情報処理装置、障害影響評価方法およびプログラム
【課題】交通機関の正常な運行に支障を与える障害のユーザに対する影響をより正確に評価することが可能な情報処理装置を提供する。
【解決手段】非接触ＩＣカード１６は、交通機関の予め定められた通常経路と、交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録する。ＣＰＵ１９は、利用履歴において、通常経路の端部を結ぶ、通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、利用履歴に基づいて、通常経路の通過にかかる時間と例外経路の通過にかかる時間との差分を、交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する。
【解決手段】非接触ＩＣカード１６は、交通機関の予め定められた通常経路と、交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録する。ＣＰＵ１９は、利用履歴において、通常経路の端部を結ぶ、通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、利用履歴に基づいて、通常経路の通過にかかる時間と例外経路の通過にかかる時間との差分を、交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通機関の正常な運行に支障を与える障害のユーザに対する影響を評価する情報処理装置、障害影響評価方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話機のような情報処理装置には、予め設定された設定時刻にアラームを報知する時刻報知機能を備えたものがある。時刻報知機能は、例えば、交通機関を利用して目標時刻までに目的地に到着できるように、目覚めの時刻や出発する時刻を報知させるために利用されている。
【０００３】
しかしながら、従来の時刻報知機能では、アラームを報知する時刻はユーザにて設定された一定時刻であるので、悪天候などが原因で交通機関の運行などにユーザの予期しない支障が発生すると、アラームが報知された時刻に目覚めたり出発したりしても、目標時刻に目的地に到達することができないことがあった。
【０００４】
これに対して、特許文献１には、ＦＭ多重放送にて配信されている現在の自動車の渋滞状況に基づいて、自動車が予定地に到着するまでにかかる時間を予測し、その時間に応じた報知時刻を設定する準備開始時刻報知装置が記載されている。
【０００５】
また、特許文献２には、電車の遅延などの運行障害の有無や運行障害を引き起こす運行障害事由の種類などを示す運行障害情報を所定のサーバから取得し、その運行障害情報に基づいて、アラームを報知する設定時刻の前倒しを行うか否かを判断する注意喚起システムが記載されている。この注意喚起システムでは、設定時刻の前倒しを行うと判断すると、ユーザが運行障害事由の種類に応じて設定した時間分だけ設定時刻の前倒しを行う。
【０００６】
また、特許文献３には、サーバが、ユーザから目的地やその目的地に到着する目標時刻などを含むリクエストを受け付け、そのリクエストに応じたアラームの報知時刻を、地図情報や時刻表情報などを用いて算出するアラームサービスシステムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０００−３０４５５６号公報
【特許文献２】特開２０１０−０９７２８１号公報
【特許文献３】特開２００２−０７３５７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１〜３に記載の技術では、アラームの報知時刻を設定するために使用される情報は、自動車の渋滞状況、運行障害情報および地図情報のように、全てのユーザに対して共通であるため、交通機関の正常な運行に支障を与える障害のユーザに対する影響を正確に評価することは困難である。
【０００９】
このため、例えば、ユーザの歩行速度などの個人的な特性がアラームの報知時刻に反映されず、適切な報知時刻と実際のアラームが報知される報知時刻との誤差が大きくなる可能性がある。なお、このような誤差は、ユーザが車椅子を使用する場合などにおいて、顕著になる可能性が高い。
【００１０】
なお、特許文献１に記載の技術では、ＦＭ多重放送にて配信されている渋滞状況は、通常、広域な地域に対するものであるため、ユーザに影響を与える狭域な地域における渋滞状況を取得するのに時間がかかるという問題もある。
【００１１】
また、特許文献２および３に記載の技術では、報知時刻を調整するためには特定のサーバが必要とるため、サーバの負荷やネットワークのトラフィックが過大になるという問題もある。
【００１２】
本発明は、上述した各問題点を鑑みてなされたものであり、交通機関の正常な運行に支障を与える障害のユーザに対する影響をより正確に評価することが可能な情報処理装置、障害影響評価方法およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明による情報処理装置は、交通機関の予め定められた通常経路と、前記交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録する記録部と、前記利用履歴において、前記通常経路の端部を結ぶ、前記通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、前記利用履歴に基づいて、前記通常経路の通過にかかる時間と前記例外経路の通過にかかる時間との差分を、前記交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する制御部と、を有する。
【００１４】
本発明による報知方法は、交通機関の予め定められた通常経路と、前記交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録し、前記利用履歴において、前記通常経路の端部を結ぶ、前記通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、前記利用履歴に基づいて、前記通常経路の通過にかかる時間と前記例外経路の通過にかかる時間との差分を、前記交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する。
【００１５】
本発明によるプログラムは、交通機関の予め定められた通常経路と、前記交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録する手順と、前記利用履歴において、前記通常経路の端部を結ぶ、前記通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、前記利用履歴に基づいて、前記通常経路の通過にかかる時間と前記例外経路の通過にかかる時間との差分を、前記交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する手順とを、コンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、交通機関の正常な運行に支障を与える障害のユーザに対する影響をより正確に評価することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施形態である携帯端末装置の構成を示すブロック図である。
【図２】定期券情報の一例を示す図である。
【図３】利用履歴情報の一例を示す図である。
【図４】ＲＡＭの機能的な構成の一例を示す図である。
【図５】定時実行処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図６】例外学習処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図７】例外予測処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図８】本発明の他の実施形態である携帯端末装置の構成を示すブロック図である。
【図９】ユーザが通勤で利用する経路の一例を示す図である。
【図１０】定期券情報の具体例を示す図である。
【図１１】利用履歴情報の具体例を示す図である。
【図１２】利用履歴情報の他の具体例を示す図である。
【図１３】例外情報の具体例を示す図である。
【図１４】通常経路以外の地域にも延びている路線の一例を示す図である。
【図１５】気象情報の一例を示す図である。
【図１６】地域情報の変化例を示す図である。
【図１７】追加設定時間の修正例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の説明では、同じ機能を有するものには同じ符号を付け、その説明を省略する場合がある。
【００１９】
図１は、本発明の第１の実施形態である携帯端末装置の構成を示すブロック図である。
【００２０】
図１に示す携帯端末装置１は、時報することが可能な情報処理装置であり、例えば、携帯電話端末、スマートフォン、タブレット型ＰＣ（Personal computer）、ノート型ＰＣまたはゲーム機などである。
【００２１】
携帯端末装置１は、表示部１１と、スピーカ１２と、時計部１３と、通信部１４と、操作部１５と、非接触ＩＣ（integrated circuit）カード１６と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１７と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１８と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１９とを有する。
【００２２】
表示部１１は、種々の情報を表示する。
【００２３】
スピーカ１２は、アラームなどの種々の情報を音声でユーザに報知する報知部である。
【００２４】
時計部１３は、現在時刻を測定し、予め定められた設定時刻になったことを検知する。時計部１３は、設定時刻になったことを検知すると、設定時刻であることを示す時報信号をＣＰＵ１９に通知する。
【００２５】
通信部１４は、地域天気情報サーバ２とネットワーク３を介して接続する。
【００２６】
地域天気情報サーバ２は、地理的な地域を特定する地域ＩＤごとに、その地域で過去に発生した特定の事象に関する事象情報である過去事象情報と、その地域で発生が予測される特定の事象に関する事象情報である予測事象情報を格納する。特定の事象は、交通機関の運行に支障を与える可能性がある事象であり、例えば、気象現象である。また、事象情報は、例えば、降水量、風速、温度および湿度などの気象量である。また、地域は、例えば、行政区域（市区町村）ごとに分けられる。
【００２７】
以下では、特定の事象を降雨として、事象情報は降水量であるとする。また、過去事象情報を過去降水量、予測事象情報を予測降水量と称する。
【００２８】
操作部１５は、携帯端末装置１のユーザにて操作され、その操作に応じた情報を受け付ける。例えば、操作部１５は、時刻をユーザに報知するための時刻報知情報であるアラームを報知する指定時刻や、指定時刻を補正するための補正量を調整する学習動作を行うか否かを示す学習可否情報を受け付ける。
【００２９】
非接触ＩＣカード１６は、電子マネー機能付きの電子定期券であり、ユーザが改札を通過する際などに自動改札装置（不図示）と無線通信を行って、交通機関を利用するための改札通過認証を行う認証機能などの種々の機能を有する。
