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特開2024-65695データ解析装置、データ解析システム、データ解析方法、及びコンピュータプログラム
(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】P2024065695
(43)【公開日】2024-05-15
(54)【発明の名称】データ解析装置、データ解析システム、データ解析方法、及びコンピュータプログラム
(51)【国際特許分類】
G08G 1/01 20060101AFI20240508BHJP
【ＦＩ】
G08G1/01 F
【審査請求】有
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022174690
(22)【出願日】2022-10-31
(71)【出願人】
【識別番号】000003609
【氏名又は名称】株式会社豊田中央研究所
(71)【出願人】
【識別番号】504139662
【氏名又は名称】国立大学法人東海国立大学機構
(71)【出願人】
【識別番号】000003207
【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】000241500
【氏名又は名称】トヨタ紡織株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100160691
【弁理士】
【氏名又は名称】田邊 淳也
(74)【代理人】
【識別番号】100157277
【弁理士】
【氏名又は名称】板倉 幸恵
(72)【発明者】
【氏名】日高 健
(72)【発明者】
【氏名】小川 勝
(72)【発明者】
【氏名】若尾 真里
(72)【発明者】
【氏名】中村 俊之
(72)【発明者】
【氏名】新井 美生
(72)【発明者】
【氏名】山内 克仁
(72)【発明者】
【氏名】金原 良平
(72)【発明者】
【氏名】難波 祐成
【テーマコード（参考）】
5H181
【Ｆターム（参考）】
5H181AA21
5H181BB04
5H181BB05
5H181BB12
5H181CC12
5H181MC07
5H181MC27
(57)【要約】
【課題】利用者の移動系列を解析する技術において、解析精度を向上させる。
【解決手段】データ解析装置は、複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、センサによる信号の受信強度と、センサによって信号の受信が観測された観測時間と、センサの識別子と、を含む観測データを取得する取得部と、経時的に取得された複数の観測データから、利用者によるセンサ間の移動時間を算出する移動時間算出部と、経時的に取得された複数の観測データと、算出された移動時間とを用いたスコア算出によって、利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する解析部と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】データ解析装置は、複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、センサによる信号の受信強度と、センサによって信号の受信が観測された観測時間と、センサの識別子と、を含む観測データを取得する取得部と、経時的に取得された複数の観測データから、利用者によるセンサ間の移動時間を算出する移動時間算出部と、経時的に取得された複数の観測データと、算出された移動時間とを用いたスコア算出によって、利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する解析部と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
データ解析装置であって、
複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、前記センサによる信号の受信強度と、前記センサによって信号の受信が観測された観測時間と、前記センサの識別子と、を含む観測データを取得する取得部と、
経時的に取得された複数の前記観測データから、前記利用者による前記センサ間の移動時間を算出する移動時間算出部と、
経時的に取得された複数の前記観測データと、算出された前記移動時間とを用いたスコア算出によって、前記利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する解析部と、
を備える、データ解析装置。
複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、前記センサによる信号の受信強度と、前記センサによって信号の受信が観測された観測時間と、前記センサの識別子と、を含む観測データを取得する取得部と、
経時的に取得された複数の前記観測データから、前記利用者による前記センサ間の移動時間を算出する移動時間算出部と、
経時的に取得された複数の前記観測データと、算出された前記移動時間とを用いたスコア算出によって、前記利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する解析部と、
を備える、データ解析装置。
【請求項2】
請求項１に記載のデータ解析装置であって、
前記解析部は、予め定められた前記移動時間の制約条件を持ち、前記スコア算出において、一の前記センサと他の前記センサとの間の前記移動時間が前記制約条件を満たさない場合は、前記一のセンサと前記他のセンサとの間の移動を前記移動系列から除外する、データ解析装置。
前記解析部は、予め定められた前記移動時間の制約条件を持ち、前記スコア算出において、一の前記センサと他の前記センサとの間の前記移動時間が前記制約条件を満たさない場合は、前記一のセンサと前記他のセンサとの間の移動を前記移動系列から除外する、データ解析装置。
【請求項3】
請求項２に記載のデータ解析装置であって、
前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、前記受信強度の和を最大化するための指標を用いる、データ解析装置。
前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、前記受信強度の和を最大化するための指標を用いる、データ解析装置。
【請求項4】
請求項２に記載のデータ解析装置であって、
前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、前記利用者による前記センサ間の移動量を最小化するための指標を用いる、データ解析装置。
前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、前記利用者による前記センサ間の移動量を最小化するための指標を用いる、データ解析装置。
【請求項5】
請求項２に記載のデータ解析装置であって、
前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、ある受信強度以上の観測数を最大化し、かつ、前記利用者による前記センサ間の移動量を最小化するための指標を用いる、データ解析装置。
前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、ある受信強度以上の観測数を最大化し、かつ、前記利用者による前記センサ間の移動量を最小化するための指標を用いる、データ解析装置。
【請求項6】
データ解析システムであって、
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のデータ解析装置と、
複数の前記センサからそれぞれ前記観測データを経時的に取得して蓄積するデータサーバと、
を備える、データ解析システム。
