JP5525909B2 - 情報提供装置および情報提供方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報提供装置および情報提供方法に関する。

近年、交通乗車券や電子マネーとして利用可能な交通ＩＣカードが急速に普及し、これを用いた各種情報サービスが普及しつつある。

例えば特許文献１に記載の技術では、交通ＩＣカードの利用履歴から、移動範囲や地域の滞在率を算出し、各利用者に対して地域情報を提供する方法が記載されている。

また、特許文献２に記載の技術では、ユーザの位置情報の履歴を蓄積しておき、予測対象者が今後行う行動を予測する方法に関して、予測対象者と同行行動をとる被参照者の行動を参照する行動予測方法が記載されている。

特開２００４−１０２９５０号公報 特開２０１０−３０２４号公報

しかしながら特許文献１の方法では、同行者がいるかどうかを考慮した情報提供を行うことが考慮されていない。例えば、購買などの人の行動は、一人でいる時と同行者がいる時とでは変わってくるため、販促情報などの提供においては、位置情報や時間情報だけでなく、同行者がいるかどうかや、同行者が誰でどんな関係の人物か（親子、友人、恋人など）という情報は重要である。例えば中年男性が昼食時間帯に一人で移動している時は立ち食い蕎麦屋の情報がニーズに合うかもしれないが、妻や子供と一緒に移動している時は家族連れで利用しやすいレストランの情報の方がよりニーズにマッチする可能性が高いと考える。この場合、特許文献１の方法では、同行者の有無や同行者が誰であるかに応じて提供する情報内容を変更することが出来ない。

特許文献２の方法では、同行行動の候補があるか否かの判定は、予測対象者と被参照者の行動において、行動が行われた場所と時間が一致するものが存在するか否かによって行われる。従って、移動中のある区間だけ、面識のない人とたまたま並んで移動しただけでも、同行者であると誤判断される可能性がある。また、親から離れて頻繁に動き回りがちな子供と一緒にいる場合には、同行者でないと誤判定される可能性がある。また、利用者がｎ人いる場合、その中から２人を選ぶ組み合わせの数はｎ（ｎ−１）／２となるため、例えば利用者が１万人いる場合、同行判定を行う組み合わせの数は、４９９９万５０００通りとなる。その全ての組み合わせについて、計測座標に基づく同行度を算出すると、処理時間が非常にかかるため、全ての組み合わせについて同行判定を行うと、処理時間が非常にかかるという問題がある。

本発明は、利用者に応じたサービスを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明によれば、利用者に情報を提供する情報提供装置において、改札を通過した複数の利用者の改札通過履歴情報を取得する改札履歴情報取得部と、改札通過履歴情報から利用者毎の改札通過個人履歴を抽出し、複数の改札通過個人履歴の入出場履歴情報から乗車区間を抽出し、抽出された複数の乗車区間を比較し、乗車区間の全部或は一部が同一である複数の改札を通過した利用者が特定された場合、改札を通過した利用者が同行者であることの情報をカウントし、カウントの処理によって同行頻度を算出し、同行頻度が閾値以上である場合、利用者の同行者として認定し、当該利用者と当該同行者との関係を判定する同行者判定部と、関係に基づいて利用者に情報を提供するサービス提供部とを備える。

本発明によれば、利用者に応じたサービスを提供することが可能になる。

本実施例のシステム構成例を示す図である。 本実施例の処理構成例を示すブロック図である。 同行者判定・マッチングサーバのハードウェア構成例を示す図である。 同行者判定処理のフローチャートである。 乗車券システム利用履歴テーブルの構成例を示す図である。 利用者属性テーブルの構成例を示す図である。 改札位置テーブルの構成例を示す図である。 同行者テーブルの構成例を示す図である。 情報配信処理のフローチャートである。 配信条件・配信内容テーブルの構成例を示す図である。 配信方法設定テーブルの構成例を示す図である。 情報端末に配信される情報の表示例を示す図である。 同行者関係判定テーブルを示す図である。

