特開 2024-166956 収入特定方法および収入特定プログラム

(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】P2024166956

(43)【公開日】2024-11-29

(54)【発明の名称】収入特定方法および収入特定プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0201 20230101AFI20241122BHJP

   G06Q 10/04 20230101ALI20241122BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0201

G06Q10/04

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023083401

(22)【出願日】2023-05-19

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100104190

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 昭徳

(72)【発明者】

【氏名】五十嵐 真沙

(72)【発明者】

【氏名】瀬川 英吾

【テーマコード（参考）】

5L010

5L030

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L010AA04

5L030BB02

5L049AA04

5L049BB02

(57)【要約】

【課題】対象者の収入を簡単かつ正確に推定できること。
【解決手段】収入特定装置１００は、対象者Ｕの移動軌跡データｍを取得し、移動軌跡データｍにおいて、対象者Ｕが所定時間以上滞在していた滞在場所Ｐ０１，Ｐ０２と、滞在場所Ｐ０１，Ｐ０２での対象者Ｕの滞在時間Ｔと、に基づき、対象者Ｕの収入を特定する。さらに、滞在場所Ｐ０１，Ｐ０２の地価を取得し、取得した地価を含め、対象者Ｕの収入を特定することもできる。これにより、対象者Ｕの移動状態に基づき対象者Ｕの収入を特定できる。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象者の移動軌跡データを取得し、
前記移動軌跡データにおいて、前記対象者が所定時間以上滞在していた滞在場所と、前記滞在場所での前記対象者の滞在時間と、に基づき、前記対象者の収入を特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする収入特定方法。

【請求項2】

前記滞在場所の地価を取得し、
取得した前記地価を含め、前記対象者の収入を特定する、
処理を含むことを特徴とする請求項１に記載の収入特定方法。

【請求項3】

前記滞在場所における前記対象者の前記滞在時間が長いほど、推定する前記収入に与える影響が大きくなる重みに基づき、前記対象者の収入を調整する、
ことを特徴とする請求項１に記載の収入特定方法。

【請求項4】

予め収入の真値が分かっている複数のサンプルの個人の移動軌跡データから、所定時間以上滞在していた滞在場所を特定し、
前記滞在場所の地価を取得し、
個人の前記収入の真値、前記滞在場所、前記滞在場所での滞在時間、前記地価に基づき、個人の前記収入を推定する収入推定モデルを作成し、
作成した前記収入推定モデルに、前記対象者の前記滞在場所での前記滞在時間の情報を入力して、前記対象者の前記収入を推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の収入特定方法。

【請求項5】

前記対象者が所定の時間帯での滞在時間が所定時間以上滞在した前記滞在場所を、前記対象者の自宅と推定し、
推定した前記自宅の地価および重みを含め、前記対象者の前記収入を調整する、
ことを特徴とする請求項１に記載の収入特定方法。

【請求項6】

特定した前記対象者の前記収入を、前記対象者の実世界上での行動を仮想空間上で表現し、所定の施策探索の処理を行うデジタルツインに対し、当該デジタルツインが扱う属性情報として出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載の収入特定方法。

【請求項7】

前記所定の施策探索の処理は、前記対象者の前記収入に適応する情報コンテンツを前記対象者に配信する、
ことを特徴とする請求項６に記載の収入特定方法。

【請求項8】

対象者の移動軌跡データを取得し、
前記移動軌跡データにおいて、前記対象者が所定時間以上滞在していた滞在場所と、前記滞在場所での前記対象者の滞在時間と、に基づき、前記対象者の収入を特定する、
処理をコンピュータに実行させすることを特徴とする収入特定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、収入特定方法および収入特定プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

人の行動をデジタルで再現し、課題解決や施策探索を試みるものとして、デジタルツイン（ＳＤＴ：Ｓｏｃｉａｌ Ｄｅｇｉｔａｌ Ｔｗｉｎ）がある。ＳＤＴにより現実世界での人の行動を仮想空間上で再現するためには、人の移動軌跡および属性、例えば、年齢、性別、収入などの属性情報が必要となる。属性情報は、施策に対する人の反応を決定する重要な要因となる。

【0003】

先行技術としては、例えば、所定のエリアで活動を行う個人の現在の収支を銀行口座等から取得して将来の収入を推定するものがある。また、ユーザの早朝や夜の位置情報から自宅の位置を推定し、昼間の位置情報から勤務先を推定し、自宅の地価から生活レベルを推定し、勤務先から企業リスト情報を利用して年収を推定し、推定結果に基づき広告などの情報コンテンツを配信するものがある。また、ユーザの位置情報と移動場所の情報を取得し、移動場所の情報には利用対象の性別、年齢、平均客単価に基づく年収等の情報が格納され、ユーザが移動した移動場所の情報をもとにユーザの年収を推定するものがある（例えば、下記特許文献１～３参照。）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１８－１０１３２４号公報

【特許文献2】特開２０１０－２３７３０５号公報

【特許文献3】特開２０１８－１８０９９６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来技術では、対象者の収入を正確に推定できなかった。特許文献３では移動場所である店舗の平均客単価のみで対象者の収入を推定しており、対象者別の収入を正確に推定できない。

【0006】

一つの側面では、本発明は、対象者の収入を正確に特定できることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

一つの実施態様によれば、対象者の移動軌跡データを取得し、前記移動軌跡データにおいて、前記対象者が所定時間以上滞在していた滞在場所と、前記滞在場所での前記対象者の滞在時間と、に基づき、前記対象者の収入を特定する、収入特定方法および収入特定プログラムが提案される。

【発明の効果】

【0008】

一態様によれば、対象者の収入を正確に特定できるようになる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施の形態にかかる収入特定方法の一実施例を示す説明図である。

【図2】図２は、ＳＤＴの施策探索における属性情報の用途の説明図である。

【図3】図３は、施策探索の課題の説明図である。

【図4】図４は、実施の形態にかかる収入特定装置の機能例を示すブロック図である。

【図5】図５は、収入特定装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図6】図６は、移動軌跡データの記憶内容の例を示す図表である。

