JP4898471B2 - 運転実績データ解析システム、プログラム、記録媒体 - Google Patents
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Description
本発明は、鉄道車両などの車両の運転実績データを短時間で定量的に解析する技術に関する。
軌道上を走行する列車の運行状態を運転指令センターで監視する装置として、列車運転実績表示装置が考えられている。この列車運転実績表示装置は、予め設定されている列車の基準位置（基準駅）からの移動距離と経過時間との関係を示す計画ダイヤを記憶しており、該当列車の運転開始から運転終了までの移動距離と経過時間との関係を示す計画ダイヤ線としてランカーブとして描画してＣＲＴ表示装置に表示するとともに、取得した実績ダイヤを先の計画ダイヤが表示されているＣＲＴ表示装置にランカーブとして重ねて描画して表示する。そして、ＣＲＴ表示装置に表示された実績ダイヤと計画ダイヤとを運転指令センターにて管理者が目視による確認を行っている（例えば、特許文献１参照。）。
また、鉄道車両より得られる速度信号、モータ電流、ブレーキシリンダ圧力等の車両情報をパソコンに取り込んで、パソコンのディスプレイ画面上に時刻歴波形を表示させ試験データの確認を行うと同時に、ハードディスクに記録する鉄道車両用走行データ収集装置が知られている（例えば、特許文献２参照。）。このような鉄道車両用走行データ収集装置においては、上述の試運転走行後、ハードディスクに記録した試験データを読み出し、所定書式の成績表を自動的に作成する。また、鉄道車両の走行試験時の走行速度や距離といった試験データをパソコン内に保存することで走行後の成績表作成やデータ解析を容易にかつ迅速に行っている。
特開平２−１０６４６４号公報
特開２００３−１７２６４１号公報
しかし、上述のような特許文献１に記載の列車運転実績表示装置においては、実績ダイヤと計画ダイヤをランカーブとして描画して目視による確認を行っていたため、次の（１）〜（５）のような問題があった。
（１）解析に長い時間を要していた
運転実績データを描画したランカーブをカーソルキーによって画面上で伸縮させたりしながら管理者が目視により解析を行うため、その解析に時間を要していた。例えば、東京〜新大阪間の５１５．４ｋｍの運転実績データを解析するのに、１列車当たり２０分程度を要しており、一人の管理者が一日の労働時間内で解析できる運転実績データは２０個程度であった。
運転実績データを描画したランカーブをカーソルキーによって画面上で伸縮させたりしながら管理者が目視により解析を行うため、その解析に時間を要していた。例えば、東京〜新大阪間の５１５．４ｋｍの運転実績データを解析するのに、１列車当たり２０分程度を要しており、一人の管理者が一日の労働時間内で解析できる運転実績データは２０個程度であった。
（２）全列車の解析ができなかった
上述の問題点（１）にて指摘したように、運転実績データに時間を要するため、実際の運用時では、サンプルとする列車や区間を決めて解析を行っていた。例えばある運輸所の担当列車は回送も含め１日約１５０本あるが、走行距離に換算してもその数％程度を解析しているに過ぎない。
上述の問題点（１）にて指摘したように、運転実績データに時間を要するため、実際の運用時では、サンプルとする列車や区間を決めて解析を行っていた。例えばある運輸所の担当列車は回送も含め１日約１５０本あるが、走行距離に換算してもその数％程度を解析しているに過ぎない。
（３）統計的に十分な量の評価ができなかった
上述の問題点（２）にて指摘したように、乗務員ひとりあたり年間で３本程度の列車について解析を行っているに過ぎない。よって、乗務員の運転特性を把握するためには、十分な量ではない。
上述の問題点（２）にて指摘したように、乗務員ひとりあたり年間で３本程度の列車について解析を行っているに過ぎない。よって、乗務員の運転特性を把握するためには、十分な量ではない。
（４）危険な運転の発見が困難であった
上述の問題点（３）にて指摘したように全列車の解析を行っていないため、まれにしか発生しない意識低下が見られる運転や停止位置不良の危険がある運転などを発見することができない。また、実運用上では、事故が発生してから、その運転操縦データを解析しているに過ぎず、事故の未然防止には役立っていない。
上述の問題点（３）にて指摘したように全列車の解析を行っていないため、まれにしか発生しない意識低下が見られる運転や停止位置不良の危険がある運転などを発見することができない。また、実運用上では、事故が発生してから、その運転操縦データを解析しているに過ぎず、事故の未然防止には役立っていない。
（５）定量的なデータが取得できなかった
ブレーキ距離やブレーキ時間、指定距離手前速度など、データから計算を必要とするものは目視ではその作業に時間がかかりすぎ、定量的なデータを得ることは困難である。よって、事故発生者のデータと、他の乗務員のデータを比べて、同じ傾向のデータを示す乗務員を発見し、要注意者として管理を強化することができない。
ブレーキ距離やブレーキ時間、指定距離手前速度など、データから計算を必要とするものは目視ではその作業に時間がかかりすぎ、定量的なデータを得ることは困難である。よって、事故発生者のデータと、他の乗務員のデータを比べて、同じ傾向のデータを示す乗務員を発見し、要注意者として管理を強化することができない。
本発明は、このような不具合に鑑みなされたものであり、その目的とするところは、鉄道車両などの車両の運転実績データを短時間で定量的に解析して提示する技術を提供することにある。
上記課題を解決するためになされた請求項１に係る運転実績データ解析システムは、車両が走行区間を走行した際の運転実績データに基づいて算出した運転状況を評価し、その評価結果を提示することを特徴とする。
具体的には、運転実績データ取得手段（５：この欄においては、発明に対する理解を容易にするため、必要に応じて「発明を実施するための最良の形態」欄で用いた符号を付すが、この符号によって請求の範囲を限定することを意味するものではない。）が、鉄道車両が所定の走行区間を走行した際の運転実績を示す「運転実績データ」として、基準点からの距離、各位置における時刻、速度、信号、カ行ノッチ数、ブレーキノッチ数、ＡＴＣブレーキ動作の有無の各データを取得可能であり、運転状況算出手段（３）が、運転実績データ取得手段によって取得された一つ以上の運転実績データに基づき、上述の所定の走行区間における車両の運転状況を示す運転状況情報として、通過駅の採時誤差が±１秒以内の割合、停車駅の採時誤差が±５秒以内の割合、ブレーキ距離が前記鉄道車両の２．５両分以下である割合、ブレーキ時のブレーキ時間が１８秒以内である割合、停車位置から１０ｍ手前の区間における鉄道車両の速度が１１ｋｍ／ｈ以上である割合、ノッチ扱い時のノッチ変化量が２ノッチ以下である割合、通過時の信号が２３０ｋｍ／ｈ以下となる上下１０駅を通過する際にＡＴＣブレーキを動作させなかった割合、および通過時に高ノッチであると衝撃が大きい上下１０箇所のセクションを通過する際のノッチが６ノッチ以下の割合を算出する。そして、運転状況評価手段（３）が、運転状況算出手段によって算出された運転状況情報の各項目について、項目ごとに予め設定された、前記運転状況を評価するための評価基準に合致するか否かを判定することにより、運転状況を評価する。さらに、提示制御手段（３）が、運転状況評価手段による評価結果を提示手段（１）に提示させる。
