(57)【要約】【課題】交通需要予測に必要な移動実績を含む交通データが取得困難な地域でも、交通需要の予測を可能にする。【解決手段】本発明の一態様の交通需要予測装置は、区間ごとに交通需要の予測に使用される基本モデルを記憶するモデル記憶部と、少なくとも予測対象区間と当該予測対象区間内の移動経路とを含む予測条件を取得する予測条件取得部と、モデル記憶部から予測条件に該当する基本モデルを選択する機能を有し、予測対象区間に該当する基本モデルが得られなかった場合に、予測対象区間とは異なる区間の基本モデルを予測対象区間の予測モデルとして選択する予測モデル選択部と、選択された予測モデルを用いて予測条件に応じた交通需要を計算する交通需要算出部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
区間ごとに交通需要の予測に使用される基本モデルを記憶するモデル記憶部と、
少なくとも予測対象区間と当該予測対象区間内の移動経路とを含む予測条件を取得する予測条件取得部と、
前記モデル記憶部から前記予測条件に該当する基本モデルを選択する機能を有し、前記予測対象区間に該当する基本モデルが得られなかった場合に、前記予測対象区間とは異なる区間の基本モデルを前記予測対象区間の予測モデルとして選択する予測モデル選択部と、
選択された前記予測モデルを用いて前記予測条件に応じた交通需要を計算する交通需要算出部と、を備える
交通需要予測装置。
【請求項２】
さらに、少なくとも各地域の交通網及び世帯情報を含む地域データを記憶する地域データ記憶部、を備え、
前記予測モデル選択部は、前記モデル記憶部から前記予測対象区間の基本モデルが得られなかった場合には、前記地域データ記憶部の各地域の前記地域データに基づいて、前記予測対象区間の地域特性と、前記予測対象区間とは異なる区間の地域特性とを比較し、前記地域特性が類似する区間を含む地域の基本モデルを前記予測対象区間の予測モデルとして選択する
請求項１に記載の交通需要予測装置。
【請求項３】
前記予測モデル選択部は、少なくとも各地域における交通網及び経路を前記地域特性の特徴量とし、前記地域特性の特徴量に基づいて、前記予測対象区間と前記予測対象区間とは異なる前記区間との類似性を評価する
請求項２に記載の交通需要予測装置。
【請求項４】
さらに、任意の区間の移動実績を示す交通データを記憶する交通データ記憶部と、
前記交通データに基づき前記予測条件に応じた交通需要を予測する予測モデルを算出する予測モデル算出部と、
算出した前記予測モデルを前記予測条件とは異なる区間の基本モデルと比較し、当該予測モデルの妥当性を診断するモデル診断部と、
前記予測モデルの妥当性がないと診断された場合には、前記基本モデルを利用して前記予測モデルを修正するモデル修正部と、を備える
請求項１に記載の交通需要予測装置。
【請求項５】
さらに、少なくとも各地域の交通網及び世帯情報を含む地域データを記憶する地域データ記憶部、を備え、
前記モデル修正部は、前記地域データ記憶部に記憶された各地域の前記地域データに基づいて、前記予測対象区間の地域特性と、前記予測対象区間とは異なる区間の地域特性とを比較し、前記地域特性が類似する区間を含む地域の基本モデルを利用して妥当性がないと診断された前記予測モデルを修正する
請求項４に記載の交通需要予測装置。
【請求項６】
前記モデル修正部は、各地域における交通網及び移動実績を前記地域特性の特徴量とし、前記特徴量に基づいて、前記予測対象区間と、前記予測対象区間とは異なる前記区間との類似性を評価する
請求項５に記載の交通需要予測装置。
【請求項７】
前記予測モデル算出部は、任意の地域における複数の区間の基本モデルを構成する変数と変数ごとの重みパラメータのそれぞれの統計量を反映して、前記複数の区間を含む前記任意の地域の新たな基本モデルを生成し、
前記モデル診断部は、前記任意の地域の前記新たな基本モデルを用いて、前記予測モデルの妥当性を診断し、
前記モデル修正部は、妥当性がないと診断された前記予測モデルを、前記任意の地域の前記新たな基本モデルを利用して修正する
請求項４に記載の交通需要予測装置。
【請求項８】
前記予測モデル算出部は、地域特性が類似する複数の地域で構成される地域グループごとに、前記予測対象区間の基本モデルを構成する変数と変数ごとの重みパラメータのそれぞれの統計量を反映して、前記地域グループの基本モデルとなる汎用モデルを生成し、
前記モデル修正部は、妥当性がないと診断された前記予測モデルを、前記地域グループの前記汎用モデルを利用して修正する
請求項４に記載の交通需要予測装置。
【請求項９】
交通需要予測装置と予測モデル生成装置とから構成される交通需要予測システムであって、
前記交通需要予測装置は、
少なくとも予測対象区間と当該予測対象区間内の移動経路とを含む予測条件を取得する予測条件取得部と、
前記予測条件に該当する基本モデルを選択する予測モデル選択部と、
選択された前記予測モデルを用いて前記予測条件に応じた交通需要を計算する交通需要算出部と、
前記予測モデル生成装置に前記予測条件を通知し、前記予測モデル生成装置から予測モデルを受信する通信処理部と、を備え、
前記予測モデル生成装置は、
区間ごとに交通需要の予測に使用される基本モデルを記憶するモデル記憶部と、
任意の区間の移動実績を示す交通データを記憶する交通データ記憶部と、
前記交通データに基づき前記交通需要予測装置から通知された前記予測条件に応じた交通需要を予測する予測モデルを算出する予測モデル算出部と、
算出した前記予測モデルを前記モデル記憶部に記憶された前記予測条件とは異なる区間の前記基本モデルと比較し、当該予測モデルの妥当性を診断するモデル診断部と、
前記予測モデルの妥当性がないと診断された場合には、前記基本モデルを利用して前記予測モデルを修正するモデル修正部と、
前記交通需要予測装置から前記予測条件を受信し、前記交通需要予測装置へ修正された前記予測モデルを送信する通信処理部と、を備え、
前記交通需要予測装置の前記交通需要算出部は、前記予測モデル生成装置から受信した、修正された前記予測モデルを用いて、前記予測条件に応じた交通需要を計算する
交通需要予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象区間や対象地域の交通需要を予測する交通需要予測装置及び交通需要予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車の道路交通、並びにバスや鉄道をはじめとした公共交通などの都市交通には、様々な交通手段がある。交通手段の適切な運用は、人々のスムーズな移動を促し、社会全体の経済的負担や環境負荷の軽減につながる。交通手段を適切に運用するには、発生・集中交通量（交通がどこから発生してどこに集中するかを表す指標「ＯＤ交通量」）に対して、混雑の抑制、道路などの移動環境の整備、及び適切な移動料金の設定などの対策が必要である。そこで、ＯＤ交通量に対する交通手段別、さらには交通手段の利用経路や系統別の需要を予測する交通需要予測技術の重要性がより高まっている。
【０００３】
交通需要予測技術として、個人ごとの交通行動を対象地した日集計モデル、ゾーンを対象に集団的な行動を扱う集計モデルといった手法が一般的に用いられている。例えば、集計モデルでは、交通の発生量／集中量の予測、分布交通量の予測、交通手段の配分、配分交通量の余録といった段階に分けて扱う四段階推計法が用いられている。集計モデルに用いられる人の行動データとして、調査対象地域内のパーソントリップ調査データが一般的である。
