JP2010195238A - 運行乱れ情報配信装置、運行乱れ情報配信方法、および運行乱れ情報配信システム - Google Patents

Abstract

【課題】運行乱れ時の列車の混雑状況を予測し、ユーザに配信することができる、運行乱れ情報配信装置、運行乱れ情報配信方法、および運行乱れ情報配信システムを提供することを目的とする。
【解決手段】運行乱れ情報配信装置１は、乗客別に入場駅の入場平均時刻および出場駅の出場平均時刻に関する情報が記憶された人別入出場情報テーブル３００、およびダイヤ乱れ時のダイヤテーブル１００が記憶された記憶部３０を備え、運行乱れが発生したときに、乗客別に入場駅と出場駅と乗車列車とを特定するダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００を生成し、記憶部３０に記憶された人別入出場情報テーブル３００、ダイヤ乱れ時のダイヤテーブル１００、および生成したダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００から、駅毎の予測混雑率を生成し、前記生成した駅毎の予測混雑率を登録したユーザ端末６に配信することを特徴とする。
【選択図】図1

Description

本発明は、運行乱れ情報配信装置、運行乱れ情報配信方法、および運行乱れ情報配信システムに関する。

都市部の鉄道における通勤通学ラッシュと呼ばれる時間帯の混雑は鉄道ユーザに対して不快感を与え、鉄道会社にとってはサービス低下につながる大きな問題である。そこで、利用者がこれから乗車しようとする列車の混雑状況を、乗客の改札通過情報等から算出し、各車両の混雑率としてユーザに配信する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００７−２４９２７７号公報

しかしながら、特許文献１に記載された技術は、運行乱れの生じてない通常時の、車両毎の混雑状況を分析するものであり、車両故障や事故等による運行乱れが起こった際の臨時のダイヤにおいて、更に高くなる混雑率の分析までは考慮されていない。運行乱れが生じると混雑率が上昇し列車に乗車する人数が増えるため、ユーザの不快感が増すばかりでなく、ホームで待つ人が列車に乗り切れず、駅に人があふれてしまうことも考えられる。さらに、特許文献１に記載された技術は、ユーザが改札を通過した際に降車駅等の情報を取得し、これから乗車する直近の列車の混雑状況を分析して配信する技術であるため、運行乱れの影響を受けた列車の将来の混雑状況を予測しユーザに予め提示できるものではない。

このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、運行乱れ時の列車の予測混雑状況をユーザに配信することができる、運行乱れ情報配信装置、運行乱れ情報配信方法、および運行乱れ情報配信システムを提供することを目的とする。

前記課題を解決するため、本発明の運行乱れ情報配信装置、運行乱れ情報配信方法、および運行乱れ情報配信システムは、乗客別に入場駅の入場平均時刻および出場駅の出場平均時刻に関する情報が記憶された人別入出場情報と、運行（ダイヤ）乱れ時の運転整理ダイヤ情報とが記憶された記憶部を備え、運行乱れが発生したときに、乗客別に入場駅と出場駅と乗車列車とを特定するダイヤ乱れ時人別乗車情報を生成し、記憶部に記憶された人別入出場情報、ダイヤ乱れ時の運転整理ダイヤ情報、および生成したダイヤ乱れ時人別乗車情報から、駅毎の予測混雑率を生成し、前記生成した駅毎の予測混雑率を登録したユーザ端末に配信することを特徴とする。

本発明によれば、運行乱れ時の列車の予測混雑状況をユーザに配信することができる、運行乱れ情報配信装置、運行乱れ情報配信方法、および運行乱れ情報配信システムを提供することができる。

本実施形態に係る運行乱れ情報配信システムの構成例を示す機能ブロック図である。 本実施形態に係る乗降情報テーブルのデータ構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る人別入出場情報テーブルのデータ構成の一例を示す図である。 本実施形態に係るダイヤテーブルのデータ構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る運行乱れ情報配信システムの全体の流れを示すフローチャートである。 本実施形態に係る通常混雑レベル分析処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態に係る通常乗車列車分析部が行う、通常人別乗車テーブル生成処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態に係る通常人別乗車情報テーブルの一例を示す図である。 本実施形態に係る通常混雑レベルテーブルの一例を示す図である。 本実施形態に係るダイヤ乱れ時混雑レベル分析処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態に係るダイヤ乱れ時乗車列車分析部が行う、ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブルの生成処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態に係るダイヤ乱れ時乗車列車分析部が行う、ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル更新処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態に係る駅毎混雑レベルテーブルの一例を示す図である。 本実施形態に係る駅毎混雑レベル分析部が行う、駅毎混雑レベルテーブルの生成処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態に係るユーザ管理情報テーブルのデータ構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る混雑予測配信部が生成する、ユーザ端末画面の一例を示す図である。 本実施形態に係る混雑率予測画面の一例を示す図である。 本実施形態に係る列車毎の各駅における混雑率経過予測画面の一例を示す図である。

次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本実施形態では、鉄道運行システムにおける、運行乱れ情報配信装置、運行乱れ情報配信方法、および運行乱れ情報配信システムを適用対象として説明する。

図１は、本実施形態に係る運行乱れ情報配信システム７の構成例を示す機能ブロック図である。
運行乱れ情報配信システム７において運行乱れ情報配信装置１は、通信ネットワーク４を介して複数の改札装置２および駅装置３と接続されている。また、運行乱れ情報配信装置１は、同じく通信ネットワーク４を介して駅表示装置５およびユーザ端末６と接続されている。

改札装置２は、乗客の入出記録を取得して運行乱れ情報配信装置１に送信する。この改札装置２は各駅の改札に設置され、乗客の入出場履歴（乗客を特定するためＩＤ(Identification)、駅名、入出時刻等）が記憶される改札情報（乗降情報）２５０を備える。

駅装置３は、列車の在線状況を取得し運行乱れ情報配信装置１に送信する。この駅装置３は、各駅における列車の在線についての情報が記憶される在線情報３５０を備える。

駅表示装置５は、運行乱れ情報配信装置１が生成した後記する駅毎混雑レベルテーブル８００（図１３参照）を通信ネットワーク４を介して取得し、該当する各駅の構内等にダイヤ乱れ時の列車の予測混雑率等を表示する装置である。

ユーザ端末６は、ユーザが運行状況に関する情報を得るために予めアドレス等を運行乱れ情報配信装置１に登録した携帯端末や、ＰＣ（Personal Computer）であり、運行乱れ情報配信装置１が生成した駅毎混雑レベルテーブル８００に基づく情報を取得し、予め登録した駅に関するダイヤ乱れ時の予測混雑率等を表示する。

運行乱れ情報配信装置１は、制御部１０と、通信部２０と、記憶部３０と、入出力部４０と、メモリ部５０とを含んで構成される。

通信部２０は、情報取得部２１および情報送信部２２を含んで構成され、通信ネットワーク４を介して各装置との情報の送受信をするためのインタフェースからなる。情報取得部２１は、改札装置２から改札情報２５０を受信し、また、駅装置３から在線情報３５０を受信する。情報送信部２２は、制御部１０が生成した駅毎混雑レベルテーブル８００等を、駅表示装置５およびユーザ端末６へ配信する。

記憶部３０は、ハードディスク、フラッシュメモリ等の記憶手段からなり、ダイヤテーブル１００と、乗降情報テーブル（乗降情報）２００と、人別入出場情報テーブル（人別入出場情報）３００と、通常人別乗車情報テーブル４００と、通常混雑レベルテーブル５００と、ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル（ダイヤ乱れ時人別乗車情報）６００と、ダイヤ乱れ時混雑レベルテーブル（ダイヤ乱れ時混雑レベル情報）７００と、駅毎混雑レベルテーブル（駅別混雑レベル情報）８００と、ユーザ管理情報テーブル（ユーザ管理情報）９００とを含んで構成される。
なお、各テーブルが記憶する情報の具体的なデータ構成については、後記し詳細に説明する。

