JP2023167324A - 情報処理方法及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】混雑度の理由を容易に知ることができ、ユーザが混雑度の理由に応じて目的地を容易に選択できる。【解決手段】管理サーバ２００は、ユーザ情報に含まれる位置情報に基づいて、複数のユーザのうちの少なくとも１人のユーザが存在する特定場所を登録場所のうちから抽出し、その特定場所における混雑度を算出し、その特定場所に関する投稿情報に基づいて、その特定場所における混雑度の理由を推定する混雑情報処理部２０４を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、混雑に関する情報を提供する情報処理方法及び情報処理装置に関する。

従来、混雑に関する情報を所定の機器に提供する技術が存在する。例えば、予め設定された閾値よりも訪問者数が多い訪問先情報を抽出し、その抽出された訪問先情報を車載機器に送信する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００８－１２８６５９号公報

上述した従来技術では、予め設定された閾値よりも訪問者数が多い施設を人気施設として車両の乗員に案内することができる。しかし、車両の乗員は、訪問者数が多い理由を知ることが困難である。

本発明は、混雑度の理由を容易に知ることができ、ユーザが混雑度の理由に応じて目的地を容易に選択できることを目的とする。

本発明の一態様は、複数のユーザに登録場所の混雑に関する情報を提供する情報処理方法である。この情報処理方法は、複数のユーザのうちの少なくとも１人のユーザの位置情報を含む当該ユーザに関するユーザ情報と、複数のユーザのうちの少なくとも１人のユーザにより電子機器を用いて、所定のネットワーク上に構築されたコミュニケーションサービスに投稿された投稿情報とを取得する取得処理と、ユーザ情報に含まれる位置情報に基づいて、複数のユーザのうちの少なくとも１人のユーザが存在する特定場所を登録場所のうちから抽出し、特定場所における混雑度を算出する算出処理と、特定場所に関する投稿情報に基づいて、特定場所における混雑度の理由を推定する推定処理と、特定場所における混雑度及びその理由を含む混雑情報を出力させる出力処理とを含む。

本発明によれば、混雑度の理由を容易に知ることができ、ユーザが混雑度の理由に応じて目的地を容易に選択できる。

図１は、情報処理システムのシステム構成の一例を示す図である。 図２は、管理サーバ及びＳＮＳサーバの機能構成例を示すブロック図である。 図３は、車両情報ＤＢに格納されている各情報を模式的に示す図である。 図４は、ユーザ情報ＤＢに格納されている各情報を模式的に示す図である。 図５は、混雑情報ＤＢに格納されている各情報を模式的に示す図である。 図６は、投稿情報ＤＢに格納されている各情報を模式的に示す図である。 図７は、管理サーバにより推定される施設及び駐車場の混雑度の関係例を示す図である。 図８は、電子機器を用いてユーザにより投稿された投稿文及び投稿画像の一例を簡略化して示す図である。 図９は、情報出力装置から混雑情報を出力させる場合の出力例を示す図である。 図１０は、情報出力装置から混雑情報を出力させる場合の出力例を示す図である。 図１１は、制御装置における情報提供処理の一例を示すフローチャートである。 図１２は、管理サーバにおける混雑情報処理の一例を示すフローチャートである。 図１３は、情報出力装置における混雑情報出力処理の一例を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。

［情報処理システムの構成例］
図１は、情報処理システム１０のシステム構成の一例を示す図である。情報処理システム１０は、管理サーバ２００に登録されている登録場所の混雑に関する情報をユーザＵ１乃至ＵＭ、車両Ｃ１乃至ＣＭに提供する処理を実行する通信システムである。なお、図１では、Ｎ人（Ｎ≧２）のユーザＵ１乃至ＵＭと、Ｍ台（Ｍ≧２）の車両Ｃ１乃至ＣＭとが存在する場合の例を簡略化して示す。なお、ユーザＵ１は、車両Ｃ１を所有するユーザであるものとする。

情報処理システム１０は、ネットワーク２０を介して接続される複数の機器により構成される。例えば、制御装置１００乃至１００Ｎと、情報出力装置１５０乃至１５０Ｎと、電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭと、管理サーバ２００と、ＳＮＳ（Social Networking Service）サーバ３００とがネットワーク２０を介して接続される。なお、これらの各器機間の通信については、有線通信を利用した通信又は無線通信を利用した通信が行われる。また、これらの各器機間の通信については、ネットワーク２０を経由した通信以外に機器間で直接通信するようにしてもよい。また、電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭは、携帯型の情報処理装置であり、例えばスマートフォン、タブレット端末、携帯型のパーソナルコンピュータ等の情報処理装置である。

制御装置１００及び情報出力装置１５０は、車両Ｃ１に設置される車載機器である。制御装置１００は、例えば、車両Ｃ１に関する車両情報と、車両Ｃ１の乗員に関するユーザ情報とを取得し、取得された各情報を管理サーバ２００に送信する。例えば、車両情報及びユーザ情報は、車両Ｃ１に設置されている各種センサを用いて取得される。

情報出力装置１５０は、管理サーバ２００から送信された混雑情報を出力することが可能な機器である。情報出力装置１５０は、例えば、タブレット端末、カーナビゲーション装置、ＩＶＩ（In-Vehicle Infotainment）により実現される。なお、混雑情報の出力例については、図９、図１０に示す。

管理サーバ２００は、登録場所の混雑に関する情報を複数のユーザに提供する混雑情報提供サービスを実現する情報処理装置、情報提示装置である。この混雑情報提供サービスを利用する場合には、ユーザは混雑情報提供サービスの利用登録をしておく必要がある。この混雑情報提供サービスの利用登録は、車両を所有するユーザについては、車両をメイン登録とし、その車両にユーザを紐付けすることによりユーザ登録が可能である。また、車両を所有していないユーザについては、ユーザをメイン登録とするユーザ登録が可能である。なお、管理サーバ２００の構成については、図２等を参照して詳細に説明する。

ＳＮＳサーバ３００は、登録された利用者同士が会話や各種コンテンツのやり取りをすることが可能なＷｅｂサービス、例えば、ＳＮＳサービスを実現する情報処理装置である。ここで、ＳＮＳは、所定のネットワーク、例えばインターネット上に構築されたコミュニケーションサービスを意味する。なお、本実施形態で示すＳＮＳには、所定のネットワーク、例えばインターネットを利用してＷｅｂサイトに各種情報を投稿して記録することが可能なサービスも含むものとする。ＳＮＳサービスを利用するためのユーザＩＤとして、例えば、電話番号、電子メールアドレス、ＷｅｂサービスのＳＮＳ ＩＤ等を用いることが可能である。なお、ＳＮＳサーバ３００の構成については、図２等を参照して詳細に説明する。

［管理サーバ及びＳＮＳサーバの構成例］
図２は、管理サーバ２００及びＳＮＳサーバ３００の機能構成例を示すブロック図である。

管理サーバ２００は、通信部２０１と、制御部２０２と、記憶部２０３と、混雑情報処理部２０４とを備える。

通信部２０１は、制御部２０２の制御に基づいて、有線通信又は無線通信を利用して、他の機器との間で各種情報のやりとりを行うものである。

制御部２０２は、記憶部２０３に記憶されている各種プログラムに基づいて各部を制御するものである。制御部２０２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等の処理装置により実現される。

記憶部２０３は、各種情報を記憶する記憶媒体である。例えば、記憶部２０３には制御部２０２が各種処理を行うために必要となる各種情報（例えば、制御プログラム、車両情報ＤＢ２１０、ユーザ情報ＤＢ２３０、混雑情報ＤＢ２４０）が記憶される。また、記憶部２０３には、通信部２０１を介して取得された各種情報が記憶される。記憶部２０３として、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、又は、これらの組み合わせを用いることができる。なお、車両情報ＤＢ２１０、ユーザ情報ＤＢ２３０、混雑情報ＤＢ２４０については、図３乃至図５を参照して詳細に説明する。

混雑情報処理部２０４は、車両情報ＤＢ２１０、ユーザ情報ＤＢ２３０及び混雑情報ＤＢ２４０を用いて、登録場所における混雑度、混雑度の理由等を求める処理を実行するものであり、求められた各情報を混雑情報ＤＢ２４０に格納する。また、混雑情報処理部２０４は、情報出力装置１５０乃至１５０Ｎ、電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭからの混雑情報要求に応じて、混雑情報ＤＢ２４０に格納されている各情報を提供する。なお、混雑情報処理部２０４は、例えばＣＰＵ等の処理装置により実現される。また、混雑度、混雑度の理由等を求める処理については、図７、図８等を参照して詳細に説明する。また、各情報の提供処理については、図９、図１０等を参照して詳細に説明する。

ＳＮＳサーバ３００は、通信部３０１と、制御部３０２と、記憶部３０３とを備える。

通信部３０１は、制御部３０２の制御に基づいて、有線通信又は無線通信を利用して、他の機器との間で各種情報のやりとりを行うものである。

制御部３０２は、記憶部３０３に記憶されている各種プログラムに基づいて各部を制御するものである。制御部３０２は、例えばＣＰＵ等の処理装置により実現される。

記憶部３０３は、各種情報を記憶する記憶媒体である。例えば、記憶部３０３には制御部３０２が各種処理を行うために必要となる各種情報（例えば、制御プログラム、投稿情報ＤＢ３１０、ユーザ情報ＤＢ３２０）が記憶される。また、記憶部３０３には、通信部３０１を介して取得された各種情報が記憶される。記憶部３０３として、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、又は、これらの組み合わせを用いることができる。

投稿情報ＤＢ３１０は、ＳＮＳサービスを利用して電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭから送信された投稿情報を格納するデータベースである。なお、投稿情報ＤＢ３１０については、図６を参照して詳細に説明する。

ユーザ情報ＤＢ３２０は、ＳＮＳサービスを利用する電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭのユーザＵ１乃至ＵＭに関するユーザ情報を格納するデータベースである。ユーザ情報には、ＳＮＳ ＩＤ、属性情報等が含まれる。

［車両情報ＤＢの内容例］
図３は、車両情報ＤＢ２１０に格納されている各情報を模式的に示す図である。車両情報ＤＢ２１０は、混雑情報提供サービスを利用する車両Ｃ１乃至ＣＮに関する車両情報を管理するためのデータベースである。

車両情報ＤＢ２１０には、ユーザＩＤ２１２と、ＳＮＳＩＤ２１３と、車種２１４と、位置情報２１５と、乗員情報２１６と、車両オンオフ情報２１７と、車速情報２１８と、渋滞情報２１９と、移動軌跡２２０と、画像情報２２１と、ＳＮＳ使用情報２２２とが車両ＩＤ２１１に関連付けて格納されている。なお、これらの各情報の一部については、車両Ｃ１乃至ＣＮに設置されている制御装置１００乃至１００Ｎから管理サーバ２００に順次送信されて格納される。

