(57)【要約】【課題】日種情報を加味した精度の高い予測交通情報を作成し、前記作成された予測交通情報を使って交通情報を高速に予測する。【解決手段】収集蓄積された渋滞情報及び旅行時間情報を含む交通情報を格納する（１１１）。前記交通情報を収集した日付ごとに、当該日付の曜日，平日もしくは休日，季節を示す基本日種情報、特異な交通状況の発生期間、のいずれかに応じて一意に定まる日種識別子を定義するセクションと、特定の年月日に前記日種識別子を対応づけた情報から成るセクションと、を有する日種識別子カレンダー情報を格納する（１０１）。前記格納された交通情報の分析結果に基づいて前記日種識別子カレンダー情報に含まれる日種識別子に対応する予測交通情報を算出し生成する（１０２）、前記生成された予測交通情報を前記日種識別子に対応付けて格納する（１０４）。そして、前記日種識別子に対応付けられた予測交通情報を用いて交通情報を予測する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路区間ごとに収集蓄積された過去の渋滞状況である渋滞情報および旅行時間情報を含む交通情報を格納した交通情報格納手段を備え、
該過去の渋滞情報および旅行時間情報に基づいて、当該道路区間における将来の渋滞状況に関する予測を行うためのデータを作成する渋滞旅行時間予測データベース作成装置であって、
前記渋滞情報及び旅行時間情報を収集した日付ごとに、当該日付の曜日，平日もしくは休日，季節を示す情報を含む基本日種情報の組合せ、
特異な交通状況が発生する期間、のいずれかに応じて一意に定まる日種識別子を定義する日種識別子定義セクションと、
特定の年月日に前記日種識別子定義セクションで定義された日種識別子を対応づけた情報から成るカレンダーセクションと、
を有する日種識別子カレンダー情報を格納する日種識別子カレンダー情報格納手段と、
前記交通情報格納手段から交通情報を取得して該交通情報を分析し、該分析された結果に基づいて前記日種識別子カレンダー情報格納手段に格納された日種識別子に対応する予測交通情報を算出し生成する予測情報算出生成手段と、
前記生成された予測交通情報，前記日種識別子，前記道路区間を示す道路区間名を組み合わせて格納する予測情報格納手段と、
を備えることを特徴とする渋滞旅行時間予測データベース作成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の渋滞旅行時間予測データベース作成装置において、
前記予測情報算出生成手段が、
前記交通情報格納手段に格納された渋滞情報を前記基本日種情報を含めて統計的に分析した結果に基づいて、
前記道路区間における渋滞度合いを定める道路部分区間に応じて、特定の日種識別子に対応する１日の各時間帯の渋滞度合いを算出し生成する日種識別子対応渋滞度合い算出手段と、
前記交通情報格納手段に格納された旅行時間情報を前記基本日種情報を含めて統計的に分析した結果に基づいて、
前記道路区間の特定の日種識別子に対応する１日の各時間帯の旅行時間情報を算出し生成する日種識別子対応旅行時間算出手段と、
を備え、
前記予測情報格納手段が、
前記日種識別子対応渋滞度合い算出手段にて算出された渋滞度合いを、道路区間の将来の当該日種識別子に対応する日付における１日の各時間帯の予測渋滞情報と見做し、
前記日種識別子，該予測渋滞情報，前記道路区間名を組み合わせて格納する日種識別子対応渋滞情報格納手段と、
前記日種識別子対応旅行時間算出手段にて算出された旅行時間情報を、道路区間の将来の当該日種識別子に対応する日付における１日の各時間帯の予測旅行時間情報と見做し、
該予測旅行時間情報，前記日種識別子，前記道路区間名を組み合わせて格納する日種識別子対応旅行時間格納手段と、
を備える、
ことを特徴とする渋滞旅行時間予測データベース作成装置。
【請求項３】
請求項２に記載の渋滞旅行時間予測データベース作成装置において、
前記日種識別子対応渋滞度合い算出手段が、
前記交通情報格納手段に格納された渋滞情報である渋滞度合いに基づいて、
道路区間における渋滞度合いを定める道路部分区間ごとに、当該日種識別子に該当する過去の日付の当該時間帯の渋滞度合いの最頻値を算出し、
該最頻値を前記道路区間の将来の前記日種識別子における１日の各時間帯の予測渋滞情報と見做して算出する手段、
を備えることを特徴とする渋滞旅行時間予測データベース作成装置。
【請求項４】
請求項２に記載の渋滞旅行時間予測データベース作成装置において、
前記日種識別子対応旅行時間算出手段が、
前記交通情報格納手段に格納された旅行時間情報に基づいて、
道路区間の当該日種識別子に該当する過去における日付の当該時間帯の旅行時間情報の平均値もしくは最頻値もしくは中央値のいずれかを、前記道路区間の将来の前記日種識別子における１日の各時間帯の予測旅行時間情報と見做して算出する手段、
を備えることを特徴とする渋滞旅行時間予測データベース作成装置。
【請求項５】
請求項２乃至４のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成装置によって算出し生成された予測渋滞情報と該予測渋滞情報に対応する日種識別子を格納する日種識別子対応渋滞情報格納手段と、
請求項２乃至４のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成装置によって算出し生成された予測旅行時間情報と該予測旅行時間情報に対応する日種識別子を格納する日種識別子対応旅行時間格納手段と、
請求項２乃至４のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成装置によって格納された、日種識別子カレンダー情報の日種識別子定義セクションと、
予測対象日付を含む各年月日に前記日種識別子定義セクションで定義された日種識別子を対応づけた情報から成るカレンダーセクションと、
を有する日種識別子カレンダー情報を格納する日種識別子カレンダー情報格納手段と、
を備え、
予測対象の道路区間における将来の渋滞状況である予測渋滞情報および予測旅行時間情報を取得する予測渋滞旅行時間予測装置であって、
予測対象日付，予測対象時間帯，予測対象道路区間を示す道路区間名を含む検索要求を受け付け、
前記日種識別子カレンダー情報格納手段に格納された日種識別子カレンダー情報から予測する対象日の日種識別子を検索し、
該検索された日種識別子と予測対象の年月日における予測対象時間帯および予測対象の道路区間名の組合せを検索キーとし、
該検索キーに応じた予測渋滞情報を、前記日種識別子対応渋滞情報格納手段に格納された日種識別子に応じた予測渋滞情報から検索し、
さらに、前記検索された日種識別子に応じた予測旅行時間情報を、前記日種識別子対応旅行時間格納手段に格納された日種識別子に応じた予測旅行時間情報から検索する
予測渋滞旅行時間検索手段、
を備えることを特徴とする渋滞旅行時間予測装置。
【請求項６】
請求項２乃至４のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測データベース作成装置において、
一つまたは複数の道路区間からなる道路区間グループに対応した日種識別子カレンダー情報を道路区間グループ日種識別子カレンダー情報と見做し、該道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を格納する道路区間グループ対応日種識カレンダー情報格納手段と、
前記道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を指定する道路区間グループ日種識別子カレンダー名と道路区間名の組合せを格納し、該組合せによって道路区間グループを構成する道路区間グループ対応日種識別子カレンダー名格納手段と、
を備え、
前記日種識別子対応渋滞度合い算出手段が、
前記道路区間に対応した道路区間グループ日種識別子カレンダー情報に含まれる特定の日種識別子に該当する基本日種情報を用いて、
該道路区間の特定の日種識別子に対応した１日の各時間帯の道路部分区間ごとの渋滞度合いを算出する手段と、
を備え、
前記日種識別子対応旅行時間算出手段が、
前記道路区間に対応した道路区間グループ日種識別子カレンダー情報に含まれる特定の日種識別子に該当する基本日種情報を用いて、
該道路区間の特定の日種識別子に対応した１日の各時間帯の道路部分区間ごとの旅行時間情報を算出する手段、
を備える、
ことを特徴とする渋滞旅行時間予測データベース作成装置。
【請求項７】
請求項５に記載の渋滞旅行時間予測装置において、
請求項６に記載の渋滞旅行時間予測データベース作成装置によって格納された道路区間グループ対応日種識別子カレンダー情報の日種識別子定義セクションと、
予測対象を含む各年月日に前記日種識別子定義セクションで定義された日種識別子を対応づけた情報から成るカレンダーセクションと、
を有する道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を、
一つまたは複数の道路区間からなる道路区間グループごとに格納して管理する道路区間グループ対応日種識別子カレンダー情報格納手段と、
前記道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を特定する道路区間グループ日種識別子カレンダー名と道路区間名の組合せを格納し、該組合せによって道路区間グループを構成する道路区間グループ日種識別子カレンダー名格納手段と、
予測対象日付，予測対象時間帯，予測対象道路区間を示す道路区間名を含む検索要求を受け付け、
予測対象となる道路区間の道路区間名に対応する道路区間グループ日種識別子カレンダー名を前記道路区間グループ日種識別子カレンダー名格納手段から検索し、
該検索された道路区間グループ日種識別子カレンダー名から定まる道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を前記道路区間グループ日種識別子カレンダー情報格納手段を用いて特定し、
該特定された道路区間グループ日種識別子カレンダー情報から予測対象となる道路区間の予測対象日の日種識別子を検索し、
該検索された日種識別子と予測対象時間帯および予測対象道路区間名の組合せを検索キーとし、
該検索キーに応じた予測渋滞情報を、前記日種識別子対応渋滞情報格納手段に格納された日種識別子に応じた予測渋滞情報から検索し、
