(57)【要約】【課題】道路情報を用いて、効果的な誘導を推定すること。【解決手段】道路の構造を表す道路構造と前記道路構造毎の道路状況との少なくとも一方が入力されると、誘導に関する情報を出力するモデルにより前記誘導に関する情報を推定する誘導推定装置は、誘導モデル学習装置におけるパラメータ推定手段により推定されたパラメータを設定した前記モデルに対して、前記道路構造と前記道路状況との少なくとも一方を入力することで、前記誘導に関する情報を推定する誘導推定手段、を有することを特徴とする。【選択図】図１
2019125260.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路の構造を表す道路構造と、前記道路構造毎の道路状況とが取得又は作成されると、前記道路構造毎に誘導をした場合における前記道路の構造を表す誘導道路構造と、前記誘導を行わなかった場合に対する前記誘導を行った場合の効果を表す誘導効果と、前記道路構造及び前記道路状況の少なくとも一方とが含まれる道路効果データを作成するデータ作成手段、
を有することを特徴とするデータ作成装置。
【請求項２】
道路の構造を表す道路構造と前記道路構造毎の道路状況との少なくとも一方が入力されると、誘導に関する情報を出力するモデルのパラメータを推定する誘導モデル学習装置であって、
請求項１に記載のデータ作成装置におけるデータ作成手段により作成された道路効果データを学習データとして前記モデルに入力することで出力される前記誘導に関する情報と、道路効果データに含まれる誘導効果との誤差を最小化するように前記パラメータを推定するパラメータ推定手段、
を有することを特徴とする誘導モデル学習装置。
【請求項３】
前記パラメータ推定手段は、
前記誘導に関する情報と、前記誘導効果を所定の関数を用いて正規化した値との誤差を最小化するように前記パラメータを推定する、ことを特徴とする請求項２に記載の誘導モデル学習装置。
【請求項４】
道路の構造を表す道路構造と前記道路構造毎の道路状況との少なくとも一方が入力されると、誘導に関する情報を出力するモデルにより前記誘導に関する情報を推定する誘導推定装置であって、
請求項２又は３に記載の誘導モデル学習装置におけるパラメータ推定手段により推定されたパラメータを設定した前記モデルに対して、前記道路構造と前記道路状況との少なくとも一方を入力することで、前記誘導に関する情報を推定する誘導推定手段、
を有することを特徴とする誘導推定装置。
【請求項５】
道路の構造を表す道路構造と、前記道路構造毎の道路状況とが取得又は作成されると、前記道路構造毎に誘導をした場合における前記道路の構造を表す誘導道路構造と、前記誘導を行わなかった場合に対する前記誘導を行った場合の効果を表す誘導効果と、前記道路構造及び前記道路状況の少なくとも一方とが含まれる道路効果データを作成するデータ作成手順、
をコンピュータが実行することを特徴とするデータ作成方法。
【請求項６】
道路の構造を表す道路構造と前記道路構造毎の道路状況との少なくとも一方が入力されると、誘導に関する情報を出力するモデルのパラメータを推定するコンピュータが、
請求項５に記載のデータ作成方法におけるデータ作成手順により作成された道路効果データを学習データとして前記モデルに入力することで出力される前記誘導に関する情報と、道路効果データに含まれる誘導効果との誤差を最小化するように前記パラメータを推定するパラメータ推定手順、
を実行することを特徴とする誘導モデル学習方法。
【請求項７】
前記パラメータ推定手順は、
前記誘導に関する情報と、前記誘導効果を所定の関数を用いて正規化した値との誤差を最小化するように前記パラメータを推定する、ことを特徴とする請求項６に記載の誘導モデル学習方法。
【請求項８】
道路の構造を表す道路構造と前記道路構造毎の道路状況との少なくとも一方が入力されると、誘導に関する情報を出力するモデルにより前記誘導に関する情報を推定するコンピュータが、
請求項６又は７に記載の誘導モデル学習方法におけるパラメータ推定手順により推定されたパラメータを設定した前記モデルに対して、前記道路構造と前記道路状況との少なくとも一方を入力することで、前記誘導に関する情報を推定する誘導推定手順、
を実行することを特徴とする誘導推定方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１に記載のデータ作成装置における各手段、請求項２若しくは３に記載のパラメータ推定装置における各手段又は請求項４に記載の誘導推定装置における各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ作成装置、誘導モデル学習装置、誘導推定装置、データ作成方法、誘導モデル学習方法、誘導推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
