JP2013222291A - 情報処理装置、移動予測システム及び移動予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 局所的な気象変化を予測して、気象変化による移動体の移動、分布を精度よく予測する移動予測情報を生成する移動予測システム及び移動予測方法を提供する。
【解決手段】 移動体が移動する領域の環境情報を利用して前記領域の環境変化を予測する環境予測部２２と、前記環境情報と前記移動体の位置とを対応づけた対応データを生成する対応データ生成部２８と、前記環境予測部の予測結果と前記対応データとを利用して、前記移動体が移動する位置を予測し、予測された移動体の位置情報を含む移動予測情報を生成する移動予測情報生成部２３と、を含む。
【選択図】図７

Description

本発明は、情報処理装置、移動予測システム及び移動予測方法等に関する。

商業施設の建築計画などで、集客数を把握するために、特定の地域における人の集中度合いを予測することが行われている。また、人口が集中しやすい駅前などの地域で、災害時に安全な避難ができるかを確認するために、人や自動車等の移動予測が行われることがある。

例えば、特許文献１は、無線基地局と移動局（例えば携帯電話などの通信端末）とが交信した時の交信ログを利用して、人口収容施設と関連付けて集計することで、流動性人口を高い精度で推計するシステムを提案する。

特開２０１０−２００２８３号公報

ここで、例えばゲリラ豪雨、フェーン現象による気温の急上昇、突然の強風などの急激な気象変動によって、人の行動だけでなく、車両の流れや動物の行動が変化することは一般に知られている。このような場合に、現実に起きている気象変動に対して精度のよい予測がされれば、例えば車両の交通誘導や動物よけのネットの設置といった適切な対応をとることができる。

また、例えば急に雨が降った場合には、商業施設の飲食店において通常よりも混雑のピークが前倒しになることがある。このような場合、飲食店としては準備を急ぎ、集客を高めたいとの思いがある。

さらに、例えば急激な気象変動によって一時的な避難場所として使用されている施設では、安全性確保の観点から、まだ避難する人が増えるのかについて、精度のよい予測結果が必要になることがある。

特許文献１の発明は、例えば１月といった単位の通信を解析するものであり、急激な気象変動に対応して流動性人口の推計を行うものではない。また、急激な気候変動を予測する手段を備えるものでもない。

本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明のいくつかの態様によれば、局所的な気象変化を予測して、気象変化による移動体の移動、分布を精度よく予測する移動予測情報を生成する移動予測システム及び移動予測方法を提供することができる。

本発明は前述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の態様または適用例として実現することが可能である。

［適用例１］
本適用例に係る情報処理装置は、移動体が移動する領域の環境情報を利用して前記領域の環境変化を予測する環境予測部と、前記環境情報と前記移動体の位置とを対応づけた対応データを生成する対応データ生成部と、前記環境予測部の予測結果と前記対応データとを利用して、前記移動体が移動する位置を予測し、予測された移動体の位置情報を含む移動予測情報を生成する移動予測情報生成部と、を含む。

本適用例に係る情報処理装置によれば、環境予測部を備えることで環境情報に基づく移動体が移動する領域（以下、単に「領域」ともいう）の環境変化を予測する。また、対応データ生成部を備えることで、環境情報と移動体の位置とを対応づけた対応データを生成する。そして、移動予測情報生成部によって、環境予測部の予測結果と対応データとを利用して、予測された移動体の位置情報を含む移動予測情報を生成する。

このとき、本適用例に係る情報処理装置は、環境予測部を備えることでリアルタイムに局所的な気象変化を把握できる。そして、蓄積された対応データから、環境予測部の予測結果との相関ルールの抽出をしたり、時系列で解析したりすることで移動体の位置情報を予測する。ここで、対応データは、過去の移動体の位置と実際の環境情報とが対応付けられたデータであるため、予測の精度を高めることができる。

従って、本適用例に係る情報処理装置によれば、局所的な気象変化を予測して、気象変化による移動体の移動、分布を精度よく予測することが可能である。

なお、前記の相関ルールの抽出や時系列での解析は、データマイニングの手法の１つであり、他の手法によって頻出パターンを抽出して移動体の位置情報を予測してもよい。

また、環境情報は、例えば領域に分散して配置された環境計測装置によって計測される気象に関する環境データである。環境データとして、例えば気圧、温度の他に、湿度、風向、風速、降雨量、空気質等の１つ又は複数のデータが使用されてもよい。

対応データはこれらの環境データと移動体の位置とを対応づけたものである。例えば、テーブルの形でデータ化されてもよい。移動体は個別にデータ化されてもよいが、移動体の位置を予測することができる範囲で、つまり傾向が把握できる範囲でまとめて扱ってもよい。このとき、移動体の位置を予測する演算の負荷を軽くすることができる。

このような移動予測情報を知ることで、例えばデパート等は集客予測をすることができ、飲食店においては混雑のピークを予測できる。また、観光地、駅周辺、混雑が予想される店舗の周辺の道路等では、交通の集中を予測して、効率的な交通整理に役立てることができる。また、災害時の避難場所として使用される施設では、過度に人が集中することで危険が生じないかを予測できる。

［適用例２］
上記適用例に係る情報処理装置において、前記対応データ生成部は、前記領域の地図情報を利用して、前記移動体をグループに分類した前記対応データを生成してもよい。

［適用例３］
上記適用例に係る情報処理装置において、前記移動予測情報生成部は、前記グループでフィルタリングした前記移動予測情報を生成してもよい。

［適用例４］
上記適用例に係る情報処理装置において、前記移動予測情報生成部は、前記領域の地図情報を利用して、前記移動体の地図上の分布を前記位置情報として生成してもよい。

これらの適用例に係る情報処理装置によれば、対応データ生成部は、移動体をグループに分類して対応データを生成する。このとき、同じ性質の移動体をグループとしてまとめることで、移動体が移動する傾向を容易に把握し、精度の高い予測が可能になる。

グループは、例えば移動体の動きと地図情報で決定される。例えば、ある移動体が道路にいて、時速５０ｋｍ以上で移動している場合には、車両というグループに分類できる。そして、グループに従って車両と人とを区別することで、移動の傾向が把握しやすくなる。

また、例えば、ある移動体が地図情報によるとオフィスビルである場所に長い間留まっている場合には、他のショッピングセンターの買い物客とは別のグループに分類することができる。このようにグループをできるだけ細分化して分類することで、移動体が移動するグループ別の傾向をより把握しやすくできる。また、傾向を適切に把握できれば、移動体の位置情報の予測についても、精度を高めることができる。

ここで、移動予測情報生成部は、グループでフィルタリングを行って移動予測情報を生成してもよい。フィルタリングとは、ここでは条件に応じて選択することであり、例えば移動体として買い物客のみを選択することである。このとき、必要とされる移動予測情報のみを効率よく生成することが可能である。

また、移動予測情報生成部は、領域の地図情報を利用して、移動体の地図上の分布を位置情報として生成してもよい。このとき、予測された移動体の位置情報を、地図を用いて視覚的に分かりやすく表示することができる。また、例えば対象とする移動体が多い（例えば数千〜数万）場合であっても、個々の移動体を表示するのではなく、分布として表示するので、予測結果を分かりやすく伝えることができる。

