(57)【要約】      （修正有）【課題】混雑の原因を特定する特定装置、特定方法および特定プログラムを提供する。【解決手段】本特定装置（情報提供装置１０）は、利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する予測部と、予測部により混雑が生じると予測された場合は、前記所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者の情報に基づいて、当該混雑の原因となる事象を特定する特定部とを有することを特徴とする。【選択図】図２
2019049765.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する予測部と、
前記予測部により混雑が生じると予測された場合は、前記所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者の情報に基づいて、当該混雑の原因となる事象を特定する特定部と
を有することを特徴とする特定装置。
【請求項２】
前記予測部は、前記利用者によって入力された行動予定情報に基づいて、前記所定の場所における混雑を予測し、
前記特定部は、前記所定の場所と関連する行動予定情報を入力した利用者の情報に基づいて、前記混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の特定装置。
【請求項３】
前記予測部は、前記行動予定情報として、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、前記所定の場所における混雑を予測する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の特定装置。
【請求項４】
前記予測部は、前記検索クエリに基づいて、当該検索クエリに含まれる所定の到着地における混雑を予測し、
前記特定部は、前記所定の到着地における混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項３に記載の特定装置。
【請求項５】
前記予測部は、前記所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報と、当該所定の場所における平均的な利用者の行動を示す行動予定情報との差に基づいて、前記所定の場所における所定の日時の混雑を予測する
ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１つに記載の特定装置。
【請求項６】
前記予測部は、前記所定の場所における利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数と、前記所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報の数との比較結果に基づいて、前記所定の日時における前記所定の場所の混雑を予測する
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の特定装置。
【請求項７】
前記予測部は、前記所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報の数が、前記所定の場所における利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数よりも所定の閾値以上多い場合には、前記所定の場所で所定の日時に混雑が発生すると予測する
ことを特徴とする請求項６に記載の特定装置。
【請求項８】
前記予測部は、前記所定の場所における所定の時間帯の利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数と、前記所定の場所における所定の日時の前記所定の時間帯の利用者の行動を示す行動予定情報の数との比較結果に基づいて、前記所定の日時における前記所定の場所の混雑を予測する
ことを特徴とする請求項６または７に記載の特定装置。
【請求項９】
前記特定部は、前記所定の場所で前記所定の日時に混雑が生じると予測された場合は、前記行動予定情報から前記所定の日時において前記所定の場所に訪れると予測される利用者を原因利用者として推定し、推定した原因利用者の情報に基づいて、当該混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項５〜８のうちいずれか１つに記載の特定装置。
【請求項１０】
前記特定部は、前記原因利用者の情報の共通性に基づいて、当該混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項９に記載の特定装置。
【請求項１１】
前記特定部は、前記原因利用者の情報と、他の利用者の情報との差に基づいて、前記混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項９または１０に記載の特定装置。
【請求項１２】
前記特定部は、前記原因利用者の情報のうち、前記所定の日時から所定の期間内に取得された情報に基づいて、前記混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項９〜１１のうちいずれか１つに記載の特定装置。
【請求項１３】
前記特定部は、前記原因利用者の情報のうち、当該情報の平均的なパターンから外れた情報を抽出し、抽出した情報に基づいて、前記混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項９〜１２のうちいずれか１つに記載の特定装置。
【請求項１４】
前記特定部は、前記利用者による検索の履歴、前記利用者による電子商取引の履歴、前記利用者の位置の履歴、前記利用者の属性、若しくは前記利用者の生体情報の少なくともいずれか１つに基づいて、前記混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項９〜１１のうちいずれか１つに記載の特定装置。
【請求項１５】
前記特定部は、前記所定の場所の近傍で前記所定の日時に発生する予定の事象の中から、前記原因利用者の情報と関連性が高い事象を検索し、検索した事象を前記混雑の原因とする
ことを特徴とする請求項９〜１２のうちいずれか１つに記載の特定装置。
【請求項１６】
前記予測部は、前記利用者が投稿した投稿情報に基づいて、当該利用者の将来の行動を予測し、予測した行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する
ことを特徴とする請求項１〜１４のうちいずれか１つに記載の特定装置。
【請求項１７】
前記所定の場所と関連する利用者に対し、前記特定部により特定された事象を示す情報を提供する提供部
を有することを特徴とする請求項１〜１５のうちいずれか１つに記載の特定装置。
【請求項１８】
前記所定の場所と関連する利用者に対し、前記特定部により特定された事象と関連する情報を提供する提供部
を有することを特徴とする請求項１〜１５のうちいずれか１つに記載の特定装置。
【請求項１９】
前記特定部により特定された事象と関連する利用者に対し、前記特定部により特定された事象を示す情報、または、前記特定部により特定された事象と関連する情報を提供する提供部
を有することを特徴とする請求項１〜１５のうちいずれか１つに記載の特定装置。
【請求項２０】
特定装置が実行する特定方法であって、
利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する予測工程と、
前記予測工程により混雑が生じると予測された場合は、前記所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者の情報に基づいて、当該混雑の原因となる事象を特定する特定工程と
を含むことを特徴とする特定方法。
【請求項２１】
利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する予測手順と、
前記予測手順により混雑が生じると予測された場合は、前記所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者の情報に基づいて、当該混雑の原因となる事象を特定する特定手順と
をコンピュータに実行させるための特定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定装置、特定方法および特定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、特定の地点や区間の混雑を予測する技術が知られている。このような技術の一例として、混雑予測地点の混雑予測日時における事前検索ログ数に基づいて混雑度の指標を算出する技術が知られている。また、将来の行動予定と過去の履歴とから、利用者の将来の行動に関する混雑度を予測し、予測結果を利用者に提供する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−３３４４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、混雑の原因を特定していなかった。このため、従来技術では、混雑が生じる旨を利用者に対して事前に通知することができるものの、なぜ混雑が生じるかといった混雑の原因を事前に通知することができない。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、混雑の原因を特定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に係る特定装置は、利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する予測部と、前記予測部により混雑が生じると予測された場合は、前記所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者の情報に基づいて、当該混雑の原因となる事象を特定する特定部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、混雑の原因を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る情報提供装置が実行する特定処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る利用者データベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る経路検索ログデータベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る事象データベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る情報提供装置が異常混雑を予測する処理の一例を説明する図である。
