複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得する取得工程と、前記取得工程で取得された前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定する推定工程と、前記推定工程で推定された前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測する予測工程と、前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する出力工程と、をコンピュータが実行するタクシー利用者情報出力方法。鉄道の運行状況の変化を外部装置から取得する運行状況取得工程を、前記コンピュータが更に実行し、前記推定工程では、前記到着駅の情報と前記到着駅への到着時刻の情報の推定に、前記運行状況取得工程で取得された前記鉄道の運行状況の変化を用いることを特徴とする請求項1に記載のタクシー利用者情報出力方法。複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得し、前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定し、前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測し、前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する、処理をコンピュータに実行させるタクシー利用者情報出力プログラム。複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得する取得部と、前記取得部で取得された前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定する推定部と、前記推定部で推定された前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測する予測部と、前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する出力部と、を備えるタクシー利用者情報出力装置。上記特許文献1及び特許文献2の各技術を組み合わせることで、終電後に最終目的駅までたどり着けない人が各駅で降車する人数を推定することができると考えられる。また、この人数を、各駅においてタクシーを利用する可能性の高い人の数とみなせば、タクシー会社による配車場所の決定に利用できると考えられることに発明者らは気づいた。しかしながら、発明者らによる鋭意研究の結果によると、各駅でのタクシー利用者数の情報だけでは、タクシー会社において効率や利益を十分に考慮した配車場所の決定ができないことがわかってきた。そこで本件は上記の課題に鑑みてなされたものであり、タクシー利用者に関する有用な情報を出力することが可能なタクシー利用者情報出力方法、タクシー利用者情報出力プログラム及びタクシー利用者情報出力装置を提供することを目的とする。本明細書に記載のタクシー利用者情報出力方法は、複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得する取得工程と、前記取得工程で取得された前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定する推定工程と、前記推定工程で推定された前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測する予測工程と、前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する出力工程と、をコンピュータが実行するタクシー利用者情報出力方法である。本明細書に記載のタクシー利用者情報出力プログラムは、複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得し、前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定し、前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測し、前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する、処理をコンピュータに実行させるタクシー利用者情報出力プログラムである。