(57)【要約】【課題】逐次変化する混雑状況に則した乗車率が予測可能な予測装置等を提供すること。【解決手段】予測装置は、乗り物の乗降場所及び乗降時間を取得する取得部と、過去の乗車率状況を学習した学習済みモデルに、現在取得可能な前記乗車率状況を入力し、前記乗降場所の前記乗降時間での前記乗車率を予測する予測部とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
乗り物の乗降場所及び乗降時間を取得する取得部と、
過去の乗車率状況を学習した学習済みモデルに、現在取得可能な前記乗車率状況を入力し、前記乗降場所の前記乗降時間での前記乗車率を予測する予測部と
を備えることを特徴とする予測装置。
【請求項２】
予測した前記乗車率を出力する出力部
を備えることを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
予測した前記乗車率に基づいて、前記乗車率が所定の値を下回る時刻を予測する時刻予測部を備える
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の予測装置。
【請求項４】
前記学習済みモデルは、過去の前記乗車率の時系列データを用いて学習した再帰型ニューラルネットワークである
ことを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１項に記載の予測装置。
【請求項５】
前記乗車率の前記時系列データは、同一車両の異なる前記乗降場所での前記乗車率を含む
ことを特徴とする請求項４に記載の予測装置。
【請求項６】
前記乗車率の前記時系列データは、同一乗降場所での異なる車両での前記乗車率を含む
ことを特徴とする請求項４に記載の予測装置。
【請求項７】
前記予測部は、同一車両の異なる前記乗降場所での前記乗車率を含む過去の前記乗車率の前記時系列データを用いて学習した第１学習モデル、及び同一駅での異なる車両での過去の前記乗車率の前記時系列データを用いて学習した第２学習モデルに基づき、前記乗車率を予測する
ことを特徴とする請求項４に記載の予測装置。
【請求項８】
前記乗車率は前記乗降場所又は前記乗り物に備えられたセンサにより取得されたものである
ことを特徴とする請求項１から請求項７の何れか１項に記載の予測装置。
【請求項９】
前記センサは前記乗車率を逐次取得し、取得された前記乗車率を前記乗降場所の識別情報と対応付けて記憶部に記憶する
ことを特徴とする請求項８に記載の予測装置。
【請求項１０】
乗り物の乗降場所及び乗降時間を取得する取得部と、
過去の乗車率状況を学習した学習済みモデルに、現在取得可能な前記乗車率状況を入力し、前記乗降場所の前記乗降時間での前記乗車率を予測する予測部と、
予測した前記乗車率を出力する第１出力部と
を有する予測装置、並びに
前記乗降場所及び前記乗降時間の入力を受け付ける受付部と、
受け付けた前記乗降場所及び前記乗降時間を前記予測装置へ出力する第２出力部と、
前記第１出力部が出力した予測した前記乗車率を表示する表示部と
を有する通信端末
を備えることを特徴とする予測システム。
【請求項１１】
乗り物の乗降場所及び乗降時間を取得し、
過去の乗車率状況を学習した学習済みモデルに、現在取得可能な前記乗車率状況を入力し、前記乗降場所の前記乗降時間での前記乗車率を予測する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１２】
記憶部にアクセス可能なコンピュータが、
乗り物の乗降場所及び乗降時間を取得し、
過去の乗車率状況を学習した学習済みモデルに、現在取得可能な前記乗車率状況を入力し、前記乗降場所の前記乗降時間での前記乗車率を予測する
ことを特徴とする予測方法。
【請求項１３】
乗り物の乗降場所における乗車率の時系列データを取得し、
取得した前記乗降場所における前記乗車率のデータを時系列に従って順次入力した場合に、前記乗車率の予測値を出力する学習モデルを生成する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする学習済みモデルの生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、乗り物の乗車率を予測する予測装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
