウェア構成として、制御部11と、通信部12と、位置情報DB(Data Base)131と、日常圏DB132とを備える。
制御部11は、演算処理装置としてのCPUと、ROM及びRAMを含むメモリとを備えたマイクロコンピュータである。CPUは、ROMに記憶された制御プログラムを、RAMに読み出して実行することにより、行動判定サーバ10の各部を制御する。また、制御部11は、日付、曜日及び時刻を特定するカレンダ機能を備えている。通信部12は、ネットワーク100に接続して外部装置とするためのインタフェースである。
位置情報DB131は、複数の通信端末20から収集された位置情報が格納(蓄積)されるデータベースである。日常圏DB132は、通信端末20のユーザ毎に、日常圏又は非日常圏に関する情報が格納(蓄積)されるデータベースである。位置情報DB131及び日常圏DB132の各々は、ハードディスク装置等の記憶装置によって実現される。本実施形態では、行動判定サーバ10が位置情報DB131及び日常圏DB132を備えているが、行動判定サーバ10が外部装置としての位置情報DB131又は日常圏DB132にアクセスして、これらのデータベースに格納されている情報を取得するようにしてもよい。
次に、制御部11の機能構成を説明する。制御部11は、ハードディスク装置等の記憶装置に記憶されている制御プログラムを実行することにより、取得部111と、集計部112と、特定部113と、判定部114と、通知部115という各機能を実現する。取得部111は、通信部12を介して、ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する手段(つまり取得手段)である。取得部111は、通信端末20により送信された位置情報を、ユーザを特定するユーザID(Identification)とともに取得する。取得部111が取得した位置情報は、位置情報DB131に格納される。
図3は、位置情報DB131に格納される情報を説明する図である。図3に示すように、位置情報DB131は、通信端末20で行われた測位処理における測位日時と、通信端末20のユーザのユーザIDと、位置情報とが対応付けて格納されたデータベースである。測位日時は、例えば、取得部111が位置情報を取得した日時を、カレンダ機能により特定した日時である。測位日時は、測位処理が行われた実質的な日時を表せばよく、例えば、通信部12が位置情報を受信した日時、又は、通信端末20から通知された測位処理の実行日時により特定されてもよい。ユーザIDは、通信端末20のユーザを識別する識別子であるが、ユーザが使用する通信端末20固有の識別子(例えば、電話番号や個体識別番号)であってもよい。位置情報は、ユーザの位置の測位点を緯度及び経度で表現した情報である。
集計部112は、ユーザ毎且つ所定の基準で分けられた時期毎に、取得部111により取得された位置情報を集計する手段(つまり集計手段)である。集計部112は、各ユーザについて位置情報DB131に格納された位置情報を、例えば曜日及び時刻毎に集計する。曜日については、月曜〜金曜までの平日と、平日以外(土曜、日曜及び祝祭日)との2つに分けられる。時刻については、0:00から8:59までの時間帯Aと、9:00から17:59までの時間帯Bと、18:00から23:59までの時間帯Cとの3つに分けられる。
集計部112は、地図(例えば日本地図)を複数の領域に分割し、分割した領域毎に或る1のユーザの位置情報を集計する。本実施形態では、集計部112は、地図を格子状(網の目状)に区分し、当該地図を複数のメッシュ領域に分割する。
図4は、所定の地域の地図Mに含まれるメッシュ領域を示す図である。地図Mは、互いに同一寸法且つ同一形状である、複数の矩形(正方形を含む。)のメッシュ領域に等分割される。メッシュ領域には、各々を一意に特定するメッシュ番号が割り当てられている。図4では、図面が煩雑になるのを防ぐために、一部のメッシュ領域のみにメッシュ番号が付されている。例えば、メッシュ番号「023」のメッシュ領域は、ユーザID「UID−A」のユーザ(以下「ユーザA」と称す。)の自宅がある地域に対応する。メッシュ番号「053」のメッシュ領域は、ユーザAの最寄り駅がある地域に対応する。メッシュ番号「035」のメッシュ領域は、ユーザAの通い先(例えば、勤務先や学校或いは行きつけの店や習い事の教室など)がある地域に対応する。以上の例示した3つのメッシュ領域は、ユーザが滞在する機会が多い地域に対応している。なお、図4に示すメッシュ領域の分割の方法は、あくまで一例である。例えば、等分割でない方法により、地図が複数のメッシュ領域に分割されてもよい。例えば、都市部等の人口が相対的に多い地域については、より狭い地域に対応するメッシュ領域が規定され、地方部等の人口が相対的に少ない地域については、より広い地域に対応するメッシュ領域が規定される。
位置情報の集計は、各メッシュ領域に属する測位点を計数する処理を含む。一のメッシュ領域に含まれる測位点の数は、当該メッシュ領域に対応する地域にユーザが滞在した滞在時間や、滞在頻度(つまり単位期間における滞在の回数)の指標となる。このため、集計部112の集計により、各メッシュ領域に対応する地域にユーザが滞在した機会の多さを把握することができる。
