JP4200747B2 - 移動情報分類装置、移動情報分類方法、及び移動情報分類プログラム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、移動情報分類装置、移動情報分類方法、及び移動情報分類プログラムに関し、特に、移動体の移動位置や移動時間等の移動情報を効率よく分類する移動情報分類装置、移動情報分類方法、及び移動情報分類プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、カーナビゲーションシステムが広く普及してきている。カーナビゲーションシステムは、地図データ等を参照して目的地までのルート探索を行うほか、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等を利用して自車位置を測定し、これを地図上に表示する。
【０００３】
また、最近のカーナビゲーションシステムでは、ＦＭ放送等を受信して道路の渋滞情報等を取得し、渋滞箇所を避けたルート探索を行ったり、測定した自車位置を走行軌跡データとして時系列に記憶しておき、自車の走行軌跡を確認することができるようにしたもの等もある。
【０００４】
この他にも、車両等の移動情報を収集する技術としては、様々なものがある（例えば、特許文献１、特許文献２参照）
【特許文献１】
特開平１０−１１６８８号公報
【特許文献２】
特開平１１−２４５８５３号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、カーナビゲーションシステム等のように、車両等の移動体の移動情報を収集するための技術が多く提案されている。しかしながら、収集した移動情報は、膨大な量となることが多く、情報量は多いものの、これらを効率よく、有効に利用することは困難な場合があった。
【０００６】
そこで、この発明は、車両等の移動体の移動に関する移動情報を有効に、かつ効率よく利用するように分類することのできる移動情報分類装置、移動情報分類方法、及び移動情報分類プログラムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するため、請求項１の発明は、移動体にて生成された、該移動体が所定の２点を結ぶ移動位置を移動するのに要した時間を特定する移動時間特定情報と該移動体が該移動位置を移動した時刻を特定する移動時刻特定情報と該移動位置を特定する移動位置特定情報とを取得する移動情報取得手段と、移動体外で生成された、前記移動位置を移動体が移動する移動時間に変動を与えた可能性を有する不定期イベントの発生を変動要因として、該変動要因を示す変動要因情報と該変動要因が発生した位置を特定する要因発生位置特定情報と該変動要因が発生した時刻を特定する時刻特定情報とを取得する変動情報取得手段と、前記移動情報取得手段により取得された移動位置特定情報により特定される移動位置と前記変動情報取得手段により取得された要因発生位置特定情報により特定される位置とが対応し、かつ、前記移動情報取得手段により取得された移動時刻特定情報により特定される時刻と前記変動情報取得手段により取得された時刻特定情報により特定される時刻とが対応する移動時間特定情報と変動要因情報とを関連付ける関連付手段と、移動時間を予測する対象となる移動位置を特定する移動位置特定手段と、前記移動情報取得手段により取得された移動時間特定情報のうち前記移動位置特定手段により特定された移動位置と同じ移動位置に対応する移動時間特定情報から前記関連付手段により変動要因情報が関連付けられた移動時間特定情報を除外した移動時間特定情報を、移動時間の予測値として利用する移動時間予測手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記移動時間特定情報は、前記移動体が移動位置を移動した平均速度であることを特徴とする。
【０００９】
また、請求項３の発明は、移動体にて生成された、該移動体が所定の２点を結ぶ移動位置を移動するのに要した時間を特定する移動時間特定情報と該移動体が該移動位置を移動した時刻を特定する移動時刻特定情報と該移動位置を特定する移動位置特定情報とを取得し、移動体外で生成された、前記移動位置を移動体が移動する移動時間に変動を与えた可能性を有する不定期イベントの発生を変動要因として、該変動要因を示す変動要因情報と該変動要因が発生した位置を特定する要因発生位置特定情報と該変動要因が発生した時刻を特定する時刻特定情報とを取得し、前記移動位置特定情報により特定される移動位置と前記要因発生位置特定情報により特定される位置とが対応し、かつ、前記移動時刻特定情報により特定される時刻と前記時刻特定情報により特定される時刻とが対応する移動時間特定情報と変動要因情報とを関連付け、移動時間を予測する対象となる移動位置を特定し、前記移動時間特定情報のうち前記特定された移動位置と同じ移動位置に対応する移動時間特定情報から前記変動要因情報が関連付けられた移動時間特定情報を除外した移動時間特定情報を、移動時間の予測値として利用することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項４の発明は、移動体にて生成された、該移動体が所定の２点を結ぶ移動位置を移動するのに要した時間を特定する移動時間特定情報と該移動体が該移動位置を移動した時刻を特定する移動時刻特定情報と該移動位置を特定する移動位置特定情報とを取得する移動情報取得処理と、移動体外で生成された、前記移動位置を移動体が移動する移動時間に変動を与えた可能性を有する不定期イベントの発生を変動要因として、該変動要因を示す変動要因情報と該変動要因が発生した位置を特定する要因発生位置特定情報と該変動要因が発生した時刻を特定する時刻特定情報とを取得する変動情報取得処理と、前記移動情報取得処理により取得された移動位置特定情報により特定される移動位置と前記変動情報取得処理により取得された要因発生位置特定情報により特定される位置とが対応し、かつ、前記移動情報取得処理により取得された移動時刻特定情報により特定される時刻と前記変動情報取得処理により取得された時刻特定情報により特定される時刻とが対応する移動時間特定情報と変動要因情報とを関連付ける関連付処理と、移動時間を予測する対象となる移動位置を特定する移動位置特定処理と、前記移動情報取得処理により取得された移動時間特定情報のうち前記移動位置特定処理により特定された移動位置と同じ移動位置に対応する移動時間特定情報から前記関連付処理により変動要因情報が関連付けられた移動時間特定情報を除外した移動時間特定情報を、移動時間の予測値として利用する移動時間予測処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、この発明に係る移動情報分類装置、移動情報分類方法、及び移動情報分類プログラムの一実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明するが、この説明においては、最初に目次を示し、当該目次に沿って以降の説明を行う。
【００２０】
［目次］
１．概要
２．システム構成
２．１．走行ログ収集センタ
２．２．走行ログの収集
３．走行ログデータベースの構築
３．１．構築の流れ
３．２．走行ログと単位走行ログ
３．３．提供者属性
３．４．結合道路
３．５．交差点通過日時の算出
３．６．誤差の除去
３．７．結合道路所要時間データベースの構築
４．走行ログの収集
４．１．収集の流れ
４．２．走行ログの圧縮
４．３．交差点通過日時リストの送信
４．４．結合道路毎の統計処理後の送信
４．５．結合道路の特徴での統計処理後の送信
４．６．パソコンの利用
５．走行ログと提供者
５．１．プライバシーの保護
５．２．保護レベルの設定
５．３．利益供与
６．データのカーナビゲーションシステムでの利用
６．１．カーナビ構成例
６．２．ルート探索
６．３．天候毎のルート探索
６．４．不定期イベントを考慮したルート探索
６．５．到着日時指定ルート探索
７．走行ログデータベースの他の利用例
７．１．Ｗｅｂ向けルート探索
７．２．渋滞予報
７．３．道路交通統計
７．４．コンサルティング
【００２１】
［１．概要］
第１章では、この発明を適用した走行データ処理システムの概要について説明する。
【００２２】
図１は、走行データ処理システムの概要を示した図である。同図に示すように、走行データ処理システムでは、走行ログ収集センタ１０で走行軌跡データ（以下、走行ログと称する場合もある）の収集１と収集した走行ログに基づくコンテンツ事業２を行う。
【００２３】
走行ログ収集１は、カーナビゲーションシステム（以下、カーナビと略称する場合もある）を利用しているカーナビユーザ３の協力の下に行い、カーナビユーザ３には、対価等の利益供与を行う。
【００２４】
コンテンツ事業２は、収集した走行ログに基づいて様々な情報を生成し、生成した情報を提供する。
【００２５】
例えば、走行ログに基づいて渋滞予測を加味したルート探索を行うための情報（ただし、事故渋滞を除く）をカーナビメーカー４に提供する。カーナビメーカー４は、当該情報をカーナビユーザ３への提供等に利用する。また、カーナビメーカー４に提供する情報は、別途、インターネットを利用して経路検索を行うためのＷｅｂサービス５としての提供や、情報自体を販売するデータベース販売６として提供、渋滞を予測した渋滞予報の配信７として提供できる。
【００２６】
また、走行ログからは、各道路の交通量等を推測することが可能であるため、これを道路交通統計８や店舗出店計画９に利用することができる。
【００２７】
［２．システム構成］
第２章では、走行データ処理システムの構成について説明する。
【００２８】
図２は、走行データ処理システムの概略構成を示した図である。同図に示すように、走行データ処理システムでは、走行ログ収集センタ１０が、カーナビを搭載したカーナビ搭載車１１−１〜１１−ｎからインターネット１２を介して走行ログを収集する。
【００２９】
そこで、走行ログ収集センタ１０の構成を２．１節で、走行ログの収集のための構成を２．２節で説明する。
【００３０】
［２．１．走行ログ収集センタ］
２．１節では、走行ログ収集センタ１０の構成について説明する。
【００３１】
図３は、走行ログ収集センタ１０の構成例を示したブロック図である。同図に示すように、走行ログ収集センタ１０は、送受信部２１と提供者情報２２、走行ログ取得部２３、走行ログ処理部２４、地図データベース２５、走行ログデータベース２６、走行ログ加工部２７、結合道路所要時間データベース２８を具備して構成される。
【００３２】
送受信部２１は、インターネット１２との間で情報の送受信を行い、その情報の一つとして走行ログを受信する。提供者情報データベース２２は、走行ログを提供した提供者の情報を格納するもので、ここに格納した提供者情報に基づいて対価等の利益供与を行う。ただし、提供者のプライバシー保護の観点（詳細は、第５章で説明する）から別の形態で提供者情報を管理する場合もある。
【００３３】
走行ログ取得部２３は、送受信部２１が受信する情報から走行ログを取得し、走行ログ処理部２４は、走行ログ取得部２３が取得した走行ログを所定のフォーマットに変換して走行ログデータベース２６に格納する。このとき、走行ログ処理部２４は、必要に応じて地図データベース２５を参照する。地図データベース２５は、地図データを格納したものである。なお、地図データの利用法に関しては、第３章で説明する。走行ログデータベース２６は、走行ログを格納・管理する。
【００３４】
走行ログ加工部２７は、走行ログデータベース２６に格納されている走行ログに基づいて、結合道路（結合道路については、第３章で説明する）を通過する平均時間等を算出し、算出結果を結合道路所要時間データベース２８に格納する。結合道路所要時間データベース２８は、結合道路の通過に要する時間等の情報を格納・管理する。
【００３５】
なお、走行ログ収集センタ１０の各部における処理については、第３章で説明する。
【００３６】
ところで、図３に示した走行ログ収集センタ１０の構成例では、最終的に格納・管理している情報は、走行ログデータベース２６に格納される走行ログと結合道路所要時間データベース２８に格納される通過時間等である。しかしながら、走行ログ収集センタ１０は、さらに多種の情報を管理することができ、その場合の構成は、別のものとなる。そこで、走行ログ収集センタ１０の別の構成例についても説明する。
【００３７】
図４は、走行ログ収集センタ１０の別の構成例を示したブロック図である。同図に示すように、走行ログ収集センタ１０は、送受信部２１と提供者情報データベース２２、地図データベース２５、走行ログデータベース２６、結合道路所要時間データベース２８、データ処理部２９、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース３０、不定期イベント補正値データベース３１、天候データベース３２、不定期イベントデータベース３３を具備して構成される。
【００３８】
送受信部２１と提供者情報データベース２２、地図データベース２５、走行ログデータベース２６、結合道路所要時間データベース２８は、図３に示したものと同様のものである。
【００３９】
データ処理部２９は、図３に示した走行ログ取得部２３、走行ログ処理部２４、走行ログ加工部２７の全ての機能を含むとともに、走行ログデータベース２６に格納されている走行ログ等に基づいて、様々なデータを生成する。
【００４０】
不定期イベント除外結合道路所要時間データベース３０は、結合道路を通過する平均時間等のうち、不定期のイベントが発生した日時分を除外したものが格納されている。不定期のイベントとは、工事や事故、競馬、競輪、競艇、コンサート、有名人の葬式、デモ行進等がある。ただし、競馬等は、毎週開催されるものは、不定期イベントとして取り扱わないが、ＧＩレース等のように人の出が特に多くなるようなものは、不定期イベントとして取り扱う。
【００４１】
