JP6678529B2 - エレベーターシステム及びかご呼び推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、エレベーターシステム及びかご呼び推定方法に関する。

従来、エレベーターの運行需要を予測するために様々な方法が検討されていた。例えば、特許文献１には、エレベーターの各階のかご呼びの相関を利用して、各階のかご呼びの発生を予測する装置を備え、装置のかご呼び発生予測に応じて群管理制御を行うエレベーターシステムについて開示されている。

特開平６−３２９３５２号公報

しかし、特許文献１に開示されたエレベーターシステムでは、単一のエレベーターにおける短時間後のかご呼びを予測することが可能であっても、他のエレベーターと連動した運行制御ができなかった。このため、複数のエレベーターを経由して、乗客が目的階まで移動する場合に、あるエレベーターにより途中階まで移動した乗客が、他のエレベーターにより途中階から目的階まで移動する際、途中階で乗客が滞留することがあった。また、特許文献１に開示されたエレベーターシステムでは、一般情報に基づいて交通流を選択して運行制御を行っていたため、移動する乗客毎に適切な運行制御を行えなかった。

本発明はこのような状況に鑑みて成されたものであり、エレベーターに発生するかご呼びを予測してエレベーターの運行制御を効率よく行えるようにすることを目的とする。

本発明に係るエレベーターシステムは、挙動計測部と、エレベーター制御装置と、かご呼び推定部と、を備える。
挙動計測部は、エレベーターの周辺領域を移動する乗客の挙動を計測して挙動データを出力する。エレベーター制御装置は、エレベーターの運行を制御し、エレベーターの運行データ、及びエレベーターを利用する乗客がかごを乗降したことを示す乗降データを出力する。かご呼び推定部は、エレベーター制御装置の運行実績である運行データ及び乗降データを教師データとし、乗降データを得たときの挙動データを入力データとする機械学習により乗客の乗降階床及び乗降数との関係を学習した学習結果と、新たに入力された挙動データとに基づいて推定した乗客の挙動に基づいて、エレベーターに発生するかご呼びを推定し、推定したかご呼びをエレベーター制御装置に登録する。この挙動計測部は、乗客が携帯する電子機器であり、挙動データには、乗客の人数、移動速度、及び移動方向が含まれ、かご呼び推定部は、乗客の挙動に基づいて、周辺領域の交通流に対する乗客の合流又は離脱を判定し、電子機器を携帯する乗客が利用するエレベーターのかご呼びを推定する。
また、本発明に係る挙動計測部は、周辺領域に設置され、エレベーター制御装置に行先階を含むかご呼びの予約を登録するかご予約装置であり、挙動データには、かご予約装置に予約されたかご呼びが含まれる。また、かご呼び推定部は、乗客の挙動に基づいて、かご予約装置を使用した乗客が利用するエレベーターのかご呼びを推定する。
また、本発明に係る挙動計測部は、周辺領域に設置され、乗客の形状及び距離に基づいて、乗客の人数、移動速度、及び移動方向を計測する３次元計測部であり、挙動データには、乗客の人数、移動速度、及び移動方向が含まれ、かご呼び推定部は、乗客の挙動に基づいて、周辺領域の交通流に対する乗客の合流又は離脱を判定し、かご呼びを推定する。
また、本発明に係る挙動計測部は、乗客による特定のエレベーターへの移動を管理する管理システムであり、挙動データには、管理システムにより管理される特定の時間帯に移動する乗客の人数、及び移動先が含まれ、かご呼び推定部は、乗客の挙動に基づいて、周辺領域の交通流に対する乗客の合流又は離脱を判定し、かご呼びを推定する。

本発明によれば、例えば、エレベーター間を移動する乗客が意識することなく、推定されたかご呼びが自動的に登録されることで、エレベーターの運行制御が効率的に行われる。
上述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施の形態例の説明により明らかにされる。

本発明の実施の形態の基本構成例に係るエレベーターシステムが構成される建築物の例を示す説明図である。 本発明の実施の形態の基本構成例に係るエレベーターシステムの内部構成例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態の基本構成例に係るかご呼び推定部の学習処理の例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態例に係るエレベーターシステムの内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態例に係る計算機のハードウェア構成例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態例に係るエレベーターシステムの動作例を示すフローチャートである。 図６にて保存された学習結果に基づいて、エレベーターシステムがかご呼びを登録する動作例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態例に係るエレベーターシステムの内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態例に係るエレベーターシステムの動作例を示すフローチャートである。 図９にて保存された学習結果に基づいて、エレベーターシステムがかご呼びを登録する動作例を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態例に係るエレベーターシステムの内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第３の実施の形態例に係るエレベーターシステムの動作例を示すフローチャートである。 図１２にて保存された学習結果に基づいて、エレベーターシステムがかご呼びを登録する動作例を示すフローチャートである。 本発明の第４の実施の形態例に係るエレベーターシステムの内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第４の実施の形態例に係るエレベーターシステムの動作例を示すフローチャートである。 図１５にて保存された学習結果に基づいて、エレベーターシステムがかご呼びを登録する動作例を示すフローチャートである。 本発明の第５の実施の形態例に係るエレベーターシステムの内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第５の実施の形態例に係るエレベーターシステムの動作例を示すフローチャートである。 図１８にて保存された学習結果に基づいて、エレベーターシステムがかご呼びを登録する動作例を示すフローチャートである。 本発明の第６の実施の形態例に係るエレベーターシステムの内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第７の実施の形態例に係るエレベーターシステムの内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第８の実施の形態例に係るエレベーターシステムの内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第９の実施の形態例に係るエレベーターシステムの内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第１０の実施の形態例に係るエレベーターシステムの内部構成例を示すブロック図である。

以下、本発明を実施するための形態例について、添付図面を参照して説明する。本明細書及び図面において、実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。

［基本構成例］
始めに、エレベーターシステムの基本的な構成例について説明する。
図１は、エレベーターシステム１が構成される建築物の例を示す説明図である。

図１に示すエレベーターシステム１は、建築物２Ａ、２Ｂにそれぞれ設置されるエレベーターを乗降する乗客の挙動に基づいて、各エレベーターを利用する乗客により発生するかご呼びを推定する。
建築物２Ａには、エレベーター制御装置２０Ａが設置されている。エレベーター制御装置２０Ａは、建築物２Ａに設置されるエレベーターの運行（例えば、かごの昇降、ドア開閉等）を制御している。
同様に、建築物２Ｂには、エレベーター制御装置２０Ｂが設置されている。エレベーター制御装置２０Ｂは、建築物２Ｂに設置されるエレベーターの運行を制御している。

建築物２Ａ、２Ｂの間に設けられた周辺領域４には、挙動計測部１０が存在している。周辺領域４は、建築物２Ａ、２Ｂの間に限らず、建築物２Ａ、２Ｂ又はエレベーターを中心とした所定範囲内における建築物２Ａ、２Ｂの外部であってもよい。また、周辺領域４は、建築物２Ａ、２Ｂの内部であってもよい。また、周辺領域４は、エレベーターホール、渡り廊下、事務室、会議室等であってもよい。

挙動計測部１０は、建築物２Ａ、２Ｂ間を移動する乗客の挙動を計測するために用いられ、エレベーターの周辺領域４を移動する乗客の挙動を計測して挙動データを出力する。挙動計測部１０として、例えば、乗客が携帯するスマートフォン１１（後述する図４を参照）が用いられる。また、挙動計測部１０の一例としては、他にもかご予約装置１６Ａ、１６Ｂ（後述する図８を参照）、セキュリティゲート１７（後述する図１１を参照）等が用いられる。

監視センター３は、建築物２Ａ、２Ｂに設置されるエレベーターの運行状況を監視する。監視センター３は、建築物２Ａ、２Ｂのいずれかに設置されてもよい。この監視センター３には、かご呼び推定部３０と記憶装置４０が設置される。

図２は、エレベーターシステム１の内部構成例を示すブロック図である。
エレベーターシステム１は、挙動計測部１０、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂ、かご呼び推定部３０、記憶装置４０を備える。

挙動計測部１０は、乗客の挙動を一つ以上計測し、かご呼び推定部３０に挙動データを送信する。乗客の挙動として、例えば、乗客の位置情報、移動速度、及び移動方向等がある。
エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂは、エレベーターの運行を制御し、エレベーターの運行データ、及びエレベーターを利用する乗客がかごを乗降したことを示す乗降データを出力する。

挙動データには、例えば、挙動計測部１０が計測した乗客の人数、移動ベクトルといった情報が含まれる。運行データには、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂが処理したかごの運行情報が含まれる。乗降データには、どのような乗客がかご呼びの操作を行ってかごに乗車し、どの階で降車するかといった情報や、乗客が乗降したかごが設置されているエレベーター（号機）がどれであるかといった情報が含まれる。

