JP7469271B2 - 動的時刻表管理システムおよび動的時刻表管理方法、動的時刻表管理システムを用いた交通ソリューションシステム - Google Patents

Description

本発明は、動的時刻表管理システムおよび動的時刻表管理方法、動的時刻表管理システムを用いた交通ソリューションシステムに関する。

主に首都圏の鉄道において、混雑を起因とした遅延の解消は課題となっており、経路案内システムや車上情報管理システムなどの多くの交通ソリューションシステムにおいてリアルタイムの遅延情報提供が求められる。

また、混雑を原因とした遅延によりさらに混雑が生じるといった形で、混雑と遅延は相互に影響しあうことが知られている。

特許文献１では、民鉄規模のダイヤに対応したダイヤ予測処理を実現し、ユーザインターフェイスの面でも指令員が操作しやすいシステムを提供する。

特許文献２では、リアルタイムに変動する運行状況に基づき、時々刻々運行予測を生成する場合でも、変動の少ない経路案内を可能とする。

特開２０１２－２４５８０１号公報 特開２０２１－４９８６３号公報

特許文献１では、現在の混雑を入力して遅延を予測するが、直近の実績混雑情報のみを考慮しており、混雑と遅延の相互作用による遅延の波及については考慮されていない。

また、特許文献２では、経路案内時に乗客ごとに余裕のある時刻表を提供するが、個人の使用経路に対する案内に特化しており、車上情報管理システムなどの乗客全体を対象とした交通ソリューションシステムには適用できない他、混雑と遅延の相互作用による遅延の波及については考慮されていない。

本発明は上記の課題に鑑みてなされたもので、混雑と遅延の相互作用による遅延の波及を考慮し、より実態に近い運行予測をリアルタイムに提供することが可能な動的時刻表管理システムおよび動的時刻表管理方法、動的時刻表管理システムを用いた交通ソリューションシステムを提供することにある。

上記課題を解決すべく、本発明の一つの観点に従う動的時刻表管理システムは、複数の停車場を含む路線における移動体の運行状況及び混雑予測を反映した動的時刻表を生成する動的時刻表管理システムであって、混雑予測を取得する混雑情報取得部と、運行状況に基づき、路線に含まれる停車時分及び走行時分の少なくとも一方を確率分布で表現した確率運行予測を生成する確率運行予測生成部と、混雑予測及び確率運行予測を用いて定めた書換時刻により、路線に含まれる停車場への到着時刻及び停車場からの出発時刻を書き換えた動的時刻表を作成する動的時刻表作成部を有し、動的時刻表作成部は、混雑予測をもとに算出する累積確率を用いて書換時刻を決定する。

本発明によれば、混雑と遅延の相互作用による遅延の波及を考慮し、より実態に近い運行予測をリアルタイムに提供することが可能な動的時刻表管理システムおよび動的時刻表管理方法、動的時刻表管理システムを用いた交通ソリューションシステムを実現することができる。

実施形態に係る動的時刻表管理システム及び関連システムのネットワーク構成例である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムのハードウェア構成例である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムの動的時刻表生成部のフローチャートである。 実施形態に係る動的時刻表管理システムの動的時刻表作成部のフローチャートである。 実施形態に係る動的時刻表管理システムの混雑予測情報のデータ構造例である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムの確率運行予測のデータ構造例である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムの混雑予測情報のデータ例である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムの混雑予測情報のデータ例である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムの書換時刻の算出方法例を説明するための図である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムの累積確率の算出方法例を説明するための表である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムの累積確率の算出方法例を説明するためのグラフである。 実施形態に係る動的時刻表管理システムの累積確率を算出するために必要なパラメータの例である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムの累積確率の算出方法例を説明するための表である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムの配信時刻表のデータ構造例である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムの配信時刻表のデータ構造例である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムを用いた交通ソリューションシステムにおけるユーザ端末、経路案内システム、配信部のシーケンス図である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムを用いた交通ソリューションシステムにおける経路案内システムにおける推奨経路生成部のフローチャートである。 実施形態に係る動的時刻表管理システムを用いた交通ソリューションシステムにおける経路案内システムと接続されているユーザ端末の入力画面例である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムを用いた交通ソリューションシステムにおける経路案内システムと接続されているユーザ端末の出力画面例である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムを用いた交通ソリューションシステムにおける車上情報管理システムと接続されているユーザ端末の入出力示画面例である。 実施形態に係る動的時刻表管理システムを用いた交通ソリューションシステムにおけるダイヤ計画支援システムと接続されているユーザ端末の入出力画面例である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている諸要素及びその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

なお、実施例を説明する図において、同一の機能を有する箇所には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

また、以下の説明では、情報の一例として「ｘｘｘデータ」といった表現を用いる場合があるが、情報のデータ構造はどのようなものでもよい。すなわち、情報がデータ構造に依存しないことを示すために、「ｘｘｘデータ」を「ｘｘｘテーブル」と言うことができる。さらに、「ｘｘｘデータ」を単に「ｘｘｘ」と言うこともある。そして、以下の説明において、各情報の構成は一例であり、情報を分割して保持したり、結合して保持したりしても良い。

なお、以下の説明では、「プログラム」を主語として処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ（Central Processing Unit））によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）及び／又は通信インターフェースデバイス（例えばポート）を用いながら行うため、処理の主語がプログラムとされても良い。プログラムを主語として説明された処理は、プロセッサ或いはそのプロセッサを有する計算機が行う処理としても良い。

なお、以降の説明において、"○○部は"と動作主体を記した場合、それは、プロセッサがメモリからプログラムである○○部の処理内容を読み出し、メモリにロードしたうえで○○部の機能（詳細後記）を実現することを意味する。

本実施形態の動的時刻表管理システムは、一例として以下のような構成を有する。

本実施形態の目的は、混雑による遅延が生じた場合でも、旅客が遅延による自身の予定への影響を把握できるようにする、交通事業者が遅延解消に向けた運行を行うことができるようにするといった、乗客と交通事業者の双方が満足のいく交通ソリューションを提供するため、混雑と遅延の相互作用による遅延の波及を考慮し、より実態に近い運行予測をリアルタイムに提供する動的時刻表管理システムあるいは動的時刻表管理方法を提供することである。