入出力部４０は、キーボートやタッチパネル等からなる入力手段と、ディスプレイ等からなる出力手段を含んで構成され、制御部１０の処理に関する指示を与えたり、処理結果を表示する。
メモリ部５０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶手段からなり、制御部１０の処理に必要な情報を一時的に記憶する。

制御部１０は、乗降情報分析部１１と、通常乗車列車分析部１２と、通常混雑レベル分析部１３と、運転整理案作成部１４と、ダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５と、ダイヤ乱れ時混雑レベル分析部１６と、駅毎混雑レベル分析部１７と、混雑予測配信部１８とを含んで構成される。なお、この制御部１０は、運行乱れ情報配信装置１の記憶部３０に記憶されたプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）が、メモリ部５０に展開し実行することで実現される。

乗降情報分析部１１は、各駅に設置された改札装置２から改札情報２５０を取得し、それらの情報を集計した乗降情報テーブル２００を生成する。

図２は、本実施形態に係る乗降情報テーブル２００のデータ構成の一例を示す図である。
図２に示すように、乗降情報テーブル２００は、１人１回分の乗車情報を１レコードとして管理する。レコード内の項目は、乗客固有の番号であるＩＤ２０１、乗車した月日２０２、乗車した曜日２０３、入場情報２０４、および出場情報２０５を含んで構成される。入場情報２０４および出場情報２０５の構成は、駅の名称を示す駅名２０６とその駅を入場（出場）した時刻２０７とを項目として備える。

そして、乗降情報分析部１１は、生成した乗降情報テーブル２００を用いて、乗客１人毎の通常時の入場情報の平均である平均入場情報（入場駅、入場平均時刻）と、通常時の出場情報の平均である平均出場情報（出場駅、出場平均時刻）とを示す人別入出場情報テーブル３００を作成する。

図３は、本実施形態に係る人別入出場情報テーブル３００のデータ構成の一例を示す図である。
図３に示すように、人別入出場情報テーブル３００は、乗客1人の往路（または復路）の乗車情報を1レコードとして管理する。なお、本実施形態において、レコードとはテーブルに入力されるデータの集まりを意味する。レコード内の項目は、乗客固有の番号であるＩＤ３０１、通常時の往路の入場履歴の平均である平均入場情報３０２、および通常時の往路の出場情報の平均である平均出場情報３０３を含んで構成される。そして、平均入場情報３０２には、入場駅３０４および入場平均時刻３０５が記憶され、平均出場情報３０３には、出場駅３０６および出場平均時刻３０７が記憶される。

図１に戻り、通常乗車列車分析部１２は、通常時の乗客の各列車についての乗車状況を分析し、乗客別に入場駅と乗車列車と出場駅とを特定する通常人別乗車情報テーブル４００を生成する。なお、通常人別乗車情報テーブル４００については、後記する図８において詳細に説明する。

通常混雑レベル分析部１３は、通常乗車列車分析部１２が生成した通常人別乗車情報テーブル４００と、後記するダイヤテーブル１００（図４参照）とを用いて、通常時の列車の各駅発車時における混雑率を示す通常混雑レベルテーブル５００を生成する。なお、通常混雑レベルテーブル５００については、後記する図９において詳細に説明する。

運転整理案作成部１４は、ダイヤテーブル１００に記憶されている通常の運行ダイヤを示す計画ダイヤ情報と駅装置３から取得する在線情報３５０とを基に、ダイヤ乱れ時の臨時のダイヤを運転整理ダイヤ情報として作成し、ダイヤテーブル１００に記憶する。なお、この運転整理案作成部１４による運転整理ダイヤ情報の作成処理は、既存の処理システムを用いるものとする。

図４は、本実施形態に係るダイヤテーブル１００のデータ構成の一例を示す図である。
図４に示すように、ダイヤテーブル１００は、１本の列車を１レコードとして管理しており、レコード内の項目は、列車の固有ＩＤを示す列車番号１０１と、列車の混雑率を算出する際の各列車の基準となる乗車人数を示す輸送力１０２と、列車が走行する路線の駅名や着発時刻等に関する項目を持つ駅情報１１０とが記憶される。

駅情報１１０は１駅分の情報を１つのブロックとして管理し、各駅の駅情報１１０を走行順に並べて記憶している。従って、最初にある駅情報は始発駅に関する駅情報、最後にある駅情報は終着駅に関する駅情報となる。駅情報１１０には、駅の名称を示す駅名１１１と、通常時における列車の計画出発順序１１２、計画到着時刻１１３、および計画出発時刻１１４を示す計画ダイヤ情報１１８と、ダイヤ乱れ時において運転整理案作成部１４が作成するダイヤにおける列車の運転整理出発順序１１５、運転整理到着時刻（到着時刻）１１６、および運転整理出発時刻（出発時刻）１１７を示す運転整理ダイヤ情報１１９とが記憶される。つまり、駅情報１１０には、各情報（符号１１１〜１１７）が、始発駅から終着駅まで駅毎に格納されている。なお、列車が駅を通過する場合は、計画到着時刻１１３、計画出発時刻１１４、運転整理到着時刻１１６、運転整理出発時刻１１７の値は無効値を格納するものとする。
また、本実施形態において、通常時とは計画ダイヤ情報１１８に基づいて列車が運行されている場合をいい、ダイヤ（運行）乱れ時とは、列車の事故や故障等により運行乱れが発生し、計画ダイヤ情報１１８に基づいて列車が運行できなくなった状態を意味する。

図１に戻り、ダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５は、人別入出場情報テーブル３００（図３参照）とダイヤテーブル１００に記憶された運転整理ダイヤ情報１１９とを基に、ダイヤ乱れ時の乗客毎の乗車列車を分析し、乗客別に入場駅と乗車列車と出場駅とを特定するダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００を生成する。なお、このダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５による処理については、後記する図１０〜図１２において詳細に説明する。

ダイヤ乱れ時混雑レベル分析部１６は、ダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５が生成したダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００と、ダイヤテーブル１００に記憶された運転整理ダイヤ情報１１９とを用いて、ダイヤ乱れ時の列車の各駅発車時における混雑率を示すダイヤ乱れ時混雑レベルテーブル７００を生成する。

駅毎混雑レベル分析部１７は、通常混雑レベルテーブル５００とダイヤ乱れ時混雑レベルテーブル７００とダイヤテーブル１００とを基に駅毎の混雑率を分析し、分析結果を駅毎混雑レベルテーブル８００に記憶する。なお、駅毎混雑レベルテーブル８００については、後記する図１３において詳細に説明する。

混雑予測配信部１８は、駅毎混雑レベル分析部１７が分析した駅別混雑レベルテーブル８００を、情報送信部２２を介して、各駅の駅表示装置５に配信し、また、ユーザ管理情報テーブル９００に登録されたユーザ情報を基にユーザ端末６に配信する。

次に、図１〜図４を参照しつつ、図５〜図１８に沿って、本実施形態に係る運行乱れ情報配信システムの処理について説明する。

図５は、本実施形態に係る運行乱れ情報配信システム７の全体の流れを示すフローチャートである。
図５において、まず、列車のダイヤ乱れが発生すると、運行乱れ情報配信装置１の運転整理案作成部１４が、ダイヤテーブル１００に記憶された計画ダイヤ情報１１８（図４参照）と駅装置３から情報取得部２１を介して取得した在線情報３５０とを基にダイヤ乱れ時の運転整理案として運転整理ダイヤ情報１１９を作成し（ステップＳ５０１）、ダイヤテーブル１００の運転整理ダイヤ情報１１９に記憶する。

次に、運行乱れ情報配信装置１は、乗降情報分析部１１、通常乗車列車分析部１２、および通常混雑レベル分析部１３の処理により、通常時の混雑レベルの分析処理（通常混雑レベル分析処理）を行う（ステップＳ５０２）。この通常混雑レベル分析処理の結果、各列車毎の各駅出発時の混雑率を示す通常混雑レベルテーブル５００（後記する図９参照）が作成される。なお、通常混雑レベル分析処理については、後記する図６において詳細に説明する。

