JP2017203778A - Information processing system, information processing server, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Abstract
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。 The present invention relates to an information processing system, an information processing apparatus, an information processing method, and a program, and more particularly, to an information processing system, an information processing apparatus, an information processing method, and a program that predict congestion of facilities.
従来から、施設の検索結果に基づいて、混雑予測を行うシステムが開発されている。 Conventionally, systems for predicting congestion based on facility search results have been developed.
例えば、特許文献１には、検索対象に対する検索履歴情報を参照し、過去所定期間中に検索が実行された回数を集計し、検索対象の混雑度を予測して、混雑度を地図上に表示する技術が開示されている。 For example, Patent Literature 1 refers to search history information for a search target, totals the number of times the search has been executed during a predetermined period in the past, predicts the congestion level of the search target, and displays the congestion level on a map. Techniques to do this are disclosed.
一方、特許文献２には、現在の日付における各施設の混雑状況を出力するに際して、現在の日時に検索された他の端末からの施設検索履歴情報を用いて混雑状況を判断し、混雑状況に関する情報を出力する技術が開示されている。 On the other hand, in Patent Document 2, when outputting the congestion status of each facility on the current date, the congestion status is determined using facility search history information from other terminals searched on the current date and time, and the congestion status is related to the congestion status. A technique for outputting information is disclosed.
しかしながら、特許文献１に記載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。したがって、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しているため、混雑予測の精度が低くなるという問題点があった。 However, in the technique described in Patent Document 1, only the date and time when the congestion prediction target is searched is stored in the search history. Therefore, there is a problem in that the accuracy of the congestion prediction is lowered because the congestion prediction of the facility at the prediction date and time is performed using the search history of the user who is not sure when to use the facility.
また、特許文献２に記載された技術においては、現在の日付に検索された他の端末からの施設検索履歴情報を用いて現在の日付における施設の混雑予測をしている。すなわち、現在の日付ではない将来の日付に移動を予定しているユーザの検索履歴、例えば翌日や一週間後の移動のために前もって施設を検索するユーザの検索履歴も含めて現在の日付における当該施設の混雑予測をしているため、混雑予測の精度が低くなるという問題点があった。 Further, in the technique described in Patent Document 2, facility congestion prediction on the current date is performed using facility search history information from other terminals searched on the current date. That is, the search history of the user who is scheduled to move to a future date that is not the current date, for example, the search history of the user who searches for facilities in advance for the next day or one week later, Since the facility congestion is predicted, the accuracy of the congestion prediction is low.
そこで本発明は、より精度の高い混雑予測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。 Therefore, an object of the present invention is to provide an information processing system, an information processing server, an information processing method, and an information processing program capable of predicting congestion with higher accuracy.
本発明にかかる情報処理システムは、出発地と目的地とを含む地点情報と、出発地を出発する希望日時である出発希望日時または目的地に到着する希望日時である到着希望日時の少なくともいずれかを含む指定日時情報と、を有する経路探索要求の履歴である経路探索要求ログを記憶する経路探索要求ログ記憶手段と、混雑予測対象である地点に関する情報を含む混雑予測対象情報を受け付ける混雑予測対象受付手段と、前記混雑予測対象情報に含まれる地点と合致する地点を含む前記地点情報と混雑予測の対象となる日時と合致する前記指定日時情報とを含む前記経路探索要求ログに基づいて、前記混雑予測対象の混雑予測情報を生成する混雑予測情報生成手段と、を備えることを特徴とする。 The information processing system according to the present invention includes at least one of point information including a departure place and a destination, a desired departure date and time that is a desired date and time to leave the departure place, and a desired arrival date and time that is a desired date and time to arrive at the destination. A route search request log storage means for storing a route search request log that is a history of a route search request having a specified date and time information, and a congestion prediction target for receiving congestion prediction target information including information on a point that is a congestion prediction target Based on the route search request log including reception means, the point information including a point that matches the point included in the congestion prediction target information, and the specified date and time information that matches a date and time that is a target of congestion prediction, And a congestion prediction information generating unit that generates congestion prediction information of a congestion prediction target.
以上、説明したように本発明によれば、混雑予測対象に対する精度の高い混雑予測が可能になる。 As described above, according to the present invention, it is possible to perform congestion prediction with high accuracy for a congestion prediction target.
以下に、本発明の実施形態を図面に沿って詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, this invention is not limited by this embodiment.
最初に、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。 First, an embodiment (information processing system) of the present invention will be described below with reference to FIGS. However, the embodiment described below exemplifies an information processing system for embodying the technical idea of the present invention, and is not intended to identify the present invention as this information processing system. The present invention is equally applicable to information processing systems according to other embodiments included in the scope of claims. For example, the form of function distribution on the server side and the terminal side in the information processing system exemplified in the embodiment of the present invention is not limited to the following, and may be functional or physical in arbitrary units as long as similar effects and functions can be obtained. Can be distributed and integrated.
［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いて、特に混雑予測対象の混雑予測を行うための機能ブロック図を主として示しており、本発明の各種態様を実施することができるようにした機能ブロック図を示している。なお、同図において、各機能を行なう機能部は、それぞれ各機能を行なう手段ということができる。
[Configuration of information processing system]
FIG. 1 mainly shows a functional block diagram for performing congestion prediction of a congestion prediction target in the information processing system according to the present invention, and shows a functional block diagram in which various aspects of the present invention can be implemented. Show. In addition, in the same figure, the function part which performs each function can be said to be a means for performing each function.
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、単数または複数の端末装置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。 As shown in FIG. 1, this system is generally configured by connecting an information processing server 200 and one or a plurality of terminal devices 100 so that they can communicate with each other. Here, as illustrated in FIG. 1, the communication includes, as an example, remote communication such as wired / wireless communication via the network 300. Each part of these information processing systems is communicably connected via an arbitrary communication path.
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。 Here, in FIG. 1, the network 300 may be, for example, the Internet, a telephone line network (such as a mobile terminal line network and a general telephone line network), an intranet, or power line communication (PLC).