かご呼び推定部３０は、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂ、挙動計測部１０に接続されている。かご呼び推定部３０は、挙動計測部１０から受信した挙動データに基づいて推定した乗客の挙動と、運行データ及び乗降データに基づく乗客の乗降階床及び乗降数との関係を学習した学習結果を用いて、エレベーターに発生するかご呼びを推定する。そして、かご呼び推定部３０は、乗客の挙動を判定し、推定したかご呼びをエレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂに登録する。
記憶装置４０には、挙動データ、かご呼び推定部３０による学習結果等の各種データが記憶される。

ここで、かご呼び推定部３０の学習処理について説明する。
図３は、かご呼び推定部３０の学習処理の例を示すブロック図である。

かご呼び推定部３０がかご呼び推定に用いるアルゴリズムには、例えば、統計処理を始めとし、古くはニューラルネットワークと呼ばれ、最近ではディープラーニングと呼ばれる機械学習が用いられる。図３に示すようにかご呼び推定部３０には、入力データに基づいて機械学習を行うディープニューラルネットワーク３３が用いられる。ディープニューラルネットワーク３３は、例えば、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂの運行実績である運行データ及び乗降データを教師データ３１とし、挙動計測部１０が出力した挙動データを入力データ３２とする。そして、ディープニューラルネットワーク３３は、教師データ３１及び入力データ３２に基づいて、乗客がどのエレベーターを利用し、どの階で乗降し、どのようにエレベーター間（建築物２Ａ、２Ｂ間を含む）を利用したかを把握するための機械学習を行う。学習結果は、記憶装置４０に保存される。

機械学習を終了したディープニューラルネットワーク３３は、新たな挙動データ３４が入力されると、この挙動データ３４と、記憶装置４０から読出した学習結果に基づいて、特定のエレベーターを利用する乗客の乗客数、行先階等を推定する。そして、ディープニューラルネットワーク３３は、推定した乗客数と行先階とを含む推定データ３５を、乗客の移動先であるエレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂのいずれかに出力する。推定データ３５は、かご呼び推定部３０によって推定されたかご呼びとして用いられる。この推定データ３５が入力したエレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂが推定データ３５に基づいてかご呼びを登録することができる。

再び、図２の説明に戻る。
エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂは、例えば、かご呼びの発生時刻と、出発階と、到着階とを組み合わせた運行データを処理する。また、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂは、どの階で乗った乗客はどの階で降りたかという詳細な乗降データを管理する。
かご呼び推定部３０は、挙動データ、運行データ及び乗降データを解析することで、任意の時間における少なくともかご呼びに相当する行先階を推定する。

挙動計測部１０は、特定の物体（人等）の数量と、特定の物体の速度と、方向と、を計測するデバイスである。挙動計測部１０は、単一の部品でも、複数、多種のセンサーを組み合わせた複合部品でも構わない。挙動計測部１０が計測した値を含む挙動データは、計測時間等の時間的要素と組み合わされるのが一般的である。

挙動計測部１０の機能は、乗客の挙動自体を計測する機能と、乗客の挙動に影響するものや事象を計測する機能に分けられる。前者の機能を有するセンサーとして、例えば、後述する第１の実施の形態例で説明する加速度センサーのように物理量として計測可能なものがある。後者の機能を有するセンサーとして、例えば、気圧センサーがある。気圧センサーが計測できるのは気圧の変動であり、気候の変動によって間接的に人の行動に影響が及ぶ。かご呼び推定部３０は、気圧が低下すれば、天気が崩れるので外出する人が減り、人の流れが減少する等の実際の現象を学習することにより、気圧変更に相関した乗客の挙動を推定することが可能になる。このように乗客の挙動に影響するものや事象を計測する機能を有するセンサーとして、他に一般的なものとして温度センサー、湿度センサー、照度センサー、風速センサーがある。

大規模建築物であれば、一つの建築物に複数台のエレベーターが設置されると共に、複数台のエレベーター制御装置が設置されることが多い。従来、エレベーターが近接して配置される、例えば高層ビルに設置された複数のエレベーターを乗継ぐことで高階床に移動する場合には、乗客が乗り継ぎやすいようにエレベーターが隣接して配置される。そして、エレベーター間での乗客の移動を考慮せずとも、乗客の乗降階データだけを用いてエレベーターが運行されていた。

一方、本構成では、周辺領域４として、各階（エレベーターホール、事務室等）に設置された複数の挙動計測部１０が、高層ビル内部における乗客の挙動を計測することが可能である。このため、呼び推定部３０は、乗降階だけでなく、乗降人数も含めて発生するかご呼びを推定してエレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂにかご呼びを登録することが可能となり、従来よりもエレベーターの運行効率を向上することができる。

また、一つの建築物に一つのエレベーターが設置されているような最小構成においても、建築物及びエレベーター周辺の乗客の挙動を元にかご呼びを推定することで、エレベーターの運行効率を改善できる。また、複数の建築物を包含する地域における複数のエレベーターが敷設されるような大規模構成においても、複数の建築物に設置されている複数のエレベーターを連携させて、地域全体でのエレベーターの運行効率を向上することができる。

なお、エレベーターシステム１では、乗客の挙動に応じて、上下方向に移動可能なかごに対するかご呼びを登録している。しかし、かご呼びを登録する対象としては、かごに限定されず、その他の移動装置（エスカレーター、車両等）であってもよい。

また、かご呼び推定部３０に対して、挙動計測部１０と、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂと、記憶装置４０とが通信可能に接続されているが、接続形態はこの限りではない。

また、図１では、建築物２Ａ、建築物２Ｂ、それぞれに１台のエレベーターが設けられている前提として、２台のエレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂが構成されているが、二台に限定されない。１台のエレベーターであっても、挙動計測部１０が計測した乗客の挙動に基づいて、かご呼び推定部３０が将来発生するかご呼びを推定できるので、エレベーターの運行効率を向上することもできる。

［第１の実施の形態例］
上述したエレベーターシステム１が備える挙動計測部１０とかご呼び推定部３０との接続構成は様々な形態をとりうる。以下に各実施の形態例について説明する。

始めに、本発明の第１の実施の形態例に係るエレベーターシステムについて説明する。
図４は、エレベーターシステム１Ａの内部構成例を示すブロック図である。ここでは、挙動計測部１０の例として、乗客が携帯する電子機器の一例であるスマートフォン１１に適用されている。ただし、スマートフォン１１以外にも、タブレット端末、ノート型ＰＣ（Personal Computer）、ウェアラブル端末等の乗客が携帯可能な電子機器が挙動計測部１０の一例として用いられてもよい。

スマートフォン１１は、加速度センサー１２、ジャイロセンサー１３、位置計測センサー１４を備える。加速度センサー１２、ジャイロセンサー１３、位置計測センサー１４を「内蔵センサー」とも総称する。

加速度センサー１２は、スマートフォン１１の移動に伴うスマートフォン１１の加速度を検出する。
ジャイロセンサー１３は、スマートフォン１１の回転に伴うスマートフォン１１の角速度を検出する。
位置計測センサー１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を用いて、スマートフォン１１の現在位置、すなわち乗客の現在位置を計測する。位置計測センサー１４は、スマートフォン１１の現在位置は、例えば、緯度及び経度を含む位置情報で表される。

スマートフォン１１は、規格標準化された複数の無線通信方式により他の装置、アクセスポイント等と無線通信が可能である。そして、スマートフォン１１は、図１に示す周辺領域４に存在する間、かご呼び推定部３０に通信接続し、加速度センサー１２が計測した加速度、ジャイロセンサー１３が計測した角速度、位置計測センサー１４が計測した位置情報を含む挙動データを送信する。挙動データを受信したかご呼び推定部３０は、加速度、角速度、位置情報より、乗客の人数、移動速度、及び移動方向を把握することができる。このため、挙動データには、乗客の人数、移動速度、及び移動方向が含まれるとも言える。なお、後述する図１４に示すように、スマートフォン１１は、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂにも通信接続して、挙動データを送信することも可能である。
スマートフォン１１と他の装置との通信経路は図４に限定されるものではなく、スマートフォンが搭載する通信部の通信可能距離や、ネットワーク・トポロジーに応じて適宜構成が変更される。

かご呼び推定部３０は、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂが制御してきたエレベーターの運行データと、スマートフォン１１から直接又はエレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂを経由して現在の挙動データを受取る。そして、かご呼び推定部３０は、挙動データ、運行データ及び乗降データに基づいて記憶装置４０から読出した学習結果を用いて、かご呼びを推定する。かご呼び推定部３０は、挙動データから推定した乗客の挙動に基づいて、例えば、建築物２Ａから建築物２Ｂに向かう周辺領域４の交通流に対する乗客の合流又は離脱を判定する。そして、かご呼び推定部３０は、任意の時間後に、スマートフォン１１を携帯する乗客が利用するエレベーターのかご呼びを推定する。そして、かご呼び推定部３０は、推定した乗客の挙動より乗客がエレベーターを利用するか否かを判定し、乗客が利用するエレベーターを制御するエレベーター制御装置２０Ａにかご呼びを登録する。また、かご呼び推定部３０は、学習結果を記憶装置４０に保存しておき、新たに挙動データを受け取った場合には、記憶装置４０から学習結果を読出すことで、かご呼びの推定精度を向上させることができる。