【図７】図７は、実施形態に係る情報提供装置が事象を特定する処理の一例を説明する図である。
【図８】図８は、実施形態に係る情報提供装置が実行する特定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、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】
【０００９】
以下に、本願に係る特定装置、特定方法および特定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特定装置、特定方法および特定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。
【００１０】
［実施形態］
〔１−１．情報提供装置の一例〕
まず、図１を用いて、特定装置の一例である情報提供装置が実行する特定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報提供装置が実行する特定処理の一例を示す図である。図１では、インターネット等の所定のネットワークＮ（例えば、図２参照）を介して、各利用者Ｕ１〜Ｕ３（以下、「利用者Ｕ」と総称する場合がある。）が使用する端末装置１０１〜１０３（以下、「端末装置１００」と総称する場合がある。）、検索サーバ２００、および情報提供装置１０は、相互に通信可能である。
【００１１】
端末装置１００は、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り、３Ｇ（3rd  Generation）やＬＴＥ（Long  Term  Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。なお、端末装置１００は、スマートデバイスのみならず、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。
【００１２】
また、端末装置１００は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）等の測位システムを用いて、現在位置を特定し、特定した位置を示す位置情報を出力する機能を有する。また、端末装置１００は、例えば、利用者Ｕが着用する各種のウェアラブルデバイスと通信し、利用者Ｕの脈拍、血圧、運動量、脳波等の各種生体情報を取得する機能を有する。また、端末装置１００は、インターネットを利用した検索、経路検索、電子商店街における購買、ネットオークションの利用、音楽コンテンツや動画コンテンツの再生等、一般的なモバイルデバイスが実行可能な各種の処理を実行可能であるものとする。
【００１３】
検索サーバ２００は、経路検索に関するサービスを利用者Ｕに対して提供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。例えば、検索サーバ２００は、端末装置１００から出発地および到着地を経路検索の検索クエリとして受付ける。このような場合、検索サーバ２００は、出発地から到着地までの移動経路、交通手段（列車、バス、タクシー、徒歩等）、所要時間、到着予測時刻等を検索し、検索結果を端末装置１００へと提供する。
【００１４】
ここで、検索サーバ２００は、任意の出発地から任意の到着地までの経路検索を行うことができる。例えば、検索サーバ２００は、バス停や駅等の公共交通機関の要所のみならず、ホテルや各種施設などのランドマークや住所、地図コンテンツで選択された場所等を出発地や到着地として採用することができる。また、検索サーバ２００は、例えば、端末装置１００がＧＰＳを用いて取得した現在位置を出発地として採用してもよい。なお、以下の説明では、検索サーバ２００が実行する経路検索の一例として、出発地や到着地として駅の指定を受付ける例について説明する。
【００１５】
また、検索サーバ２００は、出発日時や到着日時の指定を受付けることができる。例えば、検索サーバ２００は、出発日時とともに出発地と到着地との指定を受付けた場合は、指定された出発日時よりも後に、指定された出発地から到着地に向けて出発した場合における移動経路や、到着予測時刻等を検索する。また、検索サーバ２００は、到着日時とともに出発地と到着地との指定を受付けた場合は、指定された到着日時よりも前に指定された到着地に到着するように、移動経路や出発日時を検索する。
【００１６】
なお、上述した処理以外にも、検索サーバ２００は、任意の経路検索を実現可能である。また、検索サーバ２００は、利用者Ｕによる経路検索の履歴をログとして保持しているものとする。例えば、検索サーバ２００は、端末装置１００から受付けた出発地、到着地、出発日時或いは到着日時等といった検索クエリと、その検索クエリに対する経路検索の結果とを対応付けたログを保持する。
【００１７】
情報提供装置１０は、後述する特定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。例えば、情報提供装置１０は、検索サーバ２００が保持する検索クエリのログを取得し、取得したログを用いて、発明に係る特定処理の実行を行う。
【００１８】
〔１−２．特定処理の概要について〕
ここで、ある程度将来の日時が出発日時や到着日時として設定された経路検索のログは、利用者Ｕの将来の行動を示す情報、すなわち、行動予定情報であると言える。このような行動予定情報を解析することで、各位置や移動経路における混雑を予測することができると考えられる。例えば、所定の駅を到着地とするログであって、ある時間帯に所定の駅へ到着する検索結果を含むログの数が所定の閾値を超える場合、その駅においてその時間帯に混雑が発生すると考えられる。このように、検索サーバ２００が保持するログを到着地ごとに解析することで、混雑の予測を行うことができる。
【００１９】
このような混雑の予測は、到着地となる駅等の施設ごとに行われてもよく、所定の領域（例えば、ある位置から半径１キロメートル以内等）ごとに行われてもよい。また、経路検索に含まれるログから、各利用者が使用するであろう移動経路を推定し、推定した移動経路の重複に基づいて、混雑が生じるであろう移動経路を推定してもよい。このように、経路検索のログを用いた混雑の予測技術においては、将来発生しうる混雑を任意の態様で予測することができる。
【００２０】
しかしながら、経路検索のログを用いて混雑を推定した場合、混雑の発生を予測することができるものの、混雑の原因を特定することが難しい。このような混雑の原因は、混雑が生じる場所を混雑が生じる日時と同時期に訪問或いは通過すると推定される利用者Ｕに対し、有用な情報となる可能性が高い。
【００２１】
そこで、情報提供装置１０は、以下の特定処理を実行する。まず情報提供装置１０は、利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する。そして、情報提供装置１０は、混雑が生じると予測された場合は、所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者の情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定する。例えば、情報提供装置１０は、混雑が生じると予測された場合は、混雑の原因となる利用者（以下、「原因利用者」）を特定し、特定した原因利用者に関する情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定する。
【００２２】
ここで、混雑の原因となる事象とは、任意の事象が採用可能である。例えば、情報提供装置１０は、各種のイベントの開催や新規店舗の開店等を事象として特定してもよく、例えば、位置情報を用いたゲームアプリケーション等でキャラクターの出現イベントが生じている旨、拡張現実を用いたアプリケーション等で位置連動型のイベントが発生している旨、商品の無料配布、有名人の出没情報等を事象として特定してもよい。すなわち、情報提供装置１０は、混雑の原因となる事象を原因利用者の情報に基づいて特定するのであれば、仮想や現実の別を問わず、任意の事象を特定可能である。
【００２３】
例えば、情報提供装置１０は、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、所定の場所における混雑を予測する。より具体的には、情報提供装置１０は、検索クエリに基づいて、検索クエリに含まれる所定の到着地における混雑を予測する。
【００２４】
〔１−３．特定処理の一例について〕
以下、図１を用いて、情報提供装置１０が実行する特定処理の一例について説明する。例えば、検索サーバ２００は、経路検索の検索クエリとして、出発地と到着地の指定を受付ける（ステップＳ１）。より具体的には、検索サーバ２００は、出発地となる駅、到着地となる駅、および利用者Ｕを識別する利用者ＩＤ（Identifier）を含む検索クエリを受付ける。ここで、検索サーバ２００は、出発日時または到着日時を含む検索クエリを受付けてもよい。このような場合、検索サーバ２００は、検索クエリの内容に基づいて、経路検索を行い、検索結果を端末装置１００へと提供する（ステップＳ２）。また、検索サーバ２００は、検索クエリとして受付けた出発地および到着地と、検索結果として提供した到着日時、すなわち、検索結果において到着地へと到着する日時とを対応付けた経路検索のログを保持する。
【００２５】
一方、情報提供装置１０は、所定のタイミング（例えば、一定期間ごと）で、経路検索のログを行動予定情報として取得する（ステップＳ３）。そして、情報提供装置１０は、到着地となる駅ごとに以下の特定処理を実行する。まず、情報提供装置１０は、所定の駅を到着地とする検索クエリの平均的なパターンを求め、平均的なパターンからの逸脱に基づいて、異常混雑の発生を予測する（ステップＳ４）。
【００２６】
例えば、情報提供装置１０は、経路検索のログのうち、到着地が「駅Ｄ」であるログを全て抽出する。そして、情報提供装置１０は、所定の期間（例えば、１時間）ごとに、その期間に到着日時が含まれるログの数を計数する。すなわち、情報提供装置１０は、経路検索の結果通りに各利用者Ｕが行動すると仮定した場合に、駅Ｄへ訪れる利用者の数を所定の期間ごとに係数する。
【００２７】
そして、情報提供装置１０は、計数結果に基づいて、駅Ｄへ訪れる利用者の数の平均的なパターンを算出する。例えば、情報提供装置１０は、平日の各時間帯ごとに、駅Ｄを訪れる利用者の数の平均値をそれぞれ算出し、算出した平均値のパターンを平均化パターンＡＰとする。また、情報提供装置１０は、土曜日の各時間帯ごと、および、日曜日の各時間帯ごとの平均化パターンＡＰについても算出する。
