(57)【要約】  有料道路が提供するサービス品質を維持する。  交通制御システム１は、予測部２１０、及び、制御部２３０を含む。予測部２１０は、第１地点から第２地点への複数経路の内の一の経路における交通状態を予測する。制御部２３０は、一の経路における予測した交通状態が所定のサービスレベルを満たさない場合、一の経路における交通状態が所定のサービスレベルを満たすように、第１地点における複数経路間の車両の分配量を制御する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１地点から第２地点への複数経路の内の一の経路における交通状態を予測する予測手段と、
前記一の経路における予測した交通状態が所定のサービスレベルを満たさない場合、前記一の経路における交通状態が前記所定のサービスレベルを満たすように、前記第１地点における前記複数経路間の車両の分配量を制御する、制御手段と、
を備えた交通制御システム。
【請求項２】
前記制御手段は、前記複数経路間の交通状態に係る指標の予測値の差および料金差に対する前記第１地点における前記複数経路間の分配率を表す感受度モデルに基づき、前記一の経路における交通状態が前記所定のサービスレベルを満たすための前記一の経路の料金を決定し、前記複数経路の各々の交通状態に係る指標の予測値とともに出力することにより、前記分配量を制御する、
請求項１に記載の交通制御システム。
【請求項３】
前記制御手段は、前記第１地点における交通状態および前記感受度モデルに基づき、前記一の経路における交通状態が前記所定のサービスレベルを満たし、かつ、前記一の経路の料金に前記一の経路に分配された車両数を乗じた値の合計が最大化されるように、前記一の経路の料金を決定する、
請求項２に記載の交通制御システム。
【請求項４】
前記予測手段は、前記複数経路の各々における交通状態を予測し、
前記制御手段は、前記複数経路の内の少なくとも一つで予測した交通状態が前記所定のサービスレベルを満たさない場合、前記複数経路の各々における交通状態が前記所定のサービスレベルを満たすように、前記第１地点における前記複数経路間の車両の分配量を制御する、
請求項１に記載の交通制御システム。
【請求項５】
前記制御手段は、前記複数経路間の交通状態に係る指標の予測値の差および料金差に対する前記第１地点における前記複数経路間の分配率を表す感受度モデルに基づき、前記複数経路の各々における交通状態が前記所定のサービスレベルを満たすための前記複数経路の各々の料金を決定し、前記複数経路の各々の交通状態に係る指標の予測値とともに出力することにより、前記分配量を制御する、
請求項４に記載の交通制御システム。
【請求項６】
さらに、前記第１地点の分配率と、前記複数経路間の交通状態に係る指標差および料金差と、の履歴に基づき、前記感受度モデルを生成する、学習手段を備える、
請求項２、３、または、５に記載の交通制御システム。
【請求項７】
前記交通状態は速度であり、前記サービスレベルは最低速度であり、前記交通状態に係る指標は所要時間である、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の交通制御システム。
【請求項８】
第１地点から第２地点への複数経路の内の一の経路における予測した交通状態が所定のサービスレベルを満たさない場合、前記複数経路間の交通状態に係る指標の予測値の差および料金差に対する前記第１地点における前記複数経路間の分配率を表す感受度モデルに基づき、前記一の経路における交通状態が前記所定のサービスレベルを満たすための前記一の経路の料金を決定する制御装置から、前記一の経路の料金、および、前記複数経路の各々の交通状態に係る指標の予測値を受信し、当該受信した、前記一の経路の料金、および、前記複数経路の各々の交通状態に係る指標の予測値を出力する出力手段、
を備えた交通情報出力装置。
【請求項９】
第１地点から第２地点への複数経路の内の一の経路における交通状態を予測し、
前記一の経路における予測した交通状態が所定のサービスレベルを満たさない場合、前記一の経路における交通状態が前記所定のサービスレベルを満たすように、前記第１地点における前記複数経路間の車両の分配量を制御する、
交通制御方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
第１地点から第２地点への複数経路の内の一の経路における交通状態を予測し、
前記一の経路における予測した交通状態が所定のサービスレベルを満たさない場合、前記一の経路における交通状態が前記所定のサービスレベルを満たすように、前記第１地点における前記複数経路間の車両の分配量を制御する、
処理を実行させるプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通制御システム、交通情報出力装置、交通制御方法、及び、記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
人口増加が進む都市部では、交通渋滞が特に深刻になっている。このような都市部では、混雑する都市中心部を避けて迂回できる有料道路が設けられている場合が多い。しかしながら、実際に迂回路を利用するかどうかは運転者の判断に依存する上に、各運転者は最短経路を選択する傾向が強い。このため、迂回路による交通分散が期待通りに行われず、不要な渋滞が発生している。このような不要な渋滞を緩和するための技術として、本線道路と迂回道の現在の交通状態（混雑度合や所要時間等）を表示することにより、迂回路に車両を誘導し、迂回路の通行料金を割り引く技術が開示されている。例えば、特許文献１では、走行中の車両により記録された道路渋滞の有無の情報に基づき、渋滞時間に応じて通行料金を割り引く技術が記載されている。特許文献２では、本線道路とバイパス道路の混雑度を比較し、現在の車両の位置から最短時間で移動できる経路を提示する技術が記載されている。また、特許文献３では、交通管制システムが取得した渋滞情報を使って、運転者に本線道路と迂回路の状況を提示し、渋滞を避ける経路を選択した車両の通行料金を割り引く技術が記載されている。【０００３】
なお、関連技術として、非特許文献１には、高速道路の２ルート区間に生じるハンチングを抑制するための情報提供方法が開示されている。また、他の関連技術として、非特許文献２、及び、非特許文献３には、データの同一のパターンや規則性を持つグループごとに予測モデルを生成する、異種混合学習技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−９９８３２号公報
【特許文献２】特開２００９−２４４０３１号公報
【特許文献３】特開２０１３−１９６４４１号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】大口敬、他「渋滞時の代替経路選択行動に与える交通情報提供効果」、土木計画学研究・論文集 22, 2005年, p.799-804
【非特許文献２】藤巻遼平、森永聡、「ビッグデータ時代の最先端データマイニング」、ＮＥＣ技報、Vol.65、No.2、2012年、p.81-85
【非特許文献３】Riki Eto, et al.、「Fully-Automatic Bayesian Piecewise Sparse Linear Models」、Proceedings of the 17th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS)、2014年、p.238-246
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の特許文献１から３に開示された技術では、現在の交通状態を提示し、迂回路の通行料金の変更により、混雑の少ない道路を選択するように車両を誘導する。しかしながら、現在の交通状態を通知するだけでは、非特許文献１に記載されているように、運転者が混雑に敏感に反応し、選択可能な経路間で交通量が振動（フラッピング）し、交通状態が安定しない。また、渋滞の要因となる箇所には、実際に渋滞が発生するまで車両が流入し続け、渋滞が発生してから、上述のような誘導が行われる。【０００７】
