(57)【要約】【課題】いずれの鉄道路線であっても対象駅の改札出場人数を的確に予測することができる改札出場人数予測装置、改札出場人数予測方法及び改札出場人数予測プログラムを提供する。【解決手段】サーバ２は、目的変数を対象駅の未来の改札出場人数とするとともに、説明変数として、少なくとも、前記改札出場人数の予測に影響を及ぼし得る所定の鉄道路線の各駅の改札入場人数を使用し、重回帰式を作成し、前記重回帰式の前記目的変数と前記説明変数に過去の実測値を入れて、当該重回帰式の偏回帰係数を求め、予測式を作成し、前記予測式の説明変数に予測対象の値を代入し、前記改札出場人数の予測値を算出する。【選択図】図４
2019211881.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
重回帰分析によって対象駅の未来の改札出場人数を予測する改札出場人数予測装置であって、
目的変数を前記改札出場人数とするとともに、説明変数として、少なくとも、前記改札出場人数の予測に影響を及ぼし得る所定の鉄道路線の各駅の改札入場人数を使用し、重回帰式を作成する第１作成手段と、
前記重回帰式の前記目的変数と前記説明変数に過去の実測値を入れて、当該重回帰式の偏回帰係数を求め、予測式を作成する第２作成手段と、
前記予測式の説明変数に予測対象の値を代入し、前記改札出場人数の予測値を算出する算出手段と、
を備えることを特徴とする改札出場人数予測装置。
【請求項２】
前記第１作成手段は、平日と平日以外の条件と、定期券利用と定期券利用以外の条件とに応じて分割して複数の重回帰式を作成し、
前記第２作成手段は、前記複数の重回帰式の前記目的変数と前記説明変数に過去の実測値を入れて、各重回帰式に対応した偏回帰係数を求め、複数の予測式を作成し、
前記算出手段は、前記複数の予測式の対応する説明変数に予測対象の値を代入し、目的変数の値を算出した後、当該目的変数の値を集計し、前記改札出場人数の予測値を算出することを特徴とする請求項１に記載の改札出場人数予測装置。
【請求項３】
前記第１作成手段は、前記対象駅に接近してくる列車の乗車人数を更に説明変数に加えて前記重回帰式を作成することを特徴とする請求項１又は２に記載の改札出場人数予測装置。
【請求項４】
前記第１作成手段は、日付種別、曜日、時間帯及び前記対象駅に接近してくる列車の遅延時間を更に説明変数に加えて前記重回帰式を作成することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の改札出場人数予測装置。
【請求項５】
前記第１作成手段は、前記説明変数のうち時間帯について、第１の時間間隔ごと、且つ、通勤時間帯及び帰宅時間帯については前記第１の時間間隔よりも短い第２の時間間隔ごと、とした各時間帯を説明変数として前記重回帰式を作成することを特徴とする請求項４に記載の改札出場人数予測装置。
【請求項６】
通信手段と、
前記通信手段を介して、前記対象駅の構内に配置された自律移動型のロボットとの間で情報通信を行う通信制御手段と、を更に備え、
前記通信制御手段は、前記算出手段によって算出された前記改札出場人数の予測値が所定の閾値以上である場合、前記自律移動型のロボットに対して待避指示情報を送信することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の改札出場人数予測装置。
【請求項７】
通信手段と、
前記通信手段を介して、端末装置との間で情報通信を行う通信制御手段と、を更に備え、
前記通信制御手段は、前記算出手段によって算出された前記改札出場人数の予測値が所定の閾値以上である場合、当該改札出場人数の予測対象時間に前記対象駅の構内が混み合う旨の情報を前記端末装置に送信することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の改札出場人数予測装置。
【請求項８】
重回帰分析によって対象駅の未来の改札出場人数を予測する改札出場人数予測方法であって、
目的変数を前記改札出場人数とするとともに、説明変数として、少なくとも、前記改札出場人数の予測に影響を及ぼし得る所定の鉄道路線の各駅の改札入場人数を使用し、重回帰式を作成する第１ステップと、
