特許 7297725 推定装置、推定方法及び推定プログラム

(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】

(24)【登録日】2023-06-16

(45)【発行日】2023-06-26

(54)【発明の名称】推定装置、推定方法及び推定プログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/00 20060101AFI20230619BHJP

   G08G 1/09 20060101ALI20230619BHJP

   G01C 21/26 20060101ALI20230619BHJP

【ＦＩ】

G08G1/00 C

G08G1/09 F

G01C21/26 C

【請求項の数】 12

(21)【出願番号】P 2020157913

(22)【出願日】2020-09-18

(65)【公開番号】P2022051433

(43)【公開日】2022-03-31

【審査請求日】2021-03-17

(73)【特許権者】

【識別番号】319013263

【氏名又は名称】ヤフー株式会社

(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】兵藤 安昭

(72)【発明者】

【氏名】石川 貴明

(72)【発明者】

【氏名】森 泰介

(72)【発明者】

【氏名】助光 康大

【審査官】宮本 礼子

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１４－１５３８６４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－２１０２８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－２５７５６１（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１９／１７１４８９（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００－９９／００

Ｂ６０Ｗ １０／００－１０／３０

Ｂ６０Ｗ ３０／００－６０／００

Ｇ０１Ｃ ２１／２６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両内におけるユーザ端末装置が取得した当該車両の走行情報を基に当該車両の所定の移動態様を取得し、該取得された所定の移動態様に基づき、所定のエリア内の道路の所定セグメント毎の所定の断面交通量を算出することにより、第１領域において所定の第１イベントが生じた際における当該第１領域の交通態様を取得する取得部と、
前記交通態様に基づいて、第２領域において前記第１イベントと類似する第２イベントが生じた際における当該第２領域の交通態様を推定する推定部と
を有し、当該第２領域における所定の地理的範囲内を走行する車両に対し、当該第２イベントに係る所定のタイミングで当該第２領域の交通態様を通知することを特徴とする推定装置。

【請求項2】

前記推定部は、前記第２領域として、前記第１領域と道路状況が類似する領域における交通態様を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。

【請求項3】

前記推定部は、前記第２領域として、前記第１領域で前記第１イベントが生じた施設と類似する施設を含む領域における交通態様を推定する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の推定装置。

【請求項4】

前記推定部は、前記第２領域として、前記第１領域で前記第１イベントが生じた期間と類似する期間に前記第２イベントが生じる領域における交通態様を推定する
ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれか１つに記載の推定装置。

【請求項5】

前記推定部は、前記取得部により取得された第１領域における所定の第１イベント発生に伴う交通態様に基づいて、第２領域における所定の第２イベントの発生に伴う交通態様を推定するためのモデルを生成し、前記モデルを用いて、前記第２領域における前記第２イベントの発生に伴う交通態様を推定する
ことを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１つに記載の推定装置。

【請求項6】

前記取得部は、端末装置を所持したユーザが乗車する車両が、第２領域内に入った際、前記端末装置から送信される前記車両の位置情報を取得し、
通信部が、当該位置情報に係る所定の地理的範囲内を走行する前記車両に対し、所定のタイミングで当該第２領域の交通態様を通知する
ことを特徴とする請求項１～５のうちのいずれか１つに記載の推定装置。

【請求項7】

前記推定部は、第１領域における第１イベントに係る交通態様に基づいて、第２領域における所定のエリア毎に第２イベントの発生に伴う交通態様を推定する
ことを特徴とする請求項１～６のうちいずれか１つに記載の推定装置。

【請求項8】

前記取得部は、第１領域における第１イベントに係る交通態様を所定のユーザ属性毎に取得し、
前記推定部は、第２領域における第２イベントの発生に伴う交通態様を前記ユーザ属性毎に推定する
ことを特徴とする請求項１～７のうちのいずれか１つに記載の推定装置。

【請求項9】

前記取得部は、端末装置を所持したユーザが乗車する車両が、第２領域に入った際、前記端末装置からユーザの検索クエリを取得し、
前記推定部は、前記検索クエリに基づいて、第２領域における第２イベントの発生に伴う交通態様を推定する
ことを特徴とする請求項１～８のうちいずれか１つに記載の推定装置。

