(57)【要約】【課題】目的地の混雑状況をより高い精度で推定する。【解決手段】本発明に係る混雑度判定装置（１）は、複数に分割されたエリアのうち目的地を含む目的エリアの人口統計情報（６）に基づいて目的時刻における目的エリアの滞在人数を算出する人数算出部（１２）と、目的エリアに出入りする車両のプローブ情報（７）に基づいて目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数を算出する指数算出部（１３）と、目的時刻における目的エリアの滞在人数と上記指数とに基づいて、目的時刻における目的地の混雑度を判定する判定部（１５）とを有することを特徴とする。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
地図上の複数に分割されたエリアに存在する人の数に関する人口統計情報と、車両のプローブ情報とに基づいて、目的時刻における目的地の混雑度を判定する混雑度判定装置であって、
前記複数に分割されたエリアのうち前記目的地を含む目的エリアの前記人口統計情報を取得する人口統計情報取得部と、
前記目的エリアに出入りする車両の前記プローブ情報を取得する車両プローブ情報取得部と、
前記目的エリアの前記人口統計情報に基づいて、前記目的時刻における前記目的エリアの滞在人数を算出する人数算出部と、
前記目的エリアに出入りする車両の前記プローブ情報に基づいて、前記目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数を算出する指数算出部と、
前記目的時刻における前記目的エリアの滞在人数と前記指数とに基づいて、前記目的時刻における前記目的地の混雑度を判定する判定部とを有する
ことを特徴とする混雑度判定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の混雑度判定装置において、
前記目的エリアの滞在人数と前記指数とを組み合わせた条件毎に混雑度を規定した混雑度判定テーブルを記憶する記憶部を更に有し、
前記判定部は、前記目的時刻における前記目的エリアの滞在人数と前記指数との組み合わせに対応する混雑度を前記混雑度判定テーブルから読み出すことにより、前記目的地の混雑度を判定する
ことを特徴とする混雑度判定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の混雑度判定装置において、
前記目的エリアに出入りする車両の前記プローブ情報は、前記目的時刻よりも前の時刻において前記目的エリアに入った車両の台数の情報を含み、
前記指数算出部は、前記目的エリアに入った車両の台数の情報に基づいて、前記目的エリアに滞留する車両の台数を、前記指数として算出する
ことを特徴とする混雑度判定装置。
【請求項４】
請求項２に記載の混雑度判定装置において、
前記目的エリアに出入りする車両の前記プローブ情報は、前記目的時刻よりも前の時刻において前記目的エリアに入った車両の速度の情報を含み、
前記指数算出部は、前記車両の速度の情報に基づいて、前記目的エリアに入った車両の台数全体に対する所定の速度以下の車両の台数の割合を、前記指数として算出する
ことを特徴とする混雑度判定装置。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか一項に記載の混雑度判定装置において、
前記目的エリアの前記人口統計情報は、前記目的時刻における前記目的地の混雑度情報の提供を指示する要求を受けた日における前記目的時刻までの前記目的エリアの滞在人数の情報と、前記要求を受けた日に対応する過去の日における前記目的エリアの滞在人数の情報とを含み、
前記人数算出部は、
前記過去の日における前記目的エリアの滞在人数に基づいて、前記要求を受けた日の一日分の前記目的エリアの滞在人数の推定値と、前記目的時刻における前記目的エリアの滞在人数の推定値とを算出する推定値算出部と、
前記要求を受けた日における前記目的時刻までの前記目的エリアの滞在人数の情報と、前記推定値算出部によって算出した前記要求を受けた日の一日分の前記目的エリアの滞在人数の推定値との差に基づいて、補正係数を算出する補正係数算出部と、
前記推定値算出部によって算出した前記目的時刻における前記目的エリアの滞在人数の推定値を前記補正係数によって補正する補正部と、
前記補正部によって補正された値を、前記目的時刻における前記目的エリアの滞在人数として出力する出力部と含む
ことを特徴とする混雑度判定装置。
【請求項６】
請求項５に記載の混雑度判定装置において、
前記人口統計情報取得部は、前記目的エリアの周辺のエリアの前記人口統計情報を更に取得し、
前記人数算出部は、
前記周辺のエリアの前記人口統計情報に基づいて、前記周辺のエリアにおける滞在人数の変動率を算出する変動率算出部を更に有し、
前記補正部は、前記補正係数によって補正した前記目的時刻における前記目的エリアの滞在人数の推定値を、前記変動率に基づいて更に補正する
ことを特徴とする混雑度判定装置。
【請求項７】
ユーザ端末と通信網を介して通信する、請求項１乃至６の何れか一項に記載の混雑度判定装置と
前記人口統計情報を記憶し、前記混雑度判定装置からの要求に応じて、当該要求で指定されたエリアの前記人口統計情報を前記混雑度判定装置に送信する第１サーバと、
車両の前記プローブ情報を記憶し、前記混雑度判定装置からの要求に応じて、当該要求で指定されたエリアに出入りする車両の前記プローブ情報を前記混雑度判定装置に送信する第２サーバとを備え、
前記混雑度判定装置は、前記ユーザ端末から前記目的時刻における前記目的地の前記混雑度の情報の送信が要求された場合に、前記第１サーバに対して前記人口統計情報の送信を要求するとともに、前記第２サーバに対して前記プローブ情報の送信を要求する
ことを特徴とする混雑度判定システム。
【請求項８】
地図上の複数に分割されたエリアに存在する人の数に関する人口統計情報と、車両のプローブ情報とに基づいて、目的時刻における目的地の混雑度を判定する混雑度判定方法であって、
前記複数に分割されたエリアのうち前記目的地を含む目的エリアの前記人口統計情報を取得する第１ステップと、
前記目的エリアに出入りする車両の前記プローブ情報を取得する第２ステップと、
前記第１ステップで取得した前記人口統計情報に基づいて、前記目的時刻における前記目的エリアの滞在人数を算出する第３ステップと、
前記第２ステップで取得した前記プローブ情報に基づいて、前記目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数を算出する第４ステップと、
前記第３ステップで算出した前記目的時刻における前記目的エリアの滞在人数と前記第４ステップで算出した前記指数とに基づいて、前記目的時刻における前記目的地の混雑度を判定する第５ステップとを含む
ことを特徴とする混雑度判定方法。
【請求項９】
請求項８に記載の混雑度判定方法において、
前記第５ステップは、記憶部に記憶された、前記目的エリアの滞在人数と前記指数とを組み合わせた条件毎に混雑度を規定した混雑度判定テーブルから、前記第３ステップで算出した前記目的時刻における前記目的エリアの滞在人数と前記第４ステップで算出した前記指数との組み合わせに対応する混雑度を読み出すことにより、前記目的地の混雑度を判定するステップを含む
ことを特徴とする混雑度判定方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の混雑度判定方法において、
前記目的エリアに出入りする車両の前記プローブ情報は、前記目的時刻よりも前の時刻において前記目的エリアに入った車両の台数の情報を含み、
前記第４ステップは、前記目的エリアに入った車両の台数の情報に基づいて、前記目的エリアに滞留する車両の台数を、前記指数として算出するステップである
ことを特徴とする混雑度判定方法。
【請求項１１】
請求項９に記載の混雑度判定方法において、
前記目的エリアに出入りする車両の前記プローブ情報は、前記目的時刻よりも前の時刻において前記目的エリアに入った車両の速度の情報を含み、