本実施形態における動的時刻表管理システムは、複数の停車場を含む路線における移動体の混雑予測情報を反映して時刻表を生成する動的時刻表管理システムであって、運行における各時刻（停車時分・走行時分など）を確率分布で表現した運行予測データを運行情報や混雑情報から生成する確率運行予測生成部と、運行予測データと累積確率から書換時刻を定め、書換時刻をもとに路線に含まれる停車場の到着時刻および出発時刻を書き換えた時刻表を作成する動的時刻表作成部とを有し、累積確率とは、確率分布における累積された確率を指し、混雑予測情報から得た時間単位ごとの混雑変動率を基に遅延の波及を考慮して算出される。

本実施例によれば、混雑による遅延の波及を踏まえたより実態に近い運行予測を、リアルタイムに行うことで、混雑による遅延が発生した場合、乗客が見知らぬ地でも今後の予定への影響を定量的に把握できたり、交通事業者が遅延解消の提案ができたりするようになり、乗客と交通事業者の双方が満足・納得のいく交通ソリューションの提供が可能となる。

以下、図面に基づいて本実施形態の動的時刻表管理システム及びこの動的時刻表管理システムを用いた交通ソリューションシステムについて説明する。ここでは、公共交通機関として鉄道を例にとって説明する。よって、請求項における停車場を駅とし、移動体を列車として記述する。

なお、本実施形態は、あらかじめ定められたルートを時刻表に基づき運行する公共交通に対して適用可能であり、鉄道に限るものではない。

図１は、本実施例の動的時刻表管理システム１０のブロック図と、動的時刻表管理システム１０に接続される関連システムを表す。

動的時刻表管理システム１０は、通信ネットワーク８１を通じてリアルタイムデータ配信システム２０と混雑予測システム３０と接続されている。これらは動的時刻表管理システム１０が必要とするデータを配信するシステムである。また、動的時刻表管理システム１０は、通信ネットワーク８２を通じて、交通ソリューションシステム４０と接続されている。

交通ソリューションシステム４０は、交通分野においてソリューションを提供するシステム全般を指すが、本実施例では、経路案内システム５０、車上情報管理システム６０、ダイヤ計画支援システム７０を例として記載する。

経路案内システム５０は、ユーザ端末５１と通信ネットワーク８３を介してつながれており、車上情報管理システム６０は、ユーザ端末６１及び自動運転装置６２と通信ネットワーク８４を介してつながれており、ダイヤ計画支援システム７０は、ユーザ端末７１と通信ネットワーク８５を介してつながれている。

通信ネットワーク８１、８２、８３、８４、８５は共通の通信ネットワークであっても良いし、それぞれ異なるプロトコルを用いるネットワークであっても良い。また、有線ネットワークまたは無線ネットワークのどちらでも良い。

リアルタイムデータ配信システム２０は、鉄道やバスなどの公共交通機関の運行に関するリアルタイムデータを随時外部に配信するシステムである。リアルタイムデータ配信システム２０が配信するリアルタイムデータは、例えば、運行情報データを含むものとする。運行情報データとは、ある時刻において路線に発生している遅延時間や、遅延を発生させた原因などを含むデータである。動的時刻表管理システム１０に接続されるリアルタイムデータ配信システム２０は、１台であっても良いし、複数台存在しても良い。

混雑予測システム３０は、例えば時刻表データやＯＤデータを基に今後の鉄道利用者の人流をシミュレーションし、各列車や各駅の混雑を予測するシステムである。ここで、ＯＤデータとは、移動する全乗客の出発駅と目的駅を組み合わせたデータである。ＯＤデータには出発駅と目的駅までの移動経路などが含まれても良い。また、混雑予測システム３０は、時刻表データに公共交通機関の事業者が年に数回程度策定する時刻表（以下「静的時刻表」）を用いても良いし、リアルタイムデータ配信システム２０が配信するリアルタイムデータを反映させた時刻表を用いて、現在の状況に合わせた混雑予測を行っても良いし、動的時刻表管理システム１０で生成した遅延の波及を考慮した時刻表（以下「動的時刻表」と呼ぶ）を用いて、先の遅延を加味した混雑予測を行っても良い。

経路案内システム５０は、例えば特開２０００－２０５９０号公報に開示された技術のような、時刻表の検索表示システムを指す。具体的には、ユーザ端末５１から受信した経路検索条件（例えば、出発駅や目的駅、利用日時など）に基づき、推奨される経路案内を提供するシステムである。本実施例では、経路案内システム５０は、静的時刻表を用いた経路案内だけでなく、動的時刻表管理システム１０が生成した動的時刻表に基づいて推奨経路を生成することができる。詳細については後述する。

経路案内システム５０は、ユーザ端末５１から任意のタイミングで送信される経路案内依頼に応じた経路案内であっても、事前に定義されたタイミングで自動で案内を更新する形態であっても良い。あるいは、動的時刻表管理システム１０が動的時刻表をＰＵＳＨ型で配信し、経路案内システム５０が動的時刻表を受信したタイミングで経路案内を行う形態であっても良い。

また、ユーザ端末５１は、一般の旅客が個人で所有する端末に限定されるものではなく、公共交通機関を提供する事業者が、旅客に対する乗り換え案内などの業務で使用する端末であっても良い。ユーザ端末５１として、例えば、携帯電話（いわゆるスマートフォンを含む）、携帯情報端末、眼鏡型や腕時計型のいわゆるウェアラブル型端末、ノート型やタブレット型やデスクトップ型のパーソナルコンピュータなどが挙げられる。ユーザ端末５１は、事業者が業務として使用する端末である場合には、駅構内に設置された案内ディスプレイや発車標であっても良い。経路案内システム５０は、複数台のユーザ端末５１と接続可能である。

車上情報管理システム６０は、例えば特開２０１７－３０４７３号公報に開示された技術のような、鉄道車両の運転支援装置、及び運転支援方法を利用したシステムを指す。本実施例においては、車上情報管理システム６０は、動的時刻表管理システム１０が随時生成する動的時刻表に基づいて走行時分を提案することで、混雑による遅延の波及を解消することも視野に入れた運転支援情報を作成することができる。

