JP2012033089A - 横断統計システム、発言端末、横断統計方法 - Google Patents

Abstract

【課題】利用者の属性情報は隠蔽したまま、複数の管理者が有する情報を用いて、横断的な統計・マイニングを実現する。
【解決手段】本発明の横断統計システムは、空間提供記録部を有し、拡張現実空間を提供する複数の空間提供手段と、複数の秘匿計算手段と、分析手段とを備える。分析手段は、演算取得部、平文計算部、秘匿計算依頼部を有する。平文計算部は、演算のうち暗号化属性情報(片)を用いない計算を行う。秘匿計算依頼部は、演算のうち暗号化属性情報(片)を用いる秘匿計算を、すべての秘匿計算手段に依頼する。分析手段は、異なる空間提供手段に記録されている発言者同士であって、発言者を特定する情報が存在し、かつ一致する場合は、発言者同士を同一人物として分析する。すべての秘匿計算手段は、暗号化属性情報(片)を用いて、属性情報を明かすことなく、協調して秘匿計算を行う。
【選択図】図３

Description

本発明は、地理的オブジェクトと当該地理的オブジェクトに紐付けられた発言オブジェクトが配置された拡張現実空間を提供する空間提供手段が複数存在する場合の、プライバシー保護を考慮した横断統計システム、発言端末、横断統計方法に関する。

ＧＰＳ搭載型個人用ネットワーク端末や各種センサの普及により、「セカイカメラ（登録商標）」（非特許文献１）など、拡張現実空間(ＡＲ空間)を利用したサービスが普及しはじめている。また、その枠組みを拡張して、情報提供者が情報を提供することが行われ始めている。代表的であり、本特許が対象とする拡張現実空間実現技術とは、ＧＰＳなどの位置取得センサを搭載した個人用ネットワーク端末を用いて、現実世界の緯度・経度(・高さ)といった地理的な場所に対して、エアタグなどと呼ばれる発言や情報を登録し、現在位置のエアタグをカメラからの映像に重畳して閲覧可能とする技術である。

なお、「セカイカメラ（登録商標）」においては、発言者（ユーザ）の属性情報（プロファイル情報）を表示することが可能だが、開示制御や暗号化は行われていない。また、Air Profileと呼ばれる機能は、セカイカメラ（登録商標）を起動したユーザの頭上周辺に、プロフィールタグを浮かべるが、暗号化はされていない。Sekai Lifeと呼ばれる機能群では、ある発言に対する発言者の発言一覧を参照できるが、発言者のプロフィールは参照できない。

次に、秘匿計算について説明する。秘匿計算は様々な方式が存在し、代表的なものに以下の２つがある。
１）秘密鍵を複数の秘匿計算主体が分散して保有し、データ提供者はその秘密鍵に対応する公開鍵を用いてデータを暗号化し、複数の秘密計算主体がその暗号化データを用いて協調して暗号化したまま計算を行う方式（非特許文献２，３）
２）二つの秘匿された分割データ片（後述の暗号化属性情報片）を作成し、それぞれを保有する秘密計算主体が協調して、秘匿されたまま計算を行う方式
本特許は全ての秘密計算方式をカバーするが、説明が煩雑になるため、以下は方式２を中心に記述する。

図１に従来の拡張現実空間を実現するシステムの構成例を示す。また、図２に従来の拡張現実空間を実現するシステムの処理フローを示す。拡張現実空間を実現するシステムは、拡張現実空間を提供する拡張現実空間提供サーバ８００−ｎ（ただし、ｎ＝１,…,Ｎ、Ｎは正の整数）と、拡張現実空間提供サーバ８００−ｎに発言オブジェクトを登録する発言端末９００−ｍ（ただし、ｍ＝１,…,Ｍ、Ｍは正の整数）と、ネットワーク１０００で構成される。拡張現実空間提供サーバ８００−ｎは、空間提供通信部８８０−ｎと空間提供記録部８９０−ｎを備える。発言端末９００−ｍは、閲覧部９１０−ｍ、発言部９２０−ｍ、発言通信部９８０−ｍを備えており、カメラ９３０−ｍも備えてもよい。空間提供記録部８９０−ｎは、地理的オブジェクトと地理的オブジェクトに紐付けられた発言オブジェクトを記録しておく。

まず、閲覧処理（Ｓ９１０）について説明する。発言端末９００−ｍがカメラ９３０−ｍを備えている場合には、発言端末９００−ｍはリアルタイム映像を取得する（Ｓ９０１）。次に、発言端末９００−ｍの閲覧部９１０−ｍは、ＧＰＳ情報などを取得し（Ｓ９０２）、拡張現実空間表示画面に入る地理的オブジェクトを選定する（Ｓ９０３）。閲覧部９１０−ｍは、拡張現実空間提供サーバ８００−ｎに選定した地理的オブジェクトに紐付けられた発言オブジェクトなどのデータを要求する（Ｓ９１１）。拡張現実空間提供サーバ８００−ｎの空間提供通信部８８０−ｎは、空間提供記録部８９０−ｎから要求されたデータを取り出し、発言端末９００−ｍに提供する（Ｓ８０１）。閲覧部９１０−ｍは、ステップＳ９０１で得た映像に、ステップＳ８０１で得たデータを基に、発言オブジェクトをオーバーレイ表示して拡張現実空間画面を作成し、表示する（Ｓ９１２）。なお、発言オブジェクトと一緒に発言者を特定する情報（例えば、発言者ＩＤなど）を表示するものもある。ステップＳ９０１からステップＳ９１２で閲覧処理（Ｓ９１０）が構成されている。

次に、登録処理（Ｓ９２０）について説明する。発言端末９００−ｍは、拡張現実空間閲覧中に発言の宣言を取得する（Ｓ９２１）。発言端末９００−ｍは、発言オブジェクトを紐付ける地理的オブジェクトを特定する（Ｓ９２２）。発言部９２０−ｍは、発言オブジェクトを取得し（Ｓ９２３）、地理的オブジェクトと発言オブジェクトの情報を拡張現実空間提供サーバ８００−ｎに送信し、登録を要求する（Ｓ９２４）。拡張現実空間提供サーバ８００−ｎは、空間提供記録部８９０−ｎの地理的オブジェクトに紐付けて発言オブジェクトを記録する（Ｓ８０２）。ステップＳ９２１からステップＳ８０２で登録処理（Ｓ９２０）が構成されている。