前記重回帰式の前記目的変数と前記説明変数に過去の実測値を入れて、当該重回帰式の偏回帰係数を求め、予測式を作成する第２ステップと、
前記予測式の説明変数に予測対象の値を代入し、前記改札出場人数の予測値を算出する第３ステップと、
を含むことを特徴とする改札出場人数予測方法。
【請求項９】
コンピュータに、
目的変数を対象駅の未来の改札出場人数とするとともに、説明変数として、少なくとも、前記改札出場人数の予測に影響を及ぼし得る所定の鉄道路線の各駅の改札入場人数を使用し、重回帰式を作成する処理と、
前記重回帰式の前記目的変数と前記説明変数に過去の実測値を入れて、当該重回帰式の偏回帰係数を求め、予測式を作成する処理と、
前記予測式の説明変数に予測対象の値を代入し、前記改札出場人数の予測値を算出する処理と、
を実行させるための改札出場人数予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、改札出場人数予測装置、改札出場人数予測方法及び改札出場人数予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、鉄道輸送において、乗客流動を把握するための技術の開発が進められている。当該乗客流動を把握するための技術としては、例えば、利用者が入場した時刻および駅と該利用者の出場が予測される時刻および駅を示す乗降駅予測情報と、未来の各列車の各駅における到着時刻および出発時刻を示す予測ダイヤと、に基づいて、各駅の未来の各時刻における利用者の構内人数を予測するという技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−１０４５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来の技術にあっては、乗降駅予測情報は予め行われた座席の予約を示す座席予約情報と改札機で乗車券から読み取られた乗車券情報とに基づいて生成されるものであるため、座席の予約がなくても利用できる鉄道路線の発着駅では構内人数を的確に予測することができないという課題がある。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、いずれの鉄道路線であっても対象駅の改札出場人数を的確に予測することができる改札出場人数予測装置、改札出場人数予測方法及び改札出場人数予測プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の改札出場人数予測装置は、
重回帰分析によって対象駅の未来の改札出場人数を予測する改札出場人数予測装置であって、
目的変数を前記改札出場人数とするとともに、説明変数として、少なくとも、前記改札出場人数の予測に影響を及ぼし得る所定の鉄道路線の各駅の改札入場人数を使用し、重回帰式を作成する第１作成手段と、
前記重回帰式の前記目的変数と前記説明変数に過去の実測値を入れて、当該重回帰式の偏回帰係数を求め、予測式を作成する第２作成手段と、
前記予測式の説明変数に予測対象の値を代入し、前記改札出場人数の予測値を算出する算出手段と、
を備えることを特徴としている。
【０００７】
この構成によれば、いずれの鉄道路線であっても対象駅の改札出場人数を的確に予測することができる。特に、本発明では、改札出場人数の予測に影響を及ぼし得る所定の鉄道路線の各駅の改札入場人数を説明変数に含んでいるため、より精度の高い改札出場人数の予測が可能となる。なお、本明細書において、「対象駅」には始発駅や終着駅も含まれるものとする。
【０００８】
ここで、好ましくは、前記第１作成手段は、平日と平日以外の条件と、定期券利用と定期券利用以外の条件とに応じて分割して複数の重回帰式を作成し、
前記第２作成手段は、前記複数の重回帰式の前記目的変数と前記説明変数に過去の実測値を入れて、各重回帰式に対応した偏回帰係数を求め、複数の予測式を作成し、
前記算出手段は、前記複数の予測式の対応する説明変数に予測対象の値を代入し、目的変数の値を算出した後、当該目的変数の値を集計し、前記改札出場人数の予測値を算出するように構成するとよい。
