地理属性変化検出方法、地理属性変化検出装置及び地理属性変化検出プログラム
【課題】更新が必要な地理属性を検出し、地理属性を低コストで最新に保つ。
【解決手段】変化検出部１１が地理属性項目の値の変化を検出し、関連変化検出部１２が、変化が検出された地理属性項目を含む地理属性項目間の関係を項目関係蓄積部１３から検索し、変化が予測される地理属性項目を検出する。これにより、調査が必要な難更新群に属する地理属性項目を把握することができ、効率的に地理属性を最新に保つことができる。
【解決手段】変化検出部１１が地理属性項目の値の変化を検出し、関連変化検出部１２が、変化が検出された地理属性項目を含む地理属性項目間の関係を項目関係蓄積部１３から検索し、変化が予測される地理属性項目を検出する。これにより、調査が必要な難更新群に属する地理属性項目を把握することができ、効率的に地理属性を最新に保つことができる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、店舗や駅、あるいは街などの屋外の場所に関する周辺の地理的な特徴を効率的に更新する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルサイネージ向け広告配信ソリューションや、位置情報を利用して近い店舗を紹介する検索サイトなど、屋外空間向けＩＣＴサービスが拡充している。屋外空間向けＩＣＴサービスにおいて、位置情報、周辺の店舗リスト等のみならず、その場所に集まる人々（以下、「ユーザ」と称する）の属性の傾向も把握できれば、よりユーザに適合した情報を提示することができ、効果的である。例えば、仕事が終わって帰ろうとしているユーザが多い場所であれば、仕事帰りに消費が高まるアルコール飲料の広告を提示したり、友人と遊びに来るユーザが多い場所であれば、友人と立ち寄ることの多い喫茶や軽食、レストランの広告を提示することで、よりユーザの状況に適合した情報提示が可能となる。
【０００３】
ユーザの属性の傾向を把握するためには、例えば非特許文献１で用いられているような、傾向を知りたい場所に調査員を派遣してユーザに対しアンケートやインタビュー調査を行ったり、ある場所を訪れたことがあるユーザにＷｅｂや郵送調査を実施してデータを取得する方法がある。しかしながら、屋外空間向けＩＣＴサービスの対象となる、数十〜数百箇所以上の多くの場所についてユーザの属性の傾向を把握するために、上記の調査を行う方法では、多大な費用や手間がかかるという問題がある。
【０００４】
ユーザの属性を把握するために、ユーザの属性と関係する、その場所周辺の地理的な特徴を利用することができる。非特許文献１では、場所として市街地の劇場、および目抜き通りを対象とし、ユーザの属性として訪れた人の買いまわり行動の特徴を対象として、場所の違いによるユーザの属性の違いについて検証した。非特許文献１の検証では、場所の違いが買いまわり行動パタンの違いをもたらすことが示された。非特許文献１の研究はケーススタディであったが、ある場所の地理的な特徴（劇場、目抜き通りなどエリアの特性）とユーザの属性（買いまわり行動パタン）の間の一般的関係を発見し利用することによって、容易に取得可能な地理的な特徴により、取得コストの高いユーザの属性が推定できると考える。
【０００５】
以下、ユーザの属性を「ユーザ属性」、地理的な特徴を「地理属性」と呼ぶ。
【０００６】
ユーザ属性と地理属性、および両者の関係の例を挙げる。例えば、オフィスが数多く集まったビジネス街（地理属性）であれば、夕方から夜には仕事を終えて帰宅するビジネスパーソンが多い（ユーザ属性）ことが推測される。別の例では、レストランや居酒屋が多い場所（地理属性）には、友人と遊びに来る人が多い（ユーザ属性）ことが推測される。このように、地理属性からユーザ属性を推定することで、ユーザ属性を直接調査するコストを最小限に抑えることができる。
【０００７】
図９に、ある場所のユーザ属性と地理属性の例を示す。
【０００８】
「場所」とは、大手町、丸の内、有楽町など、例えば駅を中心に半径数百ｍの範囲で、人がその場所名を聞いたときにイメージする大まかな範囲を指すものとする。
【０００９】
「ユーザ属性」とは、その場所への情報発信に役立てることを目的としたユーザの行動や属性についての情報である。性別・年代、職業に加えて、来訪目的、気分等の傾向を想定する。
【００１０】
「地理属性」とは、客観的な指標でその場所について記述したものであり、レストランなどの商業施設の数、不動産物件数、大学等の高等教育施設数、映画館等の娯楽施設数、あるいは会社・住宅の数などの周辺施設の数と、昼間人口、１世帯あたり人員、世帯数などの静的・定常的な人口・経済指標を指す。
【００１１】
図９に示す地理属性のうち、レストラン数、不動産物件数、ホテル数などの周辺施設の数は、インターネット上のサービス等で利用可能な、高頻度に更新される店舗データベースを参照して容易に数を知ることができる。例えば、店舗情報も含んだ代表的な住宅地図提供サービスには、３，４ヶ月に１回定期的に最新化されるものがある。
【００１２】
一方、昼間人口、１世帯あたり人員などの静的・定常的な人口・経済指標は、例えば、総務省が発行している「国勢調査」や「事業所・企業統計」、経済産業省が発行している「商業統計」「工業統計」により取得できる。これらの調査は簡易調査も含めて５年に１度しか行われないため、地理属性を更新するのに最大で５年もかかることもある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２００９−０１５７９６号公報
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】三阪朋彦、兼田敏之、”都心域における劇場来訪者の回遊行動の特徴に関する調査分析”、日本建築学会技術報告集、２００５年６月、第２１号、p.303-307
【非特許文献２】菊井玄一郎、外４名、”リッチアノテーション：固有表現に焦点をあてた知識抽出の試み”、電子情報通信学会技術研究報告，ＮＬＣ、２００８年７月、第１０８巻、第１４１号、p.73-78
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、人口・経済指標は、静的・定常的とはいっても、数ヶ月から数年程度と幅はあるものの、ある程度の時間が経つと変化するものである。地理属性が変化すると、ユーザ属性に大きな影響を与える場合も多い。例えば、ある場所が再開発され、たくさんのテナントを持つシネマ・コンプレックスが営業を開始すると、週末には遊びにくる人が増えてユーザ属性が変化し、また、多くの世帯が居住可能なタワーマンションが建設されると、居住者の数が増え、近隣の場所の年齢等のユーザ属性に変化が生じる可能性もある。
【００１６】
以上のように、地理属性には数ヶ月から５年程度のスパンで、様々な更新頻度をもった項目が含まれている。地理属性は短期間で頻繁に変わることは少ないが、一旦変化するとユーザ属性に大きな影響を与えるため、適切な時に地理属性を最新のものに更新することは、適切なユーザ属性の把握にとって重要なことである。逐一人手で地理属性を取得することも可能であるが、特に地理属性が多岐にわたる場合、非常に手間とコストのかかる作業になってしまうという問題があった。
【００１７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、更新が必要な地理属性を検出し、地理属性を低コストで最新に保つことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
第１の本発明に係る地理属性変化検出方法は、変化検出手段による、場所に関する所定の属性を示す第１の地理属性項目を格納したデータベースを参照し、当該第１の地理属性項目の値の変化を検出するステップと、関連変化検出手段による、前記第１の地理属性項目と、当該第１の地理属性項目に対して相関性を有し、前記第１の地理属性項目の属性とは異なる属性を示す第２の地理属性項目とを関係付けて蓄積した関係蓄積手段を参照して、前記変化を検出するステップにおいて検出した前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索するステップと、を有することを特徴とする。
【００１９】
上記地理属性変化検出方法において、記事入力手段による、テキスト記事を入力するステップと、記事選定手段による、前記第１、第２の地理属性項目の値の変化を検出する場所名を蓄積した場所名蓄積手段に蓄積された前記場所名を含むテキスト記事を選定するステップと、キーワード抽出手段による、前記変化を検出するステップにおいて前記第１の地理属性項目に変化が検出された場所名を含むテキスト記事から当該テキスト記事のトピックを表すキーワードを抽出するステップと、更新手段による、前記第２の地理属性項目を検索するステップで検索された前記第２の地理属性項目と前記キーワードを抽出するステップで抽出された前記キーワードとを対応付けて要更新地理情報蓄積手段に格納するステップと、を有することを特徴とする。
【００２０】
