JP6811587B2 - 訪問先推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、訪問先推定装置に関する。

従来、ユーザが所有する携帯端末の位置情報に基づいて、当該ユーザが訪問した場所である訪問ＰＯＩ（Point of Interest）を推定する技術が提案されている。

特開２０１２−１６４２２７号公報

一般に、ユーザの位置情報と周辺のＰＯＩの位置との関係に基づいて訪問ＰＯＩを推定する場合、ＧＰＳ等の測位方法では、測定誤差があるために高い精度での推定が困難となっている。そこで、例えば特許文献１に開示された技術では、ユーザの移動履歴からユーザのそれまでの行動を推定し、ユーザが訪問したと考えられる訪問ＰＯＩの絞り込みをしている。しかしながら、特に建物が集中している都市部では、狭い範囲に多数のＰＯＩが存在するため、ＰＯＩの絞り込みを十分に行うことが困難となっている。

本発明の一形態は、訪問先の推定の精度を向上させた訪問先推定装置を提供することを目的とする。

一側面の訪問先推定装置は、ユーザの位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、位置情報取得部によって取得された位置情報に基づいて、複数の訪問先候補の中からユーザの訪問先を推定する訪問先推定部と、訪問先推定部によって推定された訪問先を示す訪問先情報を出力する訪問先情報出力部と、訪問先情報の出力に応じて、訪問先の正誤を示す正誤情報を取得する正誤情報取得部と、を含み、複数の訪問先候補は、複数のカテゴリのうちの少なくとも一つに属し、訪問先推定部は、訪問先の正誤情報に基づいて当該訪問先が属するカテゴリに対するユーザの訪問傾向を求め、当該訪問傾向を他の訪問先の推定に利用する。

この訪問先推定装置では、訪問先推定部によってユーザが訪問したと考えられる一の訪問先が推定されると、当該訪問先を示す訪問先情報が訪問先情報出力部によって出力される。そして、正誤情報取得部によって、推定された訪問先にユーザが実際に訪問したか否かの評価である正誤情報が取得される。ここで、ユーザの訪問先には、例えば訪問し難い訪問先のカテゴリが偏るといったような一定の訪問傾向がみられる。そのため、正誤情報から求められる訪問傾向を同一のカテゴリに属する他の訪問先の推定に利用することによって、訪問先の推定の精度を向上させることができる。

一形態の訪問先推定装置によれば、訪問先の推定の精度を向上させることができる。

一の実施形態に係る訪問先推定装置の構成を示す図である。 一の実施形態に係る訪問先推定装置による訪問先情報の出力結果の一例を示す図である。 訪問先推定装置によって出力されるユーザインターフェースの一例を示す図である。 一の実施形態に係る訪問先推定装置で実行される処理を示すフローチャートである。 一の実施形態に係る訪問先推定装置のハードウェア構成を示す図である。

以下、本発明に係る実施の形態について図面を参照しながら具体的に説明する。便宜上、実質的に同一の要素には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。

図１に本実施形態に係る訪問先推定装置１０を示す。訪問先推定装置１０は、ユーザの位置を示す位置情報に基づいて、ユーザが訪問した訪問先を推定する装置である。例えば、訪問先推定装置１０は、ユーザの周辺に存在する訪問先候補の中から、ユーザの訪問傾向に基づいて、実際にユーザが訪問した訪問先を推定する。推定されたユーザの訪問先の情報は、例えば、ユーザの嗜好等の特徴の推定に用いることができる。

ユーザ端末２０は、ユーザによって携帯されて用いられる装置である。ユーザ端末２０は、具体的には、携帯電話機やスマートフォン等の通信端末に相当する。ユーザ端末２０は、移動体通信網等のネットワークＮに接続して無線通信を行う機能を有している。ユーザ端末２０と訪問先推定装置１０とは、ネットワークＮを介して通信を行うことができ、互いに情報の送受信を行えるようになっている。また、ユーザ端末２０と訪問先推定装置１０とは、ネットワークＮ以外のインターネット等のネットワークを経由して、情報の送受信を行うこととしてもよい。ユーザ端末２０は、訪問先推定装置１０から送信されるコンテンツを受信し、コンテンツを利用する（例えば、表示する）機能を有している。

ユーザ端末２０は、ＧＰＳ（Global PositioningSystem）測位機能等の自端末の測位機能を有している。ユーザ端末２０は、測位機能によって得られた自端末の位置を示す位置情報を、ユーザの位置を示す位置情報として訪問先推定装置１０に送信する。位置情報は、例えば、緯度及び経度を示す情報である。ユーザ端末２０を所有するユーザには、予めユーザを特定する情報であるユーザＩＤが付与されており、ユーザ端末２０に予め当該ユーザＩＤが記憶されている。ユーザ端末２０は、位置情報と共にユーザＩＤを訪問先推定装置１０に送信する。