このため、道路が提供すべきサービス品質（最低速度等）は著しく劣化する。この場合、例えば、米国のＨＯＶ（High-Occupancy Vehicle）レーンやＨＯＴ（High-Occupancy Toll）レーンのように、特定の車両に対する優先サービスを提供する道路では、サービス品質が維持できず、これらのサービスによる道路施策に影響する。【０００８】
本発明の課題は、上述の課題を解決し、有料道路が提供するサービス品質を維持できる、交通制御システム、交通情報出力装置、交通制御方法、及び、記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様における交通制御システムは、第１地点から第２地点への複数経路の内の一の経路における交通状態を予測する予測手段と、前記一の経路における予測した交通状態が所定のサービスレベルを満たさない場合、前記一の経路における交通状態が前記所定のサービスレベルを満たすように、前記第１地点における前記複数経路間の車両の分配量を制御する、制御手段と、を備える。【００１０】
本発明の一態様における交通情報出力装置は、第１地点から第２地点への複数経路の内の一の経路における予測した交通状態が所定のサービスレベルを満たさない場合、前記複数経路間の交通状態に係る指標の予測値の差および料金差に対する前記第１地点における前記複数経路間の分配率を表す感受度モデルに基づき、前記一の経路における交通状態が前記所定のサービスレベルを満たすための前記一の経路の料金を決定する制御装置から、前記一の経路の料金、および、前記複数経路の各々の交通状態に係る指標の予測値を受信し、当該受信した、前記一の経路の料金、および、前記複数経路の各々の交通状態に係る指標の予測値を出力する。【００１１】
本発明の一態様における交通制御方法は、第１地点から第２地点への複数経路の内の一の経路における交通状態を予測し、前記一の経路における予測した交通状態が所定のサービスレベルを満たさない場合、前記一の経路における交通状態が前記所定のサービスレベルを満たすように、前記第１地点における前記複数経路間の車両の分配量を制御する。【００１２】
本発明の一態様におけるコンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、第１地点から第２地点への複数経路の内の一の経路における交通状態を予測し、前記一の経路における予測した交通状態が所定のサービスレベルを満たさない場合、前記一の経路における交通状態が前記所定のサービスレベルを満たすように、前記第１地点における前記複数経路間の車両の分配量を制御する、処理を実行させるプログラムを格納する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の効果は、有料道路が提供するサービス品質を維持できることである。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１の実施形態における制御対象の道路網の例を示す図である。
【図２】第１の実施形態における交通制御システム１の構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態における交通状態の例を示す図である。
【図４】第１の実施形態における分配情報の例を示す図である。
【図５】第１の実施形態における、車両密度と流度の間の相関関係の例を示す図である。
【図６】第１の実施形態における、車両密度と速度の間の相関関係の例を示す図である。
【図７】第１の実施形態における目標サービスレベルの例を示す図である。
【図８】第１の実施形態における、コンピュータにより実現された学習装置１００の構成を示すブロック図である。
【図９】第１の実施形態における、コンピュータにより実現された分配制御装置２００の構成を示すブロック図である。
【図１０】第１の実施形態における学習処理を示すフローチャートである。
【図１１】第１の実施形態における分配制御処理を示すフローチャートである。
【図１２】第１の実施形態における分配制御処理の具体例を示す図である。
【図１３】第２の実施形態における制御対象の道路網の例を示す図である。
【図１４】第２の実施形態における分配情報の例を示す図である。
【図１５】第２の実施形態における目標サービスレベルの例を示す図である。
【図１６】第２の実施形態における分配制御処理を示すフローチャートである。
【図１７】第２の実施形態における分配制御処理の具体例を示す図である。
【図１８】第２の実施形態における分配制御処理による、有料道路の料金設定の特徴を示す図である。
【図１９】実施形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、各図面、及び、明細書記載の各実施形態において、同様の構成要素には同一の符号を付与し、説明を適宜省略する。
【００１６】
はじめに、実施形態における交通状態、及び、サービスレベルについて説明する。
【００１７】
実施形態では、道路網上の各地点の交通状態を表す指標として、流度、走行速度（以下、単に速度とも記載）、及び、車両密度を用いる。流度は、単位時間あたりに地点を通過する車両数（通過台数）を示す。速度は、地点における複数の車両の速度の平均を示す。車両密度は、各車両が地点を含む所定区間を空間的に占有している割合（空間占有度）、または、各車両が地点を時間的に占有している割合（時間占有度）を示す。空間占有度と時間占有度は、互いに変換可能である。実施形態では、車両密度として、空間占有度を用いる。
【００１８】
また、道路網では、道路の管理者が利用者に対して提供するサービスのレベル（以下、サービスレベル、または、サービス品質とも記載）が定義される。サービスレベルは、例えば、最低速度や所要時間等、道路網上の特定の地点や特定の区間における、交通状態に係る指標で定義されてもよい。また、サービスレベルは、道路の稼働率、事故や工事による規制や封鎖（ただし、悪天候による規制や封鎖を除く）の時間、通知される所要時間の精度、混雑通知の遅延時間、サービスエリアやパーキングエリアでの待ち時間で定義されてもよい。これらのサービスレベルについて、道路の管理者が利用者に対して提供すべきレベル（以下、目標サービスレベル、または、所定のサービスレベルとも記載）が定義される。なお、目標サービスレベルは、例えば、ＳＬＡ（Service Level Agreement）により規定された、有料道路の管理者が利用者に対して保証すべきサービスレベルでもよい。以下、実施形態では、目標サービスレベルが有料道路の特定の地点における最低速度の場合を例に説明する。
【００１９】
（第１の実施形態）
次に、第１の実施形態について説明する。
【００２０】
はじめに、第１の実施形態における制御対象の道路網について説明する。第１の実施形態では、制御対象の道路網は、通行料金（以下、単に料金とも記載する）が徴収される有料道路（Toll-way）の道路網であり、複数の経路により交通分散が可能である。
【００２１】
図１は、第１の実施形態における制御対象の道路網の例を示す図である。図１に示すように、道路上では、交通状態の監視対象の地点Ｘｉ（ｉ＝０、１、…、Ｎｘ−１；Ｎｘは監視対象の地点の数）が定義される。地点Ｘ１００では、地点Ｘ０に到達するための経路として、経路Ｒ１、または、経路Ｒ２が選択可能である。以下、地点Ｘ１００を分配地点とも呼ぶ。また、経路Ｒ１と経路Ｒ２には、異なる料金が設定可能である。また、地点Ｘ１００では、経路毎の交通状態も監視される。
【００２２】
第１の実施形態では、両方の経路で目標サービスレベルを満たすように、分配地点（地点Ｘ１００）における分配率が制御される。分配率は、例えば、分配地点の全通過台数に対する、一方の経路を選択した車両数の割合である。分配率は、分配地点における全流度に対する、一方の経路の流度の割合でもよい。第１の実施形態では、分配率は、経路間の料金差を変更することにより制御される。
【００２３】
次に、第１の実施形態の構成を説明する。図２は、第１の実施形態における交通制御システム１の構成を示すブロック図である。
【００２４】
