"交通手段の運行情報を格納する運行管理装置と、前記交通手段に対するICカードの利用履歴を格納するICカード管理装置とにネットワークを介して接続される、制御装置と通信装置とを備えた移動分析装置であって、前記制御装置は、前記通信装置を介して前記ICカード管理装置から前記ICカードの利用履歴を受け取り、前記利用履歴から、前記交通手段の停車場所間の移動または前記停車場所での滞在の履歴を示す移動滞在履歴を生成し、前記通信装置を介して前記運行管理装置から前記交通手段の運行情報を取得し、前記運行情報と前記移動滞在履歴から前記ICカードの利用者が乗車した可能性のある交通手段の情報を示す複数の乗車候補を生成し、前記交通手段に関する情報を利用した指標を用いて前記複数の乗車候補を絞り込むことを特徴とする移動分析装置。前記交通手段が列車であり前記停車場所が駅である、請求項1に記載の移動分析装置。前記指標として、前記停車場所の施設情報を用いる、請求項2に記載の移動分析装置。前記移動分析装置はさらに記憶装置を備え、前記記憶装置には前記停車場所の施設数を含む施設情報テーブルが格納されており、前記制御装置が、前記停車場所の施設数を前記停車場所の所要時間で除した値を前記指標とし、前記指標の値が小さい乗車候補を優先して前記複数の乗車候補から選択することを特徴とする請求項3に記載の移動分析装置。前記指標として、前記停車場所に入場後に前記交通手段を利用するまでの時間を用いる、請求項2に記載の移動分析装置。前記移動分析装置はさらに記憶装置を備え、前記記憶装置には前記停車場所の構造情報テーブルが格納されており、前記構造情報テーブルには前記停車場所から前記交通手段までの距離が格納され、前記制御装置が、前記距離を標準的な人間の歩行速度で除した値を前記指標とし、前記指標の値が小さい乗車候補を優先して前記複数の乗車候補から選択することを特徴とする請求項5に記載の移動分析装置。前記指標として、前記ICカード履歴に格納された前記交通手段の情報を用いる、請求項2に記載の移動分析装置。前記交通手段の情報には有料の交通手段が含まれ、前記制御装置が、前記有料の交通手段を含む乗車候補を優先して前記複数の乗車候補から選択することを特徴とする請求項7に記載の移動分析装置。前記交通手段がバスであり前記停車場所が停留所である、請求項1に記載の移動分析装置。交通手段の運行情報を格納する運行管理装置と、前記交通手段に対するICカードの利用履歴を格納するICカード管理装置とにネットワークを介して接続される、制御装置と通信装置と記憶装置とを備えた移動分析装置であって、前記記憶装置には前記交通手段の停車場所の各々について、前記停車場所周辺の観光資源情報が含まれ、前記観光資源情報には、複数の観光資源の各々について、当該観光資源の魅力度と、当該観光資源と他の観光資源の間の関係度とが含まれ、前記制御装置は、前記通信装置を介して前記ICカード管理装置から前記ICカードの利用履歴を受け取り、前記利用履歴から、前記交通手段の停車場所間の移動または前記停車場所での滞在の履歴を示す移動滞在履歴を生成し、前記移動滞在履歴のうち、滞在した停車場所の各々について、当該停車場所の複数の観光資源間の関係度と前記複数の観光資源の各々についての魅力度から、利用者が利用した可能性のある観光資源を求めることを特徴とする移動分析装置。前記指標として、前記ICカード履歴に格納された購買履歴情報と前記複数の乗車候補における所要時間を用いる、請求項2に記載の移動分析装置。交通手段の運行情報を格納する運行管理装置と、前記交通手段に対するICカードの利用履歴を格納するICカード管理装置とにネットワークを介して接続される、制御装置と通信装置とを備えた移動分析装置における移動分析方法であって、前記制御装置が、前記通信装置を介して前記ICカード管理装置から前記ICカードの利用履歴を受け取るステップと、前記利用履歴から、前記交通手段の停車場所間の移動または前記停車場所での滞在の履歴を示す移動滞在履歴を生成するステップと、前記通信装置を介して前記運行管理装置から前記交通手段の運行情報を取得し、前記運行情報と前記移動滞在履歴から前記ICカードの利用者が乗車した可能性のある交通手段の情報を示す複数の乗車候補を生成するステップと、前記交通手段に関する情報を利用した指標を用いて前記複数の乗車候補を絞り込むステップとを含むことを特徴とする移動分析方法。特許文献1の方法においては、次のような問題がある。すなわち、ある利用者の携帯端末の位置情報を活用し、リアルタイムに乗車列車を同定することを目的とした本方式においては、携帯端末の位置情報の履歴が大量に蓄積される。