このように構成された本発明の運転実績データ解析システムによれば、鉄道車両などの車両の運転実績データを短時間で定量的に解析して提示することができる。
また、上述のように運転状況評価手段が、運転状況情報に基づき、評価基準を参照して、所定の走行区間における車両の運転状況を評価するので、管理者の主観的な評価とは異なり、客観的に評価することができる。
また、上述のように運転状況評価手段が、運転状況情報に基づき、評価基準を参照して、所定の走行区間における車両の運転状況を評価するので、管理者の主観的な評価とは異なり、客観的に評価することができる。
さらに、上述のように、運転実績データの解析に必要な時間が大幅に短縮されたことにより、全列車のデータを解析することが可能となり、また、取得できるデータの種類を増加させることが可能となる。
そして、全列車のデータを解析することにより下記の（イ）〜（ホ）のような効果が得られる。
（イ）事故の未然防止
事故の前兆となる現象を発見し、事故として発生する前に乗務員に注意指導を行うことが可能となる。なお、事故の前兆となる現象としては、例えば、意識レベルの低下がみられる運転であれば、ＡＴＣ頭打ちを繰り返したり遅れているのに低速で駅を通過したりすることなどが挙げられる。また、停止位置不良であれば、強いブレーキ扱いや、停止直前の速度が高いなどが挙げられる。
（イ）事故の未然防止
事故の前兆となる現象を発見し、事故として発生する前に乗務員に注意指導を行うことが可能となる。なお、事故の前兆となる現象としては、例えば、意識レベルの低下がみられる運転であれば、ＡＴＣ頭打ちを繰り返したり遅れているのに低速で駅を通過したりすることなどが挙げられる。また、停止位置不良であれば、強いブレーキ扱いや、停止直前の速度が高いなどが挙げられる。
（ロ）乗務員の意欲向上
定時運転や丁寧なブレーキ扱い、乗り心地を考えた運転など、管理者による添乗指導時でなくても、意識の高い運転を行っている運転士のよい面を発見し、評価をすることによって運転士のモチベーション向上が期待でき、意欲を向上させることが期待できる。
定時運転や丁寧なブレーキ扱い、乗り心地を考えた運転など、管理者による添乗指導時でなくても、意識の高い運転を行っている運転士のよい面を発見し、評価をすることによって運転士のモチベーション向上が期待でき、意欲を向上させることが期待できる。
（ハ）同種事故の撲滅
事故発生時に、事故発生者のデータを解析することにより、事故原因を究明することが期待できる。例えば、停止位置不良であれば、普段からのブレーキ扱いに問題がないかどうかや突発の異常なブレーキ扱いだったのかを検証し、事故原因を解析した上で、同種のデータの傾向を示す他の乗務員が同種の事故を起こす可能性を秘めていることを勘案して注意指導することで事故発生を未然に防止することが期待できる。
事故発生時に、事故発生者のデータを解析することにより、事故原因を究明することが期待できる。例えば、停止位置不良であれば、普段からのブレーキ扱いに問題がないかどうかや突発の異常なブレーキ扱いだったのかを検証し、事故原因を解析した上で、同種のデータの傾向を示す他の乗務員が同種の事故を起こす可能性を秘めていることを勘案して注意指導することで事故発生を未然に防止することが期待できる。
（ニ）新人運転士の養成時のトレース
新人運転士が操縦技量の未熟な状態から技能講習を経て運転操縦技量を向上させていく技量向上過程のデータを解析することにより、新人運転士の操縦技量の習熟度を判断し、未熟な点について指導を強化することが期待できる。
新人運転士が操縦技量の未熟な状態から技能講習を経て運転操縦技量を向上させていく技量向上過程のデータを解析することにより、新人運転士の操縦技量の習熟度を判断し、未熟な点について指導を強化することが期待できる。
また、一般的に免許取得後１年間は事故発生確率が高いため、上述のような新人運転士のデータを常に監視することにより、危険な運転がないか把握することで事故の発生を未然に防止することが期待できる。
（ホ）列車ダイヤへの反映
本発明のような運転実績データの解析により、列車別に遅れの時間や通過速度等の減少の発生実績を集約して解析することにより、ダイヤ構成上、遅れがちになる箇所が細かく把握することが期待できる。また、ダイヤ作成部署にデータを提供することにより、次期ダイヤ改正時の参考データとすることも期待できる。さらに、ダイヤ構成に無理が無い状態である場合でも、本発明のような運転実績データの解析により、乗務員の作業や駅係員の作業に無理な点がなくなることが期待でき、事故防止の観点から有用である。
本発明のような運転実績データの解析により、列車別に遅れの時間や通過速度等の減少の発生実績を集約して解析することにより、ダイヤ構成上、遅れがちになる箇所が細かく把握することが期待できる。また、ダイヤ作成部署にデータを提供することにより、次期ダイヤ改正時の参考データとすることも期待できる。さらに、ダイヤ構成に無理が無い状態である場合でも、本発明のような運転実績データの解析により、乗務員の作業や駅係員の作業に無理な点がなくなることが期待でき、事故防止の観点から有用である。
なお、上記車両の具体例としては、新幹線や在来線などの鉄道車両や、路線バスなどの車両が挙げられる。
また、運転実績データに含まれる個別データの具体例としては、基準点からの距離（位置）や、各位置における時刻、速度、信号、カ行ノッチ数、ブレーキノッチ数、ＡＴＣブレーキ動作の有無、などが挙げられる。
また、運転実績データに含まれる個別データの具体例としては、基準点からの距離（位置）や、各位置における時刻、速度、信号、カ行ノッチ数、ブレーキノッチ数、ＡＴＣブレーキ動作の有無、などが挙げられる。
また、取得された運転実績データについては例えばＩＣカードなどの記録媒体に保存可能に構成することが考えられる。このように構成すれば、例えば車両の運転者が記録媒体を持ち運ぶことで運転実績データを持ち運ぶことができる。
ところで、上述の運転状況情報については、（ヘ）運転者ごとに算出することが考えられる。具体的には、請求項２のように、運転実績データには、車両を運転した運転者を特定する運転者情報が含まれており、運転状況算出手段が、運転者情報を参照して、運転状況情報を運転者ごとに算出することが考えられる。このように構成すれば、運転者ごとの運転の傾向を掴むことができる。また、評価時に運転者の異変を抽出することができる。
また、上述の運転状況情報については、（ト）列車名ごとに算出することが考えられる。具体的には、請求項３のように、運転実績データには、車両の列車名または便名を特定する列車名情報が含まれており、運転状況算出手段が、列車名情報を参照して、運転状況情報を列車名または便名ごとに算出することを特徴とする。このように構成すれば、列車名または便名ごとの傾向を掴むことができる。また、評価時に車両の異変を抽出することができる。
