JP5906278B2 - 情報送信装置、情報送信方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、交通情報を提供する技術に関する。

従来、ユーザが位置している場所から目的地までの２地点間を結ぶ経路を案内するナビゲーションシステムが利用されている。このようなナビゲーションシステムでは、目的地までの経路を求める際に、様々な交通手段（例えば、徒歩、電車、バスなど）における経路の他に、様々な交通手段を利用した場合にかかる所要時間も求められる。
また、目的地までの経路付近で発生している事故や渋滞等を考慮して、一歩先の道路状況を予測して的確なナビゲーションを実現することができるナビゲーション装置も提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１０−２８７２５１号公報

しかしながら、従来の技術では、目的地までの経路付近で行われるイベント（例えば、スポーツ大会や祭りなど）による交通状況を考慮することができない。したがって、目的地までの経路付近で行われるイベントが発生した場合には、目的地までに生じる遅延時間を予測することができない。そのため、イベントにより生じる遅延時間を提示することができないという問題があった。

上記事情に鑑み、本発明は、イベントにより生じる遅延時間を提示することができる技術の提供を目的としている。

本発明の一態様は、ユーザの要求に応じて、前記ユーザに要求された出発地から目的地までの経路を検索する経路解析部と、検索された経路付近で行われる、目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのあるイベントにより想定される、前記目的地までに前記ユーザが利用する交通手段の遅延時間の情報を取得する予測遅延情報取得部と、前記経路の情報と、前記交通手段の遅延時間の情報とを前記ユーザの通信装置に送信する送信部と、を備え、前記ユーザが経路の検索を行う時点より前に行われたイベントである過去イベントにより実際に生じた各交通手段の遅延時間を表す実測遅延時間の情報を時間毎及び区間毎に取得する情報取得部と、取得された前記実測遅延時間の情報に基づいて、前記ユーザが経路の検索を行う時点より後に行われるイベントを表す未来イベントにより想定される遅延時間を、前記未来イベントが行われる場所にアクセス可能な各交通手段の所定の区間毎に算出する予測遅延時間算出部と、をさらに備え、前記予測遅延時間算出部は、未来イベントが新たに登録されると、前記過去イベントによる各交通手段の混み具合を表す指標である混雑度を参照し、前記未来イベントにより各交通手段で予測される混み具合を表す指標である予測混雑度と近い混雑度の過去イベントを選択し、選択した前記過去イベントによる実測遅延時間に基づいて前記未来イベントにより想定される遅延時間を各交通手段の区間毎に算出し、前記混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、前記予測混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の予測利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、前記交通手段の予測利用者数は、未来イベントの参加人数と単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数の割合とを乗算した値に、単位時間当たりの所定の区間における同時刻の平常時の交通手段の平均利用者数を加算することによって算出され、前記交通手段の利用者数の割合は、交通手段の交通容量を、全交通手段の総交通容量で除算することによって算出され、前記予測遅延時間算出部は、上述のように算出される前記予測混雑度と所定の値分の差がある混雑度に対応する過去イベントを所定の数分選択する情報送信装置である。

本発明の一態様は、上記の情報送信装置であって、前記予測遅延情報取得部は、前記ユーザが、検索した経路を利用する当日に出発地から目的地までの経路付近で行われるイベントであり、かつ、イベントが行われる場所の付近をユーザが通過する時刻が、前記イベントの開催時間の所定の期間内であるイベントにより想定される、交通手段の遅延時間の情報を取得する。

本発明の一態様は、経路解析部と予測遅延情報取得部と送信部と情報取得部と予測遅延時間算出部とを備える情報送信装置が行う情報送信方法であって、前記経路解析部が、ユーザの要求に応じて、前記ユーザが要求している出発地と目的地との間の経路を検索する経路解析ステップと、前記予測遅延情報取得部が、検索された経路付近で行われる、目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのあるイベントにより想定される交通手段の遅延時間の情報を取得する予測遅延情報取得ステップと、前記送信部が、前記経路の情報と、前記交通手段の遅延時間の情報とを前記ユーザの通信装置に送信する送信ステップと、前記情報取得部が、前記ユーザが経路の検索を行う時点より前に行われたイベントである過去イベントにより実際に生じた各交通手段の遅延時間を表す実測遅延時間の情報を時間毎及び区間毎に取得する情報取得ステップと、前記予測遅延時間算出部が、取得された前記実測遅延時間の情報に基づいて、前記ユーザが経路の検索を行う時点より後に行われるイベントを表す未来イベントにより想定される遅延時間を、前記未来イベントが行われる場所にアクセス可能な各交通手段の所定の区間毎に算出する予測遅延時間算出ステップと、前記予測遅延時間算出部が、未来イベントが新たに登録されると、前記過去イベントによる各交通手段の混み具合を表す指標である混雑度を参照し、前記未来イベントにより各交通手段で予測される混み具合を表す指標である予測混雑度と近い混雑度の過去イベントを選択し、選択した前記過去イベントによる実測遅延時間に基づいて前記未来イベントにより想定される遅延時間を各交通手段の区間毎に算出し、前記混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、前記予測混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の予測利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、前記交通手段の予測利用者数は、未来イベントの参加人数と単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数の割合とを乗算した値に、単位時間当たりの所定の区間における同時刻の平常時の交通手段の平均利用者数を加算することによって算出され、前記交通手段の利用者数の割合は、交通手段の交通容量を、全交通手段の総交通容量で除算することによって算出され、前記予測遅延時間算出部が、上述のように算出される前記予測混雑度と所定の値分の差がある混雑度に対応する過去イベントを所定の数分選択する情報送信方法である。