【０００４】
パーソントリップ調査データは、交通行動の起点である出発地（Ｏ）、終点である到着地（Ｄ）、移動目的、移動手段、移動時間などの各人の一日の交通データ（トリップデータともいう）である。交通データは、調査対象の交通行動の実績（以下「移動実績」）である。パーソントリップ調査データは複数の交通手段を利用して移動したトリップ（行動の情報）が得られるので、交通手段の分担などの検討が可能なデータである。
【０００５】
しかしながら、パーソントリップ調査データはアンケート調査のため、必要に応じて実施されるか、あるいは１０年に一度といった頻度で実施されるのが現状である。そのため、施設や道路鉄道などの都市構造物の新設、及びその運用時間の変更による人の行動変化を直ちにモデルに反映し、交通需要の変化を把握することは難しい。特に、新興国においては、都市部における人口増加と交通発展が著しく、それに伴って人の行動が短期間に変化するため、アンケート調査を通じて実態を把握し続けることは困難である。
【０００６】
近年、自動料金収受システム（Electronic Toll Collection：ETC）や交通ＩＣカード、プローブカーシステムやプローブパーソンシステムなどから得られる交通データの利用が期待されている。プローブカーシステムとは車両をセンサとし、走行車両から走行速度や位置などの走行データを取得して道路交通情報を生成するシステムである。プローブカーを利用することで、車両が実際に通過した位置、時間、速度、経路等の位置計測データ（以下「プローブ情報」）が取得できる。
【０００７】
また、プローブパーソンシステムとは、ＧＰＳ（Global Positioning System）などの衛星測位システムを搭載した携帯電話機やスマートフォンなどの移動端末から人の移動速度や位置などの移動データを取得して、道路に限らず、鉄道や施設内などの人の移動経路情報を生成するシステムである。ここでは、プローブカーシステムやプローブパーソンシステムで得られた人の移動データ（位置や時間など）を総称してプローブデータと称する。プローブデータは、所定周期で計測された移動軌跡であり移動経路の推定が可能である。
【０００８】
このような交通データを利用して、多数の利用者の移動経路や交通手段の移動実績に基づきＯＤ間の交通行動をモデル化し、交通需要を予測する方法が検討されている。交通需要は、天候や移動時間や移動料金などの移動環境、及び移動目的や年齢や性別などの利用者状況に左右され経時的に変動するため、このような変動に対応した予測モデルが扱われる。
【０００９】
しかしながら、膨大な交通データから交通デーと移動環境との依存関係を学習して予測モデルを生成し、その予測モデルにより交通需要を予測するには相当な計算負荷が発生する。そこで、特許文献１において、マルチタスク学習を利用して効率的に交通需要を予測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１５−１２５７７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
特許文献１に記載された技術は、各セグメント（移動区間、本発明の実施形態のＯＤ間に相当）の移動データを学習して予測モデルを生成し、交通需要を予測する方法である。各セグメントの移動時間に対する交通量の変化（時系列データ）の類似性を測定し、類似する時系列をクラスタリングし、各々のクラスタにマルチタスク学習を実行して移動環境との対応付けを行うことで予測モデルを生成する。そして、予測対象のセグメントに対して、該当するクラスタの予測モデルに移動環境を与え、交通需要を予測する。交通需要の時系列が類似するセグメント同士でクラスタリングし、各々のクラスタに対して予測モデルを生成して交通需要を予測するので、移動環境変化を反映した膨大なセグメントの交通需要の予測を、リアルタイムに実行するのに有効である。
【００１２】
しかしながら、特許文献１の技術においては、交通データが観測できないセグメント、あるいは交通需要の予測に重要なファクターとなりえる交通データが観測されないセグメントにおいては、交通データ（時系列データ）の類似性によるクラスタリングやマルチタスク学習が困難な場合があり、交通需要を予測することが難しい。
【００１３】
本発明は、上述した状況に鑑みてなされたものであり、交通需要の予測に必要な移動実績が含まれた交通データを取得困難な区間でも、交通需要の予測を可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記課題を解決するために、本発明の一態様の交通需要予測装置は、区間ごとに交通需要の予測に使用される基本モデルを記憶するモデル記憶部と、少なくとも予測対象区間と当該予測対象区間内の移動経路とを含む予測条件を取得する予測条件取得部と、モデル記憶部から予測条件に該当する基本モデルを選択する機能を有し、予測対象区間に該当する基本モデルが得られなかった場合に、予測対象区間とは異なる区間の基本モデルを予測対象区間の予測モデルとして選択する予測モデル選択部と、選択された予測モデルを用いて予測条件に応じた交通需要を計算する交通需要算出部と、を備える。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の少なくとも一態様によれば、区間ごとに交通需要を予測する基本モデルを予め用意しておき、基本モデルが存在しない予測対象区間については、他区間の基本モデルを代用して交通需要を予測する。これにより、交通データを取得困難な区間を含めて、より多くの地域を対象に交通需要を予測することができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る交通需要予測装置が適用される交通需要予測システムを示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る交通需要予測装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る端末装置からの要求に応じて交通需要予測装置により実行される交通需要算出処理の手順例を示すフローチャートである。
【図４】図３の交通需要算出処理（ステップＳ１５）における、予測モデル選択部による他地域の基本モデルを選択する処理の手順例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る交通需要の予測モデルを算出及び修正する処理の手順例を示すフローチャートである。
【図６】図５の予測モデルの算出及び修正処理（ステップＳ３５）における、モデル修正部によるモデル修正処理の手順例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施形態に係る複数の基本モデルから新たな基本モデルを算出する処理の手順例を説明するフローチャートである。
【図８】本発明の第１の実施形態に係る複数の基本モデルから新たに作成された基本モデルの特徴を説明するための図である。
【図９】本発明の第１の実施形態に係る交通需要の予測モデルとして複数地域の交通環境の類似性を反映した汎用モデルを算出する処理の手順例を説明するためのフローチャートである。