このため、履歴の保存期間が限られてしまい、ある程度長い期間過去をさかのぼって利用者の携帯端末の位置情報からリアルタイムに乗車列車を同定する分析をすることは難しい。また、履歴データ量を削減するために、携帯端末の位置情報を取得する間隔を大きくすると、同定候補の列車が絞り込めないという問題があった。本発明では、携帯端末の移動履歴に比べ時間的空間的に密度の粗い、交通事業者が保有するICカードの利用履歴を補間し、利用者の移動における乗車列車を推定する方法および移動先での周遊先を推定する方法を提供することを目的とする。上記課題を解決するため、交通手段の運行情報を格納する運行管理装置と、前記交通手段に対するICカードの利用履歴を格納するICカード管理装置とにネットワークを介して接続される、制御装置と通信装置とを備えた移動分析装置であって、前記制御装置は、前記通信装置を介して前記ICカード管理装置から前記ICカードの利用履歴を受け取り、前記利用履歴から、前記交通手段の停車場所間の移動または前記停車場所での滞在の履歴を示す移動滞在履歴を生成し、前記通信装置を介して前記運行管理装置から前記交通手段の運行情報を取得し、前記運行情報と前記移動滞在履歴から前記ICカードの利用者が乗車した可能性のある交通手段の情報を示す複数の乗車候補を生成し、前記交通手段に関する情報を利用した指標を用いて前記複数の乗車候補を絞り込むことを特徴とする移動分析装置を提供する。鉄道事業者の保有する時間的空間的に密度の粗い入出場履歴から、過去をさかのぼって利用列車移動先での周遊先を抽出できる。以下の実施例において、停車場所とは列車の場合は駅を、バスの場合は停留所を意味するものとする。図1は、鉄道利用者の移動改札を入場してから出場するまでのこと滞在改札を出場してから入場するまでのことを詳細化するシステムの構成図である。移動分析装置9は、列車の運行履歴を管理する列車運行管理装置1から運行履歴を、ICカードの利用履歴を管理するICカード管理装置2からICカードの利用履歴を、それぞれ伝送媒体50を経由して取得する。移動分析装置では、ICカード利用履歴から鉄道利用者の移動滞在を抽出し、運行履歴、後述する鉄道関連情報を組み合わせ、鉄道利用者の移動における乗車列車の推定滞在における駅周辺施設の周遊を推定する。本構成は、列車運行管理装置1、ICカード管理装置2、移動分析装置9はパーソナルコンピュータやワークステーションなどの計算機で、伝送媒体50をEthernetで構成することにより実現できる。図2は、該列車運行管理装置1のハードウェア構成図である。データを格納するための記憶装置152、他の装置と情報を通信するための通信装置154、セットアップやメンテナンス時に利用する入力装置151、表示装置155、および、これらの機器を制御する制御装置153にて構成される。記憶装置152に、列車の運行履歴である実績ダイヤテーブル101と、列車の属性情報である列車情報テーブル102を保持する。図3は、該列車運行管理装置1のソフトウェア構成図である。これらの機能は記憶装置152に格納され、電源起動時に制御装置153にロードされ、動作する。入力受付部1004は入力装置151から作業員の入力を受け付けるプログラムであり、表示部1005は表示装置155に画面を出力するプログラムである。これらは、セットアップやメンテナンス時の作業員インタフェースとして利用される。データ転送部1003は、通信装置154を制御する通信部1001経由で該移動分析装置9より実績ダイヤ、列車情報の取得要求を受け付けたタイミングで起動され、記憶装置から実績ダイヤ101、列車情報102を配信するプログラムである。データ取得部1002は、通信部1001経由で、15分など一定時間に1回各駅で列車を制御する駅サーバから送付されてくる列車の運行履歴を取得し、取得したデータを記憶装置152に格納する機能である。図4は、該ICカード管理装置2のハードウェア構成図である。データを格納するための記憶装置252、他の装置と情報を通信するための通信装置254、セットアップやメンテナンス時に利用する入力装置251、表示装置255、および、これらの機器を制御する制御装置253にて構成される。記憶装置252に、鉄道利用者のICカード利用履歴テーブル201を保持する。図5は、該ICカード管理装置2のソフトウェア構成図である。これらの機能は記憶装置252内に格納され、電源起動時に制御装置253にロードされ、動作する。