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のデータ解析装置と、
複数の前記センサからそれぞれ前記観測データを経時的に取得して蓄積するデータサーバと、
を備える、データ解析システム。
【請求項7】
データ解析システムであって、
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のデータ解析装置と、
前記利用者が所持する端末と通信することで、前記端末から前記利用者の識別子を取得するセンサを備える、データ解析システム。
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のデータ解析装置と、
前記利用者が所持する端末と通信することで、前記端末から前記利用者の識別子を取得するセンサを備える、データ解析システム。
【請求項8】
データ解析方法であって、情報処理装置が、
複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、前記センサによる信号の受信強度と、前記センサによって信号の受信が観測された観測時間と、前記センサの識別子と、を含む観測データを取得する工程と、
経時的に取得された複数の前記観測データから、前記利用者による前記センサ間の移動時間を算出する工程と、
経時的に取得された複数の前記観測データと、算出された前記移動時間とを用いたスコア算出によって、前記利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する工程と、
を実行する、データ解析方法。
複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、前記センサによる信号の受信強度と、前記センサによって信号の受信が観測された観測時間と、前記センサの識別子と、を含む観測データを取得する工程と、
経時的に取得された複数の前記観測データから、前記利用者による前記センサ間の移動時間を算出する工程と、
経時的に取得された複数の前記観測データと、算出された前記移動時間とを用いたスコア算出によって、前記利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する工程と、
を実行する、データ解析方法。
【請求項9】
コンピュータプログラムであって、情報処理装置に、
複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、前記センサによる信号の受信強度と、前記センサによって信号の受信が観測された観測時間と、前記センサの識別子と、を含む観測データを取得する機能と、
経時的に取得された複数の前記観測データから、前記利用者による前記センサ間の移動時間を算出する機能と、
経時的に取得された複数の前記観測データと、算出された前記移動時間とを用いたスコア算出によって、前記利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する機能と、
を実現させる、コンピュータプログラム。
複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、前記センサによる信号の受信強度と、前記センサによって信号の受信が観測された観測時間と、前記センサの識別子と、を含む観測データを取得する機能と、
経時的に取得された複数の前記観測データから、前記利用者による前記センサ間の移動時間を算出する機能と、
経時的に取得された複数の前記観測データと、算出された前記移動時間とを用いたスコア算出によって、前記利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する機能と、
を実現させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、利用者の移動系列を解析する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
複数の地点に予め設置されたセンサによる観測値を用いて、利用者の移動系列を解析する技術が知られている。ここで「移動系列」とは、利用者が、いつ、どこに（どのセンサ近傍に）居たかを表す情報を意味し、移動系列は、利用者の行動パターンとみなすことができる。このような移動系列は、例えば、施設内での行動誘導等の施策立案に使用できる。例えば、特許文献１には、複数の地点に設置されたセンサからのセンサデータを解析するデータ解析装置であって、受信したセンサデータをもとに２地点間移動量が大きい経路を辿ることで移動系列（移動経路）を解析する装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１９－１７５２４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
このような技術では、一般に「利用者は、信号の受信強度が強いセンサ近傍を移動している」と判定する。しかし、特に建物内においては、建物による電波遮蔽や電波反射が起こるため、センサによる観測データが欠落する場合（換言すれば、利用者端末からの信号を受信できない場合）や、ある利用者端末に対する観測データを複数のセンサにおいて同時に取得する場合（換言すれば、複数のセンサにおいて同時に、ある利用者端末からの信号を受信する場合）があった。このような場合、利用者の移動系列を、センサによる信号の受信強度のみから解析することは解析精度の低下につながり、適当ではないという課題があった。
【0005】
この点、特許文献１に記載の技術では、センサによる観測データが欠落した場合に、２地点間移動量が大きい経路を辿ることで移動系列を解析している。しかし、２地点間移動量が大きい経路とは、「多くの人が移動した経路」に過ぎないため、対象となる利用者の実際の移動系列とは必ずしも一致しないという課題があった。この課題は、特に建物内のように狭い場所における２地点間の移動では、多くの経路が想定されるため、特に顕著である。
【0006】
本発明は、上述した課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、利用者の移動系列を解析する技術において、解析精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明は、上述した課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態として実現することが可能である。
【0008】
（１）本発明の一形態によれば、データ解析装置が提供される。このデータ解析装置は、複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、前記センサによる信号の受信強度と、前記センサによって信号の受信が観測された観測時間と、前記センサの識別子と、を含む観測データを取得する取得部と、経時的に取得された複数の前記観測データから、前記利用者による前記センサ間の移動時間を算出する移動時間算出部と、経時的に取得された複数の前記観測データと、算出された前記移動時間とを用いたスコア算出によって、前記利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する解析部と、を備える。
【0009】
この構成によれば、解析部は、経時的に取得された複数の観測データに加えてさらに、利用者によるセンサ間の移動時間を用いたスコア算出によって移動系列（利用者が、いつ、どこに居たかを表す情報）を算出する。このように、スコア算出において、利用者によるセンサ間の移動時間を考慮することによって、例えば、一般的に想定される人間の移動速度を超えるような高速移動を排除する等の、人間の行動原理に基づいたスコア算出が可能となる。この結果、２地点間移動量が大きい経路（多くの人が移動した経路）に基づく移動系列の算出と比較して、より確からしい移動系列の算出が可能となる。すなわち、本構成によれば、利用者の移動系列を解析する技術において、解析精度を向上させることができる。