頓知・（トンチドット）株式会社，"Sekai Camera Support Center" ［平成２２年６月２９日検索］、インターネット<URL: http://support.sekaicamera.com/ja>. B.Schoenmakers and P.Tuyls, "Efficient binary conversion for Paillier encrypted values, Advances in Cryptography", EUROCRYPT 2006, Lecture Notes in Computer Science 4004, pp.522-537, Spring-Verlag, 2006. Ronald Cramer, Ivan Damgard, Jesper Buus Nielsen "Multiparty Computation from Threshold Homomorphic Encryption", EUROCRYPT 2001, pp.280-300, 2000．

サービスが普及しはじめている拡張現実空間におけるマーケティング分析・研究は、非常に有効だと考えられる。しかしながら、どのような傾向の人間がその場所で(特定条件に合致した)発言をしたのか調査したいという調査者側の要望と、不特定多数に自らのプロファイル情報を開示したくないという発言者側の要望を、同時に実現することは出来ていない。

また、店舗などの管理者が、個別に拡張現実空間提供サーバを設置し、敷地内で情報を発信することが進むと、利用者囲い込みとして、利用者登録を促す管理者が増えてくることが予想される。つまり、管理者毎（拡張現実空間提供サーバ毎）に属性情報などの登録情報が管理されるとともに、登録者の(管理領域での)発言一覧が蓄積される。それら管理者毎に管理している情報(さらに購買などの行動履歴を含んでもよい)をそれぞれ隠蔽したまま、名寄せによる横断統計・マイニングができると、各管理者にとって望ましい形で、有用なマーケティングデータ／研究データが得られると考えられるが、現在はそのようなことは行われていない。また、発言者が全ての管理者に対して、同じユーザ識別子を用いてユーザ登録をしているとは限らない。

本発明の横断統計システムは、拡張現実空間において、複数の管理者がそれぞれ利用者の属性情報を保持している状況で、特定の地理的オブジェクトにて発言した等の条件を満たす発言者に対して、名寄せを行い、それぞれの利用者の属性情報（あるいは、それぞれの管理者の管理情報）は隠蔽したまま、複数の管理者が有する情報を用いて、横断的な統計・マイニングを実現することを目的とする。また、ユーザ特定情報が存在しない場合においても、暗号化されたプロファイル情報、位置情報、発言内容などを用いることにより、同一ユーザの推定を実現し、横断的な統計・マイニングを実現する。

本発明の横断統計システムは、地理的オブジェクトと当該地理的オブジェクトに紐付けられた発言オブジェクトが配置された拡張現実空間を提供する空間提供手段が複数存在するときに、発言オブジェクトの発言者の属性情報を秘匿したまま、複数の前記空間提供手段がそれぞれ管理する情報に対して横断的に統計処理を行う。本発明の横断統計システムは、空間提供記録部を有し、拡張現実空間を提供する複数の空間提供手段と、秘匿計算手段と、分析手段とを備える。秘匿計算手段は複数存在し、それらが協調して秘匿計算を行う。前述の秘匿計算方式１の場合、暗号化属性情報を一つの秘匿計算記録部が有し、秘匿計算方式２の場合、秘匿計算手段は２つであり、それぞれの秘匿計算記録部が暗号化属性情報片を有する。通常、空間提供手段と同じハードウェアに一つの秘匿計算手段が配置されている。発言端末や分析端末に一つの秘匿計算手段が配置されていてもよい。これらの手段は、ネットワークを介して接続されればよい。なお、分析手段は、通常、分析サーバに配置されているが、発言端末、分析端末、空間提供手段または秘匿計算手段と同じハードウェアに配置してもよい。それぞれの空間提供手段の空間提供記録部は、少なくともそれぞれの空間提供手段が管理する前記地理的オブジェクトと前記発言オブジェクトを記録する。

分析手段は、演算取得部、平文計算部、秘匿計算依頼部を有する。演算取得部は、複数の空間提供手段が記録する情報を用いる演算の要求を受け取る。平文計算部は、演算のうち暗号化属性情報を用いない計算を行う。秘匿計算依頼部は、演算のうち暗号化属性情報を用いる秘匿計算を、秘匿計算手段に依頼する。分析手段は、異なる空間提供手段に記録されている発言者同士であって、発言者を特定する情報が存在し、かつ一致する場合は、発言者同士を同一人物として分析する。

秘匿計算手段は、暗号化属性情報(片)を用いて、属性情報を明かすことなく、協調して秘匿計算を行う。

また、本発明の横断統計システムに発言オブジェクトを登録する発言端末は、少なくとも閲覧部、発言部、暗号部、属性管理部を備える。閲覧部は、地理的オブジェクトを選定し、当該地理的オブジェクトを管理する空間提供手段から当該地理的オブジェクトに紐付けられた発言オブジェクトを含むデータを取得し、選定した地理的オブジェクトと取得した発言オブジェクトを拡張現実空間として表示する。発言部は、地理的オブジェクトを特定し、当該地理的オブジェクトと当該地理的オブジェクトに紐付ける発言オブジェクトを、当該地理的オブジェクトを管理する空間提供手段に送信する。暗号部は、発言オブジェクトの発言者の属性情報を暗号化して、暗号化属性情報、または暗号化属性情報を分散して記録させるための複数の暗号化属性情報片を求める。属性管理部は、属性情報と、暗号化属性情報または複数の暗号化属性情報片を管理する。平文の属性情報の管理は必須ではない。

分析手段は、さらに、異なる空間提供手段に記録されている発言者同士であって、１）発言者同士の属性情報があらかじめ定めた割合以上に一致する、２）(位置があらかじめ定めた範囲内の)同じカテゴリの地理的オブジェクトに対する発言回数が、どちらの空間提供手段に対してもあらかじめ定めた回数以上である、３）どちらの空間提供手段に記録されている発言オブジェクトも、表現があらかじめ定めた基準以上に類似する、などの全てまたは一部を満たす場合に、発言者同士を同一人物として分析する。「属性情報があらかじめ定めた割合以上に一致」とは、例えば属性情報の中で９０％以上の情報が一致することとすればよい。「位置があらかじめ定めた範囲内」とは、距離をあらかじめ定めてもよいし、同じ町名の範囲内のように定めてもよい。「カテゴリ」は、レストラン、遊園地などの地理的オブジェクトの分類である。「あらかじめ定めた回数」とは、１０回など適宜決めればよい。「表現があらかじめ定めた基準以上に類似する」とは、言い回しなどが似ていることであり、文を解析することで求められる何らかの特徴量の差が閾値以下になった場合とすればよい。

