JP6224123B2 - 列車ダイヤ作成支援システム及び列車ダイヤ作成支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、列車ダイヤ作成支援システム及び列車ダイヤ作成支援方法に関する。

従来の鉄道輸送計画では、輸送需要、運営主体の経営方針等を基に、基本的な列車ダイヤ策定を行う。そして、このように策定された列車ダイヤは比較的長期間に渡って運用される。そのため、需要の変化がその直前に予測できても、設定されている列車ダイヤを柔軟に変更することは難しい。この点、特開平９−１２３９１３号公報（特許文献１）には、「対象線区の代表区間の各時間帯ごとの予測需要数に基づいて適正な列車本数、出発遅延時間、出発短縮時間を算出し、算出した出発遅延時間や出発短縮時間に基づいて入出庫駅で列車の入庫や出庫の設定を行う」と記載されている。なお、以下、単に「ダイヤ」と表記した場合、「列車ダイヤ」を意味するものとする。

特開平９−１２３９１３号公報

前記のように、現行の輸送計画ではいったん列車ダイヤ改正時に決定された列車ダイヤは、次回のダイヤ改正まで基本的には変更されない。天候やイベント等の要因で需要が変わると予測できたとしても、車両、乗務員の運用の問題もあり、ダイヤを短期的な需要変動に応じて機動的に変更することは難しい。そのため、結果として輸送需要と供給輸送力が見合わない状況が生じることがある。供給輸送力が過大であれば、鉄道運営主体は電力や車両など余分なリソースを使用することになる。逆に、輸送需要に対して輸送力が不足した場合には、乗客に混雑を強いることとなって、利用者の利便性を損なうおそれがある。特許文献１では、当日の需要によって適正な列車本数を算出し、当日の列車の入出庫を加減することとしているが、翌日以降の入出庫については変更する対応を行わない。また、当日にダイヤを変更した場合、事前に準備することができないので乗務員や車両基地担当者への負担が大きくなる懸念もある。
本発明の一つの目的は、予測される需要変動に応じて列車ダイヤをあらかじめ適切に変更することを可能とする列車ダイヤ作成支援システム及び列車ダイヤ作成支援方法を提供することである。

上記の目的等を達成するために、本発明の一態様は、プロセッサとメモリとを有し、需要変動予測に対応した列車ダイヤの計画を支援するための列車ダイヤ作成支援システムであって、管理対象である線区に属する駅ごとに収集された人流計測結果から各駅での単位時間あたりの乗降人数を算出し、需要変動の要因となる外部要因に関する項目を記録している情報である外部情報と関連付けて、前記乗降人数及び前記外部情報を日ごとに記録した情報である人流計測・外部要因結果情報として記憶し、翌日から所定日数後までのいずれかの日に発生が予定されている外部要因に関する前記外部情報を外部要因予測情報として記憶し、前記翌日から所定日数後までのいずれかの日に発生が予定されている前記外部要因を記録した前記外部情報に関して変更を検知した場合、前記変更が検知された外部情報により前記外部要因予測情報を更新するとともに、前記変更が検知された外部情報と一致する前記外部情報を含む前記人流計測・外部要因結果情報を取得し、当該人流計測・外部要因結果情報から前記外部情報の変更が発生する前記線区の各駅間の乗車人数を算出し、人流予測情報として記憶する人流予測部と、前記人流予測部から受信した前記外部情報の変更に基づいて、前記外部情報の変更の発生日時に対応する前記人流予測情報を取得し、当該人流予測情報に含まれる前記外部情報変更が発生する線区の各駅間の乗車人数に基づいて各駅間で運転すべき、前記外部情報の変更を検知した前記翌日から所定日数後までの少なくともいずれかの日における列車本数を算出する列車本数計算部と、を備えている。

本発明の一態様によれば、予測される需要変動に応じて列車ダイヤをあらかじめ適切に変更することが可能となる。

図１は、本発明の一実施形態による列車ダイヤ作成支援システム１の構成例である。 図２は、列車ダイヤ作成支援システム全体の処理例を示すフローチャートである。 図３は、人流計測結果を有用なデータ形式にデータ変換する正規化処理例を示すフローチャートである。 図４は、外部情報を有用なデータ形式にデータ変換する正規化処理例を示すフローチャートである。 図５は、各線区、各駅における乗車人数変化量算出処理例を示すフローチャートである。 図６は、人流予測値算出処理例を示すフローチャートである。 図７は、列車本数算出処理例を示すフローチャートである。 図８は、駅間別列車本数の算出処理例を示すフローチャートである。 図９は、線区別列車本数の算出処理例を示すフローチャートである。 図１０は、最適列車本数の算出処理例を示すフローチャートである。 図１１は、列車ダイヤ作成支援システム１における出力画面例である。 図１２は、列車計画、車両運用計画及び乗務員運用計画処理例を示すフローチャートである。 図１３Ａは、人流計測結果・外部要因結果テーブル１０７の構成例である。 図１３Ｂは、人流計測結果・外部要因結果テーブル１０７の構成例である。 図１４は、外部要因予測テーブル１０８の構成例である。 図１５は、人流予測テーブル１１１の構成例である。 図１６は、乗車人数対列車本数テーブル１１４の構成例である。 図１７は、列車本数予測テーブル１１５の構成例である。 図１８は、列車本数許容範囲テーブル１１６の構成例である。 図１９は、基本本数テーブル１１７の構成例である。 図２０は、代替路線テーブル１１８の構成例である。

以下、本発明の実施形態について、添付図面を用いて説明する。図１は、本実施形態におけるダイヤ作成支援システム１の構成例を示す図である。ダイヤ作成支援システム１は、人流計測・予測装置１００（人流予測部）、ダイヤ作成装置２００、人流予測データベース３００、入出力装置４００、外部情報受信装置６００、及び人流計測装置７００を備え、これらの構成要素は通信ネットワークによって通信可能に接続されている。

人流計測・予測装置１００は、ダイヤ作成の対象となっている鉄道の線区ごとに、人流計測装置７００から受信する各駅における人流計測データ、及び外部情報受信装置６００から受信するカレンダーデータ、天候予測データ、イベント開催データ等の外部情報データを互いに関連付けて、対象線区の各駅における列車乗降人数の予測を行ってその結果を人流予測データベース３００に格納する機能を有する。

