JPWO2020065972A1 - 処理装置、処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

本発明は、車に乗って道路を通る人数を精度よく算出することを課題とする。当該課題を解決するため、本発明は、道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に道路を通った車の台数である交通量及び所定期間内の平均乗車人数を算出するデータ処理部（１１）と、交通量及び平均乗車人数に基づき、所定期間内に車に乗って道路を通った人数である車移動人数を算出する実態算出部（１２）と、実態算出部（１２）による算出結果を出力する出力部（１３）と、を有する処理装置（１０）を提供する。

Description

本発明は、処理装置、処理方法及びプログラムに関する。

特許文献１は、交通量を算出する技術を開示している。特許文献２及び３は、画像を解析することで、乗車人数を算出する技術を開示している。非特許文献１は、二酸化炭素排出量を算出する技術を開示している。

特開２０１８−５５４５５号公報 特開２００５−０１４６９０号公報 国際公開第２０１４／０６１１９５号

石坂哲宏、他３名、"自動車交通におけるＣＯ２排出量の推計方法の整理とその適用"、［online］、［平成３０年８月２７日検索］、インターネット<URL: http://library.jsce.or.jp/jsce/open/00039/200906_no39/pdf/35.pdf>

相乗り等の渋滞緩和策が検討されている。このような渋滞緩和策を実現するためには、相乗り開始位置まで乗ってきた車の駐車スペースの確保や、複数人が相乗りできる大型車の準備等の対応が必要になる。このような事前準備の必要数を算出するためには、車に乗って道路を通る人数を求める必要があるが、従来この人数を精度よく算出する手段がなかった。本発明は、当該手段を提供することを課題とする。

本発明によれば、
道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車の台数である交通量及び前記所定期間内の平均乗車人数を算出するデータ処理手段と、
前記交通量及び前記平均乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出する実態算出手段と、
前記実態算出手段による算出結果を出力する出力手段と、
を有する処理装置が提供される。

また、本発明によれば、
コンピュータが、
道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車の台数である交通量及び前記所定期間内の平均乗車人数を算出し、
前記交通量及び前記平均乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出し、
前記算出結果を出力する処理方法が提供される。

また、本発明によれば、
コンピュータを、
道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車の台数である交通量及び前記所定期間内の平均乗車人数を算出するデータ処理手段、
前記交通量及び前記平均乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出する実態算出手段、
前記実態算出手段による算出結果を出力する出力手段、
として機能させるプログラムが提供される。

また、本発明によれば、
道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車各々の乗車人数を算出するデータ処理手段と、
前記乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出する実態算出手段と、
前記実態算出手段による算出結果を出力する出力手段と、
を有する処理装置が提供される。

また、本発明によれば、
道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車各々の乗車人数を算出し、
前記乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出し、
前記算出結果を出力する処理方法が提供される。

また、本発明によれば、
コンピュータを、
道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車各々の乗車人数を算出するデータ処理手段、
前記乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出する実態算出手段、
前記実態算出手段による算出結果を出力する出力手段、
として機能させるプログラムが提供される。

本発明によれば、車に乗って道路を通る人数を精度よく算出することが可能となる。

上述した目的、および、その他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、および、それに付随する以下の図面によって、さらに明らかになる。

本実施形態の処理装置のハードウエア構成の一例を示す図である。 本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の処理装置が処理する情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置が出力する情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置が出力する情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の処理装置が処理する情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置が出力する情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置が出力する情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の処理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の管理装置が出力する情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の処理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の区間を説明するための図である。

＜第１の実施形態＞
まず、本実施形態の処理装置１０の概要について説明する。本実施形態の処理装置１０は、道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に車に乗って道路を通った人数である車移動人数を算出する。以下、処理装置１０の詳細を説明する。

まず、処理装置１０のハードウエア構成の一例について説明する。本実施形態の処理装置１０が備える各機能部は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされるプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット（あらかじめ装置を出荷する段階から格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムをも格納できる）、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。

図１は、本実施形態の処理装置１０のハードウエア構成を例示するブロック図である。図１に示すように、処理装置１０は、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、入出力インターフェイス３Ａ、周辺回路４Ａ、バス５Ａを有する。周辺回路４Ａには、様々なモジュールが含まれる。処理装置１０は周辺回路４Ａを有さなくてもよい。なお、処理装置１０は物理的に分かれた複数の装置で構成されてもよい。この場合、複数の装置各々が上記ハードウエア構成を備えることができる。

バス５Ａは、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、周辺回路４Ａ及び入出力インターフェイス３Ａが相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。プロセッサ１Ａは、例えばＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの演算処理装置である。メモリ２Ａは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリである。入出力インターフェイス３Ａは、入力装置、外部装置、外部サーバ、外部センサ、カメラ等から情報を取得するためのインターフェイスや、出力装置、外部装置、外部サーバ等に情報を出力するためのインターフェイスなどを含む。入力装置は、例えばキーボード、マウス、マイク等である。出力装置は、例えばディスプレイ、スピーカ、プリンター、メーラ等である。プロセッサ１Ａは、各モジュールに指令を出し、それらの演算結果をもとに演算を行うことができる。

図２に、処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、処理装置１０は、データ処理部１１と、実態算出部１２と、出力部１３とを有する。

データ処理部１１は、道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、各種値を算出する。検出装置は、車が通行する道路を撮影し、動画像又は静止画像を生成するカメラであってもよいし、物体の通過を検出するサンサーであってもよいし、その他であってもよい。以下、検出装置が生成したデータを道路測定データという。

１つ又は複数の検出装置が、道路の任意の位置に設定される。そして、１つ又は複数の検出装置が生成した道路測定データが、任意のタイミングで処理装置１０に入力される。例えば、検出装置と処理装置１０とは、有線及び／又は無線で互いに通信可能に構成されてもよい。そして、検出装置は、リアルタイム処理で、又は、バッチ処理で、道路測定データを処理装置１０に送信してもよい。その他、検出装置が生成した道路測定データは、検出装置内又は検出装置に接続された外部装置内に設けられた記憶装置に蓄積されてもよい。そして、オペレータが当該記憶装置に蓄積された道路測定データを、任意の手段で記憶装置から出力し、処理装置１０に入力してもよい。検出装置から出力される道路測定データには、データの測定日時及び測定位置（例：撮影日時、撮影位置（検出装置の設置位置）が対応付けられている。

