(57)【要約】予測装置は、未定変数分布算出部と予測値分布算出部とを有する。未定変数分布算出部は、予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、未定である説明変数の分布を算出する。予測値分布算出部は、説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する。
2019171847.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出する未定変数分布算出手段と、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する予測値分布算出手段と、
を備える予測装置。
【請求項２】
前記未定変数分布算出手段は、過去事例に基づいて前記説明変数の分布を算出するように構成されている
請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記予測値の分布を出力する予測値分布出力手段を、さらに備える
請求項１または２に記載の予測装置。
【請求項４】
前記予測値分布出力手段は、１つの軸が前記予測値、他の１つの軸が前記予測値の発生する可能性の多寡を示す指標であるグラフの形式で前記予測値の分布を出力するように構成されている
請求項３に記載の予測装置。
【請求項５】
前記予測値分布出力手段は、前記予測値の分布における外れ値を強調表示するように構成されている
請求項３または４に記載の予測装置。
【請求項６】
前記予測値分布算出手段は、前記説明変数の分布と前記説明変数の確定値を前記予測に使用する予測モデルに適用することにより前記予測値の分布を算出するように構成されている
請求項１乃至５の何れかに記載の予測装置。
【請求項７】
前記説明変数の値をユーザから入力する変数入力手段を、さらに備える
請求項１乃至６の何れかに記載の予測装置。
【請求項８】
前記未定である前記説明変数を選出する未定変数選出手段を、さらに備える
請求項１乃至７の何れかに記載の予測装置。
【請求項９】
前記予測に使用する予測モデルに出現する前記説明変数の分布を過去事例に基づいて事前に算出する説明変数分布算出手段を、さらに備え、
前記未定変数分布算出手段は、前記未定である前記説明変数の分布を前記事前に算出された前記説明変数の分布から取得する
請求項１乃至８の何れかに記載の予測装置。
【請求項１０】
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出し、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する
予測方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出する未定変数分布算出手段と、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する予測値分布算出手段と、
して機能させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
予測モデルを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に接続されたプロセッサとを備え、
前記プロセッサは、
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出し、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出するように構成されている
情報処理装置。
【請求項１３】
前記記憶手段は、過去事例を記憶し、
前記プロセッサは、前記過去事例に基づいて前記説明変数の分布を算出するように構成されている
請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記プロセッサは、前記予測値の分布を出力するように構成されている
請求項１２または１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記プロセッサは、１つの軸が前記予測値、他の１つの軸が前記予測値の発生する可能性の多寡を示す指標であるグラフの形式で前記予測値の分布を出力するように構成されている
請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、前記予測値の分布における外れ値を強調表示するように構成されている
請求項１４または１５に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記プロセッサは、前記説明変数の分布と前記説明変数の確定値を予測モデルに適用することにより前記予測値の分布を算出するように構成されている
請求項１２乃至１６の何れかに記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、前記説明変数の値をユーザから入力するように構成されている
請求項１２乃至１７の何れかに記載の情報処理装置。
【請求項１９】
前記プロセッサは、前記未定である前記説明変数を選出するように構成されている
請求項１２乃至１８の何れかに記載の情報処理装置。
【請求項２０】
前記プロセッサは、前記予測に使用する予測モデルに出現する前記説明変数の分布を過去事例に基づいて事前に算出するように構成され、
前記プロセッサは、前記未定である前記説明変数の分布を前記事前に算出された前記説明変数の分布から取得するように構成されている
請求項１２乃至１９の何れかに記載の情報処理装置。
【請求項２１】
予測モデルを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に接続されたプロセッサとを備えた情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
前記プロセッサが、予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出し、前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測装置、予測方法、および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザの意思決定を支援するために、各種の手法を用いた予測装置が知られている。【０００３】
例えば、特許文献１では、製品に関して定量的な複数の設計属性（説明変数）を設定し、その複数の設計属性に基づいて、その製品の品質特性（目的変数）を予測している。具体的には、３つの設計属性の値に基づいて所定の品質特性を予測する場合、以下の手順で予測を行う。先ず、ユーザから３つの設計属性の値を入力問題として入力する。次に、入力問題に類似する３つの設計属性の値を有する複数の過去事例を事例ベースから近傍事例集合として選択する。次に、その近傍事例集合の各事例を入力問題に適合させて推定分布グラフを作成する。次に、各推定分布グラフを各事例の類似度をもとにスケーリングした後に合成し、合成された推定分布グラフの重心値を求める。そして、推定分布グラフとその重心値を予測結果として出力する。【０００４】
