(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の送信元からそれぞれ非同期に送信されるプローブデータを受信するデータ受信部と、
前記データ受信部により受信されたプローブデータを蓄積するデータ蓄積部と、
前記データ受信部が未受信のプローブデータがある状況で、前記データ蓄積部内のプローブデータを用いて、未受信のプローブデータと前記データ蓄積部内のプローブデータとを合わせたプローブデータ全体のデータ分布を推定するデータ分布推定部とを有することを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記データ処理装置は、更に、
それぞれに異なるデータ分布が表される複数のデータ分布情報を記憶するデータ分布情報記憶部を有し、
前記データ分布推定部は、
前記データ受信部が未受信のプローブデータがある状況で、前記データ蓄積部内のプローブデータのデータ分布を算出し、前記複数のデータ分布情報の中から、算出したデータ分布に近似するデータ分布が表されているデータ分布情報を選択し、選択したデータ分布情報に表されているデータ分布に基づき、プローブデータ全体のデータ分布を推定することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記データ分布推定部は、
統計的検定手法により、前記複数のデータ分布情報の中から、算出したデータ分布に近似するデータ分布が表されているデータ分布情報を選択することを特徴とする請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記データ処理装置は、更に、
前記データ受信部により受信されたプローブデータのデータ分布を学習し、それぞれに異なるデータ分布が表される複数のデータ分布情報を生成するデータ分布学習部を有し、
前記データ分布情報記憶部は、
前記データ分布学習部により生成された複数のデータ分布情報を記憶することを特徴とする請求項２又は３に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記データ分布学習部は、
クラスタリング手法により、前記データ受信部により受信されたプローブデータのデータ分布を学習し、複数のデータ分布情報を生成することを特徴とする請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記データ処理装置は、更に、
前記データ受信部によるプローブデータの受信が完了した後に、前記データ受信部により受信されたプローブデータ全体のデータ分布を算出するデータ分布算出部と、
プローブデータについてのデータ処理要求が発生した際に、データ処理要求の発生時点で前記データ受信部が未受信のプローブデータがあるか否かを判断し、未受信のプローブデータがあると判断した場合は、前記データ分布推定部にデータ分布の推定を指示し、前記データ受信部が未受信のプローブデータがなく前記データ受信部によるプローブデータの受信が完了したと判断した場合は、前記データ分布算出部にデータ分布の算出を指示するデータ処理指示部とを有することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記データ処理指示部は、
前記データ分布算出部により算出されたデータ分布及び前記データ分布推定部により推定されたデータ分布のいずれかを用いて、前記データ処理要求に対する応答を生成し、
前記データ処理要求の要求元に、生成した応答を出力するとともに、前記応答の生成に用いられたデータ分布が前記データ分布算出部により算出されたデータ分布及び前記データ分布推定部により推定されたデータ分布のいずれであるかを表す通知を出力することを特徴とする請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記データ受信部は、
プローブデータを受信する期間がデータ受信期間として指定されており、
前記データ処理指示部は、
プローブデータについてのデータ処理要求が発生した際に、データ処理要求の発生時点で前記データ受信部のデータ受信期間が終了していなければ、未受信のプローブデータがあると判断し、データ処理要求の発生時点で前記データ受信部のデータ受信期間が終了していれば、未受信のプローブデータがなく前記データ受信部によるプローブデータの受信が完了していると判断することを特徴とする請求項６又は７に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記データ受信部は、
プローブデータの受信数が指定受信数として指定されており、
前記データ処理指示部は、
プローブデータについてのデータ処理要求が発生した際に、データ処理要求の発生時点で前記データ受信部が指定受信数分のプローブデータを受信していなければ、未受信のプローブデータがあると判断し、データ処理要求の発生時点で前記データ受信部が指定受信数分のプローブデータを受信していれば、未受信のプローブデータがなく前記データ受信部によるプローブデータの受信が完了していると判断することを特徴とする請求項６又は７に記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
前記データ蓄積部は、
前記データ受信部によるプローブデータの受信が完了した際に、蓄積しているプローブデータを破棄することを特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
データ受信部と、データ蓄積部と、データ分布推定部とを有するコンピュータが行うデータ処理方法であって、
前記データ受信部が、複数の送信元からそれぞれ非同期に送信されるプローブデータを受信するデータ受信ステップと、
