JP6970206B2 - エレベーター運行管理システム及び運行管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、エレベーター運行管理システム及び運行管理方法に係り、特にエレベーター装置における降車人数を予測して出力する機能を備えたエレベーター運行管理システム及び運行管理方法に関する。

従来からエレベーター装置の運行管理について、多くの提案がなされている。これらの提案の多くは、エレベーター装置の利用者が乗りかごに乗り込んで行先階まで運行される場面を想定したものであり、利用者が乗りかごから降りる、あるいは降りた後についての検討をされたものは比較的に少ないのが実情である。

特許文献１、特許文献２は、利用者が乗りかごから降りる場面を想定して、改善を提案している事例である。

例えば特許文献１は、各停止階で降車が予測される人数の利用客が乗りかごから降車するのに要する時限を降車時限として設定し、この降車時限が経過すると少なくとも利用客一人が乗車するのに要する時限を乗車時限として設定し、利用客が乗りかごに乗り込む毎に乗車時限を更新して新たに設定し、この乗車時限が経過すると戸閉指令を発して戸を閉じるようにしたものである。

また特許文献１の降車状況予測提示装置では、画像処理装置６が乗りかご側利用者認識用カメラ５からの乗りかご内撮像情報を画像処理した画像情報で得られる乗りかご内状況情報に含まれる利用者数及び可搬荷車数を認識すると共に、各情報をグルーピング処理して種別化したグループ毎に対応する乗りかご１内に設置された乗りかご行先階登録装置２でどの釦が操作されたかの行先階登録情報を認識し、且つ各種情報を用いてどの階でどの程度の人数が降車するかの降車人数とその数に応じた乗りかご１内の占有率とを演算して予測し、エレベーター制御装置７が演算の結果に基づいて各階床の乗場での利用者による利用可否を判定した結果を乗場表示器８に表示するものである。

特開２００３−９５５６２号公報 特開２０１７−５２５７８号公報

近年、インターネットや計算機システムの高度利用に伴い、所謂ビッグデータの処理、あるいはＡＩ技術の利用などが各方面において試みられている。

係る観点から近未来のエレベーター制御システムを俯瞰した場合に、上記した特許文献の事例による、ビルなどの施設内に設置されたエレベーター制御システムは、種々の観点から個々のエレベーターを制御し、あるいは複数のエレベーターを制御しているが、これらはあくまでもビル内の上下階の間での利用者のための運行管理であって、ビルなどの施設全体として対外部との関係を考慮したものではない。

特にビルなどの施設とその外部に分けて、これらを対比してみたときに、エレベーターの乗りかごから出た利用者がその後にビルなどの施設から外部に退出していくこと、あるいは逆に、外部からビルなどの施設内に入館するエレベーター利用者をマクロに把握し、エレベーターを運行管理することを想定したものではない。

然るに、インターネットや計算機システムの高度利用化社会にあっては、ビルなどの施設内のエレベーター制御システムと、それ以外の外部システムが連系して総合的な人の動きを予測することで、従来にはなかった新たなサービスの提供が可能になるものと推定できる。

以上のことから本発明においては「施設内の複数のエレベーター装置を制御管理するためのエレベーター運行管理システムであって、エレベーター装置の利用者数や、乗りかごの行先情報を得る受信部と、受信部から得られる利用者数と乗りかごの行先情報を過去経験データとして記憶し、学習する学習部と、学習部の記憶情報を用いて乗場の階床別に利用者の降車人数を予測する階床別人数予測部と、施設内において予測した降車人数を、エレベーター運行管理システム以外のシステムに対して出力する要求情報出力部を備えていることを特徴とするエレベーター運行管理システム」としたものである。

