JP2019036012A - 情報通知装置、情報通知システム、情報通知方法、情報通知プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】駐車されている車両に起因して発生しうる将来的な渋滞に関する情報をユーザに通知可能な情報通知装置等を提供する。【解決手段】複数の車両の移動状態に関する車両情報を取得する車両情報取得部と、車両情報に基づき、所定のエリアにおいて、駐車されている車両に起因して将来的に周辺道路に渋滞を発生させうる渋滞ポテンシャルを導出する渋滞ポテンシャル導出部と、渋滞ポテンシャルに関する情報を、携帯端末又は対象車両に設けられる通知手段によりユーザに対して通知させる制御部と、を備える。【選択図】図２１

Description

本発明は、情報通知装置等に関する。

従来、対象道路の特定箇所に渋滞発生要因として、車両故障等のイベントを設定し、ミクロシミュレーションによって、渋滞の発生等の交通状況を予測し、ユーザに交通状況に関する情報を通知する技術が知られている（例えば、特許文献１等参照）。

特開２０１０−６７１８０号公報

しかしながら、特許文献１等では、駐車されている車両が考慮されていない。そのため、例えば、あるエリアに大量に駐車されている車両が将来的に同じようなタイミングで道路に流入することにより発生しうる渋滞に関する情報をユーザに通知することができない可能性がある。

そこで、上記課題に鑑み、駐車されている車両に起因して発生しうる将来的な渋滞に関する情報をユーザに通知可能な情報通知装置等を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一実施形態では、
複数の車両の移動状態に関する車両情報を取得する車両情報取得部と、
前記車両情報に基づき、所定のエリアにおいて、駐車されている車両に起因して将来的に周辺道路に渋滞を発生させうる渋滞ポテンシャルを導出する渋滞ポテンシャル導出部と、
前記渋滞ポテンシャルに関する情報を、携帯端末又は対象車両に設けられる通知手段によりユーザに対して通知させる制御部と、を備える、
情報通知装置が提供される。

本実施形態によれば、情報通知装置は、複数の車両から取得される車両情報から、複数の車両の移動状態を把握することができる。そのため、例えば、情報通知装置は、所定のエリアに流入した車両に対して、流出した車両が非常に少ない、或いは、所定のエリア内で駐車中の車両が通常時よりも多い等をモニタリングすることにより、当該エリアの駐車車両を把握することができる。そして、情報通知装置は、将来的に当該エリア内に滞留している車両（即ち、駐車車両）の道路への流入に起因して周辺道路に渋滞を発生させうるリスクポテンシャル（渋滞ポテンシャル）を導出することができる。従って、情報通知装置は、駐車されている車両に起因して発生しうる将来的な渋滞に関する情報として渋滞ポテンシャルに関する情報を、車両１０の通知手段を通じて、ユーザに通知することができる。

また、上述の実施形態において、
前記制御部は、前記渋滞ポテンシャルに関する情報を、前記通知手段としての表示装置に表示させてもよい。

本実施形態によれば、情報通知装置は、携帯端末或いは対象車両に搭載される表示装置を通じて、ユーザに渋滞ポテンシャルに関する情報を通知することができる。

また、上述の実施形態において、
前記制御部は、前記表示装置に地図画像を表示させると共に、前記地図画像上の前記渋滞ポテンシャルがある前記エリアに対応する位置に、前記渋滞ポテンシャルの高低に対応する大きさの画像オブジェクトを重畳して表示させてもよい。

本実施形態によれば、情報通知装置は、地図画像上の画像オブジェクトの位置及び大きさによって、携帯端末或いは対象車両のユーザに渋滞ポテンシャルがある程度高いエリアの具体的な位置と、渋滞ポテンシャルの程度を容易に把握させることできる。

また、上述の実施形態において、
前記車両情報取得部は、前記車両情報として、前記複数の車両のそれぞれが駐車されているときの位置に関する駐車位置情報を取得し、
前記渋滞ポテンシャル導出部は、前記駐車位置情報に基づき算出される、前記複数の車両のうちの前記エリア内に駐車されている車両の台数に基づき、前記渋滞ポテンシャルを導出してもよい。

本実施形態によれば、情報通知装置は、それぞれの車両の駐車位置情報から、所定のエリア内の駐車車両の台数を算出することにより、将来的に、当該エリアの周辺道路に流入する可能性がある車両の台数を把握することできる。従って、情報通知装置は、当該エリア内の駐車車両の台数から、具体的に、当該駐車車両の道路への流入に起因して当該エリアの周辺道路に渋滞を発生させうる渋滞ポテンシャルを導出することができる。

また、上述の実施形態において、
前記複数の車両ごとの駐車されていた時間に関する駐車時間情報を取得する駐車時間情報取得部と、
前記駐車時間情報の履歴に基づき、前記複数の車両のうちの前記エリアに駐車されている車両ごとの発車タイミングを予測する発車タイミング予測部と、
前記発車タイミング予測部により予測された前記発車タイミングに基づき、前記渋滞ポテンシャルによる渋滞が発生するタイミングを予測する渋滞発生タイミング予測部と、を更に備え、
前記制御部は、前記渋滞発生タイミング予測部により予測された、渋滞が発生するタイミングに関する情報を、前記通知手段により前記ユーザに対して通知させてもよい。

本実施形態によれば、情報通知装置は、車両ごとの駐車時間情報の履歴から、所定のエリアに滞留しているそれぞれの車両の今回の駐車時間、換言すれば、発車タイミングを予測することができる。そして、情報通知装置は、それぞれの駐車車両の予測される発車タイミングから、それぞれの駐車車両がどのタイミングで道路に流入するかを予測することができる。従って、情報通知装置は、例えば、当該エリアの駐車車両の道路への流入が集中するタイミングを特定する等により、渋滞ポテンシャルによる渋滞が発生するタイミングを予測し、導出した渋滞ポテンシャルと共に、車両に設けられる通知手段を通じてユーザに通知させることができる。

また、上述の実施形態において、
前記発車タイミング予測部は、前記複数の車両ごとの、前記エリアに対応するＰＯＩと同じジャンルに属するＰＯＩを訪問したときに駐車されていた時間に関する前記駐車時間情報の履歴に基づき、前記複数の車両のうちの前記エリアに駐車されている車両ごとの発車タイミングを予測してもよい。

本実施形態によれば、情報通知装置は、訪問先のジャンル等によって、それぞれの車両の駐車時間が異なり得るところ、所定のエリアに対応するＰＯＩと同じジャンルのＰＯＩに訪問したときの駐車時間情報の履歴を利用する。従って、情報通知装置は、当該エリア内の駐車車両の発車タイミングをより精度良く予測することができるため、結果として、渋滞ポテンシャルによる渋滞が発生するタイミングを精度良く予測することができる。

また、上述の実施形態において、
定常的な渋滞状況に関する定常渋滞情報を取得する定常渋滞情報取得部と、
前記定常渋滞情報及び前記渋滞ポテンシャルに基づき、前記渋滞ポテンシャルにより発生しうる渋滞の渋滞度合いを予測する渋滞度合い予測部と、を更に備え、
前記制御部は、前記渋滞度合い予測部により予測された前記渋滞度合いを、前記通知手段により前記ユーザに対して通知させてもよい。

本実施形態によれば、情報通知装置は、定常渋滞情報に基づく定常的な渋滞状況に対して、渋滞ポテンシャルによる影響度合いを付加することにより、所定のエリア及び当該エリアの周辺の道路で発生しうる渋滞の渋滞度合いを予測することができる。従って、情報通知装置は、渋滞ポテンシャルだけでなく、具体的に、渋滞ポテンシャルにより発生しうる渋滞の渋滞度合いをユーザに通知することができる。

また、上述の実施形態において、
前記複数の車両ごとの移動に伴う位置情報及び時刻情報の履歴に関する移動履歴情報を取得する移動履歴情報取得部を更に備え、
前記定常渋滞情報取得部は、前記移動履歴情報に基づき、前記定常渋滞情報を取得してもよい。

本実施形態によれば、情報通知装置は、移動履歴情報に基づき、例えば、通過した道路の通過時間や平均車速等を把握することにより、それぞれの車両が通過した道路の定常的な渋滞状況を把握し、定常渋滞情報を取得することができる。

また、上述の実施形態において、
前記ユーザが乗車している車両の目的地までのルートに関する情報を取得するルート情報取得部を更に備え、
前記制御部は、前記ルート上の前記エリア、又は、前記ルートに隣接する前記エリアの中に、前記渋滞ポテンシャルが相対的に高い前記エリアが含まれる場合、前記携帯端末又は前記対象車両からの要求の有無に依らず、前記通知手段により前記ユーザに対して当該エリアの前記渋滞ポテンシャルに関する情報を通知させてもよい。

本実施形態によれば、ユーザは、乗車車両のルート上或いはルートに隣接するエリアの中に、渋滞ポテンシャルが相対的に高いエリアが含まれる場合、自ら要求せずとも、当該エリアの渋滞ポテンシャルに関する情報の提供を受けることができる。従って、ユーザの利便性を向上させることができる。

また、他の実施形態は、情報通知システム、情報通知方法、及び情報通知プログラムにより実現される。

上述の実施形態によれば、駐車されている車両に起因して発生しうる将来的な渋滞に関する情報をユーザに通知可能な情報通知装置等を提供することができる。

本実施形態に係る情報通知システムの構成の一例を示す図である。 車両の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。 センタサーバの機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。 センタサーバによる定常渋滞状況出力処理の一例を概略的に示すフローチャートである。 定常渋滞情報の一例を示す図である。 センタサーバによる自宅情報出力処理の一例を概略的に示すフローチャートである。 自宅情報の一例を示す図である。 センタサーバによる駐車時間情報出力処理の一例を概略的に示すフローチャートである。 駐車時間情報の一例を概略的に示すフローチャートである。 センタサーバによる駐車車両情報出力処理の一例を概略的に示すフローチャートである。 駐車車両情報の一例を示す図である。 センタサーバによる駐車車両情報更新出力処理の一例を概略的に示すフローチャートである。 予想発車時刻が追加される態様で更新出力された駐車車両情報の一例を示す図である。 センタサーバによる直近発車台数情報出力処理の一例を概略的に示すフローチャートである。 直近発車台数情報の一例を示す図である。 センタサーバによる渋滞予測情報出力処理の一例を示すフローチャートである。 予想発車ピーク時刻の導出方法を説明する図である。 予想発車ピーク時刻の補正方法を説明する図である。 渋滞ポテンシャル情報の一例を示す図である。 予測渋滞度情報の一例を示す図である。 情報通知システムにおける全体動作の一例を概略的に示すシーケンス図である。 渋滞予測情報ＤＢから返却される渋滞ポテンシャル情報の一例を示す図である。 渋滞予測情報ＤＢから返却される予測渋滞度情報の一例を示す図である。 情報通知システムにおける全体動作の他の例を概略的に示すシーケンス図である。 ディスプレイに表示されるナビゲーション画像の一例を示す図である。

以下、図面を参照して発明を実施するための形態について説明する。

［情報通知システムの構成］
まず、図１〜図３を参照して、本実施形態に係る情報通知システム１の構成について説明する。

図１は、本実施形態に係る情報通知システム１の構成の一例を概略的に示す図である。図２は、本実施形態に係る車両１０の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。図３は、本実施形態に係るセンタサーバ１００の構成の一例を示す機能ブロック図である。

情報通知システム１は、複数の車両１０と、所定の通信ネットワークＮＷを通じて、それぞれの車両１０と通信可能に接続されるセンタサーバ１００を含む。情報通知システム１は、プローブとしての複数の車両１０から交通状況を示す車両情報を取得し、将来的な渋滞状況を予測すると共に、複数の車両１０の中の対象となる車両１０に対して、将来的な渋滞状況に関する情報（後述する渋滞予測情報）を配信する。

尚、一の車両１０は、他の車両１０と情報通知システム１に関して同じ構成を有する。そのため、図１には、一の車両１０が代表的に示される。

車両１０は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２０と、ＤＣＭ（Data Communication Module）３０と、ＧＰＳ（Global Positioning System）モジュール４０と、車速センサ５０と、ＡＣＣスイッチ６０と、ディスプレイ７０を含む。

