JP5214759B2

JP5214759B2 - 混雑度推定装置及び混雑度推定プログラム

Info

Publication number: JP5214759B2
Application number: JP2011058095A
Authority: JP
Inventors: 浩樹稲葉; 郁子高梨; 敦子青木; 雅史岩田
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp; Mitsubishi Electric Information Systems Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp; Mitsubishi Electric Information Systems Corp
Priority date: 2011-03-16
Filing date: 2011-03-16
Publication date: 2013-06-19
Anticipated expiration: 2031-03-16
Also published as: JP2012194766A

Description

この発明は、来場者が目的地へ向かう際に手続する手続所の混雑度を推定する技術に関する。

鉄道駅構内や空港内など、公共交通機関を利用する場合、施設や利用交通機関の種別により内容は異なるが、公共交通機関を利用する乗客が必ず立ち寄り、何らかの手続きを行う設備（手続所）が存在する。公共交通機関を運営する事業者は、提供する交通機関を遅延なく運行するために、旅客が手続きを行う手続所について十分な数や処理能力を提供する必要がある。
旅客が手続きを行う手続所の数や処理能力がどの程度必要となるかを事前に知るために、手続所の混雑の度合いを示す混雑度についてシミュレーションする必要がある。

特許文献１には、曜日、祝日か否か、天気、イベント開催日、災害発生日、事故発生日等の事象条件が類似した過去の日の利用者データを用いて鉄道駅構内や列車内の混雑度をシミュレーションする方法についての記載がある。

特開２００２−１８７５５１号公報

特許文献１に記載された方法では、利用者データのうち、曜日、祝日か否か、天気、イベント開催日、災害発生日、事故発生日等の条件が推定日と類似した日の利用者データをシミュレーションの入力としている。しかし、特許文献１に記載された方法では、シミュレーションの入力となる利用者データは過去の日の利用者データのみである。全ての事象が推定日と完全に一致する過去の日はないため、推定日の混雑度を高精度に推定できない場合がある。
この発明は、推定日の混雑度を高精度に推定することを目的とする。

この発明に係る混雑度推定装置は、
乗り物の乗客が前記乗り物の乗り場へ向かう際に手続する手続所の混雑度を推定する混雑度推定装置であり、
既に出発した前記乗り物の便である過去便についての予約人数及び出発時刻と、前記過去便の乗客が前記手続所に到着した時刻とに基づき、前記乗り物の出発時刻を起算時刻とした所定の時間区分毎に、前記乗り物の予約人数に対する前記手続所への到着人数の比率を計算する比率計算部と、
前記比率計算部が計算した比率と、所定の期間に出発時刻が含まれる前記乗り物の便である対象便についての予約人数及び出発時刻とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所への予想到着人数を計算して、計算した前記予想到着人数から所定の推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する混雑度推定部と
を備えることを特徴とする。

前記比率計算部は、前記推定時刻を含む推定日の前日までの便を前記過去便として、前記比率を計算し、
前記混雑度推定部は、前記推定日に出発時刻が含まれる便を前記対象便として、前記予想到着人数を計算する
ことを特徴とする。

前記比率計算部は、その日の状況を表す状況種別毎に前記比率を計算し、
前記混雑度推定部は、前記推定日に対応する状況種別に対応して計算された前記比率に基づき、前記予想到着人数を計算する
ことを特徴とする。

前記比率計算部は、乗客の種別を表す乗客種別毎に前記比率を計算し、
前記混雑度推定部は、前記対象便の予約者の乗客種別毎に、その乗客種別に対応して計算された前記比率と、前記対象便のその乗客種別の予約人数とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所へのその乗客種別の乗客の予想到着人数を計算して、乗客種別毎に計算した予想到着人数を前記所定の時間区分毎に合計することにより、前記手続所への合計の予想到着人数を前記所定の時間区分毎に計算する
ことを特徴とする。

前記混雑度推定部は、前記予想到着人数と、前記所定の時間区分に前記手続所での処理を終える人数とから、前記所定の時間区分毎に前記手続所に残っている乗客の人数である残留人数を計算して、計算した前記残留人数から前記推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する
ことを特徴とする。

前記混雑度推定部は、前記予想到着人数を計算した計算時刻までに前記対象便の乗客が前記手続所に到着する予想合計人数を前記予想到着人数から計算するとともに、計算した前記予想合計人数と、前記計算時刻において前記対象便の乗客が前記手続所に現実に到着した現実到着人数との差に応じて、前記計算時刻以降の予想到着人数を補正し、補正した前記予想到着人数から前記推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する
ことを特徴とする。

前記混雑度推定装置は、さらに、前記乗客が前記乗り場へ向かう際に、前記手続所で手続した後に手続する第２手続所の混雑度を推定し、
前記混雑度推定部は、前記推定時刻の所定時間前における前記手続所の混雑度を推定し、推定した前記手続所の混雑度を、前記推定時刻における前記第２手続所の混雑度とする
ことを特徴とする。

前記混雑度推定部は、前記推定時刻の所定時間前における前記手続所の混雑度を、前記手続所から前記第２手続所までの前記乗客の移動分布に基づき補正して、前記推定時刻における前記第２手続所の混雑度とする
ことを特徴とする。

前記混雑度推定部は、前記混雑度として、前記手続所での待ち時間を推定する
ことを特徴とする。

この発明に係る混雑度推定装置は、
予約対象への来場者が前記予約対象についての目的地へ向かう際に通過する手続所の混雑度を推定する混雑度推定装置であり、
既に開始された前記予約対象の回である過去回の予約人数及び開始時刻と、前記過去回の来場者が前記手続所に到着した時刻とに基づき、前記予約対象の開始時刻を起算時刻とした所定の時間区分毎に、前記予約対象の予約人数に対する前記手続所への到着人数の比率を計算する比率計算部と、
前記比率計算部が計算した比率と、所定の期間に開始時刻が含まれる前記予約対象の回である対象回についての予約人数及び開始時刻とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所への予想到着人数を計算して、計算した前記予想到着人数から所定の推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する混雑度推定部と
を備えることを特徴とする。

この発明に係る混雑度推定プログラムは、
乗り物の乗客が前記乗り物の乗り場へ向かう際に手続する手続所の混雑度を推定する混雑度推定プログラムであり、
既に出発した前記乗り物の便である過去便についての予約人数及び出発時刻と、前記過去便の乗客が前記手続所に到着した時刻とに基づき、前記乗り物の出発時刻を起算時刻とした所定の時間区分毎に、前記乗り物の予約人数に対する前記手続所への到着人数の比率を計算する比率計算処理と、
前記比率計算処理で計算した比率と、所定の期間に出発時刻が含まれる前記乗り物の便である対象便についての予約人数及び出発時刻とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所への予想到着人数を計算して、計算した前記予想到着人数から所定の推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する混雑度推定処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする。

前記混雑度推定処理では、前記混雑度として、前記手続所での待ち時間を推定する
ことを特徴とする。

この発明に係る混雑度推定装置では、過去のデータを統計データとして利用し、推定日当日の利用者データに基づき、推定日の手続所の混雑度を推定する。そのため、推定日の混雑度を高精度に推定することができる。

実施の形態１に係る混雑度推定装置１００の機能を示す機能ブロック図。乗客データ記憶部１０３に記憶された情報の例を示す図。乗客種別記憶部１０４に記憶された情報の例を示す図。乗客データ記憶部１０３に記憶された情報の他の例を示す図。時刻表記憶部１０５に記憶された情報の例を示す図。比率計算部１０８が計算した予約人数に対するチェックインゲート２００への到着人数の比率ＲＤの例を示す図。実施の形態１に係る比率計算処理の流れを示すフローチャート。実施の形態１に係る予想到着人数計算処理の流れを示すフローチャート。実施の形態１に係る予想到着人数計算処理の説明図。実施の形態１に係る滞留人数計算処理の流れを示すフローチャート。実施の形態２に係る混雑度推定装置１００の機能を示す機能ブロック図。実施の形態２に係る実際到着人数計算処理の流れを示すフローチャート。混雑度推定装置１００のハードウェア構成の一例を示す図。