前記第４ステップは、前記車両の速度の情報に基づいて、前記目的エリアに入った車両の台数全体に対する所定の速度以下の車両の台数の割合を、前記指数として算出するステップである
ことを特徴とする混雑度判定装置。
【請求項１２】
請求項８乃至１１の何れか一項に記載の混雑度判定方法において、
前記目的エリアの前記人口統計情報は、
前記目的時刻における前記目的地の前記混雑度の情報の要求を受けた日における前記目的時刻までの前記目的エリアの滞在人数の情報と、前記要求を受けた日に対応する過去の日における前記目的エリアの滞在人数の情報とを含み、
前記第３ステップは、
前記過去の日における前記目的エリアの滞在人数に基づいて、前記要求を受けた日の一日分の前記目的エリアの滞在人数の推定値と、前記目的時刻における前記目的エリアの滞在人数の推定値とを算出する第６ステップと、
前記要求を受けた日における前記目的時刻までの前記目的エリアの滞在人数の情報と、前記第６ステップで算出した前記要求を受けた日の一日分の前記目的エリアの滞在人数の推定値との差に基づいて、補正係数を算出する第７ステップと、
前記第６ステップで算出した前記目的時刻における前記目的エリアの滞在人数の推定値を、前記第７ステップで算出した前記補正係数によって補正する第８ステップと、
前記第８ステップで補正した値を、前記目的時刻における前記目的エリアの滞在人数として出力する第９ステップと含む
ことを特徴とする混雑度判定方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の混雑度判定方法において、
前記第１ステップは、
前記目的エリアの周辺のエリアの前記人口統計情報を取得するステップを更に含み、
前記第３ステップは、
前記周辺のエリアの前記人口統計情報に基づいて、前記周辺のエリアにおける滞在人数の変動率を算出する第１０ステップと、
前記第８ステップは、前記補正係数によって補正した前記目的時刻における前記目的エリアの滞在人数の推定値を、前記第１０ステップで算出した前記変動率によって更に補正するステップを含む
ことを特徴とする混雑度判定方法。
【請求項１４】
コンピュータに、請求項８乃至１３の何れか一項に記載の混雑度判定方法における各ステップを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目的地の混雑状況を判定するための混雑度判定装置、当該混雑度判定装置を用いた混雑度判定システム、および目的地の混雑状況を判定するための混雑度判定方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、エリア別の混雑情報や人口統計情報等を提供するシステムの開発が進んでいる。
例えば、特定のエリアの混雑情報を提供するシステムとして、ＧＰＳ機能付きの携帯電話等から送信される位置情報と日本の総人口の分布とに基づいて、メッシュ化した地図上のエリアに存在する人の数を推定し、推定した人数に基づいて指定されたエリアの混雑状況を提示するシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。また、人口統計情報を提供するシステムとして、携帯電話ネットワークを利用して各基地局エリア内に存在する携帯電話を周期的に把握し、把握した携帯電話の数に基づいて、エリア毎の人口分布や、性別、年齢層、居住地エリア別の人口構成等の人口統計情報を生成するシステムが知られている（特許文献２参照）。
【０００３】
また、道路の交通情報等を提供するシステムとして、ＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ，登録商標）による情報に加えて、実際に走行している車両（プローブカー）の位置情報や走行速度等の動作状態を示すプローブ情報に基づいて、道路の混雑状態等の道路交通情報等を生成し、ユーザに提供するシステムも知られている（特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１５７５０２号公報
【特許文献２】特開２００２−３５４５１７号公報
【特許文献３】特開２０１０−１４０１３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来のシステムには、以下に示す課題がある。
例えば、特定のエリアの混雑情報を提供するシステムでは、ＧＰＳ機能付きの携帯電話から送信される位置情報を利用しているが、一般に、ＧＰＳ機能を有効にしている携帯電話の割合が多くはないことから、データの信頼性および目的地の混雑状況の推定精度が十分ではない。
【０００６】
また、携帯電話ネットワークを利用した人口統計情報を提供するサービスでは、基地局の設置間隔に基づいて各エリアの間隔（面積）が決められる。そのため、メッシュ化した地図上の各エリアの区切りの単位が５００ｍから数ｋｍとなり、粒度が粗いため、目的地の混雑状況の推定精度が十分とは言い難い。
【０００７】
すなわち、上述した従来のサービスでは、目的とする場所や施設の混雑状況を高い精度で推定することが困難である。なお、プローブカーの情報に基づいて道路交通情報等を提供する従来のサービスは、目的地までの道路の交通状態を精度良く推定することはできるが、プローブ情報だけで目的地の混雑状況を推定することは容易ではない。
【０００８】
また、上述した従来のサービスでは、混雑情報等のデータの更新間隔が１時間毎であるため、外出予定または移動中のユーザに対して、目的の時刻における目的地の混雑状況をリアルタイムに提供できているとは言い難い。
【０００９】
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、目的地の混雑状況をより高い精度で推定することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る混雑度判定装置（１）は、地図上の複数に分割されたエリアに存在する人の数に関する人口統計情報（６）と、車両のプローブ情報（７）とに基づいて、目的時刻における目的地の混雑度を判定する混雑度判定装置であって、複数に分割されたエリアのうち目的地を含む目的エリア（Ａｄ）の人口統計情報を取得する人口統計情報取得部（１０）と、目的エリアに出入りする車両のプローブ情報を取得する車両プローブ情報取得部（１１）と、目的エリアの人口統計情報に基づいて目的時刻における目的エリアの滞在人数を算出する人数算出部（１２）と、目的エリアに出入りする車両のプローブ情報に基づいて目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数を算出する指数算出部（１３）と、目的時刻における目的エリアの滞在人数と上記指数とに基づいて、目的時刻における目的地の混雑度を判定する判定部（１５）とを有することを特徴とする。
【００１１】
上記混雑度判定装置において、目的エリアの滞在人数と上記指数とを組み合わせた条件毎に混雑度を規定した混雑度判定テーブル（１４０、１４１）を記憶する記憶部（１４）を更に有し、判定部は、目的時刻における目的エリアの滞在人数と指数との組み合わせに対応する混雑度を混雑度判定テーブルから読み出すことにより、目的地の混雑度を判定してもよい。
【００１２】
なお、上記説明では、一例として、発明の構成要素に対応する図面上の構成要素を、括弧を付した参照符号によって表している。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、目的地の混雑状況をより高い精度で推定することにある。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、実施の形態１に係る混雑度判定装置を含む混雑度判定システムの構成を示す図である。
【図２】図２は、地図上の複数に分割されたエリアを説明するための図である。
【図３】図３は、混雑度判定システムによる混雑度の判定方法の概要を示す図である。
【図４】図４は、実施の形態１に係る混雑度判定装置の内部構成を示す図である。
【図５】図５は、実施の形態１に係る混雑度判定装置による混雑度判定処理の概要を示す図である。
