JP6023288B1 - 混雑状況推定システムおよび混雑状況推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】コストを低廉に抑えつつ、比較的広範囲なエリアでの混雑状況を推定すること。【解決手段】無線通信可能な携帯端末(300)を検出することによってユーザ数を推定する混雑状況推定システム(1)であって、複数の混雑検知端末(100a,100b,100c)と、複数の混雑検知端末の各々と相互に通信可能に接続された解析サーバ(200)とを含み、複数の混雑検知端末の各々は、プローブ要求を発した携帯端末の情報を解析サーバへ送信し、解析サーバは、複数の混雑検知端末の各々から受信した携帯端末の情報に基づいてプローブ要求を発した携帯端末の数を複数の混雑検知端末の各々ごとに特定し、当該携帯端末の数を用いて所定の演算を行うことによって複数の混雑検知端末の各々に対応するエリアごとのユーザ数の推定値を求める、混雑状況推定システムである。【選択図】図１

Description

本発明は、例えば屋外のイベント会場などの比較的広いエリアにおける混雑状況等を推定する技術に関する。

特定のエリアにおける来客等の人数を計測する従来技術として、例えば特開２０１０−１８１９２０号公報（特許文献１）には、対象となるエリアを撮像してその画像に基づいてエリアへの入場者数をカウントし、その状況を表示するエリア管理システムが開示されており、かつこのようなエリア管理システムを複数のエリアにそれぞれ設置することで複数のエリアにおける入場者数を計測することも開示されている。

しかし、上記した従来技術では、カメラによって撮影可能な範囲はそれほど広いとはいえず、かつ人物として特定するにはある程度の大きさでその人物が画像に収まっている必要があるので、人数を計測可能なエリアが狭いという不都合がある。これについては、例えば計測対象とするエリアを細かく分け、各エリアに対してエリア管理システムを設置することも考えられるが、設置すべき装置が多数となるためにコスト面あるいは運用上で現実的とはいえない。また、画像を利用することが前提となるところ、個人のプライバシー保護の観点で撮影されること自体が敬遠されることも多い。

特開２０１０−１８１９２０号公報

本発明は、コストを低廉に抑えつつ、比較的広範囲なエリアでの混雑状況を推定することが可能な技術を提供することを目的の１つとする。

本発明の一態様に係るシステムは、（ａ）無線通信可能な携帯端末を検出することによってユーザ数を推定する混雑状況推定システムであって、（ｂ）複数の混雑検知端末と、（ｃ）複数の混雑検知端末の各々と相互に通信可能に接続された解析サーバと、を含み、（ｄ）複数の混雑検知端末の各々は、プローブ要求を発した携帯端末の情報を解析サーバへ送信し、（ｅ）解析サーバは、複数の混雑検知端末の各々から受信した携帯端末の情報に基づいてプローブ要求を発した携帯端末の数を複数の混雑検知端末の各々ごとに特定し、当該携帯端末の数を用いて所定の演算を行うことによって複数の混雑検知端末の各々に対応するエリアごとのユーザ数の推定値を求める、混雑状況推定システムである。

上記構成によれば、コストを低廉に抑えつつ、比較的広範囲なエリアでの混雑状況を推定することが可能となる。また、各混雑検知端末ごとにユーザ数を推定できるので、広範囲なエリア中のいずれの場所で混雑しているかを容易に把握することができる。

図１は、一実施形態の混雑状況推定システムの概略構成を示す図である。 図２は、混雑検知端末の機能構成を示すブロック図である 図３は、混雑検知情報の内容の一例を示す図である。 図４は、解析サーバの機能構成を示すブロック図である。 図５は、各混雑検知端末の動作手順を示すフローチャートである。 図６は、解析サーバの動作手順を示すフローチャートである。 図７は、推定情報の出力例を示す模式図である。 図８は、推定情報の出力例を示す模式図である。 図９は、電波強度と通信距離の関係を示す図である。 図１０は、携帯端末と複数の混雑検知端末との位置関係を例示する図である。