【図7】図７は、場所－用途データの記憶内容の例を示す図表である。

【図8】図８は、滞在場所・時間データの記憶内容の例を示す図表である。

【図9】図９は、滞在場所・時間データに基づく自宅位置の推定例を示す図表である。

【図10】図１０は、収入推定モデル作成に用いる各種データを示す図表である。

【図11】図１１は、収入推定モデル作成例の説明図である。

【図12】図１２は、収入特定処理に用いる各種データ例を示す図表である。

【図13】図１３は、実施の形態の収入特定装置の処理例を示すフローチャートである。（その１）

【図14】図１４は、実施の形態の収入特定装置の処理例を示すフローチャートである。（その２）

【図15】図１５は、収入特定結果のサービス適用例を示すブロック図である。

【図16】図１６は、対象者の収入レベルに対応する情報コンテンツ配信例の説明図である。

【図17】図１７は、他の実施の形態にかかる収入特定方法の一実施例を示す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に、図面を参照して、本発明にかかる収入特定方法および収入特定プログラムの実施の形態を詳細に説明する。

【0011】

（実施の形態にかかる収入特定方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる収入特定方法の一実施例を示す説明図である。実施の形態の収入特定方法は、例えば、収入を推定する対象者の移動軌跡データに基づき、対象者が所定時間以上滞在していた商業施設等の滞在場所を特定し、滞在場所の地価を取得し、取得した地価に基づいて収入を算出する。そして、滞在場所での滞在時間に基づいて重みを設定し、重みを用いて算出した収入を調整することで、より正確に対象者の収入を推定する。これにより、対象者の収入に関する属性情報が取得できない場合でも、収入を特定する。さらには、例えば、特定した収入を含む属性情報を用いて収入別の対象者に適応した情報、たとえば情報コンテンツの配信等を可能にする。

【0012】

実施の形態の収入特定方法は、サーバ等の収入特定装置１００がプログラム実行することで実現できる。また、収入特定装置１００は、ＳＤＴが行う施策探索の一機能（収入特定）として用いることができる。この場合、サーバは、例えば、収入特定装置１００の機能と、ＳＤＴの機能を有する。さらには、サーバの機能をネットワーク上のクラウドにより実現することもできる。

【0013】

実施の形態の収入特定方法では、下記（１）～（４）の処理を含み対象者の収入の特定に関する処理を実施する。
（１）対象者の移動軌跡データの取得
（２）対象者の滞在場所の特定
（３）滞在場所の地価と滞在時間とを取得し、地価に基づく対象者の収入の推定
（４）滞在場所での滞在時間に対応する重みに基づき推定した対象者の収入の調整

【0014】

収入特定装置１００が行う処理例について、図１を用いて説明する。
（１）対象者Ｕの移動軌跡データは、例えば、対象者Ｕが携帯するスマートフォン等のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）が出力する位置情報を用いることができる。収入特定装置１００は、例えば、対象者Ｕの位置情報および地図情報を管理する管理サーバ等から対象者Ｕの時間経過毎の位置情報の変化である移動軌跡データｍを取得する。

【0015】

（２）対象者の滞在場所の特定は、例えば、移動軌跡データｍのうち、対象者が所定時間以上滞在していた滞在場所を特定する。例えば、収入特定装置１００は、管理サーバ等が管理する地図情報Ｅ上での移動軌跡データｍに基づき、対象者Ｕが滞在した施設等の滞在場所を特定する。例えば、対象者Ｕが商業施設Ｐ０１，Ｐ０２で商品等を購買する際には、該当する地図情報Ｅ上の商業施設Ｐ０１，Ｐ０２の範囲内で所定時間滞在することとなる。収入特定装置１００は、移動軌跡データｍに基づき、所定時間滞在した場所を滞在場所（商業施設）Ｐ０１，Ｐ０２として特定することができる。

【0016】

（３）滞在場所の地価と滞在時間とを取得し、地価に基づく対象者の収入の推定、のうち、地価については、収入特定装置１００は、地図情報Ｅ上で特定した滞在場所（商業施設）に関する地価データのデータベースを参照して取得できる。また、滞在時間については、収入特定装置１００は、対象者Ｕが滞在場所（商業施設）Ｐ０１，Ｐ０２の範囲内に留まった時間に基づき算出できる。

【0017】

また、地価に基づく対象者の収入の推定については、例えば、収入特定装置１００は、地価データ、特定した対象者Ｕの滞在場所（商業施設）Ｐ０１，Ｐ０２および滞在時間、の各データを用いて対象者Ｕの収入を推定する。

【0018】

また、収入特定装置１００は、予め作成した収入推定モデルを用いて対象者の収入を特定することとしてもよい。収入推定モデルは、対象者Ｕの収入を推定するために参照するモデルであり、例えば、収入特定装置１００は、複数の個人の収入に関する各種情報を組み合わせた関係式として予め作成しておく。各種情報は、例えば、個人毎の年収、自宅位置と自宅の地価、移動軌跡データｍに基づく滞在場所、滞在時間、滞在場所（施設）の地価、等である。

【0019】

そして、収入特定装置１００は、収入推定モデルに対し、上述した移動軌跡データｍが示す対象者Ｕに関する各種情報（滞在場所、滞在時間、自宅の地価等）を入力することで、対象者Ｕの収入を推定する。

【0020】

このように、実施の形態の収入特定装置１００は、対象者Ｕの移動軌跡データｍに基づき、収入と正の相関があると考えられる「自宅の地価」と、「滞在場所（商業施設）の地価および滞在時間」を利用して個人の収入を算出する。

【0021】

ここで、収入特定装置１００による収入特定における各種情報の用い方について説明する。自宅の地価については、自宅の地価が高い＝収入が高い、とする。商業施設の地価および滞在時間について、物価と地価は正の相関がある。また、消費者物価地域差指数と地価は正の相関があることが研究報告等により分かっている（下記技術文献１参照。）。また、購買価格と滞在時間は正の相関がある。滞在時間と売上単価は関連性がないようにも見えるが、実際にはそれぞれに大きな因果関係があることが報告されている（下記技術文献２参照。）。また、購買に影響するのは対象者Ｕの「買いたい」気持ち以上に滞在時間の長さであることが報告されている。（下記技術文献３参照。）。