ここで、人流計測装置７００は、各駅の構内に設置されたカメラ、センサ等の人流モニタ装置から人流計測データを算出する機能を有し、通信機能を備えるコンピュータとして構成される。人流計測は公知の手法によって実施することができ、例えば特開２０１３−１１６６７７号公報に関連技術が記載されている。

外部情報受信装置６００は、本システム１が設置される鉄道会社等に設けられている情報サーバ等から、当日及び将来の天候やイベント等といった、各駅における人流変動の要因となるような外部情報を取得し、人流計測・予測装置１０４に送信する装置であり、通信機能を有するコンピュータとして構成することができる。外部情報受信装置６００は、外部情報受信部６０１と、外部情報生データテーブル６０２とを備える。外部情報受信部６０１は、図外の情報サーバ等から外部情報を受信する。外部情報生データテーブル６０２は、外部情報受信部６０１から受信した生データを格納する。外部情報生データとは、情報サーバ等から取得したままなにも加工処理がされていないデータ群を意味し、この外部情報生データは、後述するように、人流計測・予測装置１００において当該装置での処理に適したデータ形式に加工される。

人流計測・予測装置１００は、プロセッサ１１０、メモリ１２０、及びデータ入出力部１３０を有する。プロセッサ１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（MicroProcessing Unit）等の演算装置であり、後述する人流計測・予測装置１００の機能を実現するプログラムを実行する。メモリ１２０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶デバイスを有し、後述する人流計測・予測装置１００の機能を実現するプログラム、それらのプログラムが使用するデータを格納している。また、図示を省略するが、メモリ１２０には、前記プログラムの実行基盤となるシステムソフトウェア（オペレーティングシステム、ＯＳ）も実装されている。なお、人流計測・予測装置１００は、メモリ１２０の他に、ハードディスクドライブ、半導体ドライブ等の補助記憶装置を備え、前記プログラム、データを、必要に応じて補助記憶装置からメモリ１２０に読み出すようにしてもよい。データ入出力部１３０は、通信ネットワークを介して他の装置との間でのデータ送受信処理を実行するインターフェース機能と、当該データの入出力処理機能とを有する。

人流計測・予測装置１００には、人流処理部１２１、外部情報処理部１２２、変化量計算部１２３、及び人流計算部１２４の各プログラムが実装されている。人流処理部１２１は、人流計測装置７００から受信する人流計測結果を、人流計測・予測装置１００での処理に適したデータ形式へデータ変換する機能を有する。外部情報処理部１２２は、外部情報受信装置６００から受信する外部情報生データを、人流計測・予測装置１００での処理に適したデータ形式へデータ変換する機能を有する。変化量計算部１２３は、人流計測・予測装置１００の処理対象となる線区の各駅間の乗車人数の変化量を算出する機能を有する。人流計算部１２４は、人流処理部１２１、外部情報処理部１２２で処理されたデータに基づいて、処理対象の線区における将来の人流変動を予測する機能を有する。これらのプログラムによる具体的な処理の内容は、処理フロー例を用いて後述する。

人流計測・予測装置１００のメモリ１２０には、その機能を実現する前記プログラムが使用するデータを格納している人流計測・外部要因結果テーブル１２５（人流計測外部要因結果情報）と、外部要因予測テーブル１２６（外部要因予測情報）とが保持されている。人流計測・外部要因結果テーブル１２５は、互いに関連付けられた人流計測結果と、外部情報とから抽出した人流変動の要因となる外部要因とを記憶している。外部要因予測テーブル１２６は、将来の外部要因予測値を記憶している。人流計測・外部要因結果テーブル１２５及び外部要因予測テーブル１２６の具体的な構成例は、関連プログラムの処理フロー例とともに後述する。

ダイヤ作成装置２００は、人流計測・予測装置１００と同様に、プロセッサ２１０、メモリ２２０、及びデータ入出力部２４０を備えた通信機能を有するコンピュータとして構成され、人流計測・予測装置１００が算出する人流予測から、需要に応じた将来の列車本数を算出し、列車計画、車両運用計画、及び乗務員運用計画の支援を実現する機能を有する。なお、列車ダイヤ作成装置２００は、メモリ２２０の他に、ハードディスクドライブ、半導体ドライブ等の補助記憶装置を備えていてもよい。

メモリ２２０には、ダイヤ作成装置２００の機能を実現するためのプログラムが格納されている。列車本数計算部２２１は、人流予測結果に応じて対象線区に走行させる列車の本数を算出する機能を有する。ダイヤ作成計算部２２２は、将来の列車計画、車両運用計画、及び乗務員運用計画を実施させるため、これらの計画部門に対して需要予測に対応して設定した列車本数等のデータを提供する機能を有する。図示を省略するが、メモリ２２０には、前記プログラムの実行基盤となるシステムソフトウェア（オペレーティングシステム、ＯＳ）も実装されている。

メモリ２２０には、前記プログラム実行時に使用する各種データを記録している、乗車人数対列車本数テーブル２２３（乗車人数対列車本数情報）、列車本数予測テーブル２２４（列車本数予測情報）、列車本数許容範囲テーブル２２５（全体及び駅間列車本数許容範囲情報）、基本本数テーブル２２６（基本本数情報）、及び代替路線テーブル２２７（代替路線情報）が格納されている。乗車人数対列車本数テーブル２２３は、対象線区の各駅における乗車人数に応じた列車本数を算出するための情報を格納している。列車本数予測テーブル２２４は、各駅での人流に応じた適切な将来の列車本数を格納している。基本本数テーブル２２６は、各線区及び各駅間で走行可能な列車本数の範囲を格納している。基本本数テーブル２２６は、各曜日、各時間帯における当該路線の基本の列車走行本数を格納している。代替路線テーブル２２７は、対象線区の各区間において、人流予測に応じた数の列車が設定できない場合に代替可能な他の路線のデータを格納している。これらのテーブルの構成例は、それらを使用するプログラムの処理フロー例に関連して後述する。

