(57)【要約】【課題】  事象の発生する傾向を簡易かつ精度よく予測する。【解決手段】  本発明に係るデータ分析装置は、少なくとも地理情報を記憶する地理情報データ記憶部１と、地理情報データ記憶部１に記憶されている地理情報に含まれる特定の位置で発生した特定の事象に関する事象情報、該事象の発生した位置情報及び発生時刻情報を含む観測データを記憶する事象データ記憶部２と、地理情報データ記憶部１に記憶された所定の特徴を示す属性情報と、この属性情報に該当する度合と、を観測データに付加して分析データを生成するデータ処理部３と、分析データに基づいて所定の事象が発生する傾向を導出するデータ分析部４と、を備えている。事象の具体的内容、発生場所及び発生時刻を分析して分析データを生成し、この分析データに基づいて事象が発生する傾向を導出するため、事象が発生する可能性の高い時間帯や場所を精度よく予測できる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
地理情報を記憶する第１記憶部と、
事象の内容、この事象が発生した位置及びこの事象が発生した時刻を含む観測データを記憶する第２記憶部と、
前記地理情報と前記観測データとを用いて分析データを生成するデータ処理部と、
前記分析データに基づいて、前記事象の発生傾向を導出するデータ分析部と、
前記分析結果及び前記地理情報を用いて、前記事象の発生しやすい場所を予測する予測部と、
を備えるデータ分析装置。
【請求項２】
現在位置を把握する現在位置把握部と、
現在位置が前記予測された場所に接近した場合に警告を行う警告部と、
を備える請求項１記載のデータ分析装置。
【請求項３】
前記警告部は、前記予測された場所と現在位置との距離がある閾値以下になった場合に警告を行う、
請求項２記載のデータ分析装置。
【請求項４】
前記予測された場所を前記地理情報の一部として登録する予測結果登録部を備え、
前記警告部は、前記第１記憶部から前記予測された場所を検索する検索部を有する、
請求項３記載のデータ分析装置。
【請求項５】
前記予測された場所及び前記地理情報を用いて、事象の発生確率を算出する事象発生評価部と、
前記発生確率及び予め与えられた事象発生時に被る損害を用いて、損害の期待値を算出する期待値算出手段と、
を備える請求項１記載のデータ分析装置。
【請求項６】
前記期待値がある閾値以下になるように経路探索を行う経路探索部を備える請求項５記載のデータ分析装置。
【請求項７】
前記期待値が最小になるように経路探索を行う経路探索部を備える請求項５記載のデータ分析装置。
【請求項８】
新たな観測データを入力する観測データ入力部と、
前記新たな観測データと前記観測データと前記地理情報とを用いて修正分析データを生成するように前記データ処理部を制御し、前記修正分析データに基づいて前記分析結果を再調整するように前記データ分析部を制御する分析監視部と、
を備える請求項１記載のデータ分析装置。
【請求項９】
心拍、呼吸数、発汗量、血糖値及び血圧のうちの少なくとも一つを含む生体情報を検知する生体情報検知部を備え、
前記観測データ入力部は前記生体情報を含む観測データを入力する、
請求項８記載のデータ分析装置。
【請求項１０】
コンピュータにデータ分析を行わせるプログラムであって、
予め記憶装置に記憶させてあり、事象の内容とこの事象が発生した位置及び時刻とを含む観測データ、及び、予め記憶装置に記憶させておいた前記地理情報を用いて分析データを生成するステップと、
前記分析データに基づいて、前記事象の発生傾向を導出するステップと、
前記分析結果及び前記地理情報を用いて、前記事象の発生しやすい場所を予測するステップと、
を備えるデータ分析プログラム。
【請求項１１】
事象の観測を行う携帯端末と通信する通信部を備え、
前記観測データ入力部は、前記通信部を介して前記携帯端末で観測された観測データを入力する、
請求項８記載のデータ分析装置。
【請求項１２】
携帯端末と通信する通信部と、
前記予測された場所に関する情報を前記携帯端末に配信する送信部と、
を備える請求項１記載のデータ分析装置。
【請求項１３】
請求項１２記載のデータ分析装置と通信を行う通信部と、
前記予測された場所に関する情報を受信する受信部と、
現在位置を把握する現在位置把握部と、
現在位置が前記予測された場所に接近した場合に警告を行う警告部と、
を備える携帯端末。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地理情報に基づいて事象の分析を行うデータ分析装置、データ分析方法及びデータ分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