また、特許文献２では、予測に用いる説明変数の値が不明な場合であっても、目的変数の値を予測可能な技術が記載されている。具体的には、特許文献２では、不明な説明変数の値を、過去事例に基づいて尤もらしい値で補完する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−２４０７１５号公報
【特許文献２】特開２０１６−１４６０３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載される予測手法によれば、入力された全ての説明変数の値に類似する説明変数の値を有する複数の過去事例に基づいて予測値の分布を算出するため、特殊で例外的な事例の影響を受け難い予測結果を導出するようにしている。しかし、特許文献１では、予測に用いる全ての説明変数の値をユーザに入力させる。そのため、予測に用いる説明変数の一部が未定の場合、ユーザは全ての説明変数の値を入力することができず、予測が不可能になる。また仮に、説明変数の一部を未定とし、確定している残りの説明変数の値に類似する説明変数の値を有する複数の過去事例に基づいて予測値の分布を算出するように構成した場合、未定である説明変数の値は近傍事例集合の各事例における該当する説明変数の値で補完されることになる。そのため、ユーザは不明な要因を十分考慮した意志決定ができない。その理由は、値の不明な説明変数が近傍事例集合の各事例におけるような値以外の値をとった場合の予測結果が全く分からないためである。【０００７】
また、特許文献２に記載される予測手法では、予測に用いる説明変数の値が不明な場合であっても予測が行える。しかしながら、特許文献２に記載される予測手法では、予測に用いる説明変数の値が不明な場合、過去事例に基づいて尤もらしい値で補完して予測を行う。そのため、ユーザは不明な要因を十分考慮した意志決定ができない。その理由は、値の不明な説明変数が尤もらしい値以外の値をとった場合の予測結果が全く分からないためである。【０００８】
本発明の目的は、上述した課題を解決する予測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の一形態に係る予測装置は、
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出する未定変数分布算出部と、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する予測値分布算出部と、
を備える。【００１０】
また本発明の他の形態に係る予測方法は、
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出し、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する。【００１１】
また本発明の他の形態に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータを、
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出する未定変数分布算出部と、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する予測値分布算出部と、
して機能させるプログラムを記録する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、上述した構成を有することにより、ユーザは不明な要因を十分考慮した意志決定が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る予測装置のブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態で使用する予測モデルの例を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施形態で使用する過去事例データのフォーマットの一例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態で使用する入力画面の例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る予測装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】説明変数のうち離散変数の１つが不明な場合の本発明の第１の実施形態に係る予測装置の動作の概略を示す模式図である。
【図７】説明変数のうち連続変数の１つが不明な場合の本発明の第１の実施形態に係る予測装置の動作の概略を示す模式図である。
【図８】説明変数のうち離散変数の２つが不明な場合の本発明の第１の実施形態に係る予測装置の動作の概略を示す模式図である。
【図９】説明変数のうち離散変数の１つと連続変数の１つとの合計２つが不明な場合の本発明の第１の実施形態に係る予測装置の動作の概略を示す模式図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態に係る予測装置のブロック図である。
【図１１】本発明の第３の実施形態に係る予測装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
[第１の実施形態]
図１を参照すると、本発明の第１の実施形態に係る予測装置１００は、高速道路が事故で通行止めになった際に車線数や時間帯などの複数の要因に基づいて通行止めが解除されるまでに要する時間（以下、通行止め解除時間と記す）を予測するように構成されている。
【００１５】
図１を参照すると、予測装置１００は、通信インターフェース部１１１と、操作入力部１１２と、画面表示部１１３と、記憶部１２０と、演算処理部１３０とを含んで構成されている。
【００１６】
通信インターフェース部１１１は、専用のデータ通信回路から構成され、有線または無線を介して接続された各種装置との間でデータ通信を行うように構成されている。
【００１７】
操作入力部１１２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置から構成され、ユーザの操作を検出して演算処理部１３０に出力するように構成されている。
【００１８】
画面表示部１１３は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）やＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ  Ｄｉｓｐｌａｙ  Ｐａｎｅｌ）などの画面表示装置から構成され、演算処理部１３０からの指示に応じて、入力画面や予測結果などの各種情報を画面表示するように構成されている。
【００１９】
