(57)【要約】【課題】道路の渋滞予想を精度よく行う。【解決手段】情報取得部１１０は、往路情報及びタイミング情報を取得する。往路情報は、対象エリア３０ａの中に位置する複数の車両が出発地を出発してから対象エリア３０ａに入るまでの移動履歴の少なくとも一部に関する情報である。タイミング情報は、対象エリア３０ａからこれら複数の車両が移動するタイミング（又は移動し始めるタイミング）の推定結果を示している。予想処理部１２０は、往路情報及びタイミング情報を用いて、対象エリアの外部の道路の渋滞予想データを生成する。【選択図】図１
2020187512.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象エリアの中に位置する複数の車両が出発地を出発してから前記対象エリアに入るまでの移動履歴の少なくとも一部に関する往路情報、及び前記対象エリアから前記複数の車両が移動するタイミングを示すタイミング情報を取得する情報取得部と、
前記往路情報及び前記タイミング情報を用いて、前記対象エリアの外部の道路の渋滞予想データを生成する予想処理部と、
を備える渋滞予想装置。
【請求項２】
請求項１に記載の渋滞予想装置において、
前記往路情報は、前記出発地から前記対象エリアまでの移動ルートの少なくとも一部を含み、
前記予想処理部は、前記往路情報に対応する前記車両が、前記対象エリアから出た後、前記移動ルートの前記少なくとも一部を通る場合の前記渋滞予想データを生成する渋滞予想装置。
【請求項３】
請求項１に記載の渋滞予想装置において、
前記往路情報は、前記出発地を含み、
前記予想処理部は、前記対象エリアの所定位置から前記出発地までのルート探索結果を用いて前記渋滞予想データを生成する渋滞予想装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の渋滞予想装置において、
前記情報取得部は、インターネットに投稿された前記対象エリアに関する投稿データを用いて前記タイミング情報を生成する渋滞予想装置。
【請求項５】
請求項４に記載の渋滞予想装置において、
前記投稿データは文字データを含み、
前記情報取得部は、前記対象エリアに紐づいたキーワードを含む前記投稿データを用いて前記タイミング情報を生成する渋滞予想装置。
【請求項６】
請求項４又は５に記載の渋滞予想装置において、
前記情報取得部は、前記対象エリアに関する前記投稿データの投稿件数の時間推移を用いて前記タイミング情報を生成する渋滞予想装置。
【請求項７】
請求項６に記載の渋滞予想装置において、
前記タイミング情報の生成方法は、前記対象エリア又は当該対象エリアに含まれる施設の属性を用いて定められる渋滞予想装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項に記載の渋滞予想装置において、
前記対象エリアは、一時的に移動してきた車両の数又はその推定値が基準値以上のエリアである渋滞予想装置。
【請求項９】
請求項１〜７のいずれか一項に記載の渋滞予想装置において、
流動人口の推定値又は測定値をエリア別に示す流動人口データを取得し、前記流動人口データを用いて前記対象エリアを特定する対象エリア特定部を備える渋滞予想装置。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか一項に記載の渋滞予想装置において、
前記予想処理部は、さらに外部から取得した渋滞予想結果を用いて前記渋滞予想データを生成する渋滞予想装置。
【請求項１１】
対象エリアの中に位置する複数の車両が出発地を出発してから前記対象エリアに入るまでの移動履歴の少なくとも一部に関する往路情報、並びにインターネットに投稿された投稿データ及び前記対象エリアにおける流動人口の変動の少なくとも一方を取得する情報取得部と、
前記往路情報及び前記少なくとも一方を用いて、前記対象エリアの外部の道路の渋滞予想データを生成する予想処理部と、
を備える渋滞予想装置。
【請求項１２】
コンピュータが、
対象エリアの中に位置する複数の車両が出発地を出発してから前記対象エリアに入るまでの移動履歴の少なくとも一部に関する往路情報、及び前記対象エリアから前記複数の車両が移動し始めるタイミングを示すタイミング情報を取得し、
前記往路情報及び前記タイミング情報を用いて、前記対象エリアの外部の道路の渋滞予想データを生成する、渋滞予想方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
対象エリアの中に位置する複数の車両が出発地を出発してから前記対象エリアに入るまでの移動履歴の少なくとも一部に関する往路情報、及び前記対象エリアから前記複数の車両が移動し始めるタイミングを示すタイミング情報を取得する機能と、
