WO2016042786A1 - 特定装置および特定方法 - Google Patents

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WO2016042786A1
WO2016042786A1 PCT/JP2015/050872 JP2015050872W WO2016042786A1 WO 2016042786 A1 WO2016042786 A1 WO 2016042786A1 JP 2015050872 W JP2015050872 W JP 2015050872W WO 2016042786 A1 WO2016042786 A1 WO 2016042786A1
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WO
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data
sea area
ship
time
series
Prior art date
Application number
PCT/JP2015/050872
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English (en)
French (fr)
Inventor
燦紅 連
俊子 松本
Original Assignee
株式会社日立ソリューションズ
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63B—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B49/00—Arrangements of nautical instruments or navigational aids
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G3/00—Traffic control systems for marine craft

Definitions

  • the present invention relates to a specifying device and a specifying method for specifying information.
  • AIS data automatic identification system
  • AIS data Wake data
  • AIS data Wake data
  • a mechanism for collecting AIS data through satellites has been introduced, and AIS data from around the world can be obtained more easily. Therefore, there is a demand for an additional function that supports management strategy formulation and ship operation management in the shipping industry using AIS data for existing systems that display ship position information in real time on a map.
  • a ship movement prediction technology that provides a scheduled arrival time of a ship in real time using AIS data for avoiding traffic congestion near the gate entrance of the cargo terminal due to arrival delay of the ship (see, for example, Patent Document 1 below).
  • AIS data for avoiding traffic congestion near the gate entrance of the cargo terminal due to arrival delay of the ship
  • Patent Document 2 there is a technique (for example, see Patent Document 2 below) for calculating an optimum route using ship service data and predicted weather data for reducing fuel consumption.
  • Shippers negotiate chartering by enumerating ships that reach the specified sea area (hereinafter referred to as the target sea area) within a certain period of time from the specified time by individually contacting shipping companies and charter brokers. It is carried out.
  • the shipper can further increase options if other ships other than the ship that actually arrives at the destination port where the cargo is to be carried can be considered.
  • the other ship is a ship that is heading to the target sea area to arrive at the destination port and can arrive at another port different from the destination port within a certain period if requested.
  • the object of the present invention is to predict a ship that arrives at a target sea area within a certain period from a specified time before reaching the target sea area.
  • the processor includes a series of time-series positions and times until a ship navigating to the destination port in the target sea area reaches the destination port.
  • An acquisition process for acquiring time series data, two continuous time series data in the series of time series data acquired by the acquisition process, and the ship is located at the destination port in the series of time series data Based on the arrival time indicated by the time-series data and the forecast period, the oldest of the series of time-series data in which the ship can enter the target sea area within the forecast period of the series of time-series data.
  • a specifying process for specifying the position of the time series data as the farthest position of the ship from the target sea area.
  • step S1007 It is explanatory drawing which shows the data structure of the prediction ship data contained in a data memory. It is a flowchart which shows the example of a specific process sequence by a specific apparatus. It is a flowchart which shows the detailed process sequence example of a voyage data acquisition process (step S1004). It is explanatory drawing which shows the specific example of a farthest position specific process (step S1005). It is a flowchart which shows the example of a detailed process sequence of a farthest position specific process (step S1005). It is a flowchart which shows the detailed process sequence example of an exception removal process (step S1006). It is a flowchart which shows the detailed process sequence example of a navigation frame production
  • step S1013 It is a flowchart which shows the detailed process sequence example of an arrival ship prediction process (step S1013). It is a flowchart which shows the detailed process sequence example of the arrival ship prediction process (step S1603) on selection conditions. It is explanatory drawing which shows the example which specifies the ship contained in the sea area range for every prediction period in a prediction ship data generation process (step S1706). It is a flowchart which shows the detailed process sequence example of a prediction ship data generation process (step S1706). It is explanatory drawing which shows the example 1 of a display screen displayed by the navigation frame display process part in the prediction display process (S1014) of FIG.
  • the embodiment of the present invention may be implemented by software running on a general-purpose computer, or may be implemented by dedicated hardware or a combination of software and hardware.
  • each information of the present invention will be described in a “table” format.
  • the information does not necessarily have to be expressed in a data structure by a table, such as a data structure such as a list, a DB, a queue, or the like. It may be expressed as Therefore, “table”, “list”, “DB”, “queue”, etc. may be simply referred to as “information” to indicate that they do not depend on the data structure.
  • program as the subject (operation subject).
  • the program is executed by the processor and the process determined by the memory and the communication port (communication control device) is described. Since it is performed while being used, the description may be made with the processor as the subject.
  • processing disclosed with the program as the subject may be processing performed by a computer such as a management server or an information processing apparatus. Part or all of the program may be realized by dedicated hardware or may be modularized.
  • Various programs may be installed in each computer by a program distribution server or a storage medium.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram showing map data including a sea area.
  • the identification device 100 stores the map data 1.
  • the map data 1 displays the target sea area 2 (here, the Southeast Asian sea area as an example).
  • Reference numeral 3 which is an American mark indicates position data indicating the position of the ship.
  • a circle 4 centered on the position data 3 is an allowable range that allows an error in the ship position.
  • the thick polygon inscribed in the circle 4 is the navigation frame 5 created by the specifying device 100.
  • the specific device 100 of the present embodiment is used for, for example, a shipper (which may be a shipper or a shipper).
  • the specific device 100 of the present embodiment sets and displays the ship position as a navigation frame 5 for a predetermined period from the time when it reaches (or enters) the sea area for each ship based on the past navigation history. That is, it means that the ship located at the boundary of the navigation frame 5 specified by the position data 3 reaches (or enters) the target sea area 2 after a predetermined period.
  • the shipper can grasp not only the ship in the target sea area 2 but also the ship located between the navigation frame 5 and the target sea area 2. Therefore, there are more options such as possible ships and shipping companies with which charter negotiations can be negotiated, and negotiations to reduce charter charges will be advantageous for shippers.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the specifying apparatus 100.
  • the specific device 100 includes an AIS data DB 200, a port arrival history data DB 201, a sea area data DB 202, a predicted ship data DB 203, an input device 204, a display device 205, a central processing unit 206, a program memory 207, a central And a data memory 208 for storing data necessary for processing of the processing device (processor) 206.
  • the specific device 100 is configured by one or more computers.
  • the AIS data DB 200 is a database that stores the AIS data 218 (see FIGS. 3 and 4).
  • the port arrival history data DB 201 is a database that stores the port arrival history data 219 (see FIG. 5).
  • the sea area data DB 202 is a database that stores the sea area data 220 (see FIGS. 6 to 8).
  • the predicted ship data DB 203 is a database that stores predicted ship data (see FIG. 9).
  • the central processing unit 206 includes a prediction processing unit 209 and a prediction display processing unit 210.
  • the prediction processing unit 209 and the prediction display processing unit 210 are realized as part of functions of a program executed on the computer.
  • the program is stored in the program memory 207 so that the central processing unit 206 reads the program into the internal memory when executing the process.
  • the prediction processing unit 209 includes a navigation data acquisition processing unit 211, a farthest position specifying processing unit 212, an exception removal processing unit 213, a navigation frame generation processing unit 214, and an arrival ship prediction processing unit 215.
  • the prediction display processing unit 210 includes a navigation frame display processing unit 216 and an arrival ship prediction display processing unit 217.
  • the data memory 208 is AIS data 218 read from the AIS data DB 200, port arrival history data 219 read from the port arrival history data DB 201, or read from the sea area data DB 202, or from the navigation frame generation processing unit 214.
  • the generated sea area data 220 and the predicted ship data 221 predicted by the arrival ship prediction processing unit 215 are stored.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of the data structure of the AIS data 218 included in the data memory 208.
  • the AIS data 218 is stored in the AIS data DB 200, read by the central processing unit 206, and stored in the data memory 208.
  • AIS data 218 includes ship number 300, IMO (International Maritime Organization) number (ship identification number) 301, ship name 302, ship type 303, size 304, maximum load capacity 305, shipping The company 306, the shipbuilding date 307, and the time series data 308 are included, and these pieces of information are held, for example, in the form of an array.
  • IMO International Maritime Organization
  • the ship number 300 holds a value uniquely assigned to the AIS data 218.
  • the ship name 302 holds the name of the ship registered in the IMO as a value.
  • the ship type 303 holds a ship type name registered in the IMO as a value.
  • the size 304 holds the length or width of the ship registered in the IMO as a value.
  • the maximum load capacity 305 holds the maximum capacity that can be loaded for each ship as a value.
  • the shipping company 306 holds the name of the ship operator company as a value.
  • In the shipbuilding date 307 the date when the ship was built is held as a value.
  • the time series data 308 holds information such as ship position and speed for each time.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the data structure of the time series data 308.
  • the time series data 308 includes a time series number 400, a reception time 401, a longitude 402, a latitude 403, a speed 404, and a draft 405, and these pieces of information are held, for example, in the form of an array.
  • the time series number 400 holds a value uniquely assigned to the time series data 308.
  • the reception time 401 holds the time when the corresponding time series data is received as a value.
  • the speed 404 holds the speed of the ship when the corresponding time series data 308 is transmitted as a value.
  • the draft 405 holds the depth at which the hull sinks when the ship is on the water when the corresponding time series data 308 is transmitted.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing a data structure example of the port arrival history data 219 included in the data memory 208.
  • the port arrival history data 219 is stored in the port arrival history data DB 201, read by the central processing unit 206, and stored in the data memory 208.
  • the port arrival history data 219 includes a history number 500, a port number 501, a port name 502, a country 503, a port longitude 504, a port latitude 505, a ship number 506, and an arrival time 507. This information is retained in the form of an array.
  • the port number 501 holds a unique value assigned to ports all over the world.
  • the port name 502 holds a universal port name as a value.
  • the country 503 holds the name of the country to which the port belongs as a value.
  • the harbor longitude 504 and the harbor latitude 505 hold harbor coordinate information as values.
  • the ship number 506 holds the ship number 300 of the ship that has arrived at the port. In the arrival time 507, the time when the ship arrives at the corresponding port is held as a value.
  • (Sea area data 220) 6 and 7 are explanatory diagrams showing the data structure of the sea area data 220 included in the data memory 208.
  • the sea area data 220 is stored in the sea area data DB 202 and is read or calculated by the central processing unit 206 and stored in the data memory 208.
  • the sea area data 220 will be described for each type 601 because the configuration of values differs depending on the type 601.
  • 6 is an example of a data structure when the value of the type 601 is “target sea area”
  • the sea area data 220 of FIG. 7 is a data structure when the value of the type 601 is “navigation frame”. It is an example.
  • the data structure itself is the same in FIG. 6 and FIG.
  • the sea area data 220 includes a sea area number 600, a type 601, a target sea area number 602, a sea area name 603, a ship type 604, a sea area range 605, a season 606, and a forecast period 607.
  • the farthest position data 608, and the information is held, for example, in the form of an array.
  • the sea area number 600 holds a value uniquely assigned to the sea area data 220.
  • the type 601 holds a value for identifying the type of the sea area data 220 as a value.
  • the sea area data 220 whose type is “target sea area” is the sea area data 220 indicating the sea area specified by the values of the sea area number 600 and the sea area name 603 and is prepared in advance.
  • the sea area data 220 whose type 601 is “navigation frame” is the sea area data 220 that defines the navigation frame 5 for the target sea area 2 that is the value of the target sea area number 602, and is determined by the specifying device 100 of the present embodiment. Generated.
  • the target sea area number 602 holds the sea area number 600 of the “target sea area” type sea area data 220 corresponding to the “navigation frame” type sea area data 220 as a value.
  • “-” is registered in the target sea area number 602 as an example.
  • the name of the sea area is held as a value.
  • “navigation frame” type sea area data 220 since the navigation frame 5 is outside the sea area, “ ⁇ ” is registered in the sea area name 603 as an example.
  • the ship type 604 holds the type name of the ship to be predicted as a value.
  • “ ⁇ ” is registered in the ship type 604 as an example.
  • graphic information indicating the area range specified by the type 601 is held.
  • graphic information for example, a circle
  • graphic information for example, a polygon
  • season 606 the name of the season is held as a value.
  • “-” is registered in season 606 as an example.
  • the prediction period 607 as a value, a period required until the ship enters the target sea area 2 indicated by the sea area data 220 of the “target sea area” type from the navigation frame 5 indicated by the sea area data 220 of the “navigation frame” type. Retained. Specifically, a prediction period ⁇ T selected when the setting process described in FIG. 10 is executed is stored. In the case of the “target sea area” type sea area data, “0” is registered in the prediction period 607 as an example.
  • the farthest position data 608 holds information such as the ship position before a certain period, which is the value of the prediction period 607 immediately after entering the target sea area 2.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of the data structure of the farthest position data 608.
  • the farthest position data 608 includes a farthest position number 800, a reception time 801, a longitude 802, a latitude 803, and an exception flag 804. For example, these pieces of information are held in the form of an array.
  • the farthest position data 608 is data generated based on the time series data 308.
  • the farthest position number 800 holds a value uniquely assigned to the farthest position data 608.
  • the reception time 801 in the corresponding time series data 308 is held.
  • longitude 802 and latitude 803, longitude 402 and latitude 403 in the corresponding time series data 308 are held.
  • the exception flag 804 holds a value for identifying whether or not the farthest position data 608 is used when the sea area 605 of the corresponding “navigation frame” type sea area data 220 is generated. In the case of the default, as an example, it is specified that “False” is held in the exception flag 804 and used when the sea area 605 is generated.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing the data structure of the predicted ship data 221 included in the data memory 208.
  • the predicted ship data 221 is generated by the central processing unit 206 and stored in the predicted ship data DB 203.
  • the predicted ship data 221 is read by the central processing unit 206 and stored in the data memory 208.
  • the predicted ship data 221 is received by the predicted ship number 900, the target sea area number 901, the ship number 902, the IMO number 903, the ship name 904, the ship type 905, the maximum load capacity 906, the shipping company 907, and the like.
  • the time 908, the longitude 909, the latitude 910, the speed 911, the draft 912, the required period 913, and the prediction date 914 are included, and these pieces of information are held, for example, in the form of an array.
  • the predicted ship data 221 is generated based on the AIS data 218.
  • the target sea area number 901 holds the sea area number 600 in the corresponding sea area data 220 of the “target sea area” type.
  • the ship number 902 holds the ship number 300 for the ship concerned.
  • the IMO number 903 holds the IMO number 301 in the ship concerned.
  • the ship name 904 holds the ship name 302 of the ship concerned.
  • the ship type 905 holds the ship type 303 in the corresponding ship.
  • the maximum load capacity 906 holds the maximum load capacity 305 in the ship.
  • the shipping company 907 holds the shipping company 306 for the ship.
  • the reception time 908 the reception time 401 in the latest time-series data 308 of the ship concerned at the prediction time is held.
  • longitude 509 and latitude 510 longitude 402 and latitude 403 in the latest time-series data 308 of the ship at the time of prediction are held.
  • the speed 512 the speed 404 in the latest time series data 308 of the corresponding ship at the time of prediction is held.
  • the draft 912 holds the draft 405 in the latest time series data 308 of the ship at the time of prediction.
