(57)【要約】  公共交通機関の実績ダイヤを集計するためには特別な装置を設置する必要があるが、公共交通機関を利用した際の交通系ＩＣ乗車券などによって収集される利用者の乗車位置・乗車時刻・降車位置・降車時刻などの利用状況を示す情報から、列車や車両、車の到着時刻及び出発時刻を推定し、運行実績を表すダイヤグラムを生成することにより、広範囲で複数の交通機関に跨った運行実績を集計することが可能となる。本発明はその手法およびシステムに関するものである。
2014061111.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザＩＤと乗車日時と降車日時と乗車位置と降車位置とがそれぞれ関連付けられた移動ログと、路線ＩＤと停車駅情報とがそれぞれ関連付けられた路線マスタと、を含むデータベースを用いた交通分析システムであって、
前記データベースから前記移動ログと前記路線マスタとを抽出し、前記路線マスタに基づいて、前記移動ログに関連付けられた前記乗車位置と前記降車位置を含む路線ＩＤの存在の有無を確認し、前記存在が確認された場合、前記確認された路線ＩＤと前記移動ログとを関連付けた単路線推定情報を生成し、前記データベースに格納する単路線推定部と、
前記路線マスタと前記単路線推定情報とを前記データベースから抽出し、前記路線マスタに基づいて前記単路線推定情報に含まれる前記降車位置における降車人数分布を算出し、前記算出された降車人数分布に基づいて到着日時と出発日時を算出し、前記降車位置と前記算出された到着日時と出発日時と前記路線ＩＤとがそれぞれ関連付けられた発着ダイヤＩＤを生成し、前記データベースに格納する発着ダイヤ推定部と、
を有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項２】
請求項１に記載の交通分析システムであって、
前記データベースから前記移動ログと前記発着ダイヤＩＤとを抽出し、前記移動ログに含まれる前記乗車位置と前記降車位置と前記乗車日時と前記降車日時との組み合わせから、前記発着ダイヤＩＤに基づいて移動可能な経路を算出することで乗車列車を特定し、前記乗車列車の乗車人数を算出して前記データベースに格納する乗車人数算出部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項３】
請求項２に記載の交通分析システムであって、
前記データベースはさらに各路線の乗車列車の収容可能人数情報を有し、
前記乗車人数算出部により算出された乗車人数と前記収容可能人数情報とを用いて、前記乗車列車の混雑率を算出する混雑率算出部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項４】
請求項３に記載の交通分析システムであって、
前記データベースはさらに日時情報と関連付けられた天候情報を格納し、
前記混雑率算出部で算出された前記混雑率と前記データベースに格納された天候情報とを用いて混雑率パターンを算出し、前記混雑率パターンに基づいて予想混雑率を計算する予想混雑率算出部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項５】
請求項４に記載の交通分析システムであって、
前記路線マスタの各停車駅情報における前記発着ダイヤＩＤと前記混雑率又は前記予想混雑率とを前記データベースから抽出して画面に表示する表示部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項６】
請求項５に記載の交通分析システムであって、
前記データベースは計画ダイヤを含み、
前記表示部は、前記計画ダイヤをさらに表示することを特徴とする交通分析システム。
【請求項７】
請求項６に記載の交通分析システムであって、
前記計画ダイヤと前記発着ダイヤＩＤとの差に基づいてダイヤ乱れ度を算出するダイヤ乱れ度算出部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項８】
請求項４に記載の交通分析システムであって、
出発地と目的地との入力を受け付ける入力部と、
前記入力を受け付けた前記出発地と前記目的地とに基づいて、前記路線マスタを検索してそれぞれ対応する停車駅情報を抽出し、前記抽出した対応する停車駅情報に関して予想混雑率を算出し経路予想混雑率とするルート検索部と、
をさらに有し、
前記表示部は、前記経路予想混雑率を前記画面に表示することを特徴とする交通分析システム。
【請求項９】
請求項８に記載の交通分析システムであって、
前記データベースにおいて、前記路線マスタは前記停車駅情報に関連付けられた料金情報を含み、
前記表示部は、前記抽出した対応する停車駅情報を前記画面に表示し、
前記入力部は、前記表示された対応する停車駅情報を選択する入力を受け付け、
前記入力を受け付けた停車駅情報に基づいて前記データベースから関連する料金情報を抽出し、前記画面に表示する詳細表示部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項１０】
請求項８に記載の交通分析システムであって、
前記発着ダイヤＩＤから乗り換え可能時間を算出し、前記乗り換え可能時間と前記乗車人数とに基づいて乗り換え評価度を評価する乗り換え評価部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の交通分析システムであって、
前記乗り換え評価部は、さらに前記発着ダイヤＩＤから乗り換え方向を算出し、
前記表示部は、前記乗り換え方向と前記乗り換え評価度とを前記画面に表示することを特徴とする交通分析システム。
【請求項１２】
請求項８に記載の交通分析システムであって、
前記データベースはさらに地図情報を格納しており、
前記表示部は、前記地図情報と前記予想混雑率と前記停車駅情報と前記乗車人数とを前記画面に表示することを特徴とする交通分析システム。
【請求項１３】
請求項３に記載の交通分析システムであって、
前記路線マスタ又は前記乗車人数又は前記収容可能人数の何れか又は全ての入力を受け付けて前記データベースに格納する入力部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項１４】
請求項３に記載の交通分析システムであって、
運行状況情報の入力を受け付けて前記データベースに格納する入力部をさらに有し、
前記発着ダイヤ推定部は、前記運行状況情報を用いて前記路線マスタ又は各停車駅情報に関連付けて乗車人数又は移動時間を生成することを特徴とする交通分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は公共交通機関を利用した際に交通系ＩＣ乗車券などによって収集される利用者の乗車位置・乗車時刻・降車位置・降車時刻などの利用状況を示す情報から、列車や車両、車の到着時刻及び出発時刻を推定し、運行実績を表すダイヤグラムを生成する手法およびシステムに関するものである。以下、運行実績を表すダイヤグラムを発着ダイヤと呼ぶ。
【背景技術】
【０００２】
公共交通機関の利便性向上や運行の効率化を目指して、運行管理の最適化に関する取組みが様々な交通事業者によって行われている。一般的に、公共交通機関の事業者は、定期的に列車やバスの運行時刻表を改正し、利用者の利便性の向上や運行効率化を図っているが、その計画の際の重要な指標の一つに混雑率（乗車率）が挙げられる。列車や車両単位の混雑率を高精度に求めるためには、各列車や車両が何時にどこにいたか、そしてその列車や車両に何人の人が乗っていたかを正確に把握する必要があるが列車やバスが計画どおりの運行を実施することは実際には難しく、事故や渋滞などの影響により小規模な遅延が多数発生し、計画とはずれた運行を行わなければならない状況に陥ることが多い。そこで、混雑率の推定や運行管理、流動予測などを行う際には計画上の運行ダイヤを用いるのではなく、実際の到着時刻や発着時刻を集計した実績ダイヤを用いる方が、より正確な分析が可能になると考えられる。しかし、機械的に実績ダイヤを収集するためには車両や線路・道路などに特別な装置を設置しなければならず、多額の費用や時間を必要とする問題がある。【０００３】