不定期イベント補正値データベース３１は、不定期のイベントが発生した場合に、結合道路を通過する平均時間等を補正する値を格納するもので、この補正値を不定期イベント除外結合道路所要時間データベース３０に格納されている平均時間等に適用することで、不定期イベントが発生した際の平均時間等を得ることができる。
【００４２】
天候データベース３２と不定期イベントデータベース３３は、それぞれ天候と不定期イベントに関するデータが格納されている。なお、天候データベース３２と不定期イベントデータベース３３は、必ずしも走行ログ収集センタ１０に配されている必要はなく、インターネット１２等を介してデータを取得できる場所に配されていればよい。
【００４３】
［２．２．走行ログの収集］
２．２節では、走行ログを収集するための構成について説明する。
【００４４】
図５は、走行ログを収集するための構成例を示した図である。まず、図５（ａ）に示す構成では、カーナビ４０−１は、携帯電話４１と接続されている。そして、カーナビ４０−１が蓄積した走行ログは、携帯電話４１によりインターネット１２を介して走行ログ収集センタ１０に送信される。
【００４５】
また、図５（ｂ）に示す構成では、カーナビ４０−２は、蓄積した走行ログをメモリカード４２等の記憶媒体に記憶する。メモリカード４２に記憶された走行ログは、提供者（カーナビの所有者）の自宅またはオフィス等に設置されたＰＣ４３で読み込まれ、インターネット１２を介して走行ログ収集センタ１０に送信される。
【００４６】
また、図５（ｃ）に示す構成では、カーナビ４０−３は、無線ＬＡＮに対応するＬＡＮアダプタ４４と接続されている。そして、ＬＡＮアダプタ４４が提供者の自宅またはオフィス等に設置された宅内アクセスポイント４５に接続した際に、カーナビ４０−３が蓄積した走行ログは、インターネット１２を介して走行ログ収集センタ１０に送信される。
【００４７】
さらに、図５（ｄ）に示す構成では、図５（ｃ）に示した構成と同様にカーナビ４０−３は、無線ＬＡＮに対応するＬＡＮアダプタ４４と接続されている。そして、ＬＡＮアダプタ４４がコンビニエンスストアやガソリンスタンド、電柱、信号機等に設置された街頭アクセスポイント４６に接続した際に、カーナビ４０−３が蓄積した走行ログは、インターネット１２を介して走行ログ収集センタ１０に送信される。
【００４８】
次に、走行ログを蓄積するカーナビゲーションシステムの構成について説明する。図６は、走行ログを蓄積するカーナビゲーションシステムの構成例を示すブロック図である。
【００４９】
同図に示すように、カーナビゲーションシステム４０は、地図データ５１とルート探索部５２、入力部５３、車両位置測定部５４、自車位置決定部５５、表示部５６、通信部５７、日時管理部５８、走行ログ取得部５９、走行ログ蓄積部６０、走行ログ処理部６１を具備して構成される。
【００５０】
地図データ５１は、カーナビゲーションシステム４０を利用する地域の地図データである。入力部５３は、利用者により操作指示等が入力される。
【００５１】
通信部５７は、インターネット１２等との間での通信を制御する。例えば、カーナビゲーションシステム４０が、図５（ａ）に示したカーナビゲーションシステム４０−１に相当する場合には、通信部５７は、携帯電話４１との接続および通信を制御し、図５（ｃ）または図５（ｄ）に示したカーナビゲーションシステム４０−３に相当する場合には、通信部５７は、ＬＡＮアダプタ４４との接続および通信を制御する。なお、カーナビゲーションシステム４０が図５（ｂ）に示したカーナビゲーションシステム４０−２に相当する場合には、通信部５７に代えてメモリカード４２のアダプタが具備される。
【００５２】
ルート探索部５２は、入力部５３より入力された目的地までの推奨経路を地図データ５１を参照して探索する。このとき、必要に応じて通信部５７を介して渋滞情報等を取得するようにしてもよい。
【００５３】
車両位置測定部５４は、ＧＰＳやジャイロにより、車両位置の緯度および経度を測定する。自車位置決定部５５は、車両位置測定部５４が測定した緯度および経度に基づいて、地図データ５１を参照して自車の位置を決定する。
【００５４】
表示部５６は、ルート探索部５２が探索した経路や自車位置決定部５５が決定した自車の位置を地図データ５１と重ね合わせて表示する。
【００５５】
日時管理部５８は、現在日時を管理する。走行ログ取得部５９は、自車位置決定部５５が決定した自車位置を所定の間隔で取得し、日時管理部５８が管理する日時と併せて走行ログを生成する。走行ログ蓄積部６０は、走行ログ取得部５９が生成した走行ログを蓄積する。走行ログ処理部６１は、走行ログ蓄積部６０が蓄積している走行ログを所定のフォーマットに変換し、通信部５７を介して走行ログ収集センタ１０へ送信する。
【００５６】
［３．走行ログデータベースの構築］
第３章では、走行ログ収集センタ１０における走行ログデータベース２６の構築方法について説明する。この説明に際しては、３．１節で全体の流れを説明し、３．２節以降で詳細を説明する。
【００５７】
［３．１．構築の流れ］
３．１節では、走行ログデータベース２６の構築の流れについて説明するが、ここでは、例として２通りの流れを説明する。なお、以下に示す処理は、人手や専用の装置を利用して行うこともできるが、コンピュータおよび以下に示す処理をコンピュータに実行させるプログラムを利用して行うことが適切であろう。もちろん、利用するコンピュータやプログラムの記述に制限は無い。
【００５８】
図７は、走行ログデータベース２６の構築の流れ（１）を示すフローチャートである。
【００５９】
走行ログ収集センタ１０では、送受信部２１が走行ログを受信すると（ステップ２００）、走行ログ処理部２４若しくはデータ処理部２９が、受信した走行ログから位置と日時を抽出し（ステップ２０１）、単位走行ログを生成する（ステップ２０２）。走行ログと単位走行ログについては、３．２節で説明する。
【００６０】
続いて、走行ログ処理部２４（データ処理部２９）は、生成した単位走行ログに提供者属性を付加する（ステップ２０３）。提供者属性とは、走行ログを提供した提供者の年齢や性別等であるが、その詳細については、３．３節で説明する。
【００６１】
次に、走行ログ処理部２４（データ処理部２９）は、地図データベース２５に格納されている地図データを参照して（ステップ２０４）、最初の結合道路を特定する（ステップ２０５）。結合道路とは、２つの交差点間を結ぶ１つの道路のことであるが、その詳細については、３．４節で説明する。
【００６２】
最初の結合道路を特定すると、走行ログ処理部２４（データ処理部２９）は、当該結合道路の両端の交差点を特定し（ステップ２０６）、特定した交差点との距離が一定値以下で最小となる時刻を単位走行ログから特定し（ステップ２０７）、これを当該交差点の通過時刻とする。なお、最初の結合道路の場合、自動車は、通常、結合道路の途中から移動を開始するため、ステップ２０６で特定した交差点のいずれか一方のみを通過し、ステップ２０７では、その一方の交差点の通過時刻を特定する。ただし、最初の結合道路で両端の交差点の両者を通過しているような場合には、通過時刻が遅いほうの交差点とを通過したものとして処理を行う。
【００６３】
最初の結合道路の交差点の通過時刻を特定すると（ステップ２０８でＹＥＳ）、走行ログ処理部２４（データ処理部２９）は、当該交差点を共有する結合道路の他端の交差点を特定し（ステップ２０９）、特定した交差点との距離が一定値以下で最小となる時刻を当該交差点の通過時刻として特定する（ステップ２０７）。そして、これらの処理を交差点の通過時刻を特定できる限り繰り返し（ステップ２０８でＹＥＳ）、通過時刻の特定が不可能となると（ステップ２０８でＮＯ）、これまでに特定した交差点とその通過時刻のリストを生成する（ステップ２１０）。通過時刻の特定が不可能となるのは、結合道路の途中で自動車が移動を中止したためである。
【００６４】
交差点と通過時刻のリストを生成すると、走行ログ処理部２４（データ処理部２９）は、当該リストを走行ログデータベース２６に格納する（ステップ２１１）。
【００６５】
このステップ２０３からステップ２１１の処理は、ステップ２０２で生成した全ての単位走行ログに対して行い（ステップ２１２でＮＯ）、全ての単位走行ログに対しての処理が終了すると（ステップ２１２でＹＥＳ）、受信した１つの走行ログに対する処理を終了する。
【００６６】
図８は、走行ログデータベース２６の構築の流れ（２）を示すフローチャートである。
【００６７】
走行ログ収集センタ１０では、送受信部２１が走行ログを受信すると（ステップ２２０）、走行ログ処理部２４若しくはデータ処理部２９が、受信した走行ログから位置と日時を抽出し（ステップ２２１）、単位走行ログを生成する（ステップ２２２）。
【００６８】
続いて、走行ログ処理部２４（データ処理部２９）は、生成した単位走行ログに提供者属性を付加する（ステップ２２３）。次に、走行ログ処理部２４（データ処理部２９）は、地図データベース２５に格納されている地図データを参照して（ステップ２２４）、単位走行ログから最初の結合道路を特定し（ステップ２２５）、当該結合道路における自動車の進行方向を特定する（ステップ２２６）。
【００６９】
最初の結合道路と進行方向を特定すると、走行ログ処理部２４（データ処理部２９）は、進行先の交差点との距離が一定値以下で最小となる時刻を単位走行ログから特定し（ステップ２２７）、これを当該交差点の通過時刻とする。
【００７０】
進行先の交差点の通過時刻を特定すると（ステップ２２８でＹＥＳ）、走行ログ処理部２４（データ処理部２９）は、当該交差点の通過後に進入した結合道路を特定し（ステップ２２９）、特定した結合道路の進行先の交差点との距離が一定値以下で最小となる時刻を当該交差点の通過時刻として特定する（ステップ２２７）。そして、これらの処理を交差点の通過時刻を特定できる限り繰り返し（ステップ２２８でＹＥＳ）、通過時刻の特定が不可能となると（ステップ２２８でＮＯ）、これまでに特定した交差点とその通過時刻のリストを生成する（ステップ２３０）。通過時刻の特定が不可能となるのは、結合道路の途中で自動車が移動を中止したためである。
【００７１】
交差点と通過時刻のリストを生成すると、走行ログ処理部２４（データ処理部２９）は、当該リストを走行ログデータベース２６に格納する（ステップ２３１）。
【００７２】
このステップ２２３からステップ２３１の処理は、ステップ２２２で生成した全ての単位走行ログに対して行い（ステップ２３２でＮＯ）、全ての単位走行ログに対しての処理が終了すると（ステップ２３２でＹＥＳ）、受信した１つの走行ログに対する処理を終了する。
【００７３】
［３．２．走行ログと単位走行ログ］
３．２節では、カーナビゲーションシステム４０から収集する走行ログと、その走行ログから生成される単位走行ログについて説明する。
【００７４】
図９は、走行ログの一例を示した図である。走行ログは、カーナビゲーションシステム４０において、車両の位置を日時とともに、一定時間間隔で記録したものである。図９に示した走行ログでは、車両の位置を経度（東経）と緯度（北緯）で表し、日時を年月日（西暦下２桁＋月＋日）と時刻（時（２４進法表記）＋分＋秒）で表し、これらをカンマ区切り文字列として記録している。
【００７５】
また、走行ログには、車両位置の他に、車両に発生した事象、例えば、エンジンの始動、停止等が記録される。図９に示した走行ログでは、車両に発生した事象としてエンジンの始動（Ｐｏｗｅｒ ｏｎ）とエンジンの停止（Ｐｏｗｅｒ ｏｆｆ）が記録されている。なお、カーナビゲーションシステム４０は、通常、エンジンが停止している間は電源が遮断されているため、その動作は停止している。カーナビゲーションシステム４０は、動作が停止していれば、走行ログの記録を行うことができないため、一定時間以上の記録の中断をエンジンの始動、停止とみなすことで、その記録を省略することもできる。
【００７６】
次に、単位走行ログについて説明する。図１０は、単位走行ログの一例を示した図である。単位走行ログは、走行ログを車両の１運行を単位として分割したものである。車両の１運行とは、車両のエンジンが始動してカーナビゲーションシステム４０の電源が投入されてからエンジンが停止してカーナビゲーションシステム４０の電源が遮断されるまでとする。したがって、単位走行ログは、走行ログをエンジンの始動、停止があった時間で分割することにより生成される。
【００７７】
［３．３．提供者属性］
３．３節では、単位走行ログ等に付加する提供者属性について説明する。
【００７８】
提供者属性とは、走行ログを提供するカーナビの利用者の属性であり、性別や年齢、家族構成、同乗者数、車検証に記載の項目、車両の主用途、趣味等の様々な項目を設定することができる。また、カーナビのメーカー名や機種名を提供者属性として利用するようにしてもよい。これは、後述する結合道路所要時間データベース２８を属性毎、即ち、性別や年齢、自動車の種類毎に作成するとき等に利用できる。
【００７９】
例えば、性別は、男性・女性の２種類であり、年齢は、直接数字で入力してもよいが、１９歳以下、２９歳以下、３９歳以下、４９歳以下、５０歳以上のように年齢層を選択させるようにしてもよい。家族構成は、配偶者の有無や子供、乳幼児の数等である。同乗者数は、車両の運行時に同乗していた人の数である。車検証に記載の項目は、自動車の用途、種別、自家用・事業用の区分、車体形状、車名形式、乗車定員、車両重量、車両総重量、原動機の形式、車両の長さ、幅、高さ、総排気量、燃料種別等の全部または一部である。主な用途は、通勤・通学、家族との外出、業務用移動、業務用荷物運搬、業務用乗用等の区別である。
【００８０】
これらの項目のうちの大半は、一度設定してカーナビに記憶させておくことができるが、同乗者数等は、都度の入力を行う必要がある。
【００８１】
なお、提供者属性の設定に関しては、第５章で説明するプライバシーの保護の観点から、個人を特定できるような情報を避ける場合もある。
【００８２】
［３．４．結合道路］
３．４節では、結合道路について説明する。
