JP2013239007A - 利用状況算出プログラム、利用状況算出方法、及び利用状況算出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】乗客が乗車した列車の推定精度を向上させること。
【解決手段】利用状況算出プログラムは、乗車券ＩＤに対応付けて、入場駅名及び入場時刻、並びに退場駅名及び退場時刻を記憶する記憶部と、特定の路線の列車ＩＤごとに各駅の到着時刻及び出発時刻を記憶する記憶部と、各駅の駅名に対応付けて、入場から乗車までの第一の所要時間、及び降車から退場までの第二の所要時間として予め設定された値を記憶する記憶部と、乗車券ＩＤに対応付けて、所要時間の補正情報を記憶する記憶部とを用いて、各列車ＩＤの中で、退場駅への到着時刻が、退場時刻から退場駅に対する第二の所要時間を補正情報によって補正した時間を差し引いた時刻以前であり、かつ、入場駅からの発車時刻が、入場時刻に入場駅に対する第一の所要時間を補正情報によって補正した時間を加算した時刻以後である列車ＩＤを特定する処理をコンピュータに実行させる。
【選択図】図３

Description

本発明は、利用状況算出プログラム、利用状況算出方法、及び利用状況算出装置に関する。

首都圏のサラリーマンにとって、朝の通勤ラッシュは非常に苦痛である。また、通勤ラッシュの問題は、鉄道事業者にとっても顧客満足度に深く関連する問題である。したがって、鉄道事業者にとって、自社の路線の利用者がどれだけの混雑を体験しているかを知る事は重要である。利用者が異常な混雑率を継続して経験している場合、引っ越しの原因となってしまい、貴重な定期券収入の減少や、沿線の不動産価値の減少等、収益減少につながる可能性もある。

したがって、各列車がどの程度混雑しているのかを把握するのは、乗客のみならず、鉄道会社等にとっても重要である。

従来、電車による交通量は、断面交通量等、駅での入出場者数等から、３０分単位等の一定時間帯について推定されている。このような推定に基づいて、国土交通省から朝のラッシュ時間帯の混雑率が公表されている。

特開２００５−６２９５８号公報

しかしながら、従来の推定方法では、大まかな時間帯の交通量は推定できても、個々の乗客単位で、いずれの列車に乗車したかまでは推定されていなかった。各乗客がいずれの列車に乗車したかが推定できていない状況において、各列車の混雑率等を高い精度で推定するのは困難である。

そこで、一側面では、乗客が乗車した列車の推定精度を向上させることを目的とする。

一つの案では、利用状況算出プログラムは、乗車券の識別子に対応付けて、入場駅の駅名及び前記入場駅への入場時刻、並びに退場駅の駅名及び前記退場駅からの退場時刻を記憶する入退情報記憶部と、特定の路線の各列車の識別子ごとに当該路線の各駅の到着時刻及び出発時刻の少なくともいずれか一方を記憶する運行情報記憶部と、前記各駅の駅名に対応付けて、入場から乗車までの第一の所要時間、及び降車から退場までの第二の所要時間として予め設定された値を記憶する所要時間記憶部と、前記乗車券の識別子に対応付けて、前記所要時間を補正する補正情報を記憶する補正情報記憶部とを用いて、前記運行情報記憶部が記憶する列車の識別子の中で、前記退場駅への到着時刻が、前記退場時刻から前記退場駅に対する前記第二の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を差し引いた時刻以前であり、かつ、前記入場駅からの発車時刻が、前記入場時刻に前記入場駅に対する前記第一の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を加算した時刻以後である列車の識別子を特定する処理をコンピュータに実行させる。

一態様によれば、乗客が乗車した列車の推定精度を向上させることができる。

本発明の実施の形態における情報処理システムの構成例を示す図である。 本発明の実施の形態における情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。 本発明の実施の形態における情報処理装置の機能構成例を示す図である。 情報処理装置が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 乗車列車の特定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 乗車履歴記憶部の構成例を示す図である。 運行情報記憶部の構成例を示す図である。 乗客情報記憶部の構成例を示す図である。 構内情報記憶部の構成例を示す図である。 移動速度情報記憶部の構成例を示す図である。 特定結果記憶部の構成例を示す図である。 列車ごとの混雑率の算出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 混雑率記憶部における集計テーブルの構成例を示す図である。 或る列車の集計テーブルに基づく輸送人数の推移の表示例を示す図である。 輸送人数の推移の表示例を拡大した図である。 複数の列車に関する混雑率の表示例を示す図である。 本発明の実施の形態における情報処理装置の第二の機能構成例を示す図である。 移動能力の判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における情報処理システムの構成例を示す図である。図１の情報処理システム１において、或る鉄道会社の或る路線における各駅に設置された自動改札機２０は、ネットワークを介して情報処理装置１０に接続されている。本実施の形態において処理対象とされる路線を、以下「路線Ａ」という。

自動改札機２０は、乗客の切符又は定期券等の乗車券に記録されている情報を読み取るたびに、入場記録又は退場記録を情報処理装置１０に転送する。入場記録は、乗客が駅に入場したことを示す記録である。退場記録は、乗客が駅から退場したことを示す記録である。

情報処理装置１０は、各自動改札機２０より転送される入場記録及び退場記録と、列車の運行情報等に基づいて、各乗車券の利用者である乗客が、いずれの列車に乗車したかを推定する。ここで、列車の運行情報は、運行実績情報であることが望ましいが、ダイヤが乱れることを考えると、運行情報を入手することが困難な場合は運行予定情報を利用しても構わない。入場記録及び退場記録には、各乗車券の識別子、入場記録又は退場記録を記録した自動改札機２０が設置された駅の駅名、及び入場時刻若しくは退場時刻等が含まれている。したがって、同一の乗車券の識別子に対する入場記録及び退場記録と、運行情報とに基づいて、当該乗車券に係る乗客の乗車駅及び降車駅を推定することができる。情報処理装置１０は、当該乗車駅における入場時刻、当該降車駅における退場時刻と、ダイヤ情報とに基づいて、次の条件を満たす列車を、当該乗車券を利用した乗客が乗車した列車であるとして推定する。なお、或る乗車券について特定された列車を、以下「乗車列車」という。
（１）入場記録に係る駅における発車時刻が入場時刻より後である。
（２）退場記録に係る駅における到着時刻が退場記憶より前である。

