JP6843662B2 - モビリティデータ処理装置、モビリティデータ処理方法、及びモビリティデータ処理システム - Google Patents

Description

本発明は、モビリティインスタンス（移動体）に関するモビリティデータを分析するモビリティデータ処理装置等に関する。

近年、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）という言葉が注目を集めている。ＩｏＴの解釈は様々であるが、本明細書においては、実社会の様々なモノやコトの活動状況に関するデータをセンシング・収集し、分析して活用することで新たな価値を生み出すことであるとする。

このようなＩｏＴのユースケースとして、混雑緩和のための誘導が挙げられる。具体的には、駅のような施設における人（歩行者）の混雑や、道路上での自動車の渋滞のような混雑が発生した場合に、他の空いている施設や道路に人、自動車等の移動体（モビリティインスタンスという）を適切に誘導することで混雑を緩和するなどである。このためには、この混雑エリアの混雑状況や誘導先の空き状況をセンシング、収集、分析して、また、時には個人の嗜好などのプロファイル情報を含めて分析して、適切な誘導先を判別し、人が所有するスマートフォン、携帯電話等の端末や、自動車の車載器のような端末に通知して誘導することで、混雑緩和を狙う。

混雑状況の計測は、カメラ等を用いて直接計測する場合もあれば、個々の人の携帯端末や、車の車載器のＧＰＳなどにより取得した位置データ（モビリティデータという）を統合的に集計して判断する場合もある。誘導を行うための通知については、情報提供するだけでなく、場合によっては、移動先の施設に対するクーポンを配布するなどして、インセンティブを付与することで誘導の動機を向上することも考えられる。

他のＩｏＴのユースケースとしては、需給効率向上のためのデジタルサイネージなども挙げられる。具体的には、人に適切な場所と適切なタイミングで広告を提示する。人は歩行者や施設滞在者の場合もあれば、乗用車の運転手、同乗者やその他交通機関の乗客の場合も考えられる。配信先は個人の携帯端末の場合もあれば、施設内のディスプレイのような場合も考えられる。このユースケースを実現するために、人々の位置情報（例えば、携帯端末のＧＰＳにより計測可能）、プロファイル情報などを基に分析を行い、時には周囲の状況（例えば、小売店における特定の販売物の在庫状況や飲食店における空席状況）等も分析することで、配信内容を決定して、ディスプレイ配信の場合は近隣の適切なディスプレイとの位置的なマッチングも行うことで、広告を配信する。

上記のような各種ユースケースにおいて、個々の人単位ではなく、グループ単位を対象とすると、効果が向上すると考えられる。というのも、人は個人で行動するだけではなく、家族関係、職場関係、友人関係などのソーシャルな関係に基づくグループの単位でも行動し、さらには、時、場所、場面に応じて異なる構成のソーシャルな関係に基づくグループで行動するためである。

例えば、人がソーシャルな関係に基づくグループを単位として移動している場合において、混雑解消を実現するユースケースでは、個人の単位で誘導を行うと、誘導先にグループを収容するだけの十分なキャパシティがなかったり、誘導先がグループとしての嗜好には合わなかったりする可能性があるため、グループの状況を考慮した誘導を行うことで混雑解消効果の向上が期待される。また、デジタルサイネージのユースケースでは、グループの特性に応じた広告配信が可能となり、その費用対効果の向上が期待される。

例えば、特許文献１には、個々の携帯電話端末の空間、時間、速度等の情報に基づいて、携帯電話端末をグルーピングする技術が開示されている。

特開２０１３−１３１４３号公報

例えば、特許文献１の技術では、地域別の統計的な人口グループは特定できるが、ソーシャルな関係に基づくグループを特定することができない。例えば、異なるソーシャルな関係に基づくグループが、同一の公共交通機関を用いて移動する場合においては、位置、時間、速度の情報では、それらのグルーブを別のグループとして区別することができない。

一般的に、人に関するモビリティデータの計測に用いる携帯端末は、個人に携帯されるものであるため、個々の携帯端末で計測されたモビリティデータから、動的に構成が変化するソーシャルな関係に基づくグループを逐次特定することは困難である。

このように、モビリティインスタンスが、他のモビリティインスタンスと同じソーシャルな関係に基づくグループに属して移動しているのか、それとも違うグループに属して移動しているのか等といったモビリティインスタンスの移動に関するコンテキストを特定することは困難である。

本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、その目的は、モビリティインスタンスについての他のモビリティインスタンスとの移動の関連性に関する特徴を示す情報であるモビリティコンテキストを適切に特定することのできる技術を提供することにある。

上記目的を達成するため、一観点に係るモビリティデータ処理装置は、実空間に存在する移動可能な１以上のモビリティインスタンスについて、他のモビリティインスタンスとの移動の関連性に関する特徴を示す情報であるモビリティコンテキストを特定するモビリティデータ処理装置であって、複数のモビリティインスタンスの空間情報及び時間情報を含むモビリティデータを記憶するモビリティデータ管理部と、前記モビリティデータに対して、モビリティコンテキストの特定を向上するための所定の処理を実行する処理実行部と、処理実行部による処理後に、一のモビリティインスタンスのモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータとの時間距離及び空間距離に基づいて、一のモビリティインスタンスのモビリティコンテキストを特定するモビリティコンテキスト特定部と、を備える。

本発明によれば、モビリティインスタンスについての他のモビリティインスタンスとの移動の関連性に関する特徴を示す情報であるモビリティコンテキストを適切に特定することができる。

図１は、一実施形態に係るモビリティデータ処理システムの全体構成図である。 図２は、一実施形態に係る更新先管理テーブルの構成例を示す図である。 図３は、一実施形態に係るフィールドデータ管理部が管理する一部のテーブルの構成例を示す図である。 図４は、一実施形態に係るフィールドデータ管理部が管理する残りのテーブルの構成例を示す図である。 図５は、一実施形態に係るグループ可能性度一時管理テーブルの構成例を示す図である。 図６は、一実施形態に係る共通データ管理部が管理するテーブルの構成例を示す図である。 図７は、一実施形態に係るモビリティデータ利用システムの動作例を示すシーケンスチャートである。 図８は、一実施形態に係るフィールドデータ受付処理部の処理の一例を示すフローチャートである。 図９は、一実施形態に係るインスタンスデータ処理部の処理の一例を示すフローチャートである。 図１０は、一実施形態に係るグループデータ処理部の処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、一実施形態に係るグループ抽出部の処理の一例を示すフローチャートである。 図１２は、一実施形態に係る通知内容処理部の処理の一例を示すフローチャートである。 図１３は、一実施形態に係るユーザの端末のＧＵＩの一例を示す図である。 図１４は、一実施形態に係る管理サーバ１０１のハードウェア構成図である。

実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている諸要素及びその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

以下の説明において、モビリティインスタンスとは、フィールド（実空間）上を移動するモノ（移動体）を総称する用語である。モビリティインスタンスは、人や、乗用車、バス、トラックのような自動車（及びその運転手や同乗者）、バス、鉄道の車両のような公共交通輸送体等を含む。

また、モビリティグループとは、１以上のモビリティインスタンスにより構成され、ソーシャルな関係が高く、移動においてまとまって移動すると考えられるグループを示す用語である。

また、モビリティデータとは、モビリティインスタンスに関する位置情報やその位置情報を計測した時刻情報を含む。また、モビリティデータは、位置情報や時刻情報に加えて、速度情報や、移動状態などの情報を含んでいてもよい。モビリティデータは、例えば、モビリティインスタンスに所持（又は搭載）されている端末により計測されてもよく、モビリティインスタンスの移動を監視しているシステム（例えば、鉄道の運行監視システム）等により計測されてもよい。

また、キャパシティインスタンスとは、フィールド上のモビリティインスタンスを収容するモノ（収容体）を総称する用語である。キャパシティインスタンスは、例えば、道路や駅施設のような公共インフラや、飲食店などの商業施設を含む。また、キャパシティインスタンスは、モビリティインスタンスと必ずしも独立しているものではなく、例えば、バスのような輸送体は、キャパシティインスタンスであると共にモビリティインスタンスである。なお、キャパシティインスタンスについて、例えば、公共インフラのように混雑時の社会的な影響の強いモノをインフラキャパシティインスタンスといい、飲食店のように収容することで利益向上に繋がるモノをプロバイダキャパシティインスタンスというように区別することがある。ここで、インフラキャパシティインスタンスは、混雑時に他にモビリティインスタンスを誘導することとなるキャパシティインスタンスであり、プロバイダキャパシティは、インフラキャパシティインスタンスの混雑時にモビリティインスタンスの誘導先となるキャパシティインスタンスである。