  • a necessary navigation period is held until the predicted ship enters the target target sea area.
  • the prediction date 914 holds a date when an arrival ship is predicted in the target sea area.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of a specific processing procedure performed by the specific device 100.
  • the flowchart of FIG. 10 shows a navigation frame in which a specified ship type can arrive in the target sea area 2 within a certain period (hereinafter, abbreviated as a prediction period) based on the received AIS data 218 and the port arrival history data 219.
  • 5 is a processing example in which the position relationship between the navigation frame 5 and the coordinate values of the AIS data 218 is obtained, and a ship arriving at the target sea area 2 is predicted within the prediction period.
  • the shipper can confirm the ship which can arrive at the target sea area 2 in each ship type, each sea area, and each prediction period.
  • step S1001 to step S1014 in FIG. 10 is performed by batch processing once a day
  • the interval of batch processing can be arbitrarily changed.
  • it is not limited to batch processing, and can be executed at any timing.
  • the identifying apparatus 100 stores the “target sea area” type sea area data 220 from the sea area data DB 202 in the data memory 208 (step S1000).
  • the identifying apparatus 100 selects an unselected season X from a plurality of seasons (for example, spring, summer, autumn and winter) (step S1001).
  • the identifying apparatus 100 selects an unselected prediction period ⁇ T from a plurality of prediction periods (for example, 1 week, 2 weeks, 3 weeks, 4 weeks) (step S1002).
  • the subsequent processing is executed for 16 combinations.
  • the specific device 100 acquires the sea area data A1 which is one “target sea area” type sea area data 220 from the data memory 208 (step S1003). And the specific apparatus 100 performs a voyage data acquisition process using the voyage data acquisition process part 211 (step S1004).
  • the voyage data acquisition process (step S1004) is a process of extracting voyage data of a ship that has navigated to the port in the sea area data A1 during the season X based on the port arrival history data 219.
  • the navigation data is time series data 308 of the AIS data 218.
  • step S1004 the process about a voyage data acquisition process is later mentioned in detail using FIG.
  • the specifying device 100 performs the farthest position specifying process using the farthest position specifying process unit 212 in the voyage data obtained from the voyage data acquisition processing unit 211 (step S1005).
  • the farthest position specifying process is a process of specifying the ship position that is traced back by the prediction period immediately after entering the sea area data A1.
  • the specifying device 100 specifies the ship position one week before immediately after entering the Southeast Asian sea area which is the target sea area 2. Note that the processing for step S1004 will be described later in detail with reference to FIG.
  • the identifying apparatus 100 performs exception removal processing on the farthest position data 408 obtained from the farthest position identifying processing unit 212 using the exception removing processing unit 213 (step S1005).
  • the exception removal process (step S1006) is a process for setting so that the farthest position data 408 far from the other farthest position data 408 can be removed from the display target.
  • the exception removal process (step S1006) will be described later in detail with reference to FIG.
  • the identifying apparatus 100 uses the navigation frame generation processing unit 214 to execute navigation frame generation processing based on the farthest position data 408 after excluding the exception (step S1007).
  • the navigation frame generation process (step S1007) is a process for creating the “navigation frame” type sea area data A1. Details of the navigation frame generation process (step S1007) will be described later in detail with reference to FIG.
  • the identifying apparatus 100 writes the “navigation frame” type sea area data 220 newly generated by the navigation frame generation process (step S1006) in the sea area data DB 202 (step S1008). Specifically, the sea area data 220 and the farthest position data 608 as shown in FIGS. 7 and 8 are written in the sea area data DB 202. Thereafter, the identifying apparatus 100 deletes the “navigation frame” type sea area data 220 in the data memory 208 (step S1009).
  • the identifying apparatus 100 determines whether or not there is unacquired “target sea area” type sea area data 220 on the data memory 208 (step S1010).
  • step S1010 Yes
  • the process returns to step S1003 and tries to reacquire sea area data A1.
  • step S1010 when there is no unacquired sea area data 220 (step S1010: No), all the unprocessed sea area data 220 of the “target sea area” type has been processed. In this case, the identifying apparatus 100 determines whether there is an unselected prediction period ⁇ T (step S1011). When there is an unselected prediction period ⁇ T (step S1011: Yes), the process returns to step S1002, and the identifying apparatus 100 reselects the prediction period (step S1002).
  • step S1111 when there is no unselected prediction period ⁇ T (step S1111: No), the identifying apparatus 100 executes an arrival ship prediction process in the target sea area 2 using the arrival ship prediction processing unit 215 (step S1013).
  • the arrival ship prediction process is a process for predicting a ship that arrives in the target sea area 2 within the prediction period.
  • the specific device 100 predicts a ship that arrives in the Southeast Asian sea area (target sea area 2) within one week (specified period). Details of the arrival ship prediction process (step S1013) will be described later in detail with reference to FIGS.
  • the identification device 100 displays a prediction result using the navigation frame display processing unit 216 and the arrival ship prediction display processing unit 217 (step S1014).
  • a user for example, a shipper
  • the identification device 100 displays a prediction result using the navigation frame display processing unit 216 and the arrival ship prediction display processing unit 217 (step S1014).
  • display content examples and processing of the navigation frame display processing unit 216 and the arrival ship prediction display processing unit 217 (step S1012) will be described in detail later with reference to FIGS.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a detailed processing procedure example of the navigation data acquisition processing (step S1004).
  • the voyage data acquisition process (step S1004) acquires a series of time-series data indicating a time-series position and time until a ship that sails to the destination port in the target sea area 2 arrives at the destination port.
  • the voyage data acquisition process (step S1004) based on the received AIS data and the port arrival history data, for the designated ship type, voyage data that has navigated to the port in the target sea area. It is a process to extract.
  • the specific device 100 first stores the port arrival history data 219 from the port arrival history data DB 201 in the data memory (step S1100). Next, the specific device 100 acquires one port arrival history data P1 from the data memory (step S1101), and the port longitude 504 and the port latitude 505 of the port arrival history data P1 are the “target sea area” type sea area data A1. It is determined whether or not it is in the sea area 605 (step S1102).
  • step S1102 If the port longitude 504 or the port latitude 505 of the port arrival history data P1 is outside the sea area 605 of the sea area data A1 (step S1102: No), the process proceeds to step S1104. On the other hand, when the port longitude 504 and the port latitude 505 of P1 are in the sea area range 605 of A1 (step S1102: Yes), the identifying apparatus 100 determines whether or not the arrival time 507 of the port arrival history data P1 belongs to the season X. Is determined (step S1103).
  • step S1103: No When the arrival time 507 of the port arrival history data P1 does not belong to the season X (step S1103: No), the specific device 100 deletes the port arrival history data P1 from the data memory (step S1104). On the other hand, when belonging to the season X (step S1103: Yes), the identifying apparatus 100 stores the AIS data 218 of the ship that matches the ship number of the port arrival history data P1 from the AIS data DB 200 in the data memory 208 (step S1105). .
  • the specific device 100 deletes the time series data 308 of the AIS data 218 received after the arrival time 507 of the port arrival history data P1 from the data memory 208 (step S1106), and proceeds to step S1107.
  • the AIS data 218 of a ship includes time-series data 308 with reception times 401 from “2012-02-01” to “2014-07-21”, and the arrival time of the port arrival history data P1. 507 is “2012-05-01”.
  • the time series data 308 in the voyage data is the time series data 308 from the reception time 401 from “2012-02-01” to “2014-07-21”, and the reception time 401 is the arrival time 507 “2012-05”.
  • the time-series data 308 after the “ ⁇ 01” is deleted. That is, the reception time 401 of the time-series data 308 in the voyage data is from “2012-02-01” to “2012-05-01”.
  • the specific apparatus 100 determines whether or not unacquired port arrival history data exists (step S1107).
  • step S1107: Yes the process returns to step S1101, and the identifying apparatus 100 acquires one unacquired port arrival history data P1 from the data memory 208 (step S1101). .
  • step S1107: No the identifying apparatus 100 deletes the port arrival history data 219 in the data memory 208 (step S1108), and voyage data acquisition processing (step S1004). ) Ends.
  • the farthest position specifying process (step S1005) is based on the arrival time indicated by the time-series data 308 when the ship is located at the destination port and the fixed period (that is, the prediction period ⁇ T).
  • the position of the oldest time-series data among the time-series data that can enter the target sea area 2 is specified as the farthest position of the ship from the target sea area 2.
  • the farthest position specifying process (step S1005) is performed in the descending order of the reception time 401 in the time series data 308 for the voyage data obtained from the voyage data acquisition process (step S1004) for the designated ship type. In this process, the reception time of the time-series data 308 received immediately after entering the target sea area is specified, and the ship position before the prediction period ⁇ T is further specified from the reception time.
  • FIG. 12 is an explanatory diagram showing a specific example of the farthest position specifying process (step S1005).
  • a cross indicates time-series data 308 indicating the position of the ship.
  • (A) is a set of voyage data obtained by the voyage data acquisition process (step S1004), that is, time-series data 308.
  • t1 to t10 are the reception time 401, and t10 is the arrival time of the port 1200.
  • the specific device 100 selects the combination (a, b) of the latest two times not selected from the times t1 to t10 with the latest time t10 among the times t1 to t10 as a reference.
  • b is the reception time 401 immediately before a.
  • the specifying device 100 specifies the farthest position of the ship from the target sea area 2 on the basis of the ship position at time t7 when the approach to the target sea area 2 is first specified.
  • (B) and (C) show examples of specifying the farthest position with the ship position at time t7 in (A) as the reference time T.
  • the horizontal axis is the time axis.
  • the identifying apparatus 100 selects the combination (a, b) of the two most recent times from the times t1 to t6 before the time t7. b is the next time of a.
  • (a, b) (t6, t5) is selected.
  • the time series data 308 at time t3 is the most recent of the vessels from the target sea area 2 within the prediction period ⁇ T. It is the farthest position data indicating the far position.
  • FIG. 13 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the farthest position specifying process (step S1005).
  • the farthest position specifying process (step S1005) is a process of specifying the farthest position of the ship from the target sea area 2 in the prediction period ⁇ T as shown in FIG.
  • the specific device 100 creates one new “navigation frame” type sea area data newA1 (step S1300).
  • the “navigation frame” type sea area data newA1 is the sea area data 220 in which the sea area number 600 to the prediction period 607 are set.
  • the type 601 is “navigation frame”.
  • the identifying apparatus 100 acquires the i-th time-series data a in the AIS data ais (step S1304).
  • the identifying apparatus 100 has the latest received time 401 among the unacquired time-series data 308. Is acquired as the i-th time-series data a in the AIS data ais.
  • the identifying apparatus 100 determines that the longitude 402 and latitude 403 of a are within the sea area 605 of the sea area data A1, and the longitude 402 of b. It is determined whether or not the latitude 403 is outside the sea area 605 of the sea area data A1 (step S1307). That is, the identifying apparatus 100 determines whether or not the state is (A) shown in FIG.
  • step S1307: Yes When the longitude and latitude of a is within the sea area 605 of the sea area data A1 and the longitude and latitude of b is outside the sea area 605 of the sea area data A1 (step S1307: Yes), the identifying apparatus 100 receives the reception time of a at time T. 401 is set (step S1308). On the other hand, if the longitude and latitude of a is outside the sea area range 605 of the sea area data A1 or the longitude and latitude of b is within the sea area range 605 of the sea area data A1 (step S1307: No), the process proceeds to step S1311.
  • step S1306 when T ⁇ T0 (step S1306: No), that is, when the time T is updated to the reception time 401 of the time-series data a, the identifying apparatus 100 determines that the reception time 401 of a is ( It is determined whether it is after (T ⁇ T) and the reception time 401 of b is before (T ⁇ T) (step S1309). That is, the identifying apparatus 100 determines whether or not the state illustrated in FIG.
  • step S1309 Yes
  • the identifying apparatus 100 adds one new farthest position data f1 to the sea area data newA1 based on a (step S1310), and proceeds to step S1312.
  • the reception time 401 of a is the reception time 801 of the farthest position data f1
  • the longitude 402 of a is the longitude 802 of the farthest position data f1
  • the latitude 403 of a is the farthest.
  • the latitude 803 of the position data f1 is set.
  • the exception flag 804 is not set.
  • step S1309 when a is time series data 308 received before (T ⁇ T) or b after (T ⁇ T) (step S1309: No), it is in the state of FIG. 12B. The process proceeds to step S1311.
  • step S1311 the identifying apparatus 100 determines whether there are two or more pieces of unacquired time series data 308 of the AIS data ais (step S1311). If there are two or more (step S1311: Yes), the group (a, b) can be selected, and the process returns to step S1304. On the other hand, when two or more items do not remain (step S1311: No), the process proceeds to step S1312.
  • step S1312 the identifying apparatus 100 determines whether there is unacquired time-series data 308 (step S1312). When there is unacquired time-series data 308 (step S1312: Yes), the process returns to step S1301. On the other hand, when there is no unacquired time-series data 308 (step S1312: No), the specifying apparatus 100 deletes the AIS data in the data memory 208 (step S1313) and performs the farthest position specifying process (step S1005). finish.
  • Exception removal processing (step S1006)
  • step S1006 In the exception removal process (step S1006), among the plurality of farthest position data, specific farthest position data whose distance from the nearest farthest position data is equal to or greater than a predetermined distance becomes the sea area range of the navigation frame 5.
  • the exception removal process (step S1006) is performed on each farthest position data and its nearest neighbor in the farthest position data obtained by the farthest position specifying process (step S1006) for the designated ship type.
  • This is a process of calculating the distance in certain farthest position data and setting so that the farthest position data whose distance is equal to or greater than a certain threshold can be removed as exception data.
  • a flag “True” is set in the farthest position data 608 serving as exception data.
  • the farthest position data 608 that has become exception data can be removed from the screen by a user operation.
  • FIG. 14 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the exception removal processing (step S1006).
  • the specifying device 100 acquires the unacquired farthest position data f1 in the “navigation frame” type sea area data newA1 created in the farthest position specifying process (step S1005) (step S1400).
  • the specific device 100 uses the existing nearest neighbor method, and the farthest position data 408 of the “navigation frame” type sea area data newA1 has the closest spatial distance to the farthest position data f1.
  • the position data nnf1 is specified (step S1401).
  • the identifying apparatus 100 determines that the spatial distance between the farthest position data f1 and the farthest position data nnf1 is “dist” and the spatial distance “dist” is equal to or greater than a certain threshold ⁇ DIST (step S1402). If the spatial distance dist is greater than or equal to ⁇ DIST (step S1402: Yes), the identifying apparatus 100 sets “True” in the exception flag 805 of the farthest position data f1 (step S1404), and proceeds to step S1405. “True” indicates that the farthest position data is exceptional farthest position data that may be removed from the navigation frame 5.
  • the farthest position data f1 having a spatial distance dist of 2000 [km] or more with respect to the farthest position data nnf1 which is the nearest neighbor is removed and set as exception data.
  • step S1402 when the spatial distance dist is less than ⁇ DIST (step S1402: No), the identifying apparatus 100 sets “False” to the exception flag 805 of the farthest position data f1 (step S1405), and proceeds to step S1405. . “False” indicates that the farthest position data is farthest position data that is not exceptional data.
