(57)【要約】【課題】対象地域の交通流を、短期間かつ良好な精度で予測する。【解決手段】  交通流予測装置の一態様は、対象地域の交通流を模擬した１以上の環境モデルを格納する環境モデル記憶部と、通信ネットワークを介して端末装置から交通流の評価に関わる情報の要求の受け付け、及びその要求に対する結果を端末装置へ出力することが可能に構成された交通流評価情報処理部と、端末装置の要求に応じて環境モデル記憶部から該当する環境モデルを選択する環境モデル選択部と、環境モデル選択部により選択された環境モデルを用いて、交通流の予測処理を実行する交通流予測部と、を備える。【選択図】図１
2019220048.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象地域の交通流を模擬した１以上の環境モデルを格納する環境モデル記憶部と、
通信ネットワークを介して端末装置から交通流の評価に関わる情報の要求を受け付ける、及び前記要求に対する結果を前記端末装置へ出力することが可能に構成された交通流評価情報処理部と、
前記端末装置の要求に応じて前記環境モデル記憶部から該当する環境モデルを選択する環境モデル選択部と、
前記環境モデル選択部により選択された前記環境モデルを用いて、前記交通流の予測処理を実行する交通流予測部と、を備える
交通流予測装置。
【請求項２】
前記対象地域の交通に関わる事象を評価するために使用される評価シナリオを記憶する評価シナリオ記憶部と、
選択された前記環境モデルで利用可能な前記評価シナリオを前記評価シナリオ記憶部から選択する評価シナリオ選択部と、を更に備え、
前記交通流予測部は、前記環境モデル選択部により選択された前記環境モデルと、前記評価シナリオ選択部により選択された前記評価シナリオとを用いて、前記交通流の予測処理を実行する
請求項１に記載の交通流予測装置。
【請求項３】
前記評価シナリオは、少なくとも、前記対象地域の混雑区間と当該混雑区間内の所要時間とを含む渋滞予測、所定区間又は所定領域の環境負荷予測、駅及び停留所の所定地点の発着遅延及び待ち時間、所定区間の移動料金のいずれかの情報を含み、
前記交通流予測部は、少なくとも前記評価シナリオ内の一つの情報が選択されると、選択された前記環境モデルについて予測した前記交通流の予測結果を用いて、選択された前記情報について評価計算を行う
請求項２に記載の交通流予測装置。
【請求項４】
前記環境モデルは、少なくとも、
各対象地域に設置されている信号機の表示パターン、道路や線路の容量、車線数、車線ごとの進行方向、各交差点の分岐率についての情報を有する走行環境モデルと、
自律的に行動する複数の移動体と、各移動体の相互関係とが定義されたエージェントモデルと、から構成される
請求項１に記載の交通流予測装置。
【請求項５】
前記環境モデルは、更に、
交通移動の発生ゾーンから集中ゾーンまでの区間の交通量及び各区間の交通量に対応する移動経路の情報を含む交通需要と、
公共交通の運行経路や運行スケジュール、交通規制の情報を含む制御情報と、を組み合わせて構成される
請求項４に記載の交通流予測装置。
【請求項６】
前記交通流評価情報処理部は、前記環境モデルに含まれる前記交通需要を前記端末装置に出力する機能、及び前記端末装置から前記交通需要の変更データを受け付ける機能を有し、
前記交通流評価情報処理部は、前記交通需要の変更データを受け付けると、前記環境モデルの交通需要を当該変更データで変更し、前記交通流予測部は、前記交通需要が変更された前記環境モデルを用いて前記交通流の予測処理を実行する
請求項５に記載の交通流予測装置。
【請求項７】
前記交通流評価情報処理部は、前記環境モデルに含まれる前記制御情報を前記端末装置に出力する機能、及び前記端末装置から前記制御情報の変更データを受け付ける機能を有し、
前記交通流評価情報処理部は、前記制御情報の変更データを受け付けると、前記環境モデルの制御情報を当該変更データで変更し、前記交通流予測部は、前記制御情報が変更された前記環境モデルを用いて前記交通流の予測処理を実行する
請求項５に記載の交通流予測装置。
【請求項８】
交通流の評価に関わる情報を要求し、前記要求に対する結果を取得して出力する端末装置と、
対象地域の交通流を模擬した１以上の環境モデルを格納する環境モデル記憶部と、
通信ネットワークを介して前記端末装置から交通流の評価に関わる情報の要求を受け付ける、及び前記要求に対する結果を前記端末装置へ出力することが可能に構成された交通流評価情報処理部と、
前記端末装置の要求に応じて前記環境モデル記憶部から該当する環境モデルを選択する環境モデル選択部と、
前記環境モデル選択部により選択された前記環境モデルを用いて、前記交通流の予測処理を実行する交通流予測部と、を備える
交通流予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、都市などの対象地域における移動手段の交通流を予測する交通流予測装置及び交通流予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
都市交通には、自動車の道路交通、バスや鉄道をはじめとした公共交通、航空路など、様々な種類が混在する。発生する交通需要に対して移動手段（交通手段）を適切に運用するには、混雑の抑制、道路などの移動環境の整備、及び適切な移動料金の設定などが必要である。そこで、道路容量や公共交通の運行数、信号機の表示サイクル、及び交通規制など、都市の交通流に影響を与えるさまざまな要因を考慮した上で、将来の交通流を予測する交通流予測技術の重要性がより高まっている。
【０００３】
交通流予測技術として、交通移動の発生ゾーン（以下「Ｏゾーン」と呼ぶ）から集中ゾーン（以下「Ｄゾーン」と呼ぶ）までの交通需要（以下「ＯＤ交通量」とも呼ぶ）と、道路交通における道路ネットワークや鉄道網などの路線ネットワークの情報と、道路の速度規制や信号機の設置個所に関する情報等の路線ネットワークに付属する交通環境の情報とから、所定の移動モデルに基づいて、時々刻々と変化する交通流を計算する、交通流シミュレーションが利用されている。Ｏゾーンは交通移動の出発地に相当するとともにＤゾーンは目的地に相当し、以下の説明ではＯゾーンからＤゾーンまでを「ＯＤ間」と記す。
【０００４】
交通流シミュレーションは、比較的広域の路線ネットワークを対象としたマクロ交通流シミュレーションと、比較的狭域の路線ネットワークを対象としたミクロ交通流シミュレーションの二つのタイプに分けられる。マクロ交通流シミュレーションでは、交通流を流体と見なした交通流モデルに基づいて交通量を予測する。また、ミクロ交通流シミュレーションでは、車両等の個々の移動体あるいはその集合体に見立てた自律的なエージェントの行動やその行動が相互に及ぼす作用をモデルにより表現し、そのモデルを用いてエージェントの行動が路線ネットワーク内の交通に与える影響を予測する。
【０００５】
マクロ交通流シミュレーションは、交通規制や信号機など詳細な交通環境の影響を反映した交通流の予測に不向きであるというデメリットがある。ミクロ交通流シミュレーションは、予測対象エリア内に存在する各信号機の現示パターン（表示パターン）、道路や線路の容量、ＯＤ交通量、ＯＤ交通量の移動体別及び経路別配分、交通規制（速度や右左折など）、バスや鉄道などの公共交通の運行スケジュール、公共交通や自動車の車種や歩行者などの挙動モデルなど、シミュレーションを実行するために必要な走行環境パラメーターやモデルの組み合わせが多いというデメリットがある。
【０００６】
近年、コンピューターの計算性能向上に伴い、ミクロ交通流シミュレーションを用いて広域の交通流を予測する方法が検討されている。しかしながら、実際の都市に近い交通流を模擬して予測精度を高めるには、予測対象都市の各々の交通環境に基づいて走行環境パラメーターやモデルを組み合わせた環境モデル（「都市交通モデル」とも呼ばれる）を作成する必要がある。環境モデルの作成は、対象都市領域が広域になるに従って、各移動手段のモデルや信号機などのパラメーター、またその組み合わせが膨大・複雑になる。そのため、実際の交通流を模擬可能な環境モデルを作成するには、環境モデルを構成するノウハウ（専門的な技術の蓄積）、多大な時間及び費用を要する。また、そのような環境モデルの作成には、実際の交通量や信号機などを観測して得られる交通観測データをパラメーターに反映する必要があるが、交通観測データの取得が難しいユーザーにおいて、実際の都市の交通流を模擬可能な予測精度を得るには限界がある。