電車などの公共交通機関の利用者に対して、列車等の乗り物の混雑状況を提供するシステムが提案されている。例えば、特許文献１に記載の予測システムは、降車予定駅より前の駅で混雑センサから乗車率を取得し、その日の乗車率の増減テーブルを更新し、更新した乗車率の増減テーブルを参照して、次の電車の混雑状況を予測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−７３３９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の予測システムでは、ルールベースで混雑状況を予測しているため、ルールに無い乗車率の増減があった場合、正確に混雑状況を予測できない虞がある。本発明はこのような事情に鑑みてなされたものである。その目的は、ルールに無い乗車率の増減があった場合でも、逐次変化する混雑状況に則した乗車率が予測可能な予測装置等の提供である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る予測装置は、乗り物の乗降場所及び乗降時間を取得する取得部と、過去の乗車率状況を学習した学習済みモデルに、現在取得可能な前記乗車率状況を入力し、前記乗降場所の前記乗降時間での前記乗車率を予測する予測部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明にあっては、逐次変化する混雑状況に則した乗車率が予測可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】情報提供システムの構成例を示す説明図である。
【図２】情報提供装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図３】駅に設置される機器の例を示す説明図である。
【図４】携帯端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図５】乗車率ＤＢの例を示す説明図である。
【図６】乗車率予測モデルに関する説明図である。
【図７】予測乗車率提供処理の手順例を示すフローチャートである。
【図８】乗車率予測モデル例に関する説明図である。
【図９】予測乗車率の表示例を示す説明図である。
【図１０】乗車率予測モデルの他例に関する説明図である。
【図１１】乗車率予測モデルの他例に関する説明図である。
【図１２】予測乗車率の他の表示例を示す説明図である。
【図１３】第１予測モデルの学習処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１４】第２予測モデルの学習処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１５】乗車率予測モデルの他例に関する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。以下の実施の形態では、公共交通機関の一例である鉄道（乗り物）に適用した例について説明する。鉄道以外の交通機関、地下鉄、バス、モノレール、新交通システム、路面電車、ケーブルカー、船等でも同様に適用可能である。また、以下の説明では、駅が乗降場所に相当する。乗降場所は、バスであれば停留所、船であれば港に相当する。
【０００９】
図１は情報提供システムの構成例を示す説明図である。情報提供システム１００は情報提供装置１（予測装置）、駅２、車両３及び携帯端末４（通信端末）を含む。情報提供装置１、駅２及び車両３はネットワークＰＮを介して互いに通信可能に接続されている。ネットワークＰＮは専用線網やＶＰＮ（Virtual Private Network）である。また、情報提供装置１及び携帯端末４はネットワークＮを介して互いに通信可能に接続されている。ネットワークＮはインターネット、公衆電話網又は携帯電話網、若しくはこれらを任意に組み合わせた通信網である。
【００１０】
車両３には人感センサ３１が取り付けられている。人感センサ３１はカメラ、距離センサ、赤外線センサ又は荷重センサなどである。人感センサ３１は例えばカメラで取得した画像から乗車率を求める。人感センサ３１はレーダ、距離センサ又は赤外線センサによる計測値から乗車率を求める。荷重センサや応荷重装置により計測した人の重さから乗車率を求めても良い。さらに、複数のセンサを用いて乗車率を求めても良い。鉄道などにおいて、複数車両からなる一編成を一列車と運行する場合においては、編成を構成する複数車両を単に車両と総称とする。この場合、乗車率は編成を構成する各車両の乗車率の平均値や最大値等とする。
【００１１】
