(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
旅客による乗車列車の選択を支援するための列車選択支援システムであって、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出する列車間隔算出部と、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出する予測混雑率算出部と、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力する列車選択支援情報生成部と、
を備え、
前記列車選択支援情報生成部は、
各駅における先発列車と次発列車との間の列車間隔と、あらかじめ過去の統計的実績情報として設定されている当該列車相互間の平均列車間隔との比率を算出し、列車間隔指標として出力し、
前記列車間隔指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する列車間隔に関する情報を示すテキスト情報である列車間隔文言を出力する
ことを特徴とする列車選択支援システム。
【請求項２】
旅客による乗車列車の選択を支援するための列車選択支援システムであって、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出する列車間隔算出部と、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出する予測混雑率算出部と、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力する列車選択支援情報生成部と、
を備え、
前記列車選択支援情報生成部は、
各駅における先発列車と次発列車との間の予測混雑率の差分を表す数値を算出し、予測混雑率指標として出力し、
前記予測混雑率指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する予測混雑率に関する情報を示すテキスト情報である混雑状況文言を出力する
ことを特徴とする列車選択支援システム。
【請求項３】
旅客による乗車列車の選択を支援するための列車選択支援システムであって、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出する列車間隔算出部と、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出する予測混雑率算出部と、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力する列車選択支援情報生成部と、
を備え、
前記列車選択支援情報生成部は、
各駅における先発列車と次発列車との間の列車間隔と、あらかじめ過去の統計的実績情報として設定されている当該列車相互間の平均列車間隔との比率を算出して列車間隔指標として出力し、
各駅における先発列車と次発列車との間の予測混雑率の差分を表す数値を算出して予測混雑率指標として出力し、
前記列車間隔指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する列車間隔に関する情報を示すテキスト情報である列車間隔文言を生成し、
前記予測混雑率指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する予測混雑率に関する情報を示すテキスト情報である混雑状況文言を生成し、
前記列車間隔指標と前記予測混雑率指標とに基づいて旅客に対する乗車列車選択に関する推薦内容を示すテキスト情報である推薦行動文言を生成し、
前記列車間隔文言、前記混雑状況文言、及びそれらに対応する前記推薦行動文言を組み合わせた推薦行動文章を生成して旅客に対して出力する
ことを特徴とする列車選択支援システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の列車選択支援システムであって、前記混雑率計測システムから取得した前記混雑率実績情報を集計し、前記予測混雑率算出部が使用する混雑率に関する統計的実績情報を更新することを特徴とする列車選択支援システム。
【請求項５】
請求項１に記載の列車選択支援システムであって、前記運行管理システムから取得した前記ダイヤ実績情報を集計し、前記列車間隔算出部が使用する列車間隔に関する統計的実績情報を更新することを特徴とする列車選択支援システム。
【請求項６】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の列車選択支援システムであって、
前記列車選択支援情報生成部は、対象線区の各駅について、到着列車相互間について算出された列車間隔情報と、各列車について算出された予測混雑率とを所定の形式で旅客に対して出力することを特徴とする列車選択支援システム。
【請求項７】
旅客に対して乗車列車の選択を支援するための列車選択支援方法であって、プロセッサとメモリとを備えたコンピュータが、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出し、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出し、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力し、
各駅における先発列車と次発列車との間の列車間隔と、あらかじめ過去の統計的実績情報として設定されている当該列車相互間の平均列車間隔との比率を算出し、列車間隔指標として出力し、
前記列車間隔指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する列車間隔に関する情報を示すテキスト情報である列車間隔文言を出力する
ことを特徴とする列車選択支援方法。
【請求項８】
旅客に対して乗車列車の選択を支援するための列車選択支援方法であって、プロセッサとメモリとを備えたコンピュータが、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出し、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出し、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力し、