【００２８】
そして、情報提供装置１０は、利用者の数が平均化パターンから逸脱する日時を検索する。例えば、情報提供装置１０は、各時間帯ごとに駅Ｄを利用する利用者の数を各日ごとに算出する。そして、例えば、情報提供装置１０は、ある時間帯において駅Ｄを利用する利用者の数が平均化パターンが示す利用者の数よりも所定の閾値以上大きい場合は、混雑が発生すると予測する。
【００２９】
すなわち、情報提供装置１０は、所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報と、所定の場所における平均的な利用者の行動を示す行動予定情報との差に基づいて、所定の場所における所定の日時の混雑を予測する。より具体的には、情報提供装置１０は、所定の場所における利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数と、所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報の数との比較結果に基づいて、所定の日時における所定の場所の混雑を予測する。
【００３０】
より具体的な例を挙げると、図１に示す例では、情報提供装置１０は、経路検索のログから、到着地が「駅Ｄ」となり、到着日時が「２０１７年１２月１２日」の各時間帯に含まれるログの数を計数することで、「駅Ｄ」における「２０１７年１２月１２日」の利用者の数のパターン（以下、「予測パターンＰＰ」とする。）を予測する。そして、情報提供装置１０は、平均化パターンＡＰと予測パターンＰＰとを比較し、予測パターンＰＰに含まれる平均化パターンＡＰからの逸脱を検索する。すなわち、情報提供装置１０は、経路検索のログに基づいて、平均的な駅Ｄの利用者の数と、各日時において駅Ｄを利用する利用者の数とを推定し、推定した数を比較することで突発的に生じる混雑、すなわち、異常な混雑（以下、「異常混雑」と記載する。）を予測する。
【００３１】
例えば、情報提供装置１０は、到着日時が「２０１７年１２月１２日」の午前９時から午前１０時までに含まれるログの数と、平均化パターンにおける午前９時から午前１０時までに含まれるログの数とを比較する。すなわち、情報提供装置１０は、所定の場所における所定の時間帯の利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数と、所定の場所における所定の日時の所定の時間帯の利用者の行動を示す行動予定情報の数との比較結果に基づいて、所定の日時における所定の場所の混雑を予測する。
【００３２】
例えば、情報提供装置１０は、「２０１７年１２月１２日」の午前９時から午前１０時までに「駅Ｄ」を訪れる利用者Ｕの数と、「駅Ｄ」を午前９時から午前１０時までの間に利用する平均的な利用者Ｕの数とを比較する。そして、情報提供装置１０は、「２０１７年１２月１２日」の午前９時から午前１０時までに「駅Ｄ」を訪れる利用者Ｕの数が、「駅Ｄ」を午前９時から午前１０時までの間に利用する平均的な利用者Ｕの数よりも所定の閾値以上多い場合は、「２０１７年１２月１２日」の午前９時から午前１０時までの間に、異常混雑が発生すると予測する。すなわち、情報提供装置１０は、所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報の数が、所定の場所における利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数よりも所定の閾値以上多い場合には、所定の場所で所定の日時に混雑が発生すると予測する。
【００３３】
また、情報提供装置１０は、異常混雑が発生すると予測した場合は、異常混雑の原因となる利用者（以下、「原因利用者」と記載する。）を特定する（ステップＳ５）。例えば、情報提供装置１０は、所定の場所で所定の日時に異常混雑が発生すると予測した場合、その日時にその場所を訪れていると予測される利用者を原因利用者として特定する。より具体的には、情報提供装置１０は、経路検索のログの中から、異常混雑が生じると予測された場所を到着地とし、かつ、異常混雑が生じると予測された時間帯に到着日時が含まれるログを抽出する。そして、情報提供装置１０は、抽出したログと対応する検索クエリを入力した利用者Ｕを原因利用者として特定する。すなわち、情報提供装置１０は、異常混雑が生じる際に異常混雑が生じる場所に訪問すると予測される利用者Ｕを原因利用者とする。
【００３４】
例えば、図１に示す例では、情報提供装置１０は、２０１７年１２月１２日の午前９時から午前１０時までの間に駅Ｄで異常混雑が生じると予測する。このような場合、情報提供装置１０は、到着日時が「２０１７年１２月１２日」の午前９時から午前１０時までの間に含まれ、かつ、「駅Ｄ」を到着地とする経路検索の起因となった検索クエリを入力した利用者Ｕの利用者ＩＤを特定する。そして、情報提供装置１０は、特定した利用者ＩＤが示す利用者Ｕ１、Ｕ４、Ｕ６を原因利用者とする。
【００３５】
ここで、原因利用者である利用者Ｕ１、Ｕ４、Ｕ６は、混雑の原因となる事象と何かしらの関連性を有すると予測される。そこで、情報提供装置１０は、原因利用者の情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定する。より具体的には、情報提供装置１０は、原因利用者の情報と他の一般的な利用者の情報との差分を特定する（ステップＳ６）。
【００３６】
より具体的には、情報提供装置１０は、原因利用者の情報として、各種の履歴を取得する。例えば、情報提供装置１０は、原因利用者によるインターネットを利用した検索の履歴や経路検索の履歴等を検索履歴として取得する。ここで、インターネットを利用した検索とは、例えば、各種ウェブページの検索のみならず、電子商店街において取引対象を検索するショッピング検索や掲示板の検索等、各種サービスドメイン内での検索を含む概念である。また、情報提供装置１０は、原因利用者が使用する端末装置１００が取得した位置情報の履歴である位置履歴を取得する。また、情報提供装置１０は、原因利用者が電子商店街で購入した取引対象の内容や価格、オークションで販売若しくは購入した取引対象の内容や価格、クレジットカードや電子マネーを用いて購入した取引対象の内容や価格等、各種の購買履歴を取得する。
【００３７】
また、情報提供装置１０は、利用者Ｕのうち、原因利用者以外の利用者Ｕから所定の数の利用者を一般利用者としてランダムに選択する。また、情報提供装置１０は、一般利用者の各種履歴等を一般利用者の情報として取得する。そして、情報提供装置１０は、原因利用者の情報と一般利用者の情報との差分を特定する。すなわち、情報提供装置１０は、原因利用者ならではの情報を特定する。
【００３８】
なお、このような情報の差分は、利用者の属性や各種履歴の差分を抽出する各種の差分抽出技術が採用可能である。例えば、情報提供装置１０は、純粋に情報の差分を抽出してもよく、原因利用者の情報の傾向と一般利用者の情報の傾向との差分、若しくは、一般利用者から見た原因利用者の情報の傾向等を差分として抽出してもよい。このような差分の抽出は、利用者の情報のうち、原因となる事象の特定に有用な情報の特徴を学習したＳＶＭ（Support  Vector  Machine）やＤＮＮ（Deep  Neural  Network）等の各種モデルにより実現されてもよい。
【００３９】
そして、情報提供装置１０は、特定した差分と関連する事象を異常混雑の原因として特定する（ステップＳ７）。例えば、情報提供装置１０は、異常混雑が発生すると予測される場所の近傍において、異常混雑が発生すると予測される日時に発生する予定の事象（以下、「予定事象」と記載する。）を特定する。そして、情報提供装置１０は、特定した予定事象のうち、ステップＳ６において特定した差分との関連性が所定の閾値を超える事象を特定する。
【００４０】
例えば、情報提供装置１０は、原因利用者が一般利用者と比較してアイドル「Ｘ」に関連する商品を多く購入している場合は、予定事象のうち、アイドル「Ｘ」が出演するイベント等、アイドル「Ｘ」と関連性が高いイベントを特定してもよい。また、情報提供装置１０は、原因利用者が一般利用者と比較して高級ホテルを頻繁に利用している場合、予定事象のうち、高級ホテルの新規開店イベント等、高級ホテルとの関連性が高いイベントを特定してもよい。
【００４１】
また、例えば、情報提供装置１０は、原因利用者が一般利用者と比較して所定のサッカーチーム「Ｙ」に関連する検索クエリを頻繁に入力していた場合、サッカーチーム「Ｙ」が参加する試合等、予定事象のうち、サッカーチーム「Ｙ」と関連性が高い事象を選択してもよい。また、情報提供装置１０は、原因利用者が一般利用者と比較して、レストランに関する文字列や写真を頻繁に投稿していた場合は、新規レストランの回転等、予定事象のうち、レストランと関連性が高い事象を選択してもよい。また、情報提供装置１０は、生体情報から各利用者の運動量を特定し、原因利用者が一般利用者と比較して、運動量が多い場合には、新規ジムの開店やマラソンイベント等、予定事象のうち、運動量が多い利用者と関連性が高い事象を選択してもよい。
【００４２】
すなわち、情報提供装置１０は、異常混雑が生じると予測した場合は、異常混雑が発生する場所の近傍において異常混雑が発生する日時に発生する事象のうち、原因利用者との関連性が高い事象を異常混雑の原因として特定する。そして、情報提供装置１０は、特定した事象を示す情報を、混雑の原因を示す情報として利用者Ｕに提供する（ステップＳ８）。例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕ３による経路検索において、到着駅が「駅Ｄ」であり、到着日時が「２０１７年１２月１２日」の午前９時から午前１０時までの間に含まれる場合は、利用者Ｕ３に注意を喚起するため、異常混雑が発生する旨とともに、異常混雑の原因を示す情報を提供する。
【００４３】
このように、情報提供装置１０は、行動予定情報として、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、所定の場所における混雑を予測する。例えば、情報提供装置１０は、検索クエリに含まれる所定の到着地における混雑を予測し、予測した所定の到着地における混雑の原因となる事象を特定する。
【００４４】
また、情報提供装置１０は、単純な利用者の数による混雑ではなく、異常混雑の予測を行う。例えば、情報提供装置１０は、所定の場所における利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数と、所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報の数との比較結果に基づいて、所定の日時における所定の場所の混雑を予測する。より具体的な例を挙げると、情報提供装置１０は、所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報の数が、所定の場所における利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数よりも所定の閾値以上多い場合には、所定の場所で所定の日時に混雑が発生すると予測する。