ユーザ端末６１は、車上の運転手が利用する車上装置に限らず、運転手が利用する端末であっても良く、その場合はユーザ端末５１と同様に様々な端末形態が想定される。車上情報管理システム６０は、複数台のユーザ端末６１と接続可能である。また、車上情報管理システム６０は、複数の自動運転装置６２とも接続可能であり、自動運転装置６２は、ここで受け取った運転支援情報を基に車両の自動運転を行う。

ダイヤ計画支援システム７０は、年に数回程度実施されるダイヤの改正時に基本ダイヤを作成する支援を行うシステムである。本実施例においては、ダイヤ計画支援システム７０は、動的時刻表管理システム１０が生成した動的時刻表に基づいて、混雑による遅延の波及を加味した各駅停車時分や各駅間の走行時分の提案を行い、基本ダイヤ策定の支援を行う。この際、動的時刻表管理システム１０はリアルタイム運行情報１１０の代わりに数日分の運行実績データを用いても良い。

また、ユーザ端末７１は、鉄道営業部が利用する端末を想定しており、ユーザ端末５１と同様に様々な端末形態が想定される。ダイヤ計画支援システム７０は、複数台のユーザ端末７１と接続可能である。

このように、動的時刻表管理システム１０は、様々な交通ソリューションシステム４０と接続することで、動的時刻表の活用先を得る。

図２に、動的時刻表管理システム１０のハードウェア構成例を示す。動的時刻表管理システム１０は、各種情報処理が可能な装置、一例としてコンピュータ等の情報処理装置から構成される。動的時刻表管理システム１０は、記憶装置９１、メモリ９２、ＣＰＵに代表される演算装置（以下単にＣＰＵと称する）９３、ＵＩ装置９４、通信装置９５を有する。

演算装置９３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等である。記憶装置９１は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの磁気記憶媒体、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの半導体記憶媒体等を有する。また、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の光ディスク及び光ディスクドライブの組み合わせも記憶装置９１として用いられる。その他、磁気テープメディアなどの公知の記憶媒体も記憶装置９１として用いられる。

記憶装置９１には、動的時刻表管理システム１０が実行する機能モジュール１００～１０８（図１参照）を実装するプログラム９６の他に、機能モジュールの実行に必要なデータあるいは機能モジュールによって生成されるデータ１０９～１１３（図１参照）などをデータ９７として保持する。動的時刻表管理システム１０の動作開始時（例えば電源投入時）にプログラム９６をこの記憶装置９１から読み出してメモリ９２上で展開、実行し、動的時刻表管理システム１０の全体制御を行う。また、記憶装置９１には、プログラム９６以外にも、動的時刻表管理システム１０の各処理に必要なデータ９７が格納されている。

あるいは、動的時刻表管理システム１０を構成する構成要素の一部がＬＡＮ（Local Area Network）を介して相互に接続されていてもよいし、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）を介して相互に接続されていてもよい。

メモリ９２は、ＲＡＭなどの揮発性メモリである。ＣＰＵ９３は、記憶装置９１に保持されるプログラム９６とデータ９７をメモリ９２に呼び出して実行する。ＵＩ装置９４は、図示しないキーボードやマウスなどの入力装置やディスプレイなどの出力装置に接続され、ＧＵＩを実現する。通信装置９５は、ネットワーク８１や８２を介して外部の関連システムとの通信処理を行う。

なお、図１に示したリアルタイムデータ配信システム２０、混雑予測システム３０、交通ソリューションシステム４０（経路案内システム５０、車上情報管理システム６０、ダイヤ計画支援システム７０を含む）も、動的時刻表管理システム１０と同様のハードウェア構成を有している。

以下、図１に示した動的時刻表管理システム１０の機能モジュール１００～１０７及びデータ１０９～１１３について説明する。

図３は、動的時刻表生成部１００（機能モジュール１０１～１０７を含む）全体の処理フローである。本処理は、動的時刻表管理システム１０が事前に決めたタイミングで開始しても良いし、リアルタイムデータ配信システム２０や混雑予測システム３０がデータをＰＵＳＨ型で配信する場合には、動的時刻表管理システム１０がそれらのデータを受信したタイミングで開始しても良い。

まず、リアルタイムデータ取得部１０１は、リアルタイムデータ配信システム２０からリアルタイムデータを取得する（Ｓ１１）。このとき、データに対してクレンジングを行い、所定のフォーマットにデータを変換することが望ましい。ここで得たデータはリアルタイム運行情報１１０として格納される。

次に、混雑情報取得部１０２は、混雑予測システム３０からデータを取得する（Ｓ１２）。このとき、データに対してクレンジングを行い、所定のフォーマットにデータを変換することが望ましい。ここで得たデータは混雑予測情報１１１として格納される。

ここで、混雑予測情報１１１のデータ例を図５に示す。混雑予測情報１１１は、列車番号１１１１、駅１１１２、乗車人数１１１３、降車人数１１１４、列車混雑度１１１５の各値を格納する領域を含む。列車番号１１１１は、列車を特定する名称あるいは識別コードである。駅１１１２は、駅を特定する名称あるいは識別コードである。乗車人数１１１３は、その駅でその列車に乗る人数を表す。降車人数１１１４は、その駅でその列車から降りる人数を表す。列車混雑度１１１５は、その列車がその駅を出発する際の混雑度を示しており、列車の定員に対する百分率で示されている。混雑予測情報は、この他にも、時刻表データと組み合わせて、時間ごとの各駅の滞在人数を算出したものを用いたりすることもできる。

次に、確率運行予測生成部１０３は、リアルタイム運行情報１１０や混雑予測情報１１１、前もって格納している時刻表１０９に基づいて、鉄道に関する将来の時間情報を確率的に予測し、確率運行予測１１２を生成する（Ｓ１３）。

確率運行予測１１２の例を図６に示す。確率運行予測で示す、鉄道に関する将来の時間情報は、駅の出発時刻、到着時刻そのものであっても良いし、走行時分（駅間の列車の走行時間）であっても良いし、停車時分であっても良い。また、各駅の各路線における乗換え所要時間や、各トイレの待ち時間などを定義しても良い。ここでは停車時分を例にして示す。

