情報処理装置および情報処理方法
【課題】ネットワーク実装に合致するよう基地局データを適切に補完する。
【解決手段】情報処理装置は、在圏セクタ識別情報、位置情報等を含む位置データを取得する位置データ取得部と、セクタ毎のセクタ識別情報とセクタ中心位置情報とを含むレコードから成る基地局データを記憶した基地局データ記憶部と、位置データと基地局データとを照合し位置データ内のセクタ識別情報自身又はセクタ識別情報に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に欠落している位置データを抽出する欠落位置データ抽出部と、抽出された位置データの特徴量又は位置データの数、及び位置データの位置情報に基づき、欠落していたセクタ識別情報に関する基地局データのレコード又はセクタ中心位置情報を生成する欠落セクタ情報生成部と、生成されたレコード又はセクタ中心位置情報により基地局データを補完する基地局データ補完部とを備える。
【解決手段】情報処理装置は、在圏セクタ識別情報、位置情報等を含む位置データを取得する位置データ取得部と、セクタ毎のセクタ識別情報とセクタ中心位置情報とを含むレコードから成る基地局データを記憶した基地局データ記憶部と、位置データと基地局データとを照合し位置データ内のセクタ識別情報自身又はセクタ識別情報に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に欠落している位置データを抽出する欠落位置データ抽出部と、抽出された位置データの特徴量又は位置データの数、及び位置データの位置情報に基づき、欠落していたセクタ識別情報に関する基地局データのレコード又はセクタ中心位置情報を生成する欠落セクタ情報生成部と、生成されたレコード又はセクタ中心位置情報により基地局データを補完する基地局データ補完部とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、後述する基地局データの補完を行う情報処理装置および情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ネットワークにて基地局の制御下に存在する複数のセクタについては、個々のセクタのセクタ識別子に当該セクタのセクタ中心位置情報（例えば、セクタ中心の緯度・経度情報）を対応付けて記憶・管理している。このように記憶・管理されたセクタ識別子およびセクタ中心位置情報を含んだ、セクタに関する管理情報を、本件では「基地局データ」と称する。
【０００３】
上記基地局データに含まれるセクタ中心位置情報は、例えば、複数のセクタを含んだ対象領域に対し、いわゆるボロノイ分割を行う際に利用される。例えば特許文献１には、管理サーバがセクタ中心位置情報を利用してボロノイ分割を行い、ボロノイ分割で得られた複数のボロノイ領域に基づき対象領域における人口分布を求める技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開公報ＷＯ２０１１／０２１６０８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、例えば基地局データ自身の更新作業の遅れ、基地局増設計画の前倒しなどに起因して、当該時点で記憶・管理されている基地局データが実際のネットワーク実装とは合致しない事態が起こりうる。このような場合、ネットワークに上がってくる位置情報（位置登録情報、ＧＰＳ位置情報等）の中に、当該時点の基地局データと整合しないものが出てくるおそれがある。このように基地局データと整合しない位置情報は、前述したボロノイ分割を行う際に利用されず、その結果、適正なボロノイ分割が困難となり、精度良く人口分布を求めることが困難となるといった不都合が起こりうる。
【０００６】
本発明は、上記のような不都合を防止するため、実際のネットワーク実装に合致するよう基地局データを適切に補完することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一側面に係る情報処理装置は、携帯端末を識別する端末識別情報と携帯端末が在圏するセクタを識別するセクタ識別情報と携帯端末の位置に関する位置情報と位置情報が取得された位置取得時刻情報とを含む位置データを取得する位置データ取得部と、セクタごとのセクタ識別情報と当該セクタのセクタ中心位置情報とを含む１つ以上のレコードから成る基地局データを記憶した基地局データ記憶部と、位置取得時刻が所定の位置データ抽出期間内にある位置データと基地局データとを照合することで、位置データ内のセクタ識別情報自身またはセクタ識別情報に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に欠落している位置データを抽出する欠落位置データ抽出部と、抽出された位置データについての特徴量、又は、位置データの数、および、当該位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していたセクタ識別情報に関する基地局データのレコードまたは欠落していたセクタ中心位置情報を生成する欠落セクタ情報生成部と、生成された基地局データのレコードまたはセクタ中心位置情報によって、前記基地局データ記憶部に記憶された基地局データを補完する基地局データ補完部と、を備えることを特徴とする。なお、「特徴量」とは、携帯端末によって生成された位置データについての推定生成密度に対応する情報であり、ここでの「推定生成密度」とは、当該位置データを生成した携帯端末が、当該位置データの生成時刻（上記の位置取得時刻に相当）周辺で単位時間あたりに生成する位置データの数の推定値を意味する。
【０００８】
上記のような情報処理装置によって、位置データ内のセクタ識別情報自身またはセクタ識別情報に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に欠落している位置データを抽出し、抽出された位置データについての特徴量、又は、位置データの数、および、当該位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していた基地局データまたはセクタ中心位置情報を生成し、生成された基地局データまたはセクタ中心位置情報によって、基地局データ記憶部に記憶された基地局データを補完することで、実際のネットワーク実装に合致するよう基地局データを適切に補完することができる。
【０００９】
上記の情報処理装置は、位置データ取得部により取得された位置データのうち、ある第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端末識別情報を含む位置データのうち、当該第１の位置データの直前の位置データである第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である第３の位置データの位置取得時刻情報を取得し、第１の位置データの位置取得時刻情報、第２の位置データの位置取得時刻情報および第３の位置データの位置取得時刻情報のうち２つ以上に基づいて、第１の位置データについての特徴量を算出する特徴量算出部、をさらに備え、欠落セクタ情報生成部は、抽出された位置データについての特徴量、および、当該位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していたセクタ中心位置情報を生成してもよい。上記の特徴量算出部は、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、第１の位置データについての特徴量として計算してもよい。詳細な原理は後述するが、「位置データの数」ではなく、「位置データについての特徴量」を基礎として、上記欠落していたセクタ中心位置情報を生成し、生成されたセクタ中心位置情報によって基地局データを補完することで、位置データの生成時刻（上記の位置取得時刻に相当）の間隔が変動することによる影響を校正しつつ、実際のネットワーク実装に合致するよう基地局データをより適切に補完することができる。
【００１０】
なお、上記の欠落セクタ情報生成部は、抽出された全ての位置データについての特徴量、および、当該全ての位置データ内の位置情報に基づいて、第１のセクタ中心位置情報を生成するとともに、抽出された位置データから位置データの種別に応じて抽出された位置データについての特徴量、および、当該抽出した後の位置データ内の位置情報に基づいて、第２のセクタ中心位置情報を生成し、生成された第１のセクタ中心位置情報および第２のセクタ中心位置情報に基づいて、上記欠落していたセクタ中心位置情報を生成してもよい。例えば、欠落セクタ情報生成部は、第１のセクタ中心位置と第２のセクタ中心位置との所定の按分点（例えば中点）を求め、当該按分点の位置情報を、上記欠落していたセクタ中心位置情報として生成してもよい。上記の「位置データの種別」としては、例えば、位置データが生成された生成要因が挙げられ、この場合、「位置データの種別に応じて抽出された位置データ」として、携帯端末が位置登録エリア境界を跨いだことに起因して生成された位置登録情報に対応する位置データを除外した後の位置データや、周期的位置登録に起因して生成された位置登録情報に対応する位置データのみを抽出して得られた位置データ、などが挙げられる。なお、「位置データの種別」としては、上記の生成要因以外に、例えば位置データの生成時刻なども適用可能である。
【００１１】
そこで、欠落セクタ情報生成部は、第２のセクタ中心位置情報については、携帯端末が位置登録エリア境界を跨いだことに起因して生成された位置登録情報に対応する位置データを除外した後の位置データについての特徴量、および、当該除外した後の位置データ内の位置情報に基づいて、第２のセクタ中心位置情報を生成してもよい。また、欠落セクタ情報生成部は、上記に代わり、周期的位置登録に起因して生成された位置登録情報に対応する位置データのみを抽出し、該抽出された位置データについての特徴量、および、該抽出された位置データ内の位置情報に基づいて、第２のセクタ中心位置情報を生成してもよい。これらの場合、位置登録エリア境界付近では、位置登録エリア境界から少し離れた位置よりも、位置登録情報がより頻繁に生成されることに起因した不都合を抑制することができる。
【００１２】
また、位置データとしては、位置登録情報、セクタ識別子付きのＧＰＳ位置情報などを広く含むことができる。ただし、位置データを位置登録情報のみに限定してもよい。
【００１３】
本発明に係る情報処理装置は、補完された基地局データを用いて人口を推計するための構成を備えてもよい。例えば、情報処理装置は、補完された基地局データに基づいてセクタ勢力範囲を推計するセクタ勢力範囲推計部と、推計により得られたセクタ勢力範囲と予め定められた人口推計単位とにおいて、各セクタ勢力範囲について地理的に重なる人口推計単位ごとの面積按分比を算出する面積按分比算出部と、算出された各セクタ勢力範囲についての人口推計単位ごとの面積按分比、位置取得時刻が人口推計の対象期間内にある位置データについての特徴量、対象期間の長さ、および、端末数を人口に変換するための拡大係数に基づいて、対象期間の人口推計単位ごとの人口を導出する人口導出部と、をさらに備えてもよい。また、このような情報処理装置は、導出された人口に対し、予め定められた基準に基づき秘匿処理を行う秘匿処理部、をさらに備えてもよい。
【００１４】
さて、情報処理装置に係る本発明は、情報処理装置によって実行される情報処理方法に係る発明として捉えることができ、以下のように記述することができる。以下の情報処理方法に係る発明は、上述した情報処理装置に係る発明と同様の作用・効果を奏する。
【００１５】
本発明の一側面に係る情報処理方法は、セクタごとのセクタ識別情報と当該セクタのセクタ中心位置情報とを含む１つ以上のレコードから成る基地局データを記憶した基地局データ記憶部を備えた情報処理装置、によって実行される情報処理方法であって、携帯端末を識別する端末識別情報と携帯端末が在圏するセクタを識別するセクタ識別情報と携帯端末の位置に関する位置情報と位置情報が取得された位置取得時刻情報とを含む位置データを取得する位置データ取得ステップと、位置取得時刻が所定の位置データ抽出期間内にある位置データと基地局データとを照合することで、位置データ内のセクタ識別情報自身またはセクタ識別情報に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に欠落している位置データを抽出する欠落位置データ抽出ステップと、抽出された位置データについての特徴量、又は、位置データの数、および、当該位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していたセクタ識別情報に関する基地局データのレコードまたは欠落していたセクタ中心位置情報を生成する欠落セクタ情報生成部と、生成された基地局データのレコードまたはセクタ中心位置情報によって、前記基地局データ記憶部に記憶された基地局データを補完する基地局データ補完ステップと、を備えることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明に係る情報処理方法は、補完された基地局データを用いて人口を推計するための情報処理方法として、以下のように記述できる。即ち、本発明に係る情報処理方法は、補完された基地局データに基づいてセクタ勢力範囲を推計するセクタ勢力範囲推計ステップと、推計により得られたセクタ勢力範囲と予め定められた人口推計単位とにおいて、各セクタ勢力範囲について地理的に重なる人口推計単位ごとの面積按分比を算出する面積按分比算出ステップと、算出された各セクタ勢力範囲についての人口推計単位ごとの面積按分比、位置取得時刻が人口推計の対象期間内にある位置データについての特徴量、対象期間の長さ、および、端末数を人口に変換するための拡大係数に基づいて、対象期間の人口推計単位ごとの人口を導出する人口導出ステップと、をさらに備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、実際のネットワーク実装に合致するよう基地局データを適切に補完することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１、第２実施形態の情報処理装置を示す機能ブロック図である。
【図２】第１実施形態の欠落セクタ情報生成部を示す機能ブロック図である。
【図３】第１実施形態の情報処理装置により実行される処理を示すフロー図である。
【図４】図３の処理過程における、位置データ、特徴量付き位置データ、基地局データ、情報結合部による結合後のデータ、および補完した後の基地局データのそれぞれのデータ例を示す図である。
【図５】欠落セクタ情報生成部による処理を説明するための図である。
【図６】第２実施形態の欠落セクタ情報生成部を示す機能ブロック図である。
【図７】第２実施形態の情報処理装置により実行される処理を示すフロー図である。
【図８】第３実施形態の情報処理装置を示す機能ブロック図である。
【図９】第３実施形態の情報処理装置により実行される処理を示すフロー図である。
【図１０】セクタ勢力範囲の推計処理を説明するための図である。
【図１１】面積按分比の算出処理を説明するための図である。
【図１２】面積按分比の算出処理を説明するための図である。
【図１３】位置データと面積按分比との結合後のデータ例を示す図である。
【図１４】第１実施形態の変形例に係る情報処理装置を示す機能ブロック図である。
【図１５】端末数推計の考え方を説明するための図である。
【図１６】端末数推計に係る計算方法を説明するための図である。
【図１７】秘匿処理を示すフロー図である。
【図１８】第１〜第３実施形態の情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照しながら、本発明に係る各種の実施形態を順に説明する。なお、本件における「位置データ」とは、携帯端末を識別する端末識別子と、携帯端末が在圏するセクタを識別するセクタ識別子と、携帯端末の位置に関する位置情報（例えば緯度・経度情報）と、位置情報が取得された位置取得時刻情報と、を含むデータを広く意味し、例えば、携帯端末にて生成された位置登録信号に含まれる情報（以下「位置登録情報」という）、上記セクタ識別子が付加されたＧＰＳ位置情報などが含まれる。ＧＰＳ位置情報は、その生成時には上記のセクタ識別子を含まないが、携帯端末からのＧＰＳ位置情報を受信した基地局によって上記セクタ識別子が付加され、後述の情報処理装置１０（図１）はセクタ識別子付きのＧＰＳ位置情報を取得可能とされている。また、ＧＰＳ位置情報は、その生成時に上記のセクタ識別子を含む場合も想定される。この場合、携帯端末がＧＰＳ位置情報を生成した際に上記セクタ識別子が付加され、後述の情報処理装置１０（図１）はセクタ識別子付きのＧＰＳ位置情報を取得可能とされている。位置登録情報には、位置登録信号が生成された要因（例えば、周期的位置登録、携帯端末が位置登録エリア境界を跨いだこと（いわゆるＬＡ跨り）、携帯端末の電源オン等によるアタッチ処理の実行、携帯端末の電源オフ等によるデタッチ処理の実行など）を示す生成要因情報が含まれており、この生成要因情報に基づいて、位置登録情報のうち、例えば、携帯端末が位置登録エリア境界を跨いだことに起因して生成された位置登録情報（以下「ＬＡ跨り位置登録情報」と称する）を除外することや、周期的位置登録に起因して生成された位置登録情報のみを抽出すること等が可能とされている。
【００２０】
［第１実施形態］
第１、第２実施形態では、携帯端末の位置データの一例として「位置登録情報に対応する位置データ」（以下では「位置登録情報」と表記する）のみを使用して、基地局データを補完する処理を説明する。詳細は後述するが、第２実施形態では、位置データの種別に応じて抽出された位置データに基づき算出されたセクタ情報と、上記抽出を行う前の位置データに基づき算出されたセクタ情報と、に基づいて、基地局データを補完する処理を説明する。ここでの「セクタ情報」とは、セクタごとのセクタ識別情報と当該セクタのセクタ中心位置情報とを含む情報であり、基地局データにおける１レコードに相当する。このような第２実施形態に先立ち、第１実施形態では、対象とすべき全ての位置データに基づきセクタ情報を算出し、基地局データを補完する処理を説明する。
【００２１】
図１には、第１実施形態にて基地局データ補完に係る一連の処理を実行する情報処理装置１０の構成を示す。図１に示すように、情報処理装置１０は、後述する予め定められた取得元から携帯端末の位置データ（ここでは位置登録情報）を取得する位置データ取得部１１と、取得された位置データを記憶する位置データ記憶部１２と、位置データに対し当該位置データについての後述する「特徴量」を算出する特徴量算出部１３と、セクタごとのセクタ識別子と当該セクタのセクタ中心位置情報とを含む１つ以上のレコードから成る基地局データを記憶した基地局データ記憶部１４と、位置取得時刻が予め定められた位置データ抽出期間内にある位置データと基地局データとを、セクタ識別子をキーにして照合することで、位置データ内のセクタ識別子自身または位置データ内のセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に欠落している位置データ（以下「欠落位置データ」という）を抽出する欠落位置データ抽出部１５と、欠落位置データについての特徴量および当該欠落位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していたセクタ識別子に関する基地局データのレコードまたは欠落していたセクタ中心位置情報を生成する欠落セクタ情報生成部１６と、生成された基地局データのレコードまたはセクタ中心位置情報によって、基地局データ記憶部１４に記憶された基地局データを補完する基地局データ補完部１７と、を備える。以下、各構成部の機能を補足説明する。
【００２２】
位置データ取得部１１により取得される位置データは、図４（ａ）に示すように、携帯端末を識別する端末識別子と、携帯端末が在圏するセクタを識別するセクタ識別子と、携帯端末の位置を示す位置情報（位置情報緯度および位置情報経度）と、位置情報が取得された位置取得時刻情報とを含む。また、位置データ取得部１１による位置データの取得元は、特定の装置に限定されるものではない。例えば、位置データ取得部１１は、携帯端末にて生成された位置登録情報を基地局経由で取得してもよいし、ネットワークにおいて基地局の上位にあるＲＮＣ（無線ネットワーク制御装置）又は交換機経由で取得してもよい。
【００２３】
上記の欠落位置データ抽出部１５による抽出処理に関する「位置データ抽出期間」としては、例えば、２０１１年９月１日〜２０１１年９月３０日の１ヶ月の期間、２０１１年９月２４日〜２０１１年９月３０日の１週間の期間、２０１１年９月３０日の１日の期間など、さまざまな期間を設定することができる。
【００２４】
特徴量算出部１３は、位置取得時刻が上記の位置データ抽出期間内にある位置データのそれぞれについて、当該対象とする位置データ（「対象位置データ」という）と同一の端末識別情報を含む位置データ（即ち、同一の携帯端末に関する位置データ）のうち、位置取得時刻が時系列上で対象位置データの直前の位置データに含まれる位置取得時刻情報、および、位置取得時刻が時系列上で対象位置データの直後の位置データに含まれる位置取得時刻情報を取得し、直前の位置データの位置取得時刻と直後の位置データの位置取得時刻との時間差を対象位置データの特徴量として算出する。さらに、特徴量算出部１３は、図４（ｂ）に示すように、位置データ（図４（ａ））に特徴量の情報を付加し、付加後の特徴量付き位置データを欠落位置データ抽出部１５へ出力する。なお、位置データへの特徴量の情報の付加は、欠落位置データ抽出部１５における欠落位置データの抽出の前までに実行すればよく、後述するセクタ中心位置情報と位置データとの結合後に実行してもよい。また、本実施形態では、特徴量算出部１３により特徴量が算出される対象位置データを、位置データ抽出期間内にある位置データとしたが、これに限定されるものではなく、「位置データ抽出期間を含んだ期間」内の位置データであればよく、例えば位置データ取得部１１により取得された全て位置データを対象位置データとして特徴量を算出してもよい。
【００２５】
基地局データ記憶部１４は、図４（ｃ）に示すように、セクタごとのセクタ識別子と当該セクタのセクタ中心位置情報（セクタ中心緯度およびセクタ中心経度）とを含む１つ以上のレコードから成る基地局データを記憶している。なお、図４（ｃ）の基地局データにおいて、セクタ識別子「abcdef012」に関するセクタ中心位置情報は欠落しており、「Ｎ／Ａ」（即ち、Not Available）と表記している。
【００２６】
