JP2020030485A - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】満車状態となった駐車場に空きができるタイミングを予測することができる情報処理装置、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。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、予測部とを備える。取得部は、ユーザの行動、若しくは当該行動に対して影響を及ぼし得る事象を示す行動情報を取得する。予測部は、取得部で取得された行動情報に基づいて、ユーザが駐車した車両が駐車場から退場するタイミングを予測する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、車載端末やモバイル端末等を用いたナビゲーション（以下、「案内」ともいう。）を行う際、店舗などの施設に付随する駐車場の位置を表示するとともに、この駐車場が満車であるか否かを示す満空情報を表示する技術が知られている。

特開２０１１−２１５０４９号公報

しかしながら、上述した従来技術では、満車状態となった駐車場がどのタイミングで空くかがわからないため、ユーザはその駐車場が空くまで待つべきか、それとも別の駐車場を探すべきかを判断することが困難であるという問題があった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、満車状態となった駐車場に空きができるタイミングを予測することができる情報処理装置、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。

本願に係る情報処理装置は、取得部と、予測部とを備える。取得部は、ユーザの行動、若しくは当該行動に対して影響を及ぼし得る事象を示す行動情報を取得する。予測部は、前記取得部で取得された前記行動情報に基づいて、ユーザが駐車した車両が駐車場から退場するタイミングを予測する。

実施形態の一態様によれば、満車状態となった駐車場に空きができるタイミングを予測することができる情報処理装置、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ができる。

図１は、実施形態に係る情報処理方法の一例を示す説明図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す説明図である。 図３は、実施形態に係る駐車場データベースの一例を示す説明図である。 図４は、実施形態に係る車両データベースの一例を示す説明図である。 図５は、実施形態に係るユーザデータベースの一例を示す説明図である。 図６は、実施形態に係る情報処理装置の制御部が実行する処理を示すフローチャートである。 図７は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．情報処理方法〕
まず、実施形態に係る情報処理装置１が行う情報処理方法について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の一例を示す説明図である。情報処理装置１は、インターネットなどのネットワークＮ（図２参照）を介して、車両Ｃと各種情報の送受信を行うサーバ等の情報処理装置である。

車両Ｃは、ユーザによって運転される車やバイク等の車両である。また、車両Ｃは、情報処理装置１と通信を行うことができる端末装置を有し、車両Ｃの速度や位置を示すプローブデータを情報処理装置１に送信する。

車両Ｃが有する端末装置は、各種サービスを利用するユーザが使用する端末装置である。例えば、かかる端末装置は、タブレット端末、ＰＣ、ＰＤＡ、スマートフォン、車載されたカーナビゲーションシステム等、任意の情報処理装置が適用される。

また、かかる端末装置は、３Ｇ（Generation）、４Ｇ、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＧＳＭ（登録商標）（Global System for Mobile Communications）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報処理装置１と通信することができる。

そして、情報処理装置１は、図１の（ａ）に示すように、ネットワークＮ等を介して、対象となる駐車場Ｐを利用するユーザ、すなわち駐車場Ｐに付随する施設Ｆを利用するユーザの行動、若しくは当該行動に対して影響を及ぼし得る事象を示す情報（以下、「行動情報」ともいう。）を取得する（ステップＳ１）。

例えば、図１の（ａ）に示すように、対象となる施設Ｆには、所定の箇所（例えば、レジ横や出口）にビーコン（Beacon）Ｂが設置される。そして、情報処理装置１は、例えば、かかるビーコンＢの近傍をユーザが通過した際に、かかる通過した旨の情報を行動情報として取得する。

次に、情報処理装置１は、取得された行動情報に基づいて、車両Ｃのうち、駐車場Ｐに駐車された車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１は、施設Ｆのレジ横に設置されたビーコンＢからユーザが２人通過した旨の情報を取得した場合に、「ユーザが駐車した車両Ｃ１が２台、１０分後に駐車場Ｐから退場する」と予測することができる。

また、情報処理装置１は、施設Ｆの出口に設置されたビーコンＢからユーザが一人通過した旨の情報を取得した場合に、「ユーザが駐車した車両Ｃ１が１台、５分後に駐車場Ｐから退場する」と予測することができる。なぜなら、レジ横や出口を通過するユーザは、まもなく施設Ｆを離れる、すなわち、まもなく車両Ｃに乗って駐車場Ｐから退場すると予測することができるからである。

次に、情報処理装置１は、車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場すると予測されたタイミングに基づいて、駐車場Ｐに駐車待ちしている車両Ｃ２に対し、駐車場Ｐに空きができるタイミングの情報を提供する（ステップＳ３）。

例えば、情報処理装置１は、駐車待ちしている車両Ｃ２のうち先頭に並ぶ車両Ｃ２に対し、「５分後、駐車場Ｐに空きができる」旨の情報を提供することができる。また、情報処理装置１は、駐車待ちしている車両Ｃ２のうち２番目および３番目に並ぶ車両Ｃ２に対し、「１０分後、駐車場Ｐに空きができる」旨の情報を提供することができる。なお、駐車待ちしている車両Ｃ２の順番などは、かかる車両Ｃ２の位置情報などに基づいて検出することができる。

このように、実施形態では、施設Ｆを利用するユーザの行動を示す情報に基づいて、ユーザが駐車した車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する。これにより、満車状態となった駐車場Ｐに空きができるタイミングを予測することができる。

なお、ここで示した例では、ユーザの行動を示す情報（すなわち、行動情報）として、ビーコンＢからの情報を用いた場合について示したが、かかるユーザの行動を示す行動情報はビーコンＢからの情報に限られない。また、行動情報はユーザの行動に対して影響を及ぼし得る事象を示す情報であってもよい。その他の行動情報の例については後述する。

また、実施形態では、ビーコンＢなどの駐車場Ｐ以外の箇所から得られる情報に基づいて、ユーザが駐車した車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する。これにより、駐車場Ｐから車両Ｃが出庫する時間間隔の平均値などから退場するタイミングを予測するなど、駐車場Ｐ自体から得られる情報に基づいて予測する場合に比べて、満車状態となった駐車場Ｐに空きができるタイミングをより正確に予測することができる。

