JP2014235487A - 情報処理システム、情報処理サーバ、情報処理方法、および、情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】地点の精度の高い移動需要分析が可能な情報処理システム、情報処理サーバ、情報処理方法、および、情報処理プログラムを提供する。【解決手段】本発明は、事前検索ログを記憶する事前検索ログ記憶手段を備えた情報処理システムであって、地点や日時等の分析指標を受け付けると、前記分析指標に合致する事前検索ログを分析対象として抽出し、抽出した事前検索ログを用いて前記分析指標に基づく移動需要分析情報を生成する。【選択図】 図１

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関し、特に施設などの混雑を予測する情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

従来から、ユーザの検索履歴情報に基づいて、混雑状況などの移動需要分析を行うシステムが知られている。

例えば、特許文献１には過去所定期間における施設検索回数に基づき対象施設の混雑度を予測し、地図上に混雑度を表示する技術が開示されている。

特開２０１１−１１８１１０

しかしながら、特許文献１に開示された技術においては、検索履歴には混雑予測対象を検索した日時しか記憶していない。つまり、実際にはいつ施設を利用するか不明であるユーザの検索履歴を用いて予測日時における当該施設の混雑予測を行うものであるため、予測の精度が低いという問題があった。

本発明は、上記問題点に鑑み、より精度の高い移動需要分析が可能な情報処理システム、情報処理サーバ、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。

複数の利用者端末から取得する検索ログのうち、検索地点情報および検索実行日時以降の日時設定情報を含む事前検索ログを記憶する事前検索ログ記憶手段と、分析指標を受け付ける分析指標受付手段と、上記分析指標に基づく移動需要分析に用いるための対象事前検索ログを上記事前検索ログ記憶手段より抽出する抽出手段と、上記抽出手段により抽出された対象事前検索ログに対し上記分析指標を用いて移動需要分析を行う移動需要分析手段と、を備えることを特徴とする情報処理システム。

以上本発明によれば、実際の来訪可能性が高いデータ、すなわちユーザにより未来の日時指定と地点指定がなされた事前検索ログを用いて移動需要分析を行うため、より精度の高い分析が可能となる。

本発明の実施形態に係る情報処理システムの機能ブロック図である。 同実施形態の事前検索ログデータベース２０２ｄの一例を示す図である。 同実施形態の事前検索ログデータベース２０２ｄの一例を示す図である。 同実施形態の処理の一例を示すフローチャートである。 同実施形態の出力情報の一例を説明する図である。 同実施形態の出力情報の一例を説明する図である。 同実施形態の出力情報の一例を説明する図である。

本発明の実施形態（情報処理システム）について、図１から図５を参照して以下に説明する。但し、以下に示す実施形態は、本発明の技術思想を具体化するための情報処理システムを例示するものであって、本発明をこの情報処理システムに特定することを意図するものではなく、特許請求の範囲に含まれるその他の実施形態の情報処理システムにも等しく適用し得るものである。例えば、本発明の実施形態で例示する情報処理システムにおけるサーバ側と端末側の機能分散の形態は以下に限られず、同様の効果や機能を奏し得る範囲において、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。

［情報処理システムの構成］
図１は、本発明における情報処理システムにおける機能ブロック図を示している。なお、同図において、各機能を行う機能部は、それぞれ各機能を行う手段ということができる。

図１に示すように、このシステムは、概略的に、情報処理サーバ２００、および、複数の端末装置１００を通信可能に接続して構成される。ここで、図１に示すように、通信には、一例として、ネットワーク３００を介した有線・無線通信などの遠隔通信等を含む。また、これら情報処理システムの各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。

ここで、図１において、ネットワーク３００は、例えば、インターネット、電話回線網（携帯端末回線網および一般電話回線網等）、イントラネット、または、電力線通信（ＰＬＣ）等であってもよい。

［情報処理サーバ２００の構成］
情報処理サーバ２００は、事前検索ログに基づき任意の分析指標における移動需要分析情報を生成する等の機能を有する。

図１に示すように、本実施形態の情報処理サーバ２００は、通信制御インタフェース部２０６を介してネットワーク３００を経由し、端末装置１００と相互に通信可能に接続されており、制御部２０４と記憶部２０２とを少なくとも備える。

ここで、制御部２０４は、各種処理を行う制御手段である。また、通信制御インタフェース部２０６は、通信回線や電話回線などに接続されるアンテナやルータ等の通信装置（図示せず）に接続されるインタフェースであり、情報処理サーバ２００とネットワーク３００との間における通信制御を行う機能を有する。すなわち、通信制御インタフェース部２０６は、端末装置１００等と通信回線を介してデータを通信する機能を有している。

記憶部２０２は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の固定ディスク装置またはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等のストレージ手段であり、各種のデータベース（地図情報データベース２０２ａ、ネットワーク情報データベース２０２ｂ、ＰＯＩ情報データベース２０２ｃ、事前検索ログデータベース２０２ｄ）を格納する。

これら記憶部２０２の各構成要素のうち、地図情報データベース２０２ａは、地図に関する地図情報を記憶する地図情報記憶手段である。ここで、地図情報データベース２０２ａは、複数の縮尺の地図に関する地図情報、または、複数の縮尺の地図に対応可能な地図情報を記憶する。すなわち、地図情報は、複数の縮尺のラスタ形式の地図描画用の画像、または、ベクタ形式の地図描画用の画像等を含んでいる。また、地図情報データベース２０２ａは、公共交通機関の路線図に関する路線図情報を記憶していてもよい。また、地図情報は、例えば、高さ情報を持つ建築物（例えば、駅、デパート等）に関するフロア案内地図等の屋内地図情報を含んでいてもよい。また、地図情報データベース２０２ａは、地図情報と、当該地図情報を一意に識別する地図ＩＤ（例えば、メッシュ番号等）と、を対応付けて記憶してもよい。

