(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む１又は複数のログデータを取得する取得工程と、
各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルを読み出す読み出し工程と、
前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断する判断工程と、
前記判断工程の結果、一致する場合には、当該ログデータを第１種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第２種類の人のデータとして決定する決定工程と、
前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第１種類の人のデータを用いた前記第１種類の人の人数の集計を第１の方法で行うとともに、前記第２種類の人のデータを用いた前記第２種類の人の人数の集計を第２の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する推定工程と、をコンピュータが実行することを特徴とする推定方法。
【請求項２】
前記第１の方法は、前記特定駅の自動改札機から出場又は入場したことを示す第１種類の人のデータの数と、出場又は入場した時刻からの乖離時間に応じて前記第１種類の人のデータの数を変化させた数と、を利用する集計方法であり、
前記第２の方法は、所定時間内に前記特定駅の自動改札機から出場した第２種類の人のデータの数から、前記所定時間内に前記特定駅の自動改札機から入場した第２種類の人のデータの数を差し引いた数を、前記所定時間中に前記特定駅の自動改札機外側で変化した前記第２種類の人の人数とする集計方法である、ことを特徴とする請求項１に記載の推定方法。
【請求項３】
前記第１の方法は、
前記特定駅の自動改札機から第１時刻において出場したことを示す第１種類の人のデータの数と、前記第１時刻よりも前の第２時刻において前記特定駅の自動改札機から出場したことを示す前記第１種類の人のデータの数に、前記第１時刻と前記第２時刻の差に応じて小さくなる１未満の係数を積算した数と、を集計し、
前記特定駅の自動改札機から前記第１時刻において入場したことを示す第１種類の人のデータの数と、前記第１時刻よりも後の第３時刻において前記特定駅の自動改札機から入場したことを示す前記第１種類の人のデータの数に、前記第１時刻と前記第３時刻の差に応じて大きくなる１未満の係数を積算した数と、を集計し、
前記集計した数の合算値を、前記第１時刻における前記特定駅の自動改札機外側の前記第１種類の人の人数とする集計方法であることを特徴とする請求項２に記載の推定方法。
【請求項４】
複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む１又は複数のログデータを取得し、
各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルを読み出し、
前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断し、
前記判断の結果、一致する場合には、当該ログデータを第１種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第２種類の人のデータとして決定し、
前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第１種類の人のデータを用いた前記第１種類の人の人数の集計を第１の方法で行うとともに、前記第２種類の人のデータを用いた前記第２種類の人の人数の集計を第２の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する処理、をコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。
【請求項５】
複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む１又は複数のログデータを取得する取得部と、
各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルと、
前記テーブルを読み出す読み出し部と、
前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断する判断部と、
前記判断部による判断の結果、一致する場合には、当該ログデータを第１種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第２種類の人のデータとして決定する決定部と、
前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第１種類の人のデータを用いた前記第１種類の人の人数の集計を第１の方法で行うとともに、前記第２種類の人のデータを用いた前記第２種類の人の人数の集計を第２の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する推定部と、を備える推定装置。
【請求項６】
複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた、乗車券の識別情報と、読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む１又は複数のログデータを取得する取得工程と、
前記ログデータを参照して、読み取りが行われた駅が、乗車券を保持する利用者に対応して登録された利用者が自宅から利用する駅であれば、該ログデータを第１種類の人のデータとして決定し、前記自宅から利用する駅でなければ、該ログデータを第２種類の人のデータとして決定する決定工程と、
特定駅の自動改札機外側の前記第１種類の人の人数を、前記読み取り駅情報が前記特定駅の情報である前記第１種類の人のデータを用いた第１の方法で推定し、前記特定駅の自動改札機外側の前記第２種類の人の人数を、前記読み取り駅情報が前記特定駅の情報である前記第２種類の人のデータを用いた第２の方法で推定する推定工程と、をコンピュータが実行することを特徴とする推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、推定方法、推定プログラム及び推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、駅の自動改札機で乗車券から読み取った情報を利用した技術が種々提案されている。例えば、特許文献１には、自動改札機で乗車券から読み取った情報を利用して、駅構内の混雑度合いを推定する技術が開示されている。また、特許文献２には、自動改札機で乗車券を読み取った回数に基づいて、乗車券の持ち主が頻繁に利用する駅を特定し、特定された駅の情報を持ち主に対して広告する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２１２６４１号公報
【特許文献２】特開２００５−２４７９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、本発明者らは、自動改札機において乗車券が出場として読み取られた回数を利用すれば、駅改札から外に出た人数を推定できること、及び、駅の周辺に店舗が存在している場合、駅改札から外に出た人数は、店舗の顧客となる可能性がある人数とみなせること、を見出した。
【０００５】