上記地理属性変化検出方法において、関係抽出手段による、第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を蓄積した過去地理属性蓄積手段から第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を読み出し、前記第１の地理属性項目と前記第２の地理属性項目との相関性を求めるステップと、前記関係抽出手段による、前記第１の地理属性項目と当該第１の地理属性項目に対して相関性を有する第２の地理属性項目との関係を抽出し、前記関係蓄積手段に格納するステップと、を有することを特徴とする。
【００２１】
上記地理属性変化検出方法において、前記関連変化検出手段による、前記関係蓄積手段を参照し、前記変化を検出するステップにおいて前記第１の地理属性項目の変化が検出された場所に関連付けられた別の場所における、前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索するステップを有することを特徴とする。
【００２２】
第２の本発明に係る地理属性変化検出装置は、場所に関する所定の属性を示す第１の地理属性項目と、当該第１の地理属性項目に対して相関性を有し、前記第１の地理属性項目の属性とは異なる属性を示す第２の地理属性項目とを関係付けて蓄積した関係蓄積手段と、前記第１の地理属性項目を格納したデータベースを参照し、当該第１の地理属性項目の値の変化を検出する変化検出手段と、前記関係蓄積手段を参照して、前記変化検出手段が検出した前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索する関連変化検出手段と、を有することを特徴とする。
【００２３】
上記地理属性変化検出装置において、前記第１、第２の地理属性項目の値の変化を検出する場所名を蓄積した場所名蓄積手段と、テキスト記事を入力する記事入力手段と、前記場所名蓄積手段に蓄積された場所名を含むテキスト記事を選定する記事選定手段と、前記変化を検出するステップにおいて前記第１の地理属性項目に変化が検出された場所名を含むテキスト記事から当該テキスト記事のトピックを表すキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、前記関連変化検出手段が検索した前記第２の地理属性項目と前記キーワード抽出手段が抽出した前記キーワードとを対応付けて要更新地理情報蓄積手段に格納する更新手段と、を有することを特徴とする。
【００２４】
上記地理属性変化検出装置において、第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を蓄積した過去地理属性蓄積手段と、前記過去地理属性蓄積手段から第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を読み出し、前記第１の地理属性項目と前記第２の地理属性項目との相関性を求め、前記第１の地理属性項目と当該第１の地理属性項目に対して相関性を有する第２の地理属性項目との関係を抽出し、前記関係蓄積手段に格納する関係抽出手段と、を有することを特徴とする。
【００２５】
上記地理属性変化検出装置において、前記関連変化検出手段は、前記関係蓄積手段を参照し、前記第１の地理属性項目の変化が検出された場所に関連付けられた別の場所における、前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索することを特徴とする。
【００２６】
第３の本発明に係る地理属性変化検出プログラムは、上記地理属性変化検出方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、更新が必要な地理属性を検出し、地理属性を低コストで最新に保つことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本実施の形態における地理属性変化検出装置を含むシステムの全体構成図である。
【図２】本実施の形態における地理属性変化検出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】地理属性項目間の関係の例を示す図である。
【図４】場所名蓄積部が蓄積する場所の例を示す図である。
【図５】要更新地理属性蓄積部が蓄積した要更新地理属性情報の例を示す図である。
【図６】更新が必要な地理属性項目を検出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】キーワードを抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】地理属性項目間の関係を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】ある場所のユーザ属性と地理属性の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００３０】
図１は、本実施の形態における地理属性変化検出装置を含むシステムの全体構成図である。地理属性変化検出装置１は、ネットワーク１００、およびユーザ属性推定装置２００に接続可能である。ユーザ属性推定装置２００は、地理属性変化検出装置１に蓄積された地理属性を利用してユーザ属性を推定する装置である。
【００３１】
地理属性変化検出装置１は、ネットワーク１００上に配置された店舗データベース３０１、不動産物件データベース３０２などから地理属性項目の値を取得して変化を検出し、地理属性項目間の関係を利用して、更新すべき別の地理属性項目を検出する。
【００３２】
地理属性項目とは、例えばレストラン数、オフィスの数、昼間人口、地価などの場所に関する所定の属性を示す情報であり、地理属性項目は場所それぞれにおける値を有する。実際の地理属性項目の値は、時間とともに変化するが、地理属性変化検出装置１に蓄積される地理属性項目の値は、店舗データベース３０１、不動産物件データベース３０２などから取得して更新、あるいは、実際の調査により更新される。更新頻度が高く容易に取得できる地理属性項目を易更新群、更新頻度が低い地理属性項目を難更新群と呼ぶ。図９に示した地理属性の例では、周辺施設の数の各地理属性項目は易更新群に属し、静的・定常的な人口・経済指標の各地理属性項目は難更新群に属する。
【００３３】
地理属性項目間の関係とは、地理属性項目の間に存在する相関性を示す情報である。特に、易更新群に属する地理属性項目と難更新群に属する地理属性項目との関係を指す。
【００３４】
また、地理属性変化検出装置１は、ブログ記事蓄積装置４０１、ニュース記事蓄積装置４０２などからテキスト記事を取得し、取得した記事をテキスト解析し、地理属性の更新に関係するキーワードを取得する。
【００３５】
さらに、地理属性変化検出装置１は、複数場所、複数時点の地理属性項目とその値を用いて地理属性項目間の関係を求める。以下、地理属性変化検出装置１について説明する。
【００３６】
図２は、本実施の形態における地理属性変化検出装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す地理属性変化検出装置１は、変化検出部１１、関連変化検出部１２、項目関係蓄積部１３、更新部１４、要更新地理属性蓄積部１５、キーワード抽出モジュール１６、および関係抽出モジュール１７を備える。地理属性変化検出装置１が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは地理属性変化検出装置１が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。以下、各部の詳細について説明する。
【００３７】
変化検出部１１は、店舗データベース３０１、不動産物件データベース３０２などを参照し、店舗数や物件数などの易更新群に属する地理属性項目の値に変化がある場合、変化が生じた地理属性項目とその新しい値、および変化が生じた場所名を取得して、関連変化検出部１２に送出する。
【００３８】
関連変化検出部１２は、変化検出部１１が変化を検出した地理属性項目を含む地理属性項目間の関係を項目関係蓄積部１３から検索し、変化が予測される地理属性項目を検出して更新部１４に送出するとともに、地理属性項目の変化が予測される場所名をキーワード抽出モジュール１６に送出する。
【００３９】
項目関係蓄積部１３は、地理属性項目間の関係を蓄積する。図３に、地理属性項目間の関係の例を示す。同図に示す例では、地理属性項目の一つである「レストラン数」と地理属性項目の一つである「昼間人口」が関係あるとして、関係の強さ、解釈とともに蓄積されている。一つの地理属性項目に対して複数の地理属性項目が関係してもよく、図３に示す例では、「レストラン数」には、別の地理属性項目である「事業所数」との関係も蓄積されている。
【００４０】
キーワード抽出モジュール１６は、ブログ記事蓄積装置４０１、ニュース記事蓄積装置４０２などから取得した記事から、地理属性項目の変化が予測される場所に関連するキーワードを抽出する。キーワード抽出モジュール１６は、記事入力部１６１、記事選定部１６２、場所名蓄積部１６３、及びキーワード抽出部１６４を備える。
【００４１】
記事入力部１６１は、ブログ記事蓄積装置４０１、ニュース記事蓄積装置４０２などから記事を取得する。
【００４２】
記事選定部１６２は、場所名蓄積部１６３に蓄積された場所に関する記事を記事入力部１６１が取得した記事から選定する。
【００４３】
