(57)【要約】【課題】企業が一般に公開している情報を利用して、ユーザが乗車している交通機関を特定できる交通機関特定システムを提供する。【解決手段】運行予定記憶手段８１は、所定の発着場所からの交通機関の発着予定時刻を記憶する。乗車確度計算手段８２は、ユーザの移動状態を示す状態モードと、その状態モードが推定された時刻である状態モード推定時刻とを受信し、受信した状態モードが、交通機関が発車または停車したことを示すモードの場合に、その状態モードが推定された状態モード推定時刻と発着予定時刻との差に応じて、交通機関ごとに乗車確度を計算する。交通機関特定手段８３は、計算された乗車確度に基づいて、ユーザが乗車している交通機関を特定する。【選択図】図１８
2014162457.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の発着場所からの交通機関の発着予定時刻を記憶する運行予定記憶手段と、
ユーザの移動状態を示す状態モードと、当該状態モードが推定された時刻である状態モード推定時刻とを受信し、受信した状態モードが、交通機関が発車または停車したことを示すモードの場合に、当該状態モードが推定された状態モード推定時刻と前記発着予定時刻との差に応じて、交通機関ごとに乗車確度を計算する乗車確度計算手段と、
計算された乗車確度に基づいて、ユーザが乗車している交通機関を特定する交通機関特定手段とを備えた
ことを特徴とする交通機関特定システム。
【請求項２】
交通機関特定手段は、交通機関を特定する際に状態モード推定時刻と比較した発着予定時刻に対応する発着場所を、ユーザの発着場所と特定する
請求項１記載の交通機関特定システム。
【請求項３】
乗車確度計算手段は、特定された発着場所でユーザが交通機関を降車したと判定された後、交通機関が発車したことを示す状態モードを受信したときに、当該状態モードが推定された状態モード推定時刻と、降車したと判定された時刻との差が予め定めた期間よりも短い場合、前記発着場所を経路に含まない交通機関の乗車確度の計算処理を抑制する
請求項２記載の交通機関特定システム。
【請求項４】
乗車確度計算手段は、すでに算出された乗車確度が予め定められた基準以下の交通機関について、乗車確度の計算処理を抑制する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の交通機関特定システム。
【請求項５】
各交通機関の早着遅延時間を記憶する早着遅延時間記憶手段を備え、
乗車確度計算手段は、状態モード推定時刻と、発着予定時刻に前記早着遅延時間を加算した時刻との差に応じて、交通機関ごとに乗車確度を計算する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の交通機関特定システム。
【請求項６】
外部装置から受信した交通機関の識別情報および早着遅延時間を早着遅延時間記憶手段に格納する早着遅延時間受信手段を備えた
請求項５記載の交通機関特定システム。
【請求項７】
早着遅延時間受信手段は、交通機関の識別情報および早着遅延時間を外部装置に要求する
請求項６記載の交通機関特定システム。
【請求項８】
早着遅延時間を管理する早着遅延管理サーバを備え、
前記早着遅延管理サーバは、
早着遅延時間の送信先装置の位置を特定可能な情報を記憶する送信先記憶手段と、
前記送信先記憶手段に記憶された送信先装置へ、交通機関の識別情報および早着遅延時間を送信する第一早着遅延時間送信手段とを含み、
早着遅延時間受信手段は、前記第一早着遅延時間送信手段から受信した交通機関の識別情報および早着遅延時間を早着遅延時間記憶手段に格納する
請求項６または請求項７に記載の交通機関特定システム。
【請求項９】
早着遅延時間を管理する早着遅延管理サーバを備え、
前記早着遅延管理サーバは、
各交通機関の早着遅延時間を記憶する管理用早着遅延時間記憶手段と、
外部装置からの要求に応じて、前記管理用早着遅延時間記憶手段に記憶された各交通機関の早着遅延時間を、要求元の外部装置へ送信する第二早着遅延時間送信手段とを含み、
早着遅延時間受信手段は、前記第二早着遅延時間送信手段から受信した交通機関の識別情報および早着遅延時間を早着遅延時間記憶手段に格納する
請求項６または請求項７に記載の交通機関特定システム。
【請求項１０】
ユーザが乗車している交通機関の早着遅延時間を記憶する乗車交通機関記憶手段と、
受信した状態モードが、交通機関が発車または停車したことを示すモードの場合に、当該状態モードが推定された状態モード推定時刻と、前記乗車交通機関記憶手段に記憶された早着遅延時間から特定される交通機関の発着予定時刻とから、ユーザが乗車している交通機関の早着遅延時間を計算する乗車交通機関早着遅延時間計算手段と、
計算した交通機関の早着遅延時間を外部装置に送信する乗車交通機関早着遅延時間送信手段とを備えた
請求項１から請求項９のうちのいずれか１項に記載の交通機関特定システム。
【請求項１１】
乗車交通機関早着遅延時間計算手段は、計算した交通機関の早着遅延時間で乗車交通機関記憶手段に記憶された早着遅延時間を更新する
請求項１０記載の交通機関特定システム。
【請求項１２】
交通機関特定手段により特定された情報を外部装置に送信する送信手段を備えた
請求項１から請求項１１のうちのいずれか１項に記載の交通機関特定システム。
【請求項１３】
運行予定記憶手段は、所定の発着場所からの交通機関の発着予定時刻と、ユーザが当該交通機関に乗車している確度を示す乗車確度とを対応付けて記憶し、
乗車確度計算手段は、計算した乗車確度で、前記運行予定記憶手段に記憶された乗車確度を更新し、
交通機関特定手段は、前記運行予定記憶手段に記憶された乗車確度に基づいて、ユーザが乗車している交通機関を特定する
請求項１から請求項１２のうちのいずれか１項に記載の交通機関特定システム。
【請求項１４】
ユーザの移動状態を示す状態モードと、当該状態モードが推定された時刻である状態モード推定時刻とを受信し、
受信した状態モードが、交通機関が発車または停車したことを示すモードの場合に、当該状態モードが推定された状態モード推定時刻と、所定の発着場所からの交通機関の発着予定時刻との差に応じて、前記交通機関ごとに乗車確度を計算し、
計算された乗車確度に基づいて、ユーザが乗車している交通機関を特定する
ことを特徴とする交通機関特定方法。
【請求項１５】
交通機関を特定する際に状態モード推定時刻と比較した発着予定時刻に対応する発着場所を、ユーザの発着場所と特定する
請求項１４記載の交通機関特定方法。
【請求項１６】
コンピュータに、
ユーザの移動状態を示す状態モードと、当該状態モードが推定された時刻である状態モード推定時刻とを受信し、受信した状態モードが、交通機関が発車または停車したことを示すモードの場合に、当該状態モードが推定された状態モード推定時刻と、所定の発着場所からの交通機関の発着予定時刻との差に応じて、交通機関ごとに乗車確度を計算する乗車確度計算処理、および、
計算された乗車確度に基づいて、ユーザが乗車している交通機関を特定する交通機関特定処理
を実行させるための交通機関特定プログラム。
【請求項１７】
コンピュータに、
交通機関特定処理で、交通機関を特定する際に状態モード推定時刻と比較した発着予定時刻に対応する発着場所を、ユーザの発着場所と特定させる
請求項１６記載の交通機関特定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが乗車している交通機関を特定する交通機関特定システム、交通機関特定方法および交通機関特定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
交通機関を特定する一般的なシステムが、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載されたシステムは、図１９に示すように、利用者位置把握手段１０１’と、列車位置把握手段１０２’と、乗車列車特定手段１０３’とを備えている。
【０００３】
特許文献１に記載されたシステムは、次のように動作する。まず、利用者位置把握手段１０１’が、利用者が所持する携帯端末から利用者の現在位置を取得し、列車位置把握手段１０２’が、列車の現在位置をその列車から取得する。次に、乗車列車特定手段１０３’が、利用者の現在位置と列車の現在位置とから、利用者が現在利用している列車を特定する。
【０００４】
特許文献２には、ユーザによる入力がなくても、ユーザが乗車する車両の情報を取得できる方法が記載されている。特許文献２に記載された方法では、携帯端末が現在位置、現在進行方法および現在時刻を受信すると、現在位置からの最寄地点の一覧を取得する。そして、最寄地点の進行方位と受信した現在進行方位に基づいて、乗車路線および乗車方面を特定する。
【０００５】
なお、特許文献３には、加速度センサを備えた携帯端末が、検知した加速度および通信状態の履歴に基づいて、駅への到着および駅からの出発を判別する方法が記載されている。
【０００６】
また、特許文献４には、加速度センサが検知したセンサデータに基づいて、測定対象の行動を判定する行動判定装置が記載されている。特許文献４に記載された行動判定装置は、センサデータから時間窓データを切り出して特徴量を算出し、その特徴量に基づいて測定対象の行動を判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−１８３９１４号公報
【特許文献２】特開２０１０−２６４９３７号公報
【特許文献３】特開２００７−１２０９５３号公報
【特許文献４】特開２０１１−２０６２７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
交通機関を運営する企業（例えば、鉄道会社やバス運行会社など）が、各交通機関の位置情報を公開していれば、その位置情報とユーザの位置情報を比較することで、ユーザの乗車する交通機関を特定することは可能である。しかし、一般に、交通機関を運営する企業は、各交通機関の位置情報を公開していない。そのため、特許文献１に記載されたシステムを利用できるのは、各交通機関を運営する会社に限られてしまうという問題がある。
【０００９】
そのため、ユーザが乗車している交通機関を特定するためには、企業内でのみ利用される情報ではなく、企業が一般に公開している情報（以降、「パブリックな情報」と記す。）を利用できることが望ましい。
【００１０】
また、特許文献２に記載された方法では、ユーザが有する携帯端末の進行方位と、路線図データベースとを比較することで乗車路線を特定している。しかし、携帯端末の進行方位を検出する精度と路線図データベースの精度によっては、正しく比較することができないという問題がある。例えば、路線図に表わしきれない細かなカーブが示す方向や、携帯端末の方位を検知するタイミングによっては、路線図とユーザが同じ位置に居たとしても、両者の進行方位は異なってしまう。
【００１１】
そこで、本発明は、企業が一般に公開している情報（すなわち、「パブリックな情報」）を利用して、ユーザが乗車している交通機関を特定できる交通機関特定システム、交通機関特定方法および交通機関特定プログラム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】
【００１２】