【図６】図６は、実施の形態１に係る混雑度判定装置の人数算出部の内部構成を示す図である。
【図７】図７は、実施の形態１に係る混雑度判定装置の人数算出部による滞在人数の推定処理の処理手順を示す図である。
【図８】図８は、目的時刻における目的エリアの滞在人数の算出方法を説明するための図である。
【図９】図９は、周辺エリアから目的エリアへの流入人数の算出例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施の形態１に係る混雑度判定装置の指数算出部による目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数の算出処理の処理手順を示す図である。
【図１１】図１１は、実施の形態１に係る混雑度判定テーブルの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施の形態２に係る混雑度判定装置の指数算出部による目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数の算出処理の処理手順を示す図である。
【図１３】図１３は、実施の形態２に係る混雑度判定テーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。
【００１６】
≪実施の形態１≫
〈混雑度判定システムの概要〉
（１）混雑度判定システムの構成
図１は、本発明の一実施の形態に係る混雑度判定装置を含む混雑度判定システムの構成を示す図である。
同図に示される混雑度判定システム１００は、ユーザ端末４からの要求に応じて、当該要求によって指定された目的時刻での指定された土地や施設等の混雑状況を、人口統計情報と車両のプローブ情報とに基づいて判定し、その判定結果をユーザに提供するシステムである。
具体的に、混雑度判定システム１００は、混雑度判定装置１、人口統計情報サーバ２、および車両プローブ情報サーバ３を備えている。
【００１７】
人口統計情報サーバ２は、地図上の複数に分割されたエリアに存在する人の数に関する人口統計情報を記憶するサーバである。
図２は、地図上の複数に分割されたエリアを説明するための図である。
例えば、人口統計情報サーバ２は、図２に示すように地図をメッシュ状に分割した各エリアの人口統計情報を夫々記憶している。図２に示すメッシュ状に分割された各エリアの一辺当たりの長さ（単位）は、例えば都市部では５００ｍ程度であり、都市部以外のエリアでは数ｋｍである。
【００１８】
以下の説明では、ユーザ端末４から要求された混雑度判定の対象となる土地や施設等を「目的地」と称する。また、図２に示すように、メッシュ状に分割した複数のエリアのうち目的地を含むエリアを「目的エリア」と称し、目的エリアＡｄの周辺のエリアを「周辺エリア」と称する。なお、本実施の形態では、一例として、図２に示す目的エリアＡｄを囲むエリアＡ１〜Ａ８を周辺エリアとして説明するが、エリアＡ１〜Ａ８よりも外側にあるエリアも周辺エリアに含めてもよい。
【００１９】
ここで、人口統計情報サーバ２に記憶されている人口統計情報は、例えば上述した特許文献１、２に示されるように、ＧＰＳ機能付きの携帯電話等から送信される位置情報や携帯電話ネットワークの各基地局エリア内に存在する携帯電話の個数等に基づいて生成された情報である。上記人口統計情報としては、例えば、各エリアに存在する人の数（以下、「滞在人数」とも称する。）の情報の他に、性別や年齢層、居住地エリア別の人口構成等の情報が含まれる。人口統計情報サーバ２には、人口統計情報として、所定の時間間隔（例えば１時間毎）で集計された過去数年分のエリア毎の滞在人数の情報が記憶されているものとする。
【００２０】
車両プローブ情報サーバ３は、車両のプローブ情報を記憶するサーバである。
ここで、プローブ情報とは、前述したように、実際に走行している車両（プローブカー）の位置情報や走行速度等の車両の動作状態を示す情報である。車両プローブ情報サーバ３には、例えば、過去数年分の所定の時間間隔（例えば、数分毎、１時間毎、１日毎）で集計されたプローブ情報が記憶されている。
【００２１】
混雑度判定装置１は、人口統計情報とプローブ情報とに基づいて、目的時刻における目的地の混雑度を判定するための混雑度判定処理を実行するサーバである。
混雑度判定装置１は、例えば、携帯電話ネットワークや光ファイバネットワーク等の通信網５を介してユーザ端末４と接続される。ユーザ端末４としては、例えば、携帯電話、スマートフォンおよびタブレット端末等の携帯端末の他に、個人用のＰＣや業務用のＰＣ等も含まれる。
【００２２】
また、混雑度判定装置１は、人口統計情報サーバ２および車両プローブ情報サーバ３と接続されており、人口統計情報サーバ２および車両プローブ情報サーバ３との間でデータの送受信を行う。
【００２３】
（２）混雑度判定システムによる混雑度の判定方法の概要
図３は、混雑度判定システム１００による混雑度の判定方法の概要を示す図である。
先ず、ユーザ端末４が、目的時刻における目的地の混雑度の判定を指示するサービス要求を、通信網５を介して混雑度判定装置１に送信する（Ｓ１）。ここで、ユーザ端末４から送信される上記サービス要求には、混雑度の判定対象の目的地の位置情報や目的時刻を示す情報等が含まれている。
【００２４】
次に、ユーザ端末４からのサービス要求を受け取った混雑度判定装置１は、人口統計情報サーバ２に対して、上記サービス要求で指定された目的地を含む目的エリア（図２における目的エリアＡｄ）に関する人口統計情報の送信を要求する（Ｓ２）。
【００２５】
また、混雑度判定装置１は、車両プローブ情報サーバ３に対して、上記目的エリアに出入りする車両のプローブ情報の送信を要求する（Ｓ３）。
【００２６】
次に、混雑度判定装置１は、人口統計情報サーバ２および車両プローブ情報サーバ３から必要な人口統計情報６およびプローブ情報７を取得したら、混雑度判定処理を実行する（Ｓ４）。具体的に、混雑度判定装置１は、人口統計情報サーバ２から取得した人口統計情報６に基づいて目的時刻における目的エリアの滞在人数を算出するとともに、車両プローブ情報サーバ３から取得したプローブ情報７に基づいて目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数を算出し、算出した目的エリアの滞在人数と上記指数とに基づいて、目的時刻における目的地の混雑度を判定する。なお、混雑度判定装置１による混雑度判定処理の詳細については後述する。
【００２７】
上記混雑度判定処理が完了したら、混雑度判定装置１は、上記混雑度判定処理による判定結果を通信網５を介してユーザ端末４に送信する（Ｓ５）。
以上の処理手順により、混雑度判定システム１００によるユーザへの混雑度情報の提供が実現される。
【００２８】
〈混雑度判定装置〉
次に、混雑度判定装置１について詳細に説明する。
先ず、混雑度判定装置１における上記混雑度判定処理を実現するための具体的な構成について説明する。
【００２９】
（１）混雑度判定装置の構成
図４は、混雑度判定装置１の内部構成を示す図である。
同図に示されるように、混雑度判定装置１は、混雑度判定処理を実現するための機能部として、人口統計情報取得部１０、車両プローブ情報取得部１１、人数算出部１２、指数算出部１３、記憶部１４、および判定部１５を含む。
【００３０】
これらの機能部は、例えば、サーバ（コンピュータ）を構成するＣＰＵ等のプロセッサ、各種のメモリ、バス、および通信回路等のハードウェア資源と、上記メモリに記憶されたプログラム等のソフトウェア資源とが協働することによって実現されている。すなわち、混雑度判定装置１を構成する上記ハードウェア資源が上記プログラムによって制御されることにより、人口統計情報取得部１０、車両プローブ情報取得部１１、人数算出部１２、指数算出部１３、記憶部１４、および判定部１５が実現される。なお、上記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体に記録された状態で提供されるようにしてもよい。
【００３１】
