(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路ネットワークを構成する複数のリンクの中の一部のリンクによって構成されるエリアを特定させる特定工程と、
前記複数のリンクの各々における移動速度を日時情報と対応付けて記憶するデータベースから、前記エリアを構成する前記一部のリンクにおける移動速度が速度閾値を下回った日付日時から該速度閾値を上回った日付日時までの移動速度を少なくとも含む実績情報を作成させる作成工程と、
前記データベースから、該データベースにおける最新の日付日時から所定時間前の日付日時までの第１の期間における前記一部のリンクの各々の移動速度を取得させる第１の取得工程と、
前記最新の日付日時において前記一部のリンクにおける移動速度が前記速度閾値を下回ったことを検知した場合に、前記作成工程によって作成された実績情報から、前記所定時間に対応する第２の期間における前記一部のリンクの各々の移動速度を取得させる第２の取得工程と、
前記第１の取得工程によって取得された第１の期間における前記一部のリンクの各々の移動速度と前記第２の取得工程によって取得された第２の期間における前記一部のリンクの各々の移動速度とを用いて、前記一部のリンクでの前記第１の期間と前記第２の期間の移動速度に関する類似度を算出させる算出工程と、
前記算出工程によって算出された類似度の大きさが所定範囲内である場合、前記一部のリンクにおける前記第２の期間経過後の第３の期間の移動速度を、前記一部のリンクにおける前記最新の日付日時からの移動速度の予測値に決定させる決定工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする交通状況予測プログラム。
【請求項２】
道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から一のリンクを特定させる特定工程と、
前記特定工程によって特定された一のリンクの所定期間での移動速度と前記複数のリンクのうち前記一のリンク以外の他のリンクの前記所定期間での移動速度との間に成立する相関係数が所定強度となる場合、前記他のリンクの移動速度を日付日時ごとに関連付けた実績情報の中から、最新の日付日時から所定時間前の日付日時までの第１の期間の移動速度と、前記第１の期間を含まない第２の期間の移動速度と、を取得させる取得工程と、
前記取得工程によって取得された第１の期間の移動速度と第２の期間の移動速度との類似度を算出させる算出工程と、
前記算出工程によって算出された類似度の大きさが所定範囲内である場合、前記他のリンクの前記実績情報内の前記第２の期間経過後の第３の期間に関する移動速度を、前記一のリンクの前記最新の日付日時からの移動速度の予測値に決定させる決定工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする交通状況予測プログラム。
【請求項３】
道路ネットワークを構成する複数のリンクの中の一部のリンクによって構成されるエリアを特定する特定工程と、
前記複数のリンクの各々における移動速度を日時情報と対応付けて記憶するデータベースから、前記エリアを構成する前記一部のリンクにおける移動速度が速度閾値を下回った日付日時から該速度閾値を上回った日付日時までの移動速度を少なくとも含む実績情報を作成する作成工程と、
前記データベースから、該データベースにおける最新の日付日時から所定時間前の日付日時までの第１の期間における前記一部のリンクの各々の移動速度を取得する第１の取得工程と、
前記最新の日付日時において前記エリアを構成する一部のリンクにおける移動速度が前記速度閾値を下回ったことを検知した場合に、前記作成工程によって作成された実績情報から、前記所定時間に対応する第２の期間における前記一部のリンクの各々の移動速度を取得する第２の取得工程と、
前記第１の取得工程によって取得された第１の期間における前記一部のリンクの各々の移動速度と前記第２の取得工程によって取得された第２の期間における前記一部のリンクの各々の移動速度とを用いて、前記一部のリンクでの前記第１の期間と前記第２の期間の移動速度に関する類似度を算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出された類似度の大きさが所定範囲内である場合、前記一部のリンクにおける前記第２の期間経過後の第３の期間の移動速度を、前記一部のリンクにおける前記最新の日付日時からの移動速度の予測値に決定する決定工程と、
を含んだことを特徴とする交通状況予測方法。
【請求項４】
道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から一のリンクを特定する特定工程と、
前記特定工程によって特定された一のリンクの所定期間での移動速度と前記複数のリンクのうち前記一のリンク以外の他のリンクの前記所定期間での移動速度との間に成立する相関係数が所定強度となる場合、前記他のリンクの移動速度を日付日時ごとに関連付けた実績情報の中から、最新の日付日時から所定時間前の日付日時までの第１の期間の移動速度と、前記第１の期間を含まない第２の期間の移動速度と、を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された第１の期間の移動速度と第２の期間の移動速度との類似度を算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出された類似度の大きさが所定範囲内である場合、前記他のリンクの前記実績情報内の前記第２の期間経過後の第３の期間に関する移動速度を、前記一のリンクの前記最新の日付日時からの移動速度の予測値に決定する決定工程と、
を含んだことを特徴とする交通状況予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、交通状況を予測する交通状況予測プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、交通状況予測装置、および交通状況予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、渋滞の発生箇所や規模などの交通状況を予測する各種の試みがなされている。たとえば、道路に埋設されたトラフィックカウンタによるカウンタ値に基づいて、特定地点における車両の通過速度や、当該特定地点を含むリンクの通過に要する時間を算出し、算出結果を用いて交通状況を予測するようにした技術がある。
【０００３】
また、下記特許文献１には、リンク毎の過去の道路交通情報に基づいて作成される所定のリンクに対する他のリンクとの渋滞相関データおよびリンク毎の現況の道路交通情報に基づいて、リンク毎の渋滞発生確率を算出するとともに、リンク毎の過去の道路交通情報に基づいて作成される所定のリンクにおける渋滞パターンデータおよびリンク毎の現況の道路交通情報に基づいて、リンク毎の渋滞持続確率を算出し、算出された渋滞持続確率と渋発生確率とを用いてリンク毎の交通状況予測データを算出するようにした技術が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２７２４０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した特許文献１に記載された従来の技術では、渋滞発生確率や渋滞持続確率をリンクごとに算出することができるが、各リンクに到達する時刻がわからないため、実際に通過するタイミングにおける交通状況を正確に予測することが難しいという問題がある。
【０００６】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、交通状況の予測を簡単かつ高精度におこなうことができる交通状況予測プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、交通状況予測装置、および交通状況予測方法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】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、この発明にかかる交通状況予測プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、交通状況予測装置、および交通状況予測方法は、道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から、任意のリンクを検出し、検出された任意のリンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、現在時刻までの第１の期間に関する実績情報と、前記現在時刻を含まない第２の期間に関する実績情報と、を取得し、取得された第１の期間に関する実績情報と第２の期間に関する実績情報との類似度を算出し、算出された類似度に基づいて、前記第２の期間経過後の第３の期間に関する実績情報内の移動速度を、前記現在時刻からの移動速度の予測値に決定することを特徴とする。
【０００８】
この発明によれば、物理的なインフラ設備を新たに設けることなく現在の日付時刻から所定時間経過後の任意のリンクにおける移動速度の予測値を決定することができるので、交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【０００９】
また、上記発明において、前記複数のリンクの中の一部のリンクによって構成されるエリアの中から、前記任意のリンクを含むエリアを特定し、特定されたエリアを構成するリンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、前記第１および第２の期間に関する実績情報を取得することとしてもよい。
【００１０】
この発明によれば、エリア単位で、移動速度の予測値を決定することができるので、当該エリア内の移動に際して利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【００１１】