【０００７】
そのため、二つのタイプのシミュレーションを組み合わせて各々のデメリットを緩和する手法が一般的に用いられる。例えば、マクロ交通流シミュレーションにより交通量の多い区間等の交通問題を抽出し、抽出された交通問題をミクロ交通流シミュレーションにより詳細に分析することにより、交通問題に対策を講じた交通流を予測するといった手法が用いられている。しかしながら、一台の車両挙動を計算するミクロモデルと、複数台の車両群の挙動を計算するマクロモデルとでは予測周期や用いるモデル自体に整合性が無いため、これらを組み合わせて交通流を予測するのは困難である。そこで、特許文献１において、このような異なる二つのモデルを組み合わせて交通流を予測するための技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００２−２６９６７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１に記載された技術は、ミクロ交通流シミュレーションとマクロ交通流シミュレーションを組み合わせて交通流を予測する方法である。特許文献１に記載された技術は、ミクロモデルとマクロモデルの二つの異なるモデルを接続するための「シミュレーション制御機能」と「インタフェース機能」により、マクロ交通流シミュレーションで計算した車群を分解して個々の車両の車種や挙動パラメータを設定してミクロ交通流シミュレーションに渡したり、ミクロ交通流シミュレーションで計算した各車両を、単位時間の通過車両数などに統合してマクロ交通流シミュレーションに渡して、二つのシミュレーションを同期させて交通流を予測する。それにより、車両一台の挙動や、信号表示パターンや車両の運行頻度や乗車容量などの走行環境パラメーターや挙動モデルを変更したとき、広域的な交通流にどのように影響するかを予測するのに有効である。
【００１０】
しかしながら、特許文献１の技術においては、交通流シミュレーションの実行に必要な環境モデル（都市交通モデル）はデータベースに保持されず、同様の評価ニーズを持つ複数のユーザーで共有することは考慮されていない。例えば、ある公共交通の運行スケジュールが定期的に見直される、ある都市で多数の集客が見込まれるイベントが開催されるといった情報（評価ニーズ）を、交通流シミュレーションに反映することで予測結果の精度が向上する。そのため各ユーザーは個別にこれらの情報を適宜反映した環境モデルを作成する必要があるが、環境モデルの作成を始めてから交通流の予測結果を得るまでに多大な時間を要する。
【００１１】
上記の状況から、都市などの対象地域の交通流を、短期間かつ良好な精度で予測する手法が望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一態様の交通流予測装置は、対象地域の交通流を模擬した１以上の環境モデルを格納する環境モデル記憶部と、通信ネットワークを介して端末装置から交通流の評価に関わる情報の要求の受け付け、及びその要求に対する結果を端末装置へ出力することが可能に構成された交通流評価情報処理部と、端末装置の要求に応じて環境モデル記憶部から該当する環境モデルを選択する環境モデル選択部と、環境モデル選択部により選択された環境モデルを用いて、交通流の予測処理を実行する交通流予測部と、を備える。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の少なくとも一態様によれば、予め用意した対象地域の交通流を模擬した１以上の環境モデルを用いて、対象地域の交通流の予測処理を、短期間かつ良好な精度で実現し、その結果をユーザーに提供することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る交通流予測装置を含む交通流予測システムの全体構成例を示した説明図である。
【図２】図１に示した交通流予測装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図３】図１に示した交通流予測システムにおいて端末装置及び交通流予測装置により行われる一連の処理を説明するためのシーケンスチャートである。
【図４】図１に示した交通流予測装置による交通流予測及び予測結果集計処理の手順例を示すフローチャートである。
【図５】図１に示した交通流予測装置による予測時間枠と予測対象時刻の設定例を示す説明図である。
【図６】図１に示した交通流予測装置において端末装置からの要求に応じて環境モデルの候補リストを出力する、交通流評価アプリケーションプログラムインターフェースの一例を示す説明図である。
【図７】図１に示した交通流予測装置において端末装置からの要求に応じて評価シナリオの候補リストを出力する、交通流評価アプリケーションプログラムインターフェースの一例を示す説明図である。
【図８】図１に示した交通流予測装置において端末装置から取得した評価シナリオ内の評価条件に基づく予測処理の集計結果を出力する、交通流評価アプリケーションプログラムインターフェースの一例を示す説明図である。
【図９】図１に示した交通流予測装置において端末装置からのＯＤ交通量の要求に応じて評価シナリオのＯＤ交通量を出力する、交通流評価アプリケーションプログラムインターフェースの一例を示す説明図である。
【図１０】図１に示した交通流予測装置において端末装置からのＯＤ交通量の変更要求に応じて評価シナリオのＯＤ交通量を変更する、交通流評価アプリケーションプログラムインターフェースの一例を示す説明図である。
【図１１】図１に示した交通流予測装置において環境モデル記憶部に保存される各都市の環境モデルの一例を示す説明図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態に係る評価シナリオ記憶部に格納される評価シナリオの更新処理を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明を実施するための形態（以下、「実施形態」と記述する）の例について、添付図面を参照しながら説明する。本明細書及び添付図面において実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付して重複する説明を省略する。
【００１６】
＜１．第１の実施形態＞
本発明の第１の実施形態は、ユーザーが所望する都市（対象地域の一例）の交通流を、ユーザーが所望する評価シナリオに沿って予測するためのシステムである。評価シナリオは、交通流を予測する際の評価条件の一例である。例えば、本実施形態において、外部装置又はアプリケーションから、所定のインターフェースを介して、交通流の予測処理を実行したい都市の環境モデルや評価シナリオを受け付けることで、その都市の交通流予測処理を実行し、その結果を出力する技術を開示する。その際、予め保持している予測処理を実行する都市の環境モデル及び評価シナリオを雛形として用い、更にインターフェースを介してＯＤ交通量等の実行パラメーターの更新を適宜受け付けて対象の環境モデル又は評価シナリオに反映し、交通流を予測する。環境モデルは、その都市がどのような交通環境であるかを示すモデルであり、マクロ的環境モデルでもよいし、ミクロ的環境モデルでもよい。
【００１７】
［交通流予測装置システムの全体構成］
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る交通流予測装置を含む交通流予測システムの全体構成例を示す。
【００１８】
図１に示す交通流予測システム１０は、交通流予測装置１、運行計画情報提供装置２、交通需要提供装置３、及び端末装置４から構成されている。各装置は、インターネット等の通信ネットワーク５を介して相互に通信可能に接続される。
【００１９】
交通流予測装置１は、少なくとも、端末装置４（外部装置の一例）から交通流予測の対象とする都市の“環境モデル”の指定を受け付けて、所定時間帯における自動車やバス、電車、歩行者などの移動体の位置や移動時間などを所定の時間間隔ｔｉ（図５参照）で連続的に計算し、指定された都市の交通流を予測する。交通流予測装置１は、通信ネットワーク５を介して、運行計画情報提供装置２、交通需要提供装置３、端末装置４との間にて必要な情報を相互に授受する。
