(57)【要約】【課題】精度の高い旅行時間情報を提供することができる旅行時間情報提供装置を提供する。【解決手段】ノードとリンクで構成され、鉄道またはバスによって移動可能な交通網における旅行時間情報を利用者に提供する装置。利用者が交通網を構成するいずれかのノードに到着してから、車両に乗車して出発するまでの時間である乗車待ち時間、あるいは利用者が交通網を構成するいずれかのリンクを移動する際にかかる時間である移動時間を確率分布で表した確率分布データを、乗車待ち時間または移動時間が発生する箇所ごとに記憶する手段と、出発地と目的地とを結ぶ経路を特定する手段と、経路上において発生する乗車待ち時間および移動時間に対応する確率分布データを全て取得し、当該確率分布データを畳み込むことで、総旅行時間の確率分布を算出する手段と、算出した総旅行時間の確率分布に基づいて予想旅行時間を決定し、出力する手段と、を有する。【選択図】図１
2014126500.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ノードとリンクで構成され、鉄道またはバスによって移動可能な交通網における、旅行時間に関する情報を利用者に提供する旅行時間情報提供装置であって、
利用者が前記交通網を構成するいずれかのノードに到着してから、車両に乗車して出発するまでの時間である乗車待ち時間を確率分布で表した第一の確率分布データと、利用者が前記交通網を構成するいずれかのリンクを移動する際にかかる時間である移動時間を確率分布で表した第二の確率分布データを、前記乗車待ち時間または移動時間が発生する箇所ごとに記憶する確率分布記憶手段と、
出発地と目的地とを結ぶ経路を取得する経路取得手段と、
前記経路上において発生する乗車待ち時間に対応する第一の確率分布データと、前記経路上において発生する移動時間に対応する第二の確率分布データを全て取得し、取得した確率分布データを畳み込むことで、総旅行時間の確率分布を算出する旅行時間算出手段と、
前記算出した総旅行時間の確率分布に基づいて予想旅行時間を決定し、出力する情報提供手段と、
を有する、旅行時間情報提供装置。
【請求項２】
前記情報提供手段は、前記総旅行時間の確率分布のばらつきを表す情報を生成し、前記予想旅行時間とともに出力する、
請求項１に記載の旅行時間情報提供装置。
【請求項３】
前記情報提供手段は、前記予想旅行時間内に目的地に到着できる確率を、前記予想旅行時間とともに出力する、
請求項１または２に記載の旅行時間情報提供装置。
【請求項４】
前記情報提供手段は、前記総旅行時間の確率分布から、中央値または最頻値を抽出し、予想旅行時間として出力する、
請求項１から３のいずれかに記載の旅行時間情報提供装置。
【請求項５】
前記経路取得手段は、出発地と目的地とを結ぶ経路を探索して複数個の経路候補を取得し、
前記旅行時間算出手段は、前記取得した経路候補ごとに総旅行時間の確率分布を生成し、
前記情報提供手段は、前記取得した経路候補ごとに予想旅行時間を決定し、経路に関する情報とともに出力する、
請求項１から４のいずれかに記載の旅行時間情報提供装置。
【請求項６】
前記情報提供手段は、経路ごとの総旅行時間の確率分布に基づいて、当該経路に対する評価値をそれぞれ算出し、評価値が高い順に前記経路に関する情報を出力する、
請求項５に記載の旅行時間情報提供装置。
【請求項７】
前記評価値は、前記予想旅行時間が長い場合よりも短い場合においてより高くなり、かつ、前記総旅行時間の確率分布のばらつきが大きい場合よりも小さい場合においてより高くなる、
請求項６に記載の旅行時間情報提供装置。
【請求項８】
前記確率分布記憶手段が記憶する、各ノードにおける乗車待ち時間の確率分布とは、
利用者が当該ノードにランダムな時刻に到着してから、当該利用者が当該ノードを出発するまでの時間の確率分布である、
請求項１から７のいずれかに記載の旅行時間情報提供装置。
【請求項９】
前記確率分布記憶手段が記憶する、各ノードにおける乗車待ち時間の確率分布とは、
利用者が鉄道またはバスによって当該ノードに到着してから、当該利用者が当該ノードを出発するまでの時間の確率分布である、
請求項１から８のいずれかに記載の旅行時間情報提供装置。
【請求項１０】
ノードとリンクで構成され、鉄道またはバスによって移動可能な交通網における、旅行時間に関する情報を利用者に提供する旅行時間情報提供装置が行う旅行時間情報提供方法であって、
出発地と目的地とを結ぶ経路を取得するステップと、
