(57)【要約】【課題】乗継経路に乗降判明列車が含まれる場合の乗降未判明列車の乗車率を推定する装置を提供する。【解決手段】乗車率推定システムは、乗降判明列車区間を含む乗車率推定全区間における列車の乗継経路情報を取得し、乗継経路情報に含まれる複数の乗車区間のうち、少なくとも１つの乗車区間を利用した利用者の人数と乗降判明列車を利用する人数を取得し、乗車率推定全区間を乗降判明列車区間の発着駅で分節して得られた区間を組み合わせて、乗車率推定全区間における乗降判明列車区間を含む乗車区間である乗継区間を全パターン抽出し、乗継区間ごとに前記乗降判明列車を利用する人数を推定し、推定した人数に基づいて、乗継区間ごとに乗降未判明列車を利用する人数を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
乗車率を推定する区間である乗車率推定全区間における列車の乗継経路のうち、乗降判明列車を利用する区間である乗降判明列車区間を少なくとも１つ含む乗継経路を示す乗継経路情報を取得する乗継経路情報取得部と、
前記乗継経路情報に含まれる複数の乗車区間のうち、少なくとも１つの乗車区間を利用した利用者の人数を取得するＯＤデータ取得部と、
前記乗降判明列車を利用する人数を取得する乗降判明列車利用者数取得部と、
前記乗車率推定全区間を前記乗降判明列車区間の発着駅で分節する乗車区間分節部と、
前記分節して得られた区間を組み合わせて、前記乗車率推定全区間における前記乗降判明列車区間を含む乗車区間である乗継区間を全パターン抽出する乗継区間抽出部と、
前記乗継区間ごとに前記乗降判明列車を利用する人数を推定する乗降判明列車利用者数推定部と、
前記推定した人数に基づいて、前記乗継区間ごとに乗降未判明列車を利用する人数を算出する利用者数算出部と、
を備える乗車率推定システム。
【請求項２】
前記乗降判明列車利用者数推定部は、前記乗降判明列車を利用する人数を前記抽出した全ての乗継区間のそれぞれにおける利用者数の比で按分し、その按分して得られる値を、対応する前記乗継経路における前記乗降判明列車の利用者数として推定する、
請求項１に記載の乗車率推定システム。
【請求項３】
前記利用者数算出部は、前記乗降判明列車利用者数推定部が推定した人数を、対応する乗継区間の利用者数から減算し、当該乗継区間から乗降判明列車区間を除いて得られる区間の利用者数に、前記減算した値を加算する、
請求項１または請求項２に記載の乗車率推定システム。
【請求項４】
前記乗継区間における乗降未判明列車の乗車率を算出する乗車率算出部、
をさらに備える請求項１から請求項３の何れか１項に記載の乗車率推定システム。
【請求項５】
前記乗車率算出部は、前記乗継区間のうちのある乗継区間における乗降未判明列車の利用者数を、その乗継区間を乗車区間に含む全ての前記乗継区間の利用者数を合計して算出する、
請求項４に記載の乗車率推定システム。
【請求項６】
乗車率を推定する区間である乗車率推定全区間における列車の乗継経路のうち、乗降判明列車を利用する区間である乗降判明列車区間を少なくとも１つ含む乗継経路を示す乗継経路情報を取得し、
前記乗継経路情報に含まれる複数の乗車区間のうち、少なくとも１つの乗車区間を利用した利用者の人数を取得し、
前記乗降判明列車を利用する人数を取得し、
前記乗車率推定全区間を前記乗降判明列車区間の発着駅で分節し、
前記分節して得られた区間を組み合わせて、前記乗車率推定全区間における前記乗降判明列車区間を含む乗車区間である乗継区間を全パターン抽出し、
前記乗継区間ごとに前記乗降判明列車を利用する人数を推定し、
前記推定した人数に基づいて、前記乗継区間ごとに乗降未判明列車を利用する人数を算出する、
乗車率推定方法。
【請求項７】
乗車率推定システムのコンピュータを、
乗車率を推定する区間である乗車率推定全区間における列車の乗継経路のうち、乗降判明列車を利用する区間である乗降判明列車区間を少なくとも１つ含む乗継経路を示す乗継経路情報を取得する手段、
前記乗継経路情報に含まれる複数の乗車区間のうち、少なくとも１つの乗車区間を利用した利用者の人数を取得する手段、
前記乗降判明列車を利用する人数を取得する手段、
前記乗車率推定全区間を前記乗降判明列車区間の発着駅で分節する手段、
前記分節して得られた区間を組み合わせて、前記乗車率推定全区間における前記乗降判明列車区間を含む乗車区間である乗継区間を全パターン抽出する手段、
前記乗継区間ごとに前記乗降判明列車を利用する人数を推定する手段、
前記推定した人数に基づいて、前記乗継区間ごとに乗降未判明列車を利用する人数を算出する手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、乗車率推定システム、乗車率推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道会社にとって、どの路線のどの列車がどれぐらい利用されているかという情報（列車の乗車率）は、より良いサービスを提供する上で重要な情報である。例えば、鉄道会社は、列車の乗車率の情報を運行ダイヤの改善に役立てることができる。また、非特許文献１には、自動改札機などから得られる利用者の発着駅を記録したＯＤ（Origin：出発地、Destination：目的地）データと列車の運行ダイヤデータを利用して、利用者の乗降による遅延を加味し、各列車の乗車率と遅延の推定を同時に行う技術について記載がある。