JP5454577B2 - ネットワーク状態予測装置、移動通信システム及び移動通信方法 - Google Patents

ネットワーク状態予測装置、移動通信システム及び移動通信方法 Download PDF

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Description

本発明は、ネットワーク状態予測装置、移動通信システム、移動通信方法およびプログラムを格納している記憶媒体に関する。
現在、ノートパソコン、携帯電話、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄａｔａ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）といったユーザが持ち運ぶことが可能な様々なタイプのモバイル機器が存在する。
これらのモバイル機器は持ち運び可能なため、デスクトップパソコンと違いネットワークが常にオンラインではなく、場所によってはオフラインになる。例えば、社内でノートパソコンを利用する場合には社内無線ＬＡＮに接続できオンラインであるが、社外においては別途通信事業者との契約がなければオフラインとなるのが一般的である。また携帯電話は一般的に広範囲においてオンラインであるが、地下鉄などの限られた場所ではオフラインとなる。
モバイル機器をオフラインで使用する場合には、必要な情報をモバイル機器がオンラインの時に前もって取得し、記憶装置に格納しておかなければならない。こうしたオフライン時のデータアクセスに対応しているアプリケーションの一例が、ウェブメールのＧＭａｉｌやモバイル機器用のウェブページ閲覧アプリケーションであるＡｖａｎｔＧｏである。一般にこれらのオフライン対応アプリケーション自身は、今後いつモバイル機器がオフラインになるのかはわからない。そのため、オフライン前のデータの取得は、ユーザが情報取得ボタンをクリックするなどの手動で行なうか、定期的にアプリケーションがネットワークアクセスし、取得すべき情報がないか常に監視するポーリングを行うかのどちらかである。前者はオフラインになる前にユーザが必ず操作を行なわなければならず、後者は定期的にネットワークを使用するので無駄が多いという欠点がある。
そのため、モバイル機器のネットワークの状態変化を予測することができれば、効率のよい情報の自動取得が可能である。
この種の技術として、特許文献１（特開平８−２４１２５７号公報）には、次のように記載されている。特定のユーザの行動予定を示す第１の知識と、ユーザの行動とユーザに提供可能な情報の属性との関連を示す第２の知識と、に基づいて予測結果を生成し、その予測結果に基づいて当該情報を配信する。この予測結果には、各時間帯における、ユーザ端末の位置、ユーザの行動（作業）、その行動が実行される可能性、その行動と関連する情報やアプリケーションソフト、ユーザ端末とネットワーク環境との接続状況等が含まれる。
また、上述した技術とは異なる趣旨の技術ではあるが、特許文献２（特開２００５−１３０２９４号公報）には次のように記載されている。携帯電話機の通信情報を記憶し、記憶された通信情報に基づいて、携帯電話機がそれぞれの位置に存在する確率や、携帯電話機に配信するコンテンツの種別ごとの確立を算出し、算出された確率に基づいて携帯電話機にコンテンツを配信する。ここで記憶される通信情報とは、通信を開始した時刻、通信を終了した時刻、通信接続しているネットワークの種別、通信している位置等である。
特開平８−２４１２５７号公報 特開２００５−１３０２９４号公報
しかしながら上記技術は、以下の点で改善の余地を有していた。特許文献１に記載の技術は、ユーザ端末とネットワーク環境との接続状況を予測するために、予測されたユーザ端末の位置が通信可能なエリアに入っているか否かを判断している。しかし、この予測方法では、実際にユーザ端末が通信可能であるか否かを判断しているとはいえない。何故なら、ネットワーク環境として通信可能エリア内であっても、当該エリア内には遮蔽物等によってユーザ端末と無線基地局との通信が妨害されるエリアが局所的に存在する恐れがあるからである。
また、特許文献２に記載の技術は、携帯電話機が通信可能なエリア内に存在していても、ネットワークにアクセスしなければ上記通信情報を蓄積することができない。従って、上記通信情報に基づいて携帯電話機がネットワークと通信可能であるか否かを予測すると、予測精度が下がる恐れがある。
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、移動通信端末の通信品質を高精度に予測するネットワーク状態予測装置、移動通信システム、移動通信方法およびプログラムを提供することにある。
本発明によれば、移動通信端末が移動した経路の一方の端の位置を示す第１位置情報と、前記経路の他方の端の位置を示す第２位置情報と、前記経路上で前記移動通信端末が通信接続した回線の通信品質を示すネットワーク状態と、を関連付けて記憶するデータベース手段と、予測対象の経路である対象経路の一方の端の位置を示す第１入力位置情報と、前記対象経路の他方の端の位置を示す第２入力位置情報とを入力する予測対象入力手段と、前記予測対象入力手段により入力された前記第１入力位置情報と前記第２入力位置情報と、前記データベース手段に記憶された前記第１位置情報と前記第２位置情報と、に基づいて前記ネットワーク状態を前記データベース手段から検索するネットワーク状態検索手段と、前記ネットワーク状態検索手段により検索された前記ネットワーク状態に基づいて、前記移動通信端末が前記対象経路上を移動するときの前記通信品質に関するネットワーク予測情報を生成する予測手段と、を備えるネットワーク状態予測装置が提供される。
また、本発明によれば、移動通信端末と、前記移動通信端末から受け付けた要求に応じて電子データを送受信する送受信装置と、前記移動通信端末が予測対象の経路である対象経路上を移動するときの前記通信品質に関するネットワーク予測情報を前記移動通信端末に出力するネットワーク状態予測装置と、を備え、前記ネットワーク状態予測装置は、移動通信端末が移動した経路の一方の端の位置を示す第１位置情報と、前記経路の他方の端の位置を示す第２位置情報と、前記経路上で前記移動通信端末が通信接続した回線の通信品質を示すネットワーク状態と、を関連付けて記憶するデータベース手段と、前記対象経路の一方の端の位置を示す第１入力位置情報と、前記対象経路の他方の端の位置を示す第２入力位置情報とを入力する予測対象入力手段と、前記予測対象入力手段により入力された前記第１入力位置情報と前記第２入力位置情報と、前記データベース手段に記憶された前記第１位置情報と前記第２位置情報と、に基づいて前記ネットワーク状態を前記データベース手段から検索するネットワーク状態検索手段と、前記ネットワーク状態検索手段により検索された前記ネットワーク状態に基づいて前記ネットワーク予測情報を生成する予測手段と、を含み、前記移動通信端末は、前記ネットワーク状態予測装置から受け付けた前記ネットワーク予測情報に基づいて前記電子データの送受信を前記送受信装置に要求することを特徴とする移動通信システムが提供される。
さらに、本発明によれば、移動通信端末が移動した経路の一方の端の位置を示す第１位置情報と、前記経路の他方の端の位置を示す第２位置情報と、前記経路上で前記移動通信端末が通信接続した回線の通信品質を示すネットワーク状態と、を関連付けて記憶し、データベースを生成するデータベース生成ステップと、予測対象の経路である対象経路の一方の端の位置を示す第１入力位置情報と、前記対象経路の他方の端の位置を示す第２入力位置情報とを入力する予測対象入力ステップと、前記予測対象入力ステップで入力された前記第１入力位置情報と前記第２入力位置情報と、前記データベースに記憶された前記第１位置情報と前記第２位置情報と、に基づいて前記ネットワーク状態を前記データベースから検索するネットワーク状態検索ステップと、前記ネットワーク状態検索ステップで検索された前記ネットワーク状態に基づいて、前記移動通信端末が前記対象経路上を移動するときの前記通信品質に関するネットワーク予測情報を生成する予測ステップと、前記予測ステップで生成された前記ネットワーク予測情報に基づいて、前記移動通信端末が電子データの送受信を要求する要求ステップと、を備えることを特徴とする移動通信方法が提供される。
さらに、本発明によれば、ネットワーク状態予測装置にデータ処理を実行させるプログラムであって、前記データ処理が、移動通信端末が移動した経路の一方の端の位置を示す第１位置情報と、前記経路の他方の端の位置を示す第２位置情報と、前記経路上で前記移動通信端末が通信接続した回線の通信品質を示すネットワーク状態と、を関連付けて記憶し、データベースを生成するデータベース生成処理と、予測対象の経路である対象経路の一方の端の位置を示す第１入力位置情報と、前記対象経路の他方の端の位置を示す第２入力位置情報とを入力する予測対象入力処理と、前記予測対象入力処理で入力された前記第１入力位置情報と前記第２入力位置情報と、前記データベースに記憶された前記第１位置情報と前記第２位置情報と、に基づいて前記ネットワーク状態を前記データベースから検索するネットワーク状態検索処理と、前記ネットワーク状態検索処理で検索された前記ネットワーク状態に基づいて、前記移動通信端末が前記対象経路上を移動するときの前記通信品質に関するネットワーク予測情報を生成する予測処理と、を含むプログラム又はこのようなプログラムを格納している記憶媒体が提供される。