欠落位置データ抽出部１５は、図１に示すように、情報結合部１５Ａと情報抽出部１５Ｂとを含む。このうち情報結合部１５Ａは、位置取得時刻が位置データ抽出期間内にある位置データと基地局データとを、セクタ識別子をキーにして照合し、位置データにおけるセクタ識別子自身が基地局データ内に存在すれば、位置データにおけるセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報を基地局データから取得し、該セクタ中心位置情報を特徴量付き位置データに結合する。このとき、位置データにおけるセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に存在しなければ、情報結合部１５Ａは、当該セクタ中心位置情報として、欠落を示す所定の情報（例えば「Ｎ／Ａ」（Not Available））を特徴量付き位置データに結合してもよいし、セクタ中心位置情報の結合を回避してもよい。また、位置データにおけるセクタ識別子自身が基地局データ内に存在しない場合も、情報結合部１５Ａは、上記同様、当該セクタ中心位置情報として、欠落を示す所定の情報（例えば「Ｎ／Ａ」）を特徴量付き位置データに結合してもよいし、セクタ中心位置情報の結合を回避してもよい。図４（ｄ）には、位置データにおけるセクタ識別子が基地局データ内に存在するものの当該セクタ識別子に関するセクタ中心位置情報が欠落していた場合の結合後の特徴量付き位置データの一例を示している。この例では、基地局データにてセクタ識別子「abcdef012」に関するセクタ中心位置情報が欠落しているため、結合後の特徴量付き位置データにおけるセクタ中心位置情報として、欠落を示す所定の情報（例えば「Ｎ／Ａ」）がセットされている。なお、結合後の特徴量付き位置データでは、端末識別子は必須ではないため、図４（ｄ）の例には表記していない。即ち、端末識別子は、結合後の特徴量付き位置データに含まれていてもよいし、含まれていなくてもよい。
【００２７】
情報抽出部１５Ｂは、結合後の特徴量付き位置データから欠落位置データを抽出し、欠落セクタ情報生成部１６へ出力する。例えば、情報抽出部１５Ｂは、結合後の特徴量付き位置データのうち、少なくとも「セクタ中心位置情報」が欠落しているデータを抽出することで、欠落位置データ（位置データ内のセクタ識別子自身または位置データ内のセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に欠落している位置データ）を抽出することができる。
【００２８】
欠落セクタ情報生成部１６は、図２に示すように、特徴量小計算出部１６Ａと乗算処理部１６Ｂと総和処理部１６Ｃと算出処理部１６Ｄとを備え、欠落位置データにおけるセクタ識別子ごとに、以下の式（１）による重み付け演算を行うことで、欠落していたセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）を生成する。
Σ(位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計)／特徴量総和 (1)
【００２９】
詳細は図５の例を用いて後述するが、欠落セクタ情報生成部１６では、上記抽出された欠落位置データにおけるセクタ識別子ごとに、以下の処理が行われる。特徴量小計算出部１６Ａは、対象とするセクタ識別子を含んだ欠落位置データを位置情報緯度・位置情報経度ごとに分類し、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量の和（特徴量小計）を算出する。乗算処理部１６Ｂは、位置情報緯度と特徴量小計とを乗算してその積の合計を算出するとともに、位置情報経度と特徴量小計とを乗算してその積の合計を算出する。即ち、Σ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を算出する。総和処理部１６Ｃは、特徴量小計の総和（特徴量総和）を算出する。算出処理部１６Ｄは、Σ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を特徴量総和により割算することで、欠落位置データに関する特徴量を重みとした緯度・経度の重心を求め、得られた緯度・経度の重心を、対象とするセクタ識別子のセクタに関するセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）として当該セクタ識別子に対応付ける。こうして得られた、セクタ識別子に対応付けられた欠落セクタ情報は、基地局データ補完部１７へ出力され、基地局データ補完部１７は、欠落セクタ情報によって、基地局データ記憶部１４に記憶されている基地局データを補完する。これにより、図４（ｅ）に示すように、セクタ識別子「abcdef012」に関するセクタ中心位置情報が補完された「補完した後の基地局データ」が得られる。なお、上記のような欠落セクタ情報生成部１６における処理を欠落位置データにおけるセクタ識別子ごとに実行するために、例えば、特徴量小計算出部１６Ａが、抽出された欠落位置データをセクタ識別子ごとに分類して、処理対象となるセクタ識別子に関する情報を算出処理部１６Ｄあてに転送し、算出処理部１６Ｄが、当該処理対象となるセクタ識別子に関する情報に基づいて、未処理のセクタ識別子が残っているか否かを判断してもよい。
【００３０】
なお、図１８には、図１の情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す。図１８に示すように情報処理装置１０は、ＣＰＵ１０Ａ、主記憶装置であるＲＡＭ１０Ｂ及びＲＯＭ１０Ｃ、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１０Ｄ、ディスプレイ等の出力装置１０Ｅ、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１０Ｆ、および、ハードディスク等の補助記憶装置１０Ｇを含むコンピュータにより構成されている。図１、図２において説明した各機能は、図１８に示すＣＰＵ１０Ａ、ＲＡＭ１０Ｂ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、ＣＰＵ１０Ａの制御のもとで入力装置１０Ｄ、出力装置１０Ｅおよび通信モジュール１０Ｆを動作させるとともに、ＲＡＭ１０Ｂおよび補助記憶装置１０Ｇにおけるデータの読み出し、書き込みを行うことによって実現される。第２実施形態以降で説明する情報処理装置１０、１０Ｓ（図８）、１０Ｔ（図１４）についても、同様のハードウェア構成とされている。また、これら情報処理装置１０、１０Ｓ、１０Ｔの各々は、１台のコンピュータにより構成されることに限定されるものではなく、相互に通信接続可能な複数のコンピュータにより構成してもよい。
【００３１】
次に、図３のフロー図に沿って、図１の情報処理装置１０により実行される処理（本発明の情報処理方法に係る処理）を説明する。
【００３２】
位置データ取得部１１は、予め定められた取得元から携帯端末の位置データ（ここでは位置登録情報）を取得する（図３のステップＳ１）。取得された位置データは、位置データ記憶部１２により記憶される。
【００３３】
特徴量算出部１３は、位置取得時刻が前述した位置データ抽出期間内にある位置データのそれぞれについて、当該対象とする位置データ（「対象位置データ」という）と同一の端末識別情報を含む位置データ（即ち、同一の携帯端末に関する位置データ）のうち、位置取得時刻が時系列上で対象位置データの直前の位置データに含まれる位置取得時刻情報、および、位置取得時刻が時系列上で対象位置データの直後の位置データに含まれる位置取得時刻情報を取得し、直前の位置データの位置取得時刻と直後の位置データの位置取得時刻との時間差を対象位置データの特徴量として算出する（ステップＳ２）。このとき特徴量算出部１３は、図４（ｂ）に示すように、位置データ（図４（ａ））に特徴量の情報を付加し、付加後の特徴量付き位置データを情報結合部１５Ａへ出力する。
【００３４】
情報結合部１５Ａは、特徴量付き位置データのうち位置取得時刻が位置データ抽出期間内にある位置データと、基地局データ記憶部１４に記憶されている基地局データとを、セクタ識別子をキーにして照合し、位置データにおけるセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報を基地局データから取得し、該セクタ中心位置情報を特徴量付き位置データに結合する（ステップＳ３）。このとき、情報結合部１５Ａは、位置データにおけるセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に存在しなければ、情報結合部１５Ａは、当該セクタ中心位置情報として、欠落を示す所定の情報（例えば「Ｎ／Ａ」）を特徴量付き位置データに結合してもよいし、セクタ中心位置情報の結合を回避してもよい。また、位置データにおけるセクタ識別子自身が基地局データ内に存在しない場合も、情報結合部１５Ａは、上記同様、当該セクタ中心位置情報として、欠落を示す所定の情報（例えば「Ｎ／Ａ」）を特徴量付き位置データに結合してもよいし、セクタ中心位置情報の結合を回避してもよい。そして、情報抽出部１５Ｂは、結合後の特徴量付き位置データから欠落位置データを抽出し、欠落セクタ情報生成部１６へ出力する（ステップＳ４）。例えば、情報抽出部１５Ｂは、結合後の特徴量付き位置データのうち、少なくとも「セクタ中心位置情報」が欠落しているデータを抽出することで、欠落位置データ（位置データ内のセクタ識別子自身または位置データ内のセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に欠落している位置データ）を抽出することができる。図４（ｃ）に示す基地局データの例では、セクタ識別子「abcdef012」に関するセクタ中心位置情報が欠落しているため、図４（ｄ）のように、結合後の特徴量付き位置データにおけるセクタ中心位置情報も欠落することとなる。ステップＳ４では、図４（ｄ）のようなセクタ中心位置情報が欠落している欠落位置データが抽出される。
【００３５】
次に、ステップＳ５Ａ〜Ｓ８Ｄにて、欠落セクタ情報生成部１６は、欠落位置データにおけるセクタ識別子ごとに、前述した式（１）による重み付け演算を行うことで、欠落していたセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）を生成する。ここでは、図５を用いて欠落セクタ情報生成部１６の処理を説明する。図５には、基地局データにおいてセクタ中心位置情報が欠落しているセクタＹが示されており、このセクタＹのセクタ識別子を含んだ位置データがステップＳ４で欠落位置データとして抽出されたとする。また、ここでは、セクタＹのセクタ識別子を含んだ位置データ（位置登録情報）における位置情報緯度・位置情報経度の組合せとして図５の右上部に示すａ〜ｆの６つがあるものとし、便宜上、緯度と経度は小数点以下１けた目までの数値で説明する。
【００３６】
まず、特徴量小計算出部１６Ａは、抽出された欠落位置データをセクタ識別子ごとに分類し、当該セクタ識別子のうち対象とするセクタ識別子を含んだ欠落位置データを位置情報緯度・位置情報経度ごとに分類し、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量の和（特徴量小計）を算出する（ステップＳ５Ａ）。これにより、例えば図５の右上部に示すように、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量小計が算出される。なお、欠落位置データをセクタ識別子ごとに分類することで得られた「処理対象となるセクタ識別子に関する情報」は、算出処理部１６Ｄあてに転送され、後述のステップＳ８Ｄにて用いられる。また、上記のセクタ識別子ごとへの分類処理は最初の１回だけ実行すればよい。
【００３７】
次に、乗算処理部１６Ｂは、図５の下部に示すように、位置情報緯度と特徴量小計とを乗算してその積の合計を算出するとともに、位置情報経度と特徴量小計とを乗算してその積の合計を算出することで、Σ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を求める（ステップＳ６Ａ）。また、総和処理部１６Ｃは、特徴量小計の総和（特徴量総和）を算出する（ステップＳ７Ａ）。図５の下部に示すように、特徴量総和「１５０」が求められる。なお、ステップＳ６Ａ、Ｓ７Ａの処理は、同時並行で実行してもよいし、ステップＳ７Ａ、Ｓ６Ａの順に実行してもよい。
【００３８】
さらに、算出処理部１６Ｄは、Σ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を特徴量総和により割算することで、欠落位置データに関する特徴量を重みとした緯度・経度の重心を求め、得られた緯度・経度の重心を、対象とするセクタ識別子のセクタに関するセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）として当該セクタ識別子に対応付ける（ステップＳ８Ａ）。例えば図５の下部に示すように、欠落セクタ情報として（セクタ中心緯度，セクタ中心経度）＝（34.617，139.182）が求められる。そして、算出処理部１６Ｄは、処理対象となるセクタ識別子に関する情報に基づいて、未処理のセクタ識別子が残っているか否かを判断する（ステップＳ８Ｄ）。未処理のセクタ識別子が残っていれば、ステップＳ５Ａへ戻り、未処理のセクタ識別子を含んだ欠落位置データについてステップＳ５Ａ〜Ｓ８Ａの処理を実行する。一方、未処理のセクタ識別子が残っていなければ、セクタ識別子に対応付けられたセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）が基地局データ補完部１７へ出力され、後述のステップＳ９が実行される。
【００３９】
最後に、基地局データ補完部１７は、欠落セクタ情報によって、基地局データ記憶部１４に記憶されている基地局データを補完する（ステップＳ９）。これにより図４（ｅ）に示すように、補完した後の基地局データでは、セクタ識別子「abcdef012」に関するセクタ中心位置情報が補完されることとなる。なお、本実施形態では、基地局データ内に、セクタ識別子は存在するものの当該セクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報が欠落している例を用いて説明したが、本発明は、基地局データ内にセクタ識別子とセクタ中心位置情報の両方が欠落している場合にも適用可能である。この場合は、例えば、ステップＳ９にて基地局データ補完部１７は、欠落していたセクタ識別子とセクタ中心位置情報の両方を基地局データに追加することで、基地局データを補完すればよい。
【００４０】
以上のようにして、欠落位置データを抽出し、抽出された欠落位置データについての特徴量および位置情報に基づいて、欠落していたセクタ中心位置情報を生成し、生成されたセクタ中心位置情報によって基地局データを補完することで、実際のネットワーク実装に合致するよう基地局データを適切に補完することができる。
【００４１】
［特徴量と端末数推計について］
前述したように、「特徴量」とは、携帯端末によって生成された位置データについての推定生成密度に対応する情報であり、ここでの「推定生成密度」とは、当該位置データを生成した携帯端末が、当該位置データの生成時刻（上記の位置取得時刻に相当）周辺で単位時間あたりに生成する位置データの数の推定値を意味する。そのため、ある領域（例えばセクタ）に在圏する携帯端末によって所定の観測期間内に生成された位置データについての特徴量の和は、当該領域に在圏する携帯端末の端末数に相関する。以下、この点について説明する。
【００４２】
まず、位置データの生成時間間隔が変動することによる影響を校正しつつ端末数を推計する処理の考え方および計算方法を説明する。図１５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ａ１，ａ２，…，ａｎがセクタＳを通過し、各端末ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間がｔｉ（０＜ｔｉ≦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（２）で表わされる。
【数１】
即ち、各端末ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔｉ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ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔｉの真の値は観測不能であるが、各端末ａｉ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。
【００４３】
端末ａｉが観測期間内にセクタＳで発信した信号を、時刻順に
【数２】
（ｘｉは、端末ａｉ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ｑｉｊ（ｊは１以上ｘｉ以下の整数）からｍの値を推計することに他ならない。
【００４４】
さて、図１６に基づき端末数推計の計算方法を説明する。端末ａｉから信号ｑｉｊが送信される密度（即ち、単位時間あたりの信号数）をｐｉ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ａｉが観測期間内にセクタＳで発信した信号の総数ｘｉの期待値Ｅ（ｘｉ）は、Ｅ（ｘｉ）＝ｔｉ×ｐｉであるため、端末ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔｉの期待値Ｅ（ｔｉ）について以下の式（３）が成立する。
Ｅ（ｔｉ）＝ｘｉ／ｐｉ （３）
ここで、信号ｑｉｊの送信時刻をｕｉｊとしたとき、信号ｑｉｊの密度ｐｉｊは、以下の式（４）で与えられる。
ｐｉｊ＝２／（ｕｉ（ｊ＋１）−ｕｉ（ｊ−１）） （４）
ここで、信号ｑｉｊを対象の位置データに係る信号とすると、信号ｑｉ（ｊ-１）は直前の位置データに係る信号、信号ｑｉ（ｊ＋１）は直後の位置データに係る信号に相当する。本実施形態では、直前の位置データに係る信号ｑｉ（ｊ-１）の送信時刻ｕｉ（ｊ−１）と直後の位置データに係る信号ｑｉ（ｊ＋１）の送信時刻ｕｉ（ｊ＋１）の差、即ち、上記式（４）の（ｕｉ（ｊ＋１）−ｕｉ（ｊ−１））を、対象の位置データについての特徴量ｗｉｊとする。そのため、上記式（４）は、以下となる。即ち、特徴量ｗｉｊは、密度ｐｉｊの逆数に対応づけて算出することができる。
ｐｉｊ＝２／（ｕｉ（ｊ＋１）−ｕｉ（ｊ−１））＝２／ｗｉｊ （５）
このとき密度ｐｉは、
【数３】
で与えられるため、端末数ｍの推計値Ｅ（ｍ）は、以下の式（７）に示すように、特徴量ｗｉｊの総和を２Ｔで割算することで求めることができる。
【数４】
【００４５】
なお、図１６の例に示すように、観測期間内であり且つ端末ａｉがセクタＳに滞在していた期間内に、端末ａｉは信号ｑｉ１、ｑｉ２、ｑｉ３を送信し、信号ｑｉ１の直前に信号ｑｉ０を、信号ｑｉ３の直後に信号ｑｉ４を送信したものとし、信号ｑｉ０、ｑｉ１、ｑｉ２、ｑｉ３、ｑｉ４の送信時刻をそれぞれｕｉ０、ｕｉ１、ｕｉ２、ｕｉ３、ｕｉ４とすると、上記の考え方は、端末ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔｉを、（ｕｉ０とｕｉ１の中点）から（ｕｉ３とｕｉ４の中点）までの期間と推計することに相当する。なお、端末ａｉ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ｑｉ４を送信している。但し、滞在時間ｔｉ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ｔｉの終了時刻を観測期間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。
【００４６】
さて、上記式（７）に示すように、端末数ｍの推計値Ｅ（ｍ）は、特徴量ｗｉｊの和を２Ｔで割算することで求めることができるため、ある領域（例えばセクタ）に在圏する携帯端末によって所定の観測期間内に生成された位置データについての特徴量の和は、当該領域に在圏する携帯端末の端末数に相関する。
【００４７】
これを利用することで、図５の例のように、ａ〜ｆの位置情報緯度・位置情報経度ごとに特徴量小計を求め、得られた位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量小計（即ち、位置情報緯度・位置情報経度ごとの端末数に相関する値）を重みとして、以下の式（８）による重み付け演算を行うことで、位置データの生成時間間隔が変動することによる影響を校正しつつ、セクタ中心緯度・経度を精度良く求めることができる。
Σ(位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計)／特徴量総和 (8)
【００４８】
［第２実施形態］
第２実施形態では、位置データの種別に応じて抽出された位置データに基づき算出されたセクタ情報と、上記抽出を行う前の位置データに基づき算出されたセクタ情報と、に基づいて、基地局データを補完する処理を説明する。なお、上記の「位置データの種別」として、以下では、位置データの生成要因を利用した例を示す。位置データの種別に応じた抽出方法として、例えば、位置登録情報に含まれる前述した生成要因情報を参照することで、位置データのうちＬＡ跨り位置登録情報のみを除外する（即ち、ＬＡ跨り位置登録情報以外の位置データを抽出する）方法、位置データのうち周期的位置登録に起因して生成された位置登録情報のみを抽出する方法、などを実行できる。また、「位置データの種別」としては、上記の生成要因以外に、例えば位置データの生成時刻なども適用可能である。
【００４９】
以下では、位置データのうちＬＡ跨り位置登録情報のみを除外する方法を用いて、対象とすべき位置データのうちＬＡ跨り位置登録情報を除外した位置データに基づき算出されたセクタ情報と、ＬＡ跨り位置登録情報を除外しない位置データに基づき算出されたセクタ情報とに基づいて、基地局データを補完する例を説明する。
【００５０】
第２実施形態の情報処理装置の全体構成は、第１実施形態で述べた図１の構成と同様であるため、説明を省略する。ただし、欠落セクタ情報生成部１６の内部構成が第１実施形態とは異なるため、図６を用いて欠落セクタ情報生成部１６の構成を説明する。
【００５１】
図６に示すように、欠落セクタ情報生成部１６は、第１実施形態と同様の機能を持つ特徴量小計算出部１６Ａ、乗算処理部１６Ｂ、総和処理部１６Ｃおよび算出処理部１６Ｄを備え、さらに、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅ、ＬＡ除外乗算処理部１６Ｆ、ＬＡ除外総和処理部１６Ｇ、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈおよび按分点算出処理部１６Ｉが追加された構成とされている。このうちＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅ、ＬＡ除外乗算処理部１６Ｆ、ＬＡ除外総和処理部１６ＧおよびＬＡ除外算出処理部１６Ｈは、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データにおけるセクタ識別子ごとに、第１実施形態と同様の重み付け演算を行うことで、特徴量を重みとした緯度・経度の重心を求める。以下、これらの追加された各構成部の機能を説明する。
