(57)【要約】【課題】エリアの混雑度に基づいて、将来の路線の混雑度をより広い範囲で予測すること。【解決手段】情報処理装置は、端末装置の測位情報に基づいて、第１の時間における対象エリアの混雑度を第１の混雑度として算出し、前記測位情報に基づいて、第１の時間より後の第２の時間における、対象エリアから離れる方面の路線の混雑度を第２の混雑度として算出する。情報処理装置は、第１の混雑度と、第２の混雑度との間の相関を算出し、当該相関に基づいて、対象エリアにおける混雑度に応じて将来の前記路線の混雑度の予測値を算出するための関数を生成する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末装置の測位情報に基づいて、所定の時間における第１のエリアの混雑度を第１の混雑度として算出する第１の混雑度算出手段と、
前記測位情報に基づいて、前記所定の時間より後の時間における第２のエリアの混雑度を第２の混雑度として算出する第２の混雑度算出手段と、
前記第１の混雑度と、第２の混雑度との間の相関を算出し、当該相関に基づいて、前記第１のエリアにおける混雑度に応じて将来の前記第２のエリアの混雑度の予測値を算出するための関数を生成する関数生成手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第２のエリアは、前記第１のエリアから離れる方面の路線の少なくとも一部のエリアを含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１の混雑度は、前記端末装置のユーザの自宅エリアの情報にさらに基づいて、前記ユーザの自宅エリア別に算出され、
前記関数生成手段は、前記自宅エリア別に算出された前記第１の混雑度と、前記第２の混雑度との間の相関を算出し、当該相関に基づいて、前記第１のエリアにおける前記自宅エリア別の混雑度に応じて将来の前記第２エリアの混雑度の予測値を算出するための関数を生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記関数生成手段は、曜日別、平日／休日の別、週別、月別、又は季節別に前記相関を算出し、当該相関に基づいて、混雑度の予測対象の時点が属する曜日、平日、休日、週、月、又は季節における前記第１のエリアの混雑度に応じて将来の前記第２のエリアの混雑度の予測値を算出するための関数を生成することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記測位情報に基づいて、前記ユーザが前記第１のエリアまでの移動に用いた移動方法を特定する特定手段を備え、
前記第１の混雑度は、前記特定された移動方法に基づいて、前記ユーザが前記第１のエリアまでの移動に用いた移動方法別に算出され、
前記関数生成手段は、前記移動方法別に算出された前記第１の混雑度と、前記第２の混雑度との間の相関を算出し、前記第１のエリアにおける当該第１のエリアまでの移動方法別の混雑度に応じて将来の前記第２のエリアの混雑度の予測値を算出するための関数を生成することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
端末装置の測位情報に基づいて算出された所定の時間における第１のエリアの混雑度と、前記測位情報に基づいて算出された、前記所定の時間より後の時間における第２のエリアの混雑度との間の相関に関する情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶された相関に関する情報に基づいて、前記第１のエリアにおける混雑度に応じた将来の前記第２のエリアの混雑度の予測値を算出する算出手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
制御部を備える情報処理装置において実施される方法であって、
前記制御部が、端末装置の測位情報に基づいて、所定の時間における第１のエリアの混雑度を第１の混雑度として算出する第１の混雑度算出ステップと、
前記制御部が、前記測位情報に基づいて、前記所定の時間より後の時間における第２のエリアの混雑度を第２の混雑度として算出する第２の混雑度算出ステップと、
前記制御部が、前記第１の混雑度と、第２の混雑度との間の相関を算出し、当該相関に基づいて、前記第１のエリアにおける混雑度に応じて将来の前記第２のエリアの混雑度の予測値を算出するための関数を生成する関数生成ステップと