また、メモリ２２０には、列車ダイヤ作成装置２００が需要予測から設定した対象線区の列車本数に基づいて作成される将来の列車計画、車両運用計画、乗務員計画をそれぞれ格納する列車計画テーブル２２８、車両運用計画テーブル２２９、及び乗務員運用計画テーブル２３０が格納されている。これらのテーブルの内容は、例えば、列車ダイヤ作成装置２００が対象線区について算出した需要予測に基づく列車本数を具体的に実現するために、各計画部門において作成された結果データである。

入出力装置４００は、人流計測・予測装置１００、及びダイヤ作成装置２００に対してデータ入力、操作命令入力を与えるためのキーボード、マウス、タッチパネル等の入力デバイスと、ダイヤ作成装置２００で算出された列車本数等の情報及びその結果作成されたダイヤを表示するための液晶ディスプレイ、ＬＥＤパネル、プリンタ等の出力デバイスを含む。

人流予測データベース３００は、人流計測・予測装置１００とダイヤ作成装置２００とで共通に使用されるデータベースであり、通信機能を有するコンピュータとして構成することができる。人流予測データベース３００には、人流計測・予測装置１００によって生成された将来の人流予測値が記憶される。人流予測データベース３００は、人流計測・予測装置１００とダイヤ作成装置２００とで共通に使用されることから、両装置に対して正確かつ迅速な情報の伝達が可能となる。なお、人流予測データベース３００は、図１に示すように独立したハードウェアとして設ける他、人流計測・予測装置１００等の本システム１のいずれかの構成要素と一体に設けるようにすることもできる。

関連装置５００は、ダイヤ作成装置２００で算出された計画ダイヤを具体的に実現するための現業部署、例えば車両基地、乗務員基地等に設置される端末装置などである。本実施形態のダイヤ作成支援システム１では、以上のような構成により、人流予測によるダイヤ作成支援処理を実現する。これにより需要に即した将来のダイヤを機動的に作成することが可能となる。なお、関連装置５００としては、本システム１の支援機能によって作成されたダイヤにより実際に列車を運行制御する運行管理システム等を想定することもできる。

次に、前記の構成を有する本実施形態のダイヤ作成支援システム１全体によって実行される処理について説明する。図２は、本実施形態のダイヤ作成支援システム１全体の処理例を示すフローチャートである。システム１は、あらかじめ人流計測・予測装置１００等に設定された処理実行スケジュールに従って、あるいは入出力装置４００からの処理開始入力により、全体処理を開始する（Ｓ１０）。その後、まず人流計測・予測装置１００は、人流計測装置７００から当日の人流計測結果を受信し、また同時に外部情報装置６００から人流変動の要因となる外部情報を受信する（Ｓ１１）。次に、人流計測・予測装置１００は、受信した人流計測結果と外部情報の生データとからシステム１で使用する情報を抽出し、メモリ１２０に格納できるデータ形式へのデータ変換処理(以下、「正規化」と表記する)を実施する（Ｓ１２）。次に、人流計測・予測装置１００は、正規化したデータから、本システム１による管理対象である各線区、各駅における乗車人数変化量を算出し、メモリ１２０に格納する（Ｓ１３）。

次いで、人流計測・予測装置１００は、将来の外部情報を正規化した際に外部要因予測に変更があったと判定した場合、外部要因予測と格納された乗車人数変化量とから外部要因予測が変更された日時において人流予測処理を実行する（Ｓ１４）。算出された人流予測結果データは、人流予測データベース３００に格納され、ダイヤ作成装置２００と共有される。ダイヤ作成装置２００は、人流予測データベース３００に格納されている人流予測結果データに基づいてそれに対応することができる列車本数を算出して入出力装置４００のディスプレイ等に出力する（Ｓ１５）。算出された列車本数に基づいて、列車計画、車両運用計画、乗務員運用計画の各部署で、列車ダイヤを作成し、また車両運用計画、乗務員運用計画を策定して将来のダイヤを編成する（Ｓ１６）。計画された将来のダイヤは、ダイヤ作成装置２００により関連装置５００に伝達され、本処理を終了する（Ｓ１７、Ｓ１８）。本実施形態によれば、外部要因の変化による人流変動に基づく人流予測から適切な列車本数を算出してダイヤを作成するため、輸送需要の変動に即した輸送力を提供しうるダイヤを計画することができる。

次に、図２の全体処理の中で実行される個々の処理ステップについて、処理フロー例によって説明する。まず、図２のＳ１２における人流計測結果の正規化処理について説明する。図３は、人流計測結果の正規化処理例を示すフローチャートである。人流計測・予測装置１００の人流処理部１２１は、処理を開始すると（Ｓ１００）、人流計測装置７００から当日の人流計測結果を受信し、まず１時間ごとの人流データにデータ変換する（Ｓ１０１）。次に、人流処理部１２１は、管理対象線区ごとの人流計測データにデータ変換し（Ｓ１０２）、列車が各駅に到着する前の乗車人数及び出発後の乗車人数を算出し（Ｓ１０３）、人流計測・外部要因結果テーブル１２５にデータ変換(正規化)されたデータとして格納して処理を終了する（Ｓ１０４、Ｓ１０５）。

図１３Ａ、１３Ｂに、正規化された人流計測値と外部要因とを関連付けて格納する人流計測・外部要因結果テーブル１２５の構成例を、二分割して示している。人流計測・外部要因結果テーブル１２５には、当日の人流計測結果及び外部要因結果が日々格納され、図１３Ａに示すように、人流計測結果に関しては、対応するレコードの日付、開始時刻、終了時刻、線区、上り／下り区分、駅、乗車人数（到着前）、乗車人数（出発後）、及び変化量の各項目が記録される。すなわち、人流計測・外部要因結果テーブル１２５には、当日から遡る所定期間について、日々の人流計測結果及び外部要因結果が格納されている。

