"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個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む1又は複数のログデータを取得する取得工程と、各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルを読み出す読み出し工程と、前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断する判断工程と、前記判断工程の結果、一致する場合には、当該ログデータを第1種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第2種類の人のデータとして決定する決定工程と、前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第1種類の人のデータを用いた前記第1種類の人の人数の集計を第1の方法で行うとともに、前記第2種類の人のデータを用いた前記第2種類の人の人数の集計を第2の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する推定工程と、をコンピュータが実行することを特徴とする推定方法。前記第1の方法は、前記特定駅の自動改札機から出場又は入場したことを示す第1種類の人のデータの数と、出場又は入場した時刻からの乖離時間に応じて前記第1種類の人のデータの数を変化させた数と、を利用する集計方法であり、前記第2の方法は、所定時間内に前記特定駅の自動改札機から出場した第2種類の人のデータの数から、前記所定時間内に前記特定駅の自動改札機から入場した第2種類の人のデータの数を差し引いた数を、前記所定時間中に前記特定駅の自動改札機外側で変化した前記第2種類の人の人数とする集計方法である、ことを特徴とする請求項1に記載の推定方法。前記第1の方法は、前記特定駅の自動改札機から第1時刻において出場したことを示す第1種類の人のデータの数と、前記第1時刻よりも前の第2時刻において前記特定駅の自動改札機から出場したことを示す前記第1種類の人のデータの数に、前記第1時刻と前記第2時刻の差に応じて小さくなる1未満の係数を積算した数と、を集計し、前記特定駅の自動改札機から前記第1時刻において入場したことを示す第1種類の人データの数と、前記第1時刻よりも後の第3時刻において前記特定駅の自動改札機から入場したことを示す前記第1種類の人のデータの数に、前記第1時刻と前記第3時刻の差に応じて大きくなる1未満の係数を積算した数と、を集計し、前記集計した数の合算値を、前記第1時刻における前記特定駅の自動改札機外側の前記第1種類の人の人数とする集計方法であることを特徴とする請求項2に記載の推定方法。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個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む1又は複数のログデータを取得し、各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルを読み出し、前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断し、前記判断の結果、一致する場合には、当該ログデータを第1種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第2種類の人のデータとして決定し、前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第1種類の人のデータを用いた前記第1種類の人の人数の集計を第1の方法で行うとともに、前記第2種類の人のデータを用いた前記第2種類の人の人数の集計を第2の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する処理、をコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。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個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む1又は複数のログデータを取得部と、各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルと、前記テーブルを読み出す読み出し部と、前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断する判断部と、前記判断部による判断の結果、一致する場合には、当該ログデータを第1種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第2種類の人のデータとして決定する決定部と、前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第1種類の人のデータを用いた前記第1種類の人の人数の集計を第1の方法で行うとともに、前記第2種類の人のデータを用いた前記第2種類の人の人数の集計を第2の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する推定部と、を備える推定装置。ところで、本発明者らは、自動改札機において乗車券が出場として読み取られた回数を利用すれば、駅改札から外に出た人数を推定できること、及び、駅の周辺に店舗が存在している場合、駅改札から外に出た人数は、店舗の顧客となる可能性がある人数とみなせること、を見出した。そして、本発明者らは、駅改札から外に出た人数駅周辺店舗の顧客候補の人数に応じて、駅周辺に存在する店舗が自店舗への誘導策例えば広告配布を行うを講じれば、店舗における売上高を増加させられるであろうことを見出した。すなわち、本発明者らは、駅改札から外に出た人数は、駅周辺に存在する店舗にとって、マーケティング上の重要な情報となりえることを見出した。しかしながら、駅改札から外に出た人全てが、駅周辺の店舗に行く人であるとは限らない。