車両ＩＤ２１１は、混雑情報提供サービスを利用する車両Ｃ１乃至ＣＮを識別するための識別情報である。例えば、車両Ｃ１の車両ＩＤとして「Ｃ００１」が車両ＩＤ２１１に格納される。

ユーザＩＤ２１２は、車両ＩＤ２１１に対応する車両を所有するユーザに関する情報である。例えば、車両Ｃ１を所有するユーザＵ１のユーザＩＤ２１２として「Ｕ０１」がユーザＩＤ２１２に格納される。

ＳＮＳＩＤ２１３は、車両ＩＤ２１１に対応する車両を所有するユーザが登録しているＳＮＳサービスにおいて各ユーザを識別するための識別情報である。この識別情報は、アカウント情報と称することもある。本実施形態では、説明を容易にするため、ＳＮＳサーバ３００により提供されるＳＮＳサービスの利用登録をユーザＵ１乃至ＵＭがしている場合を想定して説明する。例えば、ユーザＵ１のＳＮＳＩＤとして「ＳＮＳ００１」がＳＮＳＩＤ２３２に格納される。

車種２１４は、車両ＩＤ２１１に対応する車両の種類等を示す情報である。例えば、各車両の型番、サイズ、色、電気自動車の有無等が車種２１４に格納される。なお、本実施形態では、説明を容易にするため、車種２１４として車両のサイズを用いる例を示す。例えば、車両のサイズとして大中小の何れかが格納される。これにより、管理サーバ２００により管理されている登録場所の駐車場に駐車されている車両のサイズを取得可能である。すなわち、その駐車場に駐車可能な車両のサイズを特定可能である。

位置情報２１５は、車両ＩＤ２１１に対応する車両の位置を示す情報である。例えば、各車両に設置されている各種センサ、例えば位置情報取得部を用いて、車両の現在地が取得され、この現在地の緯度経度とその取得時刻とが関連付けられた情報が管理サーバ２００に送信されて位置情報２１５に格納される。なお、位置情報取得部として例えばＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System：全球測位衛星システム）受信機を用いることができる。位置情報２１５に基づいて、各車両の現在地を特定可能である。

乗員情報２１６は、車両ＩＤ２１１に対応する車両に乗車している乗員に関する情報である。例えば、各車両に設置されている各種センサを用いて、車両に乗車している乗員の数、年齢、性別等が取得され、これらの各情報が管理サーバ２００に送信されて乗員情報２１６として格納される。例えば、車両に設置されている重力センサ、圧力センサ、物体を認識するための何らかのセンサ等を用いて、車両に乗車している乗員の数を取得可能である。また、車両に設置されている画像取得装置、例えば車室内カメラにより取得された画像を用いて、車両に乗車している乗員の数と、各乗員の年齢、性別等が取得可能である。このように、乗員情報２１６に基づいて、各車両に乗車している乗員または乗車していた乗員の数、年齢、性別等を特定可能である。

車両オンオフ情報２１７は、車両ＩＤ２１１に対応する車両のオンオフに関する情報である。例えば、車両のオン操作がされた時刻と、車両のオフ操作がされた時刻とが管理サーバ２００に送信されて車両オンオフ情報２１７として格納される。この車両オンオフ情報２１７に基づいて、車両がオン状態の時間帯と、車両がオフ状態、すなわち駐車中の時間帯とが特定可能である。

車速情報２１８は、車両ＩＤ２１１に対応する車両の車速に関する情報である。例えば、各車両に設置されている各種センサ、例えば車速センサを用いて車速が取得され、この車速が管理サーバ２００に送信されて車速情報２１８として格納される。

渋滞情報２１９は、車両ＩＤ２１１に対応する車両の周囲の道路の渋滞に関する情報である。例えば、車速情報２１８に格納されている車速と、位置情報２１５に格納されている位置を含む道路との関係に基づいて、道路の渋滞の有無を特定可能である。例えば、高速道路を走行する車両が低速である場合には、その高速道路が渋滞であると推定される。一方、狭い道路を走行する車両が低速である場合でも渋滞でないと推定される。なお、渋滞情報については、位置情報２１５に格納されている位置に基づいて、各車両の周囲の渋滞情報を、ネットワーク２０を介して接続可能な外部機器、例えば渋滞情報提供サーバから取得してもよい。

移動軌跡２２０は、車両ＩＤ２１１に対応する車両の移動軌跡を示す情報である。例えば、位置情報２１５に格納されている位置と、この位置情報の取得時刻とが関連付けられた情報が移動軌跡として移動軌跡２２０に格納される。

画像情報２２１は、車両ＩＤ２１１に対応する車両に設置されている画像取得装置、例えばカメラにより取得された画像に関する情報である。例えば、車両の車外を被写体とする車外カメラ、車両の車内を被写体とする車内カメラ、車両の内外を含む広範囲を被写体とするカメラ等により取得された画像が管理サーバ２００に送信されて画像情報２２１として格納される。画像情報２２１に基づいて、各車両の車内の状況、各車両の車外の状況等を特定可能である。

ＳＮＳ使用情報２２２は、車両ＩＤ２１１に対応する車両を所有するユーザにより、ＳＮＳＩＤ２１３に対応するＳＮＳの使用がされたことを示す情報である。例えば、ユーザＵ１が車両Ｃ１に乗車している場合に、ユーザＵ１が電子機器ＭＣ１を用いてＳＮＳの投稿情報をＳＮＳサーバ３００に送信した場合を想定する。この場合には、そのＳＮＳの投稿情報が送信された旨を示す情報と、その送信時刻と、そのＳＮＳの投稿情報が送信された位置を示す位置情報と、ＳＮＳＩＤとが関連付けられて管理サーバ２００に送信されてＳＮＳ使用情報２２２に格納される。

［ユーザ情報ＤＢの内容例］
図４は、ユーザ情報ＤＢ２３０に格納されている各情報を模式的に示す図である。ユーザ情報ＤＢ２３０は、混雑情報提供サービスを利用するユーザＵ１乃至ＵＭに関するユーザ情報を管理するためのデータベースである。

ユーザ情報ＤＢ２３０には、ＳＮＳＩＤ２３２と、位置情報２３３と、移動軌跡２３４と、属性情報２３５と、ＳＮＳ使用情報２３６とがユーザＩＤ２３１に関連付けて格納されている。なお、これらの各情報の一部については、電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭから管理サーバ２００に順次送信されて格納される。なお、ユーザＩＤ２３１は、図３に示すユーザＩＤ２１２に対応する。また、ＳＮＳＩＤ２３２は、図３に示すＳＮＳＩＤ２１３に対応する。また、ＳＮＳ使用情報２３６は、図３に示すＳＮＳ使用情報２２２に対応する。

位置情報２３３は、ユーザＩＤ２３１に対応するユーザの位置を示す情報である。例えば、各電子機器に内蔵されている各種センサ、例えば位置情報取得部を用いて、各電子機器の現在地が取得され、この現在地の緯度経度とその取得時刻とが関連付けられた情報が管理サーバ２００に送信されて位置情報２３３に格納される。位置情報２３３に基づいて、各ユーザの現在地を特定可能である。

移動軌跡２３４は、ユーザＩＤ２３１に対応するユーザの移動軌跡を示す情報である。例えば、位置情報２３３に格納されている位置と、この位置情報の取得時刻とが関連付けられた情報が移動軌跡として移動軌跡２３４に格納される。

属性情報２３５は、ユーザＩＤ２３１に対応するユーザの属性に関する情報である。ユーザの属性として、例えば、ユーザの年齢、性別等が属性情報２３５に格納される。この属性情報については、混雑情報提供サービスの利用を開始する際に登録される。なお、各ユーザの年齢に関する年齢情報と、各ユーザの性別に関する性別情報とは、各ユーザのプロファイル情報の一例である。

［混雑情報ＤＢの内容例］
図５は、混雑情報ＤＢ２４０に格納されている各情報を模式的に示す図である。混雑情報ＤＢ２４０は、混雑情報処理部３０４により生成された各混雑情報を管理するためのデータベースである。

混雑情報ＤＢ２４０には、位置情報２４２と、収容可能人数２４３と、駐車可能台数２４４と、特定場所抽出情報２４５と、人の混雑度２４６と、車の混雑度２４７と、混雑度の理由情報２４８と、付帯情報２４９とが登録場所ＩＤ２４１に関連付けて格納されている。なお、これらの各情報の一部については、混雑情報処理部３０４により生成されて格納される。

登録場所ＩＤ２４１は、混雑度の管理対象となる場所を識別するための識別情報である。混雑情報提供サービスの管理対象となる場所は、人又は車両が集まることが可能な場所を意味する。例えば、知名度の高いランドマーク、公園、遊園地等の各種の敷地及びその施設、会議場、体育館等の各種の施設である。

位置情報２４２は、登録場所ＩＤ２４１に対応する場所の位置を示す情報である。なお、登録場所ＩＤ２４１に対応する場所に駐車場が存在する場合には、その駐車場の位置を示す情報も位置情報２４２に格納される。以下も同様である。例えば、登録場所の緯度経度が位置情報２４２に格納される。位置情報２４２に基づいて、各登録場所の位置を特定可能である。なお、登録場所ＩＤ２４１に対応する場所が比較的広い範囲の場所、例えば遊園地、大型施設である場合には、それらの場所に対応する範囲を示す情報を位置情報として格納してもよい。

収容可能人数２４３は、登録場所ＩＤ２４１に対応する場所に収納可能な人数を示す情報である。収容可能人数２４３に基づいて、人の混雑度を算出することができる。なお、収容可能人数が決まっていない施設や会場も存在する。このような施設や会場の場合には、過去の１日当たりの平均値に基づく固定値や可変値を収容可能人数としてもよい。

駐車可能台数２４４は、登録場所ＩＤ２４１に対応する場所に収納可能な車両の数を示す情報である。駐車可能台数２４４に基づいて、車両の混雑度を算出することができる。なお、駐車可能台数が決まっていない駐車場も存在する。このような駐車場の場合には、過去の１日当たりの平均値に基づく固定値や可変値を駐車可能台数としてもよい。

特定場所抽出情報２４５は、混雑情報処理部３０４により特定場所として抽出されたか否かを示す情報である。なお、特定場所の抽出方法については、図７等を参照して詳細に説明する。

人の混雑度２４６は、登録場所ＩＤ２４１に対応する場所に存在する人の混雑度を示す情報である。収容可能人数２４３に基づいて、人の混雑度を算出することができる。なお、人の混雑度の算出方法については、図７等を参照して詳細に説明する。

車の混雑度２４７は、登録場所ＩＤ２４１に対応する場所に存在する車両の混雑度を示す情報である。なお、車両の混雑度の算出方法については、図７等を参照して詳細に説明する。なお、本実施形態では、車両の混雑度と称する場合には、駐車場の混雑度を意味するものとする。

混雑度の理由情報２４８は、混雑情報処理部３０４により生成された特定場所における混雑度の理由を示す情報である。なお、混雑度の理由の推定方法については、図８等を参照して詳細に説明する。