【0022】

技術文献１：山下隆之，量販店と小売価格変動に関する研究，静岡大学学術リポジトリ，１９９８／３
技術文献２：長居したいお店って？，日経ＴＥＣＨ，２００７／５／２８，ｈｔｔｐｓ：／／ｘｔｅｃｈ．ｎｉｋｋｅｉ．ｃｏｍ／ｉｔ／ａｒｔｉｃｌｅ／ＣＯＬＵＭＮ／２００７０５２３／２７１９９５／
技術文献３：駅ビル内の回遊行動を考える，ＥＫＩＳＵＭＥＲ Ｖｏｌ．３７，駅消費研究センター，２０１８／７／１８，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｅｋｉ．ｃｏ．ｊｐ／ｅｋｉｓｈｏｋｅｎ／ｕｐｌｏａｄ／ｄｏｃｓ／ＥＫＩＳＵＭＥＲ＿ｖｏｌ＿３７．ｐｄｆ

【0023】

以上のことから、収入特定装置１００は、地価が高い滞在場所（商業施設）に対象者Ｕが長時間滞在する＝購買価格が高い＝収入が高い、との前提に基づき対象者Ｕの収入を推定する。

【0024】

（４）滞在場所での滞在時間に対応する重みに基づき推定した収入の調整について、例えば、収入特定装置１００は、滞在場所（商業施設）Ｐ０１，Ｐ０２における対象者Ｕの滞在時間が長いほど、収入の推定値に与える影響が大きくなる重みｗを設定する。この重みｗを用いることでより正確に収入を特定する。滞在場所での滞在時間が長いほうが商品等を購入する確率が高くなることから、滞在時間が長いほど収入が高いと特定する。滞在時間の長さにより、推定した収入を調整することで、正確に収入を特定できるようになる。

【0025】

例えば、収入特定装置１００は、収入推定モデルに予め重みｗを設定しておくことができる。この場合、収入特定装置１００は、収入推定モデル作成用のサンプルとなる複数の個人の個々について、収入に対する重みｗを求める。そして、収入特定装置１００は、算出した重みｗを含む所定の関係式からなる収入推定モデルを作成しておく。

【0026】

図１を用いて重みを用いた収入特定例を説明すると、対象者Ｕの移動軌跡データｍにより、収入特定装置１００は、対象者Ｕの滞在場所について、商業施設Ｐ０１，Ｐ０２の２箇所を特定する。この場合、収入特定装置１００は、商業施設Ｐ０１の地価「Ａ万円」滞在時間「Ｔ_A」、商業施設Ｐ０２の地価「Ｂ万円」滞在時間「Ｔ_B」に基づき、対象者Ｕの収入を特定する。

【0027】

収入特定装置１００は、滞在時間：Ｔ_A＞Ｔ_Bに基づき、重み：ｗ_A＞ｗ_Bとし、商業施設Ｐ０１は重みｗ_A×Ａ万円、商業施設Ｐ０２は重みｗ_B×Ｂ万円の調整を行った後、これら重みｗ_A×Ａ万円＋重みｗ_B×Ｂ万円を対象者Ｕの収入と特定し、出力する。収入推定モデルと、自宅地価を含む滞在施設への重み付け等による詳細な収入特定の処理については後述する。

【0028】

このように、実施の形態の収入特定装置によれば、複数の滞在場所（商業施設）がある場合、これら複数の滞在場所それぞれの地価に基づき、対象者の収入を推定する。さらに、収入特定装置は、滞在時間が長い滞在場所ほど重みを高くする調整により、対象者の収入をより正確に特定することができる。

【0029】

（既存技術の課題について）
図２は、ＳＤＴの施策探索における属性情報の用途の説明図である。ＳＤＴでは、対象者の移動軌跡および属性情報（年齢・性別・収入等）が必要となる。属性情報は、立案した施策探索時、施策に対する人（対象者）の反応を決定する重要な要因となる。

【0030】

例えば、図２に示すように、交通渋滞解消のために、混雑する道路に課金する施策探索例について説明する。ＳＤＴは、属性情報「収入」の値別の対象者Ａ，Ｂの施策（課金）に対する反応を探索する。図２に示す地図上で混雑する所定領域に混雑解消のための課金エリアＸを設けた場合、ＳＤＴでは、対象者がどのように行動するか（移動軌跡）の反応を推定する。課金エリアＸは、この課金エリアＸを通過した対象者に対して課金を行うエリアである。

【0031】

ここで、対象者Ａの属性情報「収入」が２０万円、対象者Ｂの属性情報「収入」が８０万円であるとする。図中点線は、施策実施前の対象者が通るルート、図中実線は施策実施後の対象者が通るルートである。

【0032】

収入の値が低い対象者Ａは、施策実施後、課金エリアＸを避けるルートを通る反応をする。一方、収入の値が高い対象者Ｂは、施策実施後であっても課金エリアＸを避けない反応をする。このように、ＳＤＴが対象者の移動軌跡および各属性情報のうち「収入」を用いることで、施策前後の対象者の反応を探索する。

【0033】

しかしながら、ＧＰＳ等で比較適容易に入手できる移動軌跡データに比較して、対象者の属性情報は入手することが困難である。特に、各属性情報のうち、「収入」については、個人情報保護の観点から提供する企業が少ない。また、属性が付与された移動軌跡データは高価である。このように、対象者の「収入」が取得できない場合、図２に示した施策探索が困難となる。

【0034】

次に、既存技術のＳＤＴにおける属性情報と移動軌跡データとの関連について説明する。ＳＤＴにより、ある地域Ｓの実人口に基づき、移動軌跡上の地域Ｓ’の合成人口の施策探索を例に説明する。ＳＤＴは、合成人口データから得られた属性情報の「収入」を対象者の移動軌跡データに割り当てる。ＳＤＴは、ある地域Ｓの在住者統計情報から、この地域Ｓの在住人数と属性情報を得る。合成人口データとは、在住者統計情報から作成した移動軌跡上の地域Ｓ’における仮想人口群の人口データである。

【0035】

そして、ＳＤＴは、地域Ｓ’の属性情報の分布が、地域Ｓの実人口の分布と同一になるように合成人口のデータを作成する。例えば、ＳＤＴは、地域Ｓ’における合成人口データの属性情報「収入」の分布を、地域Ｓでの実人口の分布と同じになるように、ランダムに移動軌跡に付与する。