ＥＣＵ２０は、車両１０における所定の機能に関する制御処理を行う電子制御ユニットである。例えば、ＥＣＵ２０は、車両１０の状態（車両状態）に関する情報、車両１０の乗員の状態（乗員状態）に関する情報、及び車両１０の周辺の状態（周辺状態）に関する情報を含む車両情報を車両１０に搭載される各種センサ、アクチュエータ、ＥＣＵ等から取得する。そして、ＥＣＵ２０は、ＤＣＭ３０を介して、取得した車両情報をセンタサーバ１００にアップロードする。また、例えば、ＥＣＵ２０は、ユーザからの要求等に応じて、目的地までの経路案内を行うナビゲーション機能に関する制御処理を行う。

ＥＣＵ２０は、その機能が任意のハードウェア、ソフトウェア、或いは、これらの組み合わせにより実現されてよい。例えば、ＥＣＵ２０は、相互にバス２９で接続される、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２３と、補助記憶装置２４と、ＲＴＣ（Real Time Clock）２５と、通信用のインターフェース（Ｉ／Ｆ）２６を含むマイクロコンピュータを中心として構成される。ＥＣＵ２０は、ＲＯＭ２３や補助記憶装置２４に保存される一以上のプログラムを実行することにより実現される機能部として、車両情報送信部２０１と、表示処理部２０２と、ナビゲーション部２０３と、渋滞予測情報提供部２０４を含む。また、ＥＣＵ２０は、補助記憶装置２４等の内部メモリに規定される記憶領域としての記憶部２００を含む。

尚、ＥＣＵ２０の機能は、複数のＥＣＵにより分担して実現されてもよい。具体的には、例えば、ＥＣＵ２０の車両情報送信部２０１の機能と、表示処理部２０２の機能と、ナビゲーション部２０３及び渋滞予測情報提供部２０４の機能とは、相互に異なるＥＣＵにより実現されてもよい。

車両情報送信部２０１は、定期的に、各種センサ、アクチュエータ、ＥＣＵ等から車両情報を取得し、取得した車両情報を含むプローブ情報を、ＤＣＭ３０を介してセンタサーバ１００に送信する。例えば、車両情報送信部２０１は、ＧＰＳモジュール４０から車両１０の位置情報を取得する。また、車両情報送信部２０１は、車速センサ５０から車両１０の車速情報を取得する。また、車両情報送信部２０１は、ＡＣＣスイッチ６０の出力信号に基づき、ＡＣＣスイッチ６０がＯＮ状態からＯＦＦ状態に切り替わったことを示す情報（ＡＣＣ−ＯＦＦ情報）、及びＡＣＣスイッチ６０がＯＦＦ状態からＯＮ状態に切り替わったことを示す情報（ＡＣＣ−ＯＮ情報）を取得する。以下、ＡＣＣ−ＯＦＦ情報及びＡＣＣ−ＯＮ情報を包括的にＡＣＣ−ＯＦＦ／ＯＮ情報と称する場合がある。また、例えば、車両情報送信部２０１は、これらの車両情報が取得されたときの時刻情報をＲＴＣ２５から取得する。そして、車両情報送信部２０１は、取得した車両１０の位置情報、車速情報、ＡＣＣ−ＯＦＦ／ＯＮ情報等の車両情報と、当該車両情報が取得されたときの時刻情報を含むプローブ情報を生成し、ＤＣＭ３０を介して、センタサーバ１００に送信する。

尚、プローブ情報には、車両情報が取得されたときの時刻情報が含まれない態様であってもよい。この場合、センタサーバ１００は、車両１０におけるプローブ情報の送信時刻、センタサーバ１００におけるプローブ情報の受信時刻、或いは、これらの時刻から算出される、車両１０の位置情報に対応する推定時刻等を、各種車両情報に対応する時刻情報と判断してよい。また、ＡＣＣ−ＯＦＦ／ＯＮ情報は、上述の如く、ＡＣＣスイッチ６０がＯＦＦ状態からＯＮ状態或いはＯＦＦ状態からＯＮ状態に切り替わったときにだけ出力されるため、プローブ情報と別の送信信号によって、センタサーバ１００に送信される態様であってもよい。この場合、ＡＣＣ−ＯＦＦ／ＯＮ情報と、当該ＡＣＣ−ＯＦＦ／ＯＮ情報に対応する時刻情報や車両１０の位置情報を含む所定の送信信号がセンタサーバ１００に送信されてよい。これにより、例えば、ＡＣＣ−ＯＦＦ／ＯＮ情報以外の車両情報をプローブ情報としてセンタサーバ１００に送信する機能が、車両１０に搭載される所定の装置（例えば、ナビゲーション部２０３を含むナビゲーション装置）に付随する機能として標準化されている場合に、当該装置が実装されない車両であっても、ＡＣＣ−ＯＦＦ／ＯＮ情報等をセンタサーバ１００に送信させることができる。つまり、センタサーバ１００は、当該装置が実装されない車両からもＡＣＣ−ＯＦＦ／ＯＮ情報等を取得することができる。そのため、収集データの規模を増加させ、後述する渋滞予測情報（渋滞ポテンシャル、予想発車時刻、及び予測渋滞度）をより高精度に導出することができる。

表示処理部２０２は、ディスプレイ７０に各種情報画像を表示させる制御処理を行う。例えば、表示処理部２０２は、ナビゲーション部２０３からの要求に応じて、記憶部２００の地図情報ＤＢ２００Ａを用い、ディスプレイ７０に地図画像を表示させると共に、目的地までの経路案内に係る案内情報を地図画像上に重畳して表示させる。このとき、表示処理部２０２は、記憶部２００に格納される地図情報ＤＢ２００Ａに基づき、ディスプレイ７０に地図画像を表示させる。また、例えば、表示処理部２０２は、渋滞予測情報提供部２０４からの要求に応じて、後述する渋滞予測情報（具体的には、渋滞ポテンシャル情報及び予測渋滞度情報）を表示させる。

尚、表示処理部２０２の機能は、ディスプレイ７０に内蔵されてもよい。

ナビゲーション部２０３は、既知のアルゴリズムに基づき、現在地から目的地までのルート探索を行う。また、ナビゲーション部２０３は、ルート探索結果として、一又は複数のルートを出力し、ユーザの選択操作によりルート案内に使用するルートを決定すると共に、選択されたルートに基づき、現在地から目的地までのルート案内を行う。ナビゲーション部２０３は、ルート探索及びルート案内に併せて、表示処理部２０２を介して、ディスプレイ７０に目的地設定画面を表示させたり、地図画像及びルート案内画像を重畳して表示させたり等する。ナビゲーション部２０３は、車両１０のユーザからの操作入力により設定される目的地に基づき、経路探索及び経路案内を行ってもよいし、車両１０の過去の移動履歴等に基づき、自動的に設定される目的地（推定目的地）に基づき、経路案内及び経路案内を行ってもよい。

渋滞予測情報提供部２０４は、ナビゲーション部２０３の機能と協調して、ナビゲーション部２０３によるルート案内に対応するルート上に将来的に発生しうる渋滞に関する予測情報（渋滞予測情報）を、表示処理部２０２を介して、ディスプレイ７０に表示させる。例えば、渋滞予測情報提供部２０４は、ＤＣＭ３０を介して、ルート案内に関連する情報（以下、ルート情報と称する）をセンタサーバ１００に送信する。ルート情報には、現在地から目的地までに通過する道路リンクの道路リンクＩＤと、各道路リンクを通過する予想通過時刻等が含まれる。渋滞予測情報提供部２０４は、また、渋滞予測情報提供部２０４は、ＤＣＭ３０によりセンタサーバ１００から受信され、記憶部２００に保存される渋滞予測情報、具体的には、渋滞ポテンシャル情報２００Ｂ及び予測渋滞度情報２００Ｃを取得する。そして、渋滞予測情報提供部２０４は、表示処理部２０２を介して、ナビゲーション部２０３によるディスプレイ７０のナビゲーション画像（地図画像及びルート案内画像）に重畳して渋滞ポテンシャル情報２００Ｂ及び予測渋滞度情報２００Ｃに対応する画像（渋滞予測画像）を表示させる。渋滞予測情報提供部２０４の動作の詳細は、後述する。

ＤＣＭ３０は、例えば、多数の基地局を末端とする携帯電話網やインターネット網等を含む所定の通信ネットワークＮＷを通じて、センタサーバ１００と双方向で通信を行う通信デバイスである。ＤＣＭ３０は、ＣＡＮ（Controller Area Network）等の車載ネットワークを通じて、ＥＣＵ２０を含む各種ＥＣＵと相互に通信可能に接続される。

ＧＰＳモジュール４０は、車両１０の上空の三以上、好ましくは、四以上の衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信し、自己が搭載される車両１０の位置を測位する。ＧＰＳモジュール４０は、一対一の通信線やＣＡＮ等の車載ネットワークを通じてＥＣＵ２０等と通信可能に接続され、測位された車両１０の位置情報は、ＥＣＵ２０等に入力される。

車速センサ５０は、車両１０の車速を検出する既知の検出手段である。車速センサ５０は、一対一の通信線やＣＡＮ等の車載ネットワークを通じてＥＣＵ２０等と通信可能に接続され、車両１０の車速に対応する検出信号（車速情報）は、ＥＣＵ２０等に入力される。

ＡＣＣスイッチ６０は、車両１０の運転者等の乗員による所定操作に応じて、車両１０のアクセサリ電源をＯＮ／ＯＦＦする。例えば、ＡＣＣスイッチ６０は、車両１０の車室内の運転席のステアリング近傍のインストルメンタルパネルに設けられるパワースイッチ（ＡＣＣスイッチ６０及びイグニッションスイッチを操作するボタン型スイッチ）に対する操作に応じて、ＯＮ／ＯＦＦされる。ＡＣＣスイッチ６０は、一対一の通信線やＣＡＮ等の車載ネットワークを通じてＥＣＵ２０等と通信可能に接続され、その状態信号（ＯＮ信号／ＯＦＦ信号）は、ＥＣＵ２０等に入力される。

ディスプレイ７０（通知手段、通知部の一例）は、ＥＣＵ２０（具体的には、表示処理部２０２）による制御の下、各種情報画像を表示させる。ディスプレイ７０は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等であり、操作部を兼ねるタッチパネル式であってもよい。ディスプレイ７０は、車両１０の車室内のユーザ、特に、運転者から視認し易い場所、例えば、インストルメントパネルの左右方向の中央付近の上部に設けられる。ディスプレイ７０は、上述のナビゲーション画像や渋滞予測画像のための専用であってもよいし、他の情報画像、例えば、車両１０の車室外を撮像する車載カメラの撮像画像等を表示させる用途との共用であってもよい。

センタサーバ１００（情報通知装置の一例）は、ぞれぞれの車両１０からプローブ情報を収集すると共に、収集したプローブ情報に基づき、渋滞予測情報を生成し、対象となる車両１０に配信する。センタサーバ１００は、通信機器１１０と、処理装置１２０を含む。

尚、センタサーバ１００の機能は、複数のサーバにより分担して実現されてもよい。例えば、後述する情報配信部１２１４の機能は、センタサーバ１００と通信可能な別の配信サーバにより実現されてもよい。

通信機器１１０は、処理装置１２０（具体的には、通信処理部１２０１）による制御の下、通信ネットワークＮＷを通じて、それぞれの車両１０と双方向で通信を行う。

処理装置１２０（コンピュータの一例）は、センタサーバ１００における各種制御処理を行う。処理装置１２０は、その機能が任意のハードウェア、ソフトウェア、或いは、これらの組み合わせにより実現されてよく、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、補助記憶装置、ＲＴＣ、通信インターフェース等を含む一又は複数のサーバコンピュータを中心に構成される。処理装置１２０は、例えば、ＲＯＭや補助記憶装置に保存される一以上のプログラムをＣＰＵ上で実行することにより実現される機能部として、通信処理部１２０１と、分析用データ生成部１２０２と、定常渋滞状況分析部１２０３と、自宅特定部１２０４と、駐車時間分析部１２０５と、ジャンル情報付与部１２０６と、イベント情報取得部１２０７と、発車時刻予測部１２０８と、発車台数カウント部１２０９と、渋滞ポテンシャル導出部１２１０と、発車ピーク予測部１２１１と、予測渋滞度導出部１２１２と、ルート情報取得部１２１３と、情報配信部１２１４を含む。また、処理装置１２０は、例えば、サーバコンピュータの補助記憶装置やサーバコンピュータに接続される外部記憶装置等に規定される記憶領域としての記憶部１２００を含む。