【００８３】
図１１は、結合道路を説明するための図である。結合道路は、第１位置としての交差点と第２位置としての交差点の２つの交差点を結ぶ１つの道路であり、原則として結合道路中には交差点は存在しない。例えば、図１１に示した道路では、交差点１００と交差点１０１を結ぶ道路が結合道路であり、交差点１０１と交差点１０２を結ぶ道路が別の結合道路である。
【００８４】
したがって、ある結合道路へ進入した車両は、当該結合道路の他端の交差点から退出することとなる。ただし、結合道路沿いの駐車場等に駐車を行った場合等で、車両が方向を転換した場合には、この限りではない。
【００８５】
なお、上述したように、結合道路は途中に交差点を含まないものであるが、極端に幅員の少ない道路との交差点や袋小路となる道路との交差点等、カーナビによるルート探索で無視される可能性のある道路との交差点を含む場合もある。
【００８６】
［３．５．交差点通過日時の算出］
３．５節では、交差点通過日時の算出方法について説明する。
【００８７】
車両の交差点通過日時を算出する場合には、まず、単位走行ログから対象となる交差点の近傍のデータを抽出する。交差点近傍のデータは、その緯度および経度が交差点の緯度および経度を基準とした一定範囲内となるものや緯度および経度から距離を算出し、算出した距離が対象となる交差点から一定以内のものとなる。
【００８８】
単位走行ログから対象となる交差点の近傍のデータを抽出すると、抽出したデータのうち最も交差点に近いデータの日時を当該交差点の通過日時とする。
【００８９】
また、カーナビの位置精度が悪い場合や車両が高速で交差点を通過した場合には、最も交差点に近いデータの日時を当該交差点の通過日時とした場合には、数秒の誤差が生じる場合がある。このような場合には、図１２に示すように、当該交差点の近傍のデータを関数として、近似式により当該交差点の通過日時を求める。
【００９０】
［３．６．誤差の除去］
３．６．節では、走行ログに混入する誤差の除去について説明する。
【００９１】
走行ログには、様々な原因により誤差が混入することがある。混入した誤差をそのままにしておけば、当然のことながら交差点通過日時に誤差が生じ、さらには、結合道路所要時間（次節で説明する）にまで誤差が生じてしまう。そのため、走行ログに混入した誤差を除去する必要がある。
【００９２】
走行ログに混入する誤差の１つとしては、マップマッチングエラーがある。マップマッチングエラーは、測定した自車位置が実際の位置とずれることにより生じ、交差点等で曲がった際に、地図上の交差点の無い位置で曲がったと解釈されエラーとなるものである。
【００９３】
図１３は、マップマッチングエラーを説明するための図である。車両が、図１３に示すように交差点１１０を左折し、交差点１１１および交差点１１２を直進した後に、図中の破線矢印で示すように交差点１１３を右折したものとする。このとき、カーナビで自車位置にずれが生じていたとすると、交差点１１３を右折した際に図中に実線矢印で示すように交差点の無い位置で右折を行った解釈されてエラーとなる。
【００９４】
マップマッチングエラーが生じた際には、カーナビは、自車位置の訂正を行うことができるが、これまでに記録していた走行ログを訂正することはできない。そのため、当該走行ログから交差点通過日時を算出する際には、マップマッチングエラーが発生した時に隣接していた交差点から遡って車両が直進を続けた交差点のデータを削除する。例えば、図１３に示した例では、交差点１１３から遡り、交差点１１０までのデータを削除する。このような処理を行う理由としては、直進を続けていると測定した自車位置がどの時点でずれたのかが判らないためである。
【００９５】
このような処理を行うため、カーナビ４０では、マップマッチングエラーが発生した際には、その旨を走行ログに記述しておき、後に走行ログ収集センタ１０での処理の際に、当該エラーを除去できるようにする。図１４は、マップマッチングエラーが発生した際の走行ログの一例を示した図である。同図に示すように、走行ログには、マップマッチングエラーが発生した箇所に「Ｅｒｒｏｒ」が記述されるている。
【００９６】
また、走行ログに混入する誤差の別の原因としては、運転者の意思による車両の駐停車がある。これは、結合道路途中での店舗の立ち寄りや荷物の積み卸し、人待ち等のための駐停車である。
【００９７】
車両を駐停車した際に、運転者がエンジンを停止すれば、エンジンの停止が走行ログに記録されるため、単位走行ログを生成する際に駐停車の影響は除去されるが、エンジンを停止しなかった場合には、走行ログは、通常に結合道路を通過した場合と同様となってしまう。
【００９８】
そこで、車両の駐停車による誤差の混入を除去するために、車両のパーキングブレーキが使用され、かつ、シートベルトが脱離されたことを走行ログに記録し、単位走行ログを生成する際に当該記録をエンジンの停止があった場合と同様に処理することで、車両の駐停車による誤差の混入を除去することができる。図１５は、車両の駐停車があった際の走行ログの一例を示した図である。同図に示すように、走行ログには、車両の駐停車が発生した箇所に「Ｐａｒｋｉｎｇ ｂｒａｋｅ ＋ Ｓｅａｔ ｂｅｌｔ」が記述されている。
【００９９】
この他にも、ドアの開閉などの車両の状態変化を更に組み合わせることで、より確実に誤差の混入が除去できる。
【０１００】
［３．７．結合道路所要時間データベースの構築］
３．７節では、結合道路所要時間データベース２８の構築について説明する。結合道路所要時間データベース２８は、結合道路を通過するのに要する時間の平均等を格納したものである。ここでは、例として２通りの流れを説明する。
【０１０１】
図１６は、結合道路所要時間データベース２８の構築の流れ（１）を示すフローチャートである。結合道路所要時間データベース２８を構築する際には、まず、走行ログデータベース２６から条件に適合するデータを抽出する（ステップ２４０）。条件とは、対象期間と対象地域であり、例えば、対象期間を２０００年１月１日から２０００年１２月３１日の１年間とし、対象地域を東京都として設定する。
【０１０２】
次に、走行ログデータベース２６から抽出したデータ、つまり、交差点通過日時リストに基づいて、結合道路毎の通過所要時間を算出する（ステップ２４１）。所要時間の算出は、結合道路の入***差点の通過時刻と出***差点の通過時刻の差により求められる。そして、算出した所要時間毎に出***差点での進行方向を特定する（ステップ２４２）。
【０１０３】
続いて、算出した所要時間毎に、対応する交差点通過日時リストから月、曜日、時を抽出するとともに（ステップ２４３）、天候データベース３２を参照して（ステップ２４４）、対応する交差点通過日時リストの日時データと結合道路の位置に基づいて天候を特定する（ステップ２４５）。
【０１０４】
そして、ステップ２４１で算出した所要時間を対応する結合道路、出***差点での進行方向、年、月、曜日、時（時刻）、天候で分類し（ステップ２４６）、分類毎に所要時間の平均と標準偏差を求め（ステップ２４７）、結合道路所要時間データベース２８に格納する（ステップ２４８）。
【０１０５】
つまり、これらの処理は、結合道路とその通過所要時間との関連付け、結合道路と進行方向、年、月、曜日、時（時刻）、天候等の車両の移動時間に変動を与える可能性のある要素との関連付け、これらの結合道路が一致する要素と通過所要時間との関連付け等を行うものである。
【０１０６】
なお、ステップ２４６でのデータ分類処理では、必ずしも上述の項目で分類を行う必要はなく、適宜、項目を変更するようにしてもよい。これらの項目は、原則として、車両の移動時間に変動を与える可能性のある要素を示したものであり、これらを適宜変更することで、より適切なデータ分類処理を行うことが可能となる。
【０１０７】
図１７は、結合道路所要時間データベース２８の構築の流れ（２）を示すフローチャートである。結合道路所要時間データベース２８を構築する際には、まず、走行ログデータベース２６から条件に適合するデータを抽出する（ステップ２６０）。条件とは、対象期間と対象地域であり、例えば、対象期間を２０００年１月１日から２０００年１２月３１日の１年間とし、対象地域を東京都として設定する。
【０１０８】
次に、走行ログデータベース２６から抽出したデータ、つまり、交差点通過日時リストに基づいて、結合道路毎の通過所要時間を算出する（ステップ２６１）。所要時間の算出は、結合道路の入***差点の通過時刻と出***差点の通過時刻の差により求められる。そして、算出した所要時間毎に出***差点での進行方向を特定する（ステップ２６２）。
【０１０９】
続いて、算出した所要時間毎に、対応する交差点通過日時リストから月、曜日、時を抽出するとともに（ステップ２６３）、天候データベース３２を参照して（ステップ２６４）、対応する交差点通過日時リストの日時データと結合道路の位置に基づいて天候を特定する（ステップ２６５）。
【０１１０】
次に、地図データベース２５を参照して（ステップ２６６）、道路特徴、地域特徴、周辺施設特徴等を特定する（ステップ２６７）。道路特徴とは、結合道路の道路としての特徴を示すもので、幅員や車線数、種類（都市間高速道路、都市内高速道路、その他の有料道路、国道、県道、市町村道、その他の幹線道、その他）、制限速度、勾配等により表される。地域特徴とは、結同道路の存在する地域の特徴を示すもので、商業地、住宅地、工業地、山間部、臨海部、春型行楽地、夏型行楽地、秋型行楽地、冬型行楽地、その他の行楽地等により表される。周辺施設特徴とは、結合道路周辺での渋滞の原因となる施設の有無を示すもので、朝夕混雑型施設（駅等）、休日混雑型施設（遊園地等）、午前混雑型施設（病院等）の有無により表される。
【０１１１】
そして、ステップ２６１で算出した所要時間を対応する結合道路、出***差点での進行方向、月、曜日、時、天候で分類し（ステップ２６８）、分類毎に所要時間の平均と標準偏差を求め（ステップ２６９）、結合道路所要時間データベース２８に格納する（ステップ２７０）。
【０１１２】
次に、結合道路所要時間データベース２８に格納するデータのフォーマットについて説明する。図１８は、結合道路所要時間データベース２８に格納するデータのフォーマットの一例を示した図である。
【０１１３】
同図に示すように、結合所要時間データベース２８に格納するデータは、Ｉｎｄｅｘ１２０と所要時間の平均１２１、標準偏差１２２、進行方向１２３、出***差点１２４、時１２５、曜日１２６、月１２７、天候１２８により構成される。
【０１１４】
Ｉｎｄｅｘ１２０は、結合道路のシリアルナンバーを示しており、所要時間の平均１２１は、Ｉｎｄｅｘ１２０が示す結合道路における進行方向１２３、出***差点１２４、時１２５、曜日１２６、月１２７、天候１２８が示す条件での通過所要時間の平均を示している。標準偏差１２２は、所要時間の平均１２１の標準偏差である。
【０１１５】
進行方向１２３は、車両の進行方向を示すもので、例えば、１が上り、２が下りを示す。出***差点１２４は、当該結合道路の出***差点での車両の進行方向を示すもので、例えば、１が左折等、２が直進等、３が右折等である。ただし、当該交差点が三叉路等の場合には、この限りでは無い。
【０１１６】
時１２５は、車両の通過時の時刻のうちの時を示すものであり、曜日１２６は、車両の通過時の曜日を示すもので、例えば、１が月、２が火、３が水、４が木、５が金、６が土、７が日を示す。月１２７は、車両の通過時の月を示したものであり、天候１２８は、車両の通過時の天候を示すもので、例えば、０が快晴、１が晴れ、２がうす曇り、３が曇り、４が小雨、５が雨、６が大雨、７が小雪、８が雪、９が大雪を示している。
【０１１７】
したがって、「００９２６４，４９．９，３．６，１，３，１６，２，９，３」で示されるデータは、シリアルナンバーが００９２６４の結合道路を９月の火曜日、１６時頃、天候が曇りの条件で、上り方向に進行して右折する場合の通過所要時間の平均が４９．９秒となり、その標準偏差が３．６秒となることを示している。
【０１１８】
なお、ここで示したフォーマットは一例であり、他のフォーマットでデータを構成することもできる。図１９は、他のフォーマットの例を示した図である。
【０１１９】
図１９（ａ）に示す例では、データは、入***差点位置１３０と出***差点位置１３１、所要時間の平均１３２、標準偏差１３３、出***差点１３４、時１３５、曜日１３６、月１３７、天候１３８により構成される。このフォーマットは、入***差点位置１３０と出***差点位置１３１により結合道路への入口位置と出口位置を特定することで、図１８に示したフォーマットのＩｎｄｅｘ１２０と進行方向１２３に代えている。
【０１２０】
図１９（ｂ）に示す例では、データは、Ｉｎｄｅｘ１４０と平均速度の平均１４１、標準偏差１４２、進行方向１４３、出***差点１４４、時１４５、曜日１４６、月１４７、天候１４８により構成される。このフォーマットは、結合道路を通過する各車両の通過平均速度を平均した平均速度の平均１４１を図１８に示したフォーマットの所要時間の平均１２１に代えている。
【０１２１】
通過平均速度で記録すると、結合道路の長短によるデータ長の変化、つまり、バイト数の変化が生じないといった特徴や、出現頻度が正規分布に近いので統計処理に向いているといった特徴がある。
【０１２２】
図１９（ｃ）に示す例では、データは、Ｉｎｄｅｘ１５０と所要時間の平均１５１、標準偏差１５２、進行方向１５３、出***差点１５４、時１５５、曜日１５６、月１５７、月の上中下旬１５８、休日１５９、五十日１６０、天候１６１により構成される。このフォーマットは、日時のうちの日が月の上旬、中旬、下旬のいずれかに相当するかを示す月の上中下旬１５８と、休日であるか否かを示す休日１５９、五十日であるか否か示す五十日１６０を図１８に示したフォーマットに加えている。さらに、連休、およびその前日、およびその最終日等の日付の特徴やその結合道路への進入が入***差点での直進、右折、左折によるものかを付加することもできる。
【０１２３】
