JP2014182765A - 情報処理システム、及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】最寄りの交通施設を好適に特定することを可能とする情報処理システム、及び情報処理方法を提供する。
【解決手段】対象座標領域から一定距離内にある複数の交通施設を特定する第１の特定手段と、
前記複数の交通施設のそれぞれに対して、前記交通施設と前記対象座標領域との間にある中間座標領域を特定する第２の特定手段と、
複数の携帯端末から取得される位置情報に基づいて、前記中間座標領域の混雑度を算出する手段と、
前記中間座標領域における混雑度の高い前記交通施設を、前記対象座標領域からの最寄りの前記交通施設とて特定する第３の特定手段と
を備える情報処理システム。
【選択図】図４

Description

本発明に係るいくつかの態様は、情報処理システム、及び情報処理方法に関する。

近年、ユーザが操作する携帯電話やパーソナルコンピュータ等の各種情報端末に対して、様々な施設に関する施設情報に基づく様々なサービスが提供されている。例えば、特許文献１には、目的施設から目的施設周辺の最寄駅までの経路を探索した上で、ナビゲーションを行う装置が開示されている。

特開２０１０−２１０４８８号公報

ここで、特許文献１では、最寄駅の特定方法については何ら開示されていない。最寄駅の特定方法としては、例えば距離が最も近い駅を最寄駅として特定する方法が考えられるが、例えば農村部や山間部では、距離の近い駅であっても、その駅に至る道がないために、最も近い駅を最寄駅とすることは好ましくないことも多い。

本発明のいくつかの態様は前述の課題に鑑みてなされたものであり、最寄りの交通施設を好適に特定することを可能とする情報処理システム、及び情報処理方法を提供することを目的の１つとする。

本発明に係る情報処理システムは、対象座標領域近傍の複数の交通施設を特定する第１の特定手段と、前記複数の交通施設のそれぞれに対して、前記交通施設と前記対象座標領域との間にある中間座標領域を特定する第２の特定手段と、複数の携帯端末から取得される位置情報に基づいて、前記中間座標領域の混雑度を算出する手段と、前記中間座標領域における混雑度の高い前記交通施設を、前記対象座標領域からの最寄りの前記交通施設とて特定する第３の特定手段とを備える。

本発明に係る情報処理方法は、対象座標領域近傍の複数の交通施設を特定するステップと、前記複数の交通施設のそれぞれに対して、前記交通施設と前記対象座標領域との間にある中間座標領域を特定するステップと、複数の携帯端末から取得される位置情報に基づいて、前記中間座標領域の混雑度を算出するステップと、前記中間座標領域における混雑度の高い前記交通施設を、前記対象座標領域からの最寄の前記交通施設として特定するステップとを情報処理システムが行う。

尚、本発明において、「部」や「手段」、「装置」、「システム」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」や「手段」、「装置」、「システム」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や「手段」、「装置」、「システム」が有する機能が２つ以上の物理的手段や装置により実現されても、２つ以上の「部」や「手段」、「装置」、「システム」の機能が１つの物理的手段や装置により実現されても良い。

本発明によれば、最寄りの交通施設を好適に特定することを可能とする情報処理システム、及び情報処理方法を提供することができる。

本発明の実施形態の概要を説明するための図である。 本発明の実施形態の概要を説明するための図である。 本発明の実施形態における情報処理サーバを含むシステムの構成を示す図である。 図３に示した情報処理サーバの機能構成を説明するための機能ブロック図である。 位置履歴情報の具体例を説明するための図である。 図３に示した情報処理サーバの処理の流れを説明するためのフローチャートである。 図３に示した情報処理サーバのハードウェア構成の具体例を示す機能ブロック図である。

以下に本発明の実施形態を説明する。以下の説明及び参照する図面の記載において、同一又は類似の構成には、それぞれ同一又は類似の符号が付されている。

（実施形態）
図１乃至図７は、実施形態を説明するための図である。以下、これらの図を参照しながら、以下の流れに沿って実施形態を説明する。まず「１」で実施形態全体の概要を示す。その上で、「２」でシステム構成を、「３」で処理の流れを説明する。「４」では、本実施形態に係る情報処理サーバ１００を実現可能なハードウェア構成を説明する。「５」では、本実施形態に係る効果を説明する。