【００３０】
また、非接触ＩＣカード１６は、交通機関における各路線の経路のうち、定期券にて利用可能な経路である通常経路を示す定期券情報や、交通機関における各路線を利用した利用履歴を示す利用履歴情報を記録する記録部としても機能する。利用履歴情報は、交通機関の経路のうちのユーザが利用した経路および時刻を示す。
【００３１】
図２は、定期券情報の一例を示す図である。図２において、定期券情報２０１は、定期券の有効期限や定期券を特定するための券番号などを示す基本情報２０２と、通常経路の端駅の駅名である端駅情報２０３および２０４と、通常経路内の経由駅の駅名である経由駅情報２０５および２０６とを有する。なお、経由駅情報は、図２では２つ示されているが、実際には、ないこともあるし、１または３つ以上存在することもある。端駅情報２０３および２０４と経由駅情報２０５および２０６とによって通常経路が示されている。また、定期券情報は、定期券の購入または更新時などに登録される。
【００３２】
図３は、利用履歴情報の一例を示す図である。図３において、利用履歴情報３０１は、ユーザが入場した駅の入場駅名やその駅に入場した入場時刻などを示す入場情報３０２と、ユーザが退場した駅の退場駅名やその駅を退場した退場時刻などを示す退場情報３０３とを有する。
【００３３】
入場情報３０２および退場情報３０３は、例えば、ユーザが駅の入退場を行うたびに、非接触ＩＣカード１６が自動改札装置との無線通信を用いて生成する。このため、利用履歴情報３０１には、図３に示すように複数の入場情報３０２および退場情報３０３が存在してもよい。
【００３４】
図１の説明に戻る。ＲＯＭ１７は、ＣＰＵ１９にて読み取り可能な記録媒体であり、ＣＰＵ１９の動作を規定するプログラムを格納する。また、ＲＯＭ１７は、路線の駅名と路線が通過する地域である通過地域を特定する地域ＩＤとを路線ごとに示す路線データベースを格納する格納部としても機能する。
【００３５】
ＲＡＭ１８は、携帯端末装置１を制御するための制御情報を記憶する記憶部である。
【００３６】
図４は、ＲＡＭ１８の機能的な構成とＲＡＭ１８に格納されている制御データの一例を示す図である。図４において、ＲＡＭ１８は、動作制御情報記憶部２１と、例外情報記憶部２２と、地域情報記憶部２３とを有する。
【００３７】
動作制御情報記憶部２１は、操作部１５が受け付けた指定時刻と、指定時刻を補正する補正値と、学習動作を行うか否かを示す学習動作指定フラグとを記憶する。以下、学習動作指定フラグにおいて、学習動作を行うことをオン、学習動作を行わないことをオフとする。
【００３８】
例外情報記憶部２２は、大雨などの現象によって交通機関に障害が発生し、路線の運行に支障が生じた際のユーザの行動を示す例外情報を記憶する。運行の支障には、遅延や運休があるが、以下では、運行の支障を遅延として説明する。
【００３９】
例外情報は、通常経路を通る通常路線を示す通常路線情報と、通常経路の端駅間を結ぶ、通常経路とは異なる例外経路を示す例外経路情報と、通常経路および例外経路のそれぞれを利用した際に端駅間の移動にかかった所要時間の差分である追加時間とを有する。
【００４０】
なお、例外経路は複数あってもよいので、例外情報記憶部２２は、例外経路を特定する例外番号ごとに例外情報を記憶してもよいが、以下では例外情報は一つであるとして説明する。
【００４１】
地域情報記憶部２３は、通常路線が通過する通常通過地域に関する通過地域情報を含む通過地域データベースを記憶する。なお、通常通過地域が複数ある場合、通過地域データベースは、通過地域情報を通常通過地域ごとに示す。
【００４２】
通過地域情報は、通過地域を特定する地域ＩＤと、通過地域に関連する例外情報を特定する例外番号と、通常路線に遅延が発生したときの、通過地域における降水量の最小値である例外ｍｉｎと、通常路線に遅延が発生していないときの、通過地域における降水量の最大値である正常ｍａｘとを含む。
【００４３】
図１の説明に戻る。ＣＰＵ１９は、ＲＯＭ１７に記録されたプログラムを読み取り、その読み取ったプログラムを実行して、携帯端末装置１全体を制御する制御部である。
【００４４】
例えば、ＣＰＵ１９は、操作部１５が受け付けた指定時刻を、ＲＡＭ１８の動作制御情報記憶部２１に記憶したり、操作部１５が受け付けた学習可否情報に応じて、動作制御情報記憶部２１に記憶された学習動作指定フラグの値を変更したりする。
【００４５】
また、学習動作指定フラグがオンの場合、ＣＰＵ１９は、定期的に、非接触ＩＣカード１６に記録された利用履歴情報を確認して、例外経路が利用されているか否かを判断する。例外経路が利用されている場合、ＣＰＵ１９は、その利用履歴情報に基づいて、通常経路の通過にかかる時間と例外経路の通過にかかる時間との差分を、交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する。そして、ＣＰＵ１９は、その差分を追加時間として含む例外情報を生成して、ＲＡＭ１８の例外情報記憶部２２に記憶する。
【００４６】
また、ＣＰＵ１９は、定期的に、利用履歴情報に基づいて、通常通過地域ごとに、通常経路が利用される時間帯の過去降水量および予測降水量のそれぞれを、対象過去降水量および対象予測降水量として、通信部１４を用いて地域天気情報サーバ２から取得する。ＣＰＵ１９は、その対象過去降水量および対象予測降水量に基づいて、通常路線に遅延が発生するか否かを予測する。
【００４７】
具体的には、ＣＰＵ１９は、通常通過地域ごとに、対象過去降水量に基づいて、正常ｍａｘおよび例外ｍｉｎを含む通過地域情報を生成して、ＲＡＭ１８の地域情報記憶部２３に記憶する。そして、ＣＰＵ１９は、正常ｍａｘが例外ｍｉｎより低い通常通過地域において、例外ｍｉｎより予測降水量の値が大きい地域が存在する場合、通常路線に遅延が生じると予測する。
【００４８】
通常路線に遅延が生じないと予測した場合、ＣＰＵ１９は、ＲＡＭ１８の動作制御情報記憶部２１内の指定時刻を設定時刻として時計部１３に設定する。
【００４９】
一方、通常路線に遅延が生じると予測した場合、ＣＰＵ１９は、ＲＡＭ１８の例外情報記憶部２２に記憶された例外情報内の追加時間を補正値として動作制御情報記憶部２１に記憶する。そして、ＣＰＵ１９は、指定時刻から補正値を減算した補正時刻を設定時刻として時計部１３に設定する。
【００５０】
また、ＣＰＵ１９は、時計部１３から時報信号を受け付けると、スピーカ１２からアラームを出力することで、時報を行う。
【００５１】
次に携帯端末装置１の動作を説明する。
【００５２】
図５は、携帯端末装置１の動作を説明するためのフローチャートである。
【００５３】
ＣＰＵ１９は、時計部１３を監視し、予め定められた処理開始時刻になるたびに、以下の定時実行処理を開始する。処理開始時刻は、予め設定されていてもよいし、ユーザにて設定されてもよい。以下では、処理開始時刻は、日付が変わる午前０時であるとする。
【００５４】
定時実行処理では、先ず、ＣＰＵ１９は、ＲＡＭ１８の動作制御情報記憶部２１に記憶されている学習動作指定フラグを確認して、学習動作を実行するか否かを判断する（ステップＳ１）。
【００５５】
学習動作を実行しない場合、ＣＰＵ１９は、後述するステップＳ１６の処理に移行する。一方、学習動作を実行する場合、ＣＰＵ１９は、非接触ＩＣカード１６から利用履歴情報を取得する（ステップＳ２）。そして、ＣＰＵ１９は、非接触ＩＣカード１６内の定期券情報内の２つの端駅情報を確認し、利用履歴情報における、端駅情報の一方が示す駅名を含む入場駅情報から、端駅情報の他方が示す駅名を含む退場駅情報までの情報（入場駅情報および退場駅情報）をレコードとし、最初のレコードを利用履歴情報から抽出する（ステップＳ３）。なお、ステップＳ２において、ＣＰＵ１９は、以前に取得されていない前日分の利用履歴情報を取得するものとする。
【００５６】
レコードを抽出すると、ＣＰＵ１９は、その抽出したレコードと、非接触ＩＣカード１６内の定期券情報と照合して、定期券情報に記載された駅名と異なる駅名を含む例外駅名情報がレコードの中に存在するか否かを判断する（ステップＳ４）。
【００５７】
例外駅名情報が存在する場合、ＣＰＵ１９は、ＲＡＭ１８の例外情報記憶部２２から、例外駅名情報が示す例外駅名を含む例外経路情報を検索して（ステップＳ５）、例外駅名が既に登録されているか否かを判断する（ステップＳ６）。
【００５８】
例外駅名が登録されていない場合、ＣＰＵ１９は、新しい例外経路が使用されたと判断して、非接触ＩＣカード１６に記憶された定期券情報内の駅名情報と、ＲＯＭ１７に格納されている路線データベースとに基づいて、通常経路を通る路線の路線名を特定し、その路線名を示す通常経路情報を生成する。そして、ＣＰＵ１９は、例外駅名を示す例外経路情報をさらに生成し、その通常経路情報および例外経路情報を含む例外情報を例外情報記憶部２２に記憶する（ステップＳ７）。
【００５９】
その後、ＣＰＵ１９は、抽出されたレコードの最初の入場情報および最後の退場情報のそれぞれが示す時刻の差分を、例外経路の通過にかかる例外通過時間として求める。そして、ＣＰＵ１９は、例外通過時間と、通常経路の通過にかかる通常通過時間との差分を追加時間として算出する（ステップＳ８）。そして、ＣＰＵ１９は、追加時間をステップＳ７で例外情報記憶部２２に記憶した例外情報に追加する（ステップＳ９）。
【００６０】
ここで通常通過時間は、例外駅名情報を含まないレコードである通常レコードの最初の入場情報および最後の退場情報のそれぞれが示す時刻の差分である。このため、ＣＰＵ１９は、非接触ＩＣカード１６内の利用履歴情報から通常レコードを特定し、その特定した通常レコードに基づいて、通常通過時間を算出する。
【００６１】
また、ステップＳ６において例外駅名が登録されている場合、ＣＰＵ１９は、既に登録されている例外経路が利用されたと判断して、抽出したレコードの最後の退場駅情報が示す時刻を、例外経路を利用したときに目的地に到着する例外到着時刻として求める（ステップＳ１０）。そして、ＣＰＵ１９は、その例外到着時刻と、通常経路を利用したときに目的地に到着する通常到着時刻との差分が閾値未満か否かを判断して、通常到着時刻が例外到着時刻に近いか否かを判断する（ステップＳ１１）。
【００６２】
ここで通常到着時刻は、抽出したレコードと最後の退場駅情報が同じ通常レコードの最後の退場駅情報が示す退場時刻である。このため、ＣＰＵ１９は、非接触ＩＣカード１６内の利用履歴情報から上記のような通常レコードを特定し、その特定した通常レコードに基づいて、通常到着時刻を算出する。
【００６３】
ステップＳ１１にて通常到着時刻が例外到着時刻に近い場合、ＣＰＵ１９は、ステップＳ８の処理を実行する。
【００６４】
また、ステップＳ１１にて通常到着時刻が例外到着時刻から遠い場合、および、ステップＳ９を終了した場合、ＣＰＵ１９は、通常路線に遅延が発生して例外経路を利用したことを示す内部フラグを立てる（ステップＳ１２）。
【００６５】
ステップＳ１３で内部フラグが立てられた場合、および、ステップＳ４で例外駅名情報が存在しないと判断された場合、ＣＰＵ１９は、利用履歴情報から最後のレコードを抽出したか否かを確認する（ステップＳ１３）。
【００６６】
最後のレコードを抽出していない場合、ＣＰＵ１９は、利用履歴情報から次のレコードを抽出し（ステップＳ１４）、ステップＳ４の処理に戻る
一方、最後のレコードを抽出している場合、ＣＰＵ１９は、ＣＰＵ１９は、前日の降水量からより適切な通過地域情報を学習する例外学習処理を実行し（ステップＳ１５）、その後、路線の遅延を予測して指定時刻を補正する例外予測処理を実行する（ステップＳ１６）。これにより、定時実行処理が終了する。なお、ステップＳ１５およびＳ１６の処理の詳細な説明は後述する。