確率運行予測１１２は、列車番号１１２１、駅１１２２、時間１１２３、確率１１２４の各値を格納する領域を含む。列車番号１１２１及び駅１１２２は、列車番号１１１１及び駅１１１２と同様のデータである。時間１１２３は、停車時分として予測される値である。時間１１２３は、所定の時間幅を有する離散値として定義される。確率１１２４は、停車時分が時間１１２３の値となる確率である。本実施例では確率１１２４を百分率で示しており、同一列車番号、同一駅においてこの合計値は１００となる。

ここで、確率的に運行予測を行う手法には任意の手法を用いることができる。例えば、過去の実績の統計に基づき遅れ時間を予測しても良いし、列車の走行位置の関係性から走行位置の変化を予測しても良いし、遅れ時間の傾向に基づき遅延の拡大縮小を予測しても良いし、路線の運行情報から影響を予測しても良い。そのほか、駅構造や駅種別、列車種別、季節、天気、時間帯などが与える影響を加味して予測しても良い。複数の手法を組み合わせても良い。

最後に、動的時刻表作成部１０４は、リアルタイム運行情報１１０、混雑予測情報１１１から必要な情報を取りだし、確率運行予測１１２を基に時刻表の書換時刻を決定し、時刻表１０９を書き換え、配信時刻表１１３を生成する（Ｓ１４）。

以上が、動的時刻生成部全体に関するフローの説明である。

図４は、動的時刻表作成部１０４で実行される、動的時刻表作成Ｓ１４の詳細フローチャートである。まず、動的時刻表作成部１０４は、動的時刻表の作成に必要な、時刻表１０９、混雑予測情報１１１、確率運行予測１１２を読み込む（Ｓ１３１、Ｓ１３２、Ｓ１３３）。

次に、累積確率生成部１０５が、混雑変動率の計算を行う（Ｓ１３４）。

計算方法について、図７及び図８を参照しながら説明する。図７は、混雑予測情報１１１から、各駅の時間帯ごとの乗降人数を算出し、グラフ化したものである。図８は、混雑予測情報１１１から、各列車の駅ごとの乗降人数を算出し、グラフ化したものである。混雑変動率は、時間軸における混雑の変化の割合を示したものである。例えば、図７の場合、算出される各駅における混雑変動率（以下「駅混雑変動率」と記載する）は以下の式で示される。
駅混雑変動率＝（時間経過後の乗降人数―時間経過前の乗降人数）÷経過時間

具体的には、図７の７－１を見ると、時間が進むにつれ乗降人数は増えているので、混雑変動率は正の値になる。一方、図７の７－２を見ると、時間が進むにつれ乗降人数は減っているので、混雑変動率は負の値になる。また、データの粒度は、数分単位から時間単位まで任意の粒度で算出可能とする。さらに、駅混雑変動率は上記算出方法に限らず、ある時間単位の乗降人数を式で表し、式の微分をとることで傾きを算出しても良い。

図８の場合、各列車における混雑変動率（以下「列車混雑変動率」と記載する。）は以下の式で示される。
列車混雑変動率＝（ｎ駅先の乗降人数―該当駅の乗降人数）÷ｎ

具体的には、図８の８－１を見ると、Ａ駅での乗降人数よりＢ駅での乗降人数の方が少ないため、混雑変動率は負の値になる。一方、図８の８－２を見ると、Ｂ駅での乗降人数よりＣ駅での乗降人数の方が多いため、混雑変動率は正の値になる。

次に、累積確率生成部１０５は、上記混雑変動率を基に、累積確率の計算を行う（Ｓ１３５）。

累積確率計算について、図９、図１０、図１１、図１２、図１３を参照しながら説明する。

図９は、確率運行予測１１２の時間１１２３を横軸に、確率１１２４を縦軸にして確率分布を表したものである。ここでは例として、横軸の時間を停車時分とするが、上述した通り、対象となる時間はこれに限らない。時刻表を書き換えるにあたって、この確率分布の中から、実際に時刻表を書き換えるための書換時刻を一意に決定する必要がある。累積確率とは、確率分布の確率を書換時刻まで積み重ねた面積を表すものであり、０～１００％の値をとる。ここで、逆の言い方をすると、累積確率が決定すれば、累積確率を基に書換時刻を算出することができる。累積確率が大きくなるほど書換時刻も大きくなり、累積確率が小さくなるほど書換時刻も小さくなる。確率分布が正規分布に従う場合、累積確率が５０％のとき確率が最大となる書換時刻を取得できる。

図１０は、累積確率を決定する方法を述べた表である。例えば、駅混雑変動率が正である場合、一度遅延が発生すると、時間が経過するにつれ乗降人数はさらに増え、停車時分はより大きくなる方向に波及していく。よって、停車時分に関する累積確率は大きくなる。駅混雑変動率が負である場合、一度遅延が発生しても、時間が経過するにつれ乗降人数は減るため、停車時分への遅延の波及は少ない。よって、停車時分に関する累積確率は小さくなる。列車混雑変動率が正である場合、運転手は経験に基づき、今後の混雑による遅延を回避するべく早めに次駅に着くように努力をするだろう。よって、駅間の走行時分に関する累積確率は小さくなる。逆に、列車混雑変動率が負である場合、運転手は経験に基づき、今後混雑による遅延は解消すると見越して、余裕をもった走行を行うだろう。よって、駅間の走行時分に関する累積確率は大きくなる。

図１１は、ここまでで述べた累積確率の算出方法をグラフ化したものである。駅混雑変動率と停車時分における累積確率の関係は、駅混雑変動率が大きくなるほど累積確率も大きくなるので、例えば正の傾きを持つ線形関数のように表すことができる。この場合、停車時分の累積確率の振れ幅（最大値ＣＭ～最小値Ｃｍ）は０～１００％としても良いし、任意の値に設定しても良い。また、各事業者の特性に合わせて線形関数以外の関数を用いても良い。列車混雑変動率と走行時分における累積確率の関係は、列車混雑変動率が大きくなるほど累積確率は小さくなるので、例えば負の傾きを持つ線形関数のように表すことができる。走行時分の累積確率の振れ幅（最大値ＣＭ～最小値Ｃｍ）も同様に、０～１００％としても良いし、任意の値に設定しても良い。また、各事業者の特性に合わせて線形関数以外の関数を用いても良い。