道路を通行する人に対して適切な誘導を行うことで、混雑を解消し、安全性を高め、移動に掛かる時間を短縮させることができる。
【０００３】
センサ技術の発展により、交通量等の道路情報を容易に収集することが可能になった。このため、収集された道路情報を利用して適切な誘導を得る方法が提案されている。例えば、収集された道路情報からシミュレータのパラメータを推定し、推定したパラメータを用いたシミュレーレータで試行錯誤を行うことにより適切な誘導を推定する手法が提案されている（例えば非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Naonori Ueda, Futoshi Naya, Hitoshi Shimizu, Tomoharu Iwata, Maya Okawa, and Hiroshi Sawada. 2015. Real-time and proactive navigation via spatio-temporal prediction. In Adjunct Proceedings of the 2015 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2015 ACM International Symposium on Wearable Computers (UbiComp/ISWC'15 Adjunct). ACM, New York, NY, USA, 1559-1566. インターネット＜https://doi.org/10.1145/2800835.2801624＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、シミュレータのパラメータの推定には、通常大量の道路情報が必要である。また、シミュレータによる試行錯誤が必要なため、適切な誘導を得るまでに多くの時間を要する場合があった。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、道路情報を用いて、効果的な誘導を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そこで、本発明の一実施形態に係るデータ作成装置は、道路の構造を表す道路構造と、前記道路構造毎の道路状況とが取得又は作成されると、前記道路構造毎に誘導をした場合における前記道路の構造を表す誘導道路構造と、前記誘導を行わなかった場合に対する前記誘導を行った場合の効果を表す誘導効果と、前記道路構造及び前記道路状況の少なくとも一方とが含まれる道路効果データを作成するデータ作成手段、を有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の一実施形態に係る誘導モデル学習装置は、道路の構造を表す道路構造と前記道路構造毎の道路状況との少なくとも一方が入力されると、誘導に関する情報を出力するモデルのパラメータを推定する誘導モデル学習装置であって、前記データ作成装置におけるデータ作成手段により作成された道路効果データを学習データとして前記モデルに入力することで出力される前記誘導に関する情報と、道路効果データに含まれる誘導効果との誤差を最小化するように前記パラメータを推定するパラメータ推定手段、を有することを特徴とする。
【０００９】
更に、本発明の一実施形態に係る誘導推定装置は、道路の構造を表す道路構造と前記道路構造毎の道路状況との少なくとも一方が入力されると、誘導に関する情報を出力するモデルにより前記誘導に関する情報を推定する誘導推定装置であって、前記誘導モデル学習装置におけるパラメータ推定手段により推定されたパラメータを設定した前記モデルに対して、前記道路構造と前記道路状況との少なくとも一方を入力することで、前記誘導に関する情報を推定する誘導推定手段、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