前記データ蓄積部が、前記データ受信ステップにより受信されたプローブデータを所定の蓄積領域に蓄積するデータ蓄積ステップと、
未受信のプローブデータがある状況で、前記データ分布推定部が、前記蓄積領域内のプローブデータを用いて、未受信のプローブデータと前記蓄積領域内のプローブデータとを合わせたプローブデータ全体のデータ分布を推定するデータ分布推定ステップとを有することを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１２】
データ受信部と、データ蓄積部と、データ分布推定部とを有するコンピュータに、
前記データ受信部が、複数の送信元からそれぞれ非同期に送信されるプローブデータを受信するデータ受信ステップと、
前記データ蓄積部が、前記データ受信ステップにより受信されたプローブデータを所定の蓄積領域に蓄積するデータ蓄積ステップと、
未受信のプローブデータがある状況で、前記データ分布推定部が、前記蓄積領域内のプローブデータを用いて、未受信のプローブデータと前記蓄積領域内のプローブデータとを合わせたプローブデータ全体のデータ分布を推定するデータ分布推定ステップとを実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ分布を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
分散的に配置された複数のセンサ装置（以下「プローブ装置」又は「プローブ」という）により取得された情報（以下「プローブデータ」という）を集約して利用する、テレマティクス技術において、プローブデータを即時に反映したサービスを提供したいという要求がある。
本明細書では、このようなプローブデータ利用の即時性を高める方法について説明を行う。
とくに、プローブデータ集約に係る時間を短縮する方法について説明を行う。
【０００３】
従来のプローブデータ利用に関する技術として、プローブデータが集約済みであることを前提とした各種機能の実現方法が開示されている。
例えば、特許文献１及び特許文献２においては、過去の交通情報を統計処理して用いることにより現在の交通情報を予測する場合において、直近の交通情報を精度良く予測するための手法が開示されている。
また、プローブデータの集約方法に関する技術として、プローブ装置と、プローブデータを集約するサーバ装置間の通信手段が開示されている。
例えば、特許文献３においては、プローブ装置にてプローブデータの重要度を判定し、重要度の高いプローブデータを優先的に送信することにより、プローブデータ利用の即時性を高める方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−８４４７９号公報
【特許文献２】特開２０１１−２１５９７９号公報
【特許文献３】特開２００９−２０６８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術においては、プローブデータを利用する際には、プローブデータ集約サーバ装置において集約が完了するまでは、プローブデータ利用サービスにおいてプローブデータが利用できないという課題がある。
このため、従来技術においては、リアルタイムと称する場合であっても、プローブデータ利用サービスにおいて、プローブデータが利用可能となるまでに時間の遅れが生じるという課題がある。
【０００６】
この発明は、上記のような課題を解決することを主な目的の一つとしており、プローブデータの集約が完了する前にプローブデータを早期に利用可能にすることを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係るデータ処理装置は、
複数の送信元からそれぞれ非同期に送信されるプローブデータを受信するデータ受信部と、
前記データ受信部により受信されたプローブデータを蓄積するデータ蓄積部と、
前記データ受信部が未受信のプローブデータがある状況で、前記データ蓄積部内のプローブデータを用いて、未受信のプローブデータと前記データ蓄積部内のプローブデータとを合わせたプローブデータ全体のデータ分布を推定するデータ分布推定部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、未受信のプローブデータがある状況で、データ蓄積部内のプローブデータを用いて、未受信のプローブデータとデータ蓄積部内のプローブデータとを合わせたプローブデータ全体のデータ分布を推定するため、プローブデータの集約が完了する前に、プローブデータを利用可能な状態にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１に係るプローブデータ集約装置の構成例を示す図。
【図２】実施の形態１に係るプローブデータ集約装置の動作の概要を示すフローチャート図。
【図３】実施の形態１に係るデータ分布学習処理を示すフローチャート図。
【図４】実施の形態１に係るデータ要求応答処理を示すフローチャート図。
【図５】実施の形態１及び２に係るプローブデータ集約装置のハードウェア構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態１．
本実施の形態を説明するにあたり、まず、プローブデータの集約における課題をより詳細に説明する。
以下では、車輌に搭載された速度計などをプローブとして交通情報を推定する場合を例に説明する。
【００１１】
一般に、車輌とプローブデータ集約サーバ装置との間の通信は間欠的であり、車輌にて交通情報が計測されてからプローブデータ集約サーバ装置に送信されるまでには通信間隔に応じた時間の遅れが存在する。
通信間隔としては、例えば１０分や１時間などの一定間隔であったり、駐車時や渋滞検出時などの特定イベント発生時であったりする。