地図情報データベース２０２ａは、更に、地図上に表示される地図オブジェクトに関する地図オブジェクト情報を記憶していてもよい。ここで、地図オブジェクト情報は、地図上に表示される地物（例えば、建造物、道路、線路、海、行政界等）の形状についての形状情報（例えば、ポリゴン等）、地図上に表示される注記（例えば、地名、施設名称等）の注記情報、ならびに、地図上に表示される記号（例えば、山、交番、コンビニエンスストア等）の記号情報（例えば、アイコン等）などのデータを含んでいる。

ネットワーク情報データベース２０２ｂは、交通網を規定するネットワーク情報データを記憶するネットワークデータ記憶手段である。ここで、ネットワーク情報データベース２０２ｂに記憶されるネットワーク情報は、道路ネットワークデータの他、施設内ネットワークデータや路線網ネットワークデータを含んでいる。

ネットワーク情報データベース２０２ｂに記憶される道路ネットワークデータは、道路網を規定するネットワークデータであり、例えば、駅や交差点等の道路網表現上の結節点であるノードのノードデータと、ノード間の道路区間であるリンクのリンクデータとの組み合わせによって表現されるネットワークデータである。ノードデータには、ノード番号、緯度経度等の位置座標、ノード種別、接続するリンク本数、接続ノード番号、および、交差点名称等を含んでいる。また、リンクデータには、リンク番号、接続する道路の種別、国道や県道や市道等の路線番号、重用する路線情報、リンクの存在する行政区域の属性情報、リンク長、道路供用状況、異常気象時通行規制区間、車重制限、車両高さ制限、幅員、道路幅員区分、車線数、制限速度など交通規制、高架やトンネルや橋等のリンク内属性、所要時間、および、名称等を含んでいる。また、道路ネットワークデータは、交通規制データや利用料金データ等を含んでいてもよい。ここで、交通規制データは、各種の交通規制を定義するデータであり、例えば、道路の損壊や道路工事等による車両通行止、交通の安全を確保するために設置されるコミュニティ・ゾーン等による一般車の進入禁止、および、私有地への接続路であることによる一般車の進入禁止等の情報などを含んでいる。また、利用料金データは、自動車、オートバイ等で移動する場合に消費する燃料料金、高速自動車国道や自動車専用道路等の有料道路の通行料金等を表す情報等である。また、道路ネットワークデータは、自動車、オートバイ、自転車、徒歩等で移動する場合の経路上に存在する施設等の地点の緯度経度情報などの位置情報等を記憶してもよい。なお、ネットワークデータには、ノードとリンクで構成される各案内経路についての評価を行うために、ノード番号やリンク番号等に対応付けて評価用情報が格納されてもよい。一例として、評価用情報として交通規制データは、各種の交通規制を定義するデータであり、例えば、道路の損壊や道路工事等による車両通行止、交通の安全を確保するために設置されるコミュニティ・ゾーン等による一般車の進入禁止、私有地への接続路であることによる一般車の進入禁止等の情報などを含む。

また、ネットワーク情報データベース２０２ｂに記憶される路線網ネットワークデータは、電車、飛行機、バス、路面電車、ロープウェイ、モノレール、ケーブルカー、および、船（フェリーなど）等の各交通機関の路線網を規定するネットワークデータであり、例えば、駅、空港、港、および、停留所（バス停など）等の路線網表現上の結節点であるノードのノードデータと、ノード間を接続する鉄道路線、航空路線、航路、および、バス路線等のリンクのリンクデータとの組み合わせによって表現されるネットワークデータである。ノードデータには、ノード番号、緯度経度等の位置座標、ノード種別、接続するリンク本数、接続ノード番号、および、名称等を含んでいる。また、リンクデータには、リンク番号、接続する路線の種別、リンクの存在する行政区域の属性情報、リンク長、異常気象時通行規制区間、所要時間、および、名称等を含んでいる。また、路線網ネットワークデータは、交通機関の時刻表データおよび利用運賃料金データ等を含んでいる。ここで、時刻表データは、例えば、電車、飛行機、バス、路面電車、ロープウェイ、モノレール、ケーブルカー、および、船等の各公共交通機関の時刻表を表す情報等である。また、利用運賃料金データは、例えば、電車、飛行機、バス、路面電車、ロープウェイ、モノレール、ケーブルカー、および、船等の各交通機関を利用した場合に生じる利用運賃料金等を表す情報等である。

また、ＰＯＩ情報データベース２０２ｃは、ＰＯＩ（ｐｏｉｎｔ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の位置情報等を含むＰＯＩ情報を記憶するＰＯＩ情報記憶手段である。ここで、ＰＯＩの位置（座標）情報は、ＰＯＩの位置座標、ＰＯＩの電話番号、ＰＯＩの住所、ならびに、ＰＯＩの存在する地点の立地（都市部、郊外、港湾部、および、駅周辺等）および用途制限等を含んでいる。また、ＰＯＩ情報は、ＰＯＩの名称、種別（カテゴリ）、ＵＲＬ、営業時間、取扱商品、平均価格（例えば、平均使用料金など）、評判、ランキング、立ち寄りやすさ、レコメンドスコア、写真データ、クーポン情報、口コミ（例えば、口コミ評価およびユーザコメントなど）、使用条件、使用可能性、施設規模、ＰＯＩ ＩＤ、当該ＰＯＩ情報へのアクセス回数またはアクセス頻度等の参照率、および、当該ＰＯＩ情報の更新日時等の情報を含んでいる。ここで、ＰＯＩとは、便利な場所や興味のある場所などとして人が知覚する特定の地点および施設等であって、店舗（例えば、コンビニエンスストア、ガソリンスタンド、飲食店等）、会社、事務所、公共施設（例えば、官庁、学校、駅）、娯楽施設（例えば、映画館、劇場、遊園地等）、および、屋外施設（例えば、公園、バスターミナル、屋外駐車場等）等である。また、ＰＯＩは、一時的に行われるイベント（例えば、祭り、コンサート、フリーマーケット、スポーツの試合等）のに関する情報であってもよい。