【請求項10】

前記取得部は、端末装置を所持したユーザが乗車する車両が、第２領域に入った際、前記端末装置からユーザのＳＮＳ情報を取得し、
前記推定部は、前記ＳＮＳ情報に基づいて、第２領域における第２イベントの発生に伴う交通態様を推定する
ことを特徴とする請求項１～９のうちいずれか１つに記載の推定装置。

【請求項11】

コンピュータが実行する推定方法であって、
車両内におけるユーザ端末装置が取得した当該車両の走行情報を基に当該車両の所定の移動態様を取得し、該取得された所定の移動態様に基づき、所定のエリア内の道路の所定セグメント毎の所定の断面交通量を算出することにより、第１領域において所定の第１イベントが生じた際における当該第１領域の交通態様を取得する取得工程と、
前記交通態様に基づいて、第２領域において前記第１イベントと類似する第２イベントが生じた際における当該第２領域の交通態様を推定する推定工程と
を含み、
当該第２領域における所定の地理的範囲内を走行する車両に対し、当該第２イベントに係る所定のタイミングで当該第２領域の交通態様を通知することを特徴とする推定方法。

【請求項12】

車両内におけるユーザ端末装置が取得した当該車両の走行情報を基に当該車両の所定の移動態様を取得し、該取得された所定の移動態様に基づき、所定のエリア内の道路の所定セグメント毎の所定の断面交通量を算出することにより、第１領域において所定の第１イベントが生じた際における当該第１領域の交通態様を取得する取得手順と、
前記交通態様に基づいて、第２領域において前記第１イベントと類似する第２イベントが生じた際における当該第２領域の交通態様を推定する推定手順と
をコンピュータに実行させ、
当該第２領域における所定の地理的範囲内を走行する車両に対し、当該第２イベントに係る所定のタイミングで当該第２領域の交通態様を通知することをコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、推定装置、推定方法及び推定プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来から、集客施設やイベント等の交通への影響を予測するため、地域レベルのネットワークを対象として、詳細なモデルを生成しシミュレーションが行われている。道路渋滞を解消するための交通流のモデル化は、様々なアプローチがされており、動的な交通配分、流入制限などを目的とするシミュレーション方法が開発されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１８－００５２６４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、上述した従来技術では、地域レベルのネットワークを対象とする精度の高いモデルであり、パラメータを多数、使用しているため、汎用的ではないといった問題がある。

【0005】

また、実データによるモデルの検証も十分とは言えない状況である。

【0006】

本願は、上記に鑑み、効率的に新規イベント開催等に伴う交通態様を推定することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本願に係る推定装置は、第１領域の所定の期間内において、所定のイベントの発生に伴う交通態様を取得する取得部と、第１領域における当該イベントに係る断面交通量に基づいて、第２領域における所定の期間内の当該イベントに類似するイベントの発生に伴う交通態様を推定する推定部を備えたことを特徴とする。

【発明の効果】

【0008】

実施形態の一態様によれば、効率的に新規イベント開催等に伴う交通態様を推定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】

【0009】

【図1】図１は、交通態様を推定する推定処理の一例を示す図である。

【図2】図２は、断面交通量データの一例を示す図である。

【図3】図３は、断面交通量から推定混雑度を求める一例を示す図である。

【図4】図４は、ユーザ端末装置が、指定された交通態様を受信する範囲の設定方法の一例を示す図である。

【図5】図５は、交通態様データの一例を示す図である。

【図6】図６は、イベントデータの一例を示す図である。

【図7】図７は、形態に係る推定装置２００の構成例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態に係る推定装置２００によって実行される、交通態様を推定するための処理手順を示すフローチャートである。

【図9】図９は、ハードウエア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に、本願に係る推定装置、推定方法及び推定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る推定装置、推定方法及び推定プログラムが限定されるものではない。１つまたは複数の実施形態の詳細は、以下の説明および図面に記載される。また、１つまたは複数の実施形態の各々は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の１つまたは複数の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

【0011】

〔１．推定処理〕
まず、図１を参照して、実施形態に係る推定処理の一例について説明する。図１は、新規イベントの開催に伴う交通態様を推定する推定処理の一例を示す図である。なお、図１に示す例では、実施形態に係る推定システム１によって、所定の領域における交通態様を推定する処理を実行する例について記載した。