そして、本発明者らは、駅改札から外に出た人数（駅周辺店舗の顧客候補の人数）に応じて、駅周辺に存在する店舗が自店舗への誘導策（例えば広告配布を行う）を講じれば、店舗における売上高を増加させられるであろうことを見出した。すなわち、本発明者らは、駅改札から外に出た人数は、駅周辺に存在する店舗にとって、マーケティング上の重要な情報となりえることを見出した。
【０００６】
しかしながら、駅改札から外に出た人全てが、駅周辺の店舗に行く人であるとは限らない。このため、駅改札から外に出た人（駅周辺店舗の顧客候補の人）の中に駅周辺の店舗に行く可能性が高い人がどれだけいるかを判断するには、情報の更なる精査、検討が必要となる。
【０００７】
そこで本件は上記の課題に鑑みてなされたものであり、駅の自動改札外側の状況を精度よく推定することが可能な推定方法、推定プログラム及び推定装置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】
【０００８】
本発明者らは、駅改札から外に出た人の種別と行動との関係について検討した結果、駅が自宅駅（自宅から近い駅）であるか否かによって駅改札から外に出た後の行動が異なることを見出した。すなわち、本発明者らは、駅が自宅駅である場合には、駅から出た人は、自宅へ移動してしまう確率が高く、その駅が自宅駅でない人は、駅の周辺に滞留する確率が高いという傾向を見出した。本明細書に記載の推定方法、推定プログラム及び推定装置は、上記新規知見に基づくものである。
【０００９】
本明細書に記載の推定方法は、複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む１又は複数のログデータを取得する取得工程と、各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルを読み出す読み出し工程と、前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断する判断工程と、前記判断工程の結果、一致する場合には、当該ログデータを第１種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第２種類の人のデータとして決定する決定工程と、前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第１種類の人のデータを用いた前記第１種類の人の人数の集計を第１の方法で行うとともに、前記第２種類の人のデータを用いた前記第２種類の人の人数の集計を第２の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する推定工程と、をコンピュータが実行する推定方法である。
【００１０】
本明細書に記載の推定プログラムは、複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む１又は複数のログデータを取得し、各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルを読み出し、前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断し、前記判断の結果、一致する場合には、当該ログデータを第１種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第２種類の人のデータとして決定し、前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第１種類の人のデータを用いた前記第１種類の人の人数の集計を第１の方法で行うとともに、前記第２種類の人のデータを用いた前記第２種類の人の人数の集計を第２の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する処理、をコンピュータに実行させる推定プログラムである。
【００１１】
本明細書に記載の推定装置は、複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む１又は複数のログデータを取得部と、各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルと、前記テーブルを読み出す読み出し部と、前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断する判断部と、前記判断部による判断の結果、一致する場合には、当該ログデータを第１種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第２種類の人のデータとして決定する決定部と、前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第１種類の人のデータを用いた前記第１種類の人の人数の集計を第１の方法で行うとともに、前記第２種類の人のデータを用いた前記第２種類の人の人数の集計を第２の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する推定部と、を備える。
【発明の効果】
【００１２】
本明細書に記載の推定方法、推定プログラム及び推定装置は、駅の自動改札外側の状況を精度よく推定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】一実施形態に係る駅前滞留人数推定システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】図２（ａ）は、自動改札機のハードウェア構成図であり、図２（ｂ）は、サーバ及び店舗端末のハードウェア構成図である。
【図３】自動改札機、サーバ、及び店舗端末の機能ブロック図である。
【図４】一件明細ＤＢから人流一件明細ＤＢを作成する処理を示すフローチャートである。
【図５】一件明細ＤＢを示す図である。
【図６】人流一件明細ＤＢ（二子玉川）を示す図である。
【図７】住民／来訪者判定処理を示すフローチャートである。
【図８】ＩＤ管理マスタを示す図である。
【図９】図９（ａ）、図９（ｂ）は、図７の処理を説明するための人流一件明細ＤＢ（二子玉川）を示す図である。
【図１０】来訪者数ＤＢ、住民数ＤＢの作成処理を示すフローチャートである。
【図１１】図１１（ａ）は、来訪者数ＤＢ（二子玉川）を示す図であり、図１１（ｂ）は、住民数ＤＢ（二子玉川）を示す図である。
【図１２】図１２（ａ）は、来訪者の駅前滞留傾向について示した図であり、図１２（ｂ）は、住民が駅の改札を出た場合又は改札に入った場合の駅前滞留傾向について示した図である。
【図１３】駅前滞留人数（来訪者）の算出処理を示すフローチャートである。
【図１４】時刻毎の来訪者の「駅出場数」、「駅入場数」及び「駅前滞留人数」を示した表である。
【図１５】駅前滞留人数（住民−帰宅）の算出処理を示すフローチャートである。
【図１６】時間帯別滞留割合（帰宅）テーブルを示す図である。
【図１７】図１７（ａ）は、図１１（ｂ）の住民数ＤＢ（二子玉川）の駅出場者の行と列を入れ替えた図であり、図１７（ｂ）は、駅前滞留人数（住民−帰宅）表を示す図（その１）である。
【図１８】図１８（ａ）は、図１８（ｂ）の住民数ＤＢ（二子玉川）の駅出場者の行と列を入れ替えた図であり、図１７（ｂ）は、駅前滞留人数（住民−帰宅）表を示す図（その２）である。
【図１９】駅前滞留人数（合計リアルタイム）の算出処理を示すフローチャートである。
【図２０】駅前滞留人数（住民−出発）の算出処理を示すフローチャートである。