データ処理部１１は、道路測定データに基づき、「所定期間内に道路を通った車の台数である交通量」及び「所定期間内に道路を通った車の平均乗車人数」を算出する。交通量の算出及び平均乗車人数の算出はあらゆる技術を利用して実現できる。例えば、パターンマッチング等の画像解析技術を利用して、所定期間内に道路上の所定位置を通過した車の数をカウントしてもよい。また、特許文献２及び３に開示の画像解析技術を利用して、所定期間内に道路上の所定位置を通過した車各々の乗車人数を算出した後、算出した乗車人数の平均を算出してもよい。

なお、データ処理部１１は、複数の期間各々の交通量及び平均乗車人数を算出することができる。データ処理部１１は、例えば、１分毎、５分毎、１０分毎、３０分毎、１時間毎、１日毎に、各期間の交通量及び平均乗車人数を算出してもよい。

図３に、データ処理部１１により生成された情報の一例を模式的に示す。当該情報においては、測定位置と、日付（測定日）と、時間帯（測定時間帯）と、交通量と、平均乗車人数とが対応付けられている。図示する情報は、５分毎の交通量及び平均乗車人数を示す。

なお、データ処理部１１は、第１の期間毎に算出された交通量及び平均乗車人数に基づき、第２の期間毎の交通量及び平均乗車人数を算出することができる。第２の期間は、第１の期間の整数倍である。例えば、データ処理部１１は、図３に示すように５分毎に算出された交通量及び平均乗車人数に基づき、５×Ｍ分毎（Ｍは２以上の整数）、具体的には１０分毎、１５分毎、２０分毎等の交通量及び平均乗車人数を算出することができる。

また、データ処理部１１は、複数の期間各々の交通量及び平均乗車人数に基づき、各種統計値（平均値、最大値、最小値、最頻値、中央値等）を算出することができる。例えば、データ処理部１１は、時間帯（例：９時〜１０時、１０時〜１１時のように１時間後の時間帯）毎に、所定の期間（例：２０１８年１月１日から２０１８年１２月３１日）における交通量や平均乗車人数の統計値を算出してもよい。

実態算出部１２は、データ処理部１１のデータ処理結果に基づき、道路の交通状況の実態を示す各種値を算出する。

具体的には、実態算出部１２は、データ処理部１１が算出した所定期間内の交通量及び所定期間内の平均乗車人数に基づき、所定期間内に車に乗って道路を通った人数である車移動人数を算出する。実態算出部１２は、所定期間内の交通量と、所定期間内の平均乗車人数との積を、所定期間内の車移動人数として算出する。

なお、実態算出部１２は、複数の期間各々の車移動人数を算出することができる。実態算出部１２は、例えば、１分毎、５分毎、１０分毎、３０分毎、１時間毎、１日毎等に、各期間の車移動人数を算出してもよい。

また、実態算出部１２は、第１の期間毎に算出された車移動人数に基づき、第２の期間毎の車移動人数を算出することができる。第２の期間は、第１の期間の整数倍である。例えば、データ処理部１１が図３に示すように５分毎に交通量及び平均乗車人数を算出した場合、実態算出部１２は、５×Ｍ分毎（Ｍは２以上の整数）、具体的には１０分毎、１５分毎、２０分毎等の車移動人数を算出することができる。

また、実態算出部１２は、複数の期間各々の車移動人数に基づき、各種統計値を算出することができる。例えば、実態算出部１２は、時間帯（例：９時〜１０時、１０時〜１１時のように１時間後の時間帯）毎に、所定の期間（例：２０１８年１月１日から２０１８年１２月３１日）における車移動人数の統計値を算出してもよい。

出力部１３は、各種情報を出力する。出力部１３は、実態算出部１２による算出結果やデータ処理部１１による処理結果を出力することができる。出力は、ディスプレイ、プリンター、スピーカ、投影装置、メーラ等のあらゆる出力装置を用いて実現できる。

図４に、出力部１３が出力する情報の一例を模式的に示す。図示する情報は、○○通りの××交番前で測定された道路測定データに基づく結果である。データ期間は２０１８年７月１日から３１日まであり、１日毎の車移動人数を折れ線グラフで示している。

図示しないが、処理装置１０は、「測定位置」、「データ期間」、「いずれの期間毎の車移動人数を表示するか」等を指定するユーザ入力を受付けてもよい。そして、出力部１３は、ユーザ入力に基づき、表示内容を変更してもよい。

図５に、出力部１３が出力する情報の他の一例を模式的に示す。図示する情報は、地図を含み、表示された地図上に存在する複数の測定位置各々に対応付けて、車移動人数を表示している。データ期間は２０１８年７月１日から３１日まであり、当該データ期間内における１日の車移動人数の平均が示されている。

図示しないが、処理装置１０は、「表示する地図エリア」、「データ期間」、「表示する車移動人数の種類（データ期間内の平均値、最大値、最小値、最頻値、中央値等）」等を指定するユーザ入力を受付けてもよい。そして、出力部１３は、ユーザ入力に基づき、表示内容を変更してもよい。

次に、図６のフローチャートを用いて、本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例を説明する。

Ｓ１０では、データ処理部１１は、道路測定データに基づき、所定期間内の交通量及び平均乗車人数を算出する。例えば、データ処理部１１は、図３に示すように、複数の期間各々の交通量及び平均乗車人数を算出することができる。また、データ処理部１１は、図３に示すように、測定位置毎に、交通量及び平均乗車人数を算出することができる。

Ｓ１１では、実態算出部１２は、Ｓ１０で算出された交通量及び平均乗車人数に基づき、所定期間内の車移動人数を算出する。例えば、実態算出部１２は、複数の期間各々の車移動人数を算出することができる。また、実態算出部１２は、測定位置毎に、車移動人数を算出することができる。

Ｓ１２では、出力部１３は、Ｓ１１の算出結果を出力する。出力部１３が出力する情報の一例は、図４及び図５に示される。なお、出力部１３は、Ｓ１０の算出結果を出力してもよい。

以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、道路に設置された検出装置が生成した道路測定データに基づき、所定期間内に車に乗って道路を通った人数である車移動人数を算出することができる。このような処理装置１０によれば、車に乗って道路を通る人数を精度よく算出することが可能となる。