［情報処理サーバ２００の構成］
ここで、図１において、情報処理サーバ２００は、経路探索要求ログおよび／または経路探索結果ログに基づいて、混雑予測対象の任意の日時における混雑予測情報を生成する等の機能を有する。
[Configuration of Information Processing Server 200]
Here, in FIG. 1, the information processing server 200 has a function of generating congestion prediction information at an arbitrary date and time of a congestion prediction target based on a route search request log and / or a route search result log.
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。 As illustrated in FIG. 1, the information processing server 200 according to the present embodiment is connected to the terminal device 100 through the communication control interface unit 206 via the network 300 so as to be communicable with the control unit 204. Unit 202 at least.
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。 Here, the control unit 204 is a control unit that performs various processes. The communication control interface unit 206 is an interface connected to a communication device (not shown) such as an antenna or a router connected to a communication line or a telephone line. It has a function to perform communication control. That is, the communication control interface unit 206 has a function of communicating data with the terminal device 100 or the like via a communication line.
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、経路探索要求ログデータベース２０２ｄ、経路探索結果ログデータベース２０２ｅ）を格納する。 The storage unit 202 is a fixed disk device such as an HDD (Hard Disk Drive) or storage means such as an SSD (Solid State Drive), and various databases (map information database 202a, network information database 202b, POI information database 202c, route A search request log database 202d and a route search result log database 202e) are stored.
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。 Among these components of the storage unit 202, the map information database 202a is a map information storage unit that stores map information related to the map. Here, the map information database 202a stores map information related to a plurality of scale maps or map information that can correspond to a plurality of scale maps. In other words, the map information includes a plurality of scaled raster-format map drawing images, vector-format map drawing images, and the like. Further, the map information database 202a may store route map information related to a route map of public transportation. Further, the map information may include indoor map information such as a floor guide map related to a building having height information (for example, a station, a department store, etc.). The map information database 202a may store map information and a map ID (for example, a mesh number) that uniquely identifies the map information in association with each other.
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。 The map information database 202a may further store map object information related to map objects displayed on the map. Here, the map object information is displayed on the map with shape information (for example, polygons, etc.) regarding the shape of the features (for example, buildings, roads, tracks, sea, administrative boundaries, etc.) displayed on the map. Data such as note information (for example, place names, facility names, etc.) and symbol information (for example, icons, etc.) for symbols (for example, mountains, police boxes, convenience stores, etc.) displayed on the map. Yes.
また、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。 The network information database 202b is network data storage means for storing network information data that defines a traffic network. Here, the network information stored in the network information database 202b includes in-facility network data and route network data in addition to road network data.
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。 The road network data stored in the network information database 202b is network data that defines a road network. For example, node data of nodes that are nodes on road network representations such as stations and intersections, and road sections between nodes. It is network data expressed by the combination with the link data of a link. The node data includes a node number, position coordinates such as latitude and longitude, a node type, the number of links to be connected, a connection node number, and an intersection name. The link data includes link number, type of road to be connected, route number of national road, prefectural road, city road, etc., important route information, attribute information of administrative area where link exists, link length, road service status, abnormal Traffic restrictions such as traffic restrictions, vehicle weight restrictions, vehicle height restrictions, width, road width classification, number of lanes, speed limit, in-link attributes such as overpasses, tunnels and bridges, required times, and names It is out. The road network data may include traffic regulation data, usage fee data, and the like. Here, the traffic regulation data is data that defines various traffic regulations. For example, traffic regulation data such as roads that are damaged or road construction, traffic zones, and community zones that are installed to ensure traffic safety. It includes information such as the prohibition of entry of vehicles and the prohibition of entry of ordinary vehicles due to being connected to private land. The usage fee data is information indicating fuel charges consumed when traveling by car, motorcycle, etc., tolls for toll roads such as highway automobile national roads and automobile exclusive roads, and the like. Further, the road network data may store position information such as latitude and longitude information of points such as facilities existing on a route when moving by car, motorcycle, bicycle, walking, or the like. In the network data, evaluation information may be stored in association with the node number, the link number, or the like in order to evaluate each guide route composed of nodes and links. As an example, traffic regulation data as information for evaluation is data that defines various traffic regulations. For example, it is a community installed to ensure vehicle safety due to road damage or road construction, traffic safety, etc. This includes information such as the prohibition of entry of ordinary vehicles by zones, etc., and the prohibition of entry of ordinary vehicles due to being connected to private land.
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。 The route network data stored in the network information database 202b defines the route network of each transportation facility such as a train, an airplane, a bus, a streetcar, a ropeway, a monorail, a cable car, and a ship (such as a ferry). Network data, for example, node data of nodes that are nodes on the route network representation such as stations, airports, ports, and stops (bus stops, etc.), and railway lines, air routes, routes, And network data expressed by a combination with link data of a link such as a bus route. The node data includes a node number, position coordinates such as latitude and longitude, a node type, the number of links to be connected, a connection node number, and a name. The link data includes the link number, the type of route to be connected, the attribute information of the administrative district where the link exists, the link length, the abnormal weather passage restriction section, the required time, the name, and the like. In addition, the route network data includes transportation timetable data, use fare data, and the like. Here, the timetable data is, for example, information representing a timetable of each public transportation such as a train, an airplane, a bus, a streetcar, a ropeway, a monorail, a cable car, and a ship. In addition, the use fare charge data is, for example, information indicating a use fare charge, etc. generated when using each transportation such as a train, an airplane, a bus, a tram, a ropeway, a monorail, a cable car, and a ship. .
