(57)【要約】【課題】過去の移動軌跡データが存在しないユーザであっても、過去の移動軌跡データが存在するユーザであっても、移動中に、当該ユーザの目的地を高精度で予測する。【解決手段】本開示の目的地予測装置は、移動中のユーザの現在地までの移動軌跡を示す移動軌跡データ、及びユーザの過去の移動履歴データに基づいて、ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測する第１目的地予測部と、ユーザの移動軌跡データ、及び複数人の移動状態から定めた移動傾向を示すデータに基づいて、ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測する第２目的地予測部と、第１目的地予測部及び第２目的地予測部で予測された目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を統合することで、目的地及び該目的地の確からしさを表す値を予測するアンサンブル予測部と、を含む。【選択図】図１
2020134236.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動中のユーザの現在地までの移動軌跡を示す移動軌跡データ、及び前記ユーザの過去の移動履歴データに基づいて、前記ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測する第１目的地予測部と、
前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び複数人の移動状態から定めた移動傾向を示すデータに基づいて、前記ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測する第２目的地予測部と、
前記第１目的地予測部で予測された前記目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値と、前記第２目的地予測部で予測された前記目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を統合することで、目的地及び該目的地の確からしさを表す値を予測するアンサンブル予測部と、
を含む目的地予測装置。
【請求項２】
前記第１目的地予測部は、
前記第１目的地予測部による予測の確信度、及び、前記第１目的地予測部で予測された前記目的地候補が目的地である確率を使用して、前記目的地候補の確からしさを表す値を予測する、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項３】
前記第２目的地予測部は、
前記第２目的地予測部による予測の確信度、及び、前記第２目的地予測部で予測された前記目的地候補が目的地である確率を使用して、前記目的地候補の確からしさを表す値を予測する、
請求項１または請求項２に記載の目的地予測装置。
【請求項４】
前記アンサンブル予測部で予測された前記目的地候補及び該目的地候補が目的地である確からしさを表す値を表示装置に提示する提示部、
をさらに含む、請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の目的地予測装置。
【請求項５】
前記提示部は、さらに、前記アンサンブル予測部で予測された前記目的地が目的地である確からしさを表す値における、前記第１目的地予測部で予測された前記目的地候補が目的地である確からしさを表す値の寄与比率、及び、前記第２目的地予測部で予測された前記目的地候補が目的地である確からしさを表す値の寄与比率を、前記表示装置に提示する、
請求項４に記載の目的地予測装置。
【請求項６】
コンピュータが、
移動中のユーザの現在地までの移動軌跡を示す移動軌跡データ、及び前記ユーザの過去の移動履歴データに基づいて、前記ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測し、
前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び複数人の移動状態から定めた移動傾向を示すデータに基づいて、前記ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測し、
前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び前記ユーザの過去の移動履歴データに基づく予測の前記目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値と、前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び前記複数人の前記移動傾向を示すデータに基づく予測の前記目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を統合することで、目的地及び該目的地の確からしさを表す値を予測する、
目的地予測方法。
【請求項７】
移動中のユーザの現在地までの移動軌跡を示す移動軌跡データ、及び前記ユーザの過去の移動履歴データに基づいて、前記ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測し、
