JP7158128B2 - 災害発生可能性算出システム及び方法、プログラム、及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、災害発生可能性算出システム、災害発生可能性算出方法、運転制御装置、プログラム、及び記録媒体に関する。

例えば高速道路において、道路管理者は、交通渋滞、交通規制、及び交通事故等の交通情報に基づいて、交通量の制御等の交通管制業務を実施する。特許文献１には、道路管理者による車線運用の意思決定を支援するためのシステムとして、シミュレータを利用した道路交通管制の支援システムが記載されている。

また、道路交通管制においては、現在の道路等の状態に起因する自然災害又は交通事故等の災害の発生し易さが算出され、その算出結果が道路管理者等に提示されることによって、パトロールカー又は監視員等の事前配備、及び道路上に設置された情報板を用いた走行車両に対する注意喚起等を実施できるシステムが要望される。特許文献２には、過去に発生した交通事故パターンを学習して、現在の交通事故の発生傾向を予報する予報装置が記載されている。

特開２００８－０５９３９０号公報 特開２０１４－０３５６３９号公報

特許文献２に記載されている予報装置は、過去に発生した交通事故パターンのいずれかと予報演算時の状況との相関に基づいて、交通事故の発生を予報する。しかし、過去のいずれかの交通事故パターンとの相関に基づく予報、すなわちある一つの交通事故パターンとの相関に基づく予報は、予報の精度に改善の余地があり、かえって、道路管理者等の意思決定の妨げとなる可能性がある。

本発明の態様は、災害発生可能性を精度良く算出して、道路管理者等の意思決定を支援することができる災害発生可能性算出システム、災害発生可能性算出方法、運転制御装置、プログラム、及び記録媒体を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様に従えば、交通に関する状態量及びハザードマップ情報を取得する取得部と、災害が発生した際の前記交通に関する状態量及び前記ハザードマップ情報に基づいて、災害の発生に対する、前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度を算出する影響度算出部と、前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度と、現在の前記交通に関する状態量及び前記ハザードマップ情報とに基づいて、災害発生可能性を算出する災害発生可能性算出部と、を備える災害発生可能性算出システムが提供される。

本発明の第１の態様によれば、過去において災害が発生した際の交通に関する状態量及びハザードマップ情報が取得されることにより、過去の災害発生時の交通に関する状態量及びハザードマップ情報が災害の発生に寄与する影響度が算出される。そして、現在の交通に関する状態量及びハザードマップ情報が取得されることにより、その現在の交通に関する状態量及びハザードマップ情報と、算出された影響度とに基づいて、災害発生可能性が算出される。したがって、道路管理者等は、算出された災害発生可能性に基づいて、損害の発生を未然に防止したり損害を最小限に抑制したりするための意思決定を行うことができる。

本発明の第１の態様において、前記取得部は、気象に関する状態量を取得し、前記影響度算出部は、災害の発生に対する、前記気象に関する状態量の影響度を算出し、前記災害発生可能性算出部は、前記気象に関する状態量の影響度と、現在の前記気象に関する状態量とに基づいて、前記災害発生可能性を算出してもよい。

気象に関する状態量が取得されることにより、影響度は、交通に関する状態量のみならず、気象に関する状態量も考慮して算出される。これにより、算出される災害発生可能性の精度は向上する。

本発明の第１の態様において、前記取得部は、地形に関する状態量を取得し、前記影響度算出部は、災害の発生に対する、前記地形に関する状態量の影響度を算出し、前記災害発生可能性算出部は、前記地形に関する状態量の影響度と、現在の前記地形に関する状態量とに基づいて、前記災害発生可能性を算出してもよい。

地形に関する状態量が取得されることにより、影響度は、交通に関する状態量のみならず、地形に関する状態量も考慮して算出される。これにより、算出される災害発生可能性の精度は向上する。

本発明の第１の態様において、前記取得部は、メンテナンス情報を取得し、前記災害発生可能性算出部は、前記メンテナンス情報に基づいて、前記災害発生可能性を補正してもよい。

例えば交通施設について道路工事のようなメンテナンスが実施される場合、災害発生可能性が変動する可能性がある。メンテナンス情報が取得され、算出された災害発生可能性がメンテナンス情報に基づいて補正されることにより、災害発生可能性の精度は向上する。

本発明の第１の態様において、新たに災害が発生し、災害が発生した際の前記状態量が更新されたとき、前記影響度算出部は、前記影響度を新たに算出してもよい。

新たな災害が発生すると、取得部によって取得される、過去において災害が発生した際の状態量は更新される。状態量が更新される度に影響度が新たに算出されることにより、災害発生可能性の精度は向上する。

本発明の第１の態様において、前記災害発生可能性算出部は、前記影響度算出部で算出された前記影響度に基づいて、前記状態量及び前記ハザードマップ情報のそれぞれについて重みを設定し、前記重みを現在の前記状態量に乗じて算出された重み付け状態量と前記重みを前記ハザードマップ情報に乗じて算出された重み付けハザードマップ情報とを加算することによって、前記災害発生可能性を算出してもよい。

災害に対する影響度に基づいて、状態量及びハザードマップ情報が重み付けされ、その重み付けされた重み付け状態量と重み付けハザードマップ情報との加算値から災害発生可能性が算出されることにより、災害発生可能性は精度良く算出される。

本発明の第１の態様において、前記取得部は、災害の種類に関する情報を取得し、前記影響度算出部は、前記災害の種類毎に前記影響度を算出してもよい。

例えば交通事故、土砂崩れ、及び浸水のような災害の種類に関する情報が取得され、災害の種類毎に影響度が算出されることにより、災害発生可能性算出部は、災害の種類毎に災害発生可能性を算出することができる。したがって、道路管理者等は、災害の種類毎に算出された災害発生可能性に基づいて、損害の発生を未然に防止したり損害を最小限に抑制したりするための意思決定を適切に行うことができる。

本発明の第１の態様において、前記災害発生可能性算出部は、前記災害の種類毎に算出された前記影響度に基づいて、前記災害の種類毎に前記災害発生可能性を算出し、前記災害の種類毎に算出された災害発生可能性を、前記災害の種類毎に切換表示可能な出力データを生成する出力制御部を備えてもよい。

災害発生可能性が災害の種類毎に切換表示されることにより、道路管理者等は、災害の種類毎に出力装置に表示された災害発生可能性を見て、意思決定を適切に行うことができる。

本発明の第１の態様において、前記災害発生可能性が高い地点を通過する移動体に対して、災害の発生を回避する運転を促す出力データを生成する出力制御部を備えてもよい。

災害の発生を回避する運転を促す出力データが生成されることにより、移動体の運転者は、その出力データを見て、災害の発生を回避する運転を実施することができる。例えば、運転者は、移動体の走行速度を低減したり、先行する移動体との距離を長くしたり、災害発生可能性が高い地点を迂回するルートを選択したりすることができる。これにより、損害の発生が未然に防止される。

本発明の第１の態様において、前記災害発生可能性が高い地点を通過する移動体に対して、災害の発生を回避する運転制御指令を生成する運転制御指令生成部を備えてもよい。

災害の発生を回避する運転制御指令が生成されることにより、自動運転システム又は運転アシストシステムが搭載された移動体は、運転制御指令に基づいて、災害の発生を回避する運転を実施することができる。例えば、移動体は、移動体の走行速度を低減したり、先行する移動体との距離を長くしたり、災害発生可能性が高い地点を迂回するルートを選択したりすることができる。これにより、損害の発生が未然に防止される。

本発明の第１の態様において、前記取得部は、ソーシャルネットワーキングサービス上の投稿文に関するＳＮＳ情報を取得し、前記ＳＮＳ情報から、位置情報及び災害情報を取得するＳＮＳ情報解析部と、前記位置情報が示す地図上の位置に前記災害情報を表示する出力データを出力装置に出力する出力制御部と、を備えてもよい。

例えばソーシャルネットワーキングサービスのユーザが災害現場の近くにいて、そのユーザが所持する携帯端末から災害情報を含むＳＮＳ情報が発信された場合、そのＳＮＳ情報が取得されることにより、その災害現場の位置情報及び災害情報が迅速に取得される。その位置情報が示す地図上の位置に災害情報が表示されることにより、道路管理者等は、その表示を見て、意思決定を適切に行うことができる。

本発明の第１の態様において、前記取得部は、前記投稿文に添付された画像情報を取得し、前記ＳＮＳ情報解析部は、前記画像情報を解析して前記画像情報の画像が災害現場の画像か否かを判定し、前記画像が前記災害現場の画像であると判定された場合、前記出力制御部は、前記位置情報が示す地図上の位置に、災害情報として前記画像を出力してもよい。

災害現場の近くにいるソーシャルネットワーキングサービスのユーザが携帯端末のカメラ機能を使って災害現場の画像を取得し、その画像を含むＳＮＳ情報が携帯端末から発信された場合、そのＳＮＳ情報が取得されることにより、その災害現場の状況が迅速に把握される。その画像が地図上の位置に災害情報として表示されることにより、道路管理者等は、その表示を見て、意思決定を適切に行うことができる。

本発明の第２の態様に従えば、移動体に搭載され、第１の態様の災害発生可能性算出システムによって算出された前記災害発生可能性が高い地点を通過する際に、前記災害発生可能性算出システムから出力される運転制御指令に従って、災害の発生を回避する運転制御を行う運転制御装置が提供される。

本発明の第２の態様によれば、自動運転システム又は運転アシストシステムが搭載された移動体は、災害発生可能性算出システムから出力された運転制御指令に基づいて、災害の発生を回避する運転を実施することができる。例えば、移動体は、移動体の走行速度を低減したり、先行する移動体との距離を長くしたり、災害発生可能性が高い地点を迂回するルートを選択したりすることができる。

