JP5658593B2 - 車両混雑率予測装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は電車の利用者に対して車両混雑状況を予測し提供するシステム及びその方法に関し、特に、特定路線での車両毎の混雑状況を予測し提供できる車両混雑率予測システム及びその方法に関するものである。

通勤通学時の電車の混雑状況は社会問題となっている。日々の各時間帯における電車の各車両の混雑状況は、乗客の目的駅・天気・車両トラブルや事故・目的地付近のランドマークでのイベント・目的地付近に存在する企業や学校により異なるのが現状である。また、普段利用しない路線を利用する場合、通勤通学時以外の時間帯であっても上記の影響によっては混雑した車両に乗り合わせてしまう可能性があり、不便を感じることがある。電車を利用する乗客が、予め各車両の混雑状況を知ることができれば、乗客は比較的空いている車両に乗車することとなり、結果的に混雑緩和が期待できる。

一方、車両混雑率を予測し、乗客に通知する方法として特許文献1では、人体検知赤外線センサを車両中央に配置し、混雑率を予測するシステムが提案されている。また特許文献２には、車両に設置された圧力センサやカメラを混雑センサとして設置することによって、車両の混雑率を予測するシステムが提案されている。

しかし上記方法により、各車両の混雑率を予測可能であっても、大掛かりな設備を新規設置する必要がある。このため、初期投資に莫大な歳月と設備費用が必要であるという問題があった。さらに、上記方法の場合、各駅でのリアルタイムな車両混雑を提供することは可能であるが、自身が乗車している電車が次の駅ではどの程度混雑しているかを事前に予測し提供することが不可能であるという問題もあった。

特開２００２−１９３１０２号公報 特開２００７−２４９７０５号公報 特開２００７−２４９２７７号公報

ところで、特許文献３には、車両混雑予測に際して、ある時間に自動改札機を通過した利用者の定期から降車駅情報を取得し、各降車駅で降りる乗客の人数をリアルタイムに演算するサーバと、該降車駅を指定する乗車券を持つ利用者が各車両に乗り込む乗車比率の統計データを記憶した記憶サーバから、降車駅までの混雑率を予測するシステムについて記載されている。しかし、上記システムでは、統計取得の際に、乗車券における降車駅の情報と乗車する車両の紐付け情報からのみで統計取得し、混雑率を予測しており、どのような算出根拠で混雑率を予測しているのかが曖昧である。従って、特許文献３における混雑率予測は大幅な相違が生じる可能性が大いにある。
本発明の目的は、特定路線における各駅での各車両の混雑率を、統計的手法を用いることにより、その時点での予測だけでなく各路線の各駅のどの単位時間についても正確に予測でき、利用者に提供するシステムを提供することを目的とする。

本発明による車両混雑率予測装置は、各路線の各駅に設置された複数の自動改札機と通信回線を経由して接続可能であり、各駅の単位時間毎に電車の車両毎の混雑率を予測する車両混雑率予測装置であって、
各駅の各自動改札機の改札ＩＤと電車の各車両の車両番号との紐付けを予めデータベースに格納する手段と、
各駅の上り電車及び下り電車の各々の発着回数を単位時間毎に予めデータベースに格納する手段と、
各乗客が前記自動改札機を通過したときの駅名、改札ＩＤ、通過時間及び入退場フラグを含む入退場情報を取得し、データベースに登録する手段と、
所定の期間に登録された全ての前記入退場情報に基づいて、各乗客が上り電車又は下り電車のいずれの乗客かを判断し、日次にて各駅の各改札ＩＤについて単位時間毎に上り電車の入場者数及び退場者数並びに下り電車の入場者数及び退場者数をそれぞれカウントする手段と、
前記所定の期間の中から所定の条件に該当する日付を抽出し、抽出された日付についての前記上り電車の入場者数及び退場者数並びに下り電車の入場者数及び退場者数をそれぞれ平均することにより、単位時間毎に上り電車の入場者平均数及び退場者平均数並びに下り電車の入場者平均数及び退場者平均数をそれぞれ計算する手段と、
各駅の単位時間毎に、前記上り電車の入場者平均数及び退場者平均数並びに下り電車の入場者平均数及び退場者平均数と、前記改札ＩＤと前記車両番号との紐付けと、前記各駅の発着回数とに基づいて、各駅の単位時間毎に上り電車及び下り電車の各々の車両毎の車両乗車数を計算する手段と、
前記車両乗車数を１車両の定員数で除算することにより車両毎の混雑率を計算する手段と、を備え、
前記改札ＩＤと前記車両番号との紐付けは、自動改札機に最も近い車両を特定できる場合は改札ＩＤを最も近い車両の車両番号に紐付け、自動改札機に最も近い車両を特定できない場合は、自動改札機を通過する乗客を均等に各車両に分配するように紐付けることを特徴とする。

上記装置において、前記車両乗車数を計算する手段は、対象とする当該駅の当該単位時間のベース乗車数に対して当該駅の当該単位時間の増減乗車数を加算することにより当該駅の車両乗車数を計算し、
前記当該駅の当該単位時間のベース乗車数は、当該単位時間に繰り越し車が無い場合は、直前停車駅の当該単位時間の車両乗車数から取得する一方、当該単位時間に繰り越し車が有る場合は、直前停車駅の直前単位時間の車両乗車数と直前停車駅の当該単位時間の車両乗車数に対してそれぞれ繰り越し車数と繰り越し無し車数を重み付けして平均を算出することにより取得し、かつ、
前記当該駅の当該単位時間の増減乗車数は、前記車両番号に紐付けられた全ての前記改札ＩＤについての上り電車又は下り電車の前記入場者平均数の和から上り電車又は下り電車の前記退場者平均数の和を減算し、当該単位時間の上り電車又は下り電車の前記発着回数で除算することにより取得することが、好適である。

上記装置において、前記混雑率予測装置はさらに、イベントが発生したとき、駅名、発生時刻、終了時刻及びイベント説明を対応付けてデータベースに登録する手段と、イベントが発生したときの単位時間毎の前記上り電車の入場者平均数及び退場者平均数並びに下り電車の入場者平均数及び退場者平均数を、イベントが発生していないときのそれらの各々でそれぞれ除算することにより、イベント発生時の混雑率比率を計算する手段と、を備えたことが、好適である。

上記装置において、前記車両乗車数を計算する手段は、対象とする当該駅の当該単位時間の普通電車と急行電車のそれぞれについて車両乗車数を計算し、計算された普通電車と急行電車の各車両乗車数に対し、当該単位時間における普通電車の発着回数と急行電車の発着回数をそれぞれ重み付けして平均を算出することにより、当該単位時間の車両乗車数を得ることが、好適である。

本発明による車両混雑率予測方法は、各路線の各駅に設置された複数の自動改札機と通信回線を経由して接続可能な混雑率予測装置を用い、各駅の単位時間毎に電車の車両毎の混雑率を予測する車両混雑率予測方法であって、前記混雑率予測装置が、
各駅の各自動改札機の改札ＩＤと電車の各車両の車両番号との紐付けを予めデータベースに格納するステップと、
各駅の上り電車及び下り電車の各々の発着回数を単位時間毎に予めデータベースに格納するステップと、
各乗客が前記自動改札機を通過したときの駅名、改札ＩＤ、通過時間及び入退場フラグを含む入退場情報を取得し、データベースに登録するステップと、
所定の期間に登録された全ての前記入退場情報に基づいて、各乗客が上り電車又は下り電車のいずれの乗客かを判断し、日次にて各駅の各改札ＩＤについて単位時間毎に上り電車の入場者数及び退場者数並びに下り電車の入場者数及び退場者数をそれぞれカウントするステップと、
前記所定の期間の中から所定の条件に該当する日付を抽出し、抽出された日付についての前記上り電車の入場者数及び退場者数並びに下り電車の入場者数及び退場者数をそれぞれ平均することにより、単位時間毎に上り電車の入場者平均数及び退場者平均数並びに下り電車の入場者平均数及び退場者平均数をそれぞれ計算するステップと、
各駅の単位時間毎に、前記上り電車の入場者平均数及び退場者平均数並びに下り電車の入場者平均数及び退場者平均数と、前記改札ＩＤと前記車両番号との紐付けと、前記各駅の発着回数とに基づいて、各駅の単位時間毎に上り電車及び下り電車の各々の車両毎の車両乗車数を計算するステップと、
前記車両乗車数を１車両の定員数で除算することにより車両毎の混雑率を計算するステップと、を実行するとともに、
前記改札ＩＤと前記車両番号との紐付けは、自動改札機に最も近い車両を特定できる場合は改札ＩＤを最も近い車両の車両番号に紐付け、自動改札機に最も近い車両を特定できない場合は、自動改札機を通過する乗客を均等に各車両に分配するように紐付けることを特徴とする。
上記方法において、前記車両乗車数を計算するステップでは、
対象とする当該駅の当該単位時間のベース乗車数に対して当該駅の当該単位時間の増減乗車数を加算することにより当該駅の車両乗車数を計算し、
前記当該駅の当該単位時間のベース乗車数は、当該単位時間に繰り越し車が無い場合は、直前停車駅の当該単位時間の車両乗車数から取得する一方、当該単位時間に繰り越し車が有る場合は、直前停車駅の直前単位時間の車両乗車数と直前停車駅の当該単位時間の車両乗車数に対してそれぞれ繰り越し車数と繰り越し無し車数を重み付けして平均を算出することにより取得し、かつ、
前記当該駅の当該単位時間の増減乗車数は、前記車両番号に紐付けられた全ての前記改札ＩＤについての上り電車又は下り電車の前記入場者平均数の和から上り電車又は下り電車の前記退場者平均数の和を減算し、当該単位時間の上り電車又は下り電車の前記発着回数で除算することにより取得することを特徴とする。
上記方法において、前記混雑率予測装置がさらに、
イベントが発生したとき、駅名、発生時刻、終了時刻及びイベント説明を対応付けてデータベースに登録するステップと、
イベントが発生したときの単位時間毎の前記上り電車の入場者平均数及び退場者平均数並びに下り電車の入場者平均数及び退場者平均数を、イベントが発生していないときのそれらの各々でそれぞれ除算することにより、イベント発生時の混雑率比率を計算するステップと、を実行することが、好適である。
上記方法において、前記車両乗車数を計算するステップでは、
対象とする当該駅の当該単位時間の普通電車と急行電車のそれぞれについて車両乗車数を計算し、計算された普通電車と急行電車の各車両乗車数に対し、当該単位時間における普通電車の発着回数と急行電車の発着回数をそれぞれ重み付けして平均を算出することにより、当該単位時間の車両乗車数を得ることが、好適である。