【0010】
（２）上記形態のデータ解析装置において、前記解析部は、予め定められた前記移動時間の制約条件を持ち、前記スコア算出において、一の前記センサと他の前記センサとの間の前記移動時間が前記制約条件を満たさない場合は、前記一のセンサと前記他のセンサとの間の移動を前記移動系列から除外してもよい。
この構成によれば、解析部は、予め定められた移動時間の制約条件を持ち、スコア算出において、一のセンサと他のセンサとの間の移動時間が制約条件を満たさない場合は、一のセンサと他のセンサとの間の移動を移動系列から除外する。このため、一般的に想定される人間の移動速度を超えるような高速移動を排除することができ、人間の行動原理に基づいたスコア算出が可能となる。
この構成によれば、解析部は、予め定められた移動時間の制約条件を持ち、スコア算出において、一のセンサと他のセンサとの間の移動時間が制約条件を満たさない場合は、一のセンサと他のセンサとの間の移動を移動系列から除外する。このため、一般的に想定される人間の移動速度を超えるような高速移動を排除することができ、人間の行動原理に基づいたスコア算出が可能となる。
【0011】
（３）上記形態のデータ解析装置において、前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、前記受信強度の和を最大化するための指標を用いてもよい。
この構成によれば、解析部は、スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の観測データのうち、受信強度の和を最大化するための指標を用いるため、「受信強度の強さと、観測データの信頼性の高さは比例する」という法則に基づいたスコア算出が可能となる。
この構成によれば、解析部は、スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の観測データのうち、受信強度の和を最大化するための指標を用いるため、「受信強度の強さと、観測データの信頼性の高さは比例する」という法則に基づいたスコア算出が可能となる。
【0012】
（４）上記形態のデータ解析装置において、前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、前記利用者による前記センサ間の移動量を最小化するための指標を用いてもよい。
この構成によれば、解析部は、スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の観測データのうち、利用者によるセンサ間の移動量を最小化するための指標を用いるため、「より移動量の少ない行動の方が尤もらしい」という、人間の行動原理に基づいたスコア算出が可能となる。
この構成によれば、解析部は、スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の観測データのうち、利用者によるセンサ間の移動量を最小化するための指標を用いるため、「より移動量の少ない行動の方が尤もらしい」という、人間の行動原理に基づいたスコア算出が可能となる。
【0013】
（５）上記形態のデータ解析装置において、前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、ある受信強度以上の観測数を最大化し、かつ、前記利用者による前記センサ間の移動量を最小化するための指標を用いてもよい。
この構成によれば、解析部は、スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の観測データのうち、ある受信強度以上の観測数を最大化し、かつ、利用者によるセンサ間の移動量を最小化するための指標を用いる。このため、「受信強度の強さと、観測データの信頼性の高さは比例する」という法則と、「より移動量の少ない行動の方が尤もらしい」という人間の行動原理と、を両立させたスコア算出が可能となり、移動系列の解析精度をより一層向上させることができる。
この構成によれば、解析部は、スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の観測データのうち、ある受信強度以上の観測数を最大化し、かつ、利用者によるセンサ間の移動量を最小化するための指標を用いる。このため、「受信強度の強さと、観測データの信頼性の高さは比例する」という法則と、「より移動量の少ない行動の方が尤もらしい」という人間の行動原理と、を両立させたスコア算出が可能となり、移動系列の解析精度をより一層向上させることができる。
【0014】
（６）本発明の一形態によれば、データ解析システムが提供される。このデータ解析システムは、上記形態のデータ解析装置と、複数の前記センサからそれぞれ前記観測データを経時的に取得して蓄積するデータサーバと、を備える。
この構成によれば、移動系列を解析するデータ解析装置と、観測データを収集及び蓄積するデータサーバとを個別に備えるため、処理負荷を分散できる。
この構成によれば、移動系列を解析するデータ解析装置と、観測データを収集及び蓄積するデータサーバとを個別に備えるため、処理負荷を分散できる。
【0015】
（７）本発明の一形態によれば、データ解析システムが提供される。このデータ解析システムは、上記形態のデータ解析装置と、前記利用者が所持する端末と通信することで、前記端末から前記利用者の識別子を取得するセンサを備える。
この構成によれば、センサによって、利用者端末から利用者の識別子を取得できる。
この構成によれば、センサによって、利用者端末から利用者の識別子を取得できる。
【0016】
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、移動系列を解析するデータ解析装置、移動系列を解析して何等かのサービスを提供するサーバ装置、これら各装置の機能を実現するために情報処理装置において実行される方法、これら各装置を含むシステム、これら各装置やシステムの機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを配布するためのサーバ装置、そのコンピュータプログラムを記憶した一時的でない記憶媒体等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【0017】
【図1】本発明の一実施形態としてのデータ解析システムの概略図である。
【図2】移動系列解析処理の手順の一例を示すシーケンス図である。
【図3】移動系列の解析について説明する図である。
【図4】移動系列の解析について説明する図である。
【図5】移動系列の一例を示す説明図である。
【図6】センサによる観測データが欠落した場合の処理について説明する図である。
【図7】第２実施形態のデータ解析システムの概略図である。
【図8】第２実施形態の移動系列解析処理の手順の一例を示すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【0018】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の一実施形態としてのデータ解析システム１の概略図である。データ解析システム１は、利用者Ｐの移動系列を解析し、出力するシステムである。ここで「移動系列」とは、利用者Ｐが、いつ、どこに（どのセンサ近傍に）居たかを表す情報である。移動系列は、利用者Ｐの行動パターンとみなすことができる。データ解析システム１は、データ解析装置１００と、データサーバ２００と、複数のセンサＳ１～Ｓ３と、を備えている。なお、データ解析システム１が備えるセンサの数は、図示の例（３つ）に限られず、任意に決定できる。図１及び以降の説明では、１人の利用者Ｐについて例示するが、データ解析システム１は、複数の利用者に対して並行して後述の処理を行うことで、各利用者の移動系列をそれぞれ解析し、出力できる。
