(57)【要約】  【課題】移動経路を構成する複数の移動手段について、それぞれの時間的な需要変動を考慮しながら適時に交通需要予測を実行する。  【解決手段】予測対象地域で公共交通機関によって運行されている交通便の運行計画及び運行状況に関する輸送サービス計画情報と、予測対象地域内にある地点間の移動需要に関する移動需要予測情報と、交通便の混雑度に関する交通便混雑情報と、予測対象地域内での道路交通の渋滞状況に関する交通渋滞情報とを取得し、予測対象地域内の２地点間に公共交通機関、道路交通を併用した経路モデルを作成し、移動需要予測情報に含まれる移動需要の出発地点と目的地点との間についての前記経路モデルにおいて、前記出発地点から前記目的地点までの移動経路を抽出し、当該移動経路における交通便混雑情報及び交通渋滞情報を含む評価指標に基づいて各移動経路についての効用値を算出し、前記効用値に基づいて分担移動者数として各移動経路に配分し、公共交通機関ごとに集約して出力する。【選択図】  図８
2019008689.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサ及びメモリを備えているコンピュータが、
予測対象地域で公共交通機関によって運行されている交通便の運行計画及び運行状況に関する情報である輸送サービス計画情報と、予測対象地域内にある地点間の移動需要に関する予測情報である移動需要予測情報と、前記交通便の混雑度に関する情報である交通便混雑情報と、予測対象地域内での道路交通の渋滞状況に関する情報である交通渋滞情報とを取得し、
予測対象地域内の２地点間について、各地点から公共交通機関の最寄りの乗降地点までの経路である第１の経路と、前記最寄りの乗降地点間を公共交通機関によって移動する経路である第２の経路と、前記２地点間または第２の経路に含まれる公共交通機関の乗降地点間または前記２地点間のいずれか一つと第２の経路に含まれる公共交通機関の乗降地点間をあらかじめ設定した道路交通によって接続する第３の経路とを含む経路モデルを作成し、
取得した前記移動需要予測情報に含まれる移動需要の出発地点と目的地点との間についての前記経路モデルにおいて、前記第１の経路から第３の経路までの組み合わせから前記出発地点から前記目的地点までの移動経路を抽出し、
抽出した移動経路について、当該移動経路に含まれる交通便及び道路交通に関する混雑度及び渋滞状況を前記交通便混雑情報及び交通渋滞情報から算出し、当該混雑度又は渋滞状況を含む評価指標に基づいて各移動経路についての効用値を算出し、
前記移動需要予測情報から得られる前記出発地点から前記目的地点までの移動者数を前記移動経路について前記効用値に基づいて分担移動者数として各移動経路に配分し、各移動経路に含まれる公共交通機関ごとに集約して出力する、
交通需要予測方法。
【請求項２】
請求項１に記載の交通需要予測方法であって、
前記公共交通機関ごとに集約した分担移動者数に基づいて再計算された前記交通便混雑情報及び前記交通渋滞情報を取得して、前記移動経路の属性に関する所定の計算終了条件が成立しているかを判定し、所定の計算終了条件が成立していると判定した場合、前記分担移動者数、前記交通便混雑情報、及び前記交通渋滞情報を交通需要予測情報として出力し、所定の計算終了条件が成立していないと判定した場合、最新の前記分担移動者数に基づいて再計算された前記交通便混雑情報及び前記交通渋滞情報を取得して前記所定の計算終了条件が成立しているか判定する処理を実行する、交通需要予測方法。
【請求項３】
請求項１に記載の交通需要予測方法であって、前記経路モデルをグラフィックに表示し、当該経路モデル上に前記交通便混雑情報及び前記交通渋滞情報を重畳させてグラフィックに表示する、交通需要予測方法。
【請求項４】
請求項２に記載の交通需要予測方法であって、移動経路の属性に関する前記計算終了条件の判定値について、前回計算時との差分が所定の閾値以下となったと判定された前記移動経路中の区間、又は移動経路の分担移動者数の前回計算時との差分が所定の閾値以下となったと判定された移動需要、又はその両方について、前記分担移動者数が変化しないように固定する処理を実行する、
交通需要予測方法。
【請求項５】
請求項２に記載の交通需要予測方法であって、前記交通便混雑情報及び前記交通渋滞情報の計算回数が所定の規定値以上となったと判定された場合、前記移動経路の属性に関する判定値が所定の閾値未満にならない区間又は移動需要について、当該区間又は移動需要の判定に用いる閾値を増加させる、
交通需要予測方法。
【請求項６】
請求項４又は５に記載の交通需要予測方法であって、前記分担移動者数の計算から除外されるべく固定された前記区間又は移動需要が、前記経過モデルに重畳させてグラフィックに表示される、交通需要予測方法。
【請求項７】
前記移動経路に関する属性が所定の計算終了条件を満たしているか判定する際の閾値が、前記経路モデルの表示画面上でインタラクティブに変更可能に構成されている、交通需要予測方法。
【請求項８】
プロセッサ及びメモリを備えている交通需要予測装置であって、
予測対象地域で公共交通機関によって運行されている交通便の運行計画及び運行状況に関する情報である輸送サービス計画情報と、予測対象地域内にある地点間の移動需要に関する予測情報である移動需要予測情報と、前記交通便の混雑度に関する情報である交通便混雑情報と、予測対象地域内での道路交通の渋滞状況に関する情報である交通渋滞情報とを取得する処理部と、
予測対象地域内の２地点間について、各地点から公共交通機関の最寄りの乗降地点までの経路である第１の経路と、前記最寄りの乗降地点間を公共交通機関によって移動する経路である第２の経路と、前記２地点間または第２の経路に含まれる公共交通機関の乗降地点間または前記２地点間のいずれか一つと第２の経路に含まれる公共交通機関の乗降地点間をあらかじめ設定した道路交通によって接続する第３の経路とを含む経路モデルを作成する処理部と、
取得した前記移動需要予測情報に含まれる移動需要の出発地点と目的地点との間についての前記経路モデルにおいて、前記第１の経路から第３の経路までの組み合わせから前記出発地点から前記目的地点までの移動経路を抽出する処理部と、
抽出した移動経路について、当該移動経路に含まれる交通便及び道路交通に関する混雑度及び渋滞状況を前記交通便混雑情報及び交通渋滞情報から算出し、当該混雑度又は渋滞状況を含む評価指標に基づいて各移動経路についての効用値を算出する処理部と、
前記移動需要予測情報から得られる前記出発地点から前記目的地点までの移動者数を前記移動経路について前記効用値に基づいて分担移動者数として各移動経路に配分し、各移動経路に含まれる公共交通機関ごとに集約して出力する処理部と、
