(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客位置情報等を格納したビッグデータベースから取得した、所定の条件を満たす顧客のメッシュ化された所定の地理範囲の位置座標及び時間座標から、該顧客の移動軌跡内の各メッシュ滞留時間を求め、該滞留時間に基づいて顧客ごとに出発地メッシュ及び目的地メッシュを特定し、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュの特定された顧客の集合に基づいて、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に、前記出発地メッシュから前記目的地メッシュへの移動者数を格納して２次元行列を生成する移動者数行列生成手段と、
少なくとも路線バスの前記所定の地理範囲の路線及び運行スケジュールを格納した路線バス運行データベースを用いて前記出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行本数を計算し、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に、前記計算されたバス運行本数を格納して２次元行列を生成するバス運行本数行列生成手段と、
前記出発地メッシュから目的地メッシュへの移動者数、及び、バス運行本数を用いた回帰分析を行う回帰分析手段と、
を含み、前記回帰分析の結果を用いて路線バス運行の評価を行うことを特徴とする路線バス運行評価システム。
【請求項２】
顧客位置情報等を格納したビッグデータベースから取得した、所定の条件を満たす顧客のメッシュ化された所定の地理範囲の位置座標及び時間座標から、該顧客の移動軌跡内の各メッシュ滞留時間を求め、該滞留時間に基づいて顧客ごとに出発地メッシュ及び目的地メッシュを特定し、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュの特定された顧客の集合に基づいて、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に、前記出発地メッシュから前記目的地メッシュへの移動者数を格納して２次元行列を生成するとともに、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュ並びに前記出発地メッシュから前記目的地メッシュに至る移動時間で指定される３次元行列要素に、前記出発地メッシュから前記目的地メッシュへの移動時間ごとの移動者数を格納して３次元行列を生成する移動者数行列生成手段と、
少なくとも路線バスの前記所定の地理範囲の路線及び運行スケジュールを格納した路線バス運行データベースを用いて前記出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行本数を計算し、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に、前記計算されたバス運行本数を格納して２次元行列を生成するバス運行本数行列生成手段と、
前記路線バス運行データベースを用いて前記出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行平均時間を計算し、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に、前記計算されたバス運行平均時間を格納して２次元行列を生成するバス運行時間行列生成手段と、
前記出発地メッシュから目的地メッシュへの移動者数、及び、バス運行本数を用いた回帰分析、及び／又は、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に格納された前記バス運行平均時間近傍の移動時間を有する前記出発地メッシュから目的地メッシュへの移動者数を前記３次元行列から求めて、前記出発地メッシュから目的地メッシュへの前記バス運行平均時間近傍の移動時間を有する移動者数、及び、バス運行本数を用いた回帰分析を行う回帰分析手段と、
を含み、前記回帰分析の結果を用いて路線バス運行の評価を行うことを特徴とする路線バス運行評価システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のシステムにおいて、前記顧客の移動軌跡は、顧客の所持する移動体通信機器から得られることを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１〜３の何れか１項に記載のシステムにおいて、前記所定の条件は、顧客の性年代、居住地、就業地を含む属性の１つまたは複数の組み合わせ、移動の曜日、時間帯、平休日の別、移動時の天候の１つまたは複数の組み合わせにより設定されることを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項１〜４の何れか１項に記載のシステムにおいて、前記回帰分析は、顧客の性年代別、居住地別、就業地別、移動の曜日別、時間帯別、平休日別、来訪頻度の高低別、黒字／赤字路線別、バス運行路線と重複する移動経路を有する顧客別になされることを特徴とするシステム。
【請求項６】
顧客位置情報等を格納したビッグデータベースから取得した、所定の条件を満たす顧客のメッシュ化された所定の地理範囲の位置座標及び時間座標から、該顧客の移動軌跡内の各メッシュ滞留時間を求め、該滞留時間に基づいて顧客ごとに出発地メッシュ及び目的地メッシュを特定し、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュの特定された顧客の集合に基づいて、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に、前記出発地メッシュから前記目的地メッシュへの移動者数を格納して２次元行列を生成するステップと、