通信処理部１２０１は、通信機器１１０を制御し、それぞれの車両１０との間での制御信号や情報信号等の各種信号のやり取りを行う。例えば、通信処理部１２０１（車両情報取得部、移動履歴情報取得部の一例）は、それぞれの車両１０から、車両情報を含むプローブ情報を受信（取得）する。

分析用データ生成部１２０２は、通信処理部１２０１によりそれぞれの車両１０から受信されるプローブ情報に基づき、定常渋滞状況分析部１２０３及び駐車時間分析部１２０５による分析用データを生成する。

例えば、分析用データ生成部１２０２は、それぞれの車両１０のプローブ情報に含まれる位置情報、時刻情報、及び車速情報等の車両１０の移動履歴に関する情報（移動履歴情報）に基づき、車両１０が通過した道路の渋滞状況に関する情報（プローブ渋滞情報）を生成する。具体的には、分析用データ生成部１２０２は、車両１０のＩＤ（Identifier）、車両１０が通過した道路リンクのＩＤ、通過日時、及び渋滞度等を含むプローブ渋滞情報を生成する。以下、車両１０及び道路リンクのＩＤを、それぞれ、車両ＩＤ及び道路リンクＩＤと称する。通過日時は、ある道路リンクに流入した日時及び流出した日時の少なくとも一方であってよい。また、渋滞度は、例えば、道路リンクを通過するのに要した時間や道路リンクを通過したときの平均車速等に基づき、規定されうる。以下、本実施形態では、渋滞度は、０〜６までの値で規定され、値が大きいほど、渋滞度が高い前提で説明を進める。

また、例えば、分析用データ生成部１２０２は、それぞれの車両１０のプローブ情報に含まれる位置情報、ＡＣＣ−ＯＦＦ情報、ＡＣＣ−ＯＮ情報等に基づき、車両１０の駐車状況に関する情報（駐車状況情報）を生成する。具体的には、分析用データ生成部１２０２は車両ＩＤ、車両１０がＡＣＣ−ＯＦＦされたときの位置情報（ＡＣＣ−ＯＦＦ地点位置情報）、及び時刻情報（ＡＣＣ−ＯＦＦ時刻情報）、並びに、その後、直近で車両１０がＡＣＣ−ＯＮされたときの位置情報（ＡＣＣ−ＯＮ地点位置情報）、及び時刻情報（ＡＣＣ−ＯＮ時刻情報）を含む駐車状況情報を生成する。

分析用データ生成部１２０２は、生成したプローブ渋滞情報及び駐車状況情報を、それぞれ、記憶部１２００に構築されるプローブ渋滞情報ＤＢ１２００Ａ及び駐車状況情報ＤＢ１２００Ｂに保存する。

定常渋滞状況分析部１２０３（定常渋滞情報取得部の一例）は、プローブ渋滞情報ＤＢ１２００Ａに基づき、定期的に（例えば、数日ごとに）対象となる道路リンク（以下、対象道路リンクと称する）の定常的な渋滞状況を分析する。対象道路リンクの道路リンクＩＤは、記憶部１２００の対象道路リンク情報１２００Ｃに予め規定されている。例えば、定常渋滞状況分析部１２０３は、プローブ渋滞情報ＤＢ１２００Ａに登録される、所定の分析対象期間（例えば、分析日の前日から遡って数か月間）のプローブ渋滞情報を利用し、対象道路リンクごとに、曜日別及び一日の時間帯別の渋滞度の平均値を、定常的な渋滞度（定常渋滞度）として算出する。曜日別及び時間帯別の定常渋滞度は、同じ曜日及び同じ時間帯のプローブ渋滞情報における渋滞度の単純平均であってもよいし、日付が新しくなるほど重要度が高くなるような加重平均であってもよい。時間帯の区分は、任意であり、例えば、分単位或いは時間単位の所定時間ごとの区分であってもよいし、朝（例えば、６時〜１０時）、昼（例えば、１０時〜１６時）、夕方（例えば、１６時〜１９時）、夜（例えば、１９時〜２３時）、深夜（例えば、２３時〜翌朝６時）等の区分であってもよい。定常渋滞状況分析部１２０３は、定常渋滞情報として、対象道路リンクの道路リンクＩＤ、曜日、時間帯、並びに、当該道路リンクＩＤ、曜日、及び時間帯に対応する定常渋滞度を含む定常渋滞度情報を生成し、記憶部１２００に構築される定常渋滞情報ＤＢ１２００Ｄに保存する。定常渋滞状況分析部１２０３による処理の詳細は、後述する。

尚、定常渋滞状況分析部１２０３は、曜日別の代わりに、平日（月〜金）、休日（土、日）の別による平均渋滞度を算出してもよい。また、定常渋滞情報ＤＢ１２００Ｄは、例えば、外部の交通情報センタ等から取得される渋滞情報等に基づき構築されてもよい。

自宅特定部１２０４は、駐車状況情報ＤＢ１２００Ｂに基づき、それぞれの車両１０のユーザ（典型的には、所有者）の自宅の位置を特定する。例えば、自宅特定部１２０４は、直近の所定期間内（例えば、当該処理日の前日から遡って数か月間）の駐車状況情報を利用し、車両１０ごとに、当該期間内のＡＣＣ−ＯＦＦ位置情報のうち、最も頻度が高い地点（エリア）を自宅として特定する。また、自宅特定部１２０４は、頻度を算出する際、相対的に日付が新しいＡＣＣ−ＯＦＦ位置情報の方が相対的に日付が古いＡＣＣ−ＯＦＦ位置情報よりも頻度への影響度が高くなるような重みづけを採用してもよい。これにより、車両１０の所有者が引越した場合であっても、引っ越し後の自宅に対応する位置が自宅の位置として特定され易くなる。自宅特定部１２０４は、車両ＩＤと、当該車両ＩＤのユーザの自宅の位置情報を含む自宅情報を生成し、記憶部１２００に構築される自宅情報ＤＢ１２００Ｅに保存する。自宅特定部１２０４による処理の詳細は、後述する。

尚、自宅情報ＤＢ１２００Ｅは、例えば、それぞれの車両１０のユーザにより所定のウェブサイト等を通じて予め登録される自宅の住所に関する情報等に基づき構築されてもよい。

駐車時間分析部１２０５（駐車時間情報取得部の一例）は、駐車状況情報ＤＢ１２００Ｂに基づき、それぞれの車両１０の駐車時間の長さに関する傾向を分析する。例えば、駐車時間分析部１２０５は、所定の分析対象期間（例えば、分析日の前日から遡って数か月間）の駐車状況情報ＤＢ１２００Ｂを利用し、車両１０ごとに、駐車位置、つまり、ＡＣＣ−ＯＦＦされた位置に対応するＰＯＩ（Point Of Interest）の予め規定されるジャンル別の駐車時間の平均値（平均駐車時間）を算出する。ＰＯＩのジャンルは、記憶部１２００の施設属性情報１２００Ｆに予め規定され、例えば、自宅であることを示す"自宅"、遊戯施設であることを示す"遊戯"、飲食に関する施設であることを示す"食べる"、ショッピングに関する施設であることを示す"ショッピング"等を含む。以下、本実施形態では、ＰＯＩのジャンルには、"自宅"、"遊戯"、"食べる"、"ショッピング"が含まれる前提で説明を進める。また、ジャンル別の平均駐車時間は、同じジャンルのＰＯＩに駐車されたときの駐車状況情報に対応するＡＣＣ−ＯＦＦの時刻からＡＣＣ−ＯＮの時刻までの時間、つまり、駐車時間の単純平均であってもよいし、日付が新しくなるほど重要度が高くなるような加重平均であってもよい。駐車時間分析部１２０５は、車両ＩＤ、ジャンル、及び平均駐車時間を含む駐車時間情報を生成し、記憶部１２００に構築される駐車時間情報ＤＢ１２００Ｇに保存する。駐車時間分析部１２０５による処理の詳細は、後述する。

ジャンル情報付与部１２０６は、定期的（例えば、数分ごと）に、駐車状況情報ＤＢ１２００Ｂ内の駐車状況情報のうち、現在駐車されている車両１０の今回の駐車に関する駐車状況情報に対して、駐車位置に対応するＰＯＩのジャンルに関する情報（ジャンル情報）を付与する処理を行う。以下、ジャンル情報付与部１２０６によりジャンル情報が付与された駐車状況情報を駐車車両情報と称する。ジャンル情報付与部１２０６による処理の詳細は、後述する。

イベント情報取得部１２０７は、例えば、イベント情報に関する各種ＷｅｂＡＰＩ（Application Programmable Interface）等から開催されるイベントに関する情報（イベント情報）を取得する。対象とするイベントには、博覧会、展示会、スポーツの大会、スポーツの試合、コンサート、祭り、花火大会等が含まれる。また、イベント情報には、イベントの開催場所に関する情報、開催日時に関する情報等が含まれる。

発車時刻予測部１２０８は、定期的（例えば、数分ごと）に、駐車状況情報ＤＢ１２００Ｂにより判断される、現在駐車されている車両１０がＡＣＣ−ＯＮされる時刻（以下、発車時刻と称する）を予測する。具体的には、発車時刻予測部１２０８は、現在駐車されている車両１０ごとに、駐車位置に対応するＰＯＩのジャンルと同じジャンルに対応する駐車時間情報に含まれる平均駐車時間に基づき、発車時刻を予測する。以下、発車時刻の予測値を予想発車時刻と称する場合がある。予想発車時刻は、例えば、数分刻み等で規定されてよく、実質的に、車両１０がＡＣＣ−ＯＮされる時間帯の予測値であってよい。

また、発車時刻予測部１２０８は、現在駐車されている車両１０がイベント情報取得部１２０７により取得されたイベント情報に含まれる開催中のイベントの開催エリアに含まれる場合、当該車両１０の予想発射時刻をイベントの終了時刻に基づき、補正する。

発車時刻予測部１２０８は、ジャンル情報付与部１２０６により生成される、駐車されている車両１０ごとの駐車車両情報に予想発車時刻を追加する態様で、駐車車両情報を更新する。発車時刻予測部１２０８による処理の詳細は、後述する。

発車台数カウント部１２０９は、定期的（例えば、数分ごと）に、所定のエリア（例えば、後述するＧｅｏＨａｓｈによるコード値で表されるエリア）ごとの、直近（例えば、直近の数分間）でＡＣＣ−ＯＮされた車両１０の台数（直近発車台数）をカウントする。発車台数カウント部１２０９による処理の詳細は、後述する。

渋滞ポテンシャル導出部１２１０は、定期的（例えば、数分ごと）に、発車時刻予測部１２０８により更新された、駐車されている車両１０ごとの駐車車両情報に基づき、車両１０が駐車されているエリア（例えば、後述するＧｅｏＨａｓｈによる値で表されるエリア）ごとの渋滞ポテンシャルを導出する。渋滞ポテンシャルは、駐車されている車両１０がＡＣＣ−ＯＮされ、周辺道路に流入することにより発生しうる渋滞の可能性（リスク）を表す指標である。渋滞ポテンシャルは、例えば、駐車されている車両１０が周辺道路に流入することにより渋滞度の上昇分（渋滞影響度）であってよい。以下、渋滞ポテンシャルは、当該渋滞影響度である前提で説明を進める。例えば、渋滞ポテンシャル導出部１２１０は、あるエリアに現在駐車されている車両１０の台数が多くなるほど、渋滞影響度が大きくなるように、渋滞影響度を導出する。また、例えば、渋滞ポテンシャル導出部１２１０は、エリア内の過去の駐車台数と現在の駐車台数との比較に基づき、相対的に、現在の駐車台数が大きくなるほど、渋滞影響度が大きくなるように渋滞影響度を導出してよい。また、例えば、渋滞ポテンシャル導出部１２１０は、あるエリアの周辺道路ごとに、道路幅に応じた許容断面通過台数を設定し、具体的な交通流シミュレーション等に基づき、影響度を算出してもよい。渋滞ポテンシャル導出部１２１０は、古い渋滞ポテンシャルを上書きし更新する態様で、導出したエリアごとの渋滞ポテンシャルを、記憶部１２００に構築される渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈに保存する。渋滞ポテンシャル導出部１２１０による処理の詳細は、後述する。

