特開 2025-31061 情報処理装置および情報処理方法

(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】P2025031061

(43)【公開日】2025-03-07

(54)【発明の名称】情報処理装置および情報処理方法

(51)【国際特許分類】

   G01W 1/10 20060101AFI20250228BHJP

【ＦＩ】

G01W1/10 P

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023137029

(22)【出願日】2023-08-25

(71)【出願人】

【識別番号】000204284

【氏名又は名称】太陽誘電株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】茂木 孝之

(57)【要約】

【課題】天候を精度良く推定することができる情報処理装置および情報処理方法を提供すること。
【解決手段】情報処理装置は、においセンサによる第１の計測値を取得し、ユーザの情報端末から送信された出力要求に応じて第１の計測値に対応した天候を示す第１の天候情報を出力するプロセッサを備える。
【選択図】図８

【特許請求の範囲】

【請求項1】

においセンサによる第１の計測値を取得し、ユーザの情報端末から送信された出力要求に応じて前記第１の計測値に対応した天候を示す第１の天候情報を出力するプロセッサ
を備える情報処理装置。

【請求項2】

第１モデルが格納されるメモリを有し、前記メモリは第１の計測値に基づいて天候を推定可能に構成された前記第１モデルが格納され、
前記プロセッサは、前記第１の計測値と前記第１モデルとに基づいて前記第１の天候情報を出力する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記第１モデルは、複数の地区のそれぞれに配置されたにおいセンサによる計測値に基づいて前記複数の地区のそれぞれの天候を推定可能に構成され、
前記出力要求は、前記複数の地区から１以上の地区の指定を含み、
前記第１の計測値は、指定された前記地区に配置されたにおいセンサによる計測値であり、
前記第１の天候情報は、前記指定された前記地区の天候を示す、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記プロセッサは、
前記複数の地区に配置されたそれぞれのにおいセンサによる第２の計測値を取得し、
前記複数の地区のそれぞれに位置するユーザの情報端末から天候を示す第２の天候情報を取得し、
前記第２の計測値と前記第２の天候情報とに基づいて前記第１モデルを生成する、
請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記プロセッサは、前記複数の地区のうちの１つである第１の地区に位置する複数のユーザの情報端末から複数の第３の天候情報を取得した場合、前記複数の第３の天候情報から多数決によって前記第２の天候情報を選択する、
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記プロセッサは、前記複数の第３の天候情報のうちの特定のユーザの情報端末からの第３の天候情報に重みを付けた重み付き多数決によって前記第２の天候情報を選択する、
請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記プロセッサは、前記第３の天候情報の取得のタイミングと前記第２の計測値の取得のタイミングとの差分に応じた重み付き多数決によって前記第２の天候情報を選択する、
請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項8】

メモリと、
地区に配置されたにおいセンサから第１の計測値を取得し、前記地区に位置するユーザの情報端末から天候を示す天候情報を取得し、前記第１の計測値と前記天候情報とに基づいて、前記第１の計測値に基づいて天候を推定可能に構成されたモデルを生成し、前記モデルを前記メモリに格納するプロセッサと、
を備える情報処理装置。

【請求項9】

地区に配置されたにおいセンサから第１の計測値を取得するステップと、
前記地区に位置するユーザの情報端末から天候を示す天候情報を取得するステップと、
前記第１の計測値と前記天候情報とに基づいて、前記第１の計測値に基づいて天候を推定可能に構成されたモデルを生成するステップと、
を備える情報処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本実施形態は、情報処理装置および情報処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、気象観測データを用いて天候の予報を行う技術がある。ここで使用される気象観測データは、気圧データ、気温データ、湿度データ、風向データ、風速データ、降水量データ、または日射量データ、等である。また、雨雲の配置や動きを画像化した雨雲レーダの情報に基づき、時間ごとの降水確率を提供するサービスが知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特表２０２２－５３１８６２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来の天候の予報の精度や、雨雲レーダの情報による降水確率の推定の精度は、不十分であるという課題があった。

【0005】

本発明は、天候を精度良く推定することができる情報処理装置および情報処理方法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】

【0006】

本発明にかかる情報処理装置は、においセンサによる第１の計測値を取得し、ユーザの情報端末から送信された出力要求に応じて第１の計測値に対応した天候を示す第１の天候情報を出力するプロセッサを備える。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、天候を精度良く推定することができる情報処理装置および情報処理方法を提供することができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、情報処理装置が適用されたシステムの一例を示す図である。

