特開 2022-108942 乗車列車推定装置、乗車列車推定方法及び情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022108942

(43)【公開日】2022-07-27

(54)【発明の名称】乗車列車推定装置、乗車列車推定方法及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   B61L 25/02 20060101AFI20220720BHJP

   G01C 21/26 20060101ALI20220720BHJP

【ＦＩ】

B61L25/02 A

G01C21/26 P

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021004191

(22)【出願日】2021-01-14

(71)【出願人】

【識別番号】303026132

【氏名又は名称】株式会社駅探

(74)【代理人】

【識別番号】100108855

【弁理士】

【氏名又は名称】蔵田 昌俊

(74)【代理人】

【識別番号】100103034

【弁理士】

【氏名又は名称】野河 信久

(74)【代理人】

【識別番号】100179062

【弁理士】

【氏名又は名称】井上 正

(74)【代理人】

【識別番号】100153051

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 直樹

(74)【代理人】

【識別番号】100199565

【弁理士】

【氏名又は名称】飯野 茂

(74)【代理人】

【識別番号】100162570

【弁理士】

【氏名又は名称】金子 早苗

(72)【発明者】

【氏名】奥津 浩一

【テーマコード（参考）】

2F129

5H161

【Ｆターム（参考）】

2F129AA02

2F129BB03

2F129CC03

2F129EE78

2F129EE94

2F129FF02

2F129FF11

2F129FF20

2F129FF62

2F129FF71

2F129GG17

2F129HH02

2F129HH12

2F129HH18

2F129HH20

2F129HH22

5H161AA01

5H161BB02

5H161BB06

5H161BB13

5H161BB20

5H161CC13

5H161CC20

5H161DD01

5H161DD23

5H161FF07

5H161GG04

5H161GG12

5H161GG13

5H161GG22

(57)【要約】

【課題】ユーザの乗車列車を推定する精度を向上させることを実現する。
【解決手段】この発明の一態様では、乗車列車推定装置は、ユーザのユーザ端末の位置情報ログを取得する第１の取得部と、第１の取得部により取得された位置情報ログに基づいて、ユーザ端末と近接駅との距離を算出する算出部と、算出部により算出された距離に基づいて、ユーザ端末と近接駅との最接近時刻を取得する第２の取得部と、第２の取得部により取得された最接近時刻におけるユーザ端末の移動速度を取得する第３の取得部と、第３の取得部により取得された移動速度に基づいて、近接駅での停車状況を判定する判定部と、判定部による判定結果と交通情報に基づいて、ユーザの乗車列車を推定する推定部と、を備える。
【選択図】図７

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザのユーザ端末の位置情報ログを取得する第１の取得部と、
前記第１の取得部により取得された位置情報ログに基づいて、前記ユーザ端末と近接駅との距離を算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記距離に基づいて、前記ユーザ端末と前記近接駅との最接近時刻を取得する第２の取得部と、
前記第２の取得部により取得された最接近時刻における前記ユーザ端末の移動速度を取得する第３の取得部と、
前記第３の取得部により取得された移動速度に基づいて、前記近接駅での停車状況を判定する判定部と、
前記判定部による判定結果と交通情報に基づいて、前記ユーザの乗車列車を推定する推定部と、
を備える乗車列車推定装置。

【請求項2】

前記第２の取得部は、前記ユーザ端末と前記近接駅との距離が最短となる時刻を前記最接近時刻として取得する、
請求項１に記載の乗車列車推定装置。

【請求項3】

前記判定部は、前記移動速度と閾値との比較に基づいて停車状況を判定する、
請求項１又は２に記載の乗車列車推定装置。

【請求項4】

前記推定部は、前記判定結果に基づく前記近接駅での前記最接近時刻における停車状況と、前記交通情報により示される前記近接駅での停車に伴う時刻との比較に基づいて、前記ユーザの乗車列車を推定する、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の乗車列車推定装置。

【請求項5】

ユーザのユーザ端末の位置情報ログを取得することと、
取得された位置情報ログに基づいて、前記ユーザ端末と近接駅との距離を算出することと、
算出された距離に基づいて、前記ユーザ端末と前記近接駅との最接近時刻を取得することと、
取得された最接近時刻における前記ユーザ端末の移動速度を取得することと、
取得された移動速度に基づいて、前記近接駅での停車状況を判定することと、
判定結果と交通情報に基づいて、前記ユーザの乗車列車を推定することと、
を備える乗車列車推定方法。

【請求項6】

請求項１乃至４の何れかの乗車列車推定装置が備える各部による処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明の実施形態は、乗車列車推定装置、乗車列車推定方法及び情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、ユーザの位置情報を利用して利用経路や乗車列車を推定する技術や、推定された利用経路や乗車列車に基づいたサービスを提供する技術が知られている。

