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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】P2024081019
(43)【公開日】2024-06-17
(54)【発明の名称】情報分析装置及び情報分析方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20240610BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022194425
(22)【出願日】2022-12-05
(71)【出願人】
【識別番号】000005326
【氏名又は名称】本田技研工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100106002
【弁理士】
【氏名又は名称】正林 真之
(74)【代理人】
【識別番号】100120891
【弁理士】
【氏名又は名称】林 一好
(74)【代理人】
【識別番号】100160794
【弁理士】
【氏名又は名称】星野 寛明
(72)【発明者】
【氏名】大久保 雅人
(72)【発明者】
【氏名】山本 枝里子
(72)【発明者】
【氏名】古堂 和音
【テーマコード（参考）】
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
5L049CC20
5L050CC20
(57)【要約】
【課題】施設の利用形態の変更内容を推定する。
【解決手段】情報分析装置１は、複数の車両からの連続した位置情報の推移から施設に係る来店パターン情報を作成する来店パターン情報作成部１１２と、施設に係る来店パターン情報が予め設定された第１所定期間後に変化したか否かを判定する来店パターン変化判定部１１３と、変化が判定されたときに、施設情報を検索キーワードとしてインターネット情報を検索する施設情報検索部１１４と、施設情報検索部１１４により取得される当該施設に係る検索結果に基づいて施設情報の変更を示す施設変更内容情報を作成する施設変更内容情報作成部１１５と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】情報分析装置１は、複数の車両からの連続した位置情報の推移から施設に係る来店パターン情報を作成する来店パターン情報作成部１１２と、施設に係る来店パターン情報が予め設定された第１所定期間後に変化したか否かを判定する来店パターン変化判定部１１３と、変化が判定されたときに、施設情報を検索キーワードとしてインターネット情報を検索する施設情報検索部１１４と、施設情報検索部１１４により取得される当該施設に係る検索結果に基づいて施設情報の変更を示す施設変更内容情報を作成する施設変更内容情報作成部１１５と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の施設について施設の属性を示す施設情報と前記施設に紐づけられた前記施設の駐車場情報とを含む地図情報を記憶する地図情報記憶部と、
所定期間内に収集された、複数の車両の少なくとも出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間を含む車両走行情報テーブルであって、前記出発位置情報は、車両の出発した位置情報とし、前記駐車位置情報は車両の位置情報に所定時間以上変化が無い場合の前記車両の位置情報とする前記車両走行情報テーブルを記憶する車両走行情報記憶部と、
前記車両走行情報テーブルに含まれる前記駐車位置情報であって、前記施設の駐車場情報に対応する前記駐車位置情報を収集して記憶する駐車位置記録部と、
前記駐車位置記録部により収集された前記施設の駐車場に駐車した複数の車両の車両走行情報テーブルに含まれる前記車両の位置情報に基づいて前記施設に係る来店パターン情報を作成する来店パターン情報作成部と、
前記施設に係る前記来店パターン情報を日付又は／及び曜日毎に記憶する来店パターン情報記憶部と、
前記来店パターン情報記憶部に記憶された前記施設に係る来店パターン情報が予め設定された第１所定期間後に変化したことを判定する来店パターン変化判定部と、
前記来店パターン変化判定部により、前記来店パターン情報が変化したと判定されたとき、前記施設情報を検索キーワードとしてインターネット情報を検索する施設情報検索部と、
前記施設情報検索部により取得した検索結果に基づいて前記施設情報の変更を示す施設変更内容情報を作成する施設変更内容情報作成部と、
を備えることを特徴とする情報分析装置。
所定期間内に収集された、複数の車両の少なくとも出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間を含む車両走行情報テーブルであって、前記出発位置情報は、車両の出発した位置情報とし、前記駐車位置情報は車両の位置情報に所定時間以上変化が無い場合の前記車両の位置情報とする前記車両走行情報テーブルを記憶する車両走行情報記憶部と、
前記車両走行情報テーブルに含まれる前記駐車位置情報であって、前記施設の駐車場情報に対応する前記駐車位置情報を収集して記憶する駐車位置記録部と、
前記駐車位置記録部により収集された前記施設の駐車場に駐車した複数の車両の車両走行情報テーブルに含まれる前記車両の位置情報に基づいて前記施設に係る来店パターン情報を作成する来店パターン情報作成部と、
前記施設に係る前記来店パターン情報を日付又は／及び曜日毎に記憶する来店パターン情報記憶部と、
前記来店パターン情報記憶部に記憶された前記施設に係る来店パターン情報が予め設定された第１所定期間後に変化したことを判定する来店パターン変化判定部と、
前記来店パターン変化判定部により、前記来店パターン情報が変化したと判定されたとき、前記施設情報を検索キーワードとしてインターネット情報を検索する施設情報検索部と、
前記施設情報検索部により取得した検索結果に基づいて前記施設情報の変更を示す施設変更内容情報を作成する施設変更内容情報作成部と、
を備えることを特徴とする情報分析装置。
【請求項2】
前記来店パターン情報作成部は、
前記施設の駐車場に前記車両の駐車が開始された時刻帯毎に車両の台数を累計して得られる前記施設に係る第１の来店パターン情報、前記施設の駐車場に駐車した前記車両の出発位置情報を前記地図情報に作成された所定のメッシュ毎にプロットし集計して得られる前記メッシュ毎の出発位置情報の集計値情報としての前記施設に係る第２の来店パターン情報、及び前記施設の駐車場に前記車両の駐車が開始された時刻帯毎に車両の駐車した駐車時間を累計して得られる前記施設に係る第３の来店パターン情報のうち、少なくともいずれか１つの来店パターン情報を作成することを特徴とする請求項１に記載の情報分析装置。
前記施設の駐車場に前記車両の駐車が開始された時刻帯毎に車両の台数を累計して得られる前記施設に係る第１の来店パターン情報、前記施設の駐車場に駐車した前記車両の出発位置情報を前記地図情報に作成された所定のメッシュ毎にプロットし集計して得られる前記メッシュ毎の出発位置情報の集計値情報としての前記施設に係る第２の来店パターン情報、及び前記施設の駐車場に前記車両の駐車が開始された時刻帯毎に車両の駐車した駐車時間を累計して得られる前記施設に係る第３の来店パターン情報のうち、少なくともいずれか１つの来店パターン情報を作成することを特徴とする請求項１に記載の情報分析装置。
【請求項3】
前記車両走行情報テーブルは、前記複数の車両の車両情報を含み、
前記来店パターン情報作成部は、
前記施設の駐車場に駐車した車両を車両情報毎に累計して、前記施設に係る来店車両情報を前記施設に係る来店パターン情報とみなして作成することを特徴とする請求項１に記載の情報分析装置。
前記来店パターン情報作成部は、
前記施設の駐車場に駐車した車両を車両情報毎に累計して、前記施設に係る来店車両情報を前記施設に係る来店パターン情報とみなして作成することを特徴とする請求項１に記載の情報分析装置。
【請求項4】
複数の車両から前記車両の連続した位置情報を時刻情報とともに車両走行情報として受信する受信部と、
複数の車両の少なくとも出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間を含む車両走行情報テーブルであって、前記出発位置情報は、車両の出発した位置情報とし、前記駐車位置情報は車両の位置情報に所定時間以上変化が無い場合の前記車両の位置情報とする前記車両走行情報テーブルを作成する車両走行情報記録部と、を備えることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の情報分析装置。
複数の車両の少なくとも出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間を含む車両走行情報テーブルであって、前記出発位置情報は、車両の出発した位置情報とし、前記駐車位置情報は車両の位置情報に所定時間以上変化が無い場合の前記車両の位置情報とする前記車両走行情報テーブルを作成する車両走行情報記録部と、を備えることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の情報分析装置。
【請求項5】
前記地図情報記憶部は、前記施設情報として店舗名、地域名、駅名、道路名のいずれかを含むことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報分析装置。
【請求項6】
前記施設変更内容情報作成部は、前記施設変更内容情報として開店、閉店、セール、入荷のいずれかを含むことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報分析装置。
【請求項7】
コンピュータにより実行される情報分析方法であって、
複数の施設について施設の属性を示す施設情報と前記施設に紐づけられた前記施設の駐車場情報とを含む地図情報を記憶する地図情報ステップと、
所定期間内に収集された、複数の車両の少なくとも出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間を含む車両走行情報テーブルであって、前記出発位置情報は、車両の出発した位置情報とし、前記駐車位置情報は車両の位置情報に所定時間以上変化が無い場合の前記車両の位置情報とする前記車両走行情報テーブルを記憶する車両走行情報記憶ステップと、
前記車両走行情報テーブルに含まれる前記駐車位置情報であって、前記施設の駐車場情報に対応する前記駐車位置情報を収集して記憶する駐車位置記録ステップと、
前記駐車位置記録ステップにおいて収集された前記施設の駐車場に駐車した複数の車両の車両走行情報テーブルに含まれる前記車両の位置情報に基づいて前記施設に係る来店パターン情報を作成する車両パターン情報作成ステップと、
前記施設に係る前記来店パターン情報を日付又は／及び曜日毎に記憶する来店パターン情報記憶ステップと、
前記来店パターン情報記憶ステップにおいて記憶された前記施設に係る来店パターン情報が予め設定された第１所定期間後に変化したことを判定する来店パターン変化判定ステップと、
前記来店パターン変化判定ステップにおいて、前記来店パターン情報が変化したと判定されたとき、前記施設情報の変更を示す施設変更内容情報を作成する施設変更内容情報作成ステップと、
を備えることを特徴とする情報分析方法。
複数の施設について施設の属性を示す施設情報と前記施設に紐づけられた前記施設の駐車場情報とを含む地図情報を記憶する地図情報ステップと、
所定期間内に収集された、複数の車両の少なくとも出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間を含む車両走行情報テーブルであって、前記出発位置情報は、車両の出発した位置情報とし、前記駐車位置情報は車両の位置情報に所定時間以上変化が無い場合の前記車両の位置情報とする前記車両走行情報テーブルを記憶する車両走行情報記憶ステップと、
前記車両走行情報テーブルに含まれる前記駐車位置情報であって、前記施設の駐車場情報に対応する前記駐車位置情報を収集して記憶する駐車位置記録ステップと、
前記駐車位置記録ステップにおいて収集された前記施設の駐車場に駐車した複数の車両の車両走行情報テーブルに含まれる前記車両の位置情報に基づいて前記施設に係る来店パターン情報を作成する車両パターン情報作成ステップと、
前記施設に係る前記来店パターン情報を日付又は／及び曜日毎に記憶する来店パターン情報記憶ステップと、
前記来店パターン情報記憶ステップにおいて記憶された前記施設に係る来店パターン情報が予め設定された第１所定期間後に変化したことを判定する来店パターン変化判定ステップと、
前記来店パターン変化判定ステップにおいて、前記来店パターン情報が変化したと判定されたとき、前記施設情報の変更を示す施設変更内容情報を作成する施設変更内容情報作成ステップと、
を備えることを特徴とする情報分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、車両走行情報として車両から取得された車両の位置情報推移データに基づいて施設への来店パターン情報を生成し、前記施設への来店パターン情報の変化を検出した場合、インターネット情報から前記施設の利用態様の変化内容を推定する情報分析装置及び情報分析方法に関する。
【背景技術】
【0002】
