(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
将来の交通渋滞を予測する交通渋滞予測方法であって、
小売店舗が発注する商品の発注情報を収集する過程と、
上記収集した商品発注情報から、上記小売店舗の実在する地域における交通需要を予測する過程と、
過去および現在の交通渋滞情報を使って、上記地域における将来の交通渋滞を予測する過程と、
上記予測した交通渋滞を上記予測した交通需要により修正する過程とを備えることを、
特徴とする交通渋滞予測方法。
【請求項２】
将来の交通渋滞を予測する交通渋滞予測装置であって、
小売店舗が発注する商品の発注情報を収集する手段と、
上記収集した商品発注情報から、上記小売店舗の実在する地域における交通需要を予測する手段と、
過去および現在の交通渋滞情報を使って、上記地域における将来の交通渋滞を予測する手段と、
上記予測した交通渋滞を上記予測した交通需要により修正する手段とを備えることを、
特徴とする交通渋滞予測装置。
【請求項３】
将来の交通渋滞を予測する処理を行う交通渋滞予測プログラムであって、
小売店舗が発注する商品の発注情報を収集する処理と、
上記収集した商品発注情報から、上記小売店舗の実在する地域における交通需要を予測する処理と、
過去および現在の交通渋滞情報を使って、上記地域における将来の交通渋滞を予測する処理と、
上記予測した交通渋滞を上記予測した交通需要により修正する処理とをコンピュータに実行させるための交通渋滞予測プログラム。
【請求項４】
将来の交通渋滞を予測する処理を行う交通渋滞予測プログラムを記録した記録媒体であって、
小売店舗が発注する商品の発注情報を収集する処理と、
上記収集した商品発注情報から、上記小売店舗の実在する地域における交通需要を予測する処理と、
過去および現在の交通渋滞情報を使って、上記地域における将来の交通渋滞を予測する処理と、
上記予測した交通渋滞を上記予測した交通需要により修正する処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した交通渋滞予測プログラムの記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、将来の交通渋滞を予測する交通渋滞予測方法及びその装置と、その交通渋滞予測方法の実現に用いられる交通渋滞予測プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体とに関し、特に、高速道路だけではなく一般道路も含む広範囲な道路ネットワークを対象にして、交通渋滞予測対象地域における運動会とかコンサートとかいったような臨時的な交通需要が発生する場合にあっても、精度良く交通渋滞を予測できるようにする交通渋滞予測方法及びその装置と、その交通渋滞予測方法の実現に用いられる交通渋滞予測プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体とに関する。
【０００２】
【従来の技術】
将来の交通状況を予測する方法としては、大別して、▲１▼蓄積された過去の交通情報を統計的に分析し、その日時や場所による交通状況の変動と現在の交通状況とから将来の交通情報を予測する統計処理的手法と、▲２▼個々の道路に何台の車が走行可能かを道路ネットワークにおける交通容量として、また、道路に流入／流出する車の台数を道路の発生する交通需要という形でモデル化し、そのモデル上で、交通容量と交通需要とに影響を与える種々の要因をシミュレーションすることにより交通渋滞を予測する手法とに分けられる。
【０００３】
前者の▲１▼の方法としては、特開平11-160454 号などにおける自己回帰モデルを用いる手法がある。
【０００４】
また、後者の▲２▼方法としては、“首都高速の渋滞予測−システム97の交通状況予測システム−”(1997 交通工学 p27 Vol32  大塚秀樹；首都高速道路公団）などの手法がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述の統計処理的手法では、日時／曜日／月などの定常的要因に基づく交通渋滞の状況予測は可能であるものの、予測対象地域において、小中学校の運動会とか、人気グループによるコンサートといったような大規模なイベントの開催に伴う突発的な交通需要の発生があった場合に、予測精度が低下するという問題がある。
【０００６】
