(57)【要約】【課題】ある領域に在圏する端末の分布を予測すること。【解決手段】予測装置１００は、領域Ａに在圏する端末から、当該端末の位置情報を取得し、領域Ａに在圏する端末の位置情報を蓄積することにより、領域Ａに在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶装置に記憶する。予測装置１００は、記憶装置に記憶された情報に基づいて、領域Ａに在圏する端末の分布のうち、現在の時間ｔｎに対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定する。予測装置１００は、記憶装置に記憶された情報に基づいて、領域Ａに在圏する端末の分布のうち、特定した他の時間よりも将来の時間に対応する分布を、現在の時間ｔｎよりも将来の領域Ａに在圏する端末の分布予測として出力する。【選択図】図１
2016035412.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
ある領域に在圏する端末から位置情報を取得し、
取得した前記位置情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、特定した前記他の時間よりも将来の時間に対応する分布を、前記いずれかの時間よりも将来の前記領域に在圏する端末の分布予測として出力する、
処理を実行させることを特徴とする分布予測プログラム。
【請求項２】
前記特定する処理は、
前記領域を区切って分割された複数の部分領域の中の特定の部分領域に在圏する端末の分布のうち、前記いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することを特徴とする請求項１に記載の分布予測プログラム。
【請求項３】
前記特定する処理は、
前記領域に在圏する端末の分布のうち、前記領域を区切って分割された複数の部分領域の中の所定数の部分領域について、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することを特徴とする請求項１または２に記載の分布予測プログラム。
【請求項４】
前記取得する処理は、
前記領域に在圏する端末から、前記位置情報および移動方向情報を取得し、
前記記憶する処理は、
取得した前記位置情報および前記移動方向情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の移動方向ごとの分布の時系列変化を示す情報を記憶し、
前記特定する処理は、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の移動方向ごとの分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の分布予測プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータに、
前記領域に在圏する特定の端末から経路探索要求を取得する処理を実行させ、
出力された前記領域に在圏する端末の分布予測に基づいて、前記特定の端末についての経路探索を行う処理を実行させることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の分布予測プログラム。
【請求項６】
前記特定する処理は、
前記経路探索要求を取得した場合に、前記領域に在圏する端末の分布のうち、前記経路探索要求を取得した時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することを特徴とする請求項５に記載の分布予測プログラム。
【請求項７】
前記コンピュータに、
前記領域に在圏する端末の分布のうち、前記経路探索要求を取得した時間から一定時間が経過したことに応じて、現在の時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定する処理を実行させることを特徴とする請求項６に記載の分布予測プログラム。
【請求項８】
前記コンピュータに、
前記特定の端末が在圏する部分領域が切り替わったことに応じて、現在の時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定する処理を実行させることを特徴とする請求項６に記載の分布予測プログラム。
【請求項９】
コンピュータが、
ある領域に在圏する端末から位置情報を取得し、
取得した前記位置情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、特定した前記他の時間よりも将来の時間に対応する分布を、前記いずれかの時間よりも将来の前記領域に在圏する端末の分布予測として出力する、
処理を実行することを特徴とする分布予測方法。
【請求項１０】
ある領域に在圏する端末から位置情報を取得し、
取得した前記位置情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、特定した前記他の時間よりも将来の時間に対応する分布を、前記いずれかの時間よりも将来の前記領域に在圏する端末の分布予測として出力する、
制御部を有することを特徴とする分布予測装置。
【請求項１１】
情報処理装置と複数の端末とを含むシステムであって、
前記端末は、
自端末の位置情報を前記情報処理装置に送信し、
前記情報処理装置は、
前記端末から位置情報を受信し、
受信した前記位置情報に基づいて、ある領域に在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、特定した前記他の時間よりも将来の時間に対応する分布に基づいて、前記領域に在圏する特定の端末についての経路探索を行う、
ことを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分布予測プログラム、分布予測方法、分布予測装置、およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、地図情報を利用して移動体の経路案内が行われることがある。例えば、道路上に設置される車両感知器によって集計される渋滞情報を利用して、渋滞地点を回避した車両の経路案内が行われる。関連する技術としては、例えば、案内経路となっている道路が所在する地域性を考慮して、走行時間を含む走行速度に関する情報を求めるものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１９８４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術によれば、ある領域に属する移動体の分布が将来的にどのように変化するかを考慮して、移動体の経路探索を行うことが難しい。例えば、経路探索を行った時点では渋滞地点を回避した経路であっても、経路を移動中に混雑状況が変化して渋滞に巻き込まれる場合がある。
【０００５】
１つの側面では、本発明は、ある領域に在圏する端末の分布を予測することができる分布予測プログラム、分布予測方法、分布予測装置、およびシステム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】
【０００６】
本発明の一態様によれば、ある領域に在圏する端末から位置情報を取得し、取得した前記位置情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶部に記憶し、前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定し、前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、特定した前記他の時間よりも将来の時間に対応する分布を、前記いずれかの時間よりも将来の前記領域に在圏する端末の分布予測として出力する分布予測プログラム、分布予測方法、および分布予測装置が提案される。
【０００７】
また、本発明の一態様によれば、情報処理装置と複数の端末とを含むシステムであって、前記端末は、自端末の位置情報を前記情報処理装置に送信し、前記情報処理装置は、前記端末から位置情報を受信し、受信した前記位置情報に基づいて、ある領域に在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶部に記憶し、前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定し、前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、特定した前記他の時間よりも将来の時間に対応する分布に基づいて、前記領域に在圏する特定の端末についての経路探索を行うことを特徴とするシステムが提案される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様によれば、ある領域に在圏する端末の分布を予測することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、端末の分布予測の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、システム２００の一例を示す説明図である。
【図３】図３は、情報処理装置２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、端末２０２のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図５】図５は、ロケーション情報５００のデータ構造の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、分布情報ＤＢ６００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、マトリクス情報ＤＢ７００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図８】図８は、数値マスタ８００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図９】図９は、情報処理装置２０１の機能的構成例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、経路探索の対象とする領域の一例を示す説明図である。
【図１１】図１１は、探索結果の一例を示す説明図である。
【図１２】図１２は、再び経路探索を行う場合の一例を示す説明図である。
【図１３】図１３は、ある領域に在圏する端末２０２の分布の時系列変化の一例を示す説明図である。
【図１４】図１４は、分布予測の内容を示す説明図（その１）である。
【図１５】図１５は、分布予測の内容を示す説明図（その２）である。
【図１６】図１６は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、蓄積処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１８】図１８は、蓄積処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図１９】図１９は、蓄積処理手順の一例を示すフローチャート（その３）である。
【図２０】図２０は、位置マトリクス算出処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図２１】図２１は、位置マトリクス算出処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図２２】図２２は、予測処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図２３】図２３は、予測処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図２４】図２４は、予測処理手順の一例を示すフローチャート（その３）である。
【図２５】図２５は、予測処理手順の一例を示すフローチャート（その４）である。
【図２６】図２６は、予測処理手順の一例を示すフローチャート（その５）である。
【図２７】図２７は、予測処理手順の一例を示すフローチャート（その６）である。
【図２８】図２８は、予測処理手順の一例を示すフローチャート（その７）である。
【図２９】図２９は、予測処理手順の一例を示すフローチャート（その８）である。
【図３０】図３０は、予測処理手順の一例を示すフローチャート（その９）である。
【図３１】図３１は、予測処理手順の一例を示すフローチャート（その１０）である。
【図３２】図３２は、予測処理手順の一例を示すフローチャート（その１１）である。
【図３３】図３３は、予測処理手順の一例を示すフローチャート（その１２）である。
【図３４】図３４は、予測処理手順の一例を示すフローチャート（その１３）である。
【図３５】図３５は、予測処理手順の一例を示すフローチャート（その１４）である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、図面を参照して、本発明にかかる分布予測プログラム、分布予測方法、分布予測装置、およびシステムの実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（端末の分布予測の一実施例）
図１は、端末の分布予測の一実施例を示す説明図である。
【００１２】
ここで、地図情報を利用して移動体の経路案内が行われることがある。移動体は、例えば、歩行者、自転車、自動車などである。しかしながら、この場合では、ある領域に属する移動体の分布が将来的にどのように変化するかを考慮して、移動体の経路探索を行うことが難しい。このため、移動体の経路案内を行う際に、混雑回避には不適切な経路を案内してしまうことがある。
【００１３】
特に、歩行者の経路案内を行う場合では、車両感知器を利用して集計された自動車の経路案内のための渋滞情報を流用することが難しいため、さらに経路探索を行うことが難しい。例えば、商店街や通学路などのように、時間帯によって交通量が変化する場所がある。したがって、将来的な交通量の変化を考慮しなければ、経路探索を行った時点では交通量が少ない場所を通行するように経路を探索しても、当該経路を歩行者が移動中に交通量が変化して混雑した場所を通行しなければならなくなることがある。
【００１４】
また、例えば、ひったくりや強盗などの犯罪の発生地域や街灯の少ない路地などのように、交通量が少なくなる時間帯では犯罪に遭遇しやすくなる場所がある。したがって、将来的な交通量の変化を考慮しなければ、経路探索を行った時点では交通量が多い場所を通行するように経路を探索しても、当該経路を歩行者が移動中に交通量が減って犯罪に遭遇しやすくなった場所を通行しなければならなくなることがある。このように、特に、歩行者の経路案内を行う場合では、歩行者が受ける時間的な負担、体力的な負担、または心理的な負担などを低減することができない場合がある。
【００１５】
そこで、本実施の形態では、ある領域に在圏する端末の分布を予測することができる分布予測プログラムについて説明する。分布予測プログラムによれば、ある領域における将来的な交通量の変化の指標となる、ある領域に在圏する端末の分布を予測することができる。図１において、分布予測装置１００は、実施の形態にかかる分布予測プログラムを実行するコンピュータである。以下の説明では、分布予測装置１００を「予測装置１００」と表記する場合がある。
