(57)【要約】【課題】デジタル道路地図において、各リンクの沿道状況区分を自動的に高い精度で判定することができる方法を提供する。【解決手段】機械学習法を用いることにより、精度の高い区分分けを行う。a)予め作成された「もし[リンク自身又は／及びリンクの周囲の素性に基づき定められた条件A]ならば沿道状況区分は[T]である」というテンプレートに則った複数の規則式に対して、沿道状況区分が予め付与されている複数の学習用リンクの素性を適用することにより前記各規則式の信頼度を算出するステップと、b)対象とするリンクに対し、沿道状況区分が一に定まる迄、上記規則式を信頼度の高い順に適用することにより、該リンクについて沿道状況区分を判定するステップとを有する方法をコンピュータ実行させることにより、膨大な数のリンクに極めて短時間で沿道状況区分を判定することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル道路地図におけるリンクの沿道状況区分を判定する方法であって、
a)予め作成された「もし[リンク自身又は／及びリンクの周囲の素性に基づき定められた条件A]ならば沿道状況区分は[T]である」というテンプレートに則った複数の規則式に対して、沿道状況区分が予め付与されている複数の学習用リンクの素性を適用することにより前記各規則式の信頼度を算出するステップと、
b)対象とするリンクに対し、沿道状況区分が一に定まる迄、上記規則式を信頼度の高い順に適用することにより、該リンクについて沿道状況区分を判定するステップと、
を有することを特徴とするデジタル道路地図におけるリンクの沿道状況区分判定方法。
【請求項２】
ステップa、bの後に
c)判定された沿道状況区分を該リンクに付与するステップ
を更に有することを特徴とする請求項１に記載のデジタル道路地図におけるリンクの沿道状況区分判定方法。
【請求項３】
ステップaにおいて算出された結果を予め保存しておき、その結果を用いることによりステップbを実行することを特徴とする請求項１又は２に記載のデジタル道路地図におけるリンクの沿道状況区分判定方法。
【請求項４】
前記リンク自身の素性として、該リンク自身の長さ、曲がり具合、道路種別、車線数の全て又は一部を含み、
前記リンクの周囲の素性として、該リンクから所定範囲内にあるノード数又は／及びリンクあたりの補間点数を含む
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のデジタル道路地図におけるリンクの沿道状況区分判定方法。
【請求項５】
デジタル道路地図におけるリンクの沿道状況区分を判定する処理をコンピュータに行わせるためのプログラムであって、
予め作成された「もし[リンク自身又は／及びリンクの周囲の素性に基づき定められた条件A]ならば沿道状況区分は[T]である」というテンプレートに則った複数の規則式に対して、沿道状況区分が予め付与されている複数の学習用リンクの素性を適用することにより前記各規則式の信頼度を算出し、
対象とするリンクに対し、沿道状況区分が一に定まる迄、上記規則式を信頼度の高い順に適用することにより、該リンクについて沿道状況区分を判定する
処理をコンピュータに行わせるためのデジタル道路地図におけるリンクの沿道状況区分判定プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムにおいて、
前記各規則式の信頼度が予め算出されて保存されている場合に、求めに応じて該保存されている信頼度を用いて、対象とするリンクに対し、沿道状況区分が一に定まる迄、上記規則式を信頼度の高い順に適用することにより、該リンクについて沿道状況区分を判定する
処理をコンピュータに行わせるためのデジタル道路地図におけるリンクの沿道状況区分判定プログラム。
【請求項７】
請求項５又は６に記載のプログラムにおいて、更に、判定された沿道状況区分を該リンクに付与する、又は判定された沿道状況区分の結果に基づきユーザによって与えられる付与命令に基づき該沿道状況区分を付与する