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の緯度経度高度、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、フリーマーケット等）の会場であってもよい。 The POI information database 202c is POI information storage means for storing POI information including POI (point of interest) position information. Here, POI position (coordinates) information includes POI latitude and longitude altitude, POI telephone number, POI address, and location of the POI location (urban area, suburb, port area, station area, etc.) ) And application restrictions. The POI information includes POI name, type (category), URL, business hours, handling products, average price (for example, average usage fee), reputation, ranking, ease of visiting, recommendation score, photo data, coupon information. , Word-of-mouth (for example, word-of-mouth evaluation and user comments), usage conditions, availability, facility scale, POI ID, reference rate such as the number of times or frequency of access to the POI information, and the date and time when the POI information was updated Contains information. Here, the POI is a specific point or facility that a person perceives as a convenient place or an interesting place, etc., and is a store (for example, a convenience store, a gas station, a restaurant, etc.), a company, an office, etc. Public facilities (eg, government offices, schools, stations), entertainment facilities (eg, movie theaters, theaters, amusement parks, etc.), and outdoor facilities (eg, parks, bus terminals, outdoor parking lots, etc.). The POI may be a venue for events that are temporarily held (for example, festivals, concerts, flea markets, etc.).
経路探索要求ログデータベース２０２ｄは、経路探索要求情報のログを記憶する経路探索要求ログ記憶手段である。ここで、経路探索要求ログは、経路探索要求情報取得部２０４ａが端末装置１００からネットワーク３００を介して取得した経路探索要求情報を蓄積したログである。経路探索要求情報は少なくとも地点情報（例えば、出発地、目的地、経由地）と時刻指定情報（例えば、出発時刻、到着時刻）とを含んでいる。 The route search request log database 202d is route search request log storage means for storing a log of route search request information. Here, the route search request log is a log in which route search request information acquired by the route search request information acquisition unit 204a from the terminal device 100 via the network 300 is accumulated. The route search request information includes at least point information (eg, departure place, destination, waypoint) and time designation information (eg, departure time, arrival time).
ここで、地点情報は、経路探索要求に含まれる地点に関する情報である。すなわち、経路探索要求中の出発地、目的地、経由地等に設定された情報であり、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。 Here, the point information is information regarding points included in the route search request. That is, it is information set for a departure point, a destination, a transit point, and the like in a route search request, such as a POI name, latitude / longitude altitude, address, and telephone number.
また、時刻指定情報は、経路探索要求に含まれる時刻に関する情報である。すなわち、経路探索要求中の出発予定日時、および到着希望日時等に設定された時刻情報である。 The time designation information is information related to the time included in the route search request. That is, the time information set in the scheduled departure date and time and the desired arrival date and time in the route search request.
ここで、図２を用いて、本実施例における経路探索要求ログデータベース２０２ｄに記憶される経路探索要求ログテーブルの一例について説明する。経路探索要求ログテーブルは、経路探索要求の内容を記憶したテーブルである。図２に示すように、経路探索要求テーブルは、経路探索要求ＩＤと地点情報と時刻指定情報とを対応付けて記憶する。例えば、経路探索要求ＩＤ：００１は、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 ２０：０８」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。 Here, an example of the route search request log table stored in the route search request log database 202d in this embodiment will be described with reference to FIG. The route search request log table is a table storing the contents of route search requests. As shown in FIG. 2, the route search request table stores a route search request ID, point information, and time designation information in association with each other. For example, the route search request ID: 001 is stored in association with the departure place: N company, the destination: S tower, the transit point: GEM station, and the desired arrival date / time: “2013/1/11 20:08”. Here, the waypoint may be one point as shown, a plurality of points, or may be absent.
経路探索結果ログデータベース２０２ｅは、経路探索結果のログを記憶する経路探索結果ログ記憶手段である。ここで、経路探索結果ログは、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。 The route search result log database 202e is route search result log storage means for storing a route search result log. Here, the route search result log is a log in which the route information acquired by the route information acquisition unit 204b of the information processing server 200 based on the route search request information acquired from the terminal device 100 via the network 300 is accumulated.
ここで、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。 Here, the route information is information relating to a route from the departure place to the destination. Here, the route may be configured by one moving unit or may be configured by combining a plurality of moving units. For example, it may be an automobile route only for a car, or a route that combines walking and public transportation. The route information is configured by information indicating a point and a road or route passing from the departure point to the destination.
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。 As a first example of the route information, the route information includes a link string and a node string such as a combination of link data indicating the searched route. The route information may include route position information (for example, a shape point sequence), image data indicating the route (for example, a polyline), and the like. Further, the route information may include information such as the latitude and longitude altitude of the departure place, the destination, and the waypoint. Furthermore, the route information may include route search conditions such as departure time and arrival time, route distance, required time, and moving means.
また、経路情報の第２例としては、経路探索結果ログデータベース２０２ｅ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。 In addition, as a second example of route information, as shown in the route search result log database 202e in FIG. A route in the route) and scheduled arrival date information (for example, scheduled departure date, scheduled arrival date, scheduled passage date).
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。 Here, the point information is information regarding points included in the route information. That is, it is information regarding the departure point, destination, and waypoint in the route information, and is information such as the POI name, latitude / longitude altitude, address, and telephone number. The information about the waypoints may be information about the waypoints set in the route search request information. As a result of the route search, the calculated boarding station, descending station, getting-on / off station, intersection, IC (interchange), Information on passing points such as JCT (junction) and station platform may be used.
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。 The passage section information is information related to the passage section included in the route information. In other words, it is information relating to a passing section of public transportation routes such as railway lines and bus routes, and roads such as general roads and highways, such as route names, road names, and link IDs.
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。 Further, the scheduled arrival date / time information is information relating to the time included in the route information. That is, date and time information such as the scheduled departure date and time of the departure point, the scheduled arrival date and time of the destination, the scheduled passage date and time of the transit point, and the scheduled passage date and time of the passage section in the route information. Here, the date information may be a date such as “2013/1/11 19:55” or a period such as “2013/1/11 19:55 to 2013/1/11 20:15”. May be.