ここで、本実施形態の変形例を説明する。データ処理部１１は、道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に道路を通った車各々の乗車人数を算出してもよい。そして、実態算出部１２は、データ処理部１１により算出された「所定期間内に道路を通った車各々の乗車人数」を足し合わせることで、所定期間内に車に乗って道路を通った人数である車移動人数を算出してもよい。データ処理部１１は、例えば特許文献２及び３に開示の画像解析技術を利用して、所定期間内に道路上の所定位置を通過した車各々の乗車人数を算出することができる。当該変形例においても、同様の作用効果が実現される。

＜第２の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、第１の実施形態で算出した車移動人数等を利用して、各道路における渋滞緩和対策の優先度を算出する。以下、処理装置１０の詳細を説明する。

処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１の実施形態と同様である。

図７に、処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、処理装置１０は、データ処理部１１と、実態算出部１２と、出力部１３と、優先度決定部１４とを有する。

データ処理部１１は、道路測定データに基づき、所定期間内における道路の渋滞状況を示す値を算出する。データ処理部１１のその他の構成は、第１の実施形態と同様である。

本実施形態では、渋滞状況を示す値として、所定期間内に道路を通過した車の平均速度を算出するが、これに限定されない。例えば、検出装置は車の速度を検出するセンサであり、データ処理部１１は、検出装置が検出した各車の速度の平均値を算出してもよい。その他、データ処理部１１は、検出装置が生成した動画像を解析し、各車が画像上の第１の位置から第２の位置まで移動するために要した時間、及び、第１の位置と第２の位置との距離を求め、当該時間と当該距離とに基づき、各車の移動速度を算出してもよい。そして、データ処理部１１は、算出した各車の速度の平均値を算出してもよい。

実態算出部１２は、渋滞に起因した所定期間内における経済損失額、及び、所定期間内における車の二酸化炭素排出量の内の一方又は両方を算出する。実態算出部１２のその他の構成は、第１の実施形態と同様である。

実態算出部１２は、データ処理部１１が算出した渋滞状況を示す値、及び、実態算出部１２が算出した車移動人数に基づき、所定期間内における渋滞に起因した経済損失額を算出する。以下、説明する。

図１９は、道路上の区間を示した模式図である。図１９において、Ｐ_１、Ｐ_２、・・・、Ｐ_ｎ−１、Ｐ_ｎは、それぞれ、検出装置が設置された位置（計測ポイント）である。

ここで、図１９に示すように、計測ポイントＰ_ｉとＰ_ｉ＋１とに挟まれた区間をＰ_{ｉ，ｉ＋１}とする。また、区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}の距離をＫ_ｉとする。なお、距離Ｋ_ｉは、検出装置の設置場所に従って決まる距離であるから既知の距離である。

ここで、さらに次のように変数を定義する。
Ｓ_ｉ：計測ポイントＰ_ｉにおいて検出された所定期間内における車の平均移動速度
Ｑ_ｉ：計測ポイントＰ_ｉにおいて検出された所定期間内における交通量
ＪＲ：計測ポイントＰ_ｉにおいて検出された所定期間内における平均乗車人数
ＣＯ_２：１台の車から排出される単位時間あたりの二酸化炭素の排出量
ＪＴ：所定の時間帯
ＪＳ：渋滞速度（例えば、時速２０キロ）
Ｍ：予め設定された労働単価

本実施の形態では、実態算出部１２は、一例として、渋滞によるロス時間と、当該ロス時間を発生させた車の台数と、当該車両の乗車人数と、労働単価とに基づいて、経済損失額を算出する。具体的には、実態算出部１２は、例えば、以下の式（１）により経済損失額Ｚ１を算出する。

式（１）において、Ｔ_ｌｏｓｓは、ロス時間を表す。ロス時間Ｔ_ｌｏｓｓは、区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}の距離Ｋ_ｉを検出装置により検出された車の平均移動速度で移動した場合の移動時間と、同距離を渋滞速度ＪＳで移動した場合の移動時間の差である。すなわち、ロス時間Ｔ_ｌｏｓｓは、渋滞により余計に必要となった移動時間を示す。なお、検出装置により検出された車の平均移動速度が渋滞速度ＪＳよりも速い場合、ロス時間Ｔ_ｌｏｓｓは０とする。実態算出部１２は、例えば、下記の式（２）により、検出装置により検出された車の平均移動速度が渋滞速度ＪＳよりも遅い場合のロス時間Ｔ_ｌｏｓｓを算出する。

式（２）において、検出装置により検出された区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}における車の平均移動速度は、Ｓ_{ｉ，ｉ＋１}により表されている。ここで、Ｓ_{ｉ，ｉ＋１}は、例えば、計測ポイントＰ_ｉ及びＰ_ｉ＋１各々で検出された平均移動速度Ｓ_ｉ及びＳ_ｉ＋１に基づき算出される。例えば、平均移動速度Ｓ_ｉ及びＳ_ｉ＋１の統計値（平均値、最大値、最小値等）を、Ｓ_{ｉ，ｉ＋１}としてもよい。実態算出部１２は、例えば、下記の式（３）により、Ｓ_{ｉ，ｉ＋１}を算出する。

なお、式（２）では、ロス時間の算出において用いる基準の速度として、渋滞速度ＪＳを用いているが、ＪＳの代わりに、道路の法定速度など、他の所定の速度を用いてもよい。

また、式（１）において、Ｎは、区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}を走行する車両の数であり、ロス時間を発生させた車両の台数に相当する。式（１）におけるＮとＪＲの積が、所定期間内に区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}を通過した車移動人数となる。Ｎは、例えば計測ポイントＰ_ｉ及びＰ_ｉ＋１各々で検出された交通量Ｑ_ｉ及びＱ_ｉ＋１に基づき算出される。例えば、交通量Ｑ_ｉ及びＱ_ｉ＋１の統計値（平均値、最大値、最小値等）が、Ｎとして算出される。実態算出部１２は、例えば、下記の式（４）により、Ｎを算出する。

実態算出部１２は、ロス時間Ｔ_ｌｏｓｓと台数Ｎと平均乗車人数ＪＲと労働単価Ｍとの積を、区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}において所定期間内に生じた経済損失額として算出する。また、実態算出部１２は、このようにして算出した区間毎、かつ、所定期間毎の経済損失額に基づき、各種値を算出することができる。例えば、式（１）に示すように、実態算出部１２は、ロス時間Ｔ_ｌｏｓｓと台数Ｎと平均乗車人数ＪＲと労働単価Ｍとの積を、所定の統計取得期間（例えば、１年）の各渋時間帯ＪＴについて積算してもよい。また、実態算出部１２は、この積算結果、又は、ロス時間Ｔ_ｌｏｓｓと台数Ｎと平均乗車人数ＪＲと労働単価Ｍとの積を、一連の渋滞区間（隣接する複数の区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}を統合した統合区間）について積算してもよい。

