(57)【要約】【課題】利用交通機関の推定方法において、被験者が利用した交通機関を、電車等の列車番号又はバス等の便名や、快速・普通等の種別も含めて推定することができるようにして、高度な交通計画のための基礎情報を得る。【解決手段】ＰＨＳを用いて測定した各時刻における測定点データと、調査対象となる交通機関の運行計画データと、交通機関の軌道位置データとに基づいて（Ｓ１、Ｓ２及びＳ４）、被験者が何時に何処を通過したかという時空間上の軌跡（測定点軌跡）と計画面とを求めて（Ｓ３）、これらの距離の各列車毎又は各号毎の平均距離に基づいて（Ｓ５、Ｓ６）、被験者が利用した交通機関を推定する（Ｓ７乃至Ｓ１０）。これにより、被験者が利用した交通機関を、列車番号等を含めて推定することができる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＰＨＳ等の自機が存在する位置の緯度経度を断続的に測定する位置測定機器から出力された緯度経度情報に基づいて、前記位置測定機器の所持者が調査対象となる交通機関のうちのどの交通機関を利用したかを推定する方法において、
前記位置測定機器から出力された各時刻における緯度経度情報と、これらの各緯度経度情報に対応した時刻の情報と、調査対象となる交通機関の運行計画のデータと、前記交通機関の軌道位置のデータとに基づいて、前記位置測定機器の所持者が利用した交通機関を、電車等の列車番号又はバス等の便名（以下、列車番号等という）を含めて推定するようにしたことを特徴とする利用交通機関の推定方法。
【請求項２】
前記交通機関の運行計画のデータと軌道位置のデータとに基づいて、各駅における出発時刻からその次の駅における出発時刻の間に、該当の交通機関の各列車又は各号（以下、各列車等という）が位置する予定の時空間上の範囲である計画面を駅間毎に作成し、
前記位置測定機器から出力された各時刻における緯度経度情報と、各緯度経度情報に対応した時刻の情報とを時空間上にプロットして各時刻における測定点を求めて、
前記各計画面と、前記各測定点のうちで該当の計画面と時間的に対応した各測定点との間の距離を求めて、これらの距離の各列車毎又は各号毎の平均距離に基づいて、前記位置測定機器の所持者が利用した交通機関を推定するようにした請求項１に記載の利用交通機関の推定方法。
【請求項３】
前記位置測定機器の所持者が利用した交通機関の列車番号等を推定する際に、この所持者が同時に利用することが物理的に不可能な列車又は便（以下、列車等という）を排除した上で列車番号等を推定するようにした請求項２に記載の利用交通機関の推定方法。
【請求項４】
ＰＨＳ等の位置測定機器の所持者が調査対象となる交通機関のうちのどの交通機関を利用したかを推定するために、コンピュータを、
前記位置測定機器から出力された各時刻における緯度経度情報を受信する受信手段と、
調査対象となる交通機関の運行計画のデータ、及び前記交通機関の軌道位置のデータを入力する入力手段と、
前記受信手段により受信された緯度経度情報と、これらの緯度経度情報に対応した時刻の情報と、前記入力手段により入力された調査対象となる交通機関の運行計画のデータ及び軌道位置のデータとを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された緯度経度情報と時刻の情報と運行計画のデータと軌道位置のデータとに基づいて、前記位置測定機器の所持者が利用した交通機関を、列車番号を含めて推定する推定手段
として機能させるための利用交通機関推定プログラム。
【請求項５】
前記推定手段は、
前記記憶手段に記憶された調査対象となる交通機関の運行計画のデータ及び軌道位置のデータに基づいて、各駅における出発時刻からその次の駅における出発時刻の間に、該当の交通機関の各列車等が位置する予定の時空間上の範囲である計画面を駅間毎に作成する計画面作成手段と、
前記記憶手段に記憶された前記位置測定機器の緯度経度情報と時刻の情報とを時空間上にプロットして各時刻における測定点を求める測定点算出手段と、
前記計画面作成手段により作成された各計画面と、前記測定点算出手段により算出された各測定点のうちで該当の計画面と時間的に対応した各測定点との間の距離を算出する距離算出手段と、
前記距離算出手段により算出された各距離の平均距離を、前記交通機関の各列車毎又は各号毎に算出する平均距離算出手段とを含み、
前記平均距離算出手段により算出された平均距離に基づいて、前記位置測定機器の所持者が利用した交通機関を推定するようにした請求項４に記載の利用交通機関推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の自機が存在する位置の緯度経度を断続的に測定する位置測定機器から出力された緯度経度情報に基づいて、位置測定機器の所持者が利用した交通機関を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、交通計画の立案を行う際に重要なのは、交通機関の利用者がどのように交通機関を利用しているかを知ることである。同一の人間がある地点から別の地点まで移動する際にどのような経路や交通機関を選択したかを調べる調査は、パーソントリップ調査と呼ばれ、この結果は将来の都市交通網の運用や整備を考える際の重要な基礎データとなっている。