付帯情報２４９は、混雑情報処理部３０４により生成された特定場所に関連する付帯的な情報である。なお、付帯情報については、図１０等を参照して詳細に説明する。

［投稿情報ＤＢの内容例］
図６は、投稿情報ＤＢ３１０に格納されている各情報を模式的に示す図である。投稿情報ＤＢ３１０は、電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭ等を用いて送信された各投稿情報を管理するためのデータベースである。

投稿情報ＤＢ３１０には、受信時刻３１２と、位置情報３１３と、投稿情報３１４とがＳＮＳＩＤ３１１に関連付けて格納されている。なお、ＳＮＳＩＤ３１１は、図３に示すＳＮＳＩＤ２１３、図４に示すＳＮＳＩＤ２３２に対応する。

受信時刻３１２は、投稿情報３１４に格納されている投稿情報に関連付けられている時刻、または、その投稿情報をＳＮＳサーバ３００が受信した時刻を示す情報である。位置情報３１３は、投稿情報３１４に格納されている投稿情報に関連付けられている位置情報を示す情報である。

投稿情報３１４は、電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭを用いてユーザＵ１乃至ＵＭにより投稿された投稿情報である。この投稿情報には、各種情報、例えば投稿文及び画像情報が含まれる。なお、投稿情報については、図８を参照して詳細に説明する。

［特定場所の抽出例］
ここで、混雑情報処理部３０４による特定場所の抽出処理について説明する。

混雑情報処理部３０４は、混雑情報ＤＢ２４０の登録場所ＩＤ２４１（図５参照）に対応する場所のうち、少なくとも１人のユーザが存在すると想定される場所を特定場所として抽出する。具体的には、混雑情報処理部３０４は、車両情報ＤＢ２１０の位置情報２１５と、ユーザ情報ＤＢ２３０の位置情報２３３とのそれぞれから位置情報を取得する。次に、混雑情報処理部３０４は、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０から取得された位置情報と、混雑情報ＤＢ２４０の位置情報２４２とに基づいて、混雑情報ＤＢ２４０の登録場所ＩＤ２４１に対応する場所の中から特定場所を抽出する。すなわち、混雑情報処理部３０４は、混雑情報ＤＢ２４０の位置情報２４２に対応する場所について、車両Ｃ１乃至ＣＭ、ユーザＵ１乃至ＵＭのうちの少なくとも１人が存在すると推定される特定場所を抽出する。

具体的には、混雑情報処理部３０４は、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０から取得された位置情報のうち、混雑情報ＤＢ２４０の位置情報２４２に一致する位置情報が存在するか否かを判定する。次に、混雑情報処理部３０４は、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０から取得された位置情報のうち、混雑情報ＤＢ２４０の位置情報２４２に一致する位置情報が存在する場合には、その一致した位置情報２４２に対応する登録場所ＩＤ２４１を、特定場所のＩＤとして抽出する。次に、混雑情報処理部３０４は、抽出された特定場所のＩＤに対応する特定場所抽出情報２４５に「有」を格納する。一方、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０から取得された位置情報と一致しない位置情報２４２に対応する特定場所抽出情報２４５には「無」が格納される。

なお、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０の中には、過去の位置情報が格納されていることも想定される。そこで、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０に格納されている位置情報のうち、関連付けられている時刻が、現在時刻又はこれに近い時刻の位置情報のみを抽出して用いてもよい。これにより、特定場所の抽出処理の精度を高めることができる。

この例では、少なくとも１人のユーザが存在する登録場所を特定場所として抽出する例を示したが、少なくとも１つ以上の投稿情報が存在する登録場所を特定場所として抽出してもよい。この場合には、混雑情報処理部３０４は、車両情報ＤＢ２１０のＳＮＳ使用情報２２２と、ユーザ情報ＤＢ２３０のＳＮＳ使用情報２３６とのそれぞれからＳＮＳ使用情報を取得する。次に、混雑情報処理部３０４は、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０から取得されたＳＮＳ使用情報に含まれる位置情報と、混雑情報ＤＢ２４０の位置情報２４２とに基づいて、混雑情報ＤＢ２４０の登録場所ＩＤ２４１に対応する場所の中から特定場所を抽出する。

［人及び車両の混雑度の算出例］
次に、混雑情報処理部３０４による人及び車両の混雑度の算出処理について説明する。

図７は、管理サーバ２００により推定される施設４５０及び駐車場４６０の混雑度の関係例を示す図である。図７では、多数の人を収納可能な施設４５０と、施設４５０を訪れる人のために施設４５０の付近に設置されている駐車場４６０とを矩形で簡略化して示す。

混雑情報処理部３０４は、上述した特定場所の抽出処理により抽出された特定場所に存在するユーザの数を算出する。具体的には、混雑情報処理部３０４は、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０に格納されている位置情報のうち、上述した特定場所の抽出処理により抽出された特定場所と同じ位置情報となる数を抽出し、その数を、特定場所に存在するユーザの数とする。そして、混雑情報処理部３０４は、そのユーザの数と混雑度閾値との関係に基づいて、人の混雑度を算出する。この人の混雑度の算出例については、図７を参照して詳細に説明する。

なお、車両を利用するユーザについては、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０に同じ位置情報が格納されることも想定される。そこで、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０に同じ位置情報が格納されているユーザについては、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０の何れかの情報を用いて、特定場所に存在するユーザの数を算出することが好ましい。

また、車両には複数の乗員が乗っていることも想定される。この場合には、車両情報ＤＢ２１０の乗員情報２１６（図３参照）に基づいて、車両の乗員の数を取得し、この乗員の数を、特定場所に存在するユーザの数に加算することが可能である。

なお、公知の統計方法、例えば母集団推定を用いて、特定場所に存在するユーザにより構成される集団の人数を推定してもよい。具体的には、混雑情報処理部３０４は、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０から取得された位置情報に基づいて推定されたユーザ数を利用した母集団推定に基づいて、特定場所に存在するユーザにより構成される集団の人数を推定することができる。このように、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０から取得された位置情報に基づいて、特定場所に存在するユーザの数を推定する第１推定処理、または、その位置情報に基づいて推定されたユーザ数を利用した母集団推定に基づいて、特定場所に存在するユーザにより構成される集団の人数を推定する第２推定処理の少なくとも１つを実行することができる。この場合には、第１推定処理により推定されたユーザの数と、第２推定処理により推定された集団の人数とのうちの少なくとも１つを、混雑情報に含めて出力させることができる。

［車両の混雑度の算出例］
次に、混雑情報処理部３０４による車両の混雑度の算出処理について説明する。

混雑情報処理部３０４は、上述した特定場所の抽出処理により抽出された特定場所又はその付近の駐車場に存在する車両の数を算出する。具体的には、混雑情報処理部３０４は、車両情報ＤＢ２１０に格納されている位置情報のうち、上述した特定場所の抽出処理により抽出された特定場所と同じ位置情報となる数を抽出し、その数を、特定場所又はその付近の駐車場に存在する車両の数とする。そして、混雑情報処理部３０４は、その車両の数と混雑度閾値との関係に基づいて、車両の混雑度を算出する。この車両の混雑度の算出例については、図７を参照して詳細に説明する。また、人の混雑度と同様に、公知の統計方法、例えば母集団推定を用いて、特定場所又はその付近の駐車場に存在する車両により構成される集団の数を推定してもよい。

図７に示す施設４５０の収容可能人数は、４０人であるものとする。この場合には、混雑情報ＤＢ２４０（図５参照）の収容可能人数２４３には「４０人」が格納される。また、混雑度閾値ＴＨ１、ＴＨ２が設定される。混雑度閾値ＴＨ１、ＴＨ２は、施設、会場等の登録場所に応じて設定される閾値であり、混雑度のレベルを判定する際に使用される。図７に示す例では、混雑度閾値ＴＨ１として８を設定し、混雑度閾値ＴＨ２として３２を設定する例を示す。この場合には、施設４５０の収容人数が混雑度閾値ＴＨ１以下である場合、すなわち施設４５０の収容人数が８人以下である場合には、混雑度のレベルが小と判定される。また、施設４５０の収容人数が混雑度閾値ＴＨ１よりも多く混雑度閾値ＴＨ２以下である場合、すなわち施設４５０の収容人数が８人よりも多いが３２人以下である場合には、混雑度のレベルが中と判定される。また、施設４５０の収容人数が混雑度閾値ＴＨ２よりも多い場合、すなわち施設４５０の収容人数が３２人よりも多い場合には、混雑度のレベルが高と判定される。なお、施設４５０の収容人数が収容可能人数（４０人）となっている場合又は４０人を超えているような場合には、混雑度のレベルが満と判定してもよい。

駐車場４６０の駐車可能台数は、２４台であるものとする。図８に示す例では、３列の駐車スペース４６１乃至４６３のそれぞれに８台の車両が駐車可能であるものとする。この場合には、混雑情報ＤＢ２４０（図５参照）の駐車可能台数２４４には「２４台」が格納される。また、混雑度閾値ＴＨ１１、ＴＨ１２が設定される。混雑度閾値ＴＨ１１、ＴＨ１２は、登録場所の駐車場に応じて設定される閾値であり、混雑度のレベルを判定する際に使用される。図７に示す例では、混雑度閾値ＴＨ１１として６を設定し、混雑度閾値ＴＨ２として２１を設定する例を示す。この場合には、駐車場４６０の駐車台数が混雑度閾値ＴＨ１１以下である場合、すなわち駐車場４６０の駐車台数が６台以下である場合には、混雑度のレベルが小と判定される。また、駐車場４６０の駐車台数が混雑度閾値ＴＨ１１よりも多く混雑度閾値ＴＨ１２以下である場合、すなわち駐車場４６０の駐車台数が６台よりも多いが２１台以下である場合には、混雑度のレベルが中と判定される。また、駐車場４６０の駐車台数が混雑度閾値ＴＨ１２よりも多い場合、すなわち駐車場４６０の駐車台数が２１台よりも多い場合には、混雑度のレベルが高と判定される。なお、駐車場４６０の駐車台数が駐車可能台数（２４台）となっている場合又は２４台を超えているような場合には、混雑度のレベルが満と判定してもよい。

図７（Ａ）には、施設４５０を訪れている人が６人であり、駐車場４６０に駐車されている車両が２台の場合の例を示す。このような場合には、施設４５０の収容人数が混雑度閾値ＴＨ１以下であるため、施設４５０の混雑度は「低」と判定される。また、駐車場４６０の駐車台数が混雑度閾値ＴＨ１１以下であるため、駐車場４６０の混雑度も「低」と判定される。

図７（Ｂ）には、施設４５０を訪れている人が４０人であり、駐車場４６０に駐車されている車両が４台の場合の例を示す。このような場合には、施設４５０の収容人数が混雑度閾値ＴＨ２よりも多いため、施設４５０の混雑度は「高」と判定される。この場合には、施設４５０の収容人数が収容可能人数（４０人）となっているため、混雑度のレベルを満と判定してもよい。一方、駐車場４６０の駐車台数が混雑度閾値ＴＨ１１以下であるため、駐車場４６０の混雑度は「低」と判定される。

