特許 7452804 情報処理システム、プログラム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-03-11

(45)【発行日】2024-03-19

(54)【発明の名称】情報処理システム、プログラム及び方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/26 20240101AFI20240312BHJP

   G08B 31/00 20060101ALI20240312BHJP

   G08B 21/10 20060101ALI20240312BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/26

G08B31/00 B

G08B21/10

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2022177725

(22)【出願日】2022-11-04

【審査請求日】2022-11-07

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和４年度、国立研究開発法人防災科学技術研究所、戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ）「国家レジリエンス（防災・減災）の強化／衛星データ等即時共有システムと被災状況解析・予測技術の開発」委託研究、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

【早期審査対象出願】

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】501138231

【氏名又は名称】国立研究開発法人防災科学技術研究所

(74)【代理人】

【識別番号】110002789

【氏名又は名称】弁理士法人ＩＰＸ

(72)【発明者】

【氏名】田口 仁

(72)【発明者】

【氏名】平 春

【審査官】田上 隆一

(56)【参考文献】

【文献】特開２００２－３１２５３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２２－０５８７８５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ｇ０８Ｂ ３１／００

Ｇ０８Ｂ ２１／１０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

情報処理システムであって、
次の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な少なくとも１つのプロセッサを備え、
取得ステップでは、災害の発生と相関がある現象の予測情報を含む相関情報を取得し、前記予測情報は、未来の所定の時点に予測される前記現象の情報であり、前記相関情報には、第１の災害についての前記相関情報である第１相関情報と、第２の災害についての前記相関情報である第２相関情報とが含まれ、
決定ステップでは、取得された前記相関情報に基づいて、当該相関情報により前記相関が示される災害の影響度を決定し、前記影響度は、所定の範囲で変化する指標により示され、前記影響度には、前記第１の災害についての第１影響度と、前記第２の災害についての第２影響度とが含まれ、
出力ステップでは、決定された前記影響度を示す影響度情報を出力し、前記影響度情報には、前記第１影響度を示す情報と、前記第２影響度を示す情報とが含まれ、
前記影響度情報は、所定条件を満たすメッシュ領域のグループを囲むグループ領域を示す情報であり、
前記所定条件には、
前記影響度が所定の範囲であるという第１条件と、
前記第１条件を満たすメッシュ領域及び前記第１条件を満たす他のメッシュ領域のうち最も近いメッシュ領域の間隔が閾値未満であるという第２条件とが含まれ、
前記閾値は、前記範囲に応じた値である、もの。

【請求項2】

情報処理システムであって、
次の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な少なくとも１つのプロセッサを備え、
取得ステップでは、災害の発生と相関がある現象の予測情報を含む相関情報を取得し、前記予測情報は、未来の所定の時点に予測される前記現象の情報であり、前記相関情報には、第１の災害についての前記相関情報である第１相関情報と、第２の災害についての前記相関情報である第２相関情報とが含まれ、
決定ステップでは、取得された前記相関情報に基づいて、当該相関情報により前記相関が示される災害の影響度を決定し、前記影響度は、所定の範囲で変化する指標により示され、前記影響度には、前記第１の災害についての第１影響度と、前記第２の災害についての第２影響度とが含まれ、
出力ステップでは、決定された前記影響度を示す影響度情報を出力し、前記影響度情報には、前記第１影響度を示す情報と、前記第２影響度を示す情報とが含まれ、
前記影響度情報は、所定条件を満たすメッシュ領域のグループを囲むグループ領域を示す情報であり、
前記所定条件には、
前記影響度が所定の範囲であるという第１条件と、
前記第１条件を満たすメッシュ領域及び前記第１条件を満たす他のメッシュ領域のうち最も近いメッシュ領域の間隔が閾値未満であるという第２条件とが含まれ、
前記閾値は、前記影響度の決定に用いられた前記相関情報により相関が示される災害の種類に応じた値である、もの。

【請求項3】

情報処理システムであって、
次の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な少なくとも１つのプロセッサを備え、
取得ステップでは、災害の発生と相関がある現象の予測情報を含む相関情報を取得し、前記予測情報は、未来の所定の時点に予測される前記現象の情報であり、前記相関情報には、第１の災害についての前記相関情報である第１相関情報と、第２の災害についての前記相関情報である第２相関情報とが含まれ、
決定ステップでは、取得された前記相関情報に基づいて、当該相関情報により前記相関が示される災害の影響度を決定し、前記影響度は、所定の範囲で変化する指標により示され、前記影響度には、前記第１の災害についての第１影響度と、前記第２の災害についての第２影響度とが含まれ、
出力ステップでは、決定された前記影響度を示す影響度情報を出力し、前記影響度情報には、前記第１影響度を示す情報と、前記第２影響度を示す情報とが含まれ、
前記影響度情報は、所定条件を満たすメッシュ領域のグループを囲むグループ領域を示す情報であり、
前記所定条件には、
前記影響度が所定の範囲であるという第１条件と、
前記第１条件を満たすメッシュ領域及び前記第１条件を満たす他のメッシュ領域のうち最も近いメッシュ領域の間隔が閾値未満であるという第２条件とが含まれ、
前記相関情報には、複数の時期における前記災害の発生と相関がある情報が含まれ、
前記閾値は、前記影響度の決定に用いられた前記相関情報により相関が示される災害の発生時期に応じた値である、もの。

【請求項4】

情報処理システムであって、
次の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な少なくとも１つのプロセッサを備え、
取得ステップでは、災害の発生と相関がある現象の観測情報及び観測地域における静的情報を含む相関情報を取得し、前記観測情報は、前記現象について観測された情報であり、前記静的情報は、前記観測地域の特性を示し短期的には変化しない情報であり、前記相関情報には、第１の災害についての前記相関情報である第１相関情報と、第２の災害についての前記相関情報である第２相関情報とが含まれ、
決定ステップでは、取得された前記相関情報に基づいて、当該相関情報により前記相関が示される災害の影響度を決定し、前記影響度は、所定の範囲で変化する指標により示され、前記影響度には、前記第１の災害についての第１影響度と、前記第２の災害についての第２影響度とが含まれ、
出力ステップでは、決定された前記影響度を示す影響度情報を出力し、前記影響度情報には、前記第１影響度を示す情報と、前記第２影響度を示す情報とが含まれ、
前記影響度情報は、所定条件を満たすメッシュ領域のグループを囲むグループ領域を示す情報であり、
前記所定条件には、
前記影響度が所定の範囲であるという第１条件と、
前記第１条件を満たすメッシュ領域及び前記第１条件を満たす他のメッシュ領域のうち最も近いメッシュ領域の間隔が閾値未満であるという第２条件とが含まれ、
前記閾値は、前記範囲に応じた値である、もの。

【請求項5】

情報処理システムであって、
次の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な少なくとも１つのプロセッサを備え、
取得ステップでは、災害の発生と相関がある現象の観測情報及び観測地域における静的情報を含む相関情報を取得し、前記観測情報は、前記現象について観測された情報であり、前記静的情報は、前記観測地域の特性を示し短期的には変化しない情報であり、前記相関情報には、第１の災害についての前記相関情報である第１相関情報と、第２の災害についての前記相関情報である第２相関情報とが含まれ、
決定ステップでは、取得された前記相関情報に基づいて、当該相関情報により前記相関が示される災害の影響度を決定し、前記影響度は、所定の範囲で変化する指標により示され、前記影響度には、前記第１の災害についての第１影響度と、前記第２の災害についての第２影響度とが含まれ、
出力ステップでは、決定された前記影響度を示す影響度情報を出力し、前記影響度情報には、前記第１影響度を示す情報と、前記第２影響度を示す情報とが含まれ、
前記影響度情報は、所定条件を満たすメッシュ領域のグループを囲むグループ領域を示す情報であり、
前記所定条件には、
前記影響度が所定の範囲であるという第１条件と、
前記第１条件を満たすメッシュ領域及び前記第１条件を満たす他のメッシュ領域のうち最も近いメッシュ領域の間隔が閾値未満であるという第２条件とが含まれ、
前記閾値は、前記影響度の決定に用いられた前記相関情報により相関が示される災害の種類に応じた値である、もの。