【００１６】
図１の例では、予測装置１００は、領域Ａに在圏する端末の分布を予測する場合について説明する。領域Ａは、複数のマトリクスＡ１〜Ａ９を含む。マトリクスＡ１〜Ａ９は、領域Ａを区切って分割された部分領域である。
【００１７】
予測装置１００は、領域Ａに在圏する端末から、当該端末の位置情報を取得し、領域Ａに在圏する端末の位置情報を蓄積することにより、領域Ａに在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶装置に記憶する。予測装置１００は、例えば、過去の時間ｔ１から現在の時間ｔｎまでの複数の時間のそれぞれに対応する領域Ａに在圏する端末の分布を、領域Ａに在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報として記憶する。ここで、予測装置１００は、現在の時間ｔｎの将来の時間ｔｆの分布を予測する。
【００１８】
（１）予測装置１００は、例えば、記憶装置に記憶された情報に基づいて、領域Ａに在圏する端末の分布のうち、現在の時間ｔｎに対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定する。予測装置１００は、具体的には、領域Ａに在圏する端末の分布のうち、現在の時間ｔｎに対応する分布と比較して、複数のマトリクスＡ１〜Ａ９に在圏する端末の数が同一になる他の時間ｔ２を特定する。
【００１９】
（２）予測装置１００は、例えば、記憶装置に記憶された情報に基づいて、領域Ａに在圏する端末の分布のうち、特定した他の時間よりも将来の時間に対応する分布を、現在の時間ｔｎよりも将来の領域Ａに在圏する端末の分布予測として出力する。予測装置１００は、具体的には、他の時間ｔ２よりも将来の時間ｔ３に対応する分布を特定して、現在の時間ｔｎよりも将来の時間ｔｆに対応する分布予測として出力する。
【００２０】
これにより、予測装置１００のユーザは、将来の時間ｔｆに対応する分布予測を参照して、領域Ａの端末の分布が将来的にどのように変化するかを把握することができる。また、予測装置１００は、将来の時間ｔｆに対応する分布予測に基づいて、将来的な端末の分布の変化を考慮して特定の端末について混雑した地点や閑散とした地点などを回避する経路探索を行うことができる。結果として、特定の端末のユーザは、探索された経路に基づいて、混雑した地点や閑散とした地点を回避して移動することができる。このため、ユーザは、混雑に巻き込まれたり犯罪に遭遇する可能性を低減することができ、時間的な負担、体力的な負担、または心理的な負担などを低減することができる。
【００２１】
また、予測装置１００は、将来の時間ｔｆに対応する分布予測に基づいて、将来的な端末の分布の変化を考慮して領域Ａの混雑度合いを解析してもよい。ここでは、予測装置１００が経路探索を行ったり、混雑度合いを解析する場合について説明したが、これに限らない。例えば、予測装置１００から出力された端末の分布予測を取得した他の装置が、特定の端末について経路探索を行ってもよい。また、予測装置１００から出力された端末の分布予測を取得した特定の端末が、自端末について経路探索を行ってもよい。
【００２２】
（システム２００の一例）
次に、図１に示した予測装置１００を適用する情報処理装置２０１を含むシステム２００の一例について説明する。
【００２３】
図２は、システム２００の一例を示す説明図である。図２において、システム２００は、情報処理装置２０１と、情報処理端末２０２とを含む。以下の説明では、情報処理端末２０２を「端末２０２」と表記する場合がある。
【００２４】
システム２００において、情報処理装置２０１と端末２０２とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。ネットワーク２１０は、具体的には、イーサネット（登録商標）と基地局によって実現される。
【００２５】
情報処理装置２０１は、予測装置１００として動作するコンピュータである。情報処理装置２０１は、例えば、端末２０２から図５に後述するロケーション情報５００を受信して、図６に後述する分布情報ＤＢ（Ｄａｔａ  Ｂａｓｅ）６００を更新することにより、ある領域に在圏する端末２０２の分布の時系列変化を示す情報を記憶する。情報処理装置２０１は、例えば、サーバ、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノートＰＣなどである。
【００２６】
端末２０２は、自端末２０２の位置情報を、情報処理装置２０１に送信するコンピュータである。端末２０２は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）衛星からの電波を検出するＧＰＳセンサ、加速度センサ、ジャイロセンサなどの各種センサを有し、各種センサの出力に基づいて図５に後述するロケーション情報５００を生成して、情報処理装置２０１に送信する。端末２０２は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）などである。端末２０２は、例えば、車載固定式または取り外し式のナビゲーション装置であってもよい。
【００２７】
（情報処理装置２０１のハードウェア構成例）
次に、図３を用いて、情報処理装置２０１のハードウェア構成例について説明する。
【００２８】
図３は、情報処理装置２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、情報処理装置２０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、ディスクドライブ３０４と、ディスク３０５と、を有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。
【００２９】
ここで、ＣＰＵ３０１は、情報処理装置２０１の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。また、メモリ３０２は、図６に後述する分布情報ＤＢ６００、図７に後述するマトリクス情報ＤＢ７００、図８に後述する数値マスタ８００などの各種ＤＢを記憶する。
【００３０】
Ｉ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータ（例えば、図２に示した端末２０２）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００３１】
ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０５は、ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０５としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。情報処理装置２０１は、上述した構成部の他、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、キーボード、マウス、ディスプレイなどを有することにしてもよい。
【００３２】
（端末２０２のハードウェア構成例）
次に、図４を用いて、端末２０２のハードウェア構成例について説明する。
【００３３】
図４は、端末２０２のハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、端末２０２は、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、ディスクドライブ４０３と、ディスク４０４と、Ｉ／Ｆ４０５と、ディスプレイ４０６と、入力装置４０７と、センサ４０８を有する。また、各構成部はバス４００によってそれぞれ接続される。
【００３４】
ここで、ＣＰＵ４０１は、端末２０２の全体の制御を司る。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。メモリ４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ４０１に実行させる。
【００３５】
ディスクドライブ４０３は、ＣＰＵ４０１の制御に従ってディスク４０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク４０４は、ディスクドライブ４０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク４０４としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。
【００３６】
Ｉ／Ｆ４０５は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータ（例えば、図２に示した情報処理装置２０１）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ４０５は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。
【００３７】
ディスプレイ４０６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。ディスプレイ４０６は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどを採用することができる。
【００３８】
入力装置４０７は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置４０７は、キーボードやマウスなどであってもよく、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。センサ４０８は、上述した各種センサである。センサ４０８は、例えば、ＧＰＳ衛星からの電波を検出するＧＰＳセンサである。
【００３９】
端末２０２は、上述した構成部のうち、例えば、ディスクドライブ４０３、ディスク４０４などを有さないことにしてもよい。また、端末２０２は、上述した構成部の他、例えば、ＳＳＤ、スキャナ、プリンタなどを有することにしてもよい。
【００４０】
（ロケーション情報５００のデータ構造の一例）
次に、図５を用いて、ロケーション情報５００のデータ構造の一例について説明する。
【００４１】
図５は、ロケーション情報５００のデータ構造の一例を示す説明図である。図５に示すように、ロケーション情報５００は、端末２０２の位置情報と、端末２０２の移動方向情報とを含む。位置情報は、端末２０２の現在位置を示す情報である。位置情報は、例えば、端末２０２のＧＰＳセンサによって検出されたＧＰＳ座標の緯度および経度の値を示す情報である。
【００４２】
移動方向情報は、端末２０２の移動方向を示す情報である。移動方向情報は、例えば、緯度の変化情報と、経度の変化情報とを含む。緯度の変化情報は、端末２０２の緯度方向の移動量を示す情報である。緯度の変化情報は、例えば、端末２０２のＧＰＳセンサによって直前に検出されたＧＰＳ座標の緯度の値から、今回検出されたＧＰＳ座標の緯度の値までの変化量を示す情報である。経度の変化情報は、例えば、端末２０２のＧＰＳセンサによって直前に検出されたＧＰＳ座標の経度の値から、今回検出されたＧＰＳ座標の経度の値までの変化量を示す情報である。移動方向情報は、例えば、移動方向が東西南北のいずれであるかを示す情報であってもよい。
【００４３】
ロケーション情報５００は、端末２０２によって定期的に生成され、情報処理装置２０１に送信される。これにより、情報処理装置２０１は、ロケーション情報５００を集約して、ある領域に在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶することができる。
【００４４】
（分布情報ＤＢ６００の記憶内容の一例）
次に、図６を用いて、分布情報ＤＢ６００の記憶内容の一例について説明する。分布情報ＤＢ６００は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶領域によって実現される。
【００４５】
図６は、分布情報ＤＢ６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６に示すように、分布情報ＤＢ６００は、日付項目に対応付けて、番号項目と、密度項目と、東向き項目と、西向き項目と、南向き項目と、北向き項目とを有し、日付ごとに各項目に情報が設定されることにより、レコードを記憶する。
【００４６】
日付項目には、日付と、当該日付における時刻とが記憶される。番号項目には、マトリクスの識別情報が記憶される。番号項目には、例えば、マトリクスに割り振られたマトリクス番号が記憶される。密度項目には、日付項目の日付における時刻に、番号項目のマトリクス番号のマトリクスに在圏した端末２０２の個数が記憶される。
【００４７】
東向き項目には、日付項目の日付における時刻に、番号項目のマトリクス番号のマトリクスに在圏した端末２０２の個数のうち、移動方向が東向きである端末２０２の個数が記憶される。西向き項目には、日付項目の日付における時刻に、番号項目のマトリクス番号のマトリクスに在圏した端末２０２の個数のうち、移動方向が西向きである端末２０２の個数が記憶される。
【００４８】
南向き項目には、日付項目の日付における時刻に、番号項目のマトリクス番号のマトリクスに在圏した端末２０２の個数のうち、移動方向が南向きである端末２０２の個数が記憶される。北向き項目には、日付項目の日付における時刻に、番号項目のマトリクス番号のマトリクスに在圏した端末２０２の個数のうち、移動方向が北向きである端末２０２の個数が記憶される。
【００４９】
以下の説明では、各レコードとして記憶された情報を「ロケーション管理情報」と表記する場合がある。以下の説明では、同一の日付・時刻に対応するロケーション管理情報のまとまりを「分布情報」と表記する場合がある。
【００５０】
分布情報ＤＢ６００は、ある領域に在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶するＤＢである。情報処理装置２０１は、分布情報ＤＢ６００を参照することにより、現在の時間よりも将来の時間の分布を予測することができる。
【００５１】
ここでは、分布情報ＤＢ６００が、東西南北の４方向について端末の密度を記憶する場合について説明したが、これに限らない。例えば、分布情報ＤＢ６００は、５方向以上の端末の密度を記憶してもよい。具体的には、分布情報ＤＢ６００は、東西南北に、東北、北西、西南、南東を加えた８方向について端末の密度を記憶してもよい。
【００５２】
（マトリクス情報ＤＢ７００の記憶内容の一例）
次に、図７を用いて、マトリクス情報ＤＢ７００の記憶内容の一例について説明する。マトリクス情報ＤＢ７００は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶領域によって実現される。
【００５３】
図７は、マトリクス情報ＤＢ７００の記憶内容の一例を示す説明図である。図７に示すように、マトリクス情報ＤＢ７００は、番号項目に対応付けて、重心位置項目と、サイズ項目と、を有し、マトリクスごとに各項目に情報が設定されることにより、レコードを記憶する。
