特開 2024-100567 移動時間予測方法および移動時間予測プログラム

(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】P2024100567

(43)【公開日】2024-07-26

(54)【発明の名称】移動時間予測方法および移動時間予測プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01C 21/36 20060101AFI20240719BHJP

   G08G 1/0969 20060101ALI20240719BHJP

   G16Y 10/40 20200101ALI20240719BHJP

   G16Y 20/20 20200101ALI20240719BHJP

   G16Y 40/60 20200101ALI20240719BHJP

【ＦＩ】

G01C21/36

G08G1/0969

G16Y10/40

G16Y20/20

G16Y40/60

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023004664

(22)【出願日】2023-01-16

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100104190

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 昭徳

(72)【発明者】

【氏名】三富 達矢

(72)【発明者】

【氏名】瀬川 英吾

【テーマコード（参考）】

2F129

5H181

【Ｆターム（参考）】

2F129AA03

2F129BB03

2F129BB04

2F129DD13

2F129DD14

2F129DD15

2F129DD20

2F129DD39

2F129EE78

2F129EE79

2F129EE80

2F129EE81

2F129EE83

2F129EE94

2F129FF02

2F129FF15

2F129FF20

2F129FF62

2F129FF63

2F129FF64

2F129FF65

2F129FF67

2F129FF71

2F129HH12

2F129HH18

2F129HH19

5H181AA01

5H181BB13

5H181FF04

5H181FF10

5H181FF14

5H181FF22

5H181FF27

5H181FF33

(57)【要約】

【課題】対象者の移動時間の予測精度を向上させること。
【解決手段】情報処理装置１０１は、過去に第１の地点１１１から第２の地点１１２まで移動した利用者１０３～１０５のうち、第１の地点１１１から第２の地点１１２までの移動にかかった移動時間についての対象者１０２との差が所定の範囲内となる利用者を特定する。ここでは、利用者１０３～１０５のうち、利用者１０３，１０４が特定される。利用者１０３，１０４は、第１の地点１１１から第２の地点１１２までの移動時間が対象者１０２と近い利用者である。情報処理装置１０１は、特定した利用者１０３，１０４の第２の地点１１２から第３の地点１１３までの移動にかかった移動時間に基づいて、対象者１０２の第２の地点１１２から第３の地点１１３までの移動にかかる予測移動時間を算出する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１の地点から第２の地点を経由して第３の地点に移動する対象者の前記第２の地点から前記第３の地点までの移動にかかる予測移動時間を算出するにあたり、
過去に前記第１の地点から前記第２の地点まで移動した複数の利用者のうち、前記第１の地点から前記第２の地点までの移動にかかった移動時間についての前記対象者との差が所定の範囲内となる利用者を特定し、
特定した前記利用者の前記第２の地点から前記第３の地点までの移動にかかった移動時間に基づいて、前記予測移動時間を算出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする移動時間予測方法。

【請求項2】

前記対象者が前記第１の地点から前記第２の地点まで移動した際の移動速度を示す第１の移動データを受け付ける、処理を前記コンピュータが実行し、
前記特定する処理は、
前記複数の利用者それぞれが前記第１の地点から前記第２の地点まで移動した際の移動速度を示す移動データ群を参照して、受け付けた前記第１の移動データが示す移動速度と前記移動データ群それぞれが示す移動速度との差を算出し、
前記複数の利用者のうち、算出した前記差が閾値以下となる利用者を特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の移動時間予測方法。

【請求項3】

前記第２の地点から前記第３の地点までの経路に含まれる１または複数の区間を表す対象経路情報を受け付ける、処理を前記コンピュータが実行し、
前記算出する処理は、
特定した前記利用者の前記対象経路情報が表す経路に含まれる区間ごとの移動時間に基づいて、前記予測移動時間を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の移動時間予測方法。

【請求項4】

前記算出する処理は、
特定した前記利用者が前記経路に含まれる区間を移動した際の移動速度を示す移動データと、当該区間の距離とに基づいて、前記経路に含まれる区間ごとの移動時間を算出し、
算出した前記区間ごとの移動時間に基づいて、前記予測移動時間を算出する、
ことを特徴とする請求項３に記載の移動時間予測方法。

【請求項5】

算出した前記予測移動時間を出力する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の移動時間予測方法。

【請求項6】

第１の地点から第２の地点を経由して第３の地点に移動する対象者の前記第２の地点から前記第３の地点までの移動にかかる予測移動時間を算出するにあたり、
過去に前記第１の地点から前記第２の地点まで移動した複数の利用者のうち、前記第１の地点から前記第２の地点までの移動にかかった移動時間についての前記対象者との差が所定の範囲内となる利用者を特定し、
特定した前記利用者の前記第２の地点から前記第３の地点までの移動にかかった移動時間に基づいて、前記予測移動時間を算出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする移動時間予測プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、移動時間予測方法および移動時間予測プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、現在地から目的地までの複数の移動経路について、実際にかかる対象者の移動時間を予測する場合がある。例えば、複数人の過去のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）データなどから求めた区間ごとの移動時間情報をもとに、複数の移動経路それぞれの対象者の移動時間を見積もる場合がある。

【0003】

先行技術としては、例えば、複数の軌跡のうちで各経路に含まれる軌跡の数と、各経路の始終点と略一致する始終点を有する軌跡の数とに基づいて、経路選択確率を計算する経路計算システムがある。この経路計算システムは、各経路の経路移動距離および経路移動時間と、経路選択確率とに基づき、２種類の重みパラメータを始終点組合せごとに取得し、出発地と目的地との組合せに関連付けられる１組の始終点組合せに対応する２種類の重みパラメータを選択し、２種類のリンクコストと、１組の始終点組合せに対応する少なくとも２種類の重みパラメータとに基づいて、推奨経路を計算する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１４－３７９７６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、従来技術では、現在地から目的地までなどの移動にかかる対象者の移動時間を精度よく予測することが難しい。

【0006】

一つの側面では、本発明は、対象者の移動時間の予測精度を向上させることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

１つの実施態様では、第１の地点から第２の地点を経由して第３の地点に移動する対象者の前記第２の地点から前記第３の地点までの移動にかかる予測移動時間を算出するにあたり、過去に前記第１の地点から前記第２の地点まで移動した複数の利用者のうち、前記第１の地点から前記第２の地点までの移動にかかった移動時間についての前記対象者との差が所定の範囲内となる利用者を特定し、特定した前記利用者の前記第２の地点から前記第３の地点までの移動にかかった移動時間に基づいて、前記予測移動時間を算出する、移動時間予測方法が提供される。

【発明の効果】

【0008】

本発明の一側面によれば、対象者の移動時間の予測精度を向上させることができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施の形態にかかる移動時間予測方法の一実施例を示す説明図である。

【図2】図２は、情報処理システム２００のシステム構成例を示す説明図である。

【図3】図３は、移動時間算出装置２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図4】図４は、端末Ｔｉのハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図5】図５は、移動データＤＢ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図6】図６は、移動時間算出装置２０１の機能的構成例を示すブロック図である。

【図7】図７は、通過リンクデータの具体例を示す説明図である。

【図8】図８は、対象経路情報の具体例を示す説明図である。

【図9】図９は、移動時間算出装置２０１の動作例を示す説明図（その１）である。

【図10】図１０は、移動時間算出装置２０１の動作例を示す説明図（その２）である。

【図11】図１１は、類似移動者テーブル１１００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図12】図１２は、リンク移動速度テーブル１２００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図13】図１３は、リンク距離テーブル１３００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図14】図１４は、リンク移動時間テーブル１４００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図15】図１５は、経路移動時間テーブル１５００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図16】図１６は、移動時間算出装置２０１の移動時間算出処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。

【図17】図１７は、移動時間算出装置２０１の移動時間算出処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に図面を参照して、本発明にかかる移動時間予測方法および移動時間予測プログラムの実施の形態を詳細に説明する。

【0011】

（実施の形態）
図１は、実施の形態にかかる移動時間予測方法の一実施例を示す説明図である。図１において、情報処理装置１０１は、第１の地点から第２の地点を経由して第３の地点に移動する対象者の第２の地点から第３の地点までの移動にかかる予測移動時間を算出するコンピュータである。