本発明によれば、移動通信端末の通信品質を高精度に予測するネットワーク状態予測装置、移動通信システム、移動通信方法およびプログラムが提供される。
上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。
本発明の第１の実施形態に係る移動通信システムの構成図である。 移動通信端末が移動する経路と、その開始位置および終了位置を示す図である。 第１の実施形態のデータベース部内のデータテーブルの一部を表す図である。 第１の実施形態のネットワーク状態予測装置を用いたネットワーク状態予測方法を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る移動通信システムの構成図である。 第２の実施形態のデータベース部内のデータテーブルの一部を表す図である。 第２の実施形態のネットワーク状態予測装置を用いたネットワーク状態予測方法を示すフローチャートである。 第２の実施形態の予測部によるネットワーク予測情報の生成を視覚的に表した図である。 第２の実施形態の予測結果をグラフで表した図である。 本発明の第３の実施形態に係る移動通信システムの構成図である。 第３の実施形態のスケジュールデータベース部内のデータテーブルの一部を表す図である。 第３の実施形態のネットワークデータベース部内のデータテーブルの一部を表す図である。
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
〔第１の実施形態〕
図１は、第１の実施形態に係る移動通信システム１０００の構成図である。移動通信システム１０００は、ネットワーク状態予測装置１００と、移動通信端末５００と、送受信装置６００と、がネットワーク７００を介して接続している。
移動通信端末５００は、携帯電話機であってもよいし、ＰＨＳであってもよいし、携帯型のパソコンやゲーム機等であってもよい。また、図１における移動通信端末５００とネットワーク７００との接続は無線接続とする。
送受信装置６００は、移動通信端末５００から受け付けた要求に応じて電子データを送受信する。例えば、送受信装置６００は電子メールサーバであって、移動通信端末５００からの要求に応じて電子メールを移動通信端末５００に送信してもよい。また、送受信装置６００はウェブメールサーバであって、移動通信端末５００からの要求に応じて送受信装置６００内に記憶しているウェブメールを、移動通信端末５００にて表示出力可能なデータ形式で送信してもよい。さらに、送受信装置６００はネットワークストレージであって、移動通信端末５００からの要求に応じて、送受信装置６００内に記憶しているデータファイルを送信してもよいし、移動通信端末５００から受信したデータファイルを記憶してもよい。
ネットワーク７００は、インターネットであってもよいし、ＬＡＮであってもよい。また、ネットワーク７００には、図１に図示していない装置が一つまたは複数含まれてもよい。
ネットワーク状態予測装置１００は、移動通信端末５００が予測対象の経路である対象経路上を移動するときの通信品質に関するネットワーク予測情報を移動通信端末５００に出力する。ネットワーク状態予測装置１００について、より詳細に以下に述べる。
ネットワーク状態予測装置１００は、移動通信端末５００が移動した経路の一方の端の位置を示す第１位置情報と、経路の他方の端の位置を示す第２位置情報と、経路上で移動通信端末５００が通信接続した回線の通信品質を示すネットワーク状態と、を関連付けて記憶するデータベース部１２０を備える。また、ネットワーク状態予測装置１００は、第１位置情報と第２位置情報とを入力する予測対象入力部１１１を備える。さらに、ネットワーク状態予測装置１００は、予測対象入力部１１１により入力された第１位置情報と第２位置情報とに関連付けられたネットワーク状態をデータベース部１２０から検索するネットワーク状態検索部１１２を備える。さらに、ネットワーク状態予測装置１００は、ネットワーク状態検索部１１２により検索されたネットワーク状態に基づいて、移動通信端末５００が対象経路上を移動するときの通信品質に関するネットワーク予測情報を生成する予測部１１３を備える。そして、予測対象入力部１１１、ネットワーク状態検索部１１２および予測部１１３からネットワーク状態予測系１１０が構成される。
なお、第１位置情報、第２位置情報、第１入力位置情報または第２入力位置情報が示す「端の位置」とは、ある程度の長さまたは面積を有する領域であってもよい。
ネットワーク状態予測装置１００に内包される構成の全部または一部は、ハードウェアで実現されてもよいし、あるいは、ネットワーク状態予測装置１００が備えるプロセッサ（図示せず）に処理を実行させるプログラム（またはプログラムコード）で実現されてもよい。
ネットワーク状態予測装置１００に内包される構成がプログラムによって実施される場合、当該プログラムはプロセッサ（コンピュータ）が読み出し可能な記憶媒体（図示せず）に格納される。そして、当該プログラムは、移動通信端末が移動した経路の一方の端の位置を示す第１位置情報と、経路の他方の端の位置を示す第２位置情報と、経路上で移動通信端末が通信接続した回線の通信品質を示すネットワーク状態と、を関連付けて記憶し、データベースを生成するデータベース生成処理をプロセッサに実行させる。また、当該プログラムは、予測対象の経路である対象経路の一方の端の位置を示す第１入力位置情報と、対象経路の他方の端の位置を示す第２入力位置情報とを入力する予測対象入力処理をプロセッサに実行させる。さらに、当該プログラムは、予測対象入力処理で入力された第１入力位置情報と第２入力位置情報と、データベースに記憶された第１位置情報と第２位置情報と、に基づいてネットワーク状態をデータベースから検索するネットワーク状態検索処理をプロセッサに実行させる。さらに、当該プログラムは、ネットワーク状態検索処理で検索されたネットワーク状態に基づいて、移動通信端末が対象経路上を移動するときの通信品質に関するネットワーク予測情報を生成する予測処理をプロセッサに実行させる。
図２は、移動通信端末５００が移動する経路と、その開始位置および終了位置を示す図である。経路Ｒ１はＰ１とＰ２とを結ぶ。また、経路Ｒ２はＰ２とＰ３を結ぶ。そして、経路Ｒ３はＰ３とＰ１を結ぶ。経路Ｒ１、経路Ｒ２または経路Ｒ３はそれぞれ、無線基地局ＢＳ１と無線通信可能なエリアＡ１と、無線基地局ＢＳ２と無線通信可能なエリアＡ２と、を通過している。図２においては、移動通信端末５００は、Ｐ１を開始位置、Ｐ２を終了位置として、経路Ｒ１上を矢印方向に移動している。
なお、無線基地局ＢＳ１と無線基地局ＢＳ２とは、図１のネットワーク７００に含まれる装置とする。
以下、移動通信端末５００が図２に示す経路Ｒ１、経路Ｒ２または経路Ｒ３を移動したときにおける、移動通信端末５００の動作について説明する。移動通信端末５００は、自装置が通信接続した回線の回線速度を取得する取得機能を有する。この取得機能は、移動通信端末５００内で計測した回線速度を取得する機能であってもよいし、他の装置が計測した移動通信端末５００が接続した回線の回線速度を当該他の装置から取得する機能であってもよい。なお、上記取得機能が回線速度を取得する時間間隔は、周期的であってもよいし、ランダムであってもよい。また、この時間間隔は、デフォルトで固定されていてもよいし、適宜変更可能であってもよい。さらに、上記取得機能は、移動通信端末５００の起動時は常時起動していることが望ましい。
そして、移動通信端末５００は、上記取得機能によって取得した回線速度を、ネットワーク状態としてデータベース部１２０に記憶させる記憶機能を有する。この記憶機能を実現する方法としては、例えば、移動通信端末５００とネットワーク状態予測装置１００とは常時接続しており、移動通信端末５００は、上記取得機能によって回線速度を取得する毎に、取得された回線速度をデータベース部１２０に記憶させてもよい。他の実現方法としては、例えば、移動通信端末５００は、上記取得機能によって取得された回線速度を自装置内の記憶媒体（図示せず）に記憶しておき、移動通信端末５００とネットワーク状態予測装置１００とが接続したときに、上記記憶媒体に記憶しておいた回線速度をデータベース部１２０に記憶させてもよい。