前記経路上にあるノードにて発生する、利用者が当該ノードに到着してから、車両に乗車して出発するまでの時間である乗車待ち時間を、確率分布の形式で全て取得するステップと、
前記経路上にあるリンクにおいて発生する、利用者が当該リンクを移動する際にかかる時間である移動時間を、確率分布の形式で全て取得するステップと、
取得した複数の確率分布を畳み込むことで、総旅行時間の確率分布を算出するステップと、
前記算出した総旅行時間の確率分布に基づいて予想旅行時間を決定し、出力するステップと、
を含む、旅行時間情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通機関を利用して移動する際の旅行時間の算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の交通機関によって移動が可能な交通網において、経路を探索する技術が多数提案されている。例えば、特許文献１には、複数の交通機関を組み合わせて、移動コストの合計が最少になるような経路を探索できる経路探索装置が記載されている。
【０００３】
特許文献１に記載の経路探索装置は、さらに、利用者の指定した時刻条件に沿って移動ができる経路を探索することができる。例えば、出発希望時刻や到着希望時刻を利用者から取得し、交通機関の運行ダイヤを参照することで、希望通りの時刻に到着できる経路を探索することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−５８１５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前述したような経路探索装置は、あらかじめ記憶された交通機関の運行ダイヤを参照することで、移動に要する時間（以下、旅行時間）を算出し、利用者に提示している。しかし、利用する交通機関に運行ダイヤが設定されていない場合や、利用する交通機関がダイヤ通りに運行されていない場合は、確定的な時刻情報を得ることができないため、旅行時間を正確に算出することができない。
【０００６】
例えば、発展途上国を中心に、交通機関の運行がダイヤグラムではなく、頻度で管理されている場合がある。例えば、「朝８時から１０時までは、一時間あたり２０本を運行する」等である。このように、運行ダイヤが存在しない交通機関に対しては、前述したようなシステムでは、正確な旅行時間を算出することができない。運行間隔を仮定し、乗車できるまでの待ち時間を予想することで旅行時間を算出することも可能ではあるが、算出された旅行時間の信頼度は高くない。運行本数は保証されていても、運行間隔が保証されているわけではないためである。
【０００７】
また、この問題は、運行ダイヤが設定されている交通機関であっても起こり得る。例えば、ラッシュ時に踏切を通過する路線バスなど、運行時刻がダイヤから大きく逸脱し得るようなケースでは、運行ダイヤの信頼性が大きく低下するため、正確な旅行時間を算出することができない。
【０００８】
本発明は上記の課題を考慮してなされたものであり、精度の高い旅行時間情報を提供することができる旅行時間情報提供装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明に係る旅行時間情報提供装置は、
ノードとリンクで構成され、鉄道またはバスによって移動可能な交通網における、旅行時間に関する情報を利用者に提供する旅行時間情報提供装置であって、利用者が前記交通網を構成するいずれかのノードに到着してから、車両に乗車して出発するまでの時間である乗車待ち時間を確率分布で表した第一の確率分布データと、利用者が前記交通網を構成
するいずれかのリンクを移動する際にかかる時間である移動時間を確率分布で表した第二の確率分布データを、前記乗車待ち時間または移動時間が発生する箇所ごとに記憶する確率分布記憶手段と、出発地と目的地とを結ぶ経路を取得する経路取得手段と、前記経路上において発生する乗車待ち時間に対応する第一の確率分布データと、前記経路上において発生する移動時間に対応する第二の確率分布データを全て取得し、取得した確率分布データを畳み込むことで、総旅行時間の確率分布を算出する旅行時間算出手段と、前記算出した総旅行時間の確率分布に基づいて予想旅行時間を決定し、出力する情報提供手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】