但し、上記（１）及び（２）を満たす列車は複数存在する可能性がある。そこで、情報処理装置１０は、入場記録を記録した自動改札機２０の設置された改札口から乗車位置までの所要時間、及び降車位置から退場記録を記録した自動改札機２０が設置された改札口までの所要時間等を考慮して、乗車列車を推定する。また、各所要時間は、乗客ごとの属性を考慮して補正される。例えば、移動速度が速い乗客については、各所要時間は短くされる。移動速度が遅い乗客については、各所要時間は長くされる。

なお、以下において、同一の乗車券の識別子に対する入場記録と退場記録との組を、「乗車履歴」という。乗車列車の推定は、例えば、１日等、所定期間内における乗車履歴ごとに実行される。以下、乗車券の識別子を、「乗車券ＩＤ」という。

情報処理装置１０は、更に、乗車列車の推定結果に基づいて、各列車の混雑率を算出する。すなわち、乗車履歴ごとに乗車列車が推定されることにより、各列車の乗車人数を算出することができる。各列車の乗車人数と各列車の輸送力とに基づいて、各列車の混雑率を算出することができる。混雑率は、列車の混雑の程度を示す指標である。

図２は、本発明の実施の形態における情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。図２の情報処理装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。

情報処理装置１０での処理を実現するプログラムは、記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記録した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って情報処理装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。

なお、記録媒体１０１の一例としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、又はＵＳＢメモリ等の可搬型の記録媒体が挙げられる。また、補助記憶装置１０２の一例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリ等が挙げられる。記録媒体１０１及び補助記憶装置１０２のいずれについても、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に相当する。

図３は、本発明の実施の形態における情報処理装置の機能構成例を示す図である。図３において、情報処理装置１０は、入退場記録受信部１１、乗車列車特定部１２、混雑率算出部１３、及び表示制御部１４等を有する。これら各部は、情報処理装置１０にインストールされたプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。情報処理装置１０は、また、乗車履歴記憶部２１、運行情報記憶部２２、構内情報記憶部２３、乗客情報記憶部２４、移動速度情報記憶部２５、特定結果記憶部２６、及び混雑率記憶部２７等を利用する。これら各記憶部は、補助記憶装置１０２、又は情報処理装置１０にネットワークを介して接続される記憶装置等を用いて実現可能である。

入退場記録受信部１１は、各駅の自動改札機２０より転送される入場記録又は退場記録を受信する。入退場記録受信部１１は、受信された入場記録又は退場記録を乗車履歴記憶部２１に記憶する。なお、乗車履歴記憶部２１では、同一の乗車券ＩＤに係る入場記録と退場記録との組は一つのレコード内に記憶される。したがって、乗車履歴記憶部２１は、乗車履歴の一覧を記憶する。

運行情報記憶部２２は、路線Ａにおいて運行される列車ごとに、運行情報、例えば、ダイヤ情報を記憶する。運行情報には、各停車駅の到着時刻及び発車時刻等が含まれる。但し、始発駅に関しては到着時刻は含まれない。また、終着駅に関しては発車時刻は含まれない。運行情報記憶部２２に記憶される運行情報は、運行実績であることが望ましい。但し、ダイヤが乱れたりするなどの理由により運行情報を入手することが困難な場合は、運行予定情報を利用しても構わない。

構内情報記憶部２３は、路線Ａの各駅の構内に関する情報を記憶する。例えば、構内情報記憶部２３は、各改札口からホームまでの所要時間等を記憶する。

乗客情報記憶部２４は、乗車券ＩＤごとに、当該乗車券ＩＤに係る乗客の属性情報を記憶する。乗客の属性情報には、乗客の移動能力も含まれる。移動能力とは、移動速度を示す情報であり、本実施の形態では、移動速度に応じて３つの区分又は段階に分類された値によって表現される。移動速度情報記憶部２５２５は、移動速度の区分ごとに、移動速度の具体的な値を記憶する。

乗車列車特定部１２は、乗車履歴記憶部２１が記憶する乗車履歴ごとに、乗車列車である可能性が高いと推定される列車を特定する。すなわち、乗車列車特定部１２によって、各乗車履歴に係る乗車列車が推定される。以下、乗車列車である可能性が高いと推定される列車の特定を、単に、「乗車列車の特定」という。乗車列車の特定には、運行情報記憶部２２、構内情報記憶部２３、及び乗客情報記憶部２４等も用いられる。

特定結果記憶部２６は、乗車列車特定部１２による乗車列車の特定結果を乗車履歴に対応付けて記憶する。

混雑率算出部１３は、特定結果記憶部２６が記憶する、乗車列車の特定結果に基づいて、運行情報記憶部２２に運行情報が記憶されている各列車の混雑率の算出等を実行する。

表示制御部１４は、混雑率記憶部２７が記憶する情報を、ユーザに分かりやすく表示する。

以下、情報処理装置１０が実行する処理手順について説明する。図４は、情報処理装置が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ１１において、乗車列車特定部１２は、乗車履歴ごとに、乗車列車を特定する。特定結果は、特定結果記憶部２６に記憶される。

続いて、混雑率算出部１３は、特定結果記憶部２６に記憶された情報等を用いて、列車ごとに混雑率を算出する（Ｓ１２）。算出結果は、混雑率記憶部２７に記憶される。

ステップＳ１１の詳細について説明する。図５は、乗車列車の特定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図５において、乗車履歴記憶部２１には、例えば、一日分等の所定期間の乗車履歴が記憶されていることとする。但し、所定期間は、一日に満たなくてもよい。

ステップＳ１０１において、乗車列車特定部１２は、乗車履歴記憶部２１より、一つの乗車履歴をメモリ装置１０３に読み込む。以下、読み込まれた乗車履歴を、「対象乗車履歴」という。

図６は、乗車履歴記憶部の構成例を示す図である。図６に示されるように、乗車履歴記憶部２１は、乗車履歴ごとに、乗車券ＩＤ、入場時刻、入場駅名、入場口ＩＤ、退場時刻、退場駅名、及び退場口ＩＤ等を記憶する。

乗車券ＩＤは、入場時又は退場時に、自動改札機２０によって乗車券より読み取られた乗車券ＩＤである。入場時刻は、当該乗車券に関して自動改札機２０によって駅への入場が記録された時刻である。入場駅名は、当該乗車券に関して入場を記録した自動改札機２０が設置されている駅の駅名である。入場口ＩＤは、当該自動改札機２０が設置されている改札口の識別名である。退場時刻は、当該乗車券に関して自動改札機２０によって駅からの退場が記録された時刻である。退場駅名は、当該乗車券に関して退場を記録した自動改札機２０が設置されている駅の駅名である。退場口ＩＤは、当該自動改札機２０が設置されている改札口の識別名である。