次に、エレベーターシステム１Ａの各装置を構成する計算機Ｃのハードウェア構成を説明する。
図５は、計算機Ｃのハードウェア構成例を示すブロック図である。

計算機Ｃは、いわゆるコンピュータとして用いられるハードウェアである。計算機Ｃは、バスＣ４にそれぞれ接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）Ｃ１、ＲＯＭ（Read Only Memory）Ｃ２、ＲＡＭ（Random Access Memory）Ｃ３を備える。さらに、計算機Ｃは、表示部Ｃ５、操作部Ｃ６、不揮発性ストレージＣ７、ネットワークインターフェイスＣ８を備える。

ＣＰＵ Ｃ１は、本実施の形態例に係る各機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをＲＯＭ Ｃ２から読み出して実行する。ＲＡＭ Ｃ３には、演算処理の途中に発生した変数やパラメーターの他、かごドアのドア開閉指示等が一時的に書き込まれる。ドア開閉指示には、かごドアを開くドア開指示、又はかごドアを閉じるドア閉指示のいずれかが含まれる。以下の説明で、かごドアを開く又は閉じることを「ドア開閉」とも略記する。

表示部Ｃ５は、例えば、液晶ディスプレイモニタであり、計算機Ｃで行われる処理の結果等を乗客に表示する。操作部Ｃ６には、例えば、キーボード、マウス等が用いられ、乗客が所定の操作入力、指示を行うことが可能である。なお、スマートフォン１１の表示部Ｃ５と操作部Ｃ６は重畳してタッチパネルディスプレイとして用いられる。また、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂにおいて、表示部Ｃ５は、登録された行先階を表示するための表示パネルとして用いられ、操作部Ｃ６は、行先階を登録するためのタッチパネルセンサーとして用いられる。なお、かご呼び推定部３０は、表示部Ｃ５と操作部Ｃ６を備えなくてもよい。

不揮発性ストレージＣ７としては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリ等が用いられる。この不揮発性ストレージＣ７には、ＯＳ（Operating System）、各種のパラメーターの他に、計算機Ｃを機能させるためのプログラムが記録されている。記憶装置４０は、不揮発性ストレージＣ７によって構成される。なお、スマートフォン１１、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂ、かご呼び推定部３０が不揮発性ストレージＣ７を備えてもよい。

ネットワークインターフェイスＣ８には、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等が用いられ、端子が接続されたＬＡＮ（Local Area Network）、専用線等を介して各種のデータを送受信することが可能である。スマートフォン１１は、ネットワークインターフェイスＣ８を介して他の装置、不図示のアクセスポイント等と無線通信を行う。また、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂは、ネットワークインターフェイスＣ８を介してスマートフォン１１と無線通信を行ったり、かご呼び推定部３０と有線通信を行ったりする。ただし、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂは、ネットワークインターフェイスＣ８を介してかご呼び推定部３０と無線通信を行う場合もある。

次に、エレベーターシステム１Ａによって行われるかご呼び推定方法について説明する。
図６は、エレベーターシステム１Ａの動作例を示すフローチャートである。このフローチャートは、かご呼び推定部３０が挙動データ、運行データ及び乗降データに基づいてエレベーターの運行状態を学習する動作例を示す。この処理では、スマートフォン１１と、かご呼び推定部３０と、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂと、が連携して一連の動作を行うものとする。

乗客が図１に示す周辺領域４にいる間、スマートフォン１１は、かご呼び推定部３０に直接通信可能である。スマートフォン１１が有する加速度センサー１２は加速度を計測し、ジャイロセンサー１３は角速度を計測し、位置計測センサー１４は位置情報を計測する（Ｓ１）。そして、スマートフォン１１は、加速度、角速度、位置情報を挙動データとしてかご呼び推定部３０に送信する（Ｓ２）。スマートフォン１１は、挙動データを送信した後、ステップＳ１に戻って再び各センサー計測を繰り返す。

同様に、エレベーター制御装置２０Ａは、かご呼びボタン等を構成するタッチセンサーによるセンサー計測を行う（Ｓ３）。エレベーター制御装置２０Ａがセンサー計測したデータは、運行データと乗降データとしてかご呼び推定部３０に送信される（Ｓ４）。エレベーター制御装置２０Ａは、運行データと乗降データを送信した後、ステップＳ３に戻ってセンサー計測を繰り返す。エレベーター制御装置２０Ｂは、エレベーター制御装置２０Ａによって行われるステップＳ３、Ｓ４と同じ処理を行う。

かご呼び推定部３０は、スマートフォン１１から挙動データを受信し、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂから運行データと乗降データを受信し（Ｓ５）、受信したデータを記憶装置４０に保存する（Ｓ６）。次に、かご呼び推定部３０は、記憶装置４０に保存したデータに基づいて学習処理を実行し（Ｓ７）、学習結果を記憶装置４０に保存する。そして、かご呼び推定部３０は、学習処理後、ステップＳ５に戻って挙動データの受信を繰り返す。

図７は、図６にて保存された学習結果に基づいて、エレベーターシステム１Ａがかご呼びを登録する動作例を示すフローチャートである。この処理では、乗客が建築物２Ａから建築物２Ｂに向かうものとする。

スマートフォン１１によって行われるステップＳ１１，Ｓ１２の処理は、図６のステップＳ１，Ｓ２の処理と同じであるため、詳細な説明を省略する。

かご呼び推定部３０は、スマートフォン１１から、挙動データを受信し（Ｓ１３）、挙動データを記憶装置４０に保存する（Ｓ１４）。次に、かご呼び推定部３０は、図６に示した学習処理で保存した学習結果を記憶装置４０から読出し、この学習結果に基づいて乗客の挙動を推定する（Ｓ１５）。

次に、かご呼び推定部３０は、乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動であるか否かを判定する（Ｓ１６）。乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動でない場合、かご呼び推定部３０はステップＳ１３に戻って、挙動データを受信する処理を繰り返す。かご呼びに相当する挙動でないとは、例えば、建築物２Ａを出た乗客が建築物２Ｂに向かわず、他の場所に移動した場合である。

乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動である場合、かご呼び推定部３０は、乗客が乗り込むと判定されたかごの運行を制御するエレベーター制御装置２０Ｂにかご呼び登録の要求を送信する（Ｓ１７）。かご呼びに相当する挙動とは、例えば、建築物２Ａを出た乗客が建築物２Ｂに向かう場合である。

エレベーター制御装置２０Ｂは、かご呼び推定部３０から送信されるかご呼び登録の要求を受信すると（Ｓ１８）、実際にかご呼びを登録する（Ｓ１９）。これにより、建築物２Ｂに到着した乗客は、既に到着したかごに乗車して行先階に向かうことができる。その後、エレベーター制御装置２０Ｂは、ステップＳ１８に戻って、かご呼び登録の受信を繰り返す。
なお、乗客が建築物２Ｂを出て建築物２Ａに向かい、建築物２Ａのエレベーターを利用する場合には、ステップＳ１８、Ｓ１９の処理がエレベーター制御装置２０Ａによって行われる。

以上説明した第１の実施の形態例に係るエレベーターシステム１Ａでは、乗客が携帯するスマートフォン１１を挙動計測部１０として用いたことにより、スマートフォン１１の内蔵センサーが複数のエレベーター間を移動する乗客の挙動を計測する。そして、かご呼び推定部３０は、乗客数、乗客の挙動に基づいて推定したかご呼びを、乗客の移動先のエレベーター制御装置２０Ｂに事前登録する。これにより、乗客はかごが到着するまでの待ち時間を減らすことができる。このようにエレベーターシステム１Ａは、乗客の挙動により呼びを推定することで、個人に対する最適な運行制御を行うことが可能であるため、効率よくエレベーターを運行制御することができる。

［第２の実施の形態例］
次に、本発明の第２の実施の形態例に係るエレベーターシステムについて説明する。
図８は、エレベーターシステム１Ｂの内部構成例を示すブロック図である。

エレベーターシステム１Ｂは、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂ、かご呼び推定部３０、記憶装置４０に加えて、挙動計測部１０の例として、図１に示す周辺領域４に設置されたかご予約装置１６Ａ、１６Ｂを備える。かご予約装置１６Ａはエレベーター制御装置２０Ａに接続され、かご予約装置１６Ｂはエレベーター制御装置２０Ｂに接続される。

かご予約装置１６Ａ、１６Ｂは、建築物２Ａ、２Ｂに設置されたエレベーターのかご呼びの予約を登録するために乗客によって用いられるものであり、乗客が行先階を予約するためのユーザーインタフェースを備える。例えば、乗客が、かご予約装置１６Ａを通じて行先階を入力すると、入力された行先階に到着するかごを有するエレベーターの号機がかご予約装置１６Ａに表示される。このため、乗客は、かご予約装置１６Ａに表示された号機のかごに乗り込むことができる。

