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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024100277
(43)【公開日】2024-07-26
(54)【発明の名称】情報解析システム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/26 20240101AFI20240719BHJP
G06F 16/906 20190101ALI20240719BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/26
G06F16/906
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023004146
(22)【出願日】2023-01-13
(71)【出願人】
【識別番号】522139202
【氏名又は名称】一般社団法人国際文化都市整備機構
(74)【代理人】
【識別番号】100134072
【弁理士】
【氏名又は名称】白浜 秀二
(72)【発明者】
【氏名】松岡 一久
(72)【発明者】
【氏名】小林 洋志
【テーマコード（参考）】
5B175
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
5B175FB04
5L049CC20
5L050CC20
(57)【要約】
【課題】クオリティの高い街づくりカルテ指標を提示できる情報解析システムを提供すること。
【解決手段】所定の通信媒体を介して、特定エリア内を移動する参加者の行動データを集約する第１のサーバ２と、特定エリア内を移動する参加者が発信する情感データを集約する第２のサーバ３と、第１のサーバ２が集約する行動情データと、第２のサーバ３が集約する情感データとを分析する第３のサーバとが通信する情報解析システムにおいて、第３のサーバ４は、第１のサーバ２、第２のサーバ３に対して、街づくりのカルテを作成する特定エリアを設定する設定部４－３－１と、設定された特定エリアを第１のサーバ２または第２のサーバ３に通知して情報収集を指示する指示部４－３－２を備える。
【選択図】図１
【解決手段】所定の通信媒体を介して、特定エリア内を移動する参加者の行動データを集約する第１のサーバ２と、特定エリア内を移動する参加者が発信する情感データを集約する第２のサーバ３と、第１のサーバ２が集約する行動情データと、第２のサーバ３が集約する情感データとを分析する第３のサーバとが通信する情報解析システムにおいて、第３のサーバ４は、第１のサーバ２、第２のサーバ３に対して、街づくりのカルテを作成する特定エリアを設定する設定部４－３－１と、設定された特定エリアを第１のサーバ２または第２のサーバ３に通知して情報収集を指示する指示部４－３－２を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
所定の通信媒体を介して、特定エリア内を移動する参加者の行動データを集約する第１のサーバと、前記特定エリア内を移動する参加者が発信する情感データを集約する第２のサーバと、前記第１のサーバが集約する行動情データと、前記第２のサーバが集約する前記情感データとを分析する第３のサーバとが通信する情報解析システムであって、
前記第３のサーバは、
前記第１のサーバおよび前記第２のサーバに対して、街づくりのカルテを作成する前記特定エリアを設定する設定手段と、
前記設定手段により設定された前記特定エリアを前記第１のサーバまたは前記第２のサーバに通知して情報収集を指示する指示手段と、
前記第１のサーバから受領する前記特定エリアに紐づく行動データと、前記第２のサーバから受領する前記特定エリアに紐づく情感データと、前記特定のエリアに紐づくリソースとに基づいて所定の街づくりカルテ指標を構成する複数の指数を算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した複数の指標を集約して前記街づくりカルテ指標を所定のフォーマットで定量化する定量化手段と、
を備えることを特徴とする情報解析システム。
前記第３のサーバは、
前記第１のサーバおよび前記第２のサーバに対して、街づくりのカルテを作成する前記特定エリアを設定する設定手段と、
前記設定手段により設定された前記特定エリアを前記第１のサーバまたは前記第２のサーバに通知して情報収集を指示する指示手段と、
前記第１のサーバから受領する前記特定エリアに紐づく行動データと、前記第２のサーバから受領する前記特定エリアに紐づく情感データと、前記特定のエリアに紐づくリソースとに基づいて所定の街づくりカルテ指標を構成する複数の指数を算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した複数の指標を集約して前記街づくりカルテ指標を所定のフォーマットで定量化する定量化手段と、
を備えることを特徴とする情報解析システム。
【請求項2】
前記街づくりカルテ指標を構成する複数の指標は、共感人口指標、文化系指標、文明系指標を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の情報解析システム。
【請求項3】
前記文化系指標、前記文明系指標は、それぞれ複数の指標パラメータを含む、ことを特徴とする請求項２に記載の情報解析システム。
【請求項4】
前記文化系指標は、文化発信パラメータと、文化基盤パラメータを含む、ことを特徴とする請求項２に記載の情報解析システム。
【請求項5】
前記文明系指標は、経済・行政基盤パラメータと、環境・多様性基盤パラメータと、生活利便施設パラメータとを含む、ことを特徴とする請求項２に記載の情報解析システム。
【請求項6】
前記第１のサーバは、前記通信媒体を介して大量のデータ端末間で実行される通信コミュニケーションサービスを提供する際に、各データ端末を操作する操作者に紐づく第１のビッグデータであって、各操作者が単位時間当たり移動する行動を分析するための位置情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の情報解析システム。
