JP5797120B2 - 情報分析装置および人口分布算出方法 - Google Patents

Description

本発明は、移動体通信網の情報に基づいて人口分布を算出する情報分析装置および人口分布方法に関する。

特許文献１には、携帯電話ネットワークが管理する移動機の位置登録処理に基づいた在圏数を、セクタ毎に着信数で按分することにより、セクタごとの端末数を推計することが記載されている。

国際公開２０１０／１１６９０５号

しかしながら、上述特許文献１に記載の技術では、端末の属性ごとの人口分布を算出することができない。すなわち、特許文献１に記載の技術は、あるセクタにおける、着信数と在圏数とに基づいて、人口分布情報を算出するものであるが、着信数については、属性ごとに算出することができない。一般的に、属性とは、加入者の性別や年齢等の情報であるが、着信数は、移動機に対する着信信号や、また移動機からの発信信号を計測することにより得られる情報であることから、属性ごとに計測することは困難である。よって、特許文献１に記載の技術では、対象となるセクタにおける、属性ごとの正確な人口分布を算出することは極めて困難となる。

そこで、本発明は、属性ごとの人口分布を精度良く算出することができる情報分析装置および人口分布算出方法を提供することを目的とする。

上述の課題を解決するために、本発明の情報分析装置は、セクタごとに、端末との間で通信される信号数を記憶する信号数記憶手段と、指定されたセクタにおける指定された属性の端末数および当該セクタにおける全ての属性の端末数を取得する端末数取得手段と、前記信号数記憶手段から、前記指定されたセクタにおける着信数を取得する着信数取得手段と、前記指定されたセクタを含んだ複数のセクタから構成されるクラスタにおける在圏数を取得する在圏数取得手段と、前記着信数取得手段により取得された着信数と、当該着信数を前記クラスタ単位で集計した総着信数と、前記クラスタにおける在圏数と、前記端末数取得手段により取得された、前記指定されたセクタにおける指定された属性の端末数および当該セクタにおける全ての属性の端末数とに基づいて、前記セクタにおける人口分布を算出する人口分布算出手段と、を備えている。

また、本発明の人口分布算出方法は、指定されたセクタにおける指定された属性の端末数および当該セクタにおける全ての属性の端末数を取得する端末数取得ステップと、セクタごとに、端末との間で通信される信号数を記憶する信号数記憶手段から、前記指定されたセクタにおける着信数を取得する着信数取得ステップと、前記指定されたセクタを含んだ複数のセクタから構成されるクラスタにおける在圏数を取得する在圏数取得ステップと、前記着信数取得ステップにより取得された着信数および当該着信数を前記クラスタ単位で集計した総着信数と、前記クラスタにおける在圏数と、前記端末数取得ステップにより取得された、前記指定されたセクタにおける指定された属性の端末数および当該セクタにおける全ての属性の端末数とに基づいて、前記セクタにおける人口分布を算出する人口分布算出ステップと、を備えている。

この発明によれば、指定されたセクタにおける指定された属性の端末数および当該セクタにおける全ての属性の端末数を取得し、また、指定されたセクタにおける着信数を取得し、当該指定されたセクタを含んだ複数のセクタから構成されるクラスタにおける在圏数を取得する。そして、取得された着信数および当該着信数をクラスタ単位で取得した総着信数と、クラスタにおける在圏数と、取得された端末数とに基づいて、セクタにおける人口分布を算出する。これにより、位置登録エリアを跨ぐことによる影響を除去した、セクタ毎・属性別の人口分布を精度良く算出することができる。

また、本発明の情報分析装置において、前記在圏数取得手段は、前記指定されたセクタを含んだ位置登録エリア単位で集計した在圏数を取得するようにしてもよい。

この発明によれば、指定されたセクタを含んだ位置登録エリア単位で集計した在圏数に基づいて、人口分布を算出することでセクタ毎・属性別の人口分布を算出することができる。

また、本発明の情報分析装置において、前記在圏数取得手段は、前記指定されたセクタに隣接するセクタからなるクラスタ単位で集計した在圏数を取得するようにしてもよい。

この発明によれば、指定されたセクタに隣接するセクタからなるクラスタ単位で集計した在圏数に基づいて、人口分布を算出することで、セクタ単位での端末数の集計処理をより精度よくセクタ毎・属性別の人口分布を算出することができる。

また、本発明の情報分析装置において、前記在圏数取得手段は、前記指定されたセクタを含んだ複数のセクタからなるクラスタ単位であって、複数の位置登録エリアに跨ったクラスタ単位で集計した在圏数を取得するようにしてもよい。

この発明によれば、指定されたセクタを含んだ複数のセクタからなるクラスタ単位であって、複数の位置登録エリアに跨ったクラスタ単位で集計した在圏数を取得することで、各セクタにおいて過大集計または過小集計をした際における誤差を吸収することができる。

また、本発明の情報分析装置において、前記在圏数取得手段は、前記指定されたセクタとの組合せが異なるセクタを含んだクラスタ単位を複数形成し、当該クラスタ単位の在圏数をそれぞれ算出し、人口分布算出手段は、当該在圏数の平均値に基づいて、人口分布を算出するようにしてもよい。

この発明によれば、前記指定されたセクタとの組合せが異なるセクタを含んだクラスタ単位を複数形成し、当該クラスタ単位の在圏数をそれぞれ算出し、当該端末数の平均値に基づいて、人口分布を算出することで、より精度よくセクタ毎・属性別の人口分布を算出することができる。

また、本発明の情報分析装置において、前記在圏数取得手段は、前記指定されたセクタとの組合せが異なるセクタを含んだクラスタ単位を複数形成し、当該クラスタ単位の在圏数をそれぞれ算出し、前記人口分布算出手段は、それぞれの在圏数を用いて、それぞれクラスタ単位における人口分布を算出し、当該人口分布の平均値を算出するようにしてもよい。

この発明によれば、前記指定されたセクタとの組合せが異なるセクタを含んだクラスタ単位を複数形成し、当該クラスタ単位の在圏数をそれぞれ算出し、それぞれの在圏数を用いて、それぞれクラスタ単位における人口分布を算出し、当該人口分布の平均値を算出することで、より精度よくセクタ毎・属性別の人口分布を算出することができる。

また、本発明の情報分析装置において、前記人口分布算出手段は、前記指定されたセクタの周辺のセクタからなるクラスタ単位で集計した在圏数および前記指定されたセクタを含んだ位置登録エリアを構成するセクタの集合単位で集計した在圏数に基づいて人口分布を算出するようにしてもよい。

この発明によれば、指定されたセクタの周辺のセクタからなるクラスタ単位で集計した在圏数および指定されたセクタを含んだ位置登録エリアを構成するセクタの集合単位で集計した在圏数に基づいて人口分布を算出することで、より精度よくセクタ毎・属性別の人口分布を算出することができる。

また、本発明の情報分析装置において、前記在圏数取得手段は、クラスタを構成する各セクタにおける端末数を取得し、これを集計することで、前記クラスタにおける在圏数を取得するようにしてもよい。

これにより、セクタ毎に取得した端末数を集計することになるため、より精度の良い在圏数を取得することができる。

また、本発明の情報分析装置において、前記端末数取得手段は、前記指定されたセクタにおける指定された属性の端末数および前記指定された属性の端末の集合から位置登録エリアを跨いだことにより位置登録された端末の集合を除去することで除去後端末数を算出し、前記端末数および除去後端末数の所定割合で按分した数値を端末数とするようにしてもよい。

この発明によれば、指定されたセクタにおける指定された属性の端末数および位置登録エリアを跨いだことによる位置登録された端末数を除去した除去後端末数を算出し、端末数および除去後端末数の所定割合で按分した数値を端末数とすることで、より精度よくセクタ毎・属性別の人口分布を算出することができる。

また、本発明の情報分析層において、前記人口分布算出手段は、指定されたセクタｉ内の属性ｊ移動機の端末数Ｌ_ｉｊとし、前記クラスタにおける在圏数をＮとし、前記クラスタにおける着信数をＣ_ｉとした場合、これら端末数Ｌ_ｉｊ、在圏数Ｎ、着信数Ｃ_ｉを用いて人口分布を算出するようにしてもよい。

この発明によれば、セクタｉ内の属性ｊの移動機の端末数Ｌ_ｉｊとし、前記クラスタにおける在圏数をＮとし、前記クラスタにおける着信数をＣ_ｉとして、これらを用いて人口分布を算出する。これにより、より精度よくセクタ毎・属性別の人口分布を算出することができる。

本発明によれば、位置登録エリアを跨ぐことによる影響を除去した、セクタ毎・属性別の人口分布を精度良く算出することができる。

本実施形態の通信システム１０のシステム構成を示す図である。 通信システム１０の機能構成を示すブロック図である。 情報分析装置６００のハードウェア構成を示すブロック図である。 移動機１００の位置情報を記憶する位置情報テーブルの具体例を示す図である。 端末数推計を説明するための概念図である。 端末数推計の計算方法を説明するための概念図である。 端末数推計の処理を示すフローチャートである。 特徴量算出の処理を示すフローチャートである。 本実施形態における情報分析装置６００の人口分布算出方法を示すフローチャートである。 計測対象となるセクタと、クラスタとの関係を示す概念図である。 第二の実施形態における情報分析装置６００ａの機能構成を示すブロック図である。 第二の実施形態における情報分析装置６００ａの処理を示すフローチャートである。 計測対象となるセクタと、クラスタとの関係を示す概念図である。 変形例における情報分析装置６００ａの処理を示すフローチャートである。 第三の実施形態における情報分析装置６００ｂの機能構成を示すブロック図である。 第三の実施形態における情報分析装置６００ｂの処理を示すフローチャートである。 第四の実施形態における情報分析装置６００ｃの機能構成を示すブロック図である。 第四の実施形態における情報分析装置６００ｃの処理を示すフローチャートである。 移動機１００により発信された位置登録信号の発信タイミングと、推定滞在期間との関係を示した模式図である。 入込数の計測方法における具体例を示す説明図である。

添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。

［第一の実施形態］
［通信システムの構成］
図１は、本実施形態の通信システム１０のシステム構成を示す図である。図１に示すように、この通信システム１０は、移動機１００、ＢＴＳ（基地局）２００、ＲＮＣ（無線ネットワーク制御装置）３００、交換機４００、管理センタ５００、およびＨＬＲ（Home Location Register）７００を含んで構成されている。また、この管理センタ５００は、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィーユニット５０３、および可視化ソリューションユニット５０４から構成されている。