このようにかご予約装置１６Ａは、エレベーター制御装置２０Ａに行先階を含むかご呼びの予約を送信し、エレベーター制御装置２０Ａにかご呼びの予約を登録する。このため、かご予約装置１６Ａは、乗客が入力した行き先階に基づく行き先階情報と、乗客数の情報と、を挙動データとして計測する。この挙動データには、かご予約装置１６Ａから予約されたかご呼びが含まれる。ただし、かご予約装置１６Ａに入力せずにかごに乗る乗客がいるため、挙動データに含まれる乗客数の情報は、必ずしも正確ではない。そして、かご予約装置１６Ａは、ある時点での行き先階情報及び乗客数を組み合わせた挙動データを生成し、この挙動データをエレベーター制御装置２０Ａに送信する。

エレベーター制御装置２０Ａは、かご予約装置１６Ａから受信したかご呼びの予約登録に基づいて通常のかご呼びを登録する。また、エレベーター制御装置２０Ａは、かご予約装置１６Ａから受信した挙動データをかご呼び推定部３０に送信する。

かご呼び推定部３０は、挙動データから推定した乗客の挙動に基づいて、かご予約装置１６Ａを使用した乗客が利用するエレベーターのかご呼びを推定する。ここで、かご呼びが推定されるエレベーターは、エレベーター制御装置２０Ａではなく、エレベーター制御装置２０Ｂにより制御されるエレベーターである。そして、かご呼び推定部３０は、挙動データを記憶装置４０に保存する。かご呼び推定部３０は、過去に学習した学習結果と、最新の挙動データと、をまとめて処理することで、より正確な乗客数を推定してかご呼びをエレベーター制御装置２０Ｂに送信する。エレベーター制御装置２０Ｂは、かご呼び推定部３０から受信したかご呼びを登録する。これにより、乗客が建築物２Ｂのエレベーターを利用することができる。

なお、かご予約装置１６Ｂ、エレベーター制御装置２０Ｂの動作は、かご予約装置１６Ａ、エレベーター制御装置２０Ａの動作と同様である。乗客がかご予約装置１６Ｂを使って行先階を入力した場合には、かご呼び推定部３０が推定したかご呼びがエレベーター制御装置２０Ａに送信され、エレベーター制御装置２０Ａがかご呼びを登録する。

次に、エレベーターシステム１Ｂによって行われるかご呼び推定方法について説明する。
図９は、エレベーターシステム１Ｂの動作例を示すフローチャートである。この処理では、かご予約装置１６Ａと、エレベーター制御装置２０Ａと、かご呼び推定部３０と、が連携して一連の動作を行うものとする。

始めに、かご予約装置１６Ａは、乗客が行先階を予約するためのユーザーインタフェースとしてのボタンやタッチパネルを通じて、入力された内容の計測を行う（Ｓ２１）。次に、かご予約装置１６Ａは、挙動データとしての行先階予約データをエレベーター制御装置２０Ａに送信する（Ｓ２２）。行先階予約データには、かご呼びの予約が含まれる。かご予約装置１６Ａは、行先階予約データの送信を終了した後、ステップＳ２１に戻って乗客の入力待ちとなる。

エレベーター制御装置２０Ａは、かご予約装置１６Ａから行先階予約データを受信すると（Ｓ２３）、既存の行先階予約と合わせて行先階予約を整理する（Ｓ２４）。例えば、１番目にかご予約装置１６Ａを使用した乗客が４階を予約した後、２番目にかご予約装置１６Ａを使用した乗客も４階を予約する場合がある。この場合、エレベーター制御装置２０Ａは、予約された行先階を２つレコードに４階として持つのではなく、１つのレコードに４階として持つように整理する。このように重複する行先階を１つのレコードにまとめる処理を「整理」と呼ぶ。

ステップＳ２４の後、エレベーター制御装置２０Ａは、行先階予約データをかご呼び推定部３０に送信する（Ｓ２５）。エレベーター制御装置２０Ａは、行先階予約データの送信を終了した後、ステップＳ２３に戻って行先階予約データの受信待ちとなる。
かご予約装置１６Ｂとエレベーター制御装置２０Ｂは、かご予約装置１６Ａとエレベーター制御装置２０Ａによって行われるステップＳ２１〜Ｓ２５と同じ処理を行うことができる。

かご呼び推定部３０は、エレベーター制御装置２０Ａから行先階予約データを受信すると（Ｓ２６）、行先階予約データを記憶装置４０に保存する（Ｓ２７）。そして、かご呼び推定部３０は、保存した行先階予約データに基づいて学習処理を実行し（Ｓ２８）、学習結果を記憶装置４０に保存する。学習処理後、かご呼び推定部３０は、ステップＳ２６に戻って行先階予約データの受信待ちとなる。

図１０は、図９にて保存された学習結果に基づいて、エレベーターシステム１Ｂがかご呼びを登録する動作例を示すフローチャートである。この処理では、乗客が建築物２Ａから建築物２Ｂに向かうものとする。

かご予約装置１６Ａ、エレベーター制御装置２０Ａ、かご呼び推定部３０によって行われるステップＳ３１〜Ｓ３７の処理は、図９のステップＳ２１〜Ｓ２７の処理と同じであるため、詳細な説明を省略する。

ステップＳ３７にて記憶装置４０に行先階予約データが保存された後、かご呼び推定部３０は、記憶装置４０から学習結果を読出して、乗客の挙動を推定する（Ｓ３８）。次に、かご呼び推定部３０は、乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動であるか否かを判定する（Ｓ３９）。乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動でない場合、かご呼び推定部３０はステップＳ３６に戻って、行先階予約データの受信待ちとなる。乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動である場合、かご呼び推定部３０は、乗客が乗り込むと判定された建築物２Ｂのエレベーターの運行を制御するエレベーター制御装置２０Ｂにかご呼び登録を要求するための行先階予約データを送信する（Ｓ４０）。

エレベーター制御装置２０Ｂは、かご呼び推定部３０から行先階予約データを受信すると（Ｓ４１）、実際にかご呼びを登録する（Ｓ４２）。これにより、建築物２Ａから建築物２Ｂに向かう乗客は、建築物２Ｂのエレベーターを利用することができる。その後、エレベーター制御装置２０Ａは、ステップＳ３３に戻って、行先階予約データの受信待ちとなる。

［第３の実施の形態例］
次に、本発明の第３の実施の形態例に係るエレベーターシステムについて説明する。
図１１は、エレベーターシステム１Ｃの内部構成例を示すブロック図である。

エレベーターシステム１Ｃは、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂ、かご呼び推定部３０、記憶装置４０に加えて、挙動計測部１０の例として、図１に示す周辺領域４に設置されたセキュリティゲート１７を備える。セキュリティゲート１７は、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂと、かご呼び推定部３０に接続されており、乗客の移動を制限する。

乗客が非接触ＩＤカードのような電子機器を携帯している場合、この電子機器がセキュリティゲート１７の読取部に近づくと、読取部が電子機器からＩＤ等の認証情報を読み取る。そして、セキュリティゲート１７は、認証情報に基づいて乗客の認証を行い、セキュリティゲート１７の通過を許可又は不許可とすることで、乗客の流れを制御する。かご呼び推定部３０は、乗客がセキュリティゲート１７を通過したことを示す挙動データを利用することができる。例えば、セキュリティゲート１７は、セキュリティゲート１７を通過した乗客の乗客数を計測し、この乗客数が挙動データとして用いられる。乗客の移動方向は、乗客がどの向きでセキュリティゲート１７を通過したかによって判明する。このため、セキュリティゲート１７は、建築物２Ａから建築物２Ｂの方向に移動した乗客と、建築物２Ｂから建築物２Ａの方向に移動した乗客の移動方向を把握することができる。

また、乗客が携帯する電子機器は、乗客が常用する行先階が登録された行先階登録データを認証情報に含めて記憶することができる。このため、セキュリティゲート１７は、乗客がセキュリティゲート１７を通過した際に、乗客の行先階を計測し、この行先階を挙動データに含めることもできる。そして、セキュリティゲート１７は、挙動データを、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂとかご呼び推定部３０に送信する。

かご呼び推定部３０は、受信した挙動データを記憶装置４０に保存する。また、かご呼び推定部３０は、過去に記憶装置４０に保存した挙動データと、最新の挙動データとをまとめて処理して正確な乗客数と行先階を推定した結果を、乗客が利用するエレベーターを制御するエレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂのいずれかに送信する。

このような構成としたエレベーターシステム１Ｃでは、例えば、ある乗客が出勤時に出社する階が行先階として行先階登録データに登録されていれば、出勤時に乗客がセキュリティゲート１７を通過するだけで行先階へのかご呼びが登録される。ただし、電子機器に行先階登録データが記憶されている場合、エレベーターシステム１Ｃにかご呼び推定部３０がなければ、乗客がセキュリティゲート１７を通過した時点で、行先階登録データに事前登録されている行先階へのかご呼び登録が必ず行われる。

しかし、乗客が出勤時以外の時間に、行先階登録データに事前登録された階とは異なる階で降りる場合もある。この場合、かご呼び推定部３０は、時間と行先階との相関関係に基づいて、出勤時以外の時間帯では実績から推定した、事前登録された登録階以外の行先階へのかご呼びを発生させることが可能となる。