各駅における先発列車と次発列車との間の予測混雑率の差分を表す数値を算出し、予測混雑率指標として出力し、
前記予測混雑率指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する予測混雑率に関する情報を示すテキスト情報である混雑状況文言を出力する
ことを特徴とする列車選択支援方法。
【請求項９】
旅客に対して乗車列車の選択を支援するための列車選択支援方法であって、プロセッサとメモリとを備えたコンピュータが、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出し、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出し、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力し、
各駅における先発列車と次発列車との間の列車間隔と、あらかじめ過去の統計的実績情報として設定されている当該列車相互間の平均列車間隔との比率を算出して列車間隔指標として出力し、
各駅における先発列車と次発列車との間の予測混雑率の差分を表す数値を算出して予測混雑率指標として出力し、
前記列車間隔指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する列車間隔に関する情報を示すテキスト情報である列車間隔文言を生成し、
前記予測混雑率指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する予測混雑率に関する情報を示すテキスト情報である混雑状況文言を生成し、
前記列車間隔指標と前記予測混雑率指標とに基づいて旅客に対する乗車列車選択に関する推薦内容を示すテキスト情報である推薦行動文言を生成し、
前記列車間隔文言、前記混雑状況文言、及びそれらに対応する前記推薦行動文言を組み合わせた推薦行動文章を生成して旅客に対して出力する
ことを特徴とする列車選択支援方法。
【請求項１０】
旅客に対して乗車列車の選択を支援するための列車選択支援プログラムであって、プロセッサとメモリとを備えたコンピュータに、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出する処理と、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出する処理と、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力する処理と、
各駅における先発列車と次発列車との間の列車間隔と、あらかじめ過去の統計的実績情報として設定されている当該列車相互間の平均列車間隔との比率を算出し、列車間隔指標として出力する処理と、
前記列車間隔指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する列車間隔に関する情報を示すテキスト情報である列車間隔文言を出力する処理と
を実行させることを特徴とする列車選択支援プログラム。
【請求項１１】
旅客に対して乗車列車の選択を支援するための列車選択支援プログラムであって、プロセッサとメモリとを備えたコンピュータに、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出する処理と、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出する処理と、  各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力する処理と、
各駅における先発列車と次発列車との間の予測混雑率の差分を表す数値を算出し、予測混雑率指標として出力する処理と、
前記予測混雑率指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する予測混雑率に関する情報を示すテキスト情報である混雑状況文言を出力する処理と
を実行させることを特徴とする列車選択支援プログラム。
【請求項１２】
旅客に対して乗車列車の選択を支援するための列車選択支援プログラムであって、プロセッサとメモリとを備えたコンピュータに、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出する処理と、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出する処理と、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力する処理と、
各駅における先発列車と次発列車との間の列車間隔と、あらかじめ過去の統計的実績情報として設定されている当該列車相互間の平均列車間隔との比率を算出して列車間隔指標として出力する処理と、
各駅における先発列車と次発列車との間の予測混雑率の差分を表す数値を算出して予測混雑率指標として出力する処理と、
前記列車間隔指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する列車間隔に関する情報を示すテキスト情報である列車間隔文言を生成する処理と、
前記予測混雑率指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する予測混雑率に関する情報を示すテキスト情報である混雑状況文言を生成する処理と、
前記列車間隔指標と前記予測混雑率指標とに基づいて旅客に対する乗車列車選択に関する推薦内容を示すテキスト情報である推薦行動文言を生成する処理と、
前記列車間隔文言、前記混雑状況文言、及びそれらに対応する前記推薦行動文言を組み合わせた推薦行動文章を生成して旅客に対して出力する処理と
を実行させることを特徴とする列車選択支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、列車選択支援システム、列車選択支援方法、及び列車選択支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
