"プローブ車両に搭載されている車両側システムから交通情報のアップロードを受ける、プローブ情報システムにおけるセンター側システムであって、前記プローブ車両の位置に関する情報である車両位置情報、前記プローブ車両の駆動種別に関する情報である駆動種別情報、及び、前記プローブ車両の速度に関する情報である車両速度情報を前記車両側システムから受信する受信部と、前記受信部で受信した前記車両位置情報、前記駆動種別情報及び前記車両速度情報に基づいて、各道路上における車両の前記駆動種別ごとの走行可能速度である駆動種別走行可能速度を含む交通状況を推定する交通状況推定部と、前記交通状況推定部で推定された前記交通状況を外部に送信する送信部、または当該交通状況を外部からのアクセスによって閲覧可能とする閲覧部とを備える、センター側システム。請求項1に記載のセンター側システムであって、前記プローブ車両は、エネルギーの消費を抑制して走行することが可能な消費抑制走行モードを有する消費抑制走行可能車両を含み、前記受信部は、前記消費抑制走行可能車両の前記消費抑制走行モードのオンまたはオフに関する消費抑制走行モード情報を、前記消費抑制走行可能車両の前記車両側システムから受信し、前記交通状況推定部は、前記受信部で受信した前記消費抑制走行モード情報を加味して前記交通状況を推定する、センター側システム。請求項1に記載のセンター側システムであって、前記交通状況推定部は、自身が推定した前記駆動種別走行可能速度に基づいて、車両が所定時間内に到達可能な範囲である到達可能範囲を前記駆動種別ごとに推定し、当該到達可能範囲を前記交通状況に含める、センター側システム。請求項1に記載のセンター側システムであって、自身が推定した複数の前記駆動種別についての前記駆動種別走行可能速度のうち、最大の前記駆動種別走行可能速度を前記交通状況に含める、センター側システム。請求項1に記載のセンター側システムであって、前記受信部は、前記プローブ車両におけるブレーキ操作の頻度を前記車両側システムから受信し、前記交通状況推定部は、前記受信部で受信した前記ブレーキ操作の頻度を加味して前記交通状況を推定する、センター側システム。請求項1に記載のセンター側システムであって、前記交通状況推定部は、自身が推定した前記駆動種別走行可能速度に基づいて、エネルギー補給施設でのエネルギー補給に関する渋滞情報を推定し、当該渋滞情報を前記交通状況に含める、センター側システム。車両外部から送信された、各道路上における車両の駆動種別ごとの走行可能速度である駆動種別走行可能速度を受信する車両側受信部と、表示または報知を行う情報出力部と、前記車両側受信部で受信した前記車両の前記駆動種別走行可能速度に基づいて、前記車両または前記情報出力部を制御する制御部とを備える、車両側システム。請求項7に記載の車両側システムであって、前記車両はプローブ車両であり、前記プローブ車両の車両位置情報を検出する位置検出部と、前記プローブ車両の車両速度情報を検出する速度検出部と、前記位置検出部で検出された前記車両位置情報と、前記速度検出部で検出された前記車両速度情報と、前記プローブ車両の駆動種別に関する情報である駆動種別情報とを車両外部に送信する車両側送信部とをさらに備える車両側システム。請求項7に記載の車両側システムであって、前記車両の前記駆動種別の前記駆動種別走行可能速度に基づいて、前記車両が走行すべき走行経路を探索する経路探索部をさらに備え、前記制御部は、前記走行経路を加味して前記制御を行う、車両側システム。さて、特許文献1及び特許文献2に記載されているような従来のプローブ情報システムのプローブ車両には、高速で走行することよりも電力の消費を抑制することを優先して走行する機能を有する、ハイブリッド車両HEV、プラグインハイブリッド車両PHEV、電気車両EVなどの車両が含まれる場合がある。この場合に、その機能をONにしている車両から速度を取得し、その速度をそのまま各車両に配信した場合には、実際には道路が空いていて高速で走行できるにもかかわらず、高速でない速度を配信してしまうことがある。その結果、適切な経路を走行できないことがある。そこで、本発明は、上記のような問題点を鑑みてなされたものであり、プローブ情報システムの信頼性を高めることが可能な技術を提供することを目的とする。本発明に係るセンター側システムは、プローブ車両に搭載されている車両側システムから交通情報のアップロードを受ける、プローブ情報システムにおけるセンター側システムであって、前記プローブ車両の位置に関する情報である車両位置情報、前記プローブ車両の駆動種別に関する情報である駆動種別情報、及び、前記プローブ車両の速度に関する情報である車両速度情報を前記車両側システムから受信する受信部を備える。そして、前記センター側システムは、前記受信部で受信した前記車両位置情報、前記駆動種別情報及び前記車両速度情報に基づいて、各道路上における車両の前記駆動種別ごとの走行可能速度である駆動種別走行可能速度を含む交通状況を推定する交通状況推定部と、前記交通状況推定部で推定された前記交通状況を外部に送信する送信部、または当該交通状況を外部からのアクセスによって閲覧可能とする閲覧部とを備える。本発明によれば、各車両は、駆動種別走行可能速度を取得することができることから、推定される走行可能速度の信頼性、ひいてはプローブ情報システムの信頼性を高めることができる。<実施の形態1>図1は、本発明の実施の形態1に係る車両側システム101及びセンター側システム201を備えるプローブ情報システムの構成を示すブロック図である。車両側システム101は、プローブ車両151に搭載されており、プローブ車両151が走行している道路の交通情報以下プローブ情報と記すこともあるをセンター側システム201にアップロードする。センター側システム201は、車両側システム101から交通情報のアップロードを受け、当該交通情報当該プローブ情報に基づいて推定した交通状況を外部各車両に送信する。なお、プローブ情報のアップロードは、通信ネットワーク200インターネット、無線通信などを介して行われるものとする。以下、プローブ車両151は、ガソリンのみを用いるエンジン車両、ハイブリッド車両HEV、プラグインハイブリッド車両PHEV、モータを用いる電気車両EVのいずれかであるものとして説明する。ただし、HEVは、PHEVと類似する点が多いことから、HEVについては、適宜説明を省略することもある。そして、これら車両のうち、PHEVHEVまたはEVは、高速で走行することよりも、電力エネルギーの消費を抑制することを優先して走行することが可能な消費抑制走行モード例えば計画走行モードを有する消費抑制走行可能車両であるものとして説明する。なお、消費を抑制する走行は、道路情報例えば勾配や渋滞に基づく走行計画により実現される。次に、車両側システム101及びセンター側システム201の構成について順に説明する。車両側システム101は、主に運転者の操作に基づいてプローブ車両151を制御する車両制御部104と、プローブ情報を扱うプローブ情報端末105と、これらを接続する制御系-情報系インタフェース106とを備えている。ここでは、プローブ情報端末105は、カーナビゲーション装置であるものとし、制御系-情報系インタフェース106は、有線通信機器であるものとして説明する。次に、車両制御部104及びプローブ情報端末105の各構成要素について説明する。車両制御部104は、車両情報記憶部111と、走行系ボディ系制御部112と、プローブ車両151を走行させる駆動源である動力部113とを備えている。図1に示すように、車両情報記憶部111及び走行系ボディ系制御部112は、車内LAN114を介して、各種情報の入出力及び制御を行うことが可能となっている。そして、車内LAN114及びプローブ情報端末105ここでは制御部128は、制御系-情報系インタフェース106を介して、各種情報の通信を行うことが可能となっている。車両情報記憶部111は、プローブ車両151に関する、ほぼ不変の車両情報が記憶されている。以下、車両情報記憶部111に記憶されている当該車両情報を、記憶車両情報と記すこともある。車両情報記憶部111は、記憶車両情報として、プローブ車両151の動力部113駆動源の駆動種別に関する情報であり、消費抑制走行可能車両ここではHEV,PHEV,EVであるか否かを識別可能な駆動種別情報を記憶している。本実施の形態では、駆動種別情報は、ガソリンのみを用いるエンジン車両のエンジン駆動方式、HEVのHEV駆動方式、PHEVのPHEV駆動方式、EVのEV駆動方式のいずれかを示すものとする。また、車両情報記憶部111は、記憶車両情報として、プローブ車両151の車両ID、車型番、充電口充電プラグの型式、ガソリン容量及び全充電走行距離も記憶している。なお、ガソリン容量とは、プローブ車両151が、例えばエンジン車両またはPHEVHEVである場合に車両情報記憶部111に記憶される情報であり、蓄えることが可能な最大のガソリンの容量を示す。また、全充電走行距離とは、プローブ車両151が、例えばPHEVHEVまたはEVである場合に車両情報記憶部111に記憶される情報であり、最大に充電された電力のみを用いて車両が走行できると推定される最大距離を示す。走行系ボディ系制御部112は、図示しない走行系制御部及びボディ系制御部から構成されている。走行系制御部は、図示しないブレーキペダル、アクセルペダル及びハンドルなどにおいて受け付けた運転者の操作などに基づいて、プローブ車両151の走行に関する機器を制御する装置群から構成されている。ここでは、走行系制御部は、運転者の操作に基づいて、動力部113のエンジンまたはモータなどの回転数車輪の回転速度及びブレーキ系装置などを制御したりしてプローブ車両151の速度を制御したり、シャフトの姿勢などを制御してプローブ車両151の進行方向を制御したりする。ボディ系制御部は、図示しない操作入力手段に対して運転者が操作することにより発生する制御信号に応じて、プローブ車両151の走行に直接関わらない機器を制御する装置群から構成されており、例えば、ワイパーの駆動、灯火情報の伝達、ウィンカーの点灯、ドアの開閉、窓の開閉などを制御する。動力部113は、プローブ車両151を走行させる駆動源であるとともに、プローブ車両151に関する、可変の車両情報を検出する検出機能を有する。動力部113で検出された車両情報は、走行系ボディ系制御部112に出力され、走行系ボディ系制御部112等において用いられる。以下、動力部113で検出される当該車両情報を、検出車両情報と記すこともある。