図2に戻り、特定部113は、集計部112の集計を用いて、ユーザ毎且つ時期毎に、ユーザの日常圏又は非日常圏を特定する手段(つまり特定手段)である。特定部113は、メッシュ領域毎の位置情報の集計に基づいて、日常圏又は非日常圏を特定する。具体的には、特定部113は、メッシュ領域毎に、位置情報の集計に応じた日常度αと、ユーザの行動拠点からの距離の指標に応じた日常度βとに基づいて、日常度γを算出する。行動拠点は、例えば、当該ユーザの自宅がある地域のメッシュ領域内の地点である。特定部113は、ユーザの行動拠点を、ユーザからの事前の届け出に基づいて決めてもよいし、集計部112の集計に基づいて決めてもよい。前者の場合、ユーザは行動判定サーバ10の管理者に対し、自身の行動拠点となる位置の住所を通知し、管理者はその住所を緯度経度に換算して、その緯度経度に該当するメッシュ領域を行動拠点として日常圏DB132に登録する。特定部113は、この日常圏DB132を参照してユーザの行動拠点を決める。また、後者の集計に基づく場合、ユーザの滞在期間の最も長い場所が自宅だとみなして、特定部113は、測位点が最も多いメッシュ領域を、ユーザの行動拠点として決める。この行動拠点は、例えばメッシュ領域の中心点であるが、当該メッシュ領域内の他の地点であってもよい。日常度α,β及びγの各々は、メッシュ領域に対応する地域が、ユーザにとってどの程度日常的(又は非日常的)な行動範囲であるかの度合いを示す値、言い換えれば、
そのユーザにとっての日常圏又は非日常圏に属するかどうかの指標となる値である。これらの日常度は、日常的な度合いが高いメッシュ領域ほど大きくなる。日常度αは、例えば、メッシュ領域に属する測位点の数が多いほど値が大きくなる。日常度βは、例えば、行動拠点からの距離が小さいメッシュ領域ほど値が大きくなる。
特定部113は、算出した日常度γに応じて日常圏を特定するとともに、特定した日常圏以外の少なくとも一部のメッシュ領域を、非日常圏に特定する。本実施形態では、特定部113は、日常圏に属しないメッシュ領域を、非日常圏に特定する。
特定部113は、特定した日常圏又は非日常圏に関する情報を、日常圏DB132に格納する。図5は、日常圏DB132に格納される情報を示す図である。図5に示すように、日常圏DB132では、時期毎に、ユーザIDに対応付けて日常圏のメッシュ番号が格納される。日常圏DB132に日常圏としてメッシュ番号が格納されていないメッシュ領域は、本実施形態では非日常圏である。なお、日常圏DB132は、日常圏ではなく非日常圏のメッシュ番号、又は、日常圏及び非日常圏のメッシュ番号が格納されるデータベースであってもよい。
判定部114は、時期毎の位置情報の集計に基づいて、取得部111により取得された位置情報が示す測位点が、ユーザの日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する手段(つまり判定手段)である。判定部114は、位置情報が取得された時期に対応する日常圏DB132の情報を参照して、測位点がユーザの日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する。
通知部115は、判定部114が判定した結果をCPサーバ30へ通知する。ここでは、通知部115は、判定結果を示す判定データを、通信部12を介してCPサーバ30へ送信する。
図2に戻り、CPサーバ30は、ハードウェア構成として、制御部31と、通信部32と、コンテンツDB33とを備える。制御部31は、演算処理装置としてのCPUと、ROM及びRAMを含むメモリとを備えたマイクロコンピュータである。CPUは、ROMに記憶された制御プログラムを、RAMに読み出して実行することにより、CPサーバ30の各部を制御する。通信部32は、ネットワーク100に接続して外部装置とするためのインタフェースである。コンテンツDB33は、通信端末20に配信されるコンテンツを格納したデータベースである。
制御部31は、行動判定サーバ10から受信した判定データに基づいて、通信端末20のユーザへ情報を発信する。本実施形態において、制御部31は、測位点と、当該測位点が日常圏又非日常圏に含まれるかどうかの判定結果とに基づいて、コンテンツDB33からコンテンツを取得し、通信部32を介して通信端末20へ送信する。コンテンツの一例として、ユーザが利用する可能性のある交通機関の乗り換え情報や運休情報、遅延情報を案内するコンテンツ、ユーザにお勧めの店舗の情報を案内するコンテンツ等がある。
次に、本実施形態の動作を説明する。図6は、行動判定システム1で実行される処理を示すシーケンス図である。通信端末20の制御部21は、測位のタイミングが到来したと判定すると、測位部24により測位処理を行う(ステップS1)。制御部21は、ユーザIDと、測位処理により得た位置情報とを、通信部22を介して行動判定サーバ10へ送信する(ステップS2)。行動判定サーバ10の制御部11は、通信部12を介してユーザID及び位置情報を取得(受信)すると(ステップS3)、これらを測位日時と対応付けて、位置情報DB131へ格納する。ステップS3の処理により、位置情報DB131は、例えば図3に示される状態となる。
次に、制御部11は、ステップS3で取得した位置情報と同時期の位置情報を、メッシュ領域毎に集計し(ステップS4)、この集計に基づいて日常度γを算出する(ステップS5)。制御部11は、平日の時間帯A、時間帯B及び時間帯C、並びに、平日以外の時間帯A、時間帯B及び時間帯Cの各々について、日常度α,βを算出し、更に日常度γを算出する。
日常度αは、ここでは、メッシュ領域に対応する地域におけるユーザの滞在回数及び滞在頻度によって特定される。日常度αは、例えば、1日の測位の総回数に占める各メッシュ領域内での測位回数の割合で表される。この場合、1日の測位の総回数が「150」で、一のメッシュ領域内での測位回数が「80」であるときには、当該メッシュ領域の日常度αは、α=80/150=0.53である。日常度αは、別の演算により算出されてもよく、例えば、複数段階に区分された日常度αのうち、測位点の数に応じた一の日常度αとされてもよい。