【0012】

対象者は、例えば、車両のドライバーである。車両は、例えば、乗用車、トラック、オートバイなどである。第１～第３の地点は、例えば、道路上の地点である。道路は、例えば、道路の特徴点を表すノードと、ノード間をつなぐリンクとを含む道路ネットワークによって表される。ノードは、例えば、交差点、行き止まり、曲がり角などである。リンクは、道路の区間に相当する。

【0013】

従来、対象者の現在地から目的地までの経路の移動時間を見積もるにあたり、複数人の過去のＧＰＳデータなどから求めた区間ごとの移動時間情報を記録し、記録した区間ごとの移動時間情報をもとに、経路の移動時間を見積もる場合がある。区間は、経路上のある地点と他の地点との間である。

【0014】

しかしながら、各区間の移動時間（通過時間）は、例えば、移動する人の特性や、移動する際の道路状況によって異なる。移動する人の特性は、例えば、乗用車、トラック、オートバイなどの車両の特性や、ドライバーの特性などである。移動する際の道路状況は、例えば、道路の混雑状況や路面状況などである。

【0015】

このため、単純に過去の移動時間情報から経路の移動時間を求めても、対象者が実際にかかる移動時間とは大きく異なる場合がある。例えば、対象者が混雑時に乗用車で移動する場合の移動時間を予測する際に、他の人が混雑時にオートバイで移動したときの移動時間情報や、空いているときに乗用車で移動したときの移動時間情報が含まれると、予測精度が低下する。

【0016】

なお、対象者が移動する時間帯と同一時間帯の移動時間情報を使うことで、道路状況の違いによる移動時間への影響を抑えることが考えられる。しかしながら、同一時間帯の移動時間情報を使用しても、移動する人の特性の違いによる移動時間への影響を考慮することができない。

【0017】

また、対象者と同じ特性の他の人の移動時間情報を使うことで、移動する人の特性の違いによる移動時間への影響を抑えることが考えられる。しかしながら、どういった特性が移動時間に影響を与えるかを恣意的に定義する必要があるが、実際どういった特性が移動時間に影響を与えるかは不明なため、定義することができない。また、たとえ特性を定義しても、その特性を表す情報を各人から取得する手段が必要となる。

【0018】

そこで、本実施の形態では、共通する区間の移動時間が対象者と近い利用者のデータを予測に用いることで、対象者の移動時間の予測精度を向上させる移動時間予測方法について説明する。ここで、情報処理装置１０１の処理例（下記（１）および（２）の処理に対応）について説明する。

【0019】

図１の例では、対象者１０２は、第１の地点１１１から第２の地点１１２を経由して第３の地点１１３に移動する者である。第１の地点１１１は、例えば、出発地である。第２の地点１１２は、例えば、現在地である。第３の地点１１３は、例えば、目的地である。また、第３の地点１１３は、現在地から目的地までの間の中継地であってもよい。情報処理装置１０１は、対象者１０２の第２の地点１１２から第３の地点１１３までの移動にかかる予測移動時間を算出する。

【0020】

（１）情報処理装置１０１は、過去に第１の地点１１１から第２の地点１１２まで移動した複数の利用者のうち、第１の地点１１１から第２の地点１１２までの移動にかかった移動時間についての対象者１０２との差が所定の範囲内となる利用者を特定する。ここで、所定の範囲は、任意に設定可能であり、第１の地点１１１から第２の地点１１２までの移動時間が対象者１０２と近い利用者を特定するために設定される。

【0021】

移動時間についての対象者１０２との差が所定の範囲内となる利用者は、例えば、第１の地点１１１から第２の地点１１２までの移動にかかった移動時間を比較することによって特定されてもよい。また、移動時間についての対象者１０２との差が所定の範囲内となる利用者は、例えば、第１の地点１１１から第２の地点１１２まで移動した際の平均移動速度を比較することによって特定されてもよい。

【0022】

図１の例では、過去に第１の地点１１１から第２の地点１１２まで移動した複数の利用者を「利用者１０３～１０５」とする。この場合、情報処理装置１０１は、例えば、利用者１０３～１０５それぞれが第１の地点１１１から第２の地点１１２まで移動した際の移動時間と、対象者１０２が第１の地点１１１から第２の地点１１２まで移動した際の移動時間との差を算出する。そして、情報処理装置１０１は、利用者１０３～１０５のうち、算出した差が閾値以下となる利用者を特定してもよい。

【0023】

また、情報処理装置１０１は、利用者１０３～１０５それぞれが第１の地点１１１から第２の地点１１２まで移動した際の平均移動速度と、対象者１０２が第１の地点１１１から第２の地点１１２まで移動した際の平均移動速度との差を算出する。そして、情報処理装置１０１は、利用者１０３～１０５のうち、算出した差が閾値以下となる利用者を特定してもよい。

【0024】

ここでは、利用者１０３～１０５のうち、利用者１０３，１０４が特定された場合を想定する。利用者１０３，１０４は、第１の地点１１１から第２の地点１１２までの移動時間が対象者１０２と近い利用者である。

【0025】

（２）情報処理装置１０１は、特定した利用者１０３，１０４の第２の地点１１２から第３の地点１１３までの移動にかかった移動時間に基づいて、対象者１０２の第２の地点１１２から第３の地点１１３までの移動にかかる予測移動時間を算出する。

【0026】

ここで、利用者１０３，１０４は、共通する区間（第１の地点１１１から第２の地点１１２まで）の移動時間が対象者１０２と近い利用者であり、共通する区間での道路状況や、移動する人の特性が対象者１０２と近いといえる。

【0027】

また、利用者１０３，１０４が第１の地点１１１から第２の地点１１２を経由して第３の地点１１３に移動したとする。この場合、利用者１０３，１０４が第２の地点１１２から第３の地点１１３に移動した際の道路状況についても、対象者１０２が第２の地点１１２から第３の地点１１３に移動する際の道路状況と近いといえる。

【0028】

このため、対象者１０２は、第２の地点１１２から第３の地点１１３までの区間についても、利用者１０３，１０４と同じような移動時間で移動する可能性が高いといえる。情報処理装置１０１は、利用者１０３，１０４の第２の地点１１２から第３の地点１１３までの移動時間を用いて、対象者１０２の第２の地点１１２から第３の地点１１３までの予測移動時間を算出する。

【0029】

具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、利用者１０３，１０４の第２の地点１１２から第３の地点１１３までの平均移動時間を、対象者１０２の第２の地点１１２から第３の地点１１３までの予測移動時間としてもよい。また、情報処理装置１０１は、利用者１０３，１０４の第２の地点１１２から第３の地点１１３までの移動時間のうちの最大移動時間（または、最小移動時間）を、対象者１０２の第２の地点１１２から第３の地点１１３までの予測移動時間としてもよい。

【0030】

このように、情報処理装置１０１によれば、共通する区間（第１の地点１１１から第２の地点１１２）を移動した際の移動時間が対象者１０２と近く、共通する区間での道路状況や移動する人の特性が対象者１０２と近い利用者１０３，１０４を特定することができる。

【0031】

そして、情報処理装置１０１によれば、対象者１０２と特性が近い利用者１０３，１０４が第２の地点１１２から第３の地点１１３に移動した際の移動時間（実績移動時間）を用いて、対象者１０２の第２の地点１１２から第３の地点１１３までの移動時間（予測移動時間）を算出することができる。これにより、情報処理装置１０１は、移動する人の特性の違いによる移動時間への影響を抑えて、対象者１０２の移動時間の予測精度を向上させることができる。また、情報処理装置１０１は、例えば、移動する人の特性を表す情報を取得するための専用の手段を設けなくても、対象者１０２と特性が近い利用者１０３，１０４の移動時間を使用可能にすることができる。

【0032】

（情報処理システム２００のシステム構成例）
つぎに、図１に示した情報処理装置１０１を含む情報処理システム２００のシステム構成例について説明する。ここでは、図１に示した情報処理装置１０１を、情報処理システム２００内の移動時間算出装置２０１に適用した場合を例に挙げて説明する。

【0033】

図２は、情報処理システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、情報処理システム２００は、移動時間算出装置２０１と、端末Ｔ１～Ｔｎ（ｎ：２以上の自然数）と、を含む。情報処理システム２００において、移動時間算出装置２０１および端末Ｔ１～Ｔｎは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、移動体通信網などである。