一方、前述の交通モデルに基づくシミュレーション手法では、高速道路のような、そこに流入／流出する車両数が観測可能な閉じた道路ネットワークにしか適用できないという問題がある。
【０００７】
本発明の目的は、高速道路だけではなく一般道路も含む広範囲な道路ネットワークを対象にして、交通渋滞予測対象地域における運動会とかコンサートとかいったような臨時的な交通需要発生時においても、精度良く交通渋滞を予測することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するために、本発明の交通渋滞予測装置は、将来の交通渋滞を予測するために、▲１▼小売店舗が発注する商品の発注情報を収集する手段と、▲２▼その収集した商品発注情報から、その小売店舗の実在する地域における交通需要を予測する手段と、▲３▼過去および現在の交通渋滞情報を使って、その地域における将来の交通渋滞を予測する手段と、▲４▼予測した交通渋滞を予測した交通需要により修正する手段とを備えるように構成する。
【０００９】
以上の各処理手段により実現される本発明の交通渋滞予測方法はコンピュータプログラムで実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な可搬媒体メモリ、半導体メモリ、ハードディスク等の適当な記録媒体に記録して提供することができる。
【００１０】
このように構成される本発明の交通渋滞予測装置では、小売店舗が発注する商品の発注情報を収集して、その収集した商品発注情報から、その小売店舗の実在する地域における交通需要を予測する。一方、過去および現在の交通渋滞情報を使って、その地域における将来の交通渋滞を予測する。そして、このようにして予測した交通渋滞を、このようにして予測した交通需要により修正することで、最終的な交通渋滞を予測する。
【００１１】
このように、本発明では、蓄積された過去の交通渋滞情報を統計的に分析し、その日時や場所による交通状況の変動と現在の交通渋滞の状況とから将来の交通渋滞を予測するときにあって、予想対象地域に存在するコンビニエンスストア等の小売店舗の商品発注量情報にあらわれる、当該地域におけるイベントの有無・規模から当該地域の交通需要の変化を推定し、その影響を交通渋滞予測情報に反映することを特徴とする。
【００１２】
“全図解一目でわかるコンビニ業界（日本実業出版社；2000年初版発行；著国友隆一）”によれば、コンビニエンスストアの配送システムにおいては、商品が納品される配送日前日の午前に、配送システム側で発注締め切りが行われる。この発注情報をもとに、翌日の納品日における配送量が決定され、翌日に各コンビニエンスストア店舗に商品が配送される。
【００１３】
本発明は、このような小売店舗のＰＯＳシステムなどで管理される商品発注量データに現れる特定商品の発注量の変動に着目する。
【００１４】
コンビニエンスストア等の小売店舗では、自らの店舗が存在する地域におけるコンサートや運動会などのイベントの有無及び規模を考慮して、各商品の発注量を前日の午前中までに決定して配送システム側に発注する。また夕方の弁当などについては、当日の夜間のイベントを考慮にいれて午前中に発注をする。
【００１５】
この際に、コンビニエンスストア等の店舗側では、翌日に近くでセンター試験が行われるといった情報や、明日は成人の日なので、隣の市民会館には沢山の人が集まるといった情報をあらかじめ入手し、そのイベントの規模に応じて、翌日に配送される商品の発注量を決定して、ＰＯＳシステムを通じて配送システム側に発注する。この際、各店舗は、経験に応じて、イベントの規模により在庫を抱えないように最適な商品量を発注する。
【００１６】
そこで、本発明は、例えば、コンビニエンスストア等の小売店舗が取り扱う商品の内、当該地域の突発的な交通需要の変動と大きな関連性を有する商品についての、前日あるいは当日朝における発注量及びその変化と、当該店舗の周辺道路における翌日あるいは当日夕方の交通渋滞状祝およびその変化を観測・記録する。そして、この商品発注量およびその変化と、周辺道路の交通渋滞状況およびその変化との因果関係を抽出することにより、ある時点の商品発注量とその変化の状況から、翌日あるいは当日夕方の周辺道路の渋滞状況を予測するように処理する。
【００１７】
このようにして、本発明によれば、高速道路だけではなく一般道路も含む広範囲な道路ネットワークを対象にして、交通渋滞予測対象地域における運動会とかコンサートとかいったような臨時的な交通需要発生時においても、精度良く交通渋滞を予測できるようになる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。