この構成によれば、平日と平日以外の条件と、定期券利用と定期券利用以外の条件とに応じて分割して複数の重回帰式を作成して重回帰分析を行うので、各条件に適した予測式をそれぞれ作成することができる。したがって、各条件に適した予測式を用いて改札出場人数予測を行うことができるので、当該予測の精度を向上させることができる。
【０００９】
また、好ましくは、前記第１作成手段は、前記対象駅に接近してくる列車の乗車人数を更に説明変数に加えて前記重回帰式を作成するように構成するとよい。
この構成によれば、対象駅の改札出場人数を予測する際に、当該対象駅に接近してくる列車の乗車人数を考慮することができるようになるので、改札出場人数予測の精度をより向上させることができる。
【００１０】
また、好ましくは、前記第１作成手段は、日付種別、曜日、時間帯及び前記対象駅に接近してくる列車の遅延時間を更に説明変数に加えて前記重回帰式を作成するように構成するとよい。
この構成によれば、対象駅の改札出場人数を予測する際に、日付種別、曜日、時間帯及び当該対象駅に接近してくる列車の遅延時間を更に考慮することができるようになるので、改札出場人数予測の精度をより一層向上させることができる。
【００１１】
また、好ましくは、前記第１作成手段は、前記説明変数のうち時間帯について、第１の時間間隔ごと、且つ、通勤時間帯及び帰宅時間帯については前記第１の時間間隔よりも短い第２の時間間隔ごと、とした各時間帯を説明変数として前記重回帰式を作成するように構成するとよい。
この構成によれば、重回帰分析によって緻密な予測式を作成することができるので、改札出場人数予測の精度をより一層向上させることができる。
【００１２】
また、好ましくは、
通信手段と、
前記通信手段を介して、前記対象駅の構内に配置された自律移動型のロボットとの間で情報通信を行う通信制御手段と、を更に備え、
前記通信制御手段は、前記算出手段によって算出された前記改札出場人数の予測値が所定の閾値以上である場合、前記自律移動型のロボットに対して待避指示情報を送信するように構成するとよい。
この構成によれば、対象駅の改札機から出場しようとする群衆に自律移動型のロボットが巻き込まれ身動きがとれなくなってしまうことを防止することができる。
【００１３】
また、好ましくは、
通信手段と、
前記通信手段を介して、端末装置との間で情報通信を行う通信制御手段と、を更に備え、
前記通信制御手段は、前記算出手段によって算出された前記改札出場人数の予測値が所定の閾値以上である場合、当該改札出場人数の予測対象時間に前記対象駅の構内が混み合う旨の情報を前記端末装置に送信するように構成するとよい。
この構成によれば、端末装置を用いることによって、対象駅の構内が混み合うことを駅係員や作業員等に事前に知らせることができるようになるので、実際に対象駅の構内が混み合った際に適切な対応をとることができるよう事前の準備をすることができる。
【００１４】
また、上記課題を解決するため、本発明の改札出場人数予測方法は、
重回帰分析によって対象駅の未来の改札出場人数を予測する改札出場人数予測方法であって、
目的変数を前記改札出場人数とするとともに、説明変数として、少なくとも、前記改札出場人数の予測に影響を及ぼし得る所定の鉄道路線の各駅の改札入場人数を使用し、重回帰式を作成する第１ステップと、
前記重回帰式の前記目的変数と前記説明変数に過去の実測値を入れて、当該重回帰式の偏回帰係数を求め、予測式を作成する第２ステップと、
前記予測式の説明変数に予測対象の値を代入し、前記改札出場人数の予測値を算出する第３ステップと、
を含むことを特徴としている。
【００１５】
この改札出場人数予測方法によれば、いずれの鉄道路線であっても対象駅の改札出場人数を的確に予測することができる。特に、本発明では、改札出場人数の予測に影響を及ぼし得る所定の鉄道路線の各駅の改札入場人数を説明変数に含んでいるため、より精度の高い改札出場人数の予測が可能となる。
【００１６】
また、上記課題を解決するため、本発明の改札出場人数予測プログラムは、
コンピュータに、
目的変数を対象駅の未来の改札出場人数とするとともに、説明変数として、少なくとも、前記改札出場人数の予測に影響を及ぼし得る所定の鉄道路線の各駅の改札入場人数を使用し、重回帰式を作成する処理と、
前記重回帰式の前記目的変数と前記説明変数に過去の実測値を入れて、当該重回帰式の偏回帰係数を求め、予測式を作成する処理と、
