特許 7603945 データ処理装置、データ処理方法、および、データ処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-12-13

(45)【発行日】2024-12-23

(54)【発明の名称】データ処理装置、データ処理方法、および、データ処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20241216BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2023166187

(22)【出願日】2023-09-27

【審査請求日】2023-09-27

(73)【特許権者】

【識別番号】501227328

【氏名又は名称】マップマーケティング株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001243

【氏名又は名称】弁理士法人谷・阿部特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】新田 正則

【審査官】松浦 かおり

(56)【参考文献】

【文献】特開２００３－０９１６２０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００１－２２９１８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－０４１７５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－２０３０２６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００４－１１８８５３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

地図データにおいて行政界に区分された行政界地域を複数のメッシュに区分した場合の、個々の前記メッシュにおいて前記行政界地域が占める面積比率を決定する面積比率決定部と、
前記行政界地域において特定の地点に来訪した来訪者の出発地についての人数分布を前記メッシュの単位で示した人流メッシュデータを前記メッシュの単位で前記面積比率に応じて按分した按分データを生成する按分データ生成部と、
前記按分データの前記複数のメッシュ全体に対する比率に基づいて、前記人流メッシュデータとは異なるデータであって前記行政界地域に関して集計された数値データを前記複数のメッシュに配分するデータ配分部と、
を備える、データ処理装置。

【請求項2】

前記人流メッシュデータは、前記来訪者の出発地が属するメッシュに前記来訪者の人数を割り当てたデータである、請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項3】

前記面積比率決定部は、前記複数のメッシュのうち、前記行政界地域の形状に対応するポリゴンデータのポリラインが含まれるメッシュを検出し、検出したメッシュにおいて前記ポリゴンデータが占める面積比率を決定する、請求項１または２に記載のデータ処理装置。

【請求項4】

前記面積比率決定部は、前記複数のメッシュのうち、前記ポリラインが含まれるメッシュとして検出されないメッシュの前記面積比率を１００％に決定する、請求項３に記載のデータ処理装置。

【請求項5】

前記データ処理装置は、前記複数のメッシュに前記数値データが配分されたメッシュデータを、前記数値データに応じて前記メッシュを個別に強調した表示形式にてディスプレイに表示する表示制御部をさらに備える、請求項１または２に記載のデータ処理装置。

【請求項6】

前記表示形式は、前記数値データに応じて前記メッシュを色分けしたヒートマップ形式である、請求項５に記載のデータ処理装置。

【請求項7】

前記行政界地域は、商品またはサービスを販売する企業または店舗が所在する地域であり、前記数値データは、前記企業または前記店舗の前記行政界地域における顧客数データまたは売上データである、請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項8】

地図データにおいて行政界に区分された行政界地域を複数のメッシュに区分した場合の、個々の前記メッシュにおいて前記行政界地域が占める面積比率を決定する処理と、
前記行政界地域において特定の地点に来訪した来訪者の出発地についての人数分布を前記メッシュの単位で示した人流メッシュデータを前記メッシュの単位で前記面積比率に応じて按分した按分データを生成する処理と、
前記按分データの前記複数のメッシュ全体に対する比率に基づいて、前記人流メッシュデータとは異なるデータであって前記行政界地域に関して集計された数値データを前記複数のメッシュに配分する処理と、
を含む、データ処理方法。

【請求項9】

コンピュータに、
地図データにおいて行政界に区分された行政界地域を複数のメッシュに区分した場合の、個々の前記メッシュにおいて前記行政界地域が占める面積比率を決定する処理と、
前記行政界地域において特定の地点に来訪した来訪者の出発地についての人数分布を前記メッシュの単位で示した人流メッシュデータを前記メッシュの単位で前記面積比率に応じて按分した按分データを生成する処理と、
前記按分データの前記複数のメッシュ全体に対する比率に基づいて、前記人流メッシュデータとは異なるデータであって前記行政界地域に関して集計された数値データを前記複数のメッシュに配分する処理と、
を実行させる、データ処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、データ処理装置、データ処理方法、および、データ処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

国が公表する様々な地域別の統計データ（例えば、人口、世帯数など）には、大きく分けて２種類の表示方法（または集計方法）がある。１つは行政区画（「行政界」ともいう）単位のデータに基づく方法であり、もう１つは地域を例えば格子状の区画に区分したメッシュ（「地域メッシュ」と称されてもよい）の単位のデータ（以下「メッシュデータ」とも称する）に基づく方法である。

【0003】

昨今、企業において、自社の会員（または顧客）データ等を基に行政界データを作成し、統計データと比較、分析する需要が高まってきている。さらに、視覚的に理解しやすいメッシュデータの分析需要も高まっている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0004】

【文献】国土交通省 国土技術政策総合研究所 都市研究部、「人口情報メッシュ配分プログラム 操作マニュアル バージョン：2.2」、令和元年１０月１８日

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

行政界データをメッシュデータに変換する方法の一例として、非特許文献１には、行政界データの一例である町丁目の人口データを１００ｍメッシュデータに配布する方法（プログラム）が示される。この方法では、町丁目区画内に含まれるメッシュのうち、国土交通省国土数値情報の「土地利用細分メッシュデータ」の「建物用地」に分類されるメッシュに対してのみ、人口データが等配分される。

【0006】

しかしながら、非特許文献１の方法では、「建物用地」に分類されるメッシュへの等配分であるため、得られるメッシュデータの精度に関して改善の余地がある。

【0007】

本発明の目的の１つは、行政界データをメッシュデータに変換する際の精度を向上することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の一態様に係るデータ処理装置は、地図データにおいて行政界に区分された地域を複数のメッシュに区分した場合の、個々の前記メッシュにおいて前記地域が占める面積比率を決定する面積比率決定部と、前記地域の人流データを前記メッシュの単位で前記面積比率に応じて按分した按分データを生成する按分データ生成部と、前記按分データの前記複数のメッシュ全体に対する比率に基づいて、前記地域に関して集計された数値データを前記複数のメッシュに配分するデータ配分部と、を備える。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、行政界データをメッシュデータに変換する際の精度を向上できる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】一実施形態に係るデータ処理システムの一例を示す図である。