また、上記発明において、前記第１の期間における移動速度が所定の速度閾値を下回ったリンクを含むエリアを特定することとしてもよい。
【００１２】
この発明によれば、渋滞の発生が想定されるエリア単位で、移動速度の予測値を決定することができるので、当該エリア内の移動に際して一層利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【００１３】
また、上記発明において、前記エリアにおいて前記所定の速度閾値を下回ったリンクの単位時間当たりの増減数に基づいて、前記第１および第２の期間に関する実績情報を取得することとしてもよい。
【００１４】
この発明によれば、エリア内での発生が想定される渋滞のパターンを加味して、移動速度の予測値を決定することができるので、当該エリア内の移動に際して一層利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【００１５】
また、上記発明において、前記エリアにおいて前記所定の速度閾値を下回ったリンクの単位時間当たりの数に基づいて、前記第１および第２の期間に関する実績情報を取得することとしてもよい。
【００１６】
この発明によれば、エリア内において発生が想定される渋滞の規模を加味して、移動速度の予測値を決定することができるので、当該エリア内の移動に際して一層利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【００１７】
また、上記発明において、前記エリアを構成するリンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、前記第２の期間における前記移動速度が所定の速度閾値を下回った実績情報を取得することとしてもよい。
【００１８】
この発明によれば、エリア内において発生した渋滞の実績を加味して、移動速度の予測値を決定することができるので、当該エリア内の移動に際して一層利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【００１９】
また、上記発明において、前記複数のリンクの中から一のリンクを特定し、特定された一のリンクおよび当該一のリンクに対する所定の相関関係を有するリンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、前記第１および第２の期間に関する実績情報を取得することとしてもよい。
【００２０】
この発明によれば、一のリンクと相関リンクとを一つの単位として、単位ごとに、移動速度の予測値を決定することができるので、一のリンクの移動に際して利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【００２１】
また、上記発明において、前記一のリンクのリンク速度との間に成立する相関係数が所定範囲内となる前記相関リンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、前記第１および第２の期間に関する実績情報を取得することとしてもよい。
【００２２】
この発明によれば、既存の概念である相関係数に基づき一のリンクに対する明確な相関関係を有する相関リンクの実績情報を用いて、一のリンクにおける移動速度の予測値を決定することができるので、一のリンクの移動に際して利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【００２３】
また、上記発明において、取得されたリンクの数と同じ次元数のユークリッド空間における、前記第１の期間に関する実績情報と前記第２の期間に関する実績情報とのユークリッド距離を用いることにより、前記第１の期間に関する実績情報と前記第２の期間に関する実績情報との類似度を算出することとしてもよい。
【００２４】
この発明によれば、明確な類似性を有する実績情報を用いて、対象とするリンクにおける移動速度の予測値を決定することができるので、各リンクの移動に際して利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【００２５】
また、上記発明において、前記第２の期間の中で前記類似度が最も高い期間経過後の第３の期間に関する実績情報を、前記現在時刻からの移動速度の予測値に決定することとしてもよい。
【００２６】
この発明によれば、第１の期間に関する実績情報に最も類似した実績情報に基づいて、対象とするリンクにおける移動速度の予測値を決定することができるので、各リンクの移動に際して利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【００２７】
また、上記発明において、前記第２の期間が完了する日付時刻からの移動速度を、前記現在時刻からの移動速度の予測値に決定することとしてもよい。
【００２８】
この発明によれば、第２の期間が完了する日付時刻と現在の日付時刻とを相対させ、第２の期間が完了する日付時刻からの移動速度を現在時刻からの移動速度の予測値に決定ことができるので、交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【発明の効果】
【００２９】
この発明にかかる交通状況予測プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、交通状況予測装置、および交通状況予測方法によれば、交通状況の予測を簡単かつ高精度におこなうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
（実施の形態１）
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる交通状況予測プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、交通状況予測装置、および交通状況予測方法の好適な実施の形態１を詳細に説明する。実施の形態１では、地図上の任意のエリアを構成する各リンクにおけるリンク速度の予測値を算出する交通状況予測システムについて説明する。
【００３１】
ここで、「リンク」とは、日本全国の道路をあらわす地図データにおける道路を構成し、地図データにおける任意の地点をあらわす２つのノードを結ぶ線分である。また、「リンク速度」とは、上述したリンクを移動する際の速度をあらわす情報である。「リンク速度」は、たとえば、道路に埋設されたトラフィックカウンタを用いて、リンクにおける任意の地点を実際に通過した車両の速度を計測することによって取得することができる。また、「リンク速度」は、たとえば、リンクの距離を当該リンクを通過するために要した時間で除算することによって取得することができる。
【００３２】
（交通状況予測システムのシステム構成）
まず、この発明の実施の形態１にかかる交通状況予測システムのシステム構成について説明する。図１は、この発明の実施の形態１にかかる交通状況予測システムのシステム構成図である。図１において、交通状況予測システム１００は、道路交通情報を収集し、収集した道路交通情報に基づいて、渋滞の発生、渋滞の規模、および渋滞のパターンなどの交通状況を予測する。
【００３３】
ここで、「道路交通情報」とは、車両が道路上の任意の区間を移動するために要する所要時間や、任意の地点における車両の移動速度を特定可能な情報である。具体的に、「道路交通情報」は、たとえば、道路上における渋滞の発生地点や道路あるいはその周辺における工事などの作業にともなう通行規制地点など、一定以下の速度で通行することが予測される地点を特定する情報や、一定以下の速度での通行が続く距離をあらわす情報などである。
【００３４】
交通状況予測システム１００においては、交通状況予測装置１０１と、クライアント端末１０２とが、ＬＡＮ，ＷＡＮ，インターネットなどのネットワーク１１０に接続され、相互に交信可能とされている。交通状況予測装置１０１は、データベース１０３内の各種テーブルに格納されているデータを用いて、各リンクのリンク速度を算出するコンピュータ装置である。
【００３５】
リンクを通過するために要した時間は、任意の車両が当該リンクの両端を通過した時刻をそれぞれ取得し、各時刻の差分によってあらわされる時間である。ここで、リンクの両端を通過した時刻は、リンクの両端を実際に通過した時刻に限らない。たとえば、任意の車両の現在位置情報を時刻を変えて複数取得し、取得されたそれぞれの現在位置情報および当該現在位置情報を取得した時刻に基づいて、リンクの両端を通過したと推定される時刻を算出によって取得してもよい。
【００３６】
クライアント端末１０２は、たとえば、バスやタクシーなどの特定の車両の現在地点や移動状況などの情報を収集し、収集した情報を利用して車両の管理をおこなう車両管理機関に設置されるコンピュータ装置である。クライアント端末１０２は、特定の車両から収集した情報を、交通状況予測装置１０１に送信する。
【００３７】
（コンピュータ装置のハードウェア構成）
つぎに、図１に示したコンピュータ装置（交通状況予測装置１０１やクライアント端末１０２）のハードウェア構成について説明する。図２は、図１に示したコンピュータ装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図２において、コンピュータ装置は、ＣＰＵ２０１と、ＲＯＭ２０２と、ＲＡＭ２０３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）２０４と、ＨＤ（ハードディスク）２０５と、ＦＤＤ（フレキシブルディスクドライブ）２０６と、着脱可能な記録媒体の一例としてのＦＤ（フレキシブルディスク）２０７と、ディスプレイ２０８と、Ｉ／Ｆ（インターフェース）２０９と、キーボード２１０と、マウス２１１と、スキャナ２１２と、プリンタ２１３と、を備えている。また、各構成部２０１〜２１３は、バス２００によってそれぞれ接続されている。
【００３８】
