(57)【要約】【課題】運行が復旧するまでの時間の予測精度を向上させること。【解決手段】情報処理装置が、交通機関の第１の事故が発生した第１の場所、及び前記第１の事故が発生した日時の情報を取得する処理と、前記第１の事故が発生する前の時点における前記第１の場所の画像と、前記第１の事故が発生してから所定時間までの複数の時点における前記第１の場所の各画像との相違の度合いの第１の推移を算出する処理と、前記交通機関において既に復旧している第２の事故に対して算出されている、前記第２の事故が発生する前の時点における前記第２の事故が発生した第２の場所の画像と前記第２の事故が発生した後の複数の時点における前記第２の場所の各画像との相違の度合いの第２の推移と、前記第１の推移との比較に基づいて、前記交通機関が前記第１の事故から復旧する時間を推定する処理と、を実行する。【選択図】図４
2019106113.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理装置が、
交通機関の第１の事故が発生した第１の場所、及び前記第１の事故が発生した日時の情報を取得する処理と、
前記第１の事故が発生する前の時点における前記第１の場所の画像と、前記第１の事故が発生してから所定時間までの複数の時点における前記第１の場所の各画像との相違の度合いの第１の推移を算出する処理と、
前記交通機関において既に復旧している第２の事故に対して算出されている、前記第２の事故が発生する前の時点における前記第２の事故が発生した第２の場所の画像と前記第２の事故が発生した後の複数の時点における前記第２の場所の各画像との相違の度合いの第２の推移と、前記第１の推移との比較に基づいて、前記交通機関が前記第１の事故から復旧する時間を推定する処理と、を実行する情報処理方法。
【請求項２】
前記推定する処理は、
前記交通機関において既に復旧している事故のうち、当該事故が発生する前の時点における当該事故が発生した場所の画像と、当該事故が発生した後の複数の時点における当該場所の各画像との相違の度合いの推移の少なくとも一部の推移の態様が、前記第１の推移の態様と合致する事故を、前記第２の事故として選択する、
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記推定する処理は、
前記第１の事故と、事故の原因、事故が発生した場所、事故が発生した時間、事故が発生した際の天候、及び事故に関する投稿件数の１以上が関連する事故を、前記第２の事故として選択する、
請求項１または２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記算出する処理は、
前記第２の推移のうち推移の態様が前記第１の推移の態様と合致する部分に対する時間と、前記所定時間との比を算出し、
前記推定する処理は、
当該比と、前記交通機関が前記第２の事故から復旧した時間とに基づいて、前記交通機関が前記第１の事故から復旧する時間を推定する、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記算出する処理は、
前記第１の事故が発生する前の時点における前記第１の場所の画像における所定の色の出現頻度と、前記第１の事故が発生した後の複数の時点における前記第１の場所の各画像における前記所定の色の出現頻度との違いに基づいて、前記第１の事故が発生する前の時点における前記第１の場所の画像と、前記第１の事故が発生してから所定時間までの複数の時点における前記第１の場所の各画像との相違の度合いを算出する、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項６】
交通機関の第１の事故が発生した第１の場所、及び前記第１の事故が発生した日時の情報を取得する取得部と、
前記第１の事故が発生する前の時点における前記第１の場所の画像と、前記第１の事故が発生してから所定時間までの複数の時点における前記第１の場所の各画像との相違の度合いの第１の推移を算出する算出部と、
前記交通機関において既に復旧している第２の事故に対して算出されている、前記第２の事故が発生する前の時点における前記第２の事故が発生した第２の場所の画像と前記第２の事故が発生した後の複数の時点における前記第２の場所の各画像との相違の度合いの第２の推移と、前記第１の推移との比較に基づいて、前記交通機関が前記第１の事故から復旧する時間を推定する推定部と、
を有する情報処理装置。
【請求項７】
情報処理装置に、
交通機関の第１の事故が発生した第１の場所、及び前記第１の事故が発生した日時の情報を取得する処理と、
