JP7241041B2 - 提案システム及び提案方法 - Google Patents

Description

本発明は、提案システム及び提案方法に関する。

近年、交通インフラの老朽化や混雑による人身事故などにより鉄道輸送障害が多発している。駅構内での旅客の滞留は、されなる事故の発生に繋がる危険性があるため、駅構内の混雑を緩和することは解決すべき課題の一つである。

解決方法としては、駅の電光掲示板や個人へのメール配信により迂回や滞在といった行動を促す、旅客誘導が考えられる。また、輸送障害路線の迂回路線や混雑が発生している路線に対し、増便等を実施し運行情報を変更することも混雑緩和に効果的である。

特許文献１ではダイヤ乱れ時の旅客の行動を精度よく予測し、予測結果をもとに旅客の不満を最小とする適切な運転整理案を作成する。

特開２０１０－０１８２２１号公報

特許文献１では、計画ダイヤをもとに暫定運転整理案を生成し、旅客行動シミュレーションを行う。シミュレーション結果をもとに旅客の不満箇所を修正し、新たな暫定運転整理案の作成を繰り返し行う。繰り返し作成された暫定運転整理案のうち評価が最も良い暫定運転整理案が運転整理案として出力される。

しかし、特許文献１では、旅客誘導を同時に実施した場合の旅客行動を考慮できておらず、混雑緩和に有効的であると言えない。また、混雑が緩和できたとしても、損益が大きすぎるといったようなことが考慮できていない。特許文献１では、交通事業体が予め定めた制約を満たすような旅客誘導策と運行計画を提案することについては考慮されていない。

本発明の目的は、交通事業体が予め定めた制約を満たすような旅客誘導策と運行計画を提案することにある。

本発明の一態様の提案システムは、予測部と算出部と繰り返し判定部とを有し、旅客誘導情報と運行情報とを提案する提案システムであって、前記予測部は、目的地情報と、前記旅客誘導情報と前記運行情報の組み合わせであるパターンに基づいて、旅客が採用すると予測される旅客経路を算出し、前記算出部は、前記旅客経路と前記パターンに基づいて、第１の指標を算出して前記パターンごとに管理し、前記繰り返し判定部は、前記第１の指標が所定の制約条件を満たした前記パターンが存在するかを判定し、前記判定の結果、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在する場合には、前記所定の制約条件を満たした前記パターンを出力し、前記判定の結果、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在しない場合には、前記旅客誘導情報と前記運行情報の少なくとも一つを更新した前記パターンを生成し、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在すると判定されるまで、前記予測部に前記旅客経路の算出を繰り返し実行させることを特徴とする。

本発明の一態様の提案方法は、予測ステップと算出ステップと繰り返し判定ステップとを有し、旅客誘導情報と運行情報を提案する提案方法であって、前記予測ステップは、目的地情報と、前記旅客誘導情報と前記運行情報の組み合わせであるパターンに基づいて、旅客が採用すると予測される旅客経路を算出し、前記算出ステップは、前記旅客経路と前記パターンに基づいて、第１の指標を算出して前記パターンごとに管理し、前記繰り返し判定ステップは、前記第１の指標が所定の制約条件を満たした前記パターンが存在するかを判定し、前記判定の結果、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在する場合には、前記所定の制約条件を満たした前記パターンを出力し、
前記判定の結果、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在しない場合には、前記旅客誘導情報と前記運行情報の少なくとも一つを更新した前記パターンを生成し、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在すると判定されるまで、前記予測ステップに前記旅客経路の算出を繰り返し実行させることを特徴とする。

本発明の一態様によれば、交通事業体はあらかじめ定めた制約を満たすような旅客誘導策と運行計画を提案することができる。

実施形態の提案システムのシステム全体の基本構成図である。 実施形態の提案システムの流れを説明する図である。 経路、駅、路線に関する基本情報を格納するレコードを説明する図である。 行動条件、運行条件といった旅客誘導情報と運行情報の変更に必要な条件を格納するレコードを説明する図である。 入力される指標の優先度、混雑度目標、金額上限、増便可能数、目的地情報を格納するレコードを説明する図である。 旅客ごとの誘導案内、除外経路ＩＤ、期待値、必要費用などの情報を格納しておくレコードを説明する図である。 列車の運行情報であるダイヤグラムのレコード構造を説明する図である。 作成した誘導案内とダイヤグラムとその組み合わせ（パターン）を管理するレコードを説明する図である。 旅客が利用する経路の情報を格納しておくレコードを説明する図である。 旅客ごとに旅客誘導後の経路選択確率を算出するモデルのデータ構造を示す式である。 パターンと目的地情報から旅客の経路を予測する処理手順を示す図である。 パターンと旅客の経路、マスタデータから第一の指標と第二の指標を算出する処理手順を示す図である。 パターンを更新する処理手順を示す図である。 入力画面とシステムに出力を確認できる画面の例を示した図である。 出力として運行計画案と旅客誘導案と混雑率を確認できる画面の例を示した図である。