前記検索された日種識別子に応じた予測旅行時間情報を、前記日種識別子対応旅行時間格納手段に格納された日種識別子に応じた予測旅行時間情報を検索する
道路区間グループ対応予測渋旅行時間検索手段と、
を備えることを特徴とする渋滞旅行時間予測装置。
【請求項８】
道路区間ごとに収集蓄積された過去の渋滞状況である渋滞情報および旅行時間情報を含む交通情報を格納した交通情報格納手段と、
前記渋滞情報及び旅行時間情報を収集した日付ごとに、当該日付の曜日，平日もしくは休日，季節を示す情報を含む基本日種情報の組合せ、特異な交通状況が発生する期間、のいずれかに応じて一意に定まる日種識別子を定義する日種識別子定義セクションと、特定の年月日に前記日種識別子定義セクションで定義された日種識別子を対応づけた情報から成るカレンダーセクションと、を有する日種識別子カレンダー情報を格納した日種識別子カレンダー情報格納手段と、
予測情報を格納する予測情報格納手段と、
を備え、
該過去の渋滞情報および旅行時間情報に基づいて、当該道路区間における将来の渋滞状況に関する予測を行うためのデータを作成する装置に使用する
渋滞旅行時間予測データベース作成方法であって、
前記交通情報格納手段から交通情報を取得して該交通情報を分析し、該分析された結果に基づいて前記日種識別子カレンダー情報格納手段に格納された日種識別子に対応する予測交通情報を算出し生成する予測情報算出生成ステップと、
前記生成された予測交通情報，前記日種識別子，前記道路区間を示す道路区間名を組み合わせて格納する予測情報格納ステップと、
を有することを特徴とする渋滞旅行時間予測データベース作成方法。
【請求項９】
請求項８に記載の渋滞旅行時間予測データベース作成方法において、
前記予測情報算出生成ステップが、
前記交通情報格納手段に格納された渋滞情報を前記基本日種情報を含めて統計的に分析した結果に基づいて、
前記道路区間における渋滞度合いを定める道路部分区間に応じて、特定の日種識別子に対応する１日の各時間帯の渋滞度合いを算出する日種識別子対応渋滞度合い算出ステップと、
前記交通情報格納手段に格納された旅行時間情報を前記基本日種情報を含めて統計的に分析した結果に基づいて、
前記道路区間の特定の日種識別子に対応する１日の各時間帯の旅行時間情報を算出する日種識別子対応旅行時間算出ステップと、
を有し、
前記予測情報格納ステップが、
前記日種識別子対応渋滞度合い算出ステップにて算出された渋滞度合いを、道路区間の将来の当該日種識別子に対応する日付における１日の各時間帯の予測渋滞情報と見做し、
前記日種識別子，該予測渋滞情報，前記道路区間名を組み合わせて前記予測情報格納手段に格納する日種識別子対応予測渋滞情報格納ステップと、
前記日種識別子対応旅行時間算出ステップにて算出された旅行時間情報を、道路区間の将来の当該日種識別子に対応する日付における１日の各時間帯の予測旅行時間情報と見做し、
該予測旅行時間情報，前記日種識別子，前記道路区間名を組み合わせて前記予測情報格納手段に格納する日種識別子対応予測旅行時間情報格納ステップと、
を有する、
ことを特徴とする渋滞旅行時間予測データベース作成方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の渋滞旅行時間予測データベース作成方法において、
前記日種識別子対応渋滞度合い算出ステップが、
前記交通情報格納手段に格納された渋滞情報である渋滞度合いに基づいて、
道路区間における渋滞度合いを定める道路部分区間ごとに、当該日種識別子に該当する過去の日付の当該時間帯の渋滞度合いの最頻値を算出し、
該最頻値を前記道路区間の将来の前記日種識別子における１日の各時間帯の予測渋滞情報と見做して算出するステップ、
を有することを特徴とする渋滞旅行時間予測データベース作成方法。
【請求項１１】
請求項９に記載の渋滞旅行時間予測データベース作成方法において、
前記日種識別子対応旅行時間算出ステップが、
前記交通情報格納手段に格納された旅行時間情報に基づいて、
道路区間の当該日種識別子に該当する過去における日付の当該時間帯の旅行時間情報の平均値もしくは最頻値もしくは中央値のいずれかを、前記道路区間の将来の前記日種識別子における１日の各時間帯の予測旅行時間情報と見做して算出するステップ、
を有することを特徴とする渋滞旅行時間予測データベース作成方法。
【請求項１２】
請求項９乃至１１のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成方法によって算出し生成された予測渋滞情報と該予測渋滞情報に対応する日種識別子を格納する日種識別子対応渋滞情報格納手段と、
請求項９乃至１１のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成方法によって算出し生成された予測旅行時間情報と該予測旅行時間情報に対応する日種識別子を格納する日種識別子対応旅行時間格納手段と、
請求項９乃至１１のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成方法によって格納された、日種識別子カレンダー情報の日種識別子定義セクションと、
予測対象日付を含む各年月日に前記日種識別子定義セクションで定義された日種識別子を対応づけた情報から成るカレンダーセクションと、
を有する日種識別子カレンダー情報を格納する日種識別子カレンダー情報格納手段と、
を備え、
予測対象の道路区間における将来の渋滞状況である予測渋滞情報および予測旅行時間情報を取得する装置に使用する
予測渋滞旅行時間予測方法であって、
予測対象日付，予測対象時間帯，予測対象道路区間を示す道路区間名を含む検索要求を受け付け、
前記日種識別子カレンダー情報格納手段に格納された日種識別子カレンダー情報から予測する対象日の日種識別子を検索し、
該検索された日種識別子と予測対象の年月日における予測対象時間帯および予測対象の道路区間名の組合せを検索キーとし、
該検索キーに応じた予測渋滞情報を、前記日種識別子対応渋滞情報格納手段に格納された日種識別子に応じた予測渋滞情報から検索し、
さらに、前記検索された日種識別子に応じた予測旅行時間情報を、前記日種識別子対応旅行時間格納手段に格納された日種識別子に応じた予測旅行時間情報から検索する
予測渋滞旅行時間検索ステップ、
を有することを特徴とする渋滞旅行時間予測方法。
【請求項１３】
道路区間ごとに収集蓄積された過去の渋滞状況である渋滞情報および旅行時間情報を格納した交通情報格納手段と、
一つまたは複数の道路区間からなる道路区間グループに対応し、
前記渋滞情報及び旅行時間情報を収集した日付ごとに、当該日付の曜日，平日もしくは休日、季節を示す情報を含む基本日種情報の組合せ、特異な交通状況が発生する期間、のいずれかに応じて一意に定まる日種識別子を定義する日種識別子定義セクションと、
予測対象日付を含む各年月日に前記日種識別子定義セクションで定義された日種識別子を対応づけた情報から成るカレンダーセクションと、を有する日種識別子カレンダー情報を道路区間グループ日種識別子カレンダー情報と見做し、
該道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を格納する道路区間グループ対応日種識カレンダー情報格納手段と、
前記道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を指定する道路区間グループ日種識別子カレンダー名と道路区間名の組合せを格納し、該組合せによって道路区間グループを構成する道路区間グループ対応日種識別子カレンダー名格納手段と、
予測情報を格納する予測情報格納手段と、
を備え、
該過去の渋滞情報および旅行時間情報に基づいて、当該道路区間における将来の渋滞状況に関する予測を行うためのデータを作成する装置に使用する
渋滞旅行時間予測データベース作成方法であって、
前記交通情報格納手段に格納された渋滞情報を、
前記道路区間に対応した道路区間グループ日種識別子カレンダー情報に含まれる特定の日種識別子に該当する基本日種情報を用いて統計的に分析した結果に基づいて、
前記道路区間における渋滞度合いを定める道路部分区間に応じて、特定の日種識別子に対応する１日の各時間帯の渋滞度合いを算出する日種識別子対応渋滞度合い算出ステップと、
前記交通情報格納手段に格納された旅行時間情報を、
前記道路区間に対応した道路区間グループ日種識別子カレンダー情報に含まれる特定の日種識別子に該当する基本日種情報を用いて統計的に分析した結果に基づいて、
前記道路区間の特定の日種識別子に対応する１日の各時間帯の旅行時間情報を算出する日種識別子対応旅行時間算出ステップと、
前記日種識別子対応渋滞度合い算出ステップにて算出された渋滞度合いを、道路区間の将来の当該日種識別子に対応する日付における１日の各時間帯の予測渋滞情報と見做し、前記日種識別子，該予測渋滞情報，前記道路区間名を組み合わせて前記予測情報格納手段に格納する日種識別子対応予測渋滞情報格納ステップと、
前記日種識別子対応旅行時間算出ステップにて算出された旅行時間情報を、道路区間の将来の当該日種識別子に対応する日付における１日の各時間帯の予測旅行時間情報と見做し、該予測旅行時間情報，前記日種識別子，前記道路区間名を組み合わせて前記予測情報格納手段に格納する日種識別子対応予測旅行時間情報格納ステップと、
を有することを特徴とする渋滞旅行時間予測データベース作成方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成方法によって算出し生成された予測渋滞情報と該予測渋滞情報に対応する日種識別子を格納する日種識別子対応渋滞情報格納手段と、
請求項１３に記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成方法によって算出し生成された予測旅行時間情報と該予測旅行時間情報に対応する日種識別子を格納する日種識別子対応旅行時間格納手段と、
請求項１３に記載の渋滞旅行時間予測データベース作成装置によって格納された道路区間グループ対応日種識別子カレンダー情報の日種識別子定義セクションと、
予測対象を含む各年月日に前記日種識別子定義セクションで定義された日種識別子を対応づけた情報から成るカレンダーセクションと、
を有する道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を、
一つまたは複数の道路区間からなる道路区間グループごとに格納して管理する道路区間グループ対応日種識別子カレンダー情報格納手段と、
