(57)【要約】【課題】対象エリアの将来の混雑度をより高い精度で予測するために用いる技術を提供すること。【解決手段】混雑度予測装置は、端末装置の測位情報に基づいて、所定の時刻から所定の時間経過後に一のエリアから当該一のエリアに隣接する他のエリアへ移動した端末装置の割合を、所定の時間経過後の一のエリアの流出割合としてし、端末装置の測位情報を参照して特定された第１の時刻に第１の前記エリア及び当該第１のエリアに隣接する第２のエリアに存在する端末装置の数と、第１の時刻から所定の時間経過後の第２の時刻における第１のエリア及び第２のエリアの前記流出割合とを用いて、第２の時刻における第１のエリアの混雑度の予測値を算出する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
隣接する複数のエリアのそれぞれについて、端末装置の測位情報に基づいて、所定の時刻から所定の時間経過後に一の前記エリアから当該一のエリアに隣接する他の前記エリアへ移動した前記端末装置の割合を、前記所定の時刻から所定の時間経過後の前記一のエリアの流出割合として記憶する記憶手段と、
第１の時刻に第１の前記エリア及び当該第１のエリアに隣接する第２の前記エリアに存在する前記端末装置の数として入力された端末装置数と、前記第１の時刻から所定の時間経過後の第２の時刻における前記第１のエリア及び前記第２のエリアの前記流出割合とを用いて算出された前記第２の時刻に前記第１のエリアに存在する前記端末装置の数の予測値を用いて、前記第２の時刻における前記第１のエリアの混雑度の予測値を算出する混雑度予測手段と
を備えたことを特徴とする混雑度予測装置。
【請求項２】
前記記憶手段は、前記所定の時刻から所定の時間経過後の前記一のエリアの流出割合として、前記所定の時刻における前記一のエリアの混雑度別に算出された値を記憶し、
前記混雑度予測手段による前記混雑度の予測値の算出に用いる前記流出割合は、前記第１の時刻における前記第１のエリア及び前記第２のエリアの混雑度に対応する値であること
を特徴とする請求項１に記載の混雑度予測装置。
【請求項３】
前記記憶手段は、前記所定の時刻から所定の時間経過後の前記一のエリアの流出割合として、前記所定の時刻が属する日の曜日別、平日／休日の別、週別、月別、又は季節別に算出された値を記憶し、
前記混雑度予測手段による前記混雑度の予測値の算出に用いる前記流出割合は、前記第１の時刻が属する日の曜日、平日／休日の別、週、月、又は季節に対応する値であること
を特徴とする請求項１又は２に記載の混雑度予測装置。
【請求項４】
前記入力された端末装置数は、前記端末装置の測位情報を参照して特定されることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の混雑度予測装置。
【請求項５】
前記入力された端末装置数は、前記混雑度予測手段によって前記第１の時刻における前記第１のエリア及び前記第２のエリアの混雑度の予測値を算出するために算出された、前記第１の時刻に前記第１のエリア及び前記第２のエリアに存在する前記端末装置の数の予測値であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の混雑度予測装置。
【請求項６】
前記入力された端末装置数は、ユーザの指示に応じて入力されることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の混雑度予測装置。
【請求項７】
制御部を備える情報処理装置において実施される方法であって、
前記制御部が、隣接する複数のエリアのそれぞれについて、端末装置の測位情報に基づいて、所定の時刻から所定の時間経過後に一の前記エリアから当該一のエリアに隣接する他の前記エリアへ移動した前記端末装置の割合を、前記所定の時刻から所定の時間経過後の前記一のエリアの流出割合として記憶する記憶ステップと、
前記制御部が、第１の時刻に第１の前記エリア及び当該第１のエリアに隣接する第２の前記エリアに存在する前記端末装置の数として入力された端末装置数と、前記第１の時刻から所定の時間経過後の第２の時刻における前記第１のエリア及び前記第２のエリアの前記流出割合とを用いて算出された前記第２の時刻に前記第１のエリアに存在する前記端末装置の数の予測値を用いて、前記第２の時刻における前記第１のエリアの混雑度の予測値を算出する混雑度予測ステップと