このため、駅改札から外に出た人駅周辺店舗の顧客候補の人の中に駅周辺の店舗に行く可能性が高い人がどれだけいるかを判断するには、情報の更なる精査、検討が必要となる。そこで本件は上記の課題に鑑みてなされたものであり、駅の自動改札外側の状況を精度よく推定することが可能な推定方法、推定プログラム及び推定装置を提供することを目的とする。本発明者らは、駅改札から外に出た人の種別と行動との関係について検討した結果、駅が自宅駅自宅から近い駅であるか否かによって駅改札から外に出た後の行動が異なることを見出した。すなわち、本発明者らは、駅が自宅駅である場合には、駅から出た人は、自宅へ移動してしまう確率が高く、その駅が自宅駅でない人は、駅の周辺に滞留する確率が高いという傾向を見出した。本明細書に記載の推定方法、推定プログラム及び推定装置は、上記新規知見に基づくものである。本明細書に記載の推定方法は、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個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む1又は複数のログデータを取得する取得工程と、各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルを読み出す読み出し工程と、前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断する判断工程と、前記判断工程の結果、一致する場合には、当該ログデータを第1種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第2種類の人のデータとして決定する決定工程と、前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第1種類の人のデータを用いた前記第1種類の人の人数の集計を第1の方法で行うとともに、前記第2種類の人のデータを用いた前記第2種類の人の人数の集計を第2の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する推定工程と、をコンピュータが実行する推定方法である。本明細書に記載の推定プログラムは、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個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む1又は複数のログデータを取得し、各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルを読み出し、前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断し、前記判断の結果、一致する場合には、当該ログデータを第1種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第2種類の人のデータとして決定し、前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第1種類の人のデータを用いた前記第1種類の人の人数の集計を第1の方法で行うとともに、前記第2種類の人のデータを用いた前記第2種類の人の人数の集計を第2の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する処理、をコンピュータに実行させる推定プログラムである。本明細書に記載の推定装置は、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個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む1又は複数のログデータを取得部と、各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルと、前記テーブルを読み出す読み出し部と、前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断する判断部と、前記判断部による判断の結果、一致する場合には、当該ログデータを第1種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第2種類の人のデータとして決定する決定部と、前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第1種類の人のデータを用いた前記第1種類の人の人数の集計を第1の方法で行うとともに、前記第2種類の人のデータを用いた前記第2種類の人の人数の集計を第2の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する推定部と、を備える。本明細書に記載の推定方法、推定プログラム及び推定装置は、駅の自動改札外側の状況を精度よく推定することができるという効果を奏する。以下、駅前滞留人数推定システムの一実施形態について、図1~図24に基づいて詳細に説明する。この駅前滞留人数推定システムは、特定の駅の自動改札機外側駅周辺に滞留している人数を推定するシステムである。図1には、本実施形態に係る駅前滞留人数推定システム100の概略構成が示されている。本実施形態の駅前滞留人数推定システム100は、図1に示すように、複数の駅それぞれに設置された自動改札機10と、推定装置としてのサーバ20と、各駅周辺の店舗に設置等された店舗端末30と、を備える。これら自動改札機10、サーバ20及び店舗端末30は、インターネットなどのネットワーク40に接続されている。自動改札機10は、利用者電車の乗客が保有する携帯端末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などの乗車券の識別情報IDmや、入場日時乗車時刻や出場日時降車時刻をサーバ20に対して送信する。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、及び店舗端末30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、自動改札機10から送信されてきたデータを処理して、自動改札機10が設置されている各駅の駅前滞留人数を推定する装置である。