を備えている交通需要予測装置。
【請求項９】
請求項８に記載の交通需要予測装置であって、
前記公共交通機関ごとに集約した分担移動者数に基づいて再計算された前記交通便混雑情報及び前記交通渋滞情報を取得して、前記移動経路の属性に関する所定の計算終了条件が成立しているかを判定し、所定の計算終了条件が成立していると判定した場合、前記分担移動者数、前記交通便混雑情報、及び前記交通渋滞情報を交通需要予測情報として出力し、所定の計算終了条件が成立していないと判定した場合、最新の前記分担移動者数に基づいて再計算された前記交通便混雑情報及び前記交通渋滞情報を取得して前記所定の計算終了条件が成立しているか判定する処理を実行する、交通需要予測装置。
【請求項１０】
請求項８に記載の交通需要予測装置であって、前記経路モデルをグラフィックに表示し、当該経路モデル上に前記交通便混雑情報及び前記交通渋滞情報を重畳させてグラフィックに表示する、交通需要予測装置。
【請求項１１】
請求項９に記載の交通需要予測装置であって、移動経路の属性に関する前記計算終了条件の判定値について、前回計算時との差分が所定の閾値以下となったと判定された前記移動経路中の区間、又は移動経路の分担移動者数の前回計算時との差分が所定の閾値以下となったと判定された移動需要、又はその両方について、前記分担移動者数が変化しないように固定する処理を実行する、
交通需要予測装置。
【請求項１２】
請求項９に記載の交通需要予測装置であって、前記交通便混雑情報及び前記交通渋滞情報の計算回数が所定の規定値以上となったと判定された場合、前記移動経路の属性に関する判定値が所定の閾値未満にならない区間又は移動需要について、当該区間又は移動需要の判定に用いる閾値を増加させる、
交通需要予測装置。
【請求項１３】
請求項１１又は１２に記載の交通需要予測装置であって、前記分担移動者数の計算から除外されるべく固定された前記区間又は移動需要について、前記経過モデルに重畳させてグラフィックに表示される、交通需要予測装置。
【請求項１４】
請求項１１又は１２に記載の交通需要予測装置であって、前記移動経路に関する属性が所定の計算終了条件を満たしているか判定する際の閾値が、前記経路モデルの表示画面上でインタラクティブに変更可能に構成されている、交通需要予測装置。
【請求項１５】
プロセッサ及びメモリを備えているコンピュータに、
予測対象地域で公共交通機関によって運行されている交通便の運行計画及び運行状況に関する情報である輸送サービス計画情報と、予測対象地域内にある地点間の移動需要に関する予測情報である移動需要予測情報と、前記交通便の混雑度に関する情報である交通便混雑情報と、予測対象地域内での道路交通の渋滞状況に関する情報である交通渋滞情報とを取得する処理と、
予測対象地域内の２地点間について、各地点から公共交通機関の最寄りの乗降地点までの経路である第１の経路と、前記最寄りの乗降地点間を公共交通機関によって移動する経路である第２の経路と、前記２地点間または第２の経路に含まれる公共交通機関の乗降地点間または前記２地点間のいずれか一つと第２の経路に含まれる公共交通機関の乗降地点間をあらかじめ設定した道路交通によって接続する第３の経路とを含む経路モデルを作成する処理と、
取得した前記移動需要予測情報に含まれる移動需要の出発地点と目的地点との間についての前記経路モデルにおいて、前記第１の経路から第３の経路までの組み合わせから前記出発地点から前記目的地点までの移動経路を抽出する処理と、
抽出した移動経路について、当該移動経路に含まれる交通便及び道路交通に関する混雑度及び渋滞状況を前記交通便混雑情報及び交通渋滞情報から算出し、当該混雑度又は渋滞状況を含む評価指標に基づいて各移動経路についての効用値を算出する処理と、
前記移動需要予測情報から得られる前記出発地点から前記目的地点までの移動者数を前記移動経路について前記効用値に基づいて分担移動者数として各移動経路に配分し、各移動経路に含まれる公共交通機関ごとに集約して出力する処理と、
を実行させる交通需要予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通需要予測装置、交通需要予測方法、及び交通需要予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、鉄道、路線バス等を含む公共交通機関による移動手段を、時間的に変動する移動需要にあわせてオンデマンドに提供するサービスが検討されている。このようなサービスを実現する上では、鉄道事業者、路線バス会社等の交通サービス事業者は、サービス提供地域での移動需要に関する情報をタイムリーに把握して利用可能としておくことが重要となる。
【０００３】
一方、都市部のように公共交通機関によるサービス網が整備されている地域では、ある地点から他の地点に移動するための移動経路には複数の選択肢が考えられ、各選択肢は鉄道、路線バス、タクシー、自家用車等の複数種類の移動手段の組み合わせとなるのが普通である。したがって、移動需要の予測を行う場合、移動経路における公共交通機関の混雑度合い、道路の渋滞の度合いを考慮しつつ、移動経路を構成する選択肢間でどのように移動者の流れが分散するかを把握することが必要である。
【０００４】
この点、特許文献１では、移動者の現在地とその目的地とが公共交通機関を利用可能なゾーンであった場合に、道路交通のみを利用した場合の予想コストと公共交通機関に乗換えた場合の予想コストとを比較し、道路交通と公共交通機関と併用する混合経路を案内することができる技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−１２４５６９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１では、移動者一人一人の移動経路を算出可能であるが、特定の経路に複数の移動者が集中する状況に起因して生じる公共交通機関の混雑、道路の渋滞は予測に考慮されていない。このため、大型イベント開催、種々の要因による公共交通機関の運行乱れ、交通事故等による道路の渋滞など、ある２地点間における複数移動経路の間での移動需要の偏りについては対応することができない問題があった。
【０００７】
