特許 6576327 局所的な天気予報と旅程計画を組み合わせる方法及びシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6576327

(24)【登録日】2019年8月30日

(45)【発行日】2019年9月18日

(54)【発明の名称】局所的な天気予報と旅程計画を組み合わせる方法及びシステム

(51)【国際特許分類】

   G01C 21/34 20060101AFI20190909BHJP

   G01W 1/02 20060101ALI20190909BHJP

   G08G 1/0968 20060101ALI20190909BHJP

【ＦＩ】

   G01C21/34

   G01W1/02 C

   G08G1/0968

【請求項の数】21

【全頁数】21

(21)【出願番号】特願2016-505661(P2016-505661)

(86)(22)【出願日】2014年4月4日

(65)【公表番号】特表2016-522884(P2016-522884A)

(43)【公表日】2016年8月4日

(86)【国際出願番号】CA2014000315

(87)【国際公開番号】WO2014161078

(87)【国際公開日】20141009

【審査請求日】2016年4月1日

【審判番号】不服2017-19425(P2017-19425/J1)

【審判請求日】2017年12月27日

(31)【優先権主張番号】13/856,923

(32)【優先日】2013年4月4日

(33)【優先権主張国】US

(31)【優先権主張番号】61/835,626

(32)【優先日】2013年6月16日

(33)【優先権主張国】US

(31)【優先権主張番号】61/836,713

(32)【優先日】2013年6月19日

(33)【優先権主張国】US

(31)【優先権主張番号】13/922,800

(32)【優先日】2013年6月20日

(33)【優先権主張国】US

(31)【優先権主張番号】61/839,675

(32)【優先日】2013年6月26日

(33)【優先権主張国】US

(31)【優先権主張番号】13/947,331

(32)【優先日】2013年7月22日

(33)【優先権主張国】US

(73)【特許権者】

【識別番号】515272442

【氏名又は名称】スカイ モーション リサーチ， ユーエルシー

【氏名又は名称原語表記】ＳＫＹ ＭＯＴＩＯＮ ＲＥＳＥＡＲＣＨ， ＵＬＣ

(74)【代理人】

【識別番号】100126572

【弁理士】

【氏名又は名称】村越 智史

(74)【代理人】

【識別番号】100107456

【弁理士】

【氏名又は名称】池田 成人

(74)【代理人】

【識別番号】100162352

【弁理士】

【氏名又は名称】酒巻 順一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100123995

【弁理士】

【氏名又は名称】野田 雅一

(74)【代理人】

【識別番号】100148596

【弁理士】

【氏名又は名称】山口 和弘

(74)【代理人】

【識別番号】100153040

【弁理士】

【氏名又は名称】川井 夏樹

(74)【代理人】

【識別番号】100165526

【弁理士】

【氏名又は名称】阿部 寛

(72)【発明者】

【氏名】ルブラン， アンドレ

【合議体】

【審判長】 佐々木 芳枝

【審判官】 長馬 望

【審判官】 窪田 治彦

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０００−２５８１７４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

G01C 21/34

G01W 1/02

G08G 1/0968

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

旅程を生成する、コンピュータによって実施される方法であって、
１つ又は複数のプロセッサにより、遠隔の装置に関連付けられた出発地及び目的地を特定するステップと、
前記１つ又は複数のプロセッサにより、ユーザの嗜好の設定に基づいて、前記出発地と前記目的地との間の第１の中間の場所を特定するステップと、
前記１つ又は複数のプロセッサにより、前記遠隔の装置が前記第１の中間の場所に到着することが推定される第１の時刻を特定するステップと、
前記１つ又は複数のプロセッサにより、前記ユーザの嗜好の設定に基づいて、前記出発地と前記目的地との間の第２の中間の場所を特定するステップと、
前記１つ又は複数のプロセッサにより、前記遠隔の装置が前記第２の中間の場所に到着することが推定される第２の時刻を特定するステップと、
前記１つ又は複数のプロセッサにより、１つ又は複数の気象観測データ源の装置から受信した気象観測のデータに基づいて、前記第１の時刻に前記第１の中間の場所において特定の降水量を発生させる特定種類の降水が起こる第１の確率を特定するステップと、
前記１つ又は複数のプロセッサにより、前記１つ又は複数の気象観測データ源の装置から受信した前記気象観測のデータに基づいて、前記第２の時刻に前記第２の中間の場所において前記特定の降水量を発生させる特定種類の降水が起こる第２の確率を特定するステップと、
前記１つ又は複数のプロセッサにより、前記第１の確率及び前記第２の確率に基づいて前記第１の中間の場所及び前記第２の中間の場所の一つを含む旅程を生成するステップと
を含む方法。

【請求項2】

前記１つ又は複数のプロセッサにより、前記第１の確率に基づいて前記出発地から前記第１の中間の場所までの移動時間を推定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記１つ又は複数のプロセッサにより、前記移動時間に基づいて、前記第１の中間の場所に関連付けられた、変更された中間の時刻を特定するステップと、
前記１つ又は複数のプロセッサにより、前記変更された中間の時刻に前記第１の中間の場所において特定の降水量を発生させる特定種類の降水が起こる、変更された確率を特定するステップと、
前記１つ又は複数のプロセッサにより、前記変更された確率に更に基づいて前記旅程を生成するステップと、
をさらに含む請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記１つ又は複数のプロセッサにより、前記第１の時刻に前記第１の中間の場所において発生する複数の降水の種類のそれぞれの可能性を示す第１の確率分布を、前記１つ又は複数の気象観測データ源の装置から受信した前記気象観測のデータに基づいて、特定するステップと、
前記１つ又は複数のプロセッサにより、前記第１の時刻に前記第１の中間の場所において発生する複数の降水量のそれぞれの可能性を示す第２の確率分布を、前記１つ又は複数の気象観測データ源の装置から受信した前記気象観測のデータに基づいて、特定するステップと、
前記１つ又は複数のプロセッサにより、前記第１の確率分布及び前記第２の確率分布に基づいて、前記第１の時刻に前記第１の中間の場所において、複数の降水量のそれぞれを発生させる複数の降水の種類のそれぞれの可能性を示す第３の確率分布を判定するステップであって、前記第３の確率分布は前記第１の確率を含む、ステップと、
をさらに含む請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記第３の確率分布を判定するステップは、前記第１の確率分布に前記第２の確率分布をかけることを含む、
請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記複数の降水の種類は、雪、雨、雨氷、雹及び凍雨を含む、
請求項４に記載の方法。

【請求項7】

前記特定種類の降水は、雪に対応する、
請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記出発地及び前記目的地が遠隔の装置から受け取られ、
前記出発地及び前記目的地の少なくとも一方が、前記遠隔の装置の現在の位置に関連付けられている、
請求項１に記載の方法。

【請求項9】

前記複数の降水量は、なし、弱い、中程度、強い及び非常に強いを含む、
請求項４に記載の方法。

【請求項10】

前記１つ又は複数のプロセッサにより、前記第１の中間の場所に関連付けられた天気予報に基づいて降水の種類を選択するステップをさらに含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項11】