図7は、メッシュ領域と日常度αとの関係の一例を表す図である。図7には、ユーザAの日常度αが示されている。図7及びその他の図面において「●」(黒丸印)は、測位点を示す。ただし、図面が煩雑になるのを防ぐため、図7及びその他の図面には一部の測位点のみが示されている。このため、「●」の数は測位点の数を示すのではなく、測位点の数の大小の目安となるものである。図7(a)に示すように、平日の時間帯Aの場合、ユーザの自宅があるメッシュ番号「023」のメッシュ領域と、最寄り駅があるメッシュ番号「053」のメッシュ領域とで測位点の数が多く、日常度αが相対的に高くなる。図7(b)に示すように、平日の時間帯Bの場合、ユーザの勤務先があるメッシュ番号「147」のメッシュ領域で測位点の数が多く、日常度αが相対的に高くなる。図7(c)に示すように、平日の時間帯Cの場合、ユーザの自宅がある地域に対応するメッシュ番号「023」のメッシュ領域と、最寄り駅がある地域に対応するメッシュ番号「053」のメッシュ領域と、ユーザの通い先がある地域に対応するメッシュ番号「035」のメッシュ領域とで測位点の数が多く、日常度αが相対的に高くなる。図7(d)〜(f)に示すように、平日以外は時間帯A〜Cの各時間帯で、ユーザの自宅がある地域に対応するメッシュ番号「023」のメッシュ領域で測位点の数が多く、日常度αが相対的に高くなる。
図8は、ユーザの行動拠点からの距離と日常度βとの関係の一例を表す図である。
前述したように、ユーザの行動拠点は、ユーザからの届け出に基づいて特定されてもよいし、集計部112の集計に基づいて特定されてもよいが、後者の場合、それぞれの時期で測位点が閾値を超え且つ最多となる超えるメッシュ領域(ここでは自宅があるメッシュ番号「023」のメッシュ領域)が行動拠点となる。図8に示すように、日常度βは、上記のようにして決められたユーザの行動拠点又はその周辺で最大の「1.0」となり、当該行動拠点からの距離が大きいメッシュ領域ほど値が小さくなる。ここでは、行動拠点からメッシュ領域内の地点までの距離が10km未満の場合は「1」、10km以上30km未満の場合は「0.8」、30km以上50km未満の場合は「0.6」、50km以上75km未満は「0.4」、75km以上150km未満は「0.2」、150km以上の未満は「0」である。ただし、行動拠点からメッシュ領域までの距離と日常度βとの関係は、他の関係であってもよい。
そして、制御部11は、日常度αと日常度βとを乗算して、メッシュ領域毎に日常度γを算出する。ただし、日常度αや日常度βの算出のアルゴリズムによっては、これらの乗算以外の演算により、日常度γが算出されてもよい。つまり、日常度α、β、γの関係は、日常度αが大きくなると日常度γが大きくなり、また、日常度βが大きくなると日常度γが大きくなるという関係さえ満たしていればよい。
次に、制御部11は、ステップS5で算出した日常度γに基づいて、時期毎に、日常圏又は非日常圏を特定する(ステップS6)。制御部11は、日常度γが閾値以上であるメッシュ領域を日常圏として特定する。閾値は、設計段階等で事前に決められた日常度(固定値)であってもよいし、通信端末20のユーザによって特定された日常度(可変値)であってもよい。ここでは、時期に関わらず閾値を同じとするが、時期によって異なっていてもよい。また、制御部11は、日常圏でないメッシュ領域を、非日常圏に特定する。
図9は、日常圏の特定例を示す図である。図9では、ユーザAの日常圏に属するメッシュ領域が、所定のパターンで塗り潰して表されている。図9(a)に示すように、平日の時間帯Aの場合、メッシュ番号「023」及び「053」のメッシュ領域が日常圏に特定されている。また、図9(b)に示すように、平日の時間帯Bの場合、ユーザの勤務先があるメッシュ番号「147」のメッシュ領域のほか、メッシュ番号「146」のメッシュ領域が日常圏に特定されている。メッシュ番号「146」のメッシュ領域は、日常度αは中程度であるが、行動拠点となるメッシュ番号「147」のメッシュ領域からの距離が小さいため日常度βが大きくなり、その結果、日常度γが閾値以上、つまり日常圏に属している。図9(c)に示すように、平日の時間帯Cの場合、メッシュ番号「023」及び「053」のメッシュ領域に加え、ユーザの通い先があるメッシュ番号「035」のメッシュ領域が、日常圏に特定されている。図9(d)〜(f)に示すように、平日以外においては時間帯A〜Cの各時間帯でメッシュ番号「023」のメッシュ領域の日常度αが相対的に高くなっている。更に、図9(f)に示すように、平日以外の時間帯Cでは、メッシュ番号「024」のメッシュ領域も日常圏に特定されている。メッシュ番号「024」のメッシュ領域は、日常度αは中程度であるが、行動拠点となるメッシュ番号「023」のメッシュ領域からの距離が小さいため日常度βが大きくなり、その結果、日常度γが閾値以上、つまり日常圏に属している。制御部11は、日常圏及び非日常圏を特定すると、その特定に係る情報を、日常圏DB132に格納する。ステップS6の処理により、日常圏DB132は、例えば図5に示される状態となる。
次に、制御部11は、ステップS3で取得した位置情報が示す測位点が、当該位置情報を取得した時期の日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する(ステップS7)。ここでは、制御部11は、測位点が属するメッシュ領域のメッシュ番号と、日常圏DB132に格納された対応する時期の日常圏とを比較する。そして、制御部11は、日常圏又は非日常圏に属するかどうかの判定に用いた測位点を示す位置情報と、当該判定の結果を示す判定データとを、通信部12を介してCPサーバ30へ送信する(ステップS8)。
CPサーバ30の制御部31は、通信部32を介して位置情報及び判定データを受信すると、受信した位置情報及び判定データに基づいて、コンテンツの出力制御を行う(ステップS9)。コンテンツの出力制御は、コンテンツの出力の有無を切り替える制御、及び、コンテンツを出力する制御を含む。コンテンツの出力の有無について説明すると、制御部31は、例えば、測位点が日常圏に属する場合には、コンテンツを出力し、測位点が非日常圏に属する場合には、コンテンツを出力しない。