上記通信間隔によって生じるプローブデータ集約にかかる時間の遅れについて、より詳細に述べる。
簡単のため、各車輌の通信間隔が１０分で固定である場合について説明する。
このとき、各車輌の通信は非同期的であるので、プローブデータ集約サーバ装置においては、各車輌から送信されるプローブデータがランダムな間隔で受信され、１０分経過した後に全ての車輌からプローブデータが集約されることとなる。
言い換えれば、現在時刻より１０分以上前のプローブデータは全ての車輌について受信が完了した状態であり、現在時刻から１０分前までのプローブデータは、一部の車輌についてのみ受信が完了した状態である。
また、現在時刻から１０分前までのプローブデータは、現在時刻に近いほどデータ量が少なく、過去に遡るほどデータ量が多くなるという性質をもつ。
すなわち、例えば１分前のデータに基づく交通情報の推定は信頼性が低いが、９分前のデータに基づく交通情報の推定は１０分前のデータに基づく交通情報の推定に近い信頼性を持つ。
【００１２】
従来技術においてはプローブデータの持つこのような性質には言及されておらず、集約途中の状態にあるプローブデータをプローブデータ利用サービスに提供する方法については開示も示唆もされていない。
以下では全ての車輌について受信が完了した状態を集約完了状態、一部の車輌についてのみ受信が完了した状態を集約途中状態と呼ぶ。
【００１３】
従来技術においては、特許文献１及び特許文献２に開示されているように、集約完了状態のプローブデータを用いた交通情報の予測や推定を行う手段について開示されているが、集約途中状態のプローブデータの扱いについては開示も示唆もされていない。
このような構成においては、プローブデータが集約完了状態となるまでプローブデータが利用できないため、プローブデータ利用における即時性が損なわれるという課題がある。
このような課題に対して、通信間隔を短縮することで即時性を高めることが容易に考えられるが、通信間隔の短縮は、プローブの消費電力や通信費用、通信帯域、サーバ負荷などのコスト増となるため現実的ではない。
【００１４】
また、特許文献３においては、プローブにおいて、渋滞の発生等の事前に定義された特定のイベントを検出することにより、プローブデータの重要度を判定し、重要度の高低によって通信間隔を可変とすることで、プローブデータ利用の即時性を高める手段が開示されている。
このような構成においては、事前に定義された特定のイベントに関する情報については即時性を高めることが可能であるが、イベントが発生していない領域における情報については即時性を高めることに寄与しないという課題がある。
また、異なる目的を持った複数のプローブデータ利用サービスに対してプローブデータを提供する際には、用途ごとに適切なイベントを定義する必要があるだけで無く、複数のイベントのいずれかの重要度が高まる度にプローブデータを送信することとなるため、結果として通信間隔を短縮することと同様にコスト増となり、現実的ではない。
【００１５】
本実施の形態では、集約途中の状態にあるプローブデータを、プローブデータ利用サービスにおいて利用可能な情報として提供可能とするプローブデータ集約装置を説明する。
より具体的には、本実施の形態に係るプローブデータ集約装置は、受信したプローブデータをデータ蓄積部に蓄積するとともに、集約途中の状態にあり、未受信のプローブデータがある状況で、データ蓄積部内のプローブデータを用いて、未受信のプローブデータとデータ蓄積部内のプローブデータとを合わせたプローブデータ全体のデータ分布を推定する。
このため、本実施の形態に係るプローブデータ集約装置によれば、プローブデータ利用サービスにおいて、プローブデータ利用の即時性を高めるという効果を得ることができる。
また、本実施の形態に係るプローブデータ集約装置により、プローブデータ利用の即時性を維持したまま、通信コスト等を低減するという効果も得ることができる。
【００１６】
図１は、実施の形態１におけるプローブデータ集約装置の構成例を示す図である。
【００１７】
図１において、プローブデータ集約装置００２は、プローブ装置００１から送信されるプローブデータを受信し、これを集約して、プローブデータ利用サービス００３に提供する。
プローブデータ集約装置００２は、データ処理装置の例に相当する。
【００１８】
プローブ装置００１は、センサ類１００とデータ送信部１１０を備える。
センサ類１００は、例えば位置や速度、温度などの物理量や、機器の操作履歴などを計測するものである。
データ送信部１１０は、センサ類１００によって計測されたデータを任意の通信手段によって、プローブデータ集約装置００２へ送信するものである。
データ送信部１１０は、あらかじめプローブデータ集約装置００２との間で決められた条件に従って、例えば一定間隔またはイベント発生時などにプローブデータを送信する。
なお、プローブ装置００１は複数存在し、各プローブ装置００１はそれぞれ非同期にプローブデータを送信する。
【００１９】
プローブデータ利用サービス００３は、プローブデータ集約装置００２によって集約されたプローブデータを用いてサービスを提供するものである。
例えば、車輌をプローブとした場合における、道路情報案内サービスや、設備機器をプローブとした場合における、遠隔保守サービスなどである。
【００２０】
プローブデータ集約装置００２は、データ受信部２００、データ記録部２１０、データ分布算出部２１１、データ要求応答部２２０、データ分布学習部２３０、データ分布記録部２３１、データ分布推定部２３２、一時データ記録部２４０、データ処理方式判定部２４１を備える。
【００２１】
データ受信部２００は、プローブ装置００１のデータ送信部１１０から送信されたプローブデータを受信するものである。
【００２２】
