JP6542943B1 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】目的地までの経路の検索における利便性を向上させることができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供する。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、推定部と、特定部とを備える。取得部は、ネットワークを介して投稿される投稿情報の中から、将来の事象を示す事象情報と当該事象に関連する場所を示す場所情報とを取得する。推定部は、端末装置によって検索された目的地までの経路の検索履歴を示す検索履歴情報に基づいて、経路上において将来混雑する場所を推定する。特定部は、推定部によって推定された混雑する場所の混雑の原因を、取得部によって取得された事象情報と場所情報とに基づいて特定する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、例えば、端末装置によって検索された目的地までの経路の検索履歴を示す情報に基づいて、経路の混雑状況を予測する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１５−０２６１３６号公報

しかしながら、従来技術には、経路の検索における利便性を向上させるという点で改善の余地があった。すなわち、従来技術にあっては、予測された混雑の原因が不明であることから、例えば、ユーザは混雑が予測された経路を迂回すべきかどうか判断しにくく、結果として経路の検索における利便性の低下を招くおそれがあった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、目的地までの経路の検索における利便性を向上させることができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、取得部と、推定部と、特定部とを備える。取得部は、ネットワークを介して投稿される投稿情報の中から、将来の事象を示す事象情報と当該事象に関連する場所を示す場所情報とを取得する。推定部は、端末装置によって検索された目的地までの経路の検索履歴を示す検索履歴情報に基づいて、経路上において将来混雑する場所を推定する。特定部は、前記推定部によって推定された前記混雑する場所の混雑の原因を、前記取得部によって取得された前記事象情報と前記場所情報とに基づいて特定する。

実施形態の一態様によれば、目的地までの経路の検索における利便性を向上させることができる。

図１は、第１の実施形態に係る情報処理の一例を示す説明図である。 図２は、情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図４は、事象・場所情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、場所対応情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、検索情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、検索履歴情報記憶部の一例を示す図である。 図８Ａは、表示画面例を示す図である。 図８Ｂは、表示画面例を示す図である。 図９は、情報処理装置における情報処理の流れを示すフローチャートである。 図１０は、第２の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図１１は、特性情報記憶部の一例を示す図である。 図１２は、第２の実施形態に係る情報処理装置の情報処理の流れを示すフローチャートである。 図１３は、プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。

（第１の実施形態）
〔１．情報処理〕
まず、第１の実施形態に係る情報処理の一例について図１を参照して説明する。図１は、第１の実施形態に係る情報処理の一例を示す説明図である。図１の例では、情報処理装置２０は、将来混雑する場所を推定する処理や混雑の原因を特定する処理などを行うことがきるサーバ等である。

具体的には、図１に示すように、情報処理システム１には、端末装置１０Ａ，１０Ｂと、第１サービス提供サーバ１００と、第２サービス提供サーバ２００と、情報処理装置２０とが含まれる。端末装置１０Ａ，１０Ｂ、第１、第２サービス提供サーバ１００，２００および情報処理装置２０は、それぞれネットワークＮ（図２参照）を介して有線または無線で互いに通信可能に接続される。

端末装置１０Ａ，１０Ｂは、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ノート型ＰＣ（Personal Computer）、デスクトップ型ＰＣ等の情報処理装置である。なお、以下では、端末装置１０Ａ，１０Ｂを特に区別せずに説明する場合には、「端末装置１０」と記載する場合がある。

例えば、端末装置１０は、図示しないユーザによる操作に応じて、第１サービス提供サーバ１００に対して各種内容の投稿情報をネットワークＮを介して投稿することができる（ステップＳ１）。

第１サービス提供サーバ１００は、例えば、任意のウェブサービスをユーザに対して提供するウェブサーバである。例えば、第１サービス提供サーバ１００は、ユーザが投稿した投稿情報を他のユーザの端末装置１０に対して提供して公開する各種のＳＮＳ（Social Networking Service）を提供することができる。

かかる投稿情報には、例えば、ブログ、マイクロブログ、ウェブページ、メッセージ、静止画像、動画像、音声等の情報が含まれるが、これらに限定されるものではない。なお、第１サービス提供サーバ１００は、記憶部１０１を有し、かかる記憶部１０１に投稿情報を格納する（ステップＳ２）。

また、例えば、端末装置１０は、第２サービス提供サーバ２００に各種のリクエスト（要求）を送信することで、第２サービス提供サーバ２００によって提供される各種の情報を受信して表示することができる。ここでは、例えば、端末装置１０は、ユーザによる操作に応じて、第２サービス提供サーバ２００に対し、目的地までの経路の検索が行われるものとする（ステップＳ３）。

第２サービス提供サーバ２００は、例えば、任意のウェブサービスをユーザに対して提供するウェブサーバである。例えば、第２サービス提供サーバ２００は、端末装置１０からのリクエストに応じて、交通手段の乗換案内や運行情報などといった路線に関する路線情報を端末装置１０に提供することができる。第２サービス提供サーバ２００は、記憶部２０１を有し、かかる記憶部２０１に、例えば端末装置１０によって検索が行われた検索日時、目的地や到着日時など各種の情報を検索情報として格納する（ステップＳ４）。

なお、上記した記憶部１０１，２０１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。

ここで、例えばコンサートなどの不定期なイベント（以下「事象」と記載する場合がある）などが発生した場合には、通常の場合と比較して駅等に人が多く集まり混雑することがある。そこで、情報処理装置２０は、第２サービス提供サーバ２００に格納されて蓄積された検索情報などを用いて、駅等の混雑を予測する、言い換えると、経路上において将来混雑する場所を推定する処理を実行するようにした。

これにより、情報処理装置２０は、将来混雑する場所の情報をユーザの端末装置１０へ提供することが可能となる。しかしながら、混雑の原因は不明であることから、例えば、ユーザは混雑する場所を迂回すべきかどうか判断しにくく、結果として経路の検索における利便性の低下を招くおそれがあった。

