JP6943436B2 - 来訪者の地域特性分析システム及びそのプログラム - Google Patents

Description

本発明は、地域特性を分析するシステムに係り、特に、分析対象のエリア又はサイトに訪問又は滞在した人（来訪者）の居住地域又は通勤・通学地等を基にして当該エリア又はサイトの地域特性を分析する来訪者の地域特性分析システム及びそのプログラムに関する。

［従来の技術］
従来の地域分析システムは、分析対象のエリアについて統計情報等に基づいて当該エリアを分析するものがあった。

［関連技術］
尚、関連する先行技術文献として、特開２００７−２１９６５５号公報「設備情報管理システム、施設情報管理方法および施設情報管理プログラム」（特許文献１）、特開２０１１−１７１８７６号公報「ユーザの移動に伴って住所／居所を推定する形態端末、サーバ、プログラム及び方法」（特許文献２）、特開２０１２−１５０７８６号公報「地域特性を利用したプロファイリングシステム」（特許文献３）、特表２０１３−５４０３００号公報「人口分布情報の集約」（特許文献４）がある。

特許文献１には、営業している施設の多い地域を中心とした地図情報を表示するシステムが記載されている。
特許文献２には、携帯端末の位置情報を利用してユーザの住所／居所を推定するシステムが記載されている。

特許文献３には、地域特性のプロファイリングデータを利用して地域特性を分析し、特定エリアの地域特性をレポートするシステムが記載されている。
特許文献４には、位置登録エリアにおけるユーザデバイスを監視し、移動に伴う人口分布図を生成する方法が記載されている。

特開２００７−２１９６５５号公報 特開２０１１−１７１８７６号公報 特開２０１２−１５０７８６号公報 特表２０１３−５４０３００号公報

しかしながら、上記従来の地域分析システムでは、分析対象のエリアに関する居住者の統計データ等を用いた地域特性の分析が為されることがあるが、人の出入りが多い、例えば駅前のエリアについて、そのエリアの居住者の特性では、流動性を考慮した地域特性の分析にはならないという問題点があった。

尚、特許文献１〜４には、分析対象エリアに流入する訪問者又は滞在者の出身エリアに基づいて地域特性を分析することについては記載がない。

本発明は上記実状に鑑みて為されたものであり、分析対象エリア又はサイトに出入り又はアクセスする来訪者の出身地（ベースエリア）の地域特性を利用して分析対象エリア又はサイトの特性を求め、流動性の高いエリア又はサイトの地域特性を精度よく分析できる来訪者の地域特性分析システム及びそのプログラムを提供することを目的とする。

上記従来例の問題点を解決するための本発明は、特定エリアの地域特性を分析する地域特性分析システムであって、特定エリアの来訪者の行動ログデータを記憶する行動ログ記憶部と、特定エリアの来訪者の基礎となるベースエリアの統計情報を記憶する統計情報記憶部と、行動ログ記憶部から特定エリアを来訪した来訪者を特定し、特定された来訪者のベースエリアについて統計情報記憶部を参照して統計情報を取得し、来訪者の人数に応じて取得した統計情報の利用の割合を演算し、当該利用の割合に応じて特定エリアの仮想的な統計データを算出して、特定エリアにおける地域特性の分析に利用可能とする分析サーバとを有することを特徴とする。

本発明は、上記地域分析システムにおいて、ベースエリアにおける統計情報が、行動ログデータを提供する端末を特定割合以上保有する年代の情報を用いることを特徴とする。

本発明は、上記地域分析システムにおいて、地域特性の分析で、特定エリアと比較される比較対象エリアで、行動ログデータが特定割合以上取得される地域に限定することを特徴とする。

本発明は、上記地域分析システムにおいて、分析サーバが、来訪者のベースエリアの統計情報から主成分分析された主成分の因子、パラメータを基に分析対象エリアの主成分の因子、パラメータを算出し、当該因子、パラメータを用いて分析対象エリアのクラスター分析を行い、当該クラスター分析結果と比較対象エリアのクラスター分析結果とを比較可能とすることを特徴とする。

本発明は、特定サイトの地域特性を分析する地域特性分析システムであって、特定サイトの来訪者のアクセスログデータを記憶する行動ログ記憶部と、特定サイトの来訪者の基礎となるベースエリアの統計情報を記憶する統計情報記憶部と、行動ログ記憶部から特定サイトを来訪した来訪者を特定し、特定された来訪者のベースエリアについて統計情報記憶部を参照して統計情報を取得し、来訪者の人数に応じて取得した統計情報の利用の割合を演算し、当該利用の割合に応じて特定サイトの仮想的な統計データを算出して、特定サイトにおける地域特性の分析に利用可能とする分析サーバとを有することを特徴とする。