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータを、
端末装置の測位情報に基づいて、所定の時間における第１のエリアの混雑度を第１の混雑度として算出する第１の混雑度算出手段、
前記測位情報に基づいて、前記所定の時間より後の時間における第２のエリアの混雑度を第２の混雑度として算出する第２の混雑度算出手段、
前記第１の混雑度と、第２の混雑度との間の相関を算出し、当該相関に基づいて、前記第１のエリアにおける混雑度に応じて将来の前記第２のエリアの混雑度の予測値を算出するための関数を生成する関数生成手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
記憶部と制御部とを備える情報処理装置において実施される方法であって、
前記記憶部は、端末装置の測位情報に基づいて算出された所定の時間における第１のエリアの混雑度と、前記測位情報に基づいて算出された、前記所定の時間より後の時間における第２のエリアの混雑度との間の相関に関する情報を記憶し、
前記方法は、前記制御部が、前記記憶された相関に関する情報に基づいて、前記第１のエリアにおける混雑度に応じた将来の前記第２のエリアの混雑度の予測値を算出する算出ステップを備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
端末装置の測位情報に基づいて算出された所定の時間における第１のエリアの混雑度と、前記測位情報に基づいて算出された、前記所定の時間より後の時間における第２のエリアの混雑度との間の相関に関する情報を記憶する記憶手段、
前記記憶された相関に関する情報に基づいて、前記第１のエリアにおける混雑度に応じた将来の前記第２のエリアの混雑度の予測値を算出する算出手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、端末装置の測位情報を処理する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
あるエリアの混雑度に基づいて将来の路線の混雑度を予測する技術が知られている。特許文献１には、観光地に通じる道路に設置した車両センサで車両のナンバープレートを読み取り、読み取った情報に基づいて観光地に滞在している車両の数を算出し、当該車両の数に基づいて観光地から離れる方向の道路の未来の混雑度を予測することが記載されている。また、特許文献１には、ナンバープレートから読み取った地名情報に基づいて、観光地に滞在している車両の数を地元車両と外来車両とに分けて算出し、外来車両の数が地元車両の数よりも混雑度への寄与が高くなるように、混雑度を予測することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−９１９８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、車両センサの設置にはコストがかかるため、全ての観光地に通じる全ての道路に車両センサを設置することは困難である。そのため、混雑度の予測が可能な範囲には限界がある。また、上記の従来技術では、電車などのナンバープレートを持たない移動手段の混雑度を算出することはできない。
【０００５】
本発明は上記に鑑みてなされたものであり、その目的は、あるエリアの混雑度に基づいて、将来の路線の混雑度をより広い範囲で予測可能な技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る情報処理装置は、端末装置の測位情報に基づいて、所定の時間における第１のエリアの混雑度を第１の混雑度として算出する第１の混雑度算出手段と、前記測位情報に基づいて、前記所定の時間より後の時間における第２のエリアの混雑度を第２の混雑度として算出する第２の混雑度算出手段と、前記第１の混雑度と、第２の混雑度との間の相関を算出し、当該相関に基づいて、前記第１のエリアにおける混雑度に応じて将来の前記第２のエリアの混雑度の予測値を算出するための関数を生成する関数生成手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る情報処理方法は、制御部を備える情報処理装置において実施される方法であって、前記制御部が、端末装置の測位情報に基づいて、所定の時間における第１のエリアの混雑度を第１の混雑度として算出する第１の混雑度算出ステップと、前記制御部が、前記測位情報に基づいて、前記所定の時間より後の時間