以下、図に基づき、この発明の実施の形態について説明する。
以下の説明において、処理装置は後述するＣＰＵ９１１等である。記憶装置は後述するＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、磁気ディスク装置９２０等である。入力装置は後述するキーボード９０２等である。出力装置は後述するＬＣＤ９０１、プリンタ９１６等である。通信装置は後述する通信ボード９１５等である。つまり、処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置、通信装置はいずれもハードウェアである。

実施の形態１．
実施の形態１では、手続き所として空港におけるチェックインカウンタや保安検査場に設けられたチケット確認用のゲート（チェックインゲート２００やセキュリティゲート３００、手続所の一例）の混雑度を推定する例を説明する。なお、混雑度を推定する場所は、これらに限定されるものではない。例えば、空港の搭乗口や、新幹線の改札や、映画館、劇場、競技場における入場ゲート等、事前に予約をした来場者が目的地へ向かう途中に通過する場所であれば他の場所であってもよい。
また、以下の説明において、１日は、０：００から２４時間として説明する。しかし、例えば、航空機の出発時刻が朝５：００から翌朝２：００までのような場合には、１日は、朝５：００から翌朝２：００までとしてもよいし、最終便の出発時刻である朝２：００から２４時間等としてもよい。つまり、１日の区切りは、適用する場所の状況に合わせて設定すればよい。

実施の形態１では、航空機の過去の便（既に出発した便）のデータに基づき、所定の時間区分毎にその便の予約人数に対するゲートへの到着人数の比を計算しておく。そして、計算した比を統計データとして用いて、当日の出発便の予約データに基づき、その日の所定の時間毎のゲートへの予想到着人数を計算して、計算した予想到着人数からその日の各時刻におけるゲートの混雑度を推定する。

図１は、実施の形態１に係る混雑度推定装置１００の機能を示す機能ブロック図である。
実施の形態１に係る混雑度推定装置１００は、到着情報収集部１０１、予約情報収集部１０２、乗客データ記憶部１０３、乗客種別記憶部１０４、時刻表記憶部１０５、状況種別判定部１０６、予約人数計算部１０７、比率計算部１０８、比率記憶部１０９、比率抽出部１１０、混雑度推定部１１１、混雑度出力部１１２を備える。
また、混雑度推定装置１００は、チェックインゲート２００、セキュリティゲート３００、予約システム４００とネットワークを介して接続されている。なお、予約システム４００は、航空機の予約データを管理するシステムである。

到着情報収集部１０１は、チェックインゲート２００やセキュリティゲート３００において搭乗券が処理された時刻（到着時刻）をゲート通過時刻として収集する。なお、到着情報収集部１０１は、混雑度推定装置１００が他の場所の混雑度を推定する場合、その場所において搭乗券を処理した時刻をゲート通過時刻として収集する。

予約情報収集部１０２は、予約毎の航空券番号、搭乗日、搭乗便名、出発地、到着地、出発時刻、到着時刻等の搭乗便データを予約システム４００から収集する。

乗客データ記憶部１０３は、到着情報収集部１０１が収集したゲート通過時刻と、予約情報収集部１０２が収集した搭乗便データとを、乗客データＰＤとして記憶する記憶装置である。また、乗客データ記憶部１０３は、乗客に関するその他の情報も記憶する。
図２は、乗客データ記憶部１０３に記憶された乗客データＰＤの例を示す図である。図２に示すように、乗客データ記憶部１０３は、過去の便を含む乗客の搭乗毎にデータＩＤを割り当て、搭乗便データとゲート通過時刻と乗客に関するその他の情報とを記憶する。なお、発券日と発券時刻とが、チェックインゲート２００におけるゲート通過時刻であり、保安検査場通過日と保安検査場通過時刻とがセキュリティゲート３００におけるゲート通過時刻である。発券日と発券時刻および保安検査場通過日と保安検査場通過時刻は、それぞれのゲートに設置された航空券読取装置（図示せず）が乗客の航空券（マイレージカード等、ＩＣカードを含む）から航空券番号を読み取った時刻となる。また、氏名、年齢、性別、マイレージサービスの会員番号、マイレージサービスの会員ランク、運賃種別が乗客に関するその他の情報である。なお乗客に関するその他の情報は、航空券の予約や購入の申込みを受け付け、航空機の便名とともに乗客の個人情報を記憶しているチケット予約システム４００からゲートで読み取られた航空券番号に一致する乗客に関する情報を取得することにより記憶される。このときマイレージカードを取得していなかったり、マイレージカード情報の入力がされなかった乗客データは、会員番号、会員ランク情報が未指定となる。

乗客種別記憶部１０４は、乗客の種別を表す乗客種別ＰＣの情報を予め記憶した記憶装置である。
図３は、乗客種別記憶部１０４に記憶された乗客種別ＰＣの例を示す図である。図３に示すように、乗客種別ＰＣは、例えば、年齢、性別、マイレージサービスの会員であるかどうか、マイレージサービスの会員ランク、運賃種別毎に割り当てられる。例えば、４０歳台、男性、ゴールド会員、回数券の属性に対して１つの乗客種別ＰＣが割り当てられる。
また図４のように、乗客データ記憶部１０３に記憶された乗客データＰＤの各レコードにそのレコードが示す乗客の乗客種別ＰＣを乗客種別記憶部１０４の記憶内容から決定して記憶するようにしてもよい。

時刻表記憶部１０５は、便名ＦＮ毎に、出発地、出発日、出発時刻ＤＴを予め記憶した記憶装置である。
図５は、時刻表記憶部１０５に記憶された情報の例を示す図である。なお、時刻表記憶部１０５は、その他、目的地、定員人数等を記憶してもよい。

状況種別判定部１０６は、インターネットから得られる外部情報等に基づき、その日の状況がどの状況種別Ｓに該当するかを処理装置により判定する。その日の状況とは、例えば、その日の天候、空港へのアクセス交通路の遅れ状況、曜日及び祝祭日種別などである。したがって、状況種別Ｓは、例えば、日毎に、天候、空港へのアクセス交通路の遅れ状況、曜日及び祝祭日種別などに応じて割り当てられる。例えば、天候晴れ、交通路の遅れなし、平日に対して１つの状況種別Ｓが割り当てられる。

予約人数計算部１０７は、予約情報収集部１０２が収集した搭乗便データから、乗客種別ＰＣ、便名ＦＮ、搭乗日ＤＸ毎に、予約人数ＰＮを処理装置により計算する。そのため、計算される予約人数ＰＮは、予約人数ＰＮ（ＰＣ，ＦＮ，ＤＸ）と表せる。
具体的な計算方法としては、予約情報収集部１０２から１つの予約に関する搭乗便データを取得すると、その搭乗便データに記載された、乗客種別ＰＣ、便名ＦＮ、搭乗日ＤＸに対応する、予約人数ＰＮ（ＰＣ，ＦＮ，ＤＸ）の値をインクリメントしていく。