［適用例５］
上記適用例に係る情報処理装置は、前記移動体として、人、車両および動物の少なくとも１つを対象としてもよい。

本適用例に係る情報処理装置によれば、人、車両および動物の少なくとも１つを移動体とする。移動体は特定のものに限られないが、人だけでなく、自動車や二輪車などの車両、動物などを対象としてもよい。また、領域や目的に応じて車両のみ、動物のみを対象とすることができる。

たとえば、交通量を把握する目的では、車両のみを対象としてもよい。このとき、移動体としては人も含んでおり、前記のフィルタリングによって車両だけを選択してもよい。また、領域が農地であって、農作物の被害の対策として情報処理装置を用いる場合には、動物のみを対象としてもよい。

［適用例６］
本適用例に係る移動予測システムは、上記のいずれかの情報処理装置と、前記領域に分散して配置された複数の環境計測装置と、を含む。

本適用例に係る移動予測システムによれば、移動体が移動する領域に分散配置された複数の環境計測装置の各々が計測した環境情報を用いて環境条件の解析をリアルタイムに行う。そのため、領域内の環境変化をより正確に予測し、情報処理装置がより的確な移動予測情報を生成できる。

［適用例７］
本適用例に係る移動予測方法は、移動体が移動する領域の環境情報を利用して前記領域の環境変化を予測するステップと、前記環境情報と前記移動体の位置とを対応づけた対応データを生成するステップと、予測された前記領域の環境変化と前記対応データとを利用して、前記移動体が移動する位置を予測し、予測された移動体の位置情報を含む移動予測情報を生成するステップと、を含む。

［適用例８］
本適用例に係るプログラムは、コンピューターを、移動体が移動する領域の環境情報を利用して前記領域の環境変化を予測する環境予測部と、前記環境情報と前記移動体の位置とを対応づけた対応データを生成する対応データ生成部と、前記環境予測部の予測結果と前記対応データとを利用して、前記移動体が移動する位置を予測し、予測された移動体の位置情報を含む移動予測情報を生成する移動予測情報生成部として機能させる。

［適用例９］
本適用例に係る記録媒体は、上記適用例に係るプログラムが記録されている、記録媒体である。

図１（Ａ）〜図１（Ｃ）は、移動予測システムの概要の説明図。 図２（Ａ）〜図２（Ｃ）は、移動端末、情報端末の外観の一例を示す図。 第１実施形態の移動予測システムの構成例を示す図。 環境計測装置の構成例を示す図。 移動端末の構成例を示す図。 第１実施形態における情報端末の構成例を示す図。 第１実施形態におけるサーバーの構成例を示す図。 図８（Ａ）〜図８（Ｄ）は、環境変化の予測結果の一例を示す図。 図９（Ａ）〜図９（Ｂ）は、グループと対応テーブルの例を示す図。 第１実施形態におけるサーバーの処理のフローチャートの一例を示す図。 第１実施形態における情報端末の処理のフローチャートの一例を示す図。 情報端末の表示画面の一例を示す図。 第２実施形態における情報端末の構成例を示す図。 第２実施形態におけるサーバーの構成例を示す図。 第２実施形態における情報端末の処理のフローチャートの一例を示す図。 第２実施形態におけるサーバーの処理のフローチャートの一例を示す図。

以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。

１．第１実施形態
１−１．移動予測システムの概要
図１（Ａ）〜図１（Ｃ）は、移動予測システムの概要についての説明図である。第１実施形態の移動予測システムでは、図１（Ａ）に示すように、移動体の移動予測をする対象領域に、複数の環境計測装置２（白抜きの丸で表示）が数十ｍ〜数百ｍの間隔で分散配置されている。この領域には、道路の他に商業施設、公共施設、民家、駅舎などの建物９９が含まれていてもよい。移動予測システムは、領域内の複数の移動体７（例えば人、車両、動物等）の移動位置を環境情報と関連させて予測するものである。

環境計測装置２は均一な密度で配置されていなくてもよく、場所によって粗密があってもよい。例えば、道路の周辺は環境計測装置２の密度を高く、それ以外の場所は環境計測装置２の密度を低くしてもよい。密度が低い場所では、環境計測装置２の間隔が数ｋｍであってもよい。

これらの環境計測装置２により、領域内に環境計測ネットワークが形成されており、各環境計測装置２は、現在の気象等の環境データを計測してサーバー（不図示）に送信する。

また、本実施形態の移動予測システムでは、図１（Ｂ）〜図１（Ｃ）に示すように、移動体７が、移動端末６を携帯する。図１（Ｂ）の例では移動体７は人であり、図１（Ｃ）の例では移動体７は自動車である。

移動端末６は、移動体７と一体に移動して、移動体７の位置情報を生成し、サーバー（不図示）に送信するものであればよい。図１（Ｂ）の例では移動端末６は腕時計のように手首にまかれており、図１（Ｃ）の例ではカーナビゲーションの機器が移動端末６の役割をする。

なお、移動体７は対象を限定するものではなく、首輪型の移動端末６を備えた動物であってもよいし、移動端末６を取り付けた自転車であってもよい。

サーバーは、各環境計測装置２がリアルタイムに計測した環境データの時系列から、エリア内の環境の時間的な推移を予測する。また、サーバーは、移動端末６から移動体７の位置情報を受信する。そして、サーバーは、環境の予測結果、移動体の位置情報を利用して移動体のその後の位置を予測し、その予測された位置情報を含む移動予測情報を生成する。その後にサーバーは、情報端末へと移動予測情報を送信し、情報端末の所有者等は移動体の予測された位置情報等を知ることができ、例えば集客予測に役立てることができる。

図２（Ａ）、図２（Ｂ）及び図２（Ｃ）は、情報端末５、移動端末６の外観の一例を示す図である。情報端末５、移動端末６は、例えば、図２（Ａ）に示すような腕時計タイプのものであってもよいし、図２（Ｂ）に示すような、衣服のポケット等に入れる、又はバンドやクリップで移動体７の体や衣服に固定するタイプのものであってもよい。また、車両のような移動体７の固定具に取り付け可能なナビゲーション端末であってもよい。あるいは、情報端末５、移動端末６は、図２（Ｃ）に示すように、スマートフォンや携帯電話等の端末であってもよい。

前記のように、移動端末６は、移動体７と共に移動して、移動体７の位置情報を生成し、サーバーに送信するものである。また、情報端末５はサーバーからの移動予測情報を受信するものである。したがって、移動端末６である場合には、図２（Ａ）〜図２（Ｃ）で操作部４０、表示部７０はなくてもよい。

情報端末５である場合には、その所有者等が操作部４０を操作することで画面の切り替えなどを行い、サーバーから受信した移動予測情報を表示部（表示画面）７０に表示する。なお、情報端末５は、表示部７０に対する接触検出機構を設けて表示部７０を操作部として兼用してもよい。

ここで、情報端末５を持つ人や情報端末５を備える車両が移動体７である場合もある。このとき、情報端末５と移動端末６とは一体であって、図２（Ａ）〜図２（Ｃ）に示す外観であってもよい。なお、以下の説明では、情報端末５と移動端末６とは一体でないものとして説明する。