非特許文献１では、全ての列車について区間毎の利用者乗降人数が不明の場合において、各利用者の改札入出場駅、通過時刻情報を利用し、列車乗継経路を推定、集約することで、各列車の乗車率や遅延の推定を行う。非特許文献１には、このシミュレーション技術は、列車の運行状況とともに利用者の行動を模擬することができ、列車の運行ダイヤの評価を始めとするさまざまなサービスの改善に利用できることが記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】國松 武俊、外２名、「列車運行・旅客行動シミュレーションシステムの開発」、鉄道総研報告  第２１巻  第４号、財団法人研友社、２００７年４月、p.5-10
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、特急のような指定席のある列車と、その他の一般列車が混在して運行される鉄道路線の列車ダイヤを対象に、各列車の乗車率を推定する場合を考える。特急列車は、販売された特急券等の切符の種類、枚数の情報により、各区間の乗降人数はほぼ正確に判明し（乗降判明列車）、乗車率の推定は容易である。しかし一般列車は、列車単位で切符が販売されないため、このような方法はとれない（乗降未判明列車）。よって、精度は低下するものの、非特許文献１に記載の技術のようにダイヤデータとＯＤデータを使用し、各列車の乗車率を推定せざるを得ない。このような事情から、乗降判明列車と乗降未判明列車が混在する路線においては、推定精度の面から、乗降判明列車は切符の販売情報に基づき乗車率推定を行い、乗降未判明列車のみを対象に、非特許文献１に記載の技術による推定を行うのが望ましい。しかし、非特許文献１に記載の技術で使用するＯＤデータは、利用者が駅の改札通過時に取得されるため、乗降未判明列車の利用者だけでなく乗降判明列車利用者も区別無く記録される。すなわち、非特許文献１に記載の技術を適用する前に、ＯＤデータから乗降判明列車の乗車人数、乗車区間を差し引く等の調整が必要である。しかし、乗降判明列車の乗降データを利用し、ＯＤデータの調整を行う技術は、これまで開示されていなかった。その結果、例えば乗降判明列車、未判明列車の両方を含む列車ダイヤ、ＯＤデータから、非特許文献１に記載の技術により両種の列車の乗車率を同時に推定するという、精度の低い手法を取らざるを得ず、算出された乗車未判明列車の乗車率は、必ずしも実態に即したものではなかった。
【０００５】
そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる乗車率推定システム、乗車率推定方法及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様は、乗車率を推定する区間である乗車率推定全区間における列車の乗継経路のうち、乗降判明列車を利用する区間である乗降判明列車区間を少なくとも１つ含む乗継経路を示す乗車経路情報を取得する乗継経路情報取得部と、前記乗継経路情報に含まれる複数の乗車区間のうち、少なくとも１つの乗車区間を利用した利用者の人数を取得するＯＤデータ取得部と、前記乗降判明列車を利用する人数を取得する乗降判明列車利用者数取得部と、前記乗車率推定全区間を前記乗降判明列車区間の発着駅で分節する乗車区間分節部と、前記分節して得られた区間を組み合わせて、前記乗車率推定全区間における前記乗降判明列車区間を含む乗車区間である乗継区間を全パターン抽出する乗継区間抽出部と、前記乗継区間ごとに前記乗降判明列車を利用する人数を推定する乗降判明列車利用者数推定部と、前記推定した人数に基づいて、前記乗継区間ごとに乗降未判明列車を利用する人数を算出する利用者数算出部と、を備える乗車率推定システムである。
【０００７】
本発明の第２の態様における前記乗降判明列車利用者数推定部は、前記乗降判明列車を利用する人数を前記抽出した全ての乗継区間のそれぞれにおける利用者数の比で按分し、その按分して得られる値を、対応する前記乗継経路における前記乗降判明列車の利用者数として推定する。
【０００８】
本発明の第３の態様における前記利用者数算出部は、前記乗降判明列車利用者数推定部が推定した人数を、対応する前記乗継区間の利用者数から減算し、当該乗継区間から乗降判明列車区間を除いて得られる区間の利用者数に、前記減算した値を加算する。
【０００９】
本発明の第４の態様における前記乗車率推定システムは、前記乗継区間における乗降未判明列車の乗車率を算出する乗車率算出部、をさらに備える。
【００１０】
本発明の第５の態様における前記乗車率算出部は、前記乗継区間のうちのある乗継区間における乗降未判明列車の利用者数を、その乗継区間を乗車区間に含む全ての前記乗継区間の利用者数を合計して算出する。
【００１１】
本発明の第６の態様は、乗車率を推定する区間である乗車率推定全区間における列車の乗継経路のうち、乗降判明列車を利用する区間である乗降判明列車区間を少なくとも１つ含む乗継経路を示す乗継経路情報を取得し、前記乗継経路情報に含まれる複数の乗車区間のうち、少なくとも１つの乗車区間を利用した利用者の人数を取得し、前記乗降判明列車を利用する人数を取得し、前記乗車率推定全区間を前記乗降判明列車区間の発着駅で分節し、前記分節して得られた区間を組み合わせて、前記乗車率推定全区間における前記乗降判明列車区間を含む乗車区間である乗継区間を全パターン抽出し、前記乗継区間ごとに前記乗降判明列車を利用する人数を推定し、前記推定した人数に基づいて、前記乗継区間ごとに乗降未判明列車を利用する人数を算出する、乗車率推定方法である。