ユーザ端末２０による自端末の測位は、継続的に行われ、例えば、定期的（例えば、１日のうちの予め設定された時刻毎）に行われる。ユーザ端末２０から訪問先推定装置１０に送信される位置情報は、訪問先推定装置１０側でいつ測位された位置に係る位置情報か把握されるようにしておく。例えば、ユーザ端末２０は、位置情報に測位時刻を示すタイムスタンプを対応付けて訪問先推定装置１０に送信する。あるいは、ユーザ端末２０は、測位する度に位置情報及びユーザＩＤを訪問先推定装置１０に送信する。

ユーザ端末２０は、通常の携帯電話機やスマートフォン等と同様にＣＰＵ（CentralProcessing Unit）、メモリ及び無線通信モジュール等のハードウェアを備えて構成される。

引き続いて、本実施形態に係る訪問先推定装置１０の機能を説明する。図１に示すように訪問先推定装置１０は、位置情報取得部１１と、訪問先推定部１２と、訪問先情報出力部１３と、正誤情報取得部１４と、フィードバックデータベース１５とを備えて構成される。

位置情報取得部１１は、ユーザ端末２０から送信されたユーザＩＤ及び位置情報を受信して取得する。取得された位置情報は、当該ユーザＩＤが付与されたユーザの位置を示す位置情報として扱われる。位置情報には当該位置情報の測位時刻を示す時刻情報が対応付けられている。位置情報取得部１１は、一定期間におけるユーザＩＤ毎の位置情報の履歴を保存し得る。位置情報取得部１１は、取得したユーザＩＤ及び位置情報を訪問先推定部１２に出力することができる。

訪問先推定部１２は、位置情報取得部１１によって取得された位置情報に基づいて、複数の訪問先候補の中からユーザの訪問先を推定する。訪問先の推定は、例えばユーザがＰＯＩを訪問したと判断された場合に実行され得る。例えば、位置情報が示すユーザの位置が、所定時間以上、一定の範囲に留まっていた場合に、ユーザがＰＯＩを訪問したと判断してもよい。この場合、当該範囲の位置に対して訪問先の推定を行う。このような判断には、従来技術が用いられてもよい。また、訪問先の推定は、位置情報取得部１１によってユーザの位置情報が取得される度に各位置情報に示される位置に対して実行されてもよい。訪問先候補は、店舗、施設等といったそれぞれのＰＯＩであり、それぞれの所在地を示す位置情報に対応付けられている。所在地を示す位置情報は、例えば、緯度及び経度を示す情報であり、必要に応じて訪問先推定部１２が参照できるように訪問先推定装置１０に記憶されている。訪問先の推定に用いられる予め訪問先推定装置１０に記憶される情報は、例えば、訪問先推定装置１０の管理者によって予め訪問先推定装置１０に入力されている。訪問先候補は、複数のカテゴリのうちの少なくとも一つに属している。カテゴリは、ＰＯＩの特徴に応じた属性を示す分類であり、例えば、レストラン、スーパーマーケット等の分類によって構成されている。カテゴリを示す分類は各訪問先候補に対応付けられて訪問先推定装置１０に記憶されている。訪問先推定部１２は、訪問先候補のスコアを導出し、導出されたスコアに基づいて訪問先を推定する。例えば、訪問先推定部１２は、複数の訪問先候補の中から最も高いスコアを有する訪問先候補を訪問先として選択する。訪問先候補のスコアは、例えば、位置情報が示すユーザの位置を起点としたときの訪問先候補までの距離、訪問先候補が属するカテゴリに対するユーザの訪問傾向などによって導出される。なお、詳細については後述する。

訪問先情報出力部１３は、訪問先推定部１２によって推定された訪問先を示す訪問先情報を出力する。訪問先情報は、訪問先として推定されたＰＯＩを示す名称及び推定された位置に係る測位時刻であるユーザの滞在時刻（例えば、ユーザが一定の範囲に留まっていた時間帯）を含んでおり、ユーザＩＤに対応付けられている。訪問先情報は、ユーザが訪れた訪問先を認知している者に向けて出力されればよい。本実施形態では、訪問先情報はユーザに向けて出力される情報であり、ユーザの所有するユーザ端末２０に対して送信される。図２にユーザ端末に表示され得る訪問先情報の出力結果表示の一例を示す。図２に示す訪問先情報の出力結果では、９月１４日の１２：０５〜１２：５５までのユーザの訪問先として「カフェＸＸ赤坂店」が推定されている。

