(57)【要約】  ホットスポット算出装置（１０）は、所定のエリアに属する複数の船舶の軌跡データに基づいて、各船舶が他の船舶との衝突を回避した可能性を示す行動である避航操船を少なくとも２つの船舶で検出する。ホットスポット算出装置（１０）は、２つの船舶の一方による避航操船が、他方による避航操船の影響を受けて発生した可能性を示す評価値を算出する。ホットスポット算出装置（１０）は、算出した評価値に基づいて、複数の避航操船が密集したエリアの衝突リスクを算出することで、現場感覚と合致するホットスポットをより適切に認識することが可能となる。
2020166080.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のエリアに属する複数の移動体の軌跡データに基づいて、各移動体が他の移動体との衝突を回避した可能性を示す行動である回避行動を少なくとも２つの移動体で検出し、
前記２つの移動体の一方による回避行動が、他方による回避行動の影響を受けて発生した可能性を示す評価値を算出し、
前記評価値に基づいて、複数の移動体が密集したエリアの衝突リスクを算出する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする危険箇所と時刻の算出方法。
【請求項２】
該検出する処理は、第１の移動体と第２の移動体とでそれぞれ前記回避行動を検出し、
前記第２の移動体の前記回避行動が検出された時点で最も近傍にある移動体が、前記回避行動が検出された前記第１の移動体であるか否かを判定し、
前記評価値を算出する処理は、前記第２の移動体の前記時点で最も近傍にある移動体が、前記第１の移動体であると判定した場合には、前記第２の移動体による回避行動が前記第１の移動体による回避行動の影響を受けて発生した可能性を示す前記評価値を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の危険箇所と時刻の算出方法。
【請求項３】
前記評価値を算出する処理は、さらに、前記２つの移動体のそれぞれの軌跡が横切る関係であるか否かを示す情報を含む評価値を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の危険箇所と時刻の算出方法。
【請求項４】
所定の手法により前記エリアの衝突リスクを算出し、
前記衝突リスクを算出する処理は、前記評価値に基づいて、前記エリアの衝突リスクを補正する
ことを特徴とする請求項１または請求項３に記載の危険箇所と時刻の算出方法。
【請求項５】
所定のエリアに属する複数の移動体の軌跡データに基づいて、各移動体が他の移動体との衝突を回避した可能性を示す行動である回避行動を少なくとも２つの移動体で検出し、
前記２つの移動体の一方による回避行動が、他方による回避行動の影響を受けて発生した可能性を示す評価値を算出し、
前記評価値に基づいて、複数の移動体が密集したエリアの衝突リスクを算出する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする危険箇所と時刻の算出プログラム。
【請求項６】
所定のエリアに属する複数の移動体の軌跡データに基づいて、各移動体が他の移動体との衝突を回避した可能性を示す行動である回避行動を少なくとも２つの移動体で検出する検出部と、
前記２つの移動体の一方による回避行動が、他方による回避行動の影響を受けて発生した可能性を示す評価値を算出する第１の算出部と、
前記評価値に基づいて、複数の移動体が密集したエリアの衝突リスクを算出する第２の算出部と、
を有することを特徴とする危険箇所と時刻の算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、危険箇所と時刻の算出方法などに関する。
【背景技術】
【０００２】
船舶間のニアミスリスクを定量化した指標を計算し、この指標を時空間的に加算することで、ホットスポットインデックス（ホットスポットの危険な度合いの指標）を算出する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。なお、ここでいう「ホットスポット」とは、所定期間における、船舶間の衝突あるいはニアミスの可能性を示す指標（リスク値）が高い局地的な海域および時刻あるいは期間のことをいう。【０００３】
かかる技術では、ペアの船舶が最も接近する位置・時刻にリスクが存在するものとみなす。そして、一定の時間幅にわたって、海域ごとにリスク値を累積し、累積した海域ごとの累積リスク値を算出する。この結果、累積リスク値に基づいて危険箇所と時刻を特定する。図１６は、ホットスポットの累積リスク値を算出する方法の参考例を示す図である。図１６に示すように、それぞれ“△”で示される「リスク値の累積開始時刻」から各“＋３０分”の範囲内に含まれる“〇”で示される「リスク値」を積算して、「□」で示される「リスク値の累積開始時刻」ごとの「ホットスポットインデックス」（以下、ホットスポットインデックス）を算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１８／１９３５９１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来のホットスポットインデックスを算出する技術では、例えば、ペアの船舶が最も接近する位置・時刻にリスクが存在するとみなし、海域ごとにペアの船舶のリスク値を累積してホットスポットインデックスを算出する。この方法により、単に船舶が空間的に密集しているという表層的な状態だけではなく、船舶間の衝突あるいはニアミスのリスクを考慮することが可能となる。また、時間とともに変化する状態を考慮するため、いつもこの場所が危険であるという「静的なホットスポット」ではなく、特定の場所が特定の時刻あるいは特定の期間に危険な状態になるという「動的なホットスポット」を抽出することが可能となる。【０００６】
しかしながら、従来のホットスポットインデックスを算出する技術で特定された危険個所や時刻あるいは期間が、船長や船舶の管制官などの専門家の感覚からは乖離し、必ずしも危険ではない場合がある。これは、ホットスポットインデックスの算出が、船舶間の衝突あるいはニアミスのリスクのみに基づいており、各船舶が取る衝突の回避行動（避航操船）を考慮していないことによる。【０００７】
船舶間の衝突あるいはニアミスのリスクは、船舶間の衝突あるいはニアミスの可能性を定量化したものであり、船長や船舶の管制官などの専門家の感覚が直接的に反映されているわけではない。一方、避航操船は、船長や船舶の管制官が実際に衝突あるいはニアミスの危険性を認識し、それを回避するために実施したものであるため、船長や船舶の管制官の感覚が直接的に反映されている。特に、ホットスポットにおいては、二つの船舶間での避航操船にとどまらず、避航操船が連鎖的あるいは同時多発的に発生する場合がある。このような状況に陥ると、各船舶が自律的な判断により適切な避航操船を行うことが困難になり、また船舶の管制官も関係するすべての船舶に指示を出すことが困難となるため、極めて危険性の高い状態となる。【０００８】
ここで、避航操船が連鎖的あるいは同時多発的に発生することによるホットスポットの事例を、図１７を参照して説明する。図１７は、避航操船が連鎖的あるいは同時多発的に発生することによるホットスポットの事例を示す図である。なお、丸の中の矢印は、船舶を表す。【０００９】
図１７では、符号ａ１，ａ２で表わす各船舶が避航操船すると、符号ａ３で表わす船舶が連鎖的に避航操船する。船舶ａ３が避航操船すると、符号ａ４で表わす船舶が連鎖的に避航操船する。さらに、船舶ａ４が避航操船すると、連鎖的に符号ａ５で表わす船舶が避航操船する。このように、避航操船が連鎖的あるいは同時多発的に発生するので、この海域はホットスポットであると管制官が判定する。つまり、ホットスポットにおいては、避航操船が連鎖的あるいは同時多発的に発生する場合が多い。【００１０】
したがって、船舶間のリスク値のみからホットスポットインデックスを算出する手法では、危険箇所と時刻を適切に認識するのが難しい。【００１１】
本発明は、１つの側面では、危険箇所と時刻をより適切に認識することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