比率計算部１０８は、乗客データ記憶部１０３、乗客種別記憶部１０４、時刻表記憶部１０５に記憶された情報等に基づき、出発時刻ＤＴを起算時刻とする所定の時間区分ＸＣ毎（例えば、５分毎）に、予約人数に対する各ゲートＧ（チェックインゲート２００とセキュリティゲート３００）への到着人数の比率ＲＤを処理装置により計算する。
比率ＲＤは、状況種別Ｓ、乗客種別ＰＣ、便名ＦＮ、搭乗口Ａ毎に計算される。そのため、計算される比率ＲＤは、これらの指標に時間区分ＸＣとゲートＧとを加えて、比率ＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）と表せる。
図６は、比率計算部１０８が計算した予約人数に対するチェックインゲート２００への到着人数の比率ＲＤの例を示す図である。図６では、横軸が出発時刻ＤＴを起算時刻とする時間（ここでは、出発時刻ＤＴまでの時間（分））を表しており、縦軸が予約人数に対するチェックインゲート２００への到着人数の比率を表している。図６に示すように、時間区分ＸＣ毎に比率ＲＤを計算することにより、予約人数に対する到着人数の分布が得られる。図６に示す例では、出発時刻ＤＴの６０分くらい前にチェックインゲート２００に到着するのがピークとなっている。

比率記憶部１０９は、比率計算部１０８が計算した予約人数に対する各ゲートへの到着人数の分布を示す情報を記憶する記憶装置である。

比率抽出部１１０は、比率記憶部１０９に記憶された比率ＲＤから、混雑度推定部１１１が使用する比率ＲＤを抽出する。

混雑度推定部１１１は、比率抽出部１１０が抽出した比率ＲＤと、予約人数計算部１０７が計算したその日（推定日）の各便の予約人数とに基づき、推定日の時間区分ＸＣ毎に各ゲートＧへ到着する予想到着人数ＰＡＮを処理装置により計算する。そして、混雑度推定部１１１は、計算した予想到着人数ＰＡＮから、各時刻における各ゲートＧにいる乗客数を表す滞留人数Ｑを混雑度として処理装置により推定する。

混雑度出力部１１２は、混雑度推定部１１１が計算した混雑度を出力装置へ出力する。

次に、比率計算部１０８が到着人数の比率ＲＤを計算して比率記憶部１０９に蓄積する比率計算処理について説明する。
比率計算処理は、既に出発した各便に対して実行され、演算対象とする便が出発した後、翌日の始発便が出発する前までに実行される。演算対象とする便は、入力装置を介してユーザから順次設定されるとしてもよいし、現在時刻の直前に出発した搭乗便が順次選択されるとしてもよいし、当日出発済みの便のうち演算がまだ済んでいないものの中から出発時刻ＤＴが最も早いものが順次選択されるとしてもよい。

図７は、実施の形態１に係る比率計算処理の流れを示すフローチャートである。
（Ｓ１０１）
比率計算部１０８は、演算対象とする便の出発日に対して状況種別判定部１０６が判定した状況種別Ｓを取得する。

（Ｓ１０２）
比率計算部１０８は、演算対象とする便の出発時刻ＤＴを時刻表記憶部１０５から取得する。

（Ｓ１０３）
比率計算部１０８は、乗客種別記憶部１０４に記憶されている乗客種別ＰＣから、演算対象とする乗客種別ＰＣを１つ選択する。比率計算部１０８は、例えば、格納されているメモリアドレスの小さい乗客種別ＰＣから順に選択する。

（Ｓ１０４）
比率計算部１０８は、演算対象の便の便名ＦＮと、Ｓ１０３で選択した乗客種別ＰＣとを有する乗客データＰＤを１つ、乗客データ記憶部１０３から取得する。なお、比率計算部１０８は、複数の乗客データＰＤが該当する場合には、例えば、まだＳ１０４で選択されていないデータのうち、データＩＤが最も若いデータを選択する。

（Ｓ１０５）
比率計算部１０８は、演算対象とするゲートＧを選択する。ここでは、チェックインゲート２００とセキュリティゲート３００とのどちらかが選択される。比率計算部１０８は、どのような順序に選択してもよく、例えばゲートの番号順、名称に付された番号順、アルファベット順、五十音順等でもよい。

（Ｓ１０６）
比率計算部１０８は、Ｓ１０４で取得した乗客データＰＤから、Ｓ１０５で選択したゲートＧを通過した通過時刻を取得する。そして、比率計算部１０８は、Ｓ１０２で取得した出発時刻ＤＴから通過時刻を引いた値Ｘを計算する。つまり、値Ｘは、通過時刻が出発時刻ＤＴの何分前であるかを表す。

（Ｓ１０７）
比率計算部１０８は、Ｓ１０６で計算した値Ｘが属する時間区分ＸＣを計算する。例えば、出発時刻ＤＴを起算時刻とする５分毎に比率ＲＤを計算する場合、値Ｘを５で除した値（小数点以下を切り捨て）を時間区分ＸＣとする。
ここで、時間区分ＸＣの時間幅（上記例では、５分）をＸＳとする。また、時間区分ＸＣは、０からＸＥまでの間に設定する。つまり、時間区分ＸＣは、出発時刻ＤＴの０分前から、“ＸＳ×ＸＥ”分前までの間に設定する。ＸＥは、乗客が搭乗便の前のどのくらい前までに到着するかによって決定すればよい。例えば、ＸＳ×ＸＥ＝２４時間としてもよい。

（Ｓ１０８）
比率計算部１０８は、Ｓ１０１で取得した状況種別Ｓ、Ｓ１０３で選択した乗客種別ＰＣ、演算対象の便（便名ＦＮ）、Ｓ１０５で選択したゲートＧ、演算対象の便の搭乗口Ａ、Ｓ１０７で計算した時間区分ＸＣについて、予約人数に対する到着人数の仮比率ＴＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）を式（１）に基づき計算する。
なお、演算対象の便の搭乗口Ａについての情報は、例えば、他のシステムで管理されているデータを取得してもよいし、乗客データＰＤに含めて保持しておくとしてもよい。また、仮比率ＴＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）は、比率計算処理の開始前に０に初期化されているものとする。
＜式（１）＞
ｔｍｐ１＝ＴＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）＋（１／ＰＮ（ＰＣ，ＦＮ，ＤＸ）），
ＴＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）＝ｔｍｐ１
ここで、ｔｍｐ１は一時的な変数である。ＰＮ（ＰＣ，ＦＮ，ＤＸ）は、予約人数計算部１０７によって計算された乗客種別ＰＣ、便名ＦＮ、搭乗日ＤＸ毎の予約人数である。つまり、式（１）では、該当の仮比率ＴＲＤを、“１／該当の乗客種別ＰＣ、便名ＦＮ、搭乗日ＤＸについての予約人数”だけ増加させる。

（Ｓ１０９）
比率計算部１０８は、全てのゲートＧ（ここでは、チェックインゲート２００とセキュリティゲート３００）について演算を完了したか否かを判定する。
比率計算部１０８は、全てのゲートＧについて演算を完了した場合（Ｓ１０９でＹＥＳ）、処理をＳ１１０へ進め、演算を完了していない場合（Ｓ１０９でＮＯ）、処理をＳ１０５へ戻し、演算していないゲートＧについての演算を実行する。

（Ｓ１１０）
比率計算部１０８は、演算対象の便の便名ＦＮと、Ｓ１０３で選択した乗客種別ＰＣとを有する全ての乗客データＰＤについて演算を完了したか否かを判定する。
比率計算部１０８は、全ての乗客データＰＤについて演算を完了した場合（Ｓ１１０でＹＥＳ）、処理をＳ１１１へ進め、演算を完了していない場合（Ｓ１１０でＮＯ）、処理をＳ１０４へ戻し、演算していない乗客データＰＤについての演算を実行する。