開始時刻及び終了時刻は、対応する人流計測結果の計測時間帯を、２４時間表記で示している。線区には、例えば「ＡＡ線」といった路線の名称が格納される。上り／下り区分には、人流計測対象列車について当該線区での運行方向が格納される。駅には、人流計測対象の駅名が格納される。乗車人数（到着前）、乗車人数（出発後）には、当該の駅に到着する際、出発した際の乗客の人数が格納される。変化量には、後述する乗車人数変化量算出処理（図５）において算出される乗車人数（出発後）から乗車人数（到着前）の値を減算して得た値を格納する。各駅での乗降人数は、人流計測装置７００に関して述べたように、各駅に設置したカメラ、人感センサ等の計測デバイスによって各ホームに発着する列車の乗降状況を記録し、それに基づいて降車人数、乗車人数を抽出して求めることができる。変化量については、例えば「＋５００」と記録されていた場合、該当駅での該当時間帯において、乗車人数が降車人数を５００人上回ったことを示している。以上の人流計測結果の正規化処理により、当日の人流計測結果による各駅の乗降人数が、時間帯ごとに把握できることになる。

次に、外部情報の正規化処理について説明する。図４は、外部情報の正規化処理例を示すフローチャートである。人流計測・予測装置１００の外部情報処理部１２２は、Ｓ２００で処理を開始すると、外部情報受信装置６００の外部情報生データテーブル６０２から外部情報を受信し、まず日付および１時間ごとの外部情報にデータ変換する（Ｓ２０１）。ここで、外部情報としては、例えば沿線の天気、気温、風速、降水量、他の線区、他社線やバス路線等の運行情報、沿線のイベント情報、カレンダー情報等の生データが含まれる。なお、生データとは、外部情報の受信元である鉄道会社の情報サーバなどに格納されているデータを未加工のまま扱っていることを示し、そのデータ形式は受信元のシステム構成等に応じて種々の形式をとりうる。次に、外部情報処理部１２２は、外部情報を、人流を左右する外部要因として抽出し、データ変換（正規化)する（Ｓ２０２）。正規化された外部要因情報は、当日の情報であるか判定され（Ｓ２０３）、当日の情報であると判定された場合（Ｓ２０３：当日）、人流計測・外部要因結果テーブル１２５に登録されて処理を終了する（Ｓ２０４、Ｓ２０８）。

正規化された外部要因情報が将来の（翌日以降の）予測情報であり、かつ過去に格納された当該日時の外部要因予測値と比較して変更があると判定した場合（Ｓ２０５：Ｙｅｓ）、外部情報処理部１２２は、外部要因予測テーブル１２６に正規化されたデータを格納する（Ｓ２０６）。次いで、外部情報処理部１２２は、過去に格納された当該日時の外部要因予測値と変更があったものはその変更情報を人流計算部１２４に送信して処理を終了する（Ｓ２０７、Ｓ２０８）。Ｓ２０５で外部要因予測に変更がないと判定した場合、外部情報処理部１２２はそのまま処理を終了する（Ｓ２０８）。以上の処理により、鉄道会社の情報サーバ等から取得した外部情報から人流変動に関する要因を抽出し、人流計測・予測装置１００にて処理するのに適した形式で利用することができるようになる。

図１３Ｂに、人流計測・外部要因結果テーブル１２５の構成例を示している。図１３Ｂの例では、該当する日付に関連付けて、曜日、祝日（例えば祝日に該当する場合はその記号を記録）、天気、気温、風速、降水量、運行情報、イベントといった項目が、受信した外部情報から抽出されて記録されている。ここで、運行情報については、対象となる会社、線区、事象（工事等）といった項目が、他線区あるいは他社の運行が通常時とは異なる場合に格納される。イベントについては、当該線区の沿線でイベントが開催される場合、開催有無、会場、集客人数といった項目が格納される。

図１４は、将来の外部要因予測値を記憶する外部要因予測テーブル１２６の構成例を示している。図１４の例では、翌日から１週間後までについて、外部情報処理部１２２で正規化された、人流に影響を与える将来の外部要因情報が格納されている。いったん登録後、その要因の発生時前に外部要因に変更があった場合は、外部情報処理部１２２が該当するデータを変更する（図４のＳ２０５：Ｙｅｓ、Ｓ２０６）。なお、外部要因予測テーブル１２６に記録される項目は、図１３Ａ、１３Ｂの人流計測・外部要因結果テーブル１２５と同様のため説明を省略する。

次に、図２の全体処理フロー例における乗車人数変化算出処理（Ｓ１３）について説明する。図５は、本システム１の管理対象である各線区、各駅における乗車人数変化量算出処理例を示すフローチャートである。人流計測・予測装置１００の変化量計算部１２３はＳ３００で処理を開始すると、図１３Ａの人流計測・外部要因結果テーブル１２５に格納された人流計測結果から当日の情報を取得し（Ｓ３０１）、発車後の乗車人数の値から到着前の乗車人数の値を減算することで、各線区、各駅における乗車人数の変化量を算出する（Ｓ３０２）。次に、変化量計算部１２３は、算出された変化量によって人流計測・外部要因結果テーブル１２５を更新して処理を終了する（Ｓ３０３、Ｓ３０４）。以上の処理によって、各線区、各駅における乗降客数が人流計測結果に基づいて日ごとに更新される。

次に、図２の全体処理フロー例における人流予測値算出処理（Ｓ１４）について説明する。図６は、人流予測値算出処理例を示すフローチャートである。人流計測・予測装置１００の人流計算部１２４はＳ４００で処理を開始すると、外部情報処理部１２２から送信された変更情報を受信し（Ｓ４０１）、その変更情報に基づいて、外部要因予測テーブル１２６から変更のあった日時の外部要因予測項目を取得する（Ｓ４０２）。なお、本処理フローの開始契機は、所定時刻ごとに定めることができ、また変更情報の受信を契機として処理を開始するようにしてもよい。次に、人流計算部１２４は、取得した当該日時の外部要因予測と同じ外部要因条件の人流計測・外部要因結果を、人流計測・外部要因結果テーブル１２５から全て取得する（Ｓ４０３）。すなわち、外部要因予測テーブル１２６において、変更情報と一致する曜日、祝日、天気、気温、風速、降水量、運行情報、又はイベントが記録されているレコードがすべて取得される。次いで、人流計算部１２４は、取得された人流計測・外部要因結果から、ダイヤを作成する対象線区の人流計測・外部要因結果のみを抽出する（Ｓ４０４）。さらに、人流計算部１２４は、該当の線区に含まれる一の駅を指定し、その駅の人流計測・外部要因結果を抽出し（Ｓ４０５）、抽出された人流計測・外部要因結果から、当該駅について記録されている乗車人数変化量の平均値を算出する（Ｓ４０６）。これは、ある外部要因が変更された場合、該当する外部要因に対応する変化量の実績について平均化し、より信頼性の高い予測結果を得るためである。