前記往路情報及び前記タイミング情報を用いて、前記対象エリアの外部の道路の渋滞予想データを生成する機能と、
を持たせるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、渋滞予想装置、渋滞予想方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両などの移動体のルート設定を適切に行うためには、道路の渋滞予想を精度よく行うことが重要である。道路の渋滞予想の精度を上げる一般的な方法は、過去の統計情報を他の情報を用いて補正することである。例えば特許文献１には、所定のエリア内で投稿されたインターネット上の投稿文を用いて、当該所定のエリアにおける状況の推移を予測した統計情報を補正することが記載されている。
【０００３】
なお、特許文献２には、集客施設周辺などの甚句集中エリアにおける流動性人口を推定する技術が開示されている。この推定には、人口集中エリアの属性とこのエリア内の更新ログの集計結果が用いられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−５０９１８号公報
【特許文献２】特開２０１０−２００２８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記したように、道路の渋滞予想を精度よく行うことが望まれている。本発明者は、道路の渋滞予想の精度を上げることを検討した。本発明が解決しようとする課題としては、道路の渋滞予想を精度よく行うことが一例として挙げられる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、対象エリアの中に位置する複数の車両が出発地を出発してから前記対象エリアに入るまでの移動履歴の少なくとも一部に関する往路情報、及び前記対象エリアから前記複数の車両が移動するタイミングを示すタイミング情報を取得する情報取得部と、
前記往路情報及び前記タイミング情報を用いて、前記対象エリアの外部の道路の渋滞予想データを生成する予想処理部と、
を備える渋滞予想装置が提供される。
【０００７】
請求項１１に記載の発明は、対象エリアの中に位置する複数の車両が出発地を出発してから前記対象エリアに入るまでの移動履歴の少なくとも一部に関する往路情報、並びにインターネットに投稿された投稿データ及び前記対象エリアにおける流動人口の変動の少なくとも一方を取得する情報取得部と、
前記往路情報及び前記少なくとも一方を用いて、前記対象エリアの外部の道路の渋滞予想データを生成する予想処理部と、
を備える渋滞予想装置が提供される。
【０００８】
請求項１２に記載の発明は、コンピュータが、
対象エリアの中に位置する複数の車両が出発地を出発してから前記対象エリアに入るまでの移動履歴の少なくとも一部に関する往路情報、及び前記対象エリアから前記複数の車両が移動し始めるタイミングを示すタイミング情報を取得し、
前記往路情報及び前記タイミング情報を用いて、前記対象エリアの外部の道路の渋滞予想データを生成する、渋滞予想方法である。
【０００９】
請求項１３に記載の発明は、コンピュータに、
対象エリアの中に位置する複数の車両が出発地を出発してから前記対象エリアに入るまでの移動履歴の少なくとも一部に関する往路情報、及び前記対象エリアから前記複数の車両が移動し始めるタイミングを示すタイミング情報を取得する機能と、
前記往路情報及び前記タイミング情報を用いて、前記対象エリアの外部の道路の渋滞予想データを生成する機能と、
を持たせるプログラムである。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態に係る渋滞予想装置の機能構成を説明するための図である。
【図２】渋滞予想装置の処理対象を説明するための図である。
【図３】往路情報記憶部が記憶している情報の一例を説明するための図である。
【図４】渋滞予想装置のハードウエア構成を例示するブロック図である。
【図５】渋滞予想装置の動作例を示すフローチャートである。
【図６】図５のステップＳ１００の第１詳細例を示すフローチャートである。
【図７】図５のステップＳ１００の第２詳細例を示すフローチャートである。
【図８】図５のステップＳ２００の詳細例を示すフローチャートである。
【図９】（Ａ）及び（Ｂ）はタイミング情報の生成ルールの例を説明する図である。
【図１０】図５のステップＳ３００の詳細例を示すフローチャートである。
【図１１】第２実施形態に係る渋滞予想装置の機能構成を示す図である。