本発明の横断統計システムによれば、複数の空間提供手段で別々に管理されている地理的オブジェクトに対する発言者に対して、名寄せを行うことができる。したがって、それぞれの発言者の属性情報（あるいは、それぞれの管理者の管理情報）は隠蔽したまま、複数の管理者が有する情報を用いて、横断的な統計・マイニングを実現できる。さらに、暗号化された属性情報、位置情報、発言内容などを用いた名寄せを行う場合には、発言者を特定する情報が存在しない場合においても同一人物かを推定できる。

従来の拡張現実空間を実現するシステムの構成例を示す図。 従来の拡張現実空間を実現するシステムの処理フローを示す図。 本発明の横断統計システムとその周辺の構成例を示す図。 空間提供手段１００−ｎ、秘匿計算手段２００−ｐ、分析手段３００の具体的な配置の例を示した図。 閲覧処理と登録処理の第１の処理フローを示す図。 閲覧処理と登録処理の第２の処理フローを示す図。 閲覧処理と登録処理の第３の処理フローを示す図。 分析処理の処理フローを示す図。 名寄せ機能の処理フローを示す図。

以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。

本発明の横断統計システムは、地理的オブジェクトと当該地理的オブジェクトに紐付けられた発言オブジェクトが配置された拡張現実空間を提供する空間提供手段が複数存在するときに、発言オブジェクトの発言者の属性情報を秘匿したまま、複数の前記空間提供手段がそれぞれ管理する情報に対して横断的に統計処理を行う。図３に本発明の横断統計システムとその周辺の構成例を示す。本発明の横断統計システムは、空間提供記録部１９０を有し、拡張現実空間を提供するＮ個の空間提供手段１００−ｎ（ただし、Ｎは1以上の整数、ｎは１以上Ｎ以下の整数）と、秘匿計算手段２００−ｐ（ただし、Ｐは１以上の整数、ｐは１以上Ｐ以下の整数）と、分析手段３００とを備える。これらの手段は、ネットワーク１０００を介して接続されればよい。また、ネットワーク１０００には、発言オブジェクトを空間提供手段１００−ｎに登録するためのＭ台の発言端末５００−ｍ（ただし、Ｍは1以上の整数、ｍは１以上Ｍ以下の整数）、統計処理やマイニングのための演算を分析手段３００に依頼する分析端末４００が接続されている。

空間提供手段１００−ｎは、空間提供通信部１８０−ｎ、空間提供記録部１９０−ｎを有する。秘匿計算手段２００−ｐは、秘匿計算部２１０−ｐ、秘匿計算通信部２８０−ｐ、秘匿計算記録部２９０−ｐを有する。分析手段３００は、演算取得部３１０、平文計算部３４０、秘匿計算依頼部３５０、分析通信部３８０を有する。発言端末５００−ｍは、閲覧部９１０−ｍ、発言部５２０−ｍ、属性管理部５４０−ｍ、暗号部５５０−ｍ、発言通信部５８０−ｍを有し、カメラ９３０−ｍも有してもよい。空間提供通信部１８０−ｎ、秘匿計算通信部２８０、分析通信部３８０、発言通信部５８０−ｍは、ネットワーク１０００を介して必要なデータの授受を行う。

[地理的オブジェクト]
地理的オブジェクトとは、以下のような地理的に特定できる対象をいう。ただし、これらに限定されるわけではなく、同様に地理的に特定されるものも含む。
（１）緯度・経度で表される点
（２）（１）から一定の距離の範囲
（３）（１）＋高さで表される点
（４）（３）から一定の距離の範囲
（５）建築物や広場などの静的な施設
（６）（５）の一部分（例：○○ビル1階、 ××デパート紳士服売り場、△△遊園地大観覧車など）
（７）市町村域など公的に定められたエリア（例：日本、神奈川県、横浜市、東京都新宿区、横浜市○○町、横浜市○○町××丁目、横浜市○○町××丁目△△番地）
（８）現在位置が判明している動的な物体（ＧＰＳやＲＦＩＤタグの類を持った人間、動物、乗り物、荷物など）

[発言オブジェクト]
発言オブジェクトとは、例えば以下のような対象をいう。
（１）テキスト
（２）画像
（３）音声
（４）映像
（５）プログラム（例えば、投票プログラムがあり、その地理的オブジェクトに関して「ここに来てよかった」「いまいちだった」などの選択肢の中から自分の意見を反映した選択肢を選び、各人の投票結果を表示するといったものが考えられる。）
（６）その他電子データ（電子ファイル）（例えば、ＰＤＦファイルなど）

[空間提供手段、秘匿計算手段、分析手段の配置]
図４は、空間提供手段１００−ｎ、秘匿計算手段２００−ｐ、分析手段３００の具体的な配置の例を示した図である。図４（Ａ）は、空間提供手段１００−１，…，Ｎと秘匿計算手段２００−１，…，Ｎをそれぞれ拡張現実空間提供サーバ１０１−１，…，Ｎ内に、秘匿計算手段２００−Ｎ＋１を秘匿計算サーバ２０１内に、分析手段３００を分析サーバ３０１内に配置した例である。この場合、Ｐ＝Ｎ＋１である。この配置は、図３のイメージをそのまま具体的なハードウェアと対応させたものである。但し、秘密計算方式１の場合、秘匿計算サーバ２０１は不要となる。また、秘密計算方式２の場合、秘匿計算手段を有するのは一つの拡張現実空間提供サーバだけでよい。しかし、空間提供手段１００−１，…，Ｎ、秘匿計算手段２００−ｐ、分析手段３００を、必ずしも別々のハードウェアに配置する必要はない。例えば、図４（Ｂ）のように、空間提供手段１００−１，…，Ｎと秘匿計算手段２００−１，…，Ｎと分析手段３００を１つの拡張現実空間提供サーバ１０２内に配置してもよいし、図４（Ｃ）のように、秘匿計算手段２００−Ｎ＋１と分析手段３００を１つの秘匿計算サーバ２０２内に配置してもよい。このような配置は、ハードウェアのＣＰＵやメモリなどの資源と、必要な計算量や記憶容量などから適宜設計すればよい。さらに、図４（Ｄ）のように、秘匿計算手段２００−ｐのいずれかを発言端末５００−ｍの内部に配置することも可能である。このように配置すれば、発言者の同意がない状態で（発言端末５００−ｍが協力しない状態で）統計処理やマイニングが行えなくできる。