（１ 概要）
まず、図１及び図２を参照しながら、本実施形態の概要を説明する。図１は、施設Ｘ周辺の地図を示す図である。図中、実線は道路を示しており、「×」印は、施設Ｘの位置を示しているものとする。

ここで、図１に示すように、施設Ｘの周辺には交通施設である駅Ａと駅Ｂとがあり、施設Ｘからの直線距離は、駅Ａの方が駅Ｂよりも近い。しかしながら、施設Ｘと駅Ａとの間を直線的に結ぶ道はなく、駅Ａから施設Ｘへ向かおうとすると、一度駅Ｂの近くまで移動した上で、施設Ｘへ向かう必要がある。つまり、実際に移動可能な経路を考慮すると、駅Ａから施設Ｘへ向かうよりも、駅Ｂから施設Ｘへ向かった方が早い。つまり、駅Ａよりも直線距離では遠くにある駅Ｂを、施設Ｘの最寄駅とすることが好ましい。

ここで、駅Ａから施設Ｘへ直線的に向かう道が無い理由は、その間に、例えば山間部や谷、農地等があるためであることが考えられる。ここで、山間部や谷、農地等の周辺にはあまり人がおらず、一方、道路がある地域は、一定程度以上の人間がいる場合が多い。

そこで本実施形態では、施設Ｘに対して最も便利な最寄りの交通施設を特定する際に、人間がいる度合いを示す混雑度を用いる。より具体的には、最寄りの交通施設を特定する対象となる座標領域（以下、メッシュ領域ともいう。）から、その周囲にある各交通施設までの経路を特定した上で、各経路が通るメッシュ領域における混雑度を算出し、当該混雑度が最も高い経路を持つ交通施設を最寄りとして特定する。これにより、実際に移動実績のある経路により到達できる交通施設を、最寄りとすることが可能となる。
なお、ここでは混雑度が最も高い経路により到達できる交通施設を最寄りとして特定しているがこれに限られるものではなく、少なくとも混雑度がゼロではない（少なくとも閾値以上ある）経路により到達できる交通施設の中で、最も距離の近い交通施設を最寄りの交通施設として特定することも考えられる。

ここで、交通施設の具体例としては、鉄道の駅や高速道路のインターチェンジなどが考えられ、鉄道や高速道路といった交通路を利用するための出入り口となる施設をいうものとする。以下、交通施設が駅である場合を中心に説明する。

図２を参照しながら、本実施形態に係る最寄駅の特定方法に係る具体例を説明する。なお、図２は図１の地図に対応するが、道路及び鉄道路線については、記載を省略している。

図２の例において、施設Ｘはメッシュ領域イに、駅Ａはメッシュ領域リに、駅Ｂはメッシュ領域ルに、それぞれ含まれている。ここで、メッシュ領域とは、地図を、緯度及び経度に基づいてほぼ同一の大きさとなるように分割した領域をいうものとする。なお、図２の例では、各メッシュ領域は矩形となっているがこれに限られるものではなく、例えば、六角形や菱形等の多角形のほか、円形等の曲線で囲まれた領域とすることも考えられる。

この他、メッシュ領域の大きさを、位置に応じて変えることも考えられる。例えば、例えば、ユーザが頻繁に滞在するエリアを特定したい場合はメッシュ領域のサイズを大きく設定する一方、ユーザが頻繁に訪れる店などを特定したい場合はメッシュ領域のサイズを小さく設定したり、都市部のメッシュは、農村部よりも小さく設定したりすることも考えられる。

図２に示すように、施設Ｘのあるメッシュ領域イと駅Ａのあるメッシュ領域リとを直線で結ぶ経路ａは、メッシュ領域イ、ハ、ヘ及びリを通る。また、施設Ｘのあるメッシュ領域イと駅Ｂのあるメッシュ領域ルとを直線で結ぶ経路ｂは、メッシュ領域イ、ロ、ニ、ホ、ト、チ、ヌ、及びルを通る。