次に、エレベーターシステム１Ｃによって行われるかご呼び推定方法について説明する。
図１２は、エレベーターシステム１Ｃの動作例を示すフローチャートである。この処理では、セキュリティゲート１７と、エレベーター制御装置２０Ａと、かご呼び推定部３０と、が連携して一連の動作を行うものとする。

始めに、セキュリティゲート１７は、読取部を通じて、ＩＤカードの認証情報を計測する（Ｓ５１）。この計測には、認証情報の認証等の処理が含まれる。以降、認証情報の認証結果が、セキュリティゲート１７の通過が許可されたとして処理を説明する。

次に、セキュリティゲート１７は、挙動データとしての一名分の行先階予約データをエレベーター制御装置２０Ａに送信する（Ｓ５２）。行先階予約データには、かご呼びの予約が含まれる。セキュリティゲート１７は、行先階予約データの送信を終了した後、ステップＳ５１に戻って乗客の入力待ちとなる。

エレベーター制御装置２０Ａは、セキュリティゲート１７から行先階予約データを受信すると（Ｓ５３）、既存の行先階予約と合わせて行先階予約を整理する（Ｓ５４）。そして、エレベーター制御装置２０Ａは、行先階予約データをかご呼び推定部３０に送信する（Ｓ５５）。エレベーター制御装置２０Ａは、行先階予約データの送信を終了した後、ステップＳ５３に戻って行先階予約データの受信待ちとなる。

かご呼び推定部３０は、エレベーター制御装置２０Ａから行先階予約データを受信すると（Ｓ５６）、行先階予約データを記憶装置４０に保存する（Ｓ５７）。そして、かご呼び推定部３０は、保存した行先階予約データに基づいて学習処理を実行し（Ｓ５８）、学習結果を記憶装置４０に保存する。学習処理後、かご呼び推定部３０は、ステップＳ５６に戻って行先階予約データの受信待ちとなる。
セキュリティゲート１７とエレベーター制御装置２０Ｂは、セキュリティゲート１７とエレベーター制御装置２０Ａによって行われるステップＳ５１〜Ｓ５５と同じ処理を行う。

図１３は、図１２にて保存された学習結果に基づいて、エレベーターシステム１Ｃがかご呼びを登録する動作例を示すフローチャートである。この処理では、乗客が建築物２Ａから建築物２Ｂに向かうものとする。

セキュリティゲート１７、エレベーター制御装置２０Ａ、かご呼び推定部３０によって行われるステップＳ６１〜Ｓ６７の処理は、図１２のステップＳ５１〜Ｓ５７の処理と同じであるため、詳細な説明を省略する。

ステップＳ６７にて行先階予約データが保存された後、かご呼び推定部３０は、記憶装置４０から学習結果を読出して、乗客の挙動を推定する（Ｓ６８）。次に、かご呼び推定部３０は、乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動であるか否かを判定する（Ｓ６９）。乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動でない場合、かご呼び推定部３０はステップＳ６６に戻って、行先階予約データの受信待ちとなる。乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動である場合、かご呼び推定部３０は、乗客が乗り込むと判定された建築物２Ｂのエレベーターの運行を制御するエレベーター制御装置２０Ｂにかご呼び登録の要求を送信する（Ｓ７０）。

エレベーター制御装置２０Ｂは、かご呼び推定部３０から送信されるかご呼び登録の要求を受信すると（Ｓ７１）、実際にかご呼びを登録する（Ｓ７２）。これにより、建築物２Ａから建築物２Ｂに向かう乗客は、建築物２Ｂのエレベーターを利用することができる。その後、エレベーター制御装置２０Ａは、ステップＳ６３に戻って、行先階予約データの受信待ちとなる。

［第４の実施の形態例］
次に、本発明の第４の実施の形態例に係るエレベーターシステムについて説明する。
図１４は、エレベーターシステム１Ｄの内部構成例を示すブロック図である。

エレベーターシステム１Ｄは、エレベーターシステム１Ａと同様に、スマートフォン１１と、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂと、かご呼び推定部３０と、記憶装置４０とを備える。スマートフォン１１は、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂに接続される。スマートフォン１１は、自動的にかご呼びを登録するアプリケーション１８を備えており、挙動計測部１０の例として用いられる。

ここで、スマートフォン１１がエレベーター制御装置２０Ａに近づいたときに、スマートフォン１１が通信接続可能なのは、エレベーター制御装置２０Ａだけの場合がある。このとき、スマートフォン１１はエレベーター制御装置２０Ａとデータの送受信を実施する。例えば、スマートフォン１１を所持した乗客が、エレベーター制御装置２０Ａにより運行が制御されるエレベーターに接近すると、アプリケーション１８が、エレベーター制御装置２０Ａに行先階を含む挙動データを無線送信する。エレベーター制御装置２０Ａは、受信した挙動データを整理して、かご呼び推定部３０に挙動データを送信する。かご呼び推定部３０は、挙動データから推定した乗客の挙動に基づいて判定した乗客が利用するエレベーターを制御するエレベーター制御装置２０Ｂにかご呼びを登録する。

また、スマートフォン１１を所持している乗客がエレベーター制御装置２０Ｂと通信接続できる近辺まで移動した場合には、スマートフォン１１がエレベーター制御装置２０Ｂに挙動データを送信する。この挙動データは、かご呼び推定部３０によるかご予備の推定に用いられた後、記憶装置４０に保存される。

ただし、スマートフォン１１と、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂとが、例えば、インターネットを通じて通信する場合がある。この場合、スマートフォン１１は、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂの近くにいるか否かにかかわらず、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂと通信することが可能である。

次に、エレベーターシステム１Ｄによって行われるかご呼び推定方法について説明する。
図１５は、エレベーターシステム１Ｄの動作例を示すフローチャートである。この処理では、スマートフォン１１と、エレベーター制御装置２０Ａと、かご呼び推定部３０と、が連携して一連の動作を行うものとする。

乗客が図１に示す周辺領域４にいる間、スマートフォン１１は、かご呼び推定部３０に直接通信可能である。スマートフォン１１が有する加速度センサー１２は加速度を計測し、ジャイロセンサー１３は角速度を計測し、位置計測センサー１４は位置情報を計測する（Ｓ８１）。そして、スマートフォン１１は、加速度、角速度、位置情報を含む挙動データをエレベーター制御装置２０Ａに送信する（Ｓ８２）。この挙動データには、アプリケーション１８にて予め設定された行先階予約データが含まれる。スマートフォン１１は、挙動データを送信した後、ステップＳ８１に戻って再び各センサー計測を繰り返す。

エレベーター制御装置２０Ａは、スマートフォン１１から挙動データを受信すると（Ｓ８３）、挙動データに含まれる行先階予約データに基づいて、既存の行先階予約と合わせて行先階予約を整理する（Ｓ８４）。そして、エレベーター制御装置２０Ａは、行先階予約データを含む挙動データをかご呼び推定部３０に送信する（Ｓ８５）。エレベーター制御装置２０Ａは、行先階予約データを含む挙動データの送信を終了した後、ステップＳ８３に戻って挙動データと行先階予約データの受信待ちとなる。
スマートフォン１１とエレベーター制御装置２０Ｂは、スマートフォン１１とエレベーター制御装置２０Ａによって行われるステップＳ８１〜Ｓ８５と同じ処理を行う。

かご呼び推定部３０は、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂから行先階予約データを含む挙動データを受信すると（Ｓ８６）、挙動データと行先階予約データを記憶装置４０に保存する（Ｓ８７）。そして、かご呼び推定部３０は、保存した挙動データと行先階予約データに基づいて学習処理を実行し（Ｓ８８）、学習結果を記憶装置４０に保存する。学習処理後、かご呼び推定部３０は、ステップＳ８６に戻って行先階予約データの受信待ちとなる。

図１６は、図１５にて保存された学習結果に基づいて、エレベーターシステム１Ｄがかご呼びを登録する動作例を示すフローチャートである。この処理では、乗客が建築物２Ａから建築物２Ｂに向かうものとする。

スマートフォン１１、エレベーター制御装置２０Ａ、かご呼び推定部３０によって行われるステップＳ９１〜Ｓ９７の処理は、図１５のステップＳ８１〜Ｓ８７の処理と同じであるため、詳細な説明を省略する。

ステップＳ９７にて記憶装置４０に挙動データと行先階予約データが保存された後、かご呼び推定部３０は、記憶装置４０から学習結果を読出して、乗客の挙動を推定する（Ｓ９８）。次に、かご呼び推定部３０は、乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動であるか否かを判定する（Ｓ９９）。乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動でない場合、かご呼び推定部３０はステップＳ９６に戻って、行先階予約データの受信待ちとなる。本実施の形態例において、かご呼びに相当する挙動でないとは、例えば、過去の挙動データの学習により、かご予約装置１６Ａで登録されたかご予約がキャンセルされたこと、かご予約装置１６Ａで登録されたかご予約の行先階で乗客が降りなかったことが含まれる。

乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動である場合、かご呼び推定部３０は、乗客が乗り込むと判定されたかごの運行を制御するエレベーター制御装置２０Ｂにかご呼び登録を要求するための行先階予約データを送信する（Ｓ１００）。

エレベーター制御装置２０Ｂは、かご呼び推定部３０から送信される行先階予約データを受信すると（Ｓ１０１）、実際にかご呼びを登録する（Ｓ１０２）。これにより、建築物２Ａから建築物２Ｂに向かう乗客は、建築物２Ｂのエレベーターを利用することができる。その後、エレベーター制御装置２０Ａは、ステップＳ９３に戻って、行先階予約データの受信待ちとなる。

［第５の実施の形態例］
次に、本発明の第５の実施の形態例に係るエレベーターシステムについて説明する。
図１７は、エレベーターシステム１Ｅの内部構成例を示すブロック図である。

エレベーターシステム１Ｅは、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂ、かご呼び推定部３０、記憶装置４０に加えて、挙動計測部１０の例として、図１に示す周辺領域４に設置されたステレオカメラ５０Ａ、５０Ｂを備える。ステレオカメラ５０Ａ、５０Ｂは、かご呼び推定部３０に接続される。ステレオカメラ５０Ａ、５０Ｂは、乗客の形状及び距離に基づいて、乗客の人数、移動速度、及び移動方向を計測する３次元計測部の一例として用いられる。なお、３次元画像を撮像可能なステレオカメラ５０Ａ、５０Ｂの代わりに、２次元画像を撮像可能なカメラを用いてもよい。また、ステレオカメラ５０Ａ、５０Ｂは、動画像又は静止画像のいずれを撮像してもよい。

ステレオカメラ５０Ａ、５０Ｂは、撮像した被写体（物体）の形状を認識し、この被写体までの距離を正確に計測することが可能である。このため、ステレオカメラ５０Ａ、５０は、それぞれ被写体の形状と距離に基づいて、乗客の人数、乗客の移動速度、乗客の移動方向を含む挙動データをかご呼び推定部３０に送信する。かご呼び推定部３０は、ステレオカメラ５０Ａ、５０Ｂの撮像領域における、挙動データの変化に基づいて、かごに乗る乗客数をエレベーター毎に推定することが可能となる。

次に、エレベーターシステム１Ｅによって行われるかご呼び推定方法について説明する。
図１８は、エレベーターシステム１Ｅの動作例を示すフローチャートである。この処理では、ステレオカメラ５０Ａと、エレベーター制御装置２０Ａと、かご呼び推定部３０と、が連携して一連の動作を行うものとする。

ステレオカメラ５０Ａは、周辺領域４を撮像領域としてステレオ画像を撮像する（Ｓ１１１）。次に、ステレオカメラ５０Ａは、ステレオ画像データに所定の画像処理を行い、周辺領域４を移動する乗客の人数、移動速度、及び移動方向を検出する（Ｓ１１２）。そして、ステレオカメラ５０Ａは、検出した乗客の人数、移動速度、及び移動方向を含む挙動データをかご呼び推定部３０に送信する（Ｓ１１３）。ステレオカメラ５０Ａは、挙動データを送信した後、ステップＳ１１１に戻って再び撮像を繰り返す。

ここで、エレベーター制御装置２０Ａは、乗客によって登録されたかご呼び予約によりかご呼び登録を行うと（Ｓ１１４）、かご呼び登録情報をかご呼び推定部３０に送信する（Ｓ１１５）。例えば、ステレオカメラ５０Ａにより乗客が撮像されていない状態でエレベーター制御装置２０Ａを通じてかご呼び登録が行われた場合には、エレベーター制御装置２０Ａがかご呼び登録情報をかご呼び推定部３０に送信する。これにより、かご呼び推定部３０は、ステレオカメラ５０Ａが撮像していない場所から登録されたかご呼びを学習することができる。
ステレオカメラ５０Ｂとエレベーター制御装置２０Ｂは、ステレオカメラ５０Ａとエレベーター制御装置２０Ａによって行われるステップＳ１１１〜Ｓ１１５と同じ処理を行う。

かご呼び推定部３０は、ステレオカメラ５０Ａから挙動データを受信し、エレベーター制御装置２０Ａからかご呼び登録情報を受信すると（Ｓ１１６）、挙動データとかご呼び登録情報を記憶装置４０に保存する（Ｓ１１７）。そして、かご呼び推定部３０は、保存した挙動データとかご呼び登録情報に基づいて学習処理を実行し（Ｓ１１８）、学習結果を記憶装置４０に保存する。学習処理後、かご呼び推定部３０は、ステップＳ１１６に戻って挙動データとかご呼び登録情報の受信待ちとなる。

図１９は、図１８にて保存された学習結果に基づいて、エレベーターシステム１Ｅがかご呼びを登録する動作例を示すフローチャートである。この処理では、乗客が建築物２Ａから建築物２Ｂに向かうものとする。

ステレオカメラ５０Ａ、エレベーター制御装置２０Ａ、かご呼び推定部３０によって行われるステップＳ１２１〜Ｓ１２５の処理は、図１８のステップＳ１１１〜Ｓ１１３、Ｓ１１６、Ｓ１１７の処理と同じであるため、詳細な説明を省略する。

ステップＳ１２５にて挙動データが保存された後、かご呼び推定部３０は、記憶装置４０から学習結果を読出して、乗客の挙動を推定する（Ｓ１２６）。次に、かご呼び推定部３０は、乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動であるか否かを判定する（Ｓ１２７）。乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動でない場合、かご呼び推定部３０はステップＳ１２４に戻って、挙動データの受信待ちとなる。乗客の挙動がかご呼びに相当する挙動である場合、かご呼び推定部３０は、乗客が乗り込むと判定されたかごの運行を制御するエレベーター制御装置２０Ｂにかご呼び登録の要求を送信する（Ｓ１２８）。

エレベーター制御装置２０Ｂは、かご呼び推定部３０から送信されるかご呼び登録の要求を受信すると（Ｓ１２９）、実際にかご呼びを登録する（Ｓ１３０）。これにより、建築物２Ａから建築物２Ｂに向かう乗客は、建築物２Ｂのエレベーターを利用することができる。その後、エレベーター制御装置２０Ｂは、ステップＳ１２９に戻って、かご呼び登録の受信待ちとなる。

［第６の実施の形態例］
次に、本発明の第６の実施の形態例に係るエレベーターシステムについて説明する。
図２０は、エレベーターシステム１Ｆの内部構成例を示すブロック図である。

エレベーターシステム１Ｆは、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂ、かご呼び推定部３０、記憶装置４０に加えて、挙動計測部１０の例として、図１に示す周辺領域４に設置されたＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）６０を備える。ＬｉＤＡＲ６０は、３次元計測部の一種であり、乗客に照射したレーザーの反射を計測することで乗客の形状、乗客までの距離を計測し、乗客の人数、移動速度、及び移動方向を計測する３次元計測部の一例として用いられる。

ＬｉＤＡＲ６０は、平面上の乗客を認識して、３次元マップを生成できるので、乗客数と、移動ベクトルつまり移動速度と移動方向とを含む挙動データをかご呼び推定部３０に送信する。かご呼び推定部３０は、挙動データから推定した乗客の挙動に基づいて、周辺領域４の交通流に対する乗客の合流又は離脱を判定し、かご呼びを推定する。このエレベーターシステム１Ｆは、ＬｉＤＡＲ６０を設けたことにより、上述した第５の実施の形態例に係るステレオカメラ５０Ａ、５０Ｂを備えるエレベーターシステム１Ｅと同等のシステム構成となる。

［第７の実施の形態例］
次に、本発明の第７の実施の形態例に係るエレベーターシステムについて説明する。
図２１は、エレベーターシステム１Ｇの内部構成例を示すブロック図である。

エレベーターシステム１Ｇは、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂ、かご呼び推定部３０、記憶装置４０に加えて、挙動計測部１０の例として、図１に示す周辺領域４に設置された、鉄道の駅舎等で用いられる自動改札機７０を備える。自動改札機７０は、乗客の移動を制限する。

ここで、列車到着時刻と、改札機出札人数と、一定時刻以降の運行管理データと、に相関関係があるものとする。そして、自動改札機７０は、自動改札機７０を通過する乗客の数を含む挙動データをかご呼び推定部３０に送信する。かご呼び推定部３０は、挙動データから推定した乗客の挙動に基づいて、例えば、列車が到着すると、どれ位の時間が経過した後に、どの階に、どれ位の人数のかご呼びが発生する、という推定ができる。特に、出勤時（例えば、朝８時〜９時の間）には、発生するかご呼びの傾向が高いと思われるため、かご呼び推定部３０は、単純な相関解析手法をとることも可能である。エレベーターシステム１Ｇは、図１に示した周辺領域４に自動改札機７０を設けたことにより、上述した第３の実施の形態例に係るセキュリティゲート１７を備えるエレベーターシステム１Ｃと同等のシステム構成となる。