図２は情報提供装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。情報提供装置１はサーバコンピュータ、ブレードサーバ等で構成する。情報提供装置１は制御部１１、主記憶部１２、補助記憶部（記憶部）１３、通信部１５、読み取り部１６を備える。制御部１１は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置を有する。制御部１１は、補助記憶部１３に記憶された制御プログラム１Ｐを読み出して実行することにより、取得部、予測部、出力部、第１出力部、時刻予測部等の各機能部として働く。制御部１１は情報提供装置１に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。
【００１２】
主記憶部１２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等である。主記憶部１２は主として制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。
【００１３】
補助記憶部１３はハードディスク又はＳＳＤ（Solid State Drive）等であり、制御部１１が処理を実行するために必要な制御プログラム１Ｐ、第１予測モデル１４１、第２予測モデル１４２、第３予測モデル１４３や乗車率ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ：データベース）１３１等の各種ＤＢを記憶する。
【００１４】
通信部１５は、通信に関する処理を行うための通信モジュールであり、携帯端末４等と情報の送受信を行う。読み取り部１６はＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ及びＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭを含む可搬型記憶媒体１ａを読み取る。制御部１１が読み取り部１６を介して、制御プログラム１Ｐを可搬型記憶媒体１ａより読み取り、補助記憶部１３に記憶してもよい。また、ネットワークＮ等を介して他のコンピュータから制御部１１が制御プログラム１Ｐをダウンロードし、補助記憶部１３に記憶してもよい。さらにまた、半導体メモリ１ｂから、制御部１１が制御プログラム１Ｐを読み込んでもよい。
【００１５】
なお、補助記憶部１３は情報提供装置１に接続された外部記憶装置であってもよい。補助記憶部１３に記憶する各種ＤＢを、クラウドストレージに記憶しても良い。また、情報提供装置１は複数のコンピュータからなるマルチコンピュータ、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシン又は量子コンピュータでもよい。
【００１６】
図３は駅に設置される機器の例を示す説明図である。駅２には自動改札機２１、監視カメラ２２、ビーコン２３等が設置されている。自動改札機２１は通過した乗降客数を計数し、計数した値から列車の乗車率を求める。監視カメラ２２はホームに列車が到着した際、ホームや列車内の様子を撮影し、撮影した画像に基づいて乗車率を求める。ホームに配置した人が目視で乗車率を決定しても良い。乗車率はネットワークＮを介して、情報提供装置１へ送信される。
【００１７】
図４は携帯端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。携帯端末４はユーザが使用する端末である。ユーザは交通機関の利用者であり、列車の予測乗車率の提供を受ける者である。携帯端末４はタブレットコンピュータ、スマートフォン等で構成する。携帯端末４は制御部４１、主記憶部４２、補助記憶部４３、入力部４４、表示部４５、及び通信部４６を含む。各構成はバスＢで接続されている。
【００１８】
制御部４１は、一又は複数のＣＰＵ又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の演算処理装置を有する。補助記憶部４３に記憶された制御プログラム４Ｐにしたがい、ハードウェア各部を制御する。制御部４１は制御プログラム４Ｐを実行することにより、受付部、第２出力部、表示部等の各機能部として働く。主記憶部４２は例えばＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ又はフラッシュメモリである。主記憶部４２は制御部４１によるプログラムの実行時に発生するデータを一時的に記憶する。補助記憶部４３はハードディスク又はＳＳＤ等であり、制御部４１が処理を実行するために必要な制御プログラム４Ｐ等を記憶する。
【００１９】