人流計算部１２４は、Ｓ４０７で全駅の変化量平均値を算出したか判定し（Ｓ４０７）、全駅について算出されたと判定するまで（Ｓ４０７：Ｙｅｓ）、Ｓ４０５及びＳ４０６の処理を繰り返し、当該線区の始発駅から終着駅までの各駅の乗車人数の変化量の平均値を算出する。次いで、人流計算部１２４は、全ての駅において算出が完了した場合、算出された平均値を始発駅から順に加算することで始発駅から終着駅までの駅間の乗車人数を算出し（Ｓ４０８）、駅間乗車人数算出結果を人流予測データベース３００に格納する（Ｓ４０９）。人流計算部１２４は、外部要因の変更情報をダイヤ作成装置２００に送信して処理を終了する（Ｓ４１０、Ｓ４１１）。図１５は、将来の外部要因予測テーブル１２６と過去の人流計測・外部要因結果テーブル１２５の記録から算出した、人流予測の結果を格納する人流予測データベース３００の構成例である。図１５の例では、日付ごとに、時間帯、線区、上り／下り区分に関連付けて、駅間別乗車人数が該当線区の始発駅から終着駅までそれぞれの駅間について記録される。例えば、図１５の例では、「２０１３年１０月２日の８時〜９時の時間帯において、ＡＡ線区の上りでは、始発駅から第２駅（次駅）の区間で１３００人が乗車する」ことが記録されている。この人流予測データベース３００はダイヤ作成装置２００によっても共有されるため、本システム１内における正確かつ迅速な情報の伝達が可能となる。

以上の人流計算部１２４での処理により、過去の人流計測値と将来の外部要因予測から将来の人流を予測することが可能である。これにより、列車の運転本数を決定するのに必要な輸送需要を算出できる。なお、統計値の蓄積が大きくなるほど期待値の精度は向上するため、人流計測・外部要因結果テーブル１２５の記録が日々蓄積されることにより、徐々に乗車人数の変化量の平均値(期待値)の算出精度は向上することが期待される。また、外部要因予測も当日に近づくにつれ精度が向上するため、それをもとに算出する人流予測も当日に近づくにつれ精度が向上することが期待される。

次に、以上の人流計測・予測装置１００による処理に引き続いてダイヤ作成装置２００で実行される処理について説明する。まず、ダイヤ作成装置２００の列車本数計算部２２１によって実行される列車本数算出処理について説明する。図７は、列車本数算出処理例を示すフローチャートである。列車本数算出処理では、人流予測データベース３００に格納されている人流予測結果に基づいて、その輸送需要に対応可能な列車本数が算出される。ダイヤ作成装置２００の列車本数計算部２２１は、Ｓ５００で処理を開始すると、人流計測・予測装置１００の人流計算部１２４から送信された変更情報を受信し（Ｓ５０１）、人流予測データベース３００から変更のあった日時の人流予測データを取得する（Ｓ５０２）。図１５に示したように、人流予測データからは、駅間乗車人数を取得することが可能であるため、列車本数計算部２２１は、この駅間乗車人数から、需要に応じた各駅間の列車本数を算出する（Ｓ５０３）。

次いで、列車本数計算部２２１は、算出された駅間の列車本数から、線区全体を走行する列車の本数を算出する（Ｓ５０４）。次に、列車本数計算部２２１は、算出された駅間の列車本数と線区全体の列車本数が適当であるか判断し、適当でなければ本数の微調整を実施し需要に対して最適な列車本数を算出する（Ｓ５０５）。次いで、列車本数計算部２２１は、算出された結果を入出力装置４００のディスプレイ等の出力デバイスに出力する（Ｓ５０６）。また、列車本数計算部２２１は、列車本数に関する変更情報をダイヤ作成計算部２２２に送信して処理を終了する（Ｓ５０７、Ｓ５０８）。以上の処理により、外部要因の変化に応じて算出された列車本数に関する情報が列車計画を実施する担当者に提示される。なお、本発明の最小構成としては、図７のＳ５０３で算出される駅間別列車本数を提示するまでの処理を実行し、その後の具体的な列車設定条件との整合は別の構成で行うことも考えられる。

以下、図７の列車本数算出処理における主要な処理ステップについて順次説明する。まず、駅間別列車本数算出処理（図７のＳ５０３）について説明する。図８は、駅間別列車本数の算出処理例（Ｓ５０３）を示すフローチャートである。列車本数計算部２２１は、Ｓ６００で処理を開始すると、まず人流予測データベース３００から取得した駅間乗車人数を用いて、当該線区及び当該駅間の列車本数を、乗車人数対列車本数テーブル２２３から取得し（Ｓ６０１）、人流予測による乗車人数に対する適切な駅間列車本数を算出する（Ｓ６０２）。

図１６に、乗車人数対列車本数テーブル２２３の構成例を示している。乗車人数対列車本数テーブル２２３は、特定線区の各駅間の乗車人数に対する適切な列車本数を、乗車定員当に基づいてあらかじめ設定したテーブルであり、線区、区間（駅間）に関連付けて、乗車人数下限値、乗車人数上限値、本数の各項目が記録されている。図１６の例を参照すると、線区ＡＡの区間Ａ−Ｂにおいて、乗車人数が１０００〜１２００人見込まれる場合、適切な列車本数は９本であることが示されている。この乗車人数対列車本数テーブル２２３により、需要に応じた列車本数を判断することができる。次いで、列車本数計算部２２１は、算出された駅間列車本数を列車本数予測テーブル２２４へ登録して処理を終了する（Ｓ６０３、Ｓ６０４）。