本発明の車両混雑予測システムによれば、次のような効果がある。
（１）各駅の自動改札機から取得した単位時間毎の入退場数の情報から予め計算した統計データを用いて、また、各駅付近のランドマークでのイベント、天気、車両事故によって左右される入退場数の情報を用いて、各車両の混雑率を予測する。このため、駅のホームや、各車両に新規にセンサ等を設置する必要がないため、従来の方法より安価に車両混雑率予測システムを実現することが可能となる。

（２）特許文献３によるリアルタイムに計算された混雑率情報には、利用者がどの車両に乗車するかの予測に対しての予測根拠が曖昧であったが、本発明の予測根拠には、各駅の改札がどの車両と紐付いているか、単位時間毎の各駅における電車の発着回数、各路線で使用する車両の混雑率１００％となる際の定員数、予測当日の各駅付近でのイベント有無、当日の天気、当日の事故情報をパラメータに取得しているため、より正確な混雑率予測を提供することができる。

（３）本発明での車両混雑率予測結果は、インターネット等の通信回線を介して利用者の携帯端末やノートパソコン等のクライアント端末に送信することで、利用者が閲覧可能とする。また、乗車する路線において通過する駅全ての統計データを予め算出している為、通過する全ての駅での混雑状況を予測することが可能となり、より混雑していない車両を選択可能となり電車混雑の緩和を図る効果がある。また、各駅において混雑が予測される時間帯や車両の情報や駅周辺のランドマークやイベント情報を併せて提供することにより、より分かりやすく利用者に混雑率を提供することができる。

本発明の一実施の形態例を示すシステム構成図である。 駅情報集計ＤＢに格納されているデータの構成図である。 駅情報集計ＤＢに格納されているデータの構成図である。 情報管理ＤＢに格納されているデータの構成図である。 情報管理ＤＢに格納されているデータの構成図である。 情報管理ＤＢに格納されているデータの構成図である。 情報管理ＤＢに格納されているデータの構成図である。 情報管理ＤＢに格納されているデータの構成図である。 駅乗車数管理ＤＢのデータ更新処理を示すフローチャートである。 駅乗車数管理ＤＢに格納されているデータの構成図である。 情報管理ＤＢに格納されているデータの構成図である。 情報管理ＤＢに格納されているデータの構成図である。 混雑率管理ＤＢのデータ更新処理を示すフローチャートである。 車両乗車数計算処理を示すフローチャートである。 混雑率管理ＤＢに格納されているデータの構成図である。 イベント時の比率計算処理を示すフローチャートである。 混雑率管理ＤＢに格納されているデータの構成図である。 情報管理ＤＢに格納されているデータの構成図である。 利用者が混雑率予測システムを利用する際の画面の表示例である。 利用者が混雑率予測システムを利用して得られた情報の表示例である。

図１は、本発明による車両混雑率予測システムの一実施例を示すシステム構成図である。まず、図１を参照して車両混雑率予測システムの構成の概要を説明する。

本実施例の車両混雑率予測システムは、混雑率予測装置１３１並びにその入力端末１４１及び表示部１４２と、各駅に設置され適宜の通信回線を経由して混雑率予測装置１３１と接続される情報送信部１００と、公衆回線網を経由して混雑率予測装置１３１と接続される端末装置１５１〜１５４とを備えている。

混雑率予測装置１３１は、演算サブ装置１１１と、統計計算サブ装置１２１と、混雑率管理ＤＢ（データベース）１３２と、情報管理ＤＢ１３３とを備えている。

演算サブ装置１１１は、演算部１１３と駅情報集計ＤＢ１１２とを備えている。演算部１１３は、各駅の情報送信部１００から収集した情報により更新される駅情報集計ＤＢ１１２と、予め入力端末１４１から各路線の駅情報を入力されている情報管理ＤＢ１３３の各情報に基づいて、各駅における各自動改札機の単位時間(以降、一例として単位時間は１０分とする)当たりの入退場者数を演算する。その演算結果により、統計計算サブ装置１２１の駅乗車数管理ＤＢ１２２を更新する。駅乗車数管理ＤＢ１２２を更新する際のデータは、内部記憶装置１１４に格納される。

統計計算サブ装置１２１は、統計計算部１２３と駅乗車数管理ＤＢ１２２とを備えている。統計計算部１２３は、演算サブ装置１１１により更新される駅乗車数管理ＤＢ１２２と、予め入力端末１４１から各駅の改札情報を入力されている情報管理ＤＢ１３３の各情報に基づいて、各駅における各車両の単位時間毎の混雑率の予測データを、平日及び休祝日並びに天気毎に統計的に計算する。その計算結果により、混雑率予測ＤＢ１３２を更新する。混雑率予測ＤＢ１３２を更新する際のデータは、内部記憶装置１２４に格納される。

混雑率管理ＤＢ１３２は、統計計算サブ装置１２１により計算された混雑率の予測データを保有している。情報管理ＤＢ１３３は、各路線の駅順や天気の情報等、演算サブ装置１１１における演算及び統計計算サブ装置１２１における統計計算に必要な情報を管理している。

入力端末１４１は、混雑率予測装置１３１に接続する端末であり、表示部１４２により情報管理ＤＢ１３３の情報を閲覧し、その情報を更新することができる。また、日次で天気情報を更新する。さらに、必要に応じて、各ＤＢのレコードを更新できる管理者端末である。

各駅に設置された情報送信部１００は、既存の自動改札機１０１と、乗客が自動改札機１０１を通過する際に当該乗客の入退場に関連する情報を取得する情報取得部１０２と、駅係員が当日の事故や周辺の行事等のイベント情報を入力する入力端末１０３及びその表示部１０４とを備えている。

各駅における各自動改札機１０１に搭載されている情報取得部１０２は、入場駅名、改札ＩＤ、定期出発駅名、定期目的駅名、定期経由駅名、通過時間、入場フラグ、退場フラグの情報を取得し、これらの情報をインターネット等の通信回線を経由して混雑率予測装置１３１に送信する。これらの情報により、演算サブ装置１１１の駅情報集計ＤＢ１１２が更新される。さらに、駅係員が入力端末１０３及び表示部１０４を用いて入力した当日の事故や駅付近の行事等のイベント情報もまた、インターネット等の通信回線を経由して混雑率予測装置１３１に送信され、これらの情報により、演算サブ装置１１１の駅情報集計ＤＢ１１２が更新される。

情報取得部１０２における入場フラグと退場フラグの決定方法は、各駅に設置されている自動改札機１０１のカードリーダーにおいて、駅構内から見て外側のカードリーダーが反応した場合は情報取得部１０２で入場フラグに「1」を設定し、駅構内から見て内側のカードリーダーが反応した場合は情報取得部１０２で退場フラグに「1」を設定する。

車両混雑率予測システムのサービスを利用する利用者は、携帯端末１５１、１５２や、パソコン１５３、１５４からインターネット等の公衆回線網を経由して混雑率予測装置１３１に接続し、所望する路線、駅及び時間帯における車両混雑率を閲覧することが可能である。

図２は、図１の混雑率予測装置１３１の演算サブ装置１１１の駅情報集計ＤＢ１１２が保持する入退場者テーブル２００のデータ構成図の一例である。駅情報集計ＤＢ１１２は、入退場者テーブル２００の他に図３のイベント発生テーブル３００を保持している。入退場者テーブル２００は、情報送信部１００の情報取得部１０２において乗客が通過した際の定期券から取得した定期券情報を含む入退場情報を管理する。情報項目は、入場駅名２０１、改札ＩＤ２０２、定期出発駅名２０３、定期目的駅名２０４、定期経由駅名２０５、通過時間２０６、入場フラグ２０７及び退場フラグ２０８から構成されている。日次で登録日別に、入場駅名、改札ＩＤ、定期出発駅名、定期目的駅名、定期経由駅名、通過時間、入場フラグ、退場フラグが登録され、保存される。