本発明は、上記地域分析システムにおいて、ベースエリアにおける統計情報が、アクセスログデータを提供する端末を特定割合以上保有する年代の情報を用いることを特徴とする。

本発明は、上記地域分析システムにおいて、分析サーバが、来訪者のベースエリアの統計情報から主成分分析された主成分の因子、パラメータを基に分析対象エリアの主成分の因子、パラメータを算出し、当該因子、パラメータを用いて分析対象エリアのクラスター分析を行い、当該クラスター分析結果を特定サイトにおける地域特性のクラスター分析結果とすることを特徴とする。

本発明は、特定エリアの地域特性を分析する地域特性分析システムの分析サーバのプログラムであって、分析サーバを、特定エリアの来訪者の行動ログデータを記憶する行動ログ記憶部から特定エリアを来訪した来訪者を特定する来訪者特定手段と、特定された来訪者のベースエリアについて特定エリアの来訪者の基礎となるベースエリアの統計情報を記憶する統計情報記憶部を参照して統計情報を取得する統計情報取得手段と、来訪者の人数に応じて取得した統計情報の利用の割合を演算し、当該利用の割合に応じて特定エリアの仮想的な統計データを算出して、特定エリアにおける地域特性の分析に利用可能とする仮想的統計データ算出手段として機能させることを特徴とする。

本発明は、上記プログラムにおいて、ベースエリアにおける統計情報が、行動ログデータを提供する端末を特定割合以上保有する年代の情報を用いることを特徴とする。

本発明は、上記プログラムにおいて、地域特性の分析で、特定エリアと比較される比較対象エリアで、行動ログデータが特定割合以上取得される地域に限定することを特徴とする。

本発明は、上記プログラムにおいて、仮想的統計データ算出手段が、来訪者のベースエリアの統計情報から主成分分析された主成分の因子、パラメータを基に分析対象エリアの主成分の因子、パラメータを算出し、当該因子、パラメータを用いて分析対象エリアのクラスター分析を行い、当該クラスター分析結果と比較対象エリアのクラスター分析結果とを比較可能とすることを特徴とする。

本発明は、特定サイトの地域特性を分析する地域特性分析システムの分析サーバのプログラムであって、分析サーバを、特定サイトの来訪者のアクセスログデータを記憶する行動ログ記憶部から特定サイトを来訪した来訪者を特定する来訪者特定手段と、特定された来訪者のベースエリアについて特定サイトの来訪者の基礎となるベースエリアの統計情報を記憶する統計情報記憶部を参照して統計情報を取得する統計情報取得手段と、来訪者の人数に応じて取得した統計情報の利用の割合を演算し、当該利用の割合に応じて特定サイトの仮想的な統計データを算出して、特定サイトにおける地域特性の分析に利用可能とする仮想的統計データ算出手段として機能させることを特徴とする。

本発明は、上記プログラムにおいて、ベースエリアにおける統計情報が、アクセスログデータを提供する端末を特定割合以上保有する年代の情報を用いることを特徴とする。

本発明は、上記プログラムにおいて、仮想的統計データ算出手段が、来訪者のベースエリアの統計情報から主成分分析された主成分の因子、パラメータを基に分析対象エリアの主成分の因子、パラメータを算出し、当該因子、パラメータを用いて前記分析対象エリアのクラスター分析を行い、当該クラスター分析結果を特定サイトにおける地域特性のクラスター分析結果とすることを特徴とする。

本発明によれば、分析サーバが、行動ログ記憶部から特定エリアを来訪した来訪者を特定し、特定された来訪者のベースエリアについて統計情報記憶部を参照して統計情報を取得し、来訪者の人数に応じて取得した統計情報の利用の割合を演算し、当該利用の割合に応じて特定エリアの仮想的な統計データを算出して、特定エリアにおける地域特性の分析に利用可能とする地域特性分析システムとしているので、流動性の高いエリアの地域特性を精度よく分析できる効果がある。

本発明によれば、分析サーバが、行動ログ記憶部から特定サイトを来訪した来訪者を特定し、特定された来訪者のベースエリアについて統計情報記憶部を参照して統計情報を取得し、来訪者の人数に応じて取得した統計情報の利用の割合を演算し、当該利用の割合に応じて特定サイトの仮想的な統計データを算出して、特定サイトにおける地域特性の分析に利用可能とする地域特性分析システムとしているので、アクセスされたサイトの地域特性を精度よく分析できる効果がある。

本システムの構成ブロック図である。 来訪者のベースエリアと分析対象エリアの関係を示す図である。 来訪者によるエリアＸの仮想的な男女の人数を算出する場合の説明図である。 統計データの使用制限の例を示す概略図である。 エリアデータの使用制限の例を示す概略図である。 エリアを広域にした例を示す概略図である。 エリアＸの仮想データ取得処理を示すフローチャートである。 別のシステムの構成ブロック図である。 エリア特定テーブルを示す概略図である。 サイトＹの仮想データ取得処理を示すフローチャートである。