【請求項6】

情報処理システムであって、
次の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な少なくとも１つのプロセッサを備え、
取得ステップでは、災害の発生と相関がある現象の観測情報及び観測地域における静的情報を含む相関情報を取得し、前記観測情報は、前記現象について観測された情報であり、前記静的情報は、前記観測地域の特性を示し短期的には変化しない情報であり、前記相関情報には、第１の災害についての前記相関情報である第１相関情報と、第２の災害についての前記相関情報である第２相関情報とが含まれ、
決定ステップでは、取得された前記相関情報に基づいて、当該相関情報により前記相関が示される災害の影響度を決定し、前記影響度は、所定の範囲で変化する指標により示され、前記影響度には、前記第１の災害についての第１影響度と、前記第２の災害についての第２影響度とが含まれ、
出力ステップでは、決定された前記影響度を示す影響度情報を出力し、前記影響度情報には、前記第１影響度を示す情報と、前記第２影響度を示す情報とが含まれ、
前記影響度情報は、所定条件を満たすメッシュ領域のグループを囲むグループ領域を示す情報であり、
前記所定条件には、
前記影響度が所定の範囲であるという第１条件と、
前記第１条件を満たすメッシュ領域及び前記第１条件を満たす他のメッシュ領域のうち最も近いメッシュ領域の間隔が閾値未満であるという第２条件とが含まれ、
前記相関情報には、複数の時期における前記災害の発生と相関がある情報が含まれ、
前記閾値は、前記影響度の決定に用いられた前記相関情報により相関が示される災害の発生時期に応じた値である、もの。

【請求項7】

コンピュータに、請求項１～請求項６の何れか１つに記載の各ステップを実行させるためのプログラム。

【請求項8】

コンピュータが、請求項１～請求項６の何れか１つに記載の各ステップを実行する、方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理システム、プログラム及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、どこが、どのくらい危険なのか（状態）、危険になるのか（動向）を瞬時に解析・計算し、危険度を地図上に色別表して分かり易く提供することなどができる有用な河川情報の危険度評価・判断支援システムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００３－１４１６７０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

災害等の事象に対する備えを促進させるため、特許文献１の技術のように事象の影響度を提供することが行われている。備えを適切に行わせるためには、影響度の大きさを適切に把握させる必要がある。

【0005】

本発明では上記事情を鑑み、事象の種類を問わずその影響を把握しやすくすることとした。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムでは、次の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な少なくとも１つのプロセッサを備える。取得ステップでは、事象の発生と相関がある相関情報を取得し、相関情報には、第１の事象の発生と相関がある第１相関情報と、第２の事象の発生と相関がある第２相関情報とが含まれる。決定ステップでは、取得された相関情報により相関が示される事象の影響の大きさを示す影響度を決定し、影響度は、所定の範囲で変化する指標により示され、影響度には、第１の事象についての第１影響度と、第２の事象についての第２影響度とが含まれる。出力ステップでは、決定された影響度を示す影響度情報を出力し、影響度情報には、第１影響度を示す情報と、第２影響度を示す情報とが含まれる。

【0007】

このような態様によれば、事象の種類を問わずその影響を把握しやすくすることができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】事象観測システム１の全体構成を示す図である。

【図2】影響度情報生成サーバ１０のハードウェア構成を示す図である。

【図3】ユーザ端末２０のハードウェア構成を示す図である。

【図4】各装置の制御部の機能構成を示す図である。

【図5】影響度情報処理の一例を示すフロー図である。

【図6】条件テーブルの一例を示す図である。

【図7】条件テーブルの別の一例を示す図である。

【図8】補正テーブルの一例を示す図である。

【図9】メッシュ領域毎に決定された影響度の一例を示す図である。

【図10】グループ化テーブルの一例を示す図である。

【図11】結合条件を説明するための図である。

【図12】グループ領域を説明するための図である。

【図13】生成された別のグループ領域の一例を示す図である。

【図14】表示された影響度情報の一例を示す図である。

【図15】グループ化テーブルの別の一例を示す図である。

【図16】グループ化テーブルの別の一例を示す図である。

【図17】グループ化テーブルの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、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。

【0010】

ところで、本実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体（Ｎｏｎ－Ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ｒｅａｄａｂｌｅ Ｍｅｄｉｕｍ）として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。

【0011】

また、本実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、例えば電圧・電流を表す信号値の物理的な値、０または１で構成される２進数のビット集合体としての信号値の高低、または量子的な重ね合わせ（いわゆる量子ビット）によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。

【0012】

また、広義の回路とは、回路（Ｃｉｒｃｕｉｔ）、回路類（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、およびメモリ（Ｍｅｍｏｒｙ）等を少なくとも適当に組み合わせることによって実現される回路である。すなわち、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等を含むものである。

【0013】

１．ハードウェア構成
本節では、本実施形態に係る事象観測システムのハードウェア構成について説明する。

【0014】

図１は、事象観測システム１の全体構成を示す図である。事象観測システム１は、所定の観測地域における所定の事象を観測する機能を提供するシステムであり、「情報処理システム」の一例である。事象観測システム１においては、洪水、土砂崩れ、地震、津波、暴風、高潮及び火山噴火等の災害が所定の事象として観測される。災害とは、自然現象や人為的な原因によって、人命や社会生活に被害が生じる事態のことである。以下では、単に「事象」と言った場合、これらの災害のうちのいずれか又は全部を言うものとする。事象観測システム１は、本実施形態では、日本全域（周辺海域を含む）を観測地域として機能を提供する。

【0015】

事象観測システム１は、通信回線２と、複数の観測衛星３（観測衛星３－１及び３－２のみ図示されている）と、複数の衛星コントロールシステム４（衛星コントロールシステム４－１及び４－２のみ図示されている）と、セレクタマネジメントシステム５と、影響度情報生成サーバ１０と、ユーザ端末２０とを備える。

【0016】

通信回線２は、インターネット等を含み、自回線に接続する装置同士のデータのやり取りを仲介する。通信回線２には、影響度情報生成サーバ１０、セレクタマネジメントシステム５、ユーザ端末２０及び衛星コントロールシステム４が接続されている。観測衛星３は、事象を観測するためのセンサを搭載した人工衛星である。衛星コントロールシステム４は、観測衛星３の動作を制御するとともに、観測衛星３から観測データを受け取るシステムである。

【0017】

影響度情報生成サーバ１０は、観測情報Ｂ１及び予測情報Ｃ１を取得して、観測地域における影響度情報を生成する。影響度情報とは、人々の生活に対する事象の影響の大きさを示す情報であり、詳しくは後述する。観測情報Ｂ１及び予測情報Ｃ１は、事象を観測する機能を有する機関から提供される。そのような観測機関としては、例えば、気象庁、国土交通省及び防災科学技術研究所等がある。なお、観測機関は、公共の機関に限らず、民間の機関であってもよい。影響度情報生成サーバ１０は、生成した影響度情報をセレクタマネジメントシステム５に供給する。

【0018】

セレクタマネジメントシステム５は、影響度情報生成サーバ１０から供給された影響度情報と、制約情報Ｄ１とに基づいて、観測に用いる観測衛星３を選択するための処理を実行する。制約情報Ｄ１は、所定の事象を観測可能な観測手段の観測上の制約を示す情報である。観測上の制約とは、例えば、地理的及び時間的な制約である。ユーザ端末２０は、事象観測システム１を利用するユーザが操作する端末である。

【0019】

図２は、影響度情報生成サーバ１０のハードウェア構成を示す図である。影響度情報生成サーバ１０は、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、バス１４とを備える。バス１４は、影響度情報生成サーバ１０が備える各部を電気的に接続する。

【0020】

（制御部１１）
制御部１１は、例えば不図示の中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）である。制御部１１は、記憶部１２に記憶された所定のプログラムを読み出すことによって、事象観測システム１に係る種々の機能を実現する。すなわち、記憶部１２に記憶されているソフトウェアによる情報処理が、ハードウェアの一例である制御部１１によって具体的に実現されることで、制御部１１に含まれる各機能部として実行されうる。これらについては、次節においてさらに詳述する。なお、制御部１１は単一であることに限定されず、機能ごとに複数の制御部１１を有するように実施してもよい。またそれらの組合せであってもよい。

【0021】

（記憶部１２）
記憶部１２は、前述の記載により定義される様々な情報を記憶する。これは、例えば、制御部１１によって実行される事象観測システム１に係る種々のプログラム等を記憶するソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等のストレージデバイスとして、あるいは、プログラムの演算に係る一時的に必要な情報（引数、配列等）を記憶するランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）等のメモリとして実施されうる。記憶部１２は、制御部１１によって実行される事象観測システム１に係る種々のプログラムや変数等を記憶している。

