JP2018022249A - 情報収集支援装置、情報収集支援方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】センサの設置に関して要求される指標をより向上させることができる情報収集支援装置、情報収集支援方法及びコンピュータプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の情報収集支援装置は、事象情報収集部と、情報収集支援処理部とを持つ。事象情報収集部は、情報収集の対象となる対象エリアに設置された複数のセンサから、複数の前記センサによって取得される事象情報を収集する。情報収集支援処理部は、複数の前記センサから収集された事象情報に基づいて、前記事象情報を収集する目的に関する指標値の最適化に関する情報収集支援処理を行う。【選択図】図５

Description

本発明の実施形態は、情報収集支援装置、情報収集支援方法及びコンピュータプログラムに関する。

昨今、国や自治体は異常気象の影響を定量的に把握するために気象レーダや雨量計、水位計などのセンサをそれぞれの管轄地域に設置してきた。気象レーダによって取得される雨量データは、メッシュ（例えば２５０ｍ四方）状に分割された地図がメッシュごとの雨量に応じて色分けされた画像データとして提供されることが多い。このように取得される雨量データに関連する技術として、雨量データとして提供される画像データから各メッシュの雨量を示す数値情報を取得する技術が提案されている。

一方で、近年では異常気象の発生が局所化しているためより細密な範囲での雨量の把握が必要となっている。しかしながら、気象レーダが取得する雨量データではメッシュサイズよりも細密な範囲の雨量を取得することはできない。また、国や自治体によって設置されている各種センサは必ずしも一様に設置されているとは限らず、把握できる雨量の粒度に差があるのが現状である。そして、このような課題を解決するためにはセンサの追加設置が必要となる。

しかしながら、センサの追加設置は、センサの導入及び設置にかかるイニシャルコストのほか、センサの運用及び保守にかかるランニングコストの増大を招く。そのため、より効果的にセンサを配置する技術の確立が望まれている。なお、ここでいう効果的とは、センサの設置に関して要求されるコストや精度等の指標を向上させることを意味する。

特許第５５７８９８６号公報

本発明が解決しようとする課題は、センサの設置に関して要求される指標をより向上させることができる情報収集支援装置、情報収集支援方法及びコンピュータプログラムを提供することである。

実施形態の情報収集支援装置は、事象情報収集部と、情報収集支援処理部とを持つ。事象情報収集部は、情報収集の対象となる対象エリアに設置された複数のセンサから、複数の前記センサによって取得される事象情報を収集する。情報収集支援処理部は、複数の前記センサから収集された事象情報に基づいて、前記事象情報を収集する目的に関する指標値の最適化に関する情報収集支援処理を行う。

第１の実施形態の情報収集支援装置１を用いた情報収集の運用の概略を示す図。 第１の実施形態における新規センサの配置の具体例を示す図。 第１の実施形態における新規センサの配置の具体例を示す図。 第１の実施形態の情報収集システム１００の構成の具体例を示す図。 第１の実施形態の情報収集支援装置１の機能構成の具体例を示すブロック図。 第１の実施形態における間引き処理の具体例を示すフローチャート。 第１の実施形態における予測精度向上処理の具体例を示すフローチャート。 第１の実施形態における配置決定処理の具体例を示すフローチャート。 第１の実施形態の変形例においてセンサを備えた移動体によって新規センサの設置が実現される例を示す図。 第１の実施形態の変形例における移動体センサを用いた間引き処理の流れを示すフローチャート。 第１の実施形態の変形例において予測精度向上処理及び配置決定処理が、移動体センサによって取得される事象情報を用いて行われる例を示す図。 第１の実施形態の変形例における移動体センサを用いた予測精度向上処理の流れを示すフローチャート。 第１の実施形態の変形例における移動体センサを用いた配置決定処理の流れを示すフローチャート。 第３の実施形態の情報収集システム１００ａの構成の具体例を示す図である。 第２の実施形態における配置決定処理の具体例を示すフローチャート。

以下、実施形態の情報収集支援装置、情報収集支援方法及びコンピュータプログラムを、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
［概略］
図１は、第１の実施形態の情報収集支援装置１を用いた情報収集の運用の概略を示す図である。また、図２及び図３は、新規センサの配置の具体例を示す図である。まず、情報収集支援装置１が配置決定処理を実行することにより、新規センサのより効率の良い設置位置を決定する（ステップＳ４０１）。例えば、既存センサが図２のように配置されている場合、効率の良い新規センサの配置位置として地点２００が選択される。ユーザは、選択された設置位置に新規センサを配置する（ステップＳ４０２）。情報収集支援装置１は、既存センサ及び新規センサから事象情報を収集する（ステップＳ４０３）。情報収集支援装置１は、収集された事象情報に基づいて予測精度向上処理を行うことにより、推定モデルをより精度の良い推定結果が得られるように修正する（ステップＳ４０４）。