乗車履歴記憶部２１が記憶する乗車履歴は、入退場記録受信部１１が各駅の各自動改札機２０より受信する入場記録及び退場記録に基づく。すなわち、入退場記録受信部１１は、入場記録を受信した場合、乗車履歴記憶部２１に新たなレコードを追加し、当該入場記録に含まれている乗車券ＩＤ、入場時刻、入場駅名、及び入場口ＩＤを、当該レコードに記憶する。入退場記録受信部１１は、退場記録を受信した場合、当該退場記録に含まれている乗車券ＩＤを含むレコードであって、退場時刻、退場駅名、及び退場口ＩＤが記憶されていないレコードを検索する。該当するレコードが検索された場合、入退場記録受信部１１は、受信された退場記録に含まれている退場時刻、退場駅名、及び退場口ＩＤを、当該レコードに記憶する。該当するレコードが複数検索された場合、最新のレコードに退場記録が記憶される。該当するレコードが検索されない場合、入退場記録受信部１１は、乗車履歴記憶部２１に新たなレコードを追加し、受信された退場記録に含まれている退場時刻、退場駅名、及び退場口ＩＤを、当該レコードに記憶する。

退場記録に含まれている乗車券ＩＤを含むレコードが検索されない場合の一例として、乗客が、他の路線から乗り入れている列車に乗車していた場合が挙げられる。すなわち、乗客が他の路線の駅において入場し、路線Ａの駅において退場した場合である。同様に、乗客が他の路線に乗り入れている列車に乗車した場合、退場記録が記録されないレコードが発生する。

なお、図６では、便宜上、入場時刻及び退場時刻の最小単位は分であるが、入場時刻及び退場時刻の最小単位は、秒であるのが望ましい。

続いて、乗車列車特定部１２は、運行情報を運行情報記憶部２２からメモリ装置１０３に読み込む（Ｓ１０２）。

図７は、運行情報記憶部の構成例を示す図である。図７において、運行情報記憶部２２は、路線Ａにおいて運行した、又は運行予定の各列車の識別子に対応付けて、運行情報を記憶する。運行情報には、各停車駅の到着時刻及び発車時刻等が含まれる。列車の識別子を、以下「列車ＩＤ」という。

なお、図７では、便宜上、到着時刻及び発車時刻の最小単位は分であるが、到着時刻及び発車時刻の最小単位は、秒であるのが望ましい。また、図７では、上り方向の一部の運行情報のみが示されているが、下り方向の運行情報についても運行情報記憶部２２に記憶されている。

また、図７に示される運行情報記憶部２２には、最後の行に、各列車の輸送力が記憶されている。各列車の輸送力を記憶する記憶部は、別途設けられてもよい。なお、本実施の形態において、輸送力とは、各車両の定員数を合計した値である。

ステップＳ１０２では、全ての列車の運行情報が読み込まれる。

続いて、乗車列車特定部１２は、対象乗車履歴に関して、入場駅名に係る駅の改札口から乗車場所に到達するまでの所要時間と、退場駅名に係る駅の降車場所から改札口までの所要時間とを算出する（Ｓ１０３）。各所要時間は、乗客情報記憶部２４及び構内情報記憶部２３等を用いて算出される。以下、入場駅名に係る駅における改札口から乗車場所に到達するまでの所要時間を、「乗車時所要時間」という。また、退場駅名に係る駅における降車場所から改札口までの所要時間を、「降車時所要時間」という。

図８は、乗客情報記憶部の構成例を示す図である。図８において、乗客情報記憶部２４は、各乗車券ＩＤに対応付けて、年齢、性別、障がい者フラグ、及び移動能力等の、乗客の属性情報を記憶する。障がい者フラグは、障がい者であるか否かを示す情報である。障がい者フラグは、自動改札機２０が障がい者フラグに対応する情報を乗車券より読み取ることにより、乗車券ＩＤに対応付けて、乗客情報記憶部２４に記憶されてもよい。本実施の形態では、「１」は障がい者であることを示し、「０」は障がい者でないことを示す。移動能力は、「遅い」、「普通」、又は「速い」の３区分によって、乗客の移動能力を示す情報である。なお、移動能力は、各所要時間の補正情報の一例である。移動能力の各区分の移動速度の相対的な関係は、「遅い」＜「普通」＜「速い」である。

また、図９は、構内情報記憶部の構成例を示す図である。図９において、構内情報記憶部２３は、路線Ａの各駅の各改札口から各乗降場所までの乗車方向及び降車方向ごとに、駅名、改札口ＩＤ、ホーム区分、乗降区分、距離情報、及び所要時間等の情報を記憶する。

駅名は、改札口が設置されている駅の名前である。改札口ＩＤは、当該改札口の識別名である。ホーム区分は、乗降場所であるホームに関して、上り列車のホームであるか下り列車のホームであるかの区分である。乗降区分は、乗車方向及びは降車方向の区分である。乗車方向とは、当該改札口から当該ホームへの移動方向をいう。降車方向とは、当該ホームから当該改札口への移動方向をいう。距離情報は、当該移動方向における移動距離を示す情報であり、例えば、メートルを単位とする歩行距離と、段数を単位とする階段数等の情報を含む。所要時間は、当該移動方向における所要時間である。所要時間の単位は、例えば、秒である。図９において、所要時間は、移動能力の区分ごとに記憶されている。但し、構内情報記憶部２３には、例えば「普通」等、一つの移動能力の区分に関する所要時間のみが記憶されていてもよい。この場合、「普通」の所要時間に対する「遅い」の所要時間及び「速い」の所要時間の相対的な関係を示す情報が、所要時間の補正情報の一例として設定されてもよい。相対的な関係を示す情報の一例として、「普通」の所要時間に対して乗ぜられる係数が挙げられる。この場合、「遅い」に対する係数は、１．０より大きくなり、「速い」に対する係数は、１．０より小さくなる。