［第８の実施の形態例］
次に、本発明の第８の実施の形態例に係るエレベーターシステムについて説明する。
図２２は、エレベーターシステム１Ｈの内部構成例を示すブロック図である。

エレベーターシステム１Ｈは、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂ、かご呼び推定部３０、記憶装置４０に加えて、挙動計測部１０の例として、タクシー会社等で用いられる配車システム８０を備える。配車システム８０は、例えば、ロビー階を周辺領域４として移動する乗客による、特定のエレベーターへの移動を管理する管理システムの一例として用いられる。

配車システム８０は、例えば、迎車時刻が予約されることにより、配車システム８０により管理される特定の時間帯に移動する乗客の人数、移動先（例えば、建築物２Ａ）を含む挙動データをかご呼び推定部３０に送信する。

かご呼び推定部３０は、挙動データから推定した乗客の挙動に基づいて、例えば、予約時間までにロビー階に降りる周辺領域４の交通流に対する乗客の合流又は離脱を判定し、かご呼びを推定する。そして、かご呼び推定部３０は、予約者の居る階からロビー階を行先とするかご呼びの登録を、エレベーター制御装置２０Ａに対して実行することが可能となる。また、配車システム８０がかご呼び推定部３０に着車時刻を提示できれば、かご呼び推定部３０は、例えば、着車時刻までにロビー階へのかご呼び登録を行えるようにすると利便性が高まる。

さらに、エレベーターシステム１Ｈは、例えば、外部から供給される道路交通情報から渋滞情報を取り込んで、渋滞による遅延の発生を、自動車に乗っている乗客の挙動データとしてもよい。そして、かご呼びの登録がキャンセル又はかご呼びの延期が実施されることにより、現在のかごを他の用途に使用できるため、エレベーターの運行効率を上げることができる。エレベーターシステム１Ｈは、配車システム８０と連携することにより、上述した第２の実施の形態例に係るかご予約装置１６Ａ、１６Ｂを備えるエレベーターシステム１Ｂと同等のシステム構成となる。

［第９の実施の形態例］
次に、本発明の第９の実施の形態例に係るエレベーターシステムについて説明する。
図２３は、エレベーターシステム１Ｊの内部構成例を示すブロック図である。

エレベーターシステム１Ｊは、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂ、かご呼び推定部３０、記憶装置４０に加えて、挙動計測部１０の例として、スケジュール管理システム９０を備える。スケジュール管理システム９０は、例えば、会議室がある建築物を周辺領域４として移動する乗客による、特定のエレベーターへの移動を管理する管理システムの一例として用いられる。

スケジュール管理システム９０は、例えば、乗客のスケジュールが登録されることにより、スケジュール管理システム９０により管理される特定の時間帯に移動する乗客の人数、移動先（例えば、建築物２Ｂ）を含む挙動データをかご呼び推定部３０に送信する。

かご呼び推定部３０は、挙動データから推定した乗客の挙動に基づいて、例えば、建築物２Ａから建築物２Ｂに向かう周辺領域４の交通流に対する乗客の合流又は離脱を判定し、かご呼びを推定する。ここで、スケジュール管理システム９０が会議開始時刻を検知できたならば、開始時刻前に会議への参加者が居る階から会議室がある階を行先階とするかご呼びの登録を予め実行することが可能となる。また、スケジュール管理システム９０で登録されている会議出席人数の人数が多い場合、かご呼び推定部３０は、かごの最大積載重量を元に複数のかご呼びの登録を実行することが可能である。

また、かご呼び推定部３０は、会議の開始時間前後に会議室がある階への降者数を乗客挙動として記憶装置４０に記憶しておく。そして、かご呼び推定部３０は、会議の終了時刻前に記憶装置４０から読出した降車数を乗者数として推定し、会議室のある階へのかご呼びの登録を予め実行することも可能となる。

［第１０の実施の形態例］
次に、本発明の第１０の実施の形態例に係るエレベーターシステムについて説明する。
図２４は、エレベーターシステム１Ｋの内部構成例を示すブロック図である。

図２４の上部に示すように、エレベーターシステム１Ｋは、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、かご呼び推定部３０、記憶装置４０を備える。図２４には、隣接する３棟の建築物２Ａ、建築物２Ｂ、建築物２Ｃのそれぞれに、エレベーター制御装置２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃが設置されることが示される。そして、建築物２Ａ、２Ｂの間、建築物２Ｂ、２Ｃの間の周辺領域４に複数の挙動計測部１０が設置されているものとする。建築物２Ａから建築物２Ｂ、２Ｃに向かう乗客の流れを周辺領域４の交通流と呼ぶ。

ここで、図２４の下部に示される、建築物の間を移動する乗客の挙動について説明する。
始めに、時刻Ｔ０で建築物２Ａに設置されたかごから８人の乗客Ｐ１が降りて、建築物２Ａを退出する。
建築物２Ａから建築物２Ｂには８人の乗客Ｐ１が移動する。移動途中で、時刻Ｔ１に８人の乗客Ｐ１から２人の乗客Ｐ２が離脱し、建築物２Ｂには６人の乗客Ｐ３、Ｐ４が到達する。
そして、建築物２Ｂのエレベーターに３人の乗客Ｐ４が乗り込む。このため、建築物２Ｂを退出した乗客は３人の乗客Ｐ３となる。

建築物２Ｂから建築物２Ｃには３人の乗客Ｐ３が移動する。移動途中で、時刻Ｔ３に３人の乗客Ｐ３から１人の乗客Ｐ５が離脱し、建築物２Ｃには２人の乗客Ｐ６が到達する。
そして、建築物２Ｃのエレベーターに２人の乗客Ｐ６が乗り込む。

図２４に示したように時刻Ｔｎ（＝Ｔ０）に建築物２Ａのエレベーターから８人の乗客Ｐ１が降り、時刻Ｔｎ＋２（＝Ｔ２）に建築物２Ｂのエレベーターに３人の乗客Ｐ４が乗る場合を想定する。この場合、かご呼び推定部３０は、建築物２Ｃで時刻Ｔｎ＋２＋ｆ（＝Ｔ４）でかご呼びが発生する可能性がある、といった推定を行うことが可能となる。ここで、Ｔｆは、Ｔ４−Ｔ２で示される時間内であれば、建築物２Ｃにおけるエレベーターのかご呼びの登録を確実に行うことができる時間を表している。

このようにかご呼び推定部３０が乗客の一連の挙動を計測し、かご呼びを推定する精度を上げることにより、エレベーター制御装置２０Ａ〜２０Ｃによるエレベーターの運行効率を向上させることが可能となる。なお、かご呼び推定部３０は、他の乗客が合流する場合にもかご呼びを推定することができる。例えば、特定の時間帯に建築物２Ｂから出た乗客が建築物２Ｃに移動する場合、かご呼び推定部３０は、この時間帯に合流する乗客の数と移動方向を考慮して、建築物２Ａから建築物２Ｂに移動する乗客数に、合流した乗客の数を加えてかご呼びを推定可能となる。そして、エレベーターシステム１Ｋにおける、乗客の離脱、合流の考え方は、他の実施の形態例に係るエレベーターシステムにも適用される。

本発明は上述した実施の形態例に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りその他種々の応用例、変形例を取り得ることは勿論である。
例えば、上述した実施の形態例は本発明を分かりやすく説明するために装置及びシステムの構成を詳細かつ具体的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ない。また、ここで説明した実施の形態例の構成の一部を他の実施の形態例の構成に置き換えることは可能であり、さらにはある実施の形態例の構成に他の実施の形態例の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることも可能である。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１、１Ａ〜１Ｋ…エレベーターシステム、３…監視センター、４…周辺領域、１０…挙動計測部、１１…スマートフォン、３０…かご呼び推定部、４０…記憶装置、１６Ａ、１６Ｂ…予約装置、１７…セキュリティゲート、１８…アプリケーション、２０Ａ〜２０Ｃ…エレベーター制御装置、５０Ａ、５０Ｂ…ステレオカメラ、６０…ＬｉＤＡＲ、７０…自動改札機、８０…配車システム、９０…スケジュール管理システム

Claims (10)