【００１２】
本発明の第７の態様は、乗車率推定システムのコンピュータを、乗車率を推定する区間である乗車率推定全区間における列車の乗継経路のうち、乗降判明列車を利用する区間である乗降判明列車区間を少なくとも１つ含む乗継経路を示す乗継経路情報を取得する手段、前記乗継経路情報に含まれる複数の乗車区間のうち、少なくとも１つの乗車区間を利用した利用者の人数を取得する手段、前記乗降判明列車を利用する人数を取得する手段、前記乗車率推定全区間を前記乗降判明列車区間の発着駅で分節する手段、前記分節して得られた区間を組み合わせて、前記乗車率推定全区間における前記乗降判明列車区間を含む乗車区間である乗継区間を全パターン抽出する手段、前記乗継区間ごとに前記乗降判明列車を利用する人数を推定する手段、前記推定した人数に基づいて、前記乗継区間ごとに乗降未判明列車を利用する人数を算出する手段、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、より実態に近い乗降未判明列車の乗車率を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明に係る実施形態における乗車率推定システムのブロック図である。
【図２】本発明に係る実施形態における乗車率推定方法を説明するための第一の図である。
【図３】本発明に係る実施形態における乗車率推定方法を説明するための第二の図である。
【図４】本発明に係る実施形態における乗車率推定方法を説明するための第三の図である。
【図５】本発明に係る実施形態における乗車率推定処理のフローチャートである。
【図６】本発明に係る実施形態における乗車率推定方法を説明するための第四の図である。
【図７】本発明に係る実施形態における乗車率推定方法を説明するための第五の図である。
【図８】本発明に係る実施形態における乗車率推定方法を説明するための第六の図である。
【図９】本発明に係る実施形態における乗車率推定システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜実施形態＞
以下、本発明の実施形態による乗車率推定システムを図１から図９を参照して説明する。
図１は、本発明に係る実施形態における乗車率推定システムのブロック図である。
乗車率推定システム１０は、乗降未判明列車に乗車した利用者の乗車率を推定する。乗車率推定システム１０は、特に利用者の乗車区間に特急などの乗降判明列車（乗降判明車両）を利用する区間が含まれる場合の乗降未判明列車（乗降未判明車両）における乗車率について、従来の方法で算出される乗車率より実態に近い乗車率を推定することができる。ここで、乗降判明列車とは、特急券による座席指定等、鉄道会社が区間ごとの乗降人数を把握することができる車両を含む列車を指すものとする。また、乗車券のみで利用できるため、鉄道会社が区間ごとの乗降人数を把握できない列車を乗降未判明列車と呼ぶ。例えば、ある列車には、乗降未判明車両と乗降判明車両とが混在していてもよい。この場合、乗車率推定システム１０は、乗降未判明車両の乗車率を算出する。なお、乗車率推定システム１０は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）やサーバ装置などのコンピュータによって構成される。
【００１６】
図１が示すように乗車率推定システム１０は、乗継経路情報取得部１１と、ＯＤデータ取得部１２と、乗降判明列車利用者数取得部１３と、乗車区間分節部１４と、乗継区間抽出部１５と、乗降判明列車利用者数推定部１６と、利用者数算出部１７と、乗車率算出部１８と、記憶部１９とを有する。
【００１７】
乗継経路情報取得部１１は、乗車率の推定を行う区間（乗車率推定全区間）における列車の乗継経路を示す乗継経路情報を取得する。この乗継経路には、乗降判明列車を利用する区間（乗降判明列車区間）が少なくとも１つ含まれている。例えば、Ａ駅からＤ駅への経路上にＢ駅およびＣ駅が存在し、Ｂ駅からＣ駅間には乗降判明列車が運行しているとする。このときＡ駅からＤ駅の区間を乗車率推定全区間とすると、乗継経路情報取得部１１は、所定の乗車駅（Ａ駅とする）を出発し、所定の降車駅（Ｄ駅とする）に所定の時間帯Ｔ２に到着する場合の列車の乗継パターンの中から、Ｂ駅からＣ駅までを乗降判明列車に乗車する場合の乗継経路情報を取得する。例えば、乗継経路情報取得部１１は、乗車駅、降車駅、到着時刻を指定すると、最短時間で降車駅に到着できる乗継経路を抽出し出力することができる乗継経路提示システム（図示せず）から乗継経路情報を取得する。
【００１８】