【００１９】
今、図１に示すようなエリアに、小学校のそばのＡ店、駅に近いＢ点、イベント会場の近くにあるＣ店というように、同一店舗系列のコンビニエンスストアの３つの店舗が存在していて、それらの各店舗が通信回線を通じて本部のＰＯＳシステムに接続されていることを想定する。
【００２０】
また、そのエリアの各道路（道路ａ、道路ｂ、道路ｃ）からは、設置された車両感知機より、各道路の交通渋滞データ（渋滞の状況を示すデータ）が定期的に道路交通情報センタに集められているものとする。
【００２１】
図２に、道路交通情報センタに集められた各道路（道路ａ、道路ｂ、道路ｃ）の交通渋滞データの一例を図示する。
【００２２】
ここで、図２の表２１０は、コンビニエンスストアＡ店の近くの道路ａの各時刻毎の交通渋滞データを示し、表２２０は、コンビニエンスストアＢ店の近くの道路ｂの各時刻毎の交通渋滞データを示し、表２３０は、コンビニエンスストアＣ店の近くの道路ｃの各時刻毎の交通渋滞データを示している。
【００２３】
図３に、３つのコンビニエンスストアの商品Ｘの発注データの一例を図示する。
【００２４】
ここで、図３の表３１０は、コンビニエンスストアＡ店の各時刻における商品Ｘの発注データを示し、表３２０は、コンビニエンスストアＢ店の各時刻における商品Ｘの発注データを示し、表３３０は、コンビニエンスストアＣ店の各時刻における商品Ｘの発注データを示している。
【００２５】
図４に、本発明の交通渋滞予測装置１の一実施形態例を図示する。
【００２６】
本発明の交通渋滞予測装置１は、ＣＰＵおよびメモリ等からなるコンピュータ・システムで構成され、交通渋滞データ収集部１０と、交通渋滞データ記憶部１１と、交通渋滞予測部１２と、商品発注データ収集部２０と、商品発注データ記憶部２１と、交通渋滞データ補正情報算出部３０と、交通渋滞補正用データテーブル３１と、予測交通渋滞データ補正部３２とを備える。
【００２７】
この交通渋滞データ収集部１０は、道路交通情報センタから各道路の交通渋滞データを収集する。
【００２８】
交通渋滞データ記憶部１１は、交通渋滞データ収集部１０の収集した交通渋滞データを道路毎に時系列化して記憶する。例えば、図１における道路ａの交通渋滞データは、図２の表２１０のような形で、交通渋滞データ記憶部１１に記憶されることになる。
【００２９】
交通渋滞予測部１２は、交通渋滞データ収集部１０から送られてくる現在の交通渋滞データと、交通渋滞データ記憶部１１に記憶された過去の交通渋滞データとから、例えば文献「毛利、小川他“事例ベースによる交通渋滞予測手法”電子情報通信学会論文誌 VOL.J82-BN.11,p1993-p2001,1999 」にあるような手法により、将来の交通渋滞データを予測して出力する。
【００３０】
ここで、交通渋滞予測部１２は、例えば２４時間後の交通渋滞データを予測せよという指示が与えられると、その指定された２４時間後の交通渋滞データを予測して出力するように処理することになる。
【００３１】
商品発注データ収集部２０は、コンビニエンスストアのＰＯＳシステム等から商品の発注データを収集する。
【００３２】
商品発注データ記憶部２１は、商品発注データ収集部２０の収集した商品発注データを店舗毎・商品毎に時系列化して記憶する。例えば、図１における店舗Ａの商品Ｘの発注データは、図３の表３１０のような形で、商品発注データ記憶部２１に記憶されることになる。
【００３３】
交通渋滞データ補正情報算出部３０は、交通渋滞データ記憶部１１に記憶された各道路毎に時系列化された交通渋滞データと、商品発注データ記憶部２１に記憶された店舗別、商品単位に時系列化された商品発注データとの間の相関関係から、統計的手法に基づいて交通渋滞補正用データテーブルを作成して、それを交通渋滞補正用データテーブル３１に登録する。
【００３４】
図５に、交通渋滞データ補正情報算出部３０の作成する交通渋滞補正用データテーブルの一例を図示する。
【００３５】
すなわち、交通渋滞データ補正情報算出部３０は、図５の最下段に示す交通渋滞補正用データテーブルを作成する場合には、交通渋滞データ記憶部１１に記憶された交通渋滞データと、商品発注データ記憶部２１に記憶された商品発注データとを使い、例えば、道路ａとその近くにある店舗Ａという組み合わせについて、各時間帯毎に、商品Ｘの発注量と、その発注した商品Ｘが販売される時点における道路ａの渋滞度との対応データをリストアップし、それに基づいて、各発注量範囲における各渋滞度の発生頻度を算出することで交通渋滞補正用データテーブルを作成して、それを交通渋滞補正用データテーブル３１に登録するのである。