本発明による交通機関特定システムは、所定の発着場所からの交通機関の発着予定時刻を記憶する運行予定記憶手段と、ユーザの移動状態を示す状態モードと、その状態モードが推定された時刻である状態モード推定時刻とを受信し、受信した状態モードが、交通機関が発車または停車したことを示すモードの場合に、その状態モードが推定された状態モード推定時刻と発着予定時刻との差に応じて、交通機関ごとに乗車確度を計算する乗車確度計算手段と、計算された乗車確度に基づいて、ユーザが乗車している交通機関を特定する交通機関特定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明による交通機関特定方法は、ユーザの移動状態を示す状態モードと、その状態モードが推定された時刻である状態モード推定時刻とを受信し、受信した状態モードが、交通機関が発車または停車したことを示すモードの場合に、その状態モードが推定された状態モード推定時刻と、所定の発着場所からの交通機関の発着予定時刻との差に応じて、交通機関ごとに乗車確度を計算し、計算された乗車確度に基づいて、ユーザが乗車している交通機関を特定することを特徴とする。
【００１４】
本発明による交通機関特定プログラムは、コンピュータに、ユーザの移動状態を示す状態モードと、その状態モードが推定された時刻である状態モード推定時刻とを受信し、受信した状態モードが、交通機関が発車または停車したことを示すモードの場合に、その状態モードが推定された状態モード推定時刻と、所定の発着場所からの交通機関の発着予定時刻との差に応じて、交通機関ごとに乗車確度を計算する乗車確度計算処理、および、計算された乗車確度に基づいて、ユーザが乗車している交通機関を特定する交通機関特定処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、企業が一般に公開している情報を利用して、ユーザが乗車している交通機関を特定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明による交通機関特定システムの第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３が記憶する情報の例を示す説明図である。
【図３】走行予定リストへのポインタが設定された例を示す説明図である。
【図４】第１の実施形態の交通機関特定システムの動作例を示すフローチャートである。
【図５】走行予定リストの例を示す説明図である。
【図６】第１の変形例における交通機関特定システムの動作例を示すフローチャートである。
【図７】第２の変形例における交通機関特定システムの動作例を示すフローチャートである。
【図８】本発明による交通機関特定システムの第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図９】第２の実施形態の乗車電車・最寄駅特定システム１１０の構成例を示すブロック図である。
【図１０】電車毎早着遅延時間記憶手段１０９が記憶する情報の例を示す説明図である。
【図１１】第２の実施形態の早着遅延管理サーバ２００の構成例を示すブロック図である。
【図１２】第２の実施形態の乗車電車・最寄駅特定システム１１０の動作例を示すフローチャートである。
【図１３】第２の実施形態の早着遅延管理サーバ２００の動作例を示すフローチャートである。
【図１４】第２の実施形態の変形例の乗車電車・最寄駅特定システム１１０αの構成例を示すブロック図である。
【図１５】第２の実施形態の変形例の早着遅延管理サーバ２００αの構成例を示すブロック図である。
【図１６】乗車電車・最寄駅特定システム１００を利用した携帯端末の例を示すブロック図である。
【図１７】乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２が記憶する情報の例を示す説明図である。
【図１８】本発明による交通機関特定システムの概要を示すブロック図である。
【図１９】交通機関を特定する一般的なシステムを示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。以下の説明では、本発明による交通機関特定システムが、ユーザが乗車している電車（以下、乗車電車と記す。）を特定するものとする。また、本発明による交通機関特定システムは、その交通機関の発着場所も特定するものとし、以下の説明では、交通機関の発着場所を乗車電車の最寄駅として説明する。
【００１８】
ただし、本発明による交通機関特定システムが特定する交通機関は、乗車電車に限られず、走行予定が決まっていれば、例えば、バス、モノレールなど、他の交通機関であってもよい。
【００１９】
実施形態１．
図１は、本発明による交通機関特定システムの第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。第１の実施形態では、本発明による交通機関特定システムを、乗車電車・最寄駅特定システムと称して説明する。図１に例示する乗車電車・最寄駅特定システム１００は、モード受信手段１０１と、電車毎乗車確度計算手段１０２と、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３と、乗車電車・最寄駅決定手段１０４と、乗車電車・最寄駅送信手段１０５とを備えている。
【００２０】
電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３は、所定の発着場所からの交通機関の発着予定時刻と、ユーザがその交通機関に乗車している確度（以下、乗車確度と記す。）とを対応付けて記憶する。なお、本実施形態では、乗車確度が示す値が小さいほど、ユーザがその交通機関に乗車している確度は高いものとする。
【００２１】
具体的には、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３は、走行している全電車について、電車を識別する情報（ＩＤ）と、走行予定と、走行予定における現在の状態（現在状態）と、乗車確度とを記憶する。ここで、走行予定とは、各発着場所に停止または各発着場所から発車する予定時刻を表わす要素を組み合わせた情報であり、現在状態とは、その走行予定のうち、どの要素にユーザの状態が対応するかを表わす情報である。また、乗車確度は、電車ごとに表わされる。
【００２２】
図２は、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３が記憶する情報の例を示す説明図である。図２に示す例では、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３は、１つの電車一覧リストと、走行している電車数分の走行予定リストを走行予定として記憶する。この電車一覧リストは、ユーザ単位で作成される。
【００２３】
電車一覧リストは、各電車のＩＤと、乗車確度と、走行予定リストにおける現在状態を示す要素へのポインタとから構成される。以下、このポインタが示す要素のことを、単に現在状態と記すこともある。図２に示す例では、走行予定リストは、電車が停止する駅名と、その駅を発車または停止したかを示す発着状態と、発着状態になった時刻を格納した要素から構成される。なお、図２に示す例は、初期状態を示しており、電車一覧リストから走行予定リストへのポインタは設定されていない。
【００２４】
図３は、走行予定リストへのポインタが設定された例を示す説明図である。図３に示す例では、走行予定リストに電車１、電車２、電車３の３台が登録され、例えば、ユーザの電車１への乗車確度は０、電車１の現在状態は池袋を０８：０６に発車したことを示している。
【００２５】
モード受信手段１０１は、ユーザの現在の移動状態を示すモードを推定するモード推定システムから、そのモードとモードが推定された時刻（以下、モード推定時刻と記す。）とを受信する。モードは、例えば、歩行、走行、停止、電車乗車、自転車乗車、自動車乗車などを表わす。また、このモードは、ユーザの移動状態を示していることから、状態モードと記されることもある。
【００２６】
なお、モード推定システムには、例えば、特許文献４に記載されたシステムを用いればよい。すなわち、モード受信手段１０１は、ユーザの移動状態を特定可能な任意のシステムからモードおよびそのモードが推定されたモード推定時刻とを受信する。
【００２７】
電車毎乗車確度計算手段１０２は、交通機関ごとに乗車確度を計算する。具体的には、電車毎乗車確度計算手段１０２は、モード受信手段１０１が受信したモードが、交通機関が発車または停車したことを示すモードの場合に、そのモードが推定されたモード推定時刻と、発着予定時刻との差に応じて、交通機関ごとに乗車確度を計算する。このとき、電車毎乗車確度計算手段１０２は、交通機関の発着予定時刻のうち、モード推定時刻に最も近い発着予定時刻との差に応じて乗車確度を計算する。
【００２８】
例えば、モード受信手段１０１が受信したモードが、交通機関が発車したことを示すモード（以下、「電車乗車」と記す。）になった場合、電車毎乗車確度計算手段１０２は、ユーザが乗車している電車がどこかの駅を発車したと推定する。同様に、モード受信手段１０１が受信したモードが、交通機関が停止したことを示すモード（以下、「停止」と記す。）になった場合、電車毎乗車確度計算手段１０２は、ユーザが乗車している電車がどこかの駅に到着したと推定する。
【００２９】
そして、電車毎乗車確度計算手段１０２は、モードが「電車乗車」または「停止」になった時刻（モード推定時刻）と、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３に記憶されている各電車の走行予定を比較し、各電車についてユーザが乗車している確度（乗車確度）を計算する。また、電車毎乗車確度計算手段１０２は、計算した乗車確度で、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３に記憶された乗車確度を更新する。
【００３０】
乗車電車・最寄駅決定手段１０４は、計算された乗車確度に基づいて、ユーザが乗車している交通機関を特定する。具体的には、乗車電車・最寄駅決定手段１０４は、計算された乗車確度が最も高い交通機関を、ユーザが乗車している交通機関と特定する。さらに、乗車電車・最寄駅決定手段１０４は、交通機関を特定する際にモード推定時刻と比較した発着予定時刻に対応する発着場所を、ユーザの発着場所と特定する。乗車電車・最寄駅決定手段１０４は、例えば、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３に格納されている各電車の乗車確度から、ユーザの乗車電車と最寄駅を決定する。
【００３１】
乗車電車・最寄駅送信手段１０５は、特定されたユーザの乗車電車と最寄駅とを外部に送信する。
【００３２】
モード受信手段１０１と、電車毎乗車確度計算手段１０２と、乗車電車・最寄駅決定手段１０４と、乗車電車・最寄駅送信手段１０５とは、プログラム（交通機関特定プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。プログラムは、例えば、交通機関特定システムを搭載する携帯端末の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、モード受信手段１０１、電車毎乗車確度計算手段１０２、乗車電車・最寄駅決定手段１０４および乗車電車・最寄駅送信手段１０５として動作してもよい。
【００３３】
また、モード受信手段１０１と、電車毎乗車確度計算手段１０２と、乗車電車・最寄駅決定手段１０４と、乗車電車・最寄駅送信手段１０５とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３は、例えば、磁気ディスク装置などにより実現される。
【００３４】
次に、本実施形態の乗車電車・最寄駅特定システム１００の動作を説明する。以下の説明において、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３には、各電車のＩＤと走行予定リストがあらかじめ登録されているものとする。また、電車一覧リストのポインタは、走行予定リストのいずれの要素も指していないものとし、また、各電車の乗車確度の初期値は０とする。以下、電車リストのポインタがいずれの要素も指していない状態のことを、「現在状態がカラ」と記すこともある。