以下、本発明における実施例について、図面を参照しながら詳細に説明する。

図１は、情報配信システムの構成例を示すブロック図である。乗車券システム１０１０は、鉄道利用者が、ＩＤの付与された乗車券カード１０２０を用いて自動改札機１０３０を通過（入場または出場）すると、乗車券カード１０２０の改札通過データを蓄積する。自動改札機１０３０は、例えば駅に複数設置される。複数の自動改札機１０３０からの改札通過データは、ネットワーク１１００を経由して、駅サーバ１０４０のデータベースに蓄積される。駅サーバ１０４０は、例えば駅毎に設置される。複数の駅サーバ１０４０からの改札通過データは、ネットワーク１１１０を経由して、管理サーバ１０５０のデータベースに蓄積される。管理サーバ１０５０は、例えば鉄道会社毎に設置され、利用者の改札通過データを蓄積する。ここで改札通過データとは、例えば図５である。

同行者判定・マッチングサーバ１０６０は、利用者ごとの同行者を判定し、該判定結果に応じて適切な情報を配信し、ネットワーク１１２０を介して管理サーバ１０５０に接続され、改札通過データを取得する。また、同行者判定・マッチングサーバ１０６０は、ネットワーク１１００を介して自動改札機または駅サーバに接続され、自動改札機の通過時に発生するイベント情報を取得する。例えば、イベント情報とは、乗車券カードのＩＤ、入場または出場のいずれか、通過した自動改札機の機器ＩＤ（機器ＩＤとは、端末機の名称である）を含むデータである（イベント情報の詳細は図５に後述する）。同行者の判定結果に応じて適切な配信データを生成した後、ネットワーク１１３０を介して、利用者が保持する情報端末１０７０に対して配信する（配信処理の詳細は、図９に後述する）。

本実施形態の構成は、例えば乗車券カード１０２０のＩＤを付与したＩＣカードと、自動改札機１０３０のＩＣカードリーダ付きの入退場ゲートと、駅サーバ１０４０と管理サーバ１０５０と同行者判定・マッチングサーバ１０６０とをパーソナルコンピュータやワークステーション等の計算機で、情報端末１０７０を携帯電話、ＰＤＡ等のモバイル端末で、ネットワーク１１００、１１１０、１１２０、１１３０をＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）でそれぞれ構成することにより実現できる。

図２は、本実施例の処理構成例を示すブロック図である。図２中の処理は、同行者・マッチングサーバ１０６０がするものである。乗車券システム利用履歴取得手段２０１０は、乗車券システム１０１０から、乗車券カードの利用履歴データを取得する。利用者履歴取得手段２０２０は、乗車券システム１０１０から、乗車券カードの利用者属性データを取得する。利用者属性データでは、利用者毎に当該利用者の属性データを記憶している。改札位置情報取得手段２０３０は、各駅ごとの自動改札機の設置並び順を取得する。同行者判定手段２０４０は、乗車券システム利用履歴取得手段により取得した利用履歴データと、利用者属性取得手段により取得した利用者属性データと、改札位置情報取得手段２０３０により取得した改札位置情報から、各利用者ごとの同行者、および利用者との関係を判定し、同行者情報として出力する。改札入出場イベント取得手段２０５０は、自動改札機の通過時に発生するイベント情報を取得する。マッチング・配信手段２０６０は、同行者判定手段２０４０により算出した同行者情報と、改札入出場イベント取得手段から取得したイベント情報から、各利用者へ提供する適切な配信データを生成し、利用者が保持する情報端末１０７０に対して配信する。ここで、各利用者の同行者判定は改札データがリアルタイムに管理サーバへ収集し、夜間バッチで判定しても良いし、リアルタイムに判定しても良いものとする。

図３は、同行者判定・マッチングサーバ１０６０のハードウェア構成例を示す図である。３０１０は、ハードウェアの制御とプログラムの実行処理を行う主制御部である。３０２０は、システム管理者がプログラム実行開始指示や中止指示等の入力を行う入力部である。３０３０は、プログラムの実行状態等の出力を行う出力部である。３０４０は、他の計算機とのデータ交換を行う通信処理部である。３０５０は、プログラムやデータの読み出し、記録を行う記憶管理部である。３０６０は上記各部間のデータ交換を行う通信部である。記憶管理部３０５０には、図２のブロック図の処理を行う同行者判定プログラム３０７０、マッチング・配信プログラム３０８０と、乗車券システム利用履歴テーブル３０９０、利用者属性テーブル３１００、改札位置テーブル３１１０、同行者テーブル３１２０、配信条件・配信内容テーブル３１３０、配信方法設定テーブル３１４０が格納される。