処理をコンピュータに行わせるためのデジタル道路地図におけるリンクの沿道状況区分判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル道路地図（Digital Road Map=DRM）におけるリンクの沿道状況区分をコンピュータを用いて自動的に判定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、多くの自動車にカー・ナビゲーション・システムが取り付けられ、また、渋滞、工事情報等を表示するVICSも多くの都市で利用可能となりつつある。これらのシステムの基礎データとなっているのが、デジタル道路地図である。日本におけるデジタル道路地図は、財団法人日本デジタル道路地図協会により「全国デジタル道路地図データベース」として管理されており、国土交通省の各地方整備局、都道府県、政令指定都市、道路関係の公団・公社など、全国の道路管理者の情報により毎年、メンテナンスが行われている。
【０００３】
デジタル道路地図データベースは、国土地理院の1/25000の地形図を基図として作成され、幅員5.5ｍ以上の基本道路データ、同3〜5.5ｍ未満の細道路データ、河川、鉄道等の背景データ及び公共施設等の施設データの4つのレイヤに分かれている。道路網データは、交差点等のノードと、ノードとノードにより定義された線形であるリンクにより構成されている。（本明細書においては、デジタル道路網のことをネットワークとも言い、デジタル道路地図データのことをネットワークデータとも言う。）
【０００４】
デジタル道路網データは、上記のカー・ナビゲーション・システムや道路情報表示システムの他に、道路交通量の予測にも使用される。都市交通政策の立案には都市内の主要道路の交通量予測が必須であり、また、ニュータウンを建設する際、或いは大規模商業施設を建設する際には、周辺の交通量を予測し、既存の道路を整備したり新しい道路を建設する等の対策を予めとっておく必要がある。
このような道路交通量の予測は、デジタル道路網データを使用して、その各ノードからの交通（自動車）の流入・流出・分岐、ノード間のリンクの流量、平均流速等を設定し、シミュレーション計算により行う。
【０００５】
道路交通量の予測を行うシミュレーションを実行するためには、対象ネットワーク内の全リンクについてリンクパフォーマンス関数を与えなければならない。一般的に用いられるリンクパフォーマンス関数にはQV式やBPR関数がある（非特許文献１参照）が、いずれの関数を用いるにしても、各リンクについて交通容量を定める必要がある。交通容量は、沿道条件区分に応じて定めることが望ましく、そのために各リンクについて沿道状況区分を定める必要がある。
【０００６】
沿道状況とは、路地からの車両の流入や、歩行者や自転車が飛び出すおそれといった沿道理由に起因する潜在的な干渉による摩擦が交通容量へ及ぼす影響を補正するためのパラメータである。沿道状況は一般に、平地、山地、都市部といった区分に区分分けされている。
なお、沿道状況区分は上述したように交通量配分計算に用いられることが多いものの、その用途は交通量配分計算に限定されるものではなく、交通予測や管理を目的とした多岐に亘る利用が考えられる。
【０００７】
各リンクに沿道状況区分を付与する作業は、現在、手作業によって行われている。即ち、対象とするネットワーク内の各リンクについて、道路交通センサス（国土交通省等が主体となって実施している全国道路交通情勢調査）のデータから該当する道路のデータを探し出し、その沿道状況の記述を転記することが行われている。（ただし、道路交通センサスのデータは主要な道路のみが対象となっているため、それ以外の道路については逐一ユーザが沿道状況区分を判定する必要がある。）または、地図を目で見て沿道状況区分を判断する方法でも行われている。
【０００８】
しかし、このように手作業でもってリンクに沿道状況区分を付与するには、多大な時間と労力が必要となる。例えば近畿地方のデジタル道路地図は都市間高速・都市高速を除いても6万本以上のリンクから成っており、その作業量は膨大である。しかも、この作業は１度限りで完了するものではなく、新しい道路の開通や宅地化等によって変化する道路環境を反映させるために、常時最新のものに更新し続けなければならない。