発車ピーク予測部１２１１（渋滞発生タイミング予測部の一例）は、定期的（例えば、数分ごと）に、発車時刻予測部１２０８により予測された、現在駐車されている車両１０の予想発車時刻に基づき、所定のエリアごとの駐車されている車両１０のＡＣＣ−ＯＮされる台数、即ち、発車台数のピークの時刻（以下、発車ピーク時刻と称する）を予測する。発車台数のピークでは、あるエリアに駐車された非常に多くの車両１０が一気に周辺道路に流入し、周辺道路における渋滞のトリガになるため、発車ピーク時刻は、当該エリアに駐車されている車両１０による渋滞が発生しうるタイミングの一例である。発車ピーク時刻は、予想発車時刻と同様、例えば、数分刻み等で規定されてよく、実質的に、発車台数がピークとなる時間帯の予測値であってよい。

また、発車ピーク予測部１２１１は、定期的（例えば、発車台数カウント部１２０９の処理周期に対応する数分ごと）に、エリアごとの発車台数カウント部１２０９によりカウントされた発車台数が所定閾値を超えたか否かを判定する。所定閾値は、一定の台数に相当する閾値であってもよいし、周辺道路のキャパシティ（例えば、道路幅に応じた許容断面通過台数等）に応じて、規定される動的な閾値であってもよい。発車ピーク予測部１２１１は、発車台数カウント部１２０９によりカウントされた発車台数が所定閾値を超えているエリアがある場合、当該エリアの発車ピーク時刻を現在時刻に修正する。

発車ピーク予測部１２１１は、古い発車ピーク時刻を上書きし更新する態様で、エリアごとの発車ピーク時刻を渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈに保存する。発車ピーク予測部１２１１による処理の詳細は、後述する。

予測渋滞度導出部１２１２（渋滞度合い予測部の一例）は、渋滞ポテンシャル導出部１２１０により導出された渋滞ポテンシャルにより発生しうる渋滞の渋滞度を導出する。具体的には、予測渋滞度導出部１２１２は、定常渋滞情報ＤＢ１２００Ｄと渋滞ポテンシャル導出部１２１０により導出された渋滞ポテンシャル（渋滞影響度）に基づき、車両１０が駐車されている所定のエリアの周辺道路の渋滞度の予測値（以下、予測渋滞度と称する）を算出する。例えば、予測渋滞度導出部１２１２は、あるエリアの周辺道路の道路リンクＩＤに対応する定常渋滞情報の定常渋滞度と、当該エリアの渋滞影響度とを加算することにより、予測渋滞度を導出する。予測渋滞度導出部１２１２は、古い予測渋滞度を上書きし更新する態様で、導出したエリアごとの予測渋滞度を渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈに保存する。予測渋滞度導出部１２１２による処理の詳細は、後述する。

ルート情報取得部１２１３は、通信処理部１２０１により車両１０から受信されるルート情報を取得する。

情報配信部１２１４（制御部の一例）は、ルート情報取得部１２１３により取得されるルート情報に基づき、渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈから、ルート案内に対応するルート上に将来的に発生しうる渋滞に関する渋滞予測情報を取得する。例えば、情報配信部１２１４は、記憶部１２００の道路リンク・エリア変換情報１２００Ｉを利用して、ルート情報に含まれる道路リンクＩＤを渋滞予測情報に対応するエリア区分に変換し、変換後のエリアに対応する渋滞予測情報を渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈから取得する。そして、情報配信部１２１４は、通信処理部１２０１を介して、取得した渋滞予測情報を含む配信データを配信対象の車両１０に送信する。これにより、情報配信部１２１４は、配信先の車両１０のディスプレイ７０に渋滞予測情報を表示させ、渋滞予測情報を車両１０のユーザに通知させることができる。情報配信部１２１４による処理の詳細は、後述する。

［センタサーバの動作の詳細］
次に、図４〜図２０を参照して、センタサーバ１００の具体的な動作について説明する。

まず、図４は、センタサーバ１００の定常渋滞状況分析部１２０３による定常渋滞情報出力処理の一例を概略的に示すフローチャートである。本フローチャートによる処理は、比較的長い間隔で、周期的に（例えば、一日〜数日ごとに）、実行される。以下、後述する図６、図８のフローチャートについても同様である。

ステップＳ４０２にて、定常渋滞状況分析部１２０３は、プローブ渋滞情報ＤＢ１２００Ａから分析対象期間内のプローブ渋滞情報を抽出する。

ステップＳ４０４にて、定常渋滞状況分析部１２０３は、対象道路リンク情報１２００Ｃを参照し、ステップＳ４０２で抽出したプローブ渋滞情報の中から、集計対象の道路リンクに対応する、即ち、集計対象の道路リンクの道路リンクＩＤを含むプローブ渋滞情報を更に抽出する。

ステップＳ４０６にて、定常渋滞状況分析部１２０３は、集計対象の道路リンクごとに、曜日別及び時間帯別の渋滞度の平均値、即ち、定常渋滞度を算出する。

ステップＳ４０８にて、定常渋滞状況分析部１２０３は、算出した定常渋滞情報を定常渋滞情報ＤＢ１２００Ｄに保存し、今回の処理を終了する。

例えば、図５は、定常渋滞情報ＤＢ１２００Ｄに保存される定常渋滞情報の一例を示す図である。

図５に示すように、本例では、定常渋滞情報ＤＢ１２００Ｄは、曜日別及び時間帯別の定常渋滞情報を各列の構成要素とするテーブル形式のデータを有する。具体的には、道路リンクＩＤ"３５９０６３４９"で示される道路リンクについて、日曜日の１５時台における１０分刻みの時間帯別の定常渋滞度が示されている。

続いて、図６は、センタサーバ１００の自宅特定部１２０４による自宅特定処理の一例を概略的に示すフローチャートである。

ステップＳ６０２にて、自宅特定部１２０４は、駐車状況情報ＤＢ１２００Ｂから直近の所定期間内の駐車状況情報を抽出する。

ステップＳ６０４にて、自宅特定部１２０４は、ＡＣＣ−ＯＦＦ位置情報を、ジオコード（地理座標）の一例であるＧｅｏＨａｓｈのコード値（以下、ＧｅｏＨａｓｈ値と称する）に変換する。ＧｅｏＨａｓｈは、その桁数に応じて、緯度及び経度で表される対象地点を含む所定の大きさの矩形エリアを表現することができる。例えば、７桁のＧｅｏＨａｓｈ値は、約１５３メートル×約１５３メートルの矩形エリアを表現することができる。

尚、ＧｅｏＨａｓｈ以外のジオコード、例えば、予めエリア区分を設定し、それぞれのエリアに対して、固有のＩＤ（エリアＩＤ）を付与する態様のジオコードが採用されてもよい。

ステップＳ６０６にて、車両ＩＤごとに、ＡＣＣ−ＯＦＦ位置情報のうち、最も頻度が高いＧｅｏＨａｓｈ値に対応するエリアを抽出し、自宅位置として特定する。

ステップＳ６０８にて、自宅特定部１２０４は、抽出したエリアのＧｅｏＨａｓｈ値と、車両ＩＤとを紐付けた自宅情報を生成し、自宅情報ＤＢ１２００Ｅに保存し、今回の処理を終了する。

例えば、図７は、自宅情報ＤＢ１２００Ｅに保存される自宅情報の一例を示す図である。

図７に示すように、本例では、自宅情報ＤＢ１２００Ｅは、車両１０ごとの車両ＩＤ及び所有者の自宅のＧｅｏＨａｓｈ値を各列の構成要素とするテーブル形式のデータを有する。具体的には、車両ＩＤは、固有の１６ケタの数列で表されている。以下、後述する図９、図１１、図１３、及び図１５についても同様である。また、自宅のＧｅｏＨａｓｈ値は、７桁の文字列であり、上述した約１５３メートル×約１５３メートルの矩形エリアに相当する範囲の位置情報に相当する。

続いて、図８は、センタサーバ１００の駐車時間分析部１２０５による駐車時間情報出力処理の一例を概略的に示すフローチャートである。

ステップＳ８０２にて、駐車時間分析部１２０５は、駐車状況情報ＤＢ１２００Ｂから所定の分析期間内の駐車状況情報を抽出する。

ステップＳ８０４にて、駐車時間分析部１２０５は、抽出した駐車状況情報に基づき、車両１０が駐車された各回の駐車時間（ＡＣＣ−ＯＦＦ時刻からＡＣＣ−ＯＮ時刻までの時間）を算出する。

ステップＳ８０６にて、駐車時間分析部１２０５は、抽出した駐車状況情報のＡＣＣ−ＯＦＦ位置情報をＧｅｏＨａｓｈ値に変換する。

ステップＳ８０８にて、駐車時間分析部１２０５は、ＡＣＣ−ＯＦＦ地点のＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアに対応するＰＯＩを特定すると共に、当該ＰＯＩのジャンルを特定する。駐車時間分析部１２０５は、例えば、記憶部１２００に格納される図示しないＰＯＩ情報ＤＢに基づき、当該エリアに含まれる代表的なＰＯＩを特定してよい。以下、後述する図１０のステップＳ１００６についても同様である。

尚、ステップＳ８０８で対象とするＰＯＩには、自宅は含まれていない。以下、後述する図１０のステップＳ１００６についても同様である。

ステップＳ８１０，Ｓ８１２の処理は、ステップＳ８０２で抽出された駐車状況情報ごとに実行される。

ステップＳ８１０にて、駐車時間分析部１２０５は、自宅情報ＤＢ１２００Ｅに基づき、駐車状況情報に対応するＡＣＣ−ＯＦＦ地点のＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアが、車両１０のユーザの自宅位置に対応するエリアが否かを判定する。具体的には、駐車時間分析部１２０５は、ＡＣＣ−ＯＦＦ地点のＧｅｏＨａｓｈ値と、自宅情報ＤＢ１２００Ｅに格納される対象の車両１０のユーザの自宅のＧｅｏＨａｓｈ値とが一致するか否かを判定する。駐車時間分析部１２０５は、ＡＣＣ−ＯＦＦ地点のＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアが、車両１０のユーザの自宅位置に対応するエリアである場合、ステップＳ８１２に進み、それ以外の場合、ステップＳ８１４に進む。

ステップＳ８１２にて、駐車時間分析部１２０５は、駐車状況情報に対応するＡＣＣ−ＯＦＦ地点のＰＯＩのジャンルを"自宅"に置換する。

ステップＳ８１４にて、駐車時間分析部１２０５は、抽出された全ての駐車状況情報に対する処理が完了したか否かを判定する。駐車時間分析部１２０５は、抽出された全ての駐車状況情報に対する処理が完了した場合、ステップＳ８１６に進み、完了していない場合、ステップＳ８１０に戻って、処理対象の駐車状況情報を変更し、ステップＳ８１０，Ｓ８１２の処理を繰り返す。

ステップＳ８１６にて、駐車時間分析部１２０５は、車両ＩＤごとに、駐車位置（ＡＣＣ−ＯＦＦ地点）に対応するＰＯＩのジャンル別の平均駐車時間を算出する。

ステップＳ８１８にて、駐車時間分析部１２０５は、車両ＩＤ、ＡＣＣ−ＯＦＦ地点のＰＯＩに対応するジャンル、及び当該ジャンルに対応する平均駐車時間を紐づけた、駐車時間情報を駐車時間情報ＤＢ１２００Ｇに保存し、今回の処理を終了する。

例えば、図９は、駐車時間情報ＤＢ１２００Ｇに保存される駐車時間情報の一例を示す図である。

図９に示すように、本例では、駐車時間情報ＤＢ１２００Ｇは、車両ＩＤ、駐車位置に対応するＰＯＩのジャンル、及び当該ジャンルに対応する平均駐車時間を各列の構成要素とするテーブル形式のデータを有する。具体的には、車両ＩＤが"０８２４３５２１５１４２５３３１"の車両１０について、上述の如く、"食べる"、"自宅"、"遊戯"、及び"ショッピング"のジャンル別に、平均駐車時間として、"５０分"、"４９０分"、"２００分"、及び"５０分"が保存されている。また、車両ＩＤが"０８２４０００１５１２４５１９５"の車両１０について、"ショッピング"のジャンルに関する平均駐車時間として"２４０"が保存されている。