図１７は、列車本数予測テーブル２２３の構成例である。列車本数予測テーブル２２３は、需要予測に応じた将来の列車本数を格納するためのテーブルであり、該当日付に対応させて、曜日、開始時刻、終了時刻、線区、上り／下り区分、列車本数、基本本数、及び差分の各項目が記録されている。本テーブル２２３に特有の項目について述べると、列車本数には、該当線区の始発駅から終着駅までの各駅間について、図８のＳ６０２で算出した走行させるべき列車の本数が格納される。基本本数には、後述する線区別列車本数算出処理のＳ７０７で取得される当該曜日、当該時刻に当該線区全体を走行する列車の基本的な本数が格納される。差分には、同じくＳ７０８で算出した当該線区全体を走行する列車の本数と基本本数との差分が格納される。なお、図８のＳ６０１〜Ｓ６０３の処理は該当線区の駅間ごとに実施され、適切な列車本数の算出及び列車本数予測テーブル２２３への登録は、当該線区の全駅間について実施される。

次に、線区別列車本数算出処理について説明する。図９は、図７で示した線区別列車本数の算出処理例（Ｓ５０４）を示すフローチャートである。列車本数計算部２２１はＳ７００で処理を開始すると、まず当該線区の駅間別の列車本数予測値を列車本数予測テーブル２２３から取得し（Ｓ７０１）、取得した当該線区の駅間別列車本数において、最小の列車本数を算出する（Ｓ７０２）。次に、列車本数計算部２２１は、列車本数許容範囲テーブル２２５から、線区全体及び各駅間における、走行可能な列車本数の許容範囲を取得し（Ｓ７０３）、事前に算出した駅間別列車本数の最小値が線区全体の列車本数の許容範囲内であるか確認する（Ｓ７０４）。駅間別列車本数の最小値が許容範囲内であると判定した場合（Ｓ７０４：Ｙｅｓ）、列車本数計算部２２１は、その最小値を線区全体の走行本数として設定する（Ｓ７０５）。Ｓ７０４で駅間別列車本数の最小値が許容範囲内でないと判定した場合（Ｓ７０４：Ｎｏ）、列車本数計算部２２１は、その最小値が許容範囲の下限値を下回った場合は下限値を、その最小値が許容範囲の上限値を上回った場合は上限値を、線区全体の走行本数として設定する（Ｓ７０６）。

図１８に、列車本数許容範囲テーブル２２５の構成例を示している。列車本数許容範囲テーブル２２５は本システム１の運用前にあらかじめ設定されているもので、各線区及び各駅間で１時間当りに走行可能な列車本数の下限値、上限値を格納しており、各線区について、全体本数下限値、全体本数上限値、及び該当線区の始発駅から終着駅までの各駅間における列車本数上限値、下限値の各項目を記録している。全体本数下限値及び全体本数上限値には、当該線区全体を走行可能な列車本数の下限値及び上限値が格納されている。各駅間の列車本数下限値及び上限値には、各駅間を走行可能な列車本数の下限値及び上限値が格納されている。このテーブルにより、駅間の列車本数と線区全体の列車本数が適当であるか判断することができる。

次に、列車本数計算部２２１は、基本本数テーブル２２６から該当の曜日及び日時の基本本数を取得し（Ｓ７０７）、基本本数と線区全体の走行本数の差分を算出し（Ｓ７０８）、列車本数予測テーブル２２３を更新して処理を終了する（Ｓ７０９、Ｓ７１０）。図１９に、基本本数テーブル２２６の構成例を示している。基本本数テーブル２２６は、各曜日、各時間帯における当該線区の基本の列車走行本数を格納しており、本システム１の運用開始前に、各線区の基本的な需要予測に基づいて設定される。基本本数テーブル２２６は、曜日、開始時刻、終了時刻、線区、上り／下り区分、基本本数の各項目が、関連付けて記録されている。このテーブルにより、当該の曜日、当該の時間帯における特定線区の基本列車本数を確認することができる。

次に、最適列車本数算出処理について説明する。図１０は、図７で示した最適列車本数の算出処理例（Ｓ５０５）を示すフローチャートである。列車本数計算部２２１はＳ８００で処理を開始すると、まず列車本数予測テーブル２２３に登録されている当該線区の駅間別列車本数を取得し（Ｓ８０１）、列車本数許容範囲テーブル２２５から当該線区の各駅間における走行可能な列車本数の許容範囲を取得し（Ｓ８０２）、列車本数予測テーブル２２３に記録されている駅間別列車本数と、列車本数許容範囲テーブル２２５に記録されている各駅間での列車本数許容範囲とを比較する（Ｓ８０３）。

駅間別列車本数が当該駅間の許容範囲の下限値を下回っていると判定した場合、列車本数計算部２２１は、その下限値を当該駅間本数の最適値として設定して処理を終了する（Ｓ８０４、Ｓ８０９）。駅間別列車本数が当該駅間の列車本数の許容範囲内であると判定した場合、列車本数計算部２２１は、列車本数予測テーブル２２３から取得した駅間列車本数を、当該駅間本数の最適値として設定して処理を終了する（Ｓ８０５、Ｓ８０９）。駅間別列車本数が当該駅間の列車本数の上限値を上回っていると判定した場合、列車本数計算部２２１は、その上限値を当該駅間本数の最適値として設定し（Ｓ８０６）、また列車本数予測テーブル２２３から取得した駅間別列車本数（人流予測に基づく需要から算出した列車本数）と上限値との差を理想値として設定する（Ｓ８０７）。

次に、列車本数計算部２２１は、代替路線テーブル２２７を参照して、該当区間の代替路線候補があるか調べ、登録があればその候補を取得して処理を終了する（Ｓ８０８、Ｓ８０９）。なお、Ｓ８０３〜Ｓ８０８の処理は対象線区の駅間ごとに実施され、それにより当該線区の全駅間の列車本数最適値が設定される。図２０に、代替路線テーブル２２７の構成例を示している。代替路線テーブル２２７は、本システム１の管理対象線区について、各駅間に関する代替可能な路線データを格納しており、本システム１の運用開始前にあらかじめ設定される。代替路線テーブル２２７は、線区、駅間、及び代替会社・路線の各項目を関連付けて格納している。このテーブルにより、ある駅間で走行可能な列車本数以上の乗客数が見込まれる場合（人流予測に基づく必要列車本数が列車本数許容範囲上限値を上回っている場合）、振替輸送を依頼できる他の鉄道会社や路線があるか確認することができる。