を備えたことを特徴とする混雑度予測方法。
【請求項８】
コンピュータを、
隣接する複数のエリアのそれぞれについて、端末装置の測位情報に基づいて、所定の時刻から所定の時間経過後に一の前記エリアから当該一のエリアに隣接する他の前記エリアへ移動した前記端末装置の割合を、前記所定の時刻から所定の時間経過後の前記一のエリアの流出割合として記憶する記憶手段、
第１の時刻に第１の前記エリア及び当該第１のエリアに隣接する第２の前記エリアに存在する前記端末装置の数として入力された端末装置数と、前記第１の時刻から所定の時間経過後の第２の時刻における前記第１のエリア及び前記第２のエリアの前記流出割合とを用いて算出された前記第２の時刻に前記第１のエリアに存在する前記端末装置の数の予測値を用いて、前記第２の時刻における前記第１のエリアの混雑度の予測値を算出する混雑度予測手段
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、混雑度の予測の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
あるエリアの将来の混雑度を予測する技術が知られている。特許文献１には、複数の車両についての位置情報の時系列データから各車両の移動速度と移動方向とを算出し、算出された各車両の移動速度と移動方向とに応じて、所定時間後の各道路の全車両の存在確率を求め、交通量（すなわち、混雑度）を予測する技術について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許３３３７２０２号明細書
【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、通常、車両などの移動体は、速度や方向を変えながら移動を行うが、上記の従来技術では、移動体が同じ速度で同じ方向に進み続けることを前提として混雑度を予測しているため、算出される混雑度は精度がそれほど高くないと考えられる。
【０００５】
本発明は上記に鑑みてなされたものであり、その目的は、対象エリアの将来の混雑度をより高い精度で予測するために用いる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る混雑度予測装置は、隣接する複数のエリアのそれぞれについて、端末装置の測位情報に基づいて、所定の時刻から所定の時間経過後に一の前記エリアから当該一のエリアに隣接する他の前記エリアへ移動した前記端末装置の割合を、前記所定の時刻から所定の時間経過後の前記一のエリアの流出割合として記憶する記憶手段と、第１の時刻に第１の前記エリア及び当該第１のエリアに隣接する第２の前記エリアに存在する前記端末装置の数として入力された端末装置数と、前記第１の時刻から所定の時間経過後の第２の時刻における前記第１のエリア及び前記第２のエリアの前記流出割合とを用いて算出された前記第２の時刻に前記第１のエリアに存在する前記端末装置の数の予測値を用いて、前記第２の時刻における前記第１のエリアの混雑度の予測値を算出する混雑度予測手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る混雑度予測方法は、制御部を備える情報処理装置において実施される方法であって、前記制御部が、隣接する複数のエリアのそれぞれについて、端末装置の測位情報に基づいて、所定の時刻から所定の時間経過後に一の前記エリアから当該一のエリアに隣接する他の前記エリアへ移動した前記端末装置の割合を、前記所定の時刻から所定の時間経過後の前記一のエリアの流出割合として記憶する記憶ステップと、前記制御部が、第１の時刻に第１の前記エリア及び当該第１のエリアに隣接する第２の前記エリアに存在する前記端末装置の数として入力された端末装置数と、前記第１の時刻から所定の時間経過後の第２の時刻における前記第１のエリア及び前記第２のエリアの前記流出割合とを用いて算出された前記第２の時刻に前記第１のエリアに存在する前記端末装置の数の予測値を用いて、前記第２の時刻における前記第１のエリアの混雑度の予測値を算出する混雑度予測ステップとを備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、隣接する複数のエリアのそれぞれについて、端末