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状況推定プログラム、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状況推定プログラムを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、決定部26、及び推定部28の各部の機能を実現している。なお、図3では、HDD196等に格納されているデータベースDBやテーブルも図示している。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データをネットワークインタフェース197を介して取得し、当該データを決定部26に対して送信する。また、後述する推定部28における推定結果を店舗端末30に対して送信する。決定部26は、通信部22から送信されてきたデータを取得し、一件明細DB50に格納する。ここで、一件明細DB50は、図5に示すようなデータ構造となっている。なお、一件明細DB50の詳細については後述する。また、決定部26は、一件明細DB50と、テーブルとしてのID管理マスタ54図7と、を用いて人流一件明細DB52図6、図9a,図bを作成する。また、決定部26は、人流一件明細DB52を参照して、人流一件明細DB52のログデータが来訪者のデータであるか住民のデータであるかを判断し、当該判断に基づいて、来訪者数DB56図11aと、住民数DB58図11bと、を作成する。なお、ID管理マスタ54、及び各DB52,56,58の詳細については、後述する。なお、決定部26は、通信部22から送信されてきたデータを取得する取得部、ID管理マスタ54を読み出す読み出し部、ログデータが来訪者のデータであるか住民のデータであるかを判断し、決定する判断部及び決定部としての機能を有しているといえる。推定部28は、来訪者数DB56と、住民数DB58とを用いるとともに、時間帯別滞留割合帰宅テーブル60図16と、時間帯別滞留割合出発テーブル62図22を参照して、駅前滞留人数を推定算出する。また、推定部28は、当該推定結果を通信部22に対して送信する。なお、各テーブル60、62の詳細については、後述する。図1に戻り、店舗端末30は、各駅の周辺に位置する店舗に設置されたPCPersonalComputerや、店舗の従業員が保有する携帯端末等である。この店舗端末30は、図2b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、店舗端末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。店舗端末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32及び出力部34としての機能を実現する。通信部32は、サーバ20の通信部22から送信されてくるデータ駅前滞留人数の推定結果を受信して、出力部34に対して送信する。出力部34は、表示部293に、サーバ20から送信されてきたデータ駅前滞留人数の推定結果を表示させる。次に、本実施形態におけるサーバ20決定部26、推定部28の処理について、詳細に説明する。決定部26の処理決定部26は、1図4に示す、一件明細DB50から人流一件明細DB52を作成する処理と、2図7に示す、住民/来訪者判定処理と、3図10に示す、来訪者数DB56、住民数DB58の作成処理と、を実行する。以下、順を追って説明する。1一件明細DB50からの人流一件明細DB52作成処理以下、決定部26による、一件明細DB50から人流一件明細DB52の作成処理について、図4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説明する。なお、本処理は、所定時間毎例えば、10分毎に行われる処理であるものとする。また、本処理の前提として、決定部26は、対象となる特定駅対象駅を1つ選択しているものとする。なお、以下の説明では、対象駅として、二子玉川駅が選択されているものとする。図4の処理では、まず、ステップS10において、決定部26が、一件明細DB50から、全てのログを取得する。ここで、一件明細DB50には、図5に示すように、ログの通し番号No.に対し、自動改札機10によって読み取られた携帯端末70又はICカード72の識別番号IDmと、読み取った自動改札機10が設置された駅乗車駅及び降車駅と、自動改札機10が読み取った時刻乗車時刻及び降車時刻と、が関連付けて格納されている。なお、乗車駅及び降車駅は、ログデータにおける読み取り駅情報であるといえる。次いで、ステップS12では、決定部26が、取得したログのうちの1つを選択する。ここでは、例えば、図5のNo.=1のログが選択されたものとする。次いで、ステップS14では、選択されたログの乗車駅又は降車駅のいずれかが対象駅二子玉川駅と同一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S18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5のNo.=1のログは、降車駅が対象駅二子玉川駅であるので、判断は肯定され、ステップS16に移行する。ステップS16に移行した場合、決定部26は、人流一件明細DB52に、対象駅二子玉川駅と一致する乗降日時と乗降ステータスを記録する。ここで、人流一件明細DB52は、図6に示すように、通し番号No.と、乗車券ICカード72などの識別番号IDmと、入場日時又は出場日時を特定する日時情報である乗降日時と、対象駅二子玉川駅が乗車駅であるか降車駅であるかを示す乗降ステータス乗降と、利用者が対象駅二子玉川駅の住民であるのか来訪者であるのかを示す駅属性、の各フィールドを有している。例えば、ステップS12において図5のNo.=1のログデータが選択されている場合には、図6のNo.=1の行駅属性のフィールドを除くに対する入力が行われることになる。その後は、ステップS18に移行する。ステップS18に移行すると、ステップS10で取得した全てのログを処理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S12に戻り、ステップS12以降の処理を繰り返す。一方、ステップS18の判断が肯定された場合には、図4の全処理を終了する。