大都市圏の鉄道路線では、大量に旅客を輸送するため、高頻度で列車が運行されている。しかし、このような路線では、高頻度で列車が運行されているにも関わらず、１列車に対し多数の旅客が乗車し、大変な混雑となることが日常的に発生する。このため、駅で列車を待つ旅客にとって、できるだけ混雑をしていない列車に乗車することは、移動の負担を軽減するために高い関心事であると考えられる。
【０００３】
前述の理由から、駅で列車を待つ旅客が混雑率（列車の編成または車両の定員に対して、実際に乗車している人数の割合）の低い列車を選ぶために、列車の、あるいは車両ごとの混雑率を取得、計算し、旅客に提示する技術が開示されている。
【０００４】
混雑率を計算、提示する技術に関して、特許文献１が挙げられる。特許文献１には、無線自動識別装置（ＲＦＩＤ）から取得した乗降情報などをもとに列車の混雑率を算出し、駅のホームに設置された吊り下げ式表示装置等に、当該列車の行き先、発車時刻とともに車両ごとの混雑率を表示する技術が開示されている。
【０００５】
また、別の技術に関して、特許文献２が挙げられる。特許文献２には、可動ホーム柵のゲート管理機能から取得した乗降情報などをもとに混雑率を算出し、コンコースや稼働ホーム柵に設置された表示機に、列車の行き先、発車時刻とともに車両ごとの混雑率を表示する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−１３２９号公報
【特許文献２】特開２０１２−１０１６４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、鉄道路線での列車運行にあたっては、事故や災害など何らかの理由により、所定のダイヤから大きく乱れて列車が運行される場合がある。このような場合、列車の運行間隔は、平常時と比べると一定ではなくなり、列車と列車の間隔が極端に詰まる、逆に極端に開く、など、列車間隔がばらついた状態となる。このように列車間隔がばらついた状態において、駅で列車を待つ旅客は、次発列車までしばらく間隔が空くのであれば、自身の予定に間に合わせるため、平常時と比べて極端に混雑した先発列車への乗車を選択せざるを得ない状況となる。現状、旅客は、先発列車に乗車するか、次発列車に乗車するかを、混雑率や、次列車との運行間隔の情報や、駅係員による乗車列車案内（先発列車に乗るべきか、次発列車に乗るべきかという行動の推薦）をもとに判断する。乗車列車案内の例を以下に示す。
乗車列車案内の例：「列車は続いてまいります。無理にご乗車をせず、次の列車をお待ちください」
【０００８】
しかし、特許文献１、特許文献２では、所定の発車時刻と、列車・車両ごとの混雑率の提示は考慮されているが、列車間隔も含めた情報や、駅係員が放送により案内する、乗車列車の推薦については考慮されていないため、前述のダイヤ乱れ時の乗車列車の判断には対応できず、駅係員の案内に頼らざるを得ないという問題がある。
【０００９】
本発明は、上記の、及び他の課題を解決するためになされたもので、旅客が適切に乗車列車を選択することができるように支援する情報を適時に提供することをひとつの目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するための本発明の一態様は、旅客による乗車列車の選択を支援するための列車選択支援システムであって、対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出する列車間隔算出部と、対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出する予測混雑率算出部と、各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力する列車選択支援情報生成部とを備えていることを特徴とする列車選択支援システムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、旅客が適切に乗車列車を選択することができるように支援する情報を適時に提供することが可能となる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本発明の一実施形態における列車選択支援システム１００を含む旅客案内システム１の機能ブロック図である。
【図２】図２は、本発明の一実施形態における列車間隔計算処理部３１２の入力情報及び出力情報を示す図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態における列車間隔記憶部３１３に記憶された列車間隔情報を示す図である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態における混雑率記憶部３２１に記憶された混雑率情報を示す図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態における混雑率統計データベース部３３３に記憶された混雑率の統計情報を例示する図である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態における予測混雑率記憶部３２３に記憶された予測混雑率情報を示す図である。
【図７Ａ】図７Ａは、本発明の一実施形態における推薦内容生成処理部３４１の処理内容を例示するフローチャートである。
【図７Ｂ】図７Ｂは、本発明の一実施形態における推薦内容生成処理部３４１の処理内容を例示するフローチャートである。
【図７Ｃ】図７Ｃは、本発明の一実施形態における推薦内容生成処理部３４１の処理内容を例示するフローチャートである。
【図７Ｄ】図７Ｄは、本発明の一実施形態における推薦内容生成処理部３４１の処理内容を例示するフローチャートである。
【図８】図８は、本発明の一実施形態におけるダイヤ情報統計データベース部３３２に記憶された列車間隔の統計情報を例示する図である。
