JP2014206826A

JP2014206826A - 混雑度予測装置、混雑度予測方法及びプログラム

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Publication number: JP2014206826A
Application number: JP2013083279A
Authority: JP
Inventors: 久之森永; Hisayuki Morinaga
Original assignee: Zenrin Datacom Co Ltd
Current assignee: Zenrin Datacom Co Ltd
Priority date: 2013-04-11
Filing date: 2013-04-11
Publication date: 2014-10-30
Anticipated expiration: 2033-04-11
Also published as: JP6096573B2

Abstract

【課題】エリアの混雑度に基づいて、将来の路線の混雑度をより広い範囲で予測すること。【解決手段】混雑度予測装置は、複数の端末装置の測位情報と、複数の端末装置のそれぞれのユーザの自宅エリアの情報とを参照して、所定の時間に対象エリアに滞在しているユーザを滞在ユーザとしてユーザの自宅エリア別に特定する。混雑度予測装置は、対象エリアから、滞在ユーザの自宅エリアの方面へ向かうために通過する路線である帰宅路線を探索し、滞在ユーザの自宅エリア別のユーザ数に基づいて、将来における帰宅路線ごとの混雑度の予測値を算出する。【選択図】図２

Description

本発明は、端末装置の測位情報を処理する技術に関する。

あるエリアの混雑度に基づいて将来の路線の混雑度を予測する技術が知られている。特許文献１には、観光地に通じる道路に設置した車両センサで車両のナンバープレートを読み取り、読み取った情報に基づいて観光地に滞在している車両の数を算出し、当該車両の数に基づいて観光地から離れる方向の道路の未来の混雑度を予測することが記載されている。また、特許文献１には、ナンバープレートから読み取った地名情報に基づいて、観光地に滞在している車両の数を地元車両と外来車両とに分けて算出し、外来車両の数が地元車両の数よりも混雑度への寄与が高くなるように、混雑度を予測することが記載されている。

特開２００６−９１９８１号公報

しかしながら、上記の従来技術では、車両センサの設置にはコストがかかるため、全ての観光地に通じる全ての道路に車両センサを設置することは困難である。そのため、混雑度の予測が可能な範囲には限界がある。また、上記の従来技術では、電車などのナンバープレートを持たない移動手段の混雑度を算出することはできない。

本発明は上記に鑑みてなされたものであり、その目的は、あるエリアの混雑度に基づいて、将来の路線の混雑度をより広い範囲で予測可能な技術を提供することにある。

本発明に係る混雑度予測装置は、複数の端末装置の測位情報と、前記複数の端末装置のそれぞれのユーザの自宅エリアの情報とを参照して、所定の時間に対象エリアに滞在している前記ユーザを滞在ユーザとして自宅エリア別に特定する特定手段と、前記対象エリアから、前記滞在ユーザの自宅エリアの方面へ向かうために通過する路線である帰宅路線を探索する探索手段と、前記滞在ユーザの自宅エリア別のユーザ数に基づいて、前記所定の時間より後の時間における前記帰宅路線ごとの混雑度の予測値を算出する予測手段と、を備えることを特徴とする。

本発明に係る情報配信方法は、制御部を備える情報処理装置により実施される方法であって、前記制御部が、複数の端末装置の測位情報と、前記複数の端末装置のそれぞれのユーザの自宅エリアの情報とを参照して、所定の時間に対象エリアに滞在している前記ユーザを滞在ユーザとして自宅エリア別に特定する特定ステップと、前記制御部が、前記対象エリアから、前記滞在ユーザの自宅エリアの方面へ向かうために通過する路線である帰宅路線を探索する探索ステップと、前記制御部が、前記滞在ユーザの自宅エリア別のユーザ数に基づいて、前記所定の時間より後の時間における前記帰宅路線ごとの混雑度の予測値を算出する予測ステップと、を備えることを特徴とする。

本発明に係るプログラムは、コンピュータを、複数の端末装置の測位情報と、前記複数の端末装置のそれぞれのユーザの自宅エリアの情報とを参照して、所定の時間に対象エリアに滞在している前記ユーザを滞在ユーザとして自宅エリア別に特定する特定手段、前記対象エリアから、前記滞在ユーザの自宅エリアの方面へ向かうために通過する路線である帰宅路線を探索する探索手段、前記滞在ユーザの自宅エリア別のユーザ数に基づいて、前記所定の時間より後の時間における前記帰宅路線ごとの混雑度の予測値を算出する予測手段、として機能させることを特徴とする。