このようなサイクルで情報収集の運用が行われることにより、ユーザは、より適切な設置位置に新規センサを追加しながら、推定モデルの精度を向上させることができる。具体的には、図３のように、より少ない新規センサをより効率よく配置していくことが可能になるとともに、新規センサの設置に応じて推定モデルの精度を向上させていくことが可能になる。

［詳細］
図４は、第１の実施形態の情報収集システム１００の構成の具体例を示す図である。情報収集システム１００は、情報収集支援装置１、一以上のセンサ２及び一以上の情報収集装置３を備える。ユーザ端末４は、情報収集システム１００を利用するユーザが使用する端末である。情報収集支援装置１は、ネットワーク５を介して情報収集装置３及びユーザ端末４と通信可能である。また各センサ２は情報収集装置３と通信可能である。

情報収集支援装置１は、情報収集装置３を介して、取得対象のエリア（以下「対象エリア」という。）に設置されたセンサ２から所定の事象に関する情報（以下「事象情報」という。）を取得する。情報収集支援装置１は、取得された事象情報に基づいて、センサ２を用いた情報収集を効率化するための処理（以下「情報収集支援処理」という。）を行い、処理結果をユーザ端末４に送信する。

センサ２は、対象エリア内に一以上設置され、事象情報を情報収集装置３に送信する。例えば、センサ２は、雨量や水位、圧力、流量、温度などの特定の事象を計測し、計測情報を事象情報として送信する計測器であってもよい。また、センサ２は、上記の各種計測器のように所定の事象を計測して送信する機器ではなく、自身が予め保持する情報又は生成した情報を事象情報として送信する機器であってもよい。さらにセンサ２は、自身の存在や状態を示す情報を事象情報として送信する機器であってもよい。このように、センサ２は通信機能を有し情報の送信が可能な機器であればよく、事象情報としてどのような情報を送信してもよい。また、センサ２は、通信によって他の装置から取得可能な情報を事象情報として送信してもよい。

例えば、センサ２は、カメラ、マイク、物体検知センサ（フォトマイクロセンサ、エリアセンサ、光電センサ、近接センサ、ファイバセンサ、レーザセンサ等）、気温センサ、慣性センサ、加速度センサ、振動センサ、雨量センサ、水分量センサ、明暗センサ、ＧＰＳ（Global positioning System）等の位置センサ、気体成分センサ、液体成分センサ、固体成分センサ等のセンサであってもよい。また、複数のセンサ２は、複数地点の事象をセンシング可能な１つのセンサで実現されてもよい。例えば、複数地点の事象をセンシング可能なセンサとして、人工衛星が挙げられる。人工衛星は、地球上の複数地点についてレーダ画像や可視光画像等の画像データを取得することができる。そのため、複数のセンサ２が１つの人工衛星で実現されてもよい。

情報収集装置３は、一以上のセンサ２から事象情報を収集し、収集した事象情報を情報収集支援装置１に送信する。情報収集装置３は、収集した事象情報をそのまま情報収集支援装置１に送信してもよいし、なんらかの下処理を施した事象情報を送信してもよい。なお、センサ２が情報収集支援装置１と直接通信することが可能であれば、情報収集システム１００は必ずしも情報収集装置３を備える必要はない。

ユーザ端末４は、情報収集支援装置１との間で情報収集支援処理に関する情報を送受信する。例えば、ユーザ端末４は、情報収集支援処理に必要な設定情報の送信や、情報収集支援処理の処理結果を受信する。

なお、図４には、事象情報がネットワークを介してリアルタイムに収集される場合のシステム構成を示しているが、事象情報は必ずしもリアルタイムに収集される必要はない。例えば、事象情報が記憶された記憶媒体を回収することによって収集されてもよい。この場合、事象情報には取得された位置や時刻を示す情報が含まれてもよい。

図５は、第１の実施形態の情報収集支援装置１の機能構成の具体例を示すブロック図である。情報収集支援装置１は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、情報収集支援装置プログラムを実行する。情報収集支援装置１は、情報収集支援装置プログラムの実行によって通信部１１、記憶部１２、事象情報収集部１３、予測処理部１４、情報収集支援処理部１５、予測情報提供部１６、支援情報提供部１７及び外部情報取得部１８を備える装置として機能する。なお、情報収集支援装置１の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。情報収集支援装置プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。情報収集支援装置プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。