【請求項7】
前記第２のサーバは、前記通信媒体を介して大量のデータ端末間で実行される通信コミュニケーションサービスを提供する際に、各データ端末を操作する操作者に紐づく第２のビッグデータであって、各操作者が各データ端末を操作して前記所定の通信媒体上に発信したネット情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の情報解析システム。
【請求項8】
前記特定のエリアに紐づくリソースは、前記特定エリアを管轄する行政機関が集約している行政データと、前記特定エリアで公表されている公共施設に関する施設データと、タウン誌に公表されているタウンデータとを含むことを特徴とする請求項１に記載の情報解析システム。
【請求項9】
前記通信コミュニケーションサービスは、ソシアルネットワークサービス（ＳＮＳ）であって、各種のコミュニケーションアプリを起動することで提供されるサービスを含むことを特徴とする請求項６または７に記載の情報解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、特定のエリアにフォーカスした地域内において、多角的な情報を解析し、情報発信者の現在位置情報や、ＳＮＳによる発信内容をタイムリーに取得解析して指標化する情報解析システムに関するものである。
【背景技術】
【0002】
今日、世界の人口の過半が都市に居住するが、縮退時代の日本の都市が抱える課題も多様化している。こうした中で、都市の将来像の考え方の一つにLivable City（リバブルシティ=住みやすい都市）という概念がある。Livabilityとは「住みやすい、快適な、生き生きとした」という指標だが、特に成熟社会である日本において長い時間をかけて醸成された既存の社会・環境資源やインフラのストックを活用しながら、多世代の利用に供する持続的な都市の創成が求められている。また、リバブルシティをつくるためには、ハードのみならず「社会」「環境」「文化・芸術」「生態」「経済」など多様な視点と包括的なアプローチが必要となる。世界的な都市間競争の視点からのリバブルシティ指標や都市ランキングなど外に向けた〈都市戦略〉と、同時にそこに住む人の視点〈生活の質、QOL（クオリティ・オブ・ライフ）〉の双方向からリバブルシティのつくり方を考えることが、今後ますます重要になると考えられる。
【0003】
このような指向性に対して、現在、新宿区等の単位として住みやすさ等を分析することが行われているが、集約した都市情報を多角的に分析するには、マスメディア的に大規模化するのが一般的で、分析には大型のコンピュータシステムや情報処理のための記憶ユニットが必要となっていた。
【0004】
下記特許文献１には、「登録者管理機能では、利用者（ユーザ）の登録を受け付け、登録の際に実行されるアンケート調査の実行、登録したユーザのカテゴリー分類、並びに、分類したカテゴリーの学習等が実行される。コメント解析機能では、ＳＮＳ投稿コメントサーバーから取得したコメントのテキストマイニング、テキストマイニングにより特定された投稿位置及びその信憑性を判断、テーマに沿った対象物の評価等が実行される。情報提供機能では、コメントを分析した結果に基づいて生成し、ユーザへ提供するソーシャルヒートマップの編集、及びユーザのカテゴリー管理等が実行される。」ことが開示されている。
【0005】
また、特許文献２には、「ＳＮＳのようなオンライン・コミュニティにおいて、ブログを書く、ニュースを読む、メッセージを読むなどの複数の行動の指標を統一的に扱うことを可能とするため、オンライン上における単一あるいは複数ユーザの行動を、その行動に伴って用いられるテキスト情報とともに蓄積し、嗜好の抽出やマッチングに用いるデータを作成する。これによって今まで１次元的な情報で行っていたユーザの行動・嗜好の分析が、行動と嗜好の２つの観点あるいはそれを統合した観点で可能となり、より情報量の多い行動・嗜好分析が可能となる。テキスト情報とともにユーザの行動を蓄積するために保持されるデータ形式を、便宜上、行動マトリクスと呼ぶ。行動マトリクスは、ユーザの行動と、その行動とともに用いられたテキスト中から抽出されたキーワードより構成される行列あり、各要素にはある時刻までに蓄積されたキーワードの出現頻度に基づいた値が入る。」ことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】再表２０１９-２４４８４９号公報
【特許文献2】特開２００９－１５７７６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
しかしながら、分析対象地域を小規模にした、例えば西新宿に限定して開催される地域に密着してその居住者や、その地域を移動する移動者を含めて、文化的背景や文明的背景に依存した指標を集約するという手法は確立していないため、計測員が街中でカウンタを手にして集計するといった古典的手法では、集約する情報の質も量も限定されてしまうため、その街における指標を数値化することは難しいという指摘がなされていた。
また、同一の指標を用いて、隣接するエリア間において、どのような差異があるのかを比較して検証することができないといった課題も指摘されていた。
また、同一の指標を用いて、隣接するエリア間において、どのような差異があるのかを比較して検証することができないといった課題も指摘されていた。
【0008】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、本発明の目的は、ネットワークを介して特定エリアに居住している住人や、当該特定エリアに入出する通勤者、買い物客の多種態様な人間の行動や街の評価等を総合的に指標化することで、クオリティの高い街づくりカルテ指標を提示できる情報解析システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0009】