【００５４】
番号項目には、マトリクスの識別情報が記憶される。番号項目には、例えば、マトリクスに割り振られたマトリクス番号が記憶される。重心位置項目には、番号項目のマトリクス番号のマトリクスの重心の位置が記憶される。重心位置項目には、例えば、マトリクスの重心の座標の緯度および経度の値が記憶される。サイズ項目には、マトリクスの１辺の長さが記憶される。マトリクスの１辺の長さは、例えば、５０ｍである。
【００５５】
以下の説明では、各レコードとして記憶された情報を「マトリクス情報」と表記する場合がある。マトリクス情報ＤＢ７００は、端末２０２がどのマトリクスに在圏するかを特定する際に、情報処理装置２０１によって用いられる。
【００５６】
（数値マスタ８００の記憶内容の一例）
次に、図８を用いて、数値マスタ８００の記憶内容の一例について説明する。数値マスタ８００は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶領域によって実現される。
【００５７】
図８は、数値マスタ８００の記憶内容の一例を示す説明図である。図８に示すように、数値マスタ８００は、名称項目に対応付けて、数値項目を有し、数値を設定する内容ごとに各項目に情報が設定されることにより、レコードを記憶する。
【００５８】
名称項目には、数値を設定する内容を示す識別情報が記憶される。名称項目には、例えば、数値を設定する内容として、徒歩によって所定の時間内に移動可能な距離を示す徒歩移動距離が記憶される。数値項目には、名称項目の内容について設定された数値が記憶される。
【００５９】
（情報処理装置２０１の機能的構成例）
次に、図９を用いて、情報処理装置２０１の機能的構成例について説明する。
【００６０】
図９は、情報処理装置２０１の機能的構成例を示すブロック図である。情報処理装置２０１は、制御部となる機能として、取得部９０１と、格納部９０２と、記憶部９０３と、特定部９０４と、出力部９０５と、探索部９０６とを含む。
【００６１】
取得部９０１は、ある領域に在圏する端末２０２から位置情報を取得する。ある領域は、例えば、特定の端末２０２の現在地点から徒歩によって所定の時間内に移動可能な範囲内のある領域を含む。ある領域は、例えば、特定の端末２０２の目的地点がある領域を含む。位置情報は、端末２０２の位置を示す情報である。位置情報は、端末２０２のＧＰＳ座標である。取得部９０１は、例えば、端末２０２からロケーション情報５００を受信することにより、位置情報を取得する。
【００６２】
取得部９０１は、ある領域に在圏する端末２０２から、位置情報および移動方向情報を取得してもよい。移動方向情報は、端末２０２の移動方向を示す情報である。移動方向情報は、例えば、緯度の変化情報と、経度の変化情報とである。取得部９０１は、例えば、端末２０２からロケーション情報５００を受信することにより、位置情報および移動方向情報を取得する。
【００６３】
取得部９０１は、ある領域に在圏する端末２０２から、さらに、移動速度情報を取得してもよい。移動速度情報は、端末２０２の移動速度を示す情報である。移動速度情報は、例えば、端末２０２の時速を示す情報である。これにより、取得部９０１は、ある領域に在圏する端末２０２の分布を特定するための端末２０２の位置情報を取得することができる。
【００６４】
また、取得部９０１は、ある領域に在圏する特定の端末２０２から経路探索要求を取得する。経路探索要求は、特定の端末２０２の現在地点および目的地点を示す情報を含む。これにより、取得部９０１は、経路探索を開始するトリガになり、経路探索の対象になる端末２０２を示す経路探索要求を取得することができる。
【００６５】
取得部９０１は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。取得されたデータは、例えば、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶領域に記憶される。
【００６６】
格納部９０２は、取得した位置情報に基づいて、ある領域に在圏する端末２０２の分布の時系列変化を示す情報を記憶部９０３に記憶する。時系列変化を示す情報は、例えば、ある領域内の複数のマトリクスのそれぞれに在圏する端末２０２の数の時系列変化を示す情報である。マトリクスは、ある領域を区切って分割された部分領域である。格納部９０２は、例えば、図６の分布情報ＤＢ６００を記憶部９０３に記憶する。これにより、格納部９０２は、分布予測に用いられる分布情報ＤＢ６００を記憶することができる。
【００６７】
格納部９０２は、取得した位置情報および移動方向情報に基づいて、ある領域に在圏する端末２０２の移動方向ごとの分布の時系列変化を示す情報を記憶してもよい。時系列変化を示す情報は、例えば、ある領域を区切って分割された複数の部分領域のそれぞれに在圏する、北向きの端末２０２、南向きの端末２０２、東向きの端末２０２、西向きの端末２０２の数の時系列変化を示す情報である。格納部９０２は、例えば、図６の分布情報ＤＢ６００を記憶部９０３に記憶する。これにより、格納部９０２は、分布予測に用いられる分布情報ＤＢ６００を記憶することができる。
【００６８】
格納部９０２は、取得した位置情報に基づいて、ある領域に在圏し、移動速度が所定の条件を満たす端末２０２の分布の時系列変化を示す情報を記憶部９０３に記憶する。格納部９０２は、例えば、端末２０２の移動速度が歩行者の移動速度の範囲に含まれる端末２０２の分布の時系列変化を示す情報を記憶部９０３に記憶する。
【００６９】
これにより、格納部９０２は、特定の移動体が有する端末の位置情報に限定して、端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶部に記憶することができる。格納部９０２は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、その機能を実現する。
【００７０】
特定部９０４は、記憶部９０３に記憶された情報に基づいて、ある領域に在圏する端末２０２の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定する。時間は、所定の間隔で区切られた時間である。時間は、例えば、１分単位で区切られた時間である。時間は、例えば、所定の間隔ごとの時点であってもよい。いずれかの時間は、例えば、現在の時間、または現在の時間に最も近い分布情報が生成済の時間である。
【００７１】
所定の類似関係は、例えば、ある領域またはある領域内の特定のマトリクスに在圏する端末の分布が類似する関係である。所定の類似関係は、具体的には、いずれかの時間と他の時間とにおいて、ある領域に在圏する端末の数が同数になる関係、または端末の数の差が所定数より少なくなる関係である。また、所定の類似関係は、いずれかの時間と他の時間とにおいて、特定のマトリクスに在圏する端末の数が同数になる関係、または端末の数の差が所定数より少なくなる関係であってもよい。特定部９０４は、ある領域のうちの一部分の領域だけについて他の時間を特定してもよい。
【００７２】
特定部９０４は、例えば、経路探索要求を取得した場合に、ある領域に在圏する端末２０２の分布のうち、経路探索要求を取得した時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定する。これにより、特定部９０４は、経路探索要求を取得した時間をトリガとして、他の時間を特定することができる。
【００７３】
特定部９０４は、具体的には、複数のマトリクスの中の特定のマトリクスに在圏する端末２０２の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定する。特定部９０４は、より具体的には、特定の端末が在圏するマトリクス、または特定の施設が存在するマトリクスに在圏する端末の分布が、少なくとも所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定する。これにより、特定部９０４は、他の時間を特定する精度を向上させ、いずれかの時間と比べて分布の類似度合いがより大きくなる他の時間を特定することができる。
【００７４】
特定部９０４は、具体的には、ある領域に在圏する端末２０２の分布のうち、複数のマトリクスの中の所定数のマトリクスについて、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定してもよい。これにより、特定部９０４は、他の時間を特定する精度を向上させ、いずれかの時間と比べて分布の類似度合いがより大きくなる他の時間を特定することができる。
【００７５】
特定部９０４は、具体的には、記憶部９０３に記憶された情報に基づいて、ある領域に在圏する端末２０２の移動方向ごとの分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定してもよい。
【００７６】
この場合では、所定の類似関係は、具体的には、いずれかの時間と他の時間とにおいて、ある領域に在圏する東西南北の各方向に移動する端末の数が同数になる関係、または端末の数の差が所定数より少なくなる関係である。また、所定の類似関係は、いずれかの時間と他の時間とにおいて、特定のマトリクスに在圏する東西南北の各方向に移動する端末の数が同数になる関係、または端末の数の差が所定数より少なくなる関係であってもよい。これにより、特定部９０４は、端末の移動方向を考慮して他の時間を特定する精度を向上させ、いずれかの時間と比べて分布の類似度合いがより大きくなる他の時間を特定することができる。
【００７７】
特定部９０４は、具体的には、ある領域に在圏する端末２０２の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する時間が複数ある場合には、いずれかの時間と時間帯が類似する他の時間を特定してもよい。これにより、情報処理装置２０１は、他の時間を特定する精度を向上させることができる。
【００７８】
特定部９０４は、例えば、連続する複数の時間の分布を組み合わせて、他の時間を特定してもよい。特定部９０４は、具体的には、現在の時間から連続する３つの時間に対応する分布の組み合わせと所定の類似関係を示す分布の組み合わせに対応する他の時間から連続する３つの時間を特定してもよい。これにより、特定部９０４は、ある時間のみの類似度合いではなく、連続する複数の時間での類似度合いを考慮して、他の時間を特定する精度を向上させることができる。
【００７９】
特定部９０４は、例えば、ある領域に在圏する端末２０２の分布のうち、経路探索要求を取得した時間から一定時間が経過したことに応じて、現在の時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定してもよい。これにより、特定部９０４は、適宜、他の時間を特定し直して、端末の分布を予測し直すことができる。
【００８０】
特定部９０４は、例えば、特定の端末２０２が在圏するマトリクスが切り替わったことに応じて、現在の時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定してもよい。これにより、特定部９０４は、適宜、他の時間を特定し直して、端末の分布を予測し直すことができる。
【００８１】
特定部９０４は、記憶部９０３に記憶された情報に基づいて、ある領域に在圏する端末２０２の分布のうち、特定した他の時間よりも将来の時間に対応する分布を特定する。将来の時間とは、例えば、他の時間から所定の時間経過した後の時間である。将来の時間は、他の時間よりも未来の時間であって、いずれかの時間よりも過去の時間であってもよい。また、特定部９０４は、ある領域のうちの一部分の領域だけについて、他の時間よりも将来の時間に対応する分布を特定してもよい。
【００８２】
特定部９０４は、例えば、複数のマトリクスのそれぞれに在圏する端末２０２の分布のうち、当該マトリクスが特定の端末２０２の現在地点から遠いほど他の時間との時間差が大きくなる将来の時間に対応する分布を特定する。これにより、特定部９０４は、複数のマトリクスについて、それぞれ異なる将来の時間に対応する分布を特定することができる。したがって、特定部９０４は、複数のマトリクスのそれぞれに特定の端末が到達するまでの移動時間に基づいて、特定の端末が到達する時間帯に合わせた端末の分布を予測することができる。
【００８３】
特定部９０４は、上述した特定方法を組み合わせてもよい。特定部９０４は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、その機能を実現する。特定されたデータは、例えば、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶領域に記憶される。
【００８４】
出力部９０５は、他の時間よりも将来の時間に対応する分布を、いずれかの時間よりも将来のある領域に在圏する端末２０２の分布予測として出力する。出力部９０５は、例えば、ある領域に在圏する端末２０２の分布予測を、ディスプレイへ表示し、プリンタへ印刷出力し、Ｉ／Ｆ３０３により外部装置へ送信し、または、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶領域に記憶する。また、出力部９０５は、複数のマトリクスのそれぞれに在圏する端末２０２の分布予測として出力してもよい。これにより、情報処理装置２０１のユーザは、ある領域に在圏する端末２０２の将来の分布を把握することができる。
【００８５】
探索部９０６は、出力された、ある領域に在圏する端末の分布予測に基づいて、特定の端末２０２についての経路探索を行う。探索部９０６は、ある領域のうちの一部分の領域だけについて分布予測が出力された場合には、ある領域のうちの残余の領域については現在の時間に対応する分布に基づいて経路探索を行うことにしてもよい。
【００８６】
探索部９０６は、例えば、ある領域に在圏する端末の分布予測に基づいて、現在地点から目的地点に到達するまでの経路を探索する。探索部９０６は、具体的には、複数のマトリクスのうちで、在圏する端末２０２の数が上限値よりも多いマトリクス、または在圏する端末２０２の数が下限値よりも少ないマトリクスの少なくともいずれかを回避する経路を探索する。
【００８７】
探索部９０６は、より具体的には、各マトリクスをノードにするグラフを作成する。次に、探索部９０６は、在圏する端末２０２の数が上限値よりも多いマトリクス、または在圏する端末２０２の数が下限値よりも少ないマトリクスに対応するノードを端点にするリンクには高いコストを設定する。また、探索部９０６は、他のマトリクスを端点にするリンクには相対的に低いコストを設定する。そして、探索部９０６は、グラフの探索手法を用いて、現在地点を含むマトリクスに対応するノードから目的地点を含むマトリクスに対応するノードまでに通過するリンクの合計コストが最小になるように経路を探索する。
【００８８】
これにより、探索部９０６は、混雑する場所、および閑散とする場所の少なくともいずれかを回避する経路探索を行うことができる。探索部９０６は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、その機能を実現する。探索されたデータは、例えば、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶領域に記憶される。