通信部１１は、自装置をネットワーク５に接続する通信インタフェースを含んで構成される。

記憶部１２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。記憶部１２は、各センサ２から収集された事象情報を記憶する。

事象情報収集部１３は、各センサ２から事象情報を収集する。事象情報収集部１３は、収集された事象情報を記憶部１２に記憶させる。

予測処理部１４は、対象エリアに既に設置されているセンサ２（以下「既存センサ」という。）から取得された事象情報に基づいて、既存センサが存在しないある地点に新たなセンサ２（以下「新規センサ」という。）が設置された場合に、その新規センサによって取得されるであろうと予測される事象情報（以下「予測情報」という。）を推定する予測処理を行う。具体的には、予測処理には、既存センサの事象情報を入力として予測情報を出力する推定モデルが必要となるが、その推定方法はどのような方法であってもよい。例えば、事象情報が、計測日時、位置情報及び所定の事象の計測値を含む場合、予測情報は、新規センサ周辺の既存センサによって取得された計測値の統計によって推定されてもよい。例えば、予測情報は、平均値として推定されてもよいし、中央値や最大値又は最小値などの他の統計値として推定されてもよい。予測処理部１４は、推定された予測情報を情報収集支援処理部１５に出力する。なお、予測処理部１４は、予測対象となる地点の入力を受け付け、入力された地点の予測情報を取得してユーザに応答する機能を備えてもよい。

情報収集支援処理部１５は、既存センサによって取得された事象情報と、新規センサを実際に設置して取得された事象情報とに基づいて情報収集支援処理を行う。具体的には、情報収集支援処理には、新たに設置された新規センサのうち予測処理の精度維持又は精度向上に寄与しない新規センサを決定する間引き処理と、より効率の良い新規センサの配置位置を決定する配置決定処理と、予測処理の精度を向上させる予測精度向上処理と、の３つの処理を含む。

予測情報提供部１６は、予測処理部１４によって推定された予測情報を必要に応じてユーザ端末４に送信する。

支援情報提供部１７は、情報収集支援処理部１５によって行われる情報収集支援処理の結果を示す情報（以下「支援情報」という。）を必要に応じてユーザ端末４に送信する。

なお、予測処理部１４及び情報収集支援処理部１５は、予測処理や情報収集支援処理に事象情報以外の情報が必要な場合、それらの情報を外部情報として取得して各処理に用いてもよい。この場合、外部情報は、外部情報取得部１８を介して取得される。外部情報取得部１８は、通信部１１を介して他の装置から外部情報を取得して記憶部１２に記憶させる。例えば、外部情報は気象情報などであってもよい。

図６は、間引き処理の具体例を示すフローチャートである。なお、図６のフローチャートにおいて、情報収集支援装置１が行う処理はステップＳ１０２〜ステップＳ１０６である。ステップＳ１０１及びＳ１０７はユーザが行う行為であるが、説明を分かりやすくするためにあえてフローチャートに含めて説明する。

まず、ユーザは既存センサの分布が疎な位置に新規センサを設置する（ステップＳ１０１）。追加位置はユーザの任意に決定されてよい。事象情報収集部１３は、既存センサ及び新規センサから事象情報を収集する（ステップＳ１０２）。予測処理部１４は、既存センサから取得された事象情報に基づいて予測処理を行う（ステップＳ１０３）。以下、事象情報は計測値であると仮定して説明する。また、以下では、事象情報として取得される計測値を実測値と称し、予測処理によって推定される計測値を予測値と称する。

続いて、情報収集支援処理部１５が実測値及び予測値に基づいて間引きの対象となる新規センサを決定する。具体的には、情報収集支援処理部１５は、予測値と実測値との差が大きい新規センサと、予測値と実測値との差が小さい新規センサとを、間引きの対象外のセンサとして抽出する（ステップＳ１０４）。例えば、情報収集支援処理部１５は、予測値と実測値との差をＺとした場合に、Ｚが次の式（１）又は式（２）を満たす新規センサを間引き対象外のセンサとして抽出する。

式（１）におけるＲ_１は、予測値と実測値との差Ｚが大きいことを判定するために予め定められた閾値である。同様に、式（２）におけるＲ_２は、予測値と実測値との差Ｚが小さいことを判定するために予め定められた閾値である。以下、式（１）を満たす新規センサ群を新規センサＡと称し、式（２）を満たす新規センサ群を新規センサＢと称する。