なお、図5の一件明細DB50の場合、図6に示す人流一件明細DB52二子玉川が作成された段階で、図4の全処理が終了することになる。なお、図4の処理は、対象駅を代えつつ対象駅ごとに繰り返されるものとする。すなわち、人流一件明細DB52は、各駅ごとに作成されることになる。2住民/来訪者判定処理次に、決定部26による、住民/来訪者判定処理について、図7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説明する。本処理は、図4の処理の後に行われる処理であり、主に、図6の人流一件明細DB52の空欄駅属性のフィールドに対する入力を行うための処理である。図7の処理では、まず、ステップS20において、決定部26が、人流一件明細DB52から、1つのログデータを取得し、その乗降駅データと、IDmを取得する。ここでは、例えば、乗降駅データとして人流一件明細DB52の対象駅である二子玉川駅が取得され、IDmとして、図6のNo.=1のIDmA001が取得されたものとする。次いで、ステップS22では、決定部26は、ID管理マスタ54を参照して、IDmから、利用者の自宅駅データを取得する。ここで、ID管理マスタ54は、乗車券の識別情報IDmと、当該IDmの乗車券を保持する利用者の自宅駅情報利用者の自宅が存在する駅自宅に近い駅の情報である自宅駅と、を関連付けて格納している。なお、ID管理マスタ54の自宅駅は、予め利用者等が登録しておいてもよいが、決定部26が、以下のような方法で自宅駅を推定し、登録してもよい。a所定日数の中で、あるIDm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IDmの利用者の自宅駅と推定する。bあるIDm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IDmの利用者の自宅駅と推定する。cあるIDm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、いずれかの駅を自宅駅と推定する。なお、いずれの駅を自宅駅にするかは、所定日数の中での出現頻度などに基づいて判断する。なお、ステップS22の処理が終了すると、次のステップS24に移行する。なお、図6のNo.=1のIDmA001の自宅駅は、図8のID管理マスタ54より、蒲田駅となる。次いで、ステップS24では、決定部26が、ステップS22で取得した自宅駅と、ステップS20で取得した乗降駅とが同一であるか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合、すなわち乗降駅が自宅駅であった場合には、ステップS26に移行し、決定部26は、人流一件明細DB52図6の、駅属性にH第1種類の人としての、住民を意味するを入力する。一方、ステップS24の判断が否定された場合、すなわち乗降駅が自宅駅でなかった場合には、ステップS28に移行し、決定部26は、人流一件明細DB52図6の、駅属性にV第2種類の人としての、来訪者を意味するを入力する。なお、図6のNo.=1のIDmA001の場合、乗降駅が自宅駅でないので、人流一件明細DB52の、駅属性にVが入力される図9a参照。これらステップS26、S28では、決定部26が、ステップS24の判断の結果、人流一件明細DB52のうち、乗降駅と自宅駅とが一致するデータを住民のデータとして決定し、一致しないデータを来訪者のデータとして決定しているといえる。次いで、ステップS34では、人流一件明細DB52の全ての駅属性の入力が完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S20に戻り、ステップS20以降の処理を繰り返す。一方、ステップS34の判断が肯定された場合には、ステップS36に移行する。なお、ステップS36に移行する段階では、人流一件明細DB52は、図9aのようになっている。ステップS36に移行すると、決定部26は、人流一件明細DB52の全てのIDmのデータを削除する図9b参照。このように、IDmのデータを削除するのは、個人情報の保護の観点からである。上記のようにして、ステップS36の処理が完了すると、図7の全処理が終了する。なお、図7の処理は、二子玉川駅に関する人流一件明細DB52のみならず、その他の駅の人流一件明細DB52に対しても行われる。3来訪者数DB56、住民数DB58作成処理次に、決定部26による、来訪者数DB56、住民数DB58作成処理について、図10に基づいて説明する。本処理は、図7の処理の後に行われる処理である。図10の処理では、ステップS40において、決定部26が、人流一件明細DB52から、各属性住民、来訪者駅属性がH,V毎に、所定時間毎例えば、10分毎の入出場者の件数を集計する。次いで、ステップS42では、決定部26は、図11aに示す来訪者数DB56と、図11bに示す住民数DB58の該当する行例えば、9:10の行にステップS40で集計した値を入力する。なお、図11a、図11bでは、人流一件明細DB52の乗降ステータスが降の人数が駅出場者の欄に入力され、乗降ステータスが乗の人数が駅入場者の欄に入力される。推定部28の処理次に、推定部28の処理駅前滞留人数の算出処理について説明する。ここで、推定部28による駅前滞留人数の推定算出原理について図12に基づいて説明する。図12aは、来訪者の駅前滞留傾向について示した図である。この図12aに示すように、来訪者の場合には、その駅及び駅周辺に用事があって来訪している可能性が高いため、推定部28は、来訪者は改札に入場するまではその駅の周辺駅前に滞在していると推定して、駅前滞留人数を算出するものとする。一方、図12bは、住民当該駅が自宅駅である人が駅の改札を出た場合又は駅の改札に入った場合の駅前滞留傾向について示した図である。この図12bに示すように、住民が改札を出る場合、駅の近くに存在している自宅に帰る可能性が高い。したがって、推定部28は、改札を出場した住民が駅前に滞在している可能性は、改札を出てからの時間が経過するほど低いとして、駅前滞留人数を算出するものとする。また、住民が改札に入場する場合、自宅から駅前を経由して改札に入場する。したがって、推定部28は、改札に入場した住民が過去に駅前に滞在していた可能性は、改札に入場した時刻に近いほど高いと推定し駅前滞留人数を算出するものとする。