前記道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を特定する道路区間グループ日種識別子カレンダー名と道路区間名の組合せを格納し、該組合せによって道路区間グループを構成する道路区間グループ日種識別子カレンダー名格納手段と、
を備え、
予測対象の道路区間における将来の渋滞状況である予測渋滞情報および予測旅行時間情報を取得する装置に使用する
予測渋滞旅行時間予測方法であって、
予測対象日付，予測対象時間帯，予測対象道路区間を示す道路区間名を含む検索要求を受け付け、
予測対象となる道路区間の道路区間名に対応する道路区間グループ日種識別子カレンダー名を前記道路区間グループ日種識別子カレンダー名格納手段から検索し、
該検索された道路区間グループ日種識別子カレンダー名から定まる道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を前記道路区間グループ日種識別子カレンダー情報格納手段を用いて特定し、
該特定された道路区間グループ日種識別子カレンダー情報から予測対象となる道路区間の予測対象日の日種識別子を検索し、
該検索された日種識別子と予測対象時間帯および予測対象道路区間名の組合せを検索キーとし、
該検索キーに応じた予測渋滞情報を、前記日種識別子対応渋滞情報格納手段に格納された日種識別子に応じた予測渋滞情報から検索し、
前記検索された日種識別子に応じた予測旅行時間情報を、前記日種識別子対応旅行時間格納手段に格納された日種識別子に応じた予測旅行時間情報を検索する
道路区間グループ対応予測渋旅行時間検索ステップ、
を有することを特徴とする渋滞旅行時間予測方法。
【請求項１５】
請求項１乃至４，６のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測データベース作成装置における各手段を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴とする渋滞旅行時間予測データベース作成プログラム。
【請求項１６】
請求項５または７に記載の渋滞旅行時間予測装置における各手段を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴とする渋滞旅行時間予測プログラム。
【請求項１７】
請求項１乃至４，６のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測データベース作成装置における各手段を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【請求項１８】
請求項５または７に記載の渋滞旅行時間予測装置における各手段を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路区間ごとに蓄積された交通情報に基づいた交通情報予測技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から知られている基本的な日種情報（例えば、曜日や平日もしくは休日、五十日（ごとうび）、さらには年末年始期間、お盆休み、ゴールデンウィーク等の大型連休期間）への対応を考慮した交通情報の予測方法には、幾つか提案されている交通情報予測方法（例えば、特許文献１参照）がある。
【０００３】
前記交通情報予測方法は、過去の交通情報に対して道路名，時刻，日付，曜日などの検索のキーとなる情報を付加した上で全て記憶し、予測情報の提供要求に際しては、特定の道路の特定の日時の予測交通情報として、当該道路の予測対象日時の条件に合致した、あるいは、一番近い過去の交通情報を検索提示するというものである。
【０００４】
なお、交通情報予測方法に関する関連技術として、各道路区間における渋滞区間に関する定義（例えば、特許文献２参照）などが、知られている。
【特許文献１】特開２００１−１１８１８８号公報（段落［００１２］〜［００１９］等）。
【特許文献２】特開２００４−１６４３７３号公報（段落［００３５］〜［００３７］等）。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の交通情報予測方法では、過去の交通情報を全て記憶する大容量の情報記憶手段を必要とする。さらに、予測情報の算出では、予測要求発生時点で大規模な過去交通情報の中から予測条件に合致、あるいは、類似する事例を逐次検索するため、予測情報の算出に非常に長い処理時間が必要となる。このため、例えば記憶容量や演算処理能力が限られたカーナビ装置などへ実装することは事実上困難であった。
【０００６】
本発明は、前記課題に基づいてなされたものであって、曜日や平日もしくは休日などの日種情報を加味した精度の高い予測交通情報を作成する渋滞旅行時間予測データベース作成装置，渋滞旅行時間予測データベース作成方法，その方法を実装した渋滞旅行時間予測データベース作成プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体、前記作成された予測交通情報を使って交通情報を高速に予測する渋滞旅行時間予測装置，渋滞旅行時間予測方法，その方法を実装した渋滞旅行時間予測プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題の解決を図るために、請求項１記載の発明は、道路区間ごとに収集蓄積された過去の渋滞状況である渋滞情報および旅行時間情報を含む交通情報を格納した交通情報格納手段を備え、該過去の渋滞情報および旅行時間情報に基づいて、当該道路区間における将来の渋滞状況に関する予測を行うためのデータを作成する渋滞旅行時間予測データベース作成装置であって、前記渋滞情報及び旅行時間情報を収集した日付ごとに、当該日付の曜日，平日もしくは休日，季節を示す情報を含む基本日種情報の組合せ、特異な交通状況が発生する期間、のいずれかに応じて一意に定まる日種識別子を定義する日種識別子定義セクションと、特定の年月日に前記日種識別子定義セクションで定義された日種識別子を対応づけた情報から成るカレンダーセクションと、を有する日種識別子カレンダー情報を格納する日種識別子カレンダー情報格納手段と、前記交通情報格納手段から交通情報を取得して該交通情報を分析し、該分析された結果に基づいて前記日種識別子カレンダー情報格納手段に格納された日種識別子に対応する予測交通情報を算出し生成する予測情報算出生成手段と、前記生成された予測交通情報，前記日種識別子，前記道路区間を示す道路区間名を組み合わせて格納する予測情報格納手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
請求項２記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記予測情報算出生成手段が、前記交通情報格納手段に格納された渋滞情報を前記基本日種情報を含めて統計的に分析した結果に基づいて、前記道路区間における渋滞度合いを定める道路部分区間に応じて、特定の日種識別子に対応する１日の各時間帯の渋滞度合いを算出し生成する日種識別子対応渋滞度合い算出手段と、前記交通情報格納手段に格納された旅行時間情報を前記基本日種情報を含めて統計的に分析した結果に基づいて、前記道路区間の特定の日種識別子に対応する１日の各時間帯の旅行時間情報を算出し生成する日種識別子対応旅行時間算出手段と、を備え、前記予測情報格納手段が、前記日種識別子対応渋滞度合い算出手段にて算出された渋滞度合いを、道路区間の将来の当該日種識別子に対応する日付における１日の各時間帯の予測渋滞情報と見做し、前記日種識別子，該予測渋滞情報，前記道路区間名を組み合わせて格納する日種識別子対応渋滞情報格納手段と、前記日種識別子対応旅行時間算出手段にて算出された旅行時間情報を、道路区間の将来の当該日種識別子に対応する日付における１日の各時間帯の予測旅行時間情報と見做し、該予測旅行時間情報，前記日種識別子，前記道路区間名を組み合わせて格納する日種識別子対応旅行時間格納手段と、を備える、ことを特徴とする。
【０００９】
請求項３記載の発明は、請求項２に記載の発明において、前記日種識別子対応渋滞度合い算出手段が、前記交通情報格納手段に格納された渋滞情報である渋滞度合いに基づいて、道路区間における渋滞度合いを定める道路部分区間ごとに、当該日種識別子に該当する過去の日付の当該時間帯の渋滞度合いの最頻値を算出し、該最頻値を前記道路区間の将来の前記日種識別子における１日の各時間帯の予測渋滞情報と見做して算出する手段、を備えることを特徴とする。
【００１０】
請求項４記載の発明は、請求項２に記載の発明において、前記日種識別子対応旅行時間算出手段が、前記交通情報格納手段に格納された旅行時間情報に基づいて、道路区間の当該日種識別子に該当する過去における日付の当該時間帯の旅行時間情報の平均値もしくは最頻値もしくは中央値のいずれかを、前記道路区間の将来の前記日種識別子における１日の各時間帯の予測旅行時間情報と見做して算出する手段、を備えることを特徴とする。
【００１１】
請求項５記載の発明は、請求項２乃至４のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成装置によって算出し生成された予測渋滞情報と該予測渋滞情報に対応する日種識別子を格納する日種識別子対応渋滞情報格納手段と、請求項２乃至４のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成装置によって算出し生成された予測旅行時間情報と該予測旅行時間情報に対応する日種識別子を格納する日種識別子対応旅行時間格納手段と、請求項２乃至４のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成装置によって格納された、日種識別子カレンダー情報の日種識別子定義セクションと、予測対象日付を含む各年月日に前記日種識別子定義セクションで定義された日種識別子を対応づけた情報から成るカレンダーセクションと、を有する日種識別子カレンダー情報を格納する日種識別子カレンダー情報格納手段と、を備え、予測対象の道路区間における将来の渋滞状況である予測渋滞情報および予測旅行時間情報を取得する予測渋滞旅行時間予測装置であって、予測対象日付，予測対象時間帯，予測対象道路区間を示す道路区間名を含む検索要求を受け付け、前記日種識別子カレンダー情報格納手段に格納された日種識別子カレンダー情報から予測する対象日の日種識別子を検索し、該検索された日種識別子と予測対象の年月日における予測対象時間帯および予測対象の道路区間名の組合せを検索キーとし、該検索キーに応じた予測渋滞情報を、前記日種識別子対応渋滞情報格納手段に格納された日種識別子に応じた予測渋滞情報から検索し、さらに、前記検索された日種識別子に応じた予測旅行時間情報を、前記日種識別子対応旅行時間格納手段に格納された日種識別子に応じた予測旅行時間情報から検索する予測渋滞旅行時間検索手段、を備えることを特徴とする。