上記構成は、例えば、主制御部３０１０をＣＰＵで、入力部３０２０をキーボードで、出力部３０３０を液晶ディスプレイで、通信処理部３０４０をＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録標章）で、記憶管理部３０５０をハードディスクで、通信部３０６０をＢｕｓで実現することにより構成可能である。

続いて、図４は、同行者判定処理のフローチャートである。

乗車券システム利用履歴取得手段２０１０、利用者属性取得手段２０２０、改札位置情報取得手段２０３０、同行者判定手段２０４０の処理例である。最初に、乗車券システム利用履歴取得手段２０１０は、乗車券システム１０１０から、利用履歴データを取得し、乗車券システム利用履歴テーブル３０９０に格納する（ステップ４０１０）。

この時、管理サーバ１０５０上にある全ての利用履歴データ（改札通過履歴情報）を取得しても良いし、例えば直近３ヶ月分など、一定期間内の利用履歴データのみを取得しても良い。詳細は、図５に、乗車券システム利用履歴テーブルの構成例を示す。詳細は、図７に、改札位置テーブルの構成例を示す。また、管理サーバ１０５０上にある全ての利用履歴データを取得後、利用者毎（カードＩＤ毎）に抽出した個人利用履歴データを取得しても良い（抽出されたデータを改札通過個人履歴という）。

次に、同行者判定手段２０４０は、取得した利用履歴データについて、端末名５０４０が同一駅の同一または近隣（例えば、両隣１台まで）の改札機で、日時５０２０が同一時間帯（例えば、日時の差が３秒以内）で、かつ処理名が同一（入場または出場）である行データの組合せを抽出し、該行データのカードＩＤの組を作成する（ステップ４０２０）。

次に、同行者判定手段２０４０は、前記カードＩＤの組ごとに、利用履歴データ中の複数の入場または出場データから、一定時間内（例えば１日）の一連の移動の中のどの区間で同行したかを判別する（ステップ４０３０）。例えば、あるカードＩＤのある１日の入出場データが、
（１）「日時：１０：００、処理名：入場、端末名：鉄道会社Ｘ社Ａ駅」
（２）「日時：１０：４０、処理名：出場、端末名：鉄道会社Ｘ社Ｂ駅」
（３）「日時：１０：４３、処理名：入場、端末名：鉄道会社Ｙ社Ｂ駅」
（４）「日時：１０：５２、処理名：出場、端末名：鉄道会社Ｙ社Ｃ駅」
（５）「日時：１９：３０、処理名：入場、端末名：鉄道会社Ｙ社Ｃ駅」
（６）「日時：１９：４４、処理名：出場、端末名：鉄道会社Ｙ社Ｂ駅」
（７）「日時：１９：４７、処理名：入場、端末名：鉄道会社Ｘ社Ｂ駅」
（８）「日時：２０：３０、処理名：出場、端末名：鉄道会社Ｘ社Ａ駅」
の場合、出発地はＡ駅周辺、Ｂ駅で乗換え、目的地はＣ駅周辺と識別できる。

これと別のカードＩＤの同日の入出場データとを比較し、例えば（１）〜（８）の全ての入出場データについて、端末名が同一駅の同一または近接の改札機で、日時が同一時間帯で、かつ処理名が同一であるデータが存在すれば、１日の行き帰りの全ての移動区間で同行したと識別できる。また、例えば（１）（２）の入出場データについてのみ、端末名が同一駅の同一または近接の改札機で、日時が同一時間帯で、かつ処理名が同一であるデータが存在すれば、行きの乗換え駅までの移動区間のみ同行したと識別できる。

また、例えば（５）の入出場データについてのみ、端末名が同一駅の同一または近接の改札機で、日時が同一時間帯で、かつ処理名が同一であるデータが存在すれば、帰りの入場駅までの移動区間のみ同行したと識別できる。ここでは、抽出された複数の前記乗車区間を比較し、前記乗車区間の全部或は一部が同一である複数の前記改札を通過した利用者を特定する処理を行う。