本明細書に記載のタクシー利用者情報出力装置は、複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得する取得部と、前記取得部で取得された前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定する推定部と、前記推定部で推定された前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測する予測部と、前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する出力部と、を備えている。本明細書に記載のタクシー利用者情報出力方法、タクシー利用者情報出力プログラム及びタクシー利用者情報出力装置は、タクシー利用者に関する有用な情報を出力することができるという効果を奏する。以下、一実施形態に係る、タクシー利用者情報出力装置としてのサーバ20を備える情報提供システム100について、図1~図15に基づいて詳細に説明する。図1には、情報提供システム100の構成が概略的に示されている。情報提供システム100は、図1に示すように、自動改札機10と、サーバ20と、タクシー会社端末30と、外部装置としての鉄道会社端末40と、を備える。各装置は、インターネットなどのネットワーク50に接続されている。自動改札機10は、利用者電車鉄道の乗客が保有する乗車券携帯端末70やICカード72に記録された情報定期券情報やチャージ金額情報などに基づいて、利用者の改札内への入場、改札外への出場を管理したり、チャージ金額の徴収を行ったりするものである。また、自動改札機10は、利用者の入場、出場時に、携帯端末70やICカード72などの乗車券情報ユーザIDや、入場日時が含まれる入場データをサーバ20に対して送信する。入場データは、例えば、図4a、図4bに示すように、ユーザIDと、当該ユーザIDのユーザが入場した入場駅及び入場時刻とが関連付けられたデータであるものとする。図2aには、自動改札機10のハードウェア構成図が示されている。図2aに示すように、自動改札機10は、制御装置90と、扉駆動装置92と、データ読取装置94と、出力装置96と、を有する。制御装置90は、CPU、ROM、RAM、ネットワークインタフェース等を含み、扉駆動装置92、データ読取装置94、及び出力装置96を統括的に制御する。扉駆動装置92は、モータ等を含み、利用者の入場/出場を許可/拒否するため、扉の開閉動作を行う。データ読取装置94は、携帯端末70やICカード72からデータを読み取る。出力装置96は、液晶ディスプレイやスピーカ等を含み、利用者に対するメッセージ、音、音声等を出力する。図3には、自動改札機10、サーバ20、タクシー会社端末30及び鉄道会社端末40の機能ブロック図が示されている。図3に示すように、自動改札機10では、制御装置90のCPUがプログラムを実行することにより、データ取得部12及び通信部14として機能する。データ取得部12は、データ読取装置94で読み取られたデータを取得し、通信部14に対して送信する。通信部14は、データ取得部12から送信されてきたデータを、サーバ20に対してネットワークインタフェースを介して送信する。図1に戻り、サーバ20は、例えばシステム運用会社に設置され、自動改札機10から送信されてきたデータを処理して、各駅におけるタクシー利用者の情報を出力する装置である。図2bには、サーバ20のハードウェア構成図が示されている。この図2bに示すように、サーバ20は、CPU190、ROM192、RAM194、記憶部ここではHDDHardDiskDrive196、ネットワークインタフェース197、表示部193、入力部195、及び可搬型記憶媒体用ドライブ199等を備えており、サーバ20の構成各部は、バス198に接続されている。サーバ20では、ROM192あるいはHDD196に格納されているプログラムタクシー利用者情報出力プログラム、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ199が可搬型記憶媒体191から読み取ったプログラムタクシー利用者情報出力プログラムをCPU190が実行することにより、図3の各部を実現している。すなわち、サーバ20では、CPU190がプログラムを実行することにより、図3に示す通信部22、推定部26、予測部28、出力部としての集計出力部32、及び運行状況取得部34の各部の機能を実現している。なお、図3には、HDD196等に格納されているデータベースDBやテーブルも図示されている。通信部22は、自動改札機10の通信部14から送信されてきた入場データ図4a、図4bをネットワークインタフェース197を介して取得し、当該入場データを推定部26に対して送信する。また、鉄道会社端末40から送信されてきた運行状況の変更情報を取得して、運行状況取得部34に送信する。また、通信部22は、集計出力部32における出力結果をタクシー会社端末30に対して送信する。推定部26は、通信部22から入場データを取得する。