(57)【要約】      （修正有）【課題】移動需要の高い予測精度を維持する移動支援システム及び方法を提供する。【解決手段】移動支援システムとしての交通予測システム１００は、経路検索結果の履歴データである検索結果履歴データを取得し、移動需要に関する過去の実績データと、取得された検索結果履歴データとを基に、将来の移動需要を予測する。検索結果履歴データは、ＯＤペア（出発地と目的地とのペア）と、予定時刻（予定出発時刻と予定到着時刻とのうちの少なくとも一つ）と、予定移動手段（徒歩及び一種類以上の乗物のうち予定される移動手段）との関係を示す。予測される移動需要は、各ＯＤペアについて、移動手段と、交通量と、出発時刻及び到着時刻のうちの少なくとも一方が属する時間帯との関係を示す。移動需要の予測は、過去の実績データを、将来の各時間帯について特定される交通量に反映することを含む。【選択図】図１
2020160960.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
経路検索結果の履歴データである検索結果履歴データを取得する取得部と、
移動需要に関する過去の実績データと、前記取得された検索結果履歴データとを基に、将来の移動需要を予測する予測部と
を備え、
前記検索結果履歴データは、出発地と目的地とのペアであるＯＤペアと、予定出発時刻と予定到着時刻とのうちの少なくとも一つである予定時刻と、徒歩及び一種類以上の乗物のうちの予定移動手段との関係を示し、
前記予測される移動需要は、各ＯＤペアについて、移動手段と、交通量と、出発時刻及び到着時刻のうちの少なくとも一方が属する時間帯との関係を示し、
前記移動需要の予測は、前記検索結果履歴データが示す関係から各ＯＤペア及び各移動手段について将来の各時間帯について予測される交通量を、前記過去の実績データに基づき将来の各時間帯について特定される交通量に反映することを含む、
移動支援システム。
【請求項２】
前記予測された将来の移動需要に基づいて配分交通量を算出し算出された配分交通量を示す情報である配分交通量情報を出力する交通流シミュレーション部、
を更に備え、
前記配分交通量は、検索結果としての経路に含まれ得る各リンクについて時間帯及び移動手段毎の交通量である、
請求項１に記載の移動支援システム。
【請求項３】
前記配分交通量情報を基に、ユーザ端末から発行された経路検索要求に応答して行われた経路検索の経路検索結果が示す出発地から目的地までの移動コストを示す情報を含んだ情報であり当該経路検索要求に応答して前記ユーザ端末に返答される提示情報の基になる情報である検索支援情報を生成し、当該検索支援情報を送信する評価部、
を更に備える請求項２に記載の移動支援システム。
【請求項４】
前記取得部が、前記経路検索要求に応答して行われた経路検索結果を示す経路検索結果情報を、前記経路検索を行うナビゲーションシステムから受け付け、
前記経路検索結果情報が、前記検索結果履歴データであり、
前記評価部が、前記検索支援情報を、前記経路検索要求に応答して前記ユーザ端末に返答する提示情報を前記検索支援情報に基づき決定する前記ナビゲーションシステムに送信する、
請求項３に記載の移動支援システム。
【請求項５】
前記検索支援情報は、目的地の最寄り駅経由する移動コストの他に、当該最寄り駅と異なる駅を経由する迂回経路の移動コストを示す情報を含む、
請求項４に記載の移動支援システム。
【請求項６】
前記経路検索の結果は、一つ以上の候補経路を含み、
前記予測部が、前記一つ以上の候補経路の各々について、前記一つ以上の候補経路のうち前記ユーザ端末のユーザにより当該候補経路が選択される確率である選択確率を基に、前記将来の移動需要を予測する、
請求項４に記載の移動支援システム。
【請求項７】
前記評価部が、更に、前記各リンクについて時間帯毎の商用車両需要に関する情報を示す商用車両需要情報を前記配分交通量情報を基に生成し、当該商用車両需要情報を、当該商用車両需要情報を基に商用車両の配車先を決定し当該商用車両を誘導する配車システムに送信する、
請求項４に記載の移動支援システム。
【請求項８】
複数の商用車両の稼働に関する情報である稼働情報を前記配車システムから受け付け、当該稼働情報と前記予測された将来の移動需要とを基に、一つ以上の商用車両の配車先を予測する配車予測部を更に備え、
前記交通流シミュレーション部が、前記予測された将来の移動需要の他に、前記一つ以上の商用車両の配車先の予測結果を基に、前記配分交通量を算出する、
請求項７に記載の移動支援システム。
【請求項９】
前記配分交通量の算出は、前記ナビゲーションシステム及び前記配車システムのいずれかから受け付けられ商用車両の乗車地点及び降車地点を示し商用車両を予約することを示す情報である車両予約情報に基づいている、
請求項８に記載の移動支援システム。
【請求項１０】
前記提示情報が、少なくとも一つの候補経路について、商用車両の乗車地点及び降車地点を示している場合、当該候補経路について商用車両の予約を受け付けるユーザインターフェース情報を含んでおり、
前記車両予約情報は、前記ユーザインターフェース情報を介して受け付けられた予約に基づく情報である、
請求項９に記載の移動支援システム。
【請求項１１】
前記予測部は、前記検索結果履歴データが示す目的地毎に、
当該検索結果履歴データに基づき予測される交通量を考慮した交通量が、前記過去の実績データから特定された交通量を超えるか否かを判断し、
当該判断の結果が偽の場合、当該目的地について、非日常用のＯＤデータに関し、当該目的地までの交通量として、所定値を設定し、
当該判断の結果が真の場合、当該目的地について、前記非日常用のＯＤデータに関し、当該目的地までの交通量として、当該目的地に対応した出発地毎に、予測される交通量を設定し、
前記予測された将来の移動需要が示す情報である移動需要情報は、前記非日常用のＯＤデータが前記過去の実績データに基づく日常用のＯＤデータに反映されたデータである、
請求項１に記載の移動支援システム。
【請求項１２】
前記予測された将来の移動需要が示す情報である移動需要情報は、前記過去の実績データを用いた統計的処理の結果として得られたデータと、前記検索結果履歴データに基づき学習モデルを用いた演繹的推理の結果として得られたデータとに基づいている、
請求項１に記載の移動支援システム。
【請求項１３】
前記ナビゲーションシステム、
を更に備える請求項４に記載の移動支援システム。
【請求項１４】
前記ナビゲーションシステム及び前記配車システムの少なくとも一つ、
を更に備える請求項７に記載の移動支援システム。
【請求項１５】
経路検索結果の履歴データである検索結果履歴データを取得し、
移動需要に関する過去の実績データと、前記取得された検索結果履歴データとを基に、将来の移動需要を予測し、
前記検索結果履歴データは、出発地と目的地とのペアであるＯＤペアと、予定出発時刻と予定到着時刻とのうちの少なくとも一つである予定時刻と、徒歩及び一種類以上の乗物のうちの予定移動手段との関係を示し、
前記予測される移動需要は、各ＯＤペアについて、移動手段と、交通量と、出発時刻及び到着時刻のうちの少なくとも一方が属する時間帯との関係を示し、
前記予測は、前記検索結果履歴データが示す関係から各ＯＤペア及び各移動手段について将来の各時間帯について予測される交通量を、前記過去の実績データに基づき将来の各時間帯について特定される交通量に反映することである、
移動支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、移動を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
各地点までの移動需要を予測し当該予測された移動需要に応じた情報処理を行うことで、直接的又は間接的な移動支援を行うことが考えられる。
【０００３】
特許文献１は、移動需要の一例であるＯＤ交通量を生成する技術、例えば、特許文献１は、「車両の出発地（Origin）から目的地（Destination）までの移動交通量を把握することを目的として、統計的に調査したＯＤ交通量を基にして、実交通のＯＤ交通量と実交通のパラメータで交通流模擬されたＯＤ交通量で補正することにより、未来予測だけではなくて、現況を再現することができる高精度なＯＤ交通量を生成するＯＤ交通量修正システムを提供する。」を開示している。
【０００４】
また、特許文献２は、移動需要の一例である交通状況を予測する技術、例えば、「交通状況予測装置２０は、現在及び過去の交通情報を取り込み、また、予測対象リンクごとに一以上の伝播元リンクが対応付けされ、さらに伝播元リンクごとに伝播時間と重み係数から構成される予測パラメータを生成し、先に取り込まれた交通情報と予測パラメータとを用いた予測モデルによって未来の交通状況を予測演算し、その結果を出力する。」を開示している。
【０００５】
また、特許文献３は、移動需要を分析する技術、例えば、「本発明は、事前検索ログを記憶する事前検索ログ記憶手段を備えた情報処理システムであって、地点や日時等の分析指標を受け付けると、前記分析指標に合致する事前検索ログを分析対象として抽出し、抽出した事前検索ログを用いて前記分析指標に基づく移動需要分析情報を生成する。」を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−２７２０８３号公報
【特許文献２】特開２００７−１７９３４８号公報
【特許文献３】特開２０１４−２３５４８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところが、特許文献１及び特許文献２に開示の技術は、過去データに基づいて移動需要の予測を行っているにすぎない。このため、非日常的なイベントに起因する混雑や渋滞を予測するためには過去の類似イベントに紐づいた過去データを事前に準備しておく必要がある。このような過去データの準備を各イベントに網羅的に行うことは困難である。結果として、移動需要の予測精度が大きくばらつくおそれがある。