乗車待ち時間とは、あるノードに利用者が到着してから、当該ノードに車両（列車またはバス）が到着して利用者が移動を開始するまでの時間である。例えば、ノードが駅である場合、乗車待ち時間は、利用者が駅に到着してから、目的の列車が発車するまでの時間である。利用者が経路の途中で乗り換えなどのために降車する場合は、乗り換えを行うたびに再度乗車待ち時間が発生する。この場合、乗車待ち時間は、乗り換え元の列車が到着してから、乗り換え先の列車が出発するまでの時間である。
また、移動時間とは、利用者がノード間を結ぶリンクを移動する際にかかる時間である。例えば、リンクを走行する列車があった場合、移動時間は、列車が出発ノードを発車してから到着ノードに到着するまでの時間となる。
【００１１】
乗車待ち時間および移動時間は、鉄道またはバスの運行状況によって変わるため、値を特定することができない。そこで、本発明に係る旅行時間情報提供装置では、乗車待ち時間および移動時間を、確率分布で表したデータで記憶する。確率分布は、例えば実測値に基づいて生成し、記憶させることができる。確率分布は、時間と、時間に対応する確率を得ることができるものであれば、どのような形式で記憶されてもよい。例えば、過去の実測値の分布をヒストグラムで表したものであってもよい。
【００１２】
また、旅行時間算出手段は、出発地ノードから目的地ノードへ至る経路における総旅行時間の確率分布を生成する手段である。経路上において発生する乗車待ち時間および移動時間の確率分布を全て畳み込むことで、総旅行時間の確率分布を得ることができる。
【００１３】
情報提供手段は、総旅行時間の確率分布に基づいて、利用者に提示する予想旅行時間を決定する手段である。予想旅行時間は、総旅行時間の確率分布から得ることができれば、どのような方法で決定されてもよい。例えば、当該時間内に７５％の確率で到着できる時間を予想旅行時間としてもよい。また、予想旅行時間は、ある特定の時間であってもよいし、範囲であってもよい。
【００１４】
また、前記情報提供手段は、前記総旅行時間の確率分布のばらつきを表す情報を生成し、前記予想旅行時間とともに出力することを特徴としてもよい。
【００１５】
予想旅行時間は、総旅行時間の確率分布がどの程度ばらついているかという情報とともに出力してもよい。確率分布がばらついている、すなわち、広い範囲に分散しているということは、算出された予想旅行時間の信頼性が低いことを意味するため、このようにすることで、利用者に対して予想旅行時間の信頼性を提示することができる。
【００１６】
また、前記情報提供手段は、前記予想旅行時間内に目的地に到着できる確率を、前記予想旅行時間とともに出力することを特徴としてもよい。
【００１７】
例えば、「目的地に１４分以内に到着できる確率は７５％」といった情報や、「目的地への到着予想時間は１２〜１６分（確率８０％）」といった情報を利用者に提示することができる。このようにすることで、利用者は実際の到着時刻をある程度予測することがで
きる。
【００１８】
また、前記情報提供手段は、前記総旅行時間の確率分布から、中央値または最頻値を抽出し、予想旅行時間として出力することを特徴としてもよい。
【００１９】
予想旅行時間は、確率分布における中央値または最頻値とすることが好ましい。このようにすることで、信頼性の高い予想旅行時間を利用者に提示することができる。
【００２０】
また、前記経路取得手段は、出発地と目的地とを結ぶ経路を探索して複数個の経路候補を取得し、前記旅行時間算出手段は、前記取得した経路候補ごとに総旅行時間の確率分布を生成し、前記情報提供手段は、前記取得した経路候補ごとに予想旅行時間を決定し、経路に関する情報とともに出力することを特徴としてもよい。
【００２１】
出発地から目的地へ至る経路が複数ある場合、総旅行時間の確率分布を経路ごとに生成し、複数の予想旅行時間を出力することが好ましい。このようにすることで、利用者が個々の事情に合わせて最も好ましい経路を選択することができる。例えば、最も早く到着できる可能性がある経路を利用するか、予想旅行時間の信頼性が最も高い経路を利用するかを選択することができる。
【００２２】
また、前記情報提供手段は、経路ごとの総旅行時間の確率分布に基づいて、当該経路に対する評価値をそれぞれ算出し、評価値が高い順に前記経路に関する情報を出力することを特徴としてもよい。また、前記評価値は、前記予想旅行時間が長い場合よりも短い場合においてより高くなり、かつ、前記総旅行時間の確率分布のばらつきが大きい場合よりも小さい場合においてより高くなるようにしてもよい。
【００２３】