以上説明した本実施形態によるダイヤ作成支援システム１の処理によって得られる出力データについて説明する。図１１は、ダイヤ作成装置２００の列車本数算出処理によって得られる出力画面例である。この出力画面は、外部情報の変更にともなって、人流計測・予測装置１００及びダイヤ作成装置２００による列車本数算出処理が終了したときに表示することができる。図１１に示すように、出力画面には、日付、曜日、線区、時間帯、上り／下り区分の各項目と、当該線区について設定された列車の全体本数、及び駅間本数が表示される。

駅間本数については、対応する駅間ごとに、列車本数の最適値、理想値、駅間許容範囲の上限超過の有無、及び代替路線候補が表示される。列車本数に関する表示項目のデータは、最適列車本数算出処理（図７のＳ５０５）が終了した時点までに算出されたデータを、ダイヤ作成装置２００のメモリ２２０に格納しておき、適宜の出力フォーマットで表示出力等させるように構成することができる。なお、表示項目について、プルダウンメニュー等の入力手段を設けておき、ダイヤ作成担当者が閲覧したいデータを指定することができるように構成すれば、システム１としての使い勝手をより向上させることができる。例えば、日付、曜日、線区、時間帯、上り／下り区分について画面上で指定可能としておけば、所望の線区、時間帯等における設定列車本数を呼び出して確認することが可能となる。

この出力画面により、ダイヤ作成担当者は、線区ごとに需要に応じた列車本数を確認することが可能となる。また、駅間ごとに最適な走行本数を表示するため、駅間単位に列車本数を微調整することが可能である。これにより、需要に応じた列車本数を適当な時刻に走行させるためのダイヤを計画することができる。さらに、いずれかの駅間で需要予測に見合った本数を走行させることができない場合、自社あるいは他社の代替路線候補を表示することができるため、必要に応じて自社の他線区の走行本数を追加する、代替路線を有する他社へ列車増発の依頼を行う等の対応により、混雑緩和を図ることが可能となる。これにより、将来の需要変動に対応した適切なダイヤを編成することが可能となり、乗客に対する利便性も向上する。

図１２に、本実施形態のダイヤ作成支援システム１を適用した列車計画、車両運用計画及び乗務員運用計画処理のフロー例を示している。ダイヤ作成装置２００のダイヤ作成計算部２２２はＳ９００で処理を開始すると、列車本数計算部２２１から送信された変更情報を受信し（Ｓ９０１）、変更が必要な当該日時及び当該線区の将来のダイヤを列車計画テーブル２２８、車両運用計画テーブル２２９、及び乗務員運用計画テーブル２３０から取得する（Ｓ９０２）。ダイヤ作成担当者は、図１１に例示した出力画面を参照して必要な列車本数を確認し、列車計画の作成または変更を実施する（Ｓ９０３）。この際、必要であれば、他線区のダイヤ作成担当者に変更依頼または他社にダイヤ変更依頼を実施する。次に、ダイヤ作成担当者は、当該の列車に対して車両運用の計画（Ｓ９０４）、さらに乗務員運用の計画を策定する（Ｓ９０５）。

ダイヤ作成または変更が完了後、ダイヤ作成担当者は、列車計画テーブル２２８、車両運用計画テーブル２２９、乗務員運用計画テーブル２３０に当該変更ダイヤを登録して処理を終了する（Ｓ９０６、Ｓ９０７）。このように、本実施形態のダイヤ作成支援システム１を適用することにより、需要に即して将来のダイヤを機動的に作成、変更することが可能となる。これにより、例えば天候やイベント等で変化する輸送需要に応じた将来のダイヤを機動的に作成することが可能となる。また、鉄道会社は需要に即して列車を走行させることが可能になるため、電力や車両といったリソースを効率的に利用することができ、経営の安定化に資することができる。さらに、将来の需要予測により前もってダイヤ変更を計画することができるため、乗務員運用担当者、車両基地担当者は、ダイヤ変更に伴う運用変更を予め準備することが可能となり、ダイヤ変更による負担を軽減させることが可能となる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

１ ダイヤ作成支援システム
１００ 人流計測・予測装置
１１０ プロセッサ １２０ メモリ
１２１ 人流処理部
１２２ 外部情報処理部
１２３ 変化量計算部
１２４ 人流計算部
１２５ 人流計測・外部要因結果テーブル
１２６ 外部要因予測テーブル
２００ ダイヤ作成装置
２１０ プロセッサ ２２０メモリ
２２１ 列車本数計算部
２２２ ダイヤ作成計算部
２２３ 乗車人数対列車本数テーブル
２２４ 列車本数予測テーブル
２２５ 列車本数許容範囲テーブル
２２６ 基本本数テーブル
２２７ 代替路線テーブル
２２８ 列車計画テーブル
２２９ 車両運用計画テーブル
２３０ 乗務員運用計画テーブル
３００ 人流予測データベース
４００ 入出力装置
５００ 関連装置
６００ 外部情報受信装置
６０１ 外部情報受信部
６０２ 外部情報生データテーブル
７００ 人流計測装置

Claims (9)