における第２のエリアの混雑度を第２の混雑度として算出する第２の混雑度算出ステップと、前記制御部が、前記第１の混雑度と、第２の混雑度との間の相関を算出し、当該相関に基づいて、前記第１のエリアにおける混雑度に応じて将来の前記第２のエリアの混雑度の予測値を算出するための関数を生成する関数生成ステップとを備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、端末装置の測位情報に基づいて、所定の時間における第１のエリアの混雑度を第１の混雑度として算出する第１の混雑度算出手段、前記測位情報に基づいて、前記所定の時間より後の時間における第２のエリアの混雑度を第２の混雑度として算出する第２の混雑度算出手段、前記第１の混雑度と、第２の混雑度との間の相関を算出し、当該相関に基づいて、前記第１のエリアにおける混雑度に応じて将来の前記第２のエリアの混雑度の予測値を算出するための関数を生成する関数生成手段として機能させることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワークなどを介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。
【００１０】
また、本明細書等において、「部」とは、単に物理的構成を意味するものではなく、その構成が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの構成が有する機能が２つ以上の物理的構成により実現されても、２つ以上の構成の機能が１つの物理的構成により実現されてもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、あるエリアの混雑度に基づいて、将来の路線の混雑度をより広い範囲で予測可能な技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】一実施形態におけるシステムの構成を示す概念図である。
【図２】一実施形態における混雑度予測装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】一実施形態において、混雑度予測装置に記憶された情報の構成を示す図である。
【図４】一実施形態における混雑度予測の方法を概念的に示す図である。
【図５】一実施形態における混雑度予測装置で実施される処理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】
【００１３】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。ただし、発明の範囲をこれらに限定するものではない。
【００１４】
図１を参照して、一実施形態に係る混雑度予測システムの構成について説明する。混雑度予測システム１は、混雑度予測装置１０及び複数の端末装置２０などの情報処理装置を主に備える。混雑度予測装置１０と複数の端末装置２０は、ネットワークＮを介して相互に通信することができる。なお、図１では、３つの端末装置２０が記載されているが、混雑度予測装置１０と通信可能な端末装置２０の数は、任意である。
【００１５】
ネットワークＮは、混雑度予測装置１０と端末装置２０との間で情報を送受信するための通信回線である。例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、パケット通信網、電話回線、企業内ネットワーク、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。
【００１６】
混雑度予測装置１０は、ハードウェア構成として、制御部１１、通信部１４、及び記憶部１５を主に備える。制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１２及びメモリ１３を主に備えて構成される。混雑度予測装置１０は、専用又は汎用のサーバ・コンピュータなどの情報処理装置を用いて実現することができ、例えば、ＣＰＵ１２がメモリ１３等に格納された所定のプログラムを実行することにより、各種の機能実現手段として機能する。なお、混雑度予測装置１０は、単一の情報処理装置より構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数の情報処理装置より構成されるものであってもよい。
【００１７】
