(57)【要約】【課題】迅速かつ簡易に、投棄物の分布データを取得することができる。【解決手段】本願に係るごみ分布予測装置１０は、ポイ捨てされたごみに関するごみデータと、ごみのポイ捨てに影響を有する要素を示す要素データと、を用いて、予測対象データに応じたポイ捨てごみの分布を予測するごみ分布予測部４３と、ごみ分布予測部４３が予測したポイ捨てごみ量の分布を示すごみ分布予測データを出力する出力装置７０と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
投棄物に関する投棄物データと、投棄に影響を有する要素を示す要素データと、を用いて、予測対象データに応じた投棄物の分布を予測する分布予測部と、
前記分布予測部が予測した投棄物の分布を示す分布予測データを出力する出力部と、
を有することを特徴とする分布予測装置。
【請求項２】
前記投棄物データと前記要素データとが有する特徴を分布予測モデルに学習させる分布予測モデル構築部をさらに有し、
前記分布予測部は、前記分布予測モデルに前記予測対象データを入力し、前記分布予測モデルが出力した前記分布予測データを取得することを特徴とする請求項１に記載の分布予測装置。
【請求項３】
前記投棄物データは、実際に投棄された投棄物の種別、数量および位置を対応付けたデータであり、
前記要素データは、施設の位置、および、該施設の種別、名称、属性および使用状態、および、道路の素材、および、壁面色の少なくともいずれか一つを対応付けた施設データを含むことを特徴とする請求項２に記載の分布予測装置。
【請求項４】
前記投棄物データは、動画撮影機能を有する端末装置或いは監視用の撮影装置が撮影した画像の解析結果、所定の利用者によって入力された投棄物の数、または、所定の検出装置による投棄物の検出結果に基づくデータであることを特徴とする請求項２または３に記載の分布予測装置。
【請求項５】
前記要素データは、地域に対する人のイメージを示す主観データを含むことを特徴とする請求項２〜４のいずれか一つに記載の分布予測装置。
【請求項６】
前記出力部は、前記分布予測データとして、投棄物の種別、数量および位置を対応付けたテキストデータ、或いは、地図画像上に投棄物の分布を色或いは濃度の違いで表現した画像データを出力することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の分布予測装置。
【請求項７】
前記分布予測部は、前記投棄物として、投棄されたごみ、吸い殻、放置自転車、または違法看板に関する投棄物データと、前記要素データとを用いて、予測対象データに応じた投棄物の分布を予測することを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の分布予測装置。
【請求項８】
分布予測装置が実行する分布予測方法であって、
投棄物に関する投棄物データと、投棄に影響を有する要素を示す要素データと、を用いて、予測対象データに応じた投棄物の分布を予測する分布予測工程と、
前記分布予測工程において予測した投棄物の分布を示す分布予測データを出力する出力工程と、
を含んだことを特徴とする分布予測方法。
【請求項９】
投棄物に関する投棄物データと、投棄に影響を有する要素を示す要素データと、を用いて、予測対象データに応じた投棄物の分布を予測する分布予測手順と、
前記分布予測手順において予測した投棄物の分布を示す分布予測データを出力する出力手順と、
をコンピュータに実行させるための分布予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分布予測装置、分布予測方法及び分布予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
各自治体は、地域の美化を進めるために種々の施策を行っている。例えば、自治体によっては、路上喫煙禁止条例、歩きタバコ禁止条例等（例えば、非特許文献１参照）を制定することによって、ごみの投棄（ポイ捨て）の低減を図っている。また、自治体によっては、計画的な清掃活動、巡回指導、広告等による美化啓発を行うことによって、地域の美化に取り組んでいる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】横浜市の街の美化の取組にご協力をお願いします！（横浜市ポイ捨て・喫煙禁止条例）、［online］、［平成２９年１月４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.city.yokohama.lg.jp/shigen/sub-shimin/bika/mac4.html＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、各施策を効率的に実行する際には、どのようなごみが、どこに、どの程度、ポイ捨てされているかを把握することが望ましい。これまでは、調査員を動員し、現地のポイ捨てごみを調査員に実際に調査させた調査結果を仕分けることによって、対象地域のポイ捨てごみの分布を把握していた。