本発明の第３の態様に従えば、交通に関する状態量及びハザードマップ情報を取得することと、災害が発生した際の前記交通に関する状態量及び前記ハザードマップ情報に基づいて、災害の発生に対する、前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度を算出することと、前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度と、現在の前記交通に関する状態量及び前記ハザードマップ情報とに基づいて、災害発生可能性を算出することと、を含む災害発生可能性算出方法が提供される。

本発明の第４の態様に従えば、コンピュータを、交通に関する状態量及びハザードマップ情報を取得する取得部と、災害が発生した際の前記交通に関する状態量及び前記ハザードマップ情報に基づいて、災害の発生に対する、前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度を算出する影響度算出部と、前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度と、現在の前記交通に関する状態量及び前記ハザードマップ情報とに基づいて、災害発生可能性を算出する災害発生可能性算出部と、として機能させるためのプログラムが提供される。

本発明の第５の態様に従えば、コンピュータを、交通に関する状態量及びハザードマップ情報を取得する取得部と、災害が発生した際の前記交通に関する状態量及び前記ハザードマップ情報に基づいて、災害の発生に対する、前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度を算出する影響度算出部と、前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度と、現在の前記交通に関する状態量及び前記ハザードマップ情報とに基づいて、災害発生可能性を算出する災害発生可能性算出部と、として機能させるためのプログラムが記録された記録媒体が提供される。

本発明の態様によれば、災害発生可能性を精度良く算出して、道路管理者等の意思決定を支援することができる災害発生可能性算出システム、災害発生可能性算出方法、運転制御装置、プログラム、及び記録媒体が提供される。

図１は、第１実施形態に係る災害発生可能性算出システムの一例を示すハードウェア構成図である。 図２は、第１実施形態に係る災害発生可能性算出システムの一例を示す機能ブロック図である。 図３は、第１実施形態に係る気象情報記憶部で記憶される気象に関する状態量の模式図である。 図４は、第１実施形態に係る災害発生可能性算出方法の一例を示すフローチャートである。 図５は、第１実施形態に係る影響度算出部おいて算出される影響度の一例を示す図である。 図６は、第１実施形態に係る災害発生可能性算出システムの出力結果を示す表示画面の一例を示す図である。 図７は、第１実施形態に係る災害発生可能性算出システムの出力結果を示す表示画面の一例を示す図である。 図８は、第１実施形態に係る災害発生可能性算出システムの一例を示す機能ブロック図の変形例である。 図９は、第２実施形態に係る災害発生可能性算出方法の一例を示すフローチャートである。 図１０は、第３実施形態に係る災害発生可能性算出システムの一例を示す機能ブロック図である。 図１１は、第４実施形態に係る災害発生可能性算出システムの機能ブロック図の変形例である。 図１２は、第４実施形態に係る災害発生可能性算出方法の一例を示すフローチャートである。 図１３は、第５実施形態に係る災害発生予測システムの一例を示すハードウェア構成図である。 図１４は、第５実施形態に係る災害発生予測システムの一例を示す機能ブロック図である。 図１５は、第５実施形態に係る災害発生可能性算出システムによる移動体の運転制御方法を示すフローチャートである。 図１６は、第５実施形態に係る災害発生可能性算出システムの出力結果を示す表示画面の一例を示す図である。 図１７は、第６実施形態に係る災害発生可能性算出システムの一例を示す機能ブロック図である。 図１８は、第６実施形態に係るＳＮＳ情報解析を含む災害発生可能算出方法の一例を示すフローチャートである。 図１９は、第６実施形態に係る災害発生可能性算出システムの出力結果を示す表示画面の一例を示す図である。 図２０は、第６実施形態に係るＳＮＳ情報解析を含む災害発生可能算出方法の変形例を示すフローチャートである。 図２１は、第７実施形態に係る災害発生可能性算出システムの出力結果を示す表示画面の一例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態に係る災害発生可能性算出システムについて詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではなく、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせて構成するものも含むものである。

＜第１実施形態＞
第１実施形態について説明する。図１は、本実施形態に係る災害発生可能性算出システム１００の一例を示すハードウェア構成図である。災害発生可能性算出システム１００は、例えば高速道路又は一般道路の交通管制センター等に配置される。

本実施形態において、災害とは、地震又は津波のような自然災害、交通事故又は航空機の落下等の人為災害、及びトンネルや橋の崩落のような設備の不備又は老朽化に起因する設備災害の少なくとも一つを意味する。また、災害には、地震による火災、地割れ、断層、液状化、及び建物倒壊等のような二次災害も含まれる。災害発生可能性とは、自然災害又は交通事故等の災害の発生可能性をいう。

図１に示すように、災害発生可能性算出システム１００は、情報処理装置１と、状態量を検出してその状態量を含む検出情報を情報処理装置１に出力するセンサ２とを備える。また、災害発生可能性算出システム１００は、情報処理装置１と接続される入力装置３及び出力装置４を備える。なお、災害発生可能性算出システム１００が通信装置を備え、その通信装置を介して外部装置と情報通信してもよい。

センサ２は、交通に関する状態量を含む交通情報、及び気象に関する状態量を含む気象情報を検出及び収集する。本実施形態において、センサ２は、道路及びその周辺の交通情報を検出及び収集する交通情報センサと、道路及びその周辺の気象情報を検出する及び収集する気象情報センサとを含む。センサ２は、例えば道路に設置される。

交通に関する状態量は、道路における交通量、交通規制（車線規制又は速度規制等）、路面温度、渋滞情報（車両密度又は走行速度等）、及び時刻情報（通勤時間帯、日中、夜間、平日、休日等）の少なくとも一つを含む。気象に関する状態量は、降雨量、降雪量、積雪量、霧、竜巻、風力、風向、気温、湿度、及び明るさ（日中の明るさ又は夜間の明るさ等）の少なくとも一つを含む。

センサ２は、収集した交通に関する状態量を含む交通情報及び気象に関する状態量を含む気象情報を情報処理装置１に出力する。なお、気象情報を収集するセンサ２として、気象レーダシステムが用いられてもよい。

情報処理装置１は、センサ２で収集された交通情報及び気象情報のような複数の情報の取得及び管理を実施する。また、情報処理装置１は、取得又は管理されている情報に基づいて情報処理を実施する。情報処理装置１は、ＣＰＵ（central processing unit）５と、ＲＯＭ（read only memory）６と、ＲＡＭ（random access memory）７と、ドライブ装置８とを有する。不揮発性メモリであるＲＯＭ６には、情報処理装置１の情報処理において実行されるプログラムが記憶されている。プログラムは、ＲＯＭ６からＲＡＭ７のワーキングメモリ上にロードされ、ＣＰＵ５に読み込まれて実行される。

なお、情報処理において実行されるプログラムが、サーバから情報処理装置１に送信されインストールされてもよい。

なお、情報処理において実行されるプログラムが、記録媒体９Ａに記録され、ドライブ装置８を介して情報処理装置１にインストールされてもよい。記録媒体９Ａは、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、又は光磁気ディスクのような、光学的、電気的、又は磁気的に情報を記録する記録媒体でもよいし、ＲＯＭ又はフラッシュメモリのような、電気的に情報を記録する半導体メモリでもよい。

出力装置４は、例えば液晶ディスプレイ（liquid crystal display：ＬＣＤ）又は有機ＥＬディスプレイ（organic electroluminescence display：ＯＬＥＤ）のようなフラットパネルディスプレイを含み、情報処理装置１が生成した表示データを表示する。本実施形態において、出力装置４は、例えば交通管制センターにいる複数の人員が見ることができる大型ディスプレイである。また、出力装置４は、道路に設置される表示板、サービスエリアに設置されるモニタ、作業員等が所持するスマートフォンのような携帯端末、及び道路を走行する各車両内に設置されるモニタ等を含む。また、出力装置４は、入力装置３からの入力情報に基づいて、その出力装置４の表示画面に表示されている複数の表示データを切換表示してもよい。また、出力装置４は、映像データ又は文字データ等を出力してもよいし、音声データを出力するスピーカを含んでもよい。

入力装置３は、道路管理者等に操作され、操作されることにより入力情報を生成する。入力装置３で生成された入力情報は、情報処理装置１に出力される。入力装置３は、例えばパーソナルコンピュータ又は携帯機器等を含む。なお、入力装置３が出力装置４の表示画面に設けられたタッチセンサを含んでもよい。すなわち、出力装置４が入力装置３と一体となったタッチパネルを含んでもよい。また、オペレータが入力装置３を操作することにより、出力装置４に表示される表示データが選択的に切換えられてもよい。

また、情報処理装置１が外部データベース９Ｂと接続されてもよい。外部データベース９Ｂは、上述のプログラムのみならず、交通情報及び気象情報等も記憶可能である。

次に、本実施形態に係る情報処理装置１について説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理装置１の一例を示す機能ブロック図である。図２に示すように、情報処理装置１は、情報記憶部１０と、情報解析部２０と、出力制御部３０とを有する。

情報記憶部１０は、交通情報記憶部１１と、気象情報記憶部１２と、ハザードマップ情報記憶部１３と、災害情報記憶部１４とを有する。情報記憶部１０の機能は、例えばＲＯＭ７又は外部データベース９Ｂなどによって実現される。情報記憶部１０は、例えばメモリ内に設けられた記憶領域を含む。

交通情報記憶部１１は、道路等に設置された交通情報を検出するセンサ２と、インターネット等の通信ネットワークを介して接続されている。交通情報記憶部１１は、センサ２によってリアルタイムで取得される交通情報をセンサ２から取得し記憶する。また、交通情報記憶部１１は、道路管理者等が入力装置３を介して入力した交通情報を取得し記憶する。