【図2】図２は、サーバの構成の一例を示す図である。

【図3】図３は、サーバの機能構成の一例を示す図である。

【図4】図４は、データ格納部に格納された或る地区にかかる教師データセットのデータ構成例を示す図である。

【図5】図５は、サーバにおける天候推定モデルの生成の動作を示すフローチャートである。

【図6】図６は、サーバにおける天候の推定の動作を示すフローチャートである。

【図7】図７は、図５に示した一連の動作の際において各構成要素間で転送される情報を説明するための図である。

【図8】図８は、図６に示した一連の動作の際において各構成要素間で転送される情報を説明するための図である。

【図9】図９は、サーバの機能構成の別の一例を示す図である。

【図10】図１０は、サーバの機能構成のさらに別の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に添付図面を参照して、実施形態にかかる情報処理装置および情報処理方法を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。

【0010】

（実施形態）
雨の降り始めにはペトリコールと称されるにおいが発生し、雨上がりにはゲオスミオンという匂い成分によるにおいが強まることが知られている。これらのにおいは降雨と直接の関係があるため、これらのにおいを検出できれば、雨雲レーダの情報や気象観測データに基づいて天候を推定する方法に比べて精度よく天候を推定できる。

【0011】

そこで、実施形態では、ゲオスミンの匂い成分によるにおいやペトリコールのにおいなどの天候と密接な関係を有するにおいがにおいセンサによって計測される。情報処理装置は、そのにおいセンサの計測値に基づいて天候を推定する。情報処理装置は、天候の推定には、においセンサの計測値から現在の天候を推定可能に構成されたトレーニング済みのモデルを使用する。

【0012】

以降では、においセンサによる計測値を、単に、センサデータと表記する。また、天候の推定に使用されるモデルを、天候推定モデルと表記する。また、天候推定モデルによって推定された天候を、推定天候と表記する。

【0013】

図１は、情報処理装置が適用されたシステムの一例を示す図である。

【0014】

複数の地区のそれぞれに１以上のにおいセンサ２ａが配置される。各地区は、１つの県であってもよいし、県よりも小さいエリア（例えば市、区、町、または村）であってもよい。各地区は、都道府県や市区町村のいずれとも異なる、何らかの方法で区分された領域であってもよい。

【0015】

ここでは一例として、複数の地区として、地区Ａ１～Ａ３が示されている。そして、地区Ａ１にはにおいセンサ２ａ－１が配置され、地区Ａ２にはにおいセンサ２ａ－２、２ａ－３が配置され、地区Ａ３にはにおいセンサ２ａ－４、２ａ－５、２ａ－６が配置される。

【0016】

各においセンサ２ａは、無線または有線の通信路とネットワーク３とを介してサーバ１に接続される。それぞれの地区に配置されたにおいセンサ２ａは、それが配置された位置でのにおいを計測し、計測によって得られたセンサデータをサーバ１に送信する。

【0017】

また、本システムは、ユーザが所有するにおいセンサを利用することも可能である。図１に示す例では、地区Ａ１に位置するユーザ５－１は、情報端末４－１およびにおいセンサ２ｂを所有している。においセンサ２ｂは、そのにおいセンサ２ｂの位置でのにおいを計測し、計測によって得られたセンサデータを出力する。においセンサ２ｂが出力したセンサデータは、情報端末４－１を介してサーバ１に送信される。

【0018】

配置された各においセンサ２ａおよびユーザ所有のにおいセンサ２ｂを、においセンサ２と総称する。また、情報端末４－１および後述する情報端末４－２～４－６を、情報端末４と総称する。また、ユーザ５－１および後述するユーザ５－２～５－６をユーザ５と総称する。

【0019】

においセンサ２は、においセンサ素子を備える。においセンサ２は、においセンサ２の周辺の空気を取り込み、においセンサ素子はこの取り込んだ空気に曝露される。すると、においセンサ素子は、取り込んだ空気に含まれる特定のにおい成分の量を計測する。においセンサ素子としては、天候と密接な関係を有するにおいを構成するにおい成分と反応し、におい成分の量に応じた電気的信号を出力する素子が選択される。においセンサ２は、１つのセンサ素子を備えていてもよいし、それぞれ反応するにおい成分の種類が異なる２以上のセンサ素子を備えていてもよい。においセンサ２は、においセンサ素子によって得られたデータをセンサデータとして出力する。