【図１２】対象エリア特定部が行う処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１２】
［第１実施形態］
＜機能構成例＞
図１は、第１実施形態に係る渋滞予想装置１０の機能構成を説明するための図である。図２は、渋滞予想装置１０の処理対象を説明するための図である。本図に示す渋滞予想装置１０は、一時的に対象エリア３０ａに滞在している車両の数に基づいた値、及びその車両が対象エリア３０ａの外に向けて移動し始めるタイミングを用いて、対象エリアの外部の道路の渋滞予想データを生成する。
【００１３】
具体的には、渋滞予想装置１０は情報取得部１１０及び予想処理部１２０を備えている。情報取得部１１０は、往路情報及びタイミング情報を取得する。往路情報は、対象エリア３０ａの中に位置する複数の車両が出発地を出発してから対象エリア３０ａに入るまでの移動履歴の少なくとも一部に関する情報である。タイミング情報は、対象エリア３０ａからこれら複数の車両が移動するタイミング（又は移動し始めるタイミング）の推定結果を示している。予想処理部１２０は、往路情報及びタイミング情報を用いて、対象エリアの外部の道路の渋滞予想データを生成する。
【００１４】
以下、渋滞予想装置１０の機能構成について詳細に説明する。
【００１５】
図２に示すように、渋滞予想装置１０において、地図データは格子状の複数のエリア３０に分割される。エリア３０は、例えばＪＩＳ規格Ｘ０４１０などの公的な規格に準拠して定められる。
【００１６】
情報取得部１１０は、インターネット上に投稿された投稿データを用いて、上記したタイミング情報を生成する。投稿データは、例えばＳＮＳ（Social Networking Service）やブログに投稿又は表示された文字データ及び画像データの少なくとも一方である。投稿データは様々な人によって生成されている。このため、対象エリア３０ａに関すると推定される投稿データには、対象エリア３０ａに一時的に滞在している人の情報が含まれている。これを踏まえ、情報取得部１１０は、対象エリア３０ａに関すると推定される投稿データを解析することにより、タイミング情報を生成する。
【００１７】
また、情報取得部１１０は、往路情報記憶部１３０から往路情報を取得する。往路情報記憶部１３０は、複数の車両の移動履歴に関する情報を記憶している。この移動履歴には、上記した往路情報が含まれている。往路情報記憶部１３０は、端末２０から移動履歴を取得する。本実施形態において、往路情報記憶部１３０は渋滞予想装置１０の一部である。ただし往路情報記憶部１３０は、渋滞予想装置１０の外部に位置するストレージであってもよい。
【００１８】
端末２０は、例えば車両の中に位置している。端末２０は、例えば車両に固定されていてもよいし、車両の搭乗者が携帯している通信端末であってもよい。端末２０は、車両の移動履歴を生成する。この移動履歴は、例えば、出発地及び出発日時、到着地及び到着時刻、並びに経路を特定する情報を含んでいる。
【００１９】
出発地を特定する情報（以下、出発地情報と記載）は、例えば出発地の緯度経度情報を含んでいる。この緯度経度情報は、例えば車両の電源がＯＮになった時の緯度経度情報であってもよいし、ルート設定装置によって設定された出発地の緯度経度情報であってもよいし、対象エリア３０ａから基準距離以内に車両が入ったタイミングにおける当該車両の緯度経度情報であってもよいし、ルート設定装置に記憶されている自宅の位置情報であってもよい。
【００２０】
到着地を特定する情報（以下、到着地情報と記載）−は、例えば到着地の緯度経度情報を含んでいる。この緯度経度情報は、例えば車両の電源がＯＦＦになった時の緯度経度情報であってもよいし、ルート設定装置によって設定された目的地の緯度経度情報であってもよいし、車両が対象エリア３０ａの中に入ったタイミングにおける当該車両の緯度経度情報であってもよい。
【００２１】
経路を特定する情報（以下、経路情報と記載）は、例えば車両の移動しているときに通過した複数の地点それぞれの緯度経度情報を含んでいる。これら複数の地点は、例えば一定時間ごとにサンプリングされるが、これに限定されない。
【００２２】
端末２０は、予め定められたイベントが生じると、移動履歴の少なくとも一部を往路情報として往路情報記憶部１３０に送信する。この送信には、例えばインターネットなどの通信網が用いられる。この送信において、端末２０は、端末２０を互いに識別する識別情報（以下、端末ＩＤと記載）も往路情報記憶部１３０に送信する。なお、端末ＩＤは車両を互いに識別する情報とみなすこともできる。そして往路情報記憶部１３０は、端末２０から取得した往路情報を端末ＩＤに紐づけて記憶する。
【００２３】
