"乗り物の乗客が前記乗り物の乗り場へ向かう際に手続する手続所の混雑度を推定する混雑度推定装置であり、既に出発した前記乗り物の便である過去便についての予約人数及び出発時刻と、前記過去便の乗客が前記手続所に到着した時刻とに基づき、前記乗り物の出発時刻を起算時刻とした所定の時間区分毎に、前記乗り物の予約人数に対する前記手続所への到着人数の比率を計算する比率計算部と、前記比率計算部が計算した比率と、所定の期間に出発時刻が含まれる前記乗り物の便である対象便についての予約人数及び出発時刻とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所への予想到着人数を計算して、計算した前記予想到着人数から所定の推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する混雑度推定部とを備えることを特徴とする混雑度推定装置。前記比率計算部は、前記推定時刻を含む推定日の前日までの便を前記過去便として、前記比率を計算し、前記混雑度推定部は、前記推定日に出発時刻が含まれる便を前記対象便として、前記予想到着人数を計算することを特徴とする請求項1に記載の混雑度推定装置。前記比率計算部は、その日の状況を表す状況種別毎に前記比率を計算し、前記混雑度推定部は、前記推定日に対応する状況種別に対応して計算された前記比率に基づき、前記予想到着人数を計算することを特徴とする請求項1又は2に記載の混雑度推定装置。前記比率計算部は、乗客の種別を表す乗客種別毎に前記比率を計算し、前記混雑度推定部は、前記対象便の予約者の乗客種別毎に、その乗客種別に対応して計算された前記比率と、前記対象便のその乗客種別の予約人数とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所へのその乗客種別の乗客の予想到着人数を計算して、乗客種別毎に計算した予想到着人数を前記所定の時間区分毎に合計することにより、前記手続所への合計の予想到着人数を前記所定の時間区分毎に計算することを特徴とする請求項1から3までのいずれか1項に記載の混雑度推定装置。前記混雑度推定部は、前記予想到着人数と、前記所定の時間区分に前記手続所での処理を終える人数とから、前記所定の時間区分毎に前記手続所に残っている乗客の人数である残留人数を計算して、計算した前記残留人数から前記推定時刻における前記手続所の混雑度を推定することを特徴とする請求項1から4までのいずれか1項に記載の混雑度推定装置。前記混雑度推定部は、前記予想到着人数を計算した計算時刻までに前記対象便の乗客が前記手続所に到着する予想合計人数を前記予想到着人数から計算するとともに、計算した前記予想合計人数と、前記計算時刻において前記対象便の乗客が前記手続所に現実に到着した現実到着人数との差に応じて、前記計算時刻以降の予想到着人数を補正し、補正した前記予想到着人数から前記推定時刻における前記手続所の混雑度を推定することを特徴とする請求項1から5までのいずれか1項に記載の混雑度推定装置。前記混雑度推定装置は、さらに、前記乗客が前記乗り場へ向かう際に、前記手続所で手続した後に手続する第2手続所の混雑度を推定し、前記混雑度推定部は、前記推定時刻の所定時間前における前記手続所の混雑度を推定し、推定した前記手続所の混雑度を、前記推定時刻における前記第2手続所の混雑度とすることを特徴とする請求項1から6までのいずれか1項に記載の混雑度推定装置。前記混雑度推定部は、前記推定時刻の所定時間前における前記手続所の混雑度を、前記手続所から前記第2手続所までの前記乗客の移動分布に基づき補正して、前記推定時刻における前記第2手続所の混雑度とすることを特徴とする請求項7に記載の混雑度推定装置。前記混雑度推定部は、前記混雑度として、前記手続所での待ち時間を推定することを特徴とする請求項1から8までのいずれか1項に記載の混雑度推定装置。予約対象への来場者が前記予約対象についての目的地へ向かう際に通過する手続所の混雑度を推定する混雑度推定装置であり、既に開始された前記予約対象の回である過去回の予約人数及び開始時刻と、前記過去回の来場者が前記手続所に到着した時刻とに基づき、前記予約対象の開始時刻を起算時刻とした所定の時間区分毎に、前記予約対象の予約人数に対する前記手続所への到着人数の比率を計算する比率計算部と、前記比率計算部が計算した比率と、所定の期間に開始時刻が含まれる前記予約対象の回である対象回についての予約人数及び開始時刻とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所への予想到着人数を計算して、計算した前記予想到着人数から所定の推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する混雑度推定部とを備えることを特徴とする混雑度推定装置。乗り物の乗客が前記乗り物の乗り場へ向かう際に手続する手続所の混雑度を推定する混雑度推定プログラムであり、既に出発した前記乗り物の便である過去便についての予約人数及び出発時刻と、前記過去便の乗客が前記手続所に到着した時刻とに基づき、前記乗り物の出発時刻を起算時刻とした所定の時間区分毎に、前記乗り物の予約人数に対する前記手続所への到着人数の比率を計算する比率計算処理と、前記比率計算処理で計算した比率と、所定の期間に出発時刻が含まれる前記乗り物の便である対象便についての予約人数及び出発時刻とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所への予想到着人数を計算して、計算した前記予想到着人数から所定の推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する混雑度推定処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする混雑度推定プログラム。前記混雑度推定処理では、前記混雑度として、前記手続所での待ち時間を推定することを特徴とする請求項11に記載の混雑度推定プログラム。特許文献1に記載された方法では、利用者データのうち、曜日、祝日か否か、天気、イベント開催日、災害発生日、事故発生日等の条件が推定日と類似した日の利用者データをシミュレーションの入力としている。しかし、特許文献1に記載された方法では、シミュレーションの入力となる利用者データは過去の日の利用者データのみである。全ての事象が推定日と完全に一致する過去の日はないため、推定日の混雑度を高精度に推定できない場合がある。この発明は、推定日の混雑度を高精度に推定することを目的とする。