このようなフォーマット、例えば、図１９（ａ）に示したフォーマットにより、結合道路所要時間データベース２８へデータを格納すると、結合道路所要時間データベース２８の内容は、図２０に示すようになる。
【０１２４】
［４．走行ログの収集］
第４章では、カーナビ４０が走行ログを蓄積し、走行ログ収集センタ１０へ送信するまでの処理を説明するが、まず、４．１節で走行ログ収集の基本的な処理を説明し、４．２節以降で走行ログ収集の変形例についての説明を行う。
【０１２５】
［４．１．収集の流れ］
４．１節では、カーナビ４０による走行ログ収集の基本的な処理について説明する。ここでは、例として２通りの流れを説明する。
【０１２６】
図２１は、カーナビ４０による走行ログ収集の流れ（１）を示すフローチャートである。なお、ここで示す処理の流れは、走行ログ収集センタ１０への走行ログの送信を車両が駐車または停車している状態で行う場合（図５（ａ）、図５（ｃ）、図５（ｄ）等に対応）の例である。
【０１２７】
カーナビ４０は、車両のエンジンが始動されると走行ログの収集を開始するが、最初に、提供者（運転者）に対して提供者属性の入力を促し、入力部５３で提供者属性の入力を受け付ける（ステップ３００）。続いて、カーナビ４０は、自車位置決定部５５が車両位置測定部５４が測定した車両位置と地図データ５１を参照して自車の車両位置を決定し（ステップ３０１）、走行ログ取得部５９が自車位置決定部５５が決定した車両位置を取得するとともに日時管理部５８が管理している日時を取得して走行ログ蓄積部６０に蓄積する（ステップ３０２）。
【０１２８】
このステップ３０１とステップ３０２の処理は、車両のエンジンが停止されるまで繰り返される（ステップ３０３でＮＯ）。
【０１２９】
一方、車両のエンジンが停止されると（ステップ３０３でＹＥＳ）、通信部５７が走行ログ収集センタ１０と通信が可能であれば（ステップ３０４でＹＥＳ）、走行ログ処理部６１が、走行ログ蓄積部６０に現に蓄積した走行ログや過去に蓄積して未送信である走行ログを通信部５７を介して走行ログ収集センタ１０に送信して（ステップ３０５）、処理を終了する。
【０１３０】
また、通信部５７が走行ログ収集センタ１０との通信が不可能であれば（ステップ３０４でＮＯ）、走行ログの送信は次回に行うものとして、処理を終了する。
【０１３１】
図２２は、カーナビ４０による走行ログ収集の流れ（２）を示すフローチャートである。なお、ここで示す処理の流れは、走行ログ収集センタ１０への走行ログの送信を車両が走行している状態で行う場合（図５（ａ）、図５（ｄ）等に対応）の例である。
【０１３２】
カーナビ４０は、車両のエンジンが始動されると走行ログの収集を開始するが、最初に、提供者（運転者）に対して提供者属性の入力を促し、入力部５３で提供者属性の入力を受け付ける（ステップ３２０）。続いて、カーナビ４０は、自車位置決定部５５が車両位置測定部５４が測定した車両位置と地図データ５１を参照して自車の車両位置を決定し（ステップ３２１）、走行ログ取得部５９が自車位置決定部５５が決定した車両位置を取得するとともに日時管理部５８が管理している日時を取得して走行ログ蓄積部６０に蓄積する（ステップ３２２）。
【０１３３】
ここで、通信部５７が走行ログ収集センタ１０との送信が可能で、かつ、走行ログ蓄積部６０に過去に蓄積して未送信である走行ログが存在すれば（ステップ３２３でＹＥＳ）、走行ログ処理部６１が、当該走行ログを通信部５７を介して走行ログ収集センタ１０に送信する（ステップ３２４）。
【０１３４】
また、通信部５７による走行ログ収集センタ１０との通信が不可能である場合や、送信すべき走行ログが存在しない場合には（ステップ３２３でＮＯ）、走行ログの送信は行わない。
【０１３５】
そして、これらの処理を車両のエンジンが停止されるまで繰り返し（ステップ３２５でＮＯ）、エンジンが停止されると（ステップ３２５でＹＥＳ）、カーナビ４０は、走行ログの収集処理を終了する。
【０１３６】
［４．２．走行ログの圧縮］
４．２節では、走行ログの圧縮について説明する。走行ログは、上述したように、車両のエンジンが動作している間、一定の間隔で蓄積される。このため、相当量の走行ログがカーナビ４０の走行ログ蓄積部６０に蓄積され、走行ログ収集センタ１０に送信されることとなるが、走行ログ蓄積部６０の容量や走行ログ１０との間の通信量を考慮すれば、走行ログは、可能な限り少量であることが望まれる。ここでは、走行ログを圧縮することにより、走行ログの蓄積量や送信量を低減する場合の説明を行う。
【０１３７】
図２３は、走行ログを圧縮する場合の走行ログ収集の流れを示すフローチャートである。なお、ここで示す処理の流れは、図２１に示した処理に準じたものであるが、図２２に対応した処理（説明は省略する）も可能である。
【０１３８】
カーナビ４０は、車両のエンジンが始動されると走行ログの収集を開始するが、最初に、提供者（運転者）に対して提供者属性の入力を促し、入力部５３で提供者属性の入力を受け付ける（ステップ３４０）。続いて、カーナビ４０は、自車位置決定部５５が車両位置測定部５４が測定した車両位置と地図データ５１を参照して自車の車両位置を決定し（ステップ３４１）、走行ログ取得部５９が自車位置決定部５５が決定した車両位置を取得するとともに日時管理部５８が管理している日時を取得し、これらを圧縮する（ステップ３４２）。そして、圧縮した走行ログを走行ログ蓄積部６０に蓄積する（ステップ３４３）。なお、走行ログの圧縮方法については、後述する。
【０１３９】
このステップ３４１乃至ステップ３４３の処理は、車両のエンジンが停止されるまで繰り返される（ステップ３４４でＮＯ）。
【０１４０】
一方、車両のエンジンが停止されると（ステップ３４４でＹＥＳ）、通信部５７が走行ログ収集センタ１０と通信が可能であれば（ステップ３４５でＹＥＳ）、走行ログ処理部６１が、走行ログ蓄積部６０に現に蓄積した走行ログや過去に蓄積して未送信である走行ログをファイル圧縮し（ステップ３４６）、通信部５７を介して走行ログ収集センタ１０に送信して（ステップ３４７）、処理を終了する。走行ログのファイル圧縮は、コンピュータ間での通信等で通常に用いられているものを利用する。
【０１４１】
また、通信部５７が走行ログ収集センタ１０との通信が不可能であれば（ステップ３４５でＮＯ）、走行ログの送信は次回に行うものとして、処理を終了する。
【０１４２】
次に、ステップ３４２における走行ログの圧縮方法について説明するが、ここでは、３通りの圧縮方法について説明する。図２４乃至図２６は、それぞれ、圧縮した走行ログの例を示した図である。
【０１４３】
まず、第１の圧縮方法では、走行ログ取得部５９は、図２４に示すように、車両のエンジンが始動されて走行ログの収集を開始した際に、その時点の日時と以降の走行ログの記録間隔を記録する。そして、以降の走行ログを記録する際には、車両の位置のみを記録する。
【０１４４】
図２４に示す「Ｐｏｗｅｒ ｏｎ ０１０９０４，１６２５０２，１」は、エンジンが始動された際の日時が２００１年９月４日１６時２５分２秒であり、以降、１秒間隔で走行ログを記録することを示している。
【０１４５】
第２の圧縮方法では、走行ログ取得部５９は、図２５に示すように、車両のエンジンが始動されて走行ログの収集を開始した際に、その時点での車両の位置と日時、以降の走行ログの記録間隔を記録する。そして、以降は、最初に記録した位置との差分の位置のみを記録する。
【０１４６】
図２５に示す「Ｐｏｗｅｒ ｏｎ １３９．１３５００，３５．２０８１０，０．００００１，０１０９０４，１６２５０２，１」は、エンジンが始動された際の車両の位置が東経１３９．１３５００度、北緯３５．２０８１０度、以降に記録する走行ログの差分の乗数が０．００００１、日時が２００１年９月４日１６時２５分２秒、以降の記録間隔が１秒で走行ログを記録することを示している。そして、走行ログのうち「０，−１」は、車両の位置が東経１３９．１３５００度、北緯３５．２０８０９度であることを示している。
【０１４７】
また、第３の圧縮方法では、走行ログ取得部５９は、図２６に示すように、車両のエンジンが始動されて走行ログの収集を開始した際に、その時点での車両の位置と日時、以降の走行ログの記録間隔を記録する。そして、以降は、直前に記録した位置との差分の位置のみを記録する。
【０１４８】
図２６に示す「Ｐｏｗｅｒ ｏｎ １３９．１３５００，３５．２０８１０，０．００００１，０１０９０４，１６２５０２，１」は、エンジンが始動された際の車両の位置が東経１３９．１３５００度、北緯３５．２０８１０度、以降に記録する走行ログの差分の乗数が０．００００１、日時が２００１年９月４日１６時２５分２秒、以降の記録間隔が１秒で走行ログを記録することを示している。そして、走行ログのうち「０，−１」は、直前に「０，０」で示される位置である東経１３９．１３５００度、北緯３５．２０８１０度から０．００００１度分だけ南方に移動した位置である東経１３９．１３５００度、北緯３５．２０８０９度であることを示している。
【０１４９】
［４．３．交差点通過日時リストの送信］
４．３節では、カーナビ４０が走行ログを交差点通過日時リストに加工して送信する場合について説明する。走行ログは、上述した用に少量で送信することが望ましいが、交差点通過日時リストは、交差点の近傍のデータのみとなるため、走行ログをそのまま送信するよりも通信量が少なくなることが多い。そこで、カーナビ４０で交差点通過日時リストへの加工を行った後に走行ログ収集センタ１０への送信を行う場合を説明する。
【０１５０】
図２７は、カーナビ４０で交差点通過日時リストを生成する場合の走行ログ収集の流れを示すフローチャートである。なお、ここで示す処理の流れは、走行ログの収集を図２１に示した処理に準じて行い、走行ログへの加工を図７に示した処理に準じて行うものであるが、図２１に示した処理と図８に示した処理、図２２に示した処理と図７に示した処理、図２２に示した処理と図８に示した処理の組み合わせ等も同様に実行することが可能である。
【０１５１】
カーナビ４０は、車両のエンジンが始動されると走行ログの収集を開始するが、最初に、提供者（運転者）に対して提供者属性の入力を促し、入力部５３で提供者属性の入力を受け付ける（ステップ４００）。続いて、カーナビ４０は、自車位置決定部５５が車両位置測定部５４が測定した車両位置と地図データ５１を参照して自車の車両位置を決定し（ステップ４０１）、走行ログ取得部５９が自車位置決定部５５が決定した車両位置を取得するとともに日時管理部５８が管理している日時を取得して走行ログ蓄積部６０に蓄積する（ステップ４０２）。
【０１５２】
このステップ４０１とステップ４０２の処理は、車両のエンジンが停止されるまで繰り返される（ステップ４０３でＮＯ）。
【０１５３】
一方、車両のエンジンが停止されると（ステップ４０３でＹＥＳ）、走行ログ処理部６１が、走行ログ蓄積部６０に蓄積された走行ログから位置と日時を抽出し（ステップ４０４）、単位走行ログを生成する（ステップ４０５）。
【０１５４】
続いて、走行ログ処理部６１は、生成した単位走行ログに、ステップ４００で入力された提供者属性を付加し（ステップ４０６）、地図データ５１を参照して（ステップ４０７）、最初の結合道路を特定する（ステップ４０８）。
【０１５５】
最初の結合道路を特定すると、走行ログ処理部６１は、当該結合道路の両端の交差点を特定し（ステップ４０９）、特定した交差点との距離が一定値以下で最小となる時刻を単位走行ログから特定して（ステップ４１０）、これを当該交差点の通過時刻とする。
【０１５６】
最初の結合道路の交差点の通過時刻を特定すると（ステップ４１１でＹＥＳ）、走行ログ処理部６１は、当該交差点を共有する結合道路の他端の交差点を特定し（ステップ４１２）、特定した交差点との距離が一定値以下で最小となる時刻を当該交差点の通過時刻として特定する（ステップ４１０）。そして、これらの処理を交差点の通過時刻を特定できる限り繰り返し（ステップ４１１でＹＥＳ）、通過時刻の特定が不可能となると（ステップ４１１でＮＯ）、これまでに特定した交差点とその通過時刻のリストを生成して走行ログ蓄積部６０に格納する（ステップ４１３）。なお、リストを走行ログ蓄積部６０に格納する際に、リストに対してファイル圧縮処理を施すようにしてもよい。
【０１５７】
このステップ４０６からステップ４１３の処理は、ステップ４０５で生成した全ての単位走行ログに対して行う（ステップ４１４でＮＯ）。
【０１５８】
そして、全ての単位走行ログに対しての処理が終了すると（ステップ４１４でＹＥＳ）、通信部５７が走行ログ収集センタ１０と通信が可能であれば（ステップ４１５でＹＥＳ）、走行ログ処理部６１が、走行ログ蓄積部６０に蓄積されている交差点通過日時リストを通信部５７を介して走行ログ収集センタ１０に送信して（ステップ４１６）、処理を終了する。また、通信部５７が走行ログ収集センタ１０との通信が不可能であれば（ステップ４１５でＮＯ）、交差点通過日時リストの送信は次回に行うものとして、処理を終了する。
【０１５９】
以上は、エンジン停止後に交差点通過日時リストを生成する例を示したが、走行中に交差点通過日時リストを生成するようにしてもよい。
【０１６０】
なお、走行ログ収集センタ１０では、カーナビ４０から交差点通過日時リストを受信した場合には、これを走行ログデータベース２６に格納し、図７に示した処理若しくは図８に示した処理は行わない。
【０１６１】
［４．４．結合道路毎の統計処理後の送信］
４．４節では、カーナビ４０が走行ログに結合道路毎の所要時間等の統計処理を施して送信する場合について説明する。走行ログは、上述したように少量で送信することが望ましいが、結合道路毎の統計処理結果は、走行ログをそのまま送信するよりも通信量が少なくなることが多い。そこで、カーナビ４０で結合道路毎の統計処理を施した後に走行ログ収集センタ１０への送信を行う場合を説明する。
【０１６２】