図１２は、累積確率を算出するために必要なパラメータの例を示したものである。ここでは、累積確率と各混雑変動率の関係が１次の線形関数であると仮定してパラメータを示す。ここまでで記述した算出方法どおり、累積確率生成部１０５では、各混雑変動率から求まる累積確率が対象とする時分、累積確率の振れ幅（最大値ＣＭ～最小値Ｃｍ）、及び１次の係数である傾きを入力パラメータとして必要とする。なお、この例では、累積確率算出時に各混雑変動率を累積確率の振れ幅に合わせて正規化することとし、傾きは１または－１を入力している。また、ここで示したものはあくまで一例であり、累積確率と各混雑変動率の関係が複数次の線形関数になる場合は入力する係数は増え、線形関数とならない場合は関数そのものを入力パラメータとしても良い。

ここまで、駅混雑変動率を用いた停車時分の累積確率の算出方法、列車混雑変動率を用いた走行時分の累積確率の算出方法を説明したが、同様に他の鉄道に関する時間の累積確率も算出可能である。例えば、駅混雑変動率が正の場合、遅延によって駅構内はより混沌としていくことが考えられるので、乗り換え所要時間の累積確率は大きくなるなどが考えられる。

また、累積確率の算出には混雑変動率を用いるが、その他にも様々な要因を考慮して算出することも考えられる。

図１３にその一例を示す。例えば、時刻表書換対象である自列車が遅延している場合、走行時分を短くして回復を図ろうとするため、自列車遅延が大きいほど走行時分の累積確率を小さくすることで、より運転手の意思を反映した時刻に書換が可能となる。また、時刻表書換対象である列車の前列車が遅延している場合、間隔調整のため停車時分を長引かせる可能性が高まるため、前列車遅延が大きいほど停車時分の累積確率を大きくすることで、混雑以外の遅延要因にも対応した書換が可能となる。さらに、時刻表書換対象である列車の後続列車が書換対象駅で停車しない場合、書換対象の列車に乗ろうとする人が増え、停車時分が長引くことが考えられるため、後続列車が通過する場合は停車時分の累積確率を大きくすることで、混雑による遅延に乗客のニーズを反映した書換が可能となる。

ここであげた要因のほか、後運用の有無を考慮して走行時分における累積確率を出すことでより運転手の意思を、自列車の列車種別を考慮して停車時分における累積確率を出すことで自列車のニーズを、乗換先の路線の遅延を考慮して走行時分および停車時分の累積確率を出すことでより運転手の意思を、乗り入れる他路線の遅延を考慮して停車時分における累積確率を出すことで他路線からの混雑の影響を反映できる。このように、様々な要因を累積確率決定時に与えることで、より実態に則した時刻表を作成することができる。

混雑変動率に合わせてこれらの要因を考えるとき、対象とする要因分次元を増やした線形関数で累積確率を表すことで複数要因に対応することが可能であるが、方法はこれに限らない。これらの要因を用いる場合も、図１２に示したように、各入力に対する累積確率の振れ幅（最大値ＣＭ～最小値Ｃｍ）と係数または関数を入力する。複数の要因が同じ対象に対して累積確率を求める場合は、各要因が与える影響を重みパラメータとして入力しても良い。

次に、書換時刻決定部１０６は、累積確率を基に書換時刻を決定する（Ｓ１３６）。書換時刻の決定方法は図９を用いて上述した通りである。

最後に、時刻表書換部１０７は、決定した書換時刻や確率分布の中央値または平均値の時刻を用いて時刻表を書き換え、配信時刻表１１３を生成する（Ｓ１３７）。

累積確率の計算（Ｓ１３５）、書換時刻の決定（Ｓ１３６）、時刻表書き換え（Ｓ１３７）は、時系列にソートした列車・駅ごとに順に実施される。時刻表書き換え時、列車の順序が変わったり、駅出発時間が予定より早まったりしないよう、多少の制約をかけながら書き換える。例えば、走行時分の書換時刻通りに時刻表を書き換えた場合、前列車を抜かしてしまうようであれば、前列車を抜かさない範囲で一番値が書換時刻に近くなるように書換時刻を置き換える。すべての時刻表が書き換えられるまでこの処理は繰り返され、繰り返している間は、時刻表の既に書き換えられた部分を基に累積確率の計算を行うことも可能とする。

生成された配信時刻表のデータ構造例を図１４Ａ、図１４Ｂに示す。

配信時刻表１１３は、図１４Ａに示すように、列車番号１１３１ａ、駅１１３２ａ、着時刻（予測値）１１３３ａ、発時刻（予測値）１１３４ａ、着時刻（リスク込）１１３５ａ、発時刻（リスク込）１１３６ａ、派生リスク１１３７ａの各値を格納する領域を含む。

列車番号１１３１ａは、列車を特定する名称または識別コードである。駅１１３２ａは、駅を特定する名称または識別コードである。着時刻（予測値）１１３３ａは、確率運行予測１１２の中央値または平均値を用いて時刻表を書き換えた、当該列車、当該駅の着時刻を表す。発時刻（予測値）１１３４ａは、同様に中央値または予測値によって書き換えた場合の発時刻を表す。着時刻（リスク込）１１３５ａは、累積確率から決定した書換時刻を用いて時刻表を書き換えた着時刻を表す。発時刻（リスク込）１１３６ａは、同様に書換時刻を用いて書き換えた発時刻を表す。派生リスク１１３７ａは、累積確率を用いて算出する。例えば、累積確率が０～５０％の場合を－１００～０とし、５０％～１００％の場合を０～１００とおいて、派生リスクを算出する。この派生リスク１１３７ａには、停車時分に対する派生リスク、次駅までの走行時分に対する派生リスク、発時刻の遅延時分に対する派生リスクなどの様々な派生リスクが格納可能であり、複数の派生リスクを算出している場合には、派生リスクを格納する領域を増やす必要がある。