以下、図面を用いて、実施形態の提案システムについて詳細に説明する。実施形態の提案システムは、異常時に発生する諸問題（例えば混雑）を回避するような旅客誘導と運行計画変更の組み合わせを提案し、混雑緩和を実現するシステムに関するものである。

図１を参照して、実施形態の提案システムの全体構成について説明する。
提案システム１は、一般的なコンピュータである。実施形態では物理的に一つの計算機として説明するが、論理的あるいは物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムとして構成することもでき、同一の計算機上で個別のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。

提案システム１は、中央制御装置１１、キーボード、マウス等の入力装置１２、ディスプレイ等の出力装置１３、通信装置１４、主記憶装置１５、補助記憶装置１６を有する。これらはバスによって相互に接続されている。主記憶装置１５における、予測部２１、算出部２２、繰り返し判定部２３はプログラムである。以降、“○○部”と主体を記した場合は、中央制御装置１１が、補助記憶装置１６から各プログラムを読み出し、主記憶装置１５にロードしたうえで、各プログラムの機能（詳細後記）を実現するものとする。これらのプログラムは、予め定められた時間間隔（例えば１日おき、１週間おき、１ヶ月おきなど）に従って自動的に実行してもよいし、システム運用者が指示したタイミングで実行してもよい。これらのプログラムの詳細については後述する。

補助記憶装置１６は、マスタデータ３１、条件データ３２、入力データ３３、誘導情報３４、ダイヤグラム３５、パターン表３６、旅客の経路３７、モデルデータ３８を記憶する。提案システム１は、キーボードやマウスなどを備えており、計画者からの入力を受ける入力インタフェース及びディスプレイ装置やプリンタなどが接続され、プログラムの実行結果を計画者が視認可能な形式で出力する出力インタフェースを有している。

提案システム１は、ネットワーク４を介して、外部システム２及び外部サーバ３と通信可能である。ここで、外部システム２とは、例えば、運行ダイヤ計画システムであり、提案システムで出力した旅客の経路３７を送信し、運行ダイヤ計画システムの入力としてもよい。また、運行ダイヤ計画システムで算出された結果をダイヤグラム３５として提案システムで活用してもよい。

外部サーバ３とは、例えば自動改札機が読み取った旅客の改札通過人数を集計・管理するサーバ等であり、履歴データをネットワークを介して需要予測装置１で受信し、入力データ３１として蓄積して活用する。提案システムは５分、１０分、１５分などで一定周期で入力データ３１を受け付け、自動的に実行されるか、または、システム運用者が入力データ３１を入力したタイミングで実行するものとする。

提案システム１は、鉄道事業社が業務システムの一部として保有してもよいし、鉄道事業社とは異なるサービス事業社が保有して混雑予測結果の配信を鉄道事業社に対して行う事業形態であってもよい。

図２を参照して、実施形態の提案システムの動作について説明する。
最初に、目的地情報、パターン（旅客誘導情報と運行情報）群を受信する（ステップＳ１０１）。

次に、全てのパターンで第一の指標と第二の指標を算出したかを判定する（ステップＳ１０２）。判定の結果、全てのパターンで第一の指標と第二の指標を算出した場合には、制約を受信する（ステップＳ１０５）。判定の結果、全てのパターンで第一の指標と第二の指標を算出していない場合には、目的地情報、パターンから旅客の経路を予測する（ステップＳ１０３）。

次に、旅客の経路とパターンから第一の指標と第二の指標を算出する（ステップＳ１０４）。次に、第一の指標が制約を満たしたパターンが存在するかを判定する（ステップＳ１０６）。判定の結果、第一の指標が制約を満たしたパターンが存在する場合には、第一の指標が制約を満たしたパターンと第二の指標を出力する（ステップＳ１０７）。

判定の結果、第一の指標が制約を満たしたパターンが存在しない場合には、旅客の経路と未達情報から旅客誘導情報を生成する（ステップＳ１０９）。次に、未達情報から運行情報を生成する（ステップＳ１１０）。次に、旅客誘導情報と運行情報のどちらかまたは両方を更新したパターンを全組み合わせで生成する（ステップＳ１１１）。そして、第１の指標が制約を満たしたパターンが存在すると判定されるまで、旅客経路の算出を繰り返し実行する。

このように、目的地情報、旅客誘導情報と運行情報の組み合わせであるパターンから旅客が取ると予測される経路を人流シミュレーションを実施することで算出する（ステップＳ１０１からステップＳ１０３）。

出力された経路とパターンから第一の指標と第二の指標を計算し、パターンごとに管理する（ステップＳ１０４）。もし、第一の指標が制約条件を満たした場合はパターンと第二の指標を出力し処理を終了する（処理ステップＳ１０５からＳ１０８）。