ところで、上述の運転状況情報については、複数の運転実績データに基づいて算出することが考えられる（請求項４）。一例を挙げると、運転状況算出手段が、例えば１ヶ月間の運転実績データに基づき、運転状況情報を算出するといった具合である。このように構成すれば、運行実績を充分なデータ量に基づいて解析をすることができる。
また、連続する複数の所定期間ごとに運転状況情報を算出し、算出した複数の運転状況情報ごとに評価し、複数の評価結果を同時に報知することが考えられる。具体的には、請求項５のように、運転状況算出手段が、複数の運転実績データに基づき、連続する複数の所定期間に含まれる運転実績データごとに運転状況情報を算出し、運転状況評価手段が、運転状況算出手段によって算出された複数の運転状況情報に基づき、評価基準を参照して、運転状況を複数の運転状況情報ごとに評価し、提示制御手段が、運転状況評価手段による複数の評価結果を同時に提示手段に提示させることが考えられる。
このように構成すれば、管理者が複数の評価結果を比較しながらその適否を判断することができ、管理者によるより適切な判断を期待できる。
なお、請求項６に示すように、請求項１〜請求項５の何れかに記載の運転実績データ解析システムにおける運転状況算出手段、運転状況評価手段および提示制御手段評価手段は、コンピュータを機能させるプログラムとして実現できる。したがって、本発明は、プログラムの発明として実現できる。また、このようなプログラムの場合、例えば、ＦＤ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータにロードして起動することにより用いることができる。この他、請求項７に示すように、ＲＯＭやバックアップＲＡＭをコンピュータ読み取り可能な記録媒体として本プログラムを記録しておき、ＲＯＭあるいはバックアップＲＡＭをコンピュータに組み込んで用いても良い。
なお、請求項６に示すように、請求項１〜請求項５の何れかに記載の運転実績データ解析システムにおける運転状況算出手段、運転状況評価手段および提示制御手段評価手段は、コンピュータを機能させるプログラムとして実現できる。したがって、本発明は、プログラムの発明として実現できる。また、このようなプログラムの場合、例えば、ＦＤ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータにロードして起動することにより用いることができる。この他、請求項７に示すように、ＲＯＭやバックアップＲＡＭをコンピュータ読み取り可能な記録媒体として本プログラムを記録しておき、ＲＯＭあるいはバックアップＲＡＭをコンピュータに組み込んで用いても良い。
以下に、本発明の実施形態を図面とともに説明する。
［第一実施形態］
図１は、運転実績データ解析システム１００の概略構成図である。
［第一実施形態］
図１は、運転実績データ解析システム１００の概略構成図である。
［運転実績データ解析システム１００の構成の説明］
図１に示すように、運転実績データ解析システム１００は、車両が走行区間を走行した際の運転実績データに基づいて算出した運転状況を示す運転状況情報を評価し、その評価結果を提示するシステムである。
図１に示すように、運転実績データ解析システム１００は、車両が走行区間を走行した際の運転実績データに基づいて算出した運転状況を示す運転状況情報を評価し、その評価結果を提示するシステムである。
具体的には、この運転実績データ解析システム１００は、表示部１、キーボード２、各部の動作を制御する制御部３、各種情報を記憶する情報記憶部４、およびＩＣカードリーダ５、を備えている。なお、これら表示部１、キーボード２、情報記憶部４およびＩＣカードリーダ５は制御部３と接続されている。
表示部１は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等から構成され、運転実績データや運転状況情報の評価結果などの各種情報を表示可能である。
キーボード２は、メカニカルなキースイッチから構成され、各種情報を利用者によって入力可能である。
キーボード２は、メカニカルなキースイッチから構成され、各種情報を利用者によって入力可能である。
情報記憶部４は、不揮発性メモリで構成され、運転実績データなどの各種データを記憶するのに利用される。この運転実績データは、軌道上を走行する列車の走行状態を示すデータであり、列車の運転者各個人が所有するＩＣカードからＩＣカードリーダ５を介して取得されて情報記憶部４に保存される。なお、この運転実績データに含まれる個別データの具体例としては、基準点からの距離（位置）や、各位置における時刻、速度、信号、カ行ノッチ数、ブレーキノッチ数、ＡＴＣブレーキ動作の有無、などが挙げられる。また、各運転実績データには、列車を運転した運転者を特定する運転者情報、および列車の列車名または便名を特定する列車名情報が含まれている。
また、情報記憶部４には、運転状況が適切であるか否かを評価するための評価基準（評価基準）が記憶されている。なお、評価基準については後述する。
ＩＣカードリーダ５は、列車の運転者各個人が所有するＩＣカードが挿入された際に、ＩＣカードに対する情報の書き込みまたは読み出しを行う機能を有する。
ＩＣカードリーダ５は、列車の運転者各個人が所有するＩＣカードが挿入された際に、ＩＣカードに対する情報の書き込みまたは読み出しを行う機能を有する。
制御部３は、図示しない周知のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力回路であるＩ／Ｏおよびこれらの構成を接続するバスライン、入力操作からの信号の処理を行なう信号処理回路、表示部１を制御するための信号出力回路等を備えている。ＣＰＵは、ＲＯＭおよびＲＡＭに記憶された制御プログラムおよびデータにより制御を行なう。ＲＯＭは、プログラム格納領域とデータ記憶領域とを有している。プログラム格納領域には制御プログラムが格納され、データ記憶領域には制御プログラムの動作に必要なデータが格納されている。また、制御プログラムは、ＲＡＭ上にてワークメモリを作業領域とする形で動作する。
また、制御部３は、後述する運転実績データ取得処理や運転状況評価処理などの各種処理を実行する。具体的には、制御部３は、情報記憶部４が記憶する運転実績データに基づき、所定の走行区間における車両の運転状況を示す運転状況情報を算出する機能、算出した運転状況情報に基づき、情報記憶部４が記憶する評価基準を参照して、所定の走行区間における車両の運転状況が適切であるか否かを評価する機能、評価結果を表示部１に表示させる機能、を有する。
なお、表示部１は提示手段に該当する。また、ＩＣカードリーダ５は運転実績データ取得手段に該当する。また、制御部３は、運転状況算出手段、運転状況評価手段および提示制御手段に該当する。
［評価基準についての説明］