【0022】

（通信部１３）
通信部１３は、影響度情報生成サーバ１０から種々の電気信号を外部の構成要素に送信可能に構成される。また、通信部１３は、外部の構成要素から影響度情報生成サーバ１０への種々の電気信号を受信可能に構成される。さらに好ましくは、通信部１３がネットワーク通信機能を有し、これにより通信回線２を介して、影響度情報生成サーバ１０と外部機器との間で種々の情報を通信可能に実施してもよい。

【0023】

図３は、ユーザ端末２０のハードウェア構成を示す図である。ユーザ端末２０は、制御部２１と、記憶部２２と、通信部２３と、入力部２４と、出力部２５と、バス２６とを備える。バス２６は、ユーザ端末２０が備える各部を電気的に接続する。

【0024】

（入力部２４）
入力部２４は、キー、ボタン、タッチスクリーン及びマウス等を有し、ユーザによる入力を受け付ける。
（出力部２５）
出力部２５は、ディスプレイ及びスピーカ等を有し、表示面に画像を表示し、音声を含む音を出力する。

【0025】

２．機能構成
本節では、本実施形態の機能構成について説明する。前述の通り、各装置の記憶部に記憶されているソフトウェアによる情報処理がハードウェアの一例である制御部によって具体的に実現されることで、制御部に含まれる各機能部が実行されうる。

【0026】

図４は、各装置の制御部の機能構成を示す図である。影響度情報生成サーバ１０の制御部１１は、観測情報取得部１１１と、予測情報取得部１１２と、静的情報取得部１１３と、影響度決定部１１４と、影響度情報生成部１１５と、影響度情報出力部１１６とを備える。ユーザ端末２０の制御部２１は、表示制御部２１１と、操作受付部２１２とを備える。

【0027】

観測情報取得部１１１及び予測情報取得部１１２は、いずれも、事象の発生と相関がある相関情報を取得する取得部の一例として機能する。観測情報取得部１１１は、既に観測された情報である観測情報Ｂ１を相関情報として取得する。観測情報Ｂ１は、例えば、降水量（単位時間、積算）、風速（最大、平均）、河川水位及び震度等である。降水量は、洪水及び土砂崩れ等の事象と相関を有する。風速は、暴風及び火山噴火等の事象と相関を有する。河川水位は、洪水等の事象と相関を有する。震度は、地震及び津波等の事象と相関を有する。

【0028】

近年では、河川の水位や氾濫面積等を予測する手法が開発されている。予測情報取得部１１２は、そのような予測を行う事業者、外部の機関又はシステム等によって予測された情報である予測情報Ｃ１を相関情報として取得する。予測情報Ｃ１は、例えば、降水量の予報、風速の予報、台風の進路予報、台風の暴風域に入る確率、河川流量予測、洪水予報及び津波予報等である。台風の進路予報及び台風の暴風域に入る確率は、台風及び暴風等の事象と相関を有する。河川流量予測は、洪水等の事象と相関を有する。また、洪水予報及び津波予報は、洪水及び津波とそれぞれ直接的な相関を有する。

【0029】

上述した相関情報は、いずれも、数秒から数時間といった短期間に変動する動的情報である。これに対し、地域の範囲や標高、地形、土壌の特性（透水性及び保水性等）、流域などの短期的には変化しない情報のことを静的情報というものとする。静的情報取得部１１３は、そのような静的情報を相関情報として取得する。静的情報取得部１１３は、観測地域における静的情報を取得する。観測情報取得部１１１、予測情報取得部１１２及び静的情報取得部１１３は、以下では、「相関情報取得部」とも言うものとする。

【0030】

影響度決定部１１４は、相関情報取得部により取得された相関情報に基づいて影響度を決定する決定部の一例として機能する。影響度情報生成部１１５は、影響度決定部１１４により決定された影響度を示す影響度情報を生成する。影響度の決定方法及び影響度情報の生成方法は後ほど詳しく説明する。影響度情報出力部１１６は、影響度決定部１１４により生成された影響度情報を、例えば、セレクタマネジメントシステム５又はユーザ端末２０に対して出力する。このように、影響度情報出力部１１６は、影響度決定部１１４により決定された影響度を示す影響度情報を出力する出力部の一例として機能する。

【0031】

ユーザ端末２０の表示制御部２１１は、影響度情報出力部１１６から出力されてきた影響度情報等を自端末の表示手段に表示させる。操作受付部２１２は、ユーザによる操作を受け付け、受け付けた操作を示す操作データを影響度情報生成サーバ１０に送信する。影響度情報生成サーバ１０は、送信されてきた操作データが示す操作に基づいて処理を実行する。

【0032】

３．情報処理
本節では、本実施形態の情報処理について説明する。事象観測システム１は、上述した影響度情報の生成及び出力を行う影響度情報処理を実行する。

【0033】

図５は、影響度情報処理の一例を示すフロー図である。影響度情報処理は、例えば、所定の時間間隔で繰り返し実行される。所定の時間間隔としては、短いほど望ましいが、観測情報Ｂ１及び予測情報Ｃ１が取得されるタイミングと、事象の状況に変化が生じた場合にその変化に対処するためのリードタイムとの兼ね合いで、例えば、１日毎や半日毎、数時間毎などの間隔が定められる。

【0034】

まず、影響度情報生成サーバ１０は、Ｓ１１において、相関情報取得部（観測情報取得部１１１、予測情報取得部１１２又は静的情報取得部１１３）により、相関情報を取得する。観測情報取得部１１１は、観測情報Ｂ１を相関情報として取得し、予測情報取得部１１２は、予測情報Ｃ１を相関情報として取得する。また、静的情報取得部１１３は、観測地域における静的情報を相関情報として取得する。なお、各相関情報の取得タイミングは異なっていてもよい。

【0035】

続いて、影響度情報生成サーバ１０は、影響度決定部１１４により、Ｓ２１において、影響度を決定する事象を選択し、Ｓ２２において、選択した事象についての影響度を決定する。影響度決定部１１４は、相関情報取得部により取得された相関情報により相関が示される事象の影響の大きさを示す影響度を決定する。より詳細には、影響度決定部１１４は、所定の範囲で変化する指標により示される影響度を決定する。

【0036】

影響度決定部１１４は、本実施形態では、どのような事象についても、ランク１からランク５までの範囲を所定の範囲として変化する指標を影響度として決定する。この影響度は、数値が大きいほど影響が大きい事象であることを示す。事象の影響が大きいとは、事象により人命や財産が脅かされる危険度が高い、事象の発生確率が高い又は事象の発生範囲が広く影響を受ける人が多い等のことを言う。

【0037】

影響度決定部１１４は、本実施形態では、相関情報のうちの観測情報Ｂ１及び予測情報Ｃ１に基づいて仮の影響度を決定し、相関情報のうちの静的情報に基づいて仮の影響度を補正することで影響度を決定する。影響度決定部１１４は、影響度と相関情報とランク条件とを対応付けた条件テーブルを用いて、メッシュ領域毎に仮の影響度を決定する。

【0038】

メッシュ領域とは、地域メッシュとも言われ、主に統計に利用するために、緯度及び経度に基づいて地域をほぼ同じ大きさの網の目（メッシュ）に分けた場合の個々の領域のことである。本実施形態では、同一緯度と同一経度の境界線で囲まれる概ね正方形の領域がメッシュ領域として用いられる。ランク条件とは、対応するランクとなる相関情報の条件を示す。例えば、或るメッシュ領域における相関情報（例えば降水量等）がランク１の条件を満たす場合、そのメッシュ領域における事象の仮の影響度はランク１であることを意味する。

【0039】

図６は、条件テーブルの一例を示す図である。図６の例では、「洪水」という事象についての条件テーブルＴＢ１が示されている。条件テーブルＴＢ１では、「ランク１」から「ランク５」までの５段階の影響度に、「予測氾濫浸水面積率」及び「予測河川流量」という相関情報と、それぞれのランク条件とが対応付けられている。例えば、「ランク１」の場合、「予測氾濫浸水面積率」は「Ｔｈ１１未満」であり、「予測河川流量」は「Ｔｈ２１未満」であることがランク条件となっている。「ランク２」の場合、「予測氾濫浸水面積率」は「Ｔｈ１１以上Ｔｈ１２未満」であり、「予測河川流量」は「Ｔｈ２１以上Ｔｈ２２未満」であることがランク条件となっている。