入力部４４は例えばタッチパネルである。表示部４５は液晶表示パネル等を含む。入力部４４と表示部４５とは一体化したタッチパネルディスプレイを構成している。入力部４４はマウスやキーボードでも良い。また、携帯端末４は外部の表示装置に表示を行っても良い。
【００２０】
通信部４６はネットワークＮを介して、情報提供装置１と通信を行う。また、制御部４１が通信部４６を用い、ネットワークＮ等を介して他のコンピュータから制御プログラム４Ｐをダウンロードし、補助記憶部４３に記憶してもよい。
【００２１】
図５は乗車率ＤＢの例を示す説明図である。乗車率ＤＢ１３１は列車毎、駅毎の乗車率（乗車率状況）を記憶する。乗車率ＤＢ１３１は行列構造をしている。乗車率ＤＢ１３１は、列方向に列車が並び、行方向に駅名（識別情報）が並んでいる。要素は列車が駅に到着した時刻又は駅を出発した時刻と乗車率とを記憶する。例えば、列車１２３ＦはＡ駅に６時０分に到着し、乗車率は８０％であったことを示している。図５に示す乗車率ＤＢ１３１は一例である。乗車率ＤＢ１３１として、駅毎のテーブルを設け、時刻と乗車率とを対応付けて記憶しても良い。また、１つの駅に複数路線が乗り入れている場合は、路線毎に乗車率ＤＢ１３１を設けることが望ましい。乗車率ＤＢ１３１を情報提供装置１以外のデータベースサーバやクラウドストレージに記憶しても良い。駅名は、駅の識別情報として採用しているが、日本鉄道サイバネティクス協議会が定めているサイバネコードや駅ナンバリングによる駅番号（駅ナンバー）を採用しても良い。
【００２２】
図６は乗車率予測モデルに関する説明図である。乗車率予測モデルはＬＳＴＭ（Long-Short Term Memory）に係るニューラルネットワークである。ＬＳＴＭはＲＮＮ（Recurrent Neural Network：再帰型ニューラルネットワーク）の一種であり、予測対象時点より前の時系列データを入力として、対象時点の予測値を出力するニューラルネットワークである。
【００２３】
ＬＳＴＭは入力層、中間層、及び出力層を有する。入力層は、時系列に沿って各時点のパラメータの入力をそれぞれ受け付ける複数のニューロンを有する。出力層は、乗車率の予測値を出力するニューロンを有する。中間層は、入力層の各ニューロンへの入力値から予測値を演算するためのニューロンを有する。中間層のニューロンはＬＳＴＭ  Ｂｌｏｃｋと呼ばれ、過去の時点での入力値に関する中間層での演算結果を用いて次の時点での入力値に関する演算を行うことで、直近時点までの時系列データから次の時点の値を演算する。図６において、ＥＯＳはＥｎｄ  Ｏｆ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅの略であり、時系列データの終わりを示す。乗車率予測モデルの生成については、後述する。
【００２４】
なお、図６は、ＬＳＴＭを用いた学習モデルとしての一例であるSequence-to-Sequenceモデルであって、本実施の形態はこれに限定されるものではない。例えば中間層は一層に限定されず、二層以上であってもよい。また、入力層及び出力層のニューロンの数は３つに限定されない。また、乗車率予測モデルはＬＳＴＭに限定されず、ＬＳＴＭ以外のニューラルネットワークであってもよい。
【００２５】
次に、乗車率予測モデルを用いた予測乗車率の提供について説明する。図７は予測乗車率提供処理の手順例を示すフローチャートである。携帯端末４の制御部４１は入力部４４を介して、ユーザから検索条件を受け付ける（ステップＳ１）。検索条件は経路探索の条件である。例えば、乗車駅、降車駅及び降車予定時刻（乗降時間）、又は、乗車駅、降車駅及び乗車予定時刻（乗降時間）である。制御部４１は通信部４６を介して、検索条件を情報提供装置１に送信する（ステップＳ２）。情報提供装置１の制御部１１は通信部１５を介して、検索条件を取得する（ステップＳ３）。制御部１１は検索条件を基に、予定経路を取得する（ステップＳ４）。予定経路は公知の技術で実現可能であるので、説明を省略する。予定経路は、乗車駅及び乗車時刻（時間）、降車駅及び降車時刻（時間）を含む。なお、乗車時刻又は降車時刻は経路探索によりダイヤに則した時刻に設定されるため、ユーザが検索条件として入力した時刻とは必ずしも一致はしない。乗車時刻はユーザが指定した時刻より後で、降車時刻はユーザが指定した時刻より前となることが望ましい。制御部１１は乗車率ＤＢ１３１から直近の乗車率を取得する（ステップＳ５）。制御部１１は取得した乗車率をした乗車率予測モデル入力する（ステップＳ６）。制御部１１は乗車率予測モデルから、乗車率の予測値を取得する（ステップＳ７）。制御部１１は通信部１５を介して、予測値を携帯端末４に送信する（ステップＳ８）。携帯端末４の制御部４１は通信部４６を介して、予測値を取得する（ステップＳ９）。制御部４１は取得した予測値を表示部４５に表示し（ステップＳ１０）、処理を終了する。