【００５２】
このうち、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅは、位置登録情報に含まれる生成要因情報を参照することで、図１の情報抽出部１５Ｂから出力された欠落位置データのうちＬＡ跨り位置登録情報を除外し、除外した後の欠落位置データにおけるセクタ識別子のうち、対象とするセクタ識別子を含んだ欠落位置データを位置情報緯度・位置情報経度ごとに分類し、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量の和（特徴量小計）を算出する。
【００５３】
ＬＡ除外乗算処理部１６Ｆは、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅにより算出された特徴量小計と位置情報緯度とを乗算してその積の合計を算出するとともに、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅにより算出された特徴量小計と位置情報経度とを乗算してその積の合計を算出する。即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データを対象として、Σ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を算出する。ＬＡ除外総和処理部１６Ｇは、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅにより算出された特徴量小計の総和（特徴量総和）を算出する。ＬＡ除外算出処理部１６Ｈは、ＬＡ除外乗算処理部１６Ｆにより算出されたΣ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を、ＬＡ除外総和処理部１６Ｇにより算出された特徴量総和により割算することで、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データに関する特徴量を重みとした緯度・経度の重心を求め、得られた緯度・経度の重心を、対象とするセクタ識別子に対応付ける。なお、上記のような処理をセクタ識別子ごとに実行するために、例えば、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅが、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データをセクタ識別子ごとに分類して、処理対象となるセクタ識別子に関する情報をＬＡ除外算出処理部１６Ｈあてに転送し、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈが、当該処理対象となるセクタ識別子に関する情報に基づいて、未処理のセクタ識別子が残っているか否かを判断してもよい。
【００５４】
上記のようにしてＬＡ除外算出処理部１６Ｈにより得られた、セクタ識別子ごとに対応付けられた緯度・経度の重心の情報、および、第１実施形態と同様の手法で算出処理部１６Ｄにより得られた、セクタ識別子ごとに対応付けられた緯度・経度の重心の情報は、按分点算出処理部１６Ｉへ出力される。なお、変形例として、欠落セクタ情報生成部１６において、対象とするセクタ識別子について、後述する按分点算出処理部１６Ｉによる按分点算出までの処理を実行し、以後、各セクタ識別子について上記のように按分点算出までの処理を繰り返す処理形態を採用してもよい。
【００５５】
按分点算出処理部１６Ｉは、セクタ識別子をキーにして、算出処理部１６Ｄから得られた緯度・経度の重心の情報とＬＡ除外算出処理部１６Ｈから得られた緯度・経度の重心の情報とを関連付け、セクタ識別子ごとに、算出処理部１６Ｄにより算出された緯度・経度の重心（即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外しない欠落位置データに関する緯度・経度の重心）と、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈにより算出された緯度・経度の重心（即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データに関する緯度・経度の重心）との間の所定の按分点（例えば中間値）を算出し、得られたセクタ識別子ごとの按分点情報を、当該セクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）として図１の基地局データ補完部１７へ出力する。なお、ある特定のセクタ識別子を含む位置データが全てＬＡ跨り位置登録情報であるケースが起こりうる。このケースでは、上記特定のセクタ識別子は、算出処理部１６Ｄから得られた緯度・経度の重心の情報に係るセクタ識別子の中に存在するものの、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈから得られた緯度・経度の重心の情報に係るセクタ識別子の中には存在しないことになる。このような場合、上記の按分点算出ができないため、按分点算出処理部１６Ｉは、例えば、算出処理部１６Ｄから得られた緯度・経度の重心の情報を、当該合致しないセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報とすればよい。
【００５６】
次に、図７のフロー図に沿って、第２実施形態の情報処理装置１０により実行される処理（本発明の情報処理方法に係る処理）を説明する。図７においてステップＳ１〜Ｓ４およびＳ５Ａ〜Ｓ８Ａ、Ｓ８Ｄの処理は、第１実施形態の処理と同様なので、ここでは説明を省略する。図７に示すように、ステップＳ５Ｂ〜Ｓ８Ｂの処理は、一例として、ステップＳ５Ａ〜Ｓ８Ａの処理と同時並行で実行される。ただし、同時並行で実行することは必須ではなく、ステップＳ５Ｂ〜Ｓ８Ｂの処理は、ステップＳ５Ａ〜Ｓ８Ａの処理の後に実行してもよいし、ステップＳ５Ａ〜Ｓ８Ａの処理の前に実行してもよく、このように順次実行する場合は、未処理のセクタ識別子が残っているか否かの判断処理（ステップＳ８Ｄ、Ｓ８Ｅ）は、ステップＳ５Ａ〜Ｓ８Ａの処理およびステップＳ５Ｂ〜Ｓ８Ｂの処理の後に実行すればよい。
【００５７】
ステップＳ５Ｂでは、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅが、位置登録情報に含まれる生成要因情報を参照することで、図１の情報抽出部１５Ｂから出力された欠落位置データのうちＬＡ跨り位置登録情報を除外し、除外した後の欠落位置データをセクタ識別子ごとに分類し、当該セクタ識別子のうち対象とするセクタ識別子を含んだ欠落位置データを位置情報緯度・位置情報経度ごとに分類し、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量の和（特徴量小計）を算出する。なお、欠落位置データをセクタ識別子ごとに分類することで得られた「処理対象となるセクタ識別子に関する情報」は、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈあてに転送され、後述のステップＳ８Ｅにて用いられる。また、上記のセクタ識別子ごとへの分類処理は最初の１回だけ実行すればよい。
【００５８】
次のステップＳ６Ｂでは、ＬＡ除外乗算処理部１６Ｆが、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅにより算出された特徴量小計と位置情報緯度とを乗算してその積の合計を算出するとともに、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅにより算出された特徴量小計と位置情報経度とを乗算してその積の合計を算出する。即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データを対象として、Σ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を算出する。次のステップＳ７Ｂでは、ＬＡ除外総和処理部１６Ｇが、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅにより算出された特徴量小計の総和（特徴量総和）を算出する。そして、ステップＳ８Ｂでは、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈが、ＬＡ除外乗算処理部１６Ｆにより算出されたΣ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を、ＬＡ除外総和処理部１６Ｇにより算出された特徴量総和により割算することで、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データに関する特徴量を重みとした緯度・経度の重心を求め、得られた緯度・経度の重心を、対象とするセクタ識別子に対応付ける。そして、ステップＳ８ＥでＬＡ除外算出処理部１６Ｈは、処理対象となるセクタ識別子に関する情報に基づいて、未処理のセクタ識別子が残っているか否かを判断する。未処理のセクタ識別子が残っていれば、ステップＳ５Ｂへ戻り、未処理のセクタ識別子を含んだ欠落位置データについてステップＳ５Ｂ〜Ｓ８Ｂの処理を実行する。一方、未処理のセクタ識別子が残っていなければ、セクタ識別子ごとに対応付けられた緯度・経度の重心の情報が基地局データ補完部１７へ出力され、後述のステップＳ８Ｆが実行される。
【００５９】
上記のようにしてＬＡ除外算出処理部１６Ｈにより得られた、セクタ識別子ごとに対応付けられた緯度・経度の重心の情報、および、第１実施形態と同様の手法で算出処理部１６Ｄにより得られた、セクタ識別子ごとに対応付けられた緯度・経度の重心の情報は、按分点算出処理部１６Ｉへ出力され、ステップＳ８Ｆにおいて按分点算出処理部１６Ｉは、セクタ識別子をキーにして、算出処理部１６Ｄから得られた緯度・経度の重心の情報とＬＡ除外算出処理部１６Ｈから得られた緯度・経度の重心の情報とを関連付け、セクタ識別子ごとに、算出処理部１６Ｄにより算出された緯度・経度の重心（即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外しない欠落位置データに関する緯度・経度の重心）と、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈにより算出された緯度・経度の重心（即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データに関する緯度・経度の重心）との間の所定の按分点（例えば中間値）を算出し、得られたセクタ識別子ごとの按分点情報を、当該セクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）として図１の基地局データ補完部１７へ出力する。
【００６０】
そして、基地局データ補完部１７は、按分点算出処理部１６Ｉから得られた欠落セクタ情報によって、基地局データ記憶部１４に記憶されている基地局データを補完する（ステップＳ９）。これにより図４（ｅ）に示すように、補完した後の基地局データでは、セクタ識別子「abcdef012」に関するセクタ中心位置情報が補完されることとなる。
【００６１】
以上のように、欠落セクタ情報生成部１６において、算出処理部１６Ｄにより算出された緯度・経度の重心（即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外しない欠落位置データに関する緯度・経度の重心）と、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈにより算出された緯度・経度の重心（即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データに関する緯度・経度の重心）との間の所定の按分点（ここでは例えば中間値）を算出し、得られた按分点情報を、欠落していたセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）として生成することで、位置登録エリア境界付近では、位置登録エリア境界から少し離れた位置よりも、位置登録情報がより頻繁に生成されることに起因した不都合を抑制することができる。
【００６２】
なお、第２実施形態では、位置データの種別に応じて抽出された位置データとして、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した位置データを用いた例を示したが、これ以外に、例えば「周期的位置登録に起因して生成された位置登録情報」のみを用いてもよい。つまり、対象とすべき位置データのうち「周期的位置登録に起因して生成された位置登録情報」のみを抽出し、抽出後の位置データに基づき算出されたセクタ情報と、抽出する前の位置データに基づき算出されたセクタ情報とに基づいて、基地局データを補完してもよく、上記第２実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００６３】
（第１、第２実施形態の変形例１）
なお、第１、第２実施形態の特徴量小計算出部１６Ａおよび第２実施形態のＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅは、欠落位置データを位置情報緯度・位置情報経度ごとに分類して、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量の和（特徴量小計）を算出したが、このように位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量小計を算出することは必須ではない。
【００６４】
例えば、第１実施形態の欠落セクタ情報生成部１６において、特徴量小計算出部１６Ａを設けないで、乗算処理部１６Ｂが、欠落位置データそれぞれについて、位置情報緯度と特徴量とを乗算してその積の合計を算出するとともに、位置情報経度と特徴量とを乗算してその積の合計を算出すればよい。また、総和処理部１６Ｃは、欠落位置データそれぞれの特徴量の総和を算出し、算出処理部１６Ｄは、乗算処理部１６Ｂにより得られたΣ（位置情報緯度×特徴量，位置情報経度×特徴量）を、総和処理部１６Ｃにより得られた特徴量の総和により割算すればよい。
【００６５】
こうして得られた欠落位置データに関する緯度・経度の重心は、第１実施形態にて得られる欠落位置データに関する緯度・経度の重心に等しくなるため、上記の変形例１により得られた緯度・経度の重心を、欠落していたセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）とすることができる。また、上記の変形例１は、第２実施形態の欠落セクタ情報生成部１６についても適用することができる。
【００６６】
（第１、第２実施形態の変形例２）
第１、第２実施形態では、携帯端末の位置データの一例として「位置登録情報」のみを使用して基地局データを補完する処理を説明したが、位置データとしては、位置登録情報だけに限らず、端末識別子、セクタ識別子および位置情報を含んだ位置データであれば、使用することができる。例えば、前述したセクタ識別子付きのＧＰＳ位置情報を使用してもよい。
【００６７】
仮に、位置登録情報だけに限定しない位置データを用いて第１実施形態の処理を実行する場合、情報処理装置の構成（図１、図２）および処理のフロー（図３）は上記第１実施形態とほぼ同様である。ただし、位置登録情報のみを使用した場合とは違い、位置情報緯度・位置情報経度の組合せの数が極めて多数になるため、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量小計を算出することは現実的でない。そのため、この場合は、上述した変形例１のように、欠落セクタ情報生成部１６において、特徴量小計算出部１６Ａを設けないで、乗算処理部１６Ｂが、欠落位置データそれぞれについて、位置情報緯度と特徴量とを乗算してその積の合計を算出するとともに、位置情報経度と特徴量とを乗算してその積の合計を算出する実施態様となる。
【００６８】
また、位置登録情報だけに限定しない位置データを用いて第２実施形態の処理を実行することもできる。この場合、位置登録情報が位置データに含まれることが前提となる。また、上述したように、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量小計を算出することは現実的でないため、上述した変形例１のように、欠落セクタ情報生成部１６において、特徴量小計算出部１６ＡおよびＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅを設けないで、乗算処理部１６ＢおよびＬＡ除外乗算処理部１６Ｆが、欠落位置データそれぞれについて、位置情報緯度と特徴量とを乗算してその積の合計を算出するとともに、位置情報経度と特徴量とを乗算してその積の合計を算出する実施態様となる。
【００６９】
（第１、第２実施形態の変形例３）
第１、第２実施形態では、位置データについての「特徴量」を基礎として、上記欠落していたセクタ中心位置情報を生成し、生成されたセクタ中心位置情報によって基地局データを補完する例を説明した。しかし、第１、第２実施形態において、位置データについての「特徴量」に代わり、「位置データの数」を基礎として、欠落していたセクタ中心位置情報を生成し、生成されたセクタ中心位置情報によって基地局データを補完してもよい。
【００７０】
ここでは一例として、第１実施形態において位置データ（ここでは位置登録情報）の数を基礎として、欠落していたセクタ中心位置情報を以下の式（９）に基づいて生成し、生成されたセクタ中心位置情報によって基地局データを補完する変形例を説明する。
Σ(位置情報緯度×位置データの数，位置情報経度×位置データの数)／位置データの総数 （９）
【００７１】
例えば、図１４に示す情報処理装置１０Ｔによって、位置データ（位置登録情報）の数を基礎とした一連の基地局データ補完処理を行うことができる。第１実施形態の情報処理装置（図１、図２）との比較で説明すると、図１４に示すように、情報処理装置１０Ｔは、図１の特徴量算出部１３を備えておらず、特徴量を算出しない。情報結合部１５Ａは、位置取得時刻が位置データ抽出期間内にある位置データと基地局データとを、セクタ識別子をキーにして照合し、照合された基地局データの中から、位置データにおけるセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報を取得し、該セクタ中心位置情報を位置データに結合する。情報抽出部１５Ｂは、結合後の位置データのうちセクタ中心位置情報が欠落しているデータ（即ち、欠落位置データ）を抽出し、欠落セクタ情報生成部１６へ出力する。
【００７２】
欠落セクタ情報生成部１６では、信号数小計算出部１６Ｓが、上記抽出された欠落位置データを位置情報緯度・位置情報経度ごとに分類し、位置情報緯度・位置情報経度ごとの「位置データの数」をカウントする。乗算処理部１６Ｂは、位置情報緯度と位置データの数とを乗算してその積の合計を算出するとともに、位置情報経度と位置データの数とを乗算してその積の合計を算出する。即ち、Σ（位置情報緯度×位置データの数，位置情報経度×位置データの数）を算出する。総和処理部１６Ｃは、位置データの総数を算出する。算出処理部１６Ｄは、Σ（位置情報緯度×位置データの数，位置情報経度×位置データの数）を位置データの総数により割算することで、欠落位置データに関する「位置データの数」を重みとした緯度・経度の重心を求め、得られた緯度・経度の重心を、欠落していたセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）とする。また、欠落セクタ情報生成部１６において、信号数小計算出部１６Ｓは、上記のように欠落位置データを位置情報緯度・位置情報経度ごとに分類する処理を行わずに、上記抽出された欠落位置データに対してセクタ毎にその重心を求め、得られた重心の緯度・経度を、欠落していたセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）としてもよい。こうして得られた欠落セクタ情報は、基地局データ補完部１７へ出力され、基地局データ補完部１７は、欠落セクタ情報によって基地局データを補完する。
【００７３】
以上のようにして、位置データについての「特徴量」に代わり、「位置データの数」を基礎として、欠落していたセクタ中心位置情報を生成し、生成されたセクタ中心位置情報によって基地局データを補完することができる。
【００７４】
ただし、前述した第１、第２実施形態のように、「位置データの数」ではなく、位置データについての「特徴量」を基礎として、上記欠落していたセクタ中心位置情報を生成し、生成されたセクタ中心位置情報によって基地局データを補完する場合は、位置データの生成時刻（上記の位置取得時刻に相当）の間隔が変動することによる影響を校正しつつ、実際のネットワーク実装に合致するよう基地局データをより適切に補完することができる、という利点がある。一方、変形例３のように「位置データの数」を基礎として、欠落していたセクタ中心位置情報を生成し、当該セクタ中心位置情報によって基地局データを補完する場合は、特徴量の算出処理が不要となるため、全体の処理量を削減できるという利点がある。
【００７５】
［第３実施形態］
第３実施形態では、補完された基地局データを用いて人口を推計するための構成を備えた情報処理装置、および該情報処理装置により実行される処理について説明する。
【００７６】
図８には、第３実施形態における情報処理装置１０Ｓの構成を示す。図８に示すように、情報処理装置１０Ｓは、基地局データの補完を行う補完部１０Ｘに加え、補完された基地局データに基づいて後述するセクタ勢力範囲を推計するセクタ勢力範囲推計部１８と、推計により得られたセクタ勢力範囲と予め定められた人口推計単位とにおいて、各セクタ勢力範囲について地理的に重なる人口推計単位ごとの面積按分比を算出する面積按分比算出部１９と、算出された面積按分比を特徴量付き位置データに結合する面積按分比結合部２０と、位置取得時刻が人口推計の対象期間（以下「対象期間」という）内にある位置データについての特徴量、面積按分比および対象期間の長さに基づいて、対象期間の人口推計単位ごとの端末数を推計する端末数推計部２１と、端末数を人口に変換するための拡大係数を算出する拡大係数算出部２２と、拡大係数を用いて対象期間の人口推計単位ごとの端末数から人口を推計する人口推計部２３と、推計された人口に対し、予め定められた基準に基づき秘匿処理を行う秘匿処理部２４と、を備える。
【００７７】
特許請求の範囲に記載の「人口導出部」に相当する人口導出部２３Ｓは、端末数推計部２１、拡大係数算出部２２および人口推計部２３を含んで構成される。補完部１０Ｘは、前述した第１、第２実施形態と同様の構成でも、前述した変形例１〜３の構成でも適用することができる。即ち、基地局データの補完に関する構成および処理内容は特定の形態に限定されるものではない。