ここで、利用者の全ての組み合わせについて総当り（例えば利用者がA、B、C、D、Eの場合、A-B、A-C、A-D、A-E、B-C、B-D、B-E、C-D、C-E、D-Eの１０通りの組み合わせ）で同行判定を行うと、処理時間が非常にかかるため、駅や改札口、時間帯などの単位毎に分けて、同行判定を行う。初めに、例えば利用履歴データの端末名５０４０の駅名に応じて、利用者をグループに分割する（例えば、駅１を利用した利用者A、Cはグループ１、駅２を利用した利用者B、D、Eはグループ２）。次に、分割したグループ毎に総当りで同行判定を行う。この場合、同行判定を行う組み合わせの数は、A-C、B-D、B-E、D-Eの４通りとなり、処理時間を短縮できる。

次に、同行者判定手段２０４０によって、前記利用者と前記同行者が、一定時間内（例えば１日）の全ての移動区間で同行したと識別される場合（ステップ４０４０）、さらに同行者判定手段２０４０は、一定期間内（例えば１ヶ月）での同行頻度を算出する（ステップ４０５０）。例えば、同行者として認識された場合にカウントし、それに基づいて、同行頻度を算出する。同行頻度は、例えば平日・休日別に、同行したと識別される日数又は対象期間の日数として算出できる。例えばある１日の全ての移動区間で同行したと識別されても、１ヶ月間の同行頻度がある閾値以下であれば、たまたま移動が同じだった人かもしれないので、同行者とはみなさないようにする。

また、ステップ４０４０に該当しないが、同行者判定手段２０４０によって、一定時間内（例えば１日）の一部の移動区間で同行したと識別される場合（ステップ４０６０）、同行者判定手段２０４０は、さらに一定期間内（例えば１ヶ月）での同行頻度がある閾値以上で、かつ同行時の日時の標準偏差がある閾値以上であるかどうかを調べる（ステップ４０７０）。ここでは、同行頻度が閾値以上である場合、前記利用者の同行者として認定している。例えば、一部の移動区間で、同行頻度がある閾値以上でも、同行時の日時の標準偏差がある閾値以下であれば、たまたま規則的に同一時刻に移動している人かもしれないので、同行者とはみなさないようにする。

同行者判定手段２０４０は、「一定時間内の全ての移動区間で同行し、かつ一定期間内の同行頻度がある閾値以上である」または「一定時間内の一部の移動区間で同行し、かつ一定期間内の同行頻度がある閾値以上であり、かつ同行時の日時の標準偏差がある閾値以上である」に該当する場合は、乗車券システムから利用者属性データを取得し、前記利用者および前記同行者のカードＩＤを検索して、該当する行データの属性情報を読み込み、前記利用者と前記同行者との関係（親子、友人、恋人など）を推定する（ステップ４０８０）。ここでの処理では、属性データに基づき（属性情報のテーブルの詳細は、図６に示す）、利用者と同行者との関係を判定している。同行者判定方法は、属性情報に寄らなくても、改札履歴情報に基づいて同行者との関係を判定しても良く、その場合は利用者属性データを取得しなくても良い（詳細は図１３に示す）。

例えば、氏名の性が同一で、かつ住所が同一であれば、親子の可能性が高いと推定できる。例えば、定期種別が学生定期で、生年月日から算出した学年が同一であり、かつ定期区間の着駅が同一の学校最寄駅であれば、友人の可能性が高いと推定できる。関係判定の処理に関しての詳細は図１３に後述する。

次に、ステップ４０２０で作成したカードＩＤの組で、前記判別処理を行っていないカードＩＤがあればステップ４０３０に戻り（ステップ４０９０）、同行者判定手段２０４０は、全てのカードＩＤについて判別処理が完了したら、処理結果を同行者テーブル３１２０に出力する（ステップ４１００）。同行者テーブルの詳細は図８に示す。

図５に、乗車券システム利用履歴テーブルの構成例である。利用履歴テーブル３０９０は、乗車券カードＩＤ５０１０、乗車券カードを利用して処理を行った日時５０２０、「入場」「出場」「商品購入」「チャージ」などの処理内容を表す処理名５０３０、どの自動改札機や店舗端末で処理を行ったかを表す端末名５０４０、処理時の利用金額５０５０からなる行のリストである。利用者が乗車券カードを利用するごとに行データが追加される。また、乗車券システムから改札位置データを取得し、改札位置テーブル３１１０に格納する。