前記第１の事故が発生する前の時点における前記第１の場所の画像と、前記第１の事故が発生してから所定時間までの複数の時点における前記第１の場所の各画像との相違の度合いの第１の推移を算出する処理と、
前記交通機関において既に復旧している第２の事故に対して算出されている、前記第２の事故が発生する前の時点における前記第２の事故が発生した第２の場所の画像と前記第２の事故が発生した後の複数の時点における前記第２の場所の各画像との相違の度合いの第２の推移と、前記第１の推移との比較に基づいて、前記交通機関が前記第１の事故から復旧する時間を推定する処理と、を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理方法、情報処理装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、事故により鉄道や車両の運行が停止した場合、運行が復旧（再開）するまでの時間を、事故の状況に基づいて作業員等が予測し、予測した時間を当該鉄道や当該車両の利用者に通知することが行われている。
【０００３】
また、過去の事故の復旧時間に基づいて、今回の事故の復旧時間を予測する技術が知られている（例えば、特許文献１、２を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２８０４１１号公報
【特許文献２】特開２０１２−０３０７５６号公報
【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、従来技術では、運行が復旧するまでの時間の予測精度が比較的低いため、ユーザは、復旧を待つべきか、迂回経路を通るべきかの判断が困難な場合がある。
【０００６】
そこで、一側面では、運行が復旧するまでの時間の予測精度を向上させることができる技術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】
一つの案では、情報処理装置が、交通機関の第１の事故が発生した第１の場所、及び前記第１の事故が発生した日時の情報を取得する処理と、前記第１の事故が発生する前の時点における前記第１の場所の画像と、前記第１の事故が発生してから所定時間までの複数の時点における前記第１の場所の各画像との相違の度合いの第１の推移を算出する処理と、前記交通機関において既に復旧している第２の事故に対して算出されている、前記第２の事故が発生する前の時点における前記第２の事故が発生した第２の場所の画像と前記第２の事故が発生した後の複数の時点における前記第２の場所の各画像との相違の度合いの第２の推移と、前記第１の推移との比較に基づいて、前記交通機関が前記第１の事故から復旧する時間を推定する処理と、を実行する。
【発明の効果】
【０００８】
一側面によれば、運行が復旧するまでの時間の予測精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
【図２】実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】実施形態に係る情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図４】実施形態に係る情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図５Ａ】変化の度合いの算出例を説明する図である。
【図５Ｂ】変化の度合いの算出例を説明する図である。
【図６】復旧履歴情報の一例を示す図である。
【図７Ａ】変化の度合いの推移パターンの一例について説明する図である。
【図７Ｂ】変化の度合いの推移パターンの一例について説明する図である。
【図７Ｃ】変化の度合いの推移パターンの一例について説明する図である。
【図７Ｄ】変化の度合いの推移パターンの一例について説明する図である。
【図８Ａ】推移の比の算出方法を説明するための図である。
【図８Ｂ】推移の比の算出方法を説明するための図である。
【図８Ｃ】推移の比の算出方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面に基づいて本発明の実施形態を説明する。
【００１１】
＜システム構成＞
図１は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図１において、情報処理システム１は、情報処理装置１０、撮像装置２０、外部サーバ３０及び端末４０を備える。なお、各装置の数は、図１の例に限定されない。
【００１２】