ＯＤデータ取得部１２は、乗継経路情報取得部１１が取得した乗継経路情報に含まれる複数の乗車区間のうち、少なくとも１つの乗車区間を利用した利用者の乗降が記録されたＯＤデータを取得する。ＯＤデータには、少なくともある利用者について乗車駅、降車駅、降車時間の情報が含まれており、このＯＤデータを集計することである乗車区間における利用者の総計を求めることができる。上記の例の場合、ＯＤデータ取得部１２は、Ａ駅で乗車しＢ駅で降車した利用者のＯＤデータ、Ａ駅で乗車しＣ駅で降車した利用者のＯＤデータ、Ａ駅で乗車しＤ駅で降車した利用者のＯＤデータ、Ｂ駅で乗車しＣ駅で降車した利用者のＯＤデータ、Ｂ駅で乗車しＤ駅で降車した利用者のＯＤデータ、Ｃ駅で乗車しＤ駅で降車した利用者のＯＤデータを取得する。なお、ＯＤデータは、各降車駅の自動改札機で記録され、ＯＤデータを蓄積するシステムへ収集される。ＯＤデータ取得部１２は、乗継経路情報取得部１１が取得した乗継経路情報に含まれる複数の乗車区間に関するＯＤデータをこのシステムから取得する。
【００１９】
乗降判明列車利用者数取得部１３は、乗降判明列車（乗降判明車両）を利用する利用者数を取得する。乗降判明列車に乗車する利用者数は、例えば、鉄道会社の運営する座席管理システムなどにより、乗車区間ごとに管理されている。乗降判明列車利用者数取得部１３は、例えばＢ駅からＣ駅の間に乗降判明列車に乗車した利用者数を、この座席管理システムから取得する。
【００２０】
乗車区間分節部１４は、乗車率推定全区間を乗降判明列車区間の発着駅で分節する。例えば、上記の例の場合、乗車区間分節部１４は、Ａ駅からＤ駅の乗車率推定全区間を乗降判明列車区間の発駅であるＢ駅と、乗降判明列車区間の着駅であるＣ駅で分節する。分節して出来たＡ駅からＢ駅、Ｂ駅からＣ駅、Ｃ駅からＤ駅の各区間を単位区間とよぶ。
【００２１】
乗継区間抽出部１５は、分節してできた単位区間を組み合わせて、乗車率推定全区間のうち乗降判明列車区間を含む乗車区間である乗継区間を全パターン抽出する。例えば、上記の例の場合、乗継区間抽出部１５は、乗降判明列車区間を含むように各単位区間を組み合わせて、Ａ駅からＤ駅（Ｂ駅からＣ駅は乗降判明列車区間）の乗継区間、Ａ駅からＣ駅（Ｂ駅からＣ駅は乗降判明列車区間）の乗継区間、Ｂ駅からＤ駅（Ｂ駅からＣ駅は乗降判明列車区間）の乗継区間、Ｂ駅からＣ駅（Ｂ駅からＣ駅は乗降判明列車区間）の乗継区間、を抽出する。
【００２２】
乗降判明列車利用者数推定部１６は、乗降判明列車利用者数取得部１３が取得した乗降判明列車（乗降判明車両）に乗車する利用者数を、乗継区間抽出部１５が抽出した全ての乗継区間の各々における利用者数の比で按分する。例えば、Ａ駅からＤ駅の乗継区間を乗車した利用者数を１００人、Ａ駅からＣ駅の乗継区間を乗車した利用者数を２００人、Ｂ駅からＤ駅の乗継区間を乗車した利用者数を４００人、Ｂ駅からＣ駅の乗継区間を乗車した利用者数を３００人とすると、乗降判明列車利用者数推定部１６は、Ｂ駅からＣ駅の乗車区間で乗降判明車両に乗車した利用者数を１００：２００：４００：３００の比率で按分する。ここで乗降判明列車を利用した利用者数を１００人とすると、乗降判明列車利用者数推定部１６は、この１００人を上記の比率で按分し、１０人、２０人、４０人、３０人を算出する。
【００２３】
利用者数算出部１７は、按分して求めた人数を、対応する乗継区間の利用者数から減算する。また、利用者数算出部１７は、乗継区間抽出部１５が抽出した全ての乗継区間について、それぞれの乗継区間から乗降判明列車区間を除いて得られる乗降未判明列車のみの乗車区間の利用者数に減算した値を加算する。例えば、Ａ駅からＣ駅の乗継区間について考えると、利用者数算出部１７は、按分して得られた２０人を、対応する乗継区間（Ａ駅からＣ駅）の利用者数である２００人から減算する。また、利用者数算出部１７は、Ａ駅からＣ駅の乗継区間について乗降判明列車区間（Ｂ駅からＣ駅）を除いて得られる乗車区間であるＡ駅からＢ駅の利用者数に減算した値である２０人を加算する。
【００２４】
乗車率算出部１８は、利用者数算出部１７が算出した各乗継区間（乗降未判明列車を利用した区間と乗降判明列車区間が混在した乗車区間）における利用者数に基づいてそれぞれの乗継区間における乗降未判明列車の乗車率を算出する。
【００２５】
記憶部１９は、種々の情報を記憶する。例えば、記憶部１９は、乗継経路情報取得部１１が取得した列車の乗継経路情報やＯＤデータ取得部１２が取得したＯＤデータを記憶する。
なお、乗継経路情報取得部１１と、ＯＤデータ取得部１２と、乗降判明列車利用者数取得部１３と、乗車区間分節部１４と、乗継区間抽出部１５と、乗降判明列車利用者数推定部１６と、利用者数算出部１７と、乗車率算出部１８は、乗車率推定システム１０に備わるＣＰＵ（Central Processing Unit）がプログラムを実行することにより備わる機能である。
【００２６】
図２は、本発明に係る実施形態における乗車率推定方法を説明するための第一の図である。
図２は、乗継経路情報取得部１１が取得した列車の乗継経路情報αの一例である。
乗継経路情報取得部１１が取得する列車の乗継経路情報αには、発着駅、乗継駅、各乗車区間を運行する列車の種類（乗降未判明列車か乗降判明列車か）、各駅における出発時刻や到着時刻などの情報が含まれている。
図２に例示する乗継経路情報αで移動する場合、利用者は、Ａ駅からＢ駅を乗降未判明列車で移動しＢ駅に到着する。その後利用者は、乗降判明列車でＢ駅を出発してＣ駅に到着する。次に利用者は、乗降未判明列車によってＣ駅を出発しＤ駅に到着する。また、Ｂ駅への到着および出発の時刻、Ｃ駅への到着および出発の時刻は時間帯Ｔ１に含まれている。また、Ｄ駅への到着時刻は時間帯Ｔ２に含まれている。乗継経路情報取得部１１は、乗継経路情報αの情報を取得し、記憶部１９に記録する。以下、この乗継経路情報αを例に乗降判明列車区間を含む乗継経路における乗降未判明列車（乗降未判明車両）における乗車率を算出する方法について説明する。