本発明の一態様は、上記の情報送信装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムである。

本発明により、イベントにより生じる遅延時間を提示することが可能となる。

本発明における情報表示システム１００のシステム構成を示す図である。 通信装置１０及び情報送信装置２０の機能構成を表す概略ブロック図である。 過去イベントデータベース及び未来イベントデータベースの具体例を示す図である。 本実施形態における情報送信装置２０が行う予測遅延時間の算出処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態における情報送信装置２０が行う経路情報の送信処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態における情報表示システム１００の動作を示すシーケンス図である。 本実施形態における情報表示システム１００の動作を示すシーケンス図である。

以下、本発明の一実施形態を、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明における情報表示システム１００のシステム構成を示す図である。本発明の情報表示システム１００は、通信装置１０及び情報送信装置２０を備える。通信装置１０及び情報送信装置２０は、ネットワーク３０を介して通信可能に接続される。また、情報表示システム１００には情報登録装置４０が接続される。

本発明における情報表示システム１００の理解のため、まず以下の説明において使用する文言及び算出式を定義する。
利用者数とは、自家用車などのプライベート用の乗物や交通機関を利用する利用者の数を表す。交通機関は、例えば車、タクシー、電車、バスなどである。なお、以下の説明では、プライベート用の乗物や交通機関を総称して交通手段と称する。なお、交通手段には、徒歩も含まれる。
交通容量とは、各交通手段により単位時間あたり（例えば、１時間当たり）に利用者を運ぶことが可能な上限値を表す。なお、徒歩の場合には、単位時間あたり（例えば、１時間当たり）に、ある交差点からある交差点までの区間を利用者が通過することが可能な上限値を表す。

混雑度とは、各交通手段の混み具合を表す指標である。混雑度の値が高いほど、該当する交通手段が混雑している（交通容量の上限値に近い）ことを表す。
実測遅延時間とは、予め決められた時刻に対して遅れた時間を表す。例えば、交通機関における実測遅延時間は、時刻表に示された特定の場所の到着時刻（以下、「定時時刻」という。）と、時刻表に示された特定の場所と同じ場所に実際に到着した時刻（以下、「実到着時刻」という。）との差分時間（（実到着時刻）−（定時時刻））である。遅延時間が正の値である場合には、該当する交通機関において遅延が発生していることを表す。また、例えば、プライベート用の乗物や徒歩における実測遅延時間は、ある区間において、混雑が発生していない通常時の所要時間と実際に要した時間との差分時間である。

過去イベントデータベースとは、過去に行われたイベント（以下、「過去イベント」という。）の情報が登録されたデータベースである。本実施形態における過去イベントは、ユーザが情報検索を行う時点より前に行われたイベントを表す。本実施形態におけるイベントとは、例えばプロ野球や花火大会やお祭りなどの行事や催し物である。過去イベントデータベースには、過去イベントの詳細な情報（例えば、行われたイベント名、場所、日時など）と、過去イベントが行われた場所にアクセス可能な交通手段の情報と、過去イベントにより生じた各交通手段の混雑度や各交通手段の実際の遅延時間の情報とが登録されている。

未来イベントデータベースとは、将来行われるイベント（以下、「未来イベント」という。）の情報が登録されたデータベースである。本実施形態における未来イベントは、ユーザが情報検索を行う時点より後に行われるイベントを表す。未来イベントデータベースには、未来イベントの詳細な情報（例えば、行われるイベント名、場所、日時など）と、未来イベントが行われる場所にアクセス可能な交通手段の情報と、未来イベントにより想定される各交通手段の混雑度（以下、「予測混雑度」という。）や、未来イベントにより想定される各交通手段の遅延時間（以下、「予測遅延時間」という。）の情報とが登録されている。

過去イベントによる混雑度（例えば、“Ａ”とする）は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数（例えば、“Ｂ”とする）を、単位時間当たりの交通手段の交通容量（例えば、“Ｃ”とする）で除算することによって算出される。つまり、過去イベントによる混雑度Ａ＝Ｂ／Ｃによって算出される。例えば、交通手段がバスである場合、単位時間当たりの所定の区間における実際のバスの利用者数を、バスが単位時間当たりに利用者を運搬可能な利用者数の上限値で除算した値が過去イベントによる混雑度である。

予測混雑度（例えば、“Ｄ”とする）は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の予測利用者数（例えば、“Ｅ”とする）を、単位時間当たりの交通手段の交通容量Ｃで除算することによって算出される。つまり、予測混雑度Ｄ＝Ｅ／Ｃによって算出される。例えば、交通手段がバスである場合、単位時間当たりの所定の区間におけるバスの予測利用者数を、バスが単位時間当たりに利用者を運搬可能な利用者数の上限値で除算した値が予測混雑度である。

交通手段の予測利用者数は、未来イベントの参加人数（例えば、“Ｆ”とする）と単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数の割合（例えば、“Ｇ”とする）とを乗算した値に、単位時間当たりの所定の区間における同時刻の平常時の交通手段の平均利用者数（例えば、“Ｈ”とする）を加算することによって算出される。つまり、交通手段の予測利用者数Ｅ＝Ｆ＊Ｇ＋Ｈによって算出される。例えば、交通手段がバスである場合、未来イベントの総参加人数と単位時間当たりの所定の区間におけるバスの利用者数の割合とを乗算した値に、単位時間当たりの所定の区間における同時刻の平常時のバスの平均利用者数を加算した値が交通手段（例えば、バス）の予測利用者数である。

各交通手段の利用者数の割合は、交通手段の交通容量を、全交通手段の総交通容量（例えば、“Ｉ”とする）で除算することによって算出される。つまり、交通手段の利用者数の割合Ｈ＝Ｃ／Ｉによって算出される。例えば、交通手段がバスである場合、バスが単位時間当たりに利用者を運搬可能な利用者数の上限値を、所定の場所の周辺にある全ての交通手段（当該バスも含む）が単位時間当たりに利用者を運搬可能な利用者数の上限値の合計値で除算した値が交通手段の利用者数の割合である。所定の場所は、例えば未来イベントが行われる場所であってもよい。なお、全交通手段とは、所定の場所の周辺にある（例えば、未来イベントが行われる場所にアクセス可能な）全ての交通手段である。