事前検索ログデータベース２０２ｄは、検索要求取得部２０４ａが端末装置１００からネットワーク３００を介して取得した検索ログのうち、事前検索ログを蓄積するデータベースである。

ここで、事前検索ログについて説明する。事前検索ログとは、情報処理サーバ２００がネットワークを介して端末装置１００から取得した検索要求、あるいは取得した検索要求に基づいて経路情報取得部２０４ｂにより検索された結果の情報であって、それらのうちで少なくとも何らかの検索地点情報と、ユーザ検索実行日時以降の日時設定情報とが併せて付されている検索ログのことを指す。

検索地点情報とは、例えば経路探索要求や経路探索結果に含まれる地点に関する情報であって、出発地、目的地、経由地等として設定された情報や通過地点、利用駅等の情報を指す。その他、経路探索結果に含まれる通過道路や鉄道路線等の経路区間に関する経路情報も該当する。また、経路探索以外の施設検索や時刻表検索の場合、検索条件あるいは検索結果に含まれる店舗や駅などのＰＯＩ情報が検索地点情報にあたる。

ユーザ検索実行日時以降の日時設定情報とは、ユーザが検索実行時に検索条件として指定した日時設定情報であり、さらに検索実行時よりも未来の日時が指定されているものをいう。例えば経路探索要求あるいは経路探索結果に含まれるユーザが指定した未来の日時条件であって、指定出発日時あるいは指定到着日時などが該当する。その他、経路探索以外の情報検索であっても、日時設定情報を含み得る。例えば、施設検索や交通情報検索、時刻表検索の際に検索条件として未来の特定日時がユーザにより指定されている場合も、ユーザ検索実行日時以降の日時設定条件が付されているといえる。ユーザが日時指定を行わない一般的な情報検索（リアルタイム検索）の検索ログについては、ユーザ検索実行日時以降の日時設定情報を含まないため、事前検索ログに該当しない。

図２を用いて、事前検索ログデータベース２０２ｄに記憶される事前検索要求ログテーブルの一例について説明する。事前検索要求ログテーブルは、事前検索要求の内容を記憶したテーブルである。ここでは特に経路探索に際しての事前検索要求ログテーブルを例に挙げて説明する。

図２に示すように、事前検索要求ログテーブルは、経路探索要求ＩＤと、検索地点情報と、時刻指定情報とユーザが検索を実行した日時である検索実行日時とを対応付けて記憶する。例えば、経路探索要求ＩＤ：００１は、検索実行日時：「２０１３／１／５ １０：４９」出発地：Ｎ社、目的地：Ｓタワー、経由地：ＧＥＭ駅、到着希望日時：「２０１３／１／１１ ２０：２０」と対応付けて記憶される。ここで、経由地については、図示したように１つの地点であってもよいし、複数の地点であってもよいし、無くてもよい。

事前検索結果ログは、例えば端末装置１００からネットワーク３００を介して取得した経路探索要求情報に基づいて情報処理サーバ２００の経路情報取得部２０４ｂが取得した経路情報を蓄積したログである。この経路情報についても検索地点情報に含まれる。

経路情報は、出発地から目的地までの経路に関する情報である。ここで、経路は一つの移動手段で構成されるものでもよいし、複数の移動手段を組み合わせて構成されるものでもよい。例えば、自動車だけの自動車経路でもよいし、徒歩と公共交通機関を組み合わせた経路でもよい。また、経路情報は、出発地から目的地までに通過する地点と道路または路線を示す情報によって構成される。

経路情報の第１例としては、探索した経路を示すリンクデータの組み合わせ等のようにリンク列やノード列とで構成される。なお、経路情報は、経路の位置情報（例えば、形状点列等）や、当該経路を示す画像データ（例えば、ポリライン等）などを含んでいてもよい。また、経路情報は、出発地、目的地、経由地の緯度経度高度等の情報を含んでいてもよい。更に経路情報は、出発時刻や到着時刻などの経路探索条件や、経路の距離や所要時間および移動手段などを含んでいてもよい。

また、経路情報の第２例としては、図３に示すように、地点情報（例えば、出発地、目的地、経由地）と通過区間情報（例えば、経路中の道路、経路中の路線）と到達予定日時情報（例えば、出発予定日時、到着予定日時、通過予定日時）とで構成される。

ここで、地点情報は、経路情報に含まれる地点に関する情報である。すなわち、経路情報中の出発地、目的地、経由地等に関する情報であり、ＰＯＩの名称、緯度経度高度、住所、および電話番号等の情報である。なお、経由地に関する情報は、経路探索要求情報中に設定されている経由地の情報でもよいし、経路探索の結果、算出された乗駅、降駅、乗降駅、交差点、ＩＣ（インターチェンジ）、ＪＣＴ（ジャンクション）、および駅ホーム等の通過地点に関する情報でもよい。

