(57)【要約】      （修正有）【課題】大規模な路線ネットワークを対象として列車や駅の混雑状況を高速に予測・可視化する。【解決手段】システムにおいて、駅・路線・列車情報は、鉄道網の路線情報とダイヤ情報を格納する。乗客需要情報は、複数のトリップデータを含む。トリップデータの１つは、移動する乗客の人数と、当該乗客が出発する駅である出発駅と、当該乗客の目的とする駅である到着駅と、出発駅を出発する時刻に関する出発時刻とを含む。計算サーバは、駅・路線・列車情報と乗客需要情報を入力とし、トリップデータのそれぞれに対して、当該乗客が乗車する列車を推定して付加し、利用者行動予測情報を生成する乗車列車推定手段と、乗車列車推定手段で処理される乗客需要情報を、複数のトリップデータを結合することで集約する乗客需要情報集約手段を備える。乗客需要情報集約手段で集約された乗客需要情報を乗車列車推定手段で処理することで、推定のための計算時間を短縮する。【選択図】図１
2019177760.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
駅・路線・列車情報及び乗客需要情報を利用可能な情報処理装置で構成され、
前記駅・路線・列車情報は、鉄道網の路線情報とダイヤ情報を格納するものであり、
前記乗客需要情報は複数のトリップデータを含み、
前記トリップデータの１つは、移動する乗客の人数と、当該乗客が出発する駅である出発駅と、当該乗客の目的とする駅である到着駅と、前記出発駅を出発する時刻に関する出発時刻とを含み、
前記駅・路線・列車情報と前記乗客需要情報を入力とし、前記トリップデータのそれぞれに対して、当該乗客が乗車する列車を推定して付加し、利用者行動予測情報を生成する乗車列車推定手段を備え、
前記乗車列車推定手段で処理される前記乗客需要情報を、複数の前記トリップデータを結合することによって集約する、乗客需要情報集約手段を備え、
前記乗客需要情報集約手段で集約された前記乗客需要情報を前記乗車列車推定手段で処理することにより、推定のための計算時間を短縮する、輸送機関混雑予測システム。
【請求項２】
前記乗客需要情報集約手段は、集約前の前記乗客需要情報のトリップデータの件数と、集約後の前記乗客需要情報のトリップデータの件数に基づいて、どの程度の計算時間の短縮が見込まれるかを求め、集約の度合いに対応付けて出力装置に表示する、
請求項１記載の輸送機関混雑予測システム。
【請求項３】
前記乗客需要情報集約手段は、前記出発時刻を所定の集計単位で纏めることにより、複数の前記トリップデータを結合する、
請求項１記載の輸送機関混雑予測システム。
【請求項４】
前記乗客需要情報集約手段は、特定の前記出発駅と前記到着駅の組み合わせに限定して前記出発時刻を所定の集計単位で纏める、
請求項３記載の輸送機関混雑予測システム。
【請求項５】
前記乗客需要情報集約手段は、所定の時間帯に限定して前記出発時刻を所定の集計単位で纏める、
請求項３記載の輸送機関混雑予測システム。
【請求項６】
前記乗客需要情報集約手段は、時間帯毎に前記集計単位を変更する、
請求項３記載の輸送機関混雑予測システム。
【請求項７】
前記トリップデータの１つは、さらに前記出発駅から前記到着駅に到る経路を含み、
前記乗客需要情報集約手段は、前記経路で用いられる路線に基づいて前記集計単位を変更する、
請求項３記載の輸送機関混雑予測システム。
【請求項８】
前記乗客需要情報集約手段は、集約後の乗客需要情報のトリップデータの乗客の人数が所定閾値を超えないように上限を設ける、
請求項３記載の輸送機関混雑予測システム。
【請求項９】
前記乗車列車推定手段はさらに、前記トリップデータのそれぞれに対して、前記乗車する列車毎に乗車駅と降車駅を推定して付加し、前記利用者行動予測情報を生成する、
請求項１記載の輸送機関混雑予測システム。
【請求項１０】
さらに列車乗員集計手段を備え、
該列車乗員集計手段は、前記利用者行動予測情報を入力とし、
前記列車毎の所定の駅間における乗車人員を集計した結果である列車乗車人員予測情報を生成する、
請求項９記載の輸送機関混雑予測システム。
【請求項１１】
さらに列車乗員集計手段を備え、
該列車乗員集計手段は、前記利用者行動予測情報を入力とし、
前記列車毎に乗客をその乗車駅と降車駅の組み合わせで集計した結果である乗降人数予測情報を生成する、
請求項９記載の輸送機関混雑予測システム。
【請求項１２】
さらに駅滞留人数集計手段を備え、
該駅滞留人数集計手段は、前記利用者行動予測情報を入力とし、
前記乗客の前記駅毎の滞留人数を前記到着駅別に集計した結果である目的地別滞留人数予測情報を生成する。
請求項９記載の輸送機関混雑予測システム。
【請求項１３】
駅・路線・列車情報及び乗客需要情報を利用可能な情報処理装置を用いる混雑予測方法であって、
前記駅・路線・列車情報は、鉄道網の路線情報とダイヤ情報を格納するものであり、
前記乗客需要情報は複数のトリップデータを含み、
前記トリップデータの１つは、移動する乗客の人数と、当該乗客が出発する駅である出発駅と、当該乗客の目的とする駅である到着駅と、前記出発駅を出発する時刻に関する出発時刻とを含み、
前記駅・路線・列車情報と前記乗客需要情報を入力する入力ステップ、
前記トリップデータのそれぞれに対して、当該乗客が乗車する列車を推定して付加し、利用者行動予測情報を生成する乗車列車推定ステップ、
前記乗車列車推定ステップで処理される前記乗客需要情報を、複数の前記トリップデータを結合することによって集約する、乗客需要情報集約ステップ、を備え、
前記乗客需要情報集約ステップで集約された前記乗客需要情報を前記乗車列車推定ステップで処理することにより、推定のための計算時間を短縮する、混雑予測方法。
【請求項１４】
前記乗客需要情報集約ステップは、集約前の前記乗客需要情報のトリップデータの件数と、集約後の前記乗客需要情報のトリップデータの件数に基づいて、どの程度の計算時間の短縮が見込まれるかを求め、集約の度合いに対応付けて出力装置に表示する、
請求項１３記載の混雑予測方法。
【請求項１５】
前記乗客需要情報集約ステップは、前記出発時刻を所定の集計単位で纏めることにより、複数の前記トリップデータを結合する、
請求項１３記載の混雑予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、輸送機関を対象に車両や乗降施設の混雑を予測し、可視化するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道事業者にとって駅や列車の混雑状況を把握することは、安全かつ安定的な輸送サービスを実現する上で非常に重要である。特に鉄道の運行を管理する指令員は、異常時において列車の増発や停車時分延長の必要性判断を即座に行う必要があるが、その判断材料として駅や列車の混雑状況をリアルタイムに知りたいというニーズがある。
【０００３】
多くの駅では既に監視カメラなどが設置されており、鉄道事業者は遠隔地からでもリアルタイムにプラットフォームの混雑などを把握することができるようになっている。監視カメラを用いた混雑把握は、改札口付近やエスカレーターの乗降場所など特定のエリアに対しては有効な手段といえるが、駅全体の混雑度を把握するためには、駅構内において監視カメラを死角なく全てに配置する必要があり、コスト面や、乗客へのプライバシー配慮の面で難しい課題がある。
【０００４】
一方、列車の混雑については、車両の荷重センサから得られたデータを用いて求める方法が知られている。例えば特許文献１では、車両重量と、乗客一人当たりの平均重量を利用して、列車の乗車率を算出する技術が開示されている。
【０００５】
また駅に設置された自動改札機の通過記録を利用する技術も知られている。特許文献２には、未来の乗客流動を予測するために、自動改札機の通過記録を集計しておき、予測当日の実測値と照らし合わせて、統計的に類似のパターンを抽出することで当日の流動予測に活用する技術が開示されている。
【０００６】
また特許文献３には列車を利用して出発駅から到着駅に向かう乗客の経路を効用関数により計算し、列車の乗車人員等を予測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１２−１０１６４０号公報
【特許文献２】特開２０１０−０６１３２１号公報
【特許文献３】特開２０１２−１９６９８７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の方法は列車の乗車率を推定する技術であって、駅の混雑状況の把握に対応するものではない。また車両の荷重センサで計測したデータをリアルタイムに収集するためには、無線システムの導入が必要となり、全ての列車に対して網羅的に収集する仕組みを構築するためには多額の開発コストがかかる。
【０００９】
また特許文献２の方法を用いると、時間帯別のＯＤデータ（入場駅と出場駅の組み合わせ）を予測することが可能であるが、この方法単独では直接的に列車や駅の混雑状況を推定することはできない。
【００１０】
また特許文献３の方法を用いると、時間帯別のＯＤデータに対して効用関数をもとに利用経路や利用列車を割り当てることで列車の混雑度や駅の混雑度を予測することができる。しかし、この方法では対象のＯＤデータの件数や路線ネットワークの規模が大きくなるにつれて、列車への配分計算処理に時間を要し、予測結果を即時的に提示することが難しくなるという問題がある。
