JP7365521B1 - Programs, methods and systems - Google Patents

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JP7365521B1 JP2023078993A JP2023078993A JP7365521B1 JP 7365521 B1 JP7365521 B1 JP 7365521B1 JP 2023078993 A JP2023078993 A JP 2023078993A JP 2023078993 A JP2023078993 A JP 2023078993A JP 7365521 B1 JP7365521 B1 JP 7365521B1
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Abstract

【課題】交通量に対して有意な情報となりえる充分なサンプル数となる高速道路の利用履歴を取得することができるシステムを提供する。【解決手段】本発明のプログラムは、コンピュータのプロセッサに、携帯端末を携帯するユーザの移動経路を示す移動データを取得するステップと、高速道路の利用実績を示し、利用したICの地点と通過時刻に関する情報、および当該車両の車種に関する情報と、を含む、ETCの利用明細を取得するステップと、利用明細および移動データを対比することで、利用明細が示す走行ログに対応する、ユーザの移動データを特定し、走行ログの車両特定情報と移動データのユーザIDとを紐づけるステップと、既に対応関係が特定された走行ログと移動データとの組み合わせを参照して、対応する移動データが特定されていない走行ログに対して、該当するユーザ情報を補完するステップと、を実行させる。【選択図】図1An object of the present invention is to provide a system that can acquire expressway usage history with a sufficient number of samples that can be used as significant information regarding traffic volume. [Solution] The program of the present invention includes a step of acquiring movement data indicating a movement route of a user carrying a mobile terminal to a processor of a computer, and shows the usage record of the expressway, and the point and passing time of the IC used. By comparing the usage details and movement data with the step of obtaining the ETC usage details, including the information about the vehicle and the model of the vehicle, the user's movement data corresponding to the travel log indicated by the usage details is obtained. and associating the vehicle identification information of the travel log with the user ID of the travel data, and the corresponding travel data is identified by referring to the combination of the travel log and the travel data for which the correspondence relationship has already been identified. A step of supplementing the corresponding user information with respect to the driving log that has not been recorded is executed. [Selection diagram] Figure 1

Description

本開示は、プログラム、方法、およびシステムに関する。 TECHNICAL FIELD This disclosure relates to programs, methods, and systems.

従来、高速道路の管理において、現在の交通状況を把握したうえで将来の交通状況を予測し、将来にわたって必要となる整備計画を検討することが一般的に行われている。この際、高速道路の利用者に対するウェブアンケートなどを定期的に実施し、高速道路の利用状況をサンプリングすることが行われている。
また、下記特許文献1には、走行車両を撮影することで道路交通調査を行うシステムが開示されている。
Conventionally, in expressway management, it has been common practice to understand current traffic conditions, predict future traffic conditions, and consider maintenance plans that will be necessary for the future. At this time, web surveys of expressway users are regularly conducted to sample the usage status of expressways.
Further, Patent Document 1 listed below discloses a system that conducts a road traffic survey by photographing a traveling vehicle.

特開2017-138861号公報Japanese Patent Application Publication No. 2017-138861

しかしながら、従来の交通状況の調査では、交通量に対して有意な情報となりえる充分なサンプル数を取得することが難しかった。 However, in conventional traffic situation surveys, it is difficult to obtain a sufficient number of samples that can provide meaningful information on traffic volume.

本発明は、交通量に対して有意な情報となりえる充分なサンプル数となる高速道路の利用履歴を取得することができるシステムを提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a system that can acquire a sufficient number of samples of expressway usage history to provide significant information regarding traffic volume.

本発明のプログラムは、プロセッサに、携帯端末の位置情報を通信時刻に沿って並べることで作成され、携帯端末を携帯するユーザの移動経路を示す移動データを取得するステップと、高速道路の利用実績を示し、利用したICの地点と通過時刻に関する情報、および当該車両の車種に関する情報と、を含む、ETCの利用明細を取得するステップと、利用明細および移動データを対比することで、利用明細が示す走行ログに対応する、ユーザの移動データを特定し、走行ログの車両特定情報と移動データのユーザIDとを紐づけるステップと、既に対応関係が特定された走行ログと移動データとの組み合わせを参照して、対応する移動データが特定されていない走行ログに対して、該当するユーザ情報を補完するステップと、を実行させる。 The program of the present invention is created by arranging location information of mobile terminals in a processor according to communication time, and includes a step of acquiring movement data indicating a travel route of a user carrying a mobile terminal, and a step of acquiring movement data indicating a movement route of a user carrying a mobile terminal; The usage details are obtained by comparing the usage details and movement data with the step of obtaining ETC usage details, including information about the IC location and passing time used, and information about the vehicle model. a step of identifying the user's movement data corresponding to the shown driving log, linking the vehicle identification information of the driving log and the user ID of the movement data, and combining the driving log and movement data for which the correspondence relationship has already been identified. A step of referencing and supplementing the corresponding user information with respect to a travel log for which corresponding movement data is not specified is executed.

本発明によれば、交通量に対して有意な情報となりえる充分なサンプル数となる高速道路の利用履歴を取得することができる。 According to the present invention, it is possible to obtain a sufficient number of samples of expressway usage history that can provide significant information regarding traffic volume.

本実施形態の人流解析システムの概要を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an overview of a human flow analysis system according to the present embodiment. 図1に示すユーザ端末のハードウェア構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing the hardware configuration of the user terminal shown in FIG. 1. FIG. 図1に示す管理者端末のハードウェア構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing the hardware configuration of the administrator terminal shown in FIG. 1. FIG. 図1に示すサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing the hardware configuration of the server shown in FIG. 1. FIG. 図4に示すサーバの機能的構成を示すブロック図である。5 is a block diagram showing the functional configuration of the server shown in FIG. 4. FIG. ユーザ端末の利用において管理されるデータベースを示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a database managed when using a user terminal. ユーザの移動履歴として管理されるデータベースを示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a database managed as a user's movement history. 本実施形態におけるトリップデータの構造を示す図である。It is a figure showing the structure of trip data in this embodiment. 高速道路の利用において管理されるデータベースを示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a database managed in the use of expressways. マッチング処理の結果として管理されるデータベースを示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a database managed as a result of matching processing. 本実施形態の概要を説明する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an overview of the present embodiment. 本実施形態の処理の全体を示すフローである。It is a flow showing the entire process of this embodiment. 走行ログに対応する移動情報の特定処理の詳細を示すフローである。This is a flowchart showing details of a process for specifying movement information corresponding to a travel log. ユーザ情報の補完処理の詳細を示すフローである。This is a flowchart showing details of user information complementation processing. 人流解析システムのその他の機能を説明する図である。It is a figure explaining other functions of a people flow analysis system. OD表の一例を示す図である。It is a figure showing an example of an OD table.

以下、本発明の一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態を説明するための図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。 Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described in detail based on the drawings. In addition, in the drawings for explaining the embodiments, the same components are generally designated by the same reference numerals, and repeated explanations thereof will be omitted.

(1)システム1の概要
本発明の一実施形態に係る人流解析システム1(以下、単にシステム1という)の概要について説明する。図1は、本実施形態のシステム1の概要を示す概念図である。
図1に示すように、システム1は、管理者からの操作指示に応答して、高速道路の利用実績を示すETC利用明細(以下、本稿において単に利用明細ということがある)と、ユーザが携帯する携帯電話(ユーザ端末10)の通信ログから得られた移動データと、を比較してマッチングすることで、高速道路の利用実績の分析に資する情報を提供するシステムである。ここで、移動データとは、携帯電話の位置情報の経時的な変化により特定される、ユーザの移動経路(位置情報の推移)を示す情報であり、移動手段により以下のとおり細分化される。
・高速道路移動データ
・一般道移動データ
・空路移動データ
・徒歩移動データ
(1) Overview of System 1 An overview of a people flow analysis system 1 (hereinafter simply referred to as system 1) according to an embodiment of the present invention will be described. FIG. 1 is a conceptual diagram showing an overview of a system 1 of this embodiment.
As shown in Figure 1, the system 1 responds to operational instructions from the administrator by providing ETC usage details (hereinafter referred to simply as usage details in this paper) indicating expressway usage records and the user's mobile phone information. This is a system that provides information that contributes to analysis of expressway usage records by comparing and matching movement data obtained from communication logs of mobile phones (user terminals 10). Here, the movement data is information indicating a user's movement route (transition of positional information), which is specified by changes in the positional information of a mobile phone over time, and is subdivided as follows depending on the means of movement.
・Expressway movement data ・General road movement data ・Air movement data ・Walking movement data

具体的には、システム1は、利用明細に含まれる高速道路の走行経路の履歴を示す走行ログと、ユーザの移動経路の履歴を示す移動データと、をマッチングすることで、利用明細に含まれる車両特定情報と、移動データから特定される移動主体となるユーザのユーザIDと、を紐づける。
ここで、車両特定情報とは、本実施形態では、走行車両に搭載されたETC車載器の車載器IDを用いる。また、ユーザIDとは、携帯電話の利用において設定されているユーザの識別情報を指す。
Specifically, the system 1 matches travel logs that indicate the history of expressway travel routes included in the usage details with travel data that shows the history of the user's travel route. The vehicle identification information is linked to the user ID of the user who is the moving subject identified from the movement data.
Here, in this embodiment, the vehicle identification information is an onboard device ID of an ETC onboard device mounted on a traveling vehicle. Further, the user ID refers to user identification information set when using a mobile phone.

システム1は、このように、ユーザIDと当該ユーザが使用する車両とを特定することで、高速道路の利用実績を集計するとともに、後述する処理により、一般道を利用している際の移動データ(一般道移動データ)に対しても、車両特定情報を紐づけることで、多岐にわたる交通状況の分析を行う。このようなシステム1の構成について説明する。 By identifying the user ID and the vehicle used by the user, the system 1 aggregates expressway usage records and collects movement data when using general roads through processing described later. By linking vehicle identification information to general road movement data, a wide variety of traffic conditions can be analyzed. The configuration of such system 1 will be explained.

(2)システム1の全体構成
図1に示すように、システム1は、ユーザ端末10と、管理者端末20と、情報処理サーバ30(以下、単にサーバ30という)と、を備える。
ユーザ端末10、管理者端末20、およびサーバ30は、ネットワーク(例えば、インターネット又はイントラネット)80を介して接続されている。
ユーザ端末10、管理者端末20、およびサーバ30は、ネットワーク80を介して、基地局データベース40、交通ネットワークデータベース50と接続されている。
(2) Overall configuration of system 1 As shown in FIG. 1, system 1 includes a user terminal 10, an administrator terminal 20, and an information processing server 30 (hereinafter simply referred to as server 30).
The user terminal 10, the administrator terminal 20, and the server 30 are connected via a network (eg, the Internet or an intranet) 80.
The user terminal 10, the administrator terminal 20, and the server 30 are connected to a base station database 40 and a transportation network database 50 via a network 80.

ユーザ端末10は、ユーザが携帯する携帯電話等の情報処理装置である。ユーザ端末10は、基地局(固定測位機器81)とモバイル通信を行うように構成される。ユーザ端末10は、ユーザに携行されて移動する通信機器であり、移動端末と言い換えることもできる。このような移動端末としては、携帯電話のほかに、ユーザに携行されて使用されるwifiビーコン、レーダー測位に用いられる移動アンテナ、ITSスポット(DSRC)に対応する車載のカーナビゲーション端末、Bluetooth(登録商標)を利用した通信端末等が含まれる。なお、移動端末は、移動しながら通信を行うその他の機器であってもよい。 The user terminal 10 is an information processing device such as a mobile phone carried by a user. The user terminal 10 is configured to perform mobile communication with a base station (fixed positioning device 81). The user terminal 10 is a communication device that is carried by a user and moves, and can also be referred to as a mobile terminal. In addition to mobile phones, such mobile terminals include WiFi beacons carried and used by users, mobile antennas used for radar positioning, in-vehicle car navigation terminals compatible with ITS spot (DSRC), and Bluetooth (registered) This includes communication terminals, etc. that use trademarks. Note that the mobile terminal may be any other device that communicates while moving.

固定測位機器81とは、定位置に固定されて通信機器との通信を行う機器を指し、携帯電話の基地局の他、例えば携帯電話の基地局や、wifiビーコンとの通信を行う測位機器、レーダー測位を行う測位機器、ITSspotにおける測位機器等が含まれる。なお、固定測位機器81は、定位置に固定されて通信機器との通信を行う機器であれば、その他の機器であってもよい。 The fixed positioning device 81 refers to a device that is fixed at a fixed location and communicates with a communication device, and includes, for example, a positioning device that communicates with a mobile phone base station, a wifi beacon, in addition to a mobile phone base station, This includes positioning equipment that performs radar positioning, positioning equipment for ITSspot, etc. Note that the fixed positioning device 81 may be any other device as long as it is fixed at a fixed position and communicates with a communication device.

ユーザ端末10は、固定測位機器81とのモバイル通信を行う機器として、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ウェアラブルデバイス(例えば、スマートウォッチ、又はスマートグラス)、などの種々のコンピュータを含み得る。本実施形態では、ユーザ端末10は、携帯電話のモバイル通信に利用されるアンテナが設けられた固定測位機器81とモバイル通信を行うスマートフォンを例に挙げて説明する。 The user terminal 10 may include various computers, such as a smartphone, a tablet terminal, a wearable device (for example, a smart watch or smart glasses), as a device that performs mobile communication with the fixed positioning device 81. In this embodiment, the user terminal 10 will be described using as an example a smartphone that performs mobile communication with a fixed positioning device 81 that is provided with an antenna used for mobile communication of a mobile phone.

管理者端末20は、システム1の管理者が使用する情報処理装置である。管理者端末20は、基地局データベース40に蓄積された移動データと、高速道路の利用実績を示すETC利用明細と、の分析を行う管理者が、マッチング処理に必要な指示操作を行う端末である。管理者端末20は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ(例えば、Webサーバ、アプリケーションサーバ、データベースサーバ、又はそれらの組み合わせ)などの種々のコンピュータを含みえる。本実施形態では、管理者端末20は、管理者が使用するパーソナルコンピュータを例に挙げて説明する。 The administrator terminal 20 is an information processing device used by the administrator of the system 1. The administrator terminal 20 is a terminal on which an administrator who analyzes movement data accumulated in the base station database 40 and ETC usage details indicating expressway usage records issues instructions necessary for matching processing. . Administrator terminal 20 may include various computers such as a personal computer, a server computer (eg, a web server, an application server, a database server, or a combination thereof). In this embodiment, the administrator terminal 20 will be explained using a personal computer used by an administrator as an example.

サーバ30は、入力された情報に対して後述する各種の処理を行う情報処理装置である。サーバ30は主に、ユーザ端末10の位置情報を、高速道路の利用明細とマッチングする処理を実行する。
サーバ30は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ(例えば、Webサーバ、アプリケーションサーバ、データベースサーバ、又はそれらの組み合わせ)などの種々のコンピュータを含みえる。本実施形態では、サーバ30は、サーバコンピュータを例に挙げて説明する。
The server 30 is an information processing device that performs various processes to be described later on input information. The server 30 mainly executes a process of matching the location information of the user terminal 10 with expressway usage details.
Server 30 may include a variety of computers, such as a personal computer, a server computer (eg, a web server, an application server, a database server, or a combination thereof). In this embodiment, the server 30 will be explained using a server computer as an example.

基地局データベース40は、複数のユーザ端末10が、固定測位機器81とのモバイル通信により取得された膨大な位置情報を蓄積するデータベースである。基地局データベース40には、通信ログとして、ユーザの端末情報と、通信時刻における位置情報と、が蓄積されている。 The base station database 40 is a database in which a plurality of user terminals 10 accumulate a huge amount of position information obtained through mobile communication with the fixed positioning device 81. The base station database 40 stores user terminal information and location information at communication times as communication logs.

固定測位機器81が通信可能な通信エリアにユーザ端末10が位置すると、固定測位機器81は、ユーザ端末10から受信した電波から推定される位置情報を、時刻情報とともに基地局データベース40に蓄積する。基地局データベース40は、携帯電話のキャリアが運用するデータベースであり、固定測位機器81が取得した位置情報を、時刻情報とともに通信ログとして、使用端末毎に蓄積している。 When the user terminal 10 is located in a communication area where the fixed positioning device 81 can communicate, the fixed positioning device 81 stores position information estimated from radio waves received from the user terminal 10 in the base station database 40 along with time information. The base station database 40 is a database operated by a mobile phone carrier, and stores location information acquired by the fixed positioning device 81 together with time information as a communication log for each terminal in use.

交通ネットワークデータベース50は、鉄道、高速道路、空路等の移動手段の情報を記憶するデータベースである。交通ネットワークデータベース50は、移動手段の情報として、以下の情報を格納している。
・各交通拠点の施設名称、施設番号、位置、該当する移動手段
・各交通拠点を結ぶ路線名、道路名、空路名
・各交通拠点を結ぶ交通リンクの位置情報(道路および線路の位置を含む)
ここで、交通拠点には、空港、駅、高速バス、高速道路のインターチェンジ(以下、ICという)のように、各移動手段の利用において通過地点(通過ノード)となる各種の交通施設が含まれる。
The transportation network database 50 is a database that stores information on transportation means such as railways, expressways, and air routes. The transportation network database 50 stores the following information as transportation means information.
・Facility name, facility number, location, and applicable means of transportation for each transportation hub ・Route name, road name, and air route name connecting each transportation hub ・Location information of transportation links connecting each transportation hub (including the location of roads and railroads) )
Here, transportation hubs include various transportation facilities such as airports, stations, express buses, and expressway interchanges (hereinafter referred to as ICs) that serve as transit points (transit nodes) when using each means of transportation. .

(1-1)ユーザ端末10の構成
ユーザ端末10の構成について説明する。図2は、本実施形態のユーザ端末10の構成を示すブロック図である。
(1-1) Configuration of user terminal 10 The configuration of the user terminal 10 will be explained. FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the user terminal 10 of this embodiment.

図2に示すように、ユーザ端末10は、記憶装置11と、プロセッサ12と、入出力インタフェース13と、通信インタフェース14と、を備える。ユーザ端末10は、入力デバイス15および出力デバイス16の少なくとも1つと接続可能である。 As shown in FIG. 2, the user terminal 10 includes a storage device 11, a processor 12, an input/output interface 13, and a communication interface 14. User terminal 10 is connectable to at least one of input device 15 and output device 16 .

記憶装置11は、プログラムおよびデータを記憶するように構成される。記憶装置11は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、および、ストレージ(例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク)の組合せである。 Storage device 11 is configured to store programs and data. The storage device 11 is, for example, a combination of ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), and storage (for example, flash memory or hard disk).

プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・OS(Operating System)のプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション(例えば、ウェブブラウザ)のプログラム
The programs include, for example, the following programs.
・OS (Operating System) program ・Application program that executes information processing (e.g. web browser)

データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ(つまり、情報処理の実行結果)
The data includes, for example, the following data.
・Databases referenced in information processing ・Data obtained by executing information processing (that is, execution results of information processing)

プロセッサ12は、記憶装置11に記憶されたプログラムを起動することによって、ユーザ端末10の機能を実現するように構成される。プロセッサ12は、コンピュータの一例である。 The processor 12 is configured to implement the functions of the user terminal 10 by activating a program stored in the storage device 11. Processor 12 is an example of a computer.

入出力インタフェース13は、入力デバイス15から信号(例えば、ユーザの指示、センシング信号、又はそれらの組み合わせ)を取得し、かつ、出力デバイス16に信号(例えば、画像信号、音声信号、又はそれらの組み合わせ)を出力するように構成される。 The input/output interface 13 obtains a signal (e.g., a user's instruction, a sensing signal, or a combination thereof) from the input device 15 and sends a signal (e.g., an image signal, an audio signal, or a combination thereof) to the output device 16. ) is configured to output.

入力デバイス15は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、物理ボタン、センサ(例えば、カメラ、バイタルセンサ、又はそれらの組み合わせ)、又は、それらの組合せである。 The input device 15 is, for example, a keyboard, a pointing device, a touch panel, a physical button, a sensor (eg, a camera, a vital sensor, or a combination thereof), or a combination thereof.