交通制御システム１は、学習装置１００、分配制御装置２００、及び、出力装置３００（以下、交通情報出力装置とも記載）を含む。学習装置１００、分配制御装置２００、及び、出力装置３００は、ネットワーク等により相互に接続される。出力装置３００は、例えば、可変掲示板（ＶＭＳ：Variable Message Sign）であり、分配地点、あるいは、進行方向に対して分配地点よりも手前に設置される。また、出力装置３００は、カーナビゲーション装置のような、車載端末装置でもよい。
【００２５】
学習装置１００は、交通状態の予測モデル、及び、分配率の感受度モデルを生成する。予測モデルは、交通状態を予測するためのモデルである。感受度モデルは、各経路の交通状態に係る指標の予測値の差、及び、料金差に対する、分配率の感受度を表すモデルである。実施形態では、各経路の交通状態に係る指標の予測値として、各経路の所要時間の予測値（以下、予測所要時間とも記載）が用いられる。
【００２６】
分配制御装置２００は、予測モデルを用いて各経路の交通状態を予測し、各経路の交通状態が目標サービスレベルを満たすように分配率を決定し、感受度モデルを用いて分配率を達成するための各経路の料金を決定する。
【００２７】
出力装置３００は、道路網の利用者（例えば、道路網における車両の運転者や同乗者）に対して、交通情報を出力（表示）する。交通情報は、各経路の交通状態に係る指標の予測値（予測所要時間）及び、料金を含む。
【００２８】
学習装置１００は、予測対象決定部１１０、モデル学習部１２０、道路情報記憶部１３０、交通状態記憶部１４０、分配情報記憶部１５０、及び、相関関係記憶部１６０を含む。
【００２９】
道路情報記憶部１３０は、道路網を示す道路地図、及び、道路網上の各地点や各区間の制限速度を示す道路情報を記憶する。
【００３０】
交通状態記憶部１４０は、道路網上の各地点における、過去の交通状態の測定値の履歴を記憶する。交通状態の測定値は、例えば、交通状態収集装置（図示せず）により収集される。交通状態収集装置は、道路網上の各地点に設置されたセンサから、所定の収集間隔で交通状態の測定値を収集する。
【００３１】
図３は、第１の実施形態における交通状態の例を示す図である。図３の例では、交通状態として、各地点Ｘｉの流度、速度、及び、車両密度の測定値が収集されている。
【００３２】
分配情報記憶部１５０は、分配情報を記憶する。分配情報は、出力装置３００により過去に出力された各経路の予測所要時間の差および料金の差と、その出力時、あるいは、出力時から所定時間内に観測された分配率との関係の履歴を示す。分配情報は、例えば、分配情報収集装置（図示せず）により収集される。分配情報収集装置は、所定の収集間隔で、出力装置３００から、出力（表示）された各経路の予測所要時間、及び、料金を収集するとともに、分配地点に設置されたセンサから、各経路に分配された交通流の流度を収集する。分配情報収集装置は、収集した予測所要時間、及び、料金から、予測所要時間差、及び、料金差をそれぞれ算出し、収集した流度から分配率を算出することにより、分配情報を生成する。
【００３３】
図４は、第１の実施形態における分配情報の例を示す図である。図４の例では、分配情報として、分配地点Ｘ１００について、予測所要時間差ΔＴ、料金差ΔＰ、及び、分配率ｙが収集されている。ここで、予測所要時間差ΔＴは、例えば、ΔＴ＝ＴＲ１−ＴＲ２（ＴＲ１、ＴＲ２は、それぞれ、経路Ｒ１、Ｒ２の予測所要時間）で表される。料金差ΔＰは、例えば、ΔＰ＝ＰＲ１−ＰＲ２（ＰＲ１、ＰＲ２は、それぞれ、経路Ｒ１、Ｒ２の料金）で表される。また、分配率は、例えば、全流度を１としたときの経路Ｒ１の流度の割合である。
【００３４】
相関関係記憶部１６０は、交通状態を表す指標（流度、走行速度、車両密度）間の相関関係を記憶する。
【００３５】
図５は、第１の実施形態における、車両密度と流度の間の相関関係の例を示す図である。図６は、第１の実施形態における、車両密度と速度の間の相関関係の例を示す図である。
【００３６】
一般に、図５に示すように、車両密度が閾値密度以下の領域であれば、車両密度の増加に伴い流度も増加し、車両は円滑に走行できる。したがって、閾値密度以下の領域は自由流領域と呼ばれる。一方、車両密度が閾値密度を超えると、車両密度の増加に伴い流度は低下し、車両が滞留する。このため、閾値密度を超えた領域は渋滞流領域と呼ばれる。同様に、図６に示すように、車両密度が閾値密度以下の領域であれば、速度は、制限速度前後で一定である（自由流領域）。しかしながら、車両密度が閾値密度を超えると、車両密度の増加に伴い、車両は自由に走行できなくなるため、速度は大きく低下する（渋滞流領域）。
【００３７】
このように、流度、速度、及び、車両密度の間には相関関係があり、道路上の各地点において、これらの指標のいずれかが測定、または、推定できれば、他の指標を推定できる。また、相関関係から得られる閾値密度を用いて、渋滞の発生有無を推定できる。
【００３８】
相関関係記憶部１６０は、道路網上の各地点について、図５、図６のような相関関係を記憶する。
【００３９】
予測対象決定部１１０は、道路情報記憶部１３０に記憶された道路地図を参照し、各経路上で交通状態を予測すべき地点（予測対象地点）、及び、当該予測対象地点において交通状態を予測すべき将来の時間（予測対象時刻）を決定する。
【００４０】
モデル学習部１２０は、交通状態記憶部１４０に記憶された、各地点の過去の交通状態に基づき、予測対象地点、及び、予測対象時刻について、予測モデルを生成（学習）する。また、モデル学習部１２０は、分配情報記憶部１５０に記憶された分配情報に基づき、感受度モデルを生成（学習）する。
【００４１】
分配制御装置２００は、予測部２１０、判定部２２０、制御部２３０、モデル記憶部２４０、サービスレベル記憶部２５０、及び、相関関係記憶部２６０を含む。
【００４２】
モデル記憶部２４０は、学習装置１００により生成された予測モデル、及び、感受度モデルを記憶する。
【００４３】
サービスレベル記憶部２５０は、道路上の各地点について、目標サービスレベルを記憶する。
【００４４】
図７は、第１の実施形態における目標サービスレベルの例を示す図である。図７の例では、地点Ｘ１０、Ｘ２０における目標サービスレベルとして、ＳＬ１０（最低速度５０ｋｍ／ｈ）、ＳＬ２０（最低速度５０ｋｍ／ｈ）が設定されている。
【００４５】
相関関係記憶部２６０は、相関関係記憶部１６０と同様に、道路網上の各地点について、相関関係を記憶する。
【００４６】
予測部２１０は、モデル記憶部２４０に記憶された予測モデルに、各地点の現在の交通状態を適用し、予測対象地点における予測対象時刻の交通状態を予測する。
【００４７】
判定部２２０は、両経路の予測対象地点で、予測した交通状態（以下、予測交通状態とも記載する）がサービスレベル記憶部２５０に記憶されている目標サービスレベルを満たすかどうかを判定する。
【００４８】
制御部２３０は、判定の結果、目標サービスレベルを満たさない場合、各経路の予測対象地点で目標サービスレベルを満たすための分配率を決定する。また、制御部２３０は、各経路の予測所要時間を算出する。さらに、制御部２３０は、モデル記憶部２４０に記憶された感受度モデルを用いて、決定した分配率を達成するための各経路の料金を決定する。
【００４９】
出力装置３００は、出力部３１０を含む。
【００５０】
出力部３１０は、分配制御装置２００から受信した交通情報を出力する。
【００５１】
なお、学習装置１００、分配制御装置２００、及び、出力装置３００は、それぞれ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とプログラムを記憶した記憶媒体とを含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。
【００５２】
図８、及び、図９は、それぞれ、第１の実施形態における、コンピュータにより実現された学習装置１００、及び、分配制御装置２００の構成を示すブロック図である。
【００５３】