推定部28は、上記の算出原理に基づいて、1図13に示す駅前滞留人数来訪者の算出処理と、2図15に示す駅前滞留人数住民-帰宅の算出処理と、3図19に示す駅前滞留人数合計リアルタイムの算出処理と、4図20に示す駅前滞留人数住民-出発の算出処理と、5図23に示す駅前滞留人数合計確定版の算出処理と、を実行する。以下、各処理について、詳細に説明する。1駅前滞留人数来訪者の算出処理推定部28は、来訪者の駅前滞留人数を、図13の処理を行うことで算出する。図13の処理では、ステップS50において、推定部28が、10分前の駅前滞留人数に、現在の駅出場者数を加算するとともに駅入場者数を減算し、現在の駅前滞留人数来訪者を算出する。図14は、時刻毎の来訪者の駅出場数、駅入場数及び駅前滞留人数を示した表である。図14の駅出場数、駅入場数は、図11aの来訪者数DB56の内容と同一である。上記ステップS50において、例えば、図14の時刻9:50に着目したとすると、推定部28は、時刻9:40の段階での駅前滞留人数180人に、時刻9:50の駅出場者数10人を加算するとともに駅入場者数30人を減算することで、時刻9:20の駅前滞留人数来訪者160人を算出する。なお、ステップS50では、所定時間内上記の例では9:40から9:50の間に対象駅二子玉川駅の自動改札機から出場した来訪者の人数から、所定時間内に対象駅の自動改札機から入場した来訪者の人数を差し引いた数を、所定時間中に対象駅の自動改札機外側で変化した来訪者の人数としていることになる。このようにすることで、図12aの算出原理に基づいて、各時刻における駅前滞留人数来訪者をほぼリアルタイムで算出することが可能となる。2駅前滞留人数住民-帰宅の算出処理次に、推定部28による駅前滞留人数住民-帰宅の算出処理について、図15のフローチャートに沿って説明する。この図15の処理は、各駅における駅前滞留人数住民-帰宅をリアルタイムに算出する処理である。図15の処理では、まず、ステップS62において、推定部28が、図16の時間帯別滞留割合帰宅テーブル60から、現在時刻の時間帯別滞留割合を取得する。ここで、図16の時間帯別滞留割合帰宅テーブル60には、時間帯別に、自動改札機から出てきた人住民が10分後、20分後...に駅前に滞在している可能性が定義されている。なお、この時間帯別滞留割合帰宅テーブル60は、時間帯別に自動改札機から出てきた人のうち、10分後、20分後...に駅前に滞在している人の割合がどれだけであるかを定義しているとも言える。なお、時間帯別滞留割合帰宅テーブル60は、アンケートや統計等に基づいて作成されるものとする。ステップS62では、例えば、現在時刻が9:50であれば、推定部28は、図16の朝AM6-AM10の時間帯別滞留割合を取得する。なお、時間帯別滞留割合帰宅テーブル60では、時間帯のみならず曜日毎や、月の前後半別などの単位で滞留割合を定義してもよい。次いで、ステップS64では、推定部28が、住民数DB58から、取得した時間帯別滞留割合の数値が存在している時刻の駅出場者数を取得する。例えば、ステップS62において図16から朝の時間帯別滞留割合を取得した場合、20分後まで値が入っている。したがって、推定部28は、現在、10分前、20分前の駅出場者数を取得する。例えば、現在時刻が9:50であれば、図17aに示す9:50、9:40、9:30の駅出場者数図17bで丸印を付した数値を取得する。なお、図17aは、図11bの住民数DB二子玉川58の駅出場者の行と列を入れ替えた図である。次いで、ステップS66では、推定部28は、駅出場者数に、10分後、20分後...毎に時間帯別滞留割合を乗算し、時間帯別滞留人数とし、図17bの駅前滞留人数住民-帰宅表に記録する。例えば、現在時刻が9:50であれば、図17bにおいて三角印で示す6つの値を図17bの駅前滞留人数住民-帰宅表に記録する次いで、ステップS68では、推定部28は、現在の駅出場者数と時間帯別滞留人数を集計し、駅前滞留人数住民-帰宅を算出する。例えば、現在時刻が9:50であれば、図17bの矢印に示すように駅前滞留人数住民-帰宅表の列方向に数値を集計し、時刻9:50の駅前滞留人数住民-帰宅として、11010=21を算出し、駅前滞留人数住民-帰宅表の最下行に記録する。以上により、図15の処理が終了する。なお、図15の処理では、対象駅の自動改札機から第1時刻9:50において出場した住民の人数と、第1時刻よりも前の第2時刻9:30,9:40において対象駅の自動改札機から出場した住民の人数に、第1時刻と第2時刻の差に応じて小さくなる1未満の係数図16の割合を積算した人数と、を集計したものを、駅前滞留人数住民-帰宅としていることになる。なお、駅前滞留人数住民-帰宅をリアルタイムに算出せずに、後で集計するような場合には、全時刻について上記と同様の処理を行うこととすればよい図18参照。これにより、図18の最下行に示すような、各時刻における駅前滞留人数住民-帰宅を算出することができる。3駅前滞留人数合計リアルタイムの算出処理次に、推定部28による駅前滞留人数合計リアルタイムの算出処理について、図19のフローチャートに沿って説明する。この図19の処理は、各駅における来訪者と住民の駅前滞留人数帰宅、出発の両方を含むをリアルタイムに算出する処理である。なお、図19の処理の前提として、過去において駅に入場する住民が駅前に滞在していた人数の平均値駅前滞留人数住民出発を曜日、時間帯別に保持しているものとする。なお、駅前滞留人数住民出発は、後述する方法により取得することができる。図19の処理では、まずステップS90において、推定部28が、現在の状況曜日、時間帯から、過去の駅前滞留人数住民出発の平均値を取得する。次いで、ステップS92では、ステップS90で取得した平均値に、現在の駅前滞留人数来訪者図13の処理で算出済みと、駅前滞留人数住民帰宅図15の処理で算出済みと、を集計する。例えば、時刻9:50における過去の駅前滞留人数住民出発の平均値が、10人であった場合、推定部28は、この値と、図14の時刻9:50における駅前滞留数来訪者の160人と、図17の時刻9:50における駅前滞留数住民-帰宅の21人とを集計1016021して、駅前滞留人数合計リアルタイム=191人を算出する。これにより、現在の時刻における駅前滞留人数の合計値を算出推定することができる。