また本発明においては「施設内の複数のエレベーター装置を制御管理するためのエレベーター運行管理システムによるエレベーター運行管理方法であって、エレベーター装置の利用者数や、乗りかごの行先情報を過去経験データとして記憶し、記憶した過去経験データを用いて乗場の階床別に利用者の降車人数を予測し、施設内において予測した降車人数を、エレベーター運行管理システム以外のシステムに対して出力することを特徴とするエレベーター運行管理方法」としたものである。

本発明によれば、ビルなどの施設内のエレベーター制御システムと、それ以外の外部システムが連系して総合的な人の動きを予測することで、従来にはなかった新たなサービスの提供が可能になる。

本発明に係るエレベーター運行管理システムの概略構成を示す図。 本発明に好適な乗り場環境事例を示した図。 学習部３１で学習した過去経験データの記憶フォーマット例を示す図。 階床別人数予測部３２で予測した予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例を示す図。 階床別人数予測部３２で予測した予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示す図。 精度検証部３３で追加した実データを含む予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例を示す図。 精度検証部３３で追加した実データを含む予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示す図。 時系列的な予測降り人数についての出力事例（１分刻み）を示す図。 時系列的な予測降り人数についての出力事例（５分刻み）を示す図。 各階について乗降人数の予測値を表示、出力した出力事例を示す図。 各階について乗降人数の予測値、実績値を表示、出力した出力事例を示す図。 乗降人数を縦、横に配置し、現在のエレベーター利用状況を把握可能とするように表示、出力した事例を示す図。 図１の階床別人数予測部３２における処理内容を具体的に例示したフロー図。

以下本発明の実施例について、図面を用いて説明する。

図１は、本発明に係るエレベーター運行管理システムの概略構成を示している。ここには、ビル１などの施設内の設備やシステムと、外部のシステム２とが記述されている。

ビル１などの施設内の設備やシステムは、一般的にはエレベーター運行管理システム３、各階の乗場エレベーターサービス要求装置４、各階の監視カメラ５、ビル管理システム６などであり、これらの間では通信手段８を介して相互にデータ通信が行われている。またエレベーター制御システム７ａ・・・７ｎが複数号機設置されており、エレベーター運行管理システム３により制御されている。なお、本発明を実施するうえでは、エレベーター運行管理システム３およびビル管理システム６は、ビル１などの施設内の設備やシステムである必要はない。通信手段８を介して相互にデータ通信が行われるのであれば、ビル１などの施設外に、一部あるいは全ての機能が設置されていても同様の制御、監視が可能である。

図１では、外部のシステム２の一事例として、公共機関管理システムを例示しているが、タクシーの配車システム等であってもよい。

本発明に係るエレベーター運行管理システム３は、多くの入力や設定を得て、出力を与えている。これら入出力のうち、エレベーター制御システム７ａ・・・７ｎとエレベーター運行管理システム３の間では、エレベーター制御システム７ａ・・・７ｎから運転状態情報Ｓ７１をエレベーター運行管理システム３に報告し、エレベーター制御システム７ａ・・・７ｎは、エレベーター運行管理システム３からの制御指令信号Ｓ７２により各号機エレベーターが乗り場ボタンを押下された後、配車号機を選択されている。ここで特徴的なことは、エレベーター運行管理システム３がビル１内の全ての号機を運用管理していることであり、それ以外の事項は通常のエレベーター制御と変わることがないのでここでの説明を割愛する。

本発明では、さらに他の入力として、各階の乗場エレベーターサービス要求装置４からサービス要求信号Ｓ４、各階の監視カメラ５から映像信号Ｓ５、ビル管理システム６からビル管理情報Ｓ６、公共機関管理システム２から公共機関管理情報Ｓ２などを得る。

図２は、本発明に好適な乗り場環境事例を示した図である。各階のエレベーター乗場には、エレベーター扉を含む空間を監視、撮影する監視カメラ５（５−１、５−２、５−３、５−４）と、乗場エレベーターサービス要求装置４として上下式釦４（４−１、４−２、４−３、４−４）が設置されている。また図２において、２０（２０−１、２０−２、２０−３）は、エレベーター乗りかごの現在の移動方向を示すランタンである。図２には、さらにエレベーターの乗りかご２４内に乗りかご内カメラ２１、荷重センサ２２を備えている。