  • step S1405 the identifying apparatus 100 determines whether there is unacquired farthest position data 408 in the “navigation frame” type sea area data newA1 (step S1405). If there is unacquired farthest position data 408 (step S1406: Yes), the process returns to step S1400, and one unacquired farthest position data f1 is obtained from the “navigation frame” type sea area data newA1 (step S1400). ). On the other hand, if there is no unacquired farthest position data 408 (step S1406: No), the exception removal process (step S1006) is terminated.
  • the navigation frame generation process (step S1007) generates a figure including the target sea area 2 from a plurality of farthest position data indicating the farthest position for each ship, and designates the plurality of farthest position data, the figure, and the target sea area 2 Sea area data (the “navigation frame” type sea area data 220 in FIG. 7) including the information to be performed and the prediction period ⁇ T is generated.
  • the navigation frame generation processing (step S1007) is a new ship that is expanded to a certain spatial range (for example, a circular range) in each farthest position data in the designated ship type, and those spatial ranges are merged.
  • the certain spatial range is a range that allows an error in the farthest position.
  • FIG. 15 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the navigation frame generation processing (step S1007).
  • the identifying apparatus 100 initializes the sea area 605 of the “navigation frame” type sea area data newA1 by setting NULL as the sea area Area (step S1500).
  • the identifying apparatus 100 acquires the farthest position data f1 that has not been acquired in the navigation frame generation process (step S1007) in the “navigation frame” type of sea area data newA1 (step S1501).
  • the identifying apparatus 100 determines whether or not the exception flag 805 of the farthest position data f1 is “False” (step S1502).
  • the process proceeds to step S1505.
  • the specifying apparatus 100 determines the position specified by the longitude 802 and the latitude 803 of the farthest position data f1.
  • a circular range circle having a constant radius r is created at the center (step S1503). The shape is not limited to a circle but may be a polygon. Further, step S1503 may be omitted.
  • the identifying apparatus 100 sets the new sea area Area, which is a merge of the circle area circle and the sea area Area, as the sea area 605 (Step S1504).
  • the identifying apparatus 100 determines whether or not the farthest position data 408 that has not been acquired exists in the “navigation frame” type sea area data newA1 (step S1505). If there is unacquired farthest position data 408 (step S1505: Yes), the process returns to step S1501, and the identifying apparatus 100 obtains one unacquired farthest position data f1 from the “navigation frame” type sea area data newA1. Obtain (step S1501).
  • the identifying apparatus 100 creates a figure including the sea area Area using the existing polygon generation method (step S1506). For example, the identifying apparatus 100 creates a graphic that is inscribed in the sea area Area. The created figure is the navigation frame 5. Then, the identifying apparatus 100 sets the created graphic (navigation frame 5) in the sea area range 605 of the “navigation frame” type sea area data newA1 (step S1507), and ends the navigation frame generation process.
  • the arrival ship prediction process (step S1013) is obtained from the navigation frame generation process (step S1007) in each time series data 308 based on the latest time series data 308 received up to the present time for the designated ship type. This is a process of confirming the positional relationship with the navigation frame 5 and predicting a ship that arrives in the target sea area within the prediction period.
  • the coordinate values of the time-series data 308 are in the corresponding navigation frame 5, and the navigation frame 5 having a shorter prediction period ⁇ T and the ship outside the target sea area 2 are also output targets.
  • FIG. 16 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the arrival ship prediction process (step S1013).
  • the identifying apparatus 100 sets a predicted date eDay (step S1600).
  • the predicted date eDay is the execution date of batch processing.
  • the arrival ship prediction process (step S1013) may be executed not only at the timing of batch processing but also at a preset timing or a timing operated by the user. In this case, the date of the timing is set to the predicted date eDay.
  • the identifying apparatus 100 selects the unselected sea area data A1 from the “target sea area” type sea area data group stored in the data memory 208 in step S1000 of FIG. 10 (step S1601). Then, the identifying apparatus 100 selects an unselected ship type SK (Step S1602). Information set or selected in steps S1601 to S1603 is set as a “selection condition”. Thereafter, the identifying apparatus 100 executes an arrival ship prediction process under the selection condition (step S1603). Thereby, an arrival ship prediction process (step S1013) is complete
  • FIG. 17 is a flowchart illustrating a detailed processing procedure example of the arrival ship prediction process (step S1603) under the selection conditions.
  • the identification device 100 stores, in the data memory 208, the “navigation frame” type sea area data 220 corresponding to the selection condition from the sea area data DB 202 (step S1700).
  • the “navigation frame” type of sea area data 220 corresponding to the selection condition is that the season 406 to which the ship type 303 and the predicted date eDay belong matches the ship type 303 and the season 406 of the sea area data A1, and the target sea area number 602. Is the sea area data that matches the sea area number 600 of the sea area data A1.
  • the specific device 100 stores the marine data 220 of the “navigation frame” type in which the ship type 303 is “VLCC ship”, the season 406 is “summer”, and the target sea area number 602 is the sea area number 600. It is acquired from the sea area data DB 302.
  • the specific apparatus 100 stores all the AIS data 218 from the AIS data DB 200 in the data memory 208 (step S1701). Then, the identifying apparatus 100 acquires one “navigation frame” type of marine area data newA1 from the “navigation frame” type marine area data group stored in the data memory 208 in step S1700 (step S1702).
  • the specific apparatus 100 acquires one unacquired AIS data ais from the data memory 208 (step S1703), and acquires the most recently received time series data a in the AIS data ais (step S1704).
  • the identifying apparatus 100 determines whether or not the reception time 401 of the time series data a is the same day as the predicted date eDay (step S1705).
  • the reception time 401 of the time series data a is a date different from the predicted date eDay (step S1705: No)
  • the process proceeds to step S1707.
  • specific device 100 performs prediction vessel data generation processing (Step S1706), and shifts to Step S1707. Details of the predicted ship data generation process (step S1706) will be described later with reference to FIGS.
  • the identifying apparatus 100 determines whether there is unacquired AIS data 218 on the data memory 208 (step S1707).
  • step S1707 Yes
  • the process returns to step S1704, and one unacquired AIS data 218 is acquired from the data memory 208 (step S1703).
  • step S1707: No when there is no unacquired AIS data 218 (step S1707: No), the identifying apparatus 100 determines whether or not there is an unacquired “navigation frame” type sea area data 220 on the data memory 208 (step S1707: No). S1708). When there is unacquired “navigation frame” type sea area data 220 (step S1708: Yes), the process returns to step S1702, and the identifying apparatus 100 acquires one unobtained “navigation frame” type sea area data from the data memory 208. 220 is acquired (step S1703).
  • the identifying apparatus 100 uses the predicted ship data 221 generated by the predicted ship data generation process (step S1706) as predicted ship data. Write to the DB 203 (step S1709). Then, the identifying apparatus 100 deletes the AIS data 218 in the data memory 208 (step S1710) and ends the arrival ship prediction process.
  • the predicted ship data generation process is a process for predicting ships that arrive in the target sea area 2 within the prediction period ⁇ T.
  • a ship that arrives in the target sea area within the prediction period ⁇ T is predicted for each prediction period ⁇ T so that the prediction periods ⁇ T do not overlap.
  • the predicted ship data generation process is performed from the predicted date and the ships that arrive in the target sea area 2 within one week from the predicted date. Ships that arrive in the target sea area 2 within two weeks after the passage of one week, and ships that arrive in the target sea area 2 within three weeks after two weeks from the prediction date are predicted.
  • FIG. 18 is an explanatory diagram illustrating an example of identifying a ship included in the sea area range for each prediction period ⁇ T in the predicted ship data generation process (step S1706).
  • time-series data 1800 indicates a ship position in the target sea area 2
  • FIG. 19 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the predicted ship data generation processing (step S1706).
  • the identifying device 100 uses the sea area range 605 of the “target sea area” type sea area data A1 in which the longitude 402 and latitude 403 of the time-series data a acquired in step S1704 in FIG. 17 are selected in step S1601 in FIG. It is determined whether it is within (step S1900).
  • step S1900: Yes When the longitude 402 and the latitude 403 of the time series data a are within the sea area range 605 of the sea area data A1 (step S1900: Yes), the time series data a is in the same state as the time series data 1800 of FIG. Therefore, the predicted ship data generation process (step S1706) is terminated.
  • the longitude 402 or the latitude 403 of the time series data a is outside the sea area 605 of the sea area data A1 (step S1900: No)
  • step S1901 If the longitude 402 or latitude 403 of the time series data a is outside the sea area range 605 of the “navigation frame” type sea area data newA1 (step S1901: No), the predicted ship data generation process is terminated. For example, when the time series data a is the time series data 1800 and the sea area 605 is the sea area 51, the time series data 1800 is out of the sea area.
  • the identifying apparatus 100 determines that the prediction period 607 is from the data memory 208.
  • the list information List of the “navigation frame” type sea area data 220 shorter than the prediction period 607 of the “navigation frame” type sea area data newA1 is acquired (step S1902).
  • the specific apparatus 100 acquires one unacquired “navigation frame” type sea area data newA2 from the acquired list information List (step S1903). Then, the identifying apparatus 100 determines whether or not the longitude 402 and the latitude 403 of the time-series data a are within the sea area 605 of the sea area data newA2 (step S1904).
  • step S1904 If the longitude 402 and latitude 403 of the time series data a are within the sea area 605 of the sea area data newA2 (step S1904: Yes), the predicted ship data generation process (step S1706) is terminated.
  • the sea area range 605 of the sea area data newA1 is the sea area range 51
  • the sea area range 605 of the sea area data newA2 is the sea area range 52.
  • the time series data a is the time series data 1802
  • the time series data 308 is outside the sea area 51 and inside the sea area 52, and thus the predicted ship data generation process (step S1706) is terminated.
  • step S1904 determines whether or not (step S1905).
  • step S1905 the process returns to step S1903, and the identifying apparatus 100 acquires one “navigation frame” type sea area data not obtained from the list information List. newA2 is acquired (step S1903).
  • the identifying apparatus 100 is based on the AIS data ais and time-series data a acquired in step S1703 of FIG.
  • the new predicted ship data ship is generated (step S1906), and the predicted ship data generation process is terminated.
  • the identifying apparatus 100 sets the sea area number 600 of the sea area data A1 selected in step S1601 of FIG. 16 as the target sea area number 901 of the new predicted ship data ship. Further, the identifying apparatus 100 sets the ship number 300 of the AIS data ais acquired in step S1703 of FIG. 17 as the ship number 902 of the new predicted ship data ship.
  • the specific apparatus 100 sets the IMO number 301 of the AIS data ais to the IMO number 903 of the new predicted ship data ship. Further, the identifying apparatus 100 sets the ship name 302 of the AIS data ais to the ship name 904 of the newly predicted ship data ship. Further, the identifying apparatus 100 sets the ship type 303 of the AIS data ais to the ship type 905 of the newly predicted ship data ship.
  • the specific device 100 sets the maximum load capacity 305 of the AIS data ais to the maximum load capacity 906 of the new predicted ship data ship.
  • the identifying apparatus 100 sets the shipping company 306 of the AIS data ais to the shipping company 907 of the new predicted ship data ship. Further, the identifying apparatus 100 sets the reception time 401 of the time series data a to the reception time 908 of the new predicted ship data ship.
  • the identifying apparatus 100 sets the longitude 402 of the time series data a to the longitude 909 of the new predicted ship data ship. Further, the identifying apparatus 100 sets the latitude 403 of the time series data a to the latitude 910 of the new predicted ship data ship. Further, the identifying apparatus 100 sets the speed 404 of the time series data a to the speed 911 of the new predicted ship data ship.
  • the specific apparatus 100 sets the draft 405 of the time-series data a as the draft 912 of the newly predicted ship data ship. Further, the identifying apparatus 100 sets a period from the maximum value of the prediction period 607 in the list information List to the prediction period 607 of the “navigation frame” type sea area data newA1 as the necessary period 913 of the new prediction ship data ship. In addition, the identifying apparatus 100 sets the prediction date eDay set in step S1600 of FIG. 16 to the prediction date 914 of the new predicted ship data ship.
  • the prediction display process (S1014) outputs the “navigation frame” type sea area data 220 generated by the navigation frame generation process (step S1007).
  • 20 and 21 are explanatory diagrams showing examples of display screens displayed by the navigation frame display processing unit 216 in the prediction display process (S1014) of FIG.
  • the user can confirm or correct the “navigation frame” type sea area data 220 generated by the navigation frame generation processing unit 214 from the display screen 2000 displayed by the navigation frame display processing unit 216.
  • the identifying apparatus 100 selects a ship type from a ship type designation menu 2001 that is a pull-down menu, a prediction period from a prediction period 2002, and a target sea area from a target sea area 2003 by a user operation. For example, it is assumed that “VLCC ship”, “1 week”, and “Southeast Asia” are selected. Then, the identifying apparatus 100 designates the display season of the navigation frame season 2004 by a user operation and presses the navigation frame display button 2005.
  • the specific device 100 acquires the “navigation frame” type marine area data 220 with the southeast Asian marine area and the Southeast Asian marine area as the target marine area from the marine area data DB 202 and displays the navigation frame information 2006.
  • the navigation frame information 2006 includes, for example, the sea area range 2007 of the target sea area 2, the circle area 2008 extended from the farthest position data 608, the sea area range 2009 of the navigation frame 5, and the farthest position data 2010 excluded as exception data. Then, a menu 2011 in which the menu box “set as exception” or “set as target” can be selected is displayed.
  • ⁇ Example of Display Processing by Predictive Display Processing Unit 210> 22 to 24 are explanatory diagrams illustrating display screen examples by the prediction display processing unit 210 in the prediction display processing (S1014) of FIG. From the display screen 2200 in which the predicted vessel data 221 predicted by the arrival vessel prediction processing unit 215 is displayed by the arrival vessel prediction display processing unit 217, the user can predict the number of arrival vessels, the maximum loading capacity, and the draft that are predicted for each shipping company. In addition, the ship position and the like can be confirmed.
  • the identifying apparatus 100 selects the ship type from the ship type designation menu 2201 which is a pull-down menu, the predicted date from the predicted date 2202, and the target sea area from the target sea area 2203 by user operation. For example, it is assumed that “VLCC ship”, “2014-07-11”, and “Southeast Asia area” are selected, respectively. Then, the identifying apparatus 100 designates the display season of the navigation frame season 2204 and presses the prediction button 2205 by a user operation.
  • the identification apparatus 100 acquires the predicted ship data 221 indicating the VLCC ship that can arrive in the Southeast Asian water area predicted by “2014-07-11” from the predicted ship data DB, and displays the predicted ship result 2206. To do.
  • the predicted ship result 2206 includes, for example, a necessary period 2207 until arrival in the Southeast Asian region, a check box 2208 for selecting a target shipping company, a shipping company 2209, and a total ship arriving in Southeast Asia in the required period 2207 for each shipping company.
  • the number 2210, the number of ships 2211 below the draft 12 [m], the number of ships 2212 above the draft 12 [m], the detailed ship list button 2213, and the position display button 2214 are displayed.
