(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによって実行される旅行時間予測方法であって、
ある道路区間について、該道路区間を車両が通行するのにかかる旅行時間を複数のタイミングで観測した複数の観測データを記憶する記憶部を参照し、
前記道路区間についての前記複数の観測データのうち２つ以上の観測データに基づいて、予測対象日の第１の時刻における旅行時間の第１の統計値と、前記第１の時刻よりも後の第２の時刻における旅行時間の第２の統計値とを求め、
前記第２の時刻における前記道路区間の旅行時間の予測値を計算する際に、前記第２の統計値と前記第２の時刻における前記道路区間の旅行時間の予測値との差分が、前記第１の統計値と前記第１の時刻に観測された前記道路区間の旅行時間との差分よりも小さくなるように、前記第１の統計値と、前記第２の統計値と、前記第１の時刻に観測された前記道路区間の旅行時間とから、前記第２の時刻における前記道路区間の旅行時間の予測値を計算する
ことを特徴とする旅行時間予測方法。
【請求項２】
前記計算する処理は、前記第１の時刻及び前記第２の時刻よりも後の時刻であって、該第１の時刻から所定の時間後である第３の時刻における前記道路区間の旅行時間の第３の統計値と該第３の時刻における前記道路区間の旅行時間の予測値との差分を０にすることを特徴とする請求項１記載の旅行時間予測方法。
【請求項３】
前記記憶部は、前記旅行時間を複数のタイミングで観測した複数の観測データを、該複数のタイミングのそれぞれの特徴と対応付けて記憶しており、前記第１の統計値と前記第２の統計値とを求める処理は、前記道路区間についての前記複数の観測データのうち、前記予測対象日の特徴に対応する２つ以上の観測データに基づいて、前記第１の統計値と前記第２の統計値とを求めることを特徴とする請求項１又は２記載の旅行時間予測方法。
【請求項４】
ある道路区間について、該道路区間を車両が通行するのにかかる旅行時間を複数のタイミングで観測した複数の観測データを記憶する記憶部と、
前記道路区間についての前記複数の観測データのうち２つ以上の観測データに基づいて、予測対象日の第１の時刻における旅行時間の第１の統計値と、前記第１の時刻よりも後の第２の時刻における旅行時間の第２の統計値とを求め、前記第２の統計値と前記第２の時刻における前記道路区間の旅行時間の予測値との差分が、前記第１の統計値と前記第１の時刻に観測された前記道路区間の旅行時間との差分よりも小さくなるように、前記第１の統計値と、前記第２の統計値と、前記第１の時刻に観測された前記道路区間の旅行時間とから、前記第２の時刻における前記道路区間の旅行時間の予測値を計算する計算部と、を有することを特徴とする旅行時間予測装置。
【請求項５】
ある道路区間について、該道路区間を車両が通行するのにかかる旅行時間を複数のタイミングで観測した複数の観測データを記憶する記憶部を参照し、
前記道路区間についての前記複数の観測データのうち２つ以上の観測データに基づいて、予測対象日の第１の時刻における旅行時間の第１の統計値と、前記第１の時刻よりも後の第２の時刻における旅行時間の第２の統計値とを求め、
前記第２の時刻における前記道路区間の旅行時間の予測値を計算する際に、前記第２の統計値と前記第２の時刻における前記道路区間の旅行時間の予測値との差分が、前記第１の統計値と前記第１の時刻に観測された前記道路区間の旅行時間との差分よりも小さくなるように、前記第１の統計値と、前記第２の統計値と、前記第１の時刻に観測された前記道路区間の旅行時間とから、前記第２の時刻における前記道路区間の旅行時間の予測値を計算する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、旅行時間予測方法、旅行時間予測装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
過去に収集された複数の旅行時間統計データに基づいて、道路区間を車両が通行するのにかかる旅行時間を予測する旅行時間予測方法が知られている（例えば、特許文献１を参照）。【０００３】
この旅行時間予測方法では、道路区間の当日の現在時刻までの旅行時間実測データが収集され、その道路区間について、当日と同じ交通条件の日の、過去に収集された複数の旅行時間統計データが取得される。次に、取得された旅行時間統計データの中から、旅行時間実測データと時間変動傾向の類似した旅行時間統計データが複数選択され、選択された複数の旅行時間統計データのうち、現在時刻以後のデータに対して、分布からかけ離れたデータが除外される。そして、除外されなかった残りの現在時刻以後の旅行時間統計データに基づいて、それらのデータを代表するデータ列が作成され、当日の現在時刻の旅行時間実測データとの差又は比に基づいて、現在時刻以後の旅行時間予測データが求められる。【０００４】