ＲＮＣ３００は、ＢＴＳ２００を介して移動機１００が送信したRRC Connection Request信号を受信する。この時、RRC Connection Request信号のパラメタとして音声着信、音声発信、パケット着信、及びパケット発信が設定されている信号の数をカウントできる。なお、標準仕様書「Radio Resource Control (RRC) Protocol Specification：3GPP TS 25.331」によれば、ＲＮＣ３００においてセクタ単位での信号数カウントについて規定されており、本方法はこれに準拠したものである。なお、信号数のカウント方法は、３ＧＰＰに限定したものではなく、ＬＴＥ（Long Term Evolution）に従ったものとしても良い。

交換機４００は、ＢＴＳ２００、ＲＮＣ３００を介して、移動機１００が送信した位置登録信号を収集する。交換機４００は、位置登録エリア単位で移動機１００等を管理しており、移動機１００が送信した位置登録信号を収集することにより位置登録エリアに登録している移動機１００の数を（登録数）位置登録エリア毎に把握及び記憶している。交換機４００は、記憶している位置登録エリアに登録している移動機１００の数（登録数）を、所定のタイミング、または管理センタ５００からの要求に応じて管理センタ５００に出力する。ここで、一般的に、ＲＮＣ３００は、約千個からなるものであり、日本全国に配置されている。一方で、交換機４００は、３００個程度日本国内に配置されている。

管理センタ５００は、上述したとおり、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィーユニット５０３、および可視化ソリューションユニット５０４を含んで構成されており、各ユニットでは、移動機１００が送信した位置登録信号及び発着信に関する情報を用いた統計処理を行う。

社会センサユニット５０１は、各交換機４００から交換機４００が記憶している位置登録エリアに登録している移動機１００の数等を含んだデータを収集するサーバ装置である。この社会センサユニット５０１は、交換機４００から定期的に出力されたデータを受信し、及び社会センサユニット５０１において予め定められたタイミングに従って交換機４００からデータを取得するように構成されている。

ペタマイニングユニット５０２は、社会センサユニット５０１から受信したデータを所定のデータ形式に変換するサーバ装置である。例えば、ペタマイニングユニット５０２は、ユーザＩＤをキーに、或いはエリアごとにソーティング処理を行う。

モバイルデモグラフィーユニット５０３は、ペタマイニングユニット５０２において処理されたデータに対する集計処理、すなわち各項目のカウンティング処理を行うサーバ装置である。例えば、モバイルデモグラフィーユニット５０３は、あるエリアに在圏するユーザ数のカウント、或いは在圏分布の集計等をすることができる。

可視化ソリューションユニット５０４は、モバイルデモグラフィーユニット５０３において集計処理されたデータを可視可能に処理するサーバ装置である。例えば、可視化ソリューションユニット５０４は、集計されたデータを地図上にマッピング処理することができる。この可視化ソリューションユニット５０４にて処理されたデータは、企業、官公庁または個人等に提供され、店舗開発、道路交通調査、災害対策、環境対策などに利用される。なお、このように統計処理された情報は、当然にプライバシーを侵害しないように個人等は特定されないように加工されている。

なお、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィーユニット５０３および可視化ソリューションユニット５０４はいずれも、前述したようにサーバ装置により構成され、図示は省略するが、通常の情報処理装置の基本構成（即ち、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、キーボードやマウス等の入力デバイス、外部との通信を行う通信デバイス、情報を記憶する記憶デバイス、および、ディスプレイやプリンタ等の出力デバイス）を備えることは言うまでもない。

図２に通信システム１０の機能構成を示す。図２に示すように通信システム１０は、複数のＢＴＳ２００それぞれが制御するセクタに在圏する複数の移動機１００と、ＢＴＳ２００を制御するＲＮＣ３００と、交換機４００と、情報分析装置６００と、を含んで構成される。情報分析装置６００は、前述した図１に示したモバイルデモグラフィーユニット５０３および可視化ソリューションユニット５０４に相当する。図１の社会センサユニット５０１およびペタマイニングユニット５０２に対応する機能に関しては、図２ではこれらの表記を省略している。

ＲＮＣ３００は、ＲＮＣ通信制御部３０２、位置登録信号受信部３０３、及び信号数計測部３０４を含んで構成されている。また、交換機４００は、交換機通信制御部４０１、変換部４０２、位置登録信号処理部４０４、および記憶部４０３を含んで構成されている。また、情報分析装置６００は、情報分析装置通信制御部６０１、着信数取得部６０２（着信数取得手段）、在圏数取得部６０３（在圏数取得手段）、端末数取得部６０４（端末数取得手段）、位置情報記憶部６０５、着信数記憶部６０６（信号数記憶手段）、出力部６１０および人口分布算出部６１１（人口分布算出手段）を含んで構成されている。

まず、ＲＮＣ３００について説明する。ＲＮＣ通信制御部３０２は、ＢＴＳ２００を介して移動機１００と通信接続を行う部分であり、例えば、移動機１００からの発信処理に基づいた通信接続処理および位置登録要求に基づいた通信接続処理を行う。本実施形態では、ＲＮＣ通信制御部３０２は、通信接続処理に用いられるInitial UE Messageを交換機４００に送信することができる。なお、このInitial UE Messageは、発信または位置登録要求を示す指示情報（位置登録信号）、移動機１００を一意に特定するＩＤ、および位置情報を含んでいる。また、Initial UE Messageは、発着信の信号数情報を付加することも可能である。なお、ここでＩＤとは、例えば、移動機１００がネットワークに接続した際に交換機４００により払い出されたテンポラリＩＤとしてのＩＤ情報であってもよい。

なお、ＲＮＣ３００は、さらにＲＲＣコネクション要求の処理を行った際に得られる信号の遅延に基づいてセクタ内のどの位置に移動機１００が位置するか、そのＧＡＩ（Geographical Area ID）を算出することができる。そのセクタ識別子とセクタ内の位置に基づいて移動機１００の位置を特定することもできる。

位置登録信号受信部３０３は、移動機１００が送信した位置登録信号を、ＲＮＣ通信制御部３０２を介して受信する部分である。

信号数計測部３０４は、セクタ内に在圏する移動機１００が送受信する信号の量をセクタ毎に示す情報であるセクタ単位信号数（信号数）を計測する部分である。

ここで、信号の量とは例えば上述のRRC Connection Request信号のパラメタを用いた方法によって判別した音声着信数、パケット着信数、音声発信数、パケット発信数などを用いることが可能である。但しこれに限定する意図はない。

信号の量は、音声着信数及びパケット着信数の少なくとも一方を合計する方法によって計測することが好適である。音声発信及びパケット発信を用いた場合、それら（発信の数）はユーザである人間の行動と関係があることが考え得る。すなわち、ユーザが発信を行う場合は例えば事務所、家、駅、などの場所が多いと考えられる。

一方において着信に限った場合は、着信側移動機のユーザである人間の行動には直接は無関係である。そのため、信号の量を、音声着信数及びパケット着信数を合計する方法によって計測することにより、現実の人口分布をより適切に反映した人口分布情報を得ることが可能となる。但し、発信数からセクタ単位信号数を計測しても十分実用に耐え得ることは言うまでもない。

信号数計測部３０４は、計測したセクタ単位信号数をＲＮＣ通信制御部３０２を介して情報分析装置６００へ送信する。

つぎに、交換機４００について説明する。交換機通信制御部４０１は、ＲＮＣ３００から送信されるInitial UE Messageを受信し、このInitial UE Messageを用いて通信接続処理を行う部分である。

変換部４０２は、交換機通信制御部４０１により受信されたInitial UE Messageに含まれているテンポラリＩＤ等のＩＤを電話番号に変換する部分である。変換部４０２は、変換処理に際して、加入者プロファイル情報を記憶する加入者プロファイル情報記憶部から、テンポラリＩＤ等のＩＤに対応付けられている電話番号を抽出し、当該抽出した電話番号に変換する。なお、この加入者プロファイル情報記憶部は、例えばＨＬＲ（Home Location Register）７００に備えられているものであり、ここではテンポラリＩＤ等のＩＤと電話番号とを対応付けて管理及び記憶している。

本実施形態では移動機１００は、移動機１００が位置登録エリアを跨いで移動した場合や、所定周期ごとに位置登録信号を送信している。それにより、交換機通信制御部４０１は、ＨＬＲ７００にその在圏位置を登録することができる。なお、標準仕様書「Mobile Application Part(MAP) specification: 3GPP TS 29.002」には、交換機４００が位置登録を管理する方法について記載されている。本実施形態の交換機４００における処理は、この方法に準拠したものである。

次に、情報分析装置６００について説明する。情報分析装置通信制御部６０１は、情報分析装置６００と交換機４００との間の通信を制御する部分である。なお、情報分析装置６００は、管理センタ５００の一装置であって、図３に示されるようなハードウェア構成により実現される。

図３は、情報分析装置６００のハードウェア構成図である。図２に示される情報分析装置６００は、物理的には、図３に示すように、ＣＰＵ１１、主記憶装置であるＲＡＭ１２及びＲＯＭ１３、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１４、ディスプレイ等の出力装置１５、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１６、ハードディスクまたは半導体メモリ等の補助記憶装置１７などを含むコンピュータシステムとして構成されている。図２において説明した各機能は、図３に示すＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１１の制御のもとで入力装置１４、出力装置１５、通信モジュール１６を動作させるとともに、ＲＡＭ１２や補助記憶装置１７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。以下、図２に示す機能ブロックに基づいて、各機能ブロックを説明する。

着信数取得部６０２は、信号数計測部３０４において計測され、着信数記憶部６０６に記憶されたセクタ単位の信号数を取得する部分である。

在圏数取得部６０３は、ＨＬＲ７００や、交換機４００などに記憶されている在圏情報に基づいて、指定されたセクタを含んだ位置登録エリアの移動機の在圏数を取得する部分である。すなわち、在圏数取得部６０３は、セクタが属する位置登録エリアを特定し、その位置登録エリアに在圏する移動機１００の在圏数を取得する。

端末数取得部６０４は、位置登録信号処理部４０４により算出され、ＨＬＲ７００に記憶されている加入者情報に基づいて、オペレータ等により指定されたセクタおよび属性における、端末数を取得する部分である。端末数、例えば、後述する特徴量は、各移動機の位置ごとに算出されている数値であり、少なくとも、管理テーブルには、移動機の識別子（非識別化されたものでもよい）、特徴量、在圏するセクタ識別子、および位置情報を対応付けて記憶している。そして、端末数取得部６０４は、この管理テーブルを利用して、セクタｉと、属性ｊとが指定されることにより、属性ｊごとの端末数を集計することができる。なお、移動機の識別子により属性ｊを判断することができる。