ここで例えば、一人の乗客が溝の口駅において、出発駅名"溝の口駅"、目的駅名"大井町駅"、経由駅"二子玉川駅"の定期券を持ち"２０１０年１月１日７時１分２３秒"に自動改札機"１"から入場した場合、図２の第１レコードのように、入場駅名として「溝の口」、改札ＩＤとして「001」、定期出発駅名として「溝の口」、定期目的駅名として「大井町」、定期経由駅名として「二子玉川」、通過時間として「2010-01-01 07:01:23」、入場フラグに「1」が格納される。この場合、退場フラグ２０８には「null」が設定される。また、入退場者テーブル２００は、路線毎に１テーブル保持しており、各路線の全駅の情報を１テーブルで管理する構成とする。

図３は、図１の混雑率予測装置１３１の演算サブ装置１１１の駅情報集計ＤＢ１１２が保持するイベント発生テーブル３００のデータ構成図の一例である。イベント発生テーブル３００は、各路線において人身事故等で運転見合わせや遅延が発生した時刻と運転見合わせが解除された時刻や、駅付近でイベントが開催されている場合では、イベント開催前と終了後の駅混雑時の時刻を管理する。情報項目は、路線名３０１、駅名３０２、発生時刻３０３、終了時刻３０４、イベント説明３０５から構成される。

ここで例えば、大井町線二子玉川駅において、"２０１０年１月１日７時０分１２秒"から"２０１０年１月１日７時２０分３秒"まで"人身事故"で電車遅延が発生していた場合、図３の第１レコードのように、路線名として「大井町線」、駅名として「二子玉川」発生時刻として「2010-01-01 07:00:12」、終了時刻として「2010-01-01 07:20:03」、イベント説明として「人身事故」が格納される。

ここで万一、例えば"人身事故"のイベントが発生中に"信号トラブル"が発生した等、イベントが重複した場合は、次のように処理する。先発のイベントの継続中に後発のイベントが発生及び終了した場合は、先発のイベントのみの発生時刻と終了時刻を１つのレコードに格納することとする。また、先発のイベントの終了時刻に後発のイベントが継続しており終了していない場合は、先発のイベントの終了時刻を後発のイベントの発生時刻として新規のレコードに格納することとする。つまり、本明細書の車両混雑率予測システムにおいて重複イベントは考慮しない。なお、イベント発生テーブル３００は、各路線の各駅で遅延が確認できた時点で駅係員が入力端末１０３から入力し、駅情報集計ＤＢ１１２を更新することが望ましい。

図４は、図１の混雑率予測装置１３１の情報管理ＤＢ１３３が保持する天気休祝日テーブル４００のデータ構成図の一例である。情報管理ＤＢ１３３は、天気休祝日テーブル４００の他にも複数のテーブル（後述する図５、図６、図７、図８、図１１、図１２、図１８の各テーブル）を保持している。天気休祝日テーブル４００は、日々の天気と車両混雑率との統計を取得するための日付と天気を管理する。情報項目は、日付４０１、曜日４０２、天気４０３及び休祝日フラグ４０４から構成される。

ここで例えば、"２０１０年１月１日(月)"の天気が"晴れ"である場合、図４の１レコードのように、日付として「2010-01-01」、曜日として「月」、天気として「晴」、休祝日フラグとして「１」が格納される。なお、天気休祝日テーブル４００は、混雑率予測装置１３１に接続している入力端末１４１及び表示部１４２を用いて混雑率予測装置１３１の管理者が日次で入力することが望ましい。

図５は、混雑率予測装置１３１の報管理ＤＢ１３３が保持する路線駅順テーブル５００のデータ構成図の一例である。路線駅順テーブル５００は、各路線における始発からの駅名、駅順及び始発駅からの所要時間を管理する。情報項目は、路線名５０１、駅名５０２、駅順５０３及び所要時間５０４から構成される。

ここで例えば、路線が"大井町線"の場合、路線駅順テーブル５００の第１レコードには、路線名として「大井町線」、駅名として「溝の口」、駅順として「01」、所要時間として「0」が格納される。所要時間が「0」なのは、溝の口駅が始発駅のためである。なお、第２レコードには、駅名として「高津」、駅順として前駅のレコードが「01」だったため「02」となり、所要時間は始発駅からの所要時間が分単位で格納されるため、所要時間が３分である場合は「03」が格納されることとなる。

なお、駅順の列に格納する数値は、上り電車か下り電車かの判別で使用するため、上りに向かう駅順で始発駅から昇順に採番し、格納するようにする。

図６は、混雑率予測装置１３１の情報管理ＤＢ１３３が保持する時間コードテーブル６００のデータ構成図の一例である。時間コードテーブル６００は、混雑率を取得する単位時間間隔を１０分とし、始発時刻から１０分間隔に時間コードを保持させ、各時間コードが何時何分から何時何分までなのかの情報を管理する。情報項目は、時間コード６０１、開始時間６０２、開始分６０３、終了時間６０４及び終了分６０５から構成される。

ここで例えば、時間コード"１"が"７時００分〜７時１０分"である場合、時間コードとして「001」、開始時間として「07」開始分として「00」、終了時間として「07」、終了分として「10」が格納されることとなる。

図７は、混雑率予測装置１３１の情報管理ＤＢ１３３が保持するイベントＩＤテーブル７００のデータ構成図の一例である。イベントＩＤテーブル７００は、各駅で発生する人身事故や駅付近でのイベントに対してそれぞれＩＤを採番し管理する。情報項目は、イベントＩＤ７０１及びイベント説明７０２から構成される。

ここで例えば、イベントＩＤ"１"が人身事故である場合、イベントＩＤとして「01」、イベント説明として「人身事故」が格納されることとなる。

図８は、混雑率予測装置１３１の情報管理ＤＢ１３３が保持する改札車両紐付けテーブル８００のデータ構成図の一例である。改札車両紐付けテーブル８００は、各駅の自動改札機を通過した乗客が、どの車両に乗車するかの情報を管理する。情報項目は、駅名８０１、改札ＩＤ８０２、車両番号８０３から構成される。

ここで例えば、溝の口駅において改札ＩＤ"１"をもつ自動改札機を通過する乗客が車両番号"１"の車両に乗車すると想定した場合、駅名として「溝の口」、改札ＩＤとして「001」、車両番号として「01」が格納されることとなる。改札車両紐付けテーブル８００の情報が、各自動改札機を通過した乗客がどの車両に乗車するかを紐付ける値となる。自動改札機と車両の紐付け根拠は、通過する自動改札機から最も近い車両に乗車することを前提条件とする。また、自動改札機が存在する場所が偏っている場合（又は遠近のみで決定できない場合）は、その自動改札機から各車両へ乗車する乗客の数を均等に分配する計算で決定することする。このようにして、予め全ての自動改札機について紐付ける車両を決めておくこととする。

上記の図４、図５、図６、図７及び図８の各テーブルは、混雑率予測装置１３１に接続されている入力端末１４１から予めデータ入力することとし、図４の天気休祝日テーブル４００は日次で管理者が更新することとする。

図９は、図１の混雑率予測装置１３１の演算サブ装置１１１上の演算部１１３による処理の概要を示すフローチャートである。この処理では、図２の入退場者テーブル２００、図３のイベント発生テーブル３００、図５の路線駅順テーブル５００、図６の時間コードテーブル６００及び図７のイベントＩＤテーブルに格納された情報に基づいて、各駅の各自動改札機における単位時間毎の入退場者数の情報を、後述する図１０の駅情報管理テーブル１０００に挿入する。

・ステップ９０１：演算部１１３は、図２の入退場者数テーブル２００の第１レコードから、入場駅名、改札ＩＤ、定期出発駅名、定期目的駅名、定期経由駅名、通過時間、入場フラグ及び退場フラグの情報を取得する。

・ステップ９０２：ステップ９０１で取得した情報のうち、入場駅名と定期出発駅名の名称が同一か否かを比較する。

・ステップ９０３：ステップ９０２において入場駅名と定期出発駅名の名称が一致した場合、入場駅名と定期目的駅名が同一路線であるか否かを、図５の路線駅順テーブル５００を参照して入場駅名と定期目的駅名の路線名を検索することにより判断する。

・ステップ９０５：ステップ９０３において入場駅名と定期目的駅名が同一路線の場合、入場駅を出発駅名として決定し、当該路線名を利用する（又は利用した）路線名として決定する。上り電車又は下り電車のいずれの乗客かについては、図５の路線駅順テーブル５００を参照することにより入場駅名と定期目的駅名の駅順から判断して決定する。以上の処理により得た情報を基に、路線名、出発駅名及び改札ＩＤをセットし、上り入場者数、上り退場者数、下り入場者数又は下り退場者数のうちの該当する項目にカウントを行い、内部記憶装置１１４に格納する。

・ステップ９０６：ステップ９０３において、入場駅名と定期目的駅名が同一路線ではなかった場合、入場駅名を出発駅名として決定し、定期経由駅名の情報に基づいて利用する（又は利用した）路線名を決定する。上り電車又は下り電車のいずれの乗客かの情報については、ステップ９０５と同様に決定する。以上の処理により得た情報を基に、路線名、出発駅名及び改札ＩＤをセットし、上り入場者数、上り退場者数、下り入場者数又は下り退場者数のうちの該当する項目にカウントを行い、内部記憶装置１１４に格納する。

