JP6900962B2 - 情報処理装置、および、エレベータの最大輸送能力の決定方法 - Google Patents

Description

本発明は、エレベータの設置計画のための情報処理装置、および、エレベータの設置計画のための、エレベータの最大輸送能力の決定方法に関する。

利用者の目的階を予め登録させる乗場行先階登録システムを採用したエレベータが知られている。乗場行先階登録システムを採用したエレベータを導入し、効率よく運用を図るためには、計画されたビルなどの建物に対して、どのような仕様（移動速度や定員など）のエレベータを何台設置する必要があるかという設置計画が必須となる。

特許文献１には、アップダウン方式のエレベータの設置計画と、乗場行先階登録システムを採用したエレベータに適用される交通計算式とに基づいて、乗場行先階登録システムを採用したエレベータにおける最適な設置計画を作成する技術が開示されている。

特開２０１２−１０６８４９号公報（2012年6月7日公開）

従来技術では、乗場行先階登録システムを採用したエレベータの設置計画作成において、アップダウン方式のエレベータの設置計画を予め作成しておく必要があった。具体的には、乗場行先階登録システムを採用したエレベータの最大輸送能力（５分間輸送能力）を求めるためには、まず、アップダウン方式のエレベータの最大輸送能力を求める必要があった。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、乗場行先階登録システムを採用したエレベータの最大輸送能力を、より簡易に求めることが可能な情報処理装置などを提供することにある。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、エレベータの設置計画のための情報処理装置であって、乗場行先階登録システムを採用した前記エレベータの利用における複数回のシミュレーションであって、各回における単位時間あたりの乗客発生数である乗客発生率がそれぞれ異なる、前記複数回のシミュレーションを実行するシミュレーション部と、前記複数回のシミュレーションの各結果における、乗るべきかごを指定された乗客の積み残しの有無と、前記乗客発生率と、に基づいて、前記エレベータの最大輸送能力を決定する第１決定部と、を備える。

上記の構成によれば、交通計算手法が確立されていない乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、理想的な最大輸送能力を定量的に算出することができる。そして、この最大輸送能力を用いて、乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、適切な設置計画を行うことができる。

本実施形態の一態様に係る情報処理装置において、複数回のシミュレーションの各結果における、乗客が、エレベータのかごを待つ待ち時間の平均値を算出する第１算出部と、平均値が所定値となったシミュレーションの乗客発生率に基づいて、エレベータの輸送能力を決定する第２決定部と、をさらに備えてもよい。

上記の構成によれば、交通計算手法が確立されていない乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、現実的な輸送能力を定量的に算出することができる。また、このようなエレベータにおけるサービス性を評価するための値を算出することができる。これにより、乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、適切な設置計画を行うことができる。

なお、待ち時間は例えば、乗客が乗るべきかごを指定されてから、該かごが到着するまでにかかる時間であってもよい。また、待ち時間は例えば、乗客が乗るべきかごを指定されてから、該かごが到着して戸開動作が開始されるまでにかかる時間であってもよい。また、待ち時間は例えば、乗客が乗るべきかごを指定されてから、該かごが到着して該乗客のかごへの乗り込みが完了するまでにかかる時間であってもよい。

本実施形態の一態様に係る情報処理装置において、複数回のシミュレーションの各結果における、乗客によるエレベータの利用開始から利用終了までの時間の平均値を算出する第２算出部と、平均値が所定値となったシミュレーションの乗客発生率に基づいて、エレベータの輸送能力を決定する第３決定部と、をさらに備えてもよい。

上記の構成によれば、交通計算手法が確立されていない乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、現実的な輸送能力を定量的に算出することができる。また、このようなエレベータにおけるサービス性を評価するための値を算出することができる。これにより、乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、適切な設置計画を行うことができる。

なお、上記時間は例えば、乗客がエレベータの乗場に到着してから、かごに乗り、目的階で降りるまでにかかる時間であってもよい。また、上記時間は例えば、乗客がエレベータの乗場に到着してから、かごに乗り、目的地に到着して戸開動作が開始されるまでにかかる時間であってもよい。

本実施形態の一態様に係る情報処理装置において、最大輸送能力および輸送能力に関する所定の評価基準を取得する取得部と、最大輸送能力および輸送能力が、評価基準を満たしているか否かを判定する判定部と、をさらに備えてもよい。

上記の構成によれば、情報処理装置のユーザが、最大輸送能力および輸送能力が、評価基準を満たしているか否かを判断する必要が無くなるため、ユーザの負担が低減される。換言すれば、ユーザは、エレベータの最大輸送能力および輸送能力が基準を満たしているか否かの判定結果を容易に取得することができる。

本実施形態の一態様に係る情報処理装置において、シミュレーション部は、最大輸送能力および輸送能力の少なくとも一方が評価基準を満たしていないと判定された場合、判定部が、最大輸送能力および輸送能力が評価基準を満たしていると判定するまで、最大輸送能力および輸送能力を変化させ得る前記エレベータのパラメータの少なくともいずれかを変更して、複数回のシミュレーションを実行してもよい。

上記の構成によれば、最大輸送能力および輸送能力の少なくとも一方が評価基準を満たしていない場合に、情報処理装置のユーザが、シミュレーションを再度実行するための操作を入力せずとも、条件を異ならせたシミュレーションが再度実行される。これにより、ユーザの負担が低減される。また、ユーザは、評価基準を満たすパラメータを容易に認識することができる。なお、該パラメータとしては、例えば、エレベータ（かご）の台数、かごの移動速度、かごの加速度、かごの加加速度、戸開閉動作時間、かごの定員などが挙げられる。

本実施形態の一態様に係る情報処理装置において、判定部が、最大輸送能力および輸送能力が評価基準を満たしていると判定した、複数回のシミュレーションにおけるパラメータに基づいて、設置計画を生成する生成部をさらに備えてもよい。

上記の構成によれば、乗場行先階登録システムを採用したエレベータの設置計画を自動的に作成することができるので、ユーザの負担が低減される。

本実施形態の一態様に係る情報処理装置において、第１決定部は、積み残しが無いシミュレーションにおける乗客発生率のうちの最大値を、最大輸送能力として決定してもよい。

上記の構成によれば、適切な最大輸送能力を決定することができる。また、最大輸送能力の決定処理を、次段落に記載する手段に比べて短時間化することができる。

本実施形態の一態様に係る情報処理装置において、第１決定部は、積み残しが発生したシミュレーションにおける乗客発生率と、積み残しの発生回数とを示す点を、平面上の直交座標系にプロットし、プロットした点に基づく近似曲線において、発生回数がゼロとなるときの乗客発生率の値を最大輸送能力として決定してもよい。

上記の構成によれば、より正確な最大輸送能力を決定することができる。

また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係るエレベータの最大輸送能力の決定方法は、エレベータの設置計画のための、エレベータの最大輸送能力の決定方法であって、単位時間あたりの乗客発生数である乗客発生率を変更しながら、乗場行先階登録システムを採用した前記エレベータの利用のシミュレーションを繰り返す繰り返し処理を実行するステップと、前記シミュレーションの各結果における、乗るべきかごを指定された乗客の積み残しの有無と、前記乗客発生率と、に基づいて、前記エレベータの最大輸送能力を決定するステップと、を含む。

上記の構成によれば、交通計算手法が確立されていない乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、理想的な最大輸送能力を定量的に算出することができる。そして、この最大輸送能力を用いて、乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、適切な設置計画を行うことができる。