センサ２は、車両感知器のような交通量を検出可能なセンサ、及び路面温度を検出可能なセンサを含む。センサ２によって検出される交通情報は、交通量及び路面温度を含む。道路管理者等が入力装置３を介して入力する交通情報は、管制情報を含む。管制情報は、規制情報、渋滞情報、及び事故情報を含む。

交通情報記憶部１１は、交通情報と、その交通情報が取得された地点を示す識別情報とを紐付けて記憶する。交通情報が取得された地点は、例えば、交通量が取得された地点、路面温度が取得された地点、規制が発生した地点、渋滞が発生した地点、及び事故が発生した地点の少なくとも一つを含む。地点の識別情報は、その地点を特定できる情報であり、その地点の緯度及び経度のような絶対位置情報を含む。

このように、本実施形態において、交通情報記憶部１１は、リアルタイムデータである現在の交通に関する状態量と、その交通に関する状態量についての地点の識別情報とを関連付けて記憶する。また、交通情報記憶部１１は、リアルタイムデータである現在の交通に関する状態量と、その交通に関する状態量が取得された時刻を示す時刻情報とを関連付けて記憶する。

気象情報記憶部１２は、道路等に設置された気象情報を検出するセンサ２と、インターネット等の通信ネットワークを介して接続されている。気象情報記憶部１２は、センサ２によってリアルタイムで取得される気象情報をセンサ２から取得し記憶する。また、気象情報記憶部１２は、道路管理者等が入力装置３を介して入力した交通情報を取得し記憶する。

センサ２は、雨量計のような降雨量を検出可能なセンサ、降雪量を可能なセンサ、及び気温を検出可能なセンサ等を含む。センサ２によって検出される気象情報は、降雨量、降雪量、積雪量、霧、風力、風向、気温、及び湿度の少なくとも一つを含む。道路管理者等が入力装置３を介して入力する気象情報は、特定地域の気象情報を含む。

気象情報記憶部１２は、気象情報と、その気象情報が取得された地点を示す識別情報とを紐付けて記憶する。地点の識別情報は、その地点を特定できる情報であり、その地点の緯度及び経度のような絶対位置情報を含む。

なお、気象情報取得部１２は、気象庁のような機関において作成される降雨量等の気象情報に関するマップを外部サーバから取得して、地点毎の気象に関する状態量を記憶してもよい。つまり、気象情報取得部１２は、外部から配信される気象情報を、通信回線を介して定期的に取得し記憶してもよい。

このように、本実施形態において、気象情報記憶部１２は、リアルタイムデータである現在の気象に関する状態量と、その気象に関する状態量についての地点の識別情報とを関連付けて記憶する。また、気象情報記憶部１２は、リアルタイムデータである現在の気象に関する状態量と、その気象に関する状態量が取得された時刻を示す時刻情報とを関連付けて記憶する。

ハザードマップ情報記憶部１３は、国土交通省、地方自治体、又は企業のような機関において作成される、特定の災害に関して予測された地域毎の被害規模又は危険度を示すハザードマップ情報を取得し記憶する。ハザードマップ情報記憶部１３は、津波、洪水、土砂災害、地震災害、及び火山災害のような自然災害の被害規模又は危険度に関する情報を、各地点の識別情報に紐付けて記憶する。なお、ハザードマップは、特定の災害に関する地域毎の被害規模や危険度が示されているものであればよく、地域の防災マップなども含まれる。

このように、本実施形態において、ハザードマップ情報記憶部１３は、被害規模又は危険度の少なくとも一方を示す被災レベル情報と、その被災レベル情報についての地点の識別情報とを関連付けて記憶する。

災害情報記憶部１４は、過去の災害情報を記憶する。過去の災害情報とは、過去に発生した災害に関する情報である。上述のように、本実施形態において、災害は、自然災害、交通事故、及び二次災害を含む。災害情報記憶部１４は、災害情報として、災害の種類、災害が発生した時間、災害の程度、過去において災害が発生した際の交通に関する状態量、及び過去において災害が発生した際の気象に関する状態量を、災害が発生した地点の識別情報と紐付けて記憶する。

このように、本実施形態において、災害情報記憶部１４は、過去において災害が発生したときの交通に関する状態量と、その交通に関する状態量についての地点の識別情報とを関連付けて記憶する。また、災害情報記憶部１４は、過去において災害が発生したときの気象に関する状態量と、その気象に関する状態量についての地点の識別情報とを関連付けて記憶する。

本実施形態において、交通情報記憶部１１は、地点毎に、センサ２で取得される交通に関する状態量を、標準化された数値、例えば１から５までの数値として記憶する。同様に、気象情報記憶部１２は、地点毎に、センサ２で取得される気象に関する状態量を、標準準化された数値、例えば１から５までの５段階の数値として記憶する。

図３は、気象情報記憶部１２に記憶されている気象に関する状態量の一例を示す模式図である。図３は、センサ２により取得された降雨量と、その降雨量が取得された地点の識別情報とが関連付けられて記憶されている例を示す。地点の識別情報に基づいて、ある地域がマトリクス状に複数の地点に分けられる。気象情報記憶部１２は、降雨量が取得された地点の識別情報に基づいて、複数の地点のそれぞれにおける降雨量を、それら地点に紐付けて記憶する。図３に示すように、降雨量が１から５までの標準化された数値で気象情報記憶部１２に記憶される。数値が大きいほど降雨量が多いことを示す。なお、図３は、降雨量と複数の地点とが紐付けられて記憶される例を示すが、気象情報記憶部１２には、積雪量又は風速のような他の気象に関する状態量と複数の地点とが紐付けられて記憶される。

同様に、交通情報記憶部１１には、交通量又は走行車両の走行速度のような交通に関する状態量と複数の地点とが紐付けられて記憶される。

なお、交通情報記憶部１１は、地点毎に、センサ２で取得される状態量の値をそのまま記憶してもよい。同様に、気象情報記憶部１２は、地点毎に、センサ２で取得される状態量の値をそのまま記憶してもよい。

次に、本実施形態に係る情報解析部２０及び出力制御部３０について説明する。図２に示すように、情報解析部２０は、情報記憶部１０に記憶されている情報を取り出して取得する取得部２１と、取得した情報の災害に対する影響度を算出する影響度算出部２２と、算出された影響度と現在の情報とに基づいて災害発生可能性を算出する災害発生可能性算出部２３とを備える。情報解析部２０の機能は、ＣＰＵ５、ＲＡＭ６、及びＲＯＭ７等によって実現される。

取得部２１は、情報記憶部１０から、現在の交通に関する状態量、現在の気象に関する状態量、ハザードマップ情報、及び過去の災害情報を取得する。取得部２１は、取得した情報を、影響度算出部２２へ出力する。

影響度算出部２２は、取得部２１から、現在の交通に関する状態量、現在の気象に関する状態量、ハザードマップ情報、及び過去の災害情報を取得する。影響度算出部２２は、取得した情報に基づいて、災害に対する影響度を算出し、災害発生可能性算出部２３に出力する。

本実施形態において、影響度算出部２２は、災害が発生した際の交通に関する状態量及びハザードマップ情報に基づいて、災害の発生に対する、交通に関する状態量の影響度及びハザードマップ情報の影響度を算出する。また、影響度算出部２２は、災害が発生した際の気象に関する状態量及びハザードマップ情報に基づいて、災害の発生に対する、気象に関する状態量の影響度を算出する。

災害発生可能性算出部２３は、影響度算出部２２から出力された、各状態量及びハザードマップ情報毎に算出された災害に対する影響度と、交通及び気象に関する現在の状態量とに基づいて、災害発生可能性を算出する。また、災害発生可能性算出部２３は、算出した災害発生可能性を、出力制御部３０へ出力する。

本実施形態において、災害発生可能性算出部２３は、影響度算出部２２で算出された交通に関する状態量の影響度及びハザードマップ情報の影響度と、取得部２１で取得された現在の交通に関する状態量及びハザードマップ情報とに基づいて、災害発生可能性を算出する。また、災害発生可能性算出部２３は、影響度算出部２２で算出された気象に関する状態量の影響度及びハザードマップ情報の影響度と、取得部２１で取得された現在の気象に関する状態量及びハザードマップ情報とに基づいて、災害発生可能性を算出する。

出力制御部３０は、災害発生可能性算出部２３から入力された災害発生可能性に関する情報を加工し、出力装置４において出力可能なデータを生成する。出力制御部３０は、情報解析部２０と接続されている。出力制御部３０の機能は、ＣＰＵ５、ＲＡＭ６、及びＲＯＭ７などによって実現される。

出力制御部３０で生成されたデータは、出力装置４に送信される。出力制御部３０は、例えば、出力装置４の表示画面に表示される表示データ、又はスピーカから出力される音声データ等を生成し、出力装置４へ送信する。出力装置４は、出力制御部３０から送信された出力データ（表示データ又は音声データ）に基づいて作動する。

次に、本実施形態に係る災害発生可能性算出システム１００における災害発生可能性算出方法について説明する。図４は、本実施形態に係る災害発生可能性算出方法の一例を示すフローチャートである。

取得部２１は、災害情報記憶部１４から、過去の災害情報を取得する（ステップＳ１１０）。本実施形態において、取得部２１は、災害情報記憶部１４から、過去の災害情報として、過去において災害が発生した際の交通に関する状態量、気象に関する状態量、発生した災害の種類、災害の程度、及び災害が発生した地点の識別情報等を取得する。災害が交通事故の場合、災害の程度とは、事故台数、死傷者数、復旧時間、及び路面破壊レベル等を意味する。