さらに、移動通信端末５００は、上記記憶機能で記憶させたネットワーク状態に、それを取得した経路の開始位置を示す第１位置情報と、当該経路の終了位置を示す第２位置情報とを関連付けてデータベース部１２０に記憶させる経路登録機能を有する。この経路登録機能を実現する方法としては、例えば、移動通信端末５００を利用する利用者に、上記取得機能の起動時に第１位置情報を入力させて登録し、上記取得機能の停止時に第２位置情報を入力させて登録してもよい。他の方法としては、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の測位システムを利用して、上記取得機能の起動時に測位された移動通信端末５００の位置情報を第１位置情報として登録し、上記取得機能の停止時に測位された移動通信端末５００の位置情報を第２位置情報として登録してもよい。
移動通信端末５００が経路Ｒ１、経路Ｒ２または経路Ｒ３を移動した後、上記取得機能と上記記憶機能と上記経路登録機能とによってデータベース部１２０にはデータテーブルが生成される。
図３は、本実施形態のデータベース部１２０内のデータテーブルの一部を表す図である。このデータテーブルの１行には、移動通信端末５００がある時刻に取得したネットワーク状態と、そのネットワーク状態を取得したときに移動通信端末５００が位置した経路の第１位置情報と第２位置情報とが関連付けされて格納される。移動通信端末５００が異なる時刻に取得しネットワーク状態は、異なる行に格納される。例えば、Ｎｏ．００１の行には、Ｐ１を示す第１位置情報と、Ｐ２を示す第２位置情報と、Ｐ１からＰ２までの経路Ｒ１上における移動通信端末５００の回線速度を示すネットワーク状態と、が格納される。なお、図３においてネットワーク状態の欄に記載されている「○○○」や「△△△」等は、実際は回線速度を示す具体的な数値が入るものとする。
図４は、本実施形態のネットワーク状態予測装置１００を用いたネットワーク状態予測方法を示すフローチャートである。ここでは、図３に示すデータテーブルを記憶したネットワーク状態予測装置１００によるネットワーク状態予測方法について、図４を用いて説明する。
ネットワーク状態予測装置１００は、経路の開始位置を示す第１位置情報と、経路の終了位置を示す第２位置情報と、経路上で移動通信端末が受信した無線信号の通信品質を示すネットワーク状態と、を関連付けて記憶し、データベース部１２０内にデータベースを生成する（ステップＳ１）。ステップＳ１の詳細については上述したとおりであり、ここでは割愛する。
次に、ネットワーク状態予測装置１００（予測対象入力部１１１）は、対象経路の一方の端の位置を示す第１入力位置情報と、対象経路の他方の端の位置を示す第２入力位置情報とを入力する（ステップＳ２）。より具体的には、ネットワーク状態予測装置１００は、第１入力位置情報および第２入力位置情報の入力を、ネットワーク状態予測装置１００の利用者に要求する。ここでは、その要求に応じて、利用者が第１入力位置情報としてＰ１を示す情報を入力し、第２入力位置情報としてＰ２を示す情報を入力したものとする。なお、ネットワーク状態予測装置１００は、第１入力位置情報および第２入力位置情報の入力を受け付けるキーボードやタッチパネル等（図示せず）を備えてもよい。
続いて、ネットワーク状態予測装置１００（ネットワーク状態検索部１１２）は、ステップＳ２で入力された第１入力位置情報と第２入力位置情報と、データベース部１２０に記憶された第１位置情報と第２位置情報と、に基づいてネットワーク状態をデータベース部１２０から検索する（ステップＳ３）。より具体的には、ネットワーク状態予測装置１００は、ステップＳ２で入力された第１入力位置情報＝Ｐ１および第２入力位置情報＝Ｐ２とをキーにして、第１位置情報＝Ｐ１および第２位置情報＝Ｐ２に関連付けられたネットワーク状態（図３のデータベースにおいてはＮｏ．００１、Ｎｏ．００２、Ｎｏ．００３のネットワーク状態）を検索する。
ここでは、第１入力位置情報および第２入力位置情報が、第１位置情報および第２位置情報とが完全に一致しているが、ネットワーク状態検索部１１２は、完全一致による検索をしなくてもよい。例えば、第１入力位置情報および第２入力位置情報により示される対象経路に、第１位置情報および第２位置情報により示される経路が含まれているとき、ネットワーク状態検索部１１２は当該第１位置情報および当該第２位置情報に関連付けられたネットワーク状態を検索してもよい。
そして、ネットワーク状態予測装置１００（予測部１１３）は、ステップＳ３で検索されたネットワーク状態に基づいてネットワーク予測情報を生成する（ステップＳ４）。より具体的には、ネットワーク状態予測装置１００は、ステップＳ３で検索されたネットワーク状態を集計し、集計されたネットワーク状態の平均値が閾値を超えた場合は良好を示すネットワーク予測情報を生成し、上記平均値が閾値未満である場合は不良を示すネットワーク予測情報を生成する。なお、ここで閾値とは予め定めた値であって、デフォルトで定められた固定値であってもよいし、利用者によって適宜変更可能な値であってもよい。
移動通信端末５００は、ネットワーク状態予測装置１００から受け付けたネットワーク予測情報に基づいて電子データの送受信を送受信装置６００に要求する（ステップＳ５）。より具体的には、移動通信端末５００は、受け付けたネットワーク予測情報が良好を示すとき、電子データの送受信を送受信装置６００に要求する。
ここで、本実施形態の効果について述べる。本実施形態のネットワーク状態予測装置１００は、入力された第１入力位置情報と第２入力位置情報とをキーにして、その経路上で移動通信端末５００が取得したネットワーク状態をデータベースから検索し、検索された通信品質に基づいて当該経路におけるネットワーク状態を予測することができる。すなわち、移動局側で受信した無線信号の通信品質の履歴に基づいて予測するので、ネットワーク環境が提供されているエリア（図２におけるエリアＡ１やエリアＡ２）を全て通信可能として予測する予測方法より予測精度が向上する。
また、本実施形態では、ネットワーク状態として移動通信端末５００が接続した回線の回線速度を用いている。よって、上記取得機能が起動していればネットワーク状態がデータベースに蓄積される。
さらに、本実施形態では、移動通信端末５００は、受け付けたネットワーク予測情報が良好を示すとき、電子データの送受信を送受信装置６００に要求する。よって、移動通信端末５００において通信品質が良好であるときに、移動通信端末５００と送受信装置６００との間で電子データを授受することができる。
〔第２の実施形態〕
図５は、本発明の第２の実施形態に係る移動通信システム２０００の構成図である。本実施形態の移動通信システム２０００は、ネットワーク状態予測装置２００と、移動通信端末５００と、送受信装置６００と、ネットワーク７００と、から構成される。移動通信端末５００、送受信装置６００およびネットワーク７００は、第１の実施形態で説明したものと同様である。
ネットワーク状態予測装置２００は、ネットワーク状態予測系２１０に含まれる構成と、データベース部２２０と、から構成される。ネットワーク状態予測系２１０には、予測対象入力部２１１、ネットワーク状態検索部２１２、予測部２１３、予測結果生成部２１４および信頼度算出部２１５が含まれる。
図６は、本実施形態のデータベース部２２０内のデータテーブルの一部を表す図である。このデータテーブルの１行には、第１位置情報、第１詳細位置情報、第１時刻情報、第２位置情報、第２詳細位置情報、第２時刻情報、ネットワーク状態および時間帯情報が関連づけられて格納されている。なお、第１時刻情報とは第１位置情報に対応する時刻を示す情報であり、第２時刻情報とは第２位置情報に対応する時刻を示す情報である。
このデータテーブルでは、ある時間帯の開始時刻を示す第１時間帯情報と、当該時間帯の終了時刻を示す第２時間帯情報と、当該時間帯における移動通信端末５００の通信品質を示すネットワーク状態と、を関連付けている格納している。
また、このデータテーブルでは、第１位置情報が示す領域より狭い領域を示す第１詳細位置情報と、第２位置情報が示す領域より狭い領域を示す第２詳細位置情報と、をネットワーク状態に関連付けて記憶している。例えば、Ｎｏ．１０１の第１位置情報が示す「Ａ棟」という建物の中には、第１詳細位置情報が示す「１０１号室」が存在しており、第２位置情報が示す「Ｂ棟」という建物の中には、第２詳細位置情報が示す「４２０号室」が存在している。
さらに、このデータテーブルにおいて、ネットワーク状態は、移動通信端末５００の通信品質が良好であることを１で示し、不良であることを０で示す情報である。より詳細には、移動通信端末５００は、第１の実施形態で説明した取得方法で、接続した回線の回線速度を取得する。仮に、移動通信端末５００は、取得した回線速度が予め定めた閾値を超えるとき、値が１であるネットワーク状態を生成する。もしくは、移動通信端末５００は、取得した回線速度が予め定めた閾値未満であるとき、値が０であるネットワーク状態を生成する。
上述したようにネットワーク状態が生成されるとき、更に移動通信端末５００はネットワーク状態を生成した時刻を示す時刻情報を生成する。そして、移動通信端末５００は、ネットワーク状態が変化した時の時刻情報を、第１時間帯情報として当該ネットワーク状態に関連付けてデータベース部２２０に記憶させる。また、ネットワーク状態が次に変化する直前の時刻情報を、第２時間帯情報として当該ネットワーク状態の直前のネットワーク状態に関連付けて記憶させる。なお、上記の時刻情報は、移動通信端末５００が回線速度を取得した時刻を示す情報としてもよい。このようにして、データベース部２２０に時間帯情報とネットワーク情報とが記憶される。
