(57)【要約】【課題】より正確に移動状況を予測できる情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置は、未来の移動状況を予測するものである。情報処理装置は、過去の移動実績データ１０を記憶した記憶部１と、検索実績データ２０を記憶した記憶部２と、情報処理部３とを備えている。過去の移動実績データ１０と、過去の検索実績データ２１と、未来の検索実績データ２２とを考慮するため、正確に未来の移動状況を予測できる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の移動実績データと、検索対象時が過去である第１の検索実績データと、検索対象時が未来である第２の検索実績データとを記憶した記憶手段と、
地点または区間、および、時点または期間を含む予測対象を特定する予測対象特定手段と、
前記予測対象に関連する前記第１の検索実績データと、
前記予測対象に関連する前記過去の移動実績データと、
前記予測対象に関連する前記第２の検索実績データと、に基づいて、
前記予測対象に対応する未来の移動状況を予測する情報処理手段と、を備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
前記情報処理手段は、
前記予測対象に関連する前記過去の移動実績データと、前記予測対象に関連する前記第１の検索実績データと、の相関関係を抽出する相関関係抽出手段と、
前記相関関係に基づいて、前記予測対象に関連する前記第２の検索実績データから、前記未来の移動状況を予測する移動状況予測手段と、を有する、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記相関関係抽出手段は、前記予測対象に関連する前記過去の移動実績データと、前記予測対象に関連する前記第１の検索実績データと、の関係を示す関係式を算出し、
前記移動状況予測手段は、前記関係式に、前記予測対象に関連する前記第２の検索実績データを当てはめて、前記未来の移動状況を予測する、請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記相関関係抽出手段は、前記予測対象に関連する前記第１の検索実績データにおける、検索数の推移および／または合計数に基づいて、前記関係式を算出する、請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記過去の移動実績データは、車両または人の移動経路を、
移動経路の一部または全体を、車両または人単位で記録した第１のデータ、または、
前記第１のデータを経路上のある地点、経路の少なくとも一部区間、もしくは、これらの組み合わせ単位で集計した第２のデータである、請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記未来の移動状況は、前記予測対象における移動需要、混雑状況、渋滞状況または遅延状況である、請求項１乃至５のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記第１の検索実績データおよび前記第２の検索実績データは、経路検索実績データと、地点検索実績データと、を含む、請求項１乃至６のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記過去の移動実績データは、交通機関の利用者数に関するデータを含み、
前記未来の移動状況は、前記交通機関の駅、列車、車両またはドア毎の、乗車中人数、乗車人数または降車人数である、請求項１乃至７のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記情報処理手段は、前記乗車中人数、乗車人数または降車人数に基づいて、前記交通機関の混雑度を予測する、請求項８に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
地点または区間、および、時点または期間を含む予測対象を特定する予測対象特定手段と、
前記予測対象に関連し、検索対象時が過去である第１の検索実績データと、
前記予測対象に関連する過去の移動実績データと、
前記予測対象に関連し、検索対象時が未来である前記第２の検索実績データと、に基づいて、前記予測対象に対応する未来の移動状況を予測する情報処理手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１１】
地点または区間、および、時点または期間を含む予測対象を特定するステップと、
前記予測対象に関連し、検索対象時が過去である第１の検索実績データと、
前記予測対象に関連する過去の移動実績データと、