【図２１】図２１（ａ）は、図１１（ｂ）の住民数ＤＢ（二子玉川）の駅入場者の行と列を入れ替えた図であり、図２１（ｂ）は、駅前滞留人数（住民−出発）表を示す図である。
【図２２】時間帯別滞留割合（出発）テーブルを示す図である。
【図２３】駅前滞留人数（合計確定版）の算出処理を示すフローチャートである。
【図２４】図２４（ａ）は、時刻毎の駅出場者数、駅入場者数、入出場者数、駅前滞留数を示す表であり、図２４（ｂ）は、図２４（ａ）をグラフに表したものである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、駅前滞留人数推定システムの一実施形態について、図１〜図２４に基づいて詳細に説明する。この駅前滞留人数推定システムは、特定の駅の自動改札機外側（駅周辺）に滞留している人数を推定するシステムである。図１には、本実施形態に係る駅前滞留人数推定システム１００の概略構成が示されている。
【００１５】
本実施形態の駅前滞留人数推定システム１００は、図１に示すように、複数の駅それぞれに設置された自動改札機１０と、推定装置としてのサーバ２０と、各駅周辺の店舗に設置等された店舗端末３０と、を備える。これら自動改札機１０、サーバ２０及び店舗端末３０は、インターネットなどのネットワーク４０に接続されている。
【００１６】
自動改札機１０は、利用者（電車の乗客）が保有する携帯端末７０やＩＣカード７２に記録された情報（定期券情報やチャージ金額情報など）に基づいて、利用者の改札内への入場、改札外への出場を管理したり、チャージ金額の徴収を行ったりするものである。また、自動改札機１０は、利用者の入場、出場時に、携帯端末７０やＩＣカード７２などの乗車券の識別情報（ＩＤｍ）や、入場日時（乗車時刻）や出場日時（降車時刻）をサーバ２０に対して送信する。
【００１７】
図２（ａ）には、自動改札機１０のハードウェア構成図が示されている。図２（ａ）に示すように、自動改札機１０は、制御装置９０と、扉駆動装置９２と、データ読取装置９４と、出力装置９６と、を有する。
【００１８】
制御装置９０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ネットワークインタフェース等を含み、扉駆動装置９２、データ読取装置９４、及び出力装置９６を統括的に制御する。扉駆動装置９２は、モータ等を含み、利用者の入場／出場を許可／拒否するため、扉の開閉動作を行う。データ読取装置９４は、携帯端末７０やＩＣカード７２からデータを読み取る。出力装置９６は、液晶ディスプレイやスピーカ等を含み、利用者に対するメッセージ、音、音声等を出力する。
【００１９】
図３には、自動改札機１０、サーバ２０、及び店舗端末３０の機能ブロック図が示されている。図３に示すように、自動改札機１０では、制御装置９０のＣＰＵがプログラムを実行することにより、データ取得部１２及び通信部１４として機能する。データ取得部１２は、データ読取装置９４で読み取られたデータを取得し、通信部１４に対して送信する。通信部１４は、データ取得部１２から送信されてきたデータを、サーバ２０に対してネットワークインタフェースを介して送信する。
【００２０】
図１に戻り、サーバ２０は、自動改札機１０から送信されてきたデータを処理して、自動改札機１０が設置されている各駅の駅前滞留人数を推定する装置である。図２（ｂ）には、サーバ２０のハードウェア構成図が示されている。この図２（ｂ）に示すように、サーバ２０は、ＣＰＵ１９０、ＲＯＭ１９２、ＲＡＭ１９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard
Disk Drive））１９６、ネットワークインタフェース１９７、表示部１９３、入力部１９５、及び可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えており、サーバ２０の構成各部は、バス１９８に接続されている。サーバ２０では、ＲＯＭ１９２あるいはＨＤＤ１９６に格納されているプログラム（状況推定プログラム）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ１９９が可搬型記憶媒体１９１から読み取ったプログラム（状況推定プログラム）をＣＰＵ１９０が実行することにより、図３の各部を実現している。すなわち、サーバ２０では、ＣＰＵ１９０がプログラムを実行することにより、図３に示す通信部２２、決定部２６、及び推定部２８の各部の機能を実現している。なお、図３では、ＨＤＤ１９６等に格納されているデータベース（ＤＢ）やテーブルも図示している。
【００２１】
通信部２２は、自動改札機１０の通信部１４から送信されてきたデータをネットワークインタフェース１９７を介して取得し、当該データを決定部２６に対して送信する。また、後述する推定部２８における推定結果を店舗端末３０に対して送信する。
【００２２】
決定部２６は、通信部２２から送信されてきたデータを取得し、一件明細ＤＢ５０に格納する。ここで、一件明細ＤＢ５０は、図５に示すようなデータ構造となっている。なお、一件明細ＤＢ５０の詳細については後述する。
【００２３】
また、決定部２６は、一件明細ＤＢ５０と、テーブルとしてのＩＤ管理マスタ５４（図７）と、を用いて人流一件明細ＤＢ５２（図６、図９（ａ），図（ｂ））を作成する。また、決定部２６は、人流一件明細ＤＢ５２を参照して、人流一件明細ＤＢ５２のログデータが来訪者のデータであるか住民のデータであるかを判断し、当該判断に基づいて、来訪者数ＤＢ５６（図１１（ａ））と、住民数ＤＢ５８（図１１（ｂ））と、を作成する。なお、ＩＤ管理マスタ５４、及び各ＤＢ５２，５６，５８の詳細については、後述する。
【００２４】
なお、決定部２６は、通信部２２から送信されてきたデータを取得する取得部、ＩＤ管理マスタ５４を読み出す読み出し部、ログデータが来訪者のデータであるか住民のデータであるかを判断し、決定する判断部及び決定部としての機能を有しているといえる。
【００２５】
推定部２８は、来訪者数ＤＢ５６と、住民数ＤＢ５８とを用いるとともに、時間帯別滞留割合（帰宅）テーブル６０（図１６）と、時間帯別滞留割合（出発）テーブル６２（図２２）を参照して、駅前滞留人数を推定（算出）する。また、推定部２８は、当該推定結果を通信部２２に対して送信する。なお、各テーブル６０、６２の詳細については、後述する。
【００２６】
図１に戻り、店舗端末３０は、各駅の周辺に位置する店舗に設置されたＰＣ（Personal Computer）や、店舗の従業員が保有する携帯端末等である。この店舗端末３０は、図２（ｂ）に示すように、サーバ２０と同様のハードウェア構成を有している。すなわち、店舗端末３０は、ＣＰＵ２９０、ＲＯＭ２９２、ＲＡＭ２９４、ＨＤＤ２９６、ネットワークインタフェース２９７、表示部２９３、入力部２９５、可搬型記憶媒体２９１を読み取り可能な可搬型記憶媒体用ドライブ２９９等を備えている。店舗端末３０では、ＣＰＵ２９０がプログラムを実行することで、図３に示す通信部３２及び出力部３４としての機能を実現する。
【００２７】
通信部３２は、サーバ２０の通信部２２から送信されてくるデータ（駅前滞留人数の推定結果）を受信して、出力部３４に対して送信する。出力部３４は、表示部２９３に、サーバ２０から送信されてきたデータ（駅前滞留人数の推定結果）を表示させる。
【００２８】
次に、本実施形態におけるサーバ２０（決定部２６、推定部２８）の処理について、詳細に説明する。
【００２９】
（決定部２６の処理）