また、モビリティインスタンスのモビリティコンテキストとは、モビリティインスタンスの他のモビリティインスタンスとの移動の関連性に関する特徴を示す情報である。モビリティコンテキストとしては、例えば、モビリティインスタンスが、他のモビリティインスタンスと同じグループとして移動している可能性が高いという情報や、同じグループとして移動していない可能性が高いという情報等がある。

また、本明細書及び図面においては、時刻情報を、例えば、「時：分：秒」の簡略化された形式で示しているが、例えば、年、月、日などの情報も含めた形式としてもよく、また、ＩＳＯの標準形式やＵＮＩＸ（登録商標）タイムスタンプなどのフォーマットに従ったものとしてもよい。

また、本明細書及び図面においては、位置情報を、例えば、（ｘ，ｙ）の座標の形式としているが、例えば、緯度、経度の形式としてもよく、また、高さ（高度）の情報を含めた形式としてもよい。また、位置情報は、住所表現による情報でもよく、住所表現と、座標表現とを混在させてもよい。なお、座標表現と住所表現とを混在させる場合には、例えば、ジオコーディングなどの公知の技術を用いて、相互に変換して用いるようにすればよい。

図１は、一実施形態に係るモビリティデータ処理システムの全体構成図である。

モビリティデータ処理システム１００は、モビリティデータ処理装置の一例としての管理サーバ１０１と、ユーザ１０２の端末１０２ａと、ゲートウェイ１０６とを含む。管理サーバ１０１は、フィールド（実空間）１０３に存在するモビリティインスタンス１０４に関するモビリティデータや、キャパシティインスタンス１０５に関するデータを図示しない通信ネットワーク（例えば、インターネット、携帯通信網等）、及びゲートウェイ１０６を介して受信し、各種処理を実行する。ゲートウェイ１０６は、通信ネットワークを介して送信される各種データのフォーマット変換やロードバランシングなどを行う。ユーザ１０２の端末１０２ａは、通信ネットワークを介して管理サーバ１０１との間で通信を行い、各種情報を表示する。

フィールド１０３には、モビリティインスタンス１０４や、キャパシティインスタンス１０５が存在する。例えば、モビリティインスタンス１０４に関するモビリティデータは、例えば、モビリティインスタンス１０４が人であれば、人が所有する端末１０４ａから管理サーバ１０１に送信され、モビリティインスタンス１０４が自動車であれば、自動車に搭載された端末（車載器）１０４ｂから管理サーバ１０１に送信され、モビリティインスタンス１０４が電車等のように移動を監視する監視システムがあれば、その監視システムから管理サーバ１０１に送信される。なお、モビリティインスタンス１０４の人と、その人が所有する端末１０４ａは、ユーザ１０２及びユーザの端末１０２ａに相当する場合がある。

管理サーバ１０１は、フィールド要求受付部１１１、フィールドデータ受付処理部１１２、フィールドデータ管理部１１３、共通データ管理部１１４、インスタンスデータ処理部１１５、グループデータ処理部１１６、通知内容処理部１１７、ユーザ処理実行部１１８、及びユーザ要求受付部１１９を備える。管理サーバ１０１は、管理サーバ１０１を管理する管理者が操作するコンソール１２０に接続されている。

フィールド要求受付部１１１は、フィールド１０３側から発生する要求を受け付ける処理を実行する。フィールド１０３から発生する要求には、フィールド１０３（具体的には、フィールド１０３の各種端末等）からのデータの受信を含む。

フィールドデータ受付処理部１１２は、フィールド要求受付部１１１が受信したデータを処理する。フィールドデータ受付処理部１１２は、データ識別部１２１、状態更新部１２２、及び更新先管理テーブル１２３を備える。フィールドデータ受付処理部１１２の各構成要素については、図２及び図８を用いて後述する。

フィールドデータ管理部１１３は、モビリティデータ管理部の一例であり、フィールド１０３から発生したデータを管理する。フィールドデータ管理部１１３は、モビリティデータ管理テーブル１３１、プロバイダキャパシティ状態管理テーブル１３２、モビリティイベント管理テーブル１３３、モビリティインスタンス状態管理テーブル１３４、モビリティグループ管理テーブル１３５、及びインフラキャパシティ状態管理テーブル１３６を備える。モビリティデータ管理部１１３の各構成要素については、図３及び図４を用いて後述する。

共通データ管理部１１４は、モビリティデータへの重み付けを行う処理等に用いるリファレンスデータを管理する。共通データ管理部１１４は、フィルタリングデータ管理テーブル１６１、フィルタリング処理管理テーブル１６２、及びプロファイル管理テーブル１６３を備える。共通データ管理部１１４の各構成要素については、図６を用いて後述する。

インスタンスデータ処理部１１５は、モビリティインスタンスごとのデータを処理する。インスタンスデータ処理部１１５は、抽出部の一例としてのイベント抽出部１４１、及び集計部の一例としてのイベント集計部１４２を備える。インスタンスデータ処理部１１５の各構成要素については、図９を用いて後述する。

グループデータ処理部１１６は、処理実行部の一例であり、モビリティインスタンスのグループを特定する処理を行う。グループデータ処理部１１６は、グループ可能性度判定部１５１、モビリティコンテキスト特定部及びグループ特定部の一例としてのグループ抽出部１５２、及びグループ可能性度一時管理テーブル１５３を備える。グループデータ処理部１１６の各構成要素については、図５及び図１０を用いて後述する。

通知内容処理部１１７は、通知処理の要否や通知内容を決定する処理を行う。通知内容処理部１１７は、超過検出部の一例としての通知要否判定部１７１、及び通知内容決定部１７２を備える。通知内容処理部１１７の各構成要素については、図１２を用いて後述する。

ユーザ処理実行部１１８は、ユーザ１０２（厳密には、ユーザ端末１０２ａ）へのデータの配信及び通知や、ユーザ１０２（厳密には、ユーザ端末１０２ａ）からの検索要求に基づいてデータ検索を行うなどの処理を行う。ユーザ処理実行部１１８は、データ配信部１８１、データ通知部１８２、及びデータ検索部１８３を備える。

データ検索部１８３は、ユーザ要求受付部１１９により起動されると、ユーザの端末１０２ａからの検索要求に基づいて、各種情報を検索する。例えば、プロバイダキャパシティインスタンスのキャパシティ状態を検索する検索要求を受け付けた場合には、データ検索部１８３は、プロバイダキャパシティ状態管理テーブル１３２から、検索要求における検索対象となっている空間範囲（Ｘ、Ｙの範囲）、時間範囲（現在から過去のある時点まで）、種類情報等に基づいて検索処理を行う。また、渋滞や施設混雑などの各種インフラキャパシティの混雑情報を検索する検索要求を受け付けた場合には、データ検索部１８３は、インフラキャパシティ状態管理テーブル１３６を用いて検索処理を行う。また、バスや電車の位置などの特定種類のモビリティインスタンスの位置を検索する検索要求を受け付けた場合には、データ検索部１８３は、モビリティインスタンス状態管理テーブル１３４を用いて検索処理を行う。また、過去の移動記録（軌跡データ）を検索する検索要求を受け付けた場合には、データ検索部１８３は、モビリティデータ管理テーブル１３１を用いて検索要求を行う。また、過去のイベント記録を検索する検索要求を受け付けた場合には、データ検索部１８３は、モビリティイベント管理テーブル１３３を用いて検索処理を行う。なお、このような検索に関しては、プライバシーデータを検索できないようにするための、アクセスコントロール処理が必要であり、例えば、特定のインスタンスＩＤのみの検索を許可するリスト（ホワイトリスト）を用意し、そのリストに従って検索を行うようにしてもよい。

データ配信部１８１は、各種情報をユーザの端末１０２ａに送信する。例えば、データ配信部１８１は、通知内容決定部１７２により決定された通知内容を、同一のモビリティグループに属するモビリティインスタンス（ユーザ）の端末１０２ａに送信する。また、データ配信部１８１は、データ検索部１８３による検索処理の結果を検索要求元のユーザの端末１０２ａに送信する。

ユーザ要求受付部１１９は、ユーザ１０２（端末１０２ａ）からの処理要求に基づいて、ユーザ処理実行部１１８の各種処理を呼び出す処理を行う。例えば、ユーザ要求受付部１１９は、端末１０２ａからの検索要求を受信した場合には、データ検索部１８３を起動する。