図２に示すように、各メッシュ領域には、「推定人数」（混雑度）が設定されている。この推定人数は、それぞれのメッシュ領域にいる人間の数に相当する。メッシュ領域にいる人間の数は、例えば、各人間が保有する携帯電話が定期的に送信する位置情報に基づいて算出することができる。例えば、ある一定時間内に送信されたメッシュ領域イ内を示す位置情報の数を、推定人数とすることができる。

図２の例では、メッシュ領域イ、ロ、ハ、ニ、ホ、ヘ、ト、チ、及びヌの推定人数は、それぞれ２１６人、２４６人、０人、３１２人、３９４人、０人、２４０人、３２４人、及び４１２人となっている。よって、経路ａ上の各メッシュ領域の推定人数の和は２１６人であり、経路ｂ上の各メッシュ領域の推定人数の和は２１４４人である。よって、経路ｂの方が推定人数が多いため、移動実績が多いものと考えられる。また、経路ａには混雑度０のメッシュが含まれることとなるため、当該経路ａに係る移動実績が存在しないものと考えられる。よって、メッシュ領域イの最寄駅は、経路ｂで向かうことのできる駅Ｂとして特定することができる。

なお、この例では、各メッシュ領域の推定人数の和、及び経路上にあるメッシュ領域の推定人数の最小値がゼロであるか否かに基づいて最寄駅を特定したが、これに限られるものではなく、例えば、各経路上にあるメッシュ領域の推定人数の平均値や、各経路上のメッシュ領域の推定人数の最小値などを用いて各経路に係る混雑度とすることも考えられる。いずれの場合であっても、対象メッシュ領域へ向かう経路上に混雑度ゼロのメッシュが含まれる駅を最寄駅とはせずに、混雑度が高い（移動実績があると推測される）経路で向かうことのできる駅を、最寄駅として特定すればよい。
メッシュ領域イの最寄駅を特定することができれば、その駅を、メッシュ領域イに含まれる施設Ｘの最寄駅として設定することができる。

また、図２の例では、各メッシュ領域の大きさがほぼ同一であるため、推定人数を混雑度として用いたが、これに限られるものではない。もしメッシュ領域の大きさが一律でない場合には、後述の混雑度の算出において、メッシュ領域内で検出された推定人数を面積で除算することにより、混雑度を算出することが可能となる。以下では、各メッシュ領域の大きさがほぼ同一であり、推定人数を混雑度として用いる場合を例に説明する。

また、本実施形態では、最寄駅を特定する対象メッシュ領域とその近傍にある交通施設を含むメッシュ領域とを結ぶ経路を特定した上で、当該経路上にあるメッシュ領域に対する混雑度にもとづき、経路の混雑度を算出しているが、これに限られるものではない。例えば、最寄駅を特定する対象施設と、その近傍にある交通施設とを結ぶ経路を特定した上で、その経路に係る混雑度を算出すること、すなわちメッシュ領域を使用しないことも考えられる。

（２ システムの機能構成）
（２．１ システム全体の概略構成）
図３は、情報処理システムである情報処理サーバ１００を含むシステム１の概略構成を示す図である。図３に示すように、システム１は、情報処理サーバ１００，携帯端末２００（携帯端末２００Ａ乃至２００Ｅを総称して携帯端末２００という。）、及び基地局３００を含む。情報処理サーバ１００及び基地局３００は、それぞれ公衆網Ｎに接続されている。尚、公衆網Ｎは、情報処理サーバ１００及び携帯端末２００が相互に通信できればどのような方式のネットワークでもよい。より具体的には、公衆網Ｎは、例えばインターネットの他、携帯電話網等であることが考えられる。