続いて、運行乱れ情報配信装置１は、ダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５、およびダイヤ乱れ時混雑レベル分析部１６の処理により、ダイヤ乱れ時の混雑レベルの分析処理（ダイヤ乱れ時混雑レベル分析処理）を行う（ステップＳ５０３）。このダイヤ乱れ時混雑レベル分析処理の結果、各列車毎の各駅出発時の混雑率を示すダイヤ乱れ時混雑レベルテーブル７００が作成される。なお、ダイヤ乱れ時混雑レベル分析処理については、後記する図１０において詳細に説明する。

次に、運行乱れ情報配信装置１は、ステップＳ５０２で作成した通常混雑レベルテーブル５００と、ステップＳ５０３で作成したダイヤ乱れ時混雑レベルテーブル７００とから、駅毎混雑レベル分析部１７の処理により、各駅を発車する列車の混雑情報を示す駅毎混雑レベルテーブル８００（後記する図１３参照）を生成する（ステップＳ５０４）。なお、この駅毎混雑レベルテーブル８００の生成処理については、後記する図１４において詳細に説明する。

そして、運行乱れ情報配信装置１の混雑予測配信部１８は、ユーザ管理情報テーブル９００を参照して、予め登録しているユーザ端末６に対し、ステップＳ５０４で作成した駅毎混雑レベルテーブル８００に基づき、そのユーザ（ユーザ端末）が登録している各駅の混雑率に関する情報を、情報送信部２２を介して配信する（ステップＳ５０５）。また、各駅の駅表示装置５に当該駅の混雑率に関する情報を配信する。なお、この各駅の混雑率に関する配信情報の具体的な構成については、図１５〜図１８において詳細に説明する。

（通常混雑レベル分析処理）
次に、図５のステップＳ５０２における通常混雑レベル分析処理について説明する。
図６は、本実施形態に係る通常混雑レベル分析処理の流れを示すフローチャートである。

図６において、まず、運行乱れ情報配信装置１の乗降情報分析部１１は、情報取得部２１を介して、各駅の改札装置２から乗客のＩＤと駅名とを含む改札情報２５０を取得し、乗降情報テーブル２００（図２参照）を生成する（ステップＳ６０１）。

そして、乗降情報分析部１１は、乗降情報テーブル２００を参照し、ＩＤ２０１が一致する乗客一人一人について、入場情報２０４の駅名２０６と、出場情報２０５の駅名２０６とが一致する乗降情報に基づき、人別入出場情報テーブル３００（図３参照）を生成する（ステップＳ６０２）。
具体的には、乗降情報分析部１１は、ＩＤ２０１が一致し、かつ、入場した駅名２０６が一致する入場情報２０４の時刻２０７を平均し、駅名２０６を人別入出場情報テーブル３００の平均入場情報３０２の入場駅３０４に格納し、入場情報２０４の時刻２０７の平均を入場平均時刻３０５として格納する。同様に、乗降情報分析部１１は、出場情報２０５の駅名２０６を、平均出場情報３０３の出場駅３０６に格納し、出場情報２０５の時刻２０７の平均を平均出場情報３０３の出場平均時刻３０７に格納する。

次に、通常乗車列車分析部１２は、ステップＳ６０２で生成した人別入出場情報テーブル３００（図３参照）の平均入場情報３０２および平均出場情報３０３と、ダイヤテーブル１００（図４参照）の計画ダイヤ情報１１８とから、乗客毎の通常時における乗車列車を分析し、各乗客がどの列車でどの入場駅からどの出場駅まで乗車したかを示す通常人別乗車情報テーブル４００（後記する図８参照）を生成する（ステップＳ６０３）。なお、通常人別乗車情報テーブル生成処理の詳細は、後記する図７において説明する。

続いて、通常混雑レベル分析部１３は、ステップＳ６０３で作成した通常人別乗車情報テーブル４００に基づいて、各列車の駅毎の混雑率を算出し、通常混雑レベルテーブル５００（後記する図９参照）を生成する（ステップＳ６０４）。

次に、図６のステップＳ６０３の通常人別乗車テーブル生成処理について説明する。
図７は、本実施形態に係る通常乗車列車分析部１２が行う、通常人別乗車テーブル４００生成処理の流れを示すフローチャートである。

まず、通常乗車列車分析部１２は、図６のステップＳ６０２で生成した人別入出場情報テーブル３００（図３参照）から抽出したレコードの平均出場情報３０３の出場駅３０６についての出場平均時刻３０７を、ダイヤテーブル１００（図４参照）の計画到着時刻１１３と照らし合わせ、出場平均時刻３０７以前で最も近い計画到着時刻１１３の列車を「ｘレ（「レ」は列車を意味する）」として取得する（ステップＳ７０１）。

次に、通常乗車列車分析部１２は、ｘレが急行列車か否かを判断する（ステップＳ７０２）。なお、ここで急行列車とは、各駅に停車する列車以外の列車をいう。つまり、本実施形態における急行列車は、停車駅と停車駅との間に通過駅を有する列車の総称であり、いわゆる準急列車、快速列車、特急列車等を含む。また、急行列車か否かは、ダイヤテーブル１００の駅情報１１０において、始発駅と終着駅の間の全駅が停車駅として格納されているか否かで判断する。
そして、ｘレが急行列車であれば（ステップＳ７０２→Ｙｅｓ）、ステップＳ７０３へ進み、ｘレが急行列車でなければ（ステップＳ７０２→Ｎｏ）、ステップＳ７０６へ進む。

ステップＳ７０３において、通常乗車列車分析部１２は、平均入場情報３０２の入場駅３０４が、急行列車停車駅であるか否かを判断する。
入場駅３０４が急行列車停車駅でなければ（ステップＳ７０３→Ｎｏ）、乗車列車は、急行列車ｘレと、乗換駅でｘレに接続する各駅列車「ｙレ」とする（ステップＳ７０４）。すなわち、乗客は入場駅３０４において各駅列車ｙレに乗り、乗換駅で急行列車ｘレに乗り換えて出場駅３０６に向かったと判定し、通常乗車列車分析部１２の処理を終了する。
一方、入場駅３０４が、急行列車停車駅であれば（ステップＳ７０３→Ｙｅｓ）、通常乗車列車分析部１２は、乗車列車が急行列車ｘレのみであるとする（ステップＳ７０５）。

また、ステップＳ７０２において、ｘレが急行列車でなければ（ｘレが各駅列車であれば）（ステップＳ７０２→Ｎｏ）、通常乗車列車分析部１２は、入場駅３０４が急行列車停車駅か否かを判断する（ステップＳ７０６）。ここで、入場駅３０４が、急行停車駅でなければ（ステップＳ７０６→Ｎｏ）、乗客は乗り換えなしで各駅列車ｘレのみに乗車したとして処理を終了する（ステップＳ７０５）。
一方、入場駅３０４が急行列車停車駅であれば（ステップＳ７０６→Ｙｅｓ）、ステップＳ７０７へ進み、通常乗車列車分析部１２は、入場駅３０４における各駅列車ｘレの計画出発時刻１１４が入場平均時刻３０５より早いか否かを判断する（ステップＳ７０７）。すなわち、乗客が各駅列車ｘレの計画出発時刻１１４において入場しており乗車の可能性があるかを判断する。

そして、各駅列車ｘレの計画出発時刻１１４が入場平均時刻３０５より遅ければ（ステップＳ７０７→Ｎｏ）、乗客は乗り換えなしで各駅列車ｘレのみに乗車したとして処理を終了する（ステップＳ７０５）。一方、各駅列車ｘレの計画出発時刻１１４が入場平均時刻より早ければ（ステップＳ７０７→Ｙｅｓ）、乗客は各駅列車ｘレには乗車できないため、乗車列車は、各駅列車ｘレと、乗換駅でｘレに接続する急行列車ｙレであるとする（ステップＳ７０８）。すなわち、乗客は入場駅３０４にて急行列車ｙレに乗車し、乗換駅で各駅列車ｘレに乗り換えて出場駅３０６へ向かったと判定し処理を終える。