入力受付部2004は入力装置251から作業員の入力を受け付けるプログラムであり、表示部2005は表示装置255に画面を出力するプログラムである。これらは、セットアップやメンテナンス時の作業員インタフェースとして利用される。データ転送部2003は常時起動しており、通信装置254を制御する通信部2001経由で該移動分析装置9よりICカード利用履歴の取得要求を受け付けた時に、記憶装置252からICカード利用履歴201を取得し、配信するプログラムである。データ取得部2002は、通信部2001経由で、1日など一定時間に1回、改札機や店舗に設置されたICカードのリーダの読み取り履歴を駅ごとに集約した駅サーバから送付されてくるICカードの利用履歴を取得し、取得したデータを記憶装置252に格納する機能である。図6は、該移動分析装置9のハードウェア構成図である。データを格納するための記憶装置952、他の装置と情報を通信するための通信装置954、セットアップやメンテナンス時に利用する入力装置951、表示装置955、プログラムを起動するトリガとするための時刻を計測するタイマ装置956、および、これらの機器を制御する制御装置953にて構成される。記憶装置952に、駅の設備施設の位置関係を管理する駅構造情報テーブル901と、駅内の施設の属性を管理する駅施設情報テーブル902と、各駅間の移動滞在とその開始終了日時を格納する移動滞在履歴テーブル911と、該移動滞在履歴テーブル911に格納された移動履歴の乗車列車候補を格納する乗車列車候補テーブル912と、観光資源それぞれの名称所在などを管理する観光資源情報テーブル921と、2つの観光資源間の関係を管理する観光資源関係テーブル922と、各滞在履歴の補間候補を管理する単一滞在補間候補テーブル923と、複数の滞在履歴の関係を考慮し最終的な滞在履歴の補間結果を管理する滞在補間結果テーブル924を保持する。図7は、該移動分析装置9のソフトウェア構成図である。これらの機能は記憶装置952内に格納され、時刻管理部9016のトリガにより制御装置953にロードされ動作する。入力受付部9004は入力装置951から作業員の入力を受け付けるプログラムであり、表示部9005は表示装置955に画面を出力するプログラムである。入力受付9004経由で作業員の指定した時刻で、時刻管理部9016のトリガにより、データ取得部9002は、通信装置954を制御する通信部9001を利用し、該列車運行管理装置1から運行履歴情報101と列車情報102、該ICカード管理装置2からICカード利用履歴201を取得する。移動滞在履歴生成部9011は、データ取得部9002が取得したICカード利用履歴から、購買履歴を除外し移動滞在の履歴を生成する。移動に関して、乗車列車候補抽出部9012は、移動滞在履歴生成部9011が生成した移動履歴とデータ取得部9002が取得した運行履歴を利用し、時刻と場所の制約から乗車した列車の候補を抽出する。乗車列車候補順位付け部9013は、乗車列車候補抽出部9012から抽出した乗車列車候補を順位づけし絞り込む。滞在に関して、周遊施設候補抽出部9014は、移動滞在履歴生成部9011が生成した滞在履歴と観光資源情報921を利用し、時刻と場所の制約から滞在において周遊したと考えられる周辺施設の候補を抽出する。周遊施設候補順位付け部9015は、周遊施設候補抽出部9014が抽出した周遊先候補を順位づけし絞り込む。図8は、本発明の1実施形態である、鉄道利用者の移動における乗車列車の推定と滞在における周辺施設の周遊の推定をする場合の処理の概要を示すフロー図である。ステップS100では、鉄道利用者のICカードの利用履歴から、鉄道利用者の移動滞在履歴を生成する。生成した移動滞在履歴すべてに対して以下の処理を行う。ステップS150では、処理する履歴が移動履歴か滞在履歴かを判定する。移動履歴の場合、ステップS200に進む。滞在履歴の場合、ステップS400に進む。ステップS200では、移動履歴と運行情報を利用し、時刻と場所の制約から、乗車列車の候補を抽出する。ステップS300では、駅情報駅周辺情報列車情報利用者情報のいずれか1つ以上を利用し抽出した補間候補に順位付けし、候補を絞り込む。ステップ400では、滞在履歴と観光資源情報を利用し、時刻と場所の制約から、滞在における周遊先施設の候補を抽出する。ステップ500では、観光資源情報と観光資源の関係性情報を利用し抽出した周遊先施設候補に順位付けし、候補を絞り込む。これらの処理の詳細を以下で説明する。