前記情報提供手段は、経路に対する評価値を算出し、評価値が高い順に経路を提示するようにしてもよい。例えば、到着時刻のばらつきが少なく、かつ、早く到着できる経路であるほど評価値が高くなるようにしてもよい。このようにすることで、出発地と目的地を結ぶ経路が複数ある場合に、より望ましい経路を利用者に提示できるようになる。
【００２４】
また、前記確率分布記憶手段が記憶する、各ノードにおける乗車待ち時間の確率分布とは、利用者が当該ノードにランダムな時刻に到着してから、当該利用者が当該ノードを出発するまでの時間の確率分布であってもよく、利用者が鉄道またはバスによって当該ノードに到着してから、当該利用者が出発するまでの時間の確率分布であってもよい。
【００２５】
ノードにおいて発生する乗車待ち時間は、当該ノードに利用者が到着した時刻に依存している場合と依存していない場合がある。例えば、列車が他の列車との接続をとって発車するような場合は前者であり、利用者が徒歩で駅に到着し、列車を待つような場合は後者である。乗車待ち時間の確率分布は、どちらであってもよい。または、双方を記憶し、選択的に使用するようにしてもよい。
【００２６】
なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を含む旅行時間情報提供装置として特定することができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む旅行時間情報提供方法として特定することもできる。上記処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、精度の高い旅行時間情報を提供することができる旅行時間情報提供装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の実施形態における、ノードとリンクの関係を表した図である。
【図２】待ち時間の確率分布を説明する図である。
【図３】本発明の実施形態に係る、経路情報提供装置の構成図である。
【図４】待ち時間頻度分布、移動時間頻度分布を表形式で表した例である。
【図５】総旅行時間の頻度分布の例である。
【図６】利用者に提示する旅行時間情報の画面表示例である。
【図７】本発明の実施形態に係る、経路情報提供装置の処理フローチャートである。
【図８】変形例に係る、待ち時間頻度分布の例である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
（本発明の実施形態）
<確率分布による旅行時間の演算>
まず、確率分布を用いた旅行時間の演算方法について説明する。図１は、ノードの配置と、ノード間の移動経路（リンク）を例示した図である。ノードとは、交通の拠点であり、本実施形態では鉄道の駅である。
まず、乗車駅であるノードＡから、降車駅であるノードＢに向かう例（図１（ａ））を用いて説明する。リンクＡＢを走行する鉄道は、運行ダイヤグラムが存在せず、運行頻度（単位時間あたりに運行される列車の本数）のみが定められているものとする。
【００３０】
ノードＡからノードＢへの旅行時間を算出しようとした場合、必要となる情報は、利用者がノードＡにて列車を待つ時間（本発明における乗車待ち時間。以下、待ち時間）と、リンクＡＢの移動所要時間（本発明における移動時間。以下、移動時間）である。本実施形態では、待ち時間および移動時間の双方を確率分布という形で記憶する。
【００３１】
図２は、待ち時間の確率分布をグラフで表した例である。図２の例では、１分から２０分までの間に待ち時間が分散しており、最頻値は１０分であり、中央値は９分である。また、２５パーセンタイル値は６分であり、７５パーセンタイル値は１２分である。ここで、パーセンタイル値とは、下限値から対象値までを積算した場合に、当該積算値が、全体を積算した場合の何パーセントに当たるかを示す値である。７５パーセンタイル値が１２分の場合、駅に到着してから７５％の確率で１２分以内に列車に乗れることを表している。同様に、５０％の確率で６分〜１２分の待ち時間で列車に乗れることを表している。
【００３２】
図２は待ち時間の確率分布であるが、移動時間についても同様に確率分布で表すことができる。ここでは、ノードＡにおける待ち時間と、リンクＡＢにおける移動時間の二つが確率分布で用意されていたものとする。ノードＡにおける待ち時間の確率分布をｆＡ（ｔ）とおき、リンクＡＢにおける移動時間の確率分布をｇＡＢ（ｔ）とおく。
ここで、ノードＡからノードＢまでの旅行時間の確率分布をｈ１（ｔ）とおくと、ｈ１（ｔ）は、ｆＡ（ｔ）およびｇＡＢ（ｔ）を畳み込み積分したものであるため、数式１のように表すことができる。