【0012】

図１に示すように、推定システム１には、ユーザ端末装置１０_１～１０_ｎ、２０_１～２０_ｎと、推定装置１００、推定装置２００とが含まれる（ｎは任意の自然数）。明細書では、ユーザ端末装置１０_１～１０_ｎを区別する必要がない場合は、ユーザ端末装置１０_１～１０_ｎを「ユーザ端末装置１０」と、ユーザ端末装置２０_１～２０_ｎを区別する必要がない場合は、ユーザ端末装置２０_１～２０_ｎを「ユーザ端末装置２０」総称する。図１では図示していないが、推定システム１は、複数台の推定装置１００、複数台の推定装置２００を含んでもよい。

【0013】

ユーザ端末装置１０、２０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。ユーザ端末装置１０、２０は、スマートフォン、デスクトップ型PC（Personal Computer）、ノート型PC、タブレット型PCを含む、任意のタイプの情報処理装置であってもよい。

【0014】

図１の例では、ユーザ端末装置１０は、車両を運転するユーザによって利用されるクライアント装置である。この例では、ユーザ端末装置１０は、カーナビゲーションアプリケーション（カーナビアプリと呼ばれる）がインストールされたスマートフォンである。スマートフォンは、例えば、ユーザの車両に設置される。より具体的な例を挙げるとこのようなスマートフォンは、ユーザの車両に搭載された車載ホルダに装着され得る。なお、「ユーザの車両に設置されたユーザ端末装置１０」という用語は、「ユーザの車両に搭載されたユーザ端末装置１０」を包含し得る。つまり、「ユーザ端末装置１０の設置」という用語は、「ユーザ端末装置１０の恒久的な設置（例えば、ユーザ端末装置１０を搭載すること）」を包含し得る。また、ユーザ端末装置１０は、車両に搭載された車両情報取得装置、例えばプローブ機器が検知したプローブ情報を有線または無線で取得することも、またユーザ端末装置１０自身が走行情報を検知することも包含し得る。ユーザ端末装置２０も同様である。

【0015】

推定装置２００は、交通情報提供事業者等によって利用される情報処理装置であり、サーバ装置又はクラウドシステムにより実現される。図１では図示していないが、推定装置２００は、ネットワーク網（例えば、インターネット網）を介して、有線又は無線によりユーザ端末装置２０及び推定装置１００と通信を行う。例えば、推定装置２００は、集客施設やイベント等の交通への影響を予測等する民間団体、民間企業等により利用される。図１の例では、推定装置２００は、乙県Ｂ市で新規イベントが開催される際のイベント会場周辺での渋滞等の交通態様を予測し、その予測結果を提供する。

【0016】

推定装置１００は、断面交通量データを生成する情報処理装置である。推定装置１００は、サーバを含む、任意のタイプの情報処理装置であってもよい。図１では図示していないが、推定装置１００は、ネットワーク網（例えば、インターネット網）を介して、有線又は無線によりユーザ端末装置１０及び推定装置２００と通信を行う。

【0017】

図１の例では、推定装置１００は、甲県Ａ市で所定のイベントが所定の期間開催された際、所定の範囲であるエリアＡにおいて、ユーザ端末装置１０を介して走行情報を取得し、断面交通量データを生成する。すなわち、推定装置１００は、イベントが開催された所定の期間内において、イベントが発生した施設を含む領域であるエリアＡに含まれる、以下に述べる道路上の各セグメントの断面交通量データを生成する。

【0018】

図１の例では、推定装置１００が、ユーザ端末装置１０（例えば、カーナビゲーションアプリケーション（カーナビアプリと呼ばれる）がインストールされたスマートフォン）を車載ホルダに装着している車両から走行情報（例えば、時刻情報、位置情報、移動態様、速度情報等）を取得し（ステップＳ１１）、セグメント毎に断面交通量データを生成する（ステップＳ１２）。ここで、セグメントとは、道路管理者の定める「路線」、通称上の「通り名」等をいう。

【0019】

図１の例では、例えば、推定装置１００は、自動車類等の各種移動体について、交通流量を推定する。

【0020】

断面交通量を推定するため、推定装置１００は、例えば、流入と流出とを交差点の中心から見たときの車両の流れで判断する。ここで、流入とは、各道路から交差点に進入する車両の流れであり、流出とは、交差点から各道路へ進出する車両の流れである。