道路情報を用いて、効果的な誘導を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態における誘導推定装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における誘導推定装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の評価結果の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態における誘導推定装置の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】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。本発明の実施の形態では、道路情報から誘導を推定する誘導推定装置１０について説明する。なお、誘導の対象となる移動体は、道路を移動する人（歩行者等）に限られず、例えば、道路を移動する車や自動車等の任意のグラフを移動する任意の移動体であっても良い。グラフは、道路に限られず、例えば、屋内の通路等であっても良い。
【００１３】
＜誘導推定装置１０の機能構成＞
まず、本発明の実施の形態における誘導推定装置１０の機能構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施の形態における誘導推定装置１０の機能構成の一例を示す図である。
【００１４】
図１に示すように、本発明の実施の形態における誘導推定装置１０は、データ作成部１１０と、パラメータ推定部１２０と、誘導推定部１３０とを有する。これら各機能部は、誘導推定装置１０にインストールされた１以上のプログラムがＣＰＵ（Central Processing Unit）等に実行させる処理により実現される。なお、これらの各機能部は１つのプログラムが実行する処理により実現されていても良いし、異なるプログラムがそれぞれ実行する処理により実現されていても良い。
【００１５】
また、本発明の実施の形態における誘導推定装置１０は、記憶部１４０を有する。記憶部１４０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置を用いて実現可能である。なお、記憶部１４０は、誘導推定装置１０とネットワークを介して接続される記憶装置等を用いて実現されていても良い。
【００１６】
データ作成部１１０は、シミュレーションにより、道路情報と、そのときの誘導効果に関するデータ（このデータを「道路効果データ」と表す。）を作成する。データ作成部１１０には、道路構造作成部１１１と、道路状況作成部１１２と、誘導道路構造作成部１１３と、誘導効果測定部１１４と、道路効果データ作成部１１５とが含まれる。なお、シミュレーションに用いるシミュレータとしては、任意の交通シミュレータを用いることができる。
【００１７】
道路構造作成部１１１は、Ｎ個の道路構造Ｇｎの集合
【００１８】
【数１】
2019125260.tif 000003
を作成する。以降では、道路構造Ｇｎの集合を「道路構造集合」と表す。
【００１９】
道路構造Ｇｎとは、例えば、道路同士の繋がり、幅、傾斜等の道路の構造を表す情報である。道路構造Ｇｎは、実世界の道路をセンサ等で観測することで得られた情報であっても良いし、シミュレータ等により生成した情報であっても良い。道路構造Ｇｎは、例えば、グラフで表現することができ、ノードが道路、エッジが道路同士の接続を表す。
【００２０】
道路状況作成部１１２は、各道路構造Ｇｎ毎に、Ｍｎ個のシミュレーションのパラメータを生成する。そして、道路状況作成部１１２は、これらのパラメータを用いてシミュレーションすることにより、Ｍｎ個の道路状況Ｘｎｍの集合
【００２１】
【数２】
2019125260.tif 000004
を作成する。以降では、Ｍｎ個の道路状況Ｘｎｍの集合を「道路状況集合」と表す。
【００２２】
道路状況Ｘｎｍとは、或る時間帯における各道路に含まれる人数、或る場所の通過人数、各道路の平均移動速度等の移動体の情報を表すものである。例えば、道路状況Ｘｎｍとして、各時刻で各道路に含まれる人数
【００２３】
【数３】
2019125260.tif 000005
が利用できる。ここで、ｘｎｍｉｔはｎ番目の道路構造Ｇｎにおけるｍ番目の道路状況Ｘｎｍで時刻ｔにｉ番目の道路に含まれる人数、Ｉｎはｎ番目の道路構造Ｇｎの道路数、Ｔは観測の時刻数を表す。なお、時刻ｔは、シミュレーションの或る時刻から或る時刻までを或る時間幅に分割した場合における各時間幅を表すインデックスである。また、道路状況Ｘｎｍとして全時刻の状況ではなく、観測の最終時刻から或る時間幅の時刻の状況を用いても良い。
【００２４】
誘導道路構造作成部１１３は、各道路構造Ｇｎで、Ｋｎ個の誘導をした場合の道路構造Ｇｎｋの集合
【００２５】
【数４】
2019125260.tif 000006
を作成する。
【００２６】