本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
［実施の形態の概要］
本発明の実施の形態に係る来訪者の地域特性分析システム（本システム）は、分析対象エリア又はサイトに滞在又は訪問する来訪者の出身地域（ベースエリア）の統計情報等の地域特性を基に来訪者の数に応じて当該統計情報等の利用の割合を演算し、その割合に応じて分析対象エリア又はサイトについて仮想的な地域特性を求めて、分析対象エリア又はサイトにおける地域特性とし、人の出入りが多く、流動性の高い地域又はサイトの特性を来訪者のベースエリアに基づいて正確に得ることができるものである。

［本システム：図１］
本システムの構成について図１を参照しながら説明する。図１は、本システムの構成ブロック図である。
本システムは、図１に示すように、地域特性分析サーバ１と、行動ログデータベース（ＤＢ）２１と、統計データベース（ＤＢ）２２と、エリア特性データベース（ＤＢ）２３とを備えており、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）４がネットワーク３を介して地域特性分析サーバ１に接続している。

尚、図１では、ＰＣ４が一台しか接続されていないが、実際は複数のＰＣ４が接続されるものである。
また、各ＤＢが地域特性分析サーバ１に直接接続されているが、各ＤＢがネットワーク３を介して地域特性分析サーバ１に接続する構成としてもよい。
更に、本システムでは、ネットワーク接続を前提にしたが、一台のコンピュータで図１の構成を実現するスタンドアロンとしてもよい。

本システムでは、分析対象のエリアに来訪する複数の来訪者の行動ログ（位置情報と時刻情報）を行動ログＤＢ２１に予め記憶しておき、統計ＤＢ２２に後述する来訪者のベースエリアの統計情報を記憶しておき、来訪者のベースエリアの統計情報を基に分析対象のエリアの仮想的な統計データ（地域特性データ）を算出するものとなっている。この地域特性データはエリア特性ＤＢ２３に記憶されるものである。
そして、例えば、マーケティング関係者が、地域特性データを他のエリアの実際の統計情報と比較して地域の特性について分析を行うものである。

そして、来訪者の行動ログは、例えばスマートフォン等のユーザの端末装置におけるＧＰＳ（Global Positioning System）の機能によって得られ、その情報を取得して管理する業者がユーザＩＤに対応付けて行動ログの情報を地域特性分析サーバ１に提供して、地域特性分析サーバ１が行動ログＤＢ２１に記憶する。

［本システムの各部］
次に、本システムの各部について具体的に説明する。
［地域特性分析サーバ１］
地域特性分析サーバ１は、図１に示すように、制御部１１と、記憶部１２と、インタフェース部１３とを備えている。
記憶部１２は、処理プログラム、処理に必要な情報を記憶している。
インタフェース部１３は、ネットワーク３に接続すると共に、各ＤＢに接続するためのインタフェースとなるものである。
制御部１１は、記憶部１２に記憶された処理プログラムを読み込んで動作させ、後述する来訪者特定手段、統計情報取得手段、仮想的統計データ算出手段等を実現するものである。

［行動ログＤＢ２１］
行動ログＤＢ２１は、ユーザ（来訪者）が利用する端末装置から提供されたＧＰＳ機能等による位置情報の履歴を記憶するものである。
具体的には、ユーザの端末装置のＩＤ（ユーザＩＤ）に対応付けて、時刻情報と位置情報の履歴が記憶されている。
ここで、ユーザとは、少なくとも分析対象エリアを訪問する者（来訪者）が含まれる。従って、来訪者のユーザＩＤは、「来訪者ＩＤ」となる。

［統計ＤＢ２２］
統計ＤＢ２２は、全国の行政界又は特定のメッシュエリアにおける統計情報を記憶するものである。
統計情報は、エリアの男女比、年代別人口構成、世代数、世代毎の年収や消費動向等、国勢調査、その他の統計情報から得られたデータである。
また、統計情報には、店舗の売上データ、店舗の売場面積、店舗の駐車場面積等の施設データ、その他エリアに紐づけられた様々なデータを含むものである。
更に、後述するように、統計情報には、エリアの統計情報から主成分分析された主成分の因子、パラメータ等を含むものである。

［エリア特性ＤＢ２３］
エリア特性ＤＢ２３は、地域特性分析サーバ１で得られた分析対象エリアの仮想的な統計データを記憶し、更に、当該仮想的な統計データと比較対象エリアの統計情報との比較結果を記憶するようにしてもよい。仮想的な統計データについては後述する。
比較対象エリアとは、都道府県のエリア、全国のエリア、または任意のエリアであってもよい。