ここで、図３を用いて、経路情報の第２例における経路探索結果ログデータベース２０２ｅに記憶される経路探索結果ログテーブルの一例について説明する。経路探索結果ログテーブルは、経路探索結果の内容を記憶したテーブルである。図３に示すように、経路探索結果テーブルは、経路探索結果ＩＤと地点情報（出発地、目的地、経由地）と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。 Here, an example of the route search result log table stored in the route search result log database 202e in the second example of route information will be described with reference to FIG. The route search result log table is a table storing the contents of route search results. As shown in FIG. 3, the route search result table includes a route search result ID, point information (departure point, destination, waypoint), passage section information, and estimated arrival date / time information (departure departure date / time, destination location). The estimated arrival date and time, the transit point and the scheduled passage date and time of the passage section) are stored in association with each other. For example, the route search result ID: 101 is the departure place: N company, scheduled departure date and time: “2013/1/11 19:45”, destination: S tower, scheduled arrival date and time: “2013/1/11 20:20 ”, Via point: GEM station, via point 1 scheduled passage date:“ 2013/1/11 19:55 ”, via point 2: OSA station, via point 2 scheduled passage date:“ 2013/1/11 20:15 ” , Section 1: H line, scheduled passage date and time of section 1: “2013/1/11 19:55 to 2013/1/11 20:15” are stored in association with each other. Here, the waypoints may be a plurality of points as illustrated. Here, the section may be one section as illustrated or a plurality of sections.
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、経路探索要求情報取得部２０４ａ、経路情報取得部２０４ｂ、混雑予測対象受付部２０４ｃ、混雑予測情報生成部２０４ｄ、および出力情報生成部２０４ｅを備える。 The control unit 204 has an internal memory for storing a control program such as an OS (Operating System), a program defining various processing procedures, and necessary data. And the control part 204 performs the information processing for performing various processes with these programs. The control unit 204 functionally includes a route search request information acquisition unit 204a, a route information acquisition unit 204b, a congestion prediction target reception unit 204c, a congestion prediction information generation unit 204d, and an output information generation unit 204e.
このうち、経路探索要求情報取得部２０４ａは、端末装置１００から経路探索要求を取得する経路探索要求情報取得手段である。ここで、経路探索要求情報取得部２０４ａは、取得した経路探索要求情報に対して経路探索要求ＩＤを付与するとともに、経路探索要求情報と経路探索要求ＩＤとを対応付けて経路探索要求ログデータベース２０２ｄに記録する。 Among these, the route search request information acquisition unit 204 a is route search request information acquisition means for acquiring a route search request from the terminal device 100. Here, the route search request information acquisition unit 204a assigns a route search request ID to the acquired route search request information, and associates the route search request information with the route search request ID 202d. To record.
経路情報取得部２０４ｂは、経路探索要求情報取得部２０４ａが取得した経路探索要求に含まれる経路探索条件に基づいて、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複数取得する経路情報取得手段である。 The route information acquisition unit 204b acquires a plurality of route information that is a route from the departure point to the destination that satisfies the route search condition, based on the route search condition included in the route search request acquired by the route search request information acquisition unit 204a. Route information acquisition means.
ここで、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。 Here, the route information acquisition unit 204b searches for a route from the departure point to the destination that satisfies the route search condition including at least the departure point and the destination based on the network data stored in the network database 206a. Here, the route information acquisition unit 204b uses a route search condition included in the route search request information received from the terminal device 100. The route information acquisition unit 204b may use route search conditions stored in the storage unit 202 in advance. The route information searched by the route information acquisition unit 204b is composed of information indicating a point and a road or route passing from the departure place to the destination. For example, it may be configured to include a combination of a link and a node, or point information, section information, and arrival date / time information as shown in FIG. 3 (departure scheduled date / time, scheduled arrival date / time, route 1 scheduled passage date / time, section 1 scheduled passage date and time) may be configured.
また、経路情報取得部２０４ｂは、経路探索結果ログデータベース２０２ｅから、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。 Further, the route information acquisition unit 204b may acquire route information by extracting a route search history from the departure point to the destination that satisfies the route search condition from the route search result log database 202e.
ここで、経路情報取得部２０４ｂは、取得した経路情報に対して経路探索結果ＩＤを付与するとともに、経路情報と経路探索結果ＩＤとを対応付けて経路探索日時情報は結果ログデータベース２０６ｂに記録する。 Here, the route information acquisition unit 204b assigns a route search result ID to the acquired route information, and records the route search date / time information in the result log database 206b in association with the route information and the route search result ID. .
混雑予測対象受付部２０４ｃは、混雑予測対象である混雑予測地点または混雑予測区間、および混雑予測日時の指定を受け付ける混雑予測対象受付手段である。混雑予測地点は、ＰＯＩの名称、緯度経度高度、住所、および電話番号等の情報で指定を受け付ける。また、混雑予測区間は、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、混雑対象日時は、日時や期間等の情報で指定を受け付ける。本実施例では、端末装置１００から混雑予測対象情報を受信して、混雑予測対象の指定を受け付ける。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。 The congestion prediction target reception unit 204c is a congestion prediction target reception unit that receives designation of a congestion prediction point or a congestion prediction section that is a congestion prediction target, and a congestion prediction date and time. The congestion prediction point accepts designation by information such as POI name, latitude / longitude altitude, address, and telephone number. The congestion prediction section accepts designation by information such as a route name, a road name, and a link ID. The congestion target date and time is specified by information such as date and time. In this embodiment, the congestion prediction target information is received from the terminal device 100, and designation of the congestion prediction target is accepted. As the congestion prediction date and time, date and time information stored in advance in the storage unit 202 may be used instead of the information included in the congestion prediction target information received from the terminal device 100. Here, the date / time information stored in advance in the storage unit 202 may be the current date / time, a predetermined date / time or a period, or information defining a period such as one week before or after the current date / time. Also good.