【図2】特定の行政界地域内に所在する店舗における購買データの一例を示す図である。

【図3】（Ａ）～（Ｃ）は、それぞれ、図２に例示した購買データの変形例を示す図である。

【図4】一実施形態に係るデータ処理装置の一例としてのコンピュータの機能的な構成例を示すブロック図である。

【図5】図１および図４に例示したコンピュータの動作例を示すフローチャートである。

【図6】図５の動作例において用いられるポリゴンデータ（区画データ）の一例を示す図である。

【図7】図５の動作例において求められるメッシュごとの面積比率の一例を説明するための図である。

【図8】図５の動作例において用いられる人流メッシュデータの一例を示す図である。

【図9】図５の動作例において面積比率に応じて按分された人流メッシュデータの一例を示す図である。

【図10】図５の動作例において図９の人流メッシュデータを基に決定したメッシュ構成比データの一例を示す図である。

【図11】図４の動作例において図５に示す売上データを、図１０に例示したメッシュごとの構成比に応じて配布した町丁目売上メッシュデータの一例を示す図である。

【図12】図１１に例示した町丁目売上メッシュデータをヒートマップ形式によって表示した例を示す図である。

【図13】一実施形態に係るコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。

【図14】地図上に顧客数データを町丁目別にヒートマップ形式によって表した例を示す図である。

【図15】図１４の別の例を示す図である。

【図16】町丁目ごとの面積、顧客数、および、ヒートマップの色の関係の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、図面を参照しながら実施形態および実施例について詳細に説明する。同一または類似の符号は同一または類似の要素を示し、繰り返しの説明を省略する場合がある。以下の説明において数値を記載した場合、その数値はあくまでも例示であり、他の数値が追加的または代替的に用いられてもよい。

【0012】

［概要］
行政界データには、都道府県別、市区町村別、大字別、町丁目（ちょうちょうもく）別、または、町丁字（ちょうちょうあざ）別といった区分のデータがある。一方、メッシュデータは、例えば、特定の地域を行政界の区分に依らずに格子状の複数の区画（メッシュ）に区分した単位のデータである。メッシュデータには、例示的に、１ｋｍメッシュ、５００ｍメッシュ、２５０ｍメッシュ、１２５ｍメッシュ、１００ｍメッシュ、または、５０ｍメッシュといった、正方形である１区画の一辺の長さが異なるデータがある。

【0013】

メッシュデータに基づく表示は、例えば天気予報などにも使われるように、個々のメッシュの面積が一定であるため、視覚的に理解しやすい表示方法であるが、具体的な場所（例えば、住所）をイメージしにくい場合もある。

【0014】

一方、小売業等の企業が保有する、地域に関連したデータ（以下「地域関連データ」とも称する）といえば、例えば会員データのような個人データが多く、行政界別に集計されたデータは少ない。仮に行政界別に集計されたデータと企業が保有する会員データのような自社データとを同じ地域単位で比較、分析したい場合には、自社データから行政界データを作るために、自社において集計作業を行うことになる。

【0015】

例えば、自社の会員データから得られた個人それぞれの住所情報を基に集計作業を行うことで、行政界別データを作成できる。スーパーマーケットのような店舗を例にすると、店舗において、顧客データの住所情報を基に町丁目レベルの地域（例えば、YY市ZZ町２丁目）の顧客を集計することにより、ZZ町２丁目の町丁目別の顧客数データが得られる。

【0016】

このデータが町丁目単位の行政界データである。行政界データは、例えば、国勢調査データ等との比較、分析に用いることができる。この比較、分析によって、例えば、ZZ町２丁目の人口に対する会員比率は「〇〇％」であるといった情報を得ることができる。

【0017】

なお、自社の会員データから行政界データを集計する他の方法としては、会員の地番レベルの住所を地図上にプロットして座標（例えば、緯度および経度）を付与し、行政界データと比較することによりメッシュ単位の統計データを作る方法が挙げられる。しかし、地番レベルの住所を使った処理は、個人情報保護の観点から利用が制限されることが多いため、使用しにくい。

【0018】

図１４は、地図上に顧客数データを町丁目別にヒートマップ形式によって表した例を示す図である。図１４には、スーパーマーケットのような店舗Ａが存在し、店舗Ａを含む各地域が町丁目レベルで区割りされた例が示される。各地域（町丁目）は、店舗Ａの顧客数に応じて色分け表示されており、例えば、顧客数が多い地域ほど暖色系の色によって表示され、また、顧客数が少ない地域ほど寒色系の色によって表示される。

【0019】

図１４においては、例示的に、店舗Ａが所在する地域を含む北東側周辺の幾つかの地域が「赤」（Ｒ）で表示され、店舗Ａから南側に離れた幾つかの地域が「青」（Ｂ）で表示される。この場合、視覚的かつ直感的に、店舗Ａの北東側に顧客数が多いことが分かり、店舗Ａの南側には顧客数が少ないことが分かる。

【0020】

仮に店舗Ａの南側に競合店舗が立地していれば、競合店舗に顧客が奪われていることを想像できる。したがって、店舗Ａは、例えば、このようなヒートマップを基に店舗Ａの南側地域の顧客を集客するための販促を立案できる。

【0021】

ここで、図１４に例示したヒートマップでは、町丁目の各地域が略一定の面積であるため、顧客数の分布を視覚的に把握しやすい。しかし、例えば図１５に示すように、１つの地域Ｋの面積が他の地域の面積と比べて極めて大きいような場合、単純な顧客数と単位面積あたりの顧客数との間で大小関係が逆転し、視覚的に把握しにくい（または、誤解しやすい）現象が生じ得る。

【0022】

例えば図１６に示すように、「ZZ町１丁目」の面積が２ｋｍ²であり、かつ、顧客数（または人口でもよい）は１００人であるのに対し、「ZZ町２丁目」の面積は１０ｋｍ²であり、かつ、顧客数は１１０人であるケースを想定する。

【0023】

この場合、顧客密度は、「ZZ町２丁目」（１１人／ｋｍ²）よりも「ZZ町１丁目」（５０人／ｋｍ²）の方が大きい。しかし、顧客数の絶対値は、「ZZ町１丁目」（１００人）よりも「ZZ町２丁目」（１１０人）の方が大きいので、ヒートマップにおいては、例えば、「ZZ町２丁目」が「赤」で表示され、「ZZ町１丁目」は「青」で表示される結果になる。

【0024】

そのため、実際には「ZZ町２丁目」よりも「ZZ町１丁目」に店舗Ａの顧客が集中的に分布しているにも関わらず、「赤」で表示された「ZZ町２丁目」に店舗Ａの顧客が集中的に分布しているかのような逆転現象が生じて誤解が生じ得る。

【0025】

行政界データ（例えば、町丁目データ）は、都市部のような人口集中地区では町丁目の区割り面積が小さく、地方部では町丁目の区割り面積が大きい傾向にある。そのため、面積の異なる町丁目が混在するような地域に関して、上述のような誤解が生じやすい。仮に、個々の町丁目の面積が一定であれば同じ顧客数の町丁目について顧客密度も同じになるため、このような誤解は生じにくい。

【0026】

したがって、例えば、個々の町丁目の面積を一定（同じ）とした表現手法としてメッシュデータに基づくヒートマップを利用することで、上述のような誤解が生じることを抑止または低減できる。別言すると、自社の顧客データから作成した行政界データをメッシュデータに変換することで、誰にでも視覚的に把握しやすく誤解の生じにくいヒートマップを提供できる。