コンテンツを出力する制御の一例について説明すると、制御部31は、例えばユーザの次の時間帯の日常圏に関するコンテンツを出力する。このコンテンツは、例えば、次の日常圏に移動するための交通案内に係る情報で、具体的には、交通機関の発着時刻や運休情報、遅延情報を案内するコンテンツである。一の時間帯において日常圏に居るユーザは、次の時間帯においても日常圏に滞在する(例えば移動する)可能性が高いと考えられる。このため、CPサーバ30は、ユーザが所定時間後に居ると予測される場所を日常圏により特定し、その日常圏に関する情報を発信しておく。図9には、各時間帯にCPサーバ30が出力するコンテンツの例が示されている。時間帯Cについては、CPサーバ30は、次の時間帯が、平日か又は平日以外かに応じて出力するコンテンツを異ならせる場合がある。
制御部31は、コンテンツを出力する場合は、当該コンテンツを、通信部32を介して通信端末20へ送信する。この際、制御部31は、ユーザの指示に従って行われた通信端末20からの問い合わせに応じてプル型の通信によりコンテンツを送信してもよいし、当該問い合わせとは関係なく、プッシュ型の通信によりコンテンツを送信してもよい。
コンテンツの出力制御は、この例に限られず、CPサーバ30は、測位点が非日常圏に属する場合に、コンテンツを送信してもよい。また、CPサーバ30は、測位点が日常圏及び非日常圏のどちらでもないメッシュ領域に属する場合に、コンテンツを送信してもよい。
また、CPサーバ30は、現在日時(即ち、ステップS3の位置情報の取得時期)に応じたコンテンツを出力してもよい。CPサーバ30は、例えば、ユーザが時間帯Aの日常圏に居る場合に、次の時間帯Bの日常圏に関する情報として、昼食にお勧めの飲食店の情報を発信する。また、CPサーバ30は、例えば、ユーザが時間帯Bの日常圏に居る場合に、次の時間帯Cの日常圏の情報として、自宅近所にある店舗の情報を発信してもよい。また、ユーザが時間帯Bの日常圏であり、且つ、時間帯Cに非日常圏に居る場合、ユーザが残業の目的で勤務先に残っている可能性がある。このため、CPサーバ30は、ユーザに対して付近の飲食店の情報を発信してもよい。
ユーザが自分の現在いる場所を日常的な場所と感じるか非日常的な場所を感じるかは、そのユーザが普段滞在する場所つまり行動拠点からの距離に依存するケースがあると考えられる。以上説明した行動判定システム1によれば、行動判定サーバ10は、行動拠点からの距離に基づいてユーザにとっての日常圏又は非日常圏を判定することが可能となる。
本発明は、上述した実施形態と異なる形態で実施することが可能である。本発明は、例えば、以下のような形態で実施することも可能である。また、以下に示す変形例は、各々を適宜に組み合わせてもよい。
(変形例1)
実施形態では、日常度α及び日常度βを乗算して日常度γを求めていたが、日常度αが大きくなると日常度γが大きくなり、また日常度βが大きくなると日常度γが大きくなるという関係を満たしてさえいれば、例えば日常度α及び日常度βを加算するなどの他の計算方法を用いてもよい。
また、日常圏の判定に日常度αは必ずしも必須ではなく、日常度βが閾値を超えるか否かで日常圏であるか否かを判定してもよい。つまり、本発明は、ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得手段と、ユーザごとに行動拠点を特定する特定手段と、一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された行動拠点との距離に基づいて日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定手段と、前記判定手段が判定した結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知手段とを備える行動判定装置であればよい。
(変形例2)
図8に示したような行動拠点からの距離と日常度βとの対応関係を複数種類用意しておき、これらのいずれかを選択して日常圏/非日常圏の判定に使用してもよい。つまり、判定部114は、測位点及び行動拠点間の距離と、日常圏又は非日常圏に属するかどうかの指標となる値(ここでは日常度β)とがそれぞれ対応付けられた複数の対応関係の中から選択したいずれかを用いて判定を行ってもよい。図10は、行動拠点からの距離と日常度βとの対応関係がそれぞれ記述された複数のテーブルの一例を表す図である。このようなテーブルT1,T2,T3が行動判定サーバ10の記憶装置に記憶されており、特定部113は日常圏を特定する場合に、これらのテーブルの中から選択したいずれかの内容に基づいて日常度βを算出する。図に示すように、テーブルT2における行動拠点からの距離及び日常度βの関係は、テーブルT1と比較して、行動拠点からの距離が遠い場合であっても日常度βが大きい。さらに、テーブルT3における行動拠点からの距離及び日常度βの関係は、テーブルT2と比較して、行動拠点からの距離が遠い場合であっても日常度βが大きい。つまり、テーブルT→T2→T3という順序で、自宅等の行動拠点からより離れた場所であっても日常圏としての性格を持った場所として扱うということである。これらのテーブルは、ユーザの恒常的な行動範囲の広狭に応じて選択的に利用される。つまり、ユーザの恒常的な行動範囲が広ければ、所定の日常度βに対応する距離がより長い対応関係を示したテーブルT3が用いられ、ユーザの恒常的な行動範囲が狭ければ、所定の日常度βに対応する距離がより短い対応関係を示したテーブルT1が用いられ、ユーザの恒常的な行動範囲が中程度であれば、テーブルT3とテーブルT1の中間的な内容に相当するテーブルT2が用いられる。
