JP5768704B2 - タクシー利用者情報出力方法、タクシー利用者情報出力プログラム及びタクシー利用者情報出力装置 - Google Patents

Description

本件は、タクシー利用者情報出力方法、タクシー利用者情報出力プログラム及びタクシー利用者情報出力装置に関する。

近年、鉄道の駅においては、旅客が保有するＩＣカードや携帯端末などに記憶された情報の読み取りや書き換えを行うことで、旅客の駅構内に対する入出場を管理する自動改札機が導入されてきている。

これに対し、最近では、自動改札機で読み取られる情報を、駅構内や電車内などの状況を知るために利用する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１には、自動改札機で読み取られた行き先の駅名を含む情報に基づき、列車の乗車人数や列車からの降車人数を推定する技術についての開示がなされている。

ところで、終電に乗り遅れた人は、自宅近傍の駅（最終目的駅）まで電車でたどり着くことができない。このような最終目的駅までたどり着けない人は、できる限り最終目的駅に近い駅まで電車でたどり着こうと考え、そのような行動をとると考えられる。これに対し、特許文献２には、終電後で最終目的駅までたどり着けない場合に、適切な情報（たどり着ける駅名や到着時刻など）を通知する技術について開示されている。

特開２００１−５５１４５号公報 特開平１１−９１５６９号公報

上記特許文献１及び特許文献２の各技術を組み合わせることで、終電後に最終目的駅までたどり着けない人が各駅で降車する人数を推定することができると考えられる。また、この人数を、各駅においてタクシーを利用する可能性の高い人の数とみなせば、タクシー会社による配車場所の決定に利用できると考えられることに発明者らは気づいた。

しかしながら、発明者らによる鋭意研究の結果によると、各駅でのタクシー利用者数の情報だけでは、タクシー会社において効率や利益を十分に考慮した配車場所の決定ができないことがわかってきた。

そこで本件は上記の課題に鑑みてなされたものであり、タクシー利用者に関する有用な情報を出力することが可能なタクシー利用者情報出力方法、タクシー利用者情報出力プログラム及びタクシー利用者情報出力装置を提供することを目的とする。

本明細書に記載のタクシー利用者情報出力方法は、複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得する取得工程と、前記取得工程で取得された前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定する推定工程と、前記推定工程で推定された前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測する予測工程と、前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する出力工程と、をコンピュータが実行するタクシー利用者情報出力方法である。

本明細書に記載のタクシー利用者情報出力プログラムは、複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得し、前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定し、前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測し、前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する、処理をコンピュータに実行させるタクシー利用者情報出力プログラムである。

本明細書に記載のタクシー利用者情報出力装置は、複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得する取得部と、前記取得部で取得された前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定する推定部と、前記推定部で推定された前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測する予測部と、前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する出力部と、を備えている。

本明細書に記載のタクシー利用者情報出力方法、タクシー利用者情報出力プログラム及びタクシー利用者情報出力装置は、タクシー利用者に関する有用な情報を出力することができるという効果を奏する。

一実施形態に係る情報提供システムの構成を概略的に示す図である。 図２（ａ）は、自動改札機のハードウェア構成図であり、図２（ｂ）は、サーバのハードウェア構成図であり、図２（ｃ）は、タクシー会社端末及び鉄道会社端末のハードウェア構成図である。 自動改札機、サーバ、タクシー会社端末及び鉄道会社端末の機能ブロック図である。 図４（ａ）、図４（ｂ）は、入場データの一例を示す図である。 図５（ａ）は、ユーザテーブルを示す図であり、図５（ｂ）は、運行計画テーブルを示す図であり、図５（ｃ）は、推定結果テーブルを示す図である。 図６（ａ）は、駅間距離テーブルを示す図であり、図６（ｂ）は駅間距離区分テーブルを示す図であり、図６（ｃ）は、タクシー利用見込みテーブルを示す図である。 タクシー利用見込み集計テーブルを示す図である。 図８（ａ）は、Ｃ駅〜自宅駅距離の人数分布を示すグラフであり、図８（ｂ）は、Ｅ駅〜自宅駅距離の人数分布を示すグラフである。 途中止まり駅推定処理を示すフローチャートである。 図１０（ａ）は、途中止まり駅推定処理の処理結果を模式的に示す図であり、図１０（ｂ）は、タクシー利用距離・区分予測処理の処理結果を模式的に示す図である。 タクシー利用距離・区分予測処理を示すフローチャートである。 集計・出力処理を示すフローチャートである。 運行計画テーブル更新処理を示すフローチャートである。 運行状況の変化情報を示す図である。 各テーブル更新処理を示すフローチャートである。

以下、一実施形態に係る、タクシー利用者情報出力装置としてのサーバ２０を備える情報提供システム１００について、図１〜図１５に基づいて詳細に説明する。図１には、情報提供システム１００の構成が概略的に示されている。

情報提供システム１００は、図１に示すように、自動改札機１０と、サーバ２０と、タクシー会社端末３０と、外部装置としての鉄道会社端末４０と、を備える。各装置は、インターネットなどのネットワーク５０に接続されている。