また、乗り換え所要時間などの時刻表と直接結びつかない値を求める場合は、配信時刻表１１３は、図１４Ｂに示すように、駅１１３１ｂ、時間帯１１３２ｂ、乗換前路線１１３３ｂ、乗換後路線１１３４ｂ、乗換時間（予測値）１１３５ｂ、乗換時間（リスク込）１１３６ｂ、派生リスク１１３７ｂといった各値を格納する領域を含む。

駅１１３１ｂは駅を特定する名称または識別コードである。時間帯１１３２ｂは、乗り換え所要時間の変動に合わせて設定される。乗換前路線１１３３ｂは、駅１１３１ｂで示された駅で乗り換える場合の、乗り換える前に乗車していた路線を特定する名称または識別コードである。乗換後路線１１３４ｂは、駅１１３１ｂで示された駅で乗り換える場合の、乗り換えた後に乗車する路線を特定する名称または識別コードである。乗換時間（予測値）１１３５ｂは、乗り換え所要時間を予測した確率運行予測１１２の中央値または平均値を格納する。乗換時分（リスク込）１１３６ｂは、書換時刻の決定時（Ｓ１３６）に決定した書換時刻を格納する。派生リスク１１３７ｂは、派生リスク１１３７ａと同様である。

以上が、動的時刻表作成部１０４のフローに関する説明である。

ここまでが、機能モジュール１００～１０７及びデータ１０９～１１３の説明となる。

続いて、配信時刻表１１３が、交通ソリューションシステム４０にどのような効果を与えるかについて詳細に説明する。

まず、図１５を用いて、ユーザ端末５１、経路案内システム５０、動的時刻表管理システム１０の配信部１０８のインタフェースを説明する。

まず、ユーザ端末５１は、経路の検索要求を経路案内システム５０に送信する（Ｓ５１）。検索要求では、出発駅（最初に乗車する駅）、目的駅（最後に降車する駅）、利用日時といった条件を入力し、送信する。なお、検索要求は個別のユーザが任意のタイミングで送信してもよいし、一定時間ごとなど、事前に決めたスケジュールに応じて送信しても良い。

次に、経路案内システム５０では、乗換を考慮して、検索要求に応じた路線候補とその路線ごとの乗車駅候補、降車駅候補を決定する（Ｓ５２）。ここでは、候補を決定するにあたり、静的時刻表を用いた経路検索を実行すれば良い。ここで決定した路線、乗車駅、降車駅、利用日時統の情報を時刻表選定条件として、動的時刻表管理システム１０に送信する（Ｓ５３）。

動的時刻表管理システム１０の配信部１０８は、経路案内システム５０から時刻表選定条件を受信すると、配信する時刻表を選定する（Ｓ５４）。配信するための時刻表は、静的時刻表に対応する時刻表１０９、動的時刻表に対応する配信時刻表１１３が記憶されており、動的時刻表が生成されていれば動的時刻表を、生成されていなければ静的時刻表を配信する。なお、経路案内システム５０は通常、静的時刻表を保有していると考えられるので、静的時刻表については配信せず、静的時刻表を通知するのみにしても良い。

動的時刻表管理システム１０の配信部１０８は、経路案内システム５０に時刻表を配信する（Ｓ５５）。経路案内システム５０は、受け取った時刻表を用いて推奨経路を生成し（Ｓ５６）、ユーザ端末５１に推奨経路に基づく案内を配信する（Ｓ５７）。

図１６に、推奨経路生成（Ｓ５６）のフローチャートを示す。

まず、受け取った時刻表をもとに、再び出発駅、目的駅、利用日時などから経路候補を生成する（Ｓ５６１）。ユーザ端末から遅延リスクを回避する検索を求められていた場合、経路ごとに遅延リスクを算出する（Ｓ５６２）。この遅延リスク算出には、配信時刻表１１３に含まれる派生リスク１１３７ａおよび１１３７ｂを利用する。その後、遅延リスクや、使用料金、所要時間などを基にソートする（Ｓ５６３）ことで、推奨経路を生成することができる。

図１７に、ユーザ端末５１が経路案内システム５０に対して検索要求を送信するとき（Ｓ５１）の入力画面の例を示す。

ユーザ端末５１を操作するユーザとしては、鉄道やバスを利用する一般の旅客を想定する。この入力画面には、利用駅入力箇所、利用日時入力箇所、遅延リスク回避入力箇所が含まれる。利用駅入力箇所には出発駅及び目的駅を、利用日時入力箇所には利用日時と出発／到着の区分を、遅延リスク回避入力箇所には遅延リスクを回避した経路の案内有無が入力できる。遅延リスク回避入力箇所には、回避率を選ぶボタンも存在し、「回避率高」を選んだ場合、遅延リスクの回避を最優先した検索要求を送信し、「回避率低」を選んだ場合、遅延リスクの他所要時間や料金も考慮した検索要求を送信する。その他にも、一般的な経路検索サービスで搭載される項目（例えば、経由駅、特急列車の利用有無、乗り換え時間の余裕など）の入力部を備えても良い。ここで入力された値およびユーザ情報や検索時刻が、検索要求として経路案内システム５０に送信される。

図１８に、ユーザ端末５１が経路案内システム５０からの案内配信（Ｓ５７）を受信した結果、出力される画面例を示す。

この画面では、表形式で各駅への到着時刻を表示する。経路、定刻、予測、リスクの各区分が存在し、経路区分には駅名と利用路線などの移動手段が、定刻には静的時刻表を用いた場合の着発時刻が、予測には配信時刻表１１３の着時刻（予測値）１１３３ａと発時刻（予測値）１１３４ａを用いた場合の着発時刻が、リスク区分には「！」や「◎」といったなんらかのリスクが考えられる旨を示す記号が表示される。

経路区部の利用路線を押下すると、その利用路線を乗車している範囲、例えばＡ駅からＤ駅まで乗車する場合、その間のＢ駅とＣ駅を含んだ計４駅の着時刻または発時刻が表示される。定刻区分には静的時刻表を用いた場合の着発時刻が、予測区分には配信時刻表１１３の着時刻（予測値）１１３３ａと発時刻（予測値）１１３４ａを用いた場合の着発時刻が、リスク区分には「！」や「◎」といったなんらかのリスクが考えられる旨を示す記号が表示される。