図６に、利用者属性テーブルの構成例を示す。本テーブルは、カードＩＤ６０１０、カード利用者の氏名６０２０、性別６０３０、生年月日６０４０、住所６０５０、定期券の区間６０６０、定期券の種別（通勤定期、通学定期など）６０７０からなる行のリストである。これらの項目以外にも、カード利用者の電話番号などの属性データを含んでいても良い。

図７に、改札位置テーブルの構成例である。本テーブルは、自動改札機を設置する駅名７０１０、自動改札機を設置する改札口名７０２０、自動改札機の設置並び順（例えば、駅構内から出場方向に向かって右側からの並び順）７０３０、設置期間７０４０からなる行のリストである。改札位置データは、自動改札機または駅サーバから取得しても良いし、駅設備管理データベースなどから取得しても良い。

図８に、同行者テーブルの構成例を示す。本テーブルは、利用者のカードＩＤ８０１０、同行者のカードＩＤ８０２０、同行した区間８０３０、同行した頻度８０４０、利用者と同行者との関係推定結果８０５０からなる行のリストである。

図９は、情報配信処理のフローチャートである。最初に、上記ステップ４１００で出力した同行者テーブル３１２０を読み込む（ステップ９０１０）。なお、例えば、同行者テーブルを作成するタイミングは一日の改札データが管理サーバに収集された後（例えば終電後から始発前までの間に夜間バッチで実行）に行っても良い。次に、自動改札機１０３０または駅サーバ１０４０から改札入出場イベントが送信されるか、システム管理者からの終了操作があるまで待つ（ステップ９０２０）。

終了操作があれば本処理を終了する。改札入出場イベントを取得したら、その前後の一定時間内（例えば、前後３秒以内）で、同一駅の同一または近隣（例えば、両隣１台まで）の改札入出場イベントも併せて取得する。取得した改札入出場イベントの中に含まれるカードＩＤが、同行者テーブルのカードＩＤ８０１０および同行者ＩＤ８０２０に含まれているか否かを調べる（ステップ９０３０）。

含まれていなければ、再び改札入出場イベントが送信されるか、終了操作があるまで待つ。含まれていれば、該当する行データを読み込んだ後、配信条件・配信内容テーブル３１３０を読み込む。配信条件・配信内容テーブルの詳細は、図１０で示す。前記利用者および前記同行者の属性情報が、配信条件１００１０にマッチする行データが存在するか否かを調べる（ステップ９０４０）。マッチする行データがなければ、再び改札入出場イベントが送信されるか、終了操作があるまで待つ。マッチする行データがあれば、配信方法設定テーブル３１４０を読み込み、カードＩＤおよび配信方法に対応する配信先アドレスが登録されているか否かを調べる（ステップ９０５０）。ここで、カードＩＤは、利用者および同行者の両方について、配信方法設定テーブルに登録されているか否かを調べる。

例えば、同行者テーブルの利用者カードIDが34765、同行者カードIDが22183であれば、配信方法設定テーブルのカードIDに、34765または22183が登録されているかどうかを順に調べる。配信方法設定テーブルの全レコードを調べた結果、利用者カードID34765と同行者カードID22183の両方が該テーブルに登録されている場合は、利用者及び同行者の両方に重複して情報配信されることを避けるために、どちらか一方のみに配信するようにしても良い。

例えば、配信方法設定テーブルのレコードを順に検索し、先に見つかったカードIDの配信アドレスに送信するようにしても良い。配信方法設定テーブルの詳細は、図１１で示す。ここでは、関係に基づいて利用者に情報を提供する処理を行う。対応する配信先アドレスが登録されていなければ、再び改札入出場イベントが送信されるか、終了操作があるまで待つ。対応する配信先アドレスが登録されていれば、配信方法１００２０および配信コンテンツ１００３０を用いて、配信データを作成する（ステップ９０６０）。配信データの詳細は、図１２で示す。作成した配信データを送信した後、再び改札入出場イベントが送信されるか、終了操作があるまで待つ。