この発明に係る混雑度推定装置は、乗り物の乗客が前記乗り物の乗り場へ向かう際に手続する手続所の混雑度を推定する混雑度推定装置であり、既に出発した前記乗り物の便である過去便についての予約人数及び出発時刻と、前記過去便の乗客が前記手続所に到着した時刻とに基づき、前記乗り物の出発時刻を起算時刻とした所定の時間区分毎に、前記乗り物の予約人数に対する前記手続所への到着人数の比率を計算する比率計算部と、前記比率計算部が計算した比率と、所定の期間に出発時刻が含まれる前記乗り物の便である対象便についての予約人数及び出発時刻とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所への予想到着人数を計算して、計算した前記予想到着人数から所定の推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する混雑度推定部とを備えることを特徴とする。前記比率計算部は、前記推定時刻を含む推定日の前日までの便を前記過去便として、前記比率を計算し、前記混雑度推定部は、前記推定日に出発時刻が含まれる便を前記対象便として、前記予想到着人数を計算することを特徴とする。前記比率計算部は、その日の状況を表す状況種別毎に前記比率を計算し、前記混雑度推定部は、前記推定日に対応する状況種別に対応して計算された前記比率に基づき、前記予想到着人数を計算することを特徴とする。前記比率計算部は、乗客の種別を表す乗客種別毎に前記比率を計算し、前記混雑度推定部は、前記対象便の予約者の乗客種別毎に、その乗客種別に対応して計算された前記比率と、前記対象便のその乗客種別の予約人数とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所へのその乗客種別の乗客の予想到着人数を計算して、乗客種別毎に計算した予想到着人数を前記所定の時間区分毎に合計することにより、前記手続所への合計の予想到着人数を前記所定の時間区分毎に計算することを特徴とする。前記混雑度推定部は、前記予想到着人数と、前記所定の時間区分に前記手続所での処理を終える人数とから、前記所定の時間区分毎に前記手続所に残っている乗客の人数である残留人数を計算して、計算した前記残留人数から前記推定時刻における前記手続所の混雑度を推定することを特徴とする。前記混雑度推定部は、前記予想到着人数を計算した計算時刻までに前記対象便の乗客が前記手続所に到着する予想合計人数を前記予想到着人数から計算するとともに、計算した前記予想合計人数と、前記計算時刻において前記対象便の乗客が前記手続所に現実に到着した現実到着人数との差に応じて、前記計算時刻以降の予想到着人数を補正し、補正した前記予想到着人数から前記推定時刻における前記手続所の混雑度を推定することを特徴とする。前記混雑度推定装置は、さらに、前記乗客が前記乗り場へ向かう際に、前記手続所で手続した後に手続する第2手続所の混雑度を推定し、前記混雑度推定部は、前記推定時刻の所定時間前における前記手続所の混雑度を推定し、推定した前記手続所の混雑度を、前記推定時刻における前記第2手続所の混雑度とすることを特徴とする。前記混雑度推定部は、前記推定時刻の所定時間前における前記手続所の混雑度を、前記手続所から前記第2手続所までの前記乗客の移動分布に基づき補正して、前記推定時刻における前記第2手続所の混雑度とすることを特徴とする。前記混雑度推定部は、前記混雑度として、前記手続所での待ち時間を推定することを特徴とする。この発明に係る混雑度推定装置は、予約対象への来場者が前記予約対象についての目的地へ向かう際に通過する手続所の混雑度を推定する混雑度推定装置であり、既に開始された前記予約対象の回である過去回の予約人数及び開始時刻と、前記過去回の来場者が前記手続所に到着した時刻とに基づき、前記予約対象の開始時刻を起算時刻とした所定の時間区分毎に、前記予約対象の予約人数に対する前記手続所への到着人数の比率を計算する比率計算部と、前記比率計算部が計算した比率と、所定の期間に開始時刻が含まれる前記予約対象の回である対象回についての予約人数及び開始時刻とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所への予想到着人数を計算して、計算した前記予想到着人数から所定の推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する混雑度推定部とを備えることを特徴とする。この発明に係る混雑度推定プログラムは、乗り物の乗客が前記乗り物の乗り場へ向かう際に手続する手続所の混雑度を推定する混雑度推定プログラムであり、既に出発した前記乗り物の便である過去便についての予約人数及び出発時刻と、前記過去便の乗客が前記手続所に到着した時刻とに基づき、前記乗り物の出発時刻を起算時刻とした所定の時間区分毎に、前記乗り物の予約人数に対する前記手続所への到着人数の比率を計算する比率計算処理と、前記比率計算処理で計算した比率と、所定の期間に出発時刻が含まれる前記乗り物の便である対象便についての予約人数及び出発時刻とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所への予想到着人数を計算して、計算した前記予想到着人数から所定の推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する混雑度推定処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。前記混雑度推定処理では、前記混雑度として、前記手続所での待ち時間を推定することを特徴とする。この発明に係る混雑度推定装置では、過去のデータを統計データとして利用し、推定日当日の利用者データに基づき、推定日の手続所の混雑度を推定する。そのため、推定日の混雑度を高精度に推定することができる。以下、図に基づき、この発明の実施の形態について説明する。以下の説明において、処理装置は後述するCPU911等である。記憶装置は後述するROM913、RAM914、磁気ディスク装置920等である。入力装置は後述するキーボード902等である。出力装置は後述するLCD901、プリンタ916等である。通信装置は後述する通信ボード915等である。つまり、処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置、通信装置はいずれもハードウェアである。実施の形態1.実施の形態1では、手続き所として空港におけるチェックインカウンタや保安検査場に設けられたチケット確認用のゲートチェックインゲート200やセキュリティゲート300、手続所の一例の混雑度を推定する例を説明する。なお、混雑度を推定する場所は、これらに限定されるものではない。