混雑予測情報生成部２０４ｄは、経路探索要求ログおよび／または経路探索結果ログと混雑予測対象受付部２０４ｃが受け付けた混雑予測対象情報とに基づいて、混雑予測地点および／または混雑予測区間の混雑予測情報を生成する混雑予測情報生成手段である。ここで、混雑予測情報は、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混雑状況をユーザに認識可能にする情報である。例えば、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経路探索要求のログの数である。また、混雑予測日時における経路探索結果のログの数であってもよいし、混雑予測日時における経路探索要求ログの数と経路探索結果ログの数の和であってもよい。ログの数の大小によりユーザは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混雑状況を認識することができる。また、混雑予測情報は、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混雑予測に日時における経路探索要求ログの数、経路探索結果ログの数、または経路探索要求ログの数と経路探索結果ログの数との比率に基づく指標であってもよい。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。 Based on the route search request log and / or route search result log and the congestion prediction target information received by the congestion prediction target reception unit 204c, the congestion prediction information generation unit 204d performs congestion prediction of the congestion prediction point and / or the congestion prediction section. It is congestion prediction information generation means for generating information. Here, the congestion prediction information is information that allows the user to recognize the congestion status at the congestion prediction date or time of the congestion prediction point or the congestion prediction section. For example, it is the number of route search request logs at the congestion prediction date or time of the congestion prediction point or the congestion prediction section. The number of route search result logs at the congestion prediction date and time may be the sum of the number of route search request logs and the number of route search result logs at the congestion prediction date and time. Depending on the number of logs, the user can recognize the congestion status at the congestion prediction date or time of the congestion prediction point or the congestion prediction section. In addition, the congestion prediction information includes information such as the allowable number of people / allowable vehicles in the congestion prediction point or the congestion prediction section and the number of route search request logs at the date and time, the number of route search result logs, or the route search request log. The index may be based on a ratio between the number and the number of route search result logs. Here, the index may be a numerical value indicating a ratio such as 70%, or an expression such as a congestion rate (for example, congestion rate: high, congestion rate: medium) based on the numerical value.
また、出力情報生成部２０４ｅ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、混雑予測情報生成部２０４ｄの生成した混雑予測情報を表示するための情報である。ここで、混雑予測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。 The output information generation unit 204e is a unit that generates output information that is information to be output to the output unit 116 of the terminal device 100. The output information is information for displaying the congestion prediction information generated by the congestion prediction information generation unit 204d. Here, as an example of the output information for displaying the congestion prediction information, as shown in FIG. 5, the congestion prediction information for each time of the congestion prediction point or the congestion prediction section is arranged in a graph along the time series. Is. Further, the output information may be information for displaying a map including the reference point or the current position based on the map information stored in the map information database 202a, or may be searched or selected from the POI information database 202c. It may be information for displaying the POI information. The output information may be information for displaying the route information acquired by the route information acquisition unit 204b.
また、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に送信してもよい。 Further, the output information generation unit 204e may transmit the generated output information to the terminal device 100 via the communication control interface unit 206.
［端末装置１００の構成］
また、図１において、端末装置１００は、経路探索条件設定を受け付け、情報処理サーバ２００に対して、受け付けた経路探索条件に基づく経路探索要求情報を送信する等の機能を有する。
[Configuration of Terminal Device 100]
In FIG. 1, the terminal device 100 has a function of receiving a route search condition setting and transmitting route search request information based on the received route search condition to the information processing server 200.
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。 The terminal device 100 is a device that is connected to the information processing server 200 via the network 300 and is used by the user. For example, an information processing device such as a desktop or notebook personal computer, a mobile terminal device such as a mobile phone, a smartphone, a PHS and a PDA, and a navigation terminal (for example, a car navigation device) that performs travel route guidance and the like. Here, the information processing apparatus 100 may be equipped with an Internet browser or the like, or may be equipped with a route guidance application, a transfer guidance application, an information search application, or the like.
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。 As illustrated in FIG. 1, the terminal device 100 according to the present embodiment schematically includes a control unit 102, a communication control interface unit 104, an input / output control interface unit 106, a position information acquisition unit 112, and an input / output unit (input). Unit 114 and output unit 116).
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。 Here, the control unit 102 is a control unit that performs various processes. The communication control interface unit 104 is an interface connected to a communication device (not shown) such as an antenna or a router connected to a communication line, a telephone line, etc., and communicates between the terminal device 100 and the network 300. It has a function to perform control. That is, the communication control interface unit 104 has a function of communicating data with the information processing server 200 or the like via a communication line. Further, the position information acquisition unit 112 has a GPS function, an IMES function, and the like so that the current position can be acquired in real time. The position information acquisition unit 112 having a GPS function may receive a signal from the position transmission device 500 such as a GPS satellite to acquire position information.
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。 The input unit 114 includes voice input means (for example, a microphone) that inputs voice. Further, the input unit 114 may include operation input means (for example, a button, a switch, etc.) for performing an input or the like when pressed. The output unit 116 is display means for displaying a display screen of an application or the like (for example, a display and a monitor configured with liquid crystal or organic EL). The output unit 116 may be an audio output unit (for example, a speaker) that outputs audio data as audio. Here, the display unit of the output unit 116 may be a touch panel or the like and function as the input unit 114. The input / output control interface unit 106 has a function of controlling the output unit 116, the input unit 114, and the like.
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。 The control unit 102 includes an internal memory for storing a control program such as an OS, a program defining various processing procedures, and necessary data. And the control part 102 performs the information processing for performing various processes by these programs. The control unit 102 includes a route search condition setting unit 102a, an output information acquisition unit 102b, and a questionnaire response information transmission unit 102c in terms of functional concept.