【００４５】
このような処理の結果、情報提供装置１０は、異常混雑が生じた際に、その異常混雑の原因となる原因利用者を特定し、特定した原因利用者の情報に基づいて、異常混雑の原因を特定することができる。
【００４６】
〔１−４．行動予定情報について〕
上述した例では、情報提供装置１０は、行動予定情報として、経路検索の検索クエリを利用した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。すなわち、情報提供装置１０は、将来のある日時における利用者の所在地を示唆する情報であれば、任意の情報を行動予定情報として採用することができる。
【００４７】
例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕが行ったホテルの予約や列車の予約等、各種予約内容を含む電子メールの内容から、利用者Ｕが訪れる場所とその場所に訪れる日時とを特定する。このような場合、情報提供装置１０は、利用者Ｕが、電子メールから特定した場所に特定した日時に訪問するものとして、混雑の予測や、原因利用者であるか否かを特定してもよい。
【００４８】
また、情報提供装置１０は、ＳＮＳ（Social  Networking  Service）等、利用者Ｕがインターネット上に投稿した投稿情報に基づいて、利用者Ｕの将来の行動を予測し、予測した行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測してもよい。例えば、情報提供装置１０は、投稿情報から利用者Ｕが訪れる場所とその場所に訪れる日時とを特定し、利用者Ｕが、特定した場所に特定した日時に訪問するものとして、混雑の予測や、原因利用者であるか否かを特定してもよい。また、情報提供装置１０は、端末装置１００が非接触型ＩＣ（Integrated  Circuit）カードシステムの機能を有する場合、端末装置１００に保持された切符の情報を取得し、取得した切符の情報から、利用者Ｕが訪れる場所とその場所に訪れる日時とを特定してもよい。
【００４９】
ここで、情報提供装置１０は、利用者Ｕによって入力された情報を行動予定情報として採用してもよく、他の利用者が入力した情報であって、利用者Ｕの将来の行動を示す情報を行動予定情報として採用してもよい。例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕによって入力された行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測し、所定の場所と関連する行動予定情報を入力した利用者の情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。
【００５０】
〔１−５．混雑が発生する位置について〕
ここで、上述した情報提供装置１０は、到着地となる駅において生じる異常混雑を予測した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置１０は、所定の範囲内にある複数の駅ごとに平均化パターンＡＰと予測パターンＰＰとを生成し、比較結果に基づいて、所定の範囲内にある複数の駅において異常混雑が発生するか否かを予測してもよい。また、情報提供装置１０は、所定の範囲内にある複数の駅において異常混雑が発生すると予測した場合は、混雑時にそれら複数の駅を訪れる利用者Ｕを原因利用者とし、異常混雑の原因となる事象を推定してもよい。
【００５１】
また、例えば、情報提供装置１０は、ある駅において異常混雑が予測された場合は、周囲の駅のうち異常混雑が同時期に発生する駅を特定する。そして、情報提供装置１０は、異常混雑が予測される駅と、特定した駅のいずれかを訪れる利用者Ｕを原因利用者とし、異常混雑の原因となる事象を推定してもよい。
【００５２】
また、情報提供装置１０は、路線単位で異常混雑の予測を行ってもよく、ある路線で異常混雑が発生すると予測した場合は、混雑時にその路線を利用する利用者Ｕを原因利用者として、その路線の各駅の周囲で発生する予定事象の中から、原因となる事象を特定してもよい。また、情報提供装置１０は、路線の一部単位で異常混雑の予測や混雑の原因となる事象の特定を行ってもよい。
【００５３】
また、情報提供装置１０は、任意の位置、場所、範囲、ランドマーク等、任意の単位で設定された場所における異常混雑を予測し、混雑時にその場所を訪れる利用者Ｕを原因利用者とし、異常混雑の原因となる事象を推定してもよい。
【００５４】
〔１−６．異常混雑について〕
上述した例では、情報提供装置１０は、平均化パターンＡＰと予測パターンＰＰとを比較することで、異常混雑の予測を行った。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置１０は、ある日時において「駅Ｄ」を訪問する利用者の数が所定の閾値を超える場合は、その日時において「駅Ｄ」で混雑が発生すると予測する。このような場合、情報提供装置１０は、その混雑時に「駅Ｄ」を訪問するであろう利用者、すなわち、混雑時に到着日時が含まれ、到着地が「駅Ｄ」となる経路検索を行った利用者Ｕを原因利用者とし、原因利用者の情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。
【００５５】
〔１−７．利用者の情報について〕
また、情報提供装置１０は、上述した情報以外にも、任意の情報を利用者の情報として採用可能である。例えば、情報提供装置１０は、非接触型ＩＣカードシステムの機能や、電子マネーの機能の利用履歴を、利用者Ｕの情報として用いてもよい。また、情報提供装置１０は、利用者Ｕのデモグラフィック属性やサイコグラフィック属性（趣味趣向を含む）等といった各種属性を取得してもよく、利用者Ｕの生体情報の履歴を取得してもよい。また、情報提供装置１０は、ＳＮＳに利用者Ｕが投稿した文字列や写真等のコンテンツを取得してもよい。また、情報提供装置１０は、利用者Ｕの属性として、利用者Ｕによって登録された情報を取得してもよく、上述した各種の履歴から予測された属性を取得してもよい。
【００５６】
また、情報提供装置１０は、原因利用者の情報のうち、混雑が生じると予測された日時から所定の期間内に取得された情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、２０１７年１２月１２日に混雑が発生すると予測される場合、２０１７年１２月１２日から１年以内に取得された原因利用者の情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。このように、情報提供装置１０は、利用者Ｕの情報のうち、混雑との関連性や混雑の原因となる事象との関連性が高いと推定される情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定するので、特定精度をさらに向上させることができる。
【００５７】
また、情報提供装置１０は、原因利用者の情報のうち、情報の平均的なパターンから外れた情報を抽出し、抽出した情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、原因利用者の情報のうち、位置履歴や購買履歴の平均的なパターンを特定し、特定したパターンから逸脱する位置履歴や購買履歴を特定する。このようにして特定された位置履歴や購買履歴は、原因利用者の行動のうち、非日常的な行動を示す情報であると言える。一方で、異常混雑は、非日常的に生じる混雑であると言える。そこで、情報提供装置１０は、特定した原因利用者の非日常的な行動を示す情報に基づいて、異常混雑の原因となる事象を特定することで、特定精度をさらに向上させてもよい。
【００５８】
なお、情報提供装置１０は、上述した利用者Ｕの情報のうち、全ての情報を用いてもよく、一部の情報のみを用いてもよい。また、情報提供装置１０は、任意の態様で上述した情報を組み合わせて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。
【００５９】
〔１−８．原因の特定について〕
上述した例では、情報提供装置１０は、原因利用者の情報と、ランダムに選択された他の利用者の情報との差に基づいて、混雑の原因となる事象を特定した。このように、情報提供装置１０は、原因利用者の情報と、一般利用者の情報との差分に基づいて、混雑の原因となる事象を特定するので、原因利用者ならではの情報に基づいて原因となる事象を特定する結果、混雑の原因となる事象の特定精度を向上させることができる。
【００６０】
しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置１０は、所定の場所の近傍で所定の日時に発生する予定の事象の中から、原因利用者の情報と関連性が高い事象を検索し、検索した事象を混雑の原因とするのであれば、任意の態様で、混雑の原因となる事象を特定して良い。
【００６１】
例えば、情報提供装置１０は、原因利用者の情報の共通性に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、原因利用者のうち過半数の原因利用者の属性に「釣好き」が含まれている場合は、予定事象のうち釣りとの関連性が高い事象を選択してもよい。
【００６２】
また、情報提供装置１０は、原因利用者との比較対象となる一般利用者を任意の態様で選択してもよい。例えば、情報提供装置１０は、異常混雑が発生すると予測された場所を、日常的に訪問する利用者を一般利用者として選択してもよい。このような処理を実行した場合、情報提供装置１０は、異常混雑が発生すると予測された場所を非日常的に訪問した利用者の情報に基づいて、異常混雑の原因となる事象を特定するので、特定精度を向上させることができる。
【００６３】
また、情報提供装置１０は、ある場所において異常混雑が発生すると予測された際に、その場所を訪問する利用者Ｕのうち、日常的にその場所を利用している利用者Ｕ以外の利用者を原因利用者として特定してもよい。すなわち、情報提供装置１０は、ある場所において異常混雑が発生する際に、その場所を非日常的に訪問する利用者Ｕを原因利用者とすることで、異常混雑の原因となる事象をより精度良く特定することができる。
【００６４】
〔１−９．情報の提供について〕