つづいて、図１の（ｂ）に示すように、駐車していた車両Ｃ１のうち車両Ｃ１ａが駐車場Ｐの駐車スペースから発車し、駐車されていた駐車スペースが空きスペースＥとなる。また、かかる車両Ｃ１ａの発車にともない、駐車場Ｐに駐車待ちしている車両Ｃ２のうち車両Ｃ２ａが駐車場Ｐの中に入場する。

ここで、情報処理装置１は、駐車場Ｐ内の車両Ｃが駐車するか退場するかを判別する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１は、車両Ｃを運転するユーザが施設Ｆを利用しているか否かを示す利用フラグに基づいて、駐車場Ｐ内で走行する車両Ｃが駐車するか退場するかを判別する。

この場合、車両Ｃ１ａを運転するユーザの利用フラグは利用を示す値（例えば「１」）であることから、情報処理装置１は、車両Ｃ１ａが駐車場Ｐを退場しようとする車両であると判別する。また、車両Ｃ２ａを運転するユーザの利用フラグは未利用を示す値（例えば「０」）であることから、情報処理装置１は、車両Ｃ２ａが駐車場Ｐに駐車しようとする車両であると判別する。

そして、情報処理装置１は、駐車場Ｐ内の車両Ｃのうち、駐車場Ｐに駐車しようとする車両Ｃ２ａに対して、駐車場Ｐの中で空いている駐車スペースに関する情報（以下、「空きスペース情報」ともいう。）を通知する（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１は、退場しようとする車両Ｃ１ａが駐車していた駐車スペース（すなわち、空きスペースＥ）の位置に関する情報を、空きスペース情報として車両Ｃ２ａに通知する。

このように、実施形態では、駐車場Ｐ内の車両Ｃが駐車するか退場するかを判別し、駐車場Ｐに駐車しようとする車両Ｃ２ａに対して、駐車場Ｐの中で空いている駐車スペースに関する空きスペース情報を通知する。これにより、駐車場Ｐの中で駐車しようとする車両Ｃ２ａを円滑に空きスペースＥにたどり着かせることができる。

なお、ここで示した例では、ユーザが施設Ｆを利用しているか否かを示す利用フラグに基づいて車両Ｃが駐車するか退場するかを判別しているが、判別手段としては利用フラグを用いた例に限られない。その他の判別手段の例については後述する。

また、実施形態では、駐車場Ｐ内の車両Ｃのうち、駐車しようとする車両Ｃ２ａに限定して空きスペースＥに関する情報を通知する。これにより、駐車場Ｐを退場しようとする車両Ｃ１ａに対しては、空きスペースＥに関する情報を通知することを抑制することができる。

したがって、実施形態によれば、車両Ｃ１ａに余計な情報を通知することを抑制することができることから、車両Ｃ１ａを運転するユーザを不快にさせることを抑制することができる。

また、実施形態では、駐車場Ｐを退場しようとする車両Ｃ１ａが駐車していた空きスペースＥの位置に関する情報を空きスペース情報として車両Ｃ２ａに通知する。これにより、新しくできたばかりの空きスペースＥに関する情報を駐車しようとする車両Ｃ２ａに通知することができる。したがって、実施形態によれば、通知された空きスペースＥが通知された後に埋まってしまうことを抑制することができる。

また、実施形態では、駐車場Ｐに駐車しようとする車両Ｃのうち、退場しようとする車両Ｃ１ａとすれ違った車両Ｃ２ａに限定して空きスペース情報を通知するとよい。このように、一つの空きスペースＥの位置に関する情報を限定して通知することにより、一つの空きスペースＥに対して複数の車両Ｃが駐車しようとして殺到することを抑制することができる。したがって、実施形態によれば、駐車場Ｐ内が混乱することを抑制することができる。

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図２を参照して、実施形態に係る情報処理装置１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１の構成の一例を示す説明図である。図２に示すように、情報処理装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。なお、情報処理装置１は、かかる情報処理装置１を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１について）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、車両Ｃに搭載される端末装置との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２について）
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図２に示すように、記憶部１２は、駐車場データベース１２１と、車両データベース１２２と、ユーザデータベース１２３とを有する。

（駐車場データベース１２１について）
駐車場データベース１２１は、空きができるタイミングを予測する駐車場の情報が登録されたデータベースである。図３は、実施形態に係る駐車場データベース１２１の一例を示す説明図である。図３に示すように、駐車場データベース１２１には、駐車場ＩＤと、位置情報と、駐車スペースの空き数と、施設情報と、チェックフラグを通過した数とが対応付けられて登録されている。

ここで、駐車場ＩＤとは、駐車場を識別するための識別子である。なお、駐車場データベース１２１は、駐車場ＩＤと併せて、駐車場の名称等を記憶してもよい。また、位置情報とは、対応付けられた駐車場ＩＤが示す駐車場の位置を示す情報である。

また、駐車スペースの空き数とは、対応付けられた駐車場ＩＤが示す駐車場において、駐車スペースが空いている数を示す情報である。また、施設情報とは、対応付けられた駐車場ＩＤが示す駐車場に付随する施設を示す情報である。また、チェックフラグを通過した数とは、対応付けられた駐車場ＩＤが示す駐車場に付随する施設の各所に設置された各種のチェックフラグ（例えば、ビーコンＢ）をユーザが通過した数を示す情報である。

（車両データベース１２２について）
車両データベース１２２は、駐車場の空きスペース情報が通知される車両の情報が登録されたデータベースである。図４は、実施形態に係る車両データベース１２２の一例を示す説明図である。図４に示すように、車両データベース１２２には、車両ＩＤと、位置情報と、速度情報と、出発地と、目的地とが対応付けられて登録されている。