前記予測式の説明変数に予測対象の値を代入し、前記改札出場人数の予測値を算出する処理と、
を実行させることを特徴としている。
【００１７】
この改札出場人数予測プログラムによれば、いずれの鉄道路線であっても対象駅の改札出場人数を的確に予測することができる。特に、本発明では、改札出場人数の予測に影響を及ぼし得る所定の鉄道路線の各駅の改札入場人数を説明変数に含んでいるため、より精度の高い改札出場人数の予測が可能となる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、いずれの鉄道路線であっても対象駅の改札出場人数を的確に予測することができる。特に、本発明では、改札出場人数の予測に影響を及ぼし得る所定の鉄道路線の各駅の改札入場人数を説明変数に含んでいるため、より精度の高い改札出場人数の予測が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本実施形態の改札出場人数予測システムを示す概略構成図である。
【図２】（ａ）は改札機通過データベースの一例を示す図であり、（ｂ）は乗車人数データベースの一例を示す図である。
【図３】サーバの機能構成を示すブロック図である。
【図４】改札出場人数予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】重回帰式の分け方（パターン分割）の一例を示すイメージ図である。
【図６】重回帰式における目的変数及び説明変数を説明するためのイメージ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。ただし、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい種々の限定が付されているが、発明の範囲を以下の実施形態及び図示例に限定するものではない。
【００２１】
＜改札出場人数予測システム１の構成＞
まず、図１を参照して、本実施形態の構成を説明する。図１は、本実施形態の改札出場人数予測システム１の概略構成図である。
【００２２】
図１に示すように、改札出場人数予測システム１は、改札出場人数予測装置としてのサーバ２と、第１記憶装置３と、第２記憶装置４と、を備えて構成され、各装置が通信ネットワークＮを介して通信接続される。なお、改札出場人数予測システム１は、改札出場人数の予測結果を、通信ネットワークＮを介して受信可能なユーザ端末（例えば、スマートホンやタブレット端末等の端末装置）を備えるようにしてもよい。
【００２３】
サーバ２は、第１記憶装置３の改札機通過データベース３ａから取得した入出場データと第２記憶装置４の乗車人数データベース４ａから取得した乗車人数データを用いて重回帰分析を行い、対象駅の未来の改札出場人数の予測を実行する装置である。
【００２４】
第１記憶装置３は、改札機通過データベース３ａを記憶する装置である。
改札機通過データベース３ａは、各駅において利用者が自動改札を通過するごとに得られる入出場データを蓄積したものである。
【００２５】
図２（ａ）は、改札機通過データベース３ａの一例を示す図である。
図２（ａ）に示すように、改札機通過データベース３ａは、「日付」、「時間」、「入出場種別」、「乗車券種別」、「駅名」等の項目により構成される入出場データが１件ずつ蓄積されるようになっている。入出場データのうち「乗車券種別」の項目では、自動改札機を通過する際に利用された乗車券の種別として、定期と定期外のいずれかの情報が記録されるようになっている。ここで、定期とは、通勤定期と通学定期のいずれかを意味する。一方、定期外とは、定期以外の乗車券（例えば、普通乗車券、回数券など）を意味する。
【００２６】
第２記憶装置４は、乗車人数データベース４ａを記憶する装置である。
乗車人数データベース４ａは、各駅を出発した時点で算出される列車の乗車人数データを蓄積したものである。
【００２７】
図２（ｂ）は、乗車人数データベース４ａの一例を示す図である。