情報処理装置１０と、撮像装置２０、外部サーバ３０及び端末４０とは、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、無線ＬＡＮ、またはインターネット等のネットワーク５０により、通信可能な状態でそれぞれ接続されている。
【００１３】
情報処理装置１０は、サーバ用の情報処理装置（コンピュータ）である。情報処理装置１０は、事故により鉄道や車両等の交通機関の運行が停止された場合、各時間において撮像装置２０により撮像された事故現場の画像に基づいて、運行が復旧（再開）するまでの時間を推定し、端末４０に通知する。
【００１４】
撮像装置２０は、レーダー衛星、光学衛星、ドローン、航空機、または車両等に搭載されたカメラ、または地上に固定された監視カメラである。撮像装置２０は、事故が発生する前の画像、及び事故が発生した後の画像を撮像し、撮像した画像を情報処理装置１０に送信する。
【００１５】
外部サーバ３０は、例えば、交通機関を管理、または運用する事業者のサーバ、またはインターネットを介して接続可能なサーバである。
【００１６】
端末４０は、例えば、デスクトップＰＣ（Personal  Computer）、ノートＰＣ、タブレットＰＣ、スマートフォン等の情報処理装置である。端末４０は、例えば、交通機関を管理、または運用する事業者が有する装置でもよいし、乗客が有する装置でもよい。
【００１７】
＜ハードウェア構成＞
図２は、実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図２の情報処理装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
【００１８】
情報処理装置１０での処理を実現するプログラム（情報処理プログラム）は、記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記録した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００１９】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って情報処理装置１０に係る機能を実現する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
【００２０】
なお、記録媒体１０１の一例としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、又はＵＳＢメモリ等の可搬型の記録媒体が挙げられる。また、補助記憶装置１０２の一例としては、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）又はフラッシュメモリ等が挙げられる。記録媒体１０１及び補助記憶装置１０２のいずれについても、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に相当する。
【００２１】
外部サーバ３０及び端末４０のハードウェア構成は、図２に示す情報処理装置１０のハードウェア構成例と同様でもよい。
【００２２】
＜機能構成＞
次に、図３を参照し、実施形態に係る情報処理装置１０の機能構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１０の機能構成の一例を示す図である。
【００２３】
情報処理装置１０は、記憶部１１を有する。記憶部１１は、例えば、補助記憶装置１０２等を用いて実現される。記憶部１１は、復旧履歴情報１１１等のデータを記憶する。復旧履歴情報１１１については後述する。
【００２４】
また、情報処理装置１０は、取得部１２、算出部１３、推定部１４、及び出力部１５を有する。これら各部は、情報処理装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、情報処理装置１０のＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。
【００２５】
取得部１２は、交通機関において事故が発生した場合、当該事故が発生した場所、及び当該事故が発生した日時の情報を、外部サーバ３０から取得する。
【００２６】
算出部１３は、取得部１２により取得された今回の事故（「第１の事故」）に対し、事故が発生する前の時点における事故現場の画像と、事故が発生してから現在まで（「所定時間」の一例。）の各時点における画像との変化の度合い（「相違の度合い」）の推移（「第１の推移」）を算出する。
【００２７】