【0021】

推定装置１００は、交差点から各道路へ進む車両の流入台数及び各道路から交差点へ進む車両の流出台数を推定する。推定装置１００は、ユーザ端末装置自身が取得した自車位置、時刻、自加速度センサ、ジャイロセンサ等により検知した振動情報、進行方向、地点速度、加速度等、プローブ情報を含む走行情報を基に車両の移動態様を推定し、断面交通量を推定する。

【0022】

図２に、Ａ市のイベント会場周辺のエリアＡにおける主要道路について推定装置１００が生成した断面交通量データの一例を示す。推定装置１００は、各車両の左折、直進、右折等の走行情報をユーザ端末装置１０から取得し、各セグメントについて断面交通量を算出する。断面交通量とは、各道路の交通量を断面別に示したものであり、例えば、交差点や幹線道路等の所定の位置における車両が流入する態様及び流出する態様を示す情報である。流入台数は、所定の時間における交差点から各道路へ進む車両の台数の合計であり、流出台数は、所定の期間における各道路から交差点へ進む車両の台数の合計である。実際には、車両の移動態様は、左折、直線、右折とは限らないが、本実施例においては、右折、直進、左折のいずれかに進行するものと限定している。

【0023】

次に、図１の例で、推定装置２００が行う推定処理について説明する。例えば、乙県Ｂ市で開催が予定されているイベントは、甲県Ａ市で開催済みのイベントと類似するものであるとする。具体的には、Ａ市とＢ市は、地理的経済的にほぼ同レベルの規模の市であり、主催者、出演者が同じ又は類似であって、観客層も類似し、開催規模、開催時期、イベントホールが収容できる観客数等もほぼ同レベルのイベントである。

【0024】

推定装置２００は、甲県Ａ市で、所定の期間、所定のイベントが行われた際のエリアＡにおける断面交通量データを推定装置１００から取得する（ステップＳ１３）。エリアＡとエリアＢの道路の地理的配置は異なるため、推定装置２００は、エリアＡにおける断面交通量データを基に、エリアＢにおける各セグメントの断面交通量を推定する。

【0025】

例えば、推定装置２００は、まず、Ａ市におけるイベント会場を中心として、所定の範囲であるエリアＡにおける所定の時間内の断面交通量を推定装置１００から取得し、イベント会場に向かう各交叉点や道路等の各ポイントにおける総断面交通量を算出する。

【0026】

次いで、推定装置２００は、交通態様を取得したい道路（一般的に車道）についてセグメントを設定する。Ｂ市におけるイベント会場を中心としたエリアＢにおけるセグメントについて、イベント会場に向かう所定のセグメントの車線毎に、例えば、上記の総断面交通量を均等に割り当てる。総断面交通量を割り当てる際、道路状況、地理的状況等を考慮するモデルを用いて、セグメント毎に固有の重みを付加して割り当ててもよい。

【0027】

次いで、推定装置２００は、交通混雑度を求めるために、それぞれのセグメント毎に交通密度を算出する。交通密度とは、交通混雑度を表す単位であり、１ｋｍ当たりの車両の台数で表される。推定装置２００は、以下に示す式を用いて、セグメントのそれぞれについて交通密度を算出する。
交通量（台／ｈ）＝交通密度（台／Ｋｍ）×平均速度（Ｋｍ／ｈ）・・（１）

【0028】

推定装置２００は、（１）式において、例えば、交通量として、各セグメントの断面交通量、平均速度として、各セグメントの法定速度を用いる。推定装置２００は、平均速度の代わりに、各セグメントについて、推定時点までに実測されている平均速度を用いてもよい。

【0029】

次いで、推定装置２００は、各セグメントにおける交通態様を推定する。具体的には、推定装置２００は、セグメントの交通密度を基に、所定の閾値に従い、セグメント毎に混雑度を推定する（ステップＳ１４）。図３は、推定した混雑度の表示例であり、矢印が太い程、混雑度が大きいことを示している。推定装置２００は、推定された混雑度を示す交通態様の推定結果をイベント運営会社等に提供する（ステップＳ１５）。

【0030】

〔２．実測値に基づく推定について〕
推定装置１００は、測定対象の地点において、ユーザ端末装置１０を用いた所定の時間内の自動車類断面合計を推定後、正解データ（実測値）との比率とユーザ端末装置１０の利用率を考慮して、最終的な推定値を算出する。すなわち、推定装置１００は、ユーザ端末装置１０が取得した走行情報を、プローブとなる車両の走行情報として、所定の位置における断面交通量を推定してもよい。