本実施の形態では、動力部113速度検出部は、検出車両情報として、プローブ車両151の速度に関する情報であるプローブ車両速度情報を検出する。また、プローブ車両151が、例えばエンジン車両またはPHEVHEVである場合には、動力部113は、検出車両情報として、プローブ車両151の燃料残量エネルギー残量に関する情報である燃料残量情報エネルギー残量情報を検出する。また、プローブ車両151が、例えばPHEVHEVまたはEVである場合には、動力部113は、検出車両情報として、消費抑制走行モードのオンまたはオフに関する消費抑制走行モード情報を検出するとともに、現在充電されている電力のみを用いて車両が走行できると推定される最大距離である充電走行可能距離を検出する。次に、プローブ情報端末105について説明する。図1に示すように、プローブ情報端末105は、運転者からの目的地入力などの情報操作を受け付けるHMIHumanmachineInterfaceなどの操作部121と、様々な情報を表示または報知する情報出力部122と、位置検出部123と、車載地図DBデータベース124と、通信インタフェース部125と、交通状況入力部126と、プローブ情報出力部127と、操作部121で受け付けた操作などに基づいてこれらを統括的に制御するCPUなどからなる制御部128とを備えている。位置検出部123は、GPSGlobalPositioningSystem装置、ヨーレートセンサー及び加速度センサーなどから構成され、プローブ車両151の位置に関する情報であるプローブ車両位置情報車両位置情報を検出する。このプローブ車両位置情報は、経度緯度上でのプローブ車両151の座標位置Pk=xk,ykであってもよいし、プローブ車両151が位置する道路道路区間のリンク番号であってもよい。車載地図DB124には、経度緯度に対応する絶対座標と、リンク番号などの道路に関する情報と、目的地に設定可能な施設に関する情報例えば、施設の固有名称及び一般名称、地図上での施設の座標位置などの情報とを含む地図データが記憶されている。制御部128は、プローブ車両位置情報や、この車載地図DB124の地図データを利用することにより、目的地までプローブ車両151が走行すべき走行経路を探索したり、その走行経路に沿って運転者を目的地まで誘導したりするナビゲーション機能を有している。また、プローブ車両151が、例えばPHEVHEVまたはEVである場合には、制御部128は、当該走行経路と、上述した記憶車両情報及び検出車両情報とに基づいて、プローブ車両151が充電を受けるべき充電施設を示す充電計画エネルギー補給計画の一種を生成する。同様に、プローブ車両151が、例えばエンジン車両またはPHEVHEVである場合には、制御部128は、走行経路と、上述した記憶車両情報及び検出車両情報とに基づいて、プローブ車両151が給油を受けるべき給油施設を示す給油計画エネルギー補給計画の一種を生成する。また、制御部128は、車両情報記憶部111に記憶されている駆動種別情報を含む記憶車両情報と、動力部113で検出されたプローブ車両速度情報、消費抑制走行モード情報及び燃料残量情報を含む検出車両情報と、位置検出部123で検出されたプローブ車両位置情報とを取得し、これら情報を含むプローブ情報を生成する。図2~図4は、制御部128で生成されるプローブ情報の一例を示す図である。図2~図4は、それぞれ、プローブ車両151の駆動種別がEV駆動方式、PHEV駆動方式HEV駆動方式も同様、エンジン駆動方式である場合のプローブ情報を示す。これら図に示すプローブ情報は、記憶車両情報に含まれる、駆動種別駆動種別情報に対応、車両ID、車型番、充電口、全充電走行距離及びガソリン容量と、検出車両情報に含まれる、走行速度プローブ車両速度情報に対応、充電走行可能距離、計画速度走行のON/OFF消費抑制走行モード情報に対応及び燃料残量燃料残量情報に対応とを含んでいる。また、プローブ情報は、操作部121で受け付けた目的地と、位置検出部123で検出した現在地プローブ車両位置情報に対応と、制御部128で生成された充電計画または給油計画とを含んでいる。図1に戻って、通信インタフェース部125は、通信ネットワーク200を介してセンター側システム201などと通信する。交通状況入力部126は、通信インタフェース部125が受信した情報を制御部128に与える。プローブ情報出力部127は、プローブ車両151内ここでは制御部128内の情報を通信インタフェース部125に与え、通信インタフェース部125は、プローブ情報出力部127からの情報をセンター側システム201などに送信する。なお、ここでは、車両側システム101は交通状況入力部126を備えるものとして説明しているが、この交通状況入力部126は必須ではない。さて、本実施の形態では、上述した通信インタフェース部125及びプローブ情報出力部127は、車両側送信部136を構成している。そして、このように構成された車両側送信部136は、プローブ車両位置情報、駆動種別情報、プローブ車両速度情報及び消費抑制走行モード情報などを含むプローブ情報を、通信ネットワーク200を介してセンター側システム201車両外部に送信する。次にセンター側システム201の構成について説明する。図1に示すように、センター側システム201は、通信インタフェース部211と、プローブ情報入力部212と、プローブDBサーバ213と、センター側地図DB214と、インフラ情報入力部215と、インフラDBサーバ216と、交通状況推定部217と、交通状況DBサーバ218と、交通状況提供部219とを備えている。なお、本実施の形態では、交通状況推定部217は、センター側システム201を統括的に制御している。次に、センター側システム201の各構成要素について説明する。通信インタフェース部211は、通信ネットワーク200を介して、プローブ車両151の車両側システム101のほか、いずれも図示しない他のプローブ情報システム、VICSVehicleInformationandCommunicationSystem登録商標センター、または、RDS-TMCRadioDataSystemTrafficMessageChannelセンターなどと通信する。ここでは、通信インタフェース部211は、通信ネットワーク200を介して、車両側システム101から送信されたプローブ情報を受信する。通信インタフェース部211が受信するプローブ情報は、プローブ車両151の車両側システム101から直接的に受信したプローブ情報であってもよいし、他のプローブ情報システムなどを介して間接的に受信したプローブ情報であってもよい。プローブ情報入力部212は、通信インタフェース部211で受信したプローブ情報を、プローブDBサーバ213に与える。センター側地図DB214には、車載地図DB124と同様の地図データが記憶されている。プローブDBサーバ213は、センター側地図DB214の地図データに含まれる道路と時間とをパラメータとすることにより、プローブ情報入力部212からのプローブ情報を、道路及び時間ごとに記憶する。この際、駆動種別情報が示す駆動種別もパラメータとすることにより、プローブ情報を駆動種別ごとに記憶してもよい。本実施の形態では、上述した通信インタフェース部211及びプローブ情報入力部212が、受信部であるセンター側受信部231を構成している。このように構成されたセンター側受信部231は、プローブ車両位置情報、駆動種別情報、プローブ車両速度情報及び消費抑制走行モード情報などを含むプローブ情報を、車両側システム101から直接的にまたは間接的に受信する。インフラ情報入力部215は、通信インタフェース部211で受信されたVICS情報などのインフラ情報を、インフラDBサーバ216に与える。VICS情報は、VICSセンターからの情報であり、例えば、主要道路について、後述の走行可能速度や、渋滞情報を含んでいる。インフラ情報は、VICSセンターや他のプローブ情報システムからの情報であり、例えば、現在の日時や道路ごとの天候を示す情報を含んでいる。なお、インフラ情報の各種情報の供給元は適宜変更されてもよく、天候を示す情報は車両から供給送信されてもよい。インフラDBサーバ216は、インフラ情報入力部215からのインフラ情報を、プローブDBサーバ213と同様に道路及び時間をパラメータとして記憶する。交通状況推定部217は、プローブDBサーバ213に記憶されているプローブ情報センター側受信部231で受信したプローブ情報に含まれるプローブ車両位置情報、駆動種別情報及びプローブ車両速度情報に基づいて、各道路上各リンク上における駆動種別ごとの走行可能速度を含む交通状況以下配信交通状況と記すこともあるを推定する。ここで、走行可能速度とは、現交通状況下で車両が走行可能と推定される最大速度である。以下、各道路上各リンク上における車両の駆動種別ごとの走行可能速度を駆動種別走行可能速度と記す。また、本実施の形態では、交通状況推定部217は、上述のプローブ情報に含まれる消費抑制走行モード情報を加味して、駆動種別走行可能速度を含む配信交通状況を推定する。なお、交通状況推定部217は、VICSセンターからのインフラ情報などに基づいて渋滞情報を推定し、当該渋滞情報を配信交通状況に含めてもよい。この交通状況推定部217での駆動種別走行可能速度の推定については、後で詳細に説明する。交通状況DBサーバ218は、交通状況推定部217で推定された配信交通状況を道路ごとに記憶する。交通状況提供部219は、交通状況DBサーバ218に記憶された配信交通状況を通信インタフェース部211に与え、通信インタフェース部211は、当該配信交通状況を、プローブ車両151の車両側システム101や、他のプローブ情報システムなどの外部に送信発信する。本実施の形態では、以上で説明した通信インタフェース部211及び交通状況提供部219が、送信部であるセンター側送信部232を構成している。このように構成されたセンター側送信部232は、交通状況推定部217で推定された配信交通状況交通状況DBサーバ218に記憶された配信交通状況を、車両側システム101などの外部に送信発信する。なお、本実施の形態では、配信交通状況が道路ごとに交通状況DBサーバ218に記憶されていることから、センター側送信部232は、道路ごとの配信交通状況を送信することが可能となっている。配信交通状況の送信方法としては、例えば、各車両側システム101及び各プローブ情報システムが必要な配信交通状況を受信できるように、センター側送信部232が、送信先となる各車両側システム101等を特定するID情報を、配信交通状況に付加して送信する方法を用いる。