図２８は、カーナビ４０で結合道路毎の統計処理を施す場合の走行ログ収集の流れを示すフローチャートである。なお、ここで示す処理の流れは、走行ログの収集を図２１に示した処理に準じて行い、結合道路毎の統計処理を図１６に示した処理に準じて行うものであるが、図２２に示した処理と図１６に示した処理の組み合わせ等も同様に実行することが可能である。
【０１６３】
カーナビ４０は、車両のエンジンが始動されると走行ログの収集を開始し、図２７で示したステップ４００乃至ステップ４０４の処理と同様の処理を行った後に、単位走行ログを生成する（ステップ４２０）。そして、図２７で示したステップ４０６乃至ステップ４１２の処理と同様の処理を行った後に、交差点通過日時リストを生成する（ステップ４２１）。
【０１６４】
次に、走行ログ処理部６１が交差点通過日時リストに基づいて、結合道路毎の通過所要時間を算出する（ステップ４２２）。所要時間の算出は、結合道路の入***差点の通過時刻と出***差点の通過時刻の差により求められる。そして、算出した所要時間毎に出***差点での進行方向を特定する（ステップ４２３）。
【０１６５】
続いて、走行ログ処理部６１は、算出した所要時間毎に、対応する交差点通過日時リストから月、曜日、時を抽出するとともに（ステップ４２４）、通信部５７を介して取得される天候データ若しくは提供者（運転者）により入力される天候データを参照して（ステップ４２５）、対応する交差点通過日時リストの日時データと結合道路の位置に基づいて天候を特定する（ステップ４２６）。
【０１６６】
そして、ステップ４２２で算出した所要時間を対応する結合道路、出***差点での進行方向、月、曜日、時、天候で分類し（ステップ４２７）、分類毎に算出に使ったデータ数と所要時間の平均、標準偏差を求める（ステップ４２８）。
【０１６７】
このステップ４２１（ステップ４０６乃至ステップ４１２の処理と同様の処理を含む）からステップ４２８の処理は、ステップ４２０で生成した全ての単位走行ログに対して行う（ステップ４２９でＮＯ）。
【０１６８】
そして、全ての単位走行ログに対しての処理が終了すると（ステップ４２９でＹＥＳ）、通信部５７が走行ログ収集センタ１０と通信が可能であれば（ステップ４３０でＹＥＳ）、走行ログ処理部６１が、走行ログ蓄積部６０に蓄積されている結合道路毎の統計情報を通信部５７を介して走行ログ収集センタ１０に送信して（ステップ４３１）、処理を終了する。また、通信部５７が走行ログ収集センタ１０との通信が不可能であれば（ステップ４３０でＮＯ）、結合道路毎の統計情報の送信は次回に行うものとして、処理を終了する。
【０１６９】
なお、走行ログ収集センタ１０では、カーナビ４０から結合道路毎の統計情報を受信した場合には、これを結合道路所要時間データベース２８に格納し、図１６に示した処理は行わない。ただし、結合道路毎の統計情報を格納する際には、結合道路の通過所要時間の平均や標準偏差等を再度算出することとなる。
【０１７０】
［４．５．結合道路の特徴での統計処理後の送信］
４．５節では、カーナビ４０が走行ログに結合道路の特徴で統計処理を施して送信する場合について説明する。結合道路の特徴での統計処理は、４．４節で説明した処理とほぼ同様であるが、最終的に結合道路を特定しないので、第５章で説明する提供者のプライバシーを強固に保護する場合に適している。
【０１７１】
図２９は、カーナビ４０で結合道路の特徴での統計処理を施す場合の走行ログ収集の流れを示すフローチャートである。なお、ここで示す処理の流れは、走行ログの収集を図２１に示した処理に準じて行い、結合道路毎の統計処理を図１７に示した処理に準じて行うものであるが、図２２に示した処理と図１７に示した処理の組み合わせ等も同様に実行することが可能である。
【０１７２】
カーナビ４０は、車両のエンジンが始動されると走行ログの収集を開始し、図２７で示したステップ４００乃至ステップ４０４の処理と同様の処理を行った後に、単位走行ログを生成する（ステップ４４０）。そして、図２７で示したステップ４０６乃至ステップ４１２の処理と同様の処理を行った後に、交差点通過日時リストを生成する（ステップ４４１）。
【０１７３】
次に、走行ログ処理部６１が交差点通過日時リストに基づいて、結合道路毎の通過所要時間を算出する（ステップ４４２）。所要時間の算出は、結合道路の入***差点の通過時刻と出***差点の通過時刻の差により求められる。そして、算出した所要時間毎に出***差点での進行方向を特定する（ステップ４４３）。
【０１７４】
続いて、走行ログ処理部６１は、算出した所要時間毎に、対応する交差点通過日時リストから月、曜日、時を抽出するとともに（ステップ４４４）、通信部５７を介して取得される天候データ若しくは提供者（運転者）により入力される天候データを参照して（ステップ４４５）、対応する交差点通過日時リストの日時データと結合道路の位置に基づいて天候を特定する（ステップ４４６）。
【０１７５】
次に、走行ログ処理部６１は、地図データ５１を参照して（ステップ４４７）、道路特徴、地域特徴、周辺施設特徴等を特定する（ステップ４４８）。道路特徴、地域特徴、周辺施設特徴等は、上述した通りである。そして、ステップ４４２で算出した所要時間を道路特徴、地域特徴、周辺施設特徴、月、曜日、時、天候で分類し（ステップ４４９）、分類毎に算出に使ったデータ数と所要時間の平均、標準偏差を求める（ステップ４５０）。
【０１７６】
このステップ４４１（ステップ４０６乃至ステップ４１２の処理と同様の処理を含む）からステップ４５０の処理は、ステップ４４０で生成した全ての単位走行ログに対して行う（ステップ４５１でＮＯ）。
【０１７７】
そして、全ての単位走行ログに対しての処理が終了すると（ステップ４５１でＹＥＳ）、通信部５７が走行ログ収集センタ１０と通信が可能であれば（ステップ４５２でＹＥＳ）、走行ログ処理部６１が、走行ログ蓄積部６０に蓄積されている結合道路の特徴での統計情報を通信部５７を介して走行ログ収集センタ１０に送信して（ステップ４５３）、処理を終了する。また、通信部５７が走行ログ収集センタ１０との通信が不可能であれば（ステップ４５２でＮＯ）、結合道路の特徴での統計情報の送信は次回に行うものとして、処理を終了する。
【０１７８】
なお、走行ログ収集センタ１０では、カーナビ４０から結合道路毎の統計情報を受信した場合には、これを結合道路所要時間データベース２８に格納し、図１７に示した処理は行わない。ただし、結合道路毎の統計情報を格納する際には、結合道路の通過所要時間の平均や標準偏差等を再度算出することとなる。
【０１７９】
また、この処理により送信された通過所要時間の平均や標準偏差等からは、結合道路を特定することはできないが、図１７で説明した処理では、結合道路を特定しているとともに、結合道路の特徴を含むデータを生成しているため、走行ログ収集センタ１０では、図１７に示した処理で生成したデータに、図２９の処理で生成されたデータを結合することで、他のデータと同様の利用を行うことができる。
【０１８０】
［４．６．パソコンの利用］
４．６節では、カーナビ４０が蓄積した走行ログをパソコンを利用して加工し、加工したデータを送信する場合を説明する。この場合、カーナビ４０は、単に走行ログを蓄積するのみの処理を行い、カーナビ４０により蓄積された走行ログを図５（ｂ）若しくは図５（ｃ）に示した構成によりパソコン（ＰＣ４３等）で取得して、４．２節で説明した走行ログの圧縮処理、４．３節で説明した交差点通過日時リストの生成処理、４．４節で説明した結合道路毎の統計処理、４．５節で説明した結合道路の特徴での統計処理のいずれかを行って、走行ログ収集センタ１０に送信する。
【０１８１】
なお、パソコンで行う処理は、基本的には、４．２節から４．５節で説明した処理に準じるため、ここでは、交差点通過日時リストを生成する場合の例のみを説明し、他の処理の説明は省略する。
【０１８２】
図３０は、カーナビ４０が蓄積した走行ログに基づいて、パソコンを利用して交差点通過日時リストを生成する場合の走行ログ収集の流れを示すフローチャートである。なお、ここで示す処理の流れは、図２７で説明した処理に準じているが、他の処理も同様に実行することが可能である。
【０１８３】
ＰＣ４３は、カーナビ４０から走行ログを取得すると（ステップ４６０）、取得した走行ログから位置と日時を抽出し（ステップ４６１）、単位走行ログを生成する（ステップ４６２）。
【０１８４】
続いて、ＰＣ４３は、生成した単位走行ログに、カーナビ４０から別途取得した提供者属性を付加し（ステップ４６２）、地図データ（不図示、ＰＣ４３内部に保持していてもインターネット１２を介して取得しても良い）を参照して（ステップ４６４）、最初の結合道路を特定する（ステップ４６５）。
【０１８５】
最初の結合道路を特定すると、ＰＣ４３は、当該結合道路の両端の交差点を特定し（ステップ４６７）、特定した交差点との距離が一定値以下で最小となる時刻を単位走行ログから特定して（ステップ４６８）、これを当該交差点の通過時刻とする。
【０１８６】
最初の結合道路の交差点の通過時刻を特定すると（ステップ４６９でＹＥＳ）、ＰＣ４３は、当該交差点を共有する結合道路の他端の交差点を特定し（ステップ４７０）、特定した交差点との距離が一定値以下で最小となる時刻を当該交差点の通過時刻として特定する（ステップ４６８）。そして、これらの処理を交差点の通過時刻を特定できる限り繰り返し（ステップ４６９でＹＥＳ）、通過時刻の特定が不可能となると（ステップ４６９でＮＯ）、これまでに特定した交差点とその通過時刻のリストを生成する（ステップ４７１）。
【０１８７】
このステップ４６３からステップ４７１の処理は、ステップ４６２で生成した全ての単位走行ログに対して行う（ステップ４７２でＮＯ）。
【０１８８】
そして、全ての単位走行ログに対しての処理が終了すると（ステップ４７２でＹＥＳ）、ＰＣ４３は、インターネット１２を介して、交差点通過日時リストを走行ログ収集センタ１０に送信して（ステップ４７３）、処理を終了する。
【０１８９】
なお、走行ログ収集センタ１０では、ＰＣ４３から交差点通過日時リストを受信した場合には、これを走行ログデータベース２６に格納し、図７に示した処理若しくは図８に示した処理は行わない。
【０１９０】
［５．走行ログと提供者］
第５章では、走行ログを提供する提供者に関する処理について説明する。
【０１９１】
［５．１．プライバシーの保護］
５．１節では、提供者のプライバシーの保護について説明する。これまでに説明してきた走行ログは、高度なプライバシー情報を含んでいる。例えば、走行ログには、提供者の車両が何月何日何時何分何秒にどの位置に存在するかが容易に判明し、さらには、車両の運行中の速度も含むため、速度超過等の法令違反の有無もが判明してしまう。そのため、提供者のプライバシーを徹底して保護しなければ、走行ログの提供者が皆無となってしまう恐れがある。
【０１９２】
プライバシーの保護においては、走行ログ収集センタ１０でのデータ管理はもちろんのこと、インターネット１２における情報の漏洩防止に努める必要があるが、インターネット１２での漏洩防止には、通信する情報の制限や暗号化処理等を施し、これを提供者に対してホームページ等で明示するようにする。
【０１９３】
また、走行ログ収集センタ１０でのデータ管理は、基本的には、提供者に走行ログ収集センタ１０におけるデータ管理を信頼してもらうこととなるが、この他に提供者が送信する走行ログに含まれる情報を制限できるようにしたり、送信した情報を自ら確認できるようにする。
【０１９４】
［５．２．保護レベルの設定］
５．２節では、提供者のプライバシーの保護レベルの設定について説明する。プライバシーの保護レベルとは、走行ログに含まれる情報の制限レベルであり、提供者が自ら保護レベルを設定することができるようにする。
【０１９５】
図３１乃至３３は、それぞれ、カーナビ４０の表示部５６に表示される保護レベルの設定画面の例を示した図である。図３１に示した画面では、提供者に対して走行ログの自動送信の実施を確認する。提供者は、走行ログを制限無く送信するレベルと、情報を制限するレベル、手動送信を行うレベル、送信を行わないレベルを選択することができる。
【０１９６】
提供者が、送信する情報を制限する場合には、カーナビ４０の表示部５６には、図３２（ａ）に示すような画面が表示される。当該画面では、送信しない情報として、日時の詳細と、１秒ごとの位置情報、通過した交差点の位置情報を１以上選択できるようになっている。ここで、「１秒」は一例であり、０．５秒や２秒等であっても良い。
【０１９７】
この画面において、例えば、図３２（ｂ）に示すように、通過した交差点の位置情報を送信しないように設定した場合には、走行ログは、４．２節で説明した方法で走行ログ収集センタに送信される。
【０１９８】
また、図３２（ｃ）に示すように、１秒ごとの位置情報を送信しないように設定した場合には、走行ログは、４．３節で説明した方法で走行ログ収集センタに送信される。
【０１９９】
図３３（ａ）に示すように、１秒ごとの位置情報と通過した交差点の位置情報を送信しないように設定した場合には、走行ログは、４．５節で説明した方法で走行ログ収集センタに送信される。
【０２００】
図３３（ｂ）に示すように、日時の詳細を送信しないように設定した場合には、走行ログは、４．４節で説明した方法で走行ログ収集センタに送信される。
【０２０１】
さらに、図３３（ｃ）に示すように、日時の詳細と１秒ごとの位置情報、通過した交差点の位置情報を送信しないように設定した場合には、走行ログは、４．５節で説明した方法で走行ログ収集センタに送信される。
【０２０２】
なお、ここに示した設定は一例であり、この他にも、日付は送信不可能であるが時刻は送信可能とする設定（どこに、いつ、行ったかを特定されたくない場合）等も行うことができる。
【０２０３】
［５．３．利益供与］
５．３節では、提供者に対する利益供与について説明する。上述したようにプライバシーの保護を徹底した場合であっても、提供者が自らの利益にならないのであれば、通常、通信費をかけてまで走行ログを提供することは、考えられない。このため、提供者に対しては、何らかの利益を供与する。なお、利益の供与は、提供者情報データベース２２に格納された提供者の走行ログの提供状況に基づいて行うが、この場合にもプライバシーの保護を徹底する必要があるのは、言うまでもない。