ここで、車両ＩＤとは、車両を識別するための識別子である。なお、車両データベース１２２は、車両ＩＤと併せて、車両のナンバーや車種等を記憶してもよい。また、位置情報とは、対応付けられた車両ＩＤが示す車両の位置を示す情報である。また、速度情報とは、対応付けられた車両ＩＤが示す車両の速度を示す情報である。

また、出発地とは、対応付けられた車両ＩＤが示す車両の出発地を示す情報である。また、目的地とは、対応付けられた車両ＩＤが示す車両の目的地を示す情報である。

なお、上述の位置情報および速度情報は、車両に搭載される端末装置から所定の時間間隔で送信されるプローブデータに含まれる情報である。また、上述の出発地および目的地は、車両に搭載される端末装置でユーザの案内処理を行う場合に、かかるユーザによって出発地および目的地が設定された際に車両データベース１２２に登録される。

（ユーザデータベース１２３について）
ユーザデータベース１２３は、車両を運転して施設を訪れるユーザの情報が登録されたデータベースである。図５は、実施形態に係るユーザデータベース１２３の一例を示す説明図である。図５に示すように、ユーザデータベース１２３には、ユーザＩＤと、位置情報と、利用フラグと、車両ＩＤとが対応付けられて登録されている。

ここで、ユーザＩＤとは、ユーザを識別するための識別子である。なお、ユーザデータベース１２３は、ユーザＩＤと併せて、ユーザの氏名や、ユーザの属性を示す属性情報（デモグラフィック属性やサイコグラフィック属性）等を記憶してもよい。

また、位置情報とは、対応付けられたユーザＩＤが示すユーザの位置を示す情報である。かかる位置情報は、例えば、対応付けられたユーザＩＤが示すユーザの所持するスマートフォンなどの携帯端末から取得することができる。

また、利用フラグとは、対応付けられたユーザＩＤが示すユーザが各種の施設を所定の時間より前から現時点までに利用しているか否かを示す情報である。例えば、情報処理装置１は、ユーザＩＤが示すユーザが施設を利用している場合は、かかる施設に利用フラグ「１」を対応付けて登録し、ユーザＩＤが示すユーザが施設を利用していない場合は、かかる施設に利用フラグ「０」を対応付けて登録する。また、車両ＩＤとは、対応付けられたユーザＩＤが示すユーザが運転する車両を識別するための識別子である。

（制御部１３について）
制御部１３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３は、例えば、コントローラであり、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図２に示すように、制御部１３は、収集部１３１と、取得部１３２と、予測部１３３と、提供部１３４と、判別部１３５と、通知部１３６とを備え、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（収集部１３１について）
収集部１３１は、車両Ｃに搭載される端末装置からプローブデータを収集する。そして、収集部１３１は、かかる端末装置から収集したプローブデータに基づいて、車両データベース１２２の位置情報および速度情報を更新する。

また、収集部１３１は、ユーザが施設Ｆを利用した履歴情報を収集する。例えば、収集部１３１は、店舗である施設ＦのＰＯＳ（point of sales）システムからユーザの購入履歴等を履歴情報として収集する。そして、収集部１３１は、かかる履歴情報を収集できた場合に、ユーザデータベース１２３の利用フラグを「１」に更新する。一方で、収集部１３１は、かかる履歴情報を収集できない場合に、ユーザデータベース１２３の利用フラグを「０」に更新する。

（取得部１３２について）
取得部１３２は、ネットワークＮを介して、駐車場Ｐが付随する施設Ｆを利用するユーザの行動、若しくは当該行動に対して影響を及ぼし得る事象を示す情報（すなわち行動情報）を取得する。例えば、取得部１３２は、かかる行動情報として、施設Ｆの所定の箇所（例えば、レジ横や出口）に設置されたチェックフラグ（例えば、ビーコンＢ）の近傍を通過したユーザの数を行動情報として取得する。そして、取得部１３２は、取得した行動情報であるチェックフラグの近傍を通過したユーザの数を駐車場データベース１２１に登録する。

（予測部１３３について）
予測部１３３は、取得部１３２で取得された行動情報に基づいて、車両Ｃのうち、駐車場Ｐに駐車された車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する。予測部１３３は、例えば、行動情報が取得されたチェックフラグの設置箇所と、かかるチェックフラグの近傍を通過したユーザの数とに基づいて、車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングと、かかるタイミングで退場する車両Ｃ１の台数とを予測することができる。

例えば、５分後に駐車場Ｐから退場すると予測されるチェックフラグ（例えば、出口に設置されたビーコンＢ）と、１０分後に駐車場Ｐから退場すると予測されるチェックフラグ（例えば、レジ横に設置されたビーコンＢ）と、１５分後に駐車場Ｐから退場すると予測されるチェックフラグ（例えば、レジ近くの商品棚に設置されたビーコンＢ）とを段階的に施設Ｆに設ける。

そして、５分後に退場すると予測されるチェックフラグの近傍を２人のユーザが通過し、１０分後に退場すると予測されるチェックフラグの近傍を８人のユーザが通過した場合、予測部１３３は、５分後に２台の車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場し、１０分後に８台の車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場すると予測することができる。

このように、施設Ｆに段階的にチェックフラグを設けることにより、予測部１３３は、駐車場Ｐに駐車された車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングをより正確に予測することができる。

予測部１３３は、ユーザが行動を行った場所と駐車場Ｐとの距離に基づいて、ユーザが駐車した車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測することができる。また、予測部１３３は、ユーザが行動を行った場所と、ユーザが駐車場Ｐ内で車両Ｃ１を駐車した場所との距離に基づいて、ユーザが駐車した車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測してもよい。さらに、予測部１３３は、ユーザが駐車場Ｐ内で車両Ｃ１を駐車した場所から駐車場Ｐの出口までの距離に基づいて、ユーザが駐車した車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測してもよい。

このように、施設Ｆや駐車場Ｐにおけるそれぞれの場所の距離に基づいて車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測することにより、駐車場Ｐに空きができるタイミングをより正確に予測することができる。