第一の指標が制約条件を満たさなかった場合は旅客誘導情報の変更と運行情報の変更を実施し、どちらか一つ以上が更新されたパターンを生成して再度経路を算出する（ステップＳ１０９からステップＳ１１１）。

上記旅客誘導情報の変更手法としては例えば、旅客ごとの行動の期待値を算出し、一番期待値が高い結果を旅客誘導情報として出力する方法が考えられる。上記手法以外の旅客誘導情報変更手法があれば利用してもよい。また、上記運行情報の変更手法として例えば、制約を満たしていない路線に対し、増便したダイヤグラムを出力する方法が考えられる。上記手法以外の運行情報変更手法があれば利用してもよい。

図３は補助記憶装置１６に格納されるマスタデータ３１のデータ構造を示す図である。ここでは代表例として駅マスタ１００、路線マスタ１０１、経路マスタ１０２について説明する。

駅マスタ１００は、駅ＩＤ、駅名、所有会社、所在地などの情報を含む。他に緯度経度情報や駅構内の設備情報（監視カメラの設置状況など）を含めてもよい。

路線マスタ１０１は、路線ＩＤ、路線名、運営会社などの情報を含む。他に管轄区の情報などを含めてもよい。経路マスタ１０２は、乗車駅から降車駅までの経路を識別するための経路ＩＤ、乗車駅ＩＤ、降車駅ＩＤ、などの情報が対応付けて記憶されている。

また、経路マスタ１０２は、乗車駅から降車駅まで乗り換えた回数分の路線ＩＤ、乗換乗車駅ＩＤ、乗換降車駅ＩＤも含まれており、最後に、乗車駅から降車駅までに乗車する乗車路線数、所要時間、料金などの情報が対応付けて記憶されている。また経路ＩＤに対して選択確率が対応付けて記憶されており、これは乗車駅から降車駅までの経路が複数存在した場合に、どの経路が利用されやすいかを確率で算出した結果を格納する。これは最短時間距離で求めてもよいし、最安価経路で求めてもよい。

マスタデータ３１は、新しい駅や路線の追加や駅の廃止などに伴い、更新が必要となる。更新作業は実際の新駅・新線開業時にシステム運用者により実施される。また、数年先に予定されている新駅開発計画を見越した需要予測を行いたい場合には、新駅を追加した架空のマスタデータを整備する必要がある。この場合は、システム運用者もしくは提案システム１の利用者（交通事業社など）が架空のマスタデータ作成作業を実施する。このように提案システム１では、複数のマスタデータの管理が必要になる。交通事業体は分析の用途に応じて、マスタデータを指定し、利用することになる。

図４は補助記憶装置１６に格納される条件データ３２のデータ構造を示す図である。ここでは、代表例として行動条件２００、旅客行動傾向２０１、運行条件２０２、指標マスタ２０３について説明する。

行動条件２００は、行動情報、滞在時間、行動ＩＤ、駅ＩＤ、時間帯などの情報を含む。他に管轄区の情報などを含めてもよい。行動条件２００は、駅ＩＤと時間帯に対して取り得る行動を列挙したデータである。行動条件２００は、あらかじめユーザーが入力してもよいし、駅ＩＤに対して路線数が１つしかない場合は「迂回路を利用」といった行動条件は作成できないといった前提情報から作成してもよい。行動ＩＤは行動情報、駅ＩＤ、時間帯ごとに作成され、駅や時間帯によって取ることができない行動だった場合は行動条件２００に追加しないことが望ましい。

旅客行動傾向２０１は、旅客ＩＤ、行動ＩＤ、期待値、コスト効用値の情報などを含む。旅客行動傾向は旅客ＩＤごとに異常時に取りうる行動を示したデータである。期待値、コスト効用値は適当な初期値を入力し、異常時のデータを取得するたびに値を更新してもよい。運行条件２０２は路線ＩＤ、一本当たりの増便コストなどの情報を含む。他に管轄区の情報などを含めてもよい。運行条件２０２は、路線に対して増便一本当たりにかかる費用を管理する。これはあらかじめ交通事業体が入力してもよいし、過去の運行履歴と費用から統計的に算出してもよい。

指標マスタ２０３は、指標ＩＤ、評価指標などの情報を含む。他に路線の情報などを含めてもよい。指標マスタは入力された指標ＩＤが何を示すか管理するデータである。他の指標として従事者の労働時間や消費電力などを加えてもよい。行動条件２０１と旅客行動傾向２０１と運行条件２０２は、新しい駅や路線の追加や駅の廃止、施設の開閉時間などに伴い、更新が必要となる。更新作業は実際の新駅・新線開業時にシステム運用者により実施される。

図５は、補助記憶装置１６に格納される入力データ３３のデータ構造を示す図である。
入力データ３３には、ユーザー入力されたデータを保持する。この時、ユーザー入力ではなくシステム入力でもよい。ここでは、その代表例として指標の優先度３００、混雑度目標３０１、金額上限３０２、増便可能数３０３、目的地情報３０４について説明する。