地形情報をはじめとするさまざまな情報を地図上に表示したり、任意に与えられた地点間の経路探索を行うことができる地理情報システム(GIS)が知られている。また、ある対象が現在位置している座標を抽出できる位置情報システム(GPS)も知られている。GISとGPSを組み合わせることにより、対象が地図上のどの地点に現在居るのかを検出でき、自動車のナビゲーションや最寄りの目標物の検索などに応用可能である。
【０００３】
GISに登録されている情報は、地形、道路及び建物などのように移動することのない対象や、降水量、有料道路の料金及び人口密度といった客観的なデータである。
【０００４】
例えば、自動車に始点と終点を与えてその間の経路探索を行う場合に、道路の有無という静的なデータや、有料道路の通行料金といった客観的なデータ、さらには時々刻々の渋滞情報を反映して経路の再検索を行うことで、料金最小の経路、到達時間最短の経路を構築することができる。
【０００５】
地形形状による走行ルートの自動処理（特許文献１参照）、PHS等の位置データ取得手段と道路情報から走行経路を検出するデータ処理装置（特許文献２参照）、およびこれを歩行者用としたもの（特許文献３参照）などが提案されている。
【特許文献１】特開２０００−３２１０８１公報
【特許文献２】特許第３２７６９４５号公報
【特許文献３】特許第３３７０５５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、例えば「運転初心者が安心して運転できる経路」といった主観的な条件、もしくは客観的に判断する基準が明確でない条件で検索するシステムは従来存在しなかった。
【０００７】
例えば、過去の交通事故発生事例を地理情報に持たせ、事故発生場所を避けるように経路探索を行うことは可能だが、事故が起きていない場所がそのまま安全であるという保証はない。「事故が起きた場所」はわかっても、「事故が起きそうな場所」は分からないためである。
【０００８】
また、交通事故が発生すれば事故の記録として残るが、「あやうく事故になりそうであった」ことは記録として残らない。安全性の面からはこれらの事故一歩手前のような事象も事故と同様に扱われなければならないが、現行の地理情報システムではそのようなことも不可能である。
【０００９】
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、その目的は、事象の発生する傾
向を簡易かつ精度よく予測可能なデータ分析装置、データ分析方法及びデータ分析プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決するために、本発明は、地理情報を記憶する第１記憶部と、事象の内容、この事象が発生した位置及びこの事象が発生した時刻を含む観測データを記憶する第２記憶部と、前記地理情報と前記観測データとを用いて分析データを生成するデータ処理部と、前記分析データに基づいて、前記事象の発生傾向を導出するデータ分析部と、前記分析結果及び前記地理情報を用いて、前記事象の発生しやすい場所を予測する予測部とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、事象情報、位置情報及び発生時刻情報を考慮に入れて、特定の事象が発生する傾向を導出するため、その傾向を精度よく予測できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明に係るデータ分析装置、データ分析方法及びデータ分析プログラムについて、図面を参照しながら具体的に説明する。
【００１３】
（第１の実施形態）
第１の実施形態は、急ブレーキ検出装置と位置取得装置を装備した自動車を運転し、急ブレーキや対向車からの警笛などの危険な事象の発生予測を行うものである。
【００１４】
図１は本発明に係るデータ分析装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。図１のデータ分析装置は、少なくとも地理情報を記憶する地理情報データ記憶部１と、地理情報データ記憶部１に記憶されている地理情報に含まれる特定の位置で発生した特定の事象に関する事象情報、該事象の発生した位置情報及び発生時刻情報を含む観測データを記憶する事象データ記憶部２と、地理情報データ記憶部１に記憶された所定の特徴を示す属性情報と、この属性情報に該当する度合と、を観測データに付加して分析データを生成するデータ処理部３と、分析データに基づいて所定の事象が発生する傾向を導出するデータ分析部４と、を備えている。
【００１５】
図２は事象データ記憶部２の記憶内容を示す図である。図２に示すように、事象データ記憶部２には、事象の発生時刻を示す日時、事象の発生場所を示す座標、及び事象の具体的内容がテーブル形式で記憶されている。事象の発生場所は、自動車に搭載された位置情報システム（GPS）で検出し、急ブレーキの発生は、例えば車内に加速度検知器を設置することで検知できる。時刻は自動車に備え付けられた時計を用いてもよいし、電波時計などの計時手段を設置してもよい。