【数１】
2014126500.tif 000003
【００３３】
以上の例は、出発地から目的地までの間に、待ち時間および移動時間が一回ずつ発生した場合の例である。
次に、出発地から目的地までの間に、待ち時間および移動時間が二回ずつ発生する場合の例を示す。ここでは、乗車駅であるノードＡから、乗換駅であるノードＣを経由して、降車駅であるノードＢに向かうパターン（図１（ｂ））を例示する。
【００３４】
ここでは、ノードＣにおける待ち時間の確率分布をｆＣ（ｔ）とし、リンクＡＣの移動時間の確率分布をｇＡＣ（ｔ）、リンクＣＢの移動時間の確率分布をｇＣＢ（ｔ）とする。この場合、総旅行時間の確率分布ｈ２（ｔ）は、ｆＡ（ｔ）、ｇＡＣ（ｔ）、ｆＣ（ｔ）、ｇＣＢ（ｔ）を全て畳み込み積分したものとなるため、数式２のように表すことができる。
【数２】
2014126500.tif 000004
【００３５】
このように、出発地から目的地までの間で、待ち時間または移動時間が複数回発生する場合は、待ち時間または移動時間が発生する箇所ごとに当該時間の確率分布を畳み込むことで、総旅行時間の確率分布を得ることができる。
【００３６】
<システム構成>
以上に説明した計算方法によって、総旅行時間の確率分布を演算し、利用者に提示する経路情報提供装置の機能モジュール構成について、図３を参照しながら説明する。本発明の実施形態に係る経路情報提供装置１０は、対象となる交通網を記憶しており、出発地と目的地を指定した場合に、経路の候補を抽出し、抽出した経路に対応する旅行時間情報を出力するコンピュータである。経路情報提供装置１０は、交通網を構成するノードにて発生する待ち時間、およびリンクにて発生する移動時間の確率分布を全て記憶しており、当該確率分布を用いて旅行時間情報を生成する。
【００３７】
経路情報提供装置１０は、ＣＰＵ、主記憶装置、補助記憶装置を有しており、補助記憶装置に記憶されたプログラムが主記憶装置にロードされ、ＣＰＵによって実行されることによって図３に図示した各手段が機能する（ＣＰＵ、主記憶装置、補助記憶装置はいずれも不図示）。また、不図示の入出力装置（キーボード、マウス、タッチパネル、ディスプレイ等）を通して、利用者から入力を受け付け、利用者に対して情報を提示することができる。なお、経路情報提供装置１０は、単一のコンピュータであってもよいし、複数台のコンピュータが連携したものであってもよい。
【００３８】
探索条件取得部１１は、利用者から経路探索を行う際の条件（以下、経路探索条件）を取得するモジュールである。経路探索条件とは、具体的には、出発地ノードと目的地ノードを表す情報であり、さらに出発希望時間や到着希望時間などを含んでいてもよい。また、優先して利用する経路の指定など、その他の条件を含んでいてもよい。
【００３９】
交通網情報記憶部１２は、対象となる交通網の情報（以下、交通網情報）を記憶する手段である。交通網情報は、対象となる交通網を表すノードとリンクの関係が表された情報である。また、交通網情報には、利用者がノード間を移動する際のコストが定義されていてもよい。コストが全く定義されていないと、明らかに遠回りである経路など、除外すべき経路を事前に判別することができないため、何らかの指標が定義されていることが好ましい。コストとは、例えば運賃や距離、平均所要時間などである。ただし、旅行時間は、後述する時間情報記憶部１４に記憶された情報を用いて求められる。交通網情報に定義されるコストとは、あくまで経路を探索する際の目安となる情報である。
【００４０】
経路情報探索部１３は、交通網情報記憶部１２に記憶された交通網情報と、利用者から
取得した経路探索条件に基づいて、経路の候補を抽出するモジュールである。経路の候補は、交通網情報にコストが記憶されている場合、当該コストを参照して、経路として適している順に複数個を抽出することが好ましい。また、交通網情報にコストが記憶されていない場合は、経由するリンクが少ない順に抽出してもよい。経路情報探索部１３が行う経路探索動作は、公知の技術を用いたものであるため、詳細な説明は省略する。
【００４１】
時間情報記憶部１４は、ノードにて利用者が交通機関に乗車する際に発生する待ち時間の確率分布と、利用者がリンクを移動する際に発生する移動時間の確率分布を記憶する手段である。例えば、図１（ａ）に示した交通網において、ノードＡからＢへの旅行時間を算出したい場合、ノードＡでの待ち時間の確率分布と、リンクＡＢの移動時間の確率分布を記憶すればよい。また、図１（ｂ）に示した交通網において、ノードＡからＢへの旅行時間を算出したい場合、ノードＡおよびノードＣでの待ち時間の確率分布と、リンクＡＣおよびリンクＣＢの移動時間の確率分布を記憶すればよい。