図８を参照すると、学習装置１００は、ＣＰＵ１０１、記憶デバイス１０２（記憶媒体）、入出力デバイス１０３、及び、通信デバイス１０４を含む。ＣＰＵ１０１は、予測対象決定部１１０、及び、モデル学習部１２０を実現するためのプログラムを実行する。記憶デバイス１０２は、例えば、ハードディスクやメモリ等であり、道路情報記憶部１３０、交通状態記憶部１４０、分配情報記憶部１５０、及び、相関関係記憶部１６０のデータを記憶する。入出力デバイス１０３は、例えば、キーボード、ディスプレイ等であり、管理者等から学習の実行指示を受け付ける。通信デバイス１０４は、交通状態収集装置から交通状態の測定値を、分配情報収集装置から分配情報を、それぞれ受信する。また、通信デバイス１０４は、予測モデル、及び、感受度モデルを分配制御装置２００へ送信する。
【００５４】
図９を参照すると、分配制御装置２００も、学習装置１００と同様に、ＣＰＵ２０１、記憶デバイス２０２（記憶媒体）、入出力デバイス２０３、及び、通信デバイス２０４を含む。ＣＰＵ２０１は、予測部２１０、判定部２２０、制御部２３０を実現するためのプログラムを実行する。記憶デバイス２０２は、モデル記憶部２４０、サービスレベル記憶部２５０、及び、相関関係記憶部２６０のデータを記憶する。入出力デバイス２０３は、管理者等から分配制御の実行指示を受け付ける。通信デバイス２０４は、学習装置１００から予測モデル、及び、感受度モデルを受信する。また、通信デバイス２０４は、出力装置３００へ交通情報を送信する。
【００５５】
出力装置３００も、学習装置１００や分配制御装置２００と同様に、ＣＰＵ、記憶デバイス（記憶媒体）、入出力デバイス、及び、通信デバイスを含む。ＣＰＵは、出力部３１０を実現するためのプログラムを実行する。通信デバイスは、分配制御装置２００から交通情報を受信する。入出力デバイスは、利用者に対して交通情報を出力（表示）する。
【００５６】
また、学習装置１００、分配制御装置２００、及び、出力装置３００の各構成要素の一部、または、全部は、汎用または専用の回路（circuitry）やプロセッサ、これらの組み合わせによって実現されてもよい。これらの回路やプロセッサは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。また、学習装置１００、分配制御装置２００、及び、出力装置３００の各構成要素の一部、または、全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【００５７】
学習装置１００、分配制御装置２００、及び、出力装置３００の各構成要素の一部、または、全部が、複数の情報処理装置や回路等により実現される場合、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【００５８】
また、学習装置１００、分配制御装置２００、及び、出力装置３００の内の一部、または、全部が、一つの装置により構成されていてもよい。
【００５９】
次に、第１の実施形態の動作について説明する。
＜学習処理＞
はじめに、学習装置１００による学習処理について説明する。
【００６０】
図１０は、第１の実施形態における学習処理を示すフローチャートである。
【００６１】
ここでは、図１の道路網の道路情報が、道路情報記憶部１３０に保存されていると仮定する。また、図３の交通状態、及び、図４の分配情報が、それぞれ、交通状態記憶部１４０、及び、分配情報記憶部１５０に保存されていると仮定する。
【００６２】
はじめに、学習装置１００の予測対象決定部１１０は、予測対象地点を決定する（ステップＳ１０１）。ここで、予測対象決定部１１０は、分配地点で選択可能な各経路について、予測対象地点を決定する。予測対象地点には、例えば、過去の交通状態等において渋滞が頻発した地点が用いられる。予測対象地点は、管理者等により、予め指定されてもよい。
【００６３】
例えば、予測対象決定部１１０は、図１の経路Ｒ１、Ｒ２における、地点Ｘ１０、Ｘ２０を、予測対象地点に決定する。
【００６４】
予測対象決定部１１０は、予測対象時刻を決定する（ステップＳ１０２）。ここで、予測対象決定部１１０は、分配地点と予測対象地点との間の距離、及び、制限速度に基づき、分配地点から予測対象地点までの到達時間を算出し、「現在時刻から到達時間後」を、予測対象時刻に決定する。
【００６５】
例えば、簡単化のため、図１において、分配地点Ｘ１００から予測対象地点Ｘ１０までの距離Ｄ１と予測対象地点Ｘ２０までの距離Ｄ２が等しく（Ｄ１＝Ｄ２＝Ｄ０）、経路Ｒ１とＲ２の制限速度も等しいと仮定する。この場合、予測対象決定部１１０は、距離Ｄ０と経路Ｒ１、Ｒ２の制限速度を用いて、分配地点Ｘ１００から予測対象地点Ｘ１０、Ｘ２０までの到達時間Ｔ０を算出し、「現在時刻からＴ０時間後」を予測対象時刻に決定する。
【００６６】
モデル学習部１２０は、予測モデルを生成する（ステップＳ１０３）。ここで、モデル学習部１２０は、各地点の過去の交通状態に基づき、予測対象地点、及び、予測対象時刻について、予測モデルを生成する。予測モデルは、例えば、各地点の過去の交通状態を用いた機械学習技術により生成される。この場合、予測モデルは、非特許文献２、３に開示されている異種混合学習技術を用いて生成されてもよい。また、予測モデルは、線形回帰モデルや、自己回帰モデル、自己回帰移動平均モデル等、一般的な時系列モデルでもよい。また、予測モデルは、上述の交通状態を表す指標（流度、速度、車両密度）の内の１以上について、生成される。
【００６７】
予測モデルには、例えば、数１式の線形関数が用いられる。
【００６８】
【数１】
2018097047.tif 000003
【００６９】
ここで、ｔは現在時刻、ｔ＋Ｔ０は予測対象時刻、Ｖ’ｊ，ｔ＋Ｔ０は予測対象地点Ｘｊ（ｊ＝０、１、…、Ｎｘ−１）における予測対象時刻ｔ＋Ｔ０の速度の予測値（以下、予測速度とも記載）、Ｖｉ，ｔは各地点Ｘｉにおける現在時刻ｔの速度である。また、ａｉｊはＶ’ｊ，ｔ＋Ｔ０とＶｉ，ｔとの関係性の大きさを示す係数、ｂｉｊは速度とは関係無い要因を示す切片である。
【００７０】
例えば、モデル学習部１２０は、図３の交通状態に基づき、予測対象地点Ｘ１０、Ｘ２０における予測対象時刻ｔ＋Ｔ０の速度について、数１式のような予測モデルを生成する。
【００７１】
なお、各地点の現在の交通状態と予測対象地点における予測対象時刻の交通状態との関係性を表すことができれば、予測モデルとして、数１式以外の形式のモデルが用いられてもよい。
【００７２】
モデル学習部１２０は、感受度モデルを生成する（ステップＳ１０４）。ここで、モデル学習部１２０は、分配情報に基づき、分配地点の感受度モデルを生成する。
【００７３】
一般に、分配地点において選択可能な経路の内、利用者がどちらの経路を選択するかは、利用者に対して提示された、各経路の予測所要時間差、及び、料金差に依存すると考えられる。例えば、図１において、経路Ｒ２の予測所要時間が経路Ｒ１の予測所要時間より短く、経路Ｒ２の料金が経路Ｒ１の料金より高いと仮定する。この場合、利用者は、予測所要時間差が料金差に対して妥当であると判断した場合、予測所要時間の短い経路Ｒ２を選択する傾向があると考えられる。一方、利用者は、予測所要時間差が料金差に対して妥当でないと判断した場合、予測所要時間は長くても経路Ｒ１を選択する傾向があると考えられる。すなわち、予測所要時間差に対して料金差が小さければ、予測所要時間がより短い経路が選ばれ、予測所要時間差に対して料金差が大きければ、予測所要時間がより長い経路が選ばれると考えられる。
【００７４】
この場合、感受度モデルは、例えば、数２式で表される。
【００７５】
【数２】
2018097047.tif 000004
【００７６】
ここで、αは、予測所要時間差ΔＴと分配率ｙとの関係性の大きさを表す係数である。また、βは、料金差ΔＰと分配率ｙとの関係性の大きさを表す係数である。モデル学習部１２０は、分配情報に対して、例えば、回帰分析を行うことにより、係数α、βの値を算出する。
【００７７】
例えば、モデル学習部１２０は、図４の分配情報に基づき、分配地点Ｘ１００について、数２式のような感受度モデルを生成する。
【００７８】
モデル学習部１２０は、生成した予測モデル、及び、感受度モデルを、分配制御装置２００へ送信する（ステップＳ１０５）。分配制御装置２００は、予測モデル、及び、感受度モデルをモデル記憶部２４０に保存する。
【００７９】