【図９】図９は、本発明の一実施形態における推薦内容生成処理部３４１が推薦内容の判定に用いるルールを示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の一実施形態における表示データ記憶部３４２に記憶された推薦内容文を示す図である。
【図１１】図１１は、本発明の一実施形態における表示データ記憶部３４２に記憶された列車情報を示す図である。
【図１２】図１２は、本発明の一実施形態における表示データ記憶部の情報の活用例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を用いて本発明につき、その実施の形態に即して説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る列車選択支援システム１００を備えている旅客案内システム１の全体構成を示す機能ブロック図である。旅客案内システム１は、鉄道駅のホームなどに設置される発車時刻、行き先、発車番線などの列車情報を表示する表示装置の表示内容を包括的に管理するシステムである。旅客案内システム１には列車選択支援システム１００が備えられており、本実施形態の主要な機能を実現する。
【００１４】
図１に示すように、列車選択支援システム１００は、少なくとも１線区以上の列車５０の運行を管理する運行管理システム１０、各線区を走行中の全列車の混雑率を計測する混雑率計測システム２０、旅客への乗車列車推薦内容等を駅設置のディスプレイやＷｅｂページ等に表示する表示システム４０と接続されている。
【００１５】
運行管理システム１０は、制御機器１１を通して、線区内走行中の列車５０の在線位置の取得、進路制御（在線位置、ダイヤ情報をもとに転轍器、信号機等の運行設備を制御し、列車の運行を制御する）などを行う運行管理プログラムを実行するコンピュータである。制御機器１１は、運行管理システム１０の制御対象である信号機等の運行設備に制御信号を与えるためのインターフェース回路等を有する。
【００１６】
混雑率計測システム２０は、運行されている列車５０ごとの混雑率（列車全体の定員に対する実際に乗車している人員数の割合）を計測し集計する処理を実行するコンピュータである。ここで、混雑率の集計方法を説明する。まず、各列車５０は混雑率計測装置２２を備え、列車５０の編成全体の混雑率を計測する。本実施形態では混雑率０％時（空車時）の編成重量と１００％乗車時の編成重量及び計測した編成重量から混雑率を計算することとしている。この混雑率計測装置２２の実施形態は、列車５０のブレーキ装置などと連携する応荷重装置を用いて構成することができるが、駅ホームのカメラにより各駅での乗降人数を計測する方法などの別の構成であっても構わない。
【００１７】
図１の旅客案内システム１において、各列車５０の混雑率計測装置２２は、計測した混雑率を含む混雑率データを、通信回線２１を通して混雑率計測システム２０へ送信する。本実施形態では、通信回線２１として無線通信(ＷｉＭＡＸ等の適宜の通信規格を採用することができる)を用いて各列車５０の混雑率計測装置２２から周期的に混雑率データを送信する、線路等にある間隔ごとに設置された情報伝送機器（トランスポンダなど）を用いて列車５０が定位置を通過するごとに各列車５０の混雑率計測装置２２から送信する、などの送信方法を想定している。
【００１８】
混雑率計測システム２０は、各列車５０の混雑率計測装置２２から送信された混雑率データをもとに、各線区を走行中の全列車５０の最新の混雑率を集計する処理を行う。
【００１９】
表示システム４０は、後述する列車選択支援システム１００の表示データ記憶部３４２から読み出した表示データを各駅のホームなどに設置されている液晶ディスプレイ等の表示装置４１に表示させる機能を有するコンピュータである。
【００２０】
図１の旅客案内システム１において、列車選択支援システム１００と運行管理システム１０、混雑率計測システム２０、及び表示システム４０とは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）、シリアル通信回線等の適宜の通信回線によって接続され相互に通信可能となっている。
【００２１】
次に、列車選択支援システム１００について説明する。列車選択支援システム１００は、ハードウェア構成としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（MicroProcessing Unit）等のプロセッサ１１０、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶デバイスを含むメモリ１２０、ハードディスクドライブ（HDD）、半導体ドライブ（SSD）等の記憶デバイスを含む補助記憶装置１３０、プロセッサ１１０が通信回線と通信するための機能が実装された、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）等を含む通信インターフェース１４０、及びキーボード、マウス等のデータ入力デバイス、ディスプレイ等の表示デバイスを含む入出力装置１５０を有するコンピュータである。列車選択支援システム１００は、例えば対象線区の運行管理を行う運転指令所などに設置される。
【００２２】
一方、列車選択支援システム１００は、その機能で見ると、図１に示すように、列車間隔計算機能１３１、予測混雑率計算機能１３２、統計データ集計機能１３３、及び推薦内容生成機能１３４の４つの機能を備える。これらの機能は、補助記憶装置１３０に格納されているプログラムをプロセッサ１１０がメモリ１２０上に読み出して実行することによって実現されている。なお、これらの機能の一部をハードウェアで実現するように構成することも可能である。
【００２３】
次に、各機能について順次説明する。まず、列車間隔計算機能１３１は、運行管理システム１０から、各線区の最新の列車在線位置及び予測ダイヤ、実績ダイヤ情報を受信し、運行中の列車間の最新の列車間隔を計算、保持する機能である。列車間隔計算機能１３１による具体的なデータ処理については後述する。
【００２４】
予測混雑率計算機能１３２は、各列車の最新の混雑率と、各駅の時間帯、列車種別などに応じた乗降者数の統計データを基に、各駅到着時点での最新の予測混雑率を列車ごとに計算し保持する機能である。予測混雑率計算機能１３２による具体的なデータ処理については後述する。