【００１６】
対向車から警笛を受けた場合に、運転手が音声により警笛を受けたことを入力する音声認識装置は、現行のカーナビシステムの音声入力技術を用いて簡易に実装可能である。
【００１７】
事象データは、図２に示すように危険な事象が発生した場合のみ収集する方法以外に、危険な事象が発生しなくても、図３に示すように一定時間間隔で記録してもよい。あるいは、図４に示すように、危険な事象が発生した場合と過去に危険な事象が発生した位置（座標）を通過する場合に事象を記録してもよい。
【００１８】
時刻と場所さえわかれば、日没時刻や天候がわかるため、図５に示すように、図４の情報に、事象が発生した時間帯（夜間か日中か）と天候（晴れか雨か）に関する情報を追加
することができる。図２〜図５のテーブルは、データ処理部３が作成する。
【００１９】
図６は図５の事象情報を二次元平面上にプロットした図である。図６の○印は危険な事象、すなわち急ブレーキや警笛の発生を表しており、×印は危険でない事象を表している。図６だけでは、事象の発生傾向を把握するのは困難である。
【００２０】
そこで、本実施形態では図７に示すように図６に地理情報を付加する。図７の矢印の矢尻に記述された文字情報「駅前」、「急カーブ」及び「信号のない交差点」は、事象の発生場所を示す座標を用いて、地理情報から検索された結果である。図５に地理情報の検索結果を加えたものが図２５に示す分析データである。図７中で点線で囲まれた領域は、地理情報から特徴があると判断される地域である。
【００２１】
図７に対してデータベース内にある多数の情報の空間的な傾向を導出するデータ分析方法として空間データマイニング手法を適用することで、事象の発生場所の傾向を得ることができる。図７の場合、夜間の信号のない交差点、急カーブ、駅前付近が急ブレーキ、または対向車からの警笛という危険事象が発生しやすいことが分かる。
【００２２】
図８はデータ分析部４により作成される事象の発生傾向を示す図である。図８に示された傾向を、地理情報データ記憶部１に記憶されている図７とは異なる地域に対して適用することで、実際に事象を記録していなくても、危険事象の発生しやすい地帯を予測することができる。
【００２３】
例えば、図９は図８の傾向を用いて予測した夜間の危険事象の発生予測場所を示す図、図１０は日中の危険事象の発生予測場所を示す図である。これらの図では、危険事象の発生予測場所を点線で囲んでいる。
【００２４】
図９及び図１０のように、危険事象の発生予測情報を付加した地図を作成することで、走行経路ごとに危険性の度合を評価することができる。危険性の度合は、後述するように、例えば経路探索に利用できる。
【００２５】
図１１は本発明に係るデータ分析装置の第１の実施形態の処理手順を示すフローチャートである。まず、分析・予測を行うべき事象（例えば、上述した急ブレーキや対向車の警笛）に関する事象データ（例えば、図２〜図５に示す事象と座標位置との対応関係）を収集し、事象データ記憶部２に蓄積する（ステップＳ１）。
【００２６】
次に、地理情報データ記憶部１から抽出された情報（例えば、事象の起こった座標位置付近の地理情報）を事象データ記憶部２に追加する（ステップＳ２）。
【００２７】
次に、収集した事象の傾向を分析し、分析データを生成する（ステップＳ３）。そして、分析データに基づいて、所定の事象が発生する傾向を導出する（ステップＳ４）。
【００２８】
このように、第１の実施形態では、事象の具体的内容、発生場所及び発生時刻を分析して分析データを生成し、この分析データに基づいて事象が発生する傾向を導出するため、事象が発生する可能性の高い時間帯や場所を精度よく予測できる。したがって、移動体の経路探索を行う場合に、危険事象を確実に避けるような最適経路を容易に検出することができる。
【００２９】
（第２の実施形態）
第２の実施形態は、第１の実施形態の変形例であり、事象の傾向を分析して傾向予測ルールを作成するものである。
【００３０】
図１２は本発明に係るデータ分析装置の第２の実施形態の概略構成を示すブロック図である。図１２のデータ分析装置は、図１の構成に加えて、事象の傾向を分析して作成した傾向予測ルールを登録する傾向予測ルール記憶部５と、傾向予測ルールを用いて任意の場所の傾向を予測する傾向予測部６とを備えている。
【００３１】
図１３は図１２のデータ分析装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。ステップＳ１１，Ｓ１２は図１１のステップＳ１，Ｓ２と同様である。ステップＳ２の処理が終わった後、データ分析部４は傾向を分析して予測ルールを作成し（ステップＳ１３）、予測ルールを傾向予測ルール記憶部５に登録する（ステップＳ１４）。
【００３２】