  • the specific device 100 selects a plurality of shipping companies in the check box 2208 by a user operation. For example, assume that Company A, Company B, and Company C are selected. The specific device 100 presses the detailed ship list button 2213 by a user operation. As a result, as shown in FIG. 23, the predicted ship list 2300 of the selected shipping companies A to C is displayed on the display screen 2200.
  • the predicted ship list 2300 includes, for example, a necessary period 2207 until arrival in the Southeast Asian waters, a check box 2301 for selecting a target ship, a shipping company 2302, an IMO number 2303, a ship name 2304, and a maximum load capacity 2305.
  • a draft 2306, a speed 2307, and a position display button 2214 are displayed.
  • the specific device 100 selects a plurality of ships with the check box 2301 by a user operation. For example, it is assumed that the top five ships of company A are selected.
  • the specific apparatus 100 presses the position display button 2214 by a user operation.
  • the predicted ship position information 2400 in which the current position of the selected ship is mapped on the map is displayed on the display screen 2200.
  • the predicted ship position information 2400 includes, for example, a necessary period 2207 until arrival in the Southeast Asian sea area, a sea area range 2007 of the target sea area 2, a sea area range 2100 of the navigation frame 5, a ship Mac 2401 describing the ship position, and a mouse.
  • a box 2402 for displaying ship information in the ship designated by is displayed.
  • the farthest position data 608 indicating the farthest position of the ship from the target sea area 2 can be specified, the user (for example, the shipper) is designated before reaching the target sea area. Ships that arrive in the target sea area within a certain period from the time can be predicted. Therefore, for the user, there are many options such as a ship that can be negotiated and a shipping company, which can be used for negotiation of charter contracts.
  • the navigation frame 5 is generated in consideration of the detour route from the current location of the ship to the target sea area 2 according to the land and land distribution and the ship size, instead of a simple linear distance to the target sea area 2. be able to. That is, some ships have a longer distance for actual navigation even if the straight line distance to the target sea area 2 is short. Therefore, according to the present embodiment, since ships that can arrive in the target sea area 2 are listed within the prediction period, it is possible to predict the ships that arrive at the target sea area 2 with high accuracy.
  • the degree of freedom of generation of the navigation frame 5 can be improved.
  • the specifying apparatus 100 displays the display screen.
  • Information for displaying 2000, 2200 may be transmitted to the external device, and the external device may display the display screens 2000, 2200.
  • the navigation frame 5 created based on the AIS data 218 and the port arrival history data 219, and a drawing for confirming the prediction result of the characteristics of the arrival vessel predicted based on the navigation frame 5 are shown.
  • An example is shown.
  • the identification device 100 may display in combination with the navigation destination of the ship. Further, the identification device 100 may display a combination with the result of determining whether or not the ship is heading to the target sea area based on the position change of the ship from the previous day (or a certain period before) and the position change. Further, the specific device 100 may be displayed in combination with the contract information provided by the charter broker, scheduled arrival ship information, demand information, or the like, or may be displayed in combination with static data or dynamic data.
  • the identification apparatus 100 creates the navigation frame 5 that arrives at the target sea area 2 within the prediction period ⁇ T based on the AIS data 218 and the port arrival history data 219, and navigates.
  • the relationship between the frame 5 and the ship position at the time of prediction is confirmed, a ship that arrives in the target sea area within a certain period is predicted, and the calculated navigation frame and the predicted arrival ship are visualized. Therefore, the charter contract can be made more efficient.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications and equivalent configurations within the scope of the appended claims.
  • the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and the present invention is not necessarily limited to those having all the configurations described.
  • a part of the configuration of one embodiment may be replaced with the configuration of another embodiment.
  • another configuration may be added, deleted, or replaced.
  • each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in hardware by designing a part or all of them, for example, with an integrated circuit, and the processor realizes each function. It may be realized by software by interpreting and executing the program to be executed.
  • Information such as programs, tables, and files that realize each function can be stored in a storage device such as a memory, a hard disk, and an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, and a DVD.
  • a storage device such as a memory, a hard disk, and an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, and a DVD.
  • control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and do not necessarily indicate all control lines and information lines necessary for mounting. In practice, it can be considered that almost all the components are connected to each other.

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Abstract

プロセッサは、対象海域内の目的港へ航行する船舶の前記目的港に到着するまでの時系列な位置および時刻を示す一連の時系列データを取得する取得処理と、前記取得処理によって取得された一連の時系列データの中の連続する２つの時系列データと、前記一連の時系列データのうち前記船舶が前記目的港に位置するときの時系列データが示す到着時刻と、予測期間と、に基づいて、前記一連の時系列データのうち前記船舶が前記予測期間以内で前記対象海域に進入できる時系列データの中の最古の時系列データの位置を、前記対象海域からの前記船舶の最遠位置として特定する特定処理と、を実行する。

Description

特定装置および特定方法 参照による取り込み
　本出願は、平成２６年（２０１４年）９月１７日に出願された日本出願である特願２０１４－１８８７７８の優先権を主張し、その内容を参照することにより、本出願に取り込む。
　本発明は、情報を特定する特定装置および特定方法に関する。
　船舶の安全航行のため、船舶自動識別装置（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ，ＡＩＳ）が搭載されている船舶がある。船舶の位置や速度などを含む航跡データ（以降、ＡＩＳデータとする）が、ＡＩＳから定期的に近隣の港湾や船舶に無線で発信される。近年、衛星を通してＡＩＳデータを収集する仕組みが導入され、全世界のＡＩＳデータをより簡単に入手可能である。そこで、地図上にリアルタイムで船舶の位置情報を表示する既存システムに対し、ＡＩＳデータを用いて海運業界の経営戦略策定や船舶運行管理を支援する付加機能が要望されている。
　例えば、船舶の到着遅延により貨物ターミナルのゲート入口付近で渋滞を回避するためのＡＩＳデータを用いて船舶の予定到着時刻をリアルタイムに提供する船舶動静予測技術（たとえば、下記特許文献１を参照。）や、燃費を削減するための船舶の就航データと予測された気象データを用いて最適航路を計算する技術（たとえば、下記特許文献２を参照）などがある。
特開２００９－０２５８６０号公報 特開２００９－２８６２３０号公報
　荷主は、海運会社や用船仲介者に個別に問い合わせることで、指定された時刻から一定期間内に、指定された海域（以降では、対象海域）に到達する船舶を列挙して、用船交渉を行っている。
　荷主にとって、用船交渉をする際に交渉可能な船舶や海運会社が増えるほど、選択肢が増え、用船料の削減交渉に有利になる。また、荷主は、積荷を運びたい目的港に実際に到着する船舶以外の他の船舶も考慮することができるのであれば、さらに選択肢を増やすことができる。たとえば、他の船舶とは、目的港に到着すべく対象海域に向かっており、要望があれば一定期間内に目的港とは異なる他の港に到着できる船舶である。
　また、荷主（発荷主または着荷主のいずれもでよい）にとって、将来どのタイミングで用船契約するのが最も良いかを検討するとき、将来の各タイミングに目的港に到着する船舶を予測するだけでは、用船可能の船舶や海運会社が限定されてしまい、用船契約の交渉を有利に運べないという問題がある。また、上述した特許文献１，２の従来技術では、対象海域への到達以前の指定された時刻から一定期間内に対象海域に到達する船舶を確認することができないため、用船可能の船舶や海運会社が限定されてしまう。
　本発明は、対象海域への到達以前の指定された時刻から一定期間内に対象海域に到着する船舶を予測することを目的とする。
　本願において開示される発明の一側面となる特定装置および特定方法では、プロセッサは、対象海域内の目的港へ航行する船舶の前記目的港に到着するまでの時系列な位置および時刻を示す一連の時系列データを取得する取得処理と、前記取得処理によって取得された一連の時系列データの中の連続する２つの時系列データと、前記一連の時系列データのうち前記船舶が前記目的港に位置するときの時系列データが示す到着時刻と、予測期間と、に基づいて、前記一連の時系列データのうち前記船舶が前記予測期間以内で前記対象海域に進入できる時系列データの中の最古の時系列データの位置を、前記対象海域からの前記船舶の最遠位置として特定する特定処理と、を実行することを特徴とする。