または、センター側送信部232が、配信交通状況を一律にブロードキャストで送信する方法を用いる。この場合には、送信先となる各車両側システム101等が、必要な配信交通状況を自身で判断して受信するように構成される。図5~図7は、本実施の形態に係るプローブ情報システムの処理を示すフローチャートである。以下においては、まず、図5を用いて車両側システム101の処理を説明し、その後に、図6及び図7を用いてセンター側システム201の処理を説明する。図5に示すステップS1にて、位置検出部123は、プローブ車両位置情報ここでは座標位置Pkを検出し、動力部113は、検出車両情報を検出する。ステップS2にて、制御部128は、位置検出部123からプローブ車両位置情報を取得する。また、制御部128は、車内LAN114等を介して、車両情報記憶部111から記憶車両情報を取得するとともに、動力部113から検出車両情報を取得する。そして、制御部128は、ここで取得した情報から、図2~図4に示したようなプローブ情報を生成する。ステップS3にて、車両側システム101の車両側送信部136は、制御部128で生成されたプローブ情報をセンター側システム201に送信する。車両側システム101は、以上のステップS1~S3の処理を一定時間ごとに行う。次に、図6及び図7を用いてセンター側システム201の処理を説明する。まず、図6に示すステップS11にて、センター側受信部231は、車両側システム101からのプローブ情報を直接的にまたは間接的に受信し、当該プローブ情報をプローブDBサーバ213に与える。プローブDBサーバ213は、センター側受信部231から与えられたプローブ情報を時系列順に記憶する。また、インフラ情報入力部215は、通信インタフェース部211で受信されたVICS情報などをインフラDBサーバ216に与え、インフラDBサーバ216は当該VICS情報などをインフラ情報として記憶する。ステップS12にて、交通状況推定部217は、ステップS11で時系列順に記憶されたプローブ情報に基づいて配信交通状況の推定を行う。図7は、ステップS12において交通状況推定部217が行う配信交通状況の推定処理を示す図である。この図7に示す一連の処理にて、交通状況推定部217は、センター側受信部231で受信したプローブ情報に含まれるプローブ車両位置情報、駆動種別情報、プローブ車両速度情報及び消費抑制走行モード情報に基づいて、駆動種別走行可能速度を推定する。以下、図7を用いて、この推定処理を詳細に説明する。まず、ステップS21にて、交通状況推定部217は、プローブDBサーバ213に記憶されているプローブ情報センター側受信部231で受信したプローブ情報から、推定対象の一の道路位置に関するプローブ情報を取得する。なお、ここでは説明を簡単にするため、交通状況推定部217は一のプローブ情報を取得したものとする。交通状況推定部217は、取得したプローブ情報から、駆動種別情報、プローブ車両速度情報及び消費抑制走行モード情報を取得する。ステップS22にて、交通状況推定部217は、ステップS21で取得した駆動種別情報が、PHEV駆動方式HEV駆動方式及びEV駆動方式のいずれを示すか否かを判定する。駆動種別情報がPHEV駆動方式HEV駆動方式及びEV駆動方式のいずれも示さない場合ここでは駆動種別情報がエンジン駆動方式を示す場合には、ステップS23に進み、駆動種別情報がPHEV駆動方式HEV駆動方式及びEV駆動方式のいずれかを示す場合にはステップS24に進む。ステップS23にて、交通状況推定部217は、推定対象の道路における、エンジン駆動方式の走行可能速度以下Vengと記すこともあるを、ステップS21で取得したプローブ車両速度情報が示す速度vであると推定する。ただし、プローブ車両151の速度が、法定の制限速度を超えて走行している場合には、法令遵守の観点から、走行可能速度Vengをプローブ車両151の速度vと推定すべきではない。そこで、本実施の形態に係る交通状況推定部217は、走行可能速度Vengを、プローブ車両速度情報が示す速度v、及び、制限速度の小さい方と推定する。図7に示されるVeng=Min制限速度,vは、このことを意味している。なお、ここでの制限速度には、地図データにおいて各道路と一対一で予め記憶されている制限速度のうち、推定対象の道路に対応する制限速度を用いる。その後、図7に示す一連の処理を終了する。ステップS24にて、交通状況推定部217は、ステップS21で取得した消費抑制走行モード情報に基づき、消費抑制走行モードがONかOFFかを判定する。消費抑制走行モードがONである場合には、ステップS25に進み、消費抑制走行モードがOFFである場合には、ステップS26に進む。ここで、ステップS24での判定にて消費抑制走行モードがONである場合には、走行速度よりもエネルギー消費の抑制を優先して走行していることから、実際には道路が空いているにもかかわらず、可能な限りの高速で走行していない可能性が高いと考えられる。したがって、この道路では、消費抑制走行モードをONにしているプローブ車両151を追い越すことができ、そのプローブ車両速度情報が示す速度v以上で走行できる可能性が高いと考えられる。そこで、ステップS25にて、交通状況推定部217は、推定対象の道路における、PHEV駆動方式の走行可能速度以下Vphevと記すこともあるを、プローブ車両速度情報が示す速度v以上であり、かつ、制限速度以下の値となるf1制限速度,vと推定する。同様に、ステップS25にて、交通状況推定部217は、推定対象の道路における、EV駆動方式の走行可能速度以下Vevと記すこともあるを、プローブ車両速度情報が示す速度v以上であり、かつ、制限速度以下の値となるf2制限速度,vと推定する。ここで、f1制限速度,v及びf2制限速度,vは、制限速度及び速度vの関数であり、速度v以上、かつ、制限速度以下の値をとるのでれば、どのような関数であってもよい。例えば、f1制限速度,v=制限速度、及び、f2制限速度,v=制限速度としてもよいし、あるいは、f1制限速度,v=min制限速度,制限速度v/2、及び、f2制限速度,v=min制限速度,制限速度v/2としてもよい。以下の説明では、f1制限速度,v=min制限速度,制限速度v/2、f2制限速度,v=min制限速度,制限速度v/2であるものとして説明する。その後、図7に示す一連の処理を終了する。さて、ステップS24での判定にて、消費抑制走行モードがOFFである場合には、プローブ車両151の運転者はなるべく高速で走行しようとしていると考えられる。つまり、この道路では、消費抑制走行モードをOFFにしているプローブ車両151の速度と同じ程度までしか車両の走行速度を高くできないと考えられる。そこで、ステップS26にて、交通状況推定部217は、推定対象の道路位置における、PHEV駆動方式の走行可能速度VphevをMin制限速度,vと推定し、EV駆動方式の走行可能速度VevをMin制限速度,vと推定する。その後、図7に示す一連の処理を終了する。以上、交通状況推定部217が、駆動種別走行可能速度を推定する処理について説明した。なお、以上の説明では、ステップS21において、交通状況推定部217が、一のプローブ情報を取得したものとした。しかし、ステップS21において、交通状況推定部217が、一の駆動種別一の駆動種別情報について複数のプローブ車両速度情報を取得することができた場合には、上述の速度vに代えて、複数のプローブ車両速度情報が示す速度vの統計値例えば平均値あるいは最大値を用いてもよい。図6に戻って、ステップS12の処理終了後、ステップS13にて、交通状況推定部217は、駆動種別走行可能速度配信交通状況を修正する。例えば、仮に、インフラ情報から駆動種別走行可能速度を取得できるような構成にした場合には、当該インフラ情報から取得した駆動種別走行可能速度と、ステップS12で推定した駆動種別走行可能速度とを比較する。そして、両者の差が所定の閾値以上である場合には、交通状況推定部217は、それら駆動種別走行可能速度の信頼度を下げたり、それら駆動種別走行可能速度の一方のみを有効としたり、両者の平均値を、修正された駆動種別走行可能速度としてもよい。あるいは、PHEV駆動方式HEV駆動方式またはEV駆動方式のプローブ車両151の速度しか得ることができない場合には、インフラ情報から取得した走行可能種別速度をエンジン駆動方式の走行可能速度と見立ててもよい。ステップS14にて、交通状況推定部217は、修正された駆動種別走行可能速度を含む配信交通状況を、交通状況DBサーバ218に記憶セーブする。そして、センター側送信部232は、交通状況DBサーバ218に記憶された配信交通状況を各車両などの外部に送信発信する。以上のような本実施の形態に係る車両側システム101及びセンター側システム201によれば、駆動種別走行可能速度が推定され、当該駆動種別走行可能速度が各車両に送信される。ここで、通常、消費抑制走行モードを有さない車両例えばエンジン車両の走行可能速度は、消費抑制走行モードを有する車両例えばPHEVの走行可能速度よりも大きく、実際の走行可能速度に近いと考えられる。本実施の形態によれば、各車両は、駆動種別走行可能速度として、消費抑制走行モードを有さない車両例えばエンジン車両の走行可能速度を取得することができることから、推定される走行可能速度の信頼性、ひいてはプローブ情報システムの信頼性を高めることができる。また、たまたま、消費抑制走行モードを有さない車両ここではエンジン車両の走行可能速度が低速であり、消費抑制走行モードを有する車両例えばPHEVの走行可能速度が高速である場合には、消費抑制走行モードを有する車両例えばPHEVの走行可能速度のほうが、実際の走行可能速度に近いと考えられる。本実施の形態によれば、各車両は、駆動種別走行可能速度として、消費抑制走行モードを有する車両例えばPHEVの走行可能速度を取得することができることから、推定される走行可能速度の信頼性、ひいてはプローブ情報システムの信頼性を高めることができる。また、本実施の形態では、交通状況推定部217は、消費抑制走行モード情報を加味して、交通状況駆動種別走行可能速度を推定する。ここで、通常、消費抑制走行モードがOFFである車両の走行可能速度は、消費抑制走行モードがONである車両の走行可能速度よりも大きく、実際の走行可能速度に近いと考えられる。したがって、本実施の形態によれば、各車両は、消費抑制走行モードを有さない車両ここではエンジン車両の走行可能速度を取得できない場合であっても、消費抑制走行モードがOFFである車両の走行可能速度を取得することができることから、推定される走行可能速度の信頼性、ひいてはプローブ情報システムの信頼性を高めることができる。