【0040】

また、「ランク３」の場合、「予測氾濫浸水面積率」は「Ｔｈ１２以上Ｔｈ１３未満」であり、「予測河川流量」は「Ｔｈ２２以上Ｔｈ２３未満」であることがランク条件となっている。また、「ランク４」の場合、「予測氾濫浸水面積率」は「Ｔｈ１３以上Ｔｈ１４未満」であり、「予測河川流量」は「Ｔｈ２３以上Ｔｈ２４未満」であることがランク条件となっている。そして、「ランク５」の場合、「予測氾濫浸水面積率」は「Ｔｈ１４以上Ｔｈ１５未満」であり、「予測河川流量」は「Ｔｈ２４以上Ｔｈ２５未満」であることがランク条件となっている。

【0041】

図７は、条件テーブルの別の一例を示す図である。図７の例では、「土砂崩れ」という事象についての条件テーブルＴＢ２が示されている。条件テーブルＴＢ２では、「ランク１」から「ランク５」までの５段階の影響度に、「大雨警報の危険度分布」及び「半減期７２時間実効雨量」の一方又は両方という相関情報と、それぞれのランク条件とが対応付けられている。例えば、「ランク１」の場合、「半減期７２時間実効雨量」が「Ｔｈ３１以上Ｔｈ３２未満」であることがランク条件となっている。「ランク２」の場合、「大雨警報の危険度分布」は「注意」であり、「半減期７２時間実効雨量」は「Ｔｈ３２以上Ｔｈ３３未満」であることがランク条件となっている。

【0042】

また、「ランク３」の場合、「大雨警報の危険度分布」は「警戒」であり、「半減期７２時間実効雨量」は「Ｔｈ３３以上Ｔｈ３４未満」であることがランク条件となっている。また、「ランク４」の場合、「大雨警報の危険度分布」は「非常に危険」であり、「半減期７２時間実効雨量」は「Ｔｈ３４以上Ｔｈ３５未満」であることがランク条件となっている。そして、「ランク５」の場合、「大雨警報の危険度分布」は「極めて危険」であり、「半減期７２時間実効雨量」は「Ｔｈ３５以上」であることがランク条件となっている。

【0043】

なお、図６及び図７で示した相関情報及びランク条件は一例であり、これらとは異なる相関情報及びランク条件が用いられてもよい。また、各ランクに対応付けられる相関情報の数は３以上であってもよいし、図７の例のようにランクごとに異なっていてもよい。また、例えば、「ランク１．５」及び「ランク２．５」を加えるというように、ランクがより細分化されていてもよい。ただし、事象の種類が異なっていても、ランクの範囲は同じ（本実施形態では「ランク１」から「ランク５」まで）であるものとする。

【0044】

影響度決定部１１４は、観測地域に含まれる各メッシュ領域について、まず、そのメッシュ領域における相関情報により満たされるランク条件を判定する。ここで、相関情報は、メッシュ領域と異なる範囲について取得される場合がある。例えば、メッシュ領域は２５０ｍ（メートル）四方の正方形の領域であり、降水量は市区町村単位を観測領域として測定されるものとする。影響度決定部１１４は、メッシュ領域内に１つの観測領域しかなければ、その観測領域の降水量をそのメッシュ領域の降水量として算出する。影響度決定部１１４は、メッシュ領域内に２以上の観測領域がある場合は、例えば、それらの観測領域の降水量に、そのメッシュ領域に含まれる各観測領域の面積の割合で重み付けをした値を算出し、算出した値の平均値をそのメッシュ領域の降水量として算出する。

【0045】

影響度決定部１１４は、例えば、上記のとおり算出したメッシュ領域の相関情報に対応付けられたランクのうち最大のランクを、そのメッシュ領域の仮の影響度として決定する。例えば、「予測氾濫浸水面積率」がランク４のランク条件を満たす「Ｔｈ１３以上Ｔｈ１４未満」で「予測河川流量」がランク３のランク条件を満たす「Ｔｈ２２以上Ｔｈ２３未満」となっているメッシュ領域がある場合、影響度決定部１１４は、そのメッシュ領域については、ランク４を仮の影響度として決定する。

【0046】

なお、影響度決定部１１４は、メッシュ領域における相関情報により満たされるランク条件に対応付けられたランクのうち最小のランクを、そのメッシュ領域の仮の影響度として決定してもよい。また、影響度決定部１１４は、それらのランクの平均値に最も近いランクを、そのメッシュ領域の仮の影響度として決定してもよい。また、影響度決定部１１４は、それらのランクに重み付けをして（例えば重要な相関情報ほど重くする）から求めた平均値に最も近いランクを、そのメッシュ領域の仮の影響度として決定してもよい。

【0047】

影響度決定部１１４は、本実施形態では、上記のとおり決定したメッシュ領域毎の仮の影響度を、静的情報とランク補正値とを対応付けた補正テーブルを用いて補正する。
図８は、補正テーブルの一例を示す図である。図８の例では、「土砂崩れ」という事象について、「透水性」という静的情報を用いた補正テーブルＴＢ３が示されている。補正テーブルＴＢ３では、「Ｔｈ４１未満」、「Ｔｈ４１以上Ｔｈ４２未満」及び「Ｔｈ４１以上」という透水性に、「－１」、「０」及び「＋１」というランク補正値が対応付けられている。

【0048】

透水性が低い土壌ほど、雨が降っても地表を流れて土壌に含まれる水分が少なくなるので、土砂崩れが発生しにくい。反対に、透水性が高い土壌ほど、雨が地面に浸透して土壌に含まれる水分が多くなるので、土砂崩れが発生しやすい。影響度決定部１１４は、取得された静的情報に基づいて、各メッシュ領域における透水性を算出し、算出した透水性に補正テーブルＴＢ３において対応付けられているランク補正値により仮の影響度を補正する。影響度決定部１１４は、例えば、透水性が「Ｔｈ４１以上」となるメッシュ領域については、仮の影響度に「＋１」をしたランクをそのメッシュ領域の影響度として決定する。

【0049】

また、影響度決定部１１４は、例えば、透水性が「Ｔｈ４１以上Ｔｈ４２未満」となるメッシュ領域については、仮の影響度として決定したランクをそのままそのメッシュ領域の影響度として決定する。なお、影響度決定部１１４は、仮の影響度がランク１の場合はランク補正値が「－１」であってもランク１のまま影響度を決定し、仮の影響度がランク５の場合はランク補正値が「＋１」であってもランク５のまま影響度を決定する。

【0050】

なお、静的情報による影響度の補正は上記例に限らない。例えば、透水性が高ければ水はけもいいので、降水量の状態によっては反対に土砂崩れが起きにくいという場合もある。そこで、影響度決定部１１４は、静的情報と相関情報との関係（例えば透水性と降水量との関係等）に基づいて影響度を補正してもよい。また、影響度決定部１１４は、２以上の静的情報（例えば透水性及び保水性等）に基づいて影響度を補正してもよい。

【0051】

また、影響度決定部１１４は、仮の影響度を決定するのではなく、例えば、観測情報Ｂ１及び予測情報Ｃ１を静的情報により補正してから図７に示す条件テーブルＴＢ２に基づいて影響度を決定してもよい。いずれの場合も、影響度決定部１１４は、相関情報取得部（観測情報取得部１１１、予測情報取得部１１２及び静的情報取得部１１３）により取得された相関情報に基づいて、Ｓ２１において選択した事象についての影響度を決定する。

【0052】

図９は、メッシュ領域毎に決定された影響度の一例を示す図である。図９の例では、正方形のメッシュ領域が並べられたメッシュ領域群Ｍ１が示されている。メッシュ領域群Ｍ１においては、説明を分かりやすくするため、ランク４のメッシュ領域（図中のメッシュ領域Ｇ１等）とランク５のメッシュ領域（図中のメッシュ領域Ｊ１等）とだけが異なる塗りつぶしパターンで表されている。

【0053】

続いて、影響度情報生成サーバ１０は、影響度情報生成部１１５により、所定条件を満たすメッシュ領域のグループ化処理を実行する。以下ではこの条件を「グループ化条件」と言う。本実施形態では、グループ化条件には、第１条件及び第２条件が含まれる。影響度情報生成部１１５は、まず、Ｓ３１において、グループ化する影響度の範囲を選択する。影響度情報生成部１１５は、例えば、「ランク１以上」、「ランク２以上」、「ランク３以上」、「ランク４以上」及び「ランク５」等の範囲を選択する。このように、グループ化条件には、影響度が所定の範囲であるという条件が第１条件として含まれる。このような態様によれば、影響度が共通する領域を把握することができる。