【０００３】
ＰＨＳ等の位置測定装置は、パーソントリップ調査を初めとした交通調査を行う際に有効なツールとして最近注目されている。これまで、交通調査は被験者の記憶にたよるアンケート調査に拠っていたが、アンケート調査では詳細な行動を調べることは事実上不可能である。何故なら、アンケート調査には、被験者の記憶違いや記入漏れがつきものであるため、被験者の行動を正確に把握することが困難だからである。また、アンケート調査で詳細な行動を調べるためには、質問項目を増やさなければならないので、被験者の手間や、アンケート結果の解析に必要な手間が増加するという問題がある。これに対して、ＰＨＳ等の位置測定装置は、自動的に被験者の位置する緯度経度の情報を収集するため、位置測定装置を被験者に所持させることにより、被験者に負担をかけることなく、交通調査に必要な詳細な被験者の移動データ（被験者の位置測定データの集合）を取得することができる。
【０００４】
一方、上記の位置測定データから得られる情報は、あくまでも「緯度と経度」である。このため、これらの情報から意味のある交通データを得るには、何らかのアルゴリズムによって、被験者の位置測定データからなる物理的軌跡に意味を与える必要がある。
【０００５】
そこで、被験者が所持する位置測定機器によって得られた緯度経度情報（位置情報）を用いて、その被験者がどの経路を選択したかを推定する装置がある（例えば、特許文献１及び２参照）。この装置は、被験者の選択した経路を決定する際に、被験者が所持する位置測定機器によって得られた緯度経度情報からなる「空間上の軌跡」と地理データに含まれる道路、鉄道等の交通網とを比較して、最も確からしい経路を計算することによりその被験者の選択した経路を推定する。
【０００６】
しかしながら、上記特許文献１及び２に示される方法では、位置測定機器によって得られた緯度経度情報からなる「空間上の軌跡」の情報のみを用いて推定を行っていたため、被験者が選択した経路を推定することはできても、被験者が交通機関のどのサービス（バス等の便名、電車等の列車番号、列車種別等）を用いたかを推定することができず、また、被験者が空間的に近接している異なる交通機関のうちのどの交通機関を利用したかを推定することができないという問題があった。
【特許文献１】特許第３２７６９４５号公報（第１−４頁、図１−９）
【特許文献２】特許第３３３０９０９号公報（第１−６頁、図１−１３）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、上記の問題を解決するためになされたものであり、位置測定機器の所持者（被験者）が利用した交通機関を、電車等の列車番号又はバス等の便名や、快速・普通等の種別も含めて推定することができるようにして、高度な交通計画のための基礎情報を得ることができ、また、被験者が空間的に近接している異なる交通機関のうちのどの交通機関を利用したかを推定することが可能な利用交通機関の推定方法及び利用交通機関推定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】
【０００８】
上記目的を達成するために請求項１の発明は、ＰＨＳ等の自機が存在する位置の緯度経度を断続的に測定する位置測定機器から出力された緯度経度情報に基づいて、位置測定機器の所持者が調査対象となる交通機関のうちのどの交通機関を利用したかを推定する方法において、位置測定機器から出力された各時刻における緯度経度情報と、これらの各緯度経度情報に対応した時刻の情報と、調査対象となる交通機関の運行計画のデータと、交通機関の軌道位置のデータとに基づいて、位置測定機器の所持者が利用した交通機関を、電車等の列車番号又はバス等の便名（以下、列車番号等という）を含めて推定するようにしたものである。
【０００９】
上記構成においては、位置測定機器から出力された各時刻における緯度経度情報とこれに対応した時刻の情報とに基づいて、位置測定機器の所持者（被験者）が何時に何処を通過したかという時空間上の軌跡を求め、また、調査対象となる交通機関の運行計画のデータと軌道位置のデータとに基づいて、該当交通機関における各列車又は各便（以下、各列車等という）の予定の時空間上の軌跡を求めることができる。そして、上記の被験者の時空間上の軌跡と各列車等の予定の時空間上の軌跡とを比較することにより、被験者が利用した交通機関を、列車番号等を含めて推定する。これにより、被験者の異なる種別の列車又は便（以下、列車等という）への乗り継ぎ行動を含めて、被験者が利用した交通機関に関する詳細な情報を得ることができる。
【００１０】