携帯端末２００は、ユーザが持ち運び自在な可搬性の情報処理装置である。携帯端末２００の具体例としては、例えば、携帯電話（いわゆるスマートフォンであるか、フィーチャーフォンであるかは問わない。）、ノートＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄａｔａ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）等が考えられる。但し、位置を表示する情報処理装置である携帯端末２００Ｄ及び２００Ｅは、据え置き型の情報処理装置、たとえばデスクトップＰＣ等であっても良い。

ユーザが保有する携帯端末２００（図１の例では、携帯端末２００Ａ乃至２００Ｃ）は、前述の通り、例えば５分毎などの一定時間間隔で、自装置の位置（すなわちユーザの位置）に係る位置情報（緯度経度情報）を情報処理サーバ１００へと送信する。ここで、携帯端末２００は、衛星Ｓ１乃至Ｓ４（以下、衛星Ｓ１乃至Ｓ４を総称して「衛星Ｓ」ともいう。）から発信されている時刻や軌道に関する情報が重畳された電波を受信することにより、自装置の現在位置に対応する緯度経度に関する位置情報を生成することのできるＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）に対応している。これにより、携帯端末２００は自装置の位置に係る位置情報を取得すると共に、情報処理サーバ１００へと当該位置情報を送信することが可能となる。

なお、図１の例では携帯端末２００の位置をＧＰＳに基づいて定めているがこれに限られるものではなく、例えば、基地局３００から取得した情報や、周囲にある無線ＬＡＮから得られる情報に基づいて位置を定めることも考えられる。

情報処理サーバ１００は、各携帯端末２００から受信した位置情報を、位置履歴情報１２１として、データベース（ＤＢ）１２０上に格納する。更に、情報処理サーバ１００は、当該位置履歴情報１２１に基づいて前述のメッシュ領域及び経路の混雑度を算出した上で、当該経路の混雑度に基づいて各メッシュ領域に含まれる各施設に係る施設情報の最寄駅を特定する。特定された最寄駅は、例えば施設情報として、携帯端末２００に送信される。

尚、図３の例では、説明のため、位置情報を送信する側の携帯端末２００Ａ乃至２００Ｃと、施設情報を表示する携帯端末２００Ｄ及び２００Ｅとを分けて示しているが、位置情報を送信する携帯端末２００が、施設情報を表示することも可能である。

（２．２ 情報処理サーバの機能構成）
次に、図４を参照しながら、情報処理サーバ１００の機能構成を説明する。図４は、情報処理サーバ１００の機能構成を示すブロック図である。情報処理サーバ１００は、大きく分けて制御部１１０及びＤＢ１２０を含み、制御部１１０は、位置情報受信部１１１、混雑度算出部１１３、経路特定部１１５、最寄交通施設特定部１１７、及び施設情報提供部１１９を含む。尚、位置情報受信部１１１、混雑度算出部１１３、経路特定部１１５、最寄交通施設特定部１１７、及び施設情報提供部１１９は、それぞれソフトウェアとして実現することができる。

位置情報受信部１１１は、ユーザが保有する携帯端末２００から送信される位置情報を受信すると共に、当該情報をＤＢ１２０の位置履歴情報１２１として管理する。

なお、本実施形態では、最寄駅を特定する情報処理サーバ１００自身が位置情報を受信するものとして説明しているがこれに限られるものではなく、他の情報処理装置により収集された位置情報若しくは位置履歴情報１２１のデータを、情報処理サーバ１００が図４に図示しない入力インタフェースにより受け取ることも考えられる。

混雑度算出部１１３は、ＤＢ１２０のメッシュ情報１２７で定義される各メッシュ領域に対して、位置履歴情報１２１に基づいて混雑度を算出する。前述の通り、メッシュ領域に対する混雑度は、位置履歴情報１２１のうちから、一定時間内に係る各メッシュ領域内を示す位置情報の数等に基づいて算出することができる。ここで、混雑度算出部１１３は、時間帯毎の混雑度を算出することも考えられる。時間帯ごとの混雑度を算出すれば、例えば夜中に殆ど人がいない地域や、土砂崩れや雪等の理由により一定期間殆ど人が立ち入らない地域等をも特定することが可能となる。