前記予測対象に関連し、検索対象時が未来である前記第２の検索実績データと、に基づいて、前記予測対象に対応する未来の移動状況を予測するステップと、を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
地点または区間、および、時点または期間を含む予測対象を特定するステップと、
前記予測対象に関連し、検索対象時が過去である第１の検索実績データと、
前記予測対象に関連する過去の移動実績データと、
前記予測対象に関連し、検索対象時が未来である前記第２の検索実績データと、に基づいて、前記予測対象に対応する未来の移動状況を予測するステップと、をコンピュータに実行させる、情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、未来の移動状況を予測する情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、過去の混雑状況に基づいて未来の混雑状況を予測する技術が知られている。また、特許文献１には、目的地に対する利用者の関心が高い場合には混雑が予想されることから、過去の混雑状況のみならず、目的地に対して行われた検索件数をも考慮して混雑状況を予測する地図表示装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１１８１１０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、引用文献１に記載の地図表示装置の場合、検索を行った日時は記憶しているが、目的地を利用する日時を把握しないため、検索件数が必ずしも渋滞状況に正確に反映されるとは限らない。例えば、イベントの中止など突発的な変動に対して、予測精度が低下するおそれがある。
【０００５】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、より正確に移動状況を予測できる情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様によれば、過去の移動実績データと、検索対象時が過去である第１の検索実績データと、検索対象時が未来である第２の検索実績データとを記憶した記憶手段と、地点または区間、および、時点または期間を含む予測対象を特定する予測対象特定手段と、前記予測対象に関連する前記第１の検索実績データと、前記予測対象に関連する前記過去の移動実績データと、前記予測対象に関連する前記第２の検索実績データと、に基づいて、前記予測対象に対応する未来の移動状況を予測する情報処理手段と、を備えることを特徴とする情報処理システムが提供される。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、過去の移動実績データと、検索対象時が過去である第１の検索実績データと、検索対象時が未来である第２の検索実績データと、を用いるため、より正確に移動状況を予測できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理装置の概略構成を示す図。
【図２】過去の移動実績データ１０の構成の一例を示す図。
【図３】検索実績データ２０の構成の一例を示す図。
【図４】図１の情報処理装置の処理動作の一例を示すフローチャート。
【図５】実績表の一例を示す図。
【図６】移動需要の対象を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明に係る実施形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
【００１０】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置の概略構成を示す図である。この情報処理装置は、未来の移動状況を予測するものである。情報処理装置は、過去の移動実績データ１０を記憶した記憶部１と、検索実績データ２０を記憶した記憶部２と、特定部３ａと、情報処理部３ｂとを備えている。
【００１１】
これらの各部が１つの装置内に設けられて情報処理装置を構成してもよいし、複数の装置内に分散して設けられて情報処理システムとして実現してもよい。以下、各部の構成および動作について説明する。
【００１２】
図２は、過去の移動実績データ１０の構成の一例を示す図である。
【００１３】
図２（ａ）に示すように、過去の移動実績データ１０は、地点別に、当該地点の来訪者数を集計したものであってもよい。すなわち、図２（ａ）における過去の移動実績データ１０は、地点Ａへ、何月何日の（来訪日）どの時間帯に、何人が来訪したか（来訪者数）を示している。例えば、地点Ａへ、６月２９日の１５〜１６時に、１，０００人来訪したことが分かる。
【００１４】