また、訪問先情報出力部１３は、訪問先情報と共に、推定された訪問先の正誤を示す正誤情報を取得するための質問情報を出力する。質問情報は、少なくとも、推定された訪問先が誤っていることをユーザがラベル付できる選択肢を含んでいる。訪問先情報出力部１３は、例えば、訪問先情報と質問情報とをユーザ端末２０で表示される１つの情報とする。図２に示す質問情報の例では、出力された訪問先について「あっていますか」というメッセージが示されており、この質問情報に対する回答として「はい」及び「いいえ」という選択肢が示されている。すなわち、この例では、推定された訪問先が正しいか誤っているかのラベル付けが可能となっている。ユーザによってユーザ端末２０が操作され、「はい」が選択されると、出力された訪問先が正しいことを示す「正解ラベル」が正誤情報として指定される。また、ユーザによってユーザ端末２０が操作され、「いいえ」が選択されると、出力された訪問先が誤りであることを示す「不正解ラベル」が正誤情報として指定される。ユーザによって指定された正誤情報は、ユーザ端末２０からネットワークＮを介して訪問先推定装置１０に送信される。送信される正誤情報は、どのユーザのどの訪問先情報に対応するかを訪問先推定装置１０において把握できるようにされる。

正誤情報取得部１４は、訪問先情報出力部１３による訪問先情報の出力に応じて、正誤情報を取得する。本実施形態では、正誤情報取得部１４は、ユーザ端末２０から送信された正誤情報を受信して取得する。また、正誤情報取得部１４は、訪問先情報出力部１３による訪問先情報に対してユーザ端末２０からのラベル付けがない場合に、ラベル付けがない、即ち質問情報に対する指定がされていないことを示す「ラベルなし」を正誤情報として取得する。例えば、訪問先情報又は質問情報がユーザ端末２０に表示（又は送信）されたにもかかわらず、一定の期間にわたって質問情報に対するユーザからの指定がなかった場合に、正誤情報取得部１４は、「ラベルなし」を正誤情報として取得する。なお、一定の期間の経過後に、当該質問情報に対するユーザからの指定があった場合には、正誤情報取得部１４は、「ラベルなし」を撤回し、指定された正誤情報に更新する。

正誤情報取得部１４は、正誤情報を取得すると、取得した正誤情報に応じて「ラベルなし」、「正解ラベル」及び「不正解ラベル」の３つのグループのいずれかに訪問先を分類する。分類された訪問先の情報は、フィードバックデータベース１５に蓄積される。例えば、フィードバックデータベース１５では、ユーザＩＤ、訪問先情報及び正誤情報が互いに対応付けられて蓄積される。本実施形態では、便宜上、「ラベルなし」に分類された訪問先のグループをＡグループとし、「正解ラベル」に分類された訪問先のグループをＢグループとし、「不正解ラベル」に分類された訪問先のグループをＣグループとする。

フィードバックデータベース１５は、３つのグループに分類された訪問先に関する情報を保持し、必要に応じて訪問先推定部１２に出力する。

ここで、訪問先推定部１２について、更に説明する。訪問先推定部１２は、位置情報取得部１１によって取得されたユーザの位置情報に基づいて、当該位置情報が示す位置からの距離に応じて訪問先候補のスコアを導出する。上述のように、位置情報が示すユーザの位置が、所定時間以上、一定の範囲に留まっている場合には、当該一定の範囲におけるユーザの位置情報によって示される位置の平均に基づいてスコアを導出してもよい。位置情報が示す位置からの距離が小さいほど、訪問先である確率が高いと考えられるため、訪問先推定部１２では、当該距離が小さいほど値が大きくなるようにスコアを導出する。この導出は、訪問先推定部１２に予め記憶される例えば演算式等の導出基準に基づいて行われる（以降の導出についても同様）。当該スコアは、暫定的に導出されており、ユーザの訪問傾向に応じて変動する。なお、訪問先候補のスコアの導出には、距離以外にも、ＰＯＩの人気度等の予めＰＯＩ毎に設定された特徴量を用いてもよく、また複数の特徴量を組み合わせてもよい。