【0027】

ここで、例えば、会員の住所データを基にした行政界データへの集計は比較的に簡単であるが、行政界データにおける地域の区割りとは必ずしも整合しないメッシュデータへの集計は簡単ではない。そこで、行政界データをメッシュデータへ変換することに需要がある。このようなデータの変換に係る処理または作業は「配布」と称されることがある。「配布」という用語は、「配分」、「割り当て」、「関連付け」、「紐づけ」といった他の用語に相互に読み替えられてもよい。

【0028】

ここで、非特許文献１に記載の方法において、町丁目の「人口データ」に代えて、町丁目の「会員数（または顧客数）データ」を適用することで、「会員数データ」をメッシュデータに配布することが検討され得る。しかしながら、非特許文献１の方法では、既述のとおり、「建物用地」に分類されるメッシュへの等配分であるため、得られるメッシュデータの精度に関して改善の余地がある。

【0029】

例えば、県境のような町丁目間の境界が含まれるメッシュでは、境界によって町丁目の地域が部分的に欠けるため、境界が含まれないメッシュよりも、メッシュ内において町丁目の地域の占める面積割合が小さくなる。

【0030】

そのため、メッシュ内において町丁目地域が占める面積の比率（以下「面積比」と略称することがある）を考慮せずに、「会員数データ」を個々のメッシュに等配分した場合、メッシュに配布された会員数に大きな誤差が生じる。そのため、メッシュ単位の人数をヒートマップにて表示した場合、図１６により上述したような誤解が生じ得る。

【0031】

そこで、以下においては、例えば、メッシュ内において町丁目地域が占める面積比に応じてメッシュに配布するデータを決定（例えば、按分）することで、精度が改善されたメッシュデータの提供に資する非限定的な実施形態について説明する。

【0032】

［システム構成例］
図１は、一実施形態に係るデータ処理システム１の一例を示す図である。図１に示すデータ処理システム１は、例示的に、ネットワーク（ＮＷ）５０介して相互に通信可能に接続された、ＩＤ－ＰＯＳシステム１０、行政界データサーバ２０、人流データサーバ３０、コンピュータ４０を備える。コンピュータ４０には、例えば、コンピュータ４０の出力を表示するディスプレイ４１が接続される。

【0033】

ＩＤ－ＰＯＳシステム１０は、例えば、スーパーマーケット、コンビニエンスストア、ドラッグストアといった、小売業を営む店舗に設置され、店舗に来訪した顧客の購買データを基に顧客の購買行動を調査、分析することに用いられる。ここで、ＩＤ－ＰＯＳシステム１０において得られる購買データは、顧客情報（例えば、顧客の年齢、性別、住所といった顧客の属性情報）と関連付け（または「紐づけ」）られる。顧客の属性情報と紐づけられた購買データは、「ＩＤ－ＰＯＳデータ」と称されてよい。

【0034】

図２は、特定の行政界地域内に所在する店舗ＸにおけるＩＤ－ＰＯＳデータの一例を示す図である。図２に示すように、店舗ＸのＩＤ－ＰＯＳデータは、例示的に、顧客（又は会員）ＩＤの別に、年齢、性別、郵便番号、住所といった顧客属性情報に、購買の日時、購買商品、個数、金額といった購買データが紐づけられたデータである。なお、複数の店舗のＩＤ－ＰＯＳデータが集約的に管理される場合、ＩＤ－ＰＯＳデータには、店舗ごとのＩＤを示す情報が付与されてよい。

【0035】

なお、ＩＤ－ＰＯＳデータにおいて、郵便番号および住所の一方または双方は省略されてもよいし、住所については例えば市区町村までの情報あるいは大字までの情報であってもよい。図３（Ａ）および図３（Ｂ）は、郵便番号および住所のうち郵便番号が省略されたＩＤ－ＰＯＳデータの例を示し、図３（Ａ）では住所が市区町村までの情報に留められ、図３（Ｂ）では住所が市区町村までの情報に留められている。図３（Ｃ）は、郵便番号および住所のうち住所が省略されたＩＤ－ＰＯＳデータの例を示す。

【0036】

このように、ＩＤ－ＰＯＳデータは、例えば、「いつ」、「だれが」、「どこで」、「何を」、「何といっしょに」、「何個」、「いくらで」、購入したのかを特定可能なデータである。店舗Ｘは、このようなＩＤ－ＰＯＳデータを例えば売上向上のための分析に用いることができる。

【0037】

なお、ＩＤ－ＰＯＳデータのような、企業または店舗が自社の顧客または来訪者に関して収集し保有するデータを「顧客データ」または「第１パーティデータ（1st party data）」と称することがある。「第１パーティデータ」に対して「第２パーティデータ（2nd party data）」および「第３パーティデータ（3rd party data）」と呼ばれるデータもある。

【0038】

「第２パーティデータ」および「第３パーティデータ」は、何れも自社データとは異なり、企業等が外部から提供を受けるデータである。例えば、「第２パーティデータ」は、自社と提携関係にあるような他の企業や機関等から提供を受けるデータであり、「第３パーティデータ」は、自社および自社と提携関係にない企業や機関等の第三者から提供を受けるデータである。行政界データサーバ２０が提供する行政界データおよび人流データサーバ３０が提供する人流データは、例えば、「第２パーティデータ」または「第３パーティデータ」に該当し得る。

【0039】

顧客データにおいて、年齢、性別、住所、家族構成といった「だれが」を特定可能な情報は、例えば、会員カードやポイントカードを発行する店舗Ｘにおいて顧客が入会または登録の手続きの際にアンケート等の回答として提示する情報から取得されてよい。ただし、住所に関しては、個人情報保護の観点から、店舗Ｘは、地番レベルの情報は顧客に要求せず、町丁目または郵便番号といったレベルの情報に留められてよい。

【0040】

店舗Ｘは、例えば、ＩＤ－ＰＯＳデータの住所情報を基に、顧客（購買者）が「どこから（from）」店舗Ｘに来訪したのかを分析できるため、顧客の居住地域の相違による購買行動の相違を分析可能である。なお、この分析は「来訪者居住地分析およびFrom分析」と表記され得る。

【0041】

この分析によって、例えば、居住地により「ａａ製品」は競合店舗において購入され易いといった地域差を把握し得る。また、高層マンションが多い地域では富裕層かつ特定の世代が集中している傾向にあるため、他の地域に比べて「ｂｂ製品」の売れ行きがよいといった地域差も把握し得る。