図２（ｂ）に示すように、乗車人数データベース４ａは、「日付」、「出発時間」、「列車番号」、「線区」、「走行区間」、「乗車人数」等の項目により構成される乗車人数データが１件ずつ蓄積されるようになっている。なお、乗車人数データの「乗車人数」の項目に記録される値は、列車に備えられた応荷重装置により得られるデータから乗客全員の総荷重を算出し、算出された総荷重を平均的な乗客の体重（例えば、６０ｋｇ）で割ることによって算出される値である。
【００２８】
通信ネットワークＮは、インターネットにより構成されているものとするが、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等を含めても良く、電話回線、専用線等を含めても良い。
【００２９】
＜サーバ２の構成＞
次いで、サーバ２の内部構成を説明する。図３に、サーバ２の内部構成を示す。
図３に示すように、サーバ２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２、記憶部２３、操作部２４、表示部２５、通信部２６等を備えて構成され、各部がバス２７を介して接続されている。
【００３０】
ＣＰＵ（第１作成手段、第２作成手段、算出手段、通信制御手段）２１は、記憶部２３に記憶されているシステムプログラムを読み出し、ＲＡＭ２２のワークエリアに展開し、当該システムプログラムに従って各部を制御する。また、ＣＰＵ２１は、記憶部２３に記憶されている処理プログラムを読み出してワークエリアに展開し、後述する改札出場人数予測処理を含む各種処理を実行する。
【００３１】
ＲＡＭ２２は、揮発性のメモリである。また、ＲＡＭ２２は、実行される各種プログラムやこれら各種プログラムに係るデータ等を格納するワークエリアを有する。
【００３２】
記憶部２３は、磁気記録媒体を有するＨＤＤ（Hard Disk Drive）等により構成される。記憶部２３には、ＣＰＵ２１で実行されるシステムプログラムや処理プログラム、Ｗｅｂサーバプログラム等のアプリケーションプログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。処理プログラムには、後述する改札出場人数予測処理を実行するためのプログラム等が含まれる。
これらのプログラムは、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードの形態で記憶部２３に格納されている。ＣＰＵ２１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
【００３３】
操作部２４は、カーソルキー、文字、数字入力キー、その他の各種機能キー等を備えたキーボードを含む構成とし、ユーザによる各キーの押下入力を受け付けてその操作情報をＣＰＵ２１に出力する。また、操作部２４は、マウス等のポインティングデバイスを含み、位置入力を受け付けて操作情報としてＣＰＵ２１に出力することとしてもよい。
【００３４】
表示部２５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等で構成され、ＣＰＵ２１からの表示制御信号に従って画面表示を行う。
【００３５】
通信部（通信手段）２６は、モデム、ＴＡ（Terminal Adapter）、ルータ、ネットワークカード等により構成される。通信部２６は、通信ネットワークＮ上の第１記憶装置３や第２記憶装置４等の外部機器と通信接続してデータ送受信を行う。
【００３６】
＜サーバ２の動作＞
［改札出場人数予測処理］
本実施形態のサーバ２により行われる改札出場人数予測処理について、図４〜図６を参照して説明する。図４は、改札出場人数予測処理の一例を示すフローチャートである。図５は、重回帰式の分け方（パターン分割）の一例を示すイメージ図である。図６は、重回帰式における目的変数及び説明変数を説明するためのイメージ図である。
なお、以下の説明では、ある路線（以下、Ｘ路線と称す）のＢ駅を対象駅として改札出場人数の予測を行う場合について説明を行う。
【００３７】
先ず、サーバ２は、平日と平日以外（休日）の条件と、定期券利用と定期券利用以外の条件と、に応じて分割して４つの重回帰式を作成する（ステップＳ１）。図５は、４つの重回帰式の分け方（パターン分割）のイメージを示す。図５において、式１は「平日」であって定期券の利用者を対象とした重回帰式であることを意味する。また、式２は「平日」であって定期券以外の利用者を対象とした重回帰式であることを意味する。また、式３は「休日」であって定期券の利用者を対象とした重回帰式であることを意味する。また、式４は「休日」であって定期券以外の利用者を対象とした重回帰式であることを意味する。