【0003】

例えば、特許文献１は、ユーザの位置情報と駅の位置情報とを比較し、ユーザが列車を利用しているかどうかを判定することが記載されている。特許文献１では、ユーザの移動速度と閾値との比較に基づく交通手段の特定や、列車の乗り換えの有無の判定を行っている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１６－０３７０７９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、特許文献１に開示された技術では、ユーザが停止した位置と駅の位置との合致を正確に判定することは難しく、また、ユーザが乗車している列車が通過した駅についての情報は列車の特定に反映されない。

【0006】

そこで、本発明は、上記課題に鑑み、ユーザの乗車列車を推定する精度を向上させる技術を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記課題を解決するためにこの発明の乗車列車推定装置の一態様は、ユーザのユーザ端末の位置情報ログを取得する第１の取得部と、第１の取得部により取得された位置情報ログに基づいて、ユーザ端末と近接駅との距離を算出する算出部と、算出部により算出された距離に基づいて、ユーザ端末と近接駅との最接近時刻を取得する第２の取得部と、第２の取得部により取得された最接近時刻におけるユーザ端末の移動速度を取得する第３の取得部と、第３の取得部により取得された移動速度に基づいて、近接駅での停車状況を判定する判定部と、判定部による判定結果と交通情報に基づいて、ユーザの乗車列車を推定する推定部と、を備えるようにしたものである。

【発明の効果】

【0008】

この発明によれば、ユーザの乗車列車を推定する精度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係るサーバにより実行される乗車列車推定処理の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

【図3】図３は、実施形態に係るサーバにより実行される乗車列車推定処理における近接駅との距離の算出結果の例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係るサーバにより実行される乗車列車推定処理における停車の判定の例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係るサーバにより実行される乗車列車推定処理における停車の判定結果の例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係るサーバにより実行される乗車列車推定処理における路線図の例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態に係るサーバにより実行される乗車列車推定処理における乗車列車の推定の例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態に係るサーバにより実行される乗車列車推定処理における乗車列車の推定の別の例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、図面を参照しながら実施形態について説明する。各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

【0011】

図１は、実施形態に係る情報処理システム１００の概略構成図である。
図１に示すように、情報処理システム１００は、サーバ１、及びユーザ端末２を備える。サーバ１、及びユーザ端末２は、ネットワークＮＷを介して互いに通信自在に接続する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、モバイルネットワーク、及びＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のうちの少なくとも１以上のネットワークにより実現される。典型的には、ＬＡＮは、無線ＬＡＮを含むが、有線ＬＡＮを含んでいてもよい。情報処理システム１００は、乗車列車推定システムの一例である。

【0012】

サーバ１は、情報処理機能を有するコンピュータである。サーバ１は、乗車列車推定装置の一例である。サーバ１の構成例については後述する。

【0013】

ユーザ端末２は、通信機能を有する携帯型の電子デバイスである。例えば、ユーザ端末２は、スマートフォン、又はタブレット端末等である。ユーザ端末２は、ユーザにより所持される端末である。ユーザ端末２の構成例については後述する。

【0014】

サーバ１の構成例について説明する。
サーバ１は、制御部１１、プログラム記憶部１２、データ記憶部１３、及び通信部１４を備える。サーバ１を構成する各要素は、バス１５を介して、互いに接続されている。

【0015】

制御部１１は、サーバ１の中枢部分に相当する。制御部１１は、中央処理ユニット（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）等のプロセッサを備える。制御部１１は、不揮発性のメモリ領域としてＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）を備える。制御部１１は、揮発性のメモリ領域としてＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を備える。プロセッサは、ＲＯＭ、又はプログラム記憶部１２に記憶されているプログラムをＲＡＭに展開する。プロセッサがＲＡＭに展開されるプログラムを実行することで、制御部１１は、後述する各部を実現する。

【0016】

プログラム記憶部１２は、記憶媒体としてＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリで構成される。プログラム記憶部１２は、各種制御処理を実行するために必要なプログラムを記憶する。例えば、プログラム記憶部１２は、制御部１１に実現される後述する各部による処理をサーバ１に実行させる情報処理プログラムを記憶する。プログラム記憶部１２は、ストレージの一例である。

【0017】

データ記憶部１３は、記憶媒体としてＨＤＤ、又はＳＳＤ等の随時書込み、及び読出しが可能な不揮発性メモリで構成される。データ記憶部１３は、ストレージ、又は記憶部の一例である。