【００２７】
図３は、本発明に係る実施形態における乗車率推定方法を説明するための第二の図である。
図３（ａ）は、時間帯Ｔ１において乗継経路情報αに含まれる着駅および乗継駅であるＢ駅、Ｃ駅、Ｄ駅で記録されたＯＤデータの集計結果の一例である。この集計結果によれば、例えば、Ａ駅で乗車して時間帯Ｔ１にＢ駅で降車した利用者数は５０人である。同様にＡ駅で乗車して時間帯Ｔ１にＣ駅で降車した利用者数は２００人、Ｂ駅で乗車して時間帯Ｔ１にＣ駅で降車した利用者数は３００人である。
【００２８】
図３（ｂ）は、同様に時間帯Ｔ２においてＢ駅、Ｃ駅、Ｄ駅で記録されたＯＤデータの集計結果の一例である。この集計結果によれば、例えば、Ａ駅で乗車して時間帯Ｔ２にＤ駅で降車した利用者数は１００人である。同様にＢ駅で乗車して時間帯Ｔ２にＤ駅で降車した利用者数は４００人である。
ＯＤデータ取得部１２は、乗継経路情報αに関連するＯＤデータを取得して利用者数を集計し、利用者数の集計結果情報（例えば図３（ａ）、３（ｂ））を記憶部１９に記録する。
なお、説明の便宜上、例えば時間帯Ｔ１、Ｔ２において集計した利用者数は、乗継経路情報αが示す各区間を運行する列車に乗車した利用者数を表すものとして説明を行う。
【００２９】
また、図示しないが、乗降判明列車利用者数取得部１３は、Ｂ駅からＣ駅の乗降判明車両を利用した利用人数を取得して、記憶部１９に記録する。
【００３０】
図４は、本発明に係る実施形態における乗車率推定方法を説明するための第三の図である。
本実施形態の乗車率推定システム１０は、図２、図３で例示したデータなどを用いて、乗降判明列車に乗車した利用者を考慮して乗降未判明列車の乗車率を推定する。本実施形態では、乗降未判明列車の乗車率の推定にあたって、乗降判明列車に乗車した利用者について、彼らが実際に利用した乗車区間から乗降判明列車区間を除いた区間だけを利用したものとして扱う。例えば、ある利用者βが上述の乗継経路情報αにおいてＡ駅からＤ駅まで乗車した場合、この利用者βは、Ａ駅から入場し乗降未判明列車でＢ駅まで移動した後Ｂ駅で出場し、また、Ｃ駅で入場し乗降未判明列車でＤ駅まで移動した後Ｄ駅で出場したものとして扱う。同様に、ある利用者γがＡ駅からＣ駅まで乗車した場合、この利用者γは、Ａ駅から入場し乗降未判明列車でＢ駅まで移動した後Ｂ駅で出場したものとして扱う。また、ある利用者δがＢ駅からＤ駅まで乗車した場合、この利用者δは、Ｃ駅から入場し乗降未判明列車でＤ駅まで移動しＤ駅で出場したものとして扱う。このように扱うことで、乗降未判明車両における乗車率がより正確に推定できるようになる。次にフローチャートを使って本実施形態における乗降未判明列車の乗車率推定処理を具体的に説明する。
【００３１】
図５は、本発明に係る実施形態における乗車率推定処理のフローチャートである。
図６は、本発明に係る実施形態における乗車率推定方法を説明するための第四の図である。
図７は、本発明に係る実施形態における乗車率推定方法を説明するための第五の図である。
図８は、本発明に係る実施形態における乗車率推定方法を説明するための第六の図である。
まず、乗継経路情報取得部１１が乗降判明列車区間を含む乗継経路情報αの情報を図示しない乗継経路提示システムから取得する（ステップＳ１１）。例えば、乗車率推定システム１０のオペレータが、発駅（Ａ駅）（乗車駅）、着駅（Ｄ駅）、到着時間（時刻ｔ２）、乗降判明列車を利用することを条件として乗継経路提示システムに入力する。乗継経路提示システムは、これらの条件を満たす図２で例示した乗継経路情報αを出力し、乗継経路情報取得部１１が乗継経路情報αを取得する。乗継経路情報取得部１１が乗継経路情報αを記憶部１９に記録する。
【００３２】
次に、ＯＤデータ取得部１２および乗降判明列車利用者数取得部１３は、乗継経路情報α内で乗り降りした利用者数を他のシステムから取得する（ステップＳ１２）。ＯＤデータ取得部１２は、乗継経路情報αで示される列車が各駅（ＢからＤ駅）に到着する時間帯に各駅の自動改札機が記録したＯＤデータに基づく利用者数を取得する。具体的には、ＯＤデータ取得部１２は、時間帯Ｔ１、Ｔ２におけるＢ駅、Ｃ駅、Ｄ駅で記録されたＯＤデータをＯＤデータ集計システムから取得し、Ａ駅からＢ駅、Ａ駅からＣ駅、Ａ駅からＤ駅、Ｂ駅からＣ駅、Ｂ駅からＤ駅、Ｃ駅からＤ駅の各乗車区間における利用者数を集計する。ＯＤデータ取得部１２は、集計した利用者数の情報を記憶部１９に記録する。ここでは、図３（ａ）、図３（ｂ）で例示した利用者数が記録されたものとする。
また、乗降判明列車利用者数取得部１３は、乗降判明列車の座席管理システムから乗継経路情報αに含まれる乗降判明列車区間における利用者数を取得する。乗降判明列車利用者数取得部１３は、取得した利用者数を記憶部１９に記録する。ここでは、乗降判明列車の利用者数を１００人とする。
【００３３】