【0034】

以下の説明では、端末Ｔ１～Ｔｎのうちの任意の端末を「端末Ｔｉ」と表記する場合がある（ｉ＝１，２，…，ｎ）。また、端末Ｔｉが搭載された車両を「車両Ｍｉ」と表記し、車両Ｍｉのドライバーを「移動者Ｕｉ」と表記する場合がある。

【0035】

移動時間算出装置２０１は、移動データＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）２２０を有し、対象者の予測移動時間を算出するコンピュータである。対象者は、移動者Ｕ１～Ｕｎのうちのいずれかの移動者（ドライバー）である。移動時間算出装置２０１は、例えば、サーバである。移動データＤＢ２２０の記憶内容については、図５を用いて説明する。

【0036】

端末Ｔｉは、車両Ｍｉに搭載された、通信機能を有するコンピュータ（車載機）である。車両Ｍｉは、例えば、乗用車、トラック、オートバイなどである。例えば、端末Ｔｉは、後述の図４に示すＧＰＳユニット４０５から出力される位置情報を含むＧＰＳデータを移動時間算出装置２０１などに送信する。

【0037】

（移動時間算出装置２０１のハードウェア構成例）
つぎに、移動時間算出装置２０１のハードウェア構成例について説明する。

【0038】

図３は、移動時間算出装置２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、移動時間算出装置２０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ディスクドライブ３０３と、ディスク３０４と、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０５と、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６と、可搬型記録媒体３０７と、を有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。

【0039】

ここで、ＣＰＵ３０１は、移動時間算出装置２０１の全体の制御を司る。ＣＰＵ３０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭがＯＳのプログラムを記憶し、ＲＯＭがアプリケーションプログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。

【0040】

ディスクドライブ３０３は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０４は、ディスクドライブ３０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０４は、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどである。

【0041】

通信Ｉ／Ｆ３０５は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータ（例えば、図２に示した端末Ｔ１～Ｔｎ）に接続される。そして、通信Ｉ／Ｆ３０５は、ネットワーク２１０と装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。

【0042】

可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御に従って可搬型記録媒体３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。可搬型記録媒体３０７は、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６の制御で書き込まれたデータを記憶する。可搬型記録媒体３０７は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどである。

【0043】

なお、移動時間算出装置２０１は、上述した構成部のほかに、例えば、入力装置、ディスプレイなどを有してもよい。また、移動時間算出装置２０１は、上述した構成部のうち、例えば、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６、可搬型記録媒体３０７を有さなくてもよい。

【0044】

（端末Ｔｉのハードウェア構成例）
つぎに、端末Ｔｉのハードウェア構成例について説明する。

【0045】

図４は、端末Ｔｉのハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、端末Ｔｉは、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、ディスプレイ４０３と、通信Ｉ／Ｆ４０４と、ＧＰＳユニット４０５と、各種センサ４０６と、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ４０７と、可搬型記録媒体４０８と、を有する。また、各構成部はバス４００によってそれぞれ接続される。

【0046】

ここで、ＣＰＵ４０１は、端末Ｔｉの全体の制御を司る。ＣＰＵ４０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する記憶部である。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。メモリ４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ４０１に実行させる。

【0047】

ディスプレイ４０３は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する表示装置である。ディスプレイ４０３は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどである。

【0048】

通信Ｉ／Ｆ４０４は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータ（例えば、図２に示した移動時間算出装置２０１）に接続される。そして、通信Ｉ／Ｆ４０４は、ネットワーク２１０と自端末内部とのインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。

【0049】

ＧＰＳユニット４０５は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信し、端末Ｔｉの位置情報を出力する。端末Ｔｉの位置情報は、例えば、緯度、経度、高度などの地球上の１点を特定する情報である。また、情報処理装置１０１は、ＤＧＰＳ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ＧＰＳ）により、ＧＰＳユニット４０５から出力される位置情報を補正することにしてもよい。また、衛星として、例えば、準天頂衛星システムの衛星を用いることにしてもよい。

【0050】

各種センサ４０６は、自車の状態や挙動、周囲の状況などを検出する。各種センサ４０６は、例えば、車速センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、ミリ波レーダなどである。可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ４０７は、ＣＰＵ４０１の制御に従って可搬型記録媒体４０８に対するデータのリード／ライトを制御する。可搬型記録媒体４０８は、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ４０７の制御で書き込まれたデータを記憶する。

【0051】

なお、端末Ｔｉは、上述した構成部のほかに、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ、入力装置などを有してもよい。

【0052】

（移動データＤＢ２２０の記憶内容）
つぎに、図５を用いて、移動時間算出装置２０１が有する移動データＤＢ２２０の記憶内容について説明する。移動データＤＢ２２０は、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

【0053】

図５は、移動データＤＢ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。図５において、移動データＤＢ２２０は、移動者ＩＤ、リンクＩＤおよび移動速度のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、移動データ（例えば、移動データ５００－１～５００－１２）をレコードとして記憶する。

【0054】

ここで、移動者ＩＤは、移動者を一意に識別する識別子である。移動者は、各車両Ｍ１～Ｃｎのドライバーである。リンクＩＤは、道路ネットワークに含まれるリンクを一意に識別する識別子である。リンクは、例えば、道路上のある地点（始点）と他の地点（終点）との間の区間に対応する。移動速度は、移動者ＩＤにより識別される移動者が、リンクＩＤにより識別されるリンクを移動した際の平均移動速度を示す。

【0055】

例えば、移動データ５００－１は、移動者ＩＤ「Ｕ１」により識別される移動者Ｕ１が、リンクＩＤ「Ｌ０」により識別されるリンクＬ０を移動した際の移動速度「４０ｋｍ／ｈ」を示す。

【0056】

なお、移動データには、リンクＩＤにより識別されるリンクを移動した際の日時を特定する日時情報が含まれてもよい。また、移動データＤＢ２２０では、例えば、移動者Ｕｉが連続して移動した区間（リンク）の移動データがまとめて記憶される。移動者Ｕｉが連続して移動した区間（リンク）の移動データは、例えば、不図示の日時情報によって特定されてもよい。例えば、移動データ５００－１，５００－２は、移動者Ｕ１がリンクＬ０，Ｌ１を連続して移動したことを示す。

【0057】

（移動時間算出装置２０１の機能的構成例）
図６は、移動時間算出装置２０１の機能的構成例を示すブロック図である。図６において、移動時間算出装置２０１は、取得部６０１と、受付部６０２と、特定部６０３と、算出部６０４と、出力部６０５と、を含む。取得部６０１～出力部６０５は制御部６００となる機能であり、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０４、可搬型記録媒体３０７などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、通信Ｉ／Ｆ３０５により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶される。

【0058】

取得部６０１は、移動者Ｕ１～Ｕｎの移動データを取得する。ここで、移動データは、道路ネットワークに含まれるリンク（区間）を移動者Ｕｉが移動した際の移動速度を特定する情報である。移動速度は、例えば、リンクを移動した際の平均移動速度である。リンクは、例えば、道路上の交差点間の区間などである。

【0059】

具体的には、例えば、取得部６０１は、端末ＴｉからＧＰＳデータを取得する。ＧＰＳデータは、端末Ｔｉの位置情報を含む。また、ＧＰＳデータには、例えば、移動者ＩＤと日時情報とが含まれる。移動者ＩＤは、端末Ｔｉが搭載された車両Ｍｉのドライバー（移動者Ｕｉ）を識別する。日時情報は、端末Ｔｉの位置情報が測位された日時を示す。

【0060】

なお、端末ＴｉからのＧＰＳデータの取得タイミングは、任意に設定可能である。例えば、取得部６０１は、一定時間間隔（例えば、数秒）の時点ごとに、その時点の端末Ｔｉの位置情報を含むＧＰＳデータを取得してもよい。また、取得部６０１は、所定時間（例えば、１分）ごとに、所定時間分の位置情報を含むＧＰＳデータを取得してもよい。

【0061】

つぎに、取得部６０１は、端末Ｔｉから取得したＧＰＳデータから、道路ネットワークに含まれるリンクを移動した際のＧＰＳデータを特定する。そして、取得部６０１は、特定したＧＰＳデータから、リンクを移動した際の移動速度を算出することにより、移動データを生成する。