まず、情報送信装置２０は、過去イベントデータベースと、未来イベントデータベースとに基づいて、未来イベントにより想定される遅延時間（予測遅延時間）を算出する。次に、目的地までの経路を検索したいユーザは、通信装置１０を操作して出発地、目的地及び出発日時などの情報を通信装置１０に入力する。通信装置１０は、入力された情報に応じた経路を検索させるための要求（以下、「検索要求」という。）を情報送信装置２０に送信する。検索要求には、出発地、目的地、出発日時及び位置情報などの情報が含まれる。

情報送信装置２０は、検索要求と、未来イベントデータベースとに基づいて、目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのある未来イベント（以下、「影響未来イベント」という。）による予測遅延時間の情報を取得する。そして、情報送信装置２０は、取得した予測遅延時間の情報を経路情報とともに通信装置１０に送信する。目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのある未来イベントとは、ユーザが経路を検索した当日に目的地までの経路付近（例えば、経路上の半径１００ｍ以内）で行われるイベントであり、かつ、当該イベントが行なわれる場所の付近をユーザが通過する時刻が、当該イベントの開催時間の所定期間内（例えば、イベントの開始時刻の１時間前〜終了時刻の１時間後の期間内）であるイベントである。
以下、情報表示システム１００の詳細について説明する。

通信装置１０は、例えばスマートフォン、タブレット端末、携帯電話、パーソナルコンピュータ、ノートパソコン、ゲーム機器等の情報処理装置を用いて構成される。通信装置１０は、ユーザの操作に応じて検索要求を生成し、生成した検索要求を情報送信装置２０に送信する。また、通信装置１０は、情報送信装置２０から送信される検索要求に対する応答を受信し、受信した応答を表示する。

情報送信装置２０は、情報処理装置を用いて構成される。情報送信装置２０は、通信装置１０から送信された検索要求に基づいて、様々な交通手段を利用した複数の経路を検索する。情報送信装置２０は、検索した経路の情報で特定される影響未来イベントにより想定される遅延時間（予測遅延時間）の情報と、経路情報とを通信装置１０に送信する。
ネットワーク３０は、どのように構成されたネットワークでもよい。例えば、ネットワーク３０はインターネットを用いて構成されてもよい。

情報登録装置４０は、情報処理装置を用いて構成される。情報登録装置４０は、情報表示システム１００のサービス提供者の操作に応じて過去イベントの情報及び未来イベントの情報を登録する。サービス提供者によって登録される過去イベントの情報は、例えばイベント名、会場、位置情報、交通手段、区間、日時及び混雑度などである。サービス提供者によって登録される未来イベントの情報は、例えばイベント名、会場、位置情報、参加人数、交通手段、区間、日時などである。なお、参加人数は、チケットの売り上げ枚数などの情報に基づいて求められてもよい。情報登録装置４０は、登録された過去イベントの情報及び未来イベントの情報を、ネットワーク３０を介して情報送信装置２０に送信する。なお、情報表示システム１００には、複数の情報登録装置４０が接続されてもよい。

図２は、通信装置１０及び情報送信装置２０の機能構成を表す概略ブロック図である。
まず、通信装置１０の機能構成を説明する。通信装置１０は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、情報表示プログラムを実行する。情報表示プログラムの実行によって、通信装置１０は、入力部１０１、位置情報取得部１０２、通信部１０３、表示部１０４を備える装置として機能する。なお、通信装置１０の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、情報表示プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、情報表示プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。

入力部１０１は、キーボード、ポインティングデバイス（マウス、タブレット等）、タッチパネル、ボタン等の既存の入力装置を用いて構成される。入力部１０１は、ユーザの指示を通信装置１０に入力する際にユーザによって操作される。入力部１０１は、出発地、目的地及び出発日時の入力を受け付ける。また、入力部１０１は、入力装置を通信装置１０に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、入力部１０１は、入力装置においてユーザの入力に応じて生成された入力信号を通信装置１０に入力する。

位置情報取得部１０２は、通信装置１０の位置情報を取得する。通信装置１０の位置情報を取得する方法は、既存の技術が用いられてもよい。例えば、位置情報取得部１０２は、単数又は複数のアクセスポイント（不図示、以下同様）又はＧＰＳ（Global Positioning System）衛星（不図示、以下同様）から送信される電波を受信し、受信した電波に基づいて自装置の位置情報を取得する。位置情報は、例えば緯度、経度などの情報である。

通信部１０３は、情報送信装置２０との間で通信を行う。例えば、通信部１０３は、検索要求を情報送信装置２０に送信する。また、例えば、通信部１０３は、情報送信装置２０から送信された経路情報及び予測遅延情報を受信する。
表示部１０４は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の画像表示装置である。表示部１０４は、通信部１０３によって受信された経路情報及び予測遅延情報を表示する。表示部１０４は、画像表示装置を通信装置１０に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、表示部１０４は、経路情報及び予測遅延情報を表示するための映像信号を生成し、自身に接続されている画像表示装置に映像信号を出力する。

次に、情報送信装置２０の機能構成を説明する。情報送信装置２０は、バスで接続されたＣＰＵやメモリや補助記憶装置などを備え、情報送信プログラムを実行する。情報送信プログラムの実行によって、情報送信装置２０は、通信部２０１、情報取得部２０２、過去イベント情報記憶部２０３、未来イベント情報記憶部２０４、予測遅延時間算出部２０５、経路解析部２０６、予測遅延情報取得部２０７、送信制御部２０８を備える装置として機能する。なお、情報送信装置２０の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣやＰＬＤやＦＰＧＡ等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、情報送信プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、情報送信プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。