なお、ここでは、簡単化のため、予測モデル、及び、感受度モデルとして、それぞれ、単一種類のモデルを用いたが、天候、曜日等のパターン毎に、異なる予測モデルや感受度モデルを用いてもよい。
＜分配制御処理＞
次に、分配制御装置２００による分配制御処理について説明する。
【００８０】
図１１は、第１の実施形態における分配制御処理を示すフローチャートである。分配制御処理は、所定の時間間隔で、定期的に実行される。
【００８１】
ここでは、図７の目標サービスレベルがサービスレベル記憶部２５０に保存されていると仮定する。
【００８２】
はじめに、予測部２１０は、各経路の予測対象地点における予測対象時刻の交通状態を予測する（ステップＳ２０１）。ここで、予測部２１０は、予測モデルに、交通状態収集装置から取得した各地点の現在の交通状態を適用し、予測交通状態を算出する。
【００８３】
例えば、予測部２１０は、予測モデルを用いて、予測対象地点Ｘ１０、Ｘ２０における予測対象時刻ｔ＋Ｔ０の予測速度Ｖ’１０，ｔ＋Ｔ０、Ｖ’２０，ｔ＋Ｔ０を算出する。
【００８４】
制御部２３０は、予測交通状態に基づき、各経路の予測所要時間を算出する（ステップＳ２０２）。
【００８５】
例えば、制御部２３０は、予測対象地点Ｘ１０、Ｘ２０における予測速度Ｖ’１０，ｔ＋Ｔ０、Ｖ’２０，ｔ＋Ｔ０に基づき、経路Ｒ１、Ｒ２の予測所要時間ＴＲ１、ＴＲ２を算出する。
【００８６】
判定部２２０は、両経路の予測対象地点で、予測交通状態が目標サービスレベルを満たすかどうかを判定する（ステップＳ２０３）。
【００８７】
例えば、判定部２２０は、予測速度Ｖ’１０，ｔ＋Ｔ０、Ｖ’２０，ｔ＋Ｔ０が、それぞれ、図７の予測対象地点Ｘ１０、Ｘ２０における目標サービスレベルＳＬ１０、ＳＬ２０として設定された最低速度（５０ｋｍ／ｈ）を満たすかどうかを判定する。
【００８８】
両経路の予測対象地点で目標サービスレベルを満たす場合（ステップＳ２０３／Ｙ）、制御部２３０は、ステップＳ２０２で算出した予測所要時間で交通情報を更新する（ステップＳ２０４）。制御部２３０は、更新した交通情報を出力装置３００に送信し、出力させる。
【００８９】
例えば、予測速度Ｖ’１０，ｔ＋Ｔ０、Ｖ’２０，ｔ＋Ｔ０が、それぞれ、目標サービスレベルＳＬ１０、ＳＬ２０を満たす場合、制御部２３０は経路Ｒ１、Ｒ２の予測所要時間ＴＲ１、ＴＲ２で交通情報を更新する。
【００９０】
一方、目標サービスレベルを満たさない経路がある場合（ステップＳ２０３／Ｎ）、制御部２３０は、両経路の予測対象地点で目標サービスレベルを満たすための新たな分配率を決定する（ステップＳ２０５）。ここで、制御部２３０は、目標サービスレベルを満たさない経路の予測対象地点のサービスレベルを目標サービスレベルに設定した場合の分配率を算出する。そして、制御部２３０は、算出した分配率により、他の経路の予測対象地点でも、交通状態が目標サービスレベルを満たすかどうかを判定する。目標サービスレベルを満たす場合、制御部２３０は、算出した分配率を、新たな分配率に決定する。
【００９１】
例えば、予測速度Ｖ’１０，ｔ＋Ｔ０が目標サービスレベルＳＬ１０を満たさない場合、制御部２３０は、地点Ｘ１０の速度に目標サービスレベルＳＬ１０として設定された最低速度を設定する。制御部２３０は、地点Ｘ１０の相関関係を用いて、当該最低速度に対応する流度（経路Ｒ１の流度）を求める。そして、制御部２３０は、地点Ｘ１００における経路Ｒ１、Ｒ２の現在の流度の合計値に対する、求めた経路Ｒ１の流度の割合を、地点Ｘ１００の新たな分配率として算出する。さらに、制御部２３０は、地点Ｘ１００における経路Ｒ１、Ｒ２の現在の流度の合計値と算出した新たな分配率から、経路Ｒ２の流度を算出し、地点Ｘ２０の相関関係を用いて、当該流度に対応する速度を求める。そして、制御部２３０は、求めた地点Ｘ２０の速度が目標サービスレベルＳＬ２０として設定された最低速度を満たすかどうかを判定する。
【００９２】
新たな分配率を決定できた場合（ステップＳ２０６／Ｙ）、ステップＳ２０８以降の処理に進む。
【００９３】
一方、新たな分配率を決定できない場合（ステップＳ２０６／Ｎ）、制御部２３０は、新たな分配率を、例えば０．５等の所定値に決定する（ステップＳ２０７）。
【００９４】
制御部２３０は、ステップＳ２０５、または、Ｓ２０７で決定した新たな分配率を達成するための、各経路の料金を決定する（ステップＳ２０８）。ここで、制御部２３０は、例えば、数２式の感受度モデルを用いて、ステップＳ２０５、または、Ｓ２０７で決定した新たな分配率、及び、ステップＳ２０２で算出した予測所要時間の差に対応する料金差を算出する。そして、制御部２３０は、経路間の料金差が算出された料金差になるように、両経路、または、一方の経路の料金を設定する。
【００９５】
例えば、制御部２３０は、新たな分配率と予測所要時間ＴＲ１、ＴＲ２の差を感受度モデルに適用することにより、料金差を算出する。制御部２３０は、算出した料金差に従って、経路Ｒ１、Ｒ２の料金ＰＲ１、ＰＲ２を設定する。
【００９６】
さらに、制御部２３０は、ステップＳ２０５で決定した新たな分配率に対応する、各経路の予測所要時間を再度算出する（ステップＳ２０９）。
【００９７】
例えば、制御部２３０は、地点Ｘ１０の速度（最低速度）、及び、地点Ｘ２０の速度（分配率から算出した速度）に基づき、経路Ｒ１、Ｒ２の予測所要時間ＴＲ’１、ＴＲ’２をそれぞれ算出する。
【００９８】
制御部２３０は、ステップＳ２０９で算出した各経路の予測所要時間、及び、ステップＳ２０８で決定した各経路の料金で交通情報を更新する（ステップＳ２１０）。制御部２３０は、更新した交通情報を出力装置３００に送信し、出力させる。
【００９９】
例えば、制御部２３０は、経路Ｒ１、Ｒ２の予測所要時間ＴＲ’１、ＴＲ’２、及び、料金ＰＲ１、ＰＲ２で交通情報を更新する。
【０１００】
図１２は、第１の実施形態における分配制御処理の具体例を示す図である。図１２では、各時刻について、地点Ｘ１０、Ｘ２０の予測速度、及び、地点Ｘ１００の出力装置３００の交通情報（各経路の予測所要時間、及び、料金）が示されている。
【０１０１】
例えば、時刻ｔ０において、時刻ｔ０＋Ｔ０の地点Ｘ１０、Ｘ２０の予測速度「１００ｋｍ／ｈ」、「１００ｋｍ／ｈ」が算出される。この場合、両地点の予測速度が目標サービスレベルＳＬ１０、ＳＬ２０（最低速度：５０ｋｍ／ｈ）を満たす。したがって、交通情報における予測所要時間は更新されるが、経路Ｒ１、Ｒ２の料金「４００円」、「６００円」は変更されない。
【０１０２】
同様に、時刻ｔ１、ｔ２においては、予測速度が目標サービスレベルを満たしているため、予測所要時間のみが更新される。
【０１０３】
時刻ｔ３において、車両数の増加により、時刻ｔ３＋Ｔ０の地点Ｘ１０の予測速度が低下したと仮定する。この場合、地点Ｘ１０の予測速度「４０ｋｍ／ｈ」が目標サービスレベルＳＬ１０を満たさない。制御部２３０は、地点Ｘ１０の速度が目標サービスレベルＳＬ１０を満たすための新たな分配率を「０．６」と算出する。そして、制御部２３０は、算出した分配率に基づき、地点Ｘ２０の速度「８０ｋｍ／ｈ」を算出する。地点Ｘ２０の速度「８０ｋｍ／ｈ」は目標サービスレベルＳＬ２０を満たしているため、制御部２３０は新たな分配率を「０．６」に決定する。制御部２３０は、新たな分配率「０．６」、予測所要時間差「２７分」に対応する料金差を「１００円」と算出する。制御部２３０は、算出した料金差に基づき、経路Ｒ１、Ｒ２の料金を、それぞれ、「５００円」、「６００円」と決定する。さらに、制御部２３０は、地点Ｘ１０、Ｘ２０の速度「５０ｋｍ／ｈ」、「８０ｋｍ」に基づき、経路Ｒ１、Ｒ２の予測所要時間「３４分」、「２０分」を算出する。そして、制御部２３０は、経路Ｒ１、Ｒ２の予測所要時間「３４分」、「２０分」、料金「５００円」、「６００円」で交通情報を更新する。
【０１０４】
このように、有料道路の選択可能な経路の内の一方の経路で、混雑により、予測交通状態が目標サービスレベルを満たさない場合、他方の経路がより選択されるように、各経路の料金が設定される。これにより、混雑する経路を選択する車両が減少（混雑しない経路を選択する車両が増加）し、交通状態が目標サービスレベル以上に維持される。
【０１０５】
以上により、第１の実施形態の動作が完了する。
【０１０６】