記憶部１２０は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置から構成され、演算処理部１３０における各種処理に必要な処理情報やプログラム１２１を記憶するように構成されている。プログラム１２１は、演算処理部１３０に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現するプログラムである。プログラム１２１は、通信インターフェース部１１１などのデータ入出力機能を介して外部装置（図示せず）や記憶媒体（図示せず）から予め読み込まれて記憶部１２０に保存される。記憶部１２０に記憶される主な処理情報として、予測モデル１２２、および過去事例データ１２３がある。
【００２０】
予測モデル１２２は、予測に利用されるモデルである。予測モデル１２２は、通行止め解除時間を目的変数とし、天候、車線数、時間帯、単独事故の有無、燃料漏れの有無、火災の有無など複数の要因のそれぞれに対応する複数の説明変数と、それら複数の説明変数のそれぞれに対応する係数とを用いて目的変数を表した数式モデルであってよい。そのような数式モデルは、多変量解析モデル、カーネル多変量解析モデルなどであってよい。数式モデルは、連続な関数であってもよいし、不連続な関数であってもよい。
【００２１】
予測モデル１２２の例を図２の式１および式２に示す。それぞれの式において、Ｙは目的変数、Ｘ1，Ｘ2，…，Ｘkは説明変数、ｂ1，ｂ2，…，ｂk，ｂ11，ｂ12，…，ｂ1k-1，ｂ21，ｂ22，…，ｂ2k-1は係数、ｅ，ｅ11，ｅ21は定数項である。ここで、目的変数Ｙは、通行止め解除時間である。また、説明変数Ｘ1，Ｘ2，…，Ｘk-1，Ｘkは、天候、車線数、時間帯、単独事故の有無、燃料漏れの有無、火災の有無、最寄ＩＣ（インターチェンジ）から現場までの距離など予め定められた要因である。
【００２２】
式１による予測モデルでは、ｋ個の説明変数Ｘ1，Ｘ2，…，Ｘkとｋ個の係数ｂ1，ｂ2，…，ｂkと定数項ｅとに基づいて目的変数Ｙの値が導出される。式２による予測モデルでは、説明変数Ｘkが選択条件になっており、その値が０のとき式２−１が選択され、１のとき式２−２が選択される。式２−１では、ｋ−１個の説明変数Ｘ1，Ｘ2，…，Ｘk-1とｋ−１個の係数ｂ11，ｂ12，…，ｂ1k-1と定数項ｅ11とに基づいて目的変数Ｙの値が導出される。また、式２−２では、ｋ−１個の説明変数Ｘ1，Ｘ2，…，Ｘk-1とｋ−１個の係数ｂ21，ｂ22，…，ｂ2k-1と定数項ｅ21とに基づいて目的変数Ｙの値が導出される。
【００２３】
予測モデル１２２における説明変数の多くは、天候、車線数、単独事故の有無、燃料漏れの有無などのように、順序付け不能な離散変数であってもよく、また、最寄ＩＣから現場までの距離のような連続変数であってもよい。
【００２４】
本実施形態において、複数の予測モデルのうち何れの予測モデルを使用するかは任意である。例えば特許文献２に記載されるように予測精度の評価の高い予測モデルを優先的に選択するようにしてもよいし、予め使用する予測モデルが指定されていてもよい。本実施形態では、式１の予測モデルを使用するものとして説明する。
【００２５】
過去事例データ１２３は、高速道路が事故で通行止めになった過去の事例における各要因（説明変数）のデータを集めたものである。過去事例データ１２３は、複数の高速道路における過去の事例が含まれていてもよいし、予測装置１００が搭載された自動車が現在走行している高速道路のみの過去の事例であってもよい。図３は、過去事例データ１２３のフォーマットの一例を示す。この例では、合計Ｎ個の事例における説明変数Ｘ1，Ｘ2，…，Ｘkの値が記憶されている。図３において、小文字のｘは説明変数Ｘが或る値であることを表しており、ｘそのものが説明変数Ｘの値であることを意味しない。例えば説明変数Ｘ1が「天候」であれば、例えば、ｘ11は「晴れ」、ｘ12は「雨」、ｘ1Nは「曇り」を表す。また説明変数Ｘ2が「車線数」であれば、例えば、ｘ21は「４」、ｘ22は「３」、ｘ2Nは「２」を表す。また説明変数Ｘ3が「トンネル内かどうか」であれば、例えばｘ31は「トンネル内（Ｔｒｕｅ）」、ｘ32は「トンネル外（Ｆａｌｓｅ）」を表す。
【００２６】
演算処理部１３０は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１２０からプログラム１２１を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム１２１とを協働させて各種処理部を実現するように構成されている。演算処理部１３０で実現される主な処理部として、変数入力部１３１、未定変数選出部１３２、未定変数分布算出部１３３、予測値分布算出部１３４、および予測値分布出力部１３５がある。
【００２７】
変数入力部１３１は、予測に用いる要因（説明変数）をユーザから入力するように構成されている。図４は変数入力部１３１が画面表示部１１３に表示する入力画面の例を示す。この入力画面には、説明変数Ｘ1，Ｘ2，…，Ｘkに１対１に対応する入力欄と実行ボタンとが配置されている。入力欄の初期値は、空白であっても良いし、デフォルト値が入力されていてもよい。また、通信インターフェース部１１１を通じて通信可能な外部装置、例えばカーナビゲーションシステムから走行中の高速道路の車線数、時間帯、天候などを取得することができた場合、取得したデータを予め対応する入力欄に入力しておいてもよい。或いは交通情報センターから事故を起こした車の種別（トラック、乗用車など）などを取得することができた場合、取得したデータを予め対応する入力欄に入力しておいてもよい。ユーザは、操作入力部１１２を操作して各入力欄に説明変数の値を入力或いは修正していく。但し、ユーザは、値が不明な説明変数の入力欄には、何も入力しないか、或いは不明である旨の記載を入力する。そして、入力欄への入力操作を終えた後、実行ボタンを押下する。変数入力部１３１は、入力画面から説明変数の入力値を取得し、未定変数選出部１３２に伝達するように構成されている。
【００２８】
未定変数選出部１３２は、変数入力部１３１から伝達された説明変数の中に入力値が未定の説明変数があるか否かを調べるように構成されている。また未定変数選出部１３２は、入力値が未定の説明変数がなければ、予測に使用する説明変数の値として、説明変数の入力値を予測値分布算出部１３４に伝達するように構成されている。一方、未定変数選出部１３２は、入力値が未定の説明変数があれば、それを選出して未定変数分布算出部１３３に伝達し、未定変数分布算出部１３３で算出された未定の説明変数の分布を取得するように構成されている。そして、未定変数選出部１３２は、予測に使用する説明変数の値として、入力時に値が未定であった説明変数については未定変数分布算出部１３３で算出された分布を予測値分布算出部１３４に伝達し、入力時に値が確定していた説明変数については説明変数の入力値を予測値分布算出部１３４に伝達するように構成されている。
【００２９】
未定変数分布算出部１３３は、未定変数選出部１３２から入力値が未定の説明変数を受け取ると、記憶部１２０から過去事例データ１２３を読み出し、その過去事例データ１２３に基づいて、入力値が未定の説明変数の分布を算出するように構成されている。また、未定変数分布算出部１３３は、算出した分布を未定変数選出部１３２に返却するように構成されている。