このように、時間情報記憶部１４は、対象の交通網において利用者が経由可能な全てのノードおよびリンクについて、待ち時間または移動時間の確率分布をそれぞれ記憶している。時間情報記憶部１４に記憶される待ち時間の確率分布が、本発明における第一の確率分布データであり、移動時間の確率分布が、本発明における第二の確率分布データである。
【００４２】
なお、本実施形態では、ノードを駅とおき、ノードごとに待ち時間を定義しているが、ある駅から出発する路線が複数ある場合や、当該駅から出発する列車の行き先が複数あるような場合は、路線や行き先別にノードを定義し、経路に対応するものを使用するようにしてもよい。
同様に、本実施形態では、駅同士を結ぶ経路をリンクとおいているが、ある駅間において複数の鉄道路線が走行しているような場合は、路線別にリンクを定義し、経路に対応するものを使用するようにしてもよい。
【００４３】
なお、時間情報記憶部１４が記憶するデータは、各ノードで発生する待ち時間、および各リンクで発生する移動時間の確率分布を得ることができれば、どのような形式であってもよい。図４は、ノードにおける待ち時間（ａ）と、リンクにおける移動時間（ｂ）を、頻度分布（ヒストグラム）で表したデータの例である。度数の合計を、対象時間の度数で除することで確率を得ることができる。例えば、図４（ａ）の例では、待ち時間の度数の合計が２９４であり、待ち時間１０分の度数が２４であるため、待ち時間が１０分となる確率は、２４／２９４＝８．１％と算出することができる。
【００４４】
なお、本実施形態では、待ち時間および移動時間を頻度分布で表したが、確率分布を表す関数の種類と、分布を定義するパラメータを記憶するようにしてもよい。例えば、移動時間の確率分布が正規分布となる場合、パラメータとして平均値および標準偏差を記憶すればよい。この他にも、単位時間内の列車の到着本数がポアソン分布に従うと仮定した場合、指数分布によって待ち時間の頻度分布を表してもよい。このように、任意の分布関数によって確率分布を記憶させてもよい。
【００４５】
旅行時間算出部１５は、旅行時間の確率分布を生成するモジュールである。旅行時間算出部１５は、経路情報探索部１３が抽出した複数の経路それぞれについて、当該経路において待ち時間が発生する箇所と、移動時間が発生する箇所を特定する。待ち時間が発生する箇所とは、経路上にあるノードのうち、列車やバスの到着を待つ必要があるノードである。また、移動時間が発生する箇所とは、経路上にある全てのリンクである。そして、対応する待ち時間および移動時間の確率分布を取得し、取得した全ての確率分布に対して畳み込みを行うことで、総旅行時間の確率分布を算出する。
前述した畳み込みの方法は、確率分布が関数で与えられていた場合の例であるが、本実
施形態では、確率分布はヒストグラムで表された離散確率分布である。そのため、旅行時間算出部１５は、関数に対して積分を行うかわりに、離散値の総和を求めることで畳み込みを行う。例えば、数式１においてｆＡ（ｔ）およびｇＡＢ（ｔ）が離散確率分布である場合、総旅行時間の確率分布は数式３のように表すことができる。
【数３】
2014126500.tif 000005
【００４６】
経路情報提供部１６は、旅行時間算出部１５が算出した総旅行時間の確率分布から、利用者に提示する情報を生成し、不図示の出力手段によって利用者に提示するモジュールである。算出されたデータは、図２で示したように、総旅行時間を確率で表したデータであるため、そのまま利用者に提示するには適していない。そこで経路情報提供部１６は、当該情報を利用者が理解しやすい形式に置き換えて出力する。利用者に提示される情報を、旅行時間情報と称する。
【００４７】
<利用者に対する旅行時間情報の提示方法>
ここで、総旅行時間の確率分布から、利用者に提示する旅行時間情報を生成する例について述べる。図５は、出発地と目的地とを結ぶ経路が二つあった場合に、それぞれ算出された総旅行時間の確率分布の例である。
【００４８】
利用者に、予想される旅行時間として特定の値を提示する場合、確率分布から得られた中央値を利用することができる。例えば、経路Ａの場合は、予想旅行時間として「９分」を出力し、経路Ｂの場合は、予想旅行時間として「１０分」を出力することができる。なお、予想旅行時間は、中央値以外であってもよい。例えば最頻値や平均値であってもよいし、演算によって得られたその他の値であってもよい。