【０２０４】
提供者に供与する利益としては、単純に、金銭若しくはこれに相当するものが考えられる。また、提供者は、カーナビを利用するユーザでもあるため、供与する利益として、収集した走行ログに基づいて生成した結合道路所要時間データを提供することが考えられる。結合道路所要時間データは、第６章で説明するように、渋滞等の道路状態を考慮したルート探索に用いることができるので、提供者にとっても有用なものである。このとき、提供者には、自らが提供した走行ログを含む地域の結合道路所要時間データを提供するようにしてもよい。
【０２０５】
また、結合道路所要時間データと組み合わせて利用する不定期イベント予定や天気予報データを提供するようにしてもよい。
【０２０６】
また、カーナビメーカとの提携により、カーナビ４０の地図データ５０が更新された際に、更新された地図若しくはその一部を提供者に供与するようにしてもよい。
【０２０７】
さらに、第７章で説明するＷｅｂ向けのルート探索の利用権を提供者に供与することもできる。
【０２０８】
［６．データのカーナビゲーションシステムでの利用］
第６章では、走行ログ収集センタ１０が収集した走行ログや走行ログに基づいて構築した結合道路所要時間データベース２８のカーナビゲーションシステムでの利用について説明する。
【０２０９】
［６．１．カーナビ構成例］
６．１節では、結合道路所要時間データベース２８等を利用するカーナビゲーションシステムの構成について説明する。
【０２１０】
図３４は、走行ログを蓄積するカーナビゲーションシステムの構成例を示すブロック図である。同図に示すように、カーナビゲーションシステム７０は、地図データ７１とルート探索部７２、入力部７３、車両位置測定部７４、自車位置決定部７５、表示部７６、通信部７７、日時管理部７８、走行ログ取得部７９、走行ログ蓄積部８０、走行ログ処理部８１、結合道路所要時間データベース８２、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３、不定期イベント補正値データベース８４を具備して構成される。
【０２１１】
なお、地図データ７１、ルート探索部７２、入力部７３、車両位置測定部７４、自車位置決定部７５、表示部７６、通信部７７、日時管理部７８、走行ログ取得部７９、走行ログ蓄積部８０、走行ログ処理部８１は、それぞれ、図６に示したカーナビゲーションシステム４０の地図データ５１、ルート探索部５２、入力部５３、車両位置測定部５４、自車位置決定部５５、表示部５６、通信部５７、日時管理部５８、走行ログ取得部５９、走行ログ蓄積部６０、走行ログ処理部６１に対応する。
【０２１２】
また、結合道路所要時間データベース８２、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３、不定期イベント補正値データベース８４は、それぞれ、図４に示した走行ログ収集センタ１０に配される結合道路所要時間データベース２８、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース３０、不定期イベント補正値データベース３１に格納されるデータの少なくとも一部を格納したものである。
【０２１３】
この結合道路所要時間データベース８２、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３、不定期イベント補正値データベース８４は、それぞれ、ルート探索部７２によるルート探索時に利用される。次節で説明するルート探索は、結合道路所要時間データベース８２だけで可能であるが、この代わりに不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３と不定期イベント補正値データベース８４を具備することで、より高度なルート検索が可能になる。
【０２１４】
つまり、結合道路所要時間データベース８２、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３、不定期イベント補正値データベース８４を用いた場合には、決定された候補ルート毎に通過所要時間に変動を与える可能性のある要因を認識し、この要因に関連付けられた通過所要時間や補正値等を利用して、予測される通過所要時間を算出することができる。
【０２１５】
［６．２．ルート探索］
６．２節では、カーナビゲーションシステム７０でのルート探索について説明する。
【０２１６】
図３５および図３６は、カーナビゲーションシステム７０におけるルート探索処理の流れを示すフローチャートである。
【０２１７】
カーナビゲーションシステム７０は、入力部７３からルート探索の指示があると、ルート探索部７２が、自車位置決定部７５から車両の現在地を取得する（ステップ５００）。そして、提供者により入力部７３から目的地が入力されると（ステップ５０１）、ルート検索を行う（ステップ５０２）。なお、ここでは、複数のルート候補が探索される。
【０２１８】
続いて、ルート探索部７２は、提供者により入力部７２から出発日時が入力されるか、日時管理部７８から現在時刻を取得すると（ステップ５０３）、ステップ５０２で探索された全候補ルートに対する所要時間の見積を算出する（ステップ５０４）。この見積の算出については、後述する。
【０２１９】
ルート探索部７２は、全候補ルートの見積を算出すると、当該算出結果に基づいて、推奨ルートとその所要時間（予測）を表示し（ステップ５０５）、ルート探索処理を終了する。なお、推奨ルートの表示に際しては、例えば、平均所要時間が最小のものと、平均所要時間に標準偏差の２倍の値を加えた時間が最小のもの２ルートを表示する。平均時間が最小のものは、予想される所要時間内での到着確率が５０％程度で、平均所要時間に標準偏差の２倍の値を加えた時間が最小のものは、予想される所要時間内での到着確率が９６％程度となる。
【０２２０】
次に、ステップ５０４での所要時間の見積算出処理について説明する。見積算出処理では、まず、ステップ５０２で探索された１の候補ルートの結合道路を出発地から目的地の順にＲ１、Ｒ２、・・・Ｒｎと設定する（ステップ５２０）。そして、変数ｉを１に、変数ｔと変数σを０に設定する（ステップ５２１）。
【０２２１】
続いて、結合道路Ｒｉ、つまり、結合道路Ｒ１への到達日時を算出するが、結合道路Ｒ１は、出発地からの最初の結合道路となるので、結合道路Ｒ１への到達日時は、ステップ５０３で入力された出発日時とする（ステップ５２２）。そして、結合道路Ｒｉを含む地域の出発日の天候を取得する（ステップ５３３）。天候の取得は、通信部７７によりインターネットを介して行ってもよく、提供者に天気予報に基づく天候を入力させるようにしてもよい。
【０２２２】
次に、ルート探索部７２は、結合道路所要時間データベース８２から結合道路Ｒｉの曜日や天候等の結合道路所要時間データベース８２（結合道路所要時間データベース２８）を構築する際に用いた分類項目が該当する所要時間の平均Ｔと標準偏差Σを検索する（ステップ５２４）。そして、変数ｉを１だけインクリメントするとともに、変数ｔにＴの値を加え、変数σの２乗に標準偏差Σの２乗を加える（ステップ５２５）。曜日や天候等は、車両が移動する際の所要時間に変動を与える要素であるため、これを考慮することでより適切な所要時間を求めることができる。
【０２２３】
続いて、変数ｉがｎ＋１でなければ（ステップ５２６でＮＯ）、ステップ５２２に戻り、結合道路Ｒｉ、つまり、結合道路Ｒ２への到達日時を算出する（ステップ５２２）。到達日時の算出は、出発日時の値に変数ｔの値を加えたものとなる。
【０２２４】
そして、このステップ５２２乃至５２５の処理を変数ｉがｎ＋１となるまで、つまり、目的地近傍の結合道路Ｒｎに対する処理が終了するまで繰り返し（ステップ５２６でＮＯ）、変数ｉがｎ＋１となると（ステップ５２６でＹＥＳ）、変数ｔと変数σの値を出力する（ステップ５２７）。
【０２２５】
これらの処理により、１の候補ルートに対する見積算出処理が終了したので、続いて、別の候補ルートに対する見積算出処理を行い（ステップ５２８でＮＯ）、全候補ルートに対する見積算出処理を終了すると（ステップ５２８でＹＥＳ）、ステップ５０４の見積算出処理を終了する。
【０２２６】
［６．３．天候毎のルート探索］
６．２節では、カーナビゲーションシステム７０で出発日の天候を取得してルート探索を行ったが、６．３節では、天候を取得することなく、全ての天候のルート探索を行って表示する場合について説明する。
【０２２７】
図３７および図３８は、カーナビゲーションシステム７０における天候毎のルート探索処理の流れを示すフローチャートである。
【０２２８】
カーナビゲーションシステム７０は、入力部７３からルート探索の指示があると、ルート探索部７２が、自車位置決定部７５から車両の現在地を取得する（ステップ５４０）。そして、提供者により入力部７３から目的地が入力されると（ステップ５４１）、ルート検索を行う（ステップ５４２）。なお、ここでは、複数のルート候補が探索される。
【０２２９】
続いて、ルート探索部７２は、提供者により入力部７２から出発日時が入力されるか、日時管理部７８から現在時刻を取得すると（ステップ５４３）、見積算出を行うべき天候を決定し（ステップ５４４）、決定した天候でステップ５４２で探索された全候補ルートに対する所要時間の見積を算出する（ステップ５４５）。この見積の算出については、後述する。
【０２３０】
ルート探索部７２は、全候補ルートの見積算出処理を全天候に対して行い（ステップ５４６でＮＯ）、全天候に対して見積算出処理が終了すると（ステップ５４６でＹＥＳ）、当該算出結果に基づいて、推奨ルートとその所要時間（予測）を表示し（ステップ５４７）、ルート探索処理を終了する。なお、推奨ルートの表示に際しては、例えば、平均所要時間が最小のものと、平均所要時間に標準偏差の２倍の値を加えた時間が最小のもの２ルートを表示する。
【０２３１】
次に、ステップ５４５での所要時間の見積算出処理について説明する。見積算出処理では、まず、ステップ５４２で探索された１の候補ルートの結合道路を出発地から目的地の順にＲ１、Ｒ２、・・・Ｒｎと設定する（ステップ５６０）。そして、変数ｉを１に、変数ｔと変数σを０に設定する（ステップ５６１）。
【０２３２】
続いて、結合道路Ｒｉ、つまり、結合道路Ｒ１への到達日時を算出するが、結合道路Ｒ１は、出発地からの最初の結合道路となるので、結合道路Ｒ１への到達日時は、ステップ５４３で入力された出発日時とする（ステップ５６２）。
【０２３３】
次に、ルート探索部７２は、結合道路所要時間データベース８２から結合道路Ｒｉの出発日およびステップ５４４で決定された天候が該当する所要時間の平均Ｔと標準偏差Σを検索する（ステップ５６３）。そして、変数ｉを１だけインクリメントするとともに、変数ｔにＴの値を加え、変数σの２乗に標準偏差Σの２乗を加える（ステップ５６４）。
【０２３４】
続いて、変数ｉがｎ＋１でなければ（ステップ５６５でＮＯ）、ステップ５６２に戻り、結合道路Ｒｉ、つまり、結合道路Ｒ２への到達日時を算出する（ステップ５６２）。到達日時の算出は、出発日時の値に変数ｔの値を加えたものとなる。
【０２３５】
そして、このステップ５６２乃至５６４の処理を変数ｉがｎ＋１となるまで、つまり、目的地近傍の結合道路Ｒｎに対する処理が終了するまで繰り返し（ステップ５６５でＮＯ）、変数ｉがｎ＋１となると（ステップ５６５でＹＥＳ）、変数ｔと変数σの値を出力する（ステップ５６６）。
【０２３６】
これらの処理により、１の候補ルートに対する見積算出処理が終了したので、続いて、別の候補ルートに対する見積算出処理を行い（ステップ５６７でＮＯ）、全候補ルートに対する見積算出処理を終了すると（ステップ５６７でＹＥＳ）、ステップ５４５の見積算出処理を終了する。
【０２３７】
［６．４．不定期イベントを考慮したルート探索］
６．２節および６．３節では、カーナビゲーションシステム７０で不定期イベントを考慮しない、つまり、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３と不定期イベント補正値データベース８４を利用しないルート探索を行う場合を説明したが、６．４節では、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３と不定期イベント補正値データベース８４を利用したルート検索について説明する。
【０２３８】
まず、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３について説明するが、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３は、走行ログ収集センタ１０に配される不定期イベント除外結合道路所要時間データベース３０のデータの少なくとも一部を格納したものであるため、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース３０の構築処理について説明する。
【０２３９】
図３９は、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース３０の構築処理の流れを示すフローチャートである。不定期イベント除外結合道路所要時間データベース３０を構築する際には、まず、データ処理部２９が走行ログデータベース２６から条件に適合するデータを抽出する（ステップ６００）。条件とは、対象期間と対象地域であり、例えば、対象期間を２０００年１月１日から２０００年１２月３１日の１年間とし、対象地域を東京都として設定する。
【０２４０】
次に、データ処理部２９は、不定期イベントデータベース３３を参照して、対象期間内における不定期イベントの発生日時を取得し（ステップ６０１）、抽出した走行ログから不定期イベントに影響される日時分を除外する（ステップ６０２）。
【０２４１】