【0062】

移動データには、例えば、移動者ＩＤ、リンクＩＤおよび移動速度が含まれる。移動者ＩＤは、移動者Ｕｉを識別する識別子であり、例えば、ＧＰＳデータから特定される。リンクＩＤは、移動者Ｕｉが移動したリンクを識別する識別子である。また、移動データには、リンクを移動した際の日時を特定する日時情報が含まれてもよい。

【0063】

移動速度は、例えば、特定したＧＰＳデータから特定されるリンク内の２点間の距離と測位時間差をもとに算出することができる。この際、取得部６０１は、例えば、リンク内の複数の２点間の距離と測位時間差をもとに速度をそれぞれ算出し、算出した速度の平均を、リンクを移動した際の移動速度として算出する。

【0064】

ただし、ＧＰＳデータには、車両Ｍｉの車速を示す車速情報が含まれていてもよい。この場合、取得部６０１は、特定したＧＰＳデータに含まれる車速情報が示す車速の平均を求めることにより、リンクを移動した際の移動速度を算出してもよい。

【0065】

これにより、取得部６０１は、移動者Ｕ１～Ｕｎの移動データを取得することができる。また、移動データの生成は、端末ＴｉからのＧＰＳデータをもとに、移動時間算出装置２０１とは異なる他のコンピュータ（例えば、不図示の情報提供サーバ）において行われてもよい。この場合、取得部６０１は、他のコンピュータから、移動者Ｕ１～Ｕｎの移動データを取得してもよい。また、移動データの生成は、端末ＴｉにおいてＧＰＳデータをもとに行われてもよい。この場合、取得部６０１は、端末Ｔｉから、移動者Ｕｉの移動データを取得してもよい。

【0066】

取得された移動データは、例えば、図５に示した移動データＤＢ２２０に記憶される。

【0067】

受付部６０２は、対象者の第１の移動データを受け付ける。ここで、対象者は、第１の地点から第２の地点を経由して第３の地点に移動する者である。第１～第３の地点は、例えば、道路ネットワークに含まれるいずれかのノードに対応する。第１の地点は、例えば、出発地である。第２の地点は、例えば、現在地である。第３の地点は、例えば、目的地、または、現在地から目的地までの間の中継地である。

【0068】

第１の移動データは、対象者が第１の地点から第２の地点まで移動した際の移動速度を示す。移動速度は、例えば、平均移動速度である。第１の移動データは、例えば、リンクＩＤおよび移動速度を含む。リンクＩＤは、第１の地点から第２の地点までのリンクを識別する識別子である。移動速度は、リンクＩＤにより識別されるリンクを移動した際の平均移動速度である。なお、第１の移動データには、対象者を識別する移動者ＩＤが含まれていてもよい。また、第１の移動データには、対象者が第１の地点から第２の地点に移動した際の日時を特定する日時情報が含まれてもよい。

【0069】

以下の説明では、対象者を「対象者Ｕｉ」と表記する場合がある。また、対象者Ｕｉの第１の移動データを「通過リンクデータ」と表記する場合がある。

【0070】

通過リンクデータは、例えば、対象者Ｕｉの端末ＴｉにおいてＧＰＳデータをもとに生成されてもよい。具体的には、例えば、受付部６０２は、対象者Ｕｉの端末Ｔｉから受信することにより、対象者Ｕｉの通過リンクデータを受け付ける。通過リンクデータの具体例については、図７を用いて後述する。

【0071】

なお、通過リンクデータは、対象者Ｕｉの端末ＴｉからのＧＰＳデータをもとに、移動時間算出装置２０１（または、情報提供サーバ）において生成されてもよい。例えば、移動時間算出装置２０１は、第１の地点、第２の地点および第３の地点の指定を受け付けたことに応じて、対象者Ｕｉの端末ＴｉからのＧＰＳデータをもとに通過リンクデータを生成してもよい。第１の地点、第２の地点および第３の地点の指定は、例えば、対象者Ｕｉの端末Ｔｉから受け付ける。

【0072】

また、受付部６０２は、対象経路情報を受け付ける。ここで、対象経路情報は、第２の地点から第３の地点までの経路に含まれる１または複数の区間を表す。区間は、道路ネットワークに含まれるリンクに対応する。第２の地点から第３の地点までの経路は、例えば、対象者Ｕｉの車両Ｍｉのナビゲーションシステム（不図示）により探索される。

【0073】

また、第２の地点から第３の地点までの経路は、移動時間算出装置２０１（または、情報提供サーバ）において探索されてもよい。例えば、移動時間算出装置２０１は、第１の地点、第２の地点および第３の地点の指定を受け付けたことに応じて、第２の地点から第３の地点までの経路を探索してもよい。

【0074】

第２の地点から第３の地点までの経路が複数存在する場合、対象経路情報は、第２の地点から第３の地点までの経路ごとに、当該経路に含まれる１または複数の区間を表す。具体的には、例えば、受付部６０２は、対象者Ｕｉの端末Ｔｉから受信することにより、対象者Ｕｉの対象経路情報を受け付ける。対象経路情報の具体例については、図８を用いて後述する。

【0075】

特定部６０３は、過去に第１の地点から第２の地点まで移動した複数の移動者のうち、第１の地点から第２の地点までの移動にかかった移動時間についての対象者Ｕｉとの差が所定の範囲内となる移動者を特定する。ここで、所定の範囲は、第１の地点から第２の地点までの移動時間が対象者Ｕｉと近い移動者を特定するために設定される。

【0076】

過去に第１の地点から第２の地点まで移動した複数の移動者は、取得された移動データから特定される。具体的には、例えば、特定部６０３は、移動データＤＢ２２０を参照して、過去に第１の地点から第２の地点まで移動した複数の移動者を特定する。この際、特定部６０３は、過去に第１の地点から第２の地点を経由して第３の地点に移動した複数の移動者を特定してもよい。また、特定部６０３は、対象者Ｕｉを除く複数の移動者を特定してもよい。そして、特定部６０３は、移動データＤＢ２２０から、特定した複数の移動者それぞれが第１の地点から第２の地点まで移動した際の移動速度を示す移動データ群を取得する。

【0077】

つぎに、特定部６０３は、取得した移動データ群を参照して、受け付けた通過リンクデータが示す移動速度と移動データ群それぞれが示す移動速度との差を算出する。そして、特定部６０３は、複数の移動者のうち、算出した差が閾値α以下となる移動者を特定する。閾値αは、任意に設定可能であり、例えば、５ｋｍ／ｈ程度に設定される。

【0078】

算出した差が閾値α以下となる移動者は、第１の地点から第２の地点までの移動にかかった移動時間についての対象者Ｕｉとの差が所定の範囲内となる移動者に相当する。これにより、特定部６０３は、第１の地点から第２の地点までの移動時間が対象者Ｕｉと近い移動者を特定することができる。

【0079】

以下の説明では、特定部６０３によって特定された移動者を「類似移動者」と表記する場合がある。

【0080】

算出部６０４は、特定された類似移動者の第２の地点から第３の地点までの移動にかかった移動時間に基づいて、対象者Ｕｉの第２の地点から第３の地点までの移動にかかる予測移動時間を算出する。特定された類似移動者の第２の地点から第３の地点までの移動にかかった移動時間は、例えば、第１の地点から第２の地点を経由して第３の地点に移動した際の移動時間である。

【0081】

具体的には、例えば、算出部６０４は、対象経路情報が表す経路に含まれる区間ごとの、特定された類似移動者の移動時間に基づいて、対象者Ｕｉの予測移動時間を算出する。対象経路情報が表す経路が複数存在する場合、算出部６０４は、複数の経路それぞれの経路について、当該経路に含まれる区間ごとの、特定された類似移動者の移動時間に基づいて、対象者Ｕｉの予測移動時間を算出する。

【0082】

より詳細に説明すると、例えば、算出部６０４は、特定された類似移動者が経路に含まれる区間（リンク）を移動した際の移動速度を示す移動データと、当該区間の距離とに基づいて、経路に含まれる区間ごとの移動時間を算出する。