旅程を生成する装置であって、
１つ又は複数のプロセッサと、
前記１つ又は複数のプロセッサの命令を記憶しているメモリと、
通信ネットワークを介して遠隔の装置に接続する通信モジュールと
を備え、
前記命令は、前記１つ又は複数のプロセッサにより、
前記遠隔の装置に関連付けられた出発地及び目的地を特定させ、
ユーザの嗜好の設定に基づいて、前記出発地と前記目的地との間の第１の中間の場所を特定させ、
前記遠隔の装置が前記第１の中間の場所に到着することが推定される第１の時刻を特定させ、
前記ユーザの嗜好の設定に基づいて、前記出発地と前記目的地との間の第２の中間の場所を特定させ、
前記遠隔の装置が前記第２の中間の場所に到着することが推定される第２の時刻を特定させ、
１つ又は複数の気象観測データ源の装置から受信した気象観測のデータに基づいて、前記第１の時刻に前記第１の中間の場所において特定の降水量を発生させる特定種類の降水が起こる第１の確率を特定させ、
前記１つ又は複数の気象観測データ源の装置から受信した前記気象観測のデータに基づいて、前記第２の時刻に前記第２の中間の場所において前記特定の降水量を発生させる特定種類の降水が起こる第２の確率を特定させ、
前記第１の確率及び前記第２の確率に基づいて前記第１の中間の場所及び前記第２の中間の場所の一つを含む旅程を生成させる、
ように実行可能である、装置。

【請求項12】

前記命令は、前記１つ又は複数のプロセッサにより、さらに、
前記第１の確率に基づいて前記出発地から前記第１の中間の場所までの移動時間を推定させる、
ように実行可能である、請求項１１に記載の装置。

【請求項13】

前記命令は、前記１つ又は複数のプロセッサにより、さらに、
前記移動時間に基づいて、前記第１の中間の場所に関連付けられた、変更された中間の時刻を特定させ、
前記変更された中間の時刻に前記第１の中間の場所において特定の降水量を発生させる特定種類の降水が起こる、変更された確率を特定させ、
前記変更された確率に更に基づいて前記旅程を生成させる、
ように実行可能である、請求項１２に記載の装置。

【請求項14】

前記命令は、前記１つ又は複数のプロセッサにより、さらに、
前記第１の時刻に前記第１の中間の場所において発生する複数の降水の種類のそれぞれの可能性を示す第１の確率分布を、前記１つ又は複数の気象観測データ源の装置から受信した前記気象観測のデータに基づいて、特定させ、
前記第１の時刻に前記第１の中間の場所において発生する複数の降水量のそれぞれの可能性を示す第２の確率分布を、前記１つ又は複数の気象観測データ源の装置から受信した前記気象観測のデータに基づいて、特定させ、
前記第１の確率分布及び前記第２の確率分布に基づいて、前記第１の時刻に前記第１の中間の場所において、複数の降水量のそれぞれを発生させる複数の降水の種類のそれぞれの可能性を示す第３の確率分布を判定させ、前記第３の確率分布は前記第１の確率を含む、
ように実行可能である、請求項１１に記載の装置。

【請求項15】

前記第３の確率分布を判定させることは、前記第１の確率分布に前記第２の確率分布をかけることを含む、
請求項１４に記載の装置。

【請求項16】

前記複数の降水の種類は、雪、雨、雨氷、雹及び凍雨を含む、
請求項１４に記載の装置。

【請求項17】

前記通信モジュールが、前記出発地及び前記目的地を、前記遠隔の装置から受け取るように構成されており、
前記出発地及び前記目的地の少なくとも一方が、前記遠隔の装置の現在の位置に関連付けられている、
請求項１１に記載の装置。

【請求項18】

前記複数の降水量は、なし、弱い、中程度、強い及び非常に強いを含む、
請求項１４に記載の装置。

【請求項19】

前記命令は、前記１つ又は複数のプロセッサにより、さらに、
前記第１の中間の場所に関連付けられた天気予報に基づいて降水の種類を選択させる、
ように実行可能である、請求項１１に記載の装置。

【請求項20】

サーバと、通信ネットワークを通じて前記サーバに接続される遠隔の装置とを具備するシステムであって、
前記サーバは、コンピュータと、前記コンピュータにより実行可能なプログラムを記憶した非一時的なコンピュータ読取り可能媒体とを備え、
前記プログラムは、前記コンピュータに、
前記遠隔の装置に関連付けられた出発地及び目的地を特定させ、
ユーザの嗜好の設定に基づいて、前記出発地と前記目的地との間の第１の中間の場所を特定させ、
前記遠隔の装置が前記第１の中間の場所に到着することが推定される第１の時刻を特定させ、
前記ユーザの嗜好の設定に基づいて、前記出発地と前記目的地との間の第２の中間の場所を特定させ、
前記遠隔の装置が前記第２の中間の場所に到着することが推定される第２の時刻を特定させ、
１つ又は複数の気象観測データ源の装置から受信した気象観測のデータに基づいて、前記第１の時刻に前記第１の中間の場所において特定の降水量を発生させる特定種類の降水が起こる第１の確率を特定させ、
前記１つ又は複数の気象観測データ源の装置から受信した前記気象観測のデータに基づいて、前記第２の時刻に前記第２の中間の場所において前記特定の降水量を発生させる特定種類の降水が起こる第２の確率を特定させ、
前記第１の確率及び前記第２の確率に基づいて前記第１の中間の場所及び前記第２の中間の場所の一つを含む旅程を生成させ、
前記遠隔の装置は、１つ又は複数のプロセッサと、ディスプレイ装置と、前記１つ又は複数のプロセッサにより実行可能な命令を記憶したメモリとを備え、
前記命令は１つ又は複数のプロセッサに、
前記通信ネットワークを介して前記サーバから前記旅程を取得させ、
前記ディスプレイ装置を介して、前記旅程の少なくとも一部を表示させる、
システム。

【請求項21】

前記プログラムは、前記コンピュータに、さらに、
前記第１の時刻に前記第１の中間の場所において発生する複数の降水の種類のそれぞれの可能性を示す第１の確率分布を、前記１つ又は複数の気象観測データ源の装置から受信した前記気象観測のデータに基づいて、特定させ、
前記第１の時刻に前記第１の中間の場所において発生する複数の降水量のそれぞれの可能性を示す第２の確率分布を、前記１つ又は複数の気象観測データ源の装置から受信した前記気象観測のデータに基づいて、特定させ、
前記第１の確率分布及び前記第２の確率分布に基づいて、前記第１の時刻に前記第１の中間の場所において、複数の降水量のそれぞれを発生させる複数の降水の種類のそれぞれの可能性を示す第３の確率分布を判定させ、前記第３の確率分布は前記第１の確率を含む、
請求項２０に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

[0002]本明細書に開示される主題は、一般には、天気予報を生成する方法に関する。より詳細には、本開示の主題は、天気予報を生成するソフトウェアアプリケーションに関する。

【関連出願の相互参照】

【0002】

[0001]本願は、本願の出願人に共有され、共同で発明された、２０１３年４月４日に出願された米国特許出願第１３／８５６，９２３号、２０１３年６月２０日に出願された米国特許出願第１３／９２２，８００号、２０１３年７月２２日に出願された米国特許出願第１３／９４７，３３１号、２０１３年６月２６日に出願された米国仮出願第６１／８３９，６７５号、２０１３年６月１６日に出願された米国仮出願第６１／８３５，６２６号、及び、２０１３年６月１９日に出願された米国仮出願第６１／８３６，７１３号に対する優先権を主張し、それらの全開示内容は参照により本明細書に組み込まれる。