[閲覧処理、登録処理]
図５〜７に閲覧処理と登録処理の処理フローを示す。閲覧処理（Ｓ９１０）は、従来と同じである。ただし、閲覧処理（Ｓ９１０）で取得する地理的オブジェクトに関するデータは、閲覧処理（Ｓ９１０）以降の処理に備えて、最初に表示するために必要な範囲（最低限必要なデータ）よりも広い範囲で地理的オブジェクトを選定してもよい。

次に、登録処理（Ｓ５２０）について説明する。発言端末５００−ｍは、拡張現実空間閲覧中に発言の宣言を取得する（Ｓ９２１）。発言端末５００−ｍは、発言オブジェクトを紐付ける地理的オブジェクトを特定する（Ｓ９２２）。例えば、以下のように地理的オブジェクトを特定すればよい。
（１）発言端末５００−ｍのＧＰＳ情報（と角度センサ）から現在位置を割り出し、地理的オブジェクトを特定する。なお、候補が複数ある場合は、地理的オブジェクトを表す名称または、図などによる候補リストを提示して、発言者が選択することとしてもよい。
（２）発言端末５００−ｍ中の拡張現実画面をクリックすることにより、地理的オブジェクトを特定する。なお、候補が複数ある場合は、地理的オブジェクトを表す名称または、図などによる候補リストを提示して、発言者が選択することとしてもよい。

（３）画面中の地理的オブジェクト一覧を示し、その中から発言者が選択することにより地理的オブジェクトを特定する。例えば、一覧には地理的オブジェクトを表す名称を表示すればよい。
（４）発言者が設定した検索条件に合致する地理的オブジェクトの一覧を示し、その中から発言者が選択することにより地理的オブジェクトを特定する。例えば、一覧には地理的オブジェクトを表す名称を表示すればよい。
発言端末５００−ｍの発言部５２０−ｍは、発言オブジェクトを取得する（Ｓ９２３）。

次のステップからは、秘匿計算の方式によって処理が異なる。まず図５に示した秘密計算方式２の処理フローの場合について説明する。構成は、発言端末５００−ｍ、空間提供手段１００−ｎと秘匿計算手段２００−ｎを有する拡張現実空間提供サーバ１０１−ｎ、秘匿計算手段２００−Ｎ＋１（図４（Ａ）と同じ構成）とする。この構成の場合（各拡張現実空間提供サーバが１つの秘匿計算手段を具備しており、その他に１つの共通の独立した秘匿計算手段を備える場合）、Ｐ＝Ｎ＋１であるが、秘匿計算手段の数はもっと多くてもよい。例えば、共通の独立した秘匿計算手段を２個以上としてもよい。暗号部５５０−ｍは、発言者の属性情報を暗号化し、暗号化属性情報を分散して記録させるための２つの暗号化属性情報片Ａ、Ｂを求め、属性管理部５４０−ｍが記録する（Ｓ５５１）。なお、暗号化する属性情報は、地理的オブジェクトごとや発言オブジェクトごとに変えてもよい。例えば、真面目な発言には通常のプロファイル情報を、趣味的な発言にはその趣味に特化したプロファイル情報を使用するといった運用が考えられる。

発言端末５００−ｍは、ステップＳ９２２で特定した地理的オブジェクト、ステップＳ９２３で取得した発言オブジェクト、ステップＳ５５１で作成した暗号化属性情報片Ａを、特定した地理的オブジェクトを管理する拡張現実空間提供サーバ１０１−ｎに送信し、登録を要求する（Ｓ５２４）。拡張現実空間提供サーバ１０１−ｎの空間提供手段１００−ｎは、空間提供記録部１９０−ｎにて地理的オブジェクトに紐付けて発言オブジェクトを記録し、拡張現実空間提供サーバ１０１−ｎの秘匿計算手段２００−ｎは、暗号化属性情報片Ａを発言オブジェクトに対応づけて秘匿計算記録部２９０−ｎに記録する（Ｓ１０２）。発言端末５００−ｍは、ステップＳ５５１で作成した暗号化属性情報片Ｂを、発言オブジェクトを特定できる情報（例えば発言オブジェクトのＩＤ）と一緒に秘匿計算手段２００−Ｎ＋１に送信する（Ｓ５２５）。秘匿計算手段２００−Ｎ＋１は、暗号化属性情報片Ｂを発言オブジェクトに対応づけて秘匿計算記録部２９０−Ｎ＋１に記録する（Ｓ２０２）。例えば、発言オブジェクトのＩＤと一緒に記録する。ステップＳ９２１からステップＳ２０２で登録処理（Ｓ５２０）が構成されている。

なお、拡張現実空間提供サーバが複数ある場合には、空間提供手段も複数存在してもよい。また、秘匿計算手段が複数存在してもよい。このように手段が複数存在する場合には、なんらかのグループ分けをして、空間提供手段と秘匿計算手段を使い分ければよい。例えば、テーマパーク運営者が各種ライドを地理的オブジェクトとして割り付け、空間提供手段をテーマパークの中に限り運営している場合には、テーマパーク中の登録はテーマパーク運営者の空間提供手段に対して行うことが考えられる。そして、テーマパーク外の登録はグローバルな空間提供手段に対して行うことが考えられる。このように、地理的オブジェクトに対してどの空間提供手段を選択するかのルール付けは、適宜設計すればよい。テーマパークの例の他にも、空間提供手段の運営者毎に優先度を協議して決定しておき、優先度が最も高いサーバを登録先サーバとして選択するといったルールも考えられる。