【0020】

なお、においセンサ素子としては、ＱＣＭ（Quartz Crystal Microbalance）型のセンサ素子、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）型のセンサ素子、ＦＢＡＲ（Film Bulk Acoustic Resonator）型のセンサ素子、またはこれら以外の任意のセンサ素子が、採用され得る。

【0021】

サーバ１は、実施形態の情報処理装置の一例である。つまり、サーバ１は、センサデータを用いて天候を推定することができる。

【0022】

例えば、或るユーザ５－６が情報端末４－６を介してサーバ１に或る地区を指定して天候の出力を要求した場合、サーバ１は、指定された地区に配置されたにおいセンサ２ｂから事前にまたは要求に応じてセンサデータを取得する。そして、サーバ１は、取得したセンサデータに対応した天候、即ち推定天候、を示す天候情報を情報端末４－６に出力する。

【0023】

さらに、実施形態では、サーバ１は、天候の推定だけでなく、天候の推定に用いられる天候推定モデルを生成することができる。そのために、サーバ１は、天候推定モデルのトレーニングのための教師データを収集する。

【0024】

教師データは、少なくとも、センサデータと、正解データとしての天候情報と、の対を含む。正解データとは、例えば、地区に位置するユーザが、そのときの天候を入力した情報である。例えば、「晴れ」と入力する。他にも、「晴れ」の代わりに、「雨」や、「曇り」などと入力できる。正解データは、天候の回答と呼ぶこともある。サーバ１は、教師データとして使用するためのセンサデータを配置済みの各においセンサ２ａおよびユーザ所有のにおいセンサ２ｂから取得することができる。

【0025】

当該センサデータの取得の際に、ユーザ５に情報端末４を介して現在の天候の入力を依頼する。サーバ１は、ユーザ５による天候の回答を受信すると、天候の回答とセンサデータとを関連づけて記憶する。

【0026】

例えば図１によれば、地区Ａ１には、情報端末４－１を携帯し、センサ２ｂを所有するユーザ５－１がいる。地区Ａ２には、情報端末４－２を携帯するユーザ５－２と、情報端末４－３を携帯するユーザ５－３と、がいる。地区Ａ３には、情報端末４－５を携帯するユーザ５－５がいる。サーバ１は、情報端末４－１～４－５に現在の天候の入力を依頼する天候入力依頼を送信する。そして、サーバ１は、情報端末４－１～４－５から天候の回答を受信する。

【0027】

サーバ１は、天候の回答とセンサデータとの対の収集を各地区について複数回、実行する。こうしてサーバ１はセンサデータと回答された天候との対を多数取得し、トレーニングに使用する。

【0028】

天候とセンサデータとの対に基づくトレーニングによって、センサデータと天候との間の関係が学習される。トレーニングによって最適化されたセンサデータと天候との間の関係に基づき、センサデータから当該センサデータに対応した天候を、推定天候として得ることが可能になる。

【0029】

なお、情報端末４は、情報の入力および出力が可能なコンピュータである。情報端末４は、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、またはパーソナルコンピュータなどである。情報の入力は、キーボードやタッチパネルを介して実行される。情報の出力は、表示装置や音声出力装置を介して実行される。

【0030】

以降、ユーザから取得した天候情報を、単に、ユーザ回答、と表記する。

【0031】

図２は、サーバ１の構成の一例を示す図である。

【0032】

サーバ１は、コンピュータプログラムを実行可能な構成を備える。具体的には、サーバ１は、プロセッサ１０、ネットワークインタフェース１１、およびメモリ１２を備える。

【0033】

ネットワークインタフェース１１は、外部装置に対してネットワーク３を介した通信を行うためのインタフェース装置である。ここでは、においセンサ２および情報端末４が外部装置に該当する。

【0034】

プロセッサ１０は、コンピュータプログラムに基づいて種々の演算を実行し得る回路である。プロセッサ１０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。

【0035】

メモリ１２には、処理プログラム１００が予め格納される。

【0036】

プロセッサ１０は、処理プログラム１００を実行することによって、教師データを収集したり、教師データに基づいて天候推定モデルを生成したり、生成した天候推定モデルを用いて天候を推定したりする機能を実現する。