　本発明の代表的な実施の形態によれば、対象海域への到達以前の指定された時刻から一定期間内に対象海域に到着する船舶を予測することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
海域を含む地図データを示す説明図である。 特定装置の構成例を示すブロック図である。 データメモリに含まれるＡＩＳデータのデータ構造例を示す説明図である。 時系列データのデータ構造例を示す説明図である。 データメモリに含まれる港到着履歴データのデータ構造例を示す説明図である。 データメモリに含まれる海域データのデータ構造例１を示す説明図である。 データメモリに含まれる海域データのデータ構造例２を示す説明図である。 最遠位置データのデータ構造例を示す説明図である。 データメモリに含まれる予測船舶データのデータ構造を示す説明図である。 特定装置による特定処理手順例を示すフローチャートである。 航海データ取得処理（ステップＳ１００４）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 最遠位置特定処理（ステップＳ１００５）の具体例を示す説明図である。 最遠位置特定処理（ステップＳ１００５）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 例外除去処理（ステップＳ１００６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 航行枠生成処理（ステップＳ１００７）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 到着船舶予測処理（ステップＳ１０１３）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 選択条件での到着船舶予測処理（ステップＳ１６０３）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 予測船舶データ生成処理（ステップＳ１７０６）における予測期間ごとの海域範囲に含まれる船舶を特定する例を示す説明図である。 予測船舶データ生成処理（ステップＳ１７０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図１０の予測表示処理（Ｓ１０１４）における航行枠表示処理部により表示される表示画面例１を示す説明図である。 図１０の予測表示処理（Ｓ１０１４）における航行枠表示処理部により表示される表示画面例２を示す説明図である。 図１０の予測表示処理（Ｓ１０１４）における予測表示処理部による表示画面例１を示す説明図である。 図１０の予測表示処理（Ｓ１０１４）における予測表示処理部による表示画面例２を示す説明図である。 図１０の予測表示処理（Ｓ１０１４）における予測表示処理部による表示画面例３を示す説明図である。
　以下、添付図面を参照しながら、本発明の特定装置を実施するための最良の実施形態を詳細に説明する。図１～図２４は、本発明の実施例を示す説明図である。これらの図において、同一の符号を付した部分は同一物を表し、基本的な構成および動作は同様であるものとする。尚、本発明の実施形態において、使用される機器、手法等は一例であり、本発明はこれらに限定されるものではないことは勿論である。
　更に、本発明の実施形態は、後述されるように、汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良いし専用ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装しても良い。
　なお、以後の説明では「テーブル」形式によって本発明の各情報について説明するが、これら情報は必ずしもテーブルによるデータ構造で表現されていなくても良く、リスト、ＤＢ、キュー等のデータ構造やそれ以外で表現されていても良い。そのため、データ構造に依存しないことを示すために「テーブル」、「リスト」、「ＤＢ」、「キュー」等について単に「情報」と呼ぶことがある。
　また、各情報の内容を説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「名前」、「ＩＤ」という表現を用いることが可能であり、これらについてはお互いに置換が可能である。
　以下では「プログラム」を主語（動作主体）として本発明の実施形態における各処理について説明を行うが、プログラムはプロセッサによって実行されることで定められた処理をメモリおよび通信ポート（通信制御装置）を用いながら行うため、プロセッサを主語とした説明としてもよい。また、プログラムを主語として開示された処理は管理サーバ等の計算機、情報処理装置が行う処理としてもよい。プログラムの一部またはすべては専用ハードウェアで実現してもよく、また、モジュール化されていても良い。各種プログラムはプログラム配布サーバや記憶メディアによって各計算機にインストールされてもよい。
　＜対象海域と航行枠の一例＞
　図１は、海域を含む地図データを示す説明図である。特定装置１００は、地図データ１を記憶する。地図データ１には、対象海域２（ここでは、例として東南アジア海域）が表示される。米印である符号３は、船舶の位置を示す位置データを示す。位置データ３を中心とする円４は、船舶位置の誤差を許容する許容範囲である。また、円４を内接する太線の多角形は、特定装置１００により作成された航行枠５である。
　本実施例の特定装置１００は、たとえば、荷主（発荷主または着荷主のいずれもでよい）に利用される。本実施例の特定装置１００は、過去の航行履歴を基に、船舶ごとに海域に到達（または進入）する時点から所定期間前の船舶位置を航行枠５として設定して表示する。すなわち、位置データ３で特定される航行枠５の境界に位置する船舶は、所定期間経過後に対象海域２に到達（または進入）することを意味する。これにより、荷主は、対象海域２内の船舶のみならず航行枠５と対象海域２との間に位置する船舶を把握することができる。したがって、用船交渉先となる可能な船舶や海運会社といった選択肢が増え、用船料の削減交渉が荷主にとって有利になる。
　＜特定装置１００の構成例＞
　図２は、特定装置１００の構成例を示すブロック図である。特定装置１００は、ＡＩＳデータＤＢ２００と、港到着履歴データＤＢ２０１と、海域データＤＢ２０２と、予測船舶データＤＢ２０３と、入力装置２０４と、表示装置２０５と、中央処理装置２０６と、プログラムメモリ２０７と、中央処理装置（プロセッサ）２０６の処理に必要なデータを格納するデータメモリ２０８と、を有する。特定装置１００は、１台以上のコンピュータにより構成される。
　ＡＩＳデータＤＢ２００は、ＡＩＳデータ２１８を記憶するデータベースである（図３、図４を参照。）。港到着履歴データＤＢ２０１は、港到着履歴データ２１９を記憶するデータベースである（図５を参照。）。海域データＤＢ２０２は、海域データ２２０を記憶するデータベースである（図６～図８を参照。）。予測船舶データＤＢ２０３は、予測船舶データを記憶するデータベースである（図９を参照。）。
　中央処理装置２０６は、予測処理部２０９と、予測表示処理部２１０と、を有する。予測処理部２０９および予測表示処理部２１０は、コンピュータ上で実行されるプログラムの機能の一部として実現される。当該プログラムは、プログラムメモリ２０７に格納され、処理実行の際に中央処理装置２０６が内部メモリに読み込むようにしている。
　予測処理部２０９は、航海データ取得処理部２１１と、最遠位置特定処理部２１２と、例外除去処理部２１３と、航行枠生成処理部２１４と、到着船舶予測処理部２１５と、を有する。また、予測表示処理部２１０は、航行枠表示処理部２１６と、到着船舶予測表示処理部２１７と、を有する。
　データメモリ２０８は、ＡＩＳデータＤＢ２００から読み込まれたＡＩＳデータ２１８と、港到着履歴データＤＢ２０１から読み込まれた港到着履歴データ２１９と、海域データＤＢ２０２から読み込まれた、または、航行枠生成処理部２１４より生成された海域データ２２０と、到着船舶予測処理部２１５より予測された予測船舶データ２２１と、を格納する。
＜データ構造例＞
　つぎに、上述したＡＩＳデータ２１８、港到着履歴データ２１９、海域データ２２０、および予測船舶データ２２１のデータ構造例について、図３～図９を用いて説明する。
　（ＡＩＳデータ２１８）
　図３は、データメモリ２０８に含まれるＡＩＳデータ２１８のデータ構造例を示す説明図である。ＡＩＳデータ２１８は、ＡＩＳデータＤＢ２００に記憶されており、中央処理装置２０６により読み出されてデータメモリ２０８に格納される。
　ＡＩＳデータ２１８は、船舶番号３００と、ＩＭＯ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｍａｒｉｔｉｍｅ　Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ、国際海事機関）番号（船舶識別番号）３０１と、船舶名３０２と、船種３０３と、サイズ３０４と、最大積載量３０５と、海運会社３０６と、建船日付３０７と、時系列データ３０８と、を含み、たとえば配列の形式でこれらの情報が保有される。
　船舶番号３００には、ＡＩＳデータ２１８に対して一意に振られた値が保持される。ＩＭＯ番号３０１には、値として、ＩＭＯにおいて大型船に割り振られた船舶の識別番号が保持される。船舶名３０２には、値として、ＩＭＯに登録した船の名前が保持される。船種３０３には、値として、ＩＭＯに登録した船舶の種類名称が保持される。サイズ３０４には、値として、ＩＭＯに登録した船舶の長さや幅などが保持される。最大積載量３０５には、値として、船舶別に積載可能の最大容量が保持される。海運会社３０６には、値として、船舶のオペレーター会社の名称が保持される。建船日付３０７には、値として、船舶が造られた日付が保持される。時系列データ３０８には、時刻ごとの船舶位置や速度などの情報が保持される。
　（時系列データ３０８）
　図４は、時系列データ３０８のデータ構造例を示す説明図である。時系列データ３０８は、時系列番号４００と、受信時刻４０１と、経度４０２と、緯度４０３と、速度４０４と、喫水４０５と、を含み、たとえば配列の形式でこれらの情報が保有される。時系列番号４００には、時系列データ３０８に対して一意に振られた値が保持される。受信時刻４０１には、値として、該当時系列データが受信された時刻が保持される。経度４０２および緯度４０３には、値として、該当時系列データ３０８が発信されたときの船舶の座標情報が保持される。速度４０４には、値として、該当時系列データ３０８が発信されたときの船舶の速度が保持される。喫水４０５には、値として、該当時系列データ３０８が発信されたときに船舶が水上にある際に船体が沈む深さが保持される。
　（港到着履歴データ２１９）
　図５は、データメモリ２０８に含まれる港到着履歴データ２１９のデータ構造例を示す説明図である。港到着履歴データ２１９は、港到着履歴データＤＢ２０１に記憶されており、中央処理装置２０６により読み出されてデータメモリ２０８に格納される。港到着履歴データ２１９は、履歴番号５００と、港番号５０１と、港名５０２と、国５０３と、港経度５０４と、港緯度５０５と、船舶番号５０６と、到着時刻５０７と、を含み、たとえば配列の形式でこれらの情報が保有される。
　履歴番号５００には、港到着履歴データ２１９に対して一意に振られた値が保持される。港番号５０１には、値として、世界中の港に対して振られた唯一の値が保持される。港名５０２には、値として、世界共通の港名称が保持される。国５０３には、値として、港の所属国の名称が保持される。港経度５０４および港緯度５０５には、値として、港の座標情報が保持される。船舶番号５０６には、該当港に到着した該当船舶における船舶番号３００が保持される。到着時刻５０７には、値として、船舶が該当港に到着したときの時刻が保持される。
　（海域データ２２０）
　図６および図７は、データメモリ２０８に含まれる海域データ２２０のデータ構造を示す説明図である。海域データ２２０は、海域データＤＢ２０２に記憶されており、中央処理装置２０６により読み出されてまたは算出されてデータメモリ２０８に格納される。海域データ２２０は、種類６０１によって値の構成が異なるため、種類６０１ごとに説明する。図６の海域データ２２０は、種類６０１の値が「対象海域」である場合のデータ構造例であり、図７の海域データ２２０は、種類６０１の値が「航行枠」である場合のデータ構造例である。なお、データ構造自体は、図６も図７も同一である。
　図６および図７において、海域データ２２０は、海域番号６００と、種類６０１と、対象海域番号６０２と、海域名６０３と、船種６０４と、海域範囲６０５と、季節６０６と、予測期間６０７と、最遠位置データ６０８と、を含み、たとえば配列の形式でこれらの情報が保有される。海域番号６００には、海域データ２２０に対して一意に振られた値が保持される。
　種類６０１には、値として、海域データ２２０の種類を識別するための値が保持される。上述したように、海域データ２２０には、「対象海域」（図６）と「航行枠」（図７）の２種類である。種類が「対象海域」である海域データ２２０は、海域番号６００および海域名６０３の各値により特定される海域を示す海域データ２２０であり、あらかじめ用意される。一方、種類６０１が「航行枠」である海域データ２２０は、対象海域番号６０２の値である対象海域２に対して航行枠５を規定する海域データ２２０であり、本実施例の特定装置１００により生成される。
　対象海域番号６０２には、値として、「航行枠」種類の海域データ２２０において対応する「対象海域」種類の海域データ２２０の海域番号６００が保持される。なお、「対象海域」種類の海域データ２２０の場合、例として、対象海域番号６０２に「－」が登録される。
　海域名６０３には、値として、海域の名称が保持される。なお、「航行枠」種類の海域データ２２０の場合、航行枠５は海域外であるため、例として、海域名６０３に「－」が登録される。
　船種６０４には、値として、予測対象船舶の種類名称が保持される。「対象海域」種類の海域データの場合、予測対象船舶が特定されていないため、例として、船種６０４に「－」が登録される。
　海域範囲６０５には、種類６０１によって特定される領域の範囲を示す図形情報が保持される。たとえば、種類６０１が「対象海域」である場合、海域番号６００および海域名６０３で特定される対象海域２を特定する図形情報（たとえば、円）が保持される。一方、種類６０１が「航行枠」である場合、航行枠５を特定する図形情報（たとえば、多角形）が保持される。
　季節６０６には、値として、季節の名称が保持される。なお、「対象海域」種類の海域データ２２０の場合、例として、季節６０６に「－」が登録される。
　予測期間６０７には、値として、船舶が、「航行枠」種類の海域データ２２０が示す航行枠５から、「対象海域」種類の海域データ２２０が示す対象海域２に進入するまで必要な期間が保持される。具体的には、図１０で説明する設定処理が実行される場合に選択される予測期間ΔＴが格納される。なお、「対象海域」種類の海域データの場合、例として、予測期間６０７に「０」が登録される。
　最遠位置データ６０８には、対象海域２に進入した直後から予測期間６０７の値である一定期間前の船舶位置などの情報が保持される。
　（最遠位置データ６０８）
　図８は、最遠位置データ６０８のデータ構造例を示す説明図である。最遠位置データ６０８は、最遠位置番号８００と、受信時刻８０１と、経度８０２と、緯度８０３と、例外フラグ８０４と、を含み、たとえば、配列の形式でこれらの情報が保有される。なお、最遠位置データ６０８は、時系列データ３０８を基に生成されるデータである。
　最遠位置番号８００には、最遠位置データ６０８に対して一意に振られた値が保持される。受信時刻８０１には、該当時系列データ３０８における受信時刻４０１が保持される。経度８０２および緯度８０３には、該当時系列データ３０８における経度４０２および緯度４０３が保持される。例外フラグ８０４には、該当「航行枠」種類の海域データ２２０の海域範囲６０５を生成するときに、最遠位置データ６０８が使われている可否かを識別するための値が保持される。なお、デフォルトの場合、例として、例外フラグ８０４に「Ｆａｌｓｅ」が保持され、海域範囲６０５を生成するときに使われることを明記する。
　（予測船舶データ２２１）
　図９は、データメモリ２０８に含まれる予測船舶データ２２１のデータ構造を示す説明図である。予測船舶データ２２１は、中央処理装置２０６により生成されて、予測船舶データＤＢ２０３に記憶される。また、予測船舶データ２２１は、中央処理装置２０６により読み出されてデータメモリ２０８に格納される。
　予測船舶データ２２１は、予測船舶番号９００と、対象海域番号９０１と、船舶番号９０２と、ＩＭＯ番号９０３と、船舶名９０４と、船種９０５と、最大積載量９０６と、海運会社９０７と、受信時刻９０８と、経度９０９と、緯度９１０と、速度９１１と、喫水９１２と、必要期間９１３と、予測日付９１４と、を含み、たとえば、配列の形式でこれらの情報が保有される。なお、予測船舶データ２２１は、ＡＩＳデータ２１８を基に生成される。
　予測船舶番号９００には、予測船舶データ２２１に対して一意に振られた値が保持される。対象海域番号９０１には、該当する「対象海域」種類の海域データ２２０における海域番号６００が保持される。