本発明は、上記の及び他の課題を解決すためになされたもので、その一つの目的は、移動経路を構成する複数の移動手段について、それぞれの時間的な需要変動を考慮しながら適時に交通需要予測を実行することができる交通需要予測装置、交通需要予測方法、及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の、及び他の目的を達成するための本発明の一態様は、プロセッサ及びメモリを備えているコンピュータが、予測対象地域で公共交通機関によって運行されている交通便の運行計画及び運行状況に関する情報である輸送サービス計画情報と、予測対象地域内にある地点間の移動需要に関する予測情報である移動需要予測情報と、前記交通便の混雑度に関する情報である交通便混雑情報と、予測対象地域内での道路交通の渋滞状況に関する情報である交通渋滞情報とを取得し、予測対象地域内の２地点間について、各地点から公共交
通機関の最寄りの乗降地点までの経路である第１の経路と、前記最寄りの乗降地点間を公共交通機関によって移動する経路である第２の経路と、前記２地点間または第２の経路に含まれる公共交通機関の乗降地点間または前記２地点間のいずれか一つと第２の経路に含まれる公共交通機関の乗降地点間をあらかじめ設定した道路交通によって接続する第３の経路とを含む経路モデルを作成し、取得した前記移動需要予測情報に含まれる移動需要の出発地点と目的地点との間についての前記経路モデルにおいて、前記第１の経路から第３の経路までの組み合わせから前記出発地点から前記目的地点までの移動経路を抽出し、抽出した移動経路について、当該移動経路に含まれる交通便及び道路交通に関する混雑度及び渋滞状況を前記交通便混雑情報及び交通渋滞情報から算出し、当該混雑度又は渋滞状況を含む評価指標に基づいて各移動経路についての効用値を算出し、前記移動需要予測情報から得られる前記出発地点から前記目的地点までの移動者数を前記移動経路について前記効用値に基づいて分担移動者数として各移動経路に配分し、各移動経路に含まれる公共交通機関ごとに集約して出力する交通需要予測方法である。
【発明の効果】
【０００９】
前記した本発明の一態様によれば、移動経路を構成する複数の移動手段について、それぞれの時間的な需要変動を考慮しながら適時に交通需要予測を実行することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明の一実施形態である交通需要予測装置１５０を含む交通システム１の構成例を示す図である。
【図２】図２は、コンピュータ１０の構成例を示す図である。
【図３】図３は、輸送計画装置１１０の構成例を示す図である。
【図４】図４は、移動需要予測装置１２０の構成例を示す図である。
【図５】図５は、混雑予測装置１３０の構成例を示す図である。
【図６】図６は、渋滞予測装置１４０の構成例を示す図である。
【図７】図７は、旅客端末装置１６０の構成例を示す図である。
【図８】図８は、交通需要予測装置１５０の構成例を示す図である。
【図９】図９は、輸送サービス計画情報１０００の構成例を示す図である。
【図１０】図１０は、移動需要予測情報２０００の構成例を示す図である。
【図１１】図１１は、交通便混雑情報３０００の構成例を示す図である。
【図１２】図１２は、交通渋滞情報４０００の構成例を示す図である。
【図１３】図１３は、交通需要予測装置１５０で用いるネットワークモデルの例を示す図である。
【図１４】図１４は、交通需要予測装置１５０によるデータ処理フロー例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、交通需要予測装置１５０による交通需要予測情報の出力例を示す図である。
【図１６】図１６は、交通需要予測装置１５０による交通需要予測結果の出力表示例を示す図である。
【図１７】図１７は、他の実施形態に係る交通需要予測装置１５０の構成例を示す図である。
【図１８】図１８は、他の実施形態に係る交通需要予測装置１５０によるデータ処理フロー例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、図１５のデータ処理フローに適用される計算収束操作画面例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明について、その一実施形態に即して添付図面を参照しつつ説明する。
［第１実施形態］
【００１２】
まず本発明の第１の実施形態について説明する。図１は、本発明の第１実施形態に係る交通需要予測装置１５０を含む交通情報システム１００全体の構成例を示すブロック図である。交通情報システム１００は、鉄道事業者、路線バス会社等の公共交通機関が、交通サービス提供領域における交通需要変動に対応してオンデマンドで適切な交通手段を提供する等の効率的な交通手段提供に資することを一つの目的として構成されている。図１の交通情報システム１００は、輸送計画装置１１０、移動需要予測装置１２０、混雑予測装置１３０、渋滞予測装置１４０、交通需要予測装置１５０、及び旅客端末装置１６０を含み、これらの装置の間は通信ネットワークＮによって通信可能に接続されている。
【００１３】
これらの装置は、通信機能を備える一般的なコンピュータとして構成することができる。このコンピュータ１０のハードウェア構成例を、図２に示している。図２に示すように、コンピュータ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサ１１と、
ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶デバイスで構成される主記憶装置１２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置１３と、キーボード、マウス、タッチパネルなどからなる入力装置１４と、ディスプレイ、プリンタ、スピーカなどからなる出力装置１５と、通信ネットワークＮを介して他のコンピュータと通信を行うための通信装置１６とを備える。
【００１４】
通信ネットワークＮは、例えばインターネット、各種の専用線、携帯電話回線網、ＷＡＮ、ＬＡＮ等の適宜の通信回線を含んで特に制約なく構成することができる。
【００１５】
図１の交通需要予測装置１５０は、輸送計画装置１１０から予測対象地域における公共交通運行計画を、移動需要予測装置１２０から公共交通機関において予測されている、予測対象領域内の様々な地点間における旅客移動需要の予測情報を、混雑予測装置１３０から予測対象領域内の運行区間における各公共交通機関の混雑率予測情報を、渋滞予測装置１４０から予測対象地域の道路についての渋滞発生予測情報を受信して、予測対象地域における様々な地点間の旅客移動に対する予測を行い、その予測結果を公共交通機関、道路管理者等に提供する。これにより、公共交通機関がこの予測結果を利用して、例えば旅客への運行状況案内や交通需要が増大している区間に対する臨時列車や臨時バス便の運行などの対策を適時に取ることを支援する。