【００８９】
ここでは、情報処理装置２０１が、探索部９０６を有する場合について説明したが、これに限らない。例えば、端末２０２が探索部９０６を有し、情報処理装置２０１から出力された分布予測を取得することにより、経路探索を行ってもよい。
【００９０】
（分布情報ＤＢ６００の更新の流れ）
次に、分布情報ＤＢ６００の更新の流れについて説明する。分布情報ＤＢ６００の更新の詳細については、図１７〜図１９のフローチャートを用いて後述する。
【００９１】
端末２０２は、ロケーション情報５００を一定時間ごとに生成して、情報処理装置２０１に送信する。例えば、端末２０２は、ロケーション情報５００を１分ごとに生成して、情報処理装置２０１に送信する。
【００９２】
情報処理装置２０１は、端末２０２からロケーション情報５００を受信する。次に、情報処理装置２０１は、ロケーション情報５００を受信した時刻を特定する。また、情報処理装置２０１は、ロケーション情報５００に含まれる位置情報に基づいて、端末２０２が在圏するマトリクスのマトリクス番号を特定する。
【００９３】
そして、情報処理装置２０１は、ロケーション情報５００を受信した時刻に対応する日付が、日付項目に設定されている分布情報を特定する。ここで、情報処理装置２０１は、分布情報を特定することができなかった場合には、特定した時刻と、特定したマトリクス番号とを設定した新しい分布情報を生成して分布情報ＤＢ６００に追加する。
【００９４】
一方で、情報処理装置２０１は、分布情報を特定することができた場合には、特定した分布情報に対応し、特定したマトリクス番号が番号項目に設定されているロケーション管理情報を特定する。次に、情報処理装置２０１は、ロケーション情報５００に含まれる移動方向情報に基づいて、端末の向きを特定する。そして、情報処理装置２０１は、特定したロケーション管理情報の密度項目の値をインクリメントし、東向き項目と西向き項目と北向き項目と南向き項目とのうちの端末２０２の向きに対応する項目の値をインクリメントする。これにより、情報処理装置２０１は、適宜、分布情報ＤＢ６００を更新することができる。
【００９５】
（経路探索の流れ）
次に、図１０〜図１２を用いて、経路探索の流れについて説明する。経路探索の詳細については、図２２〜図３５のフローチャートを用いて後述する。
【００９６】
図１０は、経路探索の対象とする領域の一例を示す説明図である。ここで、情報処理装置２０１は、端末２０２から経路探索要求を受信したとする。経路探索要求は、端末２０２の現在地点の情報と、目的地点の情報とを含む。
【００９７】
図１０において、全体領域Ａａは、経路探索の対象になる領域である。全体領域Ａａは、経路探索を要求する端末２０２の現在地点Ｐ１、および経路探索を要求する端末２０２の目的地点Ｐ２、分布予測の対象とする対象領域Ａｔを含む。対象領域Ａｔは、経路探索を要求する端末２０２の現在地点Ｐ１から、各辺までの距離Ｌが、徒歩によって一定時間内に移動可能な距離になる領域である。
【００９８】
対象領域Ａｔは、例えば、歩行者の経路探索を想定した場合では、徒歩によって３分程度で移動可能な距離になる領域が採用される。これにより、歩行者の経路探索において、有用な範囲を設定することができる。
【００９９】
情報処理装置２０１は、全体領域Ａａを経路探索の対象とし、対象領域Ａｔに在圏する端末の分布を予測して、端末２０２の現在地点Ｐ１から目的地点Ｐ２までの経路を探索する。ここでは、情報処理装置２０１は、全体領域Ａａのうち対象領域Ａｔに在圏する端末２０２の分布予測と、全体領域Ａａのうち対象領域Ａｔを除いた残余の領域に在圏する端末２０２の現在の時間に対応する分布とに基づいて、経路を探索する。
【０１００】
情報処理装置２０１は、例えば、従来のナビゲーションシステムを流用して、従来のナビゲーションシステムで渋滞地点として扱われる地点として混雑する地点や閑散とする地点を設定して、経路探索を行う。
【０１０１】
図１１は、探索結果の一例を示す説明図である。情報処理装置２０１は、例えば、全体領域Ａａを示され、交通量が上限値よりも多いと予測されるマトリクスおよび交通量が下限値よりも少ないと予測されるマトリクスの色彩が変更され、探索された経路Ｒ１が矢印で示された、画像１１００の画像情報を生成する。そして、情報処理装置２０１は、画像情報を、経路探索を要求した端末２０２に送信する。これにより、端末２０２は、探索結果を表示することができる。
【０１０２】
図１２は、再び経路探索を行う場合の一例を示す説明図である。図１２において、情報処理装置２０１は、端末２０２が現在地点から移動して対象領域Ａｔから出たことを検出する。情報処理装置２０１は、対象領域Ａｔから出て現在位置Ｐ１から現在位置Ｐ１’に移動したことを検出すると、対象領域Ａｔを対象領域Ａｔ’に設定しなおして経路を探索しなおす。そして、情報処理装置２０１は、探索し直した経路Ｒ１’が矢印で示された画像の画像情報を生成して、端末２０２に送信する。これにより、情報処理装置２０１は、適宜、交通量の変化に対応することができるように、経路を探索することができる。
【０１０３】
（分布予測の流れ）
次に、図１３〜図１５を用いて、図１０〜図１２で行われた分布予測の流れについて説明する。
【０１０４】
図１３は、ある領域に在圏する端末２０２の分布の時系列変化の一例を示す説明図である。図１３において、情報処理装置２０１は、ある領域に在圏する端末２０２の分布の時系列変化を示す情報に基づいて、経路探索要求を受信した時刻の直前の時間ｔ１０の分布が将来的にどのような分布に変化するかを予測する。
【０１０５】
ここでは、情報処理装置２０１は、経路探索要求を受信した時刻に対応する時間では、分布情報が生成されていない場合があるため、受信した時刻の直前の時間を採用する。以下の説明では、経路探索要求を受信した時刻の直前の時間を「要求時間」と表記する場合がある。ここでは、説明の簡略化のため、対象領域は、３×３の矩形領域であるとする。
【０１０６】
図１３に示すように、対象領域における要求時間ｔ１０の分布は、符号１３００に示すような分布になる。要求時間ｔ１０の分布は、例えば、左下のマトリクスに南向きの端末２０２が１台存在し、中央のマトリクスに東向きの端末２０２が１台と南向きの端末２０２が１台存在する分布である。
【０１０７】
対象領域における過去の時間ｔ１１〜ｔ１５の分布は、それぞれ、符号１３１０〜１３５０に示すような分布になる。第１の時間ｔ１１の分布は、例えば、左中央のマトリクスに東向きの端末２０２が１台存在する分布である。第１の時間ｔ１１の分布は、さらに、上中央のマトリクスに南向きの端末２０２が１台存在する分布である。第１の時間ｔ１１の分布は、さらに、下中央のマトリクスに東向きの端末２０２が１台存在する分布である。第１の時間ｔ１１の分布は、さらに、右のそれぞれのマトリクスに北向きの端末２０２が１台ずつ存在する分布である。他の過去の時間ｔ１２〜ｔ１５の分布は、第１の時間ｔ１１の分布と同様のため、説明を省略する。
【０１０８】
図１４および図１５は、分布予測の内容を示す説明図である。情報処理装置２０１は、要求時間ｔ１０に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する過去の時間を特定する。そして、情報処理装置２０１は、特定した過去の時間よりも将来の時間に対応する分布を、要求時間ｔ１０よりも将来の分布予測として出力する。
【０１０９】
図１４において、情報処理装置２０１は、分布情報ＤＢ６００の各分布情報の中から対象領域の各マトリクスに対応するロケーション管理情報を抽出したものを、移動距離内データリストとして記憶する。以下の説明では、分布情報の中から対象領域の各マトリクスに対応するロケーション管理情報を抽出したものを「移動距離内分布情報」と表記する場合がある。また、以下の説明では、移動距離内分布情報に対応するロケーション管理情報を「移動距離内ロケーション情報」と表記する場合がある。
【０１１０】
情報処理装置２０１は、要求時間ｔ１０の分布と比較して、中央のマトリクスについて同じ向きの端末２０２が同じ台数存在する分布になる過去の時間を特定して、特定した過去の時間に対応する移動距離内分布情報を、過去時刻候補リストとして記憶する。情報処理装置２０１は、例えば、中央のマトリクスに、東向きの端末２０２が１台と南向きの端末２０２が１台存在する分布になる第２の時間ｔ１２と第４の時間ｔ１４とを特定する。
【０１１１】
図１５において、情報処理装置２０１は、過去時刻候補リストに基づいて、要求時間ｔ１０と比べて、中央のマトリクスを除いた８つのマトリクスのうちの５つ以上のマトリクスについて同じ向きの端末２０２が同じ台数存在する分布になる時間を特定する。そして、情報処理装置２０１は、特定した時間に対応する移動距離内分布情報を、最終予測候補リストとして記憶する。情報処理装置２０１は、例えば、中央のマトリクスを除いた８つのマトリクスについて同じ向きの端末２０２が同じ台数存在する分布になる第４の時間ｔ１４を特定する。
【０１１２】
次に、情報処理装置２０１は、最終予測候補リストの中のいずれかの移動距離内分布情報の時間よりも将来の時間に対応する移動距離内分布情報を、分布予測として出力する。情報処理装置２０１は、例えば、最終予測候補リストの中の移動距離内分布情報が一つであるため、第４の時間ｔ１４に対応する移動距離内分布情報を特定する。次に、情報処理装置２０１は、特定した移動距離内分布情報に対応する第４の時間ｔ１４よりも将来の第５の時間ｔ１５を特定する。そして、情報処理装置２０１は、移動距離内データリストの中から、特定した第５の時間ｔ１５に対応する移動距離内分布情報を特定して、要求時間ｔ１０よりも将来の時間に対応する分布予測として出力する。
【０１１３】
（全体処理手順の一例）
次に、図１６を用いて、全体処理手順の一例について説明する。
【０１１４】
図１６は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６において、情報処理装置２０１は、現在時刻に対応する分布情報を取得する（ステップＳ１６０１）。次に、情報処理装置２０１は、現在時刻に対応する分布情報が示す分布と所定の類似関係を示す他の分布を示す分布情報を、分布情報ＤＢ６００の中から抽出する（ステップＳ１６０２）。
【０１１５】
そして、情報処理装置２０１は、ステップＳ１６０２で抽出した他の分布を示す分布情報に対応する時刻から所定の時間を経過した後の時刻に対応する分布情報を、分布情報ＤＢ６００の中から抽出する（ステップＳ１６０３）。次に、情報処理装置２０１は、ステップＳ１６０３で抽出した分布情報に基づいて、現在時刻から所定の時間を経過した後の時刻に対応する分布情報を予測して、出力する（ステップＳ１６０４）。そして、情報処理装置２０１は、全体処理を終了する。
【０１１６】
これにより、情報処理装置２０１は、ある領域に在圏する端末２０２の将来的な分布の変化を予測することができる。全体処理手順のそれぞれの手順の詳細については、図１７〜図３５を用いて後述する。
【０１１７】
（蓄積処理手順の一例）
次に、図１７〜図１９を用いて、蓄積処理手順の一例について説明する。
【０１１８】
図１７〜図１９は、蓄積処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７において、情報処理装置２０１は、端末２０２から、ロケーション情報５００を受信したか否かを判定する（ステップＳ１７０１）。ここで、ロケーション情報５００を受信していない場合（ステップＳ１７０１：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ１７０１の処理に戻る。
【０１１９】
一方で、ロケーション情報５００を受信した場合（ステップＳ１７０１：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、現在時刻を取得し、現在時刻情報として記憶する（ステップＳ１７０２）。次に、情報処理装置２０１は、分布情報ＤＢ６００の分布情報の個数を計数し、分布情報数Ｖ１として記憶する（ステップＳ１７０３）。
【０１２０】
そして、情報処理装置２０１は、ステップＳ１７０１で受信したロケーション情報５００の位置情報に基づいて位置マトリクス算出処理を実行し、位置マトリクス情報を取得する（ステップＳ１７０４）。次に、情報処理装置２０１は、位置マトリクス情報がＮＵＬＬではないか否かを判定する（ステップＳ１７０５）。ここで、ＮＵＬＬである場合（ステップＳ１７０５：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、管理外のメッセージを出力して（ステップＳ１７０６）、蓄積処理を終了する。
【０１２１】
一方で、ＮＵＬＬではない場合（ステップＳ１７０５：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、分布情報用カウンタＣ１に０を設定して初期化し（ステップＳ１７０７）、図１８のステップＳ１８０１の処理に移行する。
【０１２２】
図１８において、情報処理装置２０１は、Ｃ１＜Ｖ１であるか否かを判定する（ステップＳ１８０１）。ここで、Ｃ１＜Ｖ１ではない場合（ステップＳ１８０１：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ１８０７の処理に移行する。
【０１２３】
一方で、Ｃ１＜Ｖ１である場合（ステップＳ１８０１：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、現在時刻情報と、Ｃ１番目の分布情報の時刻項目に設定された時刻情報とが一致するか否かを判定する（ステップＳ１８０２）。ここで、一致しない場合（ステップＳ１８０２：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、Ｃ１をインクリメントして（ステップＳ１８０３）、ステップＳ１８０１の処理に戻る。
【０１２４】
一方で、一致する場合（ステップＳ１８０２：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、ロケーション管理情報用カウンタＣ２に０を設定して初期化する（ステップＳ１８０４）。次に、情報処理装置２０１は、分布情報ＤＢ６００のＣ１番目の分布情報に対応するロケーション管理情報の個数を計数し、ロケーション管理情報数Ｖ２として記憶する（ステップＳ１８０５）。
【０１２５】
そして、情報処理装置２０１は、Ｃ２＜Ｖ２であるか否かを判定する（ステップＳ１８０６）。ここで、Ｃ２＜Ｖ２ではない場合（ステップＳ１８０６：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ１８０７の処理に移行する。
【０１２６】
ステップＳ１８０７において、情報処理装置２０１は、時刻項目に現在時刻情報を設定し、番号項目に位置マトリクス情報を設定し、その他の項目に０を設定したロケーション管理情報を生成して、分布情報ＤＢ６００に追加する（ステップＳ１８０７）。次に、情報処理装置２０１は、図１９のステップＳ１９０１の処理に移行する。
【０１２７】
一方で、Ｃ２＜Ｖ２である場合（ステップＳ１８０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、位置マトリクス情報のマトリクス番号と、分布情報ＤＢ６００のＣ１番目の分布情報に対応するＣ２番目のロケーション管理情報の番号項目に設定されたマトリクス番号とが一致するか否かを判定する（ステップＳ１８０８）。