また、図２（ｂ）に示すように、過去の移動実績データ１０は人単位で移動経路（の一部または全体）を記憶したものであってもよい。より具体的には、過去の移動実績データ１０は、出発地、目的地、利用区間などを含んでいる。利用区間では、路線、駅、道路、インターチェンジ名、リンク名、ノード名などが記憶される。また、人単位ではなく自家用車やバスなど車両単位で移動経路を記憶したものであってもよい。
【００１５】
なお、過去の移動実績データ１０の構成は図２に限られず、例えばある区間の渋滞情報・混雑情報や、交通機関の遅延情報・混雑情報などでもよいが、具体例は後述する。
【００１６】
図３は、検索実績データ２０の構成の一例を示す図である。本実施形態では、検索実績データ２０が、ある地点（図３では地点Ａ）を目的地とする経路検索の実績データである例を示す。検索実績データ２０は、ユーザが経路検索を行う度に蓄積されるものであり、経路検索ごと（検索ＩＤ）に、検索が実行された日時（検索日時）、出発地、目的地および到着日時を記憶している。さらに、検索された経路の利用区間（路線や道路など）や地点の情報（駅やインターチェンジ、施設など）を追加して記憶してもよい。
【００１７】
以下では、検索実績データ２０のうち、現在を基準として、到着日時（検索対象時）が過去であるものを過去の検索実績データ（第１の検索実績データ）２１、到着日時（検索対象時）が未来であるものを未来の検索実績データ（第２の検索実績データ）２２と呼ぶ。
【００１８】
なお、検索実績データ２０における到着日時とは、ユーザが指定した日時であってもよいし、経路検索の結果の日時であってもよい。また、検索対象時は到着日のみを含んでいてもよいし、出発日や出発日時であってもよい。検索実績データ２０の構成は図３に限られず、他の例については後述する。
【００１９】
また、過去の移動実績データ１０および検索実績データ２０を１つの記憶部に記憶してもよいし、３つ以上の記憶部に分散して記憶してもよい。
【００２０】
図１に戻り、予測対象特定部３ａは、予測対象を特定する。予測対象は、対象の地点又は区間を含むとともに、対象の時点または期間を含む。例えば、予測対象は、７月１３日の１５〜１６時のＡ地点というように特定される。予測対象は、ユーザが任意に設定してもよい。あるいは、予測対象特定部３ａは、ユーザが設定した経路検索条件などに関連付けられた地点や区間を予測対象として特定したり、過去の移動実績などに基づいて事前に生成した予測対象として特定したりしてもよい。
【００２１】
情報処理部３ｂは、予測対象に関連する過去の移動実績データ１０と、予測対象に関連する過去の検索実績データ２１と、予測対象に関連する未来の検索実績データ２２とに基づいて、予測対象に関連する、未来の移動状況を予測する。ここでの未来の移動状況とは、予測対象や未来の検索実績データ２２の検索対象時と対応する未来の移動状況である。
【００２２】
移動状況とは、例えば、ある地点への来訪者数やある地点から別の地点へ移動車両数や移動人数といった移動需要、渋滞状況、遅延状況であるが、本実施形態では、ある地点への来訪者数である例を示す。
【００２３】
また、「関連する」というのは、予測対象の少なくとも一部と、広い意味で何らかの関連があればよい。例えば、過去の移動実績データ１０および過去の検索実績データ２１については、予測対象における時点または期間が対応しないが、地点または区間は対応している。また、未来の検索実績データ２２については、「未来」が、予測対象における時点または期間と同じであってもよいし、時間帯が同じという程度の関連でもよいし、例えば、１５時とした場合、１４〜１６時と幅をもたせたものを関連させてもよい。
【００２４】
情報処理部３ｂは、相関関係抽出部３０と、移動状況予測部３１とを有する。
【００２５】
相関関係抽出部３０は、予測対象に関連する過去の移動実績データ１０と、予測対象に関連する過去の検索実績データ２１との相関関係を抽出する。より具体的には、相関関係抽出部３０は、予測対象に関連する過去の移動実績データ１０と、予測対象に関連する過去の検索実績データ２１との関係を示す関係式を算出する。この関係式は移動状況を予測するために用いられる。
【００２６】
移動状況予測部３１は、相関関係抽出部３０により抽出された相関関係に基づいて、予測対象に関連する未来の検索実績データ２２から、上記未来の移動状況を予測する。より具体的には、移動状況予測部３１は、算出された関係式に、予測対象に関連する未来の検索実績データ２２を当てはめて、上記移動状況を予測する。
【００２７】
図４は、図１の情報処理装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。まず、予測対象特定部３ｂは予測対象を特定する（ステップＳ１）。以下では、予測対象が、地点Ａおよび期間「７月１３日１５〜１６時」である例を示す。
【００２８】