【図１０】本発明の第１の実施形態に係る地域群の基本モデルを説明するための図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係る交通需要予測装置が適用される交通需要予測システムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明を実施するための形態（以下、「実施形態」と記述する）の例について、添付図面を参照して説明する。本明細書及び添付図面において実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付して重複する説明を省略する。
【００１８】
＜１．第１の実施形態＞
［交通需要予測システムの全体構成］
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。図１は、第１の実施形態に係る交通需要予測装置が適用される交通需要予測システムを示す。
【００１９】
図１に示す交通流評価システム１０は、交通需要予測装置１、運行情報提供装置２、移動情報提供装置３、及び端末装置４から構成されている。各装置は、インターネット等の通信ネットワーク５を介して相互に通信可能に接続される。
【００２０】
交通需要予測装置１は、外部装置（例えば端末装置４）から交通需要を予測するための予測条件を受け付けて、予測条件に対応した各移動区間の交通手段ないし移動経路別の交通需要を所定の時間間隔で連続的に計算する。例えば予測条件として、交通需要予測を実行する都市間や移動区間（ＯＤ間）の指定とＯＤ交通量、天候や予測日時や移動料金などの移動環境、移動目的や年齢や性別などの利用者情報を含む。本実施形態において、予測条件には、少なくとも移動区間とその区間内の移動経路についての情報が含まれるものとして説明する。交通需要予測装置１は、通信ネットワーク５を介して、運行情報提供装置２、移動情報提供装置３、及び端末装置４との間にて必要な情報を相互に授受する。
【００２１】
運行情報提供装置２は、公共交通などの運行計画に関わる情報を提供する。より具体的には、運行情報提供装置２は、通信ネットワーク５を介して、バスや鉄道などの公共交通の運行ルート（運行経路）、運行スケジュール、及び移動体の座席数や乗車容量など搬送能力の情報を交通需要予測装置１に提供する。
【００２２】
移動情報提供装置３は、ＯＤ間ごとに発生するＯＤ交通量と、各区間の移動に利用される交通手段、移動経路、ＥＴＣや交通ＩＣカードやプローブカーシステムやプローブパーソンシステムなどから得られた移動実績などの交通データを交通需要予測装置１に提供する。
【００２３】
ここで、ＯＤ交通量は、所定時間ごとに集計又は推定された交通の発生ゾーン（Ｏゾーン）から集中ゾーン（Ｄゾーン）に向かう交通量である。また、移動経路情報は、Ｏゾーン内の任意地点を出発地点、Ｄゾーン内の任意地点を目的地とし、出発地点から目的地点に向かう道路区間（地図データにおいてノードとノードを結ぶ道路リンク、あるいはノード）を列挙したデータである。
【００２４】
端末装置４には、交通需要予測装置１から予測対象の都市間若しくは区間の交通需要の予測データを取得して、将来の交通流を予測及び評価するための交通流評価アプリケーションが搭載されている。交通流評価アプリケーションは、例えばＷｅｂアプリケーションにより構成される。端末装置４は、交通流評価アプリケーションにより、交通需要予測装置１に予測条件を指定したり、交通需要の予測結果を取得したりする。交通流評価アプリケーションは、交通需要予測の対象とする都市（区間）の環境モデルの指定を受け付けて、所定時間帯における自動車やバス、電車、歩行者などの移動体の位置や移動時間などを所定の時間間隔ｔｉで連続的に計算し、指定された都市（区間）の交通流を予測する。以下、本明細書において「都市間若しくは区間」を「区間」と略記することがある。また特に断りがない限り、「区間」と記載した場合には「都市間若しくは区間」を表す。
【００２５】
上記に限らず、都市間若しくは区間内の渋滞や規制などの交通情報を提供する不図示の交通情報提供装置など、交通需要の予測に有効な情報を提供する装置が通信ネットワーク５に接続され、交通需要予測装置１に提供されてもよい。
【００２６】
図１に示すように交通需要予測装置１は、通信インターフェース１０１と、受信処理部１０２と、予測モデル選択部１０３と、交通需要算出部１０４と、送信処理部１０５と、予測モデル算出部１０６と、モデル診断部１０７と、モデル修正部１０８と、基本モデル記憶部１１０と、交通データ記憶部１１１と、地域データ記憶部１１２と、を備えている。
【００２７】
交通需要予測装置１において、受信処理部１０２、予測モデル選択部１０３、交通需要算出部１０４、送信処理部１０５、予測モデル算出部１０６、モデル診断部１０７、及びモデル修正部１０８の少なくとも１つは、プログラム（例えば、ＲＯＭ２１ｂなどのプログラムメモリに格納されたプログラム）によって実現されるようにしてもよい。
【００２８】
また、基本モデル記憶部１１０、交通データ記憶部１１１、及び地域データ記憶部１１２については、複数の記憶装置（半導体メモリやハードディスクなど、それぞれの記憶装置の種類が異なっていてもよい）を設け、それぞれのデータを対応する記憶装置に格納するようにしてもよい。また、１つあるいは複数の記憶装置において記憶領域を分け、それぞれの記憶領域にそれぞれのデータを格納するようにしてもよい。なお、図１においては、交通需要予測装置１内のデータの流れを実線で示し、情報の参照（情報の提供）を破線で示している。
【００２９】
なお、本実施形態では、交通需要予測装置１において、道路を利用する自動車のＯＤ交通量を、通信ネットワーク５を介して移動情報提供装置３から取得し、自動車の利用需要を対象とした道路の交通需要を予測する形態を例に挙げて説明するが、実施形態がそれに限定されることはない。公共交通については、交通ＩＣカードの収受システム（不図示）から取得したＯＤ交通量に基づいて、公共交通全体の利用需要や系統別や便別の利用需要を予測するようにしてもよい。
【００３０】
また、屋内においても同様に、屋内における人間等の移動体の所定の２地点のＯＤ交通量（移動者数）に基づいて、屋内を移動するエレベータやカートなどの利用需要や、経路や施設別の利用需要を予測するようにしてもよい。いずれもＯＤ交通量や移動情報は、移動情報提供装置３や運行情報提供装置２から取得される。
【００３１】
図１において、基本モデル記憶部１１０は、区間ごとに交通需要の予測に使用される基本モデルを記憶する。交通データ記憶部１１１は、任意の区間の移動実績を示す交通データを記憶する。交通データは、移動区間、経路、利用日、出発時間、移動時間、移動料金、交通手段の運行データ（運行状況）、交通状況、移動目的や年齢や性別などの利用者情報、などである。本実施形態において、交通データには、少なくとも移動区間とその区間内の移動経路についての情報が含まれるものとして説明する。
【００３２】
地域データ記憶部１１２は、少なくとも地域ごとに交通網及び世帯情報などの地域特性を示す地域データを記憶する。例えば地域特性は、各地域の交通網や移動経路などを構成するノード数やリンク長、リンク同士の交差角度、道路の幅員、人口分布の範囲や人口密度などの特徴量によって決定される。
【００３３】
通信インターフェース１０１は、交通需要予測装置１と通信ネットワーク５との間の通信制御を行うとともに、通信ネットワーク５を介して運行情報提供装置２や移動情報提供装置３、端末装置４とデータの送受信を行う。
【００３４】
受信処理部１０２（予測条件取得部の一例）は、通信インターフェース１０１を介して端末装置４より受け付けた交通需要予測の要求及び予測条件を解釈し、解釈した結果を予測モデル選択部１０３に出力する。