【００１６】
交通需要予測装置１５０で算出される交通需要予測結果は、旅客端末装置１６０にも提供することができる。ここで、旅客端末装置１６０とは、公共交通機関等を利用して移動しようとする人が所持しているスマートフォン等の携帯端末を想定している。交通需要予測装置１５０は、旅客端末装置１６０にインストールされている適宜のアプリケーションプログラム等を介して、旅客に交通需要予測結果を提供することができる。この情報を得た旅客は、それに応じて自身の目的地への経路を決定することができる。この他、交通需要予測結果は、携帯端末等にナビゲーションサービスを提供しているサービス事業者に提供されてもよい。また公共交通機関の施設、駅、バスターミナル等において交通需要予測結果を、デジタルサイネージ等を通じて公衆に提供することも可能である。
【００１７】
交通需要予測装置１５０以外の各装置、あるいはそれらに相当する装置は、交通需要予測対象地域の交通サービスに関連する鉄道会社、路線バス会社、道路管理者等の機関またはこれらの予測情報を提供する情報提供サービス会社、データセンタ等に設けられる。まずこれらの装置の構成について以下に説明する。
【００１８】
図３に輸送計画装置１１０の構成例を示している。輸送計画装置１１０は例えば鉄道会社、路線バス会社等の公共交通機関に設置され、後述する移動需要予測装置１２０によって予測される単位時間ごとの所要輸送量予測情報等に基づいて、輸送計画である列車ダイ
ヤグラム、バス運行表等の輸送計画情報を作成して保持している。輸送計画装置１１０は、例えば前記の輸送計画作成処理を実行する輸送計画部１１１、輸送計画作成処理に必要な情報を外部装置から受信するための通信部１１２、及び作成した輸送計画を列車ダイヤグラム情報等として出力するための出力部１１３を備えて構成される。輸送計画部１１１、通信部１１２、及び出力部１１３は、図２に例示したコンピュータ１０上で動作するプログラムとして構成することができる。このことは、図１の交通情報システム１００に含まれる他の装置についても同様である。
【００１９】
図４に移動需要予測装置１２０の構成例を示している。移動需要予測装置１２０は例えば鉄道会社、路線バス会社等の公共交通機関に設置され、国、自治体等によって定期的に実施される交通サービス提供地域における種々の地点間における旅客移動量についての統計情報、イベント等の開催、日々の天候予測等の基礎情報に基づいて、対象地域の種々の地点間における旅客移動需要予測情報を算出して保持している。移動需要予測装置１２０は、前記基礎情報に基づいて旅客移動需要予測情報生成処理を実行する移動需要予測部１２１、及び生成した移動需要予測情報を外部装置に送信するための通信部１２２を備えて構成される。
【００２０】
図５に混雑予測装置１３０の構成例を示している。混雑予測装置１３０は例えば鉄道会社、路線バス会社等の公共交通機関に設置され、輸送計画装置１１０が作成した列車、バス等の運行計画、移動需要予測装置１２０が生成した旅客移動需要予測情報に基づく駅間、停留所間等の運行区間の時間ごとの混雑度合いを乗車率等の数値として算出して保持している。後述するように、混雑度合いの算出は、交通需要予測装置１５０による交通需要予測結果をフィードバックして反復して実行される。混雑予測装置１３０は、前記混雑度合いの算出を実行する混雑予測部１３１、及び算出した混雑度合いの情報を外部装置に送信するとともに、交通需要予測装置１５０から計算結果を受信するための通信部１３２を備えて構成される。
【００２１】
図６に渋滞予測装置１４０の構成例を示している。渋滞予測装置１４０は例えば道路交通情報を収集、提供している事業体において設置され、対象地域における各道路についての区間ごと、日ごと、時間ごとの交通状況統計情報に基づいて渋滞発生予測情報を生成し保持している。渋滞発生予測についても、交通需要予測装置１５０の計算結果をフィードバックして反復して実行するようにしている。渋滞予測装置１４０は、前記渋滞予測情報の生成処理を実行する渋滞予測部１４１、及び生成した渋滞予測情報外部装置に送信するとともに、交通需要予測装置１５０から計算結果を受信するための通信部１４２を備えて構成される。
【００２２】
旅客端末装置１６０は例えば公共交通機関を利用する旅客が所持しているスマートフォン、タブレット端末等の携帯端末であり、図７に示すように、タッチパネルスクリーン等で構成される入力部１６１、出力部１６２、及び携帯電話通信網、インターネット等との通信機能を提供する通信部１６３を備えて構成される。
【００２３】
なお、図３〜図７に示した各装置の構成は一例であって、各装置に要求される機能に応じて図示していない他の機能部を設けることは差し支えない。またこれらの装置は図１に示すようにそれぞれ独立した要素として設けてもよいし、一部の装置を組み合わせて統合するように構成してもよい。
【００２４】
次に、本実施形態における交通需要予測装置１５０について説明する。図８に、交通需要予測装置１５０の構成例を示している。交通需要予測装置１５０は、典型的には例えば鉄道会社等の公共交通サービス事業者に対して交通需要予測情報を提供することを事業としているサービス提供事業者の事業所等に設置されるが、ネットワーク上のクラウドコン
ピューティングシステムによって構成するようにしてもよい。
【００２５】
図８に示すように、本実施形態の交通需要予測装置１５０は、入力部１５１、出力部１５２、通信部１５３、移動配分算出部１５４、予測装置連携部１５５、及び記憶部１５７を備えて構成される。
【００２６】
入力部１５１は、キーボード、マウス、タッチパネル等のコンピュータに指示を入力するための入力デバイスを通じて利用者からの入力を受付ける機能を有する。出力部１５２は、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ等の出力デバイスを通じて、本交通需要予測装置１５０によるデータ処理の実行状況、実行結果等の利用者への情報を出力する機能を有する。通信部１５３は、通信ネットワークＮを介して、他の外部装置と各種データ、コマンドを交換する機能を有する。
【００２７】
移動配分算出部１５４は、本装置の主要な機能である交通需要予測情報を算出するためのデータ処理を実行するプログラムであり、後述する複数のサブプログラムを備えて構成される。
【００２８】
記憶部１５７は、交通需要予測装置１５０がデータ処理を実行するために使用する各種データが格納されている記憶領域である。図８に示すように、記憶部１５７には、輸送サービス計画情報１０００、移動需要予測情報２０００、交通便混雑情報３０００、及び交通渋滞情報４０００が格納される。なお格納されている各情報については後述する。