【００２０】
運行計画情報提供装置２は、公共交通などの運行計画に関わる情報を提供する。より具体的には、運行計画情報提供装置２は、通信ネットワーク５を介して、バスや鉄道などの公共交通の運行ルート（運行経路）、運行スケジュール、及び移動体の座席数や乗車容量などの情報を交通流予測装置１に提供する。
【００２１】
交通需要提供装置３は、ＯＤ間の交通需要の情報を提供する。より具体的には、交通需要提供装置３は、交通のＯゾーンからＤゾーンまでのＯＤ間ごとに発生するＯＤ交通量（交通需要）と、そのＯＤ間の移動体別の配分値、車種別の配分値、移動経路別の配分値、及びその移動経路の情報を交通流予測装置１に提供する。例えば、移動体別の配分値は、自動車と電車の輸送量（自動車と電車の利用者数）の割合である。また例えば、車種別の配分値は、普通車とバスの台数の割合である。さらに例えば、移動経路別の配分値は、ＯＤ間を結ぶ複数の移動経路を移動する移動体の輸送量の割合である。
【００２２】
ここで、ＯＤ交通量は、所定時間ごとに集計又は推定されたＯＤ間の交通量のデータである。また、移動経路の情報は、Ｏゾーン内の任意地点を出発地、Ｄゾーン内の任意地点を目的地とし、出発地から目的地に向かう道路区間（例えば地図データにおいて交差点等の道路網表現上の結節点であるノードとノードを結ぶ道路リンク、あるいはノード）を列挙したデータである。
【００２３】
端末装置４には、任意の都市内又は都市間の交通流を予測及び評価するための交通流評価アプリケーション４ａ（ブラウザ）が搭載されている。端末装置４は、このアプリケーションにより、交通流予測装置１に対し一又は複数の都市の環境モデルや予測時間枠Ｔ（図４、図５参照）を指定したり、交通流の予測結果を要求したりする。例えば、交通流予測装置１が、交通流を評価するためのＷｅｂアプリケーションを有するＷｅｂサーバ機能（交通流評価アプリケーションプログラムインターフェース１０２）を有し、端末装置４は交通流評価アプリケーション４ａを通じて、環境モデル及び評価シナリオ（評価条件）を指定したり、交通流の予測結果を取得したりする。
【００２４】
図１に示すように、交通流予測装置１は、通信インターフェース１０１と、交通流評価アプリケーションプログラムインターフェース１０２と、要求取得部１０３と、環境モデル選択部１０４と、評価シナリオ選択部１０５と、交通流予測部１０６と、応答処理部１０７と、環境モデル記憶部１１１と、評価シナリオ記憶部１１２と、予測結果記憶部１１３と、評価シナリオ生成部１０８と、環境モデル生成部１０９と、入出力部１１０を備えている。
【００２５】
交通流予測装置１において、交通流評価アプリケーションプログラムインターフェース１０２、要求取得部１０３、環境モデル選択部１０４、評価シナリオ選択部１０５、交通流予測部１０６、応答処理部１０７、評価シナリオ生成部１０８、及び環境モデル生成部１０９のうち少なくとも一つは、例えばプログラム（例えば、プログラムメモリに格納されたプログラム）によって実現されるようにしてもよい。
【００２６】
また、環境モデル記憶部１１１、評価シナリオ記憶部１１２、及び予測結果記憶部１１３については、複数の記憶装置（半導体メモリやハードディスクなど、それぞれの記憶装置の種類が異なっていてもよい）を設け、それぞれのデータを対応する記憶装置に格納するようにしてもよい。また、一つあるいは複数の記憶装置において記憶領域を分け、それぞれの記憶領域にそれぞれのデータを格納するようにしてもよい。なお、図１においては、交通流予測装置１内のデータの流れを実線で示し、情報の参照を破線で示している。
【００２７】
なお、本実施形態では、交通流予測装置１において、通信ネットワーク５を介して、交通需要提供装置３から道路を利用する自動車のＯＤ交通量を取得し、自動車の利用需要を対象とした道路の交通流を予測する形態を例に挙げて説明するが、本発明はその例に限定されない。公共交通などでは、交通ＩＣカードの収受システム（不図示）から取得したＯＤ交通量に基づいて、公共交通の挙動（乗降による停車時間など）や所要時間を推定するようにしてもよい。また、屋内においても同様に、屋内における人間等の移動体の所定の２地点間のＯＤ交通量（移動数）に基づいて、屋内を移動する人の動きや流れ（挙動）を予測するようにしてもよい。いずれもＯＤ交通量や移動体の挙動に関する情報（交通情報）は、交通需要提供装置３や運行計画情報提供装置２から取得される。
【００２８】
通信インターフェース１０１は、交通流予測装置１と通信ネットワーク５との間の通信制御を行うとともに、通信ネットワーク５を介して運行計画情報提供装置２や交通需要提供装置３、端末装置４とデータの送受信を行う。
【００２９】
交通流評価アプリケーションプログラムインターフェース１０２（以下「交通流評価ＡＰＩ１０２」と略記する）は、交通流評価情報処理部の一例である。交通流評価ＡＰＩ１０２は、通信ネットワーク５を介して接続されている端末装置４が、交通流予測装置１に対して、交通流の評価条件（環境モデルや評価シナリオ）を指定したり、環境モデル又は評価シナリオのパラメーター更新を要求したり、予測結果を要求・取得したりするためのインターフェース機能を提供する。つまり、交通流評価ＡＰＩ１０２において、端末装置４の交通流評価アプリケーション４ａの機能（例えば交通流予測）や閲覧するデータなどを、交通流予測装置１から呼び出して利用するための手順やデータ形式などが定められている。
【００３０】
要求取得部１０３は、交通流評価ＡＰＩ１０２が通信ネットワーク５を介して端末装置４から受け付けた交通流の評価に関わる情報の要求を解釈し、解釈した結果を環境モデル選択部１０４（又は評価シナリオ選択部１０５）に引き渡す。例えば要求取得部１０３は、環境モデルの選択条件が含まれる要求を取得し、要求を解釈した結果としてその選択条件を環境モデル選択部１０４に引き渡す。
【００３１】
環境モデル選択部１０４は、要求取得部１０３から引き渡された要求の解釈結果に従って、環境モデル記憶部１１１内を検索し、要求に対応する都市の環境モデルを選択して評価シナリオ選択部１０５に設定する。ここで、環境モデル選択部１０４が選択した環境モデルの候補リストを、応答処理部１０７を介して交通流評価ＡＰＩ１０２に引き渡し、交通流評価ＡＰＩ１０２により当該候補リストを端末装置４に送信し、端末装置４において候補リストから環境モデルを選択する場合もある。
【００３２】
評価シナリオ選択部１０５は、環境モデル選択部１０４が選択した環境モデルで利用可能な評価シナリオを評価シナリオ記憶部１１２から選択し、選択した評価シナリオを環境モデルとともに交通流予測部１０６に設定する。評価シナリオ記憶部１１２には、予め環境モデルごとに利用可能な評価シナリオが格納されている。ここで、評価シナリオ選択部１０５が選択した評価シナリオの候補リストを、応答処理部１０７を介して交通流評価ＡＰＩ１０２に引き渡し、交通流評価ＡＰＩ１０２により当該候補リストを端末装置４に送信し、端末装置４の交通流評価アプリケーション４ａによって候補リストから評価シナリオを選択する場合もある（図３のステップＳ３１７参照）。
【００３３】
また、評価シナリオ選択部１０５は、端末装置４から評価シナリオの内容の変更要求を受け付けた場合には、要求に従い、ＯＤ交通量などの評価シナリオ内の各パラメーターを変更する機能を有する。例えば評価シナリオの変更内容のデータは、一時的にＲＡＭ２１ｃ（図２参照）に記憶され、選択された環境モデルの交通流の予測処理が終了後にＲＡＭ２１ｃから変更内容のデータが消去される。
【００３４】
交通流予測部１０６は、環境モデル選択部１０４によって選択された環境モデル、及び評価シナリオ選択部１０５によって選択された評価シナリオを読み込む。交通流予測部１０６は、環境モデルを読み込むと、所定時間間隔の信号機の表示状態、自動車やバスなどの移動体の位置や移動方向などを計算し、対象都市の交通流を模擬する交通流シミュレーション（交通流予測）を実行する。また、交通流予測部１０６は、評価シナリオに従って、環境モデル上の所定区間を移動する移動体の移動時間を集計したり、所定地点の到達遅延時間などを計算したりし、その結果を予測結果記憶部１１３及び応答処理部１０７に出力する。例えば所定区間内の道路リンクごとに自動車の移動時間の平均値を計算して集計することにより、所定区間を移動する自動車の移動時間（所要時間）を予測することができる。