訪問先推定部１２は、訪問先の正誤情報に基づいて、当該訪問先の属するカテゴリ（の訪問先候補）に対するユーザ毎の訪問傾向を求める。訪問先推定部１２は当該訪問傾向を当該ユーザにおける他の訪問先の推定に利用する。訪問傾向は、正誤情報によって示される正誤の分布に基づいており、訪問先の属するカテゴリ毎に求められる。例えば、訪問先推定部１２は、対象となるユーザのユーザＩＤに対応付けられた訪問先情報及び正誤情報をフィードバックデータベース１５からカテゴリ毎に抽出する。そして、訪問先推定部１２は、訪問先が属するグループの正誤の分布に基づいて訪問傾向を導出する。本実施形態では、カテゴリに属する訪問先に対する訪問され難さをユーザの訪問傾向の指標としている。あるカテゴリにおける訪問傾向をＴとすると、Ｔは、例えば以下の式（１）によって導出することができる。この場合、Ｔの値が高いほど、ユーザによる訪問の確率が低いことになる。
Ｔ＝Ｃグループにおける登場回数／（α×Ａグループにおける登場回数＋Ｂグループにおける登場回数） ・・・ 式（１）

ここで、αは、「ラベルなし」を示すＡグループに分類された訪問先のうち、「正解ラベル」を示すＢグループに分類されると推定される割合であり、０≦α≦１の値をとり得る。正誤情報が「ラベルなし」の場合であっても、その訪問先は、実際にはＢグループ又はＣグループのいずれかに分類されるはずである。そこで、本実施形態では、「ラベルなし」に分類された訪問先の一部を正しい訪問先として扱っている。

αの値の考え方について更に説明する。図３に、ユーザ端末２０に表示されるユーザインタフェース（ＵＩ）の一例を示す。この例では、図３の（ａ）に示すように、まずユーザの位置を示す地図が地図表示領域に表示されるとともに、訪問先の推定結果の一覧が表示される。図示例では、「スーパーＡＡ店」、「ＢＢ駅」、「カフェＣＣ」の順番にユーザが移動したものと推定されている。なお、この表示では、例えば推定された滞在時刻、移動手段等が併記されてもよい。ユーザが訪問先のうちの一つを選択すると、図３の（ｂ）に示すように、当該訪問先についての質問情報が表示される。図３の（ｂ）は、ユーザによって「スーパーＡＡ店」が選択された場合の質問情報を示す。この質問情報では、地図表示領域に訪問先を示す地図が表示されるとともに、訪問先が正解か不正解かを選択する選択肢（例えば「はい」、「いいえ」）が表示される。図示例では、「訪れた場所ですか？」のメッセージと共に、ユーザによって選択された訪問先である「スーパーＡＡ店」が表示されている。この場合、訪問先についての滞在時刻が併記されてもよい。また、図示例では、最終的に訪問先として推定されなかった他の訪問先候補（「レストランＤＤ」、「ホームセンターＥＥ」、「ＦＦ銀行」、「ＧＧ焼き肉店」、「ＨＨ映画館」）についても表示されている。このような他の訪問先候補の表示では、訪問先推定部によって導出されたスコアの値が大きい順に、訪問先候補がソートされてもよい。

ユーザによって「はい」が選択されると、ユーザ端末２０には再び図３の（ａ）に示す推定結果の一覧が表示される。この場合、ユーザは、推定された他の訪問先である「ＢＢ駅」又は「カフェＣＣ」について選択することができる。一方、ユーザによって「いいえ」が選択されると、図３の（ｃ）に示すように、正しい訪問先を選択する表示に移行する。図示例では、「正しい訪問先を選択してください」というメッセージと共に、選択可能な状態の他の訪問先候補が表示されている。ユーザは、他の訪問先候補の中から正しい訪問先を選択することができる。図３の（ｄ）は、他の訪問先候補の中から「レストランＤＤ」がユーザによって選択された場合の表示を示す。図示例では、「レストランＤＤでよろしいですか？」という確認のメッセージと共に、メッセージに対する回答である「はい」及び「いいえ」の選択肢が表示されている。ここで、「はい」が選択されると、ユーザ端末２０には再び図３の（ａ）に示す推定結果の一覧が表示される。この場合、ユーザは、推定された他の訪問先である「ＢＢ駅」又は「カフェＣＣ」について選択することができる。一方、「いいえ」が選択されると、図３の（ｃ）の表示に戻り、再び他の訪問先候補を選択することができる。