以下に説明するように、本発明におけるサービス要求信号Ｓ４の位置づけは、エレベーターの上り、下りの方向を確認するためのものであり、図２には上下式釦４が例示されているが、これは行先階登録装置などであってもよい。

また本発明における映像信号Ｓ５の位置づけは、利用者の人数を計測するためのものであり、直接的、間接的に利用者数を推定、または確認可能なものであれば代替可能である。図２の例では、エレベーターの乗りかご２４内に設けた乗りかご内カメラ２１や、エレベーターの乗りかご２４内下部に設けた荷重センサ２２からも利用者数の情報入手が可能である。

このようにして、サービス要求信号Ｓ４からは、エレベーターを利用する利用者の目的階が、乗り場ボタンが設置されている階よりも上り、下り方向のいづれかを確認することができ、映像信号Ｓ５からは利用者の人数が確認でき、ビル管理情報Ｓ６からは施設内での会議、イベントなどの行動予定が確認でき、公共機関管理情報Ｓ２からは当日の公共機関の運行情報（例えば列車遅れ）などを把握可能である。なお、これらの情報の一部は、夫々既存のシステムでも入力して何らかの目的で使用されているものを含んでいるが、本発明においては予測降り人数の推定に用いている点が新しい。

図１のエレベーター運行管理システム３内の受信部３６では、通信手段８を介してサービス要求信号Ｓ４、映像信号Ｓ５、ビル管理情報Ｓ６などを得、またエレベーター制御システム７ａ・・・７ｎから運転状態情報Ｓ７１を入力する。なお運転状態情報Ｓ７１には、乗りかごの位置の情報を含んでいる。総合評価部３７では、これらの信号から利用者の要求や移動方向を判断し、割当て司令部３８において各号機のエレベーター制御システム７ａ・・・７ｎに対して制御指令信号Ｓ７２を与え、これを制御する。この部分は、従来からのエレベーター制御と何ら変わるところがないものであるので、これ以上の説明を割愛する。

通信手段８を介して得たサービス要求信号Ｓ４、映像信号Ｓ５、ビル管理情報Ｓ６などは、学習部３１において記録され、利用される。更に、エレベーター制御システム７ａ・・・７ｎより送信される、エレベーターの乗りかご２４内に設けた乗りかご内カメラ２１や、エレベーターの乗りかご２４内下部に設けた荷重センサ２２からも利用者数の情報や、エレベーターの乗りかご位置に基づいて、フロア別の乗車人数や、降車人数を把握することが可能となる。ここでは、サービス要求信号Ｓ４および映像信号Ｓ５は、これら信号を発生した時刻の情報とともに記憶されることで、過去における経験情報として利用される。これにより過去のある場面（曜日、季節など）、ある時刻における利用者の行動や、態様が統計的に把握される。例えば、出勤時、昼食時、退勤時間などでの利用者の移動状況の概要が把握可能である。従って、同じような将来の場面では、個人単位では同一の動作はしないものの、ビル全体としてマクロに見た際に過去経験と同じような交通流を示すものと推定可能である。

受信部３６が得るこれらの情報には、乗りかごの行先情報を含んでいる。乗りかごの行先情報は、乗りかごの行先方向の情報、または行先階、または乗りかご位置の情報である。なお乗りかご位置の情報は、時系列的に把握することで行先の情報とすることができる。

サービス要求信号Ｓ４と映像信号Ｓ５が、過去における経験情報として利用されるものであるに対し、ビル管理システム６からのビル管理情報Ｓ６は、近未来における施設内での会議、イベントなどの行動予定（開催場所、出席者及びその在席場所）などが、ビル管理システム６に登録された情報であり、これによれば、例えば本日の３時からの会議のときに各階からの利用者の動きが予測可能である。