【０００５】
しかしながら、調査員に実際に調査させる方法では、多大な時間、及び、煩雑な処理を要するという問題があった。このため、迅速かつ簡易にポイ捨てごみの分布を把握したいという要望があった。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、迅速かつ簡易に、投棄物の分布データを取得することができる分布予測装置、分布予測方法及び分布予測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】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るごみ分布予測装置は、投棄物に関する投棄物データと、投棄に影響を有する要素を示す要素データと、を用いて、予測対象データに応じた投棄物の分布を予測する分布予測部と、分布予測部が予測した投棄物の分布を示す分布予測データを出力する出力部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、迅速かつ簡易に、投棄物の分布データを取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態に係るごみ分布予測装置の構成例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係るごみデータデータベースに登録されるデータの一例を示す図である。
【図３】図３は、図１に示す撮影装置が撮影した画像の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る要素データデータベースに登録されるデータの一例を示す図である。
【図５】図５は、歩道１ｍあたりのポイ捨てタバコ数の増減割合の、喫煙所からの距離依存を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る要素データデータベースに登録されるデータの一例を示す図である。
【図７】図７は、ごみ分布予測データの一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係るごみ分布予測装置によるごみ分布予測モデル構築処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施形態に係るごみ分布予測装置によるごみ分布予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、ハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願に係る分布予測装置、分布予測方法および分布予測プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る分布予測装置、分布予測方法および分布予測プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１１】
［実施形態］
［ごみ分布予測装置の一例］
まず、図１を用いて、分布予測処理の一例であるごみ分布予測装置の一例について説明する。図１は、実施形態に係るごみ分布予測装置の構成例を示す図である。図１では、ごみ分布予測装置１０は、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、情報処理装置２００およびデータサーバ３００と通信可能である。
【００１２】
ごみ分布予測装置１０は、後述するごみ分布予測処理を実行する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。ごみ分布予測装置１０は、ポイ捨てされたごみに関するごみデータと、ごみのポイ捨てに影響を有する要素を示す要素データと、を用いて、予測対象データに応じた投棄ごみの分布を予測する。ごみ分布予測装置１０は、予測したポイ捨てごみの分布を示すごみ分布予測データを出力する。
【００１３】
撮影装置１００は、端末装置であり、動画撮影機能を有するスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスである。また、撮影装置１００は、動画撮影機能を有する監視用の撮影装置である。撮影装置１００は、３Ｇ（3rd  Generation）やＬＴＥ（Long  Term  Evolution）等の無線通信網や、所定のネットワーク等を介して、情報処理装置２００と通信を行うことができる。撮影装置１００は、撮影した動画像と、画像を撮影した位置を示す位置データおよび画像を撮影した時間を示す時間データとを対応付けた動画データを、情報処理装置２００に送信する。
【００１４】