【００２５】
統計データ集計機能１３３は、列車間隔計算機能１３１のダイヤ情報・在線位置記憶部３１１が保持するダイヤ情報と、予測混雑率計算機能１３２の混雑率記憶部３２１が保持する混雑率情報とを取得し、当日の月、平日/休日区分、時間帯、状況、駅ごとなどの平均列車間隔と、当日の月、平日/休日区分、時間帯、状況、駅ごと等の平均混雑率などを計算し、統計データとして、統計データベース部へ記録する機能である。統計データ集計機能１３３は、統計データ集計処理部３３１、ダイヤ情報統計データベース部３３２、及び混雑率統計データベース部３３３を備える。統計データ集計機能１３３による具体的なデータ処理については後述する。
【００２６】
推薦内容生成機能１３４は、列車間隔計算機能１３１が保持する最新の列車間隔と、予測混雑率計算機能１３２が保持する最新の予測混雑率とを基に、旅客に対し提示する推薦行動情報を生成し保持する機能である。生成した推薦行動情報は、表示システム４０が取得して利用することができる形式のデータベース、ＸＭＬデータ等として保持しておき、駅設置の表示装置４１、スマートフォン等の携帯端末などでの案内システムで利用できるようにされている。推薦内容生成機能１３４による具体的なデータ処理については後述する。
【００２７】
列車間隔計算機能１３１は、ダイヤ情報・在線位置記憶部３１１、列車間隔計算処理部３１２（列車間隔算出部）、及び列車間隔記憶部３１３を備えている。ダイヤ情報・在線位置記憶部３１１は、運行管理システム１０から、各線区内を走行中の全列車５０の在線位置、予測ダイヤ情報、及び実績ダイヤ情報を取得し保持している。列車間隔計算機能１３１は、線区内各駅から見た、線区内走行中の列車の運行時間間隔を計算する。具体的には、ダイヤ情報・在線位置記憶部３１１に保持されているダイヤ情報に含まれる各列車５０の発車予測時刻をもとに、列車の時間間隔を計算する。在線位置、予測ダイヤ情報、及び実績ダイヤ情報は、運行管理システム１０から一定間隔ごとに取得する最新の情報によって更新される。列車間隔計算処理部３１２は、ダイヤ情報・在線位置記憶部３１１に保持されている情報をもとに、各線区内を走行中の列車５０の運行間隔を計算し、列車間隔記憶部３１３へ出力する処理を一定時間ごとに行う。
【００２８】
図２は、列車間隔計算処理部３１２がダイヤ情報・在線位置記憶部３１１から取得する入力情報と列車間隔記憶部３１３に出力する出力情報の例である。ここでは、図２の符号２００にて示す線区において、列車番号Ａから列車番号Ｄまでで特定される４列車が、あ駅方向へ向かって走行している状況を例に、あ駅における列車間隔の計算処理を説明する。なお、以下では、「列車番号Ａ」というときは、「列車番号Ａで特定される列車５０」を表すものとする。
【００２９】
ダイヤ情報・在線位置記憶部３１１は、列車番号ごとに、始発駅、行き先、及び列車種別を含む列車情報と、各駅の予測ダイヤ（到着予測時刻及び発車予測時刻）、実績ダイヤ（到着実績時刻及び発車実績時刻）と、当該列車の在線位置を保持している。Ｔ２０１〜Ｔ２０３は、列車番号Ｃから列車番号Ａまでの予測ダイヤ・実績ダイヤ・在線位置情報の例である。列車間隔計算処理部３１２は、ダイヤ情報・在線位置記憶部３１１から予測発車時刻情報を読み込む処理を行った後、列車間隔を計算する処理を行う。
【００３０】
まず、列車間隔計算処理部３１２は、Ｔ２０３に示すように、あ駅における発車実績時刻が存在する列車番号Ａは、既に出発済みのため計算対象から除外する。図２の例では、あ駅では、列車番号Ｂ、Ｃ、Ｄの順に列車が発車する予定であることが示されている。列車間隔計算処理部３１２は、列車番号Ｂと列車番号Ｃの列車間隔を、Ｔ２０１に示す列車番号Ｃの発車予定時刻からＴ２０２に示す列車番号Ｂの発車予定時刻を減算することによって求める。同様に、列車番号Ｃと列車番号Ｄの列車間隔と、線区内走行中のあ駅発車予定の全列車５０の列車間隔を算出する。あ駅における列車間隔の計算例をＴ２０４に示している。
【００３１】
列車間隔計算処理部３１２は、あ駅での列車間隔の計算処理と同様に、線区内全駅について列車間隔を計算する。列車間隔計算処理部３１２は、駅ごとに計算した列車間隔を、列車の在線位置とともに列車間隔記憶部３１３へ出力する。図３に、列車間隔記憶部３１３へ出力された情報の例を示している。
【００３２】
次に、予測混雑率計算機能１３２は、線区内各駅から見た、線区内走行中各列車の、到着時点での混雑率の予測値を計算する。予測混雑率計算機能１３２は、混雑率記憶部３２１、予測混雑率計算処理部３２２（予測混雑率算出部）、及び予測混雑率記憶部３２３を備えている。
【００３３】
混雑率記憶部３２１は、混雑率計測システム２０から、各線区内を走行中の全列車５０についての最新の混雑率と、既に出発した駅での乗車率及び降車率の実績を取得し保持する。図４に、混雑率記憶部３２１が保持する情報の例を示している。図４に示すように、混雑率記憶部３２１は、列車番号ごとに最新の混雑率（現在混雑率）と既に出発した駅での乗車率及び降車率の実績を保持する。すなわち、最新の混雑率とともに、既に出発済みの駅での、列車定員に対し降車した人数の割合と、乗車した人数の割合とが保持される。未出発の駅については、実績データがないため乗降率情報は保持されない。混雑率記憶部３２１が保持する情報は、一定間隔ごとに混雑率計測システム２０から取得される最新の情報によって更新される。
【００３４】
予測混雑率計算処理部３２２は、列車間隔計算機能１３１のダイヤ情報・在線位置記憶部３１１に保持されている情報及び混雑率記憶部３２１に保持されている情報と、統計データ集計機能１３３の混雑率統計データベース部３３３に保持されている情報をもとに、各線区内を走行中の列車５０が、停車予定の各駅での到着時点の混雑率の予測値を計算し、予測混雑率記憶部３２３へ出力する処理を一定時間ごとに行う。
【００３５】
ここでは、あ駅、い駅、う駅、え駅の４駅で構成される線区において、列車番号Ａがお駅とえ駅の間をあ駅へ向かって走行している状況を例に、予測混雑率計算処理部３２２が行う、あ駅に列車番号Ａが到着する時点での予測混雑率の計算処理について説明する。
【００３６】