リスク区分「！」を押下した場合、「予測より遅れる可能性があります」といった内容が表示され、予測より最大何分遅延する可能性があるかを表示する。ここで表示される時間は、配信時刻表１１３の着時刻（リスク込）１１３５ａおよび発時刻（リスク込）１１３６ａと、着時刻（予測値）１１３３ａおよび発時刻（予測値）１１３４ａの差分である。

リスク区分「◎」を押下した場合、「予測より回復する可能性があります」といった内容が表示され、予測より最大何分回復する可能性があるかを表示する。ここで表示される時間は、配信時刻表１１３の着時刻（リスク込）１１３５ａおよび発時刻（リスク込）１１３６ａと、着時刻（予測値）１１３３ａおよび発時刻（予測値）１１３４ａの差分である。これらのリスクの表示有無の判断は、配信時刻表１１３の派生リスク１１３７ａおよび１１３７ｂの値によって決定する。

また、「！」や「◎」の記号や表示される文面はあくまで一例であり、他の表示方法も可能である。

図１７および図１８に例示する画面により、旅客は土地勘のない地域を含むいかなる路線においても、混雑による遅延の波及も考慮したより実態に近い運行予測を基にした案内情報を取得し、定刻と予測時刻を比較しながら、また遅延のリスクも定量的に把握しながら行動することができる。

同様に、車上情報管理システム６０やダイヤ計画支援システム７０も、各インタフェースを通じて各処理を行うが、ここでは各画面をもとに説明を行うに留める。

図１９は、車上情報管理システム６０に向けたユーザ端末６１の入出力画面を示す。

ユーザ端末６１は、入力として走行時分提案有無と、提案の取得タイミングを選ぶことができる。ここで選択されたタイミングに合わせて、ユーザ端末６１は車上情報管理システム６０に提案要求を送信する。

提案要求を受け取った車上情報管理システム６０は、動的時刻表管理システム１０から対応する配信時刻表１１３を受け取り、そこに含まれる各着発時間および走行時分と、それを基に作成した運転支援情報をユーザ端末６１に送信する。

ユーザ端末６１には、各駅の予測時刻、提案時刻が表示される。予測時刻には、配信時刻表１１３の着時刻（予測値）１１３３ａと発時刻（予測値）１１３４ａを用いた時刻及びそれらから算出された走行時分が表示される。提案時刻には、配信時刻表１１３の着時刻（リスク込）１１３５ａおよび発時刻（リスク込）１１３６ａを用いた時刻及びそれらから算出された走行時分が表示される。ユーザ端末６１は、ランカーブ出力ボタンなど、他運転支援情報も表示可能とする。

図１９に例示する画面により、運転手は混雑による遅延の波及も考慮したより実態に近い運行予測を基にした定量的な運転支援情報を取得し、列車を走行させることで、遅延の解消に貢献することができる。また、ここでユーザ端末６１が取得した情報を代わりに自動運転装置６２に入力することで、遅延の波及も考慮したより実態に近い運行予測を基にした、遅延解消に貢献する自動運転を行うこともできる。

図２０は、ダイヤ計画支援システム７０に向けたユーザ端末７１の入出力画面を示す。

ユーザ端末７１は、基本ダイヤのベースとなるダイヤを受け付け、提案ボタンを押下することでダイヤ計画支援システム７０にダイヤ提案の要求を送信する。

ダイヤ計画支援システム７０は、動的時刻表管理システム１０から受け取った配信時刻表１１３を基に、遅延リスクに基づいたリスク解消方法を提案し、配信時刻表１１３とリスク解消方法をユーザ端末７１に送信する。

ユーザ端末７１には、時刻表が出力される。着時刻・発時刻部分には、配信時刻表１１３の着時刻（リスク込）１１３５ａおよび発時刻（リスク込）１１３６ａが適用され、遅延リスク部分には、派生リスク１１３７ａを基にした遅延リスクが格納される。派生リスクが複数ある場合には、それらを基に新しい遅延リスクを算出しても良いし、複数の遅延リスク領域を作成して表示しても良い。リスク解消方法には、遅延リスクに基づいたリスク解消方法が表示される。例えば、停車時分を１０秒長くする、走行時分を１０秒短くする、列車本数を変更するといった情報が記載される。

図２０に例示する画面により、鉄道営業担当者は、混雑による遅延の波及を定量的に把握し、混雑による遅延の波及を吸収できるような基本ダイヤの作成を行うことができる。

このように、本実施例によれば、動的時刻表を混雑による遅延の波及を考慮して生成することで、今後の遅延をより実測に近しい形で予測し、交通ソリューションシステム４０に配信することで、遅延の波及を考慮したソリューションを生み出すことができる。

なお、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構成を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、各実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎ等の広範囲のプログラムまたはスクリプト言語で実装できる。

さらに、各実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードのすべてまたは一部は、予め記憶装置９１に格納されていてもよいし、必要に応じて、ネットワークに接続された他の装置の非一時的記憶装置から、または動的時刻表管理システム１０が備える図略の外部Ｉ／Ｆを介して、非一時的な記憶媒体から、記憶装置９１に格納されてもよい。

さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段またはＣＤ－ＲＷ、ＣＤ－Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。

上述の実施例において、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。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

１０：動的時刻表管理システム、２０：リアルタイムデータ配信システム、３０：混雑予測システム、８１、８２：ネットワーク、９１：記憶装置、９２：メモリ、９３：ＣＰＵ、１００：動的時刻表生成部、１０１、リアルタイムデータ取得部、１０２：混雑情報取得部、１０３：確率運行予測生成部、１０４：動的時刻表作成部、１０５：累積確率生成部、１０６：書換時刻決定部、１０７：時刻表書換部、１０８：配信部、１０９：時刻表、１１０：リアルタイム運行情報、１１１：混雑予測情報、１１２：確率運行予測、１１３：配信時刻表

Claims (10)