装置の測位情報に基づいて、所定の時刻から所定の時間経過後に一の前記エリアから当該一のエリアに隣接する他の前記エリアへ移動した前記端末装置の割合を、前記所定の時刻から所定の時間経過後の前記一のエリアの流出割合として記憶する記憶手段、第１の時刻に第１の前記エリア及び当該第１のエリアに隣接する第２の前記エリアに存在する前記端末装置の数として入力された端末装置数と、前記第１の時刻から所定の時間経過後の第２の時刻における前記第１のエリア及び前記第２のエリアの前記流出割合とを用いて算出された前記第２の時刻に前記第１のエリアに存在する前記端末装置の数の予測値を用いて、前記第２の時刻における前記第１のエリアの混雑度の予測値を算出する混雑度予測手段、として機能させることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワークなどを介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、対象エリアの将来の混雑度をより高い精度で予測するために用いる技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態におけるシステムの構成を示す概念図である。
【図２】一実施形態における混雑度予測装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】一実施形態において、混雑度予測装置に記憶された情報の構成を示す図である。
【図４】一実施形態における流出割合を概念的に示す図である。
【図５】一実施形態における混雑度の予測値の算出を説明するための概念的図である。
【図６】一実施形態における混雑度の予測値の算出を説明するための概念的図である。
【図７】一実施形態における混雑度予測装置で実施される処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。ただし、発明の範囲をこれらに限定するものではない。
【００１３】
図１を参照して、一実施形態に係る混雑度予測システムの構成について説明する。混雑度予測システム１は、混雑度予測装置１０及び複数の端末装置２０などの情報処理装置を主に備える。混雑度予測装置１０と複数の端末装置２０は、ネットワークＮを介して相互に通信することができる。なお、図１では、３つの端末装置２０が記載されているが、混雑度予測装置１０と通信可能な端末装置２０の数は、任意である。
【００１４】
ネットワークＮは、混雑度予測装置１０と端末装置２０との間で情報を送受信するための通信回線である。例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、パケット通信網、電話回線、企業内ネットワーク、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。
【００１５】
混雑度予測装置１０は、ハードウェア構成として、制御部１１、通信部１４、及び記憶部１５を主に備える。制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１２及びメモリ１３を主に備えて構成される。混雑度予測装置１０は、専用又は汎用のサーバ・コンピュータなどの情報処理装置を用いて実現することができ、例えば、ＣＰＵ１２がメモリ１３等に格納された所定のプログラムを実行することにより、各種の機能実現手段として機能する。なお、混雑度予測装置１０は、単一の情報処理装置より構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数の情報処理装置より構成されるものであってもよい。
【００１６】
制御部１１では、ＣＰＵ１２は、記憶部１５等に記憶されたプログラムをメモリ１３に展開して実行することにより、混雑度予測装置１０が備える各種構成の動作を制御し、また、各種処理の実行を制御する。制御部１１において実行される処理の詳細は後述する。
【００１７】
通信部１４は、ネットワークＮを介して端末装置２０等の各種情報処理装置と通信するための通信インタフェースである。通信部１４は、例えば、端末装置２０からの測位情報を受信する。
【００１８】
記憶部１５は、ハードディスク等の記憶装置によって構成される。記憶部１５は、制御部１１における処理の実行に必要な各種プログラムや各種の情報を記憶する。記憶部１５に記憶されている情報の具体例については後述する。