データ記録部２１０は、データ受信部２００で受信したプローブデータを記録するものである。
データ記録部２１０は、データ受信部２００で受信した全てのプローブデータを永続的に記録可能であることが望ましい。
【００２３】
データ分布算出部２１１は、データ要求応答部２２０の要求に応じて、データ記録部２１０からプローブデータを抽出し、これをもとに算出したデータ分布をデータ要求応答部２２０に提供するものである。
データ分布の算出は、データベース分野において広く用いられているＳＱＬによる問い合わせのほか、確率密度推定や、線型補間などの統計処理により実現される。
【００２４】
データ要求応答部２２０は、プローブデータ利用サービス００３から、プローブデータについてのデータ処理要求を受信し、データ処理要求に合致するプローブデータ処理結果をプローブデータ利用サービス００３に提供するものである。
このとき、データ処理方式判定部２４１の判定結果に従って、データ分布算出部２１１またはデータ分布推定部２３２を呼び出し、プローブデータ処理を実施する。
プローブデータ利用サービス００３にプローブデータを提供する際には、プローブデータ処理結果だけでなく、プローブデータ処理に用いたデータ分布がデータ分布算出部２１１によって算出されたものか、あるいはデータ分布推定部２３２によって算出されたものかを区別するフラグや、データ分布推定部２３２によって算出された分布を用いた場合には、提供されるプローブデータ処理結果の信頼度指標を併せて提示することが望ましい。
さらに、プローブデータ利用サービス００３が複数の同様なサービスからなる場合には、想定される要求を事前に算出する先読み機能や、頻度の高い要求を保持するキャッシュ機能などを備えることが望ましい。
なお、データ要求応答部２２０は、後述するデータ処理方式判定部２４１とともに、データ処理指示部の例に相当する。
【００２５】
データ分布学習部２３０は、データ記録部２１０に蓄積されたプローブデータをもとに、クラスタリング手法などにより代表的なプローブデータの分布を算出するものである。
データ分布学習部２３０は、算出したデータ分布が示されるデータ分布情報を生成し、データ分布情報をデータ分布記録部２３１に記録させる。
データ分布情報は、データ分布推定部２３２においてデータ分布を推定する際に用いられる。
【００２６】
データ分布記録部２３１は、データ分布学習部２３０によって算出されたデータ分布が示されるデータ分布情報を記録するものである。
一般に、データ記録部２１０に記録されるプローブデータは膨大である一方で、データ分布学習部２３０によって算出される代表的なデータ分布には変化が少ないと考えられるため、データ分布学習部２３０によって算出されたデータ分布を記録して再利用することにより、データ記録部２１０に対するアクセス負荷の軽減ならびにデータ分布推定部２３２における処理時間の短縮の効果が得られる。
なお、データ分布記録部２３１は、データ分布情報記憶部の例に相当する。
【００２７】
データ分布推定部２３２は、データ要求応答部２２０の要求に応じて、一時データ記録部２４０からプローブデータを抽出し、これをもとにデータ分布記録部２３１に記録されたデータ分布情報のデータ分布から、最も尤もらしいデータ分布を推定しデータ要求応答部２２０に提供するものである。
プローブデータの特性から、一時データ記録部２４０に記録されるプローブデータは時間の経過と共に実際のデータ分布に近づくため、データ分布記録部２３１に記録されたデータ分布情報のデータ分布と一時データ記録部２４０に記録されたプローブデータから得られたデータ分布の重みを可変とし、集約されたプローブデータの量に応じて後者のデータ分布を優先的に反映する推定機能を備えることが望ましい。
【００２８】
一時データ記録部２４０は、データ受信部２００で受信したプローブデータを一時的に記録するものである。
一時データ記録部２４０は、データ受信部２００で受信した至近のプローブデータを短期的に保持するためのものであり、例えばメモリなどの高速なアクセスが可能であることが望ましい。
一時データ記録部２４０に記録するプローブデータは、あらかじめプローブ装置００１とプローブデータ集約装置００２との間で決められた条件に従って判定され、データ分布算出部２１１による統計処理を行うために十分な量のプローブデータが蓄積されるまでの期間を保持期間（データ受信期間）とし、データ分布算出部２１１による統計処理を行うために十分な量のプローブデータが蓄積された後には、該当するプローブデータは排除する。
また、データ処理方式判定部２４１による、集約完了状態の判定を容易にするため、集約が完了したプローブデータを管理する手段を備えることが望ましい。
例えば、プローブデータの送信間隔を１０分とした場合には、１０分前までのプローブデータは集約途中の状態にあるため、至近のプローブデータと判定し一時データ記録部２４０に保持するが、１０分より前のプローブデータは集約完了の状態となり、全てデータ記録部２１０に記録された状態となるため、一時データ記録部２４０からは排除する。
また、一時データ記録部２４０からプローブデータを排除する際には、排除したプローブデータのうち最も時刻の新しいプローブデータの時刻を記録することで、この時刻を参照することにより集約完了状態の判定を容易にする。
なお、一時データ記録部２４０は、データ蓄積部の例に相当する。
【００２９】
データ処理方式判定部２４１は、データ要求応答部２２０から与えられたデータ処理要求に対して、これを処理するためのプローブデータが一時データ記録部２４０において管理されているか否かを判定し、一時データ記録部２４０において管理されている場合は集約途中状態である（未受信のプローブデータがある）と判定し、そうでない場合は、集約完了状態である（未受信のプローブデータがない）と判定し、判定結果をデータ要求応答部２２０に提供する。