次に、乗車区間分節部１４が記憶部１９から乗継経路情報αの情報を読み出して、乗継経路情報αが示す乗車率推定全区間を乗降判明列車の発着駅で分節する（ステップＳ１３）。具体的には、乗車区間分節部１４は、乗車率推定全区間（Ａ駅からＤ駅）を、乗降判明列車の発駅（Ｂ駅）、着駅（Ｃ駅）で分節し、Ａ駅からＢ駅、Ｂ駅からＣ駅、Ｃ駅からＤ駅の各区間に分節する。これらの各区間を単位区間と呼ぶ。また、Ａ駅からＢ駅を単位区間１、Ｂ駅からＣ駅を単位区間２、Ｃ駅からＤ駅を単位区間３とよぶ。
【００３４】
次に、乗継区間抽出部１５は、分節してできた単位区間を組み合わせて、乗継経路情報αのうち乗降判明列車区間（ＢからＣ駅）を含む乗車区間である乗継区間の全パターンを抽出する。具体的には、乗継区間抽出部１５は、単位区間１と単位区間２と単位区間３を組み合わせた乗継区間１、単位区間２からなる乗継区間２、単位区間１と単位区間２を組み合わせた乗継区間３、単位区間２と単位区間３を組み合わせた乗継区間４の４つの乗継区間を抽出する（ステップＳ１４）。
【００３５】
次に乗降判明列車利用者数推定部１６は、乗降判明列車の利用者数（１００人）をステップＳ１４で求めた乗継区間１から乗継区間４の利用者数の比で按分する。まず、乗降判明列車利用者数推定部１６は、ＯＤデータ取得部１２が記録した利用者数を記憶部１９から読み出して、乗継区間１から乗継区間４の利用者数を求める。図６を用いて具体的に説明する。
ＯＤデータ取得部１２は、乗継区間１の利用者数として、図３（ｂ）のデータテーブルからＡ駅で乗車し時間帯Ｔ２にＤ駅で降車した利用者数を読み出す。具体的には、単位区間１の利用者数は、１００人である。
また、ＯＤデータ取得部１２は、乗継区間２の利用者数として、図３（ａ）のデータテーブルからＢ駅で乗車し時間帯Ｔ１にＣ駅で降車した利用者数を読み出す。具体的には、単位区間２の利用者数は、３００人である。
また、ＯＤデータ取得部１２は、乗継区間３の利用者数として、図３（ａ）のデータテーブルからＡ駅で乗車し時間帯Ｔ１にＣ駅で降車した利用者数を読み出す。具体的には、単位区間２の利用者数は、２００人である。
また、ＯＤデータ取得部１２は、乗継区間３の利用者数として、図３（ｂ）のデータテーブルからＢ駅で乗車し時間帯Ｔ２にＤ駅で降車した利用者数を読み出す。具体的には、単位区間２の利用者数は、４００人である。
【００３６】
乗降判明列車利用者数推定部１６は、乗降判明列車の利用者数（１００人）を上述の乗継区間１から乗継区間４の利用者数の比で按分する（ステップＳ１５）。本実施形態では、按分した値を、各乗継区間１から乗継区間４それぞれの利用者のうち乗降判明列車を利用した人数として扱う。乗継区間１から乗継区間４の利用者数の比は以下である。
乗継区間１の利用者数：乗継区間２の利用者数：乗継区間３の利用者数：乗継区間４の利用者数  ＝  １００：３００：２００：４００
【００３７】
乗継区間ごとに按分する。
＜乗継区間１＞
１００（人）  ×  （１００／１００＋３００＋２００＋４００）＝１０（人）
乗継区間１の利用者（１００人）のうち、Ｂ駅からＣ駅間で１０人が乗降判明列車を利用したものとして扱う。
【００３８】
＜乗継区間２＞
１００（人）  ×  （３００／１００＋３００＋２００＋４００）＝３０（人）
乗継区間２の利用者（３００人）のうち、Ｂ駅からＣ駅間で３０人が乗降判明列車を利用したものとして扱う。
【００３９】
＜乗継区間３＞
１００（人）  ×  （２００／１００＋３００＋２００＋４００）＝２０（人）
乗継区間３の利用者（２００人）のうち、Ｂ駅からＣ駅間で２０人が乗降判明列車を利用したものとして扱う。
【００４０】
＜乗継区間４＞
１００（人）  ×  （４００／１００＋３００＋２００＋４００）＝４０（人）
乗継区間４の利用者（４００人）のうち、Ｂ駅からＣ駅間で４０人が乗降判明列車を利用したものとして扱う。
【００４１】
次に、利用者数算出部１７は、乗降判明列車区間を含む乗継区間の利用者数から按分した値を減算する（ステップＳ１６）。
【００４２】
＜乗継区間１＞
例えば、利用者数算出部１７は、乗継区間１の利用者数（１００人）について以下の計算を行う。
１００（人）  −  １０（人）  ＝  ９０（人）
【００４３】
同様に利用者数算出部１７は、乗継区間２から乗継区間４のそれぞれについて以下の計算を行う。
＜乗継区間２＞
３００（人）  −  ３０（人）  ＝  ２７０（人）
【００４４】
＜乗継区間３＞
２００（人）  −  ２０（人）  ＝  １８０（人）
【００４５】
＜乗継区間４＞
４００（人）  −  ４０（人）  ＝  ３６０（人）
【００４６】
次に、利用者数算出部１７は、乗継区間１から乗継区間４のうち乗降判明列車区間以外の単位区間について、その単位区間の利用者数にステップＳ１６で減算したのと同じ大きさの値を加算する（ステップＳ１７）。例えば、乗継区間１の場合、乗降判明列車区間（単位区間２）以外の単位区間は、単位区間１および単位区間３である。利用者数算出部１７は、ステップＳ１６で減じた値と同じ値である１０を単位区間１の利用者数に加算する。また、利用者数算出部１７は、ステップＳ１６で減じた値と同じ値である１０を単位区間３の利用者数に加算する。なお、利用者数算出部１７は、単位区間１の利用者数として、時間帯Ｔ１にＢ駅で降車した利用者数を用いる。また、利用者数算出部１７は、単位区間３の利用者数として、時間帯Ｔ２にＤ駅で降車した利用者数を用いる。
【００４７】
具体的な計算例を示す。
＜乗継区間１＞