【0042】

ここで、従来は行政界別（または郵便番号別）のＩＤ－ＰＯＳデータに基づく分析（例えば、売上データの分析）が主流であった。これに対し、本実施形態においては、メッシュ単位のＩＤ－ＰＯＳデータの分析を可能とし、視覚的に理解しやすく誤解の生じにくいメッシュ単位のデータ表示を可能とする。なお、ＩＤ－ＰＯＳデータに代えて、または追加して、顧客の会員カードやポイントカードの登録情報、アンケートの回答情報等が分析に用いられてもよい。

【0043】

図１に戻り、行政界データサーバ２０は、例えば、都道府県別、市区町村別、大字別、町丁目別、または、町丁字別といった、地図データにおいて行政界に区分された地域のデータ（以下「行政界データ」と称する）を記憶、管理するサーバコンピュータである。

【0044】

行政界データは、地理的または空間的な位置に数値データ等が関連付けられた情報（地理空間情報）の一例である。行政界データサーバ２０が提供する行政界データは、公的な機関の管理下にあるデータであってもよいし、民間の企業や機関の管理下にあるデータであってもよい。

【0045】

人流データサーバ３０は、例えば、行政界の何れかの地域における人流データを記憶、管理するサーバコンピュータである。なお、人流データサーバ３０と行政界データサーバ２０とは機能的に１つのサーバに統合されていてもよい。

【0046】

「人流データ」は、例えば、「人」または人が所持する「モノ」の移動や滞在に関するデータであり、センサ、カメラ、スマートフォン、基地局（またはアクセスポイント）といった機器を利用して取得され得る。「人流データ」の取得には、地理的または空間的な範囲に応じて、例えば、同一種類の複数の機器が使用されてもよいし、異なる種類の複数の機器が組み合わせて（または、相互補完的に）使用されてもよい。

【0047】

「人流データ」は、例えば、スマートフォンのような携帯端末に固有の識別子（端末ＩＤ）の１つを１人と考え、端末ＩＤの別に位置情報に基づく移動履歴をデータベース（ＤＢ）化することによって得られる。また、図８により後述する店舗Ｘに関する「人流メッシュデータ」は、例えば、次のようにして得られる。

【0048】

・端末ＩＤの移動履歴ＤＢにおいて、端末ＩＤ（人物）が夜間などにおいて数時間といった長時間（第１の基準時間）以上にわたって滞在した場所（例えば、メッシュ）をその人物の居住地域メッシュと推定する。
・店舗Ｘの敷地内に例えば１０分以上といった一定時間（第２の基準時間）以上にわたって滞在した端末ＩＤ（人物）を店舗Ｘの来訪者として１カウントとカウントし、その端末ＩＤと、当該端末ＩＤについて推定された居住地域メッシュとを紐づける。

【0049】

なお、第１の基準時間および第２の基準時間の一方または双方は、例えば、人流データサーバ３０またはコンピュータ４０においてユーザによって指定可能である。また、端末ＩＤのカウント方法については、例えば、以下の（１）または（２）に示す例が挙げられる。（１）または（２）に示すカウント方法は、例えば、人流データサーバ３０またはコンピュータ４０においてユーザによって指定（選択）可能である。

【0050】

（１）特定の期間（例えば、１日）において同じ端末ＩＤが複数回にわたって店舗Ｘを訪問した場合であっても１カウントとする。
（２）特定の期間（例えば、１日）において同じ端末ＩＤが複数回にわたって店舗Ｘを訪問した場合は、累計カウント（延べカウント）とする。

【0051】

「人流データ」には、例示的に、「カウントデータ」、「滞留データ」、「ＯＤデータ」、および、「移動軌跡データ」と称される複数種類のデータの何れか１つまたは２以上の任意の組み合わせが含まれてよい。

【0052】

「カウントデータ」は、例えば、特定の地点を通過した人数を示すデータ（例えば、通行量データ）であり、時間別または移動方向別に取得され得る。「滞留データ」は、例えば、特定の地点または空間内に一定時間留まっている人数を示すデータであり、時間別に取得され得る。

【0053】

「ＯＤデータ」は、例えば、出発地点（origination）から目的地（到着地：destination）へ移動した人数を示すデータであり、２地点間の人の流れ（経路は不問）を把握、分析する場合に利用され得る。「移動軌跡データ」は、例えば、特定の地理的または空間的な範囲内における個人の移動軌跡を示すデータである。

【0054】

本実施形態において利用する人流データは、例示的に、行政界の特定の地域（例えば、店舗Ｘが所在する町丁目地域）におけるＯＤデータと滞留データとを含んでよい。ＯＤデータと滞留データとを含む「人流データ」によって、例えば、店舗Ｘが所在する町丁目地域において、１つまたは複数の第１の地点（出発地）から第２の地点（例えば、目的地である店舗Ｘ）へ来訪した人数を把握することが可能である。

【0055】

このような人流データは、非限定的な一例として、移動体通信事業者において基地局（またはアクセスポイント）を通じて得られる携帯端末の位置情報を利用したデータまたはその加工データであってよい。加工データは、例えば、個人情報保護またはプライバシー保護の観点から、個人および地番レベルの住所といった個人を特定可能な情報を除去または隠蔽したデータである。

【0056】

人流データを基に、例えば、店舗Ｘの営業時間帯において店舗Ｘに一定時間滞在した来訪者の人数を推定でき、また、店舗Ｘの営業時間外（例えば、夜間）の滞留時間を基に店舗Ｘへ来訪した人の居住地（「どこから」来訪したのか）を推定できる。

【0057】

なお、特定の日時または時間帯における人流データから推定される店舗Ｘへの来訪者の人数には、店舗Ｘの非会員である来訪者の人数が含まれる可能性があり、また、商品等を購入しなかった来訪者の人数が含まれる可能性もある。そのため、特定の日時または時間帯において、人流データから推定される来訪者数は、ＩＤ－ＰＯＳデータから得られる顧客数とは必ずしも一致しない。

【0058】

しかしながら、町丁目地域において現実に店舗Ｘへ来訪した平均的な人数や店舗Ｘへ来訪した人が町丁目地域内の「どこ」（出発地）から来訪したかという地理的な分布の傾向は十分に把握できる。

【0059】

したがって、人流データサーバ３０は、例えば、町丁目地域を複数のメッシュに区分したメッシュの別に、当該メッシュに属する地点を出発地（または推定される居住地）として店舗Ｘに来訪した人数を割り当てたデータを生成できる。このデータが「人流メッシュデータ」の一例である。なお、このような人流メッシュデータは、便宜的に、「来訪者居住者データ（メッシュfromデータ）」と称されてもよい。

【0060】

人流データサーバ３０は、例えば一辺の長さが１ｋｍ、５００ｍ、２５０ｍ、１２５ｍ、１００ｍ、５０ｍといった異なるサイズ（細かさ又は粒度）の人流メッシュデータを（例えば、コンピュータ４０に）提供し得る。なお、人流メッシュデータは、例えば、人流データの提供を受けたコンピュータ４０において生成されてもよい。