また、予測部１３３は、ユーザが施設Ｆ内や駐車場Ｐ内を移動する方向に基づいて、ユーザが駐車した車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測してもよい。これにより、駐車場Ｐに空きができるタイミングをより正確に予測することができる。なお。かかるユーザの移動方向は、ユーザの所持するスマートフォンなどの携帯端末などから得ることができる。

また、予測部１３３は、施設Ｆや駐車場Ｐでのユーザの行動を統計的に解析することによりモデルを生成し、かかるモデル化された情報に基づいて、ユーザが駐車した車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測してもよい。例えば、あるユーザが過去の多くのパターンで施設Ｆのレジ横を通過した７分後に駐車場Ｐを退場しており、さらに当該ユーザがレジ横を通過した場合、予測部１３３は、「ユーザが駐車した車両Ｃ１が１台、７分後に駐車場Ｐから退場する」と予測することができる。

また、予測部１３３は、過去に施設Ｆに来訪した複数のユーザの行動を統計的に解析することによりモデルを生成し、かかるモデル化された統計情報に基づいて、ユーザが駐車した車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測してもよい。例えば、過去に施設Ｆに来訪した複数のユーザの行動を統計的に解析することにより、「昼食を取りに行くため、１１時４５分から１２時にかけて、正規分布にしたがって来訪者全体のうちの２割のユーザが駐車場Ｐを退場する」という統計情報がモデル化されているとする。そして、１１時３０分時点で施設Ｆに来訪者が３００人いる場合、予測部１３３は、かかるモデル化された統計情報に基づいて、「１１時４５分から１２時にかけて、ユーザが駐車した車両Ｃ１が６０台、駐車場Ｐから退場する」と予測することができる。

なお、上記のモデル化された統計情報を生成する際に解析対象となる複数のユーザと、駐車場Ｐから退場するタイミングの予測対象となるユーザとは、同一でなくともよい。

また、予測部１３３は、取得部１３２が取得した行動情報に基づいてユーザの状態を推定し、かかる推定されたユーザの状態に基づいて、ユーザが駐車した車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測してもよい。すなわち、予測部１３３は、行動情報に基づいてユーザのコンテキスト情報を推定し、かかるコンテキスト情報に基づいてユーザが駐車した車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測してもよい。

例えば、施設Ｆ内に設置されたビーコンＢから、取得部１３２が、「ユーザがアイスクリーム屋の前を通過した」「ユーザがレストランの前を通過した」「ユーザが花屋の前を通過した」という情報を連続して取得したとする。この場合、予測部１３３は、施設Ｆ内におけるアイスクリーム屋、レストランおよび花屋の位置に基づいて、ユーザの移動方向や移動速度を推定する。そして、予測部１３３は、推定されたユーザの移動方向や移動速度に基づいて、ユーザが駐車した車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測することができる。

このように、取得した行動情報に基づいてユーザのコンテキスト情報を推定し、かかるコンテキスト情報に基づいて車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測することにより、駐車場Ｐに空きができるタイミングをより正確に予測することができる。

（提供部１３４について）
提供部１３４は、予測部１３３で予測された車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングに基づいて、駐車場Ｐに駐車待ちしている車両Ｃ２に対し、駐車場Ｐに空きができるタイミングの情報を提供する。

例えば、予測部１３３において「５分後に２台の車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場し、１０分後に８台の車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場する」と予測された場合、提供部１３４は、先頭から２番目までに並ぶ車両Ｃ２に対して「５分後、駐車場Ｐに空きができる」旨の情報を提供し、３番目から１０番目までに並ぶ車両Ｃ２に対して「１０分後、駐車場Ｐに空きができる」旨の情報を提供することができる。

このように、施設Ｆに段階的にチェックフラグを設けることにより、提供部１３４は、駐車待ちしている車両Ｃ２に対して駐車場Ｐに駐車可能となるタイミングをより正確に提供することができる。

（判別部１３５について）
判別部１３５は、駐車場Ｐ内の車両Ｃが駐車するか退場するかを判別する。例えば、判別部１３５は、ユーザデータベース１２３に登録された利用フラグの値に基づいて、対象となるユーザの運転する車両Ｃが駐車するか退場するかを判別する。

例えば、判別部１３５は、駐車場Ｐに付随する施設Ｆの利用フラグが「１」であるユーザの車両Ｃを、駐車場Ｐを退場しようとする車両Ｃ１ａであると判別する。また、判別部１３５は、駐車場Ｐに付随する施設Ｆの利用フラグが「０」であるユーザの車両Ｃを、駐車場Ｐに駐車しようとする車両Ｃ２ａであると判別する。

（通知部１３６について）
通知部１３６は、駐車場Ｐ内の車両Ｃのうち、駐車場Ｐに駐車しようとする車両Ｃ２ａに対して、駐車場Ｐの中で空いている駐車スペースに関する情報を通知する。例えば、通知部１３６は、駐車場Ｐを退場しようとする車両Ｃ１ａが駐車していた駐車スペースの位置に関する情報を、空きスペース情報として車両Ｃ２ａに通知する。

なお、通知部１３６は、車両Ｃ１ａが駐車していた駐車スペースの位置を、かかる車両Ｃ１ａに搭載される端末装置から収集したプローブデータに基づいて検出することができる。

また、通知部１３６は、駐車場Ｐに駐車しようとする車両Ｃのうち、退場しようとする車両Ｃ１ａとすれ違った車両Ｃ２ａに限定して空きスペース情報を通知することができる。これにより、駐車場Ｐ内が混乱することを抑制することができる。

なお、通知部１３６は、退場しようとする車両Ｃ１ａと駐車しようとする車両Ｃ２ａとがすれ違ったことを、かかる車両Ｃ１ａおよび車両Ｃ２ａに搭載される端末装置から収集したプローブデータに基づいて検出することができる。

また、車両Ｃ１ａが駐車していた駐車スペースの位置や、車両Ｃ１ａと車両Ｃ２ａとがすれ違ったことは、プローブデータに基づいて検出する場合に限られず、駐車場Ｐに別途設置されたカメラや各種センサからの情報などに基づいて検出してもよい。