【００３５】
例えば、評価シナリオは、少なくとも、都市の混雑区間とその混雑区間内の所要時間とを含む渋滞予測、所定区間又は所定領域の環境負荷予測、駅及び停留所の所定地点の発着遅延及び待ち時間、所定区間の移動料金のいずれかの情報を含む（例えば図７の応答７１、図８の応答８１参照）。交通流予測部１０６は、少なくとも評価シナリオ内の一つの情報が選択されると、選択された環境モデルについて予測した交通流の予測結果を用いて、評価シナリオの選択された情報について評価計算（集計）を行う。
【００３６】
応答処理部１０７は、交通流予測部１０６が出力した対象都市の交通流予測結果を、交通流評価ＡＰＩ１０２に設定する処理を実行する。ここで交通流予測結果は、評価シナリオに応じた所定区間を移動する所要時間であったり、渋滞区間であったり、ＣＯ２排出量であったりする。応答処理部１０７が、対象都市における所定時間帯の各移動体の挙動を予測した結果（数値データや動画データ）を、端末装置４の要求に応じて予測結果記憶部１１３から読み込んで、端末装置４へ送信する応答データに含める場合もある。
【００３７】
入出力部１１０は、地図データや信号機の制御データ、現状の運行スケジュールや運行経路データなど（図示しない）を、通信インターフェース１０１又は記憶装置２５等（不図示の外部メモリインターフェース）を介して読み込み、評価シナリオ生成部１０８及び環境モデル生成部１０９に出力する。そして、評価シナリオ生成部１０８及び環境モデル生成部１０９において、評価シナリオや環境モデルを生成するための操作や表示処理（出力）を実行する。なお、図１の例では、入出力部１１０は、通信インターフェース１０１と直接、データの送受信を行っているが、交通流評価ＡＰＩ１０２を介して通信インターフェース１０１とデータの送受信を行うようにしてもよい。
【００３８】
評価シナリオ生成部１０８は、環境モデル記憶部１１１に記憶された環境モデルを用いて交通流予測部１０６で予測された各都市の交通流の予測結果から、評価条件を定義した評価シナリオを作成し、評価シナリオ記憶部１１２に出力する。
【００３９】
例えば評価シナリオの評価条件は、一例として所定区間を移動する移動体の移動時間（混雑度を示す指標の一例）を集計したり、所定地点の到達遅延時間（混雑度を示す指標の一例）などを計算したり、所定区間について所定時間帯のＣＯ２排出量（環境負荷の一例）を計算したり、移動料金を計算したりすることである。つまり、評価シナリオには、交通シミュレーションの対象となり得る、都市交通に関わる種々の事象（評価項目）が定義されている。
【００４０】
環境モデル生成部１０９は、入出力部１１０を通じて取得した地図データや信号制御データ（表示パターン）、運行データなどに基づいて、各都市の交通環境を示す環境モデルを生成し、環境モデル記憶部１１１に記憶する。
【００４１】
なお、評価シナリオ及び環境モデルの生成は、管理者が交通流予測装置１の操作部２４を操作して指示することにより行われる。ただし、端末装置４（交通流評価アプリケーション４ａ）からの指示に基づいて、評価シナリオ及び環境モデルが生成されてもよい。
【００４２】
［交通流予測装置１のハードウェア構成例］
図２は、交通流予測装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
交通流予測装置１は、図２に示すようにコンピューター２０（情報処理装置）で構成することができ、システムバス２６にそれぞれ接続されたＣＰＵ２１ａと、ＲＯＭ２１ｂと、ＲＡＭ２１ｃと、表示部（表示デバイス）２２と、操作部２４と、記憶装置２５と、通信インターフェース１０１とを備えている。コンピューター２０内の各部は、システムバス２６を介して相互にデータの送受信が可能に接続されている。
【００４３】
ＣＰＵ２１ａ、ＲＯＭ２１ｂ、及びＲＡＭ２１ｃによって制御部２１が構成される。この制御部２１は、交通流予測装置１内の各部の動作を制御する狭義のコンピューターの一例として用いられる。ＣＰＵ２１ａは、本実施形態に係る各機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをＲＯＭ２１ｂから読み出して実行し、各部の制御や各種の演算を行う演算処理装置である。なお、ＣＰＵ２１ａに代えて、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の他の演算処理装置を用いてもよい。
【００４４】
ＲＯＭ２１ｂは、不揮発性メモリ（記録媒体）の一例として用いられ、ＣＰＵ２１ａが動作するために必要なプログラムやデータ等を記憶している。ＲＡＭ２１ｃは、揮発性メモリの一例として用いられ、ＣＰＵ２１ａによる演算処理の途中に発生した変数やパラメーター等が一時的に書き込まれる。
【００４５】
表示部２２は、例えば液晶ディスプレイモニターが用いられ、メニュー画面やコンピューター２０で行われる処理の結果等を表示する。操作部２４は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等が用いられ、ユーザーは操作部２４に所定の操作を行い、指示を入力することが可能である。
【００４６】
記憶装置２５は、不揮発性の大容量記憶装置（記録媒体の一例）であり、プログラムやＯＳ（Operating System）等のプログラム、及びデータ等を記憶する。例えば交通流予測装置１の場合、環境モデル記憶部１１１、評価シナリオ記憶部１１２、及び予測結果記憶部１１３は、記憶装置２５により構成される。記憶装置２５としては、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、メモリカード等が用いられる。
【００４７】
通信インターフェース１０１には、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）やモデム等が用いられ、端子が接続されたＬＡＮ等の通信ネットワーク５又は専用線等を介して、各装置との間で各種のデータを送受信することが可能である。
【００４８】
なお、運行計画情報提供装置２、交通需要提供装置３、及び端末装置４もコンピューター２０を備えている。例えば運行計画情報提供装置２の制御部２１（ＣＰＵ２１ａ）が運行計画情報の提供処理を制御し、交通需要提供装置３の制御部２１（ＣＰＵ２１ａ）が交通需要の提供処理を制御する。さらに、端末装置４の制御部２１（交通流評価アプリケーション４ａ）により交通流を評価する処理が行われる。各装置の機能や使用目的に合わせて装置内の各部は取捨選択される。例えば運行計画情報提供装置２及び交通需要提供装置３では、表示部２２及び操作部２４を削除することができる。
【００４９】
［交通流予測に係る処理］
次に、交通流予測システム１０において、端末装置４及び交通流予測装置１により行われる一連の処理を説明する。図３は、交通流予測システム１０において、端末装置４及び交通流予測装置１により行われる一連の処理を示すシーケンスチャートである。図３では、端末装置４の要求に応じながら交通流予測装置１が実行する交通流予測にかかる処理の手順例を示している。端末装置４及び交通流予測装置１の各々が備える制御部２１（図２参照）がＲＯＭ２１ｂに格納されたプログラムを実行することにより、図３に示す一連の処理が実現される。
【００５０】
まず、端末装置４において、ユーザーの指示に従い交通流評価アプリケーション４ａを実行することにより、端末装置４と交通流予測装置１との通信が開始される。次いで、端末装置４の制御部２１は、交通流予測装置１に記憶されている、指定する環境モデルの候補リスト（図３では「環境モデルリスト」と記載）を交通流予測装置１に要求する（Ｓ３０１）。このときの端末装置４の要求には、端末装置４で取得したい環境モデルの条件（都市名やＩＤ、移動手段など）が含まれる場合もある。
【００５１】
次いで、交通流予測装置１において、交通流評価ＡＰＩ１０２を介して、要求取得部１０３が端末装置４の要求を取得する。そして、環境モデル選択部１０４は、端末装置４の要求に該当する環境モデルを環境モデル記憶部１１１から検索し（Ｓ３１１）、利用可能な環境モデルの候補リストを、交通流評価ＡＰＩ１０２を介して端末装置４に送信する（Ｓ３１２）。
【００５２】