ここで、情報提供装置１０は、特定した原因を示す情報を利用者Ｕへと提供した。例えば、情報提供装置１０は、異常混雑が発生すると予測された日時において、異常混雑が発生すると予測された場所へと至る経路検索を行った利用者Ｕ３に対し、特定した事象の情報を提供した。ここで、情報提供装置１０は、このような事象の情報を、検索結果とともに提供してもよく、メール等を用いて通知してもよい。
【００６５】
また、情報提供装置１０は、各種のポータルサイトを介して、異常混雑の発生場所、発生日時、および原因となる事象を広く一般に提供してもよい。また、情報提供装置１０は、異常混雑の発生場所の近傍に居住する利用者や、異常混雑の発生場所の近傍に職場が所在する利用者等、異常混雑が発生する場所と関連する利用者に対し、特定された事象を示す情報を提供してもよい。また、情報提供装置１０は、異常混雑が予測された場合は、異常混雑が発生する場所、日時および異常混雑の原因となる事象をニュース形式で配信してもよい。
【００６６】
また、情報提供装置１０は、異常混雑が発生すると予測された場所と関連する利用者に対し、特定した事象と関連する情報を提供してもよい。例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕの位置情報を用いて、異常混雑が発生すると予測された駅を定常的に利用する利用者を特定し、特定した利用者に対して特定した事象の情報を提供してもよい。
【００６７】
また、例えば、情報提供装置１０は、異常混雑が発生すると予測された日時において、異常混雑が発生すると予測された場所へと至る経路検索を行った利用者Ｕ３に対し、特定した事象と関連する商品のリコメンド情報を提供してもよい。より具体的な例を挙げると、情報提供装置１０は、特定した事象がアイドル「Ｘ」のライブである場合、利用者Ｕ３に対し、アイドル「Ｘ」のグッズやライブ情報等を提供してもよい。すなわち、情報提供装置１０は、特定した事象と関連するであろう利用者Ｕに対し、特定した事象に基づいて選択された情報の提供を行ってもよい。
【００６８】
また、情報提供装置１０は、特定された事象と関連する利用者Ｕに対し、特定された事象を示す情報、または、特定された事象と関連する情報を提供してもよい。例えば、情報提供装置１０は、特定した事象がアイドル「Ｘ」のライブである場合、アイドル「Ｘ」のファンなど、アイドル「Ｘ」と関連性を有する利用者Ｕを特定する。そして、情報提供装置１０は、特定した利用者Ｕに対し、アイドル「Ｘ」のライブがある旨、アイドル「Ｘ」のグッズやライブ情報、アイドル「Ｘ」のライブを原因として発生する異常混雑の場所や時間帯等の情報を提供してもよい。
【００６９】
すなわち、情報提供装置１０は、特定した事象と関連する利用者Ｕに対し、特定した事象と関連するコンテンツを提供するのであれば、任意の利用者Ｕに対して任意の内容のコンテンツを提供してもよい。
【００７０】
〔２．情報提供装置の構成〕
以下、上記した学習処理を実現する情報提供装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。図２に示すように、情報提供装置１０は、通信部２０、記憶部３０、および制御部４０を有する。
【００７１】
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、端末装置１００や検索サーバ２００との間で情報の送受信を行う。
【００７２】
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、利用者データベース３１、経路検索ログデータベース３２、および事象データベース３３（以下、「各データベース３１〜３３」と記載する場合がある。）を記憶する。
【００７３】
以下、図３〜図５を用いて、各データベース３１〜３３に登録される情報の一例について説明する。まず、図３を用いて、利用者データベース３１に登録される情報の一例について説明する。図３は、実施形態に係る利用者データベースに登録される情報の一例を示す図である。図３に示すように、利用者データベース３１には、「利用者ＩＤ」、「属性情報」、「検索履歴」、「購買履歴」、「位置履歴」、および「生体情報ログ」といった項目を有する情報が登録される。なお、図３に示す情報以外にも、利用者データベース３１には、利用者Ｕに関する任意の情報（例えば、投稿情報の履歴等）が登録されていてよい。
【００７４】
ここで、「利用者ＩＤ」とは、利用者Ｕを識別するための識別子である。また、「属性情報」とは、利用者Ｕの名前、性別、年齢、趣味趣向、居住地等といった各種属性を示す情報である。また、「検索履歴」とは、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴であり、インターネットを利用した検索の検索クエリの履歴のみならず、経路検索の検索クエリの履歴が含まれていてもよい。また、「購買履歴」とは、利用者Ｕが電子商店街やオークションを介して行った購買の履歴である。また、「位置履歴」とは、利用者Ｕが使用する端末装置１００が取得した位置情報の履歴である。また、「生体情報ログ」とは、利用者Ｕの生体情報の履歴である。
【００７５】
例えば、図３に示す例では、利用者データベース３１には、利用者ＩＤ「Ｕ１」、属性情報「属性情報＃Ｕ１」、検索履歴「検索履歴＃Ｕ１」、購買履歴「購買履歴＃Ｕ１」、位置履歴「位置履歴＃Ｕ１」、および生体情報ログ「生体情報＃Ｕ１」が対応付けて登録されている。このような情報は、利用者ＩＤ「Ｕ１」が示す利用者Ｕ１の属性情報が「属性情報＃Ｕ１」であり、検索履歴が「検索履歴＃Ｕ１」であり、購買履歴が「購買履歴＃Ｕ１」であり、位置履歴が「位置履歴＃Ｕ１」であり、生体情報の履歴が「生体情報＃Ｕ１」である旨を示す。
【００７６】
なお、図３に示す例では、「属性情報＃Ｕ１」等といった概念的な値を記載したが、実際には、利用者データベース３１には、利用者Ｕの属性、検索クエリの履歴、購買の履歴、位置の履歴、生体情報の履歴等を示す文字列や数値等が登録されることとなる。
【００７７】
次に、図４を用いて、経路検索ログデータベース３２に登録される情報の一例について説明する。図４は、実施形態に係る経路検索ログデータベースに登録される情報の一例を示す図である。図４に示すように、経路検索ログデータベース３２には、「ログＩＤ」、「出発日時」、「出発地」、「到着日時」、「到着地」、「利用者ＩＤ」、および「検索日時」といった項目を有する情報が登録される。なお、図４に示す情報以外にも、経路検索ログデータベース３２には、経路検索に関する各種の情報が登録されていてよい。
【００７８】
ここで、「ログＩＤ」とは、経路検索のログを識別する識別子である。また、「出発日時」とは、経路検索結果において出発日時とされた日時である。また、「出発地」とは、経路検索において利用者Ｕが指定した出発地である。また、「到着日時」とは、経路検索結果において到着日時とされた日時である。また、「到着地」とは、経路検索において利用者Ｕが指定した到着地である。また、「利用者ＩＤ」とは、経路検索を行った利用者Ｕの識別子である。また、「検索日時」とは、経路検索が行われた日時を示す情報である。
【００７９】
例えば、図４に示す例では、経路検索ログデータベース３２には、ログＩＤ「Ｑ１」、出発日時「２０１７／９／１２／８：００」、出発地「駅Ｅ」、到着日時「２０１７／９／１２／９：００」、到着地「駅Ｄ」、利用者ＩＤ「Ｕ１」、および検索日時「２０１７／８／３１／１０：００」といった情報が登録されている。このような情報は、検索日時「２０１７／８／３１／１０：００」において、利用者ＩＤ「Ｕ１」が示す利用者Ｕ１が、出発地「駅Ｅ」から到着地「駅Ｄ」までの経路検索を行い、かかる経路検索の検索結果における出発日時が「２０１７／９／１２／８：００」であり、到着日時が「２０１７／９／１２／９：００」であった旨を示す。
【００８０】
次に、図５を用いて、事象データベース３３に登録される情報の一例について説明する。図５は、実施形態に係る事象データベースに登録される情報の一例を示す図である。図５に示すように、事象データベース３３には、「事象ＩＤ」、「開催場所」、「近隣駅」、「開催日時」、および「対応情報」といった項目を有する情報が登録される。なお、図５に示す情報以外にも、事象データベース３３には、事象に関する各種の情報が登録されていてよい。
【００８１】
ここで、「事象ＩＤ」とは、事象を識別する識別子である。また、「開催場所」とは、事象が発生する場所を示す情報である。また、「近隣駅」とは、事象が発生する場所の近隣に所在する駅を示す情報である。また、「開催日時」とは、事象が行われる日時を示す情報である。また、「対応情報」とは、事象と関連性を有すると推定される利用者の情報を示す情報であり、例えば、事象と関連性が高い利用者Ｕの属性情報、検索履歴、購買履歴、位置履歴、生体情報ログ等の傾向を示す情報である。
【００８２】
例えば、図５に示す例では、事象データベース３３には、事象ＩＤ「Ｆ１」、開催場所「場所＃Ａ」、近隣駅「駅Ａ、駅Ｃ」、開催日時「２０１７／１２／１１／９：００」、および対応情報「対応情報＃１」が対応付けて登録されている。このような情報は、事象ＩＤ「Ｆ１」が示す事象が、開催場所「場所＃Ａ」が示す場所において開催日時「２０１７／１２／１１／９：００」が示す日時に行われる旨を示す。また、このような情報は、開催場所「場所＃Ａ」の近隣に近隣駅「駅Ａ、駅Ｃ」が所在する旨を示す。また、このような情報は、事象ＩＤ「Ｆ１」が示す事象が、対応情報「対応情報＃１」が示す情報と対応する利用者Ｕと関連性を有する事象である旨を示す。
【００８３】
なお、図５に示す例では、事象データベース３３には、「場所＃Ａ」や「対応情報＃１」等といった概念的な値を記載したが、実際には、事象の開催場所を示す文字列や、利用者Ｕの情報の傾向を示す数値や文字列、条件等が登録される。
【００８４】
図２に戻り、説明を続ける。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、情報提供装置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。
【００８５】
図２に示すように、制御部４０は、取得部４１、予測部４２、特定部４３、および提供部４４を有する。取得部４１は、利用者の将来の行動を示す行動予定情報を取得する。例えば、取得部４１は、行動予定情報として、利用者Ｕが入力した経路検索の検索クエリを含む経路検索のログを検索サーバ２００から取得する。そして、取得部４１は、取得した経路検索のログを経路検索ログデータベース３２に登録する。
【００８６】
予測部４２は、行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する。例えば、予測部４２は、利用者Ｕによって入力された行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する。また、例えば、予測部４２は、行動予定情報として、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、所定の場所における混雑を予測する。より具体的には、予測部４２は、検索クエリに基づいて、検索クエリに含まれる所定の到着地における混雑を予測する。