推定部１４は、今回の事故に対して算出部１３により算出された変化の度合いの推移と、過去の事故（「第２の事故」）に対して算出部１３により算出されている変化の度合いの推移（「第２の推移」）とに基づいて、今回の事故の復旧に要する時間を推定する。
【００２８】
出力部１５は、推定部１４により推定された復旧時間を、端末４０に通知する。
【００２９】
＜処理＞
次に、図４を参照し、実施形態に係る情報処理装置１０の処理について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１０の処理の一例を示すフローチャートである。
【００３０】
ステップＳ１において、取得部１２は、事故の情報を、外部サーバ３０から取得する。ここで、当該事故の情報には、場所、日時、及び原因等の情報が含まれる。
【００３１】
続いて、取得部１２は、事故発生前の事故の場所の画像（以下で「元の画像」とも称する。）と、事故発生時から現在までの各時間（例えば、１分毎）における事故の場所の画像とを撮像装置２０からそれぞれ取得する（ステップＳ２）。以下で、事故発生時から現在までの一の時間における事故の場所の画像を、「変化後の画像」と称する。
【００３２】
ここで、撮像装置２０から取得した画像が、画像衛星のレーダーによる白黒画像の場合、取得部１２は、例えば、光学衛星のカラー画像を学習データとする、ディープラーニングを用いたＡＩ（Artificial  Intelligence）等により、当該白黒画像をカラー画像に変換する。なお、事故発生前の各場所の画像は、予め記憶部１１に記憶されていてもよい。
【００３３】
続いて、算出部１３は、元の画像と、事故発生時から現在までの各時間における変化後の画像との変化の度合いをそれぞれ算出する（ステップＳ３）。
【００３４】
図５Ａ、及び図５Ｂは、変化の度合いの算出例を説明する図である。図５Ａは、元の画像の例であり、図５Ｂは、変化後の画像の例である。図５Ｂの画像では、図５Ａの画像と比較して、作業車両５０１、ブルーシート５０２、コーン５０３、コーン５０５等が写っている。
【００３５】
ステップＳ３において、算出部１３は、元の画像における復旧作業の状況を示す値と、変化後の画像における復旧作業の状況を示す値との差を、変化の度合いとして算出してもよい。復旧作業の状況を示す値は、画像において、例えば、黄色、青、及び赤等、復旧作業時に比較的多く写る所定の色の出現頻度（面積、画素数）が多い程、大きな値が算出される。なお、黄色、青、及び赤等の各色であると判断される色の範囲は、例えば、ＲＧＢカラーモデルにおける数値により、予め設定されていてもよい。
【００３６】
黄色、青、及び赤等に対する係数の値は、その他の色に対する係数の値よりも大きく設定されている。例えば、黄色、青、赤、及びその他の色に対する係数は、それぞれ３、２、１．５、０．２と設定されている。そして、算出部１３は、各色の係数に各色の面積を乗算した値を全画素について合計し、合計した値を、復旧作業の状況を示す値とする。
【００３７】
図５Ａ、及び図５Ｂの例では、実空間における所定の面積を１ブロックとすると、図５Ａの画像では、その他の色が８０ブロックであるため、復旧作業の状況を示す値は１６（８０×０．２）である。図５Ｂの画像では、黄色が８ブロック、青が１２ブロック、赤が２ブロック、その他の色が５８ブロックであるとすると、復旧作業の状況を示す値は６２．６（＝８×３＋１２×２＋２×１．５＋５８×０．２）である。したがって、変化の度合いは、４６．６（＝６２．６−１６）と算出される。
【００３８】
これにより、例えば、変化後の画像において、作業員のヘルメットやジャケット、または作業車両等の黄色、ブルーシート等の青、消防車やコーン等の赤がより多く画像に写っている場合に、復旧作業に関する元の画像との変化の度合いをより適切に算出できる。
【００３９】
なお、算出部１３は、元の画像と変化後の画像との画素毎に、所定の閾値以上変化した各画素を抽出し、当該各画素の色に対応付けられた係数を、当該各画素の数に乗算し、実空間における所定の面積当たりの画素数で除算した値を変化の度合いとして算出してもよい。
【００４０】
また、算出部１３は、元の画像と変化後の画像との類似度が低い程、変化の度合いが大きいと判定してもよい。なお、２つの画像の類似度は、例えば、差分二乗和  (SSD：Sum  of  Squared  Difference)、差分絶対値和（SAD  :  Sum  of  Absolute  Difference)、正規化相互相関（NCC:  Normalized  Cross-Correlation）等を用いて算出されてもよい。