【背景技術】

【0003】

［関連する従来技術］
[0003]従来の天気予報システムは、現在の時点から１２時間〜数日の気象予測を提供する。短期間の予報や細かい時間単位の予報を必要とする場合、通常入手できる最良の情報はその日についての１時間単位の予報である。

【0004】

[0004]従来の天気予報は、その予報が生成される対象地域についての平均的な予報である。そのため、予報は、その地域内の厳密な場所には正確でない場合もあり、さらには、ある地域について表示される現在の天候がその地域内の厳密な場所の実際の天候と異なる場合すらある。

【0005】

[0005]さらに、従来の天気予報は非常に粗い時間単位で表示されるため、ユーザはある気象事象が厳密な場所と時間のうちいつ発生するかを知ることができない。１時間単位の従来の天気予報でも、ユーザは予想される気象事象が１時間続くのか、１分続くのかを知ることはできず、後者の場合は当該の１時間内でその事象がいつ発生するかを正確に知ることはできない。

【0006】

[0006]一日のうち一部の時間中に同じ場所にいるユーザには、従来の天気予報で信頼できる天気予報を得られる可能性がある。しかし、移動するユーザにとっては、公衆に伝えられる従来の天気予報は、移動するユーザの旅程に沿った信頼できる天気予報をユーザに提供するのに必要な時間的及び空間的分解能を欠いている。さらに、天候が原因で生じる経路上で遅延を推定する機能を備えたツールが必要とされているが、従来の天気予報や旅程計画ツールの中でそのような推定を行うものはない。

【0007】

[0007]したがって、当市場では、様々な場所及び時間についての短期間の天気予報を生成及び表示することが必要とされ、さらに、当市場では、ユーザが極端な気象条件を回避する代替経路を取ることを試みられるように、出発地と目的地の間の経路に沿った天候を推定することができるシステム及び方法が必要とされている。

【発明の概要】

【0008】

[0008]旅程を生成する、コンピュータによって実施される方法を提供することができ、この方法は、出発地、目的地、及び第１の時刻を特定するステップと、出発地と目的地との間の中間の場所を特定するステップと、中間の場所に関連付けられた中間の時刻を特定するステップと、中間の場所と中間の時刻とに関連付けられた天気予報を特定するステップと、少なくとも天気予報に基づいて旅程を特定するステップとを含む。

【0009】

[0009]実施形態によっては、上記方法は、天気予報に基づいて場所と場所の間の移動時間を推定するステップを含むことができる。

【0010】

[0010]実施形態によっては、上記方法は、天気予報に基づいて、変更された中間の時刻を少なくとも１つ特定するステップと、中間の場所及び変更された中間の時刻に関連付けられた、変更された天気予報を特定するステップとを含むことができる。

【0011】

[0011]実施形態によっては、上記方法は、中間の場所及び中間の時間の天気予報に関連付けられた気象の重大度を特定するステップを含むことができる。旅程は、気象の重大度に基づいて特定することができる。

【0012】

[0012]実施形態によっては、上記方法は、気象の重大度に基づいて代替の中間の場所を特定するステップと、代替の場所に関連付けられた第２の中間の時刻を特定するステップと、代替の中間の場所及び第２の中間の時刻に関連付けられた第２の天気予報を特定するステップとを含むことができ、旅程は、少なくとも第２の天気予報に基づいて特定される。

【0013】

[0013]実施形態によっては、天気予報は、特定種類の降水が特定の降水量で起こる確率を示す情報を含むことができる。

【0014】

[0014]実施形態によっては、出発地、目的地、及び第１の時間は、遠隔の装置（例えばＧＰＳやユーザによる操作が可能な装置等）から受信され得る。出発地及び目的地の少なくとも一方が、遠隔の装置の現在の位置に関連付けられている場合があり、第１の時刻は現在の時刻に関連付けられている場合がある。

【0015】

[0015]実施形態によっては、上記方法は、複数個の中間の場所を特定するステップと、複数個の中間の場所に関連付けられた複数個の中間の時刻を特定するステップと、複数個の中間の場所及び複数個の中間の時刻に関連付けられた複数個の天気予報を特定するステップとを含むことができ、旅程は、少なくとも複数個の天気予報に基づいて特定される。

【0016】

[0016]実施形態によっては、上記方法は、中間の場所の第１のセット及び中間の場所の第２のセットを特定するステップと、中間の場所の第１のセットに関連付けられた中間の時刻の第３のセットを特定するステップと、中間の場所の第２のセットに関連付けられた中間の時刻の第４のセットを特定するステップと、中間の場所の第１のセット及び中間の時刻の第３のセットに関連付けられた天気予報の第５のセットを特定するステップと、中間の場所の第２のセット及び中間の時刻の第４のセットに関連付けられた天気予報の第６のセットを特定するステップと、天気予報の第５のセットに関連付けられた気象の重大度と、天気予報の第６のセットに関連付けられた気象の重大度とを比較するステップとを含むことができ、比較に基づいて、特定された旅程は中間の場所の第１のセット又は中間の場所の第２のセットを含む。

【0017】

[0017]他の実施形態では、旅程を生成する、コンピュータによって実施される方法を提供することができ、この方法は、出発地、目的地、及び所与の時刻を含む旅程要求を受け取るステップと、旅程要求を受け取るのに応答して、場所のリストと、それらの場所に対応する時刻のリストとを取得するステップと、場所のリストにある各場所の、各場所に対応する時刻の天気予報を取得して、天気予報のリストを作成するステップと、対応する場所についての天気予報のリストを出力するステップとを含む。この方法は、天気予報が原因で生じる移動の遅延を推定するステップを含むことができる。移動の遅延を使用して、場所に対応する時刻を変更することができる。

【0018】

[0018]実施形態によっては、１つ又は複数のプロセッサと、１つ又は複数のプロセッサによって実行することができるコンピュータ命令を記憶したメモリとを備えた装置を提供することができ、命令が実行されると、装置に上記の方法の１つ又は複数を行わせる。さらに、そのような命令を記憶した非一時的なコンピュータ読取り可能媒体を提供することができる。

【0019】

[0019]さらに、１つ又は複数のプロセッサと、１つ又は複数のプロセッサの命令を記憶しているメモリと、通信ネットワークを介して遠隔のサーバに接続する通信モジュールと、ディスプレイとを備える装置を提供することができる。命令が実行されると、装置に、出発地、目的地、及び中間の場所を含む旅程を遠隔のサーバから受信させ、旅程は、少なくとも、中間の場所及び中間の時刻に関連付けられた天気予報に基づいて生成され、中間の時刻は、モバイル装置が中間の場所に到着することが予想される時刻を表し、また、遠隔のサーバから受信した旅程の少なくとも一部をディスプレイに表示させることができる。装置は、これらに限られないが、手持ち型の装置、携帯電話、車両等のモバイル装置である。

【0020】

[0020]本開示のさらに他の特徴及び利点は、添付図面と併せて以下の詳細な説明を読むことにより明らかになろう。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】局所的な天気予報と旅程計画を組み合わせるシステムのブロック図の例である。