また、実態算出部１２は、あらゆる技術を利用して車の二酸化炭素排出量を算出することができる。例えば、実態算出部１２は、渋滞によるロス時間と、当該ロス時間を発生させた車両の台数と、当該車両から単位時間あたりに排出される二酸化炭素量とに基づいて、渋滞により余計に排出される二酸化炭素の排出量（二酸化炭素排出量）Ｚ２を算出する。具体的には、実態算出部１２は、例えば、以下の式（５）により二酸化炭素排出量Ｚ２を算出する。

式（５）に示されるように、実態算出部１２は、ロス時間Ｔ_ｌｏｓｓと台数Ｎと排出量ＣＯ_２との積を、区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}において所定期間内に生じた渋滞により余計に排出される二酸化炭素の排出量として算出する。また、実態算出部１２は、このようにして算出した区間毎、かつ、所定期間毎の余計な二酸化炭素の排出量に基づき、各種値を算出することができる。例えば、式（５）に示すように、実態算出部１２は、ロス時間Ｔ_ｌｏｓｓと台数Ｎと排出量ＣＯ_２との積を、所定の統計取得期間（例えば、１年）の各渋時間帯ＪＴについて積算してもよい。また、実態算出部１２は、この積算結果、又は、ロス時間Ｔ_ｌｏｓｓと台数Ｎと排出量ＣＯ_２との積を、一連の渋滞区間（隣接する複数の区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}を統合した統合区間）について積算してもよい。

なお、実態算出部１２は、式（５）における排出量ＣＯ_２として、予め設定された値を用いてもよいが、その他、検出装置が生成した画像を解析することで特定された車両の種別の比率と、車の種別毎に予め設定された二酸化炭素の排出量とから算出される平均排出量の値を式（５）のＣＯ_２の値として用いてもよい。その他、実態算出部１２は、検出装置が生成した画像を解析することで特定された各車の種別に基づき、予め定められた各車の種別の二酸化炭素の排出量を積算した値を、式（５）におけるＮ×ＣＯ_２の値として用いてもよい。

ここで、図８に、データ処理部１１及び実態算出部１２により生成された情報の一例を模式的に示す。区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}と、日付と、時間帯と、交通量と、平均乗車人数と、車の平均速度（計測ポイントＰ_ｉ及びＰ_ｉ＋１各々で検出された平均移動速度Ｓ_ｉ及びＳ_ｉ＋１の統計値）と、経済損失額と、二酸化炭素排出量とが対応付けられている。図示する情報は、５分毎の交通量、平均乗車人数、平均速度、経済損失額及び二酸化炭素排出量を示す。

優先度決定部１４は、道路の渋滞状況、渋滞に起因した経済損失額、及び、二酸化炭素排出量の中の少なくとも１つに基づき、各区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}における渋滞緩和対策の優先度を決定する。

ここで、優先度の算出方法の一例を説明する。まず、優先度決定部１４は、道路の複数の区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}各々における各項目の値を規格化し、例えば０〜１の規格化値で表現する。各項目は、所定期間内の道路の渋滞状況（例：車の平均速度）、所定期間内の経済損失額及び所定期間内の二酸化炭素排出量の中の少なくとも１つである。ここでは、優先度決定部１４は、渋滞の程度が大きい程（車の平均速度が遅い程）、経済損失額が大きい程、また、二酸化炭素排出量が多い程、規格化値が大きくなるように（１に近づくように）定められたルールに基づき、規格化するものとする。なお、優先度決定部１４は、渋滞の程度が大きい程（車の平均速度が遅い程）、経済損失額が大きい程、また、二酸化炭素排出量が多い程、規格化値が小さくなるように（０に近づくように）定められたルールに基づき、規格化してもよい。

次いで、優先度決定部１４は、道路の複数の区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}各々における各項目の規格化値に、予め定められた複数の項目各々の重み付け値を掛けた値を算出する。そして、優先度決定部１４は、道路の複数の区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}毎に、項目ごとに算出した規格化値と重み付け値との積を足し合わせた評価値を算出する。

そして、優先度決定部１４は上記評価値に基づき、優先度を決定する。例えば、優先度決定部１４は、評価値と優先度との対応関係を示したテーブルと、道路の各地点の評価値とに基づき、各地点の優先度を算出してもよい。

出力部１３は、優先度決定部１４が算出した優先度を出力する。出力部１３のその他の構成は、第１の実施形態と同様である。

図９に、出力部１３が出力する情報の一例を模式的に示す。図示する情報は、地図を含み、表示された地図上に存在する複数の区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}各々に対応付けて、優先度決定部１４が算出した優先度が表示されている。優先度Ａが最も優先度が高く、次に優先度が高いのが優先度Ｂ、次に優先度が高いのが優先度Ｃ（不図示）となる。

図１０に、出力部１３が出力する情報の他の一例を模式的に示す。図示する情報は、地図を含み、表示された地図上に存在する複数の区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}各々に対応付けて、経済損失額、二酸化炭素排出量及び車の平均速度を表示している。データ期間は２０１８年７月１日から３１日まであり、当該データ期間内における経済損失額合計、二酸化炭素排出量合計、及び、平均速度が示されている。

次に、図１１のフローチャートを用いて、本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例を説明する。

Ｓ２０では、データ処理部１１は、道路測定データに基づき、所定期間内の交通量、平均乗車人数及び車の平均速度を算出する。例えば、データ処理部１１は、図８に示すように、複数の期間各々の交通量、平均乗車人数及び車の平均速度を算出することができる。また、データ処理部１１は、図８に示すように、測定位置毎に、交通量、平均乗車人数及び車の平均速度を算出することができる。

Ｓ２１では、実態算出部１２は、Ｓ２０で算出された結果に基づき、所定期間内の車移動人数、渋滞に起因した経済損失額及び車の二酸化炭素排出量を算出する。例えば、実態算出部１２は、複数の期間各々の車移動人数、渋滞に起因した経済損失額及び車の二酸化炭素排出量を算出することができる。また、実態算出部１２は、測定位置毎又は区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}毎に、車移動人数、渋滞に起因した経済損失額及び車の二酸化炭素排出量を算出することができる。