また、通過区間情報は、経路情報に含まれる通過区間に関する情報である。すなわち、鉄道路線、バス路線等の公共交通機関の路線や、一般道路、高速道路等の道路のうちの、通過する区間に関する情報であり、路線名称、道路名称、リンクＩＤ等の情報である。

また、到達予定日時情報は、経路情報に含まれる時刻に関する情報である。すなわち、経路情報中の出発地の出発予定日時、目的地の到着予定日時、経由地の通過予定日時、通過区間の通過予定日時等の日時情報である。ここで、日時情報は「２０１３／１／１１ １９：５５」等の日時であってもよいし、「２０１３／１／１１ １９：５５ 〜 ２０１３／１／１１ ２０：１５」等の期間であってもよい。

図３は、事前検索結果ログテーブルの一例としての経路探索結果テーブルを表す図である。
経路探索結果テーブルは、経路探索結果ＩＤと、検索地点情報としての地点情報（出発地、目的地、経由地）、通過区間情報と、到達予定日時情報（出発地の出発予定日時、目的地の到着予定日時、経由地および通過区間の通過予定日時）と、ユーザが検索を実行した日時である検索実行日時とを対応付けて記憶する。例えば、経路探索結果ＩＤ：１０１は、出発地：Ｎ社、出発予定日時：「２０１３／１／１１ １９：４５」、目的地：Ｓタワー、到着予定日時：「２０１３／１／１１ ２０：２０」、経由地：ＧＥＭ駅、経由地１通過予定日時：「２０１３／１／１１ １９：５５」、経由地２：ＯＳＡ駅、経由地２通過予定日時：「２０１３／１／１１ ２０：１５」、区間１：Ｈ線、区間１通過予定日時：「２０１３／１／１１ １９：５５ 〜 ２０１３／１／１１ ２０：１５」と対応付けて記憶される。ここで、経由地については、図示したように複数の地点であってもよい。また、ここで、区間については、図示したように１つの区間であってもよいし、複数の区間であってもよい。

制御部２０４は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラムや、各種の処理手順等を規定したプログラム、および、所要データを格納するための内部メモリを有する。そして、制御部２０４は、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部２０４は、機能概念的に、検索要求取得部２０４ａ、経路情報取得部２０４ｂ、分析指標受付部２０４ｃ、分析情報生成部２０４ｄ、および出力情報生成部２０４ｅを備える。

このうち、検索要求取得部２０４ａは、端末装置１００の入力部１１４を介して利用者により設定された検索条件に基づく検索要求を取得する検索要求取得手段である。
検索要求取得部２０４ａは、取得した検索要求に含まれる検索実行日時、日時設定情報および検索地点情報に基づき、事前検索要求を抽出して事前検索ログデータベース２０２ｄに記憶する。なお、検索実行日時は、検索要求に含まれていてもよいし、検索要求取得部２０４ａが当該検索要求を取得した日時をサーバ側で記憶した情報であってもよい。なお、上述のように検索要求取得部２０４ａが検索要求を取得する度に事前検索要求ログのみを抽出し、事前検索ログデータベースに逐一記憶するようにしてもよく、あるいは、一旦全ての検索要求を全体検索ログデータベース（図示しない）に記憶しておき、全体検索ログデータベース内に格納された検索ログ群から事前検索ログのみを抽出して、事前検索ログデータベース２０２ｄを別途作成するようにしてもよい。

経路情報取得部２０４ｂは、検索要求取得部２０４ａが取得した検索要求が経路探索に関する検索要求である場合、当該検索要求に含まれる経路探索条件に基づき、経路探索条件を満たす出発地から目的地までの経路である経路情報を取得する経路情報取得手段である。

経路情報取得部２０４ｂは、ネットワークデータベース２０６ａに記憶されたネットワークデータに基づいて、出発地と目的地を少なくとも含む経路探索条件を満たす出発地から目的地までの経路を探索する。ここで、経路情報取得部２０４ｂは、端末装置１００から受信した経路探索要求情報に含まれる経路探索条件を用いる。また、経路情報取得部２０４ｂは、予め記憶部２０２に記憶された経路探索条件を用いてもよい。経路情報取得部２０４ｂにより探索される経路情報は、出発地から目的地までに通過する地点と道路または路線を示す情報によって構成される。例えば、リンクとノードの組み合わせからなるように構成されてもよいし、図３に示すような地点情報と区間情報と到達日時情報（出発予定日時、到着予定日時、経由地１通過予定日時、区間１通過予定日時等）との組み合わせからなるように構成してもよい。

また、経路情報取得部２０４ｂは、事前検索ログデータベース２０２ｂにおける事前検索結果ログテーブルを参照して、経路探索条件を満たす出発地から目的地までの経路探索履歴を抽出することにより、経路情報を取得してもよい。

分析指標受付部２０４ｃは、端末装置１００の分析指標設定部１０２ｂを介してユーザが設定した分析指標を取得し、指定を受け付ける分析指標受付手段である。例えば特定の地点、区間、日時、時間帯、曜日、などを分析指標として指定可能であって、地点は、ＰＯＩ名称、緯度経度、住所、および電話番号等の情報で指定を受け付ける。また、区間は、路線名称、道路名称、リンクＩＤ等の情報で指定を受け付ける。また、日時は、日付や時刻、期間等の情報で指定を受け付ける。そのほか、時間帯や曜日、日種（平日／土日）、移動体属性（鉄道路線や自動車、自転車などの移動手段の種別）、利用者属性（年齢や性別、年代等）、天候情報など、事前検索ログに付与されている情報あるいは事前検索ログから推定可能な情報に基づき、あらゆる情報を分析指標とすることができる。なおこれらの分析指標の一又は複数の組み合わせであってもよい。本実施例では、端末装置１００から混雑予測のための分析指標を受信し、指定を受け付ける。なお、混雑予測日時は、端末装置１００から受信した混雑予測対象情報に含まれる情報の代わりに、記憶部２０２に予め記憶されている日時情報を使用するようにしてもよい。ここで、記憶部２０２に予め記憶されている日時情報は、現在日時でもよいし、所定の日時や期間でもよいし、現在日時を基点とした前後１週間などの期間を規定する情報であってもよい。