出力デバイス16は、例えば、ディスプレイ、スピーカ、印刷装置、又はそれらの組み合わせである。 Output device 16 is, for example, a display, a speaker, a printing device, or a combination thereof.

通信インタフェース14は、ユーザ端末10と外部装置との間の通信を制御するように構成される。 Communication interface 14 is configured to control communication between user terminal 10 and external devices.

(1-2)管理者端末20の構成
管理者端末20の構成について説明する。図3は、本実施形態の管理者端末20の構成を示すブロック図である。
(1-2) Configuration of administrator terminal 20 The configuration of administrator terminal 20 will be explained. FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the administrator terminal 20 of this embodiment.

図3に示すように、管理者端末20は、記憶装置21と、プロセッサ22と、入出力インタフェース23と、通信インタフェース24と、を備える。管理者端末20は、入力デバイス25および出力デバイス26の少なくとも1つと接続可能である。 As shown in FIG. 3, the administrator terminal 20 includes a storage device 21, a processor 22, an input/output interface 23, and a communication interface 24. The administrator terminal 20 is connectable to at least one of an input device 25 and an output device 26.

記憶装置21は、プログラムおよびデータを記憶するように構成される。記憶装置21は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、および、ストレージ(例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク)の組合せである。 Storage device 21 is configured to store programs and data. The storage device 21 is, for example, a combination of ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), and storage (for example, flash memory or hard disk).

プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・OS(Operating System)のプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション(例えば、ウェブブラウザ)のプログラム
The programs include, for example, the following programs.
・OS (Operating System) program ・Application program that executes information processing (e.g. web browser)

データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ(つまり、情報処理の実行結果)
The data includes, for example, the following data.
・Databases referenced in information processing ・Data obtained by executing information processing (that is, execution results of information processing)

プロセッサ22は、記憶装置21に記憶されたプログラムを起動することによって、管理者端末20の機能を実現するように構成される。プロセッサ22は、コンピュータの一例である。 The processor 22 is configured to implement the functions of the administrator terminal 20 by activating a program stored in the storage device 21. Processor 22 is an example of a computer.

入出力インタフェース23は、入力デバイス25から信号(例えば、ユーザの指示、センシング信号、又はそれらの組み合わせ)を取得し、かつ、出力デバイス26に信号(例えば、画像信号、音声信号、又はそれらの組み合わせ)を出力するように構成される。 The input/output interface 23 obtains a signal (e.g., a user's instruction, a sensing signal, or a combination thereof) from the input device 25 and sends a signal (e.g., an image signal, an audio signal, or a combination thereof) to the output device 26. ) is configured to output.

入力デバイス25は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、物理ボタン、センサ(例えば、カメラ、バイタルセンサ、又はそれらの組み合わせ)、又は、それらの組合せである。 The input device 25 is, for example, a keyboard, a pointing device, a touch panel, a physical button, a sensor (eg, a camera, a vital sensor, or a combination thereof), or a combination thereof.

出力デバイス26は、例えば、ディスプレイ、スピーカ、印刷装置、又はそれらの組み合わせである。 Output device 26 is, for example, a display, a speaker, a printing device, or a combination thereof.

通信インタフェース24は、管理者端末20と外部装置との間の通信を制御するように構成される。 Communication interface 24 is configured to control communication between administrator terminal 20 and external devices.

(1-3)サーバ30のハードウェア構成
サーバ30の構成について説明する。図4は、本実施形態のサーバ30の構成を示すブロック図である。
図4に示すように、サーバ30は、記憶装置31と、プロセッサ32と、通信インタフェース34とを備える。
(1-3) Hardware configuration of server 30 The configuration of server 30 will be explained. FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the server 30 of this embodiment.
As shown in FIG. 4, the server 30 includes a storage device 31, a processor 32, and a communication interface 34.

記憶装置31は、プログラムおよびデータを記憶するように構成される。記憶装置31は、例えば、ROM、RAM、および、ストレージ(例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク)の組合せである。 Storage device 31 is configured to store programs and data. The storage device 31 is, for example, a combination of ROM, RAM, and storage (eg, flash memory or hard disk).

プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・OSのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム
The programs include, for example, the following programs.
・OS program ・Application program that executes information processing

データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果
The data includes, for example, the following data.
・Databases referenced in information processing ・Execution results of information processing

プロセッサ32は、記憶装置31に記憶されたプログラムを起動することによって、サーバ30の機能を実現するように構成される。プロセッサ32は、コンピュータの一例である。 The processor 32 is configured to implement the functions of the server 30 by activating a program stored in the storage device 31. Processor 32 is an example of a computer.

通信インタフェース34は、サーバ30と外部装置との間の通信を制御するように構成される。 Communication interface 34 is configured to control communication between server 30 and external devices.

(1-4)サーバ30の機能的構成
次に、サーバ30の機能的構成について説明する。図5は、サーバ30の機能的構成を示すブロック図である。
図5に示すように、サーバ30は、通信部301と、記憶部302と、制御部303としての機能を発揮する。
(1-4) Functional configuration of server 30 Next, the functional configuration of server 30 will be described. FIG. 5 is a block diagram showing the functional configuration of the server 30.
As shown in FIG. 5, the server 30 functions as a communication section 301, a storage section 302, and a control section 303.

(1-4-1)通信部301および記憶部302の機能
通信部301は、サーバ30が外部の装置と通信するための処理を行う。
(1-4-1) Functions of communication unit 301 and storage unit 302 The communication unit 301 performs processing for the server 30 to communicate with external devices.

記憶部302は、サーバ30が使用するデータおよびプログラムを記憶する。記憶部302は、例えば以下のデータを記憶している。
・ユーザデータベース(ユーザDB)
・端末データベース(端末DB)
・通信ログデータベース(通信ログDB)
・人流ノードデータベース(人流ノードDB)
・人流リンクデータベース(人流リンクDB)
・トリップグループデータベース(トリップグループDB)
・トリップデータベース(トリップDB)
・利用明細データベース(利用明細DB)
・車載器データベース(車載器DB)
・料金所データベース(料金所DB)
・走行ログデータベース(走行ログDB)
・移動候補データベース(移動候補DB)
・判定結果データベース(判定結果DB)
・補完結果データベース(補完結果DB)
Storage unit 302 stores data and programs used by server 30. The storage unit 302 stores, for example, the following data.
・User database (user DB)
・Terminal database (terminal DB)
・Communication log database (communication log DB)
・People flow node database (people flow node DB)
・People flow link database (people flow link DB)
・Trip group database (trip group DB)
・Trip database (Trip DB)
・Usage details database (Usage details DB)
・Onboard equipment database (onboard equipment DB)
・Tollgate database (tollgate DB)
・Driving log database (driving log DB)
・Movement candidate database (movement candidate DB)
・Judgment result database (judgment result DB)
・Completion result database (completion result DB)

ユーザDBとは、ユーザ端末10を使用するユーザに関する情報を格納するデータベースである。ユーザDBの詳細は後述する。 The user DB is a database that stores information regarding users who use the user terminal 10. Details of the user DB will be described later.

端末DBとは、ユーザ端末10に関する情報を格納するデータベースである。端末DBの詳細は後述する。 The terminal DB is a database that stores information regarding the user terminal 10. Details of the terminal DB will be described later.

人流ノードDBとは、ユーザ端末10の位置情報から得られる移動データのうち、通信ログにより特定される位置情報に対応する結節点(ノード)に関する情報を格納するデータベースである。人流ノードDBの詳細は後述する。 The people flow node DB is a database that stores information on nodes corresponding to the location information specified by the communication log, out of the movement data obtained from the location information of the user terminal 10. Details of the people flow node DB will be described later.

人流リンクDBとは、ユーザ端末10の位置情報から得られる移動データのうち、ノード間の経路(リンク)に関する情報を格納するデータベースである。人流リンクDBの詳細は後述する。 The human flow link DB is a database that stores information regarding routes (links) between nodes among movement data obtained from the position information of the user terminal 10. Details of the people flow link DB will be described later.

トリップグループDBとは、ユーザ端末10の位置情報から得られる移動データのうち、移動手段を示す情報であるトリップモードごとに、ノードとリンクをグルーピングした集合(トリップグループ)に関する情報を格納するデータベースである。トリップグループDBの詳細は後述する。 The trip group DB is a database that stores information about a grouping of nodes and links (trip groups) for each trip mode, which is information indicating the means of transportation, among movement data obtained from the location information of the user terminal 10. be. Details of the trip group DB will be described later.

トリップDBとは、ユーザ端末10の位置情報から得られる移動データのうち、特定のユーザの始点から終点に至る一連の移動行動ごとの移動経路を示すトリップデータに関する情報を格納するデータベースである。トリップDBの詳細は後述する。なお、トリップデータは、始点から終点に至る一連の移動行動ごとの移動データの集合であるため、1日の中に複数のトリップデータが存在することもある。 The trip DB is a database that stores information related to trip data indicating a travel route for each series of travel actions from a starting point to an ending point of a specific user, out of travel data obtained from the location information of the user terminal 10. Details of the trip DB will be described later. Note that trip data is a collection of travel data for each series of travel actions from the start point to the end point, so a plurality of trip data may exist in one day.

利用明細DBとは、高速道路の利用実績を示すETC利用明細に関する情報を格納するデータベースである。ユーザDBの詳細は後述する。 The usage details DB is a database that stores information related to ETC usage details indicating expressway usage records. Details of the user DB will be described later.

車載器DBとは、高速道路を利用する車両に搭載された車載器に関する情報を格納するデータベースである。車載器DBの詳細は後述する。 The onboard device DB is a database that stores information regarding onboard devices installed in vehicles that use expressways. Details of the onboard equipment DB will be described later.

料金所DBとは、高速道路の料金所に関する情報を格納するデータベースである。料金所DBの詳細は後述する。 The tollgate DB is a database that stores information regarding tollgates on expressways. Details of the toll gate DB will be described later.

走行ログDBとは、高速道路を利用した車両の走行ログに関する情報を格納するデータベースである。走行区間DBの詳細は後述する。 The travel log DB is a database that stores information regarding travel logs of vehicles using expressways. Details of the driving section DB will be described later.

移動候補DBとは、移動候補データに関する情報を格納するデータベースである。移動候補データとは、トリップデータを構成する複数の移動データのうち、車両の走行ログに対応する移動データの候補となるデータである。移動候補DBの詳細は後述する。 The movement candidate DB is a database that stores information regarding movement candidate data. Movement candidate data is data that is a candidate for movement data corresponding to a vehicle travel log, among a plurality of movement data that constitute trip data. Details of the migration candidate DB will be described later.

判定結果DBとは、高速道路の走行ログと、移動データと、のマッチングの判定結果を格納するデータベースである。判定結果DBの詳細は後述する。 The determination result DB is a database that stores the determination results of matching between expressway travel logs and movement data. Details of the determination result DB will be described later.

補完結果DBとは、高速道路の走行ログに対応するユーザ情報の補完結果を格納するデータベースである。補完結果DBの詳細は後述する。 The complementation result DB is a database that stores the complementation results of user information corresponding to expressway travel logs. Details of the complementary result DB will be described later.

(1-4-2)制御部303の機能
図5に示す制御部303は、サーバ30のプロセッサ32が、プログラムに従って処理を行うことにより、送受信制御モジュール3031、取得モジュール3032、生成モジュール3033、選別モジュール3034、特定モジュール3035、推定モジュール3036、作成モジュール3037、および出力モジュール3038としての機能を発揮する。
(1-4-2) Functions of the control unit 303 The control unit 303 shown in FIG. It functions as a module 3034, a specific module 3035, an estimation module 3036, a creation module 3037, and an output module 3038.

<送受信制御モジュール3031の機能>
送受信制御モジュール3031は、サーバ30が外部の装置から通信プロトコルに従って信号を送受信する処理を制御する。
<Functions of transmission/reception control module 3031>
The transmission/reception control module 3031 controls processing in which the server 30 transmits and receives signals from an external device according to a communication protocol.

<取得モジュール3032の機能>
取得モジュール3032は、外部の基地局データベース40から通信ログを取得して、記憶部302の通信ログDBの新たなレコードを記録する。
また、取得モジュール3032は、ETCの利用明細を取得して、記憶部302における利用明細DBの新たなレコードとして記録する。利用明細には、利用したICの入口および出口の地点と通過時刻に関する情報、および当該車両の車種に関する情報と、が含まれる。
<Functions of acquisition module 3032>
The acquisition module 3032 acquires a communication log from the external base station database 40 and records a new record in the communication log DB of the storage unit 302.
The acquisition module 3032 also acquires the ETC usage details and records them as a new record in the usage details DB in the storage unit 302. The usage details include information regarding the entrance and exit points and passing time of the IC used, and information regarding the model of the vehicle.

<生成モジュール3033の機能>
生成モジュール3033は、通信ログDBに含まれる通信ログを加工して、以下の各DBに格納されるデータを生成する。
・人流ノードDB
・人流リンクDB
・トリップグループDB
・トリップDB
これらの詳細については、各DBの構造とともに後述する。
<Functions of generation module 3033>
The generation module 3033 processes communication logs included in the communication log DB to generate data to be stored in each of the following DBs.
・People flow node DB
・People flow link DB
・Trip group DB
・Trip DB
Details of these will be described later together with the structure of each DB.

<選別モジュール3034の機能>
選別モジュール3034は、利用明細および移動データそれぞれにおける通過ノードの通過時刻の一致の度合いから、複数の移動データのうち、車両の走行ログに対応する移動データの候補となる移動候補データを複数選別する。この処理の詳細については後述する。
<Functions of sorting module 3034>
The sorting module 3034 selects a plurality of movement candidate data, which are movement data candidates corresponding to the vehicle travel log, from among the plurality of movement data, based on the degree of coincidence of the passage times of passing nodes in each of the usage details and movement data. . Details of this processing will be described later.

<特定モジュール3035の機能>
特定モジュール3035は、利用明細および移動データを対比することで、走行ログに対応する、ユーザの移動データを特定する。この際、特定モジュール3035は、選別ジュールにより選別された一群の移動候補データを、一又は複数の車両における複数の利用明細が示す走行ログと対比することで、特定の利用明細が示す走行ログに対応する移動データを特定し、走行ログの車両特定情報と移動データのユーザIDとを紐づける。この処理の詳細については後述する。
また、特定モジュール3035は、既に対応関係が特定された走行ログと移動データとの組み合わせを参照して、対応する移動データが特定されていない走行ログに対して、該当するユーザ情報を補完して紐づける。この処理の詳細については後述する。
<Functions of specific module 3035>
The identification module 3035 identifies the user's movement data corresponding to the travel log by comparing the usage details and the movement data. At this time, the identification module 3035 compares the group of movement candidate data selected by the selection module with the travel logs indicated by the multiple usage details of one or more vehicles, so that the travel logs indicated by the specific usage details are The corresponding movement data is identified and the vehicle identification information in the travel log and the user ID of the movement data are linked. Details of this processing will be described later.
In addition, the identification module 3035 refers to the combinations of travel logs and travel data for which the correspondence relationship has already been identified, and supplements the travel logs for which corresponding travel data has not been identified with the corresponding user information. Connect. Details of this processing will be described later.

<推定モジュール3036の機能>
推定モジュール3036は、マッチング処理により得られた車両特定情報である車載器IDとユーザ情報との対応関係に基づいて、当該ユーザが一般道路を移動した際のトリップデータにおいて使用された車両を推定する。この処理の詳細については後述する。
<Functions of estimation module 3036>
The estimation module 3036 estimates the vehicle used in the trip data when the user traveled on a general road, based on the correspondence between the onboard device ID, which is the vehicle identification information obtained through the matching process, and the user information. . Details of this processing will be described later.

<作成モジュール3037の機能>
作成モジュール3037は、互いに対応づけられた車両特定情報とユーザ情報とを用いて、車種ごとのOD表(Origin-Destination Table Matrix)を作成して出力する。OD表とは、統計的な道路の利用状況の調査手法の1つであり、車両の流動を調べるために、どの始点(Origin)からどの終点(Destination)にどの程度の量の車両が移動しているかを表形式で示したデータである。OD表およびその作成方法の詳細については後述する。
<Functions of creation module 3037>
The creation module 3037 creates and outputs an OD table (Origin-Destination Table Matrix) for each vehicle type using vehicle identification information and user information that are associated with each other. An OD table is a statistical method for investigating road usage, and in order to investigate the flow of vehicles, it is used to calculate the amount of vehicles moving from an origin to a destination. This is data that shows in tabular form whether the Details of the OD table and its creation method will be described later.

<出力モジュール3038の機能>
出力モジュール3038は、他のモジュールが行った処理の結果を、管理者端末20に対して出力する。
<Functions of output module 3038>
The output module 3038 outputs the results of processing performed by other modules to the administrator terminal 20.

(2)データベースの構造
次に、記憶部302に記憶される各データベースの構造の一例について説明する。
(2) Database Structure Next, an example of the structure of each database stored in the storage unit 302 will be described.

(2-1)ユーザ端末10の利用において管理されるDB
まず、図6に示すユーザ端末10の利用において管理される以下のDBを説明する。
・ユーザDB
・端末DB
・通信ログDB
(2-1) DB managed when using user terminal 10
First, the following DBs that are managed when using the user terminal 10 shown in FIG. 6 will be explained.
・User DB
・Terminal DB
・Communication log DB

(2-1-1)ユーザDB
図6Aは、ユーザDBの具体例を示す図である。
図6Aに示すように、ユーザDBは、項目「ユーザID」と、項目「氏名」と、項目「年齢」と、項目「性別」と、項目「居住地」と、項目「職業」と、項目「契約内容」と、を備えている。
(2-1-1) User DB
FIG. 6A is a diagram showing a specific example of a user DB.
As shown in FIG. 6A, the user DB includes the item "user ID", the item "name", the item "age", the item "gender", the item "place of residence", the item "occupation", and the item It has "contract contents".

項目「ユーザID」には、ユーザ端末10を使用するユーザを特定可能な識別情報が格納される。 The item "user ID" stores identification information that can identify the user who uses the user terminal 10.

項目「氏名」は、ユーザIDに対応するユーザの氏名に関する情報が格納される。 The item "Name" stores information regarding the name of the user corresponding to the user ID.

項目「年齢」には、ユーザIDに対応するユーザの年齢に関する情報が格納される。 The item "age" stores information regarding the age of the user corresponding to the user ID.

項目「性別」には、ユーザIDに対応するユーザの性別に関する情報が格納される。 The item “gender” stores information regarding the gender of the user corresponding to the user ID.

項目「居住地」には、ユーザIDに対応するユーザの居住地に関する情報が格納される。 The item "place of residence" stores information regarding the place of residence of the user corresponding to the user ID.

項目「職業」には、ユーザIDに対応するユーザの職業に関する情報が格納される。 The item "occupation" stores information regarding the occupation of the user corresponding to the user ID.

項目「契約内容」には、ユーザIDに対応するユーザにおいて、ユーザ端末10の使用に関して締結された使用契約の内容に関する情報が格納される。例えば、契約内容として、契約を識別可能な契約IDが含まれていてもよい。
なお、これらの構成はあくまで一例であり、ユーザDBは、他のカラムを備えてもよい。
The item "contract details" stores information regarding the details of a usage contract concluded regarding the use of the user terminal 10 by the user corresponding to the user ID. For example, the contract contents may include a contract ID that can identify the contract.
Note that these configurations are just examples, and the user DB may include other columns.

(2-1-2)端末DB
図6Bは、端末DBの具体例を示す図である。
図6Bに示すように、端末DBは、項目「端末ID」と、項目「ユーザID」と、項目「契約ID」と、を備えている。
(2-1-2) Terminal DB
FIG. 6B is a diagram showing a specific example of the terminal DB.
As shown in FIG. 6B, the terminal DB includes the item "terminal ID", the item "user ID", and the item "contract ID".