複数の車両からのＧＰＳ位置情報を含むＦＣＤ（Ｆｌｏａｔｉｎｇ Ｃａｒ Ｄａｔａ）をサーバによって受信し、蓄積した位置情報等に基づいて、車両が訪問した施設に関するデータ解析に活用する用途が広がっている（例えば、特許文献１）。
また、例えば、投資目的等におけるオルタナティブデータとして活用する用途にも適用することが考えられている。しかしながら、施設に関するオルタナティブデータとして活用するためには、施設の利用態様に変化があった場合には、当該施設に関するデータは使わないようにすることが必要となる。
この点、道路や建物が掲載された地図について、人手に頼らず、その変化を検出して自動的に修正する技術が開発されている。例えば特許文献２には、地図変化検出装置として、複数の異なる位置から所定の領域を撮影した複数の画像を入力して作成した３次元データを用いて２次元地図上の家屋・建築物等の変化を検出する技術が開示されている。
また、特許文献３には、地図情報処理装置として、地図上の地理オブジェクトと外部情報に含まれる地理オブジェクトの出現の状況を示す情報である出現状況情報を用いて地理オブジェクトの変更を判断する技術が開示されている。
しかし、特許文献２に記載の技術は建物自体の変化は検出できるが、建物の利用態様の変化までは検出できない。また、特許文献３に記載の技術は膨大な出現状況情報を取得しなければならず、また出現状況情報が正確か否かの判定が難しい。したがって、例えば紳士服販売店がインターネットカフェに変化したり、昼夜営業していた飲食店がランチ営業を取りやめたりといった施設の営業形態や利用態様の変化は検出できない。
また、例えば、投資目的等におけるオルタナティブデータとして活用する用途にも適用することが考えられている。しかしながら、施設に関するオルタナティブデータとして活用するためには、施設の利用態様に変化があった場合には、当該施設に関するデータは使わないようにすることが必要となる。
この点、道路や建物が掲載された地図について、人手に頼らず、その変化を検出して自動的に修正する技術が開発されている。例えば特許文献２には、地図変化検出装置として、複数の異なる位置から所定の領域を撮影した複数の画像を入力して作成した３次元データを用いて２次元地図上の家屋・建築物等の変化を検出する技術が開示されている。
また、特許文献３には、地図情報処理装置として、地図上の地理オブジェクトと外部情報に含まれる地理オブジェクトの出現の状況を示す情報である出現状況情報を用いて地理オブジェクトの変更を判断する技術が開示されている。
しかし、特許文献２に記載の技術は建物自体の変化は検出できるが、建物の利用態様の変化までは検出できない。また、特許文献３に記載の技術は膨大な出現状況情報を取得しなければならず、また出現状況情報が正確か否かの判定が難しい。したがって、例えば紳士服販売店がインターネットカフェに変化したり、昼夜営業していた飲食店がランチ営業を取りやめたりといった施設の営業形態や利用態様の変化は検出できない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０－１４４５８７
【特許文献2】特許第４３７８５７１号
【特許文献3】特許第５４１４２８４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
車両から取得するＦＣＤのビッグデータ分析等により施設への来客分析を可能とするために、施設の利用態様の変化内容を人手に頼らずに簡易に推定することができる情報分析装置及び情報分析方法が望まれている。
【0005】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであり、車両走行情報として車両から取得された車両情報を含む当該車両の位置情報推移データに基づいて、施設への来店パターン情報として来店パターン情報を生成し、前記来店パターン情報の変化が検出された場合、施設関連情報をインターネットで検索したうえで当該施設の利用態様の変化内容を推定することにより、人手に頼らずに前記施設の営業形態や利用態様の変化内容を推定することができる情報分析装置及び情報作成方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
（１）本発明の情報分析装置（例えば、後述の情報分析装置１）は、
複数の施設について施設の属性を示す施設情報と前記施設に紐づけられた前記施設の駐車場情報とを含む地図情報を記憶する地図情報記憶部（例えば、後述の地図情報記憶部１２１）と、
所定期間内に収集された、複数の車両の少なくとも出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間を含む車両走行情報テーブル（例えば、後述の車両走行情報テーブル１２２１）であって、前記出発位置情報は、車両の出発した位置情報とし、前記駐車位置情報は車両の位置情報に所定時間以上変化が無い場合の前記車両の位置情報とする前記車両走行情報テーブルを記憶する車両走行情報記憶部（例えば、後述の車両走行情報記憶部１２２）と、
前記車両走行情報テーブルに含まれる前記駐車位置情報であって、前記施設の駐車場情報に対応する前記駐車位置情報を収集して記憶する駐車位置記録部（例えば、後述の駐車位置記録部１１１）と、
前記駐車位置記録部により収集された前記施設の駐車場に駐車した複数の車両の車両走行情報テーブルに含まれる前記車両の位置情報に基づいて前記施設に係る来店パターン情報を作成する来店パターン情報作成部（例えば後述の来店パターン情報作成部１１２）と、
前記施設に係る前記来店パターン情報を日付又は／及び曜日毎に記憶する来店パターン情報記憶部（例えば後述の来店パターン情報記憶部１２３）と、
前記来店パターン情報記憶部に記憶された前記施設に係る来店パターン情報が予め設定された第１所定期間後に変化したことを判定する来店パターン変化判定部（例えば後述の来店パターン変化判定部１１３）と、
前記来店パターン変化判定部により、前記来店パターン情報が変化したと判定されたとき、前記施設情報を検索キーワードとしてインターネット情報を検索する施設情報検索部（例えば後述の施設情報検索部１１４）と、
前記施設検索情報検索部により取得した検索結果に基づいて前記施設情報の変更内容を示す施設変更内容情報を作成する施設変更内容情報作成部（例えば後述の施設変更内容情報作成部１１５）と、を備える。
複数の施設について施設の属性を示す施設情報と前記施設に紐づけられた前記施設の駐車場情報とを含む地図情報を記憶する地図情報記憶部（例えば、後述の地図情報記憶部１２１）と、
所定期間内に収集された、複数の車両の少なくとも出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間を含む車両走行情報テーブル（例えば、後述の車両走行情報テーブル１２２１）であって、前記出発位置情報は、車両の出発した位置情報とし、前記駐車位置情報は車両の位置情報に所定時間以上変化が無い場合の前記車両の位置情報とする前記車両走行情報テーブルを記憶する車両走行情報記憶部（例えば、後述の車両走行情報記憶部１２２）と、
前記車両走行情報テーブルに含まれる前記駐車位置情報であって、前記施設の駐車場情報に対応する前記駐車位置情報を収集して記憶する駐車位置記録部（例えば、後述の駐車位置記録部１１１）と、
前記駐車位置記録部により収集された前記施設の駐車場に駐車した複数の車両の車両走行情報テーブルに含まれる前記車両の位置情報に基づいて前記施設に係る来店パターン情報を作成する来店パターン情報作成部（例えば後述の来店パターン情報作成部１１２）と、
前記施設に係る前記来店パターン情報を日付又は／及び曜日毎に記憶する来店パターン情報記憶部（例えば後述の来店パターン情報記憶部１２３）と、
前記来店パターン情報記憶部に記憶された前記施設に係る来店パターン情報が予め設定された第１所定期間後に変化したことを判定する来店パターン変化判定部（例えば後述の来店パターン変化判定部１１３）と、
前記来店パターン変化判定部により、前記来店パターン情報が変化したと判定されたとき、前記施設情報を検索キーワードとしてインターネット情報を検索する施設情報検索部（例えば後述の施設情報検索部１１４）と、
前記施設検索情報検索部により取得した検索結果に基づいて前記施設情報の変更内容を示す施設変更内容情報を作成する施設変更内容情報作成部（例えば後述の施設変更内容情報作成部１１５）と、を備える。
【0007】
上記（１）によれば、車両走行情報として車両から取得された車両の位置情報推移データとインターネット情報に基づいて、施設の営業形態や利用態様の変化内容を人手に頼らずに推定することが可能となる。
【0008】
（２）上記（１）に記載の情報分析装置（例えば、後述の情報分析装置１）において、
前記来店パターン情報作成部は、
前記施設の駐車場に前記車両の駐車が開始された時刻帯毎に車両の台数を累計して得られる前記施設に係る第１の来店パターン情報、前記施設の駐車場に駐車した前記車両の出発位置情報を前記地図情報に作成された所定のメッシュ毎にプロットし集計して得られる前記メッシュ毎の出発位置情報の集計値情報としての前記施設に係る第２の来店パターン情報、及び前記施設の駐車場に前記車両の駐車が開始された時刻帯毎に車両の駐車した駐車時間を累計して得られる前記施設に係る第３の来店パターン情報のうち、少なくともいずれか１つの来店パターン情報を作成するようにしてもよい。
前記来店パターン情報作成部は、
前記施設の駐車場に前記車両の駐車が開始された時刻帯毎に車両の台数を累計して得られる前記施設に係る第１の来店パターン情報、前記施設の駐車場に駐車した前記車両の出発位置情報を前記地図情報に作成された所定のメッシュ毎にプロットし集計して得られる前記メッシュ毎の出発位置情報の集計値情報としての前記施設に係る第２の来店パターン情報、及び前記施設の駐車場に前記車両の駐車が開始された時刻帯毎に車両の駐車した駐車時間を累計して得られる前記施設に係る第３の来店パターン情報のうち、少なくともいずれか１つの来店パターン情報を作成するようにしてもよい。
【0009】
上記（２）によれば、上記（１）の情報分析装置と同様の効果を奏する。
【0010】
（３）上記（１）に記載の情報分析装置（例えば、後述の情報分析装置１）において、
前記車両走行情報テーブルは、前記複数の車両の車両情報を含み、
前記来店パターン情報作成部は、
前記施設の駐車場に駐車した車両を車両情報毎に累計して、前記施設に係る来店車両情報を前記施設に係る来店パターン情報とみなして作成するようにしてもよい。
前記車両走行情報テーブルは、前記複数の車両の車両情報を含み、
前記来店パターン情報作成部は、
前記施設の駐車場に駐車した車両を車両情報毎に累計して、前記施設に係る来店車両情報を前記施設に係る来店パターン情報とみなして作成するようにしてもよい。
【0011】
上記（３）によれば、上記（１）の情報分析装置と同様の効果を奏する。
【0012】
（４）上記（１）又は（２）に記載の情報分析装置（例えば、後述の情報分析装置１）において、
複数の車両から前記車両の連続した位置情報を時刻情報とともに車両走行情報として受信する受信部（例えば後述の受信部１１０Ａ）と、
複数の車両の少なくとも出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間を含む車両走行情報テーブルであって、前記出発位置情報は、車両の出発した位置情報とし、前記駐車位置情報は車両の位置情報に所定時間以上変化が無い場合の前記車両の位置情報とする前記車両走行情報テーブルを作成する車両走行情報記録部（例えば後述の車両走行情報記録部１１０Ｂ）と、を備えるようにしてもよい。
複数の車両から前記車両の連続した位置情報を時刻情報とともに車両走行情報として受信する受信部（例えば後述の受信部１１０Ａ）と、
複数の車両の少なくとも出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間を含む車両走行情報テーブルであって、前記出発位置情報は、車両の出発した位置情報とし、前記駐車位置情報は車両の位置情報に所定時間以上変化が無い場合の前記車両の位置情報とする前記車両走行情報テーブルを作成する車両走行情報記録部（例えば後述の車両走行情報記録部１１０Ｂ）と、を備えるようにしてもよい。
【0013】
上記（４）によれば、上記（１）の情報分析装置と同様の効果を奏する。
【0014】
（５）上記（１）から（３）のいずれかに記載の情報分析装置（例えば、後述の情報分析装置１）において、
前記地図情報記憶部（例えば、後述の地図情報記憶部１２１）は、前記施設情報として店舗名、地域名、駅名、道路名のいずれかを含むようにしてもよい。
前記地図情報記憶部（例えば、後述の地図情報記憶部１２１）は、前記施設情報として店舗名、地域名、駅名、道路名のいずれかを含むようにしてもよい。
【0015】
上記（５）によれば、上記（１）の情報分析装置と同様の効果を奏する。
【0016】
（６）上記（１）から（３）のいずれかに記載の情報分析装置（例えば、後述の情報分析装置１）において、
前記施設変更内容情報作成部（例えば、後述の施設変更内容情報作成部１１５）は、前記施設変更内容情報として開店、閉店、セール、入荷のいずれかを含むようにしてもよい。
前記施設変更内容情報作成部（例えば、後述の施設変更内容情報作成部１１５）は、前記施設変更内容情報として開店、閉店、セール、入荷のいずれかを含むようにしてもよい。
【0017】
上記（６）によれば、上記（１）の情報分析装置と同様の効果を奏する。
【0018】
（７）本発明の情報分析方法は、コンピュータにより実行される情報分析方法であって、