ここで、ＣＰＵ２０１は、コンピュータ装置の全体の制御を司る。ＲＯＭ２０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１のワークエリアとして使用される。ＨＤＤ２０４は、ＣＰＵ２０１の制御にしたがってＨＤ２０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ＨＤ２０５は、ＨＤＤ２０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【００３９】
ＦＤＤ２０６は、ＣＰＵ２０１の制御にしたがってＦＤ２０７に対するデータのリード／ライトを制御する。ＦＤ２０７は、ＦＤＤ２０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、ＦＤ２０７に記憶されたデータをコンピュータ装置に読み取らせたりする。
【００４０】
また、着脱可能な記録媒体として、ＦＤ２０７のほか、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ）、ＭＯ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、メモリーカードなどであってもよい。ディスプレイ２０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ２０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００４１】
Ｉ／Ｆ２０９は、通信回線を通じてインターネットなどのネットワーク１１０に接続され、このネットワーク１１０を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ２０９は、ネットワーク１１０と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ２０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００４２】
キーボード２１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス２１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００４３】
スキャナ２１２は、画像を光学的に読み取り、コンピュータ装置内に画像データを取り込む。なお、スキャナ２１２は、ＯＣＲ機能を持たせてもよい。また、プリンタ２１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ２１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
【００４４】
つぎに、監視エリアについて説明する。図３は、監視エリアについて説明する説明図である。ここで、「監視エリア」とは、地図上の任意の区域であり、交通状況予測システム１００において交通状況を予測するための監視対象となるエリアである。そして、「渋滞」とは、リンク速度が、あらかじめ設定された所定の速度閾値としての渋滞閾値以下となる状態である。
【００４５】
ここで、「渋滞閾値」とは、道路が渋滞しているか否かを判断するための情報である。渋滞閾値は、たとえば、ＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ：登録商標）によって、「時速１０ｋｍ／ｈ以下」のように車両の速度として定められる。渋滞閾値は、リンクによって構成される道路の種別に応じて複数設定されており、高速道路における渋滞閾値と一般道路における渋滞閾値とは異なっている。
【００４６】
図３に示したように、監視エリアｅ１〜ｅ３の広さは、各監視エリアｅ１〜ｅ３において発生する渋滞の規模に応じて異なる。監視エリアｅ１〜ｅ３の広さは、発生する渋滞の規模が大きいほど広くなる。監視エリアｅ１〜ｅ３は、交通状況予測システム１００の管理者によって、渋滞の発生頻度が高いと判断される任意の区域が設定される。
【００４７】
（リンクの構成）
つぎに、各監視エリアｅ１〜ｅ３におけるリンクの構成について説明する。図４は、リンクの構成について説明する説明図（その１）である。図４には、一例として、監視エリアｅ１における道路を構成するリンクの構成が示されている。図４において、符号Ｌ１０１〜Ｌ１１２によってあらわされる丸印は、監視エリアにおける道路を構成するリンクをそれぞれ指し示している。リンクＬ１０１〜Ｌ１１２は、渋滞が発生した実績のあるリンクおよびその周辺のリンクである。監視エリアｅ１は、リンクＬ１０１〜Ｌ１１２によって構成されている。
【００４８】
（データベース１０３内のテーブル）
つぎに、図１に示したデータベース１０３に格納されているテーブルおよびデータベースについて説明する。データベース１０３には、監視エリアテーブル（図５参照）、リンク情報実績データベース（図６参照）、渋滞実績テーブル（図７，８参照）、渋滞付帯情報テーブル（図９，１０参照）が格納されている。以下、順に図面を用いて説明する。
【００４９】
まず、監視エリアテーブルについて説明する。図５は、監視エリアテーブルを示す説明図である。監視エリアテーブル５００は、上述した監視エリアｅ１〜ｅ３を構成するリンクを、エリアＮｏごとに格納するデータテーブルである。図５に示したように、監視エリアテーブル５００には、各監視エリアｅ１〜ｅ３を構成するリンクＬ１０１〜Ｌ１１２の識別情報が、エリアＮｏごとに格納されている。ここで、「エリアＮｏ」とは、エリアを識別するための識別情報であり、監視エリアｅ１〜ｅ３ごとに固有の情報である。
【００５０】
つぎに、リンク情報実績データベースについて説明する。図６は、リンク情報実績データベースを示す説明図である。リンク情報実績データベース（以下、「ＤＢ」という）とは、道路ネットワークを構成するリンクのリンク速度を、同一の日付時刻ごとに格納するデータベースである。図６に示したように、リンク情報実績ＤＢ６００には、監視エリアｅ１〜ｅ３における道路を構成するすべてのリンクＬ１〜Ｌｎのリンク速度が、日付時刻ごとに格納されている。
【００５１】
ここで、「日付時刻」とは、各リンクＬ１〜Ｌｎのリンク速度を取得した日付および時刻をそれぞれあらわす情報である。日付時刻は、たとえば「１０分ごと」のように、所定の単位時間ごとに設定されている。実施の形態１における日付時刻は、１０分単位に設定されている。このため、リンク速度は、１時間当たり６回取得される。図６からは、たとえば、リンクＬｎの日付時刻ｔ３におけるリンク速度は、ｖｎ．３であることが分かる。リンク情報実績ＤＢ６００においては、リンク速度の取得を開始した時点から現在までのリンク速度が累積して格納されている。
【００５２】
なお、図６においては、説明の簡略化のために、１つの「リンク」に対して１つの「リンク速度」が格納されたリンク情報実績ＤＢ６００を示したが、ある日付時刻において、１つのリンクに対応するリンク速度は、複数存在する場合もある。
【００５３】
たとえば、任意のノードＡおよびノードＢを結ぶリンクが対面通行可能な道路を構成するリンクである場合、リンク情報実績ＤＢ６００には、ノードＡからノードＢへ向かって移動する場合のリンク速度と、ノードＢからノードＡへ向かって移動する場合のリンク速度と、の２種類が格納される。
【００５４】
また、任意のノードＡおよびノードＢを結ぶリンクが一方通行の規制がある道路を構成するリンクである場合、リンク情報実績ＤＢ６００には、ノードＡからノードＢあるいはノードＢからノードＡのいずれか一方のリンク速度が格納される。
【００５５】
さらに、任意のノードＡおよびノードＢを結ぶリンクが特定の時間帯に限って一方通行の規制がある道路を構成するリンクである場合、リンク情報実績ＤＢ６００には、日付時刻に応じて１つまたは２つのリンク速度が格納される。
【００５６】
リンク情報実績ＤＢ６００に格納された情報は、渋滞実績テーブル（図７，８参照）、渋滞付帯情報テーブル（図９，１０参照）に加えて、現在状況テーブル（図１１参照）および渋滞付帯情報テーブル（図１３参照）の作成に供される。以下、この実施の形態１では、図４に示した監視エリアｅ１を例にして、各データテーブルについて説明する。
【００５７】
まず、渋滞実績テーブルについて説明する。図７は、渋滞実績テーブルを示す説明図（その１）である。ここで、渋滞実績テーブルとは、監視エリアｅ１を構成するリンクのリンク速度を、同一の日付時刻ごとに格納するデータテーブルである。図７に示したように、渋滞実績テーブル７００には、監視エリアｅ１におけるリンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度が、日付時刻ごとに格納されている。渋滞実績テーブル７００における日付時刻は、監視エリアｅ１に渋滞が発生したタイミングにおける日付時刻の２０分前から、監視エリアｅ１における渋滞が解消したタイミングにおける日付時刻から２０分後までとされている。
【００５８】
渋滞実績テーブル７００は、監視エリアｅ１において、渋滞が発生するごとに作成され、実績Ｎｏ．ごとにデータベース１０３に格納される。ここで、「実績Ｎｏ．」とは、渋滞実績テーブル７００を識別するための情報である。同一の監視エリアｅ１で複数回渋滞が発生すれば、データベース１０３には、監視エリアｅ１の渋滞実績テーブル７００が複数格納され、各渋滞実績テーブル７００には固有の実績Ｎｏ．がそれぞれ付与される（図８参照）。
【００５９】
図８は、渋滞実績テーブルを示す説明図（その２）である。図８に示したように、渋滞実績テーブル８００には、図７に示した渋滞実績テーブル７００と同様に、監視エリアｅ１におけるすべてのリンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度が、日付時刻ごとに格納されている。
【００６０】
図７および図８から分かるように、渋滞実績テーブル７００，８００は、同一の監視エリアｅ１で発生した渋滞であるが、渋滞が発生した日付時刻によって内容が異なっている。これは、同一の監視エリアｅ１で発生した渋滞であっても、時刻や曜日あるいは天候など、渋滞が発生した状況の違いによって渋滞のパターンや規模は異なるためである。
【００６１】