【0037】

図３は、サーバ１の機能構成の一例を示す図である。

【0038】

サーバ１は、収集部１０１、データ格納部１０２、モデル生成部１０３、モデル格納部１０４、天候推定部１０５、および出力部１０６を備える。収集部１０１、モデル生成部１０３、および出力部１０６は、プロセッサ１０が処理プログラム１００を実行することによって実現される。データ格納部１０２およびモデル格納部１０４は、メモリ１２によって実現される。

【0039】

収集部１０１は、教師データの収集を実行する。収集部１０１は、収集した教師データをデータ格納部１０２に格納する。収集部１０１は、教師データは地区毎に分類してデータ格納部１０２に格納する。つまり、データ格納部１０２には、地区Ａ１にかかる教師データのセットである教師データセット２００－Ａ１と、地区Ａ２にかかる教師データのセットである教師データセット２００－Ａ２と、地区Ａ３にかかる教師データのセットである教師データセット２００－Ａ３と、が格納されている。

【0040】

教師データセット２００－Ａ１～２００－Ａ３を、教師データセット２００と総称する。

【0041】

データ格納部１０２は、教師データセット２００が格納される。データ格納部１０２は、単なる記憶領域であってもよいし、データベースであってもよい。

【0042】

モデル生成部１０３は、天候推定モデルを生成する。具体的には、モデル生成部１０３は、教師データセット２００－Ａ１を用いたトレーニングによって、地区Ａ１の現在の天候を推定できる天候推定モデルである天候推定モデル３００－Ａ１を生成する。モデル生成部１０３は、教師データセット２００－Ａ２を用いたトレーニングによって、地区Ａ２の現在の天候を推定できる天候推定モデルである天候推定モデル３００－Ａ２を生成する。モデル生成部１０３は、教師データセット２００－Ａ３を用いたトレーニングによって、地区Ａ３の現在の天候を推定できる天候推定モデルである天候推定モデル３００－Ａ３を生成する。

【0043】

天候推定モデル３００－Ａ１～３００－Ａ３を、天候推定モデル３００と総称する。

【0044】

天候推定モデル３００は、一例では、ニューラルネットワークモデルである。天候推定モデル３００がニューラルネットワークモデルである場合、天候推定モデル３００は、少なくとも入力層と出力層とを備える。天候推定モデル３００の入力層は、センサデータが入力可能とされる。天候推定モデル３００の出力層は、入力層にセンサデータが入力されたとき、推定天候を示す天候情報を出力する。

【0045】

なお、天候推定モデル３００は、必ずしも地区毎に生成されなくてもよい。天候推定モデル３００は、センサデータに加えて地区を特定する情報が入力されると、その地区の推定天候を示す天候情報を出力することが可能に構成されていてもよい。

【0046】

また、少なくともセンサデータに基づいて推定天候を示す天候情報を取得可能に構成されている限り、天候推定モデル３００の構成例は上記の構成に限定されない。

【0047】

モデル生成部１０３は、生成した天候推定モデル３００をモデル格納部１０４に格納する。

【0048】

天候推定部１０５は、ユーザ５の情報端末４からの要求に応じて、推定天候を示す天候情報を取得する。天候推定部１０５は、推定天候を示す天候情報の取得のために、天候推定モデル３００を使用する。

【0049】

出力部１０６は、要求を送信したユーザ５の情報端末４に天候推定部１０５によって取得された推定天候を示す天候情報を出力する。情報端末４では、受信した天候情報は、情報端末４の表示装置に画像情報として出力されてもよいし、情報端末４の音声出力装置から音声情報として出力されてもよい。

【0050】

図４は、データ格納部１０２に格納された或る地区にかかる教師データセット２００のデータ構成例を示す図である。

【0051】

教師データセット２００には、それぞれ異なるタイミングで収集されたユーザ天候とセンサデータとの対が多数、含まれている。

【0052】

なお、図４に示した例では、においセンサ２はＮ個のセンサ素子を備えることとしている。よって、１つのセンサデータは、Ｎ個のセンサ素子による計測値Ｄｘ１～ＤｘＮを含む。「ｘ」は「ａ」～「ｄ」のいずれかである。この計測値Ｄｘ１～ＤｘＮは、においを計測したＮ個センサ素子が出力する電気的信号の値でもよいし、この出力信号を基準値で補正した値であってもよい。この出力信号または補正値を、においセンサ素子の周辺環境の温度または湿度、その他の環境センサの出力値で補正した値であってもよい。