【００３８】
本発明に係る改札出場人数予測は、重回帰分析を利用するもので、重回帰式における説明変数として、例えば、「日付種別」、「曜日」、「時間帯」、「Ｘ路線全駅の改札入場人数」、「隣接駅出発時点での列車の乗車人数」を選定する。また、目的変数として、「Ｂ駅の２分後の改札出場人数」を選定する。
【００３９】
ここで、「日付種別」とは、平日、土曜、休日、ゴールデンウィーク、お盆、正月である。また、「時間帯」とは、１時間（第１の時間間隔）刻みの時間帯である。ただし、７時から１０時の通勤時間帯と１７時から２１時の帰宅時間帯は１０分（第２の時間間隔）刻みの時間帯とする。また、「Ｘ路線全駅の改札入場人数」とは、サーバ２により改札出場人数の予測が行われる時間（予測実行時間）の１５分前の改札入場人数であり、Ｘ路線各駅（Ａ駅、Ｂ駅、Ｃ駅、・・・（図６参照））それぞれの改札入場人数である。Ｘ路線全駅は、Ｘ路線Ｂ駅の改札出場人数の予測に影響を及ぼし得る所定の鉄道路線の各駅の一例として挙げられた駅である。また、「隣接駅出発時点での列車の乗車人数」とは、上記予測実行時間の１分前に隣接駅（Ａ駅又はＣ駅；図６参照）を出発している列車の乗車人数である。なお、上記予測実行時間の１分前に隣接駅を出発している列車の乗車人数を説明変数としているのは、Ａ駅⇔Ｂ駅間及びＢ駅⇔Ｃ駅の所要時間（例えば、約３分間）を考慮したものであり、図６に示すように、予測実行時間の２分後、すなわち予測対象時間にＢ駅に到着する予定の列車の乗車人数を加味してＢ駅の改札出場人数を予測するためである。つまり、予測対象時間は、隣接駅と対象駅との駅間の所要時間に応じて調整することが望ましい。
【００４０】
次いで、サーバ２は、通信部２６を介して、第１記憶装置３の改札機通過データベース３ａから相当量の過去の入出場データ（例えば、過去１年分の入出場データ）を取得する（ステップＳ２）。
【００４１】
次いで、サーバ２は、ステップＳ２で取得した相当量の過去の入出場データを集約し、集約されたデータを重回帰分析の際に上述の説明変数である「Ｘ路線全駅の改札入場人数」又は目的変数である「Ｂ駅の２分後の改札出場人数」に代入可能となるように整形する（ステップＳ３）。
【００４２】
次いで、サーバ２は、通信部２６を介して、第２記憶装置４の乗車人数データベース４ａから相当量の過去の乗車人数データ（例えば、過去１年分の乗車人数データ）を取得する（ステップＳ４）。
【００４３】
次いで、サーバ２は、ステップＳ３で整形されたデータや、ステップＳ４で取得された相当量の過去の乗車人数データを対応する重回帰式（式１〜式４；図５参照）の目的変数又は説明変数に代入して重回帰分析を行い、各重回帰式の偏回帰係数（ｂa0、ｂa1、ｂa2、…、ｂb0、ｂb1、ｂb2、…、ｂc0、ｂc1、ｂc2、…、ｂd0、ｂd1、ｂd2、…）を算出し、各予測式を作成する（ステップＳ５）。ここで、予測式とは、ステップＳ５で算出された各偏回帰係数を対応する重回帰式に当てはめた式である。なお、重回帰分析は、公知の分析用ソフトウェアによって行うことができるので、詳しい説明は省略する。
【００４４】
次いで、サーバ２は、複数の予測式の対応する説明変数に予測対象の値を代入し、目的変数Ｙの値を算出する（ステップＳ６）。例えば、平日１２時０２分の改札出場人数を予測する場合、図５に示す式１に基づき作成された予測式の説明変数に、予測対象の値として、予測実行時間（１２時００分）の１５分前（１１時４５分）のＸ路線各駅の改札入場人数（定期券の利用者に限る）や、当該予測実行時間の１分前（１１時５９分）に隣接駅を出発している列車の乗車人数、日付種別、曜日、時間帯を代入し、目的変数Ｙの値を算出する。また、同様にして、図５に示す式２に基づき作成された予測式の説明変数に、予測対象の値として、予測実行時間（１２時００分）の１５分前（１１時４５分）のＸ路線各駅の改札入場人数（定期券以外の利用者に限る）や、当該予測実行時間の１分前（１１時５９分）に隣接駅を出発している列車の乗車人数、日付種別、曜日、時間帯を代入し、目的変数Ｙの値を算出する。