また、移動体７が動物である場合には、移動端末６は首輪（不図示）の外観であってもよい。また、店舗が移動予測情報を必要とする場合には、情報端末５はレジ（不図示）や店舗内の大型ディスプレイ（不図示）などの外観であってもよい。

１−２．移動予測システムの構成
［全体構成］
図３は、第１実施形態の移動予測システムの構成例を示す図である。本実施形態の移動予測システムは、図３の構成要素（各部）の一部を省略又は変更してもよいし、他の構成要素を付加した構成としてもよい。

図３に示すように、第１実施形態の移動予測システム１は、複数の環境計測装置２、移動体７と共に移動して位置情報を送信する複数の移動端末６、移動予測情報を表示する情報端末５、サーバー４を含む。なお、図３では複数の情報端末５が示されているが、情報端末５は１台であってもよい。

環境計測装置２は、領域を含むエリアに分散して配置され、当該エリアの各地点における気象等の環境をリアルタイムに計測し、計測した環境データ（環境情報）を、通信ネットワーク３（インターネットやＬＡＮ等）を介してサーバー４に送信する。

移動端末６は、移動体７の位置情報を生成し、通信ネットワーク３を介して、サーバー４に送信する。位置情報は例えば移動体７の位置を座標で表したものでもよいが、これに限るものではない。移動端末６は位置情報と共に各移動端末６に固有のＩＤを送信してもよい。なお、情報端末５を備える車両や情報端末５を携帯する人が同時に移動体７である場合には、移動端末６の一部又は全部は、情報端末５と一体になっていてもよい。

サーバー４（情報処理装置の一例）は、通信ネットワーク３を介して、環境計測装置２から環境データを受信し、移動端末６から移動体７の位置情報を受信する。そして、サーバー４は、受信したこれらの情報を解析して移動予測情報を生成し、情報端末５に送信する。

情報端末５は、移動予測情報を受信し、表示あるいは音により例えば情報端末５の所有者や視聴者（以下、所有者等）に通知する。

［環境計測装置の構成］
図４は、本実施形態における環境計測装置２の構成例を示す図である。図４に示すように、本実施形態では、環境計測装置２は、気圧センサー１０、温度センサー１１、湿度センサー１２、風向・風速センサー１３、降雨量センサー１４、空気質センサー１５、送信部１６を備える。ただし、環境計測装置２は、上記各種センサーの一部を備えていなくてもよいし、逆に、他のセンサー（放射線センサー等）を備えていてもよい。

気圧センサー１０は、周辺の気圧を計測するセンサーである。例えば、気圧が低いほど移動体７（ここでは、人、動物）の酸素吸収率が低下するので、移動体７が疲れやすくなる。このとき、後述する対応データから、気圧が低くなると移動体７の移動距離、移動速度が低下する傾向が見られる可能性がある。

温度センサー１１は、周辺の温度（気温）を計測するセンサーである。例えば、温度（気温）が高いほど移動体（ここでは、人、動物）の発汗量が増加するので、移動体７が疲れやすくなる。このとき、後述する対応データから、温度が高くなると移動体７の移動距離、移動速度が低下する傾向が見られる可能性がある。

湿度センサー１２は、周辺の湿度を計測するセンサーである。例えば、湿度が高いほど移動体（ここでは、人、動物）の発汗量が増加するので、移動体７が疲れやすくなる。このとき、後述する対応データから、湿度が高くなると移動体７の移動距離、移動速度が低下する傾向が見られる可能性がある。

風向・風速センサー１３は、周辺の風向及び風速を計測するセンサーである。例えば、風が強いほど移動体７が移動しにくくなる。このとき、後述する対応データから、風が強くなると、移動体７の移動距離、移動速度が低下する傾向が見られる可能性がある。

降雨量センサー１４は、周辺の単位時間当たりの降雨量を計測するセンサーである。例えば、降雨量が多いと移動体７が移動しにくくなる。このとき、後述する対応データから、降雨量が多くなると、移動体７の移動距離、移動速度が低下する傾向が見られる可能性がある。

空気質センサー１５は、周辺の空気中の微粒子（煙、砂、花粉等）や窒素酸化物（ＮＯ_Ｘ）等の濃度を計測するセンサーである。例えば、空気中に存在する微粒子等の濃度が高いほど酸素濃度が低くなるので、移動体７（ここでは、人、動物）が疲れやすくなる。このとき、後述する対応データから、空気中の微粒子等の濃度が高くなると、移動体７の移動距離、移動速度が低下する傾向が見られる可能性がある。

各環境計測装置２は、例えば秒オーダーの周期でリアルタイムに気象等の環境を計測し、気圧センサー１０、温度センサー１１、湿度センサー１２、風向・風速センサー１３、降雨量センサー１４、空気質センサー１５により計測された環境データ（気圧データ、温度データ、湿度データ、風向・風速データ、降雨量データ、空気質データ）は、送信部１６によりサーバー４に送信される。

なお、環境計測装置２が風向・風速センサーを備えていなくても、任意の２点間（２つの環境計測装置２の間）の気圧差から気圧傾度（＝２点間の気圧差／２点間の距離）を計算し、気圧傾度の分布から現在の風向や風速を概算することができる。

［移動端末の構成］
図５は、本実施形態における移動端末６の構成例を示す図である。図５に示すように、本実施形態では、移動端末６は、処理部（ＣＰＵ）１５０、ＧＰＳデータ受信部１６２、記憶部１６６、記録媒体１６８、通信部１７４を含んで構成されている。本実施形態の移動端末６は、図５の構成要素（各部）の一部を省略又は変更してもよいし、他の構成要素を付加した構成としてもよい。

ＧＰＳデータ受信部１６２は、ＧＰＳ衛星から送信される電波信号を受信し、当該電波信号に重畳されているＧＰＳ衛星の軌道情報や時刻情報などを含む航法メッセージを復調する処理を行う。

記憶部１６６は、処理部（ＣＰＵ）１５０が計算処理や制御処理を行うためのプログラムやデータ等を記憶している。また、記憶部１６６は、処理部（ＣＰＵ）１５０の作業領域として用いられ、記録媒体１６８から読み出されたプログラムやデータ、通信部１７４を介してサーバーから受信したデータ、処理部（ＣＰＵ）１５０が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶するためにも使用される。また、移動体の位置情報を生成するのに使用される地図データを記憶していてもよい。

処理部（ＣＰＵ）１５０は、記憶部１６６や記録媒体１６８に記憶されているプログラムに従って、計算処理や制御処理を行う。具体的には、処理部（ＣＰＵ）１５０は、ＧＰＳデータ受信部１６２からデータを受け取って位置情報の計算処理を行う。また、処理部（ＣＰＵ）１５０は、通信部１７４を介したサーバーとのデータ通信を制御する処理等を行う。

本実施形態では、処理部（ＣＰＵ）１５０は、位置情報生成部１５１、通信制御部１５２を含む。ただし、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）１５０は、これらの一部の構成（要素）を省略又は変更してもよいし、他の構成（要素）を追加した構成としてもよい。