【００１２】
請求項６記載の発明は、請求項２乃至４のいずれかに記載の発明において、一つまたは複数の道路区間からなる道路区間グループに対応した日種識別子カレンダー情報を道路区間グループ日種識別子カレンダー情報と見做し、該道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を格納する道路区間グループ対応日種識カレンダー情報格納手段と、前記道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を指定する道路区間グループ日種識別子カレンダー名と道路区間名の組合せを格納し、該組合せによって道路区間グループを構成する道路区間グループ対応日種識別子カレンダー名格納手段と、を備え、前記日種識別子対応渋滞度合い算出手段が、前記道路区間に対応した道路区間グループ日種識別子カレンダー情報に含まれる特定の日種識別子に該当する基本日種情報を用いて、該道路区間の特定の日種識別子に対応した１日の各時間帯の道路部分区間ごとの渋滞度合いを算出する手段と、を備え、前記日種識別子対応旅行時間算出手段が、前記道路区間に対応した道路区間グループ日種識別子カレンダー情報に含まれる特定の日種識別子に該当する基本日種情報を用いて、該道路区間の特定の日種識別子に対応した１日の各時間帯の道路部分区間ごとの旅行時間情報を算出する手段、を備える、ことを特徴とする。
【００１３】
請求項７記載の発明は、請求項５に記載の発明において、請求項６に記載の渋滞旅行時間予測データベース作成装置によって格納された道路区間グループ対応日種識別子カレンダー情報の日種識別子定義セクションと、予測対象を含む各年月日に前記日種識別子定義セクションで定義された日種識別子を対応づけた情報から成るカレンダーセクションと、を有する道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を、一つまたは複数の道路区間からなる道路区間グループごとに格納して管理する道路区間グループ対応日種識別子カレンダー情報格納手段と、前記道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を特定する道路区間グループ日種識別子カレンダー名と道路区間名の組合せを格納し、該組合せによって道路区間グループを構成する道路区間グループ日種識別子カレンダー名格納手段と、予測対象日付，予測対象時間帯，予測対象道路区間を示す道路区間名を含む検索要求を受け付け、予測対象となる道路区間の道路区間名に対応する道路区間グループ日種識別子カレンダー名を前記道路区間グループ日種識別子カレンダー名格納手段から検索し、該検索された道路区間グループ日種識別子カレンダー名から定まる道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を前記道路区間グループ日種識別子カレンダー情報格納手段を用いて特定し、該特定された道路区間グループ日種識別子カレンダー情報から予測対象となる道路区間の予測対象日の日種識別子を検索し、該検索された日種識別子と予測対象時間帯および予測対象道路区間名の組合せを検索キーとし、該検索キーに応じた予測渋滞情報を、前記日種識別子対応渋滞情報格納手段に格納された日種識別子に応じた予測渋滞情報から検索し、前記検索された日種識別子に応じた予測旅行時間情報を、前記日種識別子対応旅行時間格納手段に格納された日種識別子に応じた予測旅行時間情報を検索する道路区間グループ対応予測渋旅行時間検索手段と、を備えることを特徴とする。
【００１４】
請求項８記載の発明は、道路区間ごとに収集蓄積された過去の渋滞状況である渋滞情報および旅行時間情報を含む交通情報を格納した交通情報格納手段と、前記渋滞情報及び旅行時間情報を収集した日付ごとに、当該日付の曜日，平日もしくは休日，季節を示す情報を含む基本日種情報の組合せ、特異な交通状況が発生する期間、のいずれかに応じて一意に定まる日種識別子を定義する日種識別子定義セクションと、特定の年月日に前記日種識別子定義セクションで定義された日種識別子を対応づけた情報から成るカレンダーセクションと、を有する日種識別子カレンダー情報を格納した日種識別子カレンダー情報格納手段と、予測情報を格納する予測情報格納手段と、を備え、該過去の渋滞情報および旅行時間情報に基づいて、当該道路区間における将来の渋滞状況に関する予測を行うためのデータを作成する装置に使用する渋滞旅行時間予測データベース作成方法であって、前記交通情報格納手段から交通情報を取得して該交通情報を分析し、該分析された結果に基づいて前記日種識別子カレンダー情報格納手段に格納された日種識別子に対応する予測交通情報を算出し生成する予測情報算出生成ステップと、前記生成された予測交通情報，前記日種識別子，前記道路区間を示す道路区間名を組み合わせて格納する予測情報格納ステップと、を有することを特徴とする。
【００１５】
請求項９記載の発明は、請求項８に記載の発明において、前記予測情報算出生成ステップが、前記交通情報格納手段に格納された渋滞情報を前記基本日種情報を含めて統計的に分析した結果に基づいて、前記道路区間における渋滞度合いを定める道路部分区間に応じて、特定の日種識別子に対応する１日の各時間帯の渋滞度合いを算出する日種識別子対応渋滞度合い算出ステップと、前記交通情報格納手段に格納された旅行時間情報を前記基本日種情報を含めて統計的に分析した結果に基づいて、前記道路区間の特定の日種識別子に対応する１日の各時間帯の旅行時間情報を算出する日種識別子対応旅行時間算出ステップと、を有し、前記予測情報格納ステップが、前記日種識別子対応渋滞度合い算出ステップにて算出された渋滞度合いを、道路区間の将来の当該日種識別子に対応する日付における１日の各時間帯の予測渋滞情報と見做し、前記日種識別子，該予測渋滞情報，前記道路区間名を組み合わせて前記予測情報格納手段に格納する日種識別子対応予測渋滞情報格納ステップと、前記日種識別子対応旅行時間算出ステップにて算出された旅行時間情報を、道路区間の将来の当該日種識別子に対応する日付における１日の各時間帯の予測旅行時間情報と見做し、該予測旅行時間情報，前記日種識別子，前記道路区間名を組み合わせて前記予測情報格納手段に格納する日種識別子対応予測旅行時間情報格納ステップと、を有する、ことを特徴とする。
【００１６】
請求項１０記載の発明は、請求項９に記載の発明において、前記日種識別子対応渋滞度合い算出ステップが、前記交通情報格納手段に格納された渋滞情報である渋滞度合いに基づいて、道路区間における渋滞度合いを定める道路部分区間ごとに、当該日種識別子に該当する過去の日付の当該時間帯の渋滞度合いの最頻値を算出し、該最頻値を前記道路区間の将来の前記日種識別子における１日の各時間帯の予測渋滞情報と見做して算出するステップ、を有することを特徴とする。
【００１７】
請求項１１記載の発明は、請求項９に記載の発明において、前記日種識別子対応旅行時間算出ステップが、前記交通情報格納手段に格納された旅行時間情報に基づいて、道路区間の当該日種識別子に該当する過去における日付の当該時間帯の旅行時間情報の平均値もしくは最頻値もしくは中央値のいずれかを、前記道路区間の将来の前記日種識別子における１日の各時間帯の予測旅行時間情報と見做して算出するステップ、を有することを特徴とする。
【００１８】
請求項１２記載の発明は、請求項９乃至１１のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成方法によって算出し生成された予測渋滞情報と該予測渋滞情報に対応する日種識別子を格納する日種識別子対応渋滞情報格納手段と、請求項９乃至１１のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成方法によって算出し生成された予測旅行時間情報と該予測旅行時間情報に対応する日種識別子を格納する日種識別子対応旅行時間格納手段と、請求項９乃至１１のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成方法によって格納された、日種識別子カレンダー情報の日種識別子定義セクションと、予測対象日付を含む各年月日に前記日種識別子定義セクションで定義された日種識別子を対応づけた情報から成るカレンダーセクションと、を有する日種識別子カレンダー情報を格納する日種識別子カレンダー情報格納手段と、を備え、予測対象の道路区間における将来の渋滞状況である予測渋滞情報および予測旅行時間情報を取得する装置に使用する予測渋滞旅行時間予測方法であって、予測対象日付，予測対象時間帯，予測対象道路区間を示す道路区間名を含む検索要求を受け付け、前記日種識別子カレンダー情報格納手段に格納された日種識別子カレンダー情報から予測する対象日の日種識別子を検索し、該検索された日種識別子と予測対象の年月日における予測対象時間帯および予測対象の道路区間名の組合せを検索キーとし、該検索キーに応じた予測渋滞情報を、前記日種識別子対応渋滞情報格納手段に格納された日種識別子に応じた予測渋滞情報から検索し、さらに、前記検索された日種識別子に応じた予測旅行時間情報を、前記日種識別子対応旅行時間格納手段に格納された日種識別子に応じた予測旅行時間情報から検索する予測渋滞旅行時間検索ステップ、を有することを特徴とする。
【００１９】