コンソール１２０は、管理サーバ１０１の各種設定などを管理サーバ１０１の管理者が行うためのインタフェースである。

図１４は、一実施形態に係る管理サーバ１０１のハードウェア構成図である。

管理サーバ１０１は、例えば、一般的な計算機であり、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１４０１、メモリ１４０２、補助記憶装置１４０３、通信インタフェース１４０４、メディアインタフェース１４０５、及び入出力装置１４０６を備える。

通信インタフェース１４０４は、ネットワーク１４０８を介して他の装置（端末１０２ａ、１０４ａ、１０４ｂ等）と通信するためインタフェースである。ＣＰＵ１４０１は、メモリ１４０２又は補助記憶装置１４０３に格納されているプログラムを実行し、メモリ１４０２又は補助記憶装置１４０３に格納されているデータを用いて、各種処理を実行する。
メモリ１４０２は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）であり、ＣＰＵ１４０１により実行されるプログラムや、データ等を格納する。補助記憶装置１４０３は、例えばバードディスク、フラッシュメモリ、ＲＡＭなどであり、ＣＰＵ１４０１で実行されるプログラムや、ＣＰＵ１４０１に利用されるデータを記憶する。

メディアインタフェース１４０５は、外部記憶媒体１４０７が着脱可能であり、外部記憶媒体１４０７との間のデータの入出力を仲介する。入出力装置１４０６は、管理サーバ１０１の管理者により操作されるコンソール１２０が接続され、コンソール１２０との間の情報の入出力を行う。

図１に示すように管理サーバ１０１に実装されている各機能部は、ＣＰＵ１４０１が補助記憶装置１４０３、又はメモリ１４０２に格納されているプログラムを実行することにより構成される。また、各機能部が管理している情報（例えば、各種テーブル）は、メモリ１４０２や補助記憶装置１４０３に格納される。

ＣＰＵ１４０１が実行するプログラムは、必要なときに通信インタフェース１４０４を介した他装置から取得してもよく、メディアインタフェース１４０５を経由して利用可能な媒体から読み取って取得してもよい。媒体とは、例えば、通信媒体（すなわち有線、無線、光などのネットワーク、またはネットワークを伝搬する搬送波やディジタル信号）、またはメディアインタフェース１４０５に着脱可能な外部記憶媒体１４０７である。

次に、フィールドデータ受付処理部１１２の更新先管理テーブル１２３の構成について説明する。

図２は、一実施形態に係る更新先管理テーブルの構成例を示す図である。

更新先管理テーブル１２３は、管理サーバ１０１がフィールド１０３からデータを受信した際に更新するテーブルを規定するテーブルである。更新先管理テーブル１２３は、インスタンスの種類ごとに、インスタンス種類２０１と、更新先テーブル２０２とのフィールドを有するエントリを格納する。インスタンス種類２０１には、インスタンスの種類が格納される。更新先テーブル２０２には、エントリにおけるインスタンス種類２０１に格納されたインスタンス種類のデータを受信した際に更新するテーブルの名称が格納される。

例えば、図２の一番上のエントリによると、インスタンスの種類が人である場合には、モビリティデータ管理テーブル１３１と、モビリティインスタンス状態管理テーブル１３４を更新することがわかる。

次に、フィールドデータ管理部１１３が管理するテーブルの構成について説明する。

図３は、一実施形態に係るフィールドデータ管理部が管理する一部のテーブルの構成例を示す図であり、図４は、一実施形態に係るフィールドデータ管理部が管理する残りのテーブルの構成例を示す図である。

フィールドデータ管理部１１３は、図３及び図４に示すように、モビリティデータ管理テーブル１３１、プロバイダキャパシティ状態管理テーブル１３２、モビリティイベント管理テーブル１３３、モビリティインスタンス状態管理テーブル１３４、モビリティグループ管理テーブル１３５、及びインフラキャパシティ状態管理テーブル１３６を管理する。キャパシティインスタンス管理部は、プロバイダキャパシティ状態管理テーブル１３２及びインフラキャパシティ状態管理テーブル１３６により構成される。

モビリティデータ管理テーブル１３１は、モビリティインスタンス１０４（又はモビリティインスタンス１０４に関連する端末１０４ａ等）から送信されたモビリティデータを管理する。モビリティデータ管理テーブル１３１は、モビリティインスタンス１０４の過去から現在までのモビリティデータを格納しており、各々のモビリティインスタンス１０４に関する移動履歴（移動軌跡）を管理しているといえる。

モビリティデータ管理テーブル１３１は、送信されたモビリティデータ毎に、モビリティインスタンスＩＤ３０１、モビリティインスタンス種類３０２、時刻３０３、及び位置３０４のフィールドを含むエントリを格納する。モビリティインスタンスＩＤ３０１には、フィールド１０３上のモビリティインスタンス１０４を一意に識別するための識別子が格納される。モビリティインスタンス種類３０２には、人、自動車などのモビリティインスタンスの種類を示すカテゴリ名が格納される。時刻３０３には、モビリティデータが生成された時刻が格納される。位置３０４には、モビリティデータが生成された時にモビリティインスタンス１０４が存在していた地理的な位置を示す位置情報（例えば、ＧＰＳなどでの計測値）が格納される。

プロバイダキャパシティ状態管理テーブル１３２は、キャパシティインスタンス１０５のうちのプロバイダキャパシティインスタンスについての現在及び過去の状態を管理するテーブルである。プロバイダキャパシティ状態管理テーブル１３２は、各プロバイダキャパシティインスタンス毎に、プロバイダキャパシティインスタンスＩＤ３３１、キャパシティインスタンス種類３３２、収容対象モビリティインスタンス種類３３３、位置３３４、及びキャパシティ状態３３５のフィールドを有するエントリを格納する。

プロバイダキャパシティインスタンスＩＤ３３１には、フィールド１０３上のプロバイダキャパシティインスタンスを一意に識別するための識別子が格納される。キャパシティインスタンス種類３３２には、飲食店、宿泊施設などのキャパシティインスタンスの種類を示すカテゴリ名が格納される。収容対象モビリティインスタンス種類３３３には、エントリに対応するキャパシティインスタンスが収容可能なモビリティインスタンスの種類を示すカテゴリ名が格納される。位置３３４には、キャパシティインスタンスの位置情報が格納される。キャパシティ状態３３５には、キャパシティインスタンスの空き状態に関する情報が格納される。

モビリティイベント管理テーブル１３３は、モビリティインスタンス１０４に関連して生じたイベントを管理する。ここで、イベントとしては、例えば、自動車の速度低下、人の下車等がある。このイベントは、道路などのインフラキャパシティインスタンスの混雑状況の推定に利用することができる。これは、例えば、道路上のモビリティインスタンス数をカウントすることにより交通量は計測できるが、必ずしも渋滞状況を反映しているとは限らない一方、速度低下等のイベントは、渋滞状況を反映していると考えられるからである。

モビリティイベント管理テーブル１３３は、発生したイベント毎に、イベントＩＤ３５１、時刻３５２、位置３５３、モビリティインスタンスＩＤ３５４、及びイベント種類３５５のフィールドを含むエントリを格納する。イベントＩＤ３５１には、イベントを一意に識別するための識別子が格納される。時刻３５２には、エントリのイベントが発生した時刻が格納される。位置３５３には、エントリのイベントが発生した位置情報が格納される。モビリティインスタンスＩＤ３５４には、エントリのイベントが関連するモビリティインスタンスのＩＤが格納される。イベント種類３５５には、エントリのイベントの種類を示すカテゴリ名が格納される。なお、このエントリに、イベントの関連パラメータ（自動車の速度など）を格納するフィールドを設けるようにしてもよい。

モビリティインスタンス状態管理テーブル１３４は、モビリティインスタンス１０４の現在及び過去の状態を管理する。モビリティインスタンス状態管理テーブル１３４は、モビリティインスタンス１０４毎に、モビリティインスタンスＩＤ４０１、モビリティインスタンス種類４０２、位置４０３、モビリティインスタンス状態４０４、及び最終更新時４０５のフィールドを含むエントリを格納する。

モビリティインスタンスＩＤ４０１には、フィールド１０３上のモビリティインスタンス１０４を一意に識別するための識別子が格納される。モビリティインスタンス種類４０２には、モビリティインスタンス１０４の種類を示すカテゴリ名が格納される。位置４０３には、モビリティインスタンス１０４の位置情報が格納される。モビリティインスタンス状態４０４には、モビリティインスタンス１０４の状態を示すカテゴリ名が格納される。最終更新時４０５には、エントリのモビリティインスタンス１０４の状態を更新した最終更新時刻が格納される。なお、エントリにおいて、モビリティインスタンス状態４０４のカテゴリ名に関するより詳細な情報（例えば、速度）を格納するフィールドをさらに設けるようにしてもよい。