【０００９】
【非特許文献１】土木学会土木計画学研究委員会、交通需要予測技術検討小委員会，道路交通需要予測の理論と適用〈第１編〉利用者均衡配分の適用に向けて, 社団法人土木学会，p.54, 平成15年8月31日発行
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、上述したような、デジタル道路地図のリンクに沿道状況区分を付与するという作業に要していた手間を大幅に低減させることを目的として成されたものである。本発明に係るリンクの沿道状況区分判定方法によれば、これまでは人手によって付与しなければならなかった沿道状況区分を、高い精度でもって自動的に判定し、付与することができる。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために成された本発明に係るリンクの沿道状況区分判定方法は、
デジタル道路地図におけるリンクの沿道状況区分を判定する方法であって、
a)予め作成された「もし[リンク自身又は／及びリンクの周囲の素性に基づき定められた条件A]ならば沿道状況区分は[T]である」というテンプレートに則った複数の規則式に対して、沿道状況区分が予め付与されている複数の学習用リンクの素性を適用することにより前記各規則式の信頼度を算出するステップと、
b)対象とするリンクに対し、沿道状況区分が一に定まる迄、上記規則式を信頼度の高い順に適用することにより、該リンクについて沿道状況区分を判定するステップと、
を有することを特徴とする。
【００１２】
また、上記ステップa、bの後に、
c)判定された沿道状況区分を該リンクに付与するステップ
を更に設ける構成とするとよい。
【００１３】
また、ステップaにおいて算出された各規則式の信頼度を予め保存しておき、その結果を用いることによりステップｂのみを実行しても構わない。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係るリンクの沿道状況区分判定方法を用いることにより、一定数の学習用リンクに手動で沿道状況区分を与えるという作業を行っておくだけで、対象とするデジタル道路地図データに含まれる全てのリンクの沿道状況区分を自動的に判定して付与することが可能となる。従って、従来であれば全リンクについて手動で行わなければならなかった作業の手間が著しく簡略化される。
【００１５】
また、本発明によって、デジタル道路地図自身のデータのみを用いての沿道状況区分の判定及び付与が可能となるので、従来参照用として使用してきた道路交通センサス等の他のデータが不要になる。従って、作業の効率化につながる。
【００１６】
また、このようにデータの更新が容易になるため、従来であれば更新頻度が低くならざるを得なかったネットワークデータの最新性を保ちやすくなるというメリットももたらされる。
【００１７】
さらにまた、このように作業の手間が簡略化されるため、従来よりも細密な道路網の沿道状況区分を得やすくなるというメリットももたらされる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１は、本実施形態のコンピュータシステム１の要部構成を示すブロック図である。コンピュータシステム１は、ＣＰＵ２、メモリ３、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイから成る表示部４、文字・数字入力キー及び各種機能キーなどを備えているキーボードや、ポインティングデバイスであるマウスから成る入力部５、及び記憶部６が相互に接続されることにより構成されている。記憶部６はプログラムやデータなどが予め記憶されている磁気記録媒体、光学記録媒体、半導体メモリなどから成る記憶媒体を備えている。この記憶媒体は、記憶部６に対して固定的に設けられたものであってもよいし、着脱自在であってもよい。また、記憶部６には、ＯＳ（Operating System）６ａ、沿道状況区分判定プログラム６ｂ、規則式データ６ｃ（後述）、学習用リンクデータ６ｄ（後述）などが含まれている。