【００７８】
人口推計の「対象期間」と、第１、第２実施形態で述べた基地局データ補完に係る処理のための「位置データ抽出期間」とは、同一の期間であってもよいし、異なる期間であってもよく、互いに独立して設定することができる。なお、端末数推計部２１が上記「対象期間」における端末数を推計するためには、位置取得時刻が「対象期間」内にある位置データについての特徴量が必要となる。そのため、補完部１０Ｘ内の特徴量算出部１３は、位置データのうち、少なくとも位置取得時刻が「対象期間」内にある位置データについて特徴量を算出し、特徴量付き位置データを面積按分比結合部２０に出力する。ここでは、ある位置データについての「特徴量」は、第１実施形態で述べたように「直前の位置データの位置取得時刻と直後の位置データの位置取得時刻との時間差」とする。このとき、直前の位置データの位置取得時刻情報および直後の位置データの位置取得時刻情報が必要となるので、特徴量算出部１３は、少なくとも対象期間内の位置データについて特徴量を算出するために、実際には、対象期間を前後に数時間拡張した期間内の位置データを位置データ記憶部１２から読み出して、第１実施形態のような特徴量算出処理を行う。
【００７９】
以下、図９のフロー図に沿って、図８の情報処理装置１０Ｓにより実行される処理（本発明の情報処理方法に係る処理）を説明する。
【００８０】
補完部１０Ｘは、前述した第１、第２実施形態、変形例１〜３の何れかの処理により基地局データの補完処理を行い、基地局データを補完する（図９のステップＳ１０）。
【００８１】
次に、セクタ勢力範囲推計部１８が、補完された基地局データに基づいてセクタ勢力範囲を推計する（ステップＳ２０）。例えば、セクタ勢力範囲推計部１８は、補完された基地局データからセクタごとのセクタ情報（セクタ中心緯度、セクタ中心経度）を抽出し、セクタごとのセクタ情報を用いてボロノイ分割を行い、セクタ勢力範囲としてボロノイ領域を推計する。図１０には、セクタごとのセクタ中心Ｘ（即ち、セクタ中心緯度およびセクタ中心経度に相当するセクタ中心Ｘ）を示しており、例えば、対象とするセクタのセクタ中心Ｘと隣接するセクタ各々のセクタ中心Ｘとの間に垂直二等分線を引き、これら複数の垂直二等分線によって上記対象とするセクタについてのセクタ勢力範囲（ボロノイ領域）を推計する。
【００８２】
次に、面積按分比算出部１９が、推計により得られたセクタ勢力範囲と予め定められた人口推計単位とにおいて、各セクタ勢力範囲について地理的に重なる人口推計単位ごとの面積按分比を算出する（ステップＳ３０）。ここでは人口推計単位として、例えば、図１１（ｂ）に示すいわゆるメッシュ領域を想定し、セクタ勢力範囲として図１１（ａ）に示すボロノイ領域Ａ〜Ｃを想定する。面積按分比算出部１９は、図１１（ｃ）に示すようにボロノイ領域とメッシュ領域とを仮想的に重ね合わせ、図１２に示すように各ボロノイ領域について地理的に重なるメッシュ領域ごとの面積按分比を算出する。例えばボロノイ領域Ａについては、地理的に重なるメッシュ領域はメッシュ領域１〜４である。ボロノイ領域Ａの面積が２００ｍ２であり、メッシュ領域１と重なる部分の面積が１０ｍ２、メッシュ領域２と重なる部分の面積が５０ｍ２、メッシュ領域３と重なる部分の面積が１００ｍ２、メッシュ領域４と重なる部分の面積が４０ｍ２とすると、面積按分比算出部１９は、ボロノイ領域Ａについて、メッシュ領域１と重なる部分：５％、メッシュ領域２と重なる部分：２５％、メッシュ領域３と重なる部分：５０％、メッシュ領域４と重なる部分：２０％という面積按分比を算出する。
【００８３】
そして、面積按分比結合部２０が、算出された面積按分比を、図８の特徴量算出部１３から出力された特徴量付き位置データに結合する（ステップＳ４０）。これにより、図１３に示すように、算出された面積按分比が特徴量付き位置データに結合される。
【００８４】
次に、端末数推計部２１は、図１３に示す面積按分比および特徴量が付加された位置データを受け取り、それらの位置データのうち位置取得時刻が人口推計の対象期間内にある位置データについての特徴量、面積按分比および対象期間の長さに基づいて、対象期間における人口推計単位ごとの端末数を推計する（ステップＳ５０）。例えば端末数推計部２１は、位置取得時刻が対象期間内の位置データそれぞれについて、当該位置データに付加された面積按分比および特徴量を読み出して、メッシュ領域ごとに（面積按分比×特徴量）を算出し、対象期間内の位置データ全てから得られた（面積按分比×特徴量）をメッシュ領域ごとに集計する。これにより、対象期間におけるメッシュ領域ごとの特徴量の総和が得られる。そこで、端末数推計部２１は、第１実施形態にて図１５、図１６を用いて説明したように、対象期間におけるメッシュ領域ごとの特徴量の総和を（対象期間長×２）で割算することにより、対象期間におけるメッシュ領域（人口推計単位）ごとの端末数を推計する。
【００８５】
なお、セクタと該セクタのセクタ勢力範囲（ボロノイ領域）では、それらの領域範囲は異なるが、端末数推計や人口推計を簡易に行うために、各セクタのセクタ勢力範囲（ボロノイ領域）を当該セクタの領域範囲として扱っている。
【００８６】
次に、拡大係数算出部２２は、端末数を人口に変換するための拡大係数を算出する（ステップＳ６０）。拡大係数は、一例として「在圏率と携帯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、携帯端末の契約台数に対する在圏数の比率を意味し、「普及率」とは人口に対する携帯端末の契約台数の比率を意味する。拡大係数の算出方法として、特徴量を用いた拡大係数の算出方法について後述する。
【００８７】
なお、拡大係数は毎回算出する必要はなく、拡大係数算出部２２は、算出した拡大係数を記憶しておき、次回以降は当該記憶した拡大係数を人口推計部２３に提供してもよい。また、予め定められた拡大係数を使用してもよく、この場合、図８の人口導出部２３Ｓにおいて、人口推計部２３が当該予め定められた拡大係数を記憶しておけば、拡大係数算出部２２は不要となる。
【００８８】
次に、人口推計部２３は、対象期間の人口推計単位ごとの端末数に拡大係数を乗算することで、対象期間の人口推計単位ごとの人口を推計する（ステップＳ７０）。
【００８９】
なお、上記例は、全体で共通の拡大係数を用いる例であるが、後述する所定の単位（以下「拡大係数算出単位」という。例えば、ユーザ属性（性別・年齢・住所など）、場所、時間帯など）ごとの拡大係数を用いてもよい。拡大係数算出部２２が、例えばユーザ属性ごとの拡大係数を算出するには、端末識別子をキーにしてユーザ属性を取得し位置データに関連付けておく必要がある。これは、例えば、位置データ取得部１１が、取得した位置データの端末識別子をキーにして、図示しないユーザ属性記憶部からユーザ属性を取得し、当該位置データにユーザ属性を付加することで実現できる。この場合、拡大係数は、以下のように特徴量および対象期間長に基づいて推計された端末数を用いて算出してもよい。上述した手法により位置データから特徴量を求め、特徴量および対象期間長に基づいて、拡大係数算出単位（ユーザ属性）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（ユーザ属性）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ユーザ属性ごとの「位置データの取得率」の逆数を、拡大係数算出単位（ユーザ属性）ごとの拡大係数として得ることができる。なお、上記のように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。
【００９０】
また、上記例は、図８の人口導出部２３Ｓにおいて、端末数を一旦推計し、端末数と拡大係数から人口を推計する例であるが、端末数を推計することは必須ではなく、以下のように端末数推計を行わずに人口を推計してもよい。例えば、人口推計部２３は、特徴量に拡大係数を乗算し当該乗算結果の集計値を用いて人口を求めてもよい。また、人口推計部２３は、人口推計を行う所定の単位（例えば、ユーザ属性、場所、時間帯など）ごとに特徴量を集計し、当該特徴量の集計値に当該所定の単位に応じた拡大係数を乗算し、当該乗算結果を用いて人口を求めてもよい。この場合、図８の人口導出部２３Ｓにおいて、端末数推計部２１は不要となる。
【００９１】
図９へ戻り、最後のステップＳ８０にて、秘匿処理部２４は、人口推計部２３から推計値（推計人口）を受け取ると、例えば図１７に示すいわゆるセル秘匿相当の秘匿処理を行う。即ち、秘匿処理部２４は、推計の基礎となったエリア（セクタ）ごとの位置データが何台の端末から取得されたかを示す取得元端末数が、秘匿処理が必要と判断するための予め定められた基準値（一例として１０）未満であるか否かを判定する（図１７のステップＳ８１）。なお、取得元端末数は、同一端末についての重複を除いたユニークな端末数を示す。ここでの判定を行うには、エリア（セクタ）ごとの位置データの取得元端末数が必要となるが、一例としては、端末数推計部２１が、位置データに対応付けられた特徴量を集計する際に、重複を省きながら該位置データ中の端末識別子の数をカウントし、得られた端末識別子のカウント数情報を人口推計部２３経由で秘匿処理部２４へ送り、秘匿処理部２４が端末識別子のカウント数をエリア（セクタ）ごとの位置データの取得元端末数として用いてもよい。
【００９２】
ステップＳ８１にて、上記取得元端末数が基準値未満ならば、秘匿処理部２４は当該エリア（セクタ）に関する推計値をゼロとすることで、当該推計値を秘匿する（ステップＳ８２）。なお、ここでの秘匿方法は、推計値をゼロとすることに限定されるものではなく、推計値を所定の文字や記号（例えば「Ｘ」など）で表象する方法など他の方法を採用してもよい。
【００９３】
一方、ステップＳ８１にて、上記取得元端末数が基準値以上ならば、秘匿処理部２４は当該エリア（セクタ）に関する推計値に対し、以下のような、推計値出力にて用いられる階級幅の確率的丸めを行う（ステップＳ８３）。即ち、あるエリア（セクタ）に関する推計値をｘ、階級幅をｋとすると、秘匿処理部２４は、ｋｎ≦ｘ＜ｋ（ｎ＋１）（ｎは整数）の場合に、当該推計値ｘを、確率（ｘ−ｋｎ）／ｋでｋ（ｎ＋１）に、確率（ｋ（ｎ＋１）−ｘ）／ｋでｋｎに丸める。例えば、推計値ｘが２３、階級幅ｋが１０の場合、ｋ×２≦ｘ＜ｋ（２＋１）なので、ｎ＝２となり、推計値「２３」は、確率0.3（３０％の確率）で「３０」に、確率0.7（７０％の確率）で「２０」に丸められる。
【００９４】
なお、秘匿処理部２４による秘匿処理は、図１７に示す処理には限定されず、別の処理を採用してもよい。例えば、図１７のステップＳ８１では、推計の基礎となったエリア（セクタ）ごとの「位置データの取得元端末数」に代わり、推計の基礎となったエリア（セクタ）ごとの「位置データの個数」が基準値未満か否かを判定してもよいし、「出力される推計値（推計人口）」が基準値未満か否かを判定してもよい。また、図１７のステップＳ８１で否定判定された場合には、ステップＳ８３の処理を省略してもよい。
【００９５】
以上のような第３実施形態により、補完された基地局データを用いて人口推計単位（例えばメッシュ領域）ごとの人口を推計することができる。また、上述した秘匿処理部２４による秘匿処理により、推計結果からの個人特定を防止して推計結果の有用性を高めることができ、また、秘匿した値が他の値から推測できてしまうといった不都合を未然に防止することができる。
【００９６】
なお、ある程度の広さを持った任意図形の人口推計単位（例えば、市区町村単位）で人口推計値を求める場合には、上述した手法で補完した後の基地局データに含まれるセクタ中心位置情報に基づくセクタ中心位置をそのセクタの代表点と見なし、ある人口推計単位の中にセクタ中心位置が位置する全てのセクタについての人口推計値を合計することで、当該人口推計単位の人口推計値を求めてもよい。上記の手法は、上記のような人口推計単位で端末数を推計する場合にも同様に適用できる。
【００９７】
また、上記第３実施形態では、特徴量算出部１３が、ある位置データ（対象位置データ）について特徴量として、「直前の位置データの位置取得時刻と直後の位置データの位置取得時刻との時間差」を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（１０）で表すことができる。なお、以下の式（１０）は、前述した式（４）を変形しただけであり、式（４）と等価である（即ち、式（４）の考え方を変更したものではない）。
ｗｉｊ＝ｕｉ（ｊ＋１）−ｕｉ（ｊ−１） （１０）
【００９８】
以下では、特徴量算出部１３において算出される特徴量の算出方法に関する別の例を示すものである。ここでは、特徴量算出部１３は、以下のようにして直前の位置データの信号種別および直後の位置データの信号種別を考慮して対象位置データについての特徴量を算出する。具体的に、特徴量算出部１３は、直後の位置データの位置取得時刻ｕｉ（ｊ＋１）と対象位置データの位置取得時刻ｕｉｊとの時間差に対し、直後の位置データの信号種別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、直前の位置データの位置取得時刻ｕｉ（ｊ−１）と対象位置データの位置取得時刻ｕｉｊとの時間差に対し、直前の位置データの信号種別に対応する補正係数βを乗算した値を算出する。そして、特徴量算出部１３は、算出したこれらの値を合計した値を対象位置データについての特徴量ｗｉｊとしてもよい。即ち、以下の式（１１）により、対象位置データについての特徴量ｗｉｊを求めてもよい。
ｗｉｊ＝α（ｕｉ（ｊ＋１）−ｕｉｊ）+β（ｕｉｊ−ｕｉ（ｊ−１）） （１１）
なお、直後の位置データの信号種別に対応する補正係数αとしては、直後の位置データの信号種別ごとに予め定められた値を用いてもよい。但し、補正係数αは０以上２以下の値となっている。同様に、直前の位置データの信号種別に対応する補正係数βとしては、直前の位置データの信号種別ごとに予め定められた値を用いてもよい。但し、補正係数βは０以上２以下の値となっている。なお、ここで示した補正係数α，βの値は一例であり、この値に限定されるものではない。
【００９９】
また、上記例のように、対象位置データについての特徴量を算出する場合に、直前の位置データの信号種別および直後の位置データの信号種別を考慮する以外に、対象位置データの信号種別を考慮してもよいし、対象位置データの信号種別および直前の位置データの信号種別を考慮してもよいし、対象位置データの信号種別および直後の位置データの信号種別を考慮してもよい。さらに、対象位置データ、直前の位置データおよび直後の位置データの信号種別すべてを考慮してもよい。
【０１００】
このように、特徴量算出部１３は、対象位置データについての特徴量を算出する場合に、対象位置データに対し直前・直後の位置データについての信号種別に応じて時間差を補正し、補正した時間差を用いて特徴量を算出することで、位置データの信号種別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。
【０１０１】
ここで、上記の式（１１）を用いて特徴量を算出する場合の一例として、対象位置データの信号種別に基づいて特徴量を算出する場合について説明する。周期的に行われる測位処理に基づく位置データのように端末の位置と位置データの生成契機とが無関係である位置データの場合は、現在のセクタに滞在していた時間の期待値は、当該位置データ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跨いだときに生成される位置データの場合、少なくとも当該位置データが生成される前は、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、当該位置データ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、対象位置データの信号種別（生成要因）が「位置登録エリア境界跨り」であれば、上記式（１１）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。
【符号の説明】
【０１０２】
１０、１０Ｓ、１０Ｔ…情報処理装置、１０Ｘ…補完部、１１…位置データ取得部、１２…位置データ記憶部、１３…特徴量算出部、１４…基地局データ記憶部、１５…欠落位置データ抽出部、１５Ａ…情報結合部、１５Ｂ…情報抽出部、１６…欠落セクタ情報生成部、１６Ａ…特徴量小計算出部、１６Ｂ…乗算処理部、１６Ｃ…総和処理部、１６Ｄ…算出処理部、１６Ｅ…ＬＡ除外特徴量小計算出部、１６Ｆ…ＬＡ除外乗算処理部、１６Ｇ…ＬＡ除外総和処理部、１６Ｈ…ＬＡ除外算出処理部、１６Ｉ…按分点算出処理部、１６Ｓ…信号数小計算出部、１７…基地局データ補完部、１８…セクタ勢力範囲推計部、１９…面積按分比算出部、２０…面積按分比結合部、２１…端末数推計部、２２…拡大係数算出部、２３…人口推計部、２３Ｓ…人口導出部、２４…秘匿処理部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、後述する基地局データの補完を行う情報処理装置および情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ネットワークにて基地局の制御下に存在する複数のセクタについては、個々のセクタのセクタ識別子に当該セクタのセクタ中心位置情報（例えば、セクタ中心の緯度・経度情報）を対応付けて記憶・管理している。このように記憶・管理されたセクタ識別子およびセクタ中心位置情報を含んだ、セクタに関する管理情報を、本件では「基地局データ」と称する。
【０００３】
上記基地局データに含まれるセクタ中心位置情報は、例えば、複数のセクタを含んだ対象領域に対し、いわゆるボロノイ分割を行う際に利用される。例えば特許文献１には、管理サーバがセクタ中心位置情報を利用してボロノイ分割を行い、ボロノイ分割で得られた複数のボロノイ領域に基づき対象領域における人口分布を求める技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開公報ＷＯ２０１１／０２１６０８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、例えば基地局データ自身の更新作業の遅れ、基地局増設計画の前倒しなどに起因して、当該時点で記憶・管理されている基地局データが実際のネットワーク実装とは合致しない事態が起こりうる。このような場合、ネットワークに上がってくる位置情報（位置登録情報、ＧＰＳ位置情報等）の中に、当該時点の基地局データと整合しないものが出てくるおそれがある。このように基地局データと整合しない位置情報は、前述したボロノイ分割を行う際に利用されず、その結果、適正なボロノイ分割が困難となり、精度良く人口分布を求めることが困難となるといった不都合が起こりうる。
【０００６】
本発明は、上記のような不都合を防止するため、実際のネットワーク実装に合致するよう基地局データを適切に補完することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一側面に係る情報処理装置は、携帯端末を識別する端末識別情報と携帯端末が在圏するセクタを識別するセクタ識別情報と携帯端末の位置に関する位置情報と位置情報が取得された位置取得時刻情報とを含む位置データを取得する位置データ取得部と、セクタごとのセクタ識別情報と当該セクタのセクタ中心位置情報とを含む１つ以上のレコードから成る基地局データを記憶した基地局データ記憶部と、位置取得時刻が所定の位置データ抽出期間内にある位置データと基地局データとを照合することで、位置データ内のセクタ識別情報自身またはセクタ識別情報に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に欠落している位置データを抽出する欠落位置データ抽出部と、抽出された位置データについての特徴量、又は、位置データの数、および、当該位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していたセクタ識別情報に関する基地局データのレコードまたは欠落していたセクタ中心位置情報を生成する欠落セクタ情報生成部と、生成された基地局データのレコードまたはセクタ中心位置情報によって、前記基地局データ記憶部に記憶された基地局データを補完する基地局データ補完部と、を備えることを特徴とする。なお、「特徴量」とは、携帯端末によって生成された位置データについての推定生成密度に対応する情報であり、ここでの「推定生成密度」とは、当該位置データを生成した携帯端末が、当該位置データの生成時刻（上記の位置取得時刻に相当）周辺で単位時間あたりに生成する位置データの数の推定値を意味する。
【０００８】
上記のような情報処理装置によって、位置データ内のセクタ識別情報自身またはセクタ識別情報に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に欠落している位置データを抽出し、抽出された位置データについての特徴量、又は、位置データの数、および、当該位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していた基地局データまたはセクタ中心位置情報を生成し、生成された基地局データまたはセクタ中心位置情報によって、基地局データ記憶部に記憶された基地局データを補完することで、実際のネットワーク実装に合致するよう基地局データを適切に補完することができる。
【０００９】
上記の情報処理装置は、位置データ取得部により取得された位置データのうち、ある第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端末識別情報を含む位置データのうち、当該第１の位置データの直前の位置データである第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である第３の位置データの位置取得時刻情報を取得し、第１の位置データの位置取得時刻情報、第２の位置データの位置取得時刻情報および第３の位置データの位置取得時刻情報のうち２つ以上に基づいて、第１の位置データについての特徴量を算出する特徴量算出部、をさらに備え、欠落セクタ情報生成部は、抽出された位置データについての特徴量、および、当該位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していたセクタ中心位置情報を生成してもよい。上記の特徴量算出部は、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、第１の位置データについての特徴量として計算してもよい。詳細な原理は後述するが、「位置データの数」ではなく、「位置データについての特徴量」を基礎として、上記欠落していたセクタ中心位置情報を生成し、生成されたセクタ中心位置情報によって基地局データを補完することで、位置データの生成時刻（上記の位置取得時刻に相当）の間隔が変動することによる影響を校正しつつ、実際のネットワーク実装に合致するよう基地局データをより適切に補完することができる。
【００１０】