一方、特許文献１には、乗車券の乗車位置、乗車時刻、降車位置、降車時刻と計画上の列車ダイヤを用いて、どのような経路を移動したかを特定するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１２６７７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで上記特許文献１に記載の技術は、どのような経路を移動したか、すなわちどの列車を利用したかを特定できる方法に関するものであるが、計画上の列車ダイヤを用いており、実際の運行状況を考慮してはいない。【０００６】
運行実績を収集するためには、車両や線路・道路などに特別な装置を設置する必要があり、多額の費用を必要とする問題がある。また、バスや電車などの異なる交通機関を対象に網羅的に運行実績を収集するためには、それぞれの交通機関に合わせた装置やシステムを導入する必要がある。【０００７】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであって、その目的は、利用可能範囲が広く、バスや電車などの複数の交通機関に対しても利用できる非接触型ＩＣカードのデータから乗車位置・乗車時刻・降車位置・降車時刻の情報を収集し、特別な装置を必要とせずに広範囲に発着ダイヤを推定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の問題を解決するための手段として、本発明では、ユーザＩＤと乗車日時と降車日時と乗車位置と降車位置とがそれぞれ関連付けられた移動ログと、路線ＩＤと停車駅情報とがそれぞれ関連付けられた路線マスタと、を含むデータベースを用いた交通分析システムであって、データベースから移動ログと路線マスタとを抽出し、路線マスタに基づいて、移動ログに関連付けられた乗車位置と降車位置を含む路線ＩＤの存在の有無を確認し、存在が確認された場合、確認された路線ＩＤと移動ログとを関連付けた単路線推定情報を生成し、データベースに格納する単路線推定部と、路線マスタと単路線推定情報とをデータベースから抽出し、路線マスタに基づいて単路線推定情報に含まれる降車位置における降車人数分布を算出し、算出された降車人数分布に基づいて到着日時と出発日時を算出し、降車位置と算出された到着日時と出発日時と路線ＩＤとがそれぞれ関連付けられた発着ダイヤＩＤを生成し、データベースに格納する発着ダイヤ推定部と、を有することを特徴とする交通分析システムを用いる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、特別な装置を設置することなく非接触型ＩＣカードで利用可能な交通機関全てを対象に広範囲で発着ダイヤを推定することができる。また、本発明によれば、電車、バスなど異なる交通機関を対象としても同様の方法で発着ダイヤを推定することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明を実施するシステム全体の例の基本構成図である。
【図２】非接触型ＩＣカードの利用歴情報を格納するレコードの構造の例を説明する図である。
【図３】非接触型ＩＣカードの利用履歴などから生成する移動ログデータを格納するレコードの構造の例を説明する図である。
【図４】交通機関の各路線の路線名や路線タイプ、停車位置の情報を格納するレコードの構造の例を説明する図である。
【図５】移動ログから乗り換えを行っていない単路線利用者推定プログラムによって抽出された単路線利用者のデータを格納するレコードの構造の例を説明する図である。
【図６】運行実績のデータを格納した発着ダイヤのデータの構造の例を説明する図である。
【図７】非接触型ＩＣカードの利用履歴から移動ログを生成する処理手順の例を示す図である。
【図８】移動ログから単路線の利用者を推定し、単路線利用者推定データを生成する処理手順の例を示す図である。
【図９】駅またはバス停における時間に対する降車人数分布の概念図である。
【図１０】路線マスタと単路線利用者推定データから到着時刻を推定した発着ダイヤを生成するための処理手順の例を示す図である。
【図１１】単路線利用者推定データと推定された到着時刻から出発時刻を推定し到着時刻と出発時刻が推定されている発着ダイヤを生成するための処理手順の例を示す図である。
【図１２】利用者が乗車した列車を特定し各列車の利用人数を算出し、利用人数データを生成するまでの処理手順の例を示す図である。
【図１３】混雑率を推定するための処理手順の例を示す図である。
【図１４】混雑率を予想するための処理手順の例を示す図である。
【図１５】混雑率を明示したダイヤグラムの表示例を示す図である。
【図１６】異なる交通機関の混雑率を明示したダイヤグラムの表示例を示す図である。
【図１７】混雑率を明示した路線図の表示例を示す図である。
【図１８】ダイヤの乱れを表した路線図の表示例を示す図である。
【図１９】予想混雑率を用いたルート検索結果の表示例を示す図である。
【図２０】予想混雑率を用いたルート検索結果の表示例を示す図である。
【図２１】予想遅延時間を用いたルート検索結果の表示例を示す図である。
【図２２】予想遅延時間を用いたルート検索結果の表示例を示す図である。
【図２３】乗り換え評価の表示例を示す図である。
【図２４】異なる路線間の乗継ぎの良さを評価した結果を示すための画面の例を示した図である。
【図２５】シミュレーション結果を可視化した例を示した図である。
【図２６】シミュレーションのための入力情報やパラメタを設定する画面の例を示した図である。
【図２７】入力に基づいて経路予想混雑率を算出するための処理手順の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【実施例１】
【００１１】
図１から図２７を用いて本発明による、非接触型ＩＣカードデータから発着ダイヤを推定するシステムの例を示す。【００１２】
図１は、本実施例にかかる非接触型ＩＣカードデータを用いた発着ダイヤの推定システム全体の構成図である。近年、交通機関を利用する多くの利用者（１００）は、非接触型ＩＣカードや、あるいは同等の機能を持つ携帯端末（１０１）を用いて、交通機関を利用するための改札機や車内に設置された読み取り端末（１０２）を通過する。改札機や車内端末で取得されたデータは、ネットワーク（１０７）を介して、データサーバ（１１０）へ送信される。本システム（１０８）はデータサーバ（１１０）、計算サーバ（１３０）、情報配信サーバ（１５０）からなり、非接触型ＩＣカードあるいは同等の機能を備えている携帯端末（１０４）の利用データを蓄積し、解析処理を行うものである。なお、非接触型ＩＣカード、改札機の機能や構成については説明を省略する。【００１３】
非接触型ＩＣカード（１０１）を使用した利用者（１００）が改札機（１０２）を通過すると、非接触型ＩＣカード（１０１）を識別するためのユーザＩＤと、通過日時などを含む情報が改札機（１０２）内に蓄積され、同時もしくは１時間おき、１日おきなど適当なタイミングで必要な部分に関してデータサーバ（１１０）へ送られる。本システム（１０８）は、ネットワーク（１７３）を介して、事業者（１８６）や利用者（１８１、１８４）と通信することができるとする。なお、本実施例ではデータサーバ（１１０）、計算サーバ（１３０）、情報配信サーバ（１５０）のサーバ群からなるシステムとして説明するが、１つのサーバで全てを実行してもよく、または複数のサーバでこれらサーバ群の機能を並列に実行できるように構成することも可能である。【００１４】
データサーバ（１１０）は、改札機などＩＣカードリーダ端末が読み取る利用者のデータをサーバ内のデータ格納部（１１１）に記録する。収集、格納するデータには、非接触型ＩＣカードデータ（１１２）、駅やバス停、路線に関する基本的なマスタデータ（１１３）などが含まれている。また、非接触型ＩＣカードデータを一次加工した移動ログデータ（１１６）や移動ログデータから部分的にデータを抽出し、加工した単路線利用者データ（１１７）、それらのデータを用いて算出した発着ダイヤ（１１８）や利用者人数データ（１１９）が格納される。駅や路線に関連する基本的なマスタデータ（１１３）については、路線の構造に関する変更があった場合や更新された場合に適宜、更新・記録されるものとする。これらの非接触型ＩＣカードデータ（１１２）には、個人を特定できないように暗号化や匿名化を行うなど、プライバシーには十分配慮を行って格納することが望ましい。【００１５】