自動改札機１０は、利用者（電車（鉄道）の乗客）が保有する乗車券（携帯端末７０やＩＣカード７２）に記録された情報（定期券情報やチャージ金額情報など）に基づいて、利用者の改札内への入場、改札外への出場を管理したり、チャージ金額の徴収を行ったりするものである。また、自動改札機１０は、利用者の入場、出場時に、携帯端末７０やＩＣカード７２などの乗車券情報（ユーザＩＤ）や、入場日時が含まれる入場データをサーバ２０に対して送信する。入場データは、例えば、図４（ａ）、図４（ｂ）に示すように、「ユーザＩＤ」と、当該ユーザＩＤのユーザが入場した「入場駅」及び「入場時刻」とが関連付けられたデータであるものとする。

図２（ａ）には、自動改札機１０のハードウェア構成図が示されている。図２（ａ）に示すように、自動改札機１０は、制御装置９０と、扉駆動装置９２と、データ読取装置９４と、出力装置９６と、を有する。

制御装置９０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ネットワークインタフェース等を含み、扉駆動装置９２、データ読取装置９４、及び出力装置９６を統括的に制御する。扉駆動装置９２は、モータ等を含み、利用者の入場／出場を許可／拒否するため、扉の開閉動作を行う。データ読取装置９４は、携帯端末７０やＩＣカード７２からデータを読み取る。出力装置９６は、液晶ディスプレイやスピーカ等を含み、利用者に対するメッセージ、音、音声等を出力する。

図３には、自動改札機１０、サーバ２０、タクシー会社端末３０及び鉄道会社端末４０の機能ブロック図が示されている。図３に示すように、自動改札機１０では、制御装置９０のＣＰＵがプログラムを実行することにより、データ取得部１２及び通信部１４として機能する。データ取得部１２は、データ読取装置９４で読み取られたデータを取得し、通信部１４に対して送信する。通信部１４は、データ取得部１２から送信されてきたデータを、サーバ２０に対してネットワークインタフェースを介して送信する。

図１に戻り、サーバ２０は、例えばシステム運用会社に設置され、自動改札機１０から送信されてきたデータを処理して、各駅におけるタクシー利用者の情報を出力する装置である。

図２（ｂ）には、サーバ２０のハードウェア構成図が示されている。この図２（ｂ）に示すように、サーバ２０は、ＣＰＵ１９０、ＲＯＭ１９２、ＲＡＭ１９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））１９６、ネットワークインタフェース１９７、表示部１９３、入力部１９５、及び可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えており、サーバ２０の構成各部は、バス１９８に接続されている。サーバ２０では、ＲＯＭ１９２あるいはＨＤＤ１９６に格納されているプログラム（タクシー利用者情報出力プログラム）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ１９９が可搬型記憶媒体１９１から読み取ったプログラム（タクシー利用者情報出力プログラム）をＣＰＵ１９０が実行することにより、図３の各部を実現している。すなわち、サーバ２０では、ＣＰＵ１９０がプログラムを実行することにより、図３に示す通信部２２、推定部２６、予測部２８、出力部としての集計・出力部３２、及び運行状況取得部３４の各部の機能を実現している。なお、図３には、ＨＤＤ１９６等に格納されているデータベース（ＤＢ）やテーブルも図示されている。

通信部２２は、自動改札機１０の通信部１４から送信されてきた入場データ（図４（ａ）、図４（ｂ））をネットワークインタフェース１９７を介して取得し、当該入場データを推定部２６に対して送信する。また、鉄道会社端末４０から送信されてきた運行状況の変更情報を取得して、運行状況取得部３４に送信する。また、通信部２２は、集計・出力部３２における出力結果をタクシー会社端末３０に対して送信する。

推定部２６は、通信部２２から入場データを取得する。すなわち、推定部２６は、自動改札機１０で読み取られたユーザＩＤを含む入場データを取得する取得部としての機能を有している。また、推定部２６は、取得した入場データ及びユーザテーブル６０（図５（ａ））に基づいて、利用者の最終目的駅としての自宅最寄駅と、実際に利用者がたどり着ける到着駅で自宅最寄駅以外の駅（以下、「途中止まり駅」と呼ぶ）と、途中止まり駅への到着時刻と、を推定する。例えば、終電に近い時刻で、利用者の自宅最寄駅まで運行する電車が終わってしまった場合、利用者はできる限り自宅最寄駅に近い駅まで電車でたどり着こうと考え、そのような行動をとるであろう。この場合の、自宅最寄駅ではないが、利用者が乗車可能な電車が停車する駅で最も自宅最寄駅に近い駅は、途中止まり駅に相当する。