【００３５】
予測モデル選択部１０３は、受信処理部１０２より入力された予測条件に基づいて基本モデル記憶部１１０を検索し、予測条件に該当する都市間若しくは区間の交通需要を予測するための基本モデルを選択し、交通需要算出部１０４に予測モデルとして設定する機能を有する。予測条件には、少なくとも予測対象の都市間若しくは区間とその経路が含まれる。また、予測モデル選択部１０３は、基本モデル記憶部１１０から予測条件に該当する都市間若しくは区間の予測モデルが得られなかった場合には、基本モデル記憶部１１０から他区間若しくは他都市間の基本モデルを選択する。基本モデルには、予め他区間や他都市間のために用意されたもの以外に、他区間や他都市間の１以上の基本モデルに基づいて算出されて基本モデル記憶部１１０に記憶されたものもある。
【００３６】
交通需要算出部１０４は、予測モデル選択部１０３により選択された予測モデルと受信処理部１０２で解釈された予測条件を読み込む。そして、交通需要算出部１０４は、選択された予測モデルに読み込んだ予測条件を設定し、予測対象の都市間若しくは区間内を移動するために利用可能な交通手段又は経路別の交通需要を算出（予測）し、その予測結果を送信処理部１０５に出力する。
【００３７】
例えば交通需要は、交通のＯゾーンからＤゾーンまでのＯＤ間ごとに発生するＯＤ交通量（交通需要）と、そのＯＤ間の移動体別の配分値、車種別の配分値、移動経路別の配分値、及びその移動経路の情報である。例えば、移動体別の配分値は、自動車と電車の輸送量（自動車と電車の利用者数）の割合である。また例えば、車種別の配分値は、普通車やバスなど車種別の台数の割合である。さらに例えば、移動経路別の配分値は、ＯＤ間を結ぶ複数の移動経路を移動する移動体の輸送量の割合である。
【００３８】
送信処理部１０５は、交通需要算出部１０４が出力した当該区間や都市の交通需要予測結果として、区間ごとに交通手段別の利用者数、経路や系統別の利用者数、あるいは車両数などを、通信インターフェース１０１を介して端末装置４に送信する処理を実行する。ここでの区間はＯＤ間を想定するが、利用者数は、ＯＤ間の経路や系統別に対応づけられた利用者数に限定されない。例えば、各経路を構成する道路区間（道路リンク）に対応付けた利用者数や車両台数であったり、各系統を構成する停留所区間に対応付けた利用者数であったりしてもよい。
【００３９】
予測モデル算出部１０６は、予測モデルの算出対象であるＯＤ間に対して、交通データ記憶部１１１から交通データを読み込む。そして、予測モデル算出部１０６は、読み込んだ交通データに基づいて、そのＯＤ間を移動する交通利用者が何を根拠に交通手段や経路を選択しているかを学習し、交通行動から交通需要を予測する予測モデルを生成する。予測モデルを構成する変数は、交通データとして得られた利用日時や移動時間や移動料金などの移動環境、利用者属性などから選ばれる。一般的にモデルとして、候補となる変数項目が多項目であるため、多項目ロジット回帰モデルや重回帰モデルなどが用いられる。算出した予測モデルはモデル診断部１０７に出力される。なお、後述するように、他区間又は他都市の基本モデルに基づいて、当該区間又は当該都市の基本モデルを算出することもできる。
【００４０】
モデル診断部１０７は、予測モデル算出部１０６が算出した所定都市間若しくは区間の予測モデルの特徴（例えば予測変数及び重みパラメータ）を基本モデル記憶部１１０に記憶されている基本モデルの特徴と比較し、妥当なモデルが生成されたか否かを診断する。
【００４１】
また、モデル診断部１０７は、妥当なモデルと診断した場合は、算出した予測モデルを当該都市間若しくは区間の基本モデルとして基本モデル記憶部１１０に出力する。一方、モデル診断部１０７は、妥当性がない（妥当性が所定の基準よりも低い）モデルと診断した場合は、算出した予測モデルをモデル修正部１０８に出力する。
【００４２】
モデル修正部１０８は、基本モデル記憶部１１０から交通需要を予測するための基本モデルを読み込み、モデル診断部１０７において妥当性がない（低い）と判断された予測モデルを、読み込んだ基本モデルに基づき修正する。そして、モデル修正部１０８は、修正した予測モデルを該当都市間若しくは区間の基本モデルとして基本モデル記憶部１１０に出力する。
【００４３】
［交通需要予測装置のハードウェア構成］
図２は、交通需要予測装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
交通需要予測装置１は、図２に示すようにコンピューター２０（情報処理装置）で構成することができ、システムバス２６にそれぞれ接続されたＣＰＵ２１ａと、ＲＯＭ２１ｂと、ＲＡＭ２１ｃと、表示部（表示デバイス）２２と、操作部２４と、記憶部２５と、通信インターフェース１０１とを備えている。コンピューター２０内の各部は、システムバス２６を介して相互にデータの送受信が可能に接続されている。
【００４４】
ＣＰＵ２１ａ、ＲＯＭ２１ｂ、及びＲＡＭ２１ｃによって制御部２１が構成される。この制御部２１は、交通需要予測装置１内の各部の動作を制御する狭義のコンピューターの一例として用いられる。ＣＰＵ２１ａは、本実施形態に係る各機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをＲＯＭ２１ｂから読み出して実行し、各部の制御や各種の演算を行う演算処理装置である。なお、ＣＰＵ２１ａに代えて、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の他の演算処理装置を用いてもよい。
【００４５】
ＲＯＭ２１ｂは、不揮発性メモリ（記録媒体）の一例として用いられ、ＣＰＵ２１ａが動作するために必要なプログラムやデータ等を記憶している。ＲＡＭ２１ｃは、揮発性メモリの一例として用いられ、ＣＰＵ２１ａによる演算処理の途中に発生した変数やパラメータ等が一時的に書き込まれる。
【００４６】
表示部２２は、例えば液晶ディスプレイモニターが用いられ、メニュー画面やコンピューター２０で行われる処理の結果等を表示する。操作部２４は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等が用いられ、ユーザーは操作部２４を用いて所定の操作入力、指示を行うことが可能である。
【００４７】
記憶部２５は、不揮発性の大容量記憶装置（記録媒体の一例）であり、プログラムやＯＳ（Operating System）等のプログラム、及びデータ等を記憶する。例えば交通需要予測装置１の場合、基本モデル記憶部１１０、交通データ記憶部１１１、及び地域データ記憶部１１２は、記憶部２５により構成される。記憶部２５としては、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、メモリカード等が用いられる。
【００４８】
通信インターフェース１０１には、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）やモデム等が用いられ、端子が接続されたＬＡＮ等の通信ネットワーク５又は専用線等を介して、各装置との間で各種のデータを送受信する。
【００４９】
なお、運行情報提供装置２、移動情報提供装置３、及び端末装置４もコンピューター２０と同様の構成を備えている。例えば運行情報提供装置２では制御部２１が運行情報の提供処理を制御し、移動情報提供装置３では制御部２１が交通需要の提供処理を制御する。さらに、端末装置４では制御部２１により交通流を評価する処理（交通流評価アプリケーション）が行われる。各装置の機能や使用目的に合わせて装置内の各部は取捨選択される。例えば交通需要予測装置１、運行情報提供装置２及び移動情報提供装置３では、表示部２２及び操作部２４を削除することができる。