情報処理装置２００は、撮影装置１００と通信処理を行い、撮影装置１００が撮影した動画データを解析する。情報処理装置２００は、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。或いは、情報処理装置２００は、デスクトップＰＣ（Personal  Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。
【００１５】
情報処理装置２００は、撮影装置１００から送信された動画データを、画像認識システムを用いて解析し、撮影した動画中に写ったごみの種別や数量を取得する。そして、情報処理装置２００は、実際にポイ捨てされたごみの種別、数量および位置を対応付けたごみデータを作成し、ごみ分布予測装置１０に送信する。この際、情報処理装置２００は、ごみデータに、画像の撮影時間を示す時間データを付して、ごみ分布予測装置１０に送信する。なお、情報処理装置２００における解析処理の効率化のため、撮影装置１００における撮影条件及び位置登録条件は、統一条件に設定されていてもよい。
【００１６】
データサーバ３００は、ごみ分布予測装置１０が後述するごみ分布予測処理を実行する際に用いる要素データを管理する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。データサーバ３００は、ごみ分布予測装置１０に対し、ネットワークＮを介して、要素データを出力する。
【００１７】
［ごみ分布予測装置の構成］
さらに、ごみ分布予測装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図１に示すように、ごみ分布予測装置１０は、通信部２０、記憶部３０、制御部４０、インタフェース部５０を有する。また、ごみ分布予測装置１０は、インタフェース部５０を介して、入力装置６０および出力装置７０と接続する。
【００１８】
通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、情報処理装置２００やデータサーバ３００との間でデータの送受信を行う。
【００１９】
記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部３０は、ごみデータデータベース３１、要素データデータベース３２、および、ごみ分布予測モデル３３を記憶する。
【００２０】
ごみデータデータベース３１は、ごみデータが登録される。このごみデータは、実際にポイ捨てされたごみの種別、数量および位置を対応付けたデータである。そして、ごみデータは、撮影装置１００が撮影した動画の解析結果に基づくデータである。
【００２１】
要素データデータベース３２は、要素データが登録される。この要素データは、施設の位置、および、該施設の種別、名称、属性および使用状態の少なくともいずれか一つを対応付けた施設データを含む。例えば、要素データは、喫煙所、コンビニエンスストア、ベンチ、植栽、自販機、ごみ箱など、ごみのポイ捨てに影響や相関がある可能性のある要素の種別と、位置とを対応付けたデータである。また、要素データは、地域に対する人のイメージを示す主観データを含む。
【００２２】
ごみ分布予測モデル３３は、予測対象データが入力されると、入力された予測対象データに応じたごみ分布予測データを出力するモデルであり、ごみデータと要素データとが有する特徴を学習したモデルの各種パラメータを含む。そして、予測対象データは、予測対象となる地区の施設データや地域データ、道路の構造等である。例えば、予測対象データは、地域の名称、地域の道路データ、地域の施設データである。或いは、予測対象データは、地域の歩行者人数、交通量、人口及び昼間人口、歩行喫煙者率、清掃活動、イベント（イベントの名称、規模、日時）等に関する地域データである。また、予測対象データは、天候や時間を指定したデータであってもよい。また、予測対象データは、イメージ等の主観的なデータであってもよい。また、予測対象データは、これら各種のデータを組み合わせたデータであってもよい。
【００２３】
制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等のプロセッサによって、ごみ分布予測装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現されてもよい。制御部４０は、取得部４１、ごみ分布予測モデル構築部４２、ごみ分布予測部４３及び最適解取得部４４を有する。
【００２４】
取得部４１は、ごみデータおよび要素データを取得する。例えば、取得部４１は、情報処理装置２００からごみデータを取得し、ごみデータデータベース３１に登録する。また、取得部４１は、データサーバ３００から要素データを取得し、要素データデータベース３２に登録する。そして、取得部４１は、入力装置６０等から入力されたデータから、要素データを取得し、要素データデータベース３２に登録する。
【００２５】