例えば、空港の搭乗口や、新幹線の改札や、映画館、劇場、競技場における入場ゲート等、事前に予約をした来場者が目的地へ向かう途中に通過する場所であれば他の場所であってもよい。また、以下の説明において、1日は、0:00から24時間として説明する。しかし、例えば、航空機の出発時刻が朝5:00から翌朝2:00までのような場合には、1日は、朝5:00から翌朝2:00までとしてもよいし、最終便の出発時刻である朝2:00から24時間等としてもよい。つまり、1日の区切りは、適用する場所の状況に合わせて設定すればよい。実施の形態1では、航空機の過去の便既に出発した便のデータに基づき、所定の時間区分毎にその便の予約人数に対するゲートへの到着人数の比を計算しておく。そして、計算した比を統計データとして用いて、当日の出発便の予約データに基づき、その日の所定の時間毎のゲートへの予想到着人数を計算して、計算した予想到着人数からその日の各時刻におけるゲートの混雑度を推定する。図1は、実施の形態1に係る混雑度推定装置100の機能を示す機能ブロック図である。実施の形態1に係る混雑度推定装置100は、到着情報収集部101、予約情報収集部102、乗客データ記憶部103、乗客種別記憶部104、時刻表記憶部105、状況種別判定部106、予約人数計算部107、比率計算部108、比率記憶部109、比率抽出部110、混雑度推定部111、混雑度出力部112を備える。また、混雑度推定装置100は、チェックインゲート200、セキュリティゲート300、予約システム400とネットワークを介して接続されている。なお、予約システム400は、航空機の予約データを管理するシステムである。到着情報収集部101は、チェックインゲート200やセキュリティゲート300において搭乗券が処理された時刻到着時刻をゲート通過時刻として収集する。なお、到着情報収集部101は、混雑度推定装置100が他の場所の混雑度を推定する場合、その場所において搭乗券を処理した時刻をゲート通過時刻として収集する。予約情報収集部102は、予約毎の航空券番号、搭乗日、搭乗便名、出発地、到着地、出発時刻、到着時刻等の搭乗便データを予約システム400から収集する。乗客データ記憶部103は、到着情報収集部101が収集したゲート通過時刻と、予約情報収集部102が収集した搭乗便データとを、乗客データPDとして記憶する記憶装置である。また、乗客データ記憶部103は、乗客に関するその他の情報も記憶する。図2は、乗客データ記憶部103に記憶された乗客データPDの例を示す図である。図2に示すように、乗客データ記憶部103は、過去の便を含む乗客の搭乗毎にデータIDを割り当て、搭乗便データとゲート通過時刻と乗客に関するその他の情報とを記憶する。なお、発券日と発券時刻とが、チェックインゲート200におけるゲート通過時刻であり、保安検査場通過日と保安検査場通過時刻とがセキュリティゲート300におけるゲート通過時刻である。発券日と発券時刻および保安検査場通過日と保安検査場通過時刻は、それぞれのゲートに設置された航空券読取装置図示せずが乗客の航空券マイレージカード等、ICカードを含むから航空券番号を読み取った時刻となる。また、氏名、年齢、性別、マイレージサービスの会員番号、マイレージサービスの会員ランク、運賃種別が乗客に関するその他の情報である。なお乗客に関するその他の情報は、航空券の予約や購入の申込みを受け付け、航空機の便名とともに乗客の個人情報を記憶しているチケット予約システム400からゲートで読み取られた航空券番号に一致する乗客に関する情報を取得することにより記憶される。このときマイレージカードを取得していなかったり、マイレージカード情報の入力がされなかった乗客データは、会員番号、会員ランク情報が未指定となる。乗客種別記憶部104は、乗客の種別を表す乗客種別PCの情報を予め記憶した記憶装置である。図3は、乗客種別記憶部104に記憶された乗客種別PCの例を示す図である。図3に示すように、乗客種別PCは、例えば、年齢、性別、マイレージサービスの会員であるかどうか、マイレージサービスの会員ランク、運賃種別毎に割り当てられる。例えば、40歳台、男性、ゴールド会員、回数券の属性に対して1つの乗客種別PCが割り当てられる。また図4のように、乗客データ記憶部103に記憶された乗客データPDの各レコードにそのレコードが示す乗客の乗客種別PCを乗客種別記憶部104の記憶内容から決定して記憶するようにしてもよい。時刻表記憶部105は、便名FN毎に、出発地、出発日、出発時刻DTを予め記憶した記憶装置である。図5は、時刻表記憶部105に記憶された情報の例を示す図である。なお、時刻表記憶部105は、その他、目的地、定員人数等を記憶してもよい。状況種別判定部106は、インターネットから得られる外部情報等に基づき、その日の状況がどの状況種別Sに該当するかを処理装置により判定する。その日の状況とは、例えば、その日の天候、空港へのアクセス交通路の遅れ状況、曜日及び祝祭日種別などである。したがって、状況種別Sは、例えば、日毎に、天候、空港へのアクセス交通路の遅れ状況、曜日及び祝祭日種別などに応じて割り当てられる。例えば、天候晴れ、交通路の遅れなし、平日に対して1つの状況種別Sが割り当てられる。予約人数計算部107は、予約情報収集部102が収集した搭乗便データから、乗客種別PC、便名FN、搭乗日DX毎に、予約人数PNを処理装置により計算する。そのため、計算される予約人数PNは、予約人数PNPC,FN,DXと表せる。具体的な計算方法としては、予約情報収集部102から1つの予約に関する搭乗便データを取得すると、その搭乗便データに記載された、乗客種別PC、便名FN、搭乗日DXに対応する、予約人数PNPC,FN,DXの値をインクリメントしていく。比率計算部108は、乗客データ記憶部103、乗客種別記憶部104、時刻表記憶部105に記憶された情報等に基づき、出発時刻DTを起算時刻とする所定の時間区分XC毎例えば、5分毎に、予約人数に対する各ゲートGチェックインゲート200とセキュリティゲート300への到着人数の比率RDを処理装置により計算する。比率RDは、状況種別S、乗客種別PC、便名FN、搭乗口A毎に計算される。そのため、計算される比率RDは、これらの指標に時間区分XCとゲートGとを加えて、比率RDS,PC,FN,G,A,XCと表せる。図6は、比率計算部108が計算した予約人数に対するチェックインゲート200への到着人数の比率RDの例を示す図である。図6では、横軸が出発時刻DTを起算時刻とする時間ここでは、出発時刻DTまでの時間分を表しており、縦軸が予約人数に対するチェックインゲート200への到着人数の比率を表している。図6に示すように、時間区分XC毎に比率RDを計算することにより、予約人数に対する到着人数の分布が得られる。