【００２９】
ここで、移動配分算出部１５４を構成しているサブプログラムについて説明する。ネットワークモデル作成部１５４１は、記憶部１５７に格納された輸送サービス計画情報１０００、移動需要予測情報２０００を読込み、本交通需要予測装置１５０の対象地域における公共交通機関の乗降地点、移動需要の出発地及び目的地、道路交通と公共交通との乗換えを表すネットワークモデルを作成する。ここで作成するネットワークモデルの基本構成及び構成例は後述する。
【００３０】
移動需要情報分類部１５４２は、記憶部１５７に格納された移動需要予測情報２０００を読込み、予測対象地域における地点間の旅客移動について、出発地、目的地、出発時間帯によって整理、分類して格納している。
【００３１】
移動経路算出部１５４３は、移動需要情報分類部１５４２で分類された移動需要ごとに、ネットワークモデル作成部１５４１で作成したネットワークモデルにおける移動経路を抽出する処理を実行する。
【００３２】
効用値算出部１５４４は、移動需要情報分類部１５４２で分類された移動需要ごとに、各移動需要の出発時刻にあわせて、記憶部１５７に格納された交通機関混雑情報３０００と交通渋滞情報４０００とを基に、各交通機関の所要時分、運賃、混雑度、渋滞度などの評価値を算出し、算出した評価値を基に移動経路の効用値を算出する処理を実行する。
分担移動者数算出部１５４５は、効用値算出部１５４４で算出した効用値を基に、各移動需要について移動経路の移動者数の分担を算出する処理を実行する。
【００３３】
予測装置連携部１５５は、混雑予測装置１３０及び渋滞予測装置１４０を呼び出し、それぞれの予測装置が担当する交通機関について、分担移動者数算出部１５４５が算出した移動者数を送信する一方、各装置の予測結果を受信する機能を備える。
【００３４】
計算収束判定部１５６は、予測装置連携部１５５で受信した結果と前回までの交通需要予測結果とを比較し、交通需要予測計算が収束したかどうかを判定する機能を有する。こ
こで計算の収束とは、予測計算を実行した結果、移動経路の移動者数分担が一定の変動幅内に収束して安定する事象をいう。計算が収束していないと判定した場合には、ネットワークモデル作成部１５４１によるネットワークモデルの補正、移動経路算出部１５４３の移動経路算出、分担移動者数算出部１５４５の移動者数の算出、予測装置連携部１５５の予測装置の呼び出し、計算収束判定部１５６の計算収束有無の判定を繰り返して実行する。
次に、図８の記憶部１５７に格納されている情報の構成について説明する。
【００３５】
輸送サービス計画情報１０００は、鉄道、路線バス、タクシー等の公共交通機関による輸送サービスについて事前に計画された輸送力を定義した情報であり、駅、バス停留所、タクシー乗り場等の乗客が乗り降りできる地点と、その地点について設定されている各交通便が到着、出発、あるいは通過する時刻を記録している情報である。なお、運行当日は、この輸送サービス計画情報１０００には、現在の運行状況、将来の運行状況の予測が反映された時刻が含まれる。言い換えれば、輸送サービス計画情報１０００には、種々の原因による運行時刻の乱れ、その回復予定等の情報が織り込まれることとなる。輸送サービス計画情報１０００は、輸送計画装置１１０の輸送計画部１１１にて算出され、通信部１１２を介して交通需要予測装置１５０に伝達される。
【００３６】
図９に、本実施形態における輸送サービス計画情報１０００の構成例を示している。輸送サービス計画情報１０００は複数のレコードを有するデータテーブルとして構成されている。各レコードは、名称１００１、交通機関１００２、地点１００３、到着時刻１００４、及び出発時刻１００５の項目を備えている。
【００３７】
名称１００１は、本交通需要予測装置１５０の処理対象となっている輸送サービス（公共交通機関）で提供される交通便を一意に識別するための名称を格納する。名称１００１には、列車番号、運行番号、車両記号等の符号を記録することができる。
【００３８】
交通機関１００２には、名称１００１で識別される交通便が属する交通機関の種類を格納する。交通機関１００２は、交通便を装置の出力として提示する際に、当該交通便がどのような交通手段なのかを識別するために用いる。例えば、交通機関１００２には、列車、路線バス、タクシー等の種別を含めることができる。
【００３９】
地点１００３は、名称１００１で識別される交通便が停車又は通過する地点を格納する。地点１００３は、例えば、鉄道であれば駅、路線バスであれば停留所、予約されたタクシーであれば乗客を乗降させる予定の地点、予約が入っていないタクシーであれば主要な交差点等を設定することができる。
【００４０】
到着時刻１００４は、名称１００１で識別される交通便が地点１００３に到着する時刻を格納する。該当交通便が地点１００３を通過する場合には、到着時刻１００４は例えばブランクとなる。
出発時刻１００５は、名称１００１で識別される交通便が地点１００３を出発又は通過する時刻を格納する。
【００４１】
以下、一の交通便について、地点、到着時刻、及び出発時刻を１セットとして、名称１００１で識別される交通便が停車又は通過する地点ごとにデータが作成され格納される。例えば図９の先頭レコードは、名称「００１」で特定される交通便の種別が「列車」であり、「駅Ａ」に７：２９に到着して７：３０に出発、その後「駅Ｂ」、「駅Ｄ」に停車した後、「駅Ｆ」に７：５５に到着することが示されている。
【００４２】
次に、移動需要予測情報２０００について説明する。移動需要予測情報２０００は、予
測対象領域内の一の地点から他の地点までを移動しようとする人の数に関する予測値を示す情報である。移動需要予測情報２０００は、移動需要予測装置１２０の移動需要予測部１２１にて算出され、通信部１２２を介して交通需要予測装置１５０に伝達される。
【００４３】
図１０に、移動需要予測情報２０００の構成例を示している。移動需要予測情報２０００は複数のレコードを有するデータテーブルとして構成されている。各レコードは、ＩＤ２００１、出発時間帯２００２、出発地２００３、最終目的地２００４、及び需要人数２００５の項目を備えている。
【００４４】
ＩＤ２００１は、移動需要予測情報２０００に格納される各レコードを一意に識別するための符号を格納する。出発時間帯２００２は、ＩＤ２００１で識別される移動需要に該当する移動者（旅客）が移動を開始する時間帯を格納する。出発地２００３は、ＩＤ２００１で識別される移動需要に該当する移動者が移動を開始する地点を格納する。最終目的地２００４は、ＩＤ２００１で識別される移動需要に該当する移動者が移動を終了する地点を格納する。出発地２００３、最終目的地２００４は、輸送サービス計画情報１０００で定義された地点によって表すこととしている。需要人数２００５は、ＩＤ２００１で識別される移動需要に該当する移動者の人数を格納している。図１０の例では、ＩＤ「１」で特定される移動需要は、「７：３０〜７：３５」の間にＡ地点からＥ地点に向かう人が１０００人いると予測されていることを示す。