このようにすることで、通常乗車列車分析部１２は、通常時の乗客がどの入場駅からどの出場駅までどの列車に乗車したかを特定し、図８に示す通常人別乗車情報テーブル４００を生成することができる。

図８は、本実施形態に係る通常人別乗車情報テーブル４００の一例を示す図である。
図８に示すように、通常人別乗車情報テーブル４００は、乗客一人の乗車情報４０２を１レコードとして管理しており、横軸に乗客固有の番号であるＩＤ４０１、縦軸に路線区間内の全駅をとり、乗客が各駅の発車時に該当列車に乗車していることを示す。

図８においては、例えば、ＩＤ４０１が「１」の乗客は、列車ａレがＦ駅を発車する際に乗車しており、Ｋ駅の発車の際まで乗車していることを示している。つまり、乗客「１」の入場駅３０４はＦ駅で列車ａレに乗車し、Ｋ駅の次の駅であるＬ駅が出場駅であることがわかる。また、ＩＤ４０１が「３」の乗客は、列車ｃレがＺ駅を発車する際に乗車しており、Ｌ駅を発車する際には列車ｄレに乗車していることを示している。つまり、乗客「３」の入場駅３０４はＺ駅で、Ｚ駅からＬ駅までは列車ｃレに乗車し、Ｌ駅で列車ｄレに乗り換え、Ｌ駅からＫ駅まで列車ｄレに乗車し、Ｋ駅が出場駅３０６であることがわかる。なお、各列車の進行方向は、ダイヤテーブル１００（図４参照）の駅情報１１０により列車毎に特定されているものである。

次に、図６のステップＳ６０４において、通常混雑レベル分析部１３は、ステップＳ６０３で生成された通常人別乗車情報テーブル４００を用いて、各列車の駅毎の混雑率を算出し、通常混雑レベルテーブル５００（後記する図９参照）を生成する処理について、具体的に説明する。

ここで、混雑率は、通常人別乗車情報テーブル４００を基に、列車毎の各駅出発時点における乗車人数を集計し、以下の（式１）により算出する。

混雑率＝（乗車人数＋α）／輸送力×１００（％） ・・・（式１）

ここで、乗車人数は、通常人別乗車情報テーブル４００における該当駅の行に現れる該当列車の個数として求める。図８を例とすると、列車ａレのＦ駅出発時点での乗車人数は「１」、列車ｂレのＦ駅出発時点での乗車人数は「２」となる。αは通常人別乗車情報テーブル４００に含まれない乗客の人数を示す補正値とする。輸送力は、ダイヤテーブル１００の輸送力１０２（図４参照）の情報を用いる。各列車の駅毎の混雑率を全て算出後、通常混雑レベルテーブル５００へと格納する。

図９は、本実施形態に係る通常混雑レベルテーブル５００の一例を示す図である。
図９に示すように、通常混雑レベルテーブル５００は、１本の列車を１レコードとして管理しており、横軸に各列車の固有な番号である列車番号５０１、縦軸に路線区間内の全駅をとる。テーブル内の各値は、各列車が各駅を出発した時点の混雑率を示している。例えば、列車ａレのＢ駅出発時点の混雑率が１５５（％）であることを示している。
このようにして、通常混雑レベル分析部１７は、各列車の駅毎の通常時の混雑率を算出し、通常混雑レベルテーブル５００を生成することができる。

（ダイヤ乱れ時混雑レベル分析処理）
次に、図５のステップＳ５０３における、ダイヤ乱れ時混雑レベル分析処理について説明する。
図１０は、本実施形態に係るダイヤ乱れ時混雑レベル分析処理の流れを示すフローチャートである。

まず、運行乱れ情報配信装置１のダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５は、図６のステップＳ６０２で、乗降情報分析部１１が生成した人別入出場情報テーブル３００の平均入場情報３０２および平均出場情報３０３と、ダイヤテーブル１００に記憶された運転整理ダイヤ情報１１９とから、乗客毎のダイヤ乱れ時における乗車列車を分析し、ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００を生成する（ステップＳ１００１）。なお、ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００のデータ構成は、図８に示した通常人別乗車情報テーブル４００と同様である。また、ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル生成処理の詳細は、後記する図１１において説明する。

次に、ダイヤ乱れ時混雑レベル分析部１６は、ステップＳ１００１で生成されたダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００から、各列車の駅毎の混雑率を算出し、ダイヤ乱れ時混雑レベルテーブル７００を生成する（ステップＳ１００２）。
なお、混雑率の計算方法は、前記した（式１）と同様の式を用いる。また、ダイヤ乱れ時混雑レベルテーブル７００のデータ構成は、図９に示した通常混雑レベルテーブル５００と同様である。

続いて、ダイヤ乱れ時混雑レベル分析部１６は、混雑率が各列車の駅毎に定められた最高混雑率（所定値）ｐを超える列車が存在するか否かを判定する（ステップＳ１００３）。ここで最高混雑率ｐとは、乗客がその列車に最も多く乗車できる場合の混雑率として設定される値である。
ダイヤ乱れ時混雑レベルテーブル７００の各列車の駅毎に格納されている混雑率の値が、最高混雑率ｐを超えているものがなければ（ステップＳ１００３→Ｎｏ）、乗り切れない人は発生しないとみなし、ダイヤ乱れ時混雑レベル分析処理を終了する。
一方、最高混雑率ｐを超えているものがあれば（ステップＳ１００３→Ｙｅｓ）、該当列車に該当駅において乗り切れない人が発生しているとみなし、ステップＳ１００４へ進む。

ステップＳ１００４において、ダイヤ乱れ時混雑レベル分析部１６は、乗り切れなかった人が次発以降の列車に乗車するものとして、ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００を更新し（ステップＳ１００４）、ステップＳ１００２へ戻りダイヤ乱れ時混雑レベルテーブル生成処理を続ける。

このようにすることで、混雑のため列車に乗り切れなかった人も考慮して、乗客が乗車する列車を特定し、ダイヤ乱れ時混雑レベルテーブル７００を生成することができる。

次に、図１０のステップＳ１００１における、ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブルの生成処理について説明する。
図１１は、本実施形態に係るダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５が行う、ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００の生成処理の流れを示すフローチャートである。

まず、ダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５は、人別入出場情報テーブル３００から１レコードずつ抽出し、人別入出場情報テーブル３００の平均入場情報３０２の入場駅３０４および平均出場情報３０３の出場駅３０６が、急行列車停車駅であるか急行列車通過駅であるかの組み合わせを判定する（ステップＳ１１０１）。

ここで、入場駅３０４および出場駅３０６のどちらも急行列車停車駅である場合（ステップＳ１１０１→(a)）、またはどちらも急行列車通過駅である場合は（ステップＳ１１０１→(d)）、ステップＳ１１０２へ進む。

ステップＳ１１０２において、ダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５は、入場駅３０４におけるダイヤテーブル１００の運転整理出発時刻１１７（図４参照）が平均入場情報３０２の入場平均時刻３０５より遅い列車を抽出し、抽出した列車の中で出場駅３０６におけるダイヤテーブル１００の運転整理到着時刻１１６が最も早い列車xレを乗車列車であると決定する。すなわち、乗客は入場駅３０４にて乗車した列車xレのみに乗って出場駅３０６まで行ったとし、ダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５の処理を終了する。