また、小区間毎に計測し得られた過去の交通流データに基づいて、複数の小区間を含む経路の旅行時間を予測する経路旅行時間推定予測方法も知られている（例えば、特許文献２を参照）。【０００５】
この経路旅行時間推定予測方法では、各小区間の予測を行う現時点における旅行時間が合計され、現時点小区間旅行時間総和が求められる。そして、現時点から所定時間の分過去の時間帯と経路上の小区間を含む周辺の小区間とからなる時空間の交通流データ分布と、過去時点の時空間のデータ分布とのマッチングによって、過去における類似の交通状況の時点が抽出される。【０００６】
次に、過去における類似の交通状況の時点における旅行時間が合計され、類似時点小区間旅行時間総和が求められる。そして、以下の（Ａ）又は（Ｂ）の処理により、経路推定旅行時間が求められる。
（Ａ）経路上の出発地点を、過去において類似の交通状況下の時点に対して予測すべき時点差を伴う将来時点に出発したとして、過去の交通流データに基づき当経路上の小区間を順次たどりながら旅行時間を累積し、当経路の過去における将来時点での経路推定旅行時間を求める。
（Ｂ）経路上の到着地点に、過去において類似の交通状況下の時点に対して予測すべき時点差を伴なう将来時点に到着したとして、過去の交通流データに基づき当経路上の小区間を順次たどりながら旅行時間を累積し、当経路の過去における将来時点での経路推定旅行時間を求める。【０００７】
次に、類似時点小区間旅行時間総和と経路推定旅行時間又は経路計測旅行時間との間の関係を表現する予測モデルが求められる。そして、予測モデルと現時点小区間旅行時間総和とから、現時点に対して予測すべき時点差を伴う将来時点に出発又は到着するとして経路予測旅行時間が求められる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００５−１９６２３８号公報
【特許文献２】特開２００７−０１１５９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述した従来の旅行時間予測方法には、以下のような問題がある。
交通量は周期性を持つとともに日毎にも変動する。多くの場合において、過去に観測された旅行時間に基づいて予測された旅行時間と現時点で観測された旅行時間との間には差分が生じることが考えられる。ある道路区間に対する旅行時間としては、現時点においては、観測された旅行時間が正解であるが、現時点から未来に向かって時間が経過するにつれて、予測対象日当日の変動による影響の強さを変化させないと、過去に観測された旅行時間から得られる交通量の持つ周期性を十分には反映しない予測値が生成されてしまう。【００１０】
１つの側面において、本発明の目的は、道路区間を車両が通行するのにかかる旅行時間の予測精度を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
１つの案では、記憶部は、ある道路区間について、その道路区間を車両が通行するのにかかる旅行時間を複数のタイミングで観測した複数の観測データを記憶する。【００１２】
コンピュータによって実行される旅行時間予測方法は、記憶部を参照する。そして、旅行時間予測方法は、道路区間についての複数の観測データのうち２つ以上の観測データに基づいて、予測対象日の第１の時刻における旅行時間の第１の統計値を求める。さらに、旅行時間予測方法は、２つ以上の観測データに基づいて、第１の時刻よりも後の第２の時刻における旅行時間の第２の統計値を求める。【００１３】
次に、旅行時間予測方法は、第１の統計値と、第２の統計値と、第１の時刻に観測された道路区間の旅行時間とから、第２の時刻における道路区間の旅行時間の予測値を計算する。このとき、旅行時間予測方法は、第２の統計値と第２の時刻における道路区間の旅行時間の予測値との差分が、第１の統計値と第１の時刻に観測された道路区間の旅行時間との差分よりも小さくなるように、その予測値を計算する。
【発明の効果】
【００１４】
実施形態の旅行時間予測方法によれば、道路区間を車両が通行するのにかかる旅行時間の予測精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】旅行時間予測装置の機能的構成図である。
【図２】旅行時間予測処理のフローチャートである。
【図３】旅行時間テーブルを示す図である。
【図４】統計値を求める処理のフローチャートである。