例えば、誘導策として各道路を通行止めにする場合、Ｇｎｋはｋ番目の道路を通行止めにしたときの道路構造、すなわち、Ｇｎからｋ番目のノード（道路）と当該ノードに対応するエッジとを削除したグラフで表現される。
【００２７】
誘導策としては、例えば、通行止め、道幅変更、通行人数規制、次に進むべき道路への誘導、一方通行、速度が異なるレーンを作る、通行速度を上げる・下げる、道路の追加等を用いることができる。すなわち、誘導策は、必ずしも誘導に限られず、道路構造として表現できる任意の施策を用いることができる。
【００２８】
誘導効果測定部１１４は、誘導しない場合の道路構造Ｇｎを用いてシミュレーションすることで作成した最終時刻（観測の最終時刻）の道路状況ｘｎｍＴを初期値とし、誘導しない場合のシミュレーションと同じパラメータと、各誘導した場合の道路構造Ｇｎｋとを用いてシミュレーションすることにより、誘導効果ｓｎｍｋを測定及び作成する。
【００２９】
なお、誘導しない場合の道路構造Ｇｎを用いたシミュレーションのパラメータと、道路状況ｘｎｍＴとは、道路状況作成部１１２により生成及び作成されたものを用いる。また、例えば、道路状況Ｘｎｍとして各時刻で各道路に含まれる人数を用いた場合、最終時刻の道路状況ｘｎｍＴは、
【００３０】
【数５】
2019125260.tif 000007
である。
【００３１】
誘導効果としては、目的地に到達するまでの平均時間の短縮時間、目的地に到達するまでの最長時間の短縮時間、目的地への到着人数等、誘導により高めたい任意の指標を用いることができる。なお、誘導効果としては、例えば、混雑度、混雑箇所の数等、誘導により減らしたい任意の指標を用いることもできるが、この場合は、その指標の値の負をとる（すなわち、−１を乗じた値を採用する）ものとする。
【００３２】
道路効果データ作成部１１５は、各道路構造Ｇｎと、各道路状況Ｘｎｍと、各誘導効果ｓｎｍｋとをまとめた道路効果データ
【００３３】
【数６】
2019125260.tif 000008
を作成する。ここで、
【００３４】
【数７】
2019125260.tif 000009
はｎ番目の道路構造Ｇｎにおけるｍ番目の道路状況Ｘｎｍでの誘導効果ｓｎｍｋをまとめたベクトルである。道路状況Ｘｎｍとして、誘導をする直前の時刻のみの道路状況を用いても良いし、誘導をする直前の時刻から或る一定時間の道路状況を用いても良い。
【００３５】
なお、以降では、道路構造Ｇｎと、道路状況Ｘｎｍとが含まれる情報を「道路情報」とも表す。したがって、道路誘導データとは、道路情報と、各誘導効果ｓｎｍｋとをまとめたデータであるということができる。
【００３６】
ただし、道路情報は、道路構造Ｇｎ又は道路状況Ｘｎｍのいずれか一方が含まれる情報であっても良い。
【００３７】
道路効果データ作成部１１５により作成された道路効果データは、記憶部１４０に格納される。この道路効果データが、後述する誘導モデルのパラメータ推定に用いられる学習データである。
【００３８】
なお、各道路構造Ｇｎ及び各道路状況Ｘｎｍの少なくとも一方について、必ずしもデータ作成部１１０が作成する必要はなく、例えば、実世界をセンサ等で観測することで得られるデータが外部から入力されても良い。すなわち、道路構造作成部１１１は、外部から入力された各道路構造Ｇｎを取得しても良い。同様に、道路状況作成部１１２は、外部から入力された道路状況Ｘｎｍを取得しても良い。
【００３９】
パラメータ推定部１２０は、記憶部１４０に格納されている道路効果データを用いて、誘導モデルのパラメータを推定する。誘導モデルとは、道路情報を入力として、誘導（又は誘導に対応する情報）を推定及び出力するモデルである。
【００４０】
パラメータ推定部１２０は、道路情報が与えられたときに、より適切な誘導（より効果的な誘導）を推定できるように、誘導モデルのパラメータを推定する。誘導モデルとしては、グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いることができる。ただし、これに限られず、道路情報が与えられたときに誘導を推定及び出力することができるモデルであれば、例えば、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ガウス過程等の任意のモデルを誘導モデルとして用いることができる。
【００４１】
グラフ畳み込みニューラルネットワークの場合、例えば、以下の式１に示すようなニューラルネット層を用いることができる。
【００４２】
【数８】
2019125260.tif 000010
ここで、
【００４３】
【数９】
2019125260.tif 000011