なお、このデータテーブルにおいて、第１時間帯情報または第２時間帯情報は、関連付けられている第１時刻情報または第２時刻情報と同じ時刻を示してもよいし、異なる時刻を示してもよい。
図７は、本実施形態のネットワーク状態予測装置２００を用いたネットワーク状態予測方法を示すフローチャートである。ここでは、図６に示すデータテーブルを記憶したネットワーク状態予測装置２００によるネットワーク状態予測方法について、図７を用いて説明する。
ネットワーク状態予測装置２００は、データベース部２２０内にデータベースを生成する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１の詳細については上述したとおりであり、ここでは割愛する。
予測対象入力部２１１は、第１入力位置情報と第２入力位置情報とを入力するとともに、第１入力位置情報が示す領域より狭い領域を示す第１詳細入力位置情報と、第２入力位置情報が示す領域より狭い領域を示す第２詳細入力位置情報と、を入力する。更に、予測対象入力部２１１は、第１位置情報に対応する時刻を示す第１入力時刻情報と、第２位置情報に対応する時刻を示す第２入力時刻情報と、を入力する。（ステップＳ１０２）。ここでは、予測対象入力部２１１が、第１入力位置情報＝Ａ棟、第１詳細入力位置情報＝１０１号室、第１入力時刻情報＝１４：００、第２入力位置情報＝Ｂ棟、第２詳細入力位置情報＝４２０号室、第２入力時刻情報＝１６：００、を入力したものとして説明する。
ネットワーク状態検索部２１２は、入力された第１入力位置情報および第２入力位置情報と一致する第１位置情報および第２位置情報と関連付けられているネットワーク状態のうち、あるネットワーク状態と関連付けられた第１時刻情報から第２時刻情報までの時間Ｔ１（実績時間）と、予測対象入力部２１１により入力された第１入力時刻情報から第２入力時刻情報までの時間Ｔ２（予測対象時間）とを比較して（ステップＳ１０３）、その差分が予め定めた範囲内であるとき（ステップＳ１０４のＹＥＳ）、当該ネットワーク状態を検索する（ステップＳ１０５）。本実施形態において、上記範囲はプラス３０分とする。この検索の結果、図６に示すＮｏ．１０１〜Ｎｏ．１０３、Ｎｏ．１２４〜Ｎｏ．１２６およびＮｏ．１４３〜Ｎｏ．１４５等のネットワーク状態が検索される。
なお、時間Ｔ１（実績時間）と、時間Ｔ２（予測対象時間）との差分が予め定めた範囲内であるネットワーク状態がデータベース部２２０内に存在しないとき（ステップＳ１０４のＮＯ）、本実施形態のネットワーク状態予測装置２００は、ネットワーク予測情報を生成することができず、このフローチャートは終了となる。
予測部２１３は、ネットワーク状態検索部２１２により検索されたネットワーク状態を集計し、集計されたネットワーク状態を正規化した値を、ネットワーク予測情報として生成する（ステップＳ１０６）。
予測結果生成部２１４は、予測部２１３により生成された複数のネットワーク予測情報を統合した予測結果を生成する（ステップＳ１０７）。
信頼度算出部２１５は、予測結果生成部２１４によって生成された予測結果の信頼度を算出する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８で信頼度算出部２１５によって算出された信頼度が予め定めた値である閾値を超えたとき（ステップＳ１０９のＹＥＳ）、予測結果生成部２１４は、当該予測結果を出力する（ステップＳ１１０）。なお、ここで閾値とはデフォルトで定められた固定値であってもよいし、利用者によって適宜変更可能な値であってもよい。
移動通信端末５００は、ステップＳ１１０で出力された予測結果を受け付け、この予測結果に含まれるネットワーク予測情報が良好であることを示す時間帯で、電子データの送受信を送受信装置６００に要求する（ステップＳ１１２）。より詳細には、移動通信端末５００は、通信品質が良好となる確率が予め定めた閾値を超える時間帯に、または通信品質が不良となる確率が予め定めた閾値未満である時間帯に、電子データの送受信を送受信装置６００に要求する。
また、ステップＳ１０８で信頼度算出部２１５によって算出された信頼度が閾値以下であるとき（ステップＳ１０９のＮＯ）、ネットワーク状態検索部２１２は、前回の検索に用いた第１入力位置情報および第２入力位置情報より狭い領域を示す第１詳細入力位置情報および第２詳細入力位置情報が入力されているので（ステップＳ１１１のＹＥＳ）、ステップＳ１０３に移行して、第１詳細入力位置情報および第２詳細入力位置情報に基づいてネットワーク状態をデータベース部２２０から検索する。より具体的には、ネットワーク状態検索部２１２は、ネットワーク状態と関連付けられた第１時刻情報から第２時刻情報までの時間Ｔ３（実績時間）と、予測対象入力部２１１により入力された第１詳細位置情報から第２詳細位置情報までの時間Ｔ４（予測対象時間）とを比較して（ステップＳ１０３）、その差分が予め定めた範囲内であるとき（ステップＳ１０４のＹＥＳ）、当該ネットワーク状態を検索する（ステップＳ１０５）。
第１詳細入力時刻情報および第２詳細入力時刻情報に基づいて生成された予測結果に対して算出された信頼度も閾値以下であるとき（ステップＳ１０９のＮＯ）、本実施形態においては第１詳細入力位置情報および第２詳細入力位置情報より狭い領域を示す位置情報が入力されていないので（ステップＳ１１１のＮＯ）、ネットワーク状態予測装置２００は、予測結果を出力することができず、このフローチャートは終了となる。
続いて、予測部２１３および予測結果生成部２１４（ステップＳ１０６およびステップＳ１０７）の処理について具体的に説明する。図８は、予測部２１３によるネットワーク予測情報の生成を視覚的に表した図である。まず、予測部２１３は、図８（Ａ）のような初期表を生成する。行のラベルにはネットワーク状態が良好であるか、または不良であるかを記入し、列のラベルには予測対象とした時間（０−２ｈ）を記載して、すべての値を０に初期化する。
続いて、ネットワーク状態検索部２１２によって検索されたネットワーク状態と、そのネットワーク状態に関連付けられている時間帯情報を順番にすべて図８（Ａ）の表に記載する。例えば、予測部２１３は、検索されたＮｏ．１０１を参照して、０−５５ｍにおいてネットワーク状態が１であるので、良好の欄に１を記載し、不良の欄に０を記載する。ここで、Ｎｏ．１０１〜Ｎｏ．１０３において、第１時間帯情報が示す時刻から１ｈ２５ｍの間、ネットワーク状態が１であるが、Ｎｏ．１０１〜Ｎｏ．１０３の時間帯情報が示す時間の総和は２．５ｈであるため、最初の３０ｍのネットワーク状態については無視する。また、検索されたＮｏ．１０２を参照して、５５ｍ−１ｈ５５ｍにおいてネットワーク状態が０であるので、良好の欄に０を記載し、不良の欄に１を記載する。このようにＮｏ．１０１〜Ｎｏ．１０３のネットワーク状態と時間帯情報とを図８（Ａ）の表に記載すると、図８（Ｂ）のようになる。同様に、Ｎｏ．１２４〜Ｎｏ．１２６のネットワーク状態と時間帯情報とを図８（Ｂ）の表に記載すると、図８（Ｃ）のようになる。また、Ｎｏ．１４３〜Ｎｏ．１４５のネットワーク状態と時間帯情報とを図８（Ｃ）の表に記載すると、図８（Ｄ）のようになる。
最後に表の各値を正規化する、すなわち時間帯ごとに集計されたネットワーク状態を正規化した値を求める。これにより、図８（Ｅ）を得る。図８（Ｅ）に記載されている各値が、それぞれ本実施形態のネットワーク予測情報となる。上述した処理から明らかなように、これらのネットワーク予測情報は、Ａ棟からＢ棟までの経路上を２ｈで移動する場合における、移動通信端末５００の通信品質（回線速度）が良好である確率（オンライン確率）と、不良である確率（オフライン確率）である。また、ネットワーク予測情報は、予測部２１３によって時間帯情報で区分される時間帯ごとに生成される。
なお、本実施形態では、データベース部２２０に記憶されるネットワーク状態は、移動通信端末５００の通信品質が良好であることを１で示し、不良であることを０で示すので、上記のように処理したが、これに限らずともよい。つまり、データベース部２２０に記憶されるネットワーク状態が、移動通信端末５００の通信品質が良好であることを０で示し、不良であることを１で示す場合、検索されたネットワーク状態が１であるとき、不良の欄に１を記載し、良好の欄に０を記載すれば、本実施形態と同様の処理となる。
さらに、図８（Ｅ）に示す表は、ネットワーク予測情報を統合した情報であって、上述した予測結果である。なお、予測結果の形態としては、このような表に限らず、図９に示すようなグラフであってもよいし、図８（Ｅ）の表や図９のグラフと同義な関数やデータであってもよい。