本発明の一態様によれば、乗場行先階登録システムを採用したエレベータの最大輸送能力を、より簡易に求めることができる。

本発明の実施形態１に係るコンピュータの機能的構成の一例を示すブロック図である。 図１に示すコンピュータのハードウェア構成を示す図である。 図１に示すコンピュータの制御部が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。 シミュレーションの結果に基づき決定（算出）される各値の評価基準と、シミュレーション条件との一例を示す図である。 シミュレーションにおける、乗客発生率に対する積み残し回数のグラフの一例を示す図である。 シミュレーション条件の他の例を示す図である。 シミュレーションにおける、乗客発生率に対する積み残し回数のグラフの他の例を示す図である。 本発明の実施形態２に係るコンピュータの機能的構成の一例を示すブロック図である。 図８に示すコンピュータの制御部が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。 シミュレーションにおける、乗客発生率に対する乗客平均待ち時間のグラフの一例を示す図である。 図８に示すコンピュータの制御部が実行する処理の流れの他の例を示すフローチャートである。 シミュレーションにおける、乗客発生率に対する平均サービス完了時間のグラフの一例を示す図である。 本発明の実施形態４に係るコンピュータの機能的構成の一例を示すブロック図である。 図１３に示すコンピュータの制御部が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。

〔実施形態１〕
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。図１は、本実施形態に係るコンピュータの機能的構成の一例を示すブロック図である。図２は、本実施形態に係るコンピュータのハードウェア構成を示す図である。

本実施形態に係るコンピュータ１（情報処理装置）は、一例として、パーソナルコンピュータなどの汎用コンピュータである。コンピュータ１は、据え置き型のコンピュータであってもよいし、コンピュータ１のユーザが携帯可能なコンピュータ（タブレット端末など）であってもよい。本実施形態に係るコンピュータ１は、一例として、乗場行先階登録システムを採用したエレベータの利用のシミュレーションを実行し、シミュレーション結果に基づいて、シミュレーションにおけるエレベータの最大輸送能力を決定する。該シミュレーションは、例えば、エレベータの設置計画、すなわち、ビルに設置するエレベータの台数および仕様（速度、定員など）を決定する際に実行される。

乗場行先階登録システムとは、エレベータの利用者に、乗るべきかご（すなわち、複数のエレベータのうち、利用者がどの号機に乗るべきか）を通知する（指定する）システムである。この通知処理は、利用者が、エレベータのかごに乗る前に、出発階および目的階（あるいは、目的階のみ）を所定の装置（入力装置）に入力することにより行われる。該システムは、利用者が入力した出発階および目的階の情報と、エレベータの動作状況（各かごの位置、移動方向、かごを待っている人数など）とに基づいて、該利用者にとって最適なかごを特定し、通知する。以降、エレベータのかごに乗ること、かごから降りることを、単に「エレベータに乗る」、「エレベータから降りる」と記載する場合がある。

ここでは、最大輸送能力を、エレベータ（建物に設置された全てのエレベータ、あるいは、バンクに含まれるすべてのエレベータ）をフル回転させたときに、単位時間で輸送できる利用者の総数であると定義する。すなわち、本実施形態に係る最大輸送能力とは、エレベータが単位時間で輸送できる利用者数の最大値である。エレベータの設置計画においては、該最大輸送能力が基準値を満たすようにエレベータの台数および仕様を決定することが求められる。なお、一般的には単位時間は５分とされる。エレベータが５分間で輸送できる利用者数の最大値の、ビル人口に対する割合（パーセンテージ）は、一般的に「５分間輸送能力」と称される。このため、単位時間が５分間である場合、最大輸送能力は５分間輸送能力にビル人口を乗算した値と表現することもできる。

なお、バンクとは、建物に設置された複数のエレベータの各グループのことである。一例として、該複数のエレベータは、バンクごとにサービス階が異なる。例えば、或るバンクは低層階（１〜１０階）を行き来し、別のバンクは中層階（１、１１〜２０階）を行き来し、さらに別のバンクは高層階（１、２１〜３０階）を行き来する。また、該複数のエレベータは、バンクごとに、設置位置が分けられていてもよい。また、該複数のエレベータは、バンクごとに、エレベータを制御するシステムが異なっていてもよい。

＜コンピュータ１のハードウェア構成＞
図２に示すように、コンピュータ１は、プロセッサ２０、メモリ２１、ストレージ２２、入出力ＩＦ（Interface）２３、通信ＩＦ２４を備える。コンピュータ１が備えるこれらの構成は、通信バスによって互いに電気的に接続される。

プロセッサ２０は、コンピュータの全体の動作を制御する。プロセッサ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、およびＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を含む。プロセッサ２０は、ストレージ２２からプログラムを読み出し、該プログラムをメモリ２１に展開する。そして、プロセッサ２０は、展開したプログラムを実行する。

メモリ２１は主記憶装置である。メモリ２１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置で構成される。メモリ２１は、プロセッサ２０がストレージ２２から読み出したプログラムおよび各種データを一時的に記憶することにより、プロセッサ２０に作業領域を提供する。メモリ２１は、プロセッサ２０がプログラムに従って動作している間に生成した各種データも一時的に記憶する。

本実施形態において、プロセッサ２０が実行するプログラムは、乗場行先階登録システムを採用したエレベータの利用のシミュレーション、および、最大輸送能力の決定を実現するためのプログラムであってもよい。シミュレーション用を実現するためのプログラムと、最大輸送能力の決定を実現するためのプログラムは、それぞれ別であってもよい。なお、本開示に係るシミュレーションは、既存のエレベータに関するシミュレーションプログラムを用いて実現してもよい。

ストレージ２２は、補助記憶装置である。ストレージ２２は、フラッシュメモリまたはＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置で構成される。ストレージ２２には、例えば、シミュレーションおよび最大輸送能力の決定に関する各種データが格納される。ストレージ２２は、これらデータのうちの一部を格納するものであってもよい。この場合、その他のデータは、例えば、コンピュータ１と通信可能に接続された記憶装置（外部記憶装置）に格納される。外部記憶装置は、いわゆる周辺機器であってもよいし、いわゆるクラウドサービスのサーバであってもよい。

入出力ＩＦ２３は、コンピュータ１がデータの入力を受け付けるため、また、データを出力するためのインターフェースである。入出力ＩＦ２３は、物理ボタン、マウス、キーボード、ディスプレイ、マイク、スピーカなどを含み得る。また、入出力ＩＦ２３は、周辺機器との間でデータ送受信するための接続部を含み得る。

通信ＩＦ２４は、コンピュータ１における各種データの送受信を制御する。通信ＩＦ２４は、例えば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）を介する通信、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮ、または携帯電話回線網を介したインターネット通信、並びに、近距離無線通信などを用いた通信を制御する。

図示していないが、コンピュータ１は、ユーザの入力操作を受け付ける入力部、処理結果に基づく画面を表示する表示部、音声の入力を受け付ける音声入力部、音声を出力する音声出力部などを備えていてもよい。

＜コンピュータ１の機能的構成＞
コンピュータ１は、ユーザの入力操作を受け付ける入力装置としての機能と、入力操作に基づいて実行した処理の結果を出力する出力装置としての機能を有する。コンピュータ１は、プロセッサ２０、メモリ２１、ストレージ２２、入出力ＩＦ２３、通信ＩＦ２４等の協働によって、図２に示す制御部１０および記憶部１１として機能する。