また、取得部２１は、ハザードマップ情報記憶部１３から、ハザードマップ情報を取得する（ステップＳ１２０）。本実施形態において、取得部２１は、ハザードマップ情報を災害の種類毎に取得する。ハザードマップ情報は、災害発生の被害規模又は危険度を示す数値又は色等を含む。例えば、ハザードマップにおいて、洪水の発生可能性が５段階で示されている場合、取得部２１は、１から５の５段階の数値を、ハザードマップ情報として、地点毎に取得する。

また、取得部２１は、交通情報記憶部１１から、現在の交通に関する状態量を取得する。また、取得部２１は、気象情報記憶部１２から、現在の気象に関する状態量を取得する（ステップＳ１３０）。取得部２１は、取得した状態量及びハザードマップ情報等を、影響度算出部２２に送信する。

影響度算出部２２は、取得部２１から送信された、過去において災害が発生した際の交通に関する状態量、過去において災害が発生した際の気象に関する状態量、及びハザードマップ情報に基づいて、災害の発生に対する、交通に関する状態量の影響度、気象に関する状態量の影響度、及びハザードマップ情報の影響度を算出する。

本実施形態において、影響度算出部２２は、取得部２１によって取得された、過去において災害が発生した際の災害の程度を示す１以上の情報に基づいて、その災害の程度に関する総合評価値を算出する（ステップＳ１４０）。災害の程度に関する総合評価値は、個別の災害事例毎に算出される。例えば、災害の程度を表す情報として、事故台数及び死傷者数を取得した場合、影響度算出部２２は、事故台数に関する情報を標準化し、１から５の５段階で評価し（数値が大きいほど事故台数が多い）、死傷者数に関する情報を標準化し、１から５の５段階で評価し（数値が大きいほど死傷者数が多い）、それら標準化された値の平均値を算出し、総合評価値とする。なお、総合評価値は、標準化された値の最大値でもよい。

影響度算出部２２は、算出された災害の程度に関する総合評価値と、災害が発生した際の交通に関する状態量と、災害が発生した際の気象に関する状態量と、災害発生地点のハザードマップ情報とに基づいて、重回帰分析又は主成分分析等の多変量分析を実施して、交通に関する状態量、気象に関する状態量、及びハザードマップ情報が、総合評価値に与える影響度を算出する（ステップＳ１５０）。

影響度とは、寄与率、寄与度、及び相関値の少なくとも一つを含む概念である。影響度は、総合評価値への寄与が高いほど、又は災害発生との相関が高いほど、大きい値として算出される。

すなわち、本実施形態において、影響度算出部２２は、過去の災害情報に基づいて、交通に関する状態量、気象に関する状態量、及びハザードマップ情報が、災害の程度に与える影響度を算出する。影響度は、交通量に関する状態量、気象に関する状態量、及びハザードマップ情報の要素毎に算出される。

また、本実施形態において、影響度算出部２２は、災害の種類毎に影響度を算出する。ハザードマップ情報は、算出される災害の種類に応じたハザードマップを参照して用いられる。

図５は、本実施形態に係る影響度算出部２２おいて算出される影響度の一例を示す図である。図５は、災害の種類として、交通事故、土砂崩れ、及び浸水のそれぞれついて影響度が算出される例を示す。

交通事故についての影響度の算出例について説明する。影響度算出部２２は、過去において交通事故が発生した際の交通に関する状態量、過去において交通事故が発生した際の気象に関する状態量、及び交通事故の発生地点におけるハザードマップ情報を、個別の交通事故事例毎（事故Ａ、事故Ｂ、事故Ｃ毎）に取得する。図５に示す例では、事故Ａ、事故Ｂ、事故Ｃのそれぞれについて、交通に関する状態量として走行車両の走行速度が取得され、気象に関する状態量として降雨量、積雪量、及び風力が取得される。影響度算出部２２は、取得した状態量及びハザードマップ情報に基づいて、総合評価値に対する影響度を算出する。

土砂崩れ及び浸水についても同様である。例えば土砂崩れについての影響度を算出する場合、影響度算出部２２は、過去において土砂崩れが発生した際の交通に関する状態量、過去において土砂崩れが発生した際の気象に関する状態量、及び土砂崩れの発生地点におけるハザードマップ情報を、個別の土砂崩れ事例毎に取得する。影響度算出部２２は、取得した状態量及びハザードマップ情報に基づいて、総合評価値に対する影響度を算出する。

このように、影響度算出部２２は、複数の災害の種類のそれぞれについて、過去においてその災害が発生した際の交通に関する状態量、過去においてその災害が発生した際の気象に関する状態量、及びその災害の発生地点におけるハザードマップ情報を、個別の災害事例毎に取得する。影響度算出部２２は、取得した状態量及びハザードマップ情報に基づいて、複数の災害の種類毎に、総合評価値に対する影響度を算出する。すなわち、状態量の影響度及びハザードマップ情報の影響度は、災害の種類毎に算出される。影響度算出部２２は、算出した影響度を、災害発生可能性算出部２３に出力する。

災害発生可能性算出部２３は、交通に関する状態量の影響度、気象に関する状態量の影響度及びハザードマップ情報の影響度と、現在の交通に関する状態量、現在の気象に関する状態量、及びハザードマップ情報とに基づいて、災害発生可能性を算出する（ステップＳ１６０）。

本実施形態において、災害発生可能性算出部２３は、影響度算出部２２で算出された影響度に基づいて、交通に関する状態量、気象に関する状態量、及びハザードマップ情報のそれぞれについて、重みを設定する。重みは、影響度が大きいほど、大きくなるように設定される。

災害発生可能性算出部２３は、交通に関する状態量について設定された重みを、現在の交通に関する状態量に乗じて、重み付けされた現在の交通に関する状態量（重み付け状態量）を算出する。また、災害発生可能性算出部２３は、気象に関する状態量について設定された重みを、現在の気象に関する状態量に乗じて、重み付けされた現在の気象に関する状態量（重み付け状態量）を算出する。また、災害発生可能性算出部２３は、ハザードマップ情報について設定された重みを、ハザードマップ情報に乗じて、重み付けされたハザードマップ情報（重み付けハザードマップ情報）を算出する。

災害発生可能性算出部２３は、重み付けされた交通に関する状態量と、重み付けされた気象に関する状態量と、重み付けされたハザードマップ情報とを加算することによって、災害発生可能性を算出する。災害発生可能性は、数値が大きいほど、その地点における災害発生可能性が高いことを表す。

なお、重み付けされた現在の交通に関する状態量、重み付けされた現在の気象に関する状態量、及び重み付けされたハザードマップ情報のうち、最も大きい値を示すものを、その地点における災害発生可能性としてもよい。

災害発生可能性算出部２３で算出された災害発生可能性は、出力制御部３０に出力される（ステップＳ１７０）。

出力制御部３０は、地点毎の災害発生可能性が例えば地図上に表示されるように出力データを生成し、出力装置４に送信する。

図６は、本実施形態に係る出力装置４の表示画面の表示例を示す図である。図６に示すように、出力制御部３０は、道路を含むある地域の地図データと、道路の複数の地点のそれぞれにおける災害発生可能性（交通事故発生可能性）とが同時に表示されるように、出力装置４を制御する。図６は、道路のＡ地点（Ａ区間）の交通事故発生可能性のレベルが１０段階のうち１０であり、道路のＢ地点（Ｂ区間）の交通事故発生可能性のレベルが１０段階のうち６であり、道路のＣ地点（Ｃ区間）の交通事故発生可能性のレベルが１０段階のうち６である例を示す。

また、出力制御部３０は、災害の種類毎に算出された災害発生可能性を、災害の種類毎に切換表示可能な出力データを生成することができる。例えば、出力制御部３０は、災害の種別毎に、地点毎の災害発生可能性を表示した複数の地図を生成することができる。

図７は、本実施形態に係る出力装置４の表示画面の表示例を示す図である。図７に示すように、出力制御部３０は、災害発生可能性を災害の種類毎に切換表示させるための入力部３００を出力装置４の表示画面に表示させる。操作入力部３００は、災害の種別毎に設けられた複数のボタンを含む。本実施形態において、ボタンは、災害の種別のうち、「交通事故」を選択するための第１ボタン３０１と、「土砂崩れ」を選択するための第２ボタン３０２と、「浸水」を選択するための第３ボタン３０３とを含む。

例えば、ユーザによって、「交通事故」を示す第１ボタン３０１が選択された場合、出力制御部３０は、「交通事故」に関する災害発生可能性を示した地図が出力装置４の表示画面に表示されるように、出力装置４を制御する。また、「土砂崩れ」を示す第２ボタン３０２が選択された場合、出力制御部３０は、「土砂崩れ」に関する災害発生可能性を示した地図が出力装置４の表示画面に表示されるように、出力装置４を制御する。また、「浸水」を示す第３ボタン３０３が選択された場合、出力制御部３０は、「浸水」に関する災害発生可能性を示した地図が出力装置４の表示画面に表示されるように、出力装置４を制御する。このように、出力制御部３０は、災害の種類毎に算出された災害発生可能性を、その災害の種類毎に出力装置６に切換表示させることができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、過去の災害情報及びハザードマップ情報に基づいて、リアルタイム情報に応じた地点毎の災害発生可能性（交通事故発生可能性）を数値化することができ、交通管制における意思決定を支援することができる。また、過去の災害情報を蓄積し、データ毎に重みを設定したり、ハザードマップの算定に用いたりすることで、災害発生可能性の算出の精度を向上させることができる。

例えば、道路管理者等は、出力装置４に表示された災害発生可能性に基づいて、災害に備え、復旧に必要な物資を予め手配したり、復旧のための対応手順を確認したりできる。また、災害発生前に、災害発生を回避できるよう、交通規制などのシミュレーションを予め行い、その結果に基づいて対策を行うことで、災害の未然回避、被害最小化を図ることができる。このように、本実施形態によれば、道路管理者等の意思決定を支援することができる。