ここで、図５（ａ）のユーザテーブル６０は、各ユーザの「ユーザＩＤ」、「自宅最寄駅」、「会社最寄駅」、「会社最寄駅の乗車限界時刻」、「自宅最寄駅到着時刻」を関連付けて格納するテーブルである。「自宅最寄駅」は、自宅に最も近い駅を意味し、「会社最寄駅」は、会社に最も近い駅を意味する。なお、利用者が学生である場合には、「会社最寄駅」は学校の最寄駅を意味する。これら「自宅最寄駅」及び「会社最寄駅」は、ユーザやシステム管理者が事前に登録してもよいし、サーバ２０等が以下のようにして「自宅最寄駅」及び「会社最寄駅」を自動的に特定し、ユーザテーブル６０に登録してもよい。
（ａ） 所定日数の中で、あるユーザＩＤが自動改札機によって読み取られる頻度が所定以上高い駅を、そのユーザＩＤの利用者の自宅最寄駅とする。
（ｂ） あるユーザＩＤの１日の最初の利用時に入場駅となる頻度の高い駅、１日の最後の利用時に出場駅となる頻度の高い駅を、そのユーザＩＤの利用者の「自宅最寄駅」と推定する。また、あるユーザＩＤの１日の最初の利用時に出場駅となる頻度の高い駅、１日の最後の利用時に入場駅となる頻度の高い駅を、そのユーザＩＤの利用者の「会社最寄駅」と推定する。
（ｃ） あるユーザＩＤの入場駅または出場駅の組合せで、所定日数内で出現する頻度が最も高い組合せの駅を割り出し、一方の駅を「自宅最寄駅」、他方の駅を「会社最寄駅」と推定する。なお、いずれの駅を「自宅最寄駅」にするかは、所定日数の中での出現頻度などに基づいて判断する。

また、図５（ａ）のユーザテーブル６０の「会社最寄駅の乗車限界時刻」は、１日のうちで自宅最寄駅まで到達できる最後の電車の会社最寄駅における出発時刻を意味する。更に、「自宅最寄駅到着時刻」は、当該最後の電車が自宅最寄駅に到着する時刻を意味する。

なお、推定部２６は、「途中止まり駅」及び「途中止まり駅到着時刻」を、図５（ｂ）の運行計画テーブル６１を用いて推定する。また、推定部２６は、推定結果を推定結果テーブル６２（図５（ｃ）参照）に格納する。推定結果テーブル６２は、図５（ｃ）に示すように、「ユーザＩＤ」と、「自宅最寄駅」と、「途中止まり駅」と、「途中止まり駅到着時刻」と、「列車識別番号」の各フィールドを有している。

図３に戻り、予測部２８は、推定結果テーブル６２に格納されている各ユーザＩＤの「自宅最寄駅」と「途中止まり駅」に基づいて、タクシー利用距離を予測するとともに、当該タクシー利用距離の区分（利用距離区分）を決定する。この場合、予測部２８は、タクシー利用距離を、図６（ａ）に示す駅間距離テーブル６３により予測し、利用距離区分を、当該タクシー利用距離と図６（ｂ）に示す駅間距離区分テーブル６４とから決定する。なお、図６（ａ）の駅間距離テーブル６３には、各駅間の距離が定義されており、図６（ｂ）の駅間距離区分テーブル６４には、短距離、中距離、長距離が、どの程度の距離であるかが定義されている。

予測部２８は、予測したタクシー利用距離と決定した利用距離区分とを、図６（ｃ）に示すタクシー利用見込みテーブル６６に格納する。なお、図６（ｃ）のタクシー利用見込みテーブル６６は、図５（ｃ）の推定結果テーブル６２に、「タクシー利用距離」と「利用距離区分」のフィールドが追加されたものである。

集計・出力部３２は、タクシー利用見込みテーブル６６が更新される度に、図７に示すタクシー利用見込み集計テーブル６８を更新する。ここで、図７のタクシー利用見込み集計テーブル６８は、各駅におけるタクシーの利用区分毎、途中止まり駅到着時刻毎に、利用者の人数を集計したテーブルである。また、集計・出力部３２は、タクシー利用見込み集計テーブル６８に基づいて、図８（ａ）や図８（ｂ）に示すようなグラフを作成し、通信部２２を介して、タクシー利用見込み集計テーブル６８（図７）や作成したグラフをタクシー会社端末３０に向けて出力する。なお、図８（ａ）は、Ｃ駅〜自宅駅距離の人数分布を示すグラフであり、図８（ｂ）は、Ｅ駅〜自宅駅距離の人数分布を示すグラフである（ただし、図７のテーブルに対応したグラフではない）。なお、Ｃ、Ｅ駅以外の駅と自宅駅距離の人数分布を示すグラフも出力されるものとする。

運行状況取得部３４は、鉄道会社において電車の運行状況に変化があった場合に、鉄道会社端末４０から送信されてくる運行状況の変化情報（図１４）を、通信部２２を介して取得する。また、運行状況取得部３４は、鉄道会社端末４０から受信した情報を用いて、運行計画テーブル６１（図５（ｂ））を更新する。