すなわち、推定部26は、自動改札機10で読み取られたユーザIDを含む入場データを取得する取得部としての機能を有している。また、推定部26は、取得した入場データ及びユーザテーブル60図5aに基づいて、利用者の最終目的駅としての自宅最寄駅と、実際に利用者がたどり着ける到着駅で自宅最寄駅以外の駅以下、途中止まり駅と呼ぶと、途中止まり駅への到着時刻と、を推定する。例えば、終電に近い時刻で、利用者の自宅最寄駅まで運行する電車が終わってしまった場合、利用者はできる限り自宅最寄駅に近い駅まで電車でたどり着こうと考え、そのような行動をとるであろう。この場合の、自宅最寄駅ではないが、利用者が乗車可能な電車が停車する駅で最も自宅最寄駅に近い駅は、途中止まり駅に相当する。ここで、図5aのユーザテーブル60は、各ユーザのユーザID、自宅最寄駅、会社最寄駅、会社最寄駅の乗車限界時刻、自宅最寄駅到着時刻を関連付けて格納するテーブルである。自宅最寄駅は、自宅に最も近い駅を意味し、会社最寄駅は、会社に最も近い駅を意味する。なお、利用者が学生である場合には、会社最寄駅は学校の最寄駅を意味する。これら自宅最寄駅及び会社最寄駅は、ユーザやシステム管理者が事前に登録してもよいし、サーバ20等が以下のようにして自宅最寄駅及び会社最寄駅を自動的に特定し、ユーザテーブル60に登録してもよい。a所定日数の中で、あるユーザIDが自動改札機によって読み取られる頻度が所定以上高い駅を、そのユーザIDの利用者の自宅最寄駅とする。bあるユーザIDの1日の最初の利用時に入場駅となる頻度の高い駅、1日の最後の利用時に出場駅となる頻度の高い駅を、そのユーザIDの利用者の自宅最寄駅と推定する。また、あるユーザIDの1日の最初の利用時に出場駅となる頻度の高い駅、1日の最後の利用時に入場駅となる頻度の高い駅を、そのユーザIDの利用者の会社最寄駅と推定する。cあるユーザIDの入場駅または出場駅の組合せで、所定日数内で出現する頻度が最も高い組合せの駅を割り出し、一方の駅を自宅最寄駅、他方の駅を会社最寄駅と推定する。なお、いずれの駅を自宅最寄駅にするかは、所定日数の中での出現頻度などに基づいて判断する。また、図5aのユーザテーブル60の会社最寄駅の乗車限界時刻は、1日のうちで自宅最寄駅まで到達できる最後の電車の会社最寄駅における出発時刻を意味する。更に、自宅最寄駅到着時刻は、当該最後の電車が自宅最寄駅に到着する時刻を意味する。なお、推定部26は、途中止まり駅及び途中止まり駅到着時刻を、図5bの運行計画テーブル61を用いて推定する。また、推定部26は、推定結果を推定結果テーブル62図5c参照に格納する。推定結果テーブル62は、図5cに示すように、ユーザIDと、自宅最寄駅と、途中止まり駅と、途中止まり駅到着時刻と、列車識別番号の各フィールドを有している。図3に戻り、予測部28は、推定結果テーブル62に格納されている各ユーザIDの自宅最寄駅と途中止まり駅に基づいて、タクシー利用距離を予測するとともに、当該タクシー利用距離の区分利用距離区分を決定する。この場合、予測部28は、タクシー利用距離を、図6aに示す駅間距離テーブル63により予測し、利用距離区分を、当該タクシー利用距離と図6bに示す駅間距離区分テーブル64とから決定する。なお、図6aの駅間距離テーブル63には、各駅間の距離が定義されており、図6bの駅間距離区分テーブル64には、短距離、中距離、長距離が、どの程度の距離であるかが定義されている。予測部28は、予測したタクシー利用距離と決定した利用距離区分とを、図6cに示すタクシー利用見込みテーブル66に格納する。なお、図6cのタクシー利用見込みテーブル66は、図5cの推定結果テーブル62に、タクシー利用距離と利用距離区分のフィールドが追加されたものである。集計出力部32は、タクシー利用見込みテーブル66が更新される度に、図7に示すタクシー利用見込み集計テーブル68を更新する。ここで、図7のタクシー利用見込み集計テーブル68は、各駅におけるタクシーの利用区分毎、途中止まり駅到着時刻毎に、利用者の人数を集計したテーブルである。また、集計出力部32は、タクシー利用見込み集計テーブル68に基づいて、図8aや図8bに示すようなグラフを作成し、通信部22を介して、タクシー利用見込み集計テーブル68図7や作成したグラフをタクシー会社端末30に向けて出力する。なお、図8aは、C駅~自宅駅距離の人数分布を示すグラフであり、図8bは、E駅~自宅駅距離の人数分布を示すグラフであるただし、図7のテーブルに対応したグラフではない。なお、C、E駅以外の駅と自宅駅距離の人数分布を示すグラフも出力されるものとする。運行状況取得部34は、鉄道会社において電車の運行状況に変化があった場合に、鉄道会社端末40から送信されてくる運行状況の変化情報図14を、通信部22を介して取得する。また、運行状況取得部34は、鉄道会社端末40から受信した情報を用いて、運行計画テーブル61図5bを更新する。