図9は、ICカード管理装置の保持するICカード履歴から移動滞在履歴を抽出する処理S100の詳細を示す図である。ICカード利用履歴の仕分け処理S101は、列車乗車バス乗車購買のログが混在するICカード利用履歴テーブルのデータから、列車乗車に関するデータのみを抜き出すための処理である。図10に、ICカード利用履歴テーブル201を示す。ICカード履歴テーブル201は、カードの識別子であるカードID20101およびカードの使用日時20104をキーとしてレコードを保持する。レコードごとに、カードを使用による処理の種別であるイベント20103、入出場処理のあった駅を格納する入場駅20105、出場駅20106、処理をした端末の名称20107、および、利用した後の残高20108を保持する。なお、イベントの種別としては、列車乗降車に伴う入場出場、バス乗降車に伴うバス乗車バス降車、商品購入に伴う購買がある。移動履歴の仕分け処理S101では、イベントが入場あるいは出場データのみを昇順に取得する。なお、このときICカード利用履歴テーブルにあるすべてのデータを取ってきてもよいし、直近1週間など期間を指定して取ってきてもよい。移動と滞在履歴の生成処理S102では、カードIDごとにICカード利用履歴を処理して、移動滞在履歴を生成し、移動滞在履歴テーブル911に保存する。図11に、移動滞在履歴テーブル911を示す。移動滞在履歴テーブル911においては、移動を一意に識別する移動IDごとにレコードを保持する。レコードごとに、カードID91102、移動か滞在かを判別する種別91103、移動滞在の区間を示す開始駅91104、終了駅91105、移動所要時間を示す開始日時91106、終了日時91107を保持する。なお、開始駅91104と終了駅91105が同一の場合は、その駅に滞在したものとする。移動と滞在履歴の生成処理S102の具体的な実装形態を、1月10日の移動と滞在履歴の生成を例に使って説明する。1日の最初の入場である、10時5分に駅Aに入場したデータをICカード利用履歴テーブルから読み込み、移動滞在履歴テーブル911に、開始駅を駅A、開始時刻を10時5分、終了駅、終了日時を空の状態で、種別を移動として挿入する。次の11時5分の駅Gでの出場のデータを読み込み、駅Aを開始とする移動のデータの終了駅を駅Gに、終了日時に11時5分を設定する。それと同時に、駅Gを開始とする滞在のデータを、開始駅を駅G、開始日時を11時5分、終了駅、終了日時を空の状態で挿入する。これを、カードIDごとに1日のデータがなくなるまで繰り返す。これにより、個人ごとの移動滞在のデータを生成できる。図12に、乗車列車候補抽出処理S200の処理フローを示す。この処理の概要は、移動履歴の開始終了時刻入出場時刻、入出場駅で乗車可能な列車の組み合わせ候補を抽出することである。ステップS201では、移動滞在履歴テーブル911より、ある日付のレコードを取得する。すべてのレコードに対して、以下の処理を行う。先ず、レコードの入場駅、出場駅、入場時刻、出場時刻を取得する。ステップ202では、該入場駅、該出場駅をキーとして、移動経路を探索する。この探索は、公知のダイキストラ法を利用して実施する。図13には、経路の検索結果801を示す。経路の検索結果801は、路線の乗り換えにより区間分割されており、経路を識別する経路ID80101、分割された区間の序数を示す区間順序80102、区間内の発駅80103、着駅80104、路線80105により構成される。たとえば、駅Aから駅Gへ移動した場合、直通の経路と駅D乗換の経路が出る。次に、このように入場駅、出場駅をキーとして探索した移動経路に関して、その移動経路において乗車した可能性のある列車の組み合わせの候補を列挙するため、かかる移動経路と、運行管理装置1の実績ダイヤテーブル101とを用いて以下の処理を行う。ステップS203では、該入場日時を区間開始日時に設定する。そのうえで、経路における区間数分、乗車可能列車抽出処理S210を呼び出す。図14に、乗車可能列車抽出処理S210の処理フローを示す。ステップS211では、処理中の区間が検索した経路の最後の区間かどうかを判定する。最後の区間の場合、ステップS221に進む。そうでない場合ステップS231に進む。ステップS221では、該出場日時を区間終了日時として、ステップS222で乗降車可能な列車を、運行管理装置1の実績ダイヤテーブル101より探す。ここでいう乗降車可能な列車とは、区間開始日時より後に乗車駅を出発し、区間終了日時より前に出場駅に到着する列車のことである。