一般的に、渋滞は、その殆どが特定の箇所で発生する。また、一般的に、同じ箇所で発生した渋滞は、時刻や天候など渋滞が発生した際の条件の違いによっては異なるものの、渋滞が発生した際の条件が類似していれば、渋滞の規模や渋滞が発生してから解消するまでのパターンなどが類似していることが多い。
【００６２】
渋滞実績テーブル７００，８００には、渋滞が発生した時刻や天候をあらわす情報、周囲におけるイベントの開催の有無をあらわす情報、あるいは開催されるイベントの内容などをあらわす情報が格納されていてもよい。
【００６３】
つぎに、渋滞付帯情報テーブルについて説明する。渋滞付帯情報テーブルとは、渋滞実績テーブル７００，８００に格納されたデータによってあらわされる渋滞の変化状態や規模をあらわす情報である。図９および図１０は、渋滞付帯情報テーブルを示す説明図（その１）、（その２）である。図９および図１０に示したように、渋滞付帯情報テーブル９００，１０００には、渋滞リンク増加率、渋滞リンク減少率、および渋滞規模が、日付時刻ごとに格納されている。
【００６４】
ここで、渋滞リンク増加率とは、渋滞しているリンクの単位時間あたりにおける増加数をあらわす情報である。渋滞リンク減少率とは、渋滞しているリンクの単位時間あたりにおける減少数をあらわす情報である。渋滞規模とは、渋滞実績テーブル７００において渋滞しているリンク数をあらわす情報である。
【００６５】
渋滞付帯情報テーブル９００，１０００は、各渋滞実績テーブル７００，８００に、それぞれ関連付けられている。渋滞付帯情報テーブル９００，１０００における日付時刻は、関連付けられた渋滞実績テーブル７００，８００における日付時刻と同じ日付時刻である。
【００６６】
つぎに、現在状況テーブルについて説明する。図１１は、現在状況テーブルを示す説明図である。ここで、「現在状況テーブル」とは、監視エリアｅ１を構成するリンクＬ１０１〜Ｌ１１２における現在時刻までの第１の期間に関するリンク速度を、日付時刻ごとに格納するデータテーブルである。以降、実施の形態１では、上述した渋滞実績テーブル７００，８００における最初の２０分間に相当する期間を、現在時刻を含まない第２の期間として説明する。
【００６７】
図１１に示したように、現在状況テーブル１１００には、監視エリアｅ１を構成するリンクＬ１０１〜Ｌ１１２における第１の期間に関するリンク速度が、日付時刻ごとに格納されている。この実施の形態１では、現在時刻から２０分前までの時間帯が第１の期間とされる。
【００６８】
上述したように、この実施の形態１においては、リンク速度は１時間当たり６回取得されるため、現在状況テーブル１１００には、各リンクＬ１０１〜Ｌ１１２におけるリンク速度に、「現在の日付時刻」、「現在から１０分前の日付時刻」、および「現在から２０分前の日付時刻」がそれぞれ関連付けられた実績情報が格納されている。
【００６９】
現在の日付時刻は刻々と変化するため、上述した第１の期間は現在の日付時刻の変化にともなって変化する。そして、現在状況テーブル１１００は、現在の日付時刻の変化に応じて適宜更新される。ここで、図１２は、現在状況テーブル１１００の作成概念について説明する説明図である。図１２に示したように、現在状況テーブル１１００には、上述したリンク情報実績ＤＢ６００におけるリンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度のうち、「現在」，「ｔ−１」，および「ｔ−２」の日付時刻におけるリンク速度が格納されている。
【００７０】
図１２中、符号１２０１で示す枠線によって囲まれる部分が現在の現在状況テーブル１１００となり、符号１２０２で示す枠線によって囲まれる部分が現在から４０分前の現在状況テーブル１１００となる。
【００７１】
つぎに、現在状況テーブル１１００に関連付けられた渋滞付帯情報テーブルについて説明する。図１３は、渋滞付帯情報テーブルを示す説明図（その３）である。図１３に示したように、渋滞付帯情報テーブル１３００には、上述した渋滞付帯情報テーブル９００，１０００と同様に、渋滞リンク増加率、渋滞リンク減少率、および渋滞規模が、日付時刻ごとに格納されている。渋滞付帯情報テーブル１３００における日付時刻は、上述した現在状況テーブル１１００における日付時刻と同じ日付時刻である。渋滞付帯情報テーブル１３００は、現在状況テーブル１１００における渋滞の変化状態や規模をあらわすデータテーブルである。
【００７２】
つぎに、監視エリアｅ１における渋滞のモデルについて説明する。図１４〜図１８は、渋滞のモデルについて説明する説明図（その１）〜（その５）である。図１４〜図１８には、図８に示した渋滞実績テーブル８００に関する渋滞のモデルがあらわされている。図１４〜図１８においては、渋滞が発生したリンクが黒丸であらわされている。図１９は、図１４〜図１８のモデルによってあらわされる渋滞の渋滞実績テーブルを示す説明図である。
【００７３】
図１４〜図１８および図１９によれば、日付時刻ｔ３においてリンクＬ１１０で発生した渋滞（図１４参照）は、日付時刻ｔ４においてはリンクＬ１０９へ拡大し（図１５参照）、その後も拡大して、日付時刻ｔ１０においては８個のリンクＬ１１０，Ｌ１０９，Ｌ１０７，Ｌ１０６，Ｌ１０５，Ｌ１０４，Ｌ１０３およびＬ１０８で渋滞が発生している（図１６参照）ことがわかる。これにより、リンクＬ１０１側からリンクＬ１１０側へ向かう方向を進行方向とする車列が渋滞していることが分かる。
【００７４】
その後、渋滞は先頭側から徐々に解消し、渋滞しているリンクの数は、日付時刻ｔ１７においては２つのリンクＬ１０４，Ｌ１０３となり（図１７参照）、日付時刻ｔ１８においてはリンクＬ１０３のみとなって（図１８参照）、日付時刻ｔ１９には完全に解消する。
【００７５】
（交通状況予測装置１０１の機能的構成）
つぎに、この発明の実施の形態１にかかる交通状況予測装置１０１の機能的構成について説明する。図２０は、この発明の実施の形態１にかかる交通状況予測装置１０１の機能的構成を示すブロック図である。図２０において、交通状況予測装置１０１は、記憶部２００１と、検出部２００２と、特定部２００３と、取得部２００４と、算出部２００５と、決定部２００６と、を備えている。
【００７６】
記憶部２００１は、上述した各種データテーブル５００，７００，８００，９００，１０００，１１００，１３００およびデータベース６００を記憶する。記憶部２００１には、クライアント端末１０２からネットワーク１１０を介して送信されてきた情報が記憶されている。記憶部２００１は、具体的には、たとえば、図２に示したＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、ＨＤ２０５などの記録媒体によって、その機能を実現する。
【００７７】
検出部２００２は、道路ネットワークを構成する複数のリンクのうちの任意のリンクを検出する。検出部２００２は、単一のリンクを検出してもよいし、後述する特定部２００３によって特定されたエリアエリアｅ１，ｅ２，またはｅ３に応じて複数のリンクを検出してもよい。
【００７８】
特定部２００３は、複数の監視エリアｅ１〜ｅ３のうちいずれかのエリアｅ１，ｅ２，またはｅ３を特定する。特定部２００３は、交通状況予測システム１００の管理者の操作を介して指定された監視エリアｅ１，ｅ２，またはｅ３を特定してもよいし、すべての監視エリアｅ１〜ｅ３を順次特定してもよい。特定部２００３によって監視エリアｅ１が特定された場合、上述した取得部２００４は、特定された監視エリアｅ１を構成するリンクＬ１０１〜Ｌ１１２の実績情報を取得する。
【００７９】
特定部２００３は、現在状況テーブル１１００においてリンク速度が所定の速度閾値を下回ったリンクを含む任意の監視エリアｅ１，ｅ２，あるいはｅ３を特定することとしてもよい。この場合、後述する取得部２００４は、渋滞が発生しているエリアｅ１，ｅ２，あるいはｅ３の実績情報を取得することができる。
【００８０】
取得部２００４は、検出部２００２によって検出された任意のリンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、現在時刻までの第１の期間に関する実績情報と、現在時刻を含まない第２の期間に関する実績情報と、を取得する。具体的に、実施の形態１においては、上述したように、現在の日付時刻から２０分前までの時間帯を第１の期間とし、現在より過去の任意の２０分間の時間帯を第２の期間とする。第１の期間と第２の期間との長さは同一である。
【００８１】
また、取得部２００４は、特定部２００３によってエリアが特定された場合、特定部２００３によって特定された監視エリアｅ１の渋滞付帯情報テーブル９００，１０００における渋滞リンク増加率や渋滞リンク減少率に基づいて現在および過去の実績情報を取得することとしてもよい。
【００８２】
また、取得部２００４は、特定部２００３によってエリアが特定された場合、特定されたエリアを構成するリンクにおけるリンク速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、第２の期間におけるリンク速度が所定の速度閾値を下回った実績情報を取得することとしてもよい。この場合、取得部２００４は、上述した渋滞実績テーブル７００，８００において最初の２０分間の時間帯に含まれる実績情報を、第２の期間に関する実績情報として取得する。
【００８３】
算出部２００５は、取得部２００４によって取得された第１の期間に関する実績情報と第２の期間に関する実績情報との類似度を算出する。ここで、「類似度」とは、監視エリアｅ１において２０分前から現在までの状態と、渋滞実績テーブル７００，８００における最初の２０分間分の状態と、が類似する度合いをあらわす情報である。類似度は、以下に示した（１）式を用いた演算によって算出される。
【００８４】
【数１】
0004815241.tif 000002
【００８５】
上述した（１）式によれば、類似度ｑは、監視エリアｅ１を構成するリンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度を軸にした、監視エリアｅ１を構成するリンクＬ１０１〜Ｌ１１２の個数に応じた次元数の空間におけるユークリッド距離で定義される。この実施の形態１では、監視エリアｅ１を構成するリンクＬ１０１〜Ｌ１１２の数が「１１２」であるため、類似度ｑは、１２次元空間におけるユークリッド距離で定義されることとなる。