［ネットワーク３、ＰＣ４］
ネットワーク３は、インターネットを想定しているが、専用回線によるクローズドなネットワークであってもよい。
ＰＣ４は、制御部、記憶部、表示部、入力部等を備え、地域特性分析サーバ１にアクセスし、分析対象エリア、分析対象時間帯、分析方法等を設定して、分析対象エリアにおける地域特性となる仮想的な統計データを算出する指示を行い、算出結果の仮想的な統計データを表示部に表示する。

［分析処理］
次に、本システムにおける地域特性の分析処理について図２を参照しながら説明する。図２は、来訪者のベースエリアと分析対象エリアの関係を示す図である。
図２に示すように、駅の近くの例えばメッシュ状のエリアＸを特定日の特定時間帯に訪問（滞在）した来訪者を特定して、その来訪者のベースエリアを求める。

ベースエリアは、行動ログＤＢ２１に記憶されている来訪者の位置情報の履歴から、来訪者が例えば夜間又は昼間の特定の時間帯に滞在しているエリア等をいう。
このように、ベースエリアを来訪者の居住エリアと認定してもよく、前日の宿泊エリアと認定してもよい。ベースエリアの認定の仕方は、来訪者がベースエリアに滞在した曜日、時間帯によって異なったものになる。そして、ベースエリアに認定したエリアを分析の基礎にするものである。
図２では、来訪者ａのベースエリアがエリアＡで、来訪者ｂのベースエリアがエリアＢで、来訪者ｃのベースエリアがエリアＣである。

［地域特性データの算出：図３］
次に、エリアＡから来訪者ａ１（１人）とエリアＢから来訪者ｂ１，ｂ２（２人）が、分析対象エリアＸを訪問した場合の仮想的な地域特性データの算出方法について図３を参照しながら説明する。図３は、来訪者によるエリアＸの仮想的な男女の人数を算出する場合の説明図である。
まず、統計情報としては、エリアＡをベースエリアとする男性が４００人で女性が６００人で、男女の割合は、男性：女性で４０％：６０％となっている。また、エリアＢをベースエリアとする男性が３０人で女性が７０人で、男女の割合は、男性：女性で３０％：７０％となっている。
本システムでは、来訪者の人数に応じて統計情報を利用するものである。

そして、各エリアからの来訪者の人数を統計情報の男女の割合（男女比）に基づいて求める。
エリアＡから来訪者ａ１の１人がエリアＸに来訪したので、来訪者ａ１は男性０．４人で、女性０．６人が来訪したと仮定する。
同様に、エリアＢから来訪者ｂ１，ｂ２の２人がエリアＸに来訪したので、２人で男性０．６（＝０．３×２）人、女性１．４（＝０．７×２）人が来訪したと仮定する。

仮定した男女別の人数を加算し、男性１．０人（＝０．４＋０．６）とし、女性２．０人（＝０．６＋１．４）とする。
つまり、（ベースエリアの来訪者数）／（全来訪者数）に基づいて、各エリアの統計情報を利用することになり、これが、統計情報の利用の割合を示すものとなる。
ここで、求めた男性１．０人、女性２．０人は、エリアＸにおける来訪者の仮想的な人数（仮想人数）である。仮想人数は、エリアＸでの仮想的な統計データを構成し、地域特性データとなるものである。

このように算出した分析対象エリアＸの仮想的な統計データと、他の比較対象のエリアの実際の統計情報とを比較し、その相違点、共通点を報告書（レポート）にまとめて分析を行う。
比較対象エリアは、エリアＸに対して異なるサイズのエリアであってもよく、また、エリアＸであってもよい。つまり、エリアＸの算出された統計データとエリアＸの実際の統計情報とを比較してもよい。
また、特定の分析対象エリアの仮想的な統計データと別の分析対象エリアの仮想的な統計データを比較するようにしてもよい。
また、比較処理は、制御部１１のプログラム処理で実行してもよい。

［別の地域特性データの算出］
同様に、年収別（年収毎）の世帯数、消費動向のデータについても、同様に来訪者のベースエリアにおける統計情報である年収別の世帯数、消費動向のデータを基に来訪者の人数に応じて、分析対象エリアＸの来訪者による年収別の世帯数、消費動向のデータを算出する。

［年収毎の世帯数］
ベースエリアにおける年収毎の世帯数から分析対象エリアＸへの来訪者の年収毎の世帯数を算出するものである。
ベースエリアにおける統計情報の世帯別の年収は、例えば、０円以上１００万円未満、１００万円以上２００万円未満、・・・のように、年収別に当該エリアの世帯数が集計されている。ベースエリアの来訪者一人について年収別の世帯数を算出する。この世帯数は、合計すると「１」となるものである。
更に、ベースエリア毎に来訪者の人数を掛け合わせて、合計すると分析対象エリアにおける来訪者の年収毎の世帯数が仮想的な統計データ（地域特性データ）として算出される。