図6に示す例では、出発時刻DTの60分くらい前にチェックインゲート200に到着するのがピークとなっている。比率記憶部109は、比率計算部108が計算した予約人数に対する各ゲートへの到着人数の分布を示す情報を記憶する記憶装置である。比率抽出部110は、比率記憶部109に記憶された比率RDから、混雑度推定部111が使用する比率RDを抽出する。混雑度推定部111は、比率抽出部110が抽出した比率RDと、予約人数計算部107が計算したその日推定日の各便の予約人数とに基づき、推定日の時間区分XC毎に各ゲートGへ到着する予想到着人数PANを処理装置により計算する。そして、混雑度推定部111は、計算した予想到着人数PANから、各時刻における各ゲートGにいる乗客数を表す滞留人数Qを混雑度として処理装置により推定する。混雑度出力部112は、混雑度推定部111が計算した混雑度を出力装置へ出力する。次に、比率計算部108が到着人数の比率RDを計算して比率記憶部109に蓄積する比率計算処理について説明する。比率計算処理は、既に出発した各便に対して実行され、演算対象とする便が出発した後、翌日の始発便が出発する前までに実行される。演算対象とする便は、入力装置を介してユーザから順次設定されるとしてもよいし、現在時刻の直前に出発した搭乗便が順次選択されるとしてもよいし、当日出発済みの便のうち演算がまだ済んでいないものの中から出発時刻DTが最も早いものが順次選択されるとしてもよい。図7は、実施の形態1に係る比率計算処理の流れを示すフローチャートである。S101比率計算部108は、演算対象とする便の出発日に対して状況種別判定部106が判定した状況種別Sを取得する。S102比率計算部108は、演算対象とする便の出発時刻DTを時刻表記憶部105から取得する。S103比率計算部108は、乗客種別記憶部104に記憶されている乗客種別PCから、演算対象とする乗客種別PCを1つ選択する。比率計算部108は、例えば、格納されているメモリアドレスの小さい乗客種別PCから順に選択する。S104比率計算部108は、演算対象の便の便名FNと、S103で選択した乗客種別PCとを有する乗客データPDを1つ、乗客データ記憶部103から取得する。なお、比率計算部108は、複数の乗客データPDが該当する場合には、例えば、まだS104で選択されていないデータのうち、データIDが最も若いデータを選択する。S105比率計算部108は、演算対象とするゲートGを選択する。ここでは、チェックインゲート200とセキュリティゲート300とのどちらかが選択される。比率計算部108は、どのような順序に選択してもよく、例えばゲートの番号順、名称に付された番号順、アルファベット順、五十音順等でもよい。S106比率計算部108は、S104で取得した乗客データPDから、S105で選択したゲートGを通過した通過時刻を取得する。そして、比率計算部108は、S102で取得した出発時刻DTから通過時刻を引いた値Xを計算する。つまり、値Xは、通過時刻が出発時刻DTの何分前であるかを表す。S107比率計算部108は、S106で計算した値Xが属する時間区分XCを計算する。例えば、出発時刻DTを起算時刻とする5分毎に比率RDを計算する場合、値Xを5で除した値小数点以下を切り捨てを時間区分XCとする。ここで、時間区分XCの時間幅上記例では、5分をXSとする。また、時間区分XCは、0からXEまでの間に設定する。つまり、時間区分XCは、出発時刻DTの0分前から、XS×XE分前までの間に設定する。XEは、乗客が搭乗便の前のどのくらい前までに到着するかによって決定すればよい。例えば、XS×XE=24時間としてもよい。S108比率計算部108は、S101で取得した状況種別S、S103で選択した乗客種別PC、演算対象の便便名FN、S105で選択したゲートG、演算対象の便の搭乗口A、S107で計算した時間区分XCについて、予約人数に対する到着人数の仮比率TRDS,PC,FN,G,A,XCを式1に基づき計算する。なお、演算対象の便の搭乗口Aについての情報は、例えば、他のシステムで管理されているデータを取得してもよいし、乗客データPDに含めて保持しておくとしてもよい。また、仮比率TRDS,PC,FN,G,A,XCは、比率計算処理の開始前に0に初期化されているものとする。<式1>tmp1=TRDS,PC,FN,G,A,XC1/PNPC,FN,DX,TRDS,PC,FN,G,A,XC=tmp1ここで、tmp1は一時的な変数である。PNPC,FN,DXは、予約人数計算部107によって計算された乗客種別PC、便名FN、搭乗日DX毎の予約人数である。つまり、式1では、該当の仮比率TRDを、1/該当の乗客種別PC、便名FN、搭乗日DXについての予約人数だけ増加させる。S109比率計算部108は、全てのゲートGここでは、チェックインゲート200とセキュリティゲート300について演算を完了したか否かを判定する。比率計算部108は、全てのゲートGについて演算を完了した場合S109でYES、処理をS110へ進め、演算を完了していない場合S109でNO、処理をS105へ戻し、演算していないゲートGについての演算を実行する。S110比率計算部108は、演算対象の便の便名FNと、S103で選択した乗客種別PCとを有する全ての乗客データPDについて演算を完了したか否かを判定する。比率計算部108は、全ての乗客データPDについて演算を完了した場合S110でYES、処理をS111へ進め、演算を完了していない場合S110でNO、処理をS104へ戻し、演算していない乗客データPDについての演算を実行する。S111比率計算部108は、全ての乗客種別PCについて演算を完了したか否かを判定する。比率計算部108は、全ての乗客種別PCについて演算を完了した場合S111でYES、処理をS112へ進め、演算を完了していない場合S111でNO、処理をS103へ戻し、演算していない乗客種別PCについての演算を実行する。S112比率計算部108は、S101で取得した状況種別S、各乗客種別PC、各ゲートG、演算対象の便の搭乗口A、各時間区分XCについて、S108で最終的に更新した仮比率TRDを用いて、比率記憶部109に蓄積された比率RDを、式2に基づき更新する。<式2>tmp2=1-αRDS,PC,FN,G,A,XCαTRDS,PC,FN,G,A,XC,RDS,PC,FN,G,A,XC=tmp2ここで、tmp2は一時的な変数である。αは学習係数であり、0<α<1である。学習係数αを0に近い値にするほど、過去に蓄積された比率RDの影響が強くなり、学習係数αを1に近い値にするほど、新たに計算した仮比率RDの影響が強くなる。