そして、データ処理部２９は、不定期イベントに影響される日時分を除外したデータ、つまり、不定期イベントに影響される日時分を除外した交差点通過日時リストに基づいて、結合道路毎の通過所要時間を算出する（ステップ６０３）。所要時間の算出は、結合道路の入***差点の通過時刻と出***差点の通過時刻の差により求められる。そして、算出した所要時間毎に出***差点での進行方向を特定する（ステップ６０４）。
【０２４２】
続いて、算出した所要時間毎に、対応する交差点通過日時リストから月、曜日、時を抽出するとともに（ステップ６０５）、天候データベース３２を参照して（ステップ６０６）、対応する交差点通過日時リストの日時データと結合道路の位置に基づいて天候を特定する（ステップ６０７）。
【０２４３】
そして、ステップ６０３で算出した所要時間を対応する結合道路、出***差点での進行方向、月、曜日、時、天候で分類し（ステップ６０８）、分類毎に所要時間の平均と標準偏差を求め（ステップ６０９）、結合道路所要時間データベース２８に格納する（ステップ６１０）。
【０２４４】
次に、不定期イベント補正値データベース８４について説明するが、不定期イベント補正値データベース８４は、走行ログ収集センタ１０に配される不定期イベント補正値データベース３１のデータの少なくとも一部を格納したものであるため、不定期イベント補正値データベース３１の構築処理について説明する。
【０２４５】
図４０は、不定期イベント補正値データベース３１の構築処理の流れを示すフローチャートである。不定期イベント補正値データベース３１を構築する際には、まず、データ処理部２９が結合道路所要時間データベース２８から条件に適合する不定期イベントが開催された日のデータを抽出する（ステップ６２０）。条件とは、対対象期間と対象地域であり、ここで抽出したデータを情報（Ａ）とする。
【０２４６】
次に、データ処理部２９は、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース３０から条件に適合するデータを抽出する（ステップ６２１）。そして、ここで抽出したデータを情報（Ｂ）とする。
【０２４７】
続いて、データ処理部２９は、情報（Ａ）と情報（Ｂ）の差若しくは比をデータの分類毎に算出し（ステップ６２２）、算出した差若しくは比を不定期イベントの補正値として、不定期イベント補正値データベース３１へ格納し（ステップ６２３）、処理を終了する。
【０２４８】
次に、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３と不定期イベント補正値データベース８４を利用したルート検索について説明する。
【０２４９】
不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３と不定期イベント補正値データベース８４を利用したルート検索処理は、基本的には、図３５に示した処理の流れと同様であり、この処理のうち、ステップ５０４での見積算出処理のみが異なるため、ここでは、見積算出処理の流れのみを説明する。
【０２５０】
図４１は、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３と不定期イベント補正値データベース８４を利用したルート検索処理における見積算出処理の流れを示したフローチャートである。
【０２５１】
見積算出処理では、まず、ステップ５０２で探索された１の候補ルートの結合道路を出発地から目的地の順にＲ１、Ｒ２、・・・Ｒｎと設定する（ステップ６４０）。そして、変数ｉを１に、変数ｔと変数σを０に設定する（ステップ６４１）。
【０２５２】
続いて、結合道路Ｒｉ、つまり、結合道路Ｒ１への到達日時を算出するが、結合道路Ｒ１は、出発地からの最初の結合道路となるので、結合道路Ｒ１への到達日時は、ステップ５０３で入力された出発日時とする（ステップ６４２）。そして、結合道路Ｒｉを含む地域の出発日の天候を取得する（ステップ６４３）。天候の取得は、通信部７７によりインターネットを介して行ってもよく、提供者に天気予報に基づく天候を入力させるようにしてもよい。
【０２５３】
次に、ルート探索部７２は、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３から結合道路Ｒｉの曜日や天候等の結合道路所要時間データベース８２（結合道路所要時間データベース２８）を構築する際に用いた分類項目が該当する所要時間の平均Ｔと標準偏差Σを検索する（ステップ６４４）。そして、結合道路Ｒｉを含む地域のイベント情報を取得する（ステップ６４５）。イベント情報の取得は、通信部７７によりインターネットを介して行ってもよく、提供者に入力させるようにしてもよい。
【０２５４】
イベント情報を取得した結果、出発日の結合道路Ｒｉに影響が生じるイベントが存在した場合には（ステップ６４６でＹＥＳ）、不定期イベント補正値データベース８４を検索して、当該結合道路の該当する不定期イベントの補正値を取得し、ステップ６４４で検索した所要時間の平均Ｔと標準偏差Σを補正する（ステップ６４７）。補正処理は、補正値が上述の情報（Ａ）と情報（Ｂ）の差である場合には、補正値の加算処理を行い、補正値が上述の情報（Ａ）と情報（Ｂ）の比である場合には、補正値の乗算処理を行う。
【０２５５】
一方、出発日の結合道路Ｒｉに影響が生じるイベントが存在しない場合には（ステップ６４６でＮＯ）、所要時間の平均Ｔと標準偏差Σの補正は行わない。
【０２５６】
そして、変数ｉを１だけインクリメントするとともに、変数ｔにＴ若しくは補正したＴの値を加え、変数σの２乗に標準偏差Σ若しくは補正したΣの２乗を加える（ステップ６４８）。
【０２５７】
続いて、変数ｉがｎ＋１でなければ（ステップ６４９でＮＯ）、ステップ６４２に戻り、結合道路Ｒｉ、つまり、結合道路Ｒ２への到達日時を算出する（ステップ６４２）。到達日時の算出は、出発日時の値に変数ｔの値を加えたものとなる。
【０２５８】
そして、このステップ６４２乃至６４８の処理を変数ｉがｎ＋１となるまで、つまり、目的地近傍の結合道路Ｒｎに対する処理が終了するまで繰り返し（ステップ６４９でＮＯ）、変数ｉがｎ＋１となると（ステップ６４９でＹＥＳ）、変数ｔと変数σの値を出力する（ステップ６５０）。
【０２５９】
これらの処理により、１の候補ルートに対する見積算出処理が終了したので、続いて、別の候補ルートに対する見積算出処理を行い（ステップ６５１でＮＯ）、全候補ルートに対する見積算出処理を終了すると（ステップ６５１でＹＥＳ）、ステップ５０４の見積算出処理に相当する不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３と不定期イベント補正値データベース８４を利用したルート検索処理における見積算出処理を終了する。
【０２６０】
［６．５．到着日時指定ルート探索］
６．５節では、カーナビゲーションシステム７０での到着日時指定ルート探索について説明する。
【０２６１】
図４２および図４３は、カーナビゲーションシステム７０における到着日時指定ルート探索処理の流れを示すフローチャートである。
【０２６２】
カーナビゲーションシステム７０は、入力部７３からルート探索の指示があると、ルート探索部７２が、自車位置決定部７５から車両の現在地を取得する（ステップ６６０）。そして、提供者により入力部７３から目的地が入力されると（ステップ６６１）、ルート検索を行う（ステップ６６２）。なお、ここでは、複数のルート候補が探索される。
【０２６３】
続いて、ルート探索部７２は、提供者により入力部７２から到着希望日時が入力されと（ステップ６６３）、ステップ６６２で探索された全候補ルートに対する所要時間の見積を算出する（ステップ６６４）。この見積の算出については、後述する。
【０２６４】
ルート探索部７２は、全候補ルートの見積を算出すると、当該算出結果に基づいて、推奨ルートとその所要時間（予測）を表示し（ステップ６６５）、ルート探索処理を終了する。なお、推奨ルートの表示に際しては、例えば、平均所要時間が最小のものと、平均所要時間に標準偏差の２倍の値を加えた時間が最小のもの２ルートを表示する。
【０２６５】
次に、ステップ６６４での所要時間の見積算出処理について説明する。見積算出処理では、まず、ステップ６６２で探索された１の候補ルートの結合道路を出発地から目的地の順にＲ１、Ｒ２、・・・Ｒｎと設定する（ステップ６８０）。そして、変数ｉをｎに、変数ｔと変数σを０に設定する（ステップ６８１）。
【０２６６】
続いて、結合道路Ｒｉ、つまり、結合道路Ｒｎへの到達日時を算出するが、結合道路Ｒｎは、目的地に最近傍の結合道路となるので、結合道路Ｒｎへの到達日時は、ステップ６６３で入力された希望到着日時とする（ステップ６８２）。そして、結合道路Ｒｉを含む地域の出発日の天候を取得する（ステップ６８３）。天候の取得は、通信部７７によりインターネットを介して行ってもよく、提供者に天気予報に基づく天候を入力させるようにしてもよい。
【０２６７】
次に、ルート探索部７２は、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３から結合道路Ｒｉの曜日や天候等の結合道路所要時間データベース８２（結合道路所要時間データベース２８）を構築する際に用いた分類項目が該当する所要時間の平均Ｔと標準偏差Σを検索する（ステップ６８４）。そして、結合道路Ｒｉを含む地域のイベント情報を取得する（ステップ６８５）。イベント情報の取得は、通信部７７によりインターネットを介して行ってもよく、提供者に入力させるようにしてもよい。
【０２６８】
イベント情報を取得した結果、出発日の結合道路Ｒｉに影響が生じるイベントが存在した場合には（ステップ６８６でＹＥＳ）、不定期イベント補正値データベース８４を検索して、当該結合道路の該当する不定期イベントの補正値を取得し、ステップ６８４で検索した所要時間の平均Ｔと標準偏差Σを補正する（ステップ６８７）。補正処理は、補正値が上述の情報（Ａ）と情報（Ｂ）の差である場合には、補正値の加算処理を行い、補正値が上述の情報（Ａ）と情報（Ｂ）の比である場合には、補正値の乗算処理を行う。
【０２６９】
一方、出発日の結合道路Ｒｉに影響が生じるイベントが存在しない場合には（ステップ６８６でＮＯ）、所要時間の平均Ｔと標準偏差Σの補正は行わない。
【０２７０】
そして、変数ｉを１だけデクリメントするとともに、変数ｔにＴ若しくは補正したＴの値を加え、変数σの２乗に標準偏差Σ若しくは補正したΣの２乗を加える（ステップ６８８）。
【０２７１】
続いて、変数ｉが０でなければ（ステップ６８９でＮＯ）、ステップ６８２に戻り、結合道路Ｒｉ、つまり、結合道路Ｒ（ｎ−１）への到達日時を算出する（ステップ６８２）。到達日時の算出は、出発日時の値に変数ｔの値を加えたものとなる。
【０２７２】
そして、このステップ６８２乃至６８８の処理を変数ｉが０となるまで、つまり、出発地近傍の結合道路Ｒ１に対する処理が終了するまで繰り返し（ステップ６８９でＮＯ）、変数ｉが０となると（ステップ６８９でＹＥＳ）、変数ｔと変数σの値を出力する（ステップ６９０）。
【０２７３】
これらの処理により、１の候補ルートに対する見積算出処理が終了したので、続いて、別の候補ルートに対する見積算出処理を行い（ステップ６９１でＮＯ）、全候補ルートに対する見積算出処理を終了すると（ステップ６９１でＹＥＳ）、ステップ６６４の見積算出処理を終了する。
【０２７４】
なお、ここでは、不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３と不定期イベント補正値データベース８４を利用した場合を説明したが、結合道路所要時間データベース８２のみを利用した処理も可能である。ただし、当該処理は、図３５および図３６に示した処理と図４２および図４３に示した処理とから類推できると考えられるので、その説明は、省略する。
【０２７５】
［７．走行ログデータベースの他の利用例］
第７章では、走行ログデータベース２６や結合道路所要時間データベース２８等のカーナビゲーションシステム以外への利用例について説明する。
【０２７６】
［７．１．Ｗｅｂ向けルート探索］
７．１節では、Ｗｅｂ向けのルート検索について説明する。Ｗｅｂ向けのルート検索とは、インターネット１２を利用して、ＰＣ等のＷｅｂクライアントでカーナビゲーションシステムと同様のルート検索を行えるようにしたサービスを提供するものである。このサービスの提供は、Ｗｅｂサーバにより行われ、当該Ｗｅｂサーバが上述のカーナビゲーションシステム７０と同様に動作し、ルート検索を行う。なお、Ｗｅｂサーバでの処理は、上述の説明から類推できると考えられるため、ここでの説明は、省略する。
【０２７７】
［７．２．渋滞予報］
７．２節では、渋滞予報について説明する。走行ログ収集センタ１０では、様々な車両から収集した走行ログに基づくいて構築した結合道路所要時間データベース２８を有している。この結合道路所要時間データベース２８は、各結合道路での所要時間等を時刻や曜日、天候等の渋滞量に影響する要因で分類したデータを管理しているため、これらを利用することで渋滞の予想が可能となり、渋滞予報をサービスとして提供することができる。
【０２７８】
［７．３．道路交通統計］
７．３節では、道路交通統計への利用について説明する。
【０２７９】
図４４は、走行ログの道路交通統計への利用を説明するための図である。道路交通統計において、図４４（ａ）に示すような交差点１７０と交差点１７１の間の着目点１７２での道路交通量を取得したいとする。この場合には、図４４（ｂ）に示すような交差点１８０と交差点１８１の間に測定器設置点１８２が存在する道路を着目点１７２の近傍で条件が似通ったから探し、以下に説明する処理を実行することで、着目点１７２の道路交通量を推定することができる。
【０２８０】
図４５は、着目点１７２における道路交通量推定処理の流れを示すフローチャートである。
【０２８１】