そして、相関関係抽出部３０は、予測対象に関連する、過去の移動実績データ１０における来訪者数と、過去の検索実績データ２１における検索数との関係を明確にすべく、図２（本例では、図２（ａ））に例示する過去の移動実績データ１０と、図３に例示する検索実績データ２０のうちの過去の検索実績データ２１とを集計し、実績表を作成する（ステップＳ２）。
【００２９】
図５は、実績表の一例を示す図である。同図は、予測対象である地点Ａへの来訪者数と検索数との関係を示している。実績表は、地点Ａの来訪日および来訪時間帯ごとに、当該来訪日および来訪時間帯を到着日時として行われた地点Ａへの経路検索の件数を、検索日および検索時間帯ごとに集計し、当該来訪日および来訪時間における訪問者数と関連づけたものである。
【００３０】
言い換えると、実績表は、ある日（来訪日）のある時間帯（来訪時間帯）における地点Ａへの来訪者数と、地点Ａを目的地とし、当該来訪日および来訪時間帯を到着日時とする経路検索が、何月何日（検索日）のどの時間帯（検索時間帯）に、何件行われたか（検索数）、の関係を示している。
【００３１】
なお、必ずしも全経路検索の件数を日および時間帯ごとに集計しなくてもよく、図５に示すように来訪日当日のみ日および時間帯ごとに集計してもよいし、１日前、３日前および１週間前の経路検索数のみを集計し、２日前、４〜６日前および８日以上前の経路検索数を省略してもよい。
【００３２】
図５によると、例えば、６月２９日１５〜１６時の来訪者数は１，０００人である。そして、同日および同時間帯を到着日時として、１週間前の６月２２日には５件、３日前の６月２６日には７件、１日前の６月２８日には１０件の経路検索が行われ、また、当日の６月２９日には、１２時間以上前の３時に１件、６〜１２時間前の３〜９時に２２件、３〜６時間前の９〜１２時に２３件、１〜３時間前の１２〜１４時に６３件の経路検索が行われたことが分かる。
【００３３】
図２に戻り、相関関係抽出部３０は、実績表を参照して、検索数と来訪者数との関係を示す関係式を算出する（ステップＳ３）。なお、関係式は近似式でもよく、必ずしも厳密な式でなくてもよい。
【００３４】
単純には、６月２９日１５〜１６時の来訪者数が１，０００人であり１週間前の６月２２日の検索数が５件であること、ならびに、７月６日１５〜１６時の来訪者数が１００，０００人であり１週間前の６月３０日の検索数が５１０件であることから、相関関係抽出部３０は下記（１）式のような関係式を算出できる。
来訪者数＝２００＊（１週間前の検索数）  ・・・（１）
【００３５】
より一般的には、相関関係抽出部３０は下記（２）式を関係式としてもよい。
来訪者数＝Σ（ａｉ＊ｘｉ）＋ｂ・・・（２）
ここで、ｘｉは時間帯ｉにおける検索数であり、時間帯ｉとしては「１週間前の日」や「当日の１〜３時間前」などである。また、ａｉは時間帯ｉに係る重み係数であり、例えば現在から遠い時間帯ｉほど大きくしてもよい。さらに、ｂは定数である。上記（２）式によれば、時間帯ごとの検索数を考慮でき、より正確に来訪者数を予測できる。
【００３６】
また、相関関係抽出部３０は検索数の合計値を考慮して関係式を算出してもよい。より具体的には、相関関係抽出部３０は、検索数の合計値が大きいほど、来訪者数が多くなるような関係式を算出できる。一例として、６月２９日１５〜１６時の訪問者数が１，０００人であり１週間前の６月２２日から１日前の６月２８日までの検索数の合計が２２件であること、ならびに、７月６日１５〜１６時の訪問者数が１００，０００人であり１週間前の６月３０日から１日前の７月５日までの検索数の合計が１，９１０件であることから、相関関係抽出部３０は下記（３）式のような関係式を算出できる。  
来訪者数＝５０＊（１週間前から１日前までの検索数の合計）  ・・・（３）
【００３７】
また、相関関係抽出部３０は検索数の推移を考慮してもよい。より具体的には、相関関係抽出部３０は、検索数の推移が当該訪問日および訪問時間帯に向かって増えている場合ほど、来訪者数が多くなるような関係式を算出できる。一例として、６月２９日１５〜１６時の訪問者数が１，０００人であり当日の９〜１２時の検索数に比べて同１２〜１４時では検索数が４０件増加していること、ならびに、７月６日１５〜１６時の訪問者数が１００，０００人であり当日の９〜１２時の検索数に比べて同１２〜１４時では検索数が４、０００件増加していることから、相関関係抽出部３０は、下記（４）式のような関係式を算出できる。  
来訪者数＝２５＊（当日の９〜１２時の検索数と同１２〜１４時の検索数との差）
・・・（４）
【００３８】
また、検索数の合計値と推移の両方を考慮して関係式を算出してもよい。
【００３９】