【図2A】１つ又は複数の実施形態を実装するのに適したナウキャスターのブロック図の例である。

【図2B】１つ又は複数の実施形態を実装するのに適したナウキャスターのより詳細なブロック図の一例である。

【図2C】１つ又は複数の実施形態を実装するのに適したナウキャスターのより詳細なブロック図の別の例である。

【図3】旅程生成モジュールから返される旅程の一例を示す画面例の図である。

【図4A】実施形態を実施することができるネットワーク環境の例の図である。

【図4B】実施形態を実施することができる別のネットワーク環境の例の図である。

【図5】請求される主題の実施形態を実施することができる適切なコンピューティング動作環境を示す例示的図である。

【発明を実施するための形態】

【0022】

[0029]全ての添付図面で、同様の要素は同様の参照符号で識別されることに留意されたい。

【0023】

[0030]以下に本願の一部をなす添付図面を参照して実施形態をより完全に説明するが、添付図面には、実施形態を実施することができる特定の実施形態を例示として示す。それらの実施形態は、本開示が当業者に請求される主題の範囲を伝えるようにも説明される。ただし、それらの実施形態は、多数の異なる形態で具現化することも可能であり、本明細書に述べられる実施形態に限定されるものとは解釈すべきでない。

【0024】

[0031]本発明の実施形態は特に方法又は装置として具現化することができる。したがって、実施形態は、完全にハードウェアによる実施形態、完全にソフトウェアによる実施形態、及びソフトウェアとハードウェアの態様を組み合わせた実施形態等の形態を取ることができる。さらに、実施形態については携帯型又は手持ち型の装置を参照して説明するが、デスクトップ、ラップトップコンピュータ、タブレット装置、又はそれらの実施形態を実装するのに十分な演算資源を有する他のコンピューティング装置上で実装することもできる。

【0025】

[0032]定義

【0026】

[0033]本明細書では、以下の用語は下記のように定義されるものとする。

【0027】

[0034]短時間予報（nowcast）：用語「nowcast」は、「now」と「forecast」の短縮形であり、典型的には０〜１２時間の範囲の短期間の予報を行うために考案された一連の技術を指す。

【0028】

[0035]ナウキャスターは、地球上の非常に狭い領域（５メートル、１０メートル、５０メートル、１００メートル、５００メートル、１０００メートル等）についての非常に短期間の予報（例えば１分、５分、１５分、３０分等）を作成する天気予報装置である。

【0029】

[0036]気象値は、温度、気圧、視程、降水の種類及び強度、積雪、雲量、風など、気象に関連する任意種類の数量又は属性である。

【0030】

[0037]予想気象値は、ナウキャスターによって予測される気象値である。

【0031】

[0038]気象関連事象は、気象値又は予想気象値に影響する可能性のある事象であり、例えば、雹、突風、稲妻、温度の変化等の少なくとも１つを含む。

【0032】

[0039]降水の種類（ＰＴｙｐｅ）：降水の種類を表す。降水の種類の例には、これらに限定されないが、雨、雪、雹（ひょう）、雨氷、凍雨、又は氷晶が含まれる。

【0033】

[0040]降水量（ＰＲａｔｅ）：降水の強度を表す。降水量値の例には、これらに限定されないが、「なし」（すなわち降水なし）、「弱い」、「中程度」、「強い」、「極めて強い」が含まれる。一実施形態では、降水量は値の範囲として表すこともでき、「降水なし」から「弱い」、「弱い」から「中程度」、「中程度」から「強い」、又はそれらの任意の組合せ等表すこともできる。

【0034】

[0041]降水確率：降水が発生する確率を表す。降水確率値の例には、これらに限定されないが、「可能性は全くない」、「見込みはあまりない」、「低い可能性がある」、「可能性がある」、「見込みが高い」、「見込みが非常に高い」、又は「確実」が含まれる。

【0035】

[0042]一実施形態では、降水確率は、「降水なし」から「弱い」、「弱い」から「中程度」、又は「中程度」から「強い」等、値の範囲として表すこともできる。降水確率は、例えば０％、２５％、５０％、７５％、１００％等の百分率、又は例えば０％〜２５％、２５％〜５０％、５０％〜７５％、７５％〜１００％等の百分率の範囲で表すこともできる。一実施形態では、降水確率は、確率分布から求めることができる。

【0036】

[0043]降水の種類及び降水量のカテゴリ（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ）：ＰＴｙｐｅＲａｔｅカテゴリは、降水の種類と降水量の組合せであり、それに所与の期間の発生の確率を関連付けて、特定の降水量で特定種類の降水を受ける可能性を表すことができる。

【0037】

[0044]天気予報は、ユーザに表示することが可能な１つ又は複数の予想気象値のセットである。

【0038】

[0045]ユーザは、天気予報が転送される対象の人又は装置である。

【0039】

[0046]旅程は、ユーザを地点Ａから地点Ｂに導く場所又は経路案内のリストである。任意で、旅程は、場所に対応する時刻、又は場所と場所の間の時間間隔を含むこともできる。主要地点はある基準を満たす場所であり、基準は例えばユーザの嗜好である。

【0040】

[0047]簡単に述べると、ここで説明する実施形態は、局所的な天気予報と旅程計画を組み合わせる方法及びシステムを記載する。天気予報は、短時間予報を生成するシステム又は「ナウキャスター」として知られる短期間の天気予報機構によって生成される。

【0041】

[0048]次いで図１を参照すると、局所的な天気予報と旅程計画を組み合わせるシステムが説明される。このシステムは、インテリジェンスモジュール３１２、旅程生成モジュール３１０、及びナウキャスター２００を備える。インテリジェンスモジュール３１２は、気象リスク推定器１６０及び遅延推定器１６５をさらに備える。これらの構成要素について下記でさらに説明する。

【0042】

[0049]旅程生成モジュール

【0043】

[0050]旅程生成モジュール３１０は、経路及び経路案内を生成するウェブベースのモジュール及び／又はＧＰＳベースのモジュールである。

【0044】

[0051]そのようなウェブベースのモジュールの例には、マップクエスト（ＭａｐＱｕｅｓｔ）（商標）、ヤフー（Ｙａｈｏｏ）（商標）マップ、グーグル（Ｇｏｏｇｌｅ）（商標）マップ等がある。そのような種類のモジュールでは、生成又は経路に関するデータは、インターネットなどの遠隔通信ネットワークを介してアクセスできる遠隔のサーバに記憶される。それらのモジュールを使用して、ユーザは第１の場所Ａから第２の場所Ｂへの経路案内を要求することができ、それによって、モジュールは、図３に示すようにＡからＢに移動するための経路案内のリストを返すことができる。

【0045】

[0052]図１に示すように、旅程生成モジュール３１０は旅程３１４を生成し、旅程は場所のリスト３１６及び時刻のリスト３１８を含み、時刻は場所に対応している。

【0046】

[0053]一実施形態では、旅程生成モジュール３１０は、ユーザが選択するための旅程の１つ又は複数の選択肢を提供することができる。そして、モジュールが旅程のリスト３１３を生成する。

【0047】

[0054]別の実施形態では、サーバから、実施形態が実施されるコンピューティング装置にデータをダウンロード及び／又はプッシュすることができ、それによって、遠隔のサーバにアクセスすることなく経路を表示することができる。

【0048】

[0055]一実施形態では、旅程生成モジュール３１０は、衛星への接続を使用してユーザの現在の場所を判定するＧＰＳ装置も含むことができる。ＧＰＳ装置は、アイフォーン（ｉＰｈｏｎｅ）（商標）等の携帯型装置に内蔵される場合もある。別の例では、ＧＰＳ装置は、ガーミン（Ｇａｒｍｉｎ）（商標）やマジェラン（Ｍａｇｅｌｌａｎ）（商標）等によって製造される装置のシリーズなどの手持ち型のＧＰＳナビゲーション装置に内蔵される場合もある。