まず、予測混雑率計算処理部３２２は、混雑率記憶部３２１から列車番号Ａの現在混雑率を取得する。次に、予測混雑率計算処理部３２２は、列車間隔計算機能１３１のダイヤ情報・在線位置記憶部３１１から、列車番号Ａの始発駅・行先駅・種別を取得する。そして、列車番号Ａの始発駅・行先駅・種別、当日の月、平日／休日区分、時間帯などをキーとして、混雑率統計データベース部３３３から、各駅の平均乗車率と平均降車率を取得する。図５に、混雑率統計データベース部３３３に保持される情報の例を示している。混雑率統計データベース部３３３は、システム運用開始前にその時点で得られている統計データを格納して設定しておく。統計データは、運用開始後も適時に更新することができる。
【００３７】
次に、予測混雑率計算処理部３２２は、予測混雑率の計算を行う。例えば、あ駅到着時点での列車番号Ａの予測混雑率は、以下の数式（１）で計算される。
【数１】
0006393531.tif 000002
【００３８】
なお、あ駅で平均降車率を減じている理由は、あ駅で乗客の降車が終わった時点での平均混雑率を旅客へ提示するためである。列車番号Ａについての算出例と同様に、予測混雑率計算処理部３２２は、線区内走行中の全列車５０に対し、未到着の各駅での予測混雑率を計算し、予測混雑率記憶部３２３へ出力する。図６に、予測混雑率記憶部３２３が保持する情報の例を示している。
【００３９】
次に、統計データ集計機能１３３について説明する。統計データ集計機能１３３は、列車間隔計算機能１３１のダイヤ情報・在線位置記憶部３１１から取得したダイヤ情報と、予測混雑率計算機能１３２の混雑率記憶部３２１から取得した各駅の乗降率実績をもとに、平均列車間隔、各駅での平均乗降率・混雑率を、平日/休日の別、時間帯、列車種別、始発駅、行き先などごとに統計データとして集計する。統計データ集計機能１３３は、統計データ集計処理部３３１、ダイヤ情報統計データベース部３３２、及び混雑率統計データベース部３３３を備える。
【００４０】
統計データ集計処理部３３１は、一定時間間隔ごとに、次の２つの処理を行う。１つ目として、列車間隔計算機能１３１のダイヤ情報・在線位置記憶部３３１からダイヤ情報を取得し、平日/休日の別、時間帯、列車種別、始発駅、行き先などごとに、平均列車間隔として集計する。ダイヤ情報統計データベース部３３２はこれまでのダイヤ情報の統計データが記録されているデータベースである。統計データ集計処理部３３１は、統計データ集計処理部３３１による集計結果をもとにダイヤ情報統計データベース部３３２の平均列車間隔を更新する。ダイヤ情報統計データベース部３３２の構成例は、図８に関して後述する。統計データ集計処理部３３１の２つ目の機能として、予測混雑率計算機能１３２の混雑率記憶部３２１から各駅の乗降率・混雑率実績を取得し、平日/休日の別、時間帯、列車種別、始発駅、行き先などごとに、平均乗降率・混雑率として集計する。混雑率統計データベース部３３３はこれまでの平均乗降率の統計データが記録されているデータベースである。統計データ集計処理部３３１は、集計結果をもとに混雑率統計データベース部３３３の平均乗降率・混雑率を更新する。混雑率統計データベース部３３３の例は図５に示した通りである。
【００４１】
次に、推薦内容生成機能１３４について説明する。推薦内容生成機能１３４は、列車間隔計算機能１３１と、予測混雑率計算機能１３２にて計算した情報をもとに、各駅における、駅で列車を待つ旅客向けに、推薦する行動を提示する文章である推薦行動文（列車選択支援情報）として生成する。推薦内容生成機能１３４は、推薦内容生成処理部３４１（列車選択支援情報生成部）、及び表示データ記憶部３４２を備える。推薦内容生成処理では、列車間隔計算機能１３１の列車間隔記憶部３１３と、予測混雑率計算機能１３２の予測混雑率記憶部３２３、及び統計データベース部３３２から情報を取得し、推薦行動文を生成し、生成した推薦行動文を表示データ記憶部３４２へ出力する。上記各部の具体的なデータ処理については以降で説明する。
【００４２】
ここで、推薦内容生成機能１３４の推薦内容生成処理部３４１によって実行されるデータ処理例について説明する。図７Ａ〜図７Ｄは、推薦内容生成処理部３４１のデータ処理例を表したフローチャートである。推薦内容生成処理は、列車選択支援システム１００の入出力装置１５０からの処理開始指示等に基づいて開始される（Ｓ７０）。なお、図中の符号Ｓは「ステップ」を表す略号である（以下本明細書中にて同じ）。推薦内容生成処理部３４１は、線区内各駅について、各駅推薦内容生成処理を実行し（Ｓ７１〜Ｓ７３）、すべての駅について生成し終えた場合処理を終了する（Ｓ７４）。
【００４３】
各駅推薦内容生成処理Ｓ７２でのデータ処理例を、図７Ｂのフローチャートで示している。各駅推薦内容生成処理Ｓ７２はＳ７０１で処理を開始すると、まず、予測混雑率の取得処理を実行する（Ｓ７０２）。推薦内容生成処理部３４１は、処理対象駅に未到着の列車の内、１番目に到着する列車の予測混雑率と、２番目に到着する列車の予測混雑率とを予測混雑率記憶部３２３から取得する。ここでは、前者の予測混雑率をca、後者の予測混雑率をcbとする。
【００４４】
次いで、推薦内容生成処理部３４１は、現在時刻の当該駅における平均混雑率の取得処理を実行する（Ｓ７０３）。具体的には、推薦内容生成処理部３４１は、図５の混雑率統計データベース部３３３から平均混雑率cを取得する。
【００４５】
次に、推薦内容生成処理部３４１は、列車間隔指標計算処理を実行する（Ｓ７０４）。列車間隔指標とは、時間である列車間隔をもとに計算する、列車間隔の程度を０以上の実数で表す指標である。ここでは列車間隔指標をＴとする。図７Ｃに列車間隔指標計算処理の処理例をフローチャートで示している。列車間隔指標計算処理では、推薦内容生成処理部３４１が処理を開始すると（Ｓ７０４０１）、まず列車間隔の取得処理を実行する（Ｓ７０４０２）。具体的には、推薦内容生成処理部３４１は、列車間隔計算機能１３１の列車間隔記憶部３１３より、処理対象駅に１番目に到着する列車と２番目に到着する列車の列車間隔を取得する。ここでは、この列車間隔をtabとする。
【００４６】