位置情報記憶部６０５は、各移動機１００の各測位時刻における位置情報を記述した位置情報テーブルを記憶する部分である。図４は、その位置情報を記憶する位置情報テーブルの具体例を示す図である。図４に示すように、その位置情報テーブルには、ユーザ識別子と、その位置情報の遷移状態が記憶されており、時刻情報と位置情報とが対応付けて記述されている。ここに記憶されている位置情報テーブルは、各移動機１００においてＧＰＳを使って測位した位置情報を記憶しても良いし、ＨＬＲ７００に記憶されている在圏情報に基づいた位置情報を記憶しても良い。なお、ユーザ識別子は、ユーザの相互を区別するための識別子であって、ユーザを特定することができないように変換されたものである。このユーザ識別子は、いわゆる、非識別化処理がされたものである。例えば、ハッシュ関数など不可逆な一方向関数を利用して、他の全く異なる識別子に変換することにより、非識別化処理を実現できる。

着信数記憶部６０６は、信号数計測部３０４により計測された信号数を記憶する部分である。ここには、セクタ毎にその発着信数等が記憶される。

人口分布算出部６１１は、端末数取得部６０４により取得された端末数、在圏数取得部６０３により取得された在圏数、および着信数取得部６０２により取得された着信数に基づいて、セクタ単位における人口分布情報を算出する部分である。この人口分布情報は、移動機１００（ユーザ）の属性ごとに算出することができる。

具体的には、人口分布算出部６１１は、セクタｉおよび属性ｊが指定された場合、セクタ単位信号数であって着信数取得部６０２により取得された着信数Ｃ_ｉ、在圏数取得部６０３により取得された在圏数Ｎａ、端末数取得部６０４により取得された端末数Ｌ_ｉｊに基づいて、各移動機１００が位置登録エリアを跨いだことによる誤差を抑えた補正済み端末数Ｓ_ｉｊを、以下の式のとおりに算出する。

この式（１）は、在圏数Ｎａに対して、全属性におけるセクタｉの端末数Σ（ｉ）Ｌ_ｉｊと属性ｊにおける端末数Ｌ_ｉｊとの割合と、そのセクタｉが属するクラスタ、すなわち、本実施形態では位置登録エリアにおける総着信数Σ（ｉ）Ｃ_ｉにおけるセクタｉの着信数Ｃ_ｉとの割合と、を乗算することにより、セクタｉにおける属性ｊのより正確な端末数Ｓ_ｉｊを求めることができることを示している。すなわち、着信数Ｃ_ｉにおいては、属性ごとに着信数を求めることができないことから、セクタｉの属性ｊにおける端末数Ｌ_ｉｊをセクタｉの全属性における属性ｊの割合を算出することにより、着信数を利用した端末数を算出することができる。

なお、以降、Σ（ｉ）は、ｉについて指定された範囲において累積加算した数値を、便宜上、表現しており、例えば、位置登録エリアＬＡａにおける着信数の合計を示す場合には、Σ（ｉ）Ｃ_ｉは、Ｃ_１＋Ｃ_２＋・・・Ｃ_ｎ（ｎは、位置登録エリアＬＡａを構成するセクタの番号）を示している。また、Σ（ｊ）Ｌ_ｉｊは、Ｌ_ｉ１＋Ｌ_ｉ２＋・・・Ｌ_ｉｊであって、セクタｉにおける全属性の端末数を示したものである。他の数式についても同様である。

この式（１）は、以下に説明するとおり、より正しい数値を計算することができる式であることが理解できる。まず、同一位置登録エリア内において、各セクタにおける着信数と、端末数との比は一定であると仮定する。その場合、着信数は以下のとおり表現することができる。

ここで、Ｋａは、位置登録エリアごとに定まる比例定数である。

このとき、位置登録エリア内のセクタ着信数の総和と位置登録エリアの在圏数との間も同様の比例関係にあることから、式（２）を以下のとおり変形することができる。

ここで、

である。

ここで、位置登録信号による端末数において、属性ごとの比率が正しいのであれば、以下の式が成り立つ。

このようにして、着信数Ｃ_ｉ、在圏数Ｎａ、端末数Ｌ_ｉｊに基づいて、セクタｉにおける属性ｊの人口分布を算出することができる。

ここで、より正確な人口分布を算出するために、所定の拡大係数を特徴量に乗算することもできる。すなわち、あるセクタに基づいた地域またはその地域を含んだより広域の地域の統計情報（国勢調査などによる人口）を予め保持しておき、その広域の地域における、端末数と実際の人口との比率として拡大係数を求めておき、この比率をセクタの端末数に乗算することにより、より実数に近い人口分布を算出することができる。

より具体的には、拡大係数は以下のとおり算出することができる。拡大係数は、一例として、「在圏率と端末の普及率との積（即ち、人口に対する在圏数の比率）」の逆数を用いることができる。ここで「在圏率」とは、契約台数に対する在圏数の比率を意味し、「普及率」とは人口に対する契約台数の比率を意味する。このような拡大係数は、上記の人口推計単位ごとに導出することが望ましいが、必須ではない。

また、拡大係数は、例えば、以下のように特徴量および観測期間長に基づいて推計された端末数（在圏数）を用いて導出してもよい。即ち、位置データから特徴量を求め、特徴量および観測期間長に基づいて、拡大係数算出単位ごとの端末数を集計することでユーザ数ピラミッドデータを得るとともに、統計データ（例えば住民基本台帳など）として予め求められた同じ拡大係数算出単位における人口ピラミッドデータを取得する。そして、ユーザ数ピラミッドデータ及び人口ピラミッドデータにおいて拡大係数算出単位ごとの位置データの取得率（即ち、在圏数／人口）を算出する。ここで得られた「位置データの取得率（即ち、在圏数／人口）」が、前述した「在圏率と端末の普及率との積」に相当する。このようにして得られた「位置データの取得率」の逆数を拡大係数として導出することができる。なお、拡大係数を算出する拡大係数算出単位としては、一例として、住所の都道府県ごと、５才又は１０才刻み年齢層ごと、男女ごと、時間帯として１時間ごとなどを採用してもよいし、これらの２つ以上を組み合わせたものを採用してもよい。例えば、拡大係数算出単位を「東京都在住の２０才台の男性」とした場合、日本全国における、東京都在住の（即ち、ユーザ属性における住所情報が東京都である）２０才台の男性に該当する位置データを抽出して端末数を集計することでユーザ数ピラミッドデータを得るとともに、統計データから東京都在住の２０才台の男性に関する人口ピラミッドデータを取得する。なお、上記ユーザ数ピラミッドデータを得る際に、「東京都在住」という条件については、東京都に在圏するユーザの位置データだけを抽出するのではなく、ユーザ属性における住所情報が東京都である位置データを抽出する。そして、ユーザ数ピラミッドデータ及び人口ピラミッドデータから拡大係数算出単位（ここでは東京都在住の２０才台の男性）の位置データの取得率（即ち、在圏数／人口）を算出し、得られた「位置データの取得率」の逆数を拡大係数として導出することができる。なお、本願では、拡大係数算出単位と人口推計単位とが等しいものとして説明しているが、これはあくまでも一例であり、これに限られるものではない。

なお、本実施形態においては、端末数Ｌ_ｉｊを利用しており、単純に位置登録信号数を計数したものでも良いし、以下に述べるような、端末の量を示した特徴量に基づいて表現されたものとしても良い。

ここで、端末数取得部６０４による特徴量の算出方法について説明する。端末数取得部６０４は、各移動機１００の各位置情報である第１の位置データ（観測対象位置データ）それぞれについての特徴量を計算する。例えば、端末数取得部６０４は、第２の位置データの位置取得時刻と第３の位置データの位置取得時刻との差を、当該第１の位置データについての特徴量として計算する。また、端末数取得部６０４は、第２の位置データの位置取得時刻が異常値である場合、ここでは一例として第１の位置データの位置取得時刻と第２の位置データの位置取得時刻との差が所定の基準値（例えば１時間）より大きい場合に、第１の位置データの位置取得時刻から予め定められた時間（例えば１時間）だけ過去に遡った時刻を第２の位置データの位置取得時刻として用いて、第１の位置データについての特徴量を計算する。同様に、端末数取得部６０４は、第３の位置データの位置取得時刻が異常値である場合、ここでは一例として第１の位置データの位置取得時刻と第３の位置データの位置取得時刻との差が所定の基準値（例えば１時間）より大きい場合に、第１の位置データの位置取得時刻から予め定められた時間（例えば１時間）だけ未来に進めた時刻を第３の位置データの位置取得時刻として用いて、第１の位置データについての特徴量を計算する。このような第２、第３の位置データの位置取得時刻が異常値である場合の処理は、必須の処理ではないが、上記処理を行うことで、移動機１００が圏外に位置していることや移動機１００の電源がオフされていること等に起因して位置データの取得時間間隔が異常に長くなった際に、当該異常に長くなった取得時間間隔による影響が過大に出ることを防ぐことができる。

端末数取得部６０４は、観測対象位置データについての特徴量および観測開始時刻と観測終了時刻との差である観測期間長に基づいて、観測期間中に観測エリアに在圏した端末数を推計する。詳細は後述するが、端末数取得部６０４は、観測対象位置データについての特徴量の総和を観測期間長の２倍によって除して得られた数値を端末数として推計する。

［端末数推計の考え方および計算方法］
次に、端末数推計の考え方および計算方法を説明する。図５に示すモデルのように、ある観測期間（長さＴ）の間に、ｎ個の端末ａ_１，ａ_２，…，ａ_ｎがセクタＳを通過し、各端末ａ_ｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間がｔ_ｉ（０＜ｔ_ｉ≦Ｔ）であったとする。このとき、セクタＳに存在する端末数ｍ（実際にはセクタＳに存在する端末数ｍの観測期間内における平均値）は、以下の式（６）で表わされる。

即ち、各端末ａ_ｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔ_ｉの総和を観測期間の長さＴで除した結果を、端末数ｍとして推計する。ただし、端末ａ_ｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔ_ｉの真の値は観測不能であるが、各端末ａ_ｉは信号（例えば位置登録信号）を発信し、それらの信号は観測可能である。

端末ａ_ｉが観測期間内にセクタＳで発信した信号を、時刻順に

（ｘ_ｉは、端末ａ_ｉが観測期間内にセクタＳで発信した信号の総数）とすると、端末数の推計とは、観測された信号ｑ_ｉｊ（ｊは１以上ｘ_ｉ以下の整数）からｍの値を推計することに他ならない。