【００８６】
（１）式によれば、類似度ｑは、その値が「０」に近いほど「類似度合いが高い」と評価することができる。具体例として、図８に示した渋滞実績テーブル８００と図１１に示した現在状況テーブル１１００との類似度は、以下に示した（２）式のように算出される。
【００８７】
【数２】
0004815241.tif 000003
【００８８】
決定部２００６は、算出部２００５によって算出された類似度に基づいて、第２の期間経過後の第３の期間に関する実績情報内の移動速度を、現在時刻からのリンク速度の予測値に決定する。ここで、「リンク速度の予測値」とは、現在の日付時刻から先の日付時刻、すなわち未来の日付時刻の各リンクにおいて予測されるリンク速度をあらわす情報である。第３の期間は、第２の期間が経過後の所定期間である。第３の期間の期間長は、最大でも第２の期間経過後から現在時刻までの期間長である。
【００８９】
実施の形態１においては、決定部２００６は、監視エリアｅ１を構成する各リンクのリンク速度の予測値を決定する。これにより、物理的なインフラ設備を新たに設けることなく現在の日付時刻から所定時間経過後の任意のリンクにおけるリンク速度の予測値を決定することができるので、交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【００９０】
また、決定部２００６は、監視エリアｅ１単位で、リンク速度の予測値を決定することができるので、監視エリアｅ１内の移動に際して利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。これにより、たとえば、監視エリアｅ１内で交通量の少ない道路を選んで移動したり、監視エリアｅ１内を移動することを回避したりすることができる。
【００９１】
また、決定部２００６は、第２の期間の中で類似度が最も高い期間経過後の第３の期間に関する実績情報を、現在時刻からのリンク速度の予測値に決定することとしてもよい。これにより、現在の実績情報に最も類似した実績情報に基づいて、対象とするリンクにおけるリンク速度の予測値を決定することができるので、各リンクの移動に際して利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【００９２】
また、上述した特定部２００３によって、現在状況テーブル１１００においてリンク速度が所定の速度閾値を下回ったリンクを含む任意の監視エリアｅ１，ｅ２，あるいはｅ３が特定された場合、決定部２００６は、渋滞の発生が想定される監視エリアｅ１，ｅ２，あるいはｅ３単位で、リンク速度の予測値を決定することができる。これにより、監視エリアｅ１，ｅ２，あるいはｅ３内の移動に際して一層利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【００９３】
また、監視エリアｅ１の渋滞付帯情報テーブル９００，１０００における渋滞リンク増加率や渋滞リンク減少率に基づいて、第１および第２の期間に関する実績情報が取得された場合、決定部２００６は、各監視エリアｅ１〜ｅ２内での発生が想定される渋滞のパターンを加味して、リンク速度の予測値を決定することができるので、当該エリア内の移動に際して一層利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【００９４】
また、渋滞実績テーブル７００，８００の最初の２０分間の時間帯に含まれる実績情報が過去の実績情報として取得された場合、各監視エリアｅ１〜ｅ２内において発生した渋滞の実績を加味して、リンク速度の予測値を決定することができるので、各監視エリアｅ１〜ｅ２内の移動に際して一層利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【００９５】
（交通状況予測装置１０１の処理手順）
つぎに、交通状況予測装置１０１の処理手順について説明する。交通状況予測装置１０１は、渋滞実績テーブル作成処理（図２１参照）および交通状況予測処理（図２２参照）をそれぞれ任意のタイミングで、定期的におこなう。
【００９６】
（渋滞実績テーブル作成処理手順）
つぎに、この発明の実施の形態１にかかる交通状況予測装置１０１の渋滞実績テーブル作成処理手順について説明する。渋滞実績テーブル作成処理は、定期的におこなわれ、該当する実績情報がある場合に監視エリアｅ１単位でにおこなわれる。図２１は、この発明の実施の形態１にかかる交通状況予測装置１０１の渋滞実績テーブル作成処理手順を示すフローチャートである。図２１のフローチャートにおいて、まず、渋滞実績テーブルの作成対象となる監視エリアｅ１，ｅ２，またはｅ３を特定する（ステップＳ２１０１）。
【００９７】
つづいて、リンク情報実績ＤＢ６００に格納されたリンク速度の中から、ステップＳ２１０１において特定された監視エリアｅ１，ｅ２，またはｅ３を構成するリンクのリンク速度を抽出し（ステップＳ２１０２）、抽出されたリンク速度に基づいて、渋滞実績テーブルを作成して（ステップＳ２１０３）、一連の処理を終了する。
【００９８】
（交通状況予測処理手順）
つぎに、この発明の実施の形態１にかかる交通状況予測装置１０１の交通状況予測処理手順について説明する。交通状況予測処理は、監視エリアｅ１単位でおこなわれる。図２２は、この発明の実施の形態１にかかる交通状況予測装置１０１の交通状況予測処理手順を示すフローチャートである。図２２のフローチャートにおいて、まず、交通状況予測の対象となる監視エリアｅ１，ｅ２，またはｅ３を特定する（ステップＳ２２０１）。この実施の形態１では、以下、監視エリアｅ１が特定された場合について説明する。
【００９９】
つづいて、リンク情報実績ＤＢ６００に格納されたリンク速度に基づいて、監視エリアｅ１の現在状況テーブル１１００を作成する（ステップＳ２２０２）とともに、監視エリアｅ１の渋滞実績テーブル７００，８００を取得する（ステップＳ２２０３）。
【０１００】
つづいて、ステップＳ２２０２において作成された現在状況テーブル１１００とステップＳ２２０３において取得された渋滞実績テーブル７００，８００とを用いて、現在状況テーブル１１００と渋滞実績テーブル７００，８００との類似度を算出する（ステップＳ２２０４）。
【０１０１】
ステップＳ２２０４において算出された類似度に基づいて、監視エリアｅ１における現在の状態に最も酷似した渋滞実績テーブル７００または８００を特定する（ステップＳ２２０５）。その後、特定された渋滞実績テーブル７００または８００に基づいて、監視エリアｅ１における各リンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度の予測値を決定して（ステップＳ２２０６）、一連の処理を終了する。
【０１０２】
つぎに、上述した交通状況予測処理におけるリンク情報実績ＤＢ６００および各データテーブル７００，８００，１１００の関係について説明する。図２３は、交通状況予測処理におけるリンク情報実績ＤＢ６００および各データテーブル７００，８００，１１００の関係について説明する説明図である。図２３に示したように、現在状況テーブル１１００および渋滞実績テーブル（図７，図８参照）は、リンク情報実績ＤＢ６００に基づいて作成される。
【０１０３】
交通状況予測処理においては、すべての監視エリアｅ１〜ｅ３について作成された渋滞実績テーブル群２３１０の中から、監視エリアｅ１の渋滞実績テーブル群２３２０が絞込まれ、上述した類似度に基づいて、監視エリアｅ１の渋滞実績テーブル群２３２０の中から現在の状態に最も酷似した渋滞実績テーブルを特定する。そして、特定された現在の状態に最も酷似した渋滞実績テーブル２３３０を用いて、リンク速度の予測値を決定する。
【０１０４】
つぎに、上述した交通状況予測処理のステップＳ２２０４における類似度の算出について詳細に説明する。図２４，図２５は、類似度の算出について説明する説明図（その１），（その２）である。類似度の算出に際しては、はじめに、現在状況テーブル１１００を参照して、現在の日付時刻に発生した渋滞の起点となるリンクと同一のリンクが起点となって発生した渋滞の渋滞実績テーブルを抽出する。
【０１０５】
図２４中符号２４１０は、現在の日付時刻に発生した渋滞の起点となるリンクと同一のリンクが起点となって発生した渋滞の渋滞実績テーブルに関連付けられた渋滞付帯情報テーブル群を示している。類似度の算出に際しては、つぎに、渋滞付帯情報テーブル群２４１０における各渋滞付帯情報テーブルと渋滞付帯情報テーブル１３００とを比較する。このとき、各渋滞付帯情報テーブルにおいて、日付時刻が古い方から順に３つ分の渋滞付帯情報と、渋滞付帯情報テーブル１３００における渋滞付帯情報とを比較する。
【０１０６】
そして、比較した比較結果に基づいて、渋滞付帯情報テーブル群２４１０の中から渋滞付帯情報が近い渋滞付帯情報テーブル１３００を抽出する。渋滞付帯情報テーブル１３００の抽出に際しては、渋滞リンク増加率、渋滞リンク減少率、および渋滞規模のそれぞれが、所定の閾値範囲内にある渋滞付帯情報テーブルを、渋滞付帯情報が近い渋滞付帯情報テーブルとして抽出する。さらに、抽出された渋滞付帯情報テーブル１３００に関連付けられた渋滞実績情報テーブルを抽出する。
【０１０７】
つづいて、抽出された渋滞実績情報テーブルと現在状況テーブル１１００との類似度を比較し、最も酷似した渋滞実績テーブルを特定する。類似度の比較に際しては、抽出された渋滞実績情報テーブルと現在状況テーブル１１００とを用いて上述した（１）式を用いた演算をおこない、抽出された各渋滞実績情報テーブル１０００における日付時刻が古い方から３つ分の実績情報と現在状況テーブル１１００の実績情報との類似度を算出する。
【０１０８】
そして、算出された類似度の値が、最も「０」に近い渋滞実績テーブルを、最も酷似した渋滞実績テーブルとして特定する。以下、実績Ｎｏ．Ｊｍの渋滞実績テーブル１０００が、最も酷似した渋滞実績テーブルとして抽出されたものとして説明する。