【００４９】
また、単一の予想旅行時間だけではなく、時間内に所定の確率で目的地に到着できる旅行時間の範囲を出力してもよい。例えば、中央値を中心として５０パーセンタイルの幅を持った時間を予想旅行時間として出力する場合、経路Ａの場合は「４分〜１３分」を出力することができ、経路Ｂの場合は「６分〜１２分」を出力することができる。
このようにすることで、予想旅行時間がどの程度ばらついているかを利用者に提示することができ、利用者は、複数の経路の中から、より適した経路を選択することができる。例えば、希望の時刻までに確実に到着したい場合は、旅行時間のばらつきが少ない経路Ｂを選択し、少しでも早く到着できる可能性がある経路を利用したい場合は、経路Ａを選択するといったことが可能になる。
【００５０】
図６（ａ）は、利用者に対して提示される旅行時間情報の表示例である。ここでは、２５パーセンタイル値から７５パーセンタイル値までの時間を「到着予想時刻」の範囲とし、中央値を「平均到着時刻」としている。また、表示時刻までに目的地に到着できる確率をそれぞれ表示している。
この他にも、図６（ｂ）のように、算出した確率分布の特性に基づいて、当該経路の評価点を表示するようにしてもよい。評価点は例えば数式４のような評価式によって決定することができる。数式４中、Ｔ０は中央値、Ｔ１は２５パーセンタイル値、Ｔ２は７５パーセンタイル値である。すなわち、到着時刻のばらつきが少なく、かつ早く到着できる経路ほど点数が高くなる。
【数４】
2014126500.tif 000006
【００５１】
なお、例示した評価式は一例であり、他の要素を用いて、または組み合わせて評価点を演算してもよい。評価点を決定するための他の要素としては、例示したものを含め、次のようなものが挙げられる。
（１）運賃が安いほど評価点を高くする
（２）乗り換え回数が少ないほど評価点を高くする
（３）中央値または最頻値が小さいほど評価点を高くする
（４）標準偏差σを求め、σが小さいほど評価点を高くする
また、経路が複数ある場合、評価点が高い順に経路を利用者に提示するようにしてもよい。
【００５２】
<処理フローチャート>
次に、本実施形態に係る経路情報提供装置が行う、旅行時間の算出処理について、図７を参照しながら具体的に説明する。
まず、ステップＳ１１で、探索条件取得部１１が、不図示の入出力手段から経路探索条件を取得し、一時的に記憶する。入力される条件は、出発地ノードと目的地ノードの二つを含んでいればよいが、出発希望時間、到着希望時間、優先経路の指定、経由地の指定などを含んでいてもよい。本例では、「出発地ノード」「目的地ノード」「出発時間帯」の三つとする。
【００５３】
ステップＳ１２では、経路情報探索部１３が、交通網情報記憶部１２に記憶された交通網情報を用いて、指定された出発地ノードと目的地ノードを結ぶ経路を探索し、経路の候補を複数個取得する。経路の探索には、公知の技術を利用することができる。取得した複数の経路情報（経由するノードおよびリンクの情報）は、旅行時間算出部１５へ送信される。
【００５４】
ステップＳ１３では、旅行時間算出部１５が、取得した複数の経路情報から、経路を一つ選択する。
そして、ステップＳ１４で、旅行時間算出部１５が、選択した経路を移動する際に発生する待ち時間および移動時間に関連付いた確率分布データを時間情報記憶部１４から抽出する。また、この際、経路探索条件で指定された出発時間帯（例えば８：００〜９：００）でデータを絞り込む。そして、抽出した確率分布データを畳み込み積分することで、総旅行時間の確率分布を生成する。
生成された総旅行時間の確率分布は、経路と関連付けられ、旅行時間算出部１５によって一時的に記憶される（Ｓ１５）。
【００５５】
ステップＳ１６では、旅行時間算出部１５が、ステップＳ１３で選択した経路の他に未処理の経路がないかチェックを行い、ある場合、ステップＳ１３に戻り、未処理の経路を選択する。これを繰り返すことにより、ステップＳ１２で抽出された経路の数だけ、総旅行時間の確率分布が算出され、記憶される。
【００５６】
ステップＳ１７では、経路情報提供部１６が、総旅行時間の確率分布から旅行時間情報を生成し、経路ごとに利用者に提示する。旅行時間情報は、前述したような方法で生成および表示することができる。
【００５７】