なお、端末２０が往路情報を往路情報記憶部１３０に送信するためのイベントは、例えば車両の電源がＯＦＦになったことであるが、他のイベントであってもよい。また、端末２０は、このイベントの種類を特定する情報も往路情報記憶部１３０に送信して記憶させてもよい。
【００２４】
予想処理部１２０は、外部の装置から、渋滞予想結果を取得し、この渋滞予想結果、並びに情報取得部１１０が取得したタイミング情報及び往路情報を用いて、渋滞予想データを生成する。例えば予想処理部１２０は、渋滞予想結果を、タイミング情報及び往路情報を用いて修正することにより、渋滞予想データを生成する。なお、この処理において、予想処理部１２０は、地図データも取得して用いる。地図データは道路情報を含んでいる。道路情報は、ノードおよびリンクによって道路を示したものである。予想処理部１２０が行う処理の詳細は、フローチャートを用いて後述する。
【００２５】
予想処理部１２０が生成した渋滞予想データは、例えば端末２０に送信される。端末２０は、この渋滞予想データを用いて車両が移動すべきルート情報を生成して出力する。出力先はディスプレイであってもよいし、自動運転車両の制御装置であってもよい。なお、渋滞予想データの取得及びルート情報の生成は、渋滞予想装置１０及び端末２０以外の装置（例えばインターネット上のサーバ）が行ってもよい。
【００２６】
図３は、往路情報記憶部１３０が記憶している情報の一例を説明するための図である。上記したように、往路情報記憶部１３０は、端末２０の端末ＩＤ毎に、その端末２０が使用された車両の出発地及び出発日時、到着地及び到着時刻、並びに経路情報を記憶している。上記したように、これらの情報は端末２０から、例えばインターネットを用いて送信される。
【００２７】
往路情報記憶部１３０において、出発地情報及び到着地情報は、例えば緯度経度情報である。ただし、これらの情報のうち少なくとも到着地情報は、その地点が含まれるエリア３０の識別子（例えばメッシュコード）であってもよい。この識別子には、そのエリア３０を定義する緯度経度情報が紐付いている。この緯度経度情報は、例えば４つの頂点それぞれの緯度経度を含んでいる。往路情報記憶部１３０は、端末２０から受信する緯度経度情報を、その緯度経度情報が含まれるエリア３０の識別子に変換して記憶する。
【００２８】
＜ハードウエア構成例＞
図４は、渋滞予想装置１０のハードウエア構成を例示するブロック図である。渋滞予想装置１０は、バス１０１０、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０を有する。
【００２９】
バス１０１０は、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０２０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
【００３０】
プロセッサ１０２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit） やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などで実現されるプロセッサである。
【００３１】
メモリ１０３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで実現される主記憶装置である。
【００３２】
ストレージデバイス１０４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカード、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などで実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス１０４０は渋滞予想装置１０の各機能（例えば情報取得部１１０、予想処理部１２０、及び対象エリア特定部１４０）を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０２０がこれら各プログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み込んで実行することで、そのプログラムモジュールに対応する各機能が実現される。またストレージデバイス１０４０は、往路情報記憶部１３０としても機能する。ただし、メモリ１０３０が往路情報記憶部１３０として機能してもよい。
【００３３】
入出力インタフェース１０５０は、渋滞予想装置１０と各種入出力機器とを接続するためのインタフェースである。
【００３４】