図１は、一実施形態の混雑状況推定システムの概略構成を示す図である。同図に示すように、混雑状況推定システム１は、各エリアにそれぞれ設置される複数の混雑検知端末１００ａ等と、通信ネットワークＮを介して各混雑検知端末１００ａ等と接続される解析サーバ２００を含んで構成されている。本実施形態では、混雑検知端末１００ａ等がＷｉｆｉ（Wireless Fidelity）規格に基づく無線ＬＡＮ機能（Ｗｉｆｉ機能）を備えた携帯端末３００の数を検知し、検知結果を解析サーバ２００において解析することにより、各混雑検知端末１００ａ等が設置されているエリアごとにユーザ数、すなわち混雑状況を推定する。

複数の混雑検知端末１００ａ、１００ｂ、１００ｃは、それぞれ、例えばイベント会場などの所定場所に来訪するユーザ（来訪者）が所持する携帯端末３００を検知するための端末装置であり、互いにある程度の距離をおいて設置される。各混雑検知端末１００ａ等は、例えば、小型ＰＣ（Personal Computer）、Ｗｉｆｉモジュール、電源、外部記憶装置（ＳＤカードやＵＳＢメモリ）などを含んで構成されている。

解析サーバ２００は、例えば演算処理能力の高いコンピュータによって構成され、そのコンピュータにおいて所定のサーバ用プログラムを実行することにより、サーバ機能を実現するものである。解析サーバ２００は、各混雑検知端末１００ａ等から送信される混雑検知情報を解析することによってユーザ数を推定する。なお、解析サーバ２００を構成するコンピュータは、必ずしも１台である必要はなく、通信ネットワークＮ上に分散する複数のコンピュータから構成されてもよい。

通信ネットワークＮは、解析サーバ２００と各混雑検知端末１００ａ等との間で相互に情報通信を行うことが可能な通信網を含む。通信ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、電話回線、企業内ネットワーク、移動体通信網、ブルートゥース、Ｗｉｆｉ、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。

複数の携帯端末３００は、それぞれユーザが所持する端末であり、図示しないアクセスポイント（ＡＰ）等を介して無線通信を行うためのＷｉｆｉ機能を備えている。本実施形態では、携帯端末３００としてスマートフォンを想定するが、携帯電話機、ＰＨＳ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノートＰＣ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、家庭用ゲーム機器など、Ｗｉｆｉ機能を備えたあらゆる端末に適用可能である。

図２は、混雑検知端末の機能構成を示すブロック図である。なお、ここでは混雑検知端末１００ａについて示すが、他の混雑検知端末１００ｂ、１００ｃも同じ構成である。図示のように混雑検知端末１００ａは、制御部１１１、入力部１１２、表示部１１３、記憶部１１４、通信部１１５およびｗｉｆｉ通信部１１６を備えている。

制御部１１１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータシステムにおいて所定の動作プログラムを実行させることによって構成されるものであり、機能ブロックとしてのプローブ要求検知部１２１、混雑検知情報生成部１２２を有する。

入力部１１２は、例えば制御部１１１と接続されたキーボードなどの入力手段であり、各種情報を入力するために用いられる。表示部１１３は、例えば制御部１１１と接続された液晶表示パネルなどの表示手段であり、各種の画像表示を表示する。記憶部１１４は、制御部１１１と接続されたハードディスク装置などの記憶手段であり、制御部１１１で実行される動作プログラムや各種のデータを記憶する。

通信部１１４は、制御部１１１と接続されており、外部の解析サーバ２００との情報通信に関わる処理を行う。ｗｉｆｉ通信部１１５は、各携帯端末３００との情報通信に関わる処理を行う。

プローブ要求検知部１２１は、各携帯端末３００がアクセスポイントを探すために定期的にブロードキャスト（一斉送信）するプローブ要求を検知する。このプローブ要求はｗｉｆｉ通信部１１６を介して受信される。

混雑検知情報生成部１２２は、プローブ要求を検知した携帯端末３００を特定する情報である端末アドレス情報などを含んで構成される混雑検知情報を生成する。生成された混雑検知情報は、通信部１１５を介して解析サーバ２００へ送信される。