図１は、本発明の一実施形態としてのデータ解析システム１の概略図である。データ解析システム１は、利用者Ｐの移動系列を解析し、出力するシステムである。ここで「移動系列」とは、利用者Ｐが、いつ、どこに（どのセンサ近傍に）居たかを表す情報である。移動系列は、利用者Ｐの行動パターンとみなすことができる。データ解析システム１は、データ解析装置１００と、データサーバ２００と、複数のセンサＳ１～Ｓ３と、を備えている。なお、データ解析システム１が備えるセンサの数は、図示の例（３つ）に限られず、任意に決定できる。図１及び以降の説明では、１人の利用者Ｐについて例示するが、データ解析システム１は、複数の利用者に対して並行して後述の処理を行うことで、各利用者の移動系列をそれぞれ解析し、出力できる。
【0019】
利用者Ｐは、端末（以降「利用者端末ＰＤ」と呼ぶ）を所持している。利用者端末ＰＤは、例えば、スマートフォンや、ウェアラブルデバイス、ゲーム機、パーソナルコンピュータ等の任意のデバイスである。利用者端末ＰＤは、無線通信によって、利用者端末ＰＤを一意に識別可能な識別子（以降「利用者端末ＰＤの識別子」とも呼ぶ）を含む信号を定期的に発信している。利用者端末ＰＤの識別子としては、例えば、端末に内蔵された無線通信デバイスに予め割り当てられたＭＡＣアドレス（Media Access Control address）や、アプリケーションのインストール時に割り当てられたＩＤ等の、任意の識別子を利用できる。ここで、利用者端末ＰＤの識別子は、利用者端末ＰＤを所持する利用者Ｐの識別子（利用者の識別子）と同視でき、利用者端末ＰＤの位置は、利用者端末ＰＤを所持する利用者Ｐの位置と同視できる。なお、利用者端末ＰＤに代えて、識別子を発信可能な専用タグを利用してもよい。
【0020】
センサＳ１～Ｓ３は、利用者端末ＰＤと通信することで、利用者端末ＰＤから情報を取得する。センサＳ１～Ｓ３としては、利用者端末ＰＤから発信される信号を受信可能なセンサや、アクセスポイントが利用できる。センサＳ１～Ｓ３には、それぞれ、各センサを一意に識別可能な識別子（以降「センサの識別子」とも呼ぶ）が予め付与されている。センサＳ１～Ｓ３は、利用者端末ＰＤからの信号を受信することによって、次のａ１～ａ３に示す情報を取得する。センサＳ１～Ｓ３が受信した情報ａ１～ａ３と、ａ４に示す当該センサの識別子とを総称して「観測データ」とも呼ぶ。
（ａ１）利用者の識別子：換言すれば、利用者端末ＰＤの識別子。
（ａ２）受信強度：センサによる利用者端末ＰＤからの信号の受信強度。
（ａ３）観測時間：センサによって利用者端末ＰＤからの信号の受信が観測された時間。観測時間は、例えば、日付と時刻との組み合わせである。
（ａ４）センサの識別子：信号を受信したセンサに割り当てられた識別子。
（ａ１）利用者の識別子：換言すれば、利用者端末ＰＤの識別子。
（ａ２）受信強度：センサによる利用者端末ＰＤからの信号の受信強度。
（ａ３）観測時間：センサによって利用者端末ＰＤからの信号の受信が観測された時間。観測時間は、例えば、日付と時刻との組み合わせである。
（ａ４）センサの識別子：信号を受信したセンサに割り当てられた識別子。
【0021】
データ解析装置１００は、利用者Ｐの移動系列を解析し、出力するサーバである。データ解析装置１００は、ＣＰＵ１１０と、記憶部１２０と、通信部１３０と、メモリ１４０とを備えており、各部は図示しないバスにより相互に接続されている。ＣＰＵ１１０は、メモリ１４０に格納されているコンピュータプログラムを実行することにより、データ解析装置１００の各部を制御するほか、取得部１１１、移動時間算出部１１２、解析部１１３としても機能する。取得部１１１は、観測データ（ａ１～ａ４）を取得する。移動時間算出部１１２は、観測データ（ａ１～ａ４）から、利用者Ｐによるセンサ間の移動時間を算出する。解析部１１３は、観測データ（ａ１～ａ４）と、算出された移動時間とを用いたスコア算出により、利用者Ｐの移動系列を解析する。詳細は後述する。
【0022】
記憶部１２０は、ハードディスク、フラッシュメモリ、メモリカードなどで構成される。記憶部１２０には、図示しないスコア算出式（詳細は後述）が予め記憶されている。通信部１３０は、他の装置との間における、図示しない通信インターフェースを介した通信を制御する。他の装置には、データサーバ２００、利用者端末ＰＤのほか、図示しない他のサーバ等が含まれ得る。
【0023】
データサーバ２００は、センサＳ１～Ｓ３から、観測データ（ａ１～ａ４）を経時的に取得して、利用者Ｐごとの観測データの束を観測データセットとして蓄積するサーバである。データサーバ２００は、ＣＰＵ２１０と、記憶部２２０と、通信部２３０と、メモリ２４０とを備えており、各部は図示しないバスにより相互に接続されている。ＣＰＵ２１０は、メモリ２４０に格納されているコンピュータプログラムを実行することにより、データサーバ２００の各部を制御するほか、制御部２１１としても機能する。制御部２１１は、センサＳ１～Ｓ３から、観測データ（ａ１～ａ４）を経時的に取得して、記憶部２２０に記憶させる。詳細は後述する。
【0024】
記憶部２２０は、ハードディスク、フラッシュメモリ、メモリカードなどで構成される。記憶部２２０には、後述する移動系列解析処理を介して、制御部２１１がセンサＳ１～Ｓ３から経時的に取得した観測データ（ａ１～ａ４）が、複数記憶されている。ここで、利用者の識別子ａ１が同一であり、かつ、他の情報ａ２，ａ３，ａ４のいずれかが相違する複数の観測データ（ａ１～ａ４）の束を、観測データセット２２１とも呼ぶ。通信部２３０は、他の装置との間における、図示しない通信インターフェースを介した通信を制御する。他の装置には、データ解析装置１００、センサＳ１～Ｓ３、利用者端末ＰＤのほか、図示しない他のサーバ等が含まれ得る。
【0025】
なお、センサＳ１～Ｓ３と、データ解析装置１００と、データサーバ２００とは、ネットワーク（例えばインターネット）を介して相互に通信可能に接続されている。
【0026】
【0027】
ステップＳ１２においてセンサＳ１は、利用者端末ＰＤからの信号を受信する。ステップＳ１４においてセンサＳ１は、受信した信号に含まれた利用者の識別子ａ１と、信号の受信強度ａ２と、信号の受信が観測された観測時間ａ３とに加えて、センサＳ１の識別子ａ４を「観測データ」としてデータサーバ２００へと送信する。ステップＳ１６において、データサーバ２００の制御部２１１は、観測データを記憶部２２０に記憶させる。ステップＳ１２～Ｓ１６を総称して、センサＳ１による受信蓄積処理（Ｓ１０）とも呼ぶ。ステップＳ１０は、センサＳ１が信号を受信する都度実行される。
【0028】
ステップＳ２２においてセンサＳ２は、利用者端末ＰＤからの信号を受信する。ステップＳ２４においてセンサＳ２は、受信した信号に含まれた利用者の識別子ａ１と、信号の受信強度ａ２と、信号の受信が観測された観測時間ａ３とに加えて、センサＳ２の識別子ａ４を「観測データ」としてデータサーバ２００へと送信する。ステップＳ２６において、データサーバ２００の制御部２１１は、観測データを記憶部２２０に記憶させる。ステップＳ２２～Ｓ２６を総称して、センサＳ２による受信蓄積処理（Ｓ２０）とも呼ぶ。ステップＳ２０は、センサＳ２が信号を受信する都度実行される。
【0029】
ステップＳ１０、Ｓ２０で説明した受信蓄積処理は、データ解析システム１に含まれる各センサにおいて、独立してそれぞれ実行される。
【0030】
ステップＳ３０においてデータ解析装置１００は、移動系列の解析を開始するためのトリガがあったか否かを判定する。トリガとは任意に決定でき、例えば、利用者端末ＰＤにインストールされた所定のアプリケーションの起動、既に起動された当該アプリケーションからの要求の受信、利用者Ｐについて所定数以上の観測データ（ａ１～ａ４）が蓄積された場合、ある一定のタイミング等を採用できる。データ解析装置１００は、トリガがあった際、移動系列の解析対象となる利用者Ｐの識別子を取得する。なお、ある一定のタイミングで移動系列の解析を開始する場合、特定の利用者Ｐに限定されずに、複数の利用者について次に説明する処理をそれぞれ実施できる。以降では、説明の便宜上、ある利用者Ｐについての移動系列の解析について説明している。