【０００８】
一方、特許文献３に開示の技術は、移動需要の予測を、事前検索ログをベースに行っているにすぎない。このため、事前検索ログの量に応じて移動需要の予測精度が大きくばらつくおそれがある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
移動支援システムは、経路検索結果の履歴データである検索結果履歴データを取得し、移動需要に関する過去の実績データと、取得された検索結果履歴データとを基に、将来の移動需要を予測する。検索結果履歴データは、ＯＤペア（出発地と目的地とのペア）と、予定時刻（予定出発時刻と予定到着時刻とのうちの少なくとも一つ）と、予定移動手段（徒歩及び一種類以上の乗物のうち予定される移動手段）との関係を示す。予測される移動需要は、各ＯＤペアについて、移動手段と、交通量と、出発時刻及び到着時刻のうちの少なくとも一方が属する時間帯との関係を示す。移動需要の予測は、検索結果履歴データが示す関係から各ＯＤペア及び各移動手段について将来の各時間帯について予測される交通量を、過去の実績データに基づき将来の各時間帯について特定される交通量に反映することを含む。
【発明の効果】
【００１０】
移動需要の高い予測精度を維持することが期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１実施形態に係るシステム全体の構成例の概略図。
【図２】経路検索結果情報の構造例の概略図。
【図３】過去実績ＤＢの構造例の概略図。
【図４】記録ＤＢの構造例の概略図。
【図５】統計ＤＢの構造例の概略図。
【図６】地図ＤＢの構造例の概略図。
【図７】移動需要予測部の処理手順の一例を示す図。
【図８】学習モデルの一例を示す図。
【図９】非日常ＯＤ表と日常ＯＤ表の合算の一例を示す図。
【図１０】配分交通量像法の構造例の概略図。
【図１１】第１実施形態での経路提示画面の一例の概略図。
【図１２】本発明の第２実施形態に係るシステム全体の構成例の概略図。
【図１３】配車予測部の処理手順の一例を示す図。
【図１４】第２実施形態における処理手順及び通信手順の一例を示す図。
【図１５】本発明の第３実施形態に係るシステム全体の構成例の概略図。
【図１６】第３実施形態における処理手順及び通信手順の一例を示す説明図。
【図１７】第３実施形態での経路提示画面の一例の概略図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下の説明では、「インターフェース装置」は、一つ以上のインターフェースデバイスでよい。当該一つ以上のインターフェースデバイスは、一つ以上の同種の通信インターフェースデバイス（例えば一つ以上のＮＩＣ（Network Interface Card））であってもよいし二つ以上の異種の通信インターフェースデバイス（例えばＮＩＣとＨＢＡ（Host Bus Adapter））であってもよい。
【００１３】
また、以下の説明では、「メモリ」は、一つ以上のメモリデバイスであり、典型的には主記憶デバイスでよい。メモリにおける少なくとも一つのメモリデバイスは、揮発性メモリデバイスであってもよいし不揮発性メモリデバイスであってもよい。
【００１４】
また、以下の説明では、「永続記憶装置」は、一つ以上の永続記憶デバイスである。永続記憶デバイスは、典型的には、不揮発性の記憶デバイス（例えば補助記憶デバイス）であり、具体的には、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Ｓolid State Drive）である。
【００１５】
また、以下の説明では、「記憶装置」は、メモリと永続記憶装置の少なくともメモリでよい。
【００１６】
また、以下の説明では、「プロセッサ」は、一つ以上のプロセッサデバイスである。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のようなマイクロプロセッサデバイスであるが、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）のような他種のプロセッサデバイスでもよい。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、シングルコアでもよいしマルチコアでもよい。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、プロセッサコアでもよい。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、処理の一部又は全部を行うハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））といった広義のプロセッサデバイスでもよい。
【００１７】
また、以下の説明では、「ｘｘｘ表」や「ｘｘｘＤＢ」といった表現にて、入力に対して出力が得られる情報を説明することがあるが、当該情報は、どのような構造のデータでもよいし、入力に対する出力を発生するニューラルネットワークのような学習モデルでもよい。従って、「ｘｘｘ表」や「ｘｘｘＤＢ」を「ｘｘｘ情報」と言うことができる。また、以下の説明において、各表や各ＤＢの構成は一例であり、一つの表や一つのＤＢは、二つ以上の表や二つ以上のＤＢに分割されてもよいし、二つ以上の表や二つ以上のＤＢの全部又は一部が一つの表や一つのＤＢであってもよい。なお、「ＤＢ」は、データベースの略である。
【００１８】
また、以下の説明では、「ｋｋｋ部」の表現にて機能を説明することがあるが、機能は、一つ以上のコンピュータプログラムがプロセッサによって実行されることで実現されてもよいし、一つ以上のハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ又はＡＳＩＣ）によって実現されてもよい。プログラムがプロセッサによって実行されることで機能が実現される場合、定められた処理が、適宜に記憶装置及び／又はインターフェース装置等を用いながら行われるため、機能はプロセッサの少なくとも一部とされてもよい。機能を主語として説明された処理は、プロセッサあるいはそのプロセッサを有する装置が行う処理としてもよい。プログラムは、プログラムソースからインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布計算機又は計算機が読み取り可能な記録媒体（例えば非一時的な記録媒体）であってもよい。各機能の説明は一例であり、複数の機能が一つの機能にまとめられたり、一つの機能が複数の機能に分割されたりしてもよい。
【００１９】
また、以下の説明では、時刻の単位は、年月日時分であるが、それよりも細かくても粗くてもよい。
【００２０】
以下、本発明の幾つかの実施形態を説明する。
［第１実施形態］
【００２１】
本発明の第１実施形態を図１〜図１０を用いて説明する。
【００２２】
図１は、第１実施形態に係るシステム全体の構成例を示す。
【００２３】
図に示すように、移動需要及び移動コストを算出する交通予測システム１００と、移動者であるユーザのユーザ端末３００から経路検索要求を受け付けるナビゲーションシステム４００とが連動するようになっている。交通予測システム１００が、移動支援システムの一例である。移動支援システムには、ナビゲーションシステム４００が含まれてもよい。
【００２４】
ナビゲーションシステム４００及び交通予測システム１００の各々は、物理的な計算機システム（一つ以上の物理的な計算機）でもよいし、クラウド基盤のような計算リソースプール（インターフェース装置、記憶装置及びプロセッサといった複数の計算リソース）上に実現されたシステムであってもよい。
【００２５】
ナビゲーションシステム４００は、経路検索のようなナビゲーションサービスを提供するシステムである。ナビゲーションシステム４００は、交通予測システム１００から検索支援情報６３（例えば、出発地から目的地までの移動コストを示す情報を含んだ情報）を取り込み、経路検索部４０２にて、ユーザ端末３００からの経路検索要求に応答して、当該要求で指定された検索条件に最適の経路を検索する。ユーザ端末３００は、ユーザの情報処理端末（例えば、モバイル型又はタブレット型のパーソナルコンピュータ、或いは、スマートフォン）である。なお、図１では、一つのユーザ端末３００が例示されているが、典型的には、複数のユーザの複数のユーザ端末３００が存在する。
【００２６】
ナビゲーションシステム４００は、交通予測システム１００及びユーザ端末３００と情報をやり取りする通信部４０１と、交通予測システム１００からの検索支援情報６３（例えば移動コスト）を基にユーザの検索条件（経路検索要求で指定された検索条件）にマッチングする最適経路の検索を行う経路検索部４０２と、地図データや施設データのような経路検索において参照される情報を格納するナビＤＢ４０３とを備えている。
【００２７】
通信部４０１は、交通予測システム１００に対して、経路検索部４０２によって算出された最適経路の提示結果を示す情報を含んだ経路検索結果情報６０を送信する。経路検索結果情報６０は、ユーザ端末３００から受け付けた経路検索要求で指定されている検索条件を示す情報を含んでよい。
【００２８】
交通予測システム１００は、インターフェース装置１０、記憶装置２０及びそれらに接続されたプロセッサ３０を有する。インターフェース装置１０を介してナビゲーションシステム４００との連携が行われる。記憶装置２０が、交通ＤＢ１０２や一つ以上のコンピュータプログラムを格納する。プロセッサ３０が当該一つ以上のコンピュータプログラムを実行することにより、移動需要予測部１０１、交通流シミュレーション部１０３及び評価部１０４が実現される。
【００２９】