【００１１】
本発明は、かかる点を鑑みてなされたものであり、大規模な路線ネットワークを対象として列車や駅の混雑状況を高速に予測・可視化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の好ましい一側面は、駅・路線・列車情報及び乗客需要情報を利用可能な情報処理装置で構成される。駅・路線・列車情報は、鉄道網の路線情報とダイヤ情報を格納するものである。乗客需要情報は複数のトリップデータを含み、トリップデータの１つは、移動する乗客の人数と、当該乗客が出発する駅である出発駅と、当該乗客の目的とする駅である到着駅と、出発駅を出発する時刻に関する出発時刻とを含む。そして、駅・路線・列車情報と乗客需要情報を入力とし、トリップデータのそれぞれに対して、当該乗客が乗車する列車を推定して付加し、利用者行動予測情報を生成する乗車列車推定手段を備える。また、乗車列車推定手段で処理される乗客需要情報を、複数のトリップデータを結合することによって集約する、乗客需要情報集約手段を備える。そして、乗客需要情報集約手段で集約された乗客需要情報を乗車列車推定手段で処理することにより、推定のための計算時間を短縮する。
【００１３】
本発明の好ましい他の一側面は、駅・路線・列車情報及び乗客需要情報を利用可能な情報処理装置を用いる混雑予測方法である。駅・路線・列車情報は、鉄道網の路線情報とダイヤ情報を格納するものである。乗客需要情報は複数のトリップデータを含み、トリップデータの１つは、移動する乗客の人数と、当該乗客が出発する駅である出発駅と、当該乗客の目的とする駅である到着駅と、出発駅を出発する時刻に関する出発時刻とを含む。そして、駅・路線・列車情報と乗客需要情報を入力する入力ステップ、トリップデータのそれぞれに対して、当該乗客が乗車する列車を推定して付加し、利用者行動予測情報を生成する乗車列車推定ステップ、乗車列車推定ステップで処理される乗客需要情報を、複数のトリップデータを結合することによって集約する、乗客需要情報集約ステップ、を備え、乗客需要情報集約ステップで集約された乗客需要情報を乗車列車推定ステップで処理することにより、推定のための計算時間を短縮する。
【発明の効果】
【００１４】
大規模な路線ネットワークを対象として列車や駅の混雑状況を高速に予測・可視化することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施例のシステム構成を示すブロック図である。
【図２】駅・路線・列車情報１２３のデータ構造を示す表図である。
【図３】駅・路線・列車情報１２３のデータ構造を示す表図である（つづき）。
【図４】乗客需要情報１２４のデータ構造を示す表図である。
【図５】本実施例を適用する鉄道の路線図の例を示す概念図である。
【図６】列車混雑予測情報１２５のデータ構造を示す表図である。
【図７】駅混雑予測情報１２６のデータ構造を示す表図である。
【図８】利用者行動予測情報１２７のデータ構造を示す表図である。
【図９】乗車列車推定プログラム１３４のフローチャートである。
【図１０】乗客需要情報集約プログラム１３５のフローチャートである。
【図１１】乗客需要情報集約レベルと、集約比率の関係を示すグラフ図である。
【図１２】乗客需要情報集約レベル設定画面の一例を示す平面図である。
【図１３】列車乗員集計プログラム１３６のフローチャートである。
【図１４】駅滞留人数集計プログラム１３７のフローチャートである。
【図１５】情報配信サーバ１１３が配信する画面の一例を示す平面図である。
【図１６】情報配信サーバ１１３が配信する画面の一例を示す平面図である。
【図１７】情報配信サーバ１１３が配信する画面の一例を示す平面図である。
【図１８】情報配信サーバ１１３が配信する画面の一例を示す平面図である。
【図１９】情報配信サーバ１１３が配信する画面の一例を示す平面図である。
【図２０】情報配信サーバ１１３が配信する画面において駅や路線の表示位置を決定するプログラムのフローチャートである。
【図２１】情報配信サーバ１１３が配信する画面において駅の表示サイズを決定するプログラムのフローチャートである。
【図２２Ａ】情報配信サーバ１１３が配信する画面の一例を示す平面図である。
【図２２Ｂ】情報配信サーバ１１３が配信する画面の一例を示す平面図である。
【図２３】情報配信サーバ１１３が配信する画面の一例を示す平面図である。
【図２４】情報配信サーバ１１３が配信する画面の一例を示す平面図である。
【図２５】情報配信サーバ１１３が配信する画面の一例を示す平面図である。
【図２６】情報配信サーバ１１３が配信する画面の一例を示す平面図である。
【図２７】情報配信サーバ１１３が配信する画面の一例を示す平面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。
【００１７】
以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、重複する説明は省略することがある。
【００１８】
同一あるいは同様な機能を有する要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、複数の要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
【００１９】
本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数、順序、もしくはその内容を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。
【００２０】
図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
【００２１】
本明細書で引用した刊行物、特許および特許出願は、そのまま本明細書の説明の一部を構成する。
【００２２】
本明細書において単数形で表される構成要素は、特段文脈で明らかに示されない限り、複数形を含むものとする。
【００２３】
以下で説明される実施例の一例では、プログラムを実行するプロセッサと、プログラムを格納する記憶デバイスとを備える列車・駅の混雑予測システムが説明されている。このシステムは、輸送手段を利用するための乗降施設や車両の一部に設置された乗客数を検知するための計測手段と有機的に結合している。記憶デバイスは、計測手段で部分的に計測された乗客数を格納しており、プロセッサは指定された計算終了見込み時間に従って乗客データを集約し、対象とする輸送機関ネットワークの全車両および全乗降施設の滞留人数を高速に計算する。
【００２４】
図１から図２７を用いて、本発明の実施形態を説明する。なお、本発明の実施例は、鉄道輸送サービスを対象とするものであるが、本発明は、多数人が利用する輸送手段（例えば、バス）に適用できる。
【００２５】
図１は、本発明の実施例のシステムにおける、輸送手段の混雑を高速に予測して連続的に可視化する処理の全体概要を示した図である。
【００２６】
本実施例は列車に取り付けられたセンサや、駅構内の既存設備から取得できる部分的な実績データを用いて、数分から数時間先までの各乗客の移動に関するシミュレーションを行い、計算対象とする鉄道ネットワーク上の全列車および全駅の混雑を高速に予測する。計算対象とする鉄道ネットワークの規模が大きく、全乗客の移動の計算に時間がかかる場合に、当該システムの利用者は計算完了までの見込み時間を事前に確認しながら、乗客データを段階的に集約し、計算完了までの時間を短縮化することができる。全ての乗客の移動に関して計算が完了した後、列車や駅の混雑予測結果を一つの画面上に同時に、もしくは連続的に可視化する。指令員や駅員は、各々の業務を遂行する上での判断材料として、提示された混雑予測結果を活用することができる。
【００２７】
図１は、本実施例のシステム構成を示す図である。近年、多くの鉄道の駅には自動改札機１０３が設置されており、自動改札機１０３が非接触型ＩＣカード（または、同等の機能を持つモバイル端末）１０２または磁気乗車券を読み取ることによって、利用者１０１は駅へ入場、または出場することができる。自動改札機１０３が読み取った情報は、ネットワーク１０９を介して、鉄道事業者が管理するデータ管理サーバ群１０５へ送信され、改札通過データとして蓄積される。改札通過データには、各乗客が列車を利用するために入場した駅と時刻、降車した駅と時刻等の情報が含まれる。
【００２８】
また、改札付近やプラットホームに監視カメラ１０６が設置されることも多い。一台の監視カメラで撮影できる空間的な範囲は限られているため、一つの駅に改札付近、各プラットホーム、通路、階段など複数台の監視カメラを設置されることが一般的である。監視カメラ１０６が取得した映像データは、鉄道の運行を管理する指令所などで、ネットワーク１０９を介してリアルタイムに映像を確認できる。監視カメラ１０６で撮影した映像から人物を検知し、ある空間に存在している人数を集計する技術も開発されている。
【００２９】