【0083】

類似移動者が経路に含まれる区間（リンク）を移動した際の移動速度を示す移動データは、例えば、移動データＤＢ２２０から特定される。経路に含まれる区間の距離は、例えば、後述の図１３に示すようなリンク距離テーブル１３００から特定される。区間の移動時間は、例えば、区間の距離を、区間を移動した際の移動速度で除算することにより求めることができる。

【0084】

そして、算出部６０４は、算出した区間ごとの移動時間に基づいて、対象者Ｕｉの予測移動時間を算出する。例えば、算出部６０４は、経路に含まれる各区間の移動時間を累積することにより、対象者Ｕｉの予測移動時間を算出する。この予測移動時間は、対象経路情報から特定される経路で第２の地点から第３の地点に移動するのにかかる対象者Ｕｉの予測移動時間である。

【0085】

出力部６０５は、算出された対象者Ｕｉの第２の地点から第３の地点までの移動にかかる予測移動時間を出力する。出力部６０５の出力形式としては、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置への記憶、通信Ｉ／Ｆ３０５による他のコンピュータへの送信などがある。

【0086】

具体的には、例えば、出力部６０５は、対象経路情報から特定される経路と対応付けて、当該経路で第２の地点から第３の地点に移動するのにかかる対象者Ｕｉの予測移動時間を端末Ｔｉに送信してもよい。また、対象経路情報から特定される経路が複数存在する場合、出力部６０５は、複数の経路それぞれの経路と対応付けて、当該経路で第２の地点から第３の地点に移動するのにかかる対象者Ｕｉの予測移動時間を端末Ｔｉに送信する。

【0087】

この結果、対象者Ｕｉの端末Ｔｉにおいて、例えば、図４に示したディスプレイ４０３に、対象経路情報から特定される各経路と対応付けて、各経路で第２の地点から第３の地点に移動するのにかかる対象者Ｕｉの予測移動時間が表示される。

【0088】

また、特定部６０３は、類似移動者を特定する際に、過去に第１の地点から第２の地点に移動した複数の移動者のうち、対象者Ｕｉが第１の地点から第２の地点まで移動した時期と同時期に、第１の地点から第２の地点まで移動した類似移動者を特定してもよい。時期は、例えば、時間帯である。また、時期は、曜日、日付、季節などであってもよい。

【0089】

対象者Ｕｉが第１の地点から第２の地点まで移動した時期は、例えば、通過リンクデータに含まれる日時情報から特定される。また、各移動者が第１の地点から第２の地点まで移動した時期は、例えば、移動データに含まれる日時情報から特定される。

【0090】

なお、移動時間算出装置２０１は、対象経路情報が表す経路に含まれる区間に、特定された類似移動者の移動実績（移動データ）がない区間がある場合、その区間については、類似移動者とは異なる他の移動者の実績移動時間（例えば、平均移動時間）を使用してもよい。

【0091】

（通過リンクデータの具体例）
図７を用いて、通過リンクデータの具体例について説明する。以下の説明では、第１の地点を「出発地」とし、第２の地点を「現在地」とし、第３の地点を「目的地」とする場合がある。

【0092】

図７は、通過リンクデータの具体例を示す説明図である。図７において、通過リンクデータ７００は、通過リンク「Ｌ０」および移動速度「３５ｋｍ／ｈ」を含む。通過リンク「Ｌ０」は、対象者Ｕｉが出発地（第１の地点）から現在地（第２の地点）まで移動したリンク（区間）を示す。移動速度「３５ｋｍ／ｈ」は、対象者ＵｉがリンクＬ０を通過した際の平均移動速度を示す。

【0093】

（対象経路情報の具体例）
図８を用いて、対象経路情報の具体例について説明する。

【0094】

図８は、対象経路情報の具体例を示す説明図である。図８において、対象経路情報８００は、経路ＩＤおよびリンクＩＤを含む。経路ＩＤは、現在地（第２の地点）から目的地（第３の地点）までの経路を一意に識別する識別子である。リンクＩＤは、経路に含まれるリンク（区間）を一意に識別する識別子である。

【0095】

経路Ｒ１は、リンクＬ１，Ｌ５を含む。経路Ｒ２は、リンクＬ２，Ｌ４，Ｌ５を含む。経路Ｒ３は、リンクＬ２，Ｌ３を含む。各経路Ｒ１～Ｒ３におけるリンクＩＤの順序は、現在地（第２の地点）から目的地（第３の地点）までに通過するリンク（区間）の順序に対応する。

【0096】

（移動時間算出装置２０１の動作例）
つぎに、図９および図１０を用いて、移動時間算出装置２０１の動作例について説明する。

【0097】

図９および図１０は、移動時間算出装置２０１の動作例を示す説明図である。図９において、道路ネットワーク９００は、ノードＮ０～Ｎ４およびリンクＬ０～Ｌ５を含み、出発地（ノードＮ０）から現在地（ノードＮ１）を経由して目的地（ノードＮ４）に移動する経路Ｒ１～Ｒ３を表す。

【0098】

ノードＮ０は、第１の地点に対応する。ノードＮ１は、第２の地点に対応する。ノードＮ４は、第３の地点に対応する。経路Ｒ１～Ｒ３は、例えば、図８に示した対象経路情報８００から特定される。ここでは、対象者Ｕｉが出発地（ノードＮ０）から現在地（ノードＮ１）まで移動した場合を想定する。対象者Ｕｉが出発地（ノードＮ０）から現在地（ノードＮ１）まで移動した際の移動速度は、例えば、図７に示した通過リンクデータ７００から特定される。

【0099】

以下、対象者Ｕｉが現在地（ノードＮ１）から目的地（ノードＮ４）まで各経路Ｒ１～Ｒ３で移動する際にかかる予測移動時間を算出する場合の動作例について説明する。

【0100】

移動時間算出装置２０１は、過去にリンクＬ０を移動した複数の移動者のうち、リンクＬ０の移動時間が対象者Ｕｉと近い移動者（類似移動者）を特定する。リンクＬ０は、対象者Ｕｉの出発地（ノードＮ０）から現在地（ノードＮ１）までの区間である。

【0101】

具体的には、例えば、移動時間算出装置２０１は、移動データＤＢ２２０を参照して、過去にリンクＬ０を移動した複数の移動者を特定する。この際、移動時間算出装置２０１は、例えば、過去にリンクＬ０を通過して、目的地（ノードＮ４）、または、現在地（ノードＮ１）から目的地（ノードＮ４）までの間の中継地（例えば、ノードＮ３）に移動した複数の移動者を特定する。

【0102】

図５に示した移動データ５００－１～５００－１２を例に挙げると、移動時間算出装置２０１は、過去にリンクＬ０を移動した移動者Ｕ１～Ｕ４を特定する。移動者Ｕ１は、過去にノードＮ０から、リンクＬ０，Ｌ１を通過して、ノードＮ３に移動している。移動者Ｕ２は、過去にノードＮ０から、リンクＬ０，Ｌ２，Ｌ４，Ｌ５を通過して、ノードＮ４に移動している。移動者Ｕ３は、過去にノードＮ０から、リンクＬ０，Ｌ２，Ｌ３を通過して、ノードＮ４に移動している。移動者Ｕ４は、過去にノードＮ０から、リンクＬ０，Ｌ１，Ｌ５を通過して、ノードＮ４に移動している。

【0103】

そして、移動時間算出装置２０１は、移動データＤＢ２２０から、特定した移動者Ｕ１～Ｕ４それぞれがＬ０を通過した際の移動速度を示す移動データ５００－１，５００－３，５００－７，５００－１０を取得する。

【0104】

つぎに、移動時間算出装置２０１は、取得した移動データ５００－１，５００－３，５００－７，５００－１０を参照して、通過リンクデータ７００が示す移動速度と移動データ５００－１，５００－３，５００－７，５００－１０それぞれが示す移動速度との差を算出する。

【0105】

そして、移動時間算出装置２０１は、移動者Ｕ１～Ｕ４のうち、算出した差が閾値α以下となる移動者を、類似移動者として特定する。ここでは、閾値αを「α＝５ｋｍ／ｈ」とする。ここで、移動者Ｕ１は、通過リンクデータ７００が示す移動速度「３５ｋｍ／ｈ」と移動データ５００－１が示す移動速度「４０ｋｍ／ｈ」との差が「５ｋｍ／ｈ」である。