続いて、図１０は、センタサーバ１００のジャンル情報付与部１２０６による駐車車両情報出力処理の一例を概略的に示すフローチャートである。本フローチャートによる処理は、比較的短い間隔で、周期的に（例えば、数分ごとに）、繰り返し実行される。以下、図１２、図１４、及び図１６についても同様である。

ステップＳ１００２にて、ジャンル情報付与部１２０６は、駐車状況情報ＤＢ１２００Ｂから、現在駐車中の車両１０のＡＣＣ−ＯＦＦ位置情報及びＡＣＣ−ＯＦＦ時刻情報を取得する。現在駐車中の車両１０は、例えば、ＡＣＣ−ＯＦＦされた後、数分前の時点でＡＣＣ−ＯＮされていない車両１０であってよい。つまり、現在駐車中の車両１０の中には、直近の数分間でＡＣＣ−ＯＮされ、発車した車両が含まれうる。

ステップＳ１００４にて、ジャンル情報付与部１２０６は、抽出したＡＣＣ−ＯＦＦ位置情報をＧｅｏＨａｓｈ値に変換する。

ステップＳ１００６にて、ジャンル情報付与部１２０６は、現在駐車されている車両１０の駐車位置（ＡＣＣ−ＯＦＦ地点）のＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアに対応するＰＯＩを特定すると共に、当該ＰＯＩのジャンルを特定する。

ステップＳ１００８，Ｓ１０１０の処理は、現在駐車中の車両１０ごとに実行される。

ステップＳ１００８にて、ジャンル情報付与部１２０６は、自宅情報ＤＢ１２００Ｅに基づき、現在駐車中の車両１０の駐車位置（ＡＣＣ−ＯＦＦ地点）のＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアが、当該車両１０のユーザの自宅位置に対応するエリアか否かを判定する。具体的には、対象の車両１０のＡＣＣ−ＯＦＦ地点のＧｅｏＨａｓｈ値と、自宅情報ＤＢ１２００Ｅに格納される当該車両１０のユーザの自宅のＧｅｏＨａｓｈ値とが一致するか否かを判定する。ジャンル情報付与部１２０６は、現在駐車中の車両１０の駐車位置のＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアが、当該車両１０のユーザの自宅位置に対応するエリアである場合、ステップＳ１０１０に進み、それ以外の場合、ステップＳ１０１２に進む。

ステップＳ１０１０にて、ジャンル情報付与部１２０６は、現在駐車されている車両１０の駐車位置のＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアに対応するＰＯＩを"自宅"に置換する。

ステップＳ１０１２にて、ジャンル情報付与部１２０６は、現在駐車中の全ての車両１０に対する処理が終了したか否かを判定する。ジャンル情報付与部１２０６は、現在駐車中の全ての車両１０に対する処理が終了した場合、ステップＳ１０１４に進み、終了していない場合、ステップＳ１００８に戻って、処理対象の車両１０を変更し、ステップＳ１００８，Ｓ１０１０の処理を繰り返す。

ステップＳ１０１４にて、ジャンル情報付与部１２０６は、現在駐車されている車両１０の今回の駐車に関する駐車状況情報に対して、駐車位置に対応するジャンルを付与し、駐車車両情報として出力し、今回の処理を終了する。

例えば、図１１は、ジャンル情報付与部１２０６により出力される駐車車両情報の一例を示す図である。

図１１に示すように、本例では、駐車車両情報は、５分前までにＡＣＣ−ＯＮされていない車両１０の車両ＩＤ、駐車位置の緯度及び経度、駐車位置に対応するＰＯＩ、当該ＰＯＩのジャンル、ＡＣＣ−ＯＦＦ時刻、及び直近の５分以内での発車（ＡＣＣ−ＯＮ）の有無に関する情報（直近発車有無情報）を各列の構成要素とするテーブル形式のデータとして出力される。

続いて、図１２は、センタサーバ１００の発車時刻予測部１２０８による駐車車両情報更新出力処理の一例を概略的に示すフローチャートである。

ステップＳ１２０２にて、発車時刻予測部１２０８は、駐車時間情報ＤＢ１２００Ｇに基づき、現在駐車中の車両１０のＡＣＣ−ＯＮされる時刻（発車時刻）の予測値（予想発車時刻）を算出する。具体的には、現在駐車中の車両１０のＡＣＣ−ＯＮ時刻に対して、駐車位置に対応するＰＯＩのジャンルに駐車されたときの平均駐車時間を加算することにより、予想発車時刻を算出する。

ステップＳ１２０４にて、発車時刻予測部１２０８は、現在駐車中の車両１０の中にイベント情報取得部により取得されたイベント情報に含まれる開催中のイベントの開催エリア内に存在する車両１０があるか否かを判定する。発車時刻予測部１２０８は、開催中のイベントの開催エリアに存在する車両１０がある場合、ステップＳ１２０６に進み、ない場合、ステップＳ１２０８に進む。

ステップＳ１２０６にて、発車時刻予測部１２０８は、開催中のイベントの開催エリアにある車両１０の予想発車時刻をイベントの終了時刻に基づき、補正する。発車時刻予測部１２０８は、発車予想時刻をイベントの終了時刻に補正してもよいし、イベント会場から車両１０までのユーザの移動時間等を考慮して、イベントの終了時刻に所定時間を追加する態様で、発車予想時刻を補正してもよい。

ステップＳ１２０８にて、発車時刻予測部１２０８は、ジャンル情報付与部１２０６から出力された駐車車両情報に発車予想時刻を追加することにより、駐車車両情報を更新出力し、今回の処理を終了する。

例えば、図１３は、発車時刻予測部１２０８から更新出力される駐車車両情報の一例を示す図であり、具体的には、図１１の駐車車両情報を前提として更新出力された駐車車両情報である。

図１３に示すように、本例では、駐車車両情報は、５分前までにＡＣＣ−ＯＮされていない車両１０の車両ＩＤ、駐車位置の緯度及び経度、駐車位置に対応するＰＯＩ、当該ＰＯＩのジャンル、ＡＣＣ−ＯＦＦ時刻、並びに、直近の５分以内での発車（ＡＣＣ−ＯＮ）の有無に関する情報（直近発車有無情報）に加えて、追加された予想発車時刻を各列の構成要素とするテーブル形式のデータとして出力される。

続いて、図１４は、センタサーバ１００の発車台数カウント部１２０９による直近発車台数情報出力処理の一例を概略的に示すフローチャートである。

ステップＳ１４０２にて、発車台数カウント部１２０９は、現在駐車中の車両１０のＡＣＣ−ＯＦＦ位置情報をＧｅｏＨａｓｈ値に変換する。

ステップＳ１４０４にて、発車台数カウント部１２０９は、現在駐車中の車両１０をＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアごとに仕分ける。

ステップＳ１４０６にて、発車台数カウント部１２０９は、現在駐車中の車両１０が含まれるＧｅｏＨａｓｈ値に対応するエリアごとに、直近（具体的には、直近の数分間）で、ＡＣＣ−ＯＮされた車両１０の台数（直近発車台数）をカウントする。例えば、図１３の駐車車両情報には、直近発車有無情報が含まれる。そのため、発車台数カウント部１２０９は、駐車車両情報に含まれうる直近発車有無情報を利用して、直近の数分以内での発車有りの車両１０をエリアごとにカウントしてよい。

ステップＳ１４０８にて、発車台数カウント部１２０９は、エリアごとの直近発車台数を含む直近発車台数情報エリアを出力し、今回の処理を終了する。

例えば、図１５は、直近発車台数情報の一例を示す図である。

図１５に示すように、本例では、直近発車台数情報は、駐車中の車両１０を含むそれぞれのエリアのＧｅｏＨａｓｈ値、及び、当該エリアの直近発車台数（具体的には、直近の５分以内での発車台数）を各列の構成要素とするテーブル形式のデータとして出力される。

続いて、図１６は、センタサーバ１００による渋滞予測情報出力処理の一例を概略的に示すフローチャートである。

ステップＳ１６０２にて、渋滞ポテンシャル導出部１２１０は、現在駐車中の車両１０のＡＣＣ−ＯＦＦ位置情報をＧｅｏＨａｓｈ値に変換する。

ステップＳ１６０４にて、渋滞ポテンシャル導出部１２１０は、発車時刻予測部１２０８により更新出力された駐車車両情報に基づき、現在駐車中の車両１０のＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアごとに、最新の車両１０の駐車台数及び発車台数（直近発車台数）と、以後の数分から数十分刻みの時刻別、即ち、数分から数十分単位の時間経過ごとの予想駐車台数及び予想発車台数を算出する。

ステップＳ１６０６にて、渋滞ポテンシャル導出部１２１０は、現在駐車中の車両１０のＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアごとに、最新の車両１０の駐車台数（現在の駐車台数）に基づき、渋滞ポテンシャル（渋滞影響度）を導出する。

ステップＳ１６０８にて、発車ピーク予測部１２１１は、現在駐車中の車両１０のＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアごとに、予想発車台数ピーク時刻を導出する。

例えば、図１７は、予想発車ピーク時刻の導出方法を説明する図である。具体的には、図１７は、あるエリアにおける駐車台数の実績、今後の駐車台数の予測値（予想駐車台数）、及び今後の予想発車台数を時系列的に示すグラフである。

図１７に示すように、発車ピーク予測部１２１１は、予想駐車台数が非常に大きく減少する時刻、つまり、予想発車台数が最大となる時刻を予想発車ピーク時刻として抽出することができる。

図１６に戻り、ステップＳ１６１０にて、発車ピーク予測部１２１１は、現在駐車中の車両１０のＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアの中に、直近発車台数が所定閾値を超えるエリアがあるか否かを判定する。発車ピーク予測部１２１１は、直近発車台数が所定閾値を超えるエリアがある場合、ステップＳ１６１２に進み、ない場合、ステップＳ１６１４に進む。

ステップＳ１６１２にて、発車ピーク予測部１２１１は、直近発車台数が所定閾値を超えるエリアの予想ピーク時刻を修正する。

例えば、図１８は、予想発車ピーク時刻の修正方法を説明する図である。具体的には、図１８は、図１７と同様、あるエリアにおける駐車台数の実績、今後の駐車台数の予測値（予想駐車台数）、及び今後の予想発車台数を時系列的に示すグラフである。

図１８に示すように、発車ピーク予測部１２１１は、あるエリアにおいて、直近発車台数が所定閾値を超え、急激に車両１０の駐車台数が大幅に減少すると、現在の時刻を発車ピーク時刻と判断し、予想発車ピーク時刻を修正することができる。

図１６に戻り、ステップＳ１６１４にて、予測渋滞度導出部１２１２は、現在駐車中の車両１０のＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアごとに、エリア内の道路リンクを含む周辺道路の定常渋滞情報と、渋滞ポテンシャル導出部１２１０により導出された渋滞ポテンシャル（渋滞影響度）とに基づき、当該周辺道路の渋滞度の予測値（予測渋滞度）を導出する。例えば、予測渋滞度導出部１２１２は、エリア内の道路リンク及びエリアに隣接する八近傍のＧｅｏＨａｓｈ値で表される隣接エリアに含まれる道路リンクを抽出する。そして、予測渋滞度導出部１２１２は、抽出した道路リンクの道路リンクＩＤに対応する定常渋滞度情報に含まれる、予測ピーク時刻に対応する時間帯（時刻）の定常渋滞度に対して、渋滞影響度を加算することにより、予測渋滞度を導出する。

ステップＳ１６１６にて、渋滞ポテンシャル導出部１２１０、発車ピーク予測部１２１１、及び予測渋滞度導出部１２１２は、それぞれ、出力した渋滞ポテンシャル、予想発車ピーク時刻、及び予測渋滞度を渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈに更新保存する。

例えば、図１９は、渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈに保存される、渋滞ポテンシャル（渋滞影響度）及び予想発車ピーク時刻を含む渋滞ポテンシャル情報の一例を概略的に示す図である。また、図２０は、渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈに保存される、予測渋滞度を含む予測渋滞度情報の一例を示す図である。

図１９に示すように、本例では、渋滞ポテンシャル情報は、駐車されている車両１０を含むエリアのＧｅｏＨａｓｈ値、当該ＧｅｏＨａｓｈ値に対応する経度及び緯度、当該エリアに対応するＰＯＩ、渋滞影響度、並びに、予想発車ピーク時刻を各列の構成要素とするテーブル形式のデータとして渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈに保存される。