モビリティグループ管理テーブル１３５は、モビリティインスタンス１０４の移動に関するグループ（モビリティグループ）の情報を管理する。モビリティグループ管理テーブル１３５は、モビリティインスタンス１０４毎に、モビリティインスタンスＩＤ４２１、モビリティインスタンス種類４２２、モビリティグループＩＤ４２３、及び更新時４２４のフィールドを含むエントリを格納する。モビリティインスタンスＩＤ４２１には、モビリティインスタンス１０４を一意に識別するための識別子が格納される。モビリティインスタンス種類４２２には、モビリティインスタンス１０４の種類を示すカテゴリ名が格納される。モビリティグループＩＤ４２３には、モビリティインスタンス１０４が所属するグループを一意に示す識別子が格納される。更新時４２４には、グループ情報を特定した時刻が格納される。

インフラキャパシティ状態管理テーブル１３６は、インフラキャパシティの現在及び過去のキャパシティ状態を管理する。インフラキャパシティ状態管理テーブル１３６は、インフラキャパシティインスタンス毎に、インフラキャパシティＩＤ４４１、インフラキャパシティ種類４４２、位置４４３、キャパシティ状態４４４、及び時刻４４５のフィールドを含むエントリを格納する。インフラキャパシティＩＤ４４１には、インフラキャパシティインスタンスを一意に識別するための識別子が格納される。インフラキャパシティ種類４４２には、インフラキャパシティインスタンスの種類を示すカテゴリ名が格納される。位置４４３には、インフラキャパシティインスタンスの位置情報が格納される。キャパシティ状態４４４には、インフラキャパシティインスタンスの状態、例えば、混雑度などが格納される。時刻４４５には、インフラキャパシティ状態情報を更新した時刻が格納される。なお、インフラキャパシティインスタンスは、道路などのように、一点の座標では表現できないものもあるため、点列やエリアのような表現で管理するフィールドを追加するようにしてもよい。

本実施形態では、モビリティインスタンス及びキャパシティインスタンスの種類ごとにテーブルを作るのではなく、フィールドデータ管理部１１３の各種テーブルのように、それぞれの種類の差異を吸収した抽象的なテーブル構成とすることで、様々な種類のインスタンスに対応することができる。

次に、グループデータ処理部１１６のグループ可能性度一時管理テーブル１５３の構成について説明する。

図５は、一実施形態に係るグループ可能性度一時管理テーブルの構成例を示す図である。

グループ可能性度一時管理テーブル１５３は、モビリティインスタンス１０４のグループ判定のために用いる、モビリティデータに対する重み情報をグループ可能性度として管理するテーブルである。グループ可能性度一時管理テーブル１５３は、モビリティインスタンスＩＤ５０１、モビリティインスタンス種類５０２、時刻５０３、位置５０４、及びグループ可能性度５０５のフィールドを含むエントリを格納する。モビリティインスタンスＩＤ５０１には、モビリティインスタンス１０４を一意に識別するための識別子が格納される。モビリティインスタンス種類５０２には、モビリティインスタンスの種類を示すカテゴリ名が格納される。時刻５０３には、モビリティデータを取得した時刻が格納される。位置５０４には、モビリティデータが生成された位置情報が格納される。グループ可能性度５０５には、モビリティデータに対してグループ特定を行う際における重み情報が格納される。本実施形態では、重みは、例えば、０以上１以下の範囲の値であり、１に近いほど、グループを特定する際の容易性が高いことを示している。

次に、共通データ管理部１１４が管理するテーブルの構成について説明する。

図６は、一実施形態に係る共通データ管理部が管理するテーブルの構成例を示す図である。

共通データ管理部１１４は、前述のように、フィルタリングデータ管理テーブル１６１、フィルタリング処理管理テーブル１６２、及びプロファイル管理テーブル１６３を備える。

フィルタリングデータ管理テーブル１６１は、モビリティデータの重み付け処理を行うリファレンスデータを管理するテーブルである。フィルタリングデータ管理テーブル１６１は、フィルタリングに用いるデータ毎に、フィルタリングデータ種類６０１、及びデータ保存先６０２のフィールドを含むエントリを格納する。フィルタリングデータ種類６０１には、モビリティデータの重み付けに使うリファレンスデータの種類を示すカテゴリ名が格納される。データ保存先６０２は、エントリのフィルタリングデータの保存先或いは取得方法が格納される。図６の例では、エントリ６１１は、フィルタリングデータとして、地図データ（グラフ構造などで表現される）がＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｏｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式のファイルＲｏａｄ．ｘｍｌとして保存されていることを示し、エントリ６１２は、バスプローブデータ（バスのモビリティデータ）が、モビリティデータ管理テーブル１３１から取得できることを示している。

フィルタリング処理管理テーブル１６２は、重み付け処理の処理内容を管理するテーブルである。フィルタリング処理管理テーブル１６２は、フィルタリングに用いるデータ毎に、フィルタリングデータ種類６２１、及びフィルタリング処理方法６２２のフィールドを含むエントリを格納する。フィルタリングデータ種類６２１には、モビリティデータの重み付けに使うリファレンスデータの種類を示すカテゴリ名が格納される。フィルタリング処理方法６２２には、フィルタリングデータのリファレンスデータを使って、モビリティデータに重みを付与する処理の方法が格納される。図６の例では、エントリ６３３は、モビリティデータに対して地図データとのマップマッチング処理を行い、鉄道の線路上にあると判定されたモビリティデータについては除去する（本実施例では、そのモビリティデータに付与する重みを０とする）ことを示し、エントリ６３４は、モビリティデータに対してバスプローブデータとの時空間距離（時間情報と空間情報とに基づく距離）を計算して、その距離が一定以内であるモビリティデータを除去する（本実施例では重みを０とする）ことを示している。なお、図６の例では、モビリティデータに付与する重みを０としていたが、付与する重みとしては、０以上１以下の範囲の値としてもよい。

ここで、モビリティデータに付与する重みについて説明する。この重みは、モビリティデータについて、モビリティコンテキスト（例えば、モビリティインスタンスが移動に関して同一のグループ（モビリティグループ）であるか否かを区別する情報）の特定の容易性に関する重みとなっている。本実施形態では、モビリティコンテキストの特定が容易であれば、特定の容易性に関する重みを大きくし、特定が困難であれば、重みを小さくするようにしている。例えば、モビリティインスタンスが移動に関して同一のグループであるか否かを区別することが困難なデータとしては、鉄道の車内、バス車内、駅施設内などの、公共性が高く且つ複数の異なるグループが混在しやすい場所で計測されたモビリティデータがある。一方、モビリティインスタンスが移動に関して同一のグループであるか否かを区別しやすいデータとしては、例えば、徒歩、自動車移動などのように異なるグループが独立しやすいような場所、例えば、一般道路上で計測されたモビリティデータがある。

プロファイル管理テーブル１６３は、モビリティインスタンス１０４の適切な誘導先を決定するための補足情報、例えば、モビリティインスタンス１０４の嗜好などのプロファイル情報を管理する。プロファイル管理テーブル１６３は、モビリティインスタンス１０４毎に、モビリティインスタンスＩＤ６４１及びプロファイル６４２のフィールドを含むエントリを格納する。モビリティインスタンスＩＤ６４１には、モビリティインスタンス１０４を一意に識別するための識別子が格納される。プロファイル６４２には、モビリティインスタンス１０４の嗜好などのプロファイル情報が格納される。プロファイル情報としては、例えば、誘導先としての通知を許可するキャパシティインスタンスの種別がある。

次に、モビリティデータ利用システム１００の処理動作について説明する。

図７は、一実施形態に係るモビリティデータ利用システムの動作例を示すシーケンスチャートである。

モビリティインスタンス１０４（又はモビリティインスタンス１０４の所持する端末１０４ａ等）は、適宜のタイミングで管理サーバ１０１にモビリティデータを送信する（ステップａ１〜３）。また、キャパシティインスタンス１０５（又はキャパシティインスタンス１０５に設けられている端末）は、適宜のタイミングで管理サーバ１０１にキャパシティインスタンス１０５のキャパシティ状態データを送信する（ステップａ１〜３）。なお、図示は省略しているが、モビリティインスタンス１０４及びキャパシティインスタンス１０５は、通信ネットワークやゲートウェイ１０６を介してデータを送信する。