ごみ分布予測モデル構築部４２は、ごみデータと要素データとが有する特徴をごみ分布予測モデル３３に学習させる。ごみ分布予測モデル構築部４２が採用する学習方法は、いずれの方法でもよい。
【００２６】
例えば、ごみ分布予測モデル構築部４２は、回帰（単回帰、重回帰など）、勾配ブースティング木、ニューラルネットワークなどの手法により、モデルに、入力データおよび該データに対応するラベルを学習させて、ラベルの付いていないデータのラベル値を予測させる教師あり学習を用いる。また、ごみ分布予測モデル構築部４２は、自己組織化マップ（ＳＯＭ）、近傍法マッピング、Ｋ平均法クラスタリングなどの手法により、モデルに、履歴ラベルが存在しないデータから規則性を見出して学習させる教師なし学習を用いてもよい。また、ごみ分布予測モデル構築部４２は、半教師あり学習等を用いてもよい。また、ごみ分布予測モデル構築部４２は、ポイ捨てごみの分布と相関が認められた要素データについて、重みづけをしてモデルに学習させてもよい。例えば、ごみ分布予測モデル構築部４２は、ごみデータが示すごみの分布の特徴と、要素データが示す各種施設の位置、歩道の有無や広さ、車線の数等といった道路の態様、道路の構造等、ごみの分布に関連すると予測される各種要素の特徴との間の共起性をモデルに学習させる。
【００２７】
ごみ分布予測部４３は、ごみデータと要素データとを用いて、予測対象データに応じたポイ捨てごみの分布を予測する。ごみ分布予測部４３は、ごみ分布予測モデル３３に予測対象データを入力し、ごみ分布予測モデル３３が出力したごみ分布予測データを取得する。予測対象データは、前述したように、予測対象となる地区の施設データや地域データ、道路の構造等である。例えば、ごみ分布予測部４３は、「Ｆ」地域と、この「Ｆ」地域の施設データや地域データ等をごみ分布予測モデル３３に入力し、ごみ分布予測モデル３３から出力された「Ｆ」地域のごみ分布データを取得する。
【００２８】
なお、ごみ分布予測部４３は、投棄物として、ポイ捨てごみ、吸い殻に限らず、放置自転車または違法看板を、投棄物として予測処理を行ってもよい。すなわち、ごみ分布予測部４３は、ポイ捨てごみ、吸い殻、放置自転車または違法看板に関する投棄物データと、要素データとを用いて、予測対象データに応じた、ポイ捨てごみ、吸い殻、放置自転車または違法看板等の投棄物の分布を予測してもよい。
【００２９】
最適解取得部４４は、ごみ分布予測部４３によるごみ分布予測結果を基に、予測対象データに対する最適解を取得する。例えば、最適解取得部４４は、複数回のごみ分布予測結果を基に、ポイ捨てごみを最も低減することができるごみ箱の数量や位置の最適解、喫煙所の種別や位置の最適解を求める。また、最適解取得部４４は、巡回や啓発指導のルートおよびスケジュールの最適解や改善内容、清掃のルートおよびスケジュールの最適解を求める。ごみ分布予測装置１０の操作者等は、この最適解取得部４４が求めた最適解を、例えば、美化活動の効率化、美化予算の削減や最適分配、喫煙所工事などの影響の予測、都市計画策定の計画のために使用することができる。もちろん、最適解取得部４４が、求めた最適解を用いて美化活動の効率化計画等を作成してもよい。
【００３０】
インタフェース部５０は、入力装置６０からの入力を受付けるインタフェースである。また、インタフェース部５０は、出力装置７０に対して、各種のデータを出力するためのインタフェースである。
【００３１】
入力装置６０は、ごみ分布予測装置１０の操作者からの各種操作を受け付ける装置であり、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、マイクといった入力デバイスや、フラッシュメモリやＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  Read  Only  Memory）等といった任意の記録媒体からデータを読み取る読取装置によって実現される。入力装置６０は、例えば、主観データや予測対象データ等の入力を行う。
【００３２】
出力装置７０は、ごみ分布予測装置１０の処理結果を出力するための装置であり、例えば、モニタやプリンタ等により実現される。出力装置７０は、ごみ分布予測部４３が予測したごみ分布予測データ等を出力する。
【００３３】
［ごみデータの一例］
次に、ごみデータデータベース３１に登録されるデータのデータ構成について説明する。図２は、実施形態に係るごみデータデータベース３１に登録されるデータの一例を示す図である。
【００３４】
図２に示すように、ごみデータデータベース３１には、「ごみの種別」、「ごみの数量」、「緯度」および「経度」といった項目を有するごみデータ３１ａが登録される。例えば、ある時間におけるごみデータ３１ａでは、ごみの種別「タバコ」に、ごみの数量「１」、緯度「３５．６５８２１７°」および経度「１３９．７４５６８°」が対応付けられている。そして、ごみデータ３１ａでは、ごみの種別「白色紙類」に、ごみの数量「１」、緯度「３５．６５８２１７°」および経度「１３９．７４５６８°」が対応付けられている。