【0018】

データ記憶部１３は、位置情報ログＤＢ（データベース）１３１を記憶する。位置情報ログＤＢ１３１は、ユーザ端末２の位置情報ログを記憶する。位置情報ログは、ユーザ端末２の位置情報と当該位置情報を取得した時刻情報が関連付けられた位置情報の測位点毎のレコードを含む。位置情報は、緯度及び経度を示す情報である。位置情報は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサ等により検出される。位置情報は、携帯基地局、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）アクセスポイント、又は近接ビーコン等を利用して検出されてもよい。位置情報ログは、ユーザ端末２を所持するユーザの位置情報の履歴に相当する。位置情報ログは、ユーザ端末２に一意に割り当てられたユーザ識別情報を含んでもよい。位置情報ログは、位置情報、及び時刻情報以外の情報を含んでもよい。データ記憶部１３は、ネットワークＮＷを介してユーザ端末２から検出毎にリアルタイムで、又は一定期間分まとめて送信される位置情報を位置情報ログＤＢ１３１へ保存する。位置情報ログＤＢ１３１は、サーバ１がユーザ端末２から位置情報を受信する毎に更新される。

【0019】

データ記憶部１３は、交通情報ＤＢ（データベース）１３２を記憶する。交通情報ＤＢ１３２は、交通情報を記憶する。交通情報は、交通機関の各駅の駅情報、時刻表情報等を含む。交通情報ＤＢ１３２は、駅情報と時刻表情報を関連付けて記憶する。駅情報は、駅の位置情報を含む。駅の位置情報は、緯度、経度、高度等を含む。時刻表情報は、交通機関の路線毎に設定された時刻表に関する情報である。時刻表情報は、交通機関毎の運行時刻表を示す情報を含んでもよい。運行時刻表は、交通機関の停車駅における到着時刻及び出発時刻のうちの少なくとも何れか一方を含む。到着時刻及び出発時刻は何れも停車に伴う時刻の一例である。以下では、停車に伴う時刻は、停車時刻ともいう。時刻表情報が到着時刻及び出発時刻の両方を含む場合、停車時刻は、到着時刻及び出発時刻の何れかでもいいし、到着時刻と出発時刻との間の中間時刻等、到着時刻と出発時刻との間の時刻でもよい。以下では、「停車時刻」の表記は、到着時刻と読み替えてもいいし、出発時刻と読み替えてもいいし、到着時刻と出発時刻との間の時刻と読み替えてもよい。時刻表情報は、交通機関の種別を含む。交通機関の種別は、例えば、特急、急行、普通等を示す情報を含む。

【0020】

交通情報ＤＢ１３２は、予めデータ記憶部１３に格納されているものでもよいし、ネットワークＮＷを介して図示しないサーバからサーバ１へダウンロードされるものでもよい。交通情報ＤＢ１３２は、適宜更新されてもよい。

【0021】

通信部１４は、ネットワークＮＷにより定義される通信プロトコルを使用して、サーバ１を他の電子機器と通信可能に接続する種々のインタフェースを含む。

【0022】

なお、サーバ１のハードウェア構成は、上述の構成に限定されるものではない。サーバ１は、適宜、上述の構成要素の省略、及び変更並びに新たな構成要素の追加を可能とする。

【0023】

ユーザ端末２の構成例について説明する。
ユーザ端末２は、制御部２１、プログラム記憶部２２、データ記憶部２３、入力部２４、表示部２５、音声出力部２６、センサ部２７、及び通信部２８を備える。ユーザ端末２を構成する各要素は、バス２９を介して、互いに接続されている。

【0024】

制御部２１は、ユーザ端末２の中枢部分に相当する。制御部２１は、ＣＰＵ等のプロセッサを備える。制御部２１は、不揮発性のメモリ領域としてＲＯＭを備える。制御部２１は、揮発性のメモリ領域としてＲＡＭを備える。プロセッサは、ＲＯＭ、又はプログラム記憶部２２に記憶されているプログラムをＲＡＭに展開する。プロセッサがＲＡＭに展開されるプログラムを実行することで、制御部２１は、各種動作を実現する。

【0025】

プログラム記憶部２２は、記憶媒体としてフラッシュメモリ、ＨＤＤ、又はＳＳＤ等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリで構成される。プログラム記憶部２２は、各種制御処理を実行するために必要なプログラムを記憶する。例えば、プログラム記憶部２２は、各種のアプリケーションプログラムを記憶する。プログラム記憶部２２は、ストレージの一例である。

【0026】

データ記憶部２３は、記憶媒体としてフラッシュメモリ、ＨＤＤ、又はＳＳＤ等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリで構成される。データ記憶部２３は、ストレージの一例である。

【0027】

入力部２４は、ユーザ端末２へデータ、又は指示を入力可能なデバイスである。例えば、入力部２４は、タッチ操作による入力を可能にするタッチパネルを含む。入力部２４は、音声入力を可能にするマイクを含む。入力部２４は、映像の取り込み可能にするカメラを含む。