図３は、混雑検知情報の内容の一例を示す図である。図３に示すように、混雑検知情報には、各混雑検知端末１００ａ等が検知した各携帯端末３００を識別する情報である「端末アドレス情報（ＭＡＣアドレス）」、各携帯端末３００から発せられた電波の強度を示す情報である「電波強度情報」、各携帯端末３００からのプローブ要求を検知した時刻をあらわす情報である「時刻情報」が含まれている。また、混雑検知情報には、その混雑検知情報が混雑検知端末１００ａ〜１００ｃのいずれによって生成されたものであるかを識別するための情報である「装置識別情報」が含まれている。

図４は、解析サーバの機能構成を示すブロック図である。解析サーバ２００は、各混雑検知端末１００ａ等から送信される混雑検知情報を解析することにより、各混雑検知端末１００ａ等の設置位置に対応付けられる各エリアのユーザ数を推定するものであり、制御部２１１、入力部２１２、表示部２１３、記憶部２１４、通信部２１５を備えている。

制御部２１１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータシステムにおいて所定の動作プログラムを実行させることによって構成されるものであり、機能ブロックとしての端末数計算部２２１、ユーザ数推定部２２２、解析結果出力部２２３を有する。

入力部２１２は、例えば制御部２１１と接続されたキーボードなどの入力手段であり、各種情報を入力するために用いられる。表示部２１３は、例えば制御部２１１と接続された液晶表示パネルなどの表示手段であり、各種の画像表示を表示する。記憶部２１４は、制御部２１１と接続されたハードディスク装置などの記憶手段であり、制御部２１１で実行される動作プログラムや各種のデータを記憶する。

端末数計算部２２１は、各混雑検知端末１００ａ等から送信される混雑検知情報を用いて、各混雑検知端末１００ａ等のそれぞれにおいて検知された携帯端末３００の数（端末数）を計算する。ここでは、各携帯端末３００に対して一意に割り当てられている情報である端末アドレス情報を用いることで端末数を計算することができる。

ユーザ数推定部２２２は、端末数計算部２２１によって求められた端末数に基づいて、所定の解析アルゴリズムによる演算を行うことで各混雑検知端末１００ａのそれぞれに対応するユーザ数を推定する。例えば、所定の関数に端末数を代入して演算を行うことによってユーザ数が求められる。あるいは、端末数に予め定めておいた係数を乗算することによってユーザ数を求めてもよい。また、エリアの形態（提供されるサービス、設置されている施設の構造、施設の材質など）に関するパラメータや、エリアの周囲環境（季節や曜日、天気に関する情報など）に関するパラメータを取得（入力）し、これらのパラメータも加味してユーザ数を推定してもよい。

解析結果出力部２２３は、推定されたユーザ数やその他情報を出力するための処理を行う。解析結果出力部２２３は、例えば、各混雑検知端末１００ａ、１００ｂ、１００ｃが対応付けられているエリアごとにユーザ数の多寡が視覚的に理解しやすくなるようにグラフ等を作成し、それを表示部２１３に表示させる。

図５は、各混雑検知端末の動作手順を示すフローチャートである。ここでは例として混雑検知端末１００ａによる動作手順を説明するが、他の混雑検知端末１００ｂ、１００ｃについても同じ動作手順によって動作する。

混雑検知端末１００ａのプローブ要求検知部１２１は、近隣に存在する携帯端末３００からのプローブ要求がｗｉｆｉ通信部１１６によって受信されたか否かを判定する（ステップＳ１１）。プローブ要求が受信されるまでの間は（ステップＳ１１；ＮＯ）、ステップＳ１１の処理が繰り返される。なお、各携帯端末３００は、接続可能なアクセスポイントを探すために定期的にプローブ要求をブロードキャストしているものとする。

プローブ要求が受信されると（ステップＳ１１；ＹＥＳ）、プローブ要求検知部１２１は、プローブ要求に含まれる端末アドレス情報を取得するとともに（ステップＳ１２）、このプローブ要求を送信した携帯端末３００の発した電波の強度を示す電波強度情報をｗｉｆｉ通信部１１６から取得する（ステップＳ１３）。

次に、プローブ要求検知部１２１は、設定時間（例えば１０分間）が経過したか否かを判定し（ステップＳ１４）、設定時間が経過していない場合には（ステップＳ１４；ＮＯ）、ステップＳ１１以降の処理を実行する。