【0031】

例えば、推定装置１００は、断面交通量の調査対象となる交差点において、人手で取得された断面交通量調査の結果を取得する。また、推定装置１００は、ユーザ端末装置１０が取得した走行情報を用いて、断面交通量の推定を行う。そして、推定装置１００は、ユーザ端末装置１０が取得した走行情報を用いて推定された断面交通量を、人手で取得された断面交通量へと変換するための補正モデルを生成する。なお、このような補正モデルは、例えば、各種の回帰分析、ＳＶＭ（Support vector machine）やニューラルネットワークといった各種の機械学習技術により実現可能である。なお、推定装置１００は、このような補正モデルを、推定対象となる位置ごと、推定対象となる位置を含む地域ごと、曜日や時間帯ごと、車種ごと等に生成してもよく、これら各種の属性の組合せごとに生成してもよい。

【0032】

続いて、推定装置１００は、ユーザ端末装置１０が取得した走行情報を用いて、推定対象となる位置における断面交通量であって、推定対象となる一次における断面交通量を推定する。そして、推定装置１００は、推定した断面交通量を、生成した補正モデルにより補正することで、最終的な推定結果を得てもよい。

【0033】

〔３．ジオフェンスの設定について］
ここで、推定装置１００は、ジオフェンスの技術を用いて、走行情報を取得してもよい。ジオフェンシングとは、位置情報を利用した機能であり、地図上に仮想的な地理的境界線を設定し、その境界線内への出入りを自動的に記録し、それを使用して、リアルタイムに所定の情報を通知することができる機能である。ジオフェンスを張ることで、フェンス内に出入りした車両を走行情報の取得対象とし、また所定の情報を走行車両に通知できる。

【0034】

例えば、推定装置１００、２００は、それぞれエリアＡ、Ｂを設定するためジオフェンスを設定する。図４は、エリアＢについてジオフェンスを設定した例であり、ＧＦ１は、ジオフェンスの境界を表す。推定装置１００は、ジオフェンス内における車両の走行情報を詳細に収集する。例えば、推定装置２００は、イベント当日であって、イベント開始前の所定時間内に、推定装置２００は、ジオフェンス内を走行する車両に対し、推定された交通態様、具体的には、推定された道路の混雑状況を通知する。

【0035】

〔４．道路の類似性について〕
エリアＢの交差点と類似する交差点をエリアＡから特定する。例えば、三叉路であるか４四差炉であるか、隣接する交差点（道路で接続されている他の交差点）の類似性等に基づいて特定する。そして、エリアＢでイベントが発生した際に、エリアＢにおける交差点の断面交通量が、類似する交差点の断面交通量であってエリアＡでイベントが発生した際に取得された断面交通量であると推定してもよい。また、推定装置２００は、エリアＢにおける各セグメントの断面交通量に基づいて、エリアＢ全体の交通態様を推定してもよい。

【0036】

〔５．推定する交通態様について〕
推定装置２００は、例えば、イベント発生時の交通量と、通常の交通量との差に基づいた情報を提供してもよい。例えば、イベント時においてエリアＢにおけるある交差点で右折する車両の量が、イベントが発生していない際の量よりも優位に多い場合は、かかる交差点や交差点へと車が走行する道路上で渋滞が発生すると推定してもよい。また、推定装置２００は、推定した交通量に基づいて、各種公知の渋滞発生技術等により、イベント発生時における各種交通態様（例えば、各車両の挙動等）を推定してもよい。

【0037】

〔６．推定時のデータ選択について〕
推定装置２００は、推定対象となるエリアやイベント等に応じて、推定時に用いるデータを選択してもよい。エリアＢと道路の構造や車線の数等が類似するエリアＡを選択してエリアＡのデータを用いる。類似するイベントが発生した際のエリアＡのデータを用いる
イベントが発生した施設が類似するデータを用いる。例えば、エリアＢでイベントが発生する施設がドームである場合、類似するイベントが発生した他のドーム周辺の領域をエリアＡとする。類似するイベントが発生した際のデータを用いる。例えば、アイドルの場合、アイドルに係るデータ、演歌歌手の場合、演歌歌手に係るデータである。