１つの態様では、危険箇所と時刻の算出方法では、コンピュータが、複数の移動体の軌跡データに基づいて、各移動体が他の移動体との衝突を回避した可能性を示す行動である回避行動を検出し、２つの移動体の一方による回避行動が、他方による回避行動の影響を受けて発生した可能性を示す評価値を算出し、前記評価値に基づいて、複数の移動体が密集したエリアの衝突リスクを算出する、処理を実行する。
【発明の効果】
【００１３】
１実施態様によれば、危険箇所と時刻をより適切に認識することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、実施例に係るホットスポット算出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、実施例に係るＡＩＳ蓄積データのデータ構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施例に係る補充済みＡＩＳデータのデータ構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例に係るベースリスク情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例に係るベースホットスポットインデックス情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例に係るエリア情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例に係るデータ補完処理の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例に係るホットスポットインデックス情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施例に係る指標算出処理を説明する図である。
【図１０】図１０は、実施例に係る出力処理による表示の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施例に係るベースホットスポット算出処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施例に係る指標情報算出処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施例に係る統合ホットスポット算出処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例に係る統合ホットスポットインデックスによってホットスポットがより適切に抽出可能となる一例を示す図である。
【図１５】図１５は、ホットスポット算出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、ホットスポットの累積リスク値を算出する方法の参考例を示す図である。
【図１７】図１７は、避航操船が連鎖的あるいは同時多発的に発生することによるホットスポットの事例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本願の開示する危険箇所と時刻の算出方法、危険箇所と時刻の算出装置および危険箇所と時刻の算出プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施例により本発明が限定されるものではない。また、以下の実施例において、「ホットスポット」は、２船舶より多い複数の船舶によって構成される衝突リスクの高い局地的な海域（例えば、後述のエリア）および時刻あるいは期間を指し示す。
【実施例】
【００１６】
［ホットスポット算出装置の構成］
図１は、実施例に係るホットスポット算出装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、ホットスポット算出装置１０は、ホットスポットにおける船舶の航行を支援する装置である。かかるホットスポットでは、多数の船舶が相互に影響を与えるため、一旦ホットスポットが形成されてしまうと、個々の船長の判断あるいは管制官の指示で危険状態を解消することが困難になる。そこで、ホットスポットの形成を事前に予測したり、ホットスポットの形成を未然に防止したりすることが重要になる。ホットスポット算出装置１０は、船舶の航行の支援の中でも、ホットスポット形成の事前予測や未然防止に支援可能な装置である。なお、ホットスポット算出装置１０は、危険箇所と時刻の算出装置の一例である。【００１７】
ホットスポット算出装置１０は、既存手法のホットスポットの衝突に関するリスク値に、避航操船が他の船舶の避航操船を引き起こすという波及効果などの相互作用的な情報を組み合わせて、現場が感じる危険レベルを反映したリスク値を算出する。ここでいう「避航操船」とは、船舶の衝突を避ける操船のことをいう。また、ここでいう現場が感じる危険レベルを反映したリスク値は、後述する「統合ホットスポットインデックス」という。なお、また、ここでいう現場とは、例えば、操船側の船長や航行管制側の管制官のことをいう。【００１８】
ホットスポット算出装置１０は、例えば、陸上施設に配置されたサーバなどのコンピュータや船舶上に配置されたコンピュータに実装される。ここでいう陸上施設とは、海上の船舶について監視および情報提供する役割を担う海上交通センタや港内交通管制室のことをいう。ホットスポット算出装置１０は、外部Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１１、入力部１２、表示部１３、記憶部１４および制御部１５を有する。【００１９】
外部Ｉ／Ｆ部１１は、例えば、他の装置と各種の情報を送受信するインタフェースである。外部Ｉ／Ｆ部１１は、陸上施設に設けられたアンテナなどの無線通信装置２０を介して、各船舶と無線通信し、各船舶と各種の情報を送受信する。例えば、外部Ｉ／Ｆ部１１は、無線通信装置２０を介して、各船舶からＡＩＳ情報を受信する。【００２０】
入力部１２は、各種の情報を入力する。入力部１２には、一例として、マウスやキーボードなどの操作の入力を受け付けるデバイスが挙げられる。例えば、入力部１２は、各種の処理の開始を指示する操作を受け付け、受け付けた操作内容を示す操作情報を制御部１５に入力する。【００２１】
表示部１３は、各種情報を表示する。表示部１３には、一例として、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）やＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）などのデバイスが挙げられる。例えば、表示部１３は、各種情報を表示する。【００２２】
記憶部１４は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、光もしくは光磁気ディスクなどの外部記憶装置である。なお、記憶部１４は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）、ＮＶＳＲＡＭ（Non  Volatile  Static  Random  Access  Memory）などの半導体メモリ素子であっても良い。【００２３】
記憶部１４は、ＡＩＳ蓄積データ１４１、補完済みＡＩＳデータ１４２、ベースリスク情報１４３、ベースホットスポットインデックス情報１４４、エリア情報１４５、指標情報１４６およびホットスポットインデックス情報１４７を有する。ＡＩＳ蓄積データ１４１、補完済みＡＩＳデータ１４２、ベースリスク情報１４３、ベースホットスポットインデックス情報１４４、エリア情報１４５およびホットスポットインデックス情報１４７のそれぞれは、一例としてテーブルのデータ形式である。しかし、これに限定されず、ＡＩＳ蓄積データ１４１、補完済みＡＩＳデータ１４２、ベースリスク情報１４３、ベースホットスポットインデックス情報１４４、エリア情報１４５およびホットスポットインデックス情報１４７のそれぞれは、ＣＳＶ（Comma  Separated  Values）形式など、その他のデータ形式であっても良い。【００２４】