図１０に、配信条件・配信内容テーブルの構成例を示す。本テーブルは、配信条件１００１０、配信方法１００２０、配信コンテンツ１００３０からなる行のリストである。配信条件としては、「休日の同行頻度が３０％以上の家族」などの条件を指定できる。配信方法としては、携帯端末へのEメール送信、携帯端末へのショートメッセージ送信などを指定できる。配信コンテンツとしては、テキスト・URL・静止画・音声・動画・プログラムなどを指定できる。

図１１に、配信方法設定テーブルの構成例を示す。本テーブルは、交通ＩＣカードのカードＩＤ１１０１０、利用者への情報配信方法１１０２０、配信先アドレス１１０３０からなる行のリストである。各利用者は、あらかじめ自分の好みの配信方法や配信先アドレスを登録しておく。利用者への情報配信方法としては、携帯端末へのEメール送信、携帯端末へのショートメッセージ送信、駅構内に設置した情報ディスプレイ画面への送信などを指定できる。配信先アドレスとしては、例えば利用者への情報配信方法がEメール送信であればメールアドレスを指定するものとする。

図１２に、作成される配信データの例を示す。例えば家族と一緒に移動していると推定される場合は、１２０１０に示すように、家族連れでも利用可能な付近のレストラン情報を配信する。また、例えば恋人と一緒に移動していると推定される場合は、１２０２０に示すように、恋人と同行している時に購買傾向の高いスイーツを販売している店舗情報を配信する。

図１３に、同行者関係判定テーブルの構成例を示す。本テーブルは、同行者の関係を判定するための判定条件１３０１０、該条件に合致したときの同行者関係の判定結果１３０２０からなる行のリストである。同行者との関係は、乗車区間や属性情報によって判定されるものであり、図１３に示すように例えば同行者の運賃が子供運賃であれば、親子と判定され、性別が異なり、氏名の名字が異なり、住所が異なり、年齢差が２０歳以内であれば、恋人と判定される。

以上、本実施例では、改札の通過時間・通過方向および通過改札位置に基づき同行者を判定する場合の処理例について説明した。しかしながらこれに限定されるものではなく、例えば電子マネー購買時の時間および場所や、交通ICカードに入金する時の時間および場所、駅係員窓口や自動精算機での精算処理時の時間および場所、スタンプラリーやクーポン券取得などで情報端末へタッチした時の時間および場所などの情報も含めて、同行者を判定するようにしても良い。

また本実施例では、同行判定を行う時に、同行頻度がある閾値以上であるかや、同行時の日時の標準偏差がある閾値以上であるかに応じて判定する場合の処理例について説明した。ここで、ある閾値は固定値に限定されるものではなく、可変値でも良い。例えば、利用者の多い移動区間や時間帯であれば、たまたま移動が同じだった人が存在する可能性が高くなるので、移動区間や時間帯での混雑率などに応じて閾値を可変にしても良い。

また本実施例では、同行者情報のみに基づき配信データを生成する場合の処理例について説明した。しかしながらこれに限定されるものではなく、例えば他の属性情報（年齢・性別・利用頻度など）および同行者情報に応じて、適切な配信データを生成するようにしても良い。

また本実施例では、提供するサービス内容として、各利用者の所持する携帯端末に情報配信を行う場合の処理例について説明した。しかしながらこれに限定されるものではなく、例えば自動改札機上のディスプレイや、駅構内に設置した情報ディスプレイを用いて情報配信を行っても良い。また情報の提供先として、駅ナカや駅周辺の店舗などのサービス提供者に対して、利用者および同行者に関する情報提供を行っても良い。またサービス内容として、例えば家族連れの場合は指定席車両やグリーン車への乗車を薦めるなどのサービス提供を行っても良い。

また本実施例では、自動改札機の通過時に発生するイベント情報をトリガに情報配信する場合の処理例について説明した。しかしながらこれに限定されるものではなく、例えば同行者がいない一人の時と、特定の同行者がいる時の購買傾向（回数や金額、商品カテゴリなど）をそれぞれ集計し、その集計結果を顧客分析データとしてサービス提供者に定期的に提供するようにしても良い。

本実施例では、移動する個人の位置情報と時刻情報の集合である交通ＩＣカードの利用履歴から、個人の行動範囲データとして時間毎の駅周辺滞在率を算出し、地域情報とマッチングすることにより、各利用者に適した情報を提供できる。