【００３５】
また、乗車電車・最寄駅特定システム１００は、モード推定システムから様々な種類のモードを受信するが、ここでは、ユーザが電車に乗車しているときのみ動作するものとする。したがって、乗車電車・最寄駅特定システム１００は、ユーザが電車に乗車した時（すなわち、モードが「電車乗車」以外から「電車乗車」になった時）に起動し、ユーザが電車に乗車している間（すなわち、モードが「電車乗車」→「停止」→「電車乗車」→「停止」→・・と変化している間）に動作し、ユーザが電車から降車した時（すなわち、モードが「電車乗車」または「停止」以外になった時）に終了するものとする。
【００３６】
また、乗車電車・最寄駅特定システム１００は、モード推定システムから受信することを期待するモード（以下、「期待モード」と記す。）を格納する期待モード記憶部（図示せず）を備えているものとする。期待モード記憶部は、初期値として「電車乗車」を格納し、それ以降は、モード推定システムからモード「電車乗車」を受信したら「停止」に更新され、モード「停止」を受信したら「電車乗車」に更新される。
【００３７】
図４は、本実施形態の交通機関特定システムの動作例を示すフローチャートである。まず、モード受信手段１０１は、モード推定システムからユーザのモードとモード推定時刻（ｔ１とする）を受信する（ステップＳ１）。受信したモードが「電車乗車」で期待モードが「電車乗車」の場合（ステップＳ２におけるｙｅｓ）、モード受信手段１０１は、次に受信を期待するモードである「停止」を期待モード記憶部に格納する（ステップＳ３）。
【００３８】
次に、電車毎乗車確度計算手段１０２は、走行している各電車について、ユーザの乗車確度を計算する（ステップＳ４〜Ｓ７）。以下、各ステップの処理を具体的に説明する。
【００３９】
まず、電車毎乗車確度計算手段１０２は、初期状態か否か判断する（ステップＳ４）。すなわち、電車毎乗車確度計算手段１０２は、ユーザが電車に乗車した直後で、全電車の乗車確度が０か否かを判断する。
【００４０】
ユーザが電車に乗車した直後で、全電車の乗車確度が０のとき（ステップＳ４におけるｙｅｓ）、電車毎乗車確度計算手段１０２は、各電車について、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３に記憶されている走行予定リストの中で、時刻がｔ１に最も近く、発着状態が「発車」である要素を特定する（ステップＳ５）。ここで、時刻がｔ１に最も近い時刻をｔ２とする。
【００４１】
電車毎乗車確度計算手段１０２は、各電車の現在状態を更新する。すなわち、電車毎乗車確度計算手段１０２は、電車一覧リストの電車ごとのポインタが差す要素をそれぞれ更新する。そして、電車毎乗車確度計算手段１０２は、ｔ１とｔ２の差分の絶対値を乗車確度とする（ステップＳ６）。
【００４２】
一方、ユーザが電車に乗車した直後ではない場合（ステップＳ４におけるｎｏ）、電車毎乗車確度計算手段１０２は、各電車の現在状態を更新する（ステップＳ７）。具体的には、電車毎乗車確度計算手段１０２は、現在状態として格納されている走行予定リストの要素を、１つ右の要素（すなわち、後の時刻の要素）にずらし、この要路に格納されている時刻をｔ２とする。そして、電車毎乗車確度計算手段１０２は、現在状態として格納されている時刻ｔ１とｔ２の差の絶対値を乗車確度とする（ステップＳ６）。
【００４３】
なお、ステップＳ４において、電車毎乗車確度計算手段１０２は、モードが「乗車電車」になったときを、ユーザが電車に乗車した直後と判断すればよい。
【００４４】
次に、乗車電車・最寄駅決定手段１０４は、乗車確度の値が最も小さい１台以上の電車を、ユーザの乗車電車候補と特定し、特定した各電車の最寄駅をユーザの最寄駅候補と特定する（ステップＳ８）。具体的には、乗車電車・最寄駅決定手段１０４は、ユーザの乗車電車候補を特定した後、ｔ１と比較したｔ２を要素とする走行予定リストの駅を最寄駅候補と特定する。
【００４５】
最後に、乗車電車・最寄駅送信手段１０５は、候補として特定した１つ以上の（乗車電車、乗車電車の最寄駅）のペアを、外部システムに送信する（ステップＳ９）。
【００４６】
一方、ステップＳ２において、受信したモードが「電車乗車」ではない場合、または、期待モードが「電車乗車」ではない場合（ステップＳ２におけるｎｏ）、さらに、受信したモードが「停止」で期待モードが「停止」ならば（ステップＳ１０におけるｙｅｓ）、モード受信手段１０１は、次に受信を期待するモードである「電車乗車」を期待モード記憶部に格納する（ステップＳ１１）。その後、ステップＳ４以降の処理が行われる。
【００４７】
一方、ステップＳ１０において、受信したモードが「停止」でない場合、または、期待モードが「停止」でない場合（ステップＳ１０におけるｎｏ）、モード受信手段１０１は、ユーザが電車から降車したと判定し、処理を終了する。
【００４８】
なお、上記説明では、電車毎乗車確度計算手段１０２が、ｔ１とｔ２の差の絶対値を乗車確度として計算する場合について説明した（図４におけるステップＳ６参照）。他にも、電車毎乗車確度計算手段１０２は、モードとともに受信した時刻ｔ１と、電車の現在状態を示す時刻ｔ２の差の絶対値を、モードを受信するたびに乗車確度に加算することで、乗車確度を計算してもよい。この場合、ステップＳ６における計算式は、「乗車確度＋｜ｔ１−ｔ２｜→乗車確度」と表わすことができる。
【００４９】
ｔ１とｔ２の差の絶対値を乗車確度として計算する方法（以下、方法（ｉ）と記す。）では、受信した最新のモード推定時刻に駅に発着した電車が複数存在する場合、乗車電車候補も複数台になる。一方、ｔ１とｔ２の差の絶対値をモードを受信するたびに乗車確度に加算して計算する方法（以下、方法（ｉｉ）と記す。）では、過去に受信したモード推定時刻と電車の発着時刻を考慮して乗車確度を求めているため、乗車電車を１台に特定できる可能性が高くなり、より好ましい。以下、この２つの方法を具体例を用いて説明する。
【００５０】
図５は、走行予定リストの例を示す説明図である。図５に例示する２台の電車（電車１と電車２）の走行予定リストが、それぞれ電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３に格納されているとする。この状態において、まず、モード受信手段１０１が、（１）モード「電車乗車」と時刻０８：０６を受信し、次に、（２）モード「停止」と時刻０８：０９を受信したとする。
【００５１】
（２）の情報を受信したとき、電車１と電車２の現在状態は、共に「０８：０９に駅に到着している」である。そのため、方法（ｉ）では電車１と電車２の乗車確度はそれぞれ０になり、どちらの電車に乗車しているか特定できない。
【００５２】
一方、方法（ｉｉ）では、（１）と（２）の両方を考慮して乗車確度が計算される。そのため、（２）の情報を受信したとき、電車１の乗車確度は０、電車２の乗車確度は２になる。そのため、乗車電車・最寄駅決定手段１０４は、ユーザが電車１に乗車していることを特定できる。この方法は、後述する実施形態においても同様に適用可能である。
【００５３】
また、本実施形態では、モードが「電車乗車」または「停止」になったモード推定時刻と、電車の発着状態が「発車」または「到着」である時刻とを比較して、ユーザの乗車電車と最寄駅が特定される場合について説明している。
【００５４】
一方、鉄道会社から公開されている時刻表からは、電車が経路上の各駅を「発車」する時刻しか特定できない場合がある。この場合、電車毎乗車確度計算手段１０２および乗車電車・最寄駅決定手段１０４は、モードが「電車乗車」になったモード推定時刻と、電車の発着状態が「発車」である時刻のみを比較して、ユーザの乗車電車および最寄駅を特定してもよい。
【００５５】
以上のように、本実施形態によれば、モード受信手段１０１が、モードと状態モード推定時刻とを受信し、受信したモードが、交通機関が発車または停車したことを示すモード（「電車乗車」または「停止」）の場合に、電車毎乗車確度計算手段１０２が、そのモードが推定された状態モード推定時刻と、発着予定時刻との差に応じて、交通機関ごとに乗車確度を計算する。そして、乗車電車・最寄駅決定手段１０４が、計算された乗車確度に基づいて、ユーザが乗車している交通機関を特定する。よって、企業が一般に公開している情報を利用して、ユーザが乗車している交通機関を特定できる。
【００５６】
すなわち、本実施形態では、パブリックな情報（各電車の走行予定）と、ユーザが保有している端末の状態に応じて取得できる情報（モード）のみを用いている。そのため、鉄道会社以外でも、ユーザの乗車電車および最寄駅を特定できる。
【００５７】
例えば、特許文献２に記載された方法では、現在地を取得するとともに、加速度および進行方向を検知する２つのセンサを利用しているが、本願発明では、例えば、加速度センサ単体で検知可能なユーザの状態を利用する点において、両者は実現方法が大きく異なると言える。
【００５８】
次に、本実施形態の第１の変形例を説明する。上記実施形態では、電車毎乗車確度計算手段１０２は、モードを受信すると、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３に記憶されているすべての電車の乗車確度を計算していた。一方、乗車確度の値が一定値以上になった電車は、ユーザが乗車している可能性が低いと考えられる。
【００５９】
そこで、電車毎乗車確度計算手段１０２は、乗車確度の値が一定値以上になった後は、モードを受信しても乗車確度を計算しないようにしてもよい。
【００６０】
図６は、第１の変形例における交通機関特定システムの動作例を示すフローチャートである。図６に例示するフローチャートは、図４に例示するフローチャートと比較して、ユーザが電車に乗車した直後ではない場合に判定処理（図４におけるステップＳ１２ａ）を行う点において異なる。
【００６１】
具体的には、ユーザが電車に乗車した直後ではない場合において（ステップＳ４におけるｎｏ）、乗車確度の値が一定値以上の場合（ステップＳ１２ａにおけるｙｅｓ）、電車毎乗車確度計算手段１０２は、現在状態の更新処理および乗車確度の計算処理を行わない。一方、乗車確度の値が一定値未満の場合（ステップＳ１２ａにおけるｎｏ）、ステップＳ７以降の処理が行われる。
【００６２】
このようにすることで、電車毎乗車確度計算手段１０２による計算時間が短縮され、乗車電車候補を早く絞り込むことができる。なお、この方法は、後述する実施形態においても同様に適用可能である。
【００６３】
次に、本実施形態の第２の変形例を説明する。上記実施形態では、モードが「電車乗車」で期待モードが「電車乗車」である状態と、モードが「停止」で期待モードが「停止」である状態のいずれの状態でもない場合、モード受信手段１０１は、ユーザが電車から降車したと判定して処理を終了していた。
【００６４】
このとき、乗車電車・最寄駅特定システム１００は、最後に受信したモード推定時刻と、その際の最寄駅を記憶しておいてもよい。そして、一定時間以内に再びモードが「電車乗車」になったときに、ユーザが降車した駅で電車を乗り換えたとみなして、電車毎乗車確度計算手段１０２は、記憶している最寄駅が走行予定リストに含まれる電車のみ、乗車確度を計算してもよい。
【００６５】
図７は、第２の変形例における交通機関特定システムの動作例を示すフローチャートである。図７に例示するフローチャートは、図４に例示するフローチャートと比較して、モード推定時刻と降車時刻とを比較する（ステップＳ１２ｂ，１２ｃ）点。および、全体の処理を終了する前に降車時刻と最寄駅とを記憶する処理（ステップＳ１３）が加わる点において異なる。