1. エレベーターの周辺領域を移動する乗客の挙動を計測して挙動データを出力する挙動計測部と、
   前記エレベーターの運行を制御し、前記エレベーターの運行データ、及び前記エレベーターを利用する前記乗客がかごを乗降したことを示す乗降データを出力するエレベーター制御装置と、
   前記エレベーター制御装置の運行実績である前記運行データ及び前記乗降データを教師データとし、前記乗降データを得たときの前記挙動データを入力データとする機械学習により前記乗客の乗降階床及び乗降数との関係を学習した学習結果と、新たに入力された前記挙動データとに基づいて推定した前記乗客の挙動に基づいて、前記エレベーターに発生するかご呼びを推定し、推定した前記かご呼びを前記エレベーター制御装置に登録するかご呼び推定部と、を備え、
   前記挙動計測部は、前記乗客が携帯する電子機器であり、
   前記挙動データには、前記乗客の人数、移動速度、及び移動方向が含まれ、
   前記かご呼び推定部は、前記乗客の挙動に基づいて、前記周辺領域の交通流に対する前記乗客の合流又は離脱を判定し、前記電子機器を携帯する前記乗客が利用する前記エレベーターの前記かご呼びを推定する
   エレベーターシステム。
2. 前記電子機器は、前記かご呼び推定部に前記挙動データを送信し、
   前記かご呼び推定部は、前記乗客の挙動に基づいて前記乗客が前記エレベーターを利用するか否かを判定し、前記乗客が利用する前記エレベーターを制御する前記エレベーター制御装置に前記かご呼びを登録する
   請求項１に記載のエレベーターシステム。
3. 前記電子機器は、前記エレベーター制御装置に行先階を含む挙動データを送信し、
   前記エレベーター制御装置は、前記挙動データを整理して、前記かご呼び推定部に前記挙動データを送信し、
   前記かご呼び推定部は、前記乗客の挙動に基づいて判定した前記乗客が利用する前記エレベーターを制御する前記エレベーター制御装置に前記かご呼びを登録する
   請求項１に記載のエレベーターシステム。
4. エレベーターの周辺領域を移動する乗客の挙動を計測して挙動データを出力する挙動計測部と、
   前記エレベーターの運行を制御し、前記エレベーターの運行データ、及び前記エレベーターを利用する前記乗客がかごを乗降したことを示す乗降データを出力するエレベーター制御装置と、
   前記エレベーター制御装置の運行実績である前記運行データ及び前記乗降データを教師データとし、前記乗降データを得たときの前記挙動データを入力データとする機械学習により前記乗客の乗降階床及び乗降数との関係を学習した学習結果と、新たに入力された前記挙動データとに基づいて推定した前記乗客の挙動に基づいて、前記エレベーターに発生するかご呼びを推定し、推定した前記かご呼びを前記エレベーター制御装置に登録するかご呼び推定部と、を備え、
   前記挙動計測部は、前記周辺領域に設置され、前記エレベーター制御装置に行先階を含む前記かご呼びの予約を登録するかご予約装置であり、
   前記挙動データには、前記かご予約装置に予約された前記かご呼びが含まれ、
   前記かご呼び推定部は、前記乗客の挙動に基づいて、前記かご予約装置を使用した前記乗客が利用する前記エレベーターの前記かご呼びを推定する
   エレベーターシステム。
5. エレベーターの周辺領域を移動する乗客の挙動を計測して挙動データを出力する挙動計測部と、
   前記エレベーターの運行を制御し、前記エレベーターの運行データ、及び前記エレベーターを利用する前記乗客がかごを乗降したことを示す乗降データを出力するエレベーター制御装置と、
   前記エレベーター制御装置の運行実績である前記運行データ及び前記乗降データを教師データとし、前記乗降データを得たときの前記挙動データを入力データとする機械学習により前記乗客の乗降階床及び乗降数との関係を学習した学習結果と、新たに入力された前記挙動データとに基づいて推定した前記乗客の挙動に基づいて、前記エレベーターに発生するかご呼びを推定し、推定した前記かご呼びを前記エレベーター制御装置に登録するかご呼び推定部と、を備え、
   前記挙動計測部は、前記周辺領域に設置され、前記乗客の形状及び距離に基づいて、前記乗客の人数、移動速度、及び移動方向を計測する３次元計測部であり、
   前記挙動データには、前記乗客の人数、移動速度、及び移動方向が含まれ、
   前記かご呼び推定部は、前記乗客の挙動に基づいて、前記周辺領域の交通流に対する前記乗客の合流又は離脱を判定し、前記かご呼びを推定する
   エレベーターシステム。
6. エレベーターの周辺領域を移動する乗客の挙動を計測して挙動データを出力する挙動計測部と、
   前記エレベーターの運行を制御し、前記エレベーターの運行データ、及び前記エレベーターを利用する前記乗客がかごを乗降したことを示す乗降データを出力するエレベーター制御装置と、
   前記エレベーター制御装置の運行実績である前記運行データ及び前記乗降データを教師データとし、前記乗降データを得たときの前記挙動データを入力データとする機械学習により前記乗客の乗降階床及び乗降数との関係を学習した学習結果と、新たに入力された前記挙動データとに基づいて推定した前記乗客の挙動に基づいて、前記エレベーターに発生するかご呼びを推定し、推定した前記かご呼びを前記エレベーター制御装置に登録するかご呼び推定部と、を備え、
   前記挙動計測部は、前記乗客による特定の前記エレベーターへの移動を管理する管理システムであり、
   前記挙動データには、前記管理システムにより管理される特定の時間帯に移動する前記乗客の人数、及び移動先が含まれ、
   前記かご呼び推定部は、前記乗客の挙動に基づいて、前記周辺領域の交通流に対する前記乗客の合流又は離脱を判定し、前記かご呼びを推定する
   エレベーターシステム。
7. エレベーターの周辺領域を移動する乗客が携帯する電子機器が、前記乗客の挙動を計測して、前記乗客の人数、移動速度、及び移動方向が含まれる挙動データを出力するステップと、
   エレベーター制御装置が、前記エレベーターの運行を制御し、前記エレベーターの運行データ、及び前記エレベーターを利用する前記乗客がかごを乗降したことを示す乗降データを出力するステップと、
   前記エレベーター制御装置の運行実績である前記運行データ及び前記乗降データを教師データとし、前記乗降データを得たときの前記挙動データを入力データとする機械学習により前記乗客の乗降階床及び乗降数との関係を学習した学習結果と、新たに入力された前記挙動データとに基づいて推定した前記乗客の挙動に基づいて、前記周辺領域の交通流に対する前記乗客の合流又は離脱を判定し、前記電子機器を携帯する前記乗客が利用する前記エレベーターに発生するかご呼びを推定し、推定した前記かご呼びをエレベーター制御装置に登録するステップと、を含む
   かご呼び推定方法。
8. エレベーターの周辺領域に設置され、エレベーター制御装置に行先階を含むかご呼びの予約を登録するかご予約装置が、前記周辺領域を移動する乗客の挙動を計測して、前記かご予約装置に予約された前記かご呼びが含まれる挙動データを出力するステップと、
   前記エレベーター制御装置が、前記エレベーターの運行を制御し、前記エレベーターの運行データ、及び前記エレベーターを利用する前記乗客がかごを乗降したことを示す乗降データを出力するステップと、
   前記エレベーター制御装置の運行実績である前記運行データ及び前記乗降データを教師データとし、前記乗降データを得たときの前記挙動データを入力データとする機械学習により前記乗客の乗降階床及び乗降数との関係を学習した学習結果と、新たに入力された前記挙動データとに基づいて推定した前記乗客の挙動に基づいて、前記かご予約装置を使用した前記乗客が利用する前記エレベーターに発生する前記かご呼びを推定し、推定した前記かご呼びを前記エレベーター制御装置に登録するステップと、を含む
   かご呼び推定方法。
9. エレベーターの周辺領域に設置され、前記エレベーターを利用する乗客の形状及び距離に基づいて、前記乗客の人数、移動速度、及び移動方向を計測する３次元計測部が、前記周辺領域を移動する乗客の挙動を計測して、前記乗客の人数、移動速度、及び移動方向が含まれる挙動データを出力するステップと、
   エレベーター制御装置が、前記エレベーターの運行を制御し、前記エレベーターの運行データ、及び前記エレベーターを利用する前記乗客がかごを乗降したことを示す乗降データを出力するステップと、
   前記エレベーター制御装置の運行実績である前記運行データ及び前記乗降データを教師データとし、前記乗降データを得たときの前記挙動データを入力データとする機械学習により前記乗客の乗降階床及び乗降数との関係を学習した学習結果と、新たに入力された前記挙動データとに基づいて推定した前記乗客の挙動に基づいて、前記周辺領域の交通流に対する前記乗客の合流又は離脱を判定し、前記エレベーターに発生するかご呼びを推定し、推定した前記かご呼びを前記エレベーター制御装置に登録するステップと、を含む
   かご呼び推定方法。
10. エレベーターの周辺領域を移動する乗客の挙動を計測して、前記乗客による特定の前記エレベーターへの移動を管理する管理システムが、前記管理システムにより管理される特定の時間帯に移動する前記乗客の人数、及び移動先が含まれる挙動データを出力するステップと、
    エレベーター制御装置が、前記エレベーターの運行を制御し、前記エレベーターの運行データ、及び前記エレベーターを利用する前記乗客がかごを乗降したことを示す乗降データを出力するステップと、
    前記エレベーター制御装置の運行実績である前記運行データ及び前記乗降データを教師データとし、前記乗降データを得たときの前記挙動データを入力データとする機械学習により前記乗客の乗降階床及び乗降数との関係を学習した学習結果と、新たに入力された前記挙動データとに基づいて推定した前記乗客の挙動に基づいて、前記周辺領域の交通流に対する前記乗客の合流又は離脱を判定し、前記エレベーターに発生するかご呼びを推定し、推定した前記かご呼びを前記エレベーター制御装置に登録するステップと、を含む
    かご呼び推定方法。

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