【図５】予測値を計算する処理のフローチャートである。
【図６】予測値の計算方法を示す図である。
【図７】情報処理装置の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
人間の生活は、日付、曜日、時間帯等によってある程度周期的に行われ、交通手段である車両の使用方法もその影響を受けるため、道路上を走行する車両数（交通量）もそのような周期性を持つと考えられる。従って、道路区間の旅行時間を予測する際に、過去に観測された旅行時間を利用することが考えられる。さらに、予測対象日と同じような条件の日として、例えば、各年の同じ日付の日、各週の同じ曜日等に観測された旅行時間を利用することが考えられる。
【００１７】
しかしながら、交通量は周期性を持つとともに日毎にも変動する。過去に観測された旅行時間に基づいて予測された旅行時間と、予測対象日に観測された旅行時間との間には差分が生じることが多いため、過去に観測された旅行時間のみに基づいて予測対象日の旅行時間を予測すると、予測対象日における交通量の変動を反映しない予測値が生成されてしまう。そこで、発明者らは、過去に観測された旅行時間と、予測対象日において観測された旅行時間との差分をどのように扱うかを工夫すれば、より精度の高い旅行時間の予測値が生成されることに気が付いた。
【００１８】
図１は、実施形態の旅行時間予測装置の機能的構成例を示している。図１の旅行時間予測装置１０１は、記憶部１１１及び計算部１１２を含む。記憶部１１１は、複数の道路区間の各々について、道路区間を車両が通行するのにかかる旅行時間を複数のタイミングで観測した複数の観測データを記憶する、記憶領域である。記憶部１１１は、前記複数の観測データを、各観測データが観測されたタイミングのそれぞれの特徴と対応付けて記憶しても良い。
【００１９】
計算部１１２は、記憶部１１１に格納されているデータを利用して本実施例に係る計算を実行する機能的なユニットである。
【００２０】
図２は、図１の旅行時間予測装置１０１によって実行される旅行時間予測処理の例を示すフローチャートである。図２の旅行時間予測処理は、例えば、旅行時間予測装置１０１がユーザ端末から通信ネットワーク経由で旅行時間予測要求を受信したときに開始される。あるいは、図２の旅行時間予測処理は、オペレータが旅行時間予測装置１０１に旅行時間予測要求を入力したときに開始されてもよい。
【００２１】
まず、計算部１１２は、記憶部１１１を参照する（ステップ２０１）。そして、計算部１１２は、複数の道路区間のうち予測対象道路区間についての複数の観測データのうち２つ以上の観測データに基づいて、予測対象日の第１の時刻における旅行時間の第１の統計値を求める（ステップ２０２）。ここで、複数の観測データが、各観測データが観測されたタイミングの特徴と対応付けて記憶部１１１に記憶されている場合には、複数の観測データのうち、予測対象日の特徴に対応する２つ以上の観測データに基づいて、予測対象日の第１の時刻における旅行時間の第１の統計値を求めることができる。さらに、計算部１１２は、２つ以上の観測データに基づいて、第１の時刻よりも後の第２の時刻における旅行時間の第２の統計値を求める。
【００２２】
次に、計算部１１２は、第１の統計値と、第２の統計値と、第１の時刻に観測された予測対象道路区間の旅行時間とから、第２の時刻における予測対象道路区間の旅行時間の予測値を計算する（ステップ２０３）。
【００２３】
このとき、計算部１１２は、第２の統計値と第２の時刻における予測対象道路区間の旅行時間の予測値との差分が、第１の統計値と第１の時刻に観測された予測対象道路区間の旅行時間との差分よりも小さくなるように、その予測値を計算する。別の表現をすると、計算部１１２は、第１の時刻に観測された予測対象道路区間の旅行時間と、第１の統計値と第２の統計値とから、第２の時刻における予測対象道路区間の旅行時間の予測値を算出する際に、第１の時刻から遠ざかるに従って、第２の統計値の重みを大きくするように設定した重みづけに従って算出する。また別の表現をすると、計算部１１２は、第１の時刻から遠ざかるに従って、第１の時刻に観測された予測対象道路区間の旅行時間の重みを小さくするように設定した重みづけに従って算出する。
【００２４】
旅行時間予測装置１０１は、ユーザ端末から通信ネットワーク経由で旅行時間予測要求を受信した場合、計算した予測値の情報を通信ネットワーク経由でユーザ端末へ送信する。また、オペレータが旅行時間予測装置１０１に旅行時間予測要求を入力した場合、旅行時間予測装置１０１は、表示装置等を用いて予測値の情報をオペレータに提示する。
【００２５】