また、図２０に示すように、本例では、予測渋滞度情報は、道路リンクＩＤ、１０分刻みで表される対象時刻、定常渋滞情報ＤＢ１２００Ｄに基づく対象時刻に対応する定常渋滞度、及び予測渋滞度を各列の構成要素とするテーブル形式のデータとして、渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈに保存される。

本例では、道路リンクＩＤ"３８４０９０９２０４"の道路リンクに対応するエリアに現在駐車中の車両１０の予測発車ピーク時刻は、"２０１７年６月１日１８時３０分"である。そのため、"２０１７年６月１日１８時３０分"における道路リンクＩＤ"３８４０９０９２０４"の道路リンクの予測渋滞度は、"２０１７年６月１日"と同じ曜日の"１８時３０分"の時間帯における定常渋滞度"１"に対して、渋滞影響度"４"が加算された"５"に設定されている。

また、本例では、予想発車ピーク時刻の前後の時間帯（"２０１７年６月１日１８時１０分"、"１８時２０分"、"１８時４０分"、及び"１８時５０分"）における道路リンクＩＤ"３８４０９０９２０４"の道路リンクの定常渋滞度及び予測渋滞度も併せて保存されている。但し、予想発車ピーク時刻の前後における道路リンクＩＤに対応するエリアに現在駐車中の車両１０の予想発車ピーク時刻の前後の時間帯における"３８４０９０９２０４"の道路リンクの予測渋滞度は、現在駐車中の車両１０に起因する渋滞影響度が加味されないため、同じ時間帯における定常渋滞度と同じ値に設定されている。

尚、ステップＳ１６０４で算出される、以後の数分から数十分刻みの時刻別の予想駐車台数及び予想発車台数等を利用し、予想発車ピーク時刻の前後の時間帯についても渋滞影響度が算出されるとと共に、当該渋滞影響度を加味した予測渋滞度が算出されてもよい。例えば、予想発車ピーク時刻の後の時間帯でも、予想発車ピーク時刻における車両１０の発車台数によっては、定常的な渋滞よりも混雑度合いが高まる可能性がある。そのため、渋滞ポテンシャル導出部１２１０は、予想発車ピーク時刻における予想発車台数の高低に応じて、予想発車ピーク時刻後の時間帯における渋滞影響度を算出し、予測渋滞度導出部１２１２は、当該渋滞影響度に基づき、当該時間帯における予測渋滞度を導出してもよい。また、例えば、予想発車ピーク時刻以外の時間帯でも予想発車台数が相対的に多い場合、定常的な渋滞よりも混雑度合いが高くなる可能性がある。そのため、渋滞ポテンシャル導出部１２１０は、予想発車ピーク時刻以外の時間帯における予想発車台数に応じて、予想発車台数が多くなるほど、予測渋滞度が高くなるように、渋滞影響度を導出し、予測渋滞度導出部１２１２は、当該渋滞影響度に基づき、当該時間帯における予測渋滞度を導出してもよい。

以下、渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈには、渋滞ポテンシャル及び予想発車ピーク時刻を含む渋滞ポテンシャル情報と、予測渋滞度を含む予測渋滞度情報とが保存される前提で説明を進める。

［情報通知システム１の全体動作の詳細］
次に、図２１〜図２４を参照して、情報通知システム１の具体的な全体動作について説明する。

図２１は、本実施形態に係る情報通知システム１における全体動作の一例を概略的に示すシーケンス図である。

ステップＳ２１０２にて、車両１０の渋滞予測情報提供部２０４は、車両１０のユーザから渋滞予測情報を取得するための操作（渋滞予測情報取得操作）、例えば、タッチパネル式のディスプレイ７０に表示される所定のボタンに対するユーザのタッチ操作を受け付ける。

ステップＳ２１０２にて、車両１０の渋滞予測情報提供部２０４は、ユーザからの渋滞予測情報取得操作の受け付けると、ＤＣＭ３０を介して、渋滞予測情報配信要求をセンタサーバ１００に送信する。このとき、センタサーバ１００に送信される渋滞予測情報配信要求には、車両ＩＤと、ＲＴＣ２５に基づく渋滞予測情報取得操作の受付時刻、ルート情報等が含まれる。

尚、渋滞予測情報提供部２０４は、ナビゲーション部２０３によるルートが未設定である場合、渋滞予測情報取得操作を受け付けたときに、表示処理部２０２を介して、ディスプレイ７０にルート設定（つまり、目的地の設定）をユーザに要求する通知画面を表示させてよい。また、渋滞予測情報提供部２０４は、ナビゲーション部２０３によるルートが未設定である場合、渋滞予測情報取得操作を受け付けたときに、車両１０の移動履歴等に基づき目的地を設定し、ルート探索を行うようにナビゲーション部２０３に要求してもよい。そして、渋滞予測情報提供部２０４は、その後、ユーザによる所定操作に応じて、ナビゲーション部２０３によるルート設定がなされた場合に、ＤＣＭ３０を介して、渋滞予測情報配信要求をセンタサーバ１００に送信すればよい。

ステップＳ２１０６にて、センタサーバ１００の情報配信部１２１４は、通信処理部１２０１により渋滞予測情報配信要求が受信され、ルート情報取得部１２１３により当該渋滞予測情報配信要求に含まれるルート情報が取得されると、ルート情報に含まれる道路リンクＩＤをＧｅｏＨａｓｈ値に変化する。道路リンク・エリア変換情報１２００Ｉには、道路リンクＩＤに対応するＧｅｏＨａｓｈ値が格納されている。例えば、道路リンク・エリア変換情報１２００Ｉには、任意の道路リンクＩＤに対して、始端及び終端のそれぞれの経度・緯度に対応するＧｅｏＨａｓｈ値と、これらの８近傍のＧｅｏＨａｓｈ値が紐づけられて保存されている。情報配信部１２１４は、道路リンク・エリア変換情報１２００Ｉを利用することにより、ルート情報に含まれる複数の道路リンクＩＤを対応するＧｅｏＨａｓｈ値に変換することができる。

ステップＳ２１０８にて、センタサーバ１００の情報配信部１２１４は、渋滞影響度及び予想発車ピーク時刻を含む渋滞ポテンシャル情報、及び予測渋滞度を含む予測渋滞度情報の取得要求を渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈに出力する。このとき、当該取得要求には、渋滞ポテンシャル情報及び予測渋滞度情報のそれぞれに対する取得条件が含まれる。渋滞ポテンシャル情報に対する取得条件は、ステップＳ２１０６で出力されるＧｅｏＨａｓｈ値を含む。また、予測渋滞度情報に対する取得条件は、ルート情報に含まれる道路リンクＩＤとそれぞれの道路リンクＩＤに対応する予想通過時刻を含む。

ステップＳ２１１０にて、センタサーバ１００の情報配信部１２１４は、渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈから取得条件に適合する情報として、渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈから返却される渋滞ポテンシャル情報及び予測渋滞度情報を取得する。即ち、情報配信部１２１４は、取得条件に含まれるＧｅｏＨａｓｈ値に対応する渋滞ポテンシャル情報と、取得条件に含まれる道路リンクＩＤに対応する予測渋滞度情報を、渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈから取得する。

例えば、図２２、図２３は、それぞれ、渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈから情報配信部１２１４に返却される渋滞ポテンシャル情報及び予測渋滞度情報の一例を示す図である。

図２２に示すように、本例では、情報配信部１２１４は、ＧｅｏＨａｓｈ値"ｘｎ７７ｈ５ｓ"を取得条件の一つとする取得要求を渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈに出力している。そして、ＧｅｏＨａｓｈ値"ｘｎ７７ｈ５ｓ"に対応する経度（"１３９．７５"）、緯度（"３５．７"）、ＰＯＩ（"○○ドーム"）、渋滞影響度（"５．５"）、予想発車ピーク時刻（"２０１７年８月５日１５時００分"）を含む渋滞ポテンシャル情報が、渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈから情報配信部１２１４に返却されている。

また、図２３に示すように、本例では、情報配信部１２１４は、道路リンクＩＤ"３８４０９０９２０４"及び予想通過時刻"２０１７年８月５日１５時００分"を取得条件の一つとする取得要求を渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈに出力している。そして、道路リンクＩＤ"３８４０９０９２０４"及び対象時刻"２０１７年８月５日１５時００分"に対応する定常渋滞度及び予測渋滞度を含む予測渋滞度情報が、渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈから情報配信部１２１４に返却されている。

図２１に戻り、ステップＳ２１１２にて、センタサーバ１００の情報配信部１２１４は、取得した渋滞ポテンシャル情報及び予測渋滞度情報を含む渋滞予測情報を、通信処理部１２０１を介して、渋滞予測情報配信要求の送信元の車両１０に送信する。

ステップＳ２１１４にて、車両１０の渋滞予測情報提供部２０４は、ＤＣＭ３０によりセンタサーバ１００から受信され、記憶部２００に保存された渋滞ポテンシャル情報２００Ｂ及び予測渋滞度情報２００Ｃを、表示処理部２０２を介して、ディスプレイ７０に表示させる。具体的な表示態様については、後述する。

続いて、図２４は、本実施形態に係る情報通知システム１における全体動作の他の例を概略的に示すシーケンス図である。本例では、図２１に示す一例と異なり、情報配信部１２１４は、車両１０に対して、渋滞予測情報をプッシュ配信する。

ステップＳ２４０２にて、車両１０のナビゲーション部２０３は、ユーザによる目的地の設定操作や、車両１０の移動履歴等に基づき設定した目的地等に応じて、現在地から目的地までのルート設定を行う。

ステップＳ２４０４にて、車両１０の渋滞予測情報提供部２０４は、ナビゲーション部２０３によりルート設定が行われると、設定されたルートに関するルート情報を、ＤＣＭ３０を介して、センタサーバ１００に送信する。このとき、センタサーバ１００に送信されるルート情報には、上述の如く、現在地から目的地までに通過する道路リンクの道路リンクＩＤと、各道路リンクを通過する予想通過時刻等が含まれる。

ステップＳ２４０６にて、センタサーバ１００の情報配信部１２１４は、通信処理部１２０１によりルート情報が受信され、ルート情報取得部１２１３により当該ルート情報が取得されると、渋滞ポテンシャル、即ち、渋滞影響度が所定基準以上（例えば、"４"以上）であることを取得条件とする渋滞ポテンシャル情報の取得要求を渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈに出力する。

ステップＳ２４０８にて、センタサーバ１００の情報配信部１２１４は、渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈから取得条件に適合する情報として、渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈから返却される渋滞ポテンシャル情報を取得する。即ち、情報配信部１２１４は、渋滞影響度が所定基準以上である渋滞ポテンシャル情報を渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈから取得する。

ステップＳ２４１０にて、センタサーバ１００の情報配信部１２１４は、道路リンク・エリア変換情報１２００Ｉを利用し、ルート情報に含まれる道路リンクＩＤをＧｅｏＨａｓｈ値に変化する。

ステップＳ２４１２にて、センタサーバ１００の情報配信部１２１４は、取得した渋滞ポテンシャル情報のＧｅｏＨａｓｈ値の中に、ルート情報に対応するＧｅｏＨａｓｈ値（即ち、ステップＳ２４１０で出力されたＧｅｏＨａｓｈ値）が含まれているか否かを判定する。

ステップＳ２４１４にて、センタサーバ１００の情報配信部１２１４は、取得した渋滞ポテンシャル情報のＧｅｏＨａｓｈ値の中に、ルート情報に対応するＧｅｏＨａｓｈ値、（ステップＳ２４１０で出力されたＧｅｏＨａｓｈ値）が含まれている場合（即ち、肯定判定の場合）、ステップＳ２１０８と同様に、渋滞ポテンシャル情報及び予測渋滞度情報の取得要求を渋滞予測情報ＤＢ１２００Ｈに出力する。

尚、センタサーバ１００の情報配信部１２１４は、ルート情報に対応するＧｅｏＨａｓｈ値が含まれていない場合（即ち、否定判定の場合）、車両１０からセンタサーバ１００へのルート情報の送信をトリガとする今回の処理を終了する。