【００６６】
具体的には、ステップＳ１０において、受信したモードが「停止」でない場合、または、期待モードが「停止」でない場合（ステップＳ１０におけるｎｏ）、モード受信手段１０１は、ユーザが電車から降車したと判定し、降車時刻ｔ３と最寄駅とを記憶して（ステップＳ１３）、処理を終了する。
【００６７】
その後、処理が開始されると、モードを受信して期待モードと比較するステップＳ１〜ステップＳ３およびステップＳ１０からステップＳ１３の処理が行われる。
【００６８】
そして、ステップＳ４において、ユーザが電車に乗車した直後であって（ステップＳ４におけるｙｅｓ）、降車時刻ｔ３とｔ１との差が一定値以内の場合、ユーザは最寄駅で電車を乗り換えたと判断できる。そこで、電車毎乗車確度計算手段１０２は、降車時刻ｔ３とｔ１との差が一定値以内であって、走行予定リストの経路に、記憶された最寄駅が含まれない場合（ステップＳ１２ｂにおけるｙｅｓ）、電車毎乗車確度計算手段１０２は、その電車についての現在状態の更新処理および乗車確度の計算処理を行わない。一方、降車時刻ｔ３とｔ１との差が一定値を超える場合、または、降車時刻ｔ３とｔ１との差が一定値以内であっても、走行予定リストの経路に、記憶された最寄駅が含まれる場合、ステップＳ５以降の処理が行われる。
【００６９】
同様に、ステップＳ４において、ユーザが電車に乗車した直後ではなく（ステップＳ４におけるｎｏ）、降車時刻ｔ３とｔ１との差が一定値以内の場合も、ユーザは最寄駅で電車を乗り換えたと判断できる。そこで、電車毎乗車確度計算手段１０２は、降車時刻ｔ３とｔ１との差が一定値以内であって、走行予定リストの経路に、記憶された最寄駅が含まれない場合（ステップＳ１２ｃにおけるｙｅｓ）、電車毎乗車確度計算手段１０２は、その電車についての現在状態の更新処理および乗車確度の計算処理を行わない。一方、降車時刻ｔ３とｔ１との差が一定値を超える場合、または、降車時刻ｔ３とｔ１との差が一定値以内であっても、走行予定リストの経路に、記憶された最寄駅が含まれる場合、ステップＳ７以降の処理が行われる。
【００７０】
このようにすることで、電車毎乗車確度計算手段１０２による計算時間が短縮され、乗車電車候補を早く絞り込むことができる。なお、この方法は、後述する実施形態においても同様に適用可能である。
【００７１】
実施形態２．
次に、本発明による交通機関特定システムの第２の実施形態を説明する。第１の実施形態では、あらかじめ登録された走行予定を使用してユーザの乗車電車・最寄駅を特定した。しかし、電車の早着・遅延などで、電車が走行予定通りに走行していない場合、あらかじめ登録された走行予定を使用するだけでは、ユーザの乗車電車・最寄駅を正しく特定することは困難である。そこで、本実施形態では、この課題を解決するため、発着予定時刻との差異を示す時間（以下、早着遅延時間と記す。）を加味してユーザの乗車電車および最寄駅を特定する。
【００７２】
具体的には、あるユーザが使用する乗車電車・最寄駅特定システムが、ユーザの乗車電車を１本に特定したときに、モード推定時刻と走行予定から、この乗車電車が駅に予定より早く到着、または、遅く到着した時間（すなわち、早着遅延時間）を計算する。そして、その乗車電車・最寄駅特定システムが、他のユーザが使用する乗車電車・最寄駅特定システムに早着遅延時間を送信し、早着遅延時間を受信した乗車電車・最寄駅特定システムが、ユーザの乗車電車・最寄駅を特定するときに、この早着遅延時間を加味した電車の走行予定を使用する。
【００７３】
なお、本実施形態の説明では、あるユーザが使用する乗車電車・最寄駅特定システムが他の乗車電車・最寄駅特定システムに早着遅延時間を送信する場合を例示するが、早着遅延時間を特定した乗車電車・最寄駅特定システムそのものが、早着遅延時間を使用してもよいことは勿論である。
【００７４】
図８は、本発明による交通機関特定システムの第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。第２の実施形態の交通機関特定システムは、複数の乗車電車・最寄駅特定システム１１０と、早着遅延管理サーバ２００とを備えている。また、本実施形態の説明において、各乗車電車・最寄駅特定システム１１０は、ユーザが利用する携帯端末にそれぞれ搭載されているものとする。各乗車電車・最寄駅特定システム１１０と、早着遅延管理サーバ２００とは、通信ネットワーク網９９を介して相互に接続される。
【００７５】
また、図８に示すように、ユーザが利用する携帯端末は、乗車電車・最寄駅特定システム１１０の他、加速度センサ、モード推定システム、情報配信サービスを実現する機能を含んでいてもよい。なお、図８において、ユーザの携帯端末２およびユーザの携帯端末３の構成を省略しているが、その内容は、ユーザの携帯端末１と同様である。
【００７６】
図８を参照して、本実施形態の交通機関特定システムの概要を説明する。ユーザの携帯端末で、交通機関の早着遅延が検出され、通信ネットワーク網を介して、その情報が早着遅延管理サーバ２００に送信される。送信遅延情報を受信した早着遅延管理サーバ２００は、その情報を各携帯端末に送信する。送信遅延情報を受信した各携帯端末は、それ以降、早着遅延時間を考慮して乗車電車を特定する。
【００７７】
図９は、本実施形態の乗車電車・最寄駅特定システム１１０の構成例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。
【００７８】
図９に例示する乗車電車・最寄駅特定システム１１０は、モード受信手段１０１αと、電車毎乗車確度計算手段１０２αと、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３と、乗車電車・最寄駅決定手段１０４αと、乗車電車・最寄駅送信手段１０５と、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６と、乗車電車早着遅延時間計算手段１０７と、乗車電車早着遅延時間送信手段１０８と、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９と、早着遅延時間受信手段１０ａとを含む。
【００７９】
モード受信手段１０１αは、モード推定システムからユーザの現在の移動状態を示すモードとモード推定時刻を受信する。モード受信手段１０１αは、ユーザの乗車電車が１台に特定されていない場合に、このモードとモード推定時刻を電車毎乗車確度計算手段１０２αに送信する。また、モード受信手段１０１αは、ユーザの乗車電車が１台に特定されている場合、このモードとモード推定時刻を、後述する乗車電車早着遅延時間計算手段１０７に送信する。
【００８０】
電車毎乗車確度計算手段１０２αは、交通機関ごとに乗車確度を計算する。具体的には、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、モード受信手段１０１αからモードとモード推定時刻を受信すると、各電車について、モードが「電車乗車」または「停止」になった時刻と、電車の現在状態の時刻（すなわち、発着予定時刻）にこの電車（交通機関）の早着遅延時間を加算した値を比較して乗車確度を計算する。そして、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、計算した乗車確度を電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３に格納する。
【００８１】
なお、交通機関の早着遅延時間は、後述する電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に格納されており、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に記憶された早着遅延時間を利用して、乗車確度を計算する。すなわち、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、モード推定時刻と、発着予定時刻に早着遅延時間を加算した時刻との差に応じて、交通機関ごとに乗車確度を計算する。
【００８２】
乗車電車・最寄駅決定手段１０４αは、計算された乗車確度に基づいて、ユーザが乗車している交通機関を特定する。具体的には、乗車電車・最寄駅決定手段１０４αは、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３に格納されている各電車の乗車確度から、ユーザの乗車電車と最寄駅を決定し、乗車電車・最寄駅送信手段１０５に送信する。なお、乗車確度に基づいて交通機関を特定する方法は、乗車電車・最寄駅決定手段１０４が、交通機関を特定する方法と同様である。
【００８３】
また、乗車電車・最寄駅決定手段１０４αは、交通機関の候補が１つのときに、ユーザが乗車している交通機関の早着遅延時間を計算し、後述する乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６に記憶する。具体的には、乗車電車・最寄駅決定手段１０４αは、乗車電車の候補が１台であるときに、この乗車電車の早着遅延時間を計算し、計算した早着遅延時間をこの乗車電車のＩＤと対応付けて、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６に格納する。
【００８４】
乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６は、ユーザが乗車している交通機関の早着遅延時間を記憶する。具体的には、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６は、ユーザが乗車している電車のＩＤと、その電車の早着遅延時間とを記憶する。
【００８５】
乗車電車早着遅延時間計算手段１０７は、モード受信手段１０１αからモードとモード推定時刻を受信する。また、乗車電車早着遅延時間計算手段１０７は、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６に記憶された交通機関の識別情報から、ユーザの乗車している交通機関を特定する。そして、乗車電車早着遅延時間計算手段１０７は、特定した交通機関の走行予定を電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３から抽出し、抽出した走行予定と受信したモードが「電車乗車」または「停止」であるモード推定時刻とから、乗車電車の早着遅延時間を計算する。乗車電車早着遅延時間計算手段１０７は、計算した早着遅延時間を特定した交通機関と対応づけて乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６に格納する。
【００８６】
乗車電車早着遅延時間送信手段１０８は、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６に格納されている交通機関の早着遅延時間を他の装置に送信する。具体的には、乗車電車早着遅延時間送信手段１０８は、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６に格納されている乗車電車のＩＤと早着遅延時間を早着遅延管理サーバ２００に送信する。
【００８７】
電車毎早着遅延時間記憶手段１０９は、走行している各交通機関の早着遅延時間を記憶する。図１０は、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９が記憶する情報の例を示す説明図である。電車毎早着遅延時間記憶手段１０９は、図１０に例示するように、電車ＩＤと早着遅延時間のペアを１つ以上記憶する。なお、図１０（ａ）は、初期状態で何も登録されていない状態を示し、図１０（ｂ）は、電車ＩＤと早着遅延時間のペアが１つ登録されている状態を示す。