（記憶部が格納するデータ）
記憶部１１は、図１に示すように、シミュレーション用データ１１１およびシミュレーション結果１１２を少なくとも格納する。シミュレーション用データ１１１は、コンピュータ１がシミュレーションを実行する際に参照するデータであり、例えば、シミュレーションにおける各種条件を示すデータなどを含む。シミュレーション結果１１２は、コンピュータ１が実行したシミュレーションの結果を示すデータである。シミュレーション結果１１２は、シミュレーションに基づいて生成されたデータであればよく、例えば、シミュレーションの結果そのものであってもよいし、シミュレーションの結果に基づいて決定された最大輸送能力を示すデータであってもよい。

（制御部の構成）
制御部１０は、プログラムを実行することにより、コンピュータ１を統括的に制御する。例えば、制御部１０は、ユーザの操作に基づいてシミュレーションを実行し、シミュレーションの結果に基づいて決定された最大輸送能力を出力する。

制御部１０は、プログラムの記述に応じて、入力受付部１０１、シミュレーション実行部１０２（シミュレーション部）、最大輸送能力決定部１０３（第１決定部）、出力部１０４として機能する。制御部１０は、実行される処理の内容に応じて、図示しないその他の機能ブロックとしても機能することができる。

入力受付部１０１は、コンピュータ１の入力部（不図示）、または、入出力ＩＦ２３を介してコンピュータ１に接続された入力装置に対する、ユーザの入力操作を検知し受け付ける。入力受付部１０１は、入力部または入力装置に対してユーザが及ぼした作用から、いかなる入力操作がなされたかを判別し、その結果を制御部１０の各機能ブロックに出力する。一例として、入力受付部１０１は、上記作用を、シミュレーションを実行するための入力操作と判別し、シミュレーションを実行させるための情報（通知、命令）をシミュレーション実行部１０２へ出力する。また、一例として、入力受付部１０１は、上記作用を、シミュレーションの各種条件（以下、シミュレーション条件）を設定するための入力操作と判別し、各種条件を設定するための情報をシミュレーション実行部１０２へ出力する。

シミュレーション実行部１０２は、乗場行先階登録システムを採用したエレベータの利用のシミュレーションを実行する。シミュレーション実行部１０２は、シミュレーションの一例として、複数台のエレベータが設置された建物を仮想的に設定する。該複数のエレベータは、建物におけるすべてのエレベータであってもよいし、１つのバンクに含まれるエレベータであってもよい。該シミュレーションにおいて、エレベータの利用者は、乗場行先階システムを用いて自身の出発階および目的階を登録する。その登録に対し、群管理システム（エレベータシステムとも称する）が、該利用者にとって最適なエレベータ（号機）を決定する。利用者は、該決定されたエレベータ（号機）に乗る。なお、このシミュレーションの詳細については後述する。また、群管理システムとは、複数台のエレベータの各々の制御に関し、各エレベータの制御装置を統括して制御するシステムである。ただし、ここでの群管理システムは、シミュレーションにおける仮想的な群管理システムである。シミュレーション実行部１０２は、シミュレーションの結果を最大輸送能力決定部１０３へ出力する。

最大輸送能力決定部１０３は、シミュレーションの結果に基づいて、シミュレーションにおけるエレベータの最大輸送能力を決定する。この詳細についても後述する。最大輸送能力決定部１０３は、決定した最大輸送能力を出力部１０４へ出力する。

出力部１０４は、最大輸送能力決定部１０３が決定した最大輸送能力を示す情報を出力する。一例として、出力部１０４は、該最大輸送能力を示す画面を、コンピュータ１の表示部（不図示）、または、入出力ＩＦ２３を介してコンピュータ１に接続された表示装置に表示させる。

＜処理の流れ＞
図３は、制御部１０が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。図４は、シミュレーションの結果に基づき決定（算出）される各値の評価基準と、シミュレーション条件との一例を示す図である。なお、以降、制御部１０が実行する、各機能ブロックとしての処理については、各機能ブロックを主語として記載する。

図４の（ａ）に示すように、本開示における各実施形態では、５分間輸送能力の評価基準を、ビル人口の１５％以上としている。すなわち、エレベータの最大輸送能力は、ビル人口の１５％以上となる必要がある。なお、乗客平均待ち時間および平均サービス完了時間については、後述する別の実施形態にて説明する。また、図４の（ａ）に示す評価基準は、経験に基づいて決まる値である。

入力受付部１０１は、ユーザの操作に基づき、シミュレーション条件を取得する（ステップＳ１、以下「ステップ」の記載を繰り返さない）。本実施形態におけるシミュレーション条件は、図４の（ｂ）に示すとおりであるとする。すなわち、ビル人口が１７００人、ビルの階数が１０階、エレベータ台数が５台、エレベータ速度が２１０ｍ／分、エレベータ定員が２０人、乗客発生率の初期値が４０人／５分、１回のシミュレーションの時間であるシミュレーション時間が１時間であるとする。なお、図４の（ｂ）に示すシミュレーション条件は一例であり、本発明に係るシミュレーション条件はこの例に限定されない。例えば、エレベータの加速度、加加速度、戸開閉動作時間などがシミュレーション条件として設定可能であってもよい。なお、戸開閉動作時間とは、エレベータの乗場ドアおよびかごのドアが開き始めてから閉じるまでにかかる時間である。

乗客発生率とは、単位時間で発生するエレベータの利用者の人数、すなわち、単位時間あたりの乗客発生数である。本開示では、単位時間を５分とするが、単位時間はこの例に限定されない。また、本実施形態では、シミュレーションにおける待ち行列のモデルとして、ポアソン到着を用いるものとする。詳細についての説明は省略するが、ポアソン到着とは、待ち行列モデルにおいて、客がポアソン過程に従って到着する到着過程である。換言すれば、シミュレーションにおいて、乗客の発生はランダムであるとする。この場合、乗客発生率は、複数回のシミュレーションにおける平均値である。例えば、乗客発生率が４０人／５分であるとは、この乗客発生率のシミュレーションの実行回数を充分多くし、乗客発生率の平均値を算出した場合、該平均値が４０人／５分となるということである。換言すれば、１回のシミュレーションでは、乗客発生率が必ずしも４０人／５分となるとは限らない。

図４の（ｂ）に示すように、乗客発生率が４０人／５分で、シミュレーション時間が１時間である場合、シミュレーションの実行回数を充分多くすれば、発生した利用者の人数の、各シミュレーションにおける平均値が４８０人となる。一方、この条件のシミュレーションを１回のみ行った場合、該シミュレーションにおいて発生した利用者の人数が４８０人になるとは限らない。なお、待ち行列のモデルがポアソン到着であることは一例である。

また、乗客発生率を４０人／５分とした複数（例えば５通り）の利用者発生系列を用意し、それぞれの発生系列について１時間のシミュレーションを複数回行ってもよい。こうすることでより精度の高いシミュレーション結果を得ることができる。ただし、ここでは説明を簡単にするため、１つの乗客発生率において１通りの発生系列を用意し、該発生系列において１回のみシミュレーションを行うとする。

また、図４の（ｂ）の例の場合、シミュレーションにおけるエレベータの最大輸送能力としては、１７００（ビル人口）×０．１５（評価基準）＝２５５人／５分以上であることが求められる。換言すれば、本実施形態では、２５５人／５分が最大輸送能力の評価基準値である。

入力受付部１０１が、シミュレーション開始操作を受け付けると（Ｓ２）、シミュレーション実行部１０２は、１回目のシミュレーションを実行する（Ｓ３、繰り返し処理を実行するステップ）。このシミュレーションにおいて発生した利用者は、乗場行先階登録システムにより、５台のエレベータのいずれかに振り分けられ、目的階まで移動する。シミュレーション実行部１０２は、このシミュレーションを１時間継続し、積み残し回数を算出する。