【００４１】
続いて、推定部１４は、復旧履歴情報１１１から、ステップＳ１で取得した事故（以下で「今回の事故」とも称する。）の情報に基づき、条件に合致する過去の復旧履歴を抽出する（ステップＳ４）。
【００４２】
図６は、復旧履歴情報１１１の一例を示す図である。図６の例では、復旧履歴情報１１１には、事故ＩＤに対応付けて、路線、原因、区間、月、曜日、時刻、天候、投稿件数、推移パターン、及び復旧時間が記憶されている。
【００４３】
事故ＩＤは、過去の事故の識別情報である。路線は、事故が発生した路線である。原因は、事故の原因である。区間は、事故が発生した区間（場所）である。月、曜日、時刻、及び天候は、それぞれ、事故が発生した際の月、曜日、時刻、及び天候である。投稿件数は、事故に関するソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ、Social  Networking  Service）等への投稿数である。推移パターンは、事故ＩＤに係る過去の事故に対して、算出部１３により算出された、元の画像と、事故発生時から復旧までの各時間における変化後の画像との変化の度合いの推移を示すデータである。復旧時間は、事故発生から運行が復旧（再開）するまでにかかった時間である。
【００４４】
ステップＳ４において、推定部１４は、例えば、事故が発生した路線、事故が発生した区間、事故が発生した月、事故が発生した曜日、事故が発生した時間帯、事故が発生した際の天候、事故に関するＳＮＳ等への投稿件数、及び事故の原因の条件に合致する過去の復旧履歴を抽出する。具体的には、推定部１４は、例えば、復旧履歴情報１１１に記憶されている各データのうち、今回の事故と比較して、路線、及び事故の原因が同一であり、事故が発生した区間等の各項目の差が所定の範囲内であるデータを抽出する。
【００４５】
なお、投稿件数を条件とするのは、当該事故に関するキーワードを含む投稿メッセージは、事故発生から比較的当初に投稿されることが多いと考えられること、及び、同様の事故ならば、ＳＮＳへの当該事故に関する投稿件数も同様になると予想できるからである。なお、投稿件数に代えて、または加えて、事故発生からの投稿件数の推移を条件としてもよい。
【００４６】
続いて、推定部１４は、抽出した１以上の復旧履歴における変化の度合いの推移パターンのうち、今回の事故の変化の度合いの推移に合致する推移パターンを選択する（ステップＳ５）。
【００４７】
図７Ａ、図７Ｂ、図７Ｃ、及び図７Ｄは、それぞれ、変化の度合いの推移パターンの一例について説明する図である。図７Ａでは、事故発生時からの時間（ｔ）を横軸とし、元の画像と、各時間における変化後の画像との変化の度合いを縦軸とした、変化の度合いの推移パターンの例が示されている。
【００４８】
図７Ａの例では、時間（ｔ）が０からｔ１までの間に現場検証が行われており、時間（ｔ）がｔ１からｔ２までの間に撤去作業が行われており、時間（ｔ）がｔ２からｔ３までの間に復旧の準備が行われている。
【００４９】
図７Ａの例では、現場検証が開始されると、矢印７０１に示すように、現場検証の作業員等の到着により変化の度合いが徐々に増加していく。そして、現場検証が一定程度進むと、矢印７０２に示すように、変化の度合いが徐々に減少していく。
【００５０】
そして、撤去作業が開始されると、矢印７０３に示すように、作業車両や作業員等の到着により変化の度合いが急に増加し、その後、矢印７０４に示すように、変化の度合いが徐々に増加していく。
【００５１】
そして、復旧の準備が開始されると、矢印７０５に示すように、作業車両や作業員等の撤収により変化の度合いが急に減少し、その後、矢印７０６に示すように、変化の度合いが０に近づく。
【００５２】
図７Ｂ、図７Ｃ、及び図７Ｄでは、図７Ａと同様に、事故発生時からの時間（ｔ）を横軸とし、元の画像と、各時間における変化後の画像との変化の度合いを縦軸とした、変化の度合いの推移パターンの例が示されている。
【００５３】
図７Ｂの例では、現場検証を行った作業員等が撤収せず、当該作業員等がそのまま撤去作業に着手しているため、現場検証が一定程度進んでも、矢印７１１に示すように、変化の度合いの減少が、図７Ａの矢印７０２と比較して少ない。
【００５４】
図７Ｃの例では、図７Ａと比較して、現場検証を行う作業員等が比較的少なく、作業者等も少ない。
【００５５】
図７Ｄの例では、事故の原因が特定できており、すぐに撤去作業を行えるため、図７Ａと比較して、現場検証を示す推移パターンが存在しない。
【００５６】