また公共機関管理情報Ｓ２から、当日の公共機関の運行情報として、例えば列車遅れとその程度が把握できれば、特に出勤時の利用者の移動動向が、遅れのない通常時の移動動向とは相違し、変更されることが予測可能である。この事から明らかなように、公共機関管理情報Ｓ２は、過去における経験情報あるいは近未来における予定から定まる予測の補正情報として利用することができる。

このようにして、学習部３１は、通常のエレベーターの利用される利用人数を日々学習する。学習部３１で学習した過去経験データは、例えば図３のように整理され記憶されている。

図３は、例えば過去実績乗り人数の記憶フォーマットを例示しており、過去の日時ごとに、各階での乗降者数と、階別の上り下り別の乗車率の情報を関連付けして記憶している。過去実績降り人数の記憶フォーマットも同様形式で作成される。なお、上記記憶フォーマットは、日毎に例えば５分の時間帯毎に人数把握されて記憶され、かつ過去の長期にわたり蓄積した情報を備えるのがよい。この５分は、エレベーターの設置計画時に使用する尺度に用いられる時間幅であって、これに限らない。例えば、エレベーターの一周時間毎に案件毎に定める方式、或いは５分以外の固定幅を指定する方式でも良い。更に分解能は１分刻みに算出しておき、適宜、５分、１０分と加工する方式でも良い。また過去経験データには、付随情報として会議や各種イベントなどの行事情報を含んでおくのがよい。学習部３１で学習した過去経験データは、過去経験として、以下の処理において予測処理に利用される。

階床別人数予測部３２では、過去経験や、当日の会議予定、などから、例えば現時点からある任意の時間幅における人の動き、或いは学習部が認識した当該ビルの交通流における人の動きを階床別に人数予測する。図４ａは、階床別人数予測部３２で予測した予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例、図４ｂは、階床別人数予測部３２で予測した予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示している。

予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２は、上段から順次時刻データＤ１、Ｄ６、階床データＤ２、Ｄ７、予測人数データＤ３、Ｄ８、実人数データＤ４、Ｄ９、予測精度データＤ５、Ｄ１０で構成されている。階床別人数予測部３２では、これらテーブルの内、上から３段目までのデータを図３の過去経験データなどを用いて形成している。

例えば予測乗り人数テーブルＴＢ１について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの５分間を表している）では、各階（ここでは１階から８階まで）の乗り人数は、それぞれ２０、９、７、１４、１３、７、８、５人であると予測したことを示している。また例えば予測降り人数テーブルＴＢ２について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの５分間を表している）では、各階（ここでは１階から８階まで）の降り人数は、それぞれ２０、５、９、１５、１１、１５、１８、１１人であると予測したことを示している。

なお、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の作成手法に関して、前記したように過去の経験や本日の予定を考慮して作成することができ、さらには本日の列車遅れなどを考慮して補正することにより、精度を高めて求めることができる。

精度検証部３３では、階床別人数予測部３２で作成した上位３段のデータにさらに下位２段の情報を実経験に基づいてデータ追加する。図５ａは、精度検証部３３で追加した実データを含む予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例、図５ｂは、精度検証部３３で追加した実データを含む予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示している。

この事例では、例えば予測乗り人数テーブルＴＢ１について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの５分間を表している）では、各階（ここでは１階から８階まで）の乗り人数を、それぞれ２０、９、７、１４、１３、７、８、５人であると予測したが、実際には１８、１３、１０、１９、１４、１４、１０、９人であり、夫々の精度は８２、３８、６０、７５、９２、８８、９５、９０％であったことがわかる。

またこの事例では、例えば予測降り人数テーブルＴＢ２について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの１０分間を表している）では、各階（ここでは１回から８階まで）の降り人数は、それぞれ２０、５、９、１５、１１、１５、１８、１１人であると予測したが、実際には１７、１３、１５、１２、１２、１７、１９、１０人であり、夫々の精度は８９、６９、７０、７４、９３、５０、８０、５６％であったことがわかる。