積み残し回数とは、利用者が振り分けられたエレベータに乗れなかった回数である。具体的には、利用者は、いずれかのエレベータに振り分けられ、そのエレベータの乗場ドアの前で待機する。かごが到着したとき、乗場ドアの前で待機していたすべての利用者がかごに乗り込もうとするが、待機していた利用者の人数が定員を超えていた場合、乗れない利用者が発生する。この、乗れない利用者の発生回数が積み残し回数である。

１回目のシミュレーションは、シミュレーション条件に基づき、乗客発生率が４０人／５分で行われる。シミュレーション開始から１時間が経過すると、シミュレーション実行部１０２は、乗客発生率と積み残し回数とを対応付けたデータを生成し、シミュレーション結果１１２として記憶部１１に記憶する。続いて、シミュレーション実行部１０２は、シミュレーションの終了条件が成立したか否かを判定する（Ｓ４）。シミュレーションの終了条件は、例えば、乗客発生率が所定値に到達した場合、積み残し回数が所定値に到達した場合などであってもよいが、この例に限定されない。

該終了条件が成立していないと判定した場合（Ｓ４でＮＯ）、シミュレーション実行部１０２は、乗客発生率を変更し（Ｓ５）、再びシミュレーションを実行する（Ｓ３）。一例として、シミュレーション実行部１０２は、乗客発生率を１増やし、４１人／５分として、２回目のシミュレーションを実行してもよい。以降、シミュレーション実行部１０２は、シミュレーションの終了条件が成立するまで、ステップＳ３〜Ｓ５を繰り返し実行する。以下、ステップＳ３〜Ｓ５の処理を繰り返し実行すること、すなわち、乗客発生率を変更しながら複数回のシミュレーションを実行することを「繰り返し処理」と称する場合がある。なお、この例においては、ステップＳ５において、乗客発生率が１ずつ増加するものとして説明するが、ステップＳ５における乗客発生率の増加量は１に限定されない。例えば、シミュレーション実行部１０２は、ステップＳ５を実行する度に、乗客発生率を２ずつ増加させてもよい。

終了条件が成立した場合（Ｓ４でＹＥＳ）、シミュレーション実行部１０２は、繰り返し処理に含まれる複数のシミュレーションそれぞれに対応する、乗客発生率と積み残し回数とを対応付けた複数のデータを最大輸送能力決定部１０３へ出力する。

最大輸送能力決定部１０３は、取得した複数のデータを用いて、乗客発生率に対する積み残し回数をプロットするグラフを生成する（Ｓ６）。換言すれば、最大輸送能力決定部１０３は、乗客発生率に対する積み残し回数を示す点を平面上の直交座標系にプロットする。図５は、シミュレーションにおける、乗客発生率に対する積み残し回数のグラフの一例を示す図である。図５における「＋」が、各乗客発生率に対する積み残し回数を示す。図５に示すように、積み残し回数は、乗客発生率が２００人／５分以下では０であるが、乗客発生率が２００〜２５０人／５分のあたりで、０より大きい数値となり、以降は、乗客発生率の増加に伴い積み残し回数も増加するという傾向となっている。換言すれば、乗客発生率が２００〜２５０人／５分のあたりで、積み残しが発生し始める。

最大輸送能力決定部１０３は、積み残し回数が０でない点の近似曲線を特定する（Ｓ７）。一例として、最大輸送能力決定部１０３は、最小二乗法に基づき近似曲線を特定してもよい。図５の例では、近似曲線は、一次関数となっているが、近似曲線はこの例に限定されない。そして、最大輸送能力決定部１０３は、特定した近似曲線に基づき、最大輸送能力を決定する（Ｓ８、最大輸送能力を決定するステップ）。一例として、最大輸送能力決定部１０３は、近似曲線において積み残し回数が０となるときの乗客発生率を最大輸送能力として決定する。換言すれば、最大輸送能力決定部１０３は、図５に示すグラフにおいて、近似曲線と横軸との交点における乗客発生率を最大輸送能力として決定する。また、最大輸送能力決定部１０３は、利用者の積み残しの有無と、乗客発生率とに基づいて、最大輸送能力を決定すると表現することもできる。最大輸送能力決定部１０３は、図５の例において、最大輸送能力を２３９人／５分と決定する。最大輸送能力決定部１０３は、決定した最大輸送能力を出力部１０４へ出力する。出力部１０４は、決定した最大輸送能力を示す画面を出力する（Ｓ９）。出力部１０４は、最大輸送能力とともに、最大輸送能力決定部１０３が生成したグラフを示す画面を出力してもよい。

図５に示す例では、上述したとおり、最大輸送能力は２３９人／５分である。この値は、評価基準（２５５人／５分）を下回る。すなわち、図４の（ｂ）に示すシミュレーション条件では、最大輸送能力の基準を満たさない。この場合、ユーザは、最大輸送能力の基準を満たすように、シミュレーション条件を再設定する必要がある。

図６は、シミュレーション条件の他の例を示す図である。図６に示すシミュレーション条件（第２シミュレーション条件）と、図４の（ｂ）に示すシミュレーション条件（第１シミュレーション条件）との相違点は、エレベータの台数である。すなわち、第１シミュレーション条件におけるエレベータの台数は５台である一方、第２シミュレーション条件におけるエレベータの台数は、１台増えて６台となっている。換言すれば、ユーザは、エレベータの台数を１台増加させることにより、最大輸送能力の向上を図っている。ユーザは、図６に示すシミュレーション条件をコンピュータ１に入力し、コンピュータ１は、図３に示す処理を実行する。

図７は、シミュレーションにおける、乗客発生率に対する積み残し回数のグラフの他の例を示す図である。図７の例において、最大輸送能力決定部１０３は、最大輸送能力を３００人／５分と決定する。この値は、評価基準以上であるので、図６に示すシミュレーション条件におけるエレベータの台数および仕様（速度および定員）は、シミュレーション条件におけるビル人口および階数のビルにおいて、適切な最大輸送能力を有しているといえる。

なお、図６の例では、シミュレーション条件においてエレベータの台数が変更されたが、最大輸送能力が評価基準を下回った場合におけるシミュレーション条件の変更はこの例に限定されない。例えば、エレベータの仕様、すなわちエレベータの速度または定員が変更されてもよい。

＜作用効果＞
以上のとおり、本実施形態に係るコンピュータ１は、エレベータの設置計画のためのコンピュータである。コンピュータ１は、乗場行先階登録システムを採用したエレベータの利用における複数回のシミュレーション（繰り返し処理）を実行するシミュレーション実行部１０２を備える。繰り返し処理は、各回のシミュレーションにおける５分間あたりの利用者数（乗客発生率）がそれぞれ異なる、複数回のシミュレーションである。また、コンピュータ１は、複数回のシミュレーションの結果、乗客発生率に対する利用者の積み残し回数がプロットされたグラフにおいて、積み残し回数が０でない点の近似曲線を特定し、該近似曲線において積み残し回数が０の場合の乗客発生率をエレベータの最大輸送能力として決定する最大輸送能力決定部１０３を備える。

これにより、交通計算手法が確立されていない乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、理想的な最大輸送能力を定量的に算出することができる。そして、この最大輸送能力を用いて、乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、適切な設置計画を行うことができる。

〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

図８は、本実施形態に係るコンピュータの機能的構成の一例を示すブロック図である。本実施形態に係るコンピュータ１ａと、実施形態１にて説明したコンピュータ１との相違点は、コンピュータ１ａは制御部１０ａを備えるのに対し、コンピュータ１は制御部１０を備える点である。制御部１０ａは、プログラムを実行することにより、コンピュータ１ａを統括的に制御する。例えば、コンピュータ１ａは、ユーザの操作に基づいてシミュレーションを実行し、シミュレーションの結果に基づいて決定された最大輸送能力を出力する。

制御部１０ａは、プログラムの記述に応じて、入力受付部１０１、シミュレーション実行部１０２、最大輸送能力決定部１０３、出力部１０４、算出部１０５（第１算出部）、輸送能力決定部１０６（第２決定部）として機能する。制御部１０ａは、実行される処理の内容に応じて、図示しないその他の機能ブロックとしても機能することができる。

算出部１０５は、シミュレーション実行部１０２が実行したシミュレーションの各結果において、乗客平均待ち時間を算出する。乗客平均待ち時間とは、例えば、利用者が、乗場行先階登録システムによりいずれかのエレベータに振り分けられてから、該エレベータのかごが到着するまでにかかった時間、すなわち、利用者がかごを待っていた時間（待ち時間）の平均値である。

なお、乗客平均待ち時間はこの例に限定されない。例えば、乗客平均待ち時間は、利用者が、乗場行先階登録システムによりいずれかのエレベータに振り分けられてから、該エレベータのかごが到着し、戸開動作（乗場ドア、およびかごのドアが開く動作）が開始されるまでにかかった時間の平均値であってもよい。また例えば、乗客平均待ち時間は、利用者が、乗場行先階登録システムによりいずれかのエレベータに振り分けられてから、該エレベータのかごが到着し、乗客のかごへの乗り込みが完了するまでにかかる時間の平均値であってもよい。すなわち、乗客平均待ち時間は、利用者がかごを待つ時間の平均値として適切なものであればよく、該時間の始点と終点がどのようなタイミングであるかは特に限定されない。

輸送能力決定部１０６は、平均待ち時間が所定値であるときの乗客発生率に基づいて、エレベータの輸送能力を決定する。ここでは、エレベータの輸送能力を、乗客平均待ち時間の評価基準を満たす、単位時間（例えば５分）で輸送できる利用者の総数であると定義する。乗客平均待ち時間の評価基準は、エレベータをフル回転させたときの利用者の待ち時間の平均値より長い。つまり、エレベータの輸送能力は、同じ条件において、エレベータの最大輸送能力以下の値となる。このため、エレベータの最大輸送能力は、理想的な最大輸送能力と表現することもできる。また、エレベータの輸送能力は、現実的な最大輸送能力と表現することもできる。

エレベータの輸送能力が最大輸送能力より大きい場合、そのエレベータは実現不可能である。また、乗客平均待ち時間が評価基準の値（図４の（ｂ）における３５秒）である場合において、輸送能力が評価基準の値（ビル人口の１５％）を下回る場合、そのエレベータは適切な輸送能力を有しているとはいえない。つまり、エレベータが適切な輸送能力を有しているとみなされるためには、最大輸送能力が、５分間輸送能力の評価基準（ビル人口の１５％）以上であるとともに、輸送能力が、評価基準以上、かつ、最大輸送能力以下であることが必要である。

＜処理の流れ＞
図９は、制御部１０ａが実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、ステップＳ１〜Ｓ８については、図３のステップＳ１〜Ｓ８と同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。また、本実施形態に係るシミュレーション条件は、図６に示すシミュレーション条件であるとする。

シミュレーション実行部１０２は、一例として、発生した乗客の各々について、待ち時間を計測し、シミュレーションごとに記憶部１１に格納する。この処理は、繰り返し処理における各シミュレーションが終了（すなわち、シミュレーション開始から１時間経過）する度に実行される。シミュレーション実行部１０２は、シミュレーションの終了条件が成立した場合（ステップＳ５でＹＥＳ）、その旨を算出部１０５へ通知する。

算出部１０５は、乗客平均待ち時間を算出する（ステップＳ１１）。算出部１０５は、一例として、記憶部１１から各シミュレーションの全乗客の待ち時間を読み出し、シミュレーションごとに待ち時間の平均値を算出することにより、シミュレーションごとの乗客平均待ち時間を算出する。該平均待ち時間は、換言すれば、乗客発生率ごとの乗客平均待ち時間である。また、算出部１０５は、乗客発生率に対する乗客平均待ち時間をプロットするグラフを生成し、輸送能力決定部１０６へ出力する。あるいは、算出部１０５は、繰り返し処理に含まれる複数のシミュレーションそれぞれに対応する、乗客発生率と乗客平均待ち時間とを対応付けた複数のデータを生成し、輸送能力決定部１０６へ出力してもよい。

輸送能力決定部１０６は、算出部１０５から取得したデータに基づいて、エレベータの輸送能力を決定する（Ｓ１２）。輸送能力決定部１０６は、一例として、グラフにおける点の近似曲線を特定する。例えば、輸送能力決定部１０６は、最小二乗法に基づき近似曲線を特定してもよい。なお、算出部１０５が、各シミュレーションに対応する、乗客発生率と乗客平均待ち時間とを対応付けたデータを生成する構成の場合、輸送能力決定部１０６が、取得した複数のデータを用いてグラフを生成してもよい。

図１０は、シミュレーションにおける、乗客発生率に対する乗客平均待ち時間のグラフの一例を示す図である。図１０の例では、近似曲線は六次関数となっているが、近似曲線はこの例に限定されない。

輸送能力決定部１０６は、一例として、近似曲線において、乗客平均待ち時間が評価基準の値である３５秒となるときの乗客発生率を輸送能力として決定する。図１０の例では、乗客平均待ち時間が３５秒であるときの乗客発生率は２７６人／５分であるので、輸送能力決定部１０６は、輸送能力を２７６人／５分と決定する。輸送能力決定部１０６は、決定した輸送能力を出力部１０４へ出力する。出力部１０４は、最大輸送能力および輸送能力を示す画面を出力する（Ｓ９）。出力部１０４は、最大輸送能力及び輸送能力とともに、各部が生成したグラフを示す画面を出力してもよい。

図１０に示す例では、上述したとおり、輸送能力は２７６人／５分である。この値は評価基準（２５５人／５分）以上である。また、実施形態１で説明したとおり、本実施形態のシミュレーション条件と同一のシミュレーション条件で決定された最大輸送能力は３００人／５分であるので、この値も評価基準を以上であり、また、輸送能力は最大輸送能力以下である。また、乗客平均待ち時間は３５秒なので、この値は評価基準以下である。すなわち、図６に示すシミュレーション条件でのシミュレーションの結果、最大輸送能力、輸送能力、乗客平均待ち時間はいずれも評価基準を満たしている。よって、図６に示すシミュレーション条件におけるエレベータの台数および仕様（速度および定員）は、シミュレーション条件におけるビル人口および階数のビルにおいて、適切な最大輸送能力、輸送能力、乗客平均待ち時間を有しているといえる。

＜作用効果＞
以上のとおり、本実施形態に係るコンピュータ１ａは、複数回のシミュレーションの各結果における、乗客平均待ち時間を算出する算出部１０５をさらに備える。また、コンピュータ１ａは、エレベータの輸送能力を決定する輸送能力決定部１０６をさらに備える。輸送能力決定部１０６は、乗客発生率に対する乗客平均待ち時間がプロットされたグラフにおいて、各点の近似曲線を特定し、該近似曲線にて、乗客平均待ち時間が評価基準の値であるときの乗客発生率をエレベータの輸送能力として決定する。