場所名蓄積部１６３は、地理属性の変化を検出する場所名を蓄積する。図４に、場所名蓄積部１６３が蓄積する場所の例を示す。同図に示す例では、丸の内、八重洲、新橋等が地理属性の変化を検出する場所として蓄積されている。
【００４４】
キーワード抽出部１６４は、関連変化検出部１２が検出した地理属性項目の変化が予測される場所について書かれた記事を記事選定部１６２から受け取り、その記事のトピックを表すキーワードを抽出して更新部１４に送出する。
【００４５】
更新部１４は、場所名、変化が検出された地理属性項目、更新が必要な地理属性項目、及び抽出されたキーワードを対応付けて要更新地理属性情報として要更新地理属性蓄積部１５に蓄積する。図５に、要更新地理属性蓄積部１５が蓄積した要更新地理属性情報の例を示す。同図では、丸の内のレストラン数が変化し、昼間人口の上昇が予測される例が示されている。丸の内のレストラン数の変化に関連するキーワードとして、「映画館」、「オープン」が対応付けられている。
【００４６】
関係抽出モジュール１７は、分析部１７１、過去地理属性蓄積部１７２を備える。分析部１７１は、過去地理属性蓄積部１７２に蓄積された地理属性を用いて地理属性項目間の関係を抽出し、項目関係蓄積部１３に蓄積する。地理属性項目間の関係の抽出方法については後述する。
【００４７】
次に、更新が必要な地理属性項目を検出する処理について説明する。図６は、更新が必要な地理属性項目を検出する処理の流れを示すフローチャートである。
【００４８】
まず、変化検出部１１が、店舗データベース３０１、不動産物件データベース３０２などを参照して、店舗数や物件数などの地理属性項目の値の変化を検出する（ステップＳ１１）。地理属性項目の値の変化を検出すると、変化が起きた場所名と地理属性項目、および新しい地理属性項目の値を関連変化検出部１２へ送出する。
【００４９】
続いて、関連変化検出部１２が、変化が予測される地理属性項目を検索する（ステップＳ１２）。関連変化検出部１２は、変化検出部１１から場所名、地理属性項目、および新しい地理属性項目の値を受け取り、受け取った地理属性項目を含む地理属性項目間の関係を項目関係蓄積部１３から検索する。そして、検索結果である、変化が予測される地理属性項目、およびその他の情報を更新部１４へ送出する。例えば、図３に示す地理属性項目間の関係が項目関係蓄積部１３に蓄積されていたときに、変化検出部１１が地理属性項目「レストラン数」の増加を検出した場合、関連変化検出部１２は、項目関係蓄積部１３を参照し、「レストラン数」に関係がある「昼間人口」を得る。関連変化検出部１２は、更新が必要な地理属性項目として「昼間人口」と関連の強さの指標の値「０．８」を更新部１４へ送出する。
【００５０】
関連変化検出部１２は、さらに、変化が起きた場所と関連が強い場所について、変化が予測される地理属性項目を検索する（ステップＳ１３）。変化が起きた場所に関連が強い場所が登録されているときは、その関連が強い場所についても、ステップＳ１２と同様に、変化が予測される地理属性項目を検索する。関連が強い場所とは、例えば公共交通機関が発達し、相互移動が多いと考えられる場所である。関連が強い場所の情報は、関係抽出モジュール１７が求め、項目関係蓄積部１３に蓄積されている。関連が強い場所の抽出方法については後述する。
【００５１】
そして、関連変化検出部１２が、変化が起きた場所名をキーワード抽出部１６４に送出すると（ステップＳ１４）、キーワード抽出部１６４は、受信した場所名に関連する記事を受け取り、その記事のトピックを表すキーワードを抽出して更新部１４に送出する（ステップＳ１５）。キーワード抽出処理の詳細については後述する。
【００５２】
更新部１４は、受信した場所名、変化が予測される地理属性項目、およびキーワードを対応つけて要更新地理属性蓄積部１５に蓄積する（ステップＳ１６）。
【００５３】
このようにして、変化が予測される地理属性項目、つまり、更新を要する地理属性項目が抽出されて、要更新地理属性蓄積部１５に蓄積されるので、地理属性を更新する管理者は要更新地理属性蓄積部１５に蓄積された要更新地理属性情報を参照し、更新が必要な場所、地理属性項目のみ追加調査を行うことで、効率的に地理属性を最新に保つことができる。地理属性変化検出装置１に蓄積される地理属性を最新に保つことで、ユーザ属性推定装置２００が推定するユーザ属性の有効性を高めることができ、その場所に適した情報配信が可能となる。なお、管理者は、要更新地理属性情報に含まれるキーワードを参照することで、地理属性が変化した原因となった要因を推定することができ、追加調査の要否、どのような追加調査を行えばよいかなど判断することができる。
【００５４】
次に、キーワードを抽出する処理について説明する。図７は、キーワードを抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【００５５】
ブログ記事蓄積装置４０１、ニュース記事蓄積装置４０２は、ネットワーク１００上に公開されているニュースサイト、ブログサイトから、ニュース記事やブログ記事などのテキスト記事を取得して一時的に記憶しておく。
【００５６】
まず、記事入力部１６１が、ブログ記事蓄積装置４０１、ニュース記事蓄積装置４０２から、蓄積された記事を取得する（ステップＳ２１）。
【００５７】
続いて、記事選定部１６２が、取得した記事中の地名を選出し、場所名蓄積部１６３に蓄積された場所に関する記事を選定する（ステップＳ２２）。記事中から地名を選出する方法として、非特許文献２で用いられている方法を用いてもよい。
【００５８】
続いて、キーワード抽出部１６４が、選定された記事中で重要な意味を持つキーワードを抽出する（ステップＳ２３）。キーワードとして、同一記事内に規定の回数以上出現する一般名詞・動詞を抽出するが、特に表題等の記事内の重要な位置に含まれていた場合、あるいは、場所名と同一文内に出現する場合に、評価値を大きくする等の重み付けを加えてもよい。抽出されるキーワードとしては、例えば「スパ」「開店」、「オフィスビル」「オープン」、あるいは「タワー型マンション」「販売開始」などのキーワードが考えられる。なお、特許文献１に記載の方法を応用してもよい。
【００５９】
抽出されたキーワードは、更新部１４へ送出され、場所名、変化が予測される地理属性項目に対応付けられて要更新地理属性蓄積部１５に蓄積される。
【００６０】
次に、項目関係蓄積部１３に蓄積される地理属性項目間の関係を抽出する処理について説明する。地理属性項目間の関係は、過去地理属性蓄積部１７２に蓄積した地理属性項目とその値の履歴を利用して求める。図８は、地理属性項目間の関係を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【００６１】
まず、分析部１７１が、過去地理属性蓄積部１７２から複数場所、複数時点での地理属性項目とその値を読み出す（ステップＳ３１）。過去地理属性蓄積部１７２に蓄積された地理属性項目のうち、レストラン数や不動産物件数などの易更新群に属する地理属性項目の値は、店舗データベース３０１、不動産物件データベース３０２から取得して自動的に更新可能である。
【００６２】
続いて、分析部１７１は、ステップＳ３１で取得した複数場所、複数時点の地理属性項目の値を利用して、易更新群に属する地理属性項目と難更新群に属する地理属性項目との間の関係を求める（ステップＳ３２）。地理属性項目間の関係の求め方の詳細については後述する。
【００６３】
地理属性項目間の関係が求まると、その関係を項目関係蓄積部１３に蓄積する（ステップＳ３３）。
【００６４】
ここで、地理属性項目間の関係の求め方について説明する。
【００６５】
第１として、相関係数を用いる方法を説明する。
【００６６】
過去地理属性蓄積部１７２から地理属性項目とその値を読み出し、地理属性項目のうち２項目間のピアソンの積率相関係数を算出し、易更新群に属する地理属性項目と難更新群に属する地理属性項目との間で、相関係数の絶対値が大きい組み合わせを見つけて、その地理属性項目の組み合わせを地理属性項目間の関係として項目関係蓄積部１３に蓄積する。易更新群に属する地理属性項目の値に変化が見られると、難更新群に属する地理属性項目の値も、相関係数が正であれば正の方向に、負であれば負の方向に変化する可能性が高いとみなす。図３に示した地理属性項目間の関係の例は、相関係数を用いて地理属性項目間の関係を求めたものである。
【００６７】
第２として、場所間の影響を考慮する方法を説明する。
【００６８】
ある場所の地理属性項目が変化した場合に、他の場所の地理属性項目が変化する場合もある。ここでは、ある場所 A の影響を受ける別の場所 B の抽出を行う。場所 A におけるある地理属性項目に変化が起きた場合に、該当地理属性項目と関係の深い地理属性項目だけでなく、場所 B の地理属性項目も変化が生じると考えられる。
【００６９】
場所間の関係は、相互に移動する人の多さと関係していると考えられる。公共交通機関が発達している地域において、ある場所からある場所に移動する人の多さは、その場所間の移動しやすさ（移動コスト）に大きく依存していると考えられる。例えば、新宿−町田間は、渋谷−町田間よりも相互移動が多いと予測されるが、それは、新宿−町田間は乗換えなしで行き来でき、頻繁に急行が運行しているが、渋谷−町田間は乗換えが必要で、より手間がかかることが大きな原因であろう。移動コストは、移動にかかる手間、交通機関の運行頻度、かかる時間、最寄り交通機関の駅・バス亭などへの距離に依存すると考えられる。