図１に戻り、タクシー会社端末３０は、タクシー会社に設置されたＰＣ（Personal Computer）や、タクシー会社の従業員が保有する携帯端末等である。このタクシー会社端末３０は、図２（ｃ）に示すように、サーバ２０と同様のハードウェア構成を有している。すなわち、タクシー会社端末３０は、ＣＰＵ２９０、ＲＯＭ２９２、ＲＡＭ２９４、ＨＤＤ２９６、ネットワークインタフェース２９７、表示部２９３、入力部２９５、可搬型記憶媒体２９１を読み取り可能な可搬型記憶媒体用ドライブ２９９等を備えている。タクシー会社端末３０では、ＣＰＵ２９０がプログラムを実行することで、図３に示す通信部８４及び出力部８２としての機能を実現する。

通信部８４は、サーバ２０の通信部２２から送信されてくるデータ（図７のタクシー利用見込み集計テーブル６８や図８（ａ）、図８（ｂ）のグラフ）を受信して、出力部８２に対して送信する。出力部８２は、表示部２９３に、サーバ２０から送信されてきたデータを表示させる。

図１に戻り、鉄道会社端末４０は、鉄道会社に設置されたＰＣ（Personal Computer）等であり、図２（ｃ）に示すように、タクシー会社端末３０と同様のハードウェア構成を有している。すなわち、鉄道会社端末４０は、ＣＰＵ３９０、ＲＯＭ３９２、ＲＡＭ３９４、ＨＤＤ３９６、ネットワークインタフェース３９７、表示部３９３、入力部３９５、可搬型記憶媒体３９１を読み取り可能な可搬型記憶媒体用ドライブ３９９等を備えている。鉄道会社端末４０では、ＣＰＵ３９０がプログラムを実行することで、図３に示す通信部８８及び運行状況管理部８６としての機能を実現する。

運行状況管理部８６は、電車の運行状況（通常運行か、事故等による遅延が生じているかなど）を管理している。運行状況管理部８６では、運行状況に変化が生じた場合に、通信部８８を介してサーバ２０に対して運行状況の変化情報（図１４）を送信する。

次に、本実施形態におけるサーバ２０の処理について、図９、図１１、図１２、図１３、図１５のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ詳細に説明する。

（途中止まり駅推定処理）
まず、図９のフローチャートに沿って、推定部２６による途中止まり駅推定処理について説明する。なお、図９の処理は、自宅最寄駅に到達できる終電に乗れなかった利用者が到達できる駅（途中止まり駅）や到着時刻を推定する処理である。

図９の処理では、まず、ステップＳ１０において、推定部２６が、新たな入場データが送信されてくるまで待機する。なお、新たな入場データは、図４（ａ）や図４（ｂ）のような入場データであるものとする。

次いで、ステップＳ１１では、推定部２６が、送信されてきた新たな入場データを取得する。次いで、ステップＳ１２では、推定部２６が、入場データに含まれる入場時刻が所定時刻以降か否かを判断する。ここで、所定時刻とは、路線の駅の少なくとも１つの駅に到達できなくなる時刻であるものとする。本実施形態では、例えば、２２時であるものとする。ステップＳ１２の判断が否定された場合には、図９の全処理を終了する。すなわち、この場合の利用者は、自宅最寄駅に到達できる電車に乗れるので、タクシーに乗る必要がないとして、図９の処理の対象から除外する。一方、ステップＳ１２の判断が、肯定された場合には、ステップＳ１３に移行する。

ステップＳ１３に移行すると、推定部２６は、ユーザテーブル６０（図７（ａ））を参照する。次いで、ステップＳ１４では、推定部２６が、入場データに含まれる入場駅が会社最寄駅であるか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ２０に移行するが、判断が肯定された場合には、ステップＳ１６に移行する。なお、図４（ａ）のユーザＩＤ（User001）の入場駅（Ｋ駅）は、図５（ａ）の会社最寄駅と一致している。また、図４（ｂ）のユーザＩＤ（User002）の入場駅（Ｋ駅）も、図５（ａ）の会社最寄駅と一致している。したがって、入場データがいずれの場合であっても、ステップＳ１４の判断は肯定されることになる。

ステップＳ１６に移行した場合、推定部２６は、ユーザテーブル６０を参照する。次いで、ステップＳ１８では、推定部２６が、入場データに含まれる入場時刻が、会社最寄駅の乗車限界時刻を超えているか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合、すなわち、自宅最寄駅に到達できる電車に乗れる場合には、タクシーに乗る必要がないので、図９の処理の対象から除外する（図９の全処理を終了する）。一方、ステップＳ１８の判断が肯定されると、ステップＳ２０に移行する。なお、図４（ａ）、図４（ｂ）の入場データについては、入場時刻が、図５（ａ）の会社最寄駅の乗車限界時刻を超えているので、ステップＳ１８の判断は肯定されることになる。

ステップＳ２０に移行した場合（入場駅が会社最寄駅でない場合（ステップＳ１４：否定）又は入場時刻が会社最寄駅の乗車限界時刻を超えている場合（ステップＳ１８：肯定））、推定部２６は、改札入場駅から自宅最寄駅までの経路検索を実行する。本実施形態では、推定部２６は、図５（ｂ）に示す運行計画テーブル６１に基づいて、経路検索を行う。