さて、図６に基づき端末数推計の計算方法を説明する。端末ａ_ｉから信号ｑ_ｉｊが送信される密度（即ち、単位時間あたりの信号数）をｐ_ｉとする。このとき、信号が送信される確率がセクタに対して独立であれば、端末ａ_ｉが観測期間内にセクタＳで発信した信号の総数ｘ_ｉの期待値Ｅ（ｘ_ｉ）は、Ｅ（ｘ_ｉ）＝ｔ_ｉ×ｐ_ｉであるため、端末ａ_ｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔ_ｉの期待値Ｅ（ｔ_ｉ）について以下の式（７）が成立する。
Ｅ（ｔ_ｉ）＝ｘ_ｉ／ｐ_ｉ （７）
ここで、信号ｑ_ｉｊの送信時刻をｕ_ｉｊとしたとき、信号ｑ_ｉｊの密度ｐ_ｉｊは、以下の式（８）で与えられる。
ｐ_ｉｊ＝２／（ｕ_{ｉ（ｊ＋１}）−ｕ_{ｉ（ｊ−１）}） （８）
ここで、信号ｑ_ｉｊを第１の位置データに係る信号とすると、信号ｑ_{ｉ（ｊ-１）}は第２の位置データに係る信号、信号ｑ_{ｉ（ｊ＋１）}は第３の位置データに係る信号に相当する。本実施形態では、第２の位置データに係る信号ｑ_{ｉ（ｊ-１）}の送信時刻ｕ_{ｉ（ｊ−１）}と第３の位置データに係る信号ｑ_{ｉ（ｊ＋１）}の送信時刻ｕ_{ｉ（ｊ＋１）}の差、即ち、上記式（８）の（ｕ_{ｉ（ｊ＋１）}−ｕ_{ｉ（ｊ−１）}）を、第１の位置データについての特徴量ｗ_ｉｊとする。そのため、上記式（８）は、以下となる。即ち、特徴量ｗ_ｉｊは、密度ｐ_ｉｊの逆数に対応づけて算出することができる。
ｐ_ｉｊ＝２／（ｕ_{ｉ（ｊ＋１）}−ｕ_{ｉ（ｊ−１）}）＝２／ｗ_ｉｊ （９）

このとき密度ｐ_ｉは、

で与えられるため、端末数ｍの推計値Ｅ（ｍ）は以下の式（１１）で計算することができる。

図６の例に示すように、観測期間内であり且つ端末ａ_ｉがセクタＳに滞在していた期間内に、端末ａ_ｉは信号ｑ_ｉ１、ｑ_ｉ２、ｑ_ｉ３を送信し、信号ｑ_ｉ１の直前に信号ｑ_ｉ０を、信号ｑ_ｉ３の直後に信号ｑ_ｉ４を送信したものとし、信号ｑ_ｉ０、ｑ_ｉ１、ｑ_ｉ２、ｑ_ｉ３、ｑ_ｉ４の送信時刻をそれぞれｕ_ｉ０、ｕ_ｉ１、ｕ_ｉ２、ｕ_ｉ３、ｕ_ｉ４とすると、上記の考え方は、端末ａ_ｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔ_ｉを、（ｕ_ｉ０とｕ_ｉ１の中点）から（ｕ_ｉ３とｕ_ｉ４の中点）までの期間と推計することに相当する。なお、端末ａ_ｉは、観測期間内ではないものの、セクタＳへの滞在中に信号ｑ_ｉ４を送信している。但し、滞在時間ｔ_ｉの推計量の不偏性を維持するために、ここでは一例として、滞在時間ｔ_ｉの終了時刻を観測期間Ｔの終了時刻と同じとして推計することは行わない処理を説明する。

［端末数推計処理］
以下、本発明の端末数推計方法に係る端末数推計処理を説明する。ここでは、移動機１００の位置データに含まれる位置情報には、一例として、当該移動機１００が在圏するセクタのセクタ番号が与えられているものとする。

図７に示すように、まず、端末数取得部６０４が位置データをＨＬＲ７００や、交換機４００等から取得し保存する（図７のステップＳ１）。これにより、位置情報記憶部６０５は、多数のユーザ（移動機）についての複数の時刻にわたる位置データを保存することとなる。なお、ステップＳ１の処理実行後、ステップＳ２以降の処理は、時間をおいて実行してもよい。即ち、ステップＳ２以降の処理の事前準備として、ステップＳ１を実行してもよい。また、ここでは、ＨＬＲ７００または交換機４００から位置データを取得する構成をとっているが、これに限らず、移動機１００においてＧＰＳ等を利用して測位された位置情報が、位置情報記憶部６０５に記憶されても良い。

次に、端末数取得部６０４が、観測開始時刻と観測終了時刻との組を含む観測期間情報を取得するとともに、端末数取得部６０４が、１または複数の位置情報と対応づけられる観測エリア情報を取得する（ステップＳ２）。ここでは、観測期間情報として、観測開始時刻Ｔ１と観測終了時刻Ｔ２の組が取得され、観測エリア情報として、セクタ番号Ｓが取得されたとする。

次に、端末数取得部６０４が、位置情報記憶部６０５から、観測開始時刻Ｔ１以降であり且つ観測終了時刻Ｔ２以前である位置取得時刻情報を含み且つ観測エリア情報であるセクタ番号Ｓに対応づけられる位置情報を含む（例えば位置情報がセクタ番号Ｓである）１または複数の位置データを、観測対象位置データとして取得する（ステップＳ３）。つまり、端末数取得部６０４は、以下の条件に合致する位置データを観測対象位置データとして取得する。
条件１：位置取得時刻が、観測開始時刻Ｔ１以降であり且つ観測終了時刻Ｔ２以前である。即ち、観測期間内に含まれる。
条件２：位置情報がセクタＳである。

次に、取得された観測対象位置データのそれぞれについて、以下のステップＳ４、Ｓ５の処理が実行される。ステップＳ４では、端末数取得部６０４が、観測対象位置データのうち、特徴量を求める対象とする位置データ（第１の位置データ）について、当該第１の位置データと同一の識別情報を含む位置データのうち、位置取得時刻から見て、当該第１の位置データの直前の位置データ（第２の位置データ）の位置取得時刻情報、および当該第１の位置データの直後の位置データ（第３の位置データ）の位置取得時刻情報を取得する。なお、端末数取得部６０４は、第２、第３の位置データの全体を取得することは必須ではなく、第２、第３の位置データに含まれる位置取得時刻情報を取得すればよい。

そして、ステップＳ５では、端末数取得部６０４が、第１の位置データについての特徴量を計算する。その処理内容について、図８を用いて説明する。ここでは、第１、第２、第３の位置データの位置取得時刻を、それぞれｔ１、ｔ２、ｔ３とする。また、第２の位置データの位置取得時刻ｔ２が異常値であると判断するための基準となる所定の基準値（第１、第２の位置データの位置取得時刻の差に関する基準値）を基準値Ａ（例えば１時間）とし、第３の位置データの位置取得時刻ｔ３が異常値であると判断するための基準となる所定の基準値（第１、第３の位置データの位置取得時刻の差に関する基準値）を基準値Ｂ（例えば１時間）とする。

端末数取得部６０４は、第１、第２の位置データの位置取得時刻の差（即ち、時刻ｔ１とｔ２の差）Ｄａ、および第１、第３の位置データの位置取得時刻の差（即ち、時刻ｔ１とｔ３の差）Ｄｂを算出する（図８のステップＳ１１）。そして、端末数取得部６０４は、第１、第２の位置データの位置取得時刻の差Ｄａが所定の基準値Ａ（例えば１時間）より大きいか否かを判断し（ステップＳ１２）、もし、差Ｄａが基準値Ａより大きければ、第１の位置データの位置取得時刻ｔ１から予め定められた時間（例えば１時間）だけ過去に遡った時刻を、第２の位置データの位置取得時刻ｔ２とする（ステップＳ１３）。次に、特徴量計算部１７は、第１、第３の位置データの位置取得時刻の差Ｄｂが所定の基準値Ｂ（例えば１時間）より大きいか否かを判断し（ステップＳ１４）、もし、差Ｄｂが基準値Ｂより大きければ、第１の位置データの位置取得時刻ｔ１から予め定められた時間（例えば１時間）だけ未来に進めた時刻を、第３の位置データの位置取得時刻ｔ３とする（ステップＳ１５）。そして、端末数取得部６０４は、第２の位置データの位置取得時刻ｔ２と第３の位置データの位置取得時刻ｔ３との差を、第１の位置データについての特徴量として計算する（ステップＳ１６）。以上により、ある１つの観測対象位置データ（第１の位置データ）についてのステップＳ４、Ｓ５の処理が完了する。

以後、上述したステップＳ４、Ｓ５の処理が、観測対象位置データのそれぞれについて実行され、全ての観測対象位置データについて実行が完了すると（ステップＳ６で肯定判断）、ステップＳ７へ進む。

ステップＳ７では、端末数取得部６０４が、前述した式（１１）に示すように、観測対象位置データについての特徴量ｗ_ｉｊの総和を観測期間長Ｔの２倍によって除して得られた数値を、端末数として推計する。なお、式（１１）より明らかなように、端末数取得部６０４は、観測対象位置データについての特徴量ｗ_ｉｊそれぞれを２で除して、（特徴量ｗ_ｉｊ／２）の総和を求め、求めた総和を観測期間長Ｔによって除して得られた数値を、端末数として推計してもよい。ただし、本実施形態のように観測対象位置データについての特徴量ｗ_ｉｊの総和を観測期間長Ｔの２倍によって除算する計算方法の方が、除算の回数が圧倒的に少なくて済むため、処理負荷を軽減できるという利点がある。

以上の実施形態によれば、位置データを用いて端末数を推計する際に、前後の位置データの取得時刻情報を用いた補正を実施することにより、受信間隔の変動が与える影響を校正しつつ端末数を精度良く推計することができる。

また、特徴量の計算処理の中で、前述した第２、第３の位置データの位置取得時刻が異常値である場合の処理を行うことで、移動機１００が圏外に位置していることや移動機１００の電源がオフされていること等に起因して位置データの取得時間間隔が異常に長くなった際に、当該異常に長くなった取得時間間隔による影響が過大に出ることを防ぐことができる。

つぎに、特徴量に関する変形例を述べる。前述した実施形態においては、特徴量を求める対象の位置データ（第１の位置データ）の前後の位置データの時間差（第２の位置データと第３の位置データとの時間差）を、第１の位置データの特徴量として算出する例を示した。これを式で表すと、特徴量は、以下の式（１２）で表すことができる。なお、以下の式（１２）は、前述した式（９）を変形しただけであり、式（９）と等価である（即ち、式（９）の考え方を変更したものではない）。
ｗ_ｉｊ＝ｕ_{ｉ（ｊ＋１）}−ｕ_{ｉ（ｊ−１）} （１２）
本変形例は、特徴量算出部１０３において算出される特徴量の算出方法の別のバリエーションを示すものである。