なお、上記の欠落セクタ情報生成部は、抽出された全ての位置データについての特徴量、および、当該全ての位置データ内の位置情報に基づいて、第１のセクタ中心位置情報を生成するとともに、抽出された位置データから位置データの種別に応じて抽出された位置データについての特徴量、および、当該抽出した後の位置データ内の位置情報に基づいて、第２のセクタ中心位置情報を生成し、生成された第１のセクタ中心位置情報および第２のセクタ中心位置情報に基づいて、上記欠落していたセクタ中心位置情報を生成してもよい。例えば、欠落セクタ情報生成部は、第１のセクタ中心位置と第２のセクタ中心位置との所定の按分点（例えば中点）を求め、当該按分点の位置情報を、上記欠落していたセクタ中心位置情報として生成してもよい。上記の「位置データの種別」としては、例えば、位置データが生成された生成要因が挙げられ、この場合、「位置データの種別に応じて抽出された位置データ」として、携帯端末が位置登録エリア境界を跨いだことに起因して生成された位置登録情報に対応する位置データを除外した後の位置データや、周期的位置登録に起因して生成された位置登録情報に対応する位置データのみを抽出して得られた位置データ、などが挙げられる。なお、「位置データの種別」としては、上記の生成要因以外に、例えば位置データの生成時刻なども適用可能である。
【００１１】
そこで、欠落セクタ情報生成部は、第２のセクタ中心位置情報については、携帯端末が位置登録エリア境界を跨いだことに起因して生成された位置登録情報に対応する位置データを除外した後の位置データについての特徴量、および、当該除外した後の位置データ内の位置情報に基づいて、第２のセクタ中心位置情報を生成してもよい。また、欠落セクタ情報生成部は、上記に代わり、周期的位置登録に起因して生成された位置登録情報に対応する位置データのみを抽出し、該抽出された位置データについての特徴量、および、該抽出された位置データ内の位置情報に基づいて、第２のセクタ中心位置情報を生成してもよい。これらの場合、位置登録エリア境界付近では、位置登録エリア境界から少し離れた位置よりも、位置登録情報がより頻繁に生成されることに起因した不都合を抑制することができる。
【００１２】
また、位置データとしては、位置登録情報、セクタ識別子付きのＧＰＳ位置情報などを広く含むことができる。ただし、位置データを位置登録情報のみに限定してもよい。
【００１３】
本発明に係る情報処理装置は、補完された基地局データを用いて人口を推計するための構成を備えてもよい。例えば、情報処理装置は、補完された基地局データに基づいてセクタ勢力範囲を推計するセクタ勢力範囲推計部と、推計により得られたセクタ勢力範囲と予め定められた人口推計単位とにおいて、各セクタ勢力範囲について地理的に重なる人口推計単位ごとの面積按分比を算出する面積按分比算出部と、算出された各セクタ勢力範囲についての人口推計単位ごとの面積按分比、位置取得時刻が人口推計の対象期間内にある位置データについての特徴量、対象期間の長さ、および、端末数を人口に変換するための拡大係数に基づいて、対象期間の人口推計単位ごとの人口を導出する人口導出部と、をさらに備えてもよい。また、このような情報処理装置は、導出された人口に対し、予め定められた基準に基づき秘匿処理を行う秘匿処理部、をさらに備えてもよい。
【００１４】
さて、情報処理装置に係る本発明は、情報処理装置によって実行される情報処理方法に係る発明として捉えることができ、以下のように記述することができる。以下の情報処理方法に係る発明は、上述した情報処理装置に係る発明と同様の作用・効果を奏する。
【００１５】
本発明の一側面に係る情報処理方法は、セクタごとのセクタ識別情報と当該セクタのセクタ中心位置情報とを含む１つ以上のレコードから成る基地局データを記憶した基地局データ記憶部を備えた情報処理装置、によって実行される情報処理方法であって、携帯端末を識別する端末識別情報と携帯端末が在圏するセクタを識別するセクタ識別情報と携帯端末の位置に関する位置情報と位置情報が取得された位置取得時刻情報とを含む位置データを取得する位置データ取得ステップと、位置取得時刻が所定の位置データ抽出期間内にある位置データと基地局データとを照合することで、位置データ内のセクタ識別情報自身またはセクタ識別情報に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に欠落している位置データを抽出する欠落位置データ抽出ステップと、抽出された位置データについての特徴量、又は、位置データの数、および、当該位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していたセクタ識別情報に関する基地局データのレコードまたは欠落していたセクタ中心位置情報を生成する欠落セクタ情報生成部と、生成された基地局データのレコードまたはセクタ中心位置情報によって、前記基地局データ記憶部に記憶された基地局データを補完する基地局データ補完ステップと、を備えることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明に係る情報処理方法は、補完された基地局データを用いて人口を推計するための情報処理方法として、以下のように記述できる。即ち、本発明に係る情報処理方法は、補完された基地局データに基づいてセクタ勢力範囲を推計するセクタ勢力範囲推計ステップと、推計により得られたセクタ勢力範囲と予め定められた人口推計単位とにおいて、各セクタ勢力範囲について地理的に重なる人口推計単位ごとの面積按分比を算出する面積按分比算出ステップと、算出された各セクタ勢力範囲についての人口推計単位ごとの面積按分比、位置取得時刻が人口推計の対象期間内にある位置データについての特徴量、対象期間の長さ、および、端末数を人口に変換するための拡大係数に基づいて、対象期間の人口推計単位ごとの人口を導出する人口導出ステップと、をさらに備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、実際のネットワーク実装に合致するよう基地局データを適切に補完することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１、第２実施形態の情報処理装置を示す機能ブロック図である。
【図２】第１実施形態の欠落セクタ情報生成部を示す機能ブロック図である。
【図３】第１実施形態の情報処理装置により実行される処理を示すフロー図である。
【図４】図３の処理過程における、位置データ、特徴量付き位置データ、基地局データ、情報結合部による結合後のデータ、および補完した後の基地局データのそれぞれのデータ例を示す図である。
【図５】欠落セクタ情報生成部による処理を説明するための図である。
【図６】第２実施形態の欠落セクタ情報生成部を示す機能ブロック図である。
【図７】第２実施形態の情報処理装置により実行される処理を示すフロー図である。
【図８】第３実施形態の情報処理装置を示す機能ブロック図である。
【図９】第３実施形態の情報処理装置により実行される処理を示すフロー図である。
【図１０】セクタ勢力範囲の推計処理を説明するための図である。
【図１１】面積按分比の算出処理を説明するための図である。
【図１２】面積按分比の算出処理を説明するための図である。
【図１３】位置データと面積按分比との結合後のデータ例を示す図である。
【図１４】第１実施形態の変形例に係る情報処理装置を示す機能ブロック図である。
【図１５】端末数推計の考え方を説明するための図である。
【図１６】端末数推計に係る計算方法を説明するための図である。
【図１７】秘匿処理を示すフロー図である。
【図１８】第１〜第３実施形態の情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照しながら、本発明に係る各種の実施形態を順に説明する。なお、本件における「位置データ」とは、携帯端末を識別する端末識別子と、携帯端末が在圏するセクタを識別するセクタ識別子と、携帯端末の位置に関する位置情報（例えば緯度・経度情報）と、位置情報が取得された位置取得時刻情報と、を含むデータを広く意味し、例えば、携帯端末にて生成された位置登録信号に含まれる情報（以下「位置登録情報」という）、上記セクタ識別子が付加されたＧＰＳ位置情報などが含まれる。ＧＰＳ位置情報は、その生成時には上記のセクタ識別子を含まないが、携帯端末からのＧＰＳ位置情報を受信した基地局によって上記セクタ識別子が付加され、後述の情報処理装置１０（図１）はセクタ識別子付きのＧＰＳ位置情報を取得可能とされている。また、ＧＰＳ位置情報は、その生成時に上記のセクタ識別子を含む場合も想定される。この場合、携帯端末がＧＰＳ位置情報を生成した際に上記セクタ識別子が付加され、後述の情報処理装置１０（図１）はセクタ識別子付きのＧＰＳ位置情報を取得可能とされている。位置登録情報には、位置登録信号が生成された要因（例えば、周期的位置登録、携帯端末が位置登録エリア境界を跨いだこと（いわゆるＬＡ跨り）、携帯端末の電源オン等によるアタッチ処理の実行、携帯端末の電源オフ等によるデタッチ処理の実行など）を示す生成要因情報が含まれており、この生成要因情報に基づいて、位置登録情報のうち、例えば、携帯端末が位置登録エリア境界を跨いだことに起因して生成された位置登録情報（以下「ＬＡ跨り位置登録情報」と称する）を除外することや、周期的位置登録に起因して生成された位置登録情報のみを抽出すること等が可能とされている。
【００２０】
［第１実施形態］
第１、第２実施形態では、携帯端末の位置データの一例として「位置登録情報に対応する位置データ」（以下では「位置登録情報」と表記する）のみを使用して、基地局データを補完する処理を説明する。詳細は後述するが、第２実施形態では、位置データの種別に応じて抽出された位置データに基づき算出されたセクタ情報と、上記抽出を行う前の位置データに基づき算出されたセクタ情報と、に基づいて、基地局データを補完する処理を説明する。ここでの「セクタ情報」とは、セクタごとのセクタ識別情報と当該セクタのセクタ中心位置情報とを含む情報であり、基地局データにおける１レコードに相当する。このような第２実施形態に先立ち、第１実施形態では、対象とすべき全ての位置データに基づきセクタ情報を算出し、基地局データを補完する処理を説明する。
【００２１】
図１には、第１実施形態にて基地局データ補完に係る一連の処理を実行する情報処理装置１０の構成を示す。図１に示すように、情報処理装置１０は、後述する予め定められた取得元から携帯端末の位置データ（ここでは位置登録情報）を取得する位置データ取得部１１と、取得された位置データを記憶する位置データ記憶部１２と、位置データに対し当該位置データについての後述する「特徴量」を算出する特徴量算出部１３と、セクタごとのセクタ識別子と当該セクタのセクタ中心位置情報とを含む１つ以上のレコードから成る基地局データを記憶した基地局データ記憶部１４と、位置取得時刻が予め定められた位置データ抽出期間内にある位置データと基地局データとを、セクタ識別子をキーにして照合することで、位置データ内のセクタ識別子自身または位置データ内のセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に欠落している位置データ（以下「欠落位置データ」という）を抽出する欠落位置データ抽出部１５と、欠落位置データについての特徴量および当該欠落位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していたセクタ識別子に関する基地局データのレコードまたは欠落していたセクタ中心位置情報を生成する欠落セクタ情報生成部１６と、生成された基地局データのレコードまたはセクタ中心位置情報によって、基地局データ記憶部１４に記憶された基地局データを補完する基地局データ補完部１７と、を備える。以下、各構成部の機能を補足説明する。
【００２２】
位置データ取得部１１により取得される位置データは、図４（ａ）に示すように、携帯端末を識別する端末識別子と、携帯端末が在圏するセクタを識別するセクタ識別子と、携帯端末の位置を示す位置情報（位置情報緯度および位置情報経度）と、位置情報が取得された位置取得時刻情報とを含む。また、位置データ取得部１１による位置データの取得元は、特定の装置に限定されるものではない。例えば、位置データ取得部１１は、携帯端末にて生成された位置登録情報を基地局経由で取得してもよいし、ネットワークにおいて基地局の上位にあるＲＮＣ（無線ネットワーク制御装置）又は交換機経由で取得してもよい。
【００２３】
上記の欠落位置データ抽出部１５による抽出処理に関する「位置データ抽出期間」としては、例えば、２０１１年９月１日〜２０１１年９月３０日の１ヶ月の期間、２０１１年９月２４日〜２０１１年９月３０日の１週間の期間、２０１１年９月３０日の１日の期間など、さまざまな期間を設定することができる。
【００２４】
特徴量算出部１３は、位置取得時刻が上記の位置データ抽出期間内にある位置データのそれぞれについて、当該対象とする位置データ（「対象位置データ」という）と同一の端末識別情報を含む位置データ（即ち、同一の携帯端末に関する位置データ）のうち、位置取得時刻が時系列上で対象位置データの直前の位置データに含まれる位置取得時刻情報、および、位置取得時刻が時系列上で対象位置データの直後の位置データに含まれる位置取得時刻情報を取得し、直前の位置データの位置取得時刻と直後の位置データの位置取得時刻との時間差を対象位置データの特徴量として算出する。さらに、特徴量算出部１３は、図４（ｂ）に示すように、位置データ（図４（ａ））に特徴量の情報を付加し、付加後の特徴量付き位置データを欠落位置データ抽出部１５へ出力する。なお、位置データへの特徴量の情報の付加は、欠落位置データ抽出部１５における欠落位置データの抽出の前までに実行すればよく、後述するセクタ中心位置情報と位置データとの結合後に実行してもよい。また、本実施形態では、特徴量算出部１３により特徴量が算出される対象位置データを、位置データ抽出期間内にある位置データとしたが、これに限定されるものではなく、「位置データ抽出期間を含んだ期間」内の位置データであればよく、例えば位置データ取得部１１により取得された全て位置データを対象位置データとして特徴量を算出してもよい。
【００２５】
基地局データ記憶部１４は、図４（ｃ）に示すように、セクタごとのセクタ識別子と当該セクタのセクタ中心位置情報（セクタ中心緯度およびセクタ中心経度）とを含む１つ以上のレコードから成る基地局データを記憶している。なお、図４（ｃ）の基地局データにおいて、セクタ識別子「abcdef012」に関するセクタ中心位置情報は欠落しており、「Ｎ／Ａ」（即ち、Not Available）と表記している。
【００２６】
欠落位置データ抽出部１５は、図１に示すように、情報結合部１５Ａと情報抽出部１５Ｂとを含む。このうち情報結合部１５Ａは、位置取得時刻が位置データ抽出期間内にある位置データと基地局データとを、セクタ識別子をキーにして照合し、位置データにおけるセクタ識別子自身が基地局データ内に存在すれば、位置データにおけるセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報を基地局データから取得し、該セクタ中心位置情報を特徴量付き位置データに結合する。このとき、位置データにおけるセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に存在しなければ、情報結合部１５Ａは、当該セクタ中心位置情報として、欠落を示す所定の情報（例えば「Ｎ／Ａ」（Not Available））を特徴量付き位置データに結合してもよいし、セクタ中心位置情報の結合を回避してもよい。また、位置データにおけるセクタ識別子自身が基地局データ内に存在しない場合も、情報結合部１５Ａは、上記同様、当該セクタ中心位置情報として、欠落を示す所定の情報（例えば「Ｎ／Ａ」）を特徴量付き位置データに結合してもよいし、セクタ中心位置情報の結合を回避してもよい。図４（ｄ）には、位置データにおけるセクタ識別子が基地局データ内に存在するものの当該セクタ識別子に関するセクタ中心位置情報が欠落していた場合の結合後の特徴量付き位置データの一例を示している。この例では、基地局データにてセクタ識別子「abcdef012」に関するセクタ中心位置情報が欠落しているため、結合後の特徴量付き位置データにおけるセクタ中心位置情報として、欠落を示す所定の情報（例えば「Ｎ／Ａ」）がセットされている。なお、結合後の特徴量付き位置データでは、端末識別子は必須ではないため、図４（ｄ）の例には表記していない。即ち、端末識別子は、結合後の特徴量付き位置データに含まれていてもよいし、含まれていなくてもよい。
【００２７】
情報抽出部１５Ｂは、結合後の特徴量付き位置データから欠落位置データを抽出し、欠落セクタ情報生成部１６へ出力する。例えば、情報抽出部１５Ｂは、結合後の特徴量付き位置データのうち、少なくとも「セクタ中心位置情報」が欠落しているデータを抽出することで、欠落位置データ（位置データ内のセクタ識別子自身または位置データ内のセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に欠落している位置データ）を抽出することができる。
【００２８】
欠落セクタ情報生成部１６は、図２に示すように、特徴量小計算出部１６Ａと乗算処理部１６Ｂと総和処理部１６Ｃと算出処理部１６Ｄとを備え、欠落位置データにおけるセクタ識別子ごとに、以下の式（１）による重み付け演算を行うことで、欠落していたセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）を生成する。
Σ(位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計)／特徴量総和 (1)
【００２９】
詳細は図５の例を用いて後述するが、欠落セクタ情報生成部１６では、上記抽出された欠落位置データにおけるセクタ識別子ごとに、以下の処理が行われる。特徴量小計算出部１６Ａは、対象とするセクタ識別子を含んだ欠落位置データを位置情報緯度・位置情報経度ごとに分類し、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量の和（特徴量小計）を算出する。乗算処理部１６Ｂは、位置情報緯度と特徴量小計とを乗算してその積の合計を算出するとともに、位置情報経度と特徴量小計とを乗算してその積の合計を算出する。即ち、Σ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を算出する。総和処理部１６Ｃは、特徴量小計の総和（特徴量総和）を算出する。算出処理部１６Ｄは、Σ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を特徴量総和により割算することで、欠落位置データに関する特徴量を重みとした緯度・経度の重心を求め、得られた緯度・経度の重心を、対象とするセクタ識別子のセクタに関するセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）として当該セクタ識別子に対応付ける。こうして得られた、セクタ識別子に対応付けられた欠落セクタ情報は、基地局データ補完部１７へ出力され、基地局データ補完部１７は、欠落セクタ情報によって、基地局データ記憶部１４に記憶されている基地局データを補完する。これにより、図４（ｅ）に示すように、セクタ識別子「abcdef012」に関するセクタ中心位置情報が補完された「補完した後の基地局データ」が得られる。なお、上記のような欠落セクタ情報生成部１６における処理を欠落位置データにおけるセクタ識別子ごとに実行するために、例えば、特徴量小計算出部１６Ａが、抽出された欠落位置データをセクタ識別子ごとに分類して、処理対象となるセクタ識別子に関する情報を算出処理部１６Ｄあてに転送し、算出処理部１６Ｄが、当該処理対象となるセクタ識別子に関する情報に基づいて、未処理のセクタ識別子が残っているか否かを判断してもよい。
【００３０】
なお、図１８には、図１の情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す。図１８に示すように情報処理装置１０は、ＣＰＵ１０Ａ、主記憶装置であるＲＡＭ１０Ｂ及びＲＯＭ１０Ｃ、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１０Ｄ、ディスプレイ等の出力装置１０Ｅ、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１０Ｆ、および、ハードディスク等の補助記憶装置１０Ｇを含むコンピュータにより構成されている。図１、図２において説明した各機能は、図１８に示すＣＰＵ１０Ａ、ＲＡＭ１０Ｂ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、ＣＰＵ１０Ａの制御のもとで入力装置１０Ｄ、出力装置１０Ｅおよび通信モジュール１０Ｆを動作させるとともに、ＲＡＭ１０Ｂおよび補助記憶装置１０Ｇにおけるデータの読み出し、書き込みを行うことによって実現される。第２実施形態以降で説明する情報処理装置１０、１０Ｓ（図８）、１０Ｔ（図１４）についても、同様のハードウェア構成とされている。また、これら情報処理装置１０、１０Ｓ、１０Ｔの各々は、１台のコンピュータにより構成されることに限定されるものではなく、相互に通信接続可能な複数のコンピュータにより構成してもよい。
【００３１】
次に、図３のフロー図に沿って、図１の情報処理装置１０により実行される処理（本発明の情報処理方法に係る処理）を説明する。
【００３２】
位置データ取得部１１は、予め定められた取得元から携帯端末の位置データ（ここでは位置登録情報）を取得する（図３のステップＳ１）。取得された位置データは、位置データ記憶部１２により記憶される。
【００３３】
特徴量算出部１３は、位置取得時刻が前述した位置データ抽出期間内にある位置データのそれぞれについて、当該対象とする位置データ（「対象位置データ」という）と同一の端末識別情報を含む位置データ（即ち、同一の携帯端末に関する位置データ）のうち、位置取得時刻が時系列上で対象位置データの直前の位置データに含まれる位置取得時刻情報、および、位置取得時刻が時系列上で対象位置データの直後の位置データに含まれる位置取得時刻情報を取得し、直前の位置データの位置取得時刻と直後の位置データの位置取得時刻との時間差を対象位置データの特徴量として算出する（ステップＳ２）。このとき特徴量算出部１３は、図４（ｂ）に示すように、位置データ（図４（ａ））に特徴量の情報を付加し、付加後の特徴量付き位置データを情報結合部１５Ａへ出力する。
【００３４】