続いて、信頼度算出部２１５の処理について具体的に説明する。信頼度算出部２１５は、予測部２１３により生成されたネットワーク予測情報が示す確率または１から当該確率を減算した値の大きい方と、当該ネットワーク予測情報に対応する時間帯情報が示す時間とを乗算し、乗算して得られた値の総和を、乗算に用いた時間帯情報それぞれが示す時間の総和で除算し、除算して得られた値を予測結果の信頼度として算出する。上記した内容を数式にすると以下に示す式（１）のように表すことができる。
Figure 0005454577
式（１）の集合Ｓは図８に示す表の各時間帯を要素とする集合である。そして、関数Ｄｕｒは時間帯を引数に取り継続時間を返す関数である。集合Ｎｅｔはネットワークの種類を要素とする集合である。関数Ｐは時間帯とネットワークの種類を引数にとり、その時間帯のネットワークの確率を返す関数である。αは予測結果の信頼度である。
例えば、図８（Ｅ）または図９に表わすような状況の場合、集合Ｓは｛"０ｍ−４５ｍ"， "４５ｍ−５５ｍ"， "５５ｍ−１ｈ４５ｍ" ，"１ｈ４５ｍ−１ｈ５５ｍ"，"１ｈ５５ｍ−２ｈ"｝、集合Ｎｅｔは｛"良好"，"不良"｝となる。また、関数Ｄｕｒと関数Ｐの計算例はＤｕｒ（"０ｍ−４５ｍ"）＝４５、Ｐ（"０ｍ−４５ｍ"，"良好"）＝１，Ｐ（"０ｍ−４５ｍ"，"不良"）＝０となる。
従って、本実施形態における信頼度は（４５＊１＋１０＊０．６７＋５０＊１＋１０＊０．６７＋５＊１）／１２０＝０．９４５となる。
式（１）を用いて信頼度を算出した場合、その値は０．５以上かつ１．０以下となる。従って、ステップＳ１０９における閾値は０．５〜１．０の間で設定されることが望ましい。
ここで、本実施形態の効果について述べる。本実施形態は、数値で表されるネットワーク状態を集計して平均値を求めて正規化し、その値をネットワーク予測情報として生成するので、ネットワーク予測情報は、移動通信端末５００の通信品質が良好である確率、または不良である確率として求めることができる。
また、本実施形態は、時間帯情報で区分される時間帯ごとにネットワーク予測情報を生成するので、詳細に移動通信端末５００の通信品質を予測することができる。
そして、移動通信端末５００は、通信品質が良好である時間帯、詳細には通信品質が良好である確率が閾値より高い、または通信品質が不良である確率が低い時間帯に、電子データの送受信を送受信装置６００に要求することができる。これにより、通信品質の低下による電子データの送受信エラーを防ぎ、移動通信端末５００と送受信装置６００との間で効率よく電子データを授受することができる。
さらに、本実施形態は、入力された時間と同程度の長さの時間間隔の第１時刻情報と第２時刻情報と関連付けられているネットワーク状態を検索する。従って、本実施形態のネットワーク状態予測装置１００は、同じ出発点と目的地であって、かつ同じ中間位置を同じ移動手段で移動通信端末５００が移動したと推測される経路上のネットワーク状態に基づいてネットワーク情報を生成するので、より高精度に移動通信端末５００の通信品質を予測することができる。
さらに、本実施形態は、複数のネットワーク予測情報を統合して予測結果が生成されるので、経路全体における移動通信端末５００の通信品質を予測することができる。
さらに、本実施形態は、予測結果の信頼度を算出し、算出された信頼度が閾値を超える場合に当該予測結果を出力するので、信頼性の高い予測結果を外部装置やユーザ等に提示することができる。
さらに、本実施形態は、算出された信頼度が閾値未満である場合、第１位置情報と第２位置情報とをより狭い領域にを示す情報に限定してから予測をやり直す。これにより、多段階的に検索条件を設定することができる。すなわち、より広域を示す第１位置情報と第２位置情報を用いて検索した方が、データベースからネットワーク状態が検索される確率は上がるが、予測結果の信頼度が下がることが多い。一方、より狭域を示す第１位置情報と第２位置情報を用いて検索すると、データベースからネットワーク状態が検索される確率は下がるが、予測結果の信頼度が上がることが多い。以上のように互いに一長一短があるため、本実施形態のように検索条件を多段階的に設定可能であることが望ましい。
〔第３の実施形態〕
図１０は、第３の実施形態に係る移動通信システム３０００の構成図である。本実施形態の移動通信システム３０００は、ネットワーク状態予測装置３００と、移動通信端末５００と、送受信装置６００と、ネットワーク７００と、から構成される。移動通信端末５００、送受信装置６００およびネットワーク７００は、第１の実施形態で説明したものと同様である。
ネットワーク状態予測装置３００は、データベース系３２０に含まれる構成と、ネットワーク状態予測系３１０に含まれる構成と、から成る。データベース系３２０には、スケジュールデータベース部３２１、ネットワークデータベース部３２２が含まれる。
図１１は、スケジュールデータベース部３２１内のデータテーブルの一部を表す図である。スケジュールデータベース部３２１は、移動通信端末５００を利用する利用者に関わるイベントの場所を示すイベント位置情報と、イベント位置情報より狭域を示すイベント詳細位置情報と、当該イベントの時刻を示すイベント時刻情報と、を関連付けて記憶する。
ここで、上述したイベント位置情報およびイベント時刻情報は、移動通信端末５００が備えるキーボードやタッチパネル等（図示せず）から受け付けた操作入力により生成されてもよい。また、上述したイベント位置情報およびイベント時刻情報は、移動通信端末５００以外の装置（ネットワーク状態予測装置２００も含む）によって生成されたものを取得し、スケジュールデータベース部３２１に記憶させてもよい。
図１２は、ネットワークデータベース部３２２内のデータテーブルの一部を表す図である。ネットワークデータベース部３２２は、ある時間帯を示す時間帯情報と、当該時間帯における移動通信端末５００の通信品質を示すネットワーク状態と、を関連付けて記憶する。このデータテーブルは、ある時間帯の開始時刻を示す第１時間帯情報と、当該時間帯の終了時刻を示す第２時間帯情報と、当該時間帯における移動通信端末５００の通信品質を示すネットワーク状態と、を関連付けている格納している。
続いて、ネットワーク状態予測系３１０に含まれる構成について説明する。本実施形態と第３の実施形態に大きな手順変更はないので、図７のフローチャートを用いて説明する。
まず、ネットワーク状態予測装置３００は、データベース系３２０にデータベースを生成する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１の詳細については上述したとおりであり、ここでは割愛する。
予測対象入力部３１１は、第２の実施形態の予測対象入力部２１１と同様に、第１位置情報と第２位置情報とを入力するとともに、更に第１時刻情報と第２時刻情報と第１詳細位置情報と第２詳細位置情報とを入力する（ステップＳ１０２）。
ネットワーク状態検索部３１２は、同一の日付のイベント時刻情報のうち、予測対象入力部３１１により入力された第１位置情報と比較して一致するイベント位置情報に関連付けられた第１イベント時刻情報と、予測対象入力部３１１により入力された第２位置情報と比較して一致するイベント位置情報に関連付けられた第２イベント時刻情報と、をスケジュールデータベース部３２１から検索して対応付ける（ステップＳ１０３）。
さらに、ネットワーク状態検索部３１２は、第１イベント時刻情報と第２イベント時刻情報とからなる組のうち、第１イベント時刻情報から第２イベント時刻情報までの時間Ｔ５（実績時間）と、予測対象入力部３１１により入力された第１時刻情報から第２時刻情報までの時間Ｔ６（予測対象時間）との差分が予め定めた範囲内である組をスケジュールデータベース部３２１から検索する（ステップＳ１０４）。
そして、ネットワーク状態検索部３１２は、スケジュールデータベース部３２１から検索から検索された組を構成する第１イベント時刻情報と第２イベント時刻情報との間の時刻を示す時間帯情報に関連付けられたネットワーク状態をネットワークデータベース部３２２から検索する（ステップＳ１０５）。
続いて、予測部３１３、予測結果生成部３１４および信頼度算出部３１５の処理（ステップＳ１０６〜ステップＳ１１１）の処理については、第２の実施形態における予測部２１３、予測結果生成部２１４および信頼度算出部２１５の処理と同様であるため、ここでの説明は割愛する。
ここで、本実施形態の効果について説明する。本実施形態では、異なる２つのデータベース（スケジュールデータベース部３２１とネットワークデータベース部３２２）を利用してネットワーク予測情報および予測結果を生成することができる。すなわち、汎用的に利用されているスケジューラ機能やネットワーク管理機能によって生成されるデータベース等を利用して、本発明を実現することができる。
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
図３において、第１位置情報と第２位置情報と関連付けられるネットワーク状態は１種類であったが、例えば、移動通信端末５００が接続した回線の上り回線速度と下り回線速度を取得するとき、第１位置情報と第２位置情報とに関連付けられるネットワーク状態は２種類であってもよい。