また、交通機関の運行計画のデータと軌道位置のデータとに基づいて、各駅における出発時刻からその次の駅における出発時刻の間に、該当の交通機関の各列車等が位置する予定の時空間上の範囲である計画面を駅間毎に作成し、位置測定機器から出力された各時刻における緯度経度情報と、各緯度経度情報に対応した時刻の情報とを時空間上にプロットして各時刻における測定点を求めて、各計画面と、各測定点のうちで該当の計画面と時間的に対応した各測定点との間の距離を求めて、これらの距離の各列車毎又は各号毎の平均距離に基づいて、位置測定機器の所持者が利用した交通機関を推定するようにすることが望ましい。一般に、時刻表等の交通機関の運行計画のデータに基づいて、各列車等が位置する予定の時空間上の軌跡を正確に把握することは難しいため、上記のように、この各列車等が位置する予定の時空間上の軌跡（計画線）を、各駅における出発時刻からその次の駅における出発時刻の間に、各列車等が位置する予定の時空間上の範囲である計画面に置き換えた上で、各計画面と、各測定点のうちで該当の計画面に時間的に対応した各測定点との間の平均距離を各列車毎又は各号毎に算出する。これにより、被験者が利用した交通機関を簡単に推定することができる。
【００１１】
また、位置測定機器の所持者が利用した交通機関の列車番号等を推定する際に、この所持者が同時に利用することが物理的に不可能な列車又は便（以下、列車等という）を排除した上で列車番号等を推定することが望ましい。これにより、被験者が利用した列車番号等を正確に推定することができる。
【００１２】
また、請求項４の発明は、ＰＨＳ等の位置測定機器の所持者が調査対象となる交通機関のうちのどの交通機関を利用したかを推定するために、コンピュータを、位置測定機器から出力された各時刻における緯度経度情報を受信する受信手段と、調査対象となる交通機関の運行計画のデータ、及び交通機関の軌道位置のデータを入力する入力手段と、受信手段により受信された緯度経度情報と、これらの緯度経度情報に対応した時刻の情報と、入力手段により入力された調査対象となる交通機関の運行計画のデータ及び軌道位置のデータとを記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶された緯度経度情報と時刻の情報と運行計画のデータと軌道位置のデータとに基づいて、位置測定機器の所持者が利用した交通機関を、列車番号を含めて推定する推定手段として機能させるための利用交通機関推定プログラムである。
【００１３】
この利用交通機関推定プログラムをコンピュータで使用することにより、記憶手段に記憶された緯度経度情報と時刻の情報と運行計画のデータと軌道位置のデータとに基づいて、位置測定機器の所持者が利用した交通機関を、列車番号を含めて推定することができる。これにより、被験者が利用した交通機関に関する詳細な情報を得ることができる。
【００１４】
また、推定手段は、記憶手段に記憶された調査対象となる交通機関の運行計画のデータ及び軌道位置のデータに基づいて、各駅における出発時刻からその次の駅における出発時刻の間に、該当の交通機関の各列車等が位置する予定の時空間上の範囲である計画面を駅間毎に作成する計画面作成手段と、記憶手段に記憶された位置測定機器の緯度経度情報と時刻の情報とを時空間上にプロットして各時刻における測定点を求める測定点算出手段と、計画面作成手段により作成された各計画面と、測定点算出手段により算出された各測定点のうちで該当の計画面と時間的に対応した各測定点との間の距離を算出する距離算出手段と、距離算出手段により算出された各距離の平均距離を、交通機関の各列車毎又は各号毎に算出する平均距離算出手段とを含み、平均距離算出手段により算出された平均距離に基づいて、位置測定機器の所持者が利用した交通機関を推定することが望ましい。これにより、被験者が利用した交通機関を簡単に推定することができる。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１又は請求項４の発明によれば、位置測定機器から出力された各時刻における緯度経度情報と、これらの各緯度経度情報に対応した時刻の情報と、調査対象となる交通機関の運行計画のデータと、交通機関の軌道位置のデータとに基づいて、位置測定機器の所持者（被験者）が何時に何処を通過したかという時空間上の軌跡と、各列車等の予定の時空間上の軌跡とを求めて、これらの軌跡を比較することにより、被験者が利用した交通機関を、列車番号等を含めて推定することができる。これにより、被験者の乗り継ぎ行動を含めて、被験者が利用した交通機関に関する詳細な情報を取得して、高度な交通計画の立案に役立てることができる。また、上記のように、被験者の空間上の軌跡ではなく、被験者の時空間上の軌跡に基づいて、被験者が利用した交通機関を推定するようにしたことにより、被験者が空間的に近接している異なる交通機関のうちのどの交通機関を利用したかを推定することができる。
【００１６】