具体的な選択手法としては、まず、ユーザ自身がどのテーブルを利用するかを例えば通信端末20に入力し、行動判定サーバ10の特定部113がその入力に基づいてテーブルを選択するという方法がある。
また、まず特定部113は、位置情報DB131に基づいて、ユーザが主に利用する移動手段を推定する。具体的には、測位日時が連続する測位点間の距離を求め、その距離が第1の閾値以上の場合は移動手段が航空機であると推定し、また、その距離が第2の閾値(<第1の閾値)以上第1の閾値未満の場合は移動手段が電車または車両であると推定し、また、その距離が第3の閾値(<第2の閾値)以上第2の閾値未満の場合は移動手段が徒歩であると推定する。そして、移動手段として航空機を用いる頻度がユーザ全体の平均値や所定の閾値よりも高いユーザに関しては、恒常的な行動範囲が広いと思われるから、特定部113は、日常圏/非日常圏の特定においてテーブルT3を選択する。一方、移動手段として徒歩を用いる頻度がユーザ全体の平均値や所定の閾値よりも高いユーザに関しては、恒常的な行動範囲が狭いと思われるから、特定部113は、テーブルT1を選択する。その他のユーザに関しては、特定部113はテーブルT2を選択する。
また、日常度αが閾値以上の大きさとなるエリア(つまり、日常度αのみから推定される日常圏といえるもの)が大きいほど、ユーザの恒常的な行動範囲が広いと思われるから、所定の日常度βに対応する距離がより長い対応関係を選択するようにしてもよい。例えばテーブルT2,T3のいずれかを利用する場合、日常度αが閾値以上の大きさとなるエリアがユーザ全体の平均値や所定の閾値よりも高いユーザに関しては、恒常的な行動範囲が広いと思われるから、特定部113は、日常圏/非日常圏の特定においてテーブルT3を選択する。一方、日常度αが閾値以上の大きさとなるエリアがユーザ全体の平均値や所定の閾値以下のユーザに関しては、恒常的な行動範囲が狭いと思われるから、特定部113は、テーブルT2を選択する。
(変形例3)
ユーザが所持する通信端末20のスケジューラ機能において、ユーザの移動の目的が登録されていることがあるから、この移動の目的を用いて日常圏/非日常圏の判定を行ってもよい。具体的には、判定部114は、日常度γの大きさに関わらず、移動の目的から強制的に非日常圏と判定してもよいし(例えば移動の目的が“旅行”などの非日常的イベントのケース)、また、強制的に日常圏と判定してもよい(例えば移動の目的が“家族で食事”などの日常的なイベントのケース)。また、判定部114は、移動の目的が非日常的イベントである場合に、日常度γから或る固定値を減算するなどして、日常度γを小さくするような処理を行ってもよい。
これに対し、判定部114は、移動の目的が日常的イベントである場合に、日常度γに対して或る固定値を加算するなどして、日常度γを大きくするような処理を行ってもよい。
(変形例4)
行動判定サーバ10は、地図を時期に応じた区分により複数のメッシュ領域に分割してもよい。図11は、この変形例の行動判定システムで実行される処理を示すシーケンス図である。制御部11は、ステップS3でユーザID及び位置情報を取得すると、時期に応じた区分によりメッシュ領域に分割する(ステップS11)。制御部11(集計部112)は、位置情報DB131に基づいて、時期毎に、測位点が多いメッシュ領域ほど対応する地域をより小さくする。例えば、上述した実施形態では、図12(a)の左側に示すようにメッシュ番号「023」のメッシュ領域が規定されていた。これに対し、この変形例では、制御部11は、平日の時間帯A及び時間帯C、並びに、平日以外においては、図12(a)の右側に示すように、メッシュ番号「023」のメッシュ領域を更に2×2の領域に等分割し、メッシュ番号「023−1」〜「023−4」のメッシュ領域を規定する。この場合、例えば図12(a)の右側に示すように、メッシュ番号「023−2」のメッシュ領域での測位点が特に多いことが分かるので、制御部11は、測位点が多いメッシュ領域を精度良く行動拠点として特定しやすくなる。なお、平日の時間帯Bについては、制御部11は、図12(a)の左側に示すように、上述した実施形態と同じ形状で及びサイズで、メッシュ番号「023」のメッシュ領域を規定する。また、制御部11は、一のメッシュ領域を2×2以外の方法で、複数のメッシュ領域に分割してもよい。
同様に、制御部11(集計部112)は、測位点が少ないメッシュ領域ほど対応する地域を大きくする。例えば、平日の時間帯Bでは、図12(b)の左側に示すように、メッシュ番号「147」のメッシュ領域が規定されるとする。この場合、制御部11は、平日の時間帯B以外の時間帯では、図12(b)の右側に示すように、メッシュ領域に対応する地域を大きくする。また、制御部11は、ユーザの行動拠点からの距離が小さいほど、メッシュ領域に対応する地域を小さくし、この距離が大きいほどメッシュ領域に対応する地域を大きくしてもよい。これにより、メッシュ領域の全体数が減るので、制御部11が行うべき演算の量やデータの量が減る。
この変形例の行動判定サーバ10によれば、時期に応じて変化するユーザの日常圏及び非日常圏を精度良く判定しつつ、扱うべき情報量の増大が抑制される。
また、本変形例では、制御部11は、メッシュ領域のサイズ(寸法)を変化させていたが、形状、又は、サイズ及び形状の両方を変化させてもよい。
(変形例5)
上述した実施形態では、行動判定サーバ10は、曜日及び時刻毎に位置情報を集計していたが、別の時期毎に位置情報を集計してもよい。行動判定サーバ10は、例えば、日、月又は季節毎に位置情報を集計してもよい。例えば、毎月決まった日に特定の場所をユーザが訪れる場合、行動判定サーバ10は、毎月の同じ日に、当該特定の場所に対応するメッシュ領域を日常圏として特定して、ユーザへの情報発信を可能にする。この場合、行動判定サーバ10は、例えば、ユーザが訪れる場所付近の交通情報をユーザへ発信する。また、決まった月又は季節に特定の場所へ移動する(例えば実家へ帰省する)ユーザについて、行動判定サーバ10は、当該特定の場所を日常圏に特定して、ユーザへの情報発信を可能にする。即ち、本発明において時期を分けるときの基準(例えば暦)は特に問わず、例えばユーザにより指定された基準に従ってもよい。