【００４５】
交通便混雑情報３０００は、輸送サービス計画情報１０００で定義された各交通便について混雑率の予測値を定義した情報であり、図１１に示すように、交通便を一意に特定する識別符号３００１と当該交通便の混雑率３００２の予測値とを含んで構成することができる。交通便の混雑率は、鉄道の場合は駅間混雑率、路線バスの場合は停留所間の混雑率として記録してもよい。交通便混雑情報３０００は、混雑予測装置１３０の混雑予測部１３１にて算出され、通信部１３２を介して交通需要予測装置１５０に伝達される。
【００４６】
交通渋滞情報４０００は、現在の道路の渋滞状況と将来の道路の渋滞状況の予測値を定義した情報であり、例えば図１２に例示するように、渋滞情報の始端位置４００１、終端位置４００２を特定する位置情報、始点から終点までの間の渋滞長４００３の予測値、始点から終点までの間の移動所要時分４００４の予測値とを含んで構成することができる。交通渋滞情報４０００は、渋滞予測装置１４０の渋滞予測部１４１にて算出され、通信部１４２を介して交通需要予測装置１５０に伝達される。
【００４７】
次に、本実施形態による交通需要予測装置１５０で使用するネットワークモデル（経路モデル）について説明する。図１３にこのネットワークモデルの一例を図示している。このネットワークモデルは、予測対象地域において設定される出発地から最終目的地までの移動経路及び利用する交通手段をモデル化して表したものである。図１３に示すように、ネットワークは、予測対象地域内の地点を表すノードと、各ノード間を選択可能な交通手段を示す線（リンク）で結んで表されている。ノードは、出発地点、最終目的地点、移動経路に含まれる経由地点のいずれかを表している。
【００４８】
このネットワークモデルを作成する際には、交通需要予測装置１５０の記憶部１５７に格納された輸送サービス計画情報１０００にて定義された各交通便への乗降可能な地点（駅、停留所等）、及び移動需要予測情報２０００にて定義された移動需要の出発地、最終目的地、及び設定されている場合は経由地をすべてノードとして表現する。また、各ノード間に交通便が定義されていれば当該交通便を表すリンクを設定する（第３の経路）。加えて、移動需要予測情報２０００にて定義された移動需要の出発地、最終目的地、移動需要の出発地と最寄りの交通便乗降可能地点、移動需要の最終目的地と最寄りの交通便乗降可能地点それぞれのノード間に道路交通（自家用車、タクシー等）での移動を表すリンク
（第１、第２の経路）を作成する。
【００４９】
また、輸送サービス計画情報１０００に格納されているレコードを基に作成したノードには、該当ノードに相当する乗降可能な地点を出発する交通便の情報（図１３の符号１３０４）を設定する。また、道路交通を表すリンクには、交通渋滞情報４０００に格納された渋滞発生状況とその通過所要時分（図１３の符号１３０５）とを設定する。
【００５０】
図１３は、図９に示した輸送サービス計画情報１０００のレコード例を用いて作成したネットワークモデルについて、図１０に示した移動需要予測情報２０００の先頭レコードで示される移動需要を考慮して作成したネットワークモデルを示している。図９の輸送サービス計画情報１０００に示される地点を駅Ａ〜駅Ｆのようにノード１３０２として表し、各ノード１３０２間に設定されている交通便に従ってリンク１３０３で接続する。また、移動需要の出発地及び最終目的地であるＡ地点とＥ地点に相当するノード１３０１を作成し、各地点の最寄り駅及び出発地（Ａ地点）と最終目的地（Ｅ地点）との間で道路交通を表すリンクを作成する。出発地、最終目的地とそれぞれの最寄り駅、及び出発地と最終目的地との間を結ぶ道路交通の経路については、実際には多数の選択肢が考えられる。本実施形態では、交通需要予測処理に要する時間を短縮するために、それぞれのノードを接続する道路交通の複数の経路の所要時間を事前に比較することにより、もっとも所要時間が短いと期待される一の経路を設定している。これにより、移動経路探索の計算時間を短縮することができる。
【００５１】
次に、以上説明したネットワークモデルを使用して実行される、交通需要予測装置１５０による交通需要予測処理について説明する。図１４に、本実施形態による交通需要予測処理の処理フロー例を示している。図中の符号Ｓはステップを表す。
【００５２】
ネットワークモデル作成部１５４１は、記憶部１５７に格納されている輸送サービス計画情報１０００、及び移動需要予測情報２０００を読込み、輸送サービス計画情報１０００で定義された各交通便、移動需要の出発地と目的地を表すネットワークモデルを、前記に説明したように作成する（Ｓ２０１）。本実施形態の例では、図１３に例示するネットワークモデルが作成されるものとする。なお、本処理の開始タイミングは、交通需要予測装置１５０の電源投入等や移動需要情報の更新タイミング等をトリガーとして処理が開始される。
【００５３】
次に、移動需要情報分類部１５４２は、記憶部１５７に格納された移動需要予測情報２０００を読込み、取得された複数のレコードを出発地と目的地、及び出発時間帯に基づいて分類する（Ｓ２０２）。
【００５４】
次に、移動経路算出部１５４３は、移動需要情報分類部１５４２で分類した複数の移動需要のすべてについてＳ２０４〜Ｓ２０７の処理を繰り返して実行する（Ｓ２０３）。
【００５５】
まず移動経路算出部１５４３は、移動需要情報分類部１５４２が分類した移動需要のうち未処理のもの一つを取得し（Ｓ２０４）、取得した移動需要の出発地と目的地とを結ぶ経路に含まれるノード及び当該ノードに接続するリンクをＳ２０１で作成したネットワークモデルからすべて抽出する（Ｓ２０５）。
【００５６】
効用値算出部１５４４は、移動経路算出部１５４３が抽出した移動経路に含まれる各リンクのうち、交通手段が公共交通機関であるリンクについて、記憶部１５７に格納された交通便混雑情報３０００及び交通渋滞情報４０００を基に処理対象である移動需要を構成する旅客が乗車する交通便を判定し、判定した交通便についての輸送サービス計画情報１０００を使用して各リンクで表された移動区間の移動にかかる所要時分を算出する。効用