・ステップ９０４：一方、ステップ９０２において、入場駅名と定期出発駅名の名称が一致しない場合、次のように処理する。当該乗客は、定期圏外の当該駅を利用したこととなるため、どの路線を利用する（又は利用した）かは図２の入退場者テーブル２００の情報からは判断できない。そこで、定期圏外の乗客に関しては、まず入場駅を出発駅名として決定する。また、入退場者テーブル２００の入場フラグ及び退場フラグから少なくとも入退場どちらであるかは決定できる。上り電車又は下り電車のいずれの乗客かについては、通過時間に対応する時間コード（図６の時間コードテーブル６００参照）が17時までの場合は上り電車の乗客とみなし、17時以降の時間コードであれば、下り電車の乗客とみなすことにより決定する。また、利用する（又は利用した）路線名については、入場駅名を基に図５の路線駅順テーブル５００を検索して路線名を決定し、２路線以上該当する路線が該当する場合は１路線目にヒットした路線名に決定する。以上の処理により得た情報を基に、路線名、出発駅名及び改札ＩＤをセットし、上り入場者数、上り退場者数、下り入場者数又は下り退場者数のうちの該当する項目にカウントを行い、内部記憶装置１１４に格納する。

・ステップ９０７：図２の入退場者テーブル２００の第１レコードから順次通過時間の情報を抽出し、図６の時間コードテーブル６００を参照して通過時間の時間コードを決定し、内部記憶装置１１４に格納する。

・ステップ９０８：以上のステップ９０１からステップ９０７までの処理を、図２の入退場者テーブル２００の第１レコードから順次行い、時間コードが繰り上がるか否かを判定する。時間コードが繰り上がるまでステップ９０１からステップ９０７までの処理を繰り返し行い、各駅について単位時間毎の上り電車及び下り電車の入退場者数をカウントする。時間コードが繰り上がった段階で、次の処理へ移動する。

・ステップ９０９：ステップ９０８での処理で時間が繰り上がった場合、繰り上がる前までの路線名、出発駅名、改札ＩＤ、時間コードと、上り入場者数、上り退場者数、下り入場者数、下り退場者数を図１０の駅情報管理テーブル１０００に挿入する。

・ステップ９１０：図２の入退場者テーブル２００に対する処理を、最終レコードまで行ったか否かを判定する。まだ最終レコードまで達していない場合はステップ９０１から再度処理を実施し、最終レコードに達した場合はステップ９１１の処理を実行する。

・ステップ９１１：図３のイベント発生テーブル３００からイベントが発生した路線名と駅名と発生時刻と終了時刻の情報を内部記憶装置１１４に格納する。

・ステップ９１２：ステップ９１１でセットした情報を基に、図６の時間コードテーブル６００及び図７のイベントＩＤテーブル７００を参照することにより、各路線、各駅で発生したイベントのイベントＩＤと発生から終了までの時刻の時間コードを取得する。

・ステップ９１３：取得したイベントＩＤと時間コードを、図１０の駅情報管理テーブルに挿入する。

図１０は、図１の統計計算サブ装置１２１の駅乗車数管理ＤＢ１２２が保持する駅情報管理テーブル１０００のデータ構成図の一例である。駅情報管理テーブル１０００には、図１の演算サブ装置１１１の演算部１１３が図９の処理フローにより演算したデータが格納されている。駅情報管理テーブル１０００の情報は、混雑率予測を取得する際の基本データとなる。情報項目は、路線名１００１、出発駅名１００２、時間コード１００３、改札ＩＤ１００４、上り入場者数１００５、下り入場者数１００６、上り退場者数１００７、下り退場者数１００８、イベントＩＤ１００９から構成される。
ここで、上り入場者数及び上り退場者数の「上り」は上り電車の乗客であることを意味し、下り入場者数及び下り退場者数の「下り」は下り電車の乗客であることを意味する。なお、入場者と退場者を併せて「入退場者」と表現する場合がある。

データ構成としては、路線名１００１、出発駅名１００２、時間コード１００３、改札ＩＤ１００４の４列で主キーを構成し、時間コードと改札ＩＤの昇順でデータを格納する。例えば、"大井町線"の"溝の口駅"の改札ＩＤ"１"において、時間コード"１"での入退場者数が上り入場者数のみで"98名"の場合、路線名として「大井町線」、出発駅名として「溝の口」、時間コードとして「001」、改札ＩＤとして「001」、上り入場者数として「98」、下り入場者数、上り退場者数及び下り退場者数として「0」、イベントＩＤとして「null」が格納されることとなる。また、例えば溝の口駅の自動改札機の数が５台である場合、改札ＩＤ「005」まで昇順に上記情報を格納し、改札ＩＤ「005」の次の行は、時間コードが「002」に対して、改札ＩＤ「001」から「005」までの情報を格納するデータ構成とする。つまり、各駅において時間コードの昇順で全改札ＩＤの上り電車及び下り電車の入退場者数を管理する構成とする。なお、駅情報管理テーブル１０００は、各路線毎のサブテーブルからなるように保持され、さらに各路線のサブテーブルは日次で登録日毎のサブテーブルからなるように保存管理される。

図１１は、図１の混雑率予測装置１３１の情報管理ＤＢ１３３が保持する定員数テーブル１１００のデータ構成図の一例である。図１１の定員数テーブル１１００は、各路線で使用している電車の１車両の定員数を管理している。情報項目は、路線名１１０１及び定員数１１０２から構成される。この定員数が各路線の１車両における乗車率１００％となる人数である。

ここで例えば、"大井町線"で使用する１車両の定員数が"１６０人"の場合、路線名として「大井町線」、定員数として「160」が格納されることとなる。なお、図１１の定員数テーブル１１００も、混雑率予測装置１３１に接続されている入力端末１４１からデータ挿入を行うこととする。

図１２は、図１の混雑率予測装置１３１の情報管理ＤＢ１３３が保持する発着回数テーブル１２００のデータ構成図の一例である。図１２の発着回数テーブル１２００は、各路線の各駅において、単位時間毎に何回上り電車と下り電車が発着するかの情報を、普通電車と急行電車を区別して管理する。情報項目は、路線名１２０１、駅名１２０２、時間コード１２０３、上り普通電車発着回数１２０４、下り普通電車発着回数１２０５、上り急行電車発着回数１２０６、下り急行電車発着回数１２０７から構成される。

ここで例えば、"大井町線"の"溝の口駅"の時間コード"１"に該当する単位時間に発着する電車の回数が上り普通電車１回のみの場合、路線名として「大井町線」、駅名として「溝の口」、時間コードとして「001」、上り普通電車発着回数として「01」、下り普通電車発着回数として「00」、上り急行電車発着回数として「00」、下り急行電車発着回数として「00」が格納されることとなる。なお、図１２の発着回数テーブル１２００も、混雑率予測装置１３１に接続されている入力端末１４１からデータ挿入を行うこととする。

図１３は、図１の混雑率予測装置１３１の統計計算サブ装置１２１上の統計計算部１２３による処理の概要を示すフローチャートである。この処理では、図４の天気休祝日テーブル４００から所定の条件に該当する対象日の日付を全て抽出し、抽出された全ての日付に該当する図１０の駅情報管理テーブル１０００に格納された情報に基づいて、図８の改札車両紐付けテーブル８００、図１１の定員数テーブル１１００及び図１２の発着回数テーブル１２００を参照して各路線の各駅について統計計算を行い、単位時間毎の各車両の混雑率情報を取得する。そして、取得した混雑率情報を、後述する図１５の混雑率管理テーブル１５００に挿入する。

なお、統計計算の対象日の日付を抽出するための所定の条件は、例えば、「平日かつ天気が晴れ及び曇りの日（以下「好天候平日」と称する）」、「平日かつ天気が雨の日（以下「悪天候平日」と称する）」、「休祝日かつ天気が晴れ及び曇りの日（以下「好天候休祝日」と称する）」、「休祝日かつ天気が雨の日（以下「悪天候休祝日」と称する）」とする。なお、後述する図１５の混雑率管理テーブル１５００は、対象日の条件毎に作成される複数のテーブルから構成されている。

・ステップ１３０１：統計計算部１２３は、図４の天気休祝日テーブル４００より好天候平日に該当する日付を抽出し、内部記憶装置１２４に格納する。抽出対象とする所定期間は、例えば、過去１年間とする。

・ステップ１３０２：図１０の駅情報管理テーブル１０００において、ステップ１３０１で取得した日付に該当する全テーブルを対象として、各路線、各駅、各時間コード及び各改札ＩＤ毎に、上り入場者数、下り入場者数、上り退場者数及び下り退場者数のそれぞれの平均数を計算する。これらを「上り入場者平均数」、「下り入場者平均数」、「上り退場者平均数」及び「下り退場者平均数」と称することとする。これらの平均数を内部記憶装置１２４に格納する。但し、この計算では、イベントＩＤに情報が挿入されている時間コードのレコードは除く。