【００４５】
次いで、サーバ２は、ステップＳ６で算出された各予測式の目的変数Ｙの値を集計することによって、Ｂ駅の改札出場人数の予測値を算出し（ステップＳ７）、改札出場人数予測処理を終了する。
【００４６】
次に、本実施形態の改札出場人数予測手法の評価結果について説明する。
本発明者らは、上記実施形態と同様にＸ路線のＢ駅を対象として、任意の１０日間のうち最初の９日間で上述の各予測式を作成し、残り１日間の改札出場人数について予測値を算出し、改札出場人数の予測値と実測値との平均絶対誤差を検証した。検証結果として、改札出場人数の平均絶対誤差は、平均出場人数２６．７人に対して７．８人であった。
【００４７】
また、改札出場人数の実測値に基づき当該改札出場人数の閾値（例えば、通勤時間帯；１５０、通勤時間帯以外；２５）を設定し、上記改札出場人数予測手法による予測値と実測値の閾値超過判定でどの程度判定誤差があったかを検証した。検証方法としては、各時間帯において改札出場人数の実測値が閾値以上の場合を異常とし、当該改札出場人数の実測値が閾値未満の場合を正常とする。同様にして、上記改札出場人数予測手法により算出された予測値が閾値以上の場合を異常とし、当該予測値が閾値未満の場合を正常とする。そして、上記の実測値と予測値とでそれぞれ判定された状態（正常又は異常）が互いに一致する割合（正解率）を求めることにより、どの程度判定誤差があったかを検証した。
【００４８】
【表１】
2019211881.tif 000003
【００４９】
表１の「正常検知」の値は、上記の実測値と予測値とでそれぞれ判定された状態が共に「正常」で一致した件数の割合を示している。また、「異常検知」の値は、上記の実測値と予測値とでそれぞれ判定された状態が共に「異常」で一致した件数の割合を示している。また、「正常見逃し（誤検知）」の値は、上記の実測値で判定された状態が「正常」である一方で、予測値で判定された状態が「異常」で不一致となった件数の割合を示している。また、「異常見逃し（誤検知）」の値は、上記の実測値で判定された状態が「異常」である一方で、予測値で判定された状態が「正常」で不一致となった件数の割合を示している。
【００５０】
表１に示す検証結果のとおり、「正常検知」の値と「異常検知」の値を足し合わせた正解率は、いずれの時間帯においても８５％以上であることがわかった。
【００５１】
以上のように、本実施形態のサーバ２によれば、いずれの鉄道路線であっても対象駅の改札出場人数を的確に予測することができる。特に、平日と平日以外の条件と、定期券利用と定期券利用以外の条件とに応じて分割して複数の重回帰式を作成して重回帰分析を行っているので、各条件に適した予測式をそれぞれ作成することができる。したがって、各条件に適した予測式を用いて改札出場人数予測を行うことができるので、当該予測の精度を向上させることができる。また、改札出場人数の予測に影響を及ぼし得る所定の鉄道路線の各駅の改札入場人数を説明変数に含んでいるため、より精度の高い改札出場人数の予測が可能となる。
【００５２】
本実施形態のサーバ２によれば、対象駅の隣接駅出発時点での列車の乗車人数、日付種別、曜日及び時間帯を更に説明変数に加えて各重回帰式をそれぞれ作成するので、対象駅の改札出場人数を予測する際に、隣接駅出発時点での列車の乗車人数、日付種別、曜日及び時間帯を考慮することができるようになるので、改札出場人数予測の精度をより向上させることができる。
【００５３】
また、本実施形態のサーバ２によれば、説明変数のうち時間帯について、１時間刻み、且つ、通勤時間帯及び帰宅時間帯については１０分刻みとした各時間帯を説明変数として各重回帰式をそれぞれ作成するので、各重回帰式による重回帰分析によって緻密な予測式を作成することができ、改札出場人数予測の精度をより一層向上させることができる。
【００５４】
以上、本発明を実施形態に基づいて具体的に説明してきたが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
例えば、上記実施形態では、例えば、対象駅に接近してくる列車の遅延時間を更に説明変数に加えて各重回帰式をそれぞれ作成するようにしてもよい。この構成によれば、対象駅の改札出場人数を予測する際に、対象駅に接近してくる列車の遅延時間を更に考慮することができるようになるので、改札出場人数予測の精度をより一層向上させることができる。