計算サーバ（１３０）では、データサーバ（１１０）に蓄積されたデータから移動ログデータを生成する処理、一つの列車や車両で移動する単路線の利用者を推定する処理、列車や車両の到着時刻、出発時刻、混雑率を推定する処理、ある列車や車両を利用した人数を推定する処理などが行われる。計算サーバ（１３０）は、主にネットワークインタフェース（１３１）、ＣＰＵ（１３３）、メモリ（１３２）、記憶部（１４２）で構成される。ネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ（Ａ））は、ネットワークに接続するためのインタフェースである。記憶部（１４２）には移動ログ生成プログラム（１３４）、単路線利用者推定プログラム（１３５）、到着時刻推定プログラム（１３６）、出発時刻推定プログラム（１３７）、混雑率推定プログラム（１３８）、利用者人数推定プログラム（１３９）などのプログラム群と、計算処理の結果などを格納するデータ格納部（１４１）が含まれている。記憶部とは、例えばハードディスクドライブやＣＤ−ＲＯＭドライブ、フラッシュメモリなどであり、複数の記録装置に各種プログラム、各種データを分割して記録するようにしてもよい。【００１６】
各プログラム群が実行される際は、分析対象となるデータをデータサーバ（１１０）から読み出してメモリ（１３２）へ一時的に格納し、ＣＰＵ（１３３）で各プログラム（１３４、１３５、１３６、１３７、１３８、１３９）をメモリに読み出して実行することにより各種機能を実現する。これらのプログラムが実行されるタイミングは、例えば利用者のリクエストのタイミングやデータサーバ（１１０）に新規データが追加される度に行ってもよいし、またはバッチ処理として、毎日決められた時間に自動的に実行される構成でもよい。また分析対象となるデータがリアルタイムに送信されてくる場合には、プログラム群（１３４、１３５、１３６、１３７、１３８、１３９）は、例えば新規に追加された差分データだけを処理するようにしてもよい。【００１７】
情報配信サーバ（１５０）は、ネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ（Ｂ））（１５１）および（Ｉ／Ｆ（Ｃ））（１５９）とＣＰＵ（１５３）とメモリ（１５４）と記録装置（１５２）を備える。ネットワークインタフェースは、ネットワークに接続するためのインタフェースである。記録装置は、各種プログラム、各種データを記録するものであり、例えば、ハードディスクドライブやＣＤ−ＲＯＭドライブ、フラッシュメモリなどである。なお、複数の記録装置に各種プログラム、各種データを分割して記録するようにしてもよい。ＣＰＵ（１５３）は、記録装置（１５２）に記録されている各種プログラム（１５５、１５６、１５７）をメモリ（１５４）に読み出して実行することにより各種機能を実行する。システムの運用者（１７２）は情報端末（１７１）を用いてネットワーク（１７０）を介し、情報配信サーバ及び計算サーバの各種プログラムの状況や計算結果を確認することができる。また、混雑率の推定や待ち時間の推定を行う際に、シミュレーション内のパラメタ設定などを行うことが可能である。【００１８】
本システム（１０８）で生成したシミュレーション結果や発着ダイヤ、乗客の利便性を評価した結果などの情報はネットワーク（１７３）を介して、利用者（１８１、１８４）や事業者（１８６）へ配信することができ、携帯端末などの情報端末（１８２、１８３、１８５）で取得することができる。【００１９】
図２は、データサーバ（１１０）内に格納される代表的なデータのデータ構造の例について示した図である。まず、非接触型ＩＣカードデータ（１１２）はログＩＤ（２００）、対象となるユーザＩＤ（２０１）、どのデータ読み取り端末を通過したかという情報から紐づけられる駅またはバス停ＩＤ（２０２）、その読み取り端末を通過した利用時刻（２０３）、利用種別（２０４）などの情報を含む。ここで利用種別とは、例えば改札機や入出場ゲートならば「入場」や「出場」、物販用端末などであれば「購買」などの処理の種別を示す情報である。非接触型ＩＣカードデータは、新規にデータが生成される度に送信されてきても良いし、または利用が少なくなる深夜時間帯などに一括して送られてきても良い。【００２０】
図３は、データサーバ（１１０）内に格納される代表的なデータのデータ構造について、もう一つ例を示した図である。移動ログデータ（１１６）には、ログを識別するログＩＤ（３００）と対象となるユーザＩＤ（３０１）、出発地点において交通手段の利用を開始した時刻を示す乗車日時（３０２）、到着地点において交通手段の利用を終了した時刻を示す降車日時（３０３）、乗車位置駅ＩＤ（３０４）、降車位置ＩＤ（３０５）などの情報が含まれる。この移動ログデータ（１１６）は非接触型ＩＣカードデータ（１１２）から生成される一次加工後のデータである。【００２１】
図４は、データサーバ（１１０）内に格納される代表的なデータのデータ構造について、もう一つの例を示した図である。路線マスタ（１１５）は、路線を識別するための路線ＩＤ（４００）、その路線名（４０１）、普通列車や特急列車、路線バスなどを識別する路線タイプ（４０２）、各路線が停車する停車駅（４０３〜４０５）などの情報を含んでいる。【００２２】
図５は、データサーバ（１１０）内に格納される代表的なデータのデータ構造について、もう一つの例を示した図である。単路線利用者推定データ（１１７）は、ログを識別するためのログＩＤ（５００）、対象となるユーザＩＤ（５０１）、乗車日時（５０２）、降車日時（５０３）、乗車位置ＩＤ（５０４）、降車位置ＩＤ（５０５）、利用した路線の路線ＩＤ（４００）などの情報を含む。この単路線利用者推定データ（１１７）は、移動ログデータ（１１６）と路線マスタ（１１５）を用いて生成した加工データである。【００２３】
図６は、データサーバ（１１０）内に格納される代表的なデータのデータ構造について、もう一つの例を示した図である。発着ダイヤデータ（１１８）は、発着ダイヤを識別するための発着ダイヤＩＤ（６００）、その路線ＩＤ（４００）、停車駅またはバス停（６０２）、本発明で推定された到着時刻（６０３）及び出発時刻（６０４）の情報を含んでいる。【００２４】
図７は、非接触型ＩＣカードデータ（１１２）から移動ログデータ（１１６）を生成するための移動ログ生成プログラム（１３４）の処理手順を説明する図である。ここではデータサーバ（１１０）への格納処理は毎日、決められた時刻に１回、バッチ処理で行うものとして、説明する。まず、非接触型ＩＣカードデータを読み込む（処理７００）。読み込んだデータをユーザＩＤごとに時系列順で並べ、ｉ＝０とする（処理７０１）。ｉ＝ｉ＋１として（処理７０２）、時系列順に並べたデータのｉ行目を読み込む（処理７０３）。読み込んだ行の利用種別が入場の場合、乗車位置の情報となる駅（バス停）ＩＤ、乗車時刻の情報となる利用時刻を取得する（処理７０５）。ｉ＝ｉ＋１として（処理７０６）、さらに非接触型ＩＣカードデータのｉ行目を読み込む（処理７０７）。レコードの利用種別が出場の場合（処理７０８）、ユーザＩＤ、降車位置の情報となる駅（バス停）ＩＤ、降車時刻の情報となる利用時刻を取得する（処理７０９）。処理７０５で取得した情報と処理７０９で取得した情報から通し番号である移動ログＩＤを割り当て、ユーザＩＤと乗車時刻、降車時刻、乗車位置、降車位置を移動ログデータへ出力する（処理７１０）。処理７０８でレコードの利用種別が出場ではない場合は、次のレコードを読み込む。ｉ行目が非接触型ＩＣカードデータの最後ではない場合は処理７０２へ戻り、最後の行の場合は処理を終了する（処理７１２）。【００２５】
図８は、移動ログデータ（１１６）から利用者が乗車してから降車するまで乗り換えを行っていない単路線の利用者を推定し、単路線利用者推定データ（１１７）を生成するための単路線利用者推定プログラム（１３５）の処理手順を説明する図である。ここで単路線利用者とは、乗車位置から降車位置まで一本の電車もしくは一本のバスで移動した可能性が極めて高い利用者のことである。【００２６】