なお、データ処理方式判定部２４１は、前述のデータ要求応答部２２０とともに、データ処理指示部の例に相当する。
【００３０】
図２、図３、図４は、実施の形態１に係るプローブデータ集約装置００２の動作の概要を表すフローチャートである。
以下では、図２、図３、図４を用いて、本実施の形態に係るプローブデータ集約処理について説明する。
【００３１】
図２は、プローブデータ集約処理の動作の全体を表したフローチャートである。
【００３２】
ステップＳ１００において、データ受信部２００は、データ送信部１１０から送信されるプローブデータを受信し、これをデータ記録部２１０および一時データ記録部２４０にプローブデータを記録する。
【００３３】
ステップＳ１１０において、データ分布学習部２３０は、データ記録部２１０に記録されたプローブデータから代表的なデータ分布を抽出し、これをデータ分布情報としてデータ分布記録部２３１に記録する。
データ分布学習処理は、プローブデータ集約装置００２が提供しようとするプローブデータの種類ごとに実行される。
ステップＳ１１０の処理は、必ずしもステップＳ１００の処理と同期して行う必要は無く、例えば１日や１週間などの単位で必要に応じて更新を行うものである。
ステップＳ１１０の処理の詳細は図３にて述べる。
【００３４】
ステップＳ１２０において、データ要求応答部２２０は、プローブデータ利用サービス００３のデータ処理要求を受付け、データ処理要求に合致するプローブデータ処理結果をプローブデータ利用サービス００３に提供する。
ステップＳ１２０の処理は、ステップＳ１００におけるプローブデータの蓄積とステップＳ１１０におけるデータ分布の学習を前提としているが、これらとは独立にプローブデータ利用サービス００３の要求によって駆動されるものである。
ステップＳ１２０の処理の詳細は図４にて述べる。
【００３５】
図３は、データ分布学習処理（図２のＳ１１０）の動作を表したフローチャートである。
前述のように、データ分布学習処理は、プローブデータ集約装置００２が提供しようとするプローブデータの種類ごとに実行される。
プローブデータの種類とは、例えば、交通情報においては、ある時刻にある区間を車輌が通過する際の所要時間の期待値である。
これを推定するためにはプローブデータ集約装置００２において、例えば、同区間における通過所要時間の３０分ごとの分布、または、同時刻における近隣区間の平均通過所要時間の分布などを把握する必要がある。
データ分布学習処理は、データ記録部２１０に記録されたプローブデータから、このような分布を事前に算出し、代表的な分布を記録する処理である。
【００３６】
ステップＳ２００において、データ分布学習部２３０は、データ記録部２１０に記録されたプローブデータからデータ分布の学習に用いるプローブデータを抽出する。
プローブデータの抽出は、データ記録部２１０に記録されたプローブデータの同一項目内での時間的分布、または、異なる項目間の関係による空間的な分布、または、その両方を対象として実行可能であることが望ましい。
【００３７】
ステップＳ２１０において、データ分布学習部２３０は、ステップＳ２００において抽出されたプローブデータに対して、データ分布を算出する。
データ分布の算出は、ステップＳ２００と同様に、任意の時間的、空間的範囲を集計範囲として実行可能であることが望ましい。
また、データ分布の算出手法として、サンプル数が十分に多い場合には特異値分解やＷａｖｅｌｅｔ解析などの特徴抽出手法により低次元化してデータ分布の主要な特徴量のみを算出することが望ましいが、度数分布による直接的な手法を用いて算出してもよい。
また、サンプル数が十分に多くない場合には、カーネル密度推定やベイズ推定などの確率的分布推定手法により算出されることが望ましい。
【００３８】
ステップＳ２２０において、データ分布学習部２３０は、ステップＳ２１０において算出されたデータ分布から、代表的なデータ分布を抽出する。
代表的なデータ分布の抽出は、ｋ−ｍｅａｎｓ法やＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅなどのクラスタリング手法によって実現されることが望ましい。
また、データ分布推定対象に関する事前知識が十分である場合には、データ分布が類似することが期待される条件ごとにデータ分布の平均値を算出するなどの直接的な手法を用いて算出してもよい。
【００３９】
ステップＳ２３０において、データ分布学習部２３０は、ステップＳ２２０において算出された代表的なデータ分布をデータ分布情報とし、データ分布記録部２３１に記録する。
【００４０】
図４は、データ要求応答処理（図２のＳ１２０）の動作を表したフローチャートである。
【００４１】
ステップＳ３００において、データ要求応答部２２０は、プローブデータ利用サービス００３からのデータ処理要求を受け付け、データ処理要求に対する回答に必要な諸元を算出する。
データ処理要求とは、例えば、ある区間における最新の車輌通過所要時間の期待値の要求などである。
また、データ処理要求に対する回答に必要な諸元とは、例えば、前記車輌通過所要時間の期待値を算出するためのデータ分布算出に必要な、データ抽出項目やデータ抽出期間などである。
【００４２】
ステップＳ３１０において、データ要求応答部２２０は、ステップＳ３００において算出したデータ処理要求に対する回答に必要な諸元を、データ処理方式判定部２４１に渡す。
データ処理方式判定部２４１は、前記諸元をもとに、一時データ記録部２４０を参照し、データ分布算出に必要なプローブデータの集約が完了しているか否かを判定し、データ要求応答部２２０に返す。
データ要求応答部２２０は、データ処理方式判定部２４１による判定が、集約完了状態である場合にはステップＳ３２０へ処理を遷移し、集約途中状態である場合にはステップＳ３３０へ処理を遷移する。