【０１０９】
つぎに、上述した交通状況予測処理のステップＳ２２０６におけるリンク速度の予測値の決定について詳細に説明する。図２６は、リンク速度の予測値の決定について説明する説明図である。リンク速度の予測値の決定に際しては、現在状況テーブル１１００における現在の日付時刻を、最酷似実績である実績Ｎｏ．Ｊｍの渋滞実績テーブル１０００におけるｔｍ３の日付時刻に当てはめ、渋滞実績テーブル１０００において枠線２６１０であらわされる範囲内のリンク速度である、日付時刻ｔｍ４以降のリンク速度を、監視エリアｅ１における各リンクのリンク速度の予測値として決定する。
【０１１０】
図２６に示した例において、たとえば、現在の日付時刻からＴ時間後におけるリンク速度の予測値は、渋滞実績テーブル１０００における日付時刻ｔｍ４以降の各時刻のうち、日付時刻ｔｍ３に対する時間差が最もＴに近い日付時刻におけるリンク速度となる。仮に、日付時刻ｔｍ３に対する時間差が最もＴに近い日付時刻がｔｍ１０である場合、現在の日付時刻からＴ時間後におけるリンクＬ１０２，Ｌ１０７のリンク速度の予測値は、日付時刻ｔｍ３からＴ時間後のリンクＬ１０２，Ｌ１０７のリンク速度である「ｖ１０２．ｍ１０」，「ｖ１０７．ｍ１０」として決定される。
【０１１１】
上述したように、実施の形態１によれば、物理的なインフラ設備を新たに設けることなく現在の日付時刻から所定時間経過後の任意のリンクにおけるリンク速度の予測値を決定することができるので、交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【０１１２】
また、実施の形態１によれば、渋滞の発生が想定される監視リンクｅ１〜ｅ３を構成するリンクにおけるリンク速度の予測値を、監視エリアｅ１〜ｅ３ごとに決定することで、交通状況を監視エリアｅ１〜ｅ３単位で予測することができる。これによって、各監視エリアｅ１〜ｅ３内の移動に際して利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【０１１３】
（実施の形態２）
つぎに、添付図面を参照して、この発明にかかる交通状況予測プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、交通状況予測装置、および交通状況予測方法の好適な実施の形態２を詳細に説明する。実施の形態２では、単一のリンクにおけるリンク速度の予測値を決定する交通状況予測システムについて説明する。
【０１１４】
なお、実施の形態２における交通状況予測装置は、上述した実施の形態１と同一の資源を用いて実施可能であるため、実施の形態１と同一の資源を用いて実施可能な資源については、図示およびその説明を省略し、同一の符号を用いて説明する。
【０１１５】
（リンクの関係）
はじめに、実施の形態２においてリンク速度の予測値の決定対象となるリンクの関係について説明する。図２７は、リンク速度の予測値の決定対象となるリンクの関係について説明する説明図である。図２７には、地図上の任意の地区を構成するリンクＬ０〜Ｌ１５の関係が示されている。以降、実施の形態２では、道路ネットワークを構成するすべてのリンクＬ０〜Ｌｎのうち、リンクＬ０をリンク速度の予測値の決定対象とする場合を例にして説明する。
【０１１６】
（交通状況予測装置の機能的構成）
つぎに、この発明の実施の形態２にかかる交通状況予測装置の機能的構成について説明する。実施の形態２にかかる交通状況予測装置は、上述した実施の形態１において図２０を用いて示した機能的構成と同様の機能的構成を有しているため、ここでは相違する機能に限定して説明する。第２の実施の形態にかかる交通状況予測装置１０１は、特定部２００３および取得部２００４の機能が、上述した実施の形態１の特定部２００３および取得部２００４の機能と異なっている。
【０１１７】
第２の実施の形態における特定部２００３は、道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から一のリンクを特定する。特定部２００３は、交通状況予測システム１００の管理者によって指定された任意のリンクのリンクを特定してもよいし、道路ネットワークを構成するすべてのリンクを順次特定してもよい
【０１１８】
第２の実施の形態における取得部２００４は、特定部２００３によって特定された一のリンクおよび当該一のリンクに対する所定の相関関係を有するリンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、第１および第２の期間に関する実績情報を取得する。第２の実施の形態における第２の期間は、実績情報を有する期間の中で、現在時刻を含まない過去のすべての期間の中の任意の期間である。
【０１１９】
具体的に、取得部２００４は、特定部２００３によって特定された一のリンクのリンク速度との間に成立する相関係数が所定範囲内となる相関リンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、第１および第２の期間に関する実績情報を取得する。
【０１２０】
これにより、実施の形態２においては、既存の概念である相関係数に基づき一のリンクに対する明確な相関関係を有する相関リンクの実績情報を用いて、一のリンクにおけるリンク速度の予測値を決定することができるので、一のリンクの移動に際して利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【０１２１】
（交通状況予測処理手順）
つぎに、この発明の実施の形態２にかかる交通状況予測装置１０１の交通状況予測処理手順について説明する。交通状況予測処理は、リンク速度の予測値の決定対象となるリンクが特定された場合におこなわれる。図２８は、この発明の実施の形態２にかかる交通状況予測装置１０１の交通状況予測処理手順を示すフローチャートである。
【０１２２】
図２８のフローチャートにおいて、まず、リンク速度の予測値の決定対象となるリンク（ここでは、リンクＬ０）が特定されるまでまって（ステップＳ２８０１：Ｎｏ）、特定された場合（ステップＳ２８０１：Ｙｅｓ）には、リンクＬ０の相関リンクを特定する（ステップＳ２８０２）。ここでは、リンクＬ２，Ｌ４，Ｌ９，Ｌ１３が相関リンクであるものとする。
【０１２３】
つづいて、リンクＬ０および相関リンクＬ２，Ｌ４，Ｌ９，Ｌ１３のリンク速度に基づいて、近現在実績テーブルを作成する（ステップＳ２８０３）とともに、対象実績テーブルを作成する（ステップＳ２８０４）。ここで、近現在実績テーブルとは、現在時刻までの第１の期間に関するリンクＬ０および相関リンクＬ２，Ｌ４，Ｌ９，Ｌ１３のリンク速度を、日付時刻ごとに格納するデータテーブルである（図３２参照）。また、対象実績テーブルとは、現在時刻を含まない第２の期間に関するリンクＬ０および相関リンクのリンク速度を、日付時刻ごとに格納するデータテーブルである（図３３参照）。
【０１２４】
つづいて、作成された近現在テーブルおよび対象実績テーブルに基づいて、類似度を算出する（ステップＳ２８０５）。ステップＳ２８０５においては、上述した実施の形態１において説明した（１）式を用いて、第１の期間に関する実績情報と第２の期間に関する実績情報との類似度を、日付時刻ごとに算出する。
【０１２５】
つづいて、ステップＳ２８０５において算出された類似度に基づいて、第２の期間に関する実績情報の中から第１の期間に関する実績情報に最も酷似した実績情報を特定し（ステップＳ２８０６）、特定された実績情報に基づいてリンクＬ０のリンク速度の予測値を決定して（ステップＳ２８０７）、一連の処理を終了する。
【０１２６】
つぎに、上述した交通状況予測処理のステップＳ２８０２における相関リンクの特定方法について詳細に説明する。図２９は、相関リンクの特定方法について説明する説明図である。図２９に示したように、リンクＬ０に対する相関関係は、リンク情報実績ＤＢ６００に基づいて、リンクＬ０のリンク速度と、リンクＬ０を除くすべてのリンクＬ１〜Ｌｎのリンク速度と、のを同一の日付時刻における相関係数をそれぞれ算出し、算出された相関係数に基づいて判断する。
【０１２７】
【数３】
0004815241.tif 000004
【０１２８】
なお、上述の（３）式において、Ｘは変数ｘの平均値であり、Ｙは変数ｙの平均値である。（３）式において、ｘは或る日付時刻におけるリンクＬ０のリンク速度であり、ｙは同一の日付時刻におけるＬ０以外のリンクＬ１〜Ｌｎのリンク速度である。上述した（３）式によって算出される相関係数は、算出された相関係数を解釈するための基準となる絶対値をあらかじめ設定しておくことで、相関性の強さを判定することができる。
【０１２９】
【表１】
0004815241.tif 000005
【０１３０】
表１には、相関係数の絶対値およびその解釈内容の関係が示されている。表１では、算出された相関係数が、４段階に分類されている。算出された相関係数が「０．０〜０．２」の範囲に含まれる場合、対象リンクＬ１００のリンク速度と実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度との間には「ほとんど相関関係がない」と解釈できる。また、算出された相関係数が「０．２〜０．４」の範囲に含まれる場合、対象リンクＬ１００のリンク速度と実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度との間には「やや相関関係がある」と解釈できる。
【０１３１】
さらに、算出された相関係数が「０．４〜０．７」の範囲に含まれる場合、対象リンクＬ１００のリンク速度と実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度との間には「かなり相関関係がある」と解釈できる。そして、算出された相関係数が「０．７〜１．０」の範囲に含まれる場合、対象リンクＬ１００のリンク速度と実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度との間には「強い相関関係がある」と解釈できる。
【０１３２】