まず、移動ログデータを読み込み、ｉ＝０とする（処理８００）。ｉ＝ｉ＋１として（処理８０１）、移動ログデータのｉ行目のレコードを読み込む（処理８０２）。乗車位置と降車位置が可能な組み合わせを含んだ路線が存在するかどうかを、路線マスタ（１１５）を用いて調べる（処理８０３）。乗車位置と降車位置の組み合わせが存在する場合には、単路線利用者推定データの通し番号であるログＩＤを割り当て、ユーザＩＤ、乗車時刻、降車時刻、乗車位置、降車位置、発見した路線ＩＤを単路線利用者推定データに出力する（処理８０４）。処理８０４の結果より路線が存在していない場合には、処理８０１へ戻る。ｉ行目が移動ログの最後のレコードの場合には処理を終了し、最後のレコードではない場合には処理８０１へ戻る。【００２７】
図９は、単路線利用者推定データ（１１７）において、ある路線上のある駅またはバス停に着目した際の降車人数の時間分布を示した概念図である。横軸は時間（９０７）、縦軸は降車人数（９０１）であり、人数に応じたヒストグラムが描かれているとする。ある場所に着目して、このような降車人数ヒストグラムを描くと、一般的に降車する集団が連続して表れる部分（９０２、９０３、９０４、９０５）と、全く降車する人が表われない部分の２つに分かれる。これは公共交通機関がある駅またはバス停に到着すると、ほとんどの利用者はまっすぐ駅の改札やバス車内の降車場所に向かい、ＩＣカードリーダにカードをかざして改札を通過したり、バスを降りるため、降車する利用者の利用記録が、ある時間に密集して残るためである。そして全ての利用者が降りた後は、次の列車やバスが到着するまでは、その駅やバス停で降りる人は、ほぼいなくなると考えられる。連続したヒストグラム部分（９０４）に着目すると、ヒストグラムが現れる最初の時刻（９０８）の近傍で列車やバス車両が到着していることが推測される。連続するヒストグラムの最初の時刻を列車の到着時刻とみなすのが一般的であるが、それらを基準点として増減させることも可能である。また、連続する列車の間隔が短いなどの理由により、二つのピークを有するヒストグラムに対しては、ヒストグラムを混合分布とみなし、形状認識によってヒストグラムの複数箇所のピークを検出すればよい。例えば、ヒストグラムの傾きが増加から減少に変わる点を抽出し、ある閾値より変化が大きい点をピークとするなどの方法がある。【００２８】
図１０は単路線利用者推定データ（１１７）から発着ダイヤ（１１８）を推定するための到着時刻推定プログラム（１３６）の処理手順を説明する図である。まず、発着ダイヤ（１１８）を求めたい日を指定する（処理１０００）。路線マスタ（１１５）を読み込み、Ｎ＝０とする（処理１００１）。Ｎ＝Ｎ＋１とする（処理１００２）。路線マスタ内のＮ行目のレコードの以下の手順で抽出路線の情報となる路線ＩＤとその路線の停車駅（バス停）の情報を取得する（処理１００３）。続いて、抽出路線における各停車駅（バス停）の到着時刻を推定する。まず、単路線利用者推定データを読み込み、ｉ＝０とする（処理１００４）。ｉ＝ｉ＋１とする（処理１００５）。単路線利用者推定データのｉ行目のレコードを読み込む（処理１００６）。処理１００６で読み込んだデータの日付と指定日および路線ＩＤと抽出路線が一致しているかを判定する（処理１００７）。一致していれば、降車位置ＩＤ（５０２）と降車日時（５０３）を取得する（処理１００８）。降車位置ＩＤの駅またはバス停において降車時刻に対する降車人数を一つ増やして分布を更新する（処理１００９）。処理１００６のｉ行目のレコードが単路線利用者推定データの最後のレコードではない場合は、処理１００５へ戻る（処理１０１０）。また、処理１００７で日付と指定日および路線ＩＤと抽出路線が一致しなかった場合も処理１００５へ戻る。処理１０１０で単路線利用者推定データの最後のレコードの場合には、各駅（バス停）における降車人数分布の連続するヒストグラムの最も早い時間を到着時刻として、発着ダイヤＩＤ（６００）を割り振り、路線ＩＤ（４００）、停車駅（バス停）（６０２）、到着時刻（６０３）を発着ダイヤデータ（１１８）へ出力する（処理１０１１）。Ｎ行目が路線マスタ（１１５）の最後のレコードである場合は手順を終了し、最後のレコードでない場合は処理１００２へ戻る。【００２９】
図１１は単路線利用者推定データ（１１７）と到着時刻を推定した発着ダイヤ（１１８）から、出発時刻を推定し発着ダイヤ（１１８）へ出力する出発時刻推定プログラム（１３７）の処理手順を説明する図である。まず、発着ダイヤ（１１８）を求める日を指定する（処理１１００）。発着ダイヤにおける到着時刻を出発時刻とする（処理１１０１）。単路線利用者推定データを読み込み、ｉ＝０とする（処理１１０２）。ｉ＝ｉ＋１とする（処理１１０３）。単路線利用者推定データのｉ行目のレコードを読み込む（処理１１０４）。単路線利用者推定データから（ａ）路線ＩＤ（４００）、（ｂ）乗車位置ＩＤ（５０４）、（ｃ）乗車時刻（５０２）を取得する（処理１１０５）。（ａ）と（ｂ）が発着ダイヤの路線ＩＤと停車駅（バス停）に等しいデータを探し、利用者が利用した路線ＩＤを特定する。その利用者が乗車した時刻から乗車位置の出発時刻を推定する。乗車時刻が発着ダイヤに保存されている出発時刻よりも遅い場合には、少なくとも乗車時刻までは交通機関が出発していなかったことを示すので、発着ダイヤ（１１８）の出発時刻を（ｃ）に置き換える（処理１１０６、１１０７、１１０８）。ｉ行目が単路線利用者推定データの最後のレコードの場合には処理を終了して、最後のレコードでない場合には、処理１１０３へ戻る。また、処理１１０７で（ｃ）が（ｄ）よりも遅くない場合にも処理１１０３へ戻る。【００３０】
図１２は、移動ログデータ（１１６）と発着ダイヤ（１１８）から、利用者が乗車した列車を特定し各列車の利用人数を算出し、利用人数データ（１１９）を作成するまでの利用者人数推定プログラム（１３９）の処理手順を説明する図である。まず、利用人数を求めたい日を指定する（処理１２００）。移動ログデータ（１１６）を読み込み、ｉ＝０とし、全ての列車の利用人数を０とする（処理１２０１）。ｉ＝ｉ＋１とする（処理１２０２）。移動ログデータのｉ行目のレコードを読み込む（処理１２０３）。移動ログの日付が指定日と一致しているか判断する（処理１２０４）。一致していた場合、乗車位置ＩＤ、降車位置ＩＤ、乗車時刻、降車時刻の組み合わせから発着ダイヤに基づいて移動可能な全経路を計算し、乗車した列車を特定する（処理１２０５）。乗車した列車に対して利用者人数を１増やす。経路が複数ある場合には確率的に割り振るなどの操作を行っても良い（処理１２０６）。ｉ行目のレコードが移動ログデータの最後のレコードの場合には、処理を終了して、最後のレコードでない場合には処理１２０２へ戻る。【００３１】
図１３は利用者人数データ（１１９）を用いて混雑率を推定するための混雑率推定プログラム（１３８）の処理手順を説明する図である。まず、混雑率を求めたい日を指定する（処理１３００）。次に指定日の発着ダイヤ（１１８）を到着時刻推定プログラム（１３６）及び出発時刻推定プログラム（１３７）を用いて生成する（処理１３０１）。生成された発着ダイヤから利用者人数推定プログラム（１３９）を用いて利用者人数データ（１１９）を生成する（処理１３０２）。各路線の列車（バス）の収容可能人数に対する利用者人数の割合を各列車（バス）の混雑率とする（処理１３０３）。【００３２】
図１４は過去の混雑率の計算結果から予想混雑率を算出する手順を説明する図である。まず、混雑率を予測する日付を指定する（処理１４００）。過去の混雑率のデータから路線区間や日付、曜日、天候の情報を追加して、混雑率のパターンを集計する（処理１４０１）。集計された結果から混雑率の予想結果を算出する（処理１４０２）。【００３３】
図１５は、情報配信サーバ（１５０）によって、システム運用者や事業者などに向けて生成及び配信される表示画面の一例で、混雑率の結果の情報を明示したダイヤグラムの図である。画面（１５００）は、縦軸（１５０３）に着目する路線または経路の停車駅（バス停）を停車順に並べ、横軸（１５０２）は時刻を表す構成で、交通機関の発着状況を混雑率に応じた色（１５０６）を用いて線で表示している。ここでは、本発明による単路線利用者推定により抽出した利用者の移動ログを用いて算出した実際の発着ダイヤを実線（１５０４、１５０７）で表示し、計画上のダイヤを点線（１５０５、１５０８）で表す構成で説明を行うが、この実施形態に限定されるものではない。本発明の特徴である混雑率推定結果の表示に関しては、色以外にも線の太さを用いて表しても良いし、線種によって区別してもよい。また、予想混雑率を計画ダイヤの線付近にテキストで表示することも可能である。このような画面を用いると、どの線区の混雑率が高いかを視覚的に捉えることができ、運行管理を行う際や運行計画をたてる際に利用者の密度が高い場所や時間帯などに関して、様々な発見をすることができる。また、画面全体はマウスやキーボードなどの入力インタフェースを用いて操作することが可能で、例えばホイールボタンなどでズームイン／ズームアウトを行ったり、マウスクリックで特定の駅、バス停、路線の情報を拡大したりといった機能が考えられる。【００３４】