［消費動向データ］
消費動向データとは、食料品、衣料品等の消費科目について消費金額毎の世帯数である。よって、ベースエリアにおける消費科目別の消費金額毎の世帯数から分析対象エリアＸの来訪者の消費金額毎の世帯数を算出するものである。
ベースエリアにおける統計情報の消費動向データは、例えば、食料品費、衣料費等の消費科目に対して特定の幅の消費金額毎に、ベースエリアにおける世帯数が集計されている。ベースエリアの来訪者一人について消費科目の消費金額毎の世帯数を算出する。この世帯数も合計すると「１」になるものである。
更に、ベースエリア毎に来訪者の人数を掛け合わせて、合計すると分析対象エリアにおける来訪者の消費動向データが仮想的な統計データ（地域特性データ）として算出される。

［商圏エリアの分析］
分析対象エリアを商圏エリアとして分析処理を行い、比較対象エリアも商圏エリアとして比較してもよい。
この場合、統計情報の中から、店舗の売上データ、店舗の売場面積、駐車場面積等の施設データ当を用いて分析処理、比較処理を行うことができる。
比較対象エリアとしては、日本全国、都道府県、市、区市町村等のエリアとし、その平均値と比較するようにしてもよい。

［プロファイリングへの応用］
プロファイリング処理にも応用することが可能である。
ベースエリアにおける統計情報から主成分分析された、主成分から特定される因子、パラメータ等を、統計情報の代わりとして、分析対象エリアにおける地域特性として来訪者の因子、パラメータ等として算出することができる。これらの因子、パラメータは他のエリア（比較対象エリア）のものと比較することができる。

また、分析対象エリアにおける来訪者の主成分の因子、パラメータを基にクラスター分析を行い、クラスター番号を求め、比較対象エリアのクラスター番号と比較し、地域特性を把握することができる。
このように、本実施の形態を地域特性のプロファイリングに適用することができる。
プロファイリングシステムについては、特許文献３に記載されている。

［統計データの使用制限：図４］
次に、統計データの使用制限について図４を参照しながら説明する。図４は、統計データの使用制限の例を示す概略図である。
ベースエリアからの来訪者として特定できるのは、スマートフォンを保有する年代であるので、ベースエリアの統計情報を参照する際に、スマートフォンを保有していない年代を除外することで、統計データの精度を向上させるものとなっている。

図４の例では、年代別の人口の統計情報について、スマートフォン保有の１０〜７９歳の人口を利用し、その他の年代の統計情報を除外している例である。
このように、ベースエリアでの統計情報から除外した場合には、分析対象エリアでの統計データに反映されるので、比較対象エリアの統計情報でも同様にスマートフォンを保有しない年代を除外して、比較の精度を向上させるようにしている。

［エリアデータの利用制限：図５］
次に、エリアデータの利用制限の例について図５を参照しながら説明する。図５は、エリアデータの使用制限の例を示す概略図である。
比較対象エリアについて、スマートフォンの位置情報を捕捉できるエリアに限定することで、比較の精度を向上させることができるものである。

図５では、比較対象エリアにおいて網掛けした４つのメッシュエリアでのスマートフォンによる行動ログデータは高い割合（特定の割合の値以上）で取得できるが、その他のメッシュエリアでは特定の割合の値未満となっている。このような場合には、網掛けしたメッシュエリアのみを比較対象エリアとした例である。

［広域の分析対象エリアの例：図６］
次に、エリアＸを広域にした例について図６を参照しながら説明する。図６は、エリアを広域にした例を示す概略図である。
図６では、ベースエリアをエリアＡ，Ｂ，Ｃとし、そのエリアより分析対象エリアＸを広域にしたエリアとしている。広域にした分析対象エリアＸが小単位のベースエリアＡ，Ｂ、Ｃからの来訪者によって地域特性データが生成されるものである。ベースエリアは、エリアＸの内側にあっても外側にあってもよい。

［仮想データ取得処理：図７］
次に、分析対象エリアＸの仮想データ取得処理について図７を参照しながら説明する。図７は、エリアＸの仮想データ取得処理を示すフローチャートである。
地域特性分析サーバ１の制御部１１が記憶部１２の処理プログラムを読み込んで仮想データ取得処理が開始されると、来訪者特定手段が、分析対象エリアＸにおける特定日時の来訪者のＩＤを取得して来訪者を特定する（Ｓ１）。

そして、統計情報取得手段が、取得した来訪者ＩＤのベースエリアを特定し（Ｓ２）、ベースエリアの統計情報を取得する（Ｓ３）。更に、仮想的統計データ算出手段が、分析対象エリアＸの仮想統計データを算出する（Ｓ４）。
更に、比較対象エリアの統計情報と分析対象エリアＸの仮想統計データとを比較し、比較結果としてのレポートを生成して（Ｓ５）、処理を終了する。