人口統計情報取得部１０は、人口統計情報サーバ２から人口統計情報６を取得するための機能部である。具体的に、人口統計情報取得部１０は、通信網５を介してユーザ端末４からサービス要求を受け取った場合に、上記サービス要求で指定された目的地を含む目的エリアに関する人口統計情報６の送信を人口統計情報サーバ２に対して要求し、その要求に応じて人口統計情報サーバ２から送信された情報を、例えば記憶部１４に記憶する。
【００３２】
ここで、目的エリアに関する人口統計情報６としては、例えば、混雑度判定装置１が上記サービス要求を受けた日における目的時刻までの目的エリア（図２における目的エリアＡｄ）の滞在人数の情報と、サービス要求を受けた日に対応する過去の日における目的エリアの滞在人数の情報と、目的時刻までの目的エリアの周辺のエリア（図２における周辺エリアＡ１〜Ａ８）の滞在人数の情報等を含む。
【００３３】
車両プローブ情報取得部１１は、車両プローブ情報サーバ３から車両のプローブ情報を取得するための機能部である。具体的に、車両プローブ情報取得部１１は、通信網５を介してユーザ端末４からサービス要求を受け取った場合に、上記サービス要求で指定された目的地を含む目的エリアに出入りする車両のプローブ情報の送信を車両プローブ情報サーバ３に対して要求し、その要求に応じて車両プローブ情報サーバ３から送信された情報を、例えば記憶部１４に記憶する。
【００３４】
人数算出部１２は、目的時刻における目的エリアの滞在人数を算出する処理を実現するための機能部である。具体的には、人数算出部１２は、人口統計情報取得部１０によって取得した目的エリアに関する人口統計情報６に基づいて、上記サービス要求で指定された目的時刻における目的エリアの滞在人数を算出する。なお、人数算出部１２による滞在人数の算出方法の詳細については後述する。
【００３５】
指数算出部１３は、目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数を算出する処理を実現するための機能部である。具体的には、指数算出部１３は、車両プローブ情報取得部１１によって取得したプローブ情報７に基づいて、上記サービス要求で指定された目的地を含む目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数を算出する。なお、指数算出部１３による上記指数の算出方法の詳細については後述する。
【００３６】
判定部１５は、混雑度を判定する処理を実現するための機能部である。具体的には、判定部１５は、人数算出部１２によって算出した目的時刻における目的エリアの滞在人数と、指数算出部１３によって算出した目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数とに基づいて、目的時刻における目的地の混雑度を判定する。
より具体的には、判定部１５は、人数算出部１２によって算出した目的時刻における目的エリアの滞在人数と、指数算出部１３によって算出した目的エリアに出入りする車両に関する指数との組み合わせに対応する混雑度を、混雑度判定テーブル１４０から読み出すことにより、目的地の混雑度を判定する。
【００３７】
ここで、混雑度判定テーブル１４０とは、目的エリアの滞在人数と目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数とを組み合わせた条件毎に混雑度を規定したテーブルである。混雑度判定テーブル１４０は、例えば、記憶部１４に予め記憶されている。なお、混雑度判定テーブル１４０の詳細については後述する。
【００３８】
記憶部１４は、混雑度判定装置１による混雑度判定処理に必要なプログラムや各種のデータを記憶する機能部である。記憶部１４には、上述した混雑度判定テーブル１４０の他に、例えば、人口統計情報取得部１０によって取得した人口統計情報６、車両プローブ情報取得部１１によって取得したプローブ情報７、および人数算出部１２や指数算出部１３による演算に必要な計算式やパラメータ等の情報が記憶されている。
【００３９】
（２）混雑度判定処理の概要
次に、混雑度判定装置１による混雑度判定処理の概要について説明する。
図５は、混雑度判定処理の概要を示す図である。
上述の図３のステップＳ４に示したように、ユーザ端末４からサービス要求を受け取った混雑度判定装置１は、人口統計情報取得部１０および車両プローブ情報取得部１１によって、人口統計情報サーバ２および車両プローブ情報サーバ３から必要な人口統計情報６およびプローブ情報７を受け取ると、混雑度判定処理を実行する。
【００４０】
混雑度判定処理では、先ず、人数算出部１２が、上記サービス要求で指定された目的時刻における目的エリアの滞在人数を算出する（Ｓ４１）。次に、指数算出部１３が、上記サービス要求で指定された目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数を算出する（Ｓ４２）。その後、判定部１５が、ステップＳ４１で算出した目的時刻における目的エリアの滞在人数と、ステップＳ４２で算出した目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数との組み合わせに対応する混雑度を、混雑度判定テーブル１４０から読み出すことにより、目的時刻における目的地の混雑度を判定する（Ｓ４３）。この判定結果は、上述したステップＳ５においてユーザ端末４に送信される。
以下、上記混雑度判定処理の各ステップＳ４１〜Ｓ４３について詳細に説明する。
【００４１】
（３）ステップＳ４１（目的時刻における目的エリアの滞在人数の算出処理）
先ず、上記図５のステップＳ４１に示した、人数算出部１２による目的エリアの滞在人数の算出処理について詳細に説明する。
図６は、人数算出部１２の内部構成を示す図である。
図６に示すように、人数算出部１２は、滞在人数の算出処理を実現するための機能部として、推定部１２１、補正係数算出部１２２、変動率算出部１２３、補正部１２４、および出力部１２５を含む。
【００４２】
推定部１２１は、人口統計情報取得部１０によって取得した目的エリアに関する人口統計情報６に基づいて、混雑度判定装置１がサービス要求を受けた日の目的エリアの滞在人数を推定する機能部である。
【００４３】
補正係数算出部１２２は、人口統計情報取得部１０によって取得した人口統計情報６に基づいて、推定部１２１によって算出された目的エリアの滞在人数の推定値を補正するための補正係数を算出する機能部である。
【００４４】
変動率算出部１２３は、人口統計情報取得部１０によって取得した人口統計情報６に基づいて、目的エリアの周辺エリアにおける滞在人数の変動率を算出する機能部である。
【００４５】
補正部１２４は、推定部１２１によって算出した目的時刻における目的エリアの滞在人数の推定値を、補正係数算出部１２２によって算出した補正係数と、変動率算出部１２３によって算出した変動率とに基づいて補正する機能部である。
【００４６】
出力部１２５は、補正部１２４によって補正した目的時刻における目的エリアの滞在人数の推定値を、目的時刻における目的エリアの滞在人数として出力する機能部である。
【００４７】
次に、人数算出部１２による滞在人数の算出処理の流れについて説明する。
なお、以下では、混雑度判定装置１が、“目的時刻ｔ０”における目的地の混雑情報の提供を要求するサービス要求を“Ｘ年Ｙ月Ｚ日Ｐ曜日の時刻Ｔ”に受け取った場合を一例に説明する。
【００４８】
先ず、人数算出部１２による滞在人数の算出処理の準備段階として、上述のステップＳ２において（図３参照）、人口統計情報取得部１０が、目的エリアに関する人口統計情報６として、混雑度判定装置１が上記サービス要求を受けた日における目的時刻までの目的エリアの滞在人数の情報と、上記サービス要求を受けた日に対応する過去の日における目的エリアの滞在人数の情報と、目的時刻までの目的エリアの周辺エリアの滞在人数の情報とを取得しておく。
【００４９】
ここで、上記サービス要求を受けた日における目的時刻までの目的エリアの滞在人数の情報とは、例えば、サービス要求を受けた“Ｘ年Ｙ月Ｚ日Ｐ曜日”において所定時間間隔で（例えば１時間毎に）集計された“目的時刻ｔ０”までの目的エリアＡｄの実際の滞在人数Ｃ（ｔ）の情報である。