【００５５】
また、上記実施形態において、説明変数であるＸ路線全駅の改札入場人数は、サーバ２により改札出場人数の予測が行われる時間（予測実行時間）の１５分前の改札入場人数としたが、当該改札入場人数は、予測実行時間の前にカウントされた改札入場人数であればよく、予測実行時間の１５分前の改札入場人数に限られるものではない。
【００５６】
また、上記実施形態において、隣接駅出発時点での列車の乗車人数を説明変数として用いたが、当該列車の乗車人数は、改札出場人数の予測の対象駅に接近してくる列車の乗車人数であればよく、例えば、対象駅の２駅隣りの駅の出発時点での列車の乗車人数を説明変数として用いるようにしてもよい。この構成によれば、対象駅の改札出場人数を予測する際に、対象駅の２駅隣りの駅の出発時点での列車の乗車人数を考慮することができるようになるので、改札出場人数予測の精度をより一層向上させることができる。なお、対象駅の２駅隣りの駅の出発時点での列車の乗車人数を説明変数とした場合、予測対象時間は、隣接駅と対象駅との駅間の所要時間に加えて、当該２駅隣りの駅と隣接駅との駅間の所要時間も考慮して調整することが望ましい。
【００５７】
また、上記実施形態において、改札出場人数の予測の対象駅（Ｂ駅）を経由するＸ路線全駅の改札入場人数を説明変数として用いたが、当該説明変数に用いられる改札入場人数は、改札出場人数の予測に影響を及ぼし得る所定の鉄道路線の各駅の改札入場人数であればよく、例えば、Ｘ路線に接続する鉄道路線の駅の改札入場人数を加えるようにしてもよい。この構成によれば、対象駅の改札出場人数を予測する際に、Ｘ路線に接続する鉄道路線の駅の改札入場人数を更に考慮することができるようになるので、改札出場人数予測の精度をより一層向上させることができる。
【００５８】
また、上記実施形態において、サーバ２は、上述の改札出場人数予測処理によって算出された改札出場人数の予測値が所定の閾値以上である場合、通信部２６を介して、Ｂ駅の構内に設置された自律移動型のロボットに対して待避指示情報を送信するようにしてもよい。この構成によれば、Ｂ駅の改札機から出場しようとする群衆に自律移動型のロボットが巻き込まれ身動きがとれなくなってしまうことを防止することができる。
【００５９】
また、上記実施形態において、サーバ２は、上述の改札出場人数予測処理によって算出された改札出場人数の予測値が所定の閾値以上である場合、当該改札出場人数の予測対象時間にＢ駅の構内が混み合う旨の情報を端末装置に送信するようにしてもよい。この構成によれば、Ｂ駅の構内が混み合うことを駅係員や作業員等に事前に知らせることができるようになるので、実際にＢ駅の構内が混み合った際に適切な対応をとることができるよう事前の準備をすることができる。
また、サーバ２は、Ｂ駅の構内が混み合う旨の情報を送信する際に、改札出場人数の予測値に応じた混雑レベルを送信するようにしてもよい。この構成によれば、混雑レベルに見合った事前の準備をすることができるので、実際に対象駅の構内が混み合った際に適切な対応をとることができる。
【００６０】
また、上記した実施形態では、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としてハードディスク等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウェーブ（搬送波）も適用される。
【符号の説明】
【００６１】
１      改札出場人数予測システム
２      サーバ（改札出場人数予測装置）
２１    ＣＰＵ（第１作成手段、第２作成手段、算出手段、通信制御手段）
２６    通信部（通信手段）
３      第１記憶装置
３ａ    改札機通過データベース
４      第２記憶装置
４ａ    乗車人数データベース
Ｎ      通信ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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