【0036】

図３は、施策探索の課題の説明図である。上述したように、移動軌跡データに対し属性情報がランダムに付与されると、対象者の現実の収入と合致しない属性情報「収入」の値が割り当てられる場合がある。移動軌跡データに合致しない属性情報「収入」が割り当てられた場合、施策に対して現実とは異なる反応をすることで施策探索の精度が低くなる。

【0037】

例えば、図２を用いて説明した混雑する道路に課金する施策探索において、移動軌跡データに対し属性情報がランダムに付与されたとする。この場合、図３に示すように、対象者Ｂについて、現実では実線に示す課金エリアＸを避けないのに対し、ＳＤＴの施策探索では、課金エリアを避ける反応をしてしまう。この場合、施策の効果が正しく測定されず、施策探索の精度が低くなる。

【0038】

これに対し、実施の形態の収入特定装置１００では、上述したように、対象者の移動軌跡データに基づき、収入と正の相関があると考えられる「滞在場所（商業施設）の地価および滞在時間」を利用して個人の収入を算出する。さらに、「自宅の地価」を加えることで、さらに算出する収入の値の精度を向上できる。このように、実施の形態の収入特定装置１００によれば、属性情報「収入」を外部から取得する必要がなく、また、収入の値を精度よく算出できる。

【0039】

また、ＳＤＴにおいて、対象者自身の収入に合致する属性情報「収入」を割り当てることができる。合致する属性情報「収入」を割り当てることで、施策に対して現実に近い反応をするため、ＳＤＴにおける施策探索の精度を向上できる。例えば、上述した施策探索（混雑する道路への課金）では、図２に示したように、対象者の収入に応じた各対象者の反応をより正確に得ることができるようになる。

【0040】

（収入特定装置の構成例）
図４は、実施の形態にかかる収入特定装置の機能例を示すブロック図である。収入特定装置１００は、複数のデータベース（ＤＢ）等の記憶部１１０、収入推定モデル作成部１２１、滞在場所・時間データ作成部１２２、自宅位置推定部１２３、収入特定部１２４、通信部１２５を含む。

【0041】

記憶部１１０は、対象者の収入を特定するための複数のデータを記憶する。記憶部１１０は、例えば、対象者別の収入の真値データ１１１，自宅や滞在場所等の場所別の地価データ１１２、対象者の移動軌跡である移動軌跡データ１１３を含み記憶する。また、記憶部１１０は、自宅や滞在場所等の場所別の用途である場所－用途データ１１４、対象者の滞在場所別の滞在時間である滞在場所・時間データ１１５を含み記憶する。また、記憶部１１０は、収入推定モデル作成部１２１が作成した収入推定モデル１１６を記憶する。

【0042】

滞在場所・時間データ作成部１２２は、移動軌跡データ１１３、場所－用途データ１１４に基づき、対象者が滞在した滞在場所および滞在場所毎の滞在時間である滞在場所・時間データ１１５を作成する。

【0043】

自宅位置推定部１２３は、滞在場所・時間データ１１５に基づき、自宅位置を推定する。収入推定モデル作成部１２１は、収入の真値データ１１１、地価データ１１２、滞在場所・時間データ１１５に基づき、収入推定モデル１１６を作成する。

【0044】

収入特定部１２４は、作成した収入推定モデル１１６と、対象者の滞在場所・時間データ、滞在場所の地価データ１１２とに基づき、対象者の収入を特定する。

【0045】

収入特定部１２４が特定した推定対象の対象者の収入特定結果は、通信部１２５を介して収入特定結果を利用する各種アプリケーションを実装した装置、例えば、ＳＤＴや情報コンテンツ配信装置等に出力できる。

【0046】

収入特定装置１００は、通信部１２５を介して対象者の端末１５０に通信接続する。端末１５０は、ＧＰＳ等により端末１５０の現在位置（緯度・経度等）を取得する位置情報取得部１５１、収入特定装置１００と通信接続する通信部１５２を含む。収入特定装置１００は、通信部１２５を介して取得した端末１５０の現在位置を滞在場所・時間データ作成部１２２に出力する。

【0047】

（収入特定装置のハードウェア構成例）
図５は、収入特定装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図５において、収入特定装置１００は、汎用のサーバを用いることができる。収入特定装置１００は、プロセッサ等のＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５０１と、メモリ５０２と、ネットワークＩＦ５０３と、記録媒体ＩＦ５０４と、記録媒体５０５と、を含む。また、各構成部は、バス５００によってそれぞれ接続される。

【0048】

ここで、ＣＰＵ５０１は、収入特定装置１００の全体の制御を司る制御部として機能する。ＣＰＵ５０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ５０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭがＯＳのプログラムを記憶し、ＲＯＭがアプリケーションプログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ５０１のワークエリアとして使用される。メモリ５０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ５０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ５０１に実行させる。

【0049】

ネットワークＩＦ５０３は、通信回線を通じてネットワークＮＷに接続され、ネットワークＮＷを介して外部のコンピュータ（例えば、図４に示した端末１５０）に接続される。そして、ネットワークＩＦ５０３は、ネットワークＮＷと装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩＦ５０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

【0050】

記録媒体ＩＦ５０４は、ＣＰＵ５０１の制御に従って記録媒体５０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体５０５は、書き込まれたデータを記憶する。記録媒体５０５としては、ＨＤＤ等の磁気ディスクや光ディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどがある。

【0051】

なお、収入特定装置１００は、上述した構成部のほかに、例えば、入力装置、ディスプレイなどを有してもよい。

【0052】

図４に示した収入推定モデル作成部１２１、滞在場所・時間データ作成部１２２、自宅位置推定部１２３、収入特定部１２４の各機能は、図５に示したＣＰＵ５０１をプログラム実行することで実現できる。図４に示した記憶部１１０の各データは、図５に示したメモリ５０２、記録媒体５０４を用いて記憶することができる。図４に示した通信部１２５の機能は、図５に示したネットワークＩＦ５０３を用いて実現できる。

【0053】

また、図４に示した端末１５０についても、図５同様のハードウェアを用いて機能実現できる。図４に示した位置情報取得部１５１は、ＧＰＳセンサにより機能実現できる。端末１５０は、例えば、対象者が携帯するスマートフォンを用いることができ、この場合、端末１５０は、ＧＰＳ機能（位置情報取得部１５１）のほか、タッチディスプレイやスピーカ等の機能を有する。