【００５０】
また、上記サービス要求を受けた日に対応する過去の日における目的エリアの滞在人数の情報とは、サービス要求を受けた“Ｘ年Ｙ月Ｚ日Ｐ曜日”と相関がある過去の日における目的エリアＡｄの滞在人数の情報である。
ここでは、一例として、上記相関がある過去の日における目的エリアＡｄの滞在人数の情報として、サービス要求を受けた“Ｘ年Ｙ月Ｚ日Ｐ曜日”の一年前の最も近いＰ曜日の前後１週間の目的エリアＡｄの滞在人数の情報を用いるものとする。すなわち、“（Ｘ−１）年Ｙ月（Ｚ＋Δ）日Ｐ曜日”における目的エリアＡｄの実際の滞在人数ｆ１（ｔ）の情報と、“（Ｘ−１）年Ｙ月（Ｚ＋Δ＋７）日Ｐ曜日”における目的エリアＡｄの実際の滞在人数ｆ２（ｔ）の情報と、“（Ｘ−１）年Ｙ月（Ｚ＋Δ−７）日Ｐ曜日における目的エリアＡｄの実際の滞在人数ｆ３（ｔ）”の情報とを用いる。
なお、ΔはＰ曜日に合わせるための調整係数（日数）であり、ｔはデータの取得時刻である。また、滞在人数ｆ１（ｔ）〜ｆ３（ｔ）には、夫々、例えば一時間毎の目的エリアの滞在人数の情報が２４時間分含まれているものとする。
【００５１】
また、上記目的時刻までの目的エリアの周辺エリアの滞在人数の情報とは、例えば、サービス要求を受けた“Ｘ年Ｙ月Ｚ日Ｐ曜日”の目的時刻ｔ０よりも前の時刻において集計された、各周辺エリアＡ１〜Ａ８の実際の滞在人数の情報である。より具体的には、例えば、ｔ１＜ｔ２＜ｔ０としたとき、時刻ｔ２における各周辺エリアＡ１〜Ａ８の実際の滞在人数Ｃｘ（ｔ２）の情報と、時刻ｔ１における各周辺エリアＡ１〜Ａ８の実際の滞在人数Ｃｘ（ｔ１）の情報である。
ここで、ｘは、各周辺エリアの識別番号であり、例えば図２の場合、８つの周辺エリアＡ１〜Ａ８があるので、ｘ＝１〜８となる。また、時刻ｔ１、ｔ２は、時刻ｔ０よりも前の時刻であればよい。例えば、時刻ｔ２を、人口統計情報サーバ２による時刻Ｔの直近の集計データの集計時刻とし、時刻ｔ１を、時刻ｔ２と同日の時刻ｔ２より前の時刻とすればよい。
【００５２】
以上のように、混雑度判定装置１が上述した目的エリアに関する人口統計情報６を取得したら、人数算出部１２による滞在人数の算出処理が開始される。
【００５３】
図７は、人数算出部１２による滞在人数の算出処理の処理手順を示す図である。
先ず、推定部１２１が、サービス要求を受けた日に対応する過去の日における目的エリアの滞在人数に基づいて、サービス要求を受けた日の一日分の目的エリアの滞在人数Ｆ（ｔ）を推定する（Ｓ４１１）。
例えば、推定部１２１は、下記式（１）に従って、複数の過去の日の滞在人数のデータｆｎ（ｔ）の夫々に対して所定の補正係数を乗算した上で、平均（例えば加算平均）を計算することにより、サービス要求を受けた日（Ｘ年Ｙ月Ｚ日Ｐ曜日）の一日分の目的エリアＡｄの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ）を算出する。なお、ｎは、過去の日の滞在人数のデータのサンプル数であり、ここではｎ＝１〜３とする。
【００５４】
【数１】
2017010193.tif 000003
【００５５】
ここで、αnは、データｆｎ（ｔ）の夫々に対応する過去の日の天気（例えば、晴れ、曇り、雨）に基づく補正係数である。例えば、サービス要求を受けた日の天気とそれに対応する過去の日の天気が同じである場合、サービス要求を受けた日の天気がそれに対応する過去の日の天気よりも悪い場合、およびサービス要求を受けた日の天気がそれに対応する過去の日の天気よりも良い場合の夫々に応じて、各過去のデータｆｎ（ｔ）に対応するαｎの値を設定する。
【００５６】
また、βｎは、データｆｎ（ｔ）の夫々に対応する過去の日のイベントの有無に基づく補正係数である。例えば、サービス要求を受けた日と過去の日が共にイベントが開催された（または開催されていない）場合、サービス要求を受けた日にイベントが開催され、且つ過去の日にイベントが開催されていない場合、およびサービス要求を受けた日にイベントが開催されず、且つ過去の日にイベントが開催された場合の夫々に応じて、各過去のデータｆｎ（ｔ）に対応するβｎの値を設定する。
【００５７】
以上の処理により、サービス要求を受けた日の一日分の目的エリアの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ）が得られる。
【００５８】
次に、推定部１２１が、目的時刻ｔ０における目的エリアの滞在人数を推定する（Ｓ４１２）。例えば、推定部１２１は、上記式（１）に基づいて算出された一時間毎のＦ（ｔ）に基づく一日分の目的エリアの滞在人数を示す近似曲線（関数）に基づいて、目的時刻ｔ＝ｔ０における目的エリアの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ０）を算出する。
【００５９】
図８は、目的時刻における目的エリアの滞在人数の算出方法を説明するための図である。図８において、縦軸は目的エリアの滞在人数を表し、横軸は時間を表している。
【００６０】
また、図８において、ハッチングが付された複数の点は、推定部１２１によって算出された、サービス要求を受けた日（Ｘ年Ｙ月Ｚ日Ｐ曜日）の一時間毎の目的エリアの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ）を表している。
【００６１】
また、図８において、ハッチングが付されていない複数の点は、サービス要求を受けた日（Ｘ年Ｙ月Ｚ日Ｐ曜日）における当該サービス要求を受けた時刻Ｔまでの目的エリアＡｄの実際の滞在人数Ｃ（ｔ）を表している。なお、目的エリアＡｄの実際の滞在人数Ｃ（ｔ）の情報は、上述したように、上述のステップＳ２において、人口統計情報取得部１０が人口統計情報サーバ２から取得した情報である。
【００６２】
図８に示すように、推定部１２１によって算出した一時間毎の目的エリアＡｄの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ）から近似曲線（関数）を導出することができる。したがって、この近似曲線を用いることにより、目的時刻ｔ＝ｔ０における目的エリアＡｄの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ０）を容易に算出することができる。
【００６３】
次に、補正係数算出部１２２が、補正係数ｅを算出する（Ｓ４１３）。具体的には、補正係数算出部１２２が、人口統計情報取得部１０によって取得した、サービス要求を受けた日のサービス要求を受けた時刻Ｔまでの目的エリアの実際の滞在人数Ｃ（ｔ）と、推定部１２１よって算出したサービス要求を受けた日の目的エリアの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ）との差に基づいて、補正係数ｅを算出する。
【００６４】
例えば、図８に示すように、サービス要求を受けた日“Ｘ年Ｙ月Ｚ日Ｐ曜日”の各時刻における実際の目的エリアＡｄの滞在人数Ｃ（ｔ）と、推定された滞在人数Ｆ（ｔ）との差分（Ｆ（ｔ）−Ｃ（ｔ））を算出する。そして、下記式（２）に基づいて、夫々の時刻での差分の合計値から補正係数ｅを算出する。式（２）において、ｐは、Ｆ（ｔ）とＣ（ｔ）の比較対象となるサンプル数を表している。
【００６５】
【数２】
2017010193.tif 000004
【００６６】
次に、補正部１２４が、ステップＳ４１３で算出された補正係数ｅに基づいて、ステップＳ４１２で算出された目的時刻ｔ０における目的エリアの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ０）を補正する（Ｓ４１４）。具体的には、補正部１２４が、下記式（３）に従って演算を行うことにより、目的時刻ｔ０における目的エリアＡｄの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ０）の補正値Ｄ（ｔ０）を得る。
【００６７】
【数３】
2017010193.tif 000005