Ｓ２２では、優先度決定部１４は、道路の渋滞状況（車の平均速度）、渋滞に起因した経済損失額、及び、二酸化炭素排出量の中の少なくとも１つに基づき、渋滞緩和対策の優先度を決定する。

Ｓ２３では、出力部１３は、Ｓ２２で決定された優先度を出力する。出力部１３は、Ｓ２１の算出結果やＳ２０の算出結果をさらに出力してもよい。出力部１３が出力する情報の一例は、図９及び図１０に示される。

以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１の実施形態と同様の作用効果を実現できる。また、本実施形態の処理装置１０によれば、道路に設置された検出装置が生成した道路測定データに基づき、道路の渋滞状況、渋滞に起因した経済損失額、及び、二酸化炭素排出量の中の少なくとも１つを高精度に算出することができる。そして、処理装置１０は、その算出結果に基づき、渋滞緩和対策の優先度を区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}毎に決定することができる。結果、複数の地点における渋滞緩和対策を、適切な順番で進めることができる。

＜第３の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、第１の実施形態で算出した車移動人数等を利用して、渋滞緩和対策の１つである相乗りを推進する場合に必要となる駐車場の規模を算出する。

ここで、渋滞緩和対策の１つである相乗りについて説明する。相乗りでは、相乗りに利用する駐車場を用意しておく。相乗りする複数のメンバーは各自の車で当該駐車場まで移動し、当該駐車場で待ち合わせる。複数のメンバーは、当該駐車場からの移動においては、複数のメンバーの中の１人の車に同乗する。そして、他のメンバーの車は当該駐車場に駐車する。

以下、処理装置１０の詳細を説明する。処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１及び第２の実施形態と同様である。

図１２に、処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、処理装置１０は、データ処理部１１と、実態算出部１２と、出力部１３と、受付部１５と、駐車場規模算出部１７とを有する。処理装置１０は、図１３に示すように、効果算出部１６をさらに有してもよい。また、処理装置１０は、優先度決定部１４をさらに有してもよい（不図示）。

データ処理部１１、実態算出部１２及び優先度決定部１４の構成は、第１及び第２の実施形態と同様である。

受付部１５は、平均乗車人数の目標値である平均乗車人数目標値を指定する入力を受付ける。受付部１５は、タッチパネルディスプレイ、キーボード、マウス、マイク等の任意の入力装置を介して、平均乗車人数目標値を指定する入力をユーザから受付ける。受付部１５は、すべての道路に適用される平均乗車人数目標値の入力を受付けてもよいし、道路上の地点毎（測定位置毎）に平均乗車人数目標値の入力を受付けてもよい。

駐車場規模算出部１７は、交通量、車移動人数及び平均乗車人数目標値に基づき、相乗りで平均乗車人数目標値を達成した場合に要する駐車場の必要規模を算出する。駐車場規模算出部１７は、以下の式（６）に基づき、上記駐車場の必要規模を算出する。

式（６）で示されるように、駐車場規模算出部１７は、車移動人数を平均乗車人数目標値で割った値を交通量から引いた値を、必要規模として算出する。式（６）によれば、駐車場規模算出部１７は、何台分の駐車スペースを有する駐車場が必要であるかを算出することができる。

式中の「交通量」は所定期間内のある測定位置の交通量の統計値であり、式中の「車移動人数」は同じ所定期間内の同じ測定位置の車移動人数の統計値である。

例えば、「交通量」として直近１年間における１日の交通量の平均値を採用し、「車移動人数」として直近１年間における１日の車移動人数を採用してもよい。

その他、「交通量」として、直近１年間における平日の通勤時間帯（例：７時〜１０時）の交通量の平均値を採用し、「車移動人数」として直近１年間における平日の上記通勤時間帯の車移動人数を採用してもよい。

なお、駐車場規模算出部１７は、第２の実施形態で説明した区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}毎に、上記駐車場規模を算出してもよい。この場合、式（６）の交通量は、計測ポイントＰ_ｉ及びＰ_ｉ＋１で検出された交通量の統計値となる。また、式（６）の車移動人数は、計測ポイントＰ_ｉ及びＰ_ｉ＋１で検出された車移動人数の統計値となる。また、駐車場規模算出部１７は、隣接する複数の区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}を統合した統合区間毎に、上記駐車場規模を算出してもよい。この場合、駐車場規模算出部１７は、統合区間に含まれる複数の区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}各々に対応して算出した上記駐車場規模の統計値を、統合区間における上記駐車場規模として算出してもよい。

効果算出部１６は、平均乗車人数目標値を達成した場合の交通量、道路の渋滞状況、渋滞に起因した経済損失額、及び、二酸化炭素排出量の中の少なくとも１つを算出する。

例えば、効果算出部１６は、過去の道路測定データから算出された「平均乗車人数」及び「交通量及び渋滞状況（平均速度）」を学習データとして、「平均乗車人数」と「交通量及び渋滞状況（平均速度）」との関係性を機械学習することで得られた推定モデルに、平均乗車人数目標値を入力することで、平均乗車人数目標値を達成した場合の交通量及び道路の渋滞状況を算出してもよい。

そして、効果算出部１６は、実態算出部１２が算出した車移動人数と、上述のようにして算出した交通量及び道路の渋滞状況とに基づき、渋滞に起因した経済損失額や二酸化炭素排出量を算出してもよい。

出力部１３は、駐車場規模算出部１７による算出結果を出力する。出力部１３は、効果算出部１６による算出結果をさらに出力してもよい。出力部１３のその他の構成は、第１及び第２の実施形態と同様である。

次に、図１４のフローチャートを用いて、本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例を説明する。

Ｓ３０では、データ処理部１１は、道路測定データに基づき、所定期間内の交通量及び平均乗車人数を算出する。例えば、データ処理部１１は、図３又は図８に示すように、複数の期間各々の交通量及び平均乗車人数を算出することができる。また、データ処理部１１は、図３及び図８に示すように、測定位置毎に、交通量及び平均乗車人数を算出することができる。

Ｓ３１では、実態算出部１２は、Ｓ３０で算出された結果に基づき、所定期間内の車移動人数を算出する。例えば、実態算出部１２は、複数の期間各々の車移動人数を算出することができる。また、実態算出部１２は、測定位置毎に、車移動人数を算出することができる。