通信部２０１は、通信装置１０との間で通信を行う。例えば、通信部２０１は、通信装置１０から送信された検索要求を受信する。また、例えば、通信部２０１は、経路情報及び予測遅延時間の情報を通信装置１０に送信する。
情報取得部２０２は、過去イベントに関する情報及び未来イベントに関する情報を取得する。例えば、情報取得部２０２は、情報登録装置４０から送信された過去イベントの情報及び未来イベントの情報を取得する。また、情報取得部２０２は、過去イベントにより実際に生じた各交通手段の遅延時間（以下、「実測遅延時間」という。）の情報を時間毎及び区間毎に情報登録装置４０から取得する。実測遅延時間の取得方法については後述する。情報取得部２０２は、取得した情報を過去イベント情報記憶部２０３及び未来イベント情報記憶部２０４に登録する。また、情報取得部２０２は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数の値を取得する。また、情報取得部２０２は、各交通手段の交通容量を予め記憶している。

過去イベント情報記憶部２０３は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。過去イベント情報記憶部２０３は、過去イベントデータベースを記憶している。
未来イベント情報記憶部２０４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。未来イベント情報記憶部２０４は、未来イベントデータベースを記憶している。

予測遅延時間算出部２０５は、未来イベントデータベースに新たな未来イベントが登録される度に、過去イベントデータベースに基づいて、新たに登録された未来イベントにより想定される遅延時間（予測遅延時間）を、登録された未来イベントが行われる場所にアクセス可能な各交通手段の所定の区間毎に算出する。また、予測遅延時間算出部２０５は、各交通手段の交通容量を予め記憶している。予測遅延時間算出部２０５は、算出した各交通手段の所定の区間毎の予測遅延時間の情報を未来イベントデータベースに記録する。
経路解析部２０６は、通信部２０１によって受信された検索要求に応じて、検索要求に含まれる出発地から目的地まで（出発地−目的地間）の経路を検索する。経路の検索には、既存の技術が適用される。経路解析部２０６は、検索した経路の情報（経路情報）を予測遅延情報取得部２０７に出力する。経路情報には、区間毎に利用する交通手段の情報や、時刻の情報（例えば、各区間の到着時刻や各区間に要する時間など）が含まれる。

予測遅延情報取得部２０７は、経路解析部２０６によって検索された経路と、未来イベントデータベースとに基づいて、影響未来イベントにより生じる予測遅延時間の情報を取得する。
送信制御部２０８は、通信部２０１の送信を制御する。例えば、送信制御部２０８は、予測遅延情報取得部２０７によって取得された予測遅延時間の情報と、経路情報とを通信部２０１に送信させる。

次に、実測遅延時間の取得方法について説明する。実測遅延時間の取得方法は、交通手段毎に異なる。そこで、交通手段毎の実測遅延時間の取得方法についての一例を説明する。
（自動車やタクシーの場合）
情報取得部２０２は、例えば、過去イベントの周辺のある交差点からある交差点までの遅延時間の情報を、ＧＰＳ搭載車からの情報提供やＶＩＣＳ（登録商標）（Vehicle Information and Communication System）の情報を利用して取得した情報登録装置４０から所定の時間間隔（例えば、１時間）で取得する。
（バスの場合）
情報取得部２０２は、例えば、過去イベントの周辺にある停留所からある停留所までの遅延時間の情報を、バス事業者からの精算機の情報提供を利用して取得した情報登録装置４０から所定の時間間隔（例えば、１時間）で取得する。

（電車の場合）
情報取得部２０２は、例えば、過去イベントの周辺にある駅からある駅までの遅延時間の情報を、鉄道事業者からの改札機の情報提供を利用して取得した情報登録装置４０から所定の時間間隔（例えば、１時間）で取得する。
（徒歩の場合）
情報取得部２０２は、例えば、過去イベントの周辺にある交差点からある交差点までの遅延時間の情報を、スマートフォンなどの通信装置に備えられているＧＰＳの情報により算出することによって取得した情報登録装置４０から所定の時間間隔（例えば、１時間）で取得する。
以上の処理により、情報取得部２０２は過去イベントが行われた場所にアクセス可能な交通手段の遅延時間の情報を時間毎、区間毎に情報登録装置４０から取得する。情報取得部２０２は、取得した交通手段の遅延時間の情報を過去イベント情報記憶部２０３に登録する。
以上で、実測遅延時間の取得方法についての説明を終了する。

図３は、過去イベントデータベース及び未来イベントデータベースの具体例を示す図である。
図３（Ａ）は、過去イベントデータベースの具体例を示す図である。過去イベントデータベースは、過去イベントに関する情報を表すレコード５０を複数有する。レコード５０は、イベント名、会場、位置情報、交通手段、区間、日時、混雑度、実測遅延時間及び混雑遅延情報の各値を有する。イベント名は、イベントの名前を表す。会場は、イベントが行われた場所を表す。位置情報は、イベントが行われた場所の位置を表す。位置情報の具体例として、緯度及び経度がある。緯度は、イベントが行われた場所の緯度を表す。経度は、イベントが行われた場所の経度を表す。交通手段は、イベントが行われた場所にアクセス可能な交通手段を表す。区間は、交通手段のある地点からある地点まで間を表す。日時は、イベントが行われた日時を表す。なお、本実施形態では、所定の時間（例えば、１時間）毎の実測遅延時間を利用するために、日時の値が所定の時間毎に登録される。混雑度は、各交通手段の混み具合を表す指標である。なお、過去イベントによる混雑度の値は、情報取得部２０２によって算出される。実測遅延時間は、イベントにより実際に生じた各交通手段の遅延時間を表す。混雑遅延情報は、交通手段の遅延に影響を与える可能性がある情報を表す。混雑遅延情報の具体例として、天候及び風速がある。天候は、イベントが行われた日の所定の時間（例えば、１時間）毎の天候を表す。風速は、イベントが行われた日の所定の時間（例えば、１時間）毎の風速を表す。