ＡＩＳ蓄積データ１４１は、各船舶から受信されたＡＩＳ情報を蓄積したデータである。補完済みＡＩＳデータ１４２は、ＡＩＳ蓄積データ１４１内のＡＩＳ情報を所定期間間隔で補完したデータである。所定期間間隔は、一例として１秒間隔であるが、データ量を抑制するために１秒より大きい秒間隔としても良い。実施例では、所定期間間隔は、１０秒間隔であるとして説明する。補完済みＡＩＳデータ１４２は、後述するデータ補完部１５２によって生成される。【００２５】
ここで、ＡＩＳ蓄積データ１４１および補完済みＡＩＳデータ１４２のデータ構成の一例を、図２および図３を参照して説明する。【００２６】
図２は、実施例に係るＡＩＳ蓄積データのデータ構成の一例を示す図である。図２に示すように、ＡＩＳ蓄積データ１４１は、経度、緯度、速度および針路を日時および船舶ＩＤ（IDentifier）に対応付けた情報である。なお、図２に示したＡＩＳ蓄積データ１４１の各項目は、一例であり、その他の項目を有しても良い。【００２７】
船舶ＩＤは、船舶を一意に識別する識別情報である。また、針路は、所定の方向を基準（０度）とした角度とする。例えば、針路は、北の方向を基準として右回りの角度とする。【００２８】
一例として、日時が「２０１５／７／９  １４：００：０９」および船舶ＩＤが「Ａ」である場合に、経度として「１３９．７３０３」、緯度として「３５．３０２３」、速度として「１０．２」、針路として「１４４．７」を記憶している。【００２９】
図３は、実施例に係る補充済みＡＩＳデータのデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、補完済みＡＩＳデータ１４２は、ＡＩＳ蓄積データ１４１と同様のデータ構成である。ここでは、補完済みＡＩＳデータ１４２は、１０秒間隔で補完されている。【００３０】
一例として、日時が「２０１５／７／９  １４：００：０９」および船舶ＩＤが「Ａ」である場合に、経度として「１３９．７３００」、緯度として「３５．３０２６」、速度として「１０．２」、針路として「１４４．９」を記憶している。また、日時が「２０１５／７／９  １４：００：１０」および船舶ＩＤが「Ａ」である場合に、経度として「１３９．７３０３」、緯度として「３５．３０２２」、速度として「１０．２」、針路として「１４４．７」を記憶している。【００３１】
図１に戻って、ベースリスク情報１４３は、所定の手法により算出された、２個の船舶を組とした各時点の船舶の衝突リスクを数値形式で表わしたリスク値の情報である。所定の手法により算出されたリスク値は、以降、「ベースリスク値」というものとする。なお、所定の手法は、例えば、２個の船舶が最も接近する位置および時刻において衝突リスクが存在するものとみなす場合の衝突リスクの可能性を示すリスク値を算出する国際公開第２０１８／１９３５９１号によって開示された手法である。また、所定の手法は、これに限定されず、船舶の衝突リスクを算出する既存の手法であれば、いかなる手法であっても良い。なお、ベースリスク情報１４３は、後述するベースホットスポット算出部１５３によって生成される。【００３２】
ここで、ベースリスク情報１４３のデータ構成の一例を、図４を参照して説明する。図４は、実施例に係るベースリスク情報のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、ベースリスク情報１４３は、日時、船舶ＩＤ＃１、船舶ＩＤ＃２およびベースリスク値を対応付けた情報である。なお、図４に示したベースリスク情報１４３の各項目は、一例であり、その他の項目を有しても良い。【００３３】
船舶ＩＤ＃１は、組となる一方の船舶を一意に識別する識別情報である。船舶ＩＤ＃２は、組となる他方の船舶を一意に識別する識別情報である。日時は、船舶の操船日時である。ベースリスク値は、船舶ＩＤ＃１と船舶ＩＤ＃２とが最接近した時点の船舶のリスク値であり、前述した所定の手法により算出されたリスク値である。【００３４】
一例として、日時が「２０１５／７／９  １４：００：００」である場合に、船舶ＩＤ＃１として「Ａ」、船舶ＩＤ＃２として「Ｂ」およびベースリスク値として「０．１」を記憶している。また、日時が「２０１５／７／９  １４：００：００」である場合に、船舶ＩＤ＃１として「Ａ」、船舶ＩＤ＃２として「Ｃ」およびベースリスク値として「０．０」を記憶している。【００３５】
図１に戻って、ベースホットスポットインデックス情報１４４は、ベースとなるホットスポットインデックスの情報である。ベースとなるホットスポットインデックスは、以降、「ベースホットスポットインデックス」というものとする。ベースホットスポットインデックス情報１４４は、例えば、前述した国際公開第２０１８／１９３５９１号によって開示された手法により、所定の最適時間幅にわたってエリア（海域)ごとにベースリスク値を累積して得られた、エリア（海域)ごとのベースホットスポットインデックスを含む情報である。また、ベースホットスポットインデックスを算出する手法は、これに限定されず、ホットスポットインデックスを算出する既存の手法であれば、いかなる手法であっても良い。なお、ベースホットスポットインデックス情報１４４は、後述するベースホットスポット算出部１５３によって生成される。【００３６】
ここで、ベースホットスポットインデックス情報１４４のデータ構成の一例を、図５を参照して説明する。図５は、実施例に係るベースホットスポットインデックス情報のデータ構成の一例を示す図である。図５に示すように、ベースホットスポットインデックス情報１４４は、日時、エリアＩＤ（IDentifier）およびベースホットスポットインデックスを対応付けた情報である。なお、図５に示したベースホットスポットインデックス情報１４４の各項目は、一例であり、その他の項目を有しても良い。【００３７】
日時は、ベースホットスポットインデックスに対応する時刻を示す。日時は、例えば、前述した国際公開第２０１８／１９３５９１号によってベースホットスポットインデックスが算出される場合には、累積開始時刻を示す。エリアＩＤは、海域に対応する識別情報である。なお、エリアＩＤについては、後述する。ベースホットスポットインデックスは、エリアＩＤが示す海域および日時のベースホットスポットインデックスである。【００３８】
一例として、日時が「２０１５／７／９  １４：００：００」である場合に、エリアＩＤとして「１」、ベースホットスポットインデックスとして「０．１」を記憶している。日時が「２０１５／７／９  １４：００：１０」である場合に、エリアＩＤとして「１」、ベースホットスポットインデックスとして「０．３」を記憶している。【００３９】
図１に戻って、エリア情報１４５は、対象海域を所定サイズごとのエリア（海域）に分割したエリアに関する各種の情報である。対象海域は、陸上施設の管制官や船舶上の船長によって選択される海域を示す。【００４０】
ここで、エリア情報１４５のデータ構成の一例を、図６を参照して説明する。図６は、実施例に係るエリア情報のデータ構成の一例を示す図である。図６上図に示すように、エリア情報１４５は、エリアＩＤ、左上経度および左上緯度を対応付けた情報である。なお、図６上図に示したエリア情報１４５の各項目は、一例であり、その他の項目を有しても良い。【００４１】
エリアＩＤは、対象海域のエリアを識別する識別情報である。エリアＩＤは、ベースホットスポットインデックス情報１４４のエリアＩＤに対応する。エリアには、それぞれを識別する識別情報としてエリアＩＤが付与される。左上経度は、エリアの各頂点のうち左上の頂点の位置の経度を示す。左緯度は、エリアの各頂点のうち左上の頂点の位置の緯度を示す。左上とは、例えば、エリアの中で最も北西の地点を示す。【００４２】
図６下図に示すように、エリアの形状が矩形である場合に、対象海域を所定サイズごとのエリアに分割したエリアのエリアＩＤが「１」〜「９」に対応付けられている。エリアＩＤが「１」の左上経度および左上緯度がＰ１に対応する。一例として、エリアＩＤが「１」である場合に、左上経度として「１３９．００４」、左上緯度として「３５．３０４」を記憶している。エリアＩＤが「２」の左上経度および左上緯度がＰ２に対応する。一例として、エリアＩＤが「２」である場合に、左上経度として「１３９．００８」、左上緯度として「３５．３０４」を記憶している。なお、図６では、エリアの形状は、矩形であるが、矩形に限られない。例えば、エリアの形状は、３角形や６角形などの多角形であっても良い。エリアの識別は、左上の経度および緯度に限られない。例えば、エリアの各頂点の位置の緯度および経度であっても良い。また、エリアは、一辺の幅を、緯度が示す０．０４度および経度が示す０．０４度としているが、これに限られるものではない。【００４３】