情報収集支援処理部１５は、追加設置した新規センサのうち、間引き対象外のセンサ（新規センサＡ及び新規センサＢ）以外のセンサを間引き対象のセンサとして決定する（ステップＳ１０５）。情報収集支援処理部１５は、間引き対象として決定された新規センサを示す間引き対象情報をユーザ端末４に送信する（ステップＳ１０６）。

ユーザは、ユーザ端末４が受信した間引き対象情報に基づいて、間引き対象の新規センサを間引く（ステップＳ１０７）。ここでいう間引きとは、間引き対象の新規センサを事象情報の収集に用いなくすることを意味しており、簡単に言えばセンサの回収を意味する。

図７は、予測精度向上処理の具体例を示すフローチャートである。まず、事象情報収集部１３は、既存センサ及び一時センサから事象情報を収集する（ステップＳ２０１）。なお、ここでいう既存センサは、図６で説明した間引き処理が行われた後では、間引き処理が行われる以前の既存センサと、間引き対象外の新規センサとを意味する。また、ここでいう一時センサは、対象エリアに存在する既存センサ以外のセンサを意味する。例えば、一時センサは、対象エリア内において定期的に又は不定期に点検やメンテナンス等の作業を行う保守員が所持するセンサであってもよい。実施形態の情報収集支援装置１は、このように臨時で取得される事象情報を予測精度向上処理に用いることにより、推定モデルの精度を向上させる。

具体的には、予測処理部１４は、既存センサの計測値に基づいて一時センサの計測値の予測値を推定する（ステップＳ２０２）。情報収集支援処理部１５は、一時センサの実測値と予測値とに基づいて推定モデルを更新する（ステップＳ２０３）。具体的には、情報収集支援処理部１５は、推定モデルを構成する種々のパラメータについて、実測値と予測値との誤差を最小化することを目的とする最適化問題を解くことにより、推定モデルのパラメータをより適切な値に更新する。例えば、推定モデルのパラメータとしては、予測値に対する各既存センサの寄与度や按分度などが挙げられる。また、これらのパラメータが推定の対象となる時刻や位置に応じて異なる値をとる場合には、各パラメータを時刻や位置に基づいて決定する関数の係数や定数などが更新されてもよい。

図８は、配置決定処理の具体例を示すフローチャートである。まず、情報収集支援処理部１５は、対象エリア内の所定のエリアＵから複数の地点をランダムに選択する（ステップＳ３０１）。所定のエリアＵは、対象エリア全体であってもよいし、ユーザによって予め指定された対象エリアの一部のエリアであってもよい。以下、ここで選択された地点群をＳと記載する。一方で、情報収集支援処理部１５は、対象エリア内から新規センサを設置する候補となる位置の組み合わせを複数生成する（ステップＳ３０２）。以下、ここで生成された各組み合わせを設置パターンと称し、複数の設置パターンの集合をＧと記載する。また、以下では既存センサの集合をＨと記載する。

情報収集支援処理部１５は、選択された地点群Ｓの各地点について、各設置パターンについて設置精度を算出する（ステップＳ３０３）。この設置精度は、新規センサの設置における各設置パターンの妥当性を示す指標値である。設置精度は、どのような方法で算出されてもよい。例えば、設置精度は、地点群Ｓの各地点と新規センサの設置位置との間の距離をパラメータとした関数で表されても良い。

具体的には、情報収集支援処理部１５は、既存センサＨに対する新規センサの設置精度Ｐ_１（Ｈ）と、既存センサＨ及び各設置パターンＧで設置される新規センサに対する設置精度Ｐ_２（Ｈ，Ｇ）とを算出する。情報収集支援処理部１５は、地点群Ｓの各地点について算出した設置精度の平均をエリアＵに対する設置精度として算出する。この場合、既存センサＨに対するエリアＵの設置精度をＱ_１、既存センサＨ及び各設置パターンＧで設置される新規センサに対するエリアＵの設置精度をＱ_２とすると、Ｑ_１及びＱ_２は次の式（３）及び式（４）で表される。

情報収集支援処理部１５は、式（３）及び式（４）によって算出される設置精度Ｑ_１又はＱ_２に基づいて新規センサの設置パターンを決定する（ステップＳ３０４）。例えば、情報収集支援処理部１５は、設置される新規センサの数を満たす設置パターンＧのうち、設置精度Ｑ_２を最大化する設置パターンを選択する。また、情報収集支援処理部１５は、目標値以上の設置精度Ｑ_２を満たす設置パターンＧのうち、設置する新規センサの数を最小化する設置パターンを選択してもよい。