【００２６】
（乗車率予測モデルの例・その１）
図８は乗車率予測モデル例に関する説明図である。図８に示す乗車率予測モデルを第１予測モデル１４１（第１学習モデル）と呼ぶ。第１予測モデル１４１は、同一列車（同一車両）において、始発駅から所定駅までの乗車率を入力として与えると、所定駅の次の駅以降の各駅の乗車率の予測値を出力する乗車率予測モデルである。図８では、列車１２３Ｆについて、Ａ駅からＣ駅まで乗車率を入力として第１予測モデル１４１に与え、Ｄ駅からＦ駅の各駅の乗車率の予測値を得る例である。ユーザが６時８分頃に、乗車駅Ｄ駅、降車駅Ｆ駅、乗車予定時刻６時１０分を検索条件として入力した場合、図８に示すように予測が行われる。
【００２７】
図９は予測乗車率の表示例を示す説明図である。ユーザの検索条件に則して、Ｄ駅６時１０分発の列車に乗ってＦ駅に向かった場合の、Ｄ駅及びＦ駅の予測乗車率を表示している。途中駅Ｅ駅の乗車率を表示しても良い。
【００２８】
図８に示す予測が行われる検索条件は唯一でなく、次のような場合も考えられる。ユーザが６時９分に、検索条件として、乗車駅Ｅ駅、降車駅Ｆ駅、乗車予定時刻６時１３分を入力した場合である。この場合において、ユーザが検索を行った６時９分現在、列車１２３ＦはＣ駅からＤ駅へ向かっており、Ｄ駅での乗車率は実績値が出ていない。そのため、Ｃ駅までの乗車率を第１予測モデル１４１の入力とし、Ｄ駅以降の乗車率を予測する。ユーザはＣ駅の乗車率は必要としないと考えられるので、図９に示したようにＣ駅の予測乗車率は携帯端末４に表示されない。
【００２９】
また、ユーザが入力した検索条件により、乗車率予測モデルにおける入力層と出力層の数が変化する。図１０は乗車率予測モデルの他例に関する説明図である。図１０に示す乗車率予測モデルは図８と同様に第１予測モデル１４１である。ユーザが６時３分に、検索条件として、乗車駅Ｃ駅、降車駅Ｆ駅、乗車予定時刻６時５分を入力した場合、Ａ駅及びＢ駅の乗車率が入力となり、Ｃ駅からＦ駅までの予測乗車率が出力となる。入力層が２つ、出力層が４つとなる。
【００３０】
図１０に示す予測が行われる検索条件は、次のような場合も考えられる。ユーザが６時３分に、検索条件として、乗車駅Ｄ、降車駅Ｆ駅、乗車予定時刻６時１０分を入力した場合、６時３分現在、列車１２３ＦはＢ駅からＣ駅へ向かっている。そのため、Ｃ駅での乗車率の実績値が出ていないので、Ｃ駅での乗車率も予測対象となる。
【００３１】
以上のように、第１予測モデル１４１を用いた予測では、同一の列車について、各駅の乗車率の実績値から、その後に到着する駅での乗車率を予測することが可能となる。
【００３２】
（乗車率予測モデルの例・その２）
図１１は乗車率予測モデルの他例に関する説明図である。図１１に示す乗車率予測モデルを第２予測モデル１４２（第２学習モデル）と呼ぶ。第２予測モデル１４２は、ある一駅（同一駅）において、既に発着した列車の乗車率を入力として与えると、次の列車以降の乗車率の予測値を出力する乗車率予測モデルである。図１１では、Ａ駅について、６時発の列車１２３Ｆ、６時１０分発の列車１４５Ａ、６時２０分発の列車２４３Ａの乗車率を入力として第２予測モデル１４２に与え、６時３０分発の列車２８７Ｆ、６時４０分発の列車２９０Ａ、６時５０分発の列車３０４Ａの乗車率の予測値を得る例である。例えば、ユーザが６時２２分頃に、検索を指示した場合である。Ａ駅以外についても、Ａ駅と同様に乗車率の予測が可能である。なお、第２予測モデル１４２は全ての駅で共通としても良いし、駅毎に第２予測モデル１４２を設けても良い。
【００３３】
図１２は予測乗車率の他の表示例を示す説明図である。図１２は６時２２分現在のＡ駅の状況を表示したものである。上の表に乗車率の実績値が表示され、下の表に乗車率の予測値が表示されている。また、乗車率の予測を図１２に表示している時刻以降についても行い、混雑が緩和したと言える乗車率、例えば１００％を切る時刻を予測し、表示しても良い。図１２の例では、７時３０分頃から混雑が緩和する旨を表示している。
【００３４】
上述の経路探索に伴って、乗車率を予測する場合は次のようになる。検索条件から予定経路を求める。求めた予定経路に含まれる列車を特定、特定した列車の乗車駅及び降車駅でのそれぞれの予測乗車率を第２予測モデル１４２で求める。求めた予測乗車率を経路探索結果として出力する。以上の手順により、第２予測モデル１４２を用いた予測においても、経路探索と連動した乗車率の予測が可能となる。