図１に戻って、指標情報１４６は、複数の船舶の相互作用的な情報を示す各種指標の情報である。指標情報１４６は、エリア（海域）ごとに示される。複数の船舶の相互作用的な情報には、例えば、一方の避航操船が他方の避航操船を引き起こすという避航操船の波及を示す情報、避航操船の同時多発を示す情報が挙げられる。また、避航操船を引き起こす航跡の横切り関係の船舶ペアの数、航跡の交差関係の船舶ペアの数が挙げられる。また、船舶の向きの変更による避航操船の程度、急減速による避航操船の程度などが挙げられる。なお、上述した複数の船舶の相互作用的な情報は、一例であって、これに限定されるものではない。また、指標情報１４６は、後述する指標情報算出部１５４によって算出される。【００４４】
ここで、指標情報について説明する。【００４５】
１つの指標情報として避航操船の波及を示す情報（指標情報Ａ）が挙げられる。ホットスポットとして抽出されるエリアでは、船舶の衝突を避ける避航操船が時間遅れで引き起こされることがある。そこで、かかる避航操船の波及効果を示す相互作用的な情報が指標情報として算出される。【００４６】
１つの指標情報として避航操船の同時多発を示す情報（指標情報Ｂ）が挙げられる。ホットスポットとして抽出されるエリアでは、船舶の衝突を避ける避航操船が同時に引き起こされることがある。そこで、かかる避航操船の波及効果を示す相互作用的な情報が指標情報として算出される。【００４７】
１つの指標情報として、航跡の横切り関係の船舶ペアの数（指標情報Ｃ）が挙げられる。ホットスポットとして抽出されるエリアでは、２つの船舶のそれぞれの航跡が直角に近い角度で交わる（横切る）ことがある。そこで、かかる航跡の横切り関係の船舶ペアの数が指標情報として算出される。【００４８】
１つの指標情報として、船舶の交差関係の船舶ペアの数（指標情報Ｄ）が挙げられる。ホットスポットとして抽出されるエリアでは、２つの船舶のそれぞれの航跡が交差の角度に制限はないが交わることがある。そこで、かかる船舶の交差関係の船舶ペアの数が指標情報として算出される。【００４９】
１つの指標情報として、船舶の向き（対地針路）の変化による避航操船の程度（指標情報Ｅ）が挙げられる。余裕がある避航操船の場合には、船舶の向きの変化は、最小限に抑えられる。一方、船舶の向きが１回転したり、１８０度向きを変えたりといった極端な針路の変化は、現場でも、避航操船に余裕がない状態、危険レベルが高い状態であると推定される。そこで、複数の船舶それぞれの、船舶の向き（対地針路）の変化の度合いの累積が指標情報として算出される。【００５０】
１つの指標情報として、急減速による避航操船の程度（指標情報Ｆ）が挙げられる。避航操船の際には、速度は極力変更せずに、コースを変更することが一般的である。一方、プロペラスクリューが逆転することなどによる急減速は、現場でも、避航操船に余裕が無い状態、危険レベルが高い状態であると推定される。そこで、複数の船舶それぞれの、避航操船の際の減速度の累積が指標情報として算出される。【００５１】
ホットスポットインデックス情報１４７は、ベースホットスポットインデックスと各種指標情報とを組み合わせて統合的なホットスポットインデックスを算出した結果を示す情報である。統合的なホットスポットインデックスは、前述した「統合ホットスポットインデックス」のことをいう。ホットスポットインデックス情報１４７は、エリアごとに示される。なお、ホットスポットインデックス情報１４７は、統合ホットスポット算出部１５５によって算出される。【００５２】
制御部１５は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などの電子回路に対応する。そして、制御部１５は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部１５は、データ取得部１５１、データ補完部１５２、ベースホットスポット算出部１５３、指標情報算出部１５４、統合ホットスポット算出部１５５および出力部１５６を有する。なお、指標情報算出部１５４は、検出部および第１の算出部の一例である。統合ホットスポット算出部１５５は、第２の算出部の一例である。【００５３】
データ取得部１５１は、各種のデータを取得する。例えば、データ取得部１５１は、無線通信装置２０を介して各船舶からＡＩＳ情報を取得する。データ取得部１５１は、取得したＡＩＳ情報をＡＩＳ蓄積データ１４１に格納する。なお、データ取得部１５１は、各船舶からＡＩＳ情報を取得すると説明したが、これに限定されない。ＡＩＳ情報は、ストレージ装置やクラウドなど外部の記憶装置に記憶されていても良い。かかる場合には、データ取得部１５１は、外部の記憶装置から、各船舶のＡＩＳ情報を取得すれば良い。【００５４】
データ補完部１５２は、ＡＩＳ蓄積データ１４１内のＡＩＳ情報を所定期間間隔に補完する。例えば、データ補完部１５２は、ＡＩＳ蓄積データ１４１内のＡＩＳ情報を、船舶ごとに、一例として１秒間隔で補完する。ＡＩＳ蓄積データ１４１内のＡＩＳ情報を所定期間間隔で補完するのは、以下の理由による。各船舶からＡＩＳ情報が送信されるが、各船舶でＡＩＳ情報が送信される周期が異なったり、同一船舶であってもＡＩＳ情報が非同期で送信されたりするので、各船舶でＡＩＳ情報の日時を合わせるためである。１秒間隔の補完は、ＡＩＳ蓄積データ１４１に既に存在するＡＩＳ情報とＡＩＳ情報との間を線形となるように内挿補完すれば良い。そして、データ補完部１５２は、補完後のＡＩＳ蓄積データ１４１´を、船舶ごとに、一例として１０秒ごととなるようにＡＩＳ情報を間引き、間引いた残りのＡＩＳ情報を補完済みＡＩＳデータ１４２に格納する。ＡＩＳ情報を間引くのは、データ量が多くなるのを抑制するためである。【００５５】
ここで、データ補完部１５２が行うデータ補完処理の一例を、図７を参照して説明する。図７は、実施例に係るデータ補完処理の一例を示す図である。なお、図７では、図２で示すＡＩＳ蓄積データ１４１内のＡＩＳ情報を１０秒間隔で補完する場合について説明する。図７上図に示すテーブルの強調した情報は、ＡＩＳ蓄積データ１４１に既に存在するＡＩＳ情報である。【００５６】
このような状況の下で、データ補完部１５２は、ＡＩＳ蓄積データ１４１内のＡＩＳ情報を１秒間隔で補完する。補完後のＡＩＳ蓄積データ１４１´が生成される。ここでは、データ補完部１５２は、「２０１５／７／９  １４：００：００」のＡＩＳ情報と「２０１５／７／９  １４：００：１８」のＡＩＳ情報との間を内挿補完する。また、データ補完部１５２は、「２０１５／７／９  １４：００：１９」のＡＩＳ情報と「２０１５／７／９  １４：００：２７」のＡＩＳ情報との間を内挿補完する。【００５７】
そして、データ補完部１５２は、補完後のＡＩＳ蓄積データ１４１´を、船舶ごとに、１０秒ごととなるようにＡＩＳ情報を間引く。間引いた残りのＡＩＳ情報が、補完済みＡＩＳデータ１４２に格納される。ここでは、データ補完部１５２は、「２０１５／７／９  １４：００：００」から１０秒ごととなるようにＡＩＳ情報を間引き、図７下図に示す補完済みＡＩＳデータ１４２を生成する。【００５８】
図１に戻って、ベースホットスポット算出部１５３は、対象海域上の各エリアおよび各時点でのベースとなるホットスポットインデックスを算出する。【００５９】
例えば、ベースホットスポット算出部１５３は、ユーザからベースホットスポットインデックスを算出すべき期間および対象海域の指示を受け取る。すると、ベースホットスポット算出部１５３は、補完済みＡＩＳデータ１４２を参照し、指示された期間に、指示された対象海域で航行していた全ての船舶の組を抽出する。ベースホットスポット算出部１５３は、抽出した全ての船舶の組について、指示された期間の全ての時点でのベースリスク値を算出する。それぞれのベースリスク値は、前述した船舶の衝突リスクを算出する所定の手法で算出されれば良い。そして、ベースホットスポット算出部１５３は、算出したそれぞれのベースリスク値をベースリスク情報１４３に格納する。【００６０】