【0028】

表示部２５は、画像データに基づく画像を表示可能なデバイスである。例えば、表示部２５は、液晶ディスプレイ、又はＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等である。

【0029】

音声出力部２６は、音声データに基づく音声を出力可能なデバイスである。例えば、音声出力部２６は、スピーカである。

【0030】

センサ部２７は、各種情報を検出するセンサで構成される。センサ部２７は、ユーザ端末２の位置情報を検出するセンサを含む。例えば、位置情報を検出するセンサは、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサである。センサ部２７は、ユーザ端末２の移動に伴う加速度を検出する加速度センサを含んでもよい。センサ部２７は、モバイル通信、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）通信、近接ビーコン等に対応した位置情報を検出するための各種センサを含んでもよい。

【0031】

通信部２８は、ネットワークＮＷにより定義される通信プロトコルを使用して、ユーザ端末２を他の電子機器と通信可能に接続する種々のインタフェースを含む。ユーザ端末２は、通信部２８を介して、ＧＰＳ、携帯基地局、Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイント、又は近接ビーコン等を利用して検出した位置情報をサーバ１へ送信する。ユーザ端末２は、位置情報の検出毎にリアルタイムで位置情報をサーバ１へ送信してもいいし、一定期間に検出した位置情報をまとめてサーバ１へ送信してもよい。ユーザ端末２は、通信部２８を介して、センサ部２７により検出された加速度をサーバ１へ送信する。ユーザ端末２は、加速度の検出毎にリアルタイムで加速度をサーバ１へ送信してもいいし、一定期間に検出した加速度をまとめてサーバ１へ送信してもよい。

【0032】

なお、ユーザ端末２のハードウェア構成は、上述の構成に限定されるものではない。ユーザ端末２は、適宜、上述の構成要素の省略、及び変更並びに新たな構成要素の追加を可能とする。

【0033】

次に、制御部１１に実現される各部について説明する。
制御部１１は、第１の取得部１１１、記憶制御部１１２、算出部１１３、第２の取得部１１４、第３の取得部１１５、判定部１１６、及び推定部１１７を備える。各部は、情報処理プログラムの実行により実現される。各部は、プロセッサが備えるということもできる。各部は、各機能ということもできる。下記で説明する各部は、制御部１１、又はプロセッサと読み替え可能である。

【0034】

第１の取得部１１１は、ユーザ端末２の位置情報ログを位置情報ログＤＢ１３１から取得する。第１の取得部１１１は、交通情報を交通情報ＤＢ１３２から取得する。

【0035】

記憶制御部１１２は、各種情報をデータ記憶部１３に保存する。記憶制御部１１２は、算出部１１３により算出されたユーザ端末２と近接駅との距離をデータ記憶部１３に保存する。記憶制御部１１２は、判定部１１６による判定結果をデータ記憶部１３に保存する。記憶制御部１１２は、推定部１１７による推定結果をデータ記憶部１３に保存する。記憶制御部１１２は、算出部１１３によりユーザ端末２と近接駅との距離が算出される毎に、算出された距離のデータ記憶部１３への保存を繰り返す。記憶制御部１１２は、判定部１１６による判定が実行される毎に、判定結果のデータ記憶部１３への保存を繰り返す。記憶制御部１１２は、推定部１１７による推定が実行される毎に、推定結果のデータ記憶部１３への保存を繰り返す。

【0036】

算出部１１３は、第１の取得部１１１により取得されたユーザ端末２の位置情報ログと交通情報に基づきユーザ端末２と近接駅との距離を算出する。近接駅は、ユーザ端末２の位置（緯度、経度）から一定範囲内に位置する少なくとも一つの駅である。一定範囲は、上限値及び下限値の間から選択される範囲である。上限値及び下限値は、ユーザ端末２の位置情報の測位精度に応じて決まる値である。一定範囲は、適宜選択可能である。一定範囲は、例えば、ユーザ端末２の位置から３００メートル以内の範囲である。

【0037】

第２の取得部１１４は、算出部１１３により算出された距離に基づいて、ユーザ端末２と近接駅との最接近時刻を位置情報ログから取得する。最接近時刻は、ユーザ端末２と各近接駅との距離が最短となった時点の時刻である。

【0038】

第３の取得部１１５は、最接近時刻におけるユーザ端末２の移動速度を取得する。第３の取得部１１５は、ユーザ端末２から連続する２つの時刻において取得した位置情報に基づき各時刻の移動速度を算出する。第３の取得部１１５は、センサ部２７により検出された加速度に基づき各時刻の移動速度を算出してもよい。最接近時刻におけるユーザ端末２の移動速度を取得することは、最接近時刻におけるユーザ端末２の移動速度を算出することを含む。移動速度は、算出される毎に、時刻情報と関連付けられて位置情報ログＤＢ１３１に記憶される。