4駅前滞留人数住民-出発の算出処理次に、推定部28による駅前滞留人数住民-出発の算出処理について、図20のフローチャートに沿って説明する。この処理では、駅に入場する住民が駅前に滞在していた人数である、駅前滞留人数住民-出発を算出する処理である。図20の処理では、まず、ステップS80において、推定部28が、住民数DB58から、所定時刻における駅入場者数住民のみを取得する。図21aは、図11bの住民数DB二子玉川58の駅入場者の行と列を入れ替えた図である。例えば、所定時刻が、9:50であれば、図21aに丸印で示す20人が取得されることになる。なお、推定部28は、ステップS80で取得した駅入場者数住民のみを図21bに示す駅前滞留人数住民-出発表に記録する図21bの丸印参照。次いで、ステップS82では、推定部28が、時間帯別滞留割合出発テーブル62から、上記所定時刻の時間帯別滞留割合を取得する。ここで、時間帯別滞留割合出発テーブル62は、時間帯別に、駅に入った人住民が10分前、20分前...に駅前に滞在していた可能性が定義されている。なお、時間帯別滞留割合出発テーブル62は、時間帯別に駅に入る人のうち、10分前、20分前...に駅前に滞在していた人の割合がどれだけであるかを定義しているとも言える。なお、時間帯別滞留割合出発テーブル62は、アンケートや統計等に基づいて作成されるものとする。ステップS82では、例えば、上記所定時刻が9:50であれば、推定部28は、図22の朝AM6-AM10の時間帯別滞留割合10分前が10を取得する。なお、時間帯別滞留割合出発テーブル62では、時間帯のみならず曜日毎や、月の前後半別などの単位で滞留割合を定義してもよい。次いで、ステップS84では、推定部28が、ステップS80で取得した駅出場者数住民のみに、10分前、20分前...毎に時間帯別滞留割合を乗算し、時間帯別滞留人数とする図21bの三角印参照。このステップS84の処理では、出場した時刻からの乖離時間に応じて住民の人数を変化させているといえる。次いで、ステップS86では、推定部28は、全時刻時間帯に関するステップS80~84の処理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S80に戻り、ステップS80~S86の処理判断を繰り返す。そして、ステップS86の判断が肯定された場合には、ステップS88に移行する。なお、ステップS88に移行する段階では、図21bに示すように、丸印と三角印以外の時間帯別滞留人数が算出されることになる。ステップS88に移行すると、推定部28は、所定時刻における駅出場者数と時間帯別滞留人数を集計図21bを列方向に集計し、駅前滞留人数住民-出発図21bの最下行を算出する。以上の図20の処理により、各時刻における駅前滞留人数住民-出発を算出することができる。なお、図20の処理では、対象駅の自動改札機から第1時刻例えば、9:50において入場した住民の人数と、第1時刻よりも後の第3時刻例えば、10:00において対象駅の自動改札機から入場した住民の人数に第1時刻と前記第3時刻の差に応じて大きくなる1未満の係数図22の割合を積算した数とを集計したものを、駅前滞留人数住民-出発としていることになる。なお、図21bの例では、18:20~18:50の時間帯別滞留人数の全てが算出されていない19:00以降の駅前滞留人数が記録されておらず、40分前の18:20のデータが反映されていない。したがって、図21bの例では、18:20~18:50の駅前滞留人数住民-出発は、未確定の値となる。5駅前滞留人数合計確定版の算出処理次に、推定部28による駅前滞留人数合計確定版の算出処理について、図23のフローチャートに沿って説明する。この図23の処理は、各駅における来訪者と住民の駅前滞留人数帰宅、出発の両方を含むをリアルタイムではなく例えば後日において算出する処理である。図23のステップS102では、推定部28は、各時刻毎に、駅前滞留人数来訪者と、駅前滞留人数住民-帰宅と、駅前滞留人数住民-出発を時刻毎に集計し、駅前滞留人数合計確定版を算出する。ここで、駅前滞留人数来訪者は、図14の最下行の値であり、駅前滞留人数住民-帰宅は、図18bの最下行の値であり、駅前滞留人数住民-出発は、図21bの最下行の値である。上記のように図23の処理を行うことで、上述した3駅前滞留人数合計リアルタイムの算出処理よりも、高精度に駅前滞留人数を算出することが可能である。図24aは、時刻毎の駅出場者数、駅入場者数、入出場者数、駅前滞留数を示す表である。また、図24bは、図24aをグラフに表したものである。図24bに示すように、改札を出る人数出場者数が減っても、来訪者は駅前に滞留し続けるため、滞留人数が増えることがあるし、改札を出る人数出場者数が増えても、住民は時間とともに減るため、滞留人数が減ることもある。また、改札に入る人数入場者数についても同様のことが言える。また、入出場者数についても、駅前滞留人数と同様の変化を示してはいない。すなわち、改札を通過する人数のみを考慮しただけでは駅前の滞留人数を正確に把握することは困難である。これに対し、本実施形態のように、改札を出る人の属性住民又は来訪者を考慮することで、精度よく駅前滞留人数を算出することが可能となる。本実施形態では、上述した駅前滞留人数合計リアルタイム又は駅前滞留人数合計確定版が、推定部28から通信部22に送られる。そして、通信部22は、これらのデータを店舗端末30の通信部32に対して送信する。店舗端末30では、出力部34が、駅前滞留人数合計リアルタイム又は駅前滞留人数合計確定版を出力する例えば表示部に表示する。なお、出力部34は、プリンタなどを用いて駅前滞留人数合計リアルタイム又は駅前滞留人数合計確定版をプリントアウトしてもよい。また、駅前滞留人数合計リアルタイムの内容をスピーカ等を介して音声で出力することとしてもよい。この場合、店舗端末30の利用者店員などは、出力されたデータに基づいた様々な対応をとることができる。例えば、駅前滞留人数に応じて、売り場の変更、陳列商品の変更、タイムサービス、営業時間の見直しなどを実施してもよい。また、駅前滞留人数に応じて、広告の配布を強化したり、アルバイトの店員数を増減させたり、必要資材食材などを調達してもよい。また、駅前滞留人数と駅周辺でのイベントなどとを照らし合わせて、広告配布場所の設定、広告対象の年齢の設定を行ったりすることとしてもよい。