次に、ステップＳ１１０１において、入場駅３０４が急行列車停車駅であり、出場駅３０６が急行列車通過駅である場合は（ステップＳ１１０１→(b)）、ステップＳ１１０３へ進み、ダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５は、入場平均時刻３０５直後に入場駅３０４を発車する列車が急行列車であるか否かを判断する（ステップＳ１１０３）。ここで、急行列車でなければ（ステップＳ１１０３→Ｎｏ）、ステップＳ１１０２へ進み、入場平均時刻３０５直後に入場駅３０４を発車する各駅列車xレに乗車して出場駅３０６まで行ったとして処理を終了する。

一方、ステップＳ１１０３において、入場平均時刻３０５直後に入場駅３０４を発車する列車が急行列車であれば（ステップＳ１１０３→Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０４へ進み、出場駅３０６までに急行列車、各駅列車間の乗り換えが可能であるか否かを判断する（ステップＳ１１０４）。
ここで、乗り換えが可能でなければ（ステップＳ１１０４→Ｎｏ）、ステップＳ１１０２へ進み、ダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５は、入場平均時刻３０５直後に入場駅３０４を発車する各駅列車ｘレに乗車して出場駅３０６まで行ったとして処理を終了する。
一方、乗り換えが可能であれば（ステップＳ１１０４→Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０５へ進み、乗車列車は、入場駅３０４を入場平均時刻３０５直後に発車する急行列車ｘレと、乗換駅でｘレと接続する各駅列車ｙレとして処理を終了する。

また、ステップＳ１１０１において、入場駅３０４が急行列車通過駅であり、出場駅３０６が急行列車停車駅である場合は（ステップＳ１１０１→(c)）、ステップＳ１１０４へ進み、出場駅３０６までに急行列車、各駅列車間の乗り換えが可能であるか否かを判断する（ステップＳ１１０４）。
ここで、乗り換えが可能でなければ（ステップＳ１１０４→Ｎｏ）、ステップＳ１１０２へ進み、ダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５は、入場平均時刻３０５直後に入場駅３０４を発車する各駅列車xレに乗車して出場駅３０６まで行ったとして処理を終了する。
一方、乗り換えが可能であれば（ステップＳ１１０４→Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０５へ進み、乗車列車は、入場駅３０４を入場平均時刻３０５直後に発車する各駅列車ｘレと、乗換駅でｘレと接続する急行列車ｙレとして処理を終了する。

このようにすることで、ダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５は、ダイヤ乱れ時の乗客がどの入場駅からどの出場駅までどの列車に乗車したかを特定し、ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００を生成することができる。

次に、図１０のステップＳ１００４におけるダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル更新処理について説明する。
図１２は、本実施形態に係るダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５が行う、ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００更新処理の流れを示すフローチャートである。
ここでは、列車ａレのＫ駅における混雑率が図１０のステップＳ１００３において、最高混雑率ｐを超えていると判定された場合を例に説明する。

まず、ダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５は、次の（式２）により、該当駅において乗車できない人数ｈを求める（ステップＳ１２０１）。

ｈ ＝ 乗車人数 − 輸送力 × ｐ／１００ ・・・（式２）

具体的には、Ｋ駅において、列車ａレに乗車できない人数ｈは、以下の（式３）となる。
ｈ ＝ (ａレのＫ駅における乗車人数＋α) − ａレの輸送力 × ｐ／１００
・・・（式３）

ここで、列車ａレのＫ駅における乗車人数は、ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００のＫ駅の行に現れるａレの数として算出する。αはダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００に含まれない乗客の人数を示す補正値である。また、列車ａレの輸送力は、ダイヤテーブル１００（図４参照）のａレのレコード内の輸送力１０２の値を用いる。

次に、ダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５は、ｈ人に該当する乗客を決定する（ステップＳ１２０２）。
具体的には、例えば、Ｋ駅で列車aレに乗車しようとしている乗客を人別入出場情報テーブル３００の平均入場情報３０２の入場平均時刻３０５の順に並べ、時刻の遅い乗客からｈ人を選ぶ。

続いて、ダイヤ乱れ時乗車列車分析部１５は、抽出したｈ人に対し、乗車列車を変更する（ステップＳ１２０３）。
具体的には、ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００において、ステップＳ１２０２において決定したｈ人の乗客のレコードを抽出し、ダイヤテーブル１００に記憶されている列車のうち、駅名１１１がＫ駅であり運転整理出発順序１１５が列車aレの運転整理出発順序１１５以降で、Ｋ駅に停車する列車の列車番号１０１に変更する。
なお、ステップＳ１２０２において決定したｈ人の乗客のレコードの乗車情報に対し、更新前にaレ以外の列車番号が格納されていた場合においても、aレから変更した列車番号と同じ列車番号に変更する。すなわち、列車に乗り切れない人が発生した場合は、急行列車と各駅列車との間の乗り換えはなしと想定してもよい。
以上により、ステップＳ１２０３の処理を終了し、ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル６００を更新することができる。

（駅毎混雑レベルテーブルの生成処理）
次に、図５のステップＳ５０４における駅毎混雑レベルテーブル８００の生成処理について説明する。
図１３は、本実施形態に係る駅毎混雑レベル分析部１７が生成する、駅毎混雑レベルテーブル８００の一例を示す図である。

図１３は、ステップＳ５０４で生成される駅毎混雑レベルテーブル８００の１駅分のデータ構成を示している。
駅毎混雑レベルテーブル８００には駅毎に図１３に示すテーブルが登録してあり、各テーブルは、５分おきに刻まれた目安時刻における該当駅出発列車の通常およびダイヤ乱れ時の混雑率情報を１レコードとして管理する。そして、駅毎混雑レベルテーブル８００は、時刻８０１、通常混雑率８０２、およびダイヤ乱れ時に予測される混雑率である予測混雑率８０３の項目を備える。図１３に示す例においては、６：００頃に発車する列車の通常時の混雑率は「１３０」であり、ダイヤ乱れ時では６時には列車は運転再開していないことを示している。また、６：１５頃に発車する列車の通常時の混雑率は「１４５」であり、ダイヤ乱れ時では混雑率が「１９５」であると予測されていることを示している。

図１４は、本実施形態に係る駅毎混雑レベル分析部１７が行う、駅毎混雑レベルテーブル８００の生成処理の流れを示すフローチャートである。

まず、駅毎混雑レベル分析部１７は、現在時刻を５分単位の概数とし、時刻tと設定する（ステップＳ１４０１）。

次に、駅毎混雑レベル分析部１７は、ダイヤテーブル１００（図４参照）を参照し、該当駅の計画出発時刻１１４が時刻tに最も近い列車を抽出する（ステップＳ１４０２）。

続いて、駅毎混雑レベル分析部１７は、通常混雑レベルテーブル１３から、ステップＳ１４０２で抽出した列車の該当駅における混雑率を取得し、駅毎混雑レベルテーブル８００の該当駅の時刻tにおける通常混雑率８０２に格納する（ステップＳ１４０３）。

そして、駅毎混雑レベル分析部１７は、ダイヤテーブル１００を参照し、該当駅の運転整理出発時刻１１７が時刻tに最も近い列車を抽出する（ステップＳ１４０４）。

続いて、駅毎混雑レベル分析部１７は、ダイヤ乱れ時混雑レベルテーブル７００から、ステップＳ１４０４で抽出した列車の該当駅における混雑率を取得し、駅毎混雑レベルテーブル８００の該当駅の時刻tの予測混雑率８０３に格納する(ステップＳ１４０５)。
なお、時刻tにおいて、該当駅で列車が運転していない場合は、「−」を格納する。

次に、駅毎混雑レベル分析部１７は、時刻ｔを、ｔ＝ｔ＋５とする（ステップＳ１４０６）。

そして、駅毎混雑レベル分析部１７は、時刻ｔが最終列車出発時刻以前であるか否かを判断する（ステップＳ１４０７）。
時刻ｔが、最終列車出発時刻以前であれば（ステップＳ１４０７→Ｙｅｓ）、駅毎混雑レベル分析部１７は、ステップＳ１４０２へ戻り処理を続ける。一方、時刻ｔが、最終列車出発時刻を過ぎていれば（ステップＳ１４０７→Ｎｏ）、駅毎混雑レベル分析部１７は、駅毎混雑レベルテーブル８００の生成処理を終了する。