本変形例では、特徴量算出部１０３は、上記の第１の位置データの特徴量を求める場合、第２の位置データ及び第３の位置データについての種別情報（例えば後述する位置データの生成要因（生成タイミング））を考慮する。具体的には、特徴量算出部１０３は、第３の位置データと第１の位置データとの時間差に対し、第３の位置データの種別情報（ここでは生成要因）に対応する補正係数αを乗算した値を算出するとともに、第１の位置データと第２の位置データとの時間差に対し、第２の位置データの種別情報（ここでは生成要因）に対応する補正係数βを乗算した値を算出する。ただし、上記以外に、特徴量算出部１０３は、第１の位置データの種別情報に応じて補正係数α又はβを定めても良いし、また、第１および第２の位置データの種別情報に応じて補正係数βを定めても、第１および第３の位置データの種別情報に応じて補正係数αを定めてもよい。そして、特徴量算出部１０３は、これらの乗算で得られた値を合算した値を第１の位置データの特徴量とする。特徴量算出部１０３における特徴量の算出処理を式で表すと、以下の式（１３）で表される。
ｗ_ｉｊ＝α（ｕ_{ｉ（ｊ＋１）}−ｕ_ｉｊ）+β（ｕ_ｉｊ−ｕ_{ｉ（ｊ−１）}） （１３）

第２の位置データ及び第３の位置データについての種別情報としては、例えば、位置データが位置登録情報である場合、当該位置登録情報の生成要因に関する情報が挙げられ、この生成要因に関する情報は、生成された位置登録情報に含まれている。位置登録情報の生成要因としては、端末が位置登録エリア（Location Area）境界を跨いだこと、周期的に行われる位置登録に基づき生成されたこと、端末の電源オン等によるアタッチ処理の実行、端末の電源オフ等によるデタッチ処理の実行などが挙げられ、これらの生成要因に対応して、補正係数αおよびβの設定値を予め定めておく。そして、特徴量算出部１０３は、第３の位置データの生成要因に関する情報に応じて第３の位置データについての補正係数αを設定し、第２の位置データの生成要因に関する情報に応じて第２の位置データについての補正係数βを設定すればよい。なお、補正係数α、βはともに、０以上２以下の値に予め定めておいてもよい。但し、この数値範囲は必須ではない。

例えば、周期的に行われる位置登録に基づく位置登録情報のように端末の位置と位置登録情報の生成契機とが無関係である位置登録情報の場合は、現在のセクタに滞在していた時間の期待値は、当該位置登録情報の生成の前後で同じと考えられる。一方、位置登録エリア境界を端末が跨いだことで生成された位置登録情報の場合、少なくとも当該位置登録情報が生成される前は、端末は現在のセクタに滞在していなかったと判断できる。そのため、当該位置登録情報が生成される前に端末が現在のセクタに滞在していた時間を０と考え、第１の位置データの種別情報（生成要因）が「位置登録エリア境界跨り」であれば、上記式（１３）における補正係数β（即ち、直前の位置データとの時間差に関する補正係数β）を０に設定することができる。これにより、より実態に即した特徴量を算出できる。

このように、特徴量算出部１０３は、対象の位置データ（第１の位置データ）についての特徴量を算出する場合、第１の位置データの前後の位置データである第２及び第３の位置データについての種別情報（一例として位置データの生成要因）に応じて、第２の位置データと第３の位置データとの時間差を補正し、補正した時間差を用いて特徴量を算出する。これにより、位置データの種別情報に基づいて特徴量をより精度よく算出することができる。

上述の特徴量は、観測期間Ｔにおける移動機の存在割合を示したものであるが、位置登録信号に基づいた、移動機数（移動機量）を計測するそのほかの方法として、図１９に示される方法がある。図１９は、移動機１００により発信された位置登録信号の発信タイミングと、推定滞在期間との関係を示した模式図である。

図１９に示すように、拡張期間内に取得された同一移動機に関する一連の位置情報を当該位置情報（例えば、位置登録信号に基づいた位置情報）が取得された時刻順に時系列に並べ、位置情報がある所定エリア内を示すエリア内位置データを黒丸で、エリア内位置データに隣接しある所定エリア外を示すエリア外位置データを白丸で、それぞれ示した場合、時系列上で最先のエリア内位置データの取得時刻ｔ_ａと、該最先のエリア内位置データに隣接するエリア外位置データの取得時刻ｔ_ｘとの按分点（一例として中点）に相当する時刻ｔ_ｉｎを推定滞在期間の開始時刻とする。同様に、時系列上で最後のエリア内位置データの取得時刻ｔ_ｃと、該最後のエリア内位置データに隣接するエリア外位置データの取得時刻ｔ_ｙとの按分点（一例として中点）に相当する時刻ｔ_ｏｕｔを推定滞在期間の終了時刻とする。これにより、図１９に長方形で示した期間、即ち、時刻ｔ_ｉｎから時刻ｔ_ｏｕｔまでの期間が、当該移動機の推定滞在期間として算出される。

そして、端末数取得部６０４は、算出された推定滞在期間と集計時間帯とが重複する移動機を抽出する。図２０は、入込数の計測方法における具体例を示す説明図である。図２０には、拡張期間内に取得された移動機１００ａ〜１００ｅに関する一連の位置情報を移動機毎に、位置情報の取得時刻順に時系列に横軸方向に並べた図を示している。この図２０では、所定エリア内を示すエリア内位置データを黒丸で、所定エリア外を示すエリア外位置データを白丸でそれぞれ示している。仮に、位置情報の取得時刻が集計時間帯（時刻ｔ_０〜時刻ｔ_１）内にあるエリア内位置データにのみ着目すると、黒丸を所定エリア内に検出することのできる移動機１００ｃ〜１００ｅの３つが抽出される。

ところが、図２０で長方形により示した推定滞在期間と集計時間帯（時刻ｔ０〜時刻ｔ１）とが重複する移動機としては、移動機１００ａ〜１００ｅの５つが挙げられるため、端末数取得部６０４は、移動機１００ａ〜１００ｅの５つを抽出する。これにより、黒丸で示すエリア内位置データにのみ着目した場合に除外される移動機１００ａ、１００ｂについても、集計時間帯中のどこかである所定のセクタ内に滞在していたと推定されることとなる。

なお、上述した推定滞在期間を用いた方法は一例であり、他の方法を採用しても構わない。すなわち、位置登録信号として重複した黒丸をそのまま移動機数として計測しても良い。図２０の例では、その場合、移動機数は９個と計測することができる。

つぎに、このようにして算出した端末数を利用して、人口分布を算出する処理について説明する。図９は、本実施形態における情報分析装置６００の人口分布算出方法を示すフローチャートである。まず、情報分析装置６００のオペレータにより、調査対象となるセクタｉおよび属性ｊが指定される（Ｓ１０１）。この指定方法は、図示しない入力部等によりオペレータによる操作により行われてもよいし、自動的に順次ｉおよびｊが指定されても良い。

端末数取得部６０４により、セクタｉにおける属性ｊの端末数Ｌ_ｉｊが算出される（Ｓ１０２）。この端末数Ｌ_ｉｊは、上述のとおり特徴量または位置登録信号の数を集計した数値であって、端末数の集計時においてセクタｉにおける属性ｊごとに集計された特徴量または位置登録信号数等に基づいて導き出されたものである。なお、セクタｉおよび属性ｊのみの特徴量を、特徴量算出時点において予め算出しておき、これを用いても良い。また、端末数取得部６０４により、セクタｉにおける全属性の端末数Σ（ｊ）Ｌ_ｉｊが算出される（Ｓ１０３）。

つぎに、着信数取得部６０２により、セクタｉにおける着信数Ｃ_ｉが取得される（Ｓ１０４）。そして、在圏数取得部６０３により、セクタｉが属する位置登録エリアＬＡａを構成するセクタの情報が取得され（Ｓ１０５）、その位置登録エリアＬＡａに在圏する移動機１００の在圏数Ｎａが取得される（Ｓ１０６）。

つぎに、着信数取得部６０２により、位置登録エリアに属する全セクタの着信数の合計Σ（ｉ）Ｃ_ｉが計算される（Ｓ１０７）。そして、端末数取得部６０４により取得された端末数Ｌ_ｉｊおよびΣ（ｉ）Ｌ_ｉｊ、在圏数取得部６０３により取得された在圏数Ｎａ、着信数取得部６０２により取得された着信数Ｃ_ｉおよびその合計Σ（ｉ）Ｃ_ｉに基づいて、移動機が位置登録エリアを跨ぐことにより生じる端末数の誤差を抑えた補正済み端末数Ｓ_ｉｊが、人口分布算出部６１１により算出される（Ｓ１０８）。このようにして、セクタｉにおける属性ｊにおける位置登録エリアを跨いだ誤差を抑えた人口分布を算出することができる。

つぎに、第一の実施形態における情報分析装置６００の作用効果について説明する。この情報分析装置６００によれば、端末数取得部６０４が、オペレータ等により指定されたセクタｉにおける指定された属性ｊの端末数Ｌ_ｉｊを取得し、着信数取得部６０２は、セクタｉにおける着信数Ｃ_ｉを取得し、在圏数取得部６０３は、当該セクタｉを含んだ複数のセクタから構成されるクラスタである位置登録エリアＬＡａにおける、在圏数Ｎａを取得する。そして、人口分布算出部６１１は、取得された着信数Ｃ_ｉおよび当該着信数をクラスタ単位で取得した総着信数Σ（ｉ）Ｃ_ｉと、クラスタにおける在圏数Ｎａと、取得された端末数Ｌ_ｉｊとに基づいて、セクタにおける補正済み端末数Ｓ_ｉｊを算出して人口分布を算出する。これにより、位置登録エリアを跨ぐことによる影響を除去した、セクタ毎・属性別の人口分布を精度良く算出することができる。

なお、上述本実施形態における端末数Ｌ_ｉｊは、移動機の数を示す端末数、入込数、またはある観測時間帯における存在割合を示した特徴量を含んだものであり、あるエリア（セクタ）に存在する端末の量、いわゆる端末数を示したものである。

［第二の実施形態］
上述第一の実施形態においては、在圏数を集計するクラスタの単位として位置登録エリアＬＡａを一クラスタとしたが、これに限るものではない。例えば、セクタに隣接する、または所定範囲内に位置する複数のセクタの集合を一クラスタとして構成してもよい。

第一の実施形態において、在圏数取得部６０３により取得された在圏数と、端末数取得部６０４により取得された、位置登録エリアにおける端末数（セクタの端末数の合算した数値）とは、若干の誤差がある。すなわち、在圏数は、ＨＬＲ７００や交換機４００において管理されている情報に基づいた数値であるが、移動機の移動に伴ってその位置情報が遷移するため、端末数もそれに伴って増減するものであるが、電源オフや電池切れ、または圏外になった場合、在圏情報としてそのまま在圏していると判断される場合がある。すなわち、第一の実施形態では、ＨＬＲ７００等に記憶されている情報を利用するため、在圏数の取得処理を簡易にすることができるが、誤差を含んでいる場合がある。この第二の実施形態では、端末数取得部６０４により取得された端末数に基づいたものであることから、この誤差を吸収したものとなっている。