【００３５】
第２予測モデル１４２においても、予測するのに入力が必要な実績データが足りない場合、まず、必要な実績データを予測する。当該予測値と実績データとを第２予測モデル１４２に入力して、所望の乗車率を予測する。この考え方は、第１予測モデル１４１の場合と同様である。
【００３６】
なお、乗車率の予測は、第１予測モデル１４１を用いた予測と、第２予測モデル１４２を用いた予測とを行っても良い。そして、２つの予測値から最終的な予測値を求めても良い。最終的な予測値は２つの値の平均値、重み付けした平均値、最大値など、適宜選択する。
【００３７】
（予測モデルの学習）
次に、予測モデルの学習について説明する。図１３は第１予測モデルの学習処理の手順例を示すフローチャートである。情報提供装置１の制御部１１は対象期間を取得する（ステップＳ２１）。対象期間は予め管理者が設定しておく。制御部１１は対象期間の乗車率データを乗車率ＤＢ１３１から取得する（ステップＳ２２）。制御部１１は取得したデータから処理対象列車を選択する（ステップＳ２３）。同じ列車であっても、運行日が異なっている列車のデータは別列車と扱い、別途処理する。制御部１１は変数ｎに１を代入し、変数ｍに処理対象列車の発着駅数を代入する（ステップＳ２４）。発着駅数には始発駅と終着駅も含める。制御部１１は入力層をｎ個、出力層ｍ−ｎ個とする学習データを作成する(ステップＳ２５)。制御部１１は、作成したデータを教師データとする学習を第１予測モデル１４１に行なう（ステップＳ２６）。制御部１１は変数ｎを１増加させる（ステップＳ２７）。制御部１１は変数ｎが変数ｍと等しいか否かを判定する（ステップＳ２８）。制御部１１は変数ｎが変数ｍと等しくないと判定した場合（ステップＳ２８でＮＯ）、処理をステップＳ２５へ戻し、入力層及び出力層の数を変更した学習を行なう。制御部１１は変数ｎが変数ｍと等しいと判定した場合（ステップＳ２８でＹＥＳ）、処理対象列車のうち、未処理の列車がある否かを判定する（ステップＳ２９）。制御部１１は未処理の列車があると判定した場合（ステップＳ２９でＹＥＳ）、処理をステップＳ２３に戻し、未処理の列車に対する処理を行なう。制御部１１は未処理の列車がないと判定した場合（ステップＳ２９でＮＯ）、処理を終了する。予測モデルは学習済みモデルとなる。
【００３８】
第１予測モデル１４１は初期の学習を行った後、所定の間隔で再学習を行なう。再学習の手順は図１３と同様である。例えば、日次で再学習を行なう場合、最終列車が終着駅に到着後、始発列車（初電）から最終列車（終電）までの乗車率データを取得し、再学習を行なう。この場合、ステップＳ２１で取得する対象期間には時刻を含め、ステップＳ２２で１日分のデータが取得できるようにする。または、乗車率データにフラグを付け、教師データとして使われた否かを判別できるようにしても良い。なお、初期の学習、再学習は、情報提供装置１とは別のコンピュータで行っても良い。この場合、初期の学習後又は再学習後の第１予測モデル１４１を情報提供装置１に転送する。または、情報提供装置１には学習前の第１予測モデル１４１を記憶しておき、学習後に第１予測モデル１４１を特徴づけるパラメータを情報提供装置１に転送し、第１予測モデル１４１を更新しても良い。
【００３９】
続いて、第２予測モデル１４２の学習について説明する。図１４は第２予測モデルの学習処理の手順例を示すフローチャートである。情報提供装置１の制御部１１は対象期間を取得する（ステップＳ４１）。対象期間は予め管理者が設定しておく。制御部１１は対象期間の乗車率データを乗車率ＤＢ１３１から取得する（ステップＳ４２）。制御部１１は処理日を選択する（ステップＳ４３）。ここで処理日は、始発列車が始発駅を発車する時刻から最終列車が終着駅に到着する時刻までの間とする。制御部１１は処理対象とする駅を選択する（ステップＳ４４）。制御部１１は変数ｎに１を代入し、変数ｍに処理日において、選択した駅で発着した列車の数を代入する（ステップＳ４５）。制御部１１は入力層をｎ個、出力層ｍ−ｎ個とする学習データを作成する（ステップＳ４６）。制御部１１は、作成したデータを教師データとする学習を第２予測モデル１４２に行なう（ステップＳ４７）。制御部１１は変数ｎを１増加させる（ステップＳ４８）。制御部１１は変数ｎが変数ｍと等しいか否かを判定する（ステップＳ４９）。制御部１１は変数ｎが変数ｍと等しくないと判定した場合（ステップＳ４９でＮＯ）、処理をステップＳ４６へ戻し、入力層及び出力層の数を変更した学習を行なう。