図３（Ａ）に示される例では、過去イベントデータベースには１つのイベント名が登録されている。図３（Ａ）において、過去イベントデータベースの最上段の行は、イベント名の値が“プロ野球”、会場の値が“○○球場”、緯度の値が“ＹＹ”、経度の値が“ＺＺ”、交通手段の値が“電車”、区間の値が“Ａ駅〜Ｂ駅”、日時の値が“２０ＸＸ／０８／０１ １７：００〜１８：００”、混雑度の値が“１５０”、実測遅延時間の値が“１０”、天候の値が“晴れ”、風速の値が“５”である。すなわち、“プロ野球”のイベントが“○○球場”で行われ、“○○球場”の緯度及び経度が“ＹＹ”、“ＺＺ”であり、“○○球場”にアクセス可能な交通手段が“電車”であり、“２０ＸＸ年０８月０１日 １７時００分〜１８時００分”の間における当該電車の区間“Ａ駅〜Ｂ駅”の混み具合が“１５０％”であり、当該区間において実際に発生した遅延時間が“１０分”であり、当該日時の天候が“晴れ”であり、当該日時の風速が“５ｍ／ｓ”であることが表されている。

図３（Ｂ）は、未来イベントデータベースの具体例を示す図である。未来イベントデータベースは、未来イベントに関する情報を表すレコード６０を複数有する。レコード６０は、イベント名、会場、位置情報、参加人数、交通手段、区間、日時、予測混雑度、予測遅延時間及び混雑遅延情報の各値を有する。イベント名は、イベントの名前を表す。会場は、イベントが行われる場所を表す。位置情報は、イベントが行われる場所に関する情報を表す。位置情報の具体例として、緯度及び経度がある。緯度は、イベントが行われる場所の緯度を表す。経度は、イベントが行われる場所の経度を表す。参加人数は、イベントに参加する人数を表す。交通手段は、イベントが行われる場所にアクセス可能な交通手段を表す。区間は、交通手段のある地点からある地点まで間を表す。日時は、イベントが行われる日時を表す。なお、本実施形態では、所定の時間（例えば、１時間）毎の予測遅延時間を算出するために、日時の値が所定の時間毎に登録される。予測混雑度は、未来イベントにより想定される各交通手段の混み具合を表す指標である。予測遅延時間は、未来イベントにより想定される各交通手段の遅延時間を表す。混雑遅延情報は、交通手段の遅延に影響を与える可能性がある情報を表す。混雑遅延情報の具体例として、天候及び風速がある。天候は、イベントが行われる日の所定の時間（例えば、１時間）毎の天候を表す。風速は、イベントが行われる日の所定の時間（例えば、１時間）毎の風速を表す。

図３（Ｂ）に示される例では、未来イベントデータベースには１つのイベント名が登録されている。図３（Ｂ）において、未来イベントデータベースの最上段の行は、イベント名の値が“プロ野球”、会場の値が“○○球場”、緯度の値が“ＹＹ”、経度の値が“ＺＺ”、参加人数の値が“１０，０００”交通手段の値が“電車”、区間の値が“Ａ駅〜Ｂ駅”、日時の値が“２０ＸＹ／０８／０１ １７：００〜１８：００”、予測混雑度の値が“１５０”、予測遅延時間の値が“１５”、天候の値が“晴れ”、風速の値が“７”である。すなわち、“プロ野球”のイベントが“○○球場”で行われ、“○○球場”の緯度及び経度が“ＹＹ”、“ＺＺ”であり、イベントの参加人数が“１０，０００人”であり、“○○球場”にアクセス可能な交通手段が“電車”であり、“２０ＸＹ年０８月０１日 １７時００分〜１８時００分”の間における当該電車の区間“Ａ駅〜Ｂ駅”で想定される混み具合が“１５０％”であり、当該区間において想定される遅延時間が“１５分”であり、当該日時の天候が“晴れ”であり、当該日時の風速が“７ｍ／ｓ”であることが表されている。

図４は、本実施形態における情報送信装置２０が行う予測遅延時間の算出処理の流れを示すフローチャートである。なお、図４の説明では、過去イベントデータベースには、既に過去イベントの情報（混雑度や実測遅延時間の情報なども含む）が登録されている場合を例に説明する。
通信部２０１は、情報登録装置４０から送信された未来イベントの情報を受信する（ステップＳ１０１）。未来イベントの情報には、イベント名、会場、位置情報、参加人数、交通手段、区間、日時などの情報が含まれる。通信部２０１は、受信した未来イベントの情報を情報取得部２０２に出力する。情報取得部２０２は、出力された未来イベントの情報を未来イベント情報記憶部２０４に記憶されている未来イベントデータベースに登録する（ステップＳ１０２）。例えば、情報取得部２０２は、未来イベントの情報に含まれる交通手段の区間毎に未来イベントの情報を未来イベントデータベースに登録する。情報取得部２０２は、未来イベントデータベースに新たに未来イベントの情報が登録されると、新たに未来イベントの情報が登録された旨を予測遅延時間算出部２０５に通知する。

予測遅延時間算出部２０５は、新たに未来イベントの情報が登録された旨の通知がなされると、未来イベントによる予測混雑度を、登録された交通手段の区間毎に算出する（ステップＳ１０３）。予測混雑度は、予測遅延時間算出部２０５によって上述した方法で算出される。つまり、予測遅延時間算出部２０５は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の予測利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって予測混雑度を算出する。さらに、予測遅延時間算出部２０５は、未来イベントの参加人数と単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数の割合とを乗算した値に、単位時間当たりの所定の区間における同時刻の平常時の交通手段の平均利用者数を加算することによって交通手段の予測利用者数を算出する。さらに、予測遅延時間算出部２０５は、交通手段の交通容量を、全交通手段の総交通容量で除算することによって各交通手段の利用者数の割合を算出する。