はｌ層目のノードｉにおける隠れ層のベクトルであり、０層目の隠れ層は道路状況、すなわち、
【００４４】
【数１０】
2019125260.tif 000012
であるとする。
【００４５】
この場合、線形変換行列
【００４６】
【数１１】
2019125260.tif 000013
が推定すべきパラメータである。
【００４７】
道路の通行止めの誘導を想定した場合、各道路を示すインデックスｉと各誘導を示すインデックスｋとが対応するため、最終隠れ層（すなわち、Ｌ層目の隠れ層）の大きさを１とし、その最終隠れ層の値
【００４８】
【数１２】
2019125260.tif 000014
を出力とすることができる。なお、簡単のため、最終隠れ層の値を「ｚｎｍｉ」とも表すものとする。
【００４９】
一方で、誘導策によっては、各道路を示すインデックスｉと各誘導を示すインデックスｋとが対応しない場合も有り得る。この場合、道路構造Ｇｎを表現するグラフのノードが、各誘導を示すインデックスと対応するようにグラフを構築することで対処できる。
【００５０】
多くの道路効果データで、誘導効果ｓｎｍｋと相関するように出力した場合に値が高くなり、そうでない場合に値が低くなるようなものを目的関数とし、その目的関数の値をなるべく小さくするようにパラメータを推定する。例えば、誘導効果ｓｎｍｉをｓｏｆｔｍａｘ関数により足して１（総和が１）になるように正規化したものをｙｎｍｉとする。なお、各道路を示すインデックスｉと各誘導を示すインデックスｋとが対応するため、インデックスｋをインデックスｉで置き換えている。
【００５１】
ここで、誘導効果ｓｎｍｉ（同様に、正規化したｙｎｍｉ）は、その値が高い程、誘導による効果が高い（すなわち、例えば、目的地に到達するまでの平均時間が短い、目的地への到着人数が多い、混雑度が低い、混雑箇所が少ない等）ものとする。そして、以下の式２に示すように、全道路効果データにおいて、ｙｎｍｉと、最終隠れ層の値ｚｎｍｉに対してｓｏｆｔｍａｘ関数をとったものとの交差エントロピーを目的関数として用いることができる。
【００５２】
【数１３】
2019125260.tif 000015
なお、交差エントロピー以外にも、例えば、二乗誤差等の他の誤差を用いても良い。
【００５３】
パラメータ推定部１２０により推定されたパラメータは、記憶部１４０に格納される。
【００５４】
なお、誘導モデルは、道路構造Ｇｎと道路状況Ｘｎｍとの２つの情報を用いるモデルだけでなく、例えば、道路構造Ｇｎ又は道路状況Ｘｎｍのいずれか一方の情報を用いるモデルであっても良い。
【００５５】
誘導推定部１３０は、記憶部１４０に格納されているパラメータを設定した誘導モデルと、道路情報とを用いて、誘導を推定する。すなわち、例えば、誘導推定部１３０は、道路情報に含まれる道路構造Ｇｎと道路状況Ｘｎｍとを、当該パラメータを設定した誘導モデルに入力することで、出力ｚｎｍｉを得る。この出力ｚｎｍｉのうち、最も値が高い出力ｚｎｍｉに対応する誘導が最適な誘導（すなわち、その効果（誘導効果）が高いと期待される誘導）である。また、例えば、複数の誘導をランキングしたい場合には、出力の値が高い順に並び替えれば良い。
【００５６】
また、複数の誘導を組み合わせても良い。例えば、誘導モデルにより最適な誘導を得た後で、この誘導に従って道路構造を修正し、修正後の道路構造を用いて、再度、誘導モデルにより次の誘導を得ることを繰り返す。これにより、複数の誘導の組み合わせを得ることができる。
【００５７】
なお、道路構造Ｇｎ又は道路状況Ｘｎｍのいずれか一方の情報を用いて誘導モデルのパラメータを推定した場合、道路情報に含まれる道路構造Ｇｎ又は道路状況Ｘｎｍのいずれか一方を、当該パラメータを設定した誘導モデルに入力することで、誘導を出力として得れば良い。
【００５８】
誘導推定部１３０により推定された誘導は、所定の出力先に出力される。所定の出力先としては、ディスプレイ等の表示装置であっても良いし、記憶部１４０や外部記録媒体等であっても良いし、ネットワークを介して接続される他の装置等であっても良い。
【００５９】
なお、図１に示す例では、データ作成部１１０と、パラメータ推定部１２０と、誘導推定部１３０とを１台の装置（誘導推定装置１０）が有する場合について説明したが、これに限られない。データ作成部１１０と、パラメータ推定部１２０と、誘導推定部１３０とは、複数台の装置に分散されていても良い。例えば、本発明の実施の形態は、例えば、データ作成部１１０を有するデータ作成装置と、パラメータ推定部１２０を有する誘導モデル学習装置と、誘導推定部１３０を有する誘導推定装置とで実現されても良い。