上述の評価基準は、運転状況が適切であるか否かを評価するための基準であり、この評価基準を構成する評価基準項目としては、（１）通過採時、（２）停車採時、（３）ブレーキ距離、（４）ブレーキ時間、（５）１０ｍ手前の速度、（６）ノッチ変化量、（７）不要なＡＴＣを当てない運転、（８）セクション通過時のノッチ扱い、などが挙げられる。以下に、各評価基準項目について順に説明する。
上述の評価基準は、運転状況が適切であるか否かを評価するための基準であり、この評価基準を構成する評価基準項目としては、（１）通過採時、（２）停車採時、（３）ブレーキ距離、（４）ブレーキ時間、（５）１０ｍ手前の速度、（６）ノッチ変化量、（７）不要なＡＴＣを当てない運転、（８）セクション通過時のノッチ扱い、などが挙げられる。以下に、各評価基準項目について順に説明する。
（１）通過採時について
通過採時については、通過駅の採時誤差が±１秒以内の割合によって評価する。一例を挙げると、通過駅の採時誤差が±１秒以内の割合が５０％以上である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が３０％以上、５０％未満である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が１０％以上、３０％未満である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が５％以上、１０％未満である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が５％未満である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
通過採時については、通過駅の採時誤差が±１秒以内の割合によって評価する。一例を挙げると、通過駅の採時誤差が±１秒以内の割合が５０％以上である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が３０％以上、５０％未満である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が１０％以上、３０％未満である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が５％以上、１０％未満である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が５％未満である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
（２）停車採時について
停車採時については、停車駅の採時誤差が±５秒以内の割合によって評価する。一例を挙げると、停車駅の採時誤差が±５秒以内の割合が５０％以上である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が３０％以上、５０％未満である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が１５％以上、３０％未満である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が１０％以上、１５％未満である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が１０％未満である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
停車採時については、停車駅の採時誤差が±５秒以内の割合によって評価する。一例を挙げると、停車駅の採時誤差が±５秒以内の割合が５０％以上である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が３０％以上、５０％未満である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が１５％以上、３０％未満である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が１０％以上、１５％未満である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が１０％未満である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
（３）ブレーキ距離について
ブレーキ距離については、ブレーキ距離が車両の２．５両分以下である割合によって評価する。この評価基準は次の理由から設定されている。すなわち、新幹線においては３０ｋｍ／ｈまでＡＴＣの自動作用によりその速度が低下するようになっているために、運転士のマニュアル操作によるブレーキ扱いについては３０ｋｍ／ｈ以下のみで実行され、３０ｋｍ／ｈから停止させるまでの適切なブレーキ距離は３両となっているからである。
ブレーキ距離については、ブレーキ距離が車両の２．５両分以下である割合によって評価する。この評価基準は次の理由から設定されている。すなわち、新幹線においては３０ｋｍ／ｈまでＡＴＣの自動作用によりその速度が低下するようになっているために、運転士のマニュアル操作によるブレーキ扱いについては３０ｋｍ／ｈ以下のみで実行され、３０ｋｍ／ｈから停止させるまでの適切なブレーキ距離は３両となっているからである。
一例を挙げると、ブレーキ距離が車両の２．５両分以下である割合が２％以下である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が２％超、５％以下である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が５％超、２０％以下である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が２０％超、３０％以下である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が３０％超である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
（４）ブレーキ時間について
ブレーキ時間については、ブレーキ時のブレーキ時間が１８秒以下である割合によって評価する。一例を挙げると、ブレーキ時のブレーキ時間が１８秒以下である割合が１％以下である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が１％超、２％以下である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が２％超、１０％以下である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が１０％超、２０％以下である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が２０％超である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