【００６７】
図６は、ステップＳ１５の例外学習処理をより詳細に説明するためのフローチャートである。
【００６８】
例外学習処理では、ＣＰＵ１９は、先ず、ＲＡＭ１８の地域情報記憶部２３を確認して（ステップＳ２１）、通過地域データベースが地域情報記憶部２３に記憶されているか否かを判断する（ステップＳ２２）。
【００６９】
通過地域データベースが地域情報記憶部２３に記憶されていない場合、ＣＰＵ１９は、非接触ＩＣカード１６から定期券情報を取得する（ステップＳ２３）。そして、ＣＰＵ１９は、その定期券情報内の端駅情報および経由駅情報と、ＲＯＭ１７に格納されている路線データベースとに基づいて通過地域データベースを生成し、その通過地域データベースを地域情報記憶部２３に記憶する（ステップＳ２４）。なお、この通過地域データベース内の正常ｍａｘおよび例外ｍｉｎは予め定められた初期値である。正常ｍａｘの初期値は０であり、例外ｍｉｎの初期値は、実際の降水量としてはあり得ないような大きな値であるとする。
【００７０】
ステップＳ２２において通過地域データベースが地域情報記憶部２３に記憶されている場合、および、ステップＳ２４で通過地域データベースを地域情報記憶部２３に記憶した場合、ＣＰＵ１９は、その通過地域データベースから地域ＩＤを１つ取得する（ステップＳ２５）。
【００７１】
そして、ＣＰＵ１９は、通信部１４を用いて、ネットワーク３を介して地域天気情報サーバ２と接続し、地域天気情報サーバ２から、取得した地域ＩＤに対応する過去降水量のうち、前日の通常経路が利用される通過時間帯の過去降水量である対象過去降水量を取得する（ステップＳ２６）。なお、通過時間帯は、利用履歴情報から特定することができる。
【００７２】
ＣＰＵ１９は、内部フラグが立てられている否かを確認する（ステップＳ２７）。
【００７３】
内部フラグが立てられている場合、ＣＰＵ１９は、対象過去降水量が例外ｍｉｎ未満か否かを判断する（ステップＳ２８）。
【００７４】
対象過去降水量が例外ｍｉｎ未満の場合、ＣＰＵ１９は、対象過去降水量が正常ｍａｘ以下か否かを判断する（ステップＳ２９）。
【００７５】
対象過去降水量が正常ｍａｘ超の場合、ＣＰＵ１９は、対象過去降水量を例外ｍｉｎとして、取得した地域ＩＤを含む通過地域情報に登録する。そして、ＣＰＵ１９は、取得した地域ＩＤにて特定される地域を通過する通常路線を示す通常路線情報を含む例外情報を、ＲＯＭ１７内の路線データベースを用いて特定し、その例外情報の例外番号を、取得した地域ＩＤを含む通過地域情報に登録する（ステップＳ３０）。
【００７６】
ステップＳ２８で降水量が例外ｍｉｎ以上の場合、ステップＳ２９で降水量が正常ｍａｘ以下の場合、および、ステップ３０を終了した場合、ＣＰＵ１９は、全ての地域ＩＤを取得したか否かを判断する（ステップＳ３１）。ＣＰＵ１９は、全ての地域ＩＤを取得した場合、例外学習処理を終了し、全ての地域ＩＤを取得していない場合、ステップＳ２５の処理に戻って、新しい地域ＩＤを取得する。
【００７７】
また、ステップＳ２７で内部フラグが立てられていない場合、ＣＰＵ１９は、降水量が例外ｍｉｎ以上か否かを判断する（ステップＳ３２）。
【００７８】
降水量が例外ｍｉｎ以上の場合、ＣＰＵ１９は、例外ｍｉｎを初期化する(ステップＳ３３)。
【００７９】
降水量が例外ｍｉｎ未満の場合、および、例外ｍｉｎを初期化した場合、ＣＰＵ１９は、降水量が正常ｍａｘ超か否かを判断する（ステップＳ３４）。
【００８０】
降水量が正常ｍａｘ超の場合、ＣＰＵ１９は、降水量を正常ｍａｘとして本通過地域情報に登録する（ステップＳ３５）。なお、降水量が正常ｍａｘ以下の場合、および正常ｍａｘを登録した場合、ＣＰＵ１９は、ステップ３１の処理に移行する。
【００８１】
図７は、例外予測処理をより詳細に説明するためのフローチャートである。
【００８２】
例外予測処理では、ＣＰＵ１９は、先ず、例外予測結果を例外なしに初期化し（ステップＳ４１）、その後、ＲＡＭ１８の地域情報記憶部２３に記憶されている通過地域データベースから地域ＩＤを１つ取得する（ステップＳ４２）。なお、例外予測結果は、ＲＡＭ１８に記憶されているものとしている。
【００８３】
ＣＰＵ１９は、地域ＩＤを含む通過地域情報内の例外ｍｉｎが初期値未満か否かを判断する（ステップＳ４３）。
【００８４】
例外ｍｉｎが初期値未満の場合、ＣＰＵ１９は、通信部１４を用いて、ネットワーク３を介して地域天気情報サーバ２と接続し、取得した地域ＩＤに対応する予測降水量のうち、当日の通常経路が利用される通過時間帯の予測降水量である対象予測降水量を取得する（ステップＳ４４）。
【００８５】
その後、ＣＰＵ１９は、対象予測降水量が例外ｍｉｎ以上か否かを判断する（ステップＳ４５）。
【００８６】
対象予測降水量が例外ｍｉｎ以上の場合、ＣＰＵ１９は、取得した地域ＩＤを含む通過地域情報内の例外番号を、ＲＡＭ１８内の例外予測結果に追加する（ステップＳ４６）。
【００８７】
ステップＳ４３で例外ｍｉｎが初期値以上の場合、ステップＳ４５で対象予測降水量が例外ｍｉｎ未満の場合、および、ステップＳ４６を終了した場合、ＣＰＵ１９は、全ての地域ＩＤを取得したか否かを判断する（ステップＳ４７）。
【００８８】
全ての地域ＩＤを取得していない場合、ＣＰＵ１９は、ステップＳ４２の処理に戻って、新しい地域ＩＤを取得する。一方、全ての地域ＩＤを取得した場合、ＣＰＵ１９は、ＲＡＭ１８内の例外予測結果に例外番号が存在するか否かを判断して、路線に遅延が発生する可能性があるか否かを判断する（ステップＳ４８）。
【００８９】
例外番号が存在しない場合、ＣＰＵ１９は、路線に遅延が発生する可能性がなりと判断して、ＣＰＵ１９は、動作制御情報記憶部２１内の補正値を０にクリアして、動作制御情報記憶部２１内の指定時刻を設定時刻として時計部１３に設定し（ステップ４９）、例外予測処理を終了する。
【００９０】
一方、例外番号が存在する場合、ＣＰＵ１９は、例外予測結果内の例外番号に対応する例外情報の追加時間を参照する（ステップＳ５０）。そしてＣＰＵ１９は、その追加時間を補正値として動作制御情報記憶部２１に記憶するとともに、動作制御情報記憶部２１内の指定時刻から補正値を減算した補正時間を設定時間として時計部１３に設定し（ステップＳ５１）、例外予測処理を終了する。
【００９１】
なお、以上の動作において、学習動作指定フラグがオフの場合、定時実行処理のうちの例外予測処理のみが行われるので、指定時刻が十分適切に補正されるようになった場合、ユーザは学習動作フラグをオフにすることが望ましい。この場合、路線の遅延の発生に寄与する地域の予測降水量のみが地域天気情報サーバ３から取得されるので、ネットワークのトラフィック、地域天気情報サーバ３の負荷、通信費、携帯端末装置１の消費電力および動作速度の低下などを抑制することができる。
【００９２】
以上説明したように本実施形態によれば、ユーザが交通機関を利用した経路および時刻に基づいて、交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響が評価されるので、ユーザの歩行速度などの個人的な特性を考慮した評価が可能になり、交通機関の正常な運行に支障を与える障害のユーザに対する影響をより正確に評価することが可能になる。
【００９３】
また、ユーザが使用する路線が通過する地域における事象情報を取得に基づいて、路線の運行に支障が発生するか否かが予測される。このため、ユーザに影響を与えない地域における事象情報を取得しなくてもよくなるので、その予測に係る時間を短縮することが可能になるとともに、特定のサーバの負荷やネットワークのトラフィックを軽減することが可能になる。
【００９４】
また、ユーザが交通機関を利用した経路および時刻に基づいて、時報が行われる時刻が補正されるので、時報を行う時刻を、ユーザの個人的な特性を考慮して、適切に補正することが可能になる。
【００９５】
次に本発明の他の実施形態について説明する。
【００９６】
また、路線データベースは、ＲＯＭ１７に格納されていたが、携帯端末装置１とは別の外部装置に格納されていてもよい。この場合、ネットワークのトラフィックは増加する可能性があるが、ＲＯＭ１７の容量を低減することができるという効果が得られる。
【００９７】
また、自宅から駅までが離れており、通常時は、自転車を使用して駅に到着しているが、雨や雪の日は、バスなどの特定の交通機関を利用する場合がある。
【００９８】
この場合、利用履歴情報には、通常経路の端駅に対応する入場駅情報の前や退場駅情報の後に、バスステーションに対応する入場駅情報や退場駅情報が記録される。このため、ＣＰＵ１９は、端駅情報の一方が示す駅名を含む入場駅情報の前の、バスステーションに対応する入場駅情報から、端駅情報の他方が示す駅名を含む退場駅情報の後のバスステーションに対応する退場駅情報までをレコードとする。
【００９９】
この場合、第１の実施形態では、上記のレコードは、バスステーションに対応する入場駅情報などの例外駅名情報となるので、バスが通過する地域における降水量は取得されない。しかしながら、バスを利用するか否かは、自宅やバスステーションを含む地域の降水量に依存すると考えられるので、ＣＰＵ１９は、バスステーションを含む地域を通常地域と通常通過地域とみなして、その地域における降水量を取得してもよい。または、ＣＰＵ１９は、バスを含む例外路線が通過する地域の降水量を取得するようにしてもよい。
【０１００】
また、携帯端末装置１は、図８に示す構成でもよい。図８に示す携帯端末装置１は、記録部３１と制御部３２とを有する。
【０１０１】
記録部３１は、非接触ＩＣカードなどであり、交通機関の予め定められた通常経路と、交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録する。なお、通常経路は、定期券にて利用可能な経路でもよいし、ユーザにて登録された経路でもよい。
【０１０２】
制御部３２は、記録部３１の利用履歴において、通常経路の端部を結ぶ、通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、その利用履歴に基づいて、通常経路の通過にかかる時間と例外経路の通過にかかる時間との差分を、交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する。
【０１０３】
このような構成でも、個人的な特性を考慮した評価が可能になるので、交通機関の正常な運行に支障を与える障害のユーザに対する影響をより正確に評価することが可能になる。
【実施例】
【０１０４】
図９は、携帯端末装置１のユーザが通勤で利用する経路の一例を示す図である。図９において、実線は、通常経路を表し、点線は、例外経路を表す。
【０１０５】
通常経路は、端駅が京浜東北線の蕨駅および武蔵野線の南流山であり、ユーザは、蕨駅から南浦和駅で武蔵野線に乗り換えて南流山まで通勤している。この場合、非接触ＩＣカード１６には、図１０に示すような、端駅情報として蕨駅および南流山駅、経由駅情報として南浦和および東川口などを含む定期券情報が保持される。これにより、ユーザが通常路線として京浜東北線と武蔵野線を利用していることもわかる。
【０１０６】
例外経路は、悪天候などが原因で通常路線が遅延したためにユーザが通勤に利用した経路を表している。このとき、ユーザは、蕨駅から京浜東北線を通常とは逆方向に乗車して日暮里まで行き、日暮里で地下鉄に乗り換え、その地下鉄で北千住に行った後、さらに北千住から電車を利用して南流山に到着している。