そして、ベースホットスポット算出部１５３は、ベースリスク情報１４３を参照して、対象海域の中のエリア（海域）ごとに、指示された期間について、所定の時間範囲の中のベースリスク値を累積し、累積して得られた値をベースホットスポットインデックスとする。所定の時間範囲とは、１つのベースホットスポットインデックスを算出する際の時間範囲のことをいう。所定の時間範囲の一例として、１０秒、３０秒、１分や３０分が挙げられるが、これに限定されるものではない。なお、実施例では、所定の時間範囲を１０秒として説明する。ベースホットスポットインデックスは、前述したホットスポットインデックスを算出する手法で算出されれば良い。そして、ベースホットスポット算出部１５３は、算出したそれぞれのベースホットスポットインデックスをベースホットスポットインデックス情報１４４に格納する。【００６１】
指標情報算出部１５４は、対象海域上の各エリアおよび各時間範囲での各種指標情報を算出する。ここでいう「時間範囲」は、ベースホットスポットインデックスを算出する際の時間範囲のことをいう。以下のそれぞれの例では、指標情報算出部１５４が、１つのエリア（Ａ０）および１つの日時からの時間範囲（Ｔ０）に対する各種指標情報を算出する場合を説明する。【００６２】
１つの例として、指標情報算出部１５４は、避航操船の波及を示す情報を指標情報（Ａ）として算出する。例えば、指標情報算出部１５４は、補完済みＡＩＳデータ１４２およびベースリスク情報１４３を参照して、船舶の急激な向きの変化による避航操船を検出し、検出した避航操船の船舶の最も近傍にある船舶の時間遅れの避航操船を検出する。そして、指標情報算出部１５４は、検出したそれぞれの避航操船の船舶の向きの変化の度合いに基づいて、避航操船の波及の度合いを指標情報（Ａ）として算出する。指標情報算出部１５４は、船舶の向きの変化による避航操船を検出するようにしたが、船舶の減速度による避航操船を検出する場合であっても良い。なお、船舶の向きの変化による避航操船を検出する場合の指標情報（Ａ）の算出方法を、後述する。【００６３】
別の例として、指標情報算出部１５４は、避航操船の同時多発を示す情報を指標情報（Ｂ）として算出する。つまり、指標情報（Ａ）が避航操船の波及効果のうち時間遅れがある場合であり、指標情報（Ｂ）が避航操船の波及効果のうちほぼ同時の場合である。例えば、指標情報算出部１５４は、補完済みＡＩＳデータ１４２およびベースリスク情報１４３を参照して、一定の距離範囲および時間範囲の中で、急激な向きの変化による複数の船舶の避航操船を検出する。そして、指標情報算出部１５４は、検出したそれぞれの避航操船の船舶の向きの変化の度合いに基づいて、避航操船の波及の度合いを指標情報（Ｂ）として算出する。指標情報算出部１５４は、船舶の向きの変化による避航操船の場合に限定されず、船舶の減速度による避航操船の場合であっても良い。【００６４】
別の例として、指標情報算出部１５４は、航跡の横切り関係の船舶ペアの数を指標情報（Ｃ）として算出する。例えば、指標情報算出部１５４は、ベースリスク情報１４３を参照して、閾値を超えるベースリスク値を持つ船舶のペアを特定する。ここでいう閾値は、避航操船を開始したと推測される閾値を示す。指標情報算出部１５４は、補完済みＡＩＳデータ１４２を参照して、特定した船舶のペアについて、それぞれの航跡が所定の角度の範囲内の角度で交わるか否かを判定する。指標情報算出部１５４は、時間範囲Ｔ０で、それぞれの航跡が所定の角度の範囲内の角度で交わると判定された船舶のペアの数をカウントする。なお、所定の角度の範囲とは、９０度に近い角度の範囲であれば良い。【００６５】
別の例として、指標情報算出部１５４は、航跡の交差関係の船舶ペアの数を指標情報（Ｄ）として算出する。例えば、指標情報算出部１５４は、ベースリスク情報１４３を参照して、閾値を超えるベースリスク値を持つ船舶のペアを特定する。ここでいう閾値は、避航操船を開始したと推測される閾値を示す。指標情報算出部１５４は、補完済みＡＩＳデータ１４２を参照して、特定した船舶のペアについて、それぞれの航跡が交わるか否かを判定する。つまり、指標情報（Ｄ）は、指標情報（Ｃ）の航跡の横切り関係の場合と異なり、交差の角度に制限がない場合である。指標情報算出部１５４は、時間範囲Ｔ０で、それぞれの航跡が交わると判定された船舶のペアの数をカウントする。【００６６】
別の例として、指標情報算出部１５４は、船舶の向き（対地針路）の変化による避航操船の程度を指標情報（Ｅ）として算出する。例えば、指標情報算出部１５４は、補完済みＡＩＳデータ１４２を参照して、船舶ごとに、船舶の向き（対地針路）の変化を抽出する。指標情報算出部１５４は、閾値を超える、船舶ごとの船舶の向き（対地針路）の変化の度合いを算出し、時間範囲Ｔ０の中で加算する。ここでいう閾値は、船舶の向きが大きく変化したと推測される閾値を示す。例えば、エリアＡ０について、同じ時間範囲Ｔ０の中で、船舶Ａ，Ｂ，Ｃの向きの変化の度合いが閾値を超えている場合とする。かかる場合には、指標情報算出部１５４は、それぞれの船舶Ａ，Ｂ，Ｃの向きの変化の度合いを加算し、加算して得られた値をエリアＡ０および時間範囲Ｔ０の指標情報（Ｅ）とする。【００６７】
別の例として、指標情報算出部１５４は、急減速による避航操船の程度を指標情報（Ｆ）として算出する。例えば、指標情報算出部１５４は、補完済みＡＩＳデータ１４２を参照して、船舶ごとに、船舶の速度の変化を抽出する。指標情報算出部１５４は、閾値を超える、船舶ごとの船舶の減速度の度合いを算出し、時間範囲Ｔ０の中で加算する。ここでいう閾値は、船舶の速度が減速したと推測される閾値を示す。例えば、エリアＡ０について、同じ時間範囲Ｔ０の中で、船舶Ａ，Ｂ，Ｃの減速度の度合いが閾値を超えている場合とする。かかる場合には、指標情報算出部１５４は、それぞれの船舶Ａ，Ｂ，Ｃの減速度の度合いを加算し、加算して得られた値をエリアＡ０および時間範囲Ｔ０の指標情報（Ｆ）とする。【００６８】
統合ホットスポット算出部１５５は、指標情報算出部１５４によって算出された各種指標情報と、指標情報ごとに設定される重みとに基づいて、対象海域上の各エリアおよび各時間範囲での統合ホットスポットインデックスを算出する。すなわち、統合ホットスポット算出部１５５は、避航操船の相互作用的な情報などに基づいて、ベースホットスポットインデックスを補正する。【００６９】
例えば、統合ホットスポット算出部１５５は、ベースホットスポットインデックスに対応するエリアおよび時間範囲について、各種の指標情報Ａ〜Ｆを重み付けすることにより、統合ホットスポットインデックスを算出する。一例として、統合ホットスポット算出部１５５は、ベースホットスポットインデックスに対応するエリアおよび時間範囲について、以下の式（１）により、統合ホットスポットインデックスＲを算出する。
統合ホットスポットインデックスＲ＝ベースホットスポットインデックス＋指標情報Ａ×重みＷＡ＋指標情報Ｂ×重みＷＢ＋指標情報Ｃ×重みＷＣ＋指標情報Ｄ×重みＷＤ＋指標情報Ｅ×重みＷＥ＋指標情報Ｆ×重みＷＦ・・式（１）【００７０】
なお、各重みは、予めユーザによって定められるが、適宜修正可能である。【００７１】
これにより、統合ホットスポット算出部１５５は、ホットスポットインデックスの算出に、避航操船の相互作用的な情報を組み込むことで、現場感覚と合致する衝突リスクを算出することができる。この結果、統合ホットスポット算出部１５５は、危険箇所であるホットスポットをより適切に認識させることが可能となる。また、統合ホットスポット算出部１５５は、ベースホットスポットインデックスを、２個の船舶の衝突リスクを用いて算出した所定の手法の場合と比べて、避航操船の相互作用的な情報を組み込むことで、現場感覚と合致する衝突リスクを算出することができる。【００７２】
出力部１５６は、統合ホットスポットインデックスを出力する。【００７３】
例えば、出力部１５６は、日時およびエリアごとに、日時と、エリアＩＤと、ベースホットスポットインデックスと、統合ホットスポットインデックスとを対応付けてホットスポットインデックス情報１４７に格納する。なお、統合ホットスポットインデックスを算出する際に用いられる各種指標情報が、当該統合ホットスポットインデックスに対応付けて付加されても良い。【００７４】