【0061】

人流メッシュデータのメッシュサイズは、例えば、携帯端末の位置情報を扱う移動体通信事業者などにおけるデータの提供基準や、データの提供を受ける側（例えば、コンピュータ４０）のデータ処理能力に応じて定められてよい。例えば、５０ｍメッシュではデータ容量が大きすぎて処理負荷または処理時間が許容値を超えるおそれがあるため、１２５ｍメッシュ、２５０ｍメッシュ、または５００ｍメッシュといった、よりデータ容量の小さいメッシュサイズが適用されてよい。

【0062】

なお、移動通信事業者が「個人情報を特定できないようにサマリーできている」と判断する最小のメッシュサイズは、５０ｍメッシュであると云われている。したがって、５０ｍメッシュ以上のメッシュサイズであれば、人流メッシュデータに対して個人情報の除去または隠蔽といったデータ加工を個別に行う必要はない。

【0063】

コンピュータ４０は、データ処理装置の一例であって、例えば、ＮＷ５０を介してＩＤ－ＰＯＳシステム１０、行政界データサーバ２０、および、人流データサーバ３０と通信して、ＩＤ－ＰＯＳデータ、行政界データ、および、人流データを取得して処理する。なお、ＮＷ５０は、無線および有線の何れのネットワークでもよく、無線および有線が混在したネットワークでもよい。

【0064】

そして、コンピュータ４０は、例えば、ＩＤ－ＰＯＳデータと行政界データとを基に、店舗Ｘの売上データを町丁目別に集計した町丁目売上データを生成し、生成した町丁目売上データをメッシュデータに変換（または配布）する。

【0065】

なお、町丁目売上データは、コンピュータ４０とは異なる他のコンピュータにおいて生成されてコンピュータ４０に受信または入力されることとしてもよい。コンピュータ４０は、サーバコンピュータであってもよいし、クライアントコンピュータであってもよい。コンピュータ４０によって実行される処理は、例えば、コンピュータ４０を含む複数のコンピュータに分散して実行されてもよい。複数のコンピュータは、例えば、仮想化技術によって仮想化されたクラウドサーバ群であってもよい。

【0066】

［コンピュータ４０の構成例］
上述したようなデータの変換（または配布）機能に着目したコンピュータ４０の構成例を図４に示す。図４は、一実施形態に係るデータ処理装置の一例としてのコンピュータ４０の機能的な構成例を示すブロック図である。

【0067】

図４に示すように、コンピュータ４０は、例えば、データ取得部４０１、処理部４０２、データ出力部４０３、および、記憶部４０４を備える。なお、以下において、「～部」という用語は、「～回路」、「～ブロック」、「～モジュール」、「～手段」といった他の用語に相互に読み替えられてもよい。

【0068】

データ取得部４０１は、例えば、ＮＷ５０を介して、ＩＤ－ＰＯＳシステム１０、行政界データサーバ２０、および、人流データサーバ３０から、それぞれ、ＩＤ－ＰＯＳデータ、行政界データ、および、人流データを取得する。これらのデータは、例えば、記憶部４０４に一時的に記憶されてよい。

【0069】

処理部４０２は、データ取得部４０１によって取得されたデータを処理することにより、例えば、行政界データに基づく町丁目売上データをメッシュデータに変換する。ここで、この変換によって得られる町丁目売上メッシュデータは、後述するように、町丁目地域の人流メッシュデータと、個々のメッシュにおいて町丁目地域が占める面積比とに基づいて生成される。そのため、町丁目地域とメッシュとの間の面積比の不整合に起因して生じ得る誤差を抑制でき、町丁目売上メッシュデータの精度を高めることができる。

【0070】

非限定的な一例として、処理部４０２は、図４に示すように、面積比率決定部４２１、按分データ生成部４２２、メッシュ構成比率決定部４２３、および、データ配布部４２４を備える。

【0071】

面積比率決定部４２１は、例えば、店舗Ｘが所在する町丁目地域を複数のメッシュに区分した個々のメッシュにおいて町丁目地域が占める面積比を決定する。なお、店舗Ｘが所在する町丁目地域を便宜的に「町丁目Ｘ」と表記することがある。

【0072】

面積比は、図５および図６により後述するように、例えば、町丁目Ｘの平面視形状に対応したポリゴンデータ（以下「町丁目ポリゴン」と略称する）と、当該町丁目Ｘを複数のメッシュに区分するメッシュデータとを用いた画像処理に基づいて決定される。なお、ポリゴンデータとは、区画を表現する多角形の面データの一例であり、「区画データ」と称されてもよい。

【0073】

按分データ生成部４２２は、人流メッシュデータと、面積比率決定部４２１によって決定された面積比とに基づいて、人流メッシュデータにおける個々のメッシュについての人流データを面積比に応じて按分したメッシュデータを生成する。

【0074】

「人流メッシュデータ」は、図７により後述するように、何れかのメッシュを出発地（from）として店舗Ｘへ来訪した人数が出発地の別に、すなわち個々のメッシュに割り当てられたデータである。このような「人流メッシュデータ」は、便宜的に、「来訪者居住者データ（メッシュfromデータ）」と称されてよい。

【0075】

按分データ生成部４２２は、例えば、「来訪者居住者データ（メッシュfromデータ）」において個々のメッシュの人数に、対応するメッシュについての面積比を乗じることにより、個々のメッシュの人数を面積比によって按分する。按分処理の一例については、図８により後述する。

【0076】

メッシュ構成比率決定部４２３は、例えば、按分後の人流メッシュデータに基づいて、町丁目（ポリゴン）の全体を「１（１００％）」として、按分後の個々のメッシュにおける人流データ（来訪者数）の構成比率を決定する。構成比率の決定処理の一例については、図８および図９により後述する。

【0077】

データ配布部４２４は、例えば、町丁目Ｘの売上データＳを、メッシュ構成比率決定部４２３において決定された構成比に応じて個々のメッシュに配布して町丁目売上メッシュデータを生成する。この配布処理の一例については、図９および図１０により後述する。

【0078】

なお、上述した処理部４０２における各部４２１～４２４の機能は、一部または全部が１つのブロックに統合されてもよい。

【0079】

データ出力部４０３は、例えば、処理部４０２による処理結果をディスプレイ４１に出力する。データ出力部４０３は、例えば、データ配布部４２４による処理結果である町丁目売上メッシュデータをディスプレイ４１に出力して表示させる。