【００３０】
未定変数分布算出部１３３は、説明変数Ｘが離散変数の場合、説明変数Ｘの分布として、説明変数Ｘが各々の値をとる確率分布を算出する。即ち、未定変数分布算出部１３３は、説明変数Ｘが、Ｊ個の値ｘ1，ｘ2，…，ｘJの何れかをとる離散変数であると予め定義されている場合、値ｘ1をとる確率、値ｘ2をとる確率、…、値ｘJをとる確率を算出する。具体的には、未定変数分布算出部１３３は、説明変数Ｘがｘi（ｉ＝１、２…、Ｊ）となっている事例の数を過去事例データ１２３から調査し、その数を過去事例データ１２３の総事例の数で割ることにより、説明変数Ｘの確率分布を算出する。
【００３１】
また、未定変数分布算出部１３３は、説明変数Ｘが連続変数の場合、説明変数Ｘの分布として、説明変数Ｘの確率密度関数を算出する。即ち、未定変数分布算出部１３３は、説明変数Ｘが、値ａから値ｂまでの値域を有する連続変数であると予め定義されている場合、例えば、値域を部分域Δに分割し、部分域Δ毎に、その部分域Δの値をとる確率を算出する。具体的には、未定変数分布算出部１３３は、説明変数Ｘが部分域Δの値になっている事例の数を過去事例データ１２３から調査し、その数を過去事例データ１２３の総事例の数で割ることにより、説明変数Ｘの確率密度関数を算出する。また、未定変数分布算出部１３３は、算出した確率密度関数の部分域間の差異を平滑化するようにしてもよい。
【００３２】
予測値分布算出部１３４は、未定変数選出部１３２から予測に使用する説明変数の値および説明変数の分布が入力されると、記憶部１２０から予測に使用する予測モデル１２２を読み出し、その読み出した予測モデル１２２と上記入力された予測に使用する説明変数の値および説明変数の分布とに基づいて、通行止め解除時間の分布を予測するように構成されている。また、予測値分布算出部１３４は、予測した結果を予測値分布出力部１３５へ伝達するように構成されている。
【００３３】
予測値分布算出部１３４は、例えば以下のような手順で予測結果を導出する。先ず、予測値分布算出部１３４は、未定変数選出部１３２から受け取った説明変数の中に、入力値でなく分布で与えられている説明変数が１つ以上存在するか否かを調べる。分布で与えられている説明変数が１つも存在しない場合、即ち、全ての説明変数の値が唯一の入力値で確定している場合、予測値分布算出部１３４は、予測モデル１２２に説明変数の入力値を代入し、通行止め解除時間を算出する。
【００３４】
一方、分布で与えられている説明変数が１つ以上存在する場合、予測値分布算出部１３４は、分布で与えられている説明変数の値の全ての組合せについて、それぞれの組合せの説明変数の値とそれ以外の説明変数（値が分布でない説明変数）の入力値とを予測モデル１２２に代入し、通行止め解除時間を算出する。このとき、連続変数については、例えば、部分域Δの中央値、平均値、最小値、最大値などのうちの何れかの値を代入してもよい。そして、予測値分布算出部１３４は、算出した組合せ毎の予測結果に、その組合せの説明変数の値に対応する確率を付加する。
【００３５】
予測値分布出力部１３５は、予測値分布算出部１３４から予測結果を受け取り、画面表示部１１３の画面に予測結果を表示するように構成されている。また、予測値分布出力部１３５は、予測結果を画面表示部１１３に表示する代わりに、或いはその表示に加えてさらに、通信インターフェース部１１１を通じて外部の端末等に予測結果を送信するように構成されていてもよい。
【００３６】
図５は、本実施形態に係る予測装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図５を参照して、予測装置１００の動作を説明する。
【００３７】
ユーザが、例えば操作入力部１１２からの操作入力により予測装置１００を起動すると、先ず変数入力部１３１は、画面表示部１１３に入力画面を表示し、予測に使用する要因（説明変数）の値をユーザから入力される（ステップＳ１０１）。次に、未定変数選出部１３２は、入力値が未定の説明変数があるか否かを調べる（ステップＳ１０２）。未定変数選出部１３２は、入力値が未定の説明変数が１つもなければ、ユーザから入力された全ての説明変数の入力値を予測値分布算出部１３４に伝達し、予測値分布算出部１３４は、受け取った説明変数の入力値と予測モデル１２２とに基づいて通行止め解除時間を予測する（ステップＳ１０３）。そして、予測値分布出力部１３５は、予測値分布算出部１３４が算出した予測結果を画面表示部１１３に表示し、または／および通信インターフェース部１１１を通じて外部の端末へ送信する（ステップＳ１０６）。
【００３８】
一方、未定変数選出部１３２は、入力値が未定の説明変数が１つ以上あれば、入力値が未定の説明変数を未定変数分布算出部１３３に伝達し、未定変数分布算出部１３３は、過去事例データ１２３に基づいて、入力値が未定の説明変数の分布を算出し、未定変数選出部１３２に返却する（ステップＳ１０４）。次に、未定変数選出部１３２は、入力値が未定であった説明変数については未定変数分布算出部１３３で算出された分布を予測値分布算出部１３４に伝達し、入力値が確定していた説明変数についてはその確定値を予測値分布算出部１３４に伝達し、予測値分布算出部１３４は、受け取った説明変数の確定値および説明変数の分布と予測モデル１２２とに基づいて通行止め解除時間を予測する（ステップＳ１０５）。そして、予測値分布出力部１３５は、予測値分布算出部１３４が算出した予測結果を画面表示部１１３に表示し、または／および通信インターフェース部１１１を通じて外部の端末へ送信する（ステップＳ１０６）。
【００３９】
図６は、説明変数のうち離散変数の１つが不明な場合の予測装置１００の動作の概略を示す模式図である。
【００４０】
図６（ａ）は、変数入力部１３１が入力した説明変数の値を例示しており、「現場がトンネル内かどうか」を示す説明変数の値が不明になっている。
【００４１】
また図６（ｂ）は、未定変数分布算出部１３３が算出した説明変数の分布の例を示しており、この例では、現場がトンネル内であることを表す値Ｔｒｕｅは２０％、現場がトンネル内でないことを表す値Ｆａｌｓｅは８０％となっている。予測値分布算出部１３４は、この「現場がトンネル内かどうか」の分布から通行止め解除時間の分布を算出する。具体的には、予測値分布算出部１３４は、例えば図２の式１の予測モデルを使用して通行止め解除時間を予測する場合、式１の説明変数のうち、「現場がトンネル内かどうか」を示す説明変数に値Ｔｒｕｅを代入し、残りの説明変数にユーザが入力した値を代入して、現場がトンネル内であるときの通行止め解除時間を算出し、それに値Ｔｒｕｅについて算出した確率である２０％を関連付ける。また、予測値分布算出部１３４は、式１の説明変数のうち、「現場がトンネル内かどうか」を示す説明変数に値Ｆａｌｓｅを代入し、残りの説明変数にユーザが入力した値を代入して、現場がトンネル内でないときの通行止め解除時間を算出し、それに値Ｆａｌｓｅについて算出した確率である８０％を関連付ける。