請求項１３記載の発明は、道路区間ごとに収集蓄積された過去の渋滞状況である渋滞情報および旅行時間情報を格納した交通情報格納手段と、一つまたは複数の道路区間からなる道路区間グループに対応し、前記渋滞情報及び旅行時間情報を収集した日付ごとに、当該日付の曜日，平日もしくは休日、季節を示す情報を含む基本日種情報の組合せ、特異な交通状況が発生する期間、のいずれかに応じて一意に定まる日種識別子を定義する日種識別子定義セクションと、予測対象日付を含む各年月日に前記日種識別子定義セクションで定義された日種識別子を対応づけた情報から成るカレンダーセクションと、を有する日種識別子カレンダー情報を道路区間グループ日種識別子カレンダー情報と見做し、該道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を格納する道路区間グループ対応日種識カレンダー情報格納手段と、前記道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を指定する道路区間グループ日種識別子カレンダー名と道路区間名の組合せを格納し、該組合せによって道路区間グループを構成する道路区間グループ対応日種識別子カレンダー名格納手段と、予測情報を格納する予測情報格納手段と、を備え、該過去の渋滞情報および旅行時間情報に基づいて、当該道路区間における将来の渋滞状況に関する予測を行うためのデータを作成する装置に使用する渋滞旅行時間予測データベース作成方法であって、前記交通情報格納手段に格納された渋滞情報を、前記道路区間に対応した道路区間グループ日種識別子カレンダー情報に含まれる特定の日種識別子に該当する基本日種情報を用いて統計的に分析した結果に基づいて、前記道路区間における渋滞度合いを定める道路部分区間に応じて、特定の日種識別子に対応する１日の各時間帯の渋滞度合いを算出する日種識別子対応渋滞度合い算出ステップと、前記交通情報格納手段に格納された旅行時間情報を、前記道路区間に対応した道路区間グループ日種識別子カレンダー情報に含まれる特定の日種識別子に該当する基本日種情報を用いて統計的に分析した結果に基づいて、前記道路区間の特定の日種識別子に対応する１日の各時間帯の旅行時間情報を算出する日種識別子対応旅行時間算出ステップと、前記日種識別子対応渋滞度合い算出ステップにて算出された渋滞度合いを、道路区間の将来の当該日種識別子に対応する日付における１日の各時間帯の予測渋滞情報と見做し、前記日種識別子，該予測渋滞情報，前記道路区間名を組み合わせて前記予測情報格納手段に格納する日種識別子対応予測渋滞情報格納ステップと、前記日種識別子対応旅行時間算出ステップにて算出された旅行時間情報を、道路区間の将来の当該日種識別子に対応する日付における１日の各時間帯の予測旅行時間情報と見做し、該予測旅行時間情報，前記日種識別子，前記道路区間名を組み合わせて前記予測情報格納手段に格納する日種識別子対応予測旅行時間情報格納ステップと、を有することを特徴とする。
【００２０】
請求項１４記載の発明は、請求項１３に記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成方法によって算出し生成された予測渋滞情報と該予測渋滞情報に対応する日種識別子を格納する日種識別子対応渋滞情報格納手段と、請求項１３に記載の渋滞旅行時間予測用データベース生成方法によって算出し生成された予測旅行時間情報と該予測旅行時間情報に対応する日種識別子を格納する日種識別子対応旅行時間格納手段と、請求項１３に記載の渋滞旅行時間予測データベース作成装置によって格納された道路区間グループ対応日種識別子カレンダー情報の日種識別子定義セクションと、予測対象を含む各年月日に前記日種識別子定義セクションで定義された日種識別子を対応づけた情報から成るカレンダーセクションと、を有する道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を、一つまたは複数の道路区間からなる道路区間グループごとに格納して管理する道路区間グループ対応日種識別子カレンダー情報格納手段と、前記道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を特定する道路区間グループ日種識別子カレンダー名と道路区間名の組合せを格納し、該組合せによって道路区間グループを構成する道路区間グループ日種識別子カレンダー名格納手段と、を備え、予測対象の道路区間における将来の渋滞状況である予測渋滞情報および予測旅行時間情報を取得する装置に使用する予測渋滞旅行時間予測方法であって、予測対象日付，予測対象時間帯，予測対象道路区間を示す道路区間名を含む検索要求を受け付け、予測対象となる道路区間の道路区間名に対応する道路区間グループ日種識別子カレンダー名を前記道路区間グループ日種識別子カレンダー名格納手段から検索し、該検索された道路区間グループ日種識別子カレンダー名から定まる道路区間グループ日種識別子カレンダー情報を前記道路区間グループ日種識別子カレンダー情報格納手段を用いて特定し、該特定された道路区間グループ日種識別子カレンダー情報から予測対象となる道路区間の予測対象日の日種識別子を検索し、該検索された日種識別子と予測対象時間帯および予測対象道路区間名の組合せを検索キーとし、該検索キーに応じた予測渋滞情報を、前記日種識別子対応渋滞情報格納手段に格納された日種識別子に応じた予測渋滞情報から検索し、前記検索された日種識別子に応じた予測旅行時間情報を、前記日種識別子対応旅行時間格納手段に格納された日種識別子に応じた予測旅行時間情報を検索する道路区間グループ対応予測渋旅行時間検索ステップ、を有することを特徴とする。
【００２１】
請求項１５記載の発明は、渋滞旅行時間予測データベース作成プログラムであって、請求項１乃至４，６のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測データベース作成装置における各手段を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴とする。
【００２２】
請求項１６記載の発明は、渋滞旅行時間予測プログラムであって、請求項５または７に記載の渋滞旅行時間予測装置における各手段を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴とする。
【００２３】
請求項１７記載の発明は、記録媒体であって、請求項１乃至４，６のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測データベース作成装置における各手段を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする。
【００２４】
請求項１８記載の発明は、記録媒体であって、請求項５または７に記載の渋滞旅行時間予測装置における各手段を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする。
【００２５】
前記請求項１，８記載の発明は、基本日種情報と特異な交通状況が発生する期間に応じた日種識別子を使用できる。
【００２６】
前記請求項２，９記載の発明は、日種識別子に応じた予測渋滞情報及び予測旅行時間情報を取得できる。
【００２７】
前記請求項３，１０記載の発明は、渋滞度合いの最頻値を取得できる。
【００２８】
前記請求項４，１１記載の発明は、旅行時間の平均値もしくは最頻値もしくは中央値のいずれかの値を選択できる。
【００２９】
前記請求項５，１２記載の発明は、作成済の予測渋滞情報および予測旅行時間情報を日種識別子に応じて検索できる。
【００３０】
前記請求項６，１３記載の発明は、道路区間グループに対応して予測渋滞情報及び予測旅行情報を取得できる。
【００３１】
前記請求項７，１４記載の発明は、道路区間グループに対応して、作成済の予測渋滞情報および予測旅行時間情報を日種識別子に応じて検索できる。
【００３２】
前記請求項１５記載の発明は、請求項１乃至４，６のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測データベース作成装置における各手段を、コンピュータプログラムとして記載できる。
【００３３】
前記請求項１６記載の発明は、請求項５または７に記載の渋滞旅行時間予測装置における各手段を、コンピュータプログラムとして記載できる。
【００３４】
前記請求項１７記載の発明は、請求項１乃至４，６のいずれかに記載の渋滞旅行時間予測データベース作成装置における各手段を実装したコンピュータプログラムを記録媒体に記録できる。
【００３５】
前記請求項１８記載の発明は、請求項５または７に記載の渋滞旅行時間予測装置における各手段を実装したコンピュータプログラムを記録媒体に記録できる。
【００３６】
なお、請求項１に記載の発明における予測情報算出生成手段を詳細に説明すると、前記予測情報算出生成手段は、前記交通情報格納手段に格納された渋滞情報を前記基本日種情報を含めて統計的に分析した結果に基づいて、前記道路区間における渋滞度合いを定める道路部分区間に応じて、特定の日種識別子に対応する１日の各時間帯の渋滞度合いを算出する日種識別子対応渋滞度合い算出手段のみを備えていても良い。さらに、それに合わせて、前記予測情報格納手段は、前記日種識別子対応渋滞度合い算出手段にて算出された渋滞度合いを、道路区間の将来の当該日種識別子に対応する日付における一日の各時間帯の予測渋滞情報と見做し、前記日種識別子に対応づけて該予測渋滞情報を格納する日種識別子対応渋滞情報格納手段のみを備えていても良い。
【００３７】
また、前記予測情報算出生成手段は、前記交通情報格納手段に格納された旅行時間情報を前記基本日種情報を含めて統計的に分析した結果に基づいて、前記道路区間の特定の日種識別子に対応する１日の各時間帯の旅行時間を算出する日種識別子対応旅行時間算出手段のみを備えていても良い。さらに、それに合わせて、前記予測情報格納手段は、前記日種識別子対応旅行時間算出手段にて算出された旅行時間を、道路区間の将来の当該日種識別子に対応する日付における一日の各時間帯の予測旅行時間情報と見做し、該予測旅行時間情報を前記日種識別子に対応づけて格納する日種識別子対応予測旅行時間情報格納手段のみを備えていても良い。
【発明の効果】
【００３８】
以上示したように請求項１，８の発明によれば、日種識別子に応じた予測交通情報を取得できる。
【００３９】
請求項２，９の発明によれば、日種識別子に応じた予測渋滞情報及び予測旅行時間情報を提供できる。
【００４０】
請求項３，１０の発明によれば、渋滞度合いの最頻値に基づく予測渋滞情報を提供できる。
【００４１】
請求項４，１１の発明によれば、旅行時間の平均値もしくは最頻値もしくは中央値のいずれかの値を有する予測旅行時間情報を提供できる。
【００４２】
請求項５，１２の発明によれば、作成済の予測渋滞情報および予測旅行時間情報を検索することによって、高速に渋滞情報及び旅行時間を予測できる。