・ステップ１３０３：ステップ１３０２で取得した上り電車及び下り電車の各入退場者平均数に基づいて、各路線、各駅及び各時間コードにおける上り電車又は下り電車の各車両におおよそ何人の乗客が乗車しているか、すなわち「車両乗車数」を計算する。
ここで、「車両乗車数」とは、路線、駅、時間コード、上り電車又は下り電車及び車両番号が特定されている１つの車両において、当該駅で乗降が行われ当該駅を発車するときに当該車両に乗車している乗客の数を意味する。また、当該駅に到着して乗降が行われる前に当該車両に乗車している乗客の数を「ベース乗車数」と称することとする。このベース乗車数は、１つ前の発着駅での当該車両の車両乗車数に相当する。また、ベース乗車数と車両乗車数の差を「増減乗車数」と称することとする。増減乗車数は、当該駅での乗降により当該車両において増減する乗客の数であり、増えた場合はプラス値、減った場合はマイナス値となる。従って、一般的には、各路線、各駅及び各時間コードにおける上り電車又は下り電車の各車両において次の式が成り立つ。
（式１）［車両乗車数］＝［ベース乗車数］＋［増減乗車数］
本ステップの詳細は、後述の図１４のフローチャートにて説明する。本ステップの処理により路線名、駅名、時間コード、上りフラグ、下りフラグ、車両番号及び車両乗車数を取得し、内部記憶装置１２４に格納する。

次にステップ１３０４において、ステップ１３０３で取得した車両乗車数、及び、図１１の定員数テーブル１１００に格納している定員数に基づいて、各路線、各駅及び各時間コードにおける混雑率を算出する。なお、計算式は、
（式２）［混雑率］＝［車両乗車数］÷［定員数］×１００
とする。計算結果は、１の位で四捨五入を行い、内部記憶装置１２４に格納する。

ステップ１３０５において、ステップ１３０３及びステップ１３０４で取得した、好天候平日に関する車両乗車数及び混雑率を含む各情報を、後述する図１５の混雑率管理テーブル１５００の好天候平日のテーブルに挿入する。

続いてステップ１３０６において、図４の天気休祝日テーブル４００より好天候休祝日に該当する日付を抽出し、内部記憶装置１２４に格納する。

ステップ１３０７において、ステップ１３０６で取得した日付に該当する図１０の駅情報管理テーブル１０００の全テーブルを対象として上記ステップ１３０２からステップ１３０４までの処理を同様に行うことにより、好天候休祝日の車両乗車数及び混雑率を計算し、路線名、駅名、上りフラグ、下りフラグ、時間コード、車両番号及び混雑率の情報を取得し、内部記憶装置１２４に格納する。ステップ１３０８において、内部記憶装置１２４に格納した情報を後述する図１５の混雑率管理テーブル１５００の好天候休祝日のテーブルへ挿入する。

続いてステップ１３０９において、同様に悪天候平日に該当する日付を抽出し、内部記憶装置１２４に格納する。

ステップ１３１０において、ステップ１３０９で取得した日付に該当する図１０の駅情報管理テーブル１０００の全テーブルを対象として上記ステップ１３０２からステップ１３０４までの処理を同様に行い、悪天候平日の車両乗車数及び混雑率を計算し、路線名、駅名、上りフラグ、下りフラグ、時間コード、車両番号及び混雑率の情報を取得し、内部記憶装置１２４に格納する。ステップ１３１１において、内部記憶装置１２４に格納した情報を後述する図１５の混雑率管理テーブル１５００の悪天候平日のテーブルへ挿入する。

最後にステップ１３１２において、悪天候休祝日の日付を抽出し、内部記憶装置１２４に格納する。

ステップ１３１３において、ステップ１３１２で取得した日付に該当する図１０の駅情報管理テーブル１０００の全テーブルを対象として上記ステップ１３０２からステップ１３０４までの処理を同様に行い、悪天候休祝日の車両乗車数及び混雑率を計算し、路線名、駅名、上りフラグ、下りフラグ、時間コード、車両番号及び混雑率の情報を取得し、内部記憶装置１２４に格納する。ステップ１３１４において、内部記憶装置１２４に格納した情報を後述する図１５の混雑率管理テーブル１５００の悪天候休祝日のテーブルへ挿入する。

以上の図１３の処理を行うことで、好天候平日、悪天候平日、好天候休祝日及び悪天候休祝日のそれぞれにおける各車両の混雑率を格納した４テーブルが完成する。

図１４は、図１３に示した統計計算部１２３による処理のうち、ステップ１３０３の車両乗車数の計算処理の概要を示すフローチャートである。具体例として、始発駅とその次の第２駅における上り電車（普通電車と急行電車を含む）の車両乗車数の算出方法を示すことにより、本処理を説明する。

・ステップ１４０１：統計計算部１２３は、まず各路線の始発駅について各時間コードにおける車両乗車数を計算する。図１３のステップ１３０２で取得した上り入場者平均数と、図８の改札車両紐付けテーブル８００における改札ＩＤと車両番号との紐付け情報と、図１２の発着回数テーブル１２００の上り電車の発着回数の情報とにより、各時間コードにおける車両乗車数を計算する。計算式は、
（式３）［始発駅の各時間コードの車両乗車数］＝［車両番号に紐付けされた全改札ＩＤの上り入場者平均数の和］÷［始発駅の各時間コードの上り電車の全発着回数］
とする。上式で上り電車の全発着回数で除算するのは、１電車の１車両における車両乗車数を求めるためである。上り電車の全発着回数は、上り普通電車と上り急行電車の発着回数の和である（以下同じ）。始発駅では、退場者数はゼロでありかつベース乗車数はゼロであるから、当該車両番号に紐付けされた全ての改札ＩＤの上り入場者平均数の和を、上り電車の全発着回数で除算した数が、そのまま始発駅の各時間コードにおける車両乗車数とする。こうして得られた始発駅の各時間コードの車両乗車数を内部記憶装置１２４に格納する。

以下のステップ１４０２〜１４０８では、上り普通電車を対象とする計算を行う。
・ステップ１４０２：各路線の第２駅について、時間コード"１"における上り普通電車の車両乗車数を計算する。第２駅の時間コード"１"の上り普通電車の発着回数は、全て始発駅の時間コード"１"で発車した電車によるものである。従って、第２駅の時間コード"１"のベース乗車数は、ステップ１４０１で計算した始発駅の時間コード"１"の車両乗車数と一致する。この第２駅の時間コード"１"のベース乗車数に対して、第２駅の時間コード"１"の増減乗車数を加算することにより、第２駅の時間コード"１"の車両乗車数を計算する。計算式は、
（式４）［第２駅の時間コード"１"の上り普通電車の車両乗車数］＝［第２駅の時間コード"１"の上り普通電車のベース乗車数(始発駅の時間コード"１"の車両乗車数)］＋［第２駅の時間コード"１"の上り電車の増減乗車数］
とする。
式４における第２駅の時間コード"１"における増減乗車数は、第２駅の時間コード"１"における図１３のステップ１３０２で取得した上り入退場者平均数と、図８の改札車両紐付けテーブル８００における改札ＩＤと車両番号との紐付け情報と、図１２の発着回数テーブル１２００の上り電車の発着回数の情報とにより計算する。計算式は、
（式５）［第２駅の時間コード"１"の上り電車の増減乗車数］＝｛［車両番号に紐付けされた全改札ＩＤの上り入場者平均数の和］−［車両番号に紐付けされた全改札ＩＤの上り退場者平均数の和］｝÷［第２駅の時間コード"１"の上り電車の全発着回数］
とする。式３と式５で得た値を式４に代入して第２駅の時間コード"１"の上り普通電車の車両乗車数を計算し、内部記憶装置１２４に格納する。

次にステップ１４０３〜１４０７において、各路線の第２駅について時間コード"２"における上り普通電車の車両乗車数を計算する。

・ステップ１４０３：始発駅を時間コード"１"に発車しかつ第２駅には時間コード"２"に到着する上り普通電車（以下「繰り越し車」と称する）がないかを確認するために、図１２の発着回数テーブル１２００を参照することにより、始発駅と第２駅の時間コード"１"における上り普通電車の発着回数を比較する。そして、これらの差により、始発駅の時間コード"１"から第２駅の時間コード"２"への繰り越し車数（これを「第２駅の時間コード"２"の繰り越し車数」と称する）を計算する。計算式は、
（式６）［第２駅の時間コード"２"の繰り越し車数］＝［始発駅の時間コード"１"の上り普通電車の発着回数］−［第２駅の時間コード"１"の上り普通電車の発着回数］
とする。計算した上り普通電車の繰り越し車数を内部記憶装置１２４に格納する。

・ステップ１４０４：ステップ１４０３で計算した繰り越し車数がゼロか否か、すなわち第２駅の時間コード"２"の上り普通電車の繰り越し車が存在するか否かの判定処理を行う。

・ステップ１４０５：ステップ１４０４の判定において繰り越し車が存在する場合、第２駅の時間コード"２"の繰り越し車数分の乗車総数（これを「繰り越し乗車総数」と称する）を計算する。繰り越し乗車総数は、ステップ１４０１で得た始発駅の時間コード"１"の車両乗車数に、ステップ１４０３で得た第２駅の時間コード"２"の繰り越し車数を乗算した数である。計算式は、
（式７）［第２駅の時間コード"２"の繰り越し乗車総数］＝［始発駅の時間コード"１"の車両乗車数］×［第２駅の時間コード"２"の繰り越し車数］
とする。計算した上り普通電車の繰り越し乗車総数を内部記憶装置１２４に格納する