すなわち、交通予測システム１００は、経路検索結果情報６０を取り込み移動需要を予測する移動需要予想部１０１と、交通ＤＢ１０２（過去の配分交通量に関する実績データを格納する過去実績ＤＢ１０２１と、ユーザの過去の移動に関する検索結果の実績データを格納する記録ＤＢ１０２２と、１つ１つの移動（以下、「トリップ」と言うことがある）の起点と終点と移動手段とを集計した統計データを格納する統計ＤＢ１０２３と、地図データを格納する地図ＤＢ１０２４とを含むＤＢ１０２）と、移動需要予測部１０１から移動需要情報６１（予測された移動需要を示す情報）を取り込んで配分交通量を算出し配分交通量情報６２（算出された配分交通量を示す情報）を出力するする交通流シミュレーション部１０３と、配分交通量情報６２を取り込んで検索支援情報６３を生成し当該情報６３を出力する評価部１０４とを備えている。
【００３０】
移動需要予測部１０１は、経路検索結果情報６０を取得する取得部５１と、過去実績ＤＢ１０２１内のデータ（及び、記録ＤＢ１０２２内のデータ）と取得された経路検索結果情報６０とを基に将来の移動需要を予測する予測部５２とを有する。移動需要予測部１０１は、ナビゲーションシステム４００から経路検索結果情報６０を取り込み交通ＤＢ１０２中の過去実績ＤＢ１０２１（及び記録ＤＢ１０２２）を用いた統計的処理（例えば、統計ＤＢ１０２３に格納される統計データの生成）と、学習モデルを用いた演繹的推理とによって、将来の移動需要（例えば、解析対象エリアの解析対象時間帯における出発地と目的地と出発時刻（又は到着時刻）に対する総トリップ数）を算出し、算出された移動需要を示す移動需要情報６１を交通流シミュレーション部１０３に送信する。例えば、「解析対象エリア」は、経路検索結果情報が示す検索条件として指定されている出発地及び目的地を含んだエリアでよい。「解析対象時間帯」は、予定出発時刻と予定到着時刻とを含んだ時間帯でよい。「総トリップ数」は、交通量の一例でよい。
【００３１】
交通流シミュレーション部１０３は、移動需要予測部１０１から移動需要情報６１を取り込み、交通ＤＢ１０２内の地図ＤＢ１０２４から地図データを取り込み、交通割当の平衡状態の算出処理により、リンク毎の交通量である配分交通量を算出する。ただし、算出結果には、他にも、各トリップで選択される経路、及び、リンク毎の移動コスト（例えば、所要時間や料金）を含んでもよい。なお、「リンク」とは、典型的には、交差点（ノード）間の道路でよい。
【００３２】
交通流シミュレーション部１０３は、ミクロ交通流シミュレータを備えていて、配分交通量情報（例えば経路データを含む）から、車両追従モデルを用いた、車両の走行状況や人の移動状況の動的なシミュレーションを行ってもよい。ミクロ交通流シミュレータは、駅での人の鉄道からタクシーの乗換に関しては、駅のタクシーターミナルの構造を考慮した細粒度なシミュレーションを行ってよい。また、交通流シミュレーション部１０３は、タクシー（商用車両の一例）や乗換バスの待機状況をシミュレーションで計算し、待機時間を算出してもよい。
【００３３】
評価部１０４は、配分交通量情報６２を基に、検索支援情報６３を生成し、当該情報６３をナビゲーションシステム４００に送信する。検索支援情報６３は、ユーザ端末３００から発行された経路検索要求に応答して行われた経路検索の経路検索結果が示す出発地から目的地までの移動コストを示す情報を含んだ情報であり当該経路検索要求に応答して前記ユーザ端末３００に返答される提示情報の基になる情報である。従って、検索支援情報６３の生成は、移動コスト等の評価に相当する。検索支援情報６３は、配分交通量情報６２それ自体を含んでもよい。
【００３４】
図１に例示のシステムによれば、将来の移動需要の予測は、過去実績ＤＢ１０２１（及び記録ＤＢ１０２２）の他に、経路検索結果情報６０に基づいて行われる。経路検索結果情報６０は、経路検索結果の履歴データの一例であり、そのデータは、将来の時刻に或る地点にユーザが存在する確度が或る程度高いことを意味する。このようなデータが過去実績ＤＢ１０２１（及び記録ＤＢ１０２２）に加えて将来の移動需要の予測に使用されるので、移動需要の予測精度を高く維持することが期待できる。結果として、配分交通量の精度の向上も期待できる。
【００３５】
また、ユーザ端末３００からナビゲーションシステム４００が受け付けた経路検索要求に応答して返答される情報、すなわち、当該要求で指定されている検索条件に最適な経路として提示される情報は、経路検索結果情報６０に基づき予測された移動需要を示す情報６１を利用して得られ交通予測システム１００からナビゲーションシステム４００にフィードバックされた検索支援情報６３に基づいている。このため、ユーザ端末３００に提示される情報は、検索条件を満たす経路としてより最適な経路（例えば、目的地の最寄り駅とは異なる駅で降車するが目的地までより早く又はより安く到着する経路）を示す情報を含むことが期待される。
【００３６】
本実施形態では、下記のうちの（Ａ）が採用されるが、（Ａ）に代えて（Ｂ）が採用されてもよい。
（Ａ）経路検索結果情報６０は、経路検索要求に応答して行われる経路検索とは非同期に出力される情報である。言い換えれば、移動需要の予測も、当該経路検索とは非同期に行われる。具体的には、例えば、経路検索結果情報６０は、定期的に集計された経路検索結果を示す情報であり、前回の集計以降の経路検索の結果を示す情報である。例えば、ナビゲーションシステム４００は、前回の集計以降に行われた経路検索結果（検索結果に紐付く検索条件を含んでよい）をナビＤＢ４０３に蓄積しておく。ナビゲーションシステム４００は、前回の集計以降の蓄積されている経路検索結果を集計し、集計された経路検索結果を示す経路検索結果情報６０を交通予測システム１００に送信する。このようにして、交通予測システム１００は、例えば定期的に（又は不定期的に）経路検索結果情報６０を受け付けるようになっている。交通予測システム１００は、経路検索情報６０を受け付ける都度に、移動需要の予測、配分交通量の算出、及び、当該配分交通量の評価を行って、検索支援情報６３をナビゲーションシステム４００に送信する。ナビゲーションシステム４００は、検索支援情報６３をナビＤＢ４０３に格納しておく。このようにして、例えば、ナビＤＢ４０３には、将来の期間毎に移動コスト等の情報を含んだ最新の検索支援情報ができる。ナビゲーションシステム４００は、ユーザ端末３００から経路検索要求を受け付けた場合、当該最新の検索支援情報を基に、当該ユーザ端末３００に提示する情報（最適経路を示す情報を含んだ情報）を決定する。このケースでは、経路検索の結果の提示では、ナビゲーションシステム４００に既に存在する検索支援情報が使用されるので、迅速な提示が期待される。なお、ナビＤＢ４０３は、ナビゲーションシステム４００が管理する記憶資源の一例である。
（Ｂ）経路検索結果情報６０は、経路検索要求に応答して行われる経路検索に同期して出力される情報である。言い換えれば、経路検索要求が受け付けられる都度に、経路検索の結果としての経路検索結果情報６０が出力され、当該情報６０の出力に応答して検索支援情報６３が交通予測システム１００からナビゲーションシステム４００に受け付けられた場合に、当該経路検索要求に対してユーザ端末３００に検索結果の提示がされる。つまり、経路検索要求をナビゲーションシステム４００が受け付ける都度に、移動需要の予測がされる。このケースでは、経路検索の結果の提示は、最新の経路検索要求の経路検索結果情報６０に基づき得られた検索支援情報６３を基に行われるので、最適な提示が期待される。
【００３７】
以上が、交通予測システム１００を含むシステム全体の概要の説明である。
【００３８】
次に、以下では、交通予測システム１００の構成要素間でやり取りをする、あるいは構成要素内に格納される各情報のデータ構造について説明する。移動需要予測部１０１が取り込む経路検索結果情報６０に関しては図２で説明し、過去実績ＤＢ１０２１に関しては図３で説明し、記録ＤＢ１０２２に関しては図４で説明し、統計ＤＢ１０２３に関しては図５で説明し、地図ＤＢ１０２４に関しては図６で説明する。
【００３９】
図２は、経路検索結果情報６０の構造例を示す。
【００４０】
経路検索結果情報６０は、例えば、経路検索要求毎に（経路検索）毎にエントリを有する。各エントリは、例えば、経路検索ＩＤ（Ｄ１００）、検索時刻（Ｄ１０１）、出発地（Ｄ１０２）、目的地（Ｄ１０３）、経由地点（Ｄ１０４）、希望移動手段（Ｄ１０５）、希望出発時刻（Ｄ１０６）、希望到着時刻（Ｄ１０７）、及び、希望提示順（Ｄ１０８）といった情報を保持する。各エントリは、経路検索において見つかった候補経路毎の情報を含んでもよい。図２の例は、説明を分かり易くするために、経路検索において見つかった候補経路は一つである。なお、エントリは、経路検索毎に代えて、経路検索の結果として見つかった候補経路毎に存在してもよい。以下、一つの経路検索を例に取る（図２の説明において「注目経路検索」）。
【００４１】
経路検索ＩＤ（Ｄ１００）は、注目経路検索のＩＤを表す。検索時刻（Ｄ１０１）は、注目経路検索が行われた時刻（例えば、経路検索要求を受け付けた時刻)を表す。
【００４２】
出発地点（Ｄ１０２）は、注目経路検索に際してユーザから指定された出発地（例えば、地点名、出発地の最寄り駅等）を表す。目的地（Ｄ１０３）は、注目経路検索に際してユーザから指定された目的地（例えば、地点名、目的地の最寄り駅等）を表す。
【００４３】
希望移動手段（Ｄ１０５）は、注目経路検索に際してユーザから指定された移動手段を表す。希望移動手段（Ｄ１０５）が表す移動手段は固定でもよい。
【００４４】
希望出発時刻（Ｄ１０６）は、予定出発時刻の一例であり、注目経路検索に際してユーザから指定された出発時刻を表す。希望到着時刻（Ｄ１０７）、予定到着時刻の一例であり、注目経路検索に際してユーザから指定された到着時刻を表す。なお、「予定出発時刻」及び「予定到着時刻」は、ユーザが指定する時刻に代えて、経路検索要求に応答して行われた経路検索の結果として得られた出発時刻及び到着時刻でもよい。