前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び複数人の移動状態から定めた移動傾向を示すデータに基づいて、前記ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測し、
前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び前記ユーザの過去の移動履歴データに基づく予測の前記目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値と、前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び前記複数人の前記移動傾向を示すデータに基づく予測の前記目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を統合することで、目的地及び該目的地の確からしさを表す値を予測する、
目的地予測処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、目的地予測装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Global Positioning System（GPS）機能を有するスマートデバイスの普及などにより移動軌跡データの収集が行われるようになってきている。移動軌跡データとは、時刻、緯度及び経度の三つ組として定義される測位点の集合である。当該移動軌跡データを使用して、移動中のユーザの目的地を推定するニーズが存在する。目的地を推定することで、目的地付近の情報をユーザの到着に先立って提示する、などのサービスが可能となる。
【０００３】
関連技術の目的地予測手法は、ユーザの過去の移動軌跡をあらかじめ学習しておき、当該学習の結果を使用して、現在の移動軌跡であればどこに移動する確率が高いかを推定する。例えば、空間をグリッドに区切り、推定対象のユーザの過去の移動軌跡に基づいて、隣接したグリッド間での移動確率を推定し、当該推定結果に基づいて現在の移動軌跡から目的地を予測する技術（非特許文献１）、ユーザの過去の移動軌跡をLong Short-Term Memory（LSTM）を用いてモデル化し、及び、現在の移動軌跡から目的地を予測する技術（非特許文献２）などが存在する。また、全ユーザの移動軌跡を総合的に学習する技術（非特許文献３）も存在する。
【０００４】
上記技術は、ユーザの過去の移動軌跡データを利用するため、過去の移動軌跡データが存在しないユーザの目的地、及び、過去に訪問したことがない土地へと移動中のユーザの目的地について予測することが困難である。全ユーザの移動軌跡データを総合的に学習する技術では、移動軌跡データがプライバシーに関わる個人情報であるため、特定のユーザの目的地予測のために他のユーザの移動軌跡データを用いることは許容されない場合も多く、必ずしも当該技術を使用できるとは限らない。
【０００５】
しかしながら、観光地などのようにユーザが初めて訪れる場所での移動、及び、新しくサービスを使い始めたばかりのユーザの移動など、移動軌跡データが存在しない状況で目的地予測を行うことが所望されるケースは多い。一方で，移動軌跡データが存在しないユーザの目的地を予測し得るデータとして、移動傾向データが存在する。
【０００６】
移動傾向データとは空間内をエリアに区切ったときに、第1の時刻から第2の時刻の間に、第1のエリアから第2のエリアへ移動したユーザの人数を記録したデータである。例えば、９時台から１０時台の間に、横浜駅周辺から東京駅周辺に移動した人数はｘ人、横浜駅周辺から品川駅周辺に移動した人数はｙ人、などのデータである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】瀧本祥章、西田京介、遠藤結城、戸田浩之、澤田宏、石川佳治、「時間帯を考慮したパーソナライズ目的地予測」、電子情報通信学会論文誌、Vol.J100-D、No.4、2017、pp.472-484
【非特許文献２】Yuki Endo, Kyosuke Nishida, Hiroyuki Toda, Hiroshi Sawada、"Predicting Destinations from Partial Trajectories Using Recurrent Neural Network"、[online]、[平成３１年２月６日検索]、インターネット（URL:http://www.npal.cs.tsukuba.ac.jp/~endo/pdf/pakdd2017_endo_preprint.pdf）
【非特許文献３】Andy Yuan Xue et al.、「Destination Prediction by Sub-Trajectory Synthesis and Privacy Protection Against Such Prediction」、ICDE '13 Proceedings of the 2013 IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2013)、2013、pp.254-265