【００３５】
ここで、このごみデータ３１ａは、撮影装置１００が撮影した動画の解析結果に基づくデータであり、情報処理装置２００による画像解析結果によって取得されたデータである。図３は、撮影装置１００が撮影した画像の一例を示す図である。情報処理装置２００は、例えば、図３に示す画像Ｇ１を、撮影装置１００から受信し、画像認識システムを用いて解析することによって、画像Ｇ１中に写ったごみの種別や数量を取得する。図３に示す画像Ｇ１を例とした場合、情報処理装置２００は、画像Ｇ１に、「タバコ」「１本」（枠Ｃ１参照）や、１つの「白色紙類」（枠Ｃ２参照）が写っていることを解析する。そして、情報処理装置２００は、この解析結果を基に、例えば、図２に示すごみデータ３１ａを作成し、ごみ分布予測装置１０に送信する。
【００３６】
なお、ごみデータ３１ａは、図２の例に限らず、監視用の撮影装置１００が撮影した静止画像や動画像等の各種画像を用いた解析結果に基づく、監視対象箇所におけるポイ捨てごみの種類別数量の推移データであってもよい。また、例えば、ごみデータ３１ａは、撮影装置１００が撮影した画像に基づいて、所定の利用者が特定したごみの種類別数量を含む情報であってもよい。また、例えば、ごみデータ３１ａは、所定の利用者が実際に道路等を移動しながら特定したごみの種類別数量を含んでもよい。また、ごみデータ３１ａは、赤外線センサを用いて検出されたごみの種別別数量や、超音波センサを用いて特定された水中のごみの種類別数量を示す情報を含んでもよい。すなわち、ごみデータ３１ａは、所定の検出装置によって検出された投棄物の検出結果を含む情報であってよい。また、ごみデータ３１ａは、ポイ捨てごみそのものに関するデータに限らず、放置自転車に関するデータ、違法看板に関するデータ、または、緑化率および緑視率に関するデータであってもよい。すなわち、ごみデータ３１ａは、任意の投棄物の位置や数を示すデータであってもよい。例えば、ごみ分布予測装置１０が予測対象データに応じた放置自転車の分布を投棄物の分布として予測する場合、ごみデータ３１ａは、放置自転車の分布や数等を示すデータであってもよい。また、例えば、ごみ分布予測装置１０が予測対象データに応じた違法看板の分布を投棄物の分布として予測する場合、ごみデータ３１ａは、違法看板の分布や数等を示すデータであってもよい。
【００３７】
［要素データの一例］
次に、要素データデータベース３２に登録されるデータのデータ構成について説明する。図４は、実施形態に係る要素データデータベース３２に登録されるデータの一例を示す図である。
【００３８】
図４に示すように、要素データデータベース３２には、ごみのポイ捨てに影響や相関がある可能性のある要素の一例として、喫煙所に関する要素データ３２ａが登録される。要素データ３２ａには、「喫煙所の種別」、「緯度」および「経度」といった項目を有する。例えば、要素データ３２ａでは、喫煙所の種別「植栽型」に、緯度「３５．６７９９９３°」および経度「１３９．７１９８３３°」が対応付けられている。そして、要素データ３２ａでは、喫煙所の種別「パーティション型」に、緯度「３５．６７０８６°」および経度「１３９．７４２５６５°」が対応付けられている。
【００３９】
実際に、喫煙所の型ごとに、タバコのポイ捨て状況を調べ、喫煙所の型によって、タバコのポイ捨てに影響や相関があるか否かを分析した。図５は、歩道１ｍあたりのポイ捨てタバコ数の、喫煙所からの距離依存を示す図である。図５は、喫煙所の型ごとに、喫煙所から１０ｍ未満の距離、喫煙所から１０ｍ以上５０ｍ未満の距離、喫煙所から５０ｍ以上２００ｍ未満の距離におけるポイ捨てタバコ数を計測した結果に基づく。図５の横軸は、喫煙所からの距離を示す。図５の縦軸は、歩道１ｍあたりのポイ捨てタバコ数であって、喫煙所から５０メートル（ｍ）以上離れた場所のタバコの数を「１」として、各距離におけるポイ捨てタバコ数を、喫煙所から５０ｍ以上離れた場所のタバコの数で除した値を示す。図５では、「植栽型」、「ボックス型」、「灰皿のみ」或いは「パーティション型」の喫煙所について示している。
【００４０】
図５の結果では、「灰皿のみ」の喫煙所では、距離によるポイ捨てタバコ数の明らかな増減は認めらなかった。また、「植栽型」及び「ボックス型」の喫煙所では、５０ｍ以内のポイ捨てタバコ数が増加していた。そして、「パーティション型」の喫煙所では、５０ｍ以内のポイ捨てタバコ数が２割ほど減少していた。このため、図５の計測結果では、喫煙所の型によって、ポイ捨てタバコ数に影響がある可能性があることが分かった。
【００４１】
したがって、要素データデータベース３２は、喫煙所の種別と位置とを対応付けた要素データ３２ａを含むことが望ましい。もちろん、要素データデータベース３２は、喫煙所以外にも、前述のように、コンビニエンスストア、ベンチ、植栽、自動販売機、ごみ箱などの要素ごとに、要素の種別及び位置を対応付けたデータを登録する。