指標の優先度３００は、優先度、指標ＩＤなどを含む。指標の優先度３０１は、ユーザーが制約として達成したい順番とその指標を示すデータで、優先度に１が格納されている場合は第一の指標、優先度に２が格納されている場合は第二の指標を示す。指標ＩＤは、指標マスタ２０２に対応する形で紐づける。このほかの優先度として３、４として追加していき第三の指標、第四の指標と追加してもよい。

混雑度目標３０１は、指標ＩＤ、路線ＩＤ、目標値などを含む。指標ＩＤは、
指標マスタ２０２に対応する形で紐づける。路線ＩＤは駅ＩＤなどの情報に変更してもよい。他に駅ＩＤの情報を加えてもよい。混雑度目標は路線などに対する混雑度の目標値を示しており、目標値は面積当たりの人数の割合でもよいし、人数でもよい。また、目標値はユーザー入力で適当に決めてもよいし、過去のデータから統計値を外部入力してもよい。

金額上限３０２は、指標ＩＤ、コストなどの情報を含む。金額上限３０２では、混雑を解消するために交通事業社が支払えるコストを入力する。コストは金額として日本円を入力してもよいし、交通事業体が保有する独自のポイントを入力してもよい。また、コストはユーザーの入力で決めてもよいし、過去のデータから統計値を外部システム２から入力してもよい。

増便可能数３０３は、例えば、指標ＩＤ、路線ＩＤ、時間帯、可能数を含む。増便可能数３０３では、例えば、路線、時間帯ごとに可能な増便数を入力する。指標ＩＤは指標マスタ２０２に対応する形で紐づける。この増便数は、手入力で一意に決定した値を入力してもよいし、過去の増便数の統計値を外部システム２から入力してもよい。

目的地情報３０４は、例えば、旅客ＩＤ、入場駅ＩＤ、出場駅ＩＤ、入場時刻、出場時刻が格納される。旅客ＩＤは旅客ごとの識別子であり、ＩＣカード利用履歴等と紐づけてもよい。入場駅ＩＤ、出場駅ＩＤはそれぞれ駅ごとの識別子であり、マスタデータ３１の駅マスタ１００によって定義される。目的地情報３０４は、旅客があらかじめ入力してもよいし、旅客が過去に利用した入場駅、出場駅、入場時刻、出場時刻の統計値でもよい。

図６は補助記憶装置１６に格納される誘導情報３４のデータ構造を示す図である。
更新前４００は、繰り返し判定部２３で更新される前の旅客誘導情報を意味する。更新後４０１は、繰り返し判定部２３で更新された後の旅客誘導情報を意味する。更新前４００と更新後４０１は格納されるデータの種別が同一であるため、代表して変更前４００で説明する。

変更前４００は、旅客ＩＤ、行動ＩＤ、除外経路ＩＤ、期待値などの情報を含む。変更前４００は、旅客ＩＤに紐づく行動ＩＤを旅客誘導として実施し、誘導に従うかどうかの期待値を格納する。このとき、旅客ＩＤは目的地情報３０４の旅客ＩＤに紐づけ、行動ＩＤは行動条件２００の行動ＩＤに紐づける。期待値は、行動条件２００と旅客行動傾向２０１を用いて算出してもよい。

図７は補助記憶装置１６に格納されるダイヤグラム３５のデータ構造を示す図である。
更新前５００は、繰り返し判定部２３で更新される前の運行情報を意味する。更新後５０１は、繰り返し判定部２３で更新された後の運行情報を意味する。更新前５００と更新後５０１は、格納されるデータの種別が同一であるため、代表して変更前５００で説明する。

更新前５００は、列車の識別子である列車番号、路線ＩＤ、駅１ＩＤ、駅２ＩＤ、時刻１、時刻２、列車に対して乗員の許容値を示すキャパシティ、乗員人数等の情報を含む。ダイヤグラムには計画ダイヤを初期値として入力しておくことが望ましい。

図８は、補助記憶装置１６に格納されるパターン表３６のデータ構造を示す図である。
パターン表３６は、パターンＩＤ、旅客誘導、運行計画、指標１、指標２、混雑度、金額、増便数、未達情報などの情報が格納される。パターンＩＤは旅客誘導情報と運行情報のパターンに対するＩＤである。旅客誘導では、誘導情報３４が更新前４００か更新後４０１かを判断する情報を格納する。同様に、運行計画では運行情報３５が更新前５００か更新後５０１かを判断する情報を格納する。

指標１、指標２、混雑度、誘導コスト、増便数は、図１２の算出部２２、もしくは図１３の繰り返し判定部２３が実行されるたびに更新される。指標１には第一の指標の計算結果を格納する。同様に指標２では第二の指標の計算結果を格納する。混雑度には例えば算出部２２で計算された混雑度を格納する。誘導コストは例えば繰り返し判定部２３の旅客誘導情報更新処理（処理ステップＳ４０６）が実施された場合、誘導に必要とされた金額を格納する。増便数は、例えば、繰り返し判定部２３の運行情報更新処理（処理ステップＳ４０７）が実施された場合、増便した路線と増便数を格納する。未達情報には処理ステップＳ４０６で抽出した路線ＩＤや駅ＩＤを格納する。