設定時間が経過した場合に（ステップＳ１４；ＹＥＳ）、混雑検知情報生成部１２２は、この設定時間内に検知された各携帯端末３００の「端末アドレス情報」と、各携帯端末３００の「電波強度情報」と、各携帯端末３００からのプローブ要求が検知された時刻を示す「時刻情報」と、混雑検知端末１００ａを識別するための情報である「装置識別情報」を含んだ混雑検知情報を生成する（ステップＳ１５）。この混雑検知情報は通信部１１５を介して解析サーバ２００へ送信される（ステップＳ１６）。

図６は、解析サーバの動作手順を示すフローチャートである。解析サーバ２００の端末数計算部２２１は、通信部２１５を介して、各混雑検知端末１００ａ、１００ｂ、１００ｃから混雑検知情報を受信する（ステップＳ２１）。

次に、端末数計算部２２１は、各混雑検知端末１００ａ等から受信した混雑検知情報に基づいて、各混雑検知端末１００ａ等のそれぞれにおいて検知された端末数を計算する(ステップＳ２２)。

次に、ユーザ数推定部２２２は、端末数計算部２２１によって計算された各混雑検知端末１００ａ等ごとの端末数を用いて上記した所定の解析アルゴリズムによる演算を行うことで各混雑検知端末１００ａのそれぞれに対応するエリアごとのユーザ数を推定する（ステップＳ２３）。ここでは、混雑検知情報に含まれる装置識別情報を用いて各混雑検知端末１００ａ、１００ｂ、１００ｃをそれぞれ識別することにより、各混雑検知端末１００ａ、１００ｂ、１００ｃのそれぞれに対応するエリアごとのユーザ数を推定できる。

次に、解析サーバ２００の解析結果出力部２２３は、ユーザ数推定部２２２によって求められたエリアごとのユーザ数の推定値の情報（推定情報）を生成し、各種形式で出力する（ステップＳ２４）。

図７、図８は、それぞれ推定情報の出力例を示す模式図である。例えば、解析結果出力部２２３は、図７に例示するように各混雑検知端末１００ａ等に対応付けられた各エリアａ、ｂ、ｃのそれぞれについて、ある時間帯でのユーザ数を棒グラフで示した推定情報を生成して表示部２１３に表示させる。あるいは、解析結果出力部２２３は、図８に例示するように各混雑検知端末１００ａ等に対応付けられた各エリアａ、ｂ、ｃのそれぞれについて、ユーザ数の時間経過に伴う推移を折れ線グラフで示した推定情報を生成して表示部２１３に表示させる。その他、推定情報の数値そのものを表示部２１３に表示させてもよいし、図示しない他の装置へ推定情報を送信してもよい。

以上のような実施形態によれば、携帯端末３００と各混雑検知端末１００ａ等が相互に通信可能な比較的広い範囲で各混雑検知端末１００ａ等に対応するエリアごとにユーザ数を推定することが可能であり、電波が届く限りにおいて携帯端末３００やそれを所持するユーザの存在位置については制約がない。このため、コストを低廉に抑えつつ、比較的広範囲なエリアでの混雑状況を推定することが可能となる。また、混雑検知端末１００ａ等のそれぞれごとにユーザ数を推定できるので、広範囲なエリア中のいずれの場所で混雑しているかを容易に把握することができる。

また、ユーザ数の推定結果に基づき、各混雑検知端末１００ａ等をどこに設置すればより効率的に混雑情報を計測できるかを推測し、各混雑検知端末１００ａ等の設置位置を最適化することもできる。

なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。

例えば、上記した各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、または並列に実行することができる。また、上記した実施形態では各携帯端末３００がＷｉｆｉ規格に準拠した無線通信を行う場合を例示したが、各携帯端末３００が他の規格に準拠した無線通信を行うものであってもよい。

また、上記した実施形態では各混雑検知端末１００ａ等から送信される混雑検知情報に含まれる装置識別情報を用いて各混雑検知端末１００ａ等を識別していたが、各混雑検知端末１００ａ等から送信される混雑検知情報の送信元アドレスを解析サーバ２００側で抽出し、その送信元アドレスに基づいて各混雑検知端末１００ａ等を識別してもよい。