本発明に係る情報解析システムは、所定の通信媒体を介して、特定エリア内を移動する参加者の行動データを集約する第１のサーバと、前記特定エリア内を移動する参加者が発信する情感データを集約する第２のサーバと、前記第１のサーバが集約する行動情データと、前記第２のサーバが集約する前記情感データとを分析する第３のサーバとが通信する情報解析システムであって、前記第３のサーバは、前記第１のサーバおよび前記第２のサーバに対して、街づくりのカルテを作成する前記特定エリアを設定する設定手段と、前記設定手段により設定された前記特定エリアを前記第１のサーバまたは前記第２のサーバに通知して情報収集を指示する指示手段と、前記第１のサーバから受領する前記特定エリアに紐づく行動データと、前記第２のサーバから受領する前記特定エリアに紐づく情感データと、前記特定のエリアに紐づくリソースとに基づいて所定の街づくりカルテ指標を構成する複数の指数を算出する算出手段と、前記算出手段が算出した複数の指標を集約して前記街づくりカルテ指標を所定のフォーマットで定量化する定量化手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、ネットワークを介して特定エリアに居住している住人や、当該特定エリアに入出する通勤者、買い物客の多種態様な人間の行動や街の評価等を総合的に指標化することで、クオリティの高い街づくりカルテ指標を提示できる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
図面は、本発明の特定の実施の形態を示し、発明の不可欠な構成ばかりでなく、選択的及び好ましい実施の形態を含む。
【図1】本実施形態を示す情報分析システムの構成を説明するブロック図。
【図4】本実施形態を示す情報分析システムが算出する指標の構造を説明するブロック図。
【図5】本実施形態を示す情報分析システムが算出する指標の構造を説明するブロック図。
【図6】本実施形態を示す情報分析システムが算出する指標の構造を説明するブロック図。
【図7】本実施形態を示す情報分析システムが算出する指標の構造を説明するブロック図。
【図8】本実施形態を示す情報分析システムが算出する指標の構造を説明するブロック図。
【図9】本実施形態を示す情報分析システムが算出する指標の構造を説明するブロック図。
【図10】本実施形態を示す情報分析システムが算出する指標の構造を説明するブロック図。
【図11】本実施形態を示す情報解析システムにおける指標視覚化処理例を示す図。
【図12】本実施形態を示す情報解析システムにおける指標視覚化処理例を示す図。
【図13】特定エリアにおける指標視覚化処理例に基づく総合格付け結果を示す図。
【図14】特定エリアにおける指標視覚化処理例に基づく総合格付け結果を示す円形チャート。
【図15】本実施形態を示す情報分析システムにおける解析データ利用例を説明する図。
【図16】本実施形態を示す情報分析システムにおける第１のデータ処理手順を示すフローチャート。
【図17】本実施形態を示す情報分析システムにおける第２のデータ処理手順を示すフローチャート。
【図18】本実施形態を示す情報分析システムにおける第３のデータ処理手順を示すフローチャート。
【図19】本実施形態を示す情報分析システムにおける第４のデータ処理手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【0012】
次に本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。
＜システム構成の説明＞
〔第１実施形態〕
図１は、本実施形態を示す情報分析システムの構成を説明するブロック図である。本システムは、後述するように所定の通信媒体を介して、特定エリア内を移動する参加者の行動データを集約する第１のサーバ２と、特定エリア内を移動する参加者が発信する情感データを集約する第２のサーバ３と、第１のサーバ２が集約する行動情データと、第２のサーバ３が集約する情感データとを分析する第３のサーバ４とが通信する情報解析システムを例とする。
＜システム構成の説明＞
〔第１実施形態〕
図１は、本実施形態を示す情報分析システムの構成を説明するブロック図である。本システムは、後述するように所定の通信媒体を介して、特定エリア内を移動する参加者の行動データを集約する第１のサーバ２と、特定エリア内を移動する参加者が発信する情感データを集約する第２のサーバ３と、第１のサーバ２が集約する行動情データと、第２のサーバ３が集約する情感データとを分析する第３のサーバ４とが通信する情報解析システムを例とする。
【0013】
図１において、１は所定の通信媒体、例えばイーサネット等で構成されるネットワークで、特定エリア内を移動する参加者の行動データを集約する第１のサーバ２と、特定エリア内を移動する参加者が発信する情感データを集約する第２のサーバ３と、第１のサーバ２が集約する行動情データと、第２のサーバ３が集約する情感データとを分析する第３のサーバ４とを通信可能に接続する。
【0014】
【0015】
図２において、第１のサーバ２は、通信部２－１、ＣＰＵ２－２、メモリ部２－３、入力部２－４、表示部２－５、インタフェース２－６を備え、インタフェース２－６を介して外部メモリ２－７へのデータ書き込み、データ読み出しが実行可能に構成されている。
【0016】
第２のサーバ３は、通信部３－１、ＣＰＵ３－２、メモリ部３－３、入力部３－４、表示部３－５、インタフェース３－６を備え、インタフェース３－６を介して外部メモリ３－７へのデータ書き込み、外部メモリ３－７からのデータ読み出しが実行可能に構成されている。
【0017】
第３のサーバ４は、通信部４－１、ＣＰＵ４－２、メモリ部４－３、入力部４－４、表示部４－５、インタフェース４－６を備え、インタフェース４－６を介して外部メモリ４－７へのデータ書き込み、データ読み出しが実行可能に構成されている。
【0018】
なお、図１に示した第１～第３のサーバのハードウエア構成は、一般的な例を示し、ユーザが適宜利用するハードウエア資源について言及しない。
【0019】
図３は、図２に示した第３のサーバ４のメモリ部４－３に展開されるソフトウエアの構成を説明するブロック図である。
図３において、４－３－１は設定部で、第１のサーバ２および第２のサーバ３に対して、街づくりのカルテを作成する特定エリアを設定する処理を行う。