また、災害の種別毎に、災害発生可能性を算出し、切換表示可能にすることで、道路管理者等が、起こり得るさまざまな種類の災害の発生を、一元的に効率的に把握することができる。

なお、上述の実施形態においては、交通に関する状態量及び気象に関する状態量の両方が取得部２１に取得され、それら交通に関する状態量及び気象に関する状態量の両方に基づいて、影響度の算出及び災害発生可能性の算出が実施されることとした。気象に関する状態量は取得部２１に取得されなくてもよい。影響度算出部２２は、災害が発生した際の交通に関する状態量及びハザードマップ情報に基づいて、交通に関する状態量の影響度及びハザードマップ情報の影響度を算出し、災害発生可能性算出部２３は、交通に関する状態量の影響度及びハザードマップ情報の影響度と、現在の交通に関する状態量及びハザードマップ情報とに基づいて、災害発生可能性を算出してもよい。

なお、上述の実施形態においては、災害発生可能性算出システム１００が情報記憶部１０を有することとした。図８に示すように、情報記憶部１０の一部又は全部が災害発生可能性算出システム１０の外部のクラウドなどに設けられてもよい。例えば、災害発生可能性算出システム１００の情報解析部２０と情報記憶部１０とがインターネットのような通信ネットワーク１８を介して情報通信してもよい。また、情報記憶部１０が外部サーバ９Ｃと接続されてもよい。以下の実施形態においても同様である。

＜第２実施形態＞
第２実施形態について説明する。なお、上述した実施形態と同様の機能を有する部材には、同一の符号を付して、詳細な説明は省略する。

図９は、本実施形態に係る災害発生可能性算出方法の一例を示すフローチャートである。例えば、新たに災害が発生した場合、災害情報記憶部１４に記憶されている、過去の災害情報が更新される。新たに災害が発生した場合、例えば、災害情報記憶部１４に記憶されている、過去において災害が発生した際の交通に関する状態量等が更新される。本実施形態においては、新たに災害が発生し、災害が発生した際の状態量が更新されたとき、影響度算出部２２は、影響度を新たに算出する例について説明する。

新たな災害が発生した場合、その災害情報が災害情報記憶部１４に記憶される。災害情報記憶部１４に記憶されている過去の災害情報が更新される（ステップＳ１００）。

取得部２１は、災害情報記憶部１４から、過去の災害情報を取得する（ステップＳ１１０）。 また、取得部２１は、上述の実施形態に従って、ハザードマップ情報記憶部１３から、ハザードマップ情報を取得し（ステップＳ１２０）、交通情報記憶部１１及び気象情報記憶部１２から、現在の交通に関する状態量及び現在の気象に関する状態量を取得する（ステップＳ１３０）。

影響度算出部２２は、取得部２１によって取得された過去の災害情報に基づいて、その災害の程度に関する総合評価値を算出する（ステップＳ１４０）。影響度算出部２２は、算出された災害の程度に関する総合評価値と、更新された過去の災害状況に含まれる状態量と、災害発生地点のハザードマップ情報とに基づいて、総合評価値に与える影響度を新たに算出する（ステップＳ１５０Ｂ）。

災害発生可能性算出部２３は、状態量の影響度及びハザードマップ情報の影響度と、現在の状態量及びハザードマップ情報とに基づいて、災害発生可能性を算出する（ステップＳ１６０）。災害発生可能性算出部２３で算出された災害発生可能性は、出力制御部３０に出力される（ステップＳ１７０）。

以上説明したように、本実施形態によれば、最新の過去の状態量に基づいて影響度が算出されるので、その影響度に基づいて算出される災害発生可能性の精度は向上する。また、新たに災害が発生し、災害情報記憶部１４に記憶されている災害情報が更新される度に、影響度が新たに算出されることにより、災害発生可能性の精度は向上する。

＜第３実施形態＞
第３実施形態について説明する。なお、上述した実施形態と同様の機能を有する部材には、同一の符号を付して、詳細な説明は省略する。

本実施形態においては、取得部２１が、地形に関する状態量を取得する例について説明する。図１０は、本実施形態に係る災害発生可能性算出システム１００の一例を示す機能ブロック図である。

図１０に示すように、情報記憶部１０は、地形情報を記憶する地形情報記憶部１５を有する。地形情報記憶部１５に記憶される地形情報は、地形に関する状態量を含む。地形に関する状態量は、例えば、車線の有無及び車線数（１車線、２車線等）を示す車線情報、勾配の有無及び勾配の度合い（下り１０［％］以下等）を示す勾配情報、カーブの有無及びカーブの度合い（カーブ半径１０００［ｍ］以内等）を示すカーブ情報、路面の摩擦係数又は材質（アスファルトＡ又はアスファルトＢ等）を示す路面情報、トンネルの有無、トンネルの入口付近の地形、及びトンネルの出口付近の地形を示すトンネル情報等を含む。

取得部２１は、情報記憶部１０から、現在の交通に関する状態量、現在の気象に関する状態量、現在の地形に関する状態量、ハザードマップ情報、及び過去の災害情報を取得する。

影響度算出部２２は、災害が発生した際の交通に関する状態量及びハザードマップ情報に基づいて、災害の発生に対する、交通に関する状態量の影響度及びハザードマップ情報の影響度を算出する。また、影響度算出部２２は、災害が発生した際の気象に関する状態量及びハザードマップ情報に基づいて、災害の発生に対する、気象に関する状態量の影響度を算出する。また、影響度算出部２２は、災害が発生した際の地形に関する状態量及びハザードマップ情報に基づいて、災害の発生に対する、地形に関する状態量の影響度を算出する。

災害発生可能性算出部２３は、影響度算出部２２で算出された交通に関する状態量の影響度及びハザードマップ情報の影響度と、取得部２１で取得された現在の交通に関する状態量及びハザードマップ情報とに基づいて、災害発生可能性を算出する。また、災害発生可能性算出部２３は、影響度算出部２２で算出された気象に関する状態量の影響度及びハザードマップ情報の影響度と、取得部２１で取得された現在の気象に関する状態量及びハザードマップ情報とに基づいて、災害発生可能性を算出する。また、災害発生可能性算出部２３は、影響度算出部２２で算出された地形に関する状態量の影響度及びハザードマップ情報の影響度と、取得部２１で取得された現在の地形に関する状態量及びハザードマップ情報とに基づいて、災害発生可能性を算出する。

以上説明したように、本実施形態においては、地形情報記憶部１５に記憶された地形に関する状態量は、災害発生可能性算出部２３において、交通及び気象に関する状態量等とともに、影響度の算出に用いられ、地形情報毎に、総合評価値に対する影響度が算出される。また、地形情報及び地形情報の影響度は、災害発生可能性の算出に用いられる。地形に関する状態量も考慮されることにより、災害発生可能性の精度は向上する。

なお、本実施形態において、取得部２１は、交通に関する状態量及び地形に関する状態量を取得し、気象に関する状態量は取得しなくてもよい。影響度算出部２２及び災害発生可能性算出部２３は、気象に関する状態量を使わずに、交通に関する状態量及び地形に関する状態量を使って算出処理を実施してもよい。

＜第４実施形態＞
第４実施形態について説明する。なお、上述した実施形態と同様の機能を有する部材には、同一の符号を付して、詳細な説明は省略する。

本実施形態においては、取得部２１が、メンテナンス情報を取得する例について説明する。図１１は、本実施形態に係る災害発生可能性算出システム１００の一例を示す機能ブロック図である。

図１１に示すように、情報記憶部１０は、メンテナンス情報記憶部１６を有する。メンテナンス情報記憶部１６は、道路管理者等が入力装置３を介して入力した、道路のよう泣交通施設のメンテナンス情報を収集し記憶する。メンテナンス情報は、各地点における最新のメンテナンス実施日、メンテナンス内容、次回のメンテナンスまでの期間、及びパトロール時の確認結果等を含む。メンテナンスは、道路の工事又は道路の修繕を含む。また、メンテナンス情報は、道路のメンテナンスだけでなく、その周辺の施設又は設備のメンテナンス（工事又は修理等）の情報を含んでもよい。例えば、道路の周辺に防波堤が設けられた場合、その防波堤のメンテナンス情報がメンテナン情報記憶部１６に記憶されてもよい。また、メンテナンス情報は、メンテナンスに伴う交通規制情報（車線規制又は速度規制等）を含む。

図１２は、本実施形態に係る災害発生可能性算出方法の一例を示すフローチャートである。上述の実施形態に従って、取得部２１は、災害情報記憶部１４から、過去の災害情報を取得する（ステップＳ１１０）。また、取得部２１は、ハザードマップ情報記憶部１３から、ハザードマップ情報を取得する（ステップＳ１２０）。また、取得部２１は、交通情報記憶部１１及び気象情報記憶部１２から、現在の交通に関する状態量及び現在の気象に関する状態量を取得する（ステップＳ１３０）。影響度算出部２２は、災害の程度に関する総合評価値を算出する（ステップＳ１４０）。影響度算出部２２は、算出された災害の程度に関する総合評価値と、災害が発生した際の状態量と、災害発生地点のハザードマップ情報とに基づいて、影響度を算出する（ステップＳ１５０）。

取得部２１は、メンテナンス情報記憶部１６から、各地点におけるメンテナンス情報を取得し記憶する（ステップＳ１５２）。そして、取得部２１は、取得したメンテナンス情報を、災害発生可能性算出部２３へ送信する。