また本実施例によれば、交通機関の乗車券システムから取得した利用履歴情報から、各利用者ごとに一緒に移動した同行者に関する情報を算出し、該同行者情報に応じて、各利用者へ適切なサービスを提供することにより、各利用者および同行者のニーズにマッチしたサービスを提供することができる。さらに、一定時間内の一連の移動の中のどの区間で一緒であったかや、一定期間で一緒であった頻度を用いて同行者の情報を算出することにより、単に距離のみを用いて同行判定を行う場合に比べて、判定精度を向上することができる。さらに、従来のＧＰＳなどを用いた方法では、利用者の所持する携帯端末から座標情報を送信する必要があるため電池の消耗が早くなる上、通信料金がかかるという問題があったが、本実施例の方式では交通ＩＣカードを用いるため、これらの問題は発生しない。さらに、従来のＢｌｕｅｔｏｏｔｈなどを用いた方法では、無線到達範囲が比較的狭いため、座標情報を計測するために多数のアクセスポイントが必要となり、構築コストが大きいという問題があったが、本実施例の方式では既に鉄道駅に広く普及している交通ＩＣカード対応の自動改札機を用いるため、構築コストが小さくできる。

１０１０…乗車券システム、１０２０…乗車券カード、１０３０…自動改札機、１０４０…駅サーバ、１０５０…管理サーバ、１０６０…同行者判定・マッチングサーバ、１０７０…情報端末、１１００、１１１０、１１２０、１１３０…ネットワーク、２０１０…乗車券システム利用履歴取得手段、２０２０…利用者属性取得手段、２０３０…改札位置情報取得手段、２０４０…同行者判定手段、２０５０…改札入出場イベント取得手段、２０６０…マッチング・配信手段、３０１０…主制御部、３０２０…入力部、３０３０…出力部、３０４０…通信処理部、３０５０…記憶管理部、３０６０…通信部、３０７０…同行者判定プログラム、３０８０…マッチング・配信プログラム、３０９０…乗車券システム利用履歴テーブル、３１００…利用者属性テーブル、３１１０…改札位置テーブル、３１２０…同行者テーブル、３１３０…配信条件・配信内容テーブル、３１４０…配信方法設定テーブル

Claims (11)