これにより、交通計算手法が確立されていない乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、輸送能力（現実的な最大輸送能力）を定量的に算出することができる。また、このようなエレベータにおけるサービス性を評価するための値（乗客平均待ち時間）を算出することができる。これにより、乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、適切な設置計画を行うことができる。そして、この輸送能力を用いて、乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、適切な設置計画を行うことができる。

〔実施形態３〕
本発明のさらなる別の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

算出部１０５（第２算出部）は、乗客平均待ち時間を算出することに代えて、平均サービス完了時間を算出してもよい。平均サービス完了時間とは、例えば、利用者が、エレベータの出発階（乗場行先階登録システムで登録した出発階）におけるエレベータ乗場（例えば、エレベータホール）に到着してから、エレベータ（かご）に乗り、目的階（乗場行先階登録システムで登録した目的階）で降りるまでに要する時間の平均値である。

なお、平均サービス完了時間はこの例に限定されない。例えば、平均サービス完了時間は、利用者が、上記エレベータ乗場に到着してからエレベータに乗り、目的地に到着して戸開動作が開始されるまでにかかる時間であってもよい。すなわち、平均サービス完了時間は、利用者によるエレベータの利用開始から利用終了までの時間の平均値として適切なものであればよく、該時間の始点と終点がどのようなタイミングであるかは特に限定されない。
＜処理の流れ＞
図１１は、制御部１０ａが実行する処理の流れの他の例を示すフローチャートである。なお、ステップＳ１〜Ｓ９、Ｓ１２については、図３のステップＳ１〜Ｓ９、図９のステップＳ１２と同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。また、本実施形態に係るシミュレーション条件は、図６に示すシミュレーション条件であるとする。

シミュレーション実行部１０２は、一例として、発生した乗客の各々について、出発階に到着してから、エレベータに乗り、目的階で降りるまでの時間（サービス完了時間）を計測し、シミュレーションごとに記憶部１１に格納する。この処理は、繰り返し処理における各シミュレーションが終了（すなわち、シミュレーション開始から１時間経過）する度に実行される。シミュレーション実行部１０２は、シミュレーションの終了条件が成立した場合（ステップＳ５でＹＥＳ）、その旨を算出部１０５へ通知する。

算出部１０５は、平均サービス完了時間を算出する（ステップＳ２１）。算出部１０５は、一例として、記憶部１１から各シミュレーションの全乗客のサービス完了時間を読み出し、シミュレーションごとにサービス完了時間の平均値を算出することにより、シミュレーションごとの平均サービス完了時間を算出する。該兵器サービス完了時間は、換言すれば、乗客発生率ごとの平均サービス完了時間である。また、算出部１０５は、乗客発生率に対する平均サービス完了時間をプロットするグラフを生成し、輸送能力決定部１０６（第３決定部）へ出力する。あるいは、算出部１０５は、繰り返し処理に含まれる複数のシミュレーションそれぞれに対応する、乗客発生率と平均サービス完了時間とを対応付けたデータを生成し、輸送能力決定部１０６へ出力してもよい。

図１２は、シミュレーションにおける、乗客発生率に対する平均サービス完了時間のグラフの一例を示す図である。図１２の例では、近似曲線は六次関数となっているが、近似曲線はこの例に限定されない。

輸送能力決定部１０６は、一例として、近似曲線において、平均サービス完了時間が評価基準の値である８０秒（図４の（ａ）参照）となるときの乗客発生率を輸送能力として決定する。なお、算出部１０５が、各シミュレーションに対応する、乗客発生率と平均サービス完了時間とを対応付けたデータを生成する構成の場合、輸送能力決定部１０６が、取得した複数のデータを用いてグラフを生成してもよい。

図１０の例では、乗客平均待ち時間が８０秒であるときの乗客発生率は２８８人／５分であるので、輸送能力決定部１０６は、輸送能力を２８８人／５分と決定する。輸送能力決定部１０６は、決定した輸送能力を出力部１０４へ出力する。

図１２に示す例では、上述したとおり、輸送能力は２８８人／５分である。この値は評価基準（２５５人／５分）以上である。また、実施形態１で説明したとおり、本実施形態のシミュレーション条件と同一のシミュレーション条件で決定された最大輸送能力は３００人／５分であるので、この値も評価基準以上であり、また、輸送能力は最大輸送能力以下である。また、平均サービス完了時間は８０秒なので、この値は評価基準以下である。すなわち、図６に示すシミュレーション条件でのシミュレーションの結果、最大輸送能力、輸送能力、平均サービス完了時間はいずれも評価基準を満たしている。よって、図６に示すシミュレーション条件におけるエレベータの台数および仕様（速度および定員）は、シミュレーション条件におけるビル人口および階数のビルにおいて、適切な最大輸送能力、輸送能力、平均サービス完了時間を有しているといえる。

＜作用効果＞
以上のとおり、本実施形態に係るコンピュータ１ａは、複数回のシミュレーションの各結果における、平均サービス完了時間を算出する算出部１０５をさらに備える。また、コンピュータ１ａは、エレベータの輸送能力を決定する輸送能力決定部１０６をさらに備える。輸送能力決定部１０６は、乗客発生率に対する平均サービス完了時間がプロットされたグラフにおいて、各点の近似曲線を特定し、該近似曲線にて、平均サービス完了時間が評価基準の値であるときの乗客発生率をエレベータの輸送能力として決定する。

これにより、交通計算手法が確立されていない乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、輸送能力（現実的な最大輸送能力）を定量的に算出することができる。また、このようなエレベータにおけるサービス性を評価するための値（平均サービス完了時間）を算出することができる。これにより、乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、適切な設置計画を行うことができる。そして、この輸送能力を用いて、乗場行先階登録システムを採用したエレベータについて、適切な設置計画を行うことができる。

〔実施形態４〕
本発明のさらなる別の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

図１３は、本実施形態に係るコンピュータの機能的構成の一例を示すブロック図である。本実施形態に係るコンピュータ１ｂと、実施形態１にて説明したコンピュータ１との相違点は、コンピュータ１ｂは制御部１０ｂを備えるのに対し、コンピュータ１は制御部１０を備える点である。制御部１０ｂは、プログラムを実行することにより、コンピュータ１ｂを統括的に制御する。例えば、コンピュータ１ｂは、ユーザの操作に基づいてシミュレーションを実行し、シミュレーションの結果に基づいて決定された最大輸送能力を出力する。

制御部１０ｂは、プログラムの記述に応じて、入力受付部１０１（取得部）、シミュレーション実行部１０２、最大輸送能力決定部１０３、出力部１０４、算出部１０５、輸送能力決定部１０６、判定部１０７（取得部、判定部）、設置計画生成部１０８（生成部）として機能する。制御部１０ｂは、実行される処理の内容に応じて、図示しないその他の機能ブロックとしても機能することができる。

判定部１０７は、最大輸送能力決定部１０３が決定した最大輸送能力、および、輸送能力決定部１０６が決定した輸送能力が、評価基準を満たしているか否かを判定する。判定部１０７は、一例として、最大輸送能力および輸送能力が、ビル人口と５分間輸送能力の評価基準（図４の例では、それぞれ１７００人、１５％）から求められる、５分間輸送能力の評価基準値（図４の例では、２５５人／５分）以上であるか否かを判定する。