【非特許文献４】Yasunori Akagi, Takuya Nishimura, Takeshi Kurashima, Hiroyuki Toda、「A Fast and Accurate Method for Estimating People Flow from Spatiotemporal Population Data」、Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-18)、2018、pp.3293-3300
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
移動傾向データは、個人情報である移動軌跡データと比較してプライバシー上の問題が少ないため、普及しつつある。また、各エリアの各時間での人口分布から目的地を推定する技術も存在する（非特許文献４）。当該技術を使用した目的地予測は、過去の移動軌跡データが存在しないユーザについても移動予測を可能とするが、一方で過去の移動軌跡データが存在するユーザについての移動予測の精度は、過去の移動軌跡データに基づく予測よりも低くなる、という問題がある。
【０００９】
本開示は、過去の移動軌跡データが存在しないユーザであっても、過去の移動軌跡データが存在するユーザであっても、移動中に、当該ユーザの目的地を高精度で予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本開示の第１の態様の目的地予測装置は、移動中のユーザの現在地までの移動軌跡を示す移動軌跡データ、及び前記ユーザの過去の移動履歴データに基づいて、前記ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測する第１目的地予測部と、前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び複数人の移動状態から定めた移動傾向を示すデータに基づいて、前記ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測する第２目的地予測部と、前記第１目的地予測部で予測された前記目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値と、前記第２目的地予測部で予測された前記目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を統合することで、目的地及び該目的地の確からしさを表す値を予測するアンサンブル予測部と、を含む。
【００１１】
本開示の第２の態様は、第１の態様の目的地予測装置であって、前記第１目的地予測部は、前記第１目的地予測部による予測の確信度、及び、前記第１目的地予測部で予測された前記目的地候補が目的地である確率を使用して、前記目的地候補の確からしさを表す値を予測する。
【００１２】
本開示の第３の態様は、第１または第２の態様の目的地予測装置であって、前記第２目的地予測部は、前記第２目的地予測部による予測の確信度、及び、前記第２目的地予測部で予測された前記目的地候補が目的地である確率を使用して、前記目的地の候補の確からしさを表す値を予測する。
【００１３】
本開示の第４の態様は、第１〜第３の何れかの態様の目的地予測装置であって、前記アンサンブル予測部で予測された前記目的地及び該目的地が目的地である確からしさを表す値を表示装置に提示する提示部、をさらに含む。
【００１４】
本開示の第５の態様は、第４の態様の目的地予測装置であって、前記提示部は、さらに、前記アンサンブル予測部で予測された前記目的地が目的地である確からしさを表す値における、前記第１目的地予測部で予測された前記目的地候補が目的地である確からしさを表す値の寄与比率、及び、前記第２目的地予測部で予測された前記目的地候補が目的地である確からしさを表す値の寄与比率を、前記表示装置に提示する。
【００１５】
本開示の第６の態様は、目的地予測方法であって、コンピュータが、移動中のユーザの現在地までの移動軌跡を示す移動軌跡データ、及び前記ユーザの過去の移動履歴データに基づいて、前記ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測し、前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び複数人の移動状態から定めた移動傾向を示すデータに基づいて、前記ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測し、前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び前記ユーザの過去の移動履歴データに基づく予測の前記目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値と、前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び前記複数人の前記移動傾向を示すデータに基づく予測の前記目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を統合することで、目的地及び該目的地の確からしさを表す値を予測する。