【００６８】
次に、変動率算出部１２３が、周辺エリアにおける滞在人数の変動率を算出する（Ｓ４１５）。具体的には、時刻ｔ０より前の時刻ｔ１から時刻ｔ２までの目的エリアＡｄの各周辺エリアＡ１〜Ａ８における実際の滞在人数の変動率を算出する。例えば、変動率算出部１２３が、ステップＳ２において人口統計情報取得部１０によって取得した、時刻ｔ２および時刻ｔ１における各周辺エリアＡ１〜Ａ８の実際の滞在人数Ｃｘ（ｔ２）、Ｃｘ（ｔ１）に基づいて、下記式（４）を解くことにより、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの各周辺エリアＡ１〜エリアＡ８における滞在人数の変動率Ｒｘを算出する。
【００６９】
【数４】
2017010193.tif 000006
【００７０】
次に、補正部１２４が、変動率算出部１２３によって算出した各周辺エリアの滞在人数の変動率Ｒｘに基づいて、推定部１２１によって算出した目的時刻ｔ０における目的エリアの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ０）を補正する（Ｓ４１６）。
具体的には、補正部１２４が、各周辺エリアの滞在人数の変動率Ｒｘを基に、各周辺エリアから目的エリアに流入する人数（以下、「流入人数」とも称する。）Ｓｘを算出し、算出した流入人数Ｓｘを、目的時刻ｔ０における目的エリアの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ０）に加算することにより、補正を行う。すなわち、変動率Ｒｘが大きい周辺エリアは、目的エリアへ流入する人が多いと仮定し、その流入人数を加味することで、目的時刻ｔ０における目的エリアの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ０）を補正する。
【００７１】
先ず、流入人数Ｓｘの算出方法について説明する。
周辺エリアから目的エリアへの流入人数Ｓｘは、例えば、上述の時刻ｔ２における周辺エリアの滞在人数Ｃｘ（ｔ２）に、当該周辺エリアの滞在人数の変動率Ｒｘに基づく重み付け係数Δｘを乗じることによって算出する。すなわち、流入人数Ｓｘ＝Δｘ×Ｃｘ（ｔ２）で表される。
【００７２】
図９は、周辺エリアから目的エリアへの流入人数の算出例を示す図である。
図９に示すように、例えば、周辺エリアの変動率Ｒｘが“０”未満である場合には、重み付け係数Δｘを“０”とする。これにより、当該周辺エリアからの流入人数Ｓｘは“０（＝０×Ｃｘ（ｔ２））”となる。一方、周辺エリアの変動率Ｒｘが“０．１”である場合には、当該周辺エリアから目的エリアに当該周辺エリアの滞在者の“１％”が目的エリアに流入したと仮定して重み付け係数Δｘ＝０．０１とする。これにより、当該周辺エリアからの流入人数Ｓｘは、“０．０１Ｃｘ（ｔ２）”となる。また、周辺エリアの変動率Ｒｘが夫々、“０．２”、“０．３”である場合には、当該周辺エリアから目的エリアに当該周辺エリアの滞在者の“１０％”、“２０％”が目的エリアに夫々流入したと仮定して、夫々の重み付け係数をΔｘ＝０．１、０．２とする。この場合、当該周辺エリアからの流入人数Ｓｘは夫々、“０．１Ｃｘ（ｔ２）”、“０．２Ｃｘ（ｔ２）”となる。
以上のようにして、各周辺エリアからの流入人数Ｓｘを夫々算出する。
【００７３】
次に、流入人数Ｓｘによる滞在人数の推定値Ｆ（ｔ０）の補正方法について説明する。
補正部１２４は、下記式（５）に従って、ステップＳ４１４で算出した滞在人数の推定値Ｆ（ｔ０）の補正値Ｄ（ｔ０）に、各周辺エリアからの流入人数Ｓｘを夫々加算する。
【００７４】
【数５】
2017010193.tif 000007
【００７５】
これにより、サービス要求を受けた日に対応する過去の日の滞在人数から算出した目的エリアの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ０）が、補正係数ｅと周辺エリアからの流入人数Ｓｘとによって補正される。
【００７６】
その後、出力部１２５が、ステップＳ４１６で補正部１２４によって補正された値を、目的時刻ｔ０における目的エリアの滞在人数Ｃ（ｔ０）として、判定部１５に対して出力する（Ｓ４１７）。
以上の処理により、目的時刻ｔ０における目的エリアの滞在人数Ｃ（ｔ０）が算出される。
【００７７】
（４）ステップＳ４２（目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数の算出処理）
次に、上記ステップＳ４２に示した、指数算出部１３による目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数の算出処理について詳細に説明する。
【００７８】
先ず、指数算出部１３による目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数の算出処理の準備段階として、上述のステップＳ２において（図３参照）、人口統計情報取得部１０が、目的エリアに出入りする車両のプローブ情報７として、上記サービス要求で指定された目的地を含む目的エリアに出入りする車両の台数の情報を、車両プローブ情報サーバ３から取得しておく。
【００７９】
ここで、目的エリアに出入りする車両の台数の情報とは、例えば、サービス要求を受けた“Ｘ年Ｙ月Ｚ日Ｐ曜日”の時刻Ｔまでに目的エリアに出入りした車両の台数の情報（例えば一時間毎の車両の台数の情報）である。
【００８０】
混雑度判定装置１が上述した目的エリアに出入りする車両のプローブ情報７を取得したら、指数算出部１３による目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数の算出処理が開始される。
【００８１】
図１０は、指数算出部１３による目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数の算出処理の処理手順を示す図である。
先ず、指数算出部１３が、車両プローブ情報取得部１１によって取得した車両の台数の情報に基づいて、時刻ｔ０における目的エリアの滞留台数Ｎを算出する（Ｓ４２１）。
具体的には、時刻ｔ０より前の時刻に目的エリアに入ったが、時刻ｔ０において目的エリアから出ていない車両の台数を算出することで、時刻ｔ０における車両の滞留台数Ｎとする。より具体的には、時刻ｔ０よりも前の時刻に目的エリアに入った車両の台数に、車両が目的エリアに入った時刻に応じて重み付けすることによって、時刻ｔ０における目的エリアの滞留台数Ｎを算出する。
例えば、ｈ1＜ｈ2・・・＜ｈm（ｍは１以上の整数）の場合に、ｈm時間前に目的エリアに入った車両の台数をＱm、・・・、ｈ2時間前に目的エリアに入った車両の台数をＱ2、ｈ1時間前に目的エリアに入った車両の台数をＱ1としたとき、時刻ｔ０における目的エリアの滞留台数Ｎは、式（６）で表される。式（６）において、γm〜γ1は重み付け係数であり、γm＜…＜γ2＜γ1とする。
【００８２】
【数６】
2017010193.tif 000008
【００８３】
ここで、ｈ1〜ｈmおよびγ1〜γmの値は、目的地の種類等によって変更すればよい。例えば、目的地がデパート等の商業施設であり、その目的地に時間制の駐車場がある場合を考える。
この場合には、１時間前（ｈ1＝１）に目的エリアに入った車両の台数をＱ1、２時間前（ｈ2＝２）に目的エリアに入った車両の台数をＱ2、３時間前（ｈ3＝３）に目的エリアに入った車両の台数をＱ3とし、重み付け係数γ1、γ2、γ3を夫々、“０．９”、“０．７”、“０．５”とすると、時刻ｔ０における目的エリアの滞留台数Ｎは、式（７）で表すことができる。
【００８４】
【数７】
2017010193.tif 000009
【００８５】
また、別の例として、目的地が遊園地等の行楽施設やイベント会場等であり、その目的地に一日制の駐車場がある場合を考える。
この場合には、４時間前（ｈ1＝４）に目的エリアに入った車両の台数をＱ1、６時間前（ｈ2＝６）に目的エリアに入った車両の台数をＱ2、８時間前（ｈ3＝８）に目的エリアに入った車両の台数をＱ3とし、重み付け係数γ1、γ2、γ3を夫々、“１．０”、“０．８”、“０．６”とすると、時刻ｔ０における目的エリアの滞留台数Ｎは、式（８）で表すことができる。