項目「端末ID」には、ユーザ端末10を識別可能な端末の識別情報が格納される。 The item “terminal ID” stores identification information of a terminal that can identify the user terminal 10.

項目「ユーザID」は、走行ログIDに対応する走行ログを使用するユーザの識別情報が格納される。 The item "user ID" stores identification information of a user who uses the travel log corresponding to the travel log ID.

項目「契約ID」には、走行ログIDに対応する走行ログの使用に関して締結された使用契約の識別番号が格納される。
なお、これらの構成はあくまで一例であり、端末DBは、他のカラムを備えてもよい。
The item "contract ID" stores the identification number of the usage contract concluded regarding the use of the travel log corresponding to the travel log ID.
Note that these configurations are just examples, and the terminal DB may include other columns.

(2-1-3)通信ログDB
図6Cは、通信ログDBの具体例を示す図である。
図6Cに示すように、通信ログDBは、項目「通信ログID」と、項目「端末ID」と、項目「位置座標」と、項目「通信時刻」と、を備えている。
(2-1-3) Communication log DB
FIG. 6C is a diagram showing a specific example of the communication log DB.
As shown in FIG. 6C, the communication log DB includes an item "communication log ID", an item "terminal ID", an item "position coordinates", and an item "communication time".

項目「通信ログID」には、ユーザ端末10の通信を特定可能な通信ログの識別情報が格納される。 The item “communication log ID” stores identification information of a communication log that can identify communication of the user terminal 10.

項目「端末ID」は、通信ログIDに対応する通信を行ったユーザ端末10の端末IDが格納される。 The item "terminal ID" stores the terminal ID of the user terminal 10 that performed the communication corresponding to the communication log ID.

項目「位置座標」には、通信ログIDに対応する通信において取得されたユーザ端末10の位置座標が格納される。 The item "location coordinates" stores the location coordinates of the user terminal 10 acquired in the communication corresponding to the communication log ID.

項目「通信時刻」には、通信ログIDに対応する通信が行われた時刻情報が格納される。
なお、これらの構成はあくまで一例であり、通信ログDBは、他のカラムを備えてもよい。
The item "communication time" stores time information when the communication corresponding to the communication log ID was performed.
Note that these configurations are just examples, and the communication log DB may include other columns.

(2-2)ユーザの移動履歴として管理されるDB
次に、図7に示すユーザの移動履歴(移動データ)として管理される以下のDBについて説明する。
・トリップDB
・トリップグループDB
・人流ノードDB
・人流リンクDB
(2-2) DB managed as user movement history
Next, the following DB that is managed as the user's movement history (movement data) shown in FIG. 7 will be explained.
・Trip DB
・Trip group DB
・People flow node DB
・People flow link DB

(2-2-1)トリップDB
図7Aは、トリップDBの具体例を示す図である。
図7Aに示すように、トリップDBは、項目「トリップID」と、項目「端末ID」と、項目「行動日」と、を備えている。
(2-2-1) Trip DB
FIG. 7A is a diagram showing a specific example of the trip DB.
As shown in FIG. 7A, the trip DB includes an item "trip ID", an item "terminal ID", and an item "action date".

項目「トリップID」には、トリップデータを特定可能なトリップデータのユーザ端末10を識別可能なトリップデータの識別情報が格納される。 The item "Trip ID" stores identification information of trip data that can identify the user terminal 10 of the trip data that can identify the trip data.

項目「端末ID」は、トリップIDに対応するトリップデータが取得されたユーザ端末10の端末IDが格納される。 The item "terminal ID" stores the terminal ID of the user terminal 10 from which the trip data corresponding to the trip ID was acquired.

項目「行動日」には、トリップIDに対応するトリップデータが示すユーザの移動が行われた日の日付を示す情報が格納される。
なお、これらの構成はあくまで一例であり、トリップDBは、他のカラムを備えてもよい。
The item "activity date" stores information indicating the date on which the user moved, which is indicated by the trip data corresponding to the trip ID.
Note that these configurations are just examples, and the trip DB may include other columns.

(2-2-2)トリップグループDB
図7Bは、トリップグループDBの具体例を示す図である。
図7Bに示すように、トリップグループDBは、項目「トリップグループID」と、項目「トリップID」と、を備えている。
(2-2-2) Trip group DB
FIG. 7B is a diagram showing a specific example of the trip group DB.
As shown in FIG. 7B, the trip group DB includes an item "trip group ID" and an item "trip ID."

項目「トリップグループID」には、トリップグループを特定可能なトリップグループの識別情報が格納される。 The item "trip group ID" stores identification information of a trip group that can identify the trip group.

項目「トリップID」には、トリップグループIDに対応するトリップグループが属するトリップデータの識別情報が格納される。
なお、これらの構成はあくまで一例であり、トリップグループDBは、他のカラムを備えてもよい。
The item "Trip ID" stores identification information of trip data to which the trip group corresponding to the trip group ID belongs.
Note that these configurations are just examples, and the trip group DB may include other columns.

(2-2-3)人流ノードDB
図7Cは、人流ノードDBの具体例を示す図である。
図7Cに示すように、人流ノードDBは、項目「人流ノードID」と、項目「通信ログID」と、項目「トリップグループID」と、項目「基準時刻」と、を備えている。
(2-2-3) People flow node DB
FIG. 7C is a diagram showing a specific example of the people flow node DB.
As shown in FIG. 7C, the people flow node DB includes an item "people flow node ID", an item "communication log ID", an item "trip group ID", and an item "reference time".

項目「人流ノードID」には、人流ノードを特定可能な人流ノードの識別情報が格納される。 The item "people flow node ID" stores identification information of a people flow node that can identify the people flow node.

項目「通信ログID」は、人流ノードIDに対応する人流ノードが該当する通信ログの識別情報が格納される。人流ノードが該当する通信ログとは、人流ノードが位置情報として記録された通信ログを指す。 The item "communication log ID" stores identification information of the communication log to which the people flow node corresponding to the people flow node ID corresponds. The communication log to which the human flow node corresponds refers to the communication log in which the human flow node is recorded as position information.

項目「トリップグループID」には、人流ノードIDに対応する人流ノードが属するトリップグループの識別情報が格納される。 The item "trip group ID" stores identification information of the trip group to which the people flow node corresponding to the people flow node ID belongs.

項目「基準時刻」には、人流ノードIDに対応する人流ノードの時系列の基準となる時刻情報が格納される。人流ノードの基準時刻には、当該人流ノードが位置情報として取得された通信ログの通信時刻が該当する。
なお、これらの構成はあくまで一例であり、人流ノードDBは、他のカラムを備えてもよい。
The item “reference time” stores time information that serves as a time-series reference for the people flow node corresponding to the people flow node ID. The reference time of the people flow node corresponds to the communication time of the communication log from which the person flow node was acquired as location information.
Note that these configurations are just examples, and the people flow node DB may include other columns.

(2-2-4)人流リンクDB
図7Dは、人流リンクDBの具体例を示す図である。
図7D示すように、端末DBは、項目「人流リンクID」と、項目「始点ノードID」と、項目「終点ノードID」と、項目「トリップモードID」と、項目「トリップグループID」と、項目「基準時刻ID」と、を備えている。
(2-2-4) People flow link DB
FIG. 7D is a diagram showing a specific example of the people flow link DB.
As shown in FIG. 7D, the terminal DB includes the item "people flow link ID", the item "start point node ID", the item "end point node ID", the item "trip mode ID", the item "trip group ID", The item "Reference time ID" is provided.

項目「人流リンクID」には、人流リンクを特定可能な人流リンクの識別情報が格納される。 The item "people flow link ID" stores identification information of a people flow link that can identify the people flow link.

項目「始点ノードID」には、人流リンクIDに対応する人流リンクの始点となる人流ノード(始点ノード)の人流ノードIDが格納される。 The item “starting point node ID” stores the people flow node ID of the people flow node (starting point node) that is the start point of the people flow link corresponding to the people flow link ID.

項目「終点ノードID」には、人流リンクIDに対応する人流リンクの終点となる人流ノード(終点ノード)の人流ノードIDが格納される。 The item "end point node ID" stores the people flow node ID of the people flow node (end point node) that is the end point of the people flow link corresponding to the people flow link ID.

項目「トリップモード」には、人流リンクIDに対応する人流リンクにおける移動手段を示す情報が格納される。 The item "trip mode" stores information indicating the means of transportation in the people flow link corresponding to the people flow link ID.

項目「トリップグループID」には、人流リンクIDに対応する人流リンクが含まれるトリップグループの識別情報が格納される。 The item “trip group ID” stores identification information of a trip group that includes the people flow link corresponding to the people flow link ID.

項目「基準時刻」には、人流リンクIDに対応する人流リンクの時系列の基準となる時刻情報が格納される。人流リンクの基準時刻には、当該人流リンクの始点ノード又は終点ノードの少なくともいずれかの位置情報が取得された通信ログの通信時刻が該当する。例えば、始点ノードおよび終点ノード双方の位置情報に対応する通信時刻を、第1基準時刻および第2基準時刻としてそれぞれ管理してもよいし、始点ノードの位置情報に対応する通信時刻のみを基準時刻として管理してもよい。
なお、これらの構成はあくまで一例であり、人流ノードDBは、他のカラムを備えてもよい。
The item “reference time” stores time information that serves as a time-series reference for the people flow link corresponding to the people flow link ID. The reference time of the people flow link corresponds to the communication time of the communication log from which the position information of at least one of the start point node and the end point node of the person flow link is acquired. For example, the communication times corresponding to the position information of both the start point node and the end point node may be managed as the first reference time and the second reference time, respectively, or only the communication times corresponding to the position information of the start point node may be managed as the reference time. It may be managed as
Note that these configurations are just examples, and the people flow node DB may include other columns.

次に、このようなユーザの移動履歴として管理される4つのDBを用いて定義されるトリップデータ(<人流データ)の構造を説明する。図8は、トリップデータの構造を示す図である。
図8に示すように、始点ノードn1から終点ノードn21を含む移動データでは、各ノード間に人流リンクが定義される。人流リンクは移動距離と移動時刻によりトリップモード(移動手段)が判定されて紐づけられている。そして、図示の例では、時系列に並ぶ複数の人流リンクは、トリップモードの違いにより、5つのトリップグループに分類されている。この場合、トリップデータは、5つのトリップグループを備え、それぞれのトリップグループにおけるトリップモードが判定されている。そして、このトリップグループを、本実施形態では、走行ログと対応する移動データの単位として扱う。具体的には、グループBおよびグループDが、走行ログと比較される高速道路移動データとなる。
Next, the structure of trip data (<people flow data) defined using four DBs that are managed as such user movement history will be explained. FIG. 8 is a diagram showing the structure of trip data.
As shown in FIG. 8, in the movement data including the starting point node n1 to the ending point node n21, a people flow link is defined between each node. The human flow link is linked by determining the trip mode (transportation means) based on the travel distance and travel time. In the illustrated example, the plurality of people flow links arranged in chronological order are classified into five trip groups depending on the trip mode. In this case, the trip data includes five trip groups, and the trip mode in each trip group is determined. In this embodiment, this trip group is treated as a unit of movement data corresponding to a travel log. Specifically, Group B and Group D are the expressway travel data to be compared with the travel log.

(2-3)高速道路の利用において管理されるDB
次に、図9に示す高速道路の利用実績として管理される以下のDBについて説明する。
・利用明細DB
・車載器DB
・料金所DB
・走行ログDB
(2-3) DB managed for expressway use
Next, the following DB that is managed as expressway usage records shown in FIG. 9 will be explained.
・Usage details DB
・Onboard equipment DB
・Tollgate DB
・Driving log DB

(2-3-1)利用明細DB
図9Aは、利用明細DBの具体例を示す図である。
図9Aに示すように、利用明細DBは、項目「利用明細ID」と、項目「利用車載器ID」と、項目「利用インター/料金所ID」と、項目「利用日時」と、を備えている。
(2-3-1) Usage details DB
FIG. 9A is a diagram showing a specific example of the usage details DB.
As shown in FIG. 9A, the usage details DB includes the item "Usage details ID", the item "Used onboard device ID", the item "Used interface/toll plaza ID", and the item "Usage date and time". There is.

項目「利用明細ID」には、利用明細を特定可能な利用明細の識別情報が格納される。 The item “usage details ID” stores identification information of usage details that can identify the usage details.

項目「利用車載器ID」は、利用明細IDに対応する高速道路の利用を行った車両に搭載されていたETC車載器の識別情報が格納される。 The item "Used onboard device ID" stores identification information of the ETC onboard device installed in the vehicle that used the expressway corresponding to the usage details ID.

項目「利用インター/料金所ID」には、利用明細IDに対応する高速道路の利用が行われたIC又は料金所の識別番号が格納される。 The item "Used Inter/Toll Gate ID" stores the identification number of the IC or toll gate where the expressway corresponding to the usage details ID was used.

項目「利用日時」には、利用明細IDに対応する高速道路の利用が行われた日時に関する情報が格納される。
なお、これらの構成はあくまで一例であり、利用明細DBは、他のカラムを備えてもよい。
The item "date and time of use" stores information regarding the date and time when the expressway corresponding to the usage details ID was used.
Note that these configurations are just examples, and the usage details DB may include other columns.

(2-3-2)車載器DB
図9Bは、車載器DBの具体例を示す図である。
図9Bに示すように、車載器DBは、項目「車載器ID」と、項目「車種」と、を備えている。
(2-3-2) Onboard equipment DB
FIG. 9B is a diagram showing a specific example of the onboard equipment DB.
As shown in FIG. 9B, the onboard device DB includes an item "onboard device ID" and an item "vehicle type."

項目「車載器ID」には、車両に搭載されるETC車載器を特定可能な車載器の識別情報が格納される。 The item "onboard device ID" stores identification information of the onboard device that can identify the ETC onboard device installed in the vehicle.

項目「車種」には、車載器IDに対応する車載器が搭載された車両の車種を示す情報が格納される。
なお、これらの構成はあくまで一例であり、車載器DBは、他のカラムを備えてもよい。
The item “vehicle type” stores information indicating the type of vehicle in which the on-vehicle device corresponding to the on-vehicle device ID is mounted.
Note that these configurations are merely examples, and the onboard device DB may include other columns.

(2-3-3)料金所DB
図9Cは、料金所DBの具体例を示す図である。
図9Cに示すように、料金所DBは、項目「IC/料金所ID」と、項目「施設名称」と、項目「所在地」と、項目「位置座標」と、を備えている。
(2-3-3) Tollgate DB
FIG. 9C is a diagram showing a specific example of the tollgate DB.
As shown in FIG. 9C, the toll plaza DB includes the item "IC/toll plaza ID", the item "facility name", the item "location", and the item "location coordinates".

項目「IC/料金所ID」には、高速道路のIC又は料金所を特定可能な識別情報が格納される。 The item "IC/tollgate ID" stores identification information that can identify an expressway IC or tollgate.

項目「施設名称」は、IC/料金所IDに対応するIC又は料金所の施設名称が格納される。 The item "facility name" stores the facility name of the IC or tollgate corresponding to the IC/tollgate ID.

項目「所在地」には、IC/料金所IDに対応するIC又は料金所の所在地に関する情報が、例えば地番表記により格納されている。 The item "location" stores information regarding the location of the IC or toll gate corresponding to the IC/toll gate ID, for example, in the form of a lot number.

項目「位置座標」には、IC/料金所IDに対応するIC又は料金所の位置座標を示す緯度および経度の情報が格納されている。
なお、これらの構成はあくまで一例であり、IC/料金所DBは、他のカラムを備えてもよい。
The item "location coordinates" stores latitude and longitude information indicating the location coordinates of the IC or tollgate corresponding to the IC/tollgate ID.
Note that these configurations are just examples, and the IC/toll gate DB may include other columns.

(2-3-4)走行ログDB
図9Dは、走行ログDBの具体例を示す図である。
図9Dに示すように、走行ログDBは、項目「走行ログID」と、項目「車載器ID」と、項目「進入施設ID」と、項目「進入日時」と、項目「通過施設ID」と、項目「通過日時」と、項目「退出施設ID」と、項目「退出日時」と、を備えている。
(2-3-4) Travel log DB
FIG. 9D is a diagram showing a specific example of the travel log DB.
As shown in FIG. 9D, the driving log DB includes the item "driving log ID", the item "onboard device ID", the item "approach facility ID", the item "approach date and time", and the item "passing facility ID". , the item "passing date and time", the item "leaving facility ID", and the item "leaving date and time".

項目「走行ログID」には、高速道路の走行ログを特定可能な走行ログの識別情報が格納される。 The item "driving log ID" stores identification information of a driving log that can identify a driving log on an expressway.

項目「車載器ID」は、走行ログIDに対応する高速道路の利用を行った車両に搭載されていた車載器の識別情報が格納される。 The item "onboard device ID" stores identification information of the onboard device installed in the vehicle that used the expressway corresponding to the travel log ID.

項目「進入施設ID」には、走行ログIDに対応する高速道路の利用において、車両が高速道路に進入したIC又は料金所の識別情報が格納される。 The item "Enter facility ID" stores identification information of the IC or toll gate where the vehicle entered the expressway when using the expressway corresponding to the travel log ID.

項目「進入日時」には、走行ログIDに対応する高速道路の利用において、車両が高速道路に進入した日時を示す情報が格納される。 The item "date and time of entry" stores information indicating the date and time when the vehicle entered the expressway when using the expressway corresponding to the travel log ID.

項目「通過施設ID」には、走行ログIDに対応する高速道路の利用において、走行区間中に通過したIC又は料金所の識別情報が格納される。なお、通過施設IDは、高速道路の管轄会社の境界となる料金所等の施設(乗継箇所)を通過した場合にのみ記録される。この情報は、その前後の区間における料金体系の変更に乗継箇所の情報を用いられる。 The item "Passed Facility ID" stores identification information of an IC or toll gate passed during the travel section when using the expressway corresponding to the travel log ID. Note that the passing facility ID is recorded only when the vehicle passes through a facility (transfer point) such as a toll gate that is the boundary of the expressway's governing company. This information is used to change the fare system for the sections before and after the transfer point.

項目「通過日時」には、走行ログIDに対応する高速道路の利用において、車両が通過施設IDに相当するIC又は料金所を通過した日時を示す情報が格納される。 The item "passing date and time" stores information indicating the date and time when the vehicle passed through the IC or tollgate corresponding to the passing facility ID while using the expressway corresponding to the travel log ID.

項目「退出施設ID」には、走行ログIDに対応する高速道路の利用において、車両が高速道路から退出したIC又は料金所の識別情報が格納される。 The item "exit facility ID" stores identification information of the IC or toll gate from which the vehicle exited the expressway when using the expressway corresponding to the travel log ID.

項目「退出日時」には、走行ログIDに対応する高速道路の利用において、車両がIC又は料金所を退出した日時を示す情報が格納される。
なお、これらの構成はあくまで一例であり、走行ログDBは、他のカラムを備えてもよい。
The item "exit date and time" stores information indicating the date and time when the vehicle exited the IC or tollgate when using the expressway corresponding to the travel log ID.
Note that these configurations are just examples, and the travel log DB may include other columns.

(2-4)マッチング処理の結果として管理されるDB
次に、図10に示すマッチング処理の結果として管理される以下のDBについて説明する。
・移動候補DB
・判定結果DB
・補完結果DB
(2-4) DB managed as a result of matching processing
Next, the following DBs that are managed as a result of the matching process shown in FIG. 10 will be explained.
・Movement candidate DB
・Judgment result DB
・Completion result DB

(2-4-1)移動候補DB
図10Aは、移動候補DBの具体例を示す図である。
図10Aに示すように、移動候補DBは、項目「移動候補ID」と、項目「走行ログID」と、項目「トリップグループID」と、を備えている。
(2-4-1) Movement candidate DB
FIG. 10A is a diagram illustrating a specific example of a movement candidate DB.
As shown in FIG. 10A, the movement candidate DB includes an item "movement candidate ID", an item "driving log ID", and an item "trip group ID".