【０１０７】
図１１および図１２は、図９および１０の例における非接触ＩＣカード１６が保持している利用履歴情報の一例を示す図である。なお、図１１および図１２では、ユーザが利用した路線を分かりやすくするために、駅名の前には、その駅を運営する運営組織の略称（営など）が示されている。
【０１０８】
図１１では、ユーザが通常経路のみを利用して通勤している場合の利用履歴情報が示されており、朝の時間帯では、乗車駅が蕨駅、降車駅が南流山駅であり、夕方の時間帯では、乗車駅が南流山駅、降車駅が蕨駅となっている。
【０１０９】
図１２では、ユーザが例外経路を利用して通勤したことがある場合の利用履歴情報が示されており、ユーザは２月４日の出退社時および２月５日の退社時には通常経路で通勤したが、２月５日の出社時には例外経路を利用したことが示されている。
【０１１０】
図１３は、図１２で示した利用履歴情報を有するときの例外情報を示す図である。図１３では、例外情報は、例外経路情報として西日暮里と北千住を有し、追加時間として２１分を有し、通常路線として武蔵野線を有している。なお、追加時間は、２月４日などの通常経路を利用したときの通勤時間が４４分（＝８：２０−７：３６）であり、２月５日の例外経路を利用したときの通勤時間が６５分であることから算出される。なお、例外情報は複数あってもよいが、ここでは説明を簡潔に行うため、一つだけとしている。
【０１１１】
ところで、公共交通機関の遅延の原因が悪天候の場合、その悪天候は通常経路内の通常通過地域のみで発生しているとは限らない。例えば、図１４にて実線で表されている武蔵野線（実線）のように、ユーザが利用する路線は通常経路以外にも延びている場合があり、その通常経路以外の地域で悪天候が発生していることもある。
【０１１２】
このため、路線ごとに通過地域に関する地域情報は、上述のようにＲＯＭ１７に格納されており、携帯端末装置１は、地域天気情報サーバ２からこれらの通過地域の任意の時刻の気象情報を得ることができる。図１５は、気象情報の一例を示す図である。図１５では、４回分の気象情報が示されており、各地域の降雨量と、遅延発生の有無とが示されている。
【０１１３】
実際の学習動作では、京浜東北線も含めた全ての地域の情報を処理するが、ここで、説明の便宜のために図１６で示した３つの地域（小平市、戸田市および三郷市）を例に説明する。
【０１１４】
学習動作では、例外ｍｉｎの初期値として９９が設定される。これが設定されている地域は、路線に遅延を発生させやすいウィークポイント（以後、弱い部分であることを象徴的に表す「アキレス腱」という名称を使用する）ではない地域を現している。また、正常ｍａｘの初期値として０が設定されている。
【０１１５】
例えば小平市の場合、利用した電車が通過する時間帯の降雨量は、その電車の運行に遅延が起きたときに２５ミリであった。また、記録４では２０ミリで、電車の運行に遅延が発生しているため、この地域で２０ミリの雨が降ると電車の運行に支障を来たす可能性があることが定義される。
【０１１６】
戸田市では、遅延が起きたときに１５ミリの降雨が観測されたため、１５ミリの雨が降ると電車の運行に支障を来たす可能性が示唆される。しかし、翌日には２０ミリの降雨で遅延が発生しないため、１５ミリで例外が発生するという仮定は、否定され、例外ｍｉｎは初期値の９９に戻る。同時に正常maxとして２０ミリが設定されるため、記録４で５ミリの降雨で例外が発生したことは地域情報には学習されない。
【０１１７】
三郷市では記録１で小平市と同じ２５ミリの降雨が観測されている。記録２では例外が発生していないが、降雨量は１０ミリであったので２５ミリの降雨で例外が発生する可能性は否定されない。しかし、記録３で２５ミリの降雨があったにもかかわらず例外が発生しなかったため、２５ミリの降雨が要因となる可能性は否定され、９９に戻る。
【０１１８】
以上の動作により、４回の観測から学習された結果は、小平市のみが遅延の原因となりやすく、その最低降雨量は２０ミリである、言い換えると小平市で２０ミリ以上の雨が予測されているときは電車の遅延が予測される。
【０１１９】
この記録１または記録４のときに前述の例外情報の格納が行われており、本説明では説明を簡潔にするために例外情報は１種類としているので、その例外情報番号は１である。
【０１２０】
そこで例外ｍｉｎの小平市２０ミリという情報は例外情報１と関連付けられて地域情報（ＩＤ＝小平市）の例外番号に１が格納され、小平市に２０ミリ以上の雨が降る可能性があれば、アラームの報知時刻を２１分早める必要があることがわかる。
【０１２１】
さらに、図１１の記録では２月５日の朝は蕨駅にいつもと同じ７：３５前後に入場しており、南流山に２１分遅れて到着している。これは、駅に行ってから異常に気がついてあわてて対応したが、予定している時刻に到着できなかった記録の例である。
【０１２２】
このときの記録は図１７（ａ）に示されている。一方、図１７（ｂ）では、ユーザが携帯端末装置１の機能を用いて、遅延を予測して行動した、２月１５日の入社時の履歴を含む履歴情報が示されている。図１７に示されているように、２月１５日の入社時には、出発時刻が１４分早まり、南流山に通常とほとんど変わらない時刻に到着している。このときは所要時間の差は１１分であり、目的は南流山に遅延せずに到着することであるので、こちらの時間差を設定するのが正しい。よって、例外情報の追加時間は１１分に書き換えられる。
【０１２３】
本実施例では、最初に追加時間を登録する場合には、到着時刻が通常時の到着時間と近くなくても登録されが、それ以降は到着時刻が通常時刻に近い場合に追加時間の値を更新するようにしている。そのため、この例では最初は、２１分早く時報が行われるが鳴動することになるが、学習が進んで追加時間を書き換えた後は、１１分早く時報が行われるように修正される。
【０１２４】
以上説明した各実施形態および各実施例において、図示した構成は単なる一例であって、本発明はその構成に限定されるものではない。
【０１２５】
例えば、報知部としてスピーカを用いてアラームを音声で出力して時報を行っていたが、報知部はスピーカに限らず適宜変更可能である。例えば、報知部は、時報を振動で行うバイブレーションなどでもよい。
【０１２６】
また、交通機関の運行に支障を与える可能性がある特定の事象として気象現象（特に降雨）を例に説明したが、特定の事象は、気象現象に限らず、例えば、火災などの災害や、信号などの故障でもよい。
【０１２７】
また、以上説明した携帯端末装置の機能は、専用のハードウェアで実現されてもよいし、その機能を実現するためのプログラムを、コンピュータにて読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませ実行させることで、実現されてもよい。
【符号の説明】
【０１２８】
１ 携帯端末装置
１１ 表示部
１２ スピーカ
１３ 時計部
１４ 通信部
１５ 操作部
１６ 非接触ＩＣカード
１７ ＲＯＭ
１８ ＲＡＭ
１９ ＣＰＵ
２１ 動作制御情報記憶部
２２ 例外情報記憶部
２３ 地域情報記憶部
３１ 記録部
３２ 制御部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通機関の正常な運行に支障を与える障害のユーザに対する影響を評価する情報処理装置、障害影響評価方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話機のような情報処理装置には、予め設定された設定時刻にアラームを報知する時刻報知機能を備えたものがある。時刻報知機能は、例えば、交通機関を利用して目標時刻までに目的地に到着できるように、目覚めの時刻や出発する時刻を報知させるために利用されている。
【０００３】
しかしながら、従来の時刻報知機能では、アラームを報知する時刻はユーザにて設定された一定時刻であるので、悪天候などが原因で交通機関の運行などにユーザの予期しない支障が発生すると、アラームが報知された時刻に目覚めたり出発したりしても、目標時刻に目的地に到達することができないことがあった。
【０００４】
これに対して、特許文献１には、ＦＭ多重放送にて配信されている現在の自動車の渋滞状況に基づいて、自動車が予定地に到着するまでにかかる時間を予測し、その時間に応じた報知時刻を設定する準備開始時刻報知装置が記載されている。
【０００５】
また、特許文献２には、電車の遅延などの運行障害の有無や運行障害を引き起こす運行障害事由の種類などを示す運行障害情報を所定のサーバから取得し、その運行障害情報に基づいて、アラームを報知する設定時刻の前倒しを行うか否かを判断する注意喚起システムが記載されている。この注意喚起システムでは、設定時刻の前倒しを行うと判断すると、ユーザが運行障害事由の種類に応じて設定した時間分だけ設定時刻の前倒しを行う。
【０００６】
また、特許文献３には、サーバが、ユーザから目的地やその目的地に到着する目標時刻などを含むリクエストを受け付け、そのリクエストに応じたアラームの報知時刻を、地図情報や時刻表情報などを用いて算出するアラームサービスシステムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０００−３０４５５６号公報
【特許文献２】特開２０１０−０９７２８１号公報
【特許文献３】特開２００２−０７３５７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１〜３に記載の技術では、アラームの報知時刻を設定するために使用される情報は、自動車の渋滞状況、運行障害情報および地図情報のように、全てのユーザに対して共通であるため、交通機関の正常な運行に支障を与える障害のユーザに対する影響を正確に評価することは困難である。
【０００９】
このため、例えば、ユーザの歩行速度などの個人的な特性がアラームの報知時刻に反映されず、適切な報知時刻と実際のアラームが報知される報知時刻との誤差が大きくなる可能性がある。なお、このような誤差は、ユーザが車椅子を使用する場合などにおいて、顕著になる可能性が高い。
【００１０】
なお、特許文献１に記載の技術では、ＦＭ多重放送にて配信されている渋滞状況は、通常、広域な地域に対するものであるため、ユーザに影響を与える狭域な地域における渋滞状況を取得するのに時間がかかるという問題もある。
【００１１】
また、特許文献２および３に記載の技術では、報知時刻を調整するためには特定のサーバが必要とるため、サーバの負荷やネットワークのトラフィックが過大になるという問題もある。
【００１２】
本発明は、上述した各問題点を鑑みてなされたものであり、交通機関の正常な運行に支障を与える障害のユーザに対する影響をより正確に評価することが可能な情報処理装置、障害影響評価方法およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明による情報処理装置は、交通機関の予め定められた通常経路と、前記交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録する記録部と、前記利用履歴において、前記通常経路の端部を結ぶ、前記通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、前記利用履歴に基づいて、前記通常経路の通過にかかる時間と前記例外経路の通過にかかる時間との差分を、前記交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する制御部と、を有する。
【００１４】