上記の実施形態では、ネットワーク状態を移動通信端末５００が接続した回線の回線速度としたが、これに限らなくてもよい。例えば、移動通信端末５００が接続した回線の種別であってもよいし、当該回線を介して受信した無線信号の電波強度であってもよい。また、ネットワーク状態は、回線速度、回線の種別、無線信号の電界強度のうち複数を組み合わせた情報であってもよい。具体的には、ネットワーク状態は「８０２．１１ｂ、○○Ｍｂｐｓ」や「携帯網ＨＳＤＰＡ、△△ｍＶ／ｍ」等の情報であってもよい。このとき、生成されるネットワーク予測情報は、対象経路上で移動通信端末５００が接続する回線の平均回線速度であってもよいし、回線の種別の確率であってもよいし、電界強度の平均値であってもよいし、これらのうち複数を組み合わせた情報であってもよい。
また、上記の実施形態では、ネットワーク予測情報を良好または不良の二種類の状態に分別可能として説明したが、三種類以上の状態に分別可能であってもよい。この場合、移動通信端末５００は、受け付けたネットワーク予測情報が最も良好を示す状態を示すとき、電子データの送受信を要求してもよい。または、移動通信端末５００は、受け付けたネットワーク予測情報が最も不良を示す状態以外の状態を示すとき、電子データの送受信を要求してもよい。
また、上記の実施形態では、移動通信端末５００は１台のみとして説明したが、複数存在しても構わない。この場合、データベースに記憶されるデータテーブルは、移動通信端末ごとに分けてもよい。各移動通信端末が同等の機能を有するのであれば、データベースに記憶されるデータテーブルは、複数の移動通信端末間で共有してもよい。
また、上記実施形態において、移動通信端末５００とネットワーク状態予測装置１００、２００、３００との接続は、ネットワーク７００を介しているがこれに限らない。例えば、移動通信端末５００とネットワーク状態予測装置１００、２００、３００とは、直接接続してもよいし、移動通信端末５００がネットワーク状態予測装置１００、２００、３００の構成の一部または全部を備えてもよい。
また、第２の実施形態において、第１位置情報と第２位置情報とを入力するとき、データベース部２２０内に記憶されている第１時間帯情報から第２時間帯情報までの時系列に従ってネットワーク予測情報を生成するように説明したが、これに限らなくても良い。例えば、ユーザがＡ棟からＢ棟の経路を入力したとき、予測対象入力部２１１で第１位置情報＝Ｂ棟、第２位置情報＝Ａ棟を入力する。この入力に基づいて検索されたネットワーク状態は、ユーザが求める経路の逆順であるので、図８で示した表にネットワーク状態を記載する際には、データテーブル内の第１時間帯情報から第２時間帯情報までの時系列を逆順序にして表に記載する。これにより、ユーザが入力した経路と逆順序の経路におけるネットワーク状態を用いてネットワーク予測情報を生成することができる。
また、第２の実施の形態では、予測部２１３は、検索されたネットワーク状態をすべて等価値としてネットワーク予測情報を集計した。しかし、予測部２１３は、ネットワーク状態検索部２１２により検索されたネットワーク状態を集計するとき、各々のネットワーク状態に重み付けをしてもよい。例えば、直近のネットワーク状態を重視して予測をする場合、以下のような方法を用いてもよい。
予測部２１３は、ネットワーク状態検索部２１２によって検索されたネットワーク状態のうち最新のものからＮ件、または最新のものからＮ日分のみを使い予測を行ってもよい。また、図８で説明したように一つのネットワーク状態に対して値を１ずつインクリメントしていたところを、重み関数ｅｘｐ（−（ｔ２）／（ｔａｕ２））の値に置き換える。変数ｔは、ネットワーク状態検索部２１２によって検索された日から何日前の情報なのかを表すパラメータである。また、変数ｔａｕはどれくらい前までの情報を信頼するかを表すパラメータである。また上記の重み関数は例示に過ぎず、他にも重み関数（１／ｘ２）とし、ｘを現時点からの日数としても、同様に最新のものから時間が経つにつれて減少する。
また、上述した実施形態で説明したネットワーク状態検索部１１２（２１２、３１２）の検索条件以外に、次のような検索条件を用いることで予測精度が向上する。以下の検索条件のいずれか一つまたは複数を用いても構わない。
・入力された第１時刻情報または第２時刻情報が午前（午後）であるとき、午前（午後）の第１時刻情報または第２時刻情報に関連付けられたネットワーク状態；
・第１時刻情報：午前→第２時刻情報：午前、第１時刻情報：午前→第２時刻情報：午後、第１時刻情報：午後→第２時刻情報：午後の３つのケースを異なるケースとして扱い、上記ケースが一致する第１時刻情報と第２時刻情報と関連付けられたネットワーク状態；
・関連付けられた第１時刻情報と、入力された第１時刻情報との差が予め定めた範囲内であるネットワーク状態；
・関連付けられた第２時刻情報と、入力された第２時刻情報との差が予め定めた範囲内であるネットワーク状態；
・関連付けられた第１時刻情報が、予め定めた時間帯より前であるネットワーク状態；
・関連付けられた第２時刻情報が、時間帯より後であるネットワーク状態；
・上記時間帯が休憩時間であるネットワーク状態（休憩を挟まない移動と、休憩を挟む移動では利用者のネットワーク使用状況に違いがでる）。
また、第２の実施形態または第３の実施形態において、データベース部２２０またはネットワークデータベース部３２２は、時間帯情報とネットワーク状態とを関連付けて記憶するように説明したが、これに限らなくてもよい。例えば、移動通信端末５００が移動する経路上の区間を示す区間情報と、区間における移動通信端末の通信品質を示すネットワーク状態とを関連付けて記憶してもよい。この場合、予測部２１３は、区間情報で区分される区間ごとに、通信品質が良好であること、または不良であることの少なくとも一方を示すネットワーク予測情報を生成することができる。このとき、移動通信端末５００は、ネットワーク予測状態が良好であることを示す区間で、電子データの送受信を送受信装置６００に要求してもよい。
より詳細には、予測部２１３は、通信品質が良好となる確率、または通信品質が不良となる確率の少なくとも一方をネットワーク予測情報として生成してもよい。そして、移動通信端末５００は、通信品質が良好となる確率が予め定めた閾値を超える区間で、または通信品質が不良となる確率が予め定めた閾値未満である区間で、電子データの送受信を送受信装置６００に要求してもよい。
この場合、信頼度算出部２１５は、予測部２１３生成されたネットワーク予測情報が示す確率または１から当該確率を減算した値の大きい方と、当該ネットワーク予測情報に対応する区間情報が示す距離とを乗算し、乗算して得られた値の総和を、乗算に用いた区間情報それぞれが示す距離の総和で除算し、除算して得られた値を予測結果の信頼度として算出してもよい。
また、第３の実施形態では、図１１および図１２を用いて説明したデータテーブルを各々参照してネットワーク状態を検索するように説明したが、図１１および図１２に示すテーブルを予め結合することによって、図６のデータテーブルを生成することも可能であり、これを用いてもよい。
また、第３の実施形態では、スケジューラ機能で生成されるデータテーブルを想定して説明したが、ＧＰＳ等の測位システムを利用しても本発明を実現することは可能である。
より詳細には、データベース系３２０は、移動通信端末５００を測位して生成される測位情報と、測位情報が生成された時刻を示す測位時刻情報と、を関連付けて記憶する測位データベース部と、時間帯情報とネットワーク状態とを関連付けて記憶するネットワークデータベース部３２２と、から構成されてもよい。そして、ネットワーク状態検索部３１２は、同一の日付の測位時刻情報のうち、予測対象入力部３１１により入力された第１位置情報と一致する測位位置情報に関連付けられた第１測位時刻情報と、予測対象入力部３１１により入力された第２位置情報と一致する測位位置情報に関連付けられた第２測位時刻情報と、を対応付けて測位データベース部から検索してもよい。さらに、検索された第１測位時刻情報と第２測位時刻情報との間の時刻を示す時間帯情報に関連付けられたネットワーク状態をネットワークデータベース部３２２から検索してもよい。
第２の実施形態において、データベース部２２０のデータテーブル内に格納される位置情報や予測対象入力部２１１によって入力される位置情報は、Ａ棟−１０１号室やＢ棟−３０１号室等、２段階の位置情報であったため、図７のステップＳ１１１では一度しかＹＥＳと判定できず、ステップＳ１０３からステップＳ１０９は一度の繰り返し処理に留まった。しかし、○○事業所−□□棟−△△号室や、●●市−■■区−▲▲町−××丁目等、より位置情報の階層を増やせば、ステップＳ１１１でＹＥＳと判定可能な回数が増える。予測対象入力部２１１によってＮ段階の位置情報が入力され、データベース部２２０のデータテーブル内にもＮ段階（ただし、Ｎは正の整数）の位置情報が格納されているとき、ステップＳ１０３からステップＳ１０９の処理は最大（Ｎ−１）回の繰り返し処理が可能である。