項目「移動候補ID」には、移動候補データを特定可能な移動候補データの識別情報が格納される。 The item “movement candidate ID” stores identification information of movement candidate data that can identify movement candidate data.

項目「走行ログID」には、移動候補IDに対応する移動候補データにおいて、評価対象となる走行ログの識別情報が格納される。 The item "driving log ID" stores identification information of the traveling log to be evaluated in the movement candidate data corresponding to the movement candidate ID.

項目「トリップグループID」には、移動候補IDに対応する移動候補データとして、該当する走行ログに対応する移動データの候補として推定されたトリップグループの識別情報が格納される。
なお、これらの構成はあくまで一例であり、移動候補DBは、他のカラムを備えてもよい。
The item "trip group ID" stores identification information of a trip group estimated as a candidate for travel data corresponding to the corresponding travel log, as travel candidate data corresponding to the travel candidate ID.
Note that these configurations are just examples, and the migration candidate DB may include other columns.

(2-4-2)判定結果DB
図10Bは、判定結果DBの具体例を示す図である。
図10Bに示すように、判定結果DBは、項目「判定結果ID」と、項目「車載器ID」と、項目「ユーザID」と、を備えている。
(2-4-2) Judgment result DB
FIG. 10B is a diagram showing a specific example of the determination result DB.
As shown in FIG. 10B, the determination result DB includes an item "determination result ID", an item "onboard device ID", and an item "user ID".

項目「判定結果ID」には、走行ログと移動データとのマッチング処理の判定結果を特定可能な判定結果の識別情報が格納される。 The item "determination result ID" stores identification information of the determination result that can specify the determination result of the matching process between the driving log and the movement data.

項目「車載器ID」には、判定結果IDに対応する判定において評価対象とされた走行ログを記録した車載器の識別情報が格納される。 The item "onboard device ID" stores identification information of the onboard device that recorded the driving log that was evaluated in the determination corresponding to the determination result ID.

項目「ユーザID」には、判定結果IDに対応する判定において、車載器IDに紐づけられたユーザ端末10の識別情報が格納される。
なお、これらの構成はあくまで一例であり、判定結果IDは、他のカラムを備えてもよい。
The item "user ID" stores identification information of the user terminal 10 that is linked to the onboard device ID in the determination corresponding to the determination result ID.
Note that these configurations are just examples, and the determination result ID may include other columns.

(2-4-3)補完結果DB
図10Cは、補完結果DBの具体例を示す図である。
図10Cに示すように、補完結果DBは、項目「補完結果ID」と、項目「走行ログID」と、項目「ユーザID」と、を備えている。
(2-4-3) Completion result DB
FIG. 10C is a diagram showing a specific example of the complementation result DB.
As shown in FIG. 10C, the complementation result DB includes an item "complementation result ID", an item "driving log ID", and an item "user ID".

項目「補完結果ID」には、走行ログに対するユーザ情報の補完処理の結果を特定可能な補完結果の識別情報が格納される。 The item "complementation result ID" stores identification information of the completion result that can identify the result of the user information complementation process for the driving log.

項目「走行ログ」には、補完結果IDに対応する補完処理において、評価対象とされた走行ログの識別情報が格納される。 The item “driving log” stores identification information of a driving log that is an evaluation target in the complementation process corresponding to the complementation result ID.

項目「ユーザID」には、補完結果IDに対応する補完処理において、該当する走行ログに対して紐づけられたユーザIDが格納される。
なお、これらの構成はあくまで一例であり、補完結果IDは、他のカラムを備えてもよい。
The item "user ID" stores the user ID that is linked to the corresponding travel log in the complementation process corresponding to the complementation result ID.
Note that these configurations are just examples, and the complementary result ID may include other columns.

(3)実施形態の概要
本実施形態の概要について説明する。
システム1は、管理者からの操作指示に応答して、ユーザ端末10の通信ログから生成されるユーザの移動データと、高速道路の利用明細から得られる車両の走行ログと、を比較して、走行ログに対応する移動データを特定することで、移動データと走行ログとのマッチング処理を行う。この処理について具体例を挙げて説明する。
(3) Overview of the embodiment An overview of the present embodiment will be explained.
In response to an operation instruction from the administrator, the system 1 compares the user movement data generated from the communication log of the user terminal 10 and the vehicle travel log obtained from the expressway usage details. By specifying the movement data corresponding to the driving log, matching processing between the movement data and the driving log is performed. This process will be explained using a specific example.

図11は、本実施形態の概要を説明する図である。
図11に示すように、ユーザ端末10の通信ログから生成された人流データは、人流ノード1を始点として、人流ノード18を終点とする一連の移動経路を示している。この一連の移動経路を、ユーザのトリップデータと呼ぶ。トリップデータには、複数の人流リンクが含まれており、図示の例では、破線で表現されている。
FIG. 11 is a diagram illustrating an overview of this embodiment.
As shown in FIG. 11, the people flow data generated from the communication log of the user terminal 10 shows a series of movement routes starting from the people flow node 1 and ending at the people flow node 18. This series of travel routes is called user trip data. The trip data includes a plurality of people flow links, which are represented by broken lines in the illustrated example.

このトリップデータには、以下のトリップグループが含まれる。
・人流ノード1~人流ノード3に対応するグループX(一般道移動データ)
・人流ノード3~人流ノード15に対応するグループY(高速道路移動データ)
・人流ノード15~人流ノード18に対応するグループZ(一般道移動データ)
これらの各移動データに関する詳細は、図8に示す4つのDBにより管理されている。
This trip data includes the following trip groups.
・Group X corresponding to people flow node 1 to people flow node 3 (general road movement data)
・Group Y corresponding to people flow node 3 to people flow node 15 (expressway movement data)
・Group Z corresponding to people flow node 15 to people flow node 18 (general road movement data)
Details regarding each of these movement data are managed by four DBs shown in FIG. 8.

一方、システム1は、高速道路の利用明細に基づいて、図11のマップ上において白矩形で示される通過ノードを示す走行ログを生成する。
具体的には、走行ログは、入口となったICを通過したときに記録された利用明細1の情報と、出口となったICを通過したときに記録された利用明細2の情報と、を用いて生成される。また、乗継箇所がある場合には、通過施設を通過したときに記録された利用明細3の情報もさらに用いられる。利用明細から複数の通過ノードが特定されることで、図11に一点鎖線で示す経路を、当該車両の走行経路として推定することができる。
On the other hand, the system 1 generates a travel log indicating passing nodes indicated by white rectangles on the map of FIG. 11 based on the usage details of the expressway.
Specifically, the travel log includes information on usage details 1 recorded when passing through an IC that served as an entrance, and information on usage details 2 recorded when passing through an IC that served as an exit. generated using Furthermore, if there is a transit point, the information in the usage details 3 recorded when passing through the transit facility is also used. By specifying a plurality of passing nodes from the usage details, the route shown by the dashed line in FIG. 11 can be estimated as the travel route of the vehicle.

次に、システム1は、管理者からの操作指示に応答して、走行ログRに対して対応する移動データをマッチングする処理を行う。図示は省略しているが、実際には、評価対象日おいて検知された膨大な移動データと、同日に記録された膨大な利用明細の中から、それぞれの通過ノードの位置と時間の一致の度合いから、システム1は走行ログに対応する移動データを推定する。 Next, the system 1 performs a process of matching the travel log R with corresponding movement data in response to an operation instruction from the administrator. Although not shown in the diagram, in reality, from a huge amount of movement data detected on the evaluation date and a huge amount of usage details recorded on the same day, the position and time of each passing node are matched. Based on the degree, the system 1 estimates movement data corresponding to the travel log.

図示の例では、以下の観点から、トリップグループYと、走行ログと、が一致する蓋然性が高いことが推定される。
・人流ノード3の位置と、利用明細1が記録されたICの位置と、が近いこと
・人流ノード3の基準時刻と、利用明細1が記録されたICの通過時刻と、が近いこと
・人流ノード15の位置と、利用明細2が記録されたICの位置と、が近いこと
・人流ノード3の基準時刻と、利用明細1が記録されたICの通過時刻と、が近いこと
In the illustrated example, it is estimated that there is a high probability that the trip group Y and the travel log match from the following viewpoints.
・The position of the people flow node 3 and the position of the IC where the usage details 1 are recorded are close.・The reference time of the people flow node 3 and the passing time of the IC where the usage details 1 are recorded are close.・The people flow The position of the node 15 and the position of the IC where the usage details 2 are recorded are close.The reference time of the people flow node 3 and the passing time of the IC where the usage details 1 are recorded are close.

システム1は、それぞれ膨大に蓄積される移動データおよび走行ログから、それぞれに含まれる通過ノードと通過時刻の一致の度合いに基づいて、評価対象となる走行ログに対して、対応する蓋然性の高い移動データを、移動候補データとして複数選別する。 System 1 selects a movement with a high probability corresponding to the travel log to be evaluated based on the degree of coincidence between the passing nodes and the passing time included in each from a huge amount of travel data and travel logs. A plurality of pieces of data are selected as movement candidate data.

システム1は、選別された移動候補データから、該当する蓋然性が最も高いものを選出し、評価対象となる走行ログに対応する移動データとして特定する。そしてシステム1は、走行ログに対応する車載器と、移動データに対応するユーザ端末10のユーザIDと、を紐づける。これにより、車載器IDに紐づけられた車種と、ユーザIDと、が対応づけられる。このようなシステム1の処理について以下に詳述する。 The system 1 selects the movement data with the highest probability from the selected movement candidate data, and specifies it as movement data corresponding to the travel log to be evaluated. Then, the system 1 associates the onboard device corresponding to the travel log with the user ID of the user terminal 10 corresponding to the movement data. Thereby, the vehicle type linked to the on-vehicle device ID and the user ID are associated with each other. The processing of the system 1 will be described in detail below.

(4)システム1の処理について
次に、システム1の処理について説明する。
(4) Processing of System 1 Next, processing of System 1 will be explained.

(4-1)システム1の全体処理
図12は、システム1の処理の全体を示すフローである。
図12に示すように、システム1ではまず、通信ログを取得する(ステップS30)。具体的には、サーバ30の取得モジュール3032は、基地局データベース40に蓄積されている通信ログを取得する。取得モジュール3032は、取得した通信ログを、通信ログDBに記憶させる。
(4-1) Overall processing of system 1 FIG. 12 is a flowchart showing the overall processing of system 1.
As shown in FIG. 12, the system 1 first obtains a communication log (step S30). Specifically, the acquisition module 3032 of the server 30 acquires communication logs stored in the base station database 40. The acquisition module 3032 stores the acquired communication log in the communication log DB.

ステップS30の後に、システム1は、取得した通信ログを加工することで、トリップデータを取得する(ステップS31)。
具体的には、サーバ30の生成モジュール3033はまず、ユーザ端末および移動日ごとに、新たなトリップデータの識別番号を設定し、トリップDBの新たなレコードとして記録する。
After step S30, the system 1 acquires trip data by processing the acquired communication log (step S31).
Specifically, the generation module 3033 of the server 30 first sets a new trip data identification number for each user terminal and travel date, and records it as a new record in the trip DB.

次に、生成モジュール3033は、通信ログデータベースから読み込んだユーザ端末10の位置情報について、通信時刻を用いて時系列に沿って並べることで、ユーザ端末10の移動経路における人流ノードを定義する。この際、生成モジュール3033は、取得した位置情報の一部を除去する処理(クレンジング処理)を実行してもよい。生成モジュール3033は、クレンジング処理を行った場合には、時系列に並ぶ一連の通信ログに対応する一群の位置情報のうち、除去されずに残った位置情報を、人流ノードDBに新たな人流ノードのレコードとして記憶させる。 Next, the generation module 3033 defines people flow nodes in the movement route of the user terminal 10 by arranging the position information of the user terminal 10 read from the communication log database in chronological order using communication times. At this time, the generation module 3033 may perform a process (cleansing process) to remove part of the acquired position information. When the cleansing process is performed, the generation module 3033 creates a new people flow node in the people flow node DB with the position information that remains unremoved from among a group of position information corresponding to a series of communication logs arranged in chronological order. be stored as a record.

次に、生成モジュール3033は、人流ノードDBを参照して、人流ノード間をつなぐ人流リンクを定義する。生成モジュール3033は、定義した人流リンクについて、人流リンクDBの新たなレコードとして記憶させる。 Next, the generation module 3033 refers to the people flow node DB and defines people flow links that connect the people flow nodes. The generation module 3033 stores the defined human flow link as a new record in the human flow link DB.

次に、生成モジュール3033は、トリップデータの生成において、位置情報と時刻情報とを用いて、人流リンクごとの移動速度を算出する。生成モジュール3033は、算出した移動速度を用いて、移動経路において使用された交通手段を判定する。交通手段の判定においては、交通ネットワークデータベース50に蓄積された交通拠点に関する各種の情報を用いて、該当する蓋然性が高い交通手段が判定される。
生成モジュール3033は、人流リンクごとに交通手段の判定を行い、人流リンクDBにおけるトリップモードに判定結果を入力する。
Next, in generating trip data, the generation module 3033 uses the position information and time information to calculate the movement speed for each human flow link. The generation module 3033 uses the calculated travel speed to determine the means of transportation used in the travel route. In determining the means of transportation, various types of information regarding transportation hubs stored in the transportation network database 50 are used to determine the means of transportation that has a high probability of being applicable.
The generation module 3033 determines the means of transportation for each human flow link, and inputs the determination result into the trip mode in the human flow link DB.

次に、生成モジュール3033は、人流リンクDBを参照して、トリップグループを定義する。生成モジュール3033は、互いに同じトリップモードとなり時系列に並ぶ一群の人流リンクについて、一つのトリップグループとして定義する。生成モジュール3033は、人流ノードDBおよび人流リンクDBにおけるトリップグループIDのカラムを更新し、トリップグループDBに新たなレコードを記録する。これにより、トリップデータの生成処理が終了する。 Next, the generation module 3033 refers to the people flow link DB and defines a trip group. The generation module 3033 defines a group of human flow links that are in the same trip mode and are arranged in chronological order as one trip group. The generation module 3033 updates the trip group ID column in the people flow node DB and the people flow link DB, and records a new record in the trip group DB. This completes the trip data generation process.

ステップS31の後に、システム1は、高速道路のETC利用明細を取得する(ステップS32)。
具体的には、サーバ30の取得モジュール3032は、例えば、高速道路会社が管理する外部サーバから、ETC利用明細に関する情報を取得する。取得サーバは、取得した利用明細に関する情報を、利用明細DBに記憶させる。サーバ30の生成モジュール3033は、利用明細DB、並びに予め記憶されている車載器DBおよび料金所DBを参照して、走行ログデータを生成する。生成モジュール3033は生成した走行ログデータを、走行ログDBにおける新たなレコードとして記憶させる。
After step S31, the system 1 obtains the expressway ETC usage details (step S32).
Specifically, the acquisition module 3032 of the server 30 acquires information regarding ETC usage details from, for example, an external server managed by an expressway company. The acquisition server stores information regarding the acquired usage details in the usage details DB. The generation module 3033 of the server 30 generates travel log data by referring to the usage details DB, as well as the pre-stored onboard equipment DB and toll booth DB. The generation module 3033 stores the generated travel log data as a new record in the travel log DB.

ステップS32の後に、システム1は、利用明細から得られた走行ログに対応する移動データを特定(マッチング)する(ステップS33)。移動データの特定処理の詳細は後述する。 After step S32, the system 1 identifies (matches) movement data corresponding to the travel log obtained from the usage details (step S33). Details of the movement data identification process will be described later.

ステップS33の後に、システム1は、対応する移動データが特定されていない走行ログに対して、該当するユーザ情報を補完する(ステップS34)。ユーザIDの補完処理の詳細については後述する。
以上により、システム1の全体の処理が終了する。
After step S33, the system 1 supplements the corresponding user information with respect to the travel log for which corresponding movement data is not specified (step S34). Details of the user ID complementing process will be described later.
With the above, the entire processing of the system 1 is completed.

(4-1)走行ログに対応する移動データの特定処理
次に、図12のステップS33に示す走行ログに対応する移動データの特定処理の詳細について説明する。図13は、マッチング処理の詳細を示すフローである。
図13に示すように、マッチング処理では、まず、サーバ30が移動候補データを複数選別する(ステップS331)。
具体的には、サーバ30の選別モジュール3034は、利用明細および移動データそれぞれにおける通過ノードの通過時刻の一致の度合いから、複数の移動データのうち、車両の走行ログに対応する移動データの候補となる移動候補データを複数選別する。
(4-1) Processing for specifying movement data corresponding to a travel log Next, details of the process for specifying movement data corresponding to a travel log shown in step S33 in FIG. 12 will be described. FIG. 13 is a flowchart showing details of the matching process.
As shown in FIG. 13, in the matching process, the server 30 first selects a plurality of movement candidate data (step S331).
Specifically, the selection module 3034 of the server 30 selects movement data candidates corresponding to the vehicle travel log from among the plurality of movement data based on the degree of coincidence of the passage times of passing nodes in each of the usage details and movement data. A plurality of movement candidate data are selected.

この際、選別モジュール3034は、移動データが、利用明細が示す走行ログにおける高速道路の進入ICおよび退出ICそれぞれと近隣する通過ノードを通過しているかどうかを判定する。選別モジュール3034は、移動データに該当する通過ノードが含まれる場合において、利用明細が示す進入ICおよび退出ICそれぞれの通過時刻と、移動データが示す各通過ノードの通過時刻と、が所定の時間差以内であるかどうかを判定する。選別モジュール3034は、双方の通過時刻が所定の時間差以内である場合に、当該移動データを移動候補データとして選別する。 At this time, the sorting module 3034 determines whether the movement data passes through a transit node adjacent to each of the approach IC and exit IC of the expressway in the travel log indicated by the usage details. The sorting module 3034 determines whether the passage time of each of the entry IC and exit IC indicated by the usage details and the passage time of each transit node indicated by the movement data are within a predetermined time difference when the movement data includes the corresponding passing node. Determine whether or not. The selection module 3034 selects the movement data as movement candidate data when both passing times are within a predetermined time difference.

なお、この判定の基準となる通過時刻の時間差は、進入ICおよび退出ICそれぞれの沿道状況の違いにより、異なる値に設定されている。すなわち、進入ICおよび退出ICが山間部である場合には、都市部にある場合と比較して、判定の基準となる時間差が長く設定されている。これは、山間部の方が都市部よりも位置情報のサンプリング頻度が少ないことから、その影響を受けにくくするために、山間部では都市部よりも長い時間差を許容している。
選別モジュール3034は、選別した移動データを、移動候補DBの新たなレコードとして記憶させる。
Note that the time difference between passing times, which serves as a reference for this determination, is set to different values depending on the difference in roadside conditions between the entrance IC and the exit IC. That is, when the approach IC and the exit IC are located in a mountainous area, the time difference serving as a criterion for determination is set longer than when the approach IC and exit IC are located in an urban area. This is because location information is sampled less frequently in mountainous areas than in urban areas, so in order to be less susceptible to this influence, a longer time difference is allowed in mountainous areas than in urban areas.
The selection module 3034 stores the selected movement data as a new record in the movement candidate DB.

ステップS331の後に、サーバ30は、走行ログに対応する移動データを特定する(ステップS332)。
具体的には、サーバ30の特定モジュール3035は、選別された一群の移動候補データを、一又は複数の車両における複数の利用明細が示す走行ログと対比することで、特定の利用明細が示す走行ログに対応する移動データを特定する。ここで、特定モジュール3035による移動データの特定手法について説明する。
After step S331, the server 30 specifies movement data corresponding to the travel log (step S332).
Specifically, the identification module 3035 of the server 30 compares the selected group of travel candidate data with travel logs indicated by multiple usage details for one or more vehicles, thereby identifying the travel indicated by the specific usage details. Identify the movement data corresponding to the log. Here, a method for specifying movement data by the specifying module 3035 will be explained.