相関性の強さは、「強い相関関係がある」と解釈された回数に基づいて判定する。実施の形態２では、「強い相関関係がある」と解釈された回数が所定回数以上のリンクを、相関リンクとして選択する。なお、「強い相関関係がある」と解釈された回数が多い順に所定数のリンクを、相関リンクとして選択してもよい。
【０１３３】
ここで、相関リンクについて説明を補足する。図３０は相関リンクテーブルを示す説明図であり、図３１はリンク速度の算出対象となるリンクＬ０と当該リンクＬ０の相関リンクとの関係を示す説明図である。リンク相関テーブルとは、交通状況予測値の算出対象となるリンクＬ０に対して強い相関関係がある相関リンクをあらわすデータテーブルである。図３０に示したように、相関リンクテーブル３０００には、リンクＬ０の相関リンクであるリンクＬ２，Ｌ４，Ｌ９，Ｌ１３が格納されている。実施の形態２では、リンクＬ０とリンクＬ０の相関リンクとは、図３１に示した関係を有している。
【０１３４】
なお、リンク相関テーブル３０００は、交通状況予測値を算出するごとに適宜作成してもよいが、リンクごとにあらかじめ作成しデータベース１０３に格納しておいてもよい。この場合、データベース１０３には、交通状況予測値の算出対象となるリンクにおける移動方向に応じて、複数のリンク相関テーブル３０００が格納される。
【０１３５】
つぎに、上述した交通状況予測処理のステップＳ２８０３およびステップＳ２８０４において作成された近現在実績テーブルおよび対象実績テーブルについて説明する。図３２は、近現在実績テーブルを示す説明図である。図３２に示したように、近現在実績テーブル３２００には、現在の日付時刻を含む所定時間範囲におけるリンクＬ０および相関リンクＬ２，Ｌ４，Ｌ９，Ｌ１３のリンク速度が、日付時刻ごとに格納されている。図３３は、対象実績テーブルを示す説明図である。図３３に示したように、対象実績テーブル３３００には、リンクＬ０のリンク速度と、リンクＬ０の相関リンクＬ２，Ｌ４，Ｌ９，Ｌ１３のリンク速度と、が日付時刻ごとに格納されている。
【０１３６】
近現在実績テーブル３２００によってあらわされる第１の期間に関する実績情報と、対象実績テーブル３３００における枠線３３１０によってあらわされる第２の期間に関する実績情報と、の類似度は、以下に示す（４）式〜（６）式のように算出される。
【０１３７】
【数４】
0004815241.tif 000006
【０１３８】
ステップＳ２８０６においては、算出された類似度のすべてが酷似閾値範囲内となる所定時間範囲に該当する実績情報を、第１の期間に関する実績情報にもっとも類似する第２の期間に関する実績情報として特定する。ここで、「酷似閾値範囲」とは、実績情報の特定に用いる閾値である。酷似閾値範囲は、要求される予測精度などに応じて、交通状況予測システム１００の管理者によって任意に設定される。
【０１３９】
ここで、類似度に基づいた実績情報の特定について説明を補足する。図３４および図３５は、リンク速度の決定対象となるリンクＬ０および当該リンクＬ０の相関リンクＬ２，Ｌ４，Ｌ９，Ｌ１３のリンク速度の変化状態を示す説明図（その１）および（その２）である。図３４および図３５には、横軸であらわされる時間の経過にともなう、リンク速度の変化状態がグラフ化してあらわされている。図３４および図３５中、符号３４００は、現在の日付時刻をあらわしている。
【０１４０】
図３４中枠線３４１０によって囲まれた領域内のグラフが、近現在のリンク速度の変化状態をあらわしている。実績情報の特定に際しては、領域３４１０を過去方向へスライドさせ、リンク速度の過去の変化状態の中から近現在の変化状態に類似する日付時刻範囲を検索する。検索に際しては、現在の変化状態に完全に一致するものに限らない。リンクＬ０および周辺リンクＬ２，Ｌ４，Ｌ９，Ｌ１３のリンク速度の過去の変化状態をあらわすグラフの中から、領域３４１０内のグラフの形状に重複する割合が最も高い部分を、最も酷似した実績情報として特定する。
【０１４１】
なお、実績情報の特定は、リンク速度に基づいておこなわれるものに限らない。たとえば、直前のリンク速度に対する速度差（以下、「リンク速度差」という）に基づいておこなわれてもよい。図３６および図３７は、リンク速度の予測対象となるリンクＬ０および当該リンクＬ０の相関リンクＬ２，Ｌ４，Ｌ９，Ｌ１３のリンク速度差の変化状態を示す説明図（その１）および（その２）である。図３６および図３７には、横軸であらわされる時間の経過にともなう、リンク速度差の変化状態がグラフ化してあらわされている。
【０１４２】
リンク速度差に基づいて実績情報を特定する場合にも、上述したリンク速度の場合と同様に、領域３５１０を過去方向へスライドさせ、リンク速度差の過去の変化状態の中から第１の期間に関する実績情報の変化状態に類似する期間を検索し、領域３６１０内のグラフの形状に重複する割合が最も高い部分における実績情報を、第２の期間に関する実績情報とする。図３７中、日付時刻ｔｊ（ｊ−５）から日付時刻ｔｊ（ｊ）までの時間範囲は、第１の期間に関する実績情報の変化状態に類似する、第２の期間をあらわしている。
【０１４３】
つぎに、上述した交通状況予測処理のステップＳ２８０７におけるリンク速度の予測値の決定について説明する。図３８は、リンク速度の予測値の決定について説明する説明図である。図３８中符号３８００は、特定された実績情報を含む、対象実績テーブルを示している。交通状況予測値の決定に際しては、近現在実績テーブル３２００における現在の日付時刻を、対象実績テーブル３８００の開始位置に当てはめ、当該日付時刻以降のリンク速度を、リンクＬ０のリンク速度の予測値として決定する。
【０１４４】
図３８に示した例において、たとえば、ステップＳ２８０６において日付時刻ｔｊ（ｊ）〜ｔｊ（ｊ−５）における実績情報が特定された場合、現在の日付時刻からＴ時間後における交通状況予測値は、対象実績テーブル３８００における日付時刻ｔｊ（ｊ＋１）以降の各時刻のうち、日付時刻ｔｊ（ｊ）に対する時間差が最もＴに近い日付時刻におけるリンク速度となる。
【０１４５】
仮に、日付時刻ｔｊ（ｊ）に対する時間差が最もＴに近い日付時刻がｔｊ（ｊ＋６）である場合、リンクＬ０の現在の日付時刻からＴ時間後におけるリンク速度の予測値は、ｔｊ（ｊ＋１）からＴ時間後の各リンクのリンク速度である「ｖ０．ｉ＋６」として決定される。
【０１４６】
上述したように、実施の形態２によれば、リンクＬ０と相関リンクＬ２，Ｌ４，Ｌ９，Ｌ１３とを一つの単位として、単位ごとに、リンク速度の予測値を決定することができるので、リンクＬ０の移動に際して利用価値の高い交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【０１４７】
以上説明したように、この発明にかかる交通状況予測プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、交通状況予測装置、および交通状況予測方法によれば、物理的なインフラ設備を新たに設けることなく現在の日付時刻から所定時間経過後の任意のリンクにおける移動速度の予測値を算出することができるので、交通状況を簡単かつ高精度に予測することができる。
【０１４８】
（付記１）道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から、任意のリンクを検出させる検出工程と、
前記検出工程によって検出された任意のリンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、現在時刻までの第１の期間に関する実績情報と、前記現在時刻を含まない第２の期間に関する実績情報と、を取得させる取得工程と、
前記取得工程によって取得された第１の期間に関する実績情報と第２の期間に関する実績情報との類似度を算出させる算出工程と、
前記算出工程によって算出された類似度に基づいて、前記第２の期間経過後の第３の期間に関する実績情報内の移動速度を、前記現在時刻からの移動速度の予測値に決定させる決定工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする交通状況予測プログラム。
【０１４９】
（付記２）前記複数のリンクの中の一部のリンクによって構成されるエリアの中から、前記任意のリンクを含むエリアを特定させる特定工程を前記コンピュータに実行させ、
前記取得工程は、
前記特定工程によって特定されたエリアを構成するリンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、前記第１および第２の期間に関する実績情報を取得させることを特徴とする付記１に記載の交通状況予測プログラム。
【０１５０】
（付記３）前記特定工程は、
前記第１の期間における移動速度が所定の速度閾値を下回ったリンクを含むエリアを特定させることを特徴とする付記２に記載の交通状況予測プログラム。
【０１５１】
（付記４）前記取得工程は、
前記エリアにおいて前記所定の速度閾値を下回ったリンクの単位時間当たりの増減数に基づいて、前記第１および第２の期間に関する実績情報を取得させることを特徴とする付記３に記載の交通状況予測プログラム。
【０１５２】
（付記５）前記取得工程は、
前記エリアにおいて前記所定の速度閾値を下回ったリンクの単位時間当たりの数に基づいて、前記第１および第２の期間に関する実績情報を取得させることを特徴とする付記３に記載の交通状況予測プログラム。
【０１５３】
（付記６）前記取得工程は、
前記エリアを構成するリンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、前記第２の期間における前記移動速度が所定の速度閾値を下回った実績情報を取得させることを特徴とする付記３〜５のいずれか一つに記載の交通状況予測プログラム。
【０１５４】
（付記７）前記複数のリンクの中から一のリンクを特定させる特定工程を前記コンピュータに実行させ、
前記取得工程は、
前記特定工程によって特定された一のリンクおよび当該一のリンクに対する所定の相関関係を有するリンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、前記第１および第２の期間に関する実績情報を取得させることを特徴とする付記１に記載の交通状況予測プログラム。