なお、第１の実施の形態では、制御対象の道路網が、地点Ｘ１００から地点Ｘ０に到達するための経路として、経路Ｒ１と経路Ｒ２の二つの経路を有する場合を例に説明した。しかしながら、これに限らず、道路網が、地点Ｘ１００から地点Ｘ０に到達するための経路として、三つ以上の複数の経路を含んでいてもよい。この場合、学習装置１００は、感受度モデルとして、各経路の交通状態に係る指標の予測値の差、及び、料金差に対する、分配率を表すモデルを生成する。分配制御装置２００は、複数経路の内の少なくとも一つで予測交通状態が目標サービスレベルを満たさない場合、複数経路の各々における交通状態が目標サービスレベルを満たすための分配率を決定する。そして、分配制御装置２００は、感受度モデルを用いて、決定した分配率を達成するための各経路の料金を決定する。
【０１０７】
次に、第１の実施形態の効果を説明する。
【０１０８】
第１の実施形態によれば、複数の選択可能な経路を有する有料道路において、有料道路が提供するサービス品質を維持できる。その理由は、交通制御システム１が、複数経路の各々における交通状態を予測し、複数経路の内の少なくとも一つで予測した交通状態が所定のサービスレベルを満たさない場合、複数経路間の車両の分配量を制御するためである。ここで、交通制御システム１は、複数経路の各々における交通状態が所定のサービスレベルを満たすように、分配量を制御する。
【０１０９】
また、第１の実施形態によれば、複数の選択可能な経路を有する有料道路において、簡易な構成で、有料道路が提供するサービス品質を維持できる。その理由は、交通制御システム１が、感受度モデルに基づき、複数経路の各々における交通状態が所定のサービスレベルを満たすための複数経路の各々の料金を決定し、複数経路の各々の交通状態に係る指標の予測値とともに出力するためである。これにより、利用者に対して交通状態に係る指標の予測値（予測所要時間）と料金を表示する簡易な構成で、経路間の車両の分配量を制御できる。
【０１１０】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。
【０１１１】
はじめに、第２の実施形態における制御対象の道路網について説明する。
【０１１２】
第２の実施形態では、制御対象の道路網は、通行料金が徴収される有料道路（Toll-way）と通行料金が徴収されない一般道路（Freeway）とを含む道路網であり、有料道路と一般道路により交通分散が可能である。
【０１１３】
図１３は、第２の実施形態における制御対象の道路網の例を示す図である。地点Ｘ１００では、地点Ｘ０に到達するための経路として、有料道路（経路Ｒ１）、または、一般道路（経路Ｒ２）が選択可能である。
【０１１４】
第２の実施形態では、有料道路で目標サービスレベルを維持しながら、有料道路（経路Ｒ１）の料金収入が最大化されるように、分配地点（地点Ｘ１００）における分配率が制御される。第２の実施形態では、分配率は、有料道路（経路Ｒ１）の料金（経路間の料金差）を変更することにより制御される。
【０１１５】
次に、第２の実施形態の構成を説明する。第２の実施形態における交通制御システム１の構成を示すブロック図は、第１の実施形態（図２）と同様となる。
【０１１６】
学習装置１００の分配情報記憶部１５０は、第１の実施形態と同様に分配情報を記憶する。第２の実施形態では、分配情報の料金差として、有料道路（経路Ｒ１）の料金が設定される。
【０１１７】
図１４は、第２の実施形態における分配情報の例を示す図である。図１４の例では、分配情報として、分配地点Ｘ１００について、予測所要時間差ΔＴ、料金差ΔＰ（有料道路（経路Ｒ１）の料金ＰＲ１）、及び、分配率ｙが収集されている。
【０１１８】
分配制御装置２００のサービスレベル記憶部２５０は、有料道路（経路Ｒ１）上の各地点について、目標サービスレベルを記憶する。
【０１１９】
図１５は、第２の実施形態における目標サービスレベルの例を示す図である。図１５の例では、地点Ｘ１０における目標サービスレベルとして、ＳＬ１０（最低速度８０ｋｍ／ｈ）が設定されている。
【０１２０】
判定部２２０は、有料道路（経路Ｒ１）上の予測対象地点で、予測した交通状態がサービスレベル記憶部２５０に記憶されている目標サービスレベルを満たすかどうかを判定する。
【０１２１】
制御部２３０は、判定の結果、目標サービスレベルを満たさない場合、有料道路（経路Ｒ１）上の予測対象地点で目標サービスレベルを満たすための分配率を決定する。また、制御部２３０は、感受度モデルを用いて、決定した分配率を達成するための有料道路（経路Ｒ１）の料金を決定する。また、制御部２３０は、判定の結果、目標サービスレベルを満たす場合、感受度モデルを用いて、有料道路（経路Ｒ１）の料金収入の合計が最大化されるように分配率、及び、料金を決定する。
【０１２２】
次に、第２の実施形態の動作について説明する。
＜学習処理＞
はじめに、学習装置１００による学習処理について説明する。
【０１２３】
第２の実施形態における学習処理を示すフローチャートは、第１の実施形態（図１０）と同様となる。
【０１２４】
ここでは、図１３の道路網の道路情報が、道路情報記憶部１３０に保存されていると仮定する。また、図１４の分配情報が、分配情報記憶部１５０に保存されていると仮定する。
【０１２５】
例えば、予測対象決定部１１０は、図１３の有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）における、地点Ｘ１０、Ｘ２０を、予測対象地点に決定する。予測対象決定部１１０は、分配地点Ｘ１００から予測対象地点Ｘ１０、Ｘ２０までの到達時間Ｔ０を算出し、「現在時刻からＴ０時間後」を予測対象時刻に決定する。モデル学習部１２０は、予測対象地点Ｘ１０、Ｘ２０における予測対象時刻ｔ＋Ｔ０の車両速度について、数１式のような予測モデルを生成する。モデル学習部１２０は、図１４の分配情報に基づき、分配地点Ｘ１００について、数２式のような感受度モデルを生成する。
＜分配制御処理＞
次に、分配制御装置２００による分配制御処理について説明する。
【０１２６】
図１６は、第２の実施形態における分配制御処理を示すフローチャートである。
【０１２７】
ここでは、図１５の目標サービスレベルがサービスレベル記憶部２５０に保存されていると仮定する。
【０１２８】
はじめに、予測部２１０は、各経路の予測対象地点における予測対象時刻の交通状態を予測する（ステップＳ３０１）。
【０１２９】
例えば、予測部２１０は、予測モデルを用いて、予測対象地点Ｘ１０、Ｘ２０における予測対象時刻ｔ＋Ｔ０の予測速度Ｖ’１０，ｔ＋Ｔ０、Ｖ’２０，ｔ＋Ｔ０を算出する。
【０１３０】
制御部２３０は、予測交通状態に基づき、各経路の予測所要時間を算出する（ステップＳ３０２）。
【０１３１】
例えば、制御部２３０は、予測対象地点Ｘ１０、Ｘ２０における予測速度Ｖ’１０，ｔ＋Ｔ０、Ｖ’２０，ｔ＋Ｔ０に基づき、有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の予測所要時間ＴＲ１、ＴＲ２を算出する。
【０１３２】
判定部２２０は、有料道路（経路Ｒ１）上の予測対象地点で、予測交通状態が目標サービスレベルを満たすかどうかを判定する（ステップＳ３０３）。
【０１３３】
例えば、判定部２２０は、予測速度Ｖ’１０，ｔ＋Ｔ０が、図１５の予測対象地点Ｘ１０における目標サービスレベルＳＬ１０として設定された最低速度（８０ｋｍ／ｈ）を満たすかどうかを判定する。
【０１３４】
目標サービスレベルを満たす場合（ステップＳ３０３／Ｙ）、制御部２３０は、次の処理を行う。制御部２３０は、目標サービスレベルを満たしながら有料道路（経路Ｒ１）による料金収入の合計を最大化するための新たな分配率、及び、料金を決定する（ステップＳ３０４）。ここで、制御部２３０は、例えば、数２式の感受度モデル、数３式、及び、数４式を用いて、新たな分配率、及び、料金差を算出する。
【０１３５】
【数３】
2018097047.tif 000005
【０１３６】
【数４】
2018097047.tif 000006
【０１３７】