まず、特定モジュール3035は、一つの車両に関する複数の利用明細が示す走行ログが、同一のユーザについての複数の移動候補データと一致する場合には、当該複数の利用明細が示す走行ログに対応する移動候補データとして、当該複数の移動候補データを特定する。 First, when the travel log indicated by multiple usage details regarding one vehicle matches multiple movement candidate data for the same user, the identification module 3035 corresponds to the travel log indicated by the multiple usage details. The plurality of movement candidate data are identified as movement candidate data.

次に、特定モジュール3035は、複数の車両に関する複数の利用明細が示す走行ログが、複数のユーザについての複数の移動候補データと一致する場合には、通過時刻の時刻差に従って、当該複数の利用明細が示す走行ログそれぞれについて、対応する移動候補データとして、当該複数の移動候補データそれぞれを特定する。 Next, when the driving logs indicated by the plurality of usage details regarding the plurality of vehicles match the plurality of movement candidate data for the plurality of users, the identification module 3035 determines whether the plurality of use For each travel log indicated by the details, each of the plurality of movement candidate data is identified as the corresponding movement candidate data.

次に、特定モジュール3035は、同日における同区間での一つの利用明細が示す走行ログが、一又は複数のユーザについての移動候補データと一致する場合には、当該利用明細が示す走行ログに対応する移動候補データとして、一又は複数のユーザについての移動候補データを特定する。 Next, if the travel log indicated by one usage detail for the same section on the same day matches movement candidate data for one or more users, the identification module 3035 corresponds to the travel log indicated by the usage detail. The movement candidate data for one or more users is specified as the movement candidate data.

次に、特定モジュール3035は、同区間での一又は複数の利用明細が示す走行ログが、一又は複数のユーザについての移動候補データと一致する場合には、通過時刻の時刻差に従って、当該利用明細が示す走行ログに対応する移動候補データとして、一又は複数のユーザについての移動候補データを特定する。 Next, if the travel log indicated by one or more usage details in the same section matches the movement candidate data for one or more users, the specific module 3035 determines the usage of the area based on the time difference of the passing time. Movement candidate data for one or more users is specified as movement candidate data corresponding to the travel log indicated by the details.

特定モジュール3035は、評価対象となった走行ログの車載器IDと、特定した移動データのユーザIDと、判定結果DBの新たなレコードとして記憶させる。これにより、走行ログに対する移動情報の特定処理が終了する。 The identification module 3035 stores the vehicle-mounted device ID of the travel log to be evaluated, the user ID of the identified movement data, and a new record in the determination result DB. This completes the movement information identification process for the travel log.

(4-3)ユーザ情報の補完処理について
次に、図12のステップS34に示すユーザ情報の補完処理の詳細について説明する。図14は、ユーザ情報の補完処理の詳細を示すフローである。
図14に示すように、ユーザ情報の補完処理では、対応する移動データが特定されていない走行ログに対して、ユーザ情報の補完を行う。具体的な補完の手法について以下に説明する。
(4-3) About the user information complementation process Next, details of the user information complementation process shown in step S34 in FIG. 12 will be described. FIG. 14 is a flowchart showing details of the user information complementing process.
As shown in FIG. 14, in the user information supplementation process, user information is supplemented for travel logs for which corresponding travel data is not specified. A specific complementation method will be explained below.

まず、第1の補完処理として、特定モジュール3035は、一つの車両に関する時系列に並ぶ2つの利用明細に係る走行ログの車載器IDに、第1のユーザ情報が既に紐づけられている場合には、時系列に沿って当該2つの利用明細の間に位置する利用明細に係る車載器IDに対して、第1のユーザ情報を補完する処理を行う。一方、一つの車両に関する時系列に並ぶ2つの利用明細に係る車載器IDに、複数のユーザ情報が既に紐づけられている場合には、補完処理は実行しない。 First, as a first complement process, the specific module 3035 detects when the first user information is already linked to the on-vehicle device ID of the driving log related to two usage details arranged in chronological order regarding one vehicle. performs a process of supplementing the first user information with respect to the on-vehicle device ID related to the usage details located between the two usage details in chronological order. On the other hand, if a plurality of pieces of user information are already linked to the on-vehicle device IDs related to two usage details arranged in chronological order regarding one vehicle, the complementation process is not executed.

次に、第2の補完処理として、特定モジュール3035は、一つの車両に関する同日の複数の利用明細のうち、半数を超える利用明細に係る走行ログの車載器IDに、第2のユーザ情報が既に紐づけられている場合には、同日のその他の利用明細に係る車載器IDに対して、第2のユーザ情報を補完する処理を行う。一方、半数を超えない場合には、補完処理は実行しない。 Next, as a second complement process, the specific module 3035 determines that the second user information has already been added to the on-vehicle device ID of the driving log related to more than half of the usage details on the same day among the multiple usage details for one vehicle. If they are linked, processing is performed to complement the second user information with respect to the on-vehicle device IDs related to other usage details on the same day. On the other hand, if the number does not exceed half, the complementation process is not executed.

次に、第3の補完処理として、特定モジュール3035は、一つの旅客車両に関する同日の複数の利用明細のうち、時系列に並ぶ2つの利用明細に係る走行ログの車載器IDに、第3のユーザ情報が既に紐づけられている場合には、時系列に沿って当該2つの利用明細の間に位置する利用明細に係る車載器IDに対して、第3のユーザ情報を補完する。 Next, as a third complementary process, the specific module 3035 adds a third value to the onboard device ID of the travel log related to two usage details arranged in chronological order among the multiple usage details on the same day regarding one passenger vehicle. If the user information has already been linked, the third user information is supplemented to the on-vehicle device ID related to the usage details located between the two usage details in chronological order.

上記の第1から第3の補完処理によってもユーザ情報が保管されない走行ログに対しては、特定モジュール3035はユーザ情報の補完を行わない。特定モジュール3035は、補完処理の対象となったトリップグループIDと、当該トリップグループに対して補完したユーザIDと、を判定結果DBの新たなレコードとして記録する。これにより、ユーザ情報の補完処理が終了する。 The specific module 3035 does not complement the user information for a travel log for which no user information is stored even after the first to third complement processes described above. The identification module 3035 records the trip group ID targeted for the complementation process and the user ID complemented for the trip group as a new record in the determination result DB. This completes the user information supplementation process.

(5)小括
以上説明したように、システム1によれば、サーバ30が、利用明細および移動データを対比することで、利用明細が示す走行ログに対応する、ユーザの移動データを特定し、車載器IDとユーザIDとを紐づける処理を行う。
(5) Summary As explained above, according to the system 1, the server 30 identifies the user's movement data corresponding to the travel log indicated by the usage details by comparing the usage details and the movement data, Processing is performed to link the on-vehicle device ID and user ID.

また、サーバ30が、既に対応関係が特定された走行ログと移動データとの組み合わせを参照して、対応する移動データが特定されていない走行ログに対して、該当するユーザ情報を補完することで、トリップグループとユーザIDとを紐づける。 Further, the server 30 refers to the combination of the travel log and movement data for which the correspondence relationship has already been identified, and supplements the corresponding user information with respect to the travel log for which the corresponding movement data has not been specified. , link trip groups and user IDs.

これらの処理により、ユーザ端末10の利用者として登録されていたユーザIDに対して、高速道路の利用履歴として管理される車載器IDを紐づけることが可能になり、ユーザが日常的に使用する車両情報を推定することができる。このため、交通量に対して有意な情報となりえる充分なサンプル数となる高速道路の利用履歴を取得することができる。 Through these processes, it becomes possible to link the onboard device ID managed as the expressway usage history to the user ID registered as the user of the user terminal 10, and the onboard device ID that is managed as the expressway usage history can be linked to the user ID registered as the user of the user terminal 10. Vehicle information can be estimated. Therefore, it is possible to obtain a sufficient number of samples of expressway usage history that can provide significant information regarding traffic volume.

また、サーバ30は、車両の走行ログに対応する移動データの候補となる移動候補データを複数選別したうえで、選別された一群の移動候補データを、一又は複数の車両における複数の利用明細が示す走行ログと対比することで、特定の利用明細が示す走行ログに対応する移動データを特定する処理を行う。このため、走行ログに対応する移動データを特定処理の精度を確保することができる。 Further, the server 30 selects a plurality of movement candidate data that are movement data candidates corresponding to the travel log of a vehicle, and then selects a group of selected movement candidate data that has multiple usage details for one or more vehicles. By comparing with the travel log shown, processing is performed to identify movement data corresponding to the travel log indicated by the specific usage details. Therefore, it is possible to ensure the accuracy of the process of specifying the movement data corresponding to the travel log.

また、サーバ30は、移動データが、利用明細が示す走行ログにおける高速道路の進入ICおよび退出ICそれぞれと近隣する通過ノードを通過している場合において、利用明細が示す進入ICおよび退出ICそれぞれの通過時刻と、移動データが示す各通過ノードの通過時刻と、が所定の時間差以内である場合に、当該移動データを移動候補データとして選別する。このため、利用明細から得られる走行ログ、および通信ログから得られる移動データそれぞれにおける通過ノードの位置と通過時刻が一致するかを評価して、走行ログに対応する蓋然性の高い移動データを選別することができる。 In addition, when the movement data passes through passing nodes adjacent to each of the approach IC and exit IC of the expressway in the travel log indicated by the usage details, the server 30 stores information about each of the approach ICs and exit ICs indicated by the usage details. If the passing time and the passing time of each passing node indicated by the movement data are within a predetermined time difference, the movement data is selected as movement candidate data. For this reason, we evaluate whether the positions of passing nodes and transit times match each other in travel logs obtained from usage details and travel data obtained from communication logs, and select travel data that has a high probability of corresponding to the travel logs. be able to.

また、サーバ30は、進入ICおよび退出ICそれぞれの沿道状況の違いにより、選別の判定に用いる通過時刻の時間差の範囲を異なる値となるように設定する。このため、沿道状況の違いによる位置情報のサンプリング頻度などを考慮して、適切な判定基準となる時間差を設定することができる。 Furthermore, the server 30 sets the range of time difference between passing times used for sorting determination to different values depending on the roadside conditions of the entrance IC and the exit IC. Therefore, it is possible to set a time difference that serves as an appropriate determination criterion, taking into consideration the sampling frequency of position information due to differences in roadside conditions.

また、サーバ30は、走行ログに対応する移動データを特定する際に、一つの車両に関する複数の利用明細が示す走行ログが、同一のユーザについての複数の移動候補データと一致する場合に、当該複数の利用明細が示す走行ログに対応する移動候補データとして、当該複数の移動候補データを特定する。このため、ユーザが同じ車両を常時使用していることを想定して、車両とユーザとの対応関係を特定することができる。 Furthermore, when specifying travel data corresponding to a travel log, if the travel log indicated by multiple usage details regarding one vehicle matches multiple travel candidate data regarding the same user, the server 30 identifies the travel data corresponding to the travel log. The plurality of movement candidate data are identified as movement candidate data corresponding to the travel logs indicated by the plurality of usage details. Therefore, it is possible to specify the correspondence between a vehicle and a user, assuming that the user always uses the same vehicle.

また、サーバ30は、走行ログに対応する移動データを特定する際に、複数の車両に関する複数の利用明細が示す走行ログが、複数のユーザについての複数の移動候補データと一致する場合に、通過時刻の時刻差に従って、当該複数の利用明細が示す走行ログそれぞれについて、対応する移動候補データとして、当該複数の移動候補データそれぞれを特定する。このため、複数の車両で移動をするグループに対して、それぞれの車両に対応するユーザIDを、通過ノードにおける通過時刻を考慮して、高精度に特定することができる。 In addition, when specifying movement data corresponding to a driving log, the server 30 determines whether the driving log indicated by the plurality of usage details regarding the plurality of vehicles matches the plurality of movement candidate data regarding the plurality of users. According to the time difference, each of the plurality of movement candidate data is specified as the corresponding movement candidate data for each of the travel logs indicated by the plurality of usage details. Therefore, for a group traveling in a plurality of vehicles, the user ID corresponding to each vehicle can be identified with high accuracy, taking into consideration the passing time at the passing node.

また、サーバ30は、走行ログに対応する移動データを特定する際に、同日における同区間での一つの利用明細が示す走行ログが、一又は複数のユーザについての移動候補データと一致する場合には、当該利用明細が示す走行ログに対応する移動候補データとして、一又は複数のユーザについての移動候補データを特定する。このため、走行ログに対応する移動データを特定処理の精度を確保することができる。 Furthermore, when specifying travel data corresponding to a travel log, the server 30 determines if the travel log indicated by one usage detail for the same section on the same day matches travel candidate data for one or more users. specifies movement candidate data for one or more users as movement candidate data corresponding to the travel log indicated by the usage details. Therefore, it is possible to ensure the accuracy of the process of specifying the movement data corresponding to the travel log.

また、サーバ30は、走行ログに対応する移動候補データを特定する際に、同区間での一又は複数の利用明細が示す走行ログが、一又は複数のユーザについての移動候補データと一致する場合には、通過時刻の時刻差に従って、当該利用明細が示す走行ログに対応する移動候補データとして、一又は複数のユーザについての移動候補データを特定する。このため、走行ログに対応する移動データを特定処理の精度を確保することができる。 Furthermore, when specifying travel candidate data corresponding to travel logs, if the travel logs indicated by one or more usage details for the same section match the travel candidate data for one or more users, According to the time difference between passing times, movement candidate data for one or more users is specified as movement candidate data corresponding to the travel log indicated by the usage details. Therefore, it is possible to ensure the accuracy of the process of specifying the movement data corresponding to the travel log.

また、サーバ30は、前述した各種の補完処理を行うことで、既に対応関係が特定された走行ログと移動データとの組み合わせを参照して、対応する移動データが特定されていない走行ログに対して、該当するユーザ情報を補完する。このため、選別された一群の移動候補データを、一又は複数の車両における複数の走行ログと対比をしても、対応する移動データを特定できない走行ログに対して、対応するユーザ情報を補完することができる。 In addition, by performing the various types of complementation processing described above, the server 30 refers to combinations of travel logs and travel data for which a correspondence relationship has already been identified, and for travel logs for which corresponding travel data has not been identified. and supplement the corresponding user information. Therefore, even if a group of selected travel candidate data is compared with multiple travel logs of one or more vehicles, corresponding user information is supplemented for travel logs in which the corresponding travel data cannot be identified. be able to.

(6)その他の処理
次に、システム1のその他の処理について説明する。図15は、その他の処理を説明する図である。図15に示すように、システム1は、処理1として、前述した車両の走行ログとユーザ端末10の移動データの対応関係を特定又は補完する。これにより、図10Cに示す判定結果DBが得られ、車両を特定可能な車載器IDと、ユーザ端末10の使用者であるユーザIDと、が紐づけられた状態となる。
(6) Other Processes Next, other processes of the system 1 will be explained. FIG. 15 is a diagram illustrating other processing. As shown in FIG. 15, as process 1, the system 1 specifies or complements the correspondence between the aforementioned vehicle travel log and the movement data of the user terminal 10. As a result, the determination result DB shown in FIG. 10C is obtained, and the on-vehicle device ID that can identify the vehicle and the user ID of the user of the user terminal 10 are linked.

そして、システム1は、処理1による処理を前提として、以下の処理2および処理3を実行する。
・処理2:ユーザIDと車両特定情報(車載器ID)との対応関係を用いて、一般道移動データに対して車両特定情報を推定する処理
・処理3:車種別のOD表を集計する処理
これらの処理について、以下に順番に詳述する。
Then, the system 1 executes the following process 2 and process 3 based on the process 1.
・Processing 2: Processing of estimating vehicle identification information for general road movement data using the correspondence between user ID and vehicle identification information (on-vehicle device ID) ・Processing 3: Processing of tabulating OD tables by vehicle type These processes will be explained in detail below in order.

(6-1)一般道移動データに対して車両特定情報を推定する処理
この処理では、サーバ30は、車両特定情報である車載器IDに対して紐づけられたユーザ情報に基づいて、当該ユーザが一般道路を移動した際のトリップデータにおいて使用された車両を推定する。
(6-1) Process of estimating vehicle specific information from general road movement data In this process, the server 30 estimates the user based on the user information linked to the onboard device ID, which is vehicle specific information. Estimate the vehicle used in the trip data when traveling on general roads.

具体的には、サーバ30の推定モジュール3036は、トリップグループDBおよび人流リンクDBを参照し、トリップモードが一般道/車両であるトリップグループを評価対象として選定する。推定モジュール3036は、トリップDBを参照し、選定した当該トリップグループの端末IDを特定したうえで、端末DBを参照してユーザIDを特定する。
次に、推定モジュール3036は、判定結果DBを参照して、特定したユーザIDと紐づけられた車載器IDを特定することで、ユーザIDと対応する車載器IDを推定する。
Specifically, the estimation module 3036 of the server 30 refers to the trip group DB and the people flow link DB, and selects a trip group whose trip mode is general road/vehicle as an evaluation target. The estimation module 3036 refers to the trip DB to specify the terminal ID of the selected trip group, and then refers to the terminal DB to specify the user ID.
Next, the estimation module 3036 refers to the determination result DB to identify the on-vehicle device ID associated with the specified user ID, thereby estimating the on-vehicle device ID corresponding to the user ID.

次に、判定結果DBにおいて、一つのユーザIDに対して複数の車載器IDが紐づけられていることがある。このような場合の推定処理について詳述する。
推定モジュール3036は、一般道移動データにおいて使用された車両を推定する際に、評価対象である一般道移動データが、高速道路移動データとともに一つのトリップデータを構成しているかどうかを判定する。
この一次判定において、一日の中で、一般道移動データと高速道路移動データとが併存し、一つのトリップデータが構成されている場合には、推定モジュール3036は、同じユーザにおける同日の高速道路移動データと紐づけられた車両が、1つであるか複数であるかを判定する。
Next, in the determination result DB, a plurality of vehicle-mounted device IDs may be linked to one user ID. The estimation process in such a case will be described in detail.
When estimating the vehicle used in the general road movement data, the estimation module 3036 determines whether the general road movement data to be evaluated constitutes one trip data together with the expressway movement data.
In this primary determination, if general road movement data and expressway movement data coexist in one day and constitute one trip data, the estimation module 3036 calculates whether the same user's expressway movement data on the same day It is determined whether there is one vehicle or multiple vehicles associated with the movement data.

この二次判定において、同日の1又は複数の高速道路移動データと紐づけられた車両が、1つである場合には、当該車両を、評価対象である一般道移動データにおいて使用された車両として推定する。
一方、二次判定において、同日の1又は複数の高速道路移動データと紐づけられた車両が、複数である場合には、利用頻度の高い車両を、評価対象である一般道移動データにおいて使用された車両として推定する。
In this secondary determination, if only one vehicle is linked to one or more expressway movement data on the same day, that vehicle is considered as the vehicle used in the general road movement data that is the subject of evaluation. presume.
On the other hand, in the secondary judgment, if multiple vehicles are linked to one or more expressway movement data on the same day, the most frequently used vehicle is selected as the one used in the general road movement data that is the subject of evaluation. It is estimated that the vehicle is

また、推定モジュール3036は、前述した一次判定において、一日の中で、一般道移動データと高速道路移動データとが併存せず、一つのトリップデータが構成されていない場合には、同じユーザにおける所定期間内、例えば同月の高速道路移動データと紐づけられた車両が、1つであるか複数であるかを判定する。 In addition, in the above-described primary determination, if general road movement data and expressway movement data do not coexist and do not constitute one trip data in a day, the estimation module 3036 determines whether the same user's It is determined whether there is one vehicle or a plurality of vehicles associated with expressway movement data within a predetermined period, for example, the same month.