また、所要時間は、例えば、図１０に示されるような移動速度情報記憶部２５と、構内情報記憶部２３の距離情報とに基づいて算出されてもよい。

図１０は、移動速度情報記憶部の構成例を示す図である。図１０に示されるように、移動速度情報記憶部２５は、移動速度の区分である、「速い」、「普通」、「遅い」ごとに、平坦速度、階段上り速度、及び階段下り速度等を記憶する。平坦速度は、階段以外の場所の移動速度をいい、例えば、ｍ／秒の単位で示される。階段上り速度及び階段下り速度は、階段の上り方向又は下り方向の移動速度をいい、例えば、段数／秒の単位で示される。

例えば、構内情報記憶部２３における歩行距離を平坦速度で除した値と、構内情報記憶部２３における階段数を階段上り速度又は階段下り速度で除した値との和によって、構内情報記憶部２３における所要時間が算出されてもよい。

ステップＳ１０３では、まず、対象乗車履歴（図６）の入場駅名と退場駅名とを運行情報記憶部２２に当てはめることにより、対象乗車履歴に係る進行方向が特定される。対象乗車履歴に係る進行方向とは、対象乗車履歴に関する乗車列車の進行方向が、上り方向であるか下り方向であるかをいう。すなわち、運行情報記憶部２２には、上り方向又は下り方向の順番に駅名が記憶されている。したがって、入場駅名と退場駅名とを運行情報記憶部２２に当てはめることにより、対象乗車履歴に係る進行方向が特定される。続いて、構内情報記憶部２３において、対象乗車履歴の入場駅名及び入場口ＩＤに一致する駅名及び改札口ＩＤを含み、乗降区分が「乗」であり、かつ、ホーム区分が対象乗車履歴に係る進行方向に一致するレコードが検索される。検索されたレコードの所要時間の中で、対象乗車履歴の乗車券ＩＤに対して乗客情報記憶部２４に記憶されている移動能力に対応する所要時間が、乗車時所要時間である。また、構内情報記憶部２３において、対象乗車履歴の退場駅名及び退場口ＩＤに一致する駅名及び改札口ＩＤを含み、乗降区分が「降」であり、かつ、ホーム区分が対象乗車履歴に係る進行方向に一致するレコードが検索される。検索されたレコードの所要時間の中で、対象乗車履歴の乗車券ＩＤに対して乗客情報記憶部２４に記憶されている移動能力に対応する所要時間が、降車時所要時間である。

このように、乗車時所要時間及び降車時所要時間は、対象乗車履歴の乗車券ＩＤに係る乗客の移動能力に応じて求められる。

続いて、乗車列車特定部１２は、対象乗車履歴に退場時刻が含まれているか否かを判定する（Ｓ１０４）。上記したように、他の路線に乗り入れている列車に関する乗車履歴には、退場記録が含まれない可能性がある。すなわち、ステップＳ１０４では、路線Ａ内で降車したか、他の路線で降車したかが判定される。

対象乗車履歴に退場時刻が含まれている場合（Ｓ１０４でＹｅｓ）、乗車列車特定部１２は、運行情報記憶部２２に記憶されている運行時刻の遅い列車から順に、一つずつ処理対象として、対象乗車履歴と当該列車の運行情報との突き合わせを実行する（Ｓ１０５）。したがって、最初は運行時刻が最も遅い列車が処理対象とされる。すなわち、図７において、最右端の列の列車が処理対象とされる。以下、処理対象とされた列車を、「対象列車」という。なお、運行時刻とは、各駅の発車時刻及び到着時刻の少なくともいずれか一方をいう。

ステップＳ１０６において、乗車列車特定部１２は、対象乗車履歴の退場時刻が、対象乗車履歴の退場駅名における対象列車の到着時刻に降車時所要時間を加算した時刻以後であるか否かを判定する。対象乗車履歴と対象列車とが当該条件を満たす場合（Ｓ１０６でＹｅｓ）、乗車列車特定部１２は、対象乗車履歴の乗車時刻が、対象乗車履歴の乗車駅名における対象列車の発車時刻から乗車時所要時間を減算した時刻以前であるか否かを判定する（Ｓ１０７）。対象乗車履歴と対象列車とが当該条件を満たす場合（Ｓ１０７でＹｅｓ）、乗車列車特定部１２は、対象列車の列車ＩＤを、乗車列車の特定結果としてメモリ装置１０３に記憶し（Ｓ１０８）、ステップＳ１１２に進む。すなわち、対象乗車履歴の退場駅への到着時刻が、対象乗車履歴の退場時刻から降車時所要時間を差し引いた時刻以前であり、かつ、対象乗車履歴の入場駅からの発車時刻が、対象乗車履歴の入場時刻に乗車時所要時間を加算した時刻以後である列車が、乗車列車として特定される。

ステップＳ１１２において、乗車列車特定部１２は、乗車列車として特定された列車の列車ＩＤを対象乗車履歴に対応付けて、特定結果記憶部２６に記憶する。

図１１は、特定結果記憶部の構成例を示す図である。図１１に示されるように、特定結果記憶部２６は、図６に示される乗車履歴に対応付けて、乗車列車の列車ＩＤを記憶する。

ステップＳ１０６及びＳ１０７の条件のうち、少なくともいずれか一方の条件が満たされない場合、次に運行時刻の遅い列車が処理対象とされ、ステップＳ１０６以降が実行される。対象乗車履歴と全ての列車の運行情報とを突き合わせても、乗車列車を特定できなかった場合、ステップＳ１１３に進む。

ステップＳ１１３において、乗車列車特定部１２は、対象乗車履歴の乗車ＩＤに対して乗客情報記憶部２４が記憶する移動能力が、最も早い区分である「速い」であるか否かを判定する。当該移動能力が、「速い」でない場合（Ｓ１１３でＮｏ）、乗車列車特定部１２は、対象乗車履歴の乗車ＩＤに対して乗客情報記憶部２４が記憶する移動能力を、一段階速い方向に変更する（Ｓ１１４）。具体的には、「遅い」は、「普通」に変更され、「普通」は「速い」に変更される。変更後の移動能力に基づいて、ステップＳ１０３以降が実行される。

すなわち、乗車列車が特定されない場合の原因の一つとして、対象乗車履歴に係る乗客の移動能力が、乗客情報記憶部２４が記憶する移動能力よりも高いことが考えられる。したがって、移動能力が一段階補正されて、乗車列車の特定が行われる。