次に、傾向予測部６は、傾向予測ルールを用いて任意の場所の傾向を予測し（ステップＳ１５）、その予測結果をデータ処理部３は地理情報データ記憶部１に記憶する（ステップＳ１６）。
【００３３】
次に、データ分析部４は、ユーザによって与えられた始点・終点及び走行時刻に基づいて、最適経路の候補を作成し、その経路を通過するのに要するコスト（時間、費用、危険性など）を算出する。そして、コストが最小の経路を提示する（ステップＳ１７）。
【００３４】
なお、図１４に示すように、傾向予測部６で予測された事象の発生傾向を地理情報データ記憶部１に記憶する予測結果登録部７を設けてもよい。
【００３５】
あるいは、図１５に示すように、地理情報データ記憶部１に記憶されている地理情報、位置情報及び時刻情報などに基づいて、特定の位置の傾向を検索する予測結果検索部８を設けてもよい。
【００３６】
さらには、図１６に示すように、移動体が現在走行している位置と時刻を検知する位置・時刻特定部９を設けて、位置と時刻をキーとして、予測結果検索部８から傾向を検索してもよい。
【００３７】
あるいは、図１７に示すように、移動体の移動開始位置と移動終了位置が与えられた場合に、予測結果検索部８で検索される危険性を含む評価量が最適値となるような最適経路を探索する経路検索部１０を設けてもよい。
【００３８】
例えば、図１８はA地点からB地点に至る夜間の経路探索を行った例を示す図である。図１８の点線C,D,Eは、傾向予測部６により危険と判断された場所である。通常、経路探索は走行時間や走行料金に対して最適な経路を選択するが、本実施形態により作成された危険事象の発生予測情報を用いることで、事故発生確率が最小となる経路を見つけることができる。
【００３９】
図１８の例では、信号のない交差点や、駅前付近に該当するC,D,E地点を回避して経路が作成されることを示している。もちろん、日没前後の時間帯での走行経路を作成する場合や、走行中に夜間となることを考慮した経路作成を行ってもよい。
【００４０】
または、図１９に示すように、予測結果検索部８で検索される「危険性が高い地点」が接近した場合に、運転者に警告を発する警告判断部１１を設けてもよい。警告判断部１１は、例えば「危険性が高い地点」と現在位置との距離がある閾値以下になった場合に接近したと判断し、警告を出す。
【００４１】
あるいは、図２０に示すように、予測結果登録部７により地理情報データ記憶部１に登
録された地理情報データと任意に与えられた地図上の経路に対応する地理情報データとを用いて事象発生の確率を算出する事象発生評価部１２と、同確率と予め与えられた事象発生時に被る損害から損害の期待値を算出する損害評価部１３とを設けてもよい。
【００４２】
このように、第２の実施形態では、傾向予測ルールを用いて任意の場所の傾向を予測するため、あらゆる場所での傾向を簡易かつ精度よく検出できる。
【００４３】
（第３の実施形態）
第３の実施形態は、いったん傾向を導出した後に、傾向の再調整を行うものである。傾向は、例えば複数のif-then規則で表される。各if-then規則の信憑性を再確認するのが傾向の再調整である。例えば、上述した図８は３つのif-then規則を表している。
【００４４】
危険事象の発生が予測される時刻及び地点を走行した場合、図８のif-then規則に基づいて、３つのif-then規則の事象が発生した回数をそれぞれ計測し、計測回数が少ないif-then規則を削除し、危険発生の予測情報を更新する。これにより、危険性の評価値を最新のものに維持できる。
【００４５】
新たな危険事象が追加された場合は、空間データマイニングによる傾向抽出をやり直し、if-then規則の再構築を行ってもよい。
【００４６】
運転手が危険事象の発生が予想される時刻及び地点を走行する場合、危険事象を予測するためのif-then規則の再調整を行うためには走行を黙認し、事象の発生を確認する必要がある。このような傾向再調整モードと、危険の接近を警告によって積極的に知らせる運用モードとを随時切り替えることで、if-then規則の再調整を行いつつ、移動体を安全に誘導する安全運転ナビゲーションを実現できる。
【００４７】
図２１は本発明に係るデータ分析装置の第３の実施形態の概略構成を示すブロック図である。図２１のデータ分析装置は、図１の構成に加えて、現在位置を特定する位置特定部１４と、事象の入力を受け付ける事象入力部１５と、傾向の再調整を行うか否かを監視する分析監視部１６とを備えている。
【００４８】
事象入力部１５に入力される事象は、例えば、事象が自動車の運転操作の場合は、時刻の発生時刻や発生場所などである。また、対向車からのパッシング、近傍を走行する自動車からの警笛、障害物感知装置からの警告などを事象として入力してもよい。
【００４９】
あるいは、急ブレーキや急ハンドルなどの危険な自動車の運転操作を事象として入力してもよいし、運転者の発する声などの音声を事象として入力してもよい。