【００４２】
また図６（ｃ）は、予測値分布出力部１３５が画面表示部１１３に表示する予測結果の表示例を示す。この例では、横軸に通行止め解除時間、縦軸に確率をとって、棒グラフ形式により、現場がトンネル内であった場合とそうでなかった場合とで通行止め解除時間がどうなるかをその生起確率と共に表示している。即ち、棒グラフの長さがそれぞれの確率に応じた長さとなっており、現場がトンネル内である確率とトンネル外である確率とが視覚的に明確になるようにしている。また、グラフの下部には、テキストで通行止め解除時間とその確率とを表示している。
【００４３】
図７は、説明変数のうち連続変数の１つが不明な場合の予測装置１００の動作の概略を示す模式図である。
【００４４】
図７（ａ）は、変数入力部１３１が入力した説明変数の値を例示しており、「最寄ＩＣから現場までの距離」を示す説明変数の値が不明になっている。
【００４５】
また図７（ｂ）は、未定変数分布算出部１３３が算出した説明変数の分布の例を示しており、この例では、最寄ＩＣから現場までの距離の確率は４Ｋｍ付近が一番高く、３Ｋｍ付近および４．５Ｋｍ付近に向かうに従って徐々に低下している。予測値分布算出部１３４は、この「最寄ＩＣから現場までの距離」の分布から通行止め解除時間の分布を算出する。具体的には、予測値分布算出部１３４は、「最寄ＩＣから現場までの距離」を示す説明変数に或る部分域Δ毎に、以下の計算を繰り返す。即ち、例えば図２の式１の予測モデルを使用して通行止め解除時間を予測する場合、式１の説明変数のうち、「最寄ＩＣから現場までの距離」を示す説明変数に当該部分域Δに対応する値（平均値など）を代入し、残りの説明変数にユーザが入力した値を代入して、現場が最寄ＩＣから当該部分域Δに対応する距離にあるときの通行止め解除時間を算出する。そして、未定変数分布算出部１３３は、部分域Δ毎に算出した通行止め解除時間に当該部分域Δの確率を関連付ける。例えば、最寄ＩＣから現場までの距離の値域が０Ｋｍ以上、５Ｋｍ以下であり、１ｋｍ幅で分割した場合、最寄ＩＣから現場までの距離が０Ｋｍ以上、１Ｋｍ未満であるときの通行止め解除時間に、最寄ＩＣから現場までの距離が０Ｋｍ以上、１Ｋｍ未満となる確率を関連付ける。
【００４６】
また図７（ｃ）は、予測値分布出力部１３５が画面表示部１１３に表示する予測結果の表示例を示す。この例では、横軸に通行止め解除時間、縦軸に確率をとって、曲線グラフ（折れ線グラフ）形式により、最寄ＩＣから現場までの距離に応じて通行止め解除時間がどのように変化するかを生起確率と共に表示している。また、分布の半値幅などに基づいて変動幅をあわせて表示するようにしてもよい。
【００４７】
図８は、説明変数のうち離散変数の２つが不明な場合の予測装置１００の動作の概略を示す模式図である。
【００４８】
図８（ａ）は、変数入力部１３１が入力した説明変数の値を例示しており、「現場がトンネル内かどうか」を示す説明変数と「火災の有無」を示す説明変数の値が共に不明になっている。
【００４９】
また図８（ｂ）は、未定変数分布算出部１３３が算出した説明変数の分布の例を示しており、この例では、現場がトンネル内であることを表す値Ｔｒｕｅは２０％、現場がトンネル内でないことを表す値Ｆａｌｓｅは８０％となっている。また、火災ありは５％、火災なしは９５％となっている。予測値分布算出部１３４は、この「現場がトンネル内かどうか」の分布と「火災の有無」の分布とから通行止め解除時間の分布を算出する。具体的には、予測値分布算出部１３４は、例えば図２の式１の予測モデルを使用して通行止め解除時間を予測する場合、予測値分布算出部１３４は、式１の説明変数のうち、「現場がトンネル内かどうか」を示す説明変数に値Ｔｒｕｅを代入し、「火災の有無」を示す説明変数に火災ありを代入し、残りの説明変数にユーザが入力した値を代入して、現場がトンネル内であり且つ火災があるときの通行止め解除時間を算出し、それに値Ｔｒｕｅについて算出した確率である２０％と火災ありについて算出した確率である５％を乗じて得た確率である１％を関連付ける。また、予測値分布算出部１３４は、式１の説明変数のうち、「現場がトンネル内かどうか」を示す説明変数に値Ｔｒｕｅを代入し、「火災の有無」を示す説明変数に火災なしを代入し、残りの説明変数にユーザが入力した値を代入して、現場がトンネル内であり且つ火災がないときの通行止め解除時間を算出し、それに値Ｔｒｕｅについて算出した確率である２０％と火災なしについて算出した確率である９５％を乗じて得た確率である１９％を関連付ける。また、予測値分布算出部１３４は、式１の説明変数のうち、「現場がトンネル内かどうか」を示す説明変数に値Ｆａｌｓｅを代入し、「火災の有無」を示す説明変数に火災ありを代入し、残りの説明変数にユーザが入力した値を代入して、現場がトンネル外であり且つ火災があるときの通行止め解除時間を算出し、それに値Ｆａｌｓｅについて算出した確率である８０％と火災ありについて算出した確率である５％を乗じて得た確率である４％を関連付ける。また、予測値分布算出部１３４は、式１の説明変数のうち、「現場がトンネル内かどうか」を示す説明変数に値Ｆａｌｓｅを代入し、「火災の有無」を示す説明変数に火災なしを代入し、残りの説明変数にユーザが入力した値を代入して、現場がトンネル外であり且つ火災がないときの通行止め解除時間を算出し、それに値Ｆａｌｓｅについて算出した確率である８０％と火災なしについて算出した確率である９５％を乗じて得た確率である７６％を関連付ける。
【００５０】
また図８（ｃ）は、予測値分布出力部１３５が画面表示部１１３に表示する予測結果の表示例を示す。この例では、横軸に通行止め解除時間、縦軸に確率をとって、棒グラフ形式により、現場がトンネル内であった場合とそうでなかった場合、火災があった場合となかった場合とで通行止め解除時間がどうなるかをその生起確率と共に表示している。即ち、棒グラフの長さがそれぞれの確率に応じた長さとなっており、現場がトンネル内であり且つ火災がある確率と、現場がトンネル内であり且つ火災がない確率と、現場がトンネル外であり且つ火災がある確率と、現場がトンネル外であり且つ火災がない確率とが視覚的に明確になるようにしている。また、グラフの下部には、テキストで通行止め解除時間とその確率とを表示している。
【００５１】
図９は、説明変数のうち離散変数の１つと連続変数の１つとの合計２つが不明な場合の予測装置１００の動作の概略を示す模式図である。
【００５２】
図９（ａ）は、変数入力部１３１が入力した説明変数の値を例示しており、「現場がトンネル内かどうか」を示す説明変数と「最寄ＩＣから現場までの距離」を示す説明変数の値が共に不明になっている。
【００５３】