【0049】

[0056]インテリジェンスモジュール

【0050】

[0057]図１に示すように、インテリジェンスモジュール３１２は、ユーザ１００、旅程生成モジュール３１０、ナウキャスター３１０に適切なクエリを送信し、情報を受信することにより、それらの要素間を結ぶ。より正確には、インテリジェンスモジュール３１２は、通信ネットワーク２５４を通じてユーザ１００から情報を受信することができる。一実施形態では、インテリジェンスモジュール３１２は、場所Ａ及びＢの識別、出発時刻、及び短時間予報が必要とされる場所に関するユーザの嗜好などのユーザの入力を受け取るためにユーザインターフェースに結合することができる。インテリジェンスモジュール３１２は、ユーザ１００から受信したその情報を使用して、例えば、旅程の始まりと終わりを記述する地点Ａ及びＢの地理的位置を送信することにより、旅程生成モジュール３１０を照会することができる。インテリジェンスモジュール３１２は、旅程生成モジュール３１０に、旅程の開始時間やユーザの嗜好についての情報も送信することができる。例えば、ユーザは、経路にある主要な都市などの主要地点についての短時間予報や、例えば３０ｋｍ刻みの短時間予報を得ること等を選択する場合がある。

【0051】

[0058]一実施形態によると、インテリジェンスモジュール３１２は、第１の時刻又は現在の時刻、及び時間間隔を旅程生成モジュール３１０に送信する。

【0052】

[0059]実施形態によっては、インテリジェンスモジュール３１２又は旅程生成モジュール３１０が、ユーザが特定の主要地点に到着することが予想される推定時刻を表す、各主要地点の到着時刻を推定することができる。到着時刻の推定はいくつかの要因に依存する可能性があり、それらの要因には、出発時刻（ユーザによって指定されない場合は現在の時刻と解釈される）、出発地点とそれぞれの主要地点との間の距離、旅程生成モジュール３１０（又は別のデータ源）から受け取られる交通情報、気象情報、現在の速度、及び現在の場所とそれぞれの主要地点との間の経路の各区間に関連付けられた速度制限、が含まれる。

【0053】

[0060]旅程生成モジュール３１０は、上記のように旅程３１４又は旅程のリスト３１３を生成する。一実施形態によると、各旅程は、場所のリスト３１６及び時刻のリスト３１８を含む。この情報はインテリジェンスモジュール３１２に送り返される。

【0054】

[0061]一実施形態によると、インテリジェンスモジュールは、場所（ユーザの嗜好で指定された主要地点など）とそれに対応する時刻を選択し、ナウキャスター２００に送信することができる。

【0055】

[0062]一実施形態では、インテリジェンスモジュール３１２は、各場所又は主要地点の場所情報を現在の時刻と共に送信し、それにより、ユーザは経路に沿った各場所の現在の気象条件を見ることができる。

【0056】

[0063]実施形態によっては、インテリジェンスモジュール３１２は、ナウキャスター２００が実装されているサーバへの１回のみの呼び出しで全てのリストを送ることも、或いは、逆に、ナウキャスター２００に呼び出しが送られる時にリストを２つ以上の部分に分割することもできる。

【0057】

[0064]各場所及び時刻について、ナウキャスター２００は天気予報を出力する。したがって、ナウキャスター２００は、各旅程３１４に対応する天気予報のリスト１５０を生成する。

【0058】

[0065]上記のように、旅程生成モジュール３１０は、様々な場所又は主要地点に沿った気象条件を含む、異なる経路の選択肢を提供することができる。一実施形態では、２つ以上の旅程が提供されると、インテリジェンスモジュール３１２内の気象リスク推定器１６０が旅程に対応する各天気予報リスト１５０に伴うリスクを算出し、それにより、天気予報のリスト１５０とそれに対応する旅程を、気象のリスクに従って並べ替えることができる。気象リスク推定器１６０は、各旅程に、その旅程で発生する気象事象の重大度（強風や強い雨等）又はそれらの事象が発生する確率に応じて、カテゴリ又は等級を割り当てることができる。旅程を並べ替えることで、天気予報のリスト１５０に情報（推定されるリスク）が付加される。一実施形態によると、旅程が（テキスト又は図像として）表示される場合、リスクがより高い、又は低い旅程の箇所を識別しやすい色で表示することができる。

【0059】

[0066]一実施形態によると、様々な旅程についての気象リスクが推定される場合、方法は、最もリスクが低い旅程に交通を設定することができる。

【0060】

[0067]インテリジェンスモジュールが旅程の場所、時刻、天気予報、及び他の情報（気象リスクなど）を受け取ると、その情報が通信ネットワーク２５４を使用してユーザ１００に送信される。

【0061】

[0068]一実施形態によると、旅程の各場所及び時刻の天気予報は、単一のウェブページで提供することができる。

【0062】

[0069]一実施形態によると、インテリジェンスモジュール３１２は遅延推定器１６５を含むことができる。遅延推定器１６５は、天気予報のリストを使用して、交通を遅らせる可能性がある、雨、霧、強風などの気象条件が原因で発生した旅程の一部における遅延を判定することができる。遅延推定器１６５は、気象条件が原因で発生した遅延についての統計を含むデータベースを使用することができる。遅延推定器１６５が使用される場合は、遅延によって旅程の時刻が変わるため、場所のリスト３１６に対応する時刻のリスト３１８は関連しなくなる。したがって、インテリジェンスモジュールは遅延を考慮に入れて再度旅程生成モジュール３１０を照会して、より正確な時刻のリスト３１８を生成する。インテリジェンスモジュール３１２は、その更新された時刻のリスト３１８を受け取り、天気予報のリスト１５０を更新するためにナウキャスター２００にその時刻のリスト３１８を送る。したがって、遅延推定器が使用される場合は反復的な処理が行われる。この反復的な処理は、所定回数繰り返されるか、又は結果が平衡状態に達すると終了するようにプログラムすることができる。反復的な処理が終了すると、インテリジェンスモジュールは、最も正確な天気予報のリスト１５０と共に旅程のリスト３１３を出力する。

【0063】

[0070]ナウキャスター

【0064】

[0071]図２Ａ〜２Ｃは、本明細書に記載される主題の１つ又は複数の実施形態によるナウキャスターのブロック図である。

【0065】

[0072]図２Ａ〜２Ｃに示すように、ナウキャスター２００は、種々のデータ源２０１から気象観測結果を受け取り、それらのデータ源は、これらに限定されないが、地点観測２０１−２（例えばユーザや自動ステーションから得られるフィードバック）、気象レーダ２０１−３、衛星２０１−４、及び他の種類の気象観測２０１−１を含む気象観測データ源と、数値気象予測（ＮＷＰ）モデルの出力２０１−５や天気予報及び注意報２０１−６などの天気予報データ源などである。

【0066】

[0073]ナウキャスター２００は、メモリ２２０及びプロセッサ２１０を備える。メモリ２２０は、本方法のための命令を含み、また気象データ源からのデータ、中間結果、及び天気予報も記憶する。プロセッサ２１０は、ナウキャスター２００が計算を行うことを可能にする。