【０１２８】
ここで、一致しない場合（ステップＳ１８０８：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、Ｃ２をインクリメントして（ステップＳ１８０９）、ステップＳ１８０６の処理に戻る。一方で、一致する場合（ステップＳ１８０８：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、図１９のステップＳ１９０１の処理に移行する。
【０１２９】
図１９において、情報処理装置２０１は、Ｃ１番目の分布情報に対応するＣ２番目のロケーション管理情報の密度項目に設定された密度情報をインクリメントする（ステップＳ１９０１）。次に、情報処理装置２０１は、図１７のステップＳ１７０１で受信したロケーション情報５００に含まれる緯度の変化情報を取得する（ステップＳ１９０２）。そして、情報処理装置２０１は、図１７のステップＳ１７０１で受信したロケーション情報５００に含まれる経度の変化情報を取得する（ステップＳ１９０３）。
【０１３０】
次に、情報処理装置２０１は、経度の変化情報が示す変化量よりも緯度の変化情報が示す変化量の方が小さいか否かを判定する（ステップＳ１９０４）。ここで、小さくない場合（ステップＳ１９０４：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ１９０８の処理に移行する。
【０１３１】
一方で、小さい場合（ステップＳ１９０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、緯度の変化情報が示す変化量が正であるか否かを判定する（ステップＳ１９０５）。ここで、正である場合（ステップＳ１９０５：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、Ｃ１番目の分布情報に対応するＣ２番目のロケーション管理情報の東向き項目に設定された東向き端末密度情報をインクリメントし（ステップＳ１９０６）、図１７のステップＳ１７０１の処理に戻る。
【０１３２】
一方で、正ではない場合（ステップＳ１９０５：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、Ｃ１番目の分布情報に対応するＣ２番目のロケーション管理情報の西向き項目に設定された西向き端末密度情報をインクリメントし（ステップＳ１９０７）、図１７のステップＳ１７０１の処理に戻る。
【０１３３】
ステップＳ１９０８において、情報処理装置２０１は、経度の変化情報が示す変化量が正であるか否かを判定する（ステップＳ１９０８）。ここで、正である場合（ステップＳ１９０８：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、Ｃ１番目の分布情報に対応するＣ２番目のロケーション管理情報の北向き項目に設定された北向き端末密度情報をインクリメントし（ステップＳ１９０９）、図１７のステップＳ１７０１の処理に戻る。
【０１３４】
一方で、正ではない場合（ステップＳ１９０８：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、Ｃ１番目の分布情報に対応するＣ２番目のロケーション管理情報の南向き項目に設定された南向き端末密度情報をインクリメントし（ステップＳ１９１０）、図１７のステップＳ１７０１の処理に戻る。これにより、情報処理装置２０１は、ある領域に在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶することができる。
【０１３５】
（位置マトリクス算出処理手順の一例）
次に、図２０および図２１を用いて、位置マトリクス算出処理手順の一例について説明する。
【０１３６】
図２０および図２１は、位置マトリクス算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図２０において、情報処理装置２０１は、マトリクス情報ＤＢ７００のマトリクス情報の個数を、マトリクス情報数Ｖ３として記憶する（ステップＳ２００１）。
【０１３７】
次に、情報処理装置２０１は、マトリクス情報用カウンタＣ３に０を設定して、初期化する（ステップＳ２００２）。そして、情報処理装置２０１は、数値マスタ８００を参照して、マトリクスサイズ／緯度距離定義を算出して、マトリクス緯度差分情報として記憶する（ステップＳ２００３）。
【０１３８】
次に、情報処理装置２０１は、数値マスタ８００を参照して、マトリクスサイズ／経度距離定義を算出して、マトリクス経度差分情報として記憶する（ステップＳ２００４）。そして、情報処理装置２０１は、Ｃ３＜Ｖ３であるか否かを判定する（ステップＳ２００５）。ここで、Ｃ３＜Ｖ３ではない場合（ステップＳ２００５：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、返値として、位置マトリクス情報にＮＵＬＬを設定して（ステップＳ２００６）、位置マトリクス算出処理を終了する。
【０１３９】
一方で、Ｃ３＜Ｖ３である場合（ステップＳ２００５：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、マトリクス情報ＤＢ７００のＣ３番目のマトリクス情報の重心の緯度の値を取得する（ステップＳ２００７）。次に、情報処理装置２０１は、マトリクス情報ＤＢ７００のＣ３番目のマトリクス情報の重心の経度の値を取得する（ステップＳ２００８）。そして、情報処理装置２０１は、図２１のステップＳ２１０１の処理に移行する。
【０１４０】
図２１において、情報処理装置２０１は、重心の緯度の値＋マトリクス緯度差分情報を算出して、緯度上限として記憶する（ステップＳ２１０１）。次に、情報処理装置２０１は、重心の緯度の値−マトリクス緯度差分情報を算出して、緯度下限として記憶する（ステップＳ２１０２）。
【０１４１】
そして、情報処理装置２０１は、重心の経度の値＋マトリクス経度差分情報を算出して、経度上限として記憶する（ステップＳ２１０３）。次に、情報処理装置２０１は、重心の経度の値−マトリクス経度差分情報を算出して、経度下限として記憶する（ステップＳ２１０４）。
【０１４２】
次に、情報処理装置２０１は、ロケーション情報５００に含まれる緯度＜緯度上限であるか否かを判定する（ステップＳ２１０５）。ここで、ロケーション情報５００に含まれる緯度＜緯度上限ではない場合（ステップＳ２１０５：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２１１０の処理に移行する。
【０１４３】
一方で、ロケーション情報５００に含まれる緯度＜緯度上限である場合（ステップＳ２１０５：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、ロケーション情報５００に含まれる緯度＞緯度下限であるか否かを判定する（ステップＳ２１０６）。ここで、ロケーション情報５００に含まれる緯度＞緯度下限ではない場合（ステップＳ２１０６：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２１１０の処理に移行する。
【０１４４】
一方で、ロケーション情報５００に含まれる緯度＞緯度下限である場合（ステップＳ２１０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、ロケーション情報５００に含まれる経度＜経度上限であるか否かを判定する（ステップＳ２１０７）。ここで、ロケーション情報５００に含まれる経度＜経度上限ではない場合（ステップＳ２１０７：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２１１０の処理に移行する。
【０１４５】
一方で、ロケーション情報５００に含まれる経度＜経度上限である場合（ステップＳ２１０７：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、ロケーション情報５００に含まれる経度＞経度下限であるか否かを判定する（ステップＳ２１０８）。ここで、ロケーション情報５００に含まれる経度＞経度下限ではない場合（ステップＳ２１０８：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２１１０の処理に移行する。
【０１４６】
一方で、ロケーション情報５００に含まれる経度＞経度下限である場合（ステップＳ２１０８：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、返値として、マトリクス情報ＤＢ７００のＣ３番目のマトリクス情報を、位置マトリクス情報に設定する（ステップＳ２１０９）。そして、情報処理装置２０１は、位置マトリクス算出処理を終了する。
【０１４７】
ステップＳ２１１０において、情報処理装置２０１は、Ｃ３をインクリメントして（ステップＳ２１１０）、図２０のステップＳ２００５の処理に移行する。これにより、情報処理装置２０１は、位置情報に基づいて、位置情報が示す位置がどのマトリクスに含まれるかを特定することができる。
【０１４８】
（予測処理手順の一例）
次に、図２２〜図３５を用いて、予測処理手順の一例について説明する。
【０１４９】
図２２〜図３５は、予測処理手順の一例を示すフローチャートである。図２２において、情報処理装置２０１は、端末２０２から、探索要求情報を受信したか否かを判定する（ステップＳ２２０１）。ここで、探索要求情報を受信していない場合（ステップＳ２２０１：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２２０１の処理に戻る。
【０１５０】
一方で、探索要求情報を受信した場合（ステップＳ２２０１：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、現在時刻を取得し、現在時刻よりも単位処理間隔前の時刻を、要求時刻情報として記憶する（ステップＳ２２０２）。次に、情報処理装置２０１は、ステップＳ２２０１で受信した探索要求情報の位置情報に基づいて位置マトリクス算出処理を実行し、位置マトリクス情報を取得する（ステップＳ２２０３）。
【０１５１】
そして、情報処理装置２０１は、位置マトリクス情報がＮＵＬＬではないか否かを判定する（ステップＳ２２０４）。ここで、ＮＵＬＬである場合（ステップＳ２２０４：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、管理外のメッセージを出力して（ステップＳ２２０５）、予測処理を終了する。
【０１５２】
一方で、ＮＵＬＬではない場合（ステップＳ２２０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、徒歩移動距離／マトリクスサイズを算出して、移動距離内マトリクス数として記憶する（ステップＳ２２０６）。次に、情報処理装置２０１は、（移動距離内マトリクス数＊２＋１）＾２を算出して、処理対象マトリクス数Ｖ４として記憶する（ステップＳ２２０７）。
【０１５３】
そして、情報処理装置２０１は、数値マスタ８００を参照して、徒歩移動距離／緯度距離定義を算出して、移動緯度範囲情報として記憶する（ステップＳ２２０８）。次に、情報処理装置２０１は、数値マスタ８００を参照して、徒歩移動距離／経度距離定義を算出して、移動経度範囲情報として記憶する（ステップＳ２２０９）。
【０１５４】
そして、情報処理装置２０１は、位置マトリクス情報に含まれる重心の緯度の値＋マトリクス緯度差分情報を算出して、緯度上限として記憶する（ステップＳ２２１０）。次に、情報処理装置２０１は、位置マトリクス情報に含まれる重心の緯度の値−マトリクス緯度差分情報を算出して、緯度下限として記憶する（ステップＳ２２１１）。
【０１５５】
そして、情報処理装置２０１は、位置マトリクス情報に含まれる重心の経度の値＋マトリクス経度差分情報を算出して、経度上限として記憶する（ステップＳ２２１２）。次に、情報処理装置２０１は、位置マトリクス情報に含まれる重心の経度の値−マトリクス経度差分情報を算出して、経度下限として記憶する（ステップＳ２２１３）。そして、情報処理装置２０１は、図２３のステップＳ２３０１の処理に移行する。
【０１５６】
図２３において、情報処理装置２０１は、分布情報ＤＢ６００の分布情報の個数を計数して、分布情報数Ｖ１として記憶する（ステップＳ２３０１）。次に、情報処理装置２０１は、分布情報用カウンタＣ１に０を設定して、初期化する（ステップＳ２３０２）。
【０１５７】
そして、情報処理装置２０１は、Ｃ１＜Ｖ１であるか否かを判定する（ステップＳ２３０３）。ここで、Ｃ１＜Ｖ１ではない場合（ステップＳ２３０３：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、図２５のステップＳ２５０１の処理に移行する。
【０１５８】
一方で、Ｃ１＜Ｖ１である場合（ステップＳ２３０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、ロケーション管理情報用カウンタＣ２に０を設定して、初期化する（ステップＳ２３０４）。次に、情報処理装置２０１は、分布情報ＤＢ６００のＣ１番目の分布情報に対応するロケーション管理情報の個数を計数し、ロケーション管理情報数Ｖ２として記憶する（ステップＳ２３０５）。
【０１５９】
そして、情報処理装置２０１は、登録用カウンタＣ４に０を設定して、初期化する（ステップＳ２３０６）。次に、情報処理装置２０１は、図２４のステップＳ２４０１の処理に移行する。
【０１６０】
図２４において、情報処理装置２０１は、Ｃ２＜Ｖ２であるか否かを判定する（ステップＳ２４０１）。ここで、Ｃ２＜Ｖ２ではない場合（ステップＳ２４０１：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２４１２の処理に移行する。
【０１６１】
一方で、Ｃ２＜Ｖ２である場合（ステップＳ２４０１：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、分布情報ＤＢ６００のＣ１番目の分布情報に対応するＣ２番目のロケーション管理情報の番号項目のマトリクス番号に対応するマトリクス情報の重心の緯度の値を取得する（ステップＳ２４０２）。
【０１６２】
次に、情報処理装置２０１は、分布情報ＤＢ６００のＣ１番目の分布情報に対応するＣ２番目のロケーション管理情報の番号項目のマトリクス番号に対応するマトリクス情報の重心の経度の値を取得する（ステップＳ２４０３）。
【０１６３】
そして、情報処理装置２０１は、ステップＳ２４０２で取得した緯度の値＜緯度上限であるか否かを判定する（ステップＳ２４０４）。ここで、ステップＳ２４０２で取得した緯度の値＜緯度上限ではない場合（ステップＳ２４０４：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２４１１の処理に移行する。
【０１６４】