図３において、４－３－１は設定部で、第１のサーバ２および第２のサーバ３に対して、街づくりのカルテを作成する特定エリアを設定する処理を行う。
【0020】
４－３－２は指示部で、設定部４－３－１により設定された特定エリアを第１のサーバ２または第２のサーバ３に通知して情報収集を指示する処理を行う。
【0021】
４－３－３は算出部で、第１のサーバ２から受領する特定エリアに紐づく行動データと、第２のサーバ３から受領する特定エリアに紐づく情感データと、特定のエリアに紐づくリソースとに基づいて所定の街づくりカルテ指標を構成する複数の指数を算出する処理を行う。
【0022】
４－３－４は定量化部で、算出部４－３－３が算出した複数の指標を集約して街づくりカルテ指標を所定のフォーマットで定量化する処理を行う。
【0023】
このように構成された情報解析システムは、所定の通信媒体を介して、特定エリア内を移動する参加者の行動データを集約する第１のサーバ２と、特定エリア内を移動する参加者が発信する情感データを集約する第２のサーバ３と、第１のサーバ２が集約する行動情データと、第２のサーバ３が集約する情感データとを分析する第３のサーバとが通信する情報解析システムにおいて、第３のサーバ４は、第１のサーバ２、第２のサーバ３に対して、街づくりのカルテを作成する特定エリアを設定する設定部４－３－１と、設定された特定エリアを第１のサーバ２または第２のサーバ３に通知して情報収集を指示する指示部４－３－２、第１のサーバ２から受領する特定エリアに紐づく行動データと、第２のサーバ３から受領する特定エリアに紐づく情感データと、特定のエリアに紐づくリソースとに基づいて所定の街づくりカルテ指標を構成する複数の指数を算出する算出部４－３－３と、算出部４－３－３が算出した複数の指標を集約して街づくりカルテ指標を所定のフォーマットで定量化する定量化部４－３－４を備えることを特徴としている。
【0024】
また、本実施形態では、街づくりカルテ指標を構成する複数の指標は、共感人口指標、文化系指標、文明系指標を含むように構成している。
【0025】
さらに、本実施形態では、文化系指標、文明系指標は、それぞれ複数の指標パラメータを含むように構成している。
【0026】
また、本実施形態では、文化系指標は、文化発信パラメータと、文化基盤パラメータを含むように構成している。
【0027】
さらに、本実施形態では、文明系指標は、経済・行政基盤パラメータと、環境・多様性基盤パラメータと、生活利便施設パラメータとを含むように構成している。
【0028】
また、本実施形態では、第１のサーバ２は、通信媒体を介して大量のデータ端末間で実行される通信コミュニケーションサービスを提供する際に、各データ端末を操作する操作者に紐づく第１のビッグデータであって、各操作者が単位時間当たり移動する行動を分析するための位置情報を取得する構成を備えている。
【0029】
さらに、第２のサーバ３は記通信媒体を介して大量のデータ端末間で実行される通信コミュニケーションサービスを提供する際に、各データ端末を操作する操作者に紐づく第２のビッグデータであって、各操作者が各データ端末を操作して前記所定の通信媒体上に発信したネット情報を取得する構成を備えている。
【0030】
また、本実施形態では、特定のエリアに紐づくリソースは、前記特定エリアを管轄する行政機関が集約している行政データと、前記特定エリアで公表されている公共施設に関する施設データと、タウン誌に公表されているタウンデータとを含むように構成されている。
【0031】
また、通信コミュニケーションサービスは、ソシアルネットワークサービス（ＳＮＳ）であって、各種のコミュニケーションアプリ（例えばＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、ＬＩＮＥ（登録商標）、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ（登録商標）等）を起動することで提供されるサービスを含むように構成されている。
【0032】
図４～図１０は、本実施形態を示す情報分析システムが算出する指標の構造を説明するブロック図である。
〔背景・ニーズ（図４参照）〕
（１）参画感が低い大都市ではなく、コンパクトでウォーカブルで民間活力が反映できる街（駅・エリマネ）単位の評価指標が欲しい。
〔背景・ニーズ（図４参照）〕
（１）参画感が低い大都市ではなく、コンパクトでウォーカブルで民間活力が反映できる街（駅・エリマネ）単位の評価指標が欲しい。
【0033】
（２）好嫌や満足度の質問アンケートではなく、ビッグデータに依存する行動データやＳＮＳ解析データを主眼として、日本人独特の謙遜バイアスを踏まえた評価指数が欲しい。
【0034】
（３）ＳＤＧｓやエリアマネジメント活動等、ソフトな街づくりの効力・貢献が可視化できる評価指数が欲しい。
【0035】
【0036】
（２）文化系指標の考え方
全方位・平均思考というよりは、特化したテーマやビッグデータ・ランキングで強みを特定する指標とする。
全方位・平均思考というよりは、特化したテーマやビッグデータ・ランキングで強みを特定する指標とする。
【0037】
（３）文明系指標の考え方
右肩上がり成長志向というよりは、表性・サステナブル思考を示すように、経済と環境との調和を特定する指標とする。
右肩上がり成長志向というよりは、表性・サステナブル思考を示すように、経済と環境との調和を特定する指標とする。
【0038】
〔３層構造で評価（図６参照）〕
１．共感人口活動量、２．文化系指標、３．文明系指標にフォーカスし、都市の基礎データ、暮らしやすさ等を特定する指標とする。
１．共感人口活動量、２．文化系指標、３．文明系指標にフォーカスし、都市の基礎データ、暮らしやすさ等を特定する指標とする。
【0039】
〔９段階の格付け（図７参照）〕
基本的には、Ａ～Ｃに評価し、それぞれＡをＡＡＡ、ＡＡ、Ａと、ＢをＢＢＢ、ＢＢ、Ｂと、ＣをＣＣＣ、ＣＣ、Ｃに格付けするとともに、それぞれの格付けに指数を割り振り、都市状態に対する格付けＡ～Ｃでは、現状の共感人口の活動量が高く、それを支える文化資源も充実・活性化した状態の都市を指標する。