このようにすることで、駅毎混雑レベル分析部１７は、図１３に示すような駅毎混雑レベルテーブル８００を生成することができる。

（ダイヤ乱れ時の混雑率に関する情報の配信処理）
次に、図５のステップＳ５０５における、混雑予測配信部１８が行う、ダイヤ乱れ時の混雑率に関する情報の配信処理について説明する。
図５のステップＳ５０４において駅毎混雑レベルテーブル８００（図１３参照）が生成されると、混雑予測配信部１８は、情報送信部２２を介して、各駅の駅表示装置５にダイヤ乱れ時の予測混雑率に関する情報を配信する。また、混雑予測配信部１８は、ユーザ管理情報テーブル９００を用いて、ダイヤ乱れの生じた路線において、予め登録しているユーザ（ユーザ端末）を抽出する。そして、そのユーザに対して登録駅における駅毎混雑レベルテーブル８００に基づく情報を配信する。また、混雑予測配信部１８は、予測混雑率８０３がユーザの登録した乗車を許容できる理想混雑率以下となる時刻を、駅毎混雑レベルテーブル８００から抽出し送信する。さらに、ユーザの登録したタイムリミット時刻までに理想混雑率に下がらない場合は、その旨を送信する処理を行う。以下、具体的に説明する。

図１５は、本実施形態に係るユーザ管理情報テーブル９００のデータ構成の一例を示す図である。
図１５に示すように、ユーザ管理情報テーブル９００は、登録しているユーザ一人一人の登録情報を１レコードとして管理しており、レコード内の項目はユーザ固有の番号であるＩＤ９０１、情報の配信先である送信先アドレス９０２、予め登録されたユーザの使用する路線である登録路線９０３、ユーザの乗車する駅でありユーザが混雑率の情報の取得を要求する登録駅９０４、ユーザが乗車する際に許容できる混雑率として設定する理想混雑率９０５、およびユーザが乗車する際に待つことのできる限界時刻であるタイムリミット９０６を含んで構成される。

図１５に示す例においては、ＩＤ９０１が「１」であるユーザの送信先アドレス９０２が「×××＠・・・」であり、情報配信を希望している登録路線９０３と登録駅９０４とが、「○○線」の「Ｋ駅」であり、ダイヤ乱れ時に乗車を許容できる列車の理想混雑率９０５が「１６０」であり、理想混雑率９０５が「１６０」まで下がるのに待つことができる限界時刻であるタイムリミットが「７：３０」であるという登録がなされていることを示す。

このユーザ管理情報テーブル９００の情報は、各ユーザにより事前に登録されているものである。混雑予測配信部１８は、このユーザ管理情報テーブル９００に基づき、各ユーザに対しダイヤ乱れ時の混雑率に関する情報の配信処理を行う。

図１６は、本実施形態に係る混雑予測配信部１８が生成する、ユーザ端末画面の一例を示す図である。
混雑予測配信部１８は、ダイヤ乱れが発生した場合に、ユーザ管理情報テーブル９００に登録したユーザの中で、登録路線９０３と登録駅９０４が該当するユーザを抽出し、図１６に示すような混雑率予測画面を生成し配信する。

図１６に示すように、ユーザ端末画面１６００は、ユーザの登録した路線に関する現時点での運行状況を説明する運行状況情報１６１０と、混雑予測情報１６２０とから構成される。混雑予測情報１６２０には、ユーザ管理情報テーブル９００のユーザの登録路線９０３の登録駅９０４における駅毎混雑レベルテーブル８００の予測混雑率８０３（図１３参照）がユーザの登録した理想混雑率９０５（図１５参照）以下になる時刻が表示される（符号１６２１）。また、登録したタイムリミット９０６の時刻まで混雑率が下がらない場合はその旨を表示する。

例えば、図１５において、ＩＤ９０１が「１」のユーザの理想混雑率９０５は「１６０」と設定されている。また、図１３に示す駅毎混雑レベルテーブル８００をＫ駅のテーブルとすると、予測混雑率８０３が「１６０」となるのは時刻８０１が「６：４０」である。従って、混雑予測配信部１８は、「Ｋ駅発車の列車の混雑率が１６０％となるのは６時４０分頃と予想されます。」（符号１６２１）と表示する制御を行う。

また、混雑予測配信部１８は、混雑予測情報１６２０の「Ｋ駅発車の列車の混雑率予測」（符号１６２２）をユーザが選択すると、登録駅を発車する列車の駅毎混雑レベルテーブル８００（図１３参照）に基づく混雑率（混雑率予測画面）を表示させる。

図１７は、本実施形態に係る混雑率予測画面１７００の一例を示す図である。
混雑予測配信部１８は、図１６において、ユーザが「Ｋ駅発車の列車の混雑率予測」（符号１６２２）を選択した場合に、この混雑率予測画面１７００をユーザ端末６に表示させる。
この図１７の混雑率予測画面１７００は、図１３において示した駅毎混雑レベルテーブル８００と同様のデータ構成を備えている。相違点は、図１３における表示「−」は、発車する列車がないことを表しているので、配信画面である混雑率予測画面１７００では「出発列車なし」としている。また、各駅に設置される駅表示装置５に表示する画面もこの混雑率予測画面１７００を表示させる。

さらに、混雑予測配信部１８は、図１６に示す混雑予測情報１６２０の「Ｋ駅を発車後の各駅における列車の混雑率経過予測と到着時刻」（符号１６２３）をユーザが選択すると、ユーザ端末６に、指定した時間に発車する列車毎の各駅における混雑率経過予測画面１８００を表示させる。

図１８は、本実施形態に係る列車毎の各駅における混雑率経過予測画面１８００の一例を示す図である。
図１８に示すように、混雑率経過予測画面１８００における各駅の混雑率予測画面１８１０において、ユーザにより列車の出発時刻が選択されると（符号１８２０）、混雑予測配信部１８は、選択時刻に最も近い運転整理出発時刻１１７（図４参照）を持つ列車の、各駅における到着時刻の目安（到着予測時刻）と、通常混雑率と、ダイヤ乱れ時の予測混雑率である本日の混雑予測とを表示させる。
このようにすることで、ユーザは、ダイヤ乱れ時において、乗車する駅の発車時の予測混雑率だけでなく、その列車に乗車した場合の出場駅までの到着時刻の目安と予測混雑率の経過情報とを得ることができ、出場駅までの予想混雑率を考慮して、選択した時刻の列車に乗車するか否かを判断することができる。

なお、混雑予測配信部１８における混雑率に関する情報の配信方法の第１の変形例として、登録した路線にダイヤ乱れが生じた際、登録駅の混雑率予測画面１７００（図１７参照）を、単に配信してもよい。また、第２の変形例として、ユーザ端末６に単に配信するだけでなく、Ｗｅｂ等により、路線、駅、上り下り等を設定させることで混雑率予測画面１７００（図１７参照）や各列車の混雑率経過予測画面１８００（図１８参照）を検索、表示させるものとしてもよい。

以上、本実施形態に係る運行乱れ情報配信装置、運行乱れ情報配信方法、および運行乱れ情報配信システムによれば、ユーザは運行乱れが生じた際の列車の混雑率の推移や列車の各駅への到着予想時刻を知ることができ、混雑率の低い列車を選択する等、希望する列車を選択して乗車することができる。また、鉄道会社にとっては混雑率に応じた分散乗車をユーザに促すことができ、ダイヤ乱れ時の混雑緩和を期待できる。