以上のように、比率計算処理を実行することにより、比率記憶部109には、状況種別S、乗客種別PC、便名FN、ゲートG、搭乗口A、時間区分XC毎に、予約人数に対する到着人数の比率RDS,PC,FN,G,A,XCが蓄積される。ここで、状況種別S毎に比率RDを計算するのは、例えば、雪の日の方が晴れの日よりも早めにゲートGに到着する傾向があるなど、その日の状況によって出発時刻のどの程度前にゲートGに到着するかが変わるためである。また、乗客種別PC毎に比率RDを計算するのは、例えば、マイレージサービスの会員ランクが高く、空港を頻繁に利用している乗客の方が遅めにゲートGに到着する傾向があるなど、乗客のタイプによって出発時刻のどの程度前にゲートGに到着するかが変わるためである。また、便名FN毎に比率RDを計算するのは、例えば、行き先等によって出発時刻のどの程度前にゲートGに到着するかが変わるためである。また、搭乗口A毎に比率RDを計算するのは、搭乗口Aの位置が遠い場合にはゲートGに早めに到着する傾向があるなど、搭乗口Aによって出発時刻のどの程度前にゲートGに到着するかが変わるためである。次に、混雑度推定部111が比率記憶部109に蓄積された比率RDを統計データとして用いて各ゲートGの混雑度を推定する混雑度推定処理について説明する。混雑度推定処理は、予想到着人数計算処理と滞留人数計算処理とに分けられる。予想到着人数計算処理は、時間区分XC毎のゲートGへの予想到着人数を計算する処理である。滞留人数計算処理は、予想到着人数計算処理で計算した予想到着人数からゲートGの滞留人数Qを混雑度として計算する処理である。混雑度推定処理は、推定日1日の混雑度の推移を推定してもよいし、推定日の任意の時刻推定時刻の混雑度を推定してもよい。また、混雑度推定処理は、推定日1日の混雑度の推移を推定する場合には、例えば空港の営業開始前等に実行され、推定時刻の混雑度を推定する場合には、推定時刻の所定時間前までに実行される。また、以下の説明では、全ゲートGについての混雑度を推定するものとするが、入力装置を介してユーザが指定したゲートGについてのみ混雑度を推定してもよい。ここでは、推定日1日0:00から23:59までの混雑度を推定する処理を例として説明する。図8は、実施の形態1に係る予想到着人数計算処理の流れを示すフローチャートである。S201混雑度推定部111は、状況種別判定部106がその日混雑度の推定日に対して判定した状況種別Sを取得する。S202混雑度推定部111は、推定日に出発する全ての便の便名FNと、その便の出発時刻DTとを時刻表記憶部105から取得する。S203混雑度推定部111は、S202で取得した便名FNの中から、演算対象とする便の便名FNを1つ選択し、その便の出発時刻DTを取得する。混雑度推定部111は、例えば出発時刻の早い便から順に選択する。S204混雑度推定部111は、乗客種別記憶部104に記憶されている乗客種別PCから、演算対象とする乗客種別PCを1つ選択する。混雑度推定部111は、例えば、格納されているメモリアドレスの小さい乗客種別PCから順に選択する。S205混雑度推定部111は、演算対象とするゲートGを選択する。ここでは、チェックインゲート200とセキュリティゲート300とのどちらかが選択される。混雑度推定部111は、どのような順序に選択してもよく、例えばゲートの番号順、名称に付された番号順、アルファベット順、五十音順等でもよい。S206混雑度推定部111は、時間区分XCを0とする。S207混雑度推定部111は、S201で取得した状況種別S、S204で選択した乗客種別PC、S203で選択した演算対象の便便名FN、S205で選択したゲートG、演算対象の便の搭乗口A、現在の時間区分XCについての予約人数に対する到着人数の比率RDS,PC,FN,G,A,XCを、比率抽出部110に取得させる。S208混雑度推定部111は、DTFN-XC×XSからDTFN-XC-1×XSまでに、S205で選択したゲートGに到着する予想人数である予想到着人数PANG,DTFN-XC×XSを、式3に基づき計算する。なお、DTFNは、便名FNの便の出発時刻である。また、XCは時間区分であり、XSは時間区分XCの時間幅である。したがって、DTFN-XC×XSからDTFN-XC-1×XSまでは、演算対象の便の出発時刻の所定の時間前の時刻から、その時刻のXS後の時刻までを示す。例えば、時間区分XCが3、時間幅XSが5分であれば、出発時刻の前、15分から10分までを示す。また、予想到着人数PANG,DTFN-XC×XSは、混雑度推定処理の開始前に0に初期化されているものとする。<式3>tmp3=PANG,DTFN-XC×XSRDS,PC,FN,G,A,XC×PNPC,FN,DX,PANG,DTFN-XC×XS=tmp3ここで、tmp3は一時的な変数である。RDS,PC,FN,G,A,XCは、S207で取得された到着人数の比率RDである。PNPC,FN,DXは、予約人数計算部107によって計算された乗客種別PC、便名FN、搭乗日DX毎の予約人数である。S209混雑度推定部111は、時間区分XCを1増加させる。S210混雑度推定部111は、時間区分XCがXEであるか否かを判定する。混雑度推定部111は、時間区分XCがXEである場合S210でYES、処理をS211へ進め、時間区分XCがXEでない場合S210でNO、処理をS207へ戻し、次の時間についての演算を実行する。S211混雑度推定部111は、全てのゲートGについて演算を完了したか否かを判定する。混雑度推定部111は、全てのゲートGについて演算を完了した場合S211でYES、処理をS212へ進め、演算を完了していない場合S211でNO、処理をS205へ戻し、演算していないゲートGについての演算を実行する。S212混雑度推定部111は、全ての乗客種別PCについて演算を完了したか否かを判定する。混雑度推定部111は、全ての乗客種別PCについて演算を完了した場合S212でYES、処理をS213へ進め、演算を完了していない場合S212でNO、処理をS204へ戻し、演算していない乗客種別PCについての演算を実行する。S213混雑度推定部111は、S202で取得した全ての便名FNの便について演算を完了したか否かを判定する。混雑度推定部111は、全ての便について演算を完了した場合S213でYES、予想到着人数計算処理を終了し、演算を完了していない場合S213でNO、処理をS203へ戻し、演算していない便についての演算を実行する。以上のように、予想到着人数計算処理を実行することにより、推定日の時間区分XC毎に各ゲートGについての予想到着人数PANG,DTFN-XC×XSが計算される。図9は、実施の形態1に係る予想到着人数計算処理の説明図である。