【0054】

次に、影響度情報生成部１１５は、Ｓ３２において、選択された範囲の影響度のメッシュ領域同士の結合条件を決定する。結合条件とは、２つのメッシュ領域を結合してグループ化するか否かを判断するための条件である。影響度情報生成部１１５は、例えば、２つのメッシュ領域の間隔が閾値未満である場合に満たされる条件を結合条件として用いる。ここで言う「間隔」の大きさは、例えば、メッシュ領域同士の最短距離によって表される。

【0055】

なお、２つのメッシュ領域の間隔は、上記以外にも、例えば、メッシュ領域の中心同士の距離によって表されてもよいし、メッシュ領域に挟まれた他のメッシュ領域の数によって表されてもよい。また、上述したように、メッシュ領域は、緯度及び経度に基づいて定められるため、高緯度になるほど一辺の長さが短くなる。そこで、メッシュ領域の間隔を示す値（距離等）を、緯度が高くなるほど大きな値となるように補正してもよい。いずれの場合も、グループ化条件には、第１条件を満たすメッシュ領域と、第１条件を満たす他のメッシュ領域との間隔が閾値未満であるという第２条件が含まれる。このような態様によれば、ある程度の広さを持った領域をグループ領域とすることができる。

【0056】

影響度情報生成部１１５は、影響度の範囲と閾値とを対応付けたグループ化テーブルを用いてグループ化を行う。
図１０は、グループ化テーブルの一例を示す図である。図１０の例では、「ランク１以上」、「ランク２以上」、「ランク３以上」、「ランク４以上」及び「ランク５」という影響度の範囲に、「Ｔｈ５１」、「Ｔｈ５１」、「Ｔｈ５２」、「Ｔｈ５２」及び「Ｔｈ５３」（Ｔｈ５１>Ｔｈ５２>Ｔｈ５３）という閾値を対応付けたグループ化テーブルＴＢ４が示されている。影響度情報生成部１１５は、Ｓ３１において選択された影響度の範囲にグループ化テーブルＴＢ４において対応付けられた閾値を、結合条件の判断に用いる閾値として決定する。

【0057】

影響度情報生成部１１５は、例えば、「ランク２以上」が影響度の範囲として選択されている場合は「Ｔｈ５１」を結合条件の判断に用いる閾値として決定し、「ランク５」が影響度の範囲として選択されている場合は「Ｔｈ５３」を結合条件の判断に用いる閾値として決定する。次に、影響度情報生成サーバ１０は、Ｓ３３において、Ｓ３１において選択された範囲の影響度のメッシュ領域のうちから、Ｓ３２において決定された閾値を用いた結合条件を満たすメッシュ領域同士をグループ化する。

【0058】

図１１は、結合条件を説明するための図である。図１１では、図９に示すメッシュ領域群Ｍ１が示されている。図１１の例では、ランク５の１２個のメッシュ領域にＪ１からＪ１２までの符号を付している。メッシュ領域同士の距離は、例えば、メッシュ領域Ｊ１及びＪ２のように辺が接する場合と、メッシュ領域Ｊ２及びＪ４のように角が接する場合は「０」になる。また、メッシュ領域Ｊ８及びＪ９のように同じ列又は同じ行で間に１つのメッシュ領域を挟む場合はメッシュ領域の１辺の長さＬ１となる。また、メッシュ領域Ｊ５及びＪ８のように対角線の延長上に１つのメッシュ領域を挟んで並ぶ場合はメッシュ領域の対角線の長さＬ２となる。

【0059】

影響度情報生成部１１５は、図１１の例では、距離が０となるメッシュ領域が連続するメッシュ領域Ｊ１からＪ７までをグループＨ１としてグループ化し、同じく距離が０となるメッシュ領域が連続するメッシュ領域Ｊ９からＪ１２までをグループＨ２としてグループ化する。また、影響度情報生成部１１５は、例えば、ランク５の結合条件である「Ｔｈ５３」の大きさがＬ１（１辺分の長さ）<Ｔｈ５３<Ｌ２（２辺分の長さ）である場合、メッシュ領域Ｊ８を、距離がＬ２となるグループＨ１には結合せず、距離がＬ１となるグループＨ２に結合する。

【0060】

次に、影響度情報生成サーバ１０は、Ｓ３４において、影響度情報生成部１１５により、Ｓ３３においてグループ化したメッシュ領域を囲むグループ領域を生成する。
図１２は、グループ領域を説明するための図である。図１２では、図１０に示すグループＨ１及びグループＨ２が示されている。影響度情報生成部１１５は、例えば、グループＨ１であれば、グループ化されたメッシュ領域Ｊ１からＪ７に外接する矩形のグループ領域Ｒ１を生成し、グループＨ２であれば、グループ化されたメッシュ領域Ｊ８からＪ１２に外接する矩形のグループ領域Ｒ２を生成する。ここでいう「矩形」とは、本実施形態では、同一緯度と同一経度の境界線で囲まれる領域の形状である。

【0061】

図１３は、生成された別のグループ領域の一例を示す図である。図１３の例では、影響度情報生成部１１５は、ランク４以上（ランク４及びランク５）のメッシュ領域を、グループＨ１１、Ｈ１２及びＨ１３という３つのグループにグループ化している。図１３の例では、ランク４以上の結合条件である「Ｔｈ５２」の大きさが、距離Ｌ１×２（２辺分の長さ）<Ｔｈ５２<距離Ｌ１×３（３辺分の長さ）であるものとする。

【0062】

グループＨ１１及びＨ１２の最短距離は、グループＨ１１のメッシュ領域Ｊ２１とグループＨ１２のメッシュ領域Ｈ２２との距離Ｌ３である。距離Ｌ３は、連続する３つのメッシュ領域が形成する矩形の対角線であり距離Ｌ１×３（３辺分の長さ）より大きいため、メッシュ領域Ｊ２１及びＪ２２は、結合条件を満たさず別グループにグループ化されている。グループＨ１１に含まれるメッシュ領域Ｊ２３及びＪ２４は、互いの距離Ｌ４＝距離Ｌ１×２（２辺分の長さ）なので、結合条件が満たされ、同じグループＨ１１にグループ化されている。

【0063】

また、グループＨ１１及びＨ１３の最短距離は、グループＨ１１のメッシュ領域Ｊ２５とグループＨ１３のメッシュ領域Ｊ２６との距離Ｌ５である。距離Ｌ５は、距離Ｌ１×３（３辺分の長さ）であるため、メッシュ領域Ｊ２５及びＪ２６は、結合条件が満たされず、別グループにグループ化されている。影響度情報生成部１１５は、Ｓ３５において、全ての影響度の範囲についてグループ化を行ったか否かを判断し、否である場合は、Ｓ３１に戻ってグループ化の処理を繰り返す。その結果、例えば、「ランク１以上」、「ランク２以上」、「ランク３以上」、「ランク４以上」及び「ランク５」という影響度の範囲毎にメッシュ領域のグループが形成される。

【0064】

影響度情報生成部１１５は、グループＨ１１に含まれるメッシュ領域に外接する矩形のグループ領域Ｒ１１を生成し、グループＨ１２に含まれるメッシュ領域に外接する矩形のグループ領域Ｒ１２を生成している。また、影響度情報生成部１１５は、グループＨ１３に含まれるメッシュ領域に外接する矩形のグループ領域Ｒ１３を生成している。図１３の例に示すように、同じ影響度のメッシュ領域のグループ領域同士は、グループ領域Ｒ１１及びＲ１３のように一部が重複する場合もあれば、グループ領域Ｒ１１及びＲ１２のように全体が重複する場合もある。

【0065】

影響度情報生成部１１５は、Ｓ３５において、全ての影響度の範囲についてグループ化を行ったと判断した場合、次に、全ての時期についてグループ化を行ったか否かを判断する。ここで、影響度情報生成部１１５は、過去、現在及び未来における複数の時期（例えば２日前、１日前、現在、１日後、２日後等）について各メッシュ領域の影響度を示す影響度情報を生成するものとする。

【0066】

影響度情報生成部１１５は、まず、現在の相関情報に基づいて現在の影響度を決定してメッシュ領域をグループ化する。次に、影響度情報生成部１１５は、予測情報Ｃ１に基づいて未来の所定の時点（１日後、２日後等）の影響度を決定してメッシュ領域をグループ化する。続いて、影響度情報生成部１１５は、過去に影響度情報処理を実行したときに生成した影響度情報を、過去のメッシュ領域をグループ化した情報として読み出す。