他方、上記した投稿情報には、混雑の原因となり得る事象を示す事象情報や、事象に関連する場所を示す場所情報が含まれることがある。そこで、情報処理装置２０は、将来混雑する場所の混雑の原因を、投稿情報の中の事象情報および場所情報に基づいて特定する処理を実行するようにした。なお、混雑の原因となり得る事象としては、例えばコンサートやサッカーの試合等の各種イベントであり、事象に関連する場所としては、例えばコンサートホールやサッカー場等の各種施設であるが、これらは例示であって限定されるものではない。

これにより、本実施形態に係る情報処理装置２０にあっては、特定した混雑の原因を示す情報をユーザの端末装置１０へ提供することが可能となる。従って、本実施形態にあっては、混雑する場所を迂回すべきかどうかユーザにとって判断し易くなり、結果として経路の検索における利便性を向上させることができる。

具体的に説明すると、情報処理装置２０は、投稿情報の中から、将来の事象を示す事象情報と事象に関連する場所を示す場所情報とを第１サービス提供サーバ１００から取得する（ステップＳ５）。

ここで、例えば、投稿情報の中に「４月１０日、施設Ｇ１でのコンサートＦ１に行く予定」などの情報が含まれるとともに、「４月１０日」が現時点よりも未来の日付である場合、「コンサートＦ１」は将来の事象、「４月１０日」は事象が発生する発生日時、「施設Ｇ１」は事象が開催される場所（言い換えると事象に関連する場所）である可能性が高い。

そこで、情報処理装置２０は、投稿情報の中から、未来の日付（ここでは「４月１０日」）とともに、将来の事象（ここでは「コンサートＦ１」）や事象に関連する場所（ここでは「施設Ｇ１」）の情報を含むものを抽出して取得する。これにより、情報処理装置２０は、混雑の原因となり得る事象を示す事象情報や、事象に関連する場所を示す場所情報などを収集して蓄積することが可能となる。

なお、上記では、投稿情報に含まれる「４月１０日」が現時点よりも未来の日付として説明したが、これに限定されるものではなく、現在の日付であってもよい。また、事象情報や場所情報については、図４を用いて後述する。

また、情報処理装置２０は、上記した検索情報を第２サービス提供サーバ２００から取得する（ステップＳ６）。ここで、例えば、端末装置１０Ａのユーザが上記した「コンサートＦ１」に行くとした場合、端末装置１０Ａのユーザは事前に「施設Ｇ１」の最寄駅（例えば「Ａ駅」）までの経路を検索するものとする。このとき、検索情報には、端末装置１０Ａのユーザが検索において目的地（到着地）として指定した場所「Ａ駅」、到着日時として指定した日時「４月１０日１８時」、検索した日時「４月１０日９時１分」などの情報が含まれることとなる。

また、例えば、端末装置１０Ｂのユーザも「コンサートＦ１」に行く予定であり、事前に「Ａ駅」までの経路を検索するものとする。このとき、検索情報には、端末装置１０Ｂのユーザが検索において目的地として指定した場所「Ａ駅」、到着日時「４月１０日１７時４５分」、検索した日時「４月１０日９時３分」などの情報が含まれることとなる。なお、検索情報については、図６を用いて後述する。

このように、例えば「コンサートＦ１」などの事象が「Ａ駅」付近の「施設Ｇ１」で発生すると、「Ａ駅」を目的地とした経路の検索の回数は、事象が発生しない通常の場合に比べて多くなり易い。

そこで、本実施形態に係る情報処理装置２０にあっては、例えば、「Ａ駅」を目的地として経路の検索がなされた回数を累積し、累積した回数に基づいて「Ａ駅」が将来混雑する場所であると推定するようにした。

具体的には、情報処理装置２０は、例えば、目的地の一例である駅毎に、経路の検索がなされた累積の回数を累積検索回数として算出し、検索された駅名や累積検索数などの各種情報を検索履歴情報として記憶部４０（後述する図３参照）に格納する（ステップＳ７）。なお、検索履歴情報については、図７を用いて後述する。

続いて、情報処理装置２０は、例えば、検索履歴情報に基づいて、将来混雑する場所を推定する（ステップＳ８）。例えば、情報処理装置２０は、「Ａ駅」を目的地とした累積検索数が通常時に比べて所定値以上増加した場合、言い換えると、比較的大きく乖離した場合、「Ａ駅」が将来混雑する場所であると推定する。

そして、情報処理装置２０は、推定された混雑する場所（ここでは「Ａ駅」）の混雑の原因を、事象情報と場所情報とに基づいて特定する（ステップＳ９）。

なお、ここでは、情報処理装置２０は、将来混雑する場所である「Ａ駅」が、場所情報に含まれる「施設Ｇ１」に対応する駅、すなわち、最寄駅であることを示す情報が、場所対応情報として予め記憶部４０に格納されているものとして説明を続ける。なお、かかる場所対応情報については、図５を用いて後述する。

事象情報と場所情報には、上記したように、事象である「コンサートＦ１」、事象が発生する発生日時である「４月１０日」、事象に関連する場所である「施設Ｇ１」の情報が含まれる。また、場所対応情報には、「施設Ｇ１」の最寄駅が「Ａ駅」であることを示す情報が含まれる。

従って、情報処理装置２０は、将来混雑すると推定された場所「Ａ駅」の混雑の原因が、「Ａ駅」を最寄駅とする「施設Ｇ１」で開催される「コンサートＦ１」である、と特定することができる。

これにより、本実施形態に係る情報処理装置２０にあっては、特定した混雑の原因を示す情報（ここでは、「施設Ｇ１」で開催される「コンサートＦ１」）をユーザの端末装置１０へ提供することが可能となり、経路の検索における利便性を向上させることができる。

〔２．情報処理システム１〕
図２は、情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、第１の実施形態に係る情報処理システム１は、上記したように、端末装置１０Ａ，１０Ｂ、第１、第２サービス提供サーバ１００，２００および情報処理装置２０が含まれ、ネットワークＮを介して通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネットなどのＷＡＮ（Wide Area Network）である。

なお、図２や上述した図１では、図示の簡略化のため、端末装置１０を２台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではない。