【００１６】
本開示の第７の態様は、目的地予測処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、目的地予測処理は、移動中のユーザの現在地までの移動軌跡を示す移動軌跡データ、及び前記ユーザの過去の移動履歴データに基づいて、前記ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測し、前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び複数人の移動状態から定めた移動傾向を示すデータに基づいて、前記ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測し、前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び前記ユーザの過去の移動履歴データに基づく予測の前記目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値と、前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び前記複数人の前記移動傾向を示すデータに基づく予測の前記目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を統合することで、目的地及び該目的地の確からしさを表す値を予測する。
【発明の効果】
【００１７】
本開示によれば、過去の移動軌跡データが存在しないユーザであっても、過去の移動軌跡データが存在するユーザであっても、移動中に、当該ユーザの目的地を高精度で予測することが可能となる。これにより、移動中のあらゆるユーザの目的地を適切に予測することが可能となり、例えば、当該予測に基づいて、目的地付近の情報をユーザの到着に先立って提示する、などのサービスが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本実施形態の目的予測装置の例示的な機能構成図である。
【図２】本実施形態のクエリ移動軌跡送信部の送信データの一例の模式図である。
【図３Ａ】本実施形態の個人履歴準拠目的地予測部の目的地予測結果データの一例の模式図である。
【図３Ｂ】本実施形態の個人履歴準拠目的地予測部の予測状況データの一例の模式図である。
【図４】本実施形態の個人移動傾向モデル蓄積部の蓄積データの一例の模式図である。
【図５】本実施形態の個人履歴準拠予測確信度算出部で算出される個人履歴準拠予測確信度の一例の模式図である。
【図６】本実施形態の個人履歴準拠予測確信度モデル蓄積部の蓄積データの一例の模式図である。
【図７】本実施形態の個人履歴準拠予測スコア付加部のスコアの一例の模式図である。
【図８Ａ】本実施形態の移動傾向準拠目的地予測部の目的地予測結果データの一例の模式図である。
【図８Ｂ】本実施形態の移動傾向準拠目的地予測部の予測状況データの一例の模式図である。
【図９】本実施形態の移動傾向データ蓄積部の蓄積データの一例の模式図である。
【図１０】本実施形態の移動傾向準拠予測確信度算出部で算出される移動傾向準拠予測確信度の一例の模式図である。
【図１１】本実施形態の移動傾向準拠予測確信度モデル蓄積部の蓄積データの一例の模式図である。
【図１２】本実施形態の移動傾向準拠予測スコア付加部のスコアの一例の模式図である。
【図１３】本実施形態のアンサンブル予測部の目的地予測結果データの一例の模式図である。
【図１４】本実施形態のアンサンブル重み蓄積部の蓄積データの一例の模式図である。
【図１５】本実施形態の提示部で可視化された予測結果を表示した例示的な表示装置の画面の模式図である。
【図１６】本実施形態の目的地予測装置のハードウェア構成図の一例である。
【図１７】本実施形態で行われる目的地予測処理の概要を例示する模式図である。
【図１８】本実施形態の目的地予測処理の例示的なフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１に本実施形態の目的地予測装置１の機能構成図を例示する。目的地予測装置１は、クエリ移動軌跡送信部１０、第１目的地予測部２０、第２目的地予測部３０、アンサンブル予測部４０、及び、提示部５０を含む。目的地予測装置１は、また、個人移動傾向モデル蓄積部２６、個人履歴準拠予測確信度モデル蓄積部２７、移動傾向データ蓄積部３６、移動傾向準拠予測確信度モデル蓄積部３７、及び、アンサンブル重み蓄積部４６を含む。
【００２０】
第１目的地予測部２０は、個人履歴準拠目的地予測部２１、個人履歴準拠予測確信度算出部２２、及び、個人履歴準拠予測スコア付加部２３を含む。第２目的地予測部３０は、移動傾向準拠目的地予測部３１、移動傾向準拠予測確信度算出部３２、及び、移動傾向準拠予測スコア付加部３３を含む。
【００２１】
図１において、実線の矢印は制御の流れを表し、破線の矢印はデータの流れを表す。
【００２２】
クエリ移動軌跡送信部１０は、現在移動中のユーザの移動軌跡データを目的地予測のクエリとして送信することで、目的地予測処理を開始する。図２に、クエリ移動軌跡送信部１０から送信される移動軌跡データを例示する。移動軌跡データは、例えば、ユーザＩＤ、測位点ＩＤ、軌跡ＩＤ、日時、緯度、及び経度などのデータを含む。