以下、ステップＳ２４１４〜Ｓ２４２０の処理は、図２１のステップＳ２１０８〜Ｓ２１１４と同じであるため、説明を省略する。

本例では、車両１０のナビゲーション部２０３により設定されたルート（道路リンク）に対応するＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアの中に、渋滞影響度が所定基準以上のエリアがある場合、センタサーバ１００から車両１０に渋滞予測情報がプッシュ配信される。これにより、ユーザは、設定されたルート上或いはルートの周辺エリアに、渋滞を発生させうる相対的に高い渋滞ポテンシャルが存在する場合に、自らの操作の有無に依らず、ディスプレイ７０に表示される渋滞予測情報を把握することができる。そのため、ユーザの利便性が向上する。

［渋滞予測情報の具体的な表示態様］
次に、図２５を参照して、ディスプレイ７０における渋滞予測情報の具体的な表示態様について説明する。

図２５は、ディスプレイ７０に表示されるナビゲーション画像の一例（画面２５００）を示す図である。

図２５に示すように、ディスプレイ７０に表示される画面２５００には、地図画像が表示される。例えば、画面２５００の地図画像は、ナビゲーション部２０３により設定されたルートに沿ったエリアの中からユーザによる選択操作により選択されたエリアの地図画像であってよい。また、例えば、画面２５００の地図画像は、ナビゲーション部２０３により設定されたルートに沿ったエリアの中から渋滞予測情報提供部２０４により自動的に選択されたエリアの地図画像であってもよい。この場合、渋滞予測情報提供部２０４は、渋滞ポテンシャル情報２００Ｂに含まれる渋滞影響度の中で、最も高い渋滞影響度に対応するエリアを選択してよい。

また、画面２５００の地図画像上には、渋滞ポテンシャル（渋滞影響度）に対応する、発火されたダイナマイトを模した画像オブジェクト２５０１〜２５０３が重畳して表示される。

画像オブジェクト２５０１〜２５０３は、地図画像上の緯度・経度で表される位置に対応するＧｅｏＨａｓｈ値で表されるエリアの渋滞ポテンシャル（渋滞影響度）を表している。具体的には、画像オブジェクト２５０１〜２５０３は、それぞれの大きさが異なり、それぞれの大きさは、渋滞影響度の高低に対応している。

例えば、画像オブジェクト２５０１は、地図画像上の"○○ドーム"付近のエリアに重畳して表示され、その大きさが画像オブジェクト２５０１〜２５０３の中で最も大きい。つまり、画像オブジェクト２５０１は、画面２５００に含まれる地図画像に対応する範囲の中で、"○○ドーム"付近のエリアにおける現在駐車中の車両１０に起因して発生しうる渋滞の渋滞ポテンシャルが最も高いことを表している。

画像オブジェクト２５０２は、地図画像上の"△△モール"付近のエリアに重畳して表示され、その大きさが画像オブジェクト２５０１〜２５０３の中で二番目である。つまり、画像オブジェクト２５０２は、当該画面２５００に含まれる地図画像に対応する範囲の中で、"△△モール"付近のエリアにおける現在駐車中の車両１０に起因して発生しうる渋滞の渋滞ポテンシャルが二番目に高いことを表している。

画像オブジェクト２５０３は、地図画像上の"××大学"付近のエリアに重畳して表示され、その大きさが画像オブジェクト２５０１〜２５０３の中で三番目である。つまり、画像オブジェクト２５０３は、当該画面２５００に含まれる地図画像に対応する範囲の中で、"××大学"付近のエリアにおける現在駐車中の車両１０に起因して発生しうる渋滞の渋滞ポテンシャルが三番目に高いことを表している。

また、画像オブジェクト２５０１〜２５０３は、それぞれに対応するエリアの予想発車ピーク時刻に対応して、その表示態様が変化する。即ち、本例では、画像オブジェクト２５０１〜２５０３の表示態様によって、予想発車ピーク時刻が表現される。

例えば、画像オブジェクト２５０１〜２５０３は、常時点滅しており、予想発車ピーク時刻までの時間が短くなるほど、その点滅周期が短くなる、つまり、より早く点滅する態様であってよい。

尚、渋滞予測情報提供部２０４は、表示処理部２０２を介して、具体的に、予想発車ピーク時刻を文字情報等により画面２５００に表示させてもよい。

また、画面２５００の右半分の領域には、画像オブジェクト２５０１〜２５０３とは別に、星マーク（"★"）の数によって、画像オブジェクト２５０１〜２５０３に対応するエリアの渋滞ポテンシャル（渋滞影響度）が表示されている（ボックス２５０４〜２５０６）。例えば、星マーク一つは、渋滞影響度"１"に対応する態様であってよい。

ボックス２５０４には、画像オブジェクト２５０１に対応する"○○ドーム付近"のエリアの渋滞影響度が４つの星マークで表現されており、具体的には、当該エリアに駐車中の車両１０による渋滞影響度が"４"であることが表されている。

ボックス２５０５には、画像オブジェクト２５０２に対応する"△△モール"付近のエリアの渋滞影響度が２つの星マークで表現されており、具体的には、当該エリアに駐車中の車両１０による渋滞影響度が"２"であることが表されている。

ボックス２５０６には、画像オブジェクト２５０３に対応する"××大学"付近のエリアの渋滞影響度が１つの星マークで表現されており、具体的には、当該エリアに駐車中の車両１０による渋滞影響度が"１"であることが表されている。

また、画面２５００の地図画像上には、道路に沿って、予測渋滞度を表す矢印線２５０７が重畳して表示されている。

矢印線２５０７は、当該エリアの道路リンクをユーザが通過する予想通過時刻における予測渋滞度を表してよい。また、矢印線２５０７は、周期的に、予測渋滞度に対応する対象時刻を変化させる態様であってもよい。つまり、矢印線２５０７は、周期的に、対象時刻が異なる予測渋滞度を表すように変化してもよい。この場合、例えば、矢印線２５０７は、予想通過時刻より所定時間前の時刻から予想通過時刻から所定時間後の時刻までの間の時間帯（時刻）における予測渋滞度を所定周期ごとに切り替えて表現する態様であってよい。また、矢印線２５０７は、単純に、予め規定された所定時間後（例えば、３０分後）の予測渋滞度を表してもよい。

尚、矢印線２５０７による予測渋滞度の表現態様は、例えば、予測渋滞度の高低に応じて、色を異ならせたり、太さを異ならせたり等の既知の方法が任意に採用されてよい。

［作用］
このように、本実施形態では、渋滞ポテンシャル導出部１２１０は、複数の車両１０の移動状態に関する車両情報（例えば、ＡＣＣ−ＯＦＦ情報、ＡＣＣ−ＯＮ情報、車両１０の位置情報等）に基づき、所定のエリア（例えば、ＧｅｏＨａｓｈ値で表される任意の矩形エリア）において、駐車されている車両１０に起因して将来的に周辺道路に渋滞を発生させうる渋滞ポテンシャルを導出する。そして、情報配信部１２１４は、渋滞ポテンシャルに関する情報を、車両１０に設けられる通知手段によりユーザに対して通知させる。

これにより、センタサーバ１００は、複数の車両１０から取得される車両情報から、複数の車両１０の移動状態を把握することができる。そのため、所定のエリア内で駐車中の車両１０が通常時よりも多い等をモニタリングすることにより、当該エリアの駐車中の車両１０を把握することができる。そして、センタサーバ１００は、将来的に当該エリア内に滞留している車両１０（即ち、駐車中の車両１０）の道路への流入に起因して周辺道路に渋滞を発生させうるリスクポテンシャル（渋滞ポテンシャル）を導出することができる。従って、センタサーバ１００は、駐車されている車両１０に起因して発生しうる将来的な渋滞に関する情報として渋滞ポテンシャルに関する情報を、車両１０の通知手段を通じて、ユーザに通知することができる。

尚、本実施形態では、センタサーバ１００は、車両情報に基づき、駐車されている車両１０を直接的にモニタリングするが、例えば、それぞれの車両１０の位置情報の時系列的な履歴等の車両情報に基づき、所定のエリアに流入した車両１０に対して、流出した車両１０が非常に少ない等によって、当該エリア内の駐車車両を間接的に把握し、渋滞ポテンシャルを導出する態様であってもよい。

また、本実施形態では、情報配信部１２１４は、渋滞ポテンシャルに関する情報をディスプレイ７０に表示させる。

これにより、センタサーバ１００は、車両１０に搭載されるディスプレイ７０を、ユーザに渋滞ポテンシャルに関する情報を通知することができる。

尚、本実施形態では、ディスプレイ７０に渋滞ポテンシャルに関する情報を表示させることにより、渋滞ポテンシャルが車両１０のユーザに通知されるが、ディスプレイ７０に代えて、或いは、加えて、音声出力装置等の他の通知手段による渋滞ポテンシャルに関する情報の通知が行われてもよい。

また、本実施形態では、情報配信部１２１４は、ディスプレイ７０に地図画像を表示させると共に、地図画像上の渋滞ポテンシャルが存在するエリアに対応する位置に、渋滞ポテンシャルの高低に対応する大きさの画像オブジェクト２５０１〜２５０３を重畳して表示させる。

これにより、センタサーバ１００は、地図画像上の画像オブジェクト２５０１〜２５０３の位置及び大きさによって、車両１０のユーザに渋滞ポテンシャルがある程度高いエリアの具体的な位置と、渋滞ポテンシャルの程度を容易に把握させることできる。

また、本実施形態では、通信処理部１２０１は、移動状態に関する車両情報として、複数の車両１０のそれぞれが駐車されているときの位置に関する駐車位置情報（具体的には、ＡＣＣ−ＯＦＦ情報を含むプローブ情報に含まれる位置情報）を取得する。そして、渋滞ポテンシャル導出部１２１０は、駐車位置情報に基づき算出される、複数の車両１０のうちの対象エリア内に駐車されている車両１０の台数（駐車台数）に基づき、渋滞ポテンシャルを導出する。

これにより、センタサーバ１００は、それぞれの車両１０の駐車位置情報から、対象エリア内の駐車中の車両１０の台数を算出することにより、将来的に、当該エリアの周辺道路に流入する可能性がある車両１０の台数を把握することできる。従って、センタサーバ１００は、当該エリア内における車両１０の駐車台数から、具体的に、現在駐車中の車両１０の道路への流入に起因して当該エリアの周辺道路に渋滞を発生させうる渋滞ポテンシャルを導出することができる。

また、本実施形態では、駐車時間分析部１２０５は、複数の車両１０ごとの駐車されていた時間に関する駐車時間情報を取得する。また、発車時刻予測部１２０８は、複数の車両１０ごとの駐車時間情報の履歴に基づき、複数の車両１０のうちの対象エリアに駐車されている車両１０ごとの発車タイミング（予想発車時刻）を予測する。また、発車ピーク予測部１２１１は、発車時刻予測部１２０８により予測された発車タイミングに基づき、渋滞ポテンシャルによる渋滞が発生するタイミング（予想発車ピーク時刻）を予測する。そして、情報配信部１２１４は、発車ピーク予測部１２１１により予測された、渋滞が発生するタイミングに関する情報を車両１０のディスプレイ７０によりユーザに対して通知させる。

これにより、センタサーバ１００は、車両１０ごとの駐車時間情報の履歴から、対象エリアに滞留しているそれぞれの車両１０の今回の駐車時間、換言すれば、発車タイミングを予測することができる。そして、センタサーバ１００は、それぞれの駐車中の車両１０の予測された発車タイミングから、それぞれの駐車中の車両１０がどのタイミングで道路に流入するかを予測することができる。従って、センタサーバ１００は、例えば、当該エリアの駐車中の車両１０の道路への流入が集中するタイミングを特定する等により、渋滞ポテンシャルによる渋滞が発生するタイミングを予測し、導出した渋滞ポテンシャルと共に、車両１０のディスプレイ７０を通じてユーザに通知することができる。

また、本実施形態では、発車時刻予測部１２０８は、複数の車両１０ごとの、対象エリアに対応するＰＯＩと同じジャンルに属するＰＯＩを訪問したときに駐車されていた時間に関する駐車時間情報の履歴に基づき、複数の車両１０のうちの対象エリアに駐車されている車両１０ごとの発車タイミング（予想発車時刻）を予測する。具体的には、発車時刻予測部１２０８は、駐車時間情報ＤＢ１２００Ｇに格納される、対象エリアのＰＯＩと同じジャンルに対応する車両１０ごとの平均駐車時間に基づき、対象エリアに駐車されている車両１０ごとの発車タイミングを予測する。