【００１９】
端末装置２０は、例えば、携帯電話機、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、ナビゲーション装置、パーソナルコンピュータなどの現在位置を測位した測位情報を所定時間間隔でアップロードする機能を備えた情報端末（好ましくは、携帯端末）を適用することができる。端末装置２０は、図示しないが、主制御部、通信部、表示部、操作部、記憶部、測位処理部などの各種機能実現手段を主に備える。
【００２０】
図２を参照して、一実施形態に係る混雑度予測装置１０の機能構成を説明する。混雑度予測装置１０は、主な機能構成として、流出割合算出部１１１、混雑度予測部１１２、及びデータベース１２０を備える。これらの機能は、例えば、制御部１１において、ＣＰＵ１２が、記憶部１５等に記憶されたプログラムをメモリ１３に展開して実行することにより実現される。
【００２１】
流出割合算出部１１１は、データベース１２０に記憶された地図情報及び複数の端末装置２０についての測位情報を参照して、所定の時刻（流出前時刻）に対象エリアに存在していた端末装置２０のうち、その時刻から所定時間（例えば、５分、１０分、又は１時間など。）経過後に対象エリアに隣接するエリアへ移動した端末装置２０の割合を対象エリアからの流出割合として算出する。流出割合算出部１１１は、算出した流出割合をデータベース１２０に記憶する。対象エリアに隣接するエリアが複数ある場合、流出割合算出部１１１は、隣接するエリアごとに、対象エリアからの流出割合を算出する。また、対象エリアから、隣接エリア以外のエリアに移動している端末装置がある場合、流出割合算出部１１１は、そのようなエリアへ移動している端末装置についての流出割合も算出する。また、流出割合算出部１１１は、隣接する複数のエリアのそれぞれを対象エリアとして、複数の対象エリアについて、複数の日（例えば、毎日）の複数の時刻（例えば、５分ごと時刻）について、対象エリアからの流出割合を算出する。
【００２２】
ここで、エリアとは、緯度経度に基づいて地図を分割して得られる複数の分割領域であり、仕様や設計に応じて適宜分割領域の形状やサイズを設定することができる。例えば、メッシュ領域の形状は、四角形、六角形、ひし形等の多角形や、円等の曲線で囲まれた領域とすることができる。また、エリアのサイズは一定でなくてもよい。例えば、都市部のエリアはより小さく（細かく）するようにしてもよい。また、エリアを行政区画の形状及びサイズにしてもよい。また、人口統計情報によって地域毎にエリアのサイズを変えたり（例えば人口が多い地域のエリアは小さくする。）、市区町村の分類、宅地種別、日常圏の情報などに基づいてサイズを設定してもよい。設定されたエリアの情報は、地図情報と共にデータベース１２０に記憶されている。以降の記載で用いられるエリアについても同様である。
【００２３】
図３は、データベース１２０に記憶された測位情報の例を示している。この例では、測位情報は、端末装置２０が測位された時刻である測位時刻、端末装置２０の識別情報である端末装置ＩＤ、端末装置２０が測位された位置である測位位置（緯度、及び経度）の情報を含む。
【００２４】
図４を参照して、流出割合算出部１１１による流出割合の算出の例を説明する。図４は、隣接する複数のエリアＡ〜Ｉを示している。ある日の午前９：００〜午前９：０５におけるエリアＡからエリアＡに隣接するエリアＢ〜Ｉのそれぞれへの流出割合を算出する場合、まず、流出割合算出部１１１は、データベース１２０に記憶された測位情報を参照して、ある日の午前９：００にエリアＡで測位された端末装置２０を特定する。流出割合算出部１１１は、当該特定された端末装置２０のうち、同日の午前９：０５にエリアＢ〜Ｉのそれぞれに移動した端末装置２０を特定する。流出割合算出部１１１は、午前９：００にエリアＡで測位された端末装置２０の数と、同日の午前９：０５にエリアＢ〜Ｉのそれぞれに移動した端末装置２０の数とに基づいて、同日の午前９：００〜午前９：０５までにおけるエリアＡからエリアＢ〜Ｉのそれぞれへの流出割合を算出する。さらに、流出割合算出部１１１は、同日の午前９：００〜午前９：０５までの間にエリアＡに滞在したままで他のエリアへ移動しなかった端末装置の割合についても算出することができる。流出割合算出部１１１は、過去の複数日について、上記の方法により流出割合（流出しなかった割合も含む。以下、同様。）を算出し、その平均値をエリアＡから隣接エリアへの流出割合として出力し、データベース１２０に記憶することができる。