また、本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワークなどを介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。

また、本明細書等において、「部」とは、単に物理的構成を意味するものではなく、その構成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つの構成が有する機能が２つ以上の物理的構成により実現されても、２つ以上の構成の機能が１つの物理的構成により実現されてもよい。

本発明によれば、あるエリアの混雑度に基づいて、将来の路線の混雑度をより広い範囲で予測可能な技術を提供することができる。

一実施形態におけるシステムの構成を示す概念図である。一実施形態における混雑度予測装置の機能構成を示すブロック図である。一実施形態において、混雑度予測装置に記憶された情報の構成を示す図である。一実施形態における混雑度予測の方法を概念的に示す図である。一実施形態における混雑度予測装置で実施される処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。ただし、発明の範囲をこれらに限定するものではない。

図１を参照して、一実施形態に係る混雑度予測システムの構成について説明する。混雑度予測システム１は、混雑度予測装置１０及び複数の端末装置２０などの情報処理装置を主に備える。混雑度予測装置１０と複数の端末装置２０は、ネットワークＮを介して相互に通信することができる。なお、図１では、３つの端末装置２０が記載されているが、混雑度予測装置１０と通信可能な端末装置２０の数は、任意である。

ネットワークＮは、混雑度予測装置１０と端末装置２０との間で情報を送受信するための通信回線である。例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、パケット通信網、電話回線、企業内ネットワーク、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。

混雑度予測装置１０は、ハードウェア構成として、制御部１１、通信部１４、及び記憶部１５を主に備える。制御部１１は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）１２及びメモリ１３を主に備えて構成される。混雑度予測装置１０は、専用又は汎用のサーバ・コンピュータなどの情報処理装置を用いて実現することができ、例えば、ＣＰＵ１２がメモリ１３等に格納された所定のプログラムを実行することにより、各種の機能実現手段として機能する。なお、混雑度予測装置１０は、単一の情報処理装置より構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数の情報処理装置より構成されるものであってもよい。

制御部１１では、ＣＰＵ１２は、記憶部１５等に記憶されたプログラムをメモリ１３に展開して実行することにより、混雑度予測装置１０が備える各種構成の動作を制御し、また、各種処理の実行を制御する。制御部１１において実行される処理の詳細は後述する。

通信部１４は、ネットワークＮを介して端末装置２０等の各種情報処理装置と通信するための通信インタフェースである。通信部１４は、例えば、端末装置２０からの測位情報を受信する。

記憶部１５は、ハードディスク等の記憶装置によって構成される。記憶部１５は、制御部１１における処理の実行に必要な各種プログラムや各種の情報を記憶する。記憶部１５に記憶されている情報の具体例については後述する。

端末装置２０は、例えば、携帯電話機、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、ナビゲーション装置、パーソナルコンピュータなどの現在位置を測位した測位情報を所定時間間隔でアップロードする機能を備えた情報端末を適用することができる。端末装置２０は、図示しないが、主制御部、通信部、表示部、操作部、記憶部、測位処理部などの各種機能実現手段を主に備える。

図２を参照して、一実施形態に係る混雑度予測装置１０の機能構成を説明する。混雑度予測装置１０は、機能構成として、滞在ユーザ特定部１１１、路線探索部１１２、予測値算出部１１３、送信部１１４、移動方法特定部１１５及びデータベース１２０を主に備える。これらの機能は、例えば、制御部１１において、ＣＰＵ１２が、記憶部１５等に記憶されたプログラムをメモリ１３に展開して実行することにより実現される。

滞在ユーザ特定部１１１は、データベース１２０に記憶された複数の端末装置２０の測位情報と、複数の端末装置２０のそれぞれのユーザの自宅エリア情報とを参照して、所定の時間に対象エリアに滞在している端末装置２０のユーザを滞在ユーザとしてユーザの自宅エリア別に特定する。当該特定によって、例えば、自宅エリア別の滞在ユーザのユーザＩＤ及び自宅エリア別の滞在ユーザの人数が特定される。所定の時間とは、任意に設定された時間であり、一定の幅（例えば、３時間）を持つ時間帯であっても良い。対象エリアとしては、例えば、観光地など、ユーザが多く滞在しているエリアが考えられる。対象エリアの情報は、例えば、データベース１２０に記憶された地図情報が示す地図を任意の形状及び大きさ（例えば、矩形、円形、行政区画など）で区切ったエリアの情報で示される。ユーザの自宅エリアとは、ユーザの自宅が存在するエリアである。

