(57)【要約】  【課題】  列車座席の購入実績情報のほかに、購入できなかった切符データも収集し、列車座席の需要予測の精度を向上させる。【解決手段】  データ処理サーバ１０６のデータ収集・処理部１０７は、駅員端末１０１と自動券売機１０３から通常の切符データのほかに希望順位と購入したか否かを示す情報を含む切符データを収集する。次にデータ収集・処理部１０７は、切符データの希望順位と枚数から重み付けした希望値を算出し、１つの切符レコードを単位となる駅区間ごとに分解された１つ以上の切符レコードを生成して加工後切符データ１１４に格納する。データ分析部１０８は、乗車日、列車番号、車両種別および駅区間の組合せごとに座席の需要予測を行う。データ分析部１０８は、実際の実績データの得られている期間については購入数で需要数を算出し、それ以後の将来の期間については過去の切符データの希望値に基づいて需要数を算出する。【選択図】  図１
2006113635.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計算機のメモリに格納されるデータ収集・処理部およびデータ分析部の各プログラムを実行することによって列車座席の需要予測を行う方法であって、
前記データ収集・処理部のプログラムを実行することによって、端末から乗車日、列車番号、車両種別、乗車駅、降車駅、枚数、希望順位および購入したか否かを示す情報を含む切符データを収集し、前記切符データの希望順位と枚数に重み付けした希望値を算出し、前記希望値を含む前記切符データから各々各駅と駅の間の駅区間単位に分解した切符レコードを作成してデータベースに格納し、
前記データ分析部のプログラムを実行することによって、前記データベースに格納される乗車日、列車番号、車両種別および前記駅区間単位の各組合せをもつ切符レコードについて、切符の購入実績が得られている日までは購入された切符の枚数を合計して実績値を算出し、購入実績の得られている日の翌日から乗車日までは過去の切符レコードの前記希望値を合計して予測値を算出し、前記実績値と前記予測値とを合計して前記各組合せについての座席需要数を算出することを特徴とする列車座席の需要予測方法。
【請求項２】
さらに前記座席需要数を１車両当たりの定員数で割った需要車両数と計画車両数との差分を偏差値として算出することを特徴とする請求項１記載の列車座席の需要予測方法。
【請求項３】
サーバ計算機と、ネットワークを介して前記サーバ計算機に接続される切符の予約・販売に係わる端末装置と、前記サーバ計算機に接続される指令員端末とを有するシステムであって、
前記端末装置は、入力された乗車日、列車番号、車両種別、乗車駅、降車駅、枚数、希望順位および購入したか否かを示す情報を含む切符データを記録し、前記サーバ計算機へ送信する手段を有し、
前記サーバ計算機は、前記端末装置から前記切符データを受信し、前記切符データの希望順位と枚数に重み付けした希望値を算出し、前記希望値を含む前記切符データから各々各駅と駅の間の駅区間単位に分解した切符レコードを作成してデータベースに格納するデータ収集・処理手段と、
前記データベースに格納される乗車日、列車番号、車両種別および前記駅区間単位の各組合せをもつ切符レコードについて、切符の購入実績が得られている日までは購入された切符の枚数を合計して実績値を算出し、購入実績の得られている日の翌日から乗車日までは過去の切符レコードの前記希望値を合計して予測値を算出し、前記実績値と前記予測値とを合計して前記各組合せについての座席需要数を算出し、前記座席需要数を１車両当たりの定員数で割った需要車両数と計画車両数との差分を偏差値として算出し、前記組合せに対応する算出された偏差値を前記指令員端末へ送信するデータ分析手段とを有し、
前記指令員端末は、前記組合せに対応する前記偏差値を表示する手段を有することを特徴とする列車座席の需要予測システム。
【請求項４】
計算機に列車座席の需要予測処理を実現させるためのプログラムであって、前記計算機に、
端末から乗車日、列車番号、車両種別、乗車駅、降車駅、枚数、希望順位および購入したか否かを示す情報を含む切符データを収集するステップと、
前記切符データの希望順位と枚数に重み付けした希望値を算出するステップと、