Ｓ３２では、受付部１５は、平均乗車人数目標値を指定するユーザ入力を受付ける。受付部１５は、すべての道路に適用される平均乗車人数目標値の入力を受付けてもよいし、道路上の地点毎（測定位置毎）に平均乗車人数目標値の入力を受付けてもよい。なお、Ｓ３２の実行タイミングは図示するものに限定されず、Ｓ３０の前、又は、Ｓ３０の後かつＳ３１の前に実行されてもよい。

Ｓ３３では、駐車場規模算出部１７は、Ｓ３０で算出された交通量、Ｓ３１で算出された車移動人数、及び、Ｓ３２で指定された平均乗車人数目標値に基づき、相乗りで平均乗車人数目標値を達成した場合に要する駐車場の必要規模を算出する。駐車場規模算出部１７は、道路上の地点毎（測定位置毎）に、各地点を通過する車の平均乗車人数が相乗りで平均乗車人数目標値を達成した場合に要する駐車場の必要規模を算出する。

Ｓ３４では、出力部１３は、Ｓ３３で決定された駐車場の必要規模を出力する。出力部１３は、Ｓ３１の算出結果やＳ３０の算出結果をさらに出力してもよい。

以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１及び第２の実施形態と同様の作用効果を実現できる。また、本実施形態の処理装置１０によれば、渋滞緩和対策の１つである相乗りを推進する場合に必要となる駐車場の規模を、道路に設置された検出装置が生成した道路測定データに基づき高精度に算出することができる。結果、無駄に多くの駐車場を用意したり、駐車場が不足したりという不都合を軽減できる。

ここで、本実施形態の変形例を説明する。上記例では、駐車場規模算出部１７は、何台分の駐車スペースを有する駐車場が必要であるかを算出した。変形例として、駐車場規模算出部１７は、上記例で算出した台数に基づき、駐車場の面積や駐車場の容量を、必要な駐車場規模として算出してもよい。例えば、駐車場規模算出部１７は、上記台数から上記面積や容量を算出する演算式や対応テーブル等に基づき、上記算出を行うことができる。当該変形例においても、同様の作用効果が実現される。

ここで、本実施形態の他の変形例を説明する。本実施形態では、渋滞緩和対策の１つである相乗りを推進するために用意された駐車場ごとに達成率を算出し、出力する管理装置が設けられてもよい。

管理装置は、「駐車場に駐車している台数」を「駐車場に駐車できる台数（駐車可能台数）」で割ることで、達成率を算出する。「駐車場に駐車している台数」の検出方法は特段制限されず、あらゆる技術を利用して実現できる。例えば、管理装置は、駐車場の出入口で車の入退場を検出するゲート装置から、車が入場したこと及び退場したことの通知を受けてもよい。そして、管理装置は、入場した車の数から退場した車の数を引いた値を、「駐車場に駐車している台数」として算出してもよい。

出力は、ディスプレイ、プリンター、スピーカ、投影装置、メーラ等のあらゆる出力装置を用いて実現できる。例えば、駐車場に設置されたディスプレイに各駐車場のその時点の達成率を表示してもよい（図１５参照）。

当該変形例においても、同様の作用効果が実現される。また、当該変形例の管理装置によれば、渋滞緩和対策の達成率を算出し、出力することができる。この達成率を視認することで、渋滞緩和対策が進んでいるか否かを容易に把握できる。

＜第４の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、第１の実施形態で算出した車移動人数等を利用して、渋滞緩和対策の１つである大型車移送を推進する場合に必要となる大型車の必要台数を算出する。

ここで、渋滞緩和対策の１つである大型車移送について説明する。大型車移送では、複数のメンバーを出発地点から到着地点に移送する大型車を用意しておく。大型車は、バス、電車等が例示されるが、これらに限定されない。大型車で移送される複数のメンバーは任意の手段で出発地点まで移動する。そして、複数のメンバーは、大型車に乗り込み、出発地点から到着地点まで移動する。

以下、処理装置１０の詳細を説明する。処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１乃至第３の実施形態と同様である。

図１６に、処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、処理装置１０は、データ処理部１１と、実態算出部１２と、出力部１３と、受付部１５と、必要台数算出部１８とを有する。処理装置１０は、図１７に示すように、効果算出部１６をさらに有してもよい。また、処理装置１０は、優先度決定部１４をさらに有してもよい（不図示）。また、処理装置１０は、駐車場規模算出部１７をさらに有してもよい（不図示）。

データ処理部１１、実態算出部１２、優先度決定部１４及び駐車場規模算出部１７の構成は、第１乃至第３の実施形態と同様である。

受付部１５は、所定期間内の車移動人数上限値を指定する入力を受付ける。例えば、受付部１５は、１日の車移動人数上限値を指定する入力を受付けてもよいし、所定の時間帯（例：平日の７時〜１０時の通勤時間帯）の車移動人数上限値を指定する入力を受付けてもよい。受付部１５は、タッチパネルディスプレイ、キーボード、マウス、マイク等の任意の入力装置を介して、車移動人数上限値を指定する入力をユーザから受付ける。受付部１５は、すべての道路に適用される車移動人数上限値の入力を受付けてもよいし、道路上の地点毎（測定位置毎）に車移動人数上限値の入力を受付けてもよい。

必要台数算出部１８は、実態算出部１２が算出した各測定位置の車移動人数の内の車移動人数上限値を超える分を大型車で移動させる場合に要する大型車の必要台数を算出する。必要台数算出部１８は、以下の式（７）に基づき、上記大型車の必要台数を算出する。

式（７）で示されるように、必要台数算出部１８は、各測定位置の車移動人数の内の車移動人数上限値を超える分を、大型車の収容可能人数で割った値を、必要台数として算出する。

式中の「車移動人数」は所定期間内のある測定位置の車移動人数の統計値である。例えば、「車移動人数」として直近１年間における１日の車移動人数を採用してもよい。その他、「車移動人数」として、直近１年間における平日の通勤時間帯（例：７時〜１０時）の車移動人数を採用してもよい。

なお、必要台数算出部１８は、第２の実施形態で説明した区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}毎に、上記必要台数を算出してもよい。この場合、式（７）の車移動人数は、計測ポイントＰ_ｉ及びＰ_ｉ＋１で検出された車移動人数の統計値となる。また、必要台数算出部１８は、隣接する複数の区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}を統合した統合区間毎に、上記必要台数を算出してもよい。この場合、必要台数算出部１８は、統合区間に含まれる複数の区間Ｐ_{ｉ，ｉ＋１}各々に対応して算出した上記必要台数の統計値を、統合区間における上記必要台数として算出してもよい。