【0106】

移動者Ｕ２は、通過リンクデータ７００が示す移動速度「３５ｋｍ／ｈ」と移動データ５００－３が示す移動速度「３５ｋｍ／ｈ」との差が「０ｋｍ／ｈ」である。移動者Ｕ３は、通過リンクデータ７００が示す移動速度「３５ｋｍ／ｈ」と移動データ５００－７が示す移動速度「３０ｋｍ／ｈ」との差が「５ｋｍ／ｈ」である。

【0107】

移動者Ｕ４は、通過リンクデータ７００が示す移動速度「３５ｋｍ／ｈ」と移動データ５００－１０が示す移動速度「６０ｋｍ／ｈ」との差が「２５ｋｍ／ｈ」である。このため、移動時間算出装置２０１は、移動者Ｕ１～Ｕ４のうち、算出した差が閾値α以下となる移動者Ｕ１～Ｕ３を、類似移動者として特定する。

【0108】

そして、移動時間算出装置２０１は、特定した類似移動者Ｕ１～Ｕ３の現在地（ノードＮ１）から目的地（ノードＮ４）までの各区間（例えば、リンクＬ１～Ｌ５）の移動時間に基づいて、対象者Ｕｉの現在地（ノードＮ１）から目的地（ノードＮ４）までの予測移動時間を算出する。移動者Ｕ４は、対象者Ｕｉとは異なる条件（移動する人の特性、道路状況）でリンクＬ０移動した者として除外される。

【0109】

まず、移動時間算出装置２０１は、移動データＤＢ２２０から、特定した類似移動者Ｕ１～Ｕ３の移動データ５００－１～５００－９を抽出する。抽出された移動データ５００－１～５００－９は、例えば、図１１に示すような類似移動者テーブル１１００に記憶される。

【0110】

図１１は、類似移動者テーブル１１００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１１において、類似移動者テーブル１１００は、移動データ１１００－１～１１００－９を記憶する。移動データ１１００－１～１１００－９は、図５に示した移動データ５００－１～５００－９にそれぞれ対応する。

【0111】

つぎに、移動時間算出装置２０１は、類似移動者テーブル１１００を参照して、対象経路情報８００が表す経路Ｒ１～Ｒ３に含まれるリンク（区間）ごとの平均移動速度を算出する。例えば、リンクＬ１の平均移動速度は、移動データ１１００－２から「４０ｋｍ／ｈ」となる。また、リンクＬ２の平均移動速度は、移動データ１１００－４，１１００－８から「３５ｋｍ／ｈ（＝（４０ｋｍ／ｈ＋３０ｋｍ／ｈ）／２」となる。

【0112】

算出されたリンクごとの平均移動速度は、例えば、図１２に示すようなリンク移動速度テーブル１２００に記憶される。

【0113】

図１２は、リンク移動速度テーブル１２００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１２において、リンク移動速度テーブル１２００は、リンクＩＤおよび移動速度のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、リンク移動速度情報１２００－１～１２００－５をレコードとして記憶する。

【0114】

ここで、リンクＩＤは、経路Ｒ１～Ｒ３に含まれるリンクを示す。移動速度は、リンクＩＤにより識別されるリンクを移動した際の平均移動速度を示す。例えば、リンク移動速度情報１２００－１は、リンクＬ１の移動速度「４０ｋｍ／ｈ」を示す。

【0115】

つぎに、移動時間算出装置２０１は、図１３に示すようなリンク距離テーブル１３００を参照して、経路Ｒ１～Ｒ３に含まれるリンクごとの距離を特定する。

【0116】

図１３は、リンク距離テーブル１３００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１３において、リンク距離テーブル１３００は、リンクＩＤおよび距離のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、リンク距離情報１３００－１～１３００－５をレコードとして記憶する。

【0117】

ここで、リンクＩＤは、経路Ｒ１～Ｒ３に含まれるリンクを示す。距離は、リンクＩＤにより識別されるリンクの距離（区間長）を示す。例えば、リンク距離情報１３００－１は、リンクＬ１の距離「５ｋｍ」を示す。

【0118】

そして、移動時間算出装置２０１は、図１２に示したリンク移動速度テーブル１２００を参照して、特定した経路Ｒ１～Ｒ３に含まれるリンクＬ１～Ｌ５ごとの距離に基づいて、リンクＬ１～Ｌ５ごとの移動時間を算出する。

【0119】

例えば、リンクＬ１の移動時間は、リンク移動速度情報１２００－１が示す移動速度「４０ｋｍ／ｈ」およびリンクＬ１の距離「５ｋｍ」から、「７．５分」となる。また、リンクＬ２の移動時間は、リンク移動速度情報１２００－２が示す移動速度「３５ｋｍ／ｈ」およびリンクＬ２の距離「５ｋｍ」から、「８．６分」となる（ただし、小数点第二位を四捨五入）。

【0120】

算出されたリンクＬ１～Ｌ５ごとの移動時間は、例えば、図１４に示すようなリンク移動時間テーブル１４００に記憶される。

【0121】

図１４は、リンク移動時間テーブル１４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１４において、リンク移動時間テーブル１４００は、リンクＩＤおよび移動時間のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、リンク移動時間情報１４００－１～１４００－５をレコードとして記憶する。

【0122】

ここで、リンクＩＤは、経路Ｒ１～Ｒ３に含まれるリンクを示す。移動時間は、リンクＩＤにより識別されるリンクの移動にかかった平均移動時間を示す。例えば、リンク移動時間情報１４００－１は、リンクＬ１の移動時間「７．５分」を示す。

【0123】

図１０において、ｔ２’は、リンクＬ２の移動時間「８．６分」を示す。ｔ３’は、リンクＬ１の移動時間「７．５分」を示す。ｔ４’は、リンクＬ３の移動時間「８分」を示す。ｔ５’は、リンクＬ４の移動時間「４．５分」を示す。ｔ６’は、リンクＬ５の移動時間「４．５分」を示す。なお、ｔ１’は、リンクＬ０の移動時間を示す。

【0124】

そして、移動時間算出装置２０１は、リンク移動時間テーブル１４００を参照して、経路Ｒ１～Ｒ３ごとに、経路Ｒ１～Ｒ３に含まれる各リンクの移動時間を累積することにより、対象者Ｕｉの予測移動時間を算出する。

【0125】

経路Ｒ１の予測移動時間は、リンクＬ１，Ｌ５の移動時間を累積することにより、「ｔ３’＋ｔ６’＝１２分」となる。また、経路Ｒ２の予測移動時間は、リンクＬ２，Ｌ４，Ｌ５の移動時間を累積することにより、「ｔ２’＋ｔ５’＋ｔ６’＝１７．６分」となる。また、経路Ｒ３の予測移動時間は、リンクＬ２，Ｌ３の移動時間を累積することにより、「ｔ２’＋ｔ４＝１６．６分」となる。

【0126】

算出された経路Ｒ１～Ｒ３ごとの予測移動時間は、例えば、図１５に示すような経路移動時間テーブル１５００に記憶される。

【0127】

図１５は、経路移動時間テーブル１５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１５において、経路移動時間テーブル１５００は、経路ＩＤおよび予測移動時間のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、経路移動時間情報１５００－１～１５００－３をレコードとして記憶する。

【0128】

ここで、経路ＩＤは、対象者Ｕｉの現在地（ノードＮ１）から目的地（ノードＮ４）までの経路を一意に識別する識別子である。予測移動時間は、経路ＩＤにより識別される経路で移動する際の予測移動時間を示す。例えば、経路移動時間情報１５００－１は、経路Ｒ１の予測移動時間「１２分」を示す。

【0129】

これにより、移動時間算出装置２０１は、経路Ｒ１～Ｒ３ごとの対象者Ｕｉの予測移動時間を精度よく算出することができる。類似移動者Ｕ１～Ｕ３は、共通する区間（リンクＬ０）を移動した際の平均移動速度が対象者Ｕｉと近い移動者であり、共通する区間での道路状況や移動する人の特性が近いといえる。例えば、対象者Ｕｉが、リンクＬ０を混雑時に乗用車で移動したとする。この場合、類似移動者Ｕ１～Ｕ３も、リンクＬ０を混雑時に乗用車で移動した可能性が高い。