【0038】

〔７．イベントについて〕
推定装置２００は、任意のイベントを対象とする。例えば、コンサート、各種の集会、施設の新規オープン、花火大会等、任意のものが採用可能である。

【0039】

〔８．推定装置の構成〕
次に、図６を参照して、実施形態に係る推定装置２００の構成例について説明する。図６は、実施形態に係る推定装置２００の構成例を示す図である。図６に示すように、推定装置２００は、通信部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを有する。なお、推定装置２００は、推定装置２００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

【0040】

（通信部２１０）
通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部２１０は、ネットワーク網と有線又は無線により接続され、ネットワーク網を介して、ユーザ装置２０および情報センターサーバ２００の間で情報の送受信を行う。

【0041】

（記憶部２２０）
記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図６に示すように、記憶部２２０は、断面交通量データ記憶部２２１と、交通態様データ記憶部２２２と、交通態様推定モデル記憶部２２３、イベントデータ記憶部２２４とを有する。

【0042】

（断面交通量データ記憶部２２１）
断面交通量データ記憶部２２１は、推定装置１００から取得した断面交通量データを記憶する。

【0043】

断面交通量データ記憶部２２１は、例えば、図２に示すような道路ＩＤ、セグメントＩＤ，時刻情報、緯度、経度、流入車両台数、流出車両台数等を記憶する。例えば、道路ＩＤは、道路管理者の定める「路線」、通称上の「通り名」等に対応づけたＩＤ番号である。例えば、セグメントＩＤは、断面交通量の測定地点から、道路に沿って所定の距離を有する区間に付けたＩＤである。時刻情報は、断面交通量の取得開始時刻、取得完了時刻等の情報である。緯度、経度は、ユーザ端末装置がＧＰＳにより取得した自車位置データである。流入車両台数は、そのセグメントから交差点に進入する車両の台数であり、流出車両台数とは、交差点からそのセグメントに進出する車両の台数である。

【0044】

（交通態様データ記憶部２２２）
交通態様データ記憶部２２２は、例えば、図５に示すような道路ＩＤ、セグメントＩＤ、時刻情報、緯度、経度、流入交通密度、流出交通密度を記憶する。道路ＩＤ、セグメントＩＤ、時刻情報、緯度、経度は、上述した通りである。流入交通密度は、１Ｋｍ当たりの流入車両の台数であり、流出交通密度は、１Ｋｍ当たりの流出車両の台数である。

【0045】

（交通態様推定モデル記憶部２２３）
交通態様推定モデル記憶部２２３は、交通態様を推定するための機械学習モデルである交通態様推定モデル（すなわち、機械学習モデルのデータ）を記憶する。交通態様推定モデル記憶部２２３は、例えば、以下で説明される受信部２３２によって受信された交通態様推定モデルを記憶する。交通態様推定モデル記憶部２２３は、以下で説明される推定部２３３によって生成された交通態様推定モデルを記憶してもよい。

【0046】

（イベントデータ記憶部２２４）
イベントデータ記憶部２２４は、例えば、図６に示すようなイベントカテゴリ、イベント名、発生日時、場所、イベントエリア等を記憶する。

【0047】

（制御部２３０）
制御部２３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、推定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（推定プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。

【0048】

制御部２３０は、図６に示すように、取得部２３１と、受信部２３２と、推定部２３３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。なお、制御部２３０の内部構成は、図６に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

【0049】

（取得部２３１）
取得部２３１は、上述の交通態様推定モデル（すなわち、機械学習モデルのデータ）を取得してもよい。取得部２３１は、例えば、以下で説明される受信部２３２によって受信された交通態様推定モデルを取得してもよい。取得部２３１は、所定の記憶装置から、交通態様推定モデルを取得してもよい。例えば、取得部２３１は、上述の交通態様推定モデル記憶部１２３から、交通態様推定モデルを取得してもよい。取得部２３１は、取得された移動態様推定モデルを、移動上述の交通態様推定モデル記憶部２２３に格納してもよい。

【0050】

（受信部２３２）
受信部２３２は、ユーザからイベント開催地、イベントカテゴリを受信する。受信部２３２は、ジオフェンシング機能により、エリアＢに入った車両から位置情報を受信する。例えば、これにより、通信部２１０が、エリアＢにおいて位置情報を送信した車両に対し、交通態様の推定データを送信してもよい。