図1に戻り、タクシー会社端末30は、タクシー会社に設置されたPCPersonalComputerや、タクシー会社の従業員が保有する携帯端末等である。このタクシー会社端末30は、図2cに示すように、サーバ20と同様のハードウェア構成を有している。すなわち、タクシー会社端末30は、CPU290、ROM292、RAM294、HDD296、ネットワークインタフェース297、表示部293、入力部295、可搬型記憶媒体291を読み取り可能な可搬型記憶媒体用ドライブ299等を備えている。タクシー会社端末30では、CPU290がプログラムを実行することで、図3に示す通信部84及び出力部82としての機能を実現する。通信部84は、サーバ20の通信部22から送信されてくるデータ図7のタクシー利用見込み集計テーブル68や図8a、図8bのグラフを受信して、出力部82に対して送信する。出力部82は、表示部293に、サーバ20から送信されてきたデータを表示させる。図1に戻り、鉄道会社端末40は、鉄道会社に設置されたPCPersonalComputer等であり、図2cに示すように、タクシー会社端末30と同様のハードウェア構成を有している。すなわち、鉄道会社端末40は、CPU390、ROM392、RAM394、HDD396、ネットワークインタフェース397、表示部393、入力部395、可搬型記憶媒体391を読み取り可能な可搬型記憶媒体用ドライブ399等を備えている。鉄道会社端末40では、CPU390がプログラムを実行することで、図3に示す通信部88及び運行状況管理部86としての機能を実現する。運行状況管理部86は、電車の運行状況通常運行か、事故等による遅延が生じているかなどを管理している。運行状況管理部86では、運行状況に変化が生じた場合に、通信部88を介してサーバ20に対して運行状況の変化情報図14を送信する。次に、本実施形態におけるサーバ20の処理について、図9、図11、図12、図13、図15のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ詳細に説明する。途中止まり駅推定処理まず、図9のフローチャートに沿って、推定部26による途中止まり駅推定処理について説明する。なお、図9の処理は、自宅最寄駅に到達できる終電に乗れなかった利用者が到達できる駅途中止まり駅や到着時刻を推定する処理である。図9の処理では、まず、ステップS10において、推定部26が、新たな入場データが送信されてくるまで待機する。なお、新たな入場データは、図4aや図4bのような入場データであるものとする。次いで、ステップS11では、推定部26が、送信されてきた新たな入場データを取得する。次いで、ステップS12では、推定部26が、入場データに含まれる入場時刻が所定時刻以降か否かを判断する。ここで、所定時刻とは、路線の駅の少なくとも1つの駅に到達できなくなる時刻であるものとする。本実施形態では、例えば、22時であるものとする。ステップS12の判断が否定された場合には、図9の全処理を終了する。すなわち、この場合の利用者は、自宅最寄駅に到達できる電車に乗れるので、タクシーに乗る必要がないとして、図9の処理の対象から除外する。一方、ステップS12の判断が、肯定された場合には、ステップS13に移行する。ステップS13に移行すると、推定部26は、ユーザテーブル60図7aを参照する。次いで、ステップS14では、推定部26が、入場データに含まれる入場駅が会社最寄駅であるか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップS20に移行するが、判断が肯定された場合には、ステップS16に移行する。なお、図4aのユーザIDUser001の入場駅K駅は、図5aの会社最寄駅と一致している。また、図4bのユーザIDUser002の入場駅K駅も、図5aの会社最寄駅と一致している。したがって、入場データがいずれの場合であっても、ステップS14の判断は肯定されることになる。ステップS16に移行した場合、推定部26は、ユーザテーブル60を参照する。次いで、ステップS18では、推定部26が、入場データに含まれる入場時刻が、会社最寄駅の乗車限界時刻を超えているか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合、すなわち、自宅最寄駅に到達できる電車に乗れる場合には、タクシーに乗る必要がないので、図9の処理の対象から除外する図9の全処理を終了する。一方、ステップS18の判断が肯定されると、ステップS20に移行する。なお、図4a、図4bの入場データについては、入場時刻が、図5aの会社最寄駅の乗車限界時刻を超えているので、ステップS18の判断は肯定されることになる。