このような旅行時間予測処理によれば、道路区間を車両が通行するのにかかる旅行時間の予測精度を向上させることができる。
【００２６】
図３は、記憶部１１１が記憶する旅行時間テーブルの例を示している。図３の旅行時間テーブルは、複数の道路区間のうち１つの道路区間についてのテーブルを例示しており、旅行時間を複数のタイミングで観測した複数の観測データ“ＴＩＭＥ”を含む。図示のデータ以外にも、旅行時間テーブルは、複数の道路区間のそれぞれについて、同様のデータ項目についての観測データ“ＴＩＭＥ”を格納しているものとする。
【００２７】
旅行時間の観測データ“ＴＩＭＥ”は、例えば、道路上に設置された車両感知器やビーコン等により、道路区間を通行する車両を検知し、車両が通過した地点の位置、通過時刻等の情報を収集することで求めることができる。旅行時間予測装置１０１は、別の装置が求めた観測データ“ＴＩＭＥ”を通信ネットワーク経由で取得してもよく、通過地点の位置、通過時刻等の情報を通信ネットワーク経由で取得し、その情報に基づいて観測データ“ＴＩＭＥ”を求めてもよい。
【００２８】
日付は、旅行時間が観測された年月日を表し、曜日は、その年月日の曜日を表し、時刻ｔ１〜時刻ｔｎ（ｎは正の整数）は、旅行時間が観測された時刻を表す。時刻ｔ１〜時刻ｔｎは、１日を所定の時間間隔で区切った場合の区切りの時刻であってもよく、別の方法で定めたｎ個の所定時刻であってもよい。
【００２９】
図３の例では、２０１０年１月１日から２０１２年１２月３１日までの３年間に渡る観測データ“ＴＩＭＥ”が登録されているが、観測データの時間範囲は、３年間より短くてもよく、３年間より長くてもよい。図３の例では、予測対象日が２０１３年１月１日であり、２０１２年１２月３１日は、予測対象日の前日に対応する。
【００３０】
日付及び時刻ｔ１〜時刻ｔｎは、旅行時間を観測した複数のタイミングを表すと同時に、それらのタイミングの特徴をも表している。それらのタイミングの特徴としては、さらに曜日に関する情報が追加されている。したがって、図３の旅行時間テーブルは、１つの道路区間における旅行時間の観測データを、その観測データを観測したタイミングの特徴と対応付けた情報を表している。このような旅行時間テーブルは、旅行時間予測処理の対象となる複数の道路区間のそれぞれについて設けられる。
【００３１】
ところで、観測データを観測したタイミングの特徴は、図３の日付、曜日、及び時刻ｔ１〜時刻ｔｎには限られず、道路区間の旅行時間に影響を与える別の特徴であってもよい。例えば、タイミングの特徴は、１日のうちの午前、午後、又は所定の時間帯であってもよく、観測データを観測したタイミングの天候（晴れ、曇り、雨等）であってもよい。さらに、タイミングの特徴は、観測データを観測したタイミングの交通規制又は渋滞の発生状況であってもよい。さらに、タイミングの特徴は、観測データを観測した日が平日であるか否かを示す情報であってもよい。  図４は、図２のステップ２０１及びステップ２０２において統計値を求める処理の例を示すフローチャートである。まず、計算部１１２は、記憶部１１１に記憶された予測対象道路区間の旅行時間テーブルにアクセスして、まだ参照していない１つのエントリを参照対象にする（ステップ４０１）。そして、計算部１１２は、そのエントリのタイミングの特徴が予測対象日の特徴に対応するか否かをチェックする（ステップ４０２）。
【００３２】
例えば、予測対象日の特徴として曜日を用いた場合、計算部１１２は、旅行時間テーブルのエントリの曜日が予測対象日の曜日と同じか否かをチェックする。あるいは、曜日を平日と休日（週末、祝日等）とに分類して、旅行時間テーブルのエントリの曜日が予測対象日の曜日と同じ分類に属するか否かをチェックしてもよい。
【００３３】
また、予測対象日の特徴として日付を用いた場合、計算部１１２は、旅行時間テーブルのエントリの月及び日が予測対象日の月及び日と一致するか否かをチェックする。あるいは、日付を複数のグループに分類して、旅行時間テーブルのエントリの日付が予測対象日の日付と同じグループに属するか否かをチェックしてもよい。
【００３４】
また、予測対象日の特徴として天候を用いた場合、計算部１１２は、旅行時間テーブルのエントリの天候が予測対象日の天候と同じか否かをチェックする。あるいは、天候を複数のグループに分類して、旅行時間テーブルのエントリの天候が予測対象日の天候と同じグループに属するか否かをチェックしてもよい。なお、ここで、予測対象日の天候として、予測対象日において既に観測されている天候だけでなく、予測対象とする時間帯における予報された天候の情報を利用することも考えられる。
【００３５】