制御部１１では、ＣＰＵ１２は、記憶部１５等に記憶されたプログラムをメモリ１３に展開して実行することにより、混雑度予測装置１０が備える各種構成の動作を制御し、また、各種処理の実行を制御する。制御部１１において実行される処理の詳細は後述する。
【００１８】
通信部１４は、ネットワークＮを介して端末装置２０等の各種情報処理装置と通信するための通信インタフェースである。通信部１４は、例えば、端末装置２０からの測位情報を受信する。
【００１９】
記憶部１５は、ハードディスク等の記憶装置によって構成される。記憶部１５は、制御部１１における処理の実行に必要な各種プログラムや各種の情報を記憶する。記憶部１５に記憶されている情報の具体例については後述する。
【００２０】
端末装置２０は、例えば、携帯電話機、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、ナビゲーション装置、パーソナルコンピュータなどの現在位置を測位した測位情報を所定時間間隔でアップロードする機能を備えた情報端末を適用することができる。端末装置２０は、図示しないが、主制御部、通信部、表示部、操作部、記憶部、測位処理部などの各種機能実現手段を主に備える。
【００２１】
図２を参照して、一実施形態に係る混雑度予測装置１０の機能構成を説明する。混雑度予測装置１０は、機能構成として、エリア混雑度算出部１１１、路線混雑度算出部１１２、関数生成部１１３、移動方法特定部１１４、混雑度予測値算出部１１５、送信部１１６及びデータベース１２０を主に備える。これらの機能は、例えば、制御部１１において、ＣＰＵ１２が、記憶部１５等に記憶されたプログラムをメモリ１３に展開して実行することにより実現される。
【００２２】
エリア混雑度算出部１１１は、端末装置２０の測位情報に基づいて、所定の時間における対象エリア（第１のエリア）の混雑度（第１の混雑度）を算出する。具体的には、エリア混雑度算出部１１１は、データベース１２０に記憶された端末装置２０の過去の測位情報を参照し、任意に設定された所定の時間において、対象エリアに滞在していた端末装置２０を特定し、特定された端末装置２０の数と対象エリアの面積とに基づいて、その時間における対象エリアの混雑度を算出する。算出された対象エリアの混雑度の情報は、いつの混雑度の情報であるかを示す時間（対象エリア時間）の情報と関連付けて、データベース１２０に記憶される。なお、エリア混雑度算出部１１１は、対象エリアの混雑度ではなく、対象エリアに滞在していた端末装置２０の数の情報をデータベース１２０に記憶しても良い。エリア混雑度算出部１１１は、対象エリアの複数の時間（複数の対象エリア時間）における混雑度又は端末装置２０の数を算出し、データベース１２０に記憶する。対象エリアとしては、例えば、観光地など、ユーザが多く滞在しているエリアが考えられる。対象エリアの情報は、例えば、データベース１２０に記憶された地図情報が示す地図を任意の大きさ及び形状（例えば、矩形、円形、行政区画など）で区切ったエリアの情報で示される。
【００２３】
また、エリア混雑度算出部１１１は、対象エリアの混雑度（又は端末装置２０の数）を端末装置２０のユーザの自宅エリア別に算出しても良い。ユーザの自宅エリアの情報は、ユーザ情報と関連付けてデータベース１２０に記憶されている。また、エリア混雑度算出部１１１は、端末装置２０のユーザが対象エリアまでの移動に用いた移動方法（例えば、車、電車、船など）別に、対象エリアの混雑度（又は端末装置２０の数）を算出しても良い。ユーザが用いた移動方法は、後述する移動方法特定部１１４により特定することができる。
【００２４】
図３（Ａ）は、データベース１２０に記憶された測位情報の例を示している。この例では、測位情報は、端末装置２０が測位された時刻である測位時刻、端末装置２０の識別情報である端末装置ＩＤ、端末装置２０が測位された位置である測位位置（緯度、及び経度）の情報を含む。
【００２５】
図３（Ｂ）は、データベース１２０に記憶されたユーザ情報の例を示している。この例では、ユーザ情報は、端末装置のユーザの識別情報であるユーザＩＤ、端末装置ＩＤ、端末装置へ情報を配信するためのアドレスである配信先アドレス、及びユーザの自宅エリアの識別情報である自宅エリアＩＤを含む。なお、自宅エリアＩＤなどのユーザの自宅エリアについての情報は、端末装置２０のユーザによる入力に基づいた情報であっても良いし、端末装置２０の測位情報に基づいて求められた情報であっても良い。測位情報に基づいて自宅エリアの情報を求める方法は任意の方法を用いることができるが、例えば、端末装置２０のユーザの滞在時間、滞在回数、及び滞在日数のうちの少なくとも２つが最も高い値であるエリアを自宅エリアとすることができる。