一方で、ステップＳ２４０２で取得した緯度の値＜緯度上限である場合（ステップＳ２４０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２４０２で取得した緯度の値＞緯度下限であるか否かを判定する（ステップＳ２４０５）。ここで、ステップＳ２４０２で取得した緯度の値＞緯度下限ではない場合（ステップＳ２４０５：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２４１１の処理に移行する。
【０１６５】
一方で、ステップＳ２４０２で取得した緯度の値＞緯度下限である場合（ステップＳ２４０５：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２４０３で取得した経度の値＜経度上限であるか否かを判定する（ステップＳ２４０６）。ここで、ステップＳ２４０３で取得した経度の値＜経度上限ではない場合（ステップＳ２４０６：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２４１１の処理に移行する。
【０１６６】
一方で、ステップＳ２４０３で取得した経度の値＜経度上限である場合（ステップＳ２４０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２４０３で取得した経度の値＞経度下限であるか否かを判定する（ステップＳ２４０７）。ここで、ステップＳ２４０３で取得した経度の値＞経度下限ではない場合（ステップＳ２４０７：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２４１１の処理に移行する。
【０１６７】
一方で、ステップＳ２４０３で取得した経度の値＞経度下限である場合（ステップＳ２４０７：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、Ｃ１番目の分布情報に対応するＣ２番目のロケーション管理情報を、移動距離内データリストに追加する（ステップＳ２４０８）。
【０１６８】
次に、情報処理装置２０１は、Ｃ４をインクリメントして（ステップＳ２４０９）、Ｃ４＜Ｖ４であるか否かを判定する（ステップＳ２４１０）。ここで、Ｃ４＜Ｖ４である場合（ステップＳ２４１０：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、Ｃ２をインクリメントして（ステップＳ２４１１）、ステップＳ２４０１の処理に戻る。
【０１６９】
一方で、Ｃ４＜Ｖ４ではない場合（ステップＳ２４１０：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、Ｃ１をインクリメントして（ステップＳ２４１２）、図２３のステップＳ２３０３の処理に移行する。
【０１７０】
図２５において、情報処理装置２０１は、移動距離内データリストに含まれる移動距離内分布情報の個数を、移動距離内分布情報数Ｖ５として記憶する（ステップＳ２５０１）。次に、情報処理装置２０１は、移動距離内分布情報用カウンタＣ５に０を設定して、初期化する（ステップＳ２５０２）。
【０１７１】
そして、情報処理装置２０１は、Ｃ５＜Ｖ５であるか否かを判定する（ステップＳ２５０３）。ここで、Ｃ５＜Ｖ５ではない場合（ステップＳ２５０３：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、要求時刻情報を、要求時刻情報-単位処理間隔に更新して（ステップＳ２５０４）、ステップＳ２５０２の処理に戻る。
【０１７２】
一方で、Ｃ５＜Ｖ５である場合（ステップＳ２５０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、移動距離内データリストのＣ５番目の移動距離内分布情報の時刻項目の時刻を取得して、検出用時刻情報として記憶する（ステップＳ２５０５）。
【０１７３】
次に、情報処理装置２０１は、検出用時刻情報と要求時刻情報とが一致するか否かを判定する（ステップＳ２５０６）。ここで、一致しない場合（ステップＳ２５０６：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、Ｃ５をインクリメントして（ステップＳ２５０７）、ステップＳ２５０３の処理に戻る。
【０１７４】
一方で、一致する場合（ステップＳ２５０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、移動距離内ロケーション管理情報用カウンタＣ６に０を設定して、初期化する（ステップＳ２５０８）。次に、情報処理装置２０１は、移動距離内データリストのＣ５番目の移動距離内分布情報に対応するロケーション管理情報の個数を、移動距離内ロケーション管理情報数Ｖ６として記憶する（ステップＳ２５０９）。そして、情報処理装置２０１は、図２６のステップＳ２６０１の処理に移行する。
【０１７５】
図２６において、情報処理装置２０１は、Ｃ６＜Ｖ６であるか否かを判定する（ステップＳ２６０１）。Ｃ６＜Ｖ６ではない場合（ステップＳ２６０１：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、予測処理を終了する。
【０１７６】
一方で、Ｃ６＜Ｖ６である場合（ステップＳ２６０１：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、移動距離内データリストのＣ５番目の移動距離内分布情報に対応するＣ６番目の移動距離内ロケーション管理情報の番号項目のマトリクス番号に対応するマトリクス情報を取得する（ステップＳ２６０２）。
【０１７７】
次に、情報処理装置２０１は、ステップＳ２６０２で取得したマトリクス情報のマトリクス番号と、位置マトリクス情報のマトリクス番号とが一致するか否かを判定する（ステップＳ２６０３）。ここで、一致しない場合（ステップＳ２６０３：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、Ｃ６をインクリメントして（ステップＳ２６０４）、ステップＳ２６０１の処理に戻る。
【０１７８】
一方で、一致する場合（ステップＳ２６０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、移動距離内データリストのＣ５番目の移動距離内分布情報を、対象データリストとして記憶する（ステップＳ２６０５）。
【０１７９】
次に、情報処理装置２０１は、移動距離内データリストのＣ５番目の移動距離内分布情報に対応するＣ６番目の移動距離内ロケーション管理情報を、要求データとして記憶する（ステップＳ２６０６）。そして、情報処理装置２０１は、移動距離内データリストのＣ５番目の移動距離内分布情報を、移動距離内データリストから除外する（ステップＳ２６０７）。次に、情報処理装置２０１は、図２７のステップＳ２７０１の処理に移行する。
【０１８０】
図２７において、情報処理装置２０１は、比較対象分布情報用カウンタＣ７に０を設定して、初期化する（ステップＳ２７０１）。次に、情報処理装置２０１は、移動距離内データリストに含まれる要求時刻情報が示す時刻以前の移動距離内分布情報の個数を計数して、比較対象分布情報数Ｖ７として記憶する（ステップＳ２７０２）。そして、情報処理装置２０１は、過去時刻候補リストの分布情報数Ｖ９に０を設定して、初期化する（ステップＳ２７０３）。
【０１８１】
情報処理装置２０１は、Ｖ７＜Ｃ７であるか否かを判定する（ステップＳ２７０４）。ここで、Ｖ７＜Ｃ７ではない場合（ステップＳ２７０４：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、図３０のステップＳ３００１の処理に移行する。
【０１８２】
一方で、Ｖ７＜Ｃ７である場合（ステップＳ２７０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、比較対象ロケーション管理情報用カウンタＣ８に０を設定して、初期化する（ステップＳ２７０５）。次に、情報処理装置２０１は、移動距離内データリストのＣ７番目の移動距離内分布情報に対応する移動距離内ロケーション管理情報の個数を計数し、比較対象データ数Ｖ８として記憶する（ステップＳ２７０６）。
【０１８３】
そして、情報処理装置２０１は、Ｃ８＜Ｖ８であるか否かを判定する（ステップＳ２７０７）。ここで、Ｃ８＜Ｖ８ではない場合（ステップＳ２７０７：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、Ｃ７をインクリメントして（ステップＳ２７０８）、ステップＳ２７０４の処理に戻る。
【０１８４】
一方で、Ｃ８＜Ｖ８である場合（ステップＳ２７０７：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、移動距離内データリストのＣ７番目の移動距離内分布情報に対応するＣ８番目の移動距離内ロケーション管理情報を取得して、比較対象データとして記憶する（ステップＳ２７０９）。次に、情報処理装置２０１は、図２８のステップＳ２８０１の処理に移行する。
【０１８５】
図２８において、情報処理装置２０１は、比較対象データの番号項目のマトリクス番号と要求データの番号項目のマトリクス番号とが一致するか否かを判定する（ステップＳ２８０１）。ここで、一致しない場合（ステップＳ２８０１：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２８０８の処理に移行する。
【０１８６】
一方で、一致する場合（ステップＳ２８０１：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、比較対象データの北向き項目の北向き端末密度情報を、比較対象北向き端末密度情報として記憶する（ステップＳ２８０２）。次に、情報処理装置２０１は、要求データの北向き項目の北向き端末密度情報を、要求北向き端末密度情報として記憶する（ステップＳ２８０３）。
【０１８７】
そして、情報処理装置２０１は、比較対象北向き端末密度情報−要求北向き端末密度情報＜密度差閾値であるか否かを判定する（ステップＳ２８０４）。ここで、比較対象北向き端末密度情報−要求北向き端末密度情報＜密度差閾値ではない場合（ステップＳ２８０４：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２８０８の処理に移行する。
【０１８８】
一方で、比較対象北向き端末密度情報−要求北向き端末密度情報＜密度差閾値である場合（ステップＳ２８０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、比較対象データの南向き項目の南向き端末密度情報を、比較対象南向き端末密度情報として記憶する（ステップＳ２８０５）。次に、情報処理装置２０１は、要求データの南向き項目の南向き端末密度情報を、要求南向き端末密度情報として記憶する（ステップＳ２８０６）。
【０１８９】
そして、情報処理装置２０１は、比較対象南向き端末密度情報−要求南向き端末密度情報＜密度差閾値であるか否かを判定する（ステップＳ２８０７）。ここで、比較対象南向き端末密度情報−要求南向き端末密度情報＜密度差閾値ではない場合（ステップＳ２８０７：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、Ｃ８をインクリメントして（ステップＳ２８０８）、図２７のステップＳ２７０７の処理に移行する。
【０１９０】
一方で、比較対象南向き端末密度情報−要求南向き端末密度情報＜密度差閾値である場合（ステップＳ２８０７：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、図２９のステップＳ２９０１の処理に移行する。
【０１９１】
図２９において、情報処理装置２０１は、比較対象データの東向き項目の東向き端末密度情報を、比較対象東向き端末密度情報として記憶する（ステップＳ２９０１）。次に、情報処理装置２０１は、要求データの東向き項目の東向き端末密度情報を、要求東向き端末密度情報として記憶する（ステップＳ２９０２）。
【０１９２】
そして、情報処理装置２０１は、比較対象東向き端末密度情報−要求東向き端末密度情報＜密度差閾値であるか否かを判定する（ステップＳ２９０３）。ここで、比較対象東向き端末密度情報−要求東向き端末密度情報＜密度差閾値ではない場合（ステップＳ２９０３：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ２９０７の処理に移行する。
【０１９３】
一方で、比較対象東向き端末密度情報−要求東向き端末密度情報＜密度差閾値である場合（ステップＳ２９０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、比較対象データの西向き項目の西向き端末密度情報を、比較対象西向き端末密度情報として記憶する（ステップＳ２９０４）。次に、情報処理装置２０１は、要求データの西向き項目の西向き端末密度情報を、要求西向き端末密度情報として記憶する（ステップＳ２９０５）。
【０１９４】
そして、情報処理装置２０１は、比較対象西向き端末密度情報−要求西向き端末密度情報＜密度差閾値であるか否かを判定する（ステップＳ２９０６）。ここで、比較対象西向き端末密度情報−要求西向き端末密度情報＜密度差閾値ではない場合（ステップＳ２９０６：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、Ｃ８をインクリメントして（ステップＳ２９０７）、図２７のステップＳ２７０７の処理に移行する。
【０１９５】
一方で、比較対象西向き端末密度情報−要求西向き端末密度情報＜密度差閾値である場合（ステップＳ２９０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、移動距離内データリストのＣ７番目の移動距離内分布情報を、過去時刻候補リストに追加する（ステップＳ２９０８）。次に、情報処理装置２０１は、Ｖ９をインクリメントする（ステップＳ２９０９）。そして、情報処理装置２０１は、図２７のステップＳ２７０８の処理に移行する。
【０１９６】
図３０において、情報処理装置２０１は、時刻単位比較用カウンタＣ９に０を設定して、初期化する（ステップＳ３００１）。次に、情報処理装置２０１は、対象データリストに含まれる移動距離内ロケーション管理情報の個数を計数して、当該時刻データ数Ｖ１０として記憶する（ステップＳ３００２）。
【０１９７】
そして、情報処理装置２０１は、Ｃ９＞Ｖ９であるか否かを判定する（ステップＳ３００３）。ここで、Ｃ９＞Ｖ９ではない場合（ステップＳ３００３：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、図３４のステップＳ３４０１の処理に移行する。
【０１９８】
一方で、Ｃ９＞Ｖ９である場合（ステップＳ３００３：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、過去時刻候補リストのＣ９番目の移動距離内分布情報に対応する移動距離内ロケーション管理情報の個数を計数して、選択時刻内データ数Ｖ１１として記憶する（ステップＳ３００４）。
【０１９９】
次に、情報処理装置２０１は、候補除外用カウンタＣ１３に０を設定して、初期化する（ステップＳ３００５）。そして、情報処理装置２０１は、密度差合計に０を設定して、初期化する（ステップＳ３００６）。
【０２００】