また、通知部１３６は、駐車場Ｐから退場しようとする車両Ｃ１ａが駐車場Ｐに駐車しようとする車両Ｃ２ａと所定の時間以上すれ違わなかった場合に、駐車場Ｐに駐車しようとする車両Ｃ２ａのすべてに空きスペース情報を通知するとよい。

このように、車両Ｃ１ａが駐車場Ｐに駐車しようとする車両Ｃ２ａと所定の時間以上すれ違わなかった場合には、空きスペースＥの近くに駐車しようとする車両Ｃ２ａがいないと推測される。したがって、すべての車両Ｃ２ａに空きスペース情報を通知することにより、空きスペースＥを効率よく埋めて、駐車場Ｐ内を走る車両Ｃ２ａの数を減らすことができる。したがって、実施形態によれば、駐車場Ｐが混乱することを抑制することができる。

また、通知部１３６は、駐車場Ｐから退場しようとする車両Ｃ１ａが駐車場Ｐに駐車しようとする車両Ｃ２ａとすれ違わずに退場した場合、その後駐車場Ｐに駐車しようと入場する車両Ｃ２ａに空きスペース情報を通知するとよい。

このように、車両Ｃ１ａが駐車場Ｐを出るまで駐車しようとする車両Ｃ２ａとすれ違わなかった場合には、空きスペースＥの近くに駐車しようとする車両Ｃ２ａがいないと推測される。したがって、その後駐車しようと入場する車両Ｃ２ａに空きスペース情報を通知することにより、空きスペースＥを効率よく埋めて、駐車場Ｐ内を走る車両Ｃ２ａの数を減らすことができる。したがって、実施形態によれば、駐車場Ｐが混乱することを抑制することができる。

また、通知部１３６は、駐車場Ｐをこれから訪れようとする車両Ｃに対して、駐車場Ｐの空き状況や駐車場Ｐを走行する車両Ｃの数（すなわち、車両Ｃ１ａの数と車両Ｃ２ａの数の合計）を通知してもよい。すなわち、通知部１３６は、駐車場Ｐをこれから訪れようとする車両Ｃに対して、駐車場Ｐの混雑状況を通知してもよい。

〔３．変形例〕
上述した実施形態に係る情報処理装置１は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１の他の実施形態について説明する。

〔３−１．ＰＯＳシステムからの行動情報の取得〕
上述した情報処理装置１は、施設Ｆに設置されたビーコンＢの近傍をユーザが通過した際に、かかる通過した旨の情報を行動情報として取得した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報処理装置１は、施設ＦのＰＯＳシステムから得られる各種情報を行動情報として取得してもよい。

例えば、情報処理装置１は、ユーザが施設Ｆのレジで買い物を精算する度ごとに、かかる買い物を精算した旨の情報を行動情報として施設ＦのＰＯＳシステムから取得する。これにより、情報処理装置１は、例えば「買い物を精算したユーザの車両Ｃ１が１台、５分後に駐車場Ｐから退場する」と予測することができる。なぜなら、レジで買い物を精算したユーザは、まもなく車両Ｃに乗って駐車場Ｐから退場すると予測することができるからである。

また、情報処理装置１は、ラーメン屋である施設Ｆにおいてユーザが替え玉を注文する度ごとに、かかる替え玉を注文した旨の情報を行動情報として施設ＦのＰＯＳシステムから取得する。これにより、情報処理装置１は、例えば「替え玉を注文したユーザの車両Ｃ１が１台、５分後に駐車場Ｐから退場する」と予測することができる。なぜなら、替え玉を注文したユーザは、まもなく車両Ｃに乗って駐車場Ｐから退場すると予測することができるからである。

さらに、施設ＦのＰＯＳシステムにおいて、どこの棚の品物が取られたかがリアルタイムでわかる場合に、品物が取られた棚の位置がレジに近づいたら、情報処理装置１は、例えば「レジ近くの品物を取ったユーザの車両Ｃ１が１台、１５分後に駐車場Ｐから退場する」と予測することができる。

このように、情報処理装置１は、施設ＦのＰＯＳシステムから得られる各種情報を行動情報として取得することができる。なお、施設ＦのＰＯＳシステムから得ることができる行動情報は上述の例に限られず、ＰＯＳシステムから得られる他の情報を行動情報として取得してもよい。

〔３−２．各種センサからの行動情報の取得〕
また、情報処理装置１は、各種センサから得られる情報を行動情報として取得してもよい。例えば、お化け屋敷である施設Ｆで最後となるエリアに、ユーザが入ったことを検知することができる人感センサを設置する。

そして、最後となるエリアに１人のユーザが入場したことをかかる人感センサが検知した場合、情報処理装置１は、かかる人感センサから入手した情報に基づいて、「最終エリアに入場したユーザの車両Ｃ１が１台、１０分後に駐車場Ｐから退場する」と予測することができる。なぜなら、お化け屋敷の最終エリアに入場したユーザは、まもなく車両Ｃに乗って駐車場Ｐから退場すると予測することができるからである。

また、例えば、施設Ｆを利用するユーザに重さを感知可能な生体センサが取り付けられる。そして、１人のユーザが重い物を持ったことをかかる生体センサが感知した場合、情報処理装置１は、かかる生体センサから入手した情報に基づいて、「重い物を持ったユーザの車両Ｃ１が１台、１０分後に駐車場Ｐから退場する」と予測することができる。なぜなら、重い物を持ったユーザは、まもなく重い物を車両Ｃに積み込んで駐車場Ｐから退場すると予測することができるからである。

このように、情報処理装置１は、各種センサから得られる情報を行動情報として取得することができる。なお、行動情報を得ることができるセンサは上述の例に限られず、その他のセンサから得られる情報を行動情報として取得してもよい。