（Ｓ１１１）
比率計算部１０８は、全ての乗客種別ＰＣについて演算を完了したか否かを判定する。
比率計算部１０８は、全ての乗客種別ＰＣについて演算を完了した場合（Ｓ１１１でＹＥＳ）、処理をＳ１１２へ進め、演算を完了していない場合（Ｓ１１１でＮＯ）、処理をＳ１０３へ戻し、演算していない乗客種別ＰＣについての演算を実行する。

（Ｓ１１２）
比率計算部１０８は、Ｓ１０１で取得した状況種別Ｓ、各乗客種別ＰＣ、各ゲートＧ、演算対象の便の搭乗口Ａ、各時間区分ＸＣについて、Ｓ１０８で最終的に更新した仮比率ＴＲＤを用いて、比率記憶部１０９に蓄積された比率ＲＤを、式（２）に基づき更新する。
＜式（２）＞
ｔｍｐ２＝（１−α）ＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）＋αＴＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ），
ＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）＝ｔｍｐ２
ここで、ｔｍｐ２は一時的な変数である。αは学習係数であり、０＜α＜１である。学習係数αを０に近い値にするほど、過去に蓄積された比率ＲＤの影響が強くなり、学習係数αを１に近い値にするほど、新たに計算した仮比率ＲＤの影響が強くなる。

以上のように、比率計算処理を実行することにより、比率記憶部１０９には、状況種別Ｓ、乗客種別ＰＣ、便名ＦＮ、ゲートＧ、搭乗口Ａ、時間区分ＸＣ毎に、予約人数に対する到着人数の比率ＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）が蓄積される。
ここで、状況種別Ｓ毎に比率ＲＤを計算するのは、例えば、雪の日の方が晴れの日よりも早めにゲートＧに到着する傾向があるなど、その日の状況によって出発時刻のどの程度前にゲートＧに到着するかが変わるためである。
また、乗客種別ＰＣ毎に比率ＲＤを計算するのは、例えば、マイレージサービスの会員ランクが高く、空港を頻繁に利用している乗客の方が遅めにゲートＧに到着する傾向があるなど、乗客のタイプによって出発時刻のどの程度前にゲートＧに到着するかが変わるためである。
また、便名ＦＮ毎に比率ＲＤを計算するのは、例えば、行き先等によって出発時刻のどの程度前にゲートＧに到着するかが変わるためである。
また、搭乗口Ａ毎に比率ＲＤを計算するのは、搭乗口Ａの位置が遠い場合にはゲートＧに早めに到着する傾向があるなど、搭乗口Ａによって出発時刻のどの程度前にゲートＧに到着するかが変わるためである。

次に、混雑度推定部１１１が比率記憶部１０９に蓄積された比率ＲＤを統計データとして用いて各ゲートＧの混雑度を推定する混雑度推定処理について説明する。
混雑度推定処理は、予想到着人数計算処理と滞留人数計算処理とに分けられる。予想到着人数計算処理は、時間区分ＸＣ毎のゲートＧへの予想到着人数を計算する処理である。滞留人数計算処理は、予想到着人数計算処理で計算した予想到着人数からゲートＧの滞留人数Ｑを混雑度として計算する処理である。
混雑度推定処理は、推定日１日の混雑度の推移を推定してもよいし、推定日の任意の時刻（推定時刻）の混雑度を推定してもよい。また、混雑度推定処理は、推定日１日の混雑度の推移を推定する場合には、例えば空港の営業開始前等に実行され、推定時刻の混雑度を推定する場合には、推定時刻の所定時間前までに実行される。また、以下の説明では、全ゲートＧについての混雑度を推定するものとするが、入力装置を介してユーザが指定したゲートＧについてのみ混雑度を推定してもよい。
ここでは、推定日１日（０：００から２３：５９まで）の混雑度を推定する処理を例として説明する。

図８は、実施の形態１に係る予想到着人数計算処理の流れを示すフローチャートである。
（Ｓ２０１）
混雑度推定部１１１は、状況種別判定部１０６がその日（混雑度の推定日）に対して判定した状況種別Ｓを取得する。

（Ｓ２０２）
混雑度推定部１１１は、推定日に出発する全ての便の便名ＦＮと、その便の出発時刻ＤＴとを時刻表記憶部１０５から取得する。

（Ｓ２０３）
混雑度推定部１１１は、Ｓ２０２で取得した便名ＦＮの中から、演算対象とする便の便名ＦＮを１つ選択し、その便の出発時刻ＤＴを取得する。混雑度推定部１１１は、例えば出発時刻の早い便から順に選択する。

（Ｓ２０４）
混雑度推定部１１１は、乗客種別記憶部１０４に記憶されている乗客種別ＰＣから、演算対象とする乗客種別ＰＣを１つ選択する。混雑度推定部１１１は、例えば、格納されているメモリアドレスの小さい乗客種別ＰＣから順に選択する。

（Ｓ２０５）
混雑度推定部１１１は、演算対象とするゲートＧを選択する。ここでは、チェックインゲート２００とセキュリティゲート３００とのどちらかが選択される。混雑度推定部１１１は、どのような順序に選択してもよく、例えばゲートの番号順、名称に付された番号順、アルファベット順、五十音順等でもよい。

（Ｓ２０６）
混雑度推定部１１１は、時間区分ＸＣを０とする。

（Ｓ２０７）
混雑度推定部１１１は、Ｓ２０１で取得した状況種別Ｓ、Ｓ２０４で選択した乗客種別ＰＣ、Ｓ２０３で選択した演算対象の便（便名ＦＮ）、Ｓ２０５で選択したゲートＧ、演算対象の便の搭乗口Ａ、現在の時間区分ＸＣについての予約人数に対する到着人数の比率ＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）を、比率抽出部１１０に取得させる。

（Ｓ２０８）
混雑度推定部１１１は、“ＤＴ（ＦＮ）−ＸＣ×ＸＳ”から“ＤＴ（ＦＮ）−（（ＸＣ−１）×ＸＳ）”までに、Ｓ２０５で選択したゲートＧに到着する予想人数である予想到着人数ＰＡＮ（Ｇ，ＤＴ（ＦＮ）−ＸＣ×ＸＳ）を、式（３）に基づき計算する。
なお、ＤＴ（ＦＮ）は、便名ＦＮの便の出発時刻である。また、ＸＣは時間区分であり、ＸＳは時間区分ＸＣの時間幅である。したがって、“ＤＴ（ＦＮ）−ＸＣ×ＸＳ”から“ＤＴ（ＦＮ）−（（ＸＣ−１）×ＸＳ）”までは、演算対象の便の出発時刻の所定の時間前の時刻から、その時刻のＸＳ後の時刻までを示す。例えば、時間区分ＸＣが３、時間幅ＸＳが５分であれば、出発時刻の前、１５分から１０分までを示す。
また、予想到着人数ＰＡＮ（Ｇ，ＤＴ（ＦＮ）−ＸＣ×ＸＳ）は、混雑度推定処理の開始前に０に初期化されているものとする。
＜式（３）＞
ｔｍｐ３＝ＰＡＮ（Ｇ，ＤＴ（ＦＮ）−ＸＣ×ＸＳ）＋ＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）×ＰＮ（ＰＣ，ＦＮ，ＤＸ），
ＰＡＮ（Ｇ，ＤＴ（ＦＮ）−ＸＣ×ＸＳ）＝ｔｍｐ３
ここで、ｔｍｐ３は一時的な変数である。ＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）は、Ｓ２０７で取得された到着人数の比率ＲＤである。ＰＮ（ＰＣ，ＦＮ，ＤＸ）は、予約人数計算部１０７によって計算された乗客種別ＰＣ、便名ＦＮ、搭乗日ＤＸ毎の予約人数である。