また、駅や列車内で利用可能な公衆無線ＬＡＮの普及に伴い、アクセスポイント１０４が各所に設置されるようになってきている。なお、ここで公衆無線ＬＡＮは鉄道事業者以外の事業者が提供するものであってもよい。公衆無線ＬＡＮとは、無線ＬＡＮによりインターネットへの接続を提供するサービスであり、利用者１０１はノートＰＣ、タブレットＰＣ、スマートフォンなどのモバイル端末からアクセスポイント１０４を介してインターネット接続する。一つのアクセスポイントから電波が到達可能な範囲は、一般的に数十メール程度であるため、駅などの広い空間では複数のアクセスポイントが設置される。モバイル端末が複数のアクセスポイント１０４と交信可能な場合に混信が生じるのを防ぐため、ネットワークを識別するＳＳＩＤによって通信を行う。このため、アクセスポイント１０４側では各モバイル端末の接続開始時刻及び接続終了時刻を取得することができる。
【００３０】
一般的に駅構内に設置されるアクセスポイント１０４は改札付近やプラットホームに複数設置されているので、各アクセスポイント１０４と利用者１０１のモバイル端末との間の電波強度からモバイル端末の位置を大まかに推定できる。あるいは、各モバイル端末が接続しているアクセスポイント１０４を時系列に追跡することで、駅構内における乗客の移動も推定できる。他にも、利用者１０１が、あらかじめモバイル端末の識別子であるＭＡＣアドレス等を登録することによって利用できる公衆無線ＬＡＮサービスを利用している場合には、当該モバイル端末の移動履歴を無線ＬＡＮの接続データから取得できる。これらの駅構内に設置されたアクセスポイント１０４の接続情報はデータ管理サーバ群１０５にリアルタイムに送信される。
【００３１】
本実施例では、自動改札機１０３、監視カメラ１０６、アクセスポイント１０４からの情報に基づき、駅の利用者１０１の数、さらに各利用者１０１が利用する路線等を推定する。もちろんこのような推定はこれらの機器を利用するものに限定はされない。
【００３２】
列車１０７は鉄道事業者の保有する鉄道管理システムで運用されている。鉄道管理システムは、サブシステムとしてダイヤ計画システム、運行管理システム、列車情報管理システム等を有しており、運行管理システムはダイヤ計画システムで作成されたダイヤ通りに列車１０７が運行されているかを管理する。列車情報管理システムは運行中の列車１０７から様々な情報を取得・収集して乗務員や運行管理センタに情報を伝送するシステムである。列車情報管理システムを活用すると、列車の位置や列車番号、列車の故障情報などが各列車から送信され、運行管理センタに集約することができる。一般的に列車１０７にはブレーキング強弱の調整のために、列車の重量を測定できるセンサが取り付けられている。列車重量の計測値を収集し、乗客一人当たりの平均体重から列車１０７の乗車人員情報を推定することができる（例えば特許文献１参照）。
【００３３】
輸送機関混雑予測システム１０８は、鉄道事業者が業務システムの一部として保有してもよいし、鉄道事業者とは異なるサービス事業者が保有して混雑予測結果の配信を鉄道事業者に対して行う事業形態であってもよい。輸送機関混雑予測システム１０８はデータサーバ１１１、計算サーバ１１２及び情報配信サーバ１１３を有している。各サーバはネットワーク１１８を介してシステム運用者（輸送機関混雑予測システム１０８を鉄道事業者が保有している場合には鉄道事業者）１１４が使用する計算機と接続されている。また、輸送機関混雑予測システム１０８はネットワーク１１７を介して指令員１６２が業務を遂行している運行管理センタ１６３、乗客等１６０が使用する端末１６１と通信できる。
【００３４】
以下、輸送機関混雑予測システム１０８を構成するサーバについて説明する。なお、本実施例では３つのサーバ群として説明するが、物理的に一つの計算機、または、論理的あるいは物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムとして構成でき、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。
【００３５】
各サーバの基本構成は同一であり、ネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）１３０、１５０、プロセッサ（ＣＰＵ）１３１、１５１、メモリ１３２、１５２及び記憶部１３３、１５３を有する計算機である。ネットワークインタフェース１３０、１５０は、ネットワーク１０９、１１７、１１８に接続するためのインタフェースである。プロセッサ１３１、１５１は、メモリ１３２、１５２に格納されたプログラムを実行する。メモリ１３２、１５２は、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ（Read Only Memory）と揮発性の記憶素子であるＲＡＭ（Random Access Memory）とを含む。ＲＯＭには不変のプログラム、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）などを格納する。また、ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、プロセッサ１３１、１５１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。記憶部１３３，１５３は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ（Hard Disc Drive））、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、光学ドライブ等の大容量かつ不揮発性の記憶装置によって構成され、プロセッサ１３１、１５１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。なお、記憶部として複数の記録装置を設け、プログラムやデータを複数の記録装置に分割して記録してもよい。
【００３６】
また、各サーバは、キーボードやマウスなどが接続され、オペレータからの入力を受ける入力インタフェース及び、ディスプレイ装置やプリンタなどが接続され、プログラムの実行結果をオペレータが視認可能な形式で出力する出力インタフェースを有してもよい。また、各サーバが実行するプログラムは、ネットワークまたはリムーバブルメディア（光ディスク、フラッシュメモリなど）介して各サーバに提供される。このため、各サーバは、リムーバブルメディアからデータを読み込むインタフェースを有するとよい。
【００３７】
まず、データサーバ１１１について説明する。駅構内の設備（１０３，１０６）やアクセスポイント１０４からの情報、列車１０７を管理している鉄道管理システムからの情報などは、新たなデータを取得したタイミング、または所定の時間間隔（数分おき、数時間おきなど）で、ネットワーク１０９を介して、データサーバ１１１へ送信される。データの収集に関しては、特許文献１〜３に記載のような種々の公知技術を使用してよい。
【００３８】
データサーバ１１１は、受信したデータをデータ格納部（ＤＢ）１２１に記録する。データ格納部１２１には、駅・路線・列車情報１２３、乗客需要情報１２４、列車混雑予測情報１２５、駅混雑予測情報１２６、利用者行動予測情報１２７を格納する。これらのデータの詳細については後述する。
【００３９】
次に、計算サーバ１１２は、データサーバ１１１に蓄積されたデータ群を用いて、列車や駅の混雑予測処理を実行する。記憶部１３３には、乗車列車推定プログラム１３４、乗客需要情報集約プログラム１３５、列車乗員集計プログラム１３６、駅滞留人数集計プログラム１３７及び計算処理の過程で生成される中間データが格納される。プログラムは記憶部１３３から読み出され、メモリ１３２にロードされて、プロセッサ１３１によって実行される。分析対象のデータはデータサーバ１１１もしくは記憶部１３３に格納された中間データから取得し、メモリ１３２に一時的に格納され、プロセッサ１３１がプログラムを記憶部１３３から読み出して実行する。これらプログラムは、予め定められた時間間隔（例えば、数秒おき、数分おきなど）に従って自動的に実行してもよいし、システム運用者１１４が指示したタイミングで実行してもよい。これらのプログラムの詳細については後述する。
【００４０】
次に、情報配信サーバ１１３はその記憶部１５３に情報配信プログラム１５５などのプログラムと、計算処理の過程で生成される中間データを格納する。情報配信サーバ１１３は、システム運用者１１４、運行管理センタ１６３の指令員１６２、または乗客１６０が使用する端末１６１から、ネットワーク１１７、１１８を介してアクセスされ、情報を提供する。
【００４１】
輸送機関混雑予測システム１０８のシステム運用者１１４は、端末からネットワーク１１８を介して、輸送機関混雑予測システム１０８に蓄積されたデータの構成や状況、計算サーバ１１２の状況や計算結果、利用者からの検索リクエスト状況などを確認することができる。
【００４２】
図２および図３はデータサーバ１１１に格納される駅・路線・列車情報１２３のデータ構造を示す図である。駅・路線・列車情報１２３には、システムを適用する鉄道の路線情報とダイヤ（運行計画）情報が含まれる。駅・路線・列車情報１２３は、輸送機関の物理的な構成等を示すものであり、システム運用者１１４等により予め格納されているマスターデータである。