この二次判定において、同月の1又は複数の高速道路移動データと紐づけられた車両が、1つである場合には、当該車両を、評価対象である一般道移動データにおいて使用された車両として推定する。
一方、二次判定において、同月の1又は複数の高速道路移動データと紐づけられた車両が、複数である場合には、同月内に利用頻度の高い車両を、評価対象である一般道移動データにおいて使用された車両として推定する。この際、同月内の曜日の種別を考慮してもよい。例えば評価対象である一般道移動データが平日の移動を示す場合は、同月内の平日の高速道路移動データを対象として利用頻度の高い車両を特定し、評価対象である一般道移動データが休日の移動を示す場合は、同月内の休日の高速道路移動データを対象として利用頻度の高い車両を特定してもよい。なお、所定期間としては、同月に限られず、数週間内や数か月内を評価対象期間として、同じユーザにおいて、高速道路移動データと紐づけられた車両が、1つであるか複数であるかを判定してもよい。
これにより、一般道移動データに対する車両特定情報の推定処理が終了する。
In this secondary determination, if only one vehicle is linked to one or more expressway movement data for the same month, that vehicle will be considered as the vehicle used in the general road movement data that is the subject of evaluation. presume.
On the other hand, in the secondary judgment, if multiple vehicles are linked to one or more expressway movement data for the same month, the vehicles that are frequently used within the same month are It is estimated that the vehicle was used in At this time, the type of day of the week within the same month may be considered. For example, if the general road movement data to be evaluated indicates movement on weekdays, identify frequently used vehicles using the expressway movement data on weekdays in the same month, and When indicating movement, vehicles that are frequently used may be identified using expressway movement data on holidays within the same month. Note that the predetermined period is not limited to the same month, but the evaluation period can be within several weeks or months, and whether the same user has one or more vehicles associated with the expressway movement data. It may be determined whether
This completes the process of estimating vehicle specific information for the general road movement data.

(6-2)OD表の作成処理
この処理では、サーバ30は、これまでの処理により得られたデータを用いて、車種別の始点と終点ごとの移動の量を表形式で示すOD表を作成する。
具体的には、サーバ30の作成モジュール3037は、トリップDBを用いて、評価対象期間に含まれる複数のトリップデータを抽出する。
(6-2) OD table creation process In this process, the server 30 uses the data obtained through the previous processes to create an OD table that shows the amount of travel for each starting point and ending point for each vehicle type in a tabular format. create.
Specifically, the creation module 3037 of the server 30 uses the trip DB to extract a plurality of trip data included in the evaluation target period.

次に、作成モジュール3037は、ユーザの移動履歴として管理される4つのDB、および通信ログDBを参照して、抽出したトリップデータにおける始点と終点の位置を特定する。 Next, the creation module 3037 refers to the four DBs managed as the user's movement history and the communication log DB to identify the positions of the start point and end point in the extracted trip data.

次に、作成モジュール3037は、抽出したトリップデータについて、主に判定結果DBおよび補完結果DBを参照して、移動に用いられた車載器IDを特定する。作成モジュール3037は、車載器DBを参照して、特定された車載器IDに対応する車種を特定する。
そして、作成モジュール3037は、特定した始点と終点の位置と、該当する車種と、を評価対象期間に含まれる複数のトリップデータ全体について集計することで、OD表を作成する。
Next, the creation module 3037 mainly refers to the determination result DB and the complementation result DB for the extracted trip data, and identifies the onboard equipment ID used for the trip. The creation module 3037 refers to the onboard equipment DB and identifies the vehicle type corresponding to the specified onboard equipment ID.
Then, the creation module 3037 creates an OD table by totaling the identified starting point and ending point positions and the corresponding vehicle type for the entire plurality of trip data included in the evaluation target period.

図16は、都道府県別のOD表の具体例を示す図である。
図16に示すように、OD表では、評価対象期間における一般道移動データおよび高速道路移動データの利用実績として、始点と終点ごとに移動車両数が集計されている。図示の例では都道府県単位で始点と終点を集計されているが、市区町村単位で始点と終点の集計を行ってもよい。
また、緯度・経度に基づき地域を隙間なく網の目(メッシュ)の区域に分け、それぞれの区域に関する統計データを編成する地域メッシュ統計の手法を採用し、地域ごとに割り振ったメッシュエリア単位で始点と終点を集計してもよい。
FIG. 16 is a diagram showing a specific example of an OD table by prefecture.
As shown in FIG. 16, in the OD table, the number of moving vehicles is aggregated for each starting point and ending point as the actual use of general road movement data and expressway movement data during the evaluation period. In the illustrated example, starting points and ending points are aggregated for each prefecture, but starting points and ending points may be aggregated for each city, ward, town, or village.
In addition, we have adopted a regional mesh statistics method that divides regions into mesh areas without gaps based on latitude and longitude and organizes statistical data for each area, and uses the mesh area allocated for each area as a starting point. You can also tally up the end points.

このように、システム1では、一般道移動データに対して車両特定情報を推定する処理を行うことにより、高速道路の利用実績と高速道路移動データとの比較により得られた車両特定情報とユーザIDとの対応関係を活用し、一般道におけるユーザの移動経路を示す一般道移動データに対して、移動に用いられた車両を推定することができる。
これにより、ユーザの始点から終点に至る一連の移動行動における移動経路を示すトリップデータについて、始点および終点の地域とともに、使用された車種を推定することができ、高速道路だけではなく、一般道路も含めた道路利用状況について、効率的に集計することができる。
In this way, in System 1, by performing processing to estimate vehicle identification information on general road movement data, the vehicle identification information and user ID obtained by comparing expressway usage records and expressway movement data are processed. It is possible to estimate the vehicle used for movement with respect to the general road movement data indicating the user's movement route on the general road by utilizing the correspondence relationship between the user and the user.
This makes it possible to estimate the region of the start and end points as well as the type of vehicle used for trip data that shows the travel route in a series of travel actions from the user's start point to the end point. The included road usage status can be efficiently aggregated.

また、システム1では、評価対象期間における一般道移動データおよび高速道路移動データの利用実績として、始点と終点ごとの移動車両数が車種ごとに集計されたOD表の作成処理を行うため、地域間の車種別の移動の傾向を集計することが可能になり、一般道路および高速道路の保守および運用にとどまらず、都市計画などの広範な分野について有益な情報を取得することができる。 In addition, System 1 creates an OD table in which the number of moving vehicles at each starting point and ending point is aggregated for each vehicle type as a usage record of general road movement data and expressway movement data during the evaluation period. It is now possible to aggregate movement trends by vehicle type, making it possible to obtain useful information not only for maintenance and operation of general roads and expressways, but also for a wide range of fields such as urban planning.

(7)その他の変形例
なお、システム1のその他の変形例を以下に示す。
上記実施形態では、高速道路の利用実績と、ユーザ端末10の移動経路と、をマッチングさせる処理を説明したが、この限りではない。例えば、システム1は、鉄道の利用実績を示すICカード乗車券の利用実績と、ユーザ端末10の移動経路と、のマッチングを行ってもよい。
なお、以下の説明において、前述した実施形態と同様の構成については、その説明を省略する。
(7) Other modified examples Other modified examples of the system 1 are shown below.
In the embodiment described above, the process of matching the expressway usage record and the travel route of the user terminal 10 has been described, but the present invention is not limited to this. For example, the system 1 may match the usage history of an IC card ticket indicating the usage history of a railway with the travel route of the user terminal 10.
Note that in the following description, descriptions of configurations similar to those of the embodiment described above will be omitted.

変形例1に係るシステム1では、データベースの構造が前述した実勢形態と異なる。
変形例に係るシステム1のサーバ30は、前述した実施形態において、高速道路の利用において管理されるデータベースとして記憶された4つのデータベースに代えて、以下の4つのデータベースを記憶する。それぞれのデータベースの構造の一例について、各データベースに含まれるカラムとともに説明する。
In the system 1 according to the first modification, the structure of the database is different from the above-described actual configuration.
The server 30 of the system 1 according to the modified example stores the following four databases instead of the four databases stored as databases managed in the use of expressways in the above-described embodiment. An example of the structure of each database will be explained along with columns included in each database.

1)改札明細DB:改札口での改札履歴の明細を管理するデータベース
・改札明細ID:改札明細を特定可能な識別情報
・利用ICカードID:改札IDに対応する改札が行われたICカード乗車券の識別情報
・改札ID:改札IDに対応する改札を行った改札口の識別情報
・改札日時:改札IDに対応する改札を行った日時
1) Ticket gate details DB: A database that manages details of ticket gate history at ticket gates ・Ticket gate details ID: Identification information that can identify ticket gate details ・Used IC card ID: IC card boarding where the ticket gate corresponding to the ticket gate ID was performed Ticket identification information/Ticket gate ID: Identification information of the ticket gate where the ticket gate corresponding to the ticket gate ID was operated.Ticket gate date and time: Date and time when the ticket gate corresponding to the ticket gate ID was operated.

2)ICカードDB:ICカード乗車券に関する情報を管理するデータベース
・ICカードID:ICカード乗車券を特定可能な識別情報
・ユーザ氏名:ICカードIDに対応するICカード乗車券の使用者の氏名
・保有残高:ICカードIDに対応するICカードにデポジットされている残高
・定期券情報:ICカードIDに対応するICカード乗車券に設定されている定期券に関する情報(定期区間および有効期間)
2) IC card DB: A database that manages information related to IC card tickets ・IC card ID: Identification information that can identify an IC card ticket ・User name: Name of the user of the IC card ticket corresponding to the IC card ID・Balance held: Balance deposited in the IC card corresponding to the IC card ID ・Commuter pass information: Information regarding the commuter pass set on the IC card ticket corresponding to the IC card ID (regular section and validity period)

3)改札口DB:駅の改札口に関する情報を管理するデータベース
・改札口ID:改札口を特定可能な識別情報
・所在駅名:改札口IDに対応する改札口が設置されている駅名
・所在地:改札口IDに対応する改札口が設置されている駅の所在地情報
・位置座標:改札口IDに対応する改札口が設置されている駅名の代表的な緯度・経度情報
3) Ticket gate DB: A database that manages information about station ticket gates ・Ticket gate ID: Identification information that can identify the ticket gate ・Location station name: Station name and location where the ticket gate corresponding to the ticket gate ID is installed: Location information/location coordinates of the station where the ticket gate corresponding to the ticket gate ID is installed: Representative latitude and longitude information of the station name where the ticket gate corresponding to the ticket gate ID is installed

4)乗車ログDB:乗車履歴を管理するデータベース
・乗車ログID:乗車履歴を特定可能な識別情報
・ICカードID:乗車ログIDに対応する乗車履歴において使用されたICカード乗車券の識別情報
・乗車改札口ID:乗車ログIDに対応する乗車履歴において、乗車駅で改札を行った改札口の識別情報
・乗車改札日時:乗車ログIDに対応する乗車履歴において、乗車駅で改札を行った日時情報
・通過改札口ID:乗車ログIDに対応する乗車履歴において、路線間の乗り換え又は乗り継ぎにおいて改札を行った改札口の識別情報(該当しない場合はNuLLとなる)
・通過改札日時:乗車ログIDに対応する乗車履歴において、路線間の乗り換え又は乗り継ぎにおいて改札を行った日時情報(該当しない場合はNuLLとなる)
・降車改札口ID:乗車ログIDに対応する乗車履歴において、降車駅で改札を行った改札口の識別情報
・降車改札日時:乗車ログIDに対応する乗車履歴において、降車車駅で改札を行った日時情報
4) Riding log DB: A database that manages riding history. - Riding log ID: Identification information that can identify the riding history. - IC card ID: Identification information of the IC card ticket used in the riding history corresponding to the riding log ID. Boarding ticket gate ID: Identification information of the ticket gate where the ticket gate was opened at the boarding station in the boarding history corresponding to the boarding log ID ・ Boarding ticket gate date and time: In the boarding history corresponding to the boarding log ID, the date and time at which the ticket gate was checked at the boarding station Information/Transit ticket gate ID: Identification information of the ticket gate where the ticket gate was used when transferring between lines or transferring in the ride history corresponding to the boarding log ID (if not applicable, it will be NuLL)
・Pass ticket gate date and time: In the ride history corresponding to the ride log ID, the date and time information of the ticket gate at the time of transfer between routes or transfers (if not applicable, it will be NuLL)
・Disembarking ticket gate ID: In the boarding history corresponding to the boarding log ID, identification information of the ticket gate at which the ticket gate was used at the exiting station. -Disembarking ticket gate date and time: In the boarding history corresponding to the boarding log ID, the ticket gate was used at the disembarking station. date and time information

サーバ30の記憶部302に記憶される移動候補DBでは、走行ログIDに代えて、乗車ログIDが格納されている。
サーバ30の記憶部302に記憶される判定結果DBでは、車載器IDに代えて、ICカードIDが格納されている。
サーバ30の記憶部302に記憶される補完結果DBでは、車載器IDに代えて、ICカードIDが格納されている。
In the movement candidate DB stored in the storage unit 302 of the server 30, ride log IDs are stored instead of travel log IDs.
In the determination result DB stored in the storage unit 302 of the server 30, an IC card ID is stored instead of the onboard device ID.
In the complementation result DB stored in the storage unit 302 of the server 30, an IC card ID is stored instead of the onboard device ID.

サーバ30は、前述した実施形態における図12に示した処理と同様に、通信ログの取得からユーザ情報の補完の処理を順番に実行する。この際、サーバ30はステップS32における「利用明細の取得」に代えて、乗車明細の取得を行う。
また、サーバ30は、ステップS33における「走行ログに対応する移動情報の特定」に代えて、乗車ログに対応する移動情報の特定を行う。
この一連の処理により、判定結果DBにおいて、ICカード乗車券のICカードIDと、ユーザ端末10のユーザIDと、が紐づけられた情報となる。また、補完結果DBにおいて、トリップグループIDと、ICカードIDと、が紐づけられた状態となる。
The server 30 sequentially executes processes from acquiring communication logs to supplementing user information, similar to the process shown in FIG. 12 in the above-described embodiment. At this time, the server 30 acquires the ride details instead of "obtaining the usage details" in step S32.
Furthermore, the server 30 specifies the movement information corresponding to the riding log instead of "specifying the movement information corresponding to the travel log" in step S33.
Through this series of processing, the IC card ID of the IC card ticket and the user ID of the user terminal 10 become linked information in the determination result DB. Further, in the complementation result DB, the trip group ID and the IC card ID are linked.

以上のように、変形例に係るサーバ30は、ユーザ端末10の利用者として登録されていたユーザIDに対して、鉄道交通機関のICカード乗車券のICカードIDを紐づけることが可能になり、ユーザが日常的に使用する鉄道施設を推定することができる。このため、鉄道交通機関の利用に対して有意な情報となりえる充分なサンプル数となる鉄道交通機関の利用履歴を取得することができる。 As described above, the server 30 according to the modified example can link the IC card ID of the IC card ticket of the railway transportation facility to the user ID registered as the user of the user terminal 10. , it is possible to estimate the railway facilities that users use on a daily basis. Therefore, it is possible to obtain a sufficient number of samples of the usage history of railway transportation that can provide significant information regarding the usage of railway transportation.

また、上記実施形態では、車両特定情報として車載器IDを用いたが、この限りではない。例えば、車体を特定可能な識別情報を、車両特定情報としてもよい。 Furthermore, in the embodiment described above, the on-vehicle device ID is used as the vehicle identification information, but the invention is not limited to this. For example, identification information that can identify a vehicle body may be used as vehicle identification information.

また、上記実施形態では、サーバ30の生成モジュール3033が、取得した通信ログからトリップデータを生成する処理を説明したが、この限りではない。サーバ30は、外部のサーバにおいて生成されたトリップデータを受け付けることで、トリップデータを取得してもよい。 Further, in the embodiment described above, the generation module 3033 of the server 30 has explained the process of generating trip data from the acquired communication log, but the present invention is not limited to this. The server 30 may acquire trip data by accepting trip data generated by an external server.

また、トリップデータは、前述した実施形態とは異なるデータ構造により生成されていてもよい。例えば、図7Cに示す人流ノードDBにおいて、人流ノードそれぞれに対して、交通拠点との位置マッチングである交通拠点判定の結果が紐づけられていてもよい。この場合における交通拠点判定は、例えば以下の処理により行われる。 Further, the trip data may be generated using a data structure different from that of the embodiment described above. For example, in the people flow node DB shown in FIG. 7C, the results of transportation point determination, which is position matching with transportation points, may be associated with each person flow node. The transportation point determination in this case is performed, for example, by the following process.

サーバ30の生成モジュール3033は、図12に示すステップS31において定義した人流ノードそれぞれに対して、交通拠点又は交通リンクとのマッチング処理を行う。具体的には、生成モジュール3033は、人流ノードの位置と、交通ネットワークデータベース50に格納された交通拠点および交通リンクの位置と、の位置関係が所定の閾値以内であるかどうかを判定することで、人流ノードが該当する交通拠点又は交通リンクを推定する。 The generation module 3033 of the server 30 performs matching processing with transportation hubs or transportation links for each of the people flow nodes defined in step S31 shown in FIG. 12. Specifically, the generation module 3033 determines whether the positional relationship between the location of the people flow node and the locations of transportation hubs and transportation links stored in the transportation network database 50 is within a predetermined threshold. , the transportation base or transportation link to which the people flow node corresponds is estimated.

例えば、生成モジュール3033は、評価対象とする人流ノードから200m以内に道路リンクがある場合には、最短距離の道路リンクに人流ノードをマッチングする。
また生成モジュール3033は、空港の区域内に人流ノードが位置する場合には、人流ノードを空港にマッチングする。判定に用いる閾値の値は任意に設定することができる。
生成モジュール3033は、このようなマッチング処理により推定した交通拠点に関する情報を、人流ノードIDと対応づけて人流ノードDBに記録する。
For example, if there is a road link within 200 meters from the human flow node to be evaluated, the generation module 3033 matches the human flow node to the road link with the shortest distance.
Further, the generation module 3033 matches the people flow node with the airport if the people flow node is located within the area of the airport. The threshold value used for determination can be set arbitrarily.
The generation module 3033 records the information regarding the transportation base estimated by such matching processing in the people flow node DB in association with the people flow node ID.

そして、システム1では、このように人流ノードに対して行った交通拠点に関する情報を用いて、高速道路の利用明細から得られた走行ログとの対比を行ってもよい。この場合において、走行ログにおける高速道路の進入インターチェンジおよび退出インターチェンジそれぞれと、人流ノードに対する交通拠点判定により推定された交通拠点(対応するインターチェンジ)と、が一致するかどうかを判定することで、移動候補データを複数選別する処理を行ってもよい。 Then, in the system 1, the information regarding the traffic hubs obtained for the people flow nodes may be used in comparison with the travel log obtained from the expressway usage details. In this case, by determining whether each of the approach and exit interchanges of the expressway in the travel log match the traffic base (corresponding interchange) estimated by traffic base determination for the human flow node, movement candidates can be determined. Processing to select a plurality of pieces of data may also be performed.

また、システム1において、走行ログデータにおいて乗継箇所を示す通過施設IDおよび通過日時に関する情報が含まれる場合には、乗継箇所所の位置および時刻と、移動データにおける通過ノードおよび通過時刻と、の一致の度合いを評価してもよい。これにより、位置のマッチング箇所が多くなることで、判定精度を向上させることができる。 In addition, in the system 1, when the travel log data includes information regarding the passing facility ID indicating the transfer point and the passing date and time, the position and time of the transfer point, the passing node and the passing time in the movement data, The degree of agreement may be evaluated. This increases the number of matching positions, thereby improving the determination accuracy.

以上、本開示の好ましい実施形態について説明したが、本開示は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、本開示には、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲が含まれる。また、上記実施形態および変形例で説明した装置の構成は、技術的な矛盾が生じない限り、適宜組み合わせ可能である。
また、本発明のプログラムは、複数のソースコードにより表現されてもよいし、本発明のシステム1は、複数のハードウェア資源により実現されてもよい。
Although the preferred embodiments of the present disclosure have been described above, the present disclosure is not limited to such specific embodiments, and the present disclosure includes the inventions described in the claims and their equivalents. It will be done. Further, the configurations of the devices described in the above embodiments and modified examples can be combined as appropriate as long as no technical contradiction occurs.
Moreover, the program of the present invention may be expressed by a plurality of source codes, and the system 1 of the present invention may be realized by a plurality of hardware resources.