【００５０】
［交通需要算出処理］
次に、交通流評価システム１０における交通流評価に用いられる交通需要を算出する処理について説明する。
【００５１】
図３は、端末装置４からの要求に応じて交通需要予測装置１により実行される交通需要算出処理の手順例を示すフローチャートである。まず、端末装置４は、交通評価アプリケーションを実行することで交通需要予測装置１との通信を開始する。そして、端末装置４は、予測対象の都市間若しくはＯＤ間（「区間」と略称することがある。）と、予測日時、ＯＤ（発生・集中）交通量、各々の交通手段や経路を利用する際の移動時間や距離、利用料金などの予測条件を交通需要予測装置１に送信して、交通需要の予測を要求する（Ｓ１）。本明細書において、予測対象の都市間若しくは区間を「対象地域」と称することがある。
【００５２】
交通需要予測装置１は、受信処理部１０２において、通信インターフェース１０１を介して端末装置４からの要求及び予測条件を受け付けて要求内容を解釈する（Ｓ１１）。次いで、予測モデル選択部１０３は、予測条件に基づいて基本モデル記憶部１１０を検索し（Ｓ１２）、対応する都市間若しくは区間（対象区間）の基本モデルが有るかどうかを判定する（Ｓ１３）。
【００５３】
ここで、予測モデル選択部１０３は、対応する都市間若しくは区間の基本モデルが有ると判定した場合は（Ｓ１３のＹＥＳ）、予測対象の都市間若しくは区間の交通需要を予測する予測モデルとして選択する（Ｓ１４）。一方、予測モデル選択部１０３は、対応する都市間若しくは区間の基本モデルが無い場合は（Ｓ１３のＮＯ）、基本モデル記憶部１１０から他都市間若しくは他区間の基本モデルを読み込み、予測対象の都市間若しくは区間の交通需要を予測する予測モデルとして選択する（Ｓ１５）。ステップＳ１５の処理の詳細については後述する。
【００５４】
次いで、交通需要算出部１０４は、予測条件から必要な予測変数（以下「変数」と略記することがある）を、予測モデル選択部１０３で選択された予測モデルに設定する（Ｓ１６）。次いで、交通需要算出部１０４は、変数が設定された予測モデルに基づいて当該都市間若しくは当該区間の交通需要を計算する（Ｓ１７）。そして、送信処理部１０５において、通信インターフェース１０１を介して交通需要の予測結果を端末装置４に送信する（Ｓ１８）。
【００５５】
端末装置４は、交通需要予測装置１から予測結果を取得し（Ｓ２）、予測結果を利用して交通流評価アプリケーションを実行したり、予測結果を現在の道路容量や輸送能力等と比較して交通課題を把握し、交通施策や輸送計画を実施するアプリケーションを実行したりする（Ｓ３）。
【００５６】
以上のとおり、本実施形態の交通需要予測装置１は、基本モデル記憶部１１０から予測条件に該当する基本モデルを選択する機能を有し、予測対象区間に該当する基本モデルが得られなかった場合に、予測対象区間とは異なる区間の基本モデルを予測対象区間の予測モデルとして選択する予測モデル選択部１０３を備える。
【００５７】
すなわち、本実施形態は、区間ごとに交通需要を予測する基本モデルを予め用意しておき、基本モデルが存在しない予測対象区間については、他区間の基本モデルを代用して交通需要を予測する。これにより、基本モデルが存在しない区間や交通データを取得困難な区間を含めて、より多くの地域を対象に交通需要を予測することができる。
【００５８】
［他地域の基本モデルの選択］
次に、図３の交通需要算出処理（ステップＳ１５）における、予測モデル選択部１０３による他地域の基本モデルを選択する処理について説明する。
【００５９】
図４は、予測モデル選択部１０３による予測モデル選択処理の手順例を示すフローチャートである。この図４は、他地域の基本モデルを対象地域の予測モデルとして選択する処理（Ｓ１５）において、対象地域と交通環境が類似する地域の基本モデルを予測モデルとして選択する処理を示すものである。
【００６０】
予測モデル選択部１０３は、予測対象の都市間若しくは区間に該当する基本モデルが得られなかった場合に（Ｓ１３のＮＯ）、基本モデル記憶部１１０に記憶されている各基本モデルに対応する各地域の交通網、人口分布及び平均的な移動経路などの地域特性を表す地域データを地域データ記憶部１１２から読み込む（Ｓ２１）。
【００６１】
そして、予測モデル選択部１０３は、各地域における、交通網や移動経路などを構成するノード数やリンク長、交差角度、平均幅員、人口分布の範囲や平均密度などの特徴量を計算し（Ｓ２２）、各地域の特徴量の類似性を評価する（Ｓ２３）。そして、予測モデル選択部１０３は、対象地域と類似する地域の基本モデルを対象区間の予測モデルとして選択する（Ｓ２４）。地域特性を表す特徴量は、その地域の交通環境を示しているとも言える。ステップＳ２３で実行される地域間の類似性を計算する手法としては、コサイン尺度やカルバック疑距離などの一般的な類似性評価手法が用いられる。ステップＳ２４の処理が終了後、ステップＳ１６の処理に進む。
【００６２】
以上のとおり、本実施形態の交通需要予測装置１は、基本モデル記憶部１１０から予測対象区間の基本モデルが得られなかった場合に、地域データ記憶部１１２の各地域の地域データに基づいて、予測対象区間の地域特性と、予測対象区間とは異なる区間の地域特性とを比較し、地域特性が類似する区間を含む地域の基本モデルを予測対象区間の予測モデルとして選択する予測モデル選択部１０３を備える。この予測モデル選択部１０３は、少なくとも各地域における交通網及び経路を地域特性の特徴量とし、その地域特性の特徴量に基づいて、予測対象区間と当該予測対象区間とは異なる区間との類似性を評価する。
【００６３】
このような構成によれば、交通環境が類似する他地域の基本モデルを予測対象地域の予測モデルとして選択することで、基本モデルが存在しない区間の交通需要の予測精度をより高めることが可能である。
【００６４】
ところで、図４に示す処理では、対象地域と類似する地域の基本モデルを対象地域の予測モデルとして選択するようにしたが、この例に限らない。例えば後述するように、予測モデル算出部１０６において、各地域に存在する複数ＯＤ間の基本モデルを構成する予測変数の採用回数（累積分布）や各予測変数の重みパラメータの分布などの統計量とから、地域ごとに予測変数とその各重みパラメータの範囲とを設定して新たに基本モデルを生成し、基本モデル記憶部１１０に記憶するようにしてもよい（後述する図５参照）。その場合、ステップＳ２４では、対象地域と類似する他の地域の新たに計算された基本モデルを、対象地域の基本モデルとして選択する。
【００６５】
また、図４に示す処理では、予測モデル選択部１０３において地域の特徴量を算出するようにしたが、この例に限らない。予測モデル算出部１０６において、予測モデルを生成する際に、予測対象区間が存在する地域の特徴量を算出して地域データ記憶部１１２に記憶するようにしてもよい（詳細は図５で説明する）。
【００６６】
［予測モデル算出及び修正処理］
図５は、交通需要予測装置１において、交通需要の予測モデルを算出及び修正する処理の手順例を示すフローチャートである。この図５は、交通データはあるが予測モデルがない場合に交通データから予測モデルを算出し、算出した予測モデルを対応する基本モデルにより適宜修正する処理を示すものである。
【００６７】