【００１９】
本発明においてデジタル道路網データは、上述した全国デジタル道路地図データベースを利用するのが好適である。この全国デジタル道路地図データベースには、各リンクに関して、リンクの長さや特徴などの情報が既に埋め込まれている。
以下の実施形態では、デジタル道路地図のリンクの沿道状況区分を慣例にならって平地、山地、都市部の３区分に分けるが、沿道状況区分の分類方法は任意である。
【００２０】
図３に沿道状況の３区分に対応する各地域のネットワークを示す図を示す。図３からも明らかなように、平地、山地、都市部の各沿道状況はそれぞれ明確な視覚的特徴を有している。
平地…ネットワークは疎。リンクは長く、直線的。
山地…ネットワークは疎。リンクは長く、くねくねと曲がっている。
都市部…ネットワークは密。リンクは短く、直線的。
【００２１】
本発明では、沿道状況区分を判定、付与しようとするリンクに関してコンピュータが上記のような視覚的（形態的）特徴を捉え、適切に沿道状況区分を判断できるようにするために、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータ上で実現させるための有効な手法である機械学習法を採用する。
機械学習法では、まず、ある程度の数のサンプルデータ集合を対象として解析を行い、予め作成しておく多くの規則のうちから有用な規則を抽出する。有用な規則の抽出方法には種々の方法が考えられるが、本発明においては、データの素性に着目して信頼度の高い規則を得る方法を用いる。
次いで、こうして得られた規則を信頼度の高い順から、対象となるリンクに対して適用することにより、沿道状況を自動的に判定し、付与する。
【００２２】
＜準備段階：規則式の作成＞
以下、リンクの沿道状況区分判定プログラムを実行する前段階としてユーザが行っておく規則式の作成について説明する。ユーザは、
「もし[リンク自身又は／及びリンクの周囲の素性に基づき定められた条件A]ならば沿道状況区分は[T]である」
という構成のテンプレートに則った複数の規則式を作成する。
【００２３】
［リンク自身又は／及びリンクの周囲の素性に基づき定められた条件A]には単に[条件１]のみをあてはめてもよいし、[条件１]かつ[条件２]という風に、複数の条件を組み合わせてもよい。
沿道状況区分「T」には平地、山地、都市部のいずれかがあてはまる。なお、この段階では、作成された規則式の信頼度は特に問わない。
具体的なテンプレート式及び規則式については後述する。
【００２４】
《リンクの素性》
リンクの素性について説明する。リンクの素性には任意の項目を設定すればよいが、沿道状況を区分分けするのに有効と考えられる項目を選択することが望ましく、リンク自身の素性やリンクの周囲の素性を用いればよい。また、素性には数値で表すことができる量的な素性と、特質を表す質的な素性とに分けることができる。質的な素性には、一般国道や指定市の一般市道といった値を有する「道路種別」等がある。
後述する「曲がり具合」など、適切に表現しにくい素性は必要に応じて定量化を行って、量的に表現することもできる。
【００２５】
リンク自身の素性として例えば「リンク延長（長さ）」、「曲がり具合」、「道路種別」、「車線数」といった項目を用いることができる。これらの各素性はそれぞれ下に記すような、沿道状況を区分けするのに有効と考えられる特徴を備えている。
【００２６】
「リンク延長」：短い…都市部、長い…平地 or 山地  が期待できる。
「道路種別」：指定市の一般市道…都市部  が期待できる。
「車線数」：4車線以上…山地ではない  が期待できる。
これらの項目については、デジタル道路地図データベースの各リンクに当初より埋め込まれているデータをそのまま利用することができる。
【００２７】
「曲がり具合」：定量化のため、一例として以下の式を用いることができる。
「曲がり具合」＝(補間点で曲がる角度の総和-180)/リンクの長さ
（ただし、分子の値が負の場合には「曲がり具合」＝0）
補間点とは、曲折を表現するためにリンクに付与されている点である。ここで、角度の総和から180を引くことによって、都市部において宅地周辺等で直角に曲がるようなリンクを直線的とみなすことができる。