【0053】

このように、教師データセット２００は、晴れのときのセンサデータ、曇りのときのセンサデータ、雨のときのセンサデータ、など、多種の天候について、正解データとセンサデータとの対を含む。よって、この教師データセット２００を用いることによって、センサデータから天候を推定することが可能な天候推定モデル３００の生成が可能である。

【0054】

続いて、サーバ１を用いたシステムの動作の詳細を説明する。

【0055】

図５は、サーバ１における天候推定モデル３００の生成の動作を示すフローチャートである。ここでは、モデル格納部１０４には既に天候推定モデル３００が格納されており、その天候推定モデル３００を新しい天候推定モデル３００で更新する際の動作を説明する。

【0056】

収集部１０１は、各情報端末４に天候入力依頼を送信する（Ｓ１０１）。また、収集部１０１は、においの計測を要求する計測要求を各においセンサ２に送信する（Ｓ１０２）。

【0057】

Ｓ１０１の処理とＳ１０２の処理との順序はこれに限定されない。また、Ｓ１０１～Ｓ１０２の処理の後、Ｓ１０３～Ｓ１０４の処理と、Ｓ１０５～Ｓ１０６の処理と、は並行して実行される。

【0058】

Ｓ１０３では、収集部１０１は、情報端末４からユーザ回答および情報端末４の位置情報を取得する。情報端末４は、位置センサを含んでいる。情報端末４は、ユーザ５からユーザ回答が入力されると、位置センサによって位置情報を取得し、当該位置情報をユーザ回答に付してサーバ１に送信する。これによって、サーバ１は、ユーザ回答および情報端末４の位置情報を取得することができる。

【0059】

Ｓ１０４では、収集部１０１は、全ての情報端末４からのユーザ回答の取得が完了したか、またはタイムアウトしたかのどちらかが起こったか否かを判定する（Ｓ１０４）。Ｓ１０４の処理におけるタイムアウトとは、Ｓ１０１の処理の後から所定の時間が経過したことである。

【0060】

まだユーザ回答の取得が完了していない情報端末４が残っており、かつまだタイムアウトしていない場合（Ｓ１０４：Ｎｏ）、制御がＳ１０３に遷移する。

【0061】

Ｓ１０５では、収集部１０１は、においセンサ２からセンサデータを取得する。においセンサ２は、計測要求に応じてにおいの計測を行い、計測によって得られたセンサデータをサーバ１に送信する。これによって、サーバ１は、センサデータを取得することがきる。

【0062】

Ｓ１０６では、収集部１０１は、全てのにおいセンサ２からのセンサデータの取得が完了したか、またはタイムアウトしたかのどちらかが起こったか否かを判定する（Ｓ１０６）。Ｓ１０６の処理におけるタイムアウトとは、Ｓ１０２の処理の後から所定の時間が経過したことである。

【0063】

まだセンサデータの取得が完了していないにおいセンサ２が残っており、かつまだタイムアウトしていない場合（Ｓ１０６：Ｎｏ）、制御がＳ１０５に遷移する。

【0064】

全ての情報端末４からのユーザ回答の取得が完了したか、またはタイムアウトしたと判定され（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）、かつ、全てのにおいセンサ２からのセンサデータの取得が完了したか、またはタイムアウトしたと判定された場合（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、収集部１０１は、ユーザ回答とセンサデータとを地区毎に選択する（Ｓ１０７）。そして、収集部１０１は、選択したユーザ回答とセンサデータとを関連付けてデータ格納部１０２に格納することを地区毎に実行する（Ｓ１０８）。

【0065】

例えば、図１に示した地区Ａ２には、ユーザ５およびにおいセンサ２ａが複数存在する。収集部１０１は、地区Ａ２に関して、複数存在するユーザ５から取得した複数のユーザ回答のうちから１つのユーザ回答と、複数存在するにおいセンサ２ａから取得した複数のセンサデータのうちから１つのセンサデータと、を選択する。そして、収集部１０１は、選択したユーザ回答とセンサデータとを関連付けて教師データセット２００－Ａ２に加える。

【0066】

複数のユーザ回答のうちから１つのユーザ回答を選択する方法は特定の方法に限定されない。

【0067】

例えば、収集部１０１は、多数決によって１つのユーザ回答を選択してもよい。複数のユーザ回答に「晴れ」が最も多い場合には、収集部１０１は、１つのユーザ回答として「晴れ」を選択する。