【0031】
ステップＳ３２において、データ解析装置１００の取得部１１１は、データサーバ２００に対して観測データセット２２１を要求する。この際、取得部１１１は、ステップＳ３０で取得した利用者Ｐの識別子を併せて送信することで、観測データセット２２１の取得対象である利用者Ｐを指定する。ステップＳ３４において、データサーバ２００の制御部２１１は、記憶部２２０から指定された利用者Ｐについての観測データセット２２１を取得し、データ解析装置１００へと送信する。上述の通り、この観測データセット２２１には、利用者の識別子ａ１が同一であり、かつ、他の情報ａ２，ａ３，ａ４のいずれかが相違する、経時的に取得された複数の観測データ（ａ１～ａ４）が含まれている。
【0032】
図３及び図４は、移動系列の解析について説明する図である。図３及び図４では、ある利用者Ｐについての観測データセット２２１の内容を模式的に示している。図３及び図４では、観測データセット２２１内の１つの観測データ（ａ１～ａ４）を１つの丸印で表している。丸枠内の数字は受信強度ａ２の累積確率を表している。受信強度ａ２は、ｄＢｍ等の単位で表される値であるが、本実施形態では、受信強度ａ２として受信強度の累積確率（０から１までの値）を使用している。しかし、受信強度ａ２としては、受信強度の累積確率に代えて、ｄＢｍ等の単位で表される受信強度そのままの値を用いてもよく、受信強度に関する他の情報を用いてもよい。以降、受信強度の累積確率を単に「受信強度」とも呼ぶ。丸印が配置されている縦軸位置は、当該観測データが取得されたセンサの識別子ａ４に対応している。丸印が配置されている横軸位置は、当該観測データが取得された観測時間ａ３に対応している。図３（Ａ）の例では、例えば、ある時刻ｔ１では、ある利用者Ｐについて、センサＳ１で受信強度０．１の観測データが取得されると共に、センサＳ２で受信強度０．４の観測データが取得されると共に、センサＳ３で受信強度０．６の観測データが取得されたことを表している。
【0033】
ステップＳ３６において、データ解析装置１００の解析部１１３は、観測データセット２２１を用いて利用者Ｐについての移動系列を解析する。具体的には、解析部１１３は、観測データセット２２１内の各観測データ（ａ１～ａ４）を、以下の式（１）に適用することで第１のスコアＳq
nを算出する。式（１）に示す各変数の詳細は、次のｂ１～ｂ４に示す通りである。
（ｂ１）ｋ：スコア算出のため使用される変数（１からｎ－１までインクリメントされる）。
（ｂ２）ｘn，ｘk：ｎ番目の観測センサ番号，ｋ番目の観測センサ番号。
（ｂ３）Δｘkｘn：利用者Ｐによるセンサｘk－センサｘn間の移動時間の制約条件に応じた値であり、式（２）によって決定される値。
（ｂ４）ｑn：受信強度ａ２。
（ｂ１）ｋ：スコア算出のため使用される変数（１からｎ－１までインクリメントされる）。
（ｂ２）ｘn，ｘk：ｎ番目の観測センサ番号，ｋ番目の観測センサ番号。
（ｂ３）Δｘkｘn：利用者Ｐによるセンサｘk－センサｘn間の移動時間の制約条件に応じた値であり、式（２）によって決定される値。
（ｂ４）ｑn：受信強度ａ２。
【0034】
【数1】
【数2】
【0035】
式（１）のΔｘkｘnを決定するために、移動時間算出部１１２は、利用者Ｐが、一のセンサｘkと他のセンサｘnとの間の実移動時間を算出する。実移動時間は、「センサｘnによる観測データのうちの観測時間ａ３－センサｘkによる観測データのうちの観測時間ａ３」の絶対値により算出できる（上記式（２）ｘk－ｘn）。移動時間制約は、記憶部１２０内に予め、各センサ間の距離に応じた標準移動時間が、実験等により計測されて記憶されている。センサｘkとセンサｘnとの間の実移動時間が、記憶部１２０内のセンサｘkとセンサｘnとの間の標準移動時間以上である場合、解析部１１３は、ｘk－ｘnが制約条件を満たすと判定し、Δｘkｘn＝１とする。一方、センサｘkとセンサｘnとの間の実移動時間が、記憶部１２０内のセンサｘkとセンサｘnとの間の標準移動時間よりも小さい場合、解析部１１３は、ｘk－ｘnが制約条件を満たさないと判定し、Δｘkｘn＝－∞とする。式（１）から明らかなように、センサｘkとセンサｘnとの間の実移動時間（ｘk－ｘn）が制約条件を満たす場合、Δｘkｘn＝１とされることにより、センサｘkとセンサｘnとの間の移動が実際にあり得るものとして考慮される。一方で、センサｘkとセンサｘnとの間の実移動時間（ｘk－ｘn）が制約条件を満たさない場合、Δｘkｘn＝－∞とされることにより、センサｘkとセンサｘnとの間の移動（経路）が実際にはあり得ないものとして除外される。
【0036】
図３及び図４を用いて具体例について説明する。解析部１１３は、図３（Ａ）に示すように、１番目の観測データ（ｎ＝１）を式（１）に代入する。この結果、第１のスコアＳq
1＝受信強度ａ２の値＝０．６となる。解析部１１３は、図３（Ｂ）に示すように、２番目の観測データ（ｎ＝２）を式（１）に代入する。この結果、第１のスコアＳq
2＝受信強度ａ２の値＝０．４となる。また、移動時間算出部１１２は、センサＳ３とセンサＳ２との間の実移動時間を算出する。上述の通り、センサＳ３による１番目の観測データ（ｎ＝１）と、センサＳ２による２番目の観測データ（ｎ＝２）とは、いずれも時刻ｔ１に取得されている。このため、「センサＳ３による観測データのうちの観測時間ａ３－センサＳ２による観測データのうちの観測時間ａ３」の絶対値は０に近い値となる。このため、解析部１１３は、Δｘkｘn＝－∞とする。この結果、図３（Ｂ）においてバツ印で示すように、センサＳ３とセンサＳ２との間の移動は、移動系列の考慮対象から除外される。
【0037】
解析部１１３は、図４（Ａ）に示すように、３番目の観測データ（ｎ＝３）を移動系列の考慮対象から除外する。本実施形態の解析部１１３は、受信強度ａ２の値が所定の受信強度閾値以下である場合、当該観測データを移動系列の考慮対象から除外する処理を行う。この受信強度閾値は、予め定められて記憶部１２０内に記憶されている。なお、解析部１１３は、図４（Ａ）で説明した処理を実施してもよく、実施しなくてもよい。
【0038】
解析部１１３は、図４（Ｂ）に示すように、４番目の観測データ（ｎ＝４）を式（１）に代入する。利用者ＰがセンサＳ３からセンサＳ２に移動した場合、第１のスコアＳq
4＝０．６＋０．７＝１．３となる。なお、移動時間算出部１１２は、センサＳ３とセンサＳ２との間の実移動時間を算出し、解析部１１３がΔｘkｘn＝１とした結果、図４（Ｂ）に示すように、センサＳ３とセンサＳ２との間の移動は、移動系列の考慮対象となる。一方、利用者ＰがセンサＳ２からセンサＳ２に移動した場合、第１のスコアＳq
4＝０．４＋０．７＝１．１となる。なお、移動時間算出部１１２は、センサＳ２とセンサＳ２との間の実移動時間を算出し、解析部１１３がΔｘkｘn＝１とした結果、図４（Ｂ）に示すように、センサＳ２とセンサＳ２との間の移動は、移動系列の考慮対象となる。
【0039】
解析部１１３は、上記の処理を観測データセット２２１内の全てのデータに対して行うことで、第１のスコアＳq
nが最も大きくなる１つの移動系列を解析する。このように、第１のスコアＳq
nでは、変数ｑnを用いることで受信強度の和を最大化している。図２のステップＳ３８において、データ解析装置１００の解析部１１３は、解析により得られた移動系列を出力する。
【0040】