図１６は、情報配信サーバ（１５０）によって、システム運用者や事業者などに向けて生成及び配信される表示画面の一例で、異なる交通機関の接続状況や混雑率の結果を明示したダイヤグラムの図である。画面（１６００）は、縦軸（１６０２）に着目する路線または経路の停車駅（バス停）（１６０３）を停車順に並べ、横軸（１６０１）は時刻を表す構成で、混雑率に応じた色（１６０６）を用いて交通機関の発着状況を線（１６０５）で表示している。発明の特長である混雑率推定結果の表示に関しては、色以外にも線の太さを用いて表しても良い。また、推定の結果、求めた混雑率の数字を計画ダイヤの線付近にテキストで表示することも可能である。発着ダイヤ（１１８）の情報は非接触型ＩＣカードデータの利用範囲全体で収集することができるため、複数の交通機関に対して混雑率を計算してダイヤグラムを作成することが可能である。例えばバス路線と鉄道路線を同列に並べ、仕切り線（１６０４）によって異なる交通機関の乗り換え部分を明確に表現することができる。【００３５】
このような画面を用いると、例えば其々の交通機関のダイヤのずれを見ることで、バスから鉄道、または鉄道からバスへ乗換える際の待ち時間などを把握することができ、運行管理や運行計画立案の際に、異なる交通機関の間の接続状況を考慮することが可能になる。【００３６】
画面全体はマウスやキーボードなどの入力インタフェースを用いて操作することが可能で、例えばホイールボタンなどでズームイン／ズームアウトを行ったり、マウスクリックで特定の駅、バス停、路線の情報を拡大したりといった機能が考えられる。さらに、タッチパネルを利用しても良い。【００３７】
図１７は、情報配信サーバ（１５０）によって、システム運用者や事業者などに向けて生成及び配信される表示画面の一例で、本発明の特徴である混雑率の推定結果の情報を明示した路線図である。画面（１７００）は、停車駅またはバス停を表す点（１７０２）と鉄道やバス路線を表す線（１７０３）と、混雑率に応じた色（１７０６）を用いて列車やバス車両の混雑状況を表す線（１７０４、１７０５）と、時刻（１７０７）で構成される。【００３８】
混雑率の表示に関しては色の他にも、線の太さや線種を用いて表しても良い。画面（１７００）は、本発明の特徴である単路線利用データの抽出と混雑率推定手法により、例えば３０分毎、１時間毎に各路線の混雑率を求めておき、その結果を路線図上でアニメーション表示を行う構成を意図している。【００３９】
このような画面を用いることにより、路線上の位置関係を見ながら、どの路線や線区が混雑しているかなどを一覧することや、過去のデータから求めた混雑率の変化を表示して、傾向をつかむことができるため、運行管理や運行計画時に、より効率的な運行ダイヤを策定することができると考えられる。さらに、大量のＩＣ乗車券の履歴データを用いることで、今後、混雑率がどのように変化していくかを予測することが可能になるため、それらの予測結果を表示することで、鉄道やバスを利用する利用者にとっても、どの交通手段を使うとよいかを判断する上で有効な参考情報となり得る。【００４０】
画面全体はマウスやキーボードなどの入力インタフェースを用いて操作することが可能で、例えばホイールボタンなどでズームイン／ズームアウトを行ったり、マウスドラッグで見たい路線上の位置を指定したり、マウスクリックで特定の駅、バス停、路線の情報を拡大したりといった機能が考えられる。【００４１】
図１８は、情報配信サーバ（１５０）によって、システム運用者や事業者などに向けて生成及び配信される表示画面の一例で、本発明によって推定した実際の発着ダイヤデータと、計画上の運行ダイヤデータを用いて運行計画との差を計算し、その結果を路線図上に表したダイヤの乱れの可視化図である。画面（１８００）は、停車駅またはバス停を表す点（１８０２）と鉄道やバス路線を表す線（１８０３）と、混雑率に応じた色（１８０６）を用いて路線のダイヤの乱れを示す線（１８０４、１８０５）と、時刻（１８０７）で構成される。ダイヤの乱れの大きさは、色以外にも線の太さや線種を用いて表しても良い。【００４２】
このような画面を用いることにより、路線上の位置関係を見ながら、どの路線や線区の運行が乱れているかなどを一覧することや、過去のデータから求めたダイヤの乱れの変化を表示して長期的な傾向をつかむことができる。【００４３】
画面全体はマウスやキーボードなどの入力インタフェースを用いて操作することが可能で、例えばホイールボタンなどでズームイン／ズームアウトを行ったり、マウスドラッグで見たい路線上の位置を指定したり、マウスクリックで特定の駅、バス停、路線の情報を拡大したりといった機能が考えられる。【００４４】
図１５〜図１８の画面を生成するための情報は、計算サーバ（１３０）の記憶部（１４１）に蓄積されており、システム運用者（１７２）や各交通事業者の担当者が所定のＷｅｂページにアクセスし、プルダウンメニューなどで項目を選択するなどして指定した条件に従って、必要な情報が取得されるものとする。情報配信サーバ（１５０）は、取得された情報を編集し、情報を配信する。【００４５】
図１９は、情報配信サーバ（１５０）によって生成および配信される、予想混雑率を考慮した利用者向けのルート検索結果画面（１９００）の例を示した図である。予想混雑率とは、大量のＩＣ乗車券履歴データをもとに、本発明の単路線利用データ抽出および混雑率推定手法を用いて求めた、過去の複数日の混雑率の結果から、今後、混雑率がどのように変化するかの予測値を統計的に求めたものである。【００４６】
図２７では、この場合の動作を説明している。まず、出発地点、目的地点名の入力を受け付ける（２７０１）。次に、入力された出発・目的地名のデータに基づいて実績の発着ダイヤデータから出発地点から目的地点に到達可能な経路を検索する（２７０２）。さらに、抽出された経路を構成する列車に対して、それぞれ予想混雑率を算出し、経路予想混雑率とする（２７０３）。この時、実績の発着ダイヤデータが長期間に渡って推定、記憶されている場合には、それらの長期間のダイヤデータから平均値や分散値などの統計的な数値から、精度の高い予測値を導出することが可能になる。【００４７】
画面（１９００）は、出発地点（１９０１）、出発地点の記入欄（１９０３）、目的地点（１９０２）、目的地点の記入欄（１９０４）、複数の探索結果を表示する為の各経路に対する識別番号（１９１１、１９１２、１９１３）、出発時間や到着時間、料金、乗り換え回数、予想混雑率などの各経路の代表的な情報（１９０５、１９０６、１９０７、１９０８、１９０９、１９１０）から構成される。各経路に関する情報は、本実施形態に限定したものではなく、例えば各経路識別番号（１９１１、１９１２、１９１３）だけがボタン表示されており、ボタンを押すと乗り換え地点や各路線の料金、各路線の予想混雑率などの詳細情報が表示される画面へ移動するなどの形態でもよい。【００４８】
従来のルート検索結果では、一般的に料金や所要時間、乗換え回数の情報が提示されるだけであったが、このような画面を用いることにより、利用者は移動時に、どの経路が最も快適に移動できそうかを予想混雑率も含めて判断することができる。【００４９】
図２０は、図１９で示した経路１（１９１１）が選択された場合の表示画面の例を示した図である。画面（２０００）は出発地点（２００１）、出発地点名（２００３）、目的地点（２００２）、目的地点名（２００４）、経路番号（１９１１）、停車駅や時刻（２００５）、各路線の料金や予想混雑に関する統合的な表示（２００６）と詳細な表示（２００７）で構成されている。出発地点（２００１）や目的地点（２００３）、見たい経路番号（１９１１）は、この画面上で変更できるような構成にしてもよい。【００５０】