経路特定部１１５は、最寄駅を特定する対象であるメッシュ領域と、その近傍にある駅（交通施設）と含むメッシュ領域を結ぶ経路を特定する。ここで、最寄駅を特定する対象メッシュ領域の近傍の駅の抽出方法としては、例えば、予め定められた一定距離内にある全ての駅を抽出する方法や、或いは、対象メッシュ領域から近い順に、例えば５つ等の所定個数の駅を抽出する方法等が考えられる。

また、経路特定部１１５が、対象メッシュ領域と、その近傍にある駅を含むメッシュ領域とを結ぶ経路の特定方法も複数考えられる。例えば、図２を参照しながら説明したように、両メッシュ領域を結ぶ直線を経路とすることも考えられるし、或いは、地図情報１２３を参照することにより経路探索を行うことにより、実際に人間が移動可能なルートを経路とすることもできる。前者であれば計算量を大幅に削減することができるし、後者であれば、より現実に近い経路を特定することが可能となる。

最寄交通施設特定部１１７は、混雑度算出部１１３が算出した各メッシュ領域の混雑度と、経路特定部１１５が特定した、対象メッシュ領域と、その近傍にある駅を含むメッシュ領域とを結ぶ経路とに基づいて、対象メッシュ領域の最寄駅を特定する。より具体的には、まず、最寄交通施設特定部１１７は、経路上にあるメッシュ領域を特定した上で、それらのメッシュ領域の混雑度に基づいて、経路の混雑度を算出する。更に、当該経路の混雑度の高い経路に係る駅を、最寄交通施設特定部１１７は対象メッシュ領域の最寄駅とする。このとき、例えば、経路上の混雑度に差が極めて小さい場合等には、駅までの距離や、駅への路線の乗り入れ数なども最寄駅の特定の際に考慮しても良い。この場合、駅までの距離が短いほど、乗り入れ路線の数が多い駅ほど、最寄駅とする優先度が上がる。
最寄交通施設特定部１１７は、対象メッシュ領域の最寄駅を、当該メッシュ領域に含まれる各施設の最寄駅として、施設情報１２５に設定する。

施設情報提供部１１９は、ＤＢ１２０からメッシュ情報１２７を読みだして、例えば携帯端末２００や、その他のサービス等に提供する。例えば、施設情報提供部１１９が施設情報を提供するその他のサービスとしては、施設への経路を探索する経路探索サービス等が考えられる。
データベース１２０は、位置履歴情報１２１、地図情報１２３、施設情報１２５、及びメッシュ情報１２７を記憶する。

位置履歴情報１２１について、図５を参照しながら説明する。図５は、位置履歴情報１２１の具体例を示す図である。携帯端末２００が送信する位置情報に基づいて、位置情報受信部１１１がＤＢ１２０に格納する位置履歴情報は、図５に示す通り、端末ＩＤ、座標情報（緯度経度情報）、及び測位時刻の情報を含む。この位置履歴情報１２１のうち、一定範囲の時間帯の測位時刻に係る、対象メッシュ領域内を示す位置情報のみを抽出することにより、混雑度算出部１１３は、メッシュ領域毎の混雑度を算出することが可能となる。

地図情報１２３は、道路や鉄道、各種施設の位置、大きさ及び注記情報等を、レイヤごとに管理するベクトル地図のデータベースである。例えば、経路特定部１１５が、特定のメッシュ領域から、近傍の交通施設を含むメッシュ領域へと向かう経路を特定する際に、道路上の経路探索を行う場合には、経路特定部１１５は当該地図情報１２３を読み込むことで、道路の位置を取得することが可能となる。

施設情報１２５は、地図情報１２３に掲載されている各種施設に関する名称や説明、最寄駅、外観写真等の情報を含む。施設情報提供部１１９が当該施設情報１２５を携帯端末２００へと送信すると、当該携帯端末２００の所有者は、その施設がどのような施設であるのか、最寄駅はどこなのか等の情報を知ることが可能となる。なお、前述の通り、施設情報１２５に含まれる最寄駅の情報は、最寄交通施設特定部１１７が、各施設に係る施設情報１２５に対して設定する。