【００２５】
図４の例では、午前９：００〜午前９：０５の間におけるエリアＡからの流出割合は、エリアＢへは１％、エリアＣへは８％、エリアＤへは３％、エリアＥへは５％、エリアＦへは１％、エリアＧへは７％、エリアＨへは２％、エリアＩへは３％、エリアＡのままは７０％であることが示されている。なお、この例では、これらの数値の全てを加算すると１００％となるが、エリアＡから、隣接エリア以外のエリアへ移動している端末装置がある場合、１００％とならない。
【００２６】
上記の例では、流出割合が算出される日の属性（例えば、平日であるか休日であるか）を考慮せずに当該算出を行ったが、この方法に限定されない。例えば、流出割合算出部１１１は、複数の日について算出した流出割合について、曜日別、平日／休日の別、週別、月別、又は季節別に流出割合の平均値を算出し、算出された流出割合の平均値のそれぞれを対応する曜日、平日／休日の別、週、月、又は季節と対応付けてデータベース１２０に記憶しても良い。通常、端末装置２０のユーザの行動や、あるエリアの混雑度は、日の属性に応じて異なることが多い。従って、このように日の属性別に算出された流出割合を用いて後述する混雑度の予測を行うことによって、より精度の高い混雑度の予測を行うことができる。
【００２７】
さらに、流出割合算出部１１１は、流出割合を算出する対象エリアの流出前（図４の例では、午前９：００）の時点の混雑度ごとに、流出割合を算出しても良い。例えば、流出割合算出部１１１は、複数の日について算出した流出割合について、流出前における対象エリアの混雑度の別に平均値を算出し、算出された流出割合の平均値を流出前における対象エリアの混雑度と対応付けてデータベース１２０に記憶しても良い。対象エリアの混雑度の表現方法は、任意の方法により予め定義される。例えば、混雑度は、対象エリアの面積に対する当該エリアで測位された端末装置２０の数に応じた値をその値の大きさに応じて３段階（例えば、高、中、低）、又はそれより多い若しくは少ない段階で表現することができる。通常、あるエリアの流出割合は、そのエリアの混雑度に応じて異なることが多い。例えば、混んでいるエリアほど、端末装置２０のユーザの他のエリアへの移動は多い場合があり、空いているエリアほど、当該ユーザの他のエリアへの移動は少ない場合がある。従って、このように流出前のエリアの混雑度別に算出された流出割合を用いて後述する混雑度の予測を行うことによって、より精度の高い混雑度の予測を行うことができる。
【００２８】
次に、混雑度予測部１１２は、所定の時刻に対象エリア及び当該対象エリアの隣接エリアに存在する端末装置２０の数と、当該所定の時刻から所定の時間経過後の将来の当該対象エリア及び当該隣接エリアの流出割合とを用いて、当該将来における対象エリアの混雑度の予測値を算出する。混雑度予測部１１２は、算出した混雑度の予測値をデータベース１２０に記憶する。
【００２９】
図５及び図６を参照して、混雑度予測部１１２による将来における対象エリアの混雑度の算出の処理の具体的な例を説明する。混雑度予測部１１２は、まず、データベース１２０に記憶された測位情報を参照して、第１の時刻（午前９：００）に対象エリア（エリアＡ）及び対象エリアの隣接エリア（エリアＢ〜Ｉ）のそれぞれに存在する端末装置２０の数Ｘを特定する。図５には、測位情報を参照して特定されたＸの例が示されている。
【００３０】
また、混雑度予測部１１２は、データベース１２０を参照して、又は流出割合算出部１１１により算出された流出割合を参照して、第１の時刻（午前９：００）から所定時間（５分）経過後の第２の時刻（午前９：０５）におけるエリアＡからエリアＢ〜Ｉへの流出割合Ｙと、第１の時刻から第２の時刻におけるエリアＢ〜ＩのそれぞれからエリアＡへの流出割合Ｚとを特定する。図６には、データベース１２０を参照して、又は流出割合算出部１１１により算出された流出割合を参照して特定されたＹ及びＺの例が示されている。例えば、図６には、午前９：００から午前９：０５におけるエリアＡからエリアＢへの流出割合は１％であり、エリアＢからエリアＡへの流出割合は１０％であることが示されている。