複数の施設について施設の属性を示す施設情報と前記施設に紐づけられた前記施設の駐車場情報とを含む地図情報を記憶する地図情報ステップと、
所定期間内に収集された、複数の車両の少なくとも出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間を含む車両走行情報テーブルであって、前記出発位置情報は、車両の出発した位置情報とし、前記駐車位置情報は車両の位置情報に所定時間以上変化が無い場合の前記車両の位置情報とする前記車両走行情報テーブルを記憶する車両走行情報記憶ステップと、
前記車両走行情報テーブルに含まれる前記駐車位置情報であって、前記施設の駐車場情報に対応する前記駐車位置情報を収集して記憶する駐車位置記録ステップと、
前記駐車位置記録ステップにおいて収集された前記施設の駐車場に駐車した複数の車両の車両走行情報テーブルに含まれる前記車両の位置情報に基づいて前記施設に係る来店パターン情報を作成する車両パターン情報作成ステップと、
前記施設に係る前記来店パターン情報を日付又は／及び曜日毎に記憶する来店パターン情報記憶ステップと、
前記来店パターン情報記憶ステップにおいて記憶された前記施設に係る来店パターン情報が予め設定された第１所定期間後に変化したことを判定する来店パターン変化判定ステップと、
前記来店パターン変化判定ステップにおいて、前記来店パターン情報が変化したと判定されたとき、前記施設情報の変更を示す施設変更内容情報を作成する施設変更内容情報作成ステップと、
を備える。
複数の施設について施設の属性を示す施設情報と前記施設に紐づけられた前記施設の駐車場情報とを含む地図情報を記憶する地図情報ステップと、
所定期間内に収集された、複数の車両の少なくとも出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間を含む車両走行情報テーブルであって、前記出発位置情報は、車両の出発した位置情報とし、前記駐車位置情報は車両の位置情報に所定時間以上変化が無い場合の前記車両の位置情報とする前記車両走行情報テーブルを記憶する車両走行情報記憶ステップと、
前記車両走行情報テーブルに含まれる前記駐車位置情報であって、前記施設の駐車場情報に対応する前記駐車位置情報を収集して記憶する駐車位置記録ステップと、
前記駐車位置記録ステップにおいて収集された前記施設の駐車場に駐車した複数の車両の車両走行情報テーブルに含まれる前記車両の位置情報に基づいて前記施設に係る来店パターン情報を作成する車両パターン情報作成ステップと、
前記施設に係る前記来店パターン情報を日付又は／及び曜日毎に記憶する来店パターン情報記憶ステップと、
前記来店パターン情報記憶ステップにおいて記憶された前記施設に係る来店パターン情報が予め設定された第１所定期間後に変化したことを判定する来店パターン変化判定ステップと、
前記来店パターン変化判定ステップにおいて、前記来店パターン情報が変化したと判定されたとき、前記施設情報の変更を示す施設変更内容情報を作成する施設変更内容情報作成ステップと、
を備える。
【0019】
上記（７）の方法によれば、上記（１）の情報分析装置と同様の効果を奏する。
【発明の効果】
【0020】
本発明によれば、車両走行情報として車両から取得された車両情報を含む当該車両の位置情報推移データに基づいて、施設への来店パターン情報として来店パターン情報又は来店車両情報を生成し、前記来店パターン情報又は来店車両情報の変化が検出された場合、施設関連情報をインターネットで検索したうえで当該施設の利用態様の変化内容を推定することにより、人手に頼らずに前記施設の営業形態や利用態様の変化内容を推定することができる情報分析装置及び情報作成方法を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0021】
【図1】本発明の実施形態である情報分析装置の基本的構成を示すブロック図である。
【図2A】本発明の実施形態における施設に係る第１の来店パターン情報の一例を示す図である。
【図2B】本発明の実施形態における施設に係る第１の来店パターン情報の変化の一例を示す図である。
【図3A】本発明の実施形態における出発位置情報に基いて作成された、施設に係る第２の来店パターン情報の一例を示す図である。
【図3B】本発明の実施形態における出発位置情報に基いて作成された、施設における第２の来店パターン情報の変化の一例を示す図である。
【図4A】本発明の実施形態における駐車時間情報に基いて作成された、施設に係る第３の来店パターン情報の一例を示す図である。
【図4B】本発明の実施形態における駐車時間情報に基いて作成された、施設における第３の来店パターン情報の変化の一例を示す図である。
【図5A】本発明の実施形態における車両情報に基いて作成された対象施設に駐車した車両の車両タイプ毎に算出された車両台数比率による来店車両情報の一例を示す図である。
【図5B】本発明の実施形態における施設に駐車した車両の車両タイプ毎に算出された車両台数比率による来店車両情報の変化の一例を示す図である。
【図6】本発明の実施形態における、１つの判定対象施設に対して、当該施設の利用態様に変化があったか否かを判定する動作を示すフローチャートである。
【図7】本発明の実施形態である情報分析装置の変形例に係る基本的構成を示すブロック図である。
【図8】本発明の実施形態である情報分析装置の変形例に係る位置情報データベースのデータ構造の概要を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0022】
以下、本発明の情報分析装置の好ましい一実施形態について、図を参照しながら詳細に説明する。図１に、情報分析装置１の基本的構成を示す。情報分析装置１が備える機能ブロックについて図１のブロック図を参照して説明をする。
【0023】
図１に示すように、情報分析装置１は、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、表示部１４と、入力部１５と、を含んで構成される。
【0024】
制御部１１は、マイクロプロセッサ等の演算処理装置から構成され、情報分析装置１を構成する各部の制御を行う。制御部１１の詳細については、後述する。
【0025】
記憶部１２は、半導体メモリ等で構成されており、ファームウェアやオペレーティングシステムと呼ばれる制御用のプログラムや、駐車位置情報収集処理、来店パターン情報作成処理、来店パターン変化判定処理、施設変更内容情報作成処理等を行うためのプログラムといった各プログラム、さらにその他、地図情報等の種々の情報が記憶される。さらに、記憶部１２は、地図情報記憶部１２１と、車両走行情報記憶部１２２と、来店パターン情報記憶部１２３と、を備える。
地図情報記憶部１２１は、複数の施設について各施設の属性を示す施設情報と、当該施設に紐づけられた当該施設の駐車場情報と、を含む地図情報を記憶する。施設情報は、例えば施設の識別情報（施設ＩＤ）、施設の名称、施設の種別に関する施設種別（及び／又はジャンル）、電話番号、住所、営業時間、施設の位置情報等を含む。施設種別は、例えば、飲食店、スーパーマーケット、コンビニエンスストア、スポーツジム、カーディーラー、病院等の店舗種別が一例として挙げられる。さらに施設種別が飲食店の場合、例えば、複数のジャンルによる分類として、和食、中華、洋食、イタリアン、フレンチ、喫茶店等といった提供料理の内容に基づくジャンル、またファストフード、ドライブスルー、ラーメン屋、ファミリーレストラン等といった、速さや手軽さの観点の基づくジャンル等を含むようにしてもよい。ジャンルは、その内容によって複数個のジャンルを組み合わせて付与することができる。例えば、洋食でファストフードといった例が挙げられる。なお、施設種別（及びジャンル）等はこれに限定されない。また、施設の駐車場情報は当該駐車場の位置情報を含む。
地図情報記憶部１２１は、複数の施設について各施設の属性を示す施設情報と、当該施設に紐づけられた当該施設の駐車場情報と、を含む地図情報を記憶する。施設情報は、例えば施設の識別情報（施設ＩＤ）、施設の名称、施設の種別に関する施設種別（及び／又はジャンル）、電話番号、住所、営業時間、施設の位置情報等を含む。施設種別は、例えば、飲食店、スーパーマーケット、コンビニエンスストア、スポーツジム、カーディーラー、病院等の店舗種別が一例として挙げられる。さらに施設種別が飲食店の場合、例えば、複数のジャンルによる分類として、和食、中華、洋食、イタリアン、フレンチ、喫茶店等といった提供料理の内容に基づくジャンル、またファストフード、ドライブスルー、ラーメン屋、ファミリーレストラン等といった、速さや手軽さの観点の基づくジャンル等を含むようにしてもよい。ジャンルは、その内容によって複数個のジャンルを組み合わせて付与することができる。例えば、洋食でファストフードといった例が挙げられる。なお、施設種別（及びジャンル）等はこれに限定されない。また、施設の駐車場情報は当該駐車場の位置情報を含む。
【0026】
車両走行情報記憶部１２２は、車両走行情報テーブル１２２１と、駐車位置記憶部１２２２と、を備える。
【0027】
車両走行情報テーブル１２２１は、所定地域（例えば県、市町村等）及び所定期間内（例えば１年間等）に収集された、複数の車両の少なくとも出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間を記憶したテーブルであって、出発位置情報は、車両の出発した位置情報とし、駐車位置情報は当該車両の位置情報に所定時間以上変化が無い場合の当該車両の位置情報を示す。図２Ａは、車両走行情報テーブル１２２１の概要を示す図である。
なお、車両走行情報テーブル１２２１は、例えばコネクテッドカーから受信する、車両ＩＤ、位置情報、及び時刻情報等を含むＦＣＤ（Ｆｌｏａｔｉｎｇ Ｃａｒ Ｄａｔａ）を利用して作成される移動推移情報を含む位置情報データベース（図示せず）に基づいて作成される。車両走行情報テーブル１２２１の作成については、例えば特許文献１等に記載されているように当業者にとって公知技術である。なお、個人情報保護の観点から車両走行情報テーブル１２２１には車両ＩＤを乱数に置き換えるか、又は含まないようにすることができる。
本実施形態においては、車両走行情報テーブル１２２１は、通信網６０に接続されたサーバ装置（図示を省略）等から適宜ダウンロードされる構成とする。
なお、車両走行情報テーブル１２２１は、例えばコネクテッドカーから受信する、車両ＩＤ、位置情報、及び時刻情報等を含むＦＣＤ（Ｆｌｏａｔｉｎｇ Ｃａｒ Ｄａｔａ）を利用して作成される移動推移情報を含む位置情報データベース（図示せず）に基づいて作成される。車両走行情報テーブル１２２１の作成については、例えば特許文献１等に記載されているように当業者にとって公知技術である。なお、個人情報保護の観点から車両走行情報テーブル１２２１には車両ＩＤを乱数に置き換えるか、又は含まないようにすることができる。
本実施形態においては、車両走行情報テーブル１２２１は、通信網６０に接続されたサーバ装置（図示を省略）等から適宜ダウンロードされる構成とする。
【0028】
駐車位置記憶部１２２２は、後述する駐車位置記録部１１１により、車両走行情報テーブル１２２１に基づいて収集して記録される車両の駐車位置情報であって、駐車位置情報が、地図情報記憶部１２１に含まれる施設情報に紐づけられた施設の駐車場となるレコードを施設情報に対応づけて記憶する。具体的には、駐車位置記憶部１２２２には、地図情報記憶部１２１に含まれる施設情報に紐づけられた当該施設の駐車場に対応して、車両が当該施設の駐車場に駐車した日時情報、駐車時間、及び車両の当該施設の駐車場に駐車する前の出発位置情報が記憶されるようにしてもよい。なお、出発位置情報としては、当該駐車場に向けて走行した直近の出発位置情報又は当該車両の自宅位置情報としてもよい。
図２Ｂは、駐車位置記憶部１２２２の概要を示す図である。
図２Ｂは、駐車位置記憶部１２２２の概要を示す図である。
【0029】
来店パターン情報記憶部１２３は、後述するように、来店パターン情報作成部１１２により施設に対応して作成される来店パターン情報を記憶する。それにより、例えばこれまでに作成された施設に係る来店パターン情報を最近の当該施設に係る来店情報と比較することが容易にできる。
【0030】
以上、記憶部１２について説明したが、例えば地図情報記憶部１２１に記憶される施設情報及び地図情報、また車両走行情報記憶部１２２に含まれる車両走行情報テーブル１２２１等は、記憶部１２に予め記憶しておく構成としてもよいし、通信網６０に接続されたサーバ装置（図示を省略）等から必要に応じて適宜ダウンロードされる構成としてもよい。さらに、これらの情報は、ユーザの入力等に応じて適宜修正されてもよい。
本実施形態においては、車両走行情報テーブル１２２１は、通信網６０に接続されたサーバ装置（図示を省略）等から適宜ダウンロードされる構成とする。
本実施形態においては、車両走行情報テーブル１２２１は、通信網６０に接続されたサーバ装置（図示を省略）等から適宜ダウンロードされる構成とする。
【0031】
通信部１３は、ＤＳＰ等を有し、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation）の規格や、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）といった規格に準拠して、通信網６０を介して他の装置（例えば、前述したサーバ等）との間の無線通信や有線通信を実現する。なお、通信網６０は、インターネットや携帯電話網といったネットワークや、これらを組合せたネットワークにより実現される。また、ネットワークの一部に、ＬＡＮ（Local Area Network）が含まれていてもよい。