経路探索条件設定部１０２ａ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経路探索条件を設定する経路探索条件設定手段である。ここで、経路探索条件設定部１０２ａは、ユーザに入力部１１４を介して経路探索条件を入力させる。また、経路探索条件設定部１０２ａは、予め設定され記憶部２０２に記憶された経路探索条件を用いてもよい。また、経路探索条件設定部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、経路探索条件設定部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（図示しない）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、経路探索条件は、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、経路探索条件は、移動手段を含んでいてもよい。なお、経路探索条件は、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、経路探索条件設定部１０２ａは、得られた経路探索条件を情報処理サーバ２００に送信し、送信された経路探索条件は、情報処理サーバ２００の経路探索要求情報取得部２０４ａが受信する。 The route search condition setting unit 102a is route search condition setting means for setting a route search condition including at least a departure place, a destination, a desired departure date and time, or a desired arrival date and time. Here, the route search condition setting unit 102 a allows the user to input a route search condition via the input unit 114. The route search condition setting unit 102a may use route search conditions that are set in advance and stored in the storage unit 202. Further, the route search condition setting unit 102a may set the current position of a moving body such as a user of the terminal device 100 based on the position information acquired by the position information acquisition unit 112 as a departure place. In addition, the route search condition setting unit 102a may set the current date and time acquired from the time measuring means (not shown) provided in the information processing system to the desired departure date and time. Further, the route search condition may include a transit point and a desired transit date / time of the transit point. Further, the route search condition may include moving means. Note that the route search conditions may include priority items (costs to be evaluated, etc.) in route search, such as required time, fee, distance, and number of transfers. The route search condition setting unit 102a transmits the obtained route search condition to the information processing server 200, and the route search condition transmitted is received by the route search request information acquisition unit 204a of the information processing server 200.
混雑予測対象設定部１０２ｂは、混雑予測対象を設定する手段である。混雑予測対象設定部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混雑予測対象情報を設定する。ここで、混雑予測対象情報は、混雑予測地点を示す情報（ＰＯＩの名称、住所、緯度経度高度、電話番号等）または混雑予測区間を示す情報（道路名称や路線名称等）と、混雑予測日時を示す情報（日時、期間等）とからなる情報である。なお、混雑予測対象設定部１０２ｂは、設定された混雑予測対象情報を、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に送信し、送信された混雑予測対象情報は、情報処理サーバ２００の混雑予測対象受付部２０４ｃが受信する。 The congestion prediction target setting unit 102b is a means for setting a congestion prediction target. The congestion prediction target setting unit 102b sets the congestion prediction target information based on information input by the user via the input unit 114. Here, the congestion prediction target information includes information indicating a congestion prediction point (POI name, address, latitude / longitude altitude, telephone number, etc.) or information indicating a congestion prediction section (road name, route name, etc.), and congestion prediction date and time. Information (date and time, period, etc.). The congestion prediction target setting unit 102b transmits the set congestion prediction target information to the information processing server 200 via the communication control interface unit 104, and the transmitted congestion prediction target information is the congestion prediction target information of the information processing server 200. The prediction target receiving unit 204c receives it.
出力情報取得部１０２ｂは、情報処理サーバ２００の出力情報生成部２０４ｅ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。
The output information acquisition unit 102 b is an output information acquisition unit that acquires the output information generated by the output information generation unit 204 e of the information processing server 200 from the information processing server 200 via the communication control interface unit 104.
Above, description of an example of a structure of the information processing system in this embodiment is finished.
［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。
[Processing of information processing system]
Next, an example of the processing of the navigation system according to the present embodiment configured as described above will be described in detail with reference to FIGS.
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。 FIG. 4 is a flowchart showing an example of processing of the information processing system in the present embodiment.
まず、端末装置１００の混雑予測対象設定部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混雑予測対象情報を設定する、（ステップＳＡ‐１）。 First, the congestion prediction target setting unit 102b of the terminal device 100 sets the congestion prediction target information based on information input by the user via the input unit 114 (step SA-1).
そして、混雑予測対象設定部１０２ｂは、設定された混雑予測対象情報を、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）。 Then, the congestion prediction target setting unit 102 b transmits the set congestion prediction target information to the information processing server 200 via the communication control interface unit 104. (Step SA-2).
次に、情報処理サーバ２００の混雑予測対象受付部２０４ｃは、端末装置１００から送信された混雑予測対象情報を受信する（ステップＳＡ‐３）。 Next, the congestion prediction target reception unit 204c of the information processing server 200 receives the congestion prediction target information transmitted from the terminal device 100 (step SA-3).
次に、情報処理サーバ２００の混雑予測情報生成部２０４ｄは、経路探索要求ログおよび／または経路探索結果ログと混雑予測対象受付部２０４ｃが受け付けた混雑予測対象情報とに基づいて、混雑予測地点および／または混雑予測区間の混雑予測情報を生成する（ステップＳＡ−４）。 Next, the congestion prediction information generation unit 204d of the information processing server 200 determines the congestion prediction point and the route search request log and / or the route search result log and the congestion prediction target information received by the congestion prediction target reception unit 204c. The congestion prediction information of the congestion prediction section is generated (step SA-4).
混雑予測情報の生成処理の第１例として、混雑予測情報生成部２０４ｄは、経路探索要求ログデータベース２０２ｄに記憶された経路探索要求ログと混雑予測対象受付部２０４ｃが受け付けた混雑予測対象情報とに基づいて、混雑予測地点の混雑予測情報を生成する。 As a first example of the congestion prediction information generation process, the congestion prediction information generation unit 204d uses the route search request log stored in the route search request log database 202d and the congestion prediction target information received by the congestion prediction target reception unit 204c. Based on this, the congestion prediction information of the congestion prediction point is generated.
具体的な処理について、図２を用いて説明する。混雑予測情報生成部２０４ｄは、混雑予測対象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経路探索要求ログを経路探索要求ログデータベース２０２ｄから抽出する。例えば、混雑予測対象情報中に混雑予測地点を示す情報としてＰＯＩの名称「Ｓタワー」と混雑予測日時を示す情報として日付「２０１３／１／１１」とが含まれている場合、混雑予測情報生成部２０４ｄは、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」を含む経路探索要求ログである経路探索要求ＩＤ：００１の経路探索要求ログを抽出し、混雑予測情報として混雑予測地点の経路探索要求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、経路探索要求ログデータベース２０２ｄ内の該当する経路探索要求ログの数をカウントして、混雑予測情報を生成する。 Specific processing will be described with reference to FIG. The congestion prediction information generation unit 204d extracts a route search request log including information indicating the congestion prediction point in the congestion prediction target information and information indicating the congestion prediction date and time from the route search request log database 202d. For example, when the congestion prediction target information includes the POI name “S Tower” as information indicating the congestion prediction point and the date “2013/1/11” as information indicating the congestion prediction date and time, the congestion prediction information generation is performed. The unit 204d extracts a route search request log with a route search request ID: 001 that is a route search request log that includes “S tower” in the point information and includes “2013/1/11” in the time designation information. As the congestion prediction information, the count of the number of route search request logs at the congestion prediction point is incremented by one. In this way, the number of corresponding route search request logs in the route search request log database 202d is counted, and congestion prediction information is generated.