【００４２】
例えば、要素データデータベース３２は、コンビニエンスストアに関する要素データとして、コンビニエンスストアのフランチャイズ・チェーンの名称、店舗の大きさ、ごみ箱の設置の有無、ごみ箱の設置場所（店舗外または店舗外）および住所を対応付けたデータを登録する。また、要素データデータベース３２は、自動販売機に関する要素データとして、自動販売機の位置、販売物の種別、設置数、隣接するごみ箱の有無、隣接するごみ箱の種類および数量を対応付けたデータを登録する。
【００４３】
また、要素データデータベース３２は、要素データとして、食品営業許可施設一覧（住所、店舗名、業態等）、その他施設データ（駅、病院、駐車場、公共施設等の属性及び住所）を登録してもよい。そして、要素データデータベース３２は、例えば、オフィス、飲食店、買い物店、文教地区等の実際の割合を登録してもよい。
【００４４】
また、要素データデータベース３２は、駅の乗降客数、歩行者人数、交通量、人口及び昼間人口、歩行喫煙者率、道路データ（車道または歩道のデータ、道路管理者データ）、清掃活動データ（活動規模、参加人数、日時、回収ルート、ごみの回収量）、イベントデータ（イベントの名称、規模、日時、場所）等の地域データを登録してもよい。そして、要素データデータベース３２は、天候データ、タバコおよび飲料等の販売データ、道路の舗装種別、すなわち道路の素材（アスファルト、コンクリート、土、タイル、他）等を登録してもよい。また、要素データデータベース３２には、道路データが示す道路に隣接する花壇やビル等の建築物の壁面の色彩を示す情報を登録してもよい。このような各種の要素は、利用者がごみなどの投棄物を投棄するか否かの心理的な要素となりうる。情報処理装置２００は、このような投棄に影響を有する要素を示す各種の情報を要素データデータベース３２に登録することで、投棄物の分布を示す分布予測データを精度良く算出することができる。
【００４５】
さらに、要素データデータベース３２は、主観データを登録してもよい。主観データは、地域に対する人のイメージを示すデータである。そこで、主観データのデータ構成について説明する。
【００４６】
図６は、実施形態に係る要素データデータベース３２に登録されるデータの一例を示す図である。図６に示すように、要素データデータベース３２には、「自治体」、「地区」および「イメージ」といった項目を有する主観データ３２ｂが登録される。例えば、主観データ３２ｂでは、自治体「Ａ」の地域「Ｂ」に「きれい」というイメージが対応付けられている。また、主観データ３２ｂでは、自治体「Ｃ」の地域「Ｄ」に「汚い」というイメージが対応付けられている。イメージの一例としては他に、「住宅街」、「繁華街」、「文教地区」等がある。なお、要素データデータベース３２は、例えば、オフィス、飲食店、買い物店、文教地区等の割合として、操作者等によって主観的に判断された数値を、主観データ３２ｂに登録してもよい。
【００４７】
［ごみ分布予測データの一例］
次に、出力装置７０から出力されるごみ分布予測データのデータ構成について説明する。図７は、ごみ分布予測データの一例を示す図である。
【００４８】
具体的には、図７に示すように、出力装置７０は、ごみ分布予測データとして、地図画像上に、ポイ捨てごみの分布を濃度の違いで表現した地図画像Ｇ２を出力する。この地図画像Ｇ２は、予測対象データとして入力された区画の地図画像に、ごみ分布に応じた濃度で内部が塗りつぶされた複数の円の画像が重畳されたものである。各円の画像は、歩道部分を５ｍごとに区切った各部分に相当し、区切った部分の各ごみの個数に応じた濃度で内部を塗りつぶされる。
【００４９】
ごみ分布予測装置１０の操作者は、例えば、ディスプレイに表示された地図画像Ｇ２を視認することによって、画像右側の歩道よりも画像左側の歩道の方が、ポイ捨てごみが多いことを認識することができる。なお、歩道部分を区切る単位は、可変である。
【００５０】
もちろん、出力装置７０から出力されるごみ分布予測データは、地図画像Ｇ２に限らない。例えば、ごみ分布予測データは、地図画像上に、ポイ捨てされたごみの分布を色の違いで表現したヒートマップ画像であってもよい。また、ごみ分布予測データは、ｗｅｂ地図上に、ごみの種別や数量に対応するシンボルをプロットしたデータでもよいし、シンボルを入れた箇所に、ごみの種別および数量を示すメタデータを付加したものであってもよい。
【００５１】
また、ごみ分布予測データは、画像データに限らず、ポイ捨てされたごみの種別、数量および位置を対応付けたテキストデータ、具体的には、ＣＳＶ（comma-separated  value）データであってもよい。また、ごみ分布予測データは、ＣＳＶデータで表されたごみ分布を集計し、集計結果を、ＧＩＳ（Geographic  Information  System）の機能を用いてラベル等で表示した画像データであってもよい。また、ごみ分布データは、例えば、予測対象である歩道の基準位置からの距離と、ごみ量との相関関係を示すグラフなどであってもよい。