【0067】

影響度情報生成サーバ１０は、Ｓ４１において、影響度情報生成部１１５により、こうして複数の時期についてメッシュ領域をグループ化して示す情報を影響度情報として生成する。影響度情報生成サーバ１０は、Ｓ４２において、影響度情報出力部１１６により、Ｓ４１において生成された影響度情報を出力する。影響度情報出力部１１６は、例えば、ユーザ端末２０に影響度情報を出力する。ユーザ端末２０は、表示制御部２１１により、出力されてきた影響度情報を表示する。

【0068】

図１４は、表示された影響度情報の一例を示す図である。図１４では、表示制御部２１１が、影響度情報Ｅ１０を表示している。影響度情報Ｅ１０は、過去の時間帯Ｔ１１の影響度を示す部分情報Ｅ１１と、現在の時間帯Ｔ１２の影響度を示す部分情報Ｅ１２と、未来の時間帯Ｔ１３の影響度を示す部分情報Ｅ１３とを含む。図１４の例では、時間の経過とともに、高いランクのメッシ領域を含む矩形のグループ領域が新たに発生し、同じランクのメッシュ領域を含む矩形のグループ領域が大きくなっていく様子が表されている。ユーザ端末２０のユーザは、表示される部分情報を切り替えることで、事象の影響度の遷移を把握することができる。

【0069】

また、影響度情報出力部１１６は、セレクタマネジメントシステム５に影響度情報を出力する。セレクタマネジメントシステム５は、出力されてきた影響度情報を取得する。また、セレクタマネジメントシステム５は、制約情報を取得する。制約情報は、観測衛星３が地球の周辺を周回しながら観測を行うために生じる時間的及び地理的な制約を示す情報である。続いて、セレクタマネジメントシステム５は、観測衛星３により観測可能な範囲のうち実際の観測で用いる実測範囲の候補の評価を示す評価指標を算出する。

【0070】

評価指標は、例えば、数値で表され、数値が大きいほど、観測の目的に対して有用な観測結果が得られる可能性が高いことを示すものとする。観測の目的とは、例えば、災害対応の初動対応に必要な広域な被害状況把握である。セレクタマネジメントシステム５は、影響度情報が示す観測優先地域及び予測時間帯と、観測衛星３との組み合わせ毎に評価指標を算出する。観測優先地域とは、例えば、所定の影響度（ランク４等）以上のメッシュ領域を含む矩形の領域のことである。予測時間帯とは、事象が発生すると予測されている時間帯（図１４の例であれば時間帯Ｔ１３）である。

【0071】

続いて、セレクタマネジメントシステム５は、算出された評価指標に基づいて、観測に用いる観測手段を観測時間帯毎に決定する。セレクタマネジメントシステム５は、例えば、各観測衛星３のうち、各観測優先地域について算出された時間帯Ｔ１３における評価指標の合計が最も大きいものを、時間帯Ｔ１３において観測に用いる第１観測手段として決定する。セレクタマネジメントシステム５は、第１観測手段だけでは全ての観測優先地域の観測ができない場合には、第１観測手段が観測する観測優先地域を除いた各観測優先地域について算出された時間帯Ｔ１３における評価指標の合計が最も大きいものを、観測に用いる第２観測手段として決定する。

【0072】

セレクタマネジメントシステム５は、同様に、全ての観測優先地域が観測されるようになるか、残った観測優先地域を観測可能な観測衛星３がなくなるまで、第Ｎ観測手段（Ｎは自然数）を決定する。セレクタマネジメントシステム５は、観測優先地域と、その観測優先地域を観測する観測手段として決定した観測手段とを予測時間帯毎に示す決定データを衛星コントロールシステム４に対して送信する。

【0073】

衛星コントロールシステム４は、決定データを受信すると、受信した決定データが示す観測衛星３に対して、受信した決定データが示す予測時間帯に観測優先地域を観測するよう指示する指示処理を実行する。衛星コントロールシステム４により観測を指示された観測衛星３は、指示された観測優先地域を、指示された予測時間帯においてその観測優先地域の観測が可能な時刻に観測する。こうして観測衛星３が観測した結果を示す観測データは衛星コントロールシステム４を介して収集され、災害対応等に活用される。

【0074】

以上のとおり、事象観測システム１においては、影響度情報生成サーバ１０が、事象の発生と相関がある相関情報を取得する。この相関情報には、第１の事象の発生と相関がある第１相関情報と、第２の事象の発生と相関がある第２相関情報とが含まれる。影響度情報生成サーバ１０は、例えば、図６に示す相関情報を第１相関情報（この場合は「洪水」が第１の事象）として取得し、図７に示す相関情報を第２相関情報（この場合は「土砂崩れ」が第２の事象）として取得する。

【0075】

上記の場合、影響度情報生成サーバ１０が決定する影響度には、第１の事象についての第１影響度と、第２の事象についての第２影響度とが含まれることになり、影響度情報には、第１影響度を示す情報と、第２影響度を示す情報とが含まれることになる。そして、第１影響度及び第２影響度は、いずれも、所定の範囲（本実施形態ではランク１からランク５までの範囲）で変化する指標により示されている。

【0076】

例えば、洪水はランク１からランク５までの範囲で影響度が示され、土砂崩れはランク１からランク１０までの範囲で影響度が示された場合、「ランク３」がどの程度の影響度なのかは事象が洪水か土砂崩れかによって異なることになる。これに対し、影響度の範囲が共通していれば、「ランク３」は洪水でも土砂崩れでも同じような影響度を示すことになる。このように、本実施形態によれば、事象の種類によって影響度の範囲が異なる場合に比べて、事象の種類を問わずその影響を把握しやすくすることができる。

【0077】

また、本実施形態では、影響度情報が、所定条件を満たすメッシュ領域のグループを囲むグループ領域を示す情報であった。このような態様によれば、影響度が共通する領域を把握することができる。図１３の例であれば、グループ領域Ｒ１及びＲ２からはランク５のメッシュ領域が存在する領域が把握され、グループ領域Ｒ１１、Ｒ１２及びＲ１３からはランク４以上のメッシュ領域が存在する領域が把握される。

【0078】

また、本実施形態では、グループ領域は、図１３等に示すように、矩形の領域である。観測衛星３は、所定の方向に飛行しながら観測を行うため、観測可能な範囲が一定の幅を有する帯状の領域になりやすい。グループ領域を矩形の領域とすることで、その矩形の辺に沿った方向に飛行する観測衛星３が観測しやすい領域を示す情報を影響度情報として出力することができる。

【0079】

また、本実施形態では、グループ化条件に含まれる第２条件として、影響度が共通する範囲（以下「影響度範囲」と言う）に含まれる他のメッシュ領域との間隔が閾値未満であるという条件が用いられた。そして、その閾値は、図１０のグループ化テーブルＴＢ４に示すように、影響度範囲に応じた値であった。このような態様によれば、例えば、ランク５ではグループ領域が狭くなりやすい値とし、ランク１以上ではグループ領域が広くなりやすい値にするというように、グループ領域の広さを制御することができる。

【0080】

なお、影響度範囲に応じた値は、図１０に示すものに限らない。例えば、影響度範囲に応じた値は、その影響度範囲の幅、上限、下限又は中央値等に応じた値であってもよい。いずれの場合も、例えば、グループ化されるメッシュ領域のランクが高くなりやすい影響度範囲ではグループ領域が狭くなりやすい値とし、グループ化されるメッシュ領域のランクが低くなりやすい影響度範囲ではグループ領域が広くなりやすい値にするというように、グループ領域の広さを制御することができる。

【0081】

また、相関情報には、観測情報Ｂ１及び予測情報Ｃ１のように、複数の時期における事象の発生と相関がある情報が含まれていた。そして、影響度情報は、図１４に示すように、それら複数の時期の各々におけるグループ領域を示す情報であった。このような態様によれば、事象の影響度の遷移が表されるので、影響度情報が１つの時期の影響度のみを示す場合に比べて、影響度の変化の傾向を容易に把握することができる。