次に、情報処理装置２０１は、マトリクス単位比較用カウンタＣ１１に０を設定して、初期化する（ステップＳ３００７）。そして、情報処理装置２０１は、図３１のステップＳ３１０１の処理に移行する。
【０２０１】
図３１において、情報処理装置２０１は、Ｃ１１＜Ｖ１１であるか否かを判定する（ステップＳ３１０１）。ここで、Ｃ１１＜Ｖ１１ではない場合（ステップＳ３１０１：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、過去時刻候補リストのＣ９番目の移動距離内分布情報の時刻と、密度差合計とを対応付けて、最終予測候補リストに追加する（ステップＳ３１０２）。次に、情報処理装置２０１は、Ｃ９をインクリメントして（ステップＳ３１０３）、図３０のステップＳ３００３の処理に移行する。
【０２０２】
一方で、Ｃ１１＜Ｖ１１である場合（ステップＳ３１０１：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、当該時刻データ用カウンタＣ１０に０を設定して、初期化する（ステップＳ３１０４）。次に、情報処理装置２０１は、過去時刻候補リストのＣ９番目の移動距離内分布情報に対応するＣ１１番目の移動距離内ロケーション管理情報を取得し、過去時刻マトリクスデータとして記憶する（ステップＳ３１０５）。
【０２０３】
そして、情報処理装置２０１は、Ｃ１０＜Ｖ１０であるか否かを判定する（ステップＳ３１０６）。ここで、Ｃ１０＜Ｖ１０ではない場合（ステップＳ３１０６：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、Ｃ１１をインクリメントして（ステップＳ３１０７）、ステップＳ３１０１の処理に戻る。
【０２０４】
一方で、Ｃ１０＜Ｖ１０である場合（ステップＳ３１０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、当該時刻データリストのＣ１０番目のロケーション管理情報を取得して、当該時刻比較データとして記憶する（ステップＳ３１０８）。
【０２０５】
次に、情報処理装置２０１は、過去時刻マトリクスデータのマトリクス番号と、当該時刻比較データのマトリクス番号とが一致するか否かを判定する（ステップＳ３１０９）。ここで、一致しない場合（ステップＳ３１０９：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、Ｃ１０をインクリメントして（ステップＳ３１１０）、ステップＳ３１０６の処理に戻る。
【０２０６】
一方で、一致する場合（ステップＳ３１０９：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、図３２のステップＳ３２０１の処理に移行する。
【０２０７】
図３２において、情報処理装置２０１は、当該時刻比較データの北向き項目の北向き端末密度を取得し、当該時刻北向き端末密度として記憶する（ステップＳ３２０１）。次に、情報処理装置２０１は、過去時刻マトリクスデータの北向き項目の北向き端末密度を取得し、過去時刻北向き端末密度として記憶する（ステップＳ３２０２）。そして、情報処理装置２０１は、当該時刻北向き端末密度−過去時刻北向き端末密度を算出して、北向き密度差として記憶する（ステップＳ３２０３）。
【０２０８】
また、情報処理装置２０１は、当該時刻比較データの南向き項目の南向き端末密度を取得し、当該時刻南向き端末密度として記憶する（ステップＳ３２０４）。次に、情報処理装置２０１は、過去時刻マトリクスデータの南向き項目の南向き端末密度を取得し、過去時刻南向き端末密度として記憶する（ステップＳ３２０５）。そして、情報処理装置２０１は、当該時刻南向き端末密度−過去時刻南向き端末密度を算出して、南向き密度差として記憶する（ステップＳ３２０６）。
【０２０９】
また、情報処理装置２０１は、当該時刻比較データの東向き項目の東向き端末密度を取得し、当該時刻東向き端末密度として記憶する（ステップＳ３２０７）。次に、情報処理装置２０１は、過去時刻マトリクスデータの東向き項目の東向き端末密度を取得し、過去時刻東向き端末密度として記憶する（ステップＳ３２０８）。そして、情報処理装置２０１は、当該時刻東向き端末密度−過去時刻東向き端末密度を算出して、東向き密度差として記憶する（ステップＳ３２０９）。
【０２１０】
また、情報処理装置２０１は、当該時刻比較データの西向き項目の西向き端末密度を取得し、当該時刻西向き端末密度として記憶する（ステップＳ３２１０）。次に、情報処理装置２０１は、過去時刻マトリクスデータの西向き項目の西向き端末密度を取得し、過去時刻西向き端末密度として記憶する（ステップＳ３２１１）。そして、情報処理装置２０１は、当該時刻西向き端末密度−過去時刻西向き端末密度を算出して、西向き密度差として記憶する（ステップＳ３２１２）。次に、情報処理装置２０１は、図３３のステップＳ３３０１の処理に移行する。
【０２１１】
図３３において、情報処理装置２０１は、北向き密度差＜密度差閾値であるか否かを判定する（ステップＳ３３０１）。ここで、北向き密度差＜密度差閾値ではない場合（ステップＳ３３０１：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ３３０５の処理に移行する。
【０２１２】
一方で、北向き密度差＜密度差閾値である場合（ステップＳ３３０１：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、南向き密度差＜密度差閾値であるか否かを判定する（ステップＳ３３０２）。ここで、南向き密度差＜密度差閾値ではない場合（ステップＳ３３０２：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ３３０５の処理に移行する。
【０２１３】
一方で、南向き密度差＜密度差閾値である場合（ステップＳ３３０２：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、東向き密度差＜密度差閾値であるか否かを判定する（ステップＳ３３０３）。ここで、東向き密度差＜密度差閾値ではない場合（ステップＳ３３０３：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ３３０５の処理に移行する。
【０２１４】
一方で、東向き密度差＜密度差閾値である場合（ステップＳ３３０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、西向き密度差＜密度差閾値であるか否かを判定する（ステップＳ３３０４）。ここで、西向き密度差＜密度差閾値ではない場合（ステップＳ３３０４：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、Ｃ１３をインクリメントして（ステップＳ３３０５）、ステップＳ３３０６の処理に移行する。
【０２１５】
一方で、西向き密度差＜密度差閾値である場合（ステップＳ３３０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、Ｃ１３＜除外閾値であるか否かを判定する（ステップＳ３３０６）。ここで、Ｃ１３＜除外閾値ではない場合（ステップＳ３３０６：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、図３１のステップＳ３１０２の処理に移行する。
【０２１６】
一方で、Ｃ１３＜除外閾値である場合（ステップＳ３３０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、北向き密度差と南向き密度差と東向き密度差と西向き密度差とを、密度差合計に加算して（ステップＳ３３０７）、図３１のステップＳ３１０７の処理に移行する。
【０２１７】
図３４において、情報処理装置２０１は、近似性判定用最小値に∞を設定して、初期化する（ステップＳ３４０１）。情報処理装置２０１は、∞の代わりに、１００万や１０００万などの桁の大きい値を設定してもよい。次に、情報処理装置２０１は、近似時刻に０を設定して、初期化する（ステップＳ３４０２）。
【０２１８】
そして、情報処理装置２０１は、近似性判定用カウンタＣ１２に０を設定して、初期化する（ステップＳ３４０３）。次に、情報処理装置２０１は、最終予測候補リストに含まれる移動距離内ロケーション管理情報の個数を計数し、最終予測候補数として記憶する（ステップＳ３４０４）。
【０２１９】
そして、情報処理装置２０１は、Ｃ１２＜Ｖ１２であるか否かを判定する（ステップＳ３４０５）。Ｃ１２＜Ｖ１２ではない場合（ステップＳ３４０５：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、図３５のステップＳ３５０１の処理に移行する。
【０２２０】
一方で、Ｃ１２＜Ｖ１２である場合（ステップＳ３４０５：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、最終予測候補リストのＣ１２番目の移動距離内ロケーション管理情報の時刻に対応する密度差合計を取得して、予測候補密度差合計として記憶する（ステップＳ３４０６）。
【０２２１】
次に、情報処理装置２０１は、予測候補密度差＜近似性判定用最小値であるか否かを判定する（ステップＳ３４０７）。ここで、予測候補密度差＜近似性判定用最小値ではない場合（ステップＳ３４０７：Ｎｏ）、情報処理装置２０１は、ステップＳ３４１１の処理に移行する。
【０２２２】
一方で、予測候補密度差＜近似性判定用最小値である場合（ステップＳ３４０７：Ｙｅｓ）、情報処理装置２０１は、最終予測候補リストのＣ１２番目の移動距離内ロケーション情報の時刻を、予測候補時刻として記憶する（ステップＳ３４０８）。
【０２２３】
次に、情報処理装置２０１は、近似性判定用最小値に、予測候補密度差を設定する（ステップＳ３４０９）。そして、情報処理装置２０１は、近似時刻に、予測候補時刻を設定して（ステップＳ３４１０）、Ｃ１２をインクリメントして（ステップＳ３４１１）、ステップＳ３４０５の処理に戻る。
【０２２４】
図３５において、情報処理装置２０１は、近似時刻＋所定数分を算出して、予測結果時刻として記憶する（ステップＳ３５０１）。次に、情報処理装置２０１は、予測結果時刻に対応するロケーション管理情報を取得して、予測結果データとして記憶する（ステップＳ３５０２）。
【０２２５】
そして、情報処理装置２０１は、予測結果データに基づいて、経路探索を行う（ステップＳ３５０３）。次に、情報処理装置２０１は、経路探索の結果を、端末２０２に送信する（ステップＳ３５０４）。そして、情報処理装置２０１は、予測処理を終了する。これにより、情報処理装置２０１は、特定の端末について経路探索を行うことができる。
【０２２６】
以上説明したように、情報処理装置２０１によれば、ある領域に在圏する端末の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することができる。そして、情報処理装置２０１によれば、ある領域に在圏する端末の分布のうち、特定した他の時間よりも将来の時間に対応する分布を、いずれかの時間よりも将来のある領域に在圏する端末の分布予測として出力することができる。これにより、情報処理装置２０１のユーザは、端末の分布予測を参照して、ある領域の端末の分布が将来的にどのように変化するかを把握することができる。
【０２２７】
また、情報処理装置２０１、または情報処理装置２０１から出力された分布予測を取得する他の装置は、分布予測を用いて経路探索を行ったり、ある領域の混雑度合いの将来的な変化を解析することができる。具体的には、情報処理装置２０１は、あるエリアに在圏する端末の分布から、あるエリアにいる人の密度の変化を予測することができる。そして、情報処理装置２０１は、あるエリアにいる人の密度の変化を予測して、あるエリアでの通信量の制御を行うことができる。結果として、情報処理装置２０１は、通信リソースを適切に分配したり、通信の輻輳を抑制することができる。
【０２２８】
また、情報処理装置２０１によれば、ある領域を区切って分割された複数の部分領域の中の特定の部分領域に在圏する端末の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することができる。これにより、情報処理装置２０１は、特定の端末が在圏する部分領域、特定の施設が存在する部分領域に在圏する端末の分布が、少なくとも所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することができる。
【０２２９】
情報処理装置２０１によれば、例えば、経路探索を要求する特定の端末が在圏する部分領域に在圏する端末の分布が少なくとも所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定する。これにより、情報処理装置２０１は、特定の端末について経路探索を行う際に有用になる、いずれかの時間に対応する分布と比べて、特定の端末が在圏する部分領域についての類似度合いが大きくなる分布に対応する他の時間を特定することができる。結果として、情報処理装置２０１は、他の時間を特定する精度を向上させ、他の時間に基づいた分布予測の精度の向上を図ることができる。
【０２３０】
情報処理装置２０１によれば、例えば、駅、飲食街、または商店街などの特定の施設が存在する部分領域に在圏する端末の分布が少なくとも所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定する。これにより、情報処理装置２０１は、いずれかの時間に対応する分布と比べて、時間帯に応じて端末の分布が特徴的になりやすい特定の施設が存在する部分領域についての類似度合いが大きくなる分布に対応する他の時間を特定することができる。結果として、情報処理装置２０１は、他の時間を特定する精度を向上させ、他の時間に基づいた分布予測の精度の向上を図ることができる。
【０２３１】
また、情報処理装置２０１によれば、ある領域に在圏する端末の分布のうち、複数の部分領域の中の所定数の部分領域について、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することができる。これにより、情報処理装置２０１は、いずれかの時間に対応する分布との類似度合いが大きくなる分布に対応する他の時間を特定することができる。結果として、情報処理装置２０１は、他の時間を特定する精度を向上させ、他の時間に基づいた分布予測の精度の向上を図ることができる。
【０２３２】
また、情報処理装置２０１によれば、ある領域に在圏する端末から、位置情報および移動方向情報を取得し、ある領域に在圏する端末の移動方向ごとの分布の時系列変化を示す情報を記憶することができる。そして、情報処理装置２０１によれば、ある領域に在圏する端末の移動方向ごとの分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することができる。これにより、情報処理装置２０１は、端末の移動方向を考慮して、いずれかの時間に対応する分布と類似度合いが大きい分布に対応する他の時間を特定することができる。
【０２３３】
情報処理装置２０１によれば、例えば、ある部分領域に、北向きの端末が３台在圏する場合と、南向きの端末が３台在圏する場合とを区別することができる。したがって、情報処理装置２０１は、具体的には、通学路における端末の分布について、登校時間帯の分布と北区時間帯の分布とを区別することができる。結果として、情報処理装置２０１は、他の時間を特定する精度を向上させ、他の時間に基づいた分布予測の精度の向上を図ることができる。