ステップＳ５において、推定部１４は、抽出した１以上の復旧履歴における変化の度合いの推移パターンのうち、少なくとも一部の推移の態様が、今回の事故の発生時から現在までの変化の度合いの推移の態様と合致する事故を抽出する。この場合、推定部１４は、例えば、今回の事故の発生時から現在までの変化の度合いの推移を時間方向に拡大乃至縮小させながら、当該抽出した推移パターンにおける当該拡大乃至縮小された時間分の推移との類似度をそれぞれ算出する。なお、推定部１４は、当該類似度を、例えば、相互相関関数等を用いて算出してもよい。そして、推定部１４は、最も類似度が高くなった推移を有する推移パターンを、今回の事故の変化の度合いの推移に合致する推移パターンとして選択する。
【００５７】
続いて、推定部１４は、今回の事故の変化の度合いの推移と、ステップＳ５で選択した推移パターンにおける推移の比を算出する（ステップＳ６）。ここで、推定部１４は、ステップＳ５で選択した推移パターンにおける推移のうち、推移の態様が、今回の事故の変化の度合いの推移の態様と合致する部分に対する時間と、前記所定時間との比を算出する。この場合、推定部１４は、例えば、今回の事故の発生時から現在までの変化の度合いの推移を時間方向に拡大乃至縮小させながら、ステップＳ５で選択した推移パターンにおける当該拡大乃至縮小された時間分の推移との類似度をそれぞれ算出する。なお、推定部１４は、当該類似度を、例えば、相互相関関数等を用いて算出してもよい。そして、推定部１４は、最も類似度が高くなった際の、時間方向の拡大乃至縮小された割合を、当該比とする。
【００５８】
図８Ａ、図８Ｂ、及び図８Ｃは、推移の比の算出方法を説明するための図である。図８Ａでは、今回の事故の発生時から現在の時間ｔｍまでの変化の度合いの推移８０１が示されている。図８Ｂでは、図８Ａの推移８０１を、時間（ｔ）方向に、ｔｎ／ｔｍ倍に拡大した推移８０２が示されている。図８Ｃでは、ステップＳ５で選択した図７Ａの推移パターン８０３が示されている。
【００５９】
ここで、図８Ａに示す今回の事故の発生時から現在までの変化の度合いの推移８０１を時間方向に拡大乃至縮小させた各推移のうち、図８Ｂに示す推移８０２が、図８Ｃに示す推移パターン８０３における拡大された時間ｔｎ分の推移８０４との類似度が最も高いとする。この場合、推定部１４は、ｔｍ／ｔｎを当該比として算出する。
【００６０】
これは、今回の事故に対する現在までの復旧作業が、過去の同様の事故の復旧作業に対して所定の比で進行している場合、今回の事故に対する復旧作業は、当該過去の同様の事故の復旧作業の所要時間に当該所定の比を乗算した時間程度で完了すると予想できるためである。
【００６１】
続いて、推定部１４は、ステップＳ５で選択した推移パターンに対する復旧時間と、ステップＳ６で算出した比とに基づき、今回の事故の復旧時間を推定する（ステップＳ７）。ここで、推定部１４は、ステップＳ５で選択した推移パターンに対する復旧時間に、ステップＳ６で算出した比を乗算し、所定のオフセット用の時間（例えば、５分）を加算した値を、復旧時間と推定する。図８Ａ及び図８Ｃの例では、図８Ｃの推移パターンに対する復旧時間が９０分であり、上述したｔｍ／ｔｎの値が１／２である場合、今回の事故の復旧時間を５０分（＝９０／２＋５）と推定する。
【００６２】
続いて、出力部１５は、推定した復旧時間を、端末４０に通知する（ステップＳ８）。ここで、例えば、交通機関の事業者、電車乗換案内サービスの事業者等の端末４０に通知することにより、当該事業者のＷｅｂサイト等を介して、利用者が閲覧できるようになる。
【００６３】
なお、情報処理装置１０は、ステップＳ２乃至ステップＳ８の処理を、今回の事故が復旧するまでの間、所定間隔（例えば、１０分毎）等で、繰り返し実行してもよい。
【００６４】
＜変形例＞
推定部１４は、上述したステップＳ４乃至ステップＳ７の処理に代えて、ディープラーニングを用いたＡＩにより、今回の事故の復旧時間を推定してもよい。この場合、推定部１４は、過去の事故に対して算出部１３により算出された変化の度合いの推移を予め機械学習しておき、ステップＳ３で算出部１３により算出された変化の度合いの推移と、当該機械学習の結果とに基づいて、今回の事故の復旧時間を推定する。
【００６５】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【００６６】
例えば、情報処理装置１０の各機能部は、例えば１以上のコンピュータにより構成されるクラウドコンピューティングにより実現されていてもよい。
【００６７】
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