【００４５】
希望提示順（Ｄ１０８）は、注目経路検索に際してユーザから指定された並び指標、具体的には、ユーザが複数の経路選択肢（候補経路）から決定する際の指標（別の言い方をすれば、複数の経路選択肢の並び順を決定付ける指標）を表す。指標の選択肢は、移動時間の短さや、所要料金の低さや、移動距離の短さ、更に、階段や渋滞などを避ける移動のしやすさや、歩行距離の短さ、雨に濡れない経路優先、を含む。
【００４６】
ただし、本実施形態における経路検索結果情報６０は、必ずしもすべての情報項目について情報が存在する必要はない。例えば、一部の項目については欠損があってもよい。また、経路検索結果情報６０は、地図データの特定の施設や会場の位置情報の調査結果の情報や、イベント情報を事前調査する目的でのＷｅｂページへのアクセス数情報や、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）上でのイベントへの興味などを示す情報を含んでもよい。
【００４７】
図３は、過去実績ＤＢ１０２１の構造例を示す。
【００４８】
過去実績ＤＢ１０２１は、配分交通量に関わる実績のデータのＤＢに相当する。図３の例は、過去実績ＤＢ１０２１のうち、鉄道を主な移動手段としたＤＢ部分の構造例を示す。このＤＢ部分は、ユーザ（移動者）に対して駅の改札でのＩＣ使用履歴データの集計データを示している。「ＩＣ」は、Integrated Circuitの略であり、ここでは、駅の改札の入場や退場で使用される非接触型のＩＣ（例えば、ＩＣカード、又は、スマートフォンのようなユーザ端末内蔵のＩＣ）である。移動手段“鉄道”に対応したＤＢ部分は、例えば、時間帯毎にエントリを有する。各エントリは、例えば、年月日（Ｄ２００）、駅（Ｄ２０１）、時間帯（Ｄ２０２）、総乗車数（Ｄ２０３）、総降車数（Ｄ２０４）、及び、イベント有無（Ｄ２０５）といった情報を保持する。以下、一つの時間帯を例に取る（図３の説明において「注目時間帯」）。
【００４９】
年月日（Ｄ２００）は、注目時間帯を含む年月日（履歴データが取得された年月日）を表す。駅（Ｄ２０１）は、駅名を表す。時間帯（Ｄ２０２）は、注目時間帯を表す。総入場数（Ｄ２０３）は、該当年月日の注目時間帯に該当駅の各改札口において改札を通って駅の敷地へ入場したユーザの数（ＩＣ使用履歴の数）を表す。総退場数（Ｄ２０４）は、該当年月日の注目時間帯に該当駅の各改札口において改札を通って駅の敷地から退場したユーザの数（ＩＣ使用履歴の数）を表す。イベント有無（Ｄ２０５）は、注目時間帯において移動需要の増加を誘起する非日常的なイベントがあったか否かを表す（例えば、“０”が非日常的なイベント無し、“１”が非日常的なイベント有りを表す）。
【００５０】
図３に例示のＤＢ部分の構造は一例である。過去実績ＤＢ１０２１は、例えば、鉄道やバスを用いた移動者のおよその総数を記録したＩＣ使用履歴データ、高速道路を利用した車両のおよその総数を記録したＥＴＣゲート使用履歴データ、及びその組み合わせを含んでもよい。
【００５１】
図４は、記録ＤＢ１０２２の構造例を示す。
【００５２】
記録ＤＢ１０２２は、経路検索結果に関わる実績のデータのＤＢに相当する。例えば、記録ＤＢ１０２２は、ユーザの過去の移動に関する検索履歴を使用する。具体的には、例えば、記録ＤＢ１０２２は、鉄道を利用したユーザが過去にオンラインでナビゲーションを受けた実績に関するデータを含む。記録ＤＢ１０２２は、例えば、トリップ毎にエントリを有する。各エントリは、トリップＩＤ（Ｄ３００）、出発駅（Ｄ３０１）、到着駅（Ｄ３０２）、経由時刻（Ｄ３０３）、滞在時間（Ｄ３０４）、端末移動時間（Ｄ３０５）、端末移動手段（Ｄ３０６）、移動料金（Ｄ３０７）、端末移動距離（Ｄ３０８）、利用度（Ｄ３０９）、及び、目的（Ｄ３１０）といった情報を保持する。以下、一つのトリップを例に取る（図４の説明において「注目トリップ」）。
【００５３】
トリップＩＤ（Ｄ３００）は、注目トリップのＩＤを表す。出発駅（Ｄ３０１）及び到着駅（Ｄ３０２）は、鉄道を用いた注目トリップでの起点と終点を表す。経由時刻（Ｄ３０３）は、注目トリップでの出発駅（起点）及び到着駅（終点）に到達した時刻を表す。滞在時間（Ｄ３０４）は、注目トリップでの出発駅及び到着駅に到着してから去るまでの時間を表す。
【００５４】
端末移動時間（Ｄ３０５）は、主な移動手段として鉄道あるいはバスを用いたユーザが端末移動に係る時間を表す。ここで端末移動とは、注目トリップでの出発地点から出発駅まで及び到着駅から注目トリップでの到着地点までの移動を表す。端末移動手段（Ｄ３０６）及び端末移動距離（Ｄ３０８）は、端末移動の移動手段及び距離をそれぞれ表す。移動料金（Ｄ３０７）は注目トリップでの移動に関する料金を表す。利用度（Ｄ３０９）は、注目トリップに関しユーザがナビゲーションシステム４００を利用した際にどういった利用を行ったか（例えば、検索までしたか、ナビゲーションが提示した経路を参照したか）を表す。目的（Ｄ３１０）は、注目トリップの目的（例えば、買い物、業務、余暇、出勤、或いは帰宅）を表す。「目的」の入力方法は、例えば、トリップの事後にＷｅｂダイアリー形式でユーザが入力するという方法でもよい。
【００５５】
記録ＤＢ１０２２は、例えば、他にも過去におけるオンラインナビゲーションを通じて記録された各ユーザのトリップ情報を含んでもよい。
【００５６】
図５は、統計ＤＢ１０２３の構造例を示す。
【００５７】
統計ＤＢ１０２３に格納される統計データとして、例えば、パーソントリップ（ＰＴ）調査データを使用することができる。ＰＴ調査データは、各移動手段｛Ｄ４００, Ｄ４０１, …｝の出発ゾーン｛Ｏ１, Ｏ２, …｝と目的地｛Ｄ１, Ｄ２, …｝と出発時刻に対する総トリップ数（交通量の一例）を表す。図では、出発時刻の時間帯幅は、１０分であるが、任意の時間帯幅が採用されてよい。また、移動手段としては、図のように主な移動手段で分類されてよい。複数の移動手段を用いる場合として、主な移動手段と端末移動手段の組合せで分類がされてもよい。
【００５８】
主な移動手段の選択肢としては、鉄道、バス、自家用車、タクシー、自動二輪車、自転車、徒歩、飛行機、船舶、その他、あるいはそのいずれかを含んでもよい。すなわち、本実施形態において、「移動手段」は、典型的には、徒歩、及び／又は、複数の乗物（交通機関）のうちの少なくとも一つである。移動手段は、徒歩又は乗物といった単一の要素でもよいし、徒歩とタクシー、徒歩と鉄道とバスのように複数の要素の組合せでもよい。
【００５９】
図では、統計データは、いわゆるＯＤ表、すなわち、起点（Ｏ）と終点（Ｄ）をそれぞれ列と行に並べて、起点と終点の組み合わせのトリップ数を表す。統計データのデータ構造は、例えば、ＯＤ表と同等の情報量を含むものであれば必ずしもこのデータ構造には限らない。また、統計データは、他にも道路交通センサス、プローブパーソン調査データを含んでもよい。
【００６０】
図６は、地図ＤＢ１０２４の構造例を示す。
【００６１】
図６の例によれば、地図ＤＢ１０２４は、駅の位置情報や駅構内の移動に係る移動コストデータを含む。ここでは、地図ＤＢ１０２４は、駅に関する情報として、駅コード（Ｄ５００）、駅名称（Ｄ５０１）、位置として緯度と経度と高度（Ｄ５０２）、利用制限条件の有無（Ｄ５０３）、利用制限条件（Ｄ５０４）、移動時間（Ｄ５０５）、タクシー乗り場有無の情報が含まれていること（Ｄ５０６）を含む。利用制限条件有無（Ｄ５０３）は、駅のホーム、改札、あるいは、出入り口の利用制限条件の有無を表す（例えば、“０”は制限条件無し、“１”は、制限条件有りを表している）。利用制限条件（Ｄ５０４）は、乗車/降車、曜日、開始時刻、終了時刻に分類される。「乗車/降車」では、乗車と降車の順に利用制限条件の有無を０又は１で表している。「曜日」では、利用制限条件の日〜土の順での有無を表す。「開始時刻」は、利用制限が始まる時刻を表す。「終了時刻」は、利用制限が終わる時刻を表す。移動時間（Ｄ５０５）は、各乗り場から各出口までにかかる時間を表す。タクシー乗り場有無（Ｄ５０６）は、各出口においてタクシー乗り場の有無を表す（例えば、“０”は無し、“１”は有りを表す）。
【００６２】
地図ＤＢ１０２に格納される地図データは、更に、オープンストリートマップ（ＯＳＭ）から入手されたデータを含んでもよい。地図データは、ＯＳＭから入手されたデータに代えて又は加えて、道路ネットワークデータと信号機データとポイントオブインタレスト（ＰＯＩ）データを含む他のデータでもよい。ここで、道路ネットワークデータとは、道路のトポロジーを含む情報であり、道路を示すリンクと、各リンクの端点であるノードで構成されるものを指す。各リンクには、通行可能な車両数の情報を含む道路容量が少なくとも一つの属性として割当てられている。
【００６３】
次に、以下では、移動需要予測部１０１の処理手順を図７を用いて説明し、更にその内部で用いられる学習モデルの構造例について図８を用いて説明する。
【００６４】
まず、移動需要予測部１０１の処理手順について、図７に従って説明する。大きくは、移動需要予測部１０１は、処理手順Ｓ１０１１〜Ｓ１０１９で、非日常なイベントに起因する移動需要を表す非日常ＯＤ表を作成し、処理手順Ｓ１０２０で、非日常ＯＤ表と統計データに基づく日常ＯＤ表とを合算する。この合算後のＯＤ表が移動需要情報６１に相当する。以下、各処理手順を詳細に説明する。
【００６５】
移動需要予測部１０１は、経路検索結果情報６０を読込み、情報（Ｄ１０６）及び（Ｄ１０７）を用いて目的地（Ｄ１０３）から得られる各目的地及び将来の各日（日に限らないでよい）でトリップ数（エントリ数）を集計し（Ｓ１０１１）、各目的地に対して以下のループ処理を行う（Ｓ１０１２）。ここで各目的地の集計は、地図データにあるＤ５０１の駅名称に紐づくＤ５０２の駅位置がＰＴ調査データのゾーン区画{Ｄ１, Ｄ２, …}のいずれかに属するかで分類する。ただし、各目的地の集計方法は、他にも駅や駅群でもよく、交通センサスのゾーン区画でもよく、また市町村などの各自治体の区画でもよく、更にプローブパーソン調査が提供する緯度経度情報に基づく位置情報でもよい。