以上に説明したように、本実施形態に係る経路情報提供装置は、利用者が、ダイヤグラムによって運行が管理されていない交通機関を利用して移動する場合であっても、その旅行時間を高い精度で予測し、提供することができる。また、予想旅行時間は、確率分布がどの程度ばらついているかを示す情報とともに利用者に提供されるため、利用者は、どの経路を選択するのが妥当であるか判断することができる。また、評価値を算出することで、利用者の好みにあわせて経路を推薦することができる。
【００５８】
（変形例）
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本発明はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。
【００５９】
例えば、例示した経路情報提供装置は、コンピュータに限らず、携帯電話やスマートフォンなどの携帯情報端末によって実現されてもよい。また、探索条件取得部１１および経路情報提供部１６は、ネットワークと通信可能なように構成され、ネットワークに接続されたクライアントからの要求に応じて結果を返すようにしてもよい。このようにすることで、遠隔地にある端末に対してサービスを提供できるようになる。また、必ずしも全体が一つの装置である必要はなく、一部の手段のみがネットワーク上に配置されていてもよい。
【００６０】
また、実施形態で例示した待ち時間の確率分布は、利用者がノードにランダムな時間に到着した場合における待ち時間の確率分布であるが、二以上の交通機関が独立して運行しておらず、何らかの依存関係を有する場合は、依存関係を考慮した待ち時間の確率分布を使用してもよい。
この場合の、待ち時間の確率分布とは、「ある交通機関がノードに到着してから、乗り換え先の交通機関が当該ノードを発車するまでの待ち時間」の確率分布である。例えば「Ａ駅に到着するバスは、所定の時間内に列車の到着が見込まれる場合は到着を待ってから発車する」など、乗り換えを考慮した運行計画が立てられている場合は、このようにすることで、旅行時間をより正確に算出することができる。
また、特定のノードについて、待ち時間の確率分布を複数定義し、選択的に使用するようにしてもよい。例えば、利用者が徒歩でＡ駅に到着して列車に乗る場合と、利用者がＡ駅で列車同士を乗りかえる場合とで別の確率分布を使用してもよい。
【００６１】
また、例示した実施形態では、確率分布データを出発時間帯のみで分類したが、確率分布データを、曜日や天候などの条件によってさらに分類し、ステップＳ１４で、指定された条件に合ったものを抽出して使用するようにしてもよい。このようにすることで、より正確な旅行時間情報を得ることができる。
【００６２】
また、例示した実施形態では、公共交通機関の運行ダイヤが無い状態を想定したが、運行ダイヤが定まっている場合であっても、本発明を適用することができる。
例示した実施形態では、ノードに到着してから乗車できるまでの待ち時間を確率分布で定義したが、待ち時間の確率分布は、発車予定時刻に対する実際の発車時刻を蓄積したデータがあれば生成することができる。
例えば、運行ダイヤ上の発車時刻が８時２２分と８時２７分であって、実際の発車時刻の頻度分布が図８（ａ）のような形式で記憶されていたとする。このデータを変形することで、図８（ｂ）のように、駅到着時刻ごとの待ち時間の頻度分布を生成することができる。運行ダイヤが定まっている場合は、このような方法で待ち時間の頻度分布を間接的に記憶してもよい。
【００６３】
また、例示した実施形態では、旅行時間情報を生成するために、中央値、最頻値、２５パーセンタイル値、７５パーセンタイル値を使用したが、これ以外の値を用いても勿論か
まわない。また、運行ダイヤが無い交通機関と、運行ダイヤがある交通機関を組み合わせて移動する場合、または、徒歩による移動など移動時間が確定的なリンクを含める場合は、それぞれ演算した時間を足しあわせることで全体の旅行時間を算出することができる。
【符号の説明】
【００６４】
１０  経路情報提供装置
１１  探索条件取得部
１２  交通網情報記憶部
１３  経路情報探索部
１４  時間情報記憶部
１５  旅行時間算出部
１６  経路情報提供部
【図１】
2014126500.tif 000007
【図２】
2014126500.tif 000008
【図３】
2014126500.tif 000009
【図４】
2014126500.tif 000010
【図５】
2014126500.tif 000011
【図６】
2014126500.tif 000012
【図７】
2014126500.tif 000013
【図８】
2014126500.tif 000014