災害発生可能性算出部２３は、取得部２１から取得したメンテナンス情報に基づいて、メンテナンス係数を算出する。メンテナンス係数とは、災害の種別毎に算出され、後に算出される災害発生可能性に乗じることで、災害発生可能性を補正する係数である。

例えば、メンテナンス情報において、最新のメンテナンス実施日から一定期間が経過している地点がある場合、その地点における「地震による崩壊」等の災害に対するメンテナンス係数は、高い数値（例えば３段階の「３」）として算出される。また、パトロール時の確認結果で一定の条件を満たした地点が有る場合、その時点における災害に対するメンテナンス係数は、高い数値（例えば３段階の「３」）として算出される。また、メンテナンス情報において、周辺に防波堤が設けられた地点がある場合、その地点における「津波」又は「浸水」等の災害に対するメンテナンス係数は、低い数値（例えば３段階の「１」）として算出される。

メンテナンス係数が高い数値となっている地点については、災害発生可能性算出部２３は、現在の状態量及びハザードマップ情報に影響度に応じた重みを乗じて算出された災害発生可能性に、更にメンテナンス情報に応じたメンテナンス係数を乗じて補正することで、メンテナンス情報を考慮した災害発生可能性を算出する。

ここで、災害発生可能性算出部２３は、メンテナンス情報と関連性の強い災害に関する災害発生可能性にのみ、メンテナンス情報に応じた係数を乗じる。メンテナンス情報と関連性の強い災害としては、例えば、地震による地割れ、トンネルなどの建物倒壊に関する災害発生可能性が考えられる。

災害発生可能性算出部２３で算出された災害発生可能性は、出力制御部３０に出力される（ステップＳ１７０）。

以上説明したように、本実施形態によれば、災害発生可能性の算出にメンテナンス情報を用いることで、より精度の高い災害発生可能性を算出することができる。

＜第５実施形態＞
第５実施形態について説明する。なお、上述した実施形態と同様の機能を有する部材には、同一の符号を付して、詳細な説明は省略する。

図１３は、本実施形態に係る災害発生予測システム１００の一例を示すハードウェア構成図である。図１３に示すように、本実施形態において、災害発生可能性算出システム１００は、道路を走行する車両等の移動体４０と、インターネット等の通信ネットワーク１８を介して接続される。移動体４０は、運転制御装置５０を搭載する。運転制御装置５０は、例えばＥＣＵ（Engine Control Unit）を含む。運転制御装置５０は、例えばＣＰＵ４１、ＲＡＭ４２、及びＲＯＭ４３を含む。

また、移動体４０は、表示装置又はスピーカを含む出力装置４５を備える。出力装置４５は、移動体４０の運転室に配置される。出力装置４５が表示装置を含む場合、移動体４０の運転者は、出力装置４５に表示される表示データを見ることができる。出力装置４５がスピーカを含む場合、移動体４０の運転者は、出力装置４５から出力される音声データを聞くことができる。

図１４は、本実施形態に係る災害発生予測システム１００の一例を示す機能ブロック図である。図１４に示すように、運転制御装置５０は、運転状態取得部５１と、運転制御部５２と、通信部５３と、出力制御部５４とを有する。

運転状態取得部５１は、移動体４０の運転状態を取得する。運転状態は、移動体４０の走行速度、加速度、及び操向角の少なくとも一つを含む。移動体４０の走行速度は、移動体に設置された速度センサによって検出される。移動体４０の加速度は、移動体に設置された加速度センサによって検出される。移動体４０の操向角は、移動体に設置された操向角センサによって検出される。運転状態取得部５１は、これらのセンサから移動体４０の運転状態を取得する。

運転制御部５２は、移動体４０を制御する制御信号を生成及び出力して、移動体４０に設置された各種アクチュエータの駆動を制御したり、移動体４０に搭載されている自動運転システム、運転アシストシステム、又は定速走行システムを制御したりする。

通信部５３は、移動体４０の外部から通信ネットワーク１８を介して送信された制御指令を取得する。通信部５３は、取得した制御指令を運転制御部５２へ出力する。

出力制御部５４は、移動体４０に設置された出力装置４５へ出力する情報を生成し出力装置４５へ送信する。

災害発生可能性算出システム１００の情報処理装置１は、運転制御指令生成部６０を有する。運転制御指令生成部６０は、情報解析部２０で算出された災害発生可能性を用いて、移動体４０に対する制御指令を生成する。本実施形態において、運転制御指令生成部６０は、災害発生可能性の高い地点を通過する移動体４０に対して、災害の発生を回避する運転制御指令を生成する。

図１５は、本実施形態に係る災害発生可能性算出システム１００による移動体４０の運転制御方法を示すフローチャートである。

上述の実施形態に従って、災害発生可能性算出システム１００の情報解析部２０は、各地点における災害発生可能性を算出する（ステップＳ１６０）。

情報解析部２０で算出された各地点の災害発生可能性は、運転制御指令生成部６０に出力される。運転制御指令生成部６０は、取得した各地点の災害発生可能性を用いて、災害発生可能性が高い地点を抽出する（ステップＳ２１０）。災害発生可能性が高い地点の抽出には、災害発生可能性が、予め設定された閾値を用いてもよく、設定された閾値以上の災害発生可能性の地点を、災害発生可能性が高い地点として抽出する。

そして、運転制御指令生成部６０は、各移動体４０に搭載されたＧＰＳ（Global Positioning System）受信機のような位置検出装置の検出情報を用いて、災害発生可能性が高い地点やその周辺を走行する移動体４０を特定する（ステップＳ２２０）。

運転制御指令生成部６０は、災害発生可能性が高い地点又はその周辺を走行する移動体４０に対する運転制御指令を生成する。運転制御指令とは、災害発生可能性の高い地点又はその周辺を通過する移動体４０に対して、災害の発生を回避するための指令をいう。運転制御指令は、例えば、移動体４０の走行速度を５０［ｋｍ／ｈ］以下に強制的に低下させる指令、移動体４０とその移動体４０を先行する移動体４０との車間距離を一定距離以上に強制的に広げる指令、及び災害発生可能性が高い地点を迂回するルートを強制的に走行させる指令の少なくとも一つを含む。

生成された運転制御指令は、情報処理装置１から、その地点を走行する移動体４０の運転制御装置５０の通信部５３に出力される。通信部５３は、取得した運転制御指令を、運転制御部５２に出力する。

運転制御部５２は、通信部５３が運転制御指令を受信した場合、災害発生可能性算出システム１００によって算出された災害発生可能性の高い地点又はその周辺を通過する際に、災害発生可能性算出システム１００から出力される運転制御指令に従って、災害の発生が回避されるように、移動体４０の運転を制御する。運転制御部５２は、災害発生可能性が高い地点を通過する移動体４０に対して、災害の発生を回避する運転制御指令を生成する。運転制御部５２は、例えば、スロットルアクチュエータ又はブレーキアクチュエータを制御して、運転制御指令に基づく運転を実施する。例えば、車間距離を一定距離以上に強制的に広げる指令を受信した場合、運転制御部５２は、移動体４０に設置されている車間距離レーダにより、先行移動体４０との車間距離及び相対速度を取得し、指令に基づいて、車間距離が指令値より大きくなるように移動体４０の減速度を算出し、移動体４０のブレーキアクチュエータを作動させる。

出力制御部５４は、通信部５３が運転制御指令を受信した場合、災害の発生が回避されるように、移動体４０に設置されている出力装置４５を制御する。出力制御部５４は、災害発生可能性が高い地点又はその周辺を通過する移動体４０に対して、災害の発生を回避する運転を促す出力データを生成する。出力制御部５４は、例えば、速度を５０［ｋｍ／ｈ］以下に強制的に落とす指令を受信した旨を示す表示データを表示装置に表示させたり、車間距離を一定距離以上に強制的に広げさせることを示す音声データをスピーカから出力させたりするための出力データを生成して、出力装置４５に送信する。

また、出力制御部５４は、通信部５３が運転制御指令を受けた場合、災害発生可能性の高い地点又はその周辺を通過する移動体４０に対して、災害発生可能性の高い地点の走行を回避させるための出力データを生成し、出力装置４５に表示させる。

図１６は、本実施形態に係る出力装置４５の表示例を示す図である。図１６に示すように、災害発生可能性が高いルートが特定の色により表示される。図１６に示す例では、「Ｒｏｕｔｅ１６」及び「Ｒｏｕｔｅ３３」が、災害発生可能性が高いルートとして表示される。出力装置４５の表示画面を見た移動体４０の運転者は、「Ｒｏｕｔｅ１６」及び「Ｒｏｕｔｅ３３」を回避するように、移動体４０の走行ルートを決定して走行する。これにより、災害が回避されるとともに、渋滞の発生も回避される。

以上説明したように、本実施形態によれば、災害発生可能性算出システム１００の情報解析部２０で算出された災害発生可能性を用いて、災害発生可能性の高い地点又はその周辺を走行する移動体４０の運転制御を行うことができ、災害の発生を未然に防止することができる。

なお、災害発生可能性算出システム１００は、災害発生可能性が高い地点やその周辺を走行する移動体４０に対して運転制御指令を出さずに、移動体４０が有する出力装置４５に対する出力制御指令を生成し、移動体４０の通信部５３へ出力してもよい。例えば、カーナビゲーション装置のディスプレイに、「交通事故発生可能性が高いため、速度を下げてください」や「交通事故発生可能性が高いため、車間距離を広げてください」などの文字を表示するための出力制御指令を生成する。移動体４０の出力制御部５４は、通信部５３が出力制御指令を受信した場合、移動体４０に設置された出力装置４５への出力制御を行う。