位置情報生成部１５１は、ＧＰＳデータ受信部１６２が復調した航法メッセージに含まれる軌道情報や時刻情報を用いて測位計算を行い、移動端末６の位置情報（すなわち、移動体７の位置情報）を生成する処理を行う。なお、本実施形態では、位置情報生成部１５１は、ＧＰＳデータ受信部１６２が復調した航法メッセージを利用して移動体７の位置情報を生成しているが、その他の手段を利用して移動体７の位置情報を生成してもよい。その場合、ＧＰＳデータ受信部１６２はなくてもよい。

例えば、位置情報生成部１５１は、複数の基地局（携帯電話、ワイヤレスＬＡＮなどの基地局）から電波を受信し、受信した各電波の強度と各基地局の位置情報を利用して三角測量等の手法で移動体７の位置情報を生成するようにしてもよい。

通信制御部１５２は、通信部１７４を介してサーバーとの間で行うデータ通信を制御する処理を行う。特に、本実施形態では、通信制御部１５２は位置情報生成部１５１が生成した位置情報を、通信部１７４を介してサーバー４に送信する処理を行う。また、通信制御部１５２は、通信部１７４を介してサーバーから必要な情報（例えば地図情報、プログラム）を受信する処理を行ってもよい。

記録媒体１６８は、コンピューター読み取り可能な記録媒体であり、特に本実施形態では、コンピューターを上記の各部として機能させるためのプログラムが記憶されている。そして、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）１５０は、記録媒体１６８に記憶されているプログラムを実行することで、位置情報生成部１５１、通信制御部１５２として機能する。あるいは、通信部１７４等を介して有線又は無線の通信ネットワークに接続されたサーバーから当該プログラムを受信し、受信したプログラムを記憶部１６６や記録媒体１６８に記憶して当該プログラムを実行するようにしてもよい。

なお、位置情報生成部１５１、通信制御部１５２の少なくとも一部をハードウェア（専用回路）で実現してもよい。

記録媒体１６８は、例えば、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、磁気ディスク、ハードディスク、磁気テープ、メモリー（ＲＯＭ、フラッシュメモリーなど）により実現することができる。

ここで、移動端末６は、位置情報を所定の時間間隔（例えば１分毎）で生成してもよいし、不定期に又は移動体７の行動（例えば、移動の開始）に連動して生成してもよい。また、本実施形態の移動端末６は、環境計測装置２のように常時動作しており、位置情報をサーバー４に送信し続けるものとする。しかし、移動端末６は、例えば操作部を含み、移動体７（ここでは、人）の操作によってオン状態、又はオフ状態になってもよい。そして、移動端末６は気圧センサー（不図示）を含んでおり、移動体７（ここでは、人や動物）が居る建物の階数なども位置情報として生成してもよい。

［情報端末の構成］
図６は、本実施形態における情報端末５の構成例を示す図である。図６に示すように、本実施形態では、情報端末５は、操作部４０、処理部（ＣＰＵ）５０、ＧＰＳデータ受信部６２、記憶部６６、記録媒体６８、表示部７０、音出力部７２、通信部７４を含んで構成されている。本実施形態の情報端末５は、図６の構成要素（各部）の一部を省略又は変更してもよいし、他の構成要素を付加した構成としてもよい。

操作部４０は、操作キーやボタンスイッチ等により構成される入力装置であり、移動体による操作に応じた操作信号を処理部（ＣＰＵ）５０に出力する。例えば、移動体は操作部４０を操作して、移動予測情報を取得したいか否かで、情報端末５のオン状態、オフ状態を切り替えてもよい。

表示部７０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成される表示装置であり、処理部（ＣＰＵ）５０から入力される表示信号に基づいて各種の情報を表示する。

音出力部７２は、スピーカー等の音を出力する装置であり、処理部（ＣＰＵ）５０から入力される信号に基づいて各種の音（音声も含む）を出力する。

ＧＰＳデータ受信部６２、記憶部６６、記録媒体６８は、それぞれ移動端末６のＧＰＳデータ受信部１６２、記憶部１６６、記録媒体１６８と同じであり、詳細な説明を省略する。なお、記憶部６６は、操作部４０から入力されたデータを記憶するのに使用されてもよい。

処理部（ＣＰＵ）５０は、記憶部６６や記録媒体６８に記憶されているプログラムに従って、各種の計算処理や制御処理を行う。具体的には、処理部（ＣＰＵ）５０は、ＧＰＳデータ受信部６２からデータを受け取って各種の計算処理を行う。また、処理部（ＣＰＵ）５０は、操作部４０からの操作信号に応じた各種の処理、表示部７０に各種の情報を表示させる処理、音出力部７２に各種の音を出力させる処理、通信部７４を介したサーバーとのデータ通信を制御する処理等を行う。

特に、本実施形態では、処理部（ＣＰＵ）５０は、位置情報生成部５１、通信制御部５２、表示制御部５３、音出力制御部５４を含む。ただし、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）５０は、これらの一部の構成（要素）を省略又は変更してもよいし、他の構成（要素）を追加した構成としてもよい。

本実施形態の処理部（ＣＰＵ）５０は、記録媒体６８に記憶されているプログラムを実行することで、位置情報生成部５１、通信制御部５２、表示制御部５３、音出力制御部５４として機能する。なお、位置情報生成部５１、通信制御部５２、表示制御部５３、音出力制御部５４の少なくとも一部をハードウェア（専用回路）で実現してもよい。

位置情報生成部５１は、ＧＰＳデータ受信部６２が復調した航法メッセージに含まれる軌道情報や時刻情報を用いて測位計算を行い、情報端末５の位置情報を生成する処理を行う。情報端末５の位置情報を、通信部７４を介してサーバーに送信することで、情報端末５の周辺の領域についての移動予測情報をサーバーから受け取ることができる。

なお、本実施形態では、位置情報生成部５１は、ＧＰＳデータ受信部６２が復調した航法メッセージを利用して情報端末５の位置情報を生成しているが、その他の手段を利用して情報端末５の位置情報を生成してもよい。その場合、ＧＰＳデータ受信部６２はなくてもよい。

また、情報端末５の位置に関係なく、情報端末５がサーバーから移動予測情報の全てを受け取る場合には、ＧＰＳデータ受信部６２および位置情報生成部５１はなくてもよい。

通信制御部５２は、通信部７４を介してサーバーとの間で行うデータ通信を制御する処理を行う。本実施形態では、通信制御部５２は位置情報生成部５１が生成した位置情報を、通信部７４を介してサーバー４に送信する処理を行う。また、通信制御部５２は、通信部７４を介してサーバーから移動予測情報を受信する処理を行う。

表示制御部５３は、表示部７０の表示を制御する処理を行う。特に、本実施形態では、表示制御部５３は、サーバーから受信した移動予測情報を表示部７０に表示させる処理を行う。

音出力制御部５４は、音出力部７２に各種の音を出力させる処理を行う。例えば、音出力制御部５４は、移動予測情報に含まれる警告を読み上げる音声を音出力部７２に出力させるようにしてもよい。

なお、情報端末５と移動端末６とが一体である場合、移動端末６の処理部（ＣＰＵ）１５０、ＧＰＳデータ受信部１６２、記憶部１６６、記録媒体１６８、通信部１７４は、それぞれ情報端末５の処理部（ＣＰＵ）５０、ＧＰＳデータ受信部６２、記憶部６６、記録媒体６８、通信部７４と一体となって構成される。