図５は、移動系列の一例を示す説明図である。図５に示すように、移動系列ＭＳには、利用者Ｐの識別子に加えて、観測時間とセンサの識別子との組が時系列に複数並べられたデータが含まれる。観測時間とセンサの識別子との組は、利用者Ｐが、いつ、どこに（どのセンサ近傍に）居たかを表す情報である。なお、移動系列ＭＳの態様はあくまで一例であり、センサの識別子に代えて、センサの識別子から導き出されるセンサの位置情報が採用されてもよい。移動系列ＭＳの出力態様も任意に決定できる。例えば、データ解析装置１００から利用者端末ＰＤ（あるいは、移動系列ＭＳを利用した何らかのサービスを提供する他のサーバ等）へと移動系列ＭＳを送信することで出力してもよいし、データ解析装置１００の記憶部２２０に対して移動系列ＭＳを保存することで出力してもよいし、データ解析装置１００の表示部に移動系列ＭＳを表示することで出力してもよい。なお、移動系列を出力するステップＳ３８は、省略してもよい。
【0041】
なお、図２のステップＳ３６において、データ解析装置１００の解析部１１３は、受信強度の和を最大化する式（１）に代えて、以下の式（３）を用いて第２のスコアＳd
nを算出してもよい。第２のスコアＳd
nでは、変数ｔｘkｘnを用いることで、利用者Ｐによるセンサ間の移動量を最小化している。式（３）に示す各変数の詳細は、上述したｂ１～ｂ３に加えて、次のｃ１，ｃ２に示す通りである。
（ｃ１）α：観測を加えることに対する重みを表す任意の係数。重み係数αをセンサｘkとセンサｘnとの間の実移動時間よりも大きく設定することで、少しでも多くの観測を得る移動系列を抽出できる。
（ｃ２）ｔｘkｘn：センサｘkとセンサｘnとの間の移動量（換言すれば、移動距離）。各センサ間の移動量（移動距離）は、予め計測され、記憶部１２０内に記憶されている。
（ｃ１）α：観測を加えることに対する重みを表す任意の係数。重み係数αをセンサｘkとセンサｘnとの間の実移動時間よりも大きく設定することで、少しでも多くの観測を得る移動系列を抽出できる。
（ｃ２）ｔｘkｘn：センサｘkとセンサｘnとの間の移動量（換言すれば、移動距離）。各センサ間の移動量（移動距離）は、予め計測され、記憶部１２０内に記憶されている。
【0042】
【数3】
【0043】
なお、図２のステップＳ３６において、データ解析装置１００の解析部１１３は、受信強度の和を最大化する式（１）に代えて、以下の式（４）を用いて第３のスコアＳd´nを算出してもよい。第３のスコアＳd´nでは、変数β・Ｉ［ｒn＞Ｋ］と、変数ｔｘkｘnを用いることで、ある受信強度以上の観測数を最大化すると共に、センサ間の移動量を最小化している。式（４）に示す各変数の詳細は、上述したｂ１～ｂ３、及び、ｃ１，ｃ２に加えて、次のｄ１～ｄ４に示す通りである。
（ｄ１）β：ＫｄＢｍ以上の観測値に与える任意の重み係数。重み係数βは、重み係数αより十分大きい値とする（β＞＞α）。
（ｄ２）Ｉ［・］：指示関数。括弧内が真の場合に１をとり、偽の場合に０を取る。
（ｄ３）ｒn：センサｘnの受信強度ａ２。なお、変数ｄ３には、受信強度の累積確率ではなく、ｄＢｍ等の単位で表される受信強度そのままの値を用いる。
（ｄ４）Ｋ：重み係数βの考慮、不考慮を決定するための任意の定数。換言すれば、スコアにおいて考慮する受信強度の閾値。
（ｄ１）β：ＫｄＢｍ以上の観測値に与える任意の重み係数。重み係数βは、重み係数αより十分大きい値とする（β＞＞α）。
（ｄ２）Ｉ［・］：指示関数。括弧内が真の場合に１をとり、偽の場合に０を取る。
（ｄ３）ｒn：センサｘnの受信強度ａ２。なお、変数ｄ３には、受信強度の累積確率ではなく、ｄＢｍ等の単位で表される受信強度そのままの値を用いる。
（ｄ４）Ｋ：重み係数βの考慮、不考慮を決定するための任意の定数。換言すれば、スコアにおいて考慮する受信強度の閾値。
【0044】
【数4】
【0045】
図６は、センサによる観測データが欠落した場合の処理について説明する図である。図６では、センサＳ１～Ｓ３による観測データ（ａ１～ａ４）が欠落した場合、換言すれば、センサＳ１～Ｓ３が利用者端末ＰＤからの信号を一定期間ｔｘ受信できなかった場合の観測データセット２２１の内容を模式的に示している。このような場合、解析部１１３は、期間ｔｘが終わる直前まで、期間ｔｘに入る直前において信号を受信したセンサ（図示の例では、センサＳ３）と同じセンサによって観測データが取得されたとみなして上述の処理をすることができる。この場合の受信強度ａ２は、直前の観測データの受信強度ａ２（図示の例では、０．３）と同じとしてもよく、任意のデフォルト値としてもよい。これは、センサＳ１～Ｓ３による信号受信は、ハンドオーバーのタイミング（換言すれば、センサＳ１，Ｓ２，Ｓ３の切り替わり時）において検出されやすいためである。換言すれば、センサＳ１～Ｓ３による信号受信がないことは、ハンドオーバーがない（換言すれば、利用者Ｐが同じ位置に留まっている）可能性が高いためである。図６で説明した観測データの補完処理は、例えば、移動系列の解析（ステップＳ３６）の前処理として実行できる。
【0046】
以上の通り、第１実施形態のデータ解析装置１００によれば、解析部１１３は、経時的に取得された複数の観測データ（観測データセット２２１）に加えてさらに、利用者Ｐによるセンサ間の移動時間を用いたスコア算出（Ｓq
n，Ｓd
n，Ｓd´nの算出）によって移動系列ＭＳ（利用者が、いつ、どこに居たかを表す情報）を算出する。このように、スコア算出において、式（２）で説明した通り、利用者Ｐによるセンサ間の移動時間を考慮することによって、例えば、一般的に想定される人間の移動速度を超えるような高速移動を排除する（Δｘkｘn＝－∞の場合）等の、人間の行動原理に基づいたスコア算出が可能となる。この結果、２地点間移動量が大きい経路（多くの人が移動した経路）に基づく移動系列ＭＳの算出と比較して、より確からしい移動系列ＭＳの算出が可能となる。すなわち、本実施形態のデータ解析装置１００によれば、利用者の移動系列を解析する技術において、解析精度を向上させることができる。
【0047】
また、第１実施形態のデータ解析装置１００によれば、解析部は、予め定められた移動時間の制約条件を持ち、スコア算出において、一のセンサと他のセンサとの間の移動時間が制約条件を満たさない場合は、一のセンサと他のセンサとの間の移動を移動系列から除外する。このため、一般的に想定される人間の移動速度を超えるような高速移動を排除することができ、人間の行動原理に基づいたスコア算出が可能となる。
【0048】
さらに、第１実施形態のデータ解析装置１００において、式（１）によれば、解析部１１３は、スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の観測データ（観測データセット２２１）のうち、受信強度の和を最大化するための指標である第１のスコアＳq
nを用いるため、「受信強度の強さと、観測データの信頼性の高さは比例する」という法則に基づいたスコア算出が可能となる。
【0049】
さらに、第１実施形態のデータ解析装置１００において、式（３）によれば、解析部１１３は、スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の観測データ（観測データセット２２１）のうち、利用者によるセンサ間の移動量を最小化するための指標である第２のスコアＳd
nを用いるため、「より移動量の少ない行動の方が尤もらしい」という、人間の行動原理に基づいたスコア算出が可能となる。
【0050】
さらに、第１実施形態のデータ解析装置１００において、式（４）によれば、解析部１１３は、スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の観測データ（観測データセット２２１）のうち、ある受信強度以上の観測数を最大化し、かつ、利用者によるセンサ間の移動量を最小化するための指標である第３のスコアＳd´nを用いる。このため、「受信強度の強さと、観測データの信頼性の高さは比例する」という法則と、「より移動量の少ない行動の方が尤もらしい」という人間の行動原理と、を両立させたスコア算出が可能となり、移動系列の解析精度をより一層向上させることができる。
【0051】
さらに、第１実施形態のデータ解析システム１によれば、移動系列ＭＳを解析するデータ解析装置１００と、観測データ（ａ１～ａ４）を収集及び蓄積するデータサーバ２００とを個別に備えるため、処理負荷を分散できる。また、センサＳ１～Ｓ３によって、利用者端末ＰＤから観測データ（ａ１～ａ４）を取得できる。