　船舶番号９０２には、該当船舶における船舶番号３００が保持される。ＩＭＯ番号９０３には、該当船舶におけるＩＭＯ番号３０１が保持される。船舶名９０４には、該当船舶における船舶名３０２が保持される。船種９０５には、該当船舶における船種３０３が保持される。最大積載量９０６には、該当船舶における最大積載量３０５が保持される。
　海運会社９０７には、該当船舶における海運会社３０６が保持される。受信時刻９０８には、予測時点に該当船舶の最新の時系列データ３０８における受信時刻４０１が保持される。経度５０９および緯度５１０には、予測時点に該当船舶の最新の時系列データ３０８における経度４０２および緯度４０３が保持される。
　速度５１２には、予測時点での該当船舶の最新の時系列データ３０８における速度４０４が保持される。喫水９１２には、予測時点での該当船舶の最新の時系列データ３０８における喫水４０５が保持される。必要期間９１３には、予測された船舶が該当対象海域に入るまで必要な航行期間が保持される。予測日付９１４には、該当対象海域において到着船舶を予測するときの日付が保持される。
　＜特定処理手順例＞
　つぎに、特定装置１００による特定処理手順例について図１０～図２４を用いて説明する。
　図１０は、特定装置１００による特定処理手順例を示すフローチャートである。図１０のフローチャートは、指定された船種において、受信されたＡＩＳデータ２１８と港到着履歴データ２１９に基づいて一定期間（以降、予測期間と略す）以内に対象海域２に到着する可能の航行枠５を生成し、航行枠５とＡＩＳデータ２１８の座標値における位置関係を求め、予測期間以内に対象海域２に到着する船舶を予測する処理例である。これにより、各船種、各海域および各予測期間において、荷主は、対象海域２に到着可能な船舶を確認することができる。
　なお、ここでは、図１０のステップＳ１００１～ステップＳ１０１４までの処理を、たとえば、１日１回のバッチ処理で実行する例について説明するが、バッチ処理の間隔は任意に変更することができる。また、バッチ処理に限られず、任意のタイミングでも実行可能である。
　図１０において、まず、特定装置１００は、海域データＤＢ２０２から「対象海域」種類の海域データ２２０をデータメモリ２０８に格納する（ステップＳ１０００）。つぎに、特定装置１００は、複数の季節（たとえば、春夏秋冬）から未選択の季節Ｘを選択する（ステップＳ１００１）。また、特定装置１００は、複数の予測期間（たとえば、１週間、２週間、３週間、４週間）から未選択の予測期間ΔＴを選択する（ステップＳ１００２）。本例の場合、季節Ｘが４種類、予測期間ΔＴも４種類であるため、１６通りの組み合わせについて以降の処理が実行される。
　つぎに、特定装置１００は、データメモリ２０８から１件の「対象海域」種類の海域データ２２０である海域データＡ１を取得する（ステップＳ１００３）。そして、特定装置１００は、航海データ取得処理部２１１を用いて、航海データ取得処理を実行する（ステップＳ１００４）。航海データ取得処理（ステップＳ１００４）は、港到着履歴データ２１９に基づいて、季節Ｘに海域データＡ１内の港へ航行した船舶の航海データを抽出する処理である。航海データは、ＡＩＳデータ２１８の時系列データ３０８である。
　例えば、対象海域２である東南アジア海域の夏は６月から８月までとすると、選択季節Ｘ＝夏に東南アジア海域内の港に到着した航海データを抽出するため、特定装置１００は、港到着履歴データ２１９を基づいて、６月から８月に東南アジア海域内の港に到着した船舶の航海データを当該船舶のＡＩＳデータ２１８から抽出する。なお、航海データ取得処理（ステップＳ１００４）についての処理は、図１１を用いて詳細に後述する。
　つぎに、特定装置１００は、航海データ取得処理部２１１より得られた航海データにおいて、最遠位置特定処理部２１２を用いて、最遠位置特定処理を実行する（ステップＳ１００５）。最遠位置特定処理（ステップＳ１００５）は、海域データＡ１に入った直後から予測期間分遡った船舶位置を特定する処理である。例えば、特定装置１００は、対象海域２である東南アジア海域に入った直後から１週間前の船舶位置を特定する。なお、ステップＳ１００４についての処理は、図１３を用いて詳細に後述する。
　つぎに、特定装置１００は、最遠位置特定処理部２１２より得られた最遠位置データ４０８について、例外除去処理部２１３を用いて、例外除去処理を実行する（ステップＳ１００５）。例外除去処理（ステップＳ１００６）は、他の最遠位置データ４０８から遠く離れた最遠位置データ４０８を表示対象から除去できるよう設定する処理である。なお、例外除去処理（ステップＳ１００６）は、図１４を用いて詳細に後述する。
　つぎに、特定装置１００は、航行枠生成処理部２１４を用いて、例外を除外した後の最遠位置データ４０８を基に、航行枠生成処理を実行する（ステップＳ１００７）。航行枠生成処理（ステップＳ１００７）は、「航行枠」種類の海域データＡ１を作成する処理である。なお、航行枠生成処理（ステップＳ１００７）の詳細は、図１５を用いて詳細に後述する。
　つぎに、特定装置１００は、航行枠生成処理（ステップＳ１００６）によって新しく生成された「航行枠」種類の海域データ２２０を海域データＤＢ２０２に書込む（ステップＳ１００８）。具体的には、図７および図８に示したような海域データ２２０および最遠位置データ６０８が海域データＤＢ２０２に書き込まれる。このあと、特定装置１００は、データメモリ２０８にある「航行枠」種類の海域データ２２０を削除する（ステップＳ１００９）。
　つぎに、特定装置１００は、データメモリ２０８上に、未取得の「対象海域」種類の海域データ２２０があるか否かを判断する（ステップＳ１０１０）。未取得の「対象海域」種類の海域データ２２０が有る場合（ステップＳ１０１０：Ｙｅｓ）、ステップＳ１００３に戻り、海域データＡ１の再取得を試行する。
　一方、未取得の海域データ２２０がない場合（ステップＳ１０１０：Ｎｏ）、未処理のすべての「対象海域」種類の海域データ２２０が処理されたこととなる。この場合、特定装置１００は、未選択の予測期間ΔＴがあるか否かを判断する（ステップＳ１０１１）。未選択の予測期間ΔＴがある場合（ステップＳ１０１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ１００２に戻り、特定装置１００は、予測期間を再選択する（ステップＳ１００２）。
　一方、未選択の予測期間ΔＴがない場合（ステップＳ１１１１：Ｎｏ）、特定装置１００は、到着船舶予測処理部２１５を用いて、対象海域２において、到着船舶予測処理を実行する（ステップＳ１０１３）。
　到着船舶予測処理（ステップＳ１０１３）は、予測期間以内に対象海域２に到着する船舶を予測する処理である。例えば、特定装置１００は、１週間（指定期間）以内に東南アジア海域（対象海域２）に到着する船舶を予測する。なお、到着船舶予測処理（ステップＳ１０１３）の詳細は、図１６～図１８を用いて詳細に後述する。
　このあと、ユーザ（たとえば、荷主）からの操作により、特定装置１００は、航行枠表示処理部２１６と到着船舶予測表示処理部２１７を用いて、予測結果を表示する（ステップＳ１０１４）。なお、航行枠表示処理部２１６と到着船舶予測表示処理部２１７（ステップＳ１０１２）の表示内容例と処理は、図２０～図２４を用いて詳細に後述する。
　（航海データ取得処理（ステップＳ１００４））
　図１１は、航海データ取得処理（ステップＳ１００４）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。航海データ取得処理（ステップＳ１００４）は、対象海域２内の目的港へ航行する船舶の目的港に到着するまでの時系列な位置および時刻を示す一連の時系列データを取得する。具体的には、航海データ取得処理（ステップＳ１００４）は、指定された船種において、受信されたＡＩＳデータと港到着履歴データに基づいて、該当季節に対象海域にある港へ航行した航海データを抽出する処理である。
　図１１において、まず、特定装置１００は、港到着履歴データＤＢ２０１から港到着履歴データ２１９をデータメモリに格納する（ステップＳ１１００）。つぎに、特定装置１００は、データメモリから１件の港到着履歴データＰ１を取得し（ステップＳ１１０１）、港到着履歴データＰ１の港経度５０４および港緯度５０５が「対象海域」種類の海域データＡ１の海域範囲６０５にあるか否かを判断する（ステップＳ１１０２）。
　港到着履歴データＰ１の港経度５０４または港緯度５０５が海域データＡ１の海域範囲６０５の外にあった場合（ステップＳ１１０２：Ｎｏ）、ステップＳ１１０４に移行する。一方、Ｐ１の港経度５０４および港緯度５０５がＡ１の海域範囲６０５にあった場合（ステップＳ１１０２：Ｙｅｓ）、特定装置１００は、港到着履歴データＰ１の到着時刻５０７が季節Ｘに属するか否かを判断する（ステップＳ１１０３）。
　港到着履歴データＰ１の到着時刻５０７が季節Ｘに属しない場合（ステップＳ１１０３：Ｎｏ）、特定装置１００は、港到着履歴データＰ１をデータメモリから削除する（ステップＳ１１０４）。一方、季節Ｘに属する場合（ステップＳ１１０３：Ｙｅｓ）、特定装置１００は、ＡＩＳデータＤＢ２００から港到着履歴データＰ１の船舶番号と一致する船舶のＡＩＳデータ２１８をデータメモリ２０８に格納する（ステップＳ１１０５）。
　そして、特定装置１００は、港到着履歴データＰ１の到着時刻５０７以降に受信されたＡＩＳデータ２１８の時系列データ３０８をデータメモリ２０８から削除して（ステップＳ１１０６）、ステップＳ１１０７に移行する。例えば、ある船舶のＡＩＳデータ２１８には、受信時刻４０１が「２０１２－０２－０１」から「２０１４－０７－２１」までの時系列データ３０８が含まれており、港到着履歴データＰ１の到着時刻５０７が「２０１２－０５－０１」とする。
　この場合、航海データにおける時系列データ３０８は、受信時刻４０１が「２０１２－０２－０１」から「２０１４－０７－２１」までの時系列データ３０８から、受信時刻４０１が到着時刻５０７「２０１２－０５－０１」以降の時系列データ３０８が削除された時系列データ３０８である。すなわち、航海データにおける時系列データ３０８の受信時刻４０１は、「２０１２－０２－０１」から「２０１２－０５－０１」までである。
　このあと、特定装置１００は、未取得の港到着履歴データが存在するか否かを判断する（ステップＳ１１０７）。未取得の港到着履歴データ２１９が有る場合（ステップＳ１１０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０１に戻り、特定装置１００は、データメモリ２０８から未取得の１件の港到着履歴データＰ１を取得する（ステップＳ１１０１）。一方、未取得の港到着履歴データ２１９がない場合（ステップＳ１１０７：Ｎｏ）、特定装置１００は、データメモリ２０８にある港到着履歴データ２１９を削除し（ステップＳ１１０８）、航海データ取得処理（ステップＳ１００４）を終了する。
　（最遠位置特定処理（ステップＳ１００５））
　つぎに、最遠位置特定処理（ステップＳ１００５）について説明する。最遠位置特定処理（ステップＳ１００５）は、船舶が目的港に位置するときの時系列データ３０８が示す到着時刻と、一定期間（すなわち、予測期間ΔＴ）と、に基づいて、船舶が予測期間ΔＴ以内で対象海域２に進入できる時系列データのうち最古の時系列データの位置を、対象海域２からの船舶の最遠位置として特定する。具体的には、最遠位置特定処理（ステップＳ１００５）は、指定された船種において、航海データ取得処理（ステップＳ１００４）より得られた航海データについて、時系列データ３０８における受信時刻４０１の降順で対象海域に入った直後に受信された時系列データ３０８の受信時刻を特定し、その受信時刻より更に予測期間ΔＴ前の船舶位置を特定する処理である。
　図１２は、最遠位置特定処理（ステップＳ１００５）の具体例を示す説明図である。×印は船舶の位置を示す時系列データ３０８である。（Ａ）は、航海データ取得処理（ステップＳ１００４）より得られた航海データ、すなわち、時系列データ３０８の集合である。ｔ１～ｔ１０は受信時刻４０１であり、ｔ１０が港１２００の到着時刻である。
　特定装置１００は、時刻ｔ１～ｔ１０のうち最も直近となる時刻ｔ１０を基準として、時刻ｔ１～ｔ１０から未選択の直近の２つの時刻の組み合わせ（ａ，ｂ）を選択する。ｂはａの１つ前の受信時刻４０１である。特定装置１００は、（ａ，ｂ）＝（ｔ１０，ｔ９）、（ｔ９，ｔ８）、（ｔ８，ｔ７）、…の順に選択し、（ａ，ｂ）が対象海域２の境界Ａｂをまたぐ組を選択する。
　（Ａ）の例では、特定装置１００は、（ａ，ｂ）＝（ｔ７，ｔ６）の場合に、対象海域２の境界Ａｂをまたぐことになる。したがって、ｔ７の時系列データ３０８が対象海域２に最初に進入した船舶の位置を示すことになる。特定装置１００は、最初に対象海域２への進入が特定された時刻ｔ７での船舶位置を基準として、対象海域２からの船舶の最遠位置を特定することになる。
　（Ｂ）および（Ｃ）は、（Ａ）の時刻ｔ７での船舶位置を基準時刻Ｔとして最遠位置特定例を示す。横軸は時間軸である。ここでは、予測期間ΔＴ＝１週間として説明する。特定装置１００は、時刻ｔ７以前の時刻ｔ１～ｔ６から直近の２つの時刻の組み合わせ（ａ，ｂ）を選択する。ｂはａの次の時刻である。（Ｂ）では、（ａ，ｂ）＝（ｔ６，ｔ５）が選択される。特定装置１００は、基準時刻Ｔ（＝ｔ７）から予測期間前の時刻Ｔ－ΔＴを特定する。時刻Ｔ－ΔＴが（ａ，ｂ）の間の時刻となれば、ａの船舶位置を示す時系列データ３０８が最遠位置を示す最遠位置データとなる。
　（Ｂ）に示した（ａ，ｂ）＝（ｔ６，ｔ５）の場合、ｔ５、ｔ６のいずれも時刻Ｔ－ΔＴ以降の時刻となるため、最遠位置が特定されない。この場合、特定装置１００は、時系列データ３０８の時刻を１つ過去にシフトして、（ａ，ｂ）＝（ｔ５，ｔ４）を選択する。このように、時刻Ｔ－ΔＴが（ａ，ｂ）の間の時刻となるまで、特定装置１００はシフトを続ける。
　（Ｃ）は、（ａ，ｂ）＝（ｔ３，ｔ２）の場合の例である。この場合、ｔ３が時刻Ｔ－ΔＴ以前の時刻であり、ｔ２が時刻Ｔ－ΔＴ以降の時刻となるため、時刻ｔ３の時系列データ３０８が、予測期間ΔＴ内において対象海域２からの船舶の最遠位置を示す最遠位置データとなる。
　図１３は、最遠位置特定処理（ステップＳ１００５）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。最遠位置特定処理（ステップＳ１００５）は、図１２に示したように、予測期間ΔＴでの対象海域２からの船舶の最遠位置を特定する処理である。
　まず、特定装置１００は、１件の新しい「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１を作成する（ステップＳ１３００）。「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１は、海域番号６００～予測期間６０７が設定された海域データ２２０である。種類６０１は「航行枠」である。
　つぎに、特定装置１００は、データメモリ２０８から１件の未取得のＡＩＳデータａｉｓを取得し（ステップＳ１３０１）、ＡＩＳデータａｉｓの時系列データ３０８を受信時刻４０１の降順でソートする（ステップＳ１３０２）。そして、特定装置１００は、図１０のステップＳ１００３で取得された「対象海域」種類の海域データＡ１に進入した直後の時刻Ｔを時刻Ｔ０で初期化する（ステップＳ１３０３）。たとえば、特定装置１００は、時刻Ｔを時刻Ｔ０＝「１９００－０１－０１」に設定する。
　つぎに、特定装置１００は、ＡＩＳデータａｉｓにおけるｉ件目の時系列データａを取得する（ステップＳ１３０４）、たとえば、特定装置１００は、未取得の時系列データ３０８のうち、受信時刻４０１が最新の時刻を、ＡＩＳデータａｉｓにおけるｉ件目の時系列データａとして取得する。
　また、特定装置１００は、時系列データａの１つ前の時刻の時系列データ３０８ｂを取得する（ステップＳ１３０５）。これにより、（ａ，ｂ）の組が特定される。つぎに、特定装置１００は、海域データＡ１に進入した直後の時刻ＴがＴ＝Ｔ０であるか否かを判断する（ステップＳ１３０６）。すなわち、特定装置１００は、時刻Ｔが初期化した時刻Ｔ０のままであるか否かを判断する。
　時刻Ｔが更新されず、Ｔ＝Ｔ０である場合（ステップＳ１３０６：Ｙｅｓ）、特定装置１００は、ａの経度４０２および緯度４０３が海域データＡ１の海域範囲６０５内であり、かつ、ｂの経度４０２および緯度４０３が海域データＡ１の海域範囲６０５外にあるか否かを判断する（ステップＳ１３０７）。すなわち、特定装置１００は、図１２に示した（Ａ）の状態であるか否かを判断する。
　ａの経緯度が海域データＡ１の海域範囲６０５内でかつｂの経緯度が海域データＡ１の海域範囲６０５外である場合（ステップＳ１３０７：Ｙｅｓ）、特定装置１００は、時刻Ｔにａの受信時刻４０１を設定する（ステップＳ１３０８）。一方、ａの経緯度が海域データＡ１の海域範囲６０５外またはｂの経緯度が海域データＡ１の海域範囲６０５内である場合（ステップＳ１３０７：Ｎｏ）、ステップＳ１３１１に移行する。
　また、ステップＳ１３０６において、Ｔ≠Ｔ０である場合（ステップＳ１３０６：Ｎｏ）、すなわち、時刻Ｔが時系列データａの受信時刻４０１に更新された場合、特定装置１００は、ａの受信時刻４０１が（Ｔ－ΔＴ）以降で、かつ、ｂの受信時刻４０１が（Ｔ－ΔＴ）以前であるか否かを判断する（ステップＳ１３０９）。すなわち、特定装置１００は、図１２の（Ｃ）の状態になるか否かを判断する。
　ａが（Ｔ－ΔＴ）以降で、かつ、ｂが（Ｔ－ΔＴ）以前に受信された時系列データ３０８である場合（ステップＳ１３０９：Ｙｅｓ）、図１２の（Ｃ）の状態となる。したがって、特定装置１００は、ａを基に海域データｎｅｗＡ１に１件の新しい最遠位置データｆ１を追加し（ステップＳ１３１０）、ステップＳ１３１２に移行する。