また、請求項２又は請求項５の発明によれば、各駅における出発時刻からその次の駅における出発時刻の間に、該当の交通機関の各列車等が位置する予定の時空間上の範囲である計画面と、各測定点のうちで該当の計画面と時間的に対応した各測定点との間の距離を求めて、これらの距離の各列車毎又は各号毎の平均距離に基づいて、位置測定機器の所持者が利用した交通機関を推定することにより、被験者が利用した交通機関を簡単に推定することができる。
【００１７】
また、請求項３の発明によれば、位置測定機器の所持者が利用した交通機関の列車番号等を推定する際に、この所持者が同時に利用することが物理的に不可能な列車等を排除した上で列車番号等を推定することにより、被験者が利用した列車番号等を正確に推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。以下に記載した実施形態は、本発明を網羅するものではなく、本発明は、下記の形態だけに限定されない。
【００１９】
図１は、本発明に係る利用交通機関の推定方法を適用した利用交通機関推定システムの例を示す。この利用交通機関推定システム１０は、主に、被験者が所持するＰＨＳ１と、電車等の駅に設置されたＰＨＳ１の基地局３と、ＰＨＳ１から送信された基地局ＩＤと電界強度の情報に基づいて、上記ＰＨＳ１の存在する位置の緯度経度情報及びこの緯度経度情報を取得した時刻の情報を送信する通信センタ５と、この通信センタ５から受信した緯度経度情報と時刻の情報とに基づいて、ＰＨＳ１の所持者（被験者）が利用した交通機関の推定処理を行うパソコン２とから構成されている。各基地局３と通信センタ５とは、ＩＳＤＮ回線４を介して結ばれており、また、通信センタ５とパソコン２とは、インターネット回線６を介して結ばれている。ＰＨＳ１は、通常、複数の基地局３についてのＩＤ（基地局ＩＤ）と電界強度を把握しており、これらの情報を１５秒毎に通信センタ５に送信する。通信センタ５は、基地局ＩＤと該当の基地局３が配置されている位置とを対応付けたテーブルを持っており、このテーブルを用いてＰＨＳ１から受信した基地局ＩＤと電界強度の情報を緯度経度情報に変換すると共に、この緯度経度情報にその受信時刻の情報を付加した測定点データを、インターネット回線６を介してパソコン２に送信する。
【００２０】
上記のパソコン２は、本体２１とディスプレイ２２とキーボード２３とマウス２４とから構成されている。
【００２１】
図２は、上記パソコン２の内部構成を示す。パソコン２は、上記のディスプレイ２２とキーボード２３とマウス２４に加えて、図１に示される本体２１内部に、ＣＰＵ２０とハードディスク２５とＣＤ−ＲＯＭドライブ２６とメモリ２７と送受信部２８とを有している。また、ハードディスク２５には、本発明に係る利用交通機関推定プログラム１１、調査対象となる交通機関における各列車等の運行計画データ１２、この交通機関の軌道位置データ１３、及び上記のＰＨＳ１の緯度経度情報と受信時刻の情報とからなる測定点データ１４が格納されている。ＣＰＵ２０は、請求項における推定手段、計画面作成手段、測定点算出手段、距離算出手段及び平均距離算出手段に相当する。ハードディスク２５は、請求項における記憶手段に相当する。送受信部２８は、請求項における受信手段に相当する。また、キーボード２３とマウス２４とＣＤ−ＲＯＭドライブ２６が、請求項における入力手段に相当する。
【００２２】
次に、図３を参照して、上記利用交通機関推定システム１０における利用交通機関の推定方法について説明する。まず、交通調査を行うユーザが、調査対象となる交通サービス（列車等）を決定して、その列車等の運行計画を入手する。この運行計画としては、一般に開示されている時刻表等を用いる。ユーザは、図２に示されるキーボード２３とマウス２４とを用いて、入手した列車等の運行計画のデータをパソコン２に入力する（Ｓ１）。図２に示されるＣＰＵ２０は、この電子データ化された運行計画のデータを、図２に示される運行計画データ１２としてハードディスク２５内に格納する。例えば、調査対象となる路線が、ＪＲ中央線の御茶ノ水から新宿までで、調査対象となる列車が、朝１０時から夕方５時までに対象路線を走行する全ての各駅電車（普通電車）及び快速電車（上下両方向とも）の場合には、ユーザは、朝１０時から夕方５時までに、ＪＲ中央線の御茶ノ水から新宿までを走行する全ての各駅電車及び快速電車に関する運行計画データ１２を、キーボード２３等により入力しておく必要がある。
【００２３】
次に、ユーザは、調査対象となる列車等の軌道位置に関する空間的情報（緯度及び経度の情報）を入手して、図２に示される軌道位置データ１３を入力する（Ｓ２）。この軌道位置データ１３はデータ量が多いため、このデータの入力方法としては、ユーザがキーボード２３等により入力する方法よりも、ＣＤ−ＲＯＭに格納された地理データをＣＤ−ＲＯＭドライブ２６によって読み取ることにより入力する方法が望ましい。図４に示される軌道３１は、図２に示される軌道位置データ１３に含まれるＪＲ中央線の御茶ノ水から新宿までの軌道位置のデータを、空間座標上に表示したものである。