ステップ231では、乗車可能な列車を、運行管理装置1の実績ダイヤテーブル101より探し、該当する列車の出場駅の到着時刻を区間開始日時として設定し、再帰的に乗車可能列車抽出処理210を呼び出す。図15に、実績ダイヤテーブル101を示す。実績ダイヤテーブル901においては日付10101、該当する路線名称10102、列車の識別子である番号10103、駅名10104をキーとしてレコードを保持する。レコードごとに、該駅名10104の着時刻10105、発時刻10106と発着番線10107を保持する。なお、該列車番号10103の列車が該駅名10104の駅を通過する場合でも、該着時刻10105、発時刻10106、発着番線10107にはデータが入力されるものとする。また、始発駅の場合には該着時刻10105がNULLに、終着駅の場合には該発時刻10106がNULLになる。駅Aに10時5分に入場し、駅Gを11時5分に出場した場合の、駅D乗換の経路についての乗車可能列車抽出を例に説明する。この経路では、駅A-駅D間と駅D-駅G間の2つの区間がある。図15の実績ダイヤテーブル101を参照すると、1つ目の駅A駅D区間において、路線Bの列車番号080001Eは、10時17分駅A発、10時44分駅D着、列車番号080002Eは、10時27分駅A発、10時54分駅D着であるため、どちらも乗車可能である。2つ目の駅D-駅H区間においては、列車番号130000Mは、10時56分駅D発、11時5分駅H着なので乗車可能である。このように先頭区間から順に、乗車可能な列車を求め、それぞれの乗り換え駅着時刻を次の区間の開始時刻として、次の区間の乗車可能列車を求める。これを、すべての経路に関して実施する。これにより、乗車可能列車テーブル912には、乗車可能な列車の組み合わせの候補が格納される。図16に、乗車列車候補テーブル912を示す。乗車列車候補テーブル912においては、移動の識別子である移動ID91201、乗車した列車と経由駅を示す乗車列車候補91202、乗車した列車と経由駅での所要時間91203、複数の乗車列車候補が出た場合のもっともらしい順位91204を格納する。図の例では、移動ID1のデータは、路線B080001Eまたは080002E経由で駅Dで路線A130000Mに乗換えて移動するパターンと路線A130000Mで移動するケースとが候補として抽出される。こうして得られた乗車列車候補は往々にして多数になる。従来技術では、リアルタイムの乗客の位置情報が得られることを前提としていたため、あるタイミングで乗客のいる場所に複数の列車が存在する場合でも、列車位置と乗客位置を継続的に観測することで、候補を1つに絞りこんでいた。しかしながら、後からさかのぼって解析する場合は、ICカードの入出場のデータしかないため、上記乗車列車候補からICカードのユーザが実際に乗車した列車を絞り込むことができない。本発明では、上記乗車列車候補からICカードのユーザが実際に乗車した可能性が高い列車を推定するための指標を計算し、かかる指標を用いて上記乗車列車候補を絞り込む。図17に、その処理のフローを示す。ステップS301では、乗車列車候補テーブル912より、ある移動IDに関する乗車列車候補91202を取得する。取得した乗車列車候補の数だけ以下の処理を行う。ステップS302では、次のステップS303で行う、乗車可能な列車の組合せを順位付けるための指標を計算する。以下、かかる指標の例として、駅施設の情報を利用した指標、入場後に列車に乗るまでにかかる時間を利用した指標、列車の有料席に関する情報を利用した指標を用いた計算を説明する。第一に、利用者の購買履歴の情報を利用した指標計算の例を示す。その際、図16の乗車列車候補テーブル912内の所要時間91203のうち、駅での滞留時間の和と乗車時間の和をそれぞれ別々に計算する。この滞留時間と乗車時間の重み付き和を計算し、この値が小さいものがよいとするような指標を利用する。この重み付けには、たとえば列車移動時の購買傾向購買回数移動回数を利用する。この購買傾向は、駅での滞在と乗車の重みづけをするため、0~1の値をとることとし、1を超える場合は1とする。これは、人によって駅構内で買い物をするか時間をつぶせるかどうかの特性を考慮するための変数で、過去をさかのぼって計算する。購買傾向により、駅で買い物をする人時間をつぶせる人は、駅での待ち時間をあまり感じないことを表現でき、駅で買い物をしない人時間をつぶさない人は駅での待ち時間を感じることを表現する。