ステップS20に移行した場合入場駅が会社最寄駅でない場合ステップS14:否定又は入場時刻が会社最寄駅の乗車限界時刻を超えている場合ステップS18:肯定、推定部26は、改札入場駅から自宅最寄駅までの経路検索を実行する。本実施形態では、推定部26は、図5bに示す運行計画テーブル61に基づいて、経路検索を行う。次いで、ステップS22では、推定部26は、ステップS20の経路検索において始発次の日の始発に乗り換える駅があるか否かを判断する。経路検索において始発に乗り換える駅がある場合とは、利用者が自宅最寄駅まで到達できず、途中の駅までしか到達できないことを意味している。このステップS22の判断が否定された場合、すなわち、自宅最寄駅に到達できる場合には、図9の処理の対象から除外する図9の全処理を終了する。一方、ステップS22の判断が肯定された場合、すなわち利用者が自宅最寄駅まで到達できず、タクシーを利用する可能性が高い場合には、ステップS24に移行する。ステップS24に移行すると、推定部26は、始発に乗り換える駅を途中止まり駅として推定結果テーブル62図5cを更新する。なお、ステップS24においては、推定部26は、推定結果テーブル62にユーザIDを入力するとともに、当該ユーザIDに関連付けた状態で、途中止まり駅を入力するものとする。次いで、ステップS26では、推定部26が、始発に乗り換える駅への到着時刻を途中止まり駅到着時刻として推定結果テーブル62を更新する。次いで、ステップS28では、推定部26が、推定結果テーブル62の自宅最寄駅を更新する。この場合、ステップS24で入力したユーザIDに対応する自宅最寄駅をユーザテーブル図5aから読み取って、図5cの推定結果テーブル62に入力するものとする。次いで、ステップS30では、推定部26が、推定結果テーブル62を途中止まり駅まで乗車する列車識別番号ステップS20の検索に利用した列車識別番号で更新する。ステップS24~S30を経ることにより、図5cの推定結果テーブル62の1つの行が追加されることになる。そして、ステップS30の処理が終了すると、図9の全処理を終了する。なお、図9の処理では、例えば、図10aに示すように、自宅最寄駅がA駅の利用者ユーザID:User001が、途中止まり駅D駅に、24時40分に到達することや、自宅最寄駅がB駅の利用者ユーザID:User002が、途中止まり駅E駅に、24時50分に到達すること、などが推定結果テーブル62に追加されることになる。なお、図9の処理は、繰返し実行される。なお、ステップS24~S30を経て図5cの推定結果テーブル62の1つの行が追加されて、図9の全処理を終了した場合には、図11の駅間距離区分予測処理が実行されることになる。駅間距離区分予測処理次に、予測部28による駅間距離区分予測処理について図11のフローチャートに沿って説明する。図11の処理では、まず、ステップS40において、図9の処理で推定結果テーブル62に追加された行のデータを、タクシー利用見込みテーブル66図6cの新たな行にコピーする。次いで、ステップS41では、予測部28が、タクシー利用見込みテーブル66の新たな行の途中止まり駅と自宅最寄駅を読み取る。次いで、ステップS42では、予測部28が、駅間距離テーブル63図6aを参照する。この場合、予測部28は、駅間距離テーブル63のうち、ステップS41の読み取り結果途中止まり駅と自宅最寄駅に対応する部分を参照する。ここでの参照結果は、利用者がタクシーを利用して移動する凡その距離を意味する。次いで、ステップS44では、予測部28が、タクシー利用見込みテーブル66の新たな行のタクシー移動距離を、ステップS42の参照結果で更新する。次いで、ステップS46では、予測部28が、タクシー利用見込みテーブル66のタクシー移動距離を読み取る。次いで、ステップS48では、予測部28が、駅間距離区分テーブル64図6bを参照する。この場合、予測部28は、駅間距離区分テーブル64のうち、ステップS46の読み取り結果タクシー移動距離に対応する部分を参照する。次いで、ステップS50では、予測部28が、タクシー利用見込みテーブル66の駅間距離区分を、ステップS48の参照結果に基づいて更新する。以上の処理により、図11の処理が終了する。なお、図11の処理が終了した時点では、タクシー利用見込みテーブル66の新たな行の全フィールドへの入力が完了したことになる。なお、図11の処理では、例えば、図10bに示すように、利用者ユーザID:User001が、24時40分に途中止まり駅D駅からタクシーに4.2km中距離だけ乗る可能性があることや、利用者ユーザID:User002が、24時50分に途中止まり駅E駅からタクシーに4.3km中距離だけ乗る可能性があること、などがタクシー利用見込みテーブル66に記録されることになる。図11の処理が終了すると、図12の集計出力処理が開始される。集計出力処理次に、集計出力部32による集計出力処理について図12のフローチャートに沿って説明する。