・ステップ１４０６：第２駅の時間コード"２"の上り普通電車の発着回数は、第２駅の時間コード"２"の繰り越し車数と始発駅の時間コード"２"から繰り越し無しで到着する上り普通電車数の和であるから、図１２の発着回数テーブル１２００における第２駅の時間コード"２"の上り普通電車の発着回数からステップ１４０３で得た第２駅の時間コード"２"の繰り越し車数を減算することにより、時間コード"２"において始発駅から第２駅へ繰り越し無しで到着する電車数（これを「第２駅の時間コード"２"の繰り越し無し車数」と称する」）を計算する。計算式は、
（式８）［第２駅の時間コード"２"の繰り越し無し車数］＝［第２駅の時間コード"２"の上り普通電車の発着回数］−［第２駅の時間コード"２"の繰り越し車数]
とする。続いて、始発駅の時間コード"２"の車両乗車数を取得し、繰り越し無し車数分の乗客総数（これを「繰り返し無し乗車総数」と称する）を計算する。計算式は、
（式９）[第２駅の時間コード"２"の繰り越し無し乗車総数]＝［始発駅の時間コード"２"の車両乗車数]×［第２駅の時間コード"２"の繰り越し無し車数］
である。計算した繰り越し無し乗車総数を内部記憶装置１２４に格納する。

・ステップ１４０７：ステップ１４０５とステップ１４０６で得た第２駅の時間コード"２"の繰り越し乗車総数と繰り越し無し乗車総数とを平均化することにより、第２駅の時間コード"２"の上り普通電車のベース乗車数を計算する。ここでの平均化は、始発駅の時間コード"１"の車両乗車数と始発駅の時間コード"２"の車両乗車数に対してそれぞれ繰り越し車数と繰り越し無し車数を重み付けして平均を算出することを意味する。計算式は、
（式１０）［第２駅の時間コード"２"の上り普通電車のベース乗車数］＝｛［第２駅の時間コード"２"の繰り越し乗車総数］＋[第２駅の時間コード"２"の繰り越し無し乗車総数]｝÷［第２駅の時間コード"２"の上り普通電車の発着回数］
とする。こうして得られた第２駅の時間コード"２"のベース乗車数に対し、第２駅の時間コード"２"の増減乗車数を加算することにより、第２駅の時間コード"２"の車両乗車数を計算する。計算式は、
（式１１）［第２駅の時間コード"２"の上り普通電車の車両乗車数］＝［第２駅の時間コード"２"の上り普通電車のベース乗車数］＋［第２駅の時間コード"２"の上り電車の増減乗車数］
とする。
式１１における第２駅の時間コード"２"における増減乗車数は、第２駅の時間コード"２"における図１３のステップ１３０２で取得した上り入退場者平均数と、図８の改札車両紐付けテーブル８００における改札ＩＤと車両番号との紐付け情報と、図１２の発着回数テーブル１２００の上り電車の発着回数の情報とにより計算する。計算式は、
（式１２）［第２駅の時間コード"２"の上り電車の増減乗車数］＝｛［車両番号に紐付けされた全ての改札ＩＤの上り入場者平均数の和］−［車両番号に紐付けされた全ての改札ＩＤの上り退場者平均数の和］｝÷［第２駅の時間コード"２"の上り電車の全発着回数］
とする。式１０及び式１２で得られた値を式１１に代入して第２駅の時間コード"２"の上り普通電車の車両乗車数を計算し、内部記憶装置１２４に格納する。

・ステップ１４０７：ステップ１４０４の判定において繰り越し車が存在しない場合は直接このステップ１４０７に移動し、始発駅の時間コード"２"の車両乗車数を取得し、これを第２駅の時間コード"２"のベース乗車数とする。この第２駅の時間コード"２"のベース乗車数に対し、式１２で得た第２駅の時間コード"２"の増減乗車数を加算することにより、第２駅の時間コード"２"の上り普通電車の車両乗車数を計算し、内部記憶装置１２４に格納する。

・ステップ１４０８：以上のステップ１４０３からステップ１４０７を、最終の時間コードまで繰り返すために、最終の時間コードか否かの判定を行う。最終の時間コードであった場合、第２駅における上り急行電車の車両乗車数を計算する次ステップに移動し、最終の時間コードではない場合、ステップ１４０３から最終の時間コードまで処理を繰り返す(ステップ１４０８)。

以下のステップ１４０９及び１４１０では、上り急行電車を対象とする計算を行う。
・ステップ１４０９：第２駅に上り急行電車が発着するか否かの判定を、図１２の発着回数テーブル１２００の情報より判定する。第２駅に上り急行電車が発着する場合、ステップ１４１０に移動し、上り急行電車が発着しない場合、第２駅は普通電車のみの発着となり、ステップ１４０８までの処理で第２駅の各時間コードの車両乗車数は全て決定されているため、次の第３駅における上り電車の車両乗車数を計算するためにステップ１４０２から処理を繰り返す。

・ステップ１４１０：第２駅に上り急行電車が発着する場合、ステップ１４０３からステップ１４０８までの処理を上り急行電車について同様に行い、第２駅における各時間コードにおける上り急行電車の車両乗車数を計算する。ここで、一般的に、急行電車について上記の繰り越し車数の計算を行う場合、当該駅の前駅が急行停車駅とは限らないため、図１２の発着回数テーブル１２００の情報からどの駅が急行電車の１つ前の発着駅（「直前停車駅」と称する）であるかを特定する。得られた直前提車駅と当該駅の上り急行電車の発着回数から、上記ステップ１４０２〜１４０６と同様に繰り越し車数及び繰り越し無し車数を計算し、それらに基づいて当該駅の急行電車のベース乗車数を計算することとする。

以下のステップ１４１１では、上り普通電車と上り急行電車の双方を対象とする計算を行う。
・ステップ１４１１：ステップ１４０７で得られた第２駅の各時間コードにおける上り普通電車の車両乗車数と、ステップ１４１０で得られた第２駅の各時間コードにおける上り急行電車の車両乗車数とを平均化することにより、第２駅の各時間コードの車両乗車数を計算する。ここでの平均化は、普通電車の車両乗車数と急行電車の車両乗車数に対してそれぞれの発着回数を重み付けして平均を算出することを意味する。計算式は、
（式１３）［第２駅の各時間コードの上り電車の車両乗車数］＝{［第２駅の上り普通電車の車両乗車数］×［上り普通電車の発着回数］＋［第２駅の上り急行電車の車両乗車数］×［上り急行電車の発着回数］}÷［第２駅の各時間コードの上り電車の全発着回数］
とする。計算した第２駅の各時間コードの車両乗車数を内部記憶装置１２４に格納する。ここで格納した車両乗車数の値を用いて、図１３のステップ１３０４において混雑率を計算することになる。

・ステップ１４１２：各路線の最終駅かどうかの判定を行い、最終駅である場合はステップ１４１３へ移動し処理完了となり、最終駅ではない場合はステップ１４０２に移動し、次駅の車両乗車数を計算することとする。

以上の図１４に示した処理は、一般的には次のようにまとめられる。
所定の駅の所定の単位時間における上り又は下りの電車の車両乗車数は、当該駅の当該単位時間のベース乗車数に、当該駅の当該単位時間の増減乗車数を加算することにより計算する。この計算は、普通電車と急行電車のそれぞれについて行う。
上記の車両乗車数の計算における当該駅の当該単位時間のベース乗車数は、当該単位時間に繰り越し車が無い場合は、直前停車駅の当該単位時間の上り又は下りの電車の車両乗車数である。一方、当該単位時間に繰り越し車が有る場合は、直前停車駅の直前単位時間の車両乗車数と直前停車駅の当該単位時間の車両乗車数に対してそれぞれ繰り越し車数と繰り越し無し車数を重み付けして平均を算出することにより、当該単位時間のベース乗車数を得る。なお、始発駅についてはベース乗車数はゼロである。
上記の車両乗車数の計算における当該駅の当該単位時間の増減乗車数は、車両番号に紐付けられた全ての改札の入場者平均数の和から退場者平均数の和を減算し、全発着回数で除算することにより計算する。
上記の車両乗車数の計算を普通電車と急行電車のそれぞれについて行った後、当該単位時間における普通電車の車両乗車数と急行電車の車両乗車数に対して普通電車発着回数と急行電車発着回数をそれぞれ重み付けして平均を算出することにより、当該駅の当該単位時間の上り又は下りの電車の車両乗車数を得る。

図１５は、図１の混雑率予測装置１３１の混雑率管理ＤＢ１３２が保持する混雑率管理テーブル１５００のデータ構成図の一例である。混雑率管理テーブル１５００には、図１の統計計算サブ装置１２１の統計計算部１２３が図１３の処理フローにより計算したデータが格納されている。混雑率管理テーブル１５００は、各路線、各駅における各時間コードの間で発着する上り電車と下り電車の各車両の混雑率を管理する。情報項目は、路線名１５０１、駅名１５０２、上りフラグ１５０３、下りフラグ１５０４、時間コード１５０５、車両番号１５０６、混雑率１５０７及び車両乗車数１５０８から構成される。

ここで例えば、"大井町線"、"溝の口駅"の時間コード"１"に発着する上り電車の車両番号"１"の車両乗車数が"１５０人"で混雑率が"９０％"である場合、路線名として「大井町線」、駅名として「溝の口」、上りフラグとして「1」、下りフラグとして「null」、時間コードとして「001」、車両番号として「01」、混雑率として「90」、車両乗車数として「150」が格納されることとなる。なお、本テーブルは「好天候平日」、「悪天候平日」、「好天候休祝日」及び「悪天候休祝日」の４つのサブテーブルから構成されている。
車両混雑率予測システムの利用者は、自身の携帯端末やパソコンから車両混雑率予測システムにアクセスし、図１５のテーブルより混雑率情報を取得することとなる。