［別のシステム：図８］
次に、本発明の実施の形態に係る別のシステム（別のシステム）について図８を参照しながら説明する。図８は、別のシステムの構成ブロック図である。
別のシステムは、分析対象をエリアではなく、ネットワーク上のサイトとしたものである。当該別のシステムでは、特定の期間又は特定の時間帯でサイトへのアクセスログデータを記憶しておき、そのアクセスログデータを用いて演算し、サイトについての地域特性を求めるものである。

別のシステムは、図１の本システムを基にして、図８に示すように、ネットワーク３にサイト提供サーバ５が接続され、更にネットワーク３にはプロバイダ装置（プロバイダ）６が接続している。
プロバイダ６には、ルータ装置（ルータ）７ａ，７ｂ，７ｃが有線又は無線によって接続されている。
また、ルータ７ａには、スマートフォン８ａとパーソナルコンピュータ（ＰＣ）８ｂとが接続され、ルータ７ｃには、スマートフォン８ｃが接続されている。
説明を簡単にするために、ルータに接続する端末機器を最低限の数で描画しているが、本来は多くのＰＣ、スマートフォン等の端末機器が接続するものである。また、ルータ８ｂにも本来は複数の端末機器が接続するものである。

そして、ルータ７ａ，７ｂの有線又は無線の通信エリアを合わせたエリアが、エリアＡとなっており、ルータ７ｃの有線又は無線の通信エリアが、エリアＢとなっている。
ここで、エリアＡ，Ｂは、郵便番号エリアを想定しているが、それより小さい又は大きい単位のエリアであってもよい。更に、エリアとしては、行政界又はメッシュで特定されるものであってもよい。

別のシステムでは、エリアに所属する端末機器からサイト提供サーバ５が提供するサイト（分析対象サイト）にアクセス（訪問）があると、訪問した端末機器を「来訪者」とみなし、その来訪者が所属するエリア（出身地域／ベースエリア）の統計情報等の地域特性を基に来訪者の数に応じて当該統計情報等の利用の割合を演算し、その割合に応じて分析対象サイトについて仮想的な地域特性を求め、分析対象サイトを評価して分析精度を向上させるものである。尚、統計情報としては、年収毎の世帯数、消費動向データ等がある。

［エリア特定：図９］
次に、アクセスする端末機器のエリアを特定する方法について図９を参照しながら説明する。図９は、エリア特定テーブルを示す概略図である。
ルータ７には、グローバルＩＰアドレス（Ｇ−ＩＰアドレス：単にＩＰアドレスということがある）が付与されており、配置されたルータがどのエリアに所属するのかをエリア特定テーブルで管理している。

エリア特定テーブルは、地域特性分析サーバ１の記憶部１２又は接続するＤＢ２１〜２３に記憶され、図９に示すように、エリア情報に対応するルータ７のＩＰアドレスを記憶されている。
具体的には、ルータ７ａのＧ−ＩＰアドレス（ＩＰ０００１）とルータｂのＧ−ＩＰアドレス（ＩＰ０００２）がエリアＡに対応付けられ、ルータ７ｃのＧ−ＩＰアドレス（ＩＰ０００３）がエリアＢに対応付けられている。

端末機器がサイトにアクセスすると、サイト提供サーバ５は、端末機器のＩＤ（識別番号）とルータのＩＰアドレスを取得し、地域特性分析サーバ１に送信する。
地域特性分析サーバ１は、送信された端末機器のＩＤとルータのＩＰアドレスを行動ログＤＢ２１に時刻情報と共に記憶する。

そして、地域特性分析サーバ１は、記憶するエリア特定テーブルを参照して、ルータのＩＰアドレスからエリアを特定する。このエリアが、来訪者のベースエリアとなるものである。そして、地域特性分析サーバ１は、来訪者のベースエリアのエリア情報を取得し、行動ログＤＢ２１に端末機器のＩＤに対応付けて記憶する。
尚、スマートフォンの場合、エリアを移動するので、時刻に応じてエリア情報が変化することがある。

その後は、本システムと同様に、来訪者のベースエリアの統計情報から分析対象サイトの仮想的な統計データ（地域特性データ）を算出して、分析対象サイトの評価を行うものである。
従って、地域特性分析サーバ１の制御部１１によってプログラム処理で実現する各手段は、ほぼそのまま動作するものとなる。別のシステムにおける各手段の処理で本システムとは異なる処理部分は、図１０の処理の中で説明する。

［別のシステムにおける仮想データ取得処理：図１０］
次に、別のシステムにおける仮想データ取得処理について図１０を参照しながら説明する。図１０は、サイトＹの仮想データ取得処理を示すフローチャートである。
地域特性分析サーバ１は、記憶部１２に記憶された処理プログラムを読み込んで仮想データ取得処理が開始されると、来訪者特定手段が、分析対象サイトＹにおける特定日時の来訪者のＩＤとルータのＩＰアドレスを取得して来訪者を特定する（Ｓ１１）。