【0068】

多数決としては、重み付き多数決が用いられてもよい。例えば、気象に対して造詣が深いユーザ５には、気象に関する知識が通常レベルのユーザ５に比べて大きな重みが与えられてもよい。

【0069】

また、収集部１０１は、センサデータの取得のタイミングとユーザ回答の取得のタイミングとの差に応じた重み付き多数決を実行してもよい。センサデータの取得のタイミングとユーザ回答の取得のタイミングとが大きく乖離している場合、センサデータの取得のタイミングとユーザ回答の取得のタイミングとの乖離が小さい場合に比べて、ユーザ回答の正解データとしての信頼性が劣る。よって、収集部１０１は、センサデータの取得のタイミングとユーザ回答の取得のタイミングとが小さいほど、重みを大きくする。これによって、信頼性が高い正解データを得ることができ、ひいてはトレーニングによって得られる天候推定モデル３００の推定精度が向上する。

【0070】

また、複数存在するにおいセンサ２ａから取得した複数のセンサデータのうちから１つのセンサデータを選択する方法は特定の方法に限定されない。

【0071】

また、サーバ１がにおいセンサ２ａが配置された地区を知る方法は、特定の方法に限定されない。例えば、各においセンサ２ａには固有ＩＤが与えられている。また、各においセンサ２ａが配置されたとき、配置された位置を示す位置情報が、固有ＩＤと関連付けられてサーバ１に登録される。各においセンサ２は、センサデータをサーバ１に送信する際に、自身の固有ＩＤを同送する。サーバ１は、センサデータと同送された固有ＩＤに基づき、そのセンサデータの送信元のにおいセンサ２が配置された地区を特定することができる。

【0072】

なお、Ｓ１０７の処理によって選択され、その後Ｓ１０８の処理によってデータ格納部１０２に格納されたそれぞれのユーザ回答は、第２の天候情報の一例である。また、一つの地区に位置する複数のユーザ５から複数のユーザ回答が取得された場合、その複数のユーザ回答は、複数の第３の天候情報の一例である。

【0073】

Ｓ１０８の処理に続いて、モデル生成部１０３は、データ格納部１０２に格納された各地区の教師データセット２００に基づいて各地区の天候推定モデル３００を生成する（Ｓ１０９）。モデル生成部１０３は、モデル格納部１０４に格納されている各地区の天候推定モデル３００を、Ｓ１０８の処理によって生成した各地区の天候推定モデル３００で更新する（Ｓ１１０）。そして、天候推定モデル３００の生成の動作が終了する。

【0074】

Ｓ１０１～Ｓ１１０の処理は、それぞれ異なる複数のタイミングで実行される。それぞれ異なる複数のタイミングは、所定時間間隔の複数のタイミングであってもよい。各地区の天候推定モデル３００は、Ｓ１０１～Ｓ１１０の処理が実行される毎に更新される。

【0075】

なお、Ｓ１０９およびＳ１１０の処理は、Ｓ１０１～Ｓ１０８の処理とは非同期に実行されてもよい。例えば、Ｓ１０９およびＳ１１０の処理の実行の頻度は、Ｓ１０１～Ｓ１０８の処理の実行の頻度よりも低くてもよい。

【0076】

また、収集部１０１は、ユーザ回答とセンサデータとの対を取得する際に、教師データセット２００を更新してもよい。具体的には、収集部１０１は、或る教師データセット２００にユーザ回答とセンサデータとの第１の数の対を加えるとき、その教師データセット２００に含まれている最も古い第１の数のユーザ回答とセンサデータとの対をその教師データセット２００から削除してもよい。第１の数は、１以上である。

【0077】

上記した教師データセット２００の更新は、モデル生成部１０３によって実行されてもよい。つまり、モデル生成部１０３は、或る地区から得られたユーザ回答とセンサデータとの複数の対のうちの、最新の第２の数の対のセットをその地区の教師データセット２００として使用してもよい。第２の数は２以上である。

【0078】

図６は、サーバ１における天候の推定の動作を示すフローチャートである。

【0079】

前述したように、ユーザ５は、情報端末４を介して天候出力要求をサーバ１に送信することができる。天候出力要求は、現在の天候を知りたい１以上の地区の指定を含み得る。

【0080】

なお、ここでは、天候出力要求は１つの地区の指定を含むとして説明する。天候出力要求が複数の地区の指定を含む場合には、Ｓ２０２～Ｓ２０４は、地区の指定毎に実行される。