なお、以上の説明において、交通状況推定部217が、消費抑制走行モード情報すら取得できなかった場合には、ステップS25及びS26のいずれか一方により駆動種別走行可能速度を推定し、その駆動種別走行可能速度に低い信頼度を割り当てるというように、当該信頼度を配信交通状況に含めて送信するものであってもよい。なお、以上の説明において、センター側システム201は、センター側送信部232を備えるものとしたがこれに限ったものではない。例えば、センター側システム201は、センター側送信部232の代わりに、一般的なウェブページの閲覧方法と同様に、各車両側システム101及び各プローブ情報システム外部からのアクセスがあった場合に、配信交通状況をアクセス元にて閲覧可能公開可能にする閲覧部を備えるものであってもよい。また、車両側システム101が、プローブ車両151におけるブレーキ操作の頻度を送信し、センター側受信部231が、当該ブレーキ操作の頻度を車両側システム101から受信するように構成してもよい。そして、この場合に、交通状況推定部217は、センター側受信部231で受信したブレーキ操作の頻度を加味して配信交通状況を推定してもよい。例えば、交通状況推定部217は、ブレーキ操作の頻度が閾値よりも大きい場合に、取得したプローブ車両速度情報の速度のみを、駆動種別走行可能速度の推定に用いるものであってもよい。また、交通状況推定部217は、自身が推定した駆動種別走行可能速度に基づいて、車両が所定時間内に到達可能な範囲である到達可能範囲を駆動種別ごとに推定し、当該到達可能範囲を配信交通状況に含めてもよい。例えば、EV駆動方式の駆動種別走行可能速度が時速80kmであり、当該所定時間が2時間である場合には、それの積をとって得られる160kmの範囲を、EV駆動方式の車両の到達可能範囲と推定してもよい。また、以上の説明では、プローブ情報端末105は、カーナビゲーション装置であるものとした。しかし、これに限ったものではなく、例えば、PNDPortableNavigationDeviceまたはスマートフォンであってもよい。また、以上の説明では、制御系-情報系インタフェース106は、有線通信機器であるものとして説明したが、これに限ったものではなく、Bluetooth登録商標などの無線通信機器を用いてもよい。<実施の形態1の変形例1>以上の説明では、センター側システム201が、駆動種別走行可能速度を含む配信交通状況を送信した。そして、各車両各車両側システム101が、複数の駆動種別についての駆動種別走行可能速度から適切な走行可能速度を取得した。それに対し、実施の形態1の変形例1では、センター側システム201が、複数の駆動種別の駆動種別走行可能速度から適切な走行可能速度を取得し、それを送信するものとなっている。図8は、上記ステップS12にて、本変形例に係る交通状況推定部217が行う配信交通状況の推定処理を示す図である。図8に示すように、交通状況推定部217は、ステップS21~S26にて上述と同様の処理を行う。そして、ステップS23,S25,S26の後、ステップS27にて、交通状況推定部217は、最大の駆動種別走行可能速度Vmax=MaxVeng,Vphev,Vevを取得する。例えば、走行可能速度Vevが、他の走行可能速度Veng,Vphev以上である場合には、最大の駆動種別走行可能速度VmaxとしてVevを取得する。最大の駆動種別走行可能速度Vmaxを取得した後、図8に示す一連の処理を終了する。それから、上述のステップS14図6にて、交通状況推定部217は、最大の駆動種別走行可能速度Vmaxを配信交通状況に含め、当該配信交通状況を交通状況DBサーバ218に記憶セーブする。そして、センター側送信部232が、当該配信交通状況を各車両などの外部に送信発信する。このような本変形例によれば、各車両は、適切な走行可能速度である最大の駆動種別走行可能速度Vmaxを取得することができることから、推定される走行可能速度の信頼性、ひいてはプローブ情報システムの信頼性を高めることができる。また、車両側システム101の処理負担を抑制することも期待できる。なお、以上の説明では、駆動種別走行可能速度Veng、Vphev、Vevのいずれも制限速度を超えることがないことから、最大の駆動種別走行可能速度Vmax=MaxVeng,Vphev,Vevとした。しかし、仮に、駆動種別走行可能速度Veng、Vphev、Vevのいずれかが制限速度を超えることがある場合には、最大の駆動種別走行可能速度Vmaxを制限速度としてもよい。つまり、最大の駆動種別走行可能速度Vmax=Min{制限速度,MaxVeng,Vphev,Vev}としてもよい。<実施の形態1の変形例2>実施の形態1の変形例2では、センター側システム201が、充電施設エネルギー補給施設での充電エネルギー補給に関する渋滞情報以下補給渋滞情報と記すこともあるを推定するものとなっている。図9は、上記ステップS12にて、本変形例に係る交通状況推定部217が行う配信交通状況の推定処理を示す図である。この図9に示す一連の処理にて、交通状況推定部217は、センター側受信部231で受信したプローブ車両位置情報と、エネルギー補給施設の位置とに基づいて、エネルギー補給施設でのエネルギー補給に関する渋滞情報を駆動種別ごとに推定する。以下、図9を用いて、この推定処理を詳細に説明する。なお、前提として、ステップS21において、交通状況推定部217は、推定対象の一の駆動種別情報一の駆動種別について、複数のプローブ車両速度情報を取得しているものとする。図9に示すように、交通状況推定部217は、ステップS21~S27にて上述と同様の処理を行う。そして、ステップS27の後、ステップS28にて、交通状況推定部217は、推定対象の駆動種別情報が、PHEV駆動方式HEV駆動方式及びEV駆動方式のいずれを示すか否かを判定する。推定対象の駆動種別情報がPHEV駆動方式HEV駆動方式及びEV駆動方式のいずれかを示すと判定した場合にはステップS29に進み、推定対象の駆動種別情報がPHEV駆動方式HEV駆動方式及びEV駆動方式のいずれも示さないと判定した場合ここではエンジン駆動方式を示すと判定した場合には、図9に示す一連の処理を終了する。ステップS29にて、交通状況推定部217は、推定対象の駆動種別情報に対応するエネルギー補給施設の位置を、地図データから取得する。例えば、推定対象の駆動種別情報がEV駆動方式を示している場合には、充電施設の位置を地図データから取得する。そして、交通状況推定部217は、ステップS21で取得した複数のプローブ車両位置情報と、ここで取得したエネルギー補給施設の位置とに基づいて、当該エネルギー補給施設周辺に位置する、推定対象の駆動種別情報に属するプローブ車両151の車両数を求める。交通状況推定部217は、求めた車両数を示す補給渋滞情報を生成する。その後、図9に示す一連の処理を終了する。それから、上述のステップS14図6にて、交通状況推定部217は、生成した補給渋滞情報推定した補給渋滞情報を配信交通状況に含め、当該配信交通状況を交通状況DBサーバ218に記憶セーブする。そして、センター側送信部232が、当該配信交通状況を各車両などの外部に送信発信する。このような本変形例によれば、各車両は、エネルギー補給に関する渋滞情報を取得することができる。したがって、各車両は、渋滞していないエネルギー補給施設でエネルギー補給を受けることが可能となる。なお、図9に示す一連の処理では、PHEVHEV,EVについて補給渋滞情報を推定するのもであったが、エンジン車両について同様に補給渋滞情報を推定するものであってもよい。また、車両が、上述した充電計画を生成するPHEVHEV,EVである場合には、センター側システム201からの補給渋滞情報に基づき、渋滞していない充電施設までガソリン走行を行う距離がなるべく長くなるように、エネルギー補給計画を変更してもよい。<実施の形態1の変形例3>実施の形態1の変形例3においても、センター側システム201が、充電施設エネルギー補給施設での充電エネルギー補給に関する渋滞情報補給渋滞情報を推定するものとなっている。図10は、上記ステップS12にて、本変形例に係る交通状況推定部217が行う配信交通状況の推定処理を示す図である。この図10に示す一連の処理にて、交通状況推定部217は、自身が推定した複数の駆動種別の駆動種別走行可能速度に基づいて、エネルギー補給施設でのエネルギー補給に関する渋滞情報補給渋滞情報を推定する。以下、図10を用いて、この推定処理を詳細に説明する。図10に示すように、交通状況推定部217は、ステップS21~S27にて上述と同様の処理を行う。そして、ステップS27の後、ステップS31にて、交通状況推定部217は、補給渋滞情報を推定すると設定されているか否かを判定する。推定すると設定されている場合には、ステップS32に進み、推定すると設定されていない場合には、図10に示す一連の処理を終了する。ステップS32にて、交通状況推定部217は、これまでに得られたエンジン駆動方式の走行可能速度Veng、PHEV駆動方式の走行可能速度Vphev、及び、EV駆動方式の走行可能速度Vevから、Vphev<g1Vengであるか、または、Vev<g2Vengであるかを判定する。なお、g1Veng,g2VengはVengの関数であり、ここでは、g1Veng=Veng/5、g2Veng=Veng/5であるものとして説明する。ステップS32にてVphev<g1Vengであると判定された場合には、ステップS33に進み、交通状況推定部217は、ここで用いた駆動種別走行可能速度Vphevに対応する道路上の充電施設または給油施設において、充電渋滞または給油渋滞が発生していることを示す補給渋滞情報を生成する。その後、図10に示す一連の処理を終了する。一方、ステップS32にてVphev≧g1Vengであると判定された場合には、ステップ34に進み、交通状況推定部217は、ここで用いた駆動種別走行可能速度Vphevに対応する道路上の充電施設または給油施設において、充電渋滞または給油渋滞が発生していないことを示す補給渋滞情報を生成する。その後、図10に示す一連の処理を終了する。同様に、ステップS32にてVev<g1Vengであると判定された場合には、ステップS33に進み、交通状況推定部217は、ここで用いた駆動種別走行可能速度Vevに対応する道路上の充電施設において、充電渋滞が発生していることを示す補給渋滞情報を生成する。