1. サービス提供者に利用者の情報を提供する情報提供装置において、
   改札を通過した複数の利用者の改札通過履歴情報を少なくとも含む、複数の利用者情報を取得する改札履歴情報取得部と、
   前記利用者の属性情報を取得する利用者属性取得部と、
   前記利用者の前記改札通過履歴情報と前記属性情報に基づいて同行者の関係を判定するための判定条件を記憶する同行者関係判定記憶部と、
   前記改札通過履歴情報から前記利用者毎の改札通過個人履歴を抽出し、複数の前記改札通過個人履歴の入出場履歴情報から乗車区間を抽出し、抽出された複数の前記乗車区間を比較し、前記乗車区間の全部或は一部が同一である複数の前記改札を通過した利用者が特定された場合、
   前記改札通過履歴情報から、前記改札を通過した利用者が同行者であることの情報をカウントし、前記カウントの処理によって同行頻度を算出し、前記同行頻度が閾値以上である場合、前記利用者の同行者として認定し、更に、前記改札通過履歴情報と、前記利用者の属性情報と、前記同行者関係判定記憶部に記憶された前記判定条件とに基づいて当該利用者と当該同行者との関係を判定する同行者判定部と、
   前記関係に基づいて前記利用者の情報をサービス提供者に提供するサービス提供部とを備えること
   を特徴とする情報提供装置。
2. 請求項１に記載の情報提供装置において、
   複数の前記利用者情報のうち、前記改札通過履歴情報に含まれる前記入出場履歴情報とは、乗車区間と入出場時刻であり、
   前記同行者判定部は、抽出された前記利用者情報のうち、前記改札通過履歴情報に含まれる複数の前記乗車区間を比較し、前記乗車区間の一部が同一である場合、前記乗車区間の前記入出場時刻を抽出し、入場時刻または出場時刻の、一定期間内での標準偏差が閾値以上である場合に、前記利用者の同行者として認定すること
   を特徴とする情報提供装置。
3. 請求項１又は２いずれか一つに記載の情報提供装置において、
   前記利用者情報のうち、前記改札通過履歴情報とは、利用者ＩＤ、改札を通過した駅、改札を通過した日時、及び改札の設置位置情報を含む情報であり、
   前記改札通過個人履歴とは、前記改札通過履歴情報から前記利用者毎の情報を抽出した情報であり、
   前記同行者判定部は、複数の同一の駅の同一又は近隣の改札情報を比較し、同一の駅の同一又は近隣の改札情報である複数の前記改札通過した利用者が特定された場合、前記利用者と前記特定された利用者との関係を判定をすることを特徴とする情報提供装置。
4. 請求項１から３のいずれか１つに記載の情報提供装置において、
   前記サービス提供部は、前記利用者或は前記同行者いずれか一方に情報を提供すること
   を特徴とする情報提供装置。
5. 請求項１から２又は４に記載の情報提供装置において、
   前記同行者判定部は、前記利用者情報のうち、前記改札通過履歴情報に含まれる前記乗車区間から、一定の期間内の前記利用者と前記同行者の同行区間を算出し、前記同行区間から前記関係を判定することを特徴とする情報提供装置。
6. 請求項３に記載の情報提供装置において、
   前記同行者判定部は、前記利用者との関係が特定された場合、さらに前記乗車区間から、一定の期間内の前記利用者と前記同行者の同行区間を算出し、前記同行区間から前記関係を判定すること
   を特徴とする情報提供装置。
7. 請求項１から２又は４に記載の情報提供装置において、
   前記同行者判定部は、一定期間内の前記同行頻度を算出し、前記同行頻度から前記関係を判定すること
   を特徴とする情報提供装置。
8. 請求項３、５又は６に記載の情報提供装置において、
   前記同行者判定部は、前記乗車区間に加え、さらに一定期間内の前記同行頻度を算出し、前記乗車区間及び前記同行頻度から前記関係を判定すること
   を特徴とする情報提供装置。
9. 請求項１から８のいずれか１つに記載の情報提供装置において、
   前記改札履歴情報取得部は、前記利用者情報に含まれる前記利用者毎の購買情報を更に取得し、
   前記同行者判定部が前記利用者の前記同行者を判定した場合の購買情報と、前記利用者に
   は前記同行者がいないと判定した場合の購買情報とを取得し、購買傾向を算出し、
   前記サービス提供部は、前記購買傾向に基づいて前記情報を提供すること
   を特徴とする情報提供装置。
10. 請求項９に記載の情報提供装置において、
    前記サービス提供部は、前記利用者の情報、前記同行者の情報、前記利用者の前記同行者を判定した場合の購買情報、前記利用者には前記同行者がいないと判定した場合の購買情報、前記利用者と前記同行者の関係のいずれか、又は複数を組み合わせて前記利用者に情報を提供すること
    を特徴とする情報提供装置。
11. 改札履歴情報取得部、利用者属性取得部、同行者関係判定記憶部、同行者判定部、及びサービス提供部を備える情報提供装置における情報提供方法であって、
    同行者関係判定記憶部に利用者の改札通過履歴情報と属性情報に基づいて同行者の関係を判定するための判定条件を予め記憶するステップと、
    前記改札履歴情報取得部は、改札を通過した複数の利用者の改札通過履歴情報を少なくとも含む複数の利用者情報を取得するステップと、
    前記利用者属性取得部は、前記利用者の属性情報を取得するステップと、
    前記同行者判定部は、前記改札通過履歴情報から前記利用者毎の改札通過個人履歴を抽出し、
    複数の前記改札通過個人履歴の入出場履歴情報から乗車区間を抽出し、抽出された複数の前記乗車区間を比較し、
    前記乗車区間の全部或は一部が同一である複数の前記改札を通過した利用者が特定された場合、
    前記改札通過履歴情報から、前記改札を通過した利用者が同行者であることの情報をカウントし、前記カウントの処理によって同行頻度を算出し、
    前記同行頻度が閾値以上である場合、
    前記利用者の同行者として認定し、更に、前記改札通過履歴情報と、前記利用者の属性情報と、前記同行者関係判定記憶部に記憶された前記判定条件とに基づいて、当該利用者と当該同行者との関係を判定するステップと、
    前記サービス提供部は、前記関係に基づいて前記利用者の情報をサービス提供者に提供するステップとを備えること
    を特徴とする情報提供方法。

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