また図９（ｂ）は、未定変数分布算出部１３３が算出した説明変数の分布の例を示しており、この例では、現場がトンネル内であることを表す値Ｔｒｕｅは２０％、現場がトンネル内でないことを表す値Ｆａｌｓｅは８０％となっている。また、最寄ＩＣから現場までの距離の確率は４Ｋｍ付近が一番高く、３Ｋｍ付近および４．５Ｋｍ付近に向かうに従って徐々に低下している。予測値分布算出部１３４は、「現場がトンネル内かどうか」の分布と「最寄ＩＣから現場までの距離」の分布とから通行止め解除時間の分布を算出する。具体的には、予測値分布算出部１３４は、「最寄ＩＣから現場までの距離」を示す説明変数の部分域Δ毎に、以下の計算を繰り返す。即ち、例えば図２の式１の予測モデルを使用して通行止め解除時間を予測する場合、式１の説明変数のうち、「最寄ＩＣから現場までの距離」を示す説明変数に当該部分域Δに対応する値（平均値など）を代入し、「現場がトンネル内かどうか」を示す説明変数にトンネル内を代入し、残りの説明変数にユーザが入力した値を代入して、現場が最寄ＩＣから当該部分域Δに対応する距離にあり且つ現場がトンネル内であるときの通行止め解除時間を算出し、また、式１の説明変数のうち、「最寄ＩＣから現場までの距離」を示す説明変数に当該部分域Δに対応する値（平均値など）を代入し、「現場がトンネル内かどうか」を示す説明変数にトンネル外を代入し、残りの説明変数にユーザが入力した値を代入して、現場が最寄ＩＣから当該部分域Δに対応する距離にあり且つトンネル外であるときの通行止め解除時間を算出する。そして、未定変数分布算出部１３３は、部分域Δ毎かつトンネル内外毎に算出した通行止め解除時間に当該部分域Δとトンネル内外の確率を関連付ける。例えば、最寄ＩＣから現場までの距離の値域が０Ｋｍ以上、５Ｋｍ以下であり、１ｋｍ幅で分割した場合、最寄ＩＣから現場までの距離が０Ｋｍ以上、１Ｋｍ未満であり且つ現場がトンネル内であるときの通行止め解除時間に、最寄ＩＣから現場までの距離が０Ｋｍ以上、１Ｋｍ未満となる確率と現場がトンネル内である確率とを乗じて計算した確率を関連付ける。
【００５４】
また図９（ｃ）は、予測値分布出力部１３５が画面表示部１１３に表示する予測結果の表示例を示す。この例では、横軸に通行止め解除時間、縦軸に確率をとって、曲線グラフ（折れ線グラフ）形式により、最寄ＩＣから現場までの距離および現場がトンネル内かどうかに応じて通行止め解除時間がどのように変化するかを生起確率と共に表示している。また、図９（ｃ）では、離散変数をラベルで表示している。
【００５５】
このように本実施形態によれば、ユーザは不明な要因を十分考慮した意志決定が可能である。その理由は、予測に用いる説明変数の一部が未定である場合、未定である説明変数の分布を算出し、その分布に基づき通行止め解除時間の分布を算出するためである。
【００５６】
そのため、高速道路を走行中に事故による通行止めに遭遇した場合、事故の詳細が不明な時点であっても、即ち予測に使用する要因（説明変数）の一部の値が不明であっても、不明な要因を十分考慮して、そのまま待機するか、迂回するか等の意思を決定することができる。
【００５７】
例えば、火災の有無が不明な場合、過去の類似事故では火災があったケースが少ないことから、尤もらしい値として「火災なし」で補完して、例えば５０分後に通行止め解除の予測結果のみユーザに提示したとする。しかし、そのような予測では、ユーザは、火災があった場合の通行止め解除時間が皆目分からず、火災が発生する確率すら認識できない。その結果、不明な要因を十分考慮して意志決定することが困難になる。すなわち、通行止め解除までそのまま待機すべきか、次のインターチェンジで高速道路を下りて迂回すべきかを決定するのが困難になる。一方、本実施形態では、火災がある場合とない場合との双方の通行止め解除時間を予測してユーザに提示し、さらに火災ありの確率と火災なしの確率をユーザに提示する。そのため、ユーザは、火災ありとなしの場合に提示された双方の通行止め解除時間とそれらの確率とに基づいて総合的な判断が可能にある。
【００５８】
[第２の実施形態]
図１０は本発明の第２の実施形態に係る予測装置２００のブロック図であり、図１と同一符号は同一部分を示す。予測装置２００は、記憶部１２０が説明変数の分布１２４を記憶するように構成されていることと、演算処理部１３０が説明変数分布算出部１３６を備えるように構成されていることと、演算処理部１３０の未定変数分布算出部１３３が未定の説明変数の分布を説明変数の分布１２４から取得するように構成されていることで、図１に示した予測装置１００と相違し、それ以外は予測装置１００と同様に構成されている。
【００５９】
説明変数分布算出部１３６は、記憶部１２０から過去事例データ１２３を読み出し、読み出した過去事例データに基づいて、予測モデル１２２に出現する説明変数毎に、その説明変数の分布を算出し、説明変数の分布１２４として記憶部１２０に記憶するように構成されている。過去事例データ１２３から説明変数の分布を算出する方法は、図１の未定変数分布算出部１３３が過去事例データ１２３から説明変数の分布を算出する方法と同様である。
【００６０】
未定変数分布算出部１３３は、図５の予測処理の過程で、未定変数選出部１３２から入力値が未定の説明変数を受け取ると、記憶部１２０から説明変数の分布１２４を読み出し、その中から入力値が未定の説明変数の分布を抽出し、未定変数選出部１３２に返却するように構成されている。
【００６１】
このように本実施形態によれば、予測モデル１２２に出現する説明変数の分布を事前に算出して記憶しておくことにより、入力値が未定の説明変数が選出される毎にその分布を算出する場合に比べて、予測時の処理時間を短縮することができる。
【００６２】
[第３の実施形態]
図１１は本発明の第３の実施形態に係る予測装置３００のブロック図である。図１１を参照すると、予測装置３００は、未定変数分布算出部３０１と予測値分布算出部３０２とを含んで構成される。
【００６３】
未定変数分布算出部３０１は、予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、未定である説明変数の分布を算出するように構成されている。未定変数分布算出部３０１は、例えば図１あるいは図１０の未定変数分布算出部１３３と同様に構成することができるが、それに限定されない。
【００６４】
また予測値分布算出部３０２は、説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出するように構成されている。予測値分布算出部３０２は、例えば図１の予測値分布算出部１３４と同様に構成することができるが、それに限定されない。
【００６５】
このように構成された予測装置３００は、以下のように動作する。即ち、未定変数分布算出部３０１は、予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、未定である説明変数の分布を算出する。次に、予測値分布算出部３０２は、説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する。
【００６６】
このような構成を有し動作する予測装置３００によれば、ユーザは不明な要因を十分考慮した意志決定が可能である。その理由は、予測に用いる説明変数の一部が未定である場合、未定である説明変数の分布を算出し、その分布に基づき通行止め解除時間の分布を算出するためである。
【００６７】
以上、上記各実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【００６８】