大型車収容可能人数の値は、任意の手段で必要台数算出部１８に与えられる。例えば、予め当該値が登録されていてもよいし、必要台数算出する時にオペレータが当該値を指定してもよい。また、大型車収容可能人数の値として、複数の値が必要台数算出部１８に与えられてもよい。そして、必要台数算出部１８は、複数の値各々を用いて、必要台数を算出してもよい。このようにすれば、大きさが互いに異なる複数の大型車ごとに、必要台数を算出することができる。

効果算出部１６は、車移動人数上限値を超える分を大型車で移動させた場合の交通量、道路の渋滞状況、渋滞に起因した経済損失額、及び、二酸化炭素排出量の中の少なくとも１つを算出する。

例えば、効果算出部１６は、過去の道路測定データから算出された「車移動人数」及び「交通量及び渋滞状況（平均速度）」を学習データとして、「車移動人数」と「交通量及び渋滞状況（平均速度）」との関係性を機械学習することで得られた推定モデルに、車移動人数上限値を入力することで、車移動人数上限値を超える分を大型車で移動させた場合の交通量及び道路の渋滞状況を算出してもよい。

そして、効果算出部１６は、車移動人数上限値と、上述のようにして算出した交通量及び道路の渋滞状況とに基づき、渋滞に起因した経済損失額や二酸化炭素排出量を算出してもよい。

出力部１３は、必要台数算出部１８による算出結果を出力する。出力部１３は、効果算出部１６による算出結果をさらに出力してもよい。出力部１３のその他の構成は、第１乃至第３の実施形態と同様である。

次に、図１８のフローチャートを用いて、本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例を説明する。

Ｓ４０では、データ処理部１１は、道路測定データに基づき、所定期間内の交通量及び平均乗車人数を算出する。例えば、データ処理部１１は、図３又は図８に示すように、複数の期間各々の交通量及び平均乗車人数を算出することができる。また、データ処理部１１は、図３及び図８に示すように、測定位置毎に、交通量及び平均乗車人数を算出することができる。

Ｓ４１では、実態算出部１２は、Ｓ４０で算出された結果に基づき、所定期間内の車移動人数を算出する。例えば、実態算出部１２は、複数の期間各々の車移動人数を算出することができる。また、実態算出部１２は、測定位置毎に、車移動人数を算出することができる。

Ｓ４２では、受付部１５は、所定期間内の車移動人数上限値を指定するユーザ入力を受付ける。例えば、受付部１５は、１日の車移動人数上限値を指定する入力を受付けてもよいし、所定の時間帯（例：平日の７時〜１０時の通勤時間帯）の車移動人数上限値を指定する入力を受付けてもよい。受付部１５は、すべての道路に適用される車移動人数上限値の入力を受付けてもよいし、道路上の地点毎（測定位置毎）に車移動人数上限値の入力を受付けてもよい。なお、Ｓ４２の実行タイミングは図示するものに限定されず、Ｓ４０の前、又は、Ｓ４０の後かつＳ４１の前に実行されてもよい。

Ｓ４３では、必要台数算出部１８は、Ｓ４１で算出された車移動人数の内のＳ４２で指定された車移動人数上限値を超える分を大型車で移動させる場合に要する大型車の必要台数を算出する。必要台数算出部１８は、道路上の地点毎（測定位置毎）に、各地点を通過する車移動人数を車移動人数上限値にするために要する大型車の必要台数を算出する。

Ｓ４４では、出力部１３は、Ｓ４３で算出された必要台数を出力する。出力部１３は、Ｓ４１の算出結果やＳ４０の算出結果をさらに出力してもよい。

以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１乃至第３の実施形態と同様の作用効果を実現できる。また、本実施形態の処理装置１０によれば、渋滞緩和対策の１つである大型車移送を推進する場合に必要となる大型車の台数を、道路に設置された検出装置が生成した道路測定データに基づき高精度に算出することができる。結果、無駄に多くの大型車を用意したり、大型車が不足したりという不都合を軽減できる。

ここで、本実施形態の変形例を説明する。上記例では、必要台数算出部１８は、大型車の必要台数を算出した。変形例として、必要台数算出部１８は、大型車を、船舶、ヘリ、飛行機、列車等の他の移動体に置き換え、上記例と同様にして、当該移動体の必要台数を算出してもよい。すなわち、必要台数算出部１８は、車移動人数の内の車移動人数上限値を超える分を所定の移動体で移動させる場合に要する当該移動体の必要台数を算出してもよい。当該変形例においても、同様の作用効果が実現される。