さらに、秘匿計算手段２００−ｐが、暗号化属性情報(片)を記録するのではなく、発言端末５００−ｍが記録している暗号化属性情報(片)とリンクさせてもよい。リンクさせれば、１人の発言者が複数の発言オブジェクトを登録している場合、暗号化属性情報(片)を複数の発言オブジェクトで共用できる。したがって、暗号化属性情報(片)を更新する必要がある場合などに便利である。なお、記載を簡単にするために、本明細書では、単に「記録する」と記載した場合には、対象のデータ自体を記録することの他に、対象のデータが入手できるようにリンクさせることも含むものとする。

次に図６に示した秘密計算方式１の処理フローの場合について説明する。ステップＳ９２３までは図５と同じである。図６の場合、暗号部は、発言オブジェクトの発言者の属性情報を暗号化して暗号化属性情報を求める（Ｓ５５１’）。なお、暗号化する属性情報は、地理的オブジェクトごとや発言オブジェクトごとに変えてもよい。発言端末５００−ｍは、ステップＳ９２２で特定した地理的オブジェクト、ステップＳ９２３で取得した発言オブジェクト、ステップＳ５５１’で作成した暗号化属性情報を、特定した地理的オブジェクトを管理する拡張現実空間提供サーバ１０１−ｎに送信し、登録を要求する（Ｓ５２４’）。拡張現実空間提供サーバ１０１−ｎの空間提供手段１００−ｎは、空間提供記録部１９０−ｎにて地理的オブジェクトに紐付けて発言オブジェクトを記録し、拡張現実空間提供サーバ１０１−ｎの秘匿計算手段２００−ｎは、暗号化属性情報を発言オブジェクトに対応づけて秘匿計算記録部２９０−ｎに記録する（Ｓ１０２’）。ステップＳ９２１からステップＳ１０２’で登録処理（Ｓ５２０’）が構成されている。

次に図７に示した処理フローの場合について説明する。ステップＳ５５１’までは図６と同じである。図７の場合、発言端末５００−ｍは、ステップＳ９２２で特定した地理的オブジェクト、ステップＳ９２３で取得した発言オブジェクトを、特定した地理的オブジェクトを管理する拡張現実空間提供サーバ１０１−ｎに送信し、登録を要求する（Ｓ５２４”）。拡張現実空間提供サーバ１０１−ｎの空間提供手段１００−ｎは、空間提供記録部１９０−ｎにて地理的オブジェクトに紐付けて発言オブジェクトを記録する（Ｓ１０２”）。発言端末５００−ｍは、ステップＳ５５１’で作成した暗号化属性情報を、発言オブジェクトを特定できる情報（例えば発言オブジェクトのＩＤ）と一緒に秘匿計算手段２００−Ｎ＋１に送信する（Ｓ５２５”）。秘匿計算手段２００−Ｎ＋１は、暗号化属性情報を発言オブジェクトに対応づけて秘匿計算記録部２９０−Ｎ＋１に記録する（Ｓ２０２”）。ステップＳ９２１からステップＳ２０２”で登録処理（Ｓ５２０”）が構成されている。
また、図６および図７の両者について言えることだが、暗号化情報を発言端末で保持しておき、秘匿計算時にそれを利用することとしてもよい。

[分析処理]
図８に分析処理（Ｓ３００）の処理フローを示す。分析端末４００に、統計処理やマイニングのための演算式が入力される（Ｓ４１０）。入力される演算式が、ある１つの空間提供手段１００−ｎのみの情報で実行できるものであれば、本発明の課題が存在しない。そこで、以下の説明では、入力される演算式を実行するためには、複数の空間提供手段１００−１，…，Ｎに別々に記録された情報を用いる必要があることを前提とする。分析端末４００は、分析手段３００に演算を依頼する（Ｓ４２０）。分析手段３００の演算取得部３１０は、依頼された演算（要求された演算）を取得する（Ｓ３１１）。統計処理では、同一人物の発言か、異なる人物の発言かを区別しなければならない場合も多い。従って、分析手段３００は、名寄せ処理Ｓ３２０を行った上で、分析処理Ｓ３４０を行う。

名寄せ処理Ｓ３２０では、分析手段３００の平文計算部３４０は、発言オブジェクトの内容や地理的オブジェクトなどの暗号化されていない情報を用いる計算を行う（Ｓ３４１）。例えば、発言オブジェクト同士の表現の類似度を求める演算では、暗号化属性情報は必要ないので、平文計算部３４０が行えばよい。秘匿計算依頼部３５０は、秘匿計算手段２００−１，…，Ｎ＋１に秘匿計算の内容を送信し、秘匿計算を依頼する（Ｓ３５１）。各秘匿計算手段２００−１，…，Ｎ＋１の秘匿計算部２１０−１，…，Ｎ＋１は、協調して、属性情報を明かすことなく依頼された秘匿計算を行い、結果を分析手段３００に送る（Ｓ１１１）。なお、ステップＳ３４１の平文計算とステップＳ１１１の秘匿計算は、必要に応じて順番を逆にしてもよいし、並行に行ってもよいし、「平文計算→秘匿計算→平文計算」のように分割して行ってもよい。

次に、分析処理Ｓ３４０でも、分析手段３００の平文計算部３４０は、暗号化されていない情報を用いる計算を行う（Ｓ３４２）。例えば、ある地理的オブジェクトに紐付けられている発言オブジェクトの数を求める演算では、暗号化属性情報は必要ないので、平文計算部３４０が行えばよい。秘匿計算依頼部３５０は、秘匿計算手段２００−１，…，Ｎ＋１に秘匿計算の内容を送信し、秘匿計算を依頼する（Ｓ３５２）。各秘匿計算手段２００−１，…，Ｎ＋１の秘匿計算部２１０−１，…，Ｎ＋１は、協調して、属性情報を明かすことなく依頼された秘匿計算を行い、結果を分析手段３００に送る（Ｓ１１２）。分析手段３００は、ステップＳ３４２の結果とステップＳ１１２の結果から、依頼された演算に対する結果を求め、分析端末４００に送信する（Ｓ３１２）。分析端末４００は、演算結果を出力する（Ｓ４３０）。なお、ステップＳ３４２の平文計算とステップＳ１１２の秘匿計算は、必要に応じて順番を逆にしてもよいし、並行に行ってもよいし、「平文計算→秘匿計算→平文計算」のように分割して行ってもよい。