また、上記した実施形態では、解析サーバ２００においてプローブ要求を発した携帯端末の端末数を計算していたが、各混雑検知端末１００ａ等において携帯端末の数を計測して端末数情報を生成し、これを端末アドレス情報や時刻情報などの情報と合わせて各混雑検知端末１００ａ等から解析サーバ２００へ送信し、解析サーバ２００側では各混雑検知端末１００ａ等から送信される情報に含まれる端末数情報に基づいてユーザ数を推定してもよい。

また、上記した実施形態では各混雑検知端末１００ａ等において設定時間ごとに混雑検知情報を生成し送信していたが、プローブ要求を発した携帯端末に関する端末アドレス情報や時刻情報などの情報を適宜、各混雑検知端末１００ａ等から解析サーバ２００へ送信し、解析サーバ２００側で設定時間ごとに混雑検知情報を生成し、これに基づいてユーザ数を推定してもよい。

また、解析サーバ２００のユーザ数推定部２２２は、混雑検知情報を含まれる電波強度情報を利用して各携帯端末３００の位置（すなわちユーザの存在位置）をより詳細に解析することもできる。具体的には、携帯端末３００から発せられるプローブ要求の電波強度が分かっていれば、混雑検知端末１００ａ等において受信したプローブ要求の電波強度を用いることで、混雑検知端末１００ａ等と携帯端末３００との距離を算出することができる。

携帯端末３００から発せられるプローブ要求の電波強度をＳ、混雑検知端末１００ａ等で受信した電波強度をＲ、携帯端末３００と混雑検知端末１００ａ等との距離をｒとすれば、電波強度は通信距離の二乗に反比例して弱くなるため（図９参照）、電波強度Ｒは以下のように表せる。
Ｒ＝Ｓ／ｒ²・・・（１）
上記（１）式より、距離ｒは以下のように表せる。
ｒ＝√（Ｓ／Ｒ）・・・（２）

ここで、携帯端末３００から発せられるプローブ要求の電波強度Ｓは必ずしも定まらないが、例えば種々の携帯端末３００において設定されている電波強度の標準的な値を用いることで距離ｒを推定できる。あるいは、携帯端末３００側から混雑検知端末１００ａ等へ自身の電波強度を示す情報を送信してもよい。このような方法により、例えば各携帯端末３００が混雑検知端末１００ａからどの程度離れた位置にいるかを推定することができる。ただし、この時点では混雑検知端末１００ａを中心とした同心円状にしか各携帯端末３００の位置を特定できていない。これについては、複数の混雑検知端末１００ａ等において推定した距離ｒを用いることで、各携帯端末３００の位置をより詳細に推定することができる。

例えば、ある携帯端末３００からのプローブ要求が混雑検知端末１００ａと混雑検知端末１００ｂのいずれにおいても受信された場合を考える。なお、同一の携帯端末３００からのプローブ要求であることは混雑検知情報に含まれる端末アドレス情報によって特定できる。このとき、図１０に示すように、混雑検知端末１００ａの設置位置１１００ａと携帯端末３００の存在位置１３００との距離をｒ１、混雑検知端末１００ｂの設置位置１１００ｂと携帯端末３００の存在位置１３００との距離をｒ２とすれば、距離ｒ１の円と距離ｒ２の円とが重なる点として携帯端末３００の存在位置１３００を特定することができる。ただし、実際には距離ｒ１の円と距離ｒ２の円とが重なる点が厳密に特定されるとは限らないため、それぞれの円が重なる領域を含んだある程度の範囲Ａ１として携帯端末３００の位置を特定してもよい。

１：混雑状況推定システム
Ｎ：通信ネットワーク
１００ａ、１００ｂ、１００ｃ：混雑検知端末
２００：解析サーバ
３００：携帯端末
１１１、２１１：制御部
１１２、２１２：入力部
１１３、２１３：表示部
１１４、２１４：記憶部
１１５、２１５：通信部
１１６：ｗｉｆｉ通信部
１２１：プローブ要求検知部
１２２：混雑検知情報生成部
２２１：端末数計算部
２２２：ユーザ数推定部
２２３：解析結果出力部

Claims (5)