メッシュ情報１２７は、地図を、緯度及び経度を元に、ほぼ同一の大きさに分けたメッシュ領域を定義するための情報である。混雑度算出部１１３や経路特定部１１５等は、それぞれのメッシュ領域の情報を取得するために、メッシュ情報１２７を参照する。

（３ 処理の流れ）
以下、図６を参照しながら、情報処理サーバ１００による最寄駅特定に係る処理の流れを説明する。図６は、情報処理サーバ１００による処理の流れを示すフローチャートである。なお、図６の処理の開始時点において、ＤＢ１２０上には、既に位置履歴情報１２１は取得済みであるものとする。

尚、後述の各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して若しくは並列に実行することができ、また、各処理ステップ間に他のステップを追加しても良い。更に、便宜上１つのステップとして記載されているステップは複数のステップに分けて実行することもでき、便宜上複数に分けて記載されているステップを１ステップとして実行することもできる。

まず、経路特定部１１５は、最寄の駅（交通施設）を特定すべき対象メッシュ領域を特定した上で（Ｓ６０１）、その周辺にある各駅を抽出する（Ｓ６０３）。抽出する駅としては、例えば前述の通り、対象メッシュ領域から一定の距離内にある駅を全て抽出する方法や、距離の近い順に一定数の駅を抽出する方法等が考えられる。

経路特定部１１５は、抽出した各駅に対して、対象メッシュ領域からの経路を特定する（Ｓ６０５）。対象メッシュ領域から各駅までの経路としては、例えば、対象メッシュ領域と、各駅を含むメッシュ領域とを直線で結ぶ経路や、対象メッシュ領域から各駅へ至る実際の道路を経路とする手法等が考えられる。

混雑度算出部１１３は、経路特定部１１５が特定した、対象メッシュ領域周辺の各駅へ至るそれぞれの経路上にある各メッシュ領域を、メッシュ情報１２７を参照することにより特定した上で（Ｓ６０７）、それぞれのメッシュ領域に対する混雑度を算出する（Ｓ６０９）。なお、各メッシュ領域に対する混雑度は、予め計算しておくことも考えられる。

最寄交通施設特定部１１７は、Ｓ６０９で混雑度算出部１１３が算出した、経路上の各メッシュ領域にかかる混雑度に基づいて、対象メッシュ領域から近傍の駅へ至る各経路に対する混雑度を算出する（Ｓ６１１）。経路に対する混雑度の算出方法としては、例えば、経路上の各メッシュ領域の混雑度の和とする方法や、経路上の各メッシュ領域の混雑度の最小値とする方法、経路上の各メッシュ領域の混雑度の平均値とする方法等が考えられる。最寄交通施設特定部１１７は、このようにして算出した各経路の混雑度に対して、最も混雑度の高い経路に関する駅を、対象メッシュ領域の最寄駅、すなわち対象メッシュ領域内に含まれる各施設の最寄駅とする（Ｓ６１３）。これにより、対象メッシュ領域の周辺にある（距離が近い）駅の中で、混雑度の高い（混雑度が少なくともゼロではない）経路、すなわち移動実績のある経路で到達可能な駅が最寄駅として特定されることになる。つまり、経路の距離と経路上の混雑度とに基づく最適な交通施設が、最寄交通施設として特定される。
最寄交通施設特定部１１７は、当該決定した最寄駅を用いて、施設情報１２５を更新する（Ｓ６１５）

（４ ハードウェア構成）
以下、図７を参照しながら、上述してきた情報処理サーバ１００をコンピュータにより実現する場合のハードウェア構成の一例を説明する。なお、情報処理サーバ１００の機能は、ネットワークを介して複数の装置に分けて実現することも可能である。

図７に示すように、情報処理サーバ１００は、プロセッサ７０１、メモリ７０３、記憶装置７０５、入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）７０７、データＩ／Ｆ７０９、通信Ｉ／Ｆ７１１、及び表示装置７１３を含む。