【0054】

（収入特定装置が記憶するデータの記憶内容）
次に、収入特定装置が記憶する各種データの記憶内容を作成例とともに説明する。

【0055】

（移動軌跡データの記憶内容）
図６は、移動軌跡データの記憶内容の例を示す図表である。移動軌跡データ１１３は、滞在場所・時間データ作成部１２２が取得した端末１５０の対象者の位置情報に基づき作成する。移動軌跡データ１１３は、対象者別の個人ＩＤ、時刻、緯度、経度の各項目を含む。

【0056】

図６の例では、個人ＩＤ「Ｉ０１」のレコードには、時刻「ｔ_I01」のとき、緯度「ｌａｔ_I01」、経度「ｌｏｎ_I01」が記憶されている。

【0057】

（場所－用途データの記憶内容）
図７は、場所－用途データの記憶内容の例を示す図表である。場所－用途データ１１４は、地図上の商業施設等の施設（滞在場所相当）および施設用途を示す情報であり、例えば、予め作成された地図情報を用いることができる。場所－用途データ１１４は、場所別の場所ＩＤ、施設の形状、用途の各項目を含む。

【0058】

図７の例では、場所ＩＤ「Ｐ０１」のレコードには、施設の多角形の頂点の緯度経度「（ｌａｔ_P011，ｌｏｎ_P011），（ｌａｔ_P012，ｌｏｎ_P012），（ｌａｔ_P013，ｌｏｎ_P013），…」と、用途「商業施設」が記録されている。また、場所ＩＤ「Ｐ０３」のレコードの用途は「住宅」である。

【0059】

（滞在場所・時間データの記憶内容）
図８は、滞在場所・時間データの記憶内容の例を示す図表である。滞在場所・時間データ作成部１２２は、移動軌跡データ１１３と、場所－用途データ１１４とに基づき、滞在場所・時間データ１１５を作成する。滞在場所・時間データ１１５は、対象者別の個人ＩＤ、滞在場所ＩＤ（図７の場所ＩＤ）、滞在場所での滞在時間の各項目を含む。

【0060】

滞在場所・時間データ作成部１２２は、移動軌跡データ１１３が示す対象者の移動軌跡が示す位置に対応する場所－用途データ１１４の施設のうち、滞在時間が所定の閾値以上の滞在場所を判断し、滞在場所・時間データ１１５を作成する。この際、滞在場所・時間データ作成部１２２は、対象者の移動軌跡がある場所ＩＤの形状（図７に示す多角形の形状）内を移動している場合は、同一の場所に滞在していると判断する。

【0061】

図８の例では、個人ＩＤ「Ｉ０１」のレコードには、滞在場所「Ｐ０１（商業施設）」、滞在時間（開始～終了）「（ｔ_I01P011～ｔ_I01P012）」が記録されている。また、個人ＩＤ「Ｉ０３」のレコードには、滞在場所「Ｐ０３（住宅）」、滞在時間（開始～終了）「（ｔ_I03P031～ｔ_I03P032）」が記録されている。

【0062】

（滞在場所・時間データを用いた自宅位置の推定）
図９は、滞在場所・時間データに基づく自宅位置の推定例を示す図表である。図９に示す滞在場所・時間データ１１５は、図８同様の内容であり、滞在時間の項目のみ実時間を記載してある。自宅位置推定部１２３は、滞在場所・時間データ１１５に基づき、対象者の自宅位置を推定する。

【0063】

自宅位置推定部１２３は、例えば、滞在場所・時間データ１１５のうち、対象者が自宅に滞在していると想定する判定用の時間帯、例えば、深夜から朝（例：２３：００～０６：００）にかけて最も滞在時間が長い場所を自宅として推定する。

【0064】

図９の例では、個人ＩＤ「Ｉ０１」は、滞在場所「Ｐ０３」での滞在時間が「２１：００～０７：３０」である。自宅位置推定部１２３は、個人ＩＤ「Ｉ０１」の対象者の自宅を滞在場所「Ｐ０３」として推定し、この滞在場所を該当する対象者の自宅位置データとして記憶保持する。また、自宅位置推定部１２３は、対象者に対するアンケート等で自宅位置の真値が得られている場合は、この真値を滞在場所として利用する。

【0065】

（収入推定モデル作成のための各種データ例）
図１０は、収入推定モデル作成に用いる各種データを示す図表である。収入推定モデル作成部１２１が収入推定モデル作成用にサンプル収集する各種データについて説明する。収入推定モデルは、収入の真値が分かっているサンプル対象の複数の個人のデータを収集して作成する。

【0066】

なお、実施の形態では、収入推定モデル作成のためにサンプル収集する対象を「個人」とし、作成した収入推定モデルを用いた収入の推定対象を「対象者」として説明する。

【0067】

図１０（ａ）は自宅位置推定部１２３が推定した自宅位置データ１００１である。自宅位置データ１００１は、個人ＩＤ別の自宅場所を示す場所ＩＤを含む。図１０（ｂ）は収入の真値データ１１１である。収入の真値データ１１１は、個人ＩＤ別の収入を含む。収入推定モデル作成部１２１は、サンプルとなる複数の個人の収入の値（データ）を収集する。

【0068】

図１０（ｃ）は地価データ１１２である。地価データ１１２は、場所ＩＤ別の地価を含む。地価データ１１２は、公表された地価公示価格等の情報を用いることができる。図１０（ｄ）は上述した滞在場所・時間データ１１５である。

【0069】

（収入推定モデルの作成例）
図１１は、収入推定モデル作成例の説明図である。収入推定モデル作成部１２１は、図１０（ａ）～（ｄ）に示した自宅位置データ１００１、収入の真値データ１１１、地価データ１１２、滞在場所・時間データ１１５を、図１１（ａ）の関係式に代入する。これにより、商業施設の重みｗ_c，自宅の重みｗ_lの値を算出して一つの収入推定モデルを作成する。