【0080】

なお、データ出力部４０３は、面積比率決定部４２１、按分データ生成部４２２、および、メッシュ構成比率決定部４２３の何れか１つ以上の処理結果をディスプレイ４１に出力してもよい。これらの各部４２１～４２３の何れか１つ以上の処理結果がディスプレイ４１に表示されることで、例えば、町丁目売上メッシュデータが得られる途中の処理過程の一部または全部を視覚的に確認できる。

【0081】

また、データ出力部４０３は、ディスプレイ４１に表示するデータの表示態様を制御する表示制御部として機能してもよい。例えば、表示制御部としてのデータ出力部４０３は、町丁目売上メッシュデータＭ５をヒートマップ形式によってディスプレイ４１に表示させてよい。

【0082】

非限定的な一例として、表示制御部４０３は、売上データが高いメッシュに属する町丁目地域（別言すると、町丁目ポリゴン領域）ほど暖色系の色を表示色に設定してよい。また、表示制御部４０３は、例えば、売上データが低いメッシュに属する町丁目ポリゴン領域ほど寒色系の色を表示色に設定してよい。

【0083】

記憶部４０４は、例えば、データ取得部４０１によって取得されたデータ、コンピュータ４０を上述したデータ取得部４０１、処理部４０２、および、データ出力部４０３としての機能させるためのプログラムやデータを記憶する。なお、例えば、コンピュータ４０の処理部４０２において、「人流メッシュデータ」を生成する場合、データ取得部４０１を通じて記憶部４０４に、既述の第１の基準時間および第２の基準時間の一方または双方を指定する情報が記憶されてよく、また、既述の端末ＩＤのカウント方法を指定する情報が記憶されてよい。

【0084】

［動作例］
以下、上述のごとく構成されたコンピュータ４０の動作例（例えば、行政界データの一例である町丁目データをメッシュデータに配布する処理例）について、図５～図１２を参照して説明する。

【0085】

図５は、コンピュータ４０の動作例を示すフローチャートであり、図６～図１２は、町丁目データをメッシュデータに配布する処理において用いられるデータの一例を示す図である。なお、図６～図１２は、それぞれ、ディスプレイ４１におけるデータの表示画面例に相当すると理解されてもよい。

【0086】

図５に例示するように、コンピュータ４０は、データ取得部４０１によってデータを取得する（Ｓ１０）。取得するデータは、例示的に、図６に例示するような町丁目Ｘのポリゴンデータ（町丁目ポリゴン）Ｐｘ、図７に例示するような、町丁目ポリゴンをメッシュ状に区分するメッシュ区画データＭ１、および、図８に例示するような人流メッシュデータＭ２である。なお、図６において、町丁目ポリゴンＰｘには町丁目の売上（sales）データＳ（例えば、Ｓ＝28,425,000円）が付記されている。図６に示した町丁目ポリゴンＰは、町丁目別の売上データＳが紐づけられたデータであると理解されてよい。

【0087】

データ取得部４０１は、取得した各種データを面積比率決定部４２１に入力する。面積比率決定部４２１は、例えば、町丁目ポリゴンＰｘを図７に示すようにメッシュ区画データＭ１と重畳する。重畳画像データにおいて、面積比率決定部４２１は、例えば、１メッシュあたりの画素数に対して町丁目ポリゴンＰの画素数が占める割合を検出することにより、個々の区画（メッシュ）に含まれる町丁目ポリゴンの面積比を決定する（図５のＳ２０）。

【0088】

例えば図７において、町丁目ポリゴンＰを４×４＝１６のメッシュ＃１～＃１６に区分した場合、面積比率決定部４２１は、例えば、町丁目ポリゴンＰの外縁（別言すると、町丁目の境界）に相当する線分（「ポリライン」ともいう）を含むメッシュ＃ｉを検出する。なお、ｉは、１≦ｉ≦１６を満たす整数である。図７の例では、１２個のメッシュ＃１～＃５、＃８、＃９、＃１２～＃１６がポリラインを含むメッシュが検出される。

【0089】

これら１２個のメッシュのそれぞれにおいては、「メッシュの画素数＞町丁目ポリゴンの画素数」であるため、メッシュ＃１～＃５、＃８、＃９、＃１２～＃１６それぞれについての面積比は、１００％未満である。非限定的な一例として、面積比率決定部４２１は、図７の例において、１２個のメッシュ＃１～＃５、＃８、＃９、＃１２～＃１６それぞれについての面積比を、５％、７５％、９３％、３５％、８１％、４８％、６５％、１９％、２％、２７％と決定する。

【0090】

町丁目ポリゴンＰの中央部分に対応する残りの４個のメッシュ＃６、＃７、＃１０、＃１１のそれぞれは、ポリラインを含まないため、「メッシュの画素数＝町丁目ポリゴンの画素数」である。したがって、面積比率決定部４２１は、ポリラインを含むメッシュとして検出しなかったメッシュ＃６、＃７、＃１０、＃１１のそれぞれについて、面積比を１００％と決定してよい。

【0091】

このように、面積比の決定処理において、ポリラインを含むメッシュとして検出されないメッシュの面積比を１００％と決定することで、全てのメッシュについて個別的に面積比を決定する場合に比して、処理負荷を軽減できる。なお、面積比の決定は、代替的に、例えば空間演算処理によって行われてもよい。

【0092】

面積比の決定後、処理部４０２は、例えば、按分データ生成部４２２による処理を実施する（図５のＳ３０）。按分データ生成部４２２は、図８に示すような人流メッシュデータＭ２と、上述したように決定された面積比とに基づいて、個々のメッシュ＃ｉについての人流データを面積比に応じて按分したメッシュデータＭ３を生成する。

【0093】

図８に例示した人流メッシュデータＭ２は、メッシュ＃ｉを出発地（from）として店舗Ｘへ来訪した人数が出発地の別に、すなわち個々のメッシュ＃ｉに割り当てられたデータであり、便宜的に、「来訪者居住者データ（メッシュfromデータ）」と称されてよい。例えば図８において、メッシュ＃１を出発地として店舗Ｘへ来訪した人数は「３２９」人であり、メッシュ＃２を出発地として店舗Ａへ来訪した人数は「１０８」人である。他のメッシュ＃３～＃１６についても同様である。

【0094】

按分データ生成部４２２は、例えば、人流メッシュデータＭ２において個々のメッシュ＃ｉの人数に、図７に例示したように決定した、対応するメッシュ＃ｉの面積比（％）を乗じることにより、メッシュ＃ｉの人数を面積比によって按分する。図９に、按分後の人流メッシュデータＭ３の一例を示す。

【0095】

例えば図９において、図８に例示したメッシュ＃１の人数（３２９人）は、図７に例示したメッシュ＃１の面積比５％が乗じられることにより、約１６．５人となる。同様に、メッシュ＃２の人数（１０８人）は、図７に例示したメッシュ＃１の面積比７５％が乗じられることにより、約８１人となる。他のメッシュ＃３～＃１６についても同様である。