管理サーバ１０１においては、フィールドデータ受付処理部１１２及びインスタンスデータ処理部１１５は、受け取ったデータに対して処理を行う（ステップａ４〜６）。具体的には、フィールドデータ受付処理部１１２及びインスタンスデータ処理部１１５は、受け取ったデータの種別に応じて、フィールドデータ管理部１１３内のデータを追加・更新する。また、フィールドデータ受付処理部１１２及びインスタンスデータ処理部１１５は、必要に応じてイベント抽出やインフラキャパシティ状態の集計などの処理も行う。この処理は、適宜のタイミングで実行すればよく、データの受信が行われたタイミングをトリガに実行するようにしてもよく、あるいは、受信したデータをバッファリングして定期的に実行するようにしてもよい。

管理サーバ１０１のグループデータ処理部１１６は、フィールドデータ管理部１１３に蓄積されたデータ（モビリティインスタンス１０４のモビリティデータ）から、モビリティインスタンス１０４のグループ特定処理を行い、その処理結果をフィールドデータ管理部１１３に追加・更新する（ステップａ７）。この処理は、適宜のタイミングで行えばよく、必ずしもデータ受信と同期させる必要はない。

また、管理サーバ１０１の通知内容処理部１１７及びユーザ処理実行部１１８は、フィールドデータ管理部１１３に蓄積されたグループ情報や各種キャパシティ状態情報に基づいて、ユーザ１０２の端末１０２ａへの通知の有無や通知内容を決定し、必要に応じてユーザ１０２の端末１０２ａへの通知処理を行う（ステップａ８）。この処理は、適宜のタイミングで行えばよく、必ずしもデータ受信やフィールドデータ管理部１１３の内容更新のタイミングに同期させる必要はない。

ユーザ１０２のユーザ端末１０２ａは、ユーザ処理実行部１１８から受け取った通知内容を、画面に表示する（ステップａ９）。

次に、管理サーバ１０１のフィールドデータ受付処理部１１２の処理動作について説明する。

図８は、一実施形態に係るフィールドデータ受付処理部の処理の一例を示すフローチャートである。

フィールドデータ受付処理部１１２は、フィールド１０３上のインスタンス（モビリティインスタンス１０４やキャパシティインスタンス１０５）からデータを受け取り、フィールドデータ管理部１１３内の適宜のテーブルを更新する（Ｓ８０１〜Ｓ８０３）。

具体的には、フィールドデータ受付処理部１１２は、フィールド１０３上のインスタンス（モビリティインスタンスやキャパシティインスタンス）からのデータを受け取る（Ｓ８０１）。モビリティインスタンス１０４から受け取るデータは、モビリティデータ管理テーブル１３１のテーブル構成に準じた、位置、時刻、モビリティインスタンス種類など（必要に応じて速度など）を含む。キャパシティインスタンス１０５から受け取るデータとしては、プロバイダキャパシティ状態管理テーブル１３２やインフラキャパシティ状態管理テーブル１３６のテーブル構成に準じた、位置、時刻、キャパシティ状態などを含む。

次に、データ識別部１２１は、受け取ったデータの種別情報（モビリティインスタンス種類、キャパシティインスタンス種類）を特定する（Ｓ８０２）。

次に、データ更新部１２２は、受け取ったデータの種別情報と更新先管理テーブル１２３の情報を基に、フィールドデータ管理部１１３内の関連するテーブルを更新する（Ｓ８０３）。例えば、受け取ったデータの種類がモビリティインスタンス関連（人、自動車など）の場合には、データ更新部１２２は、モビリティデータ管理テーブル１３１に追加する。一方、受け取ったデータの種類がプロバイダキャパシティインスタンス関連の場合には、データ更新部１２２は、プロバイダキャパシティ状態管理テーブル１３２を更新する。

なお、インフラキャパシティインスタンス１０５のキャパシティ情報を直接計測してそのデータを取得できる場合には、データ更新部１２２は、インフラキャパシティ状態管理テーブル１３６のキャパシティ情報を直接更新する。なお、この場合には、インスタンスデータ処理部１１５は、このインフラキャパシティインスタンス１０５については後述するイベント集計処理を行わないようにする必要がある。

また、モビリティインスタンスから受け取るデータの中に速度情報などが直接含まれている場合には、データ更新部１２２は、モビリティインスタンス状態管理テーブル１３４のデータを直接更新するようにしてもよい。なお、この場合には、インスタンスデータ処理部１１５はこのモビリティインスタンス１０４については後述するイベント抽出などの処理を行わないようにする必要がある。

次に、管理サーバ１０１のインスタンスデータ処理部１１５の処理動作について説明する。

図９は、一実施形態に係るインスタンスデータ処理部の処理の一例を示すフローチャートである。

インスタンスデータ処理部１１５は、フィールド１０３から取得したデータについて、モビリティインスタンスのモビリティデータから、モビリティインスタンスのイベント抽出を行い、モビリティインスタンスの状態情報を特定したりインフラキャパシティ状態を集計したりする（Ｓ９０１〜Ｓ９０５）。

まず、イベント抽出部１４１は、モビリティインスタンスについてのイベント情報を抽出する処理（Ｓ９０１及びＳ９０２）を行う。

具体的には、イベント抽出部１４１は、各モビリティインスタンスを処理対象に、以下のステップＳ９０１及びステップＳ９０２の処理を行う。なお、図９の説明において、処理対象のモビリティインスタンスを対象モビリティインスタンスということとする。

イベント抽出部１４１は、対象モビリティインスタンスについて、モビリティデータ管理テーブル１３１の過去のモビリティ情報と、モビリティインスタンス状態管理テーブル１３４の現在の情報と比較して、イベントを抽出する（Ｓ９０１）。具体的には、イベント抽出部１４１は、対象モビリティインスタンスの過去のモビリティデータや現在の状態と比較し、一定時間以上位置に変化がなければ、停滞イベントとみなし、停滞状態時において位置に一定以上の変化があれば、移動イベントとみなす、あるいはイベントではなく速度のような数値として判定する。

次いで、イベント抽出部１４１は、抽出したイベントに対応するエントリをモビリティイベント管理テーブル１３３に追加し、モビリティインスタンス状態管理テーブル１３４に対象モビリティインスタンスに対応するエントリの追加または変更を行う（Ｓ９０２）。

以上の処理（Ｓ９０１，Ｓ９０２）を、各モビリティインスタンスについて行った後には、イベント集計部１４２は、各インフラキャパシティインスタンスについての状態を特定する処理（ステップＳ９０３〜Ｓ９０５）を行う。

具体的には、イベント集計部１４２は、各インフラキャパシティインスタンスを処理対象として、以下の処理（Ｓ９０３〜Ｓ９０５）を行う。なお、図９の説明において、処理対象のインフラキャパシティインスタンスを対象インフラキャパシティインスタンスということとする。

イベント集計部１４２は、モビリティインスタンス状態管理テーブル１３４を参照し、指定した時刻の範囲内において対象インフラキャパシティインスタンスに所属する一連のモビリティインスタンスを特定する（Ｓ９０３）。対象インフラキャパシティインスタンスにモビリティインスタンスが所属するとは、モビリティインスタンスがインフラキャパシティインスタンスと地理的な位置が近いことを意味する。対象インフラキャパシティインスタンスにモビリティインスタンスが所属するか否かは、マップマッチングなどの処理によって判定することができる。

次に、イベント集計部１４２は、特定した一連のモビリティインスタンスのうち、特定の状態（例えば、速度低下、停滞など）の個数をカウントして、対象インフラキャパシティインスタンスの混雑状態として集計する（Ｓ９０４）。次いで、イベント集計部１４２は、集計したインフラキャパシティの混雑状態を、インフラキャパシティ状態管理テーブル１３６に追加する（Ｓ９０５）。

イベント集計部１４２は、以上の処理（Ｓ９０３〜Ｓ９０５）を、各インフラキャパシティインスタンスを対象として行い、すべてのインフラキャパシティインスタンスを対象に処理を行った後に、処理を終了する。