【００８８】
早着遅延時間受信手段１０ａは、早着遅延管理サーバ２００から交通機関の識別情報（例えば、電車ＩＤ）と早着遅延時間とを受信し、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に記憶する。
【００８９】
モード受信手段１０１αと、電車毎乗車確度計算手段１０２αと、乗車電車・最寄駅決定手段１０４αと、乗車電車・最寄駅送信手段１０５と、乗車電車早着遅延時間計算手段１０７と、乗車電車早着遅延時間送信手段１０８と、早着遅延時間受信手段１０ａとは、プログラム（交通機関特定プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【００９０】
また、モード受信手段１０１αと、電車毎乗車確度計算手段１０２αと、乗車電車・最寄駅決定手段１０４αと、乗車電車・最寄駅送信手段１０５と、乗車電車早着遅延時間計算手段１０７と、乗車電車早着遅延時間送信手段１０８と、早着遅延時間受信手段１０ａとは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３と、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６と、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９とは、例えば、磁気ディスク装置などにより実現される。
【００９１】
図１１は、本実施形態の早着遅延管理サーバ２００の構成例を示すブロック図である。図１１に例示する早着遅延管理サーバ２００は、早着遅延時間受信手段２０１と、乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２と、早着遅延時間送信手段２０３とを含む。
【００９２】
早着遅延時間受信手段２０１は、乗車電車・最寄駅特定システム１１０から交通機関の識別情報（例えば、電車ＩＤ）と早着遅延時間を受信する。
【００９３】
乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２は、早着遅延時間の送信先装置の位置を特定可能な情報を記憶する。具体的には、乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２は、ネットワークを介して通信を行うことができる乗車電車・最寄駅特定システム１１０の連絡先を送信先装置の位置を特定可能な情報として格納する。連絡先は、例えば、ＩＰアドレスなどで表わされる。乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２は、例えば、磁気ディスク装置などにより実現される。
【００９４】
なお、本実施形態では、乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２には、乗車電車・最寄駅特定システム１１０の連絡先を格納する場合について説明するが、乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２が格納する情報は、乗車電車・最寄駅特定システム１１０そのもののアドレスでなくてもよい。例えば、乗車電車・最寄駅特定システム１１０が他の装置に記憶された情報を参照して処理を行う場合、乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２は、乗車電車・最寄駅特定システム１１０が参照する他の装置の連絡先を格納していてもよい。
【００９５】
早着遅延時間送信手段２０３は、早着遅延時間受信手段２０１が受信した交通機関の識別情報（例えば、電車ＩＤ）と早着遅延時間を、乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２に記憶されているすべての乗車電車・最寄駅特定システム１１０に送信する。
【００９６】
次に、本実施形態の交通機関特定システムの動作を説明する。第１の実施形態の場合と同様に、電車一覧リストのポインタは、走行予定リストのいずれの要素も指していないものとし、また、各電車の乗車確度の初期値は０とする。さらに、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６には、情報が記憶されていないものとする。
【００９７】
図１２は、本実施形態の乗車電車・最寄駅特定システム１１０の動作例を示すフローチャートである。モード受信手段１０１がモードおよびモード推定時刻ｔ１を受信し、期待モードと比較する処理および期待モードを更新するステップＳ２１〜ステップＳ２３およびステップＳ３４〜ステップＳ３５の処理は、図４に示すステップＳ１〜ステップＳ３およびステップＳ１０〜ステップＳ１１の処理と同様である。
【００９８】
ここで、ユーザの乗車電車が１台に特定されていない場合、すなわち、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６に情報が記憶されていない場合（ステップＳ２４におけるｙｅｓ）、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、走行している各電車について、ユーザの乗車確度を計算する（ステップＳ２５〜Ｓ２７およびステップＳ３０）。以下、各ステップの処理を具体的に説明する。
【００９９】
まず、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、初期状態か否か判断する（ステップＳ２５）。すなわち、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、ユーザが電車に乗車した直後で、全電車の乗車確度が０か否かを判断する。
【０１００】
ユーザが電車に乗車した直後で、全電車の乗車確度が０のとき（ステップＳ２５におけるｙｅｓ）、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、各電車について、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３に記憶されている走行予定リストの中で、以下の条件を満たす要素を特定する。この条件を満たす要素とは、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に格納されている対応する電車の早着遅延時間を加算したときにｔ１に最も時刻が近く、発着状態が「発車」である要素である（ステップＳ２６）。ここで、早着遅延時間を加算した時刻がｔ１に最も近い時刻をｔ２とする。
【０１０１】
電車毎乗車確度計算手段１０２αは、各電車の現在状態を更新する。すなわち、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、電車一覧リストの電車ごとのポインタが差す要素をそれぞれ更新する。そして、電車毎乗車確度計算手段１０２は、ｔ１−（ｔ２＋早着遅延時間）の絶対値を乗車確度とする（ステップＳ２７）。
【０１０２】
一方、ユーザが電車に乗車した直後ではない場合（ステップＳ２５におけるｎｏ）、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、各電車の現在状態を更新する（ステップＳ３０）。具体的には、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、現在状態として格納されている走行予定リストの要素を、１つ右の要素（すなわち、後の時刻の要素）にずらし、この要路に格納されている時刻をｔ２とする。そして、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、現在状態に格納されている時刻をｔ２としたときに、ｔ１−（ｔ２＋早着遅延時間）の絶対値を乗車確度とする（ステップＳ２７）。
【０１０３】
次に、乗車電車・最寄駅決定手段１０４αは、乗車確度の値が最も小さい１台以上の電車を、ユーザの乗車電車候補と特定し、特定した各電車の最寄駅をユーザの最寄駅候補と特定する。具体的には、乗車電車・最寄駅決定手段１０４αは、ユーザの乗車電車候補を特定した後、ｔ１と比較したｔ２を要素とする走行予定リストの駅を最寄駅候補と特定する。
【０１０４】
さらに、乗車電車の候補が１台の場合、乗車電車・最寄駅決定１０４αは、この乗車電車のＩＤとこの乗車電車の早着遅延時間（ｔ１−ｔ２）を乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６に格納する（ステップＳ２８）。そして、乗車電車・最寄駅送信手段１０５は、候補として特定した１つ以上の（乗車電車、乗車電車の最寄駅）のペアを、外部システムに送信する（ステップＳ２９）。
【０１０５】
一方、ステップＳ２４において、ユーザの乗車電車が１台に特定されている場合、すなわち、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６に電車ＩＤが格納されている場合（ステップＳ２４におけるｎｏ）、乗車電車早着遅延時間計算手段１０７は、乗車電車の現在状態を更新する（ステップＳ３１）。
【０１０６】
具体的には、乗車電車早着遅延時間計算手段１０７は、現在状態として格納されている走行予定リストの要素を、１つ右の要素（すなわち、後の時刻の要素）にずらし、この要路に格納されている時刻をｔ２とする。そして、乗車電車早着遅延時間計算手段１０７は、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６に格納されている早着遅延時間を（ｔ１−ｔ２）に更新する（ステップＳ３２）。
【０１０７】
乗車電車早着遅延時間送信手段１０８は、この電車ＩＤと早着遅延時間を早着遅延管理サーバ２００に送信する（ステップＳ３３）。
【０１０８】
なお、図１２には示していないが、早着遅延時間受信手段１０ａは、早着遅延管理サーバ２００から電車ＩＤと早着遅延時間を受信したときに、この電車ＩＤと早着遅延時間を電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に格納する。
【０１０９】
具体的には、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９にこの電車ＩＤを含む行がすでに存在するとき、早着遅延時間受信手段１０ａは、この行の早着遅延時間を、受信した早着遅延時間に更新する。この電車ＩＤを含む行が存在しないとき、早着遅延時間受信手段１０ａは、新たに行を作成し、受信した電車ＩＤと早着遅延時間を電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に格納する。
【０１１０】
次に、本実施形態の早着遅延管理サーバ２００の動作を説明する。図１３は、本実施形態の早着遅延管理サーバ２００の動作例を示すフローチャートである。
【０１１１】
早着遅延時間受信手段２０１が、電車ＩＤと早着遅延時間を受信すると（ステップＳ５１）、早着遅延時間送信手段２０３は、乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２に格納されているすべての乗車電車・最寄駅特定システム１１０に、この電車ＩＤと早着遅延時間を送信する（ステップＳ５２）。
【０１１２】
なお、上記説明では、早着遅延管理サーバ２００が、乗車電車・最寄駅特定システム１１０から電車ＩＤと早着遅延時間を受信する場合について説明したが、乗車電車・最寄駅特定システム１１０以外の他の外部装置から電車ＩＤと早着遅延時間を受信してもよい。早着遅延管理サーバ２００は、例えば、ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）などのソーシャルメディア上に投稿されたコメントから、電車ＩＤと早着遅延時間を抽出してもよい。