抽出部２０４ｄは、分析指標受付部２０４ｃが受け付けた分析指標としての条件に該当する対象事前検索ログを、事前検索データベース２０２ｂから抽出する抽出手段である。例えば、図３において分析指標受付部２０４ｃが受け付けた分析指標が「Ｓタワー」であった場合、検索地点情報に「Ｓタワー」を含む探索結果ＩＤ１０１と、ＩＤ１０３とを分析対象の事前検索ログとして抽出する。さらに、事前検索要求ログテーブルを参照し、「Ｓタワー」を検索地点情報に含む探索要求ＩＤ００１も抽出対象としてもよい。一方、分析指標が「２０１３／１／１１ １２：００−２４：００」であった場合、予定日時が「２０１３／１／１１ １９：４５」である探索結果ＩＤ１０１が条件を満たすものとして、抽出対象となる。ここで抽出対象は、分析指標との完全一致でもよいし、所定の幅を持たせても良い。特に、抽出条件を完全一致とした場合において対象事前検索ログの数が所定数に満たない場合は、条件が近い事前検索ログを抽出してもよい。前述の例の場合、ＩＤ１０３の事前検索ログについても抽出対象としてもよい。

分析情報生成部２０４ｅは、抽出部２０４ｄにより抽出された対象事前検索ログと分析指標受付部２０４ｃが受け付けた分析指標とに基づいて、分析地点および／または分析区間の分析情報を生成する分析情報生成手段である。ここで、本実施形態における分析情報生成の例として混雑予測情報を生成する場合、混雑予測地点または混雑予測区間の、混雑予測日時における事前検索ログ数に基づいて混雑度の指標を算出することができる。さらに対象事前検索ログ数を、あらかじめ保持している定常検索数データと比較したり、混雑予測地点または混雑予測区間の許容人数・許容車台数などの情報との比較に基づいて指標を算出してもよい。ここで、指標は、７０％などの比率を示す数値でもよいし、数値に基づいた混雑率（例えば、混雑率：高、混雑率：中）などの表現であってもよい。

また、ＰＯＩデータベース２０２ｃに記憶されているＰＯＩデータと照らし合わせることで、より精度の高い分析が可能である。具体的には、分析指標である分析対象日時近くに分析対象地点の周辺においてイベントの開催が予定されている場合、通常時に比べ突発的な移動需要が発生する可能性が高いものと推定できるため、対象事前検索ログ数に所定数上乗せして混雑度の値を高めることができる。
また、ＰＯＩデータを、移動需要増加箇所の原因推定に用いることもできる。例えば、分析対象地点における対象事前検索ログ数が通常よりも多いことから突発的移動需要の発生が検出でき、かつＰＯＩデータベースから分析対象地点周辺でイベントが開催されていた場合は、当該突発的移動需要はそのイベントに起因するものであると推定できる。このような分析は、過去の渋滞発生箇所の原因推定等に特に有効である。

また、分析指標として設定された分析日時と対象事前検索ログに含まれる日時設定情報との時間差に基づき、分析日時における検索ログの増加見込数を算出した上で分析情報を生成してもよい。

また、出力情報生成部２０４ｆは、端末装置１００の出力部１１６に出力する情報である出力情報を生成する手段である。出力情報は、分析情報生成部２０４ｅの生成した分析情報を表示するための情報である。ここで、分析情報を表示するための出力情報の一例としては、図５に示すように、混雑予測地点または混雑予測区間の時刻毎の混雑予測情報である分析情報を時系列に沿ったグラフ状に配置したものである。さらに、出力情報は、地図情報データベース２０２ａに記憶された地図情報に基づいて、基準地点または現在位置を含む地図を表示するための情報であってもよいし、ＰＯＩ情報データベース２０２ｃから検索または選択されたＰＯＩ情報を表示するための情報であってもよい。また、出力情報は、経路情報取得部２０４ｂが取得した経路情報を表示するための情報であってもよい。

また、出力情報生成部２０４ｆは生成した出力情報を、通信制御インタフェース部２０６を介して、端末装置１００に送信してもよい。

［端末装置１００の構成］
また、図１において、端末装置１００は、検索条件設定を受け付け、情報処理サーバ２００に対して、受け付けた検索条件に基づく検索要求を送信する等の機能を有する。

端末装置１００は、情報処理サーバ２００とネットワーク３００を介して接続され、ユーザが使用する装置である。例えば、デスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータ等の情報処理装置、携帯電話、スマートフォン、ＰＨＳおよびＰＤＡ等の携帯端末装置、および走行経路案内等を行なうナビゲーション端末（例えば、カーナビゲーション装置）等である。ここで、情報処理装置１００は、インターネットブラウザ等を搭載していてもよく、経路案内アプリケーション、乗換案内アプリケーション、および情報検索アプリケーション等を搭載していてもよい。

図１に示すように、本実施形態の端末装置１００は、概略的に、制御部１０２、通信制御インタフェース部１０４、入出力制御インタフェース部１０６、位置情報取得部１１２、および、入出力部（入力部１１４、および、出力部１１６）を少なくとも備える。