少なくとも路線バスの前記所定の地理範囲の路線及び運行スケジュールを格納した路線バス運行データベースを用いて前記出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行本数を計算し、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に、前記計算されたバス運行本数を格納して行列を生成するステップと、
前記出発地メッシュから目的地メッシュへの移動者数、及び、バス運行本数を用いた回帰分析を行うステップと、
を含み、前記回帰分析の結果を用いて路線バス運行の評価を行うことを特徴とする路線バス運行評価方法。
【請求項７】
顧客位置情報等を格納したビッグデータベースから取得した、所定の条件を満たす顧客のメッシュ化された所定の地理範囲の位置座標及び時間座標から、該顧客の移動軌跡内の各メッシュ滞留時間を求め、該滞留時間に基づいて顧客ごとに出発地メッシュ及び目的地メッシュを特定し、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュの特定された顧客の集合に基づいて、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に、前記出発地メッシュから前記目的地メッシュへの移動者数を格納して２次元行列を生成するとともに、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュ並びに前記出発地メッシュから前記目的地メッシュに至る移動時間で指定される３次元行列要素に、前記出発地メッシュから前記目的地メッシュへの移動時間ごとの移動者数を格納して３次元行列を生成するステップと、
少なくとも路線バスの前記所定の地理範囲の路線及び運行スケジュールを格納した路線バス運行データベースを用いて前記出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行本数を計算し、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に、前記計算されたバス運行本数を格納して２次元行列を生成するステップと、
前記路線バス運行データベースを用いて前記出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行平均時間を計算し、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に、前記計算されたバス運行平均時間を格納して２次元行列を生成するステップと、
前記出発地メッシュから目的地メッシュへの移動者数、及び、バス運行本数を用いた回帰分析、及び／又は、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に格納された前記バス運行平均時間近傍の移動時間を有する前記出発地メッシュから目的地メッシュへの移動者数を前記３次元行列から求めて、前記出発地メッシュから目的地メッシュへの前記バス運行平均時間近傍の移動時間を有する移動者数、及び、バス運行本数を用いた回帰分析を行うステップと、
を含み、前記回帰分析の結果を用いて路線バス運行の評価を行うことを特徴とする路線バス運行評価方法。
【請求項８】
請求項６又は７に記載の方法において、前記顧客の移動軌跡は、顧客の所持する移動体通信機器から得られることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項６〜８の何れか１項に記載の方法において、前記所定の条件は、顧客の性年代、居住地、就業地を含む属性の１つまたは複数の組み合わせ、移動の曜日、時間帯、平休日の別、移動時の天候の１つまたは複数の組み合わせにより設定されることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項６〜９の何れか１項に記載の方法において、前記回帰分析は、顧客の性年代別、居住地別、就業地別、移動の曜日別、時間帯別、平休日別、来訪頻度の高低別、黒字／赤字路線別、バス運行路線と重複する移動経路を有する顧客別になされることを特徴とする方法。
【請求項１１】
コンピュータに請求項６〜１０の何れか１項に記載の方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、路線バス運行分析評価システム、分析評価方法、および、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、バス路線の分析や評価を行うシステムが開発されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、バス利用者へのサービスの向上や、バス事業者の収支改善の実現を支援するために、人口データ等の統計データと、道路ネットワークや地図データ等の地理データと、路線データ等のバス路線関連データと、乗降者数等の運用データとに基づいて、仮想路線の運用データを統計処理で予測し、予想結果を表示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２０１１−１６４８８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に示されるような従来のシステムは、基本的に人口分布等のデータに基づく分析であって、顧客の実際の移動軌跡から抽出されるデータに基づいた分析ではないという問題点を有していた。
【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、顧客の実際の移動軌跡から抽出されるデータに基づいて路線バス運行の分析評価を行う、分析評価システム、分析評価方法、および、プログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上述の目的を達成するためになされたものであり、例えば、以下の形態として実現することができる。