図７（Ｃ）には、施設４５０を訪れている人が１２人であり、駐車場４６０に駐車されている車両が２４台の場合の例を示す。このような場合には、施設４５０の収容人数が混雑度閾値ＴＨ１よりも多いが混雑度閾値ＴＨ２以下であるため、施設４５０の混雑度は「中」と判定される。一方、駐車場４６０の駐車台数が混雑度閾値ＴＨ１２よりも多いため、駐車場４６０の混雑度は「高」と判定される。この場合には、駐車場４６０の混雑度が駐車可能台数（２４台）となっているため、混雑度のレベルを満と判定してもよい。

図７（Ｄ）には、施設４５０を訪れている人が４０人であり、駐車場４６０に駐車されている車両が２４台の場合の例を示す。このような場合には、施設４５０の収容人数が混雑度閾値ＴＨ２よりも多いため、施設４５０の混雑度は「高」と判定される。この場合には、施設４５０の収容人数が収容可能人数（４０人）となっているため、混雑度のレベルを満と判定してもよい。また、駐車場４６０の駐車台数が混雑度閾値ＴＨ１２よりも多いため、駐車場４６０の混雑度は「高」と判定される。この場合には、駐車場４６０の混雑度が駐車可能台数（２４台）となっているため、混雑度のレベルを満と判定してもよい。

なお、図７では、混雑度閾値ＴＨ１、ＴＨ２、ＴＨ１１、ＴＨ１２として固定値を用いる例を示したが、可変値を混雑度閾値として設定してもよい。例えば、過去の１日の平均値に基づく可変値を混雑度閾値として設定することができる。これにより、例えば、過去の１日の平均値を基準にして混雑度を算出することが可能となる。

また、図７では、収容可能人数が決まっている施設４５０と、駐車可能台数が決まっている駐車場４６０とを例にして説明したが、収容可能人数が決まっていない施設や会場、駐車可能台数が決まっていない駐車場も存在する。収容可能人数又は駐車可能台数が決まっていない場合には、過去の１日当たりの平均値に基づく固定値や可変値を混雑度閾値として設定してもよい。

［混雑度の理由の推定例］
次に、混雑情報処理部３０４による混雑度の理由の推定処理について説明する。

図８は、電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭ等を用いてユーザにより投稿された投稿文及び投稿画像の一例を簡略化して示す図である。図８では、図９に示す混雑情報表示領域５２０に対応するＤＥＦ施設に存在するユーザにより投稿された投稿情報の一例を示す。なお、混雑情報処理部３０４は、車両情報ＤＢ２１０のＳＮＳ使用情報２２２と、ユーザ情報ＤＢ２３０のＳＮＳ使用情報２３６とに基づいて、ユーザにより投稿された投稿情報を把握可能である。また、混雑情報処理部３０４は、車両情報ＤＢ２１０のＳＮＳＩＤ２１３と、ユーザ情報ＤＢ２３０のＳＮＳＩＤ２３２とに基づいて、ユーザにより投稿された投稿情報をＳＮＳサーバ３００から取得可能である。

図８（Ａ）には、電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭ等の表示部に表示される表示画面４０１乃至４０３を示す。表示画面４０１乃至４０３は、電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭ等を用いてユーザ操作により作成される。なお、投稿文表示領域４０５乃至４０７には、ユーザ操作により作成された投稿文が表示される。また、画像表示領域４１１乃至４１３には、電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭ等に内蔵されるカメラを用いて取得された画像が表示される。表示画面４０１乃至４０３に表示されている各情報については、ＳＮＳＩＤ、送信時刻、位置情報を含めてＳＮＳサーバ３００に送信される。

ＳＮＳサーバ３００の制御部３０２は、各電子機器からの投稿情報を受信すると、受信した投稿情報に含まれるＳＮＳＩＤと同じＳＮＳＩＤ３１１に関連付けて、その受信した投稿情報を投稿情報ＤＢ３１０の投稿情報３１４に格納する。この場合に、受信した投稿情報に位置情報及び時刻情報の少なくとも１つが含まれている場合は、それぞれを受信時刻３１２、位置情報３１３に格納する。

図８（Ｂ）には、図８（Ａ）に示す表示画面４０１乃至４０３に含まれる投稿情報から抽出された投稿文４２１乃至４２３、投稿画像４２５乃至４２７を示す。図８（Ａ）に示すように、同一の特定場所において複数の投稿情報が送信されている場合には、複数の投稿情報に含まれる投稿文４２１乃至４２３から頻出語を抽出する。この頻出語は、複数の投稿情報に含まれる各投稿文のうち、多数の投稿文に含まれる同一の単語、言葉を意味する。なお、頻出語の抽出処理については、公知の頻出語抽出技術を採用することができる。

例えば、投稿文４２１乃至４２３には「ステージショー」「ＡＢＣマン」「ＤＥＦ施設」が含まれる。この場合には、「ステージショー」「ＡＢＣマン」「ＤＥＦ施設」が投稿文４２１乃至４２３から頻出語として抽出される。

また、図８（Ａ）に示すように、同一の特定場所において複数の投稿情報が送信されている場合には、複数の投稿情報に含まれる投稿画像４２５乃至４２７から類似画像を抽出する。この類似画像は、複数の投稿情報に含まれる各投稿画像のうち、類似度が高い複数の画像を意味する。なお、類似度が高い画像の抽出処理については、公知の類似画像抽出技術を採用することができる。

例えば、投稿画像４２５乃至４２７には点線の矩形４３１乃至４３３で囲んで示す「ＡＢＣマン」が各種の姿勢で含まれる。この場合には、点線の矩形４３１乃至４３３で囲んで示す「ＡＢＣマン」が投稿画像４２５乃至４２７から類似度が高い画像として抽出される。

図８（Ｃ）には、図８（Ｂ）に示す投稿文４２１乃至４２３から抽出された頻出語４３０「ステージショー」「ＡＢＣマン」「ＤＥＦ施設」と、図８（Ｂ）に示す投稿画像４２５乃至４２７から抽出された類似画像群４４０とを示す。

このように、ＤＥＦ施設に存在するユーザにより投稿された投稿情報（表示画面４０１乃至４０３に含まれる投稿情報）から抽出された頻出語４３０「ステージショー」「ＡＢＣマン」「ＤＥＦ施設」と、類似画像群４４０とが、ＤＥＦ施設の混雑度の理由としてユーザに提供される。例えば、図９の混雑情報表示領域５２０に表示される。

なお、この例では、投稿情報から抽出された頻出語及び類似画像を混雑度の理由とする例を示したが、他の情報を混雑度の理由としてもよい。例えば、投稿情報から抽出された頻出語を検索キーワードとしてインターネット検索を実行し、インターネット検索結果のうちに、現在時刻及び登録場所が一致する情報が発見された場合には、その現在時刻及び登録場所が一致する情報を、混雑度の理由としてもよい。または、例えば、投稿情報から抽出された頻出語と、現在時刻及び登録場所とを検索キーワードとしてインターネット検索を実行し、インターネット検索結果のうちに、抽出された頻出語との類似度が高いと想定される情報が発見された場合には、その情報を、混雑度の理由としてもよい。例えば、投稿情報から抽出された頻出語「ステージショー」「ＡＢＣマン」「ＤＥＦ施設」と、現在時刻及び登録場所「ＤＥＦ施設」とを検索キーワードとしてインターネット検索を実行し、インターネット検索結果のうちに、抽出された頻出語との類似度が高いと想定される情報が発見された場合には、その情報を、混雑度の理由と推定することが可能である。なお、この例では、頻出語をインターネット検索する例を示したが、類似画像を用いてインターネット検索し、そのインターネット検索結果を用いて混雑度の理由を推定してもよい。

なお、この例では、特定場所における人の混雑度の理由を推定する例を示したが、特定場所における車両の混雑度の理由を推定してもよい。例えば、車両又は駐車場に関する情報が投稿情報に含まれる場合には、その車両又は駐車場に関する情報に基づいて車両の混雑度の理由を推定可能である。なお、車両又は駐車場に関する情報は、例えば、駐車場、渋滞等の用語を含む投稿文等の情報である。例えば、車両情報ＤＢ２１０のＳＮＳＩＤ２１３に基づいてＳＮＳサーバ３００から取得された投稿情報には、車両に関する情報が含まれることが多いと想定される。このように、特定場所における人及び車両の混雑度の理由が推定された場合には、人及び車両の双方の混雑度の理由が混雑情報に含めてユーザに提供される。

［付帯情報の生成例］
次に、混雑情報処理部３０４による付帯情報の生成処理について説明する。

混雑情報処理部３０４は、上述した特定場所の抽出処理により抽出された特定場所に存在する各ユーザのユーザ情報に基づいて、混雑情報に含めて出力される付帯情報を生成する。具体的には、混雑情報処理部３０４は、上述した特定場所の抽出処理に用いたユーザ情報のうち、特定場所に存在するユーザのユーザ情報に含まれるプロファイル情報、すなわち属性情報２３５（図４参照）に基づいて、特定場所に存在するユーザの年齢及び性別を取得する。そして、混雑情報処理部３０４は、特定場所に存在する各ユーザの年齢及び性別を集計し、特定場所に存在するユーザにより構成される集団に関する構成情報、すなわち年齢構成及び性別構成に関する付帯情報を生成する。この付帯情報の表示例を図１０に示す。

また、車両には複数の乗員が乗っていることも想定される。この場合には、車両情報ＤＢ２１０の乗員情報２１６（図３参照）に基づいて、車両の乗員に関するプロファイル情報を取得し、この乗員に関するプロファイル情報を用いて、特定場所に存在する各ユーザの年齢及び性別を集計してもよい。

また、混雑情報処理部３０４は、上述した特定場所の抽出処理により抽出された特定場所に存在する各ユーザのユーザ情報に基づいて、特定場所に存在する各ユーザの平均滞在時間を付帯情報として算出する。具体的には、混雑情報処理部３０４は、上述した特定場所の抽出処理に用いたユーザ情報のうち、特定場所に存在するユーザのユーザ情報に含まれる位置情報２３３（図４参照）に基づいて、特定場所における各ユーザの滞在時間を算出する。そして、混雑情報処理部３０４は、その算出された各ユーザの滞在時間に基づいて、特定場所に存在する各ユーザの平均滞在時間を算出する。具体的には、各ユーザの滞在時間を加算して、この加算値をユーザ数で除算することにより各ユーザの平均滞在時間が算出される。この平均滞在時間の表示例を図１０に示す。なお、車両情報ＤＢ２１０の位置情報２１５又は車両オンオフ情報２１７を用いて各車両の平均滞在時間を算出し、この平均滞在時間を各ユーザの平均滞在時間と推定してもよい。