ここで、Ｒｔｏｔａｌは有料道路（経路Ｒ１）による料金収入の合計値、Ｎ１は分配地点における有料道路（経路Ｒ１）の流度、Ｎｔｏｔａｌは分配地点における有料道路（経路Ｒ１）の流度と一般道路（経路Ｒ２）の流度の合計値である。数２式の感受度モデルの予測所要時間の差には、ステップＳ３０２で算出した予測所要時間の差が設定される。また、有料道路（経路Ｒ１）の流度Ｎ１の上限値として、有料道路（経路Ｒ１）上の予測対象地点の交通状態が目標サービスレベルを満たすような値が与えられる。また、数４式の流度の合計値Ｎｔｏｔａｌには、分配地点の現在の交通状態で示される流度が用いられる。さらに、有料道路（経路Ｒ１）の料金（料金差）の上限値、及び、下限値が与えられてもよい。制御部２３０は、算出した料金差を有料道路の料金に設定する。
【０１３８】
例えば、予測速度Ｖ’１０，ｔ＋Ｔ０が目標サービスレベルＳＬ１０を満たす場合、制御部２３０は、地点Ｘ１０の相関関係を用いて、目標サービスレベルＳＬ１０として設定された最低速度に対応する流度（有料道路（経路Ｒ１）の流度の上限値）を求める。制御部２３０は、有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の予測所要時間ＴＲ１、ＴＲ２の差、地点Ｘ１００における現在の流度の合計値、及び、有料道路（経路Ｒ１）の流度の上限値を用いて、新たな分配率、及び、料金差を算出する。制御部２３０は、算出した料金差で有料道路（経路Ｒ１）の料金ＰＲ１を更新する。
【０１３９】
さらに、制御部２３０は、ステップＳ３０４で決定した新たな分配率に対応する、各経路の予測所要時間を再度算出する（ステップＳ３０５）。
【０１４０】
例えば、制御部２３０は、地点Ｘ１００の現在の流度と算出した新たな分配率から、有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の流度を算出し、これらを、地点Ｘ１０、Ｘ２０の流度に設定する。制御部２３０は、地点Ｘ１０、Ｘ２０の相関関係を用いて、地点Ｘ１０、Ｘ２０の流度に対応する速度を求め、求めた速度に基づき、有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の予測所要時間ＴＲ’１、ＴＲ’２をそれぞれ算出する。
【０１４１】
制御部２３０は、ステップＳ３０５で算出した各経路の予測所要時間、及び、ステップＳ３０４で決定した有料道路（経路Ｒ１）の料金で交通情報を更新する（ステップＳ３０６）。制御部２３０は、更新した交通情報を出力装置３００に送信し、出力させる。
【０１４２】
例えば、制御部２３０は、有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の予測所要時間ＴＲ’１、ＴＲ’２、及び、料金ＰＲ１で交通情報を更新する。
【０１４３】
一方、目標サービスレベルを満たさない場合（ステップＳ３０３／Ｎ）、制御部２３０は、有料道路（経路Ｒ１）の予測対象地点で目標サービスレベルを満たすための新たな分配率を決定する（ステップＳ３０７）。ここで、制御部２３０は、有料道路（経路Ｒ１）の予測対象地点のサービスレベルを目標サービスレベルに設定した場合の分配率を、新たな分配率に決定する。
【０１４４】
例えば、予測速度Ｖ’１０，ｔ＋Ｔ０が目標サービスレベルＳＬ１０を満たさない場合、制御部２３０は、地点Ｘ１０の速度に目標サービスレベルＳＬ１０として設定された最低速度を設定する。制御部２３０は、地点Ｘ１０の相関関係を用いて、当該最低速度に対応する流度（有料道路（経路Ｒ１）の流度）を求める。そして、制御部２３０は、地点Ｘ１００における有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の現在の流度の合計値に対する、求めた有料道路（経路Ｒ１）の流度の割合を、地点Ｘ１００の新たな分配率として算出する。
【０１４５】
制御部２３０は、ステップＳ３０７で決定した新たな分配率を達成するための、有料道路（経路Ｒ１）の料金を決定する（ステップＳ３０８）。ここで、制御部２３０は、例えば、数２式の感受度モデルを用いて、ステップＳ３０７で決定した新たな分配率、及び、ステップＳ３０２で算出した予測所要時間の差に対応する料金差を算出する。そして、制御部２３０は、算出された料金差を有料道路（経路Ｒ１）の料金に設定する。
【０１４６】
例えば、制御部２３０は、新たな分配率と予測所要時間ＴＲ１、ＴＲ２の差を感受度モデルに適用することにより料金差を算出し、有料道路（経路Ｒ１）の料金ＰＲ１に設定する。
【０１４７】
さらに、制御部２３０は、ステップＳ３０７で決定した新たな分配率に対応する、各経路の予測所要時間を再度算出する（ステップＳ３０９）。
【０１４８】
例えば、制御部２３０は、地点Ｘ１００における有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の現在の流度の合計値と算出した新たな分配率から、経路Ｒ２の流度を算出し、地点Ｘ２０の相関関係を用いて、当該流度に対応する速度を求める。制御部２３０は、地点Ｘ１０の速度（最低速度）、及び、地点Ｘ２０の速度（分配率から算出した速度）に基づき、有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の予測所要時間ＴＲ’１、ＴＲ’２をそれぞれ算出する。
【０１４９】
制御部２３０は、ステップＳ３０９で算出した各経路の予測所要時間、及び、ステップＳ３０８で決定した有料道路の料金で交通情報を更新する（ステップＳ３１０）。制御部２３０は、更新した交通情報を出力装置３００に送信し、出力させる。
【０１５０】
例えば、制御部２３０は、有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の予測所要時間ＴＲ’１、ＴＲ’２、及び、料金ＰＲ１で交通情報を更新する。
【０１５１】
図１７は、第２の実施形態における分配制御処理の具体例を示す図である。ここでは、有料道路（経路Ｒ１）の通常料金が「５００円」であると仮定する。
【０１５２】
例えば、時刻ｔ１０において、車両数の増加により、時刻ｔ１０＋Ｔ０の地点Ｘ１０、Ｘ２０の予測速度が低下したと仮定する。この場合、地点Ｘ１０の予測速度「７０ｋｍ／ｈ」が目標サービスレベルＳＬ１０（最低速度：８０ｋｍ／ｈ）を満たさない。制御部２３０は、地点Ｘ１０の速度が目標サービスレベルＳＬ１０を満たすための新たな分配率を「０．３」と算出する。制御部２３０は、新たな分配率「０．３」、所要時間差「３９分」に対応する料金を、通常料金より高い「１０００円」に設定する。制御部２３０は、新たな分配率に基づき、地点Ｘ１０、Ｘ２０の速度「８０ｋｍ／ｈ」、「３０ｋｍ／ｈ」を算出し、有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の予測所要時間「４５分」、「１２０分」を算出する。そして、制御部２３０は、有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の予測所要時間「４５分」、「１２０分」、料金「１０００円」で交通情報を更新する。
【０１５３】
また、時刻ｔ２０において、車両数の低下により、時刻ｔ２０＋Ｔ０の地点Ｘ１０の予測速度が増加したと仮定する。この場合、地点Ｘ１０の予測速度「８０ｋｍ／ｈ」が目標サービスレベルＳＬ１０を満たす。制御部２３０は、地点Ｘ１０の速度が目標サービスレベルＳＬ１０を満たしつつ、料金収入を最大化するための、所要時間差「４５分」に対応する新たな分配率を「０．５」、料金を通常料金「５００円」に決定する。制御部２３０は、新たな分配率に基づき、地点Ｘ１０、Ｘ２０の速度「９０ｋｍ／ｈ」、「３５ｋｍ／ｈ」を算出し、有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の予測所要時間「４０分」、「１００分」を算出する。そして、制御部２３０は、有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の予測所要時間「４０分」、「１００分」、料金「５００円」で交通情報を更新する。
【０１５４】