予測遅延時間算出部２０５は、算出した予測混雑度を未来イベントデータベースに記録する。具体的には、まず、予測遅延時間算出部２０５は、未来イベントデータベースを読み出す。次に、予測遅延時間算出部２０５は、読み出した未来イベントデータベースに登録されているレコード６０のうち、予測遅延時間算出部２０５が予測混雑度を算出した交通手段及び区間に対応するレコード６０を選択する。そして、予測遅延時間算出部２０５は、選択したレコード６０の予測混雑度の項目に、算出した予測混雑度の値を記録する。予測遅延時間算出部２０５は、この処理を、算出した交通手段の区間毎に行う。

次に、予測遅延時間算出部２０５は、過去イベントデータベースの混雑度の項目を参照し、未来イベントデータベースに記録されたある区間（新たに登録された区間のうちいずれかの区間）における交通手段の予測混雑度と混雑度の近い過去イベントの情報を抽出する（ステップＳ１０４）。具体的な例としては、予測遅延時間算出部２０５は、過去イベントデータベースの混雑度の項目を参照し、未来イベントデータベースに記録されたある区間における交通手段の予測混雑度と所定の値（例えば、±１０％）分の差がある混雑度に対応する過去イベントを所定の数分抽出する。その後、予測遅延時間算出部２０５は、抽出した過去イベントが複数あるか否か判定する（ステップＳ１０５）。

抽出した過去イベントが複数ある場合（ステップＳ１０５−ＹＥＳ）、予測遅延時間算出部２０５は複数の過去イベントの実測遅延時間を用いて予測遅延時間を算出する（ステップＳ１０６）。具体的には、まず予測遅延時間算出部２０５は、過去イベントデータベースから、ステップＳ１０４の処理で抽出した過去イベントにより実際に生じた実測遅延時間を、抽出した過去イベントの数（例えば、２つ以上）だけ取得する。次に、予測遅延時間算出部２０５は、取得した複数の実測遅延時間の統計値を算出する。例えば、予測遅延時間算出部２０５は、取得した複数の実測遅延時間の平均値を算出する。そして、予測遅延時間算出部２０５は、算出した実測遅延時間の統計値と、ステップＳ１０４の処理で用いられた、ある区間における交通手段の予測混雑度とを乗算することによって、当該ある区間における交通手段の予測遅延時間を算出する。

予測遅延時間算出部２０５は、算出したある区間における交通手段の予測遅延時間を、未来イベントデータベースの当該ある区間における交通手段のある予測遅延時間の項目に登録する（ステップＳ１０７）。その後、予測遅延時間算出部２０５は、未来イベントデータベースを参照し、予測遅延時間が登録されていない項目があるか否か判定する（ステップＳ１０８）。予測遅延時間が登録されていない項目がない場合（ステップＳ１０８−ＮＯ）、情報送信装置２０が行う予測遅延時間の算出処理が終了する。
一方、予測遅延時間が登録されていない項目がある場合（ステップＳ１０８−ＹＥＳ）、予測遅延時間算出部２０５はステップＳ１０４以降の処理を繰り返し実行する。

また、ステップＳ１０５の処理において、抽出した過去イベントが複数ない場合（ステップＳ１０５−ＮＯ）、予測遅延時間算出部２０５は抽出した過去イベントの実測遅延時間を用いて予測遅延時間を算出する（ステップＳ１０９）。具体的には、まず予測遅延時間算出部２０５は、過去イベントデータベースから、ステップＳ１０４の処理で抽出した過去イベントにより実際に生じた実測遅延時間を、抽出した過去イベントの数（例えば、１つ）だけ取得する。そして、予測遅延時間算出部２０５は、取得した実測遅延時間と、ステップＳ１０４の処理で用いられた、ある区間における交通手段の予測混雑度とを乗算することによって、当該ある区間における交通手段の予測遅延時間を算出する。

図５は、本実施形態における情報送信装置２０が行う経路情報の送信処理の流れを示すフローチャートである。
通信部２０１は、通信装置１０から送信された検索要求を受信する（ステップＳ２０１）。通信部２０１は、受信した検索要求を経路解析部２０６に出力する。経路解析部２０６は、検索要求に含まれる出発地から目的地までの経路を検索する（ステップＳ２０２）。経路解析部２０６は、検索した結果（経路情報）を予測遅延情報取得部２０７に出力する。

予測遅延情報取得部２０７は、出力された経路情報と、未来イベントデータベースとに基づいて、影響未来イベントがあるか否か判定する（ステップＳ２０３）。例えば、未来イベントデータベースに、ユーザが検索した経路を利用する当日に目的地までの経路付近で行われるイベントであり、かつ、当該イベントが行なわれる場所の付近をユーザが通過する時刻が当該イベントの開催時間の所定の期間内であるイベントがある場合に、予測遅延情報取得部２０７は影響未来イベントがあると判定する。一方、未来イベントデータベースに、ユーザが検索した経路を利用する当日に目的地までの経路付近で行われるイベントであり、かつ、当該イベントが行なわれる場所の付近をユーザが通過する時刻が当該イベントの開催時間の所定の期間内であるイベントがない場合に、予測遅延情報取得部２０７は影響未来イベントがないと判定する。

影響未来イベントがある場合（ステップＳ２０３−ＹＥＳ）、予測遅延情報取得部２０７は未来イベントデータベースを参照し、影響未来イベントに遅延情報があるか否か判定する（ステップＳ２０４）。具体的には、まず予測遅延情報取得部２０７は、未来イベント情報記憶部２０４に記憶されている未来イベントデータベースを読み出す。次に、予測遅延情報取得部２０７は、読み出した未来イベントデータベースに登録されているレコード６０のうち、影響未来イベントに対応するレコード６０であり、かつ、経路情報で特定される交通手段に対応するレコード６０を選択する。そして、予測遅延情報取得部２０７は、選択したレコード６０の予測遅延時間の項目に記録されている値に応じて影響未来イベントに遅延情報があるか否か判定する。選択したレコード６０の予測遅延時間の項目に記録されている値が“０”である場合、予測遅延情報取得部２０７は遅延情報がないと判定する。一方、選択したレコード６０の予測遅延時間の項目に記録されている値が“０”以外（例えば、１以上の数字）である場合、予測遅延情報取得部２０７は遅延情報があると判定する。