［他の付帯情報の生成例、他の混雑度の理由の推定例］
ユーザ情報又は車両情報を用いて他の付帯情報を生成してもよい。また、ユーザ情報又は車両情報を用いて、他の混雑度の理由を推定してもよい。ここでは、車両情報ＤＢ２１０（図３参照）の車種２１４、車速情報２１８、渋滞情報２１９、移動軌跡２２０、画像情報２２１等を用いて、付帯情報を生成する例、混雑度の理由を推定する例を示す。

例えば、車種２１４に基づいて、特定場所の駐車場に駐車可能な車両のサイズを付帯情報として生成可能である。すなわち、特定場所の駐車場に駐車している車両のうち、最大サイズの車両を抽出し、そのサイズを駐車可能な車両サイズとすることが可能である。また、駐車可能な車両サイズを混雑度の理由としてもよい。

例えば、画像情報２２１に基づいて、特定場所に駐車場に駐車している車両、又は、その付近を通過した車両により取得された画像を付帯情報として生成可能である。このような画像を付帯情報として出力することにより、特定場所及びその周辺の状況を容易に把握可能となる。また、特定場所及びその周辺の状況の画像を混雑度の理由としてもよい。

例えば、車速情報２１８、渋滞情報２１９に基づいて、特定場所の周囲の道路状況を付帯情報として生成可能である。このような道路状況を付帯情報として出力することにより、特定場所の周囲の道路が渋滞していることを容易に把握可能となる。これにより、例えばその特定場所に行く方法として、他の駐車場、例えば隣駅の駐車場を探す等をユーザが検討することが可能となる。また、特定場所の周囲の道路状況を混雑度の理由としてもよい。

例えば、移動軌跡２２０に基づいて、特定場所の周囲の道路状況を付帯情報として生成可能である。例えば、特定場所の駐車場には一方向からしか行けないことも想定される。この場合には、特定場所の駐車場に行った各車両の移動履歴を地図上に表示することにより、その駐車場に行くまでの経路として使用することが可能となる。また、その移動履歴を混雑度の理由としてもよい。

［混雑情報の出力例］
図９及び図１０は、情報出力装置１５０から混雑情報を出力させる場合の出力例を示す図である。図９及び図１０では、情報出力装置１５０の表示部１５１に混雑情報を表示させる例を示す。なお、ユーザＵ１が所持する電子機器ＭＣ１の表示部に混雑情報を表示させてもよい。また、地図の専用アプリで混雑情報を表示可能としてもよい。

図９では、車両Ｃ１の現在地を基準とする所定範囲内の地図５００上に混雑情報を情報出力装置１５０の表示部１５１に表示する表示例を示す。なお、所定範囲は、例えば、ユーザにより操作に基づいて設定される範囲である。また、ユーザ操作に基づいて表示部１５１に表示させる地図の範囲を拡大又は縮小可能である。

また、地図５００上の所定位置、例えば中心位置に、車両Ｃ１の位置を示す車両標識５０１が表示される。また、車両Ｃ１の移動に応じて、情報出力装置１５０の表示部１５１に表示される地図の範囲が移動するものとする。

また、図９では、地図５００上において、吹き出し形式の混雑情報表示領域５１０、５２０、５３０を、対応する登録場所の位置付近に表示する例を示す。

混雑情報表示領域５１０、５２０、５３０には、例えば、特定場所として抽出された登録場所、混雑度の理由、混雑度等が表示される。登録場所として、例えば登録場所の名称、略称等を表示することができる。また、混雑度の理由として、例えば、上述した混雑度の理由の推定処理で求められた頻出語、類似画像５１１、５２１、５３１を表示することができる。また、混雑度として、上述した混雑度の算出処理で求められた人及び車両の混雑度を複数のレベル、例えば低、中、高で表示するとともに、混雑度を可視化した画像５１２、５２２、５３２で表示することができる。画像５１２、５２２、５３２は、混雑度を視覚的に容易に把握可能となるように表示するものであり、例えば人型画像を用いて混雑度のレベルを表す画像、色を用いて混雑度のレベルを表す画像等とすることが可能である。例えば、混雑度が高くなるに応じて人型画像を多く表示することができる。また、混雑度が高い場合には、赤を表示し、混雑度が低くなるに応じて赤から黄色に遷移させて表示することができる。

また、混雑情報表示領域５１０、５２０、５３０の何れかが押下された場合には、押下された混雑情報表示領域に対応する特定場所に関する詳細情報を表示してもよい。この場合には、例えば、図１０に示す付帯情報５４４等を新たに表示してもよい。

混雑情報表示領域５１０は、自動車会社のＧＨＩ本社の施設に関する混雑度を表示する領域である。図９では、新車の発表会が開催され、新車が公開されている場合の表示例を示す。

混雑情報表示領域５２０は、各種の催しものが行われるＤＥＦ施設に関する混雑度を表示する領域である。図９では、ＡＢＣマンのステージショーが開催され、ＡＢＣマンが戦うショーが行われている場合の表示例を示す。

混雑情報表示領域５３０は、Ｈ病院に関する混雑度を表示する領域である。図９では、Ｈ病院において健康水の無料配布が行われている場合の表示例を示す。

このように、車両Ｃ１の現在地の周囲に存在する登録場所の混雑度及びその混雑理由（例えば頻出語、投稿画像）等を地図５００上に表示することができるため、ユーザＵ１は混雑している登録場所、混雑していない登録場所、及び、それらの理由を容易に知ることができる。例えば、ＤＥＦ施設では、日によって異なるイベントが開催されることが多い場合を想定する。この場合には、イベントによって混雑する日や混雑しない日も存在することになるが、このような場合でも、混雑する理由や混雑しない理由を容易に知ることが可能となる。

なお、図９では、車両Ｃ１の現在地を基準とする所定範囲内の地図５００を表示する例を示したが、ユーザ操作により指定された範囲の地図を表示させ、その地図上における各混雑情報を表示させてもよい。例えば、ユーザがこれから向かう目的地周辺の混雑度を知りたい場合には、その目的地の周辺の地図を表示させ、この地図上に各混雑情報を表示させることが可能である。このように、車両Ｃ１の周辺の混雑情報以外にも、任意の地点をユーザが指定して混雑情報を表示することが可能であるため、ユーザが知りたい地点の周辺の混雑情報を容易に取得することができる。また、混雑情報を取得する範囲をユーザが指定することができるため、ユーザが知りたい範囲の混雑情報を容易に取得することができる。

図１０では、車両Ｃ１の現在地を基準とする所定範囲内の登録場所に関する混雑情報を表示する表示例を示す。図１０では、図９に示す混雑情報表示領域５１０、５２０、５３０に対応する各情報を表形式、リスト形式で表示する例を示す。なお、所定範囲は、例えば、図９に示す例と同様である。

特定場所５４１、混雑度理由５４２、混雑度５４３については、図９に示す例と同様である。付帯情報５４４については、上述した付帯情報の生成処理により生成された各情報が表示される。このように、特定場所に存在するユーザの属性等の付帯情報を表示することにより、自分と近い年齢や性別の人が多い集まりがあることを容易に把握可能となる。また、自分の好みの場所を見つけるきっかけとなる。また、ユーザの平均滞在時間を表示することにより、平均滞在時間が長い特定場所に対する興味を高めることができる。また、ユーザは、その平均滞在時間を参考にしてその特定場所での滞在時間を推定可能である。

なお、図９に示す混雑情報の表示画面と、図１０に示す混雑情報の表示画面とをユーザ操作、例えば切替ボタンの押下操作に基づいて切り替え可能としてもよい。また、図９に示す混雑情報の表示画面において選択された登録場所に関する混雑情報のみを、図１０に示す各項目について表示してもよい。

このように、車両Ｃ１の現在地の周囲に存在する登録場所の混雑度及びその混雑理由（例えば頻出語、投稿画像）等を表形式、リスト形式で表示することができるため、ユーザＵ１は、混雑している登録場所、混雑していない登録場所、及び、それらの理由についてさらに詳しい混雑情報を容易に知ることができる。

なお、図９に示す混雑情報の表示画面と、図１０に示す混雑情報の表示画面とを表示する場合に、表示対象となる特定場所の数が多くなることも想定される。この場合には、多数の特定場所の混雑情報が表示されることになるため、ユーザに見難い表示となることも想定される。そこで、このような場合には、予め設定しておいた優先度に基づいて表示対象となる特定場所を限定して、ユーザに応じた混雑情報のみを表示してもよい。例えば、ユーザのプロファイル情報、ユーザの使用履歴情報等を用いて、ユーザに適すると考えられる混雑情報の優先順位を設定することができる。また、これらの優先順位は、ユーザ操作等に基づいて変更可能としてもよい。具体的には、ユーザ情報ＤＢ２３０の属性情報２３５に基づいて、ユーザの年齢や性別等のプロファイル情報を生成し、このプロファイル情報に基づいて、そのユーザと同じ属性のユーザが多い特定場所の優先順位を高くし、優先順位が高い所定数の特定場所を表示することができる。例えば、ユーザＵ１が４０代男性である場合には、４０代男性が多く存在する特定場所の優先順位を高くすることができる。なお、ユーザＵ１が４０代男性である場合には、４０代男性が少ない特定場所の優先順位を高くしてもよく、他の条件により特定場所の優先順位を設定してもよい。これにより、ユーザに適すると考えられる特定場所のみを表示可能となる。

なお、図９、図１０では、少なくとも１人が存在する登録場所を特定場所として表示する例を示したが、誰も存在しない登録場所も混雑情報とともに表示してもよい。同様に、図９、図１０では、少なくとも１つの投稿情報がされた登録場所を特定場所として表示する例を示したが、投稿情報がされていない登録場所も混雑情報とともに表示してもよい。

なお、図９、図１０では、情報出力装置１５０の表示部１５１に混雑情報を表示する例を示したが、他の方法により混雑情報を出力してもよい。例えば、情報出力装置１５０の音声出力部、例えばスピーカから混雑情報を音声により出力してもよい。また、情報出力装置１５０から他の機器に混雑情報を送信し、その機器において混雑情報を出力してもよい。

［制御装置の動作例］
図１１は、制御装置１００における情報提供処理の一例を示すフローチャートである。また、この情報提供処理は、制御装置１００の記憶部（図示省略）に記憶されているプログラムに基づいて制御装置１００の制御部（図示省略）により実行される。また、この情報提供処理は、制御周期毎に常時実行される。また、この情報提供処理では、図１乃至図１０を適宜参照して説明する。なお、図１１では、制御装置１００における情報提供処理例を示すが、他の制御装置、電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭについても同様に情報提供処理を実行することが可能である。

ステップＳ６０１において、制御装置１００の制御部は、情報提供する設定がされているか否かを判定する。本実施形態における混雑情報提供サービスを利用するユーザは、所有する車両及び電子機器からの情報提供が可能か否かを予め設定しておくものとする。情報提供する設定がされていない場合には、情報提供処理の動作を終了する。一方、情報提供する設定がされている場合には、ステップＳ６０２に進む。