図１０は、計測対象となるセクタと、クラスタとの関係を示す概念図である。図１０（ａ）が、第１の実施形態における位置登録エリアをクラスタとした場合の概念図であり、図１０（ｂ）が、本実施形態（第２の実施形態）におけるクラスタを示した概念図である。図１０（ａ）においては、位置登録エリアはセクタＡ１〜Ａ７で構成されており、セクタＡ５が対象となるセクタを示している。

図１０（ｂ）においては、位置登録エリアとは関係なく、対象となるセクタＡ５を中心に、隣接して配置されているセクタＡ２〜Ａ７からなるセクタの集合をクラスタとしている。このように、対象となるセクタＡ５に隣接して配置されているセクタを、人口分布算出の際のベースとなるクラスタとすることで、地理的な着信頻度の傾向をより精度良く反映することができる。さらに、セクタによっては、過大に集計されたり、過小に集計されたり、する場合がありえるが、一のクラスタにおいて複数の位置登録エリアにまたがって形成された場合、この過大集計および過小集計は相殺されることになり、より精度の高い人口分布を算出することができる。なお、この第二の実施形態においても、第一の実施形態と同様に、位置登録エリアを構成するセクタでクラスタを構成することを妨げるものではない。この場合、セクタ単位で取得した端末数を合算することにより、クラスタにおける端末数を算出することになる。

以下、第二の実施形態の情報分析装置６００ａについて説明する。図１１は、情報分析装置６００ａの機能構成を示すブロック図である。この情報分析装置６００ａは、情報分析装置通信制御部６０１、着信数取得部６０２、クラスタ形成部６０３ａ、端末数取得部６０４、位置情報記憶部６０５、着信数記憶部６０６、人口分布算出部６１１、および出力部６１０を含んで構成されている。第一の実施形態における情報分析装置６００との違いは、在圏数取得部６０３に代えて、クラスタ形成部６０３ａを備えた点にある。

このクラスタ形成部６０３ａは、上述した図１０（ｂ）に示されるように、対象となるセクタに隣接して配置されるセクタの集合をクラスタとして形成し、そして、そのクラスタにあるセクタの端末数の合計を算出する部分である。このクラスタの形成方法は、隣接以外にも周辺のものを含むセクタなどいろいろ考えられるが、セクタに隣接する全てのセクタの集合をここでは考える。

そして、人口分布算出部６１１は、クラスタ形成部６０３ａにより形成されたクラスタにおけるセクタの端末数に基づいて、人口分布を算出する。具体的には以下の式（１４）に基づいて、補正済み端末数Ｓ_ｉｊは算出される。

ここでＮｂは、クラスタｂにおける位置登録信号に基づいた端末数の総和であって、

で算出することができる。すなわち、クラスタが十分に広い範囲であれば、位置登録信号に基づいた端末数の影響を受けづらくなる。そして、セクタによっては、過大に集計されたり、過小に集計されたり、する場合がありえるが、一のクラスタにおいて複数の位置登録エリアにまたがって形成されるなど、クラスタを十分広く取った場合、この過大集計および過小集計は相殺されることになり、実質的にＬ_ｉｊの総数と、Ｓ_ｉｊの総数とはほぼ同じであると考えることができる。

つぎに、情報分析装置６００ａの処理について説明する。図１２は、第二の実施形態における情報分析装置６００ａの処理を示すフローチャートである。

まず、情報分析装置６００のオペレータにより、調査対象となるセクタｉおよび属性ｊが指定される（Ｓ１０１）。この指定方法は、図示しない入力部等によりオペレータによる操作により行われる。

端末数取得部６０４により、セクタｉにおける属性ｊの端末数Ｌ_ｉｊが算出される（Ｓ１０２）。この端末数Ｌ_ｉｊの算出方法は、上述のとおりである。また、端末数取得部６０４により、セクタｉにおける全属性の端末数Σ（ｊ）Ｌ_ｉｊが算出される（Ｓ１０３）。

つぎに、着信数取得部６０２により、セクタｉにおける着信数Ｃ_ｉが取得される（Ｓ１０４）。そして、クラスタ形成部６０３ａにより、セクタｉに隣接する全てのセクタが、クラスタＬＡｂとして取得され（Ｓ１０５）、そのクラスタＬＡｂに属するセクタに在圏する移動機１００の端末数Ｎｂが取得される（Ｓ１０６）。

つぎに、着信数取得部６０２により、クラスタＬＡｂに属する全セクタの着信数の合計Σ（ｉ）Ｃ_ｉが計算される（Ｓ１０７ａ）。そして、端末数取得部６０４により取得された端末数Ｌ_ｉｊおよびΣ（ｉ）Ｌ_ｉｊ、クラスタ形成部６０３ａにより取得された端末数Ｎｂ、着信数取得部６０２により取得された着信数Ｃ_ｉおよびその合計Σ（ｉ）Ｃ_ｉに基づいて、移動機が位置登録エリアを跨ぐことにより生じる端末数の誤差を抑えた補正済み端末数Ｓ_ｉｊが、人口分布算出部６１１により算出される（Ｓ１０８）。このようにして、セクタｉにおける属性ｊにおける位置登録エリアを跨いだ誤差を抑えた人口分布を算出することができる。すなわち、セクタによっては、過大に集計されたり、過小に集計されたり、する場合がありえるが、一のクラスタにおいて複数の位置登録エリアにまたがって形成された場合、この過大集計および過小集計は相殺されることになり、より精度の高い人口分布を算出することができる。

つぎに、第二の実施形態の変形例について説明する。上述の情報分析装置６００ａにおいては、クラスタ形成部６０３ａが、対象となるセクタに隣接する全てのセクタを含んだものを一クラスタとして、人口分布の計算に用いたが、このクラスタの形成の仕方は、いろいろある。上述したとおり、対象となるセクタに隣接した全てのセクタを含んだものを一クラスタとしても良いし、対象となるセクタに基づいて、右側に存在する所定個のセクタを一クラスタとしても良い。例えば、図１３に、その例を示す。この図１３においては、対象となるセクタＡ５があった場合、その右側に存在するセクタＡ１〜Ａ７を一クラスタとして扱っている。そして、人口分布を算出する際において、クラスタの形成の仕方に応じた人口分布を一旦算出し、後述するとおり、その平均を取るようにしてもよい。

図１４は、変形例における処理であって、その複数のクラスタにおいて算出した人口分布の平均を算出することにより、人口分布の算出を行う情報分析装置６００ａの処理を示すフローチャートである。

端末数取得部６０４により、セクタｉにおける属性ｊの端末数Ｌ_ｉｊが算出される（Ｓ１０２）。この端末数Ｌ_ｉｊの算出方法は、上述のとおりである。また、端末数取得部６０４により、セクタｉにおける全属性の端末数Σ（ｊ）Ｌ_ｉｊが算出される（Ｓ１０３）。

つぎに、着信数取得部６０２により、セクタｉにおける着信数Ｃ_ｉが取得される（Ｓ１０４）。そして、クラスタ形成部６０３ａにより、まずｎ＝１が設定され、クラスタ形成方法ｎ＝１による、セクタｉに対するクラスタＬＡｂｎが取得される（Ｓ１０５ａ）。クラスタ形成部６０３ａにより、セクタｉに隣接する全てのセクタが、クラスタＬＡｂｎとして取得され（Ｓ１０５）、そのクラスタに属するセクタに在圏する移動機１００の端末数Ｎｂが取得される（Ｓ１０６）。

つぎに、着信数取得部６０２により、位置登録エリアに属する全セクタの着信数の合計Σ（ｉ）Ｃ_ｉが計算される（Ｓ１０７ａ）。そして、端末数取得部６０４により取得された端末数Ｌ_ｉｊおよびΣ（ｉ）Ｌ_ｉｊ、クラスタ形成部６０３ａにより取得された端末数Ｎｂｎ、着信数取得部６０２により取得された着信数Ｃ_ｉおよびその合計Σ（ｉ）Ｃ_ｉに基づいて、移動機が位置登録エリアを跨ぐことにより生じる端末数の誤差を抑えた補正済み端末数Ｓｎ_ｉｊが、人口分布算出部６１１により算出される（Ｓ１０８）。

そして、ｎが所定数に達したか否かが、クラスタ形成部６０３ａにより判断され、所定数未満である場合には、ｎ＝ｎ＋１とし（Ｓ１１０）、クラスタ形成方法ｎ＝２に基づく、クラスタが取得される（Ｓ１０５ａ）。以下、ｎが所定数に達するまで、複数のＳｎ_ｉｊが算出される（Ｓ１０６〜Ｓ１０９）。そして、人口分布算出部６１１により、各補正済み端末数Ｓｎ_ｉｊは所定数で除算されることで、その平均値が算出され、最終の補正済み端末数Ｓ_ｉｊが算出される。

このようにして、複数の補正済み端末数Ｓｎ_ｉｊに基づいて、最終的な補正済み端末数Ｓ_ｉｊが算出されることになり、より精度の高い端末数、すなわち人口分布を算出することができる。

なお、この変形例においては、セクタの集合を変えたクラスタごとに、補正済み端末数Ｓ_ｉｊを算出し、この補正済み端末数Ｓ_ｉｊの平均値を人口分布情報としたが、これに限るものではなく、クラスタごとの補正済み端末数Ｓ_ｉｊを算出せずに、クラスタごとに算出した端末数Ｎｂｎの平均値（Ｎｂｎ／ｎ）を算出し、また、クラスタごとの着信数（Σ（ｉ）Ｃ_ｉ）の平均値（Σ（ｎ）Σ（ｉ）Ｃｉｎ／ｎ）を算出し、これら平均値を用いて補正済み端末数Ｓ_ｉｊを算出するようにしてもよい。これにより、演算処理が軽減される。

ｎは、クラスタを示す。

つぎに、本実施形態の情報分析装置６００ａの作用効果について説明する。この情報分析装置６００ａによれば、端末数取得部６０４が、オペレータ等により指定されたセクタｉにおける指定された属性ｊの端末数Ｌ_ｉｊを取得し、着信数取得部６０２は、セクタｉにおける着信数Ｃ_ｉを取得し、クラスタ形成部６０３ａは、当該セクタｉの近隣に位置する複数のセクタから構成される複数のクラスタＬＡｂにおける端末数Ｎｂを取得する。そして、人口分布算出部６１１は、取得された着信数Ｃ_ｉおよび当該着信数をクラスタ単位で取得した総着信数Σ（ｉ）Ｃ_ｉと、クラスタにおける端末数Ｎｂと、取得された端末数Ｌ_ｉｊとに基づいて、セクタにおける人口分布（すなわち補正済み端末数Ｓ_ｉｊ）を算出する。これにより、位置登録エリアを跨ぐことによる影響を除去した、セクタ毎・属性別の人口分布を精度良く算出することができる。