【００４３】
ステップＳ３２０において、データ要求応答部２２０は、前記諸元をデータ分布算出部２１１に渡す。
データ分布算出部２１１は、前記諸元をもとにデータ記録部２１０から該当プローブデータを抽出し、ステップＳ２１０と同様の処理によりデータ分布を算出し、データ要求応答部２２０に返す。
【００４４】
ステップＳ３３０において、データ要求応答部２２０は、前記諸元をデータ分布推定部２３２に渡す。
データ分布推定部２３２は、前記諸元をもとに一時データ記録部２４０から該当プローブデータを抽出し、ステップＳ２１０と同様の処理によりデータ分布を算出する。
さらに、データ分布推定部２３２は、データ分布記録部２３１に記録されたデータ分布情報のうち代表的なデータ分布が示されているデータ分布情報を選択し、選択したデータ分布情報のデータ分布から、前記算出されたデータ分布に類似するデータ分布を抽出し、これをデータ分布の推定結果としてデータ要求応答部２２０に返す。
つまり、データ分布推定部２３２は、未受信のプローブデータと一時データ記録部２４０内のプローブデータとを合わせたプローブデータ全体（未受信のプローブデータが受信された際に得られるプローブデータ群）のデータ分布を推定し、推定したプローブデータ全体のデータ分布をデータ要求応答部２２０に返す。
推定結果としては、統計的検定手法により最も尤もらしいデータ分布を返すことが望ましいが、簡易にはユークリッド距離などにより最も近いデータ分布を返してもよい。
また、単一のデータ分布を返す必要は無く、類似度の高いデータ分布を類似度合いと共に返してもよい。
【００４５】
ステップＳ３４０において、データ要求応答部２２０は、ステップＳ３２０またはステップＳ３３０において算出されたデータ分布をもとに、プローブデータ利用サービス００３からのデータ処理要求に合わせた統計処理やデータ形式の変換処理などを行い、プローブデータ利用サービス００３に処理結果を回答する。
【００４６】
以上の構成により、プローブデータ集約方法において、プローブデータ集約装置において集約途中の状態にあるプローブデータに対しても、精度の良い統計量の算出を可能とし、プローブデータ利用サービスにおいて利用可能な情報として提供可能とする効果を得る。
【００４７】
このように、本実施の形態によれば、集約途中状態にあるプローブデータに対して、過去の実績データから学習されたデータ分布をもとに、集約途中状態にあるプローブデータのデータ分布を推定する手段を備えるという、従来技術には無い特徴により、集約途中状態にあるプローブデータに対しても精度の良い統計量の算出を可能とし、プローブデータ利用の即時性を高めるという効果を得る。
【００４８】
なお、以上の説明では、保持期間（データ受信期間）を基準にして集約完了状態にあるか集約途中状態にあるかが判定されていたが、これに代えて、プローブデータの受信数を基準にして集約完了状態にあるか集約途中状態にあるかを判定してもよい。
すなわち、データ受信部２００にプローブデータの受信数が指定受信数として指定されており、指定受信数分のプローブデータを受信するまではプローブデータが一時データ記録部２４０に記録されるようにする。
そして、プローブデータについてのデータ処理要求が発生した際に、データ処理要求の発生時点でデータ受信部２００が指定受信数分のプローブデータを受信していなければ、一時データ記録部２４０にプローブデータがあるので、データ処理方式判定部２１４は、集約途中状態である（未受信のプローブデータがある）と判断する。
【００４９】
実施の形態２．
本実施の形態では、実施の形態１で説明したプローブデータ集約装置００２を交通情報の収集に用いる場合について説明する。
【００５０】
近年、車載器機やスマートフォンをプローブとした交通情報のリアルタイム収集およびこれらのリアルタイムな交通情報を利用した経路案内などのサービスが実用化しつつある。
現在は、これらのプローブ機能は一部の利用者によって試験的に利用されている状態であるが、今後は広く一般の利用者にも普及する機能であると考えられる。
プローブ機能の普及により、プローブにより収集される交通情報は、空間的、時間的に密度が増していくと期待される。
一方で、プローブ機能の普及は、プローブデータの通信量の増加により、既存の通信インフラに多大な負荷を生じることが懸念されるため、頻繁なプローブデータの送信は好ましくない。
このため、プローブ機能の普及により、過去の交通情報については利用可能なデータ量が比例的に増加するが、至近の交通情報については利用可能なデータ量は比例的には増加せず、経済的または物理的な制約により頭打ちすることが想定される。
すなわち、交通情報の予測や推定においては、学習データ量の増加による統計的な精度向上は見込めるが、リアルタイムな交通情報を反映した直接的な精度向上は見込めず、現在発生している渋滞を回避したいという運転者の要求を満たすことは困難である。
【００５１】
実施の形態１で説明したプローブデータ集約装置を交通情報についてのプローブデータの集約に用いれば、集約途中状態にあるプローブデータを活用することにより、至近の交通情報を精度良く推定し、交通情報利用の即時性を向上する効果が期待される。
【００５２】
以下に、図１を用いて、プローブデータ集約装置を交通情報の収集に用いる場合の詳細について説明する。
以下では、主に実施の形態１との差分について述べている。
とくに言及がないものは、実施の形態１に準じるものとする。
【００５３】
本実施の形態において、集約の対象となるプローブデータは、車輌の位置、速度、加減速の頻度などの交通状態を推定するための各種指標およびこれらを記録した時刻からなる。
従って、センサ類１００は時計、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）受信機、速度計、加速度計などからなる。