その後、図10に示す一連の処理を終了する。一方、ステップS32にてVev≧g1Vengであると判定された場合には、ステップ34に進み、交通状況推定部217は、ここで用いた駆動種別走行可能速度Vevに対応する道路上の充電施設において、充電渋滞が発生していないことを示す補給渋滞情報を生成する。その後、図10に示す一連の処理を終了する。それから、上述のステップS14図6にて、交通状況推定部217は、生成した補給渋滞情報推定した補給渋滞情報を配信交通状況に含め、当該配信交通状況を交通状況DBサーバ218に記憶セーブする。そして、センター側送信部232が、当該配信交通状況を各車両などの外部に送信発信する。このような本変形例によれば、各車両は、エネルギー補給に関する渋滞情報を取得することができる。したがって、各車両は、渋滞していないエネルギー補給施設でエネルギー補給を受けることが可能となる。なお、以上の説明では、Vphevなどを、Vengの関数値と比較して補給渋滞が発生しているか否かを判定した。しかしこれに限ったものではなく、Vphevなどを、予め設定された閾値と比較して補給渋滞が発生しているか否かを判定してもよい。また、実施の形態1の変形例2と同様に、交通状況推定部217は、プローブ車両位置情報と、エネルギー補給施設の位置とを加味して、補給渋滞情報を推定してもよい。この場合、例えば、交通状況推定部217が、一の駆動種別情報に関して、エネルギー補給施設の周辺に位置するプローブ車両151の走行可能速度を求め、当該走行可能速度が予め設定閾値を超えるか否かを判定するものであってもよい。また、図10に示す一連の処理では、PHEVHEV,EVについて補給渋滞情報を推定するのもであったが、エンジン車両について同様に補給渋滞情報を推定するものであってもよい。また、補給渋滞情報を受信した車両が、上述した充電計画を生成するPHEVHEV,EVである場合には、当該補給渋滞情報に基づき、渋滞していない充電施設までガソリン走行を行う距離がなるべく長くなるように、エネルギー補給計画を変更してもよい。<実施の形態2>実施の形態1では、駆動種別走行可能速度の推定について主に説明した。本発明の実施の形態2は、当該駆動種別走行可能速度に基づいて、エネルギー補給を受けるまでの補給待ちを推定することについて説明する。なお、本実施の形態に係るプローブ情報システムのブロック構成は、実施の形態1に係るプローブ情報システムのブロック構成図1と同じである。以下、本実施の形態の説明において、実施の形態1で説明した構成要素と同一または類似するものについては同じ符号を付して説明を省略する。また、本実施の形態に係る車両側システム101の処理は、実施の形態1で説明した処理と同じであるため、その説明を省略する。図11は、本実施の形態に係るセンター側システム201の処理を示すフローチャートである。ここでは、センター側システム201交通状況推定部217は、センター側受信部231で受信したプローブ情報に含まれるプローブ車両位置情報及び駆動種別情報に基づいて、各道路上各リンク上における駆動種別ごとの車両数である駆動種別車両数を含む配信交通状況を推定する。以下、図11を用いてセンター側システム201での駆動種別車両数の推定処理について詳細に説明する。なお、以下で説明する推定処理は、実施の形態1で説明した推定処理図6~図10と並行して、または、一部を共通にして行われる。ステップS41にて、センター側受信部231は、車両側システム101からのプローブ情報を直接的にまたは間接的に受信し、当該プローブ情報をプローブDBサーバ213に与える。プローブDBサーバ213は、センター側受信部231から与えられたプローブ情報を時系列順に記憶する。また、インフラ情報入力部215は、通信インタフェース部211で受信されたVICS情報などをインフラDBサーバ216に与え、インフラDBサーバ216は当該VICS情報などをインフラ情報として記憶する。ステップS42にて、交通状況推定部217は、ステップS41で時系列順に記憶されたプローブ情報に基づいて配信交通状況の推定を行う。ここでは、交通状況推定部217は、センター側地図DB214に記憶されている地図データが示す地図上において、プローブ情報に含まれるプローブ車両位置情報が示す位置に、プローブ情報に含まれる駆動種別情報を付与する。交通状況推定部217は、この処理を、複数のプローブ車両151からのプローブ情報について行うことにより、地図上における駆動種別の分布に対応する駆動種別車両数を含む配信交通状況を推定する。図12及び図13は、ステップS42において交通状況推定部217が推定した配信交通状況に含まれる駆動種別車両数を示す図である。例えば、図12に示す駆動種別車両数は、地点Oと、充電施設SA1との間の道路上に位置するエンジン車両、PHEV、及び、EVの台数が、それぞれ、35台、5台、10台であることを示している。また、同図12に示す駆動種別車両数は、充電施設SA1,SA2の間の道路上に位置するエンジン車両、PHEV、及び、EVの台数が、それぞれ、35台、5台、10台であることを示している。なお、図12及び図13に示される表の最下段は、実施の形態1で説明した走行可能速度ここでは、実施の形態1の変形例1で説明した最大の駆動種別走行可能速度Vmaxの推定結果も示されている。また、本実施の形態では、交通状況推定部217は、各道路について駆動種別車両数を合計することにより、各道路上に位置する全車両の合計台数も推定する。図12に示す例では、交通状況推定部217は、地点Oと充電施設SA1との間の道路について、駆動種別車両数が示す35台、5台、10台を合計することにより、当該道路上に位置する全車両の合計台数を、50台と推定している。また、図12に示す例では、同様に、交通状況推定部217は、充電施設SA1,SA2の間の道路について、駆動種別車両数が示す35台、5台、10台を合計することにより、当該道路上に位置する全車両の合計台数を、50台と推定している。また、本実施の形態では、交通状況推定部217は、プローブ情報に含まれる充電計画図2,図3に基づいて、一の充電施設ここでは充電施設SA2で充電を受けようとする車両数も推定している。図12に示される表の右側一列には、交通状況推定部217は、地点Oと充電施設SA2との間の道路上に位置する複数図12では20台のEVのうち、充電施設SA2で充電電力を受けようとする車両数の推定結果図12では5台が示されている。図11に戻って、ステップS43にて、交通状況推定部217は、インフラ情報を加味して、駆動種別車両数配信交通状況を修正する。例えば、現在の状況としては、プローブ車両の普及が十分ではないことから、ステップS42で推定された各道路のプローブ車両の合計台数と、実際の各道路の車両の合計台数とが異なることがある。そこで、その差異が大きい場合などに、交通状況推定部217は、インフラ情報を加味して駆動種別車両数を修正する。例えば、交通状況推定部217は、インフラ情報が示す各道路の車両の合計台数を、ステップS42で推定した各道路の車両の合計台数で除算して比率を求め、当該比率を、ステップS42で推定した駆動種別車両数に乗じて、駆動種別車両数を修正する。ステップS44にて、交通状況推定部217は、修正された駆動種別車両数を含む配信交通状況を、交通状況DBサーバ218記憶部に記憶セーブする。そして、センター側送信部232は、交通状況DBサーバ218に記憶された配信交通状況を各車両などの外部に送信発信する。次に、以上の構成からなる本実施の形態に係る車両側システム101及びセンター側システム201の効果を説明するため、図14を用いて、これらに関連するプローブ情報システム以下関連プローブ情報システムと記すについて説明する。関連プローブ情報システムにおいては、センター側システムから、各道路上に位置するプローブ車両の合計数が各車両に送信される。この図14に示す例では、地点OEVである車両Aの現在地と充電施設SA1との間の道路上に位置するプローブ車両が50台、充電施設SA1,SA2の間の道路上に位置するプローブ車両が50台であることを含む配信交通状況が、各車両に送信される。ここで、車両Aが当該配信交通状況を受信したとしても、車両Aの運転者は、充電施設SA1では最大で50台の車両が充電を受ける可能性があり、充電施設SA2では最大で50台の車両が充電を受ける可能性があるという程度の予測しかすることができない。したがって、運転者は、充電施設SA1,SA2において充電を受けるべきか判断できず、充電施設SA1,SA2で充電渋滞が生じている場合に、充電施設SA1,SA2において充電を受けようとした場合には長時間待たなければならない。それに対し、本実施の形態に係る車両側システム101及びセンター側システム201によれば、車両Aの運転者は、図12及び図13に示されるような駆動種別車両数を取得することができる。もし、車両Aが、図12に示されるような駆動種別車両数を受信した場合には、車両Aの運転者は、充電施設SA1,SA2の充電待ちの時間は、だいたい同じであると予測することができる。一方、もし、車両Aが、図13に示されるような駆動種別車両数を受信した場合には、車両Aの運転者は、充電施設SA1よりも充電施設SA2のも充電待ちの時間のほうが長くなると予測することができる。したがって、この場合には、車両Aの運転者は、充電施設SA1で充電を受けようとする。このように、本実施の形態に係る車両側システム101及びセンター側システム201によれば、各車両の運転者は、駆動種別車両数を取得することができることから、それを参考にして、充電施設SA1,SA2での充電待ちの時間をある程度予測することができる。その結果、長時間の充電待ち補給待ちを回避することができる。また、図12及び図13の表の右側一列に示されるように、充電計画に基づいて、一の充電施設で充電を受けようとする車両数を推定し、それを配信交通状況に含むようにすれば、充電待ち時間の予測精度を高めることができる。また、以上の構成において、交通状況推定部217は、各充電施設での現在補給中の車両数実施の形態1の変形例2で説明した補給渋滞情報が示す車両数とほぼ同じ、あるいは各充電施設の現在の空車数を、インフラ情報などから取得することができる場合には、当該車両数あるいは当該空車数を配信交通状況に含めるものであってもよい。また、以上においては、主に、配信交通状況を受ける車両がEVであり、エネルギー補給施設及びエネルギー補給計画が充電施設及び充電計画である場合を例にして説明した。