また、本実施形態では、駅前滞留人数合計リアルタイムを用いることで、経験則やアンケートなどに基づいて算出される駅前滞留人数ではわからない、電車事故や災害時などにおける駅前滞留人数の変化にも迅速に対応することができる。また、本実施形態では、駅前滞留人数と店舗への入店人数や売上高との相関関係を求めることができるので、店舗では、これに基づいて適切な対応をとることができる。以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、決定部26が、一件明細DB50からログデータを取得するとともに、ID管理マスタ54を読み出し、ログデータの読み取り駅情報乗車駅又は降車駅が、ID管理マスタ54の自宅駅と一致するか否かを判断する。そして、決定部26は、判断の結果、一致する場合には人流一件明細DB52のログデータに対応する駅属性にHを入力し、一致しない場合には駅属性にVを入力する。また、推定部28は、乗車駅又は降車駅が対象駅であるログデータのうち、駅属性がHのデータを用いた住民の駅前滞留人数の集計を第1の方法S62~S68、S80~S88で行うとともに、駅属性がVのデータを用いた来訪者の駅前滞留人数の集計を第2の方法S50で行い、各集計結果を用いて、駅前滞留人数対象駅の自動改札機外側の人数の合計を推定する。このように、住民の駅前滞留人数の集計方法と、来訪者の駅前滞留人数の集計方法とを別々の方法とすることで、駅の自動改札機を通った人の属性に応じた、すなわち属性毎の駅前滞留傾向図12a、図12b参照を考慮した適切な駅前滞留人数の集計を行うことができる。これにより、駅の自動改札外側の状況を精度よく推定することが可能となる。また、本実施形態では、推定部28は、住民の駅前滞留人数の集計に、対象駅の自動改札機から出場又は入場した住民の数と、出場又は入場した時刻からの乖離時間に応じて住民の人数を変化させた数と、を利用し、来訪者の駅前滞留人数の集計に、所定時間内に対象駅の自動改札機から出場した来訪者の人数から、所定時間内に対象駅の自動改札機から入場した来訪者の人数を差し引いた数を、所定時間中に対象駅の自動改札機外側で変化した来訪者の人数とする。このような集計を行うことで、図12a、図12bに示す人の属性毎の駅前滞留傾向を考慮した、適切な駅前滞留人数の集計を行うことが可能である。また、本実施形態では、推定部28は、対象駅の自動改札機から第1時刻において出場したことを示す住民の人数と、第1時刻よりも前の第2時刻において対象駅の自動改札機から出場した住民の人数に第1時刻と第2時刻の差に応じて小さくなる1未満の係数時間帯別滞留割合を積算した数と、を集計する。また、推定部28は、対象駅の自動改札機から第1時刻において入場したことを示す住民の人数と、第1時刻よりも後の第3時刻において対象駅の自動改札機から入場した住民の人数に第1時刻と第3時刻の差に応じて大きくなる1未満の係数時間帯別滞留割合を積算した数と、を集計する。そして、推定部28は、これら集計した数の合算値を、第1時刻における対象駅の自動改札機外側の住民の人数とする。これにより、図12bの住民の駅前滞留傾向に合致した適切な駅前滞留人数の集計が可能である。なお、上記実施形態では、乗車時刻駅改札に入った日時を含むデータと降車日時駅改札を出た日時を含むデータの両方を用いて、駅前滞留人数を推定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。少なくとも降車日時駅改札を出た日時を含むデータを用いて、駅前滞留人数を推定することとしてもよい。なお、上記実施形態では、自動改札機10、サーバ20、店舗端末30が同一のネットワーク40に接続されてい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、自動改札機10と店舗端末30が別々のネットワークに接続され、サーバ20が各ネットワークに接続されていてもよい。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個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む1又は複数のログデータを取得する取得工程と、各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルを読み出す読み出し工程と、前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断する判断工程と、前記判断工程の結果、一致する場合には、当該ログデータを第1種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第2種類の人のデータとして決定する決定工程と、前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第1種類の人のデータを用いた前記第1種類の人の人数の集計を第1の方法で行うとともに、前記第2種類の人のデータを用いた前記第2種類の人の人数の集計を第2の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する推定工程と、をコンピュータが実行することを特徴とする推定方法。付記2前記第1の方法は、前記特定駅の自動改札機から出場又は入場したことを示す第1種類の人のデータの数と、出場又は入場した時刻からの乖離時間に応じて前記第1種類の人のデータの数を変化させた数と、を利用する集計方法であり、前記第2の方法は、所定時間内に前記特定駅の自動改札機から出場した第2種類の人のデータの数から、前記所定時間内に前記特定駅の自動改札機から入場した第2種類の人のデータの数を差し引いた数を、前記所定時間中に前記特定駅の自動改札機外側で変化した前記第2種類の人の人数とする集計方法である、ことを特徴とする付記1に記載の推定方法。付記3前記第1の方法は、前記特定駅の自動改札機から第1時刻において出場したことを示す第1種類の人のデータの数と、前記第1時刻よりも前の第2時刻において前記特定駅の自動改札機から出場したことを示す前記第1種類の人のデータの数に、前記第1時刻と前記第2時刻の差に応じて小さくなる1未満の係数を積算した数と、を集計し、前記特定駅の自動改札機から前記第1時刻において入場したことを示す第1種類の人データの数と、前記第1時刻よりも後の第3時刻において前記特定駅の自動改札機から入場したことを示す前記第1種類の人のデータの数に、前記第1時刻と前記第3時刻の差に応じて大きくなる1未満の係数を積算した数と、を集計し、前記集計した数の合算値を、前記第1時刻における前記特定駅の自動改札機外側の前記第1種類の人の人数とする集計方法であることを特徴とする付記2に記載の推定方法。