【0081】

サーバ１が情報端末４から或る地区の指定を含む天候出力要求を受信した場合（Ｓ２０１）、天候推定部１０５は、指定された地区のにおいセンサ２ａからセンサデータを取得する（Ｓ２０２）。なお、図６の説明において、Ｓ２０１の天候出力要求によって指定された地区を、対象地区、と表記する。

【0082】

続いて、天候推定部１０５は、取得したセンサデータを対象地区の天候推定モデル３００に入力することによって、対象地区の推定天候を示す天候情報を取得する（Ｓ２０３）。

【0083】

出力部１０６は、天候推定部１０５が取得した対象地区の推定天候を示す天候情報を天候出力要求の送信元の情報端末４に出力する（Ｓ２０４）。そして、サーバ１における天候の推定の動作が終了する。

【0084】

なお、Ｓ２０４において出力される天候情報は、第１の天候情報の一例である。

【0085】

図７は、図５に示した一連の動作の際において各構成要素間で転送される情報を説明するための図である。

【0086】

まず、サーバ１は、各情報端末４に天候入力依頼を送信する（Ｓ３０１）。また、サーバ１は、各においセンサ２ａに計測要求を送信する（Ｓ３０２）。

【0087】

においセンサ２ｂを所有するユーザ５－１の情報端末４－１は、天候入力依頼に応じてにおいセンサ２ｂに計測要求を送信し（Ｓ３０３）、においセンサ２ｂからセンサデータを取得する。

【0088】

各情報端末４は、ユーザ５からの現在の天候の入力に応じてユーザ回答をサーバ１に送信する（Ｓ３０４）。なお、情報端末４－１は、ユーザ回答とともに、においセンサ２ｂから取得したセンサデータを送信する。

【0089】

また、各においセンサ２ａは、センサデータを送信する（Ｓ３０５）。

【0090】

図８は、図６に示した一連の動作の際において各構成要素間で転送される情報を説明するための図である。

【0091】

或るユーザ５の情報端末４がサーバ１に天候出力要求を送信すると（Ｓ４０１）、サーバ１は、天候出力要求によって指定された地区に配置されたにおいセンサ２ａに、計測要求を送信する（Ｓ４０２）。

【0092】

サーバ１は、そのにおいセンサ２ａからセンサデータを取得すると（Ｓ４０３）、推定天候を示す天候情報を取得する。そして、サーバ１は、その天候情報を情報端末４に出力する（Ｓ４０４）。

【0093】

なお、以上の説明では、サーバ１は、天候の推定に使用するためのセンサデータの取得を、天候出力要求の受信をトリガとして実行した。天候の推定に使用するためのセンサデータの取得のタイミングは、天候出力要求の受信のタイミングに応じたタイミングでなくてもよい。

【0094】

例えば、天候推定部１０５は、各地区のにおいセンサ２ａから定期的にセンサデータを取得する。そして、天候出力要求を受信した場合、天候推定部１０５は、天候出力要求によって指定された地区のにおいセンサ２ａから取得した最新のセンサデータを天候の推定に使用してもよい。

【0095】

また、サーバ１は天候の推定だけでなく天候推定モデル３００の生成を実行する、として説明した。サーバ１は、天候推定モデル３００を用いた天候の推定および天候推定モデル３００の生成の一方のみを実行してもよい。

【0096】

図９は、サーバ１（サーバ１ａと表記する）の機能構成の別の一例を示す図である。

【0097】

サーバ１ａは、収集部１０１、データ格納部１０２、モデル生成部１０３、およびモデル格納部１０４を備える。収集部１０１およびモデル生成部１０３は、協働して、図５および図７に示した動作を実行する。

【0098】

図１０は、サーバ１（サーバ１ｂと表記する）の機能構成のさらに別の一例を示す図である。

【0099】

サーバ１ｂは、モデル格納部１０４、天候推定部１０５、および出力部１０６を備える。天候推定部１０５および出力部１０６は、協働して、図６および図８に示した動作を実行する。