曲がり具合が大…山地、小…平地or都市部  が期待できる。
【００２８】
リンクの周囲の素性としては、「リンクから所定範囲内にあるノード数」や、「リンクから所定範囲内のリンクあたりの補間点数」を用いることができる。対象とする範囲としては、例えば500m、1000m、1500mといった値を適宜設定することができる。範囲の値を複数設定しても構わない。所定範囲の中心点はリンクの両端の中間点とすればよい。
【００２９】
「リンクから所定範囲内のリンクあたりの補間点数」では、所定範囲内に含まれるリンクの数を勘定する際に、該範囲内に一部でも含まれてさえいれば一本のリンクとして勘定し、補間点は該範囲内に含まれる個数を勘定する。補間点数をリンクの本数で除し、リンクあたりの補間点数の値を利用することによって、都市部と山地とを区別することができる。
【００３０】
《テンプレート》
本実施形態では、下記の二つのテンプレートを用いた。
・「もし[条件１]を満たすならば沿道状況は「T」である。」
例：「もし[500m以内のリンクあたり補間点数]≧[18]ならば沿道状況は[平地]である。」
・「もし[条件１]かつ[条件２]を満たすならば沿道状況は「T」である。」
例：「もし[500m以内のリンクあたり補間点数]＜[1]かつ[延長]＜[393]ならば沿道状況は[山地]である。」
ここで、[条件１]及び[条件２]が量的な素性の場合には、[素性]≧[値]、または[素性]＜[値]を満たす式が入る。ただし、[値]には、データの最大値及び最小値の間で幾つかの値を適宜設定する。
また、条件が質的な素性の場合には、[素性]＝[属性値］を満たす式が入る。
例：「もし[道路種別]＝[指定市の一般市道]ならば沿道状況は[都市部]である。」
【００３１】
《規則式》
以上のように設定された素性とテンプレートを用いることにより、図４に示すような複数の規則式が作成された。ただし、図４には一部の式しか表示されていない。こうして得られた複数の規則式は規則式データ６ｃとして記憶部６に保存する。
本段階では、信頼度のまだわかっていない多くの規則が抽出される。中には沿道状況区分判定に有用な規則式も含まれるが、そうでないものも含まれる。
【００３２】
以下、図２に示すフローチャートを参照しつつ、ＣＰＵ２が本発明に係るリンクの沿道状況区分判定プログラムを実行することによって実行されるリンクの沿道状況区分判定処理について説明する。
【００３３】
＜規則式の信頼度算出＞
まず、ユーザが入力部５を通して所定の指示命令を入力すると、ＣＰＵ２は、記憶部６に保存されている規則式データ６ｃ及び学習用リンクデータ６ｄに基づき、各規則式の信頼度を算出する（ステップＳ１）。
【００３４】
学習用リンクとは、デジタル道路地図において、予め沿道状況区分が付与されているリンクのことである。この学習用リンクは、沿道状況区分の判定対象となるネットワークデータに含まれるリンクを基に作成されていることが好ましいが、特に限定されるものではない。
本実施形態では、近畿地方のデジタル道路地図を構成するリンクのうち750本をランダムに抽出し、各リンクに人手によって沿道状況区分を付与した。本発明ではこれを「学習用リンクデータ」とする。学習用リンクデータは、沿道状況区分が付与されたリンクと、その各リンクの周囲の素性を決定するための地図情報とが含まれた、デジタル道路地図であるといえる。
【００３５】
信頼度の算出方法はいかなる方法を用いてもよいが、本例では、次の式によって求められる尤度を用いた。
信頼度＝log(([真となるデータ数]+a)/([偽となるデータ数]+a))
（aは0除算を防止するとともに、データ数が多いほど信頼度が高くなるようにするためのパラメータである。aは経験的に決めるが、通常は0.1〜0.5程度の値とするのが適当である。）
【００３６】
ただし、信頼度の絶対値が正の場合には規則式の述語を「である」とし、信頼度の絶対値が負の場合には規則式の述語を「でない」とする。