ブレーキ時間については、ブレーキ時のブレーキ時間が１８秒以下である割合によって評価する。一例を挙げると、ブレーキ時のブレーキ時間が１８秒以下である割合が１％以下である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が１％超、２％以下である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が２％超、１０％以下である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が１０％超、２０％以下である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が２０％超である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
（５）１０ｍ手前の速度について
停止位置の１０ｍ手前の速度が高いと停止位置を行き過ぎる危険性が高まることから、１０ｍ手前の速度については、停止位置から１０ｍ手前の区間における列車の速度が１１ｋｍ／ｈ以上である割合によって評価する。一例を挙げると、上述の区間における列車の速度が１１ｋｍ／ｈ以上である割合が１％以下である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が１％超、２％以下である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が２％超、１０％以下である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が１０％超、２０％以下である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が２０％超である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
停止位置の１０ｍ手前の速度が高いと停止位置を行き過ぎる危険性が高まることから、１０ｍ手前の速度については、停止位置から１０ｍ手前の区間における列車の速度が１１ｋｍ／ｈ以上である割合によって評価する。一例を挙げると、上述の区間における列車の速度が１１ｋｍ／ｈ以上である割合が１％以下である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が１％超、２％以下である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が２％超、１０％以下である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が１０％超、２０％以下である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が２０％超である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
（６）ノッチ変化量について
新幹線のカ行ノッチについては１から１２（または１３）ノッチまでとなっており、急激なノッチ扱いを行うと乗り心地が悪化することから、ノッチ変化量については、ノッチ扱い時のノッチ変化量が２ノッチ以下である割合によって評価する。一例を挙げると、ノッチ扱い時のノッチ変化量が２ノッチ以下である割合が７０％以上である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が６０％以上、７０％未満である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が４０％以上、６０％未満である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が３０％以上、４０％未満である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が３０％未満である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
新幹線のカ行ノッチについては１から１２（または１３）ノッチまでとなっており、急激なノッチ扱いを行うと乗り心地が悪化することから、ノッチ変化量については、ノッチ扱い時のノッチ変化量が２ノッチ以下である割合によって評価する。一例を挙げると、ノッチ扱い時のノッチ変化量が２ノッチ以下である割合が７０％以上である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が６０％以上、７０％未満である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が４０％以上、６０％未満である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が３０％以上、４０％未満である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が３０％未満である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
（７）不要なＡＴＣを当てない運転について
不要なＡＴＣを当てない運転については、通過時の信号が２３０ｋｍ／ｍ以下となる上下１０駅を通過する際にＡＴＣブレーキを当てなかった割合によって評価する。一例を挙げると、通過時の信号が２３０ｋｍ／ｍ以下となる上下１０駅を通過する際にＡＴＣブレーキを当てなかった割合が８０％以上である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が７０％以上、８０％未満である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が４０％以上、７０％未満である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が３０％以上、４０％未満である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が３０％未満である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
不要なＡＴＣを当てない運転については、通過時の信号が２３０ｋｍ／ｍ以下となる上下１０駅を通過する際にＡＴＣブレーキを当てなかった割合によって評価する。一例を挙げると、通過時の信号が２３０ｋｍ／ｍ以下となる上下１０駅を通過する際にＡＴＣブレーキを当てなかった割合が８０％以上である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が７０％以上、８０％未満である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が４０％以上、７０％未満である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が３０％以上、４０％未満である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が３０％未満である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