【0067】

[0074]ナウキャスター２００は、通信ネットワーク２５４を通じてユーザから情報２３０を受信することができる。

【0068】

[0075]ナウキャスター２００は、１件の天気予報又は一続きの天気予報を出力する。

【0069】

[0076]図２Ｂは、ナウキャスター２００の一実施形態である。この実施形態では、ナウキャスター２００は、ＰＴｙｐｅ分布予想器２０２及びＰＲａｔｅ分布予想器２０４を備える。ＰＴｙｐｅ予想器２０２は、種々のデータ源２０１から気象観測結果を受け取り、所与の緯度及び経度（並びに／又は場所）について任意の時間間隔にわたる降水種類の確率分布を出力する。例えば、
ａ．雪：１０％
ｂ．雨：３０％
ｃ．雨氷：６０％
ｄ．雹：０％
ｅ．凍雨：０％

【0070】

[0077]同様に、ＰＲａｔｅ分布予想器２０４は種々のデータ源２０１から所与の経度及び緯度についての気象観測結果を受け取り、不確実性を表す表現で降水量の確率分布の予想（ＰＲａｔｅ）を出力する。例えば、ＰＲａｔｅは、所与の経度及び緯度についての一定の時間間隔にわたる降水量又は降水量の範囲の確率分布として出力される。例えば以下のようになる。
ｆ．降水なし：３０％
ｇ．弱い降水：４０％
ｈ．中程度の降水：２０％
ｉ．強い降水：１０％

【0071】

[0078]ＰＲａｔｅ分布予想器２０４及びＰＴｙｐｅ予想器２０２から出力されたＰＲａｔｅ及びＰＴｙｐｅの値は予想組合せ器２０６に送られて、それらの値を組み合わせて、降水の結果を表す単一の値ＰＴｙｐｅＲａｔｅにする。例えば、ＰＴｙｐｅの値が「雪」で、「ＰＲａｔｅ」の値が「強い」であれば、組み合わせられたＰＴｙｐｅＲａｔｅの値は「強い雪」になる。

【0072】

[0079]所与の緯度及び経度について、本システムは、所定の時間間隔にわたる予想ＰＴｙｐｅＲａｔｅ分布を出力し、時間間隔は、固定（例えば１分）、又は可変（例えば１分、次いで５分、次いで１０分等）である。システムは、一連の時間間隔にわたる予想ＰＴｙｐｅＲａｔｅの分布を予め計算して記憶しておくことも、実時間で計算することもできる。ＰＴｙｐｅＲａｔｅの分布は、時間間隔ごとに、あるＰＴｙｐｅＲａｔｅが発生する確実性又は不確実性を表す。

【0073】

[0080]図２Ｂを参照すると、予想組合せ器２０６は、ＰＴｙｐｅ予想器２０２から最終的なＰＲａｔｅの分布を、ＰＲａｔｅ分布予想器２０４から最終的なＰＲａｔｅの分布を受け取って、それらを組み合わせてＰＴｙｐｅＲａｔｅ分布値のグループにし、各分布値は、ある降水量である種類の降水を受ける確率を表す。一例を以下に提供する。

【0074】

[0081]ＰＴｙｐｅの分布が、雪：５０％、雨：０％、雨氷：３０％、雹：０％、凍雨：２０％で、ＰＲａｔｅの分布が、降水なし：０％、弱い：１０％、中程度：２０％、強い：３０％、非常に強い：４０％であるとすると、ＰＴｙｐｅＲａｔｅの分布は例えば次のようになる。

【表1】

【0075】

[0082]したがって、予想組合せ器２０６は各種類の降水の確率に各降水量の確率を乗算して、例えば２０％の強い雪の可能性、１２％の非常に強い雨氷の可能性など、ある降水量である種類の降水を受ける確率を得る。一実施形態では、確率の範囲にテキスト情報を関連付けて、確率を数字で表示する代わりに、テキスト情報をユーザに表示することができる。例えば、５％〜１５％の間の確率は「低い可能性」というテキストに関連付け、４０％〜７０％の間の確率は「高い可能性」又は「非常に見込みが高い」等のテキストに関連付け、それにより６０％の強い雪の可能性と表示する代わりに、「強い雪の可能性が高い」と表示することができる。

【0076】

[0083]別の実施形態では、１つ又は複数の次元（次元は降水量、種類、又は確率を含む）に沿って２つ以上の異なるＰＴｙｐｅＲａｔｅを組み合わせることが可能である。例えば、そのような組合せの結果には、弱い雨から中程度の雨の見込みが高い、弱い雨から中程度の雨又は強い雪の見込みが高い、中程度の雨又は雪の見込みが高い、雨又は雪の見込みが高い、弱い雨から中程度の雨又は強い雪又は弱い雹の可能性がある、中程度の雨、雪、又は雹の可能性がある、雨、雪、又は雹の可能性がある、等が含まれる可能性がある。

【0077】

[0084]したがって、ナウキャスター２００は、短時間予報が必要とされる場所、並びに短時間予報が必要とされる時間及び／又は時間間隔を受け取り、その場所及び特定の時間についてのＰＴｙｐｅＲａｔｅの分布を出力する。

【0078】

[0085]図２Ｃは、ナウキャスター２００の別の実施形態を示す。この実施形態では、ナウキャスター２００は、ＰＴｙｐｅ選択器／受信器２０２−Ｃ及びＰＲａｔｅ分布予想器２０４を備える。

【0079】

[0086]図２Ｂに示す実施形態と同様に、ＰＲａｔｅ分布予想器２０４は、種々のデータ源２０１から所与の緯度及び経度についての気象観測結果を受け取り、不確実性を表す表現で降水量（ＰＲａｔｅ）の確率分布の予想を出力する。例えば、ＰＲａｔｅは、所与の緯度及び経度における任意の時間間隔にわたる降水量又は降水量の範囲の確率分布として出力することができる。例えば、
ｆ．降水なし：３０％
ｇ．弱い：４０％
ｈ．中程度：２０％
ｉ．強い：１０％
となる。

【0080】

[0087]ただし、ＰＴｙｐｅ選択器／受信器２０２−Ｃは、種々の降水種類に関連付けられた確率分布は出力しない。代わりに、ＰＴｙｐｅ選択器／受信器２０２−Ｃは、所与の緯度及び経度に対応する気象観測結果を種々のデータ源２０１から受け取って、様々な降水種類の一覧から１つの降水種類を選択する。例えば、データ源２０１から受け取った入力に基づいて、ＰＴｙｐｅ選択器／受信器２０２−Ｃは、下記の降水種類の一覧から、当該の緯度及び経度（並びに／又は場所）で発生する可能性が最も高い単一の降水種類を選択する。
ａ．雪
ｂ．雨
ｃ．雨氷
ｄ．雹
ｅ．凍雨
ｆ．それらの混合（例えばａ＋ｃ、ａ＋ｄ、ｂ＋ｃ、ａ＋ｅ、ｃ＋ｅ、ｄ＋ｅ等）

【0081】

[0088]上記のような降水種類の一覧から、所与の場所に対して１つのみの降水種類が選択される。例えば、所与の時間に所与の場所で最も可能性の高い降水種類として雪と雨氷の混合が選択される可能性がある。降水種類は確率値には関連付けられない。つまり、任意の場所とその場所に対応する時間について１つだけの降水種類が選択されるので、選択された降水種類は実質的に１００％の確率値を有することになる。