【００４３】
図２において、駅情報３００は、輸送網を構成する各ノード（結節点）の情報を格納する。ノードとしては、鉄道の駅、バスの停留所、航空機の空港などを含む。本明細書等ではこれらを総称して「駅」と呼ぶことがある。本実施例では、駅情報３００は、駅ＩＤ３０１、駅名３０２、所有会社３０３、所在地３０４、緯度経度情報３０５、駅の構内図が保存されているパス情報３０６などの情報を含む。
【００４４】
路線情報３１０は、輸送網を構成する各リンク（ノード間の連結）の情報を格納する。リンクとしては、鉄道の路線、バスの路線、航空機の航路などを含む。本明細書等ではこれらを総称して「路線」と呼ぶことがある。本実施例では、路線情報３１０は、路線ＩＤ３１１、路線名３１２、運営会社３１３、列車の種別３１４、路線形状３１５などの情報を含み、路線の構造を表す。路線形状３１５は、混雑予測結果を画面上に可視化する際に用いられる情報で、システム管理者または利用者が任意に指定してもよいし、駅情報３００に含まれる各駅の緯度経度情報３０５を用いて自動的に決定する処理を追加してもよい。
【００４５】
駅・路線関係情報３２０は、駅情報３００で定義されるノードと、路線情報３１０で定義されるリンクとの関連の情報を格納する。本実施例では、駅・路線関係情報３２０は路線ＩＤ３２１、駅ＩＤ３２２、走行順序３２３などの情報を含む。路線を構成する駅は、基本的に実際の並び順に従って格納される。並び順は走行順序３２３により知ることができる。
【００４６】
列車時刻表情報３３０は、ノード間をリンクを介して移動する輸送手段の情報を格納する。輸送手段としては列車、バス、航空機などを含む。本明細書等ではこれらを総称して「列車」と呼ぶことがある。各リンクにおける各ノードを、どの時刻に出発、到着あるいは通過するかの情報を格納する。本実施例では、列車時刻表情報３３０は、列車ＩＤ３３１、路線ＩＤ３３２、駅ＩＤ３３３、走行順序３３４、通停区分３３５、到着時刻３３６、出発時刻３３７、定員情報３３８などの情報を含む。通停区分３３５には通過または停車を表す値が格納される。通停区分が通過の場合には、必ずしも到着時刻や出発時刻の値が格納されていなくてもよい。列車時刻表情報３３０は、鉄道管理システムのダイヤ計画システムから随時データを受信し、更新される。
【００４７】
図３で、駅構内設備情報４６０は駅情報３００で定義される各ノードの物理的構成を複数エリアに分け、各エリアに関する情報を格納したものである。駅構内設備情報４６０はエリアＩＤ４６１、駅ＩＤ４６２、路線ＩＤ４６３、エリア名称４６４、エリア面積情報４６５、滞留人数閾値４６６などの情報を含む。エリアの区切りに関する定義は、システム導入時に一意に指定してもよいし、システム管理者または利用者毎に任意に指定してもよい。滞留人数閾値４６６はエリア面積情報４６５を用いて、滞留可能な人数を自動的に求めて格納してもよいし、システム管理者または利用者が任意に指定してもよい。滞留人数閾値４６６の情報は、駅の混雑予測結果を可視化する際のアラート表現に必要な情報である。
【００４８】
図４はデータサーバ１１１に格納される乗客需要情報１２４のデータ構造を示す図である。乗客需要情報１２４はトリップＩＤ４０１、出発駅ＩＤ４０２、到着駅ＩＤ４０３、出発時刻４０４、利用人数４０５、経路情報４０６などの情報を含み、乗客がどこからどこへ何時頃に移動を開始するかという情報を表す。乗客需要情報１２４は、ネットワーク１０９を介して収集される各種データや、別途システム運用者１１４が入力したデータを元に作成することができる。乗客需要情報１２４は、本実施例の輸送機関混雑予測システムが実行するシミュレーションの元データとして用いられる。
【００４９】
トリップＩＤはユニークな値である。出発時刻４０４の時間の粒度は1秒単位でもよいし、1分単位や10分単位など任意の単位で格納されてもよい。乗客需要情報１２４は、例えば過去の改札通過データを用いて、ある所定時間帯にある駅に入場した乗客がどの駅で降車したか利用人数を集計することで算出することができる。図４の一レコード目では、出発時刻（2016/3/21 12:00:10）において出発駅（１０００１）に入場し、到着駅（１０００２）に向かった乗客が一人である例を示している。
【００５０】
乗客需要情報１２４を作成する手段としては、アンケートなどの調査結果を活用する方法もある。また、過去のデータを元にして現在または将来の需要を推定しても良い。例えば、駅に設置された自動改札機を通過した乗客のＩＣ乗車券データの履歴を活用する方法、公衆無線ＬＡＮアクセスポイントの接続情報や監視カメラ映像に対して分析を行い、利用者の出発駅と到着駅を推測する方法などが挙げられる。他にも天候や周囲の交通状況、イベント等の不規則に生じる事象を加味して作成してもよい。例えば平日用、休日用など業務の目的に応じて複数の乗客需要情報を保持していてもよい。乗客需要情報１２４の更新は、予め定められた時間間隔（例えば、数秒おき、数分おき、数時間おき、数日おきなど）に従って自動的に実行してもよいし、データサーバ１１１が新しく改札通過データを受信するタイミングで実行してもよい。
【００５１】
経路情報４０６は利用する路線と乗車駅および降車駅を含む情報であり、複数の路線を利用する移動に関しては、全ての利用路線について上記の情報が格納される。
【００５２】
図５も参照し、経路情報４０６について路線ネットワークの例を用いて説明する。例えば、図４のトリップＩＤ４０１が２のレコードは、駅（１０００１）を出発し、駅（１０００６）に到着するトリップであるが、経路情報として「20002-10001-10003-20004-10003-10006」が与えられている。この場合に、乗客はまず路線ＩＤ（２０００２）の路線に駅（１０００１）から乗り、駅（１０００３）で降りる。駅（１０００３）で路線（２０００４）に乗換えて、駅（１０００３）から乗り、駅（１０００６）で降りるという経路に従う。また、トリップＩＤ４０１が３のレコードも同じく駅（１０００１）を出発し、駅（１０００６）に到着するトリップであるが、経路情報として「20003-10001-10006」が与えられている。この場合、乗客は路線ＩＤ（２０００３）の路線だけを使用することを表している。
【００５３】
このように経路情報４０６は、取得されたデータで乗客ごとの実際の経路が不明な場合は、出発駅ＩＤと到着駅ＩＤの組み合わせに対して一つだけ、経路を設定するようにしてもよいし、複数の経路をなんらかの方法で配分して格納してもよい。経路の配分に関しては、駅構内に設置された無線アクセスポイントとの接続情報を用いて各乗客の移動経路をトレースした実績値を用いる方法や、経路探索により経路候補を複数列挙した上で、効用関数を用いて配分する方法などがあげられる。また列車の時刻表を用いて時間帯毎に経路候補を列挙し、配分率を変えて指定してもよい。
【００５４】
図６はデータサーバ１１１に格納される列車混雑予測情報１２５のデータ構造を示す図である。列車混雑予測情報１２５には、計算対象の輸送機関の全列車に関する混雑予測結果が、列車乗車人員予測情報４２０や乗降人数予測情報４３０などの形式で格納される。列車混雑予測情報１２５は、駅・路線・列車情報１２３と乗客需要情報１２４を元にシミュレーションを行なって作成される。
【００５５】
列車乗車人員予測情報４２０は、走行中の列車内の乗車人員を表す。列車乗車人員予測情報４２０は列車ＩＤ４２１、路線ＩＤ４２２、駅ＩＤ４２３、走行順序４２４、乗車人員４２５などの情報を含み、各列車について各駅間を走行中の乗車人員情報を表す。ここで乗車人員４２５の代わりに、乗車人員と列車の定員情報から求めた乗車率を格納してもよい。例えば、列車乗車人員予測情報４２０の１行目のデータは、駅ＩＤ１０００１の駅で、列車ＩＤ８７６３の列車内の人員は４０１名であり、それが駅ＩＤ１０００２の駅まで乗車することを示す。
【００５６】
乗降人数予測情報４３０は、列車毎に乗客の乗車駅と降車駅を表す。乗降人数予測情報４３０は列車ＩＤ４３１、路線ＩＤ４３２、乗車駅ＩＤ４３３、降車駅ＩＤ４３４、利用人数４３５などの情報を含み、各列車を利用する乗客を対象に、乗車駅と降車駅の組み合わせで集計した結果が格納される。例えば、乗降人数予測情報４３０の１行目のデータは、列車ＩＤ８７６５の列車について、１０人の乗客が駅ＩＤ１０００１の駅で乗り、その１０人は駅ＩＤ１０００２の駅で降りることを示す。
【００５７】
列車乗車人員予測情報４２０は前述したように、列車に取り付けられた重量センサの値を用いて推定することができる。または列車のドア付近にカメラや赤外線センサなどの計測手段を取り付けておき、列車の乗降人数をカウントすることで求めてもよい。または列車内に公衆無線ＬＡＮのアクセスポイントが設けられている場合には、駅のプラットホームでの列車待ち乗客数を推定する方法と同様に列車内の乗車人数を求めてもよく、改札通過データを用いて、前述した列車待ち乗客数を推定したのと同様に全乗客の利用経路および利用した列車を推定して集計してもよい。
【００５８】