【0130】

また、類似移動者Ｕ１～Ｕ３は、共通する区間での道路状況が対象者Ｕｉと近いということは、共通していない区間（リンクＬ０の後に移動する区間）の道路状況も対象者Ｕｉと近いと考えられる。例えば、リンクＬ０が混雑しているということは、リンクＬ０に続くリンクＬ１～Ｌ５についても混雑している可能性が高い。

【0131】

このため、移動時間算出装置２０１は、類似移動者Ｕ１～Ｕ３の移動実績を用いることで、対象者Ｕｉの移動時間を予測する際の精度を向上させることができる。

【0132】

（移動時間算出装置２０１の移動時間算出処理手順）
つぎに、図１６および図１７を用いて、移動時間算出装置２０１の移動時間算出処理手順について説明する。

【0133】

図１６および図１７は、移動時間算出装置２０１の移動時間算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６のフローチャートにおいて、まず、移動時間算出装置２０１は、対象者Ｕｉの通過リンクデータおよび対象経路情報を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１６０１）。

【0134】

ここで、移動時間算出装置２０１は、通過リンクデータおよび対象経路情報を受け付けるのを待つ（ステップＳ１６０１：Ｎｏ）。そして、移動時間算出装置２０１は、通過リンクデータおよび対象経路情報を受け付けた場合（ステップＳ１６０１：Ｙｅｓ）、移動データＤＢ２２０を参照して、過去に対象者Ｕｉの出発地から現在地までの区間を移動した移動者を特定する（ステップＳ１６０２）。出発地から現在地までの区間は、通過リンクデータから特定される。

【0135】

つぎに、移動時間算出装置２０１は、特定した移動者のうち選択されていない未選択の移動者を選択する（ステップＳ１６０３）。そして、移動時間算出装置２０１は、移動データＤＢ２２０を参照して、通過リンクデータが示す対象者Ｕｉの移動速度と、選択した移動者が出発地から現在地までの区間を移動した際の移動速度との差を算出する（ステップＳ１６０４）。

【0136】

つぎに、移動時間算出装置２０１は、算出した差が閾値α以下か否かを判断する（ステップＳ１６０５）。ここで、算出した差が閾値αより大きい場合（ステップＳ１６０５：Ｎｏ）、移動時間算出装置２０１は、ステップＳ１６０８に移行する。一方、算出した差が閾値α以下の場合（ステップＳ１６０５：Ｙｅｓ）、移動時間算出装置２０１は、選択した移動者を類似移動者とする（ステップＳ１６０６）。

【0137】

そして、移動時間算出装置２０１は、移動データＤＢ２２０から類似移動者の移動データを抽出する（ステップＳ１６０７）。つぎに、移動時間算出装置２０１は、特定した移動者のうち選択されていない未選択の移動者がいるか否かを判断する（ステップＳ１６０８）。

【0138】

ここで、未選択の移動者がいる場合（ステップＳ１６０８：Ｙｅｓ）、ステップＳ１６０３に戻る。一方、未選択の移動者がいない場合（ステップＳ１６０８：Ｎｏ）、移動時間算出装置２０１は、図１７に示すステップＳ１７０１に移行する。

【0139】

図１７のフローチャートにおいて、まず、移動時間算出装置２０１は、受け付けた対象経路情報を参照して、対象者Ｕｉの現在地から目的地までの各経路に含まれるリンク（区間）を特定する（ステップＳ１７０１）。つぎに、移動時間算出装置２０１は、抽出した類似移動者の移動データを用いて、特定した各リンクの平均移動速度を算出する（ステップＳ１７０２）。

【0140】

そして、移動時間算出装置２０１は、特定した各リンクのリンク距離情報を読み込む（ステップＳ１７０３）。なお、道路ネットワークに含まれる各リンクのリンク距離情報は、例えば、予め取得されてメモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶されている。

【0141】

つぎに、移動時間算出装置２０１は、算出した各リンクの平均移動速度と、読み込んだ各リンクのリンク距離情報とに基づいて、各リンクの移動時間を算出する（ステップＳ１７０４）。そして、移動時間算出装置２０１は、現在地から目的地までの経路のうち選択されていない未選択の経路を選択する（ステップＳ１７０５）。

【0142】

つぎに、移動時間算出装置２０１は、算出した各リンクの移動時間を参照して、選択した経路に含まれるリンクの移動時間を累積することにより、選択した経路の予測移動時間を算出する（ステップＳ１７０６）。そして、移動時間算出装置２０１は、現在地から目的地までの経路のうち選択されていない未選択の経路があるか否かを判断する（ステップＳ１７０７）。

【0143】

ここで、未選択の経路がある場合（ステップＳ１７０７：Ｙｅｓ）、移動時間算出装置２０１は、ステップＳ１７０５に戻る。一方、未選択の経路がない場合（ステップＳ１７０７：Ｎｏ）、算出した各経路の予測移動時間を出力して（ステップＳ１７０８）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

【0144】

これにより、移動時間算出装置２０１は、対象者Ｕｉの現在地から目的地までの経路ごとの予測移動時間を精度よく算出することができる。

【0145】

以上説明したように、実施の形態にかかる移動時間算出装置２０１によれば、第１の地点から第２の地点を経由して第３の地点に移動する対象者Ｕｉの第２の地点から第３の地点までの移動にかかる予測移動時間を算出するにあたり、過去に第１の地点から第２の地点まで移動した複数の移動者のうち、第１の地点から第２の地点までの移動にかかった移動時間についての対象者Ｕｉとの差が所定の範囲内となる類似移動者を特定することができる。複数の移動者は、例えば、過去に第１の地点から第２の地点を経由して第３の地点に移動した者である。

【0146】

これにより、移動時間算出装置２０１は、共通する区間（第１の地点から第２の地点）を移動した際の移動時間が対象者Ｕｉと近く、共通する区間での道路状況や移動する人（ドライバー）の特性が対象者Ｕｉと近い類似移動者を特定することができる。

【0147】

また、移動時間算出装置２０１によれば、特定した類似移動者の第２の地点から第３の地点までの移動にかかった移動時間に基づいて、対象者Ｕｉの第２の地点から第３の地点までの移動にかかる予測移動時間を算出することができる。

【0148】

これにより、移動時間算出装置２０１は、対象者Ｕｉと特性が近い類似移動者が第２の地点から第３の地点に移動した際の実績移動時間を用いて、対象者Ｕｉの第２の地点から第３の地点までの移動時間（予測移動時間）を精度よく予測することができる。

【0149】

また、移動時間算出装置２０１によれば、類似移動者の第２の地点から第３の地点までの移動にかかった移動時間として、第１の地点から第２の地点を経由して第３の地点に移動した際の移動時間を用いることができる。

【0150】

これにより、移動時間算出装置２０１は、対象者Ｕｉと道路状況（混雑状況など）が近い類似移動者が第２の地点から第３の地点に移動した際の実績移動時間を用いて、対象者Ｕｉの第２の地点から第３の地点までの移動時間（予測移動時間）を精度よく予測することができる。類似移動者は、共通する区間（第１の地点から第２の地点）での道路状況が対象者Ｕｉと近く、共通していない区間（第２の地点から第３の地点）の道路状況も対象者Ｕｉと近いといえる。

【0151】

また、移動時間算出装置２０１によれば、対象者Ｕｉが第１の地点から第２の地点まで移動した際の移動速度を示す第１の移動データ（通過リンクデータ）を受け付け、複数の移動者それぞれが第１の地点から第２の地点まで移動した際の移動速度を示す移動データ群を参照して、受け付けた第１の移動データが示す移動速度と移動データ群それぞれが示す移動速度との差を算出し、複数の移動者のうち、算出した差が閾値α以下となる移動者を、類似移動者として特定することができる。

【0152】

これにより、移動時間算出装置２０１は、第１の地点から第２の地点まで移動した際の移動速度（例えば、平均移動速度）が近い移動者を、共通する区間を移動した際の移動時間が対象者Ｕｉと近い類似移動者として特定することができる。例えば、移動時間算出装置２０１は、各移動者が第１の地点から第２の地点まで移動するのにかかった実際の移動時間を計測しなくても、類似移動者を特定することができる。