【0096】

なお、メッシュ＃６、＃７、＃１０、＃１１については、何れも面積比が１００％であるため、それぞれ、図９において図８に例示した人数（１３８人、２０３人、４８人、３８人）から変わりない。按分後の各メッシュ＃１～＃１６の人数の合計は１４６８人である。

【0097】

按分処理の後、処理部４０２は、例えば、メッシュ構成比率決定部４２３による処理を実施する（図５のＳ４０）。例えば、メッシュ構成比率決定部４２３は、按分後の人流メッシュデータＭ３に基づいて、町丁目（ポリゴン）の全体を「１（１００％）」として、按分後の個々のメッシュ＃ｉにおける人流データ（来訪者数）の構成比率を決定する。図１０に、図９の人流メッシュデータＭ３を基に決定したメッシュ構成比データＭ４の一例を示す。

【0098】

例えば図１０において、メッシュ＃１についての構成比率は、［１６．５（人）÷１４６８（人）］×１００（％）≒１．１２％となり、メッシュ＃２についての構成比率は、［８１．０（人）÷１４６８（人）］×１００（％）≒５．５２％となる。他のメッシュ＃３～＃１６についても同様である。

【0099】

構成比率の決定後、処理部４０２は、例えば、データ配布部４２４による処理を実施する（図５のＳ５０）。例えば、データ配布部４２４は、町丁目Ｘの売上データＳを、メッシュ構成比率決定部４２３において決定された構成比に応じて個々のメッシュ＃ｉに配布する。図１１に、図５の売上データＳ（例えば、28,425,000円）を、図１０に例示したメッシュ＃ｉごとの構成比に応じて配布した町丁目売上メッシュデータＭ５の一例を示す。なお、図１１においてメッシュ＃ｉのそれぞれに付記した売上データの数値単位は［千円］である。

【0100】

配布処理の後、処理部４０２は、例えば、データ出力部４０３によって、処理結果をディスプレイ４１に出力する（図５のＳ６０）。例えば、データ出力部４０３は、データ配布部４２４による配布結果である町丁目売上メッシュデータＭ５をディスプレイ４１に出力して表示させる。

【0101】

なお、データ出力部４０３は、面積比率決定部４２１、按分データ生成部４２２、および、メッシュ構成比率決定部４２３の何れか１つ以上の処理結果をディスプレイ４１に出力してもよい。これらの各部４２１～４２３の何れか１つ以上の処理結果がディスプレイ４１に表示されることで、例えば、町丁目売上メッシュデータＭ５が得られるまでの処理過程の一部または全部を視覚的に確認できる。

【0102】

また、データ出力部４０３は、ディスプレイ４１に表示するデータの表示態様を制御する表示制御部として機能してもよい。例えば、表示制御部として機能するデータ出力部４０３は、町丁目売上メッシュデータＭ５をヒートマップ形式によってディスプレイ４１に表示させる。

【0103】

例えば、表示制御部４０３は、売上データが高いメッシュ＃ｉに属する町丁目地域（別言すると、町丁目ポリゴン領域）ほど暖色系の色を表示色に設定し、売上データが低いメッシュ＃ｊに属する町丁目ポリゴン領域ほど寒色系の色を表示色に設定する。なお、「ｊ」は、ｊ≠ｉかつ１≦ｊ≦１６を満たす整数である。色分けの基準となる売上データの閾値または範囲は、例えば、データ取得部４０１を通じて取得された設定データ、または、記憶部４０４に予め記憶された設定データによって設定されてよい。

【0104】

図１２に、図１１に例示した町丁目売上メッシュデータＭ５をヒートマップ形式によって表示した例を示す。図１２においては、例えば、売上データＳ＞３００万円を満たすメッシュ＃５、＃７、＃１４に属する町長目地域は「赤」で表示され、２５０万円≦Ｓ＜３００万円を満たすメッシュ＃６、＃８、＃９に属する町丁目地域は「オレンジ」で表示される。また、Ｓ＜１５０万円を満たすメッシュ＃１０～＃１３、＃１５、＃１６にそれぞれ属する町丁目地域は、「水色」、「青」といった寒色系の色によって表示される。

【0105】

このようなヒートマップ形式による表示態様によれば、町丁目内において店舗Ｘの売上に対する貢献度の高い地域と低い地域とを視覚的かつ直感的に把握できる。したがって、例えば、店舗Ｘは、売上貢献度が相対的に低い地域に対して優先的に集客のための販促を効率的に実施できる。

【0106】

ここで、図７～図９にて説明したとおり、個々のメッシュ＃ｉについての売上データは、メッシュ単位の人流データを個々のメッシュ＃ｉにおいて町丁目地域が占める面積比率に応じて按分したデータに基づいて求められる。

【0107】

そのため、図１４～図１６を用いて説明したような数値データの逆転現象を防止または抑制でき、したがって、例えば、ヒートマップ形式の表示態様において暖色系と寒色系との色分けに逆転現象が生じて数値データの把握に誤解が生じることを防止または抑制できる。

【0108】

［補足事項］
上述した実施形態においては、メッシュ単位の数値データの強調表示形式としてヒートマップ形式を用いる例について示したが、これに限られず、その他の強調表示形式がメッシュ単位の数値データの強調表示に用いられてもよい。

【0109】

また、上述した実施形態においては、行政界データの一例として町丁目別に区分されたデータついて示したが、例えば、県別、市区町村別、大字別、または、町丁字（ちょうちょうあざ）別、郵便番号よって区分されたエリア（郵便番号エリア）別に区分されたデータについて上述した実施形態が適用されてもよい。

【0110】

さらに、上述した実施形態においては、町丁目Ｘにおける売上データＳを数値データの一例としてメッシュ＃ｉに配布する例を示したが、その他の数値データ、例えば、町丁目Ｘにおける顧客数（または会員数）がメッシュ＃ｉに配布されてもよい。

【0111】

町丁目Ｘの売上データＳは、ＩＤ－ＰＯＳシステム１０とは異なるシステム、例えば、顧客の属性情報は収集しないＰＯＳシステムや、その他の販売管理システムによって収集、取得されたデータであってもよい。

【0112】

また、売上データＳは、例えば、商品またはサービスの別に集計された売上データであってもよい。例えば、商品またはサービスの別の売上データＳに本実施形態を適用した場合、どのような商品またはサービスの売れ行きが、町丁目Ｘにおけるどの地域（別言すると、メッシュ）において好調であるか不調であるかといった情報の視認性を向上できる。

【0113】

上述した実施形態において、店舗Ｘとの関係における人流データには、例えば、車両等の移動手段による人の流れ（移動）を示すデータが含まれてよい。例えば、車載の通信機器やセンサによって取得される位置情報を基にした車流データが人の流れを示す人流データとして扱われてもよい。