このように一形態のＵＩでは、一覧表示された訪問先推定結果の中から一つを選択することによって、選択された訪問先についての質問情報が表示される。このＵＩを用いた場合、表示された不正解の訪問先を修正したいユーザは当該不正解の訪問先を選択し、質問情報に回答することになる。しかし、訪問先の推定結果が正しい場合には、ユーザがわざわざ訪問先を選択することは少ないと考えられる。この場合、正しい訪問先情報についての質問情報が表示されることがないため、当該質問情報についての回答がされることもない。このような傾向は、フィードバックの回数が多いユーザであるほど高くなると考えられる。そのため、質問情報に対する回答を多く行っているユーザの場合、「ラベルなし」に分類された訪問先が正しい訪問先である可能性が高いと考えられる。よって、このようなＵＩを用いた場合には、αは、以下の式（２）のように、質問情報に対するユーザの回答の数に依存する値をとってもよい。
α＝（ラベル付けされた訪問先の数）／（当該ユーザの全訪問先の数） ・・・ 式（２）

訪問先推定部１２は、カテゴリ毎に訪問傾向を導出する。そして、訪問先推定部１２は、ユーザの訪問確率が低いとみなすことができるカテゴリとして、訪問傾向の値が予め設定された一定値を超えるカテゴリを抽出する。訪問先推定部１２は、訪問先を推定する場合に、位置情報に基づいて暫定的に導出されたスコアのうち、抽出されたカテゴリに属する訪問先候補のスコアを所定の値だけ下げる。なお、スコアの下げ幅は、例えば訪問傾向の値に応じて決められてもよい。この場合、訪問先推定部１２は、カテゴリ毎に訪問傾向を導出したあとに、当該訪問傾向の値に応じた下げ幅で、位置情報に基づいて暫定的に導出されたスコアを下げてもよい。例えば、訪問先推定部１２は、訪問傾向の値が大きいほど下げ幅が大きくなるように訪問先候補のスコアを下げてもよい。そして、訪問先推定部１２は、訪問先候補の中から最も高いスコアを有する訪問先候補を訪問先として推定する。なお、訪問先推定部１２は、例えば、抽出された訪問確率が低いカテゴリに属する訪問先候補を除外して訪問先を推定してもよい。

引き続いて、本実施形態に係る訪問先推定装置１０で実行される処理を説明する。図４に訪問先推定装置１０で実行される処理のフローチャートを示す。図４に示すように、本処理では、まず位置情報取得部１１によってユーザの位置情報が取得される（ステップＳ１）。続いて、訪問先推定部１２によって、フィードバックデータベース１５に蓄積された訪問先情報及び正誤情報に基づいてユーザの訪問傾向が求められる（ステップＳ２）。上述の通り、ステップＳ２はユーザがＰＯＩを訪問したと判断された場合に実行され得る。続いて、訪問先推定部１２によって、ステップＳ１で位置情報が取得された時刻におけるユーザの訪問先が推定される（ステップＳ３）。このステップＳ３では、ユーザの位置情報とユーザの訪問傾向とに基づいてユーザの訪問先が推定される。

ユーザの訪問先が推定されると、訪問先情報及び質問情報が訪問先情報出力部１３によってユーザ端末２０に対して送信される（ステップＳ４）。ユーザ端末２０が訪問先情報及び質問情報を受信すると、ユーザ端末２０に訪問先推定結果の画面が表示され得る。そして、例えば、ユーザによってユーザ端末２０が操作されることによって、ユーザ端末２０から訪問先推定装置１０に対して正誤情報が送信される。そして、正誤情報取得部１４によって「正解ラベル」又は「不正解ラベル」を示す正誤情報が取得される（ステップＳ５）。また、質問情報に対するユーザからの回答が一定の期間にわたって取得されない場合、正誤情報取得部１４は、「ラベルなし」を正誤情報として取得する（ステップＳ５）。

取得された「正解ラベル」、「不正解ラベル」又は「ラベルなし」の正誤情報は、推定された訪問先を示す訪問先情報と対応付けられてフィードバックデータベース１５に蓄積される。これにより、フィードバックデータベース１５が更新される（ステップＳ６）。以降、再びステップＳ３において訪問先推定部１２による訪問先の推定が実行される場合には、更新された最新のフィードバックデータベース１５の情報に基づいてステップＳ２において訪問傾向が導出されることになる。以上が、本実施形態に係る訪問先推定装置１０で実行される処理である。なお、訪問先推定部１２による訪問傾向の導出は、フィードバックデータベース１５の更新のタイミングで実行されてもよい。この場合、導出された訪問傾向は、例えば、フィードバックデータベース１５に記憶され、ステップＳ３が実行されるタイミングで訪問先推定部１２に出力されてもよい。

上述したように本実施形態では、訪問先推定部１２によってユーザが訪問したと考えられる一の訪問先が推定されると、当該訪問先を示す訪問先情報が訪問先情報出力部１３によって出力される。そして、推定された訪問先にユーザが実際に訪問したか否かの評価である正誤情報が正誤情報取得部１４によって取得される。ここで、ユーザの訪問先では、例えば訪問し難い訪問先のカテゴリが偏るといったような一定の訪問傾向がみられる。そのため、正誤情報から求められる訪問傾向を同一のカテゴリに属する他の訪問先の推定に利用することによって、訪問先の推定の精度を向上させることができる。