【００８７】
例えば、予測部４２は、所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報と、所定の場所における平均的な利用者の行動を示す行動予定情報との差に基づいて、所定の場所における所定の日時の混雑を予測する。より具体的な例を挙げると、予測部４２は、所定の場所における利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数と、所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報の数との比較結果に基づいて、所定の日時における前記所定の場所の混雑を予測する。例えば、予測部４２は、所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報の数が、所定の場所における利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数よりも所定の閾値以上多い場合には、所定の場所で所定の日時に混雑が発生すると予測する。
【００８８】
例えば、予測部４２は、混雑の予測対象となる駅を選択し、選択した駅を到着地とする経路検索のログを経路検索ログデータベース３２から抽出する。そして、予測部４２は、抽出したログを用いて、選択した駅における混雑の予測を行う。例えば、予測部４２は、抽出したログを用いて、選択した駅の各時間帯における平均的な利用者の数を推定する。例えば、予測部４２は、各時間帯ごとに到着日時がその時間帯に含まれるログの数を計数し、計数したログの数を抽出したログに含まれる最も古い到着日時から最も新しい到着日時までの日数で除算することで、選択した駅の各時間帯における平均的な利用者の数を推定する。そして、予測部４２は、推定した利用者の数に基づいて、平均化パターンＡＰを生成する。
【００８９】
また、予測部４２は、各日の各時間帯ごとに、到着日時がその時間帯に含まれるログの数を計数し、平均化パターンにおける各時間帯の利用者の数と、計数したログの数とを比較する。そして、予測部４２は、いずれかの日時のいずれかの時間帯におけるログの数が、平均化パターンにおけるその時間帯の利用者の数よりも所定の閾値以上多い場合には、その日時のその時間帯において、異常混雑が発生すると推定する。すなわち、予測部４２は、所定の場所における所定の時間帯の利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数と、所定の場所における所定の日時の所定の時間帯の利用者の行動を示す行動予定情報の数との比較結果に基づいて、所定の日時における所定の場所の混雑を予測する。
【００９０】
例えば、図６は、実施形態に係る情報提供装置が異常混雑を予測する処理の一例を説明する図である。例えば、図６中（Ａ）には、ある駅（以下、「駅Ｄ」と記載する。）を到着地とする経路検索のログの数であって、０時から２４時までの各時間帯に到着日時が含まれる平均的なログの数の変遷を示すグラフを記載した。また、図６中（Ｂ）には、駅Ｄを到着地とする経路検索のログの数であって、２０１７年１２月１２日の０時から２４時までの各時間帯に到着日時が含まれるログの数の変遷を示すグラフを記載した。なお、図６中（Ａ）、（Ｂ）に示すグラフにおいては、縦軸方向をログの数とし、横軸方向を到着日時が含まれる時間帯とした。
【００９１】
図６中（Ａ）に示すグラフと、図６中（Ｂ）に示すグラフとを比較すると、２０１７年１２月１２日の午前６時頃から午後１５時頃までの期間を到着日時とし、駅Ｄを到着地とする経路検索のログの数が増大している。このような比較結果からは、２０１７年１２月１２日の午前６時頃から午後１５時頃までの間に、駅Ｄにおいて異常混雑が発生すると予測可能である。そこで、予測部４２は、このような平均化パターンＡＰと、ある所定の日時における予測パターンＰＰとの比較結果から、所定の日時において発生する異常混雑を予測する。
【００９２】
なお、予測部４２は、利用者Ｕが投稿した投稿情報に基づいて、利用者Ｕの将来の行動を予測し、予測した行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測してもよい。すなわち、予測部４２は、利用者Ｕが訪れる場所と、その場所を利用者Ｕが訪れる時間とを示唆する任意の行動予定情報の数に基づいて、図６に示すような平均化パターンＡＰと、ある所定の日時における予測パターンＰＰとを生成し、生成したパターンの比較結果に基づいて、異常混雑の予測を行えばよい。
【００９３】
図２に戻り、説明を続ける。特定部４３は、混雑が生じると予測された場合は、所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者の情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定する。例えば、特定部４３は、所定の場所と関連する行動予定情報を入力した利用者の情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定する。例えば、特定部４３は、行動予定情報が経路検索の検索クエリを含むものである場合、検索クエリが示す到着地における混雑の原因となる事象を特定する。例えば、特定部４３は、利用者Ｕによるインターネットを利用した検索の履歴、利用者Ｕによる電子商取引の履歴、利用者Ｕの位置の履歴、利用者Ｕの属性、若しくは利用者Ｕの生体情報の少なくともいずれか１つに基づいて、混雑の原因となる事象を特定する。
【００９４】
より具体的には、特定部４３は、所定の場所で所定の日時に混雑が生じると予測された場合は、行動予定情報から所定の日時において所定の場所に訪れると予測される利用者を原因利用者として推定し、推定した原因利用者の情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定する。ここで、特定部４３は、原因利用者の情報の共通性に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよく、原因利用者の情報と、他の利用者Ｕ（すなわち、一般利用者）の情報との差に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。
【００９５】
例えば、特定部４３は、２０１７年１２月１２日の午前６時頃から午後１５時頃までの間に、駅Ｄにおいて異常混雑が発生すると予測された場合、経路検索ログデータベース３２を参照し、到着日時が２０１７年１２月１２日の午前６時頃から午後１５時頃までの各時間帯に含まれ、かつ、到着地が「駅Ｄ」であるログを特定する。続いて、特定部４３は、特定したログに含まれる利用者ＩＤを原因利用者を示す利用者ＩＤとして特定する。すなわち、特定部４３は、２０１７年１２月１２日の午前６時頃から午後１５時頃までの間に、駅Ｄに訪問すると予測される利用者Ｕを原因利用者として特定する。
【００９６】
続いて、特定部４３は、原因利用者以外の利用者の中から、所定の数の利用者Ｕをランダムに選択し、選択した利用者Ｕを一般利用者とする。そして、特定部４３は、原因利用者の情報と、一般利用者の情報とを利用者データベース３１から取得し、取得した情報の差分、すなわち、原因利用者の情報と一般利用者の情報との差分を特定する。
【００９７】
また、特定部４３は、事象データベース３３を参照し、２０１７年１２月１２日の午前６時以降に、駅Ｄの近傍で開催される事象を抽出する。なお、特定部４３は、異常混雑が発生すると予測される２０１７年１２月１２日の午前６時頃から午後１５時頃までの間に、駅Ｄのの近傍で開催される事象を抽出してもよい。また、特定部４３は、異常混雑が発生すると予測される最初の時間帯である２０１７年１２月１２日の午前６時頃から所定の期間が経過するまでの間に駅Ｄの近傍で開催される事象を抽出してもよく、異常混雑が発生すると予測される最初の時間帯である２０１７年１２月１２日の午後１５時頃から所定の期間が経過するまでの間に駅Ｄの近傍で開催される事象を抽出してもよい。
【００９８】
そして、特定部４３は、原因利用者の情報と一般利用者の情報との差分と、抽出した事象の対応情報との関連度をそれぞれ算出し、算出した関連度が所定の閾値を超える事象を特定する。例えば、特定部４３は、一般利用者と比較して、原因利用者に所定の趣味趣向を有する傾向が存在する場合は、かかる趣味趣向との関連性がもっとも高い事象を特定する。
【００９９】
なお、特定部４３は、原因利用者の情報のうち、所定の日時から所定の期間内に取得された情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。また、特定部４３は、原因利用者の情報のうち、平均的なパターンから外れた情報を抽出し、抽出した情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。また、特定部４３は、所定の場所の近傍で所定の日時に発生する予定の事象の中から、原因利用者の情報と関連性が高い事象を検索し、検索した事象を混雑の原因としてもよい。
【０１００】
ここで、図７は、実施形態に係る情報提供装置が事象を特定する処理の一例を説明する図である。図７に示す例では、情報提供装置１０が実行する特定処理を概念的に示した。また、図７に示す例では、異常混雑が発生した際にその原因となる事象を目的として駅Ｄへ訪れる利用者を色つきで示し、他の利用者を色なしで示した。
【０１０１】
例えば、予測部４２は、図７中（Ａ）に示すように、経路検索の検索クエリのパターンから異常混雑を特定する。すなわち、予測部４２は、平均的な駅Ｄの利用者の数と異常混雑発生時の駅Ｄの利用者の数とを比較することで、駅Ｄにおいて生じる異常混雑を予測する。そして、特定部４３は、異常混雑発生時の駅Ｄの利用者を原因利用者とする。
【０１０２】
ここで、図７に示すように、原因利用者の中には、異常混雑の原因となる事象を目的とする利用者以外にも、定常的に駅Ｄを利用する利用者が含まれると推定される。そこで、特定部４３は、図７中（Ｂ）に示すように、ランダムに選択された利用者の情報と、原因利用者の情報との差分を抽出することで、原因利用者のうち異常混雑の原因となる事象を目的とする利用者の情報の傾向を強調する。そして、特定部４３は、図７中（Ｃ）に示すように、差分と対応する事象を特定することで、異常混雑の原因となる事象を特定する。
【０１０３】
図２に戻り、説明を続ける。提供部４４は、特定された事象に基づいて、各種のコンテンツを利用者Ｕに提供する。例えば、提供部４４は、混雑が発生すると予測された場所を到着地とする経路検索を行った利用者や、その場所を定常的に利用している利用者等、所定の場所と関連する利用者に対し、特定された事象を示す情報を提供する。