（Ｓ２０９）
混雑度推定部１１１は、時間区分ＸＣを１増加させる。

（Ｓ２１０）
混雑度推定部１１１は、時間区分ＸＣがＸＥであるか否かを判定する。
混雑度推定部１１１は、時間区分ＸＣがＸＥである場合（Ｓ２１０でＹＥＳ）、処理をＳ２１１へ進め、時間区分ＸＣがＸＥでない場合（Ｓ２１０でＮＯ）、処理をＳ２０７へ戻し、次の時間についての演算を実行する。

（Ｓ２１１）
混雑度推定部１１１は、全てのゲートＧについて演算を完了したか否かを判定する。
混雑度推定部１１１は、全てのゲートＧについて演算を完了した場合（Ｓ２１１でＹＥＳ）、処理をＳ２１２へ進め、演算を完了していない場合（Ｓ２１１でＮＯ）、処理をＳ２０５へ戻し、演算していないゲートＧについての演算を実行する。

（Ｓ２１２）
混雑度推定部１１１は、全ての乗客種別ＰＣについて演算を完了したか否かを判定する。
混雑度推定部１１１は、全ての乗客種別ＰＣについて演算を完了した場合（Ｓ２１２でＹＥＳ）、処理をＳ２１３へ進め、演算を完了していない場合（Ｓ２１２でＮＯ）、処理をＳ２０４へ戻し、演算していない乗客種別ＰＣについての演算を実行する。

（Ｓ２１３）
混雑度推定部１１１は、Ｓ２０２で取得した全ての便名ＦＮの便について演算を完了したか否かを判定する。
混雑度推定部１１１は、全ての便について演算を完了した場合（Ｓ２１３でＹＥＳ）、予想到着人数計算処理を終了し、演算を完了していない場合（Ｓ２１３でＮＯ）、処理をＳ２０３へ戻し、演算していない便についての演算を実行する。

以上のように、予想到着人数計算処理を実行することにより、推定日の時間区分ＸＣ毎に各ゲートＧについての予想到着人数ＰＡＮ（Ｇ，ＤＴ（ＦＮ）−ＸＣ×ＸＳ）が計算される。

図９は、実施の形態１に係る予想到着人数計算処理の説明図である。
図９に示すように、予想到着人数計算処理では、比率計算処理で計算された対応する比率ＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）（図９（ａ）参照）に、各便の予約人数を乗じて、各便についての予想到着人数を時間区分ＸＣ毎に計算する（図９（ｂ）参照）。そして、各便について計算した予想到着人数を時間区分ＸＣ毎に足し合わせることにより、合計の予想到着人数を計算する（図９（ｃ））。

図１０は、実施の形態１に係る滞留人数計算処理の流れを示すフローチャートである。
（Ｓ３０１）
混雑度推定部１１１は、演算対象とするゲートＧを選択する。ここでは、チェックインゲート２００とセキュリティゲート３００とのどちらかが選択される。比率計算部１０８は、どのような順序に選択してもよく、例えばゲートの番号順、名称に付された番号順、アルファベット順、五十音順等でもよい。

（Ｓ３０２）
混雑度推定部１１１は、演算時刻Ｔを初期値に初期化する。なお、初期値は、演算対象の開始時刻である。ここでは、初期値は、０：００である。

（Ｓ３０３）
混雑度推定部１１１は、ゲートＧの滞留人数Ｑ（Ｇ，０：００）を０に初期化する。

（Ｓ３０４）
混雑度推定部１１１は、演算時刻Ｔをサンプリング時間ｓｔだけ増加させる。サンプリング時間ｓｔは予め任意の値に設定されている。ここでは、サンプリング時間ｓｔは、時間区分ＸＣの時間幅ＸＳであるとする。

（Ｓ３０５）
混雑度推定部１１１は、演算時刻ＴにおけるゲートＧの滞留人数Ｑ（Ｇ，Ｔ）を、式（４）に基づき計算する。
＜式（４）＞
Ｑ（Ｇ，Ｔ）＝Ｑ（Ｇ，Ｔ−ｓｔ）＋ＰＡＮ（Ｇ，Ｔ）−ＧＰ（Ｇ）
ここで、Ｑ（Ｇ，Ｔ−ｓｔ）は、演算時刻Ｔよりもサンプリング時間ｓｔだけ前の時刻における滞留人数である。ＰＡＮ（Ｇ，Ｔ）は、演算時刻Ｔよりもサンプリング時間ｓｔだけ前の時刻から、演算時刻Ｔまでの間に、ゲートＧに到着すると予想される到着予想人数である。ＰＡＮ（Ｇ，Ｔ）は、予想到着人数計算処理において計算されている。ＧＰ（Ｇ）は、サンプリング時間ｓｔの間にゲートＧを通過できる人数である。
ＧＰ（Ｇ）は、例えば、ゲートＧのエリアに設置されている搭乗券読取装置の数やチケット発券機の数や係員の数と、乗客１人の処理に必要な時間とから求めることができる。また、ＧＰ（Ｇ）は、乗客１人がゲートを通過するのにかかる時間から求めることもできる。例えば、搭乗券読取装置による確認と、係員による確認との両方が必要なゲートｇにおいては、搭乗券読取装置が乗客１人を処理する時間がｇｔ１、係員が乗客１人を処理する時間をｇｔ２、搭乗券読取装置の数をｇｎ１，係員の人数をｇｎ２とすると、ＧＰ（ｇ）は式（５）で求められる。
＜式（５）＞
ＧＰ（ｇ）＝ｓｔ／ｍａｘ（ｇｔ１／ｇｎ１，ｇｔ２／ｇｎ２）
ここで、ｍａｘは引数のうち最大の値を与える関数である。

（Ｓ３０６）
混雑度推定部１１１は、演算時刻Ｔが演算対象の最終時刻（ここでは、２３：５９）以降の時刻であるか否かを判定する。
混雑度推定部１１１は、演算時刻Ｔが演算対象の最終時刻以降である場合（Ｓ３０６でＹＥＳ）、処理をＳ３０７へ進め、演算時刻Ｔが演算対象の最終時刻前である場合（Ｓ３０６でＮＯ）、処理をＳ３０４へ戻し、演算時刻Ｔをサンプリング時間ｓｔだけ進めて演算を実行する。

（Ｓ３０７）
混雑度推定部１１１は、全てのゲートＧについて演算を完了したか否かを判定する。
混雑度推定部１１１は、全てのゲートＧについて演算を完了した場合（Ｓ３０７でＹＥＳ）、処理をＳ３０８へ進め、演算を完了していない場合（Ｓ３０７でＮＯ）、処理をＳ３０１へ戻し、演算していないゲートＧについての演算を実行する。