例えば、上記実施形態では、高速道路の通行止め解除時間を予測したが、本発明はそれに限定されない。本発明は、特許文献２等に例示される現象を含め、多くの現象あるいは事象の予測に利用できる。また、本発明によれば例外的な事象又は現象が起きうる場合、例外的な事象又は現象を考慮した予測を行うことが可能である。具体的には、例外的な事象又は現象を未定の説明変数として、予測を行うことが可能である。例えば、処理のスループットを予測する場合には、処理内容、メモリやＣＰＵなどのシステムのスペックが説明変数として入力され、スワップアウトの有無が未定の説明変数として入力されると、スワップアウトの有無の分布を算出し、これに基づいてスループットの分布を算出することができる。また、ネットワークトラフィックを予測する場合には、曜日、時間などが説明変数として入力され、突発的なトラフィックの増大につながるイベントの有無が未定の説明変数として入力されると、イベントの有無の分布を算出し、これに基づいてトラフィックの分布を予測することができる。
【００６９】
また、予測値分布出力部１３５は、予測モデル１２２として図２の式２に例示するような複数の式あるいはモデルを用いる場合、複数の式あるいはモデルの選択条件をあわせて画面に表示するようにしてもよい。例えば、式２における説明変数Ｘkが「トラックか自動車か」を表す離散変数であり、トラックのときＸk＝０、自動車のときＸk＝１になるとする。その場合、説明変数Ｘkが不明な場合、式２−１で算出される通行止め解除時間の分布に選択条件として「トラック」をあわせて提示し、式２−２で算出される通行止め解除時間の分布に選択条件として「自動車」をあわせて提示してもよい。
【００７０】
また、予測値分布出力部１３５は、予測値の分布における外れ値を強調表示してもよい。外れ値は、例えば、通行止め解除時間の分布を正規分布に従うと仮定したとき、標準正規分布で平均値から標準偏差の２倍または３倍以上離れているかどうかで検出してよい。その他、スミルノフ・グラブス検定などの他の方法によって外れ値を検出するようにしてよい。また、強調表示は、外れ値の表示色を他と異なる色で表示し、或いは外れ値を点滅表示し、或いは「外れ値」の文字を表示するなどで行ってよい。
【００７１】
また、予測値分布出力部１３５は、図６（ｃ）等に示されるように、１つの軸が予測値、他の１つの軸が予測値の発生する確率であるグラフの形式で予測値の分布を出力した。しかし、グラフの一方の軸は、過去事例での頻度など「確率」以外のものであってもよい。即ち、予測値分布出力部１３５が表示するグラフの１つの軸は予測値、他の１つの軸は予測値の発生する可能性の多寡あるいは程度を示す指標であればよい。
【００７２】
なお、本発明は、日本国にて２０１８年３月５日に特許出願された特願２０１８−０３８２４６の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
本発明は、将来の現象や事象の状況を予測する分野に適用でき、特に予測に用いる要因（説明変数）の一部が不明なときに利用できる。【００７４】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［付記１］
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出する未定変数分布算出手段と、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する予測値分布算出手段と、
を備える予測装置。
［付記２］
前記未定変数分布算出手段は、過去事例に基づいて前記説明変数の分布を算出するように構成されている
付記１に記載の予測装置。
［付記３］
前記予測値の分布を出力する予測値分布出力手段を、さらに備える
付記１または２に記載の予測装置。
［付記４］
前記予測値分布出力手段は、１つの軸が前記予測値、他の１つの軸が前記予測値の発生する可能性の多寡を示す指標であるグラフの形式で前記予測値の分布を出力するように構成されている
付記３に記載の予測装置。
［付記５］
前記予測値分布出力手段は、前記予測値の分布における外れ値を強調表示するように構成されている
付記３または４に記載の予測装置。
［付記６］
前記予測値分布算出手段は、前記説明変数の分布と前記説明変数の確定値を前記予測に使用する予測モデルに適用することにより前記予測値の分布を算出するように構成されている
付記１乃至５の何れかに記載の予測装置。
［付記７］
前記説明変数の値をユーザから入力する変数入力手段を、さらに備える
付記１乃至６の何れかに記載の予測装置。
［付記８］
前記未定である前記説明変数を選出する未定変数選出手段を、さらに備える
付記１乃至７の何れかに記載の予測装置。
［付記９］
前記予測に使用する予測モデルに出現する前記説明変数の分布を過去事例に基づいて事前に算出する説明変数分布算出手段を、さらに備え、
前記未定変数分布算出手段は、前記未定である前記説明変数の分布を前記事前に算出された前記説明変数の分布から取得する
付記１乃至８の何れかに記載の予測装置。
［付記１０］
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出し、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する
予測方法。
［付記１１］
コンピュータを、
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出する未定変数分布算出手段と、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する予測値分布算出手段と、
して機能させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
［付記１２］
予測モデルを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に接続されたプロセッサとを備え、
前記プロセッサは、
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出し、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出するように構成されている
情報処理装置。
［付記１３］
前記記憶手段は、過去事例を記憶し、
前記プロセッサは、前記過去事例に基づいて前記説明変数の分布を算出するように構成されている
付記１２に記載の情報処理装置。
［付記１４］
前記プロセッサは、前記予測値の分布を出力するように構成されている
付記１２または１３に記載の情報処理装置。
［付記１５］
前記プロセッサは、１つの軸が前記予測値、他の１つの軸が前記予測値の発生する可能性の多寡を示す指標であるグラフの形式で前記予測値の分布を出力するように構成されている
付記１４に記載の情報処理装置。
［付記１６］
前記プロセッサは、前記予測値の分布における外れ値を強調表示するように構成されている
付記１４または１５に記載の情報処理装置。