ステップＳ６０２において、制御装置１００の制御部は、車両Ｃ１に設置されている位置情報取得部により取得された位置情報、すなわち車両Ｃ１の現在地を示す位置情報を管理サーバ２００に送信する。この場合には、位置情報の取得時刻も含めて送信される。また、車両Ｃ１に関する各車両情報、例えば乗員情報、車両オンオフ情報、車速、画像等についても送信される。なお、電子機器ＭＣ１における情報提供処理である場合には、電子機器ＭＣ１に内蔵されている位置情報取得部により取得された位置情報、すなわち電子機器ＭＣ１の現在地を示す位置情報が管理サーバ２００に送信される。この場合には、位置情報の取得時刻、ユーザＵ１に関するユーザ情報についても送信される。

ステップＳ６０３において、制御装置１００の制御部は、車載機器であるか否かを判定する。車載機器である場合には、ステップＳ６０４に進む。一方、車載機器でない場合には、ステップＳ６０７に進む。なお、この例では、制御装置１００は車載機器であるため、ステップＳ６０４に進む。また、電子機器ＭＣ１における情報提供処理である場合には、ステップＳ６０７に進む。なお、情報提供処理を実行する機器については、車載機器の有無の変更はないため、このステップＳ６０３の処理を省略してもよい。

ステップＳ６０４において、制御装置１００の制御部は、車両Ｃ１とＳＮＳとを紐づけ可能な設定がされているか否かを判定する。本実施形態における混雑情報提供サービスを利用するユーザは、所有する車両Ｃ１とＳＮＳとを紐づけ可能か否かを予め設定しておくものとする。車両Ｃ１とＳＮＳとを紐づけ可能な設定がされている場合には、ステップＳ６０５に進む。一方、車両Ｃ１とＳＮＳとを紐づけ可能な設定がされていない場合には、ステップＳ６１０に進む。

ステップＳ６０５において、制御装置１００の制御部は、ＳＮＳ又はチェックイン機能の使用に関する使用情報を取得する。この使用情報は、制御装置１００を使用してＳＮＳ又はチェックイン機能を利用したことを示す情報である。なお、その使用情報には、制御装置１００を使用してＳＮＳ又はチェックイン機能を利用した場合と、車両Ｃ１の内部において、制御装置１００以外の機器を使用してＳＮＳ又はチェックイン機能を利用した場合との双方を含めてもよい。なお、チェックイン機能は、各機器の位置情報を利用して、ユーザが行った場所を他のユーザと共有できる機能を意味する。

ステップＳ６０６において、制御装置１００の制御部は、ステップＳ６０５で取得されたＳＮＳ又はチェックイン機能の使用情報と、車両Ｃ１の車両情報、例えば車両ＩＤとを関連付けて管理サーバ２００に送信する。すなわち、ＳＮＳ等により投稿情報が送信された際、チェックイン機能を利用した際に、その投稿情報又はチェックイン機能情報を使用したことが管理サーバ２００に送信される。

なお、ステップＳ６０７乃至Ｓ６０９の各処理は、電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭにおいて実行される処理であり、ステップＳ６０４乃至Ｓ６０６の各処理に対応する。ただし、ステップＳ６０９では、電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭの制御部が、ステップＳ６０８で取得されたＳＮＳ又はチェックイン機能の使用情報と、ユーザ情報、例えばユーザＩＤとを関連付けて管理サーバ２００に送信する。また、ステップＳ６１０の処理は、ステップＳ６０５の処理に対応する。

ステップＳ６１１において、制御装置１００の制御部は、ステップＳ６１０で取得されたＳＮＳ又はチェックイン機能の使用情報を、車両Ｃ１の車両情報に関連付けずに管理サーバ２００に送信する。

このように、制御装置１００乃至１００Ｎ、電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭにより各種情報が所定タイミングで管理サーバ２００にアップロードされる。

［管理サーバの動作例］
図１２は、管理サーバ２００における混雑情報処理の一例を示すフローチャートである。また、この混雑情報処理は、管理サーバ２００の記憶部２０３（図２参照）に記憶されているプログラムに基づいて制御装置１００の混雑情報処理部２０４により実行される。また、この混雑情報処理は、制御周期毎に常時実行される。また、この混雑情報処理では、図１乃至図１１を適宜参照して説明する。

ステップＳ６２１において、混雑情報処理部２０４は、各機器からの提供情報、すなわちユーザ情報、車両情報、これらに関連付けられた情報を受信したか否かを判定する。何れかの機器から提供情報を受信した場合には、ステップＳ６２２に進む。一方、何れの機器からも提供情報を受信していない場合には、ステップＳ６２３に進む。

ステップＳ６２２において、混雑情報処理部２０４は、機器から受信した提供情報を各ＤＢに格納する。具体的には、車載機器から受信した車両情報及びこれに関連付けられた情報を受信した場合には、これらの各情報が車両情報ＤＢ２１０に格納される。また、ユーザが所持する電子機器から受信したユーザ情報及びこれに関連付けられた情報を受信した場合には、これらの各情報がユーザ情報ＤＢ２３０に格納される。なお、車両情報及びユーザ情報の双方に関連付けられていない情報、例えばＳＮＳ又はチェックイン機能の使用情報を受信した場合には、この情報は記憶部２０３の使用情報ＤＢ（図示省略）に格納される。

ステップＳ６２３において、混雑情報処理部２０４は、混雑情報をアップデートするタイミングになったか否かを判定する。アップデートするタイミングは、例えば、何れかの機器から新たな情報を受信したタイミング、一定間隔の時間となったタイミングとすることができる。混雑情報をアップデートするタイミングになった場合には、ステップＳ６２４に進む。一方、混雑情報をアップデートするタイミングになっていない場合には、ステップＳ６２９に進む。

ステップＳ６２４において、混雑情報処理部２０４は、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０を用いて、混雑情報ＤＢ２４０の登録場所ＩＤ２４１に対応する登録場所のうちから特定場所を抽出する。この特定場所の抽出処理は、上述した特定場所の抽出処理と同様である。

ステップＳ６２５において、混雑情報処理部２０４は、ステップＳ６２２で抽出された特定場所について、車両情報ＤＢ２１０及びユーザ情報ＤＢ２３０を用いて、人及び車両の混雑度を算出する。この混雑度の算出処理は、上述した混雑度の算出処理と同様である。例えば、図７に示すように、人及び車両の混雑度が算出される。

ステップＳ６２６において、混雑情報処理部２０４は、ステップＳ６２５で算出された混雑度の理由と推定される混雑度理由情報を生成する。この混雑度理由情報の生成処理は、上述した混雑度理由情報の生成処理と同様である。例えば、図８に示すように、投稿文４２１乃至４２３を用いて頻出語４３０が抽出され、頻出語４３０が混雑度の理由と推定される。また、図８に示すように、投稿画像４２５乃至４２７を用いて類似画像群４４０が抽出され、類似画像群４４０の各画像が混雑度の理由と推定される。

ステップＳ６２７において、混雑情報処理部２０４は、ステップＳ６２４で抽出された特定場所について、混雑情報とともに出力対象となる付帯情報を生成する。この付帯情報の生成処理は、上述した付帯情報の生成処理と同様である。例えば、図１０に示す付帯情報５４４が生成される。

ステップＳ６２８において、混雑情報処理部２０４は、ステップＳ６２４乃至Ｓ６２７で求められた各情報を、混雑情報ＤＢ２４０に格納する。具体的には、混雑情報処理部２０４は、ステップＳ６２４で抽出された特定場所に対応する登録場所ＩＤ２４１に関連付けて、ステップＳ６２５乃至Ｓ６２７で求められた各情報を混雑情報ＤＢ２４０に格納する。このように、ステップＳ６２４乃至Ｓ６２７で求められた各情報を混雑情報ＤＢ２４０に格納することにより、混雑情報ＤＢ２４０を所定タイミングでアップデートする。これにより、最新の混雑情報をユーザに提供することができる。

ステップＳ６２９において、混雑情報処理部２０４は、混雑情報要求を受信したか否かを判定する。混雑情報要求を受信した場合には、ステップＳ６３０に進む。一方、混雑情報要求を受信していない場合には、混雑情報処理の動作を終了する。

ステップＳ６３０において、混雑情報処理部２０４は、ステップＳ６２９で受信した混雑情報要求に含まれる位置情報に基づいて、混雑情報ＤＢ２４０から混雑情報を抽出する。具体的には、混雑情報処理部２０４は、混雑情報要求に含まれる位置情報により特定される位置を基準とする所定範囲内の登録場所のうち、特定場所として抽出された登録場所に関する各情報を混雑情報ＤＢ２４０から抽出する。

ステップＳ６３１において、混雑情報処理部２０４は、ステップＳ６２９で受信した混雑情報要求を送信した機器に、ステップＳ６３０で抽出した混雑情報を送信する。

［情報出力装置の動作例］
図１３は、情報出力装置１５０における混雑情報出力処理の一例を示すフローチャートである。また、この混雑情報出力処理は、情報出力装置１５０の記憶部（図示省略）に記憶されているプログラムに基づいて情報出力装置１５０の制御部（図示省略）により実行される。また、この混雑情報出力処理は、制御周期毎に常時実行される。また、この混雑情報出力処理では、図１乃至図１２を適宜参照して説明する。

ステップＳ６４１において、情報出力装置１５０の制御部は、混雑情報の出力指示があったか否かを判定する。この混雑情報の出力指示は、例えば車両Ｃ１の乗員の音声による指示動作、車両Ｃ１の乗員の操作部材を用いた指示操作により行われる。また、混雑情報の出力指示は、自動で行うようにしてもよい。例えば、車両Ｃ１の乗員が良く行く地域に車両Ｃ１が移動した場合、車両Ｃ１の乗員が興味があると推定される地域に車両Ｃ１が移動した場合等に、混雑情報の出力指示があったと判定してもよい。混雑情報の出力指示があった場合には、ステップＳ６４２に進む。一方、混雑情報の出力指示がない場合には、混雑情報出力処理の動作を終了する。

ステップＳ６４２において、情報出力装置１５０の制御部は、情報出力装置１５０の位置情報（車両Ｃ１の位置情報）を含む混雑情報要求を管理サーバ２００に送信する。なお、ユーザ操作により混雑情報を表示する範囲が指定されている場合には、その範囲を特定可能な位置情報を含む混雑情報要求が管理サーバ２００に送信される。

ステップＳ６４３において、情報出力装置１５０の制御部は、ステップＳ６４２で送信した混雑情報要求に応じて、管理サーバ２００から受信した混雑情報を取得する。

ステップＳ６４４において、情報出力装置１５０の制御部は、ステップＳ６４３で取得した混雑情報を出力する。例えば、図９、図１０に示すように混雑情報を表示することができる。