また、出力部１５６は、ホットスポットインデックス情報１４７を参照して、指定される海域、指定される時刻の統合ホットスポットインデックスをヒートマップとして表示部１３に表示しても良い。ヒートマップは、例えば、統合ホットスポットインデックスが高い程、強調して表示されるようにすれば良い。なお、指定される時刻は、現在の時刻であっても良い。【００７５】
［ホットスポットインデックス情報のデータ構成の一例］
ここで、ホットスポットインデックス情報１４７のデータ構成の一例を、図８を参照して説明する。図８は、実施例に係るホットスポットインデックス情報のデータ構成の一例を示す図である。図８に示すように、ホットスポットインデックス情報１４７は、日時、エリアＩＤ、ベースホットスポットインデックスおよび統合ホットスポットインデックスを対応付けた情報である。ベースホットスポットインデックスは、ベースホットスポットインデックス情報１４４（図５参照）の、日時、エリアＩＤに対応するベースホットスポットインデックスと一致する。統合ホットスポットインデックスは、ある日時のあるエリアに対応するベースホットスポットインデックスを補正したホットスポットインデックスともいえる。【００７６】
一例として、日時が「２０１５／７／９  １４：００：００」である場合に、エリアＩＤとして「１」、ベースホットスポットインデックスとして「０．１」、統合ホットスポットインデックスとして「Ｒ１」を記憶している。日時が「２０１５／７／９  １４：００：１０」である場合に、エリアＩＤとして「１」、ベースホットスポットインデックスとして「０．３」、統合ホットスポットインデックスとして「Ｒ１０」を記憶している。【００７７】
［指標算出処理の一例］
ここで、実施例に係る指標算出処理の一例を、図９を参照して説明する。図９は、実施例に係る指標算出処理の一例を説明する図である。【００７８】
［指標情報（Ａ）の場合］
図９では、指標情報算出部１５４が、あるエリアおよびある時間範囲で、避航操船の波及を示す情報を指標情報（Ａ）として算出する場合を説明する。図９左図には、船舶Ｘ、船舶Ｙおよび船舶Ｚのそれぞれの移動軌跡が表わされている。ここでは、３種類の船舶によって避航操船が波及している場合である。具体的には、船舶Ｘが船舶Ｙおよび船舶Ｚの航路を横切って航行している。すると、船舶Ｙが船舶Ｘを避けるための避航を開始する。その後、船舶Ｚが船舶Ｙを避けるための避航を開始する。船舶Ｙの避航開始、船舶Ｚの避航開始は、それぞれ丸で表わされている。船舶Ｚが避航を開始した時点での最も近傍にある船舶が船舶Ｙであるとする。【００７９】
図９右図に示すように、このような状況の下、船舶Ｙの向きの変化の度合いがグラフに表わされている。船舶Ｚの船舶の向きの変化の度合いがグラフに表わされている。ここでは、対地針路の変化の絶対値の移動平均で表わす。【００８０】
なお、対地針路の変化の絶対値の移動平均は、以下のように求めれば良い。点線で示される時点ｔ０が、船舶Ｘと船舶Ｙとの間のベースリスク値が極大となる時点である。指標情報算出部１５４は、ベースリスク情報１４３を参照して、船舶Ｘと船舶Ｙとの間のベースリスク値が極大となる時点ｔ０を抽出し、時点ｔ０の前後の一定期間を特定する。指標情報算出部１５４は、補完済みＡＩＳデータ１４２を参照して、船舶Ｙについて、特定した一定期間の中で船舶の向き（対地針路）の変化量を抽出する。すなわち、指標情報算出部１５４は、対地針路の時間階差を計算する。そして、指標情報算出部１５４は、船舶の向き（対地針路）の変化量の絶対値を算出し、一定期間の幅（一定のウィンドウ幅）で対地針路の変化の絶対値の移動平均を算出する。【００８１】
図９右上図に示すように、指標情報算出部１５４は、船舶Ｘと船舶Ｙとの間のベースリスク値が極大となる時点ｔ０の直前一定期間で、船舶Ｙの向きが最も大きく変化した時点を抽出する。ここでは、符号Ａ０で表わす時点が船舶Ｙの向きが最も大きく変化した時点である。指標情報算出部１５４は、抽出した時点の変化の度合いが閾値（図示せず）を超えている場合に、この時点が避航操船の開始タイミングと推定する。つまり、符号Ａ０で表わす時点は、船舶Ｙが船舶Ｘを避けるための避航を開始した時点である。【００８２】
図９右下図に示すように、指標情報算出部１５４は、船舶Ｙと船舶Ｚとの間のベースリスク値が極大となる時点ｔ１の直前一定期間で、船舶Ｚの向きが最も大きく変化した時点を抽出する。ここでは、符号Ａ１で表わす時点が船舶Ｚの向きが最も大きく変化した時点である。指標情報算出部１５４は、抽出した時点の変化の度合いが閾値（図示せず）を超えている場合に、この時点が避航操船の開始タイミングと推定する。つまり、符号Ａ１で表わす時点は、船舶Ｚが船舶Ｙを避けるための避航を開始した時点である。【００８３】
そして、指標情報算出部１５４は、船舶Ｚが避航を開始した時点での最も近傍にある船舶が避航操船を行った船舶Ｙであるので、船舶Ｚの時間遅れの避航操船を検出する。そして、指標情報算出部１５４は、船舶Ｙの避航操船の開始タイミングにおける船舶の向き（対地針路）の変化の度合いと、船舶Ｚの避航操船の開始タイミングにおける船舶の向き（対地針路）の変化の度合いとを加算する。すなわち、指標情報算出部１５４は、加算して得られた値を、あるエリアおよびある時間範囲の、避航操船の波及を示す指標情報（Ａ）とする。【００８４】
［出力処理による表示の一例］
図１０は、実施例に係る出力処理による表示の一例を示す図である。なお、図１０上図には、特定の領域（海域）且つ特定の時刻の統合ホットスポットインデックスをヒートマップとして表わしている。すなわち、出力部１５６は、ホットスポットインデックス情報１４７を参照して、特定の時刻に対応する特定の領域の統合ホットスポットインデックスを抽出し、統合ホットスポットインデックスをヒートマップとして表示部１３に表示する。ここでは、ヒートマップは、統合ホットスポットインデックスが高いエリア程ドットの密度が高いパターンで表わしている。なお、矢印が船舶である。【００８５】
ここで、ユーザが領域を指定するとする。すると、出力部１５６は、指定された領域のヒートマップを拡大して表示部１３に表示する。ここでは、符号ｈ０で示されるエリア群が最も高い統合ホットスポットインデックスであることがわかる。【００８６】
［ベースホットスポット算出処理のフローチャート］
図１１は、実施例に係るベースホットスポット算出処理のフローチャートの一例を示す図である。なお、ＡＩＳ蓄積データ１４１が記憶部１４に記憶されているとする。【００８７】
データ補完部１５２は、ＡＩＳ蓄積データ１４１の位置（経度、緯度）、速度、向き（針路）の情報を補完する（ステップＳ１１）。例えば、データ補完部１５２は、ＡＩＳ蓄積データ１４１は、一例として、ＡＩＳ蓄積データ１４１内のＡＩＳ情報を、船舶ごとに、一例として１秒間隔で補完する。そして、データ補完部１５２は、補完後のＡＩＳ蓄積データ１４１´を、船舶ごとに、一例として１０秒ごととなるようにＡＩＳ情報を間引き、間引いた残りのＡＩＳ情報を補完済みＡＩＳデータ１４２に格納する。【００８８】
そして、ベースホットスポット算出部１５３は、全ての船舶のペアの全ての時点でのベースリスク値を算出する（ステップＳ１２）。例えば、ベースホットスポット算出部１５３は、補完済みＡＩＳデータ１４２を参照し、全ての船舶のペアを抽出する。ベースホットスポット算出部１５３は、抽出した全ての船舶のペアについて、全ての時点でのベースリスク値を算出する。そして、ベースホットスポット算出部１５３は、算出したそれぞれのベースリスク値をベースリスク情報１４３に格納する。なお、ベースホットスポット算出部１５３は、ベースリスク値を算出する期間および対象海域の全ての船舶のペアの全ての時点でのベースリスク値を算出しても良い。【００８９】
そして、ベースホットスポット算出部１５３は、ベースホットスポットインデックスとして、予め定められたエリア・時間範囲の中のベースリスク値の総和を算出する（ステップＳ１３）。例えば、ベースホットスポット算出部１５３は、ベースリスク情報１４３、補完済みＡＩＳデータ１４２およびエリア情報１４５を参照して、以下のように、日時および対象海域のエリアごとのベースホットスポットインデックスを算出する。すなわち、ベースホットスポット算出部１５３は、ベースリスク値を算出する期間について、当該期間内日時からの時間範囲（例えば、１０秒）の中のベースリスク値を累積し、累積して得られた値をベースホットスポットインデックスとする。そして、ベースホットスポット算出部１５３は、ベースホットスポット算出処理を終了する。【００９０】