（８）セクション通過時のノッチ扱い
セクション通過時のノッチ扱いについては、通過時に高ノッチであると衝撃が大きい上下１０箇所のセクションを通過する際のノッチが６ノッチ以下の割合によって評価する。一例を挙げると、通過時の衝撃が大きい上下１０箇所のセクションを通過する際のノッチが６ノッチ以下の割合が９０％以上である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が８０％以上、９０％未満である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が３０％以上、８０％未満である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が２０％以上、３０％未満である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が２０％未満である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
セクション通過時のノッチ扱いについては、通過時に高ノッチであると衝撃が大きい上下１０箇所のセクションを通過する際のノッチが６ノッチ以下の割合によって評価する。一例を挙げると、通過時の衝撃が大きい上下１０箇所のセクションを通過する際のノッチが６ノッチ以下の割合が９０％以上である場合には、評価結果「ＡＡＡ」（運転状況が極めて優れている）と評価し、同割合が８０％以上、９０％未満である場合には、評価結果「ＡＡ」（運転状況が優れている）と評価し、同割合が３０％以上、８０％未満である場合には、評価結果「Ａ」（運転状況が普通である）と評価し、同割合が２０％以上、３０％未満である場合には、評価結果「Ｂ」（運転状況が劣る）と評価し、同割合が２０％未満である場合には、評価結果「Ｃ」（運転状況が極めて劣る）と評価するといった具合である。
［運転実績データ取得処理の説明］
次に、運転実績データ解析システム１００の制御部３が実行する運転実績データ取得処理を、図３（ａ）のフローチャートを参照して説明する。この処理は、運転実績データ解析システム１００の電源が投入され、列車の運転者各個人が所有するＩＣカードがＩＣカードリーダ５に挿入された際に実行される。
次に、運転実績データ解析システム１００の制御部３が実行する運転実績データ取得処理を、図３（ａ）のフローチャートを参照して説明する。この処理は、運転実績データ解析システム１００の電源が投入され、列車の運転者各個人が所有するＩＣカードがＩＣカードリーダ５に挿入された際に実行される。
まず、情報記憶部４の記憶内容を参照し、情報記憶部４に保存されていない運転実績データが、ＩＣカードリーダ５に挿入されたＩＣカードに存在するか否かを判断する（Ｓ１１０）。存在しない場合には（Ｓ１１０：ＮＯ）、本処理を終了する。一方、存在する場合には（Ｓ１１０：ＹＥＳ）、ＩＣカードリーダ５が、挿入されたＩＣカードから運転実績データを取得する（Ｓ１２０）。続いて、先にＩＣカードから取得した運転実績データを情報記憶部４に記憶させる（Ｓ１３０）。そして、Ｓ１１０に戻る。
［運転状況評価処理の説明］
次に、運転実績データ解析システム１００の制御部３が実行する運転状況評価処理を、図３（ｂ）のフローチャートおよび図４を参照して説明する。なお、図４は、運転状況評価処理を説明する説明図である。
次に、運転実績データ解析システム１００の制御部３が実行する運転状況評価処理を、図３（ｂ）のフローチャートおよび図４を参照して説明する。なお、図４は、運転状況評価処理を説明する説明図である。
この処理は、運転実績データ解析システム１００の電源が投入された際に実行される。
まず、ユーザによるキーボード２を介して受け付けた入力内容に基づき、評価項目ごとに運転状況情報を算出するための算出条件を設定する（Ｓ２１０）。一例を挙げると、特定の運転者による運転実績データを対象とすることや、所定期間中の運転実績データを対象とすることなどである。
まず、ユーザによるキーボード２を介して受け付けた入力内容に基づき、評価項目ごとに運転状況情報を算出するための算出条件を設定する（Ｓ２１０）。一例を挙げると、特定の運転者による運転実績データを対象とすることや、所定期間中の運転実績データを対象とすることなどである。
続いて、先に設定された算出条件に基づき、情報記憶部４から運転実績データを読み出す（Ｓ２２０）。そして、読み出した運転実績データに基づき、所定の走行区間における列車の運転状況を示す運転状況情報を算出する（Ｓ２３０、図４参照）。一例を挙げると、列車の基準位置（基準駅）からの移動距離と経過時間との関係を示す実績ダイヤとしてランカーブを描画するといった具合である。この場合、ランカーブが運転状況情報に該当する。
続いて、先に算出された運転状況情報に基づき、情報記憶部４が記憶する評価基準を参照して、所定の走行区間における車両の運転状況が適切であるか否かを評価し（Ｓ２４０）、その評価結果を運転状況情報とともに表示部１に表示させる（Ｓ２５０、図４参照）。この場合の評価項目としては、（１）通過採時、（２）停車採時、（３）ブレーキ距離、（４）ブレーキ時間、（５）１０ｍ手前の速度、（６）ノッチ変化量、（７）不要なＡＴＣを当てない運転、（８）セクション通過時のノッチ扱い、が挙げられ、各評価項目を表示部１の表示画面に、社員コードや氏名、評価期間とともに順に表示させる。
続いて、ユーザによるキーボード２を介して受け付けた入力内容に基づき、再計算を実行するか否かを判断する（Ｓ２６０）。再計算を実行すると判断した場合には（Ｓ２６０：ＹＥＳ）、Ｓ２１０に移行する。そして、算出した複数の評価結果の平均値を運転状況情報とともに表示部１に表示させる（図４参照）。一方、再計算を実行しないと判断した場合には（Ｓ２６０：ＮＯ）、本処理を終了する。
［第一実施形態の効果］
（１）このように第一実施形態の運転実績データ解析システム１００によれば、次のような作用効果を奏する。すなわち、運転状況評価処理において、制御部３が、算出条件に基づき、情報記憶部４から運転実績データを読み出し（Ｓ２２０）、その読み出した運転実績データに基づき、所定の走行区間における列車の運転状況を示す運転状況情報を算出し（Ｓ２３０、図４参照）、その算出された運転状況情報に基づき、情報記憶部４が記憶する評価基準を参照して、所定の走行区間における車両の運転状況が適切であるか否かを評価し（Ｓ２４０）、その評価結果を運転状況情報とともに表示部１に表示させる（Ｓ２５０、図４参照）。したがって、新幹線などの鉄道車両の運転実績データを短時間で定量的に解析して提示することができる。