(付記)
本発明の実施形態について、以下に付記を示す。
(Additional note)
Additional notes regarding the embodiments of the present invention are shown below.

(付記1)
プロセッサを備えたコンピュータを有するシステムに実行させるプログラムであって、
プログラムは、プロセッサに、
携帯端末の位置情報を通信時刻に沿って並べることで作成され、携帯端末を携帯するユーザの移動経路を示す移動データを取得するステップ(ステップS31)と、
高速道路の利用実績を示し、利用したインターチェンジの地点と通過時刻に関する情報、および当該車両の車種に関する情報と、を含む、ETCの利用明細を取得するステップ(ステップS32)と、
利用明細および移動データを対比することで、利用明細が示す走行ログに対応する移動データを特定するステップ(ステップS33)と、
既に対応関係が特定された走行ログと移動データとの組み合わせを参照して、対応する移動データが特定されていない走行ログに対して、該当するユーザ情報を補完するステップ(ステップS34)と、を実行させる、プログラム。
(Additional note 1)
A program executed by a system having a computer equipped with a processor,
The program is sent to the processor
a step of acquiring movement data that is created by arranging the position information of the mobile terminal according to the communication time and indicates the movement route of the user carrying the mobile terminal (step S31);
a step of obtaining ETC usage details indicating the expressway usage record and including information on the point and passing time of the interchange used, and information on the vehicle type of the vehicle (step S32);
a step of identifying travel data corresponding to the travel log indicated by the usage details by comparing the usage details and the travel data (step S33);
a step (step S34) of referencing combinations of travel logs and travel data for which correspondence has already been identified, and supplementing corresponding user information for travel logs for which no corresponding travel data has been identified; A program to be executed.

(付記2)
移動データを特定するステップ(ステップS33)では、
利用明細および移動データそれぞれにおける通過ノードの通過時刻の一致の度合いから、複数の移動データのうち、車両の走行ログに対応する移動データの候補となる移動候補データを複数選別するステップ(ステップS331)と、
選別された一群の移動候補データを、一又は複数の車両における複数の利用明細が示す走行ログと対比することで、特定の利用明細が示す走行ログに対応する、ユーザの移動データを特定するステップ(ステップS332)と、を実行させる、付記1に記載のプログラム。
(Additional note 2)
In the step of specifying movement data (step S33),
A step of selecting a plurality of movement candidate data, which are movement data candidates corresponding to the vehicle travel log, from among the plurality of movement data, based on the degree of coincidence of the passage times of passing nodes in each of the usage details and movement data (step S331). and,
A step of identifying the user's movement data corresponding to the travel log indicated by the specific usage details by comparing the selected group of movement candidate data with the travel logs indicated by the plurality of usage details of one or more vehicles. (Step S332). The program according to supplementary note 1.

(付記3)
移動候補データを複数選別するステップ(ステップS331)では、
移動データが、利用明細が示す走行ログにおける高速道路の進入インターチェンジおよび退出インターチェンジそれぞれと近隣する通過ノードを通過している場合において、利用明細が示す進入インターチェンジおよび退出インターチェンジそれぞれの通過時刻と、移動データが示す各通過ノードの通過時刻と、が所定の時間差以内である場合に、当該移動データを移動候補データとして選別する、請求項2に記載のプログラム。
(Additional note 3)
In the step of selecting a plurality of movement candidate data (step S331),
If the movement data passes through passing nodes adjacent to each of the approach and exit interchanges of the expressway in the travel log indicated by the usage details, the time of passing each of the approach and exit interchanges indicated by the usage details, and the movement data 3. The program according to claim 2, which selects the movement data as movement candidate data when the passing time of each passing node indicated by is within a predetermined time difference.

(付記4)
時間差は、進入インターチェンジおよび退出インターチェンジそれぞれの沿道状況の違いにより、異なる値に設定されている、請求項3に記載のプログラム。
(Additional note 4)
4. The program according to claim 3, wherein the time difference is set to different values depending on the roadside conditions of the approach interchange and the exit interchange.

(付記5)
ユーザの移動データを特定するステップ(ステップS33)では、
一つの車両に関する複数の利用明細が示す走行ログが、同一のユーザについての複数の移動候補データと一致する場合には、当該複数の利用明細が示す走行ログに対応する移動データとして、当該複数の移動候補データを特定する、請求項2に記載のプログラム。
(Appendix 5)
In the step of identifying the user's movement data (step S33),
If the travel logs indicated by multiple usage details for one vehicle match multiple movement candidate data for the same user, the travel logs shown by the multiple usage details are used as the travel data corresponding to the travel logs shown by the multiple usage details. The program according to claim 2, which specifies movement candidate data.

(付記6)
ユーザの移動データを特定するステップ(ステップS33)では、
複数の車両に関する複数の利用明細が示す走行ログが、複数のユーザについての複数の移動候補データと一致する場合には、通過時刻の時刻差に従って、当該複数の利用明細が示す走行ログそれぞれについて、対応する移動データとして、当該複数の移動候補データそれぞれを特定する、請求項2に記載のプログラム。
(Appendix 6)
In the step of identifying the user's movement data (step S33),
When travel logs indicated by multiple usage details regarding multiple vehicles match multiple movement candidate data regarding multiple users, the travel logs indicated by the multiple usage details are updated according to the time difference between passing times. The program according to claim 2, which identifies each of the plurality of movement candidate data as the corresponding movement data.

(付記7)
ユーザの移動データを特定するステップ(ステップS33)では、
同日における同区間での一つの利用明細が示す走行ログが、一又は複数のユーザについての移動候補データと一致する場合には、当該利用明細が示す走行ログに対応する移動データとして、一又は複数のユーザについての移動候補データを特定する、請求項2に記載のプログラム。
(Appendix 7)
In the step of identifying the user's movement data (step S33),
If the travel log indicated by one usage detail for the same section on the same day matches the travel candidate data for one or more users, one or more travel logs corresponding to the travel log indicated by the usage detail are 3. The program according to claim 2, wherein the program identifies movement candidate data for a user.

(付記8)
ユーザの移動データを特定するステップ(ステップS33)では、
同区間での一又は複数の利用明細が示す走行ログが、一又は複数のユーザについての移動候補データと一致する場合には、通過時刻の時刻差に従って、当該利用明細が示す走行ログに対応する移動データとして、一又は複数のユーザについての移動候補データを特定する、請求項2に記載のプログラム。
(Appendix 8)
In the step of identifying the user's movement data (step S33),
If the travel log indicated by one or more usage details in the same section matches the movement candidate data for one or more users, the travel log indicated by the usage details is matched according to the time difference between the passing times. The program according to claim 2, which specifies movement candidate data for one or more users as movement data.

(付記9)
ユーザ情報を補完するステップ(ステップS33)では、プロセッサに、さらに、
一つの車両に関する時系列に並ぶ2つの利用明細に係る車両特定情報に、第1のユーザ情報が既に紐づけられている場合には、時系列に沿って当該2つの利用明細の間に位置する利用明細に係る車両特定情報に対して、第1のユーザ情報を補完する、請求項1に記載のプログラム。
(Appendix 9)
In the step of supplementing the user information (step S33), the processor further includes:
If the first user information is already linked to vehicle specific information related to two usage details arranged in chronological order regarding one vehicle, the first user information is located between the two usage details in chronological order. The program according to claim 1, which complements the first user information with vehicle specific information related to usage details.

(付記10)
ユーザ情報を補完するステップ(ステップS33)では、プロセッサに、さらに、
一つの車両に関する同日の複数の利用明細のうち、半数を超える利用明細に係る車両特定情報に、第2のユーザ情報が既に紐づけられている場合には、同日のその他の利用明細に係る車両特定情報に対して、第2のユーザ情報を補完する、請求項1に記載のプログラム。
(Appendix 10)
In the step of supplementing the user information (step S33), the processor further includes:
If the second user information is already linked to the vehicle identification information for more than half of the usage details on the same day among multiple usage details for one vehicle, the vehicle information related to other usage details on the same day The program according to claim 1, which complements the specific information with second user information.

(付記11)
ユーザ情報を補完するステップ(ステップS33)では、プロセッサに、さらに、
一つの旅客車両に関する同日の複数の利用明細のうち、時系列に並ぶ2つの利用明細に係る車両特定情報に、第3のユーザ情報が既に紐づけられている場合には、時系列に沿って当該2つの利用明細の間に位置する利用明細に係る車両特定情報に対して、第3のユーザ情報補完する、請求項1に記載のプログラム。
(Appendix 11)
In the step of supplementing the user information (step S33), the processor further includes:
If the third user information is already linked to the vehicle specific information related to two usage details arranged in chronological order among multiple usage details on the same day regarding one passenger vehicle, the third user information is linked in chronological order. 2. The program according to claim 1, wherein the third user information is supplemented to the vehicle specific information related to the usage details located between the two usage details.

(付記12)
プロセッサに、さらに、
車両の車種に関する情報と、当該車両に紐づけられたユーザの移動データの集合であるトリップデータにおける始点と終点の情報と、を用いて、車種別の始点と終点ごとの移動の量を表形式で示すOD表を作成するステップを実行させる、請求項1に記載のプログラム。
(Appendix 12)
In addition, the processor
Using information about the vehicle type and information about the start and end points in trip data, which is a collection of user movement data linked to the vehicle, the amount of travel for each start point and end point for each vehicle type is displayed in a tabular format. The program according to claim 1, causing the program to execute the step of creating an OD table shown in .

(付記13)
プロセッサに、さらに、
ユーザ情報に対して紐づけられた車両特定情報を用いて、当該ユーザが一般道路を移動した際の移動データにおいて使用された車両を推定するステップを実行させる、請求項1に記載のプログラム。
(Appendix 13)
In addition, the processor
The program according to claim 1, which executes the step of estimating a vehicle used in movement data when the user moves on a general road, using vehicle identification information linked to user information.

(付記14)
使用された車両を推定するステップでは、
評価対象である一般道移動データが、高速道路移動データとともに一つのトリップデータを構成している場合において、同じユーザにおける同日の高速道路移動データと紐づけられた車両が、1つである場合には、当該車両を評価対象である一般道移動データにおいて使用された車両として推定し、複数である場合には、利用頻度の高い車両を、評価対象である一般道移動データにおいて使用された車両として推定する、請求項13に記載のプログラム。
(Appendix 14)
In the step of estimating the vehicle used,
In the case where the general road movement data that is the subject of evaluation constitutes one trip data together with the expressway movement data, and there is only one vehicle linked to the expressway movement data of the same user on the same day. estimates the vehicle as the vehicle used in the general road movement data that is the subject of evaluation, and if there are multiple vehicles, selects the frequently used vehicle as the vehicle that was used in the general road movement data that is the subject of evaluation. The program according to claim 13, which estimates.

(付記15)
使用された車両を推定するステップでは、
評価対象である一般道移動データが、高速道路移動データとともに一つのトリップデータを構成していない場合において、同じユーザにおける同月の高速道路移動データと紐づけられた車両が、1つである場合には、当該車両を評価対象であるトリップデータにおいて使用された車両として推定し、複数である場合には、同月内に利用頻度の高い車両を評価対象であるトリップデータにおいて使用された車両として推定する、請求項13に記載のプログラム。
(Appendix 15)
In the step of estimating the vehicle used,
In the case where the general road movement data to be evaluated does not constitute one trip data together with the expressway movement data, and there is only one vehicle linked to the same month's expressway movement data for the same user. The vehicle is estimated as the vehicle used in the trip data that is the subject of evaluation, and if there are multiple vehicles, the vehicle that is used frequently within the same month is estimated as the vehicle that was used in the trip data that is the subject of evaluation. , the program according to claim 13.

(付記16)
プロセッサを備えたコンピュータを有するシステムが実行する方法であって、
プログラムは、プロセッサが、
携帯端末の位置情報を通信時刻に沿って並べることで作成され、携帯端末を携帯するユーザの移動経路を示す移動データを取得するステップと、
高速道路の利用実績を示し、利用したインターチェンジの地点と通過時刻に関する情報、および当該車両の車種に関する情報と、を含む、ETCの利用明細を取得するステップと、
利用明細および移動データを対比することで、利用明細が示す走行ログに対応する、ユーザの移動データを特定するステップと、
既に対応関係が特定された走行ログと移動データとの組み合わせを参照して、対応する移動データが特定されていない走行ログに対して、該当するユーザ情報を補完するステップと、を実行する、方法。
(Appendix 16)
A method performed by a system having a computer with a processor, the method comprising:
The program allows the processor to
obtaining movement data that is created by arranging the location information of the mobile terminal according to the communication time and indicates the movement route of the user carrying the mobile terminal;
a step of obtaining ETC usage details indicating expressway usage records, including information regarding the location and passing time of the interchange used, and information regarding the vehicle type of the vehicle;
identifying the user's movement data corresponding to the travel log indicated by the usage details by comparing the usage details and the movement data;
A method of performing the steps of: referring to a combination of a travel log and travel data for which a correspondence relationship has already been identified, and supplementing corresponding user information for a travel log for which no corresponding travel data has been identified; .

(付記17)
プロセッサを備えたコンピュータを有するシステムであって、
プログラムは、プロセッサが、
携帯端末の位置情報を通信時刻に沿って並べることで作成され、携帯端末を携帯するユーザの移動経路を示す移動データを取得する手段と、
高速道路の利用実績を示し、利用したインターチェンジの地点と通過時刻に関する情報、および当該車両の車種に関する情報と、を含む、ETCの利用明細を取得する手段と、
利用明細および移動データを対比することで、利用明細が示す走行ログに対応する、ユーザの移動データを特定する手段と、
既に対応関係が特定された走行ログと移動データとの組み合わせを参照して、対応する移動データが特定されていない走行ログに対して、該当するユーザ情報を補完する手段と、を備える、システム。
(Appendix 17)
A system comprising a computer with a processor, the system comprising:
The program allows the processor to
means for acquiring movement data that is created by arranging location information of mobile terminals according to communication time and indicates a movement route of a user carrying the mobile terminal;
means for obtaining ETC usage details indicating expressway usage records, including information on the point and passing time of the interchange used, and information on the vehicle type of the vehicle;
means for identifying the user's movement data corresponding to the travel log indicated by the usage details by comparing the usage details and the movement data;
A system comprising means for referencing a combination of a travel log and travel data for which a correspondence relationship has already been identified and supplementing corresponding user information with respect to a travel log for which no corresponding travel data has been identified.

(付記18)
プロセッサを備えたコンピュータを有するシステムに実行させるプログラムであって、
プログラムは、プロセッサに、
携帯端末の位置情報を通信時刻に沿って並べることで作成され、携帯端末を携帯するユーザの移動経路を示す移動データを取得するステップと、
鉄道交通機関の利用実績を示し、乗客が乗車および降車した駅の地点と改札時刻に関する情報、および当該乗客に関する情報と、を含む、ICカード乗車券の改札明細を取得するステップと、
改札明細および移動データを対比することで、改札明細が示す乗車ログに対応する、ユーザの移動データを特定するステップと、
既に対応関係が特定された乗車ログと移動データとの組み合わせを参照して、対応する移動データが特定されていない乗車ログに対して、該当するユーザ情報を補完するステップと、を実行させる、プログラム。
(Appendix 18)
A program executed by a system having a computer equipped with a processor,
The program is sent to the processor
obtaining movement data that is created by arranging the location information of the mobile terminal according to the communication time and indicates the movement route of the user carrying the mobile terminal;
Obtaining ticket gate details of the IC card ticket indicating the usage history of the railway transportation facility and including information about the station points and ticket gate times at which the passenger boarded and alighted, and information about the passenger;
identifying movement data of the user corresponding to the ride log indicated by the ticket gate details by comparing the ticket gate details and the movement data;
A program that executes a step of referencing a combination of a ride log and movement data for which a correspondence relationship has already been identified, and supplementing corresponding user information for a ride log for which corresponding movement data has not been identified. .

(付記19)
プロセッサを備えたコンピュータを有するシステムに実行させる方法であって、
方法は、プロセッサが、
携帯端末の位置情報を通信時刻に沿って並べることで作成され、携帯端末を携帯するユーザの移動経路を示す移動データを取得するステップと、
鉄道交通機関の利用実績を示し、乗客が乗車および降車した駅の地点と改札時刻に関する情報、および当該乗客に関する情報と、を含む、ICカード乗車券の改札明細を取得するステップと、
改札明細および移動データを対比することで、改札明細が示す乗車ログに対応する、ユーザの移動データを特定するステップと、
既に対応関係が特定された乗車ログと移動データとの組み合わせを参照して、対応する移動データが特定されていない乗車ログに対して、該当するユーザ情報を補完するステップと、を実行する、方法。
(Appendix 19)
A method for causing a system having a computer with a processor to perform the steps,
The method is that the processor
obtaining movement data that is created by arranging the location information of the mobile terminal according to the communication time and indicates the movement route of the user carrying the mobile terminal;
Obtaining ticket gate details of the IC card ticket indicating the usage history of the railway transportation facility and including information about the station points and ticket gate times at which the passenger boarded and alighted, and information about the passenger;
identifying movement data of the user corresponding to the ride log indicated by the ticket gate details by comparing the ticket gate details and the movement data;
A method of performing the steps of: referencing a combination of a ride log and travel data for which a correspondence relationship has already been identified, and supplementing corresponding user information for a ride log for which no corresponding travel data has been identified; .

(付記20)
プロセッサを備えたコンピュータを有するシステムに実行させるシステムであって、
プログラムは、プロセッサが、
携帯端末の位置情報を通信時刻に沿って並べることで作成され、携帯端末を携帯するユーザの移動経路を示す移動データを取得するモジュールと、
鉄道交通機関の利用実績を示し、乗客が乗車および降車した駅の地点と改札時刻に関する情報、および当該乗客に関する情報と、を含む、ICカード乗車券の改札明細を取得するモジュールと、
改札明細および移動データを対比することで、改札明細が示す乗車ログに対応する、ユーザの移動データを特定するモジュールと、
既に対応関係が特定された乗車ログと移動データとの組み合わせを参照して、対応する移動データが特定されていない乗車ログに対して、該当するユーザ情報を補完するモジュールと、を備えるシステム。
(Additional note 20)
A system that causes a system having a computer with a processor to execute,
The program allows the processor to
a module that acquires movement data that is created by arranging location information of mobile terminals according to communication time and indicates a movement route of a user carrying a mobile terminal;
A module that obtains ticket gate details of an IC card ticket, which shows the usage history of a railway transportation facility, and includes information about the station points and ticket gate times at which the passenger boarded and alighted, and information about the passenger;
a module that identifies user movement data corresponding to the ride log indicated by the ticket gate details by comparing the ticket gate details and the movement data;
A system comprising: a module that refers to a combination of a ride log and movement data for which a correspondence relationship has already been specified, and supplements corresponding user information for a ride log for which no corresponding movement data has been specified.