【００５２】
［ごみ分布予測モデル構築処理の流れの一例］
次に、図１に示すごみ分布予測装置１０によるごみ分布予測モデル構築処理の流れの一例について説明する。図８は、実施形態に係るごみ分布予測装置１０によるごみ分布予測モデル構築処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００５３】
図８に示すように、ごみ分布予測装置１０では、取得部４１が、情報処理装置２００からごみデータを取得し（ステップＳ１０１）、データサーバ３００および入力装置６０等から要素データを取得する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０１およびステップＳ１０２は、並列処理であってもよく、また、順序が逆であってもよい。ごみ分布予測モデル構築部４２は、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２において取得部４１が取得したごみデータと要素データとが有する特徴をごみ分布予測モデル３３に学習させて（ステップＳ１０３）、ごみ分布予測モデル３３を構築する。
【００５４】
［ごみ分布予測処理の流れの一例］
次に、図１に示すごみ分布予測装置１０によるごみ分布予測処理の流れの一例について説明する。図９は、実施形態に係るごみ分布予測装置１０によるごみ分布予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００５５】
図９に示すように、ごみ分布予測部４３は、ごみ分布予測モデル３３に、予測対象データを入力する（ステップＳ２０１）。そして、ごみ分布予測部４３は、ごみデータと、要素データとを用いて、予測対象データに応じたポイ捨てごみ分布を予測するごみ分布予測処理を行う（ステップＳ２０２）。具体的には、ごみ分布予測部４３は、ごみ分布予測モデル３３が出力した分布予測データを取得する。そして、出力装置７０は、ごみ分布予測部４３が取得したごみ分布予測データを出力し（ステップＳ２０３）、処理を終了する。
【００５６】
［効果］
このように、ごみ分布予測装置１０は、ポイ捨てされたごみに関するごみデータと、ごみのポイ捨てに影響を有する要素を示す要素データとを用いて、予測対象データに応じたポイ捨てごみの分布を予測する。そして、ごみ分布予測装置１０は、予測した投棄ごみ量の分布を示すごみ分布予測データを出力する。
【００５７】
このため、ごみ分布予測装置１０によれば、ポイ捨てごみの分布を把握するために調査員に実際に現地を調査させることなく、迅速かつ簡易に、ポイ捨てごみのごみ分布予測データを取得することができる。実際に調査員に現地を調査させる手法では調査範囲が限られるため、限られた範囲でしかごみ分布データを取得できないという問題があるが、このごみ分布予測装置１０によれば、広範囲にわたって、ポイ捨てごみのごみ分布予測データを迅速かつ簡易に取得することができる。
【００５８】
また、ごみ分布予測装置１０は、ごみデータと要素データとが有する特徴をごみ分布予測モデルに学習させている。このため、ごみ分布予測装置１０によれば、ごみ分布予測モデルに予測対象データを入力するだけで、ごみ分布予測モデルから、適切なごみ分布予測データを取得することができる。
【００５９】
そして、ごみ分布予測装置１０は、ごみデータとして、実際にポイ捨てされたごみの種別、数量および位置を対応付けたデータを用い、要素データとして、施設の位置、および、該施設の種別、名称、属性および使用状態、および、道路の舗装種別、および、壁面色の少なくともいずれか一つを対応付けた施設データを含むデータを用いる。このため、ごみ分布予測装置１０によれば、実際のポイ捨てごみの分布データと、ごみのポイ捨てに影響を有する施設に関する具体的なデータとを用いるため、出力するごみ分布予測データの精度をより向上させることができる。
【００６０】
また、ごみ分布予測装置１０は、ごみデータとして、動画撮影機能を有する端末装置或いは監視用の撮影装置１００が実際に撮影した画像の解析結果に基づくデータや、赤外線センサや超音波探知機等、所定の検出装置による投棄物の検出結果を用いる。このため、ごみ分布予測装置１０によれば、実際に撮影した動画の解析結果に基づいたごみ分布の予測を行うことができるため、出力するごみ分布予測データの精度をより向上させることができる。
【００６１】
そして、ごみ分布予測装置１０は、要素データとして、地域に対する人のイメージを示す主観データを用いる。このため、ごみ分布予測装置１０は、客観的データに加え、主観データを用いて、ポイ捨てされたごみの分布を多面的に予測するため、出力するごみ分布予測データの精度をより向上させることができる。
【００６２】