【００２３】
第１目的地予測部２０は、個人履歴準拠目的地予測処理を実行する。個人履歴準拠目的地予測部２１は、クエリ移動軌跡送信部１０から送信される移動中のユーザの移動軌跡データをクエリとして入力し、個人移動傾向モデル蓄積部２６から予測対象のユーザの移動傾向モデルを読み出す。個人履歴準拠目的地予測部２１は、移動中のユーザの移動軌跡データ及びユーザの移動傾向モデルに基づいて目的地予測を実行し、目的地予測結果データ及び予測状況データを取得する。
【００２４】
図３Ａに目的地予測結果データを例示し、図３Ｂに予測状況データを例示する。図３Ａに例示する目的地予測結果データは、標準地域メッシュコードと確率とを含む。標準地域メッシュコードは予測結果の目的地候補のエリアを表す。標準地域メッシュとは、総務省が定義したメッシュであり、緯度及び経度に基づいて地域をほぼ正方形に区切っている。標準地域メッシュコードは当該メッシュを識別するコードである。
【００２５】
本実施形態のエリアは標準地域メッシュに限定されず、四隅を緯度及び経度で表された矩形であってもよいし、ジオハッシュなどを使用したコード標記で特定されるエリアであってもよい。予測結果の目的地候補のエリアは１つであってもよいし、複数であってもよい。
【００２６】
個人履歴準拠目的地予測部２１の予測処理は、既存技術（例えば、非特許文献２など）を使用することなどによって実現することができる。既存技術では、例えば、以下のように、予測処理を行う。
（１）対象ユーザの過去の移動軌跡データを学習したLSTMに、出発時点の時刻から現在時点の時刻までのグリッドの系列を入力し、次の時刻にユーザが存在するグリッドがどのグリッドであるかを示す確率分布を予測する。
（２）予測された確率分布に従って、次のグリッドをサンプリングし、取得したグリッドをLSTMに入力し、さらに次のグリッドを予測する。
（３）過去に訪問したグリッド(目的地候補)に到達するまで（２）を繰り返す。
（４）（２）及び（３）を十分な回数繰り返し、到達した回数を試行回数で割った値を各目的地候補が目的地になる確率とみなす。
【００２７】
即ち、目的地予測結果データの確率は、地理空間上の各エリアが目的地になる確率であってよい。予測状況データとは、個人履歴準拠予測確信度算出部２２で、第１目的地予測部２０の個人履歴準拠目的地予測の確信度を推定するために使用されるデータである。予測状況データは、例えば、予測対象のユーザの移動傾向モデルの学習時に学習した移動軌跡データの量である学習データ量、既存技術を使用した予測において次のグリッドをサンプリングする際の確率分布のエントロピーである次グリッド予測時エントロピー、及び、入力系列尤度を含む。次グリッド予測時エントロピーは、全サンプリングにおけるエントロピーの平均値などであってよい。
【００２８】
個人移動傾向モデル蓄積部２６は、個人履歴準拠目的地予測部２１の予測処理を実行する際に使用するモデルのパラメータを蓄積する。当該パラメータは、例えば、既存技術（例えば、非特許文献２）を使用して予測を行う場合、LSTM中の重みパラメータであってよい。図４に、個人移動傾向モデル蓄積部２６の蓄積データの一例を示す。当該蓄積データは、例えば、ユーザＩＤ、及び、対応するLSTM中の複数の重みパラメータを含む。
【００２９】
個人履歴準拠予測確信度算出部２２は、個人履歴準拠目的地予測部２１から予測状況データを受け取り、個人履歴準拠予測確信度モデル蓄積部２７から予測確信度の推定モデルを読み出し、予測状況データ及び予測確信度の推定モデルから個人履歴準拠目的地予測の確信度の推定を行い、個人履歴準拠予測確信度Ｃｐを出力する。図５に、個人履歴準拠予測確信度Ｃｐの一例を示す。予測確信度の数値が高いほど、学習が十分に行われており、予測の信頼性が高いことを表す。
【００３０】
予測確信度の推定モデルとして、線形回帰モデルまたは回帰ランダムフォレストモデルなどの回帰モデルを利用してもよい。
【００３１】
個人履歴準拠予測確信度モデル蓄積部２７は、個人履歴準拠予測確信度算出部２２が予測状況データに基づいて予測確信度を算出する際の推定モデルのパラメータを保存する。予測確信度の推定モデルとして線形回帰モデルを用いる場合は、パラメータは、例えば、線形回帰モデル内の重みパラメータであってよい。図６に例示する個人履歴準拠予測確信度モデル蓄積部２７に蓄積されるパラメータは、例えば、線形回帰モデル内の複数の重みパラメータであってよい。
【００３２】
個人履歴準拠予測スコア付加部２３は、個人履歴準拠目的地予測部２１が出力した予測状況データと個人履歴準拠予測確信度算出部２２が算出した予測確信度から、目的地候補の一例である各エリアに対してスコアを付加する。スコアは、確からしさを表す値の一例である。図７に、個人履歴準拠予測スコア付加部２３の出力データの一例を示す。当該出力データは、例えば、目的地候補の一例である各エリアを示す標準地域メッシュコード及びスコアSpを含む。
【００３３】
例えば、個人履歴準拠目的地予測部２１から出力される各エリアが目的地になる確率と、個人履歴準拠予測確信度算出部２２から出力される予測確信度との積をスコアとしてもよい。
【００３４】
例えば、式（１）を使用して、エリアjのスコアSp(j)を算出する。
Sp(j)= CpPp(j)  … (1)