【0051】

（推定部２３３）
推定部２３３は、第１領域における第１イベントに係る断面交通量データを基に、第２領域における第２イベントに係る交通態様の推定をする。より詳細には、上述した各種の手法により、推定部２３３は、第２領域における第２イベントに係る交通態様の推定をする。

【0052】

例えば、推定部２３３は、第２領域として、第１領域と道路状況が類似する領域における交通態様を推定してもよい。また、推定部２３３は、第２領域として、第１領域で第１イベントが生じた施設と類似する施設を含む領域における交通態様を推定してもよい。また、推定部２３３は、第２領域として、第１領域で第１イベントが生じた期間と類似する期間に第２イベントが生じる領域における交通態様を推定してもよい。例えば、推定部２３３は、第２領域で第２イベントが生じる曜日や時間帯を特定し、特定した曜日や時間帯と類似する曜日や時間帯において第１領域で第１イベントが生じた際の道路状況から、第２領域で第２イベントが生じる際の交通態様を推定してもよい。

【0053】

また、推定部２３３は、第１領域における所定の第１イベント発生に伴う交通態様に基づいて、第２領域における所定の第２イベントの発生に伴う交通態様を推定するためのモデルを生成し、前記モデルを用いて、前記第２領域における前記第２イベントの発生に伴う交通態様を推定してもよい。例えば、推定部２３３は、第１領域における所定の第１イベント発生に伴う交通態様を学習データとして、学習データが有する特徴をモデルに学習させる。より具体的な例を挙げると、推定部２３３は、第１領域の道路に関する情報（例えば、各交差点の配置関係や道路の車線数、交差点が三叉路であるか四叉路であるか等）と、第１イベントに関する情報とを入力した際に、交通態様を示す情報を出力するようにモデルを学習する。このような学習は、例えば、バックプロパゲーション等の各種既存のモデル学習手法が採用可能である。

【0054】

そして、推定部２３３は、学習済みのモデルに対し、第２領域の道路に関する情報と第２イベントに関する情報とを入力することで、第２領域で第２イベントが生じた際の交通態様をモデルに推定させてもよい。なお、推定部２３３は、例えば、イベントが発生する曜日や時間帯等をさらに入力データとすることで、所定の領域で所定の曜日、所定の日時に所定のイベントが発生する際の交通態様を推定してもよい。

【0055】

〔９．推定処理のフロー〕
次に、実施形態に係る推定装置２００による推定処理の手順について説明する。

【0056】

図７は、実施形態に係る推定装置２００によって実行される、交通態様を推定するための処理手順を示すフローチャートである。

【0057】

まず、推定装置２００の受信部２３２は、ユーザからイベント開催地、イベントカテゴリを受け付ける（ステップＳ１０１）。

【0058】

次いで、推定装置２００の推定部２３３は、エリアＢにおいて開催予定のイベントと類似するイベントが開催されたエリアであって、エリアＢと類似するエリアＡを参照エリアとする（ステップＳ１０２）。

【0059】

次いで、推定装置２００の推定部２３３は、エリアＡで指定されたイベントの開催日時を特定する（ステップＳ１０３）。

【0060】

次いで、推定装置２００の取得部２３１は、エリアＡにおける断面交通量データを取得する（ステップＳ１０４）。

【0061】

次いで、推定装置２００の推定部２３３は、エリアＢにおいて開催予定の第２イベントに係る交通態様を推定する（ステップ１０５）。

【0062】

次いで、推定装置２００の通信部２１０は、推定した交通態様を提供する（ステップ１０６）。

【0063】

〔１０．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の一部を手動的に行うこともできる。あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0064】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

【0065】

例えば、図６に示した記憶部２２０の一部又は全部は、推定装置２００によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、推定装置２００は、ストレージサーバにアクセスすることで、走行情報等の各種情報を取得する。

【0066】

〔１１．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る推定装置１００は、例えば図８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

【0067】

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。

【0068】

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

【0069】

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

【0070】

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

【0071】

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

【0072】

例えば、コンピュータ１０００が推定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部２３０の機能を実現する。

【0073】

〔１２．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る推定装置２００は、取得部２３１と、受信部２３２、推定部２３３とを有する。