［付記１７］
前記プロセッサは、前記説明変数の分布と前記説明変数の確定値を予測モデルに適用することにより前記予測値の分布を算出するように構成されている
付記１２乃至１６の何れかに記載の情報処理装置。
［付記１８］
前記プロセッサは、前記説明変数の値をユーザから入力するように構成されている
付記１２乃至１７の何れかに記載の情報処理装置。
［付記１９］
前記プロセッサは、前記未定である前記説明変数を選出するように構成されている
付記１２乃至１８の何れかに記載の情報処理装置。
［付記２０］
前記プロセッサは、前記予測に使用する予測モデルに出現する前記説明変数の分布を過去事例に基づいて事前に算出するように構成され、
前記プロセッサは、前記未定である前記説明変数の分布を前記事前に算出された前記説明変数の分布から取得するように構成されている
付記１２乃至１９の何れかに記載の情報処理装置。
［付記２１］
予測モデルを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に接続されたプロセッサとを備えた情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
前記プロセッサが、予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出し、前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する
情報処理方法。
【符号の説明】
【００７５】
１００…予測装置
１１１…通信インターフェース部
１１２…操作入力部
１１３…画面表示部
１２０…記憶部
１２１…プログラム
１２２…予測モデル
１２３…過去事例データ
１２４…説明変数の分布
１３０…演算処理部
１３１…変数入力部
１３２…未定変数選出部
１３３…未定変数分布算出部
１３４…予測値分布算出部
１３５…予測値分布出力部
１３６…説明変数分布算出部
２００…予測装置
３００…予測装置
３０１…未定変数分布算出部
３０２…予測値分布算出部
【図１】
2019171847.tif 000003
【図２】
2019171847.tif 000004
【図３】
2019171847.tif 000005
【図４】
2019171847.tif 000006
【図５】
2019171847.tif 000007
【図６】
2019171847.tif 000008
【図７】
2019171847.tif 000009
【図８】
2019171847.tif 000010
【図９】
2019171847.tif 000011
【図１０】
2019171847.tif 000012
【図１１】
2019171847.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】令和2年9月1日(2020.9.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出する未定変数分布算出手段と、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する予測値分布算出手段と、
を備える予測装置。
【請求項２】
前記未定変数分布算出手段は、過去事例に基づいて前記説明変数の分布を算出するように構成されている
請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記予測値の分布を出力する予測値分布出力手段を、さらに備える
請求項１または２に記載の予測装置。
【請求項４】
前記予測値分布出力手段は、１つの軸が前記予測値、他の１つの軸が前記予測値の発生する可能性の多寡を示す指標であるグラフの形式で前記予測値の分布を出力するように構成されている
請求項３に記載の予測装置。
【請求項５】
前記予測値分布出力手段は、前記予測値の分布における外れ値を強調表示するように構成されている
請求項３または４に記載の予測装置。
【請求項６】
前記予測値分布算出手段は、前記説明変数の分布と前記説明変数の確定値を前記予測に使用する予測モデルに適用することにより前記予測値の分布を算出するように構成されている
請求項１乃至５の何れかに記載の予測装置。
【請求項７】
前記説明変数の値をユーザから入力する変数入力手段を、さらに備える
請求項１乃至６の何れかに記載の予測装置。
【請求項８】
前記未定である前記説明変数を選出する未定変数選出手段を、さらに備える
請求項１乃至７の何れかに記載の予測装置。
【請求項９】
前記予測に使用する予測モデルに出現する前記説明変数の分布を過去事例に基づいて事前に算出する説明変数分布算出手段を、さらに備え、
前記未定変数分布算出手段は、前記未定である前記説明変数の分布を前記事前に算出された前記説明変数の分布から取得する
請求項１乃至８の何れかに記載の予測装置。
【請求項１０】
前記予測値の分布は、高速道路が事故で通行止めになった際に通行止めが解除されるまでに要する時間の予測値の分布である
請求項１乃至９の何れかに記載の予測装置。
【請求項１１】
前記説明変数は天候に対応する説明変数である
請求項１乃至１０の何れかに記載の予測装置。
【請求項１２】
前記説明変数は車線数に対応する説明変数である
請求項１乃至１１の何れかに記載の予測装置。
【請求項１３】
前記説明変数は時間帯に対応する説明変数である
請求項１乃至１２の何れかに記載の予測装置。
【請求項１４】
前記説明変数は単独事故の有無に対応する説明変数である
請求項１乃至１３の何れかに記載の予測装置。
【請求項１５】
前記説明変数は燃料漏れの有無に対応する説明変数である
請求項１乃至１４の何れかに記載の予測装置。
【請求項１６】
前記説明変数は火災の有無に対応する説明変数である
請求項１乃至１５の何れかに記載の予測装置。
【請求項１７】
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出し、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する
予測方法。
【請求項１８】
コンピュータを、
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出する未定変数分布算出手段と、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出する予測値分布算出手段と、
して機能させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１９】
予測モデルを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に接続されたプロセッサとを備え、
前記プロセッサは、
予測に用いる説明変数の一部が未定である場合に、前記未定である前記説明変数の分布を算出し、
前記説明変数の分布に基づき予測値の分布を算出するように構成されている
情報処理装置。
【国際調査報告】
2019171847.tif 000014
2019171847.tif 000015