Pp(j)は、個人履歴準拠目的地予測部２１から出力されるエリアjが目的地である確率を表し、Cpは、個人履歴準拠予測確信度算出部２２から出力される予測確信度を表す。
【００３５】
第２目的地予測部３０は、移動傾向準拠目的地予測処理を実行する。移動傾向準拠目的地予測部３１は、クエリ移動軌跡送信部１０から送信される移動中のユーザの移動軌跡データをクエリとして入力し、移動傾向データ蓄積部３６から移動傾向データを読み出し、移動中のユーザの移動軌跡データ及び移動傾向データから目的地予測を行う。また、移動傾向準拠目的地予測部３１は、目的地予測の結果を表す目的値予測結果データ及び予測状況データを出力する。図８Ａは、目的値予測結果データの一例を示し、図８Ｂは、予測状況データの一例を示す。
【００３６】
目的地予測結果データは、例えば、出力ＩＤ、目的地候補のエリアを表す標準地域メッシュコード及び確率を含む。予測結果の目的地候補のエリアは１つであってもよいし、複数であってもよい。詳細には、例えば、ユーザが現在存在するエリアがエリアiであり、エリアjが目的地である確率Pg(j)を（２）式で算出する。
【数１】
2020134236.tif 000003
Aは全てのエリアの集合を表し、Miｋは移動傾向データに含まれている、対象時間帯のエリアiからエリアｋへの移動人数を表す。Mijは移動傾向データに含まれている、対象時間帯のエリアiからエリアjへの移動人数を表す。予測状況データは、例えば、入力された移動中のユーザの移動時間長、及びユーザが現在存在するエリアの人口などを含む。
【００３７】
移動傾向データ蓄積部３６は、移動傾向データを蓄積する。移動傾向データは、図９に例示するように、時間帯を表す出発時刻及び到着時刻、出発エリア及び到着エリアの２つのエリアのＩＤ、及び、当該時間帯に当該２つのエリア間を移動する人数を含む。当該移動傾向データは、GPSなどで取得された実際の移動傾向データ、または、人口分布情報から既存の手法（例えば、非特許文献４）で推定することで取得されるデータなどであってよい。
【００３８】
移動傾向準拠予測確信度算出部３２は、移動傾向準拠目的地予測部３１から予測状況データを入力し、移動傾向準拠予測確信度モデル蓄積部３７から予測確信度の推定モデルを読み出し、予測状況データ及び推定モデルから移動傾向準拠目的地予測の確信度の推定を行い、当該推定値として移動傾向準拠予測確信度Ｃｇを出力する。図１０に、移動傾向準拠予測確信度Ｃｇの一例を示す。
【００３９】
予測確信度の推定モデルは、例えば、線形回帰モデル、または回帰ランダムフォレストモデルなどの回帰モデルであってよい。
【００４０】
移動傾向準拠予測確信度モデル蓄積部３７は、移動傾向準拠予測確信度算出部３２が予測状況データに基づいて移動傾向準拠予測確信度を算出する際の推定モデルのパラメータを蓄積する。推定モデルのパラメータは、予測確信度の推定モデルとして線形回帰モデルを用いる場合は、線形回帰モデル内の重みパラメータであってよい。図１１に例示する移動傾向準拠予測確信度モデル蓄積部３７の蓄積データは、線形回帰モデル内の複数の重みパラメータを含む。
【００４１】
移動傾向準拠予測スコア付加部３３は、移動傾向準拠目的地予測部３１が出力した予測状況データ及び移動傾向準拠予測確信度算出部３２が出力した予測確信度から、目的地候補の一例である各エリアに対するスコアを出力する。スコアは、確からしさを表す値の一例である。図１２に例示する移動傾向準拠予測スコア付加部３３の出力データは、例えば、目的地候補の一例である各エリアを示す標準地域メッシュコード及びスコアＳｇを含む。
【００４２】
移動傾向準拠予測スコア付加部３３は、例えば、移動傾向準拠目的地予測部３１から入力する各エリアが目的地になる確率と移動傾向準拠予測確信度算出部３２から入力する予測確信度の積を、スコアSgとしてもよい。
【００４３】
例えば、式（３）を使用して、エリアjのスコアSg(j)を算出する。
Sg(j)=CgPg(j)  …(3)
Pg(j)は、移動傾向準拠目的地予測部３１から入力した、エリアjが目的地である確率を表し、Cgは、移動傾向準拠予測確信度算出部３２から入力した予測確信度を表す。
【００４４】
アンサンブル予測部４０は、個人履歴準拠予測スコア付加部２３から個人履歴準拠予測によって予測された目的地候補及び該目的地候補の個人履歴準拠予測スコアを入力する。アンサンブル予測部４０は、移動傾向準拠予測スコア付加部３３から移動傾向準拠予測によって予測された目的地候補及び該目的地候補の移動傾向準拠予測スコアを入力する。また、アンサンブル予測部４０は、アンサンブル重み蓄積部４６から重みパラメータを読み出す。
【００４５】
アンサンブル重み蓄積部４６は、アンサンブル予測部４０がアンサンブル予測を行う際に使用する重みを保存する。図１４に、アンサンブル重み蓄積部４６の蓄積データの一例である個人履歴準拠予測の重みwp、及び、移動傾向準拠予測の重みwgを示す。
【００４６】