また、ごみ分布予測装置１０は、ごみ分布予測データとして、ポイ捨てごみの種別、数量および位置を対応付けたテキストデータ、或いは、地図画像上に投棄ごみの分布を色或いは濃度の違いで表現した画像データを出力する。このため、ごみ分布予測装置１０の操作者は、このようなごみ分布予測データを確認することによって、ごみの予測分布状態を適切に認識することができる。
【００６３】
もちろん、ごみ分布予測装置１０は、前述したように、放置自転車の分布や数等を示すデータや違法看板の分布や数等を示すデータを要素データとして用いることによって、ポイ捨てごみだけではなく、放置自転車や違法看板等を含めた広範囲の投棄物に対し、分布予測データを、迅速かつ簡易に取得することができる。
【００６４】
［装置構成］
なお、ごみ分布予測装置１０は、任意の数の情報処理装置２００と通信可能に接続されていてもよく、任意の数のデータサーバ３００と通信可能に接続されていてもよい。情報処理装置２００は、任意の数の撮影装置１００と接続されていてもよい。
【００６５】
また、ごみ分布予測装置１０は、情報処理装置２００やデータサーバ３００とデータのやり取りを行うフロントエンドサーバと、ごみ分布予測処理を実行するバックエンドサーバとにより実現されてもよい。このような場合、フロントエンドサーバには、図１に示すごみデータデータベース３１、要素データデータベース３２および取得部４１が含まれ、バックエンドサーバには、図１に示すごみ分布予測モデル３３、ごみ分布予測モデル構築部４２、ごみ分布予測部４３および最適解取得部４４が含まれることとなる。
【００６６】
［その他］
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【００６７】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００６８】
［プログラム］
また、上述してきた実施形態に係るごみ分布予測装置１０は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１０は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
【００６９】
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read  Only  Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。
【００７０】
出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）やＤＶＩ（Digital  Visual  Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High  Definition  Multimedia  Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
【００７１】
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact  Disc）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等からデータを読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
【００７２】
ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
【００７３】
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
【００７４】
例えば、コンピュータ１０００がごみ分布予測装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部４０の機能を実現する。
【００７５】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【００７６】
また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、通信部は、通信手段や通信回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【００７７】
１０  ごみ分布予測装置
２０  通信部
３０  記憶部
３１  ごみデータデータベース
３２  要素データデータベース
３３  ごみ分布予測モデル
４０  制御部
４１  取得部
４２  ごみ分布予測モデル構築部
４３  ごみ分布予測部
４４  最適解取得部
５０  インタフェース部
６０  入力装置
７０  出力装置
１００  撮影装置
２００  情報処理装置
３００  データサーバ
【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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