図７はデータサーバ１１１内に格納される駅混雑予測情報１２６のデータ構造を示す図である。駅混雑予測情報１２６には計算対象の輸送機関ネットワークに含まれる全駅に関して、混雑予測結果が移動方向別人数予測情報４４０や目的地別滞留人数予測情報４５０の形式で格納される。駅混雑予測情報１２６は、駅・路線・列車情報１２３と乗客需要情報１２４を元にシミュレーションを行なって作成される。
【００５９】
移動方向別人数予測情報４４０は、駅構内での乗客の移動を表す。移動方向別人数予測情報４４０は駅ＩＤ４４１、時刻４４２、始点エリアＩＤ４４３、終点エリアＩＤ４４４、人数４４５などの情報を含む。集計の時間単位は１分毎、５分毎、１０分毎などあらかじめ決められた時間単位に従う。移動方向別人数予測情報４４０は各駅の入場者、出場者、乗換者を指定時単位で記録したデータである。
【００６０】
始点エリアＩＤおよび終点エリアＩＤの値により、例えば下記に示す３種類の駅構内移動パターンを表現できる。
（１）改札から入場して列車に乗る乗客
始点エリアＩＤ＝ある駅の改札エリア、終点エリアＩＤ＝ある駅のホーム
時刻４４２には、例えば移動を開始した時刻が格納される。
（２）列車から降りて改札を出場する乗客
始点エリアＩＤ＝ある駅のホーム、終点エリアＩＤ＝ある駅の改札エリア
時刻４４２には、例えば列車を降りた時刻が格納される。
（３）ある路線の列車から降りて、別の路線へ乗り換える乗客
始点エリアＩＤ＝ある駅のホーム、終点エリアＩＤ＝ある駅のホーム
終点エリアＩＤ≠始点エリアＩＤ
時刻４４２には、例えば乗換元の列車を降りた時刻が格納される。
【００６１】
目的地別滞留人数予測情報４５０は、駅ＩＤ４５１、時刻４５３、到着駅ＩＤ４５３、人数４５４などの情報を含む。目的地別滞留人数予測情報４５０は、各駅の滞留人数を目的地別に、断面情報として集計したデータである。移動方向別人数予測情報４４０と同様に、集計の時間単位は１分毎、５分毎、１０分毎などあらかじめ決められた時間単位に従う。
【００６２】
目的地別滞留人数予測情報４５０のデータ構造の１、２行目は、駅ＩＤ（１０００１）に時刻（2016/03/21 12:00:00）のタイミングで滞留している乗客の全数が５０人であり、その内、到着駅（目的地）が（１００１０）である乗客が１０人、到着駅が（１００１２）である乗客が４０人であるという例を示している。滞留している乗客には、その駅を出発駅または到着駅としている乗客のほか、乗り換え客を含む。
【００６３】
駅混雑予測情報１２６の計測手段の一つとして、公衆無線ＬＡＮのアクセスポイントの接続情報の活用があげられる。プラットホーム毎にアクセスポイントが設置されていればその接続数を求める。１つのプラットホームに複数のアクセスポイントが存在する場合は、接続数の集計値を求めればよく、また１つのプラットホームに２つの番線が向かい合って配置されている場合は、接続数を番線毎に分解すればよい。分解には、複数のアクセスポイントからの通信強度を用いて、各端末がプラットホーム上のどの位置にいるかを推定してもよいし、プラットホーム上を撮影している監視カメラ１０６の映像を用いて番線毎におおよその滞留人数を検知するなどの方法が考えられる。また、駅を利用する全乗客が公衆無線ＬＡＮ利用者ではないため、あらかじめ「全乗客数/公衆無線ＬＡＮ利用者数」の比率を求めておき、補正を行う。比率の設定には、アンケート調査を実施してもよいし、自動改札機１０３から得られる、所定時間内に自動改札機１０３を通過した乗客数と、各モバイル端末が接続しているアクセスポイントを時系列に追跡することで得られる乗客の移動から推定できる当該自動改札機１０３を通過した乗客数とを比較して定めてもよい。
【００６４】
また、駅構内に設置されている監視カメラ１０６の映像を用いて、画像処理により人物検知を行い、番線毎に列車を待っている乗客の数を集計することで滞留人数を求めてもよい。なお、上記以外にも赤外線センサなどの計測手段を用いても良い。
【００６５】
図８はデータサーバ１１１内に格納される利用者行動予測情報１２７のデータ構造を示す図である。利用者行動予測情報１２７はトリップＩＤ４７１、出発駅ＩＤ４７２、到着駅ＩＤ４７３、人数４７４、出発時刻４７５、到着時刻４７６、路線ＩＤ（１）４７７、列車ＩＤ（１）４７８、乗車駅ＩＤ（１）４７９、降車駅ＩＤ（１）４８０、列車待ち時間（１）４８１、列車乗車時間（１）４８２などの情報を含む。利用者行動予測情報１２７は、駅・路線・列車情報１２３と乗客需要情報１２４を元にシミュレーションを行なって作成される。
【００６６】
列車待ち時間は、出発時刻を基点として最初の列車に乗車する時刻までの時間、もしくはある路線の列車を降りて、次の路線の列車に乗るまでの時間である。また列車乗車時間はある駅で列車に乗車した時刻を基点として、ある駅で列車を降りるまでの時間である。
【００６７】
ここでトリップＩＤ４７１、出発駅ＩＤ４７２、到着駅ＩＤ４７３、人数４７４、出発時刻４７５は、乗客需要情報１２４に格納されるレコードに対応している。到着時刻４７６以降の項目には、後述の乗車列車推定プログラム１３４で計算した結果が格納される。
【００６８】
路線ＩＤ（１）４７７、列車ＩＤ（１）４７８、乗車駅ＩＤ（１）４７９、降車駅ＩＤ（１）４８０、列車待ち時間（１）４８１、列車乗車時間（１）４８２の６つの項目は、乗客需要情報１２４の経路情報４０６に対応しており、乗客が利用する路線の数だけ繰り返される。乗換を含む経路を利用する乗客の場合には、路線ＩＤ（２）、列車ＩＤ（２）・・・のように続けて記録される。
【００６９】
図９は乗車列車推定プログラム１３４のフローチャートである。乗車列車推定プログラム１３４はデータサーバ１１１に蓄積された乗客需要情報１２４を読み込み、各トリップデータの経路情報を参照して、利用可能な列車を紐付けることにより、列車待ち時間および最終的な到着時刻を計算し、利用者行動予測情報１２７を出力するものである。乗車列車推定プログラム１３４は5分、10分、30分など一定周期で自動的に実行されるか、またはシステム運用者から指示されたタイミングで実行されるものとする。
【００７０】
まず、計算対象とする駅・路線・列車情報１２３を読み込む（ステップ９０１）。このとき、全列車および全駅間の乗車人員を格納する変数を用意し、初期化しておく。
【００７１】
次に乗客需要情報１２４を読み込み、出発駅ＩＤと到着駅ＩＤの組み合わせおよび出発時刻順にソートする（ステップ９０２）。ソート処理は必須ではないが、利用可能な列車を検索する処理において高速化が期待できるため、計算上の工夫としていれておくことが望ましい。
【００７２】
ここで処理を行う乗客需要情報１２４の量が多い場合に、それだけ計算時間も長くかかってしまうという問題があるため、必要に応じて乗客需要情報の集約を行う（ステップ９０３）。集約を行なうことにより、その後の処理９０４以降の繰り返し回数を削減することができる。ただし、この集約処理は乗車列車推定の精度とトレードオフの関係にある。この乗客需要情報の集約処理については後述する。
【００７３】
次に計算対象の乗客需要情報１２４について１レコードずつ、駅・路線・列車情報１２３を参照して、以下の処理を繰り返す(ステップ９０４)。
【００７４】
まず時刻に関する変数ｔを用意し、初期化する（ステップ９０５）。時刻に関する変数ｔには初期値として出発時刻を格納しておく。
【００７５】
さらに利用する路線数の分だけ、以下の処理を繰り返す（ステップ９０６）。
【００７６】
まず、経路情報から最初に利用する路線ＩＤを求め、該当路線を走る列車の中で、時刻ｔ以降に乗車駅に最も早く到着するものを探索する（ステップ９０７）。
【００７７】
次に探索した列車に乗車可能であるかどうかの判定を行う（ステップ９０８）。具体的には探索した列車の乗車人員を参照し、該当トリップの人数を加えても定員を超えなければ乗車可能と判断し、定員を超える場合には乗車不可とする。乗車不可と判断された場合には、次に該当駅に到着する列車を候補として同様の判定処理を行う。このとき、定員情報は駅・路線・列車情報１２３の列車時刻表情報３３０に含まれる情報を、そのまま利用してもよいし、100人オーバーまでは許容する、もしくは1.5倍までは許容するなどマージンを設けてもよい。また路線毎や時間帯毎にマージンの度合を調整してもよい。乗車可能な列車を探索できた場合に、該当トリップの乗車区間（乗車駅から降車駅までの間）を参照して、該当列車の乗車人員情報を更新する。
【００７８】
探索した列車ＩＤの情報は保持しておく。また、時刻ｔと該当列車ＩＤの出発時刻の差分から列車待ち時間を求め、保持しておく（ステップ９０９）。実際には出発駅の改札を入場してから最初に利用する路線の列車が到着するホームまでの徒歩移動時間が必要になるため、この徒歩移動時間を考慮し、一定の時間分を差し引いてもよい。
【００７９】
次に該当列車ＩＤが降車駅に到着する時刻を求め、時刻ｔに格納する（ステップ９１０）。また該当列車ＩＤが乗車駅を出発した時刻から降車駅に到着した時刻までの時間を乗車時間として保持する。以上の処理を利用路線ＩＤ分、繰り返す。
【００８０】
全ての利用路線に関して乗車可能な列車の探索に成功し、乗客需要情報に記載の到着駅に到着することが確認できた場合は、保持しておいた情報を利用者行動予測情報１２７に格納する（ステップ９１１）。
【００８１】