このような画面を用いることで、利用者は、様々な経路の詳細情報を比較することができるため、結果として混雑する経路を避けたり、利用者の価値観に従って最も快適な経路を選ぶことが可能になる。画面（１９００）は、例として平均混雑率の低い順に検索結果を並べた表示形式で示したが、料金が低い順や乗り換え回数が少ない順など、利用者の見やすい基準に合わせて表示しても良い。【００５１】
図２１は、情報配信サーバ（１５０）によって生成および配信される、ダイヤの乱れを考慮した、利用者向けのルート検索結果画面（２１００）の例を示した図である。画面（２１００）は、出発地点（２１０１）、出発地点の記入欄（２１０３）、目的地点（２１０２）、目的地点の記入欄（２１０４）、複数の探索結果を表示する為の各経路に対する識別番号（２１１１、２１１２、２１１３）、出発時間や到着時間、料金、乗り換え回数、予想遅延時間などの各経路の代表的な情報（２１０５、２１０６、２１０７、２１０８、２１０９、２１１０）から構成される。出発地点名（２１０３）や目的地点名（２１０４）、見たい経路番号（２１１１、２１１２、２１１３）は、この画面上で変更できるような構成にしてもよい。【００５２】
例えば各経路識別番号（２１１１、２１１２、２１１３）だけがボタン表示されており、ボタンを押すと乗り換え地点や各路線の料金、各路線の予想混雑率などの詳細情報が表示される画面へ移動するなどの形態でもよい。画面（２１００）は、例としてダイヤの乱れの低い順に検索結果を並べた表示形式で示したが、料金が低い順や乗り換え回数が少ない順などと合わせて統合的に求めた順位に従って表示しても良い。【００５３】
従来のルート検索結果では、一般的に料金や所要時間、乗換え回数の情報が提示されるだけであったが、このような画面を用いることにより、利用者は移動時に、どの経路がダイヤの乱れの影響を受けずに最も予定どおりに移動できそうかを判断することができる。【００５４】
図２２は、図２１で示した経路１（２１１１）が選択された場合の表示画面の例を示した図である。画面（２２００）は、出発地点（２２０１）、出発地点名（２２０３）、目的地点（２２０２）、目的地点名（２２０４）、経路番号（２１１１）、停車駅や時刻（２２０５）、各路線の料金や予想混雑に関する統合的な表示（２２０６）と詳細な表示（２２０７）で構成されている。ここで出発地点（２２０１）や目的地点（２２０３）、見たい経路番号（２１１１）は、この画面上で変更できるような構成にしてもよく、任意に選択できることが望ましい。詳細表示（２２０７）の欄には、各路線の料金や予想遅延時間、乗換え時間などが表示されている。【００５５】
このような画面を用いることで、利用者は列車や車両の遅延時間を考慮して、利用する経路を選ぶことが可能になる。この時、例えば計画上のダイヤ、すなわち時刻表どおりに列車やバスが運行している場合は、時間が足らずに乗換えられないと判定されるケースでも、本発明の実績発着ダイヤ推定手法を用いると、遅延時間を考慮できるため、乗換え可能と判定されることがある。そのため、目的地に最も早く到達できる経路を示すことができるため、急いでいる利用者にとっては有効な情報となる。【００５６】
図２３は、情報配信サーバ（１５０）によって生成および配信される、バスから駅への乗り換えやすさを評価した結果に関する、利用者向けの画面（２３００）の例を示した図である。画面（２３００）は、出発地点から到着地点の表示（２３０１、２３０５）、バスが駅の最寄りのバス停に到着する時刻（２３０２、２３０６）、電車が発車する時刻（２３０３、２３０７）、乗り換え評価（２３０４、２３０８）で構成される。バスの到着時刻（２３０２、２３０６）や電車の出発時刻（２３０３、２３０７）は本発明の実績発着ダイヤ推定手法を用いて求められた値であり、元データであるＩＣ乗車券履歴データが長期間に渡って利用できる場合は、日々のゆらぎを考慮した平均値を表示するものとする。【００５７】
乗り換えの評価は、実績の発着ダイヤデータを元に差分を求めた乗り換え可能時間データや、実際にこの乗換えを行った利用人数などから算出し、評価の表し方は数字や記号、色などを用いて表しても良い。また、バスから電車への乗換え評価だけでなく、電車からバスへの乗換えや、異なるバス路線同士、鉄道路線同士の乗換えの評価なども同様に可能である。【００５８】
図２４は情報配信サーバ（１５０）によって交通事業会社の担当者（１８６）、もしくは利用者（１８２、１８４）に向けて生成および配信される提示画面の一例で、異なる路線間の乗り継ぎの良し悪しを評価した結果の例を示した図（２４００）である。【００５９】
画面（２４００）は、駅やバス停などの人が乗り降りする場所および、それらをつなぐ路線（２４０２）の構造の上で、異なる路線への乗り換えが可能な駅やバス停間（２４０１）について、乗り継ぎの利便性に関する評価結果が形状、色、テキストなど様々な形式で表示されるような構成である。例えば、Ｃ駅（２４０１）において鉄道のＸ線（２４０２）とＹ線（２４０４）の乗り換えが可能であり、バス路線Ｚ（２４０５）も運行されているとした場合に、Ｃ駅の周辺にはＸ線からＹ線へ、Ｙ線からＸ線へ、Ｘ線からバス路線Ｚへ、バス路線ＺからＸ線へ、Ｙ線からバス路線Ｚへ、バス路線ＺからＹ線への計６方向の乗り継ぎに関する評価結果（２４０６）が表示されることになる。乗り継ぎの良し悪しに関する評価は、本発明の実績ダイヤ推定結果を元に、ある路線から乗り換える際に、乗換える先の列車やバスをどのくらい待つ必要があるかという時間を算出したり、その乗り継ぎ時にどのくらいの人がどれだけ待つことになったかという総損失時間を求めればよい。この乗継ぎの評価に関しては、例えば３０分毎や１時間毎などの間隔で行う方が、乗継ぎがうまくいっている時間帯とそうでない時間帯などを見分けることができるため、細かい時間粒度で行うことが望ましい。【００６０】
乗り継ぎの評価結果の表示方法については矢印以外の形状でもよく、またカラーチャート（２４０７）を用いた色の割り当てや形状のサイズを工夫してもよい。このような画面を用いると、どの駅のどの部分の乗り継ぎがうまくいっていないかを発見することが可能になり、乗り継ぎに考慮したダイヤの計画などに役立てることができる。【００６１】
図２５は情報配信サーバ（１５０）によって交通事業会社の担当者（１８６）、もしくは利用者（１８２、１８４）に向けて生成および配信される提示画面の一例で、バスや列車の運行位置や乗車人員、混雑率推定プログラム（１３８）によって求めた混雑率などを可視化した結果の例を示した図（２５００）である。【００６２】
画面（２５００）は、地図画像を背景に駅（２５０１）やバス停（２５０２）などの交通手段を利用できる場所を示すアイコンと、それらの場所を結ぶ路線や運行ルートなどを表す線（２５０３）と、列車（２５０４）やバス車両（２５０５）を表すアイコンが時系列で変化するような構成である。駅やバス停を表すアイコンは、その色や形、大きさで時間軸に沿って付加情報を示すことも可能で、例えば、ある駅やバス停で次の列車やバスを待っている人数や、総待ち時間などを表示してもよい。全ての駅やバス停について、それぞれ待っている人数や待ち時間を求めて時々刻々と表示を変化させることで、どの駅やバス停で滞留がおきやすいかや混雑する傾向にあるかなどを把握することができる。【００６３】
列車やバス車両を表すアイコンもその色や形、大きさや付加的なテキスト表示で様々な情報を示すことも可能で、例えばカラーチャート（２５０７）を用いて混雑度や遅延時間、乗換え時の接続時間などに応じて色を設定したり、アイコンの形や大きさなどで分かりやすく表示することなどが考えられる。【００６４】
列車やバス車両の動きは、本発明の実績ダイヤデータをもとに計算を行い、またそれぞれの列車やバス車両に、どのくらいの人が乗っているかは、利用者人数推定プログラム（１３９）の結果を用いればよい。この時、列車やバス車両の動きを決めている実績ダイヤデータを別の新規に作成したダイヤデータに置き換えて、利用者人数推定プログラム（１３９）を実行すると、列車やバスなど全体を対象とした乗客流シミュレーションが可能になる。【００６５】