前記希望値を含む前記切符データから各々各駅と駅の間の駅区間単位に分解した切符レコードを作成してデータベースに格納するステップと、
前記データベースに格納される乗車日、列車番号、車両種別および前記駅区間単位の各組合せをもつ切符レコードについて、切符の購入実績が得られている日までは購入された切符の枚数を合計して実績値を算出するステップと、
購入実績の得られている日の翌日から乗車日までは過去の切符レコードの前記希望値を合計して予測値を算出し、前記実績値と前記予測値とを合計して前記各組合せについての座席需要数を算出するステップとを実現させるためのプログラム。
【請求項５】
さらに前記計算機に、前記座席需要数を１車両当たりの定員数で割った需要車両数と計画車両数との差分を偏差値として算出するステップを実現させることを特徴とする請求項４記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、列車座席の需要予測技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、鉄道などの交通機関の列車座席の需要予測は、以下のようにして行われている。まず自動改札機や各駅の改札口の出口調査などで利用者の使用した切符や定期券の利用区間などの情報や乗降客数などの情報を収集し、それらの情報に基づいて各駅の利用状況を把握したり、列車座席の需要数を計算している。
【０００３】
例えば特開２００２-２４４７１号公報（特許文献１）は、過去の乗車実績データを蓄積し、将来の交通機関の利用状況を予測するシステムを開示する。このような従来のシステムは、過去の乗車実績情報をベースにして分析した結果によって将来の乗車傾向を予測するものであった。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２-２４４７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の乗車情報システムは、窓口や自動券売機を介して実際に購入され使用された切符の情報を収集して乗車情報のデータベースを作成し、これによって列車や座席についての需要を分析し、今後のダイヤ編成のためにデータを作成するものであった。
【０００６】
しかし、従来の乗車情報システムは、実際に顧客が購入したり使用した切符の情報だけを蓄積し、分析するものであったため、満席などの原因で顧客が購入を取止めたか、または他の列車に変更したときの顧客の座席に対するニーズが反映されていない。また従来の購入実績情報だけをベースにしたニーズ分析及び切符の需要予測結果と、実際の顧客需要との間に偏差が生じる。すなわち購入実績には真の顧客希望と妥協結果が混在するため、完全な顧客ニーズ
を反映し切れてない。また分析結果が長期予測のため使用されているが、現時点より将来の数日先というような短期予測のためにデータが有効利用されていない。
【０００７】
本発明の目的は、購入実績情報のほかに、購入が実現できなかった顧客の希望データも収集することによって、真の顧客ニーズを把握し、このようなデータを分析することによって予測の精度を高めることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
端末から収集される切符データは、通常の場合、乗車日、列車番号、車両種別、乗車駅、降車駅、枚数などの情報を含む。本発明は、これらのデータのほかに希望順位と購入したか否かを示す情報をも収集する。すなわち顧客が希望したにもかかわらず購入できなかった場合の切符データも収集する。そして切符データの希望順位と枚数から重み付けした希望値を算出する。また１つの切符データに含まれる乗車駅と降車駅を単位となる駅区間に細かく分割し、駅区間ごとに切符データを生成する。本発明の座席の需要予測は、このような乗車日、列車番号、車両種別および駅区間単位の組合せごとに行うこととし、購入実績が得られている期間については実際の購入数で需要数を算出し、それ以後の将来の期間については、過去の切符データの希望値に基づいて需要数を算出する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の列車座席の需要予測技術によれば、予約・購入の状況から将来のある時点の利用状況を予測し、交通機関の利用状況を高い精度で把握することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。