（１）このように第一実施形態の運転実績データ解析システム１００によれば、次のような作用効果を奏する。すなわち、運転状況評価処理において、制御部３が、算出条件に基づき、情報記憶部４から運転実績データを読み出し（Ｓ２２０）、その読み出した運転実績データに基づき、所定の走行区間における列車の運転状況を示す運転状況情報を算出し（Ｓ２３０、図４参照）、その算出された運転状況情報に基づき、情報記憶部４が記憶する評価基準を参照して、所定の走行区間における車両の運転状況が適切であるか否かを評価し（Ｓ２４０）、その評価結果を運転状況情報とともに表示部１に表示させる（Ｓ２５０、図４参照）。したがって、新幹線などの鉄道車両の運転実績データを短時間で定量的に解析して提示することができる。
また、上述のように、制御部３が、運転状況情報に基づき、評価基準を参照して、所定の走行区間における車両の運転状況を評価するので、管理者の主観的な評価とは異なり、客観的に評価することができる。
さらに、上述のように、運転実績データの解析に必要な時間が大幅に短縮されたことにより、全列車のデータを解析することが可能となり、また、取得できるデータの種類を増加させることが可能となる。
なお、全列車における運転実績データの解析に必要な時間を以下に示す。
・従来の手法：解析時間２０分／１列車 × １５０本／１日 ＝５０時間／１日
・本実施形態の手法：運転実績データの取得５分＋解析時間５分＝１０分／１日
そして、全列車のデータを解析することにより下記の（イ）〜（ホ）のような効果が得られる。
・従来の手法：解析時間２０分／１列車 × １５０本／１日 ＝５０時間／１日
・本実施形態の手法：運転実績データの取得５分＋解析時間５分＝１０分／１日
そして、全列車のデータを解析することにより下記の（イ）〜（ホ）のような効果が得られる。
（イ）事故の未然防止
事故の前兆となる現象を発見し、事故として発生する前に乗務員に注意指導を行うことが可能となる。なお、事故の前兆となる現象としては、例えば、意識レベルの低下がみられる運転であれば、ＡＴＣ頭打ちを繰り返したり遅れているのに低速で駅を通過したりすることなどが挙げられる。また、停止位置不良であれば、強いブレーキ扱いや、停止直前の速度が高いなどが挙げられる。
事故の前兆となる現象を発見し、事故として発生する前に乗務員に注意指導を行うことが可能となる。なお、事故の前兆となる現象としては、例えば、意識レベルの低下がみられる運転であれば、ＡＴＣ頭打ちを繰り返したり遅れているのに低速で駅を通過したりすることなどが挙げられる。また、停止位置不良であれば、強いブレーキ扱いや、停止直前の速度が高いなどが挙げられる。
（ロ）乗務員の意欲向上
定時運転や丁寧なブレーキ扱い、乗り心地を考えた運転など、管理者による添乗指導時でなくても、意識の高い運転を行っている運転士のよい面を発見し、評価をすることによって運転士のモチベーション向上が期待でき、意欲を向上させることが期待できる。
定時運転や丁寧なブレーキ扱い、乗り心地を考えた運転など、管理者による添乗指導時でなくても、意識の高い運転を行っている運転士のよい面を発見し、評価をすることによって運転士のモチベーション向上が期待でき、意欲を向上させることが期待できる。
（ハ）同種事故の撲滅
事故発生時に、事故発生者のデータを解析することにより、事故原因を究明することが期待できる。例えば、停止位置不良であれば、普段からのブレーキ扱いに問題がないかどうかや突発の異常なブレーキ扱いだったのかを検証し、事故原因を解析した上で、同種のデータの傾向を示す他の乗務員が同種の事故を起こす可能性を秘めていることを勘案して注意指導することで事故発生を未然に防止することが期待できる。
事故発生時に、事故発生者のデータを解析することにより、事故原因を究明することが期待できる。例えば、停止位置不良であれば、普段からのブレーキ扱いに問題がないかどうかや突発の異常なブレーキ扱いだったのかを検証し、事故原因を解析した上で、同種のデータの傾向を示す他の乗務員が同種の事故を起こす可能性を秘めていることを勘案して注意指導することで事故発生を未然に防止することが期待できる。
（ニ）新人運転士の養成時のトレース
新人運転士が操縦技量の未熟な状態から技能講習を経て運転操縦技量を向上させていく技量向上過程のデータを解析することにより、新人運転士の操縦技量の習熟度を判断し、未熟な点について指導を強化することが期待できる。
新人運転士が操縦技量の未熟な状態から技能講習を経て運転操縦技量を向上させていく技量向上過程のデータを解析することにより、新人運転士の操縦技量の習熟度を判断し、未熟な点について指導を強化することが期待できる。
また、一般的に免許取得後１年間は事故発生確率が高いため、上述のような新人運転士のデータを常に監視することにより、危険な運転がないか把握することで事故の発生を未然に防止することが期待できる。
（ホ）列車ダイヤへの反映
本発明のような運転実績データの解析により、列車別に遅れの時間や通過速度等の減少の発生実績を集約して解析することにより、ダイヤ構成上、遅れがちになる箇所が細かく把握することが期待できる。また、ダイヤ作成部署にデータを提供することにより、次期ダイヤ改正時の参考データとすることも期待できる。さらに、ダイヤ構成に無理が無い状態である場合でも、本発明のような運転実績データの解析により、乗務員の作業や駅係員の作業に無理な点がなくなることが期待でき、事故防止の観点から有用である。
本発明のような運転実績データの解析により、列車別に遅れの時間や通過速度等の減少の発生実績を集約して解析することにより、ダイヤ構成上、遅れがちになる箇所が細かく把握することが期待できる。また、ダイヤ作成部署にデータを提供することにより、次期ダイヤ改正時の参考データとすることも期待できる。さらに、ダイヤ構成に無理が無い状態である場合でも、本発明のような運転実績データの解析により、乗務員の作業や駅係員の作業に無理な点がなくなることが期待でき、事故防止の観点から有用である。
（２）また、第一実施形態の運転実績データ解析システム１００によれば、取得された運転実績データについては例えばＩＣカードなどの記録媒体に保存可能に構成されているので、例えば列車の運転者がＩＣカードなどの記録媒体を持ち運ぶことで運転実績データを持ち運ぶことができる。
（３）また、第一実施形態の運転実績データ解析システム１００によれば、各運転実績データに、列車を運転した運転者を特定する運転者情報が含まれており、算出条件に応じて、運転実績データの運転者情報を参照して、運転状況情報を運転者ごとに算出することが可能である。このことにより、運転者ごとの運転の傾向を掴むことができる。また、評価時に運転者の異変を抽出することができる。
（４）また、第一実施形態の運転実績データ解析システム１００によれば、各運転実績データに、列車の列車名または便名を特定する列車名情報が含まれており、算出条件に応じて、運転実績データの列車名情報を参照して、運転状況情報を列車名または便名ごとに算出することが可能である。このことにより、列車名または便名ごとの傾向を掴むことができる。また、評価時に車両の異変を抽出することができる。
（５）また、第一実施形態の運転実績データ解析システム１００によれば、算出条件に応じて、例えば、運転手ごとの複数の運転実績データに基づいて運転状況情報を算出することや、１ヶ月間などの所定期間内の運転実績データに基づいて運転状況情報を算出するなど、複数の運転実績データに基づいて算出することが可能である。このことにより、運行実績を充分なデータ量に基づいて解析をすることができる。