【００２４】
上記の運行計画データ１２と軌道位置データ１３の入力が完了して、ユーザがマウス２４等により「計画面」の作成を指示すると、パソコン２のＣＰＵ２０は、調査対象となる各列車等の計画面３３を作成する（Ｓ３）。この計画面３３は、図５に示されるように、各駅における出発時刻からその次の駅における出発時刻の間に、各列車等が位置する予定の時空間上の範囲であり、各駅間毎に作成される。
【００２５】
次に、上記のような計画面３３を作成した理由について説明する。列車等の軌跡は、その列車等がどの位置にいるかが全ての時刻において完全に既知であれば、時空間上における１本の曲線として表すことができる。この時空間上における曲線で表される軌跡を「計画線」という。これに対して、「計画線」にある程度の自由度を持たせたものが、計画面３３である。一般に、多くの交通機関については、正確な「計画線」の情報を得ることができないという事態が、しばしば発生する。例えば、列車の場合、通常の時刻表から知ることができるのは、各停車駅における出発時刻のみであり、駅間の軌跡を正確に決定することは困難である。計画面３３は、「計画線」が通過する可能性のある領域を全てカバーする面である。図６は、時空間３５上に計画面３３と計画線３７と列車の軌道３１の関係を示したものである。計画線３７は、計画面３３上のいずれかの領域を通過する。このように、計画面３３の概念を導入したことにより、駅間の軌跡を求めることの困難さに起因する不確実性の要素を取り除くことができる。
【００２６】
図７は、駅１から駅５の間に作成された時空間３５上の４つの計画面３３を示す。この計画面３３を作成する際には、列車等が運行される路線上にある開始点と終了点の駅又は停留所等（以下、駅等という）を決定する必要がある。これらの駅等を決定するに当たっては、以下の２つの点を考慮する必要がある。すなわち、この方法では、開始点の駅等と終了点の駅等とが離れる方が（計画面３３が長い方が）測定精度が向上するという点と、被験者が開始点の駅等と終了点の駅等との間を同一の列車等で通しで乗車した場合に限り、その被験者が該当の列車等に乗っていたと判定することができるという点である。従って、計画面３３を作成する際には、測定精度と調査目的を考慮した上で、適切な長さの計画面３３を作成するべきである。
【００２７】
例えば、図８（ａ）に示されるように、開始点の駅を駅１にし、終了点の駅を駅６に設定して、開始点と終了点との駅間を離した場合（長い計画面３３を設定した場合）には、測定対象区間が長くなるため、誤差の少ない測定が可能である。しかし、この場合には、駅１から駅６まで通しで乗車した被験者に関するデータ４１のみが、交通機関の推定に用いられ、駅１から駅３までしか乗車しなかった被験者に関するデータ４２は、交通機関の推定に用いられない。これに対して、、図８（ｂ）に示されるように、開始点の駅を駅１にし、終了点の駅を駅３に設定して、開始点と終了点との駅間を近づけた場合（短い計画面３３を設定した場合）には、駅１から駅６まで通しで乗車した被験者に関するデータ４１だけではなく、駅１から駅３までしか乗車しなかった被験者に関するデータ４２も、交通機関の推定に用いられるが、測定対象区間が短いため、誤差が大きくなってしまう。
【００２８】
図９は、御茶ノ水から新宿へ向かう各駅電車の計画面３３の例を示す。快速電車の計画面３３については、停車駅（新宿、四谷、御茶ノ水）以外の駅の通過時刻を駅間距離を用いて適宜推定した上で、計画面３３を作成する。
【００２９】
次に、被験者にＰＨＳ１を所持してもらって、被験者の行動軌跡に相当する測定点データ１４（図２参照）を取得する（Ｓ４）。具体的には、図２に示されるパソコン２の送受信部２８により通信センタ５から測定点データ１４を受信して、ハードディスク２５に格納する。この測定点データ１４は、被験者が所持するＰＨＳ１の緯度経度情報と受信時刻の情報とからなり、「緯度、経度、測定時刻」のデータの組の羅列で示される。位置測定は一定時間の間隔で行われるようするのが望ましい。また、この際の測定間隔は短ければ短いほどよい。図４中の３２は、２００３年３月３日から６日までの４日間に、延べ５人の被験者に、上記の調査対象区間をＰＨＳ１を所持して移動してもらって収集した測定点（測定点データ１４をプロットした点）であり、これらの被験者の行動軌跡に相当するものである。この測定の時間間隔は１５秒であった。
【００３０】
図１０は、ある被験者の測定点軌跡４４を示す。この測定点軌跡４４は、ある被験者の測定点データ１４を時空間３５上にプロットした測定点３２（図１１参照）を結んだものであり、対象となる測定点３２は、ある被験者が午前１０時３０分から午後４時３０分までに収集したものである。
【００３１】
パソコン２のＣＰＵ２０は、ユーザからの指示に基づいて、上記の測定点軌跡４４と各列車等の計画面３３との距離を計算する。具体的には、測定点軌跡４４を構成する各測定点３２と各列車等の計画面３３との距離を計算し（Ｓ５）、これらの距離を用いて、各列車の計画面３３と各測定点３２との平均距離を列車毎に算出する（Ｓ６）。