予測モデル算出部１０６は、交通データ記憶部１１１から対象ＯＤ間の移動実績である交通データ（交通手段や経路、利用日時、移動時間、移動料金、運行状況、交通状況、利用者属性など）を交通データ記憶部１１１から読み込む（Ｓ３１）。
【００６８】
次いで、予測モデル算出部１０６は、対象ＯＤ間を移動する交通利用者が何を根拠に交通手段や経路を選択しているかを交通データから学習して予測モデルを算出する（Ｓ３２）。本実施形態では、交通需要を予測する予測モデルとして、例えば多項ロジット回帰モデルや重回帰モデルを想定している。交通手段選択や経路選択の根拠（要因）となる予測変数Ｘｉは、交通データとして取得した利用日時や移動時間などから選ばれる。以下では、予測変数Ｘｉを「変数Ｘｉ」と略記することがある。
【００６９】
例えば、下記式（１）に示す重回帰モデルにより、所定ＯＤ間の予測モデルが構成されるとする。このＯＤ間を交通手段ａ（ないし経路ａ）で移動する交通量Ｖ（Ｏａ，Ｄａ）は、交通手段ａ（ないし経路ａ）の予測変数Ｘｉａとその重みパラメータＷｉとの積和で求められる。上記ステップＳ３２では、交通データ記憶部１１１から読み込んだ多数の交通データを学習し、当該ＯＤ間を移動する際の交通手段及び経路の選択の重要要因となる変数Ｘｉを選択し、その重みパラメータＷｉを算出する。
【００７０】
Ｖ（Ｏａ，Ｄａ）＝Ｗ１・Ｘ１ａ＋Ｗ２・Ｘ２ａ＋・・・＋Ｗｉ・Ｘｉａ
・・・・（１）
【００７１】
Ｖ（Ｏａ，Ｄａ）：交通手段ａ（又は経路ａ）でＯゾーンからＤゾーンに移動する交通量
Ｘｉａ：交通手段ａ（又は経路ａ）を利用する場合の変数項目ｉの値
Ｗｉ：予測項目ｉの重みパラメータ
【００７２】
次いで、モデル診断部１０７において、基本モデル記憶部１１０から、対象ＯＤ間を含む都市（地域）内の他区間の基本モデルを読み込み（Ｓ３３）、ステップＳ３２で算出された予測モデルを読み込んだ基本モデルと比較する（Ｓ３４）。そして、モデル診断部１０７は、算出した予測モデルが適切であるか否か（妥当なモデルか否か）を診断する（Ｓ３５）。
【００７３】
例えばモデル診断部１０７は、基本モデルを構成する予測項目ｉ（例えば利用料金など）が、算出した予測モデルの予測変数として選択されているか（図８の条件（１）に相当）、さらに、予測モデルの各重みパラメータＷｉの範囲が基本モデルの重みパラメータＷｉの分布範囲を超えていないか（図８の条件（２）に相当）を評価する。予測変数に対する判断では、全ての予測変数ではなく予測に重要なものに限定してもよい。
【００７４】
そして、モデル診断部１０７は、算出した予測モデルがこれらの条件を満たしている場合には、モデル診断部１０７は妥当なモデルが生成されたと判断し（Ｓ３５のＹＥＳ）、算出した予測モデルを対象ＯＤ間の基本モデルとして基本モデル記憶部１１０に記憶する（Ｓ３７）。対象ＯＤ間の交通需要予測をする際には、算出したこの基本モデルが用いられる。
【００７５】
算出した予測モデルの変数項目ｉ及び重みパラメータＷｉの範囲のいずれかが、上記条件を満たしていない場合には、モデル診断部１０７は妥当なモデルが生成されなかったと判断する（Ｓ３５のＮＯ）。
【００７６】
次いで、モデル修正部１０８は、モデル診断部１０７の診断結果を受けて、算出した予測モデルを上記基本モデルにより修正し（Ｓ３６）、修正後の予測モデルを対象ＯＤ間の基本モデルとして基本モデル記憶部１１０に記憶する（Ｓ３７）。ステップＳ３７の処理が完了後、本フローチャートの処理を終了する。
【００７７】
なお、ステップＳ３３で読み込む基本モデルとステップＳ３６で修正に利用する基本モデルは、同じものでもよいし異なるものでもよい。例えば、ステップＳ３６においてより類似性の高い地域の基本モデルを利用してもよい。
【００７８】
［類似地域の基本モデルによる予測モデルの修正］
図６は、図５の予測モデル算出及び修正処理において、ステップＳ３６のモデル修正部１０８によるモデル修正処理の手順例を示すフローチャートである。図６は、モデル修正部１０８により実行されるモデル修正処理（Ｓ３６）において、より地域の特性（交通環境の）を反映したモデル修正処理を示すものである。
【００７９】
モデル修正部１０８は、算出した予測モデルが妥当なモデルであると評価されなかった場合に（Ｓ３５のＮＯ）、所定ＯＤ間が存在する地域と、基本モデル記憶部１１０に記憶されている各基本モデルに対応する各地域の交通網、人口分布及び平均的な移動経路などの地域特性を表す地域データを地域データ記憶部１１２から読み込む（Ｓ４１）。
【００８０】
そして、モデル修正部１０８は、各地域における、交通網や移動経路などを構成するノード数やリンク長、交差角度、平均幅員、人口分布の範囲や平均密度などの特徴量を計算し（Ｓ４２）、各地域の特徴量の類似性を評価する（Ｓ４３）。そして、モデル修正部１０８は、所定ＯＤ間が存在する地域と類似する地域の基本モデルで所定ＯＤ間の予測モデルを修正する（Ｓ４４）。ステップＳ４４の処理が終了後、ステップＳ３７の処理に進む。地域の類似性を計算する手法としては、コサイン尺度やカルバック疑距離などの一般的な類似性評価手法を用いる。ステップＳ４３で実行される地域間の類似性を評価する手法としては、コサイン尺度やカルバック疑距離などの一般的な類似性評価手法が用いられる。
【００８１】
予測モデルの修正方法として２つ方法が上げられる。第１の方法は、基本モデルの一部又は全ての特徴量（予測変数Ｘｉ）を算出した予測モデルに反映する方法である。全ての予測変数を反映する場合には、算出した予測モデルを基本モデルで差し替えてもよい。第２の方法は、予測モデルの重みパラメータＷｉの統計量（本例では分布）のうち基本モデルの重みパラメータＷｉの予測に有意な範囲外となっているものを、当該範囲内に調整する。
【００８２】
以上のとおり、本実施形態の交通需要予測装置１は、任意の区間の移動実績を示す交通データを記憶する交通データ記憶部１１１と、その交通データに基づき予測条件に応じた交通需要を予測する予測モデルを算出する予測モデル算出部１０６と、算出した予測モデルを予測条件とは異なる区間の基本モデルと比較し、当該予測モデルの妥当性を診断するモデル診断部１０７と、予測モデルの妥当性がない（若しくは低い）と診断された場合には、基本モデルを利用してその予測モデルを修正するモデル修正部１０８と、を備える。
【００８３】
このような構成によれば、交通データに基づいて生成した予測モデルの妥当性を他区間の基本モデルを用いて評価し、妥当性のない（低い）予測モデルをその基本モデルに基づいて修正する。そのため、妥当な予測モデルを生成できない区間など、全ての区間（若しくは地域）についてより精度の高い交通需要の予測が可能となる。
【００８４】
上記モデル修正部１０８は、地域データ記憶部１１２に記憶された各地域の地域データに基づいて、予測対象区間の地域特性と、予測対象区間とは異なる区間の地域特性とを比較し、地域特性が類似する区間を含む地域の基本モデルを利用して妥当性がない（若しくは低い）と診断された予測モデルを修正する。さらに、モデル修正部１０８は、各地域における交通網及び移動実績を地域特性の特徴量とし、その特徴量に基づいて、予測対象区間と予測対象区間とは異なる区間との類似性を評価する。
【００８５】
［基本モデル算出処理の詳細］
次に、複数の基本モデルから新たな基本モデルを算出する処理について説明する。
図７は、交通需要予測装置１において、複数の基本モデルから新たな基本モデルを算出する処理の手順例を説明するフローチャートである。
【００８６】