次いで、端末装置４において、制御部２１は、交通流予測装置１より受信した環境モデルの候補リストを交通流評価アプリケーション４ａによるＧＵＩ（Graphical User Interface）上に表示し、ユーザーによる環境モデルの指定を待つ。制御部２１は、操作部２４を介してユーザーから環境モデルの指定を受け付けると（Ｓ３０２）、当該環境モデルで利用可能な評価シナリオの候補リスト（図３では「評価シナリオリスト」と記載）を交通流予測装置１に要求する（Ｓ３０３）。
【００５３】
次いで、交通流予測装置１において、交通流評価ＡＰＩ１０２を介して、要求取得部１０３が端末装置４の要求を取得する。そして、環境モデル選択部１０４は、端末装置４により指定された環境モデルを選択する（Ｓ３１３）。次いで、評価シナリオ選択部１０５は、評価シナリオ記憶部１１２に記憶されている評価シナリオの中から、当該環境モデルで利用可能な評価シナリオを検索し（Ｓ３１４）、得られた評価シナリオの候補リストを、交通流評価ＡＰＩ１０２を介して端末装置４に送信する（Ｓ３１５）。
【００５４】
次いで、端末装置４において、制御部２１は、交通流予測装置１より受信した評価シナリオの候補リストを交通流評価アプリケーション４ａによるＧＵＩ上に表示し、ユーザーによる評価シナリオの指定を待つ。交通流評価アプリケーション４ａは、操作部２４を介してユーザーから評価シナリオの指定を受け付けると（Ｓ３０４）、当該評価シナリオの変更が可能となる。交通流評価アプリケーション４ａは、ユーザーからの変更要求又は必要に応じて、ＯＤ交通量、ＯＤ交通量の移動体別、車種別又は経路別の配分値、公共交通の運行経路や便数、及び発着時間などの変更情報を含めて、評価シナリオの変更要求を交通流予測装置１に送信する（Ｓ３０５）。
【００５５】
次いで、交通流予測装置１において、交通流評価ＡＰＩ１０２を介して、要求取得部１０３が端末装置４の要求を取得する。そして、評価シナリオ選択部１０５は、端末装置４により指定された評価シナリオを選択する（Ｓ３１６）。次いで、評価シナリオ選択部１０５は、評価シナリオの内容の変更要求を受け付けた場合は、変更要求に従い、ＯＤ交通量などの評価シナリオ内の各パラメーターを変更することで評価シナリオを変更する（Ｓ３１７）。なお、評価シナリオの変更要求がない場合には、ステップＳ３０５の変更要求処理とステップＳ３１７の評価シナリオの変更処理を削除することができる。
【００５６】
次いで、交通流予測部１０６は、選択された環境モデルを用いて交通流の予測処理を実行し、評価シナリオに従いその予測結果を集計する（Ｓ３１８）。ステップＳ３１８の予測処理及び予測結果集計処理については図４により後述する。
【００５７】
次いで、応答処理部１０７は、ステップＳ３１８において集計された予測結果を、交通流評価ＡＰＩ１０２を通じて端末装置４に送信する（Ｓ３１９）。そして、端末装置４の制御部２１は、交通流予測装置１から受信した予測結果を交通流評価アプリケーション４ａにより表示部２２に表示し（Ｓ３０６）、一連の処理を終了する。
【００５８】
［交通流予測及び予測結果集計処理］
次に、交通流予測システム１０において、交通流予測装置１による交通流予測及び予測結果集計処理の手順例について説明する。図４は、交通流予測装置１による交通流予測及び予測結果集計処理の手順例を示すフローチャートである。この交通流予測及び予測結果集計処理は、図３に示したステップＳ３１８のサブルーチンである。
【００５９】
図３のステップＳ３１７の処理後、交通流予測装置１の交通流予測部１０６は、端末装置４に選択された評価シナリオに基づいて、交通流の予測対象とする時間帯である予測時間枠Ｔ（予測開始時刻Ｔｓ、予測終了時刻Ｔｅ）を設定する（Ｓ４０１）。次いで、交通流予測部１０６は、予測時間枠Ｔを複数に分割して複数の予測対象の時刻（予測対象時刻ｔ）を設定する（Ｓ４０２）。はじめに交通流予測部１０６は、交通流の予測対象時刻ｔの初期値として予測開始時刻Ｔｓを設定する。
【００６０】
図５は、交通流予測装置１による予測時間枠Ｔと予測対象時刻ｔの設定例を示す。予測時間枠Ｔを時間ｔｉ単位で複数（図５では（ｎ＋１）個）の時間枠に分割する。図５の例では、予測時間枠Ｔ内の最初の予測対象時刻ｔとして予測開始時刻Ｔｓ、２番目の予測対象時刻ｔとして予測対象時刻ｔ１、３番目の予測対象時刻ｔとして予測対象時刻ｔ１、そして、（ｎ＋１）番目の予測対象時刻ｔとして予測対象時刻ｔｎ、最後の予測対象時刻ｔとして予測終了時刻Ｔｅが設定される。
【００６１】
図４のフローチャートの説明に戻る。次いで、交通流予測部１０６は、ステップＳ３１３で選択された環境モデルを用いて、交通流シミュレーションにより予測対象時刻ｔの初期値（予測開始時刻Ｔｓ）における交通状況（交通流）を予測する（Ｓ４０３）。次いで、予測対象時刻ｔにおける予測結果を予測結果記憶部１１３に保存する（Ｓ４０４）。
【００６２】
次いで、交通流予測部１０６は、予測対象時刻ｔを、予測対象時刻ｔに時間ｔｉを加えた時間（ｔ←ｔ＋１）に更新する（Ｓ４０５）。ここでは、初期値の予測開始時刻Ｔｓに時間ｔｉを加えて予測対象時刻ｔ１に更新する。交通流予測部１０６は、予測対象時刻ｔが予測終了時刻Ｔｅに至るまでステップＳ４０３〜Ｓ４０５の処理を繰り返し実行する。
【００６３】
次いで、交通流予測部１０６は、ステップＳ３１６で選択された評価シナリオ（渋滞予測やＣＯ２排出量など）に基づき、予測対象の予測時間枠Ｔ（予測開始時刻Ｔｓ〜予測終了時刻Ｔｅ）の予測結果を集計する（Ｓ４０６）。ステップＳ４０６の処理後、制御部２１は、図３のステップＳ３１９に移行し、処理を継続する。
【００６４】
［環境モデルの候補リストを出力する処理］
ここで、環境モデルの候補リストを出力する処理について説明する。図６は、交通流予測装置１において端末装置４からの要求に応じて環境モデルの候補リストを出力する、交通流評価ＡＰＩ１０２の一例を示す。図６において、交通流予測装置１の交通流評価ＡＰＩ１０２が、端末装置４から利用可能な環境モデルの問い合わせを受け付けて、その結果として候補となる環境モデルのリストを出力する（図３のＳ３１２に相当）。
【００６５】
端末装置４は、制御部２１が交通流評価アプリケーション４ａを実行することにより、利用可能な環境モデルの閲覧が可能である。端末装置４の制御部２１は、ユーザーから環境モデルの閲覧要求を受けると、交通流予測装置１に対して環境モデルの候補リストを要求するコマンド（例えば要求６０）を発行する。なお、制御部２１が所定の条件又は指針に基づいて、自動的に環境モデルを選択できるように構成してもよい。
【００６６】
要求６０には、少なくともコマンドの種類を識別するためのユニークなＩＤ（uniId）、及び要求コマンド名（getAreaModel：環境モデルの要求）が含まれる。環境モデルを予め絞り込んで検索したい場合は、要求６０においてモデル名や地域コードなどの属性が指定される。図６の例では、要求６０により地域コード（areaCode=“8108202”）に該当する環境モデルを要求している。
【００６７】
交通流予測装置１は、通信インターフェース１０１及び交通流評価ＡＰＩ１０２を介して要求６０を受け付けると、要求取得部１０３において要求を解釈し、解釈された要求が環境モデル選択部１０４に送られる。そして、環境モデル選択部１０４が、例えば地域コード（areaCode=“8108202”）を検索条件に環境モデル記憶部１１１を検索し、該当する環境モデルの候補リストを取得する。取得した環境モデルの候補リストは、応答処理部１０７に送られ、交通流評価ＡＰＩ１０２に基づく応答データ（例えば応答６１）が生成される。
【００６８】
応答６１には、少なくともコマンドの種類を識別するためのユニークなＩＤ（uniId）、応答コマンド名（areaModelList：環境モデルのリスト）、及び環境モデル（areaModel）が含まれる。図６の例では、areaCode“8108202”に対応する利用可能な環境モデルとして、“ABCCitywide”、“ABCBRT”、“ABCMotorway”の３つの環境モデルが利用可能であることを示している。
【００６９】
端末装置４は、交通流予測装置１から応答６１を受信すると、交通流評価アプリケーション４ａにより応答６１に含まれる環境モデルの候補リストの情報を表示部２２に表示する。
【００７０】
［評価シナリオの候補リストを出力する処理］