ネットワークインタフェース１０６０は、渋滞予想装置１０をネットワークに接続するためのインタフェースである。このネットワークは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）である。ネットワークインタフェース１０６０がネットワークに接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。
【００３５】
そして、渋滞予想装置１０は、入出力インタフェース１０５０又はネットワークインタフェース１０６０を介して、必要な機器（例えば端末２０や投稿データを管理する装置）に接続する。
【００３６】
なお、渋滞予想装置１０は、複数のハードウエアで実現される場合もある。一例として、情報取得部１１０となるプログラムモジュール、予想処理部１２０となるプログラムモジュール、及び対象エリア特定部１４０となるプログラムモジュールの少なくとも一つは、他のハードウエアに実装されることもある。また、ストレージデバイス１０４０が独立したストレージとなっていることも有る。
【００３７】
＜動作例＞
図５は、渋滞予想装置１０の動作例を示すフローチャートである。渋滞予想装置１０は、対象エリア３０ａの識別子を取得し、その識別子を用いて本図に示す処理を行う。なお、各ステップの処理の詳細は、他の図を用いて後述する。
【００３８】
まず渋滞予想装置１０の情報取得部１１０は、往路情報記憶部１３０から、渋滞予想データの生成に必要な往路情報を読み出す。そして予想処理部１２０は、この往路情報及び道路情報を用いて、道路情報が示すリンク別の端末通過数を推定する（ステップＳ１００）。
【００３９】
次いで情報取得部１１０は、インターネット上に投稿された投稿データを用いて、上記したタイミング情報を生成する（ステップＳ２００）。上記したように、タイミング情報は、対象エリアから複数の車両が移動するタイミング（又は移動し始めるタイミング）の推定結果を示す。
【００４０】
次いで予想処理部１２０は、タイミング情報及びリンク別の端末通過数、並びに外部の装置から渋滞予想結果を取得し、この渋滞予想結果をタイミング情報及びリンク別の端末通過数を用いて修正することにより、渋滞予想データを生成する（ステップＳ３００）。
【００４１】
そして予想処理部１２０は、必要に応じて、渋滞予想データを複数の端末２０に送信する。端末２０は、受信した渋滞予想データを用いてルート設定を行う。
【００４２】
図６は、図５のステップＳ１００の第１詳細例を示すフローチャートである。本図に示す処理において、情報取得部１１０は、往路情報として出発地情報及び到着地情報を使用する。
【００４３】
まず、情報取得部１１０は、対象エリア３０ａの識別子を用いて、その対象エリア３０ａを定義する緯度経度情報を取得する。そして情報取得部１１０は、往路情報記憶部１３０が記憶している情報から、対象エリア３０ａを定義する緯度経度情報が示す範囲に含まれる到着地情報を選択し、この到着地情報に紐付いた端末ＩＤを全て選択する（ステップＳ１０２）。ここで特定された端末ＩＤの数は、対象エリア３０ａに滞在している車両の数に比例している可能性が非常に高い。
【００４４】
なお、上記したように、往路情報記憶部１３０において、到着地情報がエリア３０の識別子の場合もある。この場合、情報取得部１１０は、ステップＳ１０２において、往路情報記憶部１３０が記憶している情報から対象エリア３０ａの識別子に紐付いた端末ＩＤを特定する。
【００４５】
次いで、情報取得部１１０は、特定した端末ＩＤに対応する出発地情報及び到着地情報を往路情報記憶部１３０から読み出し（ステップＳ１０４）、この到着地情報が示す位置からこの出発地情報が示す位置までのルートを生成する（ステップＳ１０６）。情報取得部１１０は、ステップＳ１０２で選択された全ての端末ＩＤに対して、ステップＳ１０４及びステップＳ１０６に示す処理を行う。
【００４６】
そして情報取得部１１０は、ステップＳ１０６で生成されたルートに含まれるリンクの数をリンク別に数えることにより、リンク別の予想通過端末数、すなわちリンク別の予想通過車両数を特定する（ステップＳ１０８）。
【００４７】
なお、本図のステップＳ１０６において、情報取得部１１０は、対象エリア３０ａ内の特定の位置から出発地が示す位置までのルートを生成してもよい。ここで特定の位置は、対象エリア３０ａから外部に移動する車両が通ると推定される位置、例えば対象エリア３０ａの境界と主要道路が交わる位置であるのが好ましい。また特定の位置は複数設定されていてもよい。
【００４８】
図７は、図５のステップＳ１００の第２詳細例を示すフローチャートである。本図に示す例において、情報取得部１１０は、車両が、対象エリア３０ａを出た後、往路の少なくとも一部を通る場合を想定している。
【００４９】