【００６６】
以下、Ｓ１０１３〜Ｓ１０１９の説明において、一つの目的地を例に取る（図７の説明において「注目目的地」）。
【００６７】
次に、移動需要予測部１０１は、注目目的地のトリップ数（集計トリップ数）が日常データから得られるトリップ数（日常トリップ数）と比較して基準を超えるかの条件成立可否を判定する（Ｓ１０１３）。ここでは、例えば、集計トリップ数が日常トリップ数より大きく、且つ、集計トリップ数と日常トリップ数との差分が基準を超えていれば、（Ｓ１０１３）の条件が成立でよい。具体的には、例えば、移動需要予測部１０１は、過去実績ＤＢ１０２のイベント有無（Ｄ２０５）を総退場数（Ｄ２０４）のパラメータ空間で分類できるよう過去データをクラスタリングし、今回の集計値がイベント有無のクラスタのどちらかに属するかを調べる。移動需要予測部１０１は、それに代えて又は加えて、イベント有無（Ｄ２０５）で“０”（イベントなし）の場合の平均値（トリップ数の平均値）を事前に求め、また基準値を事前に規定し、平均値から基準値以上の増加が集計値として得られたかどうかで判断してもよい。また、集計値は、過去実績ＤＢ１０２に応じて総移動数を推定するためにスケーリングしてもよい。このスケーリング用のパラメータ推定は、過去の集計と対応する実績値データとの線形回帰等により求められてもよい。
【００６８】
（Ｓ１０１３）の条件が不成立の場合には、移動需要予測部１０１は、非日常ＯＤ表１０１１（図９参照）のうち、注目目的地に対応する値（交通量）をゼロ（所定値の一例）にして（Ｓ１０１９）、処理手順（Ｓ１０１２）へ戻る。
【００６９】
（Ｓ１０１３）の条件が成立の場合には、移動需要予測部１０１は、該当する日と注目目的地において需要フラグをＯＮにする（Ｓ１０１４）。更に、移動需要予測部１０１は、注目目的地について、経路検索結果情報６０を、希望到着時刻（Ｄ１０７）の到着時間帯別に集計し、該当日と注目目的地における時間帯に対する人数（交通量）分布を算出する（Ｓ１０１５）。ここで、「時間帯」は、統計ＤＢ１０２３のカラム（Ｄ４００）の時間帯とあわせる。カラム（Ｄ４００）は、例えば、移動手段“鉄道”の日常ＯＤ表に相当する。人数分布と過去実績ＤＢ１０２１の総退場数（Ｄ２０４）との比較から、線形回帰によるスケーリングのパラメータを推定し、該当日と注目目的地における移動の集中量を算出する（Ｓ１０１６）。
【００７０】
また、移動需要予測部１０１は、経路検索結果情報６０から注目目的地に対する出発地を選択する学習モデルとして行動モデルを用い、モデルパラメータを推定し、集中量から出発地の分布を推定することで、出発地点と到着地点が各時間帯で紐づく非日常ＯＤ表１０１１に設定される値（注目目的地を含むＯＤペア毎の交通量）を算出する（Ｓ１０１７）。行動モデルのモデルパラメータの推定法は図８で説明する。
【００７１】
全ての目的地に対して上記処理が終わった時点でループ処理が終了する（Ｓ１０１８）。この時点ですべての目的地に対する非日常のＯＤ表の要素（交通量）が計算されており、非日常ＯＤ表１０１１が完成している。
【００７２】
移動需要予測部１０１は、非日常ＯＤ表１０１１と交通ＤＢ１０２から得られる日常ＯＤ表１０１２（図９参照）を合算する（Ｓ１０２０）。合算により得られたＯＤ表が、移動需要情報６１としてのＯＤ表である。
【００７３】
処理手順（Ｓ１０１７）における学習モデルの構造の一例を、図８に従って説明する。ここでは、鉄道を用いてＡ駅に到着するトリップに対する解析を例とする。ただし、他の移動手段についても同様の解析が可能である。
【００７４】
行動モデルの形式の一例として、参照符号８１ａが示すように、目的地をＡ駅とする各出発駅１層構造でロジットモデルが用いられる。ただし、学習モデルは行動モデルに限らず、ニューラルネットワークなどでもよい。また、行動モデルとして、例えば参照符号８１ｂが示すように、移動の目的（Ｄ３１０）などを間に挟んだ多層構造に対してネスティッドロジットモデルやミックストロジットモデルが用いられてもよい。ロジットモデルでの効用関数で用いる説明変数としては、移動時間や移動料金や各項目の定数項を用いることができる。説明変数には、他にも、滞在時間（Ｄ３０４）相当の待機時間や年齢などが用いられてもよい。ここで、移動時間や移動料金は、記録ＤＢ１０２２の経由時刻（Ｄ３０３）や滞在時間（Ｄ３０４）や移動料金（３０７）のうち、出発駅（Ｄ３０１）と到着駅（Ｄ３０２）が行動モデルで考慮している出発駅と到着駅と一致するものを選ぶことができる。このようにして、移動需要予測部１０１は、記録ＤＢ１０２２からモデルパラメータを推定し、処理手順（Ｓ１０１６）で求めた集中量から、各出発から出てＡ駅に向かうトリップ数を予測し、予測されたトリップ数をＯＤ表に入力する。
【００７５】
ユーザの主な移動手段が鉄道の場合に混雑に応じて降車駅を最寄り駅からずらす選択肢をも考慮した学習モデルの一例として、参照符号８１ｃがモデルを採用することができる。学習モデルとして行動モデルが用いられてもよい。本実施形態により、ユーザは、移動需要予測結果に基づく渋滞を回避する経路（つまり迂回経路）の提案を受けることができ、移動需要予測部１０１ではユーザが迂回経路を選択する割合を算出することができる。ここでは、特定の目的地に対して非日常的な混雑が予測され、目的地の最寄り駅以外に１駅手前や１駅奥での降車による迂回経路が選択肢として現れる場合を想定している。図に示す通り、各降車駅候補に対して次の選択肢である端末移動手段候補を用いて、ユーザが選択する降車駅と端末移動手段を予測できる。行動モデルの構造は、降車駅候補と端末移動手段の選択の順が逆でもよく、移動目的と組み合わせた多層構造などでもよい。また、行動モデルの要素は、降車駅候補として、最寄り駅と異なる路線における駅が採用されてもよい。
【００７６】
図９は、処理手順（Ｓ１０２０）の合算の一例を示す。非日常ＯＤ表１０１１も日常ＯＤ表１０１２も同じ構成のＯＤ表（ＯＤデータの一例）である。
【００７７】
図９に例示の非日常ＯＤ表１０１１によれば、目的地Ｄ１は、非日常的なイベント等が理由で（Ｓ１０１３）の条件が成立した目的地であり、故に、目的地Ｄ１に対応した出発地毎に、算出されたトリップ数（交通量）が設定される。一方、目的地Ｄ２は、（Ｓ１０１３）の条件が不成立の目的地であり、故に、目的地Ｄ２に対応したいずれの出発地についても、トリップ数（交通量）としてゼロが設定される。
【００７８】
図９に例示の日常ＯＤ表１０１１は、統計ＤＢ１０２３から得られたＯＤ表（言い換えれば、過去実績ＤＢ１０２１に基づく統計的処理の結果として得られたＯＤ表）であり、各ＯＤペアについて、トリップ数（交通量）が設定されている。
【００７９】
（Ｓ１０２０）では、以上のような非日常ＯＤ表１０１１と日常ＯＤ表１０１２とが合算されることで、図９に例示のＯＤ表が移動需要情報６１として得られる。図９の例によれば、ＯＤペア（Ｏ１−Ｄ１）によれば、非日常ＯＤ表１０１１における値“９１１”と日常ＯＤ表１０１２における値“６６”との合計“９７７”が、合算されたＯＤ表に設定される。同様に、例えば、ＯＤペア（Ｏ１−Ｄ２）によれば、非日常ＯＤ表１０１１における値“０”と日常ＯＤ表１０１２における値“３５”との合計“３５”が、合算されたＯＤ表に設定される。
【００８０】
以上のような移動需要情報６１を基に、交通流シミュレーション部１０３が、配分交通量を算出し、算出された配分交通量を示す配分交通量情報６２を出力する。
【００８１】
図１０は、配分交通量情報６２の構造例を示す。
【００８２】
配分交通量情報６２は、リンク毎に、時間帯別及び移動手段別の交通量を示す。例えば、配分交通量情報６２は、日毎に存在してよく、リンク毎に、リンクＩＤ（Ｄ１０）と、時間帯（Ｄ１１）と、移動手段（Ｄ１２）といった情報を保持する。リンクＩＤ（Ｄ１０）は、リンクのＩＤを表す。時間帯（Ｄ１１）は、該当日における時間帯を表す。各時間帯（Ｄ１１）について、移動手段（Ｄ１２）は、移動手段毎の当該時間帯での交通量を表す。
【００８３】
なお、図１０の例によれば、各時間帯は、１０分間であるが、任意の時間が採用されてよい。また、「リンク」は、典型的には、交差点（ノード）間を結ぶ道路を表すが、それに代えて又は加えて、駅間を結ぶ線路のような道路以外のリンクが採用されてもよい。
【００８４】
以上のような配分交通量情報６２を基に、評価部１０４が、検索支援情報６３を生成し、当該情報６３をナビゲーションシステム４００に送信する。ナビゲーションシステム４００では、当該情報６３を基に、経路検索部４０２が、ユーザ端末３００からの経路検索要求に応答して行われた経路検索の結果として提示する情報（経路検索要求に応答して返答される情報）である提示情報を決定し、決定した提示情報をユーザ端末３００に送信する。
【００８５】
図１１は、ユーザ端末３００に表示された検索結果画面の一例を示す。当該画面に、候補経路１や候補経路２のような見つかった各候補経路に関する情報を含んだ提示情報が表示される。ここではユーザがＡ地点からＢ地点までの移動を検索条件としており、鉄道の選択、降車駅から目的地まではタクシーの選択、及び移動時間の短い経路を希望している場合を想定している。更に、この移動は非日常的なＥ地点におけるイベントに参加するために検索しており、イベントの動員数が多いため混雑が予測される場合を想定している。Ｅ地点への最寄り駅はＤ駅であるが、「候補経路１」の注釈に記載の通りすでに移動当日の混雑が予測されており、所要時間の比較の結果、鉄道の降車後タクシー待機時間が少ないＤ´駅での接続の方が所要時間の少ない迂回経路として提案されている。次最適経路として、候補経路２にＤ駅で接続する経路も提案されている。
【００８６】