次に、管理サーバ１０１のグループデータ処理部１１６の処理動作について説明する。

図１０は、一実施形態に係るグループデータ処理部の処理の一例を示すフローチャートである。

グループデータ処理部１１６は、以下の処理（Ｓ１００１〜Ｓ１００４）を行ってモビリティインスタンス１０４の中からグループを特定する。

まず、グループ可能性度判定部１５１は、モビリティデータについてグループ可能性度の重み情報を判別して付与する処理（Ｓ１００１〜Ｓ１００３）を行う。

具体的には、グループ可能性度判別部１５１は、モビリティデータ管理テーブル１３１から、２つの規定された時刻間の範囲のモビリティデータを取得する（Ｓ１００１）。ここで、２つの規定された時刻とは、グループ特定処理に用いるモビリティデータを特定する始点となる時刻と、終点となる時刻とを意味する。終点の時刻としては、例えば現在時刻とすることができる。また、始点の時刻は、任意の時間としてもよく、例えば、現在時刻から所定時間前の時刻としてもよく、この時刻は、管理サーバ１０１の管理者が変更可能となっている。

グループ可能性度判別部１５１は、各モビリティデータを処理対象として以下の処理（Ｓ１００２，Ｓ１００３）を行う。図１０の説明において処理対象のモビリティデータを対象モビリティデータという。

グループ可能性度判別部１５１は、対象モビリティデータに対して、フィルタリングデータ管理テーブル１６１とフィルタリング処理管理テーブル１６２との内容に基づいて、フィルタリング処理を行う（Ｓ１００２）。具体的には、グループ可能性度判別部１５１は、地図データに対してマップマッチングを行い、一般道路上でない（例えば、鉄道の線路上である）対象モビリティデータのグループ可能性度（重み）を低くする（例えば、０にする）。また、グループ可能性度判別部１５１は、公共交通機関のモビリティデータと時刻及び位置の距離が一定以内の対象モビリティデータのグループ可能性度を低くする（例えば０にする）。

次いで、グループ可能性度判別部１５１は、対象モビリティデータに対するグループ可能性度の判定結果をグループ可能性度一時管理テーブル１５３に保存する（Ｓ１００３）。

以上の処理（Ｓ１００２，Ｓ１００３）を、すべてのモビリティデータを対象に行った後には、グループ抽出部１５２は、グループ可能性度一時管理テーブル１５３に保存されたグループ可能性度付きモビリティデータについて、グループ特定処理（図１１参照）を行って、抽出したグループそれぞれに一意に独立したグループＩＤを割り当て、モビリティグループ管理テーブル１３１に追加する（Ｓ１００４）。

次に、管理サーバ１０１のグループ抽出部１５２のグループ特定処理について説明する。

図１１は、一実施形態に係るグループ特定処理の一例を示すフローチャートである。グループ特定処理は、図１０のステップＳ１００４に対応する処理である。

グループ抽出部１５２は、グループ可能性度一時管理テーブル１５３から、一時的に保存されたグループ可能性度付きモビリティデータを取得する（Ｓ１１０１）。

次いで、グループ抽出部１５２は、取得したモビリティデータに対応するモビリティインスタンスの中から、処理対象とするモビリティインスタンスのペア（図１１の説明において、それぞれのモビリティインスタンスをＡ，Ｂとする）を決定し、このペアを対象に以下の処理（Ｓ１１０２，Ｓ１１０３）を行う。

まず、グループ抽出部１５２は、モビリティインスタンスＡ、Ｂのペアについて、移動に関して同一のグループに属するか否かを判定するための同一グループ度Ｄを計算する（Ｓ１１０３）。

以下に、グループ抽出部１５２による同一グループ度Ｄの計算方法について説明する。以下の説明においては、それぞれのモビリティインスタンスＡ、Ｂのグループ可能性度付きモビリティデータを以下のように多次元ベクトルの配列として表現する。
Ａ＝（（Ｔ＿ａ１，Ｘ＿ａ１，Ｙ＿ａ１，Ｇ＿ａ１)，（Ｔ＿ａ２，Ｘ＿ａ２，Ｙ＿ａ２，Ｇ＿ａ２)，・・・）
Ｂ＝（（Ｔ＿ｂ１，Ｘ＿ｂ１，Ｙ＿ｂ１，Ｇ＿ｂ１)，（Ｔ＿ｂ２，Ｘ＿ｂ２，Ｙ＿ｂ２，Ｇ＿ｂ２)，・・・）
ここで、（Ｔ，Ｘ，Ｙ，Ｇ）は、グループ可能性度一時管理テーブル１５３のひとつのエントリに対応しており、Ｔ，Ｘ，Ｙ，Ｇは、それぞれ、エントリにおける時刻，Ｘ座標位置，Ｙ座標位置，グループ可能性度に対応する。また、Ｔ＿ａ１＜Ｔ＿ａ２＜・・・であり、Ｔ＿ｂ１＜Ｔ＿ｂ２＜・・・であるとする。

グループ抽出部１５２は、モビリティインスタンスＡのひとつのエントリ（Ｔ＿ａｉ，Ｘ＿ａｉ，Ｙ＿ａｉ，Ｇ＿ａｉ)に着目し、Ｔ＿ａｉにもっとも近いＴ＿ｂｊを持つＢのエントリ（Ｔ＿ｂｊ，Ｘ＿ｂｊ，Ｙ＿ｂｊ，Ｇ＿ｂｊ)を選択し、以下の式（１）により、同一グループ度Ｄの一つの要素である同一グループ度Ｄ＿ｉを算出する。なお、Ｔ＿ａｉにもっとも近いＴ＿ｂｊ を持つＢのエントリを選択するようにしているが、これに限られず、例えば、Ｔ＿ａｉに近い（例えば、所定の時間以内）Ｔ＿ｂｊを持つＢのエントリを選択するようにしてもよい。

Ｄ＿ｉ＝Ｌ（１−Ｇ＿ａｉ）＋Ｌ（１−Ｇ＿ｂｊ）＋(α＊(Ｔ＿ａｉ−Ｔ＿ｂｊ)＾２＋β＊（（Ｘ＿ａｉ−Ｘ＿ｂｊ）＾２＋（Ｙ＿ａｉ−Ｙ＿ｂｊ)＾２））・・・（１）
ここで、α、β、Ｌは予め定められたパラメータである。

同一グループ度Ｄ＿ｉは、モビリティインスタンスＡのモビリティデータ１点について、１からＡのモビリティデータのグループ可能性度を引いた値をＬで調整した値と、１からＢのモビリティデータのグループ可能性度を引いた値をＬで調整した値と、時間距離・空間距離をα・βで調整した値とを合計したものである。同一グループ度Ｄ＿ｉは、Ａのモビリティデータのグループ可能性度が高いほど、Ｂのモビリティデータのグループ可能性度が高いほど、ＡとＢとの時間距離・空間距離が小さいほど、小さい値になる。すなわち、同一グループ度Ｄ＿ｉは、同一グループの可能性が高いほど小さい値となる。

グループ抽出部１５２は、この同一グループ度Ｄ＿ｉの計算を、モビリティインスタンスＡのすべてのモビリティデータを対象に行う。このようにして算出された同一グループ度Ｄ＿ｉの集合が同一グループ度Ｄとなる。

次いで、グループ抽出部１５２は、算出された同一グループ度Ｄに基づいて、モビリティインスタンスＡ，Ｂが移動に関して同一グループであるか否かを判定する（Ｓ１１０３）。具体的には、グループ抽出部１５２は、予め定められた閾値Ｎ，Ｍに対して、Ｄ＿ｉ＜ＮとなるＤ＿ｉの個数がＭ個以上あれば、モビリティインスタンスＡ，Ｂは同一移動グループであると判定する。例えば、閾値Ｎは、１としてもよい。閾値Ｎを１とすると、Ａのモビリティデータのグループ可能性度、又は、Ｂのモビリティデータのグループ可能性度を０とした場合（すなわち、Ａ又はＢのモビリティデータを除去するとした場合）において、このモビリティデータがＡとＢとが同一移動グループであるとの判定に寄与しないようにすることができる。すなわち、モビリティデータを除去したものとして処理することができる。

以上の処理（Ｓ１１０２，Ｓ１１０３）を、取得したモビリティデータに対応するモビリティインスタンスにおけるすべてのモビリティインスタンスのペアを処理対象として行った後には、グループ抽出部１５２は、抽出したグループのそれぞれについて、ユニークなグループＩＤを生成して割り当て、モビリティグループ管理テーブル１３５に追加し（Ｓ１１０４）、グループ特定処理を終了する。

以上説明したように、グループ特定処理によると、モビリティインスタンスが同じグループであるか否かを判定するために、或る特定時点でのモビリティデータという点情報のみで判定せずに、移動軌跡データ（過去の複数の計測点でのモビリティデータ）という線情報で判定するようにしているので、モビリティインスタンスが同じグループであるか否かを高精度に判定することができる。また、モビリティデータについてのモビリティコンテキストの特定の容易性に関する重み（グループ可能性度）を用いて、グループが同じであるか否かを判定するようにしているの、モビリティコンテキストの特定が容易でないモビリティデータの影響をなくす、或いは低減することができ、グループ判定の精度を向上することができる。