基本的には、Ａ～Ｃに評価し、それぞれＡをＡＡＡ、ＡＡ、Ａと、ＢをＢＢＢ、ＢＢ、Ｂと、ＣをＣＣＣ、ＣＣ、Ｃに格付けするとともに、それぞれの格付けに指数を割り振り、都市状態に対する格付けＡ～Ｃでは、現状の共感人口の活動量が高く、それを支える文化資源も充実・活性化した状態の都市を指標する。
【0040】
図８～図１０は、図３に示した算出部４－３－３による評価値算出プロセスを説明する図である。全体として、指標は、項目、採用データ、換算値算出方法、スコア算出方法、重みづけを相対的に評価し、全体として１００（総合点ＭＡＸ）とするものとするが、他のパラメータを加えて評価することは任意である。
【0041】
〔共感人口活動指標〕
【0042】
共感人口活動指標（図８参照）〕は、エリア平均来街者数を示し、算出部４－３－３は、対象エリア内の共感人口を、居住・就業者を除くリピート来街者数から算出する。
【0043】
算出部４－３－３は、調査対象期間（例えば１カ月）の各エリアへの平均来街者数（／日）をｈａ当たりに換算した数値を利用する。
【0044】
算出部４－３－３は、例えば山手線全駅の半径４００への来街者数から算出した山手線各駅の平均来街者を「５０」、最高数値エリアの来街者数を「１００」としたときの数値を利用する。
【0045】
算出部４－３－３は、例えば重み付け配分を「３２」、（＊３２）して全体としての共感人口活動指標を算出する。なお、算出例は、一例であり、重み付け配分もこの数値に限定されるものではない。
【0046】
算出部４－３－３は、採用データとして、対象エリア内の文化環境を、博物館、美術館、劇場、映画館、コンサート・ライブ施設の充実度及びＮＰＯ法人数から算出する。
【0047】
算出部４－３－３は、換算値として、美術館等については、各エリアの施設実数をｈａ当たりに換算した値を採用し、映画館、コンサート・ライブ施設については、各エリアの座席実数をｈａ当たりに換算した値を採用し、ＮＰＯ法人については、各エリアの団体数実数をｈａ当たりに換算した値を採用する。
【0048】
算出部４－３－３は、例えば東京都のｈａ当たり換算値を「５０」とし、最高数エリアのｈａ当たり換算値を「１００」とする。
【0049】
算出部４－３－３は、例えば重み付け配分を「１５」、（＊３２）して全体としての共感人口活動指標を算出する。なお、算出例は、一例であり、重み付け配分もこの数値に限定されるものではない。
【0050】
〔文化系指標〕
本実施形態において、文化系指標は、（１）基本文化環境と、（２）街の文化発信とに仕分けし、基本文化環境は、文化施設／博物館・美術館・劇場当（件数）、映画館（席数）、コンサート・ライブ会場（席数）、ＮＰＯ法人（団体数）に仕分けする。
本実施形態において、文化系指標は、（１）基本文化環境と、（２）街の文化発信とに仕分けし、基本文化環境は、文化施設／博物館・美術館・劇場当（件数）、映画館（席数）、コンサート・ライブ会場（席数）、ＮＰＯ法人（団体数）に仕分けする。
【0051】
算出部４－３－３は、例えば東京都のｈａ当たり換算値を「５０」とし、最高数エリアのｈａ当たり換算値を「１００」とする。
【0052】
算出部４－３－３は、例えば重み付け配分を「１６」、（＊４）として全体としての基本文化環境指標を算出する。なお、算出例は、一例であり、重み付け配分もこの数値に限定されるものではない。
【0053】
（２）街の文化発信は、話題流通量で仕分けする。
算出部４－３－３は、街の発信力をユーザ数と対象幅の広さから、ＳＮＳ分析により算出する。
算出部４－３－３は、街の発信力をユーザ数と対象幅の広さから、ＳＮＳ分析により算出する。
【0054】
算出部４－３－３は、具体的には、調査対象期間の各エリア名について言及した、例えばＴｗｅｅｔ実数を用いる。
【0055】
算出部４－３－３は、山手線各駅名（＋丸の内）について、言及した総Ｔｗｅｅｔ実数より算出する山手線各駅の平均Ｔｗｅｅｔ実数を「５０」とし、最高数値エリアのＴｗｅｅｔ実数を「１００」としたときの数値を利用する。
【0056】
算出部４－３－３は、例えば重み付け配分を「１６」、（＊４）として全体としての街の文化発信指標を算出する。なお、算出例は、一例であり、重み付け配分もこの数値に限定されるものではない。
【0057】
〔文明系指標（図８参照）〕
本実施形態において、文明系指標は、（１）エリアの生活インフラと、（２）環境・多様性基盤とに仕分けし、エリアの生活インフラは、年間売上額（円）、売場面積（ｍ２）、宿泊施設（客室数）、公園・オープンスペース（ｍ２）、大学・専門学校（人数）に仕分けする。
本実施形態において、文明系指標は、（１）エリアの生活インフラと、（２）環境・多様性基盤とに仕分けし、エリアの生活インフラは、年間売上額（円）、売場面積（ｍ２）、宿泊施設（客室数）、公園・オープンスペース（ｍ２）、大学・専門学校（人数）に仕分けする。
【0058】
算出部４－３－３は、対象エリア内の生活しやすさを、商業施設、宿泊施設、教育施設（大学）及び公園・オープンスペースの充実度から指標を算出する。
【0059】
算出部４－３－３は、年間売上額に関わる指数算出に際して、各エリアの年間販売額実数をｈａ当たりに換算した数値を利用する。
【0060】
同様に、算出部４－３－３は、売り場面積に関わる指数算出に際して、各エリアの売り場面積実数をｈａ当たりに換算した数値を利用する（図９参照）〕。
【0061】
同様に、算出部４－３－３は、宿泊施設に関わる指数算出に際して、各エリアの宿泊施設客室数実数をｈａ当たりに換算した数値を利用する（図９参照）。
【0062】
同様に、算出部４－３－３は、公園・オープンスペースに関わる指数算出に際して、各エリアの公園・オープンスペース面積実数をｈａ当たりに換算した数値を利用する（図９参照）。
【0063】
算出部４－３－３は、例えば東京都のｈａ当たり換算値を「５０」とし、最高数エリアのｈａ当たり換算値を「１００」とする（図９参照）。
【0064】
算出部４－３－３は、例えば重み付け配分を「１５」、（＊３）して全体としてのエリアの生活インフラ指標を算出する。なお、算出例は、一例であり、重み付け配分もこの数値に限定されるものではない。
【0065】