制御部１１は変数ｎが変数ｍと等しいと判定した場合（ステップＳ４９でＹＥＳ）、処理対象駅のうち、未処理の駅がある否かを判定する（ステップＳ５０）。制御部１１は未処理の駅があると判定した場合（ステップＳ５０でＹＥＳ）、処理をステップＳ４４に戻し、未処理の駅に対する処理を行なう。制御部１１は未処理の駅がないと判定した場合（ステップＳ５０でＮＯ）、処理対象期間であって未処理の日があるか否かを判定する（ステップＳ５１）。制御部１１は未処理の日があると判定した場合（ステップＳ５１でＹＥＳ）、処理をステップＳ４３に戻し、未処理の日についての処理を行なう。制御部１１は未処理の日がないと判定した場合（ステップＳ５１でＮＯ）、処理を終了する。
【００４０】
第２予測モデル１４２は初期の学習を行った後、所定の間隔で再学習を行なう。再学習の手順は図１４と同様である。例えば、日次で再学習を行なう場合、最終列車が終着駅に到着後、始発列車から最終列車までの乗車率データを取得し、再学習を行なう。なお、初期の学習、再学習は、情報提供装置１とは別のコンピュータで行っても良い。
【００４１】
（乗車率予測モデルの例・その３）
図１５は乗車率予測モデルの他例に関する説明図である。図１５に示す乗車率予測モデルを第３予測モデル１４３と呼ぶ。第３予測モデル１４３は、ある列車より前の列車について、ある駅までの各駅の乗車率を入力として与えると、次の列車のある駅までの各駅の乗車率の予測値を出力する乗車率予測モデルである。図１５では列車１４５Ａより前の列車１２３Ｆについて、Ｃ駅までの各駅、すなわちＡ駅、Ｂ駅及びＣ駅の乗車率を入力として与えると、次の列車１４５ＡのＣ駅までの各駅（Ａ駅、Ｂ駅及びＣ駅）の乗車率の予測値を得る例である。例えば、ユーザが６時６分頃に、Ａ駅発からＣ駅の経路検索を指示した場合である。
【００４２】
以上のように、乗車率予測モデルを用いることにより、乗車率の実績値から、未来の乗車率を予測する。それにより、逐次変化する混雑状況に則した乗車率が予測可能となる。また、ユーザが検索を実行した時刻の関係で、ユーザが求める列車、駅での乗車率を予測するための実績の乗車率が取得されていない場合は、当該乗車率を予測モデルにて予測し、予測した乗車率を実績として扱い、予測モデルへの入力することで、ユーザが求める列車、駅での乗車率を予測することが可能となる。なお、乗車率を予測する処理を携帯端末４で行っても良い。この場合、乗車率ＤＢ１３１、第１予測モデル１４１、第２予測モデル１４２、第３予測モデル１４３を携帯端末４の補助記憶部４３に記憶しても良い。
【００４３】
情報提供装置１において、乗車率の予測を行なう場合、第１予測モデル１４１、第２予測モデル１４２、第３予測モデル１４３の何れを利用しても良い。また、複数の予測モデルでの予測値から、ユーザに提供する予測値を算出しても良い。例えば、第１予測モデル１４１及び第２予測モデル１４２の２つの予測モデルを用い、それぞれの予測モデルから得た予測値の最大値、最小値、平均値又は加重平均値などをユーザに提供する予測値とする。
【００４４】
予測モデルの再学習は所定の間隔、例えば日次で行なうとしたが、それに限らない。乗車率ＤＢ１３１が更新される毎に行っても良い。また、１つの列車が終着駅に到着したら、当該列車についてのデータを用いて、再学習しても良い。
【００４５】
各実施の形態で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組み合わせ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００４６】
１００  情報提供システム
１      情報提供装置
１１    制御部
１２    主記憶部
１３    補助記憶部
１３１  乗車率ＤＢ
１４１  第１予測モデル
１４２  第２予測モデル
１４３  第３予測モデル
１５    通信部
１６    読み取り部
１Ｐ    制御プログラム
１ａ    可搬型記憶媒体
１ｂ    半導体メモリ
４      携帯端末
４１    制御部
４２    主記憶部
４３    補助記憶部
４４    入力部
４５    表示部
４６    通信部
４Ｐ    制御プログラム
Ｂ      バス
Ｎ      ネットワーク
ＰＮ    ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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