利用者数算出部１７は、記憶部１９の図３（ａ）で例示したデータテーブルから単位区間１（ＡからＢ駅）の利用者数（５０人）を読み出す。利用者数算出部１７は、この利用者数５０人に、按分して得た値のうち乗継区間１に対応する値（ステップＳ１６で減じた値）１０人を加算する。
５０（人）  ＋  １０（人）  ＝６０（人）
また、利用者数算出部１７は、記憶部１９の図３（ｂ）で例示したデータテーブルから単位区間３（ＣからＤ駅）の利用者数（３２５人）を読み出す。利用者数算出部１７は、この利用者数３２５人に、按分して得た値のうち乗継区間１に対応する１０人を加算する。
３２５（人）  ＋  １０（人）  ＝３３５（人）
【００４８】
＜乗継区間２＞
乗継区間２には、乗降未判明列車の乗車区間が存在しないため、利用者数算出部１７は、乗継区間２についての処理は行わない。
【００４９】
＜乗継区間３＞
利用者数算出部１７は、乗継区間１について計算した単位区間１（ＡからＢ駅）の利用者数（６０人）に、按分して得た値のうち乗継区間３に対応する２０人を加算する。
６０（人）  ＋  ２０（人）  ＝８０（人）
【００５０】
＜乗継区間４＞
利用者数算出部１７は、乗継区間１について計算した単位区間３（ＣからＤ駅）の利用者数（３３５人）に、按分して得た値のうち乗継区間４に対応する４０人を加算する。
３３５（人）  ＋  ４０（人）  ＝３７５（人）
【００５１】
ステップＳ１５〜ステップＳ１７の処理は、本実施形態では、ある利用者βが乗継経路情報αにおいてＡ駅からＤ駅まで乗車した場合、この利用者βは、Ａ駅から入場しＢ駅で出場し、また、Ｃ駅で入場しＤ駅で出場したものとして扱うと記載したことに対応する。つまり、この利用者βは、Ｂ駅からＣ駅の区間は乗降未判明列車に乗車していないので、乗降未判明列車の利用者数を推定するにあたって、まずＡ駅からＤ駅間の利用者数から利用者βの分を減算する。これによってＡ駅からＤ駅の間を乗降未判明列車だけ利用して移動した利用者数が算出できる。
また、利用者βは、Ａ駅からＢ駅間とＣ駅からＤ駅間は乗降未判明列車に乗車しているので、それぞれの乗継区間１および乗継区間２における利用人数に利用者βの分を加算する。このように乗降判明列車を利用した利用者数を、一旦、彼らが利用した乗継区間の利用者数から除き、彼らが乗降未判明車両を利用した区間については加算することによって、乗降未判明列車のより正確な利用者数を推定する。また、各乗継区間における乗降判明列車の利用者数については、乗降判明列車の実際の利用人数から、各乗継区間の利用者数に応じた人数を推定する。
【００５２】
次に利用者数算出部１７は、記憶部１９が記憶する各乗車区間の各利用者数を、ステップＳ１６からステップＳ１７で算出した値で更新する。図７は、更新後の利用者数を図３と同様の形式で示したものである。図７（ａ）は、時間帯Ｔ１において乗継経路情報αにおける各乗車区間の利用者数を示している。例えば、Ａ駅で乗車して時間帯Ｔ１にＢ駅で降車した利用者数は８０人である。同様にＡ駅で乗車して時間帯Ｔ１にＣ駅で降車した利用者数は１８０人、Ｂ駅で乗車して時間帯Ｔ１にＣ駅で降車した利用者数は２７０人である。
【００５３】
図７（ｂ）は、時間帯Ｔ２において乗継経路情報αにおける各乗車区間の利用者数を示している。例えば、Ａ駅で乗車して時間帯Ｔ２にＤ駅で降車した利用者数は９０人である。同様にＢ駅で乗車して時間帯Ｔ２にＤ駅で降車した利用者数は３６０人である。Ｃ駅で乗車して時間帯Ｔ２にＤ駅で降車した利用者数は３７５人である。図７は、本実施形態における乗降判明列車に乗車した利用者を考慮したときの各乗車区間における利用者数である。
【００５４】
次に乗車率算出部１８は、乗降判明列車区間を含む乗車区間における利用者数を算出する（ステップＳ１８）。ここで、図８を用いてステップＳ１８の処理について例を挙げて説明する。図８は、乗継経路情報αにおける全ての乗継区間ごとの利用者数を図示したものである。図８に示す利用者数は、ステップＳ１６からステップＳ１７で算出した利用者数である。
例えば、乗継区間１（Ａ駅からＤ駅）を通して乗降未判明列車（乗降未判明車両）に乗車する利用者数を考える。この場合、乗継区間１を通して乗車する利用者数は、図８より９０人である。乗車率算出部１８は、乗継区間１における乗降未判明列車の利用者数９０人を算出する。
【００５５】
また、例えば、乗車率算出部１８は、乗継区間２（Ｂ駅からＣ駅）を通して乗降未判明列車に乗車する利用者数を以下の式によって計算する。
乗継区間２の利用者数  ＝  ９０  ＋  １８０  ＋  ２７０  ＋  ３６０
＝  ９００  （人）
【００５６】
また、例えば、乗車率算出部１８は、乗継区間３（Ａ駅からＣ駅）を通して乗降未判明列車に乗車する利用者数を以下の式によって計算する。
乗継区間３の利用者数  ＝  ９０  ＋  １８０  ＝  ２７０（人）
【００５７】
また、例えば、乗車率算出部１８は、乗継区間４（ＢからＤ駅）を通して乗降未判明列車に乗車する利用者数を以下の式によって計算する。
乗継区間４の利用者数  ＝  ９０  ＋  ３６０  ＝  ４５０（人）
【００５８】
次に乗車率算出部１８は、乗車率の算出を行う（ステップＳ１９）。例えば、記憶部１９には、各列車の利用者数が記録されている。乗車率算出部１８は、ステップＳ１８で算出した利用者数を記憶部１９が記憶する各列車の利用者数で除算して乗車率を算出する。