図12の処理では、まず、ステップS60において、集計出力部32が、タクシー利用見込みテーブル66の新たに追加された行を読み込む。次いで、ステップS62では、集計出力部32が、タクシー利用見込み集計テーブル68図7の対応する箇所を更新するカウントを増やす。次いで、ステップS64では、集計出力部32が、タクシー会社端末30に向けて、タクシー利用見込み集計テーブル68から生成される図8aや図8bのグラフタクシー利用者の駅毎、時刻毎の距離別人数分布、又はタクシー利用見込み集計テーブル68そのものを送信する。これにより、タクシー会社端末30の表示部293上では、図7のテーブル又は図8aや図8bのようなグラフがリアルタイムにて更新されることになる。なお、図12の処理は、所定時間毎例えば5分、10分毎に行われることとしてもよい。この場合、タクシー会社端末30の表示部293上では、図7のテーブル又は図8aや図8bのグラフが所定時間毎に更新されることになる。運行計画テーブルの更新処理次に、運行状況取得部34による運行計画テーブルの更新処理について、図13のフローチャートに沿って説明する。この図13の処理は、上述した図9、図11、図12の処理と並行して実行される処理である。図13の処理では、まず、ステップS70において、運行状況取得部34が、現在の時刻が所定時刻以降になるまで待機する。ここで、所定時刻とは、図9のステップS12と同様、路線の駅の少なくとも1つの駅に到達できなくなる時刻例えば、22時であるものとする。このステップS70の判断が肯定された場合には、ステップS72に移行する。次いで、ステップS72では、1日の全ての運行が終了したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップS74に移行する。ステップS74に移行した場合、運行状況取得部34は、運行状況に変更があるか否かを判断する。ここでの判断は、鉄道会社端末40の運行状況管理部86から、運行状況取得部34に対して運行状況の変更情報が送信されてきたか否かで判断する。なお、運行状況の変更情報は、例えば、図14に示すような運行計画テーブル61の変更部分を抜粋した情報であるものとする。このステップS74の判断が否定されている間は、ステップS72、S74を繰り返すが、ステップS72の判断が肯定された場合には、ステップS76に移行する。ステップS76に移行した場合、運行状況取得部34は、運行計画テーブル61図5bを読み込み、運行状況管理部86から送信されてきた運行状況の変更情報図14で、運行計画テーブル61を更新する。ステップS76の処理が終了すると、ステップS72に戻る。そして、ステップS72~S76の処理判断を繰返し、1日の全ての運行が終了して、ステップS72の判断が肯定されると、図13の全処理を終了する。以上のように、図13の処理によると、所定時刻移行に電車の運行状況が変更された場合に、運行状況取得部34が、運行計画テーブル61を随時更新するようになっている。各テーブル更新処理次に、推定部26、予測部28、集計出力部32により実行される、運行計画テーブル61の更新に伴った各テーブルの更新処理について図15のフローチャートに沿って説明する。なお、図15の処理は、上述した、図9、図11、図12の処理、及び図13の処理と並行して実行される処理である。図15の処理では、まず、ステップS80において、推定部26が、運行計画テーブルが更新されるまで待機する。この場合、図13のステップS76が実行された段階で、ステップS82に移行する。ステップS82に移行すると、推定部26は、更新された列車識別番号以降の電車の列車識別番号が入力されている推定結果テーブル62の行を特定する。次いで、ステップS84では、推定部26が、特定された行の途中止まり駅と途中止まり駅到着時刻を、更新された運行計画テーブル61に基づいて更新する。次いで、ステップS88では、予測部28が、検索結果テーブルの更新された行に対応するタクシー利用見込みテーブル66の行を更新する。この場合、途中止まり駅や途中止まり駅到着時刻が更新されるほか、途中止まり駅が更新された場合には、タクシー利用距離、利用距離区分も更新されることになる。次いで、ステップS90では、集計出力部32が、タクシー利用見込みテーブル66の更新に合わせて、タクシー利用見込み集計テーブル68を更新する。次いで、ステップS92では、集計出力部32が、タクシー会社端末30に向けて、更新されたタクシー利用見込み集計テーブル68から生成される図8aや図8bのグラフ、及び/又は更新されたタクシー利用見込み集計テーブル68そのものを送信する。これにより、タクシー会社端末30の表示部293上では、運行状況の変更に対応した、図7のテーブル又は図8aや図8bのグラフが表示されることになる。ステップS92の後は、ステップS80に戻り、上記処理を繰り返す。