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個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む1又は複数のログデータを取得し、各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルを読み出し、前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断し、前記判断の結果、一致する場合には、当該ログデータを第1種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第2種類の人のデータとして決定し、前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第1種類の人のデータを用いた前記第1種類の人の人数の集計を第1の方法で行うとともに、前記第2種類の人のデータを用いた前記第2種類の人の人数の集計を第2の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する処理、をコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。付記5前記第1の方法は、前記特定駅の自動改札機から出場又は入場したことを示す第1種類の人のデータの数と、出場又は入場した時刻からの乖離時間に応じて前記第1種類の人のデータの数を変化させた数と、を利用する集計方法であり、前記第2の方法は、所定時間内に前記特定駅の自動改札機から出場した第2種類の人のデータの数から、前記所定時間内に前記特定駅の自動改札機から入場した第2種類の人のデータの数を差し引いた数を、前記所定時間中に前記特定駅の自動改札機外側で変化した前記第2種類の人の人数とする集計方法である、ことを特徴とする付記4に記載の推定プログラム。付記6前記第1の方法は、前記特定駅の自動改札機から第1時刻において出場したことを示す第1種類の人のデータの数と、前記第1時刻よりも前の第2時刻において前記特定駅の自動改札機から出場したことを示す前記第1種類の人のデータの数に、前記第1時刻と前記第2時刻の差に応じて小さくなる1未満の係数を積算した数と、を集計し、前記特定駅の自動改札機から前記第1時刻において入場したことを示す第1種類の人データの数と、前記第1時刻よりも後の第3時刻において前記特定駅の自動改札機から入場したことを示す前記第1種類の人のデータの数に、前記第1時刻と前記第3時刻の差に応じて大きくなる1未満の係数を積算した数と、を集計し、前記集計した数の合算値を、前記第1時刻における前記特定駅の自動改札機外側の前記第1種類の人の人数とする集計方法であることを特徴とする付記5に記載の推定プログラム。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個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券の識別情報と、当該読み取りが行われた駅を特定する読み取り駅情報と、前記乗車券を用いた駅の入場日時及び出場日時のうち少なくとも出場日時を特定する日時情報と、を含む1又は複数のログデータを取得部と、各乗車券の識別情報と、当該各乗車券を保持する利用者の自宅が存在する駅を特定する自宅駅情報と、を関連付けて記憶するテーブルと、前記テーブルを読み出す読み出し部と、前記ログデータの読み取り駅情報が、当該読み取り駅情報に対応する前記乗車券の識別情報に対して前記テーブルで関連付けられた自宅駅情報と一致するか否かを判断する判断部と、前記判断部による判断の結果、一致する場合には、当該ログデータを第1種類の人のデータとして決定し、一致しない場合には、当該ログデータを第2種類の人のデータとして決定する決定部と、前記読み取り駅情報が特定駅の情報であるログデータのうち、前記第1種類の人のデータを用いた前記第1種類の人の人数の集計を第1の方法で行うとともに、前記第2種類の人のデータを用いた前記第2種類の人の人数の集計を第2の方法で行い、当該両集計結果を用いて、前記特定駅の自動改札機外側の人数を推定する推定部と、を備える推定装置。付記8前記第1の方法は、前記特定駅の自動改札機から出場又は入場したことを示す第1種類の人のデータの数と、出場又は入場した時刻からの乖離時間に応じて前記第1種類の人のデータの数を変化させた数と、を利用する集計方法であり、前記第2の方法は、所定時間内に前記特定駅の自動改札機から出場した第2種類の人のデータの数から、前記所定時間内に前記特定駅の自動改札機から入場した第2種類の人のデータの数を差し引いた数を、前記所定時間中に前記特定駅の自動改札機外側で変化した前記第2種類の人の人数とする集計方法である、ことを特徴とする付記7に記載の推定装置。付記9前記第1の方法は、前記特定駅の自動改札機から第1時刻において出場したことを示す第1種類の人のデータの数と、前記第1時刻よりも前の第2時刻において前記特定駅の自動改札機から出場したことを示す前記第1種類の人のデータの数に、前記第1時刻と前記第2時刻の差に応じて小さくなる1未満の係数を積算した数と、を集計し、前記特定駅の自動改札機から前記第1時刻において入場したことを示す第1種類の人データの数と、前記第1時刻よりも後の第3時刻において前記特定駅の自動改札機から入場したことを示す前記第1種類の人のデータの数に、前記第1時刻と前記第3時刻の差に応じて大きくなる1未満の係数を積算した数と、を集計し、前記集計した数の合算値を、前記第1時刻における前記特定駅の自動改札機外側の前記第1種類の人の人数とする集計方法であることを特徴とする付記8に記載の推定装置。付記10前記第1時刻と前記第2時刻の差に応じて小さくなる1未満の係数と、前記第1時刻と前記第3時刻の差に応じて大きくなる1未満の係数とを定義する定義テーブルを備える付記9に記載の推定装置。"