次に、推薦内容生成処理部３４１は、平均列車間隔の取得処理を実行する（Ｓ７０４０３）。ここで、推薦内容生成処理部３４１は、処理を実行する時間帯、平日または休日における、当該駅における平均列車間隔を、ダイヤ情報統計データベース部３３２より取得する。ここでは、平均列車間隔をtとする。図８に、ダイヤ情報統計データベース部３３２の構成例を示している。ダイヤ情報統計データベース部３３２に格納するデータは、運用開始後も、運行管理システム１０からのダイヤ実績情報に基づいて適時に更新されるので、列車間隔の評価を適切に維持することができる。
【００４７】
次いで、推薦内容生成処理部３４１は、列車間隔指標Ｔの計算処理を実行し（Ｓ７０４０４）、処理を終了する（Ｓ７０４０５）。列車間隔指標Ｔは、次の数式（２）で計算する。列車間隔指標Ｔにより、先発、次発列車間の列車間隔が統計的データに基づく平均的な列車間隔に対してどの程度短く、あるいは長くなっているかを定量的に把握することができる。
【数２】
0006393531.tif 000003
【００４８】
図７Ｂの各駅推薦内容生成処理Ｓ７２に戻ると、Ｓ７０５で、推薦内容生成処理部３４１は、予測混雑率指標計算処理を実行する。予測混雑率指標とは、処理対象駅に１番目に到着する列車の予測混雑率caと、２番目に到着する列車の予測混雑率caとをもとに、どちらの列車に混雑率が偏っているかを、−１、０、１のいずれかの値にて表す指標である。ここでは予測混雑率指標をＣとする。予測混雑率指標Ｃが−１の場合は、２番目に駅に到着する列車に予測混雑率が偏っていることを、１の場合は１番目に駅に到着する列車に予測混雑率が偏っていることを、０の場合は予測混雑率に偏りがない（比較される列車の予測混雑率が同程度であり、いずれを選択しても快適性に変わりがない）ことを表す。
【００４９】
図７Ｄに予測混雑率指標計算処理の処理フロー例を示している。Ｓ７０５０１で処理を開始すると、推薦内容生成処理部３４１は、まず予測混雑率指標Ｃの計算処理を実行する（Ｓ７０５０２）。予測混雑率指標Ｃは、以下の数式（３）で計算する。
【００５０】
【数３】
0006393531.tif 000004
前記のように、予測混雑率指標Ｃの値が正であれば１番目に処理対象駅に到着する列車の方が、負であれば２番目に処理対象駅に到着する列車の方が混雑していることとなる。予測混雑率指標により、先発、次発列車の混雑率の相違を定量的に把握することができる。
【００５１】
次に、推薦内容生成処理部３４１は、予測混雑率指標Ｃの判定処理を実行する（Ｓ７０５０３）。推薦内容生成処理部３４１は、Ｃの値がある閾値よりも大きいと判定した場合、１番目に処理対象駅に到着する列車に乗客が偏っていると判断し（Ｓ７０５０３，Ｙｅｓ）、Ｓ７０５０４でＣに１を設定する。図７Ｄの例では、前記の閾値に０．５を用いているが、適宜他の数値を設定してもよい。推薦内容生成処理部３４１は、Ｃの値がある値よりも小さいと判定した場合（Ｓ７０５０３，Ｎｏ）、Ｓ７０５０５で、２度目の予測混雑率指標Ｃの判定処理を実行する。推薦内容生成処理部３４１は、Ｓ７０５０５でＣの値がある閾値より小さいと判定した場合（Ｓ７０５０５，Ｙｅｓ）、２番目に処理対象駅に到着する列車に乗客が偏っていると判断し、Ｓ７０５０５でＣに−１を設定し（Ｓ７０５０６）、処理を終了する（Ｓ７０５０８）。図７Ｄの例では、前記の閾値に−０．５を用いているが、適宜他の数値を設定してもよい。Ｓ７０５０５において、Ｃの値がある閾値以上であると判定した場合（Ｓ７０５０５，Ｎｏ）、推薦内容生成処理部３４１は、どちらの列車にも予測混雑率が偏っていないと判断し、Ｓ７０５０７でＣに０を設定して処理を終了する（Ｓ７０５０８）。
【００５２】
図７Ｂの各駅推薦内容生成処理Ｓ７２に戻ると、Ｓ７０６で、推薦内容生成処理部３４１は、Ｓ７０５までの処理結果に基づいて推薦行動文章判定指標の計算処理を実行する（Ｓ７０６）。推薦行動文章判定指標とは、旅客に対し提示する推薦行動文の判定に用いる実数の指標である。ここでは、推薦行動文章判定指標をＳとする。推薦行動文章判定指標Ｓは、以下の数式（４）で計算される。
【数４】
0006393531.tif 000005
【００５３】
次いで、推薦内容生成処理部３４１は、推薦行動文章の生成処理を実行する（Ｓ７０７）。推薦行動文章は、列車間隔文言、混雑状況文言、及び推薦行動文言の３つの文言により構成される。推薦内容生成処理部３４１は、推薦行動文章判定指標Ｓの値を判定ルールに照らしてこれら３つの文言を生成する。図９は、判定ルールの例を示している。
【００５４】
図９を用いて３つの文言の判定について説明する。推薦内容生成処理部３４１は、列車間隔文言を、Ｃ９０１に示すように、Ｓの値の絶対値により判定し、設定する。列車間隔に関しては、列車間隔指標Ｔが大きいほどＳの絶対値が大きくなり１番目に到着する列車と２番目に到着する列車の時間間隔が広くなることを意味する。図９の例では、推薦内容生成処理部３４１は、Ｓの絶対値の大きさの判定結果に従って、列車間隔文言に、「後の列車は続いてまいります」（Ｓ＝０の場合）、「後の列車はすぐにまいります」（０．５≦Ｓの絶対値＜１．５）、「後の列車は少々空きます」（１．５≦Ｓの絶対値＜３）、「後の列車はしばらくまいりません」（３≦Ｓの絶対値）のいずれかを設定する。
【００５５】
また、推薦内容生成処理部３４１は、混雑状況文言を、Ｃ９０２に示すように、推薦行動文章判定指標Ｓの符号により判定し、設定する。図９の例では、推薦内容生成処理部３４１は、Ｓの符号が負の場合、「後の方が空いている」、正の場合、「先の列車の方が空いている」という文言を混雑状況文言に設定する。なお、Ｓが０の場合は、１番目に到着する列車と２番目に到着する列車の混雑率に偏りがない状態のため、各駅推薦内容生成処理は混雑状況文言に空白を設定する。
【００５６】
また、推薦内容生成処理部３４１は、推薦行動文言を、Ｃ９０３に示すように、推薦行動文章判定指標Ｓの符号により判定し、設定する。図９の例では、推薦内容生成処理部３４１は、推薦行動文章判定指標Ｓの符号が正の場合、１番目に到着する列車の予測混雑率の方が低いため、１番目の列車と２番目の列車との列車間隔に関わらず、推薦行動文言に「先の列車にご乗車ください」という文言を設定する。推薦行動文章判定指標Ｓの符号が負の場合、推薦内容生成処理部３４１は、推薦行動文章判定指標Ｓの値の絶対値、すなわち１番目に到着する列車と２番目に到着する列車の間隔の度合いによって、Ｒ９０４からＲ９０６に示すように、「なるべく先の列車にご乗車ください」（３≦Ｓの絶対値）、「お急ぎでない方は後の列車をご利用ください」（１．５≦Ｓの絶対値＜３）、「後の列車をお待ちください」（０．５≦Ｓの絶対値＜１．５）などの文言を設定する。