これにより、センタサーバ１００は、訪問先のジャンル等によって、それぞれの車両１０の駐車時間が異なり得るところ、対象エリアに対応するＰＯＩと同じジャンルのＰＯＩに訪問したときの駐車時間情報の履歴を利用する。従って、センタサーバ１００は、当該エリア内の駐車中の車両１０の発車タイミングをより精度良く予測することができるため、結果として、渋滞ポテンシャルによる渋滞が発生するタイミングを精度良く予測することができる。

また、本実施形態では、定常渋滞状況分析部１２０３は、定常的な渋滞状況に関する定常渋滞情報を取得する。また、予測渋滞度導出部１２１２は、定常渋滞情報及び渋滞ポテンシャルに基づき、渋滞ポテンシャルにより発生しうる渋滞の渋滞度合い（予測渋滞度）を予測する。そして、情報配信部１２１４は、予測渋滞度導出部１２１２により予測された渋滞度合いをユーザに通知してもよい。

これにより、センタサーバ１００は、定常渋滞情報に基づく定常的な渋滞状況に対して、渋滞ポテンシャルによる影響度合い（渋滞影響度）を付加することにより、対象エリア及び当該エリアの周辺道路で発生しうる渋滞の渋滞度合い（予測渋滞度）を予測することができる。従って、センタサーバ１００は、渋滞ポテンシャルだけでなく、具体的に、渋滞ポテンシャルにより発生しうる渋滞の渋滞度合いを車両１０のディスプレイ７０を通じてユーザに通知することができる。

また、本実施形態では、通信処理部１２０１は、複数の車両１０ごとの移動に伴う位置情報及び時刻情報の履歴に関する移動履歴情報、即ち、定期的に車両１０からセンタサーバ１００に送信されるプローブ情報を取得（受信）する。そして、定常渋滞状況分析部１２０３は、移動履歴情報に基づき、定常渋滞情報を取得する。

これにより、センタサーバ１００は、移動履歴情報に基づき、例えば、通過した道路の通過時間や平均車速等を把握することにより、それぞれの車両１０が通過した道路の定常的な渋滞状況を把握し、定常渋滞情報を取得することができる。

また、本実施形態では、ルート情報取得部１２１３は、ユーザが乗車している車両１０の目的地までのルートに関する情報（ルート情報）を取得する。そして、情報配信部１２１４は、ルート上のエリア、又は、ルートに隣接するエリアの中に、渋滞ポテンシャルが相対的に高いエリア（即ち、渋滞影響度が所定基準以上のエリア）が含まれる場合、車両１０からの要求の有無に依らず、車両１０のディスプレイ７０によりユーザに対して当該エリアの渋滞ポテンシャルに関する情報を通知させる。

これにより、ユーザは、乗車している車両１０のルート上或いはルートに隣接するエリアの中に、渋滞ポテンシャルが相対的に高いエリアが含まれる場合、自ら要求せずとも、当該エリアの渋滞ポテンシャルに関する情報の提供を受けることができる。従って、ユーザの利便性を向上させることができる。

尚、本実施形態において、センタサーバ１００は、渋滞ポテンシャル、当該渋滞ポテンシャルによる渋滞が発生するタイミング（予想発車ピーク時刻）、及び渋滞ポテンシャルにより発生しうる渋滞の渋滞度合い（予測渋滞度）のうちの一部だけを導出してもよい。例えば、センタサーバ１００は、渋滞ポテンシャルだけを導出してもよいし、渋滞ポテンシャル情報と予想発車ピーク時刻だけ導出してもよい。また、本実施形態において、渋滞ポテンシャル、予想発車ピーク時刻、及び予測渋滞度のうちの一部だけが、ディスプレイ７０を通じて、ユーザに対して通知されてもよい。

以上、本発明を実施するための形態について詳述したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

例えば、上述した実施形態において、渋滞予測情報提供部２０４は、ナビゲーション部２０３によるルート設定の有無に依らず、渋滞予測情報配信要求をセンタサーバ１００に送信してもよい。具体的には、渋滞予測情報提供部２０４は、ユーザによる所定操作に応じて、該所定操作により設定されうるの任意の位置範囲における渋滞予測情報の配信を要求する渋滞予測情報配信要求をセンタサーバ１００に送信してよい。これにより、渋滞予測情報提供部２０４は、ルート設定の有無に依らず、ユーザに対して、ユーザが要求する位置範囲に関する渋滞予測情報をユーザに提供することができる。

また、例えば、上述した実施形態では、渋滞予測情報、即ち、渋滞ポテンシャル情報及び予測渋滞度情報の配信対象の車両とプローブ情報の収集対象の車両とは同じ（車両１０）であったが、異なっていてもよい。つまり、複数の車両１０以外の車両を対象として、渋滞予測情報が配信されてもよい。

また、例えば、上述した実施形態では、渋滞予測情報の配信対象は、車両１０であったが、車両１０のユーザが所有する、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末等の携帯端末であってもよい。この場合、渋滞予測情報の配信対象の携帯端末は、車両１０（ＥＣＵ２０）の記憶部２００、表示処理部２０２、ナビゲーション部２０３、及び渋滞予測情報提供部２０４と同様の機能を有する。

１ 情報通知システム
３ 車両
１０ 車両
２０ ＥＣＵ
３０ ＤＣＭ
４０ ＧＰＳモジュール
５０ 車速センサ
６０ ＡＣＣスイッチ
７０ ディスプレイ（通知手段、通知部）
１００ センタサーバ
１１０ 通信機器
１２０ 処理装置（コンピュータ）
２００ 記憶部
２００Ａ 地図情報ＤＢ
２００Ｂ 渋滞ポテンシャル情報
２００Ｃ 予測渋滞度情報
２０１ 車両情報送信部
２０２ 表示処理部
２０３ ナビゲーション部
２０４ 渋滞予測情報提供部
１２００ 記憶部
１２００Ａ プローブ渋滞情報ＤＢ
１２００Ｂ 駐車状況情報ＤＢ
１２００Ｃ 対象道路リンク情報
１２００Ｄ 定常渋滞情報ＤＢ
１２００Ｅ 自宅情報ＤＢ
１２００Ｆ 施設属性情報
１２００Ｇ 駐車時間情報ＤＢ
１２００Ｈ 渋滞予測情報ＤＢ
１２００Ｉ 道路リンク・エリア変換情報
１２０１ 通信処理部（車両情報取得部、移動履歴情報取得部）
１２０２ 分析用データ生成部
１２０３ 定常渋滞状況分析部（定常渋滞情報取得部）
１２０４ 自宅特定部
１２０５ 駐車時間分析部（駐車時間情報取得部）
１２０６ ジャンル情報付与部
１２０７ イベント情報取得部
１２０８ 発車時刻予測部（発車タイミング予測部）
１２０９ 発車台数カウント部
１２１０ 渋滞ポテンシャル導出部
１２１１ 発車ピーク予測部（渋滞発生タイミング予測部）
１２１２ 予測渋滞度導出部（渋滞度合い予測部）
１２１３ ルート情報取得部
１２１４ 情報配信部（制御部）
２５０１〜２５０３ 画像オブジェクト

Claims (12)

1. 複数の車両の移動状態に関する車両情報を取得する車両情報取得部と、
   前記車両情報に基づき、所定のエリアにおいて、駐車されている車両に起因して将来的に周辺道路に渋滞を発生させうる渋滞ポテンシャルを導出する渋滞ポテンシャル導出部と、
   前記渋滞ポテンシャルに関する情報を、携帯端末又は対象車両に設けられる通知手段によりユーザに対して通知させる制御部と、を備える、
   情報通知装置。
2. 前記制御部は、前記渋滞ポテンシャルに関する情報を、前記通知手段としての表示装置に表示させる、
   請求項１に記載の情報通知装置。
3. 前記制御部は、前記表示装置に地図画像を表示させると共に、前記地図画像上の前記渋滞ポテンシャルがある前記エリアに対応する位置に、前記渋滞ポテンシャルの高低に対応する大きさの画像オブジェクトを重畳して表示させる、
   請求項２に記載の情報通知装置。
4. 前記車両情報取得部は、前記車両情報として、前記複数の車両のそれぞれが駐車されているときの位置に関する駐車位置情報を取得し、
   前記渋滞ポテンシャル導出部は、前記駐車位置情報に基づき算出される、前記複数の車両のうちの前記エリア内に駐車されている車両の台数に基づき、前記渋滞ポテンシャルを導出する、
   請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報通知装置。
5. 前記複数の車両ごとの駐車されていた時間に関する駐車時間情報を取得する駐車時間情報取得部と、
   前記駐車時間情報の履歴に基づき、前記複数の車両のうちの前記エリアに駐車されている車両ごとの発車タイミングを予測する発車タイミング予測部と、
   前記発車タイミング予測部により予測された前記発車タイミングに基づき、前記渋滞ポテンシャルによる渋滞が発生するタイミングを予測する渋滞発生タイミング予測部と、を更に備え、
   前記制御部は、前記渋滞発生タイミング予測部により予測された、渋滞が発生するタイミングに関する情報を、前記通知手段により前記ユーザに対して通知させる、
   請求項４に記載の情報通知装置。
6. 前記発車タイミング予測部は、前記複数の車両ごとの、前記エリアに対応するＰＯＩと同じジャンルに属するＰＯＩを訪問したときに駐車されていた時間に関する前記駐車時間情報の履歴に基づき、前記複数の車両のうちの前記エリアに駐車されている車両ごとの発車タイミングを予測する、
   請求項５に記載の情報通知装置。
7. 定常的な渋滞状況に関する定常渋滞情報を取得する定常渋滞情報取得部と、
   前記定常渋滞情報及び前記渋滞ポテンシャルに基づき、前記渋滞ポテンシャルにより発生しうる渋滞の渋滞度合いを予測する渋滞度合い予測部と、を更に備え、
   前記制御部は、前記渋滞度合い予測部により予測された前記渋滞度合いを、前記通知手段により前記ユーザに対して通知させる、
   請求項１乃至６の何れか一項に記載の情報通知装置。
8. 前記複数の車両ごとの移動に伴う位置情報及び時刻情報の履歴に関する移動履歴情報を取得する移動履歴情報取得部を更に備え、
   前記定常渋滞情報取得部は、前記移動履歴情報に基づき、前記定常渋滞情報を取得する、
   請求項７に記載の情報通知装置。
9. 前記ユーザが乗車している車両の目的地までのルートに関する情報を取得するルート情報取得部を更に備え、
   前記制御部は、前記ルート上の前記エリア、又は、前記ルートに隣接する前記エリアの中に、前記渋滞ポテンシャルが相対的に高い前記エリアが含まれる場合、前記携帯端末又は前記対象車両からの要求の有無に依らず、前記通知手段により前記ユーザに対して当該エリアの前記渋滞ポテンシャルに関する情報を通知させる、
   請求項１乃至８の何れか一項に記載の情報通知装置。
10. サーバと、前記サーバと通信可能に接続される携帯端末又は対象車両と、を含む情報通知システムであって、
    前記サーバに設けられ、複数の車両から移動状態に関する車両情報を取得する車両情報取得部と、
    前記サーバに設けられ、前記車両情報に基づき、所定のエリアにおいて、駐車されている車両に起因して将来的に周辺道路に渋滞を発生させうる渋滞ポテンシャルを導出する渋滞ポテンシャル導出部と、
    前記携帯端末又は前記対象車両に設けられ、前記渋滞ポテンシャルに関する情報をユーザに通知する通知部と、を備える、
    情報通知システム。
11. 情報通知装置により実行される情報通知方法であって、
    複数の車両の移動状態に関する車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
    前記車両情報に基づき、所定のエリアにおいて、駐車されている車両に起因して将来的に周辺道路に渋滞を発生させうる渋滞ポテンシャルを導出する渋滞ポテンシャル導出ステップと、
    前記渋滞ポテンシャルに関する情報を、携帯端末又は対象車両に設けられる通知手段によりユーザに対して通知させる制御ステップと、を含む、
    情報通知方法。
12. コンピュータに、
    複数の車両の移動状態に関する車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
    前記車両情報に基づき、所定のエリアにおいて、駐車されている車両に起因して将来的に周辺道路に渋滞を発生させうる渋滞ポテンシャルを導出する渋滞ポテンシャル導出ステップと、
    前記渋滞ポテンシャルに関する情報を、携帯端末又は対象車両に設けられる通知手段によりユーザに対して通知させる制御ステップと、を実行させる、
    情報通知プログラム。

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