【０００８】
本発明の一実施形態は、顧客位置情報等を格納したビッグデータベースから取得した、所定の条件を満たす顧客のメッシュ化された所定の地理範囲の位置座標及び時間座標から、各顧客の移動軌跡内の各メッシュ滞留時間を求め、該滞留時間に基づいて顧客ごとに出発地メッシュ及び目的地メッシュを特定し、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュの特定された顧客の集合に基づいて、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に、前記出発地メッシュから前記目的地メッシュへの移動者数（ＯＤトリップ数）を格納して２次元行列（２次元ＯＤトリップ数行列）を生成する移動者数行列生成手段と、少なくとも路線バスの前記所定の地理範囲の路線及び運行スケジュールを格納した路線バス運行データベースを用いて前記出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行本数を計算し、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に、前記計算されたバス運行本数を格納して２次元行列（２次元バス運行マトリックス）を生成するバス運行本数行列生成手段と、前記出発地メッシュから目的地メッシュへの移動者数（ＯＤトリップ数）、及び、バス運行本数を用いた回帰分析を行う回帰分析手段と、を含み、前記回帰分析の結果を用いて路線バス運行の評価を行うことを特徴とする路線バス運行評価システムに係るものである。
【０００９】
また、本発明の他の一実施形態は、前記一実施形態において、出発地メッシュ及び目的地メッシュ並びに出発地メッシュから前記目的地メッシュに至る移動時間で指定される３次元行列要素に、前記出発地メッシュから前記目的地メッシュへの移動時間ごとの移動者数（ＯＤトリップ数）を格納して３次元行列（３次元ＯＤトリップ数行列）を生成する機能を更に付加するとともに、出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素にバス運行平均時間を格納して２次元行列（２次元バス運行マトリックス）  を生成するバス運行時間行列生成手段を更に設け、出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に格納されたバス運行平均時間近傍の移動時間を有する出発地メッシュから目的地メッシュへの移動者数（ＯＤトリップ数）を３次元行列（３次元ＯＤトリップ数行列）から求めて、前記出発地メッシュから目的地メッシュへの前記バス運行平均時間近傍の移動時間を有する移動者数、及び、バス運行本数を用いた回帰分析を行うことをも可能にした路線バス運行評価システムに係るものである。
【００１０】
また、上記各実施形態において、顧客の移動軌跡は、顧客の所持する移動体通信機器から得られるようにしてもよい。
【００１１】
また、上記各実施形態において、顧客の満たすべき所定の条件は、顧客の性年代、居住地、就業地を含む属性の１つまたは複数の組み合わせ、移動の曜日、時間帯、平休日の別、移動時の天候の１つまたは複数の組み合わせにより設定されるようにしてもよい。
【００１２】
また、上記各実施形態において、回帰分析は、顧客の性年代別、居住地別、就業地別、移動の曜日別、時間帯別、平休日別、来訪頻度の高低別、黒字／赤字路線別、バス運行路線と重複する移動経路を有する顧客別になされるようにしてもよい。
【００１３】
また、本発明の他の実施形態として、上記路線バス運行評価システムと略同様の内容を有する路線バス運行評価方法、及び、該路線バス運行評価方法をコンピュータにより実現するためのプログラムを提供することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の路線バス運行評価システムの一実施形態によれば、所定の地理範囲について、メッシュ単位でＯＤトリップ数とバス運行本数と取得し、ＯＤトリップ数とバス運行回数との回帰分析を行ってバス運行本数を評価することにより、バス運行本数の最適化等を的確に行うことができる。
本発明の路線バス運行評価システムの他の一実施形態によれば、移動時間を加味した３次元ＯＤトリップ数行列を使用することにより、さらにきめ細かなバス運行本数の評価を行うことができる。
また、上記各実施形態においては、ＯＤトリップ数の取得に顧客位置情報等を格納したビッグデータベースの情報を活用することにより、人口分布等の統計データを使用する必要がない。
【００１５】
なお、本発明の路線バス運行評価システムを一例に作用効果を説明したが、路線バス運行評価方法、及び、プログラムにおいても同様の作用効果を奏するものである。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の路線バス運行評価システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の路線バス運行評価システムの構成の他の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の路線バス運行評価方法の構成の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、本発明の路線バス運行評価方法の構成の他の一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、所定の地理範囲のメッシュ化の一例を示す図である。
【図６】図６は、出発地メッシュから目的地メッシュへの移動者数（トリップ数）を格納した２次元行列（２次元ＯＤトリップマトリックス）の一例を模式的に示す図である。