また、第１、第２サービス提供サーバ１００，２００および情報処理装置２０はそれぞれ、単体の処理装置である必要はなく、クラウドシステム等の複数の処理装置が協調して動作することで実現されてもよい。また、図２等では、第１、第２サービス提供サーバ１００，２００および情報処理装置２０は別々のサーバとしたが、これに限定されるものではなく、適宜に組わせて２つ以下または４つ以上のサーバで実現されてもよい。

〔３．情報処理装置２０〕
次いで、上記した情報処理装置２０の構成について具体的に説明する。

図３は、情報処理装置２０の構成例を示すブロック図である。なお、図３では、情報処理装置２０の説明に必要となる構成要素のみを示しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。図３に示すように、情報処理装置２０は、通信部３０と、記憶部４０と、制御部５０とを備える。

〔４．１．通信部３０〕
通信部３０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、端末装置１０や第１、第２サービス提供サーバ１００，２００などとの間で情報の送受信を行う。例えば、通信部３０は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。

〔４．２．記憶部４０〕
記憶部４０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。本実施形態に係る記憶部４０は、事象・場所情報記憶部４１と、場所対応情報記憶部４２と、検索情報記憶部４３と、検索履歴情報記憶部４４とを備える。

〔４．２．１．事象・場所情報記憶部４１〕
事象・場所情報記憶部４１は、投稿情報の中に含まれる事象情報および場所情報などを記憶する。図４は、事象・場所情報記憶部４１の一例を示す図である。図４に示すように、事象・場所情報記憶部４１には、「事象ＩＤ」、「事象内容」、「発生日時」、「場所」、「ユーザＩＤ」および「投稿日時」のそれぞれの情報が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。

「事象ＩＤ」は、事象毎に割り当てられる識別情報である。「事象内容」は、将来の事象の内容を示す情報である。「事象内容」には、例えば、混雑の原因となり得る事象の内容を示す情報が含まれるが、これに限定されるものではない。

「発生日時」は、将来の事象が発生する発生日時を示す情報である。なお、「発生日時」は、必ずしも日付および時間の両方の情報を含まなくてもよい。すなわち、「発生日時」は、例えば日付および時間のうち一方の情報を含むものであってもよい。

「場所」は、事象に関連する場所を示す場所情報である。なお、「場所」は、上記したコンサートホールなどの各種施設に限られず、例えば人が多く集まることができる場所であれば、どのような場所であってもよい。

「ユーザＩＤ」は、端末装置１０を有し、投稿情報を投稿したユーザを識別するための識別情報である。「投稿日時」は、事象情報や場所情報を含む投稿情報がネットワークＮに投稿された投稿日時を示す情報である。

図４では、事象・場所情報記憶部４１の事象ＩＤ「Ｅ０１」は、事象内容が「コンサートＦ１」、発生日時が「２０１８年４月１０日１８時３０分」、場所が「施設Ｇ１」、ユーザＩＤが「Ｕ０１」、投稿日時が「２０１８年３月１０日１９時１０分」である例を示している。

〔４．２．２．場所対応情報記憶部４２〕
図３の説明に戻ると、場所対応情報記憶部４２は、事象に関連する場所に対応する駅を示す場所対応情報などを記憶する。図５は、場所対応情報記憶部４２の一例を示す図である。

図５に示すように、場所対応情報記憶部４２には、「場所ＩＤ」、「場所」および「対応する駅」のそれぞれの情報が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。

「場所ＩＤ」は、事象に関連する場所毎に割り当てられる識別情報である。「場所」は、事象に関連する場所、詳しくは事象が開催される場所（事象が発生する場所）を示す場所情報である。すなわち、「場所」には、コンサートなどの事象の開催場所となり得る場所の情報が含まれる。

「対応する駅」は、事象に関連する場所に対応する駅、言い換えると、最寄駅を示す情報である。なお、「場所に対応する駅」は１つに限られず、２つ以上であってもよい。また、ここでは、場所に対応する駅としたが、これに限定されるものではなく、例えば、「対応する駅」に加えてあるいは代えて、事象に関連する場所に行く人が利用するようなバス停などの情報を含んでもよい。

図５では、場所対応情報記憶部４２の場所ＩＤ「Ｈ０１」は、場所が「施設Ｇ１」、対応する駅が「Ａ駅」である例を示している。

〔４．２．３．検索情報記憶部４３〕
図３の説明に戻ると、検索情報記憶部４３は、端末装置１０によって行われた経路の検索に関する検索情報などを記憶する。図６は、検索情報記憶部４３の一例を示す図である。

図６に示すように、検索情報記憶部４３には、「ログＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「検索日時」、「目的地」および「到着日時」のそれぞれの情報が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。

「ログＩＤ」は、経路検索の情報毎に割り当てられる識別情報である。「ユーザＩＤ」は、端末装置１０を有し、経路検索を行ったユーザを識別するための識別情報である。「検索日時」は、ユーザによる検索が行われた検索日時を示す情報である。

「目的地」は、経路の検索の際にユーザによって指定された目的地、言い換えると、到着地を示す情報である。「目的地」には、例えば、ユーザによって指定された駅名の情報が含まれるが、これに限定されるものではない。「到着日時」は、経路の検索の際にユーザによって指定された到着日時を示す情報である。

図６では、検索情報記憶部４３のログＩＤ「Ｊ１１」は、ユーザＩＤが「Ｕ１１」、検索日時が「２０１８年４月３日９時１分」、目的地が「Ａ駅」、到着日時が「２０１８年４月１０日１８時００分」である例を示している。

また、検索情報記憶部４３のログＩＤ「Ｊ２１」は、ユーザＩＤが「Ｕ２１」、検索日時が「２０１８年４月１０日９時１分」、目的地が「Ａ駅」、到着日時が「２０１８年４月１０日１８時００分」である例を示している。

〔４．２．４．検索履歴情報記憶部４４〕
図３の説明に戻ると、検索履歴情報記憶部４４は、ユーザによって検索された駅名や累積検索数、検索された時刻などの各種情報を含む検索履歴情報を記憶する。図７は、検索履歴情報記憶部４４の一例を示す図である。

図７に示すように、検索履歴情報記憶部４４には、「駅名」、「日付」、「時刻」および「累積検索数」のそれぞれの情報が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。