また、訪問先の推定結果に対してユーザからフィードバックを得る場合、推定が誤っているときに正しい訪問先の入力をユーザに期待することは困難である。本実施形態では、推定が誤っている場合に、単に正誤の選択のみをユーザに求めるようにしている。そのため、ユーザからのフィードバックを得やすくなっている。なお、本実施形態では、質問情報に対してユーザが「はい」又は「いいえ」を指定する例を示したが、ユーザが「いいえ」を指定したときに、ユーザによって正しい訪問先の情報が入力されてもよい。この場合、正誤情報取得部１４は、ユーザによって入力された正しい訪問先の情報をＢグループに追加することができる。また、例えば、質問情報に対する選択肢は、「はい」又は「いいえ」のいずれかのみであってもよい。

また、本実施形態のように、訪問先推定部１２は、訪問先の属するカテゴリにおける正誤情報の分布に基づいて訪問傾向を求め、複数のカテゴリの中からユーザに訪問され難いカテゴリを抽出してもよい。この構成によれば、ユーザが訪問し難いカテゴリに属する訪問先を訪問先候補から効率的に排除することができる。

また、本実施形態のように、訪問先情報出力部１３は、訪問先が誤りであることを正誤情報として指定できる質問情報を出力してもよい。この場合、正誤情報取得部１４は、訪問先を誤りとする指定と質問情報に対する指定がされないこととをそれぞれ正誤情報として取得してもよい。この構成によれば、訪問先が誤りであるというフィードバックを直接的に取得することができる。また、質問情報に対する指定がないという間接的なフィードバックも正誤情報の一部として扱われるため、多くの正誤情報を蓄積することができ、精度の向上を図ることができる。

また、訪問先推定部１２は、位置情報及び訪問傾向に加えて他の情報に基づいて訪問先を推定してもよい。例えば、訪問先推定部１２は、ユーザの訪問傾向を時刻に応じて求め、ユーザが他の訪問先を訪れた時刻に応じて、当該時刻に対応する訪問傾向を他の訪問先の推定に利用してもよい。ここで、時刻とは、一定の時間帯を含む概念であってよい。例えば、訪問先推定部１２は、一日を３時間毎に分けて各時間帯別に訪問傾向を求めてもよい。また、訪問先推定部１２は、一日を朝、昼、夕、夜などに分けて各時間帯別に訪問傾向を求めてもよい。

訪問先推定部１２は、ユーザの位置情報が取得された時刻に一致する、或いは同じ時間帯に含まれる時刻情報が関連付けられた訪問先の情報をフィードバックデータベース１５から抽出する。そして、訪問先推定部１２は、抽出された情報に基づいて訪問傾向を導出する。これにより、ユーザの滞在時刻における当該ユーザの訪問傾向を取得することができる。このように取得された訪問傾向と位置情報とに基づいて訪問先が推定されることによって、時刻毎に異なる訪問傾向に対応することができる。

また、訪問先推定部１２は、複数のユーザに共通する訪問傾向を求めてもよく、ユーザの訪問傾向を他のユーザの訪問先の推定に利用してもよい。例えば、訪問先推定部１２は、全ユーザを総合したときの訪問傾向を時刻別に求め、ユーザが訪問先を訪れた時刻に応じて、当該時刻に対応する訪問傾向をユーザの訪問先の推定に利用してもよい。具体的に、訪問先推定部１２は、ユーザの位置情報が取得された時刻に一致する、或いは同じ時間帯に含まれる時刻情報が対応付けられた全ユーザについての訪問先の情報をフィードバックデータベース１５から抽出する。そして、訪問先推定部１２は、抽出された情報に基づいて訪問傾向を導出する。これにより、ユーザの滞在時刻における全ユーザを総合した訪問傾向を取得することができる。このように取得された訪問傾向と位置情報とに基づいて訪問先が推定されてもよい。

なお、このような訪問傾向としては、カテゴリ毎の時間別の滞在開始確率及び滞在終了確率を利用してもよい。すなわち、例えば１日を２４分割し、各時間帯における滞在が開始された確率（滞在開始確率）と、滞在が終了した確率（滞在終了確率）とを求め、時間帯毎の訪問傾向を導出してもよい。また、訪問傾向として、カテゴリ毎の滞在時間長の確率分布を利用してもよい。すなわち、例えば滞在時間を「３０分以内」、「３０〜６０分」、「６０分〜９０分」等のように分類し、カテゴリ毎のユーザの滞在時間の長さの確率分布求め、滞在時間長毎の訪問傾向としてもよい。このような訪問傾向は、訪問先の推定が正しいと判断された場合に導出され得る。なお、導出される確率については、例えば従来技術が用いられてもよい。