【0039】

判定部１１６は、第３の取得部１１５により取得された最接近時刻におけるユーザ端末２の移動速度に基づき、近接駅での停車状況を判定する。判定部１１６は、最接近時刻におけるユーザ端末２の移動速度と閾値との比較に基づいて停車状況を判定する。停車状況は、ユーザ端末２を所持しているユーザが乗車する列車の停車状況である。停車状況は、近接駅において列車が停車した否かを示す情報である。停車状況は、停車、及び通過を含む。停車状況は、停車、又は通過以外の状況を示してもよい。

【0040】

推定部１１７は、判定部１１６による判定結果と交通情報に基づいて、ユーザの乗車列車を推定する。判定部１１６による判定結果は、近接駅での最接近時刻における停車状況を含む。

【0041】

次に、以上のように構成されたサーバ１の動作例を以下に示す各図を用いて説明する。

【0042】

図２は、実施形態に係るサーバ１により実行される乗車列車推定処理の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。図３は、実施形態に係るサーバ１により実行される乗車列車推定処理における近接駅との距離の算出結果の例を示す図である。図４は、実施形態に係るサーバ１により実行される乗車列車推定処理における停車の判定の例を示す図である。図５は、実施形態に係るサーバ１により実行される乗車列車推定処理における停車の判定結果の例を示す図である。図６は、実施形態に係るサーバ１により実行される乗車列車推定処理における路線図の例を示す図である。図７は、実施形態に係るサーバ１により実行される乗車列車推定処理における乗車列車の推定の例を示す図である。図８は、実施形態に係るサーバ１により実行される乗車列車推定処理における乗車列車の推定の別の例を示す図である。

【0043】

なお、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてよい。また、以下で説明する処理手順について、実施形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。

【0044】

第１の取得部１１１は、ユーザ端末２の位置情報ログを取得する（ステップＳ１）。ステップＳ１では、例えば、第１の取得部１１１は、位置情報ログの少なくとも一つのレコードを位置情報ログＤＢ１３１から取得する。第１の取得部１１１は、位置情報ログのレコードを位置情報ログＤＢ１３１から順次取得する。

【0045】

算出部１１３は、第１の取得部１１１により取得された位置情報ログに基づいて、ユーザ端末２と近接駅との距離を算出する（ステップＳ２）。ステップＳ２では、例えば、第１の取得部１１１は、交通情報を交通情報ＤＢ１３２から取得する。算出部１１３は、交通情報に含まれる各駅の位置情報に基づき、位置情報ログが示すユーザ端末２の位置から一定範囲内に位置する駅を近接駅として特定する。算出部１１３は、第１の取得部１１１により取得される位置情報ログ毎に、位置情報ログが示すユーザ端末２の位置から一定範囲内に位置する近接駅を特定する。算出部１１３は、交通情報に含まれる１以上の近接駅の位置情報とユーザ端末２の位置情報に基づき、１以上の近接駅とユーザ端末２との距離を算出する。

【0046】

例えば、算出部１１３は、図３に示すように、近接駅とユーザ端末２との距離を算出する。図３は、算出部１１３により算出される近接駅との距離の算出結果の例を示す図である。図３は、時刻情報、ユーザ端末２の位置情報、近接駅１との距離、及び近接駅２との距離を示す。この例では、ユーザ端末２の位置から一定範囲内に近接駅１（Ｂ駅）と近接駅２（Ｃ駅）が検出されたものとする。算出部１１３は、ユーザ端末２の位置情報及び近接駅１、近接駅２の位置情報に基づき、ユーザ端末２の位置と近接駅１、近接駅２との距離を算出する。

【0047】

図３の参照番号３、及び参照番号１３について説明する。図３は、参照番号３の時刻において、算出部１１３により、ユーザ端末２の位置とＢ駅との距離が１４３メートルと算出されたことを示す。また、算出部１１３により、ユーザ端末２の位置とＣ駅との距離が２５６メートルと算出されたことを示す。図３は、参照番号１３の時刻では、算出部１１３により、ユーザ端末２の位置とＢ駅との距離を２３メートルと算出されたことを示す。また、図３は、参照番号１３の時刻では、算出部１１３により、ユーザ端末２の位置から一定範囲内にＣ駅が検出されなかったことを示す。

【0048】

なお、算出部１１３は、第１の取得部１１１により取得された位置情報ログに対して、測位精度のばらつきを低減するため、ノイズフィルタ処理を行ってもよい。ノイズフィルタ処理は公知のノイズフィルタ技術を用いて実行され得る。