さらに、その変形例における情報分析装置６００ａによれば、端末数取得部６０４が、オペレータ等により指定されたセクタｉにおける指定された属性ｊの端末数Ｌ_ｉｊを取得し、着信数取得部６０２は、セクタｉにおける着信数Ｃ_ｉを取得する。クラスタ形成部６０３ａは、当該セクタｉの近隣に位置する複数のセクタから構成されるクラスタＬＡｂにおける、端末数Ｎｂｎ（ｎは１〜ｘ）を取得する。そして、人口分布算出部６１１は、取得された着信数Ｃ_ｉおよび当該着信数をクラスタ単位で取得した総着信数Σ（ｉ）Ｃ_ｉと、クラスタにおける端末数Ｎｂｎ（ｎは１〜ｘ）と、取得された端末数Ｌ_ｉｊとに基づいて、それぞれのセクタにおける補正済み端末数Ｓｎ_ｉｊを算出する。そして、人口分布算出部６１１は、この補正済み端末数Ｓｎ_ｉｊをｎで除算することで、その平均値（補正済み端末数Ｓ_ｉｊ）を算出して、人口分布情報とする。これにより、位置登録エリアを跨ぐことによる影響を除去した、セクタ毎・属性別の人口分布を精度良く算出することができる。第一の実施形態と同様に、端末数Ｌ_ｉｊは、端末の量を含んだ情報である。

なお、補正済み端末数Ｓｎ_ｉｊの平均値を算出することに代えて、端末数Ｎｂｎの平均値を算出して、これに基づいて補正済み端末数Ｓ_ｉｊを算出するようにしてもよい。

この変形例による情報分析装置６００ａによれば、異なるセクタの集合単位のそれぞれをクラスタ単位として、当該クラスタ単位の総着信数を算出し、総着信数の平均値に基づいて、人口分布を算出することで、より精度よくセクタ毎・属性別の人口分布を算出することができる。

［第三の実施形態］
つぎに、第三の実施形態について説明する。図１５は、本実施形態における情報分析装置６００ｂの機能構成を示すブロック図である。図１５に示されるとおり、情報分析装置６００ｂは、情報分析装置通信制御部６０１、着信数取得部６０２、在圏数取得部６０３、クラスタ形成部６０３ａ、端末数取得部６０４、位置情報記憶部６０５、着信数記憶部６０６、人口分布算出部６１１、および出力部６１０を含んで構成されている。第二の実施形態における情報分析装置６００ａとの違いは、さらに在圏数取得部６０３を備えている点にある。

この情報分析装置６００ｂにおいては、在圏数取得部６０３により、対象となるセクタが所属する位置登録エリアＬＡａにおける在圏数Ｎａが取得され、また、クラスタ形成部６０３ａにより、対象となるセクタに基づいて形成されたクラスタＬＡｂにおける端末数Ｎｂが取得される。そして、人口分布算出部６１１により、それぞれの在圏数Ｎａ、Ｎｂおよび端末数Ｌ_ｉｊに基づいて、補正済み端末数Ｓａ_ｉｊ、Ｓｂ_ｉｊが算出され、その平均値が人口分布情報として算出される。

つぎに、このように構成された情報分析装置６００ｂの処理について説明する。図１６は、情報分析装置６００ｂの処理を示すフローチャートである。

まず、情報分析装置６００のオペレータにより、調査対象となるセクタｉおよび属性ｊが指定される（Ｓ１０１）。端末数取得部６０４により、セクタｉにおける属性ｊの端末数Ｌ_ｉｊが算出される（Ｓ１０２）。この端末数Ｌ_ｉｊの算出方法は、上述のとおりである。また、端末数取得部６０４により、セクタｉにおける全属性の端末数Σ（ｊ）Ｌ_ｉｊが算出される（Ｓ１０３）。

つぎに、着信数取得部６０２により、セクタｉにおける着信数Ｃ_ｉが取得される（Ｓ１０４）。そして、在圏数取得部６０３により、セクタｉが属する位置登録エリアＬＡａが取得され（Ｓ１０５）、その位置登録エリアＬＡａに在圏する移動機１００の在圏数Ｎａが取得される（Ｓ１０６）。

つぎに、着信数取得部６０２により、位置登録エリアＬＡａに属する全セクタの着信数の合計Σ（ｉ）Ｃ_ｉが計算される（Ｓ１０７）。そして、端末数取得部６０４により取得された端末数Ｌ_ｉｊおよびΣ（ｉ）Ｌ_ｉｊ、在圏数取得部６０３により取得された在圏数Ｎａ、着信数取得部６０２により取得された着信数Ｃ_ｉおよびその合計Σ（ｉ）Ｃ_ｉに基づいて、移動機が位置登録エリアを跨ぐことにより生じる端末数の誤差を抑えた補正済み端末数Ｓａ_ｉｊが、人口分布算出部６１１により算出される（Ｓ１０８）。

つぎに、クラスタ形成部６０３ａにより、セクタｉに隣接する全てのセクタが、クラスタＬＡｂとして取得され（Ｓ１１２）、そのクラスタに属するセクタに在圏する移動機１００の端末数Ｎｂが取得される（Ｓ１１３）。

つぎに、着信数取得部６０２により、クラスタＬＡｂに属する全セクタの着信数の合計Σ（ｉ）Ｃ_ｉが計算される（Ｓ１１４）。そして、端末数取得部６０４により取得された端末数Ｌ_ｉｊおよびΣ（ｉ）Ｌ_ｉｊ、クラスタ形成部６０３ａにより取得された端末数Ｎｂ、着信数取得部６０２により取得された着信数Ｃ_ｉおよびその合計Σ（ｉ）Ｃ_ｉに基づいて、補正済み端末数Ｓｂ_ｉｊが、人口分布算出部６１１により算出される（Ｓ１１５）。

そして、補正済み端末数Ｓａ_ｉｊおよび補正済み端末数Ｓｂ_ｉｊの平均値である端末数Ｓ_ｉｊを算出し、これを人口分布情報とする（Ｓ１１６）。これにより、より精度の高い人口分布情報を算出することができる。

なお、この実施形態においては、位置登録エリアＬＡａに基づいた補正済み端末数Ｓａ_ｉｊと、対象となるセクタに隣接または近隣のセクタの集合からなるクラスタＬＡｂに基づいた補正済み端末数Ｓｂ_ｉｊとの平均値を補正済み端末数Ｓ_ｉｊとして算出し、これを人口分布情報とする処理となっている。しかしながら、これに限るものではなく、位置登録エリアＬＡａに基づいた在圏数Ｎａおよびその着信数合計Σ（ｉ）Ｃ_ｉと、対象となるセクタに隣接または近隣のセクタの集合からなるクラスタＬＡｂの端末数Ｎｂおよびその着信数合計Σ（ｉ）Ｃ_ｉとのそれぞれの平均値を算出し、これら平均値に基づいて補正済み端末数Ｓ_ｉｊを算出するようにしてもよい。

つぎに、この第三の実施形態の情報分析装置６００ｂの作用効果について説明する。この情報分析装置６００ｂによれば、端末数取得部６０４が、オペレータ等により指定されたセクタｉにおける指定された属性ｊの端末数Ｌ_ｉｊを取得し、着信数取得部６０２は、セクタｉにおける着信数Ｃ_ｉを取得し、在圏数取得部６０３は、当該セクタｉを含んだ複数のセクタから構成されるクラスタである位置登録エリアＬＡａおよび当該セクタｉに隣接したセクタを含んだ所定のクラスタＬＡｂにおける、在圏数Ｎａおよび端末数Ｎｂを取得する。そして、人口分布算出部６１１は、取得された着信数Ｃ_ｉ、当該着信数をクラスタ単位で取得した総着信数Σ（ｉ）Ｃ_ｉと、クラスタにおける在圏数ＮａおよびＮｂと、取得された端末数Ｌ_ｉｊおよびＬ_ｉｊとに基づいて、セクタにおける補正済み端末数Ｓａ_ｉｊおよびＳｂ_ｉｊを算出し、この平均値を人口分布として算出する。これにより、位置登録エリアを跨ぐことによる影響を除去した、セクタ毎・属性別の人口分布を精度良く算出することができる。

［第四の実施形態］
つぎに、第四の実施形態について説明する。図１７は、第四の実施形態における情報分析装置６００ｃの機能構成を示すブロック図である。図１７に示すとおり、情報分析装置６００ｃは、情報分析装置通信制御部６０１、着信数取得部６０２、在圏数取得部６０３、按分処理済端末数取得部６０４ａ、位置情報記憶部６０５、着信数記憶部６０６、人口分布算出部６１１、および出力部６１０を含んで構成されている。第一の実施形態における情報分析装置６００との違いは、端末数取得部６０４に代えて、按分処理済端末数取得部６０４ａを備えた点にある。

この按分処理済端末数取得部６０４ａは、位置登録信号処理部４０４により算出され、ＨＬＲ７００や交換機４００に記憶されている加入者情報・在圏情報に基づいて、指定されたセクタおよび属性における特徴量で表される端末数（第１の端末数）を取得するとともに、移動機１００が位置登録エリアを跨ぐことにより、位置登録信号を出力した場合には、その位置登録信号を除去し、除去された位置登録信号に基づいて（すなわち、周期的に出力された位置登録信号、電源投入における位置登録信号、または圏外からの復帰時に出力される位置登録信号等に基づいて）、特徴量で表される端末数（第２の端末数：除去後端末数）を取得する部分である。そして、これら第１の端末数および第２の端末数に基づいて、その按分した値となる第３の端末数を算出し、これを端末数とする。

上述したとおり、ＨＬＲ７００や交換機４００には、移動機１００から送信された位置登録信号に基づいて、移動機１００の位置情報が記憶されている。そして、一般的に位置登録エリアを跨いだとき、所定周期に達したとき、電源をオンにしたときなどの所定条件を満たしたときに、移動機１００は位置登録信号を送信する構成をとっている。そして、位置登録エリアを跨いだときにおいては、位置登録信号には、位置登録エリアを跨いだことにより位置登録処理が実行された旨を示す情報が付されており、ＨＬＲ７００や交換機４００においてはその情報とともに位置情報が記憶されている。