ところで、タクシー会社では、図8a、図8bのグラフを見ることにより、タクシーの配車場所の決定を適切に行うことができる。例えば、個人タクシー事業者であれば、長距離客を乗せるため、図8a、図8bに基づいて、25時すぎまでは利用客を乗せずに、25時以降にC駅で利用客を乗せるように配車場所を決定するなどすることができる。また、例えば、大規模タクシー事業者は、図8a、図8bに基づいて、24時からはC駅に重点的に配車を行い、E駅付近で利用客を降ろしたタクシーはE駅で再度利用客を乗せるように配車場所を決定するなどすることができる。以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、推定部26は、利用者が駅構内に入場する際に、自動改札機10において携帯端末70やICカード72から読み取られたユーザIDを含む入場データを取得し、ユーザIDに基づいて、利用者の最終目的駅自宅最寄駅と、途中止まり駅と、途中止まり駅到着時刻と、を推定する。また、予測部28は、自宅最寄駅と途中止まり駅とに基づいて、利用者毎にタクシー利用距離や利用距離区分を予測し、タクシー利用見込みテーブル66を更新する。そして、集計出力部32は、途中止まり駅別、時刻別、及び利用距離区分別に利用者数を集計し、出力する。これにより、本実施形態では、各駅におけるタクシー利用者数が、タクシー利用距離を反映させた形で出力されるので、当該出力結果を見たタクシー会社は、タクシー利用距離を考慮して、配車場所を決定することができる。これにより、タクシー会社は、効率や利益を十分に考慮した配車場所の決定を適切に行うことが可能となる。すなわち、本実施形態のサーバ20は、タクシー会社端末30に対して、タクシー利用者に関する有用な情報を出力することができる。また、本実施形態では、運行状況取得部34が電車の運行状況の変化を鉄道会社端末40から取得し、推定部26は、途中止まり駅と途中止まり駅到着時刻の推定に、運行状況取得部34で取得された電車の運行状況の変化を用いる。これにより、電車の運行状況の変化が生じた場合にも、高精度なタクシー利用者に関する情報を精度よく出力することができる。また、本実施形態では、複数の駅それぞれの間の距離を格納する駅間距離テーブル63を備えており、予測部28は、駅間距離テーブル63に基づいて、利用者毎のタクシー利用距離を予測する。これにより、地図データを用いたり特別な計算を行ったりすることなく、簡易に、タクシー利用距離を予測することができる。なお、上記実施形態では、図9の途中止まり駅推定処理において、経路検索の回数の軽減、サーバ20の負担軽減を図るべく、推定部26がステップS12、S14、S18の判断を行うこととしたが、これに限られるものではない。すなわち、ステップS12、S14、S18の少なくとも1つの判断を省略することとしてもよい。例えば、全ての判断を省略する場合には、自動改札機10から入場した全ての利用者についての経路検索を行うことになる。なお、このように全ての判断を省略する場合には、ユーザテーブル60に会社最寄駅の乗車限界時刻や、自宅最寄駅到着時刻を格納しておかなくてよい。また、上記実施形態では、推定部26は、図9のステップS20において、図5bの運行計画テーブル61を用いた経路検索を行うこととしたが、これに限られるものではない。推定部26は、経路検索において、一般的な市販の経路検索ソフトを用いたり、インターネット上の経路検索サービスを利用したりしてもよい。なお、上記実施形態では、駅間距離区分テーブル図6bを用いて、タクシー利用距離を短距離、中距離、長距離の3つの区分に分け、これらの区分別にタクシー利用者数を出力する場合について説明した。しかしながら、これに限らず、距離毎例えば、2km毎にタクシー利用者数を出力することとしてもよい。また、距離を料金に換算して、料金毎にタクシー利用者数を出力するようにしてもよい。なお、上記実施形態では、利用者が自動改札機10から入場した時刻を用いて、経路検索を行う場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、入場した時刻に所定時間改札から電車に乗るまでに要する時間を加算した時刻を用いて、経路検索を行うようにしてもよい。この場合、入場駅に応じて例えば、入場駅の大きさや混雑具合などに応じて、所定時間を変更することとしてもよい。また、上記実施形態では、自宅最寄駅と途中止まり駅との間の距離を、タクシー利用距離とする場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、定期券の購入時に、利用者の自宅住所がユーザテーブル60に記録される場合には、途中止まり駅と利用者の自宅住所との間の距離道のりをタクシー利用距離とすることとしてもよい。