１ 運行乱れ情報配信装置
２ 改札装置
３ 駅装置
４ 通信ネットワーク
５ 駅表示装置
６ ユーザ端末
１０ 制御部
１１ 乗降情報分析部
１２ 通常乗車列車分析部
１３ 通常混雑レベル分析部
１４ 運転整理案作成部
１５ ダイヤ乱れ時乗車列車分析部
１６ ダイヤ乱れ時混雑レベル分析部
１７ 駅毎混雑レベル分析部
１８ 混雑予測配信部
２０ 通信部
２１ 情報取得部
２２ 情報送信部
３０ 記憶部
４０ 入出力部
５０ メモリ部
１００ ダイヤテーブル
２００ 乗降情報テーブル（乗降情報）
２５０ 改札情報
３００ 人別入出場情報テーブル（人別入出場情報）
３５０ 在線情報
４００ 通常人別乗車情報テーブル
５００ 通常混雑レベルテーブル
６００ ダイヤ乱れ時人別乗車情報テーブル（ダイヤ乱れ時人別乗車情報）
７００ ダイヤ乱れ時混雑レベルテーブル（ダイヤ乱れ時混雑レベル情報）
８００ 駅毎混雑レベルテーブル（駅毎混雑レベル情報）
９００ ユーザ管理情報テーブル（ユーザ管理情報）
１６００ ユーザ端末画面
１７００ 混雑率予測画面
１８００ 混雑率経過予測画面

Claims (12)