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、地点情報に「Ｓタワー」が含まれている経路探索要求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経路探索要求ログを抽出するようにしてもよい。 In the above description, the example in which the route search request log in which “S tower” is included in the point information when the POI name is set as the information indicating the predicted congestion point has been described. However, the present invention is not limited to this, information such as an address and a telephone number corresponding to the POI name “S tower” is specified with reference to the POI information database 202c, and a route search request log including the specified information is extracted. May be.
混雑予測情報の生成処理の第２例として、混雑予測情報生成部２０４ｄは、経路探索結果ログデータベース２０２ｅに記憶された経路探索結果ログと混雑予測対象受付部２０４ｃが受け付けた混雑予測対象情報とに基づいて、混雑予測地点または混雑予測区間の混雑予測情報を生成する。 As a second example of the congestion prediction information generation process, the congestion prediction information generation unit 204d uses the route search result log stored in the route search result log database 202e and the congestion prediction target information received by the congestion prediction target reception unit 204c. Based on this, the congestion prediction information of the congestion prediction point or the congestion prediction section is generated.
具体的な処理について、経路情報の第２例における経路探索結果ログデータベース２０２ｅに記憶される経路探索結果ログテーブルの一例を示す図である、図３を用いて説明する。混雑予測情報生成部２０４ｄは、混雑予測対象情報中の混雑予測地点を示す情報または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経路探索結果ログを経路探索結果ログデータベース２０２ｅ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、混雑予測情報生成部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の経路探索結果ログを抽出し、混雑予測情報として経路探索要求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、経路探索結果ログデータベース２０２ｅ内の該当する経路探索結果ログの数をカウントして、混雑予測情報を生成する。 Specific processing will be described with reference to FIG. 3, which is an example of a route search result log table stored in the route search result log database 202e in the second example of route information. The congestion prediction information generation unit 204d extracts, from the route search result log database 202e, a route search result log including information indicating the congestion prediction point in the congestion prediction target information or information indicating the congestion prediction section and information indicating the congestion prediction date and time. To do. For example, when “Y line” and “2013/1/12” as information indicating the congestion prediction date and time are included as information indicating the congestion prediction section in the congestion prediction target information, the congestion prediction information generation unit 204d A route search result log of route search result ID: 002, which is a route search result log including “Y line” in the section information and including “2013/1/12” in the scheduled passage date and time of the section information; As the congestion prediction information, the count of the number of route search request logs is incremented by one. In this way, the number of corresponding route search result logs in the route search result log database 202e is counted, and congestion prediction information is generated.
なお、混雑予測対象情報に混雑予測地点が含まれている場合は、混雑予測情報の生成処理の第１例と同様にして、混雑予測対象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経路探索結果ログを経路探索結果ログデータベース２０２ｅから抽出する。 If the congestion prediction point information is included in the congestion prediction target information, the information indicating the congestion prediction point in the congestion prediction target information and the congestion prediction date and time are the same as in the first example of the congestion prediction information generation process. The route search result log including the information shown is extracted from the route search result log database 202e.
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）で経路探索結果ログデータベース２０２ｅが構成されている場合は、混雑予測対象情報中の混雑予測地点を示す情報または混雑予測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から混雑予測地点または混雑予測区間に該当する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を含む経路探索結果ログを経路探索結果ログデータベース２０２ｅから抽出し、経路探索結果ログの数をカウントして混雑予測情報を生成するようにしてもよい。 In addition, when the route search result log database 202e is configured in the form of the first example of route information (a form configured with a link string and a node string), information indicating a congestion prediction point in the congestion prediction target information or Using information such as the name included in the information indicating the congestion prediction section as a key, the latitude and longitude altitude information of the POI corresponding to the congestion prediction point or the congestion prediction section, the link ID, and the node from the network information database 202b or the POI information database 202c Congestion prediction information by searching for an ID, extracting a route search result log including the latitude and longitude altitude, link ID, and node ID of the searched POI from the route search result log database 202e, and counting the number of route search result logs. May be generated.
混雑予測情報の生成処理の第３例として、混雑予測情報生成部２０４ｄは、経路探索結果ログデータベース２０２ｅに記憶された経路探索結果ログと経路探索要求ログデータベース２０２ｄに記憶された経路探索要求ログと混雑予測対象受付部２０４ｃが受け付けた混雑予測対象情報とに基づいて、混雑予測地点の混雑予測情報を生成するようにしてもよい。すなわち、混雑予測対象情報に含まれる混雑予測地点を示す情報を含む経路探索要求ログと経路探索結果ログとをそれぞれ経路探索要求ログデータベース２０２ｄと経路探索結果ログデータベース２０２ｅとから取得し、取得した各ログの数の和から、混雑予測地点の混雑予測情報を生成するようにしてもよい。 As a third example of the congestion prediction information generation process, the congestion prediction information generation unit 204d includes a route search result log stored in the route search result log database 202e and a route search request log stored in the route search request log database 202d. Based on the congestion prediction target information received by the congestion prediction target receiving unit 204c, the congestion prediction information of the congestion prediction point may be generated. That is, the route search request log and the route search result log including information indicating the congestion prediction point included in the congestion prediction target information are acquired from the route search request log database 202d and the route search result log database 202e, respectively. You may make it produce | generate the congestion prediction information of a congestion prediction point from the sum of the number of logs.