次いで、ステップＳ２２では、推定部２６は、ステップＳ２０の経路検索において始発（次の日の始発）に乗り換える駅があるか否かを判断する。経路検索において始発に乗り換える駅がある場合とは、利用者が自宅最寄駅まで到達できず、途中の駅までしか到達できないことを意味している。このステップＳ２２の判断が否定された場合、すなわち、自宅最寄駅に到達できる場合には、図９の処理の対象から除外する（図９の全処理を終了する）。一方、ステップＳ２２の判断が肯定された場合、すなわち利用者が自宅最寄駅まで到達できず、タクシーを利用する可能性が高い場合には、ステップＳ２４に移行する。

ステップＳ２４に移行すると、推定部２６は、始発に乗り換える駅を途中止まり駅として推定結果テーブル６２（図５（ｃ））を更新する。なお、ステップＳ２４においては、推定部２６は、推定結果テーブル６２にユーザＩＤを入力するとともに、当該ユーザＩＤに関連付けた状態で、途中止まり駅を入力するものとする。

次いで、ステップＳ２６では、推定部２６が、始発に乗り換える駅への到着時刻を途中止まり駅到着時刻として推定結果テーブル６２を更新する。

次いで、ステップＳ２８では、推定部２６が、推定結果テーブル６２の自宅最寄駅を更新する。この場合、ステップＳ２４で入力したユーザＩＤに対応する自宅最寄駅をユーザテーブル（図５（ａ））から読み取って、図５（ｃ）の推定結果テーブル６２に入力するものとする。

次いで、ステップＳ３０では、推定部２６が、推定結果テーブル６２を途中止まり駅まで乗車する列車識別番号（ステップＳ２０の検索に利用した列車識別番号）で更新する。

ステップＳ２４〜Ｓ３０を経ることにより、図５（ｃ）の推定結果テーブル６２の１つの行が追加されることになる。そして、ステップＳ３０の処理が終了すると、図９の全処理を終了する。なお、図９の処理では、例えば、図１０（ａ）に示すように、自宅最寄駅がＡ駅の利用者（ユーザＩＤ：User001）が、途中止まり駅（Ｄ駅）に、２４時４０分に到達することや、自宅最寄駅がＢ駅の利用者（ユーザＩＤ：User002）が、途中止まり駅（Ｅ駅）に、２４時５０分に到達すること、などが推定結果テーブル６２に追加されることになる。なお、図９の処理は、繰返し実行される。

なお、ステップＳ２４〜Ｓ３０を経て（図５（ｃ）の推定結果テーブル６２の１つの行が追加されて）、図９の全処理を終了した場合には、図１１の駅間距離・区分予測処理が実行されることになる。

（駅間距離・区分予測処理）
次に、予測部２８による駅間距離・区分予測処理について図１１のフローチャートに沿って説明する。

図１１の処理では、まず、ステップＳ４０において、図９の処理で推定結果テーブル６２に追加された行のデータを、タクシー利用見込みテーブル６６（図６（ｃ））の新たな行にコピーする。

次いで、ステップＳ４１では、予測部２８が、タクシー利用見込みテーブル６６の新たな行の途中止まり駅と自宅最寄駅を読み取る。次いで、ステップＳ４２では、予測部２８が、駅間距離テーブル６３（図６（ａ））を参照する。この場合、予測部２８は、駅間距離テーブル６３のうち、ステップＳ４１の読み取り結果（途中止まり駅と自宅最寄駅）に対応する部分を参照する。ここでの参照結果は、利用者がタクシーを利用して移動する凡その距離を意味する。

次いで、ステップＳ４４では、予測部２８が、タクシー利用見込みテーブル６６の新たな行のタクシー移動距離を、ステップＳ４２の参照結果で更新する。

次いで、ステップＳ４６では、予測部２８が、タクシー利用見込みテーブル６６のタクシー移動距離を読み取る。次いで、ステップＳ４８では、予測部２８が、駅間距離区分テーブル６４（図６（ｂ））を参照する。この場合、予測部２８は、駅間距離区分テーブル６４のうち、ステップＳ４６の読み取り結果（タクシー移動距離）に対応する部分を参照する。

次いで、ステップＳ５０では、予測部２８が、タクシー利用見込みテーブル６６の駅間距離区分を、ステップＳ４８の参照結果に基づいて更新する。

以上の処理により、図１１の処理が終了する。なお、図１１の処理が終了した時点では、タクシー利用見込みテーブル６６の新たな行の全フィールドへの入力が完了したことになる。なお、図１１の処理では、例えば、図１０（ｂ）に示すように、利用者（ユーザＩＤ：User001）が、２４時４０分に途中止まり駅（Ｄ駅）からタクシーに４．２ｋｍ（中距離）だけ乗る可能性があることや、利用者（ユーザＩＤ：User002）が、２４時５０分に途中止まり駅（Ｅ駅）からタクシーに４．３ｋｍ（中距離）だけ乗る可能性があること、などがタクシー利用見込みテーブル６６に記録されることになる。