【００５０】
急ブレーキや急ハンドルなどの危険な運転操作は、自動的に検知できるため、図２２に示すように、事象監視部１７を設けて、危険な運転操作を自動的に検知してもよい。
【００５１】
図２３は本発明に係るデータ分析装置の第２の実施形態の処理手順を示すフローチャートである。まず、図１１のステップＳ１〜Ｓ４と同様の手順で、所定の事象が発生する傾向を導出する（ステップＳ２１）。
【００５２】
次に、傾向再調整モードか運用モードかを判断する（ステップＳ２２）。運用モードであれば、ステップＳ２１で導出した傾向を、図７のような表示形態でユーザに提示する（ステップＳ２３）。この場合、安全運転ナビゲーションが行われる。
【００５３】
一方、傾向再調整モードであれば、ステップＳ２１で導出した傾向が、実測と一致して
いるか否かを判断し（ステップＳ２４）、一致していれば処理を終了し、一致していなければ、if-then規則を削除するなどして、傾向の再調整を行う（ステップＳ２５）。
【００５４】
このように、第３の実施形態では、必要に応じて事象の発生傾向の再調整を行うため、事象の発生状況が変化した場合でも、発生傾向を精度よく検出できる。
【００５５】
（第４の実施形態）
第４の実施形態は、過去に事故が発生した場所、その時刻、事故の被害の大きさ、及びその場所の交通量を事象データとして用い、事故の発生傾向を分析するものである。
【００５６】
データ分析装置の第４の実施形態は、図１と同様に構成されている。事象データ記憶部２には、過去に事故が発生した場所、その時刻、事故の被害の大きさ、及びその場所の交通量などの情報が事象データとして記憶されている。
【００５７】
データ分析部４で得られたif-then規則により、同様の事故が発生しそうな場所を予測でき、また、交通量のデータから、事故の発生頻度を測定できるので、事故が予想される場所での発生のしやすさを数値化することができる。これら、事故発生が予測される場所、その発生確率および事故が発生した場合の被害の大きさから、損害の期待値を計算できる。
【００５８】
例えば、図１８でA-C-D-Bという経路を走行することを考える。この経路ではC,Dの２箇所で危険地帯を走行すること、および、C,Dの各地点での事故発生確率がそれぞれPc、Pd、事故が発生した場合の損害の大きさがそれぞれDc,Ddであることを事象発生評価部によって検索する。そして、経路A-C-D-Bの損害の見積もりを計算式Dc×Pc + Dd×Pdによって評価することができる。
【００５９】
このように、第４の実施形態では、事故の発生場所、発生時刻、被害の大きさ、及びその場所の交通量を事象データとして取得するため、事故による損害の期待値を計算できる。したがって、この損害の期待値を分析することにより、事故の発生傾向を精度よく分析できる。
【００６０】
（第５の実施形態）
第５の実施形態は、生体情報に基づいて危険状態を検出するものである。運転中に危険な状態に陥ったとき、人間はストレスを感じるはずであり、ストレスの状態は、例えば特許第2759188号「ストレス計測装置」によれば、発汗量と皮膚温度を計測することによって検出できる。生体情報を計測、監視することで、運転中にストレスを感じ始めた状態を検知でき、そのときの場所、時刻を記録することで、危険な状態の発生を自動的に記録することができる。
【００６１】
データ分析装置の第５の実施形態は、例えば図２１と同様に構成されている。
事象データ入力部は、心拍、呼吸数、発汗量、血糖値及び血圧などの生体情報を入力する。入力された生体情報は、事象データ記憶部２に記憶される。
【００６２】
分析監視部は、生体情報に基づいて、ストレスを感じ始めた状態を検知し、そのときの場所と時刻を記録する。データ分析部４は、分析監視部で記録された場所と時刻を調べることにより、どのような場所、時刻でストレスを感じたかを把握することができる。
【００６３】
このように、第５の実施形態では、生体情報に基づいて、ストレスを感じた場所と時刻を記録するため、危険事象の発生場所や発生時刻を精度よく検知できる。
【００６４】
（その他の実施形態）
上述した各実施形態で説明したデータ分析部４は、より詳しくは、図２４に示すように、地理情報データ記憶部１に記憶する地理情報を管理する地理情報管理部（GIS）１８と、事象データ記憶部２に記憶する事象データを管理する事象データ管理部１９とを有する。データ分析部４は、地理情報データ記憶部１への新たな地理情報の登録と、地理情報データ記憶部１の検索と、検索された地理情報の表示とを行う。地理情報管理部１９は、地理情報の検索と登録機能を有する。
【００６５】