［名寄せ機能］
図９は、名寄せ機能の処理フローを示す図である。分析手段３００は、異なる空間提供手段に記録されている発言者について、発言者を特定する情報が存在するかを確認する（Ｓ３２１）。存在する場合（Ｓ３２１がＹｅｓの場合）には、その発言者を特定する情報が一致すれば、発言者を同一人物と判断する（Ｓ３２２）。つまり、分析手段３００は、異なる空間提供手段に記録されている発言者同士であって、発言者を特定する情報が存在し、かつ一致する場合は、発言者同士を同一人物として統計処理を行う。また、発言者を特定する情報が存在しない場合（Ｓ３２１がＮｏの場合）には、分析手段３００は、発言者同士の属性情報があらかじめ定めた割合以上に一致するものだけに発言者を絞る（Ｓ３２３）。分析手段３００は、(位置があらかじめ定めた範囲内の）同じカテゴリの地理的オブジェクトに対する発言回数が、どちらの空間提供手段に対してもあらかじめ定めた回数以上であるものだけに発言者を絞る（Ｓ３２４）。分析手段３００は、どちらの空間提供手段に記録されている発言オブジェクトも、表現があらかじめ定めた基準以上に類似するものだけに発言者を絞る（Ｓ３２５）。そして、絞られた発言者を同一人物として分析すればよい。Ｓ３２３〜Ｓ３２５の実行順序は任意でよく、それぞれスキップしても構わない。名寄せに必要な情報が平文の場合は、平文計算の処理（ステップＳ３４１）の中で上述の処理を行えばよい。また、名寄せに必要な情報が暗号化されている場合は、秘匿計算の処理（ステップＳ３５１とステップＳ１１１）の中で上述の処理を行えばよい。

「属性情報があらかじめ定めた割合以上に一致」とは、例えば属性情報の中で９０％以上の情報が一致することとすればよい。もしくは、値が同じ属性が一定数(一定割合)以上、または一定数(一定割合)以上の個々の属性が近似であることとしてもよい。「個々の属性が近似している」とは、数を値としてもつ属性の場合は、その属性値の差が一定値以下のものとすればよい。文字列を値としてもつ属性の場合は、一致する文字列の多さが一定以上(かつ一致しない文字列の多さが一定以下)のものとすればよい。「位置があらかじめ定めた範囲内」とは、距離をあらかじめ定めてもよいし、同じ町名の範囲内のように定めてもよい。「カテゴリ」は、レストラン、遊園地などの地理的オブジェクトの分類である。「あらかじめ定めた回数」とは、１０回など適宜決めればよい。「表現があらかじめ定めた基準以上に類似する」とは、言い回しや口癖などが似ていることであり、文を解析することで求められる何らかの特徴量の差が閾値以下になった場合とすればよい。比較する属性は静的属性のみに絞ってもよい。さらに、発言者の位置情報や行動履歴でも絞ってもよい。「位置情報」とは、現在位置、移動履歴、ルーチン経路、活動範囲などの位置に関する情報であり、これらが類似することも同一人物として扱う条件に加えればより高い精度で同一人物か異なる人物かを推定できる。「ルーチン経路」とは、通勤経路や通学経路などのよく利用する経路のことであり、出発地点・中継地点・目的地点を示す各地理的オブジェクトの順序リストの形式で表現する。ループする場合もありうる。検出方法の一例としては、電車の乗り降り情報を利用し、頻繁に利用する経路からルーチン経路を作成する。自主的な申し出でも構わない。「活動範囲」とは、通常活動する多角形からなる地理的なエリアのことであり、外周を構成する頂点となる各地理的オブジェクトの順序リストの形式で表現する。検出方法の一例としては、観光で訪れただけの場所を除くため、二回以上発言した発言位置を結んで出来た多角形を活動範囲とする。自主的な申し出でも構わない。

絞り込みの具体例としては、現在位置が一定の距離以下、検索者の現在位置と候補者の現在位置の地理的オブジェクトが同じカテゴリ、検索者の現在位置が候補者のルーチン経路または活動範囲内、検索者と候補者の期間で切り出した移動・行動履歴が一定以上重なる、検索者と候補者のルーチン経路または活動範囲が一定以上重なる、などがある。

［秘匿計算］
ステップＳ１１０の秘匿計算の具体例としては、例えば、非特許文献２と非特許文献３を組み合わせた方法がある。非特許文献２は、Paillier暗号によって暗号化された数値に対して、当該数値を明かす事無く、当該数値を二進数表記した桁ごとに暗号化した暗号文を生成する方法である。また、非特許文献３は、二進数表記した数値を桁ごとに暗号化することで、討議数値の任意の論理演算を、当該数値を明かすこと無く実行可能とする方法である。非特許文献２に開示された方法を用いれば、数値の暗号文を入力として秘匿計算が実行できるようになる。これにより、秘匿計算の入力を提供する装置（発言端末５００−ｍ）は、数値の暗号文のみを計算、保存すれば良く、当該数値を二進数表記した桁ごとの暗号文を計算、保存する必要が無くなる。そのため、非特許文献２に開示された方法は、発言端末５００−ｍが計算資源やメモリ資源に乏しい場合に特に有効な方法となる。

なお、ステップＳ１１０の処理は、登録処理（Ｓ５２０、Ｓ５２０’、Ｓ５２０”）のときにどのように暗号化されたデータが記録されているかに依存するが、暗号化属性情報(片)を用いて、すべての秘匿計算部が協調して計算を行うことは変わらない。

［その他のバリエーション］
暗号化するデータを属性情報だけでなく、地理的オブジェクトや発言オブジェクトの内容などを暗号化してもよい。この場合は、蓄積する暗号化データ蓄積部１９１（図示していない）を設け、分析手段３００はそれらのデータに対して秘匿回路計算を行うことにし、空間提供記録部１９０の秘匿性を高めてもよい。位置の特定方法については、ＧＰＳによる位置特定だけではなく、センサやタグによる位置特定も考えられる。もちろん、名寄せを行う必要のない横断的な統計処理もあり得る。