(変形例6)
日常度βの算出において、制御部11は、ユーザの行動拠点とメッシュ領域との間の距離の指標として、距離自体以外の指標を用いてもよい。制御部11は、例えば、ユーザの行動拠点からメッシュ領域に対応する地域に移動するために利用する移動手段に基づいて、日常度βを算出してもよい。行動拠点からメッシュ領域に対応する地域までの距離が同じであっても、徒歩、自転車、自動車又は電車やバス等の公共の交通機関のどれを利用するかにとって、ユーザの当該地域の日常度合いが異なると考えられる。例えば、自動車を利用するユーザにとっては移動が容易な日常的に行動する地域であっても、自動車を利用せず徒歩や自転車を利用するユーザにとっては移動が困難で日常的に行動しない地域となる可能性がある。
そこで、行動判定サーバ10は、ユーザが利用可能な移動手段と日常度βとの関係を規定したテーブルを記憶しておき、制御部11は、ユーザが利用する移動手段に対応したテーブルに基づいて、日常度βを算出する。このテーブルでは、各移動手段に関連付けて、図7で説明した行動拠点からの距離と日常度βの値とが対応付けられている。一の距離に対応する日常度βは、ユーザにとって移動しやすい移動手段であるほど大きくなる。例えば、公共の交通機関、自動車、自転車、徒歩の順で、ユーザにとって移動しやすい移動手段であるが、この例に限られない。
また、制御部11は、ユーザの行動拠点からメッシュ領域に対応する地域までの移動に要する時間(即ち移動時間)、又は、当該移動に要する移動手段の燃料の費用を距離の指標として、日常度βを算出してもよい。この場合、移動時間が短いか又は燃料の費用が安いほど、一の距離に対応する日常度βは大きくなる。
以上のとおり、制御部11は、ユーザの行動拠点とメッシュ領域に対応する地域との間の距離の指標に基づいて日常度βを算出することにより、個々のユーザが利用可能な移動手段を反映させた日常圏を特定しやすくなる。
なお、ユーザが利用可能な移動手段は、制御部11が、測位点の位置情報を解析することにより、特定(推定)してもよい。所定間隔で測位処理が行われる場合、位置情報が示す測位点の時系列的な変化(即ちユーザの移動)が分かる。そこで、制御部11は、単位時間当たりのユーザの移動距離(即ち移動速度)を算出して、当該ユーザが利用可能な移動手段を特定してもよい。
(変形例7)
ユーザの行動拠点は、当該ユーザの自宅や会社等の、時期毎に滞在機会が最も多いメッシュ領域でなくてもよい。制御部11は、例えば、時間帯に関わらず、全時間帯で滞在機会が最も多いメッシュ領域を行動拠点としてもよい。
また、制御部11は、ユーザの行動拠点に代えて、測位点の集計に基づいてユーザの行動範囲を特定し、特定した行動範囲内のいずれかの地点からの距離に基づいて、日常度βを算出してもよい。この際、制御部11は、日常度αに基づいて当該距離の起点となる地点を特定してもよい。例えば、制御部11は、日常度αが第1閾値以上のメッシュ領域で構成したユーザの行動範囲を特定する。そして、制御部11は、ユーザの行動範囲の中心地点で例示される所定の点を、日常度βを算出するときの距離の起点とする。
(変形例8)
図6で説明した処理の順番は変更されてもよい。また、行動判定サーバ10は、通信端末20から位置情報を取得するたびに、位置情報を集計して日常圏又は非日常圏を特定するのではなく、これらを省略する機会を設けてもよい。例えば、行動判定サーバ10は、所定間隔で位置情報の集計及び日常圏又は非日常圏を特定し、それ以外のタイミングでは、位置情報を取得した場合であっても、ステップS4〜S6の処理ステップを省略し、日常圏DB132に基づいて測位点が日常圏又は非日常圏に属するかを判定してもよい。
また、制御部11は、地図をメッシュ状に分割していたが、他の形状又はサイズで分割してもよく、区分の方法は問わない。
また、制御部11は、地図を複数の領域に分割せずに、位置情報が示す測位点の分布を解析して、ユーザの日常圏又は非日常圏を特定してもよい。この場合、制御部11は、例えば測位点が多くする分布する地図上の領域を、日常圏に特定する。
また、実施形態で説明した時刻及び曜日の分け方はあくまで一例であり、更に細分化して分けられてもよいし、更に粗くして分けられてもよい。また、時刻と曜日のどちらか一方のみが使用されてもよい。また、ユーザ毎に時期の分け方が異なっていてもよい。
(変形例9)
上述した実施形態の行動判定システム1では、GNSSシステムを利用した測位が行われていたが、この例に限られない。行動判定システム1では、例えば、IMES(Indoor Messaging System)や移動通信網の無線基地局、無線LAN(Local Area Network)のアクセスポイント等に基づく測位システムを利用した測位が行われてもよい。
(変形例10)
行動判定サーバ10とCPサーバ30とを別々の装置とするのではなく、これらを一体化したサーバ装置が用いられてもよい。この場合、行動判定サーバ10が、測位点が日常圏又は非日常圏に属するかどうかの判定結果に基づいて、自サーバ内の発信手段を制御する。この発信手段は、前述したCPサーバ30と同等の機能を実現する。
本発明の行動判定装置は、サーバ装置の形態で実現されるものに限られず、例えばユーザに使用される通信端末に内蔵される形態で実現されてもよい。
通信端末20は、スマートフォンに限られず、フィーチャーフォンやタブレット型コンピュータ、各種の着用型の通信端末(ウェアラブルコンピュータ。例えばヘッドマウントディスプレイ)であってもよい。
(変形例11)