このような提示情報は、例えば次のようにして生成可能である。検索支援情報６３が、配分交通量情報６２と同じ情報を含んでいるとする。このため、経路検索部４０２が、リンク毎に、時間帯別且つ移動手段別の交通量がわかる。経路検索部４０２が、ユーザ端末３００からの経路検索要求で指定されている検索条件に適合する経路をナビＤＢ４０３から検索する。経路検索部４０２は、見つかった候補経路毎に、当該候補経路に関わる時刻や地点をキーに検索支援情報６３を参照することで、当該候補経路についての交通量を特定する。経路検索部４０２は、特定された交通量が基準量を超えている候補経路があれば、当該候補経路の迂回経路を、検索支援情報６３を基にナビＤＢ４０３から検索する。このようにして見つかった迂回経路の一例が、候補経路１であり、特定された交通量が基準量を超えている候補経路の一例が、候補経路２である。
【００８７】
なお、経路検索部４０２は、候補経路毎に、採用する経路としてユーザにより選択される確率である選択確率を算出し紐付けてよい。図１１の例によれば、候補経路１の選択確率は６０％であり、候補経路２の選択確率は３０％である。選択確率の算出は、過去に選択された候補経路の統計等を基に行われてもよい。また、ナビゲーションシステム４００からの経路検索結果情報６０は、経路毎に、選択確率も関連付けられていてもよい。移動需要予測部１０１は、移動需要の予測において、各経路の選択確率を考慮できる。これにより、移動需要予測部１０１が行う移動需要予測の精度が一層高まることが期待できる。
【００８８】
本実施形態によれば、ナビゲーションシステム４００からの経路検索結果情報６０に基づいて、移動需要予測部１０１でＯＤ表形式の移動需要が予測可能となり、更に交通流シミュレーション部１０３は移動需要を取り込んで、すでに述べた通り、将来の配分交通量を算出することができる。
【００８９】
なお、以上の説明において、需要フラグは、商用車両の需要の有無を表すフラグである。需要フラグ“ＯＮ”や“ＯＦＦ”は、検索支援情報６３に含まれ、提示情報の決定の際に、需要フラグが“ＯＮ”か否かが考慮されてよい（例えば、需要フラグ“ＯＮ”があれば、タクシーのような商用車両を移動手段として採用することが決定されてよい）。
［第２実施形態］
【００９０】
以下、第２実施形態を、図１２〜図１４を用いて説明する。その際、第１実施形態との相違点を主に説明し、第１実施形態との共通点については説明を省略又は簡略する。
【００９１】
図１２は、第２実施形態に係るシステム全体の構成例を示す。
【００９２】
交通予測システム１００は、ナビゲーションシステム４００の他に、配車システム５００とも連携する。配車システム５００は、交通予測システム１００やナビゲーションシステム４００と同様、物理的な計算機システムでもよいし、クラウド基盤のような計算リソースプール上に実現されたシステムであってもよい。
【００９３】
ナビゲーションシステム４００は、ユーザ（移動者）と商用車両６００との需給マッチングのシミュレーション結果を用いた経路検索を、例えば検索支援情報６３を基に行うことができる。検索支援情報６３は、配車システム５００から交通予測システム１００に送信される稼働情報６６（商用車両６００の稼働情報６６）又はそれに基づく情報を含む。稼働情報６６は、商用車両６００の位置や稼働率等を表す情報でよい。これにより、例えば、ナビゲーションシステム４００の経路検索部４０２は、移動需要が高まるエリアにて商用車両６００の供給量が不足し商用車両６００の利用のための待機で大幅な混雑の発生することを検索支援情報６３から予測した場合には、ユーザに迂回経路を積極的に提案できる。更に、配車システム５００は、ナビゲーションシステム４００からの経路検索結果情報６０と配車システム５００からの稼働情報６６とに基づき交通流シミュレーション部１０３により得られた配分交通量情報６２に基づく商用車両需要情報６５（商用車両の予測された需要を示す情報）を交通予測システム１００から受けて、当該情報６５に基づいた配車誘導（例えば、具体的な地点は指定されないが移動需要が高まると予測されるエリアが指定された配車誘導）が可能になる。
【００９４】
配車システム５００は、商用車両６００の稼働率や交通予測システム１００が算出する商用車両需要（交通予測システム１００からの商用車両需要情報６５）を基に各商用車両６００のＫＰＩ評価値を向上させるための計画立案と誘導を行う配車計画部５０１と、商用車両６００の稼働率や位置情報を取り込み情報を配車計画部５０１や交通予測システム１００に送信する車両管理部５０２と、商用車両６００毎に収集される稼働データ（位置データを含む）６９が格納される配車ＤＢ５０３とを備える。
【００９５】
更に、交通予測システム１００は、配車予測部１０５を備える。配車予測部１０５は、配車システム５００の車両管理部５０２から商用車両６００の稼働情報６６を取り込み、商用車両６００の総供給量を算出（予測）し、算出された総供給量を表す配車予測情報を交通流シミュレーション部１０３に送信する。交通流シミュレーション部１０３が、移動需要予測部１０１からの移動需要情報６０と、配車予測部からの配車予測情報とを基に、配分交通量を算出する。評価部１０４が、算出された配分交通量を表す配分交通量情報６２を基に、商用車両の需要予測を行い、予測された需要を表す商用車両需要情報６５を配車システム５００に送信する。商用車両需要情報６５は、例えば、目的地別に、時刻と経由地点と共に紐づけられた需要フラグを含んでよい。
【００９６】
ナビゲーションシステム４００内の通信部４０１から交通予測システム１００内の移動需要予測部１０１へ送信される経路検索結果情報６０は、上述したように、ユーザ端末３００からナビゲーションシステム４００へ送信された検索条件の情報と、当該検索条件を基にナビゲーションシステム４００において見つかった最適経路提示情報とを含む。検索条件の一例は図２で示されており、最適経路提示情報の一例は図１１で示されている。
【００９７】
交通流シミュレーション部１０３における需給マッチングの手法は、マクロ交通流シミュレーションを用いて、予測される商用車両需要に対して、待機時間などＫＰＩを満たすのに適切な供給車両数を推定する手法でもよく、また、ミクロ交通流シミュレーションを用いて、ユーザと商用車両６００との詳細な相互作用を調べる手法でもよい。
【００９８】
移動需要などに対して予測しきれない不確定要素や誤差要因に関しては、モンテカルロ法など乱数を用いて複数回のシミュレーションを試行するという方法が用いられてもよい。
【００９９】
次に、配車予測部１０５の処理手順について、図１３に従って説明する。
【０１００】
配車予測部１０５は、例えば交通予測システム１００からの商用車両需要情報６５を基に、移動需要予測部１０１が算出した需要フラグ“ＯＮ”の日程が本日であるかどうかの条件成立可否を判定する（Ｓ１０５１）。
【０１０１】
（Ｓ１０５１）の条件が不成立の場合には、配車予測部１０５は、需要フラグ“ＯＮ”の日の商用車両の予約状況及び商用車両の運転手の出勤状況などを取り込み、解析対象の時間帯において空車の車両数である空車予定車両数を算出する（Ｓ１０５８）。
【０１０２】
（Ｓ１０５１）の条件が成立の場合には、配車予測部１０５は、本日の商用車両の予約情報と、稼働情報とを入手する（Ｓ１０５２）。そして、配車予測部１０５は、各商用車両６００に対して以下のループ処理を行う（Ｓ１０５３）。一つの商用車両を例に取る（図１３の説明において「注目商用車両」）。
【０１０３】
まず、配車予測部１０５は、注目商用車両の稼働状況が予約手配済又はすでに乗客がいるかどうかの条件成立可否を判定する（Ｓ１０５４）。
【０１０４】
（Ｓ１０５４）の条件が成立の場合には、配車予測部１０５は、すでに手配されている目的地までの予定空車時刻と、目的地から需要フラグ“ＯＮ”の地点までの移動時間を算出し、予定空車時間に足し合わせて地点への最短の到着時刻を算出する（Ｓ１０５５）。一方、（Ｓ１０５４）の条件が不成立の場合には、配車予測部１０５は、注目商用車両６００の現在地から需要フラグ“ＯＮ”の地点までの移動時間を算出し、算出された移動時間を現在時刻に足し合わせる（Ｓ１０５６）。
【０１０５】
すべての商用車両６００に対して上記処理が終了した時点でループ処理が終了する（Ｓ１０５７）。
【０１０６】
配車予測部１０５は、各商用車両６００に対して得られた需要フラグ“ＯＮ”の地点に到達可能な時刻データを利用可能商用車両のタイムテーブルとして作成する（Ｓ１０５９）。
【０１０７】
なお、配車予測部１０５での処理では、上記に加えて、利用可能商用車両タイムテーブルと他社の商用車両との相関を計算し、対象地域で利用可能な商用車両全体を推定してもよい。この場合、商用車両全体を推定するための過去実績データが交通ＤＢ１０２に事前に格納されてよい。
【０１０８】
交通予測システム１００の評価部１０４が算出する商用車両需要は、対象エリアをメッシュ状に細分化し、各メッシュで予測される商用車両の利用者数の予測値でもよいし、あるいは各ＰＯＩで発生する商用車両の利用者数の予測値でもよい。
【０１０９】
次に、交通予測システム１００とユーザ端末３００とナビゲーションシステム４００と配車システム５００と商用車両６００とが行う時系列順のデータのやり取りの一例を図１４に示す。
【０１１０】
まず、ユーザ端末３００は、ナビゲーションシステム４００に検索条件を提示する（検索条件を指定した経路検索要求を送信する（Ｓ００１）。ナビゲーションシステム４００は、検索条件を必要に応じて集計し、検索条件の集計結果を含んだ経路検索結果情報６０を交通予測システム１００へ送信する（Ｓ００２）。
【０１１１】
一方、商用車両６００は、配車システム５００へ稼動データ６９を送信する（Ｓ００３）。配車システム５００は、稼動データ６９を必要に応じて集計し、稼働データ６９の集計結果を含む稼働情報６６を交通予測システム１００へ送信する（Ｓ００４）。
【０１１２】