1. プロセッサとメモリとを有し、需要変動予測に対応した列車ダイヤの計画を支援するための列車ダイヤ作成支援システムであって、
   管理対象である線区に属する駅ごとに収集された人流計測結果から各駅での単位時間あたりの乗降人数を算出し、需要変動の要因となる外部要因に関する項目を記録している情報である外部情報と関連付けて、前記乗降人数及び前記外部情報を日ごとに記録した情報である人流計測・外部要因結果情報として記憶し、
   翌日から所定日数後までのいずれかの日に発生が予定されている外部要因に関する前記外部情報を外部要因予測情報として記憶し、
   前記翌日から所定日数後までのいずれかの日に発生が予定されている前記外部要因を記録した前記外部情報に関して変更を検知した場合、前記変更が検知された外部情報により前記外部要因予測情報を更新するとともに、前記変更が検知された外部情報と一致する前記外部情報を含む前記人流計測・外部要因結果情報を取得し、当該人流計測・外部要因結果情報から前記外部情報の変更が発生する前記線区の各駅間の乗車人数を算出し、人流予測情報として記憶する人流予測部と、
   前記人流予測部から受信した前記外部情報の変更に基づいて、前記外部情報の変更の発生日時に対応する前記人流予測情報を取得し、当該人流予測情報に含まれる前記外部情報変更が発生する線区の各駅間の乗車人数に基づいて各駅間で運転すべき、前記外部情報の変更を検知した前記翌日から所定日数後までの少なくともいずれかの日における列車本数を算出する列車本数計算部と、
   を備えている列車ダイヤ作成支援システム。
2. 請求項１に記載の列車ダイヤ作成支援システムであって、
   前記人流予測部は、変更が検知された前記外部情報と一致する前記外部情報を含む前記人流計測・外部要因結果情報をすべて取得し、当該人流計測・外部要因結果情報から前記外部情報の変更が発生する前記線区の各駅間の乗車人数の平均値を算出する、列車ダイヤ作成支援システム。
3. 請求項１に記載の列車ダイヤ作成支援システムであって、
   前記列車本数計算部は、管理対象である線区の各駅間について通常の需要に対して設定されている乗車人数対列車本数情報を参照し、前記人流予測情報に含まれる前記外部情報の変更が発生する前記線区の各駅間の乗車人数に対応する列車本数を前記乗車人数対列車本数情報から取得する、列車ダイヤ作成支援システム。
4. 請求項１に記載の列車ダイヤ作成支援システムであって、
   前記列車本数計算部は、管理対象である線区全体について許容される列車本数の範囲を示す情報である全体本数許容範囲情報を参照し、前記人流予測情報に含まれる前記外部情報の変更が発生する前記線区の各駅間の乗車人数に基づいて算出した各駅間で運転すべき列車本数の最小値が前記全体本数許容範囲情報が示す範囲内であると判定した場合、当該最小値を当該線区の列車本数と設定し、前記最小値が前記全体本数許容範囲情報が示す範囲内でないと判定した場合、当該許容範囲の上限値又は下限値を当該線区の列車本数として設定する、列車ダイヤ作成支援システム。
5. 請求項１に記載の列車ダイヤ作成支援システムであって、
   前記列車本数計算部は、管理対象である線区の各駅間について許容される列車本数の範囲を示す情報である駅間列車本数許容範囲情報を参照し、前記人流予測情報に含まれる前記外部情報の変更が発生する前記線区の各駅間の乗車人数に基づいて算出した各駅間で運転すべき列車本数が前記駅間列車本数許容範囲情報が示す範囲内であると判定した場合、当該列車本数を該当駅間での列車本数に設定し、前記人流予測情報に含まれる前記外部情報の変更が発生する前記線区の各駅間の乗車人数に基づいて算出した各駅間で運転すべき列車本数が前記駅間列車本数許容範囲情報が示す範囲の下限値未満であると判定した場合、当該下限値を該当駅間での列車本数に設定し、前記人流予測情報に含まれる前記外部情報の変更が発生する前記線区の各駅間の乗車人数に基づいて算出した各駅間で運転すべき列車本数が前記駅間列車本数許容範囲情報が示す範囲の上限値を超えると判定した場合、当該上限値を該当駅間での列車本数に設定するとともに、前記列車本数と前記上限値との差分を理想値として格納する、列車ダイヤ作成支援システム。
6. 請求項５に記載の列車ダイヤ作成支援システムであって、
   管理対象である線区の各駅間についての代替路線情報を格納しており、
   前記列車本数計算部は、前記人流予測情報に含まれる前記外部情報の変更が発生する前記線区の各駅間の乗車人数に基づいて算出した各駅間で運転すべき列車本数が前記駅間列車本数許容範囲情報が示す範囲の上限値を超えると判定した場合、当該駅間についての前記代替路線情報の有無を検索する、列車ダイヤ作成支援システム。
7. 請求項５に記載の列車ダイヤ作成支援システムであって、
   前記列車本数計算部の処理結果を出力する出力部を備え、
   前記列車本数計算部は、算出された列車本数に対応する日付、曜日、時間帯、線区、運転方向の全項目又は一部の項目と、前記設定された列車本数に基づき求められた前記線区全体の列車本数、及び当該線区の各駅間の列車本数を前記出力部から出力する、列車ダイヤ作成支援システム。
8. 請求項７に記載の列車ダイヤ作成支援システムであって、
   管理対象である線区の各駅間についての代替路線情報を格納しており、
   前記列車本数計算部は、前記各駅間について、算出された前記列車本数、前記駅間の列車本数が前記駅間の列車本数の許容範囲を超えた場合の理想値、前記駅間の列車本数の許容範囲の上限値の超過の有無、及び前記代替路線情報のすべての項目又は一部の項目を前記出力部から出力する、列車ダイヤ作成支援システム。
9. 需要変動予測に対応した列車ダイヤの計画を支援するための列車ダイヤ作成支援方法であって、
   プロセッサとメモリとを有するコンピュータが、
   管理対象である線区に属する駅ごとに収集された人流計測結果から各駅での単位時間あたりの乗降人数を算出し、需要変動の要因となる外部要因項目を記録している情報である外部情報と関連付けて、前記乗降人数及び前記外部情報を日ごとに記録した情報である人流計測・外部要因結果情報として記憶し、
   翌日から所定日数後までの各日に発生が予定されている外部要因に関する前記外部情報を外部要因予測情報として記憶し、
   前記翌日から所定日数後までのいずれかの日に発生が予定されている前記外部要因を記録した前記外部情報に関して変更を検知した場合、前記変更が検知された外部情報により前記外部要因予測情報を更新するとともに、前記変更が検知された外部情報と一致する前記外部情報を含む前記人流計測・外部要因結果情報を取得し、当該人流計測・外部要因結果情報から前記外部情報の変更が発生する前記線区の各駅間の乗車人数を算出し、人流予測情報として記憶し、
   前記外部情報の変更に基づいて、前記外部情報の変更の発生日時に対応する前記人流予測情報を取得し、当該人流予測情報に含まれる前記外部情報変更が発生する線区の各駅間の乗車人数に基づいて各駅間で運転すべき、前記外部情報の変更を検知した前記翌日から所定日数後までの少なくともいずれかの日における列車本数を算出する、
   列車ダイヤ作成支援方法。

Images