たとえば、同時刻に同一の入出場をし、購買の有無のみ異なるカードID0000000000000001と0000000000000004のICカード利用履歴がある。ここでは、カードID0000000000000001の移動移動ID1と0000000000000004の移動移動ID10を例にとり説明する。それぞれの3つの乗車列車候補に関して、滞留時間の和と移動時間の和を計算すると、080002Eの列車に乗るものの滞留時間は2221=25、乗車時間は269=33、直行するものの滞留時間は1501=16、乗車時間は43、80002Eの列車に乗るものの滞留時間は12121=15、乗車時間は269=33となる。また、カードID0000000000000001の購買傾向は、購買履歴が1月8日1月10日に2件ずつ、乗車の履歴も1月8日1月10日に2件ずつあるため4÷4=1である。これより、移動ID1の3つの乗車列車候補の重み付きの和を計算すると、080002Eの列車に乗るものは1-1×251×33=33、直行するものは1-1×1643=43、080001Eの列車に乗るものは1-1×251×33=33となり、080002Eあるいは080001Eの評価が高くなる。一方、カードID0000000000000004は、過去をさかのぼっても購買履歴がないため、購買傾向は02=0である。これより、移動ID10の3つの乗車列車候補の重み付きの和を計算すると、080002Eの列車に乗るものは1-0×250×33=25、直行するものは1-0×160×43=16、080001Eの列車に乗るものは1-0×250×33=25となり、直行するものの評価が高くなる。かかる指標を用いることにより、過去をさかのぼっての利用者の駅での購買活動と駅での所用時間との関係から、利用者が当該駅に滞在した可能性を知ることができ、所要時間の制約から複数の経路や列車が乗車可能な候補としてある場合でも、乗車列車候補を絞り込むことができる。さらに、複数の乗車列車候補で、滞留時間の和と乗車時間の和が同じ場合の、入場駅乗り換え駅出場駅の駅施設の情報を利用した指標計算の例を示す。図18が、駅施設情報テーブル902の一例である。駅施設情報テーブル902においては、施設名90201、および、駅90202をキーとしてレコードを保持する。レコードごとに、施設の種別90203、施設の営業時間を定義する営業開始時刻90204、営業終了時刻90205を保持する。なお、本データは店舗のマスタデータとして作業員が入力するものとする。この駅施設情報テーブル902より、入場駅乗り換え駅出場駅に存在する駅施設の数を取得する。その際、図16の乗車列車候補テーブル912内の所要時間91203の各駅の所要時間を当該駅に存在する施設の数1で割ったものの最大値が小さいものがよいとするような指標を利用する。これは、施設数が多い駅のほうが、駅構内で時間をつぶすことができるためである。たとえば、駅Aでは3件、駅Dでは0件、駅Gは1件の施設がある。移動ID1の080002Eと080001Eの乗車列車候補に関して、本指標を計算すると、080002Eの列車に乗るものは22÷31=5.5、080001Eに乗るものは12÷01=12となり、乗車列車候補を本指標の小さい順に並べる。これにより、施設の多い駅で時間をつかう乗車列車候補の順位を上げることができる。なお、施設の検索においては、滞在可能な施設の検索を目的とするため、入出場の時間と営業時間を条件に絞って検索してもよい。かかる指標を用いることにより、利用者が駅の施設で滞留した時間を過ごし、利用できる駅施設の選択肢が多いほうが利用者にとって快適であるという前提のもと、乗車列車候補を絞り込むことができる。第二に、駅構造情報テーブル901より、たとえば入場後列車に乗るまでの時間を考慮して優先順位をつけてもよい。図19に、駅構造情報テーブル901を示す。駅構造情報テーブル901においては、レコードごとに対象の駅名90101、距離の定義対象の設備190102、設備290103、および2つの設備間の距離90104を保持する。なお、本データは駅のマスタデータとして作業員が入力するものとする。具体的には、改札機とホームの距離情報を利用し、標準的な人間の歩行速度60m分などで割ることで、改札からホームまでの移動時間を求めることができる。たとえば、路線Aのホームまでは距離300m÷60m分で5分かかるが、路線Bのホームまでの距離80m÷60m分で1分20秒である。この場合、路線Bのほうが時間がかからないため、路線Bを利用する乗車列車の組み合わせパターンを上位とする。