このように構成された第１の実施形態の情報収集支援装置１は、新たに設置された新規センサのうち予測処理の精度維持又は精度向上に寄与しない新規センサを決定する間引き処理と、より効率の良い新規センサの配置位置を決定する配置決定処理と、予測処理の精度を向上させる予測精度向上処理と、を実行する情報収集支援処理部１５を備える。情報収集支援装置１が情報収集支援処理部１５を備えることにより、より効果的なセンサの配置を実現することができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、情報収集支援装置１が、センサを備えた移動体（以下「移動体センサ」という。）から取得される事象情報に基づいて情報収集支援処理を行う実施例について説明する。なお、第２の実施形態の情報収集支援装置１の構成は、図４及び図５に示した第１の実施形態の構成と同様のため、ここでは説明を省略する。

図９は、移動体センサによって新規センサの設置が実現される例を示す図である。また、図１０は、移動体センサを用いた間引き処理の流れを示すフローチャートである。図１０に示す各処理は、新規センサの実測値が移動体センサによって取得される点で図６に示した間引き処理と異なる。この場合、図６のステップＳ１０１に対応する新規センサの設置は、移動体センサに対する既存センサの分布が疎な位置への移動指示（ステップＳ５０１）によって実現される。また、図６のステップＳ１０７に対応する新規センサの間引きは、移動体に対する設置位置からの退去指示（ステップＳ５０７）によって実現される。ステップＳ５０２〜ステップＳ５０６の処理は、図６のステップＳ１０２〜ステップＳ１０６と同様である。

図１１は、予測精度向上処理及び配置決定処理が、移動体センサによって取得される事象情報を用いて行われる例を示す図である。また、図１２は、移動体センサを用いた予測精度向上処理の流れを示すフローチャートである。図１２に示す各処理は、一時センサの実測値が移動体センサによって取得される点で図７に示した予測精度向上処理と異なる。この場合、図７のステップＳ２０１に対応する一時センサによる事象情報の取得は、移動体センサによる事象情報の取得（ステップＳ６０１）によって代替される。

図１３は、移動体センサを用いた配置決定処理の流れを示すフローチャートである。移動体センサを用いた配置決定処理は、図８における配置決定処理と同様に、既存センサ及び新規の移動体センサに対する各候補地点の設置精度に基づいて新規センサの配置位置を決定するものであってもよいが、ここでは、図８とは異なる決定方法の例を説明する。なお、以下に説明する決定方法は、図８の移動体センサを用いない場合の配置決定処理に用いられてもよい。

まず、ユーザは、移動体センサに対して既存センサの分布が疎な地点（以下「地点Ａ」という。）への移動指示を出す。事象情報収集部１３は、既存センサ及び地点Ａに移動した移動体センサから事象情報を取得する（ステップＳ７０１）。なお、事象情報の取得は、このように移動体センサを移動させることによって取得されてもよいが、地点Ａをたまたま通りかかった移動体センサから取得されてもよい。予測処理部１４は、既存センサの実測値に基づいて予測処理を行い、地点Ａで移動体センサによって計測される計測値の予測値を算出する（ステップＳ７０２）。続いて、情報収集支援処理部１５は、地点Ａにおける移動体センサの実測値と予測値との誤差が所定の閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ７０３）。例えば、この判定式は次の式（５）によって表される。

式（５）において、Ｚ’は地点Ａにおける移動体センサの実測値と予測値との誤差を表し、Ｒ_３は誤差Ｚ’に対する所定の閾値を表す。誤差Ｚ’が閾値Ｒ_３以下である場合（ステップＳ７０３−ＹＥＳ）、情報収集支援処理部１５は、新たなセンサを追加する必要がないと判断して処理を終了する。一方、誤差Ｚ’が閾値Ｒ_３より大きい場合（ステップＳ７０３−ＮＯ）、情報収集支援処理部１５は、地点Ａ付近に新たな候補地点（以下「地点Ｂ」という。）を複数設定する（ステップＳ７０４）。