まず、予測モデル算出部１０６は、基本モデル記憶部１１０から任意の地域に存在する複数のＯＤ間の基本モデルを読み込む（Ｓ５１）。そして、予測モデル算出部１０６は、各基本モデルの変数Ｘｉと重みパラメータＷｉを読み込む（Ｓ５２）。なお、この例では、複数のＯＤ間の基本モデルを読み込むが、１つのＯＤ間の基本モデルから新たに基本モデルを作成することは可能である。
【００８７】
次いで、予測モデル算出部１０６は、複数の基本モデルから変数項目ｉごとにその採用回数（累積分布）を算出する（Ｓ５３）。そして、予測モデル算出部１０６は、変数項目ｉのうち採用回数（頻値）が所定値ｔｈ以上の変数項目、あるいは採用回数（頻値）が上位にランキングされた変数項目を、当該地域の交通需要に影響を与える重要な変数項目ｉ’（以下「重要項目ｉ’」と表記する。）として選択する（Ｓ５４）。
【００８８】
次いで、予測モデル算出部１０６は、各基本モデルにおける各重要項目ｉ’に対して重みパラメータＷｉ’の統計量（例えば分布）を算出する（Ｓ５５）。そして、予測モデル算出部１０６は、各重みパラメータＷｉ’に対して所定の偏差に基づき、高頻度に与えられている予測に有意なパラメータ範囲を設定する（Ｓ５６）。
【００８９】
次いで、予測モデル算出部１０６は、算出した基本モデルを、重要項目ｉ’とその重みパラメータＷｉ’の有効範囲とともに、当該地域の新たな基本モデルの特徴として基本モデル記憶部１１０に出力する（Ｓ５７）。ステップＳ５７の処理が完了後、本フローチャートの処理を終了する。
【００９０】
［予測変数と重みパラメータ］
ここで、予測変数Ｗｉと重みパラメータＷｉについて説明する。
図８は、複数の基本モデルから新たに作成された基本モデルの特徴を説明するための図である。図８では、Ａモデル〜Ｚモデルの複数の基本モデルから作成された基本モデルの予測変数Ｘｉと重みパラメータＷｉを表している。図８左側のグラフ（条件１）は予測変数Ｘｉと採用回数の関係例を表し、図８右側のグラフ（条件２）は重みパラメータＷｉ（重み値）と度数の関係例（分布）を表している。
【００９１】
図８の例では、変数Ｘ１〜Ｘｎのうち、採用回数が所定値ｔｈ以上である変数Ｘ２〜Ｘ４が、重要な特徴量として設定される。また、重みパラメータＷｉの分布のうち両矢印で示した範囲が、予測に有用な範囲として設定される。
【００９２】
以上のとおり、本実施形態の交通需要予測装置１は、任意の地域における複数の区間の基本モデルを構成する変数と変数ごとの重みパラメータのそれぞれの統計量を反映して、複数の区間を含む前意の地域の新たな基本モデルを生成する予測モデル算出部１０６と、任意の地域の上記新たな基本モデルを用いて、予測モデルの妥当性を診断するモデル診断部１０７と、妥当性がない（若しくは低い）と診断された予測モデルを、任意の地域の上記新たな基本モデルを利用して修正するモデル修正部１０８とを備える。
【００９３】
このような構成により、任意の地域に存在する複数の基本モデルから新たな基本モデルを生成することで、当該地域の標準となる基本モデルが得られる。そのため、予測モデルが存在しない区間や地域の交通需要を、一定レベル以上の予測精度で安定的に予測することができる。
【００９４】
［汎用モデル算出処理の詳細］
次に、複数地域で構成されるグループに存在する複数の基本モデルから新たな基本モデルとして汎用モデルを算出する処理について説明する。ここでは、地域（都市）の構造（例えば交通環境）の類似性を評価し、複数の地域群に分類して各地域群において、図８の条件（１）と条件（２）を設定する。
【００９５】
図９は、交通需要予測装置１において、交通需要の予測モデルとして複数地域の交通環境の類似性を反映した汎用モデルを算出する処理の手順例を説明するためのフローチャートである。
【００９６】
まず、予測モデル算出部１０６は、複数の地域の交通網、人口分布及び平均的な移動経路などの地域特性を表す地域データを地域データ記憶部１１２から読み込む（Ｓ６１）。
【００９７】
次いで、予測モデル算出部１０６は、地域ごとに、交通網や移動経路などを構成するノード数やリンク長、交差角度、平均幅員、人口分布の範囲や平均密度などの特徴量を計算し（Ｓ６２）、各地域の特徴量の類似性を評価する（Ｓ６３）。次いで、予測モデル算出部１０６は、類似性の評価結果に基づき、類似する複数の地域で地域群（地域グループ）を生成する（Ｓ６４）。
【００９８】
次いで、予測モデル算出部１０６は、基本モデル記憶部１１０から地域群ごとに各地域の基本モデルを読み込み、各基本モデルの変数Ｘｉと重みパラメータＷｉを読み込む（Ｓ６５）。そして、予測モデル算出部１０６は、読み込んだ複数の基本モデルの統計量を算出し、図８の条件（１）及び条件（２）に基づいて当該地域群の汎用の基本モデル（汎用モデル）として生成及び設定し、基本モデル記憶部１１０に記憶する（Ｓ６６）。この地域群に対する基本モデルを生成する処理は、ステップＳ５３〜Ｓ５６の処理により実行される。ステップＳ６７の基本モデルの生成処理を実行し終えたら、本フローチャートの処理を終了する。類似する地域群の類型ごとに、図８の処理を実行して複数の地域群のそれぞれに対して基本モデル（汎用モデル）を生成してもよい。
【００９９】
モデル修正部１０８は、妥当性がない（低い）と診断された予測モデルを、地域群の基本モデル（汎用モデル）を利用して修正することができる。
【０１００】
図１０は、地域群の基本モデルを説明するための図である。図１０に示すように、例えば相互に類似する類似地域１〜３により地域群を構成し（Ｓ６４に相当）、各地域の基本モデル１〜３から新たに地域群の基本モデル（汎用モデル）を生成する（Ｓ６５，Ｓ６６に相当）。
【０１０１】
以上のとおり、本実施形態の交通需要予測装置１は、地域特性が類似する複数の地域で構成される地域グループ（地域群）ごとに、予測対象区間の基本モデルを構成する変数と変数ごとの重みパラメータのそれぞれの統計量を反映して、地域グループの基本モデルとなる汎用モデルを生成する予測モデル算出部１０６と、妥当性がない（若しくは低い）と診断された予測モデルを、地域グループの汎用モデルを利用して修正するモデル修正部１０８とを備える。
【０１０２】
このような構成により、交通環境が類似する地域で構成した地域グループごとに基本モデルを算出することで、特定の地域に偏らない基本モデル（汎用モデル）が得られる。そのため、予測モデルが存在しない区間や地域の交通需要を、一定レベル以上の予測精度で安定的に予測することができる。
【０１０３】
上述した第１の実施形態によれば、交通需要の予測に必要な交通データが得られないなどの理由で交通需要を予測するための適切なモデルが生成されず、交通需要の予測が困難な区間や地域、さらに、過去の交通データが得られない新しい都市や道路が新設されたＯＤ間に対して、異なる区間若しくは異なる地域の基本モデルを利用して交通需要を予測できるようになる。そのため、上述した第１の実施形態では、交通データを取得する期間を経ることなく、予測した交通需要を元に全ての区間若しくは地域の交通量を評価し、各区間若しくは各地域の交通対策や交通サービスを短期間で展開することができる。
【０１０４】
＜２．第２の実施形態＞
図１１は、本発明の第２の実施形態に係る交通需要予測装置が適用される交通需要予測システムを示す図である。図１１の交通流評価システム１０Ａにおいて、図１の交通流評価システム１０と実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付して重複する説明を省略する。
【０１０５】