図８において、（２）環境・多様性基盤については、１ｋｍ２当たりのＣＯ２排出量と、女性の労働力率（％）と、在留外国人率（％）とに仕分けする。
【0066】
算出部４－３－３は、１ｋｍ２当たりのＣＯ２排出量をｋｍ２当たりに換算した数値を利用して指数を算出する。その際、算出部４－３－３は、東京都の平均値を「５０」、東京２３区と全国の政令指定都市計４５自治体のうち、最高数値エリアの換算値を「０」としたときの数値を用いてスコア値を算出する（図１０参照）。
【0067】
算出部４－３－３は、各自治体の人口における女性労働力人口の割合に換算した数値を利用して指数を算出する。その際、算出部４－３－３は、東京都の平均値を「５０」、東京２３区と全国の政令指定都市計４５自治体のうち、最高数値エリアの換算値を「１００」としたときの数値を用いてスコア値を算出する（図１０参照）。
【0068】
算出部４－３－３は、各自治体の人口における在留外国人の割合に換算した数値を利用して指数を算出する。その際、算出部４－３－３は、東京都の平均値を「５０」、東京２３区と全国の政令指定都市計４５自治体のうち、最高数値エリアの換算値を「１００」としたときの数値を用いてスコア値を算出する（図１０参照）。
【0069】
図８において、（３）経済・行政基盤については、人口当たり税収（円／人）と、人口当たりの実質収支（円／人）と、１ｋｍ２当たりの事業所数と、１ｋｍ２当たりの従業者数（人）に仕分けする。
【0070】
算出部４－３－３は、町の行政力を税収および収支からの採用データに基づいて指標を算出する。その際、算出部４－３－３は、各自治体の地方税歳入を人口当たりに換算した数値を用いて指標を算出する。同様に、算出部４－３－３は、各自治体の実質収支を人口当たりに換算した数値を用いて指標を算出する。
【0071】
算出部４－３－３は、街の経済力を事業所数及び従業者数からの採用データに基づいて指標を算出する。同様に、算出部４－３－３は、各自治体の従業員数をｋｍ２当たりに換算した数値に基づいて用いて指標を算出する。
【0072】
その際、算出部４－３－３は、東京都の平均値を「５０」、東京２３区と全国の政令指定都市計４５自治体のうち、最高数値エリアの換算値を「１００」としたときの数値を用いてスコア値を算出する（図１０参照）。
【0073】
算出部４－３－３は、例えば重み付け配分を「１２」、（＊３）して全体としてのエリアの経済・行政基盤指標を算出する。なお、算出例は、一例であり、重み付け配分もこの数値に限定されるものではない。
【0074】
【0075】
本実施形態では、定量化部４－３－４が図１１に示すように、行動データ１０１、情感データ１０２、リソースデータ１０３を三位一体として定量視覚化を行う。特に、定量化部４－３－４は、通信会社が提供するビッグデータを扱う第１のサーバ２から、携帯端末を操作するユーザの移動行程に基づく行動データ（ＧＰＳ情報）を取得するとともに、情報発信ソースに基づくビッグデータを扱う第２のサーバ３から携帯端末を操作するユーザが発信するソシアルネットワーク情報（例えばＴｗｉｔｔｅｒ（商標登録）の情報）を取得し、かつ、特定のエリアを管轄する行政情報を行政が提供するサーバから取得して、三位一体として定量視覚化処理を行う構成を特徴としている。
【0076】
具体的には、定量化部４－３－４は、図１２に示す円形チャート（チャートのフォーマットはこれに限定されるものではない）。に示すように、共感人口指標、文明系指標、文化系指標を配置して視覚化を図っている。
【0077】
ここで、定量化部４－３－４は、さらにソフト計指標と、インフラ・ハード系指標とに分割して識別可能とする指標として表示する態様と、通常通り、算出部４－３－３が算出した指標に基づいてスコアを表示する態様とを切り替えられるように構成されている。
【0078】
〔特定エリアに着目した指標の処理〕
図１２は、本実施形態を示す情報分析システムによる特定エリアの指標表示処理を説明する図である。
図１２は、本実施形態を示す情報分析システムによる特定エリアの指標表示処理を説明する図である。
【0079】
図１２に示す情報分析例は、特定エリアを、例えば西新宿という小エリアに着目してスコアを算出した例を表形式で一覧表示した場合に対応する。なお、スコア算出処理は、上述の通りである。
【0080】
定量化部４－３－４は、図１１に示した三位一体評価に基づく円形チャートであり、図１３に示した対象エリア、例えば西新宿という小エリアにおける分析により、特に、当該エリア内に滞在したユーザが発信した情感データから、街の強みワードとして、「新宿ミロード」、「食べ放題」、「ヒルトン東京」、「スイーツ」、「新宿」とをカウントして、発信されたトレンドとなる文言（テキストベース）を１位から５位をランク表示した結果、「新宿ミロード」、「新宿」、「ヒルトン東京」、「スイーツ」「食べ放題」となった例を示すが、取得する期間によっては異なる結果となる（図１２参照）。
【0081】
【0082】
図１５は、本実施形態を示す情報分析システムにおける解析データ利用例を説明する図である。
【0083】
【0084】
【0085】
図１５に示す下段部（図１５（ｃ））では、定量化部４－３－４が行動データと情感データとを掛け合わせたＡＮＤ情報から、着目する街のファンの数・属性・興味を可視化した例であって、例えば地域再生エリアマネジメント負担金制度における受益算定に方法に活用した例を示す。
【0086】
具体的には、個別イベントを起点として来場者数および平均購買予算から算出した売上金額を加算して処理し、共感人口の増加に伴う経済効果を推計することが可能となる。
【0087】
また、図１５に示す下段部（図１５（ｄ））では、定量化部４－３－４が行動データと情感データとを掛け合わせたＡＮＤ情報から、着目する街のプロモーションセールスに活用した例であって、街まるごとプロモーションのインパクト、公共スペース貸出権、街路灯フラッグ利用権、ビジョン公共枠放映権を視覚化した例である。
【0088】
〔情報分析システムにおける指標編纂処理例〕
〔公共のサーバによる処理〕