本発明による報知方法は、交通機関の予め定められた通常経路と、前記交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録し、前記利用履歴において、前記通常経路の端部を結ぶ、前記通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、前記利用履歴に基づいて、前記通常経路の通過にかかる時間と前記例外経路の通過にかかる時間との差分を、前記交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する。
【００１５】
本発明によるプログラムは、交通機関の予め定められた通常経路と、前記交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録する手順と、前記利用履歴において、前記通常経路の端部を結ぶ、前記通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、前記利用履歴に基づいて、前記通常経路の通過にかかる時間と前記例外経路の通過にかかる時間との差分を、前記交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する手順とを、コンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、交通機関の正常な運行に支障を与える障害のユーザに対する影響をより正確に評価することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施形態である携帯端末装置の構成を示すブロック図である。
【図２】定期券情報の一例を示す図である。
【図３】利用履歴情報の一例を示す図である。
【図４】ＲＡＭの機能的な構成の一例を示す図である。
【図５】定時実行処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図６】例外学習処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図７】例外予測処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図８】本発明の他の実施形態である携帯端末装置の構成を示すブロック図である。
【図９】ユーザが通勤で利用する経路の一例を示す図である。
【図１０】定期券情報の具体例を示す図である。
【図１１】利用履歴情報の具体例を示す図である。
【図１２】利用履歴情報の他の具体例を示す図である。
【図１３】例外情報の具体例を示す図である。
【図１４】通常経路以外の地域にも延びている路線の一例を示す図である。
【図１５】気象情報の一例を示す図である。
【図１６】地域情報の変化例を示す図である。
【図１７】追加設定時間の修正例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の説明では、同じ機能を有するものには同じ符号を付け、その説明を省略する場合がある。
【００１９】
図１は、本発明の第１の実施形態である携帯端末装置の構成を示すブロック図である。
【００２０】
図１に示す携帯端末装置１は、時報することが可能な情報処理装置であり、例えば、携帯電話端末、スマートフォン、タブレット型ＰＣ（Personal computer）、ノート型ＰＣまたはゲーム機などである。
【００２１】
携帯端末装置１は、表示部１１と、スピーカ１２と、時計部１３と、通信部１４と、操作部１５と、非接触ＩＣ（integrated circuit）カード１６と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１７と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１８と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１９とを有する。
【００２２】
表示部１１は、種々の情報を表示する。
【００２３】
スピーカ１２は、アラームなどの種々の情報を音声でユーザに報知する報知部である。
【００２４】
時計部１３は、現在時刻を測定し、予め定められた設定時刻になったことを検知する。時計部１３は、設定時刻になったことを検知すると、設定時刻であることを示す時報信号をＣＰＵ１９に通知する。
【００２５】
通信部１４は、地域天気情報サーバ２とネットワーク３を介して接続する。
【００２６】
地域天気情報サーバ２は、地理的な地域を特定する地域ＩＤごとに、その地域で過去に発生した特定の事象に関する事象情報である過去事象情報と、その地域で発生が予測される特定の事象に関する事象情報である予測事象情報を格納する。特定の事象は、交通機関の運行に支障を与える可能性がある事象であり、例えば、気象現象である。また、事象情報は、例えば、降水量、風速、温度および湿度などの気象量である。また、地域は、例えば、行政区域（市区町村）ごとに分けられる。
【００２７】
以下では、特定の事象を降雨として、事象情報は降水量であるとする。また、過去事象情報を過去降水量、予測事象情報を予測降水量と称する。
【００２８】
操作部１５は、携帯端末装置１のユーザにて操作され、その操作に応じた情報を受け付ける。例えば、操作部１５は、時刻をユーザに報知するための時刻報知情報であるアラームを報知する指定時刻や、指定時刻を補正するための補正量を調整する学習動作を行うか否かを示す学習可否情報を受け付ける。
【００２９】
非接触ＩＣカード１６は、電子マネー機能付きの電子定期券であり、ユーザが改札を通過する際などに自動改札装置（不図示）と無線通信を行って、交通機関を利用するための改札通過認証を行う認証機能などの種々の機能を有する。
【００３０】
また、非接触ＩＣカード１６は、交通機関における各路線の経路のうち、定期券にて利用可能な経路である通常経路を示す定期券情報や、交通機関における各路線を利用した利用履歴を示す利用履歴情報を記録する記録部としても機能する。利用履歴情報は、交通機関の経路のうちのユーザが利用した経路および時刻を示す。
【００３１】
図２は、定期券情報の一例を示す図である。図２において、定期券情報２０１は、定期券の有効期限や定期券を特定するための券番号などを示す基本情報２０２と、通常経路の端駅の駅名である端駅情報２０３および２０４と、通常経路内の経由駅の駅名である経由駅情報２０５および２０６とを有する。なお、経由駅情報は、図２では２つ示されているが、実際には、ないこともあるし、１または３つ以上存在することもある。端駅情報２０３および２０４と経由駅情報２０５および２０６とによって通常経路が示されている。また、定期券情報は、定期券の購入または更新時などに登録される。
【００３２】
図３は、利用履歴情報の一例を示す図である。図３において、利用履歴情報３０１は、ユーザが入場した駅の入場駅名やその駅に入場した入場時刻などを示す入場情報３０２と、ユーザが退場した駅の退場駅名やその駅を退場した退場時刻などを示す退場情報３０３とを有する。
【００３３】
入場情報３０２および退場情報３０３は、例えば、ユーザが駅の入退場を行うたびに、非接触ＩＣカード１６が自動改札装置との無線通信を用いて生成する。このため、利用履歴情報３０１には、図３に示すように複数の入場情報３０２および退場情報３０３が存在してもよい。
【００３４】
図１の説明に戻る。ＲＯＭ１７は、ＣＰＵ１９にて読み取り可能な記録媒体であり、ＣＰＵ１９の動作を規定するプログラムを格納する。また、ＲＯＭ１７は、路線の駅名と路線が通過する地域である通過地域を特定する地域ＩＤとを路線ごとに示す路線データベースを格納する格納部としても機能する。
【００３５】
ＲＡＭ１８は、携帯端末装置１を制御するための制御情報を記憶する記憶部である。
【００３６】
図４は、ＲＡＭ１８の機能的な構成とＲＡＭ１８に格納されている制御データの一例を示す図である。図４において、ＲＡＭ１８は、動作制御情報記憶部２１と、例外情報記憶部２２と、地域情報記憶部２３とを有する。
【００３７】
動作制御情報記憶部２１は、操作部１５が受け付けた指定時刻と、指定時刻を補正する補正値と、学習動作を行うか否かを示す学習動作指定フラグとを記憶する。以下、学習動作指定フラグにおいて、学習動作を行うことをオン、学習動作を行わないことをオフとする。
【００３８】
例外情報記憶部２２は、大雨などの現象によって交通機関に障害が発生し、路線の運行に支障が生じた際のユーザの行動を示す例外情報を記憶する。運行の支障には、遅延や運休があるが、以下では、運行の支障を遅延として説明する。
【００３９】
例外情報は、通常経路を通る通常路線を示す通常路線情報と、通常経路の端駅間を結ぶ、通常経路とは異なる例外経路を示す例外経路情報と、通常経路および例外経路のそれぞれを利用した際に端駅間の移動にかかった所要時間の差分である追加時間とを有する。
【００４０】
なお、例外経路は複数あってもよいので、例外情報記憶部２２は、例外経路を特定する例外番号ごとに例外情報を記憶してもよいが、以下では例外情報は一つであるとして説明する。
【００４１】
地域情報記憶部２３は、通常路線が通過する通常通過地域に関する通過地域情報を含む通過地域データベースを記憶する。なお、通常通過地域が複数ある場合、通過地域データベースは、通過地域情報を通常通過地域ごとに示す。
【００４２】
通過地域情報は、通過地域を特定する地域ＩＤと、通過地域に関連する例外情報を特定する例外番号と、通常路線に遅延が発生したときの、通過地域における降水量の最小値である例外ｍｉｎと、通常路線に遅延が発生していないときの、通過地域における降水量の最大値である正常ｍａｘとを含む。
【００４３】
図１の説明に戻る。ＣＰＵ１９は、ＲＯＭ１７に記録されたプログラムを読み取り、その読み取ったプログラムを実行して、携帯端末装置１全体を制御する制御部である。
【００４４】
例えば、ＣＰＵ１９は、操作部１５が受け付けた指定時刻を、ＲＡＭ１８の動作制御情報記憶部２１に記憶したり、操作部１５が受け付けた学習可否情報に応じて、動作制御情報記憶部２１に記憶された学習動作指定フラグの値を変更したりする。
【００４５】
また、学習動作指定フラグがオンの場合、ＣＰＵ１９は、定期的に、非接触ＩＣカード１６に記録された利用履歴情報を確認して、例外経路が利用されているか否かを判断する。例外経路が利用されている場合、ＣＰＵ１９は、その利用履歴情報に基づいて、通常経路の通過にかかる時間と例外経路の通過にかかる時間との差分を、交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する。そして、ＣＰＵ１９は、その差分を追加時間として含む例外情報を生成して、ＲＡＭ１８の例外情報記憶部２２に記憶する。
【００４６】
また、ＣＰＵ１９は、定期的に、利用履歴情報に基づいて、通常通過地域ごとに、通常経路が利用される時間帯の過去降水量および予測降水量のそれぞれを、対象過去降水量および対象予測降水量として、通信部１４を用いて地域天気情報サーバ２から取得する。ＣＰＵ１９は、その対象過去降水量および対象予測降水量に基づいて、通常路線に遅延が発生するか否かを予測する。
【００４７】
具体的には、ＣＰＵ１９は、通常通過地域ごとに、対象過去降水量に基づいて、正常ｍａｘおよび例外ｍｉｎを含む通過地域情報を生成して、ＲＡＭ１８の地域情報記憶部２３に記憶する。そして、ＣＰＵ１９は、正常ｍａｘが例外ｍｉｎより低い通常通過地域において、例外ｍｉｎより予測降水量の値が大きい地域が存在する場合、通常路線に遅延が生じると予測する。
【００４８】