【0032】
表示部１４は、例えば液晶ディスプレイ、又は有機エレクトロルミネッセンスパネル等の表示デバイスにより構成される。表示部１４は、制御部１１からの指示を受けて画像を表示する。
入力部１５は、テンキーと呼ばれる物理スイッチや表示部１４の表示面に重ねて設けられたタッチパネル等の入力装置（図示を省略する）等で構成される。
入力部１５は、テンキーと呼ばれる物理スイッチや表示部１４の表示面に重ねて設けられたタッチパネル等の入力装置（図示を省略する）等で構成される。
【0033】
次に、制御部１１の詳細について説明をする。制御部１１はＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及びＩ／Ｏ等を有するマイクロプロセッサにより構成される。ＣＰＵは、ＲＯＭ又は記憶部１２から読み出した各プログラムを実行し、その実行の際にはＲＡＭ、ＲＯＭ、及び記憶部１２から情報を読み出し、ＲＡＭ及び記憶部１２に対して情報の書き込みを行い、通信部１３と信号の授受を行う。そして、このようにして、ハードウェアとソフトウェア（プログラム）が協働することにより本実施形態における処理は実現される。
【0034】
制御部１１は、機能ブロックとして、駐車位置記録部１１１と、来店パターン情報作成部１１２と、来店パターン変化判定部１１３と、施設情報検索部１１４と、施設変更内容情報作成部１１５と、を備える。
【0035】
駐車位置記録部１１１は、車両走行情報テーブル１２２１に含まれる車両の駐車位置情報であって、駐車位置が地図情報記憶部１２１に記憶されている施設情報に紐づけられた当該施設の駐車場内に含まれる駐車位置情報を当該施設に対応づけて収集する。具体的には、駐車位置記録部１１１は、当該駐車位置情報とともに、当該車両の駐車した日時情報（年月日、曜日、入庫時刻、出庫時刻、駐車時間等）及び当該施設に向けて当該車両の出発した出発位置情報及び出発した日時情報ととともに収集する。なお、曜日については、年月日情報に基いてカレンダ情報（図示せず）から算出するようにしてもよい。
駐車位置記録部１１１は、駐車位置情報とともに収集される、当該車両の駐車した日時情報（年月日、曜日、入庫時刻、出庫時刻、駐車時間等）、当該施設に向けて当該車両の出発した出発位置情報、及び出発した日時情報を１レコード（以下簡単のため「施設への車両走行レコード」ともいう）として、施設毎に対応づけて、駐車位置記憶部１２２２に記憶するようにしてもよい。
なお、本実施形態では、施設の駐車位置情報の対応する出発位置情報として、施設に向けて車両の出発した直近の駐車位置情報を用いるが、後述するように、出発位置情報として、車両の自宅位置情報を用いるようにしてもよい。なお、車両の自宅位置情報としては、例えば車両が１日の最後に駐車した位置情報及び１日の最初に出発した位置情報で、同じ位置情報となる割合の一番大きな位置情報を自宅位置情報としてもよい。
駐車位置記録部１１１は、駐車位置情報とともに収集される、当該車両の駐車した日時情報（年月日、曜日、入庫時刻、出庫時刻、駐車時間等）、当該施設に向けて当該車両の出発した出発位置情報、及び出発した日時情報を１レコード（以下簡単のため「施設への車両走行レコード」ともいう）として、施設毎に対応づけて、駐車位置記憶部１２２２に記憶するようにしてもよい。
なお、本実施形態では、施設の駐車位置情報の対応する出発位置情報として、施設に向けて車両の出発した直近の駐車位置情報を用いるが、後述するように、出発位置情報として、車両の自宅位置情報を用いるようにしてもよい。なお、車両の自宅位置情報としては、例えば車両が１日の最後に駐車した位置情報及び１日の最初に出発した位置情報で、同じ位置情報となる割合の一番大きな位置情報を自宅位置情報としてもよい。
【0036】
駐車位置記録部１１１が駐車位置情報を収集する対象の施設については、ユーザにより指定されるようにしてもよい。具体的には、例えば、１つ以上の施設の名称を直接指定することで、駐車位置記録部１１１は指定された施設を収集の対象とするようにしてもよい。また、施設種別を指定することで、駐車位置記録部１１１が、当該施設種別に属する施設を収集の対象とするようにしてもよい。また、ユーザから指定が無い場合、デフォルト値として地図情報記憶部１２１に記憶されている施設情報すべてを収集の対象とするようにしてもよい。
このように、駐車位置記録部１１１は、収集の対象となる施設毎に当該施設への車両走行レコードを駐車位置記憶部１２２２に記憶することができる。
このように、駐車位置記録部１１１は、収集の対象となる施設毎に当該施設への車両走行レコードを駐車位置記憶部１２２２に記憶することができる。
【0037】
来店パターン情報作成部１１２は、駐車位置記憶部１２２２に施設毎に記憶された当該施設の駐車場に駐車した当該施設への車両走行レコードに基づいて当該施設への来店パターン情報を算出して、施設特有の来店パターン情報として作成し、来店パターン情報記憶部１２３に記録する。
【0038】
来店時刻は、施設の業種によっては特徴的なパターンが見受けられる指標である。例えば、レストラン等の飲食店では、通常昼時刻と夜時刻に来店数のピークがあり、また土日祝日等においては、平日に比べて、来店数が異なる場合もある。また、例えば火曜日を閉店日にしている飲食店では、火曜日には業者以外に来店する車両は無いことから、特定の曜日の来店数にも特徴がある場合がある。
来店パターン情報作成部１１２は、駐車位置記憶部１２２２に記憶された施設毎に、当該施設に駐車が開始（入庫）された時刻帯毎に駐車した車両の台数を累計することで、当該施設への来店時刻のパターンを第１の来店パターン情報として作成し、来店パターン情報記憶部１２３に記録するようにしてもよい。具体的には、来店パターン情報作成部１１２は、駐車位置情報を日時によりソートすることにより、時刻帯毎に駐車した車両の台数を累計するようにしてもよい。
ここで、時刻帯別とは、例えば入庫時刻を１時間単位に分類することで、９時から１０時の時刻帯、１１時から１２時の時刻帯、１２時から１３時の時刻帯、１３時から１４時の時刻帯、・・・１８時から１９時の時刻帯、１９時から２０時の時刻帯、２０時から２１時の時刻帯等としてもよい。なお、時刻帯はこれに限られない。施設の種別等に応じて、任意の単位時間に基づき、時刻帯を設定してもよい。
なお、来店パターン情報作成部１１２は、さらに、休日（日曜日及び祝日）及び平日の曜日毎に来店時刻のパターンを算出するようにしてもよい。なお、日曜日以外の曜日が祝日で休日となる場合は、当該日については休日として取り扱うものとする。
以下、特に断らない限り、「休日（日曜日及び祝日）及び平日の曜日」を単に「曜日」という。
来店パターン情報作成部１１２は、駐車位置記憶部１２２２に記憶された施設毎に、当該施設に駐車が開始（入庫）された時刻帯毎に駐車した車両の台数を累計することで、当該施設への来店時刻のパターンを第１の来店パターン情報として作成し、来店パターン情報記憶部１２３に記録するようにしてもよい。具体的には、来店パターン情報作成部１１２は、駐車位置情報を日時によりソートすることにより、時刻帯毎に駐車した車両の台数を累計するようにしてもよい。
ここで、時刻帯別とは、例えば入庫時刻を１時間単位に分類することで、９時から１０時の時刻帯、１１時から１２時の時刻帯、１２時から１３時の時刻帯、１３時から１４時の時刻帯、・・・１８時から１９時の時刻帯、１９時から２０時の時刻帯、２０時から２１時の時刻帯等としてもよい。なお、時刻帯はこれに限られない。施設の種別等に応じて、任意の単位時間に基づき、時刻帯を設定してもよい。
なお、来店パターン情報作成部１１２は、さらに、休日（日曜日及び祝日）及び平日の曜日毎に来店時刻のパターンを算出するようにしてもよい。なお、日曜日以外の曜日が祝日で休日となる場合は、当該日については休日として取り扱うものとする。
以下、特に断らない限り、「休日（日曜日及び祝日）及び平日の曜日」を単に「曜日」という。
【0039】
図２Ａは、いずれかの曜日における第１の来店パターン情報の一例を示す図である。来店時刻傾向を示すグラフの横軸は、時刻帯（例えば９時から１０時、１０時から１１時等）を示し、縦軸は曜日毎の各時刻帯に駐車した車両の台数又は台数比率の所定期間における平均値を示す。
図２Ｂは、施設に係る第１の来店パターン情報の変化の一例を示す図である。図２Ｂに示すように、例えば曜日毎に算出されたいずれかに来店時刻のパターンに変化があった場合、当該施設の利用態様に変化があった可能性が高いと推定することができる。
図２Ｂは、施設に係る第１の来店パターン情報の変化の一例を示す図である。図２Ｂに示すように、例えば曜日毎に算出されたいずれかに来店時刻のパターンに変化があった場合、当該施設の利用態様に変化があった可能性が高いと推定することができる。
【0040】
来店パターン情報作成部１１２は、駐車位置記憶部１２２２に施設毎に記憶された当該施設の駐車場に駐車した当該施設への車両走行レコードに基づいて、第１の来店パターン情報とは異なる観点で第２の来店パターン情報、及び第３の来店パターン情報を作成し、来店パターン情報記憶部１２３に記録するようにしてもよい。なお、第２の来店パターン情報、及び第３の来店パターン情報についても、第１の来店パターン情報と同様に、例えば曜日毎に所定期間における平均値等により算出するようにしてもよい。
【0041】
本実施形態では３種類の来店パターン情報を例示するが、来店パターン情報はこれらに限られない。対象施設の駐車場に駐車した当該施設への車両走行レコードに基づいて、任意の観点で、第１の来店パターン情報、第２の来店パターン情報、及び第３の来店パターン情報とは異なる来店パターン情報を作成するようにしてもよい。
【0042】
来店パターン情報作成部１１２は、第２の来店パターン情報として、「施設への車両走行レコード」に含まれる車両の出発位置情報に基いて、当該施設を訪問する出発位置情報を地図上に作成されたメッシュ領域毎にプロットして累計することで第１の来店パターン情報とは異なる第２の来店パターン情報を作成することができる。当該施設への各メッシュ領域からの来客台数は、一種の商圏の現状を表すとみなすことができる。また、各メッシュ領域からの来客台数情報による第２来店パターン情報については、所定期間（例えば１カ月から３カ月等）における来客台数情報により算出してもよい。また、第１来店パターン情報と同様に、例えば曜日毎に所定期間における平均値等により算出するようにしてもよい。なお、必要に応じて、時刻帯毎に各メッシュ領域からの来客台数情報を算出するようにしてもよい。なお、第２の来店パターン情報についても、第１の来店パターン情報と同様に、例えば曜日毎に所定期間における平均値等により算出するようにしてもよい。
【0043】
第２の来店パターン情報を説明する前に距離商圏について簡単に説明する。距離商圏は、施設からの半径距離に基づいて分類され、一般に足元商圏、１次商圏、２次商圏、及び３次商圏に分類される。足元商圏とは、既設や天候に左右されず短時間（例えば徒歩で５分程度）で来店できる範囲を指し、１次商圏は、半径約１ｋｍ程度のエリア（徒歩で１０分から１５分程度）で来店できる範囲を指し、２次商圏は半径約３ｋｍ程度のエリア（自転車で１０分から１５分程度）で来店できる範囲を指し、３次商圏は例えば交通機関や車で３０分から４０分程度で来店できる範囲を指す。なお、距離については商圏を分類する際の距離は業種及び周辺の環境によって異なる。
【0044】
本実施形態では、車両で来店できる範囲の商圏（例えば３次商圏）を対象として、来店パターン情報作成部１１２は対象施設の駐車場を含む地図情報を、当該対象施設の３次商圏を含む地図情報を所定の大きさのメッシュ領域（区画）に区切り、メッシュ領域毎に当該メッシュ領域に含まれる車両の出発位置情報をプロットして累計することで、対象施設と、対象施設を訪問する車両の出発位置情報と、の関連を示す第２の来店パターン情報を作成し、来店パターン情報記憶部１２３に記録する。
なお、各メッシュ領域は、例えば、当該メッシュ領域の中心位置情報（緯度及び経度）により識別するように構成することができる。メッシュ領域の大きさとしては、例えば各辺の長さが５００ｍとなる区画としてもよい。また、これよりも大きな区画又は小さな区画をメッシュ領域としてもよい。メッシュ領域の大きさについては、例えば分析対象とする商圏内に含まれる人口／世帯数等の統計情報に基づいて設定するようにしてもよい。
また、例えば分析対象施設の第２の来店パターン情報の算出結果に基づいて、メッシュ領域の大きさを再設定するようにしてもよい。
なお、地図情報記憶部１２１に記憶される地図情報には、メッシュ領域に分割されたメッシュ地図情報が含まれるようにしてもよい。
なお、各メッシュ領域は、例えば、当該メッシュ領域の中心位置情報（緯度及び経度）により識別するように構成することができる。メッシュ領域の大きさとしては、例えば各辺の長さが５００ｍとなる区画としてもよい。また、これよりも大きな区画又は小さな区画をメッシュ領域としてもよい。メッシュ領域の大きさについては、例えば分析対象とする商圏内に含まれる人口／世帯数等の統計情報に基づいて設定するようにしてもよい。
また、例えば分析対象施設の第２の来店パターン情報の算出結果に基づいて、メッシュ領域の大きさを再設定するようにしてもよい。