図９は、補助記憶装置１６に格納される旅客の経路３７のデータ構造を示す図である。
旅客の経路３７は、パターンＩＤ、旅客ＩＤ、出発時刻、到着時刻、経路ＩＤなどの情報を含む。旅客の経路３７は、予測部２３で算出された旅客が取りうると予測される経路を格納する。パターンＩＤは、パターン表３６に紐づけられ、経路ＩＤは経路マスタ１０２に紐づけられる。

図１０は、補助記憶装置１６に格納されるモデルデータ３８のデータ構造を示す図である。
モデルデータ３８は、行動ＩＤ、式、対象経路、時間加算などの情報を含む。モデルデータ３８は、行動ＩＤ毎に変化する経路選択確率の式を示し、行動ＩＤ毎に格納されている。対象経路は行動ＩＤの行動を実施する経路を意味しており、例えば、除外経路は誘導情報３４に格納された除外経路を意味する。また、全経路は旅客が取りうる全経路を意味する。モデルデータは新しい駅や路線の追加や駅の廃止、施設の開閉時間などに伴い、更新が必要となる。更新作業は実際の新駅・新線開業時にシステム運用者により実施される。

図１１は、図９に示した旅客の経路３７を生成し、補助記憶装置へ格納する処理手順である予測部２１を説明する図である。
まず、主記憶装置１５の予測部２１は、補助記憶装置１６に記憶されているパターン表３８を読み込む（処理ステップＳ２０１）。

パターン表３８からパターンを一つ抽出し、該当する誘導情報３４と運行情報３５、マスタデータ３１、目的地情報３０４、モデルデータ３８を読み込む（処理ステップＳ２０２）。

誘導情報で指定された旅客ごとの行動ＩＤの式を抽出する。抽出された式を用いて、誘導に従うかどうかの選択確率（以下、誘導確立という）を算出する。例えば、式の変数としてＸに経路マスタ１０２に選択確率、ａに誘導情報３４の期待値、ｂに金額を代入して確率Ｙを計算してもよい。また、ｂは金額に対しての期待値を算出する式を代入してもよいし、金額ごとにある一定の期待値を決定してもよい。

目的地情報３０４から旅客の取りうる経路を経路マスタ１０２から全て抽出し、それらの確率と誘導確率を正規化して旅客ごとの経路選択確率を算出する（処理ステップＳ２０３）。経路選択確率とダイヤグラム３０５を人流シミュレーションに入力し、旅客が選ぶと予測した経路を旅客の経路３７として出力する（処理ステップＳ２０４）。

抽出したモデルデータの時間加算が０ではない場合、人流シミュレーション時には記載の時間分出発時刻に加算し、シミュレーションを実施する。人流シミュレーションは外部システム２から呼び出してもよいし、本システム内部に組み込んでもよい。

図１２は図８に示したパターン表３６の第一の指標と第二の指標を更新し、補助記憶装置へ格納する処理手順である算出部２２を説明する図である。
まず、主記憶装置１５の算出部２２は、補助記憶装置１６に記憶されている条件データ３２とパターン表３８と旅客の経路３７を読み込む（処理ステップＳ３０１）。

算出部２２は、条件データ３２とパターン表３８と旅客の経路３７から第一の指標および第二の指標を計算し（処理ステップＳ３０２）、その結果をパターン表３８に格納する（処理ステップＳ３０３）。

第一の指標および第二の指標の計算方法は、例えば旅客人数であった場合、路線ＩＤや駅ＩＤに対しある一定時間で人数を集計したものが指標として格納してもよい。また、指標が混雑度であった場合、上記旅客の人数の計算方法に対し、面積当たりの人数としてもよい。金額であった場合は、クーポン等の発行数と路線毎の増便費用＊増便数の合計を指標として出力してもよい。

図１３は、図８に示したパターン表３６のうち第一の指標が制約を満たす場合に、第二の制約とパターンを出力し、第一の指標が制約を満たさない場合に、誘導情報３４とダイヤグラム３５とパターン表３６を更新し、補助記憶装置１６へ格納する処理手順である繰り返し判定部２３を説明する図である。

まず、主記憶装置１５の繰り返し判定部２３は、補助記憶装置１６に記憶されている入力データ３３とパターン表３６を読み込む（処理ステップＳ４０１）。読み込んだ入力データ３３の指標の優先度３００の優先度が１のデータと同じ指標ＩＤのデータを混雑度目標３０１や金額上限３０２や増便可能数３０３などから抽出する（以下、優先データという）。