【0082】

[0089]１つの種類を選択するために利用できる降水種類の一覧は、２つの異なる降水種類（例えば雪と雨氷、雹と凍雨等）の混合を表す混合タイプを含むことができる。混合タイプは、選択することが可能な独立した降水種類と考えられ、上記一覧の（ｆ）に示すように、様々な降水種類の異なる組の混合を表す異なる混合タイプは、多数存在する可能性がある。

【0083】

[0090]別の実施形態では、降水の種類はＰＴｙｐｅ選択器／受信器２０２−Ｃによって選択されるのではなく、ナウキャスター２００の外部にあるデータ源から受け取られる。言い換えると、ナウキャスター２００は、遠隔のデータ源（例えば第三者の気象サービス）に、所与の時間に所与の場所で発生する可能性が最も高い降水種類を特定することを要求し、最も可能性の高い降水種類を特定する応答をデータ源から受け取ることができる。この場合、降水種類の選択はナウキャスター２００によっては行われない。ナウキャスター２００には単に既に選択された降水種類が入力され、それにより、選択を行う場合に必要となるナウキャスター２００の演算力を節減することができる。

【0084】

[0091]それぞれＰＴｙｐｅ選択器／受信器２０２−Ｃ及びＰＲａｔｅ分布予想器２０４から出力された、選択された降水種類とＰＲａｔｅ値が組み合わせられる。例えば、選択された降水の種類が雪で、ＰＲａｔｅ値が上記のような値である場合、組み合わせた情報は次のようになる。
ａ．降雪なし：３０％
ｂ．弱い雪：４０％
ｃ．中程度の雪：２０％
ｄ．強い雪：１０％

【0085】

[0092]関係する降水種類が１つのみであるため、組合せを行って最終的な天気予報データを出力するために必要とされる演算力が最小量で済む。ＰＴｙｐｅ選択器／受信器２０２−Ｃは所与の場所と時間について一つ（１）の降水種類を出力するので、ＰＲａｔｅ分布予想器２０４がｍ個の数の確率分布を出力した場合、最終的な天気予報データはｍ（ｍ＊１）個のみの天気予報分布を含む。

【0086】

[0093]最終的な天気予報データを出力する際に、図２Ｂに示した実施形態と同様に、確率の範囲にテキスト情報を関連付けて、確率を数で表示する代わりにテキスト情報をユーザに表示することができる。例えば、５％〜１５％の確率は「低い可能性」というテキストに関連付け、４０％〜７０％の確率は「高い可能性」又は「非常に高い見込み」などのテキストに関連付け、それにより、「６０％の強い雪の可能性」と表示する代わりに、「強い雪の可能性が高い」と表示することができる。

【0087】

[0094]したがって、ナウキャスター２００は、短時間予報が必要とされる場所、並びに短時間予報が必要とされる時間及び／又は時間間隔を受け取り、その場所及び特定の時間について、選択されたＰＴｙｐｅ及びＰＲａｔｅの分布を出力する。

【0088】

[0095]図２Ｃに示す実施形態によるナウキャスターは、効率性が要求される状況では図２Ｂに示す実施形態よりも有利である可能性がある。図２Ｃの実施形態は、図２Ｂの実施形態に比べてはるかに少ない処理力を使用して実装することができる。しかし、図２Ｂの実施形態は、所与の場所及び時間についてのより詳細で正確な天気予報データのスナップショットを提供することにおいては図２Ｃの実施形態よりも適する可能性がある。

【0089】

[0096]図４Ａは、実施形態を実施することが可能なネットワーク環境の例である。ナウキャスター３００は、通信ネットワーク２５４を通じて複数のクライアントコンピュータ２５２からアクセスできるサーバ／コンピュータ２５０で実装することができる。クライアントコンピュータは、これらに限定されないが、ラップトップ、デスクトップ、携帯型コンピューティング装置、タブレット等を含むことができる。クライアントコンピュータ２５２を使用して、各ユーザは、２つの場所の間の経路案内、及び好ましくは出発の時刻を入力することができる（出発の時刻が入力されない場合は代わりに現在の時刻が使用される）。その情報は、遠隔通信ネットワークを通じて遠隔のサーバ２５０に送信される。サーバ２５０は、場所ＡからＢへの経路上にある場所のリストと、経路上のそれらの場所の短時間予報を返す。サーバは、図２Ａとの関連で述べたように遠隔通信ネットワークを通じて気象データ源２０１にアクセスする。サーバ２５０は、サーバ２５０に地理データを記憶しておくことができ、また第３のエンティティによって提供される旅程データ源３２０にアクセスすることもできる。

【0090】

[0097]コンピューティング装置２５２はＧＰＳ対応であることが好ましく、その場合、コンピューティング装置は、上記のように、経路に沿った短時間予報を更新するためにサーバ２５０に更新を提供することができる。

【0091】

[0098]図４Ｂは、実施形態を実施することが可能な別のネットワーク環境の例である。この実施形態では、ユーザがＧＰＳナビゲーション装置で目的地を入力し、旅程を見る。ＧＰＳナビゲーション装置は出発地を現在の位置と解釈する。現在の位置と最終的な目的地を、衛星によって選択された経路と共に、衛星３３２を介してサーバ２５０に送ることができる。サーバ２５０で実装されるインテリジェンスモジュールは、経路に沿った主要地点の短時間予報を返すことができ、短時間予報と主要地点の識別をＧＰＳ装置３３０に送信して、ＧＰＳ装置３３０によって与えられた旅程に加えることができる。

【0092】

[0099]一実施形態では、ユーザがＧＰＳ対応のコンピューティング装置及び／又はウェブ対応のコンピューティング装置を使用して旅程を生成する場合、経路上でのユーザの進行と気象条件の変化に基づいて地図上で短時間予報を更新することができる。

【0093】

[00100]一実施形態では、短時間予報は、各短時間予報に関連付けられた時刻／時間間隔と共に地図上に提供することができる。一実施形態では、地図に表示される時刻は、現在の位置、速度、並びに気象条件及び交通条件に基づいてインテリジェンスモジュール３１２によって推定される推定到着時刻である。

【0094】

[00101]ハードウェア及び動作環境

【0095】

[00102]図５は、請求される主題の実施形態を実施することができる適切なコンピューティング動作環境の例示的な図である。以下の説明は図５に関連し、実施形態をそれとの関連で実装することができる適切なコンピュータハードウェア及び適切なコンピューティング環境の簡単で一般的な説明を提供するものである。上記実施形態を実施するために全ての構成要素が必須であるとは限らず、実施形態の主旨又は範囲から逸脱することなく構成要素の配置と種類の変種を作製することができる。

【0096】

[00103]これは必須ではないが、実施形態は、パーソナルコンピュータ、手持ち型若しくは手のひらサイズのコンピュータ、スマートフォン、又は消費者装置や特殊な産業用コントローラの内部にあるコンピュータなどの組み込みシステムなどのコンピュータによって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明する。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを行うか、又は特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造等を含む。