アンサンブル予測部４０は、個人履歴準拠予測スコア、移動傾向準拠予測スコア及び重みを使用して、目的地の一例である各エリアのアンサンブルスコアを予測し、アンサンブルスコア予測の根拠比率を出力する。アンサンブルスコアは目的地の確からしさを表す値の一例である。図１３に、アンサンブル予測部４０の出力データの一例を示す。出力データは、例えば、目的地のエリアを表す標準地域メッシュコード、アンサンブルスコアS、及び、アンサンブルスコア予測に対する個人履歴準拠予測の寄与比率と移動傾向準拠予測の寄与比率である根拠比率を含む。予測結果の目的地のエリアは１つであってもよいし、複数であってもよい。
【００４７】
エリアjのアンサンブルスコアS(j)は、例えば、式（４）を使用して算出される。
S(j)=wpSp(j)+wgSg(j)+  …(4)
Sp(j)は個人履歴準拠予測スコア付加部２３が付加したエリアjのスコアを表し、Sg(j)は移動傾向準拠予測スコア付加部３３が付加したエリアjのスコアを表す。wp及びwgは、アンサンブル重み蓄積部４６から読み出した重みパラメータを表す。
【００４８】
例えば、アンサンブルスコア予測に対する個人履歴準拠予測の寄与比率をwpSp(j)とし、移動傾向準拠予測の寄与比率をwgSg(j)としてもよい。即ち、根拠比率を、wgSg(j):wpSp(j)としてもよい。
【００４９】
提示部５０は、アンサンブル予測部４０の出力を可視化して表示装置に表示する。図１５に、可視化されたアンサンブル予測部４０の出力を表示した画面例を示す。提示部５０は、例えば、アンサンブルスコアが高い順に降順で目的地であるエリアを並べたランキングでの出力などを行う。また、提示部５０は、アンサンブルスコアが、個人履歴準拠予測に主に基づいているのか、あるいは、移動傾向準拠予測に主に基づいているのか、を併せて表示するように可視化してもよい。
【００５０】
例えば、式（４）のwgSg(j)の値がwpSp(j)の値より大きい場合、アンサンブルスコアは主に移動傾向準拠予測に基づいている、と表示する。また、wpSp(j)の値がwgSg(j)の値より大きい場合、アンサンブルスコアは主に個人履歴準拠予測に基づいている、と表示する。なお、提示部５０は、図１３に例示した根拠比率を可視化して表示装置に表示してもよい。
【００５１】
図１６に、目的地予測装置１のハードウェア構成を例示する。目的地予測装置１は、一例として、図１６に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６１、一次記憶部６２、二次記憶部６３、及び、外部インターフェイス６４を含む。ＣＰＵ６１は、ハードウェアであるプロセッサの一例である。ＣＰＵ６１、一次記憶部６２、二次記憶部６３、及び、外部インターフェイス６４は、バス６９を介して相互に接続されている。
【００５２】
一次記憶部６２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性のメモリである。二次記憶部６３は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、又はＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性のメモリである。
【００５３】
二次記憶部６３は、プログラム格納領域６３Ａ及びデータ格納領域６３Ｂを含む。プログラム格納領域６３Ａは、一例として、目的地予測プログラムなどのプログラムを記憶している。データ格納領域６３Ｂは、一例として、個人移動傾向モデル蓄積部２６、個人履歴準拠予測確信度モデル蓄積部２７、移動傾向データ蓄積部３６、移動傾向準拠予測確信度モデル蓄積部３７、及びアンサンブル重み蓄積部４６として、機能する。
【００５４】
ＣＰＵ６１は、プログラム格納領域６３Ａから目的地予測プログラムを読み出して一次記憶部６２に展開する。ＣＰＵ６１は、目的地予測プログラムをロードして実行することで、図１のクエリ移動軌跡送信部１０、個人履歴準拠目的地予測部２１、個人履歴準拠予測確信度算出部２２、個人履歴準拠予測スコア付加部２３、移動傾向準拠目的地予測部３１、移動傾向準拠予測確信度算出部３２、移動傾向準拠予測スコア付加部３３、アンサンブル予測部４０、及び提示部５０として動作する。
【００５５】
なお、目的地予測プログラムなどのプログラムは、外部サーバに記憶され、ネットワークを介して、一次記憶部６２に展開されてもよい。また、目的地予測プログラムなどのプログラムは、Digital Versatile Disc（ＤＶＤ）などの非一時的記録媒体に記憶され、記録媒体読込装置を介して、一次記憶部６２に展開されてもよい。
【００５６】
外部インターフェイス６４には外部装置が接続され、外部インターフェイス６４は、外部装置とＣＰＵ６１との間の各種情報の送受信を司る。図１６では、外部インターフェイス６４に、外部記憶装置６５Ａ、及びディスプレイ６５Ｂが接続されている例を示している。
【００５７】
図１３に例示するアンサンブル予測の予測結果は、外部記憶装置６５Ａに記録されてもよいし、図１５に例示するように、ディスプレイ６５Ｂの画面に文字または画像として表示されてもよい。外部記憶装置６５Ａ、及びディスプレイ６５Ｂは、外部インターフェイス６４に接続されていなくてもよいし、何れか一方が外部インターフェイス６４に接続されていてもよい。また、外部記憶装置６５Ａ、及びディスプレイ６５Ｂの内、何れかまたは双方は、目的地予測装置１に内蔵されていてもよいし、ネットワークを介して、目的地予測装置１と離隔した位置に配置されていてもよい。
【００５８】