＜第６実施形態＞
第６実施形態について説明する。なお、上述した実施形態と同様の機能を有する部材には、同一の符号を付して、詳細な説明は省略する。

図１７は、本実施形態の災害発生可能性予測システムを表す。なお、上述した実施形態と同様の機能を有する部材には、同一の符号を付して、詳細な説明は省略する。

図１７に示すように、本実施形態においては、情報記憶部１０は、ソーシャルネットワーキングサービス（social networking service：ＳＮＳ）上の投稿文に関するＳＮＳ情報を収集及び記憶するＳＮＳ情報記憶部１７を有する。情報解析部２０は、ＳＮＳ情報記憶部１７からＳＮＳ情報を取得する取得部２１と、取得部２１で取得されたＳＮＳ情報から、位置情報及び災害情報を取得するＳＮＳ情報解析部２４とを有する。

ＳＮＳにおいては、不特定多数のユーザが、ＳＮＳサイトサーバ９Ｄを介して、自らのコメントを投稿文として発信することができる。情報記憶部１０は、このようなＳＮＳの投稿文を取得し記憶するＳＮＳ情報記憶部１７を有する。ＳＮＳ情報記憶部１７は、インターネットを介して、外部のＳＮＳサイトサーバ９Ｄと通信し、多数の投稿者によって記述された投稿文を収集し、記憶する。

情報解析部２０は、ＳＮＳ情報記憶部１７から出力されたＳＮＳ情報を解析するＳＮＳ情報解析部２４を有する。ＳＮＳ情報解析部２４は、投稿文にデータとして付属する位置情報を取得し、その位置情報に基づいて災害発生場所を特定する。また、ＳＮＳ情報解析部２４は、投稿文の内容を解析することで、災害の内容及び規模等を推定する。ＳＮＳ情報解析部２４は、災害情報を含むＳＮＳ情報解析結果を出力制御部３０に出力する。

出力制御部３０は、ＳＮＳ情報に基づいて特定された投稿文の位置情報が示す地図上の位置に、ＳＮＳ情報解析結果から得られた災害情報を表示する出力データを出力装置４に出力する。

図１８は、本実施形態に係るＳＮＳ情報解析を含む災害発生可能性算出方法の一例を示すフローチャートである。

ＳＮＳ情報記憶部１７は、設定された一定条件を満たす投稿文を抽出するための抽出条件を設定する（ステップＳ３１０）。例えば、キーワード「交通事故」が、抽出条件として設定される。キーワードを含む抽出条件は、道路管理者等によって入力装置３を介して入力される。

ＳＮＳ情報記憶部１７は、設定された抽出条件を満たす投稿文を、ＳＮＳサイトサーバ９Ｄから抽出し取得する（ステップＳ３２０）。ＳＮＳ情報記憶部１７は、登録されたキーワードに基づいて、キーワードが含まれている投稿文の文書データを収集し記憶する。

なお、ＳＮＳ情報記憶部１７は、外部のＳＮＳサイトサーバ９Ｄだけでなく、災害発生可能性算出システム１００内に設けられたＳＮＳサイトサーバからＳＮＳ情報を取得してもよい。例えば、道路管理者が自らＳＮＳサイトサーバを有している場合、ＳＮＳ情報記憶部１７は、そのＳＮＳサイトサーバからＳＮＳ情報を取得してもよい。

ＳＮＳ情報記憶部１７は、投稿文の文書データとともに、投稿された地点の位置情報を示すＧＰＳ情報を同時に取得する。ＳＮＳ情報記憶部１７は、収集したＳＮＳ情報を取得部２１に出力する。取得部２１で取得されたＳＮＳ情報は、ＳＮＳ情報解析部２４に出力される。

ＳＮＳ情報解析部２４は、取得した投稿文に関する情報から、災害発生場所、災害の種類、及び災害の規模等を解析する（ステップＳ３３０）。具体的には、ＳＮＳ情報解析部２４は、取得した投稿文をテキストマイニングすることにより、災害発生場所、災害の種類、及び災害の規模等の情報を取得する。

また、ＳＮＳ情報解析部２４は、位置情報をテキストマイニングにより取得してもよい。ＳＮＳ情報解析部２４は、例えば、「～インターチェンジ」又は「～道（路）」等のテキストを取得して、地図上の位置を特定してもよい。ＳＮＳ情報解析部２４は、ＳＮＳ情報解析結果を出力制御部３０へ出力する。

出力制御部３０は、ＳＮＳ情報解析結果に含まれる位置情報に基づいて、地図上の表示位置を特定し、災害の内容、規模などのＳＮＳ情報解析結果を地図上に表示するための表示データを生成する。出力制御部３０は、生成した表示データを出力装置４に出力する（ステップＳ３４０）。

図１９は、本実施形態に係る出力装置４の表示例を示す図である。図１９に示すように、抽出条件を満たした投稿文が投稿された位置情報を示すプロット点５６が、地図上に表示される。また、災害の内容及び規模を含む災害情報を示す表示データ５７も地図上に表示される。プロット点５６が多く密集している位置は、ＳＮＳ情報の信頼性が高く、災害発生場所であると認定することができる。

また、ＳＮＳ情報解析部２４は、特定の地域における災害情報のＳＮＳ情報の数（投稿文の数）により、災害情報の信頼性を判定し、色又はアイコンを変えてマップに表示させてもよい。ＳＮＳ情報解析部２４は、投稿文の数が多いほど、ＳＮＳ情報の信頼性が高いと判定し、色又はアイコンを変える。

以上説明したように、リアルタイム性が高いＳＮＳを利用することで、災害発生の通報を受けた後にパトロールカーなどが現場に向かい災害状況を確認するよりも早期に、災害情報が道路管理者等に共有される。したがって、道路管理者等による迅速な意思決定を支援することができる。

なお、これらの情報は、交通管制センターに設けられているモニタだけでなく、高速道路のサービスエリアのモニタに表示されもよい。これにより、道路管理者だけでなく、道路を利用する一般人にも情報が迅速に提供される。

次に、投稿文に画像が添付されているときの処理の例について、図２０のフローチャートを参照して説明する。図１８を参照して説明した処理と同様、抽出条件が設定され（ステップＳ３１０）、投稿文が抽出される（ステップＳ３２０）。

投稿文に画像が添付されている場合、取得部２１は、投稿文に添付された画像情報を取得する。ＳＮＳ情報解析部２４は、取得部２１で取得された画像情報を解析する（ステップＳ３３０）。

ＳＮＳ情報解析部２４は、画像情報を解析して、その画像情報の画像が災害現場の画像か否かを判定する（ステップＳ３３２）。

ステップＳ３３２において、画像が災害現場の画像であると判定された場合（ステップＳ３３２：Ｙｅｓ）、出力制御部３０は、位置情報が示す地図上の位置に、災害情報として画像情報を出力装置４に出力する（ステップＳ３４０）。出力装置４は、例えば図１９に示した表示画面において、位置情報が示す地図上の位置に、災害情報として画像情報を表示する。

一方、ステップＳ３３２において、画像が災害現場の画像でないと判定された場合（ステップＳ３３２：Ｎｏ）、出力制御部３０は、その画像情報を出力装置４に出力しない（ステップＳ３４２）。

このように、画像情報が表示されることにより、災害現場の様子を遠隔地で確認することができる。

＜第７実施形態＞
第７実施形態について説明する。なお、上述した実施形態と同様の機能を有する部材には、同一の符号を付して、詳細な説明は省略する。

上述の第１実施形態から第６実施形態においては、災害発生可能性を算出する例について説明した。交通事故のような災害が実際に発生した場合、災害現場を支援するための支援物品又は支援車両が災害現場に移送される。情報処理装置１は、それら支援物品又は支援車両を手配するための最適ルート及び最適手順をシミュレーションすることができる。

情報処理装置１は、例えば、実際の災害現場の災害情報（災害の位置、内容、規模など）と、災害現場の周辺の現在の交通情報（交通量、渋滞情報、通行止め区間情報など）とに基づいて、支援物品又は支援車両を災害現場に移送するための最適ルート及び最適手順を算出する。

例えば、交通事故現場を支援するために手配される支援車両又は支援物品は、救急車、事故車両を撤去するためのレッカー車、クレーン車、交通事故により損傷した道路を補修するための建設機械、補修するための材料（砂利、アスファルト材など）、医療器、救命救急機器、薬品、衣類、及び毛布等が例示される。

例えば、高速道路において積雪に起因する事故が発生し、事故に対応するための支援車両又は支援物品が必要な状況になった場合、例えば事故現場に駆け付けた緊急車両に搭載されているコンピュータシステムから情報処理装置１に支援車両又は支援物品を要求する要求データが出力される。要求データは、事故現場において必要とされる支援物品又は支援車両を示す物品データ、支援物品又は支援車両の目標量を示す目標量データ、及び支援物品又は支援車両の希望到着時刻を示す到着希望時刻データを含む。

支援物品又は支援車両の移送が開始される。取得部２１は、複数の支援物品又は支援車両のそれぞれの手配状況を示す手配状況データを取得する。出力制御部３０は、出力装置４に、物品データを表示させる。

図２１は、本実施形態に係る出力装置４の表示例を示す図である。図２１に示すように、出力制御部３０は、物品データを手配状況データに対応付けて表示する項目データ６０を出力装置４に表示させる。項目データ６０は、物品データ（凍結防止剤など）、実績量データ（確保量）、目標量データ（目標量）、到着予想時刻データ（到着予想）、及び所属データ（所属）などを含む。また、項目データ６０は、支援物品又は支援車両の移送ルートの状況を示す交通データ、及び支援物品又は支援車両の計画ルートを示す計画ルートデータなどを含む。