上述した各実施形態で説明したデータ分析装置は、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、データ分析装置の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフロッピー（Ｒ）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携帯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。
【００６６】
また、データ分析装置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。
【００６７】
上述した各実施形態で説明したデータ分析装置は基地局と携帯端末とに分けて構成しても構わない。例えば、データの分析及び事象データの蓄積を基地局側で行う。そして、事象データの収集、危険性が高い場所に接近した場合の警告、及び、安全性の高い経路案内等の処理を携帯端末側で行う。基地局と携帯端末との間は有線・無線の公衆通信回線網を用いて行う。基地局は分析結果を携帯端末に送信する。携帯端末は分析結果を受信して、警告や安全な経路の案内を行う。携帯端末は事象データを収集して、基地局に送信する。基地局は事象データを受信して蓄積するとともに、分析を行う。
【００６８】
尚、携帯端末の処理能力に応じて処理の一部を基地局側で行うようにしても構わない。例えば、経路案内における経路探索処理を基地局側で行い、携帯端末では探索結果を提示するだけでも構わない。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明に係るデータ分析装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図。
【図２】事象データ記憶部の記憶内容を示す図。
【図３】事象データ記憶部の記憶内容の変形例を示す図。
【図４】事象データ記憶部の記憶内容の変形例を示す図。
【図５】事象データ記憶部の記憶内容の変形例を示す図。
【図６】図５の事象情報を二次元平面上にプロットした図。
【図７】図６に地理情報を付加したプロット図。
【図８】データ分析部により作成される事象の発生傾向を示す図。
【図９】図８の傾向を用いて予測した夜間の危険事象の発生予測場所を示す図。
【図１０】日中の危険事象の発生予測場所を示す図。
【図１１】本発明に係るデータ分析装置の第１の実施形態の処理手順を示すフローチャート。
【図１２】本発明に係るデータ分析装置の第２の実施形態の概略構成を示すブロック図。
【図１３】図１２のデータ分析装置の処理手順の一例を示すフローチャート。
【図１４】予測結果登録部７を設けたデータ分析装置のブロック図。
【図１５】予測結果検索部８を設けたデータ分析装置のブロック図。
【図１６】移動体が現在走行している位置と時刻をキーとして、予測結果検索部８から傾向を検索するデータ分析装置のブロック図。
【図１７】経路検索部１０を備えたデータ分析装置のブロック図。
【図１８】経路探索の結果の一例を示す図。
【図１９】警告判断部を備えたデータ分析装置のブロック図。
【図２０】事象発生評価部と損害評価部を備えたデータ分析装置のブロック図。
【図２１】本発明に係るデータ分析装置の第３の実施形態の概略構成を示すブロック図。
【図２２】図２１に事象監視部１７を追加したデータ分析装置の概略構成を示すブロック図。
【図２３】本発明に係るデータ分析装置の第２の実施形態の処理手順を示すフローチャート。
【図２４】データ分析部の詳細構成を示すブロック図。
【図２５】分析データの一例を示す。
【符号の説明】
【００７０】
１  地理情報データ記憶部
２  事象データ記憶部
３  データ処理部
４  データ処理部
５  傾向予測ルール記憶部
６  傾向予測部
７  予測結果登録部
８  予測結果検索部
９  位置・時刻特定部
１０  経路検索部
１１  警告判断部
１２  事象発生評価部
１３  損害評価部
１４  位置特定部
１５  事象入力部
１６  分析監視部
１７  事象監視部
１８  地理情報管理部
１９  事象データ管理部
【図１】
2005038381.tif 000003
【図２】
2005038381.tif 000004
【図３】
2005038381.tif 000005
【図４】
2005038381.tif 000006
【図５】
2005038381.tif 000007
【図６】
2005038381.tif 000008
【図７】
2005038381.tif 000009
【図８】
2005038381.tif 000010
【図９】
2005038381.tif 000011
【図１０】
2005038381.tif 000012
【図１１】
2005038381.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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