別の例として、相関関係抽出部３０は、日時、曜日、季節、気温、天気といった環境が類似する過去の日時の検索数を重視して、関係式を算出してもよい。例えば、７月１３日が７月２週目の土曜日である場合、同７月１３日を予測するための関係式として、相関関係抽出部３０は１年前の７月２週目の土曜日の検索数に基づいて関係式を算出してもよい。あるいは、相関関係抽出部３０は、検索数の推移などが類似する過去の日時の検索数を重視して、関係式を算出してもよい。
【００４０】
関係式は上述した線形回帰の式であってもよいし、非線形回帰の式であってもよい。関係式は、月・曜日・時間帯毎に細かく算出してもよい。また、関係式は、１週間後の予測をする際に用いる式、１日後の予測をする際に用いる式、１時間後の予測をする際に用いる式など、事前時間別に細かく算出してもよい。
【００４１】
相関関係抽出部３０は、このような関係式を、予測を行う対象となる地点別に算出する。
【００４２】
そして、移動状況予測部３１は、算出された関係式に、未来の検索実績データ２２における検索数を当てはめて、ある地点の未来の移動状況を予測する（図２のステップＳ４）。
【００４３】
未来である７月１３日１５〜１６時の来訪者数を予測することを考える。例えば、未来の検索実績データ２２において、７月１３日１５〜１６時を検索対象時とする検索数が１週間前の７月６日に５０件行われたとすると、移動状況予測部３１は上記（１）式に基づいて、来訪者数を１０，０００人と予測できる。また、未来の検索実績データ２２において、１週間前の７月６日から１日前の７月１２日までの検索数の合計が２００件であったとすると、移動状況予測部３１は上記（３）式に基づいて、来訪者数を１０，０００人と予測できる。また、未来の検索実績データ２２において、当日の９〜１２時の検索数が２００件であり同１２〜１４時の検索数が６００件であったとすると、移動状況予測部３１は上記（３）式に基づいて、来訪者数を１０，０００人と予測できる。
【００４４】
以上のようにして、情報処理部３ｂは未来の移動状況を予測できる。以下、いくつかの変形例を示す。
【００４５】
検索実績データ２０は、図３に示す経路検索実績データのみならず、日または日時指定を伴う地点検索実績データを含んでいてもよい。例えば地点Ａがホテルである場合、地点検索実績データは、このホテルに宿泊予約をするために行われた、宿泊予定日ごとの検索数を含むことができる。また、地点検索実績データは、地点Ａが大型会場などである場合、近隣のホテルに宿泊予約をするために行われた検索数を含んでいてもよい。地点検索実績データを併用することで、予測精度をさらに向上できる。
【００４６】
また、過去の移動実績データ１０は、ある地点への来訪者数ではなく、出発地から目的地までの移動経路（の一部または全体）の移動実績データ（具体例として、移動者数や移動車両数など）であってもよい。このような過去の移動実績データ１０は、図２（ｂ）に示すように人または車両ごとに記録したものでもよいし、その結果を集計したものでもよい。集計の単位は任意であるが、例えば、経路上のある地点、経路の少なくとも一部区間、または、これらの組み合わせごとに集計してもよい。経路とは、検索したデータそのものでもよいし、複数のデータを集計して推定されたものを経路としてもよい。
【００４７】
なお、経路に道路が含まれる場合、例えば信号に設置されたトラフィックカウンタの計測値から当該道路を走行する車両数を取得できる。経路に交通機関が含まれる場合、例えば駅の改札を通過した人の数から当該交通機関を使用した人の数を取得できる。経路の移動実績データがある場合、これと過去の検索実績データ２１との相関関係を抽出することで、種々の移動需要を予測できる。
【００４８】
図６は、移動需要の対象を説明する図である。同図では、過去の移動実績データ１０が、出発地Ｏ，Ｏ’，Ｏ’’から目的地Ｄに達する経路の移動実績である例を示している。出発地Ｏ，Ｏ’については地点Ｔを経由する。
【００４９】
図示のように、出発地Ｏから目的地Ｄへの経路の移動実績に基づいて、
（ａ）目的地Ｄの移動需要（来訪者数など）
（ｂ）出発地Ｏから目的地Ｄへの経路や、同経路の一部分の区間の移動需要（移動者数や移動車両数など）
（ｃ）同経路におけるある地点（乗換駅や合流／分岐地点など）Ｔの移動需要、
などを予測することができる。また、他の出発地Ｏ’ ，Ｏ’’からの経路の移動実績と組み合わせると、
（ｄ）ある特定の方向から目的地Ｄへ達する区間の合計移動需要
（ｅ）ある特定の区間の合計移動需要
などを予測することもできる。
【００５０】
また、過去の移動実績データ１０は、交通機関の利用者数に関するデータであってもよい。例えば、過去の移動実績データ１０が、日別あるいは日時別のある駅での乗車人数および／または降車人数の実績データである場合、このような実績データと過去の検索実績データ２１との相関関係を抽出することで、当該駅での乗車人数や降車人数を移動需要として予測できる。また、どの駅で何人乗車したかといった実績データだけではなく、例えば、日別あるいは日時別のある路線の列車に乗車している人数（乗車中人数）を過去の移動実績データ１０としてもよい。