なお、上記実施形態では、推定部26が、入場データを取得する度に推定結果テーブル62を更新する場合について説明したが、これに限らず、タクシー利用見込みテーブル66を直接更新するようにしてもよい。この場合、推定結果テーブル62を省略してもよい。すなわち、図9の処理における推定結果テーブル62をタクシー利用見込みテーブル66に変更し、図11のステップS40の処理を省略すればよい。なお、サーバ20の機能は、鉄道会社端末40に持たせてもよい。また、サーバ20による集計結果を、鉄道会社端末40に送信することとしてもよい。これにより、鉄道会社は、各駅におけるタクシー待ち人数を把握したり、ダイヤ改正の際の参考にすることが可能となる。なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたDVDDigitalVersatileDisc、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemoryなどの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。付記1複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得する取得工程と、前記取得工程で取得された前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定する推定工程と、前記推定工程で推定された前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測する予測工程と、前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する出力工程と、をコンピュータが実行するタクシー利用者情報出力方法。付記2鉄道の運行状況の変化を外部装置から取得する運行状況取得工程を、前記コンピュータが更に実行し、前記推定工程では、前記到着駅の情報と前記到着駅への到着時刻の情報の推定に、前記運行状況取得工程で取得された前記鉄道の運行状況の変化を用いることを特徴とする付記1に記載のタクシー利用者情報出力方法。付記3前記予測工程では、前記複数の駅それぞれの間の距離を格納する駅間距離テーブルに基づいて、前記利用者毎のタクシー利用距離を予測することを特徴とする付記1又は2に記載のタクシー利用者情報出力方法。付記4複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得し、前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定し、前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測し、前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する、処理をコンピュータに実行させるタクシー利用者情報出力プログラム。付記5鉄道の運行状況の変化を外部装置から取得する処理を、前記コンピュータに更に実行させ、前記推定する処理では、前記到着駅の情報と前記到着駅への到着時刻の情報の推定に、前記運行状況の変化を取得する処理で取得された前記鉄道の運行状況の変化を用いることを特徴とする付記4に記載のタクシー利用者情報出力プログラム。付記6前記予測する処理では、前記複数の駅それぞれの間の距離を格納する駅間距離テーブルに基づいて、前記利用者毎のタクシー利用距離を予測することを特徴とする付記4又は5に記載のタクシー利用者情報出力プログラム。付記7複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得する取得部と、前記取得部で取得された前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定する推定部と、前記推定部で推定された前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測する予測部と、前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する出力部と、を備えるタクシー利用者情報出力装置。付記8鉄道の運行状況の変化を外部装置から取得する運行状況取得部を、更に備え、前記推定部は、前記到着駅の情報と前記到着駅への到着時刻の情報の推定に、前記運行状況取得部で取得された前記鉄道の運行状況の変化を用いることを特徴とする付記7に記載のタクシー利用者情報出力装置。付記9前記複数の駅それぞれの間の距離を格納する駅間距離テーブルを備え、前記予測部は、前記駅間距離テーブルに基づいて、前記利用者毎の前記タクシー利用距離を予測することを特徴とする付記7又は8に記載のタクシー利用者情報出力装置。