【００３６】
予測交通渋滞データ補正部３２は、交通渋滞予測部１２から出力される予測交通渋滞データと、商品発注データ収集部２０から送られてくる現在の商品発注データとを入力として、交通渋滞補正用データテーブル３１に格納される該当の交通渋滞補正用データテーブルを使って、その入力した予測交通渋滞データを補正して、補正後予測交通渋滞データとして出力する。
【００３７】
図６及び図７に、本発明の交通渋滞予測装置１の実行する処理フローの一実施形態例を図示する。次に、これらの処理フローに従って、本発明について詳細に説明する。
【００３８】
本発明の交通渋滞予測装置１は、ユーザから予測指示が発行されると、図６の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１で、予測対象となる道路と、予測対象となる日時（曜日や月や時間帯など）とを入力する。
【００３９】
続いて、ステップ２で、交通渋滞予測部１２を使って、交通渋滞データ収集部１０から送られてくる現在の交通渋滞データと、交通渋滞データ記憶部１１に記憶された過去の交通渋滞データとから、予測対象道路の予測対象日時における交通渋滞データを予測する。
【００４０】
続いて、ステップ３で、予測対象道路付近の店舗が発注した予測対象日時に販売されることになる商品の販売予想量を示す商品発注データを入手する。
【００４１】
続いて、ステップ４で、予測交通渋滞データ補正部３２を使い、入手した商品発注データに従って、予測した交通渋滞データを補正する。
【００４２】
そして、最後に、ステップ５で、その補正した交通渋滞データを出力して、処理を終了する。
【００４３】
次に、図７の処理フローに従って、予測交通渋滞データ補正部３２により実行されることになる交通渋滞データの補正処理（図６の処理フローのステップ３〜５の処理）について詳細に説明する。
【００４４】
予測交通渋滞データ補正部３２は、交通渋滞データの補正処理を行うべく呼び出されると、図７の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１０で、交通渋滞予測部１２から、予測対象道路の予測対象日時における予測交通渋滞データを受け取る。
【００４５】
続いて、ステップ１１で、予測対象道路付近の店舗が発注した予測対象日時に販売されることになる商品の販売予想量を示す商品発注データを入手する。
【００４６】
続いて、ステップ１２で、交通渋滞補正用データテーブル３１から、該当する交通渋滞補正用データテーブルを読み込む。
【００４７】
すなわち、交通渋滞補正用データテーブル３１から、予測対象道路と商品発注データの入手先の店舗と予測対象日時とに対応付けられる、図５の最下段に示すような交通渋滞補正用データテーブルを読み込むのである。
【００４８】
続いて、ステップ１３で、その読み込んだ交通渋滞補正用データテーブルを参照することで、入手した商品発注データの指す発生頻度のリストを検索する。
【００４９】
例えば、図５の最下段に示す交通渋滞補正用データテーブルを読み込んだときにあって、入手した商品発注データが３０個〜３９個の発注量を示しているときには、渋滞度０の発生頻度が１０％で、渋滞度１の発生頻度が１０％で、渋滞度２の発生頻度が７０％で、・・・・・という発生頻度のリストを検索するのである。
【００５０】
続いて、ステップ１４で、その検索した発生頻度の内、最も大きい発生頻度のものを特定する。
【００５１】
例えば、渋滞度０の発生頻度が１０％で、渋滞度１の発生頻度が１０％で、渋滞度２の発生頻度が７０％で、・・・・・という発生頻度のリストを検索した場合には、７０％という発生頻度を特定するのである。
【００５２】
続いて、ステップ１５で、その特定した発生頻度が規定の閾値よりも大きいのか否かを判断して、規定の閾値よりも大きいことを判断するときには、ステップ１６に進んで、特定した発生頻度に対応付けられる渋滞度を、補正に用いる交通渋滞データとして設定する。
【００５３】
例えば、図５の最下段に示す交通渋滞補正用データテーブルを読み込んだときにあって、入手した商品発注データが３０個〜３９個の発注量を示しているときには、７０％という発生頻度を特定することになるので、その７０％の発生頻度に対応付けられる渋滞度２を、補正に用いる交通渋滞データとして設定するのである。