そして、統計情報取得手段が、取得したルータのＩＰアドレスに基づいた来訪者のベースエリアを特定し（Ｓ１２）、ベースエリアの統計情報を取得する（Ｓ１３）。更に、仮想的統計データ算出手段が、分析対象サイトＹの仮想統計データを算出する（Ｓ１４）。
更に、分析対象サイトＹについて来訪者の地域特性（分析対象サイトＹの仮想統計データ）を利用した分析レポートを生成して（Ｓ１５）、処理を終了する。

レポートとしては、本システムで説明したように、分析対象サイトＹの訪問者による男女の割合、年収別の世帯数、消費動向のデータ、その他の分析結果を含むものである。
また、本システムでも行った統計データ利用制限、商圏エリアの分析、プロファイリングへの応用を行ってもよい。

別のシステムにおける商圏エリアの分析は、分析対象サイトＹについてベースエリアを基に統計情報から商圏エリアの分析を行い、また別の分析対象（比較対象）サイトＺについてベースエリアを基に統計情報から商圏エリアの分析を行い、両者を比較するようにしてもよい。
また、比較対象を日本全国、都道府県、市区町村等のエリアにおける平均値としてもよい。

別のシステムにおけるプロファイリングへの応用も、分析対象サイトと比較対象サイトについてベースエリアにおける統計情報から主成分分析された、因子、パラメータ等を統計情報の代わりに当該サイトにおける訪問者の因子、パラメータ等として算出してクラスター分析結果とし、分析対象サイトと比較対象サイトでクラスター分析結果を比較するようにしてもよい。

本システムでは、端末機器のＧＰＳ等の位置情報を基にエリアを特定したが、別のシステムでは、ルータのＩＰアドレスを用いてエリアを特定しているので、ＧＰＳ機能を備えていないＰＣや携帯端末も対象にすることができる。
また、本システムにおいても別のシステムと同様にルータのＩＰアドレスを基にして位置情報を取得してもよいし、別のシステムでも本システムでのＧＰＳ等を用いた位置情報を利用するようにしてもよい。

［実施の形態の効果］
本システムによれば、地域特性分析サーバ１が、分析対象エリアについて、来訪者（訪問者又は滞在者）のベースエリアの統計情報等に基づいた地域特性のデータを求めて、分析対象エリアにおける来訪者の地域特性データと他のエリアの統計情報等を比較できるようにしているので、人の流れが多く、人の流動性が高い地域について適正な地域特性を得ることができ、より地域特性の分析精度を向上させることができる効果がある。

別のシステムによれば、地域特性分析サーバ１が、分析対象サイトについて、来訪者（訪問者）のベースエリアの統計情報等に基づいた地域特性のデータを求めて、分析対象サイトにおける来訪者の地域特性データを利用した分析を行うことができるようにしているので、サイト訪問を来訪者の地域特性を利用して、サイトの分析精度を向上させることができる効果がある。

本発明は、分析対象エリアに出入りする来訪者のベースエリアの地域特性を利用して分析対象エリアの特性を求め、流動性の高いエリアの地域特性を精度よく分析できる来訪者の地域特性分析システム及びそのプログラムに好適である。

１…地域特性分析サーバ、 ３…ネットワーク、 ４…パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、５…サイト提供サーバ、 ６…プロバイダ装置、 ７ａ，７ｂ，７ｃ…ルータ装置、 ８ａ，８ｃ…スマートフォン、 ８ｂ…ＰＣ、 １１…制御部、 １２…記憶部、 １３…インタフェース部、 ２１…行動ログデータベース（ＤＢ）、 ２２…統計データベース（ＤＢ）、 ２３…エリア特性データベース（ＤＢ）

Claims (14)