ビル人口および評価基準の情報は、ユーザが入力（すなわち、入力受付部１０１が取得）してもよいし、シミュレーション用データ１１１として記憶部１１に記憶されていてもよい。後者の場合、判定部１０７は、記憶部１１からビル人口および評価基準の情報を読み出す。ビル人口および評価基準の情報のうち、一方をユーザが入力し、他方が記憶部１１に記憶されていてもよい。判定部１０７は、このビル人口および評価基準の情報を用いて、評価基準値を算出する。

あるいは、評価基準値そのものをユーザが入力してもよいし、該評価基準値がシミュレーション用データ１１１として記憶部１１に記憶されていてもよい。以上より、入力受付部１０１および判定部１０７のいずれか一方が、評価基準を取得する機能を有していると表現することができる。

判定部１０７は、最大輸送能力および輸送能力が評価基準値以上であると判定した場合、シミュレーション実行部１０２が実行したシミュレーションのシミュレーション条件、最大輸送能力、輸送能力、乗客平均待ち時間（あるいは、平均サービス完了時間）を設置計画生成部１０８へ出力する。設置計画生成部１０８へ出力するこれらの情報は、制御部１０ｂの各機能ブロックから取得してもよいし、記憶部１１に記憶されている情報を読み出してもよい。

一方、最大輸送能力および輸送能力の少なくとも一方が評価基準値未満であると判定した場合、判定部１０７は、シミュレーション実行部１０２へその旨を通知する。シミュレーション実行部１０２は、該通知を受けると、シミュレーション条件を変更して、シミュレーションを再度実行する。具体的には、シミュレーション実行部１０２は、かご（エレベータ）の台数、移動速度、定員の少なくとも何れかを変更し、乗客発生率を変更させながら行う複数回のシミュレーションを再度実行する。

設置計画生成部１０８は、建物におけるエレベータの設置計画を生成する。具体的には、設置計画生成部１０８は、取得したシミュレーション条件、最大輸送能力、輸送能力、乗客平均待ち時間（あるいは、平均サービス完了時間）を用いて、設置計画を生成し、出力部１０４に該設置計画を出力させる。出力部１０４は、設置計画を示す画面を出力してもよいし、周辺機器としてのプリンタ（不図示）に、設置計画を印刷させてもよい。

＜処理の流れ＞
図１４は、制御部１０ｂが実行する処理の流れのさらなる別の例を示すフローチャートである。なお、ステップＳ１〜Ｓ８、Ｓ１１、Ｓ１２については、図３のステップＳ１〜Ｓ８、図９のステップＳ１１、Ｓ１２と同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。また、本実施形態に係るシミュレーション条件は、図６に示すシミュレーション条件であるとする。また、本実施形態では、算出部１０５は、乗客平均待ち時間を算出するものとする。

判定部１０７は、ステップＳ８にて最大輸送能力決定部１０３が決定した最大輸送能力、および、ステップＳ１２にて輸送能力決定部１０６が決定した輸送能力が、評価基準を満たすか否か、すなわち、評価基準値以上であるか否かを判定する（Ｓ３１）。

最大輸送能力および輸送能力が評価基準値以上であると判定した場合（Ｓ３１でＹＥＳ）、判定部１０７は、シミュレーション実行部１０２が実行したシミュレーションのシミュレーション条件、最大輸送能力、輸送能力、乗客平均待ち時間を設置計画生成部１０８へ出力する。設置計画生成部１０８は、取得した各情報に基づいて設置計画を生成し（Ｓ３２）、該設置計画を出力部１０４へ出力する。出力部１０４は、取得した設置計画を出力する（Ｓ３３）。例えば、設置計画を示す画面を表示させるとともに、設置計画を印刷させる。

一方、最大輸送能力および輸送能力の少なくとも一方が評価基準値未満であると判定した場合（Ｓ３１でＮＯ）、判定部１０７は、シミュレーション実行部１０２へその旨を通知する。シミュレーション実行部１０２は、該通知を受けると、シミュレーション条件、具体的には、エレベータの台数、移動速度、定員の少なくとも何れかを変更する（Ｓ３４）。そして、図１４に示す処理は、ステップＳ３に戻る。すなわち、シミュレーション実行部１０２は、シミュレーションを再度実行する。換言すれば、図１４に示す処理において、シミュレーション実行部１０２は、判定部１０７が、最大輸送能力および輸送能力が評価基準値以上であると判定するまで、客発生率を変更させながら行う複数回のシミュレーションを繰り返し実行する。

＜作用効果＞
以上のとおり、本実施形態に係るコンピュータ１ｂは、最大輸送能力決定部１０３が決定した最大輸送能力、および、輸送能力決定部１０６が決定した輸送能力が、所定の評価基準を満たしているか否かを判定する判定部１０７をさらに備える。

これにより、コンピュータ１ｂのユーザが、最大輸送能力および輸送能力が、評価基準を満たしているか否かを判断する必要が無くなるため、ユーザの負担が低減される。換言すれば、ユーザは、エレベータの最大輸送能力および輸送能力が基準を満たしているか否かの判定結果を容易に取得することができる。

また、本実施形態に係るコンピュータ１ｂのシミュレーション実行部１０２は、最大輸送能力および輸送能力の少なくとも一方が評価基準値を満たしていないと判定された場合、以下の処理を実行する。すなわち、シミュレーション実行部１０２は、判定部が、最大輸送能力および輸送能力が評価基準を満たしていると判定するまで、エレベータの台数、移動速度、および定員の少なくともいずれかを変更して、複数回のシミュレーションを実行する。

これにより、最大輸送能力および輸送能力の少なくとも一方が評価基準を満たしていない場合に、コンピュータ１ｂのユーザが、シミュレーションを再度実行するための操作を入力せずとも、条件を異ならせたシミュレーションが再度実行される。これにより、ユーザの負担が低減される。また、ユーザは、評価基準を満たすエレベータの台数、移動束、および定員を容易に認識することができる。

また、本実施形態に係るコンピュータ１ｂは、エレベータの設置計画を生成する設置計画生成部１０８をさらに備える。設置計画生成部１０８は、判定部１０７が、最大輸送能力および輸送能力が評価基準を満たしていると判定した、複数回のシミュレーションにおけるエレベータの台数、移動速度、定員に基づいて、該設置計画を生成する。

これにより、乗場行先階登録システムを採用したエレベータの設置計画を自動的に作成することができるので、ユーザの負担が低減される。

なお、シミュレーション実行部１０２が変更可能なシミュレーション条件は、かご（エレベータ）の台数、移動速度、定員に限定されない。例えば、シミュレーション実行部１０２は、かごの加速度、かごの加加速度、戸開閉動作時間などを変更可能であってもよい。シミュレーション実行部１０２は変更可能なシミュレーション条件は、最大輸送能力および輸送能力を変化させ得るエレベータのパラメータの少なくとも何れかであればよい。

また、設置計画生成部１０８は、該パラメータに基づいて設置計画を生成すればよい。例えば、設置計画生成部１０８は、上記エレベータの台数、移動速度、定員に代えて、又は加えて、かごの加速度、かごの加加速度、戸開閉動作時間などに基づいて、設置計画を生成してもよい。