（Ｓ３０８）
混雑度出力部１１２は、Ｓ３０５で計算された各ゲートＧの各時刻における滞留人数Ｑを、そのゲートのその時刻における混雑度として出力する。

以上のように、滞留人数計算処理を実行することにより、推定日のサンプリング時間ｓｔ毎の時刻における各ゲートＧの滞留人数Ｑ（Ｇ，Ｔ）が混雑度として計算される。
また混雑度として算出された滞留人数Ｑ（Ｇ，Ｔ）を用いて、混雑の度合いを示す別の混雑度を算出することもできる。
基準のサンプリング時間ｓｔをいずれかに設定し、各サンプリング時間ｓｔ毎の各ゲートＧの滞留人数Ｑ（Ｇ，Ｔ）を、基準サンプリング時間ｓｔの滞留人数Ｑ（Ｇ，Ｔ）と比較することにより、推定日の中で各サンプリング時間ｓｔ毎の混雑度を算出することができる。例えば、混雑度推定部１１１は基準のサンプリング時間ｓｔを滞留人数Ｑ（Ｇ，Ｔ）の中間値を示す時間区分とし、個々のサンプリング時間ｓｔの滞留人数Ｑ（Ｇ，Ｔ）を基準時間区分の滞留人数Ｑ（Ｇ，Ｔ）と比較する処理を行うことにより、滞留人数Ｑ（Ｇ，Ｔ）の中間値より滞留人数Ｑ（Ｇ，Ｔ）が多い場合は混んでいる、中間値より滞留人数Ｑ（Ｇ，Ｔ）が少ない場合は空いている等の判定ができる。それにより混雑度推定部１１１は、朝６時〜１０時は空いていて、１０時〜１５時は比較的空いていて、１５時〜１７時は混んでいて、１７時から２１時は比較的混んでいるといった、定性的な情報を提示することもできる。
また、各ゲートの前の待ちスペースの面積を与えておき、滞留密度＝待ちスペース面積／滞留人数Ｑ（Ｇ，Ｔ）の値が、基準滞留密度に対してどの程度であるかを混雑度として表してもよい。
例えば、基準滞留密度は、空港の建物設計時に仮定した滞留密度を使ってもよい。
また、混雑度の代わりに、平均待ち時間＝Ｑ（Ｇ，Ｔ）／ＧＰ（Ｇ）を表示するようにしてもよい。

実施の形態１に係る混雑度推定装置１００は、過去のデータを統計データとして用いて、推定日当日の予約人数から手続所の混雑度を推定する。また、混雑度推定装置１００は、乗客種別、当日の天候や空港へのアクセス交通路の遅れ状況、曜日及び祝祭日の種別が対応する過去のデータを統計データとして用いて、手続所の混雑度を推定する。そのため、高精度に手続所の混雑度を推定することができる。
その結果、高精度に推定した手続所の混雑度を利用者へ事前に告知することができる。また、サンプリング時間ｓｔ毎の時刻における滞留人数Ｑ（Ｇ，Ｔ）と手続所での乗客一人当たりの処理時間とから、各ゲートでの端末の設置台数、係員の人数、案内用の表示板や表示装置の設置台数等を算出できる。それにより、手続所の係員の配置人数や稼動させる機器の数を適切に計画して運用することができる。

なお、上記説明では、比率計算処理は、演算対象とする便が出発した後、翌日の始発便が出発する前までに実行されるとした。しかし、比率計算処理は、混雑度を推定する推定日当日の便のうち、既に出発した便も対象として、混雑度推定処理の実行前までに実行するとしてもよい。つまり、推定日当日の既に出発した便についてのデータも統計データとして用いてもよい。

また、上記説明では、Ｓ３０４において、サンプリング時間ｓｔは、時間幅ＸＳであるとした。しかし、サンプリング時間ｓｔは、例えば、時間幅ＸＳ約数に設定されていてもよい。例えば、ｓｔ＝ＸＳ／ｄ（ｄは１以上の整数）であるとする。この場合、Ｓ３０５において、ＰＡＮ（Ｇ，Ｔ）は、演算時刻Ｔよりも時間幅Ｘだけ前の時刻から、演算時刻Ｔまでの間に、ゲートＧに到着すると予想される到着予想人数を、整数ｄで除した人数とすればよい。

また、上記説明では、推定日１日の混雑度を推定する処理を例として説明した。推定日のある時刻（推定時刻）の混雑度を推定する場合、Ｓ３０６における演算対象の最終時刻を推定時刻とすればよい。

また、上記説明では、各ゲートの予想到着人数をそれぞれ計算していた。しかし、あるゲートの予想到着人数から他のゲートの予想到着人数を推定してもよい。
例えば、チェックインゲート２００を通過した後、セキュリティゲート３００を通過する場合、チェックインゲート２００についてのみ上述した方法により予想到着人数を推定する。そして、セキュリティゲート３００についての予想到着人数は、チェックインゲート２００についての予想到着人数を所定の時間だけシフトさせて得るとしてもよい。例えば、チェックインゲート２００に到着した概ね２０分後にセキュリティゲート３００に到着するのであれば、セキュリティゲート３００についての予想到着人数を、２０分前の時点におけるチェックインゲート２００の予想到着人数とすればよい。また、例えば、チェックインゲート２００に到着してからセキュリティゲート３００に到着するまでにかかる時間の分布データ（移動分布データ）に基づき、チェックインゲート２００についての予想到着人数からセキュリティゲート３００についての予想到着人数を計算してもよい。

実施の形態２．
実施の形態２では、実施の形態１で説明した混雑度の計算において、混雑度の計算を実行する時点（現在時刻ＰＴ）までにゲートを通過した乗客に関する情報を用いて逐次的に混雑度を補正する方法について説明する。
実施の形態２に係る混雑度推定装置１００について、実施の形態１に係る混雑度推定装置１００と異なる部分のみ説明する。

図１１は、実施の形態２に係る混雑度推定装置１００の機能を示す機能ブロック図である。
実施の形態２に係る混雑度推定装置１００は、図１に示す実施の形態１に係る混雑度推定装置１００が備える機能に加え、到着済乗客数計算部１１３を備える。

到着済乗客数計算部１１３は、時刻Ｔにおいて、チェックインゲート２００やセキュリティゲート３００に実際に到着した乗客の人数である実際到着人数ＰＡＮＣを処理装置により計算する。
なお、実際到着人数ＰＡＮＣは、便名ＦＮ、ゲートＧ、時刻Ｔ毎に計算される。そのため、計算される実際到着人数ＰＡＮＣは、実際到着人数ＰＡＮＣ（ＦＮ，Ｇ，Ｔ）と表せる。

混雑度推定部１１１は、実施の形態１と同様に、予想到着人数ＰＡＮを計算する。そして、混雑度推定部１１１は、計算した予想到着人数ＰＡＮと、到着済乗客数計算部１１３が計算した実際到着人数ＰＡＮＣとから、各時刻における各ゲートＧの混雑度Ｑを処理装置により推定する。

図１２は、実施の形態２に係る実際到着人数計算処理の流れを示すフローチャートである。実際到着人数計算処理は、現在時刻ＰＴにおけるゲートＧへの実際到着人数を計算する処理である。
（Ｓ４０１）
到着済乗客数計算部１１３は、推定日に出発する便の便名ＦＮと、その便の出発時刻ＤＴとを時刻表記憶部１０５から取得する。

（Ｓ４０２）
到着済乗客数計算部１１３は、Ｓ４０１で取得した便名ＦＮの中から、演算対象とする便の便名ＦＮを選択し、その便の出発時刻ＤＴを取得する。到着済乗客数計算部１１３は、例えば出発時刻の早い便から順に選択する。

（Ｓ４０３）
到着済乗客数計算部１１３は、乗客種別記憶部１０４に記憶されている乗客種別ＰＣから、演算対象とする乗客種別ＰＣを１つ選択する。到着済乗客数計算部１１３は、例えば、格納されているメモリアドレスの小さい乗客種別ＰＣから順に選択する。

（Ｓ４０４）
到着済乗客数計算部１１３は、演算対象とするゲートＧを選択する。ここでは、チェックインゲート２００とセキュリティゲート３００とのどちらかが選択される。到着済乗客数計算部１１３は、どのような順序に選択してもよく、例えばゲートの番号順、名称に付された番号順、アルファベット順、五十音順等でもよい。

（Ｓ４０５）
到着済乗客数計算部１１３は、演算時刻Ｔを初期値に初期化する。なお、初期値は、演算対象の開始時刻である。ここでは、初期値は、０：００である。

（Ｓ４０６）
到着済乗客数計算部１１３は、演算時刻Ｔをサンプリング時間ｓｔだけ増加させる。サンプリング時間ｓｔは予め任意の値に設定されている。サンプリング時間ｓｔは、例えば、時間幅ＸＳである。