図１１の処理が終了すると、図１２の集計・出力処理が開始される。

（集計・出力処理）
次に、集計・出力部３２による集計・出力処理について図１２のフローチャートに沿って説明する。

図１２の処理では、まず、ステップＳ６０において、集計・出力部３２が、タクシー利用見込みテーブル６６の新たに追加された行を読み込む。次いで、ステップＳ６２では、集計・出力部３２が、タクシー利用見込み集計テーブル６８（図７）の対応する箇所を更新する（カウントを増やす）。

次いで、ステップＳ６４では、集計・出力部３２が、タクシー会社端末３０に向けて、タクシー利用見込み集計テーブル６８から生成される図８（ａ）や図８（ｂ）のグラフ（タクシー利用者の駅毎、時刻毎の距離別人数分布）、又はタクシー利用見込み集計テーブル６８そのものを送信する。これにより、タクシー会社端末３０の表示部２９３上では、図７のテーブル又は図８（ａ）や図８（ｂ）のようなグラフがリアルタイムにて更新されることになる。

なお、図１２の処理は、所定時間毎（例えば５分、１０分毎）に行われることとしてもよい。この場合、タクシー会社端末３０の表示部２９３上では、図７のテーブル又は図８（ａ）や図８（ｂ）のグラフが所定時間毎に更新されることになる。

（運行計画テーブルの更新処理）
次に、運行状況取得部３４による運行計画テーブルの更新処理について、図１３のフローチャートに沿って説明する。この図１３の処理は、上述した図９、図１１、図１２の処理と並行して実行される処理である。

図１３の処理では、まず、ステップＳ７０において、運行状況取得部３４が、現在の時刻が所定時刻以降になるまで待機する。ここで、所定時刻とは、図９のステップＳ１２と同様、路線の駅の少なくとも１つの駅に到達できなくなる時刻（例えば、２２時）であるものとする。このステップＳ７０の判断が肯定された場合には、ステップＳ７２に移行する。

次いで、ステップＳ７２では、１日の全ての運行が終了したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ７４に移行する。

ステップＳ７４に移行した場合、運行状況取得部３４は、運行状況に変更があるか否かを判断する。ここでの判断は、鉄道会社端末４０の運行状況管理部８６から、運行状況取得部３４に対して運行状況の変更情報が送信されてきたか否かで判断する。なお、運行状況の変更情報は、例えば、図１４に示すような運行計画テーブル６１の変更部分を抜粋した情報であるものとする。このステップＳ７４の判断が否定されている間は、ステップＳ７２、Ｓ７４を繰り返すが、ステップＳ７２の判断が肯定された場合には、ステップＳ７６に移行する。

ステップＳ７６に移行した場合、運行状況取得部３４は、運行計画テーブル６１（図５（ｂ））を読み込み、運行状況管理部８６から送信されてきた運行状況の変更情報（図１４）で、運行計画テーブル６１を更新する。ステップＳ７６の処理が終了すると、ステップＳ７２に戻る。そして、ステップＳ７２〜Ｓ７６の処理・判断を繰返し、１日の全ての運行が終了して、ステップＳ７２の判断が肯定されると、図１３の全処理を終了する。

以上のように、図１３の処理によると、所定時刻移行に電車の運行状況が変更された場合に、運行状況取得部３４が、運行計画テーブル６１を随時更新するようになっている。

（各テーブル更新処理）
次に、推定部２６、予測部２８、集計・出力部３２により実行される、運行計画テーブル６１の更新に伴った各テーブルの更新処理について図１５のフローチャートに沿って説明する。なお、図１５の処理は、上述した、図９、図１１、図１２の処理、及び図１３の処理と並行して実行される処理である。

図１５の処理では、まず、ステップＳ８０において、推定部２６が、運行計画テーブルが更新されるまで待機する。この場合、図１３のステップＳ７６が実行された段階で、ステップＳ８２に移行する。

ステップＳ８２に移行すると、推定部２６は、更新された列車識別番号以降の電車の列車識別番号が入力されている推定結果テーブル６２の行を特定する。

次いで、ステップＳ８４では、推定部２６が、特定された行の途中止まり駅と途中止まり駅到着時刻を、更新された運行計画テーブル６１に基づいて更新する。

次いで、ステップＳ８８では、予測部２８が、検索結果テーブルの更新された行に対応するタクシー利用見込みテーブル６６の行を更新する。この場合、途中止まり駅や途中止まり駅到着時刻が更新されるほか、途中止まり駅が更新された場合には、タクシー利用距離、利用距離区分も更新されることになる。

次いで、ステップＳ９０では、集計・出力部３２が、タクシー利用見込みテーブル６６の更新に合わせて、タクシー利用見込み集計テーブル６８を更新する。

次いで、ステップＳ９２では、集計・出力部３２が、タクシー会社端末３０に向けて、更新されたタクシー利用見込み集計テーブル６８から生成される図８（ａ）や図８（ｂ）のグラフ、及び／又は更新されたタクシー利用見込み集計テーブル６８そのものを送信する。これにより、タクシー会社端末３０の表示部２９３上では、運行状況の変更に対応した、図７のテーブル又は図８（ａ）や図８（ｂ）のグラフが表示されることになる。