【００７０】
そこで、例えば次式（２）により移動コストを算出する。
【００７１】
（移動コスト）＝ｆ｛ａ：移動時間，ｂ：運賃，ｃ：交通手段の使いにくさ，ｄ：最寄公共交通機関の乗降者数｝ ・・・（２）
ａ：移動時間、ｂ：運賃は、乗換案内サービスを用いて求めることができる。最も推奨される乗換方法の移動時間や運賃を用いても良い。ｃ：交通手段の使いにくさは、最寄り駅までの距離、電車やバスの運行間隔などを用いて定義してもよい。最寄り駅までの距離は、乗換案内サービスや地図情報サービスを用いて求めることができる。ａからｃをランク分けし、その和を移動コスト得点と定義してもよい。例えば、「品川」「秋葉原」間について移動コストを算出するとする。ある乗換案内サービスによると、a : 移動時間は 15 分であるのでランク 3 、b : 運賃は 160 円であるのでランク 1、c : 交通手段の使いにくさについて、早朝・深夜以外については 5 分未満であるのでランク 1 とし、移動コスト得点は 5 となる。ｄ：最寄公共交通機関の乗降者数は、交通機関運営会社が発表しているデータをデータベースから取得することで得られる。
【００７２】
分析部１７１は、場所名蓄積部１６３を参照し、場所名蓄積部１６３に登録された場所間で、式（２）を利用して移動コストを計算し、相互移動の多い場所を求める。このとき、ｄ：最寄公共交通機関の乗降者数を考慮し、相互移動が多いと設定する場所数を変えてもよい。例えば、ｄの値が場所名蓄積部１６３に登録されている全場所中上位１０件に入る場所については、移動コストが低い下位１０件に含まれる場所を相互移動が多い場所とする。ｄの値が少ない場所については、移動コストが低い下位３件に含まれる場所を相互移動が多い場所とする。
【００７３】
そして、分析部１７１は、求めた相互移動が多い場所の関係を項目関係蓄積部１３に蓄積する。項目関係蓄積部１３に蓄積された場所間の関係は、前述の図６のステップＳ１３において利用される。
【００７４】
以上説明したように、本実施の形態によれば、変化検出部１１が地理属性項目の値の変化を検出し、関連変化検出部１２が、変化が検出された地理属性項目を含む地理属性項目間の関係を項目関係蓄積部１３から検索し、変化が予測される地理属性項目を検出することで、調査が必要な、難更新群に属する地理属性項目を把握することができ、効率的に地理属性を最新に保つことができる。
【００７５】
本実施の形態によれば、キーワード抽出モジュール１６が、ブログ記事蓄積装置４０１、ニュース記事蓄積装置４０２などから取得した記事から、地理属性項目の変化が予測される場所に関連するキーワードを抽出し、更新部１４が、場所名、変化が検出された地理属性項目、更新が必要な地理属性項目、及び抽出されたキーワードを対応付けて要更新地理属性情報として要更新地理属性蓄積部１５に蓄積することにより、地理属性を更新する管理者は、要更新地理属性情報に含まれるキーワードを参照し、地理属性が変化した原因となった要因を推定することができ、追加調査の要否、どのような追加調査を行えばよいかなど判断することができる。
【００７６】
本実施の形態によれば、分析部１７１が過去地理属性蓄積部１７２に蓄積された地理属性を用いて地理属性項目間の関係を抽出し、項目関係蓄積部１３に蓄積することにより、変化が検出された地理属性項目から変化が予測される地理属性項目を検出することができる。
【符号の説明】
【００７７】
１…地理属性変化検出装置
１１…変化検出部
１２…関連変化検出部
１３…項目関係蓄積部
１４…更新部
１５…要更新地理属性蓄積部
１６…キーワード抽出モジュール
１６１…記事入力部
１６２…記事選定部
１６３…場所名蓄積部
１６４…キーワード抽出部
１７…関係抽出モジュール
１７１…分析部
１７２…過去地理属性蓄積部
１００…ネットワーク
２００…ユーザ属性推定装置
３０１…店舗データベース
３０２…不動産物件データベース
４０１…ブログ記事蓄積装置
４０２…ニュース記事蓄積装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、店舗や駅、あるいは街などの屋外の場所に関する周辺の地理的な特徴を効率的に更新する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルサイネージ向け広告配信ソリューションや、位置情報を利用して近い店舗を紹介する検索サイトなど、屋外空間向けＩＣＴサービスが拡充している。屋外空間向けＩＣＴサービスにおいて、位置情報、周辺の店舗リスト等のみならず、その場所に集まる人々（以下、「ユーザ」と称する）の属性の傾向も把握できれば、よりユーザに適合した情報を提示することができ、効果的である。例えば、仕事が終わって帰ろうとしているユーザが多い場所であれば、仕事帰りに消費が高まるアルコール飲料の広告を提示したり、友人と遊びに来るユーザが多い場所であれば、友人と立ち寄ることの多い喫茶や軽食、レストランの広告を提示することで、よりユーザの状況に適合した情報提示が可能となる。
【０００３】
ユーザの属性の傾向を把握するためには、例えば非特許文献１で用いられているような、傾向を知りたい場所に調査員を派遣してユーザに対しアンケートやインタビュー調査を行ったり、ある場所を訪れたことがあるユーザにＷｅｂや郵送調査を実施してデータを取得する方法がある。しかしながら、屋外空間向けＩＣＴサービスの対象となる、数十〜数百箇所以上の多くの場所についてユーザの属性の傾向を把握するために、上記の調査を行う方法では、多大な費用や手間がかかるという問題がある。
【０００４】
ユーザの属性を把握するために、ユーザの属性と関係する、その場所周辺の地理的な特徴を利用することができる。非特許文献１では、場所として市街地の劇場、および目抜き通りを対象とし、ユーザの属性として訪れた人の買いまわり行動の特徴を対象として、場所の違いによるユーザの属性の違いについて検証した。非特許文献１の検証では、場所の違いが買いまわり行動パタンの違いをもたらすことが示された。非特許文献１の研究はケーススタディであったが、ある場所の地理的な特徴（劇場、目抜き通りなどエリアの特性）とユーザの属性（買いまわり行動パタン）の間の一般的関係を発見し利用することによって、容易に取得可能な地理的な特徴により、取得コストの高いユーザの属性が推定できると考える。
【０００５】
以下、ユーザの属性を「ユーザ属性」、地理的な特徴を「地理属性」と呼ぶ。
【０００６】
ユーザ属性と地理属性、および両者の関係の例を挙げる。例えば、オフィスが数多く集まったビジネス街（地理属性）であれば、夕方から夜には仕事を終えて帰宅するビジネスパーソンが多い（ユーザ属性）ことが推測される。別の例では、レストランや居酒屋が多い場所（地理属性）には、友人と遊びに来る人が多い（ユーザ属性）ことが推測される。このように、地理属性からユーザ属性を推定することで、ユーザ属性を直接調査するコストを最小限に抑えることができる。
【０００７】
図９に、ある場所のユーザ属性と地理属性の例を示す。
【０００８】
「場所」とは、大手町、丸の内、有楽町など、例えば駅を中心に半径数百ｍの範囲で、人がその場所名を聞いたときにイメージする大まかな範囲を指すものとする。
【０００９】
「ユーザ属性」とは、その場所への情報発信に役立てることを目的としたユーザの行動や属性についての情報である。性別・年代、職業に加えて、来訪目的、気分等の傾向を想定する。
【００１０】
「地理属性」とは、客観的な指標でその場所について記述したものであり、レストランなどの商業施設の数、不動産物件数、大学等の高等教育施設数、映画館等の娯楽施設数、あるいは会社・住宅の数などの周辺施設の数と、昼間人口、１世帯あたり人員、世帯数などの静的・定常的な人口・経済指標を指す。
【００１１】
図９に示す地理属性のうち、レストラン数、不動産物件数、ホテル数などの周辺施設の数は、インターネット上のサービス等で利用可能な、高頻度に更新される店舗データベースを参照して容易に数を知ることができる。例えば、店舗情報も含んだ代表的な住宅地図提供サービスには、３，４ヶ月に１回定期的に最新化されるものがある。
【００１２】
一方、昼間人口、１世帯あたり人員などの静的・定常的な人口・経済指標は、例えば、総務省が発行している「国勢調査」や「事業所・企業統計」、経済産業省が発行している「商業統計」「工業統計」により取得できる。これらの調査は簡易調査も含めて５年に１度しか行われないため、地理属性を更新するのに最大で５年もかかることもある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２００９−０１５７９６号公報
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】三阪朋彦、兼田敏之、”都心域における劇場来訪者の回遊行動の特徴に関する調査分析”、日本建築学会技術報告集、２００５年６月、第２１号、p.303-307
【非特許文献２】菊井玄一郎、外４名、”リッチアノテーション：固有表現に焦点をあてた知識抽出の試み”、電子情報通信学会技術研究報告，ＮＬＣ、２００８年７月、第１０８巻、第１４１号、p.73-78