なお、滞在ユーザ特定部１１１は、後述する移動方法特定部１１５により特定された滞在ユーザが対象エリアまでの移動に用いた移動方法に基づいて、当該移動方法別に、自宅エリア別の滞在ユーザ（及び滞在ユーザ数）を特定することもできる。

図３（Ａ）は、データベース１２０に記憶された測位情報の例を示している。この例では、測位情報は、端末装置２０が測位された時刻である測位時刻、端末装置２０の識別情報である端末装置ＩＤ、端末装置２０が測位された位置である測位位置（緯度、及び経度）の情報を含む。

図３（Ｂ）は、データベース１２０に記憶されたユーザ情報の例を示している。この例では、ユーザ情報は、端末装置のユーザの識別情報であるユーザＩＤ、端末装置ＩＤ、端末装置へ情報を配信するためのアドレスである配信先アドレス、及びユーザの自宅エリアの識別情報である自宅エリアＩＤを含む。なお、自宅エリアＩＤなどのユーザの自宅エリアについての情報は、端末装置２０のユーザによる入力に基づいた情報であっても良いし、端末装置２０の測位情報に基づいて求められた情報であっても良い。測位情報に基づいて自宅エリアの情報を求める方法は任意の方法を用いることができるが、例えば、端末装置２０のユーザの滞在時間、滞在回数、及び滞在日数のうちの少なくとも２つが最も高い値であるエリアを自宅エリアとすることができる。

路線探索部１１２は、データベース１２０に記憶された端末装置２０のユーザの自宅エリア情報を参照して、対象エリアから、当該対象エリアの滞在ユーザの自宅エリアの方面へ向かうために通過する路線（帰宅路線）を探索する。

ここで、路線は、道路、鉄道路線、航路（海路、空路など）を含むものとする。また、探索の対象を、自宅エリアまでの路線ではなく、自宅エリアの方面へ向かう路線としているのは、対象エリアの近隣（例えば、対象エリアから２０ｋｍ程度）の路線、並びに対象エリアの最寄りの高速道路及び鉄道路線などの混雑度の予測値を後述する予測値算出部１１３により算出するためである。しかしながらこの方法に限定せず、路線探索部１１２により対象エリアから自宅エリアまでの路線を探索し、後述する予測値算出部１１３により自宅エリアまでの路線の混雑度の予測値を算出しても良い。また、複数の路線が探索された場合、自宅エリアへの予想到着時刻が最も早い路線、又は距離が最短である路線など、任意に設定された条件に適合する１つ又は複数の路線が路線探索部１１２によって特定される。なお、路線の探索の処理は、任意の方法により行うことができる。本実施形態においては、既知の路線探索処理が用いられることとし、処理の詳細については説明を省略する。

予測値算出部１１３は、滞在ユーザ特定部１１１により特定された所定の時間に対象エリアに滞在している滞在ユーザの自宅エリア別のユーザ数に基づいて、当該所定の時間より後の時間における、路線探索部１１２により探索された各路線（各帰宅路線）の混雑度の予測値を算出する。具体的には、まず、予測値算出部１１３は、滞在ユーザ特定部１１１により特定された自宅エリア別の滞在ユーザの数を用いて、対象エリアに滞在している滞在ユーザが当該対象エリアから自身の自宅エリア方面に向かうために路線探索部１１２により探索された帰宅路線を通過する場合に、各路線を通過するユーザ数をカウントする。

例えば、図４に示すように、観光地である対象エリアＡに、東京都を自宅エリアとする滞在ユーザが２０００人、千葉県を自宅エリアとする滞在ユーザが１０００人滞在しているとする。また、対象エリアＡから東京の方面へ向かう場合も千葉の方面へ向かう場合も路線Ｂを通過するが、他の滞在ユーザの自宅エリアの方面へ向かう場合には、路線Ｂを通過しないものとする。このとき、予測値算出部１１３は、路線Ａを通過するユーザ数を３０００人（２０００人＋１０００人）とカウントする。