決定部２６は、（１）図４に示す、一件明細ＤＢ５０から人流一件明細ＤＢ５２を作成する処理と、（２）図７に示す、住民／来訪者判定処理と、（３）図１０に示す、来訪者数ＤＢ５６、住民数ＤＢ５８の作成処理と、を実行する。以下、順を追って説明する。
【００３０】
（１）一件明細ＤＢ５０からの人流一件明細ＤＢ５２作成処理
以下、決定部２６による、一件明細ＤＢ５０から人流一件明細ＤＢ５２の作成処理について、図４のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ説明する。なお、本処理は、所定時間毎（例えば、１０分毎）に行われる処理であるものとする。また、本処理の前提として、決定部２６は、対象となる特定駅（対象駅）を１つ選択しているものとする。なお、以下の説明では、対象駅として、「二子玉川駅」が選択されているものとする。
【００３１】
図４の処理では、まず、ステップＳ１０において、決定部２６が、一件明細ＤＢ５０から、全てのログを取得する。ここで、一件明細ＤＢ５０には、図５に示すように、ログの通し番号「Ｎｏ．」に対し、自動改札機１０によって読み取られた携帯端末７０又はＩＣカード７２の識別番号「ＩＤｍ」と、読み取った自動改札機１０が設置された駅「乗車駅」及び「降車駅」と、自動改札機１０が読み取った時刻「乗車時刻」及び「降車時刻」と、が関連付けて格納されている。なお、「乗車駅」及び「降車駅」は、ログデータにおける読み取り駅情報であるといえる。
【００３２】
次いで、ステップＳ１２では、決定部２６が、取得したログのうちの１つを選択する。ここでは、例えば、図５のＮｏ．＝１のログが選択されたものとする。
【００３３】
次いで、ステップＳ１４では、選択されたログの乗車駅又は降車駅のいずれかが対象駅（二子玉川駅）と同一であるか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ１８に移行するが、判断が肯定された場合には、ステップＳ１６に移行する。なお、図５のＮｏ．＝１のログは、降車駅が対象駅（二子玉川駅）であるので、判断は肯定され、ステップＳ１６に移行する。
【００３４】
ステップＳ１６に移行した場合、決定部２６は、人流一件明細ＤＢ５２に、対象駅（二子玉川駅）と一致する乗降日時と乗降ステータスを記録する。ここで、人流一件明細ＤＢ５２は、図６に示すように、通し番号「Ｎｏ．」と、乗車券（ＩＣカード７２など）の識別番号「ＩＤｍ」と、入場日時又は出場日時を特定する日時情報である「乗降日時」と、対象駅（二子玉川駅）が乗車駅であるか降車駅であるかを示す乗降ステータス「乗降」と、利用者が対象駅（二子玉川駅）の住民であるのか来訪者であるのかを示す「駅属性」、の各フィールドを有している。例えば、ステップＳ１２において図５のＮｏ．＝１のログデータが選択されている場合には、図６のＮｏ．＝１の行（駅属性のフィールドを除く）に対する入力が行われることになる。その後は、ステップＳ１８に移行する。
【００３５】
ステップＳ１８に移行すると、ステップＳ１０で取得した全てのログを処理したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ１２に戻り、ステップＳ１２以降の処理を繰り返す。一方、ステップＳ１８の判断が肯定された場合には、図４の全処理を終了する。なお、図５の一件明細ＤＢ５０の場合、図６に示す人流一件明細ＤＢ５２（二子玉川）が作成された段階で、図４の全処理が終了することになる。
【００３６】
なお、図４の処理は、対象駅を代えつつ対象駅ごとに繰り返されるものとする。すなわち、人流一件明細ＤＢ５２は、各駅ごとに作成されることになる。
【００３７】
（２）住民／来訪者判定処理
次に、決定部２６による、住民／来訪者判定処理について、図７のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ説明する。本処理は、図４の処理の後に行われる処理であり、主に、図６の人流一件明細ＤＢ５２の空欄（駅属性のフィールド）に対する入力を行うための処理である。
【００３８】
図７の処理では、まず、ステップＳ２０において、決定部２６が、人流一件明細ＤＢ５２から、１つのログデータを取得し、その乗降駅データと、ＩＤｍを取得する。ここでは、例えば、乗降駅データとして人流一件明細ＤＢ５２の対象駅である「二子玉川駅」が取得され、ＩＤｍとして、図６のＮｏ．＝１のＩＤｍ「Ａ００１」が取得されたものとする。
【００３９】
次いで、ステップＳ２２では、決定部２６は、ＩＤ管理マスタ５４を参照して、ＩＤｍから、利用者の自宅駅データを取得する。ここで、ＩＤ管理マスタ５４は、乗車券の識別情報「ＩＤｍ」と、当該ＩＤｍの乗車券を保持する利用者の自宅駅情報（利用者の自宅が存在する駅（自宅に近い駅）の情報）である「自宅駅」と、を関連付けて格納している。なお、ＩＤ管理マスタ５４の自宅駅は、予め利用者等が登録しておいてもよいが、決定部２６が、以下のような方法で自宅駅を推定し、登録してもよい。
【００４０】
（ａ）  所定日数の中で、あるＩＤｍが自動改札機によって読み取られる頻度が所定以上高い駅を、そのＩＤｍの利用者の自宅駅と推定する。
（ｂ）  あるＩＤｍの１日の最初の利用時に入場駅となる頻度の高い駅、１日の最後の利用時に出場駅となる頻度の高い駅を、そのＩＤｍの利用者の自宅駅と推定する。
（ｃ）  あるＩＤｍの入場駅または出場駅の組合せで、所定日数内で出現する頻度が最も高い組合せの駅を割り出し、いずれかの駅を自宅駅と推定する。なお、いずれの駅を自宅駅にするかは、所定日数の中での出現頻度などに基づいて判断する。
【００４１】
なお、ステップＳ２２の処理が終了すると、次のステップＳ２４に移行する。なお、図６のＮｏ．＝１のＩＤｍ「Ａ００１」の自宅駅は、図８のＩＤ管理マスタ５４より、「蒲田駅」となる。
【００４２】
次いで、ステップＳ２４では、決定部２６が、ステップＳ２２で取得した自宅駅と、ステップＳ２０で取得した乗降駅とが同一であるか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合、すなわち乗降駅が自宅駅であった場合には、ステップＳ２６に移行し、決定部２６は、人流一件明細ＤＢ５２（図６）の、駅属性に「Ｈ」（第１種類の人としての、「住民」を意味する）を入力する。一方、ステップＳ２４の判断が否定された場合、すなわち乗降駅が自宅駅でなかった場合には、ステップＳ２８に移行し、決定部２６は、人流一件明細ＤＢ５２（図６）の、駅属性に「Ｖ」（第２種類の人としての、「来訪者」を意味する）を入力する。なお、図６のＮｏ．＝１のＩＤｍ「Ａ００１」の場合、乗降駅が自宅駅でないので、人流一件明細ＤＢ５２の、駅属性に「Ｖ」が入力される（図９（ａ）参照）。これらステップＳ２６、Ｓ２８では、決定部２６が、ステップＳ２４の判断の結果、人流一件明細ＤＢ５２のうち、乗降駅と自宅駅とが一致するデータを住民のデータとして決定し、一致しないデータを来訪者のデータとして決定しているといえる。
【００４３】
次いで、ステップＳ３４では、人流一件明細ＤＢ５２の全ての駅属性の入力が完了したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ２０に戻り、ステップＳ２０以降の処理を繰り返す。一方、ステップＳ３４の判断が肯定された場合には、ステップＳ３６に移行する。なお、ステップＳ３６に移行する段階では、人流一件明細ＤＢ５２は、図９（ａ）のようになっている。
【００４４】
ステップＳ３６に移行すると、決定部２６は、人流一件明細ＤＢ５２の全てのＩＤｍのデータを削除する（図９（ｂ）参照）。このように、ＩＤｍのデータを削除するのは、個人情報の保護の観点からである。上記のようにして、ステップＳ３６の処理が完了すると、図７の全処理が終了する。なお、図７の処理は、二子玉川駅に関する人流一件明細ＤＢ５２のみならず、その他の駅の人流一件明細ＤＢ５２に対しても行われる。