【００２６】
路線混雑度算出部１１２は、端末装置２０の測位情報に基づいて、対象エリアから離れる方面の路線（又は当該路線の少なくとも一部を含むエリア）（第２のエリア）の所定の時間（路線時間）における混雑度（第２の混雑度）を算出する。ここで、路線時間は、前述の対象エリア時間よりも後の時間を含む。具体的には、路線混雑度算出部１１２は、まず、データベース１２０に記憶された端末装置２０の過去の測位情報を参照し、任意に設定された所定の時間において、対象エリア（又は対象エリア付近のエリア）につながる路線（例えば、道路、鉄道路線、海路、空路、又はこれらの組み合わせを含む。）のうち、対象エリアから離れる方面に向かう１つ又は複数の路線に滞在していた（すなわち、路線を通過中であった）端末装置２０を特定する。路線混雑度算出部１１２は、特定された端末装置２０の数と、端末装置２０の所有率と、その路線の混雑に影響を及ぼす要素と、に基づいて、その時間における各路線の混雑度を算出する。
【００２７】
端末装置２０の所有率は、その路線を含むエリアにおける端末装置２０を所有しているユーザの割合の情報である。特定された端末装置２０の数を端末装置２０の所有率で割ることで、路線を通過している人の数の推定値を算出することができる。また、路線の混雑に影響を及ぼす要素としては、路線が道路である場合、例えば、道路の車線数、制限速度、信号の設置間隔、道路の種別（例えば、一般道路であるか高速道路であるか）などが含まれ、路線が鉄道路線である場合、例えば、車両の最大乗客数、発車時刻表の情報などが含まれる。また、路線の混雑度の値は、任意の尺度により示すことができる。例えば、道路の混雑度の値は、渋滞距離によって示すことができる。もしくは、路線のある区間を通過している人の数の推定値をその区間の長さ（又は面積）で割った値で表すことができる。さらに、鉄道路線の混雑度の値の場合、車両の乗客率によって示すことができる。もしくは、混雑度の値をレベルで（例えば、５段階のレベル）示すこともできる。なお、路線混雑度算出部１１２は、所定の時間におけるその路線の混雑度の情報を外部から取得してデータベース１２０に記憶しても良い。
【００２８】
算出された（又は取得された）路線の混雑度の情報は、いつの混雑度の情報であるかを示す時間（路線時間）の情報と関連付けて、データベース１２０に記憶される。なお、路線混雑度算出部１１２は、路線の混雑度ではなく、路線に滞在していた（すなわち、路線を通過中であった）端末装置２０の数の情報をデータベース１２０に記憶しても良い。路線混雑度算出部１１２は、各路線について、複数の時間（複数の路線時間）における混雑度又は端末装置２０の数を算出し、データベース１２０に記憶する。ここで、路線時間には、前述の対象エリア時間より後の時間が含まれている。従って、路線混雑度算出部１１２により算出された路線の混雑度は、エリア混雑度算出部１１１により算出された対象エリアの混雑度の時間（対象エリア時間）より後の時間における混雑度を含む。
【００２９】
関数生成部１１３は、エリア混雑度算出部１１１により算出された対象エリア（第１のエリア）の混雑度と、路線混雑度算出部１１２により算出された路線（特に、対象エリアを出た後に通過する路線）（第２のエリア）の混雑度との間の相関を算出する。関数生成部１１３は、算出された相関に基づいて、将来の路線（第２のエリア）の混雑度の予測値を対象エリア（第１のエリア）における混雑度に応じて算出するための関数を生成する。算出された相関及び生成された関数は、データベース１２０に記憶される。
【００３０】
例えば、ある日（ｎ）の所定の時間（対象エリア時間）における対象エリアの混雑度Ｘnと、対象エリア時間から一定時間（ｔ）経過後の路線の混雑度Ｐnとの間の関係は、次の関数により示される。
Ｐn＝ａtＸn
ここで、ａtは、対象エリアの混雑度Ｘと、対象エリア時間から一定時間（ｔ）経過後の路線の混雑度Ｐとの間の相関に基づいて定まる係数である。関数生成部１１３は、複数の日についてのＸnとＰnの値から最小二乗法等を用いてａtを算出する。このように算出されたａtを用いることで、将来の路線の混雑度の予測値（Ｐ）を対象エリアにおける混雑度（Ｘ）に応じて算出することができる。関数生成部１１３は、対象エリア時間から一定時間（ｔ）経過後の路線の混雑度Ｐを算出するための次のような関数を生成する。