【図７】図７は、出発地メッシュ及び目的地メッシュ並びに出発地メッシュから目的地メッシュに至る移動時間で指定される３次元行列要素に、前記出発地メッシュから前記目的地メッシュへの移動時間ごとの移動者数（トリップ数）を格納した３次元行列（３次元ＯＤトリップマトリックス）の一例を模式的に示す図である。
【図８】図８は、出発地メッシュ（Ａ）から目的地メッシュ（Ｂ）への移動時間ごとの移動者数（トリップ数）を示すグラフである。
【図９】図９は、図６に示される２次元ＯＤトリップマトリックスと、出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行本数を格納した２次元行列（２次元バス運行マトリックス）との対応関係を模式的に示す図である。
【図１０】図１０は、横軸に移動者数（トリップ数）、縦軸にバス運行本数を取った２次元面上に、対応するトリップ数とバス運行本数のセットをそれぞれ点として表示するとともに両者の回帰分析結果（回帰直線）を表示した図である。
【図１１】図１１は、図１０に示される回帰分析結果に基づく評価の一例を表示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明に係る路線バス運行評価システム、路線バス運行評価方法、及び、プログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、以下において説明する実施の形態に限定されるべきではなく、特許請求の範囲の記載に基き解釈されるべきである。また、当業者であれば、他の類似する実施形態を使用することができること、また、本発明から逸脱することなく適宜形態の変更又は追加を行うことができることに留意すべきである。
【００１８】
路線バス運行評価システムの構成の一例について、図１を参照して説明する。図１に示すように、路線バス運行評価システム１００は、移動者数行列生成手段１２０、バス運行本数生成手段１３０、及び、回帰分析手段１５０から構成される。そして、路線バス運行評価システム１００には、外部データベースとして、顧客位置情報等ビッグデータベース１０、及び、路線バス運行データベース５０が接続されている。以下、路線バス運行評価システム１００を構成する各手段について、詳細に説明する。
【００１９】
［移動者数行列生成手段１２０］
移動者数行列生成手段１２０の機能を説明する前に、所定の地理範囲のメッシュ化について、図５を参照して説明する。図５に示すように、例えば、東京都心部を、一辺が５００ｍの正方形メッシュに分割すると約２０００個のメッシュができる。そこで、後述するメッシュ間の移動集計を行うために、各メッシュに一意のメッシュ番号（識別番号）を付与する。なお、図５においては、一辺が５００ｍの正方形メッシュに分割する例が示されているが、一辺の長さを５００ｍとすることは単なる例示にすぎず、これより大きい長さであっても、小さい長さであってもよい。また、メッシュの形状も正方形に限られるものではなく、長方形や、正三角形、正六角形等、所定の地理範囲を隙間なく且つ重複なく覆える形状のものであってもよい。
【００２０】
なお、上述の処理に用いられる地理範囲のデータは、不図示の地図データベースに予め記憶されており、定期的に、および／または、必要に応じて、ネットワークを介して最新のデータを外部機器（例えば、地図データを提供する地図提供サーバなど）等からダウンロードしてアップデートされることが可能である。
【００２１】
上記の前提のもとで、調査の対象となる顧客が、メッシュ化された所定の地理範囲（図５の場合には東京都心部）を移動する場合に、該顧客の位置座標と時間座標から該顧客の移動軌跡内の各メッシュ滞留時間を求め、所定値以上のメッシュ滞留時間に該当するメッシュを特定することにより、該顧客の「出発地」に相当するメッシュ（出発地メッシュ）と「目的地」に相当するメッシュ（目的地メッシュ）を特定するものである。換言すれば、所定時間の時間以上位置情報に変化がない場合に「その場に滞在していた」ものと判断し、出発地メッシュ及び目的地メッシュを特定するものである。なお、顧客によっては、出発地メッシュ及び目的地メッシュがともに前記所定の地理範囲内に存在しない場合もあり得るが、そのような顧客については、以降の処理の対象として取り扱わないか、あるいは、出発地メッシュ及び目的地メッシュを、移動経路上で前記所定の地理範囲の境界に隣接するメッシュに仮に設定して以降の処理を行うことも可能である。また、出発地メッシュ及び目的地メッシュの一方のみ前記所定の地理範囲内に存在する場合もあり得るが、そのような顧客については、以降の処理の対象として取り扱わないか、あるいは、出発地メッシュ及び目的地メッシュの他方を、移動経路上で前記所定の地理範囲の境界に隣接するメッシュに仮に設定して以降の処理を行うことも可能である。
【００２２】
以上の処理により、出発地メッシュ及び目的地メッシュの両者が特定された顧客の集合が得られ、この顧客の集合に基づいて、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に、前記出発地メッシュから前記目的地メッシュへの移動者数を格納して２次元行列（２次元ＯＤトリップマトリックス）を生成する。
【００２３】
なお、調査の対象となる顧客の選定には、路線バス運行評価システム１００の外部データベースである顧客位置等ビッグデータベース１０のデータが用いられる。顧客位置等ビッグデータベース１０は、前記所定の地理範囲内（図５の場合には東京都心部）における各顧客の移動軌跡のデータを格納する外、各顧客の属性（性年代・居住地・就業地等）や、移動の時間帯、移動の曜日、移動日の平休日の別、天候等も格納している。そして、顧客の選定は、顧客位置等ビッグデータベース１０に格納されているデータを探索して所定の条件を満足する顧客を特定することにより行われるものである。
【００２４】