図１０は乗客需要情報集約プログラム１３５のフローチャートである。乗客需要情報集約プログラム１３５は乗車列車推定プログラム１３４の計算時間を短縮するため、データサーバ１１１に蓄積された乗客需要情報１２４を読み込み、集約レベルに応じて集計を行い、処理すべきレコード数を圧縮するものである。
【００８２】
ここで集約レベルの概念を図１１および図１２を用いて説明する。集約レベルとは元々の乗客需要情報１２４の件数と比較した際の減少度合を表す指標である。乗車列車推定プログラム１３４は前述のとおり、一件一件のトリップに対して、乗車可能な列車を探索し、割り当てていく処理であるため、計算時間はトリップ件数に比例する。そこで計算時間を削減するためには、なんらかのルールで集約し、トリップ件数を減らす工夫が有効である。具体的には例えば出発時刻を秒単位ではなく、1分や2分など、まとまった時間単位で集計するなどの方法が挙げられる。
【００８３】
図１１に示すように集計の時間単位が大きくなればなる程、集約比率は高くなる。ただし、集計の時間単位が大きくなればなるほど、乗車列車推定プログラムの列車探索処理において、偏りが生じる確率が高くなるため、混雑予測結果の精度は低くなる。この乗客需要情報集約処理は、粗くてよいので出来る限り早く混雑予測結果を知りたいという場面で有効な機能である。
【００８４】
図１２は集約レベルの設定画面の一例である。集約レベルの活用方法としては図１２に示すような設定画面を用いて、ユーザが乗車列車推定プログラムの処理完了までの見込み時間を確認しながら集約レベルを設定するなどがあげられる。図１２は集約レベルを離散的な数値で表しているが、連続的に変化するものであってもよい。集約レベルを離散的な数値で表す場合は、例えば図１１に示す、出発時刻の集計単位と集約比率のグラフにおける代表点を抽出することで定義できる。集約レベルの定義は、出発時刻の集計単位以外にも下記に示すように様々なルールが考えられ、複数のルールを任意に組み合わせて用いてもよい。ルールの設定は図１２に示す設定画面のオプションで設定できることが望ましい。
・特定の出発駅−到着駅の組み合わせを選んで集約する
・特定の出発時刻時間帯に限定して集約する
・出発時刻時間帯毎に、集計単位を変える（例えば通勤ラッシュ時間帯であれば、集計単位を小さく設定し、日中の時間帯であれば集計単位を大きく設定するなど）
・乗客需要情報１２４の経路４０６で利用される路線を参照し、利用路線に基づいて集計単位を変える（時刻表を参照し、運転間隔に合わせて集計単位を変化させる、一時間あたりの列車本数が少ない路線は集計単位を大きく設定するなど）
・集約後の乗客需要情報の人数がある閾値を超えないように上限を設ける。
【００８５】
乗客需要情報集約プログラム１３５は乗客需要情報１２４が更新されたタイミングで自動的に実行されるか、乗車列車推定プログラム１３４の実行タイミングに付随して自動的に実行されるか、またはシステム運用者から指示されたタイミングで実行されるものとする。
【００８６】
図１０を用いて乗客需要情報集約プログラム１３５の処理について説明する。例として出発時刻の集計単位で集約する処理について説明する。
【００８７】
まず、計算対象とする駅・路線・列車情報１２３を読み込む（ステップ１００１）。次に乗客需要情報１２４を読み込む（ステップ１００２）。
【００８８】
設定画面で指定された集約レベルに従い、出発時刻の集計単位を取得する（ステップ１００３）。
【００８９】
また、集約後の乗客需要情報を格納するための変数を初期化しておく（ステップ１００４）。
【００９０】
ステップ１０００２で読み込んだ乗客需要情報についてトリップＩＤ分、以下の処理を繰り返す（ステップ１００５）。
トリップＩＤを「出発駅、到着駅、集計単位に従って丸められた出発時刻」をキーにして集計する（ステップ１００６）。
【００９１】
全てのトリップＩＤについて処理を完了させた後、集計前の元の乗客需要情報の件数と、集計後の件数を比較して、どの程度の計算時間短縮が見込まれるかを求め、図１２に示す設定画面に表示する。設定画面は、情報処理装置の通常の画像表示装置やプリンターをもちいて表示すればよい。また、集約後の乗客需要情報１００８を中間データとして出力する（ステップ１００７）。乗客需要情報１００８は、情報処理装置の一時メモリ等に記憶して利用できるようにしておけばよい。
【００９２】
集計前の元の乗客需要情報に対して乗車列車推定プログラムを実行した際の処理時間がどの程度、かかるかについては実行環境のスペック（ＣＰＵおよびメモリ）からおおよそ推定可能であり、ステップ１００２にて求めておくものとする。
【００９３】
システム運用者１１４や指令員１６２は、設定画面に表示された計算時間短縮効果を確認し、計算を実行するかどうかを決定することができる。計算を実行する場合には、中間データとして出力された集約後の乗客需要情報１００８を用いて計算を行なう。
【００９４】
集約後の乗客需要情報１００８のデータ構造は、元の乗客需要情報１２４と同様である。そのため、図９の処理９０４以降の処理は、集約後の乗客需要情報１００８を用いて同様に行なうことができる。ただし、データ数（トリップＩＤ）数が減っているので、処理のための時間が短縮される。また、出力される利用者行動予測情報１２７も、データ数（トリップＩＤ）数が減っているので、情報の粒度が大きくなる。
【００９５】
図１３は列車乗員集計プログラム１３６のフローチャートである。列車乗員集計プログラム１３６は乗車列車推定プログラム１３４の結果、出力された利用者行動予測情報１２７を読み込み、列車混雑予測情報１２５を出力するものである。列車乗員集計プログラム１３６は乗車列車推定プログラム１３４の実行タイミングに付随して、乗車列車推定プログラム１３４の実行完了後に自動的に実行される。
【００９６】
まず、利用者行動予測情報１２７を読み込む（ステップ１３０１）。
【００９７】
列車混雑予測情報１２５の形式で集計するための変数を定義し、初期化する（ステップ１３０２）。
【００９８】
利用者行動予測情報１２７のトリップＩＤ分、以下の処理を繰り返す（ステップ１３０３）。
【００９９】
各トリップＩＤについて利用路線の数だけ、以下の処理を繰り返す（ステップ１３０４）。
【０１００】
列車乗車人員予測情報４２０を出力するために、利用者行動予測情報１２７に格納されている列車ＩＤと乗車駅ＩＤ、降車駅ＩＤを取得し、乗車駅から降車駅までの駅間についてトリップデータの乗車人数の値を加算していく（ステップ１３０５）。
【０１０１】
また、乗降人数予測情報４３０を出力するために「列車ＩＤ、路線ＩＤ、乗車駅ＩＤ、降車駅ＩＤ」をキーとして、トリップデータの人数の値を加算していく（ステップ１３０６）。
【０１０２】
全てのトリップＩＤについて処理を完了した後、集計結果を列車混雑予測情報１２５に格納する（ステップ１３０７）。
【０１０３】
図１４は駅滞留人数集計プログラム１３７のフローチャートである。駅滞留人数集計プログラム１３７は乗車列車推定プログラム１３４の結果、出力された利用者行動予測情報１２７を読み込み、駅混雑予測情報１２６を出力するものである。駅滞留人数集計プログラム１３７は乗車列車推定プログラム１３４の実行タイミングに付随して、乗車列車推定プログラム１３４の実行完了後に自動的に実行される。
【０１０４】
まず、利用者行動予測情報１２７を読み込む（ステップ１４０１）。
【０１０５】
駅混雑予測情報１２６の形式で集計するための変数を定義し、初期化する（ステップ１４０２）。
【０１０６】
利用者行動予測情報１２７のトリップＩＤ分、以下の処理を繰り返す（ステップ１４０３）。
【０１０７】
各トリップＩＤについて利用路線の数だけ、以下の処理を繰り返す（ステップ１４０４）。
【０１０８】
移動方向別人数予測情報４４０を出力するために、駅構内の移動方向別に集計する（ステップ１４０５）。具体的にはまず、利用者行動予測情報１２７に格納されている出発駅ＩＤを取得し、駅構内設備情報４６０を参照してエリアＩＤに変換し、始点エリアＩＤとして保持する。また、最初に乗車する路線ＩＤを取得し、同様に駅構内設備情報４６０を参照してエリアＩＤに変換し、終点エリアＩＤとして保持する。「始点エリアＩＤと終点エリアＩＤ、出発時刻」をキーとして人数を集計する。ここで移動方向別人数予測情報４４０の時刻は、利用者行動予測情報１２７に格納されている出発時刻をそのまま用いてもよいし、1分単位、5分単位など指定された時間単位に従って集約した値を用いてもよい。乗換えを含むトリップに関しては、全ての利用路線について上記と同じ処理を繰り返す。すなわち、乗換前の路線ＩＤをもとに始点エリアＩＤに変換し、乗換後の路線ＩＤをもとに終点エリアＩＤに変換し、乗換前の列車を降車した時刻を用いて、同様に人数を集計していく。最後の路線を降りて到着駅の改札を出場する部分の処理についても同様である。
【０１０９】
次に目的地別滞留人数予測情報４５０を出力するために、滞留駅および到着駅の組み合わせ毎に集計する（ステップ１４０６）。具体的にはまず、利用者行動予測情報１２７に格納されている出発駅ＩＤを取得し、「出発駅ＩＤ、到着駅ＩＤ、出発時刻」をキーとして人数を加算していく。乗換えを含むトリップに関しては、全ての乗換駅について、「乗換駅ＩＤ、到着駅ＩＤ、乗換前の列車の降車時刻」をキーとして人数の値を加算していく（ステップ１４０６）。