次に、管理サーバ１０１の通知内容処理部１１７の処理について説明する。

図１２は、一実施形態に係る通知内容処理部の処理の一例を示すフローチャートである。

通知内容処理部１１７は、以下の処理（Ｓ１２０１〜１２０５）を行うことにより、インフラキャパシティの混雑状況に応じて、モビリティインスタンスを適切なプロバイダキャパシティに誘導するなどの通知を行う。

通知要否判定部１７１は、インフラキャパシティ状態管理テーブル１３６のキャパシティ状態情報（混雑情報）に基づいて、混雑状況が一定以上で、且つ一定時間以上継続した場合に通知が必要であると判断する（Ｓ１２０１）。

次いで、通知内容決定部１７２は、通知が必要であると判断された各インフラキャパシティインスタンスを処理対象として以下のステップＳ１２０２〜Ｓ１２０５の処理を行う。なお、図１２の説明において、処理対象のインフラキャパシティインスタンスを対象インフラキャパシティインスタンスという。

まず、通知内容決定部１７２は、対象インフラキャパシティインスタンスの位置情報を基に、モビリティインスタンス状態管理テーブル１３４を参照し、対象インフラキャパシティインスタンスのカバーするエリアに所属するモビリティインスタンス群を特定する（Ｓ１２０２）。

次いで、通知内容決定部１７２は、モビリティグループ管理テーブル１３５を参照して、ステップＳ１２０２で特定したモビリティインスタンス群のうち、移動に関して同一のグループ（モビリティグループ）のモビリティインスタンス群を特定する（Ｓ１２０３）。

次いで、通知内容決定部１７２は、各モビリティグループを処理対象として以下の処理（Ｓ１２０４，Ｓ１２０５）を行う。

具体的には、通知内容決定部１７２は、プロファイル管理テーブル１６３を参照し、処理対象のモビリティグループの嗜好を特定する（Ｓ１２０４）。モビリティグループの嗜好の特定方法としては、例えば、モビリティグループに属する各モビリティインスタンスのプロファイル管理テーブル１６３に記録されているプロファイル情報について、論理積もしくは論理和を取る方法がある。

次いで、通知内容決定部１７２は、プロバイダキャパシティ状態管理テーブル１３２を参照して、モビリティグループの嗜好の種類及び位置情報が近く、且つキャパシティにグループ人数以上の空きがあるプロバイダキャパシティインスタンスについての情報を、通知内容として決定する（Ｓ１２０５）。

通知内容決定部１７２は、ステップＳ１２０３で特定されたすべてのモビリティグループを処理対象に処理（Ｓ１２０４，Ｓ１２０５）を行った場合には、別のインフラキャパシティインスタンスを処理対象として、処理（Ｓ１２０２〜Ｓ１２０５）を行う。そして、通知が必要であると判断された全てのインフラキャパシティインスタンスを処理対象として処理（ステップＳ１２０２〜Ｓ１２０５）を実行した場合には、通知内容決定部１７２は、処理を終了する。

このように、通知内容決定部１７２により決定された通知内容は、データ配信部１８１によって、通知対象のモビリティグループに属するモビリティインスタンス（ユーザ）の端末１０２ａに送信される。

次に、データ配信部１８１によって送信された通知内容を受信した端末１０２ａのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）について説明する。

図１３は、一実施形態に係るユーザの端末のＧＵＩの一例を示す図である。

データ配信部１８１により通知内容が送信されると、送信対象のモビリティグループに属する複数のユーザのそれぞれの端末１０２ａは、通知内容を受信して、それぞれの画面１３０１に、同様な内容の通知内容１３０２を表示する。

図１３の例では、通知内容は、モビリティグループに属するユーザの嗜好にあった飲食店のクーポンである。この結果、同一のモビリティグループに属するユーザ全員を、このクーポンをインセンティブとして、この飲食店に移動させるように効果的に誘導することができる。

なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変形して実施することが可能である。

例えば、上記実施形態において、モビリティインスタンスやキャパシティインスタンスから管理サーバ１０１が受け付けるデータのうち、インスタンスの種類情報については、受け付けるデータ中に含まれていても、含まれていなくともよい。例えば、受け付けるデータ中にインスタンスの種類情報が含まれていない場合には、モビリティインスタンスＩＤと、インスタンスの種類情報との対応関係に関するメタデータを管理するテーブルを予め管理サーバ１０１に記憶させておき、このテーブルのメタデータを利用して、受け付けたデータ中のモビリティインスタンスＩＤに対応する種類情報を特定するようにしてもよい。キャパシティインスタンスについても、モビリティインスタンスと同様にテーブルを記憶させて、同様な処理により種類情報を特定するようにしてもよい。また、キャパシティインスタンスの位置情報についても、管理サーバ１０１が受け付けるデータに含まれていなくてもよい。例えば、施設のような動かないキャパシティインスタンスについては、データに含まれていないケースが多いと考えられる。このように受け付けるデータに位置情報が含まれていない場合には、キャパシティインスタンスＩＤと、位置情報（住所表現による位置情報でもよい）との対応関係に関するメタデータを管理するテーブルを管理サーバ１０１に記憶させておき、このテーブルのメタデータに基づいて、キャパシティインスタンスの位置情報を特定するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、モビリティインスタンスのモビリティデータに対して、モビリティコンテキストの特定の容易性に関する重みを付与するようにし、重みを０とすることにより、実質的にモビリティデータを除去したものと取り扱うようにしていたが、本発明はこれに限られず、例えば、モビリティコンテキストの特定の容易性が低い、すなわちモビリティコンテキストの特定が困難であるモビリティデータについて、処理対象から除去するように、例えば、図１０のステップＳ１００２及びＳ１００３の処理に代えて、ステップＳ１００１で取得したモビリティデータの中からモビリティコンテキストの特定が困難であるモビリティデータを除去する処理を行うようにしてもよい。このようにすると、例えば、後続のグループ抽出部１５２のグループ特定処理（Ｓ１００４）における処理負荷を軽減することができる。

また、上記実施形態では、各種データをＲＤＢ（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ ＤａｔａＢａｓｅ）を用いた構成で管理するようにしていたが、本発明はこれに限られず、データの一貫性を考慮しつつ、適切なＫＶＳ（Ｋｅｙ−Ｖａｌｕｅ Ｓｔｏｒｅ）などの規模拡張性の高いデータ管理システムにより、各種データを管理するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、管理サーバ１０１や各種テーブルを、ひとつのブロック図で表現したが、本発明はこれに限られず、規模拡張性を考慮して分散させてもよい。管理サーバ１０１がハードウェア及びソフトウェアを有する複数の計算機により具現化されてもよく、また、各機能部が複数のハードウェア及びソフトウェアを有する計算機により具現化されてもよい。例えば、複数の管理サーバを用意し、それぞれの管理サーバの管理対象を地理的なエリアで分けて、ゲートウェイ１０６により負荷分散・ルーティングを行うようにしてもよい。なお、この場合には、管理対象と位置情報と管理サーバのネットワークアドレスとの対応関係をゲートウェイ１０６が管理するようにすればよい。

また、上記実施形態では、管理サーバの各機能部を、プロセッサがプログラムを実行することにより構成される例を示していたが、本発明はこれに限られず、各機能部の一部又は全部を、例えば集積回路等のハードウェアによって構成するようにしてもよい。また、上記実施形態において、機能部を構成するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、プログラムコード等を記録した記録媒体により提供されてもよい。この場合には、記録媒体のプログラムをコンピュータのプロセッサが読み出して実行することにより、機能部を実現することができる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＲＯＭなどを用いてよい。また、機能部を構成するプログラムを、ネットワークを介して配信することによって、コンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶部又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが記憶部や記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。また、管理サーバ１０１の各機能部は、それらの一部又は全部を、仮想的なハードウェア（仮想マシン）により実現してもよい。