「駅名」は、経路の検索の際にユーザによって目的地として指定された駅の名前を示す情報である。ここでは、目的地として指定された駅毎に累積検索数が関連付けられるものとし、図７の例では、複数ある駅名のうち「Ａ駅」に関連する情報を示している。

「日付」は、ユーザによって検索された検索数を累積する期間の対象となる日を示す情報である。「時刻」は、検索数を累積する期間の対象となる日の時刻を示す。例えば、時刻が「６時」である場合、０時〜６時までの期間の検索数を累積することを示している。「累積検索数」は、累積する期間中にユーザによって行われた検索の累積件数を示す情報である。

図７では、検索履歴情報記憶部４４は、「Ａ駅」を目的地として行われた検索の数が、「２０１８年４月３日０時〜６時」の期間で「５００件」あり、「２０１８年４月３日０時〜１２時」の期間で「４０００件」である例を示している。

また、検索履歴情報記憶部４４は、「Ａ駅」を目的地として行われた検索の数が、「２０１８年４月１０日０時〜６時」の期間で「６００件」あり、「２０１８年４月１０日０時〜１２時」の期間で「８０００件」である例を示している。

〔４．３．制御部５０〕
図３の説明に戻ると、制御部５０は、コントローラであり、例えば、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部５０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部５０は、取得部５１と、推定部５２と、特定部５３と、提供部５４とを備える。

〔４．３．１．取得部５１〕
取得部５１は、第１、第２サービス提供サーバ１００，２００（図１参照）から通信部３０を介して各種の情報を取得する。例えば、取得部５１は、端末装置１０（図１参照）から第１サービス提供サーバ１００に対して投稿された投稿情報の中から、将来の事象と将来の事象が発生する発生日時とを関連付けて事象情報として取得するとともに、事象に関連する場所を示す場所情報を取得する。

具体的には、取得部５１は先ず、複数ある投稿情報の中から、未来の日付や日時を示す文字列を含む投稿情報を収集する。このとき、取得部５１は、収集された投稿情報から、将来の事象として例えば「コンサートＦ１」などの情報を抽出してもよい。

次に、取得部５１は、収集された投稿情報の中から、コンサートなどの事象（イベント）の開催場所となり得る場所の名称が含まれる投稿情報を選別する。例えば、取得部５１は、場所対応情報記憶部４２（図５参照）に記憶される情報を読み出し、場所対応情報記憶部４２の「場所」に記憶される「施設Ｇ１」や「施設Ｇ２」などの文字列を含む投稿情報を選別する。

そして、取得部５１は、選別された投稿情報の中から、事象情報や場所情報を取得し、取得した投稿情報の投稿日時を示す情報などとともに、事象・場所情報記憶部４１（図４）に格納する。

また、取得部５１は、端末装置１０（図１参照）によって行われた検索に関する各種情報を含む検索情報を第２サービス提供サーバ２００から取得する。例えば、取得部５１は、端末装置１０によって経路の検索が行われた検索日時、目的地、および到着日時などの情報を含む検索情報を取得し、検索情報記憶部４３（図６参照）に格納する。

取得部５１は、検索情報を取得した場合、検索情報に基づいて検索履歴情報記憶部４４の情報を更新する。例えば、取得部５１は、検索情報に含まれる「検索日時」および「目的地」に対応する「累積検索数」を更新する。詳しくは、取得部５１は、「目的地」までの経路が検索された件数を累積検索数に加算する。

〔４．３．２．推定部５２〕
推定部５２は、端末装置１０（図１参照）によって検索された目的地までの経路の検索履歴を示す検索履歴情報に基づいて、経路上において将来混雑する場所を推定する。例えば、推定部５２は、検索履歴情報記憶部４４に記憶される検索履歴情報を読み出して、将来混雑する場所を推定する。

図７に示す例を用いて説明すると、現時点が「２０１８年４月１０日１２時００分」である場合、「Ａ駅」を目的地として行われた検索の数は、１週間前の「２０１８年４月３日０時〜１２時」の期間では「４０００件」であったのに対し、「２０１８年４月１０日０時〜１２時」の期間では「８０００件」と２倍になり、比較的大きく増加している。従って、推定部５２は、上記のように、所定期間に「Ａ駅」を目的地として行われた累積検索数が、所定期間に対応する過去の期間の累積検索数に対して、所定の変化率以上増加している場合、「Ａ駅」が将来混雑する場所になると推定することができる。

なお、上記では、累積検索数が所定の変化率以上増加している場合に将来混雑する場所になると推定されるようにしたが、これに限られず、例えば、累積検索数が所定の変化量以上増加している場合に混雑する場所になると推定されるようにしてもよい。

また、推定部５２は、所定期間の累積検索数と、所定期間に対応する過去の期間（例えば１週間前の同じ曜日や時間帯）の累積検索数とを比較してもよい。これにより、推定部５２は、略同じ条件下での累積検索数同士を比較することができ、よって混雑する場所を精度よく推定することができる。

なお、推定部５２は、累積検索数がこのままのペースで増加した場合に、最終的な累積検索数が何件になるかを回帰モデルなどを用いて予測し、かかる予測結果に基づいて混雑する場所を推定してもよい。

また、推定部５２は、混雑する場所が混雑する日時を推定することができる。具体的には、推定部５２は、検索情報記憶部４３の検索情報を読み出し、例えば、将来混雑すると推定した「Ａ駅」を目的地とした検索の中で、ユーザから比較的多く指定された「到着日時」を「混雑する日時（以下「混雑日時」と記載する場合がある）」として推定することができる。

また、推定部５２は、取得部５１によって取得された事象情報および場所情報がネットワークＮに投稿された投稿日時（図４参照）以降に、端末装置１０によって検索された検索履歴情報に基づいて、混雑する場所を推定してもよい。これにより、推定部５２は、事象情報に含まれる事象に起因した混雑する場所を精度良く推定することができる。

すなわち、例えば、事象の一例である「コンサートＦ１」に関して最初に投稿された投稿情報の日時より前の期間においては、「コンサートＦ１」へ行くことを目的として経路を検索するユーザはいない、あるいはほどんどいない。