【0049】

第２の取得部１１４は、算出部１１３により算出された距離に基づいて、ユーザ端末２と近接駅との最接近時刻を取得する（ステップＳ３）。ステップＳ３では、例えば、第２の取得部１１４は、算出部１１３により算出された距離に基づいて、ユーザ端末２と近接駅との距離が最短となる時刻を最接近時刻として取得する。第２の取得部１１４は、ユーザ端末２と各近接駅との距離が最短となる位置を示す位置情報と関連付けられた時刻を位置情報ログから取得する。

【0050】

例えば、第２の取得部１１４は、図３に示すように、近接駅とユーザ端末２との距離が最短となった時点の時刻を取得する。この例では、算出部１１３は、ユーザ端末２の位置情報、及び近接駅１、近接駅２の位置情報に基づき、ユーザ端末２の位置と近接駅１、近接駅２のそれぞれとの距離を算出する。

【0051】

図３の参照番号３及び参照番号１３について説明する。図３は、参照番号３の時刻において、算出部１１３により算出されたユーザ端末２の位置とＣ駅との距離が最も短く、ユーザ端末２がＣ駅に最接近していることを示す。この場合、第２の取得部１１４は、参照番号３の時刻をユーザ端末２とＣ駅との最接近時刻として取得する。また、図３は、参照番号１３の時刻において、算出部１１３により算出されたユーザ端末２の位置とＢ駅との距離が最も短く、ユーザ端末２がＢ駅に最接近していることを示す。この場合、第２の取得部１１４は、参照番号１３の時刻をユーザ端末２とＢ駅との最接近時刻として取得する。

【0052】

第３の取得部１１５は、第２の取得部１１４により取得された最接近時刻におけるユーザ端末２の移動速度を取得する（ステップＳ４）。ステップＳ４では、例えば、第３の取得部１１５は、最接近時刻と連続する最接近時刻よりも前の時刻の位置情報及び最接近時刻の位置情報に基づき最接近時刻におけるユーザ端末２の移動速度を取得する。第３の取得部１１５は、ユーザ端末２の加速度に基づき、ユーザ端末２の移動速度を取得してもよい。

【0053】

判定部１１６は、第３の取得部１１５により取得された最接近時刻におけるユーザ端末２の移動速度に基づき、近接駅での停車状況を判定する（ステップＳ５）。ステップＳ５では、例えば、判定部１１６は、最接近時刻におけるユーザ端末２の移動速度と閾値との比較に基づいて停車状況を判定する。閾値は適宜変更可能である。判定部１１６は、最接近時刻におけるユーザ端末２の移動速度が閾値以下の場合、近接駅において列車が停車したと判定する。一方、判定部１１６は、最接近時刻におけるユーザ端末２の移動速度が閾値より大きい場合、近接駅において列車が通過したと判定する。

【0054】

以下、図４及び図５を参照して、近接駅での最接近時刻における停車状況の判定方法の一例について説明する。
図４は、判定部１１６による停車状況の判定方法の一例を示すグラフである。図４に示すグラフの横軸は「時刻」であり、縦軸は「近接駅との距離」及び「移動速度」である。本グラフは、時間経過に伴う「近接駅との距離」及び「移動速度」の変化を示す。本グラフは、「近接駅との距離」の変化を実線で示し、「移動速度」の変化を破線で示す。判定部１１６は、「移動速度」と閾値「Ｖｏ」との比較結果に基づいて、停車状況を判定する。

【0055】

図４は、時刻「ｔ１」においてユーザ端末２と近接駅との距離が最短となることを示す。図４において、時刻「ｔ１」は最接近時刻である。判定部１１６は、時刻「ｔ１」における移動速度と閾値との比較に基づいて停車状況を判定する。この例では、判定部１１６は、時刻「ｔ１」におけるユーザ端末２の移動速度が閾値以下であるため、近接駅において列車が停車したと判定する。

【0056】

図５は、判定部１１６による停車状況の判定結果の一例を示す図である。この例では、ユーザ端末２の移動に伴い、近接駅としてＡ駅、Ｂ駅、Ｃ駅、Ｄ駅、及びＦ駅が特定されたものとする。判定部１１６は、近接駅Ａ駅、Ｂ駅、Ｃ駅、Ｄ駅、及びＦ駅のそれぞれについて、最接近時刻における停車状況を判定する。

【0057】

図５は、判定部１１６により、近接駅Ａ駅、Ｂ駅、及びＦ駅での最接近時刻におけるユーザ端末２の移動速度が閾値以下であるため、列車が停車したと判定されたことを示す。以下の説明において、判定部１１６により列車が停車したと判定された近接駅を停車駅とも称する。一方、図５は、判定部１１６により、近接駅Ｃ駅、及びＤ駅での最接近時刻におけるユーザ端末２の移動速度が閾値より大きいため、列車が通過したと判定されたことを示す。以下の説明において、判定部１１６により列車が通過したと判定された近接駅を通過駅とも称する。