【0082】

また、影響度情報生成部１１５は、図１３に示すように、影響度範囲（影響度が共通する範囲）に応じた態様でグループ領域が示される情報を影響度情報として生成する。図１３の例では、影響度範囲がランク５であるグループ領域は実線で示されており、影響度範囲がランク４以上であるグループ領域は破線で示されている。なお、影響度範囲に応じた態様は、線種だけでなく、線の色、線の太さ又はグループ領域内のパターンの種類等であってもよい。また、影響度範囲は、影響度の幅、上限、下限又は中央値等によって表されてもよい。いずれの場合も、グループ領域の表示態様が一律である場合に比べて、観測の優先度を把握しやすくすることができる。

【0083】

<その他の実施形態>

【0084】

<影響度>
影響度の表し方は上記の「ランク」を用いた方法に限らない。例えば、「レベル」及び「段」等の段階を表す他の言葉が用いられてもよいし、単に数値が用いられてもよい。また、「Ａ」から「Ｆ」等の文字や「青」、「黄」、「赤」等の色、「ばつ」、「三角」、「丸」等の記号などが用いられてもよい。いずれの影響度も、所定の範囲で変化する指標であればよい。

【0085】

<第１条件>
実施形態では、影響度が所定の範囲であるという条件が第１条件として用いられたが、これに限らない。例えば、影響度の変化量が所定の範囲であるという条件や影響度が所定の範囲となってから一定期間が経過しているという条件などが第１条件として用いられてもよい。いずれの場合も、影響度について何らかの共通性があるメッシュ領域がグループ化されることになる。

【0086】

<第２条件（結合条件）>
実施形態では、第１条件を満たすメッシュ領域同士の間隔が閾値未満であるという条件が第２条件として用いられたが、これに限らない。例えば、所定の大きさ且つ所定の形状の領域に存在するメッシュ領域のうち第１条件を満たすメッシュ領域の数が閾値以上であるという条件が第２条件として用いられてもよい。また、他にも、周知の画像処理技術において用いられるグループ化の条件が第２条件として用いられてもよい。いずれの場合も、近くに配置されているメッシュ領域同士がグループ化されることになる。

【0087】

また、上記のように第２条件の判断に閾値（間隔の閾値、メッシュ領域の数の閾値）が用いられる場合、その閾値は、例えば、影響度の決定に用いられた相関情報により相関が示される事象の種類に応じた値であってもよい。この場合、影響度情報生成部１１５は、図１０とは異なるグループ化テーブルを用いる。

【0088】

図１５は、グループ化テーブルの別の一例を示す図である。図１５の例では、「洪水」、「土砂崩れ」及び「地震」等の事象の種類に、影響度の範囲及び閾値を対応付けたグループ化テーブルＴＢ５が示されている。グループ化テーブルＴＢ５においては、事象の種類毎に異なる閾値が対応付けられている。例えば、「洪水」の場合、「ランク１以上」、「ランク３以上」及び「ランク５」という影響度の範囲に、「Ｔｈ６１」、「Ｔｈ６２」及び「Ｔｈ６３」（Ｔｈ６１>Ｔｈ６２>Ｔｈ６３）という閾値が対応付けられている。

【0089】

また、「土砂崩れ」の場合は同様の影響度の範囲に「Ｔｈ７１」、「Ｔｈ７２」及び「Ｔｈ７３」（Ｔｈ７１>Ｔｈ７２>Ｔｈ７３）という閾値が対応付けられ、「地震」の場合は同様の影響度の範囲に「Ｔｈ８１」、「Ｔｈ８２」及び「Ｔｈ８３」（Ｔｈ８１>Ｔｈ８２>Ｔｈ８３）という閾値が対応付けられている。影響度情報生成部１１５は、図５に示すＳ２１において選択された事象の種類と、Ｓ３１において選択された影響度の範囲とにグループ化テーブルＴＢ５において対応付けられた閾値を、結合条件の判断に用いる閾値として決定する。

【0090】

「土砂崩れ」に比べて「洪水」はより広い範囲に影響が生じやすい。そこで同じ影響度の範囲でも「洪水」に対応付けられた閾値を「土砂崩れ」に対応付けられた閾値よりも大きくすることで、洪水が発生する際の観測地域を広くすることができ、事象の種類に関係なく閾値を一様にする場合に比べて、観測すべき領域を適切な大きさにすることができ、観測の漏れを減少させることができる。

【0091】

なお、第２条件の判断に用いられる閾値を、静的情報に基づいて、地域毎に異ならせてもよい。例えば、事象の種類が土砂崩れである場合に、透水性が高く事象が拡大しやすい地域ほど閾値を小さくしてグループ領域が大きくなりやすいようにする。このような態様によれば、事象が拡大しやすい地域や拡大しにくい地域を考慮することができるので、静的情報を用いない場合に比べて、観測すべき領域を適切な大きさにすることができ、観測の漏れを減少させることができる。

【0092】

また、相関情報には、観測情報Ｂ１及び予測情報Ｃ１のように、複数の時期における事象の発生と相関がある情報が含まれている。その場合に、第２条件の判断に用いられる閾値は、影響度の決定に用いられた相関情報により相関が示される事象の発生時期に応じた値であってもよい。この場合、影響度情報生成部１１５は、図１０及び図１５とは異なるグループ化テーブルを用いる。

【0093】

図１６は、グループ化テーブルの別の一例を示す図である。図１６の例では、「現在」、「期間Ｔ１後」及び「期間Ｔ２後」という事象の発生時期に、影響度の範囲及び閾値を対応付けたグループ化テーブルＴＢ６が示されている。グループ化テーブルＴＢ６においては、事象の発生時期毎に異なる閾値が対応付けられている。例えば、事象の発生時期が「現在」の場合、「ランク１以上」、「ランク３以上」及び「ランク５」という影響度の範囲に、「Ｔｈ１１１」、「Ｔｈ１１２」及び「Ｔｈ１１３」（Ｔｈ１１１>Ｔｈ１１２>Ｔｈ１１３）という閾値が対応付けられている。

【0094】

また、事象の発生時期が「期間Ｔ１後」の場合は同様の影響度の範囲に「Ｔｈ１２１」、「Ｔｈ１２２」及び「Ｔｈ１２３」（Ｔｈ１２１>Ｔｈ１２２>Ｔｈ１２３）という閾値が対応付けられ、事象の発生時期が「期間Ｔ２後」の場合は同様の影響度の範囲に「Ｔｈ１３１」、「Ｔｈ１３２」及び「Ｔｈ１３３」（Ｔｈ１３１>Ｔｈ１３２>Ｔｈ１３３）という閾値が対応付けられている。影響度情報生成部１１５は、相関情報により相関が示される事象の発生時期と、Ｓ３１において選択された影響度の範囲とにグループ化テーブルＴＢ６において対応付けられた閾値を、結合条件の判断に用いる閾値として決定する。

【0095】

例えば、発生時期が先の事象ほど、相関情報に基づき決定された影響度が不確かになるので、実際の事象の発生位置が周囲にずれてしまい、観測漏れが生じる可能性が高くなる。そこで、発生時期が先の事象のときほどグループ領域が広くなりやすい閾値にすることで、事象の発生時期を考慮しない場合に比べて、観測すべき領域を適切な大きさにすることができ、観測の漏れを減少させることができる。

【0096】

<影響度情報>
影響度情報生成部１１５は、上記の各例とは異なる影響度情報を生成してもよい。影響度情報生成部１１５は、グループ領域を矩形で表すのではなく、例えば、三角形又は六角形の網状にすることが可能な形状で表してもよいし、市区町村の境界をそのまま用いて表してもよい。また、影響度情報生成部１１５は、グループ領域の境界を示すのではなく、グループ領域の全体を色分け又は斜線などでパターン分けすることで、グループ領域の範囲を示してもよい。

【0097】

また、影響度情報生成部１１５は、複数の時間帯の部分情報を含む影響度情報を生成する場合に、影響度が大きいほど多くの時期のグループ領域を示す情報を影響度情報として生成してもよい。影響度の大きさは、例えば、高ランク（例えばランク４以上）のメッシュ領域の数（以下「高ランク領域数」と言う）の多さによって示される。この場合、影響度情報生成部１１５は、図１０等とは異なるグループ化テーブルを用いる。

【0098】

図１７は、グループ化テーブルの別の一例を示す図である。図１７の例では、「Ｔｈ１４１未満」、「Ｔｈ１４１以上Ｔｈ１４２未満」及び「Ｔｈ１４２以上」という高ランク領域数に、「Ｎ１」、「Ｎ２」及び「Ｎ３」（Ｎ１<Ｎ２<Ｎ３）という時間帯の数を対応付けたグループ化テーブルＴＢ７が示されている。影響度情報生成部１１５は、Ｓ２２において各メッシュ領域の影響度が決定された場合に高ランク領域数を算出し、算出された高ランク領域数にグループ化テーブルＴＢ７において対応付けられた数の時間帯の部分情報を含む影響度情報を生成する。このような態様によれば、影響度の大きい事象の観測漏れを抑制することができる。