【０１１０】
全てのトリップＩＤについて処理を完了した後、集計結果を駅混雑予測情報１２６に格納する（ステップ１４０７）。ここで目的地別滞留人数予測情報４５０の時刻は、利用者行動予測情報１２７に格納されている出発時刻や、乗換駅での列車の降車時刻をそのまま用いてもよいし、1分単位、5分単位など指定された時間単位に従って集約した値を用いてもよい。
【０１１１】
図１５〜図１９、図２２〜図２７は、情報配信サーバ１１３が配信する画面の一例を示す図である。図１５〜図１９、図２２〜図２７はシステム運用者１１４の端末や運行管理センタ１６３、乗客等１６０の端末１６１に配信される画面であり、列車や駅の混雑予測結果を表示する。それぞれの画面の特徴について説明する。
【０１１２】
図１５は計算対象とする都市圏全体の列車および駅の混雑度を俯瞰してみるための画面であり、画面１５００の中に地図画面１５０１と、各路線を走る列車の混雑度が表示された混雑度表示エリア１５０２を有する。地図画面１５０１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が可能で、例えば、ホイールボタンなどで地図画面をズームイン／ズームアウトしたり、マウスをドラッグすることで地図の表示位置を変更するなどの操作を行う。
【０１１３】
図１６は、入力インタフェースを用いて表示を変更した例である。図１６は図１５の地図画面１５０１においてズームイン操作により、地図画面を拡大表示した例を示す。
【０１１４】
図１５及び図１６で、地図画面１５０１の周囲を囲む混雑度表示エリア１５０２は、図１５及び図１６に示す環状の形態に限定するものではなく、いずれか一辺だけを用いてもよい。混雑度表示エリア１５０２内の路線の並びは、実際の空間的な位置情報を考慮して決めてもよいし、名称順に並べてもよい。また、大規模な都市圏では路線数が多く、画面のスペース上、全ての路線を列挙することが難しくなることが想定できるため、表示する路線を選択できるようにしてもよい。もしくは地図画面１５０１内に表示されている路線のみを、混雑度表示エリア１５０２に表示するようにしてもよい。その場合、地図画面１５０１の視点位置に応じて、混雑度表示エリア１５０２に表示される路線の一覧も動的に変化する。
【０１１５】
地図画面１５０１の周囲を囲む混雑度表示エリア１５０２に表示される内容の代表的な例として、各路線を構成する駅の混雑度の平均値や、各路線を走行中の列車の乗車人員の平均値や最大値などが挙げられる。駅の混雑度は各駅およびエリア毎の面積情報と、滞留人数予測値から求められる。他にも列車の乗車率（列車時刻表情報３３０の定員情報３３８を参照し、乗車人員を定員情報で割った値）を表示させてもよい。また、乗車率の数値に対して、０％〜５０％未満、５０％〜１００％未満、１００％〜１５０％未満、１５０％以上というように、いくつかの段階別にそれぞれ異なる色を定義しておき、混雑度表示エリア１５０２の各路線の矩形の色を変化させてもよい。他にも駅構内設備情報に含まれている各エリアの滞留人数閾値を参照し、閾値を超えている駅を含む路線については色を変化させるなどしてもよい。他にも枠で囲む、色や大きさを変更する、ポップアップを出すなどの方法で、利用者に想定以上の混雑が発生していることを伝える警告を表示してもよい。
【０１１６】
これらの混雑度表示エリア１５０２の表示内容や色分けに関しては、ユーザが任意に設定できるものであることが望ましい。表示内容の選択は、単一の候補を選択できるインタフェースでもよいし、複数の指標を同時に選択できるインタフェースでもよい。情報配信サーバ１１３は、画面上の条件設定機能により、ユーザが入力した条件を受信したり、マウスやキーボードの入力インタフェースによる操作を受信したりすると、当該条件にしたがって表示画面の再作成を行い、リクエストを送信した装置に配信する。これらの処理は表示画面生成プログラム１５４と情報配信プログラム１５５によって実行される。
【０１１７】
このように、列車および駅の混雑に関して現在の状況を俯瞰できる画面をシステム運用者や鉄道事業者に提示することによって、駅における旅客向け案内業務や、列車の運転調整の必要性が理解しやすくなるなど、状況を把握するための情報を得ることができる。
【０１１８】
図１７は表示する路線を選択する設定画面の例を示す図である。図１５で示した画面１５００上から呼び出して使用する。図１７は表示路線を選ぶ例を示したが、路線をいくつかの部分区間に分けて列挙し、同様の操作で選択できるようにしてもよい。
【０１１９】
図１８は混雑度表示エリア１５０２の表示内容を特定路線の部分区間毎に表示した例である。部分区間の分け方は、あらかじめシステム運用者や利用者が設定しておいてもよいし、主要駅（利用者数の多い駅）を中心として任意の分割数で自動的に分割されるようにしてもよい。混雑度表示エリア１５０２における部分区間の並びに関しては、各区間の先頭駅や主要駅の空間的な位置情報を考慮して決めてもよいし、名称順に並べてもよい。または図１８に示すように中央の地図画面１５０１上の描画位置の延長上に表示されるようにしてもよく、中央の地図画面上の駅位置と、混雑度表示エリア１５０２上の位置を線で結ぶなどして対応関係を分かりやすく表示してもよい。
【０１２０】
混雑度表示エリア１５０２の表示内容に関しては、上述のとおり、各部分区間を構成する駅の混雑度の平均値や、各区間を走行中の列車の乗車人員の平均値や最大値などが挙げられる。また、列車の乗車人員の代わりに乗車率を用いてもよい。このとき、各部分区間の滞留人数合計値や混雑度平均値など表示対象の指標の大きさに応じて、各部分区間の表示サイズを調整してもよい。混雑度表示エリア１５０２に表示する各区間の色分けについても図１５と同様である。
【０１２１】
図１９は混雑度表示エリア１５０２の表示内容を特定路線の駅毎に表示した例である。混雑度表示エリア１５０２における駅の並びに関しては、各駅の空間的な位置情報を考慮し、緯度経度情報を用いて決めてもよいし、名称順に並べてもよい。または図１９に示すように中央の地図画面１５０１上の描画位置の延長上に表示されるようにしてもよく、中央の地図画面上の駅位置と、混雑度表示エリア１５０２上の位置を線で結ぶなどして対応関係を分かりやすく表示してもよい。
【０１２２】
混雑度表示エリア１５０２の表示内容に関しては、上述のとおり、各駅の滞留人数合計値や混雑度平均値、各区間を走行中の列車の乗車人員の平均値や最大値などが挙げられる。また、列車の乗車人員の代わりに乗車率を用いてもよい。このとき、各駅の滞留人数合計値や混雑度平均値など表示対象の指標の大きさに応じて、各駅の表示サイズを調整してもよい。混雑度表示エリア１５０２に表示する各駅の色分けについても図１５と同様である。画面のスペース上、全ての駅を列挙することが難しい場合は、図１７で示した路線選択画面と同様の設定画面を用いて、ユーザが表示対象の駅を選択できるようにしてもよい。
【０１２３】
図２０は混雑度表示エリア１５０２に表示する路線や駅の位置を決定する処理のフローチャートである。例えば図１９で示したように、混雑度表示エリア１５０２に駅別に混雑状況を表示する画面において、各駅の情報をどの位置に表示するかを決定する処理に関する。
【０１２４】
図２０では、一例として中央の地図画面１５０１上の各駅の描画位置と、混雑度表示エリア１５０２上の描画位置が対応しているモードについての処理を説明する。まず、選択された路線に関して、駅・路線・列車情報１２３を参照し、駅情報を読み込む（ステップ２００１）。次に地図画面１５０１の描画範囲の中心点の緯度経度情報（Ｃｘ, Ｃｙ）を取得する（ステップ２００２）。選択された路線を構成する全ての駅について以下の処理を繰り返す（ステップ２００３）。駅・路線・列車情報１２３に含まれる各駅の緯度経度情報（Ｓｘ，Ｓｙ）を参照し、地図画面１５０１の中心点（Ｃｘ，Ｃｙ）に対する回転角θを計算する（ステップ２００４）。
【０１２５】
θ=tan-1（（Ｓy-Ｃy）/（Ｓx -Ｃx）） 
全ての駅について回転角θを求めた後、ソートを行う（ステップ２００５）。ソート後の駅順を中間データとして格納する（ステップ２００６）。
【０１２６】
図２１は混雑度表示エリア１５０２に表示する路線や駅の表示サイズを決定する処理のフローチャートである。図２１では、一例として図１９に示した混雑度表示エリア１５０２の表示内容を特定路線の駅毎に表示した図について説明する。
【０１２７】
まず、選択された路線に関して、駅・路線・列車情報１２３を参照し、駅情報を読み込む（ステップ２１０１）。次に駅混雑予測情報１２６を読み込む（ステップ２１０２）。選択された路線を構成する全ての駅について以下の処理を繰り返す（ステップ２１０３）。対象の駅を構成する全てのエリアについて以下の処理を繰り返す（ステップ２１０４）。駅混雑予測情報と、エリア面積情報から各エリアの混雑率 Vn(n=1〜n)を計算する（ステップ２１０５）。全ての駅について処理を完了させた後、和 Vtotalを求める（ステップ２１０６）。最後に各駅の占有率を  Vn / Vtotalにより、計算する（ステップ２１０７）。
【０１２８】