［本発明の利用例］
以下のような用途で本発明の横断統計システムを利用できる。
（１）観光地Ａ〜Ｅの管理者が、それぞれ会員の年齢・性別・趣味（趣味の場合、記述の定式化（＝表記揺れの吸収や一覧化など）が前提）等の属性情報を把握している状況で、１件／２件／３件／４件／５件訪れて何らかの発言をした人の傾向を探る。（そして、集客力向上の対策を立てる。）
（２）ショッピングモールＡ〜Ｆの管理者が、実施例１と同様の属性情報を把握している状況で、１件／２件／３件／４件／５件／６件訪れて苦情と思われる発言をした人（事前にリストアップした苦情に関する言葉が発言に含まれているかどうかで判定)の傾向を探る。（そして、苦情を言われないような対策を立てる。）

（３）遊園地Ａ〜Ｇの管理者が、実施例１と同様の属性情報に加えてルーチン経路または移動経路を把握している状況で、全体で、どのような属性の人がどのような順序で遊戯施設を回っているかの傾向を探る。
（４）レストランＡ〜Ｈの管理者が、実施例１と同様の属性情報に加えてどのようなジャンルのメニューを食べたかを把握している状況で、全体で、どのジャンルのメニューがどのような人に選ばれているかの傾向を探る。
（５）本屋Ａ〜Ｉの管理者が、実施例１と同様の属性情報に加えて各人の購買履歴を把握している状況で、全体で、どのような人が平均していくらくらい購入しているのかの傾向を探る。

［プログラム、記録媒体］
上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。

また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。

この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。

また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。

このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。

また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

１００ 空間提供手段
１０１、１０２、８００ 拡張現実空間提供サーバ
１８０、８８０ 空間提供通信部
１９０、８９０ 空間提供記録部 １９１ 暗号化データ蓄積部
２００ 秘匿計算手段 ２０１、２０２ 秘匿計算サーバ
２１０ 秘匿計算部 ２８０ 秘匿計算通信部
２９０ 秘匿計算記録部 ３００ 分析手段
３０１ 分析サーバ ３１０ 演算取得部
３４０ 平文計算部 ３５０ 秘匿計算依頼部
３８０ 分析通信部 ４００ 分析端末
５００、９００ 発言端末 ５２０、９２０ 発言部
５４０ 属性管理部 ５５０ 暗号部
５８０、９８０ 発言通信部 ９１０ 閲覧部
９３０ カメラ １０００ ネットワーク

Claims (9)