【００１１】
図１は、実施形態のシステムの構成図である。システムは、データ処理サーバ１０６、データ処理サーバ１０６の記憶装置に格納されるデータベース１１２、データ処理サーバ１０６にネットワーク又は伝送路を介して接続される指令員端末１１０、およびネットワーク１０５を介してデータ処理サーバ１０６に接続される駅員端末１０１と自動券売機１０３を有する。
【００１２】
駅員端末１０１は、情報処理装置であり、そのデータ記録部１０２のプログラムが実行されると、入力された切符の予約・購入データを記憶装置に記録し、データ処理サーバ１０６へ送信する。自動券売機１０３のデータ記録部１０４も同様に入力された切符の予約・購入データを記憶装置に記録し、データ処理サーバ１０６へ送信する。予約・購入データは、顧客が切符を予約・購入するときの検索結果情報（列車番号、座席番号、乗車駅、降車駅、希望枚数）およびその希望順位（第一希望、第二希望、…）などの情報を含む。
【００１３】
データベース１１２は、加工前切符データ１１３と加工後切符データ１１４を含む。加工前切符データ１１３は、駅員端末１０１および自動券売機１０３から受信した切符データを格納する。加工後切符データ１１４は、データ処理サーバ１０６によって処理された後の切符データを格納する。またデータベース１１２は、図示しない計画車両データを格納する。
【００１４】
データ処理サーバ１０６は、計算機であり、記憶装置１０９、ＣＰＵ、メモリなどを備える。記憶装置１０９は、後述の重み換算テーブル７０２や需要予測に用いられるカレンダデータを格納する。データ処理サーバ１０６のメモリは、データ収集・処理部１０７およびデータ分析部１０８の各プログラムを格納し、これらのプログラムがＣＰＵによって実行される。データ収集・処理部１０７は、駅員端末１０１および自動券売機１０３から切符データを受信し、加工前切符データ１１３に格納する。またデータ収集・処理部１０７は、重み換算テーブル７０２を参照して加工前切符データ１１３の各レコードを処理加工して作成したレコードを加工後切符データ１１４に格納する。データ分析部１０８は、加工後切符データ１１４を入力し、カレンダデータおよび計画車両データを参照して列車の運行日、列車番号、車両種別、駅区間の組合せごとに需要車両数の予測を行い、予測車両数と計画車両数との偏差を算出する。次にデータ分析部１０８は、分析結果データを指令員端末１１０へ送信する。
【００１５】
指令員端末１１０は、情報処理装置であり、その分析結果表示部１１１のプログラムが実行されると、データ処理サーバ１０６から分析結果データを受信し、その表示装置に分析結果データを表示する。
【００１６】
図２は、列車が経由する駅を説明する図である。この例では、列車は駅Ｓ１を出発し、順次駅Ｓ２、Ｓ３を経由して駅Ｓ４に終着することを示している。ここでＳ１−Ｓ２、Ｓ２−Ｓ３、Ｓ３−Ｓ４が駅区間単位である。
【００１７】
図３は、駅員端末１０１のデータ記録部１０２及び自動券売機１０３のデータ記録部１０４が蓄積した切符データの例を示す図である。この例は、顧客Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅがそれぞれ購入希望した切符についてのデータを示す。各購入希望は、乗車日、列車番号、車両種別（禁煙車、喫煙車、グリーン車などの区別）、乗車区間、枚数および購入可否のデータを示す。○は購入できたことを示し、×は満席などの理由により購入できなかったことを示す。この例にはないが、購入希望して購入できなかった顧客もあり得る。
【００１８】
図４は、加工前切符データ１１３のデータ例を示す図である。加工前切符データ１１３の各レコードは、予約・購入日のほかにデータ収集・処理部１０７が収集した切符データの内容を示す。なお第一希望で購入できたレコードについて「希望順位」を空欄としてもよいが、第一希望の切符を購入できたものとして扱われる。
【００１９】
図５は、重み換算テーブル７０２のデータ例を示す図である。重み換算テーブル７０２は、希望順位を重みに換算するためのテーブルである。