【０１１３】
以上のように、本実施形態によれば、早着遅延管理サーバ２００の早着遅延時間送信手段２０３が、乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２に記憶された送信先装置へ、交通機関の識別情報および早着遅延時間を送信し、乗車電車・最寄駅特定システム１１０の早着遅延時間受信手段１０ａが、受信した交通機関の識別情報および早着遅延時間を電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に格納する。そして、電車毎乗車確度計算手段１０２αが、発着予定時刻に早着遅延時間を加算した時刻と、状態モード推定時刻との差に応じて、交通機関ごとに乗車確度を計算する。
【０１１４】
よって、第１の実施形態の効果に加え、電車の早着・遅延などで、電車が走行予定通りに走行していない場合であっても、ユーザが乗車している交通機関を特定することが可能になる。
【０１１５】
次に、第２の実施形態の変形例を説明する。第２の実施形態では、早着遅延管理サーバ２００が、電車ＩＤと早着遅延時間を受信すると、乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２に記憶された乗車電車・最寄駅特定システム１１０に電車ＩＤと早着遅延時間を送信していた。
【０１１６】
このような構成の代わりに、乗車電車・最寄駅特定システム１１０が早着遅延管理サーバ２００に対して電車ＩＤと早着遅延時間を要求し、着遅延管理サーバ２００が、その要求に応じて電車ＩＤと早着遅延時間を返信してもよい。
【０１１７】
図１４は、第２の実施形態の変形例の乗車電車・最寄駅特定システム１１０αの構成例を示すブロック図である。第２の実施形態の乗車電車・最寄駅特定システム１１０と比較し、早着遅延時間受信手段１０ａが早着遅延時間取得手段１０ｂに置き換わっている。
【０１１８】
早着遅延時間取得手段１０ｂは、早着遅延管理サーバ２００から各電車の電車ＩＤと早着遅延時間を定期的に取得し、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に格納する。具体的には、早着遅延時間取得手段１０ｂは、早着遅延管理サーバ２００に対し、各電車の電車ＩＤと早着遅延時間を定期的に要求する。
【０１１９】
図１５は、第２の実施形態の変形例の早着遅延管理サーバ２００αの構成例を示すブロック図である。早着遅延管理サーバ２００αは、早着遅延時間受信手段２０１αと、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９αと、早着遅延情報要求受信手段２０４とを含む。
【０１２０】
電車毎早着遅延時間記憶手段１０９αは、電車ＩＤと早着遅延時間とを対応付けて記憶する。
【０１２１】
早着遅延時間受信手段２０１αは、電車ＩＤと早着遅延時間を受信し、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９αに格納する。
【０１２２】
早着遅延情報要求受信手段２０４は、外部から早着遅延情報の要求を受信すると、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９αに格納されている、１つ以上の（電車ＩＤ、早着遅延時間）のペアを要求元に送信する。
【０１２３】
このような構成の場合にも、第１の実施形態の効果に加え、電車の早着・遅延などで、電車が走行予定通りに走行していない場合であっても、ユーザが乗車している交通機関を特定することが可能になる。
【実施例１】
【０１２４】
以下、具体的な実施例により本発明を説明するが、本発明の範囲は以下に説明する内容に限定されない。第１の実施例は、第１の実施形態に対応する。
【０１２５】
図１６は、乗車電車・最寄駅特定システム１００を利用した携帯端末の例を示すブロック図である。図１６に例示する携帯端末は、加速度センサ９１と、モード推定システム９２と、乗車電車・最寄駅特定システム１００と、乗車電車・最寄駅情報活用システム９３とを備えている。
【０１２６】
加速度センサ９１は、速度の時間変化率である加速度を計測し、加速度データをモード推定システム９２に送信する。
【０１２７】
モード推定システム９２は、受信した加速度データから、携帯端末を所有するユーザの現在のモード（歩行、走行、停止、電車乗車、自転車乗車、自動車乗車など）を推定し、モードを乗車電車・最寄駅特定システム１００に送信する。
【０１２８】
乗車電車・最寄駅特定システム１００は、モード推定システム９２からモード「電車乗車」を受信した時に、それ以降に受信した１回以上のモードからユーザの乗車電車と最寄駅を特定する。そして、乗車電車・最寄駅特定システム１００は、乗車電車と最寄駅を乗車電車・最寄駅情報活用システム９３に送信する。
【０１２９】
乗車電車・最寄駅情報活用システム９３は、受信したユーザの乗車電車と最寄駅を活用したサービスをユーザに提供する。サービスとして、例えば、特定された最寄駅周辺のイベント情報を携帯端末のディスプレイ上に表示する、などが考えられる。
【０１３０】
なお、図１６に示すモード推定システム、乗車電車・最寄駅特定システム１００、乗車電車・最寄駅情報活用システムは、ユーザが所有する携帯端末内ではなく、クラウドサーバ上で動作してもよい。この構成は、後述する実施例においても同様に適用可能である。
【０１３１】
例えば、加速度センサ９１がユーザの携帯端末に搭載され、モード推定システム９２、乗車電車・最寄駅特定システム１００および乗車電車・最寄駅情報活用システム９３が、それぞれクラウドサーバ上に配置されてもよい。この場合、例えば、携帯端末で検知された加速度データがクラウドサーバ上に送信されて最寄駅が特定された後、乗車電車・最寄駅情報活用システム９３が、その最寄駅の周辺にある店舗の広告や、イベント情報、天気の情報や周辺の混雑状況を携帯端末に送信してもよい。そして、これらの情報を受信した携帯端末が、必要に応じて選択された情報を画面に表示してもよい。
【０１３２】
また、最寄駅が特定された携帯端末は、特定された最寄駅に紐付いた処理を実行してもよい。例えば、最寄駅に紐付いてスケジュールが管理されている場合、携帯端末は、そのスケジュール情報を画面に表示するようにしてもよい。
【０１３３】
また、モード推定システム９２が外部サーバで実現されていてもよい。この場合、携帯端末は、加速度センサ９１が検知した加速度データを外部サーバのモード推定システム９２に送信し、推定結果をモード推定システム９２から受信するようにしてもよい。
【０１３４】
また、乗車電車・最寄駅情報活用システム９３が外部のシステムによって実現されていてもよい。この場合、携帯端末に格納しきれない多数の情報を入手することが可能になる。
【０１３５】
また、乗車電車・最寄駅特定システム１００が参照する情報の一部を、他の装置が備えるようにしてもよい。例えば、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３に記憶される情報の一部である走行予定リストを、他の装置から読み込んでもよい。このようにすることで、メンテナンスされたパブリックな情報を利用することが可能になる。
【０１３６】
以下の説明では、乗車確度は、図４のステップＳ６で説明した計算方法（｜ｔ１−ｔ２｜→乗車確度）を利用して算出されるとする。具体的には、乗車確度は、時刻ｔ１と時刻ｔ２の差分の絶対値を分で表した値が用いられるものとし、この差分値を元の乗車確度に加算して算出されるものとする。
【０１３７】
例えば、ｔ１＝０８：０５、ｔ２＝１０：００の場合、乗車確度は、｜ｔ１−ｔ２｜＝１１５＝１４５と計算される。
【０１３８】
以下、初期状態が図２に示す状態であるものとし、期待モードが「電車乗車」であるとする。
［動作１−１］
初期状態で、乗車電車・最寄駅特定システム１００が、モード「電車乗車」と時刻「０８：０６」を受信したとする（図４におけるステップＳ１）。
【０１３９】
このとき、受信したモードが「電車乗車」で期待モードが「電車乗車」なので（ステップＳ２におけるｙｅｓ）、期待モードが「停止」に更新される（ステップＳ３）。この後、電車毎乗車確度計算手段１０２は、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３の電車一覧リストに格納されている各電車の乗車確度を計算する（ステップＳ４〜ステップＳ７）。ここでは、全電車の乗車確度が０なので（ステップＳ４におけるｙｅｓ）、電車毎乗車確度計算手段１０２は、各電車の走行予定リストから現在状態を特定する。
【０１４０】
（電車１の場合）
電車１の発着状態が「発車」で、受信したモード推定時刻「０８：０６」に最も近い要素は１番目の要素である。そこで、電車毎乗車確度計算手段１０２は、電車一覧リストの中でＩＤが「電車１」である要素の現在状態へのポインタに、この要素へのポインタを格納する。また、電車毎乗車確度計算手段１０２は、この要素の乗車確度を｜０８：０６−０８：０６｜＝０に更新する。
【０１４１】
（電車２の場合）
電車２の発着状態が「発車」で、受信したモード推定時刻「０８：０６」に最も近い要素は３番目の要素である。そこで、電車毎乗車確度計算手段１０２は、電車一覧リストの中でＩＤが「電車２」である要素の現在状態へのポインタに、この要素へのポインタを格納する。また、電車毎乗車確度計算手段１０２は、この要素の乗車確度を｜０８：０６−０８：０６｜＝０に更新する。
【０１４２】
（電車３の場合）
電車３の発着状態が「発車」で、受信したモード推定時刻「０８：０６」に最も近い要素は１番目の要素である。そこで、電車毎乗車確度計算手段１０２は、電車一覧リストの中でＩＤが「電車３」である要素の現在状態へのポインタに、この要素へのポインタを格納する。また、電車毎乗車確度計算手段１０２は、この要素の乗車確度を｜０８：０６−１９：０６｜＝６６０に更新する。
【０１４３】
乗車電車・最寄駅決定手段１０４は、電車一覧リストにおいて、乗車確度の値が最も小さい電車である電車１と電車２をユーザの乗車電車候補と特定する。そして、乗車電車・最寄駅決定手段１０４は、電車１の最寄駅である池袋か電車２の最寄駅である新橋をユーザの最寄駅候補と特定する（ステップＳ８）。最後に、乗車電車・最寄駅送信手段１０５は、特定した（電車１、池袋）と（電車２、新橋）を出力する（ステップＳ９）。
【０１４４】
［動作１−２］
次に、乗車電車・最寄駅特定システム１００が、モード「停止」と時刻「０８：０９」を受信したとする（ステップＳ１）。
【０１４５】
このとき、受信したモードが「停止」で期待モードが「停止」なので（ステップＳ１０におけるｙｅｓ）、期待モードが「電車乗車」に更新される（ステップＳ１１）。この後、電車毎乗車確度計算手段１０２は、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３の電車一覧リストに格納されている各電車の乗車確度を計算する（ステップＳ４〜ステップＳ７）。
【０１４６】
ここでは、全電車の乗車確度のうち、０でない乗車確度が存在するので（ステップＳ４におけるｎｏ）、電車毎乗車確度計算手段１０２は、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３の電車一覧リストを更新する。
【０１４７】
（電車１の場合）
電車毎乗車確度計算手段１０２は、電車１の現在状態を指すポインタを、走行予定リストの一つ隣の要素にずらし、乗車確度を｜０８：０９−０８：０９｜＝０に更新する。