また、画面全体はマウスやキーボードなどの入力インタフェースを用いて操作することが可能で、例えばホイールボタンなどでズームイン／ズームアウトを行ったり、マウスクリックで特定の駅、バス停や列車、バス車両アイコンの情報を拡大したりといった機能が考えられる。また、表示対象としている列車やバスの平均混雑率を求め、全体的な指標として表示（２５０６）することで、輸送効率や乗客の快適性をマクロに捉えることが可能になる。このような画面を用いると列車やバス車両単位で動きを追跡していくことが可能であり、慢性的に込んでいる路線、列車、バスを探したり、どの場所で待っている人が多いかなどを全体的に俯瞰し、混雑を減らすための施策立案に活用することができる。【００６６】
図２６は情報配信サーバ（１５０）によって、システム運用者や交通事業者の担当者向けに生成および配信される提示画面の一例で、前述の乗客流シミュレーションのための各パラメタ変数を設定する画面（２６００）の例を示した図である。画面（２６００）は、まず、列車やバスの運行情報であるダイヤデータを選ぶ機能（２６０１）と、乗客数の変更機能（２６０２）と、列車やバスの最大乗車人数を変更する機能（２６０３）と列車の運行状況や道路の混雑状況を設定する機能（２６０４）を含んでいる。また、シミュレーション可視化結果画面（２５００）において見たい対象を効率的に選ぶための選択機能（２６０５、２６０６）などを含めてもよい。ここで見たい対象とは、ある駅やバス停、もしくは鉄道路線やバス路線のことで、入力された情報を受けて自動的に表示画面内の視点が変わる構成を意図している。【００６７】
利用者は、列車やバスの運行情報であるダイヤデータを選ぶ機能（２６０１）により、様々なダイヤデータをもとに計算された結果を比較できるため、各駅間の乗車人数や移動時間、乗客にとっての利便性や輸送効率などの視点から、最適と思われるダイヤを作成することが可能になる。【００６８】
ここで、あるダイヤデータをもとに、各列車やバス車両の乗車率、混雑度などをシミュレーションする場合には、前提として乗客の需要データが必要になる。乗客の需要データとは、ある日、ある時間帯にある出発地からある目的地へ、どのくらいの人が移動するかを統計的に求めたデータを指す。乗客数の変更機能（２６０２）は、この乗客の需要データの量を増減するもので、この機能により、全体的に交通利用者の多いシーンを想定するか、少ないシーンを想定するかなどを調整することができる。【００６９】
列車やバスの最大乗車人数を変更する機能（２６０３）は、各列車やバス車両の混雑率を計算する際の基準値を変更する目的で用いる。例えば、輸送量の異なる列車やバス車両を適用した際に、混雑や待ち時間がどのように変化するかを予測することができる。この機能はシミュレーションしたいダイヤデータと組み合わせて、各列車やバス車両ごとに設定できることが望ましい。【００７０】
列車の運行状況や道路の混雑状況を設定する機能（２６０４）はシミュレーションしたいダイヤデータに外部変化要因を与えるためのもので、例えば鉄道においては輸送障害や遅延、バス路線に関しては道路渋滞を設定して、運行が遅延する確率要素を加えることで、シミュレーション結果をより現実に近いものにすることができる。【００７１】
図１９〜図２６の画面を生成するための情報は、計算サーバ（１３０）の記憶部（１４１）に蓄積されており、システム運用者（１７２）や各交通事業者の担当者（１８６）、利用者（１８２，１８４）が所定のＷｅｂページにアクセスしたり、クライアントＰＣ上で動くアプリケーションの起動によって呼び出され、プルダウンメニューなどで項目を選択するなどして指定した条件に従って、必要な情報が取得されるものとする。情報配信サーバ（１５０）は、取得された情報を編集し、情報を配信する。【００７２】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々変形実施可能であり、上述した各実施形態を適宜組み合わせることが可能であることは、当業者に理解されよう。
【符号の説明】
【００７３】
１００…利用者、１０１…ＩＣカード、１０２…改札機、１０３…バス、１０４…携帯端末、１０５…利用者、１０６…タクシー、１０７…ネットワーク、１０８…発着ダイヤ推定システム、１１０…データサーバ、１１１…記憶部、１１２…非接触型ＩＣカードデータ、１１３…マスタデータ、１１４…駅（バス停）マスタ、１１５…路線マスタ、１１６…移動ログデータ、１１７…単路線利用者推定データ、１１８…発着ダイヤデータ、１１９…利用者人数データ、１３０…計算サーバ、１３１…ネットワークインタフェース、１３２…メモリ、１３３…ＣＰＵ、１３４…移動ログ生成プログラム、１３５…単路線利用者推定プログラム、１３６…到着時刻推定プログラム、１３７…出発時刻推定プログラム、１３８…混雑率推定プログラム、１３９…利用者人数推定プログラム、１４１・１４２…記憶部、１５０…情報配信サーバ、１５１…ネットワークインタフェース、１５２…記憶部、１５３…ＣＰＵ、１５４…メモリ、１５５…シミュレーションプログラム、１５６…表示画面生成プログラム、１５７…クエリ取得プログラム、１５８…ネットワークインタフェース、１７０…ネットワーク、１７１…操作端末、１７２…システム利用者、１７３…ネットワーク、１８１…利用者、１８２…携帯端末、１８３…操作端末、１８４…利用者、１８５…操作端末、１８６…事業者、２００…ログＩＤ、２０１…ユーザＩＤ、２０２…駅（バス停）ＩＤ、２０３…利用時刻、２０４…利用種別、３００…ログＩＤ、３０１…ユーザＩＤ、３０２…乗車日時、３０３…降車日時、３０４…乗車位置ＩＤ、３０５…降車位置ＩＤ、４００…路線ＩＤ、４０１…路線名、４０２…路線タイプ、４０３・４０４・４０５…停車駅、５００…ログＩＤ、５０１…ユーザＩＤ、５０２…乗車日時、５０３…降車日時、５０４…乗車位置ＩＤ、５０５…降車位置ＩＤ、６００…発着ダイヤＩＤ、６０２…停車駅（バス停）、６０３…到着時刻、６０４…出発時刻、７００〜７１２…処理ステップ、８００〜８０６…処理ステップ、９００…降車人数分布概念図、９０１…縦軸（降車人数）、９０２〜９０５…降車人数のヒストグラム、９０６…着目する駅またはバス停、９０７…横軸（時間）、９０８…連続するヒストグラムが表れる時刻、１０００〜１０１３…処理ステップ、１１００〜１１１０…処理ステップ、１２００〜１２０８…処理ステップ、１３００〜１３０４…処理ステップ、１４００〜１４０３…処理ステップ、１５００…混雑率を明示したダイヤグラムの表示例、１５０１…縦軸（停車駅またはバス停）、１５０２…横軸（時間）、１５０３…停車駅またはバス停名、１５０４…発着ダイヤを基にして運行状況を図示した線、１５０５…計画ダイヤを基にして運行状況を図示した線、１５０６…混雑率に応じて変化する色を表示した図、１５０７…発着ダイヤの線を例示した図、１５０８…計画ダイヤの線を例示した図、１６００…異なる交通機関の混雑率を明示したダイヤグラムの表示例、１６０１…横軸（時間）、１６０２…縦軸（停車駅またはバス停）、１６０３…停車駅またはバス停名、１６０４…異なる交通機関の乗り換え部分を明確に表現するための線、１６０５…発着ダイヤを基にして運行状況を図示した線、１６０６…混雑率に応じて変化する色を表示した図、１７００…混雑率を明示した路線図の表示例、１７０１…停車駅名、１７０２…停車駅を表す点、１７０３…路線を表す線、１７０４…混雑率が高い路線を表す線、１７０５…混雑率が低い路線を表す線、１７０６…混雑率に応じて変化する色を表示した図、１７０７…時刻、１８００…ダイヤの乱れを表した路線図の表示例、１８０１…停車駅名、１８０２…停車駅を表す点、１８０３…路線を表す線、１８０４…ダイヤの乱れが多い路線を表す線、１８０５…ダイヤの乱れが少ない路線を表す線、１８０６…混雑率に応じて変化する色を表す図、１８０７…時刻、１９００…予想混雑率の低い順に表示したルート検索結果の表示例、１９０１…出発地点、１９０２…目的地点、１９０３…出発地点入力欄、１９０４…目的地入力欄、１９０５…経路１の出発時刻と到着時刻、１９０６…経路１の料金、乗り換え回数、予想混雑率の表示欄、１９０７…経路２の出発時刻と到着時刻、１９０８…経路２の料金、乗り換え回数、予想混雑率の表示欄、１９０９…経路３の出発時刻と到着時刻、１９１０…経路３の料金、乗り換え回数、予想混雑率の表示欄、１９１１〜１９１３…異なる検索結果の経路識別番号表示欄、２０００…経路１を選択した場合の詳細画面表示例、２００１…出発地点、２００２…目的地点、２００３…出発地点入力欄、２００４…目的地入力欄、２００５…経路１の出発時刻と到着時刻、２００６…経路１の料金、乗り換え回数、予想混雑率の概要表示、２００７…経