【００２０】
図６は、加工前切符データ１１３の各レコードに希望値フィールドを加えた切符データ７０１を示す。希望値は、切符枚数に重みを掛けた数値である。切符データ７０１の各レコードの「希望順位」を「希望値」で置き換えてもよい。
【００２１】
図７は、切符データ７０１の各レコードを駅区間単位で分解した加工後切符データ１１４を示す。ただし各レコードからすでに不要となった「希望順位」を削除している。例えば切符データ７０１のレコード６は、駅区間Ｓ１-Ｓ２とＳ２-Ｓ３に跨るので、加工後切符データ１１４のレコード６とレコード７に分解される。
【００２２】
図示しない計画車両データは、運行日、列者番号、種別、駅区間の組合せごとに計画車両数を格納する。
【００２３】
図８は、予約開始日から予測ターゲット日までの時間軸を説明する図である。予約開始日は、予測する列車の乗車券が予約・販売可能になる日である。予測日は需要予測処理を行う当日である。予測ターゲット日は、乗車状況を予測したい日であり、予測対象列車の運行日である。予測ターゲット日を第０日の基準として、予測日は第ｍ日、予約開始日は第ｎ日と表現することができる。第ｍ日から第ｎ日までは乗車券の購入実績データが得られているが、第０日から第ｍ−１日までは実績データがなく需要予測の範囲となる。予測日が予測ターゲット日に近いほど需要予測の精度は向上するが、あまり近いと車両計画の変更を現場に反映するのが難しくなる。また第ｎ日と第０日の間に何回予測日を設けてもよい。
【００２４】
図９は、データ収集・処理部１０７およびデータ分析部１０８の処理手順を示すフローチャートである。データ収集・処理部１０７のプログラムは、定時起動または指令員の操作で実行が開始され、まずデータ記録部１０２とデータ記録部１０４から切符データを取得し、データ収集を行う（ステップ２０２）。
【００２５】
ステップ２０４〜２０８は、データ処理プロセス２０３である。データ収集・処理部１０７は、重み換算テーブル７０２を参照し（ステップ２０４）、切符データの各レコードの「希望順位」に重み付けを行って「希望値」を算出し（ステップ２０５）、各レコードに希望フィールドを追加する加工前切符データ１１３更新を行う（ステップ２０６）。この結果として加工前切符データ１１３は、切符データ７０１となる。次にデータ収集・処理部１０７は、切符データ７０１の各レコードを駅区間単位に分解し（ステップ２０７）、この分解によって追加となるレコードを生成する（ステップ２０８）。この結果として切符データ７０１は、加工後切符データ１１４となる。次にデータ収集・処理部１０７は、運行日、列車番号、種別、駅区間をキーとして加工後切符データ１１４のレコードをソートし、データベース１１２に格納する（ステップ２０９）。
【００２６】
ステップ２１１〜２１４は、データ分析プロセス２１０である。データ分析部１０８は、加工後切符データ１１４を参照し、予測対象列車の運行日（乗車日）、列車番号、種別、駅区間の組合せごとに予測実行日までの需要合計を算出する（ステップ２１１）。ここでの需要は購入実績のあった座席数が対象となる。次にデータ分析部１０８は、加工後切符データ１１４を参照し、同組合せごとに予測実行日の翌日から運行日までの需要合計を算出する（ステップ２１２）。ここでの需要は購入実績の有無によらず希望値が対象となる。次にデータ分析部１０８は、同組合せについてステップ２１１で計算した需要合計とステップ２１２で計算した需要合計とを合計し、その合計値から需要車両数を算出し、同組合せの計画車両数との差である偏差値を計算する（ステップ２１３）。次にデータ分析部１０８は、計画車両数に対して需要に基づく車両増減数を計算する（ステップ２１４）。最後にデータ分析部１０８は、以上の分析結果を出力するために指令員端末１１０に送信する（ステップ２１５）。
【００２７】
上記組合せについての偏差値は、次に示す数１によって計算される。
【００２８】
【数１】
2006113635.tif 000003
ここで符号の意味は次の通りである。
【００２９】
Ｙｉ：予測実行日までの各日の需要数
Ｘ’ｉ：予測実行日の翌日から運行日までの過去の各日の購入不可であった需要数
Ｙ’ｉ：予測実行日の翌日から運行日までの過去の各日の購入できた需要数