さらに、訪問先推定部１２は、ユーザの位置情報の履歴からユーザの属性を示す属性カテゴリを推定し、ユーザの訪問傾向を当該ユーザと同一の属性カテゴリに属する他のユーザの訪問先の推定に利用してもよい。具体的に、訪問先推定部１２は、ユーザの位置情報の履歴に基づいて当該ユーザの属性カテゴリを推定する。このような属性カテゴリの推定には、従来技術が用いられてもよい。例えば、位置情報の履歴によって、ユーザが自宅と職場とを行き来していると判定された場合には、当該ユーザは会社員であると推定される。一方、位置情報の履歴によって、ユーザが特定の職場を有しておらず、自宅周辺における滞在時間が長いと判定された場合には、例えば当該ユーザは専業主婦（主夫）であると推定される。

訪問先推定部１２は、訪問先の推定対象となるユーザと同じ属性をもつ全ユーザについての訪問先情報及び正誤情報をフィードバックデータベース１５から抽出する。例えば、訪問先の推定対象となるユーザが会社員であると推定されている場合、会社員に属する全ユーザの訪問先情報及び正誤情報が抽出される。抽出される訪問先情報及び正誤情報には、ユーザの位置情報が取得された時刻に一致する時刻情報が関連付けられている。そして、訪問先推定部１２は、抽出された情報に基づいて時刻別の訪問傾向を導出する。また、ユーザの属性カテゴリによっては、曜日等によってユーザの訪問傾向が変化する場合がある。例えば、ユーザの属性カテゴリが会社員である場合、ユーザにとっての出勤日と休日とで訪問傾向が変化すると考えられる。この場合、訪問先推定部１２は、ユーザの位置情報の履歴に基づいて、ユーザが出勤していると判断される日を出勤日とし、それ以外の日を休日とみなす。そして、訪問先推定部１２は、出勤日における訪問傾向と休日における訪問傾向とを別々に導出する。これにより、同じ属性カテゴリに属する全ユーザを総合したときの訪問傾向を取得することができる。このように訪問傾向を他のユーザにも拡張することによって、訪問先の推定を効率的に行うことができる。一例として、ユーザの属性が専業主婦の場合には、日中に買い物のためにスーパーマーケットに訪問する傾向が高い。また、幼稚園などの子ども関連の施設に訪問する傾向が高い。一方、ユーザの属性が会社員の場合には、出勤日の日中にスーパーマーケットなどを訪問する傾向が低く、取引先の事業所などへの訪問の傾向が高い。

また、上記実施形態では、ユーザ端末２０がＧＰＳ測位機能によって自端末の位置情報を取得する例を示したが、これに限定されない。例えば、ユーザの位置を示す位置情報として、無線ＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク）（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標））のアクセスポイントのＢＳＳＩＤ（Basic Service Set Identifier）を取得してもよい。ＢＳＳＩＤは、特定の位置に設置されたアクセスポイント毎に、アクセスポイントを一意に識別できるように設定されている。ＢＳＳＩＤを位置情報として用いる場合、例えば、訪問先推定装置１０に、ＢＳＳＩＤ及び電波強度とＰＯＩとを紐づけたデータベースを予め用意しておく。ユーザ端末２０は、自端末２０が１つ以上のアクセスポイントから受信したＢＳＳＩＤ及び当該受信の際の電波強度を示す情報を訪問先推定装置１０に送信する。訪問先推定装置１０は、この情報を受信し、上記のデータベースに基づき、この情報から、ユーザの訪問先のＰＯＩを推定する（例えば、本実施形態と同様に訪問先候補のスコアを設定する）。具体的には、この推定は、従来技術が用いられて行われる。この方法においても、１００％の精度で推定できるわけではないので、本実施形態のような正誤情報に基づく推定が有効である。また、位置情報は、ＢＳＳＩＤに限られず、特定の位置に設置された発信元から発信されるＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）ビーコンのＩＤ、又は音波ビーコンのＩＤであってもよい。これらのＩＤは、当該発信元を一意に識別するものである。この場合も、当該ＩＤと、ユーザ端末２０における受信の際の、これらの電波又は音波の強度とを使用して、ユーザの訪問先のＰＯＩを推定する。上記の通り、位置情報は、ユーザの位置を示す情報、即ち、位置に対応付けられる情報であればどのような情報を用いてもよい。