これらの精度は、ある時間幅毎に毎々算出される。ここで時間幅は、前述のとおり、交通計算にて利用する尺度に基づいて設定されており、これに限らない。算出された精度は、学習部３１に保存され、本実施例においては、時間帯別、階床別に保存される。保存形式は、交通流別、更には曜日や、イベント別に保存される形態でも良い。保存される精度情報は、前述のとおり、日々の予測情報と実測値によって算出され、次回の予測人数を算出する際に利用する。利用する方式は、当該時間帯、当該階床の過去の値を加重平均し、近日に重みが加わるような方式で算出する。また利用する方式はこれに限らず、１０日分の平均値前日の精度をそのまま使用する形式や、最大値を利用する方式でもよい。過去の算出された統計情報を統計学の手法を用いて、利用する方式が望ましい。

要求情報出力部３４では、精度検証部３３で求めた予測降り人数の情報を出力情報設定部３５からの設定情報に応じて適宜加工し、エレベーター運行管理システム３の外部に出力する。外部出力先は、ビル管理システム６や外部のシステム２として、公共機関管理システムなどである。

なお出力情報設定部３５からは、設定内容として例えば、時間幅や指定時刻などが与えられている。

要求情報出力部３４から出力される予測降り人数の情報の出力形式（表示形式）は、多くの場合に問われない。極端な場合には、加工を施さない生情報であってもよく、利用側であるビル管理システム６や外部のシステム２が、その利用目的に応じて適宜解釈し、加工して利用すればよい。以下に出力事例や、利用事例を説明する。

図６ａ、図６ｂは、時系列的な予測降り人数についての出力事例を示す図であり、基本的には予測降り人数テーブルＴＢ２について、時刻データＤ６、予測人数データＤ８、実人数データＤ９、予測精度データＤ１０を、図６ａでは１分刻み、図６ｂでは５分刻みの時系列データとして纏めたものである。なお、１分刻み、５分刻みの区別、あるいは８時台の時刻は、出力情報設定部３５からの時間幅設定、時刻設定に従い定められている。

時系列的な予測降り人数の情報は例えば、ビルなどの施設の玄関にタクシーを配車するタクシー会社において利用可能であり、施設からの退出者により込み合う、従って利用者も増えると思われる予測時刻の前に配車しておくことで、効率的なタクシー配車を実現可能である。

なお、本情報はビル外に対して発信する情報以外にも、ビル内にて活用可能な事例が存在する。例えば、ビル内に所属されるテナント向けに時系列的な予測降り人数の情報を発信する。ビル内のテナントは、例えばレストランであれば、人員スケジュールを事前に的確に設定することが可能となる。また建屋の空調システムのスケジュールに本情報を活用して、事前に降車が多く見込まれるフロアに対して、人数に応じた空調出力を動作させ、快適な空間の提供が可能となる。

図７は、各階について乗降人数の予測値を表示、出力したものであり、図８はさらに実績値（点線）を重ね合せて表示出力したものである。本情報は、図５ａ、図５ｂを分かり易く図示したものである。例えば、ネットワーク８を介して、エレベーター運行管理システム３に対して、過去１日分の１時間毎の情報を要求し、前述に示した予測値と、実測値を出力する。当該情報をビル管理者向けに一日のビルの利用者状況を示すよう、ビルの管理室に設置される監視盤、或いはＰＣや、ビル管理向けのＷｅｂコンテンツ管理画面に本情報を出力し、ビル内の利用状況を可視化することで、管理者はビルのセキュリティや空調設備のスケジュールを柔軟に対応可能となる。なお、出力する方式は、予測値を含まず、実測値のみでも良い。