図9に示すように、予想到着人数計算処理では、比率計算処理で計算された対応する比率RDS,PC,FN,G,A,XC図9a参照に、各便の予約人数を乗じて、各便についての予想到着人数を時間区分XC毎に計算する図9b参照。そして、各便について計算した予想到着人数を時間区分XC毎に足し合わせることにより、合計の予想到着人数を計算する図9c。図10は、実施の形態1に係る滞留人数計算処理の流れを示すフローチャートである。S301混雑度推定部111は、演算対象とするゲートGを選択する。ここでは、チェックインゲート200とセキュリティゲート300とのどちらかが選択される。比率計算部108は、どのような順序に選択してもよく、例えばゲートの番号順、名称に付された番号順、アルファベット順、五十音順等でもよい。S302混雑度推定部111は、演算時刻Tを初期値に初期化する。なお、初期値は、演算対象の開始時刻である。ここでは、初期値は、0:00である。S303混雑度推定部111は、ゲートGの滞留人数QG,0:00を0に初期化する。S304混雑度推定部111は、演算時刻Tをサンプリング時間stだけ増加させる。サンプリング時間stは予め任意の値に設定されている。ここでは、サンプリング時間stは、時間区分XCの時間幅XSであるとする。S305混雑度推定部111は、演算時刻TにおけるゲートGの滞留人数QG,Tを、式4に基づき計算する。<式4>QG,T=QG,T-stPANG,T-GPGここで、QG,T-stは、演算時刻Tよりもサンプリング時間stだけ前の時刻における滞留人数である。PANG,Tは、演算時刻Tよりもサンプリング時間stだけ前の時刻から、演算時刻Tまでの間に、ゲートGに到着すると予想される到着予想人数である。PANG,Tは、予想到着人数計算処理において計算されている。GPGは、サンプリング時間stの間にゲートGを通過できる人数である。GPGは、例えば、ゲートGのエリアに設置されている搭乗券読取装置の数やチケット発券機の数や係員の数と、乗客1人の処理に必要な時間とから求めることができる。また、GPGは、乗客1人がゲートを通過するのにかかる時間から求めることもできる。例えば、搭乗券読取装置による確認と、係員による確認との両方が必要なゲートgにおいては、搭乗券読取装置が乗客1人を処理する時間がgt1、係員が乗客1人を処理する時間をgt2、搭乗券読取装置の数をgn1,係員の人数をgn2とすると、GPgは式5で求められる。<式5>GPg=st/maxgt1/gn1,gt2/gn2ここで、maxは引数のうち最大の値を与える関数である。S306混雑度推定部111は、演算時刻Tが演算対象の最終時刻ここでは、23:59以降の時刻であるか否かを判定する。混雑度推定部111は、演算時刻Tが演算対象の最終時刻以降である場合S306でYES、処理をS307へ進め、演算時刻Tが演算対象の最終時刻前である場合S306でNO、処理をS304へ戻し、演算時刻Tをサンプリング時間stだけ進めて演算を実行する。S307混雑度推定部111は、全てのゲートGについて演算を完了したか否かを判定する。混雑度推定部111は、全てのゲートGについて演算を完了した場合S307でYES、処理をS308へ進め、演算を完了していない場合S307でNO、処理をS301へ戻し、演算していないゲートGについての演算を実行する。S308混雑度出力部112は、S305で計算された各ゲートGの各時刻における滞留人数Qを、そのゲートのその時刻における混雑度として出力する。以上のように、滞留人数計算処理を実行することにより、推定日のサンプリング時間st毎の時刻における各ゲートGの滞留人数QG,Tが混雑度として計算される。また混雑度として算出された滞留人数QG,Tを用いて、混雑の度合いを示す別の混雑度を算出することもできる。基準のサンプリング時間stをいずれかに設定し、各サンプリング時間st毎の各ゲートGの滞留人数QG,Tを、基準サンプリング時間stの滞留人数QG,Tと比較することにより、推定日の中で各サンプリング時間st毎の混雑度を算出することができる。例えば、混雑度推定部111は基準のサンプリング時間stを滞留人数QG,Tの中間値を示す時間区分とし、個々のサンプリング時間stの滞留人数QG,Tを基準時間区分の滞留人数QG,Tと比較する処理を行うことにより、滞留人数QG,Tの中間値より滞留人数QG,Tが多い場合は混んでいる、中間値より滞留人数QG,Tが少ない場合は空いている等の判定ができる。それにより混雑度推定部111は、朝6時~10時は空いていて、10時~15時は比較的空いていて、15時~17時は混んでいて、17時から21時は比較的混んでいるといった、定性的な情報を提示することもできる。また、各ゲートの前の待ちスペースの面積を与えておき、滞留密度=待ちスペース面積/滞留人数QG,Tの値が、基準滞留密度に対してどの程度であるかを混雑度として表してもよい。例えば、基準滞留密度は、空港の建物設計時に仮定した滞留密度を使ってもよい。また、混雑度の代わりに、平均待ち時間=QG,T/GPGを表示するようにしてもよい。実施の形態1に係る混雑度推定装置100は、過去のデータを統計データとして用いて、推定日当日の予約人数から手続所の混雑度を推定する。また、混雑度推定装置100は、乗客種別、当日の天候や空港へのアクセス交通路の遅れ状況、曜日及び祝祭日の種別が対応する過去のデータを統計データとして用いて、手続所の混雑度を推定する。そのため、高精度に手続所の混雑度を推定することができる。その結果、高精度に推定した手続所の混雑度を利用者へ事前に告知することができる。また、サンプリング時間st毎の時刻における滞留人数QG,Tと手続所での乗客一人当たりの処理時間とから、各ゲートでの端末の設置台数、係員の人数、案内用の表示板や表示装置の設置台数等を算出できる。それにより、手続所の係員の配置人数や稼動させる機器の数を適切に計画して運用することができる。なお、上記説明では、比率計算処理は、演算対象とする便が出発した後、翌日の始発便が出発する前までに実行されるとした。しかし、比率計算処理は、混雑度を推定する推定日当日の便のうち、既に出発した便も対象として、混雑度推定処理の実行前までに実行するとしてもよい。つまり、推定日当日の既に出発した便についてのデータも統計データとして用いてもよい。また、上記説明では、S304において、サンプリング時間stは、時間幅XSであるとした。しかし、サンプリング時間stは、例えば、時間幅XS約数に設定されていてもよい。例えば、st=XS/ddは1以上の整数であるとする。この場合、S305において、PANG,Tは、演算時刻Tよりも時間幅Xだけ前の時刻から、演算時刻Tまでの間に、ゲートGに到着すると予想される到着予想人数を、整数dで除した人数とすればよい。