【０１５５】
（付記８）前記取得工程は、
前記一のリンクのリンク速度との間に成立する相関係数が所定範囲内となる前記相関リンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、前記第１および第２の期間に関する実績情報を取得させることを特徴とする付記７に記載の交通状況予測プログラム。
【０１５６】
（付記９）前記算出工程は、
前記取得工程によって取得されたリンクの数と同じ次元数のユークリッド空間における、前記第１の期間に関する実績情報と前記第２の期間に関する実績情報とのユークリッド距離を用いることにより、前記第１の期間に関する実績情報と前記第２の期間に関する実績情報との類似度を算出させることを特徴とする付記１〜８のいずれか一つに記載の交通状況予測プログラム。
【０１５７】
（付記１０）前記決定工程は、
前記第２の期間の中で前記類似度が最も高い期間経過後の第３の期間に関する実績情報内の移動速度を、前記現在時刻からの移動速度の予測値に決定させることを特徴とする付記１〜９のいずれか一つに記載の交通状況予測プログラム。
【０１５８】
（付記１１）前記決定工程は、
前記第２の期間が完了する日付時刻からの移動速度を、前記現在時刻からの移動速度の予測値に決定させることを特徴とする付記１０に記載の交通状況予測プログラム。
【０１５９】
（付記１２）付記１〜１１のいずれか一つに記載の交通状況予測プログラムを記録したコンピュータに読み取り可能な記録媒体。
【０１６０】
（付記１３）道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から、任意のリンクを検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された任意のリンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、現在時刻までの第１の期間に関する実績情報と、当該第１の期間と同じ長さで前記現在時刻を含まない第２の期間に関する実績情報と、を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された第１の期間に関する実績情報と第２の期間に関する実績情報との類似度を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された類似度に基づいて、前記第２の期間経過後の第３の期間における実績情報を、前記現在時刻からの移動速度の予測値に決定する決定手段と、
を備えることを特徴とする交通状況予測装置。
【０１６１】
（付記１４）道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から、任意のリンクを検出する検出工程と、
前記検出工程によって検出された任意のリンクにおける移動速度を日付時刻ごとに関連付けた実績情報の中から、現在時刻までの第１の期間に関する実績情報と、当該第１の期間と同じ長さで前記現在時刻を含まない第２の期間に関する実績情報と、を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された第１の期間に関する実績情報と第２の期間に関する実績情報との類似度を算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出された類似度に基づいて、前記第２の期間経過後の第３の期間における実績情報を、前記現在時刻からの移動速度の予測値に決定する決定工程と、
を含んだことを特徴とする交通状況予測方法。
【産業上の利用可能性】
【０１６２】
以上のように、この発明にかかる交通状況予測プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、交通状況予測装置、および交通状況予測方法は、交通状況の予測に有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１６３】
【図１】この発明の実施の形態１にかかる交通状況予測システムのシステム構成図である。
【図２】図１に示したコンピュータ装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】監視エリアについて説明する説明図である。
【図４】リンクの構成について説明する説明図（その１）である。
【図５】監視エリアテーブルを示す説明図である。
【図６】リンク情報実績データベースを示す説明図である。
【図７】渋滞実績テーブルを示す説明図（その１）である。
【図８】渋滞実績テーブルを示す説明図（その２）である。
【図９】渋滞付帯情報テーブルを示す説明図（その１）である。
【図１０】渋滞付帯情報テーブルを示す説明図（その２）である。
【図１１】現在状況テーブルを示す説明図である。
【図１２】現在状況テーブルの作成概念について説明する説明図である。
【図１３】渋滞付帯情報テーブルを示す説明図（その３）である。
【図１４】渋滞のモデルについて説明する説明図（その１）である。
【図１５】渋滞のモデルについて説明する説明図（その２）である。
【図１６】渋滞のモデルについて説明する説明図（その３）である。
【図１７】渋滞のモデルについて説明する説明図（その４）である。
【図１８】渋滞のモデルについて説明する説明図（その５）である。
【図１９】図１４〜図１８のモデルによってあらわされる渋滞の渋滞実績テーブルを示す説明図である。
【図２０】この発明の実施の形態１にかかる交通状況予測装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２１】この発明の実施の形態１にかかる交通状況予測装置の渋滞実績テーブル作成処理手順を示すフローチャートである。
【図２２】この発明の実施の形態１にかかる交通状況予測装置の交通状況予測処理手順を示すフローチャートである。
【図２３】交通状況予測処理におけるリンク情報実績ＤＢおよび各データテーブルの関係について説明する説明図である。
【図２４】類似度の算出について説明する説明図（その１）である。
【図２５】類似度の算出について説明する説明図（その２）である。
【図２６】リンク速度の予測値の決定について説明する説明図である。
【図２７】リンク速度の予測値の決定対象となるリンクの関係について説明する説明図である。
【図２８】この発明の実施の形態２にかかる交通状況予測装置の交通状況予測処理手順を示すフローチャートである。
【図２９】相関リンクの特定方法について説明する説明図である。
【図３０】相関リンクテーブルを示す説明図である。
【図３１】リンク速度の決定対象となるリンクと当該リンクの相関リンクとの関係を示す説明図である。
【図３２】近現在実績テーブルを示す説明図である。
【図３３】対象実績テーブルを示す説明図である。
【図３４】リンク速度の決定対象となるリンクおよび当該リンクの相関リンクのリンク速度の変化状態を示す説明図（その１）である。
【図３５】リンク速度の決定対象となるリンクおよび当該リンクの相関リンクのリンク速度の変化状態を示す説明図（その２）である。
【図３６】リンク速度の決定対象となるリンクおよび当該リンクの相関リンクのリンク速度差の変化状態を示す説明図（その１）である。
【図３７】リンク速度の決定対象となるリンクおよび当該リンクの相関リンクのリンク速度差の変化状態を示す説明図（その２）である。
【図３８】リンク速度の予測値の決定について説明する説明図である。
【符号の説明】
【０１６４】
１０１  交通状況予測装置
２００２  検出部
２００３  特定部
２００４  取得部
２００５  算出部
２００６  決定部
【図１】
0004815241.tif 000007
【図２】
0004815241.tif 000008
【図３】
0004815241.tif 000009
【図４】
0004815241.tif 000010
【図５】
0004815241.tif 000011
【図６】
0004815241.tif 000012
【図７】
0004815241.tif 000013
【図８】
0004815241.tif 000014
【図９】
0004815241.tif 000015
【図１０】
0004815241.tif 000016
【図１１】
0004815241.tif 000017
【図１２】
0004815241.tif 000018
【図１３】
0004815241.tif 000019
【図１４】
0004815241.tif 000020
【図１５】
0004815241.tif 000021
【図１６】
0004815241.tif 000022
【図１７】
0004815241.tif 000023
【図１８】
0004815241.tif 000024
【図１９】
0004815241.tif 000025
【図２０】
0004815241.tif 000026
【図２１】
0004815241.tif 000027
【図２２】
0004815241.tif 000028
【図２３】
0004815241.tif 000029
【図２４】
0004815241.tif 000030
【図２５】
0004815241.tif 000031
【図２６】
0004815241.tif 000032
【図２７】
0004815241.tif 000033
【図２８】
0004815241.tif 000034
【図２９】
0004815241.tif 000035
【図３０】
0004815241.tif 000036
【図３１】
0004815241.tif 000037
【図３２】
0004815241.tif 000038
【図３３】
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【図３４】
0004815241.tif 000040
【図３５】
0004815241.tif 000041
【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
0004815241.tif 000044