そこで、推定部５２は、投稿日時以降に検索された検索履歴情報に基づくことで、投稿日時前の不要な検索履歴情報を除去でき、よって事象（例えばコンサートＦ１）に起因した混雑する場所を精度良く推定することができる。

〔４．３．３．特定部５３〕
特定部５３は、推定部５２によって推定された混雑する場所（例えば「Ａ駅」）の混雑の原因を、取得部５１によって取得された事象情報と場所情報とに基づいて特定する。

図５に示す例では、特定部５３は、混雑する場所として「Ａ駅」が推定された場合、場所対応情報記憶部４２に記憶される場所対応情報を読み出し、「Ａ駅」を対応する駅とする場所の情報、すなわち「施設Ｇ１」の情報を得ることができる。

また、特定部５３は、事象・場所情報記憶部４１に記憶される事象情報および場所情報を読み出し、「施設Ｇ１」の場所情報に関連付けられる事象情報を得ることができる。図４に示す例では、特定部５３は、「施設Ｇ１」の場所情報に関連付けられる事象情報として「コンサートＦ１」の得ることができる。

このように、例えば、特定部５３は、将来混雑する場所であると推定された「Ａ駅」の混雑の原因を、事象情報と場所情報とに基づき、「施設Ｇ１」で開催される「コンサートＦ１」であると特定することができる。

また、特定部５３は、推定部５２によって混雑日時が推定される場合、かかる混雑日時と対応する発生日時の情報を含む事象情報に基づいて、混雑の原因を特定してもよい。例えば、特定部５３は、推定部５２によって「Ａ駅」の混雑日時が「２０１８年４月１０日１８時００分」前後であると推定された場合、かかる混雑日時に対応する「２０１８年４月１０日１８時３０分」を発生日時の情報として含む事象情報に基づいて、混雑の原因を「施設Ｇ１」で開催される「コンサートＦ１」であると特定してもよい。

このように、本実施形態にあっては、混雑日時を推定し、かかる混雑時間と対応する発生日時の情報を含む事象情報を用いることで、混雑の原因を精度良く特定することができる。

また、特定部５３は、投稿情報から取得される事象情報等のうち、取得される件数が所定値以上で比較的多い事象情報等を、混雑の原因を特定するための情報として用いるようにすることができる。

逆に言えば、特定部５３は、投稿情報から取得される事象情報などの件数が所定値未満で比較的少ない事象情報等を、混雑の原因を特定するための情報として用いないようにすることができる、言い換えると、混雑の原因を特定するための情報として用いることを禁止することができる。

すなわち、例えば、件数が所定値未満で比較的少ない事象情報等の場合、かかる事象情報は、混雑の原因となり得る事象の情報ではない可能性があることから、本実施形態に係る特定部５３は、混雑の原因を特定するための情報として用いないようにしてもよい。これにより、本実施形態にあっては、混雑の原因をより精度良く特定することができる。

〔４．３．４．提供部５４〕
提供部５４は、推定された将来混雑する場所を示す情報や特定された混雑の原因を示す情報を、端末装置１０へ提供する。例えば、提供部５４は、混雑する場所や混雑の原因を示す情報を、経路の検索を新たに行う端末装置１０（第２の端末装置の一例）へ提供する。

具体的には、提供部５４は、混雑する場所や混雑の原因を示す情報を、通信部３０を介して第２サービス提供サーバ２００へ提供し、端末装置１０によって新たな経路の検索が行われた場合に、かかる端末装置１０に対して混雑する場所や混雑の原因を示す情報を提供する。

これにより、本実施形態にあっては、混雑する場所を迂回すべきかどうかユーザにとって判断し易くなり、結果として経路の検索における利便性を向上させることができる。すなわち、例えば、混雑の原因が短期的な事象によるものである場合、ユーザは、混雑する場所を迂回せず、一時的に待機する、あるいは、混雑する場所を通る時間をずらすなどの判断を行うことができる。一方、混雑の原因が長期的な事象によるものである場合、ユーザは、待機したり通る時間をずらしたりするよりも、混雑する場所を迂回した方がよいなどの判断を行うことができ、経路の検索における利便性を向上させることができる。

また、提供部５４は、混雑の原因を示す情報を、推定部５２によって推定された混雑する場所を含む経路の検索を行う端末装置１０（第２の端末装置の一例）へ提供する。

これにより、本実施形態にあっては、混雑する場所を通る予定のユーザの端末装置１０へ混雑の原因を示す情報を確実に提供でき、よって経路の検索における利便性をより一層向上させることができる。

なお、上記では、提供部５４は、混雑の原因を示す情報を、混雑する場所を含む経路の検索を行う端末装置１０へ提供するようにしたが、これに限定されるものではなく、混雑する場所を含まない経路の検索を行う端末装置１０へ提供してもよい。

ここで、混雑する場所や混雑の原因を示す情報が提供された端末装置１０の表示画面の一例について、図８Ａおよび図８Ｂを参照して説明する。図８Ａおよび図８Ｂは、混雑する場所や混雑の原因を示す情報が提供された表示画面例を示す図である。

図８Ａに示すように、端末装置１０によって経路の検索が行われると、端末装置１０の表示部１１には、例えば、第２サービス提供サーバ２００から提供される検索結果などの情報が表示される。

例えば、端末装置１０の表示部１１において、表示欄１２ａには、経路の検索の際にユーザによって指定された出発地（出発駅）と目的地（到着駅）とが表示される。図８Ａでは、出発駅が「Ｄ駅」、到着駅が「Ａ駅」である例を示している。また、表示欄１２ｂには、経路の検索の際にユーザによって指定された到着日時が表示される。また、表示欄１２ｃには、検索結果を示す情報が表示される。

そして、経路上に将来混雑する場所が推定された場合、端末装置１０の表示部１１には、検索された経路上に将来混雑する場所が存在することを示すマーク１２ｄが表示される。なお、上記では、提供部５４は、混雑する場所が存在することをマーク（アイコン）１２ｄを表示させることで、ユーザに通知するようにしたが、これに限定されるものではなく、例えば混雑する場所が存在すること示す文字を表示させたり、音声を出力させたりするなどして通知してもよい。