【0070】

図１１（ａ）の関係式には、図１０に示した個人ＩＤ「Ｉ０１」でのデータ代入状態を具体的に説明する。この個人「Ｉ０１」の自宅位置は、自宅位置データ１００１が示す場所ＩＤ「Ｐ０７」である。この自宅位置の地価は、地価データ１１２が示す「１００万」である。また、個人「Ｉ０１」の収入は、真値データ１１１が示す「５０万」である。また、滞在場所は、滞在場所・時間データ１１５が示す２箇所（滞在場所ＩＤ「Ｐ０１」，滞在時間「１２：００～１７：００」と、滞在場所ＩＤ「Ｐ０２」，滞在時間「１７：３０～１８：００」）である。また、滞在した２箇所の地価は、地価データ１１２が示す地価「１５０万」、「８０万」である。

【0071】

また、関係式中、（３００分／３３０分）、（３０分／３３０分）は、個人ＩＤ「Ｉ０１」の個人が自宅以外の滞在時間全体である３３０分（Ｐ０１での滞在時間３００分＋Ｐ０２での滞在時間３０分）に対する該当の場所の滞在時間の割合を示す項である。

【0072】

そして、収入推定モデル作成部１２１は、図１１（ｂ）に示すように、サンプルとなる複数（例えば１００人以上多数）の各個人（個人ＩＤ：Ｉ０１，Ｉ０２，Ｉ０３）について、それぞれ図１１（ａ）に示す関係式に代入する。そして、収入推定モデル作成部１２１は、複数の個人別の関係式を汎用の最小二乗法を用いて、ｗ_c，ｗ_lの値を算出する。最小二乗法では、既知の複数のｘ，ｙの値と誤差が最も小さくなる一次関数ｙ＝ａｘ＋ｂの傾きａおよび接点ｂを求める。なお、図１１に示すデータ例では、ｗ_c＝０．１３０５、ｗ_l＝０．３１６９となる。

【0073】

(収入推定モデルを用いた収入特定例）
収入特定部１２４は、下記式（１）に示す収入推定モデル１１６を用いて、対象者の収入（収入値Ｉ）を特定する。

【0074】

【数1】

【0075】

図１２は、収入特定処理に用いる各種データ例を示す図表である。収入特定部１２４は、対象者（個人ＩＤ「Ｉ０４」）の図１２（ａ）に示す滞在場所・時間データ１１５と、図１２（ｂ）に示す滞在場所別の地価データ１１２のデータを収入推定モデル１１６に代入して、収入を特定する。なお、自宅位置推定部１２３は、図１２（ａ）に示す対象者（個人ＩＤ「Ｉ０４」）の自宅位置を滞在場所ＩＤ「Ｐ１３」と推定しているとする。

【0076】

収入特定部１２４は、例えば、個人ＩＤ「Ｉ０４」の対象者の収入値は下記のように特定する。ｗ_c＝０．１３０５、ｗ_l＝０．３１６９としたとき、０．１３０５×｛（１２０分／５４０分）×１５０万）＋（４２０分／５４０分）×８０万）｝＋０．３１６９×４０万≒２５．２万

【0077】

（収入特定装置の処理例）
図１３、図１４は、実施の形態の収入特定装置の処理例を示すフローチャートである。図１３は、収入特定装置１００が事前に行う収入推定モデルの作成処理例であり、収入特定装置１００の制御部（ＣＰＵ５０１）が以下の処理をプログラム実行する。

【0078】

はじめに、収入特定装置１００（滞在場所・時間データ作成部１２２）は、収入の真値が分かっているサンプルとなる個人の移動軌跡データをもとに滞在場所・時間データ１１５を作成する（ステップＳ１３０１）。

【0079】

次に、収入特定装置１００（自宅位置推定部１２３）は、移動軌跡データ１１３をもとに個人の自宅の位置を推定する（ステップＳ１３０２）。ステップＳ１３０２の処理は、自宅の位置が不明な場合に実行するものであり、個人の自宅位置が取得できる場合には、処理を省くことができる。

【0080】

次に、収入特定装置１００（収入推定モデル作成部１２１）は、滞在場所・時間データ１１５をもとに個人の滞在場所および自宅の地価データ１１２を取得する（ステップＳ１３０３）。

【0081】

そして、収入特定装置１００（収入推定モデル作成部１２１）は、収入の真値データ１１１、滞在場所・時間データ１１５、地価データ１１２をもとに収入推定モデル１１６を作成し（ステップＳ１３０４）、以上の処理を終了する。

【0082】

図１４は、収入特定装置１００が行う収入推定モデルを用いた推定対象の対象者の収入特定処理例である。はじめに、収入特定装置１００（滞在場所・時間データ作成部１２２）は、収入を推定する対象者の移動軌跡データをもとに滞在場所・時間データ１１５を作成する（ステップＳ１４０１）。

【0083】

次に、収入特定装置１００（自宅位置推定部１２３）は、移動軌跡データ１１３をもとに対象者の自宅の位置を推定する（ステップＳ１４０２）。ステップＳ１４０２の処理は、自宅の位置が不明な場合に実行するものであり、個人の自宅位置が取得できる場合には、処理を省くことができる。

【0084】

次に、収入特定装置１００（収入推定モデル作成部１２１）は、滞在場所・時間データ１１５をもとに対象者の滞在場所および自宅の地価データ１１２を取得する（ステップＳ１４０３）。

【0085】

そして、収入特定装置１００（収入特定部１２４）は、収入推定モデル１１６に対象者の滞在場所・時間データ１１５を入力することで対象者の収入を特定し（ステップＳ１４０４）、以上の処理を終了する。

【0086】

（収入特定結果のサービス適用例）
図１５は、収入特定結果のサービス適用例を示すブロック図である。上述した収入特定装置１００による対象者の収入特定結果は、各種サービスに適用することができる。図１５の例では、収入特定結果を情報コンテンツ配信部１５００に出力することで、対象者の収入に応じた情報コンテンツを配信する構成例である。情報コンテンツ配信部１５００の機能は、収入特定装置１００の一部機能としてもよい。また、ＳＤＴが収入特定装置１００、および情報コンテンツ配信部１５００の機能を有することとしてもよい。

【0087】

図１５に示す収入特定装置１００の各機能は、上述した実施の形態（図４参照)と同様である。また、対象者の端末１５０は、情報コンテンツを表示する表示部１５１０を含む。端末１５０は、対象者が使用するコンピュータであり、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレットＰＣ、スマートフォンなどである。