優先データとパターン表３６の第一の指標を見比べ、第一の指標が優先データの結果を満たした場合は、制約を満たしたパターンを抽出し（処理ステップＳ４１１）、パターン案３６に該当する誘導情報３４とダイヤグラム３５と第二の指標を出力し（処理ステップＳ４１２）処理を終了する。第一の指標が制約を満たすとは、例えば、パターン表３６で予測される混雑度が混雑度目標３０１以下であることとしてもよい。

優先データとパターン表３６の第一の指標を比べ、第一の指標が優先データの結果を満たさなかった場合は、入力データ３１を受信し（処理ステップＳ４０３）、パターン表３６の誘導コストが入力データの金額上限３０２を超える、かつ、パターン表３６の増便数が増便可能数３０３を超えた場合、パターン表３６に該当する誘導情報３４とダイヤグラム３５と第二の指標を出力し（処理ステップＳ４１２）処理を終了する。第一の指標が制約を満たさないとは、例えば、パターン表３６で予測される混雑度が混雑度目標３０１以上であることとしてもよい。処理ステップＳ４０４により、第一の指標を満たせずとも、必ずパターン表３６に格納される誘導情報３４とダイヤグラム３５のパターンを出力する。

パターン表３６の誘導コストが入力データの金額上限３０２を超えない、または、パターン表３６の増便数が増便可能数３０３を超えない場合、制約を達成できなかった第一の指標をパターン表３６に格納する（ステップＳ４０５）。パターン表３６内で第一の指標が制約を満たすことに最も近いデータを選択し、該当する路線の旅客の経路３７を抽出する（処理ステップＳ４０６）。例えば、第一の指標が混雑度だった場合は、混雑度が一番低いパターンをパターン表３６から抽出する。

誘導情報３４の更新後４０１に格納されているデータを更新前４００に上書きし、更新後を初期化する。抽出された旅客の経路３７に該当する駅の行動条件２００を抽出し、旅客の経路３７と行動条件２００より旅客行動傾向を抽出し、誘導情報３４の更新後４０１に格納する（処理ステップＳ４０７）。例えば、路線ＩＤ２０００の混雑度が制約を満たさなかった場合、旅客の経路３７からは旅客ＩＤ８０００００１が抽出される。また、経路マスタ１０２を参照し、利用される駅ＩＤの行動条件２００を抽出する。抽出された旅客の経路３７に該当する旅客ＩＤおよび、抽出された行動条件２００に該当する行動ＩＤを旅客行動傾向２０１から抽出し、一番期待値の高いレコードを誘導情報３４の更新後４０１に格納する。また、処理ステップＳ４０７は外部システム２の例えば旅客誘導システムなどから旅客誘導案を出力してもよい。

次に、ダイヤグラム３５の更新後５０１に格納されているデータを更新前５００に上書きし、更新後を初期化する。抽出した旅客の経路３７から対象の路線ＩＤを抜き出し、増便数を任意の数だけ増やしたダイヤグラムを生成し、ダイヤグラム３５の更新後５０１に格納する（処理ステップ４０８）。この時、増便以外の処理として、運行間隔の変更や減便を実行してもよい。また、処理ステップ４０８は、外部システム２の例えば運行ダイヤ計画システムから出力してもよい。

次に、誘導情報３４の更新前４００と更新後４０１、ダイヤグラム３５の更新前５００と更新後５０１のパターンを生成し、金額と増便数を格納し、必ず更新後を含むパターンの組み合わせ、例えば、誘導情報３４の更新前４００とダイヤグラム３５の更新後５０１のようなパターンを出力する（処理ステップ４０９）。

金額は処理ステップ４０７が実行されるたびに更新し、金額は処理ステップ４０９を実行する前のパターン表から一定金額ずつ増減してもよいし、繰り返した回数によって増減するモデルを作成してもよい。また、増便数は処理ステップ４０８が実行されるたびに更新する。パターンは誘導情報とダイヤグラムの組み合わせを示し、一つ以上が更新後の情報とする。このため一度に生成されるパターンは「更新前４００-更新後５０１」、「更新後４０１-更新前５００」、「更新後４０１-更新後５０１」である。

図１４は、提案システム１のユーザー（混雑緩和策計画員・指令員）が混雑緩和策を思案する際にユーザー入力に必要なデータや制約を入力する画面及び出力画面の一例を示した図である。

画面Ｉ１００内上部には５つの入力項目があり、（１）が増便可能数３０３、（２）が金額上限３０２、（３）が混雑度目標３０１、（４）が目的地情報３０４、（５）が指標の優先度３００に該当する入力枠である。また、（６）で誘導情報３４の更新前４００の入力が可能である。（７）でダイヤグラム３５の更新前５００の入力が可能である。（１）、（２）、（３）、（４）、（５）の項目は必ず入力する必要がある。（１）、（２）、（３）、（４）、（５）の項目は手入力でも外部システム２から入力してもよい。