以下、参考形態の例を付記する。
１． 道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車の台数である交通量及び前記所定期間内の平均乗車人数を算出するデータ処理手段と、
前記交通量及び前記平均乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出する実態算出手段と、
前記実態算出手段による算出結果を出力する出力手段と、
を有する処理装置。
２． １に記載の処理装置において、
前記データ処理手段は、複数の期間各々の前記交通量及び前記平均乗車人数を算出し、
前記実態算出手段は、前記複数の期間各々の前記車移動人数を算出する処理装置。
３． 道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車各々の乗車人数を算出するデータ処理手段と、
前記乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出する実態算出手段と、
前記実態算出手段による算出結果を出力する出力手段と、
を有する処理装置。
４． ３に記載の処理装置において、
前記データ処理手段は、複数の期間各々の前記乗車人数を算出し、
前記実態算出手段は、前記複数の期間各々の前記車移動人数を算出する処理装置。
５． １から４のいずれかに記載の処理装置において、
前記データ処理手段は、前記データを解析し、前記所定期間内における前記道路の渋滞状況を示す値を算出し、
前記実態算出手段は、前記渋滞状況を示す値及び前記車移動人数に基づき、前記所定期間内における経済損失額を算出する処理装置。
６． １から５のいずれかに記載の処理装置において、
前記道路の渋滞状況、渋滞に起因した経済損失額、及び、二酸化炭素排出量の中の少なくとも１つに基づき、渋滞緩和対策の優先度を決定する優先度決定手段をさらに有する処理装置。
７． １から６のいずれかに記載の処理装置において、
平均乗車人数目標値を指定する入力を受付ける受付手段と、
前記交通量、前記車移動人数及び前記平均乗車人数目標値に基づき、相乗りで前記平均乗車人数目標値を達成した場合に要する駐車場の必要規模を算出する駐車場規模算出手段をさらに有する処理装置。
８． ７に記載の処理装置において、
前記駐車場規模算出手段は、前記車移動人数を前記平均乗車人数目標値で割った値を前記交通量から引いた値を、前記必要規模として算出する処理装置。
９． ７又は８に記載の処理装置において、
前記平均乗車人数目標値を達成した場合の前記交通量、前記道路の渋滞状況、渋滞に起因した経済損失額、及び、二酸化炭素排出量の中の少なくとも１つを算出する効果算出手段をさらに有する処理装置。
１０． １から９のいずれかに記載の処理装置において、
車移動人数上限値を指定する入力を受付ける受付手段と、
前記車移動人数の内の前記車移動人数上限値を超える分を所定の移動体で移動させる場合に要する前記移動体の必要台数を算出する必要台数算出手段をさらに有する処理装置。
１１． １０に記載の処理装置において、
前記必要台数算出手段は、前記車移動人数の内の前記車移動人数上限値を超える分を、前記移動体の収容人数で割った値を、前記必要台数として算出する処理装置。
１２． １０又は１１に記載の処理装置において、
前記車移動人数上限値を超える分を前記移動体で移動させた場合の前記交通量、前記道路の渋滞状況、渋滞に起因した経済損失額、及び、二酸化炭素排出量の中の少なくとも１つを算出する効果算出手段をさらに有する処理装置。
１３． コンピュータが、
道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車の台数である交通量及び前記所定期間内の平均乗車人数を算出し、
前記交通量及び前記平均乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出し、
前記算出結果を出力する処理方法。
１４． コンピュータを、
道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車の台数である交通量及び前記所定期間内の平均乗車人数を算出するデータ処理手段、
前記交通量及び前記平均乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出する実態算出手段、
前記実態算出手段による算出結果を出力する出力手段、
として機能させるプログラム。
１５． コンピュータが、
道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車各々の乗車人数を算出し、
前記乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出し、
前記算出結果を出力する処理方法。
１６． コンピュータを、
道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車各々の乗車人数を算出するデータ処理手段、
前記乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出する実態算出手段、
前記実態算出手段による算出結果を出力する出力手段、
として機能させるプログラム。

Claims (16)

1. 道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車の台数である交通量及び前記所定期間内の平均乗車人数を算出するデータ処理手段と、
   前記交通量及び前記平均乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出する実態算出手段と、
   前記実態算出手段による算出結果を出力する出力手段と、
   を有する処理装置。
2. 請求項１に記載の処理装置において、
   前記データ処理手段は、複数の期間各々の前記交通量及び前記平均乗車人数を算出し、
   前記実態算出手段は、前記複数の期間各々の前記車移動人数を算出する処理装置。
3. 道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車各々の乗車人数を算出するデータ処理手段と、
   前記乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出する実態算出手段と、
   前記実態算出手段による算出結果を出力する出力手段と、
   を有する処理装置。
4. 請求項３に記載の処理装置において、
   前記データ処理手段は、複数の期間各々の前記乗車人数を算出し、
   前記実態算出手段は、前記複数の期間各々の前記車移動人数を算出する処理装置。
5. 請求項１から４のいずれか１項に記載の処理装置において、
   前記データ処理手段は、前記データを解析し、前記所定期間内における前記道路の渋滞状況を示す値を算出し、
   前記実態算出手段は、前記渋滞状況を示す値及び前記車移動人数に基づき、前記所定期間内における経済損失額を算出する処理装置。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載の処理装置において、
   前記道路の渋滞状況、渋滞に起因した経済損失額、及び、二酸化炭素排出量の中の少なくとも１つに基づき、渋滞緩和対策の優先度を決定する優先度決定手段をさらに有する処理装置。
7. 請求項１から６のいずれか１項に記載の処理装置において、
   平均乗車人数目標値を指定する入力を受付ける受付手段と、
   前記交通量、前記車移動人数及び前記平均乗車人数目標値に基づき、相乗りで前記平均乗車人数目標値を達成した場合に要する駐車場の必要規模を算出する駐車場規模算出手段をさらに有する処理装置。
8. 請求項７に記載の処理装置において、
   前記駐車場規模算出手段は、前記車移動人数を前記平均乗車人数目標値で割った値を前記交通量から引いた値を、前記必要規模として算出する処理装置。
9. 請求項７又は８に記載の処理装置において、
   前記平均乗車人数目標値を達成した場合の前記交通量、前記道路の渋滞状況、渋滞に起因した経済損失額、及び、二酸化炭素排出量の中の少なくとも１つを算出する効果算出手段をさらに有する処理装置。
10. 請求項１から９のいずれか１項に記載の処理装置において、
    車移動人数上限値を指定する入力を受付ける受付手段と、
    前記車移動人数の内の前記車移動人数上限値を超える分を所定の移動体で移動させる場合に要する前記移動体の必要台数を算出する必要台数算出手段をさらに有する処理装置。
11. 請求項１０に記載の処理装置において、
    前記必要台数算出手段は、前記車移動人数の内の前記車移動人数上限値を超える分を、前記移動体の収容人数で割った値を、前記必要台数として算出する処理装置。
12. 請求項１０又は１１に記載の処理装置において、
    前記車移動人数上限値を超える分を前記移動体で移動させた場合の前記交通量、前記道路の渋滞状況、渋滞に起因した経済損失額、及び、二酸化炭素排出量の中の少なくとも１つを算出する効果算出手段をさらに有する処理装置。
13. コンピュータが、
    道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車の台数である交通量及び前記所定期間内の平均乗車人数を算出し、
    前記交通量及び前記平均乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出し、
    前記算出結果を出力する処理方法。
14. コンピュータを、
    道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車の台数である交通量及び前記所定期間内の平均乗車人数を算出するデータ処理手段、
    前記交通量及び前記平均乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出する実態算出手段、
    前記実態算出手段による算出結果を出力する出力手段、
    として機能させるプログラム。
15. コンピュータが、
    道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車各々の乗車人数を算出し、
    前記乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出し、
    前記算出結果を出力する処理方法。
16. コンピュータを、
    道路に設置された検出装置が生成したデータに基づき、所定期間内に前記道路を通った車各々の乗車人数を算出するデータ処理手段、
    前記乗車人数に基づき、前記所定期間内に車に乗って前記道路を通った人数である車移動人数を算出する実態算出手段、
    前記実態算出手段による算出結果を出力する出力手段、
    として機能させるプログラム。

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