一方、対象乗車履歴の乗車ＩＤに対して乗客情報記憶部２４が記憶する移動能力が「速い」であるにも拘わらず、列車ＩＤが特定されなかった場合（Ｓ１１３でＹｅｓ）、乗車列車特定部１２は、特定結果として乗車列車の列車ＩＤは不定であることを示す値をメモリ装置１０３に記憶する（Ｓ１１５）。この場合、ステップＳ１１３では、不定を示す値が、対象乗車履歴に対応付けられて特定結果記憶部２６に記憶される。

なお、本実施の形態では、退場駅における退場時刻と対象列車の到着時刻との突き合わせ（Ｓ１０６）が、入場駅における乗車時刻と対象列車の発車時刻との突き合わせ（Ｓ１０７）よりも先に実行される。これは、大部分の乗客に関して、降車してから駅を退場するまでの時間の方が、駅に入場してから乗車するまでの時間の方より予測可能性が高いであろうという考えに基づく。具体的には、乗車時には、入場してからホームまで移動した後、列車が到着するまでの待ち時間が発生する。当該待ち時間は、乗客によってばらつきが大きいと考えられる。余裕を持ってホームに到着する乗客もいれば、発車間際にホームに到着する乗客もいる。また、座席を確保するために１本以上の列車を待つ乗客もいる。一方、降車時は、降車後特段の待ち時間を要することなく、改札口から退場することができる。したがって、降車してから退場するまでの時間の方が、入場してから乗車するまでの時間よりも予測可能性が高いと考えられる。そこで、本実施の形態では、まず、予測可能性の高い方を基準として、対象乗車履歴において乗車対象とされた列車を絞り込んでいるのである。また、退場時刻と到着時刻との突き合わせを基準とするために、運行時刻の遅い列車から、対象乗車履歴との突き合わせが行われているのである。すなわち、仮に、対象乗車履歴の乗車対象が終電であった場合、運行時刻の早い列車から対象乗車履歴との突き合わせが行われると、全ての列車がステップＳ１０６の条件を満たしてしまう。したがって、結果的に、入場駅における入場時刻と到着時刻との突き合わせによって、列車が特定されてしまう。

一方、対象乗車履歴に退場時刻が含まれていない場合（Ｓ１０４でＮｏ）、乗車列車特定部１２は、運行情報記憶部２２に記憶されている運行時刻の早い列車から順に、一つずつ処理対象として、対象乗車履歴と当該列車の運行情報との突き合わせを実行する（Ｓ１０９）。以下、処理対象とされた列車を、「対象列車」という。続いて、乗車列車特定部１２は、対象乗車履歴の乗車時刻が、対象乗車履歴の乗車駅名における対象列車の発車時刻から乗車時所要時間を減算した時刻以前であるか否かを判定する（Ｓ１１０）。対象乗車履歴と対象列車とが当該条件を満たす場合（Ｓ１１０でＹｅｓ）、乗車列車特定部１２は、対象列車の列車ＩＤを、乗車列車の特定結果としてメモリ装置１０３に記憶し（Ｓ１１１）、ステップＳ１１２に進む。ステップＳ１１０の条件が満たされない場合（Ｓ１１０でＮｏ）、次に運行時刻の早い列車が処理対象とされ、ステップＳ１１０以降が実行される。対象乗車履歴と全ての列車の運行情報とを突き合わせても、乗車列車を特定できなかった場合、ステップＳ１１３に進む。

なお、図５の処理は、乗車履歴記憶部２１が記憶する各乗車履歴について実行される。その結果、処理対象とされた全ての乗車履歴について、乗車列車が特定される。

続いて、図４のステップＳ１２の詳細について説明する。図１２は、列車ごとの混雑率の算出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図１２では、一つの列車に関する混雑率の算出処理について説明する。処理対象である一つの列車を、以下、「対象列車」という。

ステップＳ２０１において、混雑率算出部１３は、特定結果記憶部２６が記憶する特定結果のうち、乗車列車の列車ＩＤが、対象列車の列車ＩＤに一致する特定結果を、メモリ装置１０３に読み込む。各特定結果には、図１１に示されるように、乗車履歴と乗車列車の列車ＩＤとが含まれる。続いて、混雑率算出部１３は、運行情報記憶部２２が記憶する駅名の一覧をメモリ装置１０３に読み込む（Ｓ２０２）。当該一覧では、上り方向又は下り方向の順番で、各駅名が配列される。すなわち、当該一覧において、駅名の並び順には意味が有る。

続いて、混雑率算出部１３は、ステップＳ２０１において読み込まれた特定結果ごとにステップＳ２０４〜Ｓ２１６を実行する（Ｓ２０３）。当該ループ処理において処理対象とされた特定結果を、「対象特定結果」という。各特定結果が処理対象とされる順番は、所定のものに限定されない。

ステップ２０４において、混雑率算出部１３は、乗車中フラグにｆａｌｓｅを代入して、乗車中フラグの値を初期化する。乗車中フラグは、後段のステップにおいて利用されるフラグ変数である。

続いて、混雑率算出部１３は、駅名リストに含まれる駅名ごとに、ステップＳ２０６〜Ｓ２１６を実行する（Ｓ２０５）。対象列車が下り列車であれば、下り方向の始発駅側から順に各駅名が処理対象とされる。対象列車が上り列車であれば、下り方向の始発駅側から順に各駅名が処理対象とされる。以下、処理対象とされた駅名を、「対象駅名」という。

ステップＳ２０６において、混雑率算出部１３は、対象駅名が対象特定結果の入場駅名に一致するか否かを判定する。一致する場合（Ｓ２０６でＹｅｓ）、混雑率算出部１３は、対象駅名に関する対象列車の乗車人数に１を加算する（Ｓ２０７）。当該乗車人数は、混雑率記憶部２７において、対象列車に対応する集計テーブルに記憶される。

図１３は、混雑率記憶部における集計テーブルの構成例を示す図である。図１３において、集計テーブルは、一つの列車に関して各駅での乗車数及び降車数、並びに各駅間の移動人数及び混雑率等を記憶するテーブルである。すなわち、混雑率記憶部２７は、列車ごとに集計テーブルを記憶する。集計テーブルは、また、乗車数、降車数、及び移動人数に関して、性別及び年齢別等の内訳を記憶する。内訳は、乗車数、降車数、又は移動人数を、乗客の属性情報が示す属性別に集計した値である。