ステップＳ６４５において、情報出力装置１５０の制御部は、混雑情報の出力停止指示があったか否かを判定する。この混雑情報の出力停止指示は、例えば車両Ｃ１の乗員の音声による指示動作、車両Ｃ１の乗員の操作部材を用いた指示操作により行われる。混雑情報の出力停止指示があった場合には、混雑情報の出力を停止して混雑情報出力処理の動作を終了する。一方、混雑情報の出力停止指示がない場合には、ステップＳ６４２に戻る。

このように、本実施形態では、単なる地図案内だけではなく、混雑度やその理由をユーザに提供することが可能となる。これにより、ユーザは混雑度の理由を容易に知ることができ、混雑度の理由に応じて目的地を容易に選択することができる。すなわち、ユーザはある地点の周辺の混雑理由の情報を自ら探すことなく自動で入手し、知ることができる。例えば、混雑している場所に行きたいユーザ、混雑していない場所に行きたいユーザ等のいずれについても、混雑度の理由を容易に知ることができ、目的地を容易に選択することができる。また、現在の状況を表示することが可能であるため、ユーザは特定場所に関する現在の混雑情報を迅速に知ることができる。また、混雑情報提供サービスを受けるユーザに関するユーザ情報も利用して混雑情報を更新するため、混雑情報提供サービスの混雑情報を提供する側も、情報を提供される側になり、サービスを向上させることができる。

なお、本実施形態では、管理サーバ２００において混雑情報提供処理を実行する例を示したが、その混雑情報提供処理の全部または一部を他の機器において実行してもよい。例えば、ＳＮＳサーバ３００、制御装置１００、情報出力装置１５０、電子機器ＭＣ１の何れかにおいて混雑情報提供処理の全部又は一部を実行してもよい。この場合には、その混雑情報提供処理の一部を実行する各機器により情報処理システムが構成される。また、本実施形態では、各ＤＢ（車両情報ＤＢ２１０（図３参照）、ユーザ情報ＤＢ２３０（図４参照）、混雑情報ＤＢ２４０（図５参照））を管理サーバ２００において管理する例を示す。ただし、各ＤＢの全部または一部を、管理サーバ２００以外の１または複数の他の機器により管理し、他の機器により管理されている各ＤＢの情報を管理サーバ２００が取得して混雑情報提供処理に用いてもよい。

また、管理サーバ２００の機能を実行可能な情報処理システムの一部（または全部）については、インターネット等の所定のネットワークを介して提供可能なアプリケーションにより提供されてもよい。このアプリケーションは、例えばＳａａＳ（Software as a Service）である。

なお、本実施形態で示した各処理は、各処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムに基づいて実行されるものである。このため、本実施形態は、それらの各処理を実行する機能を実現するプログラム、そのプログラムを記憶する記録媒体の実施形態としても把握することができる。例えば、情報処理装置に新機能を追加するためのアップデート処理により、そのプログラムを情報処理装置の記憶装置に記憶させることができる。これにより、そのアップデートされた情報処理装置に本実施形態で示した各処理を実施させることが可能となる。

［本実施形態の構成及び効果］
本実施形態に係る情報処理方法は、複数のユーザＵ１乃至ＵＭに登録場所の混雑に関する情報を提供する情報処理方法である。この情報処理方法は、複数のユーザＵ１乃至ＵＭのうちの少なくとも１人のユーザの位置情報を含む当該ユーザに関するユーザ情報と、複数のユーザＵ１乃至ＵＭのうちの少なくとも１人のユーザにより電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭを用いて、所定のネットワーク（例えばインターネット）上に構築されたコミュニケーションサービス（例えばＳＮＳ）に投稿された投稿情報とを取得する取得処理（ステップＳ６２１）と、ユーザ情報に含まれる位置情報に基づいて、複数のユーザＵ１乃至ＵＭのうちの少なくとも１人のユーザが存在する特定場所を混雑情報ＤＢ２４０の登録場所のうちから抽出し、その特定場所における混雑度を算出する算出処理（ステップＳ６２４、Ｓ６２５）と、その特定場所に関する投稿情報に基づいて、その特定場所における混雑度の理由を推定する推定処理（ステップＳ６２６）と、その特定場所における混雑度及びその理由を含む混雑情報を出力させる出力処理（ステップＳ６３１）とを含む。この出力処理では、混雑情報を送信する例を示すが、混雑情報を表示したり、音声出力したりすることにより出力してもよい。

この構成によれば、単なる地図案内だけではなく、混雑度やその理由をユーザに提供することが可能となる。これにより、ユーザは混雑度の理由を容易に知ることができ、混雑度の理由に応じて目的地を容易に選択することができる。

また、本実施形態に係る情報処理方法において、取得処理（ステップＳ６２１）では、複数のユーザＵ１乃至ＵＭのうちの少なくとも１人が所有する車両の位置情報を含む当該車両に関する車両情報を取得し、算出処理（ステップＳ６２４、Ｓ６２５）では、ユーザ情報又は車両情報に含まれる位置情報に基づいて特定場所を抽出し、その特定場所における混雑度を算出する。

この構成によれば、ユーザ情報又は車両情報に含まれる位置情報に基づいて特定場所を抽出することができるため、特定場所の抽出精度を高めることができる。

また、本実施形態に係る情報処理方法において、取得処理（ステップＳ６２１）では、投稿文及び画像情報のうちの少なくとも１つを含む投稿情報（又はこれを特定可能な情報）を取得し、推定処理（ステップＳ６２６）では、その特定場所に関する投稿情報に含まれる投稿文及び画像情報のうちの少なくとも１つを、その特定場所における混雑度の理由とし、出力処理（ステップＳ６３１）では、混雑度の理由とされた投稿文及び画像情報のうちの少なくとも１つを混雑情報に含めて出力させる。

この構成によれば、投稿文及び画像情報のうちの少なくとも１つを、その特定場所における混雑度の理由として提供可能となるため、視覚的に把握しやすい混雑度の理由をユーザが見ることが可能となる。

また、本実施形態に係る情報処理方法において、推定処理（ステップＳ６２６）では、投稿情報に含まれる投稿文から頻出語を抽出し、当該抽出された頻出語に基づいて、特定場所における混雑度の理由を推定し、出力処理（ステップＳ６３１）では、その抽出された頻出語と当該頻出語に基づいて推定された特定場所における混雑度の理由とのうちの少なくとも１つを混雑情報に含めて出力させる。

この構成によれば、投稿文から抽出された頻出語と、その頻出語に基づいて推定された特定場所における混雑度の理由とのうちの少なくとも１つを、その特定場所における混雑度の理由として提供可能となるため、視覚的に把握しやすい混雑度の理由をユーザが見ることが可能となる。すなわち、より適切な混雑理由をユーザに提供することが可能となる。

また、本実施形態に係る情報処理方法において、推定処理（ステップＳ６２６）では、投稿情報から取得可能な位置情報及び時間情報と、抽出された頻出語とに基づいて、所定のネットワークに接続されている機器を利用した検索処理を実行し、その検索処理による検索結果に基づいて特定場所における混雑度の理由を推定し、出力処理（ステップＳ６３１）では、その検索結果とその検索結果に基づいて推定された混雑度の理由とのうちの少なくとも１つを混雑情報に含めて出力させる。

この構成によれば、ネットワークに接続されている機器を利用した検索処理の検索結果と、その検索結果に基づいて推定された混雑度の理由とのうちの少なくとも１つを、その特定場所における混雑度の理由として提供可能となるため、精度の高い混雑度の理由をユーザが見ることが可能となる。例えば、検索キーワードとして検索されるイベントがある場合には、その検索結果を混雑理由としてユーザに提供可能となるため、そのイベントに関してより詳細な情報をユーザが容易に知ることができる。

また、本実施形態に係る情報処理方法において、推定処理（ステップＳ６２６）では、その特定場所に関する投稿情報に含まれる画像情報が複数存在する場合には、その複数の画像情報を比較し、類似度が高いと判定された画像情報に基づいて、その特定場所における混雑度の理由に対応する画像を抽出し、出力処理（ステップＳ６３１）では、混雑度の理由に対応する画像を混雑情報に含めて出力させる。

この構成によれば、類似度が高いと判定された画像情報に基づいて抽出された画像を、その特定場所における混雑度の理由として提供可能となるため、視覚的に把握しやすい混雑度の理由をユーザが見ることが可能となる。例えば、ユーザは、迅速に把握しやすい画像から混雑理由を理解することができる。

また、本実施形態に係る情報処理方法において、取得処理（ステップＳ６２１）では、ユーザ情報として、各ユーザの年齢に関する年齢情報と各ユーザの性別に関する性別情報とを含むプロファイル情報を取得し、推定処理（ステップＳ６２６、Ｓ６２７）では、ユーザ情報に含まれるプロファイル情報に基づいて、特定場所に存在するユーザにより構成される集団に関する付帯情報を生成し、出力処理（ステップＳ６３１）では、その付帯情報を混雑情報に含めて出力させる。

この構成によれば、プロファイル情報に基づいて生成された付帯情報を、その特定場所における混雑度の理由とともに提供可能となるため、混雑度の理由以外の付帯情報をユーザが見ることが可能となる。例えば、ユーザは特定場所の集団の構成を容易に理解することができる。

また、本実施形態に係る情報処理方法において、推定処理（ステップＳ６２６、Ｓ６２７）では、特定場所に存在するユーザに関するユーザ情報に含まれる位置情報に基づいて、その特定場所における当該ユーザの滞在時間を算出し、当該ユーザの滞在時間に基づいて、その特定場所に存在する各ユーザの平均滞在時間を算出し、出力処理（ステップＳ６３１）では、その平均滞在時間を混雑情報の付帯情報として出力させる。

この構成によれば、特定場所に存在する各ユーザの平均滞在時間を、その特定場所における混雑度の理由とともに提供可能となるため、特定場所に存在する各ユーザの平均滞在時間をユーザが見て参考にすることが可能となる。

また、本実施形態に係る情報処理方法において、算出処理（ステップＳ６２５）では、特定場所に存在するユーザに関するユーザ情報に含まれる位置情報に基づいて、その特定場所に存在するユーザの数を推定する第１推定処理、または、当該位置情報に基づいて推定されたユーザ数を利用した母集団推定に基づいて、その特定場所に存在するユーザにより構成される集団の人数を推定する第２推定処理を実行し、第１推定処理により推定されたユーザの数と、第２推定処理により推定された集団の人数とを用いて、その特定場所における混雑度を算出し、出力処理（ステップＳ６３１）では、第１推定処理により推定されたユーザの数と、第２推定処理により推定された集団の人数とのうちの少なくとも１つを混雑情報に含めて出力させる。

この構成によれば、第１推定処理により推定されたユーザの数と、第２推定処理により推定された集団の人数とのうちの少なくとも１つを、その特定場所における混雑度の理由ととともに提供可能となるため、視覚的に把握しやすい数値をユーザが見ることが可能となる。