［指標情報算出処理のフローチャート］
図１２は、実施例に係る指標情報算出処理のフローチャートの一例を示す図である。なお、図１２のフローチャートでは、１つのエリアおよび１つの日時からの時間範囲に対する指標情報算出処理について説明する。【００９１】
図１２に示すように、指標情報算出部１５４は、避航操船の波及の度合い（Ａ）を算出する（ステップＳ２１）。例えば、指標情報算出部１５４は、補完済みＡＩＳデータ１４２およびベースリスク情報１４３を参照して、船舶の急激な向きの変化による避航操船を検出し、検出した避航操船の船舶の最も近傍にある船舶の時間遅れの避航操船を検出する。そして、指標情報算出部１５４は、検出したそれぞれの避航操船の急激な向きの変化の度合いを加算する。そして、指標情報算出部１５４は、加算して得られた波及の度合いを指標情報（Ａ）とする。【００９２】
そして、指標情報算出部１５４は、避航操船の同時多発の度合い（Ｂ）を算出する（ステップＳ２２）。例えば、指標情報算出部１５４は、補完済みＡＩＳデータ１４２およびベースリスク情報１４３を参照して、一定の距離範囲および日時からの時間範囲の中で、急激な向きの変化による複数の船舶の避航操船を検出する。そして、指標情報算出部１５４は、検出したそれぞれの避航操船の急激な向きの変化の度合いを加算する。そして、指標情報算出部１５４は、加算して得られた波及の度合いを指標情報（Ｂ）とする。【００９３】
そして、指標情報算出部１５４は、航跡の横切り関係の船舶ペアの数（Ｃ）をカウントする（ステップＳ２３）。例えば、指標情報算出部１５４は、ベースリスク情報１４３を参照して、閾値を超えるベースリスク値を持つ船舶のペアを特定する。ここでいう閾値は、避航操船を開始したと推測される閾値を示す。指標情報算出部１５４は、補完済みＡＩＳデータ１４２を参照して、特定した船舶のペアについて、それぞれの航跡が所定の角度の範囲内の角度で交わるか否かを判定する。指標情報算出部１５４は、日時からの時間範囲で、それぞれの航跡が所定の角度の範囲内の角度で交わると判定された船舶のペアの数をカウントする。【００９４】
そして、指標情報算出部１５４は、航跡の交差の数（Ｄ）をカウントする（ステップＳ２４）。例えば、指標情報算出部１５４は、ベースリスク情報１４３を参照して、閾値を超えるベースリスク値を持つ船舶のペアを特定する。ここでいう閾値は、避航操船を開始したと推測される閾値を示す。指標情報算出部１５４は、補完済みＡＩＳデータ１４２を参照して、特定した船舶のペアについて、それぞれの航跡が交わるか否かを判定する。指標情報算出部１５４は、日時からの時間範囲で、それぞれの航跡が交わると判定された船舶のペアの数をカウントする。【００９５】
そして、指標情報算出部１５４は、コース変更（船舶の向きの変更）による避航操船の程度（Ｅ）を算出する（ステップＳ２５）。例えば、指標情報算出部１５４は、補完済みＡＩＳデータ１４２を参照して、船舶ごとに、船舶の向き（対地針路）の変化を抽出する。指標情報算出部１５４は、閾値を超える、船舶ごとの船舶の向き（対地針路）の変化の度合いを算出し、日時からの時間範囲の中で加算する。ここでいう閾値は、船舶の向きが大きく変化したと推測される閾値を示す。指標情報算出部１５４は、加算して得られた値をコース変更（船舶の向きの変更）による避航操船の程度とする。【００９６】
そして、指標情報算出部１５４は、急減速による避航操船の程度（Ｆ）を算出する（ステップＳ２６）。例えば、指標情報算出部１５４は、補完済みＡＩＳデータ１４２を参照して、船舶ごとに、船舶の速度の変化を抽出する。指標情報算出部１５４は、閾値を超える、船舶ごとの船舶の減速度の度合いを算出し、日時からの時間範囲の中で加算する。ここでいう閾値は、船舶の速度が減速したと推測される閾値を示す。指標情報算出部１５４は、加算して得られた値を急減速による避航操船の程度とする。【００９７】
そして、指標情報算出部１５４は、指標情報算出処理を終了する。【００９８】
［統合ホットスポット算出処理のフローチャート］
図１３は、実施例に係る統合ホットスポット算出処理のフローチャートの一例を示す図である。なお、図１３のフローチャートでは、１つのエリアおよび１つの日時からの時間範囲に対する統合ホットスポットインデックスを算出する統合ホットスポット算出処理について説明する。【００９９】
図１３に示すように、統合ホットスポット算出部１５５は、ベースホットスポットインデックスに、相互作用に関わる指標（Ａ〜Ｆ）を重み付け加算した統合ホットスポットインデックスを算出する（ステップＳ３１）。例えば、統合ホットスポット算出部１５５は、式（１）を用いて、ベースホットスポットインデックスを補正した統合ホットスポットインデックスを算出する。そして、出力部１５６は、日時と、エリアＩＤと、ベースホットスポットインデックスと、統合ホットスポットインデックスとを対応付けてホットスポットインデックス情報１４７に格納する。【０１００】
そして、統合ホットスポット算出部１５５は、統合ホットスポット算出処理を終了する。【０１０１】
これにより、統合ホットスポット算出部１５５は、避航操船の相互作用的な情報を組み込むことで、現場感覚と合致する衝突リスクを算出することとなり、危険箇所であるホットスポットをより適切に抽出することが可能となる。【０１０２】
ここで、実施例に係る統合ホットスポットインデックスによってホットスポットがより適切に抽出可能となる一例を、図１４を参照して説明する。図１４は、実施例に係る統合ホットスポットインデックスによってホットスポットがより適切に抽出可能となる一例を示す図である。図１４には、あるエリアにおいて、時々刻々と変化する４つのグラフが表わされている。最上段には、単位面積当たりの船の密度を示すグラフｇ３が表わされている。第２段には、ベースホットスポットインデックスを示すグラフｇ２が表わされている。第３段には、実施例に係る相互作用による指標情報のグラフｇ１が表わされている。第４段には、実施例に係る統合ホットスポットインデックスのグラフｇ０が表わされている。【０１０３】
タイミングｔ１０が、実際にホットスポット状態になったタイミングである。ところが、グラフｇ２に示すように、ベースホットスポットインデックスは、実際にホットスポット状態になったタイミングｔ１０で高いが、その他のタイミングでも高くなっている（丸の破線参照）。また、グラフｇ３に示すように、船の密度は、ホットスポット状態になったタイミングｔ１０で高くなっているが、船の密度が高いタイミングで必ずしもホットスポット状態になるとは限らない。【０１０４】
これに対して、グラフｇ１に示すように、実際にホットスポット状態になったタイミングｔ１０で、相互作用による指標情報が最も高くなっている。加えて、グラフｇ０に示すように、実際にホットスポット状態になったタイミングｔ１０で、統合ホットスポットインデックスが最も高くなり、それ以外のタイミングで、統合ホットスポットインデックスが低くなっている。つまり、統合ホットスポット算出部１５５は、相互作用による指標情報を重み付け加算した統合ホットスポットインデックスを計算することにより、ホットスポットのタイミング以外でのピークを抑えることができる。【０１０５】
なお、統合ホットスポットインデックスを利用して各種処理が行われても良い。例えば、１つの処理として、統合ホットスポットインデックスを、未来のホットスポット状態の予測モデルを構築するための正解データに用いる場合が挙げられる。この処理により、ホットスポット算出装置１０は、船舶の航行の支援の中でも、ホットスポット形成の事前予測や未然防止を支援することが可能となる。また、別の処理として、統合ホットスポットインデックスを利用して過去のホットスポット状態の要因分析を行う場合が挙げられる。また、別の処理として、統合ホットスポットインデックスが高いエリアの航路を再現して船長や管制官の訓練に用いる場合が挙げられる。【０１０６】
［実施例の効果］