［サーバーの構成］
図７は、本実施形態におけるサーバー４の構成例を示す図である。図７に示すように、本実施形態では、サーバー４は、処理部（ＣＰＵ）２０、記憶部３０、記録媒体３２、通信部３４、操作部３６、表示部３８、音出力部３９を含んで構成されている。本実施形態のサーバー４は、図７の構成要素（各部）の一部を省略又は変更してもよいし、他の構成要素を付加した構成としてもよい。

操作部３６は、操作キーやボタンスイッチ等により構成される入力装置であり、ユーザー（例えば、システム管理者）による操作に応じた操作信号を処理部（ＣＰＵ）２０に出力する。

表示部３８は、ＬＣＤ等により構成される表示装置であり、処理部（ＣＰＵ）２０から入力される表示信号に基づいて各種の情報を表示する。

音出力部３９は、スピーカー等の音を出力する装置であり、処理部（ＣＰＵ）２０から入力される信号に基づいて各種の音（音声も含む）を出力する。

記憶部３０は、処理部（ＣＰＵ）２０が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラムやデータ等を記憶している。また、記憶部３０は、処理部（ＣＰＵ）２０の作業領域として用いられ、記録媒体３２から読み出されたプログラムやデータ、通信部３４を介して受信した情報、処理部（ＣＰＵ）２０が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶するためにも使用される。

記憶部３０が記憶するデータには、地図データ（地図情報）が含まれる。さらに、地形データ（地形情報）を含んでいてもよい。地図データは少なくとも移動体が移動し得る道路や建物の情報を含んでおり、地形データはその道路の傾斜などを含む。

処理部（ＣＰＵ）２０は、記憶部３０や記録媒体３２に記憶されているプログラムに従って、各種の計算処理や制御処理を行う。具体的には、処理部（ＣＰＵ）２０は、通信部３４を介して、環境計測装置２、移動端末６、情報端末５からデータを受け取って各種の計算処理を行う。また、処理部（ＣＰＵ）２０は、操作部３６からの操作信号に応じた各種の処理、表示部３８に各種の情報を表示させる処理、音出力部３９に各種の音を出力させる処理、通信部３４を介した環境計測装置２、移動端末６、情報端末５等とのデータ通信を制御する処理等を行う。

特に、本実施形態では、処理部（ＣＰＵ）２０は、環境データ取得部２１、環境予測部２２、移動予測情報生成部２３、通信制御部２４、表示制御部２５、音出力制御部２６、端末データ取得部２７、対応データ生成部２８を含む。ただし、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）２０は、これらの一部の構成（要素）を省略又は変更してもよいし、他の構成（要素）を追加した構成としてもよい。

環境データ取得部２１は、通信部３４を介して環境計測装置２から識別ＩＤとともに環境データを継続して取得し、環境計測装置２毎に割り当てられた識別ＩＤと対応づけて順番に記憶部３０に保存する処理を行う。

環境予測部２２は、環境データ取得部２１が取得した環境データの時系列から、対象領域の環境を予測する処理を行う。環境予測部２２は、所定の時刻からの現在までの環境計測装置の計測地点での環境の変化を総合的に解析し、計測地点での環境を所定時間間隔で所定時間後（例えば、１０分間隔で１時間後）まで予測する。

例えば、領域内の気温の分布が３０分前は図８（Ａ）に示すような分布であり、現在は図８（Ｂ）に示すような分布であったとすると、この３０分の間にエリアＡ，Ｂ，Ｄの気温は変化していないが、エリアＣ，Ｅ，Ｆ，Ｇの気温は低下している。このような場合、環境予測部２２は、例えば、３０分後は、図８（Ｃ）に示すように、エリアＡ，Ｂ，Ｄの気温は変化せず、エリアＣ，Ｅ，Ｆ，Ｇの気温は少し低下すると予測し、１時間後は、図８（Ｄ）に示すように、エリアＡ，Ｂ，Ｄの気温は変化せず、エリアＣ，Ｅ，Ｆ，Ｇの気温はさらに低下すると予測してもよい。

端末データ取得部２７は、通信部３４を介して移動端末６、情報端末５から識別ＩＤ（端末ＩＤ）とともに、移動体７、情報端末５の位置情報などを取得し、それぞれの端末毎に割り当てられた識別ＩＤと対応づけて記憶部３０に保存する処理を行う。このうち、移動予測情報の生成に用いられるのは、移動端末６からの移動体７の位置情報である。情報端末５の位置情報は、情報端末５に送信する移動予測情報の選択等に用いられる。例えば、情報端末５の位置情報がＸ町Ｙ丁目であれば、Ｘ町Ｙ丁目とその周辺についての移動予測情報だけを選択して送信するのに使用される。

対応データ生成部２８は、環境データ（環境情報）と移動体７の位置とを対応づけた対応データを生成する。対応データは記憶部３０に記憶されて、移動予測情報生成部２３が移動予測情報を生成する際に使用される。対応データは、移動体７の環境変化による移動の傾向を予測するのに用いられる。そのため、対応データとしては、個々の移動体７を識別する必要はない。また、移動予測情報生成部２３の演算処理の負担軽減のためにも、個人情報保護の観点からも、移動の傾向を把握し易くするためにも、移動体７をカテゴリーに分けて、グループ管理することが好ましい。

図９（Ａ）は、移動端末ＩＤ２１０（すなわち、各移動体７）とそのグループ２２０との対応を示すテーブル２００の例を示すものである。例えば、ある移動体７は移動端末ＩＤ２１０がＸＸＸＸである移動端末６を携帯している。このとき、対応データ生成部２８は、移動体７の移動速度から、移動体７の対象２３０は人であると判断する。そして、移動体７の位置と地図データとを比較して、地図上の区域２４０を決定する。

例えば、地図上の区域２４０は、大地域、小地域、建物の種類を現す記号を組み合わせたものでもよい。このとき、建物の種類までを含めることで、人である移動体７が、その地域で働く人であるのか、買い物客であるのか、住民であるのかを区別することができる。なお、地図上の区域２４０は、さらに細かい分類をしてもよいし、逆に大きな分類をしてもよい。

図９（Ａ）は、車両である移動体７の例も示している。このとき、地図上の区域２４０の建物の種類から、その車両が通勤用なのか、買い物の交通手段なのか等を知ることができる。移動体７を対象２３０と地図上の区域２４０からなるグループ２２０に区分することは、移動体７の位置を少しの間観察することで可能である。そして、グループ２２０を用いて対応データを作成すれば、個人を特定することもなく、個人情報を保護することが可能である。

図９（Ｂ）は、対応データ３００の例である。対応データ３００はグループ２２０と環境データ等とを対応させたテーブルであり、記憶部３０に記憶される。ここで、図９（Ｂ）の最も上段のデータについて説明する。３月１５日１４：０３（日時３３０）の天候３２０は晴れである。気圧３４０は１０１８ｈＰａで、温度３５０は２５度、湿度３６０は６３％である。また、南西の風（風向３７０）が吹いている。