情報結合部１５Ａは、特徴量付き位置データのうち位置取得時刻が位置データ抽出期間内にある位置データと、基地局データ記憶部１４に記憶されている基地局データとを、セクタ識別子をキーにして照合し、位置データにおけるセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報を基地局データから取得し、該セクタ中心位置情報を特徴量付き位置データに結合する（ステップＳ３）。このとき、情報結合部１５Ａは、位置データにおけるセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に存在しなければ、情報結合部１５Ａは、当該セクタ中心位置情報として、欠落を示す所定の情報（例えば「Ｎ／Ａ」）を特徴量付き位置データに結合してもよいし、セクタ中心位置情報の結合を回避してもよい。また、位置データにおけるセクタ識別子自身が基地局データ内に存在しない場合も、情報結合部１５Ａは、上記同様、当該セクタ中心位置情報として、欠落を示す所定の情報（例えば「Ｎ／Ａ」）を特徴量付き位置データに結合してもよいし、セクタ中心位置情報の結合を回避してもよい。そして、情報抽出部１５Ｂは、結合後の特徴量付き位置データから欠落位置データを抽出し、欠落セクタ情報生成部１６へ出力する（ステップＳ４）。例えば、情報抽出部１５Ｂは、結合後の特徴量付き位置データのうち、少なくとも「セクタ中心位置情報」が欠落しているデータを抽出することで、欠落位置データ（位置データ内のセクタ識別子自身または位置データ内のセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報が基地局データ内に欠落している位置データ）を抽出することができる。図４（ｃ）に示す基地局データの例では、セクタ識別子「abcdef012」に関するセクタ中心位置情報が欠落しているため、図４（ｄ）のように、結合後の特徴量付き位置データにおけるセクタ中心位置情報も欠落することとなる。ステップＳ４では、図４（ｄ）のようなセクタ中心位置情報が欠落している欠落位置データが抽出される。
【００３５】
次に、ステップＳ５Ａ〜Ｓ８Ｄにて、欠落セクタ情報生成部１６は、欠落位置データにおけるセクタ識別子ごとに、前述した式（１）による重み付け演算を行うことで、欠落していたセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）を生成する。ここでは、図５を用いて欠落セクタ情報生成部１６の処理を説明する。図５には、基地局データにおいてセクタ中心位置情報が欠落しているセクタＹが示されており、このセクタＹのセクタ識別子を含んだ位置データがステップＳ４で欠落位置データとして抽出されたとする。また、ここでは、セクタＹのセクタ識別子を含んだ位置データ（位置登録情報）における位置情報緯度・位置情報経度の組合せとして図５の右上部に示すａ〜ｆの６つがあるものとし、便宜上、緯度と経度は小数点以下１けた目までの数値で説明する。
【００３６】
まず、特徴量小計算出部１６Ａは、抽出された欠落位置データをセクタ識別子ごとに分類し、当該セクタ識別子のうち対象とするセクタ識別子を含んだ欠落位置データを位置情報緯度・位置情報経度ごとに分類し、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量の和（特徴量小計）を算出する（ステップＳ５Ａ）。これにより、例えば図５の右上部に示すように、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量小計が算出される。なお、欠落位置データをセクタ識別子ごとに分類することで得られた「処理対象となるセクタ識別子に関する情報」は、算出処理部１６Ｄあてに転送され、後述のステップＳ８Ｄにて用いられる。また、上記のセクタ識別子ごとへの分類処理は最初の１回だけ実行すればよい。
【００３７】
次に、乗算処理部１６Ｂは、図５の下部に示すように、位置情報緯度と特徴量小計とを乗算してその積の合計を算出するとともに、位置情報経度と特徴量小計とを乗算してその積の合計を算出することで、Σ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を求める（ステップＳ６Ａ）。また、総和処理部１６Ｃは、特徴量小計の総和（特徴量総和）を算出する（ステップＳ７Ａ）。図５の下部に示すように、特徴量総和「１５０」が求められる。なお、ステップＳ６Ａ、Ｓ７Ａの処理は、同時並行で実行してもよいし、ステップＳ７Ａ、Ｓ６Ａの順に実行してもよい。
【００３８】
さらに、算出処理部１６Ｄは、Σ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を特徴量総和により割算することで、欠落位置データに関する特徴量を重みとした緯度・経度の重心を求め、得られた緯度・経度の重心を、対象とするセクタ識別子のセクタに関するセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）として当該セクタ識別子に対応付ける（ステップＳ８Ａ）。例えば図５の下部に示すように、欠落セクタ情報として（セクタ中心緯度，セクタ中心経度）＝（34.617，139.182）が求められる。そして、算出処理部１６Ｄは、処理対象となるセクタ識別子に関する情報に基づいて、未処理のセクタ識別子が残っているか否かを判断する（ステップＳ８Ｄ）。未処理のセクタ識別子が残っていれば、ステップＳ５Ａへ戻り、未処理のセクタ識別子を含んだ欠落位置データについてステップＳ５Ａ〜Ｓ８Ａの処理を実行する。一方、未処理のセクタ識別子が残っていなければ、セクタ識別子に対応付けられたセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）が基地局データ補完部１７へ出力され、後述のステップＳ９が実行される。
【００３９】
最後に、基地局データ補完部１７は、欠落セクタ情報によって、基地局データ記憶部１４に記憶されている基地局データを補完する（ステップＳ９）。これにより図４（ｅ）に示すように、補完した後の基地局データでは、セクタ識別子「abcdef012」に関するセクタ中心位置情報が補完されることとなる。なお、本実施形態では、基地局データ内に、セクタ識別子は存在するものの当該セクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報が欠落している例を用いて説明したが、本発明は、基地局データ内にセクタ識別子とセクタ中心位置情報の両方が欠落している場合にも適用可能である。この場合は、例えば、ステップＳ９にて基地局データ補完部１７は、欠落していたセクタ識別子とセクタ中心位置情報の両方を基地局データに追加することで、基地局データを補完すればよい。
【００４０】
以上のようにして、欠落位置データを抽出し、抽出された欠落位置データについての特徴量および位置情報に基づいて、欠落していたセクタ中心位置情報を生成し、生成されたセクタ中心位置情報によって基地局データを補完することで、実際のネットワーク実装に合致するよう基地局データを適切に補完することができる。
【００４１】
［特徴量と端末数推計について］
前述したように、「特徴量」とは、携帯端末によって生成された位置データについての推定生成密度に対応する情報であり、ここでの「推定生成密度」とは、当該位置データを生成した携帯端末が、当該位置データの生成時刻（上記の位置取得時刻に相当）周辺で単位時間あたりに生成する位置データの数の推定値を意味する。そのため、ある領域（例えばセクタ）に在圏する携帯端末によって所定の観測期間内に生成された位置データについての特徴量の和は、当該領域に在圏する携帯端末の端末数に相関する。以下、この点について説明する。
【００４２】
まず、位置データの生成時間間隔が変動することによる影響を校正しつつ端末数を推計する処理の考え方および計算方法を説明する。図１５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ａ１，ａ２，…，ａｎがセクタＳを通過し、各端末ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間がｔｉ（０＜ｔｉ≦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（２）で表わされる。
【数１】
即ち、各端末ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔｉ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ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔｉの真の値は観測不能であるが、各端末ａｉ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。
【００４３】
端末ａｉが観測期間内にセクタＳで発信した信号を、時刻順に
【数２】
（ｘｉは、端末ａｉ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ｑｉｊ（ｊは１以上ｘｉ以下の整数）からｍの値を推計することに他ならない。
【００４４】
さて、図１６に基づき端末数推計の計算方法を説明する。端末ａｉから信号ｑｉｊが送信される密度（即ち、単位時間あたりの信号数）をｐｉ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ａｉが観測期間内にセクタＳで発信した信号の総数ｘｉの期待値Ｅ（ｘｉ）は、Ｅ（ｘｉ）＝ｔｉ×ｐｉであるため、端末ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔｉの期待値Ｅ（ｔｉ）について以下の式（３）が成立する。
Ｅ（ｔｉ）＝ｘｉ／ｐｉ （３）
ここで、信号ｑｉｊの送信時刻をｕｉｊとしたとき、信号ｑｉｊの密度ｐｉｊは、以下の式（４）で与えられる。
ｐｉｊ＝２／（ｕｉ（ｊ＋１）−ｕｉ（ｊ−１）） （４）
ここで、信号ｑｉｊを対象の位置データに係る信号とすると、信号ｑｉ（ｊ-１）は直前の位置データに係る信号、信号ｑｉ（ｊ＋１）は直後の位置データに係る信号に相当する。本実施形態では、直前の位置データに係る信号ｑｉ（ｊ-１）の送信時刻ｕｉ（ｊ−１）と直後の位置データに係る信号ｑｉ（ｊ＋１）の送信時刻ｕｉ（ｊ＋１）の差、即ち、上記式（４）の（ｕｉ（ｊ＋１）−ｕｉ（ｊ−１））を、対象の位置データについての特徴量ｗｉｊとする。そのため、上記式（４）は、以下となる。即ち、特徴量ｗｉｊは、密度ｐｉｊの逆数に対応づけて算出することができる。
ｐｉｊ＝２／（ｕｉ（ｊ＋１）−ｕｉ（ｊ−１））＝２／ｗｉｊ （５）
このとき密度ｐｉは、
【数３】
で与えられるため、端末数ｍの推計値Ｅ（ｍ）は、以下の式（７）に示すように、特徴量ｗｉｊの総和を２Ｔで割算することで求めることができる。
【数４】
【００４５】
なお、図１６の例に示すように、観測期間内であり且つ端末ａｉがセクタＳに滞在していた期間内に、端末ａｉは信号ｑｉ１、ｑｉ２、ｑｉ３を送信し、信号ｑｉ１の直前に信号ｑｉ０を、信号ｑｉ３の直後に信号ｑｉ４を送信したものとし、信号ｑｉ０、ｑｉ１、ｑｉ２、ｑｉ３、ｑｉ４の送信時刻をそれぞれｕｉ０、ｕｉ１、ｕｉ２、ｕｉ３、ｕｉ４とすると、上記の考え方は、端末ａｉの観測期間内のセクタＳの滞在時間ｔｉを、（ｕｉ０とｕｉ１の中点）から（ｕｉ３とｕｉ４の中点）までの期間と推計することに相当する。なお、端末ａｉ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ｑｉ４を送信している。但し、滞在時間ｔｉ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ｔｉの終了時刻を観測期間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。
【００４６】
さて、上記式（７）に示すように、端末数ｍの推計値Ｅ（ｍ）は、特徴量ｗｉｊの和を２Ｔで割算することで求めることができるため、ある領域（例えばセクタ）に在圏する携帯端末によって所定の観測期間内に生成された位置データについての特徴量の和は、当該領域に在圏する携帯端末の端末数に相関する。
【００４７】
これを利用することで、図５の例のように、ａ〜ｆの位置情報緯度・位置情報経度ごとに特徴量小計を求め、得られた位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量小計（即ち、位置情報緯度・位置情報経度ごとの端末数に相関する値）を重みとして、以下の式（８）による重み付け演算を行うことで、位置データの生成時間間隔が変動することによる影響を校正しつつ、セクタ中心緯度・経度を精度良く求めることができる。
Σ(位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計)／特徴量総和 (8)
【００４８】
［第２実施形態］
第２実施形態では、位置データの種別に応じて抽出された位置データに基づき算出されたセクタ情報と、上記抽出を行う前の位置データに基づき算出されたセクタ情報と、に基づいて、基地局データを補完する処理を説明する。なお、上記の「位置データの種別」として、以下では、位置データの生成要因を利用した例を示す。位置データの種別に応じた抽出方法として、例えば、位置登録情報に含まれる前述した生成要因情報を参照することで、位置データのうちＬＡ跨り位置登録情報のみを除外する（即ち、ＬＡ跨り位置登録情報以外の位置データを抽出する）方法、位置データのうち周期的位置登録に起因して生成された位置登録情報のみを抽出する方法、などを実行できる。また、「位置データの種別」としては、上記の生成要因以外に、例えば位置データの生成時刻なども適用可能である。
【００４９】
以下では、位置データのうちＬＡ跨り位置登録情報のみを除外する方法を用いて、対象とすべき位置データのうちＬＡ跨り位置登録情報を除外した位置データに基づき算出されたセクタ情報と、ＬＡ跨り位置登録情報を除外しない位置データに基づき算出されたセクタ情報とに基づいて、基地局データを補完する例を説明する。
【００５０】
第２実施形態の情報処理装置の全体構成は、第１実施形態で述べた図１の構成と同様であるため、説明を省略する。ただし、欠落セクタ情報生成部１６の内部構成が第１実施形態とは異なるため、図６を用いて欠落セクタ情報生成部１６の構成を説明する。
【００５１】
図６に示すように、欠落セクタ情報生成部１６は、第１実施形態と同様の機能を持つ特徴量小計算出部１６Ａ、乗算処理部１６Ｂ、総和処理部１６Ｃおよび算出処理部１６Ｄを備え、さらに、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅ、ＬＡ除外乗算処理部１６Ｆ、ＬＡ除外総和処理部１６Ｇ、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈおよび按分点算出処理部１６Ｉが追加された構成とされている。このうちＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅ、ＬＡ除外乗算処理部１６Ｆ、ＬＡ除外総和処理部１６ＧおよびＬＡ除外算出処理部１６Ｈは、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データにおけるセクタ識別子ごとに、第１実施形態と同様の重み付け演算を行うことで、特徴量を重みとした緯度・経度の重心を求める。以下、これらの追加された各構成部の機能を説明する。
【００５２】
このうち、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅは、位置登録情報に含まれる生成要因情報を参照することで、図１の情報抽出部１５Ｂから出力された欠落位置データのうちＬＡ跨り位置登録情報を除外し、除外した後の欠落位置データにおけるセクタ識別子のうち、対象とするセクタ識別子を含んだ欠落位置データを位置情報緯度・位置情報経度ごとに分類し、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量の和（特徴量小計）を算出する。
【００５３】
ＬＡ除外乗算処理部１６Ｆは、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅにより算出された特徴量小計と位置情報緯度とを乗算してその積の合計を算出するとともに、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅにより算出された特徴量小計と位置情報経度とを乗算してその積の合計を算出する。即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データを対象として、Σ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を算出する。ＬＡ除外総和処理部１６Ｇは、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅにより算出された特徴量小計の総和（特徴量総和）を算出する。ＬＡ除外算出処理部１６Ｈは、ＬＡ除外乗算処理部１６Ｆにより算出されたΣ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を、ＬＡ除外総和処理部１６Ｇにより算出された特徴量総和により割算することで、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データに関する特徴量を重みとした緯度・経度の重心を求め、得られた緯度・経度の重心を、対象とするセクタ識別子に対応付ける。なお、上記のような処理をセクタ識別子ごとに実行するために、例えば、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅが、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データをセクタ識別子ごとに分類して、処理対象となるセクタ識別子に関する情報をＬＡ除外算出処理部１６Ｈあてに転送し、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈが、当該処理対象となるセクタ識別子に関する情報に基づいて、未処理のセクタ識別子が残っているか否かを判断してもよい。
【００５４】
上記のようにしてＬＡ除外算出処理部１６Ｈにより得られた、セクタ識別子ごとに対応付けられた緯度・経度の重心の情報、および、第１実施形態と同様の手法で算出処理部１６Ｄにより得られた、セクタ識別子ごとに対応付けられた緯度・経度の重心の情報は、按分点算出処理部１６Ｉへ出力される。なお、変形例として、欠落セクタ情報生成部１６において、対象とするセクタ識別子について、後述する按分点算出処理部１６Ｉによる按分点算出までの処理を実行し、以後、各セクタ識別子について上記のように按分点算出までの処理を繰り返す処理形態を採用してもよい。
【００５５】
按分点算出処理部１６Ｉは、セクタ識別子をキーにして、算出処理部１６Ｄから得られた緯度・経度の重心の情報とＬＡ除外算出処理部１６Ｈから得られた緯度・経度の重心の情報とを関連付け、セクタ識別子ごとに、算出処理部１６Ｄにより算出された緯度・経度の重心（即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外しない欠落位置データに関する緯度・経度の重心）と、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈにより算出された緯度・経度の重心（即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データに関する緯度・経度の重心）との間の所定の按分点（例えば中間値）を算出し、得られたセクタ識別子ごとの按分点情報を、当該セクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）として図１の基地局データ補完部１７へ出力する。なお、ある特定のセクタ識別子を含む位置データが全てＬＡ跨り位置登録情報であるケースが起こりうる。このケースでは、上記特定のセクタ識別子は、算出処理部１６Ｄから得られた緯度・経度の重心の情報に係るセクタ識別子の中に存在するものの、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈから得られた緯度・経度の重心の情報に係るセクタ識別子の中には存在しないことになる。このような場合、上記の按分点算出ができないため、按分点算出処理部１６Ｉは、例えば、算出処理部１６Ｄから得られた緯度・経度の重心の情報を、当該合致しないセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報とすればよい。
【００５６】
次に、図７のフロー図に沿って、第２実施形態の情報処理装置１０により実行される処理（本発明の情報処理方法に係る処理）を説明する。図７においてステップＳ１〜Ｓ４およびＳ５Ａ〜Ｓ８Ａ、Ｓ８Ｄの処理は、第１実施形態の処理と同様なので、ここでは説明を省略する。図７に示すように、ステップＳ５Ｂ〜Ｓ８Ｂの処理は、一例として、ステップＳ５Ａ〜Ｓ８Ａの処理と同時並行で実行される。ただし、同時並行で実行することは必須ではなく、ステップＳ５Ｂ〜Ｓ８Ｂの処理は、ステップＳ５Ａ〜Ｓ８Ａの処理の後に実行してもよいし、ステップＳ５Ａ〜Ｓ８Ａの処理の前に実行してもよく、このように順次実行する場合は、未処理のセクタ識別子が残っているか否かの判断処理（ステップＳ８Ｄ、Ｓ８Ｅ）は、ステップＳ５Ａ〜Ｓ８Ａの処理およびステップＳ５Ｂ〜Ｓ８Ｂの処理の後に実行すればよい。
【００５７】
ステップＳ５Ｂでは、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅが、位置登録情報に含まれる生成要因情報を参照することで、図１の情報抽出部１５Ｂから出力された欠落位置データのうちＬＡ跨り位置登録情報を除外し、除外した後の欠落位置データをセクタ識別子ごとに分類し、当該セクタ識別子のうち対象とするセクタ識別子を含んだ欠落位置データを位置情報緯度・位置情報経度ごとに分類し、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量の和（特徴量小計）を算出する。なお、欠落位置データをセクタ識別子ごとに分類することで得られた「処理対象となるセクタ識別子に関する情報」は、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈあてに転送され、後述のステップＳ８Ｅにて用いられる。また、上記のセクタ識別子ごとへの分類処理は最初の１回だけ実行すればよい。
【００５８】