【００３２】
上記の測定点軌跡４４と各列車等の計画面３３との間の距離を計算する方法について説明する。一般に、計画線と測定点軌跡との間の距離を計算する際には、時空間上における点と線の間の距離を定義する必要がある。従って、上記のように、各列車等の計画面３３と測定点軌跡４４との間の距離を計算する際には、時空間上における面と線の間の距離を定義する必要がある。ここでは、「測定点は時間方向の誤差を持たない」と考え、図１１中の距離ｄのような「測定点と計画面の間の空間方向の距離」を、測定点３２と計画面３３との間の距離と定義する。図１１において、面５１は、測定点３２の時刻を含む時空間３５上の面を示し、線分５２は、上記の面５１と計画面３３との交点の集合からなる線分を示す。測定点３２がＮ個存在するとき、測定点軌跡４４中のｉ番目の測定点３２と計画面３３との間の距離をｄiと定義すると、測定点軌跡４４と計画面３３との間の距離Ｄは、下記の（１）式で表される。
【数１】
2005149095.tif 000003
【００３３】
上記の距離Ｄを「平均距離」と呼ぶことにする。図１２に示されるように、計画面３３が時間方向に有限の範囲にしか存在しない場合には、計画面３３が存在する時間帯に存在する測定点３２（黒丸で示される点）のみを上記の計算の対象にして、計画面３３が存在しない時間帯に存在する測定点３２’（白丸で示される点）については、計算の対象にしない。また、測定点軌跡４４と計画面３３とが時間軸方向に全く重複しない場合には、これらの間の平均距離を無限大とする。
【００３４】
上記の平均距離は、計画面３３と測定点軌跡４４とが一部でも乖離すると、大きい値をとる。従って、
・「平均距離が短いと、被験者は計画面３３が示す列車等の全区間を利用したと推測される。」
・「被験者が計画面３３が示す列車等の一部の区間しか利用していない場合は、平均距離が長くなる。」
という点に注意する必要がある。
【００３５】
図１３は、ある被験者が収集した測定点データ１４に基づいて計算した計画面３３と測定点軌跡４４との平均距離５６を各列車毎に示す。調査対象の列車は、２００３年３月３日に御茶ノ水〜新宿間を運行した各列車であり、図中の列車番号５５は、調査対象の全列車に便宜的に付された番号である。平均距離５６が小さい程、被験者が該当の列車を利用した可能性が高くなる。
【００３６】
パソコン２のＣＰＵ２０は、上記の平均距離５６の算出処理が終了すると、平均距離５６がしきい値以下の計画面３３を抽出する（Ｓ７）。図１４に示される例では、しきい値が４００ｍに設定されているので、ＣＰＵ２０は、被験者が利用した可能性の高い計画面３３として、NO.31の計画面３３を抽出するが、NO.32の計画面３３を抽出しない。
【００３７】
また、この際、ＣＰＵ２０は、同一の被験者が同時に利用することが物理的に不可能な列車等の計画面３３を除外して、被験者が利用した可能性の高い計画面３３を抽出する。具体的には、平均距離５６がしきい値以下の計画面３３の中に、図１４中のNO.121とNO.122のように、時間的に重複する複数の計画面３３があるときには（Ｓ８でＹＥＳ）、平均距離５６が長い方の計画面３３（NO.121の計画面）を除外して、平均距離５６が短い方の計画面３３（NO.122の計画面）を抽出する（Ｓ９）。そして、ＣＰＵ２０は、抽出された計画面３３に対応する列車を被験者が利用した列車と推定する（Ｓ１０）。
【００３８】
適正なしきい値は、測定機器（ＰＨＳ１）の特性や計画面３３の正確さの程度に応じて変動する。また、ＰＨＳ１の測定誤差には場所による系統誤差が含まれるので、路線毎にしきい値を変更する必要がある。このため、調査対象の交通機関に対して予め予備実験を行った上で、しきい値を決定する必要がある。予備実験では、今回の手法とは別の方法で被験者が利用した列車等が何であったかを特定しておき、その被験者に対して今回の手法を用いた際の把握率と正答率を算出する。そして、把握率と正答率が最適となるしきい値を検索し、それを本実験におけるしきい値として採用する。
【００３９】
図１５は、上記図４の場合と同様に、２００３年３月３日から６日までの４日間に、延べ５人の被験者に、御茶ノ水〜新宿間をＰＨＳ１を所持して移動してもらって収集した測定点データ１４に基づいて、これらの被験者が利用した列車等を推定したときのしきい値と正答率・把握率との相関関係を示す。また、図１６は、２００３年３月３日から６日までの４日間に、延べ５人の被験者に、御茶ノ水〜四谷間をＰＨＳ１を所持して移動してもらって収集した測定点データ１４に基づいて、これらの被験者が利用した列車等を推定したときのしきい値と正答率・把握率との相関関係を示す。これらの図１５及び図１６に示されるグラフを作成する際には、上記Ｓ８及びＳ９に示されるように、同一の被験者が同時に利用することが物理的に不可能な列車等の計画面３３を除外した上で、被験者が利用した列車の推定を行った。これらの図１５、１６に示される正答率６３は、上記の推定方法によって被験者が利用したと推定された列車等のうち、実際に被験者が利用した列車等の割合を示し、把握率６２は、被験者が利用した列車等のうち、抽出することができた列車等の割合を示す。