（Ｓ４０７）
到着済乗客数計算部１１３は、演算時刻Ｔにおいて、ゲートＧに実際に到着している乗客の人数を、式（５）のように計算する。
＜式（５）＞
ｔｍｐ４＝ＰＡＮＣ（ＦＮ，Ｇ，Ｔ）＋ＰＤＣ（ＰＣ，ＦＮ，ＤＸ，Ｇ，Ａ，Ｔ），
ＰＡＮＣ（ＦＮ，Ｇ，Ｔ）＝ｔｍｐ４
ここで、ｔｍｐ４は一時的な変数である。ＰＤＣ（ＰＣ，ＦＮ，ＤＸ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）は乗客管理データＰＤのうち、乗客種別がＰＣ、搭乗便がＦＮ、搭乗日がＤＸ、通過ゲートがＧ、搭乗口がＡのうち、ゲートＧを時刻Ｔ−ｓｔから時刻Ｔまでの間に通過した数である。
ＰＤＣ（ＰＣ，ＦＮ，ＤＸ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）は、乗客種別がＰＣ、搭乗便がＦＮ、搭乗日がＤＸ、通過ゲートがＧ、搭乗口がＡのうち、ゲートＧを時刻Ｔ−ｓｔから時刻Ｔまでという条件で、乗客データ記憶部１０３のレコードの件数をカウントすれば計算できる。

（Ｓ４０８）
到着済乗客数計算部１１３は、演算時刻Ｔが現在時刻ＰＴ以降の時刻であるか否かを判定する。
到着済乗客数計算部１１３は、演算時刻Ｔが現在時刻ＰＴ以降である場合（Ｓ４０８でＹＥＳ）、処理をＳ４０９へ進め、演算時刻Ｔが現在時刻ＰＴ前である場合（Ｓ４０８でＮＯ）、処理をＳ４０６へ戻し、演算時刻Ｔをサンプリング時間ｓｔだけ進めて演算を実行する。

（Ｓ４０９）
到着済乗客数計算部１１３は、全てのゲートＧについて演算を完了したか否かを判定する。
到着済乗客数計算部１１３は、全てのゲートＧについて演算を完了した場合（Ｓ４０９でＹＥＳ）、処理をＳ４１０へ進め、演算を完了していない場合（Ｓ４０９でＮＯ）、処理をＳ４０４へ戻し、演算していないゲートＧについての演算を実行する。

（Ｓ４１０）
到着済乗客数計算部１１３は、全ての乗客種別ＰＣについて演算を完了したか否かを判定する。
到着済乗客数計算部１１３は、全ての乗客種別ＰＣについて演算を完了した場合（Ｓ４１０でＹＥＳ）、処理をＳ４１１へ進め、演算を完了していない場合（Ｓ４１０でＮＯ）、処理をＳ４０３へ戻し、演算していない乗客種別ＰＣについての演算を実行する。

（Ｓ４１１）
到着済乗客数計算部１１３は、Ｓ４０１で取得した全ての便名ＦＮの便について演算を完了したか否かを判定する。
到着済乗客数計算部１１３は、全ての便について演算を完了した場合（Ｓ４１１でＹＥＳ）、実際到着人数計算処理を終了し、演算を完了していない場合（Ｓ４１１でＮＯ）、処理をＳ４０２へ戻し、演算していない便についての演算を実行する。

以上のように、実際到着人数計算処理を実行することにより、処理を実行した時点（現在時刻ＰＴ）までに各ゲートＧに実際に到着した人数ＰＡＮＣ（ＦＮ，Ｇ，Ｔ）が計算される。

そして、図１０のＳ３０５において、混雑度推定部１１１は、現在時刻ＰＴまでに予想される到着人数と、現在時刻ＰＴまでに実際に到着した人数との差を用いることにより、演算時刻ＴにおけるゲートＧ（Ｇ，Ｔ）の滞留人数を計算する。

まず、混雑度推定部１１１は、式（６）に基づき、便名ＦＮについて、現在時刻ＴまでにゲートＧに到着すると予想された人数と、ゲートＧに実際に到着した人数との差を、現在時刻から便名ＦＮの出発時刻までの到着分布に従って按分した補正値ＡＶを求める。
＜式（６）＞
ＡＶ＝Σ_ＦＮ（（ＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，（（ＤＴ（ＦＮ）−Ｔ））／ＸＳ））／（Σ_{ｘｃ＝（（（ＤＴ（ＦＮ）−ＰＴ）／ＸＳ）＋１）} ^{ＤＴ（ＦＮ）}（ＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ｘｃ）））×（Σ_{ＸＣ＝（（ＤＴ（ＦＮ）−ＰＴ）／ＸＳ））} ^ＸＥ（ＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）×ＰＮ（ＰＣ，ＦＮ，ＤＸ）−ＰＡＮＣ（ＦＮ，Ｇ，ＰＴ）））
ここで、“（ＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，（（ＤＴ（ＦＮ）−Ｔ））／ＸＳ））”は、Ｓ３０５において演算対象としている時刻Ｔを含む時間区分ＸＣにおける比率ＲＤである。“（Σ_{ｘｃ＝（（（ＤＴ（ＦＮ）−ＰＴ）／ＸＳ）＋１）} ^{ＤＴ（ＦＮ）}（ＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ｘｃ）））”は、現在時刻ＰＴを含む時間区分ＸＣから出発時刻までの比率ＲＤの和である。“（Σ_{ＸＣ＝（（ＤＴ（ＦＮ）−ＰＴ）／ＸＳ））} ^ＸＥ（ＲＤ（Ｓ，ＰＣ，ＦＮ，Ｇ，Ａ，ＸＣ）×ＰＮ（ＰＣ，ＦＮ，ＤＸ）”は、現在時刻ＰＴまでにゲートＧに到着すると予想された人数である。“ＰＡＮＣ（ＦＮ，Ｇ，Ｔ）”は、到着済乗客数計算部１１３が計算した現在時刻ＰＴまでにゲートＧに実際に到着した人数である。

そして、混雑度推定部１１１は、計算した補正値ＡＶを用いて、演算対象時刻ＴにおけるゲートＧ（Ｇ，Ｔ）の滞留人数を、式（７）に基づき計算する。
＜式（７）＞
Ｑ（Ｇ，Ｔ）＝Ｑ（Ｇ，Ｔ−ｓｔ）＋ＰＡＮ（Ｇ，Ｔ）＋ＡＶ＋ＧＰ（Ｇ）

以上のように、実施の形態２に係る混雑度推定装置１００は、実際に手続所に到着した人数を用いて、この後手続所に到着する人数を補正して、混雑度を推定する。そのため、より高精度に手続所の混雑度を推定することができる。

なお、以上の実施の形態では、空港におけるチェックインカウンタや保安検査場に設けられたチケット確認用のゲートの混雑度を推定する例を説明した。しかし、上述したように、混雑度を推定する場所は、これらに限定されるものではない。例えば、空港の搭乗口や、新幹線の改札や、映画館、劇場、競技場における入場ゲート等、事前に予約をした来場者が目的地へ向かう途中に通過する場所であれば他の場所であってもよい。
例えば、映画館における入場ゲートの混雑度を推定する場合、上記説明における乗客を来場者、航空機の便を上映の回、搭乗口を会場（目的地）と読み替えればよい。さらに出発時刻を対象上映物の開始時刻と読み替えればよい。