（６）、（７）の項目は任意入力である。（６）の項目が入力されなかった場合は、初期値として空データを入力してもよい。（７）の項目が入力されなかった場合は、初期値として計画ダイヤグラムを入力してもよい。画面Ｉ１００上部の例でいえば、例えば、（３）混雑度目標値の対象は路線でなくても駅単位でもよい。また、増便可能数についても路線単位ではなく出発駅と到着駅（例えば“ＳＡ駅－ＳＢ駅”）を指定する方法や“全駅－全駅”という指定方法でもよい。

また、出発駅と到着駅の組み合わせが複数であってもよく、その場合は出発駅と到着駅の組み合わせリストをテキストファイルなどの形式で用意し、それをアップロードするインタフェースがあってもよい。駅や路線の他にも市町村の単位で指定する方法やユーザーが自由に駅の組み合わせリストを定義する方法も考えられる。画面Ｉ１００内下部は出力結果を確認できる画面の一例である。

画面Ｉ１００内下部では、第一の指標が制約を満たしたパターンをパターン表３６から抽出し、該当する旅客誘導情報３４とダイヤグラム３５とパターン表３６に格納された第二の指標の値を出力する。表示結果は全て載せてもよいし、特定の条件、第二の指標が最良のパターンなどを載せてもよい。第二の指標が最良とは例えば、予測されたコストが最小であることとしてもよい。

画面Ｉ１００内下部では該当するパターンの第一の指標、第二の指標などを表示させてもよい。パターンのボタンをクリックすると画面Ｉ１０１に遷移する。この時、遷移をさせずに画面Ｉ１００上で画面Ｉ１０１を表示させてもよい。

図１５は提案システム１の出力案を表示する画面の一例を示した図である。画面Ｉ１０１内には作成したダイヤグラム３５、旅客誘導情報３４、パターン表３６記載の第一の指標や第二の指標などを表示し、ユーザーは変更点を確認することができる。

例えば、画面上部は運行情報として生成されたダイヤグラム３５を表示している。例では、路線ごとにダイヤグラムを表示しているが、対象路線全てのダイヤを一度に表示してもよいし、重ねて表示してもよい。画面下部は生成された旅客誘導情報を表示している。旅客ＩＤごとに配信した誘導を表示してもよいし、誘導内容ごとに人数を出力してもよい。

ユーザーは画面Ｉ１０１で詳細を確認後に配信ボタンをクリックすることで新規運行計画案と旅客誘導案を配信できる。また、戻るボタンを配置し、配信せず、画面Ｉ１００に戻ってもよい。この時、出力済みのパターンをクリックし、画面Ｉ１０１に遷移してもよいし、画面Ｉ１００で新たに入力を受け付けてもよい。

このように、本実施形態では、上述した各処理を行い、制約を満たすような旅客誘導情報と運行情報のパターンを算出することで、混雑緩和案の提案を実現する。

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。

また、上記の各構成は、それらの一部又は全部が、ハードウェアで構成されても、プロセッサでプログラムが実行されることにより実現されるように構成されてもよい。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 提案システム
２ 外部システム
３ 外部サーバ
４ ネットワーク
１１ 中央制御装置
１２ 入力装置
１３ 出力装置
１４ 通信装置
１５ 主記憶装置
１６ 補助記憶装置
２１ 予測部
２２ 算出部
２３ 繰り返し判定部
３１ マスタデータ
３２ 条件データ
３３ 入力データ
３４ 誘導情報
３５ ダイヤグラム
３６ パターン表
３７ 旅客の経路
３８ モデルデータ

Claims (15)