例えば、「もし[道路種別]＝[指定市の一般市道]ならば沿道状況は[都市部]である。」という規則式があり、実際には道路種別が指定市の一般市道であるリンクが100本あり、そのうち98本が都市部で、残りの2本が都市部でない場合、a=0.25とすると、
信頼度＝log((98+0.25)/(2+0.25))=3.77659
となる。逆に、2本が都市部で、残りの98本が都市部でない場合、信頼度は、
信頼度＝log((2+0.25)/(98+0.25))=-3.77659
となる。即ち、得られた信頼度の絶対値をとり、規則式の述語の「である」を「でない」とすれば、信頼度3.77659の規則式
「もし[道路種別]＝[指定市の一般市道]ならば沿道状況は[都市部]でない。」
が得られたことになる。
【００３７】
以上のようにして学習用リンク自身又は／及びリンクの周囲の素性を用いて各規則式の信頼度を算出した後、ＣＰＵ２は、それらの規則式を信頼度の高い順に並べる（ステップＳ２）。この結果、図５に示すような規則式の列が得られた。図５では４つの規則式のみを示している。
【００３８】
＜リンクの沿道状況区分判定、付与＞
次いでＣＰＵ２は、信頼度が算出された規則式を信頼度の高い順に、沿道状況区分が一に定まる迄、対象とするデジタル道路地図のリンクに対して適用することにより、対象リンクの沿道状況区分を判定する（ステップＳ３）。すなわち、沿道状況区分の判定に効果がない規則式は無視し、次に高い信頼度を有する規則式をあてはめる。最終的に沿道状況区分を一つに絞ることができた時点で判定処理を終了する。
また、もしこの過程で互いに矛盾する複数の規則式にあてはまる場合は、信頼度が高い方の規則式のみを適用し、信頼度が低い方の規則式は無視する。
【００３９】
例えば、沿道状況区分の判定を行いたい、あるリンクの素性が以下の場合を考える。
1000m以内のリンクあたり補間点数 … 1
1500m以内のリンクあたり補間点数 … 1
1500m以内のノード数 … 95
車線数 … 2
【００４０】
上記素性を有するリンクに対して信頼度の高い順に規則式をあてはめていく。
規則式１：「もし[1000m以内のリンクあたり補間点数]＜[2]ならば[山地]でない」
この規則式によって山地の可能性がなくなり、沿道状況区分の可能性は平地又は都市部となる。
規則式２：「もし[1500m以内のリンクあたり補間点数]＜[2]ならば[山地]でない」
この規則式は上記リンクの素性に該当するが、山地でないことが既に確定しているため、効果がない。次の規則式を考慮する。
規則式３：「もし[1500m以内のノード数]≧[521]ならば[都市部]である」
この規則式は上記リンクの素性に該当しないので無視する。
規則式４：「もし[1500m以内のノード数]＜[96]かつ[車線数]＝[2]ならば[都市部]でない」
この規則式によって都市部の可能性が無くなり、最終的にこのリンクの沿道状況区分を平地と判定する。
【００４１】
なお、上記規則式１〜４は説明のために取り上げたものであり、実際には最終的に沿道状況区分が決定される規則式４が考慮される迄には、（結果として無効として処理されるか、または該当しない）複数の規則式が考慮されている。
【００４２】
次いでＣＰＵ２は、ステップＳ３で行った沿道状況区分判定の結果に基づき、当該リンクに対して沿道状況区分を付与する（ステップＳ４）。ここで、ＣＰＵ２が沿道状況区分を付与せず沿道状況区分判定の結果を表示部４に表示し、その判定結果を見たユーザが入力部５を用いて当該リンクにその沿道状況区分を付与するか否かの指示である付与命令を入力する構成としてもよい。
【００４３】
さらにＣＰＵ２は、対象とするネットワークに含まれる全てのリンクに沿道状況区分を付与するまで、ステップＳ４、Ｓ５の処理を繰り返す（ステップＳ５）。
【００４４】
＜精度の検証＞
本発明に係るリンクの沿道状況区分判定方法の精度を検証するため、近畿地方のデジタル道路地図を構成するリンクからランダムに選んだ250本のリンクから成るテストセットを用い、本発明の方法によって判定された沿道状況区分と、人手によって判定された沿道状況区分とを比較する実験を行った。両者の結果が一致した場合を成功とし、一致しなかった場合を失敗とした。結果は以下に示すものであり、本発明のリンクの沿道状況区分判定方法によって、かなりの高精度で沿道状況区分を判定することができることが分かった。