上記実施例によれば、ホットスポット算出装置１０は、所定のエリアに属する複数の移動体の軌跡データに基づいて、各移動体が他の移動体との衝突を回避した可能性を示す行動である回避行動を少なくとも２つの移動体で検出する。ホットスポット算出装置１０は、２つの移動体の一方による回避行動が、他方による回避行動の影響を受けて発生した可能性を示す評価値を算出する。ホットスポット算出装置１０は、評価値に基づいて、複数の移動体が密集したエリアの衝突リスクを算出する。かかる構成によれば、ホットスポット算出装置１０は、複数の移動体の相互作用的な情報を用いることで、現場感覚と合致する、ホットスポットの衝突リスクを算出することが可能になる。すなわち、ホットスポット算出装置１０は、単に移動体が密集しているだけでなく、複数の移動体が相互に影響を及ぼし合うような危険度の高いホットスポットを抽出することが可能になる。【０１０７】
また、上記実施例によれば、ホットスポット算出装置１０は、第１の移動体と第２の移動体とでそれぞれ前記回避行動を検出する。ホットスポット算出装置１０は、第２の移動体の回避行動が検出された時点で最も近傍にある移動体が、回避行動が検出された第１の移動体であるか否かを判定する。ホットスポット算出装置１０は、第２の移動体の該当時点で最も近傍にある移動体が、第１の移動体であると判定した場合には、第２の移動体による回避行動が第１の移動体による回避行動の影響を受けて発生した可能性を示す評価値を算出する。かかる構成によれば、ホットスポット算出装置１０は、一方の移動体による回避行動が他方の移動体による回避行動の影響を受けて発生した可能性を示す評価値を算出することで、複数の移動体の相互作用的な情報を算出できる。この結果、ホットスポット算出装置１０は、相互に影響を及ぼし合うような危険度の高いホットスポットを抽出することが可能になる。【０１０８】
また、上記実施例によれば、ホットスポット算出装置１０は、さらに、２つの移動体のそれぞれの軌跡が横切る関係であるか否かを示す情報を含む評価値を算出する。かかる構成によれば、ホットスポット算出装置１０は、さらに、２つの移動体のそれぞれの軌跡が横切る関係であるか否かを示す情報を含む評価値を算出することで、複数の移動体の相互作用的な情報を算出できる。この結果、ホットスポット算出装置１０は、相互に影響を及ぼし合うような危険度の高いホットスポットを抽出することが可能になる。【０１０９】
また、上記実施例によれば、ホットスポット算出装置１０は、既存の所定の手法によりエリアの衝突リスクを算出する。ホットスポット算出装置１０は、評価値に基づいて、エリアの衝突リスクを補正する。かかる構成によれば、ホットスポット算出装置１０は、ホットスポットの衝突リスクの算出に、複数の移動体の相互作用的な情報を組み込むことで、現場感覚と合致する、ホットスポットの衝突リスクを算出することが可能になる。【０１１０】
［その他］
なお、実施例では、統合ホットスポット算出部１５５は、ベースホットスポットインデックスに対応するエリアおよび時間範囲について、各種の指標情報Ａ〜Ｆを重み付けすることにより、統合ホットスポットインデックスを算出すると説明した。しかしながら、統合ホットスポット算出部１５５は、これに限定されることはなく、ベースホットスポットインデックスに対応するエリアおよび時間範囲について、避航操船の波及効果を示す相互作用的な情報自体を用いて、統合ホットスポットインデックスを算出しても良い。すなわち、統合ホットスポット算出部１５５は、指標情報Ａ，Ｂを重み付けすることにより、統合ホットスポットインデックスを算出しても良い。【０１１１】
また、図示したホットスポット算出装置１０の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、ホットスポット算出装置１０の分散・統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、データ取得部１５１と、データ補完部１５２とを１つの部として統合しても良い。また、指標情報算出部１５４を、各種指標情報をそれぞれ算出する算出部に分離しても良い。また、記憶部１４をホットスポット算出装置１０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。【０１１２】
また、上記実施例で説明した各種の処理は、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などのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１に示したホットスポット算出装置１０と同様の機能を実現するホットスポット算出プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１５は、ホットスポット算出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。【０１１３】
図１５に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０３と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２１５と、表示装置２０９を制御する表示制御部２０７とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラムなどを読取るドライブ装置２１３と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行う通信制御部２１７とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するメモリ２０１と、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）２０５を有する。そして、メモリ２０１、ＣＰＵ２０３、ＨＤＤ２０５、表示制御部２０７、ドライブ装置２１３、入力装置２１５、通信制御部２１７は、バス２１９で接続されている。【０１１４】
ドライブ装置２１３は、例えばリムーバブルディスク２１０用の装置である。ＨＤＤ２０５は、ホットスポット算出プログラム２０５ａおよびホットスポット算出関連情報２０５ｂを記憶する。【０１１５】
ＣＰＵ２０３は、ホットスポット算出プログラム２０５ａを読み出して、メモリ２０１に展開し、プロセスとして実行する。かかるプロセスは、ホットスポット算出装置１０の各機能部に対応する。ホットスポット算出関連情報２０５ｂは、ＡＩＳ蓄積データ１４１、補完済みＡＩＳデータ１４２、ベースリスク情報１４３、ベースホットスポットインデックス情報１４４、エリア情報１４５、指標情報１４６およびホットスポットインデックス情報１４７に対応する。そして、例えばリムーバブルディスク２１０が、ホットスポット算出プログラム２０５ａなどの各情報を記憶する。【０１１６】
なお、ホットスポット算出プログラム２０５ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ２０５に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disk  Read  Only  Memory）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）、光磁気ディスク、ＩＣ（Integrated  Circuit）カードなどの「可搬用の物理媒体」に当該プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらからホットスポット算出プログラム２０５ａを読み出して実行するようにしても良い。
【符号の説明】
【０１１７】
１０  ホットスポット算出装置
１１  外部Ｉ／Ｆ部
１２  入力部
１３  表示部
１４  記憶部
１４１  ＡＩＳ蓄積データ
１４２  補完済みＡＩＳデータ
１４３  ベースリスク情報
１４４  ベースホットスポットインデックス情報
１４５  エリア情報
１４６  指標情報
１４７  ホットスポットインデックス情報
１５  制御部
１５１  データ取得部
１５２  データ補完部
１５３  ベースホットスポット算出部
１５４  指標情報算出部
１５５  統合ホットスポット算出部
１５６  出力部
２０  無線通信装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【国際調査報告】
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