具体的には、集計テーブルの１列目は、駅名又は区間である。末端の駅の駅名を除き、各駅名に関して３行が割り当てられる。３行のうちの１行目には、当該駅において降車した人数及びその内訳が記憶される。すなわち、乗車区分の「降」は、降車を意味する。３行のうちの２行目には、当該駅において乗車した人数及びその内訳が記憶される。すなわち、乗車区分の「乗」は、乗車を意味する。３行のうちの３行目は、当該駅から次の駅までの区間を示す。３行目には、当該区間における移動人数、すなわち、当該区間において列車内に存在した人数及びその内訳が記憶される。更に、３行目には、混雑率も記録される。

要するに、各駅名に対する１行目及び２行目は、列車の扉が開いた状態における乗客の増減数を示し、３行目は、列車の扉が閉じた状態における、乗客の人数を示す。

したがって、ステップＳ２０７では、集計テーブルにおいて、対象駅名と一致する駅名を含む行であって、乗車区分が「乗」である行の人数の項目に記憶されている値に１が加算される。以下、当該行を「対象行」という。

続いて、混雑率算出部１３は、乗車中フラグにｔｒｕｅを代入する（Ｓ２０８）。すなわち、対象特定結果に係る乗客が、対象列車に乗車した状態であることが乗車中フラグに記憶される。続いて、混雑率算出部１３は、対象行の内訳の項目のうち、対象特定結果の乗車券ＩＤに対して乗客情報記憶部２４が記憶する属性情報が示す属性に対応する項目の値に１を加算する（Ｓ２０９）。例えば、３４歳の男性であれば、男性の項目と、３０代の項目とに１が加算される。

一方、対象駅名が対象特定結果の入場駅名に一致しない場合（Ｓ２０６でＮｏ）、混雑率算出部１３は、対象駅名が対象特定結果の退場駅名に一致するか否かを判定する（Ｓ２１０）。一致する場合（Ｓ２１０でＹｅｓ）、混雑率算出部１３は、混雑率記憶部２７において、対象列車に対応する集計テーブルの対象駅名の降車人数に１を加算する（Ｓ２１１）。すなわち、当該集計テーブルにおいて、対象駅名と一致する駅名を含む行であって、乗車区分が「降」である行の人数の項目に記憶されている値に１が加算される。以下、当該行を「対象行」という。

続いて、混雑率算出部１３は、乗車中フラグにｆａｌｓｅを代入する（Ｓ２１２）。すなわち、対象特定結果に係る乗客が、対象列車から降車した状態であることが乗車中フラグに記憶される。続いて、混雑率算出部１３は、対象行の内訳の項目のうち、対象特定結果の乗車券ＩＤに対して乗客情報記憶部２４が記憶する属性情報が示す属性に対応する項目の値に１を加算する（Ｓ２１３）。

また、対象駅名が対象特定結果の退場駅名にも一致しない場合（Ｓ２１０でＮｏ）、混雑率算出部１３は、乗車中フラグがｔｒｕｅであるか否かを判定する（Ｓ２１４）。乗車中フラグがｔｒｕｅである場合（Ｓ２１４でＹｅｓ）、混雑率算出部１３は、混雑率記憶部２７において、対象列車に対応する集計テーブルの対象駅名と次の駅名との区間に係る行の人数に１を加算する（Ｓ２１５）。以下、当該行を「対象行」という。例えば、対象駅名が、「駅１０」である場合、図１３の例によれば、「駅１０〜駅９」の区間に係る行の人数に対して１が加算される。続いて、混雑率算出部１３は、対象行の内訳の項目のうち、対象特定結果の乗車券ＩＤに対して乗客情報記憶部２４が記憶する属性情報が示す属性に対応する項目の値に１を加算する（Ｓ２１６）。

対象特定結果に関して、駅名リストに含まれる全ての駅名についてステップＳ２０６〜Ｓ２１６の実行が完了し、更に、ステップＳ２０１において読み込まれた全ての特定結果に関してステップＳ２０２〜Ｓ２１５の実行が完了すると、ステップＳ２１７に進む。ステップＳ２１７において、混雑率算出部１３は、対象列車に対応する集計テーブルの各区間に関して、混雑率を算出する（Ｓ２１７）。具体的には、当該集計テーブルにおいて、乗降区分が「移動」である各行の人数を、対象列車の輸送力によって除することにより、混雑率が算出される。算出された混雑率は、当該各行の混雑率の項目に記憶される。なお、対象列車の輸送力は、例えば、図７に示した運行情報記憶部２２の最終行おいて、対象列車に対応する列に記憶されている。

以上によって、対象列車に関する集計テーブルは完成する。したがって、運行情報記憶部２２が記憶する列車ＩＤごとに図１２の処理が実行されることにより、路線Ａにおいて運行が予定されている列車ごとに集計テーブルが生成される。

なお、本実施の形態において情報処理装置１０は、複数のコンピュータを含んでもよい。この場合、情報処理装置１０が実行する処理には、マップリデュース（ＭａｐＲｅｄｕｃｅ）が適用されてもよい。すなわち、図５に示した乗車列車の特定処理をＭａｐステップとし、図１２に示した列車ごとの混雑率の算出処理をＲｅｄｕｃｅステップとしてもよい。この場合、Ｍａｐステップでは、乗車履歴ごとに各コンピュータによって、図５に示した処理が並列的に実行される。また、Ｒｅｄｕｃｅステップでは、列車ＩＤごとに各コンピュータによって、図１２に示した処理が並列的に実行される。マップリデュースが適用されることにより、大量の情報を高速に処理することができる。

なお、表示制御部１４は、任意のタイミングで、一つの集計テーブルに基づいて、例えば、図１４に示されるような画面を表示装置に表示させてもよい。任意のタイミングとは、図１２の処理の終了時であってもよいし、ユーザから表示指示が入力されたときであってもよい。また、表示先の表示装置は、情報処理装置１０に接続されている表示装置であってもよいし、情報処理装置１０とネットワークを介して接続されるコンピュータの表示装置であってもよい。

図１４は、或る列車の集計テーブルに基づく輸送人数の推移の表示例を示す図である。図１４に示されるグラフは、或る列車の集計テーブルに記憶されている各駅の乗車人数及び降車人数、並びに各駅間の移動人数の推移がグラフ化されたものである。当該グラフの横軸は、当該列車の進行方向順に並べられた駅名であり、縦軸の単位は人数である。なお、図１４のグラフにおける駅名や人数の値は、便宜上、図１３の集計テーブルとは、完全には一致しない。

各駅間の移動人数のみならず、各駅における乗車人数及び降車人数も表現されるため、各駅では、人数が減少した後に増加している。この点を分かり易くする示すため、一部の駅の区間に関して拡大した例を、図１５に示す。