次のステップＳ６Ｂでは、ＬＡ除外乗算処理部１６Ｆが、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅにより算出された特徴量小計と位置情報緯度とを乗算してその積の合計を算出するとともに、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅにより算出された特徴量小計と位置情報経度とを乗算してその積の合計を算出する。即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データを対象として、Σ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を算出する。次のステップＳ７Ｂでは、ＬＡ除外総和処理部１６Ｇが、ＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅにより算出された特徴量小計の総和（特徴量総和）を算出する。そして、ステップＳ８Ｂでは、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈが、ＬＡ除外乗算処理部１６Ｆにより算出されたΣ（位置情報緯度×特徴量小計，位置情報経度×特徴量小計）を、ＬＡ除外総和処理部１６Ｇにより算出された特徴量総和により割算することで、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データに関する特徴量を重みとした緯度・経度の重心を求め、得られた緯度・経度の重心を、対象とするセクタ識別子に対応付ける。そして、ステップＳ８ＥでＬＡ除外算出処理部１６Ｈは、処理対象となるセクタ識別子に関する情報に基づいて、未処理のセクタ識別子が残っているか否かを判断する。未処理のセクタ識別子が残っていれば、ステップＳ５Ｂへ戻り、未処理のセクタ識別子を含んだ欠落位置データについてステップＳ５Ｂ〜Ｓ８Ｂの処理を実行する。一方、未処理のセクタ識別子が残っていなければ、セクタ識別子ごとに対応付けられた緯度・経度の重心の情報が基地局データ補完部１７へ出力され、後述のステップＳ８Ｆが実行される。
【００５９】
上記のようにしてＬＡ除外算出処理部１６Ｈにより得られた、セクタ識別子ごとに対応付けられた緯度・経度の重心の情報、および、第１実施形態と同様の手法で算出処理部１６Ｄにより得られた、セクタ識別子ごとに対応付けられた緯度・経度の重心の情報は、按分点算出処理部１６Ｉへ出力され、ステップＳ８Ｆにおいて按分点算出処理部１６Ｉは、セクタ識別子をキーにして、算出処理部１６Ｄから得られた緯度・経度の重心の情報とＬＡ除外算出処理部１６Ｈから得られた緯度・経度の重心の情報とを関連付け、セクタ識別子ごとに、算出処理部１６Ｄにより算出された緯度・経度の重心（即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外しない欠落位置データに関する緯度・経度の重心）と、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈにより算出された緯度・経度の重心（即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データに関する緯度・経度の重心）との間の所定の按分点（例えば中間値）を算出し、得られたセクタ識別子ごとの按分点情報を、当該セクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）として図１の基地局データ補完部１７へ出力する。
【００６０】
そして、基地局データ補完部１７は、按分点算出処理部１６Ｉから得られた欠落セクタ情報によって、基地局データ記憶部１４に記憶されている基地局データを補完する（ステップＳ９）。これにより図４（ｅ）に示すように、補完した後の基地局データでは、セクタ識別子「abcdef012」に関するセクタ中心位置情報が補完されることとなる。
【００６１】
以上のように、欠落セクタ情報生成部１６において、算出処理部１６Ｄにより算出された緯度・経度の重心（即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外しない欠落位置データに関する緯度・経度の重心）と、ＬＡ除外算出処理部１６Ｈにより算出された緯度・経度の重心（即ち、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した後の欠落位置データに関する緯度・経度の重心）との間の所定の按分点（ここでは例えば中間値）を算出し、得られた按分点情報を、欠落していたセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）として生成することで、位置登録エリア境界付近では、位置登録エリア境界から少し離れた位置よりも、位置登録情報がより頻繁に生成されることに起因した不都合を抑制することができる。
【００６２】
なお、第２実施形態では、位置データの種別に応じて抽出された位置データとして、ＬＡ跨り位置登録情報を除外した位置データを用いた例を示したが、これ以外に、例えば「周期的位置登録に起因して生成された位置登録情報」のみを用いてもよい。つまり、対象とすべき位置データのうち「周期的位置登録に起因して生成された位置登録情報」のみを抽出し、抽出後の位置データに基づき算出されたセクタ情報と、抽出する前の位置データに基づき算出されたセクタ情報とに基づいて、基地局データを補完してもよく、上記第２実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００６３】
（第１、第２実施形態の変形例１）
なお、第１、第２実施形態の特徴量小計算出部１６Ａおよび第２実施形態のＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅは、欠落位置データを位置情報緯度・位置情報経度ごとに分類して、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量の和（特徴量小計）を算出したが、このように位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量小計を算出することは必須ではない。
【００６４】
例えば、第１実施形態の欠落セクタ情報生成部１６において、特徴量小計算出部１６Ａを設けないで、乗算処理部１６Ｂが、欠落位置データそれぞれについて、位置情報緯度と特徴量とを乗算してその積の合計を算出するとともに、位置情報経度と特徴量とを乗算してその積の合計を算出すればよい。また、総和処理部１６Ｃは、欠落位置データそれぞれの特徴量の総和を算出し、算出処理部１６Ｄは、乗算処理部１６Ｂにより得られたΣ（位置情報緯度×特徴量，位置情報経度×特徴量）を、総和処理部１６Ｃにより得られた特徴量の総和により割算すればよい。
【００６５】
こうして得られた欠落位置データに関する緯度・経度の重心は、第１実施形態にて得られる欠落位置データに関する緯度・経度の重心に等しくなるため、上記の変形例１により得られた緯度・経度の重心を、欠落していたセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）とすることができる。また、上記の変形例１は、第２実施形態の欠落セクタ情報生成部１６についても適用することができる。
【００６６】
（第１、第２実施形態の変形例２）
第１、第２実施形態では、携帯端末の位置データの一例として「位置登録情報」のみを使用して基地局データを補完する処理を説明したが、位置データとしては、位置登録情報だけに限らず、端末識別子、セクタ識別子および位置情報を含んだ位置データであれば、使用することができる。例えば、前述したセクタ識別子付きのＧＰＳ位置情報を使用してもよい。
【００６７】
仮に、位置登録情報だけに限定しない位置データを用いて第１実施形態の処理を実行する場合、情報処理装置の構成（図１、図２）および処理のフロー（図３）は上記第１実施形態とほぼ同様である。ただし、位置登録情報のみを使用した場合とは違い、位置情報緯度・位置情報経度の組合せの数が極めて多数になるため、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量小計を算出することは現実的でない。そのため、この場合は、上述した変形例１のように、欠落セクタ情報生成部１６において、特徴量小計算出部１６Ａを設けないで、乗算処理部１６Ｂが、欠落位置データそれぞれについて、位置情報緯度と特徴量とを乗算してその積の合計を算出するとともに、位置情報経度と特徴量とを乗算してその積の合計を算出する実施態様となる。
【００６８】
また、位置登録情報だけに限定しない位置データを用いて第２実施形態の処理を実行することもできる。この場合、位置登録情報が位置データに含まれることが前提となる。また、上述したように、位置情報緯度・位置情報経度ごとの特徴量小計を算出することは現実的でないため、上述した変形例１のように、欠落セクタ情報生成部１６において、特徴量小計算出部１６ＡおよびＬＡ除外特徴量小計算出部１６Ｅを設けないで、乗算処理部１６ＢおよびＬＡ除外乗算処理部１６Ｆが、欠落位置データそれぞれについて、位置情報緯度と特徴量とを乗算してその積の合計を算出するとともに、位置情報経度と特徴量とを乗算してその積の合計を算出する実施態様となる。
【００６９】
（第１、第２実施形態の変形例３）
第１、第２実施形態では、位置データについての「特徴量」を基礎として、上記欠落していたセクタ中心位置情報を生成し、生成されたセクタ中心位置情報によって基地局データを補完する例を説明した。しかし、第１、第２実施形態において、位置データについての「特徴量」に代わり、「位置データの数」を基礎として、欠落していたセクタ中心位置情報を生成し、生成されたセクタ中心位置情報によって基地局データを補完してもよい。
【００７０】
ここでは一例として、第１実施形態において位置データ（ここでは位置登録情報）の数を基礎として、欠落していたセクタ中心位置情報を以下の式（９）に基づいて生成し、生成されたセクタ中心位置情報によって基地局データを補完する変形例を説明する。
Σ(位置情報緯度×位置データの数，位置情報経度×位置データの数)／位置データの総数 （９）
【００７１】
例えば、図１４に示す情報処理装置１０Ｔによって、位置データ（位置登録情報）の数を基礎とした一連の基地局データ補完処理を行うことができる。第１実施形態の情報処理装置（図１、図２）との比較で説明すると、図１４に示すように、情報処理装置１０Ｔは、図１の特徴量算出部１３を備えておらず、特徴量を算出しない。情報結合部１５Ａは、位置取得時刻が位置データ抽出期間内にある位置データと基地局データとを、セクタ識別子をキーにして照合し、照合された基地局データの中から、位置データにおけるセクタ識別子に対応するセクタ中心位置情報を取得し、該セクタ中心位置情報を位置データに結合する。情報抽出部１５Ｂは、結合後の位置データのうちセクタ中心位置情報が欠落しているデータ（即ち、欠落位置データ）を抽出し、欠落セクタ情報生成部１６へ出力する。
【００７２】
欠落セクタ情報生成部１６では、信号数小計算出部１６Ｓが、上記抽出された欠落位置データを位置情報緯度・位置情報経度ごとに分類し、位置情報緯度・位置情報経度ごとの「位置データの数」をカウントする。乗算処理部１６Ｂは、位置情報緯度と位置データの数とを乗算してその積の合計を算出するとともに、位置情報経度と位置データの数とを乗算してその積の合計を算出する。即ち、Σ（位置情報緯度×位置データの数，位置情報経度×位置データの数）を算出する。総和処理部１６Ｃは、位置データの総数を算出する。算出処理部１６Ｄは、Σ（位置情報緯度×位置データの数，位置情報経度×位置データの数）を位置データの総数により割算することで、欠落位置データに関する「位置データの数」を重みとした緯度・経度の重心を求め、得られた緯度・経度の重心を、欠落していたセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）とする。また、欠落セクタ情報生成部１６において、信号数小計算出部１６Ｓは、上記のように欠落位置データを位置情報緯度・位置情報経度ごとに分類する処理を行わずに、上記抽出された欠落位置データに対してセクタ毎にその重心を求め、得られた重心の緯度・経度を、欠落していたセクタ中心位置情報（欠落セクタ情報）としてもよい。こうして得られた欠落セクタ情報は、基地局データ補完部１７へ出力され、基地局データ補完部１７は、欠落セクタ情報によって基地局データを補完する。
【００７３】
以上のようにして、位置データについての「特徴量」に代わり、「位置データの数」を基礎として、欠落していたセクタ中心位置情報を生成し、生成されたセクタ中心位置情報によって基地局データを補完することができる。
【００７４】
ただし、前述した第１、第２実施形態のように、「位置データの数」ではなく、位置データについての「特徴量」を基礎として、上記欠落していたセクタ中心位置情報を生成し、生成されたセクタ中心位置情報によって基地局データを補完する場合は、位置データの生成時刻（上記の位置取得時刻に相当）の間隔が変動することによる影響を校正しつつ、実際のネットワーク実装に合致するよう基地局データをより適切に補完することができる、という利点がある。一方、変形例３のように「位置データの数」を基礎として、欠落していたセクタ中心位置情報を生成し、当該セクタ中心位置情報によって基地局データを補完する場合は、特徴量の算出処理が不要となるため、全体の処理量を削減できるという利点がある。
【００７５】
［第３実施形態］
第３実施形態では、補完された基地局データを用いて人口を推計するための構成を備えた情報処理装置、および該情報処理装置により実行される処理について説明する。
【００７６】
図８には、第３実施形態における情報処理装置１０Ｓの構成を示す。図８に示すように、情報処理装置１０Ｓは、基地局データの補完を行う補完部１０Ｘに加え、補完された基地局データに基づいて後述するセクタ勢力範囲を推計するセクタ勢力範囲推計部１８と、推計により得られたセクタ勢力範囲と予め定められた人口推計単位とにおいて、各セクタ勢力範囲について地理的に重なる人口推計単位ごとの面積按分比を算出する面積按分比算出部１９と、算出された面積按分比を特徴量付き位置データに結合する面積按分比結合部２０と、位置取得時刻が人口推計の対象期間（以下「対象期間」という）内にある位置データについての特徴量、面積按分比および対象期間の長さに基づいて、対象期間の人口推計単位ごとの端末数を推計する端末数推計部２１と、端末数を人口に変換するための拡大係数を算出する拡大係数算出部２２と、拡大係数を用いて対象期間の人口推計単位ごとの端末数から人口を推計する人口推計部２３と、推計された人口に対し、予め定められた基準に基づき秘匿処理を行う秘匿処理部２４と、を備える。
【００７７】
特許請求の範囲に記載の「人口導出部」に相当する人口導出部２３Ｓは、端末数推計部２１、拡大係数算出部２２および人口推計部２３を含んで構成される。補完部１０Ｘは、前述した第１、第２実施形態と同様の構成でも、前述した変形例１〜３の構成でも適用することができる。即ち、基地局データの補完に関する構成および処理内容は特定の形態に限定されるものではない。
【００７８】
人口推計の「対象期間」と、第１、第２実施形態で述べた基地局データ補完に係る処理のための「位置データ抽出期間」とは、同一の期間であってもよいし、異なる期間であってもよく、互いに独立して設定することができる。なお、端末数推計部２１が上記「対象期間」における端末数を推計するためには、位置取得時刻が「対象期間」内にある位置データについての特徴量が必要となる。そのため、補完部１０Ｘ内の特徴量算出部１３は、位置データのうち、少なくとも位置取得時刻が「対象期間」内にある位置データについて特徴量を算出し、特徴量付き位置データを面積按分比結合部２０に出力する。ここでは、ある位置データについての「特徴量」は、第１実施形態で述べたように「直前の位置データの位置取得時刻と直後の位置データの位置取得時刻との時間差」とする。このとき、直前の位置データの位置取得時刻情報および直後の位置データの位置取得時刻情報が必要となるので、特徴量算出部１３は、少なくとも対象期間内の位置データについて特徴量を算出するために、実際には、対象期間を前後に数時間拡張した期間内の位置データを位置データ記憶部１２から読み出して、第１実施形態のような特徴量算出処理を行う。
【００７９】
以下、図９のフロー図に沿って、図８の情報処理装置１０Ｓにより実行される処理（本発明の情報処理方法に係る処理）を説明する。
【００８０】
補完部１０Ｘは、前述した第１、第２実施形態、変形例１〜３の何れかの処理により基地局データの補完処理を行い、基地局データを補完する（図９のステップＳ１０）。
【００８１】
次に、セクタ勢力範囲推計部１８が、補完された基地局データに基づいてセクタ勢力範囲を推計する（ステップＳ２０）。例えば、セクタ勢力範囲推計部１８は、補完された基地局データからセクタごとのセクタ情報（セクタ中心緯度、セクタ中心経度）を抽出し、セクタごとのセクタ情報を用いてボロノイ分割を行い、セクタ勢力範囲としてボロノイ領域を推計する。図１０には、セクタごとのセクタ中心Ｘ（即ち、セクタ中心緯度およびセクタ中心経度に相当するセクタ中心Ｘ）を示しており、例えば、対象とするセクタのセクタ中心Ｘと隣接するセクタ各々のセクタ中心Ｘとの間に垂直二等分線を引き、これら複数の垂直二等分線によって上記対象とするセクタについてのセクタ勢力範囲（ボロノイ領域）を推計する。
【００８２】
次に、面積按分比算出部１９が、推計により得られたセクタ勢力範囲と予め定められた人口推計単位とにおいて、各セクタ勢力範囲について地理的に重なる人口推計単位ごとの面積按分比を算出する（ステップＳ３０）。ここでは人口推計単位として、例えば、図１１（ｂ）に示すいわゆるメッシュ領域を想定し、セクタ勢力範囲として図１１（ａ）に示すボロノイ領域Ａ〜Ｃを想定する。面積按分比算出部１９は、図１１（ｃ）に示すようにボロノイ領域とメッシュ領域とを仮想的に重ね合わせ、図１２に示すように各ボロノイ領域について地理的に重なるメッシュ領域ごとの面積按分比を算出する。例えばボロノイ領域Ａについては、地理的に重なるメッシュ領域はメッシュ領域１〜４である。ボロノイ領域Ａの面積が２００ｍ２であり、メッシュ領域１と重なる部分の面積が１０ｍ２、メッシュ領域２と重なる部分の面積が５０ｍ２、メッシュ領域３と重なる部分の面積が１００ｍ２、メッシュ領域４と重なる部分の面積が４０ｍ２とすると、面積按分比算出部１９は、ボロノイ領域Ａについて、メッシュ領域１と重なる部分：５％、メッシュ領域２と重なる部分：２５％、メッシュ領域３と重なる部分：５０％、メッシュ領域４と重なる部分：２０％という面積按分比を算出する。
【００８３】
そして、面積按分比結合部２０が、算出された面積按分比を、図８の特徴量算出部１３から出力された特徴量付き位置データに結合する（ステップＳ４０）。これにより、図１３に示すように、算出された面積按分比が特徴量付き位置データに結合される。
【００８４】
次に、端末数推計部２１は、図１３に示す面積按分比および特徴量が付加された位置データを受け取り、それらの位置データのうち位置取得時刻が人口推計の対象期間内にある位置データについての特徴量、面積按分比および対象期間の長さに基づいて、対象期間における人口推計単位ごとの端末数を推計する（ステップＳ５０）。例えば端末数推計部２１は、位置取得時刻が対象期間内の位置データそれぞれについて、当該位置データに付加された面積按分比および特徴量を読み出して、メッシュ領域ごとに（面積按分比×特徴量）を算出し、対象期間内の位置データ全てから得られた（面積按分比×特徴量）をメッシュ領域ごとに集計する。これにより、対象期間におけるメッシュ領域ごとの特徴量の総和が得られる。そこで、端末数推計部２１は、第１実施形態にて図１５、図１６を用いて説明したように、対象期間におけるメッシュ領域ごとの特徴量の総和を（対象期間長×２）で割算することにより、対象期間におけるメッシュ領域（人口推計単位）ごとの端末数を推計する。
【００８５】
なお、セクタと該セクタのセクタ勢力範囲（ボロノイ領域）では、それらの領域範囲は異なるが、端末数推計や人口推計を簡易に行うために、各セクタのセクタ勢力範囲（ボロノイ領域）を当該セクタの領域範囲として扱っている。
【００８６】
次に、拡大係数算出部２２は、端末数を人口に変換するための拡大係数を算出する（ステップＳ６０）。拡大係数は、一例として「在圏率と携帯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、携帯端末の契約台数に対する在圏数の比率を意味し、「普及率」とは人口に対する携帯端末の契約台数の比率を意味する。拡大係数の算出方法として、特徴量を用いた拡大係数の算出方法について後述する。
【００８７】
なお、拡大係数は毎回算出する必要はなく、拡大係数算出部２２は、算出した拡大係数を記憶しておき、次回以降は当該記憶した拡大係数を人口推計部２３に提供してもよい。また、予め定められた拡大係数を使用してもよく、この場合、図８の人口導出部２３Ｓにおいて、人口推計部２３が当該予め定められた拡大係数を記憶しておけば、拡大係数算出部２２は不要となる。
【００８８】
次に、人口推計部２３は、対象期間の人口推計単位ごとの端末数に拡大係数を乗算することで、対象期間の人口推計単位ごとの人口を推計する（ステップＳ７０）。
【００８９】
なお、上記例は、全体で共通の拡大係数を用いる例であるが、後述する所定の単位（以下「拡大係数算出単位」という。例えば、ユーザ属性（性別・年齢・住所など）、場所、時間帯など）ごとの拡大係数を用いてもよい。拡大係数算出部２２が、例えばユーザ属性ごとの拡大係数を算出するには、端末識別子をキーにしてユーザ属性を取得し位置データに関連付けておく必要がある。これは、例えば、位置データ取得部１１が、取得した位置データの端末識別子をキーにして、図示しないユーザ属性記憶部からユーザ属性を取得し、当該位置データにユーザ属性を付加することで実現できる。この場合、拡大係数は、以下のように特徴量および対象期間長に基づいて推計された端末数を用いて算出してもよい。上述した手法により位置データから特徴量を求め、特徴量および対象期間長に基づいて、拡大係数算出単位（ユーザ属性）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（ユーザ属性）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ユーザ属性ごとの「位置データの取得率」の逆数を、拡大係数算出単位（ユーザ属性）ごとの拡大係数として得ることができる。なお、上記のように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。
【００９０】
また、上記例は、図８の人口導出部２３Ｓにおいて、端末数を一旦推計し、端末数と拡大係数から人口を推計する例であるが、端末数を推計することは必須ではなく、以下のように端末数推計を行わずに人口を推計してもよい。例えば、人口推計部２３は、特徴量に拡大係数を乗算し当該乗算結果の集計値を用いて人口を求めてもよい。また、人口推計部２３は、人口推計を行う所定の単位（例えば、ユーザ属性、場所、時間帯など）ごとに特徴量を集計し、当該特徴量の集計値に当該所定の単位に応じた拡大係数を乗算し、当該乗算結果を用いて人口を求めてもよい。この場合、図８の人口導出部２３Ｓにおいて、端末数推計部２１は不要となる。
【００９１】