これにより、改札から近い列車に乗車する乗車列車候補の順位を上げることができる。このとき、距離を標準的な人間の歩行速度60m分などで割って時間を計算するが、移動滞在履歴テーブル911をカードIDに関して集計して求めた各駅の訪問回数により歩行速度を変更してもよい。たとえば、10回以上行っている駅では、歩行速度を80m分とするというようなルールを決めておけば、慣れている駅では時間がかからず、不慣れな駅では時間がかかるような乗車列車候補の順位を上げることができる。かかる指標を用いることにより、利用者は乗り換える時間がかからない列車を選ぶという前提のもと、乗車列車候補を絞り込むことができる。第三に、ICカード使用履歴201にグリーン車の利用がある場合、有料席がある列車の優先順位を上げる。図20に、列車情報テーブル102を示す。列車情報テーブル102においては、日付10201およびその日付において列車を一意に識別する列車番号10202をキーとしてレコードを保持する。レコードごとに、普通快速などの運転の種別10203を保持する。さらに、列車に割り当てられた座席数10204、グリーン車などの有料席数10205を保持してもよい。なお、本データは列車のマスタデータとして車両計画時に計画者が車両にダイヤを割り付けたときに生成されるものとする。この場合、列車130000Nには有料席があり、他の列車には有料席がないため、列車130000Nを選択する。これにより、有料席の情報を加味して実際に利用した移動経路の推定精度を上げることができる。なお、列車情報がなくても、グリーン車の利用がある場合、直通列車に乗車することが好まれるため、乗り換え回数が少ない列車130000Nを選択するというロジックを入れてもよい。これにより、乗換回数が少ない乗車列車候補の順位を上げることができる。ステップS303では、上記3つの例で示した指標と指標のソートルール大きいほうがよい→降順、小さいほうがよい→昇順に基づきソートし、ソート順を乗車列車候補テーブル912の、順位91205に挿入する。そのうえで、順位1のものを選択することで、乗車列車候補を1つに決定することができる。たとえば、第一の例であれば、購買履歴を活用した指標により、移動ID1の移動は、080002Eに乗るもの=080001Eに乗るもの33<直行するもの43となるため、直行するものの順位が3になる。さらに、入場駅乗り換え駅出場駅の駅施設の情報を利用した指標により、080002Eに乗るもの5.5<080001Eに乗るもの12となるため、080002Eに乗るものの順位が1、080001Eに乗るものの順位が2となる。次に、列車利用者がラチ外に滞在していた期間の補間について説明する。図21はかかる補間の処理を示す図である。ステップS401では移動滞在履歴テーブル911から、種別91103が滞在であるレコードを取得しその開始駅、終了駅を取得する。ステップS402では、取得した開始駅、終了駅をキーに、滞在中の周遊先候補を抽出する。ここでは、観光地に滞在する場合の補間を考える。駅周辺情報として、観光資源の情報を利用する。図22に示す観光資源情報テーブル921は、観光資源を一意に識別する観光資源ID92101、観光資源の名称92102、観光資源の最寄りの鉄道駅92103、観光資源への最寄り駅からの所要時間92104、観光資源での標準的な滞在時間92105、観光資源の所在を示す緯度92106、経度92107、観光資源の客観的評価値である魅力度92108のフィールドを持つ。本データは作業員が事前に設定する情報であり、観光情報の記載のあるWEBページや各社の旅行業システムの観光資源情報のデータから取得することを想定する。この魅力度は、たとえば旅行サイトの評価を取得したデータを格納しておくとする。ステップS402では、観光資源情報テーブル921から開始駅あるいは終了駅が最寄駅に該当する観光資源を取得する。取得した観光資源を、駅と観光資源の間の所要時間92104および観光資源間の移動時間、滞在時間92105の和が、滞在の所要時間開始日時91106、終了日時91107の差から計算を超えない組み合わせを取得する。図23に滞在先の周遊先候補の順位付け処理のフローの一例を示す。すべての滞在に割り当てられた観光資源の組み合わせ分以下の処理を行う。S510では各組み合わせの評価値を、各観光資源の魅力度92108及び観光資源間関係性テーブル922を元に計算し、単一滞在周遊施設候補テーブル923に格納する。