【0052】
＜第２実施形態＞
図７は、第２実施形態のデータ解析システム１Ａの概略図である。第２実施形態では、データサーバ２００を利用せずにデータ解析システム１Ａを構成する。第２実施形態のデータ解析システム１Ａは、第１実施形態で説明した構成において、データ解析装置１００に代えてデータ解析装置１００Ａを備えると共に、データサーバ２００を備えていない。
図７は、第２実施形態のデータ解析システム１Ａの概略図である。第２実施形態では、データサーバ２００を利用せずにデータ解析システム１Ａを構成する。第２実施形態のデータ解析システム１Ａは、第１実施形態で説明した構成において、データ解析装置１００に代えてデータ解析装置１００Ａを備えると共に、データサーバ２００を備えていない。
【0053】
データ解析装置１００Ａは、取得部１１１に代えて取得部１１１Ａを備え、記憶部１２０に代えて記憶部１２０Ａを備えている。取得部１１１Ａは、移動系列解析処理の内容が、図２で説明した第１実施形態と相違する。記憶部１２０Ａには、後述する移動系列解析処理を介して、取得部１１１ＡがセンサＳ１～Ｓ３から経時的に取得した観測データ（ａ１～ａ４）が、複数記憶されている。
【0054】
図８は、第２実施形態の移動系列解析処理の手順の一例を示すシーケンス図である。以降では、図２で説明した第１実施形態とは相違する部分のみ説明する。ステップＳ１４ＡにおいてセンサＳ１は、観測データ（ａ１～ａ４）を、データ解析装置１００Ａへと送信する。ステップＳ１６Ａにおいて、データ解析装置１００Ａの取得部１１１Ａは、観測データを記憶部１２０Ａに記憶させる。ステップＳ２４ＡにおいてセンサＳ２は、観測データ（ａ１～ａ４）を、データ解析装置１００Ａへと送信する。ステップＳ２６Ａにおいて、データ解析装置１００Ａの取得部１１１Ａは、観測データを記憶部１２０Ａに記憶させる。ステップＳ４０において、データ解析装置１００Ａの取得部１１１Ａは、記憶部１２０Ａから利用者Ｐについての観測データセット１２１を取得する。以降の処理は、図２で説明した第１実施形態と同様である。
【0055】
このように、データ解析システム１Ａの構成は種々の変更が可能であり、データサーバ２００を使用せずにシステムを構成してよい。また、第１実施形態で説明したデータ解析装置１００や、第２実施形態で説明したデータ解析装置１００Ａの機能部を、複数のサーバ装置が協働することで実現する構成としてもよい。このようにすれば、データ解析システム１Ａを柔軟に構成することができ、システムの拡張性が向上する。
【0056】
＜本実施形態の変形例＞
本発明は上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば、ハードウェアによって実現されるとした構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されるとした構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。そのほか、例えば次のような変形も可能である。
本発明は上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば、ハードウェアによって実現されるとした構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されるとした構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。そのほか、例えば次のような変形も可能である。
【0057】
［変形例１］
上記実施形態では、データ解析システム１，１Ａの構成を例示した。しかし、第２実施形態で説明したように、データ解析システム１の構成は任意の態様を採用できる。例えば、データ解析システム１は、出力された移動系列ＭＳを利用して何らかのサービスを提供するサービスサーバをさらに備えていてもよい。例えば、データ解析システム１のセンサＳ１～Ｓ３は、種類の異なるセンサによって実現されてもよい。
上記実施形態では、データ解析システム１，１Ａの構成を例示した。しかし、第２実施形態で説明したように、データ解析システム１の構成は任意の態様を採用できる。例えば、データ解析システム１は、出力された移動系列ＭＳを利用して何らかのサービスを提供するサービスサーバをさらに備えていてもよい。例えば、データ解析システム１のセンサＳ１～Ｓ３は、種類の異なるセンサによって実現されてもよい。
【0058】
［変形例２］
上記実施形態では、移動系列解析処理（図２，図８）について、処理手順の一例を挙げて説明した。しかし、これら処理手順は種々の変更が可能であり、各ステップにおける処理内容の追加／省略／変更をしてもよく、ステップ（手順）の実行順序を変更してもよい。
上記実施形態では、移動系列解析処理（図２，図８）について、処理手順の一例を挙げて説明した。しかし、これら処理手順は種々の変更が可能であり、各ステップにおける処理内容の追加／省略／変更をしてもよく、ステップ（手順）の実行順序を変更してもよい。
【0059】
例えば、観測データとして例示した情報ａ１～ａ４はあくまで一例であり、一部の情報は省略されてもよく、他の情報が含まれてもよい。例えば、解析部１１３が第２のスコアＳd
nを用いた移動系列の算出をする場合、観測データの受信強度ａ２は省略されてもよい。例えば、観測データには、スコア算出（Ｓq
n，Ｓd
n，Ｓd´nの算出）のために使用される何らかのパラメータがさらに含まれてよい。何らかのパラメータには、例えば、利用者端末ＰＤとセンサＳ１～Ｓ３との間の通信方式を示す情報等を利用できる。
【0060】
［変形例３］
上述した第１，２実施形態、及び、変形例１，２の各特徴は、適宜組み合わせることが可能である。例えば、第２実施形態の構成（データサーバ２００を用いない構成）において、変形例１，２で説明した各特徴を採用してもよい。
上述した第１，２実施形態、及び、変形例１，２の各特徴は、適宜組み合わせることが可能である。例えば、第２実施形態の構成（データサーバ２００を用いない構成）において、変形例１，２で説明した各特徴を採用してもよい。
【0061】
以上、実施形態、変形例に基づき本態様について説明してきたが、上記した態様の実施の形態は、本態様の理解を容易にするためのものであり、本態様を限定するものではない。本態様は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本態様にはその等価物が含まれる。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することができる。
【0062】
本発明は、以下の形態としても実現することが可能である。
［適用例１］
データ解析装置であって、
複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、前記センサによる信号の受信強度と、前記センサによって信号の受信が観測された観測時間と、前記センサの識別子と、を含む観測データを取得する取得部と、
経時的に取得された複数の前記観測データから、前記利用者による前記センサ間の移動時間を算出する移動時間算出部と、
経時的に取得された複数の前記観測データと、算出された前記移動時間とを用いたスコア算出によって、前記利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する解析部と、
を備える、データ解析装置。
［適用例２］
適用例１に記載のデータ解析装置であって、
前記解析部は、予め定められた前記移動時間の制約条件を持ち、前記スコア算出において、一の前記センサと他の前記センサとの間の前記移動時間が前記制約条件を満たさない場合は、前記一のセンサと前記他のセンサとの間の移動を前記移動系列から除外する、データ解析装置。
［適用例３］