［他の実施形態］
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、以下のような様々な態様にて実施することが可能である。
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、以下のような様々な態様にて実施することが可能である。
（１）上記実施形態では、本発明を鉄道車両である新幹線に適用しているが、これには限られず、例えば、新幹線以外の在来線などの鉄道車両や、路線バスなどの他の車両に本発明を適用しても良い。
（２）また、図４に例示するように、連続する複数の所定期間ごとに運転状況情報を算出し、算出した複数の運転状況情報ごとに評価し、複数の評価結果を同時に報知するようにしてもよい。このようにすれば、管理者が複数の評価結果を比較しながらその適否を判断することができ、管理者によるより適切な判断を期待できる。
（３）上記実施形態では、評価基準を構成する評価基準項目として、上述のように、通過採時、停車採時、ブレーキ距離、ブレーキ時間、１０ｍ手前の速度、ノッチ変化量、不要なＡＴＣを当てない運転、セクション通過時のノッチ扱い、などが含まれているが、これには限られず、他の評価基準項目にて評価基準を構成してもよい。
一例を挙げると、評価基準項目として、ＡＴＣ頭打ちの有無、駅通過時における所定時刻と実通過時刻との差、駅停車時における所定時刻と実到着時刻との差、駅停車時における停止までのブレーキ距離およびブレーキ時間、駅停車時におけるブレーキ初速、駅停車時における停止位置から指定距離手前の速度（５０ｍ、２５ｍ、１０ｍ、１ｍ）、駅停車時におけるブレーキ３ノッチの投入位置、駅停車時におけるブレーキ５ノッチ以上の強いブレーキの使用の有無、駅停車時に停止する瞬間における３ノッチ以上のブレーキの使用の有無、駅停車時における停止ブレーキのノッチの変化、駅停車時における再力行の有無、意識レベルの低下が見られる運転操縦の有無（例えば、力行のまま２度以上ＡＴＣ頭打ち、遅れているのに低速で駅を通過）、駅通過時における速度、駅間の最高速度、最低速度、駅手前の開通待ちの有無、ノッチ扱い数およびノッチ変化量、セクション通過時のノッチ扱い、東京〜新横浜間のノッチ扱い、走行の詳細、乗り心地を考慮した運転（不要なＡＴＣブレーキをかけない運転）、車種ごとのブレーキ性能、ノッチ投入時間の解析による電力消費量、ホーム端から停止までの所要時間、ＡＴＣ頭打ちについて注意を要する箇所、入駅時に停止信号を受ける確率、などの全てまたは一部にて評価基準を構成するといった具合である。
このようにしても、鉄道車両などの車両の運転実績データを短時間で定量的に解析して提示することができる。
（４）また、上記実施形態の運転実績データ解析システム１００が、ＩＣカードリーダ５に限らず、外部のデータ読み取り手段から運転実績データを取得するようにしてもよい。
（４）また、上記実施形態の運転実績データ解析システム１００が、ＩＣカードリーダ５に限らず、外部のデータ読み取り手段から運転実績データを取得するようにしてもよい。
１…表示部、２…キーボード、３…制御部、４…情報記憶部、５…ＩＣカードリーダ、１００…運転実績データ解析システム
Claims (7)
- 鉄道車両が所定の走行区間を走行した際の運転実績を示す運転実績データとして、基準点からの距離、各位置における時刻、速度、信号、カ行ノッチ数、ブレーキノッチ数、ＡＴＣブレーキ動作の有無の各データを取得可能な運転実績データ取得手段と、
前記運転実績データ取得手段によって取得された一つ以上の運転実績データに基づき、前記所定の走行区間における前記車両の運転状況を示す運転状況情報として、通過駅の採時誤差が±１秒以内の割合、停車駅の採時誤差が±５秒以内の割合、ブレーキ距離が前記鉄道車両の２．５両分以下である割合、ブレーキ時のブレーキ時間が１８秒以内である割合、停車位置から１０ｍ手前の区間における鉄道車両の速度が１１ｋｍ／ｈ以上である割合、ノッチ扱い時のノッチ変化量が２ノッチ以下である割合、通過時の信号が２３０ｋｍ／ｈ以下となる上下１０駅を通過する際にＡＴＣブレーキを動作させなかった割合、および通過時に高ノッチであると衝撃が大きい上下１０箇所のセクションを通過する際のノッチが６ノッチ以下の割合を算出する運転状況算出手段と、
前記運転状況算出手段によって算出された運転状況情報の各項目について、項目ごとに予め設定された、前記運転状況を評価するための評価基準に合致するか否かを判定することにより、前記運転状況を評価する運転状況評価手段と、
前記運転状況評価手段による評価結果を提示可能な提示手段と、
前記運転状況評価手段による評価結果を前記提示手段に提示させる提示制御手段と、
を備えることを特徴とする運転実績データ解析システム。 - 請求項１に記載の運転実績データ解析システムにおいて、
前記運転実績データには、前記車両を運転した運転者を特定する運転者情報が含まれており、
前記運転状況算出手段は、前記運転者情報を参照して、前記運転状況情報を運転者ごとに算出することを特徴とする運転実績データ解析システム。 - 請求項１または請求項２に記載の運転実績データ解析システムにおいて、
前記運転実績データには、前記車両の列車名または便名を特定する列車名情報が含まれており、
前記運転状況算出手段は、前記列車名情報を参照して、前記運転状況情報を列車名または便名ごとに算出することを特徴とする運転実績データ解析システム。 - 請求項１〜請求項３の何れかに記載の運転実績データ解析システムにおいて、
前記運転状況算出手段は、複数の前記運転実績データに基づき、前記運転状況情報を算出することを特徴とする運転実績データ解析システム。 - 請求項４に記載の運転実績データ解析システムにおいて、
前記運転状況算出手段は、複数の前記運転実績データに基づき、連続する複数の所定期間に含まれる運転実績データごとに前記運転状況情報を算出し、
前記運転状況評価手段は、前記運転状況算出手段によって算出された前記複数の運転状況情報に基づき、前記評価基準を参照して、前記運転状況を前記複数の運転状況情報ごとに評価し、
前記提示制御手段は、前記運転状況評価手段による前記複数の評価結果を同時に前記提示手段に提示させること
を特徴とする運転実績データ解析システム。 - 請求項１〜請求項５の何れかに記載の運転実績データ解析システムにおける運転状況算出手段、運転状況評価手段および提示制御手段評価手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
- 請求項１〜請求項５の何れかに記載の運転実績データ解析システムにおける運転状況算出手段、運転状況評価手段および提示制御手段評価手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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