図７は、交通流予測装置１において端末装置４からの要求に応じて評価シナリオの候補リストを出力する、交通流評価ＡＰＩ１０２の一例を示す。図７において、交通流予測装置１の交通流評価ＡＰＩ１０２が、選択した環境モデルで利用可能な評価シナリオの問い合わせを受け付けて、その結果として候補となる評価シナリオのリストを出力する（図３のＳ３１５に相当）。
【００７１】
端末装置４は、制御部２１が交通流評価アプリケーション４ａを実行することにより、表示部２２に表示された環境モデルの候補リストから、環境モデルの選択が可能である。そして、端末装置４の制御部２１は、環境モデルが選択されると、交通流予測装置１に対して選択した環境モデルで利用可能な評価シナリオの候補リストを要求するコマンド（例えば要求７０）を発行する。
【００７２】
要求７０には、少なくともコマンドの種類を識別するためのユニークなＩＤ（uniId）、及び要求コマンド名（getScenario：評価シナリオの要求）が含まれる。図７の例では、要求７０により、応答６１に記載された環境モデルの候補リストから、環境モデルＩＤ(modelId)“1”、すなわち環境モデル“ABCCitywide”で利用可能な評価シナリオの候補リストを要求している。
【００７３】
交通流予測装置１は、通信インターフェース１０１、交通流評価ＡＰＩ１０２を介して要求７０を受け付けると、要求取得部１０３において要求を解釈し、解釈された要求が評価シナリオ選択部１０５に送られる。評価シナリオ選択部１０５は、環境モデルＩＤ（modelId=“1”）を条件に評価シナリオ記憶部１１２を検索し該当する評価シナリオの候補リストを取得する。取得した評価シナリオの候補リストは、応答処理部１０７に送られ、交通流評価ＡＰＩ１０２に基づく応答データ（例えば応答７１）が生成される。
【００７４】
応答７１には、少なくともコマンドの種類を識別するためのユニークなＩＤ（uniId）、応答コマンド名（scenariolList：評価シナリオのリスト）、及び評価シナリオ（scenario）が含まれる。図７の例では、modelId“1”で利用可能な既存の評価シナリオとして、交通状況（traffic condition）、ＣＯ２排出量（CO2 emission）、移動料金（transportation expenses）、遅延時間（delay time）の４つの評価シナリオが示されている。
【００７５】
端末装置４は、交通流予測装置１から応答７１を受信すると、交通流評価アプリケーション４ａにより応答７１に含まれる評価シナリオの候補リストの情報を表示部２２に表示する。
【００７６】
［予測処理の集計結果を出力する処理］
図８は、交通流予測装置１において端末装置４から取得した評価シナリオ内の評価条件に基づく予測処理の集計結果を出力する、交通流評価ＡＰＩ１０２の一例を示す。図８では、交通流予測装置１の交通流評価ＡＰＩ１０２が、予測処理を実行する環境モデル、評価シナリオ、及び予測結果の取得条件が付加された予測処理の結果要求を受け付けて、交通流予測部１０６において交通流の予測処理を実行し、その予測結果の集計結果を出力する（図３のステップＳ３１９に相当）。
【００７７】
端末装置４は、交通流評価アプリケーション４ａのＧＵＩ上に表示された評価シナリオの候補リストから、評価シナリオの選択、及びその評価条件として評価シナリオの内容変更が可能である。端末装置４の制御部２１は、評価シナリオが選択され、評価シナリオを実行する上で必要な条件が入力されると、交通流予測装置１に対して、指定した環境モデル及び評価シナリオに基づく予測結果を要求するコマンド（例えば要求８０）を発行する。
【００７８】
要求８０には、少なくともコマンドの種類を識別するためのユニークなＩＤ（uniId）、要求コマンド名（getPredictionResult：実行結果の要求）、環境モデルＩＤ（modelId）、及び評価シナリオＩＤ（scenarioId）が含まれる。図８の例では、さらに予測結果の取得条件として、予測時間枠（period）、予測時間の間隔（timeInterval）、結果を取得したい領域（zone）、ロケーションを識別するための地図データ（map）の種類及びそのバージョンを含め、これらの条件で実行した交通流予測の予測結果（例えば応答８１）を要求している。予測時間の間隔（timeInterval）は、図５に示した分割の時間単位ｔｉに相当する。
【００７９】
応答８１には、少なくともコマンドの種類を識別するためのユニークなＩＤ（uniId）、環境モデルＩＤ（modelId）、評価シナリオＩＤ（scenarioId）、応答コマンド名（predictionResult：予測結果）で構成される。図８の例では、要求８０で指定された評価シナリオscenarioId=“123”、すなわちシナリオ名scenarioName=“traffic condition”の実行結果として、各時間帯（timeZone）における区間ＩＤ（linkId）ごとに、旅行時間（travelTime）及び平均速度（aveSpeed）からなる交通状況（trafConditon）が予測結果として含まれる。
【００８０】
端末装置４は、交通流予測装置１から応答８１を受信すると、交通流評価アプリケーション４ａにより応答８１に含まれる予測結果を該当環境モデルの地図に重ねて表示部２２に表示する。なお、地図上への表示展開については、交通流予測装置１のＷｅｂアプリケーションで実行し、その表示データを端末装置４の交通流評価アプリケーション４ａと共有できるようにしてもよい。
【００８１】
［ＯＤ交通量を出力する処理］
図９は、交通流予測装置１において端末装置４からのＯＤ交通量の要求に応じて評価シナリオのＯＤ交通量を出力する、交通流評価ＡＰＩ１０２の一例を示す。図９では、交通流予測装置１の交通流評価ＡＰＩ１０２が、予測処理を実行する環境モデル、評価シナリオ、及び予測結果の取得条件におけるＯＤ交通量の取得要求を受け付けて、交通流予測部１０６に設定されている当該条件に対応するＯＤ交通量を出力する。
【００８２】
要求９０には、少なくともコマンドの種類を識別するためのユニークなＩＤ（uniId）、要求コマンド名（getODdemand：ＯＤ交通需要の要求）、環境モデルＩＤ（modelIｄ）、評価シナリオＩＤ（scenarioId）で構成される。図９の例で設定される予測結果の取得条件は、要求８０と同様である。
【００８３】
応答９１は、少なくともコマンドの種類を識別するためのユニークなＩＤ（uniId）、環境モデルＩＤ（modelId）、評価シナリオＩＤ（scenarioId）、及び応答コマンド名（ODdemands：ＯＤ交通需要の設定内容）が含まれる。図９の例では、要求９０で指定された評価シナリオscenarioId=“123”に設定されているＯＤ交通需要として、各時間帯（timeZone）の各ＯＤ間（OId，DIdで指定）における、移動体別（car,bus,train等）の交通需要（＝ＯＤ交通量）を出力する。
【００８４】
ＯＤ交通需要として、移動体に限らず、車種や移動経路別の配分値（「需要配分」とも称する）を出力することもある。そのような需要配分の指定は、要求９０における要求コマンド又は取得条件において指定されるので、交通流評価ＡＰＩ１０２では要求９０の指定内容に応じて応答９１に必要な応答データを追加する。
【００８５】
このように、交通流予測装置１（交通流評価ＡＰＩ１０２）は、要求に応じて、選択された環境モデル及び評価シナリオに基づく交通流シミュレーションに設定されているパラメーター値を、端末装置４（交通流評価アプリケーション４ａ）に出力する。端末装置４でこのパラメーターを表示することにより、ユーザーは、当該環境モデル及び評価シナリオに基づく交通流シミュレーションがどのようなパラメーター値を使用して実施されるのかを確認することができる。
【００８６】
［ＯＤ交通量を変更する処理］
図１０は、交通流予測装置１において端末装置４からのＯＤ交通量の変更要求に応じて評価シナリオのＯＤ交通量を変更する、交通流評価ＡＰＩ１０２の一例を示す。図１０では、交通流予測装置１の交通流評価ＡＰＩ１０２が、予測処理を実行する環境モデル、評価シナリオ、及び予測結果の取得条件（パラメーター）の一つであるＯＤ交通量の変更要求を受け付けて、交通流予測部１０６に設定されている評価シナリオのＯＤ交通量を変更する（図３のステップＳ３１７に相当）。
【００８７】