1. 地理的オブジェクトと当該地理的オブジェクトに紐付けられた発言オブジェクトが配置された拡張現実空間を提供する空間提供手段が複数存在するときに、前記発言オブジェクトの発言者の属性情報を秘匿したまま、複数の前記空間提供手段がそれぞれ管理する情報に対して横断的に統計処理を行う横断統計システムであって、
   空間提供記録部を有し、前記拡張現実空間を提供する複数の空間提供手段と、複数の秘匿計算手段と、分析手段とを備え、
   それぞれの空間提供手段の空間提供記録部は、少なくともそれぞれの空間提供手段が管理する前記地理的オブジェクトと前記発言オブジェクトを記録し、
   複数の前記秘匿計算手段は、空間提供手段が管理する発言オブジェクトの発言者の属性情報を秘匿・分割した暗号化属性情報片を記録し、 前記分析手段は、
   複数の前記空間提供手段が記録する情報を用いる演算の要求を受け取る演算取得部と、
   前記演算のうち前記暗号化属性情報片を用いない計算を行う平文計算部と、
   前記演算のうち前記暗号化属性情報片を用いる秘匿計算を、すべての前記秘匿計算手段に依頼する秘匿計算依頼部と
   を有し、
   前記分析手段は、
   異なる空間提供手段に記録されている発言者同士であって、発言者を特定する情報が存在し、かつ一致する場合は、発言者同士を同一人物として分析し、
   すべての秘匿計算手段は、
   前記暗号化属性情報片を用いて、属性情報の内容を明かすことなく、協調して前記秘匿計算を行う
   ことを特徴とする横断統計システム。
2. 地理的オブジェクトと当該地理的オブジェクトに紐付けられた発言オブジェクトが配置された拡張現実空間を提供する空間提供手段が複数存在するときに、前記発言オブジェクトの発言者の属性情報を秘匿したまま、複数の前記空間提供手段がそれぞれ管理する情報に対して横断的に統計処理を行う横断統計システムであって、
   空間提供記録部を有し、前記拡張現実空間を提供する複数の空間提供手段と、複数の秘匿計算手段と、分析手段とを備え、
   それぞれの空間提供手段の空間提供記録部は、少なくともそれぞれの空間提供手段が管理する前記地理的オブジェクトと前記発言オブジェクトを記録し、
   前記秘匿計算手段のうち対応する空間提供手段ごとに一つは、空間提供手段が管理する発言オブジェクトの発言者の属性情報を暗号化した暗号化属性情報を記録し、
   前記分析手段は、
   複数の前記空間提供手段が記録する情報を用いる演算の要求を受け取る演算取得部と、
   前記演算のうち前記暗号化属性情報を用いない計算を行う平文計算部と、
   前記演算のうち前記暗号化属性情報を用いる秘匿計算を、すべての前記秘匿計算手段に依頼する秘匿計算依頼部と
   を有し、
   前記分析手段は、
   異なる空間提供手段に記録されている発言者同士であって、発言者を特定する情報が存在し、かつ一致する場合は、発言者同士を同一人物として分析し、
   すべての前記秘匿計算手段は、
   前記暗号化属性情報を用いて、属性情報の内容を明かすことなく、協調して前記秘匿計算を行う
   ことを特徴とする横断統計システム。
3. 請求項１または２記載の横断統計システムであって、
   前記分析手段は、
   異なる空間提供手段に記録されている発言者同士であって、
   前記発言者同士の属性情報があらかじめ定めた割合以上に一致する場合、
   同じカテゴリの地理的オブジェクトに対する発言回数が、どちらの空間提供手段に対してもあらかじめ定めた回数以上である場合、
   どちらの空間提供手段に記録されている発言オブジェクトも、表現があらかじめ定めた基準以上に類似する場合のうち、
   いずれか１つまたは２つまたはすべてを満たす発言者同士を同一人物として分析する
   ことを特徴とする横断統計システム。
4. 請求項３記載の横断統計システムであって、
   前記分析手段は、位置情報または行動履歴またはその両方も用いて、発言者同士が同一人物かを判断する
   ことを特徴とする横断統計システム。
5. 請求項１記載の横断統計システムに前記発言オブジェクトを登録する発言端末であって、
   地理的オブジェクトを選定し、当該地理的オブジェクトを管理する前記空間提供手段から当該地理的オブジェクトに紐付けられた発言オブジェクトを含むデータを取得し、選定した地理的オブジェクトと取得した発言オブジェクトを拡張現実空間として表示する閲覧部と、
   地理的オブジェクトを特定し、当該地理的オブジェクトと当該地理的オブジェクトに紐付ける発言オブジェクトを、当該地理的オブジェクトを管理する前記空間提供手段に送信する発言部と、
   前記発言オブジェクトの発言者の属性情報を秘匿・分割して記録させるための複数の暗号化属性情報片を求める暗号部と、
   前記属性情報と前記複数の暗号化属性情報片を管理する属性管理部と
   を備える発言端末。
6. 請求項２記載の統計・マイニングシステムに前記発言オブジェクトを登録する発言端末であって、
   地理的オブジェクトを選定し、当該地理的オブジェクトを管理する前記空間提供手段から当該地理的オブジェクトに紐付けられた発言オブジェクトを含むデータを取得し、選定した地理的オブジェクトと取得した発言オブジェクトを拡張現実空間として表示する閲覧部と、
   地理的オブジェクトを特定し、当該地理的オブジェクトと当該地理的オブジェクトに紐付ける発言オブジェクトを、当該地理的オブジェクトを管理する前記空間提供手段に送信する発言部と、
   前記発言オブジェクトの発言者の属性情報を暗号化して暗号化属性情報を求める暗号部と
   前記属性情報と前記暗号化属性情報を管理する属性管理部と、
   を備える発言端末。
7. 地理的オブジェクトと当該地理的オブジェクトに紐付けられた発言オブジェクトが配置された拡張現実空間を提供する空間提供手段が複数存在するときに、前記発言オブジェクトの発言者の属性情報を秘匿したまま、複数の前記空間提供手段がそれぞれ管理する情報に対して横断的に統計処理を、
   空間提供記録部を有し、前記拡張現実空間を提供する複数の空間提供手段と、複数の秘匿計算手段と、分析手段とを用いて行う横断統計方法であって、
   それぞれの空間提供手段の空間提供記録部が、少なくともそれぞれの空間提供手段が管理する前記地理的オブジェクトと前記発言オブジェクトを記録する拡張現実記録ステップと、
   複数の前記秘匿計算手段が、空間提供手段が管理する発言オブジェクトの発言者の属性情報を秘匿・分割した暗号化属性情報片を記録する秘匿情報記録ステップと、
   前記分析手段が、複数の前記空間提供手段が記録する情報を用いる演算の要求を受け取る演算取得ステップと、
   前記分析手段が、前記演算のうち前記暗号化属性情報片を用いない計算を行う平文計算ステップと、
   前記分析手段が、前記演算のうち前記暗号化属性情報片を用いる秘匿計算を、すべての前記空間提供手段と前記秘匿計算手段に依頼する秘匿計算依頼ステップと、
   前記空間提供手段と前記秘匿計算手段が、前記暗号化属性情報を用いて、属性情報を明かすことなく、協調して前記秘匿計算を行う秘匿計算ステップと
   を有し、
   前記分析手段は、
   異なる空間提供手段に記録されている発言者同士であって、発言者を特定する情報が存在し、かつ一致する場合は、発言者同士を同一人物として分析する
   ことを特徴とする横断統計方法。
8. 地理的オブジェクトと当該地理的オブジェクトに紐付けられた発言オブジェクトが配置された拡張現実空間を提供する空間提供手段が複数存在するときに、前記発言オブジェクトの発言者の属性情報を秘匿したまま、複数の前記空間提供手段がそれぞれ管理する情報に対して横断的に統計処理を、
   空間提供記録部を有し、前記拡張現実空間を提供する複数の空間提供手段と、複数の秘匿計算手段と、分析手段とを用いて行う横断統計方法であって、
   それぞれの空間提供手段の空間提供記録部が、少なくともそれぞれの空間提供手段が管理する前記地理的オブジェクトと前記発言オブジェクトを記録する拡張現実記録ステップと、
   前記秘匿計算手段のうち対応する空間提供手段ごとに一つが、空間提供手段が管理する発言オブジェクトの発言者の属性情報を暗号化した暗号化属性情報を記録する秘匿情報記録ステップと、
   前記分析手段が、複数の前記空間提供手段が記録する情報を用いる演算の要求を受け取る演算取得ステップと、
   前記分析手段が、前記演算のうち前記暗号化属性情報を用いない計算を行う平文計算ステップと、
   前記分析手段が、前記演算のうち前記暗号化属性情報を用いる秘匿計算を、すべての前記秘匿計算手段に依頼する秘匿計算依頼ステップと、
   すべての前記秘匿計算手段が、前記暗号化属性情報を用いて、属性情報の内容を明かすことなく、協調して前記秘匿計算を行う秘匿計算ステップと
   を有し、
   前記分析手段は、
   異なる空間提供手段に記録されている発言者同士であって、発言者を特定する情報が存在し、かつ一致する場合は、発言者同士を同一人物として分析する
   ことを特徴とする横断統計方法。
9. 請求項７または８記載の横断統計方法であって、
   前記分析手段は、
   異なる空間提供手段に記録されている発言者同士であって、
   前記発言者同士の属性情報があらかじめ定めた割合以上に一致する場合、
   同じカテゴリの地理的オブジェクトに対する発言回数が、どちらの空間提供手段に対してもあらかじめ定めた回数以上である場合、
   どちらの空間提供手段に記録されている発言オブジェクトも、表現があらかじめ定めた基準以上に類似する場合のうち、
   いずれか１つまたは２つまたはすべてを満たす発言者同士を同一人物として分析する
   ことを特徴とする横断統計方法。
   

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