【００３１】
その後、混雑度予測部１１２は、上記のＸ、Ｙ及びＺを用いて、第２の時刻にエリアＡに存在する端末装置２０の数の予測値を算出する。混雑度予測部１１２は、算出された第２の時刻にエリアＡに存在する端末装置２０の数の予測値とエリアＡの面積とを用いて、エリアＡの混雑度を算出する。図５及び図６の例では、午前９：００の時点でエリアＡに存在していた端末装置２０の数は１００であり、その後午前９：０５までにエリアＢ〜Ｉのいずれかへの流出割合は合計３０％であり、流出せずにエリアＡに存在している端末装置の割合は７０％である。従って、午前９：０５の時点でエリアＡから流出せずにエリアＡに存在している端末装置の数は、７０（１００×０．７）である。また、午前９：００の時点でエリアＢに存在していた端末装置２０の数は５０であり、その後午前９：０５までにエリアＢからエリアＡへの流出割合は１０％である。従って、午前９：００から午前９：０５までにエリアＢからエリアＡへ流出した端末装置の数は５（＝５０×０．１）である。同様の方法により算出されたエリアＣ〜ＩのそれぞれからエリアＡへ流出した端末装置の数は、それぞれ、１０、５、６、１、４、２、７である。従って、午前９：０５の時点で、測位情報に基づいて特定されたエリアＡに存在する端末装置２０の予測値は１１０（＝７０＋５＋１０＋５＋６＋１＋４＋２＋７）である。このとき、午前９：０５の時点のエリアＡの混雑度の予測値は、１１０をエリアＡの面積で割った値に応じた値となるように算出することができる。なお、エリアＡ〜Ｉに滞在する人の端末装置２０の所持率が５０％であるとすると、午前９：０５の時点でエリアＡに滞在する人の数の予測値は、２２０人（＝１１０／５０％）となる。このとき、午前９：０５の時点のエリアＡの混雑度の予測値は、２２０をエリアＡの面積で割った値を用いて算出することもできる。
【００３２】
このように、混雑度予測部１１２は、端末装置２０の測位情報を参照して特定された第１の時刻に第１のエリア及び当該第１のエリアに隣接する第２のエリアに存在する端末装置２０の数と、第１の時刻から所定の時間経過後の第２の時刻における第１のエリアの流出割合と、第１の時刻から第２の時刻の第２のエリアの流出割合とを用いて、第２の時刻における第１のエリアの混雑度の予測値を算出することができる。このように算出された混雑度の予測値は、過去の同時刻における隣接するエリア間の端末装置の流出割合を用いて算出されるため、特許文献１のように移動体が同じ速度で同じ方向に進み続けることを前提として算出された混雑度の予測値より精度の高い予測値となる。
【００３３】
また、流出割合算出部１１１により日の属性別（例えば、曜日別、平日／休日の別、週別、月別、又は季節別）に流出割合が算出され、データベース１２０に記憶されている場合、混雑度予測部１１２は、流出前の時刻（上記の第１の時刻）が属する日の属性（例えば、曜日、平日／休日の別、週、月、又は季節）に対応する流出割合の値を用いて、混雑度の予測値を算出することができる。通常、端末装置２０のユーザの行動や、あるエリアの混雑度は、日の属性に応じて異なることが多いため、このように日の属性別に算出された流出割合を用いて混雑度の予測を行うことによって、より精度の高い混雑度の予測を行うことができる。
【００３４】
さらに、流出割合算出部１１１により流出前の時刻の対象エリアの混雑度別に流出割合が算出され、データベース１２０に記憶されている場合、混雑度予測部１１２は、流出前の時刻の対象エリアの混雑度に対応する流出割合の値を用いて、混雑度の予測値を算出することができる。通常、あるエリアの流出割合は、そのエリアの混雑度に応じて異なることが多いので、このように流出前の対象エリアの混雑度別に算出された流出割合を用いて混雑度の予測を行うことによって、より精度の高い混雑度の予測を行うことができる。
【００３５】