評価シナリオのＯＤ交通量を変更するコマンドである要求１００は、少なくともコマンドの種類を識別するためのユニークなＩＤ（uniId）、要求コマンド名（setODdemand：ＯＤ交通需要の設定）、環境モデルＩＤ（modelId）、評価シナリオＩＤ（scenarioId）、ＯＤ交通需要の変更内容（ODdemands）で構成される。図１０の例では、応答９１で取得したＯＤ交通需要に対して、各ＯＤ間の移動体別の交通需要を変更する場合を示している。
【００８８】
図１０の要求１００においては、図９に示したＯＤ交通量の応答９１に対し、同一の予測時間枠（period）及びＯＤ間（OD）において自動車（car）のＯＤ交通量を“１００”から“４００”、バス（bus）のＯＤ交通量を“４０”から“１００”、そして電車（train）のＯＤ交通量を“２００”から“３００”に変更することが示されている。
【００８９】
このように、評価シナリオのパラメーター（予測処理の実行条件）の変更を交通流評価アプリケーション４ａによるＧＵＩ上で変更できる構成とすることで、ユーザーは、交通流評価アプリケーション４ａを利用して評価シナリオのパラメーターを容易に変更することができる。それにより、ユーザーは、予測処理の実行条件を柔軟に変更して交通流シミュレーションを実行することができ、様々な施策評価ができるようになる。
【００９０】
［環境モデルの例］
図１１は、交通流予測装置１（図１参照）において環境モデル記憶部１１１に保存される各都市の環境モデルの一例を示す。
【００９１】
環境モデル記憶部１１１に保持されている環境モデルは、交通流シミュレーションにより各都市の交通流を模擬する都市交通モデルである。都市交通モデルは、走行環境モデル、エージェントモデル、交通需要、及び制御情報を組み合わせて構成される。ただし、都市交通モデルは、少なくとも走行環境モデルとエージェントモデルを含んでいればよい。
【００９２】
走行環境モデルは、都市に設置されている信号機の表示パターン、道路や線路の容量、車線数、車線ごとの進行方向、各交差点における移動体の分岐率などの情報を有する。
エージェントモデルでは、自動車やバス、歩行者、自転車、鉄道などの自律的に行動する複数の移動体（形状や容量、交通行動など）と、それらの移動体の相互関係とが定義されている。例えば、移動体の相互関係としては、歩行者間の距離、走行中の自動車間の距離（車間距離）、歩行者と自動車間の距離、信号現示に伴う歩行者や自動車の挙動などがある。つまり、移動体の相互関係の情報とは、ある移動体とその近くにある他の移動体が相互に及ぼし合う影響を推測するための物理的な関係についての情報と言える。
【００９３】
交通需要は、ＯゾーンからＤゾーンまでの交通量であるＯＤ交通量（移動体別などの配分値を含む）や各ＯＤ交通量に対応する移動経路などの情報である。
制御情報は、公共交通の運行経路や運行スケジュール、交通規制などの情報である。
【００９４】
交通流評価ＡＰＩ１０２は、環境モデルに含まれる“交通需要”を端末装置４に出力する機能、及び端末装置４から“交通需要”の変更データ（変更内容の情報）を受け付ける機能を備えている。交通流評価ＡＰＩ１０２は、“交通需要”の変更データを受け付けると、環境モデルの交通需要を当該変更データで変更し、交通流予測部１０６は、交通需要が変更された環境モデルを用いて、交通流の予測処理を実行する。
【００９５】
また、交通流評価ＡＰＩ１０２は、環境モデルに含まれる“制御情報”を端末装置４に出力する機能、及び端末装置４から“制御情報”の変更データを受け付ける機能を備えている。交通流評価ＡＰＩ１０２は、“制御情報”の変更データを受け付けると、環境モデルの制御情報を当該変更データで変更し、交通流予測部１０６は、制御情報が変更された環境モデルを用いて、交通流の予測処理を実行する。
【００９６】
図１１に示すように、環境モデル記憶部１１１には、上記モデルや情報を組み合わせて構成した複数の都市交通モデル（Ａ都市交通モデル１００１、Ｂ都市交通モデル１００２、・・・）が保持される。そのため、各ユーザーは、前述した走行環境モデルやエージェントモデル等を組み合わせて都市交通モデルを構成するノウハウ（専門的な技術の蓄積）を持たなくてもよい。
【００９７】
ユーザーは、各々の端末装置４で実行される交通流評価アプリケーション４ａを介して交通流予測装置１にアクセスし、各自の作業環境（端末装置４）に都市交通モデルと評価シナリオを読み込んで交通流シミュレーション環境を構成する。それにより、ユーザーは、端末装置４に格納された交通流評価アプリケーション４ａを実行させて、容易に指定した都市交通モデルの交通流の予測処理を実現し、その予測結果を得ることができるようになる。
【００９８】
また、各都市交通モデルの“交通需要”や“制御情報”は、交通流評価アプリケーション４ａ及び交通流評価ＡＰＩ１０２により設定（変更）できる。各ユーザーの都合に応じた交通流の予測結果が得られ、様々な施策評価ができるようになる。
【００９９】
上述した第１の実施形態によれば、予め都市（地域）ごとに交通流を模擬した１以上の環境モデル及び評価シナリオを生成して交通流予測装置１に記憶しておき、端末装置４からの要求に基づいて、予測及び評価に必要な環境モデル及び評価シナリオを選択する。このような構成とすることにより、要求が生じる度に環境モデル及び評価シナリオを開発することが不要となる。そして、用意された環境モデル及び評価シナリオを用いて、都市の交通流の予測処理（評価）を、短期間かつ良好な精度で実現し、その結果をユーザーに提供することができる。
【０１００】
つまり、本実施形態では、各都市の交通流を精度よく予測するための環境モデル（都市交通モデル）及び評価シナリオの雛形を予め交通流予測装置１に保持し、それらにアクセスするためのインターフェース（交通流評価ＡＰＩ１０２）を提供する。それにより、各端末装置４のユーザーは、各々のアプリケーション（交通流評価アプリケーション４ａ）からインターフェース（交通流評価ＡＰＩ１０２）を通じて、交通流を把握したい都市の環境モデル及び評価シナリオを選択する（必要に応じてそれらのパラメーターを変更する）だけで、交通流の予測結果（集計結果）が得られるようになる。
【０１０１】
このように、交通流予測装置１に環境モデル及び評価シナリオが用意されているため、ユーザーは自分で環境モデルを用意したり、環境モデルを構成するノウハウを蓄積したりしなくてよい。そして、ユーザーが個々に環境モデルや評価シナリオを開発（作成）しなくても、ユーザーは、交通流予測装置１に登録済みの任意の都市の環境モデルを用いて、様々な施策や交通需要に対応した交通流の予測結果を短期間で取得することができる。したがって、ユーザーは、各都市の交通事情で発生する諸問題の解決策を短期間で検討・決定したり、そのための交通サービスを短期間で展開したりすることが可能となる。
【０１０２】
なお、本実施形態では、交通流予測装置１において、端末装置４により選択された環境モデルを用いた予測処理を行い、その予測結果を選択（変更）された評価シナリオに基づいて集計した結果を端末装置４に提供したが、評価シナリオの選択は必須ではない。例えば、交通流予測部１０６が、選択された環境モデルを用いてデフォルト（初期設定）の予測時間枠Ｔ（例えば２４時間）及び時間間隔ｔｉ（例えば５分）に基づいて、各予測対象時刻の交通状況を予測し、そして応答処理部１０７が、環境モデル内の移動体の挙動を予測した結果（例えば数値データ、動画データなど）を、端末装置４へ出力する構成としてもよい。この場合でも、ユーザーは、端末装置４に表示された環境モデル内の移動体の挙動を予測した結果を、短期間かつ良好な精度で取得及び確認することができる。
【０１０３】
本実施形態の交通流予測システム１０では、各都市の過去、現在及び未来の環境モデルを生成及び登録することにより、過去から未来にわたって当該環境モデルの交通流の変化をシミュレーションすることができる。
【０１０４】
＜２．第２の実施形態＞
第１の実施形態では、交通流予測装置１の評価シナリオ記憶部１１２に格納された、環境モデルで利用可能な評価シナリオの変更内容のデータを一時的にＲＡＭ２１ｃ（図２参照）に記憶し、交通流の予測処理が終了後にＲＡＭ２１ｃから消去されるように構成した。これに対し、第２の実施形態では、評価シナリオの変更内容を反映した新たな評価シナリオを生成し、評価シナリオ記憶部１１２に格納する。
【０１０５】