また、上記説明では、推定日1日の混雑度を推定する処理を例として説明した。推定日のある時刻推定時刻の混雑度を推定する場合、S306における演算対象の最終時刻を推定時刻とすればよい。また、上記説明では、各ゲートの予想到着人数をそれぞれ計算していた。しかし、あるゲートの予想到着人数から他のゲートの予想到着人数を推定してもよい。例えば、チェックインゲート200を通過した後、セキュリティゲート300を通過する場合、チェックインゲート200についてのみ上述した方法により予想到着人数を推定する。そして、セキュリティゲート300についての予想到着人数は、チェックインゲート200についての予想到着人数を所定の時間だけシフトさせて得るとしてもよい。例えば、チェックインゲート200に到着した概ね20分後にセキュリティゲート300に到着するのであれば、セキュリティゲート300についての予想到着人数を、20分前の時点におけるチェックインゲート200の予想到着人数とすればよい。また、例えば、チェックインゲート200に到着してからセキュリティゲート300に到着するまでにかかる時間の分布データ移動分布データに基づき、チェックインゲート200についての予想到着人数からセキュリティゲート300についての予想到着人数を計算してもよい。実施の形態2.実施の形態2では、実施の形態1で説明した混雑度の計算において、混雑度の計算を実行する時点現在時刻PTまでにゲートを通過した乗客に関する情報を用いて逐次的に混雑度を補正する方法について説明する。実施の形態2に係る混雑度推定装置100について、実施の形態1に係る混雑度推定装置100と異なる部分のみ説明する。図11は、実施の形態2に係る混雑度推定装置100の機能を示す機能ブロック図である。実施の形態2に係る混雑度推定装置100は、図1に示す実施の形態1に係る混雑度推定装置100が備える機能に加え、到着済乗客数計算部113を備える。到着済乗客数計算部113は、時刻Tにおいて、チェックインゲート200やセキュリティゲート300に実際に到着した乗客の人数である実際到着人数PANCを処理装置により計算する。なお、実際到着人数PANCは、便名FN、ゲートG、時刻T毎に計算される。そのため、計算される実際到着人数PANCは、実際到着人数PANCFN,G,Tと表せる。混雑度推定部111は、実施の形態1と同様に、予想到着人数PANを計算する。そして、混雑度推定部111は、計算した予想到着人数PANと、到着済乗客数計算部113が計算した実際到着人数PANCとから、各時刻における各ゲートGの混雑度Qを処理装置により推定する。図12は、実施の形態2に係る実際到着人数計算処理の流れを示すフローチャートである。実際到着人数計算処理は、現在時刻PTにおけるゲートGへの実際到着人数を計算する処理である。S401到着済乗客数計算部113は、推定日に出発する便の便名FNと、その便の出発時刻DTとを時刻表記憶部105から取得する。S402到着済乗客数計算部113は、S401で取得した便名FNの中から、演算対象とする便の便名FNを選択し、その便の出発時刻DTを取得する。到着済乗客数計算部113は、例えば出発時刻の早い便から順に選択する。S403到着済乗客数計算部113は、乗客種別記憶部104に記憶されている乗客種別PCから、演算対象とする乗客種別PCを1つ選択する。到着済乗客数計算部113は、例えば、格納されているメモリアドレスの小さい乗客種別PCから順に選択する。S404到着済乗客数計算部113は、演算対象とするゲートGを選択する。ここでは、チェックインゲート200とセキュリティゲート300とのどちらかが選択される。到着済乗客数計算部113は、どのような順序に選択してもよく、例えばゲートの番号順、名称に付された番号順、アルファベット順、五十音順等でもよい。S405到着済乗客数計算部113は、演算時刻Tを初期値に初期化する。なお、初期値は、演算対象の開始時刻である。ここでは、初期値は、0:00である。S406到着済乗客数計算部113は、演算時刻Tをサンプリング時間stだけ増加させる。サンプリング時間stは予め任意の値に設定されている。サンプリング時間stは、例えば、時間幅XSである。S407到着済乗客数計算部113は、演算時刻Tにおいて、ゲートGに実際に到着している乗客の人数を、式5のように計算する。<式5>tmp4=PANCFN,G,TPDCPC,FN,DX,G,A,T,PANCFN,G,T=tmp4ここで、tmp4は一時的な変数である。PDCPC,FN,DX,G,A,XCは乗客管理データPDのうち、乗客種別がPC、搭乗便がFN、搭乗日がDX、通過ゲートがG、搭乗口がAのうち、ゲートGを時刻T-stから時刻Tまでの間に通過した数である。PDCPC,FN,DX,G,A,XCは、乗客種別がPC、搭乗便がFN、搭乗日がDX、通過ゲートがG、搭乗口がAのうち、ゲートGを時刻T-stから時刻Tまでという条件で、乗客データ記憶部103のレコードの件数をカウントすれば計算できる。S408到着済乗客数計算部113は、演算時刻Tが現在時刻PT以降の時刻であるか否かを判定する。到着済乗客数計算部113は、演算時刻Tが現在時刻PT以降である場合S408でYES、処理をS409へ進め、演算時刻Tが現在時刻PT前である場合S408でNO、処理をS406へ戻し、演算時刻Tをサンプリング時間stだけ進めて演算を実行する。S409到着済乗客数計算部113は、全てのゲートGについて演算を完了したか否かを判定する。到着済乗客数計算部113は、全てのゲートGについて演算を完了した場合S409でYES、処理をS410へ進め、演算を完了していない場合S409でNO、処理をS404へ戻し、演算していないゲートGについての演算を実行する。S410到着済乗客数計算部113は、全ての乗客種別PCについて演算を完了したか否かを判定する。到着済乗客数計算部113は、全ての乗客種別PCについて演算を完了した場合S410でYES、処理をS411へ進め、演算を完了していない場合S410でNO、処理をS403へ戻し、演算していない乗客種別PCについての演算を実行する。S411到着済乗客数計算部113は、S401で取得した全ての便名FNの便について演算を完了したか否かを判定する。到着済乗客数計算部113は、全ての便について演算を完了した場合S411でYES、実際到着人数計算処理を終了し、演算を完了していない場合S411でNO、処理をS402へ戻し、演算していない便についての演算を実行する。以上のように、実際到着人数計算処理を実行することにより、処理を実行した時点現在時刻PTまでに各ゲートGに実際に到着した人数PANCFN,G,Tが計算される。