図２２以降は情報配信サーバ１１３が配信する画面の別の例を示す図である。図２２は特定の路線および特定の駅において駅構内の混雑を表示する画面の例である。図２２では各駅の構内を改札からホームまで（またはその逆）の混雑の移り変わりが分かるように、主要なエリア毎に画面を分割し、表示する例を示している。このような表現により、どの駅でも共通の表現で混雑状況を可視化することが可能になり、複数駅への展開が容易になる。また、駅同士の混雑の比較もしやすいという利点がある。各駅のエリアの分割については駅構内設備情報４６０を参照することで実現できる。
【０１２９】
表示対象の駅の切り替えについては例えば、図２２AＡに示すように左側に駅のリストを表示させておき、マウスクリックなどで任意に切替えができるものとする。駅リストの表示位置については、図２２Ｂのように画面の上位置に並べて表示させてもよく、他にも画面の下辺や右辺、上辺と右辺の２つを組み合わせて使うなど、様々なバリエーションが考えられる。
【０１３０】
どの位置に表示させるかについては全路線に共通の設定を用いてもよいし、路線毎に異なる位置に表示させてもよい。後者の場合、路線毎の形状を考慮して、システム運用者や利用者があらかじめ設定しておいてもよい。各エリアの表示サイズは固定幅、固定の高さでもよいし、上述のとおり、混雑度に応じて、表示サイズ（幅、高さ、またはその両方）を調整してもよい。また混雑度に応じて矩形の表示色やテキストのサイズ、色を変更してもよい。
【０１３１】
図２３は特定の駅の混雑を表示する画面の例である。駅・路線・列車情報１２３で駅構内のレイアウト図を保持している駅の場合、画像データ上に、混雑度を重ね合わせて表示するなどの表現が可能になる。具体的にはレイアウト図上の主要エリア毎に、混雑度を表示したり、混雑度に応じて定義した色を用いてヒートマップを作成するなどの方法が挙げられる。複数フロアで構成される駅については、見たいフロアをユーザが指定/切り替えできるような機能を有していることが望ましい。
【０１３２】
図２４は特定の駅について駅構内の設備稼働状況を可視化する画面の例である。図２４の画面は改札機、昇降機など駅構内に設置されている設備が、通常通り、稼動しているかどうか、現在の状況を通知する構成になっており、例えば図１９や図２２で特定の駅が普段に比べて異様に混んでいるということが分かった場合に、その原因を特定するための判断材料として用いることができる。通常どおり、稼動していない機器に関しては、色を変更させたり、ポップアップなどで自動的にアラートを通知させてもよい。各機器の稼動状況は機器からセンターシステムに自動的にアップロードされるようになっていてもよいし、現場の駅員が手動で入力した情報に基づき、更新してもよい。これにより、駅の混雑が発生した際に、鉄道事業者は実際に現場に行って確認することなく、関係者間で状況を共有することができるため、業務の効率向上につながる。
【０１３３】
図２５は特定の路線について部分区間や各駅の混雑度を可視化する画面の別の例を示す図である。図２５の画面の意図としては、ユーザにより直感的に状況を通知するために、対象路線の空間的な構造を最大限に活かした画面を提供することにある。例えば環状線の形状を持つ路線が選ばれている場合に、図２５左領域２５０１のように環状を平面図として表現する。あるいは、図２５右領域２５０２のように環状を立体的に表現し、混雑度を斜線部の高さで表示するなどの方法が考えられる。他にも図２５下領域２５０３に示すように、線上に駅が並んでいてもよい。平面図の表現、立体的な表現、線上の表現は、どれか一つを選んでもよいし、図２５のように一つの画面に複数を組み合わせて並べてもよい。平面図の表現においては、各駅の表示サイズを均等に表示してもよいし、上述したとおり、混雑度に応じて表示サイズを決定し、動的に変化させてもよい。立体図の表現、線上の表現についても同様である。
【０１３４】
図２６は特定の路線について部分区間や各駅の混雑度を可視化する画面の別の例を示す図である。複数駅の混雑状況を比較したい場面においては図２６に示すようなダッシュボードでの表現も有効である。図２６の例では各駅の混雑度を主要エリア毎に分割した円グラフおよび棒グラフで示したが、これに限定するものではなく、レーダーチャートなどの形態で表示してもよい。また特定の路線内の駅だけを比較するのではなく、任意の駅を選択し、並べられる機能を有していてもよい。さらには同じ駅を分析期間を分けて複数並べて比較してもよい。
【０１３５】
図２７は特定の路線について部分区間や各駅の混雑度を可視化する画面の別の例を示す図である。図２７の画面の意図としては、特定の駅に関して、駅の混雑度を把握すると同時に、その駅を発着する列車の混雑度を同時に見られるような画面を提供することにある。例えば図２７では画面左領域に駅の混雑度が許容率という表現で示されている。許容率は駅の滞留人数の容量と同義で、駅構内設備情報のエリア面積や滞留人数閾値の情報をもとに計算できる。また、対象駅を発着する列車の混雑度に関しても同様の許容率の概念が適用可能である。すなわち、各列車の定員情報と、現在の乗車人員情報の差分から、あと何人の乗客が乗車可能であるかを計算できるため、その値を許容人数として各列車のアイコンにテキストで表示するなどの表現が可能である。
【０１３６】
情報配信サーバ１１３は、配信先の装置の特性や配信する情報の内容に合わせて複数の表示画面生成プログラム１５４を組み合わせて、配信する画面を作成するとよい。例えば、画面の配信にｗｅｂサーバの技術を用いることができ、配信先の装置で実行されるｗｅｂブラウザによって、配信される情報を見ることができる。なお、配信先の装置で実行される専用のアプリケーションが、情報配信サーバ１１３から送信されたデータを用いて表示すべき画面を作成してもよい。
【０１３７】
以上で説明したように、実施例の典型的な一例は、プログラムを実行するプロセッサと、プログラムを格納する記憶デバイスとを備える列車・駅の混雑予測システムである。輸送手段を利用するための乗降施設や車両の一部には、乗客数を検知するための計測手段が備えられている。記憶デバイスは、計測手段で部分的に計測された乗客数を格納している。プロセッサは指定された計算終了見込み時間に従って乗客データを集約し、対象とする輸送機関ネットワークの全車両および全乗降施設の滞留人数を高速に計算する。このような構成では、乗降施設や車両から部分的に収集した乗客数に基づき、列車や駅の混雑を高速に予測し、一つの画面上で連続的に可視化することができる。
【０１３８】
このように、本発明の実施例によると、列車および駅の混雑を予測し、予測した結果を鉄道事業者や利用者に向けて可視化・配信することができる。これにより、鉄道事業者は異常発生時に列車の運行計画を見直したり、駅員の増強判断を行うなど業務改善の必要性を判断できる。また、利用者は混んでいる駅を避けるような移動計画をたてることができる。これにより、複数の駅を利用可能な乗客の場合、空いている駅を優先的に選択して利用できるため、混雑の分散につながる。輸送事業者は、駅などの混雑度に応じて人員を配置したり、規制をすることによって、駅などの安全を確保できる。さらに、混んでいる乗り場に多くの輸送手段（バス、タクシーなど）を配車して、短時間で混雑を緩和できる。
【０１３９】
また、改札通過データや監視カメラの映像、公衆無線ＬＡＮ接続情報のいずれかのデータソースから、輸送手段を利用中の人数を推定するので、多額の設備投資をすることなく、列車や駅の混雑度を知ることができる。また、乗客は、空いている列車を選択して利用できる。輸送事業者は、混雑緩和策（例えば、ダイヤ改正）を立案する際の基礎資料として利用できる。
【０１４０】
なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。
【０１４１】
また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
【０１４２】
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。
【０１４３】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
【符号の説明】
【０１４４】
データサーバ１１１、データ格納部１２１、駅・路線・列車情報１２３、乗客需要情報１２４、列車混雑予測情報１２５、駅混雑予測情報１２６、利用者行動予測情報１２７、計算サーバ１１２、記憶部１３３、乗車列車推定プログラム１３４、乗客需要情報集約プログラム１３５、列車乗員集計プログラム１３６、駅滞留人数集計プログラム１３７
【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２２Ａ】
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【図２２Ｂ】
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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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