【００６０】
＜誘導推定装置１０が実行する処理＞
次に、本発明の実施の形態における誘導推定装置１０が実行する処理の流れについて、図２を参照しながら説明する。図２は、本発明の実施の形態における誘導推定装置１０が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【００６１】
ステップＳ１０１：データ作成部１１０は、道路効果データを作成する。すなわち、データ作成部１１０は、道路構造作成部１１１による各道路構造Ｇｎの作成又は取得と、道路状況作成部１１２による各道路状況Ｘｎｍの作成又は取得と、誘導道路構造作成部１１３による各道路構造Ｇｎｋの作成と、誘導効果測定部１１４による各誘導効果ｓｎｍｋの作成とを行う。そして、データ作成部１１０は、道路効果データ作成部１１５による道路効果データの作成を行って、作成された道路効果データを記憶部１４０に格納する。
【００６２】
ステップＳ１０２：次に、パラメータ推定部１２０は、記憶部１４０に格納されている道路効果データを用いて、誘導モデルのパラメータを推定する。すなわち、パラメータ推定部１２０は、道路効果データに含まれる道路情報を用いた誘導モデルの出力と、道路効果データに含まれる誘導効果との誤差を最小化させるパラメータを推定する。そして、パラメータ推定部１２０は、推定したパラメータを記憶部１４０に格納する。
【００６３】
ステップＳ１０３：次に、誘導推定部１３０は、記憶部１４０に格納されているパラメータを設定した誘導モデルと、道路情報とを用いて、誘導を推定する。
【００６４】
すなわち、例えば、誘導推定部１３０は、道路情報に含まれる道路構造Ｇ＊と道路状況Ｘ＊とを、当該パラメータを設定した誘導モデルに入力することで、出力を得る。又は、道路構造Ｇ＊又は道路状況Ｘ＊のいずれか一方を用いて誘導モデルのパラメータを推定した場合は、誘導推定部１３０は、道路情報に含まれる道路構造Ｇ＊又は道路状況Ｘ＊のいずれか一方を、当該パラメータを設定した誘導モデルに入力することで、出力を得る。そして、誘導推定部１３０は、例えば、最も高い出力値の出力に対応する誘導を最適な誘導とする。
【００６５】
以上により、本発明の実施の形態における誘導推定装置１０は、シミュレーションにより、道路情報と、その時の誘導効果に関するデータ（道路効果データ）を作成する。そして、本発明の実施の形態における誘導推定装置１０は、この道路効果データを用いて、誘導モデルのパラメータを推定する。これにより、本発明の実施の形態における誘導推定装置１０では、このパラメータを設定した誘導モデルに道路情報を入力することで、最適な誘導（すなわち、効果的な誘導）を高速に推定することができるようになる。
【００６６】
＜本発明の評価例＞
ここで、本発明の評価例について説明する。本発明の評価を行うために、次のような実験を行った。すなわち、まず、日本の鉄道駅周辺の道路に基づいて、７００個の道路構造を作成した。各道路構造において、周辺のランダムないくつかの場所から駅へ向かう歩行者と、駅からランダムないくつかの場所へ向かう歩行者との合計１０万人を３０分間シミュレーションした。この３０分間のシミュレーションの終了時刻を開始時刻として、更に、各道路を通行止めにする誘導をした場合のシミュレーションを追加で３０分間行った。
【００６７】
全１時間のシミュレーションにおいて目的地に到達するまでの平均時間に−１を掛けたものを誘導効果として。７００個の道路構造においてそれぞれ１つの道路状況と誘導効果とを含む道路効果データを学習データとして誘導モデルのパラメータを推定した。道路状況として、誘導をする直前１時刻の各道路に含まれる人数を用いた。
【００６８】
そして、学習データとは異なる７０個の道路構造の道路効果データを検証データ、学習データ及び検証データとは異なる７０個の道路構造の道路効果データをテストデータとした。誘導モデルとしては、隠れ層の数が３、各隠れ層のサイズが１０のグラフ畳み込みニューラルネットワークを用いて、初期値を変え５回学習し、検証データで最も交差エントロピーが低いものを採用した。一方で、本発明との比較手法として、通行止めにする道路をランダムに選択する「ランダム」と、最も人数の多い道路を選択する「最大人数」と、最も人数の多い道路へつながる道路を選択する「最大人数前」と、最も人数の多い道路からつながる道路を選択する「最大人数後」とを用いた。
【００６９】
本発明及び各比較手法のそれぞれについて、テストデータを用いて、誘導を行わなかった場合の平均到達時間と、誘導を行った場合の平均到達時間との差を図３に示す。図３において、負の値は、誘導を行わなかった場合によりも誘導を行った場合の方が、平均到達時間が短くなったことを表している。