【００４５】
（３）来訪者数ＤＢ５６、住民数ＤＢ５８作成処理
次に、決定部２６による、来訪者数ＤＢ５６、住民数ＤＢ５８作成処理について、図１０に基づいて説明する。本処理は、図７の処理の後に行われる処理である。
【００４６】
図１０の処理では、ステップＳ４０において、決定部２６が、人流一件明細ＤＢ５２から、各属性（住民、来訪者（駅属性がＨ，Ｖ））毎に、所定時間毎（例えば、１０分毎）の入出場者の件数を集計する。
【００４７】
次いで、ステップＳ４２では、決定部２６は、図１１（ａ）に示す来訪者数ＤＢ５６と、図１１（ｂ）に示す住民数ＤＢ５８の該当する行（例えば、９：１０の行）にステップＳ４０で集計した値を入力する。なお、図１１（ａ）、図１１（ｂ）では、人流一件明細ＤＢ５２の乗降ステータスが「降」の人数が「駅出場者」の欄に入力され、乗降ステータスが「乗」の人数が「駅入場者」の欄に入力される。
【００４８】
（推定部２８の処理）
次に、推定部２８の処理（駅前滞留人数の算出処理）について説明する。
【００４９】
ここで、推定部２８による駅前滞留人数の推定（算出）原理について図１２に基づいて説明する。図１２（ａ）は、来訪者の駅前滞留傾向について示した図である。この図１２（ａ）に示すように、来訪者の場合には、その駅及び駅周辺に用事があって来訪している可能性が高いため、推定部２８は、来訪者は改札に入場するまではその駅の周辺（駅前）に滞在していると推定して、駅前滞留人数を算出するものとする。一方、図１２（ｂ）は、住民（当該駅が自宅駅である人）が駅の改札を出た場合又は駅の改札に入った場合の駅前滞留傾向について示した図である。この図１２（ｂ）に示すように、住民が改札を出る場合、駅の近くに存在している自宅に帰る可能性が高い。したがって、推定部２８は、改札を出場した住民が駅前に滞在している可能性は、改札を出てからの時間が経過するほど低いとして、駅前滞留人数を算出するものとする。また、住民が改札に入場する場合、自宅から駅前を経由して改札に入場する。したがって、推定部２８は、改札に入場した住民が過去に駅前に滞在していた可能性は、改札に入場した時刻に近いほど高いと推定し駅前滞留人数を算出するものとする。
【００５０】
推定部２８は、上記の算出原理に基づいて、（１）図１３に示す駅前滞留人数（来訪者）の算出処理と、（２）図１５に示す駅前滞留人数（住民−帰宅）の算出処理と、（３）図１９に示す駅前滞留人数（合計リアルタイム）の算出処理と、（４）図２０に示す駅前滞留人数（住民−出発）の算出処理と、（５）図２３に示す駅前滞留人数（合計確定版）の算出処理と、を実行する。以下、各処理について、詳細に説明する。
【００５１】
（１）駅前滞留人数（来訪者）の算出処理
推定部２８は、来訪者の駅前滞留人数を、図１３の処理を行うことで算出する。図１３の処理では、ステップＳ５０において、推定部２８が、１０分前の駅前滞留人数に、現在の駅出場者数を加算するとともに駅入場者数を減算し、現在の駅前滞留人数（来訪者）を算出する。
【００５２】
図１４は、時刻毎の来訪者の「駅出場数」、「駅入場数」及び「駅前滞留人数」を示した表である。図１４の「駅出場数」、「駅入場数」は、図１１（ａ）の来訪者数ＤＢ５６の内容と同一である。上記ステップＳ５０において、例えば、図１４の時刻「９：５０」に着目したとすると、推定部２８は、時刻「９：４０」の段階での駅前滞留人数（１８０人）に、時刻「９：５０」の駅出場者数「１０人」を加算するとともに駅入場者数「３０人」を減算することで、時刻「９：２０」の駅前滞留人数（来訪者）「１６０人」を算出する。なお、ステップＳ５０では、所定時間内（上記の例では９：４０から９：５０の間）に対象駅（二子玉川駅）の自動改札機から出場した来訪者の人数から、所定時間内に対象駅の自動改札機から入場した来訪者の人数を差し引いた数を、所定時間中に対象駅の自動改札機外側で変化した来訪者の人数としていることになる。
【００５３】
このようにすることで、図１２（ａ）の算出原理に基づいて、各時刻における駅前滞留人数（来訪者）をほぼリアルタイムで算出することが可能となる。
【００５４】
（２）駅前滞留人数（住民−帰宅）の算出処理
次に、推定部２８による駅前滞留人数（住民−帰宅）の算出処理について、図１５のフローチャートに沿って説明する。この図１５の処理は、各駅における駅前滞留人数（住民−帰宅）をリアルタイムに算出する処理である。
【００５５】
図１５の処理では、まず、ステップＳ６２において、推定部２８が、図１６の時間帯別滞留割合（帰宅）テーブル６０から、現在時刻の時間帯別滞留割合を取得する。ここで、図１６の時間帯別滞留割合（帰宅）テーブル６０には、時間帯別に、自動改札機から出てきた人（住民）が１０分後、２０分後…に駅前に滞在している可能性が定義されている。なお、この時間帯別滞留割合（帰宅）テーブル６０は、時間帯別に自動改札機から出てきた人のうち、１０分後、２０分後…に駅前に滞在している人の割合がどれだけであるかを定義しているとも言える。なお、時間帯別滞留割合（帰宅）テーブル６０は、アンケートや統計等に基づいて作成されるものとする。ステップＳ６２では、例えば、現在時刻が「９：５０」であれば、推定部２８は、図１６の朝（ＡＭ６−ＡＭ１０）の時間帯別滞留割合を取得する。なお、時間帯別滞留割合（帰宅）テーブル６０では、時間帯のみならず曜日毎や、月の前後半別などの単位で滞留割合を定義してもよい。
【００５６】
次いで、ステップＳ６４では、推定部２８が、住民数ＤＢ５８から、取得した時間帯別滞留割合の数値が存在している時刻の駅出場者数を取得する。例えば、ステップＳ６２において図１６から朝の時間帯別滞留割合を取得した場合、２０分後まで値が入っている。したがって、推定部２８は、現在、１０分前、２０分前の駅出場者数を取得する。例えば、現在時刻が「９：５０」であれば、図１７（ａ）に示す「９：５０」、「９：４０」、「９：３０」の駅出場者数（図１７（ｂ）で丸印を付した数値）を取得する。なお、図１７（ａ）は、図１１（ｂ）の住民数ＤＢ（二子玉川）５８の駅出場者の行と列を入れ替えた図である。
【００５７】
次いで、ステップＳ６６では、推定部２８は、駅出場者数に、１０分後、２０分後…毎に時間帯別滞留割合を乗算し、時間帯別滞留人数とし、図１７（ｂ）の駅前滞留人数（住民−帰宅）表に記録する。例えば、現在時刻が「９：５０」であれば、図１７（ｂ）において三角印で示す６つの値を図１７（ｂ）の駅前滞留人数（住民−帰宅）表に記録する
【００５８】
次いで、ステップＳ６８では、推定部２８は、現在の駅出場者数と時間帯別滞留人数を集計し、駅前滞留人数（住民−帰宅）を算出する。例えば、現在時刻が「９：５０」であれば、図１７（ｂ）の矢印に示すように駅前滞留人数（住民−帰宅）表の列方向に数値を集計し、時刻「９：５０」の駅前滞留人数（住民−帰宅）として、１＋１０＋１０＝２１を算出し、駅前滞留人数（住民−帰宅）表の最下行に記録する。
【００５９】
以上により、図１５の処理が終了する。なお、図１５の処理では、対象駅の自動改札機から第１時刻（９：５０）において出場した住民の人数と、第１時刻よりも前の第２時刻（９：３０，９：４０）において対象駅の自動改札機から出場した住民の人数に、第１時刻と第２時刻の差に応じて小さくなる１未満の係数（図１６の割合）を積算した人数と、を集計したものを、駅前滞留人数（住民−帰宅）としていることになる。
【００６０】