【０２３４】
また、情報処理装置２０１によれば、ある領域に在圏する特定の端末から経路探索要求を取得し、ある領域に在圏する端末の分布予測に基づいて、特定の端末についての経路探索を行うことができる。これにより、情報処理装置２０１は、端末の分布の将来的な変化を考慮して特定の端末について経路探索を行うことができる。
【０２３５】
情報処理装置２０１によれば、例えば、ある領域に在圏する端末の分布予測に基づいて、在圏する端末の数が上限値よりも多い部分領域、または在圏する端末の数が下限値よりも少ない部分領域の少なくともいずれかを回避する経路を探索することができる。これにより、情報処理装置２０１は、特定の端末の移動時間も考慮して混雑した地点や閑散とした地点を回避する経路を探索して、当該経路を特定の端末に送信することができる。結果として、特定の端末のユーザは、探索された経路に基づいて、混雑した地点や閑散とした地点を回避して移動することができる。このため、ユーザは、混雑に巻き込まれたり犯罪に遭遇する可能性を低減することができ、時間的な負担、体力的な負担、または心理的な負担などを低減することができる。
【０２３６】
また、情報処理装置２０１によれば、経路探索要求を取得した場合に、ある領域に在圏する端末の分布のうち、経路探索要求を取得した時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することができる。これにより、情報処理装置２０１は、経路探索要求を取得した時間を現在の時間として、現在の時間からの将来的な端末の分布の変化を特定することができる。
【０２３７】
また、情報処理装置２０１によれば、ある領域に在圏する端末の分布のうち、経路探索要求を取得した時間から一定時間が経過したことに応じて、現在の時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することができる。これにより、情報処理装置２０１は、適宜、端末の分布を予測し直して、混雑した地点や閑散とした地点を回避することができるように経路探索をやり直すことができる。
【０２３８】
また、情報処理装置２０１によれば、特定の端末が在圏する部分領域が切り替わったことに応じて、現在の時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することができる。これにより、情報処理装置２０１は、適宜、端末の分布を予測し直して、混雑した地点や閑散とした地点を回避することができるように経路探索をやり直すことができる。
【０２３９】
また、情報処理装置２０１によれば、複数の部分領域のそれぞれに在圏する端末の分布のうち、当該部分領域が特定の端末の現在地点から遠いほど他の時間との時間差が大きくなる将来の時間に対応する分布を特定することができる。そして、情報処理装置２０１によれば、特定した分布を、複数の部分領域のそれぞれに在圏する端末の分布予測として出力することができる。これにより、情報処理装置２０１は、複数の部分領域のそれぞれに特定の端末が到達するまでの移動時間に基づいて、特定の端末が到達する時間帯に合わせた端末の分布を予測することができる。
【０２４０】
情報処理装置２０１は、例えば、特定の端末が１分で到達する部分領域については、特定した他の時間の１分後の分布を当該部分領域の分布予測として特定する。また、情報処理装置２０１は、特定の端末が５分で到達する部分領域については、特定した他の時間の５分後の分布を当該部分領域の分布予測として特定する。結果として、情報処理装置２０１は、特定の端末の経路探索を行う際に有用になるように、複数の部分領域のそれぞれに特定の端末が到達した時点での端末の分布を予測することができる。
【０２４１】
また、情報処理装置２０１によれば、ある領域に在圏する端末の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する時間が複数ある場合には、いずれかの時間と時間帯が類似する他の時間を特定することができる。これにより、情報処理装置２０１は、他の時間を特定する精度を向上させることができる。
【０２４２】
情報処理装置２０１は、例えば、いずれかの時間が火曜日の昼１２時であって、他の時間の候補が昨日の月曜日の昼１２と夜６時とである場合には、他の時間として昨日の昼１２時を特定する。これにより、情報処理装置２０１は、いずれかの時間と比べて、時間帯が類似し、分布の類似度合いが大きくなる他の時間を特定することができる。
【０２４３】
また、情報処理装置２０１によれば、取得した位置情報に基づいて、ある領域に在圏し、移動速度が所定の条件を満たす端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶部に記憶することができる。これにより、情報処理装置２０１は、特定の移動体が有する端末の位置情報に限定して、端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶部に記憶することができる。情報処理装置２０１は、例えば、歩行者が有する端末の位置情報に限定することができる。結果として、情報処理装置２０１は、歩行者についての経路探索に有用な、端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶することができる。
【０２４４】
なお、本実施の形態で説明した分布予測方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本分布予測プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本分布予測プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【０２４５】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０２４６】
（付記１）コンピュータに、
ある領域に在圏する端末から位置情報を取得し、
取得した前記位置情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、特定した前記他の時間よりも将来の時間に対応する分布を、前記いずれかの時間よりも将来の前記領域に在圏する端末の分布予測として出力する、
処理を実行させることを特徴とする分布予測プログラム。
【０２４７】
（付記２）前記特定する処理は、
前記領域を区切って分割された複数の部分領域の中の特定の部分領域に在圏する端末の分布のうち、前記いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することを特徴とする付記１に記載の分布予測プログラム。
【０２４８】
（付記３）前記特定する処理は、
前記領域に在圏する端末の分布のうち、前記領域を区切って分割された複数の部分領域の中の所定数の部分領域について、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することを特徴とする付記１または２に記載の分布予測プログラム。
【０２４９】
（付記４）前記取得する処理は、
前記領域に在圏する端末から、前記位置情報および移動方向情報を取得し、
前記記憶する処理は、
取得した前記位置情報および前記移動方向情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の移動方向ごとの分布の時系列変化を示す情報を記憶し、
前記特定する処理は、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の移動方向ごとの分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の分布予測プログラム。
【０２５０】
（付記５）前記コンピュータに、
前記領域に在圏する特定の端末から経路探索要求を取得する処理を実行させ、
出力された前記領域に在圏する端末の分布予測に基づいて、前記特定の端末についての経路探索を行う処理を実行させることを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の分布予測プログラム。
【０２５１】
（付記６）前記経路探索要求は、前記特定の端末の現在地点および目的地点を示す情報を含み、
前記経路探索を行う処理は、
出力された前記領域に在圏する端末の分布予測に基づいて、前記現在地点から前記目的地点に到達するまでの経路として、前記領域を区切って分割された複数の部分領域のうちで、在圏する端末の数が上限値よりも多い部分領域、または在圏する端末の数が下限値よりも少ない部分領域の少なくともいずれかを回避する経路を探索することを特徴とする付記５に記載の分布予測プログラム。
【０２５２】
（付記７）前記特定する処理は、
前記経路探索要求を取得した場合に、前記領域に在圏する端末の分布のうち、前記経路探索要求を取得した時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定することを特徴とする付記５または６に記載の分布予測プログラム。
【０２５３】
（付記８）前記コンピュータに、
前記領域に在圏する端末の分布のうち、前記経路探索要求を取得した時間から一定時間が経過したことに応じて、現在の時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定する処理を実行させることを特徴とする付記７に記載の分布予測プログラム。
【０２５４】
（付記９）前記コンピュータに、
前記特定の端末が在圏する部分領域が切り替わったことに応じて、現在の時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定する処理を実行させることを特徴とする付記７に記載の分布予測プログラム。
【０２５５】
（付記１０）前記領域は、前記特定の端末の現在地点から徒歩によって所定の時間内に移動可能な範囲内の領域を含むことを特徴とする付記６〜９のいずれか一つに記載の分布予測プログラム。
【０２５６】
（付記１１）前記領域は、前記特定の端末の目的地点がある領域を含むことを特徴とする付記６〜１０のいずれか一つに記載の分布予測プログラム。
【０２５７】
（付記１２）前記出力する処理は、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域を区切って分割された複数の部分領域のそれぞれに在圏する端末の分布のうち、当該部分領域が特定の端末の現在地点から遠いほど前記他の時間との時間差が大きくなる将来の時間に対応する分布を、前記いずれかの時間よりも将来の前記複数の部分領域のそれぞれに在圏する端末の分布予測として出力することを特徴とする付記６〜１１のいずれか一つに記載の分布予測プログラム。
【０２５８】
（付記１３）前記特定する処理は、
前記領域に在圏する端末の分布のうち、前記いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する時間が複数ある場合には、前記いずれかの時間と時間帯が類似する他の時間を特定することを特徴とする付記１〜１２のいずれか一つに記載の分布予測プログラム。
【０２５９】
（付記１４）前記記憶する処理は、
取得した前記位置情報に基づいて、前記領域に在圏し、移動速度が所定の条件を満たす端末の分布の時系列変化を示す情報を前記記憶部に記憶することを特徴とする付記１〜１３のいずれか一つに記載の分布予測プログラム。
【０２６０】
（付記１５）コンピュータが、
ある領域に在圏する端末から位置情報を取得し、
取得した前記位置情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、特定した前記他の時間よりも将来の時間に対応する分布を、前記いずれかの時間よりも将来の前記領域に在圏する端末の分布予測として出力する、
処理を実行することを特徴とする分布予測方法。
【０２６１】
（付記１６）ある領域に在圏する端末から位置情報を取得し、
取得した前記位置情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、特定した前記他の時間よりも将来の時間に対応する分布を、前記いずれかの時間よりも将来の前記領域に在圏する端末の分布予測として出力する、
制御部を有することを特徴とする分布予測装置。
【０２６２】
（付記１７）情報処理装置と複数の端末とを含むシステムであって、
前記端末は、
自端末の位置情報を前記情報処理装置に送信し、
前記情報処理装置は、
前記端末から位置情報を受信し、
受信した前記位置情報に基づいて、ある領域に在圏する端末の分布の時系列変化を示す情報を記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、いずれかの時間に対応する分布と所定の類似関係を示す分布に対応する他の時間を特定し、
前記記憶部に記憶された前記情報に基づいて、前記領域に在圏する端末の分布のうち、特定した前記他の時間よりも将来の時間に対応する分布に基づいて、前記領域に在圏する特定の端末についての経路探索を行う、
ことを特徴とするシステム。
【符号の説明】
【０２６３】
１００  分布予測装置
２０１  情報処理装置
２０２  情報処理端末
６００  分布情報ＤＢ
９０１  取得部
９０２  格納部
９０３  記憶部
９０４  特定部
９０５  出力部
９０６  探索部
【図１】
2016035412.tif 000003
【図２】
2016035412.tif 000004
【図３】
2016035412.tif 000005
【図４】
2016035412.tif 000006
【図５】
2016035412.tif 000007
【図６】
2016035412.tif 000008
【図７】
2016035412.tif 000009
【図８】
2016035412.tif 000010
【図９】
2016035412.tif 000011
【図１０】
2016035412.tif 000012
【図１１】
2016035412.tif 000013
【図１２】
2016035412.tif 000014
【図１３】
2016035412.tif 000015
【図１４】
2016035412.tif 000016
【図１５】
2016035412.tif 000017
【図１６】
2016035412.tif 000018
【図１７】
2016035412.tif 000019
【図１８】
2016035412.tif 000020
【図１９】
2016035412.tif 000021
【図２０】
2016035412.tif 000022
【図２１】
2016035412.tif 000023
【図２２】
2016035412.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
2016035412.tif 000026
【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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