なお、地図情報記憶部１２１に記憶される地図情報には、メッシュ領域に分割されたメッシュ地図情報が含まれるようにしてもよい。
【0045】
図３Ａは、いずれかの曜日における出発位置情報に基いて作成された対象施設に係る第２の来店パターン情報の一例を示す図である。図３Ａに示すように、例えばメッシュ領域の濃淡により、当該メッシュ領域に含まれる出発位置情報の累計数の大小により（例えば、累計数の多いメッシュ領域は濃く、累計数の多いメッシュ領域は薄くするように）表現してもよい。また、濃淡に替えて色により表現するようにしてもよい。
図３Ｂは、いずれかの曜日における出発位置情報に基いて作成された第２の来店パターン情報の変化の一例を示す図である。図３Ｂに示すように、曜日毎に算出されたいずれかに出発位置情報の累計数に変化があった場合、当該施設の利用態様（例えば商圏）に変化があった可能性が高いと推定することができる。
以上、出発位置情報に基く第２の来店パターン情報について説明した。
図３Ｂは、いずれかの曜日における出発位置情報に基いて作成された第２の来店パターン情報の変化の一例を示す図である。図３Ｂに示すように、曜日毎に算出されたいずれかに出発位置情報の累計数に変化があった場合、当該施設の利用態様（例えば商圏）に変化があった可能性が高いと推定することができる。
以上、出発位置情報に基く第２の来店パターン情報について説明した。
【0046】
次に、第３の来店パターン情報について説明する。来店パターン情報作成部１１２は、対象施設に駐車した時間（駐車時間）を駐車が開始（入庫）された時刻帯毎に累計することで、第１の来店パターン情報及び第２の来店パターン情報とは異なる観点で第３の来店パターン情報を作成するようにしてもよい。
具体的には、来店パターン情報作成部１１２は、駐車位置記録部１１１により収集された施設の駐車場に車両が駐車した駐車時間を、駐車を開始（入庫）した時刻帯毎に累計して前記施設に係る第３の来店パターン情報を作成し、来店パターン情報記憶部１２３に記録するようにしてもよい。例えば、１時間単位の時刻帯とした場合、１２時から１３時までの時刻帯に、駐車を開始（入庫）した車両が例えば１時間駐車した場合は、来店パターン情報作成部１１２は、当該時間帯に駐車時間１時間を累計する。こうして作成される第２の来店パターン情報は、入庫した時刻帯毎に来店した来店者の滞在時間の傾向を表す指標とみなすことができる。
図４Ａは、駐車時間に基づいて作成された対象施設に係る第３の来店パターン情報の例を示す図である。図４Ａに示すように、グラフの横軸は、時刻範囲（例えば９時から１０時、１０時から１１時等）を示し、縦軸は所定期間（又は曜日毎）の時刻範囲毎に駐車した車両の駐車時間を累計した時間数を示す。図４Ａに示す例では、昼間の時間帯が最も駐車時間の累計値の大きな時間帯であることがわかる。
また、図４Ｂは、駐車を開始した時間帯における駐車時間に基いて作成された第３の来店パターン情報の変化の一例を示す図である。図４Ｂに示すように、例えば曜日毎の対象施設を訪問する訪問時刻帯別の駐車時間の累計数に変化があった場合、当該施設の利用態様に変化があった可能性が高いと推定することができる。
具体的には、来店パターン情報作成部１１２は、駐車位置記録部１１１により収集された施設の駐車場に車両が駐車した駐車時間を、駐車を開始（入庫）した時刻帯毎に累計して前記施設に係る第３の来店パターン情報を作成し、来店パターン情報記憶部１２３に記録するようにしてもよい。例えば、１時間単位の時刻帯とした場合、１２時から１３時までの時刻帯に、駐車を開始（入庫）した車両が例えば１時間駐車した場合は、来店パターン情報作成部１１２は、当該時間帯に駐車時間１時間を累計する。こうして作成される第２の来店パターン情報は、入庫した時刻帯毎に来店した来店者の滞在時間の傾向を表す指標とみなすことができる。
図４Ａは、駐車時間に基づいて作成された対象施設に係る第３の来店パターン情報の例を示す図である。図４Ａに示すように、グラフの横軸は、時刻範囲（例えば９時から１０時、１０時から１１時等）を示し、縦軸は所定期間（又は曜日毎）の時刻範囲毎に駐車した車両の駐車時間を累計した時間数を示す。図４Ａに示す例では、昼間の時間帯が最も駐車時間の累計値の大きな時間帯であることがわかる。
また、図４Ｂは、駐車を開始した時間帯における駐車時間に基いて作成された第３の来店パターン情報の変化の一例を示す図である。図４Ｂに示すように、例えば曜日毎の対象施設を訪問する訪問時刻帯別の駐車時間の累計数に変化があった場合、当該施設の利用態様に変化があった可能性が高いと推定することができる。
【0047】
来店パターン変化判定部１１３は、来店パターン情報記憶部１２３に記憶された判定対象施設に係る少なくとも１つの来店パターン情報が予め指定された指定期間後に変化したか否かを判定（検出）する。なお、指定期間後の変化について、本実施形態においては、直近１カ月間の平均値を過去１カ月から４カ月前の３カ月間の平均値と比較する形態を例示するが、これに限られない。例えば、直近１カ月間の平均と前年（又は前年度）の同じ月の１カ月間の平均値と比較してもよい。また、１カ月間、及び３カ月間についてもこれに限られない。任意の期間に設定してもよいが、傾向を判定する指標であることから、少なくとも１カ月の期間以上とすることが好ましい。
【0048】
先ず、第１の来店パターン情報が変化したか否かについての判定について説明する。来店パターン変化判定部１１３は、曜日毎に各時刻帯に駐車した車両の台数又は台数比率の直近１カ月間の平均値（「直近の第１の来店パターン情報」という）を曜日毎に各時刻帯に駐車した車両の台数又は台数比率の過去１カ月から４カ月前の３カ月間の平均値（「従前の第１の来店パターン情報」という）と比較して、どの程度変化したかを算出する。
差分の算出方法としては、例えば、曜日毎に直近の第１の来店パターン情報のｉ番目の時間帯における台数を直近台数（ｉ）（ｉは、時間帯番号）とし、曜日毎に従前の第１の来店パターン情報のｉ番目の時間帯における台数を従前台数（ｉ）とした場合、差分は例えば以下の式１で表すことができる。なお、直近台数（ｉ）及び従前台数（ｉ）は、曜日毎に算出される。
Σ１≦ｉ≦ｎ ｜直近台数（ｉ）－従前台数（ｉ）｜ （式１）
（ｎは時刻帯の個数）
そして、予め第１の閾値を設定しておくことで、来店パターン変化判定部１１３は、式１で算出されるいずれかの曜日における差分が第１の閾値を超える場合に第１の来店パターン情報に変化を判定（検出）したと判定するようにしてもよい。なお、閾値は、曜日毎に設定してもよい。また、変化の判定（検出）は、上記の手法に限られない。例えば、当業者にとって公知のピアソンの積率相関係数に代表される相関係数、Ｋ平均法クラスタリングに代表されるクラスタリング等を用いて算出するようにしてもよい。
差分の算出方法としては、例えば、曜日毎に直近の第１の来店パターン情報のｉ番目の時間帯における台数を直近台数（ｉ）（ｉは、時間帯番号）とし、曜日毎に従前の第１の来店パターン情報のｉ番目の時間帯における台数を従前台数（ｉ）とした場合、差分は例えば以下の式１で表すことができる。なお、直近台数（ｉ）及び従前台数（ｉ）は、曜日毎に算出される。
Σ１≦ｉ≦ｎ ｜直近台数（ｉ）－従前台数（ｉ）｜ （式１）
（ｎは時刻帯の個数）
そして、予め第１の閾値を設定しておくことで、来店パターン変化判定部１１３は、式１で算出されるいずれかの曜日における差分が第１の閾値を超える場合に第１の来店パターン情報に変化を判定（検出）したと判定するようにしてもよい。なお、閾値は、曜日毎に設定してもよい。また、変化の判定（検出）は、上記の手法に限られない。例えば、当業者にとって公知のピアソンの積率相関係数に代表される相関係数、Ｋ平均法クラスタリングに代表されるクラスタリング等を用いて算出するようにしてもよい。
【0049】
次に、第２の来店パターン情報が変化したか否かについての判定について説明する。来店パターン変化判定部１１３は、上記と同様に直近１カ月間の平均値となる直近の第２の来店パターン情報を、過去１カ月から４カ月前の３カ月間の平均値となる従前の第２の来店パターン情報と比較してどの程度変化したかを算出することができる。
具体的には、地図上に設定されたＭ×Ｎ個のメッシュ領域の集合をメッシュ領域（ｉ，ｊ）｛１≦ｉ≦Ｍ，１≦ｊ≦Ｎ｝とした場合、曜日毎に直近の第２の来店パターン情報のメッシュ領域（ｉ、ｊ）から出発した出発位置情報の累計値を直近メ（ｉ、ｊ）とし、曜日毎に従前の第２の来店パターン情報のメッシュ領域（ｉ、ｊ）から出発した出発位置情報の累計値を従前メ（ｉ，ｊ）とした場合、差分は例えば以下の式２で表すことができる。なお、直近メ（ｉ，ｊ）及び従前メ（ｉ，ｊ）は、前述したように曜日毎に算出するようにしてもよい。
Σ１≦ｉ≦Ｍ，１≦ｊ≦Ｎ｜直近メ（ｉ，ｊ）－従前メ（ｉ，ｊ）｜ （式２）
そして、予め第２の閾値を設定しておくことで、来店パターン変化判定部１１３は、式２で算出されるいずれかの曜日における差分が第２の閾値を超える場合に第２の来店パターン情報に変化を判定（検出）したと判定するようにしてもよい。なお、第２の閾値は、曜日毎に設定してもよい。なお、変化の判定（検出）が上記の手法に限られないことは前述したとおりである。
具体的には、地図上に設定されたＭ×Ｎ個のメッシュ領域の集合をメッシュ領域（ｉ，ｊ）｛１≦ｉ≦Ｍ，１≦ｊ≦Ｎ｝とした場合、曜日毎に直近の第２の来店パターン情報のメッシュ領域（ｉ、ｊ）から出発した出発位置情報の累計値を直近メ（ｉ、ｊ）とし、曜日毎に従前の第２の来店パターン情報のメッシュ領域（ｉ、ｊ）から出発した出発位置情報の累計値を従前メ（ｉ，ｊ）とした場合、差分は例えば以下の式２で表すことができる。なお、直近メ（ｉ，ｊ）及び従前メ（ｉ，ｊ）は、前述したように曜日毎に算出するようにしてもよい。
Σ１≦ｉ≦Ｍ，１≦ｊ≦Ｎ｜直近メ（ｉ，ｊ）－従前メ（ｉ，ｊ）｜ （式２）
そして、予め第２の閾値を設定しておくことで、来店パターン変化判定部１１３は、式２で算出されるいずれかの曜日における差分が第２の閾値を超える場合に第２の来店パターン情報に変化を判定（検出）したと判定するようにしてもよい。なお、第２の閾値は、曜日毎に設定してもよい。なお、変化の判定（検出）が上記の手法に限られないことは前述したとおりである。
【0050】
次に、第３の来店パターン情報が変化したか否かについての判定について説明する。来店パターン変化判定部１１３は、第１の来店情報パターンと同様に、直近１カ月間の平均値となる直近の第３の来店パターン情報を、過去１カ月から４カ月前の３カ月間の平均値となる従前の第３の来店パターン情報と比較してどの程度変化したかを算出する。
第３の来店パターン情報を曜日毎に各時刻帯に車両が駐車（入庫）した駐車時間の累計値の所定期間における平均値とする場合、第１の来店パターン情報と同様に差分を算出することができる。
具体的には、曜日毎に直近の第３の来店パターン情報のｉ番目の時間帯における駐車時間累計値を直近駐車時間（ｉ）（ｉは、時間帯番号）とし、曜日毎に従前の第３の来店パターン情報のｉ番目の時間帯における駐車時間累計値を従前駐車時間（ｉ）とした場合、差分は例えば以下の式３で表すことができる。なお、直近駐車時間（ｉ）及び従前駐車時間（ｉ）は、曜日毎に算出される。
Σ１≦ｉ≦ｎ ｜直近駐車時間（ｉ）－従前駐車時間（ｉ）｜ （式３）
（ｎは時刻帯の個数）
そして、予め第３の閾値を設定しておくことで、来店パターン変化判定部１１３は、式２で算出されるいずれかの曜日における差分が第３の閾値を超える場合に第３の来店パターン情報に変化を判定（検出）したと判定するようにしてもよい。なお、第３の閾値は、曜日毎に設定してもよい。なお、変化の判定（検出）が上記の手法に限られないことは前述したとおりである。
以上、来店パターン変化判定部１１３による第１の来店パターン情報、第２の来店パターン情報、及び第３の来店パターン情報の変化の有無の判定について説明した。
第３の来店パターン情報を曜日毎に各時刻帯に車両が駐車（入庫）した駐車時間の累計値の所定期間における平均値とする場合、第１の来店パターン情報と同様に差分を算出することができる。
具体的には、曜日毎に直近の第３の来店パターン情報のｉ番目の時間帯における駐車時間累計値を直近駐車時間（ｉ）（ｉは、時間帯番号）とし、曜日毎に従前の第３の来店パターン情報のｉ番目の時間帯における駐車時間累計値を従前駐車時間（ｉ）とした場合、差分は例えば以下の式３で表すことができる。なお、直近駐車時間（ｉ）及び従前駐車時間（ｉ）は、曜日毎に算出される。
Σ１≦ｉ≦ｎ ｜直近駐車時間（ｉ）－従前駐車時間（ｉ）｜ （式３）
（ｎは時刻帯の個数）
そして、予め第３の閾値を設定しておくことで、来店パターン変化判定部１１３は、式２で算出されるいずれかの曜日における差分が第３の閾値を超える場合に第３の来店パターン情報に変化を判定（検出）したと判定するようにしてもよい。なお、第３の閾値は、曜日毎に設定してもよい。なお、変化の判定（検出）が上記の手法に限られないことは前述したとおりである。
以上、来店パターン変化判定部１１３による第１の来店パターン情報、第２の来店パターン情報、及び第３の来店パターン情報の変化の有無の判定について説明した。
【0051】