【００５７】
推薦内容生成処理部３４１は、Ｓ７０７で上記のように推薦行動文章を生成した後、生成した推薦行動文章情報を表示データ記憶部３４２に出力する。またこの際、推薦内容生成処理部３４１は、同時に列車間隔、予測混雑率を表示データ記憶部３４２に出力してもよい。
【００５８】
図１０に、推薦内容生成処理部３４１から表示データ記憶部３４２に出力されて保持されている推薦内容文の例を示している。図１０に示すように、推薦内容文は、列車選択支援システム１００が管理する線区内の駅ごとに保持することができる。
【００５９】
図１１に、表示データ記憶部３４２が保持する列車情報の例を示している。図１１に示すように、表示データ記憶部３４２には、列車選択支援システム１００が管理する線区内の駅ごとに、発車予定順に列車番号、次列車との列車間隔、発車予定の列車の在線位置、予測混雑率を保持することができる。
【００６０】
表示データ記憶部３４２に保持された列車情報と推薦内容文とは、各駅のホーム等に設置される表示装置４１において旅客向けに表示させることができる。図１２に、表示データ記憶部３４２のデータを用いた旅客案内表示例を示している。図１２は、あ駅のホームに設置されている表示装置４１のディスプレイに、発車案内とともに乗車列車の推薦内容文を表示している例である。符号１２０１は表示データ記憶部３４２の推薦内容文を表示している領域である。符号１２０２、１２０３は、表示データ記憶部３４２の列車間隔を表示している例である。この表示例では、列車間隔を５分単位にまるめ、５分よりも短い場合は、符号１２０６の列車と符号１２０７の列車との間のように、列車間隔を表示しないように構成しているが、必ずしもそのような表示態様に制約される必要はない。符号１２０４〜１２０７は、表示データ記憶部３４２の在線位置、予測混雑率を表示している例である。この例では、予測混雑率を６段階に丸め、色または濃淡によって表現している。
【００６１】
図１２の例では、駅で列車を待つ旅客は、到着する各列車の予測混雑率、在線位置、遅れ状況と、推薦行動文の内容とを見て総合的に判断することにより、どの列車に乗車するかを決定することができる。したがって、旅客は、自身の行動スケジュールに合わせて各列車の混雑状況を参考にして乗車列車を選択することができるようになり、比較的空いている次列車があるにも関わらずわざわざ混雑している先発列車に乗車するような行動を避けることが可能となる。また、一部の混雑している列車にさらに旅客が集中することによってさらに列車の遅れが拡大するような事態も軽減することができると期待される。なお、旅客は、駅で列車を待っている際に、到着予定列車同士の列車間隔及び各列車の混雑度合いがわかればそれに基づいて主体的に乗車列車を選択することもできるので、乗車列車の推薦内容文を表示しない構成とすることも可能である。
【００６２】
なお、図１２に例示した本実施形態では、駅ホーム等に設置された表示装置４１のディスプレイに乗車推薦内容を表示する例を示したが、鉄道会社等のＷｅｂサイト、スマートフォン向けサイト等に同様の情報を表示させるなど、表示データ記憶部３４２のデータは種々の態様で活用することができる。
【００６３】
以上説明したように、本発明の実施形態によれば、列車の運行間隔とともに、各列車に旅客が乗車する際の予測混雑率を知らせることができるので、旅客が行動スケジュールに応じて適宜に混雑率の低い列車を選択することができるようになり、旅客の利便性が向上する。また一部の列車に旅客が集中することによるダイヤ乱れの拡大といった不都合を防止することが可能となる。
【００６４】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記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限定されるものではない。実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００６５】
１    旅客案内システム
１０    運行管理システム
１１    制御装置
２０    混雑率計測システム
２１    通信回線
２２    混雑率計測装置
４０    表示システム
４１    表示装置
１００    列車選択支援システム
１３１    列車間隔計算機能
１３２    予測混雑率計算機能
１３３    統計データ集計機能
１３４    推薦内容生成機能
３１１    ダイヤ情報・在線位置記憶部
３１２    列車間隔計算処理部
３１３    列車間隔記憶部
３２１    混雑率記憶部
３２２    予測混雑率計算処理部
３２３    予測混雑率記憶部
３３１    統計データ集計処理部
３３２    ダイヤ情報統計データベース部
３３３    混雑率統計データベース部
３４１    推薦内容生成処理部
３４２    表示データ記憶部
【図１】
0006393531.tif 000006
【図２】
0006393531.tif 000007
【図３】
0006393531.tif 000008
【図４】
0006393531.tif 000009
【図５】
0006393531.tif 000010
【図６】
0006393531.tif 000011
【図７Ａ】
0006393531.tif 000012
【図７Ｂ】
0006393531.tif 000013
【図７Ｃ】
0006393531.tif 000014
【図７Ｄ】
0006393531.tif 000015
【図８】
0006393531.tif 000016
【図９】
0006393531.tif 000017
【図１０】
0006393531.tif 000018
【図１１】
0006393531.tif 000019
【図１２】
0006393531.tif 000020