また、顧客の移動軌跡のデータ（位置座標及び時間座標）は、顧客の所持する携帯電話やスマートフォンなどの移動体通信機器の位置情報を移動体通信機器の基地局で取得することにより得ることができる。なお、顧客位置等ビッグデータベース１０は、単一のデータベースであってもよいし、複数のデータベースから構成されていてもよい。また、顧客の移動軌跡のデータは、前記メッシュ単位で取得されるようにしてもよい。
【００２５】
［バス運行本数行列生成手段１３０］
バス運行本数行列生成手段１３０は、路線バス運行評価システム１００の外部データベースである路線バス運行データベース５０のデータに基づき、出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行本数を格納した２次元行列（２次元バス運行本数マトリックス）を生成するものである。なお、バスが運行していない地域については、バスが運行していない地域の出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素には０が格納されることになる。また、２次元バス運行本数マトリックスは、図９の右側に模式的に示されている。
【００２６】
なお、路線バス運行データベース５０に記憶されるデータは、例えば、停留所（バス停など）の路線網表現上の結節点であるノードのノードデータと、ノード間を接続するバス路線等のリンクのリンクデータとの組み合わせによって表現されるバスの路線網を規定するネットワークデータを含むものである。また、該データは、路線バスの時刻表データおよび利用運賃料金データ等を含んでいてもよい。また、該データは、路線上に存在するバス停等の地点の緯度経度情報などの位置情報等を含んでいてもよい。
【００２７】
［回帰分析手段１５０］
回帰分析手段１５０は、前記移動者数行列生成手段１２０により生成された２次元ＯＤトリップマトリックスのデータと前記バス運行本数行列生成手段１３０により生成された２次元バス運行本数マトリックスのデータとを突き合わせて、移動者数（トリップ数）とバス運行本数との回帰分析結果を出力するものである。具体的には、図６に示される２次元ＯＤトリップマトリックスと、出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行本数を格納した２次元行列（２次元バス運行マトリックス）との対応関係を模式的に示す図９と、横軸に移動者数（トリップ数）、縦軸にバス運行本数を取った２次元面上に、（各マトリックスで同一の２次元行列要素に該当する）対応するトリップ数とバス運行本数のセットをそれぞれ点として表示するとともに両者の回帰分析結果（回帰直線）を表示した図１０とを参照すれば、回帰分析の内容は明らかである。また、図１０に関しては、各顧客の属性（性年代・居住地・就業地等）や、移動の時間帯、移動の曜日、移動日の平休日の別、天候等に応じて、複数種の回帰分析結果（回帰直線）を作成することが可能である。
【００２８】
また、回帰分析の対象として、バス運行路線と重複する移動経路を有する顧客を選定し、該顧客について移動者数（トリップ数）とバス運行本数との回帰分析結果を取得すれば、当該顧客はバスの乗客の可能性の高いものと推定されることから、乗客と推定される顧客数とバス運行本数との回帰分析結果を出力することができる。
【００２９】
なお、回帰直線の作成に当たっては、バス運行本数が０に相当する横軸上に存在する点は無視してもよい。また、回帰直線から大きく外れる点については、回帰直線近傍の点と異なる色に着色して表示してもよい。その際、回帰直線の上方と下方で着色を異ならせてもよい。また、併せて、回帰直線から大きく外れる点が、２次元ＯＤトリップマトリックスと２次元バス運行マトリックスのどの２次元行列要素に相当するかを表示するようにしてもよい。このようにすれば、２次元ＯＤトリップマトリックスと２次元バス運行マトリックスのどの２次元行列要素に相当するかを、２次元ＯＤトリップマトリックスのデータと２次元バス運行マトリックスのデータとを突き合わせて判読する手間が省けることになる。
【００３０】
上記回帰分析手段１５０により得られた回帰分析結果を利用したバス運行本数等の評価手法については後述することとし、次に、路線バス運行評価システムの構成の他の一例について、図２を参照して説明する。図２に示すように、路線バス運行評価システム２００は、移動者数行列生成手段２２０、バス運行本数生成手段２３０、バス運行時間行列生成手段２４０、及び、回帰分析手段２５０から構成される。そして、路線バス運行評価システム２００には、外部データベースとして、顧客位置情報等ビッグデータベース１０、及び、路線バス運行データベース５０が接続されている。以下、路線バス運行評価システム２００を構成する各手段について詳細に説明することとするが、前述した路線バス運行評価システム１００と重複する部分については説明を省くこととする。
【００３１】
［移動者数行列生成手段２２０］
前述した移動者数行列生成手段１２０と異なる機能を中心に説明する。前記移動者数行列生成手段１２０においては、出発地メッシュ及び目的地メッシュの両者が特定された顧客の集合に基づいて、前記出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に、前記出発地メッシュから前記目的地メッシュへの移動者数を格納して２次元行列（２次元ＯＤトリップマトリックス）を生成していたが、移動者数行列生成手段２２０においては、さらに、出発地メッシュ及び目的地メッシュ並びに前記出発地メッシュから前記目的地メッシュに至る移動時間で指定される３次元行列要素に、前記出発地メッシュから前記目的地メッシュへの移動時間ごとの移動者数を格納して３次元行列（３次元ＯＤトリップマトリックス）を生成している。
【００３２】