　なお、１件の新しい最遠位置データｆ１では、ａの受信時刻４０１が最遠位置データｆ１の受信時刻８０１、ａの経度４０２が最遠位置データｆ１の経度８０２、ａの緯度４０３が最遠位置データｆ１の緯度８０３に設定される。例外フラグ８０４は未設定である。
　また、ａが（Ｔ－ΔＴ）以前、または、ｂが（Ｔ－ΔＴ）以降に受信された時系列データ３０８である場合（ステップＳ１３０９：Ｎｏ）、図１２の（Ｂ）の状態であるため、ステップＳ１３１１に移行する。
　ステップＳ１３１１では、特定装置１００は、ＡＩＳデータａｉｓの未取得の時系列データ３０８が２件以上あるか否かを判断する（ステップＳ１３１１）。２件以上ある場合（ステップＳ１３１１：Ｙｅｓ）、（ａ、ｂ）の組が選択可能であるため、ステップＳ１３０４に戻る。一方、２件以上残存していない場合（ステップＳ１３１１：Ｎｏ）、ステップＳ１３１２に移行する。
　ステップＳ１３１２では、特定装置１００は、未取得の時系列データ３０８があるか否かを判断する（ステップＳ１３１２）。未取得の時系列データ３０８がある場合（ステップＳ１３１２：Ｙｅｓ）、ステップＳ１３０１に戻る。一方、未取得の時系列データ３０８がない場合（ステップＳ１３１２：Ｎｏ）、特定装置１００は、データメモリ２０８にあるＡＩＳデータを削除して（ステップＳ１３１３）、最遠位置特定処理（ステップＳ１００５）を終了する。
　（例外除去処理（ステップＳ１００６））
　例外除去処理（ステップＳ１００６）は、複数の最遠位置データのうち、最近傍の最遠位置データとの距離が所定距離以上となる特定の最遠位置データを、航行枠５の海域範囲となる図形の作成元からの除外対象に設定する。具体的には、例外除去処理（ステップＳ１００６）は、指定された船種において、最遠位置特定処理（ステップＳ１００６）より得られた最遠位置データにおいて、各最遠位置データおよびその最近傍である最遠位置データにおける距離を算出し、距離が一定閾値以上の最遠位置データを例外データとして除去できるように設定する処理である。ここでは、例外データとなる最遠位置データ６０８には、「Ｔｒｕｅ」というフラグが設定される。例外データとなった最遠位置データ６０８は、当該最遠位置データ６０８をユーザ操作により画面から除去可能である。
　図１４は、例外除去処理（ステップＳ１００６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、特定装置１００は、最遠位置特定処理（ステップＳ１００５）で作成された「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１における未取得の最遠位置データｆ１を取得する（ステップＳ１４００）。
　つぎに、特定装置１００は、既存の最近傍手法を用いて、「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１の最遠位置データ４０８の中から、最遠位置データｆ１との空間距離が最も近い最遠位置データｎｎｆ１を特定する（ステップＳ１４０１）。
　そして、特定装置１００は、最遠位置データｆ１と最遠位置データｎｎｆ１との空間距離をｄｉｓｔとし、空間距離ｄｉｓｔが一定閾値ΔＤＩＳＴ以上であるか否かを判断する（ステップＳ１４０２）。空間距離ｄｉｓｔがΔＤＩＳＴ以上である場合（ステップＳ１４０２：Ｙｅｓ）、特定装置１００は、最遠位置データｆ１の例外フラグ８０５に「Ｔｒｕｅ」を設定して（ステップＳ１４０４）、ステップＳ１４０５に移行する。「Ｔｒｕｅ」は、当該最遠位置データが、航行枠５から除去してもよい例外的な最遠位置データであることを示す。
　例えば、ΔＤＩＳＴ＝２０００［ｋｍ］に設定されたとすると、最近傍である最遠位置データｎｎｆ１との空間距離ｄｉｓｔが２０００［ｋｍ］以上の最遠位置データｆ１は例外データとして除去設定する。
　一方、空間距離ｄｉｓｔがΔＤＩＳＴ未満である場合（ステップＳ１４０２：Ｎｏ）、特定装置１００は、最遠位置データｆ１の例外フラグ８０５に「Ｆａｌｓｅ」を設定して（ステップＳ１４０５）、ステップＳ１４０５に移行する。「Ｆａｌｓｅ」は、当該最遠位置データが、例外データではない最遠位置データであることを示す。
　つぎに、ステップＳ１４０５において、特定装置１００は、「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１に未取得の最遠位置データ４０８があるか否かを判断する（ステップＳ１４０５）。未取得の最遠位置データ４０８が有る場合（ステップＳ１４０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ１４００に戻り、「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１から未取得の１件の最遠位置データｆ１を取得する（ステップＳ１４００）。一方、未取得の最遠位置データ４０８がない場合（ステップＳ１４０６：Ｎｏ）、例外除去処理（ステップＳ１００６）を終了する。
　（航行枠生成処理（ステップＳ１００７））
　航行枠生成処理（ステップＳ１００７）は、船舶ごとの最遠位置を示す複数の最遠位置データにより対象海域２を包含する図形を生成し、複数の最遠位置データと図形と対象海域２を指定する情報と予測期間ΔＴを含む海域データ（図７の「航行枠」種類の海域データ２２０）を生成する。具体的には、航行枠生成処理（ステップＳ１００７）は、指定された船種において、各最遠位置データにおいて一定の空間範囲（例えば、円範囲）に拡張し、それらの空間範囲をマージした新しい空間範囲を基に航行枠５の海域範囲を作成する処理である。一定の空間範囲は、最遠位置の誤差を許容する範囲である。また、例外除去処理（ステップＳ１００７）より例外データが設定される場合には、当該例外データを除外した最遠位置データが航行枠５の海域範囲の作成対象となる。
　図１５は、航行枠生成処理（ステップＳ１００７）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、特定装置１００は、「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１の海域範囲６０５に海域範囲ＡｒｅａとしてＮＵＬＬを設定して初期化する（ステップＳ１５００）。つぎに、特定装置１００は、「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１において航行枠生成処理（ステップＳ１００７）で未取得の最遠位置データｆ１を取得する（ステップＳ１５０１）。
　そして、特定装置１００は、最遠位置データｆ１の例外フラグ８０５が「Ｆａｌｓｅ」であるか否かを判断する（ステップＳ１５０２）。最遠位置データｆ１の例外フラグ８０５に「Ｔｒｕｅ」が設定されている場合（ステップＳ１５０２：Ｎｏ）、ステップＳ１５０５に移行する。一方、最遠位置データｆ１の例外フラグ８０５に「Ｆａｌｓｅ」が設定されている場合（ステップＳ１５０２：Ｙｅｓ）、特定装置１００は、最遠位置データｆ１の経度８０２および緯度８０３で特定される位置を中心にして一定半径ｒの円範囲ｃｉｒｃｌｅを作成する（ステップＳ１５０３）。なお、円に限らず多角形でもよい。また、ステップＳ１５０３を省略してもよい。
　つぎに、特定装置１００は、円範囲ｃｉｒｃｌｅと海域範囲Ａｒｅａをマージした新しい海域範囲Ａｒｅａを海域範囲６０５に設定する（ステップＳ１５０４）。つぎに、特定装置１００は、「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１に未取得の最遠位置データ４０８があるか否かを判断する（ステップＳ１５０５）。未取得の最遠位置データ４０８が有る場合（ステップＳ１５０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ１５０１に戻り、特定装置１００は、「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１から未取得の１件の最遠位置データｆ１を取得する（ステップＳ１５０１）。
　一方、未取得の最遠位置データ４０８がない場合（ステップＳ１５０５：Ｎｏ）、特定装置１００は、既存の多角形生成方法を用いて海域範囲Ａｒｅａを包含する図形を作成する（ステップＳ１５０６）。たとえば、特定装置１００は、海域範囲Ａｒｅａが内接するような図形を作成する。作成した図形が航行枠５である。そして、特定装置１００は、作成した図形（航行枠５）を「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１の海域範囲６０５に設定し（ステップＳ１５０７）、航行枠生成処理を終了する。
　（到着船舶予測処理（ステップＳ１０１３））
　到着船舶予測処理（ステップＳ１０１３）は、指定された船種において、現時点まで受信された最新の時系列データ３０８を基づいて、各時系列データ３０８において航行枠生成処理（ステップＳ１００７）より得られた航行枠５との位置関係を確認し、予測期間以内に対象海域に到着する船舶を予測する処理である。時系列データ３０８の座標値は、該当航行枠５の中にあり、また、予測期間ΔＴがより短い航行枠５および対象海域２外にある船舶も出力対象となる。
　図１６は、到着船舶予測処理（ステップＳ１０１３）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、特定装置１００は、予測日付ｅＤａｙを設定する（ステップＳ１６００）。本フローチャートがバッチ処理により実行される場合、予測日付ｅＤａｙは、バッチ処理の実行日となる。なお、バッチ処理のタイミングに限らず、あらかじめ設定されたタイミングやユーザが操作したタイミングで到着船舶予測処理（ステップＳ１０１３）が実行されてもよい。この場合、当該タイミングの日付が予測日付ｅＤａｙに設定される。
　つぎに、特定装置１００は、図１０のステップＳ１０００においてデータメモリ２０８に格納された「対象海域」種類の海域データ群から、未選択の海域データＡ１を選択する（ステップＳ１６０１）。そして、特定装置１００は、未選択の船舶種類ＳＫを選択する（ステップＳ１６０２）。ステップＳ１６０１～ステップＳ１６０３で設定または選択された情報を「選択条件」とする。このあと、特定装置１００は、選択条件での到着船舶予測処理を実行する（ステップＳ１６０３）。これにより、到着船舶予測処理（ステップＳ１０１３）を終了する。
　（選択条件での到着船舶予測処理（ステップＳ１６０３））
　図１７は、選択条件での到着船舶予測処理（ステップＳ１６０３）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、特定装置１００は、海域データＤＢ２０２から、選択条件に該当する「航行枠」種類の海域データ２２０をデータメモリ２０８に格納する（ステップＳ１７００）。選択条件に該当する「航行枠」種類の海域データ２２０とは、船種３０３および予測日付ｅＤａｙが属する季節４０６が、海域データＡ１の船種３０３および季節４０６と一致し、かつ、対象海域番号６０２が海域データＡ１の海域番号６００と一致する海域データである。
　たとえば、ＶＬＣＣ船において、予測日付ｅＤａｙ＝「２０１４－０７－２１」に設定されたとすると、予測期間ΔＴ（たとえば、１週間）以内に東南アジア海域に到着する船舶を予測する必要がある。このため、特定装置１００は、船種３０３が「ＶＬＣＣ船」、季節４０６が「夏」、対象海域番号６０２が「東南アジア海域」の海域番号６００である「航行枠」種類の海域データ２２０を、海域データＤＢ３０２から取得することになる。
　つぎに、特定装置１００は、ＡＩＳデータＤＢ２００から、全ＡＩＳデータ２１８をデータメモリ２０８に格納する（ステップＳ１７０１）。そして、特定装置１００は、ステップＳ１７００においてデータメモリ２０８に格納された「航行枠」種類の海域データ群から、１件の「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１を取得する（ステップＳ１７０２）。
　つぎに、特定装置１００は、データメモリ２０８から１件の未取得のＡＩＳデータａｉｓを取得し（ステップＳ１７０３）、ＡＩＳデータａｉｓにおける最新に受信された時系列データａを取得する（ステップＳ１７０４）。
　そして、特定装置１００は、時系列データａの受信時刻４０１が予測日付ｅＤａｙと同じ日であるか否かを判断する（ステップＳ１７０５）。時系列データａの受信時刻４０１が予測日付ｅＤａｙと異なる日である場合（ステップＳ１７０５：Ｎｏ）、ステップＳ１７０７に移行する。一方、同じ日である場合（ステップＳ１７０５：Ｙｅｓ）、特定装置１００は、予測船舶データ生成処理を実行して（ステップＳ１７０６）、ステップＳ１７０７に移行する。予測船舶データ生成処理（ステップＳ１７０６）の詳細については、図１８および図１９で後述する。
　つぎに、特定装置１００は、データメモリ２０８上に未取得のＡＩＳデータ２１８があるか否かを判断する（ステップＳ１７０７）。未処理のＡＩＳデータ２１８が有る場合（ステップＳ１７０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ１７０４に戻り、データメモリ２０８から未取得の１件のＡＩＳデータ２１８を取得する（ステップＳ１７０３）。
　一方、未取得のＡＩＳデータ２１８がない場合（ステップＳ１７０７：Ｎｏ）、特定装置１００は、データメモリ２０８上に未取得の「航行枠」種類の海域データ２２０があるか否かを判断する（ステップＳ１７０８）。未取得の「航行枠」種類の海域データ２２０がある場合（ステップＳ１７０８：Ｙｅｓ）、ステプＳ１７０２に戻り、特定装置１００は、データメモリ２０８から未取得の１件の「航行枠」種類の海域データ２２０を取得する（ステップＳ１７０３）。
　一方、未取得の「航行枠」種類の海域データ２２０がない場合（ステップＳ１７０８：Ｎｏ）、特定装置１００は、予測船舶データ生成処理（ステップＳ１７０６）によって生成された予測船舶データ２２１を予測船舶データＤＢ２０３に書き込む（ステップＳ１７０９）。そして、特定装置１００は、データメモリ２０８にあるＡＩＳデータ２１８を削除し（ステップＳ１７１０）、到着船舶予測処理を終了する。
　（予測船舶データ生成処理（ステップＳ１７０６））
　予測船舶データ生成処理（ステップＳ１７０６）は、予測期間ΔＴ以内に対象海域２に到着する船舶を予測する処理である。予測期間ΔＴが複数存在する場合は、予測期間ΔＴが重複しないように、予測期間ΔＴごとに予測期間ΔＴ以内に対象海域に到着する船舶を予測する。たとえば、予測期間ΔＴが１週間、２週間、３週間の３種類である場合、予測船舶データ生成処理（ステップＳ１７０６）は、予測日付から１週間以内で対象海域２に到着する船舶、予測日付から１週間経過後２週間以内で対象海域２に到着する船舶、予測日付から２週間経過後３週間以内で対象海域２に到着する船舶を予測する。
　図１８は、予測船舶データ生成処理（ステップＳ１７０６）における予測期間ΔＴごとの海域範囲に含まれる船舶を特定する例を示す説明図である。（Ａ）は予測期間ΔＴ＝１週間、（Ｂ）は予測期間ΔＴ＝２週間、（Ｃ）は予測期間ΔＴ＝３週間の場合の例である。
　（Ａ）において、時系列データ１８００は、対象海域２内の船舶位置を示し、時系列データ１８０１は、予測期間ΔＴ＝１週間の海域範囲５１（対象海域２は含まない）内の船舶位置を示す。したがって、予測期間ΔＴ＝１週間の場合、時系列データ１８００は、生成される予測船舶データには含まれないが、時系列データ１８０１は、生成される予測船舶データに含まれる。
　（Ｂ）において、時系列データ１８０２は、予測期間ΔＴ＝２週間の海域範囲５２（対象海域２および海域範囲６１は含まない）内の船舶位置を示す。したがって、予測期間ΔＴ＝２週間の場合、時系列データ１８００，１８０１は、生成される予測船舶データには含まれないが、時系列データ１８０２は、生成される予測船舶データに含まれる。
　（Ｃ）において、時系列データ１８０３は、予測期間ΔＴ＝３週間の海域範囲５３（対象海域２、海域範囲５１、５２は含まない）内の船舶位置を示す。したがって、予測期間ΔＴ＝３週間の場合、時系列データ１８００，１８０１，１８０２は、生成される予測船舶データには含まれないが、時系列データ１８０３は、生成される予測船舶データに含まれる。
　図１９は、予測船舶データ生成処理（ステップＳ１７０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、特定装置１００は、図１７のステップＳ１７０４で取得された時系列データａの経度４０２および緯度４０３が、図１６のステップＳ１６０１で選択された「対象海域」種類の海域データＡ１の海域範囲６０５内にあるか否かを判断する（ステップＳ１９００）。
　時系列データａの経度４０２および緯度４０３が海域データＡ１の海域範囲６０５内にある場合（ステップＳ１９００：Ｙｅｓ）、時系列データａは、図１８の（Ａ）の時系列データ１８００と同じ状態であるため、予測船舶データ生成処理（ステップＳ１７０６）を終了する。一方、時系列データａの経度４０２または緯度４０３が、海域データＡ１の海域範囲６０５外にある場合（ステップＳ１９００：Ｎｏ）、時系列データａの経度４０２および緯度４０３が、図１７のステップＳ１７０２で取得された「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１の海域範囲６０５内にあるか否かを判断する（ステップＳ１９０１）。