このとき、地図上の区域２４０がＡ−５−１２である場所に、人（対象２３０）である移動体７が５３人（数３１０）居ることがわかる。これは、現在又は過去の実績データであり、移動予測情報生成部２３が移動予測情報を生成する際にデータマイニングするのに使用される。なお、これ以外の気象情報（例えば、風速、雨量）が対応付けられていてもよい。

移動予測情報生成部２３は、環境予測部２２の予測結果と、対応データ生成部２８が生成した対応データ３００から、少なくとも予測された移動体の位置情報を含む移動予測情報を生成する。移動予測情報で、予測された移動体の位置情報以外のものとしては、例えば、人が移動して集中することに対する警告等などがある。

移動予測情報生成部２３は、環境予測部２２の予測結果と同じ環境データを有する対応データ３００を検索する。検索した対応データ３００と、その日時３３０の前後の対応データ３００から、移動体７の移動傾向を把握する。そして、その移動傾向を現在の移動体７に当てはめることで、移動予測情報を生成する。そのうちの予測された移動体７の位置情報は、地図情報を利用して、移動体の分布が視覚的にわかるようなものであってもよい。

ここで、移動予測情報生成部２３は、グループ２２０でフィルタリングして、移動体７の移動傾向を把握してもよい。例えば、移動体７から車両を除外して、人だけの移動傾向を把握してもよい。また、フィルタリングはグループ２２０だけでなく、対応データ３００の別の要素に基づいて実行してもよい。例えば、数３１０が１０未満のものは、移動傾向を把握するために用いる対応データ３００から除外してもよい。なお、移動傾向は、環境予測部２２と同様の方法で取得してもよいし（図８（Ａ）〜図８（Ｄ）参照）、頻出パターン抽出や回帰分析といった方法で取得してもよい。

通信制御部２４は、通信部３４を介して行う、環境計測装置２、移動端末６、情報端末５とのデータ通信等を制御する処理を行う。

表示制御部２５は、表示部３８の表示を制御する処理を行う。特に、本実施形態では、表示制御部２５は、移動予測情報生成部２３が生成した移動予測情報を表示部３８に表示させる処理を行う。

音出力制御部２６は、音出力部３９に各種の音を出力させる処理を行う。例えば、音出力制御部２６は、移動予測情報に変化があった場合などに、音出力部３９に警報音又は音声を出力させる処理などを行ってもよい。

記録媒体３２は、コンピューター読み取り可能な記録媒体であり、特に本実施形態では、コンピューターを上記の各部として機能させるためのプログラムが記憶されている。そして、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）２０は、記録媒体３２に記憶されているプログラムを実行することで、環境データ取得部２１、環境予測部２２、移動予測情報生成部２３、通信制御部２４、表示制御部２５、音出力制御部２６、端末データ取得部２７、対応データ生成部２８として機能する。あるいは、通信部３４等を介して有線又は無線の通信ネットワークに接続された他のサーバーから当該プログラムを受信し、受信したプログラムを記憶部３０や記録媒体３２に記憶して当該プログラムを実行するようにしてもよい。ただし、環境データ取得部２１、環境予測部２２、移動予測情報生成部２３、通信制御部２４、表示制御部２５、音出力制御部２６、端末データ取得部２７、対応データ生成部２８の少なくとも一部をハードウェア（専用回路）で実現してもよい。

なお、記録媒体３２は、例えば、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、磁気ディスク、ハードディスク、磁気テープ、メモリー（ＲＯＭ、フラッシュメモリーなど）により実現することができる。

１−３．移動予測システムの処理
図１０及び図１１は、本実施形態の移動予測システム１の処理のフローチャートの一例を示す図である。図１０は、サーバー４の処理部（ＣＰＵ）２０による処理のフローチャートの一例を示す図であり、図１１は、情報端末５の処理部（ＣＰＵ）５０による処理のフローチャートの一例を示す図である。

サーバー４の処理部（ＣＰＵ）２０は、環境計測装置２から環境データを受信し、記憶部３０に保存する（Ｓ１４）。

サーバー４の処理部（ＣＰＵ）２０は、移動端末６から端末ＩＤと移動体の位置情報等を受信し、記憶部３０に保存する（Ｓ１６）。

サーバー４の処理部（ＣＰＵ）２０は、地図データ（地図情報）を読み出して環境データと位置情報とを対応づけて、対応データ３００を生成して、記憶部３０に保存する（Ｓ２０）。

サーバー４の処理部（ＣＰＵ）２０は、現在までの環境データの時系列（ステップＳ１４で順番に保存された環境データ）から、領域内の環境変化を予測する（Ｓ２４）。

サーバー４の処理部（ＣＰＵ）２０は、予測された環境データと同一又は類似する対応データ３００を記憶部３０から読み出す。このとき、時間的に前後する対応データ３００も読み出し、予測が必要な移動体７のグループでフィルタリングを行う（Ｓ３０）。

そして、サーバー４の処理部（ＣＰＵ）２０は、対応データ３００からそのグループの移動の傾向を把握する。そして、現在の移動体７に当てはめて、移動体７の移動位置の今後の変化を予測する（Ｓ３４）。

サーバー４の処理部（ＣＰＵ）２０は、予測された移動体の位置情報を地図上の分布に加工して、必要な警告と共に移動予測情報を生成する。そして、移動予測情報を情報端末５に送信する（Ｓ３６）。

情報端末５の処理部（ＣＰＵ）５０は、サーバー４から移動予測情報を受信する（Ｓ６０）。情報端末５の処理部（ＣＰＵ）５０は、表示部７０に、例えば図１２に示すような画面１００を表示してもよい。図１２の画面１００には、４０分後の予測として、情報端末５の周辺の地図に移動体７（ここでは、人とする）が黒い点で表されており、移動体７の分布が視覚的にわかる。

図１２の画面１００では、約３０分後に豪雨が予想されるというメッセージとともに、移動体が移動する傾向（移動傾向）が矢印８で示されている。このとき、点線で示される建物に移動体７が集中していることがわかる。

また、図１２の画面１００では、他の警告として、第５３番地域の河川の増水に注意することや、雨を避けるためにＡ商業施設に現在に比べて２倍以上の人が流入する可能性があることが示されている。

情報端末５の所有者等は、このような移動予測情報を受け取って次のような対応が可能である。例えば、情報端末５の所有者がデパートや飲食店の人であれば、集客予測や混雑する時間の予測に役立てることができる。また、安全対策の担当者であれば、人や車両の過度の集中による危険を予測して、他の場所への誘導や交通整理などの対応をとることができる。

再び図１０、図１１を用いて移動予測システム１の処理を説明する。サーバー４の処理部（ＣＰＵ）２０は、ユーザーによる処理の終了操作が行われるまで（Ｓ３８のＮ）、所定時間Δｔ（例えば１分）が経過する毎に（Ｓ４０のＹ）、ステップＳ１４〜Ｓ３６の処理を繰り返し行い、終了操作が行われると処理を終了する（Ｓ３８のＹ）。

一方、情報端末５の処理部（ＣＰＵ）５０は、情報端末５の所有者等から終了の指示を受けるまで（Ｓ６２のＮ）、所定時間Δｔ（例えば１分）が経過する毎に（Ｓ６４のＹ）、移動予測情報を更新し（ステップＳ６０）、終了の指示を受けると処理を終了する（Ｓ６２のＹ）。