プロセッサ７０１は、メモリ７０３に記憶されているプログラムを実行することにより情報処理サーバ１００における様々な処理を制御する。例えば、図４で説明した位置情報受信部１１１、混雑度算出部１１３，経路特定部１１５、最寄交通施設特定部１１７、及び施設情報提供部１１９は、メモリ７０３に一時記憶された上で、主にプロセッサ７０１上で動作するプログラムとして実現可能である。

メモリ７０３は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶媒体である。メモリ７０３は、プロセッサ７０１によって実行されるプログラムのプログラムコードや、プログラムの実行時に必要となるデータを一時的に記憶する。例えば、メモリ７０３の記憶領域には、プログラム実行時に必要となるスタック領域が確保される。

記憶装置７０５は、例えばハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体である。記憶装置７０５は、オペレーティングシステムや、位置情報受信部１１１、混雑度算出部１１３，経路特定部１１５、最寄交通施設特定部１１７、及び施設情報提供部１１９を実現するための各種プログラムや、ＤＢ１２０等の各種データを記憶する。記憶装置７０５に記憶されているプログラムやデータは、必要に応じてメモリ７０３にロードされることにより、プロセッサ７０１から参照される。

入力Ｉ／Ｆ７０７は、ユーザからの入力を受け付けるためのデバイスである。入力Ｉ／Ｆ７０７の具体例としては、キーボードやマウス、タッチパネル、各種センサ等が挙げられる。入力Ｉ／Ｆ７０７は、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）等のインタフェースを介して情報処理サーバ１００に接続されても良い。

データＩ／Ｆ７０９は、情報処理サーバ１００の外部からデータを入力するためのデバイスである。データＩ／Ｆ７０９の具体例としては、各種記憶媒体に記憶されているデータを読み取るためのドライブ装置等がある。データＩ／Ｆ７０９は、情報処理サーバ１００の外部に設けられることも考えられる。その場合、データＩ／Ｆ７０９は、例えばＵＳＢ等のインタフェースを介して情報処理サーバ１００へと接続される。

通信Ｉ／Ｆ７１１は、情報処理サーバ１００の外部の装置、例えば携帯端末２００と有線又は無線によりデータ通信するためのデバイスである。通信Ｉ／Ｆ７１１は情報処理サーバ１００の外部に設けられることも考えられる。その場合、通信Ｉ／Ｆ７１１は、例えばＵＳＢ等のインタフェースを介して情報処理サーバ１００に接続される。

表示装置７１３は、各種情報を表示するためのデバイスである。表示装置７１３の具体例としては、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等があげられる。表示装置７１３は、情報処理サーバ１００の外部に設けられても良い。その場合、表示装置７１３は、例えばディスプレイケーブル等を介して情報処理サーバ１００に接続される。

（５ 本実施形態の効果）
以上説明したように、本実施形態に係るシステム１は、地図上の各施設の最寄の交通施設、例えば最寄駅を特定する際に、施設（対象施設が含まれる対象メッシュ領域）から駅に至るまでの経路上の混雑度の高い（混雑度が少なくともゼロではない）経路、すなわち、移動実績のある経路で到達する駅を最寄駅とする。これにより、実際に一定以上の人が移動しているルートで到達できる駅を最寄り駅として特定することが可能となり、また、例えば山間部等で直線距離は短くとも、実際に移動可能な道のりが遠い駅が最寄駅として特定されることを防ぐことが可能となる。

また、本実施形態では、メッシュ領域毎に最寄駅を特定した上で、その最寄駅を、各メッシュ領域に含まれる各施設の最寄駅は、メッシュ領域の最寄駅の情報を援用している。これにより、各施設に対して、それぞれ最寄駅を特定する場合よりも、大幅に計算量を抑えることが可能となる。更に、各メッシュ領域間の経路を直線とする場合には、それぞれのメッシュ領域間の実際に人間が移動可能な経路を特定する場合よりも、大幅に演算量を抑えることが可能となっている。