【００８６】
【数８】
2017010193.tif 000010
【００８７】
以上のように、車両が目的エリアに入った時刻が時刻ｔ０から遠いほど、目的時刻ｔ０において目的エリアに残存する車両の数が減る傾向があることに着目することで、車両の滞留台数Ｎを容易に推定することができる。
【００８８】
次に、指数算出部１３が、目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数Ｊを算出する（Ｓ４２２）。
ここでは、目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数Ｊを、時刻ｔ０における目的エリアの滞留台数Ｎを“Ｑ3＋Ｑ2＋Ｑ1”で規格化した値とし、式（９）に従って算出する。ここで、指数Ｊは、その値が大きいほど、直前に目的エリアに流入した車両が多いことを表している。
【００８９】
【数９】
2017010193.tif 000011
【００９０】
以上の処理により、車両による目的エリアの混雑状況を判断するための指標となる、目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数Ｊが求まる。
【００９１】
（５）ステップＳ４３（混雑度判定テーブルを用いた混雑度の判定処理）
次に、判定部１５による混雑度判定テーブル１４０を用いた混雑度判定処理について詳細に説明する。
上述したように、判定部１５は、人数算出部１２によって算出した目的時刻における目的地の滞在人数Ｃ（ｔ０）と、指数算出部１３によって算出した目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数Ｊとの組み合わせに対応する混雑度を、混雑度判定テーブル１４０から読み出すことにより、目的時刻ｔ０における目的地の混雑度を判定する。
【００９２】
ここで、混雑度判定テーブル１４０とは、上述したように、目的エリアの滞在人数と目的エリアに出入りする車両に関する指数とを組み合わせた条件毎に混雑度を規定したテーブルである。図１１に、混雑度判定テーブル１４０の一例を示す。
【００９３】
図１１に示すように、混雑度判定テーブル１４０では、時刻ｔ０における目的エリアの滞在人数Ｃ（ｔ０）が所定の閾値Ｓよりも大きいか否かによって、混雑度の判定条件が場合分けされる。更に、指数Ｊの大きさに応じて、混雑度の判定条件が場合分けされる。例えば、図１１に示すように、指数Ｊが０．６よりも小さい場合と、指数Ｊが０．６よりも大きく、且つ０．８よりも小さい場合と、指数Ｊが０．８よりも大きい場合と、によって混雑度の判定条件が場合分けされる。
【００９４】
混雑度判定テーブル１４０では、上記のように場合分けされた条件毎に、混雑度が規定されている。例えば、図１１に示すように、Ｃ（ｔ０）＞Ｓ、且つ０．８＜Ｊの条件を満たす場合には混雑度“５”とし、Ｃ（ｔ０）＞Ｓ、且つ０．６＜Ｊ＜０．８の条件を満たす場合には混雑度“４”とし、Ｃ（ｔ０）＜Ｓ、且つ０．６＜Ｊ＜０．８の条件を満たす場合には混雑度“３”とし、Ｃ（ｔ０）＞Ｓ、且つＪ＜０．６の条件またはＣ（ｔ０）＜Ｓ、且つ０．６＜Ｊ＜０．８の条件を満たす場合には混雑度“２”とし、Ｃ（ｔ０）＜Ｓ、且つＪ＜０．６の条件を満たす場合には混雑度“１”とする。なお、ここでは、混雑度を表す数値が大きいほど、混雑度が高いものとする。
【００９５】
判定部１５は、人数算出部１２によって算出した目的時刻における目的地の滞在人数Ｃ（ｔ０）と、指数算出部１３によって算出した指数Ｊとをインデックスとして、混雑度判定テーブル１４０から混雑度を読み出す。例えば、Ｃ（ｔ０）＝Ｓ１（＜Ｓ）、且つＪ＝０．７であった場合には、判定部１５は、図１１に示す混雑度判定テーブル１４０に従って目的時刻ｔ０における目的地の混雑度を“２”とし、その判定結果を通信網５を介してユーザ端末４に送信する。
【００９６】
〈実施の形態１に係る混雑度判定装置による効果〉
以上、実施の形態１に係る混雑度判定装置によれば、携帯端末の個数等に基づいて生成された人口統計情報のみならず、目的エリアに出入りする車両のプローブ情報も用いるので、人口統計情報のみを用いて混雑度を判定していた従来技術に比べて、目的地の混雑度を高精度に推定することができる。
【００９７】
また、実施の形態１に係る混雑度判定装置によれば、ユーザ端末４から混雑度情報の提供が要求された当日に対応する過去の日の人口統計情報に基づいて目的時刻における目的エリアの滞在人数を算出し、その算出値に基づいて目的時刻における目的地の混雑度を判定するので、人口統計情報サーバ２から一定時間毎（例えば一時間毎）の人口統計情報しか提供されない場合であっても、外出予定または移動中のユーザに対して、目的時刻における目的地の混雑状況をリアルタイムに提供することができる。
【００９８】
また、実施の形態１に係る混雑度判定装置によれば、目的地の滞在人数と目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数とを組み合わせた条件毎に混雑度を規定した混雑度判定テーブルを用いて混雑度を判定するので、例えば、要求される混雑度の判定精度や目的地の種類等に応じて、混雑度判定処理のためのプログラムを変更することが容易となる。
【００９９】
また、実施の形態１に係る混雑度判定装置によれば、目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数（Ｊ）として目的エリアの車両の滞留台数Ｎを用いることにより、車両による目的エリアの混雑状況を判断するための指標を容易に算出することができる。
【０１００】
また、目的時刻における目的エリアの滞在人数を算出する際に、過去の日の人口統計情報から算出した当日の目的エリアの滞在人数の推定値（Ｆ（ｔ））と、当日の目的エリアの実際の滞在人数（Ｃ（ｔ））との差に応じた補正係数ｅを算出し、その補正係数ｅによって目的時刻ｔ０における目的エリアの滞在人数の推定値（Ｆ（ｔ０））を補正するので、目的地の混雑度をより高精度に推定することができる。
【０１０１】
また、目的時刻における目的エリアの滞在人数を算出する際に、目的エリアの周辺エリアにおける滞在人数の変動率に基づいて、各周辺のエリアから目的エリアへの流入人数を推定し、その推定値に基づいて目的時刻ｔ０における目的エリアの滞在人数の推定値（Ｆ（ｔ０））を更に補正するので、混雑度の推定精度の更なる向上が期待できる。
【０１０２】
≪実施の形態２≫
実施の形態２に係る混雑度判定装置は、目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数Ｊとして目的エリアに入る車両の速度に基づく値を用いる点において、実施の形態１に係る混雑度判定装置と相違し、それ以外の点においては、実施の形態１に係る混雑度判定装置と同様である。
【０１０３】
具体的に、実施の形態２に係る混雑度判定装置では、指数算出部１３による指数Ｊの算出方法と混雑度判定テーブルとが、実施の形態１に係る混雑度判定装置と相違する。
以下、実施の形態２に係る混雑度判定装置の指数算出部１３による指数Ｊの算出方法と実施の形態２に係る混雑度判定装置の混雑度判定テーブルについて、具体的に説明する。なお、実施の形態２に係る混雑度判定装置において、実施の形態１に係る混雑度判定装置と同様の処理内容については、その説明を省略する。
【０１０４】
〈目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数Ｊの算出処理〉
図１２は、実施の形態２に係る混雑度判定装置における指数算出部１３による目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数の算出処理の処理手順を示す図である。
【０１０５】