1 人流解析システム
10 ユーザ端末
30 情報処理サーバ
40 基地局データベース
50 交通ネットワークデータベース
80 ネットワーク
81 固定測位機器
1 People flow analysis system 10 User terminal 30 Information processing server 40 Base station database 50 Transportation network database 80 Network 81 Fixed positioning equipment

Claims (20)

プロセッサを備えたコンピュータを有するシステムに実行させるプログラムであって、
前記プログラムは、前記プロセッサに、
携帯端末の位置情報を通信時刻に沿って並べることで作成され、前記携帯端末を携帯するユーザの移動経路を示す移動データであって、前記携帯端末の利用において設定されている前記ユーザの識別情報であるユーザIDを含む前記移動データを取得するステップと、
高速道路の利用実績を示し、利用したインターチェンジの地点と通過時刻に関する情報、および走行車両の車種に関する情報と、を含む、ETCの利用明細を取得するステップと、
前記利用明細および前記移動データを対比することで、前記利用明細が示す走行ログに対応する前記移動データを特定し、前記走行ログの車両特定情報と前記移動データの前記ユーザIDとを紐づけるステップと、
既に対応関係が特定された前記走行ログと前記移動データとの組み合わせを参照して、対応する前記移動データが特定されていない前記走行ログに対して、該当する前記ユーザIDを補完するステップと、を実行させる、プログラム。
A program executed by a system having a computer equipped with a processor,
The program causes the processor to:
Travel data that is created by arranging location information of mobile terminals according to communication time and indicates a travel route of a user carrying the mobile terminal , and is identification information of the user that is set when using the mobile terminal. obtaining the movement data including the user ID ;
a step of obtaining ETC usage details indicating expressway usage records, including information regarding the location and passing time of the interchange used, and information regarding the vehicle type of the traveling vehicle;
By comparing the usage details and the movement data, identifying the movement data corresponding to the driving log indicated by the usage details, and linking the vehicle identification information of the driving log and the user ID of the movement data. and,
Referring to the combination of the travel log and the travel data for which a correspondence relationship has already been identified, complementing the corresponding user ID with respect to the travel log for which the corresponding travel data has not been identified; A program to run.
前記移動データを特定するステップでは、
利用明細および前記移動データそれぞれにおける通過ノードの通過時刻の一致の度合いから、複数の前記移動データのうち、車両の走行ログに対応する移動データの候補となる移動候補データを複数選別するステップと、
選別された一群の前記移動候補データを、一又は複数の車両における複数の前記利用明細が示す走行ログと対比することで、特定の前記利用明細が示す走行ログに対応する、ユーザの前記移動データを特定するステップと、を実行させる、請求項1に記載のプログラム。
In the step of identifying the movement data,
selecting a plurality of movement candidate data, which are candidates for movement data corresponding to a travel log of the vehicle, from among the plurality of movement data, based on the usage details and the degree of coincidence of passing times of passing nodes in each of the movement data;
By comparing the selected group of movement candidate data with the travel logs indicated by the plurality of usage details of one or more vehicles, the user's movement data corresponding to the travel log indicated by the specific usage details is determined. The program according to claim 1, causing the program to execute the step of specifying.
前記移動候補データを複数選別するステップでは、
前記移動データが、前記利用明細が示す走行ログにおける高速道路の進入インターチェンジおよび退出インターチェンジそれぞれと近隣する通過ノードを通過している場合において、前記利用明細が示す進入インターチェンジおよび退出インターチェンジそれぞれの通過時刻と、移動データが示す各通過ノードの通過時刻と、が所定の時間差以内である場合に、当該移動データを前記移動候補データとして選別する、請求項2に記載のプログラム。
In the step of selecting a plurality of movement candidate data,
In the case where the movement data passes through a passing node adjacent to each of the approach interchange and exit interchange of the expressway in the travel log indicated by the usage details, the passing time of each of the approach interchange and exit interchange indicated by the usage details 3. The program according to claim 2, which selects the movement data as the movement candidate data when the time of passage of each passing node indicated by the movement data is within a predetermined time difference.
前記時間差は、進入インターチェンジおよび退出インターチェンジそれぞれの沿道状況の違いにより、異なる値に設定されている、請求項3に記載のプログラム。 4. The program according to claim 3, wherein the time difference is set to different values depending on roadside conditions at an entrance interchange and an exit interchange. ユーザの前記移動データを特定するステップでは、
一つの車両に関する複数の前記利用明細が示す走行ログが、同一のユーザについての複数の前記移動候補データと一致する場合には、当該複数の前記利用明細が示す走行ログに対応する移動候補データとして、当該複数の前記移動候補データを特定する、請求項2に記載のプログラム。
In the step of identifying the movement data of the user,
If a travel log indicated by a plurality of the usage details regarding one vehicle matches a plurality of the travel candidate data regarding the same user, the travel log indicated by the plurality of usage details is used as the travel candidate data corresponding to the travel log indicated by the plurality of usage details. 3. The program according to claim 2, wherein the program specifies the plurality of movement candidate data.
ユーザの前記移動データを特定するステップでは、
複数の車両に関する複数の前記利用明細が示す走行ログが、複数のユーザについての複数の前記移動候補データと一致する場合には、通過時刻の時刻差に従って、当該複数の前記利用明細が示す走行ログそれぞれについて、対応する移動候補データとして、当該複数の前記移動候補データそれぞれを特定する、請求項2に記載のプログラム。
In the step of identifying the movement data of the user,
If the travel logs indicated by the plurality of usage details regarding a plurality of vehicles match the plurality of movement candidate data regarding a plurality of users, the travel logs indicated by the plurality of usage details are adjusted according to the time difference between passing times. 3. The program according to claim 2, wherein each of the plurality of movement candidate data is identified as the corresponding movement candidate data.
ユーザの移動データを特定するステップでは、
同日における同区間での一つの前記利用明細が示す走行ログが、一又は複数のユーザについての前記移動候補データと一致する場合には、当該前記利用明細が示す走行ログに対応する移動候補データとして、一又は複数のユーザについての前記移動候補データを特定する、請求項2に記載のプログラム。
The step of identifying the user's movement data includes:
If the travel log indicated by one of the usage details for the same section on the same day matches the travel candidate data for one or more users, the travel log corresponding to the travel log indicated by the usage detail is used as the travel candidate data. 3. The program according to claim 2, wherein the program specifies the movement candidate data for one or more users.
ユーザの前記移動データを特定するステップでは、
同区間での一又は複数の前記利用明細が示す走行ログが、一又は複数のユーザについての前記移動候補データと一致する場合には、通過時刻の時刻差に従って、当該前記利用明細が示す走行ログに対応する移動候補データとして、一又は複数のユーザについての前記移動候補データを特定する、請求項2に記載のプログラム。
In the step of identifying the movement data of the user,
If the travel log indicated by one or more of the usage details in the same section matches the movement candidate data for one or more users, the travel log indicated by the usage details in accordance with the time difference between passing times. 3. The program according to claim 2, wherein the program specifies the movement candidate data for one or more users as movement candidate data corresponding to the movement candidate data.
前記ユーザIDを補完するステップでは、前記プロセッサに、さらに、
一つの車両に関する時系列に並ぶ2つの前記利用明細に係る車両特定情報に、第1のユーザIDが既に紐づけられている場合には、時系列に沿って当該2つの前記利用明細の間に位置する前記利用明細に係る車両特定情報に対して、前記第1のユーザIDを補完する、請求項1に記載のプログラム。
In the step of supplementing the user ID , the processor further includes:
If the first user ID is already linked to the vehicle specific information related to the two usage details arranged in chronological order regarding one vehicle, the first user ID is already linked between the two usage details in chronological order. The program according to claim 1, which complements the first user ID with vehicle identification information related to the usage details located therein.
前記ユーザIDを補完するステップでは、前記プロセッサに、さらに、
一つの車両に関する同日の複数の前記利用明細のうち、半数を超える前記利用明細に係る車両特定情報に、第2のユーザIDが既に紐づけられている場合には、同日のその他の前記利用明細に係る車両特定情報に対して、前記第2のユーザIDを補完する、請求項1に記載のプログラム。
In the step of supplementing the user ID , the processor further includes:
If the second user ID is already linked to the vehicle identification information related to more than half of the usage details on the same day among the plurality of usage details on the same day, the other usage details on the same day The program according to claim 1, which complements the second user ID with respect to vehicle identification information.
前記ユーザIDを補完するステップでは、前記プロセッサに、さらに、
一つの旅客車両に関する同日の複数の前記利用明細のうち、時系列に並ぶ2つの前記利用明細に係る車両特定情報に、第3のユーザIDが既に紐づけられている場合には、時系列に沿って当該2つの前記利用明細の間に位置する前記利用明細に係る車両特定情報に対して、前記第3のユーザIDを補完する、請求項1に記載のプログラム。
In the step of supplementing the user ID , the processor further includes:
If the third user ID is already linked to the vehicle identification information related to two usage details arranged in chronological order among the plurality of usage details on the same day regarding one passenger vehicle, 2. The program according to claim 1, wherein the third user ID is supplemented for vehicle specific information related to the usage details located between the two usage details along the line.
前記プロセッサに、さらに、
車両の車種に関する情報と、当該車両に紐づけられたユーザの前記移動データの集合であるトリップデータにおける始点と終点の情報と、を用いて、車種別の始点と終点ごとの移動の量を表形式で示すOD表を作成するステップを実行させる、請求項1に記載のプログラム。
The processor further includes:
Displays the amount of travel for each starting point and ending point for each vehicle type using information regarding the vehicle type and information on the starting point and ending point in trip data, which is a collection of the user's movement data linked to the vehicle. The program according to claim 1, causing the program to execute the step of creating an OD table shown in the format.
前記プロセッサに、さらに、
前記ユーザ情報に対して紐づけられた前記車両特定情報を用いて、当該ユーザが一般道路を移動した際の前記移動データにおいて使用された車両を推定するステップを実行させる、請求項1に記載のプログラム。
The processor further includes:
2. The method according to claim 1, wherein the vehicle identification information linked to the user information is used to estimate a vehicle used in the movement data when the user moves on a general road. program.
前記使用された車両を推定するステップでは、
評価対象である一般道移動データが、高速道路移動データとともに一つのトリップデータを構成している場合において、同じユーザにおける同日の前記高速道路移動データと紐づけられた車両が、1つである場合には、当該車両を評価対象である前記一般道移動データにおいて使用された車両として推定し、複数である場合には、利用頻度の高い車両を、評価対象である一般道移動データにおいて使用された車両として推定する、請求項13に記載のプログラム。
In the step of estimating the used vehicle,
In the case where the general road movement data to be evaluated constitutes one trip data together with the expressway movement data, and the number of vehicles linked to the above expressway movement data on the same day for the same user is one; In this case, the vehicle is estimated as the vehicle used in the general road movement data that is the subject of evaluation, and if there are multiple vehicles, the frequently used vehicle is estimated as the vehicle that was used in the general road movement data that is the subject of evaluation. The program according to claim 13, which estimates as a vehicle.
前記使用された車両を推定するステップでは、
評価対象である一般道移動データが、高速道路移動データとともに一つのトリップデータを構成していない場合において、同じユーザにおける所定期間内の前記高速道路移動データと紐づけられた車両が、1つである場合には、当該車両を評価対象であるトリップデータにおいて使用された車両として推定し、複数である場合には、所定期間内に利用頻度の高い車両を評価対象であるトリップデータにおいて使用された車両として推定する、請求項13に記載のプログラム。
In the step of estimating the used vehicle,
If the general road movement data to be evaluated does not constitute one trip data together with the expressway movement data, only one vehicle is associated with the expressway movement data within a predetermined period for the same user. In some cases, the vehicle is estimated to be the vehicle used in the trip data to be evaluated, and if there are multiple vehicles, the most frequently used vehicle within a predetermined period is estimated to be the vehicle used in the trip data to be evaluated. The program according to claim 13, which estimates as a vehicle.
プロセッサを備えたコンピュータを有するシステムが実行する方法であって、
前記方法は、前記プロセッサが、
携帯端末の位置情報を通信時刻に沿って並べることで作成され、前記携帯端末を携帯するユーザの移動経路を示す移動データであって、前記携帯端末の利用において設定されている前記ユーザの識別情報であるユーザIDを含む前記移動データを取得するステップと、
高速道路の利用実績を示し、利用したインターチェンジの地点と通過時刻に関する情報、および走行車両の車種に関する情報と、を含む、ETCの利用明細を取得するステップと、
前記利用明細および前記移動データを対比することで、前記利用明細が示す走行ログに対応する、ユーザの前記移動データを特定し、前記走行ログの車両特定情報と前記移動データの前記ユーザIDとを紐づけるステップと、
既に対応関係が特定された前記走行ログと前記移動データとの組み合わせを参照して、対応する前記移動データが特定されていない前記走行ログに対して、該当する前記ユーザIDを補完するステップと、を実行する、方法。
A method performed by a system having a computer with a processor, the method comprising:
The method includes the processor:
Travel data that is created by arranging location information of mobile terminals according to communication time and indicates a travel route of a user carrying the mobile terminal , and is identification information of the user that is set when using the mobile terminal. obtaining the movement data including the user ID ;
a step of obtaining ETC usage details indicating expressway usage records, including information regarding the location and passing time of the interchange used, and information regarding the vehicle type of the traveling vehicle;
By comparing the usage details and the movement data, the movement data of the user corresponding to the driving log indicated by the usage details is specified, and the vehicle identification information of the driving log and the user ID of the movement data are identified. The step of linking,
Referring to the combination of the travel log and the travel data for which a correspondence relationship has already been identified, complementing the corresponding user ID with respect to the travel log for which the corresponding travel data has not been identified; How to do it.
プロセッサを備えたコンピュータを有するシステムであって、
前記システムは、前記プロセッサが、
携帯端末の位置情報を通信時刻に沿って並べることで作成され、前記携帯端末を携帯するユーザの移動経路を示す移動データであって、前記携帯端末の利用において設定されている前記ユーザの識別情報であるユーザIDを含む前記移動データを取得する手段と、
高速道路の利用実績を示し、利用したインターチェンジの地点と通過時刻に関する情報、および走行車両の車種に関する情報と、を含む、ETCの利用明細を取得する手段と、
前記利用明細および前記移動データを対比することで、前記利用明細が示す走行ログに対応する、ユーザの前記移動データを特定し、前記走行ログの車両特定情報と前記移動データの前記ユーザIDとを紐づける手段と、
既に対応関係が特定された前記走行ログと前記移動データとの組み合わせを参照して、対応する前記移動データが特定されていない前記走行ログに対して、該当する前記ユーザIDを補完する手段と、を備える、システム。
A system comprising a computer with a processor, the system comprising:
In the system, the processor:
Travel data that is created by arranging location information of mobile terminals according to communication time and indicates a travel route of a user carrying the mobile terminal , and is identification information of the user that is set when using the mobile terminal. means for acquiring the movement data including a user ID ;
means for obtaining ETC usage details that indicate the usage history of the expressway and include information regarding the location and passing time of the interchange used, and information regarding the vehicle type of the traveling vehicle;
By comparing the usage details and the movement data, the movement data of the user corresponding to the driving log indicated by the usage details is specified, and the vehicle identification information of the driving log and the user ID of the movement data are identified. A means of linking,
means for complementing the corresponding user ID with respect to the travel log for which the corresponding travel data has not been identified, with reference to a combination of the travel log and the movement data for which a correspondence relationship has already been specified; A system equipped with.
プロセッサを備えたコンピュータを有するシステムに実行させるプログラムであって、
前記プログラムは、前記プロセッサに、
携帯端末の位置情報を通信時刻に沿って並べることで作成され、前記携帯端末を携帯するユーザの移動経路を示す移動データであって、前記携帯端末の利用において設定されている前記ユーザの識別情報であるユーザIDを含む前記移動データを取得するステップと、
鉄道交通機関の利用実績を示し、乗客が乗車および降車した駅の地点と改札時刻に関する情報、および当該乗客に関する情報と、を含む、ICカード乗車券の改札明細を取得するステップと、
前記改札明細および前記移動データを対比することで、前記改札明細が示す乗車ログに対応する、ユーザの前記移動データを特定し、前記乗車ログのICカード乗車券の識別情報と前記移動データの前記ユーザIDとを紐づけるステップと、
既に対応関係が特定された前記乗車ログと前記移動データとの組み合わせを参照して、対応する前記移動データが特定されていない前記乗車ログに対して、該当する前記ユーザIDを補完するステップと、を実行させる、プログラム。
A program executed by a system having a computer equipped with a processor,
The program causes the processor to:
Travel data that is created by arranging location information of mobile terminals according to communication time and indicates a travel route of a user carrying the mobile terminal , and is identification information of the user that is set when using the mobile terminal. obtaining the movement data including the user ID ;
Obtaining ticket gate details of the IC card ticket indicating the usage history of the railway transportation facility and including information about the station points and ticket gate times at which the passenger boarded and alighted, and information about the passenger;
By comparing the ticket gate details and the movement data, the user's movement data corresponding to the ride log indicated by the ticket gate details is identified, and the identification information of the IC card ticket in the ride log and the movement data in the movement data are identified . a step of linking the user ID;
Referring to a combination of the ride log and the travel data for which a correspondence relationship has already been identified, complementing the corresponding user ID with respect to the ride log for which the corresponding travel data has not been identified; A program to run.
プロセッサを備えたコンピュータを有するシステムに実行させる方法であって、
前記方法は、前記プロセッサが、
携帯端末の位置情報を通信時刻に沿って並べることで作成され、前記携帯端末を携帯するユーザの移動経路を示す移動データであって、前記携帯端末の利用において設定されている前記ユーザの識別情報であるユーザIDを含む前記移動データを取得するステップと、
鉄道交通機関の利用実績を示し、乗客が乗車および降車した駅の地点と改札時刻に関する情報、および当該乗客に関する情報と、を含む、ICカード乗車券の改札明細を取得するステップと、
前記改札明細および前記移動データを対比することで、前記改札明細が示す乗車ログに対応する、ユーザの前記移動データを特定し、前記乗車ログのICカード乗車券の識別情報と前記移動データの前記ユーザIDとを紐づけるステップと、
既に対応関係が特定された前記乗車ログと前記移動データとの組み合わせを参照して、対応する前記移動データが特定されていない前記乗車ログに対して、該当する前記ユーザIDを補完するステップと、を実行する、方法。
A method for causing a system having a computer with a processor to perform the steps,
The method includes the processor:
Travel data that is created by arranging location information of mobile terminals according to communication time and indicates a travel route of a user carrying the mobile terminal , and is identification information of the user that is set when using the mobile terminal. obtaining the movement data including the user ID ;
Obtaining ticket gate details of the IC card ticket indicating the usage history of the railway transportation facility and including information about the station points and ticket gate times at which the passenger boarded and alighted, and information about the passenger;
By comparing the ticket gate details and the movement data, the user's movement data corresponding to the ride log indicated by the ticket gate details is identified, and the identification information of the IC card ticket in the ride log and the movement data in the movement data are identified . a step of linking the user ID;
Referring to a combination of the ride log and the travel data for which a correspondence relationship has already been identified, complementing the corresponding user ID with respect to the ride log for which the corresponding travel data has not been identified; How to do it.
プロセッサを備えたコンピュータを有するシステムに実行させるシステムであって、
前記システムは、前記プロセッサが、
携帯端末の位置情報を通信時刻に沿って並べることで作成され、前記携帯端末を携帯するユーザの移動経路を示す移動データであって、前記携帯端末の利用において設定されている前記ユーザの識別情報であるユーザIDを含む前記移動データを取得するモジュールと、
鉄道交通機関の利用実績を示し、乗客が乗車および降車した駅の地点と改札時刻に関する情報、および当該乗客に関する情報と、を含む、ICカード乗車券の改札明細を取得するモジュールと、
前記改札明細および前記移動データを対比することで、前記改札明細が示す乗車ログに対応する、ユーザの前記移動データを特定し、前記乗車ログのICカード乗車券の識別情報と前記移動データの前記ユーザIDとを紐づけるモジュールと、
既に対応関係が特定された前記乗車ログと前記移動データとの組み合わせを参照して、対応する前記移動データが特定されていない前記乗車ログに対して、該当する前記ユーザIDを補完するモジュールと、を備えるシステム。
A system that causes a system having a computer with a processor to execute,
In the system, the processor:
Travel data that is created by arranging location information of mobile terminals according to communication time and indicates a travel route of a user carrying the mobile terminal , and is identification information of the user that is set when using the mobile terminal. a module that acquires the movement data including a user ID ;
A module that obtains ticket gate details of an IC card ticket, which shows the usage history of a railway transportation facility, and includes information about the station points and ticket gate times at which the passenger boarded and alighted, and information about the passenger;
By comparing the ticket gate details and the movement data, the user's movement data corresponding to the ride log indicated by the ticket gate details is identified, and the identification information of the IC card ticket in the ride log and the movement data in the movement data are identified . A module that links the user ID,
a module that refers to a combination of the ride log and the movement data for which a correspondence relationship has already been identified, and complements the corresponding user ID for the ride log for which the corresponding movement data is not specified; A system equipped with
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