（６ 変形例）
上記実施形態では、対象メッシュ領域若しくは対象施設から駅までの経路上の混雑度や駅までの距離、駅への路線の乗り入れの数を用いて、最寄駅の特定方法を決めていたが、地域ごとに、この決定方法を変えることも考えられる。例えば、山間部や農村地帯など、駅や道の集積度が低い地域に関しては、上記実施形態のように混雑度を重視した手法（混雑度の寄与度の高い手法）で最寄駅を特定し、駅や道の集積度の高い都市部に関しては、混雑度よりも、駅までの距離や路線への乗り入れ数を重視した手法（駅までの距離や乗り入れ数の寄与度の高い手法）で、最寄駅を特定することが考えられる。

さらに、この最寄駅の特定方法を、ユーザ毎に変えることも考えられる。例えば、お年寄り向けには、乗り入れ数よりも距離及び混雑度を重視した手法で、最寄駅を特定することが考えられる。

（７ 付記事項）
尚、前述の各実施形態の構成は、組み合わせたり或いは一部の構成部分を入れ替えたりしてもよい。また、本発明の構成は前述の実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えてもよい。

１・・・システム、１００・・・情報処理サーバ、１１０・・・制御部、１１１・・・位置情報受信部、１１３・・・混雑度算出部、１１５・・・経路特定部、１１７・・・最寄交通施設特定部、１１９・・・施設情報提供部、１２０・・・データベース、１２１・・・位置履歴情報、１２３・・・地図情報、１２５・・・施設情報、１２７・・・メッシュ情報、２００・・・携帯端末、３００・・・基地局、７０１・・・プロセッサ、７０３・・・メモリ、７０５・・・記憶装置、７０７・・・入力インタフェース、７０９・・・データインタフェース、７１１・・・通信インタフェース、７１３・・・表示装置、Ｎ・・・公衆網、Ｓ・・・衛星

Claims (7)

1. 対象座標領域近傍の複数の交通施設を特定する第１の特定手段と、
   前記複数の交通施設のそれぞれに対して、前記交通施設と前記対象座標領域との間にある中間座標領域を特定する第２の特定手段と、
   複数の携帯端末から取得される位置情報に基づいて、前記中間座標領域の混雑度を算出する手段と、
   前記中間座標領域における混雑度の高い前記交通施設を、前記対象座標領域からの最寄りの前記交通施設とて特定する第３の特定手段と
   を備える情報処理システム。
2. 前記対象座標領域内に属する施設情報に対して、前記第３の特定手段が特定した前記交通施設を、最寄りとして設定する手段
   を更に備える、
   請求項１記載の情報処理システム。
3. 前記第３の特定手段は、前記混雑度に加えて、前記交通施設で利用可能な路線数、および前記対象座標領域からの距離の少なくとも一方を考慮して最寄りを特定する、
   請求項１又は請求項２記載の情報処理システム。
4. 前記第３の特定手段は、前記混雑度と、前記対象座標領域からの距離とに基づいて最寄りの前記交通施設を特定し、当該特定時における前記混雑度と距離との寄与度は前記対象座標領域に応じて異なる、
   請求項１又は請求項２記載の情報処理システム。
5. 前記第２の特定手段は、前記交通施設と前記対象座標領域とを結ぶ直線上にある前記中間座標領域を特定する、
   請求項１乃至請求項４のいずれか１項記載の情報処理システム。
6. 前記第２の特定手段は、前記交通施設と前記対象座標領域とを結ぶ移動可能経路が通る前記中間座標領域を特定する、
   請求項１乃至請求項４のいずれか１項記載の情報処理システム。
7. 対象座標領域近傍の複数の交通施設を特定するステップと、
   前記複数の交通施設のそれぞれに対して、前記交通施設と前記対象座標領域との間にある中間座標領域を特定するステップと、
   複数の携帯端末から取得される位置情報に基づいて、前記中間座標領域の混雑度を算出するステップと、
   前記中間座標領域における混雑度の高い前記交通施設を、前記対象座標領域からの最寄の前記交通施設として特定するステップと
   を情報処理システムが行う情報処理方法。