【0099】

上記の各例では、例えば図１０に示すように、影響度の範囲に含まれる影響度の下限が小さいほどグループ領域が大きくなりやすい閾値が用いられた。影響度の範囲に含まれる影響度の下限が小さいほどメッシュ領域が多くなるので、このような閾値を用いることで、グループ領域が乱立して観測計画が立てにくくなることを抑制することができる。

【0100】

なお、上記とは反対に、影響度の範囲に含まれる影響度の下限が大きいほどグループ領域が大きくなりやすい閾値が用いられもよい。その場合、例えば図１０～図１２の例であれば、影響度の範囲がランク５の閾値Ｔｈ５３を一番大きな値（例えば２辺の長さ）にすることで、グループ領域Ｒ１及びＲ２の両方に外接する矩形の領域がグループ領域となる。この場合、影響度が大きいメッシュ領域の周囲がグループ領域に含まれやすくなるので、影響度が大きいほど観測の漏れが生じにくくなるようにすることができる。

【0101】

<観測手段>
実施形態では、観測手段として観測衛星が用いられたが、これに限らない。例えば、観測用のセンサを備える航空機又はドローン等が観測手段として用いられてもよい。これらの観測手段は、いずれも、飛行する物体から観測するため、観測範囲に時間的な制約が生じるものになりやすい。事象観測システム１においては、そのような観測手段の有効利用も支援することができる。

【0102】

<構成のバリエーション>
図１に示す全体構成は一例であり、これに限られない。例えば、影響度情報生成サーバ１０及びセレクタマネジメントシステム５は、１台のサーバ装置に統合されてもよい。また、影響度情報生成サーバ１０及びセレクタマネジメントシステム５は、それぞれ２台以上の装置に分散させてもよいし、クラウドコンピューティングシステムに代替されてもよい。

【0103】

図４に示す機能構成も一例であり、これに限られない。例えば、観測情報取得部１１１、予測情報取得部１１２及び静的情報取得部１１３等の２以上の機能をそれぞれ１つの機能に統合してもよい。また、影響度情報生成部１１５が行う動作（メッシュ領域のグループ化及び影響度情報の生成等）を２以上の機能が分散して行ってもよい。要するに、事象観測システム１の全体で図４に示す各機能が行う動作が実現されていれば、それらの動作を行う機能及び装置はどのような構成であってもよい。

【0104】

<発明のカテゴリ>
上述した実施形態の態様は、情報処理方法であってもよい。その情報処理方法では、事象観測システム１のような情報処理システムを制御するコンピュータが、その情報処理システムと同様に上述した各ステップを実行する。また、上述した実施形態の態様は、プログラムであってもよい。そのプログラムは、コンピュータに、同様の情報処理システムの各ステップを実行させる。

【0105】

<付記>
さらに、次に記載の各態様で提供されてもよい。

【0106】

（１）情報処理システムであって、次の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な少なくとも１つのプロセッサを備え、取得ステップでは、事象の発生と相関がある相関情報を取得し、前記相関情報には、第１の事象の発生と相関がある第１相関情報と、第２の事象の発生と相関がある第２相関情報とが含まれ、決定ステップでは、取得された前記相関情報により相関が示される事象の影響の大きさを示す影響度を決定し、前記影響度は、所定の範囲で変化する指標により示され、前記影響度には、前記第１の事象についての第１影響度と、前記第２の事象についての第２影響度とが含まれ、出力ステップでは、決定された前記影響度を示す影響度情報を出力し、前記影響度情報には、前記第１影響度を示す情報と、前記第２影響度を示す情報とが含まれる、もの。

【0107】

このような態様によれば、事象の種類を問わずその影響を把握しやすくすることができる。

【0108】

（２）上記（１）に記載の情報処理システムにおいて、前記影響度情報は、所定条件を満たすメッシュ領域のグループを囲むグループ領域を示す情報であり、前記所定条件には、前記影響度が所定の範囲であるという第１条件が含まれる、もの。

【0109】

このような態様によれば、影響度が共通する領域を把握することができる。

【0110】

（３）上記（２）に記載の情報処理システムにおいて、前記グループ領域は、矩形の領域である、もの。

【0111】

このような態様によれば、観測衛星が観測しやすい領域を出力することができる。

【0112】

（４）上記（２）又は（３）に記載の情報処理システムにおいて、前記所定条件には、前記第１条件を満たすメッシュ領域と、前記第１条件を満たす他のメッシュ領域のうち最も近いメッシュ領域との間隔が閾値未満であるという第２条件が含まれる、もの。

【0113】

このような態様によれば、ある程度の広さを持った領域をグループ領域とすることができる。

【0114】

（５）上記（４）に記載の情報処理システムにおいて、前記閾値は、前記範囲に応じた値である、もの。

【0115】

このような態様によれば、グループ領域の広さを制御することができる。

【0116】

（６）上記（４）に記載の情報処理システムにおいて、前記閾値は、前記影響度の決定に用いられた前記相関情報により相関が示される事象の種類に応じた値である、もの。

【0117】

このような態様によれば、観測すべき領域を適切な大きさにすることができる。

【0118】

（７）上記（４）に記載の情報処理システムにおいて、前記相関情報には、複数の時期における前記事象の発生と相関がある情報が含まれ、前記閾値は、前記影響度の決定に用いられた前記相関情報により相関が示される事象の発生時期に応じた値である、もの。

【0119】

このような態様によれば、観測漏れが生じることを抑制することができる。

【0120】

（８）上記（２）～（７）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記グループ領域は、前記範囲に応じた態様で示される、もの。

【0121】

このような態様によれば、観測の優先度を把握しやすくすることができる。

【0122】

（９）上記（２）～（８）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記相関情報には、複数の時期における前記事象の発生と相関がある情報が含まれ、前記影響度情報は、前記複数の時期の各々における前記グループ領域を示す情報である、もの。

【0123】

このような態様によれば、影響度の変化の傾向を容易に把握することができる。

【0124】

（１０）上記（９）に記載の情報処理システムにおいて、前記影響度情報は、前記影響度が大きいほど多くの時期の前記グループ領域を示す情報である、もの。

【0125】

このような態様によれば、影響度の大きい事象の観測漏れを抑制することができる。

【0126】

（１１）コンピュータに、上記（１）～（１０）の何れか１つに記載の各ステップを実行させるためのプログラム。

【0127】

（１２）コンピュータが、上記（１）～（１０）の何れか１つに記載の各ステップを実行する、方法。
もちろん、この限りではない。
また、上述した実施形態及び変形例を任意に組み合わせて実施するようにしてもよい。

【0128】

最後に、本発明に係る種々の実施形態を説明したが、これらは、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。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。実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、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ものである。

【符号の説明】

【0129】

１ ：事象観測システム
５ ：セレクタマネジメントシステム
１０ ：影響度情報生成サーバ
１１ ：制御部
２０ ：ユーザ端末
２１ ：制御部
１１１ ：観測情報取得部
１１２ ：予測情報取得部
１１３ ：静的情報取得部
１１４ ：影響度決定部
１１５ ：影響度情報生成部
１１６ ：影響度情報出力部
２１１ ：表示制御部
２１２ ：操作受付部

【要約】      （修正有）

【課題】事象の種類を問わずその影響を把握しやすい情報処理システム、プログラム及び方法を提供する。
【解決手段】情報処理システムにおいて、影響度情報生成サーバのプロセッサが、取得ステップＳ１１で、相関情報取得部により事象の発生と相関がある相関情報を取得する。相関情報には、第１の事象の発生と相関がある第１相関情報と、第２の事象の発生と相関がある第２相関情報とが含まれる。決定ステップＳ２２で、影響度決定部により、取得した相関情報により相関が示される事象の影響の大きさを示す影響度を決定する。影響度は、所定の範囲で変化する指標により示され、第１の事象についての第１影響度と、第２の事象についての第２影響度とが含まれる。出力ステップＳ４２で、影響度情報出力部により、決定した影響度を示す影響度情報を出力する。影響度情報には、第１影響度を示す情報と、第２影響度を示す情報とが含まれる。
【選択図】図５

【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】