以上に説明した第１実施形態の移動予測システムによれば、サーバー４は、領域に分散配置された複数の環境計測装置２の各々が計測した環境データを用いて環境条件の解析をリアルタイムに行うことで、領域周辺の環境変化を正確に捉えることができる。

そして、サーバー４は、環境予測部２２の予測結果と、対応データ生成部２８が生成した対応データ３００から、少なくとも予測された移動体の位置情報を含む移動予測情報を生成する。このとき、対応データ３００は例えばグループ２２０と過去の環境データ等とを対応させたテーブルであり、予測の精度を高めることができる。

つまり、局所的な気象変化を予測して、気象変化による移動体の移動、分布を精度よく予測する移動予測情報を生成できる。

また、本実施形態の移動予測システムによれば、処理能力の高いサーバー４が、情報端末５を介さずに、多数の環境計測装置２が計測した環境データ、移動端末６からの位置情報を直接受信し、移動予測情報の生成等を集中処理することで、情報端末５の処理負荷を大幅に軽減することができる。

２．第２実施形態
２−１．移動予測システムの概要
第２実施形態の移動予測システムでは、第１実施形態においてサーバー４が行う処理を情報端末５が行う。すなわち、情報端末５は、環境データ、移動体の位置情報を用いて第１実施形態と同様の移動予測情報を生成する。

ここで、情報端末５は、移動予測情報をサーバー４に送信し、サーバー４は、全ての移動予測情報を集約して表示することができる。

２−２．移動予測システムの構成
［全体構成］
第２実施形態の移動予測システムの全体構成図は、図３と同様であるため、その図示を省略する。

第２実施形態の移動予測システム１では、情報端末５（情報処理装置の一例）は、通信ネットワーク３を介して、環境計測装置２からの環境データ、移動端末６からの位置情報を受信する。あるいは、情報端末５は、直接、各環境計測装置２、移動端末６とデータ通信を行って環境データ、位置情報を受信してもよい。そして、情報端末５は、環境データ、移動体７の位置情報などを解析し、移動予測情報を生成する。

サーバー４は、通信ネットワーク３を介して、情報端末５が生成した移動予測情報を収集し、例えば表示部３８に全ての移動予測情報を集約して表示することができる。サーバー４のユーザー（例えば、システム管理者）は、例えば警告だけを集約して表示させることで、避難指示、誘導といった早期の対応をとることが可能である。

第２実施形態における環境計測装置２、移動端末６の構成図は、図４、図５と同様であるため、その図示及び説明を省略する。

［情報端末の構成］
図１３は、第２実施形態における情報端末５の構成例を示す図である。図１３に示すように、本実施形態では、情報端末５は、操作部４０、処理部（ＣＰＵ）５０、ＧＰＳデータ受信部６２、記憶部６６、記録媒体６８、表示部７０、音出力部７２、通信部７４を含んで構成されている。本実施形態の情報端末５は、図１３の構成要素（各部）の一部を省略又は変更してもよいし、他の構成要素を付加した構成としてもよい。操作部４０、ＧＰＳデータ受信部６２、記憶部６６、記録媒体６８、表示部７０、音出力部７２、通信部７４の各機能は、第１実施形態と同様であるので、その説明を省略する。

処理部（ＣＰＵ）５０は、記憶部６６や記録媒体６８に記憶されているプログラムに従って、各種の計算処理や制御処理を行う。特に、本実施形態では、処理部（ＣＰＵ）５０は、位置情報生成部５１、通信制御部５２、表示制御部５３、音出力制御部５４、環境データ取得部８０、環境予測部８１、移動予測情報生成部８２、対応データ生成部８３、移動端末データ取得部８４を含む。ただし、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）５０は、これらの一部の構成（要素）を省略又は変更してもよいし、他の構成（要素）を追加した構成としてもよい。

位置情報生成部５１、通信制御部５２、表示制御部５３、音出力制御部５４の各機能は、第１実施形態と同様であるため、その説明を省略する。

環境データ取得部８０は、通信部７４を介して、各環境計測装置２が計測した環境データを継続して取得し、環境計測装置２毎に割り当てられた識別ＩＤと対応づけて順番に記憶部６６に保存する処理を行う。

移動端末データ取得部８４は、移動端末６から移動体７の位置情報を取得する。移動端末データ取得部８４が取得した位置情報は、移動予測情報生成部８２が移動予測情報を生成する際に利用される。

環境予測部８１、移動予測情報生成部８２、対応データ生成部８３の各処理は、第１実施形態における、環境予測部２２、移動予測情報生成部２３、対応データ生成部２８とそれぞれ同様であるため、その説明を省略する。

［サーバーの構成］
図１４は、第２実施形態におけるサーバー４の構成例を示す図である。図１４に示すように、本実施形態では、サーバー４は、処理部（ＣＰＵ）２０、記憶部３０、記録媒体３２、通信部３４、操作部３６、表示部３８、音出力部３９を含んで構成されている。本実施形態のサーバー４は、図１４の構成要素（各部）の一部を省略又は変更してもよいし、他の構成要素を付加した構成としてもよい。記憶部３０、記録媒体３２、通信部３４、操作部３６、表示部３８、音出力部３９の各機能は、第１実施形態と同様であるので、その説明を省略する。

処理部（ＣＰＵ）２０は、記憶部３０や記録媒体３２に記憶されているプログラムに従って、各種の計算処理や制御処理を行う。特に、本実施形態では、処理部（ＣＰＵ）２０は、通信制御部２４、表示制御部２５、音出力制御部２６、端末データ取得部２７を含む。ただし、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）２０は、これらの一部の構成（要素）を省略又は変更してもよいし、他の構成（要素）を追加した構成としてもよい。

端末データ取得部２７は、通信部３４を介して、情報端末５から移動予測情報を取得する処理を行う。

通信制御部２４は、通信部３４を介して行う、情報端末５とのデータ通信等を制御する処理を行う。

表示制御部２５は、端末データ取得部２７が取得した移動予測情報を集約して表示部３８に表示させる処理を行う。

音出力制御部２６の処理は、第１実施形態と同様であるため、その説明を省略する。

２−３．移動予測システムの処理
図１５及び図１６は、本実施形態の移動予測システム１の処理のフローチャートの一例を示す図である。

図１５は、情報端末５の処理部（ＣＰＵ）５０による処理のフローチャートの一例を示す図である。

図１５に示すように、情報端末５の処理部（ＣＰＵ）５０は、情報端末５の所有者等が開始操作を行うまで待機し（Ｓ１５０のＮ）、開始操作が行われると（Ｓ１５０のＹ）、ステップＳ１５２以降の動作を行う。

ここで、ステップＳ１５２〜Ｓ１７２は、サーバー４の処理部（ＣＰＵ）２０に代わって情報端末５の処理部（ＣＰＵ）５０が実行するが、第１実施形態のステップＳ１４〜Ｓ３４と同様であるため、その説明を省略する。