通常路線に遅延が生じないと予測した場合、ＣＰＵ１９は、ＲＡＭ１８の動作制御情報記憶部２１内の指定時刻を設定時刻として時計部１３に設定する。
【００４９】
一方、通常路線に遅延が生じると予測した場合、ＣＰＵ１９は、ＲＡＭ１８の例外情報記憶部２２に記憶された例外情報内の追加時間を補正値として動作制御情報記憶部２１に記憶する。そして、ＣＰＵ１９は、指定時刻から補正値を減算した補正時刻を設定時刻として時計部１３に設定する。
【００５０】
また、ＣＰＵ１９は、時計部１３から時報信号を受け付けると、スピーカ１２からアラームを出力することで、時報を行う。
【００５１】
次に携帯端末装置１の動作を説明する。
【００５２】
図５は、携帯端末装置１の動作を説明するためのフローチャートである。
【００５３】
ＣＰＵ１９は、時計部１３を監視し、予め定められた処理開始時刻になるたびに、以下の定時実行処理を開始する。処理開始時刻は、予め設定されていてもよいし、ユーザにて設定されてもよい。以下では、処理開始時刻は、日付が変わる午前０時であるとする。
【００５４】
定時実行処理では、先ず、ＣＰＵ１９は、ＲＡＭ１８の動作制御情報記憶部２１に記憶されている学習動作指定フラグを確認して、学習動作を実行するか否かを判断する（ステップＳ１）。
【００５５】
学習動作を実行しない場合、ＣＰＵ１９は、後述するステップＳ１６の処理に移行する。一方、学習動作を実行する場合、ＣＰＵ１９は、非接触ＩＣカード１６から利用履歴情報を取得する（ステップＳ２）。そして、ＣＰＵ１９は、非接触ＩＣカード１６内の定期券情報内の２つの端駅情報を確認し、利用履歴情報における、端駅情報の一方が示す駅名を含む入場駅情報から、端駅情報の他方が示す駅名を含む退場駅情報までの情報（入場駅情報および退場駅情報）をレコードとし、最初のレコードを利用履歴情報から抽出する（ステップＳ３）。なお、ステップＳ２において、ＣＰＵ１９は、以前に取得されていない前日分の利用履歴情報を取得するものとする。
【００５６】
レコードを抽出すると、ＣＰＵ１９は、その抽出したレコードと、非接触ＩＣカード１６内の定期券情報と照合して、定期券情報に記載された駅名と異なる駅名を含む例外駅名情報がレコードの中に存在するか否かを判断する（ステップＳ４）。
【００５７】
例外駅名情報が存在する場合、ＣＰＵ１９は、ＲＡＭ１８の例外情報記憶部２２から、例外駅名情報が示す例外駅名を含む例外経路情報を検索して（ステップＳ５）、例外駅名が既に登録されているか否かを判断する（ステップＳ６）。
【００５８】
例外駅名が登録されていない場合、ＣＰＵ１９は、新しい例外経路が使用されたと判断して、非接触ＩＣカード１６に記憶された定期券情報内の駅名情報と、ＲＯＭ１７に格納されている路線データベースとに基づいて、通常経路を通る路線の路線名を特定し、その路線名を示す通常経路情報を生成する。そして、ＣＰＵ１９は、例外駅名を示す例外経路情報をさらに生成し、その通常経路情報および例外経路情報を含む例外情報を例外情報記憶部２２に記憶する（ステップＳ７）。
【００５９】
その後、ＣＰＵ１９は、抽出されたレコードの最初の入場情報および最後の退場情報のそれぞれが示す時刻の差分を、例外経路の通過にかかる例外通過時間として求める。そして、ＣＰＵ１９は、例外通過時間と、通常経路の通過にかかる通常通過時間との差分を追加時間として算出する（ステップＳ８）。そして、ＣＰＵ１９は、追加時間をステップＳ７で例外情報記憶部２２に記憶した例外情報に追加する（ステップＳ９）。
【００６０】
ここで通常通過時間は、例外駅名情報を含まないレコードである通常レコードの最初の入場情報および最後の退場情報のそれぞれが示す時刻の差分である。このため、ＣＰＵ１９は、非接触ＩＣカード１６内の利用履歴情報から通常レコードを特定し、その特定した通常レコードに基づいて、通常通過時間を算出する。
【００６１】
また、ステップＳ６において例外駅名が登録されている場合、ＣＰＵ１９は、既に登録されている例外経路が利用されたと判断して、抽出したレコードの最後の退場駅情報が示す時刻を、例外経路を利用したときに目的地に到着する例外到着時刻として求める（ステップＳ１０）。そして、ＣＰＵ１９は、その例外到着時刻と、通常経路を利用したときに目的地に到着する通常到着時刻との差分が閾値未満か否かを判断して、通常到着時刻が例外到着時刻に近いか否かを判断する（ステップＳ１１）。
【００６２】
ここで通常到着時刻は、抽出したレコードと最後の退場駅情報が同じ通常レコードの最後の退場駅情報が示す退場時刻である。このため、ＣＰＵ１９は、非接触ＩＣカード１６内の利用履歴情報から上記のような通常レコードを特定し、その特定した通常レコードに基づいて、通常到着時刻を算出する。
【００６３】
ステップＳ１１にて通常到着時刻が例外到着時刻に近い場合、ＣＰＵ１９は、ステップＳ８の処理を実行する。
【００６４】
また、ステップＳ１１にて通常到着時刻が例外到着時刻から遠い場合、および、ステップＳ９を終了した場合、ＣＰＵ１９は、通常路線に遅延が発生して例外経路を利用したことを示す内部フラグを立てる（ステップＳ１２）。
【００６５】
ステップＳ１３で内部フラグが立てられた場合、および、ステップＳ４で例外駅名情報が存在しないと判断された場合、ＣＰＵ１９は、利用履歴情報から最後のレコードを抽出したか否かを確認する（ステップＳ１３）。
【００６６】
最後のレコードを抽出していない場合、ＣＰＵ１９は、利用履歴情報から次のレコードを抽出し（ステップＳ１４）、ステップＳ４の処理に戻る
一方、最後のレコードを抽出している場合、ＣＰＵ１９は、ＣＰＵ１９は、前日の降水量からより適切な通過地域情報を学習する例外学習処理を実行し（ステップＳ１５）、その後、路線の遅延を予測して指定時刻を補正する例外予測処理を実行する（ステップＳ１６）。これにより、定時実行処理が終了する。なお、ステップＳ１５およびＳ１６の処理の詳細な説明は後述する。
【００６７】
図６は、ステップＳ１５の例外学習処理をより詳細に説明するためのフローチャートである。
【００６８】
例外学習処理では、ＣＰＵ１９は、先ず、ＲＡＭ１８の地域情報記憶部２３を確認して（ステップＳ２１）、通過地域データベースが地域情報記憶部２３に記憶されているか否かを判断する（ステップＳ２２）。
【００６９】
通過地域データベースが地域情報記憶部２３に記憶されていない場合、ＣＰＵ１９は、非接触ＩＣカード１６から定期券情報を取得する（ステップＳ２３）。そして、ＣＰＵ１９は、その定期券情報内の端駅情報および経由駅情報と、ＲＯＭ１７に格納されている路線データベースとに基づいて通過地域データベースを生成し、その通過地域データベースを地域情報記憶部２３に記憶する（ステップＳ２４）。なお、この通過地域データベース内の正常ｍａｘおよび例外ｍｉｎは予め定められた初期値である。正常ｍａｘの初期値は０であり、例外ｍｉｎの初期値は、実際の降水量としてはあり得ないような大きな値であるとする。
【００７０】
ステップＳ２２において通過地域データベースが地域情報記憶部２３に記憶されている場合、および、ステップＳ２４で通過地域データベースを地域情報記憶部２３に記憶した場合、ＣＰＵ１９は、その通過地域データベースから地域ＩＤを１つ取得する（ステップＳ２５）。
【００７１】
そして、ＣＰＵ１９は、通信部１４を用いて、ネットワーク３を介して地域天気情報サーバ２と接続し、地域天気情報サーバ２から、取得した地域ＩＤに対応する過去降水量のうち、前日の通常経路が利用される通過時間帯の過去降水量である対象過去降水量を取得する（ステップＳ２６）。なお、通過時間帯は、利用履歴情報から特定することができる。
【００７２】
ＣＰＵ１９は、内部フラグが立てられている否かを確認する（ステップＳ２７）。
【００７３】
内部フラグが立てられている場合、ＣＰＵ１９は、対象過去降水量が例外ｍｉｎ未満か否かを判断する（ステップＳ２８）。
【００７４】
対象過去降水量が例外ｍｉｎ未満の場合、ＣＰＵ１９は、対象過去降水量が正常ｍａｘ以下か否かを判断する（ステップＳ２９）。
【００７５】
対象過去降水量が正常ｍａｘ超の場合、ＣＰＵ１９は、対象過去降水量を例外ｍｉｎとして、取得した地域ＩＤを含む通過地域情報に登録する。そして、ＣＰＵ１９は、取得した地域ＩＤにて特定される地域を通過する通常路線を示す通常路線情報を含む例外情報を、ＲＯＭ１７内の路線データベースを用いて特定し、その例外情報の例外番号を、取得した地域ＩＤを含む通過地域情報に登録する（ステップＳ３０）。
【００７６】
ステップＳ２８で降水量が例外ｍｉｎ以上の場合、ステップＳ２９で降水量が正常ｍａｘ以下の場合、および、ステップ３０を終了した場合、ＣＰＵ１９は、全ての地域ＩＤを取得したか否かを判断する（ステップＳ３１）。ＣＰＵ１９は、全ての地域ＩＤを取得した場合、例外学習処理を終了し、全ての地域ＩＤを取得していない場合、ステップＳ２５の処理に戻って、新しい地域ＩＤを取得する。
【００７７】
また、ステップＳ２７で内部フラグが立てられていない場合、ＣＰＵ１９は、降水量が例外ｍｉｎ以上か否かを判断する（ステップＳ３２）。
【００７８】
降水量が例外ｍｉｎ以上の場合、ＣＰＵ１９は、例外ｍｉｎを初期化する(ステップＳ３３)。
【００７９】
降水量が例外ｍｉｎ未満の場合、および、例外ｍｉｎを初期化した場合、ＣＰＵ１９は、降水量が正常ｍａｘ超か否かを判断する（ステップＳ３４）。
【００８０】
降水量が正常ｍａｘ超の場合、ＣＰＵ１９は、降水量を正常ｍａｘとして本通過地域情報に登録する（ステップＳ３５）。なお、降水量が正常ｍａｘ以下の場合、および正常ｍａｘを登録した場合、ＣＰＵ１９は、ステップ３１の処理に移行する。
【００８１】
図７は、例外予測処理をより詳細に説明するためのフローチャートである。
【００８２】
例外予測処理では、ＣＰＵ１９は、先ず、例外予測結果を例外なしに初期化し（ステップＳ４１）、その後、ＲＡＭ１８の地域情報記憶部２３に記憶されている通過地域データベースから地域ＩＤを１つ取得する（ステップＳ４２）。なお、例外予測結果は、ＲＡＭ１８に記憶されているものとしている。
【００８３】
ＣＰＵ１９は、地域ＩＤを含む通過地域情報内の例外ｍｉｎが初期値未満か否かを判断する（ステップＳ４３）。
【００８４】
例外ｍｉｎが初期値未満の場合、ＣＰＵ１９は、通信部１４を用いて、ネットワーク３を介して地域天気情報サーバ２と接続し、取得した地域ＩＤに対応する予測降水量のうち、当日の通常経路が利用される通過時間帯の予測降水量である対象予測降水量を取得する（ステップＳ４４）。
【００８５】
その後、ＣＰＵ１９は、対象予測降水量が例外ｍｉｎ以上か否かを判断する（ステップＳ４５）。
【００８６】
対象予測降水量が例外ｍｉｎ以上の場合、ＣＰＵ１９は、取得した地域ＩＤを含む通過地域情報内の例外番号を、ＲＡＭ１８内の例外予測結果に追加する（ステップＳ４６）。
【００８７】
ステップＳ４３で例外ｍｉｎが初期値以上の場合、ステップＳ４５で対象予測降水量が例外ｍｉｎ未満の場合、および、ステップＳ４６を終了した場合、ＣＰＵ１９は、全ての地域ＩＤを取得したか否かを判断する（ステップＳ４７）。
【００８８】
全ての地域ＩＤを取得していない場合、ＣＰＵ１９は、ステップＳ４２の処理に戻って、新しい地域ＩＤを取得する。一方、全ての地域ＩＤを取得した場合、ＣＰＵ１９は、ＲＡＭ１８内の例外予測結果に例外番号が存在するか否かを判断して、路線に遅延が発生する可能性があるか否かを判断する（ステップＳ４８）。
【００８９】
例外番号が存在しない場合、ＣＰＵ１９は、路線に遅延が発生する可能性がなりと判断して、ＣＰＵ１９は、動作制御情報記憶部２１内の補正値を０にクリアして、動作制御情報記憶部２１内の指定時刻を設定時刻として時計部１３に設定し（ステップ４９）、例外予測処理を終了する。