図１６は、本実施形態を示す情報分析システムにおける第１のデータ処理手順を示すフローチャートである。本例は、連係する行政システムが公開する公共のサーバ装置５のデータ処理例に対応する。なお、（１）～（３）を示し、図１に示した公共のサーバ５が基本計画に基づいて編纂する処理ステップである。また、公共のサーバ装置５は、特定のエリアを管轄する市町村、２３区毎、などの行政サーバが含まれる。
〔公共のサーバによる処理〕
図１６は、本実施形態を示す情報分析システムにおける第１のデータ処理手順を示すフローチャートである。本例は、連係する行政システムが公開する公共のサーバ装置５のデータ処理例に対応する。なお、（１）～（３）を示し、図１に示した公共のサーバ５が基本計画に基づいて編纂する処理ステップである。また、公共のサーバ装置５は、特定のエリアを管轄する市町村、２３区毎、などの行政サーバが含まれる。
【0089】
公共のサーバ装置５は、特定エリアを含む管轄するエリアに対して公共サービスを展開する際、当該エリア内における公共情報（街づくりに基づく都市開発に必要な建物、病院、劇場、学校等の情報）を収集し（１）、公共のサーバ装置５は、図示しない行政データベースに収集した公共情報として登録し（２）、公共のサーバ装置５は、随時行政データベースを更新して（３）、処理を終了する。なお、本実施形態では、行政システムが公開するサーバ装置と連系する場合を示すが、一般ユーザが閲覧可能なデータベースとして構築されていてもよい。
【0090】
〔第１のサーバによる処理〕
図１７は、本実施形態を示す情報分析システムにおける第２のデータ処理手順を示すフローチャートである。本例は、図１に示した第１のサーバ２によるデータ処理に対応する。（１１）～（１５）は各ステップを示し、各ステップは、第１のサーバ２のＣＰＵ２－２がメモリ部に記憶されたプログラムを実行することで実現される。
図１７は、本実施形態を示す情報分析システムにおける第２のデータ処理手順を示すフローチャートである。本例は、図１に示した第１のサーバ２によるデータ処理に対応する。（１１）～（１５）は各ステップを示し、各ステップは、第１のサーバ２のＣＰＵ２－２がメモリ部に記憶されたプログラムを実行することで実現される。
【0091】
まず、第３のサーバ４から調査期間、特定エリアに関する情報を受信したら（１１）、ＣＰＵ２－２は、図示しないメモリユニットで管理されるビッグデータ（BigData1）から、ステップ（１１）で受信した特定エリアに基づいて抽出すべき行動データの対象を絞り込む（１２）。なお、特定エリア情報は、ＧＰＳ等の位置情報サービスを利用する例を示すが、これに限るものではない。
【0092】
次に、ＣＰＵ２－２は、絞り込まれた行動データから、さらに、指定された調査期間に基づいて、当該調査期間内において、データ端末を操作する通行人の行動データ（これを対象データＤ１と呼ぶ）を抽出する（１３）。
【0093】
次に、ＣＰＵ２－２は、通信部２－１を制御して抽出した対象データＤ１を第３のサーバ４に返信する（１４）。
【0094】
次に、ＣＰＵ２－２は、通信部２－１を制御して第３のサーバ４から対象データＤ１に対する受領応答を受信したら（１５）、本処理を終了する。
【0095】
〔第３のサーバによる処理〕
図１８は、本実施形態を示す情報分析システムにおける第３のデータ処理手順を示すフローチャートである。本例は、図１に示した第２のサーバ３によるデータ処理に対応する。（２１）～（２５）は各ステップを示し、各ステップは、第２のサーバ３のＣＰＵ３－２がメモリ部に記憶されたプログラムを実行することで実現される。
図１８は、本実施形態を示す情報分析システムにおける第３のデータ処理手順を示すフローチャートである。本例は、図１に示した第２のサーバ３によるデータ処理に対応する。（２１）～（２５）は各ステップを示し、各ステップは、第２のサーバ３のＣＰＵ３－２がメモリ部に記憶されたプログラムを実行することで実現される。
【0096】
まず、第３のサーバ４から調査期間、特定エリアに関する情報を受信したら（２１）、ＣＰＵ３－２は、図示しないメモリユニットで管理されるビッグデータ（BigData1）から、ステップ（２１）で受信した特定エリアに基づいて抽出すべき行動データの対象を絞り込む（２２）。なお、特定エリア情報は、ＧＰＳ等の位置情報サービスを利用する例を示すが、これに限るものではない。
【0097】
次に、ＣＰＵ３－２は、絞り込まれた行動データから、さらに、指定された調査期間に基づいて、当該調査期間内において、データ端末を操作する通行人の情感データ（これを対象データＤ２と呼ぶ）を抽出する（２３）。
【0098】
次に、ＣＰＵ３－２は、通信部３－１を制御して抽出した対象データＤ２を第３のサーバ４に返信する（２４）。
【0099】
次に、ＣＰＵ２－２は、通信部２－１を制御して第３のサーバ４から対象データＤ２に対する受領応答を受信したら（２５）、本処理を終了する。
【0100】
〔第４のサーバによる処理〕
図１９は、本実施形態を示す情報分析システムにおける第４のデータ処理手順を示すフローチャートである。本例は、図１に示した第３のサーバ４によるデータ処理に対応する。（３１）～（４１）は各ステップを示し、各ステップは、第３のサーバ４のＣＰＵ４－２がメモリ部４－３に記憶されたプログラムを実行することで実現される。
図１９は、本実施形態を示す情報分析システムにおける第４のデータ処理手順を示すフローチャートである。本例は、図１に示した第３のサーバ４によるデータ処理に対応する。（３１）～（４１）は各ステップを示し、各ステップは、第３のサーバ４のＣＰＵ４－２がメモリ部４－３に記憶されたプログラムを実行することで実現される。
【0101】
図示しないメニュー画面を表示部に表示した状態で、担当者は、特定エリアを、例えば郵便番号（ＺＩＰコード）を入力すると（３１）、ＧＰＳ変換テーブルに基づいて特定エリアをＧＰＳコード情報に変換して第１のサーバ２、第２のサーバ３に依頼する特定エリアを確定する（３２）。
【0102】
次に、ＣＰＵ４－２は、通信部４－１を制御して、担当者がメニュー項目の選択操作に従い、今回分析を行う調査期間指定と合わせてステップ（３２）で確定した特定エリアの情報をネットワーク１を介して第１のサーバ２、第２のサーバ３に通知する（３３）。
【0103】