図７は、出発地メッシュ及び目的地メッシュ並びに出発地メッシュから目的地メッシュに至る移動時間で指定される３次元行列要素に、前記出発地メッシュから前記目的地メッシュへの移動時間ごとの移動者数（トリップ数）を格納した３次元行列（３次元ＯＤトリップマトリックス）の一例を模式的に示す図である。図７においては、出発地メッシュから目的地メッシュに至る移動時間は１５分刻みで取られているが、この刻みは、これに限られるものではなく、より長くしても、短くしてもよい。
【００３３】
図８は、図７において、○を付した箇所（出発地メッシュのメッシュ番号が「Ａ」、目的地メッシュのメッシュ番号が「Ｂ」の個所）について、出発地メッシュ（Ａ）から目的地メッシュ（Ｂ）への移動時間ごとの移動者数（トリップ数）を示すグラフである。図８には、移動時間１５分間の移動者数（トリップ数）が１５分刻みで表示され、移動時間３０分〜４５分の移動者数（トリップ数）が最大となっている。
【００３４】
なお、前述の２次元ＯＤトリップマトリックスは、３次元ＯＤトリップマトリックスとは独立に取得することもできるが、３次元ＯＤトリップマトリックスの出発地メッシュから目的地メッシュへの移動時間ごとの移動者数（トリップ数）の総和を、２次元ＯＤトリップマトリックスの２次元行列要素に格納して生成してもよい。
【００３５】
［バス運行本数行列生成手段２３０］
バス運行本数行列生成手段２３０は、路線バス運行評価システム２００の外部データベースである路線バス運行データベース５０のデータに基づき、出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行本数を格納した２次元行列（２次元バス運行マトリックス）を生成するものであり、前記路線バス運行評価システム１００のバス運行本数行列生成手段１３０と略同様のものである。
【００３６】
［バス運行時間行列生成手段２４０］
バス運行時間行列生成手段２４０は、路線バス運行評価システム２００の外部データベースである路線バス運行データベース５０の路線バスの時刻表データ等に基づき、出発地メッシュ及び目的地メッシュで指定される２次元行列要素に出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行平均時間を格納した２次元行列（２次元バス運行時間マトリックス；不図示）を生成するものである。そして、この２次元バス運行時間マトリックスのデータは、後述するように、３次元ＯＤトリップマトリックスのデータと２次元バス運行時間マトリックスのデータとを突き合わせ、バス運行平均時間近傍の移動時間を有する移動者数を３次元行列から求めて、前記出発地メッシュから目的地メッシュへの前記バス運行平均時間近傍の移動時間を有する移動者数の（２次元）ＯＤトリップマトリックスを得るために回帰分析手段２５０で使用されるものである。
【００３７】
［回帰分析手段２５０］
回帰分析手段２５０は、前記移動者数行列生成手段２２０により生成された２次元ＯＤトリップマトリックスのデータと前記バス運行本数行列生成手段２３０により生成された２次元バス運行本数マトリックスのデータとを突き合わせて、移動者数（トリップ数）とバス運行本数との回帰分析結果を出力するという、回帰分析手段１５０と略同様の機能を有することに加え、前記移動者数行列生成手段２２０により生成された３次元ＯＤトリップマトリックスのデータ、前記バス運行本数行列生成手段２３０により生成された２次元バス運行本数マトリックスのデータ、及び、バス運行時間行列生成手段２４０により生成された２次元バス運行時間マトリックスのデータに基づいて、所定の移動時間範囲の移動者数（トリップ数）とバス運行本数との回帰分析結果を出力するという新たな機能を有するものである。
【００３８】
回帰分析手段２５０の有する上述の新たな機能を中心に詳述する。まず、３次元ＯＤトリップマトリックスのデータと２次元バス運行時間マトリックスのデータとを突き合わせ、バス運行平均時間近傍の移動時間を有する移動者数を３次元ＯＤトリップマトリックスから求めて、前記出発地メッシュから目的地メッシュへの前記バス運行平均時間近傍の移動時間を有する移動者数の（２次元）ＯＤトリップマトリックスを得る。この移動者数は、前記出発地メッシュから目的地メッシュへ路線バスに乗車して移動した乗客と推定されることから、この（２次元）ＯＤトリップマトリックスを「推定乗客ＯＤトリップマトリックス」と呼ぶこととする。
【００３９】
さらに、上記移動者の中からバス運行路線と重複する移動経路を有する顧客を選定し、該顧客について移動者数（トリップ数）とバス運行本数との回帰分析結果を取得すれば、さらに精度よく乗客と推定される顧客数とバス運行本数との回帰分析結果を出力することが期待できる。
【００４０】
そして、この推定乗客ＯＤトリップマトリックスのデータと前記２次元バス運行本数マトリックスのデータとを突き合わせれば、乗客数とバス運行本数との回帰分析結果を出力することができる（例えば、図１０参照）。また、各推定乗客の属性（性年代・居住地・就業地等）や、移動の時間帯、移動の曜日、移動日の平休日の別、天候等に応じて、複数種の回帰分析結果（回帰直線）を作成することが可能である。
【００４１】
さらに、３次元ＯＤトリップマトリックスのデータと２次元バス運行時間マトリックスのデータとを突き合わせ、バス運行平均時間より大きな移動時間を有する移動者数を３次元行列から求めて、前記出発地メッシュから目的地メッシュへの前記バス運行平均時間より大きな移動時間を有する移動者数の（２次元）ＯＤトリップマトリックスを得ることができるが、この移動者数は、前記出発地メッシュから目的地メッシュへ路線バスより速度が遅い乗り物（自転車等）に乗って移動したり、徒歩で移動した顧客と推定される。このようにして得られた（２次元）ＯＤトリップマトリックスを「潜在的乗客ＯＤトリップマトリックス１」と呼ぶことにすれば、この潜在的乗客ＯＤトリップマトリックス１のデータと前記２次元バス運行本数マトリックスのデータとを突き合わせることにより、潜在的乗客数とバス運行本数との回帰分析結果を出力することができる。また、各潜在的乗客の属性（性年代・居住地・就業地等）や、移動の時間帯、移動の曜日、移動日の平休日の別、天候等に応じて、複数種の回帰分析結果（回帰直線）を作成することが可能である。