【００９０】
一方、例外番号が存在する場合、ＣＰＵ１９は、例外予測結果内の例外番号に対応する例外情報の追加時間を参照する（ステップＳ５０）。そしてＣＰＵ１９は、その追加時間を補正値として動作制御情報記憶部２１に記憶するとともに、動作制御情報記憶部２１内の指定時刻から補正値を減算した補正時間を設定時間として時計部１３に設定し（ステップＳ５１）、例外予測処理を終了する。
【００９１】
なお、以上の動作において、学習動作指定フラグがオフの場合、定時実行処理のうちの例外予測処理のみが行われるので、指定時刻が十分適切に補正されるようになった場合、ユーザは学習動作フラグをオフにすることが望ましい。この場合、路線の遅延の発生に寄与する地域の予測降水量のみが地域天気情報サーバ３から取得されるので、ネットワークのトラフィック、地域天気情報サーバ３の負荷、通信費、携帯端末装置１の消費電力および動作速度の低下などを抑制することができる。
【００９２】
以上説明したように本実施形態によれば、ユーザが交通機関を利用した経路および時刻に基づいて、交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響が評価されるので、ユーザの歩行速度などの個人的な特性を考慮した評価が可能になり、交通機関の正常な運行に支障を与える障害のユーザに対する影響をより正確に評価することが可能になる。
【００９３】
また、ユーザが使用する路線が通過する地域における事象情報を取得に基づいて、路線の運行に支障が発生するか否かが予測される。このため、ユーザに影響を与えない地域における事象情報を取得しなくてもよくなるので、その予測に係る時間を短縮することが可能になるとともに、特定のサーバの負荷やネットワークのトラフィックを軽減することが可能になる。
【００９４】
また、ユーザが交通機関を利用した経路および時刻に基づいて、時報が行われる時刻が補正されるので、時報を行う時刻を、ユーザの個人的な特性を考慮して、適切に補正することが可能になる。
【００９５】
次に本発明の他の実施形態について説明する。
【００９６】
また、路線データベースは、ＲＯＭ１７に格納されていたが、携帯端末装置１とは別の外部装置に格納されていてもよい。この場合、ネットワークのトラフィックは増加する可能性があるが、ＲＯＭ１７の容量を低減することができるという効果が得られる。
【００９７】
また、自宅から駅までが離れており、通常時は、自転車を使用して駅に到着しているが、雨や雪の日は、バスなどの特定の交通機関を利用する場合がある。
【００９８】
この場合、利用履歴情報には、通常経路の端駅に対応する入場駅情報の前や退場駅情報の後に、バスステーションに対応する入場駅情報や退場駅情報が記録される。このため、ＣＰＵ１９は、端駅情報の一方が示す駅名を含む入場駅情報の前の、バスステーションに対応する入場駅情報から、端駅情報の他方が示す駅名を含む退場駅情報の後のバスステーションに対応する退場駅情報までをレコードとする。
【００９９】
この場合、第１の実施形態では、上記のレコードは、バスステーションに対応する入場駅情報などの例外駅名情報となるので、バスが通過する地域における降水量は取得されない。しかしながら、バスを利用するか否かは、自宅やバスステーションを含む地域の降水量に依存すると考えられるので、ＣＰＵ１９は、バスステーションを含む地域を通常地域と通常通過地域とみなして、その地域における降水量を取得してもよい。または、ＣＰＵ１９は、バスを含む例外路線が通過する地域の降水量を取得するようにしてもよい。
【０１００】
また、携帯端末装置１は、図８に示す構成でもよい。図８に示す携帯端末装置１は、記録部３１と制御部３２とを有する。
【０１０１】
記録部３１は、非接触ＩＣカードなどであり、交通機関の予め定められた通常経路と、交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録する。なお、通常経路は、定期券にて利用可能な経路でもよいし、ユーザにて登録された経路でもよい。
【０１０２】
制御部３２は、記録部３１の利用履歴において、通常経路の端部を結ぶ、通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、その利用履歴に基づいて、通常経路の通過にかかる時間と例外経路の通過にかかる時間との差分を、交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する。
【０１０３】
このような構成でも、個人的な特性を考慮した評価が可能になるので、交通機関の正常な運行に支障を与える障害のユーザに対する影響をより正確に評価することが可能になる。
【実施例】
【０１０４】
図９は、携帯端末装置１のユーザが通勤で利用する経路の一例を示す図である。図９において、実線は、通常経路を表し、点線は、例外経路を表す。
【０１０５】
通常経路は、端駅が京浜東北線の蕨駅および武蔵野線の南流山であり、ユーザは、蕨駅から南浦和駅で武蔵野線に乗り換えて南流山まで通勤している。この場合、非接触ＩＣカード１６には、図１０に示すような、端駅情報として蕨駅および南流山駅、経由駅情報として南浦和および東川口などを含む定期券情報が保持される。これにより、ユーザが通常路線として京浜東北線と武蔵野線を利用していることもわかる。
【０１０６】
例外経路は、悪天候などが原因で通常路線が遅延したためにユーザが通勤に利用した経路を表している。このとき、ユーザは、蕨駅から京浜東北線を通常とは逆方向に乗車して日暮里まで行き、日暮里で地下鉄に乗り換え、その地下鉄で北千住に行った後、さらに北千住から電車を利用して南流山に到着している。
【０１０７】
図１１および図１２は、図９および１０の例における非接触ＩＣカード１６が保持している利用履歴情報の一例を示す図である。なお、図１１および図１２では、ユーザが利用した路線を分かりやすくするために、駅名の前には、その駅を運営する運営組織の略称（営など）が示されている。
【０１０８】
図１１では、ユーザが通常経路のみを利用して通勤している場合の利用履歴情報が示されており、朝の時間帯では、乗車駅が蕨駅、降車駅が南流山駅であり、夕方の時間帯では、乗車駅が南流山駅、降車駅が蕨駅となっている。
【０１０９】
図１２では、ユーザが例外経路を利用して通勤したことがある場合の利用履歴情報が示されており、ユーザは２月４日の出退社時および２月５日の退社時には通常経路で通勤したが、２月５日の出社時には例外経路を利用したことが示されている。
【０１１０】
図１３は、図１２で示した利用履歴情報を有するときの例外情報を示す図である。図１３では、例外情報は、例外経路情報として西日暮里と北千住を有し、追加時間として２１分を有し、通常路線として武蔵野線を有している。なお、追加時間は、２月４日などの通常経路を利用したときの通勤時間が４４分（＝８：２０−７：３６）であり、２月５日の例外経路を利用したときの通勤時間が６５分であることから算出される。なお、例外情報は複数あってもよいが、ここでは説明を簡潔に行うため、一つだけとしている。
【０１１１】
ところで、公共交通機関の遅延の原因が悪天候の場合、その悪天候は通常経路内の通常通過地域のみで発生しているとは限らない。例えば、図１４にて実線で表されている武蔵野線（実線）のように、ユーザが利用する路線は通常経路以外にも延びている場合があり、その通常経路以外の地域で悪天候が発生していることもある。
【０１１２】
このため、路線ごとに通過地域に関する地域情報は、上述のようにＲＯＭ１７に格納されており、携帯端末装置１は、地域天気情報サーバ２からこれらの通過地域の任意の時刻の気象情報を得ることができる。図１５は、気象情報の一例を示す図である。図１５では、４回分の気象情報が示されており、各地域の降雨量と、遅延発生の有無とが示されている。
【０１１３】
実際の学習動作では、京浜東北線も含めた全ての地域の情報を処理するが、ここで、説明の便宜のために図１６で示した３つの地域（小平市、戸田市および三郷市）を例に説明する。
【０１１４】
学習動作では、例外ｍｉｎの初期値として９９が設定される。これが設定されている地域は、路線に遅延を発生させやすいウィークポイント（以後、弱い部分であることを象徴的に表す「アキレス腱」という名称を使用する）ではない地域を現している。また、正常ｍａｘの初期値として０が設定されている。
【０１１５】
例えば小平市の場合、利用した電車が通過する時間帯の降雨量は、その電車の運行に遅延が起きたときに２５ミリであった。また、記録４では２０ミリで、電車の運行に遅延が発生しているため、この地域で２０ミリの雨が降ると電車の運行に支障を来たす可能性があることが定義される。
【０１１６】
戸田市では、遅延が起きたときに１５ミリの降雨が観測されたため、１５ミリの雨が降ると電車の運行に支障を来たす可能性が示唆される。しかし、翌日には２０ミリの降雨で遅延が発生しないため、１５ミリで例外が発生するという仮定は、否定され、例外ｍｉｎは初期値の９９に戻る。同時に正常maxとして２０ミリが設定されるため、記録４で５ミリの降雨で例外が発生したことは地域情報には学習されない。
【０１１７】
三郷市では記録１で小平市と同じ２５ミリの降雨が観測されている。記録２では例外が発生していないが、降雨量は１０ミリであったので２５ミリの降雨で例外が発生する可能性は否定されない。しかし、記録３で２５ミリの降雨があったにもかかわらず例外が発生しなかったため、２５ミリの降雨が要因となる可能性は否定され、９９に戻る。
【０１１８】
以上の動作により、４回の観測から学習された結果は、小平市のみが遅延の原因となりやすく、その最低降雨量は２０ミリである、言い換えると小平市で２０ミリ以上の雨が予測されているときは電車の遅延が予測される。
【０１１９】
この記録１または記録４のときに前述の例外情報の格納が行われており、本説明では説明を簡潔にするために例外情報は１種類としているので、その例外情報番号は１である。
【０１２０】
そこで例外ｍｉｎの小平市２０ミリという情報は例外情報１と関連付けられて地域情報（ＩＤ＝小平市）の例外番号に１が格納され、小平市に２０ミリ以上の雨が降る可能性があれば、アラームの報知時刻を２１分早める必要があることがわかる。
【０１２１】
さらに、図１１の記録では２月５日の朝は蕨駅にいつもと同じ７：３５前後に入場しており、南流山に２１分遅れて到着している。これは、駅に行ってから異常に気がついてあわてて対応したが、予定している時刻に到着できなかった記録の例である。
【０１２２】
このときの記録は図１７（ａ）に示されている。一方、図１７（ｂ）では、ユーザが携帯端末装置１の機能を用いて、遅延を予測して行動した、２月１５日の入社時の履歴を含む履歴情報が示されている。図１７に示されているように、２月１５日の入社時には、出発時刻が１４分早まり、南流山に通常とほとんど変わらない時刻に到着している。このときは所要時間の差は１１分であり、目的は南流山に遅延せずに到着することであるので、こちらの時間差を設定するのが正しい。よって、例外情報の追加時間は１１分に書き換えられる。
【０１２３】
本実施例では、最初に追加時間を登録する場合には、到着時刻が通常時の到着時間と近くなくても登録されが、それ以降は到着時刻が通常時刻に近い場合に追加時間の値を更新するようにしている。そのため、この例では最初は、２１分早く時報が行われるが鳴動することになるが、学習が進んで追加時間を書き換えた後は、１１分早く時報が行われるように修正される。
【０１２４】