しかしこれに限ったものではなく、例えば、配信交通状況を受ける車両がエンジン車両である場合には、エネルギー補給施設及びエネルギー補給計画を、給油施設及び給油計画とすれば、以上の説明と同様の効果を得ることができる。また、例えば、配信交通状況を受ける車両がPHEVHEVである場合には、エネルギー補給施設を充電施設または給油施設とし、エネルギー補給計画を充電計画または給油計画とすれば、以上の説明と同様の効果を得ることができる。なお、このことは、以下の説明においても同様である。<各車両がエネルギー補給を受けようとするエネルギー補給施設の推定>上述したように、エネルギー補給計画である充電計画を用いれば、一のエネルギー補給施設である一の充電施設で補給を受けようとする車両数図12及び図13の表の右側一列を推定することができる。しかしながら、実際の運用上では、センター側システム201は、エネルギー補給計画を含むプローブ情報を受信できないこともある。そこで、以下、エネルギー補給計画を用いずに、補給待ち時間の予測精度を高めることが可能なプローブ情報システムについて説明する。ここでは、前提として、センター側システム201には、現在蓄えられているエネルギーを用いて車両が走行できると推定される最大距離である走行可能距離に対する、駆動種別車両数の分布以下、距離車両数分布と記すこともあるが記憶されているものとする。なお、例えば、EVの走行可能距離は、図2等で説明した充電走行可能距離と同じであり、例えば、PHEVHEVの走行可能距離は、概ね、図2等で説明した充電走行可能距離と、燃料残量を加味した距離との和となる。さて、センター側システム201に記憶されている距離車両数分布は、現在の車両状態において車両が走行できると推定される最大距離である全走行距離が、一定の走行可能距離の単位で区分されており、単位ごとに車両の存在確率が予め設定されている。例えば、全走行距離が100kmであり、一定の走行可能距離が10kmである場合には、0~10kmの走行可能距離に対して存在確率X1が設定され、10~20kmの走行可能距離に対して存在確率X2が設定され、...、90~100kmの走行可能距離に対して存在確率X10が設定されるただし、X1X2...X10=100。ここでは、説明の便宜上、存在確率X1~X10は、均等、つまりX1=X2=...=X10=10であるものとする。ただし、存在確率X1~X10は、統計結果に応じて軽重がつけられてもよい。交通状況推定部217は、自身が推定した図12及び図13に示す駆動種別車両数と、距離車両数分布とに基づいて、走行可能距離ごとの駆動種別車両数以下距離駆動種別車両数と記すこともあるを推定する。ここでは、交通状況推定部217は、駆動種別車両数に存在確率を乗じて得られた値を、距離駆動種別車両数と推定する。図12を用いて、この推定の例を説明する。この例では、駆動種別車両数により、地点Oと充電施設SA1との間の道路上に位置するEVの台数は10台と示されている。この場合に、交通状況推定部217は、駆動種別車両数が示す10台のうち、走行可能距離が0~10kmである駆動種別車両数を、1台=駆動種別車両数10台×存在確率X110と推定する。同様にして、交通状況推定部217は、走行可能距離が10~20kmである駆動種別車両数を1台、...、走行可能距離が90~100kmである駆動種別車両数を1台と推定する。次に、交通状況推定部217は、以上の推定によって得られた距離駆動種別車両数に基づいて、各車両がエネルギー補給充電を受けようとするエネルギー補給施設充電施設を推定する。なお、以下において、各車両がエネルギー補給を受けようとするエネルギー補給施設を、補給予定施設と記すこともある。ここでは、交通状況推定部217は、距離駆動種別車両数に、各車両の走行経路と、駆動種別に対応するエネルギー補給施設例えば、駆動種別がEV駆動方式である場合には充電施設の位置距離とを加味して、補給予定施設を推定する。この推定の例について、図14に示す位置関係を用いて説明する。この例では、交通状況推定部217が、EVである車両Aの走行経路として、充電施設SA1,SA2を順に通過する走行経路をプローブ情報などから取得し、かつ、地点Oと充電施設SA1との間の距離、及び、充電施設SA1,SA2間の距離として、それぞれ30kmを地図データなどから取得している。この場合、地点Oと充電施設SA2との間の距離は60kmであることから、交通状況推定部217は、地点Oと充電施設SA1との間の道路上に位置する10台のEVのうち、走行可能距離が60km以下のEVが、充電施設SA1で充電を受けようとすると推定する。ここで、上述の例のように、交通状況推定部217が、走行可能距離が10~20kmである駆動種別車両数を1台、...、走行可能距離が90~100kmである駆動種別車両数を1台と推定したとすると、走行可能距離が60km以下である6台の車両が、充電施設SA1で充電電力を受けようとしていると推定する。交通状況推定部217は、以上のように推定した補給予定施設を、配信交通状況に含めて、各車両に送信配信する。このような車両側システム101及びセンター側システム201によれば、各車両の運転者は、上述の充電計画エネルギー補給計画と同等の情報である補給予定施設を得ることができる。したがって、当該充電計画エネルギー補給計画と同様に、補給待ち時間の予測精度を高めることができる。なお、以上の説明では、交通状況推定部217は、補給予定施設を配信交通状況に含めて、各車両に送信するものとして説明したが、これに限ったものではない。例えば、距離駆動種別車両数を配信交通状況に含めて、各車両に送信するものとしてもよい。そして、配信交通状況を受信した車両車両側システムが、以上で説明したセンター側システム201と同様に、距離駆動種別車両数に基づいて、補給予定施設を推定するように構成すれば、以上の説明と同様の効果を得ることができる。また、例えば、走行可能距離は、燃料残量情報が示す燃料残量にほぼ比例する。そのため、交通状況推定部217は、自身が推定した駆動種別車両数と、センター側受信部231が受信したプローブ情報に含まれる燃料残量情報エネルギー残量情報とに基づいて、上記距離駆動種別車両数と実質的に同じ走行可能距離ごとの駆動種別車両数を推定し、これを配信交通状況に含めて、各車両に送信してもよい。なお、ここでは、エネルギー残量情報は、ガソリンなどの燃料残量に関する燃料残量情報であるものとして説明したが、これに限ったものではなく、充電残量に関する充電残量情報であってもよい。また、交通状況推定部217は、燃料残量情報エネルギー残量情報から得られた距離駆動種別車両数に基づいて、以上の説明と同様にして補給予定施設を推定し、これを配信交通状況に含めて、各車両に送信するものであってもよい。また、駆動種別が同一であっても、充電方式や充電口が統一されていない地域、国も存在する。そこで、図2などに示したように、プローブ情報が充電口の情報を含んでおり、交通状況推定部217が、充電口の情報を取得することができる場合には、当該充電口の情報を加味して、距離駆動種別車両数または補給予定施設を推定してもよい。同様に、交通状況推定部217が、充電方式の情報を取得することができる場合には、当該充電方式の情報を加味して、距離駆動種別車両数または補給予定施設を推定してもよい。また、交通状況推定部217が、過去にエネルギー補給を受けたエネルギー補給施設の履歴を取得することができる場合には、当該エネルギー補給施設の位置を基準にして、距離駆動種別車両数または補給予定施設を推定してもよい。また、交通状況推定部217は、各車両が、複数のエネルギー補給施設において均等確率でエネルギー補給を受けたと仮定して、距離駆動種別車両数または補給予定施設を推定してもよい。また、交通状況推定部217が、インフラ情報などからエネルギー補給施設の営業の有無を取得することができる場合には、当該営業の有無を加味して、補給予定施設を推定してもよい。また、太陽電池の電力も用いて走行する太陽電池付き車両では、天候によって走行可能距離が変化する。したがって、交通状況推定部217は、太陽電池付き車両について距離駆動種別車両数または補給予定施設を推定する場合には、インフラ情報などに含まれる天候の情報を加味することが好ましい。<エネルギー補給施設での補給待ち時間の推定>次に、プローブ車両151についての補給待ち時間の推定を行う構成について説明する。なお、推定対象の一のプローブ車両151を、推定対象車両151と記すこともあり、推定対象の一のエネルギー補給施設を、推定対象補給施設と記すこともある。ここでは、交通状況推定部217は、自身が推定した上述の補給予定施設と、上述した走行可能速度Vmaxとに基づいて、推定対象車両151のエネルギー補給施設での補給待ち時間を推定する。なお、ここで用いる補給予定施設は、距離車両数分布から得られたものであってもよいし、または、エネルギー残量情報から得られたものであってもよい。まず、交通状況推定部217は、補給予定施設に基づいて、推定対象補給施設でエネルギー補給を受けようとする車両数を上記説明のように取得するとともに、インフラ情報や地図データなどから、1台の車両が推定対象補給施設において補給するのに要する時間例えば平均時間である単位補給時間を取得する。そして、交通状況推定部217は、取得した車両数に、単位補給時間を乗じることにより、現時点から当該車両数の車両の補給が完了して推定対象車両151が推定対象補給施設で補給可能となる時点までの第1時間を求める。また、交通状況推定部217は、地図データから、推定対象車両151と推定対象補給施設との間の距離を取得するとともに、上述した走行可能速度Vmaxを取得する。そして、交通状況推定部217は、地図データから取得した距離を、走行可能速度Vmaxで除算することにより、現時点から推定対象車両151が推定対象補給施設に到達する時点までの第2時間を求める。そして、交通状況推定部217は、第1時間から第2時間を差し引いて得られる時間を、推定対象車両151の推定対象補給施設での補給待ち時間として推定し、当該補給待ち時間を配信交通情報に含めて各車両に送信する。以上のような本実施の形態に係る車両側システム101及びセンター側システム201によれば、プローブ車両151の運転者は、エネルギー補給を受けようとするエネルギー補給施設での補給待ち時間を取得することができる。したがって、当該運転者は、補給待ち時間が短いエネルギー補給施設などの、適切なエネルギー補給施設で補給を受けることができる。