【００４２】
また、潜在的乗客を、上記推定乗客と特定の属性が一致する顧客でバス路線の近傍に移動軌跡の少なくとも一部が存在する顧客と推定することにも蓋然性がある。このような潜在的乗客に対して得られた（２次元）ＯＤトリップマトリックスを「潜在的乗客ＯＤトリップマトリックス２」と呼ぶことにすれば、この潜在的乗客ＯＤトリップマトリックス２のデータと前記２次元バス運行本数マトリックスのデータとを突き合わせることにより、潜在的乗客数とバス運行本数との回帰分析結果を出力することができる。この場合も、各潜在的乗客の属性（性年代・居住地・就業地等）や、移動の時間帯、移動の曜日、移動日の平休日の別、天候等に応じて、複数種の回帰分析結果（回帰直線）を作成することが可能である。
【００４３】
さらに、潜在的乗客を、出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行平均時間より大きな移動時間を有するとともにバス路線の近傍に移動軌跡の一部が存在する移動者として選定することもできる。このような潜在的乗客に対して得られた（２次元）ＯＤトリップマトリックスを「潜在的乗客ＯＤトリップマトリックス３」と呼ぶことにすれば、この潜在的乗客ＯＤトリップマトリックス３のデータと前記２次元バス運行本数マトリックスのデータとを突き合わせることにより、前述の「潜在的乗客ＯＤトリップマトリックス１」を用いた場合よりも精度を高めて潜在的乗客数とバス運行本数との回帰分析結果を出力することが期待できる。
【００４４】
なお、上記回帰分析手段２５０により得られた回帰分析結果を利用したバス運行本数等の評価手法については後述することとする。
【００４５】
以上が、路線バス運行評価システム１００及び２００の構成及び路線バス運行評価システム１００及び２００を構成する各手段の作用・機能の説明である。
【００４６】
次に、上記のように構成された路線バス運行評価システム１００及び２００を用いた処理内容について、図３及び図４を参照して詳細に説明する。
【００４７】
図３は、路線バス運行評価システム１００の処理の一例を示すフローチャートであり、「移動者数行列生成」（ステップ３２０）、「バス運行数行列生成」（ステップ３３０）、及び、「回帰分析」（ステップ３５０）は、それぞれ、前述した、移動者数行列生成手段１２０、バス運行本数生成手段１３０、及び、回帰分析手段１５０の動作内容に相応するものである。
【００４８】
そこで、上記各ステップ３２０、３３０、３５０の処理内容の詳細は省略し、「路線バス運行評価」（ステップ３６０）の処理内容について以下詳述するが、「路線バス運行評価」は、概略、以下の３段階で構成されるものである。
（１）現状の課題の把握（現状分析）
（２）改善策の策定
（３）改善策に基づく効果の予測（シミュレーション）
【００４９】
図１１は、図１０に示される回帰分析結果に基づいて、バス運行本数に係る現状分析や改善方策の概略を表示した図である。図１１には、トリップ数に対してバス運行本数が大幅に不足していると判断されるケースや、過剰であると判断されるケースが例示されており、併せて、それに対する改善方策の概略（バス運行本数の増減）が示されている。
【００５０】
現状分析に関しては、実際の乗客を対象として行うことが望ましい。そこで、例えば、回帰分析の対象として、バス運行路線と重複する移動経路を有する顧客を選定し、該顧客の集合について移動者数（トリップ数）とバス運行本数との回帰分析結果を取得することにより、乗客と推定される顧客（推定乗客）について現状分析を行うようにすればよい。このような回帰分析結果は、図１１に示されるものと同様のものとなる。但し、出発地メッシュから目的地メッシュへの移動者数（トリップ数）を格納した２次元ＯＤトリップマトリックスの数値をそのまま用いて現状分析を行うようにしてもよく、このような分析であっても概略の傾向は把握可能である。
【００５１】
次に、この回帰分析結果に基づいて、トリップ数に対してバス運行本数が大幅に不足していると判断される路線については運行本数を増加し、逆に、トリップ数に対してバス運行本数が過剰であると判断される路線については運行本数を減少させるような、具体的な運行本数の改善策を策定する。なお、改善策の策定に当たっては、運行本数の増減ばかりではなく、バス路線の新設・撤去や、バス停の位置の変更等についても検討する必要がある。
【００５２】
次に、策定された具体的改善策に基づく効果の予測をシミュレーションにより実施する。シミュレーション手法の一例は以下のとおりであるが、これに限られるものではない。
まず、上記改善策策定の結果、図９の右側に示されるような、出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行本数を格納した２次元行列（２次元バス運行マトリックス）が作成されているものとする。そこで、上記改善策策定の結果、図６に示されるような出発地メッシュから目的地メッシュへの移動者数（トリップ数）を格納した２次元ＯＤトリップマトリックスをどのように推定すべきかが問題となる。
【００５３】
一例としては、現状で乗客と推定される顧客以外に、例えば、バス運行路線の近傍に移動軌跡を有する顧客やバス運行路線と移動軌跡が少なくとも一部重複する顧客を潜在乗客として、推定乗客と潜在乗客とを併せて乗客候補とし、２次元ＯＤトリップマトリックスに格納することが可能である。特に、路線新設に際して、乗客を推定する必要があることから、このような手法を採用することが有効である。そして、上述の２次元バス運行マトリックスとこの２次元ＯＤトリップマトリックスとに基づいて、図１０に示されるような回帰分析結果を取得し、これに基づいて、改善策に基づく効果の予測を行うことができる。