【０１０４】
また、提供部４４は、所定の場所と関連する利用者に対し、特定された事象と関連する情報を提供してもよい。例えば、提供部４４は、混雑が発生すると予測された場所を到着地とする経路検索を行った利用者に対し、特定された事象と関連する商品の広告やリコメンド情報を提供してもよい。また、提供部４４は、特定された事象と関連する利用者Ｕに対し、特定された事象を示す情報、または、特定された事象と関連する情報を提供してもよい。例えば、提供部４４は、特定された事象と関連性が高いと推定される利用者Ｕを特定し、特定した利用者Ｕに対し、事象に関する各種のコンテンツを提供してもよい。
【０１０５】
〔３．情報提供装置の処理フロー〕
次に、図８を用いて、情報提供装置１０が実行する特定処理の手順の一例について説明する。図８は、実施形態に係る情報提供装置が実行する特定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１０６】
まず、情報提供装置１０は、所定の場所を到着地とする経路検索のログを取得する（ステップＳ１０１）。続いて、情報提供装置１０は、平均的な経路検索のログの数のパターンを算出する（ステップＳ１０２）。そして、情報提供装置１０は、経路検索のログの数が平均的なパターンから逸脱する日時を、異常混雑の発生日時として特定する（ステップＳ１０３）。
【０１０７】
また、情報提供装置１０は、特定した日時に所定の場所を到着地とする検索クエリを入力した利用者を原因利用者として特定する（ステップＳ１０４）。そして、情報提供装置１０は、原因利用者の情報と、ランダムに選択された一般利用者の情報との差に対応する事象を特定する（ステップＳ１０５）。その後、情報提供装置１０は、特定した事象を示す情報を提供し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。
【０１０８】
〔４．変形例〕
上記では、情報提供装置１０による学習処理および生成処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、情報提供装置１０が実行する特定処理のバリエーションについて説明する。
【０１０９】
〔４−１．日時の取り扱いについて〕
上述した例では、情報提供装置１０は、経路検索の結果として得られる到着日時を用いて、混雑が発生する日時を予測した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置１０は、利用者Ｕが検索クエリとして入力した到着日時を用いて、混雑が発生する日時を予測してもよい。
【０１１０】
また、情報提供装置１０は、駅以外の場所における混雑を予測する場合、駅から予測対象となる場所までの距離と、その駅に利用者Ｕが到着するであろう日時（例えば、経路検索の結果として得られる到着日時や検索クエリとして入力した到着日時）とに基づいて、利用者Ｕがその場所に到着すると予測される日時を推定し、推定した日時に基づいて、混雑が発生する日時を予測してもよい。すなわち、情報提供装置１０は、経路検索の結果に含まれる日時の情報のみならず、これらの情報から推定された利用者Ｕの到着日時に基づいて、混雑が発生する日時の予測を行ってもよい。
【０１１１】
また、情報提供装置１０は、平均化パターンを所定の粒度で生成してもよい。例えば、情報提供装置１０は、曜日ごとに平均化パターンを生成し、予測対象となる日の予測パターンと、予測対象となる日の曜日と対応する平均化パターンとの比較結果に基づいて、異常混雑の予測を行ってもよい。
【０１１２】
〔４−２．装置構成〕
情報提供装置１０は、任意の数の端末装置１００と通信可能に接続されていてもよく、任意の数の検索サーバ２００と通信可能に接続されていてもよい。また、情報提供装置１０は、電子メールの配信サーバやＳＮＳの投稿を受付けるＳＮＳサーバ等と通信可能であってもよい。また、情報提供装置１０は、フロントエンドサーバと、各種の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２に示す提供部４４が配置され、バックエンドサーバには、図２に示す取得部４１、予測部４２、および特定部４３が含まれることとなる。また、記憶部３０に登録された各データベース３１〜３３は、外部のストレージサーバによって管理されていてもよい。
【０１１３】
〔４−３．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。
【０１１４】
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。
【０１１５】
また、上記してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１１６】
〔５．プログラム〕
また、上述した実施形態に係る情報提供装置１０は、例えば図９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９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。
【０１１７】
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（Hard  Disk  Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。
【０１１８】
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。
【０１１９】
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情報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。
【０１２０】
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。
【０１２１】
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。
【０１２２】
例えば、コンピュータ１０００が情報提供装置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またはデータ（例えば、処理モデルＭ１）を実行することにより、制御部４０の機能を実現する。コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、これらのプログラムまたはデータ（例えば、処理モデルＭ１）を一次記憶装置１０４０から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１２３】
〔６．効果〕
上述したように、情報提供装置１０は、利用者Ｕの将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する。そして、情報提供装置１０は、混雑が生じると予測された場合は、所定の場所と関連する行動予定情報に紐付られる利用者Ｕの情報に基づいて、その混雑の原因となる事象を特定する。この結果、情報提供装置１０は、混雑が生じた場合に、その混雑の原因となる事象を特定することができる。
【０１２４】
また、情報提供装置１０は、利用者Ｕによって入力された行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測し、所定の場所と関連する行動予定情報を入力した利用者Ｕの情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定する。例えば、情報提供装置１０は、行動予定情報として、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、所定の場所における混雑を予測する。そして、情報提供装置１０は、検索クエリに基づいて、その検索クエリに含まれる所定の到着地における混雑を予測し、所定の到着地における混雑の原因となる事象を特定する。このため、情報提供装置１０は、信頼性が高い行動予定情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定するので、特定精度を向上させることができる。
【０１２５】
また、情報提供装置１０は、所定の場所における所定の日時の利用者Ｕの行動を示す行動予定情報と、その所定の場所における平均的な利用者Ｕの行動を示す行動予定情報との差に基づいて、所定の場所における所定の日時の混雑を予測する。このため、情報提供装置１０は、非日常的な混雑、すなわち、異常混雑の発生を予測し、予測した異常混雑の原因となる事象を特定できる。
【０１２６】
また、情報提供装置１０は、所定の場所における利用者Ｕの行動を示す行動予定情報の平均的な数と、所定の場所における所定の日時の利用者Ｕの行動を示す行動予定情報の数との比較結果に基づいて、所定の日時における所定の場所の混雑を予測する。例えば、情報提供装置１０は、所定の場所における所定の日時の利用者Ｕの行動を示す行動予定情報の数が、所定の場所における利用者Ｕの行動を示す行動予定情報の平均的な数よりも所定の閾値以上多い場合には、所定の場所で所定の日時に混雑が発生すると予測する。このため、情報提供装置１０は、異常混雑の発生を精度良く予測できる。
【０１２７】
また、情報提供装置１０は、所定の場所における所定の時間帯の利用者Ｕの行動を示す行動予定情報の平均的な数と、所定の場所における所定の日時の所定の時間帯の利用者Ｕの行動を示す行動予定情報の数との比較結果に基づいて、所定の日時における所定の場所の混雑を予測する。このため、情報提供装置１０は、時間帯ごとに異常混雑の発生を予測できる。
【０１２８】
また、情報提供装置１０は、所定の場所で所定の日時に混雑が生じると予測された場合は、行動予定情報から所定の日時において所定の場所に訪れると予測される利用者Ｕを原因利用者として推定し、推定した原因利用者の情報に基づいて、その混雑の原因となる事象を特定する。このため、情報提供装置１０は、異常混雑の原因となる事象の特定精度を向上させることができる。
【０１２９】
例えば、情報提供装置１０は、原因利用者の情報の共通性に基づいて、その混雑の原因となる事象を特定する。また、例えば、情報提供装置１０は、原因利用者の情報と、他の利用者Ｕの情報との差に基づいて、混雑の原因となる事象を特定する。また、情報提供装置１０は、原因利用者の情報のうち、所定の日時から所定の期間内に取得された情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。また、情報提供装置１０は、原因利用者の情報のうち、その情報の平均的なパターンから外れた情報を抽出し、抽出した情報に基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。