なお、駅前滞留人数（住民−帰宅）をリアルタイムに算出せずに、後で集計するような場合には、全時刻について上記と同様の処理を行うこととすればよい（図１８参照）。これにより、図１８の最下行に示すような、各時刻における駅前滞留人数（住民−帰宅）を算出することができる。
【００６１】
（３）駅前滞留人数（合計リアルタイム）の算出処理
次に、推定部２８による駅前滞留人数（合計リアルタイム）の算出処理について、図１９のフローチャートに沿って説明する。この図１９の処理は、各駅における来訪者と住民の駅前滞留人数（帰宅、出発の両方を含む）をリアルタイムに算出する処理である。なお、図１９の処理の前提として、過去において駅に入場する住民が駅前に滞在していた人数の平均値（駅前滞留人数（住民-出発））を曜日、時間帯別に保持しているものとする。なお、駅前滞留人数（住民-出発）は、後述する方法により取得することができる。
【００６２】
図１９の処理では、まずステップＳ９０において、推定部２８が、現在の状況（曜日、時間帯）から、過去の駅前滞留人数（住民-出発）の平均値を取得する。
【００６３】
次いで、ステップＳ９２では、ステップＳ９０で取得した平均値に、現在の駅前滞留人数（来訪者）（図１３の処理で算出済み）と、駅前滞留人数（住民-帰宅）（図１５の処理で算出済み）と、を集計する。例えば、時刻「９：５０」における過去の駅前滞留人数（住民-出発）の平均値が、１０人であった場合、推定部２８は、この値と、図１４の時刻「９：５０」における駅前滞留数（来訪者）の１６０人と、図１７の時刻「９：５０」における駅前滞留数（住民−帰宅）の２１人とを集計（１０＋１６０＋２１）して、駅前滞留人数（合計リアルタイム）＝１９１人を算出する。これにより、現在の時刻における駅前滞留人数の合計値を算出（推定）することができる。
【００６４】
（４）駅前滞留人数（住民−出発）の算出処理
次に、推定部２８による駅前滞留人数（住民−出発）の算出処理について、図２０のフローチャートに沿って説明する。この処理では、駅に入場する住民が駅前に滞在していた人数である、駅前滞留人数（住民−出発）を算出する処理である。
【００６５】
図２０の処理では、まず、ステップＳ８０において、推定部２８が、住民数ＤＢ５８から、所定時刻における駅入場者数（住民のみ）を取得する。図２１（ａ）は、図１１（ｂ）の住民数ＤＢ（二子玉川）５８の駅入場者の行と列を入れ替えた図である。例えば、所定時刻が、「９：５０」であれば、図２１（ａ）に丸印で示す２０人が取得されることになる。なお、推定部２８は、ステップＳ８０で取得した駅入場者数（住民のみ）を図２１（ｂ）に示す駅前滞留人数（住民−出発）表に記録する（図２１（ｂ）の丸印参照）。
【００６６】
次いで、ステップＳ８２では、推定部２８が、時間帯別滞留割合（出発）テーブル６２から、上記所定時刻の時間帯別滞留割合を取得する。ここで、時間帯別滞留割合（出発）テーブル６２は、時間帯別に、駅に入った人（住民）が１０分前、２０分前…に駅前に滞在していた可能性が定義されている。なお、時間帯別滞留割合（出発）テーブル６２は、時間帯別に駅に入る人のうち、１０分前、２０分前…に駅前に滞在していた人の割合がどれだけであるかを定義しているとも言える。なお、時間帯別滞留割合（出発）テーブル６２は、アンケートや統計等に基づいて作成されるものとする。ステップＳ８２では、例えば、上記所定時刻が「９：５０」であれば、推定部２８は、図２２の朝（ＡＭ６−ＡＭ１０）の時間帯別滞留割合（１０分前が１０％）を取得する。なお、時間帯別滞留割合（出発）テーブル６２では、時間帯のみならず曜日毎や、月の前後半別などの単位で滞留割合を定義してもよい。
【００６７】
次いで、ステップＳ８４では、推定部２８が、ステップＳ８０で取得した駅出場者数（住民のみ）に、１０分前、２０分前…毎に時間帯別滞留割合を乗算し、時間帯別滞留人数とする（図２１（ｂ）の三角印参照）。このステップＳ８４の処理では、出場した時刻からの乖離時間に応じて住民の人数を変化させているといえる。
【００６８】
次いで、ステップＳ８６では、推定部２８は、全時刻（時間帯）に関するステップＳ８０〜８４の処理が終了したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ８０に戻り、ステップＳ８０〜Ｓ８６の処理判断を繰り返す。そして、ステップＳ８６の判断が肯定された場合には、ステップＳ８８に移行する。
【００６９】
なお、ステップＳ８８に移行する段階では、図２１（ｂ）に示すように、丸印と三角印以外の時間帯別滞留人数が算出されることになる。
【００７０】
ステップＳ８８に移行すると、推定部２８は、所定時刻における駅出場者数と時間帯別滞留人数を集計（図２１（ｂ）を列方向に集計）し、駅前滞留人数（住民−出発）（図２１（ｂ）の最下行）を算出する。
【００７１】
以上の図２０の処理により、各時刻における駅前滞留人数（住民−出発）を算出することができる。なお、図２０の処理では、対象駅の自動改札機から第１時刻（例えば、９：５０）において入場した住民の人数と、第１時刻よりも後の第３時刻（例えば、１０：００）において対象駅の自動改札機から入場した住民の人数に第１時刻と前記第３時刻の差に応じて大きくなる１未満の係数（図２２の割合）を積算した数とを集計したものを、駅前滞留人数（住民−出発）としていることになる。
【００７２】
なお、図２１（ｂ）の例では、１８：２０〜１８：５０の時間帯別滞留人数の全てが算出されていない（１９：００以降の駅前滞留人数が記録されておらず、４０分前の１８：２０のデータが反映されていない）。したがって、図２１（ｂ）の例では、１８：２０〜１８：５０の駅前滞留人数（住民−出発）は、未確定の値となる。
【００７３】
（５）駅前滞留人数（合計確定版）の算出処理
次に、推定部２８による駅前滞留人数（合計確定版）の算出処理について、図２３のフローチャートに沿って説明する。この図２３の処理は、各駅における来訪者と住民の駅前滞留人数（帰宅、出発の両方を含む）をリアルタイムではなく（例えば後日において）算出する処理である。
【００７４】
図２３のステップＳ１０２では、推定部２８は、各時刻毎に、駅前滞留人数（来訪者）と、駅前滞留人数（住民−帰宅）と、駅前滞留人数（住民−出発）を時刻毎に集計し、駅前滞留人数（合計確定版）を算出する。ここで、駅前滞留人数（来訪者）は、図１４の最下行の値であり、駅前滞留人数（住民−帰宅）は、図１８（ｂ）の最下行の値であり、駅前滞留人数（住民−出発）は、図２１（ｂ）の最下行の値である。
【００７５】
上記のように図２３の処理を行うことで、上述した（３）駅前滞留人数（合計リアルタイム）の算出処理よりも、高精度に駅前滞留人数を算出することが可能である。
【００７６】
図２４（ａ）は、時刻毎の駅出場者数、駅入場者数、入出場者数、駅前滞留数を示す表である。また、図２４（ｂ）は、図２４（ａ）をグラフに表したものである。図２４（ｂ）に示すように、改札を出る人数（出場者数）が減っても、来訪者は駅前に滞留し続けるため、滞留人数が増えることがあるし、改札を出る人数（出場者数）が増えても、住民は時間とともに減るため、滞留人数が減ることもある。また、改札に入る人数（入場者数）についても同様のことが言える。また、入出場者数についても、駅前滞留人数と同様の変化を示してはいない。すなわち、改札を通過する人数のみを考慮しただけでは駅前の滞留人数を正確に把握することは困難である。これに対し、本実施形態のように、改札を出る人の属性（住民又は来訪者）を考慮することで、精度よく駅前滞留人数を算出することが可能となる。
【００７７】