1. 予測部と算出部と繰り返し判定部とを有し、旅客誘導情報と運行情報とを提案する提案システムであって、
   前記予測部は、
   目的地情報と、前記旅客誘導情報と前記運行情報の組み合わせであるパターンに基づいて、旅客が採用すると予測される旅客経路を算出し、
   前記算出部は、
   前記旅客経路と前記パターンに基づいて、第１の指標を算出して前記パターンごとに管理し、
   前記繰り返し判定部は、
   前記第１の指標が所定の制約条件を満たした前記パターンが存在するかを判定し、
   前記判定の結果、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在する場合には、前記所定の制約条件を満たした前記パターンを出力し、
   前記判定の結果、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在しない場合には、前記旅客誘導情報と前記運行情報の少なくとも一つを更新した前記パターンを生成し、
   前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在すると判定されるまで、前記予測部に前記旅客経路の算出を繰り返し実行させることを特徴とする提案システム。
2. 前記算出部は、
   前記旅客経路と前記パターンに基づいて、前記第１の指標と共に前記第１の指標とは異なる第２の指標を算出して前記パターンごとに管理し、
   前記繰り返し判定部は、
   前記判定の結果、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在する場合には、前記所定の制約条件を満たした前記パターンと前記第２の指標を出力することを特徴とする請求項１に記載の提案システム。
3. 前記予測部は、
   前記パターンに紐づく前記旅客誘導情報、前記パターンに紐づく前記運行情報、誘導に従うかどうかの経路選択確率を格納した経路マスタを含むマスタデータ、前記経路選択確率を計算するための経路選択確率計算モデル及び前記目的地情報を読み込み、
   前記経路マスタと前記旅客誘導情報を前記経路選択確率計算モデルに入力して前記経路選択確率を更新し、
   前記運行情報、前記経路選択確率及び前記目的地情報を人流シミュレーションに入力して前記旅客経路を算出することを特徴とする請求項１に記載の提案システム。
4. 前記予測部は、
   前記目的地情報として、入場駅の情報及び出場駅の情報を用い、
   前記旅客誘導情報として、迂回路の利用、滞在又は取り止めを含む行動情報を用い、
   前記運行情報として、ダイヤグラムを用いることを特徴とする請求項１に記載の提案システム。
5. 前記算出部は、
   前記第１の指標として、予測される混雑度を算出し、
   前記第２の指標として、予測されるコストを算出することを特徴とする請求項２に記載の提案システム。
6. 前記繰り返し判定部は、
   前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在しない場合には、前記旅客経路と未達情報から前記旅客誘導情報を生成し、
   前記未達情報から前記運行情報を生成し、
   前記旅客誘導情報と前記運行情報の少なくとも一つを更新することを特徴とする請求項１に記載の提案システム。
7. 前記繰り返し判定部は、
   前記判定の結果、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在しない場合に、
   旅客行動傾向として旅客ごとの行動の期待値を算出し、最も高い前記期待値に基づいて前記旅客誘導情報を生成し、
   前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たしていない路線に対し、増便した前記運行情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の提案システム。
8. 前記繰り返し判定部は、
   前記判定の結果、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在しない場合に、
   前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たしていない路線に対する増便数が上限に達した場合には、前記パターンを出力して前記旅客経路の算出の繰り返し実行を終了させることを特徴とする請求項１に記載の提案システム。
9. 前記繰り返し判定部は、
   前記第１の指標としての前記混雑度が所定の目標値以下である場合に、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在するすると判定することを特徴とする請求項５に記載の提案システム。
10. 情報を出力するための出力装置を更に有し、
    前記出力装置は、
    前記旅客誘導情報と前記運行情報の組み合わせである前記パターンと前記第１の指標を表示することを特徴とする請求項１に記載の提案システム。
11. 予測ステップと算出ステップと繰り返し判定ステップとを有し、旅客誘導情報と運行情報を提案する提案方法であって、
    前記予測ステップは、
    目的地情報と、前記旅客誘導情報と前記運行情報の組み合わせであるパターンに基づいて、旅客が採用すると予測される旅客経路を算出し、
    前記算出ステップは、
    前記旅客経路と前記パターンに基づいて、第１の指標を算出して前記パターンごとに管理し、
    前記繰り返し判定ステップは、
    前記第１の指標が所定の制約条件を満たした前記パターンが存在するかを判定し、
    前記判定の結果、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在する場合には、前記所定の制約条件を満たした前記パターンを出力し、
    前記判定の結果、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在しない場合には、前記旅客誘導情報と前記運行情報の少なくとも一つを更新した前記パターンを生成し、
    前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在すると判定されるまで、前記予測ステップに前記旅客経路の算出を繰り返し実行させることを特徴とする提案方法。
12. 前記算出ステップは、
    前記旅客経路と前記パターンに基づいて、前記第１の指標と共に前記第１の指標とは異なる第２の指標を算出して前記パターンごとに管理し、
    前記繰り返し判定ステップは、
    前記判定の結果、前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在する場合には、前記所定の制約条件を満たした前記パターンと前記第２の指標を出力することを特徴とする請求項１１に記載の提案方法。
13. 前記予測ステップは、
    前記パターンに紐づく前記旅客誘導情報、前記パターンに紐づく前記運行情報、誘導に従うかどうかの経路選択確率を格納した経路マスタを含むマスタデータ、前記経路選択確率を計算するための経路選択確率計算モデル及び前記目的地情報を読み込み、
    前記経路マスタと前記旅客誘導情報を前記経路選択確率計算モデルに入力して前記経路選択確率を更新し、
    前記運行情報、前記経路選択確率及び前記目的地情報を人流シミュレーションに入力して前記旅客経路を算出することを特徴とする請求項１１に記載の提案方法。
14. 前記繰り返し判定ステップは、
    前記第１の指標が前記所定の制約条件を満たした前記パターンが存在しない場合には、前記旅客経路と未達情報から前記旅客誘導情報を生成し、
    前記未達情報から前記運行情報を生成し、
    前記旅客誘導情報と前記運行情報の少なくとも一つを更新することを特徴とする請求項１１に記載の提案方法。
15. 情報を出力するための出力ステップを更に有し、
    前記出力ステップは、
    前記旅客誘導情報と前記運行情報の組み合わせである前記パターンと前記第１の指標を表示することを特徴とする請求項１１に記載の提案方法。

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