【０１４８】
（電車２の場合）
電車毎乗車確度計算手段１０２は、電車２の現在状態をさすポインタを、走行予定リストの一つ隣の要素にずらし、乗車確度を｜０８：０９−０８：１１｜＝２に更新する。
【０１４９】
（電車３の場合）
電車毎乗車確度計算手段１０２は、電車３の現在状態をさすポインタを、走行予定リストの一つとなりの要素にずらし、乗車確度を｜０８：０９−１９：１１｜＝６６２に更新する。
【０１５０】
乗車電車・最寄駅決定手段１０４は、電車一覧リストにおいて、乗車確度の値が最も小さい電車である電車１をユーザの乗車電車候補と特定する。そして、乗車電車・最寄駅決定手段１０４は、電車１の最寄駅である大塚をユーザの最寄駅候補と特定する（ステップＳ８）。最後に、乗車電車・最寄駅送信手段１０５は、特定した（電車１、大塚）を出力する（ステップＳ９）。
【０１５１】
［動作１−３］
次に、乗車電車・最寄駅特定システム１００が、モード「走行」と時刻「０８：２０」を受信したとする（ステップＳ１）。
【０１５２】
このとき、受信したモードが「走行」で期待モードが「電車乗車」なので（ステップＳ２におけるｎｏ、かつ、ステップＳ１０におけるｎｏ）、電車毎乗車確度計算手段１０２は、ユーザが電車から下車したと判断し、処理を終了する。
【実施例２】
【０１５３】
次に、本発明の第２の実施例を説明する。第２の実施例は、第２の実施形態に対応する。本実施例を、図８に示す例を用いて説明する。
【０１５４】
本実施例では、図８に示すように、交通機関特定システムが、乗車電車・最寄駅特定システム１１０を含む（起動している）携帯端末１〜３と、早着遅延管理サーバ２００とを備えているとする。以下、携帯端末ｘ（ｘ＝１〜３）に含まれる乗車電車・最寄駅特定システム１１０を、それぞれ乗車電車・最寄駅特定システム１１０−ｘ（ｘ＝１〜３）とする。
【０１５５】
また、各乗車電車・最寄駅特定システム１１０の電車毎早着遅延時間記憶手段１０９は、図１０（ａ）に示す通り、初期状態とする。
【０１５６】
図１７は、乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２が記憶する情報の例を示す説明図である。早着遅延管理サーバ２００の乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２は、図１７に示す通り、起動している３つの乗車電車・最寄駅特定システム１１０−ｘ（ｘ＝１〜３）のＩＰアドレスを格納しているとする。
【０１５７】
以下、（ｉ）〜（ｉｉｉ）の動作を説明する。
（ｉ）乗車電車・最寄駅特定システム１１０−１が、電車１の早着遅延を検出して早着遅延管理サーバ２００に電車１のＩＤと早着遅延時間を送信する（下記［動作２−１］〜［動作２−３］）。
【０１５８】
（ｉｉ）早着遅延管理サーバ２００が、乗車電車・最寄駅特定システム１１０−１から受信した電車ＩＤと早着遅延時間を、起動しているすべての乗車電車・最寄駅特定システムに送信する（下記［動作２−４］,［動作２−５］）。
【０１５９】
（ｉｉｉ）乗車電車・最寄駅特定システム１１０−２が、早着遅延管理サーバ２００から受信した電車ＩＤと早着遅延時間を参照して、ユーザの乗車電車を特定する（下記［動作２−６］）。
【０１６０】
以下、初期状態が図２に示す状態であるものとし、期待モードが「電車乗車」であるとする。
［動作２−１］
初期状態で、乗車電車・最寄駅特定システム１１０−１のモード受信手段１０１αが、モード「電車乗車」と時刻「０８：０６」を受信したとする（図１２におけるステップＳ２１）。このとき、受信したモードが「電車乗車」で期待モードが「電車乗車」なので（ステップＳ２２におけるｙｅｓ）、モード受信手段１０１αは、期待モードを「停止」に更新する（ステップＳ２３）。
【０１６１】
また、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６の乗車電車のＩＤには、何も格納されていないため（ステップＳ２４におけるｙｅｓ）、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３の電車一覧リストに格納されている各電車の乗車確度を計算する（ステップＳ２５〜ステップＳ２７およびステップＳ３０）。
【０１６２】
具体的には、全電車の乗車確度が０なので（ステップＳ２５におけるｙｅｓ）、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、後述のように各電車の走行予定リストから現在状態を特定し、乗車確度を計算する。
【０１６３】
（電車１の場合）
電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に電車１の早着遅延時間は格納されていないため、早着遅延時間は考慮されない。電車１の発着状態が「発車」で、受信したモード推定時刻「０８：０６」に最も近い要素は１番目の要素である。そこで、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、電車一覧リストの中でＩＤが「電車１」である要素の現在状態へのポインタに、この要素へのポインタを格納する。また、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、この要素の乗車確度を｜０８：０６−０８：０６｜＝０に更新する。
【０１６４】
（電車２の場合）
電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に電車２の早着遅延時間は格納されていないため、早着遅延時間は考慮されない。電車２の発着状態が「発車」で、受信したモード推定時刻「０８：０６」に最も近い要素は３番目の要素である。そこで、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、電車一覧リストの中でＩＤが「電車２」である要素の現在状態へのポインタに、この要素へのポインタを格納する。また、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、この要素の乗車確度を｜０８：０６−０８：０６｜＝０に更新する。
【０１６５】
（電車３の場合）
電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に電車３の早着遅延時間は格納されていないため、早着遅延時間は考慮されない。電車３の発着状態が「発車」で、受信したモード推定時刻「０８：０６」に最も近い要素は１番目の要素である。そこで、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、電車一覧リストの中でＩＤが「電車３」である要素の現在状態へのポインタに、この要素へのポインタを格納する。また、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、この要素の乗車確度を｜０８：０６−１９：０６｜＝６６０に更新する。
【０１６６】
乗車電車・最寄駅決定手段１０４αは、電車一覧リストにおいて、乗車確度の値が最も小さい電車である電車１と電車２をユーザの乗車電車候補と特定する。そして、乗車電車・最寄駅決定手段１０４αは、電車１の最寄駅である池袋か電車２の最寄駅である新橋をユーザの最寄駅候補と特定する（ステップＳ２８）。最後に、乗車電車・最寄駅送信手段１０５は、特定した（電車１、池袋）と（電車２、新橋）を出力する（ステップＳ２９）。
【０１６７】
［動作２−２］
次に、乗車電車・最寄駅特定システム１１０−１のモード受信手段１０１αが、モード「停止」と時刻「０８：０９」を受信したとする（ステップＳ２１）。このとき、受信したモードが「停止」で期待モードが「停止」なので（ステップＳ３４におけるｙｅｓ）、モード受信手段１０１αは、期待モードを「電車乗車」に更新する（ステップＳ３５）。
【０１６８】
乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６の乗車電車のＩＤには、何も格納されていないため（ステップＳ２４におけるｙｅｓ）、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３の電車一覧リストに格納されている各電車の乗車確度を計算する（ステップＳ２５〜ステップＳ２７およびステップＳ３０）。以下、各電車の計算方法は、［動作２−１］に示す方法と同様のため、説明を省略する。
【０１６９】
乗車電車・最寄駅決定手段１０４αは、電車一覧リストにおいて、乗車確度の値が最も小さい電車である電車１をユーザの乗車電車候補と特定する。そして、乗車電車・最寄駅決定手段１０４αは、電車１の最寄駅である大塚をユーザの最寄駅候補と特定する。
【０１７０】
さらに、乗車電車・最寄駅決定手段１０４αは、乗車電車の候補が１台であるため、この乗車電車のＩＤ「電車１」を乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６に格納する（ステップＳ２８）。最後に、乗車電車・最寄駅送信手段１０５は、特定した（電車１、大塚）を出力する（ステップＳ２９）。
【０１７１】
［動作２−３］
次に、乗車電車・最寄駅特定システム１１０−１のモード受信手段１０１αが、モード「走行」と時刻「０８：１１」を受信したとする（ステップＳ２１）。モード受信手段１０１αは、受信したモードが「電車乗車」で期待モードが「電車乗車」なので（ステップＳ２２におけるｙｅｓ）、期待モードを「停止」に更新する（ステップＳ２３）。
【０１７２】
乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６には電車ＩＤ「電車１」が格納されているため（ステップＳ２４におけるｎｏ）、乗車電車早着遅延時間計算手段１０７は、電車１の現在状態を更新し（ステップＳ３１）、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６の早着遅延時間を（０８：１０−０８：１１）＝−１に更新する（ステップＳ３２）。そして、乗車電車早着遅延時間送信手段１０８は、電車ＩＤ「電車１」と早着遅延時間「−１」を早着遅延管理サーバ２００に送信する（ステップＳ３３）。
【０１７３】
［動作２−４］
早着遅延管理サーバ２００の早着遅延時間受信手段２０１は、乗車電車・最寄駅特定システム１１０から電車ＩＤ「電車１」と早着遅延時間「−１」を受信する（ステップＳ５１）。早着遅延時間送信手段２０３は、乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２に格納されている乗車電車・最寄駅特定システム１１０−１〜３に、この情報を送信する（ステップＳ５２）。
【０１７４】
［動作２−５］
乗車電車・最寄駅特定システム１１０−１〜３の早着遅延時間受信手段１０ａは、早着遅延管理サーバ２００から電車ＩＤ「電車１」と早着遅延時間「−１」を受信し、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に格納する。この結果、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９は、図１０（ｂ）に示す情報を記憶する状態になる。
【０１７５】
［動作２−６］
乗車電車・最寄駅特定システム１１０−２のモード受信手段１０１αが、モード「電車乗車」と時刻「０８：１２」を受信したとする（ステップＳ２１）。このとき、受信したモードが「電車乗車」で期待モードが「電車乗車」なので（ステップＳ２２におけるｙｅｓ）、モード受信手段１０１αは、期待モードを「停止」に更新する（ステップＳ２３）。
【０１７６】