本実施形態では、上述した駅前滞留人数（合計リアルタイム）又は駅前滞留人数（合計確定版）が、推定部２８から通信部２２に送られる。そして、通信部２２は、これらのデータを店舗端末３０の通信部３２に対して送信する。店舗端末３０では、出力部３４が、駅前滞留人数（合計リアルタイム）又は駅前滞留人数（合計確定版）を出力する（例えば表示部に表示する）。なお、出力部３４は、プリンタなどを用いて駅前滞留人数（合計リアルタイム）又は駅前滞留人数（合計確定版）をプリントアウトしてもよい。また、駅前滞留人数（合計リアルタイム）の内容をスピーカ等を介して音声で出力することとしてもよい。
【００７８】
この場合、店舗端末３０の利用者（店員など）は、出力されたデータに基づいた様々な対応をとることができる。例えば、駅前滞留人数に応じて、売り場の変更、陳列商品の変更、タイムサービス、営業時間の見直しなどを実施してもよい。また、駅前滞留人数に応じて、広告の配布を強化したり、アルバイトの店員数を増減させたり、必要資材（食材など）を調達してもよい。また、駅前滞留人数と駅周辺でのイベントなどとを照らし合わせて、広告配布場所の設定、広告対象の年齢の設定を行ったりすることとしてもよい。また、本実施形態では、駅前滞留人数（合計リアルタイム）を用いることで、経験則やアンケートなどに基づいて算出される駅前滞留人数ではわからない、電車事故や災害時などにおける駅前滞留人数の変化にも迅速に対応することができる。また、本実施形態では、駅前滞留人数と店舗への入店人数や売上高との相関関係を求めることができるので、店舗では、これに基づいて適切な対応をとることができる。
【００７９】
以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、決定部２６が、一件明細ＤＢ５０からログデータを取得するとともに、ＩＤ管理マスタ５４を読み出し、ログデータの読み取り駅情報（乗車駅又は降車駅）が、ＩＤ管理マスタ５４の自宅駅と一致するか否かを判断する。そして、決定部２６は、判断の結果、一致する場合には人流一件明細ＤＢ５２のログデータに対応する駅属性にＨを入力し、一致しない場合には駅属性にＶを入力する。また、推定部２８は、乗車駅又は降車駅が対象駅であるログデータのうち、駅属性がＨのデータを用いた住民の駅前滞留人数の集計を第１の方法（Ｓ６２〜Ｓ６８、Ｓ８０〜Ｓ８８）で行うとともに、駅属性がＶのデータを用いた来訪者の駅前滞留人数の集計を第２の方法（Ｓ５０）で行い、各集計結果を用いて、駅前滞留人数（対象駅の自動改札機外側の人数）の合計を推定する。このように、住民の駅前滞留人数の集計方法と、来訪者の駅前滞留人数の集計方法とを別々の方法とすることで、駅の自動改札機を通った人の属性に応じた、すなわち属性毎の駅前滞留傾向（図１２（ａ）、図１２（ｂ）参照）を考慮した適切な駅前滞留人数の集計を行うことができる。これにより、駅の自動改札外側の状況を精度よく推定することが可能となる。
【００８０】
また、本実施形態では、推定部２８は、住民の駅前滞留人数の集計に、対象駅の自動改札機から出場又は入場した住民の数と、出場又は入場した時刻からの乖離時間に応じて住民の人数を変化させた数と、を利用し、来訪者の駅前滞留人数の集計に、所定時間内に対象駅の自動改札機から出場した来訪者の人数から、所定時間内に対象駅の自動改札機から入場した来訪者の人数を差し引いた数を、所定時間中に対象駅の自動改札機外側で変化した来訪者の人数とする。このような集計を行うことで、図１２（ａ）、図１２（ｂ）に示す人の属性毎の駅前滞留傾向を考慮した、適切な駅前滞留人数の集計を行うことが可能である。
【００８１】
また、本実施形態では、推定部２８は、対象駅の自動改札機から第１時刻において出場したことを示す住民の人数と、第１時刻よりも前の第２時刻において対象駅の自動改札機から出場した住民の人数に第１時刻と第２時刻の差に応じて小さくなる１未満の係数（時間帯別滞留割合）を積算した数と、を集計する。また、推定部２８は、対象駅の自動改札機から第１時刻において入場したことを示す住民の人数と、第１時刻よりも後の第３時刻において対象駅の自動改札機から入場した住民の人数に第１時刻と第３時刻の差に応じて大きくなる１未満の係数（時間帯別滞留割合）を積算した数と、を集計する。そして、推定部２８は、これら集計した数の合算値を、第１時刻における対象駅の自動改札機外側の住民の人数とする。これにより、図１２（ｂ）の住民の駅前滞留傾向に合致した適切な駅前滞留人数の集計が可能である。
【００８２】
なお、上記実施形態では、乗車時刻（駅改札に入った日時）を含むデータと降車日時（駅改札を出た日時）を含むデータの両方を用いて、駅前滞留人数を推定する場合について説明したが、これに限られるものではない。少なくとも降車日時（駅改札を出た日時）を含むデータを用いて、駅前滞留人数を推定することとしてもよい。
【００８３】
なお、上記実施形態では、自動改札機１０、サーバ２０、店舗端末３０が同一のネットワーク４０に接続されている場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、自動改札機１０と店舗端末３０が別々のネットワークに接続され、サーバ２０が各ネットワークに接続されていてもよい。
【００８４】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。
【００８５】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact
Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００８６】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００８７】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【００８８】
なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
（付記１）  複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む１又は複数のログデータを取得する取得工程と、
各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルを読み出す読み出し工程と、
前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断する判断工程と、
前記判断工程の結果、一致する場合には、当該ログデータを第１種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第２種類の人のデータとして決定する決定工程と、
前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第１種類の人のデータを用いた前記第１種類の人の人数の集計を第１の方法で行うとともに、前記第２種類の人のデータを用いた前記第２種類の人の人数の集計を第２の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する推定工程と、をコンピュータが実行することを特徴とする推定方法。
（付記２）  前記第１の方法は、前記特定駅の自動改札機から出場又は入場したことを示す第１種類の人のデータの数と、出場又は入場した時刻からの乖離時間に応じて前記第１種類の人のデータの数を変化させた数と、を利用する集計方法であり、
