特許 7297821 情報処理装置、情報処理方法およ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】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】情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/30 20120101AFI20230619BHJP

   G06Q 10/04 20230101ALI20230619BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/30

G06Q10/04

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2021119102

(22)【出願日】2021-07-19

(65)【公開番号】P2023014898

(43)【公開日】2023-01-31

【審査請求日】2022-02-16

(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】丸山 三喜也

(72)【発明者】

【氏名】坪内 孝太

【審査官】宮地 匡人

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－１１１１３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第６７９７４３６（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】特開２０１９－１２３４７９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－２２７８５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】韓国登録特許第１０－１９４５８９２（ＫＲ，Ｂ１）

【文献】中国特許出願公開第１１２５８０２０４（ＣＮ，Ａ）

【文献】AI技術を活用した列車遅延予測の実証実験を開始，[online]，富士通株式会社，2016年07月19日，https://pr.fujitsu.com/jp/news/2016/07/19-1.html，[検索日 2023.03.01]

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

ＪＳＴＰｌｕｓ（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

センサの検知情報に基づいて運行車両における遅延の原因となる原因情報を取得する取得部と、
前記原因情報に基づいて、前記運行車両が遅延する確度を遅延時間毎に推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記遅延時間毎の前記確度に基づく通知情報を生成する生成部と、
を備え、
前記推定部は、
過去の原因情報を説明変数とし、過去の遅延時間を目的変数とするモデルを用いて、前記遅延時間毎の前記確度を推定すること
を特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記センサは、
ユーザが所持する端末装置に備えられたセンサであって、
前記取得部は、
前記検知情報に基づいて前記運行車両に乗車中の前記ユーザを特定し、特定した前記ユーザが所持する前記端末装置の前記センサの前記検知情報に基づいて前記原因情報を取得すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記取得部は、
複数の前記センサの前記検知情報に基づいて前記遅延の原因が発生したことを示す前記原因情報を取得すること
を特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記センサは、
前記運行車両に備えられたセンサであること
を特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記センサは、
位置情報を取得するセンサ、加速度センサ、マイク、カメラの少なくとも１つを含むこと
を特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記取得部は、
前記検知情報に基づいて、前記運行車両が前記遅延の原因により減速したか停車したかの情報を含む前記原因情報を取得すること
を特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記説明変数は、
前記運行車両の乗車率、天候、到着地の周辺におけるイベント情報の少なくとも１つを含むこと
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記推定部は、
対象の前記運行車両の前記遅延時間毎の前記確度の推定結果に基づいて、前記対象の前記運行車両の後続の前記運行車両の前記遅延時間毎の前記確度を推定すること
を特徴とする請求項１～７のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項9】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
センサの検知情報に基づいて運行車両における遅延の原因となる原因情報を取得する取得工程と、
前記原因情報に基づいて、前記運行車両が遅延する確度を遅延時間毎に推定する推定工程と、
前記推定工程によって推定された前記遅延時間毎の前記確度に基づく通知情報を生成する生成工程と、
を含み、
前記推定工程は、
過去の原因情報を説明変数とし、過去の遅延時間を目的変数とするモデルを用いて、前記遅延時間毎の前記確度を推定すること
を特徴とする情報処理方法。

【請求項10】

センサの検知情報に基づいて運行車両における遅延の原因となる原因情報を取得する取得手順と、
前記原因情報に基づいて、前記運行車両が遅延する確度を遅延時間毎に推定する推定手順と、
前記推定手順によって推定された前記遅延時間毎の前記確度に基づく通知情報を生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記推定手順は、
過去の原因情報を説明変数とし、過去の遅延時間を目的変数とするモデルを用いて、前記遅延時間毎の前記確度を推定すること
を特徴とする情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、運行車両が路線で事故等が発生することで運行に遅延が生じた場合に、外部のサーバから遅延等の情報を取得してユーザへ遅延情報を通知する技術がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特許第６９０００１７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、従来の技術では、外部のサーバから遅延等の情報を取得するまではユーザは遅延を把握することができず、運行車両がどの程度遅延するかを早期に把握できない。

【0005】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、運行車両の遅延時間を早期に把握することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム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】