施設情報検索部１１４は、来店パターン変化判定部１１３により判定の対象施設に係る少なくとも１つの来店パターン情報が変化したと判定（検出）されたとき、判定の対象施設の施設情報に含まれる店舗名（又は施設名）、地域名、駅名、道路名の何れかを検索キーワードとしてインターネット情報を検索する。具体的には、施設情報検索部１１４は、各種ＳＮＳサービスをハッシュタグ、例えば、少なくとも♯店舗名（又は施設名）、♯地域名、♯駅名、♯道路名のいずれかを検索キーワードとしてハッシュタグ検索をするようにしてもよい。そうすることで、当該施設情報に関わる店舗名（又は施設名）、地域名、駅名、及び道路名のいずれかに係るイベント情報を検索することができる。なお、ハッシュタグ検索の検索キーワードは、前記キーワードに限られない。施設に関連する任意のキーワードによりハッシュタグ検索をしてもよい。
イベント情報としては、例えば、店舗名（又は施設名）を用いたハッシュタグ検索を実行することで、当該店舗（又は施設）が開店したことを示すイベント情報、閉店したことを示すイベント情報、セール期間中であることを示すイベント情報、及び製品を入荷したことを示すイベント情報を抽出した場合、当該施設の来店パターン情報の変化した内容を当該イベントによる施設の利用態様の変化に基づくものと推定することができる。
同様に、施設情報に含まれる地域名を用いたハッシュタグ検索を実行することにより、当該地域内におけるイベント情報が抽出された場合、当該イベント情報を分析することにより、当該イベントが当該施設に関わるイベントと推定することができる。同様に、施設情報に含まれる駅名又は道路名を用いたハッシュタグ検索を実行することにより、当該駅におけるイベント情報又は当該道路におけるイベント情報が抽出された場合、当該イベント情報を分析することにより、当該施設に関わるイベントと推定することができる。
このように、施設情報検索部１１４は、ハッシュタグ検索を行うことで、判定対象施設の来店パターン情報の変化が、例えば、ハッシュタグ検索により、開店、閉店、セール、又は入荷等のイベントによる施設の利用態様の変化と分析することができる。
なお、施設情報検索部１１４のインターネット情報検索の例として、ハッシュタグ検索を例示したが、これに限られない。例えば、施設情報、イベント情報、等を用いたテキスト検索を利用するようにしてもよい。
施設情報検索部１１４は、このようにして抽出されたイベント情報を地図情報記憶部１２１に含まれる当該施設の施設情報に記録するようにしてもよい。なお、イベント情報は前記イベント情報に限られない。施設に関連する任意のイベント情報を分析するようにしてもよい。
このようにすることで、施設情報検索部１１４は、例えば紳士服販売店がインターネットカフェに変化したり、昼夜営業していた飲食店がランチ営業を取りやめたりといった施設の営業形態や利用態様の変化を推定することが可能となる。
イベント情報としては、例えば、店舗名（又は施設名）を用いたハッシュタグ検索を実行することで、当該店舗（又は施設）が開店したことを示すイベント情報、閉店したことを示すイベント情報、セール期間中であることを示すイベント情報、及び製品を入荷したことを示すイベント情報を抽出した場合、当該施設の来店パターン情報の変化した内容を当該イベントによる施設の利用態様の変化に基づくものと推定することができる。
同様に、施設情報に含まれる地域名を用いたハッシュタグ検索を実行することにより、当該地域内におけるイベント情報が抽出された場合、当該イベント情報を分析することにより、当該イベントが当該施設に関わるイベントと推定することができる。同様に、施設情報に含まれる駅名又は道路名を用いたハッシュタグ検索を実行することにより、当該駅におけるイベント情報又は当該道路におけるイベント情報が抽出された場合、当該イベント情報を分析することにより、当該施設に関わるイベントと推定することができる。
このように、施設情報検索部１１４は、ハッシュタグ検索を行うことで、判定対象施設の来店パターン情報の変化が、例えば、ハッシュタグ検索により、開店、閉店、セール、又は入荷等のイベントによる施設の利用態様の変化と分析することができる。
なお、施設情報検索部１１４のインターネット情報検索の例として、ハッシュタグ検索を例示したが、これに限られない。例えば、施設情報、イベント情報、等を用いたテキスト検索を利用するようにしてもよい。
施設情報検索部１１４は、このようにして抽出されたイベント情報を地図情報記憶部１２１に含まれる当該施設の施設情報に記録するようにしてもよい。なお、イベント情報は前記イベント情報に限られない。施設に関連する任意のイベント情報を分析するようにしてもよい。
このようにすることで、施設情報検索部１１４は、例えば紳士服販売店がインターネットカフェに変化したり、昼夜営業していた飲食店がランチ営業を取りやめたりといった施設の営業形態や利用態様の変化を推定することが可能となる。
【0052】
施設変更内容情報作成部１１５は、来店パターン変化判定部１１３により判定の対象施設に係る少なくとも１つの来店パターン情報が変化したと判定（検出）され、施設情報検索部１１４により当該施設について施設情報に基づいてインターネット情報を検索し、当該施設に関連するイベント情報が抽出された場合、当該施設情報の変更内容を示す施設変更内容情報を作成し、例えば表示部１４を介して出力するようにしてもよい。なお、来店パターン変化判定部１１３により、判定の対象施設に係る少なくとも１つの来店パターン情報が変化したと判定されたが、施設情報検索部１１４により当該施設に関連するイベント情報が抽出されなかった場合、施設情報検索部１１４は、引き続き、所定期間、所定の時間間隔で、インターネット情報を検索するようにしてもよい。なお、施設情報検索部１１４により所定期間インターネット情報を検索した結果、イベント情報を抽出できなかった場合、施設変更内容情報作成部１１５は、例えば現地調査等により対象施設の営業形態や利用態様の変更内容を確認することを推奨する旨の情報を例えば表示器１４を介して出力するようにしてもよい。
なお、判定の対象施設に係る来店パターン情報について変化を判定（検出）しなかった場合、当該施設情報に変更無しとする情報を作成し、例えば表示器１４を介してその旨を出力するようにしてもよい。
ここで、少なくとも１つの来店パターン情報としては、例えば第１の来店パターン情報、第２の来店パターン情報、及び第３の来店パターン情報の何れかを用いてもよい。
なお、判定の対象施設に係る来店パターン情報について変化を判定（検出）しなかった場合、当該施設情報に変更無しとする情報を作成し、例えば表示器１４を介してその旨を出力するようにしてもよい。
ここで、少なくとも１つの来店パターン情報としては、例えば第１の来店パターン情報、第２の来店パターン情報、及び第３の来店パターン情報の何れかを用いてもよい。
【0053】
以上、来店パターン情報として、第１の来店パターン情報、第２の来店パターン情報、及び第３の来店パターン情報の３つの来店パターン情報を例示した第１の実施例について説明した。
上記３つの来店パターン情報に加えて、当該施設の駐車場に駐車する車両の車両情報に基づいて作成する来店車両情報を第４の車両情報パターンと見做す第２の実施例について説明する。なお、第２の実施例の説明においては、第１の実施例における構成に新たに追加される機能について説明する。
上記３つの来店パターン情報に加えて、当該施設の駐車場に駐車する車両の車両情報に基づいて作成する来店車両情報を第４の車両情報パターンと見做す第２の実施例について説明する。なお、第２の実施例の説明においては、第１の実施例における構成に新たに追加される機能について説明する。
【0054】
来店車両情報の作成に際しては、車両走行情報テーブル１２２１が、所定地域（例えば県、市町村等）及び所定期間内（例えば１年間等）に収集された、複数の車両の車両情報を含むことが前提となる。そうすることで、駐車位置記録部１１１は、車両情報を含む「施設への車両走行レコード」を施設毎に対応づけて駐車位置記憶部１２２２に記憶することができる。
ここで、車両情報とは、車両の車種又は車両タイプを含む車両種別情報を指す。車種又は車両タイプとは、車の構造、大きさ、機能等が同じものや近いものを分類した自動車全般に共通する呼称であり、例えばボディタイプであれば、セダン、コンパクト／ハッチバック、ミニバン、ワンボックスワゴン、軽自動車、トラック等の種別をいう。なお、車名とは、例えば「ステップワゴン（登録商標）」、「インスパイア（登録商標）」等のような車の固有名称である。
また、車両情報と、当該車両の利用者の属性と、の相関性がある程度見出されている。例えば、多人数が乗車可能なミニバン等を購入するユーザは小中学生以下の子供がいる家族構成である割合が高い等の相関性がある。また、同じ車両種別においても、車種やそのグレード又は外装色によって、購入層の異なるケースもある。例えば、同じ車種名でも、グレード又は外装色によって、ファミリー向け、男性向け等と分類される。また、スポーツタイプの車両タイプでも、サイズの小さいスポーツタイプであることを示す小型スポーツ車は若者の割合が多く、大型のスポーツタイプであることを示す大型スポーツ車の車両では年配の高所得者が多い等の相関性がある。
このように、車両情報と来店客層との相関性がある程度見出されていることから、施設に駐車した駐車位置情報に基いて、車両情報の変化を判定することで施設の利用態様が変化した可能性を判定するように構成される。
ここで、車両情報とは、車両の車種又は車両タイプを含む車両種別情報を指す。車種又は車両タイプとは、車の構造、大きさ、機能等が同じものや近いものを分類した自動車全般に共通する呼称であり、例えばボディタイプであれば、セダン、コンパクト／ハッチバック、ミニバン、ワンボックスワゴン、軽自動車、トラック等の種別をいう。なお、車名とは、例えば「ステップワゴン（登録商標）」、「インスパイア（登録商標）」等のような車の固有名称である。
また、車両情報と、当該車両の利用者の属性と、の相関性がある程度見出されている。例えば、多人数が乗車可能なミニバン等を購入するユーザは小中学生以下の子供がいる家族構成である割合が高い等の相関性がある。また、同じ車両種別においても、車種やそのグレード又は外装色によって、購入層の異なるケースもある。例えば、同じ車種名でも、グレード又は外装色によって、ファミリー向け、男性向け等と分類される。また、スポーツタイプの車両タイプでも、サイズの小さいスポーツタイプであることを示す小型スポーツ車は若者の割合が多く、大型のスポーツタイプであることを示す大型スポーツ車の車両では年配の高所得者が多い等の相関性がある。
このように、車両情報と来店客層との相関性がある程度見出されていることから、施設に駐車した駐車位置情報に基いて、車両情報の変化を判定することで施設の利用態様が変化した可能性を判定するように構成される。
【0055】
来店パターン情報作成部１１２は、駐車位置記憶部１２２２に施設毎に記憶された当該施設の駐車場に駐車した当該施設への車両走行レコードに基づいて、当該施設への来店車両情報を算出し、施設特有の来店車両情報として作成し、来店パターン情報記憶部１２３に記録するようにしてもよい。なお、来店車両情報についても、第１の来店パターン情報、第２の来店パターン情報、及び第３の来店パターン情報と同様に、例えば曜日毎に所定期間における平均値等により算出するようにしてもよい。また、第１の来店パターン情報、第３の来店パターン情報と同様に、必要に応じて、時刻帯毎に来店車両情報を算出するようにしてもよい。
以下、来店パターン情報作成部１１２は、施設特有の来店車両情報を曜日毎に所定期間における平均値等により算出する場合について説明するが、時刻帯毎に来店車両情報を算出するようにしてもよい。
来店パターン情報作成部１１２は、駐車位置記録部１１１により収集された施設の駐車場に駐車した車両の車両情報毎に台数を累計して、来店車両情報を作成する。具体的には、来店パターン情報作成部１１２は、当該施設に対応する、車両情報を含む駐車位置情報を日時及び車両情報によりソートすることにより、曜日毎に当該施設に駐車した車両の台数を車両情報毎に累計するようにしてもよい。このように作成される来店車両情報を第４の来店パターン情報と見做すことができる。
前述したように、車両情報と、当該車両の利用者の属性と、の相関性がある程度見出されていることから、来店車両情報は一種の来店客層の傾向を表す指標とみることができる。以下、車両情報として車両タイプを例示して説明する。なお、車両情報として車両タイプに限られない。車両情報として車種を適用してもよい。
図５Ａは、車両情報に基いて作成された対象施設に駐車した車両の車両タイプ毎に算出された車両台数比率による来店車両情報である。なお、車両タイプ毎の車両台数比率に替えて車両タイプ毎の車両台数としてもよいが、来店客層の傾向を表す指標としてみる場合は、車両タイプ毎の車両台数比率が適切であることから、本実施形態では、車両タイプ毎の車両台数比率（以下、「車両タイプ比率」ともいう）を例示する。また、来店車両情報として、時刻帯毎に車両タイプ比率を算出するようにしてもよいが、当該施設の来店客層の傾向を見る指標としてみる場合、日単位で算出しても多くの場合差し支えないと考えられるため、本実施形態では、例えば曜日毎に算出した値の所定期間における平均値等により例示する。なお、時刻帯単位で、車両タイプの比率が異なるような施設の場合、時刻帯単位で車両タイプ比率を算出するようにしてもよい。
図５Ｂは、施設に駐車した車両の車両タイプ比率による来店車両情報の変化の一例を示す図である。図５Ｂに示すように、例えば対象施設を訪問する車両の車両タイプ比率に変化があった場合、当該施設の利用態様に変化があった可能性が高いと推定することができる。
以下、来店パターン情報作成部１１２は、施設特有の来店車両情報を曜日毎に所定期間における平均値等により算出する場合について説明するが、時刻帯毎に来店車両情報を算出するようにしてもよい。