道路交通量推定処理では、まず、着目点１７２と日時等の条件を指定する（ステップ７００）。続いて、着目点１７２を含む結合道路を特定する（ステップ７０１）。次に、交差点通過日時リストから入***差点である交差点１７０を通過した車両のデータを抽出する（ステップ７０２）。そして、抽出したデータを日時等の指定条件で絞り込み（ステップ７０３）、さらに進行方向が交差点１７１方向であるデータへの絞り込みを行う（ステップ７０４）。そして、絞り込みを行った結果のデータ数をＮ１とする（ステップ７０５）。
【０２８２】
次に、測定器設置点１８２を含む参考結合道路を特定する（ステップ７０６）。同様に、交差点通過日時リストから入***差点である交差点１８０を通過した車両のデータを抽出する（ステップ７０７）。そして、抽出したデータを日時等の指定条件で絞り込み（ステップ７０８）、さらに進行方向が交差点１８１方向であるデータへの絞り込みを行う（ステップ７０９）。そして、絞り込みを行った結果のデータ数をＮ２とする（ステップ７１０）。
【０２８３】
続いて、測定器設置点１８２に設置された測定器により測定された交通量Ｎ３を取得し（ステップ７１１）、（Ｎ１／Ｎ２）×Ｎ３により着目点１７２の推定交通量を算出する。なお、（Ｎ１／Ｎ２）×Ｎ３は、Ｎ１／（Ｎ２／Ｎ３）と表すことができるが、Ｎ２／Ｎ３は、走行ログの収集対象となるカーナビの普及率である。
【０２８４】
［７．４．コンサルティング］
７．４節では、コンサルティングサービスへの利用について説明する。走行ログ収集センタ１０では、走行ログを収集する際に、提供者属性を併せて収集している。このため、各結合道路毎に、７．３節で示した処理を提供者属性毎に分けて実施することで、どのような目的の車両がどの位の量通過するかが判る。このため、これらのデータを店舗の出店計画等のコンサルティングに利用することができる。
【０２８５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、移動体が移動する移動時間に変動を与えた可能性を有する変動要因毎に実際の移動時間を分類したので、変動要因に基づいて将来の移動時間をより正確に予測することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】走行データ処理システムの概要を示した図である。
【図２】走行データ処理システムの概略構成を示した図である。
【図３】走行ログ収集センタ１０の構成例を示したブロック図である。
【図４】走行ログ収集センタ１０の別の構成例を示したブロック図である。
【図５】走行ログを収集するための構成例を示した図である。
【図６】走行ログを蓄積するカーナビゲーションシステムの構成例を示すブロック図である。
【図７】走行ログデータベース２６の構築の流れ（１）を示すフローチャートである。
【図８】走行ログデータベース２６の構築の流れ（２）を示すフローチャートである。
【図９】走行ログの一例を示した図である。
【図１０】単位走行ログの一例を示した図である。
【図１１】結合道路を説明するための図である。
【図１２】交差点通過日時の算出方法を説明するための図である。
【図１３】マップマッチングエラーを説明するための図である。
【図１４】マップマッチングエラーが発生した際の走行ログの一例を示した図である。
【図１５】車両の駐停車があった際の走行ログの一例を示した図である。
【図１６】結合道路所要時間データベース２８の構築の流れ（１）を示すフローチャートである。
【図１７】結合道路所要時間データベース２８の構築の流れ（２）を示すフローチャートである。
【図１８】結合道路所要時間データベース２８に格納するデータのフォーマットの一例を示した図である。
【図１９】結合道路所要時間データベース２８に格納するデータのフォーマットの他の例を示した図である。
【図２０】結合道路所要時間データベース２８の内容の例を示した図である。
【図２１】カーナビ４０による走行ログ収集の流れ（１）を示すフローチャートである。
【図２２】カーナビ４０による走行ログ収集の流れ（２）を示すフローチャートである。
【図２３】走行ログを圧縮する場合の走行ログ収集の流れを示すフローチャートである。
【図２４】圧縮した走行ログの例を示した図（１）である。
【図２５】圧縮した走行ログの例を示した図（２）である。
【図２６】圧縮した走行ログの例を示した図（３）である。
【図２７】カーナビ４０で交差点通過日時リストを生成する場合の走行ログ収集の流れを示すフローチャートである。
【図２８】カーナビ４０で結合道路毎の統計処理を施す場合の走行ログ収集の流れを示すフローチャートである。
【図２９】カーナビ４０で結合道路の特徴での統計処理を施す場合の走行ログ収集の流れを示すフローチャートである。
【図３０】カーナビ４０が蓄積した走行ログに基づいて、パソコンを利用して交差点通過日時リストを生成する場合の走行ログ収集の流れを示すフローチャートである。
【図３１】カーナビ４０の表示部５６に表示される保護レベルの設定画面の例を示した図（１）である。
【図３２】カーナビ４０の表示部５６に表示される保護レベルの設定画面の例を示した図（２）である。
【図３３】カーナビ４０の表示部５６に表示される保護レベルの設定画面の例を示した図（３）である。
【図３４】走行ログを蓄積するカーナビゲーションシステムの構成例を示すブロック図である。
【図３５】カーナビゲーションシステム７０におけるルート探索処理の流れを示すフローチャート（１）である。
【図３６】カーナビゲーションシステム７０におけるルート探索処理の流れを示すフローチャート（２）である。
【図３７】カーナビゲーションシステム７０における天候毎のルート探索処理の流れを示すフローチャート（１）である。
【図３８】カーナビゲーションシステム７０における天候毎のルート探索処理の流れを示すフローチャート（２）である。
【図３９】不定期イベント除外結合道路所要時間データベース３０の構築処理の流れを示すフローチャートである。
【図４０】不定期イベント補正値データベース３１の構築処理の流れを示すフローチャートである。
【図４１】不定期イベント除外結合道路所要時間データベース８３と不定期イベント補正値データベース８４を利用したルート検索処理における見積算出処理の流れを示したフローチャートである。
【図４２】カーナビゲーションシステム７０における到着日時指定ルート探索処理の流れを示すフローチャート（１）である。
【図４３】カーナビゲーションシステム７０における到着日時指定ルート探索処理の流れを示すフローチャート（２）である。
【図４４】走行ログの道路交通統計への利用を説明するための図である。
【図４５】着目点１７２における道路交通量推定処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ 走行ログ収集
２ コンテンツ事業
３ カーナビユーザ
４ カーナビメーカ
５ Ｗｅｂサービス
６ データベース販売
７ 渋滞予報配信
８ 道路交通統計
９ 店舗出店計画
１０ 走行ログ収集センタ
１１−１〜１１−ｎ カーナビ搭載車
１２ インターンネット
２１ 送受信部
２２ 提供者情報データベース
２３ 走行ログ取得部
２４ 走行ログ処理部
２５ 地図データベース
２６ 走行ログデータベース
２７ 走行ログ加工部
２８ 結合道路所要時間データベース
２９ データ処理部
３０ 不定期イベント除外結合道路所要時間データベース
３１ 不定期イベント補正値データベース
３２ 天候データベース
３３ 不定期イベントデータベース
４０、４０−１〜４０−３ カーナビゲーションシステム
４１ 携帯電話
４２ メモリカード
４３ ＰＣ
４４ ＬＡＮアダプタ
４５ 宅内アクセスポイント
４６ 街頭アクセスポイント
５１ 地図データ
５２ ルート探索部
５３ 入力部
５４ 車両位置測定部
５５ 自車位置決定部
５６ 表示部
５７ 通信部
５８ 日時管理部
５９ 走行ログ取得部
６０ 走行ログ蓄積部
６１ 走行ログ処理部
７０ カーナビゲーションシステム
７１ 地図データ
７２ ルート探索部
７３ 入力部
７４ 車両位置測定部
７５ 自車位置決定部
７６ 表示部
７７ 通信部
７８ 日時管理部
７９ 走行ログ取得部
８０ 走行ログ蓄積部
８１ 走行ログ処理部
８２ 結合道路所要時間データベース
８３ 不定期イベント除外結合道路所要時間データベース
８４ 不定期イベント補正値データベース
１００ 交差点
１０１ 交差点
１０２ 交差点
１１０ 交差点
１１１ 交差点
１１２ 交差点
１１３ 交差点
１２０ Ｉｎｄｅｘ
１２１ 所要時間の平均
１２２ 標準偏差
１２３ 進行方向
１２４ 出***差点
１２５ 時
１２６ 曜日
１２７ 月
１２８ 天候
１３０ 入***差点位置
１３１ 出***差点位置
１３２ 所要時間の平均
１３３ 標準偏差
１３４ 出***差点
１３５ 時
１３６ 曜日
１３７ 月
１３８ 天候
１４０ Ｉｎｄｅｘ
１４１ 平均速度の平均
１４２ 標準偏差
１４３ 進行方向
１４４ 出***差点
１４５ 時
１４６ 曜日
１４７ 月
１４８ 天候
１５０ Ｉｎｄｅｘ
１５１ 所要時間の平均
１５２ 標準偏差
１５３ 進行方向
１５４ 出***差点
１５５ 時
１５６ 曜日
１５７ 月
１５８ 月の上中下旬
１５９ 休日
１６０ 五十日
１６１ 天候
１７０ 交差点
１７１ 交差点
１７２ 着目点
１８０ 交差点
１８１ 交差点
１８２ 測定器設置点

Claims (4)

1. 移動体にて生成された、該移動体が所定の２点を結ぶ移動位置を移動するのに要した時間を特定する移動時間特定情報と該移動体が該移動位置を移動した時刻を特定する移動時刻特定情報と該移動位置を特定する移動位置特定情報とを取得する移動情報取得手段と、
   移動体外で生成された、前記移動位置を移動体が移動する移動時間に変動を与えた可能性を有する不定期イベントの発生を変動要因として、該変動要因を示す変動要因情報と該変動要因が発生した位置を特定する要因発生位置特定情報と該変動要因が発生した時刻を特定する時刻特定情報とを取得する変動情報取得手段と、
   前記移動情報取得手段により取得された移動位置特定情報により特定される移動位置と前記変動情報取得手段により取得された要因発生位置特定情報により特定される位置とが対応し、かつ、前記移動情報取得手段により取得された移動時刻特定情報により特定される時刻と前記変動情報取得手段により取得された時刻特定情報により特定される時刻とが対応する移動時間特定情報と変動要因情報とを関連付ける関連付手段と、
   移動時間を予測する対象となる移動位置を特定する移動位置特定手段と、
   前記移動情報取得手段により取得された移動時間特定情報のうち前記移動位置特定手段により特定された移動位置と同じ移動位置に対応する移動時間特定情報から前記関連付手段により変動要因情報が関連付けられた移動時間特定情報を除外した移動時間特定情報を、移動時間の予測値として利用する移動時間予測手段と
   を備えることを特徴とする移動情報分類装置。
2. 前記移動時間特定情報は、
   前記移動体が移動位置を移動した平均速度であることを特徴とする請求項１記載の移動情報分類装置。
3. 移動体にて生成された、該移動体が所定の２点を結ぶ移動位置を移動するのに要した時間を特定する移動時間特定情報と該移動体が該移動位置を移動した時刻を特定する移動時刻特定情報と該移動位置を特定する移動位置特定情報とを取得し、
   移動体外で生成された、前記移動位置を移動体が移動する移動時間に変動を与えた可能性を有する不定期イベントの発生を変動要因として、該変動要因を示す変動要因情報と該変動要因が発生した位置を特定する要因発生位置特定情報と該変動要因が発生した時刻を特定する時刻特定情報とを取得し、
   前記移動位置特定情報により特定される移動位置と前記要因発生位置特定情報により特定される位置とが対応し、かつ、前記移動時刻特定情報により特定される時刻と前記時刻特定情報により特定される時刻とが対応する移動時間特定情報と変動要因情報とを関連付け、
   移動時間を予測する対象となる移動位置を特定し、
   前記移動時間特定情報のうち前記特定された移動位置と同じ移動位置に対応する移動時間特定情報から前記変動要因情報が関連付けられた移動時間特定情報を除外した移動時間特定情報を、移動時間の予測値として利用する
   ことを特徴とする移動情報分類方法。
4. 移動体にて生成された、該移動体が所定の２点を結ぶ移動位置を移動するのに要した時間を特定する移動時間特定情報と該移動体が該移動位置を移動した時刻を特定する移動時刻特定情報と該移動位置を特定する移動位置特定情報とを取得する移動情報取得処理と、
   移動体外で生成された、前記移動位置を移動体が移動する移動時間に変動を与えた可能性を有する不定期イベントの発生を変動要因として、該変動要因を示す変動要因情報と該変動要因が発生した位置を特定する要因発生位置特定情報と該変動要因が発生した時刻を特定する時刻特定情報とを取得する変動情報取得処理と、
   前記移動情報取得処理により取得された移動位置特定情報により特定される移動位置と前記変動情報取得処理により取得された要因発生位置特定情報により特定される位置とが対応し、かつ、前記移動情報取得処理により取得された移動時刻特定情報により特定され る時刻と前記変動情報取得処理により取得された時刻特定情報により特定される時刻とが対応する移動時間特定情報と変動要因情報とを関連付ける関連付処理と、
   移動時間を予測する対象となる移動位置を特定する移動位置特定処理と、
   前記移動情報取得処理により取得された移動時間特定情報のうち前記移動位置特定処理により特定された移動位置と同じ移動位置に対応する移動時間特定情報から前記関連付処理により変動要因情報が関連付けられた移動時間特定情報を除外した移動時間特定情報を、移動時間の予測値として利用する移動時間予測処理と
   をコンピュータに実行させることを特徴とする移動情報分類プログラム。

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