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、人口・経済指標は、静的・定常的とはいっても、数ヶ月から数年程度と幅はあるものの、ある程度の時間が経つと変化するものである。地理属性が変化すると、ユーザ属性に大きな影響を与える場合も多い。例えば、ある場所が再開発され、たくさんのテナントを持つシネマ・コンプレックスが営業を開始すると、週末には遊びにくる人が増えてユーザ属性が変化し、また、多くの世帯が居住可能なタワーマンションが建設されると、居住者の数が増え、近隣の場所の年齢等のユーザ属性に変化が生じる可能性もある。
【００１６】
以上のように、地理属性には数ヶ月から５年程度のスパンで、様々な更新頻度をもった項目が含まれている。地理属性は短期間で頻繁に変わることは少ないが、一旦変化するとユーザ属性に大きな影響を与えるため、適切な時に地理属性を最新のものに更新することは、適切なユーザ属性の把握にとって重要なことである。逐一人手で地理属性を取得することも可能であるが、特に地理属性が多岐にわたる場合、非常に手間とコストのかかる作業になってしまうという問題があった。
【００１７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、更新が必要な地理属性を検出し、地理属性を低コストで最新に保つことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
第１の本発明に係る地理属性変化検出方法は、変化検出手段による、場所に関する所定の属性を示す第１の地理属性項目を格納したデータベースを参照し、当該第１の地理属性項目の値の変化を検出するステップと、関連変化検出手段による、前記第１の地理属性項目と、当該第１の地理属性項目に対して相関性を有し、前記第１の地理属性項目の属性とは異なる属性を示す第２の地理属性項目とを関係付けて蓄積した関係蓄積手段を参照して、前記変化を検出するステップにおいて検出した前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索するステップと、を有することを特徴とする。
【００１９】
上記地理属性変化検出方法において、記事入力手段による、テキスト記事を入力するステップと、記事選定手段による、前記第１、第２の地理属性項目の値の変化を検出する場所名を蓄積した場所名蓄積手段に蓄積された前記場所名を含むテキスト記事を選定するステップと、キーワード抽出手段による、前記変化を検出するステップにおいて前記第１の地理属性項目に変化が検出された場所名を含むテキスト記事から当該テキスト記事のトピックを表すキーワードを抽出するステップと、更新手段による、前記第２の地理属性項目を検索するステップで検索された前記第２の地理属性項目と前記キーワードを抽出するステップで抽出された前記キーワードとを対応付けて要更新地理情報蓄積手段に格納するステップと、を有することを特徴とする。
【００２０】
上記地理属性変化検出方法において、関係抽出手段による、第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を蓄積した過去地理属性蓄積手段から第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を読み出し、前記第１の地理属性項目と前記第２の地理属性項目との相関性を求めるステップと、前記関係抽出手段による、前記第１の地理属性項目と当該第１の地理属性項目に対して相関性を有する第２の地理属性項目との関係を抽出し、前記関係蓄積手段に格納するステップと、を有することを特徴とする。
【００２１】
上記地理属性変化検出方法において、前記関連変化検出手段による、前記関係蓄積手段を参照し、前記変化を検出するステップにおいて前記第１の地理属性項目の変化が検出された場所に関連付けられた別の場所における、前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索するステップを有することを特徴とする。
【００２２】
第２の本発明に係る地理属性変化検出装置は、場所に関する所定の属性を示す第１の地理属性項目と、当該第１の地理属性項目に対して相関性を有し、前記第１の地理属性項目の属性とは異なる属性を示す第２の地理属性項目とを関係付けて蓄積した関係蓄積手段と、前記第１の地理属性項目を格納したデータベースを参照し、当該第１の地理属性項目の値の変化を検出する変化検出手段と、前記関係蓄積手段を参照して、前記変化検出手段が検出した前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索する関連変化検出手段と、を有することを特徴とする。
【００２３】
上記地理属性変化検出装置において、前記第１、第２の地理属性項目の値の変化を検出する場所名を蓄積した場所名蓄積手段と、テキスト記事を入力する記事入力手段と、前記場所名蓄積手段に蓄積された場所名を含むテキスト記事を選定する記事選定手段と、前記変化を検出するステップにおいて前記第１の地理属性項目に変化が検出された場所名を含むテキスト記事から当該テキスト記事のトピックを表すキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、前記関連変化検出手段が検索した前記第２の地理属性項目と前記キーワード抽出手段が抽出した前記キーワードとを対応付けて要更新地理情報蓄積手段に格納する更新手段と、を有することを特徴とする。
【００２４】
上記地理属性変化検出装置において、第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を蓄積した過去地理属性蓄積手段と、前記過去地理属性蓄積手段から第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を読み出し、前記第１の地理属性項目と前記第２の地理属性項目との相関性を求め、前記第１の地理属性項目と当該第１の地理属性項目に対して相関性を有する第２の地理属性項目との関係を抽出し、前記関係蓄積手段に格納する関係抽出手段と、を有することを特徴とする。
【００２５】
上記地理属性変化検出装置において、前記関連変化検出手段は、前記関係蓄積手段を参照し、前記第１の地理属性項目の変化が検出された場所に関連付けられた別の場所における、前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索することを特徴とする。
【００２６】
第３の本発明に係る地理属性変化検出プログラムは、上記地理属性変化検出方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、更新が必要な地理属性を検出し、地理属性を低コストで最新に保つことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本実施の形態における地理属性変化検出装置を含むシステムの全体構成図である。
【図２】本実施の形態における地理属性変化検出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】地理属性項目間の関係の例を示す図である。
【図４】場所名蓄積部が蓄積する場所の例を示す図である。
【図５】要更新地理属性蓄積部が蓄積した要更新地理属性情報の例を示す図である。
【図６】更新が必要な地理属性項目を検出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】キーワードを抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】地理属性項目間の関係を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】ある場所のユーザ属性と地理属性の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００３０】
図１は、本実施の形態における地理属性変化検出装置を含むシステムの全体構成図である。地理属性変化検出装置１は、ネットワーク１００、およびユーザ属性推定装置２００に接続可能である。ユーザ属性推定装置２００は、地理属性変化検出装置１に蓄積された地理属性を利用してユーザ属性を推定する装置である。
【００３１】
地理属性変化検出装置１は、ネットワーク１００上に配置された店舗データベース３０１、不動産物件データベース３０２などから地理属性項目の値を取得して変化を検出し、地理属性項目間の関係を利用して、更新すべき別の地理属性項目を検出する。
【００３２】
地理属性項目とは、例えばレストラン数、オフィスの数、昼間人口、地価などの場所に関する所定の属性を示す情報であり、地理属性項目は場所それぞれにおける値を有する。実際の地理属性項目の値は、時間とともに変化するが、地理属性変化検出装置１に蓄積される地理属性項目の値は、店舗データベース３０１、不動産物件データベース３０２などから取得して更新、あるいは、実際の調査により更新される。更新頻度が高く容易に取得できる地理属性項目を易更新群、更新頻度が低い地理属性項目を難更新群と呼ぶ。図９に示した地理属性の例では、周辺施設の数の各地理属性項目は易更新群に属し、静的・定常的な人口・経済指標の各地理属性項目は難更新群に属する。
【００３３】
地理属性項目間の関係とは、地理属性項目の間に存在する相関性を示す情報である。特に、易更新群に属する地理属性項目と難更新群に属する地理属性項目との関係を指す。