合計：250 (100.0%)
成功：208 (83.2%)
失敗：27 (10.8%)
許容範囲内：15 ( 6.0%)
なお、「許容範囲内」とは、本手法の出力が手作業と一致しないが、地域的に沿道状況を明確に区別するのが困難なため、本手法の出力が間違いであるとは断言できない場合を指す。
【００４５】
上記テストにおいて許容範囲内や失敗と判定された原因は以下のようなものであった。
・リンクが都市部の隅部に存在している等の境界部分に位置している
・集落だがそれほど大きくないので都市とは言い切れない
・場所は山地だが線形が良い
【００４６】
以上、本発明に係るデジタル道路地図におけるリンクの沿道状況区分判定方法について説明したが、上記は実施例に過ぎず、本発明の精神内において適宜変更・改良を行っても良いことは明らかである。
以下、幾つかの変形例を挙げる。
【００４７】
＜変形例１＞
規則式の信頼度が既に算出されている場合には、その結果を記憶部６に保存しておくことによってステップＳ１の処理を省略することができる。この場合、沿道状況区分判定プログラムを実行させる際に、ユーザが既に算出されている信頼度データを利用するという指示を入力したことに基づき、ＣＰＵ２はステップＳ２以降の処理を行う。これによって、地理的位置が同じネットワークデータの更新を行う際などに、作業の簡略化を図ることができる。
【００４８】
＜変形例２＞
規則式を信頼度の高い順に並べ替えた後、冗長な規則式を排除する処理を行っても良い。このことによって、判定処理の効率化を図ることが可能となる。冗長な規則には値の大小に関するものと、論理積に関するものがある。
（値の大小に関する冗長性）
例えば次のような順で規則式が並んでいる場合、２番目の規則式は冗長であるため、削除することができる。
１．もし[500m以内のノード数]≧[128]ならば沿道状況は[都市部]である。
２．もし[500m以内のノード数]≧[129]ならば沿道状況は[都市部]である。
（論理積に関する冗長性）
例えば次のような順で規則式が並んでいる場合、２番目の規則式は冗長であるため、削除することができる。
１．もし[条件x]ならば沿道状況は[平地]である。
２．もし[条件x]かつ[条件y]ならば沿道状況は[平地]である。
【００４９】
＜変形例３＞
リンクの沿道状況区分判定を行う際に、ある信頼度までの規則式で適用を打ち切るという構成としてもよい。この場合、沿道状況区分の判定を行うことができなかったリンクは、ユーザが手作業で判定するようにする。こうすることによって、明確に自動判定することが困難なリンクを重点的に手作業で行うことができるため、判定結果の精度の劣化を抑制しながら効率化を図ることができる。
【００５０】
＜変形例４＞
沿道区分判定の精度を向上させるため、最終的に判定したい沿道状況区分に更に幾つかの区分を加えて一旦判定処理を行い、その後で、最終的な沿道状況区分に分類するという方法を用いることもできる。
例えば、「平地」、「山地」、「都市部」のほかに、「山間部集落」や「都市部海岸」等を加えて判定を行った後「山間部集落」を「山地」に、「都市部海岸」を「都市部」に再変換することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の一実施形態によるコンピュータシステムの要部構成を示すブロック図。
【図２】本発明のリンクの沿道状況区分付与の流れを示すフローチャート。
【図３】沿道状況の３区分に対応する各地域のネットワークを示す図。
【図４】テンプレートを用いて作製した複数の規則式の例。
【図５】信頼度の高い順に並べられた規則式の例。
【符号の説明】
【００５２】
１…コンピュータシステム
２…ＣＰＵ
３…メモリ
４…表示部
５…入力部
６…記憶部
【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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