本願に係る情報処理装置は、取得部と、推定部と、生成部とを備える。前記取得部は、センサの検知情報に基づいて運行車両における遅延の原因となる原因情報を取得する。前記推定部は、前記原因情報に基づいて、前記運行車両が遅延する確度を遅延時間毎に推定する。前記生成部は、前記推定部によって推定された前記遅延時間毎の前記確度に基づく通知情報を生成する。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一態様によれば、運行車両の遅延時間を早期に把握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、実施形態に係る情報処理を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図5】図５は、ハードウェ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】

【0009】

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）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情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各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される。

【0010】

（実施形態）
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理を示す図である。図１では、駅Ａから駅Ｂへ向かう途中で運行車両に事故が発生した例を示している。また、図１において、ユーザ端末５０ａは、かかる運行車両に乗車中のユーザＵａが所持している端末装置であり、ユーザ端末５０ｂは、駅Ｂで運行車両を待っているユーザＵｂが所持する端末装置である。

【0011】

図１に示す情報処理では、運行車両に乗車中のユーザＵａのユーザ端末５０ａや、運行車両に備えられた各種センサの検知情報に基づいて、運行車両が遅延する確度を遅延時間毎に推定し、ユーザ端末５０ａやユーザ端末５０ｂへ通知する。

【0012】

具体的には、まず、実施形態に係る情報処理装置１は、ユーザ端末５０ａが備えるセンサの検知情報を取得し、かかる検知情報に基づいて運行車両における遅延の原因となる原因情報を取得する（ステップＳ１）。

【0013】

センサは、例えば、ユーザ端末５０ａに備えられた加速度センサ、マイク、カメラ等といった外部の情報を検知するセンサである。なお、センサは、ユーザ端末５０ａに備えられたセンサに限らず、運行車両に備えられたセンサや、運行車両が走行する路線に備えられたセンサであってもよい。

【0014】

原因情報は、例えば、事故等の遅延の原因が発生したことを示す情報や、遅延の原因により運行車両が減速したか停車したかの情報等を含む。なお、センサの種類や、原因情報の詳細については後述する。

【0015】

つづいて、実施形態に係る情報処理装置１は、原因情報に基づいて、運行車両が遅延する確度を遅延時間毎に推定する（ステップＳ２）。図２に示す例では、５分毎の遅延時間の発生確率を示している。なお、遅延時間毎の確度の算出方法については後述する。

【0016】

つづいて、実施形態に係る情報処理装置１は、推定した遅延時間毎の確度に基づく通知情報を生成する（ステップＳ３）。通知情報は、ユーザ端末５０ａ、５０ｂの表示部に表示される表示情報であり、例えば、図１に示した遅延時間および確度のグラフの情報である。あるいは、通知情報は、遅延時間および確度のテキスト情報であってもよい。

【0017】

つづいて、実施形態に係る情報処理装置１は、生成した通知情報をユーザ端末５０ｂへ送信することで通知する（ステップＳ４）。なお、実施形態に係る情報処理装置１は、ユーザ端末５０ａに通知情報を併せて送信してもよい。

【0018】

このように、センサの検知情報を使って遅延時間の確度を推定してユーザＵａ、Ｕｂへ通知することで、ユーザＵａ、Ｕｂは早期に運行車両の遅延時間を把握することができる。

【0019】

なお、実施形態に係る情報処理装置１は、例えば、センサの検知情報から運行車両が発車時刻よりも早めに発車する確度を推定してユーザへ通知してもよい。例えば、実施形態に係る情報処理装置１は、乗車率が通常よりも低いことを検知した場合、駅での乗換時間が通常よりも短くなる（発車が早まる）ことを推定する。

【0020】

また、実施形態に係る情報処理装置１は、ある路線の遅延が他の路線にどのように影響しているかの関係性を事前に学習しておくことで、ある路線の遅延の確度に加えて、他の路線の遅延の確度を推定してもよい。

【0021】

次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例を示すブロック図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、複数のユーザ端末５０と、複数の車両装置１００とがネットワークＮに対して有線又は無線により接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークである。

【0022】

情報処理装置１は、情報処理方法を実行するサーバ装置である。情報処理装置１は、例えば、運行車両の乗換を案内するサービスや、遅延に関する情報を提供するサービスを提供する。

【0023】

ユーザ端末５０は、ユーザが所持する端末装置であって、情報処理装置１が提供するサービスを利用する端末装置である。ユーザ端末５０は、スマートフォン、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ等の任意のタイプの端末装置を用いることができる。