【０１３０】
また、情報提供装置１０は、利用者Ｕによる検索の履歴、利用者Ｕによる電子商取引の履歴、利用者Ｕの位置の履歴、利用者Ｕの属性、若しくは利用者Ｕの生体情報の少なくともいずれか１つに基づいて、混雑の原因となる事象を特定してもよい。また、情報提供装置１０は、所定の場所の近傍で所定の日時に発生する予定の事象の中から、原因利用者の情報と関連性が高い事象を検索し、検索した事象を混雑の原因とする。このような処理の結果、情報提供装置１０は、異常混雑の原因となる事象を適切に特定できる。
【０１３１】
また、情報提供装置１０は、利用者Ｕが投稿した投稿情報に基づいて、その利用者Ｕの将来の行動を予測し、予測した行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測してもよい。このような処理の結果、情報提供装置１０は、ＳＮＳ等に投稿された情報から混雑を適切に予測できる。
【０１３２】
また、情報提供装置１０は、所定の場所と関連する利用者Ｕに対し、特定された事象を示す情報を提供する。また、情報提供装置１０は、所定の場所と関連する利用者Ｕに対し、特定された事象と関連する情報を提供する。また、情報提供装置１０は、特定された事象と関連する利用者Ｕに対し、特定された事象を示す情報、または、特定された事象と関連する情報を提供する。このため、情報提供装置１０は、混雑の原因となる事象を軸として、様々な配信態様で各種のコンテンツを配信することができる。
【０１３３】
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。
【０１３４】
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、配信部は、配信手段や配信回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１３５】
１０  情報提供装置
２０  通信部
３０  記憶部
３１  利用者データベース
３２  経路検索ログデータベース
３３  事象データベース
４０  制御部
４１  取得部
４２  予測部
４３  特定部
４４  提供部
１００  端末装置
２００  検索サーバ
【図１】
2019049765.tif 000003
【図２】
2019049765.tif 000004
【図３】
2019049765.tif 000005
【図４】
2019049765.tif 000006
【図５】
2019049765.tif 000007
【図６】
2019049765.tif 000008
【図７】
2019049765.tif 000009
【図８】
2019049765.tif 000010
【図９】
2019049765.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成30年9月19日(2018.9.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する予測部と、
前記予測部により前記所定の場所で混雑が生じると予測された場合は、前記所定の場所に訪れると予測される利用者を、予測された混雑の原因となる事象に参加すると予測される原因利用者として推定し、推定した原因利用者の情報に基づいて、当該混雑の原因となる事象を特定する特定部と
を有することを特徴とする特定装置。
【請求項２】
前記予測部は、前記利用者によって入力された行動予定情報に基づいて、前記所定の場所における混雑を予測し、
前記特定部は、前記所定の場所と関連する行動予定情報を入力した利用者の情報に基づいて、前記混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の特定装置。 
【請求項３】
前記予測部は、前記行動予定情報として、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリに基づいて、前記所定の場所における混雑を予測する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の特定装置。 
【請求項４】
前記予測部は、前記検索クエリに基づいて、当該検索クエリに含まれる所定の到着地における混雑を予測し、
前記特定部は、前記所定の到着地における混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項３に記載の特定装置。 
【請求項５】
前記予測部は、前記所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報と、当該所定の場所における平均的な利用者の行動を示す行動予定情報との差に基づいて、前記所定の場所における所定の日時の混雑を予測する
ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１つに記載の特定装置。 
【請求項６】
前記予測部は、前記所定の場所における利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数と、前記所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報の数との比較結果に基づいて、前記所定の日時における前記所定の場所の混雑を予測する
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の特定装置。 
【請求項７】
前記予測部は、前記所定の場所における所定の日時の利用者の行動を示す行動予定情報の数が、前記所定の場所における利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数よりも所定の閾値以上多い場合には、前記所定の場所で所定の日時に混雑が発生すると予測する
ことを特徴とする請求項６に記載の特定装置。 
【請求項８】
前記予測部は、前記所定の場所における所定の時間帯の利用者の行動を示す行動予定情報の平均的な数と、前記所定の場所における所定の日時の前記所定の時間帯の利用者の行動を示す行動予定情報の数との比較結果に基づいて、前記所定の日時における前記所定の場所の混雑を予測する
ことを特徴とする請求項６または７に記載の特定装置。 
【請求項９】
前記特定部は、前記所定の場所で前記所定の日時に混雑が生じると予測された場合は、前記行動予定情報から前記所定の日時において前記所定の場所に訪れると予測される利用者を原因利用者として推定し、推定した原因利用者の情報に基づいて、当該混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項５〜８のうちいずれか１つに記載の特定装置。 
【請求項１０】
前記特定部は、前記原因利用者の情報の共通性に基づいて、当該混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項９に記載の特定装置。 
【請求項１１】
前記特定部は、前記原因利用者の情報と、他の利用者の情報との差に基づいて、前記混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項９または１０に記載の特定装置。 
【請求項１２】
前記特定部は、前記原因利用者の情報のうち、前記所定の日時から所定の期間内に取得された情報に基づいて、前記混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項９〜１１のうちいずれか１つに記載の特定装置。 
【請求項１３】
前記特定部は、前記原因利用者の情報のうち、当該情報の平均的なパターンから外れた情報を抽出し、抽出した情報に基づいて、前記混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項９〜１２のうちいずれか１つに記載の特定装置。 
【請求項１４】
前記特定部は、前記利用者による検索の履歴、前記利用者による電子商取引の履歴、前記利用者の位置の履歴、前記利用者の属性、若しくは前記利用者の生体情報の少なくともいずれか１つに基づいて、前記混雑の原因となる事象を特定する
ことを特徴とする請求項９〜１１のうちいずれか１つに記載の特定装置。 
【請求項１５】
前記特定部は、前記所定の場所の近傍で前記所定の日時に発生する予定の事象の中から、前記原因利用者の情報と関連性が高い事象を検索し、検索した事象を前記混雑の原因とする
ことを特徴とする請求項９〜１２のうちいずれか１つに記載の特定装置。 
【請求項１６】
前記予測部は、前記利用者が投稿した投稿情報に基づいて、当該利用者の将来の行動を予測し、予測した行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する
ことを特徴とする請求項１〜１４のうちいずれか１つに記載の特定装置。 
【請求項１７】
前記所定の場所と関連する利用者に対し、前記特定部により特定された事象を示す情報を提供する提供部
を有することを特徴とする請求項１〜１５のうちいずれか１つに記載の特定装置。 
【請求項１８】
前記所定の場所と関連する利用者に対し、前記特定部により特定された事象と関連する情報を提供する提供部
を有することを特徴とする請求項１〜１５のうちいずれか１つに記載の特定装置。 
【請求項１９】
前記特定部により特定された事象と関連する利用者に対し、前記特定部により特定された事象を示す情報、または、前記特定部により特定された事象と関連する情報を提供する提供部
を有することを特徴とする請求項１〜１５のうちいずれか１つに記載の特定装置。 
【請求項２０】
特定装置が実行する特定方法であって、
利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する予測工程と、
前記予測工程により前記所定の場所で混雑が生じると予測された場合は、前記所定の場所に訪れると予測される利用者を、予測された混雑の原因となる事象に参加すると予測される原因利用者として推定し、推定した原因利用者の情報に基づいて、当該混雑の原因となる事象を特定する特定工程と
を含むことを特徴とする特定方法。 
【請求項２１】
利用者の将来の行動を示す行動予定情報に基づいて、所定の場所における混雑を予測する予測手順と、
前記予測手順により前記所定の場所で混雑が生じると予測された場合は、前記所定の場所に訪れると予測される利用者を、予測された混雑の原因となる事象に参加すると予測される原因利用者として推定し、推定した原因利用者の情報に基づいて、当該混雑の原因となる事象を特定する特定手順と
をコンピュータに実行させるための特定プログラム。