来店パターン情報作成部１１２は、駐車位置記録部１１１により収集された施設の駐車場に駐車した車両の車両情報毎に台数を累計して、来店車両情報を作成する。具体的には、来店パターン情報作成部１１２は、当該施設に対応する、車両情報を含む駐車位置情報を日時及び車両情報によりソートすることにより、曜日毎に当該施設に駐車した車両の台数を車両情報毎に累計するようにしてもよい。このように作成される来店車両情報を第４の来店パターン情報と見做すことができる。
前述したように、車両情報と、当該車両の利用者の属性と、の相関性がある程度見出されていることから、来店車両情報は一種の来店客層の傾向を表す指標とみることができる。以下、車両情報として車両タイプを例示して説明する。なお、車両情報として車両タイプに限られない。車両情報として車種を適用してもよい。
図５Ａは、車両情報に基いて作成された対象施設に駐車した車両の車両タイプ毎に算出された車両台数比率による来店車両情報である。なお、車両タイプ毎の車両台数比率に替えて車両タイプ毎の車両台数としてもよいが、来店客層の傾向を表す指標としてみる場合は、車両タイプ毎の車両台数比率が適切であることから、本実施形態では、車両タイプ毎の車両台数比率（以下、「車両タイプ比率」ともいう）を例示する。また、来店車両情報として、時刻帯毎に車両タイプ比率を算出するようにしてもよいが、当該施設の来店客層の傾向を見る指標としてみる場合、日単位で算出しても多くの場合差し支えないと考えられるため、本実施形態では、例えば曜日毎に算出した値の所定期間における平均値等により例示する。なお、時刻帯単位で、車両タイプの比率が異なるような施設の場合、時刻帯単位で車両タイプ比率を算出するようにしてもよい。
図５Ｂは、施設に駐車した車両の車両タイプ比率による来店車両情報の変化の一例を示す図である。図５Ｂに示すように、例えば対象施設を訪問する車両の車両タイプ比率に変化があった場合、当該施設の利用態様に変化があった可能性が高いと推定することができる。
【0056】
来店パターン変化判定部１１３は、第１の来店パターン情報等と同様に、例えば直近１カ月間の平均値となる車両タイプ比率を過去１カ月から４カ月前の３カ月間の平均値となる従前の車両タイプ比率と比較してどの程度変化したかを算出するようにしてもよい。
具体的には、車両タイプがＭ個ある場合、Ｍ個の車両タイプの集合を、車両タイプ（ｉ）｛１≦ｉ≦Ｍ｝とした場合、曜日毎に直近の車両タイプ（ｉ）の車両タイプ比率（ｉ）を直近＿車両タイプ比率（ｉ）とし、曜日毎の従前の車両タイプ（ｉ）の車両タイプ比率（ｉ）を従前_車両タイプ比率（ｉ）とした場合、差分は例えば以下の式４で表すことができる。なお、直近＿車両タイプ比率（ｉ）及び従前＿車両タイプ比率（ｉ）は、前述したように曜日毎に算出するようにしてもよい。
Σ１≦ｉ≦Ｍ｜直近＿車両タイプ比率（ｉ）－従前＿車両タイプ比率（ｉ）｜ （式４）
そして、予め第４の閾値を設定しておくことで、来店パターン変化判定部１１３は、式４で算出されるいずれかの曜日における差分が第４の閾値を超える場合に来店車両情報の変化を判定検出）したと判定するようにしてもよい。なお、第４の閾値は、曜日毎に設定してもよい。なお、変化の判定（検出）が上記の手法に限られないことは前述したとおりである。
具体的には、車両タイプがＭ個ある場合、Ｍ個の車両タイプの集合を、車両タイプ（ｉ）｛１≦ｉ≦Ｍ｝とした場合、曜日毎に直近の車両タイプ（ｉ）の車両タイプ比率（ｉ）を直近＿車両タイプ比率（ｉ）とし、曜日毎の従前の車両タイプ（ｉ）の車両タイプ比率（ｉ）を従前_車両タイプ比率（ｉ）とした場合、差分は例えば以下の式４で表すことができる。なお、直近＿車両タイプ比率（ｉ）及び従前＿車両タイプ比率（ｉ）は、前述したように曜日毎に算出するようにしてもよい。
Σ１≦ｉ≦Ｍ｜直近＿車両タイプ比率（ｉ）－従前＿車両タイプ比率（ｉ）｜ （式４）
そして、予め第４の閾値を設定しておくことで、来店パターン変化判定部１１３は、式４で算出されるいずれかの曜日における差分が第４の閾値を超える場合に来店車両情報の変化を判定検出）したと判定するようにしてもよい。なお、第４の閾値は、曜日毎に設定してもよい。なお、変化の判定（検出）が上記の手法に限られないことは前述したとおりである。
【0057】
施設情報検索部１１４は、来店パターン変化判定部１１３により、判定の対象施設に係る第４の来店パターン情報としての来店車両情報が変化したと判定（検出）されたとき、判定の対象施設の施設情報に含まれる店舗名（又は施設名）、地域名、駅名、道路名の何れかを検索キーワードとしてインターネット情報を検索することができる。
【0058】
施設変更内容情報作成部１１５は、来店パターン変化判定部１１３により、判定の対象施設に係る来店車両情報の変化が判定（検出）されたとき、施設情報検索部１１４によりインターネット情報を検索し、当該施設に関連するイベント情報が抽出された場合、当該施設情報の変更内容を示す施設変更内容情報を作成し、例えば表示部１４を介して出力することができる。
以上、本実施形態として例示した情報分析装置１の各機能部の構成について説明した。
以上、本実施形態として例示した情報分析装置１の各機能部の構成について説明した。
【0059】
次に、図６に記載したフローチャートを参照して、本実施形態の動作について説明する。図６はユーザから指定された１つの判定対象施設に対して、来店車両情報又は来店パターン情報の変化を判定（検出）することで、当該施設の利用態様に変化があったか否かを判定する動作を示すフローチャートである。また、来店車両情報又は来店パターン情報の変化の判定は、曜日毎に算出された値のそれぞれ直近１カ月間の平均値と、曜日毎に算出された値のそれぞれ過去１カ月から４カ月前の３カ月間の平均値と、を比較して来店パターン情報の変化を判定する処理を例示する。なお、来店パターン情報として、第１の来店パターン情報を例示するが、これに限られない。任意の来店パターン情報又は来店車両情報に適用してもよい。
判定対象施設が複数個の場合、複数個の判定対象施設の集合から、判定対象施設を１つずつ選択して、図６に記載のフローチャートにより当該施設の利用態様に変化があったか否かを判定し、当該施設に係る判定処理が終われば、残りの判定対象施設について、１つずつ選択して同様の処理を行い、この処理を指定された全ての施設について繰り返して行うことで、各施設の利用態様に変化があったか否かを判定することができる。
判定対象施設が複数個の場合、複数個の判定対象施設の集合から、判定対象施設を１つずつ選択して、図６に記載のフローチャートにより当該施設の利用態様に変化があったか否かを判定し、当該施設に係る判定処理が終われば、残りの判定対象施設について、１つずつ選択して同様の処理を行い、この処理を指定された全ての施設について繰り返して行うことで、各施設の利用態様に変化があったか否かを判定することができる。
【0060】
図６を参照すると、ステップＳ１０において、情報分析装置１（駐車位置記録部１１１）は、例えば、直近１カ月間及び過去１カ月から４カ月前の３カ月間に、車両走行情報テーブル１２２１に記憶された車両の駐車位置情報であって、駐車位置が地図情報記憶部１２１に記憶されている施設情報に紐づけられた当該施設の駐車場内に含まれる駐車位置情報を当該施設に対応づけて収集する。
【0061】
ステップＳ１１において、情報分析装置１（駐車位置記録部１１１）は、ステップＳ１０において収集した集合を、直近１カ月間に記憶された駐車位置情報の集合と過去１カ月から４カ月前の３カ月間に記憶された駐車位置情報の集合とに分ける。
【0062】
ステップＳ１２において、情報分析装置１（駐車位置記録部１１１）は、ステップＳ１１において分けた各集合を駐車日付情報に基いて、曜日毎の部分集合に分けて記憶する。以下、直近１カ月間に記憶された駐車位置情報の集合の、曜日毎の部分集合を「直近＿曜日別駐車位置集合」といい、過去１カ月から４カ月前の３カ月間に記憶された駐車位置情報の集合の、曜日毎の部分集合を「従前＿曜日別駐車位置集合」という。「直近＿曜日別駐車位置集合」及び「従前＿曜日別駐車位置集合」は、曜日がそれぞれ休日、月曜、火曜、水曜、木曜、金曜、及び土曜日の7個の部分集合から構成される。
【0063】
ステップＳ１３において、情報分析装置１（来店パターン情報作成部１１２）は、従前＿曜日別駐車位置集合に基づいて、過去１カ月から４カ月前の３カ月間における各曜日の来店パターン情報を作成する。
【0064】
ステップＳ１４において、情報分析装置１（来店パターン情報作成部１１２）は、直近＿曜日別駐車位置集合に基づいて、直近１カ月間における各曜日の来店パターン情報を作成する。
【0065】
ステップＳ１５において、情報分析装置１（来店パターン変化判定部１１３）は、少なくともいずれかの曜日の来店パターン情報に変化があったか否かを判定する。変化が判定された場合（ＹＥＳの場合）、ステップＳ１６に移る。変化が判定されない場合（ＮＯの場合）、ステップＳ２０に移る。
【0066】
ステップＳ１６において、情報分析装置１（施設情報検索部１１４）は、来店パターン情報に変化があったとして、施設に関連するキーワードによりインターネット情報検索を行う。ここで、施設に関連するキーワードについては、予め作成された当該施設に関連する複数のキーワード（例えば、施設名、地域名、駅名、道路名等）に含まれるキーワードを順次選択して全てのキーワードについて実行するようにしてもよい。また、情報分析装置１（施設情報検索部１１４）は、所定期間、所定の時間間隔で、施設に関連するキーワードによりインターネット情報検索を繰り返し実行するようにしてもよい。
【0067】
ステップＳ１７において、情報分析装置１（施設情報検索部１１４）は、当該施設に関連するキーワードにより当該施設に関連するイベント情報を抽出したか否かを判定する。イベント情報が抽出された場合（ＹＥＳの場合）、ステップＳ１８に移る。イベント情報が抽出されなかった場合（ＮＯの場合）、ステップＳ１９に移る。
【0068】
ステップＳ１８において、情報分析装置１（施設変更内容情報作成部１１５）は、当該施設情報の変更内容を示す施設変更内容情報を作成し、例えば表示部１４を介して出力し、当該施設に関する処理を終了する。
【0069】
ステップＳ１９において、情報分析装置１（施設変更内容情報作成部１１５）は、例えば現地調査等により対象施設の営業形態や利用態様の変更内容を確認することを推奨する旨の情報を例えば表示器１４を介して出力し、当該施設に関する処理を終了する。
【0070】
ステップＳ２０において、情報分析装置１（施設変更内容情報作成部１１５）は、当該施設の利用態様に変更無しとして、例えば表示部１４を介して「当該施設の利用態様に変更無し」と出力し、当該施設に関する処理を終了する。
【0071】
以上により、情報分析装置１が、判定対象施設への来店情報として来店車両情報又は来店パターン情報を生成し、来店車両情報又は来店パターン情報の変化を判定した場合、情報分析装置１が、さらに当該施設に関するキーワード等を用いてインターネット情報検索を行うことで、人手に頼らずに当該施設の利用態様の変更内容を推定することが可能となる。
【0072】
各機器のそれぞれは、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。また、上記のナビゲーションシステムに含まれる各機器のそれぞれが協働することにより行なわれるナビゲーション方法も、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
【0073】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【0074】
上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
【0075】
＜変形例１＞
図７に、情報分析装置の変形例に係る機能ブロック図を示す。上述の実施形態では、車両走行情報テーブル１２２１は、通信網６０に接続されたサーバ装置（図示を省略）等から適宜ダウンロードされる構成としたが、図７に示すように情報分析装置１Ａが、制御部１１の機能ブロックとして、駐車位置記録部１１１、来店パターン情報作成部１１２、来店パターン変化判定部１１３、及び施設変更内容情報作成部１１５に加えて、受信部１１０Ａと車両走行情報記録部１１０Ｂとを備えるようにしてもよい。
受信部１１０Ａは、通信部１３を介して各車両から当該車両の識別情報、車両情報、位置情報、及び時刻情報等を受信し、各車両から受信した識別情報、車両情報、位置情報、及び時刻情報等に基づいて、各車両の移動推移を表す位置情報データベース１２６を適宜作成更新し、車両走行情報記録部１１０Ｂは、位置情報データベース１２６に基づいて、前記位置情報に所定時間以上変化が無い場合に車両が駐車したと判定し、前記車両が駐車したと判定した位置情報を駐車位置情報として記憶部１２に車両走行情報テーブル１２２１として記憶するようにしてもよい。なお、前述したように、個人情報保護の観点から車両走行情報テーブル１２２１には車両ＩＤを含まないようにすることができる。また、受信部１１０Ａは、車両情報を受信する場合と車両情報を受信しない場合とを区別してもよい。
以下に、車両情報を受信する受信部１１０Ａ及び車両走行情報記録部１１０Ｂについて簡単に説明する。車両情報を受信しない場合は、以下の説明で、車両情報を削除して解釈すればよい。