以上説明した各実施形態および各実施例において、図示した構成は単なる一例であって、本発明はその構成に限定されるものではない。
【０１２５】
例えば、報知部としてスピーカを用いてアラームを音声で出力して時報を行っていたが、報知部はスピーカに限らず適宜変更可能である。例えば、報知部は、時報を振動で行うバイブレーションなどでもよい。
【０１２６】
また、交通機関の運行に支障を与える可能性がある特定の事象として気象現象（特に降雨）を例に説明したが、特定の事象は、気象現象に限らず、例えば、火災などの災害や、信号などの故障でもよい。
【０１２７】
また、以上説明した携帯端末装置の機能は、専用のハードウェアで実現されてもよいし、その機能を実現するためのプログラムを、コンピュータにて読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませ実行させることで、実現されてもよい。
【符号の説明】
【０１２８】
１ 携帯端末装置
１１ 表示部
１２ スピーカ
１３ 時計部
１４ 通信部
１５ 操作部
１６ 非接触ＩＣカード
１７ ＲＯＭ
１８ ＲＡＭ
１９ ＣＰＵ
２１ 動作制御情報記憶部
２２ 例外情報記憶部
２３ 地域情報記憶部
３１ 記録部
３２ 制御部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通機関の予め定められた通常経路と、前記交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録する記録部と、
前記利用履歴において、前記通常経路の端部を結ぶ、前記通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、前記利用履歴に基づいて、前記通常経路の通過にかかる時間と前記例外経路の通過にかかる時間との差分を、前記交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する制御部と、を有する情報処理装置。
【請求項２】
地理的な地域ごとに、当該地域で過去に発生した特定の事象に関する過去事象情報と、当該地域で発生が予測される前記特定の事象に関する予測事象情報とを格納するサーバと接続する通信部をさらに有し、
前記制御部は、前記利用履歴に基づいて、前記交通機関における前記通常経路を通る路線が通過する通過地域における、前記通常経路が利用される時間帯の過去事象情報および予測事象情報のそれぞれを、対象過去情報および対象予測情報として前記サーバから前記通信部を用いて取得し、当該過去事象情報および当該予測事象情報に基づいて、前記路線の運行に支障が発生するか否かを予測する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
報知部と、
予め指定された指定時刻を記憶する記憶部と、
現在時刻を測定し、予め設定された設定時刻になったことを検知する時計部と、をさらに有し、
前記制御部は、前記路線の運行に支障が発生しないと予測した場合、前記指定時刻を前記設定時刻として前記時計部に設定し、前記路線の運行に支障が発生すると予測した場合、前記指定時刻から前記差分を減算した補正時刻を前記設定時刻として前記時計部に設定し、前記時計部にて前記設定時刻になったことが検知されると、前記報知部を用いて時報する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記事象は、気象現象であり、
前記過去事象情報および前記予測事象情報は、前記気象現象の気象量である、請求項２または３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記制御部は、前記対象過去情報のうちの前記例外経路が利用されたときの過去対象情報の最小値より、前記対象予測情報の値が大きい前記通過地域が存在する場合、前記路線の運行に支障が発生すると予測する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記制御部は、前記対象過去情報のうちの前記通常経路が利用されたときの対象過去情報の最大値が前記最小値より低い通過地域において、前記最小値より前記予測対象情報の値が大きい前記通過地域が存在する場合、前記路線の運行に支障が発生すると予測する、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
交通機関の予め定められた通常経路と、前記交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録し、
前記利用履歴において、前記通常経路の端部を結ぶ、前記通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、前記利用履歴に基づいて、前記通常経路の通過にかかる時間と前記例外経路の通過にかかる時間との差分を、前記交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する、障害影響評価方法。
【請求項８】
交通機関の予め定められた通常経路と、前記交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録する手順と、
前記利用履歴において、前記通常経路の端部を結ぶ、前記通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、前記利用履歴に基づいて、前記通常経路の通過にかかる時間と前記例外経路の通過にかかる時間との差分を、前記交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する手順とを、コンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１】
交通機関の予め定められた通常経路と、前記交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録する記録部と、
前記利用履歴において、前記通常経路の端部を結ぶ、前記通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、前記利用履歴に基づいて、前記通常経路の通過にかかる時間と前記例外経路の通過にかかる時間との差分を、前記交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する制御部と、を有する情報処理装置。
【請求項２】
地理的な地域ごとに、当該地域で過去に発生した特定の事象に関する過去事象情報と、当該地域で発生が予測される前記特定の事象に関する予測事象情報とを格納するサーバと接続する通信部をさらに有し、
前記制御部は、前記利用履歴に基づいて、前記交通機関における前記通常経路を通る路線が通過する通過地域における、前記通常経路が利用される時間帯の過去事象情報および予測事象情報のそれぞれを、対象過去情報および対象予測情報として前記サーバから前記通信部を用いて取得し、当該過去事象情報および当該予測事象情報に基づいて、前記路線の運行に支障が発生するか否かを予測する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
報知部と、
予め指定された指定時刻を記憶する記憶部と、
現在時刻を測定し、予め設定された設定時刻になったことを検知する時計部と、をさらに有し、
前記制御部は、前記路線の運行に支障が発生しないと予測した場合、前記指定時刻を前記設定時刻として前記時計部に設定し、前記路線の運行に支障が発生すると予測した場合、前記指定時刻から前記差分を減算した補正時刻を前記設定時刻として前記時計部に設定し、前記時計部にて前記設定時刻になったことが検知されると、前記報知部を用いて時報する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記事象は、気象現象であり、
前記過去事象情報および前記予測事象情報は、前記気象現象の気象量である、請求項２または３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記制御部は、前記対象過去情報のうちの前記例外経路が利用されたときの過去対象情報の最小値より、前記対象予測情報の値が大きい前記通過地域が存在する場合、前記路線の運行に支障が発生すると予測する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記制御部は、前記対象過去情報のうちの前記通常経路が利用されたときの対象過去情報の最大値が前記最小値より低い通過地域において、前記最小値より前記予測対象情報の値が大きい前記通過地域が存在する場合、前記路線の運行に支障が発生すると予測する、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
交通機関の予め定められた通常経路と、前記交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録し、
前記利用履歴において、前記通常経路の端部を結ぶ、前記通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、前記利用履歴に基づいて、前記通常経路の通過にかかる時間と前記例外経路の通過にかかる時間との差分を、前記交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する、障害影響評価方法。
【請求項８】
交通機関の予め定められた通常経路と、前記交通機関のユーザが利用した経路および時刻を示す利用履歴とを記録する手順と、
前記利用履歴において、前記通常経路の端部を結ぶ、前記通常経路とは異なる例外経路が利用されていることが示されている場合、前記利用履歴に基づいて、前記通常経路の通過にかかる時間と前記例外経路の通過にかかる時間との差分を、前記交通機関の運行に支障を与える障害のユーザに対する影響として評価する手順とを、コンピュータに実行させるプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
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【図７】
【図８】
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【図１０】
【図１１】
【図１２】
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【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【公開番号】特開２０１３−４０１２（Ｐ２０１３−４０１２Ａ）
【公開日】平成２５年１月７日（２０１３．１．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１３７４１０（Ｐ２０１１−１３７４１０）
【出願日】平成２３年６月２１日（２０１１．６．２１）
【出願人】（３１０００６８５５）ＮＥＣカシオモバイルコミュニケーションズ株式会社 (1,081)
【公開日】平成２５年１月７日（２０１３．１．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年６月２１日（２０１１．６．２１）
【出願人】（３１０００６８５５）ＮＥＣカシオモバイルコミュニケーションズ株式会社 (1,081)
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