Ｐ＝ａtＸ
【００３１】
また、異なる複数の値のｔ（ｔ＝ｔ1、ｔ2、ｔ3、・・・ｔM）について、上記の関数をそれぞれ生成してもよい。そのようにすることで、時間の経過と路線の混雑度の変化との関係を把握することができる。
【００３２】
このように、端末装置２０の測位情報に基づいて算出又は生成された相関又は関数を用いることによって、将来の路線（対象エリアを出た後に通過する路線）の混雑度の予測値を算出することができる。従って、対象エリア又はその近隣に特別な装置等を設置したり、対象エリアに滞在する者に特別な装置を携帯させたりすることなく予測値を算出できる。端末装置２０は、前述のとおり、携帯電話機、スマートフォン等によって構成されるため、ユーザが一般的に携帯する装置であり、特別な装置ではない。また、上記の方法では、車のナンバープレートを読み取る方法とは異なり、端末装置の測位情報に基づいて、路線の混雑度の予測値を算出できるため、電車などのナンバープレートを持たない移動手段の混雑度を算出することができる。すなわち、関数生成部１１３によって算出又は生成された相関又は関数を用いることによって、将来の路線の混雑度をより広い範囲で予測することができる。
【００３３】
また、関数生成部１１３は、端末装置２０のユーザの自宅エリアを考慮して、対象エリアにおけるユーザの自宅エリア別の混雑度と路線の混雑度との間の相関を算出し、対象エリアにおける自宅エリア別の混雑度に応じて将来の路線の混雑度の予測値を算出するための関数を生成することができる。
【００３４】
例えば、ある日（ｎ）の所定の時間（対象エリア時間）の対象エリアにおいて、エリアＡを自宅エリアとするユーザの混雑度ＸAn、エリアＢを自宅エリアとするユーザの混雑度ＸBn、エリアＣを自宅エリアとするユーザの混雑度ＸCn、エリアＤを自宅エリアとするユーザの混雑度ＸDnとする。このとき、対象エリアの混雑度と、対象エリア時間から一定時間（ｔ）経過後の路線の混雑度Ｐnとの間の関係は、次の関数により示される。
Ｐn＝ａtＸAn＋ｂtＸBn＋ｃtＸCn＋ｄtＸDn
ここで、ａt、ｂt、ｃt、ｄtは、対象エリアの自宅エリア別の混雑度（ＸA、ＸB、ＸC、ＸD）と、対象エリア時間から一定時間（ｔ）経過後の路線の混雑度Ｐとの間の相関に基づいて定まる係数である。
【００３５】
関数生成部１１３は、複数の日についてのＸAn、ＸBn、ＸCn、ＸDn、Ｐnの値から最小二乗法等を用いてａt、ｂt、ｃt、ｄtを算出する。このように算出されたａt、ｂt、ｃt、ｄtを用いて生成された次の関数を用いることで、対象エリア時間における対象エリアにおけるユーザの自宅エリア別の混雑度（ＸA、ＸB、ＸC、ＸD）に応じて将来（対象エリア時間から一定時間（ｔ）経過後）の路線の混雑度（Ｐ）の予測値を算出することができる。
Ｐ＝ａtＸA＋ｂtＸB＋ｃtＸC＋ｄtＸD
【００３６】
一般に、ユーザがあるエリアから帰宅する場合、自宅エリアの位置に応じて利用する路線は異なる。従って、このようにユーザの自宅エリアを考慮して算出された対象エリアの混雑度と路線の混雑度との間の相関又は関数を用いることによって、路線の混雑度の予測値をより正確に算出することができる。
【００３７】
また、関数生成部１１３は、曜日別、平日／休日の別、週別、月別、又は季節別に、前述の相関を生成し、当該相関に基づいて、前述の関数を生成しても良い。このような相関及び関数は、曜日別、平日／休日の別、週別、月別、又は季節別の対象エリアの混雑度及び路線の混雑度を用いることによって算出できる。このように算出又は生成された相関又は関数を用いることによって、混雑度の予測対象の時点が属するある曜日、平日／休日、週、月、又は季節における対象エリアの混雑度に応じて、路線の混雑度の予測値を算出することができる。
【００３８】
また、関数生成部１１３は、エリア混雑度算出部１１１によって算出された移動方法別の混雑度に基づいて、移動方法別の対象エリアの混雑度と、路線の将来の混雑度との間の相関を算出し、当該相関に基づいて、対象エリアにおける当該対象エリアまでの移動方法別の混雑度に応じて将来の路線の混雑度の予測値を算出するための関数を生成しても良い。一般に対象エリアまでの移動に用いた移動手段と対象エリアから出た後の移動の経路は関連していることが多いと考えられるため、このように生成された相関又は関数を用いることによって、路線の混雑度の予測値をより正確に算出することができる。
【００３９】