また、提供部５４は、マーク１２ｄがユーザによって操作されると、表示部１１に表示される画面を遷移させるようにしてもよい。なお、遷移した画面について図８Ｂを参照して説明する。

図８Ｂに示すように、端末装置１０の表示部１１には、例えば、将来混雑すると推定された場所に関する詳細な情報などが表示される。

例えば、端末装置１０の表示部１１において、表示欄１３ａには、混雑の状況の時間分布を示す情報が表示される。なお、表示欄１３ａにおいて、黒色のブロックが多い時間帯が、混雑の度合いが高い時間帯であることを示している。すなわち、図８Ｂに示す例では、１８時頃の混雑の度合いが最も高いと推定されたことを示している。

また、表示欄１３ｂには、混雑すると推定された場所（駅）が表示される。図８Ｂに示す例では、「Ａ駅」が将来混雑する場所であることを示している。

そして、表示欄１３ｃには、提供部５４によって提供された混雑の原因を示す情報と混雑する日時を示す情報とが表示される。図８Ｂに示す例では、「Ａ駅」の混雑の原因が「コンサートＦ１」であり、かかる「コンサートＦ１」の開催場所が「施設Ｇ１」、開演が「１８時３０分」である例を示している。

これにより、本実施形態に係る情報処理装置２０は、端末装置１０のユーザに対し、将来混雑する場所や混雑の原因などを認識させることが可能となる。

また、表示部１１において、迂回路検索ボタン１３ｄが表示されてもよい。端末装置１０は、かかる迂回路検索ボタン１３ｄがユーザによって操作されると、混雑する場所を迂回する経路の検索のリクエストを第２サービス提供サーバ２００へ送信する。これにより、図示は省略するが、表示部１１には、第２サービス提供サーバ２００によって提供される迂回路の検索結果が表示される。

〔５．情報処理装置２０の処理フロー〕
次に、情報処理装置２０における情報処理の手順について説明する。図９は、情報処理装置２０における情報処理の流れを示すフローチャートであり、かかる処理は繰り返し実行される。

図９に示すように、情報処理装置２０の制御部５０は、投稿情報の中から、将来の事象を示す事象情報と事象に関連する場所を示す場所情報とを取得する（ステップＳ１０）。次に、制御部５０は、端末装置１０によって検索された検索情報を取得する（ステップＳ１１）。

次に、制御部５０は、取得された検索情報に基づいて検索履歴情報を更新する（ステップＳ１２）。そして、制御部５０は、検索履歴情報に基づいて、経路上において将来混雑する場所を推定する（ステップＳ１３）。

次いで、制御部５０は、経路上に混雑する場所があるか否かを判定する（ステップＳ１４）。制御部５０は、混雑する場所があると判定されない場合（ステップＳ１４，Ｎｏ）、言い換えると、混雑する場所がないと判定された場合、以降の処理をスキップする。

一方、制御部５０は、混雑する場所があると判定された場合（ステップＳ１４，Ｙｅｓ）、混雑の原因を事象情報や場所情報などに基づいて特定する（ステップＳ１５）。次に、制御部５０は、混雑する場所や混雑の原因を示す情報を端末装置１０へ提供する（ステップＳ１６）。

（第２の実施形態）
〔６．第２の実施形態に係る情報処理装置２０〕
上述した第１の実施形態において、特定部５３は、混雑日時と対応する発生日時の情報を含む事象情報に基づいて混雑の原因を特定するようにしたが、事象の特性によっては、混雑日時と対応させる発生日時を変更した方がよい場合がある。

すなわち、例えば、将来の事象の一例であるコンサートが、郊外での野外コンサートなどの特性を有する場合、ユーザは、かかる野外コンサートが開催される場所へ行くため、コンサート開催日の前日に移動することがある。このような場合、ユーザの端末装置１０によって経路が検索される際の到着日時は、コンサートが開催される日時（発生日時）の前日であるため、推定部５２によって前日のコンサート会場付近の場所が混雑すると推定されることとなる。

このとき、混雑日時とコンサートが開催される日時（発生日時）との間にズレがあるため、特定部５３は、混雑の原因を野外コンサートであると特定できないおそれがある。そこで、第２の実施形態に係る情報処理装置２０にあっては、事象の特性に応じて、混雑日時と対応させる発生日時を変更し、混雑の原因を正確に特定できるような構成とした。以下、かかる構成について図１０以降を参照して説明する。

図１０は、第２の実施形態に係る情報処理装置２０の構成例を示すブロック図である。なお、以下においては、上記した第１の実施形態と共通の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。

図１０に示すように、第２の実施形態に係る記憶部４０は、特性情報記憶部４５をさらに備える。

〔６．１．特性情報記憶部４５〕
特性情報記憶部４５は、事象の特性を示す情報などを予め記憶している。図１１は、特性情報記憶部４５の一例を示す図である。図１１に示すように、特性情報記憶部４５には、「特性ＩＤ」、「事象の特性」および「対応させる発生日時」のそれぞれの情報が含まれ、これらの情報は互いに関連付けられている。

「特性ＩＤ」は、事象の特性毎に割り当てられる識別情報である。「事象の特性」は、事象の特性を示す情報である。「事象の特性」には、例えば、混雑日時と事象の発生日時との間にズレが生じるような、事象の特性が含まれる。「対応させる発生日時」は、推定された混雑日時と対応させる発生日時を示す情報である。

図１１では、特性情報記憶部４５の特性ＩＤ「Ｌ０１」は、事象の特性が「野外コンサート」、対応させる発生日時が「混雑日時の１日後」である例を示している。

また、図１１では、特性ＩＤ「Ｌ０２」は、事象の特性が「早朝イベント」、対応させる発生日時が「混雑日時の１日後」である例を示している。すなわち、事象の一例であるイベントが早朝に開催される特性を有している場合、イベントの場所から遠いユーザは、野外コンサートと同様、イベント前日に移動することとなる。そのため、推定される混雑日時が、イベントが開催される日時（発生日時）の前日となることから、上記したように、特性情報記憶部４５の「対応させる発生日時」が「混雑日時の１日後」とされる。

図１０の説明に戻ると、取得部５１は、上記したように、事象情報などを取得する際、特性情報記憶部４５の特性情報も読み出し、事象情報に含まれる事象に対応する特性を予め取得する。そして、取得部５１は、取得された特性情報を特定部５３へ通知する。