エントリのタイミングの特徴が予測対象日の特徴に対応する場合（ステップ４０２，ＹＥＳ）、計算部１１２は、そのエントリの観測データを採用する（ステップ４０３）。そして、計算部１１２は、そのエントリが旅行時間テーブルの最後のエントリであるか否かをチェックし（ステップ４０４）、最後のエントリでなければ（ステップ４０４，ＮＯ）、ステップ４０１以降の処理を繰り返す。
【００３６】
一方、エントリのタイミングの特徴が予測対象日の特徴に対応しない場合（ステップ４０２，ＮＯ）、計算部１１２は、そのエントリの観測データを採用することなく、ステップ４０１以降の処理を繰り返す。そして、参照したエントリが旅行時間テーブルの最後のエントリであれば（ステップ４０４，ＹＥＳ）、計算部１１２は、採用した観測データの統計値を求める（ステップ４０５）。
【００３７】
ここでは、例えば、それぞれのエントリの時刻ｔ１〜時刻ｔｎにおける観測データ“ＴＩＭＥ”のうち、予測対象日の予測開始時刻以降の各時刻における観測データ“ＴＩＭＥ”が、統計値の決定に用いられる。予測対象日の予測開始時刻は、例えば、旅行時間予測処理を開始した時点での現在時刻である。各時刻の統計値としては、その時刻における複数の観測データ“ＴＩＭＥ”を代表する代表値が用いられる。例えば、複数の観測データ“ＴＩＭＥ”の平均値、重み付き平均値、メジアン、モード等を統計値として用いることができる。
【００３８】
このような処理によれば、予測対象日と同じような条件の日に観測された旅行時間の推移を代表する、時系列の統計値を求めることができる。ただし、予測対象日の予測開始時刻において観測される実際の旅行時間は、ステップＳ４０５で算出されたその時刻における統計値から乖離していることが多い。
【００３９】
ここで、発明者らは、実際の旅行時間と統計値との間に差分がある場合であっても、その差分が予測開始時刻以降も同じ値を保ち続けるわけではないことに気が付いた。予測開始時刻以降において、観測時刻が予測開始時刻に近いほど、実際に観測されるであろう旅行時間は、その観測時刻における統計値よりも予測開始時刻において観測された旅行時間に近くなると予想される。一方、観測時刻が予測開始時刻から遠いほど、実際に観測される旅行時間は、予測開始時刻において観測された旅行時間よりもその観測時刻における統計値に近くなると予想される。言い換えれば、観測時刻が予測開始時刻に近いほど、実際の旅行時間と統計値との差分は大きくなり、観測時刻が予測開始時刻から遠いほど、その差分は小さくなると考えられる。
【００４０】
そこで、予測開始時刻以降において、予測開始時刻に近い時刻ほど、予測値と統計値との差分が大きくなり、予測開始時刻から遠い時刻ほど、その差分が小さくなるように、各時刻における予測値を生成することが好ましい。これにより、過去に観測された旅行時間を、予測対象日における交通量の変動に基づいて補正し、交通量の変動を反映した予測値を生成することが可能になる。
【００４１】
図５は、図２のステップ２０３において予測値を計算する処理の例を示すフローチャートである。まず、計算部１１２は、予測対象日の予測開始時刻において観測された予測対象道路区間の旅行時間を取得する（ステップ５０１）。
【００４２】
予測対象道路区間の旅行時間は、例えば、道路上に設置された車両感知器やビーコン等により、予測対象道路区間を通行する車両を検知し、車両が通過した地点の位置、通過時刻等の情報を収集することで求めることができる。旅行時間予測装置１０１は、別の装置が求めた旅行時間を通信ネットワーク経由で取得してもよく、通過地点の位置、通過時刻等の情報を通信ネットワーク経由で取得し、その情報に基づいて旅行時間を求めてもよい。なお、予測対象日の予測開始時刻において観測された旅行時間として、予測開始時刻の時点で得られている最新の旅行時間を利用してもよい。
【００４３】
次に、計算部１１２は、観測された予測対象道路区間の旅行時間と、予測開始時刻における観測データ“ＴＩＭＥ”の統計値との差分を計算する（ステップ５０２）。そして、計算部１１２は、得られた差分に基づいて、予測開始時刻から所定時間経過後までの間の各時刻における旅行時間の予測値を計算する（ステップ５０３）。このとき、計算部１１２は、予測開始時刻に近い時刻ほど、予測値とその時刻における統計値との差分が大きくなり、予測開始時刻から遠い時刻ほど、その差分が小さくなるように、各時刻における予測値を計算する。
【００４４】