ステップＳ１７２の後、情報端末５の処理部（ＣＰＵ）５０は、予測された移動体の位置情報を地図上の分布に加工して、必要な警告と共に移動予測情報を生成し、表示する（Ｓ１７４）。このとき、情報端末５の処理部（ＣＰＵ）５０は、表示部７０に、例えば図１２に示すような画面１００を表示してもよい。

そして、情報端末５の処理部（ＣＰＵ）５０は、生成した移動予測情報をサーバー４に送信する（Ｓ１７６）。

情報端末５の処理部（ＣＰＵ）５０は、情報端末５の所有者等による終了操作が行われるまで（Ｓ１７８のＮ）、所定時間Δｔ（例えば１分）が経過する毎に（Ｓ１８０のＹ）、ステップＳ１５２〜Ｓ１７６の処理を繰り返し行い、終了操作が行われると処理を終了する（Ｓ１７８のＹ）。

図１６は、サーバー４の処理部（ＣＰＵ）２０による処理のフローチャートの一例を示す図である。

図１６に示すように、サーバー４の処理部（ＣＰＵ）２０は、情報端末５から、端末ＩＤと移動予測情報を受信し、記憶部３０に保存する（Ｓ１１２）。

次に、サーバー４の処理部（ＣＰＵ）２０は、ステップＳ１１２で記憶部３０に保存した移動予測情報を集約し、表示部３８に例えば一覧表示する（Ｓ１１４）。

そして、サーバー４の処理部（ＣＰＵ）２０は、ユーザー（例えば、システム管理者）による終了操作が行われるまで（Ｓ１１６のＮ）、ステップＳ１１２及びＳ１１４の処理を繰り返し行い、終了操作が行われると処理を終了する（Ｓ１１６のＹ）。

以上に説明した第２実施形態の移動予測システムによれば、情報端末５は、領域に分散配置された複数の環境計測装置２の各々が計測した環境データを用いて環境条件の解析をリアルタイムに行うことで、領域周辺の環境変化を正確に捉えることができる。

そして、情報端末５は、環境予測部８１の予測結果と、対応データ生成部８３が生成した対応データ３００から、少なくとも予測された移動体の位置情報を含む移動予測情報を生成する。このとき、対応データ３００は例えばグループ２２０と過去の環境データ等とを対応させたテーブルであり、予測の精度を高めることができる。

つまり、局所的な気象変化を予測して、気象変化による移動体の移動、分布を精度よく予測する移動予測情報を生成できる。

３．変形例
［変形例１］
第１実施形態ではサーバー４が、第２実施形態では情報端末５が、各環境計測装置２と直接的に通信を行って環境データを取得しているが、環境計測装置２同士がアドホックに通信を行って１つの環境計測装置２に環境データを集約し、当該環境計測装置２がサーバー４又は情報端末５に環境データを一括して送信してもよい。また、各移動端末６についても同じ方法で、１つの移動端末６が位置情報を一括して送信してもよい。

このようにすれば、通信対象の切り替えによるサーバー４又は情報端末５のオーバーヘッドを軽減し、環境データの通信速度を向上させることができる。

［変形例２］
第２実施形態では、情報端末５が各環境計測装置２と通信を行って環境データを取得しているが、第１実施形態と同様に、サーバー４が各環境計測装置２から環境データを取得し、情報端末５は、サーバー４から環境データを取得するようにしてもよい。また、各移動端末６についても同じ方法で、情報端末５は、サーバー４から位置情報を取得するようにしてもよい。

［変形例３］
第１および第２実施形態の移動体には、動物が含まれていてもよい。動物は野生でも、飼われていてもよいが、例えば移動端末６である首輪や足輪を付けているものとする。このとき、野生動物（例えば、熊、サル、狐、狸）が天候の変化の影響で山から里に下りてきて農作物の被害が生じることや、里の動物（例えば、犬、猫）がゴミを荒らす被害が生じることを、事前に予測して対策を行うことができる。また、天候によって放牧されている家畜の餌場が変化する場合に、移動予測システム１によって餌場を予測して、十分な量の餌を確保することも可能である。

上述した実施形態および変形例は一例であって、これらに限定されるわけではない。例えば、各実施形態および各変形例を適宜組み合わせることも可能である。

本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。

１ 移動予測システム、２ 環境計測装置、３ 通信ネットワーク、４ サーバー、５ 情報端末、６ 移動端末、７ 移動体、１０ 気圧センサー、１１ 温度センサー、１２ 湿度センサー、１３ 風向・風速センサー、１４ 降雨量センサー、１５ 空気質センサー、１６ 送信部、２０ 処理部（ＣＰＵ）、２１ 環境データ取得部、２２ 環境予測部、２３ 移動予測情報生成部、２４ 通信制御部、２５ 表示制御部、２６ 音出力制御部、２７ 端末データ取得部、２８ 対応データ生成部、３０ 記憶部、３２ 記録媒体、３４ 通信部、３６ 操作部、３８ 表示部、３９ 音出力部、４０ 操作部、５０ 処理部（ＣＰＵ）、５１ 位置情報生成部、５２ 通信制御部、５３ 表示制御部、５４ 音出力制御部、６２ ＧＰＳデータ受信部、６６ 記憶部、６８ 記録媒体、７０ 表示部、７２ 音出力部、７４ 通信部、８０ 環境データ取得部、８１ 環境予測部、８２ 移動予測情報生成部、８３ 対応データ生成部、８４ 移動端末データ取得部、９９ 建物、１００ 画面、１５０ 処理部（ＣＰＵ）、１５１ 位置情報生成部、１５２ 通信制御部、１６２ ＧＰＳデータ受信部、１６６ 記憶部、１６８ 記録媒体、１７４ 通信部、２００ テーブル、３００ 対応データ

Claims (7)

1. 移動体が移動する領域の環境情報を利用して前記領域の環境変化を予測する環境予測部と、
   前記環境情報と前記移動体の位置とを対応づけた対応データを生成する対応データ生成部と、
   前記環境予測部の予測結果と前記対応データとを利用して、前記移動体が移動する位置を予測し、予測された前記移動体の位置情報を含む移動予測情報を生成する移動予測情報生成部と、
   を含む、情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記対応データ生成部は、
   前記領域の地図情報を利用して、前記移動体をグループに分類した前記対応データを生成する、情報処理装置。
3. 請求項２に記載の情報処理装置において、
   前記移動予測情報生成部は、
   前記グループでフィルタリングした前記移動予測情報を生成する、情報処理装置。
4. 請求項２乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
   前記移動予測情報生成部は、
   前記領域の地図情報を利用して、前記移動体の地図上の分布を前記位置情報として生成する、情報処理装置。
5. 請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
   前記移動体として、人、車両および動物の少なくとも１つを対象とする、情報処理装置。
6. 請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
   前記領域に分散して配置された複数の環境計測装置と、
   を含む、移動予測システム。
7. 移動体が移動する領域の環境情報を利用して前記領域の環境変化を予測するステップと、
   前記環境情報と前記移動体の位置とを対応づけた対応データを生成するステップと、
   予測された前記領域の環境変化と前記対応データとを利用して、前記移動体が移動する位置を予測し、予測された前記移動体の位置情報を含む移動予測情報を生成するステップと、
   を含む、移動予測方法。

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