予測値算出部１１３は、その後、路線ごとにカウントされた滞在ユーザ数と、路線ごとに予め設定された混雑係数とを用いて、路線ごとの混雑度の予測値を算出する。図４の例の場合、例えば、路線Ｂを通過する滞在ユーザ数である３０００人と、混雑係数とを乗じることによって、路線Ｂの混雑度の予測値が算出される。予測値算出部１１３は、算出された路線ごとの混雑度の予測値をデータベース１２０に記憶する。

混雑係数は、路線が道路である場合、例えば、道路の車線数、制限速度、信号の設置間隔、道路の種別（例えば、一般道路であるか高速道路であるか）など、道路の混雑に影響を及ぼす要素に基づいて設定される。路線が鉄道路線である場合、混雑係数は、例えば、車両の最大乗客数、発車時刻表の情報など、鉄道路線の混雑に影響を及ぼす要素に基づいて設定される。また、混雑度の予測値は、任意の尺度により示すことができる。例えば、道路の混雑度の予測値は、渋滞距離によって示すことができ、鉄道路線の混雑度は、車両の乗客率によって示すことができる。もしくは、混雑度をレベルで（例えば、５段階のレベル）示しても良い。

予測値算出部１１３は、さらに、滞在ユーザ特定部１１１によって移動方法別に所定の時間における滞在ユーザの自宅エリア別のユーザ数が特定されている場合、当該特定されたユーザ数に基づいて、当該所定の時間より後の時間における帰宅路線ごとの混雑度の予測値を算出することができる。すなわち、予測値算出部１１３は、滞在ユーザは、対象エリアまでの移動に用いた移動方法によって当該対象エリアから帰宅すると推定して、混雑度の予測値を算出する。例えば、滞在ユーザが対象エリアまでの移動に車を用いていた場合、予測値算出部１１３は、当該滞在ユーザが対象エリアを出た後の移動は、車が通過可能な帰宅路線を通過するものとして、予測値を算出する。一般に対象エリアまでの移動に用いた移動方法と対象エリアから出た後の移動方法は関連していることが多いと考えられるため、このように算出された混雑度の予測値は、実際の混雑度により近い予測値となりうる。

予測値算出部１１３は、さらに、対象エリアの混雑度の予測値が所定値以上となる時間帯の予測値を路線探索部１１２により探索された路線ごとに算出することができる。具体的には、まず、予測値算出部１１３は、滞在ユーザ特定部１１１により特定された各滞在ユーザの対象エリアへの滞在開始時刻の情報をデータベース１２０に記憶された測位情報から特定する。さらに、予測値算出部１１３は、データベース１２０に記憶されたエリア別平均滞在時間情報（対象エリアの平均滞在時間の情報を含む）を参照し、滞在ユーザが滞在開始時刻から当該対象エリアの平均滞在時間の経過後に当該対象エリアを出て自宅エリアに向かった場合の路線ごとの混雑度の予測値を算出する。混雑度の予測値は、滞在ユーザ特定部１１１により滞在ユーザが特定された時間より後の時間について、異なる複数の時間についての値が算出される。例えば、滞在ユーザが特定された時間（例えば、１８：００）より後の時間についての３０分ごと（例えば、１８：３０、１９：００、１９：３０・・・）の路線（例えば、路線Ａ）の混雑度の予測値が算出される。各時間における混雑度の予測値の算出方法は、前述した混雑度の予測値の算出方法と同様である。予測値算出部１１３は、算出された複数の混雑度の予測値のうち、予測値が所定値以上となる時間を特定することによって、混雑度の予測値が所定値以上となる時間帯の予測値を路線ごとに算出する。すなわち、予測値算出部１１３は、測位情報から特定される滞在ユーザの対象エリアへの滞在開始時刻の情報と、対象エリアへの平均滞在時間の情報とにさらに基づいて、混雑度の予測値が所定値以上となる時間帯の予測値を前記探索された路線ごとに算出する。なお、変形例として、予測値算出部１１３は、対象エリアへの平均滞在時間ではなく、対象エリアからの平均退出時間の情報に基づいて、混雑度の予測値が所定値以上となる時間帯の予測値を前記探索された路線ごとに算出しても良い。