図９は、乗降人数を縦、横に配置し、現在のエレベーター利用状況を把握可能とするように表示、出力した事例である。縦横の乗降人数で定まる領域に応じて、通常利用、昼食し、上り、下りのピークなどが識別可能である。

図１０は、図１の階床別人数予測部３２における処理内容を具体的に例示したフロー図である。なお、この前提としては学習部３１での処理により、日々計測された時系列的な利用者数が、階別、上り下り方向別に乗車率の情報と共に把握され、図３の過去経験データが形成されているものとする。つまり、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２について、実人数データＤ４、Ｄ９に対応する過去経験データが、時系列的、かつ相当日数分確保、記憶されているものとする。また、過去の日々についてその日に行われたイベントや会議の情報を含めて記憶されているものとする。

図１０の処理の開始は、適宜のタイミングで行われてよいが、例えば前日に翌日１日分の情報として提供されるのであれば、前日の適当な時間で処理されることになる。あるいは、外部からの要求で提供するのであれば、要求があった時点で開始してもよい。

階床別人数予測部３２の最初の処理ステップＳ１００では、過去経験データなどを取り込む。この中には実人数データＤ４、Ｄ９、時刻データＤ１、Ｄ６、ビル管理情報Ｓ６などを含んでいる。処理ステップＳ１０１では、出力情報設定部３５から時間幅や指定時刻などの設定情報を取り込む。

処理ステップＳ１０２では、出力日（例えば明日）について判定する。出力日が平日か、休日か、あるいは一部休止かなどを判定して、図３の過去経験データから該当する条件のもののみを抽出する。処理ステップＳ１０３では、例えば、出力日が平日なら平日の過去経験データのみを抽出し、出力日が休日なら休日の過去経験データのみを抽出する。なお利用者について季節的な変動がある場合には、この点を考慮して抽出するのがよい。

処理ステップＳ１０４では、抽出した複数日分の時系列的利用実績について、時刻別の利用平均を求め、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８とする。なお、上記処理は階ごとの利用者数について行われているので、併せて、階床データＤ２、Ｄ７も得られている。

処理ステップＳ１０５では、ビル管理情報Ｓ６の有無を確認し、例えば本日の１５時から会議が開催予定されている場合には、処理ステップＳ１０６において、その開催規模に応じて利用者の動き、エレベーターの利用の仕方を反映して、処理ステップＳ１０４で求めた予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を修正する。なお、過去経験データの中に、この会議と同趣旨の会議が過去に実施された経験を有している場合には、その時の利用者情報を参考にして予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を修正するのがよい。

処理ステップＳ１０８では、公共機関管理情報Ｓ２の有無を確認し、例えば本日の８時にビルの最寄駅に到着予定の電車が遅れているという情報が得られている場合には、処理ステップＳ１０８において、その遅れの程度に応じて利用者の動き、エレベーターの利用の仕方を反映して、処理ステップＳ１０４、Ｓ１０６で求めた予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を修正する。

以上述べたように、過去実績を行動予定や公共機関の情報をもとに修正して、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を求める。

このようにして作成された予測降り人数は、エレベーター運行管理システム３の外部に提供されることで、提供先におけるシステムの運用に反映が可能である。これを通じて、より一層高度化された社会に実現に寄与することが可能である。

インターネットや計算機システムの高度利用化社会では、ビル単位での退出者の情報をビッグデータの一部として活用することができる、

１：ビルなどの施設、２：外部のシステム（公共機関管理システム）、３：エレベーター運行管理システム、４：各階の乗場エレベーターサービス要求装置、５：各階の監視カメラ、６：ビル管理システム、７ａ・・・７ｎ：エレベーター制御システム、８：通信手段、３１：学習部、３２：階床別人数予測部、３３：精度検証部。３４：要求情報出力部、３５：出力情報設定部、３６：受信部、３７：総合評価部、３８：割当て司令部、Ｓ２：公共機関管理情報、Ｓ４：サービス要求信号、Ｓ５：映像信号、Ｓ６：ビル管理情報、Ｓ７２：制御指令信号