情報収集支援処理部１５は、新たに設定された各地点Ｂのうち式（５）を満たす地点を移動体センサ（又は固定センサ）の新たな追加位置として決定する（ステップＳ７０５）。なお、全ての地点Ｂが式（５）を満たさない場合、情報収集支援処理部１５は、式（５）を満たす地点が得られるまで、新たな候補地点の設定及び判定を繰り返し実行してもよい。この場合、地点Ｂにおける誤差Ｚ’と閾値Ｒ_３との差が地点Ａにおける差よりも小さい場合には、地点Ｂの付近に新たな候補地点を設定してもよいし、地点Ａにおける差が地点Ｂにおける差よりも小さい場合には、再度地点Ａの付近に新たな候補地点を設定してもよい。なお、新たなセンサの設置候補となる地点Ｂが設定された場合、地点Ｂに実際にセンサを配置し、地点Ｂにおける誤差が地点Ａの誤差よりも小さくなっていることを確認するプロセスが設けられてもよい。

また、式（５）を満たす地点Ａ又は地点Ｂが複数存在する場合、追加する移動体センサの数が最小となる地点や、推定モデルの予測精度の向上度が最大である地点が、移動体センサ（又は固定センサ）の追加位置として選択されてもよい。

以上のように、対象エリアに設置されるセンサは、センサを備えた移動体によって実現されてもよい。

このように、事象情報の収集が移動体センサを用いて行われることにより、第２の実施形態の情報収集支援装置１は、事象情報の収集状況から対象エリア内において移動体（例えばセンサを搭載した車両）が進入できないエリアを識別することができる。このような対象エリア内の交通の状況を識別することにより、情報収集支援装置１は災害に関する状況を推定することも可能となる。例えば、情報収集支援装置１は、地震によって道路が陥没している可能性のあるエリアや、火災によって進入不可となっている可能性があるエリア、土砂災害によって通行不可となっている可能性があるエリア、洪水によって道路が浸水しているエリアなどを推定することが可能となる。このような情報が災害時に提供されることにより、第２の実施形態の情報収集システム１００は、災害時における地域住民の被害を低減することができる。

なお、上述の移動体センサとして用いられる移動体は、どのような種類や用途の移動体であってもよい。例えば、移動体センサは、図９や図１１に示されるようなトラック等の輸送車両にセンサを備えることによって実現されてもよいし、このような輸送車両を用いて移動する人間がセンサを所持することによって実現されてもよい。このような移動体センサを用いて事象情報を収集する場合、移動体が必ずしも事象情報の取得のみを目的とするものではない可能性もある。そのため、時間帯によっては対象エリア内にセンサの分布が疎な領域が発生しうる。このような場合、上記時間帯をターゲットとして情報収集支援処理を実行することによって、対象エリア内のセンサの分布が常に最適化された状態で事象情報を収集することができる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態は、第１又は第２の実施形態の情報収集支援装置１を、パーソナルモビリティ（以下「ＰＭ」という。）に対して電力を供給する充電サービスを提供する充電スポットの設置に適用した場合の例である。

図１４は、第３の実施形態の情報収集システム１００ａの構成の具体例を示す図である。情報収集システム１００ａにおいて、情報収集装置３は、対象エリア内の充電スポット６及びＰＭ７から事象情報を取得する。例えば、情報収集部装置３は、位置情報や充電サービスを提供した時刻、提供した電力量などの情報を充電スポット６の事象情報（以下「運用情報」という。）として取得する。また、例えば、情報収集装置３は、位置情報や電池残量、走行距離、アクセルやブレーキによる加減速、車体の傾き、振動、気温、体重、体温、心拍数などの移動体又はその運転者に関する情報をＰＭ７の事象情報（以下「プローブ情報」という。）として取得する。なお、第３の実施形態の情報収集支援装置１の構成は、図５に示した第１の実施形態の構成と同様のため、ここでは説明を省略する。

なお、図１４には、事象情報がネットワークを介してリアルタイムに収集される場合のシステム構成を示しているが、図４と同様に、事象情報は必ずしもリアルタイムに収集される必要はない。また、充電スポット６やＰＭ７が情報収集支援装置１と直接通信することが可能であれば、情報収集システム１００ａは必ずしも情報収集装置３を備える必要はない。

図１５は、第３の実施形態における配置決定処理の具体例を示すフローチャートである。まず、情報収集支援処理部１５は、対象エリア内の所定のエリアＵから、充電スポットを追加設置する候補となる地点の組み合わせを複数生成する（ステップＳ８０１）。以下、ここで生成された各組み合わせを設置パターンと称し、複数の設置パターンの集合をＧ’と記載する。また、以下では既存の充電スポット群をＨ’と記載し、エリアＵ内に存在するＰＭ群をＭと記載する。