ここで、制御部１０２は、各種処理を行う制御手段である。また、通信制御インタフェース部１０４は、通信回線や電話回線などに接続されるアンテナやルータ等の通信装置（図示せず）に接続されるインタフェースであり、端末装置１００とネットワーク３００との間における通信制御を行う機能を有する。すなわち、通信制御インタフェース部１０４は、情報処理サーバ２００等と通信回線を介してデータを通信する機能を有している。また、位置情報取得部１１２は、リアルタイムに現在位置取得が行えるよう、ＧＰＳ機能やＩＭＥＳ機能等を有している。ＧＰＳ機能を有する位置情報取得部１１２は、ＧＰＳ衛星等の位置発信装置５００からの信号を受信して、位置情報を取得するようにしてもよい。

また、入力部１１４は、音声の入力を行う音声入力手段（例えば、マイク等）を備えている。また、入力部１１４は、押下することにより入力等を行なう操作入力手段（例えば、ボタン、スイッチ等）を備えていても良い。また、出力部１１６は、アプリケーション等の表示画面を表示する表示手段（例えば、液晶または有機ＥＬ等から構成されるディスプレイおよびモニタ等）である。また、出力部１１６は、音声データを音声として出力する音声出力手段（例えば、スピーカ等）であってもよい。ここで、出力部１１６の表示手段は、タッチパネル等であり入力部１１４として機能するものであってもよい。また、入出力制御インタフェース部１０６は、出力部１１６、入力部１１４等の制御を行う機能を有する。

また、制御部１０２は、ＯＳ等の制御プログラムや、各種の処理手順等を規定したプログラム、および、所要データを格納するための内部メモリを有する。そして、制御部１０２は、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、経路探索条件設定部１０２ａ、出力情報取得部１０２ｂ、および、アンケート回答情報送信部１０２ｃを備える。

検索条件設定部１０２ａは、情報取得条件を設定する検索条件設定手段である。検索条件設定部１０２ａは、ユーザに入力部１１４を介して検索条件を入力させる。また、検索条件設定部１０２ａは、予め設定され記憶部２０２に記憶された検索条件を用いてもよい。情報検索の種別は経路探索のほか、施設情報の検索、時刻表検索、交通情報検索などがある。

情報検索の種別が経路探索である場合は、少なくとも出発地と目的地と出発希望日時または到着希望日時を含む検索条件を設定する。また、検索条件設定部１０２ａは、位置情報取得部１１２により取得される位置情報に基づく端末装置１００の利用者等の移動体の現在位置を出発地に設定するようにしてもよい。また、検索条件設定部１０２ａは、出発希望日時に情報処理システムに備えた計時手段（図示せず）から取得した現在日時を設定するようにしてもよい。また、検索条件は、経由地や、経由地の経由希望日時を含んでいてもよい。また、移動手段やユーザ属性に関する情報を含んでいてもよい。その他、所要時間や料金や距離や乗換回数等のように、経路探索における優先項目（評価対象とするコスト等）を含んでいてもよい。なお、検索条件設定部１０２ａは、得られた検索条件を情報処理サーバ２００に送信し、送信された検索条件は、情報処理サーバ２００の検索要求取得部２０４ａが受信する。

分析指標設定部１０２ｂは、分析を行う際の分析指標を設定する手段である。分析指標設定部１０２ｂは、ユーザが入力部１１４を介して入力した情報に基づいて分析指標を設定する。分析指標としては、例えば特定の地点、エリア、区間、日時などを設定可能であって、地点は、ＰＯＩの名称、緯度経度高度、住所、および電話番号等の情報で設定を受け付ける。また、区間は、路線名称、道路名称等の情報で設定を受け付ける。また、日時は、日付や時刻、期間等の情報で設定を受け付ける。そのほか、時間帯や曜日、移動体種別、利用者属性などのあらゆる情報を分析指標として、一または複数を組み合わせて設定することができるようにしてもよい。なお、分析指標設定部１０２ｂは、設定された分析指標を、通信制御インタフェース部１０４を介して情報処理サーバ２００に送信し、送信された分析対象情報は、情報処理サーバ２００の分析指標受付部２０４ｃが受信する。

出力情報取得部１０２ｃは、情報処理サーバ２００の出力情報生成部２０４ｆで生成された出力情報を、通信制御インタフェース部１０４を介して情報処理サーバ２００から取得する出力情報取得手段である。
以上で、本実施形態における情報処理システムの構成の一例の説明を終える。

［情報処理システムの処理］
次に、このように構成された本実施形態におけるナビゲーションシステムの処理の一例について、以下に図２から図５を参照して詳細に説明する。

図４は、本実施形態における情報処理システムの処理の一例を示すフローチャートである。

まず、端末装置１００の分析指標設定部１０２ｂは、ユーザが入力部１１４を介して入力した情報に基づいて分析指標を設定する、（ステップＳＡ‐１）。

そして、分析指標設定部１０２ｂは、設定された分析指標に関する情報を、通信制御インタフェース部１０４を介して情報処理サーバ２００に送信する。（ステップＳＡ−２）。

次に、情報処理サーバ２００の分析指標受付部２０４ｃは、端末装置１００から送信された分析指標情報を受信する（ステップＳＡ‐３）。

次に、情報処理サーバ２００の抽出部２０４ｄは、事前検索ログデータベース２０２ｄから、上記分析指標に対応する事前検索ログ群を抽出する（ステップＳＡ−４）。
次に、情報処理サーバ２００の分析情報生成部２０４ｅは、抽出された対象事前検索ログ群と上記分析指標とに基づいて、分析情報を生成する（ステップＳＡ−５）。