Claims (12)

1. 施設内の複数のエレベーター装置を制御管理するためのエレベーター運行管理システムであって、
   エレベーター装置の利用者数や、乗りかごの行先情報を得る受信部と、該受信部から得られる利用者数と乗りかごの行先情報を過去経験データとして記憶し、学習する学習部と、該学習部の記憶情報を用いて乗場の階床別に利用者の降車人数を、時間帯別に、かつ乗場の階床別合計として予測する階床別人数予測部と、前記施設内において予測した降車人数を、エレベーター運行管理システム以外のシステムに対して出力する要求情報出力部を備えていることを特徴とするエレベーター運行管理システム。
2. 請求項１に記載のエレベーター運行管理システムであって、
   当該施設内の行事予定情報を得、前記行事予定情報と前記過去経験データとから乗場の階床別に利用者の降車人数を予測することを特徴とするエレベーター運行管理システム。
3. 請求項１または請求項２に記載のエレベーター運行管理システムであって、
   公共機関における運行情報を得、前記運行情報と前記過去経験データから乗場の階床別に利用者の降車人数を予測することを特徴とするエレベーター運行管理システム。
4. 請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のエレベーター運行管理システムであって、
   エレベーター運行管理システム以外のシステムに対して出力される、前記施設内において予測した降車人数に、実績としての降車人数、並びに予測精度の情報を付与して出力することを特徴とするエレベーター運行管理システム。
5. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のエレベーター運行管理システムであって、
   エレベーター運行管理システム以外のシステムに対して出力される、前記施設内において予測した降車人数は、予め設定された時間帯内における人数であり、時系列的な情報として提供されることを特徴とするエレベーター運行管理システム。
6. 請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のエレベーター運行管理システムであって、
   前記乗りかごの行先情報は、乗りかごの行先方向の情報または行先階または乗りかご位置の情報であることを特徴とするエレベーター運行管理システム。
7. 施設内の複数のエレベーター装置を制御管理するためのエレベーター運行管理システムによるエレベーター運行管理方法であって、
   エレベーター装置の利用者数や、乗りかごの行先情報を過去経験データとして記憶し、記憶した過去経験データを用いて乗場の階床別に利用者の降車人数を、時間帯別に、かつ乗場の階床別合計として予測し、前記施設内において予測した降車人数を、エレベーター運行管理システム以外のシステムに対して出力することを特徴とするエレベーター運行管理方法。
8. 請求項７に記載のエレベーター運行管理方法であって、
   当該施設内の行事予定情報を得、前記行事予定情報と前記過去経験データから乗場の階床別に利用者の降車人数を予測することを特徴とするエレベーター運行管理方法。
9. 請求項７または請求項８に記載のエレベーター運行管理方法であって、
   公共機関における運行情報を得、前記運行情報と前記過去経験データとから乗場の階床別に利用者の降車人数を予測することを特徴とするエレベーター運行管理方法。
10. 請求項７から請求項９のいずれか１項に記載のエレベーター運行管理方法であって、
    エレベーター運行管理システム以外のシステムに対して出力される、前記施設内において予測した降車人数に、実績としての降車人数、並びに予測精度の情報を付与して出力することを特徴とするエレベーター運行管理方法。
11. 請求項７から請求項１０のいずれか１項に記載のエレベーター運行管理方法であって、
    エレベーター運行管理システム以外のシステムに対して出力される、前記施設内において予測した降車人数は、予め設定された時間帯内における人数であり、時系列的な情報として提供されることを特徴とするエレベーター運行管理方法。
12. 請求項７から請求項１１のいずれか１項に記載のエレベーター運行管理方法であって、
    前記乗りかごの行先情報は、乗りかごの行先方向の情報または行先階または乗りかご位置の情報であることを特徴とするエレベーター運行管理方法。

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