図９へ戻り、最後のステップＳ８０にて、秘匿処理部２４は、人口推計部２３から推計値（推計人口）を受け取ると、例えば図１７に示すいわゆるセル秘匿相当の秘匿処理を行う。即ち、秘匿処理部２４は、推計の基礎となったエリア（セクタ）ごとの位置データが何台の端末から取得されたかを示す取得元端末数が、秘匿処理が必要と判断するための予め定められた基準値（一例として１０）未満であるか否かを判定する（図１７のステップＳ８１）。なお、取得元端末数は、同一端末についての重複を除いたユニークな端末数を示す。ここでの判定を行うには、エリア（セクタ）ごとの位置データの取得元端末数が必要となるが、一例としては、端末数推計部２１が、位置データに対応付けられた特徴量を集計する際に、重複を省きながら該位置データ中の端末識別子の数をカウントし、得られた端末識別子のカウント数情報を人口推計部２３経由で秘匿処理部２４へ送り、秘匿処理部２４が端末識別子のカウント数をエリア（セクタ）ごとの位置データの取得元端末数として用いてもよい。
【００９２】
ステップＳ８１にて、上記取得元端末数が基準値未満ならば、秘匿処理部２４は当該エリア（セクタ）に関する推計値をゼロとすることで、当該推計値を秘匿する（ステップＳ８２）。なお、ここでの秘匿方法は、推計値をゼロとすることに限定されるものではなく、推計値を所定の文字や記号（例えば「Ｘ」など）で表象する方法など他の方法を採用してもよい。
【００９３】
一方、ステップＳ８１にて、上記取得元端末数が基準値以上ならば、秘匿処理部２４は当該エリア（セクタ）に関する推計値に対し、以下のような、推計値出力にて用いられる階級幅の確率的丸めを行う（ステップＳ８３）。即ち、あるエリア（セクタ）に関する推計値をｘ、階級幅をｋとすると、秘匿処理部２４は、ｋｎ≦ｘ＜ｋ（ｎ＋１）（ｎは整数）の場合に、当該推計値ｘを、確率（ｘ−ｋｎ）／ｋでｋ（ｎ＋１）に、確率（ｋ（ｎ＋１）−ｘ）／ｋでｋｎに丸める。例えば、推計値ｘが２３、階級幅ｋが１０の場合、ｋ×２≦ｘ＜ｋ（２＋１）なので、ｎ＝２となり、推計値「２３」は、確率0.3（３０％の確率）で「３０」に、確率0.7（７０％の確率）で「２０」に丸められる。
【００９４】
なお、秘匿処理部２４による秘匿処理は、図１７に示す処理には限定されず、別の処理を採用してもよい。例えば、図１７のステップＳ８１では、推計の基礎となったエリア（セクタ）ごとの「位置データの取得元端末数」に代わり、推計の基礎となったエリア（セクタ）ごとの「位置データの個数」が基準値未満か否かを判定してもよいし、「出力される推計値（推計人口）」が基準値未満か否かを判定してもよい。また、図１７のステップＳ８１で否定判定された場合には、ステップＳ８３の処理を省略してもよい。
【００９５】
以上のような第３実施形態により、補完された基地局データを用いて人口推計単位（例えばメッシュ領域）ごとの人口を推計することができる。また、上述した秘匿処理部２４による秘匿処理により、推計結果からの個人特定を防止して推計結果の有用性を高めることができ、また、秘匿した値が他の値から推測できてしまうといった不都合を未然に防止することができる。
【００９６】
なお、ある程度の広さを持った任意図形の人口推計単位（例えば、市区町村単位）で人口推計値を求める場合には、上述した手法で補完した後の基地局データに含まれるセクタ中心位置情報に基づくセクタ中心位置をそのセクタの代表点と見なし、ある人口推計単位の中にセクタ中心位置が位置する全てのセクタについての人口推計値を合計することで、当該人口推計単位の人口推計値を求めてもよい。上記の手法は、上記のような人口推計単位で端末数を推計する場合にも同様に適用できる。
【００９７】
また、上記第３実施形態では、特徴量算出部１３が、ある位置データ（対象位置データ）について特徴量として、「直前の位置データの位置取得時刻と直後の位置データの位置取得時刻との時間差」を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（１０）で表すことができる。なお、以下の式（１０）は、前述した式（４）を変形しただけであり、式（４）と等価である（即ち、式（４）の考え方を変更したものではない）。
ｗｉｊ＝ｕｉ（ｊ＋１）−ｕｉ（ｊ−１） （１０）
【００９８】
以下では、特徴量算出部１３において算出される特徴量の算出方法に関する別の例を示すものである。ここでは、特徴量算出部１３は、以下のようにして直前の位置データの信号種別および直後の位置データの信号種別を考慮して対象位置データについての特徴量を算出する。具体的に、特徴量算出部１３は、直後の位置データの位置取得時刻ｕｉ（ｊ＋１）と対象位置データの位置取得時刻ｕｉｊとの時間差に対し、直後の位置データの信号種別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、直前の位置データの位置取得時刻ｕｉ（ｊ−１）と対象位置データの位置取得時刻ｕｉｊとの時間差に対し、直前の位置データの信号種別に対応する補正係数βを乗算した値を算出する。そして、特徴量算出部１３は、算出したこれらの値を合計した値を対象位置データについての特徴量ｗｉｊとしてもよい。即ち、以下の式（１１）により、対象位置データについての特徴量ｗｉｊを求めてもよい。
ｗｉｊ＝α（ｕｉ（ｊ＋１）−ｕｉｊ）+β（ｕｉｊ−ｕｉ（ｊ−１）） （１１）
なお、直後の位置データの信号種別に対応する補正係数αとしては、直後の位置データの信号種別ごとに予め定められた値を用いてもよい。但し、補正係数αは０以上２以下の値となっている。同様に、直前の位置データの信号種別に対応する補正係数βとしては、直前の位置データの信号種別ごとに予め定められた値を用いてもよい。但し、補正係数βは０以上２以下の値となっている。なお、ここで示した補正係数α，βの値は一例であり、この値に限定されるものではない。
【００９９】
また、上記例のように、対象位置データについての特徴量を算出する場合に、直前の位置データの信号種別および直後の位置データの信号種別を考慮する以外に、対象位置データの信号種別を考慮してもよいし、対象位置データの信号種別および直前の位置データの信号種別を考慮してもよいし、対象位置データの信号種別および直後の位置データの信号種別を考慮してもよい。さらに、対象位置データ、直前の位置データおよび直後の位置データの信号種別すべてを考慮してもよい。
【０１００】
このように、特徴量算出部１３は、対象位置データについての特徴量を算出する場合に、対象位置データに対し直前・直後の位置データについての信号種別に応じて時間差を補正し、補正した時間差を用いて特徴量を算出することで、位置データの信号種別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。
【０１０１】
ここで、上記の式（１１）を用いて特徴量を算出する場合の一例として、対象位置データの信号種別に基づいて特徴量を算出する場合について説明する。周期的に行われる測位処理に基づく位置データのように端末の位置と位置データの生成契機とが無関係である位置データの場合は、現在のセクタに滞在していた時間の期待値は、当該位置データ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跨いだときに生成される位置データの場合、少なくとも当該位置データが生成される前は、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、当該位置データ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、対象位置データの信号種別（生成要因）が「位置登録エリア境界跨り」であれば、上記式（１１）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。
【符号の説明】
【０１０２】
１０、１０Ｓ、１０Ｔ…情報処理装置、１０Ｘ…補完部、１１…位置データ取得部、１２…位置データ記憶部、１３…特徴量算出部、１４…基地局データ記憶部、１５…欠落位置データ抽出部、１５Ａ…情報結合部、１５Ｂ…情報抽出部、１６…欠落セクタ情報生成部、１６Ａ…特徴量小計算出部、１６Ｂ…乗算処理部、１６Ｃ…総和処理部、１６Ｄ…算出処理部、１６Ｅ…ＬＡ除外特徴量小計算出部、１６Ｆ…ＬＡ除外乗算処理部、１６Ｇ…ＬＡ除外総和処理部、１６Ｈ…ＬＡ除外算出処理部、１６Ｉ…按分点算出処理部、１６Ｓ…信号数小計算出部、１７…基地局データ補完部、１８…セクタ勢力範囲推計部、１９…面積按分比算出部、２０…面積按分比結合部、２１…端末数推計部、２２…拡大係数算出部、２３…人口推計部、２３Ｓ…人口導出部、２４…秘匿処理部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
携帯端末を識別する端末識別情報と、前記携帯端末が在圏するセクタを識別するセクタ識別情報と、前記携帯端末の位置に関する位置情報と、前記位置情報が取得された位置取得時刻情報と、を含む位置データを取得する位置データ取得部と、
セクタごとのセクタ識別情報と当該セクタのセクタ中心位置情報とを含む１つ以上のレコードから成る基地局データを記憶した基地局データ記憶部と、
位置取得時刻が所定の位置データ抽出期間内にある位置データと前記基地局データとを照合することで、位置データ内のセクタ識別情報自身またはセクタ識別情報に対応するセクタ中心位置情報が前記基地局データ内に欠落している位置データを抽出する欠落位置データ抽出部と、
抽出された位置データについての特徴量、又は、位置データの数、および、当該位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していたセクタ識別情報に関する基地局データのレコードまたは欠落していたセクタ中心位置情報を生成する欠落セクタ情報生成部と、
生成された基地局データのレコードまたはセクタ中心位置情報によって、前記基地局データ記憶部に記憶された基地局データを補完する基地局データ補完部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記情報処理装置は、
前記位置データ取得部により取得された位置データのうち、ある第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端末識別情報を含む位置データのうち、当該第１の位置データの直前の位置データである第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である第３の位置データの位置取得時刻情報を取得し、前記第１の位置データの位置取得時刻情報、前記第２の位置データの位置取得時刻情報および前記第３の位置データの位置取得時刻情報のうち２つ以上に基づいて、前記第１の位置データについての特徴量を算出する特徴量算出部、
をさらに備え、
前記欠落セクタ情報生成部は、前記抽出された位置データについての特徴量、および、当該位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していたセクタ中心位置情報を生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記欠落セクタ情報生成部は、
前記抽出された全ての位置データについての特徴量、および、当該全ての位置データ内の位置情報に基づいて、第１のセクタ中心位置情報を生成するとともに、前記抽出された位置データから位置データの種別に応じて抽出された位置データについての特徴量、および、当該抽出した後の位置データ内の位置情報に基づいて、第２のセクタ中心位置情報を生成し、
生成された第１のセクタ中心位置情報および第２のセクタ中心位置情報に基づいて、前記欠落していたセクタ中心位置情報を生成する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記欠落セクタ情報生成部は、前記第２のセクタ中心位置情報については、
携帯端末が位置登録エリア境界を跨いだことに起因して生成された位置登録情報に対応する位置データを除外した後の位置データについての特徴量、および、当該除外した後の位置データ内の位置情報に基づいて、第２のセクタ中心位置情報を生成する、
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記位置データは、位置登録情報である、
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
補完された基地局データに基づいてセクタ勢力範囲を推計するセクタ勢力範囲推計部と、
推計により得られたセクタ勢力範囲と予め定められた人口推計単位とにおいて、各セクタ勢力範囲について地理的に重なる人口推計単位ごとの面積按分比を算出する面積按分比算出部と、
算出された各セクタ勢力範囲についての人口推計単位ごとの面積按分比、位置取得時刻が人口推計の対象期間内にある位置データについての特徴量、対象期間の長さ、および、端末数を人口に変換するための拡大係数に基づいて、対象期間の人口推計単位ごとの人口を導出する人口導出部と、
をさらに備える請求項１〜５の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
導出された人口に対し、予め定められた基準に基づき秘匿処理を行う秘匿処理部、
をさらに備える請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
セクタごとのセクタ識別情報と当該セクタのセクタ中心位置情報とを含む１つ以上のレコードから成る基地局データを記憶した基地局データ記憶部を備えた情報処理装置、によって実行される情報処理方法であって、
携帯端末を識別する端末識別情報と、前記携帯端末が在圏するセクタを識別するセクタ識別情報と、前記携帯端末の位置に関する位置情報と、前記位置情報が取得された位置取得時刻情報と、を含む位置データを取得する位置データ取得ステップと、
位置取得時刻が所定の位置データ抽出期間内にある位置データと前記基地局データとを照合することで、位置データ内のセクタ識別情報自身またはセクタ識別情報に対応するセクタ中心位置情報が前記基地局データ内に欠落している位置データを抽出する欠落位置データ抽出ステップと、
抽出された位置データについての特徴量、又は、位置データの数、および、当該位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していたセクタ識別情報に関する基地局データのレコードまたは欠落していたセクタ中心位置情報を生成する欠落セクタ情報生成ステップと、
生成された基地局データのレコードまたはセクタ中心位置情報によって、前記基地局データ記憶部に記憶された基地局データを補完する基地局データ補完ステップと、
を備える情報処理方法。
【請求項９】
補完された基地局データに基づいてセクタ勢力範囲を推計するセクタ勢力範囲推計ステップと、
推計により得られたセクタ勢力範囲と予め定められた人口推計単位とにおいて、各セクタ勢力範囲について地理的に重なる人口推計単位ごとの面積按分比を算出する面積按分比算出ステップと、
算出された各セクタ勢力範囲についての人口推計単位ごとの面積按分比、位置取得時刻が人口推計の対象期間内にある位置データについての特徴量、対象期間の長さ、および、端末数を人口に変換するための拡大係数に基づいて、対象期間の人口推計単位ごとの人口を導出する人口導出ステップと、
をさらに備える請求項８に記載の情報処理方法。
【請求項１】
携帯端末を識別する端末識別情報と、前記携帯端末が在圏するセクタを識別するセクタ識別情報と、前記携帯端末の位置に関する位置情報と、前記位置情報が取得された位置取得時刻情報と、を含む位置データを取得する位置データ取得部と、
セクタごとのセクタ識別情報と当該セクタのセクタ中心位置情報とを含む１つ以上のレコードから成る基地局データを記憶した基地局データ記憶部と、
位置取得時刻が所定の位置データ抽出期間内にある位置データと前記基地局データとを照合することで、位置データ内のセクタ識別情報自身またはセクタ識別情報に対応するセクタ中心位置情報が前記基地局データ内に欠落している位置データを抽出する欠落位置データ抽出部と、
抽出された位置データについての特徴量、又は、位置データの数、および、当該位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していたセクタ識別情報に関する基地局データのレコードまたは欠落していたセクタ中心位置情報を生成する欠落セクタ情報生成部と、
生成された基地局データのレコードまたはセクタ中心位置情報によって、前記基地局データ記憶部に記憶された基地局データを補完する基地局データ補完部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記情報処理装置は、
前記位置データ取得部により取得された位置データのうち、ある第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端末識別情報を含む位置データのうち、当該第１の位置データの直前の位置データである第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である第３の位置データの位置取得時刻情報を取得し、前記第１の位置データの位置取得時刻情報、前記第２の位置データの位置取得時刻情報および前記第３の位置データの位置取得時刻情報のうち２つ以上に基づいて、前記第１の位置データについての特徴量を算出する特徴量算出部、
をさらに備え、
前記欠落セクタ情報生成部は、前記抽出された位置データについての特徴量、および、当該位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していたセクタ中心位置情報を生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記欠落セクタ情報生成部は、
前記抽出された全ての位置データについての特徴量、および、当該全ての位置データ内の位置情報に基づいて、第１のセクタ中心位置情報を生成するとともに、前記抽出された位置データから位置データの種別に応じて抽出された位置データについての特徴量、および、当該抽出した後の位置データ内の位置情報に基づいて、第２のセクタ中心位置情報を生成し、
生成された第１のセクタ中心位置情報および第２のセクタ中心位置情報に基づいて、前記欠落していたセクタ中心位置情報を生成する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記欠落セクタ情報生成部は、前記第２のセクタ中心位置情報については、
携帯端末が位置登録エリア境界を跨いだことに起因して生成された位置登録情報に対応する位置データを除外した後の位置データについての特徴量、および、当該除外した後の位置データ内の位置情報に基づいて、第２のセクタ中心位置情報を生成する、
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記位置データは、位置登録情報である、
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
補完された基地局データに基づいてセクタ勢力範囲を推計するセクタ勢力範囲推計部と、
推計により得られたセクタ勢力範囲と予め定められた人口推計単位とにおいて、各セクタ勢力範囲について地理的に重なる人口推計単位ごとの面積按分比を算出する面積按分比算出部と、
算出された各セクタ勢力範囲についての人口推計単位ごとの面積按分比、位置取得時刻が人口推計の対象期間内にある位置データについての特徴量、対象期間の長さ、および、端末数を人口に変換するための拡大係数に基づいて、対象期間の人口推計単位ごとの人口を導出する人口導出部と、
をさらに備える請求項１〜５の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
導出された人口に対し、予め定められた基準に基づき秘匿処理を行う秘匿処理部、
をさらに備える請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
セクタごとのセクタ識別情報と当該セクタのセクタ中心位置情報とを含む１つ以上のレコードから成る基地局データを記憶した基地局データ記憶部を備えた情報処理装置、によって実行される情報処理方法であって、
携帯端末を識別する端末識別情報と、前記携帯端末が在圏するセクタを識別するセクタ識別情報と、前記携帯端末の位置に関する位置情報と、前記位置情報が取得された位置取得時刻情報と、を含む位置データを取得する位置データ取得ステップと、
位置取得時刻が所定の位置データ抽出期間内にある位置データと前記基地局データとを照合することで、位置データ内のセクタ識別情報自身またはセクタ識別情報に対応するセクタ中心位置情報が前記基地局データ内に欠落している位置データを抽出する欠落位置データ抽出ステップと、
抽出された位置データについての特徴量、又は、位置データの数、および、当該位置データ内の位置情報に基づいて、欠落していたセクタ識別情報に関する基地局データのレコードまたは欠落していたセクタ中心位置情報を生成する欠落セクタ情報生成ステップと、
生成された基地局データのレコードまたはセクタ中心位置情報によって、前記基地局データ記憶部に記憶された基地局データを補完する基地局データ補完ステップと、
を備える情報処理方法。
【請求項９】
補完された基地局データに基づいてセクタ勢力範囲を推計するセクタ勢力範囲推計ステップと、
推計により得られたセクタ勢力範囲と予め定められた人口推計単位とにおいて、各セクタ勢力範囲について地理的に重なる人口推計単位ごとの面積按分比を算出する面積按分比算出ステップと、
算出された各セクタ勢力範囲についての人口推計単位ごとの面積按分比、位置取得時刻が人口推計の対象期間内にある位置データについての特徴量、対象期間の長さ、および、端末数を人口に変換するための拡大係数に基づいて、対象期間の人口推計単位ごとの人口を導出する人口導出ステップと、
をさらに備える請求項８に記載の情報処理方法。
【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】
【図１７】
【図１８】
【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】
【図１７】
【図１８】
【公開番号】特開２０１３−１０６０７８（Ｐ２０１３−１０６０７８Ａ）
【公開日】平成２５年５月３０日（２０１３．５．３０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２４６５８５（Ｐ２０１１−２４６５８５）
【出願日】平成２３年１１月１０日（２０１１．１１．１０）
【出願人】（３９２０２６６９３）株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ (5,876)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月３０日（２０１３．５．３０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１１月１０日（２０１１．１１．１０）
【出願人】（３９２０２６６９３）株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ (5,876)
【Ｆターム（参考）】
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