また、より詳細な情報収集のために、移動経路を特定するための機器ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）や運転効率を推定するための燃料消費量、電気自動車における消費電力を推定するための外気温などの情報を収集してもよい。
【００５４】
データ送信部１１０およびデータ受信部２００は、車輌の移動体としての特性を考慮して、携帯電話網などの無線通信インフラを用いることが望ましいが、電気自動車などにおいては定期的に充電行為などによる有線接続を行うことが想定されることから、充電ケーブルなどを経由した有線通信インフラを用いてもよい。
また、データ送信部１１０およびデータ受信部２００は、前記通信インフラへの通信負荷を軽減するため、センサ類１００によって収集された計測値を一定時間保持した後、これを論理的に圧縮して送受信可能な通信機能を備えることが望ましい。
【００５５】
データ記録部２１０は、前記プローブデータの各項目を記録・検索可能なデータ構造を備える。
例えばリレーショナルデータベースなどにより実現される。
【００５６】
データ分布算出部２１１は、データ記録部２１０に蓄積されたプローブデータを取得するためのクエリ生成機能と、クエリ結果を統計的に処理するための各種統計処理機能を備える。
前者はＳＱＬ言語などにより実現される。
後者は、カーネル密度推定などの統計的手法により実現されることが望ましいが、ＳＱＬ言語などが備える基本的な集計機能で代用してもよい。
【００５７】
データ要求応答部２２０は、交通情報利用のリアルタイム性を考慮し、交通量や通過所要時間などの利用頻度の高い項目については、プローブデータ利用サービス００３からの要求を待たずに、事前に算出して保持しておくことが望ましい。
この際、データ分布算出部２１１、データ分布推定部２３２と連携し、データ分布を算出する都度に、データ記録部２１０やデータ分布記録部２３１、一時データ記録部２４０へのアクセスを必要としないように、逐次的にプローブデータの推定値を更新する機能を備えることが望ましい。
また、プローブデータから個人が特定されないように提供データを匿名化することや、プローブデータの不正利用を防止するための認証機能などを備えることは言うまでもない。
【００５８】
データ分布学習部２３０は、プローブデータ利用サービス００３へ提供を行うプローブデータの各項目に対して、代表的なデータ分布を学習する。
例えば、車輌の速度情報については、高速道路や一般道路などの道路種別ごとに、道路網を構成する各リンクに対して、３０分毎の速度分布を算出し、平日、休日、通勤時間帯、事故発生時などの速度分布を代表的なデータ分布として学習する。
また、渋滞度合いについては、前記同様に道路網を構成する各リンクに対して、速度分布などから推定される渋滞度合いを時刻ごとに算出し、特定地域内に位置するリンクの集合における渋滞度合いの分布を算出し、前記同様に日時やイベントに応じた代表的な渋滞度合いの分布を代表的なデータ分布として学習する。
【００５９】
データ分布記録部２３１は、前記代表的なデータ分布を記録する。
【００６０】
データ分布推定部２３２は、一時データ記録部２４０に記録された集約途中状態のプローブデータに対して、データ分布記録部２３１に記録された代表的なデータ分布から、統計的検定手法により、最も尤もらしいデータ分布を推定する。
これは、集約途中状態のプローブデータによるデータ分布が、いずれかの代表的なデータ分布に従う真のデータ分布からサンプル抽出されたデータ分布であるという考え方に基づいており、少数のサンプルに対しても尤もらしいデータ分布を推定可能であるとともに、データ分布の当てはまりについての信頼性を定量的に算出可能である。
【００６１】
一時データ記録部２４０は、データ記録部２１０と同様に、前記プローブデータの各項目を記録・検索可能なデータ構造を備える。
ただし、データ記録部２１０とは異なり、頻繁な更新処理を伴うため、メモリ上に実装されることが望ましい。
また、一時データ記録部２４０は、集約状態を管理する手段を備える。集約状態の判定は、もっぱらデータ分布算出部２１１によるデータ分布の算出が有効に実行可能か否かによって判定される。
プローブデータ通信間隔が一定の場合には、例えば、１０分間隔でプローブデータを送信する場合には、現在時刻から１０分以上前のプローブデータは、集約完了状態か、少なくとも正常に集約可能なものについては集約済みであることが明らかであるので、データ分布算出対象となる時刻が現在時刻から１０分以上前か否かにより集約状態を判定し、１０分以上前のプローブデータを集約完了状態と判定し、一時データ記録部２４０から排除すると共に、排除を実施した現在時刻から１０分前の時刻をデータ処理方式判定のための判定指標として保持する。
あるいは、プローブデータ通信間隔が不定の場合には、例えば、駐車時に一括してプローブデータを送信する場合には、一定数のプローブデータが収集された時刻までを集約完了状態と判定し、前記同様に集約完了状態と判定されたプローブデータを一時データ記録部２４０から排除すると共に、前記集約完了状態と判定した時刻をデータ処理方式判定のための判定指標として保持する。
以上の判定方式は、任意に組み合わせて用いてもよい。
【００６２】
データ処理方式判定部２４１は、一時データ記録部２４０に保持された集約状態判定指標により、データ要求応答部に要求されたデータ分布の処理方式を判定し、判定結果をデータ要求応答部２２０に提供する。
【００６３】
以上のような構成により、集約途中状態にあるプローブデータを活用することにより、至近の交通情報を精度良く推定し、交通情報利用の即時性を向上する効果を得る。
【００６４】
以上、実施の形態１及び２では、