図１６は、図１の統計計算サブ装置上の統計計算部１２３の概要を示しており、図４、図１０のテーブルから「好天候平日」、「悪天候平日」、「好天候休祝日」及び「悪天候休祝日」の各路線の各駅で、イベントが発生した時間コードにおける、イベントが発生していない時間コードと比較した混雑率の比率を計算し、後述する図１７のテーブルに挿入する処理の概要を示すフローチャートである。

・ステップ１６０１：統計計算部１２３は、まず図１０の駅情報管理テーブル１０００においてイベントＩＤが存在する日付のテーブルを全て内部記憶装置１２４に格納する。

・ステップ１６０２：ステップ１６０１で取得した日付のテーブルに対して、当該日付が平日なのか休祝日なのか、又は天気が晴れ及び曇りなのか雨なのかを図４の天気休祝日テーブル４００から判別し、「好天候平日」、「悪天候平日」、「好天候休祝日」及び「悪天候休祝日」の４種類のテーブルに分類し、内部記憶装置１２４に格納する。

・ステップ１６０３：次に、ステップ１６０２で取得した各４種類のテーブルに対して、それぞれイベントＩＤが存在する時間コードに対して時間コード毎の「上り入場者数」、「上り退場者数」、「下り入場者数」、「下り退場者数」の平均数（「イベント時平均数」と称する）を計算し、それらを「イベント時上り入場者平均数」、「イベント時下り入場者平均数」、「イベント時上り退場者平均数」及び「イベント時下り退場者平均数」として内部記憶装置１２４に格納する。

・ステップ１６０４：スポーツイベント等のイベントＩＤの場合、駅によっては常時該当しない場合がある。このようなイベントを「単発イベント」と称する。一方、「人身事故」又は「信号トラブル」等のイベントは全ての駅で発生し得るイベントである。このようなイベントを「常時発生イベント」と称する。そこでまず、ステップ１６０３で格納した情報のうち、常時発生イベントのイベントＩＤが存在するか否かを時間コード毎に判定する。

・ステップ１６０５：ステップ１６０４において、常時発生イベントのイベントＩＤが存在しない時間コードがある場合は、当該時間コードの平均数を、それ以前の最も近い時間コードで常時発生イベントのイベントＩＤが存在する時間コードのイベント時平均数に置換して内部記憶装置１２４に格納する。全ての時間コードに常時発生イベントのイベントＩＤが存在する場合は、次処理に移る。

・ステップ１６０６：ステップ１６０３〜１６０５で得た各時間コードのイベント時平均数に基づいて、イベントＩＤが存在しない平均数との比率を計算する。具体的には図１３のステップ１３０２で取得したイベントＩＤが存在しない時間コードの上り入場者平均数、下り入場者平均数、上り退場者平均数、下り退場者平均数により、ステップ１６０５までで取得した各イベント時平均数を除算することで比率を計算する。ここで上り電車の比率は上り入場者平均数の比較で比率を計算し、下り電車の比率は下り入場者平均数の比較で比率を計算することとする。計算式は、例えば、
（式１３）：［各駅の各時間コードの上り電車の比率］＝［各時間コードのイベント時上り入場者平均数］÷［各時間コードの上り入場者平均数］
となる。少数点以下第３位で四捨五入を行い、内部記憶装置１２４に格納する。

・ステップ１６０７：ステップ１６０６までで取得した情報を後述する図１７の混雑率比率テーブル１７００へ格納する。

・ステップ１６０８：最後に、情報が格納された図１７の混雑率比率テーブル１７００に対して、発生不可イベントのイベントＩＤの行において「null」となっている比率に対して、比率として「1」を挿入し、万一、単発イベントが発生し得ない駅に対して単発イベントが発生した際の混雑率予測の閲覧が行われた場合にもエラーが起きないようにする。

図１７は、図１の混雑率予測装置１３１の混雑率管理ＤＢ１３２が保持する混雑率比率テーブル１７００のデータ構成図の一例である。混雑率比率テーブル１７００は、各路線、各駅における各時間コードの間で発着する上り電車と下り電車の車両毎の混雑率を管理しており、路線名１７０１、駅名１７０２、時間コード１７０３、上りフラグ１７０４、下りフラグ１７０５、イベントＩＤ１７０６、比率１７０７から構成される。

ここで例えば、"大井町線"、"溝の口駅"の時間コード"１"に発着する上り電車において、イベントＩＤ"１"の"人身事故"が発生した場合の乗車比率が"１．２５"であった場合、路線名として「大井町線」、駅名として「溝の口」、時間コードとして「001」、上りフラグとして「1」、下りフラグとして「null」、イベントＩＤとして「01」、比率として「1.25」が格納されることとなる。なお、本テーブルは「好天候平日」、「悪天候平日」、「好天候休祝日」及び「悪天候休祝日」の４テーブル存在する。

人身事故が発生中において、車両混雑率予測システムの利用者は、自身の携帯端末やパソコンから混雑率予測システムにアクセスし、図１５の混雑率管理テーブル１５００より混雑率情報を取得し、さらに図１７の混雑率比率テーブルで人身事故が発生した場合の比率も加味された混雑率情報を取得することとなる。

図１８は、図１の混雑率予測装置１３１の情報管理ＤＢ１３３が保持する駅付近情報テーブル１８００のデータ構成図の一例である。駅付近情報テーブル１８００は、上述した混雑率予測システムでは説明できない各駅特有の情報を利用者に提供する為の情報を管理しており、駅名１８０１、付近情報１８０２から構成される。混雑率予測システム利用者は、アクセス時に本テーブルを利用し、利用駅特有の付加情報も把握できることとなる。

ここで例えば、溝の口駅は常にＡ出口付近の改札と車両が混雑している場合、駅名として「溝の口」、付加情報として「改札出口は１箇所のみ、南武線との乗換のため、終日A出口付近の改札と車両は混雑」という説明が格納されることとなる。

さらに、事前にスポーツイベント等の単発イベントの時間帯を把握している場合は、当該単発イベントの時間帯を予め本テーブルに付加情報として挿入しておくことで、混雑率予測システム利用者が当該時間帯に単発イベントが発生する駅の混雑率を調べる際に、単発イベントを加味した混雑率予測を利用できるように促すこととする。

また、各路線で信号トラブルや人身事故等の常時発生可能イベントが発生している場合も、混雑率予測システム管理者がリアルタイムに本テーブルを更新し、利用者が常時発生可能イベントを加味した混雑率を調べられるようにすることが望ましい。なお、図１８の駅付近情報テーブル１８００も、図４、図５、図６、図７、図８、図１１、図１２の各テーブルと同様に混雑率予測装置１３１に接続されている入力端末１４１からデータ挿入を行うこととする。

図１９は、図１における携帯端末１５１、１５２やパソコン１５３、１５４から利用者が車両混雑率予測システムにアクセスした際に表示する画面イメージの一例である。利用者は図１９のような表示画面から、必要事項を入力することで乗車駅から下車駅までの車両混雑率を閲覧することが可能となる。画面イメージは、路線名選択プルダウンメニュー１９０１、乗車駅入力欄１９０２、下車駅入力欄１９０３、出発日付選択プルダウンメニュー１９０４、出発時間選択プルダウンメニュー１９０５、イベント選択プルダウンメニュー１９０６、天気選択プルダウンメニュー１９０７、決定ボタン１９０８から構成される。

ここで例えば、利用者が"大井町線"の"溝の口駅"を"１月１日８時（天気：雨）"に出発し、"二子新地"で下車しようとしており、"人身事故"で電車が遅延している場合、利用者は、路線名選択プルダウンメニューから「東急 大井町線」を選択し、乗車駅として「溝の口」を入力し、下車駅として「二子新地」を入力し、日付選択プルダウンメニューから「１月１日」を選択し、出発時間選択プルダウンメニューから「8:00」を選択し、イベント選択プルダウンメニューから「人身事故」を選択し、天気選択プルダウンメニューから「雨」を選択し決定ボタンを押下することで車両混雑率予測システムにアクセスし、結果を閲覧できることとする。

図２０は、図１における携帯端末１５１、１５２やパソコン１５３、１５４から利用者が車両混雑率予測システムにアクセスして得られた結果を表示する画面イメージの一例である。各駅の名称と到着時刻を表示する駅表示箇所２００１、各駅の駅情報を表示する各駅説明表示箇所２００２、各駅の検索したい時間帯における各車両の混雑率を表示する混雑率表示箇所２００３で構成され、２００１から２００３で１駅分の情報を表示することとし、例えば図１９の検索を例とすると結果は図２０のような表示結果が混雑率予測システムから得られることとなる。

図２０において、駅表示箇所２００１、２００４、２００７にそれぞれ到着駅と到着時間の情報を表示され、到着時間は車両混雑率予測システム内の図５の路線駅順テーブル５００から算出し、表示されることとなる。
各駅説明表示箇所２００２、２００５、２００８ではそれぞれの駅における駅情報が図１８の駅付近情報テーブル１８００をアクセスすることにより表示されることとなる。