また、本実施形態に係る情報処理方法において、算出処理（ステップＳ６２５）では、ユーザ情報又は車両情報に含まれる位置情報に基づいて特定場所における人の混雑度を算出するとともに、車両情報に含まれる位置情報に基づいて特定場所における車両の混雑度を算出し、推定処理（ステップＳ６２６）では、特定場所に関する投稿情報と車両情報とに基づいて、特定場所における車両の混雑度の理由を推定し、出力処理（ステップＳ６３１）では、特定場所における人及び車両の混雑度と、それらの理由とを含む混雑情報を出力させる。

この構成によれば、特定場所における人及び車両の混雑度と、それらの理由とを提供可能となる。この場合に、例えば、図９に示すように、特定場所における人及び車両の混雑度を、双方が比較可能な態様で表示することにより、ユーザは人及び車両の混雑度の違いを容易に知ることができる。また、例えば、特定場所における人及び車両の混雑度の理由を、双方が比較可能な態様で表示することにより、ユーザは人及び車両の混雑度の理由を容易に知ることができる。これらにより、ユーザは人及び車両の双方の混雑度やその理由に応じて目的地を容易に選択することができる。

また、本実施形態に係る情報処理方法において、取得処理（ステップＳ６２１）では、車両の内外の画像を含む車両画像情報と、車種と、渋滞情報と、車速と、移動軌跡とのうちの少なくとも１つを車両情報として取得し、推定処理（ステップＳ６２６、Ｓ６２７）では、車両画像情報と、車種と、渋滞情報と、車速と、移動軌跡とのうちの少なくとも１つに基づいて、特定場所における混雑度の理由を推定する推定処理と、混雑情報に含める付帯情報を生成する生成処理とのうちの少なくとも１つを実行する。

この構成によれば、各種車両情報を用いて混雑度の理由を推定する推定処理、付帯情報を生成する生成処理を実行することができるため、その特定場所における混雑度の理由等の生成精度を高めることが可能となる。

また、管理サーバ２００（情報処理装置の一例）は、複数のユーザＵ１乃至ＵＭに登録場所の混雑に関する情報を提供する情報処理装置である。管理サーバ２００は、複数のユーザＵ１乃至ＵＭのうちの少なくとも１人のユーザの位置情報を含む当該ユーザに関するユーザ情報と、複数のユーザＵ１乃至ＵＭのうちの少なくとも１人のユーザにより電子機器ＭＣ１乃至ＭＣＭを用いて、所定のネットワーク（例えばインターネット）上に構築されたコミュニケーションサービス（例えばＳＮＳ）に投稿された投稿情報とを取得する混雑情報処理部２０４（取得部の一例）と、ユーザ情報に含まれる位置情報に基づいて、複数のユーザのうちの少なくとも１人のユーザが存在する特定場所を登録場所のうちから抽出し、その特定場所における混雑度を算出する混雑情報処理部２０４（算出部の一例）と、その特定場所に関する投稿情報に基づいて、その特定場所における混雑度の理由を推定する混雑情報処理部２０４（推定部の一例）と、その特定場所における混雑度及びその理由を含む混雑情報を出力させる混雑情報処理部２０４（出力部の一例）とを備える。ここでは、混雑情報を送信する例を示すが、混雑情報を表示したり、音声出力したりすることにより出力してもよい。

以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一部を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。

１０ 情報処理システム、２０ ネットワーク、１００乃至１００Ｎ 制御装置、１５０乃至１５０Ｎ 情報出力装置、２００ 管理サーバ、３００ ＳＮＳサーバ、２０１ 通信部、２０２ 制御部、２０３ 記憶部、２０４ 混雑情報処理部、３０１ 通信部、３０２ 制御部、３０３ 記憶部、２１０ 車両情報ＤＢ、２３０ ユーザ情報ＤＢ、２４０ 混雑情報ＤＢ、ＭＣ１乃至ＭＣＭ 電子機器

Claims (12)

1. 複数のユーザに登録場所の混雑に関する情報を提供する情報処理方法であって、
   前記複数のユーザのうちの少なくとも１人のユーザの位置情報を含む当該ユーザに関するユーザ情報と、前記複数のユーザのうちの少なくとも１人のユーザにより電子機器を用いて、所定のネットワーク上に構築されたコミュニケーションサービスに投稿された投稿情報とを取得する取得処理と、
   前記ユーザ情報に含まれる位置情報に基づいて、前記複数のユーザのうちの少なくとも１人のユーザが存在する特定場所を前記登録場所のうちから抽出し、前記特定場所における混雑度を算出する算出処理と、
   前記特定場所に関する前記投稿情報に基づいて、前記特定場所における混雑度の理由を推定する推定処理と、
   前記特定場所における混雑度及びその理由を含む混雑情報を出力させる出力処理と、を含む、
   情報処理方法。
2. 請求項１に記載の情報処理方法であって、
   前記取得処理では、前記複数のユーザのうちの少なくとも１人が所有する車両の位置情報を含む当該車両に関する車両情報を取得し、
   前記算出処理では、前記ユーザ情報又は前記車両情報に含まれる位置情報に基づいて前記特定場所を抽出し、前記特定場所における混雑度を算出する、
   情報処理方法。
3. 請求項１又は２に記載の情報処理方法であって、
   前記取得処理では、投稿文及び画像情報のうちの少なくとも１つを含む前記投稿情報を取得し、
   前記推定処理では、前記特定場所に関する前記投稿情報に含まれる投稿文及び画像情報のうちの少なくとも１つを、前記特定場所における混雑度の理由とし、
   前記出力処理では、前記混雑度の理由とされた前記投稿文及び前記画像情報のうちの少なくとも１つを前記混雑情報に含めて出力させる
   情報処理方法。
4. 請求項３に記載の情報処理方法であって、
   前記推定処理では、前記投稿情報に含まれる投稿文から頻出語を抽出し、当該抽出された頻出語に基づいて、前記特定場所における混雑度の理由を推定し、
   前記出力処理では、前記抽出された頻出語と当該頻出語に基づいて推定された前記特定場所における混雑度の理由とのうちの少なくとも１つを前記混雑情報に含めて出力させる
   情報処理方法。
5. 請求項４に記載の情報処理方法であって、
   前記推定処理では、前記投稿情報から取得可能な位置情報及び時間情報と、前記抽出された頻出語とに基づいて、所定のネットワークに接続されている機器を利用した検索処理を実行し、前記検索処理による検索結果に基づいて前記特定場所における混雑度の理由を推定し、
   前記出力処理では、前記検索結果と当該検索結果に基づいて推定された前記混雑度の理由とのうちの少なくとも１つを前記混雑情報に含めて出力させる、
   情報処理方法。
6. 請求項３に記載の情報処理方法であって、
   前記推定処理では、前記特定場所に関する前記投稿情報に含まれる画像情報が複数存在する場合には、当該複数の画像情報を比較し、類似度が高いと判定された画像情報に基づいて、前記特定場所における混雑度の理由に対応する画像を抽出し、
   前記出力処理では、前記混雑度の理由に対応する画像を前記混雑情報に含めて出力させる、
   情報処理方法。
7. 請求項１又は２に記載の情報処理方法であって、
   前記取得処理では、前記ユーザ情報として、各ユーザの年齢に関する年齢情報と各ユーザの性別に関する性別情報とを含むプロファイル情報を取得し、
   前記推定処理では、前記ユーザ情報に含まれるプロファイル情報に基づいて、前記特定場所に存在するユーザにより構成される集団に関する付帯情報を生成し、
   前記出力処理では、前記付帯情報を前記混雑情報に含めて出力させる、
   情報処理方法。
8. 請求項１又は２に記載の情報処理方法であって、
   前記推定処理では、前記特定場所に存在するユーザに関する前記ユーザ情報に含まれる位置情報に基づいて、前記特定場所における当該ユーザの滞在時間を算出し、当該ユーザの滞在時間に基づいて、前記特定場所に存在する各ユーザの平均滞在時間を算出し、
   前記出力処理では、前記平均滞在時間を前記混雑情報の付帯情報として出力させる、
   情報処理方法。
9. 請求項１又は２に記載の情報処理方法であって、
   前記算出処理では、前記特定場所に存在するユーザに関する前記ユーザ情報に含まれる位置情報に基づいて、前記特定場所に存在するユーザの数を推定する第１推定処理、または、当該位置情報に基づいて推定されたユーザ数を利用した母集団推定に基づいて、前記特定場所に存在するユーザにより構成される集団の人数を推定する第２推定処理を実行し、
   前記第１推定処理により推定されたユーザの数と、前記第２推定処理により推定された集団の人数とを用いて、前記特定場所における混雑度を算出し、
   前記出力処理では、前記第１推定処理により推定されたユーザの数と、前記第２推定処理により推定された集団の人数とのうちの少なくとも１つを前記混雑情報に含めて出力させる、
   情報処理方法。
10. 請求項２に記載の情報処理方法であって、
    前記算出処理では、前記ユーザ情報又は前記車両情報に含まれる位置情報に基づいて前記特定場所における人の混雑度を算出するとともに、前記車両情報に含まれる位置情報に基づいて前記特定場所における車両の混雑度を算出し、
    前記推定処理では、前記特定場所に関する前記投稿情報と前記車両情報とに基づいて、前記特定場所における車両の混雑度の理由を推定し、
    前記出力処理では、前記特定場所における人及び車両の混雑度と、それらの理由とを含む混雑情報を出力させる、
    情報処理方法。
11. 請求項２、１０の何れかに記載の情報処理方法であって、
    前記取得処理では、車両の内外の画像を含む車両画像情報と、車種と、渋滞情報と、車速と、移動軌跡とのうちの少なくとも１つを前記車両情報として取得し、
    前記推定処理では、前記車両画像情報と、前記車種と、前記渋滞情報と、前記車速と、前記移動軌跡とのうちの少なくとも１つに基づいて、前記特定場所における混雑度の理由を推定する推定処理と、前記混雑情報に含める付帯情報を生成する生成処理とのうちの少なくとも１つを実行する、
    情報処理方法。
12. 複数のユーザに登録場所の混雑に関する情報を提供する情報処理装置であって、
    前記複数のユーザのうちの少なくとも１人のユーザの位置情報を含む当該ユーザに関するユーザ情報と、前記複数のユーザのうちの少なくとも１人のユーザにより電子機器を用いて、所定のネットワーク上に構築されたコミュニケーションサービスに投稿された投稿情報とを取得する取得部と、
    前記ユーザ情報に含まれる位置情報に基づいて、前記複数のユーザのうちの少なくとも１人のユーザが存在する特定場所を前記登録場所のうちから抽出し、前記特定場所における混雑度を算出する算出部と、
    前記特定場所に関する前記投稿情報に基づいて、前記特定場所における混雑度の理由を推定する推定部と、
    前記特定場所における混雑度及びその理由を含む混雑情報を出力させる出力部と、を備える、
    情報処理装置。