〔３−３．出発地に基づいた退場タイミングの予測〕
また、情報処理装置１は、車両データベース１２２に登録された車両Ｃの出発地に基づいて、駐車場Ｐに駐車する車両Ｃの退場タイミングを予測してもよい。例えば、千葉県のアミューズメントパークである施設Ｆに来場した車両Ｃの出発地が北海道であり、翌日が平日である場合、情報処理装置１は、例えば「北海道から来訪した車両Ｃ１が１台、午後４時に駐車場Ｐから退場する」と予測することができる。なぜなら、遠方から来訪した車両Ｃは、翌日が平日である場合、遅くまで残る可能性は低く、夕方までには退場する可能性が高いと予測することができるからである。

一方で、千葉県のアミューズメントパークである施設Ｆに来場した車両Ｃの出発地が埼玉県であり、翌日が平日である場合、情報処理装置１は、例えば「埼玉県から来訪した車両Ｃ１が１台、午後８時に駐車場Ｐから退場する」と予測することができる。なぜなら、近場から来訪した車両Ｃは、翌日が平日である場合でも、早く退場する可能性は低く、夜間まで残る可能性が高いと予測することができるからである。

このように、情報処理装置１は、車両Ｃの出発地と施設Ｆの所在地とを行動情報として取得し、かかる車両Ｃの出発地と施設Ｆの所在地とに基づいて、車両Ｃの退場タイミングを予測することができる。

〔３−４．ユーザの自発的な行動に基づいた退場タイミングの予測〕
また、情報処理装置１は、ユーザが起こした自発的な行動に基づいて、駐車場Ｐに駐車する車両Ｃの退場タイミングを予測してもよい。例えば、施設Ｆの出口付近にポイントを付与する端末が設けられ、退場する際にチェックインするとユーザにポイントが付与されるサービスが実施されている。そして、１人のユーザがチェックインしてポイントを獲得した場合、情報処理装置１は、かかるチェックインされた情報に基づいて、「チェックインしたユーザの車両Ｃ１が１台、５分後に駐車場Ｐから退場する」と予測することができる。

また、情報処理装置１は、ユーザが自発的に起こしたウェブ上の行動に基づいて、駐車場Ｐに駐車する車両Ｃの退場タイミングを予測してもよい。例えば、大型ショッピングモールである施設Ｆに来場したユーザが、かかる施設Ｆで行われるイベントの情報をウェブ上で事前に調べていた場合に、情報処理装置１は、例えば「ユーザの車両Ｃ１が１台、イベント終了時刻から１０分後に駐車場Ｐから退場する」と予測することができる。なぜなら、事前にイベント情報を調べていたユーザは、イベントが終わり次第車両Ｃに乗って駐車場Ｐから退場すると予測することができるからである。

このように、情報処理装置１は、ユーザが起こした自発的な行動を行動情報として取得し、かかるユーザが起こした自発的な行動に基づいて、駐車場Ｐに駐車する車両Ｃの退場タイミングを予測することができる。

〔３−５．ユーザに起因する情報以外の情報に基づいた退場タイミングの予測〕
また、情報処理装置１は、ユーザ本人に起因する情報以外の情報に基づいて退場タイミングを予測してもよい。例えば、情報処理装置１は、ユーザの行動に対して影響を及ぼし得る事象を示す情報に基づいて、ユーザが駐車した車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測してもよい。

例えば、情報処理装置１は、施設Ｆの周辺の天候に基づいて、駐車場Ｐに駐車する車両Ｃの退場タイミングを予測してもよい。例えば、施設Ｆの周辺で雷が鳴り始めた場合、情報処理装置１は、かかる天候の情報に基づいて、「これから１５分間、１０台の車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場する」と予測することができる。なぜなら、雷が鳴り始めた場合、施設Ｆを訪れているユーザの心理が「早く帰宅したい」と変化するため、多くの車両Ｃが退場すると予測することができるからである。

また、施設Ｆの周辺で小雨が降り始めた場合にも、施設Ｆを訪れているユーザの心理が「早く帰宅したい」と変化するため、情報処理装置１は、上記と同様に多くの車両Ｃが退場すると予測することができる。

一方で、施設Ｆの周辺でどしゃ降りの雨が降り始めた場合、情報処理装置１は、かかる天候の情報に基づいて、「これから１０分間は車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場しない」と予測することができる。なぜなら、どしゃ降りの雨が降り始めた場合、施設Ｆを訪れているユーザの心理が「どしゃ降りの雨が落ち着くまで施設Ｆに留まろう」と変化するため、駐車場Ｐに駐車する車両Ｃはしばらく退場しないと予測することができるからである。

このように、情報処理装置１は、ユーザ本人に起因する情報以外の情報を行動情報として取得し、かかるユーザ本人に起因する情報以外の情報に基づいて、車両Ｃの退場タイミングを予測することができる。なお、ユーザ本人に起因する情報以外の情報は、例えば、他人からユーザ本人に対して起こされた行動（例えば、他人からユーザ本人への電子メールの送付）などであってもよい。

〔３−６．出発地および目的地に基づいた車両の判別〕
また、情報処理装置１は、車両Ｃを運転するユーザが施設Ｆを利用しているか否かを示す利用フラグに基づいて、駐車場Ｐ内の車両Ｃが駐車するか退場するかを判別した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報処理装置１は、車両データベース１２２に登録された車両Ｃの出発地および目的地に基づいて、駐車場Ｐ内の車両Ｃが駐車するか退場するかを判別してもよい。

例えば、駐車場Ｐ内の車両Ｃの目的地が自宅や他の施設など、施設Ｆ以外の箇所に設定されている場合、情報処理装置１は、かかる車両Ｃがこれから退場すると判別することができる。一方、駐車場Ｐ内の車両Ｃの目的地が施設Ｆに設定されている場合、情報処理装置１は、かかる車両Ｃがこれから駐車すると判別することができる。

このように、情報処理装置１は、車両データベース１２２に登録された車両Ｃの出発地および目的地に基づいて、駐車場Ｐ内の車両Ｃが駐車するか退場するかを判別することができる。

〔３−７．その他の手段による空きスペースの予測〕
また、情報処理装置１は、駐車場Ｐを退場しようとする車両であると判別された車両Ｃ１ａが駐車していた駐車スペースの位置に関する情報を、空きスペース情報として車両Ｃ２ａに通知した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報処理装置１は、予測部１３３により施設Ｆを退場すると予測されたユーザの車両Ｃが駐車している駐車スペースを、空きスペースＥとなるより前に空きスペースとして通知してもよい。