集約途中状態にあるプローブデータに対して、データ分布を推定する手段を備えるプローブデータ集約装置を説明した。
【００６５】
また、実施の形態１及び２では、
集約完了状態にあるプローブデータから代表的なデータ分布を学習する手段を備え、代表的なデータ分布から集約途中状態にあるプローブデータのデータ分布を推定する手段を備えるプローブデータ集約装置を説明した。
【００６６】
また、実施の形態１及び２では、
集約完了状態にあるプローブデータと集約途中状態にあるプローブデータとを個別に記録する手段を備えるプローブデータ集約装置を説明した。
【００６７】
また、実施の形態１及び２では、
集約途中状態にあるプローブデータの記録手段において、集約完了状態を判定する手段を備え、集約完了状態と判定したプローブデータを集約途中状態にあるプローブデータの記録手段から排除する手段を備えるプローブデータ集約装置を説明した。
【００６８】
また、実施の形態１及び２では、
集約途中状態にあるプローブデータの記録手段において、集約完了状態を排除する際に、集約完了状態にあるプローブデータと集約途中状態にあるプローブデータを容易に判定可能とする指標を記録する手段を備えるプローブデータ集約装置を説明した。
【００６９】
また、実施の形態１及び２では、
クラスタリング手法により、集約完了状態にあるプローブデータから代表的なデータ分布を学習する手段を備えるプローブデータ集約装置を説明した。
【００７０】
また、実施の形態１及び２では、
統計的検定手法により、集約途中状態にあるプローブデータのデータ分布を推定する手段を備えるプローブデータ集約装置を説明した。
【００７１】
また、実施の形態１及び２では、
集約途中状態にあるプローブデータの記録手段において、現在時刻から一定時間前までのプローブデータを集約途中状態として、集約完了状態を判定する手段を備えるプローブデータ集約装置を説明した。
【００７２】
また、実施の形態１及び２では、
集約途中状態にあるプローブデータの記録手段において、一定数以上のデータが集約されるまでのプローブデータを集約途中状態として、集約完了状態を判定する手段を備えるプローブデータ集約装置を説明した。
【００７３】
最後に、実施の形態１、２に示したプローブデータ集約装置００２のハードウェア構成例を図５を参照して説明する。
プローブデータ集約装置００２はコンピュータであり、プローブデータ集約装置００２の各要素をプログラムで実現することができる。
プローブデータ集約装置００２のハードウェア構成としては、バス９０６に、演算装置９０１、外部記憶装置９０２、主記憶装置９０３、通信装置９０４、入出力装置９０５が接続されている。
また、現在時刻を検知するための時計が接続されていてもよい。
【００７４】
演算装置９０１は、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
外部記憶装置９０２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やフラッシュメモリ、ハードディスク装置である。
主記憶装置９０３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
プローブ装置１００から受信したプローブデータは、外部記憶装置９０２及び主記憶装置９０３に記憶される。
通信装置９０４は、データ受信部２００及びデータ要求応答部２２０の物理層に対応する。
入出力装置９０５は、例えばマウス、キーボード、ディスプレイ装置等である。
【００７５】
プログラムは、通常は外部記憶装置９０２に記憶されており、主記憶装置９０３にロードされた状態で、順次演算装置９０１に読み込まれ、実行される。
プログラムは、図１に示す「〜部」（「〜記録部」を除く、以下も同様）として説明している機能を実現するプログラムである。
更に、外部記憶装置９０２にはオペレーティングシステム（ＯＳ）も記憶されており、ＯＳの少なくとも一部が主記憶装置９０３にロードされ、演算装置９０１はＯＳを実行しながら、図１に示す「〜部」の機能を実現するプログラムを実行する。
また、実施の形態１、２の説明において、「〜の判断」、「〜の判定」、「〜の算出」、「〜の抽出」、「〜の推定」、「〜の学習」、「〜の設定」、「〜の登録」、「〜の選択」、「〜の生成」、「〜の入力」、「〜の出力」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が主記憶装置９０３にファイルとして記憶されている。
また、暗号鍵・復号鍵や乱数値やパラメータが、主記憶装置９０３にファイルとして記憶されてもよい。
【００７６】
なお、図５の構成は、あくまでもプローブデータ集約装置００２のハードウェア構成の一例を示すものであり、プローブデータ集約装置００２のハードウェア構成は図５に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
【００７７】
また、実施の形態１、２に示す手順により、本発明に係るデータ処理方法を実現可能である。
【符号の説明】
【００７８】
００１  プローブ装置、００２  プローブデータ集約装置、００３  プローブデータ利用サービス、２００  データ受信部、２１０  データ記録部、２１１  データ分布算出部、２２０  データ要求応答部、２３０  データ分布学習部、２３１  データ分布記録部、２３２  データ分布推定部、２４０  一時データ記録部、２４１  データ処理方式判定部。
【図１】
0005901400.tif 000002
【図２】
0005901400.tif 000003
【図３】
0005901400.tif 000004
【図４】
0005901400.tif 000005
【図５】
0005901400.tif 000006