図１２は、評価シナリオ記憶部１１２に格納される評価シナリオの更新処理を示す説明図である。本実施形態において評価シナリオ記憶部１１２に格納される評価シナリオの更新処理とは、登録済みの評価シナリオの内容を更新して登録済みの評価シナリオとは別に評価シナリオ記憶部１１２に登録する処理を指す。
【０１０６】
図１２に示すように、指定された環境モデル（図１２では評価シナリオ１）に対応する複数の評価シナリオの中から、ステップＳ３０４において端末装置４により指定された評価シナリオ（図１２では評価シナリオ１）が、ＲＡＭ２１ｃに読み込まれる。ここで、端末装置４から評価シナリオ１の変更要求があると、評価シナリオ選択部１０５は、変更要求に基づいて“評価シナリオ１”に変更情報を反映して“評価シナリオ１Ａ”を生成する。ここまでの構成は第１の実施形態と同じである。
【０１０７】
その後、評価シナリオ選択部１０５は、端末装置４を操作するユーザーの指示に基づいて評価シナリオ１Ａに対してキー情報を設定し、評価シナリオ１Ａをキー情報とともに評価シナリオ記憶部１１２に登録する。キー情報は、評価シナリオ１Ａを、評価シナリオ記憶部１１２に登録された多数の評価シナリオの中から検索するために用いられる情報である。例えばキー情報は、ユーザー名（企業名）、又はユーザーＩＤ（企業ＩＤ）といったユーザーを一意に識別できる情報である。ユーザーが、端末装置４の交通流評価アプリケーション４ａに対してキー情報を入力することにより、交通流評価ＡＰＩ１０２がキー情報を元に評価シナリオ記憶部１１２を検索し、評価シナリオ記憶部１１２からキー情報と対応する評価シナリオ（図１２のでは評価シナリオ１Ａ）を呼び出すことが可能になる。
【０１０８】
なお、本実施形態では、用意した評価シナリオ１に変更情報を反映して新しい評価シナリオ１Ａを作成し、評価シナリオ１Ａを評価シナリオ１とは別に新たに登録する機能を説明したが、評価シナリオ１に変更情報を反映して上書き保存してもよい。
【０１０９】
また、評価シナリオの更新は、評価シナリオ選択部１０５ではなくて、評価シナリオ生成部１０８で実施してもよい。さらに、端末装置４のユーザーが評価シナリオの変更要求を行う構成を説明したが、交通流予測装置１の管理者が、操作部２４を操作して入出力部１１０に指示を入力し、評価シナリオ生成部１０８が指示に基づき評価シナリオの変更及び新規登録を行う構成としてもよい。
【０１１０】
上述した第２の実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加えて次の効果がある。つまり、第２の実施形態によれば、変更後の評価シナリオを登録しておくことができるため、以降の交通流シミュレーション実施時に呼び出して利用できるようになる。そのため、例えば頻繁に利用する環境モデルと評価シナリオの組み合わせを追加登録しておくことで、選択した評価シナリオを逐一変更する必要がなく余計な作業時間を削減できるとともに、手入力等による誤入力も減らせる。
【０１１１】
＜３．変形例＞
なお、上述した第１及び第２の実施形態において、予め用意された評価シナリオ（評価条件）に基づいて環境モデルの交通流を予測した結果を集計したが、ユーザーが交通流シミュレーションを実行する都度、用意された評価シナリオを使用せずに、ユーザーが操作部２４を操作して評価条件を手入力するようにしてもよい。上述の第１及び第２の実施形態で説明したように、少なくともユーザーによる開発が困難な環境モデルを用意しておくことにより、ユーザーの負担が大幅に軽減する。
【０１１２】
また、上述した第１及び第２の実施形態において、任意の環境モデルで利用可能な複数の評価シナリオの中から一つの評価シナリオを選択する構成（図７、図８参照）を説明したが、複数の評価シナリオを選択して複数の評価シナリオに基づいて対象の環境モデルの交通流を予測するようにしてもよい。一度に複数の評価シナリオを選択することができるため、ユーザーの操作性が向上する。
【０１１３】
上述した第１及び第２の実施形態において、「プログラム」としての各処理部（例えば、交通流予測部１０６など）を主語（動作主体）として各処理について説明をしたが、プログラムはプロセッサ（例えば、ＣＰＵ２１ａ）によって実行されることで、定められた処理をメモリ及び通信ポート（通信制御装置）を用いながら行うため、プロセッサを主語とした説明としてもよい。また、プログラムを主語として開示された処理は各種計算機等が行う処理としてもよい。プログラムの一部または全ては専用ハードウェアで実現してもよく、また、モジュール化されていてもよい。各種プログラムはプログラム配布サーバや記憶メディアによって各計算機にインストールされてもよい。また、本実施形態は、汎用コンピューター上で稼動するソフトウェアで実装してもよいし、専用ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装してもよい。
【０１１４】
また、プログラムコードの指示に基づき、コンピューター上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピューター上のメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピューターのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。
【０１１５】
さらに、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段またはＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１１６】
ここで述べたプロセス及び技術は、本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できることを理解する必要がある。さらに、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した内容に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益であることが判るかもしれない。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。本発明は、具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点において限定のためではなく説明のためである。本発明を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせが可能である。例えば、記述したソフトウェアは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。
【０１１７】
さらに、本発明は上述した各実施形態例に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、その他種々の応用例、変形例を取り得ることは勿論である。
【０１１８】
例えば、上述した実施形態例は本発明を分かりやすく説明するために装置及びシステムの構成を詳細且つ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成要素を備えるものに限定されない。また、ある実施形態例の構成の一部を他の実施形態例の構成要素に置き換えることは可能である。また、ある実施形態例の構成に他の実施形態例の構成要素を加えることも可能である。また、各実施形態例の構成の一部について、他の構成要素の追加、削除、置換をすることも可能である。
【符号の説明】
【０１１９】
１…交通流予測装置、  １０１…通信インターフェース、  １０２…交通流評価アプリケーションプログラムインターフェース（交通流評価ＡＰＩ）、  １０３…要求取得部、  １０４…環境モデル選択部、  １０５…評価シナリオ選択部、  １０６…交通流予測部、  １０７…応答処理部、  １０８…評価シナリオ生成部、  １０９…環境モデル生成部、  １１０…入出力部、  １１１…環境モデル記憶部、  １１２…評価シナリオ記憶部、  １１３…予測結果記憶部
【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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