【００７０】
図３に示すように、本発明により推定された誘導を行った場合、誘導を行わなかった場合と比べて、１人あたり２１．９秒到達時間を短縮できたことがわかる。一方、図３に示すように、比較手法では、誘導を行った場合、誘導を行わなかった場合と比べて到達時間が長くなっている。
【００７１】
＜誘導推定装置１０のハードウェア構成＞
最後に、本発明の実施の形態における誘導推定装置１０のハードウェア構成について、図４を参照しながら説明する。図４は、本発明の実施の形態における誘導推定装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００７２】
図４に示す誘導推定装置１０は、入力装置２０１と、表示装置２０２と、外部Ｉ／Ｆ２０３と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０４と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０５と、ＣＰＵ２０６と、通信Ｉ／Ｆ２０７と、補助記憶装置２０８とを有する。これら各ハードウェアは、それぞれがバスＢを介して通信可能に接続されている。
【００７３】
入力装置２０１は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル等であり、ユーザが各種操作を入力するのに用いられる。表示装置２０２は、例えばディスプレイ等であり、誘導推定装置１０の処理結果を表示する。なお、誘導推定装置１０は、入力装置２０１及び表示装置２０２の少なくとも一方を有していなくても良い。
【００７４】
外部Ｉ／Ｆ２０３は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、記録媒体２０３ａ等がある。誘導推定装置１０は、外部Ｉ／Ｆ２０３を介して、記録媒体２０３ａ等の読み取りや書き込みを行うことができる。記録媒体２０３ａには、誘導推定装置１０が有する各機能を実現するプログラム等が記録されていても良い。
【００７５】
記録媒体２０３ａには、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等がある。
【００７６】
ＲＡＭ２０４は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ２０５は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ２０５には、例えば、ＯＳ（Operating System）設定やネットワーク設定等が格納されている。
【００７７】
ＣＰＵ２０６は、ＲＯＭ２０５や補助記憶装置２０８等からプログラムやデータをＲＡＭ２０４上に読み出して処理を実行する演算装置である。
【００７８】
通信Ｉ／Ｆ２０７は、誘導推定装置１０を通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。誘導推定装置１０が有する各機能を実現するプログラムは、通信Ｉ／Ｆ２０７を介して、所定のサーバ装置等から取得（ダウンロード）されても良い。
【００７９】
補助記憶装置２０８は、例えばＨＤＤやＳＳＤ等であり、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置である。補助記憶装置２０８に格納されているプログラムやデータには、例えば、ＯＳ、当該ＯＳ上において各種機能を実現するアプリケーションプログラム、誘導推定装置１０が有する各機能を実現するプログラム等がある。
【００８０】
本発明の実施の形態における誘導推定装置１０は、図４に示すハードウェア構成を有することにより、上述した各種処理を実現することができる。
【００８１】
本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【符号の説明】
【００８２】
１０        誘導推定装置
１１０      データ作成部
１１１      道路構造作成部
１１２      道路状況作成部
１１３      誘導道路構造作成部
１１４      誘導効果測定部
１１５      道路効果データ作成部
１２０      パラメータ推定部
１３０      誘導推定部
１４０      記憶部
【図１】
2019125260.tif 000016
【図２】
2019125260.tif 000017
【図３】
2019125260.tif 000018
【図４】
2019125260.tif 000019