遅延情報がある場合（ステップＳ２０４−ＹＥＳ）、予測遅延情報取得部２０７はステップＳ２０４の処理で選択したレコード６０の予測遅延時間の項目に記録されている値を取得する（ステップＳ２０５）。予測遅延情報取得部２０７は、取得した予測遅延時間の情報と、経路情報とを送信制御部２０８に出力する。送信制御部２０８は、通信部２０１を制御して予測遅延時間の情報及び経路情報を通信装置１０に送信させる。通信部２０１は、送信制御部２０８の制御に従って予測遅延時間の情報及び経路情報を通信装置１０に送信する（ステップＳ２０６）。

また、ステップＳ２０３の処理において、影響未来イベントがない場合（ステップＳ２０３−ＮＯ）、又は、ステップＳ２０４の処理において、遅延情報がない場合（ステップＳ２０４−ＮＯ）、予測遅延情報取得部２０７は経路情報を送信制御部２０８に出力する（ステップＳ２０７）。送信制御部２０８は、通信部２０１を制御して経路情報を通信装置１０に送信させる。通信部２０１は、送信制御部２０８の制御に従って経路情報を通信装置１０に送信する（ステップＳ２０８）。

図６及び図７は、本実施形態における情報表示システム１００の動作を示すシーケンス図である。
通信装置１０の入力部１０１は、ユーザから出発地、目的地及び出発日時の入力を受け付ける（ステップＳ３０１）。ユーザから出発地、目的地及び出発日時が入力されると、位置情報取得部１０２は自装置（通信装置１０）の周囲に存在する単数又は複数のアクセスポイント又はＧＰＳ衛星から送信される電波を受信し、受信した電波に基づいて自装置の位置情報を取得する（ステップＳ３０２）。通信部１０３は、出発地と、目的地と、出発日時と、位置情報とを含む検索要求を情報送信装置２０に送信する（ステップＳ３０３）。

情報送信装置２０の通信部２０１は、通信装置１０から送信された検索要求を受信する（ステップＳ３０４）。通信部２０１は、受信した検索要求を経路解析部２０６に出力する（ステップＳ３０５）。経路解析部２０６は、出力された検索要求に含まれる出発地、目的地及び出発日時の情報に基づいて、出発地から目的地までの経路を検索する（ステップＳ３０６）。経路解析部２０６は、検索した経路情報及び経路上の位置情報を予測遅延情報取得部２０７に出力する（ステップＳ３０７）。

予測遅延情報取得部２０７は、未来イベントデータベースを参照し、影響未来イベントがあるか否か検索する（ステップＳ３０８）。検索の結果、影響未来イベントがあるならば、予測遅延情報取得部２０７は影響未来イベントの情報を取得する（ステップＳ３０９）。次に、予測遅延情報取得部２０７は、経路情報で特定される交通手段と同じ交通手段の影響未来イベントに対応する予測遅延時間の情報を取得する（ステップＳ３１０）。

予測遅延情報取得部２０７は、経路情報及び取得した予測遅延時間の情報を送信制御部２０８に出力する（ステップＳ３１１）。送信制御部２０８は、通信部２０１を制御して、出力された経路情報及び予測遅延時間の情報を通信装置１０に送信させる（ステップＳ３１２）。通信部２０１は、送信制御部２０８の制御に従って経路情報及び予測遅延時間の情報を通信装置１０に送信する（ステップＳ３１３）。
通信装置１０の通信部１０３は、情報送信装置２０から経路情報及び予測遅延時間の情報を受信する（ステップＳ３１４）。表示部１０４は、受信された経路情報及び予測遅延時間の情報を表示する（ステップＳ３１５）。

以上のように構成された情報送信装置２０によれば、ユーザから要求された目的地までの経路付近で行われる、目的地への到着時間に影響を与えるおそれのあるイベントで想定される遅延時間の情報が取得される。つまり、情報送信装置２０は、検索した経路付近で目的地への到着時間に影響を与えるおそれのあるイベントがある場合には、当該イベントにより想定される遅延時間の情報も取得できる。そのため、イベントにより生じる遅延時間を提示することが可能になる。その結果、ユーザは、予期しない混雑を事前に知ることができ、混雑を避けた経路を選択することができる。

また、本発明の情報表示システム１００の機能（例えば、イベントの影響により生じる遅延時間を考慮する機能）を既存のナビゲーションシステムに追加することにより目的地までの到着時間の予測精度を向上させることができる。

＜変形例＞
情報表示システム１００には、複数の通信装置１０が接続されてもよい。
本実施形態では、混雑遅延情報の具体例として、天候及び風速の２つの情報を例に示したが、混雑遅延情報は２つの情報に限定される必要はない。例えば、混雑遅延情報は、１つの情報（天候、又は、風速）であってもよいし、３つ以上の情報であってもよい。
本実施形態では、実測遅延時間の統計値として平均値を用いる例を説明したが、統計値はこれに限定される必要はない。統計値は、例えば、中央値、平均値、最大値、最小値、最頻値などであってもよい。

予測遅延時間算出部２０５は、過去イベントデータベースの項目に記録されている値と、未来イベントデータベースの項目に記録されている値との一致している数が多い過去イベントの実測遅延時間を未来イベントの予測遅延時間を算出に用いてもよい。具体的には、以下のような処理が行なわれる。まず、予測遅延時間算出部２０５は、過去イベントデータベースの各項目に記録されている値を参照し、未来イベントデータベースに新たに登録された未来イベントの各項目に記録されている値と一致している項目が多い過去イベントの情報を抽出する。例えば、予測遅延時間算出部２０５は、イベント名、会場、位置情報、交通手段、区間、日時、天候、風速などの各項目に記録されている値が一致している数が多い過去イベントの情報を過去イベントデータベースから抽出する。そして、予測遅延時間算出部２０５は、抽出した過去イベントの実測遅延時間を用いて予測遅延時間を算出する。