1. 特定エリアの地域特性を分析する地域特性分析システムであって、
   前記特定エリアの来訪者の行動ログデータを記憶する行動ログ記憶部と、
   前記特定エリアの来訪者の基礎となるベースエリアの統計情報を記憶する統計情報記憶部と、
   前記行動ログ記憶部から前記特定エリアを来訪した来訪者を特定し、前記特定された来訪者のベースエリアについて前記統計情報記憶部を参照して統計情報を取得し、前記来訪者の人数に応じて前記取得した統計情報の利用の割合を演算し、当該利用の割合に応じて前記特定エリアの仮想的な統計データを算出して、前記特定エリアにおける地域特性の分析に利用可能とする分析サーバとを有することを特徴とする地域特性分析システム。
2. ベースエリアにおける統計情報は、行動ログデータを提供する端末を特定割合以上保有する年代の情報を用いることを特徴とする請求項１記載の地域特性分析システム。
3. 地域特性の分析で、特定エリアと比較される比較対象エリアにおいて、行動ログデータが特定割合以上取得される地域に限定することを特徴とする請求項１又は２記載の地域特性分析システム。
4. 分析サーバは、来訪者のベースエリアの統計情報から主成分分析された主成分の因子、パラメータを基に分析対象エリアの主成分の因子、パラメータを算出し、当該因子、パラメータを用いて前記分析対象エリアのクラスター分析を行い、当該クラスター分析結果を特定エリアのクラスター分析結果とすることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか記載の地域特性分析システム。
5. 特定サイトの地域特性を分析する地域特性分析システムであって、
   前記特定サイトの来訪者のアクセスログデータを記憶する行動ログ記憶部と、
   前記特定サイトの来訪者の基礎となるベースエリアの統計情報を記憶する統計情報記憶部と、
   前記行動ログ記憶部から前記特定サイトを来訪した来訪者を特定し、前記特定された来訪者のベースエリアについて前記統計情報記憶部を参照して統計情報を取得し、前記来訪者の人数に応じて前記取得した統計情報の利用の割合を演算し、当該利用の割合に応じて前記特定サイトの仮想的な統計データを算出して、前記特定サイトにおける地域特性の分析に利用可能とする分析サーバとを有することを特徴とする地域特性分析システム。
6. ベースエリアにおける統計情報は、アクセスログデータを提供する端末を特定割合以上保有する年代の情報を用いることを特徴とする請求項５記載の地域特性分析システム。
7. 分析サーバは、来訪者のベースエリアの統計情報から主成分分析された主成分の因子、パラメータを基に分析対象エリアの主成分の因子、パラメータを算出し、当該因子、パラメータを用いて前記分析対象エリアのクラスター分析を行い、当該クラスター分析結果を特定サイトにおける地域特性のクラスター分析結果とすることを特徴とする請求項５又は６記載の地域特性分析システム。
8. 特定エリアの地域特性を分析する地域特性分析システムの分析サーバのプログラムであって、
   前記分析サーバを、
   前記特定エリアの来訪者の行動ログデータを記憶する行動ログ記憶部から前記特定エリアを来訪した来訪者を特定する来訪者特定手段と、
   前記特定された来訪者のベースエリアについて前記特定エリアの来訪者の基礎となるベースエリアの統計情報を記憶する統計情報記憶部を参照して統計情報を取得する統計情報取得手段と、
   前記来訪者の人数に応じて前記取得した統計情報の利用の割合を演算し、当該利用の割合に応じて前記特定エリアの仮想的な統計データを算出して、前記特定エリアにおける地域特性の分析に利用可能とする仮想的統計データ算出手段として機能させることを特徴とするプログラム。
9. ベースエリアにおける統計情報は、行動ログデータを提供する端末を特定割合以上保有する年代の情報を用いることを特徴とする請求項８記載のプログラム。
10. 地域特性の分析で、特定エリアと比較される比較対象エリアにおいて、行動ログデータが特定割合以上取得される地域に限定することを特徴とする請求項８又は９記載のプログラム。
11. 仮想的統計データ算出手段が、来訪者のベースエリアの統計情報から主成分分析された主成分の因子、パラメータを基に分析対象エリアの主成分の因子、パラメータを算出し、当該因子、パラメータを用いて前記分析対象エリアのクラスター分析を行い、当該クラスター分析結果を特定エリアのクラスター分析結果とすることを特徴とする請求項８乃至１０のいずれか記載のプログラム。
12. 特定サイトの地域特性を分析する地域特性分析システムの分析サーバのプログラムであって、
    前記分析サーバを、
    前記特定サイトの来訪者のアクセスログデータを記憶する行動ログ記憶部から前記特定サイトを来訪した来訪者を特定する来訪者特定手段と、
    前記特定された来訪者のベースエリアについて前記特定サイトの来訪者の基礎となるベースエリアの統計情報を記憶する統計情報記憶部を参照して統計情報を取得する統計情報取得手段と、
    前記来訪者の人数に応じて前記取得した統計情報の利用の割合を演算し、当該利用の割合に応じて前記特定サイトの仮想的な統計データを算出して、前記特定サイトにおける地域特性の分析に利用可能とする仮想的統計データ算出手段として機能させることを特徴とするプログラム。
13. ベースエリアにおける統計情報は、アクセスログデータを提供する端末を特定割合以上保有する年代の情報を用いることを特徴とする請求項１２記載のプログラム。
14. 仮想的統計データ算出手段が、来訪者のベースエリアの統計情報から主成分分析された主成分の因子、パラメータを基に分析対象エリアの主成分の因子、パラメータを算出し、当該因子、パラメータを用いて前記分析対象エリアのクラスター分析を行い、当該クラスター分析結果を特定サイトにおける地域特性のクラスター分析結果とすることを特徴とする請求項１２又は１３記載のプログラム。

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