【0088】

収入特定装置１００は、対象者の収入特定結果を、通信部１２５を介して情報コンテンツ配信部１５００に出力する。情報コンテンツ配信部１５００は、情報コンテンツデータ１５０１、情報コンテンツ抽出部１５０２、通信部１５０３を含む。

【0089】

情報コンテンツ配信部１５００の通信部１５０３は、収入特定装置１００が出力する対象者の収入特定結果を情報コンテンツ抽出部１５０２に出力する。情報コンテンツ抽出部１５０２は、情報コンテンツデータ１５０１のなかから収入特定結果（対象者の収入値）に対応する情報コンテンツを抽出し、配信する情報コンテンツとして通信部１５０３を介して端末１５０に出力する。端末１５０は、通信部１５２を介して入力される情報コンテンツを表示部１５１０に表示出力する。

【0090】

図１６は、対象者の収入レベルに対応する情報コンテンツ配信例の説明図である。情報コンテンツ配信部１５００の情報コンテンツデータ１５０１は、収入レベルの高／低、例えば、収入値の段階別の複数の情報コンテンツを含む。

【0091】

情報コンテンツ抽出部１５０２は、情報コンテンツデータ１５０１のなかから、収入特定結果が示す収入値に対応した収入レベルに適応した情報コンテンツ１５０１ａを抽出し、端末１５０に出力（配信）する。これにより、端末１５０の表示部１５１０には、対象者の収入に適応した情報コンテンツを表示することができる。

【0092】

上述した実施の形態では、対象者の滞在場所が２箇所（商業施設Ｐ０１，Ｐ０２）として説明したが、滞在場所は３か所以上であってもよく、各滞在場所での滞在時間別の重みを算出し、収入値を重みで調整すればよい。滞在場所の数が増えるほど、対象者の収入値をより正確に推定できる。

【0093】

（他の実施の形態にかかる収入特定方法の一実施例）
図１７は、他の実施の形態にかかる収入特定方法の一実施例を示す説明図である。他の実施の形態の収入特定方法は、例えば、収入を特定する対象者の移動軌跡データを取得し、移動軌跡データにおいて、対象者が所定時間以上滞在していた滞在場所と、滞在場所での対象者の滞在時間と、滞在場所の地価とに基づき、対象者の収入を特定する。これにより、対象者の収入に関する属性情報が取得できない場合でも、収入を特定する。さらには、例えば、特定した収入を含む属性情報を用いて収入別の対象者に適応した情報、たとえば情報コンテンツの配信等を可能にする。

【0094】

他の実施の形態の収入特定方法では、下記（１）～（４）の処理を含み対象者の収入の特定に関する処理を実施する。
（１）対象者の移動軌跡データの取得
（２）対象者の滞在場所の特定
（３）滞在場所での滞在時間、地価の取得
（４）地価と滞在時間による収入の特定

【0095】

図１７に示す収入特定例を説明すると、収入特定装置１００は、対象者Ｕ１について、移動軌跡データｍ１により、対象者Ｕ１の滞在場所について商業施設Ｐ０１の１箇所を特定する。この場合、収入特定装置１００は、商業施設Ｐ０１での滞在時間「Ｔ_A」、地価「Ａ万円」に基づき、対象者Ｕ１の収入を特定する。

【0096】

また、収入特定装置１００は、対象者Ｕ２について、移動軌跡データｍ２により、対象者Ｕ２の滞在場所について商業施設Ｐ０２の１箇所を特定する。この場合、収入特定装置１００は、商業施設Ｐ０２での滞在時間「Ｔ_B」、地価「Ｂ万円」に基づき、対象者Ｕ２の収入を特定する。

【0097】

例えば、対象者Ｕ１が商業施設Ｐ０１で滞在時間「１時間」滞在し、対象者Ｕ２が商業施設Ｐ０２で滞在時間「３時間」滞在したとする。ここで、仮に商業施Ｐ０１とＰ０２の地価が同じであったとすると、収入特定装置１００は、滞在時間に応じて、長い滞在時間ほど収入に対する重みを高くし、対象者Ｕ１の収入に対し対象者Ｕ２の収入の方を高く算出する。滞在場所別の地価は、上記の滞在時間と同様に、収入に対する重み（係数）として用いることができる。

【0098】

また、さらに他の実施形態としては、対象者の収入の算出に滞在場所での地価を用いず、滞在場所と滞在時間のみから収入を特定することとしてもよい。さらには、滞在場所の店名ごとに収入に対する重み付けを行うこともできる。例えば、店名の違いから店舗ごとの高級度合いを重みとして用いることもできる。例えば、高級百貨店の店名の店舗の方が、１００円均一ショップの店名の店舗よりも、高級度合いが高い（重みが高い）設定を保持しておく。そして、収入特定装置１００は、対象者が滞在した店舗名と、この店舗での滞在時間とを取得することで、対象者の収入を特定することができる。

【0099】

以上説明した実施の形態によれば、ＳＤＴにおける各種の施策探索や課題解決の精度を向上することができるようになる。ＳＤＴが扱う対象者の属性情報のうち、「収入」について、外部機関等からの購入で入手する必要を省き、精度よく収入値を特定できるため、立案した施策や課題に対するＳＤＴ上での反応を現実に近づけることができ、施策探索や課題解決の精度を向上できるようになる。

【0100】

また、実施の形態では、対象者の収入に適応する情報コンテンツの配信サービス例を説明したが、これに限らず、収入特定装置が特定した収入値を用いて、収入レベル別の対象者の状態監視や、将来の行動予測の各種サービスに適用することもできる。

【0101】

以上説明したように、収入特定装置は、対象者の移動軌跡データを取得し、移動軌跡データにおいて、対象者が所定時間以上滞在していた滞在場所と、滞在場所での対象者の滞在時間と、に基づき、対象者の収入を特定する、処理を行う。これにより、対象者の収入の情報を対象者の移動状態に基づき推定することができ、外部入手等の手間なく対象者の収入を特定できる。

【0102】

また、収入特定装置は、滞在場所の地価を取得し、取得した地価を含め、対象者の収入を特定する、処理を含むこととしてもよい。このように、滞在場所の地価を含めることで、対象者の収入をより精度よく特定できる。