交通予測システム１００では、移動需要予測部１０１が、ナビゲーションシステム４００からの集計情報（経路検索結果情報６０）を取り込み、経路検索結果情報６０に基づいた移動需要の予測値（移動需要情報６１）を交通流シミュレーション部１０３へ送信し、また、配車予測部１０５が配車システム５００からの集計情報（稼働情報６６）を取り込み、商用車両の供給量の予測値（配車予測情報）を交通流シミュレーション部１０３へ送信する。更に、交通予測システム１００では、交通流シミュレーション部１０３が、移動需要情報６１と配車予測情報を取り込み、配分交通量及び需給マッチングの模擬を通して、各リンクや各ノードの移動コスト、及び、商用車両６００の需要予測値を算出し、算出された移動コストを表す情報を含んだ検索支援情報６３をナビゲーションシステム４００へ送信し、算出された需要予測値を表す情報を含んだ商用車両需要情報６５を配車システム５００へ送信する（Ｓ００５）。
【０１１３】
配車システム５００では、配車計画部５０１が、交通予測システム１００からの商用車両需要情報６５と、車両管理部５０２からのデータ（配車ＤＢ５０３内のデータ（各商用車両６００の稼動データ））とを基に、任意の配車戦略に基づいた配車計画を立案し、各商用車両６００へ配車誘導を行う（Ｓ００６）。商用車両６００は配車誘導に応じて、運転を行う（Ｓ００７）。
【０１１４】
ナビゲーションシステム４００では、経路検索部４０２が、交通予測システム１００からの検索支援情報６３（例えば移動コスト）とユーザ端末３００からの検索条件とから、ユーザ端末３００に対する最適経路を探索し、提示内容を決定する（Ｓ００８）。この提示内容は、図１１で示したように、ランキング形式の候補経路の情報であってもよい。
【０１１５】
ナビゲーションシステム４００では、通信部４０１が、ユーザ端末３００に探索結果を提示するために提示内容を送信し、また、交通予測システム１００に、ユーザ端末３００に提示した内容を通知するために提示内容を送信する（Ｓ００９）。交通予測システム１００では、移動需要予測部１０１が、ナビゲーションシステム４００からの集計情報（例えば、集計された提示内容を含む経路検索結果情報６０）を取り込み、当該集計情報に基づいた移動需要の予測値を交通流シミュレーション部１０３へ送信し、更に交通流シミュレーション部１０３は、移動需要の予測値を基に、配分交通量を算出する（Ｓ０１０）。（Ｓ０１０）の結果は、（Ｓ００５）の結果よりも精度が高いことが期待できる。
【０１１６】
以上、図１４の例によれば、経路検索結果情報６０は、集計された検索条件を含んだ第１の集計情報でもあり、集計された提示内容を含んだ第２の集計情報でもよい。第１の集計情報を基に移動需要の予測が行われ、その後に、第２の集計情報を基に移動需要の予測が行われてもよい。
［第３実施形態］
【０１１７】
以下、第３実施形態を、図１５〜図１７を用いて説明する。その際、第２実施形態との相違点を主に説明し、第２実施形態との共通点については説明を省略又は簡略する。
【０１１８】
図１５は、第３実施形態に係るシステム全体の構成例を示す。
【０１１９】
ナビゲーションシステム４００が、ユーザ端末３００から商用車両６００の配車予約を受け付ける。ナビゲーションシステム４００は、配車予約という、将来の移動需要の予測のために確度の高い情報を入手できる。配車予約に関する情報は、ナビゲーションシステム４００から配車システム５００経由又は非経由で交通予想システム１００に送信される。これにより、交通予測システム１００での移動需要予測の精度を向上させることができる。
【０１２０】
具体的には、ナビゲーションシステム４００は、予約管理部４０４を備える。ここでは、図１２と比較してやり取りを行うデータの相違点について述べ、具体的な時系列順での処理の流れに関しては図１６を用いて後に説明する。ナビゲーションシステム４００は、ユーザ端末３００へ商用車両の利用に関して予約の伺いを送信する。ユーザ端末３００は、ナビゲーションシステム４００へ予約を希望する場合は、予約希望を送信する。ナビゲーションシステム４００から交通予測システム１００へ送信される経路検索結果情報６０は、検索条件及び最適経路提示情報に加えてユーザからの配車予約の情報を含む。
【０１２１】
予約管理部４０４は、通信部４０１を介して配車システム５００内の車両管理部５０２へ空き状況の確認及び予約要求を行う。配車管理部５０２は、配車計画部５０２へ、ナビゲーションシステム４００を介して取得した予約要求を送信する。配車計画部５０１は、商用車両６００に、予約要求に応じた配車命令を行う。
【０１２２】
次に、ナビゲーションシステム４００がユーザ端末３００に商用車両６００の配車予約を行う場合の、交通予測システム１００とユーザ端末３００とナビゲーションシステム４００と配車システム５００と商用車両６００とが行う時系列順のデータのやり取りを、図１６に示す。ここでは、説明を簡単にするために、ユーザ端末３００はナビゲーションシステム４００に検索条件を与え、ナビゲーションシステム４００はユーザ端末３００に商用車両の手配が必要な最適経路の提案と商用車両の予約伺いを行い、ユーザ端末３００がナビゲーションシステム４００に予約の要求を行う、という場合を仮定している。
【０１２３】
（Ｓ１０１）〜（Ｓ１０７）は、図１４の（Ｓ００１）〜（Ｓ００７）と同様である。ナビゲーションシステム４００では、経路検索部４０２が、交通予測システム１００の算出した移動コスト（検索支援情報６３）とユーザが指定した検索条件から、ユーザ端末３００に対する最適経路検索の際に商用車両の手配が必要であるかどうか条件成立可否を判定する（Ｓ１０８）。
【０１２４】
（Ｓ１０８）の条件が不成立の場合には、ナビゲーションシステム４００では、経路検索部４０２が、ユーザ端末３００に対する最適経路の探索を行う（Ｓ１０９）。
【０１２５】
（Ｓ１０８）の条件が成立の場合には、ナビゲーションシステム４００では、予約管理部４０４が、通信部４０１を介して、ユーザに手配できる商用車両６００の有無を確かめるため、配車システム５００内の車両管理部５０２へ商用車両６００の空車状況を確認する（Ｓ１１０）。配車システム５００では、車両管理部５０２が、商用車両６００の空車状況を確認し、確認結果をナビゲーションシステム内の通信部４０１へ送信する（Ｓ１１１）。ナビゲーションシステム４００では、経路検索部４０２が、ユーザからの検索条件と、交通予測システム１００の算出した移動コスト（検索支援情報６３）と、配車システム５００からの商用車両６００の空車状態とから、最適経路を算出する。その際、経路検索部４０２が、ユーザの商用車両利用の必要性がある場合は予約伺い事項も合わせて算出する（Ｓ１１２）。
【０１２６】
（Ｓ１０９）又は（Ｓ１１２）の後、ナビゲーションシステム４００では、通信部４０１が、経路検索部４０２の算出した最適経路情報と必要に応じて合わされた予約事項をユーザ端末３００へ送信する。更に、ナビゲーションシステム４００では、通信部４０１が、交通予測システム１００へ、ユーザ３００に提示した最適経路の情報を、必要に応じて集計して送信する（Ｓ１１３）。交通予測システム１００における（Ｓ１１４）は、図１６の（Ｓ０１０）と同様である。
【０１２７】
ユーザ端末３００は、ユーザからの操作に応答して、ナビゲーションシステム４００に、提示された経路検索結果に応じて商用車両６００の予約要求を送信する（Ｓ１１５）。ナビゲーションシステム４００では、通信部４０１が、交通予測システム１００と配車システム５００へ、ユーザ３００からの予約要求を必要に応じて集計及び匿名化を行って送信する（Ｓ１１６）。交通予測システム１００では、移動需要予測部１０１が、ナビゲーションシステム４００からの集計情報を取り込み、ユーザの予約情報に基づいた移動需要に関して、移動コスト算出や車両需要予測を行う（Ｓ１１７）。
【０１２８】
また、配車システム５００では、配車計画部５０１が、商用車両５００に、ナビゲーションシステム４００が送信したユーザの予約情報に基づいた配車命令を行う（Ｓ１１８）。商用車両６００の運転手は、配車命令に応じて、運転を行う（Ｓ１１９）。
【０１２９】
図１７は、ユーザ端末３００に提示される候補経路の画面の一例を示す。図１１で示した情報に加えて、提示情報は、商用車両が移動手段として紐付けられている候補経路について、商用車両の予約を受け付けるＧＵＩ部品のようなユーザインターフェース情報（例えば、“タクシーを予約する”）を含む。ユーザは、所望の候補経路について、当該ユーザインターフェース情報を指定することで、当該候補経路に関する情報が示す乗車地点（例えば降車駅）且つ時刻に商用車両６００に乗車することの予約を行うことができる。当該ユーザインターフェース情報が指定された場合、通信部４０１から予約要求が配車システム５００の車両管理部５０２に送信される。当該予約要求には、商用車両の配車先地点（例えば、候補経路に紐付いている降車駅）、待機時刻（例えば、当該降車駅での降車予定時刻）等のような、何時までにどこで待機すべきかを示す情報が関連付けられている。また、当該情報を含んだ予約情報が、ナビゲーションシステム４００から配車システム５００経由又は非経由で交通予測システム１００に送信され、当該予約情報も、移動需要の予測と配分交通量の算出とのうちの少なくとも一つに利用される。予約情報は、商用車両の供給量の予測値に比べて確度の高い情報であるため、予約情報が移動需要の予測や配分交通量の算出に使用されることで、より精度の高い移動需要予測や配分交通量算出が期待できる。
【０１３０】
以上の第１実施形態〜第３実施形態の説明を、例えば以下のように総括することができる。
【０１３１】