特定部５３は、混雑する場所や混雑日時が推定部５２によって推定されると、取得部５１によって取得された特性情報に応じて混雑日時と対応させる発生日時を変更する。例えば、特定部５３は、混雑日時が「２０１８年４月９日」で、事象の特性情報が「野外コンサート」である場合、混雑日時と対応させる発生日時を、混雑日時の「２０１８年４月９日」から一日後の「２０１８年４月１０日」に変更する。そして、特定部５３は、変更した発生日時である「２０１８年４月１０日」の情報を含む事象情報に基づいて、混雑の原因（ここでは野外コンサート）を特定する。

このように、第２の実施形態にあっては、事象の特性に起因して、混雑日時と事象の発生日時との間にズレがある場合であっても、特定部５３は、事象の特性に応じて、混雑日時と対応させる発生日時を変更するようにしたことから、混雑の原因を正確に特定することができる。

〔７．第２の実施形態に係る情報処理装置２０の処理フロー〕
次に、第２の実施形態に係る情報処理装置２０の情報処理の手順について説明する。図１２は、第２の実施形態に係る情報処理装置２０の情報処理の流れを示すフローチャートであり、かかる処理は繰り返し実行される。

図１２に示すように、情報処理装置２０の制御部５０は、ステップＳ１０において、事象情報等を取得した後、特性情報を取得する（ステップＳ１０ａ）。次いで、制御部５０は、ステップＳ１１〜Ｓ１４の処理を実行し、ステップＳ１４において、混雑する場所があると判定された場合、取得された特性情報に応じて混雑日時と対応させる発生日時を変更する（ステップＳ１４ａ）。

そして、制御部５０は、変更した発生日時の情報を含む事象情報に基づいて、混雑の原因を特定する（ステップＳ１５）。続いて、制御部５０は、ステップＳ１６において、混雑する場所や混雑の原因を示す情報を端末装置１０へ提供して、処理を終了する。

〔８．効果〕
情報処理装置２０は、取得部５１と、推定部５２と、特定部５３とを備える。取得部５１は、ネットワークＮを介して投稿される投稿情報の中から、将来の事象を示す事象情報と当該事象に関連する場所を示す場所情報とを取得する。取得部５１は、端末装置１０によって検索された目的地までの経路の検索履歴を示す検索履歴情報に基づいて、経路上において将来混雑する場所を推定する。特定部５３は、推定部５２によって推定された混雑する場所の混雑の原因を、取得部５１によって取得された事象情報と場所情報とに基づいて特定する。

これにより、例えば、特定した混雑の原因を示す情報をユーザの端末装置１０へ提供することが可能となることから、混雑する場所を迂回すべきかどうかユーザにとって判断し易くなり、結果として経路の検索における利便性を向上させることができる。

また、取得部５１は、将来の事象と将来の事象が発生する発生日時とを関連付けて事象情報として取得する。推定部５２は、混雑する場所が混雑する混雑日時を推定する。そして、特定部５３は、推定部５２によって推定された混雑日時と対応する発生日時の情報を含む事象情報に基づいて、混雑の原因を特定する。

このように、情報処理装置２０においては、混雑日時を推定し、かかる混雑時間と対応する発生日時の情報を含む事象情報を用いることで、混雑の原因を精度良く特定することができる。

また、取得部５１は、事象の特性を示す特性情報を取得する。そして、特定部５３は、取得部５１によって取得された特性情報に応じて混雑日時と対応させる発生日時を変更し、変更した発生日時の情報を含む事象情報に基づいて混雑の原因を特定する。

これにより、事象の特性に起因して、混雑日時と事象の発生日時との間にズレがある場合であっても、特定部５３は、事象の特性に応じて、混雑日時と対応させる発生日時を変更するようにしたことから、混雑の原因を正確に特定することができる。

また、推定部５２は、取得部５１によって取得された事象情報および場所情報がネットワークＮに投稿された投稿日時以降に、端末装置１０によって検索された検索履歴情報に基づいて、混雑する場所を推定する。

これにより、推定部５２は、投稿日時以降に検索された検索履歴情報に基づくことで、投稿日時前の不要な検索履歴情報を除去でき、よって事象に起因した混雑する場所を精度良く推定することができる。

また、情報処理装置２０は、特定部５３によって特定された混雑の原因を示す情報を、経路の検索を新たに行う端末装置１０（第２の端末装置の一例）へ提供する提供部５４をさらに備える。

これにより、混雑する場所を迂回すべきかどうかユーザにとって判断し易くなり、結果として経路の検索における利便性を向上させることができる。

また、提供部５４は、混雑の原因を示す情報を、推定部５２によって推定された混雑する場所を含む経路の検索を行う端末装置１０（第２の端末装置の一例）へ提供する。

これにより、混雑する場所を通る予定のユーザの端末装置１０へ混雑の原因を示す情報を確実に提供でき、よって経路の検索における利便性をより一層向上させることができる。

〔９．ハードウェア構成〕
上述した実施形態における情報処理装置２０は、例えば図１３に示すような構成のコンピュータ１０００がプログラムを実行することによって実現される。

図１３は、プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１００、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を備える。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信部３０に対応し、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、当該プログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

コンピュータ１０００が情報処理装置２０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、図３に示す取得部５１、推定部５２、特定部５３および提供部５４の各機能を実現する。

コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

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

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

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部５１は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
２０ 情報処理装置
５１ 取得部
５２ 推定部
５３ 特定部
５４ 提供部
１００ 第１サービス提供サーバ
２００ 第２サービス提供サーバ

Claims (9)