【００４０】
ローカル線のように、列車等の運行密度が低い、理想的な状況であれば、ＰＨＳ１の測定誤差や列車等の運行乱れに起因する誤差が多少あっても、しきい値６１を大きくして、把握率６２と正答率６３の両方を１００％に近づけることが可能である。しかし、上記の中央線のように、列車等の運行密度が高く、各駅電車と快速電車が平行して走るような路線では、しきい値６１を大きくすると、余分な計画面３３まで抽出してしまうので、正答率６３が低下してしまう。また、図１７に示されるように、しきい値６１を小さくすると、間違った列車等を抽出する可能性は低くなるので、正答率６３は高くなるが、その代償として、実際に使用した全ての列車等を抽出できなくなってしまうので、把握率６２は低下する。また、図１８に示されるように、しきい値６１を大きくすると、実際に被験者が利用した列車等を抽出することができる可能性を高くすることができるので、把握率６２を高くすることはできるが、その代償として、間違った列車等を抽出してしまう可能性が高くなるので、正答率６３は低くなる。従って、把握率６２と正答率６３が最適となるしきい値を各交通機関毎に設定する必要がある。なお、図１５に示される例と図１６に示される例のように、調査対象の交通機関が同じであっても、調査対象となる区間が異なる場合には、それぞれの区間に適したしきい値を設定する必要がある。
【００４１】
上記図１５に示される例では、しきい値６１を、把握率６２が９０％弱で、正答率６３が７５％程度になる値（１０００ｍ）に決定した。また、図１６に示される例では、しきい値６１を、把握率６２が７３％程度で、正答率６３が７７％程度になる値（５００ｍ）に決定した。これらの図１５、１６に示されるように、計画面３３が短いと、把握率６２、正答率６３が低下する傾向にあり、図１５に示される御茶ノ水〜新宿間の測定点データ１４に基づく推定結果の方が、図１６に示される御茶ノ水〜四谷間の測定点データ１４に基づく推定結果よりも、全般に把握率６２、正答率６３が高い。
【００４２】
図１９と図２０とは、２００３年３月３日に、ある被験者が収集した測定点データ１４に基づいて算出した平均距離５６が、上記図１５と図１６とで決定したしきい値６１よりも小さい計画面３３を抽出して、抽出した計画面３３に対応する列車を被験者が利用した列車と推定したときの推定の利用列車と実際の利用列車との対応を示す。図１９及び図２０において、細線７１は、被験者の乗車ログから得た実際の各駅電車の軌跡を示し、太線７３は、被験者の測定点軌跡４４（図１０参照）から推定した各駅電車の軌跡を示す。また、細い破線７２は、被験者の乗車ログから得た実際の快速電車の軌跡を示し、太い破線７４は、被験者の測定点軌跡４４から推定した快速電車の軌跡を示す。図１９に示す例では、１０時から１１時の間と、１２時から１３時の間と、１４時から１５時の間に、四谷から御茶ノ水へ向かう快速電車が各駅電車と間違えられているが、これは、新宿から四谷まで各駅電車に乗って移動した後、直後にやってきた快速電車に乗って四谷から御茶ノ水まで移動するという、新宿から御茶ノ水まで直通で当該各駅電車に乗車するのと移動軌跡が酷似し、なおかつ通常では考えられない乗り換え方をしたために生じた推定の誤りである。また、図１９中の１４時頃と図２０中の１２時頃に、御茶ノ水から新宿方面へ向かう快速電車が各駅電車と間違えられているが、これは、同時刻に快速電車と各駅電車とが並行して走っていたために生じた推定の誤りである。このような誤りが発生する最大の原因は、中央線という列車等の運行密度が日本で最も高い部類に入り、各駅電車と快速電車が平行して走るような路線を対象に調査を行ったためである。このことを逆説的に述べると、本発明に係る利用交通機関の推定方法によれば、被験者が利用した列車等を推定するのが最も難しい中央線のような路線であっても、上記図１８に示されるように、適切なしきい値６１を設定することにより、高い把握率で高い正答率の推定結果を得ることができるということになる。従って、調査対象の列車が平均的な運行密度の路線の列車であれば、上記の利用交通機関の推定方法により、高い把握率で高い正答率の推定結果を得ることができる。
【００４３】
また、上記のように、被験者の空間上の軌跡ではなく、被験者の時空間上の軌跡に基づいて、被験者が利用した交通機関を推定するようにしたことにより、被験者が空間的に近接している異なる交通機関のうちのどの交通機関を利用したかを推定することができる。この点について、図２１を参照して説明する。図中の８１と８２とは、全く同じ時間帯に近接して存在する２つの交通機関の軌跡を示す。図に示されるように、全く同じ時間帯に近接して存在する２つの交通機関が並行して走行する場合でも、これらの交通機関の間の速度差が十分大きい場合には、所定の時間が経過すると、これらの交通機関の間の距離は、図中の８３に示されるように、大きくなる。従って、上記のように、被験者の空間上の軌跡ではなく、被験者の時空間上の軌跡に基づいて、被験者が利用した交通機関を推定することにより、被験者が空間的に近接している異なる交通機関のうちのどの交通機関を利用したかを推定することができる。