【００４３】
請求項６，１３の発明によれば、道路区間グループに対応して予測渋滞情報及び予測旅行時間情報を提供できる。
【００４４】
請求項７，１４の発明によれば、道路区間グループに対応して、作成済の予測渋滞情報および予測旅行時間情報を検索することによって、高速に渋滞情報及び旅行時間を予測できる。
【００４５】
請求項１５の発明によれば、渋滞旅行時間予測データベース作成装置における各手段を実装したコンピュータプログラムを提供できる。
【００４６】
請求項１６の発明によれば、渋滞旅行時間予測装置における各手段を実装したコンピュータプログラムを提供できる。
【００４７】
請求項１７の発明によれば、渋滞旅行時間予測データベース作成装置における各手段を実装したコンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供できる。
【００４８】
請求項１８の発明によれば、渋滞旅行時間予測装置における各手段を実装したコンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供できる。
【００４９】
これらを以って交通情報処理分野に貢献できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５０】
以下、本発明の第１及び第２実施形態を図面等に基づいて詳細に説明する。
【００５１】
［第１実施形態］
第１実施形態における渋滞旅行時間予測データベース作成装置および該渋滞旅行時間予測データベース作成装置で作成された予測データを使用する渋滞旅行時間予測装置を図面等に基づいて詳細に説明する。
【００５２】
なお、第１及び第２実施形態における渋滞旅行時間予測データベース作成装置および渋滞旅行時間予測装置で使用する日種識別子カレンダー情報（例えば、日種識別子過去カレンダー情報，日種識別子将来カレンダー情報）は、過去，現在，将来の全ての日付に対する日種識別子を定義した日種識別子カレンダー情報を使用するものとして構成し、かつ、渋滞の予測と旅行時間の予測を両方とも実行する構成である。
【００５３】
また、第１乃至第２実施形態で取り扱う渋滞旅行時間情報は、財団法人日本道路交通情報センター（ＪＡＲＴＩＣ（Ｊａｐａｎ  Ｒｏａｄ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｃｅｎｔｅｒ））および財団法人道路交通情報通信システムセンター（ＶＩＣＳ（登録商標）（Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ））センター）が提供するＶＩＣＳ（登録商標）交通情報を対象とした。
【００５４】
第１及び第２実施形態における渋滞旅行時間予測データベース作成装置は、各手段を制御する制御手段（例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ））を備えていても良い。第１及び第２実施形態における渋滞旅行時間予測装置は、各手段を制御する制御手段（例えば、ＣＰＵ）を備えていても良い。
【００５５】
第１及び第２実施形態における渋滞旅行時間予測データベース作成装置の各格納手段は、各情報を格納するための一般的な記憶装置（例えば、メモリやハードディスク装置）を含んでいても良い。第１及び第２実施形態における渋滞旅行時間予測装置の各格納手段は、各情報を格納するため一般的な記憶装置を含んでいても良い。
【００５６】
第１実施形態における渋滞旅行時間予測データベース作成装置の全体構成を図１に基づいて説明する。
【００５７】
図１中の符号１は、渋滞旅行時間を予測するためのデータ（データベースデータ）を作成する渋滞旅行時間予測データベース作成装置本体、符号１１１は過去の交通情報（渋滞情報および旅行時間情報）を蓄積した過去の交通情報格納手段、符号１０１は過去，現在，将来の全ての日付に対する日種識別子を定義した日種識別子カレンダー情報を格納した日種識別子カレンダー情報格納手段である。例えば、日種識別子カレンダー情報格納手段１１１は、渋滞情報および旅行時間情報を収集した過去の日付ごとに、当該日付の曜日、平日もしくは休日や五十日に該当するか否か，季節（春夏秋冬），大型連休（即ち、年末年始，盆休み，ゴールデンウィークなどの特異な交通状況が発生する期間）に該当するか否か、などの基本日種情報の組合せで一意に定まる日種識別子をカレンダーの各日付に対応させた日種識別子カレンダー情報を格納する。前記日種識別子とは、例えば、１１＝春（３〜５月）の平日の月曜日、８２＝年末年始前半、などである。
【００５８】
符号１０２および１０３は、過去の交通情報格納手段１１１に格納された過去の渋滞情報および旅行時間情報から、日種識別子カレンダー情報格納手段１０１に格納された日種識別子と日種識別子に定義された基本日種情報（曜日、平日もしくは休日など）を参照して統計的に分析した結果に基づき、日種識別子に対応した日付の一日の時間帯の渋滞度合いを算出する日種識別子対応渋滞度合い算出手段および旅行時間を算出する日種識別子対応旅行時間算出手段である。
【００５９】
符号１０４および１０５は、日種識別子対応渋滞度合い算出手段１０２および日種識別子対応旅行時間算出手段１０３で算出された日種識別子に対応した日付の一日の時間帯の渋滞度合い（予測渋滞情報）および旅行時間（予測旅行時間情報）をそれぞれ格納する日種識別子対応渋滞度合い（渋滞情報）格納手段および日種識別子対応旅行時間格納手段である。
【００６０】
図１中の過去の交通情報格納手段１１１に蓄積された、道路区間ごとの渋滞情報および旅行時間情報を図２に基づいて説明する。なお、図２は、道路区間ごとの過去の渋滞情報および旅行時間情報の一例である。
【００６１】
図２中の道路区間ごとの渋滞情報および旅行時間情報Ｔｊ１１〜Ｔｊ１３では、渋滞情報および旅行時間情報は道路区間ごとに情報が観測された時間情報（年月日および時刻）を付与されて記録されるものとする。また、渋滞情報は、当該道路区間において渋滞の度合いが定義されている渋滞区間ごとに観測時点の渋滞度を示す数値（例えば、図２中では、渋滞度を３段階の数値で、０＝渋滞無し、１＝混雑、２＝渋滞という数値）を記録するものとする。各道路区間における渋滞区間は、特許文献２に記載されているように、各道路区間について一定の期間の各時刻における渋滞情報を調べ、各時刻における渋滞区間の先頭および末尾として出現する当該道路区間上の地点を、当該道路区間の終点から始点に向かって並べた地点で区切られた区間を渋滞定義区間とした。なお、前記渋滞区間は、道路区間における部分的な区間（道路部分区間）である。
【００６２】
図１中の日種識別子カレンダー情報格納手段１０１に記録された日種識別子カレンダー情報の一例を図３に基づいて説明する。図３中の日種識別子カレンダー３０１は、各日種識別子の基本日種情報（曜日、季節、平日もしくは休日など）を定義する日種識別子定義セクションＳｃ１１と、過去，現在，将来の各日付が該当する日種識別子を記述したカレンダーセクションＳｃ１２とからなる構成とした。
【００６３】
前記日種識別子定義セクションＳｃ１１にある「３０：秋／平日／月曜日」は秋（９月〜１１月）の平日（祝祭日および振替え休日でない）月曜日を示す定義である。なお、“／”（スラッシュ）は、日種識別子定義セクションにおける区切り記号である。
【００６４】
前記カレンダーセクションＳｃ１２は、一行に一月分の各日付の日種識別子が記述されており、各行の先頭は年月を示し、“：”（コロン）の区切りの後に当該月の一日から月末まで１日毎の日種識別子が“，”（カンマ）で区切られて並べられている。日種識別子の並び順が、その月の日にちを表す。例えば、符号ｄ１１で示される日種識別子は、２００６年３月１日で「春／平日／水曜日」となるため「１２」になる。符号ｄ１２〜ｄ１７で示される日種識別子も、前記のように解釈する。
【００６５】
図１中の日種識別子対応渋滞度合い格納手段１０４および日種識別子対応旅行時間格納手段１０５に格納された日種識別子に対応する一日の各時刻における渋滞度合いおよび旅行時間の情報の記録イメージを図４に基づいて説明する。
【００６６】
渋滞旅行時間予測データベース作成においては、まず、旅行時間は、図１中の日種識別子対応旅行時間算出手段１０３が、過去の交通情報格納手段１１１から過去の旅行時間情報を逐次検索する。次に、検索された当該過去の旅行時間情報の日付に該当する日種識別子と基本日種情報を日種識別子カレンダー情報格納手段１０１から日付をキー（検索キー）に検索する。そして、道路区間の特定日種識別子を同じくする日付の同一時間帯の旅行時間情報について統計的分析を行い、道路区間ごと，日種識別子ごと，時間帯ごとの旅行時間を算出し、該算出された旅行時間を日種識別子対応旅行時間格納手段１０５によって格納する。例えば、前記算出された旅行時間（予測旅行時間情報）は、図４中の渋滞度合いおよび旅行時間の情報Ｔｊ２１〜Ｔｊ２３における第３カラムのように格納される。
【００６７】
例えば、図１中の日種識別子対応旅行時間算出手段１０３が、当該道路区間の特定の日種識別子における１日の各時間帯の旅行時間として、当該道路区間の当該日種識別子に該当する過去の日付の当該時間帯の旅行時間の平均値もしくは最頻値もしくは中央値を、当該道路区間の当該時間帯の旅行時間として算出する。
【００６８】
また、具体的な道路区間ごと，日種識別子ごと，時間帯ごとの旅行時間の算出方法としては、同一の日種識別子の日付の道路区間ごと，時間帯ごとの旅行時間の平均値もしくは最頻値もしくは中央値を算出する様にできるが、算出方法としてこれに限るものではない。
【００６９】
また、渋滞度合いは、旅行時間と同様に、図１中の日種識別子対応渋滞度合い算出手段１０２が、過去の交通情報格納手段１１１から過去の渋滞情報を逐次検索する。次に、その逐次検索された当該過去の渋滞情報の日付に該当する日種識別子と基本日種情報を日種識別子カレンダー情報格納手段１０１から日付をキーに検索する。そして、道路区間の特定日種識別子を同じくする日付の同一時間帯の渋滞情報について統計的分析を行い、道路区間ごと，日種識別子ごと，時間帯ごとの渋滞度合いを算出し、該算出された渋滞度合いを日種識別子対応渋滞度合い格納手段１０４によって格納する。前記算出された渋滞度合い（予測渋滞情報）は、図４中の渋滞度合いおよび旅行時間の情報Ｔｊ２１〜Ｔｊ２３における第４以降のカラムのように格納される。
【００７０】