なお、上記の例では、混雑度予測部１１２は、第１の時刻から所定時間経過後の第２の時刻における第１のエリアの混雑度の予測値を算出するために、端末装置２０の測位情報を参照して特定された第１の時刻に第１のエリア及び第２のエリアに存在する端末装置２０の数を用いた。変形例として、第１の時刻に第１のエリア及び第２のエリアに存在する端末装置２０の数として、混雑度予測部１１２によって算出された端末装置２０の数の予測値を用いても良い。すなわち、混雑度予測部１１２は、上記と同様の方法による第１の時刻における第１のエリア及び第２のエリアの混雑度の予測値の算出のときに、第１の時刻における第１のエリア及び第２のエリアに存在する端末装置２０の数の予測値を算出する。混雑度予測部１１２は、算出された第１の時刻における第１のエリア及び第２のエリアに存在する端末装置２０の数の予測値を用いて、第２の時刻における第１のエリアの混雑度の予測値を算出することができる。このように、第１の時刻の予測値を用いて第２の時刻の予測値を算出することができるようにすることによって、混雑度予測部１１２は、例えば、１つの流出割合（例えば、第１の時刻から第２の時刻における流出割合）を用いて、将来の複数の時刻についての混雑度の予測値を算出することができる。
【００３６】
また、混雑度予測部１１２は、第１の時刻から第２の時刻における第１のエリアの混雑度の予測値を算出するために用いる第１の時刻に第１のエリア及び第２のエリアに存在する端末装置２０の数として、ユーザの指示に応じて入力された端末装置２０の数を用いることができる。このようにユーザの指示に応じた入力値を用いて混雑度の予測値を算出できるようにすることによって、時間の経過に伴う混雑度の変化のシミュレーションを行うことができる。
【００３７】
図２の説明に戻る。データベース１２０は、混雑度予測装置１０において実行される上記の処理に必要な情報、及び当該処理により生成された情報など、各種情報を記憶する。データベース１２０は、例えば、測位情報、地図情報、流出割合情報及び混雑度予測値情報を記憶している。
【００３８】
次に、図６を参照して、混雑度予測装置１０において実行される処理のフローを説明する。なお、以下に説明する処理フローに含まれる各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。
【００３９】
まず、ステップＳ１１において、流出割合算出部１１１は、データベース１２０に記憶された地図情報及び複数の端末装置２０についての測位情報を参照して、所定の時刻（流出前時刻）に対象エリアに存在していた端末装置２０のうち、その時刻から所定時間（例えば、５分、１０分、又は１時間など。）経過後に対象エリアに隣接するエリアへ移動した端末装置２０の割合を対象エリアからの流出割合として算出する。対象エリアに隣接するエリアが複数ある場合、流出割合算出部１１１は、隣接するエリアごとに、対象エリアからの流出割合を算出する。流出割合算出部１１１による流出割合の算出処理の詳細は前述のとおりである。
【００４０】
ステップＳ１２において、流出割合算出部１１１は、算出した流出割合をデータベース１２０に記憶する。
【００４１】
ステップＳ１３において、混雑度予測部１１２は、データベース１２０の測位情報を参照して、所定の時刻に対象エリア及び当該対象エリアの隣接エリアに存在する端末装置２０の数を特定し、データベース１２０流出割合情報を参照して、当該所定の時刻から所定の時間経過後の将来の当該対象エリア及び当該隣接エリアの流出割合を特定する。混雑度予測部１１２は、特定された端末装置２０の数と、対象エリア及び隣接エリアの流出割合とを用いて、将来における対象エリアの混雑度の予測値を算出する。混雑度の予測値の算出処理の詳細は前述のとおりである。
【００４２】
以上のように本実施形態により算出された混雑度の予測値は、過去の同時刻における隣接するエリア間の端末装置の流出割合を用いて算出されるため、特許文献１のように移動体が同じ速度で同じ方向に進み続けることを前提として算出された混雑度の予測値より精度の高い予測値となる。
【００４３】
本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。
【符号の説明】
【００４４】
１  混雑度予測システム、１０  混雑度予測装置、１１  制御部、１２  ＣＰＵ、１３  メモリ、１４  通信部、１５  記憶部、２０  端末装置
【図６】
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【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７】
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