１００…モビリティデータ処理システム、１０１…管理サーバ、１０２…ユーザ、１０２ａ…端末、１０３…フィールド、１０４…モビリティインスタンス、１０４ａ…端末、１０５…キャパシティインスタンス、１０６…ゲートウェイ、１１１…フィールド要求受付部、１１２…フィールドデータ受付処理部、１１３…フィールドデータ管理部、１１４…共通データ管理部、１１５…インスタンスデータ処理部、１１６…グループデータ処理部、１１７…通知内容処理部、１１８…ユーザ処理実行部、１１９…ユーザ要求受付部、１２０…コンソール、１２１…データ識別部、１２２…状態更新部、１２３…更新先管理テーブル、１３１…モビリティデータ管理テーブル、１３２…プロバイダキャパシティ状態管理テーブル、１３３…モビリティイベント管理テーブル、１３４…モビリティインスタンス状態管理テーブル、１３５…モビリティグループ管理テーブル、１３６…インフラキャパシティ管理テーブル、１４１…イベント抽出部、１４２…イベント集計部、１５１…グループ可能性度判定部、１５２…グループ抽出部、１５３…グループ可能性度一時管理テーブル、１６１…フィルタリングデータ管理テーブル、１６２…フィルタリング処理管理テーブル、１６３…プロファイル管理テーブル、１７１…通知要否判定部、１７２…通知内容決定部、１８１…データ配信部、１８２…データ通知部、１８３…データ検索部、１４０１…ＣＰＵ、１４０２…メモリ、１４０３…補助記憶装置、１４０４…通信インタフェース、１４０５…メディアインタフェース、１４０６…入出力装置、１４０７…外部記憶媒体

Claims (15)

1. 実空間に存在する移動可能な１以上のモビリティインスタンスについて、他のモビリティインスタンスとの移動の関連性に関する特徴を示す情報であるモビリティコンテキストを特定するモビリティデータ処理装置であって、
   複数のモビリティインスタンスの空間情報及び時間情報を含むモビリティデータを記憶するモビリティデータ管理部と、
   前記モビリティデータに対して、前記モビリティコンテキストの特定を向上するための所定の処理を実行する処理実行部と、
   前記処理実行部による処理後に、一のモビリティインスタンスのモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータとの時間距離及び空間距離に基づいて、前記一のモビリティインスタンスのモビリティコンテキストを特定するモビリティコンテキスト特定部と、
   を備えるモビリティデータ処理装置。
2. 前記モビリティコンテキストは、前記他のモビリティインスタンスと同一の移動を行うグループに属しているか否かを示す情報である
   請求項１に記載のモビリティデータ処理装置。
3. 前記モビリティコンテキスト特定部は、一のモビリティインスタンスの一のモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータのうちの時間距離が近いモビリティデータとに対する時間距離及び空間距離に基づいて、前記一のモビリティインスタンスと、前記他のモビリティインスタンスとが同一の移動を行う同一グループに属しているか否かを特定する
   請求項２に記載のモビリティデータ処理装置。
4. 前記モビリティコンテキスト特定部は、一のモビリティインスタンスの複数のモビリティデータのそれぞれについて、他のモビリティインスタンスのモビリティデータのうちの時間距離が近いモビリティデータとの時間距離及び空間距離を求め、これらの時間距離及び空間距離に基づいて、前記一のモビリティインスタンスと、前記他のモビリティインスタンスとが同一の移動を行う同一グループに属しているか否かを特定する
   請求項３に記載のモビリティデータ処理装置。
5. 前記モビリティコンテキストの特定を向上するための所定の処理は、前記モビリティデータに対する前記モビリティコンテキストの特定の容易性に関する重みを付与する処理であり、
   前記モビリティコンテキスト特定部は、一のモビリティインスタンスのモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータとの時間距離及び空間距離と、前記モビリティデータに付与された前記モビリティコンテキストの特定の容易性に関する重みとに基づいて、前記一のモビリティインスタンスのモビリティコンテキストを特定する
   請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のモビリティデータ処理装置。
6. 前記モビリティデータに対する前記モビリティコンテキストの特定の容易性に関する重みを付与する処理は、地図データに基づく鉄道の線路上に位置することを示すモビリティデータに対して前記モビリティコンテキストの特定の容易性が低いことを示す重みを付与する処理であり、
   前記処理実行部は、前記モビリティデータの中から前記鉄道の線路上に位置することを示すモビリティデータに対して容易性が低いことを示す重みを付与する
   請求項５に記載のモビリティデータ処理装置。
7. 前記モビリティデータに対する前記モビリティコンテキストの特定の容易性に関する重みを付与する処理は、公共交通機関のモビリティインスタンスに乗車していることを示すモビリティデータに対して前記モビリティコンテキストの特定の容易性が低いことを示す重みを付与する処理であり、
   前記処理実行部は、前記モビリティデータの中から前記公共交通機関のモビリティインスタンスに乗車していることを示すモビリティデータに対して容易性が低いことを示す重みを付与する
   請求項５又は請求項６に記載のモビリティデータ処理装置。
8. 前記モビリティコンテキストの特定を向上するための所定の処理は、前記モビリティデータの中から前記モビリティコンテキストの特定の容易性がない所定のモビリティデータを除去する処理であり、
   前記処理実行部は、前記モビリティデータの中から前記所定のモビリティデータを除去し、
   前記モビリティコンテキスト特定部は、前記所定のモビリティデータが除去されたモビリティデータに基づいて、一のモビリティインスタンスのモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータとの時間距離及び空間距離を測定し、前記一のモビリティインスタンスのモビリティコンテキストを特定する
   請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のモビリティデータ処理装置。
9. 前記所定のモビリティデータを除去する処理は、地図データに基づく鉄道の線路上に位置することを示すモビリティデータを除去する処理であり、
   前記処理実行部は、前記モビリティデータの中から前記鉄道の線路上に位置することを示すモビリティデータを除去する
   請求項８に記載のモビリティデータ処理装置。
10. 前記所定のモビリティデータを除去する処理は、公共交通機関のモビリティインスタンスに乗車していることを示すモビリティデータを除去する処理であり、
    前記処理実行部は、前記モビリティデータの中から前記公共交通機関のモビリティインスタンスに乗車していることを示すモビリティデータを除去する
    請求項８又は請求項９に記載のモビリティデータ処理装置。
11. 前記モビリティコンテキストに基づいて、同一の移動を行うグループに属する１以上のモビリティインスタンスを特定するグループ特定部と、
    前記同一の移動を行うグループに属するモビリティインスタンスの端末に対して、同一の内容を含むデータを送信することにより、前記端末に対して同一内容を表示させるデータ配信部と
    をさらに備える請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載のモビリティデータ処理装置。
12. 前記モビリティインスタンスを収容可能な１以上のキャパシティインスタンスにおける前記モビリティインスタンスの収容状況を示す情報を管理するキャパシティインスタンス管理部と、
    前記キャパシティインスタンスのキャパシティが超過していることを検出する超過検出部と、をさらに備え、
    前記データ配信部は、前記キャパシティインスタンスのキャパシティが超過していることが検出された場合に、前記キャパシティインスタンスに収容されている同一の移動を行うグループに属する前記モビリティインスタンスに対して、キャパシティが超過していない別のキャパシティインスタンスに関する情報を送信する
    請求項１１に記載のモビリティデータ処理装置。
13. 前記モビリティインスタンスの複数のモビリティデータを比較して、モビリティインスタンスの状態を抽出する抽出部と、
    前記モビリティインスタンスの状態に基づいて、前記モビリティインスタンスの前記収容状況を集計し、前記キャパシティインスタンス管理部に登録する集計部と、
    をさらに備える
    請求項１２に記載のモビリティデータ処理装置。
14. 実空間に存在する移動可能な１以上のモビリティインスタンスについて、他のモビリティインスタンスとの移動の関連性に関する特徴を示す情報であるモビリティコンテキストを特定するモビリティデータ処理装置によるモビリティデータ処理方法であって、
    複数のモビリティインスタンスの空間情報及び時間情報を含むモビリティデータを記憶し、
    前記モビリティデータに対して、前記モビリティコンテキストの特定を向上するための所定の処理を実行し、
    前記処理後において、一のモビリティインスタンスのモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータとの時間距離及び空間距離に基づいて、前記一のモビリティインスタンスのモビリティコンテキストを特定する
    モビリティデータ処理方法。
15. ネットワークを介して通信可能な管理サーバと、移動体端末とを備えるモビリティデータ処理システムであって、
    前記管理サーバは、
    複数のモビリティインスタンスの空間情報及び時間情報を含むモビリティデータを記憶するモビリティデータ管理部と、
    前記モビリティデータに対して、モビリティコンテキストの特定を向上するための所定の処理を実行する処理実行部と、
    前記処理実行部により処理が行われた後に、一のモビリティインスタンスのモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータとの時間距離及び空間距離に基づいて、前記一のモビリティインスタンスのモビリティコンテキストを特定するモビリティコンテキスト特定部と、
    を備えるモビリティデータ処理システム。