【００３４】
また、地理属性変化検出装置１は、ブログ記事蓄積装置４０１、ニュース記事蓄積装置４０２などからテキスト記事を取得し、取得した記事をテキスト解析し、地理属性の更新に関係するキーワードを取得する。
【００３５】
さらに、地理属性変化検出装置１は、複数場所、複数時点の地理属性項目とその値を用いて地理属性項目間の関係を求める。以下、地理属性変化検出装置１について説明する。
【００３６】
図２は、本実施の形態における地理属性変化検出装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す地理属性変化検出装置１は、変化検出部１１、関連変化検出部１２、項目関係蓄積部１３、更新部１４、要更新地理属性蓄積部１５、キーワード抽出モジュール１６、および関係抽出モジュール１７を備える。地理属性変化検出装置１が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは地理属性変化検出装置１が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。以下、各部の詳細について説明する。
【００３７】
変化検出部１１は、店舗データベース３０１、不動産物件データベース３０２などを参照し、店舗数や物件数などの易更新群に属する地理属性項目の値に変化がある場合、変化が生じた地理属性項目とその新しい値、および変化が生じた場所名を取得して、関連変化検出部１２に送出する。
【００３８】
関連変化検出部１２は、変化検出部１１が変化を検出した地理属性項目を含む地理属性項目間の関係を項目関係蓄積部１３から検索し、変化が予測される地理属性項目を検出して更新部１４に送出するとともに、地理属性項目の変化が予測される場所名をキーワード抽出モジュール１６に送出する。
【００３９】
項目関係蓄積部１３は、地理属性項目間の関係を蓄積する。図３に、地理属性項目間の関係の例を示す。同図に示す例では、地理属性項目の一つである「レストラン数」と地理属性項目の一つである「昼間人口」が関係あるとして、関係の強さ、解釈とともに蓄積されている。一つの地理属性項目に対して複数の地理属性項目が関係してもよく、図３に示す例では、「レストラン数」には、別の地理属性項目である「事業所数」との関係も蓄積されている。
【００４０】
キーワード抽出モジュール１６は、ブログ記事蓄積装置４０１、ニュース記事蓄積装置４０２などから取得した記事から、地理属性項目の変化が予測される場所に関連するキーワードを抽出する。キーワード抽出モジュール１６は、記事入力部１６１、記事選定部１６２、場所名蓄積部１６３、及びキーワード抽出部１６４を備える。
【００４１】
記事入力部１６１は、ブログ記事蓄積装置４０１、ニュース記事蓄積装置４０２などから記事を取得する。
【００４２】
記事選定部１６２は、場所名蓄積部１６３に蓄積された場所に関する記事を記事入力部１６１が取得した記事から選定する。
【００４３】
場所名蓄積部１６３は、地理属性の変化を検出する場所名を蓄積する。図４に、場所名蓄積部１６３が蓄積する場所の例を示す。同図に示す例では、丸の内、八重洲、新橋等が地理属性の変化を検出する場所として蓄積されている。
【００４４】
キーワード抽出部１６４は、関連変化検出部１２が検出した地理属性項目の変化が予測される場所について書かれた記事を記事選定部１６２から受け取り、その記事のトピックを表すキーワードを抽出して更新部１４に送出する。
【００４５】
更新部１４は、場所名、変化が検出された地理属性項目、更新が必要な地理属性項目、及び抽出されたキーワードを対応付けて要更新地理属性情報として要更新地理属性蓄積部１５に蓄積する。図５に、要更新地理属性蓄積部１５が蓄積した要更新地理属性情報の例を示す。同図では、丸の内のレストラン数が変化し、昼間人口の上昇が予測される例が示されている。丸の内のレストラン数の変化に関連するキーワードとして、「映画館」、「オープン」が対応付けられている。
【００４６】
関係抽出モジュール１７は、分析部１７１、過去地理属性蓄積部１７２を備える。分析部１７１は、過去地理属性蓄積部１７２に蓄積された地理属性を用いて地理属性項目間の関係を抽出し、項目関係蓄積部１３に蓄積する。地理属性項目間の関係の抽出方法については後述する。
【００４７】
次に、更新が必要な地理属性項目を検出する処理について説明する。図６は、更新が必要な地理属性項目を検出する処理の流れを示すフローチャートである。
【００４８】
まず、変化検出部１１が、店舗データベース３０１、不動産物件データベース３０２などを参照して、店舗数や物件数などの地理属性項目の値の変化を検出する（ステップＳ１１）。地理属性項目の値の変化を検出すると、変化が起きた場所名と地理属性項目、および新しい地理属性項目の値を関連変化検出部１２へ送出する。
【００４９】
続いて、関連変化検出部１２が、変化が予測される地理属性項目を検索する（ステップＳ１２）。関連変化検出部１２は、変化検出部１１から場所名、地理属性項目、および新しい地理属性項目の値を受け取り、受け取った地理属性項目を含む地理属性項目間の関係を項目関係蓄積部１３から検索する。そして、検索結果である、変化が予測される地理属性項目、およびその他の情報を更新部１４へ送出する。例えば、図３に示す地理属性項目間の関係が項目関係蓄積部１３に蓄積されていたときに、変化検出部１１が地理属性項目「レストラン数」の増加を検出した場合、関連変化検出部１２は、項目関係蓄積部１３を参照し、「レストラン数」に関係がある「昼間人口」を得る。関連変化検出部１２は、更新が必要な地理属性項目として「昼間人口」と関連の強さの指標の値「０．８」を更新部１４へ送出する。
【００５０】
関連変化検出部１２は、さらに、変化が起きた場所と関連が強い場所について、変化が予測される地理属性項目を検索する（ステップＳ１３）。変化が起きた場所に関連が強い場所が登録されているときは、その関連が強い場所についても、ステップＳ１２と同様に、変化が予測される地理属性項目を検索する。関連が強い場所とは、例えば公共交通機関が発達し、相互移動が多いと考えられる場所である。関連が強い場所の情報は、関係抽出モジュール１７が求め、項目関係蓄積部１３に蓄積されている。関連が強い場所の抽出方法については後述する。
【００５１】
そして、関連変化検出部１２が、変化が起きた場所名をキーワード抽出部１６４に送出すると（ステップＳ１４）、キーワード抽出部１６４は、受信した場所名に関連する記事を受け取り、その記事のトピックを表すキーワードを抽出して更新部１４に送出する（ステップＳ１５）。キーワード抽出処理の詳細については後述する。
【００５２】
更新部１４は、受信した場所名、変化が予測される地理属性項目、およびキーワードを対応つけて要更新地理属性蓄積部１５に蓄積する（ステップＳ１６）。
【００５３】
このようにして、変化が予測される地理属性項目、つまり、更新を要する地理属性項目が抽出されて、要更新地理属性蓄積部１５に蓄積されるので、地理属性を更新する管理者は要更新地理属性蓄積部１５に蓄積された要更新地理属性情報を参照し、更新が必要な場所、地理属性項目のみ追加調査を行うことで、効率的に地理属性を最新に保つことができる。地理属性変化検出装置１に蓄積される地理属性を最新に保つことで、ユーザ属性推定装置２００が推定するユーザ属性の有効性を高めることができ、その場所に適した情報配信が可能となる。なお、管理者は、要更新地理属性情報に含まれるキーワードを参照することで、地理属性が変化した原因となった要因を推定することができ、追加調査の要否、どのような追加調査を行えばよいかなど判断することができる。
【００５４】
次に、キーワードを抽出する処理について説明する。図７は、キーワードを抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【００５５】
ブログ記事蓄積装置４０１、ニュース記事蓄積装置４０２は、ネットワーク１００上に公開されているニュースサイト、ブログサイトから、ニュース記事やブログ記事などのテキスト記事を取得して一時的に記憶しておく。
【００５６】
まず、記事入力部１６１が、ブログ記事蓄積装置４０１、ニュース記事蓄積装置４０２から、蓄積された記事を取得する（ステップＳ２１）。
【００５７】
続いて、記事選定部１６２が、取得した記事中の地名を選出し、場所名蓄積部１６３に蓄積された場所に関する記事を選定する（ステップＳ２２）。記事中から地名を選出する方法として、非特許文献２で用いられている方法を用いてもよい。
【００５８】
続いて、キーワード抽出部１６４が、選定された記事中で重要な意味を持つキーワードを抽出する（ステップＳ２３）。キーワードとして、同一記事内に規定の回数以上出現する一般名詞・動詞を抽出するが、特に表題等の記事内の重要な位置に含まれていた場合、あるいは、場所名と同一文内に出現する場合に、評価値を大きくする等の重み付けを加えてもよい。抽出されるキーワードとしては、例えば「スパ」「開店」、「オフィスビル」「オープン」、あるいは「タワー型マンション」「販売開始」などのキーワードが考えられる。なお、特許文献１に記載の方法を応用してもよい。
【００５９】
抽出されたキーワードは、更新部１４へ送出され、場所名、変化が予測される地理属性項目に対応付けられて要更新地理属性蓄積部１５に蓄積される。
【００６０】