例えば、図１中の日種識別子対応渋滞度合い算出手段１０２が、当該道路区間の特定の日種識別子における１日の各時間帯の渋滞状況として、当該道路区間における渋滞度合いを定める道路部分区間ごとに、当該日種識別子に該当する過去の日付の当該時間帯の渋滞度合いの最頻値を、当該道路部分区間の当該時間帯の渋滞度合いとして算出する。
【００７１】
また、具体的な道路区間ごと，日種識別子ごと，時間帯ごとの渋滞度合いの算出方法としては、同一の日種識別子の日付の道路区間ごと，時間帯ごとの渋滞度合いの最頻値を算出する様にできるが、算出方法としてこれに限るものではない。
【００７２】
第１実施形態における渋滞旅行時間予測装置の全体構成を図５に基づいて説明する。図５中の符号５は渋滞旅行時間予測装置本体、符号５０１は過去，現在，将来の全ての日付に対する日種識別子を定義した日種識別子カレンダー情報を格納した日種識別子カレンダー情報格納手段である。
【００７３】
符号５０４および５０５は、図１中の渋滞旅行時間予測データベース作成装置１で作成された日種識別子に対応した日付の一日の時間帯の渋滞度合いを格納する日種識別子対応渋滞度合い格納手段および旅行時間を格納する日種識別子対応旅行時間格納手段である。
【００７４】
符号５０２は、外部（例えば、通信回線やキーボードを含むユーザーインターフェースス装置）からの予測渋滞および予測旅行時間の検索要求（予測対象日付，予測対象時刻（もしくは予測対象時間帯），予測対象道路区間を示す道路区間名を含む検索要求）を受付け、日種識別子カレンダー情報格納手段５０１に格納された日種識別子を参照して、日種識別子に対応した日付の一日の時間帯の渋滞度合いおよび旅行時間を日種識別子対応渋滞度合い格納手段５０４，日種識別子対応旅行時間格納手段５０５から検索する予測渋滞旅行時間検索手段である。なお、前記道路区間名は、メッシュ番号，リンク区分，リンク番号から構成される。
【００７５】
渋滞旅行時間の予測にあたっては、予測対象道路区間名と予測対象日時を指定した予測情報の検索要求を図５中の予測渋滞旅行時間情報検索手段５０２が受け付けると、予測渋滞旅行時間情報検索手段５０２は予測対象日時にある日付をキーに予測対象日付の日種識別子を日種識別子カレンダー情報格納手段５０１から検索する。そして、次のステップとして予測対象道路区間と予測対象日の日種識別子と予測対象時刻（もしくは予測対象時間帯）をキーに、日種識別子対応渋滞度合い格納手段５０４および日種識別子対応旅行時間格納手段５０５、または、日種識別子対応渋滞度合い格納手段５０４もしくは日種識別子対応旅行時間格納手段５０５を検索し、当該道路区間および当該時刻の日種識別子に応じた旅行時間情報（日種識別子対応渋滞旅行時間情報）を得て、これを予測渋滞旅行時間情報として予測要求元へ応答する。
【００７６】
以上のように、第１実施形態における渋滞旅行時間予測データベース作成装置のように日種識別子をキーに曜日や平日もしくは休日などの基本日種情報を加味した渋滞旅行時間予測（結果）データベースを作成しておくことによって、渋滞旅行時間の予測処理を第１実施形態における渋滞旅行時間予測装置のように、２ステップのデータ検索のみで実行出来るため、カーナビゲーション装置のような演算処理能力の限られた装置でも、日種情報を加味した渋滞旅行時間の予測処理が可能となる。
【００７７】
［第２実施形態］
第２実施形態における渋滞旅行時間予測データベース作成装置および該渋滞旅行時間予測データベース作成装置で作成された予測データを使用する渋滞旅行時間予測装置を図面等に基づいて詳細に説明する。
【００７８】
第２実施形態における渋滞旅行時間予測データベース作成装置の全体構成を図６に基づいて説明する。図６中の符号６は渋滞旅行時間を予測するためのデータ（データベースデータ）を作成する渋滞旅行時間予測データベース作成装置本体、符号６１１は過去の渋滞情報および旅行時間情報を蓄積した過去の交通情報格納手段、符号６０１は過去，現在，道路区間（あるいは道路区間郡あるいは道路区間グループ）に対応させた日種識別子カレンダー情報（道路区間グループ日種識別子カレンダー情報；将来の全ての日付に対する日種識別子を定義した日種識別子カレンダー情報）を格納した道路区間対応（道路区間グループ）日種識別子カレンダー情報格納手段、符号６０６は各道路区間に対応する道路区間対応（道路区間グループ）日種識別子カレンダー情報に対応する名前を記録した道路区間対応（道路区間グループ）日種識別子カレンダー名格納手段である。
【００７９】
符号６０２および６０３は、道路区間対応日種識別子カレンダー情報格納手段６１１に格納された各道路区間の過去の渋滞情報および旅行時間情報，道路区間対応日種識別子カレンダー名格納手段６０６に記録された当該道路に対応した道路区間対応日種識別子カレンダー名に基づき、道路区間対応日種識別子カレンダー情報格納手段６０１に格納された当該道路に対応した日種識別子と該日種識別子に定義された基本日種情報(曜日、平日もしくは休日など)を参照して、当該道路区間の日種識別子に対応した日付の一日の時間帯の渋滞度合いを算出する日種識別子対応渋滞度合い算出手段および旅行時間を算出する日種識別子対応旅行時間算出手段である。
【００８０】
符号６０４および６０５は、日種識別子対応渋滞度合い算出手段６０２で算出された日種識別子に対応した日付の一日の時間帯の渋滞度合いを格納する日種識別子対応渋滞度合い（渋滞情報）格納手段および日種識別子対応旅行時間算出手段６０３で算出された旅行時間を格納する日種識別子対応旅行時間格納手段である。
【００８１】
図６中の道路区間対応日種識別子カレンダー情報格納手段６０１に記録された道路区間対応日種識別子カレンダー情報の一例を図７に基づいて説明する。図７中の道路区間対応日種識別子カレンダーＡ  ７０１及びＢ  ７０２は、各日種識別子の基本日種情報（曜日、季節、平日もしくは休日など）を定義する日種識別子定義セクションＳｃ２１と、過去，現在，将来の各日付が該当する日種識別子を記述したカレンダーセクションＳｃ２２と、からなる構成とした。
【００８２】
前記日種識別子定義セクションＳｃ２１における「３０：秋／平日／月曜日」は、秋（９月〜１１月）の平日（祝祭日および振替え休日でない）月曜日を示す。なお、“／”（スラッシュ）は、日種識別子定義セクションにおける区切り記号である。
【００８３】
前記カレンダーセクションＳｃ２２が、一行に一月分の各日付の日種識別子が記述されており、各行の先頭は年月を示し、“：”（コロン）の区切りの後に当該月の一日から月末まで１日毎の日種識別子が“，”（カンマ）で区切られて並べられている形式は図３に示した日種識別子カレンダー情報Ｓｃ１２と同じである。異なる点は、道路区間対応日種識別子カレンダーＡ  ７０１およびＢ  ７０２の日種識別子定義セクションＳｃ２１に記載された「９１：三浦海岸花火大会」，「９２：浦賀みなと祭り」といった、特定の道路区間および道路区間郡に固有の日種識別子（例えば、図７中の道路区間固有日種識別子Ｄｋ２）が定義されている点と、各カレンダーセクションに、道路区間固有日種識別子（例えば、図７中の符号ｄ２８で示される日種識別子）が設定されている日付がある点である。また、図７中の道路区間固有日種識別子Ｄｋ２以外の日種識別子（例えば、日種識別子カレンダー情報Ｓｃ１２における日種識別子）は、道路区間共通日種識別子Ｄｋ１として区別できる。
【００８４】
図６中の道路区間対応日種識別子カレンダー名格納手段６０６に記録された道路区間対応日種識別子カレンダー名情報と、図６中の道路区間対応日種識別子カレンダー情報格納手段６０１に記録された道路区間対応日種識別子カレンダー情報と、の対応関係の一例を図８に基づいて説明する。道路区間対応日種識別子カレンダーは、各道路区間一つ一つに必要なのではなく、同一の道路区間固有日種識別子を共有する道路区間郡（道路区間グループ）ごとに一つあればよい。即ち、道路区間名と道路区間対応日種識別子カレンダー名の対応表（組合せ表）によって、道路区間郡（あるいは、道路区間グループ）を定義し構成する。例えば、図８中の道路区間名と道路区間対応日種識別子カレンダー名対応表８０１では、道路区間名「５３３９０４，２，１２８」，「５３３９０４，２，１２９」，「５３３９０４，２，１３０」が道路区間対応日種識別子カレンダーＡ  ８２１に対応し、道路区間名「５３３９０５，２，３５」は道路区間対応日種識別子カレンダーＢ  ８２２に対応する。また、道路区間対応日種識別子カレンダーＡ  ８２１，Ｂ  ８２２は、道路区間対応日種識別子カレンダー群８０２に所属する。
【００８５】
図６中の日種識別子対応渋滞度合い格納手段６０４に格納された日種識別子に対応する一日の各時刻における渋滞度合い及び日種識別子対応旅行時間格納手段６０５に格納された日種識別子に対応する一日の各時刻における旅行時間の情報を示す記録イメージを図９に基づいて説明する。異なる道路区間対応日種識別子カレンダーを使用する道路区間では、日種識別子対応渋滞旅行時間情報の中に、異なる道路区間固有日種識別子のエントリーが存在する。例えば、図９中の日種識別子対応渋滞旅行時間情報９０１中のエントリーｅ１と日種識別子対応渋滞旅行時間情報９０２中のエントリーｅ２は、異なっている。
【００８６】
渋滞旅行時間予測データベース（データベースデータ）の作成においては、まず、旅行時間は、図６中の日種識別子対応旅行時間算出手段６０３が、過去の交通情報格納手段６１１から過去の旅行時間情報を逐次検索する。次に、検索された当該過去の旅行時間情報の日付に該当する日種識別子と基本日種情報を日種識別子カレンダー情報格納手段６０１から日付と、道路区間対応日種識別子カレンダー名格納手段６０６を検索して得られる当該道路区間に対応した道路区間対応日種識別子カレンダー名をキーに検索する。そして、道路区間の特定日種識別子を同じくする日付の同一時間帯の旅行時間情報について統計的分析を行い、道路区間ごと，日種識別子ごと，時間帯ごとの旅行時間を算出し、これを日種識別子対応旅行時間格納手段６０５に格納する。
【００８７】
具体的な道路区間ごと，日種識別子ごと，時間帯ごとの旅行時間の算出方法としては、同一の日種識別子の日付の道路区間ごと，時間帯ごとの旅行時間の平均値もしくは最頻値もしくは中央値を算出する様にすることができるが、算出方法としてこれに限るものではない。
【００８８】