1. 各駅に設けられた改札装置およびユーザ端末に通信ネットワークを介して接続され、前記各駅毎の列車の混雑率を予測し前記ユーザ端末に前記混雑率を配信する運行乱れ情報配信装置であって、
   前記各駅における乗客の入出記録に関する乗降情報を、前記通信ネットワークを介して前記改札装置から取得する通信部と、
   ダイヤ乱れが発生したときに、前記各駅毎の列車の到着時刻および出発時刻を示す運転整理ダイヤ情報を作成する運転整理案作成部と、
   前記取得された乗降情報、前記作成された運転整理ダイヤ情報、および前記ダイヤ乱れが発生したときにおける混雑率に関する情報の配信先である前記ユーザ端末が登録されたユーザ管理情報を記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶された乗降情報を用いて、前記乗客毎の入場駅および入場平均時刻を示す平均入場情報が格納され、さらに、出場駅および出場平均時刻を示す平均出場情報が格納される人別入出場情報を生成する乗降情報分析部と、
   前記生成された人別入出場情報および前記記憶部に記憶された運転整理ダイヤ情報を用いて、ダイヤ乱れ時における前記乗客毎の、前記入場駅、前記出場駅、および乗車列車に関する情報を示すダイヤ乱れ時人別乗車情報を生成するダイヤ乱れ時乗車列車分析部と、
   前記生成されたダイヤ乱れ時人別乗車情報および前記記憶部に記憶された運転整理ダイヤ情報を用いて、ダイヤ乱れ時の列車毎の各駅発車時における予測混雑率を示すダイヤ乱れ時混雑レベル情報を生成するダイヤ乱れ時混雑レベル分析部と、
   前記生成されたダイヤ乱れ時混雑レベル情報および前記記憶部に記憶された運転整理ダイヤ情報を用いて、ダイヤ乱れ時の前記駅毎に発車する列車の前記予測混雑率を示す駅毎混雑レベル情報を生成する駅毎混雑レベル分析部と、
   前記生成された駅毎混雑レベル情報を、前記記憶部に記憶されたユーザ管理情報に基づき、前記通信部を介して前記ユーザ端末に配信する混雑予測配信部と、
   を備えることを特徴とする運行乱れ情報配信装置。
2. 前記混雑予測配信部は、前記ダイヤ乱れが発生したときに、前記ユーザにより登録された駅を発車する列車の前記予測混雑率が、前記ユーザにより指定された前記予測混雑率まで下がる時刻を前記ユーザ端末に配信することを特徴とする請求項１に記載の運行乱れ情報配信装置。
3. 前記混雑予測配信部は、前記ダイヤ乱れが発生したときに、前記ユーザにより登録された駅を発車する列車の前記各駅毎の前記予測混雑率の推移を、前記各駅の到着予想時刻と合わせて前記ユーザ端末に配信することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の運行乱れ情報配信装置。
4. 前記運行乱れ情報配信装置は、さらに前記通信ネットワークを介して前記各駅の駅表示装置に接続され、
   前記混雑予測配信部は、前記ダイヤ乱れが発生したときに、前記生成された駅毎混雑レベル情報を、前記通信部を介して前記駅表示装置に送信することを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の運行乱れ情報配信装置。
5. 前記ダイヤ乱れ時乗車列車分析部は、
   前記人別入出場情報から、前記乗客毎の前記平均入場情報および前記平均出場情報を抽出し、
   前記平均入場情報における前記入場駅および前記平均出場情報における前記出場駅のそれぞれについて、急行列車停車駅であるか急行列車通過駅であるかを判定し、
   前記判定の結果、前記入場駅および前記出場駅がどちらも急行列車停車駅である場合、または、どちらも急行列車通過駅である場合は、前記入場駅を前記入場平均時刻より遅く出発する列車のうち、前記出場駅における前記到着時刻が最も早い列車を前記乗車列車と決定し、
   前記判定の結果、前記入場駅が急行列車通過駅でありかつ前記出場駅が急行列車停車駅である場合は、前記入場駅を出発する各駅列車が急行列車に乗り換え可能か否かを判断し、前記判断の結果乗り換え可能でなければ、前記入場駅を前記入場平均時刻より遅く出発する列車のうち、前記出場駅における前記到着時刻が最も早い前記各駅列車を前記乗車列車と決定し、前記判断の結果乗り換え可能であれば、前記乗車列車を、前記入場駅を前記入場平均時刻直後に発車する各駅列車と、当該各駅列車に接続する急行停車と決定すること
   を特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の運行乱れ情報配信装置。
6. 前記ダイヤ乱れ時乗車列車分析部は、
   前記人別入出場情報から、前記乗客毎の前記平均入場情報および前記平均出場情報を抽出し、
   前記平均入場情報における前記入場駅および前記平均出場情報における前記出場駅のそれぞれについて、急行列車停車駅であるか急行列車通過駅であるかを判定し、
   前記判定の結果、前記入場駅が急行列車停車駅でありかつ前記出場駅が急行列車通過駅である場合に、前記入場平均時刻直後に前記入場駅を発車する列車が急行列車であるかあるいは各駅列車であるかを判断し、
   前記判断した結果、前記各駅列車であれば、前記入場駅を前記入場平均時刻より遅く出発する列車のうち、前記出場駅における前記到着時刻が最も早い前記各駅列車を前記乗車列車と決定し、
   前記判断した結果、前記急行列車であれば、当該急行列車が各駅列車に乗り換え可能か否かを判断し、
   前記乗り換え可能か否かの判断の結果、乗り換え可能でなければ、前記入場駅を前記入場平均時刻より遅く出発する列車のうち、前記出場駅における前記到着時刻が最も早い前記各駅列車を前記乗車列車と決定し、
   前記乗り換え可能か否かの判断の結果、乗り換え可能であれば、前記乗車列車を、前記入場駅を前記入場平均時刻直後に発車する急行列車と、当該急行列車に接続する各駅列車と決定すること
   を特徴とする請求項５に記載の運行乱れ情報配信装置。
7. 前記ダイヤ乱れ時混雑レベル分析部は、
   前記生成したダイヤ乱れ時混雑レベル情報において、各列車の駅毎に設定される前記予測混雑率が、乗客が当該列車に乗車できる限度として設定される所定値を超えているか否かを判定し、前記所定値を超えている場合に、当該列車に当該駅で乗車する乗客のうち前記入場平均時刻の遅い乗客から前記所定値を超える分に相当する乗客を決定し、前記決定した乗客の乗車列車を、当該駅を次に発車する列車に変更し、前記変更した乗客の乗車列車に基づいて、前記ダイヤ乱れ時混雑レベル情報を更新すること
   を特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の運行乱れ情報配信装置。
8. 前記記憶部に、通常時における前記各駅毎の列車の到着時刻および出発時刻を示す計画ダイヤ情報が記憶され、
   前記生成された人別入出場情報および前記記憶部に記憶された計画ダイヤ情報を用いて、通常時における前記乗客毎の、前記入場駅、前記出場駅、および乗車列車に関する情報を示す通常人別乗車情報を生成する通常乗車列車分析部と、
   前記生成された通常人別乗車情報および前記記憶部に記憶された計画ダイヤ情報を用いて、通常時の列車毎の各駅発車時における混雑率を示す通常混雑レベル情報を生成する通常混雑レベル分析部と、をさらに備え、
   前記駅毎混雑レベル分析部は、
   前記生成された通常混雑レベル情報および前記記憶部に記憶された計画ダイヤ情報を用いて、通常時の前記駅毎に発車する列車の前記混雑率を示す駅毎混雑レベル情報を生成すること
   を特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の運行乱れ情報配信装置。
9. 前記通常乗車列車分析部は、
   前記人別入出場情報から、前記乗客毎の前記平均入場情報および前記平均出場情報を抽出し、
   前記平均出場情報における前記出場駅のそれぞれについて、前記記憶部に記憶された計画ダイヤ情報から、前記出場平均時刻以前で最も近い前記到着時刻である列車を抽出し、前記抽出した列車が、急行列車であるかあるいは各駅列車であるかを判断し、
   前記判断の結果、前記抽出した列車が前記急行列車であり、かつ前記入場駅が急行列車停車駅である場合に、前記乗車列車を、前記抽出した急行列車であると決定し、
   前記判断の結果、前記抽出した列車が前記急行列車であり、かつ前記入場駅が急行列車通過駅である場合に、前記乗車列車を、前記抽出した急行列車と当該急行列車に接続する各駅列車とであると決定し、
   前記判断の結果、前記抽出した列車が前記各駅列車であり、かつ前記入場駅が急行列車通過駅である場合に、前記乗車列車を、前記抽出した各駅列車であると決定し、
   前記判断の結果、前記抽出した列車が前記各駅列車であり、かつ前記入場駅が急行列車停車駅である場合に、前記抽出した各駅列車の前記入場駅における出発時刻と前記入場平均時刻とを比較し、前記出発時刻より前記入場平均時刻が早ければ、前記乗車列車を、前記抽出した各駅列車であると決定し、
   前記判断の結果、前記抽出した列車が前記各駅列車であり、かつ前記入場駅が急行列車停車駅である場合に、前記抽出した各駅列車の前記入場駅における出発時刻と前記入場平均時刻とを比較し、前記出発時刻より前記入場平均時刻が早くなければ、前記乗車列車を、前記抽出した各駅列車と当該各駅列車に接続する急行列車であると決定すること
   を特徴とする請求項８に記載の運行乱れ情報配信装置。
10. 各駅に設けられた改札装置およびユーザ端末に通信ネットワークを介して接続され、前記各駅毎の列車の混雑率を予測し前記ユーザ端末に前記混雑率を配信する運行乱れ情報配信装置に用いられる運行乱れ情報配信方法であって、
    前記運行乱れ情報配信装置は、
    前記各駅における乗客の入出記録に関する乗降情報を、前記通信ネットワークを介して前記改札装置から取得する通信部と、ダイヤ乱れが発生したときに、前記各駅毎の列車の到着時刻および出発時刻を示す運転整理ダイヤ情報を作成する運転整理案作成部と、前記取得された乗降情報、前記作成された運転整理ダイヤ情報、および前記ダイヤ乱れが発生したときにおける混雑率に関する情報の配信先でる前記ユーザ端末が登録されたユーザ管理情報を記憶する記憶部と、を備え、
    前記記憶部に記憶された乗降情報を用いて、前記乗客毎の入場駅および入場平均時刻を示す平均入場情報が格納され、さらに、出場駅および出場平均時刻を示す平均出場情報が格納される人別入出場情報を生成し、
    前記生成された人別入出場情報および前記記憶部に記憶された運転整理ダイヤ情報を用いて、ダイヤ乱れ時の前記乗客毎の、前記入場駅、前記出場駅、および乗車列車に関する情報を示すダイヤ乱れ時人別乗車情報を生成し、
    前記生成されたダイヤ乱れ時人別乗車情報および前記記憶部に記憶された運転整理ダイヤ情報を用いて、ダイヤ乱れ時の列車毎の各駅発車時における予測混雑率を示すダイヤ乱れ時混雑レベル情報を生成し、
    前記生成されたダイヤ乱れ時混雑レベル情報および前記記憶部に記憶された運転整理ダイヤ情報を用いて、ダイヤ乱れ時の前記駅毎に発車する列車の前記予測混雑率を示す駅毎混雑レベル情報を生成し、
    前記生成された駅毎混雑レベル情報を、前記記憶部に記憶されたユーザ管理情報に基づき、前記通信部を介して前記ユーザ端末に配信すること
    を特徴とする運行乱れ情報配信方法。
11. 各駅に設けられた改札装置と、前記各駅ごとの列車の混雑率に関する情報を受信するユーザ端末と、前記混雑率を予測し前記ユーザ端末に前記混雑率を配信する運行乱れ情報配信装置とが通信ネットワークを介して接続される運行乱れ情報配信システムであって、
    前記改札装置は、
    前記各駅における乗客の入出記録に関する乗降情報を、前記通信ネットワークを介して前記運行乱れ情報配信装置に送信し、
    前記運行乱れ情報配信装置は、
    前記乗降情報を、前記通信ネットワークを介して前記改札装置から取得する通信部と、
    ダイヤ乱れが発生したときに、前記各駅毎の列車の到着時刻および出発時刻を示す運転整理ダイヤ情報を作成する運転整理案作成部と、
    前記取得された乗降情報、前記作成された運転整理ダイヤ情報、および前記ダイヤ乱れが発生したときにおける混雑率に関する情報の配信先である前記ユーザ端末が登録されたユーザ管理情報を記憶する記憶部と、
    前記記憶部に記憶された乗降情報を用いて、前記乗客毎の入場駅および入場平均時刻を示す平均入場情報が格納され、さらに、出場駅および出場平均時刻を示す平均出場情報が格納される人別入出場情報を生成する乗降情報分析部と、
    前記生成された人別入出場情報および前記記憶部に記憶された運転整理ダイヤ情報を用いて、ダイヤ乱れ時における前記乗客毎の、前記入場駅、前記出場駅、および乗車列車に関する情報を示すダイヤ乱れ時人別乗車情報を生成するダイヤ乱れ時乗車列車分析部と、
    前記生成されたダイヤ乱れ時人別乗車情報および前記記憶部に記憶された運転整理ダイヤ情報を用いて、ダイヤ乱れ時の列車毎の各駅発車時における予測混雑率を示すダイヤ乱れ時混雑レベル情報を生成するダイヤ乱れ時混雑レベル分析部と、
    前記生成されたダイヤ乱れ時混雑レベル情報および前記記憶部に記憶された運転整理ダイヤ情報を用いて、ダイヤ乱れ時の前記駅毎に発車する列車の前記予測混雑率を示す駅毎混雑レベル情報を生成する駅毎混雑レベル分析部と、
    前記生成された駅毎混雑レベル情報を、前記記憶部に記憶されたユーザ管理情報に基づき、前記通信部を介して前記ユーザ端末に配信する混雑予測配信部と、
    を備えることを特徴とする運行乱れ情報配信システム。
12. 前記運行乱れ情報配信装置は、さらに前記通信ネットワークを介して前記各駅の駅表示装置に接続され、
    前記運行乱れ情報配信装置の前記混雑予測配信部は、
    前記ダイヤ乱れが発生したときに、前記生成された駅毎混雑レベル情報を、前記通信ネットワークを介して前記駅表示装置に送信し、
    前記駅表示装置は、前記受信した駅毎混雑レベル情報を前記駅表示装置の表示部に表示すること
    を特徴とする請求項１１に記載の運行乱れ情報配信システム。
    
    
    
    
    
    

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