次に、項目関係蓄積部１３に蓄積される地理属性項目間の関係を抽出する処理について説明する。地理属性項目間の関係は、過去地理属性蓄積部１７２に蓄積した地理属性項目とその値の履歴を利用して求める。図８は、地理属性項目間の関係を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【００６１】
まず、分析部１７１が、過去地理属性蓄積部１７２から複数場所、複数時点での地理属性項目とその値を読み出す（ステップＳ３１）。過去地理属性蓄積部１７２に蓄積された地理属性項目のうち、レストラン数や不動産物件数などの易更新群に属する地理属性項目の値は、店舗データベース３０１、不動産物件データベース３０２から取得して自動的に更新可能である。
【００６２】
続いて、分析部１７１は、ステップＳ３１で取得した複数場所、複数時点の地理属性項目の値を利用して、易更新群に属する地理属性項目と難更新群に属する地理属性項目との間の関係を求める（ステップＳ３２）。地理属性項目間の関係の求め方の詳細については後述する。
【００６３】
地理属性項目間の関係が求まると、その関係を項目関係蓄積部１３に蓄積する（ステップＳ３３）。
【００６４】
ここで、地理属性項目間の関係の求め方について説明する。
【００６５】
第１として、相関係数を用いる方法を説明する。
【００６６】
過去地理属性蓄積部１７２から地理属性項目とその値を読み出し、地理属性項目のうち２項目間のピアソンの積率相関係数を算出し、易更新群に属する地理属性項目と難更新群に属する地理属性項目との間で、相関係数の絶対値が大きい組み合わせを見つけて、その地理属性項目の組み合わせを地理属性項目間の関係として項目関係蓄積部１３に蓄積する。易更新群に属する地理属性項目の値に変化が見られると、難更新群に属する地理属性項目の値も、相関係数が正であれば正の方向に、負であれば負の方向に変化する可能性が高いとみなす。図３に示した地理属性項目間の関係の例は、相関係数を用いて地理属性項目間の関係を求めたものである。
【００６７】
第２として、場所間の影響を考慮する方法を説明する。
【００６８】
ある場所の地理属性項目が変化した場合に、他の場所の地理属性項目が変化する場合もある。ここでは、ある場所 A の影響を受ける別の場所 B の抽出を行う。場所 A におけるある地理属性項目に変化が起きた場合に、該当地理属性項目と関係の深い地理属性項目だけでなく、場所 B の地理属性項目も変化が生じると考えられる。
【００６９】
場所間の関係は、相互に移動する人の多さと関係していると考えられる。公共交通機関が発達している地域において、ある場所からある場所に移動する人の多さは、その場所間の移動しやすさ（移動コスト）に大きく依存していると考えられる。例えば、新宿−町田間は、渋谷−町田間よりも相互移動が多いと予測されるが、それは、新宿−町田間は乗換えなしで行き来でき、頻繁に急行が運行しているが、渋谷−町田間は乗換えが必要で、より手間がかかることが大きな原因であろう。移動コストは、移動にかかる手間、交通機関の運行頻度、かかる時間、最寄り交通機関の駅・バス亭などへの距離に依存すると考えられる。
【００７０】
そこで、例えば次式（２）により移動コストを算出する。
【００７１】
（移動コスト）＝ｆ｛ａ：移動時間，ｂ：運賃，ｃ：交通手段の使いにくさ，ｄ：最寄公共交通機関の乗降者数｝ ・・・（２）
ａ：移動時間、ｂ：運賃は、乗換案内サービスを用いて求めることができる。最も推奨される乗換方法の移動時間や運賃を用いても良い。ｃ：交通手段の使いにくさは、最寄り駅までの距離、電車やバスの運行間隔などを用いて定義してもよい。最寄り駅までの距離は、乗換案内サービスや地図情報サービスを用いて求めることができる。ａからｃをランク分けし、その和を移動コスト得点と定義してもよい。例えば、「品川」「秋葉原」間について移動コストを算出するとする。ある乗換案内サービスによると、a : 移動時間は 15 分であるのでランク 3 、b : 運賃は 160 円であるのでランク 1、c : 交通手段の使いにくさについて、早朝・深夜以外については 5 分未満であるのでランク 1 とし、移動コスト得点は 5 となる。ｄ：最寄公共交通機関の乗降者数は、交通機関運営会社が発表しているデータをデータベースから取得することで得られる。
【００７２】
分析部１７１は、場所名蓄積部１６３を参照し、場所名蓄積部１６３に登録された場所間で、式（２）を利用して移動コストを計算し、相互移動の多い場所を求める。このとき、ｄ：最寄公共交通機関の乗降者数を考慮し、相互移動が多いと設定する場所数を変えてもよい。例えば、ｄの値が場所名蓄積部１６３に登録されている全場所中上位１０件に入る場所については、移動コストが低い下位１０件に含まれる場所を相互移動が多い場所とする。ｄの値が少ない場所については、移動コストが低い下位３件に含まれる場所を相互移動が多い場所とする。
【００７３】
そして、分析部１７１は、求めた相互移動が多い場所の関係を項目関係蓄積部１３に蓄積する。項目関係蓄積部１３に蓄積された場所間の関係は、前述の図６のステップＳ１３において利用される。
【００７４】
以上説明したように、本実施の形態によれば、変化検出部１１が地理属性項目の値の変化を検出し、関連変化検出部１２が、変化が検出された地理属性項目を含む地理属性項目間の関係を項目関係蓄積部１３から検索し、変化が予測される地理属性項目を検出することで、調査が必要な、難更新群に属する地理属性項目を把握することができ、効率的に地理属性を最新に保つことができる。
【００７５】
本実施の形態によれば、キーワード抽出モジュール１６が、ブログ記事蓄積装置４０１、ニュース記事蓄積装置４０２などから取得した記事から、地理属性項目の変化が予測される場所に関連するキーワードを抽出し、更新部１４が、場所名、変化が検出された地理属性項目、更新が必要な地理属性項目、及び抽出されたキーワードを対応付けて要更新地理属性情報として要更新地理属性蓄積部１５に蓄積することにより、地理属性を更新する管理者は、要更新地理属性情報に含まれるキーワードを参照し、地理属性が変化した原因となった要因を推定することができ、追加調査の要否、どのような追加調査を行えばよいかなど判断することができる。
【００７６】
本実施の形態によれば、分析部１７１が過去地理属性蓄積部１７２に蓄積された地理属性を用いて地理属性項目間の関係を抽出し、項目関係蓄積部１３に蓄積することにより、変化が検出された地理属性項目から変化が予測される地理属性項目を検出することができる。
【符号の説明】
【００７７】
１…地理属性変化検出装置
１１…変化検出部
１２…関連変化検出部
１３…項目関係蓄積部
１４…更新部
１５…要更新地理属性蓄積部
１６…キーワード抽出モジュール
１６１…記事入力部
１６２…記事選定部
１６３…場所名蓄積部
１６４…キーワード抽出部
１７…関係抽出モジュール
１７１…分析部
１７２…過去地理属性蓄積部
１００…ネットワーク
２００…ユーザ属性推定装置
３０１…店舗データベース
３０２…不動産物件データベース
４０１…ブログ記事蓄積装置
４０２…ニュース記事蓄積装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
変化検出手段による、場所に関する所定の属性を示す第１の地理属性項目を格納したデータベースを参照し、当該第１の地理属性項目の値の変化を検出するステップと、
関連変化検出手段による、前記第１の地理属性項目と、当該第１の地理属性項目に対して相関性を有し、前記第１の地理属性項目の属性とは異なる属性を示す第２の地理属性項目とを関係付けて蓄積した関係蓄積手段を参照して、前記変化を検出するステップにおいて検出した前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索するステップと、を有すること
を特徴とする地理属性変化検出方法。
【請求項２】
記事入力手段による、テキスト記事を入力するステップと、
記事選定手段による、前記第１、第２の地理属性項目の値の変化を検出する場所名を蓄積した場所名蓄積手段に蓄積された前記場所名を含むテキスト記事を選定するステップと、
キーワード抽出手段による、前記変化を検出するステップにおいて前記第１の地理属性項目に変化が検出された場所名を含むテキスト記事から当該テキスト記事のトピックを表すキーワードを抽出するステップと、
更新手段による、前記第２の地理属性項目を検索するステップで検索された前記第２の地理属性項目と前記キーワードを抽出するステップで抽出された前記キーワードとを対応付けて要更新地理情報蓄積手段に格納するステップと、を有すること
を特徴とする請求項１記載の地理属性変化検出方法。
【請求項３】
関係抽出手段による、第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を蓄積した過去地理属性蓄積手段から第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を読み出し、前記第１の地理属性項目と前記第２の地理属性項目との相関性を求めるステップと、
前記関係抽出手段による、前記第１の地理属性項目と当該第１の地理属性項目に対して相関性を有する第２の地理属性項目との関係を抽出し、前記関係蓄積手段に格納するステップと、を有すること
を特徴とする請求項１又は２記載の地理属性変化検出方法。