特に、本実施の形態では、実施の形態1で説明した走行可能速度を用いて補給待ち時間を推定することから、その推定精度の向上が期待できる。なお、以上の説明では、第1時間=推定対象補給施設でエネルギー補給を受けようとする車両数×単位補給時間とした。しかしこれに限ったものではなく、交通状況推定部217が、実施の形態1の変形例2で説明した補給渋滞情報に基づいて推定対象補給施設での現在補給中の車両数を取得し、かつ、推定対象補給施設での補給可能な最大車両数をインフラ情報などから取得できる場合には、第1時間=推定対象補給施設でエネルギー補給を受けようとする車両数推定対象補給施設での現在補給中の車両数-推定対象補給施設での補給可能な最大車両数×単位補給時間としてもよい。例えば、推定対象補給施設でエネルギー補給を受けようとする車両数が15台、推定対象補給施設での現在補給中の車両数が0台、推定対象補給施設での補給可能な最大車両数が10台、単位補給時間が40分である場合には、交通状況推定部217は、第1時間を、200分=150-10×40と推定する。そして、推定対象車両151が推定対象補給施設に到達するまでの走行経路において、30kmの道路に対する走行可能速度が時速100km、別の30kmの道路に対する走行可能速度が時速80kmである場合には、交通状況推定部217は、第2時間を、約40分=0.675時間=30/10030/80と推定する。そして、交通状況推定部217は、推定対象車両151の推定対象補給施設での補給待ち時間は、160分=200-40と推定する。なお、ここでは、補給待ち時間は、文字通りの待ち時間であったが、これに限ったものではない。例えば、補給待ち時間は、当該文字通りの待ち時間を単位補給時間で除算することにより得られる補給待ち台数を含んでいてもよい。例えば、補給待ち時間が160分、単位補給時間が40分である場合には、補給待ち時間は、4台=160/40という補給待ち台数を含むものであってもよい。また、以上の説明では、交通状況推定部217が、実施の形態1の変形例2で説明した補給渋滞情報に基づく現在補給中の車両数を用いて補給待ち時間を推定した。しかしこれに限ったものではなく、交通状況推定部217は、推定対象補給施設での現在補給中の車両数をインフラ情報などから取得することができる場合には、当該車両数を用いて補給待ち時間を推定してもよい。<実施の形態2の変形例>図15は、実施の形態2の変形例に係る車両側システム101及びセンター側システム201を備えるプローブ情報システムの構成を示すブロック図である。本変形例では、センター側システム201の交通状況推定部217が、駆動種別情報を含むプローブ情報を取得できない場合であっても、駆動種別車両数を推定することが可能となっている。図15に示すように、本変形例に係るプローブ情報システムでは、センター側システム201に統計DBサーバ220を備える点が、プローブ情報システムと異なっている。本変形例では、この統計DBサーバ220には、各道路上のプローブ車両151の合計台数に対する駆動種別の割合以下駆動種別割合と記すこともあるが記憶されている。ここでは、駆動種別割合は、エンジン車両:PEHV:EV=60:30:10と設定されているものとする。交通状況推定部217は、センター側受信部231で駆動種別情報が受信されなかった道路に対し、この駆動種別割合を用いて駆動種別車両数を推定する。この推定の例について図16を用いて説明する。なお、交通状況推定部217は、センター側受信部231で受信したプローブ車両位置情報例えば図2等に示される車両IDの種類の数に基づいて、地点Oと充電施設SA1との間、及び、充電施設SA1,SA2の間の道路上に位置するプローブ車両151の合計台数ここではそれぞれ50台を、すでに求めているものとする。交通状況推定部217は、地点Oと充電施設SA1との間のプローブ車両151の合計台数に、駆動種別割合を乗じることにより、駆動種別車両数として、地点Oと充電施設SA1との間に位置するエンジン車両、PHEVHEV、EVの台数を、それぞれ、30台=50×60、15台=50×30、5台=50×10と推定する。同様に、交通状況推定部217は、充電施設SA1,SA2の間のプローブ車両151の合計台数に、駆動種別割合を乗じることにより、駆動種別車両数として、充電施設SA1,SA2の間に位置するエンジン車両、PHEVHEV、EVの台数を、それぞれ、30台=50×60、15台=50×30、5台=50×10と推定する。以上のような本変形例に係る車両側システム101及びセンター側システム201によれば、駆動種別情報を取得できなくても、駆動種別車両数を推定することができることから、使い勝手のよいプローブ情報システムを提供することができる。なお、統計DBサーバ220が、時刻、曜日、道路ごとに駆動種別割合を記憶し、交通状況推定部217が、推定時の日時、及び、推定対象の道路に応じた駆動種別割合を統計DBサーバ220から取得して、当該駆動種別割合を駆動種別車両数の推定に用いるように構成してもよい。また、交通状況推定部217は、ここで推定した駆動種別車両数を用いて、実施の形態1と同様に、距離駆動種別車両数、補給予定施設、または、補給待ち時間を推定してもよい。また、以上の説明では、交通状況推定部217は、プローブ車両位置情報に基づくプローブ車両151の合計台数を用いて、駆動種別車両数を推定した。しかしこれに限ったものではなく、交通状況推定部217は、各道路各リンク上に位置する車両の合計台数を、DSRCDedicatedShortRangeCommunicationsなど路側の車両識別センサーから取得して、当該合計台数を駆動種別車両数の推定に用いてもよい。また、交通状況推定部217は、ETCElectronicTollCollectionSystemやビーコンなどの路車間通信を用いて、駆動種別車両数の推定を行ってもよい。また、交通状況推定部217は、駆動種別車両数の推定に用いた情報の種類に基づいて、駆動種別車両数の信頼度以下車両数信頼度と呼ぶを求め、当該車両数信頼度を配信交通状況に含めてもよい。例えば、車両数信頼度が、1~5までの1つの数字で表され、数字が大きくなるにつれて車両数信頼度が高くなるとした場合に、駆動種別車両数の推定に用いた情報が、駆動種別情報のように直近に得られた情報である場合には、交通状況推定部217は、当該駆動種別車両数の車両数信頼度を5とする。一方、駆動種別車両数の推定に用いた情報が、駆動種別割合のように現時点から離れた時点に得られた情報である場合には、交通状況推定部217は、当該駆動種別車両数の車両数信頼度を1とする。この車両数信頼度を用いる処理については次の実施の形態で説明する。<実施の形態3>図17は、本発明の実施の形態3に係るプローブ情報システムの構成を示すブロック図である。以上の実施の形態1,2においては、センター側システム201から配信交通状況が送信されるまでの処理を中心に説明した。本実施の形態では、その配信交通状況を受信して利用する車両側システム301について説明する。なお、図17に示されるように、本実施の形態に係る車両側システム301のブロック構成は、実施の形態1,2に係る車両側システム101のブロック構成とほぼ同じである。そこで、本実施の形態に係る車両側システム301の構成要素のうち、実施の形態2に係る車両側システム101の構成要素と同一または類似するものについては符号だけ変えて同じ名称を用い、重複する説明は省略する。また、本実施の形態に係るセンター側システムは、実施の形態2に係るセンター側システム201と同一であるものとする。ただし、以下においては、本実施の形態に係る車両側システム301は、所定車両以下車両351と記すこともあるに搭載されており、車両351は、非プローブ車両であるものとして説明する。そして、非プローブ車両の車両側システム301には、実施の形態1で説明したセンター側システム201にプローブ情報を送信する機能は必須ではないことから、ここでは省略している。次に、車両側システム301の構成について詳細に説明する。車両側システム301は、主に運転者の操作に基づいて車両351を制御する車両制御部304と、各種情報を扱う情報端末305と、これらを接続する制御系-情報系インタフェース306とを備えている。このうち車両制御部304は、車両情報記憶部311と、走行系ボディ系制御部312と、車両351の速度に関する情報である自車両速度情報車両速度情報を検出する動力部313速度検出部とを備えている。一方、情報端末305は、操作部321と、情報出力部322と、車両351の位置に関する情報である自車両位置情報車両位置情報を検出する位置検出部323と、車載地図DB324と、通信インタフェース部325と、交通状況入力部326と、制御部328とを備えている。そして、本実施の形態に係る車両側システム301では、通信インタフェース部325及び交通状況入力部326は、車両側受信部337を構成している。このように構成された車両側受信部337は、駆動種別走行可能速度及び駆動種別車両数を含む配信交通状況を、センター側システム201から受信する。制御部328は、車両側受信部337が受信した配信交通状況に含まれる駆動種別走行可能速度から、車両351が属する駆動種別の駆動種別走行可能速度以下同属駆動種別速度と記すこともあるを取得する。また、制御部328は、車両側受信部337が受信した配信交通状況に含まれる駆動種別車両数から、車両351が属する駆動種別の駆動種別車両数以下、同属駆動種別車両数と記すこともあるを取得する。例えば、車両情報記憶部311に記憶されている駆動種別がEV駆動方式を示している場合には、制御部328は、同属駆動種別速度及び同属駆動種別車両数として、EV駆動方式の駆動種別走行可能速度及び駆動種別車両数を取得する。そして、この場合に、センター側システム201が、図12に示すような駆動種別車両数を送信した場合には、制御部328は、同属駆動種別車両数として、地点Oと充電施設SA1との間の道路上のEVの台数が10台、充電施設SA1,SA2の間の道路上のEVの台数が10台という情報を取得する。また、本実施の形態に係る車両側システム301では、車載地図DB324及び制御部328は、経路探索部338を構成している。このように構成された経路探索部338は、上述のナビゲーション機能を有しており、同属駆動種別速度に基づいて、車両351が走行すべき走行経路を探索する。例えば、経路探索部338は、車両351の目的地までの走行距離がなるべく短く、かつ、同属駆動種別速度がなるべく高くなる経路を、走行経路として探索する。