上述した実施形態において、行動判定サーバ10の制御部11が実現する各機能は、複数のプログラムの組み合わせによって実現され、又は、複数のハードウェア資源の連係によって実現されうる。制御部11の機能がプログラムを用いて実現される場合、このプログラムは、磁気記録媒体(磁気テープ、磁気ディスク(HDD(Hard Disk Drive)、FD(Flexible Disk))等)、光記録媒体(光ディスク等)、光磁気記録媒体、半導体メモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶した状態で提供されてもよいし、ネットワークを介して配信されてもよい。また、本発明は、クラウドコンピューティングを用いて実現されてもよい。また、本発明は、行動判定方法として把握することも可能である。
1…行動判定システム、10…行動判定サーバ、11,21,31…制御部、111…取得部、112…集計部、113…特定部、114…判定部、115…通知部、12,22,32…通信部、131…位置情報DB、132…日常圏DB、20,20A,20B,20C…通信端末、23…UI部、24…測位部、25…記憶部、30…CPサーバ、33…コンテンツDB、100…ネットワーク

Claims (9)

  1. ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得手段と、
    ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定手段と、
    一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定手段と、
    前記判定手段が判定した結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知手段とを備え
    前記判定手段は、前記一のユーザのスケジューラ機能から当該一のユーザの移動の目的を取得し、取得した目的を用いて日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する行動判定装置。
  2. ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得手段と、
    ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定手段と、
    一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定手段と、
    前記判定手段が判定した結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知手段とを備え、
    前記判定手段は、ユーザの恒常的な行動範囲を特定し、前記測位点及び前記行動拠点間の距離の指標と、日常圏又は非日常圏に属するかどうかの指標となる値とがそれぞれ対応付けられた複数の対応関係の中から、特定した前記恒常的な行動範囲に基づいて選択したいずれかを用いて前記判定を行い、
    前記複数の対応関係は、第1の対応関係と第2の対応関係を含み、
    前記第1の対応関係における、前記測位点及び前記行動拠点間の距離と、前記日常圏又は非日常圏に属するかどうかの指標となる値との関係は、前記第2の対応関係と比較して、前記距離が遠い場合であっても前記値が前記日常圏を示す関係であり、
    前記特定手段は、特定した前記恒常的な行動範囲が第1の広さである場合は、前記第1
    の関係を選択し、特定した前記恒常的な行動範囲が第1の広さよりも狭い第2の広さである場合は、前記第2の関係を選択する行動判定装置。
  3. ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得手段と、
    ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定手段と、
    一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定手段と、
    前記判定手段が判定した結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知手段とを備え、
    前記特定手段は、前記日常圏及び前記非日常圏を、地図上において複数に分割したメッシュ領域ごとに特定し、
    前記位置情報が示す測位点が多い前記メッシュ領域ほど小さくし、前記位置情報が示す測位点が少ない前記メッシュ領域ほど大きくする行動判定装置。
  4. ーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得ステップと、
    ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定ステップと、
    一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップであって、前記一のユーザのスケジューラ機能から当該一のユーザの移動の目的を取得し、取得した目的を用いて日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップと、
    前記判定ステップにおいて判定された結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を
    発信する発信手段に対して通知する通知ステップと
    を備える行動判定方法。
  5. ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得ステップと、
    ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定ステップと、