　時系列データａの経度４０２または緯度４０３が「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１の海域範囲６０５外にあった場合（ステップＳ１９０１：Ｎｏ）、予測船舶データ生成処理を終了する。たとえば、時系列データａが時系列データ１８００であり、海域範囲６０５が海域範囲５１である場合は、時系列データ１８００は海域範囲外となる。
　一方、時系列データａの経度４０２および緯度４０３が「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１の海域範囲６０５内にある場合（ステップＳ１９０１：Ｙｅｓ）、特定装置１００は、データメモリ２０８から予測期間６０７が「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１の予測期間６０７より短い「航行枠」種類の海域データ２２０の一覧情報Ｌｉｓｔを取得する（ステップＳ１９０２）。
　つぎに、特定装置１００は、取得した一覧情報Ｌｉｓｔから、１件の未取得の「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ２を取得する（ステップＳ１９０３）。そして、特定装置１００は、時系列データａの経度４０２および緯度４０３が海域データｎｅｗＡ２の海域範囲６０５内にあるか否かを判断する（ステップＳ１９０４）。
　時系列データａの経度４０２および緯度４０３が海域データｎｅｗＡ２の海域範囲６０５内にある場合（ステップＳ１９０４：Ｙｅｓ）、予測船舶データ生成処理（ステップＳ１７０６）を終了する。たとえば、海域データｎｅｗＡ１の海域範囲６０５が海域範囲５１、海域データｎｅｗＡ２の海域範囲６０５が海域範囲５２であるとする。時系列データａが時系列データ１８０２である場合、時系列データ３０８は海域範囲５１外でかつ海域範囲５２内であるため、予測船舶データ生成処理（ステップＳ１７０６）を終了する。
　一方、時系列データａの経度４０２および緯度４０３が海域データｎｅｗＡ２の海域範囲６０５外にある場合（ステップＳ１９０４：Ｎｏ）、一覧情報Ｌｉｓｔに未取得の「航行枠」種類の海域データ２２０があるか否かを判断する（ステップＳ１９０５）。未取得の「航行枠」種類の海域データ２２０がある場合（ステップＳ１９０５：Ｎｏ）、ステップＳ１９０３に戻り、特定装置１００は、一覧情報Ｌｉｓｔから未取得の１件の「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ２を取得する（ステップＳ１９０３）。
　一方、未取得の「航行枠」種類の海域データ２２０がない場合（ステップ１２０５：Ｎｏ）、特定装置１００は、図１７のステップＳ１７０３で取得されたＡＩＳデータａｉｓと時系列データａとに基づいて、新規予測船舶データｓｈｉｐを生成し（ステップＳ１９０６）、予測船舶データ生成処理を終了する。
　具体的には、たとえば、特定装置１００は、図１６のステップＳ１６０１で選択された海域データＡ１の海域番号６００を、新規予測船舶データｓｈｉｐの対象海域番号９０１に設定する。また、特定装置１００は、図１７のステップＳ１７０３で取得されたＡＩＳデータａｉｓの船舶番号３００を、新規予測船舶データｓｈｉｐの船舶番号９０２に設定する。
　また、特定装置１００は、ＡＩＳデータａｉｓのＩＭＯ番号３０１を、新規予測船舶データｓｈｉｐのＩＭＯ番号９０３に設定する。また、特定装置１００は、ＡＩＳデータａｉｓの船舶名３０２を、新規予測船舶データｓｈｉｐの船舶名９０４に設定する。また、特定装置１００は、ＡＩＳデータａｉｓの船種３０３を、新規予測船舶データｓｈｉｐの船種９０５に設定する。
　また、特定装置１００は、ＡＩＳデータａｉｓの最大積載量３０５を、新規予測船舶データｓｈｉｐの最大積載量９０６に設定する。また、特定装置１００は、ＡＩＳデータａｉｓの海運会社３０６を、新規予測船舶データｓｈｉｐの海運会社９０７に設定する。また、特定装置１００は、時系列データａの受信時刻４０１を、新規予測船舶データｓｈｉｐの受信時刻９０８に設定する。
　また、特定装置１００は、時系列データａの経度４０２を、新規予測船舶データｓｈｉｐの経度９０９に設定する。また、特定装置１００は、時系列データａの緯度４０３を、新規予測船舶データｓｈｉｐの緯度９１０に設定する。また、特定装置１００は、時系列データａの速度４０４を、新規予測船舶データｓｈｉｐの速度９１１に設定する。
　また、特定装置１００は、時系列データａの喫水４０５を、新規予測船舶データｓｈｉｐの喫水９１２に設定する。また、特定装置１００は、一覧情報Ｌｉｓｔにある予測期間６０７の最大値から「航行枠」種類の海域データｎｅｗＡ１の予測期間６０７までの期間を新規予測船舶データｓｈｉｐの必要期間９１３に設定する。また、特定装置１００は、図１６のステップＳ１６００で設定された予測日付ｅＤａｙを、新規予測船舶データｓｈｉｐの予測日付９１４に設定する。
　＜航行枠表示処理部２１６による表示処理例＞
　予測表示処理（Ｓ１０１４）は、航行枠生成処理（ステップＳ１００７）によって生成された「航行枠」種類の海域データ２２０を出力する。
　図２０および図２１は、図１０の予測表示処理（Ｓ１０１４）における航行枠表示処理部２１６により表示される表示画面例を示す説明図である。ユーザは、航行枠生成処理部２１４より生成された「航行枠」種類の海域データ２２０が航行枠表示処理部２１６により表示された表示画面２０００から、確認または修正することができる。
　図２０の表示画面２０００では、特定装置１００は、ユーザ操作により、プルダウンメニューである船種指定メニュー２００１から船種、予測期間２００２から予測期間、対象海域２００３から対象海域を選択する。例えば、それぞれ「ＶＬＣＣ船」と「１週間」と「東南アジア海域」が選択されたとする。そして、特定装置１００は、ユーザ操作により、航行枠季節２００４の表示季節を指定し、航行枠表示ボタン２００５を押下する。
　これにより、特定装置１００は、海域データＤＢ２０２から東南アジア海域および東南アジア海域を対象海域とする「航行枠」種類の海域データ２２０を取得し、航行枠情報２００６を表示する。航行枠情報２００６には、例えば、対象海域２の海域範囲２００７と、最遠位置データ６０８より拡張した円範囲２００８と、航行枠５の海域範囲２００９と、例外データとして除外した最遠位置データ２０１０と、メニューボックス「例外に設定」または「対象に設定」を選択可能なメニュー２０１１が表示される。
　図２１の表示画面２０００は、図２０において、ユーザ操作により、例えば、メニュー２０１１を用いて、ある最遠位置データ２０１２について「例外に設定」が選択された場合、特定装置１００は、航行枠５の海域範囲を再生成する。これにより、図２０の航行枠５の海域範囲２００９が航行枠５の海域範囲２１００に更新され、例外設定された最遠位置データ２０１２は、航行枠５の海域範囲２１００外となる。
　＜予測表示処理部２１０による表示処理例＞
　図２２～図２４は、図１０の予測表示処理（Ｓ１０１４）における予測表示処理部２１０による表示画面例を示す説明図である。ユーザは、到着船舶予測処理部２１５より予測された予測船舶データ２２１が到着船舶予測表示処理部２１７により表示された表示画面２２００から、海運会社別に予測された到着船舶の数や最大積載量、喫水および船舶位置などを確認することができる。
　図２２に示す表示画面２２００では、特定装置１００は、ユーザ操作により、プルダウンメニューである船種指定メニュー２２０１より船種、予測日付２２０２より予測日付、対象海域２２０３より対象海域を選択する。例えば、それぞれ「ＶＬＣＣ船」と「２０１４－０７－１１」と「東南アジア海域」が選択されたとする。そして、特定装置１００は、ユーザ操作により、航行枠季節２２０４の表示季節を指定し、予測ボタン２２０５を押下する。
　これにより、特定装置１００は、予測船舶データＤＢから、「２０１４―０７－１１」に予測された東南アジア海域に到着可能なＶＬＣＣ船を示す予測船舶データ２２１を取得して、予測船舶結果２２０６を表示する。予測船舶結果２２０６には、例えば、東南アジア海域に到着するまでの必要期間２２０７と、対象海運会社を選択するチェックボックス２２０８と、海運会社２２０９と、海運会社別に必要期間２２０７に東南アジアに到着する合計船舶数２２１０と、喫水１２［ｍ］未満の船舶数２２１１と、喫水１２［ｍ］以上の船舶数２２１２と、詳細船舶一覧ボタン２２１３と、位置表示ボタン２２１４と、が表示される。
　特定装置１００は、ユーザ操作により、チェックボックス２２０８の複数の海運会社を選択する。例えば、Ａ社とＢ社とＣ社が選択されたとする。特定装置１００は、ユーザ操作により、詳細船舶一覧ボタン２２１３を押下する。これにより、図２３に示すように、表示画面２２００に、選択された海運会社Ａ～Ｃの予測船舶一覧２３００が表示される。予測船舶一覧２３００には、例えば、東南アジア海域に到着するまでの必要期間２２０７と、対象船舶を選択するチェックボックス２３０１と、海運会社２３０２と、ＩＭＯ番号２３０３と、船舶名２３０４と、最大積載量２３０５と、喫水２３０６と、速度２３０７と、位置表示ボタン２２１４と、が表示される。
　特定装置１００は、ユーザ操作により、チェックボックス２３０１の複数の船舶を選択する。例えば、Ａ社の上位５隻の船舶が選択されたとする。特定装置１００は、ユーザ操作により、位置表示ボタン２２１４を押下する。これにより、図２４に示すように、表示画面２２００に、選択された船舶の現在位置が地図上にマッピングされた予測船舶位置情報２４００が表示される。予測船舶位置情報２４００には、例えば、東南アジア海域に到着するまでの必要期間２２０７と、対象海域２の海域範囲２００７と、航行枠５の海域範囲２１００と、船舶位置を記す船舶マック２４０１と、マウスが指定した船舶において船舶情報を表示するボックス２４０２と、が表示される。
　本実施例によれば、対象海域２からの船舶の最遠位置を示す最遠位置データ６０８を特定することができるため、ユーザ（たとえば、荷主）は、対象海域への到達以前の指定された時刻から一定期間内に対象海域に到着する船舶を予測することができる。したがって、ユーザにとっては、交渉可能な船舶や海運会社といった選択肢が多くなり、用船契約の交渉に役立てることができる。
　また、過去の情報を用いることにより、対象海域２までの単純な直線距離ではなく、水陸分布や船舶サイズによって船舶の現在地から対象海域２に行くまでの迂回航路を考慮した航行枠５を生成することができる。すなわち、船舶の中には、対象海域２までの直線距離が短いとしても、実際に航行する距離が長くなる船舶もある。したがって、本実施例によれば、予測期間以内に対象海域２に到着可能な船舶が列挙されるため、対象海域２への到着船舶を高精度に予測することができる。
　また、例外除去処理をすることにより、特定の最遠位置データを航行枠５の生成元から除外することができるため、航行枠５の生成の自由度の向上を図ることができる。
　なお、上述した実施例は、図２０～図２４に示したように、予測表示処理部２１０によって表示画面２０００、２２００を表示する例について説明したが、本実施例の特定装置１００が、表示画面２０００、２２００を表示させるための情報を外部装置に送信し、外部装置が、表示画面２０００、２２００を表示することとしてもよい。
　なお、本実施例では、ＡＩＳデータ２１８と港到着履歴データ２１９とを基づいて作成された航行枠５、および、航行枠５を基に予測された到着船舶の特徴についての予測結果を確認する図面例を示した。この他にも、特定装置１００は、船舶の航行目的地と組み合わせて表示してもよい。また、特定装置１００は、前日（または一定期間だけ前の）からの船舶の位置変化および位置変化を基に対象海域に向かっているかどうかを判別した結果と組み合わせて表示してもよい。また、特定装置１００は、用船仲介者が提供する成約情報や予定到着船舶情報や需要情報などと組み合わせて表示したり、静的データや動的データなどと組み合わせて表示してもよい。例えば、将来の１週間に対象海域２に到着するフリー船を確認するため、まず１週間後に到着する船舶を予測し、予測された船舶は用船仲介者が提供する成約情報と照合することで、予測された到着船舶中の成約済船およびフリー船を判別することができる。
　以上説明したように、本実施例によれば、特定装置１００は、ＡＩＳデータ２１８と港到着履歴データ２１９を基づいて、予測期間ΔＴ以内に対象海域２へ到着する航行枠５を作成し、航行枠５および予測時点の船舶位置における関係を確認し、一定期間以内に対象海域に到着する船舶を予測し、算出された航行枠および予測された到着船舶を可視化する。したがって、用船契約の効率化を図ることができる。
　なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。
　また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
　各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

Claims (7)

  1. 　プログラムを実行するプロセッサと、前記プロセッサが実行するプログラムを格納するメモリと、を備える特定装置であって、
    　前記プロセッサは、
    　対象海域内の目的港へ航行する船舶の前記目的港に到着するまでの時系列な位置および時刻を示す一連の時系列データを取得する取得処理と、
    　前記取得処理によって取得された一連の時系列データの中の連続する２つの時系列データと、前記一連の時系列データのうち前記船舶が前記目的港に位置するときの時系列データが示す到着時刻と、予測期間と、に基づいて、前記一連の時系列データのうち前記船舶が前記予測期間以内で前記対象海域に進入できる時系列データの中の最古の時系列データの位置を、前記対象海域からの前記船舶の最遠位置として特定する特定処理と、
    　を実行することを特徴とする特定装置。
  2. 　前記取得処理では、前記プロセッサは、船舶ごとに、前記一連の時系列データを取得し、
    　前記特定処理では、前記プロセッサは、前記船舶ごとに、前記船舶の最遠位置を特定し、
    　前記プロセッサは、
    　前記船舶ごとの最遠位置を示す複数の最遠位置データにより前記対象海域を包含する図形を生成し、前記複数の最遠位置データと前記図形と前記対象海域を示す情報と前記予測期間とを含む海域データを生成する海域データ生成処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の特定装置。
  3. 　前記プロセッサは、
    　前記複数の最遠位置データのうち、最近傍の最遠位置データとの距離が所定距離以上となる特定の最遠位置データを、前記図形の生成元からの除外対象に設定する設定処理を実行することを特徴とする請求項２に記載の特定装置。
  4. 　前記プロセッサは、
    　前記海域データ生成処理によって生成された海域データを出力する出力処理を実行することを特徴とする請求項２または３に記載の特定装置。
  5. 　前記プロセッサは、
    　前記海域データ生成処理によって生成された海域データを出力する出力処理を実行し、
    　前記海域データ生成処理では、前記プロセッサは、前記出力処理による前記海域データの出力後に、外部から前記特定の最遠位置データの除外指示が与えられた場合、前記複数の最遠位置データのうち前記特定の最遠位置データを除いた最遠位置データ群を用いて前記図形を更新し、
    　前記出力処理では、前記プロセッサは、更新後の図形を出力することを特徴とする請求項３に記載の特定装置。
  6. 　前記特定装置は、
    　前記海域データ生成処理によって生成された海域データを記憶するデータベースを有し、
    　前記プロセッサは、
    　時系列な位置および時刻を示す予測対象船舶に関する一連の時系列データの中のある予測日付に該当する特定の時系列データの位置を包含する図形を有する第１の海域データを前記データベースから特定し、前記第１の海域データに含まれる第１の予測期間よりも短い第２の予測期間を含む第２の海域データを前記データベースから特定し、前記特定の時系列データの位置が前記第２の海域データに包含されていない場合、前記予測対象船舶と特定する情報と、前記特定の時系列データと、前記第１の予測期間と、を含む予測船舶データを生成する予測船舶データ生成処理を実行することを特徴とする請求項２に記載の特定装置。
  7. 　プログラムを実行するプロセッサと、前記プロセッサが実行するプログラムを格納するメモリと、を備える特定装置による特定方法であって、
    　前記プロセッサは、
    　対象海域内の目的港へ航行する船舶の前記目的港に到着するまでの時系列な位置および時刻を示す一連の時系列データを取得する取得処理と、
    　前記取得処理によって取得された一連の時系列データの中の連続する２つの時系列データと、前記一連の時系列データのうち前記船舶が前記目的港に位置するときの時系列データが示す到着時刻と、予測期間と、に基づいて、前記一連の時系列データのうち前記船舶が前記予測期間以内で前記対象海域に進入できる時系列データの中の最古の時系列データの位置を、前記対象海域からの前記船舶の最遠位置として特定する特定処理と、
    　を実行することを特徴とする特定方法。
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