なお、混雑予測情報生成部２０４ｄは、日時別に混雑予測情報を生成するようにしてもよい。例えば、指定された混雑予測日時を更に詳細な単位で区切った上で、日時別にカウントする。具体的には、第１例、第２例、第３例において、混雑予測日時を示す情報として「２０１３／１／１１」を受け付けて各ログを抽出しカウントする際に、各ログ中の各日時情報を参照し、時刻毎や時間帯毎にカウントする。すなわち、混雑予測日時を示す情報として「２０１３／１／１１」と日付指定であった場合に、日付よりも詳細な単位である時刻「２０１３／１／１１ １２：３０」や、時刻で規定される時間帯「２０１３／１／１１ １２：００‐１３：００」毎にカウントするようにしてもよい。 Note that the congestion prediction information generation unit 204d may generate congestion prediction information for each date and time. For example, the specified congestion prediction date / time is divided into more detailed units and then counted by date / time. Specifically, in the first example, the second example, and the third example, when “2013/1/11” is received as information indicating the congestion prediction date and each log is extracted and counted, Refer to the date and time information, and count every time and every time zone. That is, when “2013/1/11” is specified as information indicating the congestion prediction date and time, the time is specified as “2013/1/11 12:30”, which is a more detailed unit than the date, and the time. May be counted every time period “2013/1/11 12: 00-13: 00”.
図４に戻り、次に情報処理サーバ２００の出力情報生成部２０４ｅは、出力情報生成部２０４ｅは、混雑予測情報生成部２０４ｄの生成した混雑予測情報を含む出力情報を生成する（ステップＳＡ−５）。ここで、出力情報は、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−６）。 Returning to FIG. 4, next, the output information generation unit 204e of the information processing server 200 generates output information including the congestion prediction information generated by the congestion prediction information generation unit 204d (step SA-5). ). Here, as shown in FIG. 5, the output information may be information in which congestion prediction information for each time of the congestion prediction point or the congestion prediction section is arranged in a graph shape in time series. Thereafter, the output information generation unit 204e transmits the generated output information to the terminal device 100 via the communication control interface unit 206 (step SA-6).
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取得し、出力部１１６に出力する。 Next, the output information acquisition unit 102 b of the terminal device 100 acquires the output information transmitted via the communication control interface unit 206 of the information processing server 200 and outputs it to the output unit 116.
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。 Above, description of an example of the process of the information processing system in this embodiment is finished.
［他の実施例］ [Other embodiments]
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。 In the above-described embodiment, an example of the form of output information has been described with reference to FIG. 5, but the output information in the present invention may take other forms. For example, the output information may include congestion prediction information of a plurality of congestion prediction points. As shown in FIG. 6, the congestion prediction information (dotted line) of the S tower that is a tourist spot and the congestion prediction information (dashed line) of the T baseball field that is a tourist spot are displayed in the same graph. By doing so, it becomes easy to compare the congestion prediction information between each tourist spot at the date and time desired by the user, and the user can easily select a vacant tourist spot or a more popular tourist spot. It becomes possible.
また、出力情報は、混雑予測地点の混雑予測日時における混雑予測情報と混雑予測地点の平均混雑予測情報とを含むものでもよい。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。 The output information may include congestion prediction information at the congestion prediction date and time of the congestion prediction point and average congestion prediction information of the congestion prediction point. For example, as shown in FIG. 7, the congestion prediction information (solid line) and the average congestion prediction information (broken line) at the congestion prediction date and time are displayed in the same graph. By doing so, the user can easily compare the usual congestion situation with the congestion situation at the congestion forecast date and time. Then, when the congestion prediction date and time is more crowded than usual, it is possible to make a judgment such as canceling the schedule of movement. Here, the average congestion prediction information is an average value of the congestion prediction information at a date other than the congestion prediction date. The average congestion prediction information may be an average value of the congestion prediction information in a predetermined period, or may be an average value of the congestion prediction information on the date and time having the same attribute (for example, day of week, holiday, and weather) as the congestion prediction date and time in the predetermined period. Good. In the above example, the average congestion prediction information is output to facilitate the comparison between the congestion prediction information of the congestion prediction date and time and the usual congestion status. However, instead of the average congestion prediction information, the congestion prediction point is used. Average congestion record information that is the actual value of the past congestion status may be used.
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。 Although the embodiments of the present invention have been described so far, the present invention is not limited to the above-described embodiments, but can be applied to various different embodiments within the scope of the technical idea described in the claims. It may be implemented. In addition, among the processes described in the embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed. All or a part can be automatically performed by a known method.
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。 In addition, unless otherwise specified, the processing procedures, control procedures, specific names, information including registration data for each processing, parameters such as search conditions, screen examples, and database configurations shown in the above documents and drawings Can be changed arbitrarily.
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。 Further, regarding the information processing system, each illustrated component is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. Furthermore, the specific form of distribution / integration of the devices is not limited to that shown in the figure, and all or a part of them may be functional or physical in arbitrary units according to various additions or according to functional loads. Can be distributed and integrated. That is, the above-described embodiments may be arbitrarily combined and may be selectively implemented.
１００ 端末装置
１０２ 制御部
１０２ａ 経路探索条件設定部
１０２ｂ 混雑予測対象設定部
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 経路探索要求ログデータベース
２０２ｅ 経路探索結果ログデータベース
２０４ 制御部
２０４ａ 経路探索要求情報取得部
２０４ｂ 経路情報取得部
２０４ｃ 混雑予測対象受付部
２０４ｄ 混雑予測情報生成部
２０４ｅ 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
100 terminal device 102 control unit 102a route search condition setting unit 102b congestion prediction target setting unit 102c output information acquisition unit 104 communication control interface unit 106 input / output control interface unit 112 position information acquisition unit 114 input unit 116 output unit 200 information processing server 202 Storage unit 202a Map information database 202b Network information database 202c POI information database 202d Route search request log database 202e Route search result log database 204 Control unit 204a Route search request information acquisition unit 204b Route information acquisition unit 204c Congestion prediction target reception unit 204d Congestion prediction Information generation unit 204e Output information generation unit 206 Communication control interface unit 300 Network 500 Location transmitter
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