値算出部１５４４は、算出した所要時分と当該交通便の混雑度（乗車率）、費用（運賃）等の比較要素を考慮して各リンクの評価指標を算出する。評価指標算出に必要な比較要素のうち交通便利用のための費用（運賃）や乗換えコスト等の固定値については、図９の輸送サービス計画情報１０００にあらかじめ格納しておくことができる。
【００５７】
同様に、効用値算出部１５４４は、移動経路算出部１５４３が抽出した移動経路に含まれる各リンクのうち交通手段が道路交通であるリンクについて、記憶部１５７に格納された交通渋滞情報４０００で定義された所要時分、渋滞度に基づいてリンクの評価指標を算出する。効用値算出部１５４４は、算出した各リンクの評価指標を基に移動経路の効用値を算出する（Ｓ２０６）。
【００５８】
各移動経路についての効用値は、例えば、その移動経路を利用した場合の所要時分と移動コストとを用いて以下の通りに算出することができる。これらの数式から明らかであるように、移動経路ｉについて算出される効用値Ｕｉは、その移動経路ｉについての移動時間が長くなるほど、また移動コストが増大するほど小さくなる。言い換えれば、利用者が利便性を勘案して選択したくなると考えられる移動経路ほど、効用値Ｕｉの値は大きくなる。混雑予測装置１３０による混雑度、渋滞予測装置１４０による渋滞度は、それぞれを費用に換算する関数を用いることで移動コストに参入して評価に組み込むことができる。
【００５９】
【数１】
2019008689.tif 000003
【００６０】
次に、分担移動者数算出部１５４５は、効用値算出部１５４４で算出した各移動経路の効用値を用いて、各移動経路を利用する移動者数の分担を算出する（Ｓ２０７）。移動者数の分担は、例えば以下のように、効用値を基に選択確率を算出する多項ロジットモデルを用いて算出することができる。すなわち、複数の移動経路についての移動者数の分担は、効用値Ｕｉに応じて比例配分されることとなる。
【００６１】
【数２】
2019008689.tif 000004
【００６２】
すべての移動需要について処理が実行された場合、すなわちＳ２０３のループが終了した場合、移動経路算出部１５４３は、Ｓ２０８の処理へ進む。予測装置連携部１５５は、分担移動者数算出部１５４５が算出した各移動需要に対する各移動経路の移動者数を、時間帯と交通手段ごとに集約する（Ｓ２０８）。
【００６３】
予測装置連携部１５５は、Ｓ２０８で集約した移動者数を、該当する交通手段についての混雑予測装置１３０、又は渋滞予測装置１４０に送信し、それぞれで算出された予測結果を受信する（Ｓ２０９）。
【００６４】
計算収束算出部１５６は、予測装置連携部１５５が受信した混雑度及び渋滞度に基づいて計算が収束したか判定する（Ｓ２１０）。初回の計算では、あらかじめ設定している通常時の混雑度・渋滞度と今回取得した混雑度・渋滞度とを移動経路の属性としてそれぞれ比較する。２回目以降の計算では、前回取得した混雑度・渋滞度と今回取得した混雑度・渋滞度とをそれぞれ比較する。計算が収束したか（所定の計算終了条件が成立したか）の判定は、例えば、以下のような基準によって行うことができる。
判定方法１：上記の混雑度・渋滞度の差分が所定の閾値以下となった場合に計算収束と判定する。
判定方法２：各移動経路の分担移動者数又は移動者総数の分担割合の差分が所定の閾値以下となった場合に計算収束と判定する。
【００６５】
計算収束の判定は、上記の方法に限定されるわけではなく、複数の移動経路のうち、分担移動者数がもっとも多い主要な移動経路について分担移動者数等の差分が所定値以下となった場合に収束したと見なす等の適宜の判定方法を採用することができる。
【００６６】
次に、計算収束算出部１５６は、Ｓ２１１の判定結果が未収束である場合（Ｓ２１１，Ｎｏ）、Ｓ２０３に戻って各移動需要についてのＳ２０４〜Ｓ２０７の処理を繰り返し実行する。計算収束算出部１５６は、Ｓ２１１の判定結果が収束である場合（Ｓ２１１，Ｙｅｓ）、Ｓ２０８で分担移動者数算出部１５４５が算出した各移動需要に対する各移動経路の移動者数を、時間帯と交通手段ごとに集約して得られる情報を、交通需要予測情報として出力部１５２、旅客端末装置１６０の出力部１６２、輸送計画装置１１０の出力部１１３等を通じて利用者に提示して処理を終了する（Ｓ２１２）。鉄道会社、路線バス会社、タクシー会社等の交通事業者は、交通需要予測装置１５０から交通需要予測情報をデータとして受信し、各社での輸送計画立案に利用することもできる。
【００６７】
なお、本実施形態では、Ｓ２１１で計算が未収束であると判定された場合、各移動需要についての移動経路自体を再計算して見直している。これに対し、一の移動需要に対していったん算出された移動経路を固定して使用してもよい場合には、Ｓ２０６の各移動経路の効用値算出に処理を戻すフローをとることもできる。
【００６８】
図１５に、交通需要予測情報の表示例を示している。交通需要予測結果の出力においては、各移動経路に対する分担移動者数、分担率、混雑度、渋滞度、所要時分、効用値等のデータを図１５の例のように数値で表してもよいし、図１６に示すように、ネットワークモデル上にグラフィックに表示してもよい。図１６の例では、移動経路において分担移動者数が多いほどリンクの幅を太くする表現を採用して交通需要の多寡が一目で分かるようにしている。この他、混雑率、渋滞度を一定時間間隔ごとに色分けにより表示するなど、表示形態はどのようにでも変更することが可能である。
【００６９】
以上説明した実施形態１の交通需要予測装置１５０によれば、予測対象地域の公共交通機関、道路交通に対する交通需要予測情報を適時に利用しやすく提供することができる。公共交通機関などの事業者は、提供される交通需要予測情報を用いて、オンデマンドの輸送力調整が可能となり利用者の利便性を向上させることができる。また個々の旅客は、移動経路における移動者の集中状況などを適時に把握することができるので、到達所要時間、快適性等の観点から適切な移動経路の選択が可能となる。
［実施形態２］
【００７０】
次に、本発明の第２の実施形態による交通需要予測装置１５０について説明する。第１の実施形態では、各交通手段の分担移動者数を算出した上で各交通手段の混雑・渋滞予測装置と連携させる構成例を示した。本実施形態では、実施形態１の交通需要予測処理に対して、計算の収束を早めるための構成例を示す。なお、以下では簡単のため、第１の実施形態と構成が異なる部分についてのみ説明をすることとする。実施形態２において、実施形態１と同等の構成については、同一の符号を付している。
【００７１】
図１７は、実施形態２における交通需要予測装置１５０の構成例を示す図である。図１７に示すように、本実施形態の交通需要予測装置１５０では、移動配分算出部１５４において、経路固定部１５４６及び閾値変更部１５４７が追加されている。