【0074】

実施形態に係る推定装置２００は、第１領域において所定の第１イベントが生じた際における第１領域の交通態様を取得し、第１領域の交通態様に基づいて、第２領域において前記第１イベントと類似する第２イベントが生じた際における第２領域の交通態様を推定する。これにより、推定装置２００は、第２領域における第２イベントの開催に伴う交通渋滞等の交通態様を推定でき、イベント関係者等に、これに対応した措置を事前に準備させることができる。

【0075】

実施形態に係る推定装置２００は、第２領域として、第１領域と道路状況が類似する領域における交通態様を推定する。この場合、推定装置２００は、第２領域における第２イベントの開催に伴う交通渋滞等の交通態様を、より正確に推定できる。

【0076】

実施形態に係る推定装置２００は、第２領域として、第１領域で第１イベントが生じた施設と類似する施設を含む領域における交通態様を推定する。この場合、推定装置２００は、第２領域における第２イベントの開催に伴う交通渋滞等の交通態様を、より正確に推定できる。

【0077】

実施形態に係る推定装置２００は、第２領域として、第１領域で第１イベントが生じた期間と類似する期間に第２イベントが生じる領域における交通態様を推定する。この場合、推定装置２００は、第２領域における第２イベントの開催に伴う交通渋滞等について、所定期間の交通態様を推定できる。

【0078】

実施形態に係る推定装置２００は、第１領域における所定の第１イベント発生に伴う交通態様を取得し、これに基づいて、第２領域における所定の第２イベントの発生に伴う交通態様を推定するためのモデルを生成し、このモデルを用いて、前記第２領域における前記第２イベントの発生に伴う交通態様を推定する。これにより、推定装置２００は、モデルを学習させながら、交通態様の推定精度を上げることができる。

【0079】

実施形態に係る推定装置２００は、端末装置を所持したユーザが乗車する車両が、第２領域内に入った際、端末装置から送信される車両の位置情報を取得し、車両に交通態様を通知する。これにより、推定装置２００は、車両のドライバ自身に交通渋滞を回避させることができる。

【0080】

実施形態に係る推定装置２００は、第１領域における第１イベントに係る交通態様に基づいて、第２領域における所定のエリア毎に第２イベントの発生に伴う交通態様を推定する。これにより、推定装置２００は、第２領域において、ピンポイントで交通態様を推定することができる。

【0081】

実施形態に係る推定装置２００は、第１領域における第１イベントに係る交通態様を所定のユーザ属性毎に取得し、第２領域における第２イベントの発生に伴う交通態様を前記ユーザ属性毎に推定する。これにより、推定装置２００は、第２領域において、ユーザ属性毎に交通態様を推定できる。

【0082】

実施形態に係る推定装置２００は、端末装置を所持したユーザが乗車する車両が、第２領域に入った際、前記端末装置からユーザの検索クエリを取得し、検索クエリに基づいて、第２領域における第２イベントの発生に伴う交通態様を推定する。これにより、推定装置２００は、第２領域において、ユーザの検索クエリの情報を反映させた交通態様を推定できる。

【0083】

実施形態に係る推定装置２００は、端末装置を所持したユーザが乗車する車両が、第２領域に入った際、前記端末装置からユーザのＳＮＳ情報を取得し、ＳＮＳ情報に基づいて、第２領域における第２イベントの発生に伴う交通態様を推定する。これにより、推定装置２００は、第２領域において、ユーザのＳＮＳ情報を反映させた交通態様を推定できる。

【0084】

また、実施形態に係る推定装置２００は、ユーザ端末装置２０を有し、車両に設置された端末装置であってもよい。

【0085】

また、実施形態に係る推定装置２００は、ジオフェンスを複数設定することにより、複数の所定のエリアを所定の期間内に走行した車両に設置されたユーザ端末装置２０に対し、交通態様を通知してもよい。

【0086】

上述した各処理により、推定装置２００は、効率的に新規イベント開催等に伴う交通態様を推定することができる。

【0087】

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

【0088】

また、上述した推定装置２００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

【0089】

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0090】

１ 推定システム
１０ ユーザ端末装置
２０ ユーザ端末装置
１００ 推定装置
２００ 推定装置
２１０ 通信部
２２０ 記憶部
２２１ 断面交通量データ記憶部
２２２ 交通態様データ記憶部
２２３ 交通態様推定モデル記憶部
２２４ イベントデータ記憶部
２３０ 制御部
２３１ 取得部
２３２ 受信部
２３３ 推定部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】