以上のように、予測値算出部１１３による処理によれば、端末装置の測位情報に基づいて、路線の混雑度の予測値を算出することができる。従って、対象エリア又はその近隣に特別な装置等を設置したり、対象エリアに滞在する者に特別な装置を携帯させたりすることなく予測値を算出できる。また、車のナンバープレートを読み取る方法とは異なり、端末装置の測位情報に基づいて、路線の混雑度の予測値を算出するため、電車などのナンバープレートを持たない移動手段の混雑度を算出することができる。すなわち、予測値算出部１１３による処理によれば、将来の路線の混雑度をより広い範囲で予測することができる。

送信部１１４は、予測値算出部１１３により算出された予測値（混雑度の予測値及び／又は混雑度の予測値が所定値以上となる時間帯の予測値）を対象エリアに滞在している（又は滞在していた）ユーザの端末装置２０に送信する。端末装置２０への送信先アドレスの情報は、データベース１２０にユーザ情報と関連付けて記憶されている。予測値の送信のタイミングは任意に設定することができる。例えば、対象エリアへの滞在ユーザが滞在の開始から所定時間（例えば、５時間）経過したとき、又は滞在ユーザが対象エリアから出たときを送信タイミングとすることができる。

また、送信部１１４は、予測値算出部１１３により算出された予測値の全てを対象エリアに滞在している（又は滞在していた）各ユーザの端末装置２０へ送信するのではなく、そのユーザに関係する路線についての予測値のみを送信することができる。例えば、送信部１１４は、対象エリアに滞在している（又は滞在していた）ユーザの端末装置２０へ、予測値算出部１１３により算出された予測値のうち、対象エリアから当該ユーザの自宅エリアの方面に向かうために通過する路線（帰宅路線）についての予測値のみを送信することができる。

移動方法特定部１１５は、データベース１２０に記憶された端末装置２０の測位情報を参照して、端末装置２０のユーザが対象エリアまでの移動に用いた移動方法、及び対象エリアからの移動に用いた移動方法を特定する。測位情報を用いた移動方法の特定は、任意の方法を用いることができる。例えば、移動方法特定部１１５は、測位位置と、測位位置及び測位時間に基づいて算出された移動速度とに基づいて移動手段を特定することができる。具体的には、移動方法特定部１１４は、端末装置２０の測位位置の数が道路上に所定の割合（例えば、８０％）以上ある場合、ユーザの移動方法を車又は徒歩として特定し、測位位置及び測位時間を用いて算出された移動速度が所定値（例えば、１５０ｍ／分）以上である場合、移動手段を車として特定することができる。

データベース１２０は、混雑度予測装置１０において実行される上記の処理に必要な情報、及び当該処理により生成された情報など、各種情報を記憶する。データベース１２０は、例えば、測位情報、地図情報、エリア別平均滞在時間情報、混雑度予測値情報、及びユーザ情報を記憶している。エリア別平均滞在時間情報は、例えば、各対象エリアについて、端末装置２０のユーザが対象エリアに滞在する時間の平均時間の情報、及び端末装置２０のユーザが対象エリアから退出する時間の平均時間の情報を含む。

次に、図５を参照して、混雑度予測装置１０において実行される処理のフローを説明する。なお、以下に説明する処理フローに含まれる各処理ステップは、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又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。

まず、ステップＳ１１において、滞在ユーザ特定部１１１は、データベース１２０に記憶された複数の端末装置２０の測位情報と、複数の端末装置２０のそれぞれのユーザの自宅エリア情報とを参照して、所定の時間に対象エリアに滞在している端末装置２０のユーザを滞在ユーザとしてユーザの自宅エリア別に特定する。

ステップＳ１２において、路線探索部１１２は、データベース１２０に記憶された端末装置２０のユーザの自宅エリア情報を参照して、対象エリアから、当該対象エリアの滞在ユーザの自宅エリアの方面へ向かうために通過する路線（帰宅路線）を探索する。

ステップＳ１３において、予測値算出部１１３は、滞在ユーザ特定部１１１により特定された所定の時間に対象エリアに滞在している滞在ユーザの自宅エリア別のユーザ数に基づいて、当該所定の時間より後の時間における、路線探索部１１２により探索された各路線の混雑度の予測値を算出する。