事象情報収集部１３は、既存の充電スポット群Ｈ’及びエリアＵ内に存在するＰＭ群Ｍから事象情報を収集する（ステップＳ８０２）。例えば、事象情報収集部１３は、位置情報や充電サービスを提供した時刻、提供した電力量などの情報を既存の充電スポット群Ｈ’の事象情報（以下「運用情報」という。）として取得する。以下、この運用情報をＰ（Ｇ’）と記載する。また、例えば、事象情報収集部１３は、位置情報や電池残量、走行距離、アクセルやブレーキによる加減速、車体の傾き、振動、気温、体重、体温、心拍数などの移動体又はその運転者に関する情報をＰＭ群Ｍの事象情報（以下「プローブ情報」という。）として取得する。以下、このプローブ情報（移動体情報）をＰ（Ｍ）と記載する。

情報収集支援処理部１５は、取得された運用情報及びプローブ情報に基づいて、各設置パターンに対する設置精度を算出する（ステップＳ８０３及びＳ８０４）。ここでは、設置精度の一例として、ＰＭの走行可能距離を用いた例について説明する。以下、既存の充電スポットＨ’のみで得られる走行可能距離（第１走行可能距離）をＬ_１、既存の充電スポットＨ’及び追加設置する新規の充電スポットで得られる走行可能距離（第２走行可能距離）をＬ_２と記載する。

情報収集支援処理部１５は、各ＰＭについて算出した走行可能距離の平均をエリアＵに対する走行可能距離として算出する（ステップＳ８０５）。この場合、既存の充電スポットＨ’に対するエリアＵの走行可能距離をＷ_１、既存の充電スポットＨ’及び各設置パターンＧ’で設置される新規の充電スポットに対するエリアＵの走行可能距離をＷ_２とすると、Ｗ_１及びＷ_２は次の式（６）及び式（７）で表される。

式（６）及び式（７）において、Ｌ_１はＭ、Ｈ’、Ｐ（Ｍ）及びＰ（Ｈ’）の関数を表し、Ｌ_２はＭ、Ｈ’、Ｇ、Ｐ（Ｍ）、Ｐ（Ｈ’）及びＰ（Ｇ’）の関数を表す。

情報収集支援処理部１５は、式（６）及び式（７）によって算出される走行可能距離Ｗ_１又はＷ_２に基づいて新規の充電スポットの設置パターンを決定する（ステップＳ８０６）。例えば、情報収集支援処理部１５は、設置される新規の充電スポットの数を満たす設置パターンＧ’のうち、走行可能距離（設置精度）Ｗ_２を最大化する設置パターンを選択する。また、情報収集支援処理部１５は、目標値以上の走行可能距離Ｗ_２を満たす設置パターンＧ’のうち、設置する新規の充電スポットの数を最小化する設置パターンを選択してもよい。

第３の実施形態の情報収集支援装置１は、上記のような配置決定処理を行う情報収集支援処理部１５を備えることにより、より効果的な充電スポットの配置を実現することができる。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、情報収集の対象となる対象エリアに設置された複数のセンサ２から、複数のセンサ２によって取得される事象情報を収集する事象情報収集部１３と、複数のセンサ２から収集された事象情報に基づいて、その事象情報を収集する目的に関する指標値の最適化に関する情報収集支援処理を行う情報収集支援処理部１５とを持つことにより、センサの設置に関して要求される指標をより向上させることができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…情報収集支援装置、１１…通信部、１２…記憶部、１３…事象情報収集部、１４…予測処理部、１５…情報収集支援処理部、１６…予測情報提供部、１７…支援情報提供部、２…センサ、３…情報収集装置、４…ユーザ端末、５…ネットワーク、１００…情報収集システム、２００…新規センサの配置位置として選択される地点

Claims (15)