予測開始時刻から所定時間経過後までの時間長は、固定長であってもよく、予測対象道路区間、予測開始日、予測開始時刻、又はその他の条件に基づいて可変な時間長であってもよい。固定長の場合は、本実施例の処理を実行するに先立って、予め旅行時間予測装置１０１の記憶部１１１に対して、その時間長がユーザにより登録されることが考えられる。固定長の場合、各道路区間に対して同一の時間長とすることも、また、道路区間毎に異なる時間長とすることも考えられる。また、可変な時間長である場合は、本実施例の処理を実行するに先立って、時間長を変更する条件についてのデータが登録されることが考えられる。可変長の場合、予測開始時刻における観測された旅行時間と統計値との差分の大きさに応じて、時間長を変更することが考えられる。
【００４５】
図６は、予測値の計算方法の例を示している。図６のグラフの横軸は、予測対象日の時間の経過を表し、縦軸は、予測対象日の各時刻における旅行時間を表す。時刻ｔ３は、予測開始時刻に対応し、時刻ｔ１３は、予測開始時刻から所定時間経過後の時刻に対応する。曲線６０１は、予測開始時刻ｔ３以降における旅行時間の統計値を示し、曲線６０２は、予測開始時刻ｔ３から所定時間経過後の時刻ｔ１３までの間における、計算部１１２により算出された旅行時間の予測値を示す。
【００４６】
曲線６０２上の時刻ｔ３における予測値は、予測開始時刻において観測された実際の旅行時間ＲＴに一致し、時刻ｔ１３における予測値は統計値との差分が０になるように設定される。そして、時刻ｔ４〜時刻ｔ１２における予測値は、曲線６０１と曲線６０２との差分が時刻ｔ４から時刻ｔ１２へ向かって徐々に小さくなるように計算される。
【００４７】
このとき、時間の経過に対する曲線６０１と曲線６０２との差分の変化を規定する関数としては、一次関数、二次関数、三次以上の多次関数等を用いることができる。例えば、図６において一次関数を用いた場合、時刻ｔ３における統計値ＳＴと予測値ＲＴとの差分をΔＴ＝｜ＳＴ−ＲＴ｜とすると、時刻ｔ３〜時刻ｔ１３における予測値を次のように計算することができる。
ｔ３：    ＲＴ
ｔ４：    時刻ｔ４における統計値−０．９ΔＴ
ｔ５：    時刻ｔ５における統計値−０．８ΔＴ
ｔ６：    時刻ｔ６における統計値−０．７ΔＴ
ｔ７：    時刻ｔ７における統計値−０．６ΔＴ
ｔ８：    時刻ｔ８における統計値−０．５ΔＴ
ｔ９：    時刻ｔ９における統計値−０．４ΔＴ
ｔ１０：  時刻ｔ１０における統計値−０．３ΔＴ
ｔ１１：  時刻ｔ１１における統計値−０．２ΔＴ
ｔ１２：  時刻ｔ１２における統計値−０．１ΔＴ
ｔ１３：  時刻ｔ１３における統計値
【００４８】
計算部１１２は、曲線６０１と曲線６０２との差分が時刻ｔ４から時刻ｔ１３へ向かって徐々に小さくなるように計算する際に、このように重み計数を利用することができる。上記の例では、ｔ３からｔ１３に向かって、ｔ３における旅行時間の重みを小さくするように設定した重みを利用している。この例に限らず、ｔ３からｔ１３に向かって、各時刻における統計値の重みを大きくするように設定した重みを利用しても構わない。
【００４９】
曲線６０１と曲線６０２との差分の変化を規定する関数は、常に同じ関数であってもよく、予測対象道路区間、予測開始日、予測開始時刻、又はその他の条件に基づいて変更してもよい。なお、時刻ｔ１４以降の各時刻における予測値としては、曲線６０１上の統計値をそのまま用いることができる。
【００５０】
次に、計算部１１２は、予測開始時刻以降の各時刻における旅行時間の予測値を出力する（ステップ５０４）。このとき、旅行時間予測装置１０１は、例えば、ユーザ端末へ通信ネットワーク経由で旅行時間の予測値を送信してもよく、表示装置の画面上に旅行時間の予測値を時系列に表示してもよい。
【００５１】
図４及び図５に示した各フローチャートは一例に過ぎず、旅行時間予測装置１０１の構成や条件に応じて一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、予測開始時刻において観測された旅行時間と統計値との差分を求めることなく予測値を計算できる場合は、図５のステップ５０２の処理を省略することができる。
【００５２】
旅行時間の予測対象とすべき道路区間が複数ある場合には、図４及び図５に示したフローチャートの処理を、複数の道路区間のそれぞれについて実行すればよい。例えば、地点Ａから地点Ｂに至るルートであって、複数の道路区間を含むルート全体についての旅行時間を求めることを考える。この場合は、該ルートに含まれている複数の道路区間のそれぞれについて、上述の処理内容に従って旅行時間を算出し、道路区間ごとに算出した旅行時間を合計することで、ルート全体についての旅行時間を求めることができる。
【００５３】
図１の旅行時間予測装置１０１は、例えば、図７に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用いて実現可能である。