まず、情報取得部１１０は、到着地が対象エリア３０ａに含まれている複数の端末２０それぞれの端末ＩＤを特定する（ステップＳ１１２）。ここで行われる処理の詳細は、図６のステップＳ１０２と同様である。
【００５０】
次いで情報取得部１１０は、ステップＳ１１２で特定した複数の端末ＩＤそれぞれに対応する経路情報を読み出す（ステップＳ１１４）。次いで、情報取得部１１０は、ステップＳ１１４で読み出した経路情報に対応するリンクを特定し、これらリンクをカウントすることにより、リンク別の予想通過端末数、すなわちリンク別の予想通過車両数を特定する（ステップＳ１１６）。
【００５１】
なお、ステップＳ１１６でカウント対象となるリンクは、ステップＳ１１４で読み出された経路情報のうち対象エリア３０ａにある程度近い部分のみであってもよい。ここで「近い」とは、例えば絶対的な距離が所定値以下の場合と、対象エリア３０ａからのリンクの数が所定値以下の場合が考えられる。
【００５２】
図８は、図５のステップＳ２００（タイミング情報の生成処理）の詳細例を示すフローチャートである。情報取得部１１０は、所定の条件を満たす投稿データを用いて、タイミング情報を生成する。具体的には、情報取得部１１０は、対象エリア３０ａに関する投稿データの投稿件数の時間推移を用いてタイミング情報を生成する。
【００５３】
本図に示す例において、複数のエリア３０それぞれには、予め少なくとも一つのキーワード及び画像の少なくとも一方、及びタイミング情報を生成するための生成ルールが設定されている。渋滞予想装置１０は、これらキーワード及び生成ルールを、当該エリア３０の識別子に対応付けて記憶している。ただしこれらの情報は、外部のストレージが記憶していてもよい。
【００５４】
まず、情報取得部１１０は、対象エリア３０ａの識別子に対応するキーワード及び画像の少なくとも一方、並びに生成ルールを取得する（ステップＳ２０２）。キーワードは、対象エリア３０ａで行われるイベントの名称、イベントが始まったことを示す単語や文節（例えば「参加中」や「今始まった」等）、対象エリア３０ａに含まれる施設名、であるが、これらに限定されない。画像は、例えば対象エリア３０ａ内の建造物やモニュメントの画像であるが、これらに限定されない。次いで情報取得部１１０は、投稿データを管理する装置から、所定の条件を満たす投稿データを取得する。ここで所定の条件は、例えば、前回投稿データを取得した時刻の後に投稿され、かつステップＳ２０２で取得したキーワードや画像を含むことである。また、投稿データに位置情報が紐付いていた場合、ステップＳ２０２で取得したキーワードを含むことの代わりに、位置情報が基準を満たすこと（所定の地域内にあること）を用いてもよい（ステップＳ２０４）。
【００５５】
上記した例において、情報取得部１１０はルールベースで対象エリア３０ａに関連する投稿データを選択している。ただし情報取得部１１０は、投稿データに含まれるテキストデータ及び画像データの少なくとも一方と、その投稿データを投稿したときに投稿者の位置データの組み合わせを教師データとした、機械学習の結果を用いて、対象エリア３０ａに関連する投稿データを選択してもよい。
【００５６】
次いで情報取得部１１０は、投稿データの数の時間推移を更新する（ステップＳ２０６）。例えば情報取得部１１０は、所定時間ごとの投稿データの数を管理及び更新する。ここで所定時間は、１０分以上２時間以内、好ましくは３０分以上１時間以下であるが、この範囲に限定されない。また、投稿データの数は統計処理された値、例えば単純移動平均値で管理されてもよい。
【００５７】
次いで、情報取得部１１０は、更新後の時間推移が、ステップＳ２０２で取得した生成ルールを満たす場合（ステップＳ２０８：Ｙｅｓ）、対象エリア３０ａ内に一時的に滞在している車両が移動し始めると推定し、タイミング情報を生成する（ステップＳ２１０）。このタイミング情報は、生成されたタイミングに、又はそのタイミングから基準時間後に車両の移動が開始することを示している。なお、生成ルールの詳細については他の図を用いて後述する。
【００５８】
一方、情報取得部１１０は、更新後の時間推移が、ステップＳ２０２で取得した生成ルールを満たさない場合（ステップＳ２０８：Ｎｏ）、ステップＳ２０４に戻る。
【００５９】
図９の各図は、タイミング情報の生成ルールの例を説明する図である。投稿データの数の時間推移と車両が移動し始めるタイミングの関係は、対象エリア３０ａの属性、例えば対象エリア３０ａで行われているイベントや、エリア３０に含まれる施設、その施設で行われるイベント（演目）や試合の種類、及び開演／閉演時間の有無などによって変わる。
【００６０】