1. 情報収集の対象となる対象エリアに設置された複数のセンサから、複数の前記センサによって取得される事象情報を収集する事象情報収集部と、
   複数の前記センサから収集された事象情報に基づいて、前記事象情報を収集する目的に関する指標値の最適化に関する情報収集支援処理を行う情報収集支援処理部と、
   を備える情報収集支援装置。
2. 複数の前記センサうちの一の前記センサによって取得される事象情報を、他の前記センサの事象情報に基づいて推定する予測処理を行う予測処理部をさらに備え、
   前記情報収集支援処理部は、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、対象エリアに新たに設置された新規センサのうち前記予測処理の精度維持又は向上に寄与しない新規センサを決定する間引き処理を前記情報収集支援処理として行う、
   請求項１に記載の情報収集支援装置。
3. 前記情報収集支援処理部は、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、より効率の良い新規センサの配置位置を決定する配置決定処理を前記情報収集支援処理として行う、
   請求項１又は２に記載の情報収集支援装置。
4. 前記情報収集支援処理部は、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、前記予測処理に用いられる推定モデルの精度を向上させる予測精度向上処理を前記情報収集支援処理として行う、
   請求項２又は３に記載の情報収集支援装置。
5. 前記センサは、電力を供給する充電スポット及び前記充電スポットによって電力の供給を受ける移動体であり、
   前記事象情報収集部は、前記充電スポットの運用に関する情報である運用情報と、前記移動体又は前記移動体の運転者に関する情報である移動体情報とを前記事象情報として収集し、
   前記情報収集支援処理部は、前記配置決定処理において、前記運用情報及び前記移動体情報に基づいて、前記対象エリア内の移動体の走行可能距離が最大化される位置を新規の充電スポットの設置位置として決定する、
   請求項３又は４に記載の情報収集支援装置。
6. 情報収集の対象となる対象エリアに設置された複数のセンサから、複数の前記センサによって取得される事象情報を収集する事象情報収集ステップと、
   複数の前記センサから収集された事象情報に基づいて、前記事象情報を収集する目的に関する指標値の最適化に関する情報収集支援処理を行う情報収集支援処理ステップと、
   を有する情報収集支援方法。
7. 複数の前記センサうちの一の前記センサによって取得される事象情報を、他の前記センサの事象情報に基づいて推定する予測処理を行う予測処理ステップをさらに有し、
   前記情報収集支援処理ステップにおいて、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、対象エリアに新たに設置された新規センサのうち前記予測処理の精度維持又は向上に寄与しない新規センサを決定する間引き処理を前記情報収集支援処理として行う、
   請求項６に記載の情報収集支援方法。
8. 前記情報収集支援処理ステップにおいて、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、より効率の良い新規センサの配置位置を決定する配置決定処理を前記情報収集支援処理として行う、
   請求項６又は７に記載の情報収集支援方法。
9. 前記情報収集支援処理ステップにおいて、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、前記予測処理に用いられる推定モデルの精度を向上させる予測精度向上処理を前記情報収集支援処理として行う、
   請求項７又は８に記載の情報収集支援方法。
10. 前記センサは、電力を供給する充電スポット及び前記充電スポットによって電力の供給を受ける移動体であり、
    前記事象情報収集ステップにおいて、前記充電スポットの運用に関する情報である運用情報と、前記移動体又は前記移動体の運転者に関する情報である移動体情報とを前記事象情報として収集し、
    前記情報収集支援処理ステップにおいて、前記配置決定処理において、前記運用情報及び前記移動体情報に基づいて、前記対象エリア内の移動体の走行可能距離が最大化される位置を新規の充電スポットの設置位置として決定する、
    請求項８又は９に記載の情報収集支援方法。
11. 情報収集の対象となる対象エリアに設置された複数のセンサから、複数の前記センサによって取得される事象情報を収集する事象情報収集部と、
    複数の前記センサから収集された事象情報に基づいて、前記事象情報を収集する目的に関する指標値の最適化に関する情報収集支援処理を行う情報収集支援処理部と、
    を備える情報収集支援装置として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
12. 複数の前記センサうちの一の前記センサによって取得される事象情報を、他の前記センサの事象情報に基づいて推定する予測処理を行う予測処理部をさらに備え、
    前記情報収集支援処理部は、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、対象エリアに新たに設置された新規センサのうち前記予測処理の精度維持又は向上に寄与しない新規センサを決定する間引き処理を前記情報収集支援処理として行う、
    請求項１１に記載の情報収集支援装置として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
13. 前記情報収集支援処理部は、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、より効率の良い新規センサの配置位置を決定する配置決定処理を前記情報収集支援処理として行う、
    請求項１１又は１２に記載の情報収集支援装置として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
14. 前記情報収集支援処理部は、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、前記予測処理に用いられる推定モデルの精度を向上させる予測精度向上処理を前記情報収集支援処理として行う、
    請求項１２又は１３に記載の情報収集支援装置として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
15. 前記センサは、電力を供給する充電スポット及び前記充電スポットによって電力の供給を受ける移動体であり、
    前記事象情報収集部は、前記充電スポットの運用に関する情報である運用情報と、前記移動体又は前記移動体の運転者に関する情報である移動体情報とを前記事象情報として収集し、
    前記情報収集支援処理部は、前記配置決定処理において、前記運用情報及び前記移動体情報に基づいて、前記対象エリア内の移動体の走行可能距離が最大化される位置を新規の充電スポットの設置位置として決定する、
    請求項１３又は１４に記載の情報収集支援装置として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。

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