さらに、時刻ｔ３０において、車両数の更なる低下により、時刻ｔ３０＋Ｔ０の地点Ｘ１０、Ｘ２０の予測速度が増加したと仮定する。この場合、地点Ｘ１０の予測速度「１００ｋｍ／ｈ」が目標サービスレベルＳＬ１０を満たす。制御部２３０は、地点Ｘ１０の速度が目標サービスレベルＳＬ１０を満たしつつ、料金収入を最大化するための、所要時間差「２４分」に対応する新たな分配率を「０．８」、料金を通常料金より安い「３００円」に決定する。制御部２３０は、新たな分配率に基づき、地点Ｘ１０、Ｘ２０の速度「１００ｋｍ／ｈ」、「６０ｋｍ／ｈ」を算出し、有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の予測所要時間「３６分」、「６０分」を算出する。そして、制御部２３０は、有料道路（経路Ｒ１）、一般道路（経路Ｒ２）の予測所要時間「３６分」、「６０分」、料金「３００円」で交通情報を更新する。
【０１５５】
図１８は、第２の実施形態における分配制御処理による、有料道路の料金設定の特徴を示す図である。
【０１５６】
例えば、図１７の具体例の時刻ｔ１０のケースのように、有料道路の混雑により、有料道路の予測交通状態が目標サービスレベルを満たさない場合、一般道路の状況にかかわらず、有料道路の料金は通常料金より値上げされる。これにより、混雑する有料道路を選択する車両が減少し、有料道路の目標サービスレベルが維持される。
【０１５７】
また、時刻ｔ２０のケースのように、一般道路は混雑しているものの有料道路の混雑が解消した場合、有料道路の料金に通常料金付近の料金が設定される。これにより、有料道路を選択する車両数は、目標サービスレベルを維持し、料金収入が最大化できるように制御される。
【０１５８】
さらに、時刻ｔ３０のケースのように、有料道路と一般道路の両方で混雑が解消した場合、有料道路の料金は通常料金より値下げされる。これにより、有料道路を選択する車両が増加し、有料道路の目標サービスレベル、及び、料金収入の最大化が維持される。
【０１５９】
なお、上述の例では、有料道路の料金を、通常料金を基準として値上げ、または、値下げしたが、一般的に、有料道路の料金の値上げは利用者に受け入れられない可能性が高い。従って、料金の上限を通常料金に設定し、通常料金からの値引きにより料金を変更してもよい。
【０１６０】
以上により、第２の実施形態の動作が完了する。
【０１６１】
なお、第２の実施の形態では、制御対象の道路網が、地点Ｘ１００から地点Ｘ０に到達するための経路として、有料道路（経路Ｒ１）と一般道路（経路Ｒ２）の二つの経路を有する場合を例に説明した。しかしながら、これに限らず、道路網が、地点Ｘ１００から地点Ｘ０に到達するための経路として、有料道路と一般道路を含む、三つ以上の複数の経路を含んでいてもよい。この場合、学習装置１００は、感受度モデルとして、各経路の交通状態に係る指標の予測値の差、及び、料金差に対する、分配率を表すモデルを生成する。分配制御装置２００は、有料道路の経路の内の少なくとも一つで予測交通状態が目標サービスレベルを満たさない場合、有料道路の経路の各々における交通状態が目標サービスレベルを満たすための分配率を決定する。そして、分配制御装置２００は、感受度モデルを用いて、決定した分配率を達成するための有料道路の各経路の料金を決定する。また、分配制御装置２００は、有料道路の経路の各々で予測交通状態が目標サービスレベルを満たす場合、感受度モデルを用いて、有料道路による料金収入の合計を最大化するための分配率、及び、各経路の料金を決定する。
【０１６２】
次に、第２の実施形態の効果を説明する。
【０１６３】
第２の実施形態によれば、有料道路と一般道路が選択可能な道路網において、有料道路が提供するサービス品質を維持できる。その理由は、交通制御システム１が、複数経路の内の一の経路における交通状態を予測し、交通状態が所定のサービスレベルを満たさない場合、一の経路における交通状態が所定のサービスレベルを満たすように、複数経路間の車両の分配量を制御するためである。
【０１６４】
また、第２の実施形態によれば、有料道路と一般道路が選択可能な道路網において、簡易な構成で、有料道路が提供するサービス品質を維持できる。その理由は、交通制御システム１が、感受度モデルに基づき、一の経路における交通状態が前記所定のサービスレベルを満たすための一の経路の料金を決定し、複数経路の各々の交通状態に係る指標の予測値とともに出力するためである。これにより、利用者に対して交通状態に係る指標の予測値（予測所要時間）と料金を表示する簡易な構成で、経路間の車両の分配量を制御できる。
【０１６５】
また、第２の実施形態によれば、有料道路と一般道路が選択可能な道路網において、有料道路が提供するサービス品質を維持しながら、有料道路による料金収入を最大化できる。その理由は、交通制御システム１が、感受度モデルに基づき、一の経路における交通状態が所定のサービスレベルを満たし、かつ、一の経路の料金に一の経路に分配された車両数を乗じた値の合計が最大化されるように、一の経路の料金を決定するためである。
【０１６６】
なお、上述の各実施形態では、出力装置３００が、各経路の交通状態に係る指標の予測値として、予測所要時間を利用者に出力した。しかしながら、これに限らず、利用者が経路の選択に用いる指標であれば、出力装置３００は、交通状態に係る指標の予測値として、予測速度等、他の指標の予測値を出力してもよい。
【０１６７】
また、上述の各実施形態では、予測部２１０が、経路上の１つの予測対象地点について、交通状態を予測した。しかしながら、これに限らず、予測部２１０は、経路上の複数の予測対象地点について、交通状態を予測してもよい。この場合、制御部２３０は、経路上の複数の予測対象地点のいずれかで交通状態が目標サービスレベルを満たさない場合、経路上の全ての予測対象地点で目標サービスレベルを満たすための分配率を決定してもよい。
【０１６８】
（実施形態の特徴的な構成）
次に、上述の実施形態の特徴的な構成を説明する。
【０１６９】
図１９は、上述の実施形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【０１７０】
図１９を参照すると、交通制御システム１は、予測部２１０、及び、制御部２３０を含む。予測部２１０は、第１地点から第２地点への複数経路の内の一の経路における交通状態を予測する。制御部２３０は、一の経路における予測した交通状態が所定のサービスレベルを満たさない場合、一の経路における交通状態が所定のサービスレベルを満たすように、第１地点における複数経路間の車両の分配量を制御する。
【０１７１】
このような特徴的な構成により、有料道路が提供するサービス品質を維持できるという効果が得られる。
【０１７２】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１７３】
この出願は、２０１６年１１月２５日に出願された日本出願特願２０１６−２２９０５６を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１７４】
１    交通制御システム
１００    学習装置
１０１    ＣＰＵ
１０２    記憶デバイス
１０３    入出力デバイス
１０４    通信デバイス
１１０    予測対象決定部
１２０    モデル学習部
１３０    道路情報記憶部
１４０    交通状態記憶部
１５０    分配情報記憶部
１６０    相関関係記憶部
２００    分配制御装置
２０１    ＣＰＵ
２０２    記憶デバイス
２０３    入出力デバイス
２０４    通信デバイス
２１０    予測部
２２０    判定部
２３０    制御部
２４０    モデル記憶部
２５０    サービスレベル記憶部
２６０    相関関係記憶部
３００    出力装置
３１０    出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【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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【国際調査報告】
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