例えば対象エリア３０ａにおいてスポーツの試合や音楽のライブが行われている場合、投稿データは試合やライブが終了した直後に急増すると推定される。このような場合、図９（Ａ）に示すように、単位時間当たりの投稿数が基準値を超えた場合、車両が移動始めると推定できる。そこで、上記した生成ルールは、単位時間当たりの投稿数又は投稿数の増加度合が基準値を超えることになる。
【００６１】
一方、対象エリア３０ａにテーマパークなどの集客施設が位置する場合、車両で移動してきた人は、集客施設にいる間に投稿を行い、集客施設から離れると投稿しなくなると推定される。このような場合、図９（Ｂ）に示すように、単位時間当たりの投稿数が基準値を下回った場合、車両が移動始めると推定できる。そこで、上記した生成ルールは、単位時間当たりの投稿数又は投稿数の減少度合いが基準値を下回ることになる。
【００６２】
すなわち、タイミング情報の生成ルールは、前記対象エリア又は当該対象エリアに含まれる施設の属性を用いて定められるのが好ましい。なお、タイミング情報の生成ルールの具体例は上記した例に限定されない。例えば、施設の閉場時間や営業終了時間、及びイベントの閉演時間や終了時間を外部のサーバなどから予め取得できる場合、これらの時間を用いてタイミング情報を生成するように、タイミング情報の生成ルールを設定していてもよい。一例として、生成ルールは、上記時間から基準時間後に、タイミング情報を生成するように、設定される。
【００６３】
なお、図８に示す例において、渋滞予想装置１０は、これらキーワード及び生成ルールを、当該エリア３０の識別子に対応付けて記憶している。ただし渋滞予想装置１０は、エリア３０の属性をエリア３０の識別子に対応付けて記憶するとともに、属性と生成ルールを対応付けて記憶していてもよい。この場合、情報取得部１１０は、ステップＳ２０２において、対象エリア３０ａの属性を読み出し、さらにこの属性に対応する生成ルールを読み出す。
【００６４】
図１０は、図５のステップＳ３００の詳細例を示すフローチャートである。まず予想処理部１２０は、外部の装置から渋滞予想情報を取得する。この渋滞予想情報は、例えばリンク別に渋滞の程度を特定する値を時刻別に設定したものである。この渋滞予想情報は、公的機関が生成した渋滞予想情報であってもよい（ステップＳ３０２）。
【００６５】
次いで予想処理部１２０は、ステップＳ１００で生成したリンク別の端末通過数の推定値を用いて、渋滞予想情報を修正する。具体的には、予想処理部１２０は、リンク別に、渋滞予想情報に含まれる情報を、ステップＳ１００で生成した端末通過数を用いて修正する。例えば予想処理部１２０は、ステップＳ１００で生成した端末通過数に基づいた値を、渋滞の程度を特定する値に乗じたり加えたりすることで、渋滞予想情報を修正する（ステップＳ３０４）。
【００６６】
次いで予想処理部１２０は、ステップＳ３０４で修正した渋滞予想情報を、渋滞予想データとして出力する（ステップＳ３０６）。
【００６７】
なお、本図に示す処理は、一定時間ごとに所定の回数繰り返されるのが好ましい。一方、対象エリア３０ａ内に一時的に滞在する車両のすべてが同時に対象エリア３０ａの外に移動する可能性は低い。そこで、予想処理部１２０は、ステップＳ３０４において、ステップＳ１００で生成した端末通過数を、所定のルールに基づいて、上記した回数で分配するのが好ましい。この際、予想処理部１２０は、例えば回数が若いほど端末通過数が多くなるようにしてもよいし、特定の回にピークが来るように端末通過数を分配してもよい。また、対象エリア３０ａから対象となるリンクまでの距離に応じて、この分配ルールを変えてもよい。
【００６８】
以上、本実施形態によれば、渋滞予想装置１０は、対象エリア３０ａに一時的に滞在している車両の数に基づいた値と、対象エリア３０ａの外に移動し始めるタイミングを用いて、対象エリア３０ａの外部の道路に関する渋滞予想データを生成する。従って道路の渋滞予想を精度よく行うことができる。
【００６９】
［第２実施形態］
＜機能構成例＞
図１１は、第２実施形態に係る渋滞予想装置１０の機能構成を示す図である。本実施形態に係る渋滞予想装置１０は、対象エリア特定部１４０を備える点を除いて第１実施形態に係る渋滞予想装置１０と同様の構成である。
【００７０】
対象エリア３０ａに一時的に滞在している車両の数が多い場合に、第１実施形態で説明した渋滞予想装置１０の処理は特に効果を生じる。このため、対象エリア３０ａは、一時的に移動してきた車両の数又はその推定値が基準値以上のエリア３０であるのが好ましい。そこで対象エリア特定部１４０は、このような基準を満たしたエリア３０を特定し、このエリア３０の識別子を対象エリア３０ａの識別子として情報取得部１１０に出力する。
【００７１】