先ず、指数算出部１３による目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数の算出処理の準備段階として、上述のステップＳ２において（図３参照）、人口統計情報取得部１０が、目的エリアに出入りする車両のプローブ情報７として、上記サービス要求で指定された目的地を含む目的エリアに出入りする車両の速度の情報を、車両プローブ情報サーバ３から取得しておく。
【０１０６】
ここで、目的エリアに出入りする車両の速度の情報とは、例えば、サービス要求を受けた“Ｘ年Ｙ月Ｚ日Ｐ曜日”の時刻Ｔまでに目的エリアに出入りした車両の走行速度の情報（例えば時刻Ｔまでの１時間に目的エリアに出入りした各車両の走行速度の情報）である。
【０１０７】
上述した目的エリアに出入りする車両のプローブ情報７を取得したら、指数算出部１３による目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数Ｊの算出処理が開始される。
【０１０８】
先ず、図１２に示されるように、指数算出部１３が、車両プローブ情報取得部１１によって取得した車両の速度の情報に基づいて、目的エリアに入った車両の全台数うち、所定の速度Ｕ以下の車両の台数の割合Ａを算出する（Ｓ４２３）。例えば、２０ｋｍ／ｈ以下の車両の台数の割合、３０ｋｍ／ｈ以下の車両の台数の割合、４０ｋｍ／ｈ以下の車両の台数の割合等を夫々算出する。
次に、指数算出部１３が、ステップＳ４２３算出した所定の速度Ｕ以下の車両の台数の割合Ａを指数Ｊとする（Ｓ４２４）。ここで、所定の速度Ｕが小さい車両が多いほど、目的エリアに滞留する車両が多いこと、または目的エリアに向かっている車両が多いことを表している。
以上の処理により、目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数Ｊが決まる。
【０１０９】
〈混雑度判定テーブル〉
図１３は、実施の形態２に係る混雑度判定装置における混雑度判定テーブルの一例を示す図である。
実施の形態２に係る混雑度判定テーブル１４１では、目的エリアに入る所定の速度以下の車両の台数の割合Ａに応じて、混雑度の判定条件が場合分けされる点において、実施の形態１に係る混雑度判定テーブル１４０と相違する。例えば、図１３に示すように、２０ｋｍ／ｈ以下の車両の台数が全体の５０％以上である場合と、３０ｋｍ／ｈ以下の車両の台数が全体の５０％以上である場合と、４０ｋｍ／ｈ以下の車両の台数が全体の５０％以上である場合とによって混雑度の判定条件が場合分けされる。
【０１１０】
混雑度判定テーブル１４１では、上記のように場合分けされた条件毎に、混雑度が規定されている。例えば、図１３に示すように、Ｃ（ｔ０）＞Ｓ、且つ２０ｋｍ／ｈ以下の車両の台数が全体の５０％以上である場合には混雑度“５”とし、Ｃ（ｔ０）＞Ｓ、且つ３０ｋｍ／ｈ以下の車両の台数が全体の５０％以上である場合には混雑度“４”とし、Ｃ（ｔ０）＜Ｓ、且つ２０ｋｍ／ｈ以下の車両の台数が全体の５０％以上である場合には混雑度“３”とし、Ｃ（ｔ０）＞Ｓ、且つ２０ｋｍ／ｈ以下の車両の台数が全体の５０％以上である場合、またはＣ（ｔ０）＜Ｓ、且つ３０ｋｍ／ｈ以下の車両の台数が全体の５０％以上である場合には混雑度“２”とし、Ｃ（ｔ０）＜Ｓ、且つ４０ｋｍ／ｈ以下の車両の台数が全体の５０％以上である場合には混雑度“１”とする。
【０１１１】
判定部１５は、人数算出部１２によって算出した目的時刻における目的地の滞在人数Ｃ（ｔ０）と、指数算出部１３によって算出した指数Ｊとをインデックスとして、混雑度判定テーブル１４０から混雑度を読み出す。例えば、Ｃ（ｔ０）＝Ｓ１（＜Ｓ）、且つ指数Ｊとして２０ｋｍ／ｈ以下の車両の台数が全体の５０％以上であった場合には、判定部１５は、図１３に示す混雑度判定テーブル１４０に従って目的時刻ｔ０における目的地の混雑度を“３”とし、その判定結果を通信網５を介してユーザ端末４に送信する。
【０１１２】
〈実施の形態２に係る混雑度判定装置による効果〉
以上、実施の形態２に係る混雑度判定装置によれば、目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数（Ｊ）として目的エリアに入る車両の速度の情報を用いるので、実施の形態１に係る混雑度判定装置と同様に、車両による目的エリアの混雑状況を判断するための指標を容易に算出することができる。
【０１１３】
以上、本発明者らによってなされた発明を実施の形態に基づいて具体的に説明したが、本発明はそれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは言うまでもない。
【０１１４】
例えば、上記実施の形態において、補正係数ｅを、実際の目的エリアの滞在人数Ｃ（ｔ）と推定された滞在人数Ｆ（ｔ）との差分（Ｆ（ｔ）−Ｃ（ｔ））に基づいて算出する場合を例示したが、これに限られず、上記のＣ（ｔ）とＦ（ｔ）との二乗平均誤差から算出してもよい。
【０１１５】
また、目的エリアの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ）を算出する際に用いる過去の日のデータとして、サービス要求を受けた“Ｘ年Ｙ月Ｚ日Ｐ曜日”の一年前の最も近いＰ曜日の前後１週間の目的エリアの滞在人数の情報を用いる場合を例示したが、過去の日のデータのサンプル数は、これに限定されない。例えば、過去の日の滞在人数の情報として、“Ｘ年Ｙ月Ｚ日Ｐ曜日”の一年以上前（例えば、２年前）までの滞在人数の情報を用いたり、Ｐ曜日の前後数週間まで（例えば、前後２週間まで）の滞在人数の情報を用いたりして、目的エリアの滞在人数の推定値Ｆ（ｔ）を算出する際に用いる過去の日のデータのサンプル数を増やしてもよい。
【０１１６】
また、上記実施の形態では、車両による目的エリアの混雑状況を判断するための指標として、目的エリアに出入りする車両の台数に関する指数Ｊを例示したが、車両のプローブ情報に基づいて数値化した指数であればよく、これに限定されるものではない。例えば、指数Ｊの代わりに、目的エリアに入る（または出る）車両全体の平均速度を用いることも可能である。
【０１１７】
また、上記実施の形態では、記憶部１４に一つの混雑度判定テーブル１４０、１４１を予め記憶しておく場合を例示したが、これに限られない。例えば、目的地の種類等に応じて、複数の混雑度判定テーブルを記憶部１４に予め記憶しておく。そして、ユーザ端末４からのサービス要求によって指定された目的地の種類に応じて、混雑度判定装置１（判定部１５）が適切な混雑度判定テーブルを選択して混雑度の判定を行うようにしてもよい。
【０１１８】
また、上記実施の形態では、目的時刻における目的エリアの滞在人数Ｃ（ｔ０）を２通りに場合分けし、指数Ｊを３通りに場合分けする場合を例示したが（図１１、図１３参照）、要求される判定精度等に応じて、場合分けの数を変更してもよい。
【０１１９】
また、上記実施の形態では、混雑度判定処理を混雑度判定装置１としての一つのサーバが行う場合を例示したが、これに限られず、混雑度判定処理の一部を別の装置が行ってもよい。例えば、人数算出部１２による処理を人口統計情報サーバ２で行い、指数関数算出部１３による処理を車両プローブ情報サーバ３で行うようにしてもよい。すなわち、混雑度判定処理を実現するための機能部（人数算出部１２や判定部１５等）を、混雑度判定システム１００が有していればよく、上記の各機能部が一つのサーバ（混雑度判定装置１）のみによって実現される形態に限定されるものではない。
【符号の説明】
【０１２０】
１００…混雑度判定システム、１…混雑度判定装置、２…人口統計情報サーバ、３…車両プローブ情報サーバ、４…ユーザ端末、５…通信網、６…人口統計情報、７…プローブ情報、１０…人口統計情報取得部、１１…車両プローブ情報取得部、１２…人数算出部、１３…指数算出部、１４…記憶部、１４０，１４１…混雑度判定テーブル、１５…判定部、１２１…推定部、１２２…補正係数算出部、１２３…変動率算出部、１２４…補正部、１２５…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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