なお、上記実施の形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に(例えば、有線及び／又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。

例えば、本発明の一実施の形態における訪問先推定装置１０などは、本実施形態の訪問先推定装置１０の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図５は、本実施形態に係る訪問先推定装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の訪問先推定装置１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。訪問先推定装置１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

訪問先推定装置１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信や、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。

プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成されてもよい。例えば、訪問先推定装置１０の各機能部は、プロセッサ１００１で実現されてもよい。

また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、訪問先推定装置１０の各機能部は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。

メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施の形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。

通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。例えば、上述の位置情報取得部１１、訪問先情報出力部１３、正誤情報取得部１４などは、通信装置１００４を含んで実現されてもよい。

入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。

また、プロセッサ１００１やメモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。

また、訪問先推定装置１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。

以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

本明細書で説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future Radio Access）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra Mobile Broadband）、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）、ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。

本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。

判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。

本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。

また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。

本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

なお、本明細書で説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。

本明細書で使用する「システム」および「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。

また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。

移動通信端末は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、またはいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。

本明細書で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。

本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

「含む（include）」、「含んでいる（including）」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。本明細書において、文脈または技術的に明らかに1つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。

本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。

１０…訪問先推定装置、１１…位置情報取得部、１２…訪問先推定部、１３…訪問先情報出力部、１４…正誤情報取得部、２０…ユーザ端末。

Claims (6)

1. ユーザの位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、
   前記位置情報取得部によって取得された前記位置情報に基づいて、複数の訪問先候補の中から前記ユーザの訪問先を推定する訪問先推定部と、
   前記訪問先推定部によって推定された前記訪問先を示す訪問先情報を出力する訪問先情報出力部と、
   前記訪問先情報出力部による前記訪問先情報の出力に応じて、前記訪問先の正誤を示す正誤情報を取得する正誤情報取得部と、を含み、
   前記複数の訪問先候補は、複数のカテゴリのうちの少なくとも一つに属し、
   前記訪問先推定部は、前記訪問先の属するカテゴリにおける前記正誤情報によって示される正誤の分布に基づいて当該訪問先が属するカテゴリに対する前記ユーザの訪問傾向を求め、当該訪問傾向を他の訪問先の推定に利用する、訪問先推定装置。
2. ユーザの位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、
   前記位置情報取得部によって取得された前記位置情報に基づいて、複数の訪問先候補の中から前記ユーザの訪問先を推定する訪問先推定部と、
   前記訪問先推定部によって推定された前記訪問先を示す訪問先情報を出力する訪問先情報出力部と、
   前記訪問先情報出力部による前記訪問先情報の出力に応じて、前記訪問先の正誤を示す正誤情報を取得する正誤情報取得部と、を含み、
   前記複数の訪問先候補は、複数のカテゴリのうちの少なくとも一つに属し、
   前記訪問先推定部は、前記訪問先の正誤情報に基づいて当該訪問先が属するカテゴリに対する前記ユーザの訪問傾向を求め、当該訪問傾向を他の訪問先の推定に利用し、
   前記訪問先情報出力部は、前記訪問先が誤りであることを前記正誤情報として指定できる質問情報を出力し、
   前記正誤情報取得部は、少なくとも、前記訪問先を誤りとする指定と前記質問情報に対する前記指定がされないこととをそれぞれ前記正誤情報として取得する、訪問先推定装置。
3. 前記訪問先情報出力部は、前記訪問先が誤りであることを前記正誤情報として指定できる質問情報を出力し、
   前記正誤情報取得部は、少なくとも、前記訪問先を誤りとする指定と前記質問情報に対する前記指定がされないこととをそれぞれ前記正誤情報として取得する、請求項１に記載の訪問先推定装置。
4. 前記訪問先推定部は、前記ユーザの前記訪問傾向を時刻に応じて求め、前記ユーザが前記他の訪問先を訪れた時刻に応じて、当該時刻に対応する前記訪問傾向を前記他の訪問先の推定に利用する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の訪問先推定装置。
5. 前記訪問先推定部は、複数のユーザに共通する前記訪問傾向を求める、請求項１〜４のいずれか一項に記載の訪問先推定装置。
6. 前記訪問先推定部は、前記ユーザの前記位置情報の履歴から前記ユーザの属性を示す属性カテゴリを推定し、前記ユーザの前記訪問傾向を当該ユーザと同一の前記属性カテゴリに属する他のユーザの訪問先の推定に利用する、請求項５に記載の訪問先推定装置。

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