そして、図10のS305において、混雑度推定部111は、現在時刻PTまでに予想される到着人数と、現在時刻PTまでに実際に到着した人数との差を用いることにより、演算時刻TにおけるゲートGG,Tの滞留人数を計算する。まず、混雑度推定部111は、式6に基づき、便名FNについて、現在時刻TまでにゲートGに到着すると予想された人数と、ゲートGに実際に到着した人数との差を、現在時刻から便名FNの出発時刻までの到着分布に従って按分した補正値AVを求める。<式6>AV=ΣFNRDS,PC,FN,G,A,DTFN-T/XS/Σxc=DTFN-PT/XS1DTFNRDS,PC,FN,G,A,xc×ΣXC=DTFN-PT/XSXERDS,PC,FN,G,A,XC×PNPC,FN,DX-PANCFN,G,PTここで、RDS,PC,FN,G,A,DTFN-T/XSは、S305において演算対象としている時刻Tを含む時間区分XCにおける比率RDである。Σxc=DTFN-PT/XS1DTFNRDS,PC,FN,G,A,xcは、現在時刻PTを含む時間区分XCから出発時刻までの比率RDの和である。ΣXC=DTFN-PT/XSXERDS,PC,FN,G,A,XC×PNPC,FN,DXは、現在時刻PTまでにゲートGに到着すると予想された人数である。PANCFN,G,Tは、到着済乗客数計算部113が計算した現在時刻PTまでにゲートGに実際に到着した人数である。そして、混雑度推定部111は、計算した補正値AVを用いて、演算対象時刻TにおけるゲートGG,Tの滞留人数を、式7に基づき計算する。<式7>QG,T=QG,T-stPANG,TAVGPG以上のように、実施の形態2に係る混雑度推定装置100は、実際に手続所に到着した人数を用いて、この後手続所に到着する人数を補正して、混雑度を推定する。そのため、より高精度に手続所の混雑度を推定することができる。なお、以上の実施の形態では、空港におけるチェックインカウンタや保安検査場に設けられたチケット確認用のゲートの混雑度を推定する例を説明した。しかし、上述したように、混雑度を推定する場所は、これらに限定されるものではない。例えば、空港の搭乗口や、新幹線の改札や、映画館、劇場、競技場における入場ゲート等、事前に予約をした来場者が目的地へ向かう途中に通過する場所であれば他の場所であってもよい。例えば、映画館における入場ゲートの混雑度を推定する場合、上記説明における乗客を来場者、航空機の便を上映の回、搭乗口を会場目的地と読み替えればよい。さらに出発時刻を対象上映物の開始時刻と読み替えればよい。次に、実施の形態における混雑度推定装置100のハードウェア構成について説明する。図13は、混雑度推定装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。図13に示すように、混雑度推定装置100は、プログラムを実行するCPU911CentralProcessingUnit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいうを備えている。CPU911は、バス912を介してROM913、RAM914、LCD901LiquidCrystalDisplay、キーボード902K/B、通信ボード915、プリンタ916、磁気ディスク装置920と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置920固定ディスク装置の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。磁気ディスク装置920は、所定の固定ディスクインタフェースを介して接続される。磁気ディスク装置920又はROM913などには、オペレーティングシステム921OS、ウィンドウシステム922、プログラム群923、ファイル群924が記憶されている。プログラム群923のプログラムは、CPU911、オペレーティングシステム921、ウィンドウシステム922により実行される。プログラム群923には、上記の説明において到着情報収集部101、予約情報収集部102、状況種別判定部106、予約人数計算部107、比率計算部108、比率抽出部110、混雑度推定部111、混雑度出力部112、到着済乗客数計算部113等として説明した機能を実行するソフトウェアやプログラムやその他のプログラムが記憶されている。プログラムは、CPU911により読み出され実行される。ファイル群924には、上記の説明において乗客データ記憶部103、乗客種別記憶部104、時刻表記憶部105、比率記憶部109等に記憶される情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、ファイルやデータベースの各項目として記憶される。ファイルやデータベースは、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してCPU911によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出検索参照比較演算計算処理出力印刷表示などのCPU911の動作に用いられる。抽出検索参照比較演算計算処理出力印刷表示のCPU911の動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。また、上記の説明におけるフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、RAM914のメモリ、その他光ディスク等の記録媒体やICチップに記録される。また、データや信号は、バス912や信号線やケーブルその他の伝送媒体や電波によりオンライン伝送される。また、上記の説明において~部として説明するものは、~回路、~装置、~機器、~手段、~機能であってもよく、また、~ステップ、~手順、~処理であってもよい。また、~装置として説明するものは、~回路、~機器、~手段、~機能であってもよく、また、~ステップ、~手順、~処理であってもよい。さらに、~処理として説明するものは~ステップであっても構わない。すなわち、~部として説明するものは、ROM913に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子デバイス基板配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、ROM913等の記録媒体に記憶される。プログラムはCPU911により読み出され、CPU911により実行される。すなわち、プログラムは、上記で述べた~部としてコンピュータ等を機能させるものである。あるいは、上記で述べた~部の手順や方法をコンピュータ等に実行させるものである。"