図１１において、イベント時刻情報は１種類としたが、イベントの開始時刻を示すイベント時刻情報と、イベントの終了時刻を示すイベント時刻情報と、２種類あってもよいし、それ以上であってもよい。
さらに、本実施の形態ではデータ処理装置の各部がコンピュータプログラムにより各種機能として論理的に実現されることを例示した。しかし、このような各部の各々を固有のハードウェアとして形成することもでき、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせとして実現することもできる。
なお、当然ながら、上述した実施の形態および複数の変形例は、その内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。また、上述した実施の形態および変形例では、各構成要素の機能などを具体的に説明したが、その機能などは本願発明を満足する範囲で各種に変更することができる。
また、本発明のネットワーク状態予測方法には複数のステップを順番に記載してあるが、その記載の順番は複数のステップを実行する順番を限定するものではない。このため、本発明のネットワーク状態予測方法を実行するときには、その複数のステップの順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。
この出願は、２００９年７月２３日に出願された日本出願特願２００９−１７２１１８を基礎とする優先権を主張し、その開示の総てをここに取り込む。

Claims (23)

  1. 移動通信端末が移動した経路の一方の端の位置を示す第１位置情報と、前記経路の他方の端の位置を示す第２位置情報と、前記経路上で前記移動通信端末が通信接続した回線の通信品質を示すネットワーク状態と、を関連付けて記憶するデータベース手段と、
    予測対象の経路である対象経路の一方の端の位置を示す第１入力位置情報と、前記対象経路の他方の端の位置を示す第２入力位置情報とを入力する予測対象入力手段と、
    前記予測対象入力手段により入力された前記第１入力位置情報と前記第２入力位置情報と、前記データベース手段に記憶された前記第１位置情報と前記第２位置情報と、に基づいて前記ネットワーク状態を前記データベース手段から検索するネットワーク状態検索手段と、
    前記ネットワーク状態検索手段により検索された前記ネットワーク状態に基づいて、前記移動通信端末が前記対象経路上を移動するときの前記通信品質に関するネットワーク予測情報を生成する予測手段と、
    を備えるネットワーク状態予測装置。
  2. 請求項１に記載のネットワーク状態予測装置であって、
    前記データベース手段は、時間帯を示す時間帯情報と、前記時間帯における前記移動通信端末の前記通信品質を示す前記ネットワーク状態とを関連付けて記憶し、または前記経路上の区間を示す区間情報と、前記区間における前記移動通信端末の前記通信品質を示す前記ネットワーク状態とを関連付けて記憶し、
    前記予測手段は、前記時間帯情報で区分される時間帯ごとに、または前記区間情報で区分される区間ごとに、前記通信品質が良好であること、または不良であることの少なくとも一方を示す前記ネットワーク予測情報を生成することを特徴とするネットワーク状態予測装置。
  3. 請求項２に記載のネットワーク状態予測装置であって、
    前記予測手段は、前記通信品質が良好となる確率、または前記通信品質が不良となる確率の少なくとも一方を前記ネットワーク予測情報として生成することを特徴とするネットワーク状態予測装置。
  4. 請求項３に記載のネットワーク状態予測装置であって、
    前記データベース手段は、数値で表される前記ネットワーク状態を記憶し、
    前記予測手段は、前記ネットワーク状態検索手段で検索された前記ネットワーク状態を集計し、集計された前記ネットワーク状態を正規化した値を、前記ネットワーク予測情報として生成することを特徴とするネットワーク状態予測装置。
  5. 請求項４に記載のネットワーク状態予測装置であって、
    前記予測手段は、前記ネットワーク状態検索手段により検索された前記ネットワーク状態それぞれに重み付けをして集計することを特徴とするネットワーク状態予測装置。
  6. 請求項２乃至５のいずれかに記載のネットワーク状態予測装置であって、
    前記予測手段により生成された複数の前記ネットワーク予測情報を統合した予測結果を生成する予測結果生成手段を備えることを特徴とするネットワーク状態予測装置。
  7. 請求項６に記載のネットワーク状態予測装置であって、
    前記予測結果生成手段によって生成された前記予測結果の信頼度を算出する信頼度算出手段を備え、
    前記予測結果生成手段は、前記信頼度算出手段によって算出された前記信頼度が予め定めた値である閾値を超えたとき、当該予測結果を出力することを特徴とするネットワーク状態予測装置。
  8. 請求項７に記載のネットワーク状態予測装置であって、
    前記信頼度算出手段は、
    前記予測手段により生成された前記ネットワーク予測情報が示す確率または１から当該確率を減算した値の大きい方と、当該ネットワーク予測情報に対応する前記時間帯情報が示す時間とを乗算し、乗算して得られた値の総和を、乗算に用いた前記時間帯情報それぞれが示す時間の総和で除算し、除算して得られた値を前記予測結果の信頼度として算出することを特徴とするネットワーク状態予測装置。
  9. 請求項７に記載のネットワーク状態予測装置であって、
    前記信頼度算出手段は、
    前記予測手段により生成された前記ネットワーク予測情報が示す確率または１から当該確率を減算した値の大きい方と、当該ネットワーク予測情報に対応する前記区間情報が示す距離とを乗算し、乗算して得られた値の総和を、乗算に用いた前記区間情報それぞれが示す距離の総和で除算し、除算して得られた値を前記予測結果の信頼度として算出することを特徴とするネットワーク状態予測装置。
  10. 請求項１乃至９いずれかに記載のネットワーク状態予測装置であって、
    前記データベース手段は、前記第１位置情報が示す領域より狭い領域を示す第１詳細位置情報と、前記第２位置情報が示す領域より狭い領域を示す第２詳細位置情報と、前記ネットワーク状態とを関連付けて記憶し、
    前記予測対象入力手段は、前記第１入力位置情報が示す領域より狭い領域を示す第１詳細入力位置情報と、前記第２入力位置情報が示す領域より狭い領域を示す第２詳細入力位置情報と、を入力し、
    前記信頼度算出手段によって算出された前記信頼度が前記閾値未満であるとき、前記ネットワーク状態検索手段は、前記予測対象入力手段により入力された前記第１詳細入力位置情報と前記第２詳細入力位置情報とに基づいて前記ネットワーク状態を前記データベース手段から検索することを特徴とするネットワーク状態予測装置。
  11. 請求項１乃至１０のいずれかに記載のネットワーク状態予測装置であって、
    前記データベース手段は、前記第１位置情報に対応する時刻を示す第１時刻情報と、前記第２位置情報に対応する時刻を示す第２時刻情報と、を前記ネットワーク状態に関連付けて記憶し、
    前記予測対象入力手段は、前記第１位置情報に対応する時刻を示す第１入力時刻情報と、前記第２位置情報に対応する時刻を示す第２入力時刻情報と、を入力し、
    前記ネットワーク状態検索手段は、
    前記ネットワーク状態に関連付けられた前記第１時刻情報から前記第２時刻情報までの時間である実績時間と、前記予測対象入力手段により入力された前記第１入力時刻情報から前記第２入力時刻情報までの時間である予測対象時間との差分が予め定めた範囲内であるとき、当該ネットワーク状態を検索することを特徴とするネットワーク状態予測装置。
  12. 請求項１１に記載のネットワーク状態予測装置であって、
    前記ネットワーク状態検索手段は、
    前記ネットワーク状態に関連付けられた前記第１時刻情報と、前記予測対象入力手段により入力された前記第１入力時刻情報との差が予め定めた範囲内であるとき、または
    前記ネットワーク状態に関連付けられた前記第２時刻情報と、前記予測対象入力手段により入力された前記第２入力時刻情報との差が予め定めた範囲内であるとき、当該ネットワーク状態を検索することを特徴とするネットワーク状態予測装置。
  13. 請求項１０または１１に記載のネットワーク状態予測装置であって、
    前記ネットワーク状態検索手段は、
    前記ネットワーク状態に関連付けられた前記第１時刻情報が、予め定めた時間帯より前であるとき、または
    前記ネットワーク状態に関連付けられた前記第２時刻情報が、前記時間帯より後であるとき、当該ネットワーク状態を検索することを特徴とするネットワーク状態予測装置。
  14. 請求項１乃至１３のいずれかに記載のネットワーク状態予測装置であって、
    前記データベース手段は、
    前記移動通信端末を利用する利用者に関わるイベントの場所を示すイベント位置情報と、当該イベントの時刻を示すイベント時刻情報と、を関連付けて記憶するスケジュールデータベース手段と、