【００５１】
交通機関の利用者数に関するデータの別の例として、過去の移動実績データ１０が、日別あるいは日時別の路線の乗車人数および／または降車人数の実績データである場合、このような実績データと過去の検索実績データ２１との相関関係を抽出することで、当該路線の乗車人数や降車人数を移動需要として予測できる。予測された乗車人数や降車人数に基づいて、移動状況予測部３１は、さらに、路線や列車の混雑度を予測してもよい。
【００５２】
駅や路線ごとの実績データは、例えば改札を通過した人の数から取得できる。
【００５３】
路線より詳細に、過去の移動実績データ１０は、列車ごと、車両ごと、または、ドアごとの移動実績であってもよい。このような過去の移動実績データ１０を用いることで、列車ごと、車両ごと、または、ドアごとの乗車人数あるいは降車人数を移動状況として予測できる。
【００５４】
ここで、列車ごとの実績データは、例えば改札を通過した時間および人の数から取得できる。車両ごとの実績データは、例えば駅または車両内に設置されたカメラにより撮影された映像から、あるいは、車両に設けられた重量計の計測値から、おおよその人数を取得してもよい。ドアごとの移動実績は、例えば車両内に設置されたカメラにより撮影された映像からおおよその人数を取得してもよい。車両ごと、あるいは、ドアごとの移動実績は、駅の構造に基づいて推測してもよい。例えば、階段や改札に近い車両やドア、あるいは、乗換に便利な車両やドアほど乗車人数および降車人数が多いとしてもよい。
【００５５】
また、過去の移動実績データ１０は、道路における渋滞実績データや、交通機関における遅延実績データであってもよい。渋滞実績データと過去の検索実績データ２１との相関関係を抽出することで、当該道路における渋滞度を移動状況として予測できる。また、遅延実績データと過去の検索実績データ２１との相関関係を抽出することで、当該交通機関の遅延を移動状況として予測できる。
【００５６】
このように、本実施形態では、過去の移動実績データ１０と、過去の検索実績データ２１と、未来の検索実績データ２２とを考慮するため、正確に未来の移動状況を予測できる。
【００５７】
また、本実施形態において、過去の移動実績データ１０と、過去の検索実績データ２１とから相関関係を抽出し、抽出した相関関係と未来の検索実績データ２２とに基づいて未来の移動状況を予測したが、過去の検索実績データ２１と未来の検索実績データ２２とから相関関係を抽出し、この相関関係と過去の移動実績データ１０とに基づいて未来の移動状況を予測してもよい。
【００５８】
さらに、本実施形態に加え、ユーザの入力した検索条件や探索した検索結果に関連する予測結果を、検索結果を表示するのと同時に表示してもよい。また、予測結果を地図や路線図上に重畳して表示したり、一覧化して適宜表示させる等の表示手段を設けてもよい。さらに、突発的な変化や普段と異なる等の状況の変化に応じて予測結果を表示してもよい。
【００５９】
上述した実施形態で説明した情報処理システムの少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、情報処理システムの少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。
【００６０】
また、情報処理システムの少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。
【００６１】
上記の記載に基づいて、当業者であれば、本発明の追加の効果や種々の変形を想到できるかもしれないが、本発明の態様は、上述した個々の実施形態には限定されるものではない。特許請求の範囲に規定された内容およびその均等物から導き出される本発明の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲で種々の追加、変更および部分的削除が可能である。
【符号の説明】
【００６２】
１  記憶部
１０  過去の移動実績データ
２  記憶部
２０  検索実績データ
２１  過去の検索実績データ
２２  未来の検索実績データ
３ａ  情報処理部
３０  相関関係抽出部
３１  移動状況予測部
３ｂ  予測対象特定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2015026136.tif 000006
【図５】
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【図６】
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