図１５は、輸送人数の推移の表示例を拡大した図である。なお、図１５は、必ずしも図１４の一部を拡大したものではない。

図１５では、始発駅であるＡ駅、Ｂ駅、Ｃ駅、Ｄ駅の各区間に関して拡大されて示されている。図１５から明らかなように、各駅では、人数の推移が降車人数と乗車人数とによってＶ時型となっている。また、駅間は移動人数であるため人数の変化は無い。

なお、図１５のグラフの背景の網掛けの変化は、混雑率の変化を示す。図１５では、便宜上、網掛けによって表現されているが、例えば、透明色等のグラディエーションによって混雑率が表現されてもよい。なお、図１４には、背景に網掛けは示されていないが、これは、便宜的なものである。

図１４に示されるようなグラフによれば、乗客の乗り降りの移動の人数も視覚的に把握できる。したがって、例えば、必要なホーム停車時間等の検討に関して有効な判断材料とすることができる。また、このようなグラフが乗客に公開されれば、例えば、乗客は、どの駅で人数が減り、座れる可能性が高くなるのか等を、列車ごとに把握することができる。

また、各列車に関して図１４に示されるようなグラフを比較可能に提示することで、乗客は、自らの乗車区間に関して各列車の混雑率等を容易に比較することができる。さらに、複数の列車の集計テーブルに基づいて、図１６に示されるような形式によって、複数の列車に関して、各駅又は各駅間における混雑率が、視覚的に容易に把握可能なように出力されてもよい。

図１６は、複数の列車に関する混雑率の表示例を示す図である。図１６において、横軸は駅名、縦軸は列車ＩＤを示す。列車ＩＤは、上から順に時系列に配列されている。駅名と列車ＩＤとが交差する各桝目は、混雑率によって色分けされている。具体的には、白、網掛け、灰色網掛け、及び黒によって色分けされ、色が濃いほど混雑率が高いことを示す。図１４や図１６等に示されるような出力を行う結果、１本ずらすだけで混雑率が顕著に異なるケースの発見をユーザに促すことができ、オフピーク通勤等の有効な促進材料とすることができる。

上述したように、本実施の形態によれば、乗客ごと、厳密には、乗車券ごとに、いずれの列車に乗車したのかを推定することができる。また、各乗車券に対応付けられて記憶されている移動能力に応じた所要時間が考慮されて、乗車列車の特定処理が実行される。すなわち、乗客ごとの移動能力が考慮されて、乗車列車の特定が行われる。したがって、乗客ごとの乗車列車の推定精度を向上させることができる。特に、歩行が困難な乗客のように、移動速度が通常より遅い乗客に関して乗車列車の推定精度の向上を期待することができる。

また、乗客ごとに乗車列車を特定することができることで、各列車の混雑率の推定値の精度を向上させることもできる。

更に、列車ごとに、乗客の属性を基準とした内訳が集計されることで、鉄道会社等に対して有益な情報を提供することができる。例えば、鉄道会社は、斯かる情報を、女性専用車両の車両数及び時間帯等、跳ね上げ式椅子の設置数や跳ね上げ時間帯等、並びに女性専用車両を設ける列車等を検討する際の有効な判断材料とすることができる。

ところで、乗客情報記憶部２４における移動能力は、例えば、初期値として、全ての乗客に対して「遅い」が画一的に設定されてもよい。図５において説明したように、移動能力は、乗車列車を特定できない場合に補正される。したがって、初期値として「遅い」を設定しておくことにより、各乗客に関して妥当な移動能力を導出することができる。または、各乗客の移動能力は、情報処理装置１０によって自動的に判定されてもよい。この場合、情報処理装置１０は、図１７に示されるような機能構成を有していてもよい。

図１７は、本発明の実施の形態における情報処理装置の第二の機能構成例を示す図である。

図１７において、情報処理装置１０は、移動能力判定部１５を更に有する。移動能力判定部１５は、各乗車券ＩＤに対応する乗客の移動能力を判定する。なお、移動能力判定部１５は、情報処理装置１０にインストールされたプログラムがＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。

図１８は、移動能力の判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図１８の開始時において、乗客情報記憶部２４の移動能力の項目は空であるとする。

ステップＳ３０１において、移動能力判定部１５は、乗客情報記憶部２４に記憶されている全てのレコードをメモリ装置１０３に読み込む。続いて、移動能力判定部１５は、読み込まれたレコードごとに、ステップＳ３０３〜Ｓ３０９を実行する。以下、処理対象とされたレコードを、「対象レコード」という。

ステップＳ３０３において、移動能力判定部１５は、対象レコードの障がい者フラグの値が１であるか否かを判定する。障がい者フラグの値が１である場合（Ｓ３０３でＹｅｓ）、移動能力判定部１５は、対象レコードの移動能力に「遅い」を記憶する（Ｓ３０４）。

障がい者フラグの値が０である場合（Ｓ３０３でＮｏ）、移動能力判定部１５は、対象レコードの年齢の値が、７０以上又は１０以下であるか否かを判定する（Ｓ３０５）。対象レコードの年齢の値が、７０以上又は１０以下である場合（Ｓ３０５でＹｅｓ）、移動能力判定部１５は、対象レコードの移動能力に「遅い」を記憶する（Ｓ３０６）。

対象レコードの年齢の値が７０以上でなく、かつ、１０以下でもない場合（Ｓ３０５でＮｏ）、移動能力判定部１５は、対象レコードの性別の値が男で、かつ、年齢の値が１８以上４０以下であるか否かを判定する（Ｓ３０７）。対象レコードが当該条件を満たす場合（Ｓ３０７でＹｅｓ）、移動能力判定部１５は、対象レコードの移動能力に「速い」を記憶する（Ｓ３０８）。

対象レコードが当該条件を満たさない場合（Ｓ３０７でＮｏ）、移動能力判定部１５は、対象レコードの移動能力に「普通」を記憶する（Ｓ３０９）。

全てのレコードに関して、ステップＳ３０３〜Ｓ３０９が実行されると、移動能力判定部１５は、移動能力が記録された全てのレコードを、乗客情報記憶部２４に書き戻す（Ｓ３１０）。