【００４４】
上述したように、本実施形態による利用交通機関の推定方法によれば、ＰＨＳ１を用いて測定した各時刻における測定点データ１４と、調査対象となる交通機関の運行計画データ１２と、交通機関の軌道位置データ１３とに基づいて、ＰＨＳ１の所持者（被験者）が何時に何処を通過したかという時空間上の軌跡（測定点軌跡）４４と、各列車等の予定の時空間上の軌跡（計画線３３）が含まれる計画面３３とを求めて、これらの距離の各列車毎又は各号毎の平均距離５６に基づいて、被験者が利用した交通機関を推定することにより、被験者が利用した交通機関を、快速・普通等の種別のみならず、列車番号等を含めて推定することができる。これにより、被験者の乗り継ぎ行動を含めて、被験者が利用した交通機関に関する詳細な情報を取得して、高度な交通計画の立案に役立てることができる。また、上記のように、被験者の空間上の軌跡ではなく、被験者の時空間上の軌跡に基づいて、被験者が利用した交通機関を推定するようにしたことにより、被験者が空間的に近接している異なる交通機関のうちのどの交通機関を利用したかを推定することができる。
【００４５】
なお、本発明は、上記実施形態に限られるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、本実施形態では、位置測定機器としてＰＨＳ１を用いたが、位置測定機器はこれに限られず、例えば、ＧＰＳ関連の技術を採用した位置測定機器（携帯電話を含む）を利用してもよい。また、本発明の適用対象となる交通機関は、電車に限られず、地下鉄、路線バス等の交通機関であってもよい。また、上記の実施形態では、計画線が含まれる計画面３３と各測定点３２との間の距離に基づいて、被験者が利用する交通機関を推定したが、予想される計画線と各測定点３２との間の距離に基づいて、被験者が利用する交通機関を推定してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の一実施形態に係る利用交通機関の推定方法を適用した利用交通機関推定システムの構成図。
【図２】上記システムに含まれるパソコンの内部構成図。
【図３】上記システムにおける利用交通機関の推定処理のフローチャート。
【図４】ＪＲ中央線の御茶ノ水から新宿までの軌道位置のデータと被験者の測定点との関係を示す図。
【図５】計画面の例を示す図。
【図６】上記計画面と計画線との関係を時空間上に示した図。
【図７】上記計画面の例を時空間上に示した図。
【図８】（ａ）（ｂ）は、それぞれ長い計画面と短い計画面の例を示す図。
【図９】御茶ノ水から新宿へ向かう各駅電車の計画面の例を示す図。
【図１０】ある被験者の測定点軌跡を示す図。
【図１１】上記計画面と測定点との間の距離を示す図。
【図１２】上記計画面と各測定点との間の距離の計算方法の説明図。
【図１３】上記計画面と測定点軌跡との間の平均距離を各列車毎に示した図。
【図１４】上記計画面の抽出処理の説明図。
【図１５】上記抽出処理に用いられるしきい値と正答率・把握率との相関関係の例を示す図。
【図１６】上記抽出処理に用いられるしきい値と正答率・把握率との相関関係の例を示す図。
【図１７】上記しきい値の設定処理の説明図。
【図１８】上記しきい値の設定処理の説明図。
【図１９】図１５に示されるしきい値を用いて利用列車を推定した結果を示す図。
【図２０】図１６に示されるしきい値を用いて利用列車を推定した結果を示す図。
【図２１】被験者が空間的に近接している異なる交通機関のうちのどの交通機関を利用したかを推定する方法の説明図。
【符号の説明】
【００４７】
１    ＰＨＳ（位置測定機器）
２    パソコン（コンピュータ）
１０  利用交通機関推定システム
１１  利用交通機関推定プログラム
１２  運行計画データ
１３  軌道位置データ
１４  測定点データ（緯度経度情報、時刻の情報）
２０  ＣＰＵ（推定手段、計画面作成手段、測定点算出手段、距離算出手段及び平均距離算出手段）
２３  キーボード（入力手段）
２４  マウス（入力手段）
２５  ハードディスク（記憶手段）
２６  ＣＤ−ＲＯＭドライブ（入力手段）
２８  送受信部（受信手段）
３２  測定点
３３  計画面
５６  平均距離
ｄ    距離（計画面と時間的に対応した各測定点との間の距離）
【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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