【0103】

また、収入特定装置は、滞在場所における対象者の滞在時間が長いほど、推定する収入に与える影響が大きくなる重みに基づき、対象者の収入を調整することとしてもよい。滞在時間と購買価格との間の正の相関、および滞在時間が長いほど購買に影響を与えるため、対象者の収入が高くなることに基づき、滞在時間に重み付けすることで、より正確に対象者の収入を推定できるようになる。

【0104】

また、収入特定装置は、予め収入の真値が分かっている複数のサンプルの個人の移動軌跡データから、所定時間以上滞在していた滞在場所を特定し、滞在場所の地価を取得し、個人の収入の真値、滞在場所、滞在場所での滞在時間、地価に基づき、個人の収入を推定する収入推定モデルを作成し、作成した収入推定モデルに、対象者の滞在場所での滞在時間の情報を入力して、対象者の収入を推定する収入推定モデルを作成してもよい。そして、作成した収入推定モデルに、対象者の滞在場所での滞在時間の情報を入力して、対象者の収入を推定することができる。このように、収入推定モデルを用いることでモデルが示す個人の行動状況に似た対象者の行動状況に基づき、正確に対象者の収入を特定できるようになる。

【0105】

また、収入特定装置は、対象者が所定の時間帯での滞在時間が所定時間以上滞在した滞在場所を、対象者の自宅と推定し、推定した自宅の地価および重みを含め、対象者の収入を調整することとしてもよい。自宅の地価についても収入特定に有効であり、より特定の精度を高めることができる。

【0106】

また、収入特定装置は、特定した対象者の収入を、対象者の実世界上での行動を仮想空間上で表現し、所定の施策探索の処理を行うデジタルツインに対し、デジタルツインが扱う属性情報として出力することとしてもよい。これにより、デジタルツインが実施する各種施策探索上必要な属性情報の一部を提供できるようになる。

【0107】

また、収入特定装置は、所定の施策探索の処理は、対象者の収入に適応する情報コンテンツを対象者に配信することとしてもよい。これにより、多数の情報コンテンツのなかから対象者の収入に適応し、個々の対象者により好適な情報コンテンツを配信できるようになる。

【0108】

なお、本実施の形態で説明した収入特定方法は、予め用意されたプログラムをＰＣやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した収入特定プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本実施の形態で説明した収入特定プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布してもよい。

【0109】

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0110】

（付記１）対象者の移動軌跡データを取得し、
前記移動軌跡データにおいて、前記対象者が所定時間以上滞在していた滞在場所と、前記滞在場所での前記対象者の滞在時間と、に基づき、前記対象者の収入を特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする収入特定方法。

【0111】

（付記２）前記滞在場所の地価を取得し、
取得した前記地価を含め、前記対象者の収入を特定する、
処理を含むことを特徴とする付記１に記載の収入特定方法。

【0112】

（付記３）前記滞在場所における前記対象者の前記滞在時間が長いほど、推定する前記収入に与える影響が大きくなる重みに基づき、前記対象者の収入を調整する、
ことを特徴とする付記１に記載の収入特定方法。

【0113】

（付記４）予め収入の真値が分かっている複数のサンプルの個人の移動軌跡データから、所定時間以上滞在していた滞在場所を特定し、
前記滞在場所の地価を取得し、
個人の前記収入の真値、前記滞在場所、前記滞在場所での滞在時間、前記地価に基づき、個人の前記収入を推定する収入推定モデルを作成し、
作成した前記収入推定モデルに、前記対象者の前記滞在場所での前記滞在時間の情報を入力して、前記対象者の前記収入を推定する、
ことを特徴とする付記１に記載の収入特定方法。

【0114】

（付記５）前記対象者が所定の時間帯での滞在時間が所定時間以上滞在した前記滞在場所を、前記対象者の自宅と推定し、
推定した前記自宅の地価および重みを含め、前記対象者の前記収入を調整する、
ことを特徴とする付記１に記載の収入特定方法。

【0115】

（付記６）特定した前記対象者の前記収入を、前記対象者の実世界上での行動を仮想空間上で表現し、所定の施策探索の処理を行うデジタルツインに対し、当該デジタルツインが扱う属性情報として出力する、
ことを特徴とする付記１に記載の収入特定方法。

【0116】

（付記７）前記所定の施策探索の処理は、前記対象者の前記収入に適応する情報コンテンツを前記対象者に配信する、
ことを特徴とする付記６に記載の収入特定方法。

【0117】

（付記８）対象者の移動軌跡データを取得し、
前記移動軌跡データにおいて、前記対象者が所定時間以上滞在していた滞在場所と、前記滞在場所での前記対象者の滞在時間と、に基づき、前記対象者の収入を特定する、
処理をコンピュータに実行させすることを特徴とする収入特定プログラム。

【0118】

（付記９）対象者の移動軌跡データを取得し、
前記移動軌跡データにおいて、前記対象者が所定時間以上滞在していた滞在場所と、前記滞在場所での前記対象者の滞在時間と、に基づき、前記対象者の収入を特定する、
処理を行う制御部を有することを特徴とする収入特定装置。

【0119】

（付記１０）前記制御部は、前記対象者の実世界上での行動を仮想空間上で表現し、所定の施策探索の処理を行うデジタルツインの一機能として設けたことを特徴とする付記９に記載の収入特定装置。

【符号の説明】

【0120】

１００ 収入特定装置
１１０ 記憶部
１１１ 収入の真値データ
１１２ 地価データ
１１３ 移動軌跡データ
１１４ 場所－用途データ
１１５ 滞在場所・時間データ
１１６ 収入推定モデル
１２１ 収入推定モデル作成部
１２２ 滞在場所・時間データ作成部
１２３ 自宅位置推定部
１２４ 収入特定部
１２５，１５２ 通信部
１５０ 端末
１５１ 位置情報取得部
５０１ ＣＰＵ
５０２ メモリ
５０３ ネットワークＩＦ
５０５ 記録媒体
１００１ 自宅位置データ
１５００ 情報コンテンツ配信部
１５０１ 情報コンテンツデータ
１５０１ａ 情報コンテンツ
１５０２ 情報コンテンツ抽出部
１５０３ 通信部
１５１０ 表示部
Ｅ 地図情報
Ｉ 収入値
ＮＷ ネットワーク
Ｐ０１，Ｐ０２ 施設（商業施設）
ｍ 移動軌跡データ
Ｕ（Ｕ１，Ｕ２） 対象者

【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】