【請求項４】
前記関連変化検出手段による、前記関係蓄積手段を参照し、前記変化を検出するステップにおいて前記第１の地理属性項目の変化が検出された場所に関連付けられた別の場所における、前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索するステップを有すること
を特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の地理属性変化検出方法。
【請求項５】
場所に関する所定の属性を示す第１の地理属性項目と、当該第１の地理属性項目に対して相関性を有し、前記第１の地理属性項目の属性とは異なる属性を示す第２の地理属性項目とを関係付けて蓄積した関係蓄積手段と、
前記第１の地理属性項目を格納したデータベースを参照し、当該第１の地理属性項目の値の変化を検出する変化検出手段と、
前記関係蓄積手段を参照して、前記変化検出手段が検出した前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索する関連変化検出手段と、を有すること
を特徴とする地理属性変化検出装置。
【請求項６】
前記第１、第２の地理属性項目の値の変化を検出する場所名を蓄積した場所名蓄積手段と、
テキスト記事を入力する記事入力手段と、
前記場所名蓄積手段に蓄積された場所名を含むテキスト記事を選定する記事選定手段と、
前記変化を検出するステップにおいて前記第１の地理属性項目に変化が検出された場所名を含むテキスト記事から当該テキスト記事のトピックを表すキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
前記関連変化検出手段が検索した前記第２の地理属性項目と前記キーワード抽出手段が抽出した前記キーワードとを対応付けて要更新地理情報蓄積手段に格納する更新手段と、を有すること
を特徴とする請求項５記載の地理属性変化検出装置。
【請求項７】
第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を蓄積した過去地理属性蓄積手段と、
前記過去地理属性蓄積手段から第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を読み出し、前記第１の地理属性項目と前記第２の地理属性項目との相関性を求め、前記第１の地理属性項目と当該第１の地理属性項目に対して相関性を有する第２の地理属性項目との関係を抽出し、前記関係蓄積手段に格納する関係抽出手段と、を有すること
を特徴とする請求項５又は６記載の地理属性変化検出装置。
【請求項８】
前記関連変化検出手段は、前記関係蓄積手段を参照し、前記第１の地理属性項目の変化が検出された場所に関連付けられた別の場所における、前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索すること
を特徴とする請求項５乃至７のいずれかに記載の地理属性変化検出装置。
【請求項９】
請求項１乃至４のいずれかに記載の地理属性変化検出方法をコンピュータに実行させることを特徴とする地理属性変化検出プログラム。
【請求項１】
変化検出手段による、場所に関する所定の属性を示す第１の地理属性項目を格納したデータベースを参照し、当該第１の地理属性項目の値の変化を検出するステップと、
関連変化検出手段による、前記第１の地理属性項目と、当該第１の地理属性項目に対して相関性を有し、前記第１の地理属性項目の属性とは異なる属性を示す第２の地理属性項目とを関係付けて蓄積した関係蓄積手段を参照して、前記変化を検出するステップにおいて検出した前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索するステップと、を有すること
を特徴とする地理属性変化検出方法。
【請求項２】
記事入力手段による、テキスト記事を入力するステップと、
記事選定手段による、前記第１、第２の地理属性項目の値の変化を検出する場所名を蓄積した場所名蓄積手段に蓄積された前記場所名を含むテキスト記事を選定するステップと、
キーワード抽出手段による、前記変化を検出するステップにおいて前記第１の地理属性項目に変化が検出された場所名を含むテキスト記事から当該テキスト記事のトピックを表すキーワードを抽出するステップと、
更新手段による、前記第２の地理属性項目を検索するステップで検索された前記第２の地理属性項目と前記キーワードを抽出するステップで抽出された前記キーワードとを対応付けて要更新地理情報蓄積手段に格納するステップと、を有すること
を特徴とする請求項１記載の地理属性変化検出方法。
【請求項３】
関係抽出手段による、第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を蓄積した過去地理属性蓄積手段から第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を読み出し、前記第１の地理属性項目と前記第２の地理属性項目との相関性を求めるステップと、
前記関係抽出手段による、前記第１の地理属性項目と当該第１の地理属性項目に対して相関性を有する第２の地理属性項目との関係を抽出し、前記関係蓄積手段に格納するステップと、を有すること
を特徴とする請求項１又は２記載の地理属性変化検出方法。
【請求項４】
前記関連変化検出手段による、前記関係蓄積手段を参照し、前記変化を検出するステップにおいて前記第１の地理属性項目の変化が検出された場所に関連付けられた別の場所における、前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索するステップを有すること
を特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の地理属性変化検出方法。
【請求項５】
場所に関する所定の属性を示す第１の地理属性項目と、当該第１の地理属性項目に対して相関性を有し、前記第１の地理属性項目の属性とは異なる属性を示す第２の地理属性項目とを関係付けて蓄積した関係蓄積手段と、
前記第１の地理属性項目を格納したデータベースを参照し、当該第１の地理属性項目の値の変化を検出する変化検出手段と、
前記関係蓄積手段を参照して、前記変化検出手段が検出した前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索する関連変化検出手段と、を有すること
を特徴とする地理属性変化検出装置。
【請求項６】
前記第１、第２の地理属性項目の値の変化を検出する場所名を蓄積した場所名蓄積手段と、
テキスト記事を入力する記事入力手段と、
前記場所名蓄積手段に蓄積された場所名を含むテキスト記事を選定する記事選定手段と、
前記変化を検出するステップにおいて前記第１の地理属性項目に変化が検出された場所名を含むテキスト記事から当該テキスト記事のトピックを表すキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
前記関連変化検出手段が検索した前記第２の地理属性項目と前記キーワード抽出手段が抽出した前記キーワードとを対応付けて要更新地理情報蓄積手段に格納する更新手段と、を有すること
を特徴とする請求項５記載の地理属性変化検出装置。
【請求項７】
第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を蓄積した過去地理属性蓄積手段と、
前記過去地理属性蓄積手段から第１、第２の地理属性項目とその値の履歴を読み出し、前記第１の地理属性項目と前記第２の地理属性項目との相関性を求め、前記第１の地理属性項目と当該第１の地理属性項目に対して相関性を有する第２の地理属性項目との関係を抽出し、前記関係蓄積手段に格納する関係抽出手段と、を有すること
を特徴とする請求項５又は６記載の地理属性変化検出装置。
【請求項８】
前記関連変化検出手段は、前記関係蓄積手段を参照し、前記第１の地理属性項目の変化が検出された場所に関連付けられた別の場所における、前記第１の地理属性項目と関係する前記第２の地理属性項目を検索すること
を特徴とする請求項５乃至７のいずれかに記載の地理属性変化検出装置。
【請求項９】
請求項１乃至４のいずれかに記載の地理属性変化検出方法をコンピュータに実行させることを特徴とする地理属性変化検出プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２０１１−２２１６９３（Ｐ２０１１−２２１６９３Ａ）
【公開日】平成２３年１１月４日（２０１１．１１．４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−８８４９０（Ｐ２０１０−８８４９０）
【出願日】平成２２年４月７日（２０１０．４．７）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１１月４日（２０１１．１１．４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年４月７日（２０１０．４．７）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
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