【0153】

また、移動時間算出装置２０１によれば、第２の地点から第３の地点までの経路に含まれる１または複数の区間（リンク）を表す対象経路情報を受け付け、特定した類似移動者の対象経路情報が表す経路に含まれる区間ごとの移動時間に基づいて、対象者Ｕｉの第２の地点から第３の地点までの予測移動時間を算出することができる。

【0154】

これにより、移動時間算出装置２０１は、対象経路情報から特定される経路で現在地（第２の地点）から目的地（第３の地点）まで移動する際の移動時間を予測することができる。

【0155】

また、移動時間算出装置２０１によれば、特定した類似移動者が経路に含まれる区間を移動した際の移動速度を示す移動データと、当該区間の距離とに基づいて、経路に含まれる区間ごとの移動時間を算出することができる。そして、移動時間算出装置２０１によれば、算出した区間ごとの移動時間に基づいて、対象者Ｕｉの第２の地点から第３の地点までの予測移動時間を算出することができる。

【0156】

これにより、移動時間算出装置２０１は、類似移動者が経路に含まれる各区間（リンク）を移動した際の移動速度から、各区間の移動時間を予測することができる。

【0157】

また、移動時間算出装置２０１によれば、算出した対象者Ｕｉの第２の地点から第３の地点までの予測移動時間を出力することができる。

【0158】

これにより、移動時間算出装置２０１は、対象者Ｕｉが現在地から目的地まで移動するのにかかる移動時間を提示することができる。

【0159】

また、移動時間算出装置２０１によれば、複数の移動者のうち、対象者Ｕｉが第１の地点から第２の地点まで移動した時期と同時期に、第１の地点から第２の地点まで移動した際の移動時間についての対象者Ｕｉとの差が所定の範囲内となる類似移動者を特定することができる。

【0160】

これにより、移動時間算出装置２０１は、共通する区間での道路状況が対象者Ｕｉと近い類似移動者を特定する際の精度を高めることができる。

【0161】

これらのことから、実施の形態にかかる移動時間算出方法および移動時間算出プログラムによれば、移動する人の特性の違いや道路状況の違いによる移動時間への影響を抑えて、対象者Ｕｉの移動時間を精度よく予測することができる。

【0162】

例えば、車両Ｍｉのナビゲーションシステムにおいて、移動時間算出装置２０１から出力される対象者Ｕｉの予測移動時間を利用することができる。具体的には、例えば、ある目的地に対象者Ｕｉが向かう場合に、出発地から現在地まで移動したときに、車両Ｍｉのナビゲーションシステムにおいて、現在地から目的地までの経路ごとの正確な移動時間を提示して、対象者Ｕｉの運転を支援することができる。

【0163】

また、対象者Ｕｉの行動分析を行う際に、分析者は、移動時間算出装置２０１から出力される対象者Ｕｉの予測移動時間を利用することができる。例えば、現在地から目的地までの経路Ｒ０～Ｒ３のうち、経路Ｒ０で対象者Ｕｉが移動したとする。この場合に、分析者は、他の経路Ｒ１～Ｒ３の予測移動時間を、対象者Ｕｉが経路Ｒ０をなぜ選んだのかといった行動分析に役立てることができる。

【0164】

なお、本実施の形態で説明した移動時間予測方法は、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等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本移動時間予測プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本移動時間予測プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

【0165】

また、本実施の形態で説明した情報処理装置１０１（移動時間算出装置２０１）は、スタンダードセルやストラクチャードＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などの特定用途向けＩＣやＦＰＧＡなどのＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）によっても実現することができる。

【0166】

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0167】

（付記１）第１の地点から第２の地点を経由して第３の地点に移動する対象者の前記第２の地点から前記第３の地点までの移動にかかる予測移動時間を算出するにあたり、
過去に前記第１の地点から前記第２の地点まで移動した複数の利用者のうち、前記第１の地点から前記第２の地点までの移動にかかった移動時間についての前記対象者との差が所定の範囲内となる利用者を特定し、
特定した前記利用者の前記第２の地点から前記第３の地点までの移動にかかった移動時間に基づいて、前記予測移動時間を算出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする移動時間予測方法。

【0168】

（付記２）前記対象者が前記第１の地点から前記第２の地点まで移動した際の移動速度を示す第１の移動データを受け付ける、処理を前記コンピュータが実行し、
前記特定する処理は、
前記複数の利用者それぞれが前記第１の地点から前記第２の地点まで移動した際の移動速度を示す移動データ群を参照して、受け付けた前記第１の移動データが示す移動速度と前記移動データ群それぞれが示す移動速度との差を算出し、
前記複数の利用者のうち、算出した前記差が閾値以下となる利用者を特定する、
ことを特徴とする付記１に記載の移動時間予測方法。

【0169】

（付記３）前記第２の地点から前記第３の地点までの経路に含まれる１または複数の区間を表す対象経路情報を受け付ける、処理を前記コンピュータが実行し、
前記算出する処理は、
特定した前記利用者の前記対象経路情報が表す経路に含まれる区間ごとの移動時間に基づいて、前記予測移動時間を算出する、
ことを特徴とする付記１または２に記載の移動時間予測方法。

【0170】

（付記４）前記算出する処理は、
特定した前記利用者が前記経路に含まれる区間を移動した際の移動速度を示す移動データと、当該区間の距離とに基づいて、前記経路に含まれる区間ごとの移動時間を算出し、
算出した前記区間ごとの移動時間に基づいて、前記予測移動時間を算出する、
ことを特徴とする付記３に記載の移動時間予測方法。

【0171】

（付記５）算出した前記予測移動時間を出力する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記１～４のいずれか一つに記載の移動時間予測方法。

【0172】

（付記６）前記複数の利用者は、過去に前記第１の地点から前記第２の地点を経由して前記第３の地点に移動した利用者であり、
特定した前記利用者の前記第２の地点から前記第３の地点までの移動にかかった移動時間は、前記第１の地点から前記第２の地点を経由して前記第３の地点に移動した際の移動時間である、
ことを特徴とする付記１～５のいずれか一つに記載の移動時間予測方法。

【0173】

（付記７）前記特定する処理は、
前記複数の利用者のうち、前記対象者が前記第１の地点から前記第２の地点まで移動した時期と同時期に、前記第１の地点から前記第２の地点まで移動した際の移動時間についての前記対象者との差が前記所定の範囲内となる利用者を特定する、ことを特徴とする付記１に記載の移動時間予測方法。

【0174】

（付記８）第１の地点から第２の地点を経由して第３の地点に移動する対象者の前記第２の地点から前記第３の地点までの移動にかかる予測移動時間を算出するにあたり、
過去に前記第１の地点から前記第２の地点まで移動した複数の利用者のうち、前記第１の地点から前記第２の地点までの移動にかかった移動時間についての前記対象者との差が所定の範囲内となる利用者を特定し、
特定した前記利用者の前記第２の地点から前記第３の地点までの移動にかかった移動時間に基づいて、前記予測移動時間を算出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする移動時間予測プログラム。

【符号の説明】

【0175】

１０１ 情報処理装置
１０２ 対象者
１０３，１０４，１０５ 利用者
１１１ 第１の地点
１１２ 第２の地点
１１３ 第３の地点
２００ 情報処理システム
２０１ 移動時間算出装置
２１０ ネットワーク
２２０ 移動データＤＢ
３００，４００ バス
３０１，４０１ ＣＰＵ
３０２，４０２ メモリ
３０３ ディスクドライブ
３０４ ディスク
３０５，４０４ 通信Ｉ／Ｆ
３０６，４０７ 可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ
３０７，４０８ 可搬型記録媒体
４０３ ディスプレイ
４０５ ＧＰＳユニット
６００ 制御部
６０１ 取得部
６０２ 受付部
６０３ 特定部
６０４ 算出部
６０５ 出力部
７００ 通過リンクデータ
８００ 対象経路情報
９００ 道路ネットワーク
１１００ 類似移動者テーブル
１２００ リンク移動速度テーブル
１３００ リンク距離テーブル
１４００ リンク移動時間テーブル
１５００ 経路移動時間テーブル
Ｍ１～Ｍｎ，Ｍｉ 車両
Ｔ１～Ｔｎ，Ｔｉ 端末
Ｕ１～Ｕｎ 移動者
Ｕｉ 対象者

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】