【００５４】
続いて、ステップ１７で、ステップ１０で受け取った予測交通渋滞データ（予測渋滞度）と、ステップ１６で設定した補正に用いる交通渋滞データ（補正渋滞度）との大小関係を比較する。
【００５５】
この比較処理に従って、補正渋滞度の方が予測渋滞度よりも大きいことを判断するときには、ステップ１８に進んで、ステップ１６で設定した補正に用いる交通渋滞データを最終的な予測交通渋滞データとして設定し、続くステップ１９で、その設定した予測交通渋滞データを出力して、処理を終了する。
【００５６】
一方、ステップ１５で、特定した発生頻度が規定の閾値よりも小さいことを判断するときと、ステップ１７で、予測渋滞度の方が補正渋滞度よりも大きいことを判断するときには、商品発注データに基づく補正を行う必要がないので、ステップ１８の処理を行うことなく、直ちにステップ１９に進んで、ステップ１０で受け取った予測交通渋滞データを最終的な予測交通渋滞データとして出力して、処理を終了する。
【００５７】
このようにして、本発明の交通渋滞予測装置１は、図８に示すように、コンビニエンスストアなど小売店舗が発注する商品の発注情報を収集して、その収集した商品発注情報から、その小売店舗が実在する地域における交通需要を予測するとともに、過去および現在の交通渋滞情報を使って、その地域における将来の交通渋滞を予測して、その予測した交通渋滞を、その予測した交通需要により修正することで、最終的な交通渋滞を予測するように処理するのである。
【００５８】
この予測手法を用いることで、交通渋滞予測対象地域における運動会とかコンサートとかいったような臨時的な交通需要発生時においても、精度良く交通渋滞を予測できるようになる。
【００５９】
図示実施形態例に従って本発明を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、交通渋滞データと商品発注データとの相関関係を示す交通渋滞補正用データテーブルについては、実施形態例で説明したものに限られるものではない。また、予測交通渋滞データの補正方法についても、実施形態例で説明したものに限られるものではない。また、実施形態例では、商品の発注量の絶対値に応じて交通渋滞データの予測値を補正するという構成を用いたが、通常の発注量から差分値に応じて交通渋滞データの予測値を補正するという構成を用いることも可能である。
【００６０】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、道路周辺施設における運動会や大規模なコンサートの開催といった突発的な交通渋滞の発生を、道路周辺小売店舗における商品発注情報の変化パターンから間接的に予測することで、従来からある統計的手法による交通渋滞予測の精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の説明に用いる道路及び小売店舗の説明図である。
【図２】道路の交通渋滞データの一例である。
【図３】商品の発注データの一例である。
【図４】本発明の一実施形態例である。
【図５】交通渋滞補正用データテーブルの一例である。
【図６】本発明の実行する処理フローの一実施形態例である。
【図７】本発明の実行する処理フローの一実施形態例である。
【図８】本発明の説明図である。
【符号の説明】
１    交通渋滞予測装置
１０  交通渋滞データ収集部
１１  交通渋滞データ記憶部
１２  交通渋滞予測部
２０  商品発注データ収集部
２１  商品発注データ記憶部
３０  交通渋滞データ補正情報算出部
３１  交通渋滞補正用データテーブル
３２  予測交通渋滞データ補正部
【図１】
0003742361.tif 000002
【図２】
0003742361.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図５】
0003742361.tif 000006
【図６】
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【図７】
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【図８】
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