【００５４】
図７の情報処理装置は、Central Processing Unit （ＣＰＵ）７０１、メモリ７０２、入力装置７０３、出力装置７０４、補助記憶装置７０５、媒体駆動装置７０６、及びネットワーク接続装置７０７を備える。これらの構成要素はバス７０８により互いに接続されている。
【００５５】
メモリ７０２は、例えば、Read Only Memory（ＲＯＭ）、Random Access Memory（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。
【００５６】
ＣＰＵ７０１は、例えば、メモリ７０２を利用してプログラムを実行することにより、図１の計算部１１２として動作し、旅行時間予測処理を行う。
【００５７】
入力装置７０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、ユーザ又はオペレータからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置７０４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、ユーザ又はオペレータへの問い合わせや処理結果の出力に用いられる。
【００５８】
オペレータにより入力される指示には、例えば、旅行時間予測要求が含まれ、出力される処理結果には、例えば、予測開始時刻から所定時刻までの間の各時刻における旅行時間の予測値を示す情報が含まれる。
【００５９】
補助記憶装置７０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。この補助記憶装置７０５には、ハードディスクドライブも含まれる。情報処理装置は、補助記憶装置７０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ７０２にロードして使用することができる。
【００６０】
媒体駆動装置７０６は、可搬型記録媒体７０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体７０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。この可搬型記録媒体７０９には、Compact Disk Read Only Memory （ＣＤ−ＲＯＭ）、Digital Versatile Disk（ＤＶＤ）、Universal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリ等も含まれる。ユーザ又はオペレータは、この可搬型記録媒体７０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ７０２にロードして使用することができる。
【００６１】
このように、旅行時間予測処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体には、メモリ７０２、外部記憶装置７０５、及び可搬型記録媒体７０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体が含まれる。
【００６２】
ネットワーク接続装置７０７は、Local Area Network（ＬＡＮ）、インターネット等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェースである。
【００６３】
情報処理装置は、ネットワーク接続装置７０７を介して、ユーザ端末から旅行時間予測要求を受信し、処理結果である予測値を示す情報をユーザ端末へ送信することができる。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置７０７を介して受け取り、それらをメモリ７０２にロードして使用することもできる。
【００６４】
なお、情報処理装置が図７のすべての構成要素を含む必要はなく、用途や条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、情報処理装置がユーザ端末から通信ネットワーク経由で旅行時間予測要求を受信する場合は、入力装置７０３及び出力装置７０４を省略してもよい。
【００６５】
開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。
【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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