ステップＳ９２の後は、ステップＳ８０に戻り、上記処理を繰り返す。

ところで、タクシー会社では、図８（ａ）、図８（ｂ）のグラフを見ることにより、タクシーの配車場所の決定を適切に行うことができる。例えば、個人タクシー事業者であれば、長距離客を乗せるため、図８（ａ）、図８（ｂ）に基づいて、２５時すぎまでは利用客を乗せずに、２５時以降にＣ駅で利用客を乗せるように配車場所を決定するなどすることができる。また、例えば、大規模タクシー事業者は、図８（ａ）、図８（ｂ）に基づいて、２４時からはＣ駅に重点的に配車を行い、Ｅ駅付近で利用客を降ろしたタクシーはＥ駅で再度利用客を乗せるように配車場所を決定するなどすることができる。

以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、推定部２６は、利用者が駅構内に入場する際に、自動改札機１０において携帯端末７０やＩＣカード７２から読み取られたユーザＩＤを含む入場データを取得し、ユーザＩＤに基づいて、利用者の最終目的駅（自宅最寄駅）と、途中止まり駅と、途中止まり駅到着時刻と、を推定する。また、予測部２８は、自宅最寄駅と途中止まり駅とに基づいて、利用者毎にタクシー利用距離や利用距離区分を予測し、タクシー利用見込みテーブル６６を更新する。そして、集計・出力部３２は、途中止まり駅別、時刻別、及び利用距離区分別に利用者数を集計し、出力する。これにより、本実施形態では、各駅におけるタクシー利用者数が、タクシー利用距離を反映させた形で出力されるので、当該出力結果を見たタクシー会社は、タクシー利用距離を考慮して、配車場所を決定することができる。これにより、タクシー会社は、効率や利益を十分に考慮した配車場所の決定を適切に行うことが可能となる。すなわち、本実施形態のサーバ２０は、タクシー会社端末３０に対して、タクシー利用者に関する有用な情報を出力することができる。

また、本実施形態では、運行状況取得部３４が電車の運行状況の変化を鉄道会社端末４０から取得し、推定部２６は、途中止まり駅と途中止まり駅到着時刻の推定に、運行状況取得部３４で取得された電車の運行状況の変化を用いる。これにより、電車の運行状況の変化が生じた場合にも、高精度なタクシー利用者に関する情報を精度よく出力することができる。

また、本実施形態では、複数の駅それぞれの間の距離を格納する駅間距離テーブル６３を備えており、予測部２８は、駅間距離テーブル６３に基づいて、利用者毎のタクシー利用距離を予測する。これにより、地図データを用いたり特別な計算を行ったりすることなく、簡易に、タクシー利用距離を予測することができる。

なお、上記実施形態では、図９の途中止まり駅推定処理において、経路検索の回数の軽減、サーバ２０の負担軽減を図るべく、推定部２６がステップＳ１２、Ｓ１４、Ｓ１８の判断を行うこととしたが、これに限られるものではない。すなわち、ステップＳ１２、Ｓ１４、Ｓ１８の少なくとも１つの判断を省略することとしてもよい。例えば、全ての判断を省略する場合には、自動改札機１０から入場した全ての利用者についての経路検索を行うことになる。なお、このように全ての判断を省略する場合には、ユーザテーブル６０に会社最寄駅の乗車限界時刻や、自宅最寄駅到着時刻を格納しておかなくてよい。

また、上記実施形態では、推定部２６は、図９のステップＳ２０において、図５（ｂ）の運行計画テーブル６１を用いた経路検索を行うこととしたが、これに限られるものではない。推定部２６は、経路検索において、一般的な市販の経路検索ソフトを用いたり、インターネット上の経路検索サービスを利用したりしてもよい。

なお、上記実施形態では、駅間距離区分テーブル（図６（ｂ））を用いて、タクシー利用距離を短距離、中距離、長距離の３つの区分に分け、これらの区分別にタクシー利用者数を出力する場合について説明した。しかしながら、これに限らず、距離毎（例えば、２ｋｍ毎）にタクシー利用者数を出力することとしてもよい。また、距離を料金に換算して、料金毎にタクシー利用者数を出力するようにしてもよい。

なお、上記実施形態では、利用者が自動改札機１０から入場した時刻を用いて、経路検索を行う場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、入場した時刻に所定時間（改札から電車に乗るまでに要する時間）を加算した時刻を用いて、経路検索を行うようにしてもよい。この場合、入場駅に応じて（例えば、入場駅の大きさや混雑具合などに応じて）、所定時間を変更することとしてもよい。

また、上記実施形態では、自宅最寄駅と途中止まり駅との間の距離を、タクシー利用距離とする場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、定期券の購入時に、利用者の自宅住所がユーザテーブル６０に記録される場合には、途中止まり駅と利用者の自宅住所との間の距離（道のり）をタクシー利用距離とすることとしてもよい。