【0058】

推定部１１７は、判定部１１６による判定結果と交通情報に基づいて、ユーザの乗車列車を推定する（ステップＳ６）。ステップＳ６では、例えば、推定部１１７は、算出部１１３により特定された近接駅と交通情報ＤＢ１３２から取得した交通情報に基づき、ユーザの利用路線候補を抽出する。利用路線候補は、算出部１１３により特定された近接駅を含む路線である。推定部１１７は、複数の路線を利用路線候補として抽出してもよい。推定部１１７は、抽出された利用路線候補の時刻表情報を交通情報から取得する。推定部１１７は、判定部１１６による判定結果に含まれる近接駅での最接近時刻における停車状況と、時刻表情報により示される近接駅での停車時刻との比較に基づいて、ユーザの乗車列車を推定する。

【0059】

以下、図６、及び図７を参照して利用路線候補の抽出方法及び乗車列車の推定方法の一例について説明する。
この例では、算出部１１３により特定された近接駅がＡ駅、Ｂ駅、Ｃ駅、Ｄ駅、及びＦ駅であるとする。推定部１１７は、交通情報に基づき、Ａ駅、Ｂ駅、Ｄ駅、及びＦ駅を含む路線１及びＣ駅を含む路線２を利用路線候補として抽出する。図６は、路線１及び路線２を示す。なお、路線１に含まれるＥ駅は、近接駅として特定されなかった駅である。Ｅ駅は、近接駅として特定されたＤ駅とＦ駅との間の駅であるが、位置情報ログの取得状況によっては近接駅として特定されないこともあり得る。

【0060】

次に、推定部１１７は、路線１、及び路線２の時刻表情報を交通情報から取得する。推定部１１７は、路線１、及び路線２の時刻表情報と判定部１１６による判定結果を照合する。推定部１１７は、路線１及び路線２の時刻表情報により示される停車時刻と近接駅での最接近時刻における停車状況とを比較する。推定部１１７は、時刻表情報により示される停車時刻と判定部１１６により列車が停車したと判定された近接駅の最接近時刻とを比較する。

【0061】

推定部１１７は、時刻表情報と判定部１１６による停車状況との比較結果から評価指標値を算出してもよい。評価指標値は、時刻表情報により示される停車時刻と判定部１１６により判定された停車駅の最接近時刻との差、当該差の合計値、偏差、平均値等のうちの少なくとも１つの統計値を含む。評価指標値は、時刻表情報により示される停車時刻と判定部１１６により判定された停車駅の最接近時刻との差と、閾値との比較結果を含んでもよい。比較結果は、閾値以下となる停車駅の数であってもよい。閾値は適宜変更可能である。評価指標値は、時刻表情報により示される停車駅、又は通過駅の情報と、近接駅での最接近時刻における停車状況との整合度を含んでもよい。整合度は、時刻表情報により示される停車駅の情報と、判定部１１６により判定された停車駅の情報とが同じ駅において一致することにより高くなり得る。整合度は、時刻表情報により示される通過駅の情報と、判定部１１６により判定された通過駅の情報とが同じ駅において一致することにより高くなり得る。

【0062】

推定部１１７は、時刻表情報と判定部１１６による停車状況との比較結果に基づき、ユーザの乗車列車を推定する。推定部１１７は、評価指標値に基づきユーザの乗車列車を推定してもよい。この場合、推定部１１７は、評価指標値を評価関数に用いて推定度を算出してもよい。評価関数は、適宜設定可能である。推定度は、ユーザの乗車列車の推定の尤度を示す。推定部１１７は、推定度が高い列車をユーザの乗車列車として推定してもよい。推定度が高い列車は、判定部１１６による判定結果との整合性が高い列車である。評価指標値に含まれ得る統計値が小さいほど、判定結果との整合性は高くなり得る。評価指標値に含まれ得る比較結果が小さいほど、判定結果との整合性は高くなり得る。評価指標値に含まれ得る整合度が高いほど、判定結果との整合性は高くなり得る。

【0063】

図７は、路線１の時刻表情報と判定部１１６により判定された各近接駅での最接近時刻における停車状況との比較結果の一例である。

【0064】

図７は、列車番号３についての時刻表情報により示される停車駅の情報と、判定結果に基づく停車駅の情報とが一致していることを示す。また、図７は、列車番号３についての時刻表情報により示される停車時刻と、判定結果に基づく停車駅の最接近時刻との差が、Ａ駅では０分、Ｂ駅では０分、Ｆ駅では１分であることを示す。図７は、他の列車番号１、２及び４に比べ列車番号３の時刻表情報と判定結果との整合性が高いことを示す。推定部１１７は、時刻表情報と判定結果との整合性が一番高い列車番号３をユーザの乗車列車として推定する。この例では、列車番号４についてのＡ駅、Ｂ駅、Ｄ駅、及びＦ駅での停車時刻と判定結果に基づく停車駅の最接近時刻との時刻差も小さいが、Ｄ駅での停車状況が「通過」であるため、列車番号４はユーザの乗車列車として推定されない。