移動支援システムが、経路検索結果情報６０（経路検索結果の履歴データである検索結果履歴データの一例）を取得する取得部５１と、過去実績ＤＢ１０２１（移動需要に関する過去の実績データの一例）と取得された経路検索結果情報６０とを基に将来の移動需要を予測する予測部５２とを備える。経路検索結果情報６０は、ＯＤペア（出発地と目的地とのペア）と、予定時刻（予定出発時刻と予定到着時刻とのうちの少なくとも一つ）と、予定移動手段（徒歩及び一種類以上の乗物のうちの予定される移動手段）との関係を示す。予測される移動需要は、各ＯＤペアについて、移動手段と、交通量と、時間帯（出発時刻及び到着時刻のうちの少なくとも一方が属する時間帯）との関係を示す。移動需要の移動需要の予測は、経路検索結果情報６０が示す関係から各ＯＤペア及び各移動手段について将来の各時間帯について予測される交通量を、過去の実績データに基づき将来の各時間帯について特定される交通量に反映することを含む。このように、過去の実績データと経路検索結果情報６０は、いずれも、地点及び時刻に関する情報を含み、故に、過去の実績データから特定された交通量と、経路検索結果情報６０から予測された交通量を、地点と時間帯で対応付けることができる。過去の実績データに基づき将来の時間帯について特定される交通量が、当該時間帯で非日常的なイベントがあっても、当該非日常的なイベントに向けて行われた経路検索結果を含む経路検索結果情報６０から予測される交通量を基に補正される。これにより、移動需要の予測の精度を高く維持することが期待できる。
【０１３２】
移動支援システムは、更に交通流シミュレーション部１０３を備えてよい。交通流シミュレーション部１０３は、予測された将来の移動需要に基づいて配分交通量を算出し算出された配分交通量を示す情報である配分交通量情報６２を出力する。配分交通量は、検索結果としての経路に含まれ得る各リンクについて時間帯及び移動手段毎の交通量でよい。このような配分交通量から、リンク毎に移動コストの特定が可能となり、結果として、有効な迂回経路の提供を支援できる。
【０１３３】
移動支援システムは、更に評価部１０４を備えてよい。評価部１０４は、配分交通量情報６２を基に、検索支援情報６３（ユーザ端末３００から発行された経路検索要求に応答して行われた経路検索の経路検索結果が示す出発地から目的地までの移動コストを示す情報を含んだ情報であり当該経路検索要求に応答してユーザ端末３００に返答される提示情報の基になる情報）を生成し、当該検索支援情報６３を送信する。このような検索支援情報６３があることで、経路検索において有効な迂回経路の提供が可能である。
【０１３４】
取得部５１が、経路検索要求に応答して行われた経路検索結果を示す経路検索結果情報６０を、経路検索を行うナビゲーションシステム４００から受け付けてよい。評価部１０４が、検索支援情報６３を、経路検索要求に応答してユーザ端末３００に返答する提示情報を検索支援情報６３に基づき決定するナビゲーションシステム４００に送信してよい。このように、経路検索を行うナビゲーションシステム４００と連携することで、移動需要の予測精度を高めるための経路検索結果情報６０を入手でき、且つ、当該情報６０を基に得られた検索支援情報６３をナビゲーションシステム４００にフィードバックするといった経路検索支援（結果として、ユーザの移動支援）をすることができる。
【０１３５】
検索支援情報６３は、目的地の最寄り駅経由する移動コストの他に、当該最寄り駅と異なる駅を経由する迂回経路の移動コストを示す情報を含んでよい。「最寄り駅と異なる駅」としては、最寄り駅と同じ路線であるが当該最寄り駅の手前の駅と当該最寄り駅より先の駅とのうちの少なくとも一つが採用されてもよいし、最寄り駅と異なる路線にある駅が採用されてもよい。これによれば、最寄り駅で混雑して利用を予定していた商用車両に乗れずに予定到着時間までに目的地へ到着できないといった可能性を低減することが期待できる。
【０１３６】
経路検索の結果は、一つ以上の候補経路を含んでよい。予測部５２が、一つ以上の候補経路の各々について、一つ以上の候補経路のうちユーザ端末３００のユーザにより当該候補経路が選択される確率である選択確率を基に、将来の移動需要を予測してよい。これにより、移動需要の予測精度の一層の向上が期待できる。なお、「選択確率」は、ユーザ毎にナビゲーションシステム４００と交通予測システム１００とのうちのいずれかで集計されてよい。
【０１３７】
評価部１０４が、更に、各リンクについて時間帯毎の商用車両需要に関する情報を示す商用車両需要情報６５を配分交通量情報６２を基に生成し、当該商用車両需要情報６５を、当該商用車両需要情報６５を基に商用車両の配車先を決定し当該商用車両を誘導する配車システム５００に送信してよい。これにより、比較的或る時間帯で混雑することが予測されるエリアに当該時間帯よりも前に当該エリアに存在する商用車両の数が通常よりも多い状況を作ることが期待できる。
【０１３８】
移動支援システムが、更に配車予測部１０５を備えてよい。配車予測部１０５が、複数の商用車両の稼働に関する情報である稼働情報６６を配車システム５００から受け付け、当該稼働情報６６と移動需要情報６１（予測された移動需要）とを基に、一つ以上の商用車両の配車先を予測してよい。交通流シミュレーション部１０３が、予測された移動需要の他に、一つ以上の商用車両の配車先の予測結果を基に、配分交通量を算出してよい。これにより、予測された移動需要に基づき算出される配分交通量の精度も向上することが期待できる。
【０１３９】
配分交通量の算出は、商用車両の乗車地点及び降車地点を示し商用車両を予約することを示す情報である車両予約情報６７に基づいていてよい。これにより、予測された移動需要に基づき算出される配分交通量の精度の一層の向上が期待できる。なお、車両予約情報６７は、ナビゲーションシステム４００及び配車システム５００のいずれかから受け付けられてよい。
【０１４０】
ユーザ端末３００への提示情報が、少なくとも一つの候補経路について、商用車両の乗車地点及び降車地点を示している場合、当該候補経路について商用車両の予約を受け付けるユーザインターフェース情報を含んでいてよい。車両予約情報６７は、ユーザインターフェース情報を介して受け付けられた予約に基づく情報でよい。このように、経路検索結果として提示される情報を通じてユーザは商用車両を予約でき、ユーザにとっての利便性が高い。
【０１４１】
予測部５２は、経路検索結果情報６０が示す目的地毎に、下記、
・当該経路検索結果情報６０に基づき予測される交通量を考慮した交通量が、過去実績ＤＢ１０２１（及び記録ＤＢ１０２２）から特定された交通量を超えるか否かを判断する、
・当該判断の結果が偽の場合、当該目的地について、非日常ＯＤ表１０１１に関し、当該目的地までの交通量として、ゼロ（所定値の一例）を設定する、及び、
・当該判断の結果が真の場合、当該目的地について、非日常ＯＤ表１０１１に関し、当該目的地までの交通量として、当該目的地に対応した出発地毎に、予測される交通量を設定する、
を行ってよい。移動需要情報６１は、非日常用ＯＤ表１０１１が日常ＯＤ表１０１２（過去実績ＤＢ１０２１（及び記録ＤＢ１０２２）に基づく統計データの一例）に反映された情報でよい。これにより、移動需要情報６１が示す移動需要の精度が高いことが期待される。
【０１４２】
移動需要情報６１は、過去実績ＤＢ１０２１（及び記録ＤＢ１０２２）を用いた統計的処理の結果として得られたデータと、経路検索結果情報６０に基づき学習モデルを用いた演繹的推理の結果として得られたデータとに基づいていてよい。これにより、移動需要情報６１が示す移動需要の精度が高いことが期待される。
【０１４３】
移動支援システムは、ナビゲーションシステム４００を含んでもよい。また、移動支援システムは、ナビゲーションシステム４００及び配車システム５００の少なくとも一つを含んでもよい。
【０１４４】
以上、幾つかの実施形態を説明したが、これらは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲をこれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。
【０１４５】
例えば、ナビゲーションシステム４００及び配車システム５００のうちの少なくとも一つが無くてもよい。
【０１４６】
また、例えば、ナビゲーションシステム４００を含んだ移動支援システムの表現の一例として、次のような表現が採用されてもよい。すなわち、移動支援システムは、ユーザ端末から経路検索要求を受け付ける受付部（例えば通信部４０１）と、当該経路検索要求に応答して経路検索を行い当該経路検索の結果としてユーザ端末に返答（提示）する情報である提示情報を、検索支援情報を基に決定する経路検索部と、決定された提示情報をユーザ端末に送信する送信部（例えば通信部４０１）とを備える。検索支援情報は、将来の期間（例えば単位時間）毎に、地点間（例えば、リンク又はＯＤペア）毎及び移動手段毎の移動コスト（例えば、交通量、距離、料金、所要時間）を示す情報を含んでよい。このような検索支援情報は、例えば、上述したように、経路検索結果情報６０に基づき移動需要の予測と配分交通量の算出とを経て生成されてよい。移動支援システムは、ナビゲーションシステム４００それ自体でもよいし、交通予測システム１００を含んでもよい。
【符号の説明】
【０１４７】
１００…交通予測システム
【図１】
2020160960.tif 000003
【図２】
2020160960.tif 000004
【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】
2020160960.tif 000010
【図９】
2020160960.tif 000011
【図１０】
2020160960.tif 000012
【図１１】
2020160960.tif 000013
【図１２】
2020160960.tif 000014
【図１３】
2020160960.tif 000015
【図１４】
2020160960.tif 000016
【図１５】
2020160960.tif 000017
【図１６】
2020160960.tif 000018
【図１７】
2020160960.tif 000019