【0114】

また、店舗Ｘとの関係における人流データには、行政が公開する町丁目Ｘの人口・世帯数データと、店舗Ｘについての「ハフモデル」（Huff model）とを併用して得られるデータが用いられてもよい。

【0115】

「ハフモデル」は、例えば、店舗Ｘと顧客の居住地との距離、店舗Ｘが所在する地域における競合店舗の存在、店舗Ｘの規模（例えば、面積）といったパラメータを基に店舗Ｘの集客率（または吸引率）を推定する商圏分析手法の１つである。例えば、基地局を利用して得られる現実の人流データを取得または利用しにくいようなケースにおいて、「ハフモデル」を用いて推定したデータを人流データの代替に使用できる。

【0116】

「ハフモデル」を用いて推定した代替的な人流データは、既述の実施形態において使用した現実の人流データに比して、得られるメッシュデータの精度が低下し得る。しかし、例えば、生じ得る精度の低下が許容範囲内であると想定される場合や、簡便にメッシュデータへの配布結果を得たい場合などにおいては有用である。

【0117】

なお、例えば、吸引率を求めるためのパラメータに修正や改良を加えた「修正ハフモデル」や「アドバンスハフモデル」を用いることで、代替的な人流データの精度を向上させることもできる。

【0118】

上述した実施形態においては、１つの町丁目についてのデータ処理を説明したが、例えば、隣接する複数の町丁目についてもそれぞれに対応する町丁目ポリゴンを用いて町丁目別に同様のデータ処理を適用できる。例えば、図５のＳ２０において示した面積比の決定では、１つまたは複数のポリラインを含むメッシュを検出する。そして、当該メッシュ内においてポリラインによって区分されるポリゴン領域のそれぞれが異なる町丁目に属するものとして異なる町丁目別に面積比を決定する。

【0119】

また、上述した実施形態においては、行政界データの一例として町丁目別に区分されたデータを処理対象にした例について説明したが、例えば、「町丁目」を「都道府県」、「市区町村」、「大字」、「町丁字」、または「郵便番号エリア」に読み替えて上述した実施形態のデータ処理が適用されてもよい。

【0120】

［コンピュータ４０のハードウェア構成例］
図１３は、一実施形態に係るコンピュータ４０のハードウェア構成例を示す図である。コンピュータ４０は、物理的には、例えば、中央演算装置（ＣＰＵ）４００１、メモリ４００２、記憶装置４００３、入力装置４００４、出力装置４００５、および、通信装置４００６を含んで構成されてよい。これらの装置は、例えば、バス４００７によって相互に通信可能に接続される。

【0121】

なお、「装置」という用語は、回路、デバイス、ユニットといった他の用語に相互に読み替えられてもよい。コンピュータ４０のハードウェア構成は、図１３に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

【0122】

コンピュータ４０における各機能は、例えば、ＣＰＵ４００１が、メモリ４００２または記憶装置４００３からプログラムやプログラムの実行に伴って用いられるデータを読み込んで実行することによって実現される。ＣＰＵ４００１は、シングルコアＣＰＵでもよいし、マルチコアＣＰＵでもよい。

【0123】

プログラムは、ＣＰＵ４００１が読み込んで実行することによって上述した実施形態において説明したデータ処理装置としての機能または動作の少なくとも一部をコンピュータ４０に実行させるプログラムである。例えば、図４に示したデータ取得部４０１、処理部４０２、および、データ出力部４０３は、ＣＰＵ４００１が、図５～図１２を用いて説明した動作例を具現するデータ処理プログラムを実行することによって実現されると理解されてよい。

【0124】

なお、プログラムは、例えば、記憶装置４００３に予め記憶されていてもよいし、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体、またはネットワーク（電気通信回線）を通じてコンピュータ４０において受信されもよい。また、プログラムは、コンピュータ４０のオペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として組み込まれてもよい。

【0125】

メモリ４００２および記憶装置４００３は、何れもコンピュータ読み取り可能な記憶媒体の一例である。メモリ４００２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）といった記憶媒体の少なくとも１つによって構成されてよい。

【0126】

記憶装置４００３は、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）のような光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、フラッシュメモリといった記憶媒体の少なくとも１つによって構成されてよい。

【0127】

入力装置４００４は、外部機器からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置４００５は、外部機器への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ４１、スピーカなど）である。なお、入力装置４００４および出力装置４００５は、例えば、タッチパネルのように一体化された構成であってもよい。

【0128】

通信装置４００６は、有線および無線のネットワークの一方または双方を介して外部機器（例えば、ＩＤ－ＰＯＳシステム１０、サーバ２０、または、サーバ３０）と通信するためのハードウェアデバイスである。通信装置４００６は、例えば、ネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、または、通信モジュールと称されてもよい。

【0129】

以上、本開示について詳細に説明したが、本開示を通じて説明した内容に本開示の趣旨および範囲が限定されないことは当業者に明らかである。本開示は、請求の範囲の記載によって定まる本開示の趣旨および範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施可能である。したがって、本開示の記載は、例示的な説明を目的とし、本開示の趣旨および範囲に対して何らの制限的な意味を有さない。

【符号の説明】

【0130】

１ データ処理システム
１０ ＩＤ－ＰＯＳシステム
２０ 行政界データサーバ
３０ 人流データサーバ
４０ コンピュータ（データ処理装置）
４１ ディスプレイ
５０ ネットワーク（ＮＷ）
４０１ データ取得部
４０２ 処理部
４０３ データ出力部
４０４ 記憶部
４２１ 面積比率決定部
４２２ 按分データ生成部
４２３ メッシュ構成比率決定部
４２４ データ配布部
４００１ 中央演算装置（ＣＰＵ）
４００２ メモリ
４００３ 記憶装置
４００４ 入力装置
４００５ 出力装置
４００６ 通信装置
４００７ バス
Ｐｘ ポリゴンデータ（町丁目ポリゴン）
Ｍ１ メッシュ区画データ
Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４、Ｍ５ メッシュデータ
Ｓ 売上データ

【要約】

【課題】行政界データをメッシュデータに変換する際の精度を向上する。
【解決手段】データ処理装置４は、地図データにおいて行政界に区分された地域を複数のメッシュに区分した場合の、個々のメッシュにおいて地域が占める面積比率を決定する面積比率決定部４２１と、地域の人流データをメッシュの単位で面積比率に応じて按分した按分データを生成する按分データ生成部４２２と、按分データの複数のメッシュ全体に対する比率に基づいて、地域に関して集計された数値データを複数のメッシュに配分するデータ配分部４２３、４２４と、を備える。
【選択図】図４

【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】