図24の観光資源間関係性テーブル922は、2つの観光資源ID92201、92202と前記2つの観光資源の相乗効果片方の観光資源にいくともう片方にも行くを示す関係度92203のフィールドを持つ。関係度があると、あげられた候補から相乗効果のない観光資源の組み合わせを排除することができる。あるいは、ステップ402を行う際に、本関係度を参照し、相乗効果のない観光資源の組み合わせを排除することで、周遊先の観光資源の組み合わせ数を削減でき、計算量を減らすことができる。本データは作業員が事前に設定する情報であり、この関係度は、たとえばWEBの検索サイトにおいて、検索対象をブログページ限定とし、その中で2つの観光資源の名称の両方が含まれる件数を関係度として登録する。図25の単一滞在周遊施設候補テーブル923は、補間対象の滞在を示す移動ID92301、補間内容を示す組み合わせパターン92302、割り当てられた組み合わせパターンの魅力度と実現性を含めた評価値92303のフィールドを持つ。計算の例を示すと、観光資源の組み合わせの構成要素が1つの場合は、該観光資源の魅力度92108をそのまま利用する。観光資源の組み合わせの構成要素が2つの場合には、それぞれの構成要素の魅力度92108の和に観光資源間の関係度92203の積を当該組合せの魅力度とする。たとえば、組み合わせパターン1,2の評価値は、180×0.4=72となる。3つ以上の場合は、それぞれの構成要素の魅力度92108の和に、観光資源間の関係度92203の積をかけたものとする。ステップS530では、この評価値を利用して順位付けを行う。これにより、観光資源単体での魅力度が高く、また、観光資源間の関係性が高い組み合わせが優先的に選ばれることになる。この時、順位付けの前にステップS520に示す複数の滞在の関係性から評価値を再計算してもよい。その結果は、周遊施設候補テーブル924に格納する。図26の周遊施設候補テーブル924は、複数の滞在の組を示す移動IDセット92401、該移動IDセット92401に割り当てられた組み合わせのパターン92402、その評価値92403、同一の移動IDセット92401に対して複数の組み合わせパターン92402が割り当てられた場合の順位92404のフィールドを持つ。計算の詳細を示す。移動滞在履歴テーブル911から同一日同一ID滞在データを抜き出し、それの滞在に該当する観光資源の組み合わせを単一観光資源結果テーブル923から取得する。各滞在から1つずつ観光資源の組み合わせを選び、その構成要素のすべての組み合わせに対して、ステップS510と同様の処理を行う。これにより得られた評価値を利用して順位づけをおこなってもよい。具体的な例を示す。異なる観光資源のジャンルが混在する、1鶴の宮お寺2駅G北山自然4長寺お寺5大仏お寺を回る評価値108.3各資源の魅力度と関係により計算より、同じ観光資源のジャンルで構成される1鶴の宮お寺3法照寺お寺4長寺お寺5大仏お寺のほうが高い評価値211.5となる。それぞれの構成要素の魅力度の和では前者の方が上であるが、こうした観光資源間の関係性を考慮することで、さほど有名でない複数の類似する観光資源を周遊するケース七福神巡りなどを抽出することができる。また、上記実施例では鉄道移動を想定した例を示したが、移動の手段として鉄道だけでなく、バスを利用することも考えられる。その場合、図27に示すようなバスの運行履歴を利用する。図27は、バスの運行履歴テーブル701である。日付70101、バスの運行する管轄区域70102、車両番号70103、停留所名70104とその通過時刻70105のフィールドを持つ。本テーブルは、GPSなどの位置情報あるいは、車内アナウンスの切り替えた時刻を元に作成することを想定する。図28は車両とICカードの端末の関係を管理するテーブル702である。車両番号70201と端末名70202のフィールドを持つ。ICカード利用履歴の端末名をキー、車両番号とICカード端末の関係を管理するテーブル702から車両番号を割り出す。その車両番号にて、バスの運行履歴を検索してICカード利用時の各時刻における場所を割り出す。たとえば、11時5分のバス端末1を利用してのバス乗車に関しては、駅G駅前からの乗車だったとし、11時25分の降車に関しては、駅G1丁目降車であるとする。このように、列車移動に限らず、バス移動に関しても移動滞在履歴テーブル911に必要なデータを取得する。なお、バス運行管理テーブル701、車両とICカードの管理テーブル702はそれぞれ、列車運行管理装置1の代わりに、バス運行管理装置を設置し、その記憶部に格納されるものとする。"