    前記時間帯情報と前記ネットワーク状態とを関連付けて記憶するネットワークデータベース手段と、を含み、
    前記ネットワーク状態検索手段は、
    同一の日付の前記イベント時刻情報のうち、前記予測対象入力手段により入力された前記第１位置情報と比較して一致する前記イベント位置情報に関連付けられた第１イベント時刻情報と、前記予測対象入力手段により入力された前記第２位置情報と比較して一致する前記イベント位置情報に関連付けられた第２イベント時刻情報と、を前記スケジュールデータベース手段から検索して対応付け、
    対応付けられた前記第１イベント時刻情報と前記第２イベント時刻情報との間の時刻を示す前記時間帯情報に関連付けられた前記ネットワーク状態を前記ネットワークデータベース手段から検索することを特徴とするネットワーク状態予測装置。
  15. 請求項１乃至１３のいずれかに記載のネットワーク状態予測装置であって、
    前記データベース手段は、
    前記移動通信端末を測位して生成される測位情報と、前記測位情報が生成された時刻を示す測位時刻情報と、を関連付けて記憶する測位データベース手段と、
    前記時間帯情報と前記ネットワーク状態とを関連付けて記憶するネットワークデータベース手段と、を含み、
    前記ネットワーク状態検索手段は、
    同一の日付の前記測位時刻情報のうち、前記予測対象入力手段により入力された前記第１位置情報と比較して一致する前記測位位置情報に関連付けられた第１測位時刻情報と、前記予測対象入力手段により入力された前記第２位置情報と比較して一致する前記測位位置情報に関連付けられた第２測位時刻情報と、を前記測位データベース手段から検索して対応付け、
    対応付けられた前記第１測位時刻情報と前記第２測位時刻情報との間の時刻を示す前記時間帯情報に関連付けられた前記ネットワーク状態を前記ネットワークデータベース手段から検索することを特徴とするネットワーク状態予測装置。
  16. 移動通信端末と、
    前記移動通信端末から受け付けた要求に応じて電子データを送受信する送受信装置と、
    前記移動通信端末が予測対象の経路である対象経路上を移動するときの前記通信品質に関するネットワーク予測情報を前記移動通信端末に出力するネットワーク状態予測装置と、を備え、
    前記ネットワーク状態予測装置は、
    移動通信端末が移動した経路の一方の端の位置を示す第１位置情報と、前記経路の他方の端の位置を示す第２位置情報と、前記経路上で前記移動通信端末が通信接続した回線の通信品質を示すネットワーク状態と、を関連付けて記憶するデータベース手段と、
    前記対象経路の一方の端の位置を示す第１入力位置情報と、前記対象経路の他方の端の位置を示す第２入力位置情報とを入力する予測対象入力手段と、
    前記予測対象入力手段により入力された前記第１入力位置情報と前記第２入力位置情報と、前記データベース手段に記憶された前記第１位置情報と前記第２位置情報と、に基づいて前記ネットワーク状態を前記データベース手段から検索するネットワーク状態検索手段と、
    前記ネットワーク状態検索手段により検索された前記ネットワーク状態に基づいて前記ネットワーク予測情報を生成する予測手段と、を含み、
    前記移動通信端末は、前記ネットワーク状態予測装置から受け付けた前記ネットワーク予測情報に基づいて前記電子データの送受信を前記送受信装置に要求することを特徴とする移動通信システム。
  17. 請求項１６に記載の移動通信システムであって、
    前記データベース手段は、時間帯を示す時間帯情報と、前記時間帯における前記移動通信端末の前記通信品質を示す前記ネットワーク状態とを関連付けて記憶し、
    前記予測手段は、前記時間帯情報で区分される時間帯ごとに、前記通信品質が良好であること、または不良であることの少なくとも一方を示す前記ネットワーク予測情報を生成し、
    前記移動通信端末は、前記ネットワーク予測状態が良好であることを示す時間帯で、前記電子データの送受信を前記送受信装置に要求することを特徴とする移動通信システム。
  18. 請求項１７に記載の移動通信システムであって、
    前記予測手段は、前記通信品質が良好となる確率、または前記通信品質が不良となる確率の少なくとも一方を前記ネットワーク予測情報として生成し、
    前記移動通信端末は、前記通信品質が良好となる確率が予め定めた閾値を超える時間帯に、または前記通信品質が不良となる確率が予め定めた閾値未満である時間帯に、前記電子データの送受信を前記送受信装置に要求することを特徴とする移動通信システム。
  19. 請求項１６に記載の移動通信システムであって、
    前記データベース手段は、前記経路上の区間を示す区間情報と、前記区間における前記移動通信端末の前記通信品質を示す前記ネットワーク状態とを関連付けて記憶し、
    前記予測手段は、前記区間情報で区分される区間ごとに、前記通信品質が良好であること、または不良であることの少なくとも一方を示す前記ネットワーク予測情報を生成し、
    前記移動通信端末は、前記ネットワーク予測状態が良好であることを示す区間で、前記電子データの送受信を前記送受信装置に要求することを特徴とする移動通信システム。
  20. 請求項１９に記載の移動通信システムであって、
    前記予測手段は、前記通信品質が良好となる確率、または前記通信品質が不良となる確率の少なくとも一方を前記ネットワーク予測情報として生成し、
    前記移動通信端末は、前記通信品質が良好となる確率が予め定めた閾値を超える区間で、または前記通信品質が不良となる確率が予め定めた閾値未満である区間で、前記電子データの送受信を前記送受信装置に要求することを特徴とする移動通信システム。
  21. 請求項１７乃至２０のいずれかに記載の移動通信システムであって、
    前記ネットワーク状態予測装置は、
    前記予測手段により生成された複数の前記ネットワーク予測情報を統合した予測結果を生成する予測結果生成手段と、
    前記予測結果生成手段によって生成された前記予測結果の信頼度を算出する信頼度算出手段と、を含み、
    前記信頼度算出手段によって算出された前記信頼度が予め定めた値である閾値を超えたとき、当該予測結果を前記移動通信端末に出力し、
    前記移動通信端末は、前記予測結果に含まれる前記ネットワーク予測情報に基づいて、前記電子データの送受信を前記送受信装置に要求することを特徴とする移動通信システム。
  22. 移動通信端末が移動した経路の一方の端の位置を示す第１位置情報と、前記経路の他方の端の位置を示す第２位置情報と、前記経路上で前記移動通信端末が通信接続した回線の通信品質を示すネットワーク状態と、を関連付けて記憶し、データベースを生成するデータベース生成ステップと、
    予測対象の経路である対象経路の一方の端の位置を示す第１入力位置情報と、前記対象経路の他方の端の位置を示す第２入力位置情報とを入力する予測対象入力ステップと、
    前記予測対象入力ステップで入力された前記第１入力位置情報と前記第２入力位置情報と、前記データベースに記憶された前記第１位置情報と前記第２位置情報と、に基づいて前記ネットワーク状態を前記データベースから検索するネットワーク状態検索ステップと、
    前記ネットワーク状態検索ステップで検索された前記ネットワーク状態に基づいて、前記移動通信端末が前記対象経路上を移動するときの前記通信品質に関するネットワーク予測情報を生成する予測ステップと、
    前記予測ステップで生成された前記ネットワーク予測情報に基づいて、前記移動通信端末が電子データの送受信を要求する要求ステップと、
    を備えることを特徴とする移動通信方法。
  23. ネットワーク状態予測装置にデータ処理を実行させるプログラムであって、
    前記データ処理が、
    移動通信端末が移動した経路の一方の端の位置を示す第１位置情報と、前記経路の他方の端の位置を示す第２位置情報と、前記経路上で前記移動通信端末が通信接続した回線の通信品質を示すネットワーク状態と、を関連付けて記憶し、データベースを生成するデータベース生成処理と、
    予測対象の経路である対象経路の一方の端の位置を示す第１入力位置情報と、前記対象経路の他方の端の位置を示す第２入力位置情報とを入力する予測対象入力処理と、
    前記予測対象入力処理で入力された前記第１入力位置情報と前記第２入力位置情報と、前記データベースに記憶された前記第１位置情報と前記第２位置情報と、に基づいて前記ネットワーク状態を前記データベースから検索するネットワーク状態検索処理と、
    前記ネットワーク状態検索処理で検索された前記ネットワーク状態に基づいて、前記移動通信端末が前記対象経路上を移動するときの前記通信品質に関するネットワーク予測情報を生成する予測処理と、
    を含むプログラム。
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