    一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップと、
    前記判定ステップにおいて判定された結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知ステップとを備え、
    前記判定ステップにおいて、ユーザの恒常的な行動範囲を特定し、前記測位点及び前記行動拠点間の距離の指標と、日常圏又は非日常圏に属するかどうかの指標となる値とがそれぞれ対応付けられた複数の対応関係の中から、特定した前記恒常的な行動範囲に基づいて選択したいずれかを用いて前記判定を行い、
    前記複数の対応関係は、第1の対応関係と第2の対応関係を含み、
    前記第1の対応関係における、前記測位点及び前記行動拠点間の距離と、前記日常圏又は非日常圏に属するかどうかの指標となる値との関係は、前記第2の対応関係と比較して、前記距離が遠い場合であっても前記値が前記日常圏を示す関係であり、
    前記特定ステップにおいて、特定した前記恒常的な行動範囲が第1の広さである場合は、前記第1の関係を選択し、特定した前記恒常的な行動範囲が第1の広さよりも狭い第2の広さである場合は、前記第2の関係を選択する行動判定方法。
  6. ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得ステップと、
    ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定ステップと、
    一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップと、
    前記判定ステップにおいて判定された結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知ステップとを備え、
    前記特定ステップにおいて、前記日常圏及び前記非日常圏を、地図上において複数に分割したメッシュ領域ごとに特定し、
    前記位置情報が示す測位点が多い前記メッシュ領域ほど小さく、前記位置情報が示す測位点が少ない前記メッシュ領域ほど大きい行動判定方法。
  7. ンピュータに、
    ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得ステップと、
    ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定ステップと、
    一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップであって、前記一のユーザのスケジューラ機能から当該一のユーザの移動の目的を取得し、取得した目的を用いて日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップと、
    前記判定ステップにおいて判定された結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知ステップと
    を実行させるためのプログラム。
  8. コンピュータに、
    ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得ステップと、
    ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定ステップと、
    一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップと、
    前記判定ステップにおいて判定された結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知ステップとを実行させ、
    前記判定ステップにおいて、ユーザの恒常的な行動範囲を特定し、前記測位点及び前記行動拠点間の距離の指標と、日常圏又は非日常圏に属するかどうかの指標となる値とがそれぞれ対応付けられた複数の対応関係の中から、特定した前記恒常的な行動範囲に基づいて選択したいずれかを用いて前記判定を行い、
    前記複数の対応関係は、第1の対応関係と第2の対応関係を含み、
    前記第1の対応関係における、前記測位点及び前記行動拠点間の距離と、前記日常圏又は非日常圏に属するかどうかの指標となる値との関係は、前記第2の対応関係と比較して、前記距離が遠い場合であっても前記値が前記日常圏を示す関係であり、
    前記特定ステップにおいて、特定した前記恒常的な行動範囲が第1の広さである場合は、前記第1の関係を選択し、特定した前記恒常的な行動範囲が第1の広さよりも狭い第2の広さである場合は、前記第2の関係を選択するプログラム。
  9. コンピュータに、
    ユーザの位置の測位点を示す位置情報を取得する取得ステップと、
    ユーザごとに行動拠点を、距離の指標を用いずに特定する特定ステップと、
    一のユーザについて取得された前記位置情報が示す測位点と、当該一のユーザについて特定された前記行動拠点との距離の指標に基づいて、日常圏又は非日常圏に属するかどうかを判定する判定ステップと、
    前記判定ステップにおいて判定された結果を、当該結果に基づいて前記ユーザへ情報を発信する発信手段に対して通知する通知ステップとを実行させ、
    前記特定ステップにおいて、前記日常圏及び前記非日常圏を、地図上において複数に分割したメッシュ領域ごとに特定し、
    前記位置情報が示す測位点が多い前記メッシュ領域ほど小さく、前記位置情報が示す測
    位点が少ない前記メッシュ領域ほど大きいプログラム。
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