1. 無線通信可能な携帯端末を検出することによってユーザ数を推定する混雑状況推定シ ステムであって、
   複数の混雑検知端末と、
   前記複数の混雑検知端末の各々と相互に通信可能に接続された解析サーバと、
   を含み、
   前記複数の混雑検知端末の各々は、プローブ要求を発した前記携帯端末の情報を前記 解析サーバへ送信し、前記携帯端末の情報は、前記携帯端末から混雑検知端末へ送信さ れた、前記携帯端末から発せられるプローブ要求の電波強度を示す情報と、当該混雑検 知端末が受信した前記プローブ要求の電波強度とを含み、
   前記解析サーバは、
   前記複数の混雑検知端末の各々から受信した前記携帯端末の情報に基づいて前記プロ ーブ要求を発した前記携帯端末の数を前記複数の混雑検知端末の各々ごとに特定し、当 該携帯端末の数を用いて所定の演算を行うことによって前記複数の混雑検知端末の各々 に対応するエリアごとのユーザ数の推定値を求め、前記複数の混雑検知端末の各々から 受信した前記携帯端末の情報に含まれる、前記携帯端末から発せられるプローブ要求の 電波強度を示す情報と前記混雑検知端末が受信した前記プローブ要求の電波強度とに基 づいて推定された前記携帯端末と前記混雑検知端末との距離に基づいて前記プローブ要 求を発した前記携帯端末の位置を推定する、
   混雑状況推定システム。
2. 前記複数の混雑検知端末の各々は、前記プローブ要求を発した前記携帯端末を特定す る情報である端末アドレス情報を前記携帯端末の情報に含めて前記解析サーバへ送信し 、
   前記解析サーバは、前記複数の混雑検知端末の各々から受信した前記携帯端末の情報 に含まれる前記端末アドレス情報に基づいて前記プローブ要求を発した前記携帯端末の 数を前記複数の混雑検知端末の各々ごとに特定する、
   請求項１に記載の混雑状況推定システム。
3. 前記複数の混雑検知端末の各々は、前記携帯端末の情報を設定時間ごとに解析サーバ へ送信し、
   前記解析サーバは、前記設定時間ごとの前記プローブ要求を発した前記携帯端末の数 を前記複数の混雑検知端末の各々ごとに特定する、
   請求項２に記載の混雑状況推定システム。
4. 前記複数の混雑検知端末の各々は、当該各混雑検知端末を相互に識別するための装置 識別情報を前記携帯端末の情報に含めて前記解析サーバへ送信し、
   前記解析サーバは、前記装置識別情報を用いて、前記プローブ要求を発した前記携帯 端末の数を前記複数の混雑検知端末の各々ごとに特定する、
   請求項１〜３の何れか１項に記載の混雑状況推定システム。
5. 相互に通信可能に接続された複数の混雑検知端末と解析サーバを含むシステムにおい て、無線通信可能な携帯端末を検出することによってユーザ数を推定する混雑状況推定 方法であって、
   前記複数の混雑検知端末の各々が、プローブ要求を発した前記携帯端末の情報を前記 解析サーバへ送信する第１ステップであって、前記携帯端末の情報は、前記携帯端末か ら混雑検知端末へ送信された、前記携帯端末から発せられるプローブ要求の電波強度を 示す情報と、当該混雑検知端末が受信した前記プローブ要求の電波強度とを含む第１ス テップ、と、
   前記解析サーバが、前記複数の混雑検知端末の各々から受信した前記携帯端末の情報 に基づいて前記プローブ要求を発した前記携帯端末の数を前記複数の混雑検知端末の各 々ごとに特定し、当該携帯端末の数を用いて所定の演算を行うことによって前記複数の 混雑検知端末の各々に対応するエリアごとのユーザ数の推定値を求め、前記複数の混雑 検知端末の各々から受信した前記携帯端末の情報に含まれる、前記携帯端末から発せら れるプローブ要求の電波強度を示す情報と前記混雑検知端末が受信した前記プローブ要 求の電波強度とに基づいて推定された前記携帯端末と前記混雑検知端末との距離に基づ いて前記プローブ要求を発した前記携帯端末の位置を推定する第２ステップと、
   を含む、混雑状況推定方法。

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