情報処理装置が、
交通機関の第１の事故が発生した第１の場所、及び前記第１の事故が発生した日時の情報を取得する処理と、
前記第１の事故が発生する前の時点における前記第１の場所の画像と、前記第１の事故が発生してから所定時間までの複数の時点における前記第１の場所の各画像との相違の度合いの第１の推移を算出する処理と、
前記交通機関において既に復旧している第２の事故に対して算出されている、前記第２の事故が発生する前の時点における前記第２の事故が発生した第２の場所の画像と前記第２の事故が発生した後の複数の時点における前記第２の場所の各画像との相違の度合いの第２の推移と、前記第１の推移との比較に基づいて、前記交通機関が前記第１の事故から復旧する時間を推定する処理と、を実行する情報処理方法。
（付記２）
前記推定する処理は、
前記交通機関において既に復旧している事故のうち、当該事故が発生する前の時点における当該事故が発生した場所の画像と、当該事故が発生した後の複数の時点における当該場所の各画像との相違の度合いの推移の少なくとも一部の推移の態様が、前記第１の推移の態様と合致する事故を、前記第２の事故として選択する、
付記１に記載の情報処理方法。
（付記３）
前記推定する処理は、
前記第１の事故と、事故の原因、事故が発生した場所、事故が発生した時間、事故が発生した際の天候、及び事故に関する投稿件数の１以上が関連する事故を、前記第２の事故として選択する、
付記１または２に記載の情報処理方法。
（付記４）
前記算出する処理は、
前記第２の推移のうち推移の態様が前記第１の推移の態様と合致する部分に対する時間と、前記所定時間との比を算出し、
前記推定する処理は、
当該比と、前記交通機関が前記第２の事故から復旧した時間とに基づいて、前記交通機関が前記第１の事故から復旧する時間を推定する、
付記１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理方法。
（付記５）
前記算出する処理は、
前記第１の事故が発生する前の時点における前記第１の場所の画像における所定の色の出現頻度と、前記第１の事故が発生した後の複数の時点における前記第１の場所の各画像における前記所定の色の出現頻度との違いに基づいて、前記第１の事故が発生する前の時点における前記第１の場所の画像と、前記第１の事故が発生してから所定時間までの複数の時点における前記第１の場所の各画像との相違の度合いを算出する、
付記１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理方法。
（付記６）
交通機関の第１の事故が発生した第１の場所、及び前記第１の事故が発生した日時の情報を取得する取得部と、
前記第１の事故が発生する前の時点における前記第１の場所の画像と、前記第１の事故が発生してから所定時間までの複数の時点における前記第１の場所の各画像との相違の度合いの第１の推移を算出する算出部と、
前記交通機関において既に復旧している第２の事故に対して算出されている、前記第２の事故が発生する前の時点における前記第２の事故が発生した第２の場所の画像と前記第２の事故が発生した後の複数の時点における前記第２の場所の各画像との相違の度合いの第２の推移と、前記第１の推移との比較に基づいて、前記交通機関が前記第１の事故から復旧する時間を推定する推定部と、
を有する情報処理装置。
（付記７）
情報処理装置に、
交通機関の第１の事故が発生した第１の場所、及び前記第１の事故が発生した日時の情報を取得する処理と、
前記第１の事故が発生する前の時点における前記第１の場所の画像と、前記第１の事故が発生してから所定時間までの複数の時点における前記第１の場所の各画像との相違の度合いの第１の推移を算出する処理と、
前記交通機関において既に復旧している第２の事故に対して算出されている、前記第２の事故が発生する前の時点における前記第２の事故が発生した第２の場所の画像と前記第２の事故が発生した後の複数の時点における前記第２の場所の各画像との相違の度合いの第２の推移と、前記第１の推移との比較に基づいて、前記交通機関が前記第１の事故から復旧する時間を推定する処理と、を実行させるプログラム。
【符号の説明】
【００６８】
１  情報処理システム
１０  情報処理装置
１１  記憶部
１１１  復旧履歴情報
１２  取得部
１３  算出部
１４  推定部
１５  出力部
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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