渋滞度合いは、旅行時間と同様に、まず、図６中の日種識別子対応渋滞度合い算出手段６０２が、過去の交通情報格納手段６１１から過去の渋滞情報を逐次検索する。次に、逐次検索された当該過去の渋滞情報の日付に該当する日種識別子と基本日種情報を日種識別子カレンダー情報格納手段６０１から日付と、道路区間対応日種識別子カレンダー名格納手段６０６を検索して得られる当該道路区間に対応した道路区間対応日種識別子カレンダー名をキーに検索する。そして、道路区間の特定日種識別子を同じくする日付の同一時間帯の渋滞情報について統計的分析を行い、道路区間ごと，日種識別子ごと，時間帯ごとの渋滞度合いを算出し、これを日種識別子対応渋滞度合い格納手段６０４に格納する。
【００８９】
具体的な道路区間ごと，日種識別子ごと，時間帯ごとの渋滞度合いの算出方法としては、同一の日種識別子の日付の道路区間ごと，時間帯ごとの渋滞度合いの最頻値を算出する様にすることができるが、算出方法としてこれに限るものではない。
【００９０】
第２実施形態における渋滞旅行時間予測装置の全体構成を図１０に基づいて説明する。図１０中の符号１０は渋滞旅行時間予測装置本体、符号１００１は過去，現在，将来の全ての日付に対する日種識別子を定義した日種識別子カレンダー情報を道路区間に対応して格納した道路区間対応日種識別子カレンダー情報格納手段である。
【００９１】
符号１００４および１００５は、図６中の渋滞旅行時間予測データベース作成装置６で作成された日種識別子に対応した日付の一日の時間帯の渋滞度合いを格納する日種識別子対応渋滞度合い格納手段および旅行時間を格納する日種識別子対応旅行時間格納手段である。
【００９２】
符号１００２は、外部（例えば、通信回線やキーボードを含むユーザーインターフェースス装置）からの予測渋滞および予測旅行時間の検索要求を受付け、道路区間対応日種識別子カレンダー名格納手段１００６を検索し、予測対象道路区間に対応する道路区間対応日種識別子カレンダー名を得て、道路区間対応日種識別子カレンダー情報格納手段１００１から当該道路区間に対応した日種識別子カレンダー情報から予測対象日時の日種識別子を検索して、得られた日種識別子に対応した日付の予測対象時間帯の渋滞度合いを日種識別子対応渋滞度合い格納手段１００４から検索し、その予測対象時間帯の旅行時間を日種識別子対応渋滞度合い格納手段１００４から検索する予測渋滞旅行時間検索（道路区間グループ対応予測渋滞旅行時間検索）手段である。
【００９３】
渋滞旅行時間の予測にあたっては、予測対象道路区間と予測対象日時を指定した予測情報の検索要求を図１０中の予測渋滞旅行時間情報検索手段１００２が受け付けると、予測渋滞旅行時間情報検索手段１００２は予測対象道路区間に対応する道路区間対応日種識別子カレンダー名を１００６から検索し、当該道路区間対応日種識別子カレンダー名と予測対象日時にある日付をキーに予測対象日付の日種識別子を道路区間対応日種識別子カレンダー情報格納手段１００１から検索する。そして、次のステップとして予測対象道路区間と予測対象日の日種識別子と予測対象時刻をキーに、日種識別子対応渋滞度合い格納手段１００４および日種識別子対応旅行時間格納手段１００５、または、日種識別子対応渋滞度合い格納手段１００４もしくは日種識別子対応旅行時間格納手段１００５を検索し、当該道路区間および当該時刻の日種識別子対応渋滞旅行時間情報を得て、これを予測渋滞旅行時間情報として予測要求元へ応答する。
【００９４】
以上のように、第２実施形態における渋滞旅行時間予測データベース作成装置のように日種識別子をキーに曜日や平日もしくは休日などの基本日種情報を加味した渋滞旅行時間予測（結果）データベースを作成しておくことによって、渋滞旅行時間の予測処理を第２実施形態における渋滞旅行時間予測装置に示したように、３ステップのデータ検索のみで実行出来るようになり、カーナビゲーション装置のような演算処理能力の限られた装置でも、日種情報を加味した渋滞旅行時間の予測処理を可能とする。
【００９５】
なお、第１及び第２実施形態の渋滞旅行時間予測データベース作成装置及び渋滞旅行時間予測装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、第１及び第２実施形態における渋滞旅行時間予測データベース作成方法（手順）及び渋滞旅行時間予測方法をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体（記憶媒体）、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【００９６】
さらに、上述の渋滞旅行時間予測データベース作成装置及び渋滞旅行時間予測装置に関する方法または渋滞旅行時間予測データベース作成方法（手順）及び渋滞旅行時間予測方法を記述したコンピュータプログラムを、その方法に必要とされる入出力データを格納したメモリや外部記憶部等にアクセスするように実装してもよい。
【００９７】
以上のように、第１及び第２実施形態は、各道路区間の予測渋滞旅行時間情報をあらかじめ過去の交通情報と日種識別子に定義された基本日種情報に基づいて作成しておき、予測交通情報の検索要求には、一意に定義された日種識別子と予測対象道路区間を識別する情報とから、作成済の予測交通情報を検索することで、演算処理能力の限られたカーナビ装置などでも、高速な予測交通情報の検索が可能となる。
【００９８】
また、日種識別子対応渋滞度合いの算出および日種識別子対応旅行時間の算出においては、各道路区間に対応した道路区間対応日種識別子過去カレンダー情報に定義された日種識別子に対応する日種情報を用いるとともに、日種識別子対応渋滞度合いの検索および日種識別子対応旅行時間の検索においては、各道路区間に対応した道路区間対応日種識別子将来カレンダー情報に定義された日種識別子に対応する日種情報を用いることで、特定の道路区間もしくは道路区間郡にだけ関連する日種情報を加味した予測交通情報の作成及び検索が可能となる。
【００９９】
そして、第１及び第２実施形態における渋滞旅行時間予測データベース作成装置および予測装置、渋滞旅行時間予測データベース作成方法および予測方法、渋滞旅行時間予測データベース作成プログラムおよび予測プログラムとその記録媒体は、カーナビゲーションシステムなど交通情報提供サービスに利用することができる。
【０１００】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は説明した実施形態に限定されるものでなく、各請求項に記載した範囲において各種の変形を行うことが可能である。
【０１０１】
例えば、第１及び第２実施形態における渋滞旅行時間予測データベース作成装置の各格納手段は、各情報を一般的なデータベース装置（あるいは、データベースプログラム）を使って各情報を格納しても良い。同様に、第１及び第２実施形態における渋滞旅行時間予測装置の各格納手段も、各情報を一般的なデータベース装置を使って各情報を格納しても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】第１実施形態における渋滞旅行時間予測データベース作成装置の構成図。
【図２】過去の道路区間ごとの渋滞情報および旅行時間情報の一例を示す図。
【図３】日種識別子カレンダー情報の一例を示す図。
【図４】日種識別子に対応する各時刻における渋滞度合いおよび旅行時間の情報の一例を示す図。
【図５】第１実施形態における渋滞旅行時間予測装置の構成図。
【図６】第２実施形態における渋滞旅行時間予測データベース作成装置の構成図。
【図７】道路区間対応日種識別子カレンダー情報の一例を示す図。
【図８】道路区間名と道路区間対応日種識別子カレンダー情報の対応関係を示す図。
【図９】日種識別子に対応する各時刻の渋滞度合い及び旅行時間の情報の一例を示す図。
【図１０】第２実施形態における渋滞旅行時間予測装置の構成図。
【符号の説明】
【０１０３】
１…渋滞旅行時間予測データベース作成装置本体
１０１…日種識別子カレンダー情報格納手段
１０２…日種識別子対応渋滞度合い算出手段
１０３…日種識別子対応旅行時間算出手段
１０４…日種識別子対応渋滞度合い格納手段
１０５…日種識別子対応旅行時間格納手段
１１１…過去の交通情報格納手段
３０１…日種識別子カレンダー
５…渋滞旅行時間予測装置本体
５０１…日種識別子カレンダー情報格納手段
５０２…予測渋滞旅行時間検索手段
５０４…日種識別子対応渋滞度合い格納手段
５０５…日種識別子対応旅行時間格納手段
６…渋滞旅行時間予測データベース作成装置本体
６０１…道路区間対応日種識別子カレンダー情報格納手段
６０２…日種識別子対応渋滞度合い算出手段
６０３…日種識別子対応旅行時間算出手段
６０４…日種識別子対応渋滞度合い格納手段
６０５…日種識別子対応旅行時間格納手段
６０６…道路区間対応日種識別子カレンダー名格納手段
６１１…過去の交通情報格納手段
７０１…道路区間対応日種識別子カレンダーＡ
７０２…道路区間対応日種識別子カレンダーＢ
８０１…道路区間名と道路区間対応日種識別子カレンダー名対応表
８２１…道路区間対応日種識別子カレンダーＡ
８２２…道路区間対応日種識別子カレンダーＢ
８０２…道路区間対応日種識別子カレンダー群
９０１，９０２…日種識別子対応渋滞旅行時間情報
１０…渋滞旅行時間予測装置本体
１００１…道路区間対応日種識別子カレンダー情報格納手段
１００２…予測渋滞旅行時間検索手段
１００４…日種識別子対応渋滞度合い格納手段
１００５…日種識別子対応旅行時間格納手段
１００６…道路区間対応日種識別子カレンダー名格納手段
Ｄｋ１…道路区間共通日種識別子
Ｄｋ２…道路区間固有日種識別子
Ｓｃ１１…日種識別子定義セクション
Ｓｃ１２…カレンダーセクション
Ｓｃ２１…日種識別子定義セクション
Ｓｃ２２…カレンダーセクション
Ｔｊ１１〜Ｔｊ１３…道路区間ごとの過去の渋滞情報および旅行時間情報
Ｔｊ２１〜Ｔｊ２３…道路区間ごとの渋滞度合いおよび旅行時間の情報
ｄ１１〜ｄ１７…日種識別子
ｄ２１〜ｄ２８…日種識別子
ｅ１，ｅ２…道路区間固有日種識別子のエントリー
【図１】
2008282162.tif 000003
【図２】
2008282162.tif 000004
【図３】
2008282162.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2008282162.tif 000009
【図８】
2008282162.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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