なお、上記の例では、関数生成部１１３は、エリア混雑度算出部１１１及び路線混雑度算出部１１２によって算出された混雑度に基づいて、相関及び関数を算出又は生成しているがこれに限定しない。関数生成部１１３は、エリア混雑度算出部１１１及び路線混雑度算出部１１２によって算出された端末装置２０の数に基づいて、相関及び関数を算出又は生成しても良い。
【００４０】
移動方法特定部１１４は、データベース１２０に記憶された端末装置２０の測位情報を参照して、端末装置２０のユーザが対象エリアまでの移動に用いた移動方法、及び対象エリアからの移動に用いた移動方法を特定する。測位情報を用いた移動方法の特定は、任意の方法を用いることができる。例えば、移動方法特定部１１４は、測位位置と、測位位置及び測位時間に基づいて算出された移動速度とに基づいて移動手段を特定することができる。具体的には、移動方法特定部１１４は、端末装置２０の測位位置の数が道路上に所定の割合（例えば、８０％）以上ある場合、移動手段を車又は徒歩として特定し、測位位置及び測位時間を用いて算出された移動速度が所定値（例えば、１５０ｍ／分）以上である場合、移動手段を車として特定することができる。
【００４１】
混雑度予測値算出部１１５は、関数生成部１１３により生成された関数に基づいて、所定の時間における対象エリアの混雑度を用いて、当該所定の時間より後の時間における（すなわち、将来の）路線の混雑度の予測値を算出する。また、混雑度予測値算出部１１５は、関数生成部１１３により算出された相関に基づいて前述の関数を生成し、当該関数に基づいて、将来の路線の混雑度の予測値を算出することもできる。関数生成部１１３により生成された関数に基づいて将来の路線の混雑度の予測値を算出する方法は、前述したとおりである。算出された予測値は、データベース１２０に記憶される。
【００４２】
また、混雑度予測値算出部１１５は、対象エリアの混雑度の予測値が所定値以上となる時間帯の予測値を路線ごとに算出することができる。具体的には、関数生成部１１３により、複数の異なるｔのそれぞれについてａtを算出しておき、算出されたそれぞれのａtを用いて混雑度予測値算出部１１５により、それぞれのｔについて予測値を算出することで、対象エリアの混雑度の予測値が所定値以上となる時間帯の予測値を算出することができる。
【００４３】
さらに、上記の例では、１つのエリア（第１のエリア）の混雑度を用いて第２のエリアの将来の混雑度の予測値を算出しているが、２つのエリアの混雑度を用いて第２のエリアの将来の混雑度の予測値を算出してもよい。
【００４４】
なお、混雑度予測値算出部１１５は、混雑度予測装置１０とは別の外部装置に備えるようにしても良い。この場合、その外部装置は、関数生成部１１３により生成された相関及び関数の情報を記憶する記憶手段を備える。混雑度予測値算出部１１５は、この記憶手段に記憶された相関及び関数の情報に基づいて、所定の時間における対象エリアの混雑度を用いて、当該所定の時間より後の時間における路線の混雑度の予測値を算出する。さらに、この例の場合、この外部装置は、後述する送信部１１６も備える。
【００４５】
送信部１１６は、混雑度予測値算出部１１５により算出された予測値（混雑度の予測値及び／又は混雑度の予測値が所定値以上となる時間帯の予測値）を対象エリアに滞在している（又は滞在していた）ユーザの端末装置２０に送信する。端末装置２０への送信先アドレスの情報は、データベース１２０にユーザ情報と関連付けて記憶されている。予測値の送信のタイミングは任意に設定することができる。例えば、対象エリアへの滞在ユーザが滞在の開始から所定時間（例えば、５時間）経過したとき、又は滞在ユーザが対象エリアから出たときを送信タイミングとすることができる。
【００４６】
また、送信部１１６は、混雑度予測値算出部１１５により算出された予測値の全てを対象エリアに滞在している（又は滞在していた）各ユーザの端末装置２０へ送信するのではなく、そのユーザに関係する路線についての予測値のみを送信することができる。例えば、送信部１１６は、対象エリアに滞在している（又は滞在していた）ユーザの端末装置２０へ、混雑度予測値算出部１１５により算出された予測値のうち、対象エリアから当該ユーザの自宅エリアの方面に向かうために通過する路線（帰宅路線）についての予測値のみを送信することができる。
【００４７】
データベース１２０は、混雑度予測装置１０において実行される上記の処理に必要な情報、及び当該処理により生成された情報など、各種情報を記憶する。データベース１２０は、例えば、測位情報、地図情報、エリア混雑度情報、路線混雑度情報、相関／関数情報、混雑度予測値情報、ユーザ情報を記憶している。