【0097】

[00104]さらに、当業者には、実施形態は他のコンピュータシステム構成で実施することもでき、そのような構成には、手持ち型装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサを利用した、若しくはプログラム可能な消費者電気製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、ディスプレイページャ、無線周波（ＲＦ）装置、赤外線（ＩＲ）装置、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータ、着用可能コンピュータ、タブレットコンピュータ、ｉＰｏｄ若しくはｉＰａｄ系列の装置、上記装置の１つ若しくは複数を組み合わせた総合装置、又は、本明細書に記載される方法及びシステムを行うことが可能な他のコンピューティング装置が含まれることが理解されよう。実施形態は、通信ネットワークで結ばれた遠隔の処理装置によって作業が行われる分散コンピューティング環境で実施することもできる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、ローカル及びリモート両方のメモリ記憶装置に置くことができる。

【0098】

[00105]図５の例示的なハードウェア及び動作環境は、コンピュータ７２０の形態の汎用コンピューティング装置を含み、これは、処理装置７２１、システムメモリ７２２、及び、システムメモリを含む各種のシステム構成要素を動作的に処理装置７２１に結合するシステムバス７２３を含む。処理装置７２１は１つのみ、又は２つ以上ある場合があり、コンピュータ７２０のプロセッサは、単一の中央演算処理装置（ＣＰＵ）、又は一般に並列処理環境と呼ばれる複数の処理装置を備える。コンピュータ７２０は、従来のコンピュータ、分散コンピュータ、又は他の種類のコンピュータであるが、実施形態はそれらに限定されない。

【0099】

[00106]システムバス７２３は、各種のバスアーキテクチャを使用した、メモリバス又はメモリコントローラ、周辺バス、及びローカルバスを含む数種のバス構造のいずれであってもよい。システムメモリは単に「メモリ」と呼ばれる場合もあり、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）７２４及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）７２５を含む。起動時などにコンピュータ７２０内の要素間の情報転送を助ける基本ルーチンを含んでいる基本入出力システム（ＢＩＯＳ）７２６がＲＯＭ７２４に記憶される。請求される主題の一実施形態では、コンピュータ７２０は、図示しないハードディスクの読み書きを行うハードディスクドライブ７２７、取り外し可能の磁気ディスク７２９の読み出し又は書き込みを行う磁気ディスクドライブ７２８、及び、ＣＤ ＲＯＭや他の光学媒体などの取り外し可能の光ディスク７３１の読み出し又は書き込みを行う光ディスクドライブ７３０をさらに含む。請求される主題の代替実施形態では、ハードディスクドライブ７２７、磁気ディスク７２９、及び光ディスクドライブ７３０によって提供される機能は、電力を節減し、システムのサイズを縮小するために、揮発性又は不揮発性のＲＡＭを使用して模倣される。これらの代替実施形態では、ＲＡＭは、コンピュータシステム内に固定されるか、又はコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリカードなど取り外し可能なＲＡＭ装置とすることができる。

【0100】

[00107]請求される主題の一実施形態では、ハードディスクドライブ７２７、磁気ディスクドライブ７２８、及び光ディスクドライブ７３０は、それぞれハードディスクドライブインターフェース７３２、磁気ディスクドライブインターフェース７３３、及び光ディスクドライブインターフェース７３４でシステムバス７２３に接続される。これらのドライブとそれに関連付けられたコンピュータ読取り可能媒体は、コンピュータ７２０のコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、及び他のデータの不揮発性の記憶を提供する。当業者には、磁気カセット、フラッシュメモリカード、デジタルビデオディスク、ベルヌーイカートリッジ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等、コンピュータによりアクセス可能なデータを記憶することができる任意種類のコンピュータ読取り可能媒体を例示的な動作環境で使用できることが理解されよう。

【0101】

[00108]ハードディスク、磁気ディスク７２９、光ディスク７３１、ＲＯＭ７２４、又はＲＡＭ７２５にはいくつかのプログラムモジュールを記憶することができ、それらにはオペレーティングシステム７３５、１つ又は複数のアプリケーションプログラム７３６、他のプログラムモジュール７３７、及びプログラムデータ７３８が含まれる。ユーザは、キーボード７４０やポインティングデバイス７４２などの入力装置を通じてパーソナルコンピュータ７２０にコマンドと情報を入力することができる。他の入力装置（図示せず）には、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星受信アンテナ、スキャナ、タッチセンシティブパッド等がある。上記及び他の入力装置は多くの場合、システムバスに結合されたシリアルポートインターフェース７４６を通じて処理装置７２１に接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）等の他のインターフェースで接続することもできる。また、システムへの入力は、音声入力を受け取るマイクロフォンで提供することができる。

【0102】

[00109]モニタ７４７又は他の種類の表示装置も、ビデオアダプタ７４８などのインターフェースを介してシステムバス７２３に接続される。請求される主題の一実施形態では、モニタは液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）からなる。モニタに加えて、コンピュータは通例、スピーカやプリンタなどの他の周辺出力装置（図示せず）も含む。モニタは、ユーザが表面を押す、又は表面に触れることによってコンピュータとインターフェースを取ることができるタッチセンシティブ面を含むことができる。

【0103】

[00110]コンピュータ７２０は、リモートコンピュータ７４９などの１つ又は複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用するネットワーク環境で動作することができる。そのような論理接続は、コンピュータ７２０に結合された、又はコンピュータ７２０の一部である通信装置によって実現されるが、実施形態は特定種類の通信装置には限定されない。リモートコンピュータ７４９は、別のコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、クライアント、ピアデバイス、又は他の一般的なネットワークノード等であり、図５にはメモリ記憶装置７５０のみを示すが、通例は、コンピュータ７２０との関連で上述した要素の多く又は全てを含む。図５に示す論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）７５１及びワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）７５２を含む。このようなネットワーキング環境は、オフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネット、及びインターネットで広く見られる。

【0104】

[00111]ＬＡＮネットワーキング環境で使用される場合、コンピュータ７２０は、通信装置の一種であるネットワークインターフェース又はアダプタ７５３を通じてローカルネットワーク７５１に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用される場合、コンピュータ７２０は通例、通信装置の一種であるモデム７５４、又はインターネットなどのＷＡＮ７５２を通じて通信を確立するための他の種類の通信装置を含む。モデム７５４は、内蔵型である場合も外付け型である場合もあり、シリアルポートインターフェース７４６を介してシステムバス７２３に接続される。ネットワーク環境では、パーソナルコンピュータ７２０に関連して図示するプログラムモジュール又はその一部は、遠隔のメモリ記憶装置に記憶することができる。図のネットワーク接続は例示的なものであり、コンピュータ間に通信リンクを確立する他の手段を使用できることが認識される。

【0105】

[00112]請求される主題の実施形態をそれとの関連で実施することができるハードウェア及び動作環境について説明した。請求される主題の実施形態をそれとの関連で実施することができるコンピュータは、従来のコンピュータ、手持ち型若しくは手のひらサイズのコンピュータ、組み込みシステム中のコンピュータ、分散コンピュータ、又は他の種類のコンピュータ等であるが、請求される主題はそれらに限定されない。そのようなコンピュータは通例、１つ又は複数の処理装置をプロセッサとして含み、またメモリなどのコンピュータ読取り可能媒体を含む。コンピュータはネットワークアダプタやモデムなどの通信装置も含む場合があり、通信的に他のコンピュータに結合することができる。

【0106】

[00113]上記で好ましい実施形態について説明し、添付図面に示したが、本開示から逸脱することなく変更を加えることが可能であることは当業者には明瞭であろう。そのような変更は、本開示の範囲に包含される、可能な変形と考えられる。

【図1】

【図2A】

【図2B】

【図2C】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図5】