【００５４】
仮に、具体的改善策に基づく効果が充分なものではないと判定される場合には、別の具体的改善策を策定し、それに基づくシミュレーションを実施する。そして、これらの工程を繰り返すことにより、最善の具体的改善策に到達することができる。
【００５５】
なお、推定乗客と潜在乗客については、顧客情報等ビッグデータベース１０にＥメールアドレス等の宛先情報が格納されている場合には、このような宛先情報を利用して、バス運行に関するアンケート調査や、バス路線利用促進のためのＰＲ活動を有効に実施することができる。
【００５６】
次に、路線バス運行評価システム２００を用いた処理内容について、図４を参照して詳細に説明する。
図４は、路線バス運行評価システム２００の処理の一例を示すフローチャートであり、「移動者数行列生成」（ステップ４２０）、「バス運行数行列生成」（ステップ４３０）、「バス運行時間行列生成」（ステップ４４０）、及び、「回帰分析」（ステップ４５０）は、それぞれ、前述した、移動者数行列生成手段２２０、バス運行本数生成手段２３０、バス運行時間行列生成手段２４０、及び、回帰分析手段２５０の動作内容に相応するものである。
【００５７】
そこで、上記各ステップ４２０、４３０、４４０、４５０の処理内容の詳細は省略し、「路線バス運行評価」（ステップ４６０）の処理内容について以下詳述するが、図３に示される前述の「路線バス運行評価」（ステップ３６０）の処理内容と重複する部分については説明を省略し、ステップ４６０に特有の処理内容（３次元データの処理）を中心に説明する。
【００５８】
現状分析に関しては、先に指摘したように、実際の乗客を対象として行うことが望ましい。そこで、図７に示されるような３次元ＯＤトリップマトリックスのデータと（不図示の）２次元バス運行時間マトリックスのデータとを突き合わせ、バス運行平均時間近傍の移動時間を有する移動者数を３次元行列から求めて、前記出発地メッシュから目的地メッシュへの前記バス運行平均時間近傍の移動時間を有する移動者数の（２次元）ＯＤトリップマトリックス（「推定乗客ＯＤトリップマトリックス」）を得、この推定乗客ＯＤトリップマトリックスと図９右側に示されるような２次元バス運行マトリックスとを突き合わせることにより、推定乗客のＯＤトリップ数とバス運行本数との回帰分析を行う。この回帰分析結果が現状分析に相当するものとなる。
【００５９】
一方、具体的改善策のシミュレーションに関しては、３次元ＯＤトリップマトリックスのデータと２次元バス運行時間マトリックスのデータとを突き合わせ、バス運行平均時間と同等又はより大きな移動時間を有する移動者数を３次元行列から求めて得られた乗客候補の（２次元）ＯＤトリップマトリックス（「シミュレーションＯＤトリップマトリックス１」）と前記２次元バス運行本数マトリックスとを突き合わせることにより、乗客候補数とバス運行本数との回帰分析を行ってシミュレーションを実施できる。
【００６０】
また、乗客候補を、上記推定乗客、及び、上記推定乗客と特定の属性が一致する顧客でバス路線の近傍に移動軌跡の少なくとも一部が存在する顧客と推定することにも蓋然性があることから、このような乗客候補の（２次元）ＯＤトリップマトリックス（「シミュレーションＯＤトリップマトリックス２」）と前記２次元バス運行本数マトリックスとを突き合わせることにより、乗客候補数とバス運行本数との回帰分析を行って効果の検証のためのシミュレーションを実施できる。
【００６１】
さらに、乗客候補を、上記推定乗客、及び、出発地メッシュから目的地メッシュへのバス運行平均時間より大きな移動時間を有するとともにバス路線の近傍に移動軌跡の一部が存在する顧客と推定することにも蓋然性があることから、このような乗客候補の（２次元）ＯＤトリップマトリックス（「シミュレーションＯＤトリップマトリックス３」）と前記２次元バス運行本数マトリックスとを突き合わせることにより、乗客候補数とバス運行本数との回帰分析を行って効果の検証のためのシミュレーションを実施できる。
【００６２】
仮に、具体的改善策に基づく効果が充分なものではないと判定される場合には、別の具体的改善策を策定し、それに基づくシミュレーションを実施する。そして、これらの工程を繰り返すことにより、最善の具体的改善策に到達することができる。
【００６３】
なお、上述のシミュレーション手法は、あくまで例示であって、これに限られるものではない。
【符号の説明】
【００６４】
１０            顧客位置等ビッグデータベース
５０            路線バス運行データベース
１００、２００  路線バス運行評価システム
１２０、２２０  移動者数行列生成手段
１３０、２３０  バス運行本数行列生成手段
２４０          バス運行時間行列生成手段
１５０、２５０  回帰分析手段
【要約】
【課題】顧客の実際の移動軌跡から抽出されるデータに基づいて路線バス運行の分析評価を行う、分析評価システム、分析評価方法、および、プログラムを提供する。
【解決手段】顧客位置情報等ビッグデータベース１０から取得される各顧客の移動軌跡から出発地メッシュ及び目的地メッシュを特定し、移動者数行列を生成する（１２０）。また、路線バス運行データベース５０を用いて前記出発地メッシュ目的地メッシュへのバス運行本数を計算し、バス運行本数行列を生成する（１３０）。そして、対応する移動者数とバス運行本数との回帰分析によりバス運行本数の評価を行う（１５０）。
【選択図】図１【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８】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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