これにより、車両Ｃ２に通知された空きスペースＥが通知された後に埋まってしまうことをさらに抑制することができる。

〔４．処理手順〕
次に、図６を参照して、情報処理装置１の制御部１３が実行する処理について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置１の制御部１３が実行する処理を示すフローチャートである。

図６に示すように、制御部１３は、まず、車両Ｃの端末装置からプローブデータを受信したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。そして、車両Ｃの端末装置からプローブデータを受信した場合（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、制御部１３は、かかるプローブデータに基づいて、車両データベース１２２における車両Ｃの位置情報および速度情報を更新する（ステップＳ１０２）。一方で、車両Ｃの端末装置からプローブデータを受信していない場合（ステップＳ１０１，Ｎｏ）、ステップＳ１０２をスキップする。

次に、制御部１３は、ユーザが施設Ｆを利用しているか否かを判定する（ステップＳ１０３）。そして、ユーザが施設Ｆを利用している場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、制御部１３は、ユーザデータベース１２３における施設Ｆの利用フラグを「１」に更新する（ステップＳ１０４）。一方で、ユーザが施設Ｆを利用していない場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、制御部１３は、ユーザデータベース１２３における施設Ｆの利用フラグを「０」に更新する（ステップＳ１０５）。

次に、制御部１３は、施設Ｆに設置されたビーコンＢ等から、駐車場Ｐに付随する施設Ｆを利用するユーザの行動、若しくは当該行動に対して影響を及ぼし得る事象を示す行動情報を取得する（ステップＳ１０６）。そして、制御部１３は、取得された行動情報に基づいて、車両Ｃのうち、駐車場Ｐに駐車された車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する（ステップＳ１０７）。

次に、制御部１３は、駐車場Ｐに駐車待ちしている車両Ｃ２がいるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。そして、駐車場Ｐに駐車待ちしている車両Ｃ２がいる場合（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、かかる車両Ｃ２に対して駐車場Ｐに空きができるタイミングの情報を提供する（ステップＳ１０９）。一方で、駐車場Ｐに駐車待ちしている車両Ｃ２がいない場合（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、ステップＳ１０９をスキップする。

次に、制御部１３は、駐車場Ｐ内の車両Ｃが駐車するか退場するかを判別する（ステップＳ１１０）。例えば、制御部１３は、ステップＳ１０３〜Ｓ１０５において更新された施設Ｆの利用フラグに基づいて、駐車場Ｐで走行する車両Ｃが駐車するか退場するかを判別する。

最後に、制御部１３は、駐車場Ｐ内の車両Ｃのうち、駐車場Ｐに駐車しようとする車両Ｃ２ａに対して、駐車場Ｐの中で空いている駐車スペースに関する空きスペース情報を通知し（ステップＳ１１１）、処理を終了する。

〔５．ハードウェア構成〕
なお、実施形態における情報処理装置１は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ５０によって実現される。図７は、情報処理装置１の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１、ＲＡＭ（Random Access Memory）５２、ＲＯＭ（Read Only Memory）５３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）５４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）５５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）５６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）５７を備える。

ＣＰＵ５１は、ＲＯＭ５３またはＨＤＤ５４に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ５３は、コンピュータ５０の起動時にＣＰＵ５１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ５０のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。

ＨＤＤ５４は、ＣＰＵ５１によって実行されるプログラム、および当該プログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス５５は、通信部１１に対応し、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ５１へ送り、ＣＰＵ５１が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ５１は、入出力インターフェイス５６を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ５１は、入出力インターフェイス５６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ５１は、生成したデータを、入出力インターフェイス５６を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス５７は、記録媒体５８に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ５２を介してＣＰＵ５１に提供する。ＣＰＵ５１は、当該プログラムを、メディアインターフェイス５７を介して記録媒体５８からＲＡＭ５２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体５８は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ５０が実施形態に係る情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ５０のＣＰＵ５１は、ＲＡＭ５２上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３の機能を実現する。また、ＨＤＤ５４には、記憶部１２内のデータが記憶される。コンピュータ５０のＣＰＵ５１は、これらのプログラムを記録媒体５８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔６．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置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。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、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。また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、取得部１３２と、予測部１３３とを備える。取得部１３２は、ユーザの行動、若しくは当該行動に対して影響を及ぼし得る事象を示す行動情報を取得する。予測部１３３は、取得部１３２で取得された行動情報に基づいて、ユーザが駐車した車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する。

これにより、情報処理装置１は、満車状態となった駐車場Ｐに空きができるタイミングを予測することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１において、取得部１３２は、ユーザが車両Ｃ１で訪れた施設Ｆに設置されるビーコンＢから行動情報を取得する。

これにより、情報処理装置１は、まもなく車両Ｃ１に乗って施設Ｆを離れるユーザの情報を行動情報として取得することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１において、取得部１３２は、ユーザが車両Ｃ１で訪れた施設Ｆでの購入履歴を行動情報として取得する。

これにより、情報処理装置１は、まもなく車両Ｃ１に乗って施設Ｆを離れるユーザの情報を行動情報として取得することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１において、取得部１３２は、ユーザの状態を検知可能であるセンサから行動情報を取得する。

これにより、情報処理装置１は、まもなく車両Ｃ１に乗って施設Ｆを離れるユーザの情報を行動情報として取得することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１において、予測部１３３は、ユーザが行動を行った場所と駐車場Ｐとの距離に基づいて、車両Ｃが駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する。

これにより、情報処理装置１は、駐車場Ｐに空きができるタイミングをより正確に予測することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１において、予測部１３３は、ユーザが行動を行った場所と、ユーザが駐車場Ｐ内で車両Ｃ１を駐車した場所との距離に基づいて、車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する。