【0024】

車両装置１００は、運行車両に備えられた各種の制御装置である。かかる制御装置は、運行車両に備えられたセンサや、路線に設置されたセンサの検知情報を取得し、情報処理装置１へ送信する。

【0025】

次に、図３を参照して、情報処理装置１の構成例について説明する。

【0026】

図３は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。図３に示されるように、情報処理装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを有する。制御部３は、取得部３１と、推定部３２と、生成部３３と、通知部３４とを備える。

【0027】

通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部２は、有線または無線によりネットワーク網と接続される。

【0028】

制御部３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、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理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３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＧＰＵ（General Purpose Graphic Processing Unit）等の集積回路により実現されてもよい。

【0029】

記憶部４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。

【0030】

次に、情報処理装置１の制御部３の各機能（取得部３１、推定部３２、生成部３３および通知部３４）について説明する。

【0031】

取得部３１は、各種情報を取得する。取得部３１は、センサの検知情報に基づいて運行車両における遅延の原因となる原因情報を取得する。センサは、ユーザ端末５０に備えられたセンサや、運行車両に備えられたセンサ、運行車両が走行する路線に配置されたセンサ等である。

【0032】

ユーザ端末５０に備えられたセンサは、例えば、位置情報を取得するセンサや、加速度センサ、ジャイロセンサ、マイク、カメラ等である。運行車両に備えられたセンサは、例えば、位置情報を取得するセンサや、車速センサ、ブレーキセンサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、マイク、カメラ等である。運行車両が走行する路線に配置されたセンサは、例えば、レーダや、マイク、カメラ等である。

【0033】

取得部３１は、まず、センサの検知情報を取得し、検知情報に基づいて、運行車両に乗車中のユーザが所持するユーザ端末５０を特定する。例えば、取得部３１は、運行車両の位置情報（の変化）と、ユーザ端末５０の位置情報（の変化）とが同じであるユーザ端末５０を特定する。

【0034】

つづいて、取得部３１は、特定したユーザ端末５０のセンサの検知情報に基づいて、原因情報を取得する。例えば、取得部３１は、加速度センサの値が急激に変化した場合に、遅延の原因が発生したことを示す原因情報を取得する。また、取得部３１は、加速度センサの値に加えて、マイクで集音した音情報を加味してもよい。

【0035】

例えば、取得部３１は、加速度センサの値が急激に変化し、かつ、マイクで衝撃音を集音した場合に、遅延の原因が発生したことを示す原因情報を取得する。また、取得部３１は、例えば、運行車両の先頭に設置されたカメラの画像により、路線上に障害物を検出した場合に、遅延の原因が発生したことを示す原因情報を取得する。

【0036】

また、取得部３１は、遅延の原因が発生した場合に、かかる遅延により運行車両が減速、または、停車したことを示す原因情報を取得する。運行車両が減速または停車したことの情報は、例えば、運行車両の車速情報や、ブレーキ情報、位置情報等に基づいて検出可能である。

【0037】

つまり、原因情報は、遅延の原因の発生と、その原因により運行車両が減速したか停車したかの情報を含む。また、原因情報は、例えば、路線上の障害物の有無や、センサの検知情報等を含んでもよい。

【0038】

推定部３２は、取得部３１が取得した原因情報に基づいて、運行車両が遅延する確度を遅延時間毎に推定する。例えば、推定部３２は、遅延時間毎の確度を推定するためのモデルを用いることができる。モデルは、例えば、過去の原因情報を説明変数とし、過去の遅延時間を教師データ（目的変数）として生成される。

【0039】

推定部３２は、取得部３１が取得した原因情報をモデルに入力し、モデルが出力するスコアとして遅延時間毎の確度を取得する。また、推定部３２は、モデルの説明変数として、運行車両の乗車率や、天候、駅周辺でのイベント情報等を含ませてもよい。

【0040】

また、推定部３２は、推定した遅延時間毎の確度に基づいて、対象の運行車両（遅延の原因に最も近い運行車両）の後続の運行車両の遅延時間毎の確度を推定してもよい。例えば、推定部３２は、対象の運行車両の遅延時間毎の確度と、各運行車両の時刻表とに基づいて、後続の運行車両の遅延時間毎の確度を推定してもよい。