また、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６の乗車電車のＩＤには、何も格納されていないため（ステップＳ２４におけるｙｅｓ）、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３の電車一覧リストに格納されている各電車の乗車確度を計算する（ステップＳ２５〜ステップＳ２７およびステップＳ３０）。
【０１７７】
具体的には、全電車の乗車確度が０なので（ステップＳ２５におけるｙｅｓ）、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、後述のように各電車の走行予定リストから現在状態を特定し、乗車確度を計算する。
【０１７８】
（電車１の場合）
電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に電車１の早着遅延時間「−１」が格納されている。そのため、電車１の発着が「発車」で、早着遅延時間「−１」を加算した時刻が受信したモード推定時刻「０８：１２」に最も近い要素は５番目の要素である。そこで、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、電車一覧リストの中でＩＤが「電車１」である要素の現在状態へのポインタに、この要素へのポインタを格納する。また、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、この要素の乗車確度を｜０８：１２−（０８：１４−００：０１）｜＝１に更新する。
【０１７９】
このように、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に早着遅延時間が格納されている場合、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、上述する電車１についての乗車確度を算出するような動作を行う。
【０１８０】
（電車２の場合）
電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に電車２の早着遅延時間は格納されていないため、早着遅延時間は考慮されない。電車２の発着状態が「発車」で、受信したモード推定時刻「０８：１２」に最も近い要素は５番目の要素である。そこで、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、電車一覧リストの中でＩＤが「電車２」である要素の現在状態へのポインタに、この要素へのポインタを格納する。また、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、この要素の乗車確度を｜０８：１２−０８：１２｜＝０に更新する。
【０１８１】
（電車３の場合）
電車毎早着遅延時間記憶手段１０９に電車３の早着遅延時間は格納されていないため、早着遅延時間は考慮されない。電車３の発着状態が「発車」で、受信したモード推定時刻「０８：１２」に最も近い要素は１番目の要素である。そこで、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、電車一覧リストの中でＩＤが「電車３」である要素の現在状態へのポインタに、この要素へのポインタを格納する。また、電車毎乗車確度計算手段１０２αは、この要素の乗車確度を｜０８：１２−１９：０６｜＝６５４に更新する。
【０１８２】
乗車電車・最寄駅決定手段１０４αは、電車一覧リストにおいて、乗車確度の値が最も小さい電車である電車２をユーザの乗車電車候補と特定する。そして、乗車電車・最寄駅決定手段１０４αは、電車２の最寄駅である品川をユーザの最寄駅候補と特定する（ステップＳ２８）。最後に、乗車電車・最寄駅送信手段１０５は、特定した（電車２、品川）を出力する（ステップＳ２９）。
【０１８３】
次に、本発明による交通機関特定システムの概要を説明する。図１８は、本発明による交通機関特定システムの概要を示すブロック図である。本発明による交通機関特定システムは、所定の発着場所（例えば、駅）からの交通機関（例えば、電車）の発着予定時刻を記憶する運行予定記憶手段８１（例えば、電車毎走行予定・乗車確度記憶手段１０３）と、ユーザの移動状態を示す状態モード（例えば、「電車乗車」、「停車」など）と、その状態モードが推定された時刻である状態モード推定時刻とを受信し、受信した状態モードが、交通機関が発車または停車したことを示すモード（例えば、「電車乗車」、「停車」など）の場合に、その状態モードが推定された状態モード推定時刻と発着予定時刻との差に応じて、交通機関ごとに乗車確度を計算する乗車確度計算手段８２と（例えば、モード受信手段１０１および電車毎乗車確度計算手段１０２）、計算された乗車確度に基づいて、ユーザが乗車している交通機関を特定する交通機関特定手段８３（例えば、乗車電車・最寄駅決定手段１０４）とを備えている。
【０１８４】
そのような構成により、企業が一般に公開している情報を利用して、ユーザが乗車している交通機関を特定できる。
【０１８５】
また、交通機関特定手段８３は、交通機関を特定する際に状態モード推定時刻と比較した発着予定時刻に対応する発着場所を、ユーザの発着場所と特定してもよい。そのような構成により、交通機関だけでなく、ユーザの現在の最寄り駅を特定することが可能になる。
【０１８６】
また、乗車確度計算手段８２は、特定された発着場所でユーザが交通機関を降車したと判定された後、交通機関が発車したことを示す状態モード（例えば、「電車乗車」）を受信したときに、その状態モードが推定された状態モード推定時刻と、降車したと判定された時刻との差が予め定めた期間よりも短い場合、発着場所を経路に含まない交通機関の乗車確度の計算処理を抑制してもよい。この場合、計算時間が短縮され、乗車電車の候補を早く絞り込むことができる。
【０１８７】
また、乗車確度計算手段８２は、すでに算出された乗車確度が予め定められた基準以下の交通機関について、乗車確度の計算処理を抑制してもよい。この場合でも、計算時間が短縮され、乗車電車の候補を早く絞り込むことができる。
【０１８８】
また、交通機関特定システムは、各交通機関の早着遅延時間を記憶する早着遅延時間記憶手段（例えば、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９）を備えていてもよい。そして、乗車確度計算手段８２は、状態モード推定時刻と、発着予定時刻に早着遅延時間を加算した時刻との差に応じて、交通機関ごとに乗車確度を計算してもよい。そのような構成により、電車の早着・遅延などで、電車が走行予定通りに走行していない場合であっても、ユーザが乗車している交通機関を特定することが可能になる。
【０１８９】
また、交通機関特定システムは、外部装置（例えば、早着遅延管理サーバ２００）から受信した交通機関の識別情報および早着遅延時間を早着遅延時間記憶手段に格納する早着遅延時間受信手段（例えば、早着遅延時間受信手段１０ａ，早着遅延時間取得手段１０ｂ）を備えていてもよい。
【０１９０】
また、早着遅延時間受信手段（例えば、早着遅延時間取得手段１０ｂ）は、交通機関の識別情報および早着遅延時間を外部装置（例えば、早着遅延管理サーバ２００）に要求してもよい。
【０１９１】
また、交通機関特定システムは、早着遅延時間を管理する早着遅延管理サーバ（例えば、早着遅延管理サーバ２００）を備えていてもよい。そして、早着遅延管理サーバは、早着遅延時間の送信先装置（例えば、乗車電車・最寄駅特定システム１１０）の位置を特定可能な情報を記憶する送信先記憶手段（例えば、乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段２０２）と、送信先記憶手段に記憶された送信先装置へ、交通機関の識別情報および早着遅延時間を送信する第一早着遅延時間送信手段（例えば、早着遅延時間送信手段２０３）とを含んでいてもよい。そして、早着遅延時間受信手段は、第一早着遅延時間送信手段から受信した交通機関の識別情報および早着遅延時間を早着遅延時間記憶手段に格納してもよい。
【０１９２】
また、早着遅延管理サーバが、各交通機関の早着遅延時間を記憶する管理用早着遅延時間記憶手段（例えば、電車毎早着遅延時間記憶手段１０９α）と、外部装置（例えば、乗車電車・最寄駅特定システム１１０）からの要求に応じて、管理用早着遅延時間記憶手段に記憶された各交通機関の早着遅延時間を、要求元の外部装置へ送信する第二早着遅延時間送信手段（例えば、早着遅延情報要求受信手段２０４）とを含むようにしてもよい。そして、早着遅延時間受信手段は、第二早着遅延時間送信手段から受信した交通機関の識別情報および早着遅延時間を早着遅延時間記憶手段に格納してもよい。
【０１９３】
また、交通機関特定システムは、ユーザが乗車している交通機関の早着遅延時間を記憶する乗車交通機関記憶手段（例えば、乗車電車・早着遅延時間記憶手段１０６）と、受信した状態モードが、交通機関が発車または停車したことを示すモードの場合に、その状態モードが推定された状態モード推定時刻と、乗車交通機関記憶手段に記憶された早着遅延時間から特定される交通機関の発着予定時刻とから、ユーザが乗車している交通機関の早着遅延時間を計算する乗車交通機関早着遅延時間計算手段（例えば、乗車電車早着遅延時間計算手段１０７）と、計算した交通機関の早着遅延時間を外部装置に送信する乗車交通機関早着遅延時間送信手段（例えば、乗車電車早着遅延時間送信手段１０８）とを備えていてもよい。
【０１９４】
また、乗車交通機関早着遅延時間計算手段は、計算した交通機関の早着遅延時間で乗車交通機関記憶手段に記憶された早着遅延時間を更新してもよい。
【０１９５】
また、交通機関特定システムは、交通機関特定手段８３により特定された情報を外部装置に送信する送信手段（例えば、乗車電車・最寄駅送信手段１０５）を備えていてもよい。
【０１９６】
また、運行予定記憶手段８１は、所定の発着場所からの交通機関の発着予定時刻と、ユーザがその交通機関に乗車している確度を示す乗車確度とを対応付けて記憶してもよい。そして、乗車確度計算手段８２は、計算した乗車確度で、運行予定記憶手段８１に記憶された乗車確度を更新してもよい。そして、交通機関特定手段８３は、運行予定記憶手段８１に記憶された乗車確度に基づいて、ユーザが乗車している交通機関を特定してもよい。
【符号の説明】
【０１９７】
１００，１１０  乗車電車・最寄駅特定システム
１０１，１０１α  モード受信手段
１０２，１０２α  電車毎乗車確度計算手段
１０３  電車毎走行予定・乗車確度記憶手段
１０４，１０４α  乗車電車・最寄駅決定手段
１０５  乗車電車・最寄駅送信手段
１０６  乗車電車・早着遅延時間記憶手段
１０７  乗車電車早着遅延時間計算手段
１０８  乗車電車早着遅延時間送信手段
１０９，１０９α  電車毎早着遅延時間記憶手段
１０ａ  早着遅延時間受信手段
１０ｂ  早着遅延時間取得手段
２００，２００α  早着遅延管理サーバ
２０１，２０１α  早着遅延時間受信手段
２０２  乗車電車・最寄駅特定システム情報記憶手段
２０３  早着遅延時間送信手段
２０４  早着遅延情報要求受信手段
【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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【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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【図１９】
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