次に、第３のサーバ４は、通信部４－１を制御して、ネットワーク１を介して第１のサーバ２が収集した行動データを受領した後（３４）、第３のサーバ４は、通信部４－１を制御して、ネットワーク１を介して第２のサーバ３が収集した情感データを受領する（３５）。さらに、第３のサーバ４は、通信部４－１を制御して、ネットワーク１を介して、公共のサーバ５から、市町村、２３区レベルで最新の行政データを取得する（３６）。
【0104】
次に、第３のサーバ４のＣＰＵ４－２は、ステップ（３４）、（３５）で受領したり、ステップ（３６）で取得した各情報に基づいて指標を算出したりする処理を実行する（３７）。
【0105】
次に、第３のサーバ４のＣＰＵ４－２は、特定エリアの指標を上述したプロセスに従い編集して定量化する処理を実行する（３８）。そして、第３のサーバ４のＣＰＵ４－２は、外部メモリ４－７上に確保される指標蓄積部に定量化した指標を登録する（３９）。
【0106】
これにより、特定エリアに関して作成された指標情報は、第三者に有料で開示することが可能となる。この際、第三者は、ネットワーク１を介して第３のサーバ４にログインして、特定エリアを指定するエリアコード、期間等のデータ取得用のパラメータを入力する。
【0107】
この際、第３のサーバ４のＣＰＵ４－２は、特定エリアに関する指標を開示するため、あらかじめ設定された情報閲覧費を電子決済するため、第三者から電子決済処理が承認されたことを確認して支払い完了を待つ（４０）。
【0108】
そして、第３のサーバ４のＣＰＵ４－２は、特定エリアに関する指標を閲覧したい第三者が操作するデータ端末に対して指標情報を納品して（４１）、処理を終了する。
【0109】
〔第１実施形態の効果〕
本実施形態によれば、ネットワークを介して特定エリアに居住している住人や、当該特定エリアに入出する通勤者、買い物客の多種態様な人間の行動や街の評価等を総合的に指標化することで、クオリティの高い街づくりカルテ指標を提示できる情報解析システムを提供することができる。
本実施形態によれば、ネットワークを介して特定エリアに居住している住人や、当該特定エリアに入出する通勤者、買い物客の多種態様な人間の行動や街の評価等を総合的に指標化することで、クオリティの高い街づくりカルテ指標を提示できる情報解析システムを提供することができる。
【産業上の利用可能性】
【0110】
上記実施形態では、特定エリアに絞り込んで多様な指標を例えば１つの円形チャートとして閲覧可能とするシステム例を説明したが、複数の特定エリアを対比して、特徴的な差異を示す指標にフォーカスする機能を組み入れてもよい。
以上の記載した本発明に関する開示は、少なくとも下記事項に要約することができる。
以上の記載した本発明に関する開示は、少なくとも下記事項に要約することができる。
【0111】
（１）所定の通信媒体を介して、特定エリア内を移動する参加者の行動データを集約する第１のサーバと、前記特定エリア内を移動する参加者が発信する情感データを集約する第２のサーバと、前記第１のサーバが集約する行動情データと、前記第２のサーバが集約する前記情感データとを分析する第３のサーバとが通信する情報解析システムであって、前記第３のサーバは、前記第１のサーバおよび前記第２のサーバに対して、街づくりのカルテを作成する前記特定エリアを設定する設定手段と、前記設定手段により設定された前記特定エリアを前記第１のサーバまたは前記第２のサーバに通知して情報収集を指示する指示手段と、前記第１のサーバから受領する前記特定エリアに紐づく行動データと、前記第２のサーバから受領する前記特定エリアに紐づく情感データと、前記特定のエリアに紐づくリソースとに基づいて所定の街づくりカルテ指標を構成する複数の指数を算出する算出手段と、前記算出手段が算出した複数の指標を集約して前記街づくりカルテ指標を所定のフォーマットで定量化する定量化手段と、を備えることを特徴とする。
【0112】
（２）前記街づくりカルテ指標を構成する複数の指標は、共感人口指標、文化系指標、文明系指標を含む、ことを特徴とする。
【0113】
（３）前記文化系指標、前記文明系指標は、それぞれ複数の指標パラメータを含む、ことを特徴とする。
【0114】
（４）前記文化系指標は、文化発信パラメータと、文化基盤パラメータを含む、ことを特徴とする。
【0115】
（５）前記文明系指標は、経済・行政基盤パラメータと、環境・多様性基盤パラメータと、生活利便施設パラメータとを含む、ことを特徴とする。
【0116】
（６）前記第１のサーバは、前記通信媒体を介して大量のデータ端末間で実行される通信コミュニケーションサービスを提供する際に、各データ端末を操作する操作者に紐づく第１のビッグデータであって、各操作者が単位時間当たり移動する行動を分析するための位置情報を取得することを特徴とする。
【0117】
（７）前記第２のサーバは、前記通信媒体を介して大量のデータ端末間で実行される前記通信コミュニケーションサービスを提供する際に、各データ端末を操作する操作者に紐づく第２のビッグデータであって、各操作者が各データ端末を操作して前記所定の通信媒体上に発信したネット情報を取得することを特徴とする。
【0118】
（８）前記特定のエリアに紐づくリソースは、前記特定エリアを管轄する行政機関が集約している行政データと、前記特定エリアで公表されている公共施設に関する施設データと、タウン誌に公表されているタウンデータとを含むことを特徴とする。
【0119】
（９）前記通信コミュニケーションサービスは、ソシアルネットワークサービス（ＳＮＳ）であって、各種のコミュニケーションアプリを起動することで提供されるサービスを含むことを特徴とする。
【符号の説明】
【0120】
１ ネットワーク
２ 第１のサーバ
３ 第２のサーバ
４ 第３のサーバ
４－２ ＣＰＵ
４－３ ＲＡＭ
４－３－１ 設定部
４－３－２ 指示部
４－３－３ 算出部
４－３－４ 公表部
２ 第１のサーバ
３ 第２のサーバ
４ 第３のサーバ
４－２ ＣＰＵ
４－３ ＲＡＭ
４－３－１ 設定部
４－３－２ 指示部
４－３－３ 算出部
４－３－４ 公表部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