ｂ：１車両当たりの定員数
ａ：計画車両数
Ｗ：偏差値。
【００３０】
Σは各日の需要数の合計を示し、第ｍ日から第ｎ日までは加工後切符データ１１４で購入が○のレコードの各日の切符枚数の合計（実績値）である。第０日から第ｍ−１までは加工後切符データ１１４で購入が×のレコードの各日の希望値の合計であり、また購入が○のレコードの各日の希望値の合計である。第０日から第ｍ−１日までの需要数の合計は予測値となる。実績値に予測値を加えた合計がその組合せについての座席需要数である。この座席需要数を１車両当たりの定員数で割った車両数を計画車両数としても構わない。もちろん第ｍ＋１日から第ｎ日までを実績データによる需要予測の範囲、第０日から第ｍ日までを過去データによる需要予測の範囲としてもよい。偏差値は、上記組合せについて需要車両数と計画車両数との差分となる。
【００３１】
予測実行日の翌日から運行日までは需要予測となるため、加工後切符データ１１４の中の過去データが需要予測の対象データとなる。データ分析部１０８は、データベース１１２中のカレンダデータを参照し、曜日、特定のイベントの有無などに基づいて予測対象日に最も近い過去の日付を決定し、加工後切符データ１１４の中で決定した日付の切符データを取得し、取得した切符データに基づいて需要数を算出する。予測対象日に近い過去の日付を決定する方法については、需要予測の周知技術であるので詳細説明を省略する。
【００３２】
車両増減数は、偏差値を整数化した数値である。すなわちＷの整数部分が車両増減数である。−１＜Ｗ＜１の場合には、計画車両の変更を必要としない。Ｗ≦−１の場合には計画車両数を減らす必要があり、Ｗ≧＋１の場合には計画車両数を増やす必要がある。
【００３３】
図１０は、指令員端末１１０の分析結果表示部１１１の処理手順を示すフローチャートである。分析結果表示部１１１のプログラムは、指令員の操作で実行が開始され、データ処理サーバ１０６から分析結果データを受信し（ステップ３０２）、そのデータを表示装置上に表示する（ステップ３０３）。
【００３４】
図１１は、指令員端末１１０の表示装置に表示される分析結果表示例である。この例では、運行日、列車番号、種別、駅区間の組合せごとに偏差値と車両増減数が表示される。分析結果は、指令員が運行日の該当列車の編成見直し、または前後の時間帯に臨時列車増発、または列車運休などの対策を講じる時の判断データとなる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】実施形態のシステムの構成図である。
【図２】列車が経由する駅を説明する図である。
【図３】収集される切符データの例を示す図である。
【図４】加工前切符データ１１３のデータ例を示す図である。
【図５】重み換算テーブル７０２のデータ例を示す図である。
【図６】切符データ７０１のデータ例を示す図である。
【図７】加工後切符データ１１４のデータ例を示す図である。
【図８】予約開始日から予測ターゲット日までの時間軸を説明する図である。
【図９】実施形態のデータ処理サーバ１０６の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】実施形態の指令員端末１１０の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】表示される分析結果表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００３６】
１０１：駅員端末、１０３：自動券売機、１０６：データ処理サーバ、１０７：データ収集・処理部、１０８：データ分析部、１１０：指令員端末、１１３：加工前切符データ、１１４：加工後切符データ、７０１：切符データ、７０２：重み換算テーブル。
【図１】
2006113635.tif 000004
【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】
2006113635.tif 000010
【図８】
2006113635.tif 000011
【図９】
2006113635.tif 000012
【図１０】
2006113635.tif 000013
【図１１】
2006113635.tif 000014