制御部328は、同属駆動種別速度及び同属駆動種別車両数に基づいて、情報出力部322を制御する。図18及び図19は、制御部328の制御により、情報出力部322が行う表示を示す図である。図18は、センター側システム201が図12に示すような駆動種別車両数を送信した場合に、情報出力部322で行われる表示であり、図19は、センター側システム201が図13に示すような駆動種別車両数を送信した場合の情報出力部322で行われる表示である。図18及び図19に示すように、本実施の形態では、情報出力部322は、車載地図DB324の地図データが示す地図を表示するとともに、その地図上に、位置検出部323で検出された自車両位置情報が示す車両351の位置と、制御部328のナビゲーション機能により探索された車両351の走行経路と、インフラ情報などが示す充電施設SA1,SA2での空車台数とを表示する。ここで、情報出力部322は、これら図18及び図19に示すように、同属駆動種別速度を、吹き出しバルーンにおいて表示する。このような本実施の形態に係る車両側システム301によれば、車両351の運転者は、同属駆動種別速度に基づく表示を参考にして、充電施設SA1,SA2に到達するまでの時間をある程度予測することができる。また、情報出力部322は、同属駆動種別車両数を、吹き出しバルーンにおいて表示する。このような本実施の形態に係る車両側システム301によれば、車両351の運転者は、同属駆動種別車両数に基づく表示を参考にして、充電施設SA1,SA2での充電待ち時間をある程度予測することができる。その結果、長時間の充電待ち補給待ちを回避することができる。なお、経路探索部338で探索された走行経路が情報出力部322に表示されるように、制御部328が、当該走行経路を加味して、情報出力部322を制御するように構成してもよい。この場合には、車両351の運転者は、どの経路で車両351を走行すべきかを容易に知ることができる。また、制御部328は、実施の形態2と同様にして、同属駆動種別車両数に基づいて、走行可能距離ごとの同属駆動種別車両数を推定してもよい。あるいは、車両側受信部337が、走行可能距離ごとの駆動種別車両数を含む配信交通状況を、センター側システム201から受信した場合には、制御部328は、当該配信交通状況から、走行可能距離ごとの同属駆動種別車両数を取得してもよい。そして、これらの場合に、走行可能距離ごとの同属駆動種別車両数が情報出力部322に表示されるように、制御部328が、走行可能距離ごとの同属駆動種別車両数に基づいて、情報出力部322を制御するように構成してもよい。このような構成によれば、運転者による補給待ち時間の予測精度を高めることができる。また、制御部328は、実施の形態2と同様にして、走行可能距離ごとの駆動種別車両数に基づいて、車両351の車両属性と同じ各車両がエネルギー補給を受けようとするエネルギー補給施設以下同属補給予定施設と記すこともあるを推定してもよい。あるいは、車両側受信部337が、補給予定施設を含む配信交通状況を、センター側システム201から受信した場合には、制御部328は、当該配信交通状況から、同属補給予定施設を取得してもよい。そして、これらの場合に、同属補給予定施設が情報出力部322に表示されるように、制御部328が、同属補給予定施設に基づいて、情報出力部322を制御するように構成してもよい。このような構成によれば、運転者による補給待ち時間の予測精度を高めることができる。また、制御部328は、実施の形態2と同様にして、同属補給予定施設またはその元となる走行可能距離ごとの駆動種別車両数と、同属駆動種別速度とに基づいて、車両351がエネルギー補給を受けようとするエネルギー補給施設での補給待ち時間を推定してもよい。そして、この場合に、車両351の補給待ち時間が情報出力部322に表示されるように、制御部328が、車両351の補給待ち時間に基づいて、情報出力部322を制御するように構成してもよい。このような構成によれば、車両351の運転者は、補給待ち時間を取得することができる。したがって、当該運転者は、補給待ち時間が短いエネルギー補給施設などの、適切なエネルギー補給施設で補給を受けることができる。また、制御部328は、複数のエネルギー補給施設のそれぞれについて車両351の補給待ち時間を推定し、当該推定結果に基づいて車両351がエネルギー補給を受けるべきエネルギー補給施設を推定してもよい。例えば、制御部328は、補給待ち時間が最も短い一のエネルギー補給施設を、車両351がエネルギー補給を受けるべきエネルギー補給施設であると推定してもよい。そして、この場合に、当該推定したエネルギー補給施設で補給を受けることを勧めるように、制御部328が、当該推定したエネルギー補給施設に基づいて、情報出力部322を制御するように構成してもよい。この構成について、図19を用いて具体的に説明する。図19に示す例では、地点Oと充電施設SA1との区間の距離が30km、その区間の同属駆動種別車両数が5台、その区間の走行可能速度が100km、充電施設SA1,SA2の区間の距離が30km、その区間の同属駆動種別車両数が30台、その区間の走行可能速度が80km、充電施設SA1,SA2の現在の空車台数が10台、補給可能な最大車両数が10台となっている。この状態下において、制御部328が、充電施設SA2では補給待ち時間が発生すると推定し、その一方で、充電施設SA1では補給待ち時間が発生しないと推定したとする。この場合には、図19に示すように、充電施設SA1で補給を受けることを勧めることが情報出力部322に表示されるように、制御部328が、上記一のエネルギー補給施設に基づいて、情報出力部322を制御する。このような構成によれば、車両351の運転者は、例えば、補給待ち時間が短いエネルギー補給施設など、適切なエネルギー補給施設を自動的で取得することができる。なお、図19では、適切なエネルギー補給施設をテロップで表示する例を示したが、これに限ったものではなく、補給待ち時間が発生するエネルギー補給施設と、補給待ち時間が発生しないエネルギー補給施設とを区別可能に表示してもよい。例えば、補給待ち時間が発生するエネルギー補給施設に対して、その旨の内容が記載された吹き出しバルーンの表示を付加するとともに、その補給施設の補給待ち時間を表示してもよい。また、補給待ち時間が発生するエネルギー補給施設を危険色例えば赤色で表示し、補給待ち時間が発生しないエネルギー補給施設を安全色例えば青色で表示してもよい。また、吹き出しバルーン表示などを用いて、適切なエネルギー補給施設に視覚的に誘導してもよいし、待ち時間の長さに応じて、情報出力部322で表示される吹き出しバルーンまたはエネルギー補給施設の大きさ、色、高さを変更してもよい。また、当初予定していたエネルギー補給施設での補給待ち時間の表示も行ってもよい。また、車両側受信部337が、実施の形態2に記載したような車両数信頼度を含む配信交通状況を、センター側システム201から受信した場合には、制御部328は、当該車両数信頼度を加味して情報出力部322を制御してもよい。例えば、充電施設SA2での充電待ち時間充電待ち台数が3台である場合に、車両数信頼度が5であった場合にはSA2では3台待ちが予測されますと表示し、車両数信頼度が3であった場合にはSA2では3台待ちの可能性がありますと表示し、車両数信頼度が1であった場合にはSA2では3台待ちが推定されますと表示してもよい。このように、制御部328が、車両数信頼度に応じて、情報出力部322に表示される内容ここでは推定の確かさに関する表現を変更することにより、車両351の運転者は、適切なエネルギー補給施設で補給を受けることができる可能性を知ることができる。また、同属補給予定施設が、当所に立てた充電計画などのエネルギー補給計画と異なる場合には、情報出力部322が、計画が変更される旨の警報と、同属補給予定施設への誘導とを行うように、制御部328が情報出力部322を制御してもよい。なお、以上の説明では、車両351車両側システム301が、駆動種別車両数を含む配信交通状況を受信した場合について説明した。しかし、車両351車両側システム301が、駆動種別車両数を含む配信交通状況を受信できなかった代わりに、各道路上の車両の合計数を含む配信交通状況を受信できた場合には、制御部328が、実施の形態2の変形例と同様に、駆動種別割合を用いて駆動種別車両数を推定してもよい。また、以上の説明では、情報出力部322が表示を行う場合について説明したが、これに限ったものではなく、表示に代えて情報出力部322が報知を行うものであってもよいし、または、情報出力部322が表示及び報知の両方を行うものであってもよい。なお、情報出力部322の報知として、例えば、適当なタイミングで音声警報を出力してもよいし、適切なエネルギー補給施設に誘導する音声を出力してもよい。また、以上の説明では、制御部328が、各種情報に基づいて情報出力部322を制御するものとしたが、これに限ったものではなく、車両351の走行など、車両351そのものを制御するものであってもよい。また、車両351が、太陽電池付き車両である場合には、制御部328が、実施の形態1同様に、天候の情報を加味して、走行可能距離ごとの同属駆動種別車両数、同属補給予定施設、または補給待ち時間を推定してもよい。また、制御部328は、実施の形態2と同様に、充電口または充電方式の情報を加味して、走行可能距離ごとの同属駆動種別車両数、同属補給予定施設、または補給待ち時間を推定してもよい。また、以上の説明では、車両351は非プローブ車両であるものとした。しかしこれに限ったものではなく、車両351は、実施の形態1等で説明した車両側システム101を備えるプローブ車両151と同等の構成を有するものであってもよい。つまり、車両側システム301は、自車両位置情報、自車両速度情報、車両351の駆動種別情報を含むプローブ情報をセンター側システム201に送信する車両側送信部を備えるものであってもよい。また、以上で説明した実施の形態1~3では、主に、車両側システムは車両外部にあるセンター側システムから交通状況を受信したが、交通状況はセンター側システムからだけでなく、FM多重放送によるVICS交通情報や、電波ビーコン、光ビーコンなどの車両外部にある路上施設、またはDSRCや他の交通状況を提供する車両外部にある路車間通信インフラから受信してもよい。また、車両同士の通信やその他の通信手段から交通状況を入力してもよい。なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。"