以上で本処理フローの説明を終わる。
【００５９】
次に本実施形態と乗降判明列車に乗車する利用者を考慮しない従来の方法との比較を行う。図６に基づいて乗降判明列車に乗車する利用者を考慮しない方法による各利用者数の算出を行う。
乗継区間１の利用者数  ＝  １００（人）
乗継区間２の利用者数  ＝  １００  ＋  ２００  ＋  ３００  ＋  ４００
＝  １０００（人）
乗継区間３の利用者数  ＝  １００  ＋  ２００  ＝  ３００（人）
乗継区間４の利用者数  ＝  １００  ＋  ４００  ＝  ５００（人）
【００６０】
乗継区間１を乗降未判明列車（乗降未判明車両）のみを乗り継いで移動する利用者について比較すると、本実施形態の方法であれば９０人、従来の方法であれば１００人である。また、乗継区間２を乗降未判明列車のみを乗り継いで移動する利用者について比較すると、本実施形態の方法であれば９００人、従来の方法であれば１０００人である。同様に乗継区間３ついては、本実施形態の方法であれば２７０人、従来の方法であれば３００人である。乗継区間４ついては、本実施形態の方法であれば４５０人、従来の方法であれば５００人である。このように本実施形態によれば、ステップＳ１５の処理によって、各入場駅、各乗降判明列車利用区間、各出場駅、各出場時間帯の属性を持つ利用者が何人乗降判明列車に乗車したかを推定する。そして推定した人数をそれぞれの乗継区間の利用数から減じる。これによって、従来の方法による利用者数との差が生じ、乗降未判明列車を利用している利用者のみを対象とした利用者数を算出することができ、乗降未判明列車のより実態に近い乗車率を把握することができる。これにより乗降判明列車区間が混在する乗継区間におけるより正確な列車の利用実態、混雑度などの把握を行うことができる。
【００６１】
一方、乗降判明列車区間を含まないＡからＢ駅、ＣからＥ駅の利用者数についても比較を行う。
＜本実施形態＞
ＡからＢ駅の利用者数  ＝  ９０  ＋  ８０  ＋  １８０  ＝  ３５０（人）
ＣからＥ駅の利用者数  ＝  ９０  ＋  ３７５  ＋  ３６０  ＝  ８２５（人）
＜従来の方法＞
ＡからＢ駅の利用者数  ＝  １００  ＋  ５０  ＋  ２００  ＝  ３５０（人）
ＣからＥ駅の利用者数  ＝  １００  ＋  ３２５  ＋  ４００  ＝  ８２５（人）
このように乗降判明列車区間を含まない乗車区間の利用者数については、本実施形態の方法と従来の方法に差が出ない。つまり、乗降判明列車区間を含まない乗車区間については、本実施形態の方法は、従来通りＯＤデータに基づく正確な利用者数を算出することができる。
【００６２】
本実施形態によれば、乗降判明列車に乗車する利用者の列車乗継経路を加味して各列車の乗車率を推定することができるため、乗降未判明列車と乗降判明列車が混在した場合の乗降未判明列車（乗降未判明車両）におけるより実態に近い乗車率を把握することができるようになる。そのため、列車運行計画の策定の精緻化や列車の混雑の均等化を実現する運行ダイヤの品質向上に寄与することができる。
【００６３】
図９は、本発明に係る実施形態における乗車率推定システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
図９に示す通り、乗車率推定システム１０は、ＣＰＵ２６と、ＲＯＭ、ＲＡＭなどのメモリ２７と、ハードディスクなどの記憶部１９と、キーボードやディスプレイなどの入出力部２８を含む、コンピュータ装置によって実現される。これらの部材は、例えば、バスなどを介して相互に接続されている。ＣＰＵ２６は、記憶部１９に格納されたプログラムを実行することで種々の機能を実現する。記憶部１９は、例えば、乗車率推定処理に用いるプログラムや各種パラメータ、各種データ、各種の処理結果を記憶する。
【００６４】
なお、上述した乗車率推定システム１０における各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムを乗車率推定システム１０のコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。
【００６５】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
また、乗車率推定システム１０は、１台のコンピュータで構成されていても良いし、通信可能に接続された複数のコンピュータで構成されていてもよい。
【００６６】
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。
【符号の説明】
【００６７】
１０・・・乗車率推定システム、１１・・・乗継経路情報取得部、１２・・・ＯＤデータ取得部、１３・・・乗降判明列車利用者数取得部、１４・・・乗車区間分節部、１５・・・乗継区間抽出部、１６・・・乗降判明列車利用者数推定部、１７・・・利用者数算出部、１８・・・乗車率算出部、１９・・・記憶部
【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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