このように構成されることによって、新たに登録された未来イベントに、より類似している過去イベントの情報を利用することができる。なぜなら、一致する項目が多い過去イベントは、新たに登録された未来イベントと同じイベントである可能性が高い。特に、過去に行われたイベントと同じイベントである場合には、イベントにより生じる交通手段への影響も同じ可能性が高い。そのため、一致する項目が多い過去イベントの実測遅延時間の情報を用いて、予測遅延時間を算出することによって、より精度の高い遅延時間の予測値を算出することができる。その結果、ユーザに対して精度の高い情報提供を行うことが可能になる。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１０…通信装置， ２０…情報送信装置， ３０…ネットワーク， ４０…情報登録装置， １０１…入力部， １０２…位置情報取得部， １０３…通信部， １０４…表示部， ２０１…通信部， ２０２…情報取得部， ２０３…過去イベント情報記憶部， ２０４…未来イベント情報記憶部， ２０５…予測遅延時間算出部， ２０６…経路解析部， ２０７…予測遅延情報取得部， ２０８…送信制御部

Claims (4)

1. ユーザの要求に応じて、前記ユーザに要求された出発地から目的地までの経路を検索する経路解析部と、
   検索された経路付近で行われる、目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのあるイベントにより想定される、前記目的地までに前記ユーザが利用する交通手段の遅延時間の情報を取得する予測遅延情報取得部と、
   前記経路の情報と、前記交通手段の遅延時間の情報とを前記ユーザの通信装置に送信する送信部と、
   を備え、
   前記ユーザが経路の検索を行う時点より前に行われたイベントである過去イベントにより実際に生じた各交通手段の遅延時間を表す実測遅延時間の情報を時間毎及び区間毎に取得する情報取得部と、
   取得された前記実測遅延時間の情報に基づいて、前記ユーザが経路の検索を行う時点より後に行われるイベントを表す未来イベントにより想定される遅延時間を、前記未来イベントが行われる場所にアクセス可能な各交通手段の所定の区間毎に算出する予測遅延時間算出部と、をさらに備え、
   前記予測遅延時間算出部は、未来イベントが新たに登録されると、前記過去イベントによる各交通手段の混み具合を表す指標である混雑度を参照し、前記未来イベントにより各交通手段で予測される混み具合を表す指標である予測混雑度と近い混雑度の過去イベントを選択し、選択した前記過去イベントによる実測遅延時間に基づいて前記未来イベントにより想定される遅延時間を各交通手段の区間毎に算出し、
   前記混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、
   前記予測混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の予測利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、
   前記交通手段の予測利用者数は、未来イベントの参加人数と単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数の割合とを乗算した値に、単位時間当たりの所定の区間における同時刻の平常時の交通手段の平均利用者数を加算することによって算出され、
   前記交通手段の利用者数の割合は、交通手段の交通容量を、全交通手段の総交通容量で除算することによって算出され、
   前記予測遅延時間算出部は、上述のように算出される前記予測混雑度と所定の値分の差がある混雑度に対応する過去イベントを所定の数分選択する情報送信装置。
2. 前記予測遅延情報取得部は、前記ユーザが、検索した経路を利用する当日に出発地から目的地までの経路付近で行われるイベントであり、かつ、イベントが行われる場所の付近をユーザが通過する時刻が、前記イベントの開催時間の所定期間内であるイベントにより想定される、交通手段の遅延時間の情報を取得する、請求項１に記載の情報送信装置。
3. 経路解析部と予測遅延情報取得部と送信部と情報取得部と予測遅延時間算出部とを備える情報送信装置が行う情報送信方法であって、
   前記経路解析部が、ユーザの要求に応じて、前記ユーザが要求している出発地と目的地との間の経路を検索する経路解析ステップと、
   前記予測遅延情報取得部が、検索された経路付近で行われる、目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのあるイベントにより想定される交通手段の遅延時間の情報を取得する予測遅延情報取得ステップと、
   前記送信部が、前記経路の情報と、前記交通手段の遅延時間の情報とを前記ユーザの通信装置に送信する送信ステップと、
   前記情報取得部が、前記ユーザが経路の検索を行う時点より前に行われたイベントである過去イベントにより実際に生じた各交通手段の遅延時間を表す実測遅延時間の情報を時間毎及び区間毎に取得する情報取得ステップと、
   前記予測遅延時間算出部が、取得された前記実測遅延時間の情報に基づいて、前記ユーザが経路の検索を行う時点より後に行われるイベントを表す未来イベントにより想定される遅延時間を、前記未来イベントが行われる場所にアクセス可能な各交通手段の所定の区間毎に算出する予測遅延時間算出ステップと、
   前記予測遅延時間算出部が、未来イベントが新たに登録されると、前記過去イベントによる各交通手段の混み具合を表す指標である混雑度を参照し、前記未来イベントにより各交通手段で予測される混み具合を表す指標である予測混雑度と近い混雑度の過去イベントを選択し、選択した前記過去イベントによる実測遅延時間に基づいて前記未来イベントにより想定される遅延時間を各交通手段の区間毎に算出し、
   前記混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、
   前記予測混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の予測利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、
   前記交通手段の予測利用者数は、未来イベントの参加人数と単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数の割合とを乗算した値に、単位時間当たりの所定の区間における同時刻の平常時の交通手段の平均利用者数を加算することによって算出され、
   前記交通手段の利用者数の割合は、交通手段の交通容量を、全交通手段の総交通容量で除算することによって算出され、
   前記予測遅延時間算出部が、上述のように算出される前記予測混雑度と所定の値分の差がある混雑度に対応する過去イベントを所定の数分選択する情報送信方法。
4. 本願請求項１に記載の情報送信装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。

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