次に、実施の形態における混雑度推定装置１００のハードウェア構成について説明する。
図１３は、混雑度推定装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
図１３に示すように、混雑度推定装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、ＬＣＤ９０１（ＬｉｑｕｉｄＣｒｙｓｔａｌＤｉｓｐｌａｙ）、キーボード９０２（Ｋ／Ｂ）、通信ボード９１５、プリンタ９１６、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０（固定ディスク装置）の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。磁気ディスク装置９２０は、所定の固定ディスクインタフェースを介して接続される。

磁気ディスク装置９２０又はＲＯＭ９１３などには、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。

プログラム群９２３には、上記の説明において「到着情報収集部１０１」、「予約情報収集部１０２」、「状況種別判定部１０６」、「予約人数計算部１０７」、「比率計算部１０８」、「比率抽出部１１０」、「混雑度推定部１１１」、「混雑度出力部１１２」、「到着済乗客数計算部１１３」等として説明した機能を実行するソフトウェアやプログラムやその他のプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、上記の説明において「乗客データ記憶部１０３」、「乗客種別記憶部１０４」、「時刻表記憶部１０５」、「比率記憶部１０９」等に記憶される情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「ファイル」や「データベース」の各項目として記憶される。「ファイル」や「データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示などのＣＰＵ９１１の動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示のＣＰＵ９１１の動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。

また、上記の説明におけるフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、その他光ディスク等の記録媒体やＩＣチップに記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体や電波によりオンライン伝送される。
また、上記の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」、「〜手段」、「〜機能」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。また、「〜装置」として説明するものは、「〜回路」、「〜機器」、「〜手段」、「〜機能」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。さらに、「〜処理」として説明するものは「〜ステップ」であっても構わない。すなわち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、ＲＯＭ９１３等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、上記で述べた「〜部」としてコンピュータ等を機能させるものである。あるいは、上記で述べた「〜部」の手順や方法をコンピュータ等に実行させるものである。

１００混雑度推定装置、１０１到着情報収集部、１０２予約情報収集部、１０３乗客データ記憶部、１０４乗客種別記憶部、１０５時刻表記憶部、１０６状況種別判定部、１０７予約人数計算部、１０８比率計算部、１０９比率記憶部、１１０比率抽出部、１１１混雑度推定部、１１２混雑度出力部、１１３到着済乗客数計算部、２００チェックインゲート、３００セキュリティゲート、４００予約システム。

Claims

乗り物の乗客が前記乗り物の乗り場へ向かう際に手続する手続所の混雑度を推定する混雑度推定装置であり、
既に出発した前記乗り物の便である過去便についての予約人数及び出発時刻と、前記過去便の乗客が前記手続所に到着した時刻とに基づき、前記乗り物の出発時刻を起算時刻とした所定の時間区分毎に、前記乗り物の予約人数に対する前記手続所への到着人数の比率を計算する比率計算部と、
前記比率計算部が計算した比率と、所定の期間に出発時刻が含まれる前記乗り物の便である対象便についての予約人数及び出発時刻とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所への予想到着人数を計算して、計算した前記予想到着人数から所定の推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する混雑度推定部と
を備えることを特徴とする混雑度推定装置。
前記比率計算部は、前記推定時刻を含む推定日の前日までの便を前記過去便として、前記比率を計算し、
前記混雑度推定部は、前記推定日に出発時刻が含まれる便を前記対象便として、前記予想到着人数を計算する
ことを特徴とする請求項１に記載の混雑度推定装置。
前記比率計算部は、その日の状況を表す状況種別毎に前記比率を計算し、
前記混雑度推定部は、前記推定日に対応する状況種別に対応して計算された前記比率に基づき、前記予想到着人数を計算する
ことを特徴とする請求項２に記載の混雑度推定装置。
前記比率計算部は、乗客の種別を表す乗客種別毎に前記比率を計算し、
前記混雑度推定部は、前記対象便の予約者の乗客種別毎に、その乗客種別に対応して計算された前記比率と、前記対象便のその乗客種別の予約人数とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所へのその乗客種別の乗客の予想到着人数を計算して、乗客種別毎に計算した予想到着人数を前記所定の時間区分毎に合計することにより、前記手続所への合計の予想到着人数を前記所定の時間区分毎に計算する
ことを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載の混雑度推定装置。
前記混雑度推定部は、前記予想到着人数と、前記所定の時間区分に前記手続所での処理を終える人数とから、前記所定の時間区分毎に前記手続所に残っている乗客の人数である残留人数を計算して、計算した前記残留人数から前記推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する
ことを特徴とする請求項１から４までのいずれか１項に記載の混雑度推定装置。
前記混雑度推定部は、前記予想到着人数を計算した計算時刻までに前記対象便の乗客が前記手続所に到着する予想合計人数を前記予想到着人数から計算するとともに、計算した前記予想合計人数と、前記計算時刻において前記対象便の乗客が前記手続所に現実に到着した現実到着人数との差に応じて、前記計算時刻以降の予想到着人数を補正し、補正した前記予想到着人数から前記推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する
ことを特徴とする請求項１から５までのいずれか１項に記載の混雑度推定装置。
前記混雑度推定装置は、さらに、前記乗客が前記乗り場へ向かう際に、前記手続所で手続した後に手続する第２手続所の混雑度を推定し、
前記混雑度推定部は、前記推定時刻の所定時間前における前記手続所の混雑度を推定し、推定した前記手続所の混雑度を、前記推定時刻における前記第２手続所の混雑度とする
ことを特徴とする請求項１から６までのいずれか１項に記載の混雑度推定装置。
前記混雑度推定部は、前記推定時刻の所定時間前における前記手続所の混雑度を、前記手続所から前記第２手続所までの前記乗客の移動分布に基づき補正して、前記推定時刻における前記第２手続所の混雑度とする
ことを特徴とする請求項７に記載の混雑度推定装置。
前記混雑度推定部は、前記混雑度として、前記手続所での待ち時間を推定する
ことを特徴とする請求項１から８までのいずれか１項に記載の混雑度推定装置。
予約対象への来場者が前記予約対象についての目的地へ向かう際に通過する手続所の混雑度を推定する混雑度推定装置であり、
既に開始された前記予約対象の回である過去回の予約人数及び開始時刻と、前記過去回の来場者が前記手続所に到着した時刻とに基づき、前記予約対象の開始時刻を起算時刻とした所定の時間区分毎に、前記予約対象の予約人数に対する前記手続所への到着人数の比率を計算する比率計算部と、
前記比率計算部が計算した比率と、所定の期間に開始時刻が含まれる前記予約対象の回である対象回についての予約人数及び開始時刻とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所への予想到着人数を計算して、計算した前記予想到着人数から所定の推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する混雑度推定部と
を備えることを特徴とする混雑度推定装置。
乗り物の乗客が前記乗り物の乗り場へ向かう際に手続する手続所の混雑度を推定する混雑度推定プログラムであり、
既に出発した前記乗り物の便である過去便についての予約人数及び出発時刻と、前記過去便の乗客が前記手続所に到着した時刻とに基づき、前記乗り物の出発時刻を起算時刻とした所定の時間区分毎に、前記乗り物の予約人数に対する前記手続所への到着人数の比率を計算する比率計算処理と、
前記比率計算処理で計算した比率と、所定の期間に出発時刻が含まれる前記乗り物の便である対象便についての予約人数及び出発時刻とに基づき、前記所定の時間区分毎に前記手続所への予想到着人数を計算して、計算した前記予想到着人数から所定の推定時刻における前記手続所の混雑度を推定する混雑度推定処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする混雑度推定プログラム。
前記混雑度推定処理では、前記混雑度として、前記手続所での待ち時間を推定する
ことを特徴とする請求項１１に記載の混雑度推定プログラム。