〔変形例〕
上述した例では、最大輸送能力決定部１０３は、積み残しが発生したシミュレーションにおける乗客発生率と、積み残しの発生回数（積み残し回数）とを示す点を、平面状の直交座標系（グラフ）にプロットしていた。そして、最大輸送能力決定部１０３は、プロットした点に基づく近似曲線を特定し、該近似曲線において積み残し回数がゼロとなるときの乗客発生率の値を前記最大輸送能力として決定していた。これに対し、最大輸送能力決定部１０３は、積み残しが無いシミュレーションにおける乗客発生率のうちの最大値を、最大輸送能力として決定してもよい。この変形例についても、最大輸送能力決定部１０３は、利用者の積み残しの有無と、乗客発生率とに基づいて、最大輸送能力を決定すると表現することができる。

これにより、最大輸送能力の決定処理を短時間化することができる。ただし、より正確な最大輸送能力の決定が必要である場合、実施形態１にて説明した方法で最大輸送能力を決定することが好ましい。

実施形態４において、制御部１０ｂは、設置計画生成部１０８を含まない構成であってもよい。この例の場合、出力部１０４は、実施形態２および３と同様に、評価基準を満たす最大輸送能力および輸送能力を出力する。そして、コンピュータ１ｂのユーザがこの最大輸送能力および輸送能力、並びにシミュレーション条件に基づいて、設置計画を生成する。

実施形態４において、シミュレーション実行部１０２は、判定部１０７の判定結果に依らず、シミュレーション条件を変更した複数回のシミュレーションを実行する構成であってもよい。換言すれば、コンピュータ１ｂは、評価基準を満たす最大輸送能力および輸送能力の組み合わせを、複数決定する構成であってもよい。これはすなわち、設置計画において、エレベータの台数および仕様の案を複数作成することに相当する。結果として、エレベータを設置する建物の管理者（エレベータ設置における担当者）に、エレベータの台数および仕様の案を複数提示することができる。

なお、ユーザの入力に基づいて、シミュレーション条件を変更した複数回のシミュレーションを実行する構成である実施形態１においても、コンピュータ１は、評価基準を満たす最大輸送能力を複数決定してもよい。同様に、実施形態２、３においても、コンピュータ１ａは、評価基準を満たす最大輸送能力および輸送能力の組み合わせを複数決定してもよい。換言すれば、コンピュータ１、またはコンピュータ１ａのユーザは、最大輸送能力、または、最大輸送能力および輸送能力の組み合わせが評価基準を満たしていたとしても、シミュレーション条件を変更し、複数回のシミュレーションを再度実行してもよい。

シミュレーション実行部１０２は、エレベータの利用者が、建物におけるエレベータが設置された空間（例えば、エレベータホール）に到着してから、出発階および目的階の入力までにかかる待ち時間を、シミュレーションにおいて考慮してもしなくてもよい。該待ち時間とは、例えば、エレベータホールに設置された入力装置において、先に入力している利用者がいる場合、先に入力している利用者の入力が終了するまで、待機する時間のことである。乗場行先階登録システムにおいて、この入力装置を採用する場合、シミュレーションにおいて該待ち時間を考慮に入れたシミュレーションを実行すれば、より正確なシミュレーションを行うことができる。この場合、シミュレーション条件には、入力装置の台数が含まれていてもよい。この入力装置の台数は、エレベータの台数および仕様と同様に、変更可能な条件であってもよい。

一方、利用者が自身の携帯端末（スマートフォンなど）を用いて、出発階および目的階を入力する乗場行先階登録システムもある。この場合、利用者は、エレベータホールへの到着前に出発階および目的階を入力することも可能であるため、この乗場行先階登録システムを採用する場合は、上記待ち時間は考慮しない（ゼロとする）としてもよい。

上述した各実施形態では、最大輸送能力および輸送能力を「利用者の総数」と定義し、コンピュータ１は、該最大輸送能力および該輸送能力を決定するものとして説明した。これに対し、最大輸送能力および輸送能力を「利用者の総数のビル人口に対する割合（パーセンテージ）」と定義してもよい。換言すれば、この例におけるコンピュータ１は、最大輸送能力および輸送能力として、「利用者の総数のビル人口に対する割合」を決定する。

〔ソフトウェアによる実現例〕
コンピュータ１、１ａ、１ｂの制御ブロック（特に制御部１０、１０ａ、１０ｂ）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、コンピュータ１、１ａ、１ｂは、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

１、１ａ、１ｂ コンピュータ（情報処理装置）
１０１ 入力受付部（取得部）
１０２ シミュレーション実行部（シミュレーション部）
１０３ 最大輸送能力決定部（第１決定部）
１０５ 算出部（第１算出部、第２算出部）
１０６ 輸送能力決定部（第２決定部、第３決定部）
１０７ 判定部（取得部、判定部）
１０８ 設置計画生成部（生成部）

Claims (9)

1. エレベータの設置計画のための情報処理装置であって、
   乗場行先階登録システムを採用した前記エレベータの利用における複数回のシミュレーションであって、各回における単位時間あたりの乗客発生数である乗客発生率がそれぞれ異なる、前記複数回のシミュレーションを実行するシミュレーション部と、
   前記複数回のシミュレーションの各結果における、乗るべきかごを指定された乗客の積み残しの有無と、前記乗客発生率と、に基づいて、前記エレベータの最大輸送能力を決定する第１決定部と、を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記複数回のシミュレーションの各結果における、前記乗客が、エレベータのかごを待つ待ち時間の平均値を算出する第１算出部と、
   前記平均値が所定値となった前記シミュレーションの前記乗客発生率に基づいて、前記エレベータの輸送能力を決定する第２決定部と、をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記複数回のシミュレーションの各結果における、前記乗客によるエレベータの利用開始から利用終了までの時間の平均値を算出する第２算出部と、
   前記平均値が所定値となった前記シミュレーションの前記乗客発生率に基づいて、前記エレベータの輸送能力を決定する第３決定部と、をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記最大輸送能力および前記輸送能力に関する所定の評価基準を取得する取得部と、
   前記最大輸送能力および前記輸送能力が、前記評価基準を満たしているか否かを判定する判定部と、をさらに備える、請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記シミュレーション部は、前記最大輸送能力および前記輸送能力の少なくとも一方が前記評価基準を満たしていないと判定された場合、前記判定部が、前記最大輸送能力および前記輸送能力が前記評価基準を満たしていると判定するまで、前記最大輸送能力および前記輸送能力を変化させ得る前記エレベータのパラメータの少なくともいずれかを変更して、前記複数回のシミュレーションを実行する、請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記判定部が、前記最大輸送能力および前記輸送能力が前記評価基準を満たしていると判定した、前記複数回のシミュレーションにおける前記パラメータに基づいて、前記設置計画を生成する生成部をさらに備える、請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記第１決定部は、前記積み残しが無い前記シミュレーションにおける前記乗客発生率のうちの最大値を、前記最大輸送能力として決定する、請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記第１決定部は、
   前記積み残しが発生した前記シミュレーションにおける前記乗客発生率と、前記積み残しの発生回数とを示す点を、平面上の直交座標系にプロットし、
   プロットした前記点に基づく近似曲線において、前記発生回数がゼロとなるときの前記乗客発生率の値を前記最大輸送能力として決定する、請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. エレベータの設置計画のための、エレベータの最大輸送能力の決定方法であって、
   単位時間あたりの乗客発生数である乗客発生率を変更しながら、乗場行先階登録システムを採用した前記エレベータの利用のシミュレーションを繰り返す繰り返し処理を実行するステップと、
   前記シミュレーションの各結果における、乗るべきかごを指定された乗客の積み残しの有無と、前記乗客発生率と、に基づいて、前記エレベータの最大輸送能力を決定するステップと、を含むことを特徴とする決定方法。

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