【0065】

図８は、路線２の時刻表情報と判定部１１６により判定された各近接駅での最接近時刻における停車状況との比較結果の一例である。

【0066】

図８は、路線２の時刻表情報により示される停車駅の情報と判定結果に基づき、Ｃ駅での最接近時刻から列車番号４がユーザの乗車列車の候補となることを示す。図８は、列車番号４のＣ駅での停車時刻は１８時１０分であり、判定結果が示すＣ駅での最接近時刻との差は３．５分であることを示す。しかし、図８は、判定部１１６により、Ｃ駅での最接近時刻において「通過」と判定されたことを示す。また、算出部１１３により特定されたＣ駅以外の近接駅は、路線２の停車駅と合致しない。そのため、路線２の列車はユーザの乗車列車として推定されない。

【0067】

この例によれば、推定部１１７は、各近接駅における最接近時刻と、最接近時刻における停車状況とを、交通情報と比較して、ユーザの乗車列車を推定することができる。そのため、推定部１１７により、同じ近接駅を複数含む利用路線候補、又は乗車列車候補が複数検出された場合でも、推定部１１７は、ユーザの乗車列車をより正確に推定することができる。また、複数の列車が並走する並走区間を含む複数の路線については、第１の取得部１１１が並走区間を過ぎた位置でのユーザの位置情報ログを取得することで、推定部１１７は、ユーザの乗車列車を推定することができる。さらに、並走区間においても、列車の種別によって停車駅が異なる場合は、判定部１１６が各近接駅での最接近時刻における停車状況を判定することで、推定部１１７は、ユーザの乗車列車を推定することができる。これにより、サーバ１は、ユーザの乗車列車を推定する精度を向上することができる。

【0068】

また、判定部１１６は、ユーザ端末２の移動に伴い、ユーザ端末２と各近接駅との最接近時刻における停車状況を判定することができる。そのため、推定部１１７は、ユーザ端末２のユーザが列車に乗車中であっても、ユーザの乗車列車を推定することができる。

【0069】

なお、推定部１１７は、近接駅のうち停車駅を含まない利用路線候補を利用路線候補から排除してもよい。また、推定部１１７は、交通情報に含まれる駅の高度を示す情報に基づいて利用路線候補を抽出してもよい。この例によれば、推定部１１７による乗車列車の推定処理を簡略化することができる。

【0070】

なお、サーバ１の制御部１１が備える各部は、ユーザ端末２が備えてもよい。この例では、ユーザ端末２の制御部２１は、第１の取得部１１１、記憶制御部１１２、算出部１１３、第２の取得部１１４、第３の取得部１１５、判定部１１６、及び推定部１１７を備え得る。プログラム記憶部２２は、サーバ１のプログラム記憶部１２が記憶するものとして説明した情報処理プログラムを記憶する。この例では、ユーザ端末２は、乗車列車推定装置の一例となる。

【0071】

乗車列車推定装置は、サーバ１を例に説明したように１つの装置で実現されてもよいし、機能を分散させた複数の装置で実現されてもよい。なお、複数の装置は、複数のサーバであってもよいし、サーバ１及びユーザ端末２であってもよい。例えば、ユーザ端末２に、本実施形態のサーバ１が有する機能の少なくとも一部を実現可能としてもよい。

【0072】

プログラムは、電子機器に記憶された状態で譲渡されてよいし、電子機器に記憶されていない状態で譲渡されてもよい。後者の場合は、プログラムは、ネットワークを介して譲渡されてよいし、記録媒体に記録された状態で譲渡されてもよい。記録媒体は、非一時的な有形の媒体である。記録媒体は、コンピュータ可読媒体である。記録媒体は、ＣＤ－ＲＯＭ、メモリカード等のプログラムを記憶可能かつコンピュータで読取可能な媒体であればよく、その形態は問わない。

【0073】

以上、本発明の実施形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。

【0074】

要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

【符号の説明】

【0075】

１…サーバ
２…ユーザ端末
１１…制御部
１２…プログラム記憶部
１３…データ記憶部
１４…通信部
１５…バス
２１…制御部
２２…プログラム記憶部
２３…データ記憶部
２４…入力部
２５…表示部
２６…音声出力部
２７…センサ部
２８…通信部
２９…バス
１００…情報処理システム
１１１…第１の取得部
１１２…記憶制御部
１１３…算出部
１１４…第２の取得部
１１５…第３の取得部
１１６…判定部
１１７…推定部
ＮＷ…ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】