1. ネットワークを介して投稿される投稿情報の中から、将来の事象を示す事象情報と当該事象に関連する場所を示す場所情報とを取得するとともに、前記将来の事象と前記将来の事象が発生する発生日時とを関連付けて前記事象情報として取得する取得部と、
   端末装置によって検索された目的地までの経路の検索履歴を示す検索履歴情報に基づいて、経路上において将来混雑する場所と前記混雑する場所が混雑する混雑日時とを推定する推定部と、
   前記推定部によって推定された前記混雑する場所の混雑の原因を、前記取得部によって取得された前記事象情報と前記場所情報とに基づいて特定する特定部と
   を備え、
   前記特定部は、
   前記投稿情報の中から取得される前記事象情報の数が所定値未満の場合、当該事象情報を前記混雑の原因を特定するための情報として用いることを禁止するとともに、前記推定部によって推定された前記混雑日時と対応する前記発生日時の情報を含む前記事象情報に基づいて、前記混雑の原因を特定する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記取得部は、
   前記事象の特性を示す特性情報を取得し、
   前記特定部は、
   前記取得部によって取得された前記特性情報に応じて前記混雑日時と対応させる前記発生日時を変更し、変更した前記発生日時の情報を含む前記事象情報に基づいて前記混雑の原因を特定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. ネットワークを介して投稿される投稿情報の中から、将来の事象を示す事象情報と当該事象に関連する場所を示す場所情報とを取得する取得部と、
   端末装置によって検索された目的地までの経路の検索履歴を示す検索履歴情報に基づいて、経路上において将来混雑する場所を推定する推定部と、
   前記推定部によって推定された前記混雑する場所の混雑の原因を、前記取得部によって取得された前記事象情報と前記場所情報とに基づいて特定する特定部と
   を備え、
   前記特定部は、
   前記投稿情報の中から取得される前記事象情報の数が所定値未満の場合、当該事象情報を前記混雑の原因を特定するための情報として用いることを禁止し、
   前記推定部は、
   前記取得部によって取得された前記事象情報および前記場所情報がネットワークに投稿された投稿日時以降に、前記端末装置によって検索された検索履歴情報に基づいて、前記混雑する場所を推定する
   ことを特徴とする情報処理装置。
4. 前記特定部によって特定された前記混雑の原因を示す情報を、経路の検索を新たに行う第２の端末装置へ提供する提供部
   をさらに備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
5. 前記提供部は、
   前記混雑の原因を示す情報を、前記推定部によって推定された前記混雑する場所を含む経路の検索を行う前記第２の端末装置へ提供する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   ネットワークを介して投稿される投稿情報の中から、将来の事象を示す事象情報と当該事象に関連する場所を示す場所情報とを取得するとともに、前記将来の事象と前記将来の事象が発生する発生日時とを関連付けて前記事象情報として取得する取得工程と、
   端末装置によって検索された目的地までの経路の検索履歴を示す検索履歴情報に基づいて、経路上において将来混雑する場所と前記混雑する場所が混雑する混雑日時とを推定する推定工程と、
   前記推定工程によって推定された前記混雑する場所の混雑の原因を、前記取得工程によって取得された前記事象情報と前記場所情報とに基づいて特定する特定工程と
   を含み、
   前記特定工程は、
   前記投稿情報の中から取得される前記事象情報の数が所定値未満の場合、当該事象情報を前記混雑の原因を特定するための情報として用いることを禁止するとともに、前記推定工程によって推定された前記混雑日時と対応する前記発生日時の情報を含む前記事象情報に基づいて、前記混雑の原因を特定する
   ことを特徴とする情報処理方法。
7. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   ネットワークを介して投稿される投稿情報の中から、将来の事象を示す事象情報と当該事象に関連する場所を示す場所情報とを取得する取得工程と、
   端末装置によって検索された目的地までの経路の検索履歴を示す検索履歴情報に基づいて、経路上において将来混雑する場所を推定する推定工程と、
   前記推定工程によって推定された前記混雑する場所の混雑の原因を、前記取得工程によって取得された前記事象情報と前記場所情報とに基づいて特定する特定工程と
   を含み、
   前記特定工程は、
   前記投稿情報の中から取得される前記事象情報の数が所定値未満の場合、当該事象情報を前記混雑の原因を特定するための情報として用いることを禁止し、
   前記推定工程は、
   前記取得工程によって取得された前記事象情報および前記場所情報がネットワークに投稿された投稿日時以降に、前記端末装置によって検索された検索履歴情報に基づいて、前記混雑する場所を推定する
   ことを特徴とする情報処理方法。
8. ネットワークを介して投稿される投稿情報の中から、将来の事象を示す事象情報と当該事象に関連する場所を示す場所情報とを取得するとともに、前記将来の事象と前記将来の事象が発生する発生日時とを関連付けて前記事象情報として取得する取得手順と、
   端末装置によって検索された目的地までの経路の検索履歴を示す検索履歴情報に基づいて、経路上において将来混雑する場所と前記混雑する場所が混雑する混雑日時とを推定する推定手順と、
   前記推定手順によって推定された前記混雑する場所の混雑の原因を、前記取得手順によって取得された前記事象情報と前記場所情報とに基づいて特定する特定手順と
   をコンピュータに実行させ、
   前記特定手順は、
   前記投稿情報の中から取得される前記事象情報の数が所定値未満の場合、当該事象情報を前記混雑の原因を特定するための情報として用いることを禁止するとともに、前記推定手順によって推定された前記混雑日時と対応する前記発生日時の情報を含む前記事象情報に基づいて、前記混雑の原因を特定する
   ことを特徴とする情報処理プログラム。
9. ネットワークを介して投稿される投稿情報の中から、将来の事象を示す事象情報と当該事象に関連する場所を示す場所情報とを取得する取得手順と、
   端末装置によって検索された目的地までの経路の検索履歴を示す検索履歴情報に基づいて、経路上において将来混雑する場所を推定する推定手順と、
   前記推定手順によって推定された前記混雑する場所の混雑の原因を、前記取得手順によって取得された前記事象情報と前記場所情報とに基づいて特定する特定手順と
   をコンピュータに実行させ、
   前記特定手順は、
   前記投稿情報の中から取得される前記事象情報の数が所定値未満の場合、当該事象情報を前記混雑の原因を特定するための情報として用いることを禁止し、
   前記推定手順は、
   前記取得手順によって取得された前記事象情報および前記場所情報がネットワークに投稿された投稿日時以降に、前記端末装置によって検索された検索履歴情報に基づいて、前記混雑する場所を推定する
   ことを特徴とする情報処理プログラム。

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