手配状況データは、支援物品又は支援車両の位置を示す位置情報を含む。本実施形態において、支援物品又は支援車両の位置情報がアイコン６１によって示される。図２１は、凍結防止剤を輸送する輸送車、クレーン車、レッカー車、及び除雪車を含む４台の支援車両（支援物品）が災害現場（事故現場）に向かって走行している例を示す。

出力制御部３０は、位置情報と項目データ４４とを対応付けて出力装置４に表示させる。これにより、どの支援車両が、どの支援物品を、どれくらい輸送しているのかを迅速に認識することができる。また、どの支援車両が、現在どこにいて、いつ頃到着しそうかを迅速に認識することができる。

出力制御部３０は、出力装置４に、支援車両の位置情報をリアルタイム表示させる。出力制御部３０は、支援車両の位置情報を最新の位置情報に順次更新し、その最新の支援車両の位置情報を出力装置４に表示させる。また、出力制御部３０は、支援車両の位置情報が更新された更新時刻を示す更新時刻情報６２を出力装置４に表示させる。

なお、上述の各実施形態において、災害の発生可能性が高い場合や、災害が実際に発生した場合、出力制御部３０は、災害時に必要な災害時情報に基づいて表示データを生成すると共に、ネットワークを介して、災害時情報を、作業員の保有する携帯端末や道路の表示板に出力し、作業員や道路利用者など有することができる。ここで、災害時情報とは、例えば、下記に記載するものである。
１．人員リソース管理情報－入力装置３を用いて入力
２．後方支援（物資運搬）情報－入力装置３を用いて入力
３．気象情報、風向情報、地震情報、津波情報－センサ２や入力装置３から入力
４．災害による道路被害状況（カメラ映像、崖崩れ、復旧状況など）情報－入力装置３を用いて入力
５．交通に関する状態量情報－センサ２から入力
６．交通流に関するシミュレーション情報－入力装置３から入力
７．道路内対応状況（復旧進捗状況）情報－入力装置３を用いて入力
８．タスク管理情報－入力装置３を用いて入力
９．ＦＡＸ画像情報など－入力装置３を用いて入力

そして、出力制御部３０は、この災害関連情報のうちの意思決定に必要な情報だけを選択して表示データを生成し、ネットワークを介して、災害関連情報を、作業員の保有する携帯端末や道路の表示板に出力し、作業員や道路利用者と共有することができる。即ち、出力装置４は、各所の異なる位置に配置されていることから、必要となる災害時情報も異なる。そのため、出力装置４毎に、予め、災害関連情報に優先度を付け、優先度の高い情報だけを選択して表示する。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均などの範囲に含まれる。

１…情報処理装置、２…センサ、３…入力装置、４…出力装置、５…ＣＰＵ、６…ＲＡＭ、７…ＲＯＭ、８…ドライブ装置、９Ａ…記録媒体、９Ｂ…外部データベース、９Ｃ…外部サーバ、９Ｄ…ＳＮＳサイトサーバ、１０…情報記憶部、１１…交通情報記憶部、１２…気象情報記憶部、１３…ハザードマップ情報記憶部、１４…災害情報記憶部、１５…地形情報記憶部、１６…メンテナンス情報記憶部、１７…ＳＮＳ情報記憶部、１８…通信ネットワーク、２０…情報解析部、２１…取得部、２２…影響度算出部、２３…災害発生可能性算出部、２４…ＳＮＳ情報解析部、３０…出力制御部、４０…移動体、４１…ＣＰＵ、４２…ＲＡＭ、４３…ＲＯＭ、４５…出力装置、５０…運転制御装置、５１…運転状態取得部、５２…運転制御部、５３…通信部、５４…出力制御部、５６…プロット点、５７…表示データ、６０…項目データ、６１…アイコン、６２…更新時刻情報、１００…災害発生可能性算出システム。

Claims (14)

1. 交通に関する状態量及び災害の発生地点におけるハザードマップ情報を取得する取得部と、
   災害が発生した際の前記交通に関する状態量及び前記ハザードマップ情報に基づいて、災害の発生に対する、前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度を算出する影響度算出部と、
   前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度と、現在の前記交通に関する状態量及び前記ハザードマップ情報とに基づいて、災害発生可能性を算出する災害発生可能性算出部と、を備え、
   前記災害発生可能性算出部は、前記影響度算出部で算出された前記影響度に基づいて、前記状態量及び前記ハザードマップ情報のそれぞれについて重みを設定し、前記重みを現在の前記状態量に乗じて算出された重み付け状態量と前記重みを前記ハザードマップ情報に乗じて算出された重み付けハザードマップ情報とを加算することによって、前記災害発生可能性を算出する、
   災害発生可能性算出システム。
2. 前記取得部は、気象に関する状態量を取得し、
   前記影響度算出部は、災害の発生に対する、前記気象に関する状態量の影響度を算出し、
   前記災害発生可能性算出部は、前記気象に関する状態量の影響度に基づいて、前記気象に関する状態量について重みを設定し、前記重みを現在の前記気象に関する状態量に乗じて算出された重み付け気象状態量を加算することによって、前記災害発生可能性を算出する、
   請求項１に記載の災害発生可能性算出システム。
3. 前記取得部は、地形に関する状態量を取得し、
   前記影響度算出部は、災害の発生に対する、前記地形に関する状態量の影響度を算出し、
   前記災害発生可能性算出部は、前記地形に関する状態量の影響度に基づいて、前記地形に関する状態量について重みを設定し、前記重みを現在の前記地形に関する状態量に乗じて算出された重み付け地形状態量を加算することによって、前記災害発生可能性を算出する、
   請求項１又は請求項２に記載の災害発生可能性算出システム。
4. 前記取得部は、メンテナンス情報を取得し、
   前記災害発生可能性算出部は、前記メンテナンス情報に基づいて、前記災害発生可能性を補正する、
   請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の災害発生可能性算出システム。
5. 新たに災害が発生し、災害が発生した際の前記状態量が更新されたとき、前記影響度算出部は、前記影響度を新たに算出する、
   請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の災害発生可能性算出システム。
6. 前記取得部は、災害の種類に関する情報を取得し、
   前記影響度算出部は、前記災害の種類毎に前記影響度を算出する、
   請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の災害発生可能性算出システム。
7. 前記災害発生可能性算出部は、前記災害の種類毎に算出された前記影響度に基づいて、前記災害の種類毎に前記災害発生可能性を算出し、
   前記災害の種類毎に算出された災害発生可能性を、前記災害の種類毎に切換表示可能な出力データを生成する出力制御部を備える、
   請求項６に記載の災害発生可能性算出システム。
8. 前記災害発生可能性が高い地点を通過する移動体に対して、災害の発生を回避する運転を促す出力データを生成する出力制御部を備える、
   請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の災害発生可能性算出システム。
9. 前記災害発生可能性が高い地点を通過する移動体に対して、災害の発生を回避する運転制御指令を生成する運転制御指令生成部を備える、
   請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の災害発生可能性算出システム。
10. 前記取得部は、ソーシャルネットワーキングサービス上の投稿文に関するＳＮＳ情報を取得し、
    前記ＳＮＳ情報から、位置情報及び災害情報を取得するＳＮＳ情報解析部と、
    前記位置情報が示す地図上の位置に前記災害情報を表示する出力データを出力装置に出力する出力制御部と、を備える、
    請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の災害発生可能性算出システム。
11. 前記取得部は、前記投稿文に添付された画像情報を取得し、
    前記ＳＮＳ情報解析部は、前記画像情報を解析して前記画像情報の画像が災害現場の画像か否かを判定し、
    前記画像が前記災害現場の画像であると判定された場合、前記出力制御部は、前記位置情報が示す地図上の位置に、災害情報として前記画像を出力する、
    請求項１０に記載の災害発生可能性算出システム。
12. コンピュータが、
    交通に関する状態量及び災害の発生地点におけるハザードマップ情報を取得することと、
    災害が発生した際の前記交通に関する状態量及び前記ハザードマップ情報に基づいて、災害の発生に対する、前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度を算出することと、
    前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度に基づいて、前記状態量及び前記ハザードマップ情報のそれぞれについて重みを設定し、前記重みを現在の前記状態量に乗じて算出された重み付け状態量と前記重みを前記ハザードマップ情報に乗じて算出された重み付けハザードマップ情報とを加算することによって、災害発生可能性を算出することと、を実行する
    災害発生可能性算出方法。
13. コンピュータを、
    交通に関する状態量及び災害の発生地点におけるハザードマップ情報を取得する取得部と、
    災害が発生した際の前記交通に関する状態量及び前記ハザードマップ情報に基づいて、災害の発生に対する、前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度を算出する影響度算出部と、
    前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度に基づいて、前記状態量及び前記ハザードマップ情報のそれぞれについて重みを設定し、前記重みを現在の前記状態量に乗じて算出された重み付け状態量と前記重みを前記ハザードマップ情報に乗じて算出された重み付けハザードマップ情報とを加算することによって、災害発生可能性を算出する災害発生可能性算出部と、
    として機能させるためのプログラム。
14. コンピュータを、
    交通に関する状態量及び災害の発生地点におけるハザードマップ情報を取得する取得部と、
    災害が発生した際の前記交通に関する状態量及び前記ハザードマップ情報に基づいて、災害の発生に対する、前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度を算出する影響度算出部と、
    前記交通に関する状態量の影響度及び前記ハザードマップ情報の影響度に基づいて、前記状態量及び前記ハザードマップ情報のそれぞれについて重みを設定し、前記重みを現在の前記状態量に乗じて算出された重み付け状態量と前記重みを前記ハザードマップ情報に乗じて算出された重み付けハザードマップ情報とを加算することによって、災害発生可能性を算出する災害発生可能性算出部と、
    として機能させるためのプログラムが記録された記録媒体。

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