前記第２の方法は、所定時間内に前記特定駅の自動改札機から出場した第２種類の人のデータの数から、前記所定時間内に前記特定駅の自動改札機から入場した第２種類の人のデータの数を差し引いた数を、前記所定時間中に前記特定駅の自動改札機外側で変化した前記第２種類の人の人数とする集計方法である、ことを特徴とする付記１に記載の推定方法。
（付記３）  前記第１の方法は、前記特定駅の自動改札機から第１時刻において出場したことを示す第１種類の人のデータの数と、前記第１時刻よりも前の第２時刻において前記特定駅の自動改札機から出場したことを示す前記第１種類の人のデータの数に、前記第１時刻と前記第２時刻の差に応じて小さくなる１未満の係数を積算した数と、を集計し、
前記特定駅の自動改札機から前記第１時刻において入場したことを示す第１種類の人データの数と、前記第１時刻よりも後の第３時刻において前記特定駅の自動改札機から入場したことを示す前記第１種類の人のデータの数に、前記第１時刻と前記第３時刻の差に応じて大きくなる１未満の係数を積算した数と、を集計し、
前記集計した数の合算値を、前記第１時刻における前記特定駅の自動改札機外側の前記第１種類の人の人数とする集計方法であることを特徴とする付記２に記載の推定方法。
（付記４）  複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む１又は複数のログデータを取得し、
各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルを読み出し、
前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断し、
前記判断の結果、一致する場合には、当該ログデータを第１種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第２種類の人のデータとして決定し、
前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第１種類の人のデータを用いた前記第１種類の人の人数の集計を第１の方法で行うとともに、前記第２種類の人のデータを用いた前記第２種類の人の人数の集計を第２の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する処理、をコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。
（付記５）  前記第１の方法は、前記特定駅の自動改札機から出場又は入場したことを示す第１種類の人のデータの数と、出場又は入場した時刻からの乖離時間に応じて前記第１種類の人のデータの数を変化させた数と、を利用する集計方法であり、
前記第２の方法は、所定時間内に前記特定駅の自動改札機から出場した第２種類の人のデータの数から、前記所定時間内に前記特定駅の自動改札機から入場した第２種類の人のデータの数を差し引いた数を、前記所定時間中に前記特定駅の自動改札機外側で変化した前記第２種類の人の人数とする集計方法である、ことを特徴とする付記４に記載の推定プログラム。
（付記６）  前記第１の方法は、前記特定駅の自動改札機から第１時刻において出場したことを示す第１種類の人のデータの数と、前記第１時刻よりも前の第２時刻において前記特定駅の自動改札機から出場したことを示す前記第１種類の人のデータの数に、前記第１時刻と前記第２時刻の差に応じて小さくなる１未満の係数を積算した数と、を集計し、
前記特定駅の自動改札機から前記第１時刻において入場したことを示す第１種類の人データの数と、前記第１時刻よりも後の第３時刻において前記特定駅の自動改札機から入場したことを示す前記第１種類の人のデータの数に、前記第１時刻と前記第３時刻の差に応じて大きくなる１未満の係数を積算した数と、を集計し、
前記集計した数の合算値を、前記第１時刻における前記特定駅の自動改札機外側の前記第１種類の人の人数とする集計方法であることを特徴とする付記５に記載の推定プログラム。
（付記７）  複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む１又は複数のログデータを取得部と、
各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルと、
前記テーブルを読み出す読み出し部と、
前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断する判断部と、
前記判断部による判断の結果、一致する場合には、当該ログデータを第１種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第２種類の人のデータとして決定する決定部と、
前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第１種類の人のデータを用いた前記第１種類の人の人数の集計を第１の方法で行うとともに、前記第２種類の人のデータを用いた前記第２種類の人の人数の集計を第２の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する推定部と、を備える推定装置。
（付記８）  前記第１の方法は、前記特定駅の自動改札機から出場又は入場したことを示す第１種類の人のデータの数と、出場又は入場した時刻からの乖離時間に応じて前記第１種類の人のデータの数を変化させた数と、を利用する集計方法であり、
前記第２の方法は、所定時間内に前記特定駅の自動改札機から出場した第２種類の人のデータの数から、前記所定時間内に前記特定駅の自動改札機から入場した第２種類の人のデータの数を差し引いた数を、前記所定時間中に前記特定駅の自動改札機外側で変化した前記第２種類の人の人数とする集計方法である、ことを特徴とする付記７に記載の推定装置。
（付記９）  前記第１の方法は、前記特定駅の自動改札機から第１時刻において出場したことを示す第１種類の人のデータの数と、前記第１時刻よりも前の第２時刻において前記特定駅の自動改札機から出場したことを示す前記第１種類の人のデータの数に、前記第１時刻と前記第２時刻の差に応じて小さくなる１未満の係数を積算した数と、を集計し、
前記特定駅の自動改札機から前記第１時刻において入場したことを示す第１種類の人データの数と、前記第１時刻よりも後の第３時刻において前記特定駅の自動改札機から入場したことを示す前記第１種類の人のデータの数に、前記第１時刻と前記第３時刻の差に応じて大きくなる１未満の係数を積算した数と、を集計し、
前記集計した数の合算値を、前記第１時刻における前記特定駅の自動改札機外側の前記第１種類の人の人数とする集計方法であることを特徴とする付記８に記載の推定装置。
（付記１０）前記第１時刻と前記第２時刻の差に応じて小さくなる１未満の係数と、前記第１時刻と前記第３時刻の差に応じて大きくなる１未満の係数とを定義する定義テーブルを備える付記９に記載の推定装置。
【符号の説明】
【００８９】
１０  自動改札機
２０  サーバ（推定装置）
２６  決定部（取得部、読み出し部、判断部、決定部）
２８  推定部
５４  ＩＤ管理マスタ（テーブル）
７０  携帯端末（乗車券）
７２  ＩＣカード（乗車券）
【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２２】
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【図２３】
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【図２４】
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