具体的には、対象エリア特定部１４０は、流動人口の推定値又は測定値をエリア別に示す流動人口を示すデータを取得し、この流動人口データを用いて対象エリア３０ａを特定する。流動人口は、一時的にその場所に滞在している人の数である。流動人口データは、例えば携帯通信端末の位置情報を管理する管理装置によって生成される。
【００７２】
＜動作例＞
本実施形態に係る渋滞予想装置１０の動作は、対象エリア特定部１４０が対象エリア３０ａの識別子を選択して情報取得部１１０に出力する点を除いて、第１実施形態に係る渋滞予想装置１０の動作と同様である。
【００７３】
図１２は、対象エリア特定部１４０が行う処理の一例を示すフローチャートである。まず、対象エリア特定部１４０は流動人口データを取得する（ステップＳ４０２）。流動人口データは、例えば流動人口又は推定値を、エリア３０の識別子に紐づけたものである。
【００７４】
次いで対象エリア特定部１４０は、流動人口データを用いて、一時的に滞在している車両の数をエリア３０別に推定する。この推定は、例えば、対象エリア特定部１４０が取得した流動人口又はその推定値に所定の係数を乗じることにより行われる。ここで所定の係数は、対象エリア特定部１４０に予め記憶されており、また、エリア３０又はエリア３０の属性別に設定されてもよいし、さらに曜日別や時刻別に設定されていてもよい（ステップＳ４０４）。
【００７５】
これらの係数は、例えば流動人口が利用した移動手段の統計データに基づいて定められる。例えば鉄道や公共バスなどの公共交通が発達しているエリア３０では、自家用車でエリア３０に移動してくる人は相対的に少ない。このように、自家用車の利用率は移動先のエリア３０の属性によって大きく異なる。これらの係数は、機械学習を用いて生成されていてもよい。
【００７６】
次いで対象エリア特定部１４０は、一時的に滞在している車両の数が基準を満たすエリア３０を対象エリア３０ａとして選択し、選択した対象エリア３０ａの識別子を情報取得部１１０に出力する（ステップＳ４０６）。ここで用いられる基準は、たとえば基準値以上となることであるが、これに限定されない。
【００７７】
なお、対象エリア特定部１４０は、往路情報記憶部１３０が記憶している情報を用いて対象エリア３０ａを選択してもよい。この場合、対象エリア特定部１４０は、エリア３０を定義する緯度経度情報に到着地を示す緯度経度情報が含まれる端末２０の数を、エリア３０別に集計する。そして対象エリア特定部１４０は、この集計値に所定の係数を乗じた値が基準を満たすエリア３０を、対象エリア３０ａとして選択する。ここで所定の係数は、対象エリア特定部１４０に予め記憶されており、また、エリア３０又はエリア３０の属性ごとに設定されてもよいし、さらに曜日別や時刻別に設定されていてもよい。これらの係数は、例えば流動人口が利用した移動手段の統計データに基づいて定められる。また、ここで用いられる基準は、たとえば基準値以上となることであるが、これに限定されない。
【００７８】
また、対象エリア特定部１４０は、流動人口又はその推定値に対する、エリア３０別に集計された端末２０の比を算出し、この日が基準値以上となる領域を対象エリア３０ａとして選択してもよい。
【００７９】
本実施形態によれば、対象エリア特定部１４０が対象エリア３０ａを選択するため、効率的に渋滞予想データを生成することができる。
【００８０】
なお、本実施形態において、流動人口をほぼリアルタイムで検出できる場合、流動人口の変動に基づいてタイミング情報を生成してもよい。例えば情報取得部１１０は、流動人口の変化が基準を満たしたときに、上記したタイミング情報を生成する。一例として、情報取得部１１０は、流動人口の減少速度又は減少量が基準値以上になった時に、上記したタイミング情報を生成する。
【００８１】
以上、図面を参照して実施形態及び実施例について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【符号の説明】
【００８２】
１０  渋滞予想装置
２０  端末
３０  エリア
３０ａ  対象エリア
１１０  情報取得部
１２０  予想処理部
１３０  往路情報記憶部
１４０  対象エリア特定部
【図１】
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【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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【図１２】
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