混雑率表示箇所においては、図１５の混雑率管理テーブル１５００と図１７の混雑率比率テーブル１７００にアクセスすることにより、各車両での混雑率が算出され表示されることとなり、ここで万一混雑率が３００％を超える場合は、３００％を混雑率の上限として３００％と混雑率表示箇所に表示することとする。

以上のようなシステム構成により、車両混雑率予測システムの利用者に対して、特定路線の各駅の車両混雑率予測情報を提供できるようになる。なお、本車両混雑率予測システムにおける混雑率管理ＤＢ１３２の更新頻度は、日次で実行し、常に最新かつ正確な混雑率予測を利用者に提供できるようにすることが望ましい。

１００：各駅の情報送信部、１０１：自動改札機、１０２：情報取得部、１０３：入力端末、１０４：表示部、１１１：演算サブ装置、１１２：駅情報管理ＤＢ、１１３：演算部、１２１：統計計算サブ装置、１２２：駅乗車数管理ＤＢ、１２３：統計計算部、１３１：混雑率予測装置、１３２：混雑率管理ＤＢ、１３３：情報管理ＤＢ、１４１：入力端末、１４２：表示部、１５１：携帯端末、１５２：形態端末、１５３：パソコン、１５４：パソコン

Claims (8)

1. 各路線の各駅に設置された複数の自動改札機と通信回線を経由して接続可能であり、各駅の単位時間毎に電車の車両毎の混雑率を予測する車両混雑率予測装置であって、
   各駅の各自動改札機の改札ＩＤと電車の各車両の車両番号との紐付けを予めデータベースに格納する手段と、
   各駅の上り電車及び下り電車の各々の発着回数を単位時間毎に予めデータベースに格納する手段と、
   各乗客が前記自動改札機を通過したときの駅名、改札ＩＤ、通過時間及び入退場フラグを含む入退場情報を取得し、データベースに登録する手段と、
   所定の期間に登録された全ての前記入退場情報に基づいて、各乗客が上り電車又は下り電車のいずれの乗客かを判断し、日次にて各駅の各改札ＩＤについて単位時間毎に上り電車の入場者数及び退場者数並びに下り電車の入場者数及び退場者数をそれぞれカウントする手段と、
   前記所定の期間の中から所定の条件に該当する日付を抽出し、抽出された日付についての前記上り電車の入場者数及び退場者数並びに下り電車の入場者数及び退場者数をそれぞれ平均することにより、単位時間毎に上り電車の入場者平均数及び退場者平均数並びに下り電車の入場者平均数及び退場者平均数をそれぞれ計算する手段と、
   各駅の単位時間毎に、前記上り電車の入場者平均数及び退場者平均数並びに下り電車の入場者平均数及び退場者平均数と、前記改札ＩＤと前記車両番号との紐付けと、前記各駅の発着回数とに基づいて、各駅の単位時間毎に上り電車及び下り電車の各々の車両毎の車両乗車数を計算する手段と、
   前記車両乗車数を１車両の定員数で除算することにより車両毎の混雑率を計算する手段と、を備え、
   前記改札ＩＤと前記車両番号との紐付けは、自動改札機に最も近い車両を特定できる場合は改札ＩＤを最も近い車両の車両番号に紐付け、自動改札機に最も近い車両を特定できない場合は、自動改札機を通過する乗客を均等に各車両に分配するように紐付けることを特徴とする車両混雑率予測装置。
2. 前記車両乗車数を計算する手段は、
   対象とする当該駅の当該単位時間のベース乗車数に対して当該駅の当該単位時間の増減乗車数を加算することにより当該駅の車両乗車数を計算し、
   前記当該駅の当該単位時間のベース乗車数は、当該単位時間に繰り越し車が無い場合は、直前停車駅の当該単位時間の車両乗車数から取得する一方、当該単位時間に繰り越し車が有る場合は、直前停車駅の直前単位時間の車両乗車数と直前停車駅の当該単位時間の車両乗車数に対してそれぞれ繰り越し車数と繰り越し無し車数を重み付けして平均を算出することにより取得し、かつ、
   前記当該駅の当該単位時間の増減乗車数は、前記車両番号に紐付けられた全ての前記改札ＩＤについての上り電車又は下り電車の前記入場者平均数の和から上り電車又は下り電車の前記退場者平均数の和を減算し、当該単位時間の上り電車又は下り電車の前記発着回数で除算することにより取得することを特徴とする請求項１に記載の車両混雑率予測装置。
3. 前記混雑率予測装置はさらに、
   イベントが発生したとき、駅名、発生時刻、終了時刻及びイベント説明を対応付けてデータベースに登録する手段と、
   イベントが発生したときの単位時間毎の前記上り電車の入場者平均数及び退場者平均数並びに下り電車の入場者平均数及び退場者平均数を、イベントが発生していないときのそれらの各々でそれぞれ除算することにより、イベント発生時の混雑率比率を計算する手段と、を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の車両混雑率予測装置。
4. 前記車両乗車数を計算する手段は、
   対象とする当該駅の当該単位時間の普通電車と急行電車のそれぞれについて車両乗車数を計算し、計算された普通電車と急行電車の各車両乗車数に対し、当該単位時間における普通電車の発着回数と急行電車の発着回数をそれぞれ重み付けして平均を算出することにより、当該単位時間の車両乗車数を得ることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の車両混雑率予測装置。
5. 各路線の各駅に設置された複数の自動改札機と通信回線を経由して接続可能な混雑率予測装置を用い、各駅の単位時間毎に電車の車両毎の混雑率を予測する車両混雑率予測方法であって、前記混雑率予測装置が、
   各駅の各自動改札機の改札ＩＤと電車の各車両の車両番号との紐付けを予めデータベースに格納するステップと、
   各駅の上り電車及び下り電車の各々の発着回数を単位時間毎に予めデータベースに格納するステップと、
   各乗客が前記自動改札機を通過したときの駅名、改札ＩＤ、通過時間及び入退場フラグを含む入退場情報を取得し、データベースに登録するステップと、
   所定の期間に登録された全ての前記入退場情報に基づいて、各乗客が上り電車又は下り電車のいずれの乗客かを判断し、日次にて各駅の各改札ＩＤについて単位時間毎に上り電車の入場者数及び退場者数並びに下り電車の入場者数及び退場者数をそれぞれカウントするステップと、
   前記所定の期間の中から所定の条件に該当する日付を抽出し、抽出された日付についての前記上り電車の入場者数及び退場者数並びに下り電車の入場者数及び退場者数をそれぞれ平均することにより、単位時間毎に上り電車の入場者平均数及び退場者平均数並びに下り電車の入場者平均数及び退場者平均数をそれぞれ計算するステップと、
   各駅の単位時間毎に、前記上り電車の入場者平均数及び退場者平均数並びに下り電車の入場者平均数及び退場者平均数と、前記改札ＩＤと前記車両番号との紐付けと、前記各駅の発着回数とに基づいて、各駅の単位時間毎に上り電車及び下り電車の各々の車両毎の車両乗車数を計算するステップと、
   前記車両乗車数を１車両の定員数で除算することにより車両毎の混雑率を計算するステップと、を実行するとともに、
   前記改札ＩＤと前記車両番号との紐付けは、自動改札機に最も近い車両を特定できる場合は改札ＩＤを最も近い車両の車両番号に紐付け、自動改札機に最も近い車両を特定できない場合は、自動改札機を通過する乗客を均等に各車両に分配するように紐付ける車両混雑率予測方法。
6. 前記車両乗車数を計算するステップでは、
   対象とする当該駅の当該単位時間のベース乗車数に対して当該駅の当該単位時間の増減乗車数を加算することにより当該駅の車両乗車数を計算し、
   前記当該駅の当該単位時間のベース乗車数は、当該単位時間に繰り越し車が無い場合は、直前停車駅の当該単位時間の車両乗車数から取得する一方、当該単位時間に繰り越し車が有る場合は、直前停車駅の直前単位時間の車両乗車数と直前停車駅の当該単位時間の車両乗車数に対してそれぞれ繰り越し車数と繰り越し無し車数を重み付けして平均を算出することにより取得し、かつ、
   前記当該駅の当該単位時間の増減乗車数は、前記車両番号に紐付けられた全ての前記改札ＩＤについての上り電車又は下り電車の前記入場者平均数の和から上り電車又は下り電車の前記退場者平均数の和を減算し、当該単位時間の上り電車又は下り電車の前記発着回数で除算することにより取得することを特徴とする請求項５に記載の車両混雑率予測方法。
7. 前記混雑率予測装置はさらに、
   イベントが発生したとき、駅名、発生時刻、終了時刻及びイベント説明を対応付けてデータベースに登録するステップと、
   イベントが発生したときの単位時間毎の前記上り電車の入場者平均数及び退場者平均数並びに下り電車の入場者平均数及び退場者平均数を、イベントが発生していないときのそれらの各々でそれぞれ除算することにより、イベント発生時の混雑率比率を計算するステップと、を実行することを特徴とする請求項５又は６に記載の車両混雑率予測方法。
8. 前記車両乗車数を計算するステップでは、
   対象とする当該駅の当該単位時間の普通電車と急行電車のそれぞれについて車両乗車数を計算し、計算された普通電車と急行電車の各車両乗車数に対し、当該単位時間における普通電車の発着回数と急行電車の発着回数をそれぞれ重み付けして平均を算出することにより、当該単位時間の車両乗車数を得ることを特徴とする請求項５〜７のいずれかに記載の車両混雑率予測方法。

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