【0041】

生成部３３は、推定部３２によって推定された遅延時間毎の確度に基づく通知情報を生成する。通知情報は、例えば、ユーザ端末５０の表示部で表示される表示情報である。例えば、生成部３３は、各遅延時間の確度をすべて表示した通知情報を生成する。あるいは、生成部３３は、確度が所定値以上の遅延時間や、確度が最も高い遅延時間のみを表示した通知情報を生成する。なお、通知情報は、表示情報に限らず、音声情報であってもよい。

【0042】

また、生成部３３は、例えば、推定部３２によって後続の運行車両の遅延時間毎の確度が推定された場合、後続の運行車両の遅延時間毎の確度に基づく情報を通知情報に含ませてもよい。

【0043】

通知部３４は、生成部３３によって生成された通知情報をユーザ端末５０へ送信する。通知部３４は、例えば、ユーザ端末５０から要求があった場合に、通知情報を送信する。あるいは、通知部３４は、遅延している運行車両に乗車中のユーザや、運行車両の次の到着地（例えば、駅）で待機しているユーザを特定し、かかるユーザのユーザ端末５０へ通知情報をプッシュ通知してもよい。

【0044】

次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理の処理手順について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理の処理手順を示すフローチャートである。

【0045】

図４に示すように、制御部３は、まず、センサの検知情報に基づいて運行車両における遅延の原因となる原因情報を取得する（ステップＳ１０１）。つづいて、制御部３は、原因情報に基づいて、運行車両が遅延する確度を遅延時間毎に推定する（ステップＳ１０２）。つづいて、制御部３は、遅延時間毎の確度に基づく通知情報を生成する（ステップＳ１０３）。つづいて、制御部３は、生成した通知情報をユーザ端末５０へ通知し（ステップＳ１０４）、処理を終了する。

【0046】

〔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。

【0047】

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。

【0048】

例えば、図３に示した記憶部４の一部又は全部は、各装置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、各装置は、ストレージサーバにアクセスすることで、各種情報を取得する。

【0049】

〔ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１は、例えば図５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５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。

【0050】

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（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。

【0051】

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。

【0052】

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。

【0053】

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。

【0054】

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。

【0055】

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１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３の機能を実現する。

【0056】

〔効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、取得部３１と、推定部３２と、生成部３３とを備える。取得部３１は、センサの検知情報に基づいて運行車両における遅延の原因となる原因情報を取得する。推定部３２は、原因情報に基づいて、運行車両が遅延する確度を遅延時間毎に推定する。生成部３３は、推定部３２によって推定された遅延時間毎の確度に基づく通知情報を生成する。センサは、ユーザが所持する端末装置（ユーザ端末５０）に備えられたセンサである。取得部３１は、検知情報に基づいて運行車両に乗車中のユーザを特定し、特定したユーザが所持する端末装置のセンサの検知情報に基づいて原因情報を取得する。取得部３１は、複数のセンサの検知情報に基づいて遅延の原因が発生したことを示す原因情報を取得する。センサは、運行車両に備えられたセンサである。センサは、位置情報を取得するセンサ、加速度センサ、マイク、カメラの少なくとも１つを含む。取得部３１は、検知情報に基づいて、運行車両が遅延の原因により減速したか停車したかの情報を含む原因情報を取得する。推定部３２は、過去の原因情報を説明変数とし、過去の遅延時間を目的変数とするモデルを用いて、遅延時間毎の確度を推定する。説明変数は、運行車両の乗車率、天候、到着地の周辺におけるイベント情報の少なくとも１つを含む。推定部３２は、対象の運行車両の遅延時間毎の確度の推定結果に基づいて、対象の運行車両の後続の運行車両の遅延時間毎の確度を推定する。このような構成により、運行車両の遅延時間を早期に把握することができる。

【0057】

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。

【0058】

〔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全部または一部を手動的に行うこともでき、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。

【0059】

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。

【0060】

また、上述してきた実施形態に記載した各処理は、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。

【0061】

また、上記してきた「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、制御部３は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0062】

１ 情報処理装置
２ 通信部
３ 制御部
４ 記憶部
３１ 取得部
３２ 推定部
３３ 生成部
３４ 通知部
５０ ユーザ端末
１００ 車両装置
Ｓ 情報処理システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】