また、目的地予測装置１は、専用装置であってもよいし、ワークステーション、パーソナルコンピュータ、またはタブレットなどの汎用装置であってもよい。
【００５９】
図１７に本実施形態の目的地予測処理の概要を説明する模式図を例示する。クエリ移動軌跡送信部１０は、移動中のユーザの移動軌跡データをクエリとして入力する。第１目的地予測部２０は、移動中のユーザの移動軌跡データ、個人移動傾向モデル蓄積部２６及び個人履歴準拠予測確信度モデル蓄積部２７の蓄積データなどの個人履歴情報を使用して、個人履歴準拠予測を行い、目的地候補及び該目的地候補のスコアを出力する。
【００６０】
第２目的地予測部３０は、移動中のユーザの移動軌跡データ、移動傾向データ蓄積部３６及び移動傾向準拠予測確信度モデル蓄積部３７の蓄積データなどの移動傾向情報を使用して、移動傾向準拠予測を行い、目的地候補及び該目的地候補のスコアを出力する。アンサンブル予測部４０は、第１目的地予測部２０が予測した目的地候補及び該目的地候補のスコア及び第２目的地予測部３０が予測した目的地候補及び該目的地候補のスコアを使用して、目的地及び該目的地のスコアを予測する。
【００６１】
図１８に、本実施形態の目的地予測処理の流れを例示する。ステップ１０１で、クエリ移動軌跡送信部１０が、個人履歴準拠目的地予測部２１及び移動傾向準拠目的地予測部３１に移動中のユーザの移動軌跡データを送信する。ステップ１０２で、個人履歴準拠目的地予測部２１が、個人移動傾向モデル蓄積部２６からモデルを読み出し、目的地予測結果データ及び予測状況データを出力する。
【００６２】
ステップ１０３で、個人履歴準拠予測確信度算出部２２が個人履歴準拠予測確信度モデル蓄積部２７から予測確信度の推定モデルを読み出し、推定モデル及び予測状況データから第１目的地予測部２０の個人履歴準拠予測の確信度を算出する。ステップ１０４で、個人履歴準拠予測スコア付加部２３が目的地予測結果データ及び予測確信度を使用して、目的地候補の各エリアのスコアを算出する。
【００６３】
ステップ１０５で、移動傾向準拠目的地予測部３１が移動傾向データ蓄積部３６から移動傾向データを読み出し、目的地予測結果データ及び予測状況データを出力する。ステップ１０６で、移動傾向準拠予測確信度算出部３２が移動傾向準拠予測確信度モデル蓄積部３７から予測確信度の推定モデルを読み出し、推定モデル及び予測状況データから第２目的地予測部３０の移動傾向準拠予測の確信度を算出する。
【００６４】
ステップ１０７で、移動傾向準拠予測スコア付加部３３が、目的地予測結果データ及び予測確信度を使用して、目的地候補の各エリアのスコアを算出する。ステップ１０８で、アンサンブル予測部４０が、第１目的地予測部２０の個人履歴準拠予測の予測結果及び第２目的地予測部３０の移動傾向準拠予測の予測結果を受け取る。アンサンブル予測部４０は、アンサンブル重み蓄積部４６から個人履歴準拠予測の重み及び移動傾向準拠予測の重みを読み出し、アンサンブル予測の予測結果として目的地の各エリア、各エリアのスコア、及び、スコア算出の根拠比率を出力する。
【００６５】
ステップ１０９で、提示部５０は、アンサンブル予測の予測結果を可視化して、例えば、図１５に例示するように、ディスプレイ６５Ｂに表示して、目的地予測処理を終了する。なお、図１８のフローチャートは一例であり、処理の順序は適宜変更されてもよい。
【００６６】
本実施形態は、移動中のユーザの現在地までの移動軌跡を示す移動軌跡データ、及び前記ユーザの過去の移動履歴データに基づいて、前記ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測する第１目的地予測部と、前記ユーザの前記移動軌跡データ、及び複数人の移動状態から定めた移動傾向を示すデータに基づいて、前記ユーザの目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を予測する第２目的地予測部と、前記第１目的地予測部で予測された前記目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値と、前記第２目的地予測部で予測された前記目的地候補及び該目的地候補の確からしさを表す値を統合することで、目的地及び該目的地の確からしさを表す値を予測するアンサンブル予測部と、を含む。
【００６７】
これにより、過去の移動軌跡データが存在しないユーザであっても、過去の移動軌跡データが存在するユーザであっても、移動中に、当該ユーザの目的地を高精度で予測することが可能となる。従って、本実施形態によれば、過去の移動軌跡データの量に拘わらず、移動中のあらゆるユーザの目的地を適切に予測することが可能となり、例えば、当該予測に基づいて、目的地付近の情報をユーザの到着に先立って提示する、などのサービスが可能となる。
【符号の説明】
【００６８】
１  目的地予測装置
２０  第１目的地予測部
３０  第２目的地予測部
４０  アンサンブル予測部
５０  提示部
６１  ＣＰＵ
６２  一次記憶部
６３  二次記憶部
６５Ｂ  ディスプレイ
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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