路１の停車駅、時刻、料金、予想混雑率の詳細表示、２１００…予想遅延時間の低い順に表示したルート検索結果の表示例、２１０１…出発地点、２１０２…目的地点、２１０３…出発地点入力欄、２１０４…目的地入力欄、２１０５…経路１の出発時刻と到着時刻、２１０６…経路１の料金、乗り換え回数、予想遅延時間の表示欄、２１０７…経路２の出発時刻と到着時刻、２１０８…経路２の料金、乗り換え回数、予想遅延時間の表示欄、２１０９…経路３の出発時刻と到着時刻、２１１０…経路３の料金、乗り換え回数、予想遅延時間の表示欄、２１１１〜２１１３…異なる検索結果の経路識別番号表示欄、２２００…経路１を選択した場合の画面表示例、２２０１…出発地点、２２０２…目的地点、２２０３…出発地点入力欄、２２０４…目的地入力欄、２２０５…経路１の出発時刻と到着時刻、２２０６…経路１の料金、乗り換え回数、予想遅延時間の概要表示、２２０７…経路１の停車駅、時刻、料金、予想遅延時間の詳細表示、２３００…異なる交通機関への乗り換え評価結果表示画面、２３０１…出発地点から到着地点、使用交通手段の表示欄、２３０２…到着時刻、２３０３…出発時刻、２３０４…評価表示欄、２３０５…出発地点から到着地点、使用交通手段の表示欄、２３０６…到着時刻、２３０７…出発時刻、２３０８…評価表示欄、２４００…乗継ぎ評価結果画面、２４０１…乗継ぎ可能場所、２４０２〜２４０５…路線、２４０６…乗継ぎ評価アイコン、２４０７…カラーチャート、２５００…流動状態可視化結果画面、２５０１…駅、２５０２…バス停、２５０３…路線、２５０４…列車、２５０５…バス車両、２５０６…全体的な指標、２５０７…カラーチャート、２６００…条件設定画面、２６０１…ダイヤデータ選択画面、２６０２…乗客数変更機能、２６０３…列車・バスの輸送量変更機能、２６０４…列車の運行状況や道路の混雑状況の設定機能、２６０５〜２６０６…表示位置選択機能
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【手続補正書】
【提出日】平成28年2月25日(2016.2.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザＩＤと乗車日時と降車日時と乗車位置と降車位置とがそれぞれ関連付けられた移動ログと、路線ＩＤと停車駅情報とがそれぞれ関連付けられた路線マスタと、を含むデータベースを用いた交通分析システムであって、
前記データベースから前記移動ログと前記路線マスタとを抽出し、前記路線マスタに基づいて、前記移動ログに関連付けられた前記乗車位置と前記降車位置を含む路線ＩＤの存在の有無を確認し、前記存在が確認された場合、前記確認された路線ＩＤと前記移動ログとを関連付けた単路線推定情報を生成し、前記データベースに格納する単路線推定部と、
前記路線マスタと前記単路線推定情報とを前記データベースから抽出し、前記路線マスタに基づいて前記単路線推定情報に含まれる前記降車位置における降車人数分布を算出し、前記算出された降車人数分布に基づいて到着日時と出発日時を算出し、前記降車位置と前記算出された到着日時と出発日時と前記路線ＩＤとがそれぞれ関連付けられた発着ダイヤＩＤを生成し、前記データベースに格納する発着ダイヤ推定部と、
を有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項２】
請求項１に記載の交通分析システムであって、
前記データベースから前記移動ログと前記発着ダイヤＩＤとを抽出し、前記移動ログに含まれる前記乗車位置と前記降車位置と前記乗車日時と前記降車日時との組み合わせから、前記発着ダイヤＩＤに基づいて移動可能な経路を算出することで乗車列車を特定し、前記乗車列車の乗車人数を算出して前記データベースに格納する乗車人数算出部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項３】
請求項２に記載の交通分析システムであって、
前記データベースはさらに各路線の乗車列車の収容可能人数情報を有し、
前記乗車人数算出部により算出された乗車人数と前記収容可能人数情報とを用いて、前記乗車列車の混雑率を算出する混雑率算出部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項４】
請求項３に記載の交通分析システムであって、
前記データベースはさらに日時情報と関連付けられた天候情報を格納し、
前記混雑率算出部で算出された前記混雑率と前記データベースに格納された天候情報とを用いて混雑率パターンを算出し、前記混雑率パターンに基づいて予想混雑率を計算する予想混雑率算出部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項５】
請求項４に記載の交通分析システムであって、
前記路線マスタの各停車駅情報における前記発着ダイヤＩＤと前記混雑率又は前記予想混雑率とを前記データベースから抽出して画面に表示する表示部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項６】
請求項５に記載の交通分析システムであって、
前記データベースは計画ダイヤを含み、
前記表示部は、前記計画ダイヤをさらに表示することを特徴とする交通分析システム。
【請求項７】
請求項６に記載の交通分析システムであって、
前記計画ダイヤと前記発着ダイヤＩＤとの差に基づいてダイヤ乱れ度を算出するダイヤ乱れ度算出部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項８】
請求項４に記載の交通分析システムであって、
出発地と目的地との入力を受け付ける入力部と、
前記入力を受け付けた前記出発地と前記目的地とに基づいて、前記路線マスタを検索してそれぞれ対応する停車駅情報を抽出し、前記抽出した対応する停車駅情報に関して予想混雑率を算出し経路予想混雑率とするルート検索部と、
画像を表示する画面を備える表示部と、
をさらに有し、
前記表示部は、前記経路予想混雑率を前記画面に表示することを特徴とする交通分析システム。
【請求項９】
請求項８に記載の交通分析システムであって、
前記データベースにおいて、前記路線マスタは前記停車駅情報に関連付けられた料金情報を含み、
前記表示部は、前記抽出した対応する停車駅情報を前記画面に表示し、
前記入力部は、前記表示された対応する停車駅情報を選択する入力を受け付け、
前記入力を受け付けた停車駅情報に基づいて前記データベースから関連する料金情報を抽出し、前記画面に表示する詳細表示部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項１０】
請求項８に記載の交通分析システムであって、
前記発着ダイヤＩＤから乗り換え可能時間を算出し、前記乗り換え可能時間と前記乗車人数とに基づいて乗り換え評価度を評価する乗り換え評価部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の交通分析システムであって、
前記乗り換え評価部は、さらに前記発着ダイヤＩＤから乗り換え方向を算出し、
前記表示部は、前記乗り換え方向と前記乗り換え評価度とを前記画面に表示することを特徴とする交通分析システム。
【請求項１２】
請求項８に記載の交通分析システムであって、
前記データベースはさらに地図情報を格納しており、
前記表示部は、前記地図情報と前記予想混雑率と前記停車駅情報と前記乗車人数とを前記画面に表示することを特徴とする交通分析システム。
【請求項１３】
請求項３に記載の交通分析システムであって、
前記路線マスタ又は前記乗車人数又は前記収容可能人数の何れか又は全ての入力を受け付けて前記データベースに格納する入力部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
【請求項１４】
請求項３に記載の交通分析システムであって、
運行状況情報の入力を受け付けて前記データベースに格納する入力部をさらに有し、
前記発着ダイヤ推定部は、前記運行状況情報を用いて前記路線マスタ又は各停車駅情報に関連付けて乗車人数又は移動時間を生成することを特徴とする交通分析システム。
【国際調査報告】
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