1. 複数の停車場を含む路線における移動体の運行状況及び混雑予測を反映した動的時刻表を生成する動的時刻表管理システムにおいて、
   前記混雑予測を取得する混雑情報取得部と、
   前記運行状況に基づき、前記路線に含まれる停車時分及び走行時分の少なくとも一方を確率分布で表現した確率運行予測を生成する確率運行予測生成部と、
   前記混雑予測及び前記確率運行予測を用いて定めた書換時刻により、前記路線に含まれる前記停車場への到着時刻及び前記停車場からの出発時刻を書き換えた前記動的時刻表を作成する動的時刻表作成部を有し、
   前記動的時刻表作成部は、前記混雑予測から算出される、時間の経過とともに変動する混雑変動率を基に、各々の前記停車場における前記混雑変動率が大きくなるほど前記停車時分の累積確率を大きくし、各々の前記移動体における前記混雑変動率が大きくなるほど前記走行時分の前記累積確率を小さくするように前記累積確率を算出し、算出した前記累積確率を用いて前記書換時刻を決定する
   ことを特徴とする動的時刻表管理システム。
2. 請求項１に記載の動的時刻表管理システムにおいて、
   前記動的時刻表作成部は、各々の前記混雑変動率を前記累積確率に変換するための式を１次関数とし、前記１次関数を導出するために、前記累積確率の最大値と前記累積確率の最小値と１次の係数をパラメータとして入力する
   ことを特徴とする動的時刻表管理システム。
3. 請求項２に記載の動的時刻表管理システムおいて、
   前記動的時刻表作成部は、前記累積確率を、前記書換時刻の対象となる前記移動体の遅延の有無、前記移動体の種別、後続する前記移動体の種別、後運用の有無、対象となる前記移動体の前を走行する前記移動体の遅延、乗換先の前記路線の遅延、時間帯、乗り入れる他の前記路線の遅延のうち、いずれか１つ以上と前記混雑変動率とを用いて算出する
   ことを特徴とする動的時刻表管理システム。
4. 請求項１に記載の動的時刻表管理システムおいて、
   前記確率運行予測生成部は、遅延時間や乗り換え所要時間、トイレ待ち時間における前記確率運行予測を生成し、
   前記動的時刻表作成部は、前記混雑予測及び前記確率運行予測を用いて定めた前記書換時刻を示した表を前記動的時刻表の代わりに生成する
   ことを特徴とする動的時刻表管理システム。
5. 請求項１に記載の動的時刻表管理システムにおいて、
   外部の交通ソリューションシステムより時刻表配信条件を受けて、前記交通ソリューションシステムに前記時刻表配信条件に適合する前記動的時刻表を配信する配信部を有する
   ことを特徴とする動的時刻表管理システム。
6. 請求項５に記載の動的時刻表管理システムにおいて、
   前記配信部は、経路案内システムより、検索対象路線と前記検索対象路線における乗車する前記停車場及び降車する前記停車場とを含む時刻表選定条件を受けて、前記経路案内システムに前記時刻表選定条件に適合する前記動的時刻表を配信する
   ことを特徴とする動的時刻表管理システム。
7. 請求項５に記載の動的時刻表管理システムにおいて、
   前記配信部は、車上情報管理システムより、検索対象の前記移動体と前記検索対象の前記移動体における複数の前記停車場の条件を含む時刻表選定条件を受けて、前記車上情報管理システムに前記時刻表選定条件に適合する前記動的時刻表を配信する
   ことを特徴とする動的時刻表管理システム。
8. 請求項５に記載の動的時刻表管理システムにおいて、
   前記配信部は、ダイヤ作成支援システムより、書換対象の時刻表を受けて、前記ダイヤ作成支援システムに前記動的時刻表を配信する
   ことを特徴とする動的時刻表管理システム。
9. 複数の停車場を含む路線における移動体の運行状況及び混雑予測を反映した動的時刻表を生成する動的時刻表管理システムによる動的時刻表管理方法において、
   前記混雑予測を取得し、
   前記運行状況に基づき、前記路線に含まれる停車時分及び走行時分の少なくとも一方を確率分布で表現した確率運行予測を生成し、
   前記混雑予測及び前記確率運行予測を用いて定めた書換時刻により、前記路線に含まれる前記停車場への到着時刻及び前記停車場からの出発時刻を書き換えた前記動的時刻表を作成し、
   前記書換時刻は、前記混雑予測をもとに算出する累積確率を用いて前記書換時刻を決定し、
   前記累積確率は、前記混雑予測から算出される、時間の経過とともに変動する混雑変動率を基に、各々の前記停車場における前記混雑変動率が大きくなるほど前記停車時分の前記累積確率を大きくし、各々の前記移動体における前記混雑変動率が大きくなるほど前記走行時分の前記累積確率を小さくするように前記累積確率を算出する
   ことを特徴とする動的時刻表管理方法。
10. 動的時刻表管理システムを用いた交通ソリューションシステムであって、
    前記動的時刻表管理システムは、複数の停車場を含む路線における移動体の運行状況及び混雑予測を反映した動的時刻表を生成し、
    前記動的時刻表管理システムは、
    前記混雑予測を取得する混雑情報取得部と、
    前記運行状況に基づき、前記路線に含まれる停車時分及び走行時分の少なくとも一方を確率分布で表現した確率運行予測を生成する確率運行予測生成部と、
    前記混雑予測及び前記確率運行予測を用いて定めた書換時刻により、前記路線に含まれる前記停車場への到着時刻及び前記停車場からの出発時刻を書き換えた前記動的時刻表を作成する動的時刻表作成部と、
    前記交通ソリューションシステムより時刻表配信条件を受けて、前記交通ソリューションシステムに前記時刻表配信条件に適合する前記動的時刻表を配信する配信部と
    を有し、
    前記動的時刻表作成部は、前記混雑予測から算出される、時間の経過とともに変動する混雑変動率を基に、各々の前記停車場における前記混雑変動率が大きくなるほど前記停車時分の累積確率を大きくし、各々の前記移動体における前記混雑変動率が大きくなるほど前記走行時分の前記累積確率を小さくするように前記累積確率を算出し、算出した前記累積確率を用いて前記書換時刻を決定する
    ことを特徴とする動的時刻表管理システムを用いた交通ソリューションシステム。

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