分析情報の生成処理の第１例として、分析情報生成部２０４ｅは、事前検索ログデータベース２０２ｄに記憶された事前検索ログと分析指標受付部２０４ｃが受け付けた分析指標に関する情報とに基づいて混雑予測情報を生成する。

具体的な処理の例について、図２を用いて説明する。抽出部２０４ｄは、分析指標に関する情報中の混雑予測地点を示す情報と混雑予測日時を示す情報とを含む事前検索ログを事前検索ログデータベース２０２ｄから抽出する。例えば、混雑予測を行うに際し、予測地点を示す指標としてＰＯＩの名称「Ｓタワー」と混雑予測日時を示す指標として日付「２０１３／１／１１」とが含まれている場合、事前検索ログ抽出部２０４ｄは、検索地点情報に「Ｓタワー」を含み、かつ、時刻指定情報中に「２０１３／１／１１」を含む事前検索ログである経路探索要求ＩＤ：００１を抽出する。分析情報生成部２０４ｅは、抽出された事前検索ログに基づき、混雑予測地点の事前検索ログの数のカウントを１つインクリメントする。このようにして、事前検索ログデータベース２０２ｄ内の該当する事前検索ログの数をカウントして、混雑予測情報を生成する。

なお、上記では混雑予測地点を示す情報としてＰＯＩの名称が設定されている場合に、検索地点情報に「Ｓタワー」が含まれている事前検索ログを抽出する例について説明したが、本実施形態ではこれに限らず、ＰＯＩの名称「Ｓタワー」に対応する住所、電話番号等の情報を、ＰＯＩ情報データベース２０２ｃを参照して特定し、特定した情報を含む事前検索ログを抽出するようにしてもよい。
また、日時設定条件が２０１３・１・１１であり、かつ区間情報からＳタワー周辺を通過することが推測可能な事前検索ログについても、抽出対象としてもよい。

混雑予測情報の生成処理の第２例として、分析情報生成部２０４ｅは、事前検索ログデータベース２０２ｄに記憶される事前検索結果テーブルを参照し、混雑予測情報を生成する。

具体的な処理について、図３を用いて説明する。図３は経路情報の第２例における事前検索ログデータベース２０２ｄに記憶される事前検索結果ログテーブルの一例を示す図である。抽出部２０４ｄは、分析指標中の混雑予測区間を示す情報と混雑予測日時を示す情報とを含む事前検索ログを事前検索ログデータベース２０２ｄから抽出する。例えば、混雑予測対象情報中に混雑予測区間を示す情報として「Ｙ線」と混雑予測日時を示す情報として「２０１３／１／１２」とが含まれている場合、事前検索ログ抽出部２０４ｄは、区間情報に「Ｙ線」を含み、かつ、区間情報の通過予定日時中に「２０１３／１／１２」を含む経路探索結果ログである経路探索結果ＩＤ：００２の事前検索ログを抽出する。分析情報生成部２０４ｅは、抽出された事前検索ログに基づき、混雑予測区間の事前検索ログの数のカウントを１つインクリメントする。このようにして、事前検索ログデータベース２０２ｄ内の該当する事前検索ログの数をカウントして、混雑予測情報を生成する。

なお、経路情報の第１例の形態（リンク列とノード列で構成される形態）で事前検索ログデータベース２０２ｄが構成されている場合は、分析指標に関する情報のうちの地点を示す情報または区間を示す情報に含まれる名称等の情報をキーとして、ネットワーク情報データベース２０２ｂまたはＰＯＩ情報データベース２０２ｃから地点または区間に該当するＰＯＩの緯度経度高度情報や、リンクＩＤや、ノードＩＤを検索し、検索したＰＯＩの緯度経度高度や、リンクＩＤや、ノードＩＤを含む事前検索ログを事前検索ログデータベース２０２ｄから抽出し、事前検索ログの数をカウントして分析情報を生成するようにしてもよい。

図４に戻り、次に情報処理サーバ２００の出力情報生成部２０４ｆは、分析情報生成部２０４ｅの生成した分析情報をもとに出力情報を生成する（ステップＳＡ−６）。ここで、出力情報は、図５に示すように、地点または区間の時刻毎の分析情報を時系列に沿ったグラフ状に配置したものであってもよい。その後、出力情報生成部２０４ｅは生成した出力情報を、通信制御インタフェース部２０６を介して、端末装置１００に送信する（ステップＳＡ−７）。

次に、端末装置１００の出力情報取得部１０２ｂは、情報処理サーバ２００の通信制御インタフェース部２０６を介して送信される出力情報を受取得し、出力部１１６に出力する（ステップＳＡ−８）。

以上で、本実施形態における情報処理システムの処理の一例の説明を終える。

［他の実施例］

なお、上述の実施形態では、図５を用いて出力情報の形態の一例を説明したが、本発明における出力情報は他の形態をとってもよい。例えば、出力情報は、複数の混雑予測地点の混雑予測情報を含むものでもよい。図６に示すように、観光スポットであるＳタワーの混雑予測情報（点線）と同じく観光スポットであるＴ野球場の混雑予測情報（破線）とを同じグラフ内に表示するように構成する。そうすることで、ユーザ所望の日時における各観光スポット間の混雑予測情報の比較が容易になり、ユーザは、より空いている観光スポット、または、より人気のある観光スポットを容易に選択することが可能になる。