なお、本実施の形態において、乗車履歴記憶部２１は、入退場情報記憶部の一例である。構内情報記憶部２３は、所要時間記憶部の一例である。乗客情報記憶部２４は、補正情報記憶部の一例である。乗車列車特定部１２は、特定部の一例である。情報処理装置１０は、利用状況算出装置の一例である。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではない。例えば、本発明を列車ではなくバスの利用状況の算出に適用することが考えられる。この場合、上記実施例の駅をバス停、列車の識別子をバスの識別子と置き換えて考えることができる。また、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１ 情報処理システム
１１ 入退場記録受信部
１２ 乗車列車特定部
１３ 混雑率算出部
１４ 表示制御部
１５ 移動能力判定部
２１ 乗車履歴記憶部
２２ 運行情報記憶部
２３ 構内情報記憶部
２４ 乗客情報記憶部
２５ 移動速度情報記憶部
２６ 特定結果記憶部
２７ 混雑率記憶部
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
Ｂ バス

Claims (6)

1. 乗車券の識別子に対応付けて、入場駅の駅名及び前記入場駅への入場時刻、並びに退場駅の駅名及び前記退場駅からの退場時刻を記憶する入退情報記憶部と、
   特定の路線の各列車の識別子ごとに当該路線の各駅の到着時刻及び出発時刻の少なくともいずれか一方を記憶する運行情報記憶部と、
   前記各駅の駅名に対応付けて、入場から乗車までの第一の所要時間、及び降車から退場までの第二の所要時間として予め設定された値を記憶する所要時間記憶部と、
   前記乗車券の識別子に対応付けて、前記所要時間を補正する補正情報を記憶する補正情報記憶部とを用いて、
   前記運行情報記憶部が記憶する列車の識別子の中で、前記退場駅への到着時刻が、前記退場時刻から前記退場駅に対する前記第二の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を差し引いた時刻以前であり、かつ、前記入場駅からの発車時刻が、前記入場時刻に前記入場駅に対する前記第一の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を加算した時刻以後である列車の識別子を特定する処理をコンピュータに実行させる利用状況算出プログラム。
2. 前記入退場情報記憶部は、前記特定の路線のいずれかの駅における入場又は退場ごとに、当該入場又は退場に係る乗車券の識別子と、入場駅の駅名及び前記入場駅への入場時刻とを含む入場履歴、又は退場駅の駅名及び前記退場駅からの退場時刻とを含む退場履歴を記憶し、
   前記補正情報記憶部は、乗車券の識別子ごとに、前記補正情報を記憶し、
   前記特定する処理は、同一の乗車券の識別子に対する前記入場履歴及び前記退場履歴の組ごとに、前記運行情報記憶部が記憶する列車の識別子の中で、当該退場履歴に係る前記退場駅への到着時刻が、当該退場履歴に係る退場時刻から当該退場駅に対する前記第二の所要時間を当該乗車券の識別子に対する前記補正情報によって補正した時間を差し引いた時刻以前であり、かつ、当該入場履歴に係る入場駅での当該列車の識別子に対する発車時刻が、当該入場履歴に斯かる入場時刻に当該入場駅に対する前記第一の所要時間を当該乗車券の識別子に対する前記補正情報によって補した時間を加算した時刻以後である列車の識別子を特定し、特定された列車の識別子を、当該入場履歴及び当該退場履歴の組に対応付けて特定結果記憶部に記憶し、
   列車の識別子ごと、かつ、前記特定の路線の隣り合う二つの駅の区間ごとに、当該列車の識別子に対応付けて前記特定結果記憶部が記憶する前記組の中で、当該区間を、当該組の入場履歴に係る入場駅と退場履歴に係る退場駅との間に含む前記組の数を計数する処理を前記コンピュータに実行させる利用状況算出プログラム。
3. 列車の識別子ごと、かつ、前記特定の路線の隣り合う二つの駅の区間ごとの前記計数の結果を、当該計数に係る列車の識別子に対応付けて輸送力記憶部が記憶する輸送力によって除することにより、当該列車の混雑率を算出する処理を前記コンピュータに実行させる請求項２記載の利用状況算出プログラム。
4. 列車の識別子ごと、かつ、前記特定の路線の隣り合う二つの駅の区間ごとの前記計数の結果に関して、当該計数に係る前記組の乗車券の識別子に対応付けて属性情報記憶部が記憶する当該乗車券の利用者の属性情報が示す属性別に集計する処理を前記コンピュータに実行させる利用状況算出プログラム。
5. 乗車券の識別子に対応付けて、入場駅の駅名及び前記入場駅への入場時刻、並びに退場駅の駅名及び前記退場駅からの退場時刻を記憶する入退情報記憶部と、
   特定の路線の各列車の識別子ごとに当該路線の各駅の到着時刻及び出発時刻の少なくともいずれか一方を記憶する運行情報記憶部と、
   前記各駅の駅名に対応付けて、入場から乗車までの第一の所要時間、及び降車から退場までの第二の所要時間として予め設定された値を記憶する所要時間記憶部と、
   前記乗車券の識別子に対応付けて、前記所要時間を補正する補正情報を記憶する補正情報記憶部とを用いて、
   前記運行情報記憶部が記憶する列車の識別子の中で、前記退場駅への到着時刻が、前記退場時刻から前記退場駅に対する前記第二の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を差し引いた時刻以前であり、かつ、前記入場駅からの発車時刻が、前記入場時刻に前記入場駅に対する前記第一の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を加算した時刻以後である列車の識別子を特定する処理をコンピュータが実行する利用状況算出方法。
6. 乗車券の識別子に対応付けて、入場駅の駅名及び前記入場駅への入場時刻、並びに退場駅の駅名及び前記退場駅からの退場時刻を記憶する入退情報記憶部と、
   特定の路線の各列車の識別子ごとに当該路線の各駅の到着時刻及び出発時刻の少なくともいずれか一方を記憶する運行情報記憶部と、
   前記各駅の駅名に対応付けて、入場から乗車までの第一の所要時間、及び降車から退場までの第二の所要時間として予め設定された値を記憶する所要時間記憶部と、
   前記乗車券の識別子に対応付けて、前記所要時間を補正する補正情報を記憶する補正情報記憶部と、
   前記運行情報記憶部が記憶する列車の識別子の中で、前記退場駅への到着時刻が、前記退場時刻から前記退場駅に対する前記第二の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を差し引いた時刻以前であり、かつ、前記入場駅からの発車時刻が、前記入場時刻に前記入場駅に対する前記第一の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を加算した時刻以後である列車の識別子を特定する特定部とを有する利用状況算出装置。