適用例１または適用例２に記載のデータ解析装置であって、
前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、前記受信強度の和を最大化するための指標を用いる、データ解析装置。
［適用例４］
適用例１から適用例３のいずれか一項に記載のデータ解析装置であって、
前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、前記利用者による前記センサ間の移動量を最小化するための指標を用いる、データ解析装置。
［適用例５］
適用例１から適用例４のいずれか一項に記載のデータ解析装置であって、
前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、ある受信強度以上の観測数を最大化し、かつ、前記利用者による前記センサ間の移動量を最小化するための指標を用いる、データ解析装置。
［適用例６］
データ解析システムであって、
適用例１から適用例５のいずれか一項に記載のデータ解析装置と、
複数の前記センサからそれぞれ前記観測データを経時的に取得して蓄積するデータサーバと、
を備える、データ解析システム。
［適用例７］
データ解析システムであって、
適用例１から適用例５のいずれか一項に記載のデータ解析装置と、
前記利用者が所持する端末と通信することで、前記端末から前記利用者の識別子を取得するセンサを備える、データ解析システム。
［適用例８］
データ解析方法であって、情報処理装置が、
複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、前記センサによる信号の受信強度と、前記センサによって信号の受信が観測された観測時間と、前記センサの識別子と、を含む観測データを取得する工程と、
経時的に取得された複数の前記観測データから、前記利用者による前記センサ間の移動時間を算出する工程と、
経時的に取得された複数の前記観測データと、算出された前記移動時間とを用いたスコア算出によって、前記利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する工程と、
を実行する、データ解析方法。
［適用例９］
コンピュータプログラムであって、情報処理装置に、
複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、前記センサによる信号の受信強度と、前記センサによって信号の受信が観測された観測時間と、前記センサの識別子と、を含む観測データを取得する機能と、
経時的に取得された複数の前記観測データから、前記利用者による前記センサ間の移動時間を算出する機能と、
経時的に取得された複数の前記観測データと、算出された前記移動時間とを用いたスコア算出によって、前記利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する機能と、
を実現させる、コンピュータプログラム。
［適用例１］
データ解析装置であって、
複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、前記センサによる信号の受信強度と、前記センサによって信号の受信が観測された観測時間と、前記センサの識別子と、を含む観測データを取得する取得部と、
経時的に取得された複数の前記観測データから、前記利用者による前記センサ間の移動時間を算出する移動時間算出部と、
経時的に取得された複数の前記観測データと、算出された前記移動時間とを用いたスコア算出によって、前記利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する解析部と、
を備える、データ解析装置。
［適用例２］
適用例１に記載のデータ解析装置であって、
前記解析部は、予め定められた前記移動時間の制約条件を持ち、前記スコア算出において、一の前記センサと他の前記センサとの間の前記移動時間が前記制約条件を満たさない場合は、前記一のセンサと前記他のセンサとの間の移動を前記移動系列から除外する、データ解析装置。
［適用例３］
適用例１または適用例２に記載のデータ解析装置であって、
前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、前記受信強度の和を最大化するための指標を用いる、データ解析装置。
［適用例４］
適用例１から適用例３のいずれか一項に記載のデータ解析装置であって、
前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、前記利用者による前記センサ間の移動量を最小化するための指標を用いる、データ解析装置。
［適用例５］
適用例１から適用例４のいずれか一項に記載のデータ解析装置であって、
前記解析部は、前記スコア算出の指標として、経時的に取得された複数の前記観測データのうち、ある受信強度以上の観測数を最大化し、かつ、前記利用者による前記センサ間の移動量を最小化するための指標を用いる、データ解析装置。
［適用例６］
データ解析システムであって、
適用例１から適用例５のいずれか一項に記載のデータ解析装置と、
複数の前記センサからそれぞれ前記観測データを経時的に取得して蓄積するデータサーバと、
を備える、データ解析システム。
［適用例７］
データ解析システムであって、
適用例１から適用例５のいずれか一項に記載のデータ解析装置と、
前記利用者が所持する端末と通信することで、前記端末から前記利用者の識別子を取得するセンサを備える、データ解析システム。
［適用例８］
データ解析方法であって、情報処理装置が、
複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、前記センサによる信号の受信強度と、前記センサによって信号の受信が観測された観測時間と、前記センサの識別子と、を含む観測データを取得する工程と、
経時的に取得された複数の前記観測データから、前記利用者による前記センサ間の移動時間を算出する工程と、
経時的に取得された複数の前記観測データと、算出された前記移動時間とを用いたスコア算出によって、前記利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する工程と、
を実行する、データ解析方法。
［適用例９］
コンピュータプログラムであって、情報処理装置に、
複数の地点にそれぞれ設置されているセンサによって観測された観測データであって、利用者の識別子と、前記センサによる信号の受信強度と、前記センサによって信号の受信が観測された観測時間と、前記センサの識別子と、を含む観測データを取得する機能と、
経時的に取得された複数の前記観測データから、前記利用者による前記センサ間の移動時間を算出する機能と、
経時的に取得された複数の前記観測データと、算出された前記移動時間とを用いたスコア算出によって、前記利用者が、いつ、どこに居たかを表す移動系列を解析する機能と、
を実現させる、コンピュータプログラム。
【符号の説明】
【0063】
１，１Ａ…データ解析システム
１００，１００Ａ…データ解析装置
１１０…ＣＰＵ
１１１，１１１Ａ…取得部
１１２…移動時間算出部
１１３…解析部
１２０，１２０Ａ…記憶部
１２１…観測データセット
１３０…通信部
１４０…メモリ
２００…データサーバ
２１０…ＣＰＵ
２１１…制御部
２２０…記憶部
２２１…観測データセット
２３０…通信部
２４０…メモリ
Ｓ１～Ｓ３…センサ
１００，１００Ａ…データ解析装置
１１０…ＣＰＵ
１１１，１１１Ａ…取得部
１１２…移動時間算出部
１１３…解析部
１２０，１２０Ａ…記憶部
１２１…観測データセット
１３０…通信部
１４０…メモリ
２００…データサーバ
２１０…ＣＰＵ
２１１…制御部
２２０…記憶部
２２１…観測データセット
２３０…通信部
２４０…メモリ
Ｓ１～Ｓ３…センサ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】