また、出力情報は、ユーザが指定した分析指標における分析情報とともに、定常的な値も含めて出力してもよい。例えば、図７に示すように、混雑予測日時における混雑予測情報（実線）と平均混雑予測情報（破線）とを同じグラフ内に表示するように構成する。そうすることで、ユーザは、普段の混雑状況と混雑予測日時における混雑状況との比較が容易になる。そして、普段に比べて混雑予測日時の方が混雑している場合、移動の予定を取りやめるなどの判断をすることが可能になる。ここで、平均混雑予測情報は、混雑予測日時以外の日時の混雑予測情報の平均値である。また、平均混雑予測情報は、所定期間における混雑予測情報の平均値でもよいし、所定期間における混雑予測日時と同じ属性（例えば、曜日、祝日、天気）を有する日時の混雑予測情報の平均値でもよい。なお、上述の例では平均混雑予測情報を出力することにより、混雑予測日時の混雑予測情報と普段の混雑状況との比較を容易にするようにしたが、平均混雑予測情報の代わりに混雑予測地点の過去の混雑状況の実績値である平均混雑実績情報を用いるようにしてもよい。

なお、上述の実施形態においては、移動需要分析の例として主に混雑予測に利用する場合を説明したが、その他、事業者向けのマーケティングや商圏分析、交通事業者の輸送力調整、ダイヤ作成など、幅広い分野に適用することができる。特に、利用者属性や移動体属性に着目した移動需要分析は、マーケティングデータとして有効であり、効果的な広告出稿箇所の分析等の利用が可能である。また、上記実施例で説明したような将来の移動需要の予測だけでなく、過去の混雑事象の検証や原因推定といった分析にも適用することができる。

さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。また、実施の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。

このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、情報処理システムに関して、図示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。更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じて、または、機能負荷に応じて、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。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。

１００ 端末装置
１０２ 制御部
１０２ａ 検索条件設定部
１０２ｂ 分析指標設定部
１０２ｃ 出力情報取得部
１０４ 通信制御インタフェース部
１０６ 入出力制御インタフェース部
１１２ 位置情報取得部
１１４ 入力部
１１６ 出力部
２００ 情報処理サーバ
２０２ 記憶部
２０２ａ 地図情報データベース
２０２ｂ ネットワーク情報データベース
２０２ｃ ＰＯＩ情報データベース
２０２ｄ 事前検索ログデータベース
２０４ 制御部
２０４ａ 検索要求取得部
２０４ｂ 経路情報取得部
２０４ｃ 分析指標受付部
２０４ｄ 抽出部
２０４ｅ 分析情報生成部
２０４ｄ 出力情報生成部
２０６ 通信制御インタフェース部
３００ ネットワーク
５００ 位置発信装置

Claims (7)

1. 複数の利用者端末から取得する検索ログのうち、検索地点情報および検索実行日時以降の日時設定情報を含む事前検索ログを記憶する事前検索ログ記憶手段と、分析指標を受け付ける分析指標受付手段と、上記分析指標に基づく移動需要分析に用いるための対象事前検索ログを上記事前検索ログ記憶手段より抽出する抽出手段と、上記抽出手段により抽出された対象事前検索ログに対し、上記分析指標を用いて移動需要分析を行う移動需要分析手段と、を備えることを特徴とする情報処理システム。
2. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、上記分析指標は、日時、時間帯、曜日、地点、道路、経路区間、利用者属性および移動体属性に関する情報のうちの何れか一つまたは複数の組み合わせであることを特徴とする情報処理システム。
3. 請求項１または２に記載の情報処理システムにおいて、上記情報処理システムはさらにPOI情報記憶手段を備え、上記移動需要分析手段は、上記POI情報記憶手段に含まれるPOI情報を参照して移動需要分析を行うことを特徴とする情報処理システム。
4. 請求項１ないし請求項３に記載の情報処理システムにおいて、上記移動需要分析手段は、分析指標として設定された分析日時と、対象事前検索ログに含まれる日時設定情報との時間差に基づき、分析日時における事前検索ログの増加見込数を算出し、上記増加見込数を考慮して移動需要分析を行うことを特徴とする情報処理システム。
5. 複数の利用者端末から取得する検索ログのうち、検索地点情報および検索実行日時以降の日時設定情報を含む事前検索ログを記憶する事前検索ログ記憶手段と、分析指標を受け付ける分析指標受付手段と、上記分析指標に基づく移動需要分析に用いるための対象事前検索ログを上記事前検索ログ記憶手段より抽出する抽出手段と、上記抽出手段により抽出された対象事前検索ログに対し、上記分析指標を用いて移動需要分析を行う移動需要分析手段と、を備えることを特徴とする情報処理サーバ。
6. 複数の利用者端末から取得する検索ログのうち、検索地点情報および検索実行日時以降の日時設定情報を含む事前検索ログを記憶する事前検索ログ記憶手段を備えた情報処理システムにおいて実行される情報処理方法であって、分析指標を受け付ける分析指標受付ステップと、上記分析指標に基づく移動需要分析に用いるための対象事前検索ログを上記事前検索ログ記憶手段より抽出する抽出ステップと、上記抽出ステップにより抽出された対象事前検索ログに対し、上記分析指標を用いて移動需要分析を行う移動需要分析ステップと、を含むことを特徴とする情報処理方法。
7. 複数の利用者端末から取得する検索ログのうち、検索地点情報および検索実行日時以降の日時設定情報を含む事前検索ログを記憶する事前検索ログ記憶手段を備えた情報処理システムにおいて実行される情報処理プログラムであって、分析指標を受け付ける分析指標受付ステップと、上記分析指標に基づく移動需要分析に用いるための対象事前検索ログを上記事前検索ログ記憶手段より抽出する抽出ステップと、上記抽出ステップにより抽出された対象事前検索ログに対し、上記分析指標を用いて移動需要分析を行う移動需要分析ステップと、を実行させるための情報処理プログラム。
   

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