図７に、情報分析装置の変形例に係る機能ブロック図を示す。上述の実施形態では、車両走行情報テーブル１２２１は、通信網６０に接続されたサーバ装置（図示を省略）等から適宜ダウンロードされる構成としたが、図７に示すように情報分析装置１Ａが、制御部１１の機能ブロックとして、駐車位置記録部１１１、来店パターン情報作成部１１２、来店パターン変化判定部１１３、及び施設変更内容情報作成部１１５に加えて、受信部１１０Ａと車両走行情報記録部１１０Ｂとを備えるようにしてもよい。
受信部１１０Ａは、通信部１３を介して各車両から当該車両の識別情報、車両情報、位置情報、及び時刻情報等を受信し、各車両から受信した識別情報、車両情報、位置情報、及び時刻情報等に基づいて、各車両の移動推移を表す位置情報データベース１２６を適宜作成更新し、車両走行情報記録部１１０Ｂは、位置情報データベース１２６に基づいて、前記位置情報に所定時間以上変化が無い場合に車両が駐車したと判定し、前記車両が駐車したと判定した位置情報を駐車位置情報として記憶部１２に車両走行情報テーブル１２２１として記憶するようにしてもよい。なお、前述したように、個人情報保護の観点から車両走行情報テーブル１２２１には車両ＩＤを含まないようにすることができる。また、受信部１１０Ａは、車両情報を受信する場合と車両情報を受信しない場合とを区別してもよい。
以下に、車両情報を受信する受信部１１０Ａ及び車両走行情報記録部１１０Ｂについて簡単に説明する。車両情報を受信しない場合は、以下の説明で、車両情報を削除して解釈すればよい。
【0076】
受信部１１０Ａは、複数の車両からの連続した位置情報を時刻情報とともに受信する。より具体的には、受信部１１０Ａは、通信部１３を介して、車両（移動体ともいう）から受信した車両情報、連続した位置情報、車両ＩＤ（移動体ＩＤともいう）に基づいて、位置情報データベース１２６を更新する部分である。
【0077】
位置情報データベース１２６は、例えば少なくとも最近の１年間における走行車両の車両情報を含む位置情報を記憶するようにしてもよい。また、位置情報データベース１２６は、例えば県単位、地域単位等で走行車両の車両情報を含む位置情報を記憶するようにしてもよい。
位置情報データベース１２６のデータ構造の一例について、図８を参照して説明する。図８に示すように、位置情報データベース１２６は、受信部１１０Ａにより受信した「車両ＩＤ」、「車両情報」、「車両からの連続した位置情報と時刻情報」、に加えて、「速度情報」を、車両毎に記憶するようにしてもよい。
位置情報データベース１２６のデータ構造の一例について、図８を参照して説明する。図８に示すように、位置情報データベース１２６は、受信部１１０Ａにより受信した「車両ＩＤ」、「車両情報」、「車両からの連続した位置情報と時刻情報」、に加えて、「速度情報」を、車両毎に記憶するようにしてもよい。
【0078】
位置情報データベース１２６内の「車両ＩＤ」は、上述したように、位置情報等の送信元である車載ナビゲーション装置や携帯端末や、これらを搭載した車両を識別するための情報である。
位置情報データベース１２６内の「車両情報」は、前述したように、車両の車両タイプ又は車種を含む情報である。
位置情報データベース１２６内の「位置情報」は、当該車両から、位置情報等の送信が開始されてから現在までに受信した全ての連続した位置情報である。「時刻情報」は位置情報の測位を行った時刻情報である。この全ての連続した位置情報及び時刻情報により、駐車位置、駐車日時等を含む車両駐車情報を特定することが可能となる。なお、車両から、位置情報とともに、速度情報が送信される場合、受信した速度情報を時刻情報及び位置情報に紐づけて記憶される。
位置情報データベース１２６内の「車両情報」は、前述したように、車両の車両タイプ又は車種を含む情報である。
位置情報データベース１２６内の「位置情報」は、当該車両から、位置情報等の送信が開始されてから現在までに受信した全ての連続した位置情報である。「時刻情報」は位置情報の測位を行った時刻情報である。この全ての連続した位置情報及び時刻情報により、駐車位置、駐車日時等を含む車両駐車情報を特定することが可能となる。なお、車両から、位置情報とともに、速度情報が送信される場合、受信した速度情報を時刻情報及び位置情報に紐づけて記憶される。
【0079】
車両走行情報記録部１１０Ｂは、位置情報データベース１２６に基づいて、車両位置情報に所定時間以上変化が無いと判断される場合に車両が駐車したと判定する。また、車両走行情報記録部１１０Ｂは、車両が駐車したと判定した場合、当該日付、曜日、当該車両５０の駐車時刻、移動時刻、駐車時間を算出する。車両走行情報記録部１１０Ｂは、車両５０が駐車したと判定された位置情報を当該車両の駐車位置として、車両情報とともに、車両走行情報テーブル１２２１に記憶する。前述したように、個人情報保護の観点から車両走行情報テーブル１２２１には車両ＩＤを含まないようにすることができる。
車両走行情報記録部１１０Ｂは、車両走行情報テーブル１２２１に、少なくとも各車両の車両情報、出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間等を合わせて記憶する。ここで、駐車時刻は移動体が当該駐車位置に駐車した時刻（入庫時刻）を示し、移動時刻は移動体が当該駐車位置から移動（出発又は出庫）した時刻を示す。車両走行情報テーブル１２２１は、例えば収集期間として１年とし、県単位又は地域単位で車両駐車情報を記録蓄積するようにしてもよい。
車両走行情報記録部１１０Ｂは、車両走行情報テーブル１２２１に、少なくとも各車両の車両情報、出発位置情報、出発した日時情報、駐車位置情報、駐車した日時情報、及び駐車時間等を合わせて記憶する。ここで、駐車時刻は移動体が当該駐車位置に駐車した時刻（入庫時刻）を示し、移動時刻は移動体が当該駐車位置から移動（出発又は出庫）した時刻を示す。車両走行情報テーブル１２２１は、例えば収集期間として１年とし、県単位又は地域単位で車両駐車情報を記録蓄積するようにしてもよい。
【0080】
より具体的には、例えば、位置情報等の送信が一度開始されてから最後に位置情報を受信して、所定時間位置情報の送信がなかった場合に、車両走行情報記録部１１０Ｂは、この最後に受信した位置情報に対応する位置が駐車位置であると判定してもよい。この場合、車両走行情報記録部１１０Ｂは、位置情報の送信がなかった所定時間を車両の駐車時間として算出してもよい。また、他にも送信される位置情報に対応する位置が一定時間以上変化しないような場合に、この位置を駐車位置であると判定してもよい。この場合、車両走行情報記録部１１０Ｂは、位置が変化しない時間を車両の駐車時間として算出してもよい。
また、車両から受信した連続した位置情報において隣接した位置情報が計測されたそれぞれの時刻の間隔が予め設定された第１時間を超えるか又はそれ以上であるとともに予め設定された第２時間を下回るか又はそれ以下であり、かつ該隣接した位置情報の速度情報のいずれかが予め設定された所定速度Ｖ０を下回るか又はそれ以下である場合に、車両走行情報記録部１１０Ｂは、車両は停車していたと判定してもよい。この場合、車両走行情報記録部１１０Ｂは、当該隣接した位置情報が計測されたそれぞれの時刻の間隔を車両の駐車時間として算出してもよい。
ここで、所定速度Ｖ０は、例えば駐車場に停車する際の速度程度としてもよい。また、０ｋｍ／ｈとしてもよい。車両毎の特徴（運転者の運転時の特徴）に応じて設定してもよい。
以上のようにすることで、例えば、デバイスがイグニッションオン時及び／又はイグニッションオフ時に位置情報を送信できない装置であっても、停車と見込める情報を特定することができる。
なお、車両が、例えば現行のエンジン車における車載ナビゲーション装置のように、イグニッションオフにより、車両の位置情報の送信が停止する場合、車両の位置情報の受信が停止する直前に送信された現在位置を駐車位置としてもよい。この場合、車両走行情報記録部１１０Ｂは、車両の位置情報の送信が停止してから、次に当該車両の位置情報の送信が開始されるまでの時間を当該車両の駐車時間として算出してもよい。
同様に、車両が、例えば現行のエンジン車における車載ナビゲーション装置のように、イグニッションオンにより、車両の位置情報の送信を開始する場合、車両の位置情報の受信を開始した現在位置を駐車位置としてもよい。この場合、車両走行情報記録部１１０Ｂは、車両の位置情報の受信を開始する前に、当該車両の位置情報の送信が停止した時刻からの時刻差を当該車両の駐車時間として算出してもよい。
また、車両が、例えば電気自動車のように、停車した場合でも、停止信号情報を送信できる場合、停止信号により示された現在位置又は車両の位置情報の最も直近の位置情報を駐車位置としてもよい。この場合、車両走行情報記録部１１０Ｂは、停止信号情報を受信してから次に起動信号情報又は位置情報を受信するまでの時間を当該車両の駐車時間として算出してもよい。
同様に、車両が、例えば電気自動車のように、車両の起動時に、起動信号情報を送信できる場合、起動信号により示された現在位置を駐車位置としてもよい。この場合、車両走行情報記録部１１０Ｂは、軌道信号情報を受信する前に当該車両からの停止信号情報又は最後に位置信号を受信した時刻からの時刻差を当該車両の駐車時間として算出してもよい。
また、車両から受信した連続した位置情報において隣接した位置情報が計測されたそれぞれの時刻の間隔が予め設定された第１時間を超えるか又はそれ以上であるとともに予め設定された第２時間を下回るか又はそれ以下であり、かつ該隣接した位置情報の速度情報のいずれかが予め設定された所定速度Ｖ０を下回るか又はそれ以下である場合に、車両走行情報記録部１１０Ｂは、車両は停車していたと判定してもよい。この場合、車両走行情報記録部１１０Ｂは、当該隣接した位置情報が計測されたそれぞれの時刻の間隔を車両の駐車時間として算出してもよい。
ここで、所定速度Ｖ０は、例えば駐車場に停車する際の速度程度としてもよい。また、０ｋｍ／ｈとしてもよい。車両毎の特徴（運転者の運転時の特徴）に応じて設定してもよい。
以上のようにすることで、例えば、デバイスがイグニッションオン時及び／又はイグニッションオフ時に位置情報を送信できない装置であっても、停車と見込める情報を特定することができる。
なお、車両が、例えば現行のエンジン車における車載ナビゲーション装置のように、イグニッションオフにより、車両の位置情報の送信が停止する場合、車両の位置情報の受信が停止する直前に送信された現在位置を駐車位置としてもよい。この場合、車両走行情報記録部１１０Ｂは、車両の位置情報の送信が停止してから、次に当該車両の位置情報の送信が開始されるまでの時間を当該車両の駐車時間として算出してもよい。
同様に、車両が、例えば現行のエンジン車における車載ナビゲーション装置のように、イグニッションオンにより、車両の位置情報の送信を開始する場合、車両の位置情報の受信を開始した現在位置を駐車位置としてもよい。この場合、車両走行情報記録部１１０Ｂは、車両の位置情報の受信を開始する前に、当該車両の位置情報の送信が停止した時刻からの時刻差を当該車両の駐車時間として算出してもよい。
また、車両が、例えば電気自動車のように、停車した場合でも、停止信号情報を送信できる場合、停止信号により示された現在位置又は車両の位置情報の最も直近の位置情報を駐車位置としてもよい。この場合、車両走行情報記録部１１０Ｂは、停止信号情報を受信してから次に起動信号情報又は位置情報を受信するまでの時間を当該車両の駐車時間として算出してもよい。
同様に、車両が、例えば電気自動車のように、車両の起動時に、起動信号情報を送信できる場合、起動信号により示された現在位置を駐車位置としてもよい。この場合、車両走行情報記録部１１０Ｂは、軌道信号情報を受信する前に当該車両からの停止信号情報又は最後に位置信号を受信した時刻からの時刻差を当該車両の駐車時間として算出してもよい。
【0081】
＜変形例２＞
上述の実施形態では、情報分析装置１を１つのサーバ装置等により実現すると説明したが、情報分析装置１の各機能を、適宜複数のサーバ装置に分散する、分散処理システムとしてもよい。また、クラウド上で仮想サーバ機能等を利用して、情報分析装置１の各機能を実現してもよい。
上述の実施形態では、情報分析装置１を１つのサーバ装置等により実現すると説明したが、情報分析装置１の各機能を、適宜複数のサーバ装置に分散する、分散処理システムとしてもよい。また、クラウド上で仮想サーバ機能等を利用して、情報分析装置１の各機能を実現してもよい。
【符号の説明】
【0082】
１ 情報分析装置
１Ａ 情報分析装置
１１ 制御部
１１０Ａ 受信部
１１０Ｂ 車両走行情報記録部
１１２ 来店パターン情報作成部
１１３ 来店パターン変化判定部
１１４ 施設情報検索部
１１５ 施設変更内容情報作成部
１２ 記憶部
１２１ 地図情報記憶部
１２２ 車両走行情報記憶部
１２２１ 車両走行情報テーブル
１２２２ 駐車位置記憶部
１２３ 来店パターン情報記憶部
１２６ 位置情報データベース
１３ 通信部
１４ 表示部
１５ 入力部
６０ 通信網
１Ａ 情報分析装置
１１ 制御部
１１０Ａ 受信部
１１０Ｂ 車両走行情報記録部
１１２ 来店パターン情報作成部
１１３ 来店パターン変化判定部
１１４ 施設情報検索部
１１５ 施設変更内容情報作成部
１２ 記憶部
１２１ 地図情報記憶部
１２２ 車両走行情報記憶部
１２２１ 車両走行情報テーブル
１２２２ 駐車位置記憶部
１２３ 来店パターン情報記憶部
１２６ 位置情報データベース
１３ 通信部
１４ 表示部
１５ 入力部
６０ 通信網
【図1】
【図2A】
【図2B】
【図3A】
【図3B】
【図4A】
【図4B】
【図5A】
【図5B】
【図6】
【図7】
【図8】