ステップＳ１４において、送信部１１４は、予測値算出部１１３により算出された予測値を対象エリアに滞在している（又は滞在していた）ユーザの端末装置２０に送信する。

以上のように図５に示した処理によれば、端末装置の測位情報に基づいて、路線の混雑度の予測値を算出することができる。従って、対象エリア又はその近隣に特別な装置等を設置したり、対象エリアに滞在する者に特別な装置を携帯させたりすることなく予測値を算出できる。また、車のナンバープレートを読み取る方法とは異なり、端末装置の測位情報に基づいて、路線の混雑度の予測値を算出するため、電車などのナンバープレートを持たない移動手段の混雑度を算出することができる。すなわち、図５に示した処理によれば、将来の路線の混雑度をより広い範囲で予測することができる。

本発明は、上記した実施の形態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、他の様々な形で実施することができる。上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。

１情報処理システム、１０混雑度予測装置、１１制御部、１２ＣＰＵ、１３メモリ、１４通信部、１５記憶部、２０端末装置

Claims

複数の端末装置の測位情報と、前記複数の端末装置のそれぞれのユーザの自宅エリアの情報とを参照して、所定の時間に対象エリアに滞在している前記ユーザを滞在ユーザとして自宅エリア別に特定する特定手段と、
前記対象エリアから、前記滞在ユーザの自宅エリアの方面へ向かうために通過する路線である帰宅路線を探索する探索手段と、
前記滞在ユーザの自宅エリア別のユーザ数に基づいて、前記所定の時間より後の時間における前記帰宅路線ごとの混雑度の予測値を算出する予測手段と
を備えることを特徴とする混雑度予測装置。
前記測位情報に基づいて、前記滞在ユーザが前記対象エリアまでの移動に用いた移動方法を特定する移動方法特定手段を備え、
前記特定手段は、前記特定された移動方法に基づいて、当該移動方法別に、前記自宅エリア別の前記滞在ユーザを特定し、
前記予測手段は、前記移動方法別に特定された前記滞在ユーザの自宅エリア別のユーザ数に基づいて、前記所定の時間より後の時間における前記帰宅路線ごとの混雑度の予測値を算出することを特徴とする請求項１に記載の混雑度予測装置。
前記予測手段は、前記測位情報から特定される前記滞在ユーザの前記対象エリアへの滞在開始時刻の情報と、前記対象エリアへの平均滞在時間の情報とにさらに基づいて、前記混雑度の予測値が所定値以上となる時間帯の予測値を前記帰宅路線ごとにさらに算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の混雑度予測装置。
前記滞在ユーザの前記端末装置に、前記予測手段により算出された予測値のうち、当該滞在ユーザの前記帰宅路線についての前記予測値を送信する送信手段を備えることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の混雑度予測装置。
制御部を備える情報処理装置により実施される方法であって、
前記制御部が、複数の端末装置の測位情報と、前記複数の端末装置のそれぞれのユーザの自宅エリアの情報とを参照して、所定の時間に対象エリアに滞在している前記ユーザを滞在ユーザとして自宅エリア別に特定する特定ステップと、
前記制御部が、前記対象エリアから、前記滞在ユーザの自宅エリアの方面へ向かうために通過する路線である帰宅路線を探索する探索ステップと、
前記制御部が、前記滞在ユーザの自宅エリア別のユーザ数に基づいて、前記所定の時間より後の時間における前記帰宅路線ごとの混雑度の予測値を算出する予測ステップと
を備えることを特徴とする混雑度予測方法。
コンピュータを、
複数の端末装置の測位情報と、前記複数の端末装置のそれぞれのユーザの自宅エリアの情報とを参照して、所定の時間に対象エリアに滞在している前記ユーザを滞在ユーザとして自宅エリア別に特定する特定手段、
前記対象エリアから、前記滞在ユーザの自宅エリアの方面へ向かうために通過する路線である帰宅路線を探索する探索手段、
前記滞在ユーザの自宅エリア別のユーザ数に基づいて、前記所定の時間より後の時間における前記帰宅路線ごとの混雑度の予測値を算出する予測手段
として機能させるためのプログラム。