上述した第１の実施形態では、交通需要予測装置１において予測モデル生成処理を実行するようにしたが、交通需要予測装置１から予測モデル生成機能を分離してもよい。この場合、例えば図１１に示すように、交通需要予測装置１Ａは、通信インターフェース１０１、受信処理部１０２、予測モデル選択部１０３、交通需要算出部１０４、送信処理部１０５、基本モデル記憶部１１０、及び地域データ記憶部１１２により構成することができる。
【０１０６】
また、予測モデル生成装置６は、通信インターフェース１０１、予測モデル算出部１０６、モデル診断部１０７、モデル修正部１０８、送信処理部１０５、基本モデル記憶部１１０、交通データ記憶部１１１、及び地域データ記憶部１１２により構成することができる。すなわち、交通需要予測装置１Ａと予測モデル生成装置６で交通需要予測システム３０を構成する。
【０１０７】
交通需要予測装置１Ａにおいて、予測モデル選択部１０３は端末装置４から交通需要の予測要求と予測条件を受信し、基本モデル記憶部１１０に予測条件に該当する基本モデルがあるか否かを判定する。ここで、予測モデル選択部１０３は、予測条件に該当する基本モデルが基本モデル記憶部１１０に存在しないと判断すると、予測モデル生成装置６に対して予測モデル（又は基本モデル）の生成を指示する。
【０１０８】
予測モデル生成装置６は、交通需要予測装置１Ａから予測モデル（又は基本モデル）の生成指示と予測条件を受けてモデルを生成し、送信処理部１０５から通信ネットワーク５又は記録媒体（例えばＵＳＢメモリ）を介して、生成したモデルを交通需要予測装置１Ａに提供する。このとき、作成した予測モデルの妥当性をモデル診断部１０７で診断し、妥当性がない（低い）場合には、モデル修正部１０８によって基本モデル記憶部１１０に記憶された基本モデルを利用して当該予測モデルを修正した上で、交通需要予測装置１Ａに送信する。
【０１０９】
そして、交通需要予測装置１Ａにおいて、交通需要算出部１０４は、予測モデル生成装置６から受信した予測モデル（基本モデル）を用いて予測条件に応じた交通需要を予測する。また、交通需要予測装置１Ａにおいて、受信処理部１０２が、受信した予測モデル（基本モデル）を基本モデル記憶部１１０に記憶する。
【０１１０】
このような構成とすることにより、交通需要予測装置１Ａは複数の予測モデル生成装置６から予測モデルの提供を受けることが可能となる。一方で、予測モデル生成装置６は、複数の交通需要予測装置１Ａ（図１１では１台のみ記載）に対して予測モデルを提供できるようになる。それゆえ、交通需要の予測対象区間や都市間の規模に応じて、システム規模を容易に拡大することが可能となる。
【０１１１】
なお、交通需要予測装置１Ａと予測モデル生成装置６の互いの基本モデル記憶部１１０や地域データ記憶部１１２には、同じデータが記憶されるようにしておくことが望ましい。例えば、交通需要予測装置１Ａから予測モデル生成装置６に対し、基本モデルなどの最新のデータを提供してもよい。逆に、予測モデル生成装置６から交通需要予測装置１Ａに対して、最新のデータを提供するようにしてもよい。
【０１１２】
＜３．変形例＞
上述した第１及び第２の実施形態において、「プログラム」としての各処理部（例えば、予測モデル選択部１０３など）を主語（動作主体）として各処理について説明をしたが、プログラムはプロセッサ（例えば、ＣＰＵ２１ａ）によって実行されることで、定められた処理をメモリ及び通信ポート（通信制御装置）を用いながら行うため、プロセッサを主語とした説明としてもよい。また、プログラムを主語として開示された処理は各種計算機等が行う処理としてもよい。プログラムの一部または全ては専用ハードウェアで実現してもよく、また、モジュール化されていてもよい。各種プログラムはプログラム配布サーバや記憶メディアによって各計算機にインストールされてもよい。また、本実施形態は、汎用コンピューター上で稼動するソフトウェアで実装してもよいし、専用ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装してもよい。
【０１１３】
また、プログラムコードの指示に基づき、コンピューター上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピューター上のメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピューターのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。
【０１１４】
さらに、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段またはＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１１５】
ここで述べたプロセス及び技術は、本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できることを理解する必要がある。さらに、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した内容に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益であることが判るかもしれない。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。本発明について具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点において限定のためではなく説明のためである。本発明を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせが可能である。例えば、記述したソフトウェアは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。
【０１１６】
さらに、本発明は上述した各実施形態例に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、その他種々の応用例、変形例を取り得ることは勿論である。
【０１１７】
例えば、上述した実施形態例は本発明を分かりやすく説明するために装置及びシステムの構成を詳細且つ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成要素を備えるものに限定されない。また、ある実施形態例の構成の一部を他の実施形態例の構成要素に置き換えることは可能である。また、ある実施形態例の構成に他の実施形態例の構成要素を加えることも可能である。また、各実施形態例の構成の一部について、他の構成要素の追加、削除、置換をすることも可能である。
【符号の説明】
【０１１８】
１，１Ａ…交通需要予測装置、  １０、１０Ａ…交通流評価システム、  ２１…制御部、  ３０…交通需要予測システム、  １０１…通信インターフェース、１０２…受信処理部、１０３…予測モデル選択部、１０４…交通需要算出部、１０５…送信処理部、１０６…予測モデル算出部、１０７…モデル診断部、１０８…モデル修正部、１１０…基本モデル記憶部、１１１…交通データ記憶部、１１２…地域データ記憶部
【図１】
2020135231.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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