なお、上記実施形態では、推定部２６が、入場データを取得する度に推定結果テーブル６２を更新する場合について説明したが、これに限らず、タクシー利用見込みテーブル６６を直接更新するようにしてもよい。この場合、推定結果テーブル６２を省略してもよい。すなわち、図９の処理における推定結果テーブル６２をタクシー利用見込みテーブル６６に変更し、図１１のステップＳ４０の処理を省略すればよい。

なお、サーバ２０の機能は、鉄道会社端末４０に持たせてもよい。また、サーバ２０による集計結果を、鉄道会社端末４０に送信することとしてもよい。これにより、鉄道会社は、各駅におけるタクシー待ち人数を把握したり、ダイヤ改正の際の参考にすることが可能となる。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
（付記１） 複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得する取得工程と、
前記取得工程で取得された前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定する推定工程と、
前記推定工程で推定された前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測する予測工程と、
前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する出力工程と、をコンピュータが実行するタクシー利用者情報出力方法。
（付記２） 鉄道の運行状況の変化を外部装置から取得する運行状況取得工程を、前記コンピュータが更に実行し、
前記推定工程では、前記到着駅の情報と前記到着駅への到着時刻の情報の推定に、前記運行状況取得工程で取得された前記鉄道の運行状況の変化を用いることを特徴とする付記１に記載のタクシー利用者情報出力方法。
（付記３） 前記予測工程では、前記複数の駅それぞれの間の距離を格納する駅間距離テーブルに基づいて、前記利用者毎のタクシー利用距離を予測することを特徴とする付記１又は２に記載のタクシー利用者情報出力方法。
（付記４） 複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得し、
前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定し、
前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測し、
前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する、処理をコンピュータに実行させるタクシー利用者情報出力プログラム。
（付記５） 鉄道の運行状況の変化を外部装置から取得する処理を、前記コンピュータに更に実行させ、
前記推定する処理では、前記到着駅の情報と前記到着駅への到着時刻の情報の推定に、前記運行状況の変化を取得する処理で取得された前記鉄道の運行状況の変化を用いることを特徴とする付記４に記載のタクシー利用者情報出力プログラム。
（付記６） 前記予測する処理では、前記複数の駅それぞれの間の距離を格納する駅間距離テーブルに基づいて、前記利用者毎のタクシー利用距離を予測することを特徴とする付記４又は５に記載のタクシー利用者情報出力プログラム。
（付記７） 複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得する取得部と、
前記取得部で取得された前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定する推定部と、
前記推定部で推定された前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測する予測部と、
前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する出力部と、を備えるタクシー利用者情報出力装置。
（付記８） 鉄道の運行状況の変化を外部装置から取得する運行状況取得部を、更に備え、
前記推定部は、前記到着駅の情報と前記到着駅への到着時刻の情報の推定に、前記運行状況取得部で取得された前記鉄道の運行状況の変化を用いることを特徴とする付記７に記載のタクシー利用者情報出力装置。
（付記９） 前記複数の駅それぞれの間の距離を格納する駅間距離テーブルを備え、
前記予測部は、前記駅間距離テーブルに基づいて、前記利用者毎の前記タクシー利用距離を予測することを特徴とする付記７又は８に記載のタクシー利用者情報出力装置。

１０ 自動改札機
２０ サーバ（タクシー利用者情報出力装置）
２６ 推定部（取得部）
２８ 予測部
３２ 集計・出力部（出力部）
３４ 運行状況取得部
６３ 駅間距離テーブル
７０ 携帯端末（乗車券）
７２ ＩＣカード（乗車券）

Claims (4)

1. 複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得する取得工程と、
   前記取得工程で取得された前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定する推定工程と、
   前記推定工程で推定された前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測する予測工程と、
   前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する出力工程と、をコンピュータが実行するタクシー利用者情報出力方法。
2. 鉄道の運行状況の変化を外部装置から取得する運行状況取得工程を、前記コンピュータが更に実行し、
   前記推定工程では、前記到着駅の情報と前記到着駅への到着時刻の情報の推定に、前記運行状況取得工程で取得された前記鉄道の運行状況の変化を用いることを特徴とする請求項１に記載のタクシー利用者情報出力方法。
3. 複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得し、
   前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定し、
   前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測し、
   前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する、処理をコンピュータに実行させるタクシー利用者情報出力プログラム。
4. 複数の駅それぞれに設置されている自動改札機において利用者が駅構内に入場する際に、当該利用者が個別に保持する乗車券から読み取られた乗車券情報を取得する取得部と、
   前記取得部で取得された前記乗車券情報に基づいて、前記乗車券情報に対応する利用者の最終目的駅の情報と、実際に利用者がたどり着ける到着駅の情報と、前記最終目的駅と前記到着駅が異なる場合の前記到着駅への到着時刻の情報と、を推定する推定部と、
   前記推定部で推定された前記最終目的駅の情報と前記到着駅の情報とに基づいて、前記利用者毎にタクシー利用距離を予測する予測部と、
   前記到着駅別、時刻別、及びタクシー利用距離別に前記利用者の数に関する情報を集計し、出力する出力部と、を備えるタクシー利用者情報出力装置。

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