【００７２】
経路固定部１５４６は、計算結果の比較において差分がある程度少なくなった移動経路については、以後分担移動者数が変化しないように固定する機能を備える。
【００７３】
閾値変更部１５４７は、計算を繰り返しても計算所要時間等の点で実用的な範囲で計算が収束することが期待できない状況において、経路固定部１５４６で用いる閾値を、計算が収束するように変更する機能を備える。
【００７４】
図１８は、本実施形態の交通需要予測装置１５０による交通需要予測処理の処理フロー例を示す図であり、第１の実施形態についての図１４に対応している。この処理フロー例において、Ｓ２０１〜Ｓ２１２の処理ステップは、実施形態１の場合と同じである。実施形態２では、Ｓ２１１において計算が収束していないと判定された場合の処理が実施形態１とは異なっている。
【００７５】
Ｓ２１１で計算が収束していないと判定された場合（Ｓ２１１，Ｎｏ）、計算収束判定部１５６は、その時点で計算回数が規定値未満であるか判定し（Ｓ２１３）、規定値未満であると判定した場合はＳ２１４を実行し（Ｓ２１３，Ｙｅｓ）、規定値以上であると判定した場合はＳ２１５を実行する（Ｓ２１３、Ｎｏ）。
【００７６】
Ｓ２１４では、経路固定部１５４６は、計算収束判定部１５６で算出する計算収束の判定値の前回との差分が閾値以下となったノード間あるいは分担移動者数の前回との差分が閾値以下となった移動需要あるいはその両方について、分担移動者数が変化しないように固定する。分担移動者数を固定した結果は、後述するように、Ｓ２０１で作成したネットワークモデルと共に出力部１５２を介して利用者に提示する。
【００７７】
一方、Ｓ２１５では、閾値変更部１５４７は、計算を一定回数（規定値）以上繰り返しても、計算収束判定部１５６で算出する計算収束の判定値の前回との差分が一定値以上となり続けるノード間あるいは分担移動者数の前回との差分が閾値以上となり続ける移動需要について、計算収束判定部１５６で用いる閾値を増大させる操作を実行する。この際の判定に用いる閾値は、後述するように、Ｓ２０１で作成したネットワークモデルと共に出力部１５２を介して利用者に提示する。
【００７８】
図１９に、経路固定部１５４６で固定したノード間又は移動需要（移動者に相当）および固定するノード間又は移動需要の判定に用いる閾値を表示した画面例を示している。
【００７９】
符号９０１は画面枠を示し、符号９０２はＳ２０１で作成したネットワークモデルを表示している第１表示領域である。また符号９０３は、第１表示領域９０２に表示したネットワークモデルに設定されているリンクのうち利用者によって選択されたリンクについて、計算収束の判定値の遷移を表すグラフを表示する第２表示領域である。
【００８０】
第１表示領域９０２に表示するネットワークモデルには、固定された区間又は移動需要と、固定されていない区間又は移動需要とを区別できるように表示する。例えば、図１９の例では、固定された区間又は移動需要を一点鎖線と固定されたことを示す記号Ｌで、固定されていない区間又は移動需要を実線で表示している。符号９０４は、各リンクの計算収束の判定値について、「現在値/固定対象となる閾値」を表し、図１９の例では、Ａ地
点とＥ地点とを直接道路交通で結ぶリンクについては、閾値３６に対して１１回の計算が実行されたことを示している。
【００８１】
第２表示領域９０３に表示するグラフは、縦軸９０５がＳ２１１で計算の収束判定に用いる判定値を表し、横軸９０６が計算回数を表している。符号９０７は、計算回数ごとの計算収束の判定値の遷移を表す曲線である。符号９０８は、表示している区間を固定するかどうかを判定する閾値を表す。
【００８２】
交通需要予測装置１５０の利用者は、図１９に示した画面及び入力部１５１を介して、計算収束の判定値となる閾値の変更を行えるように構成することができる。例えば図１９の例において、Ａ地点とＥ地点を直接結ぶ道路交通のリンクについて操作する場合には、第１表示領域９０２にある該当リンクをクリックすることで第２表示領域９０３に該当リンクに関するグラフを表示させ、閾値９０８をドラッグすることで直感的に閾値の変更を行えるように構成することができる。もちろん閾値９０８の値を直接指定することができる入力フィールドを表示する等他の手法を用いてもよい。
【００８３】
以上説明したように、本発明の実施形態に係る交通需要予測装置１５０によれば、移動経路を構成する複数の移動手段について、それぞれの時間的な需要変動を考慮しながら適時に交通需要予測を実行することができる。
【００８４】
なお、本発明の技術的範囲は上記の実施形態に限定されることはなく、他の変形例、応用例等も、特許請求の範囲に記載した事項の範囲内に含まれるものである。
【符号の説明】
【００８５】
１００  交通情報システム
１１０  輸送計画装置
１１１  輸送計画部
１１２  通信部
１１３  出力部
１２０  移動需要予測装置
１２１  移動需要予測部
１２２  通信部
１３０  混雑予測装置
１３１  混雑予測部
１３２  通信部
１４０  渋滞予測装置
１４１  渋滞予測部
１４２  通信部
１５０  交通需要予測装置
１５１  入力部
１５２  出力部
１５３  通信部
１５４  移動配分算出部
１５５  予測装置連携部
１５６  計算収束判定部
１５７  記憶部
１６０  旅客端末装置
１６１  入力部
１６２  出力部
１６３  通信部
１０００  輸送サービス計画情報
２０００  移動需要予測情報
３０００  交通便混雑情報
４０００  交通渋滞情報
【図１】
2019008689.tif 000005
【図２】
2019008689.tif 000006
【図３】
2019008689.tif 000007
【図４】
2019008689.tif 000008
【図５】
2019008689.tif 000009
【図６】
2019008689.tif 000010
【図７】
2019008689.tif 000011
【図８】
2019008689.tif 000012
【図９】
2019008689.tif 000013
【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】
2019008689.tif 000019
【図１６】
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【図１７】
2019008689.tif 000021
【図１８】
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【図１９】
2019008689.tif 000023