【0100】

このように、天候推定モデル３００を生成する機能と、天候推定モデル３００を用いて天候を推定する機能と、はそれぞれ異なる情報処理装置に実装されてもよい。

【0101】

以上述べたように、実施形態によれば、情報処理装置としてのサーバ１は、においセンサ２ａによる値であるセンサデータを取得し、ユーザ５の情報端末４からの天候出力要求に応じて当該センサデータに対応した天候を示す天候情報を出力するプロセッサ１０を備える。

【0102】

よって、天候と直接の関係があるにおいに基づく天候の推定が可能となるので、雨雲レーダの情報や気象観測データに基づいて天候を特定する方法に比べて精度よく天候を推定することが可能となる。

【0103】

また、実施形態によれば、メモリ１２には、少なくともにおいセンサ２ａによるセンサデータに基づいて現在の天候を推定可能に構成された天候推定モデル３００が格納される。プロセッサ１０は、においセンサ２ａによるセンサデータと天候推定モデル３００とに基づいて当該センサデータに対応した天候を示す天候情報を取得する。

【0104】

よって、雨雲レーダの情報や気象観測データに基づいて天候を特定する方法に比べて精度よく天候を推定することが可能となる。

【0105】

また、実施形態によれば、天候推定モデル３００（より正確には天候推定モデル３００－Ａ１～３００－Ａ３の群）は、複数の地区のそれぞれのにおいセンサ２ａによるセンサデータに基づいて当該複数の地域のそれぞれの現在の天候を推定可能に構成される。天候出力要求は、地区の指定を含む。プロセッサ１０は、指定された地区のにおいセンサ２ａによるセンサデータを取得し、当該センサデータに基づいて、指定された地区の現在の天候を推定する。

【0106】

よって、ユーザ５は、遠隔地の現在の天候を知ることが可能となる。

【0107】

また、実施形態によれば、プロセッサ１０は、複数の地区のそれぞれのにおいセンサ２ａからセンサデータを取得し、複数の地区のそれぞれに位置するユーザ５の情報端末４から現在の天候を示す天候情報を取得する。プロセッサ１０は、複数の地区のそれぞれのにおいセンサ２ａから取得したセンサデータと、複数の地区のそれぞれに位置するユーザ５の情報端末４から現在の天候を示す天候情報と、に基づいて天候推定モデル３００を生成する。

【0108】

よって、地区毎の現在の天候を推定することが可能となる。

【0109】

また、実施形態によれば、プロセッサ１０は、１つの地区に位置する複数のユーザ５の情報端末４から複数のユーザ回答を取得した場合、複数のユーザ回答から多数決によって正解データとしての天候を選択する。

【0110】

なお、プロセッサ１０は、特定のユーザ５、例えば気象に対して造詣が深いユーザ５の情報端末４からのユーザ回答に重みを付けた重み付き多数決によって正解データとしての天候を選択してもよい。

【0111】

また、プロセッサ１０は、ユーザ回答の取得のタイミングとセンサデータの取得のタイミングとの差分に応じた重み付き多数決によって正解データとしての天候を選択してもよい。

【0112】

また、実施形態によれば、情報処理装置としてのサーバ１ａは、地区のにおいセンサ２からセンサデータを取得し、当該地区に位置するユーザ５の情報端末４から現在の天候を示すユーザ回答を取得し、取得したセンサデータとユーザ回答とに基づいて、現在の天候を推定可能に構成された天候推定モデル３００を生成する、プロセッサ１０を備える。天候推定モデル３００は、においセンサ２による計測値に基づいて、現在の天候を推定する。

【0113】

よって、天候と直接の関係があるにおいに基づく天候の推定が可能となるので、雨雲レーダの情報や気象観測データに基づいて天候を特定する方法に比べて精度よく天候を推定することが可能となる。

【0114】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0115】

１，１ａ，１ｂ サーバ、２，２ａ，２ａ－１～２ａ－６，２ｂ においセンサ、３ ネットワーク、４，４－１～４－６ 情報端末、５，５－１～５－６ ユーザ、１０ プロセッサ、１１ ネットワークインタフェース、１２ メモリ、１００ 処理プログラム、１０１ 収集部、１０２ データ格納部、１０３ モデル生成部、１０４ モデル格納部、１０５ 天候推定部、１０６ 出力部、２００，２００－Ａ１～２００－Ａ３ 教師データセット、３００，３００－Ａ１～３００－Ａ３ 天候推定モデル、Ａ１～Ａ３ 地区。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】