按分処理済端末数取得部６０４ａは、その位置登録エリアを跨いだことにより位置登録処理が行われたことを示した位置情報を除去することにより、周期的に行われた位置登録信号等に基づいて位置情報を取得することができ、これに基づいた位置情報数を取得することができる。

そして、按分処理済端末数取得部６０４ａは、第１の端末数および第２の端末数を以下の式に当てはめることにより按分処理した端末数を算出することができる。
端末数Ｌ_ｉｊ＝ｐＭ_ｉｊ＋（１−ｐ）Ｎ_ｉｊ （１８）
ここで、Ｍ_ｉｊは、セクタｉにおける属性ｊの第１の端末数であり、Ｎ_ｉｊは、セクタｉにおける属性ｊの第２の端末数であり、位置登録エリアを跨いだ位置情報を除いた端末数である。また、ｐは任意の値であり、１以下に限定するものではない。

このように按分処理済端末数取得部６０４ａにより算出された端末数Ｌ_ｉｊ、ならびに在圏数取得部６０３により取得された在圏数Ｎａ、着信数取得部６０２により取得された着信数Ｃ_ｉに基づいて人口分布を算出することができる。なお、在圏数Ｎａに代えて、クラスタＬＡｂに基づいた端末数Ｎｂを算出して、これに基づいて人口分布を算出するようにしても良い。

つぎに、この情報分析装置６００ｃの処理について説明する。図１８は、情報分析装置６００ｃの処理を示すフローチャートである。

まず、情報分析装置６００のオペレータにより、調査対象となるセクタｉおよび属性ｊが指定される（Ｓ１０１）。

つぎに、按分処理済端末数取得部６０４ａにより、セクタｉにおける属性ｊの第１の端末数Ｍ_ｉｊおよび第２の端末数Ｎ_ｉｊが取得される（Ｓ１０２ａおよびＳ１０２ｂ）。そして、端末数Ｌ_ｉｊ＝ｐＭ_ｉｊ＋（１−ｐ）Ｍ_ｉｊが計算されることにより、端末数Ｌ_ｉｊが算出される（Ｓ１０２ｃ）。また、端末数取得部６０４により、セクタｉにおける全属性の端末数Σ（ｊ）Ｌ_ｉｊが算出される（Ｓ１０３）。

つぎに、着信数取得部６０２により、セクタｉにおける着信数Ｃ_ｉが取得される（Ｓ１０４）。そして、在圏数取得部６０３により、セクタｉが属する位置登録エリアＬＡａを構成するセクタの情報が取得され（Ｓ１０５）、その位置登録エリアＬＡａに在圏する移動機１００の在圏数Ｎａが取得される（Ｓ１０６）。

つぎに、着信数取得部６０２により、位置登録エリアに属する全セクタの着信数の合計Σ（ｉ）Ｃ_ｉが計算される（Ｓ１０７）。そして、端末数取得部６０４により取得された端末数Ｌ_ｉｊおよびΣ（ｉ）Ｌ_ｉｊ、在圏数取得部６０３により取得された在圏数Ｎａ、着信数取得部６０２により取得された着信数Ｃ_ｉおよびその合計Σ（ｉ）Ｃ_ｉに基づいて、移動機が位置登録エリアを跨ぐことにより生じる端末数の誤差を抑えた補正済み端末数Ｓ_ｉｊが、人口分布算出部６１１により算出される（Ｓ１０８）。このようにして、セクタｉにおける属性ｊにおける位置登録エリアを跨いだ誤差を抑えた人口分布を算出することができる。

なお、この第四の実施形態においては、在圏数取得部６０３を用いて取得された在圏数Ｎａに基づいて人口分布を算出したがこれに限るものではなく、上述第二の実施形態および第三の実施形態に記載の情報分析装置６００ａおよび６００ｂに、上述の式（１４）により算出した端末数Ｌ_ｉｊを適用することができる。また、第二の実施形態に適用する際においては、この端末数Ｌ_ｉｊの値が、クラスタの範囲が、端末数の総計に対して、相対的に大きくなるように、セクタを選択することが望ましい。また、地理的な着信頻度の偏りによる影響を少なくするために、なるべく狭い地理的範囲にクラスタの領域が収まることが望ましい。よって、セクタｉに対して隣接するセクタを一クラスタに収まるように選択することが望ましい。

つぎに、本実施形態の情報分析装置６００ｃの作用効果について説明する。この情報分析装置６００ｃによれば、端末数取得部６０４が、オペレータ等により指定されたセクタｉにおける指定された属性ｊの端末数Ｍ_ｉｊを取得し、端末数Ｍ_ｉｊから位置登録エリアを跨いだときに位置登録処理された端末を除去した端末数Ｎ_ｉｊを取得する。そして、これら端末数ＭｉｊおよびＮｉｊに基づいて端末数Ｌｉｊを算出する。

つぎに、着信数取得部６０２は、セクタｉにおける着信数Ｃ_ｉを取得し、在圏数取得部６０３は、当該セクタｉを含んだ位置登録エリアＬＡａにおける在圏数Ｎａを取得する。そして、人口分布算出部６１１は、取得された着信数Ｃ_ｉおよび当該着信数をクラスタ単位で取得した総着信数Σ（ｉ）Ｃ_ｉと、位置登録エリアＬＡａにおける在圏数Ｎａと、取得された端末数Ｌ_ｉｊとに基づいて、セクタにおける人口分布（すなわち補正済み端末数Ｓ_ｉｊ）を算出する。これにより、位置登録エリアを跨ぐことによる影響を除去した、セクタ毎・属性別の人口分布を精度良く算出することができる。

１０…通信システム、１４…入力装置、１５…出力装置、１６…通信モジュール、１７…補助記憶装置、１７…特徴量計算部、１００…移動機、３０２…通信制御部、３０３…位置登録信号受信部、３０４…信号数計測部、４００…交換機、４０１…交換機通信制御部、４０２…変換部、４０３…記憶部、４０４…位置登録信号処理部、５００…管理センタ、５０１…社会センサユニット、５０２…ペタマイニングユニット、５０３…モバイルデモグラフィーユニット、５０４…可視化ソリューションユニット、６００、６００ａ、６００ｂ、６００ｃ…情報分析装置、６０１…情報分析装置通信制御部、６０２…着信数取得部、６０３…在圏数取得部、６０３ａ…クラスタ形成部、６０４…端末数取得部、６０４ａ…按分処理済端末数取得部、６０５…位置情報記憶部、６０６…着信数記憶部、６１０…出力部、６１１…人口分布算出部。

Claims (11)

1. セクタごとに、端末との間で通信される信号数を記憶する信号数記憶手段と、
   指定されたセクタにおける指定された属性の端末数および当該セクタにおける全ての属性の端末数を取得する端末数取得手段と、
   前記信号数記憶手段から、前記指定されたセクタにおける着信数を取得する着信数取得手段と、
   前記指定されたセクタを含んだ複数のセクタから構成されるクラスタにおける在圏数を取得する在圏数取得手段と、
   前記着信数取得手段により取得された着信数と、当該着信数を前記クラスタ単位で集計した総着信数と、前記クラスタにおける在圏数と、前記端末数取得手段により取得された、前記指定されたセクタにおける指定された属性の端末数および当該セクタにおける全ての属性の端末数とに基づいて、前記セクタにおける人口分布を算出する人口分布算出手段と、を備える情報分析装置。
2. 前記在圏数取得手段は、前記指定されたセクタを含んだ位置登録エリア単位で集計した在圏数を取得することを特徴とする請求項１に記載の情報分析装置。
3. 前記在圏数取得手段は、前記指定されたセクタに隣接するセクタからなるクラスタ単位で集計した在圏数を取得することを特徴とする請求項１に記載の情報分析装置。
4. 前記在圏数取得手段は、
   前記指定されたセクタを含んだ複数のセクタからなるクラスタ単位であって、複数の位置登録エリアに跨ったクラスタ単位で集計した在圏数を取得することを特徴とする請求項１に記載の情報分析装置。
5. 前記在圏数取得手段は、前記指定されたセクタとの組合せが異なるセクタを含んだクラスタ単位を複数形成し、当該クラスタ単位の在圏数をそれぞれ算出し、
   人口分布算出手段は、当該在圏数の平均値に基づいて、人口分布を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報分析装置。
6. 前記在圏数取得手段は、前記指定されたセクタとの組合せが異なるセクタを含んだクラスタ単位を複数形成し、当該クラスタ単位の在圏数をそれぞれ算出し、
   前記人口分布算出手段は、それぞれの在圏数を用いて、それぞれクラスタ単位における人口分布を算出し、当該人口分布の平均値を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報分析装置。
7. 前記人口分布算出手段は、前記指定されたセクタに隣接する隣接セクタとさらに隣接する、前記指定されたセクタと直接隣接しない周辺のセクタを含んだクラスタ単位で集計した在圏数および前記指定されたセクタを含んだ位置登録エリアを構成するセクタの集合単位で集計した在圏数に基づいて人口分布を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報分析装置。
8. 前記在圏数取得手段は、クラスタを構成する各セクタにおける端末数を取得し、これを集計することで、前記クラスタにおける在圏数を取得することを特徴とする請求項３から７のいずれか一項に記載の情報分析装置。
9. 前記端末数取得手段は、
   前記指定されたセクタにおける指定された属性の端末数および前記指定された属性の端末の集合から位置登録エリアを跨いだことにより位置登録された端末の集合を除去することで除去後端末数を算出し、
   前記端末数および除去後端末数の所定割合で按分した数値を端末数とすることを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の情報分析装置。
10. 前記人口分布算出手段は、
    指定されたセクタｉ内の属性ｊの移動機の端末数Ｌｉｊとし、
    前記クラスタにおける在圏数をＮとし、
    前記セクタｉにおける着信数をＣｉとした場合、
    

    

    を算出することにより人口分布を算出することを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の情報分析装置。
11. 指定されたセクタにおける指定された属性の端末数および当該セクタにおける全ての属性の端末数を取得する端末数取得ステップと、
    セクタごとに、端末との間で通信される信号数を記憶する信号数記憶手段から、前記指定されたセクタにおける着信数を取得する着信数取得ステップと、
    前記指定されたセクタを含んだ複数のセクタから構成されるクラスタにおける在圏数を取得する在圏数取得ステップと、
    前記着信数取得ステップにより取得された着信数および当該着信数を前記クラスタ単位で集計した総着信数と、前記クラスタにおける在圏数と、前記端末数取得ステップにより取得された、前記指定されたセクタにおける指定された属性の端末数および当該セクタにおける全ての属性の端末数とに基づいて、前記セクタにおける人口分布を算出する人口分布算出ステップと、を備える人口分布算出方法。

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