【００４８】
次に、図４及び図５を参照して、混雑度予測装置１０において実行される処理のフローを説明する。なお、以下に説明する処理フローに含まれる各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。
【００４９】
図４は、対象エリアＸに端末装置２０のユーザが現在３９８０人滞在しており、対象エリアＸから東京及び千葉の方面に向かう場合には、経路Ｙを通過し、対象エリアＸから群馬及び山梨の方面に向かう場合には、経路Ｚを通過することを示している。
【００５０】
図５は、将来の経路Ｙの混雑度の予測値を算出してユーザへ送信するための処理のフローを示している。
【００５１】
まず、ステップＳ１１において、エリア混雑度算出部１１１は、データベース１２０に記憶された端末装置２０の過去の測位情報を参照し、過去の所定の時間（過去の対象エリア時間）において、対象エリアＸに滞在していた端末装置２０を特定し、特定された端末装置２０の数と対象エリアＸの面積とに基づいて、その時間における対象エリアＸの混雑度を算出する。また、エリア混雑度算出部１１１は、対象エリアの混雑度（又は端末装置２０の数）を端末装置２０のユーザの自宅エリア別に算出しても良い。ユーザの自宅エリアの情報は、ユーザ情報と関連付けてデータベース１２０に記憶されている。
【００５２】
ステップＳ１２において、路線混雑度算出部１１２は、まず、データベース１２０に記憶された端末装置２０の過去の測位情報を参照し、任意に設定された所定の時間（ステップＳ１１における過去の対象エリア時間より後の時間）において、路線Ｙに滞在していた（すなわち、路線Ｙを通過中であった）端末装置２０を特定する。路線混雑度算出部１１２は、特定された端末装置２０の数と、端末装置２０の所有率と、その路線の混雑に影響を及ぼす要素と、に基づいて、その時間における路線Ｙの混雑度を算出する。
【００５３】
ステップＳ１３において、関数生成部１１３は、エリア混雑度算出部１１１により算出された対象エリアＸの混雑度と、路線混雑度算出部１１２により算出された路線Ｙの混雑度との間の相関を算出する。関数生成部１１３は、算出された相関に基づいて、将来の路線Ｙの混雑度の予測値を対象エリアＸにおける混雑度に応じて算出するための関数を生成する。相関及び関数の詳細は、関数生成部１１３の説明で前述したとおりである。
【００５４】
ステップＳ１４において、混雑度予測値算出部１１５は、対象エリアＸに現在滞在する端末装置２０のユーザ数（３９８０人）から対象エリアＸの混雑度を算出し、当該混雑度と、関数生成部１１３により生成された関数とに基づいて、将来の路線の混雑度の予測値を算出する。
【００５５】
ステップＳ１５において、送信部１１６は、混雑度予測値算出部１１５により算出された予測値を対象エリアに滞在している（又は滞在していた）ユーザの端末装置２０に送信する。
【００５６】
以上のように本実施形態によれば、端末装置２０の測位情報に基づいて算出又は生成された相関又は関数を用いることによって、将来の路線の混雑度の予測値を算出することができる。従って、対象エリア又はその近隣に特別な装置等を設置したり、対象エリアに滞在する者に特別な装置を携帯させたりすることなく予測値を算出できる。端末装置２０は、前述のとおり、携帯電話機、スマートフォン等によって構成されるため、ユーザが一般的に携帯する装置であり、特別な装置ではない。また、上記の方法では、車のナンバープレートを読み取る方法とは異なり、端末装置の測位情報に基づいて、路線の混雑度の予測値を算出できるため、電車などのナンバープレートを持たない移動手段の混雑度を算出することができる。すなわち、関数生成部１１３によって算出又は生成された相関又は関数を用いることによって、将来の路線の混雑度をより広い範囲で予測することができる。
【００５７】
本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。
【符号の説明】
【００５８】
１  情報処理システム、１０  混雑度予測装置、１１  制御部、１２  ＣＰＵ、１３  メモリ、１４  通信部、１５  記憶部、２０  端末装置
【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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