これにより、情報処理装置１は、駐車場Ｐに空きができるタイミングをより正確に予測することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１において、予測部１３３は、ユーザが駐車場Ｐ内で車両Ｃ１を駐車した場所から駐車場Ｐの出口までの距離に基づいて、車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する。

これにより、情報処理装置１は、駐車場Ｐに空きができるタイミングをより正確に予測することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１において、予測部１３３は、ユーザが移動する方向に基づいて、車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する。

これにより、情報処理装置１は、駐車場Ｐに空きができるタイミングをより正確に予測することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１において、予測部１３３は、ユーザの行動を統計的に解析することによりモデルを生成し、モデル化された情報に基づいて、車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する。

これにより、情報処理装置１は、駐車場Ｐに空きができるタイミングをより正確に予測することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１において、予測部１３３は、複数のユーザの過去の行動を統計的に解析することによりモデルを生成し、モデル化された統計情報に基づいて、車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する。

これにより、情報処理装置１は、駐車場Ｐに空きができるタイミングをより正確に予測することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１において、予測部１３３は、取得部１３２が取得した行動情報に基づいてユーザの状態を推定し、推定されたユーザの状態に基づいて、車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する。

これにより、情報処理装置１は、駐車場Ｐに空きができるタイミングをより正確に予測することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１において、予測部１３３は、ユーザが駐車した車両Ｃ１の出発地に基づいて、車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する。

これにより、情報処理装置１は、満車状態となった駐車場Ｐに空きができるタイミングを予測することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１において、予測部１３３は、ユーザが起こした自発的な行動に基づいて、車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する。

これにより、情報処理装置１は、満車状態となった駐車場Ｐに空きができるタイミングを予測することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１において、予測部１３３は、ユーザが車両Ｃ１で訪れた施設Ｆの周辺の天候に基づいて、車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングを予測する。

これにより、情報処理装置１は、満車状態となった駐車場Ｐに空きができるタイミングを予測することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１は、予測部１３３によって予測された車両Ｃ１が駐車場Ｐから退場するタイミングに基づいて、駐車場Ｐに空きができるタイミングの情報を駐車待ちしている別の車両Ｃ２に提供する提供部１３４をさらに備える。

これにより、駐車待ちしている車両Ｃ２のユーザが、駐車場Ｐが空くまで待つべきか、それとも別の駐車場を探すべきかを的確に判断することができる。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、予測部は、予測手段や予測回路に読み替えることができる。

１ 情報処理装置
１１ 通信部
１２ 記憶部
１３ 制御部
１２１ 駐車場データベース
１２２ 車両データベース
１２３ ユーザデータベース
１３１ 収集部
１３２ 取得部
１３３ 予測部
１３４ 提供部
１３５ 判別部
１３６ 通知部

Claims (17)

1. ユーザの行動、若しくは当該行動に対して影響を及ぼし得る事象を示す行動情報を取得する取得部と、
   前記取得部で取得された前記行動情報に基づいて、ユーザが駐車した車両が駐車場から退場するタイミングを予測する予測部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記取得部は、
   前記ユーザが前記車両で訪れた施設に設置されるビーコンから前記行動情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記取得部は、
   前記ユーザが前記車両で訪れた施設での購入履歴を前記行動情報として取得する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記取得部は、
   前記ユーザの状態を検知可能であるセンサから前記行動情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
5. 前記予測部は、
   前記ユーザが行動を行った場所と前記駐車場との距離に基づいて、前記車両が前記駐車場から退場するタイミングを予測する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
6. 前記予測部は、
   前記ユーザが行動を行った場所と、前記ユーザが前記駐車場内で前記車両を駐車した場所との距離に基づいて、前記車両が前記駐車場から退場するタイミングを予測する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
7. 前記予測部は、
   前記ユーザが前記駐車場内で前記車両を駐車した場所から前記駐車場の出口までの距離に基づいて、前記車両が前記駐車場から退場するタイミングを予測する
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の情報処理装置。
8. 前記予測部は、
   前記ユーザが移動する方向に基づいて、前記車両が前記駐車場から退場するタイミングを予測する
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の情報処理装置。
9. 前記予測部は、
   前記ユーザの行動を統計的に解析することによりモデルを生成し、モデル化された情報に基づいて、前記車両が前記駐車場から退場するタイミングを予測する
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の情報処理装置。
10. 前記予測部は、
    複数のユーザの過去の行動を統計的に解析することによりモデルを生成し、モデル化された統計情報に基づいて、前記車両が前記駐車場から退場するタイミングを予測する
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一つに記載の情報処理装置。
11. 前記予測部は、
    前記取得部が取得した前記行動情報に基づいて前記ユーザの状態を推定し、推定された前記ユーザの状態に基づいて、前記車両が前記駐車場から退場するタイミングを予測する
    ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一つに記載の情報処理装置。
12. 前記予測部は、
    前記ユーザが駐車した前記車両の出発地に基づいて、前記車両が前記駐車場から退場するタイミングを予測する
    ことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか一つに記載の情報処理装置。
13. 前記予測部は、
    前記ユーザが起こした自発的な行動に基づいて、前記車両が前記駐車場から退場するタイミングを予測する
    ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか一つに記載の情報処理装置。
14. 前記予測部は、
    前記ユーザが前記車両で訪れた施設の周辺の天候に基づいて、前記車両が前記駐車場から退場するタイミングを予測する
    ことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
15. 前記予測部によって予測された前記車両が前記駐車場から退場するタイミングに基づいて、前記駐車場に空きができるタイミングの情報を駐車待ちしている別の車両に提供する提供部をさらに備える
    ことを特徴とする請求項１〜１４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
16. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    ユーザの行動、若しくは当該行動に対して影響を及ぼし得る事象を示す行動情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程で取得された前記行動情報に基づいて、ユーザが駐車した車両が駐車場から退場するタイミングを予測する予測工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
17. ユーザの行動、若しくは当該行動に対して影響を及ぼし得る事象を示す行動情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順で取得された前記行動情報に基づいて、ユーザが駐車した車両が駐車場から退場するタイミングを予測する予測手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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