JPWO2013171780A1 - 交通経路分担率制御システム及び交通経路分担率制御方法 - Google Patents

Abstract

現在の経路分担状況と個々の利用者の嗜好性を考慮して利用者に経路案内情報を提供し、利用者の経路変更により、交通社会全体における経路分担率が最適なバランスになるように制御する。交通系非接触型ＩＣカードデータや携帯電話などから得られる交通利用時の位置情報などを用いて、現在の交通手段や経路の利用分担率を把握し、個々の利用者の嗜好性を考慮して利用者に経路案内情報を提供することで利用者の移動時の快適性を向上させるとともに交通手段間および経路間の分担率を適正な値になるような制御を行う。

Description

本発明は交通手段を利用した状況を表すデータから複数交通手段の経路分担率を把握し、経路分担状況と個々の利用者の嗜好性を考慮して利用者に経路案内情報を提供し、利用者の経路変更により、交通社会全体における経路分担率が最適なバランスになるように導く分析方法および装置に関するものである。

これまでの自動車中心の社会では、多くの人が個人の快適性を優先して自動車で移動していたため、渋滞などをひき起こし、結果として移動の快適性が損なわれてしまうような問題もみられた。しかし、交通社会全体の効率を重視して極端な流入規制などを実施すると、交通利用者にとっては、移動の快適性以前に生活そのものが不便になるという事態も予想される。つまり、交通利用者一人一人の価値観に基づく交通手段の選択と、社会全体としての適切な交通状態とは、ともするとトレードオフの関係にあると考えられる。このトレードオフを解消し、交通社会全体での最適化を行うためには、鉄道や自動車など個々の交通手段の最適化だけでなく、それら複数交通手段の連携や、個々の利用者の快適性を考慮するなど複合的にとらえる必要がある。

ところで近年、交通に関する情報をリアルタイムに受信、配信できる携帯端末や配信装置の普及が急激に広まっており、利用者は移動時に交通経路を検索したり、移動中でも運行状況などをみて経路を変更するような事が可能になってきた。しかし、現在普及している経路案内システムは、一般的に時間優先や運賃優先など個々の利用者の嗜好だけに基づいて経路を薦めるものであり、複数交通手段や経路間の利用者分担状況の考慮はしていない。そのため、場合によっては、ある交通手段や経路に利用者が集中するなどの問題も発生し、運行が乱れている障害時などにおいては交通社会全体が混乱するといったケースも見られた。

一方、特許文献１には、通勤者は到着時刻優先、帰宅者は出発時刻に依存して行動することが多いというように利用者の移動目的毎に優先する要素を定義し、利用者の移動経験回数を考慮して道路交通シミュレーションの入力データを作成するシステムが開示されている。

特願２００５−３５６２５４号公報

ところで上記特許文献１に記載の技術は、利用者の移動経験回数を考慮して道路交通シミュレーションの入力データを作成しているが、個々の利用者の移動時に関する嗜好性は考慮されていない。

本発明はかかる点に鑑みてなされたものであって、その目的は、交通系ＩＣカードデータやＧＰＳログなどの交通系利用データから複数交通手段の経路分担率を把握し、経路分担状況と個々の利用者の嗜好性を考慮して利用者に経路案内情報を提供し、利用者の経路変更により、ある交通手段や経路への極端な集中を避け、交通社会全体における経路分担率が最適なバランスになるように制御することである。

上記課題は、例えば、各経路に関係づけられた現在経路分担率と最適経路分担率と、ユーザＩＤに関係づけられた個人経路嗜好情報と、が格納される交通情報データベースを用いた交通経路分担率制御システムであって、交通情報データベースに格納された現在経路分担率と最適経路分担率と個人経路嗜好情報とに基づいて、第一のユーザＩＤに関する変更経路候補情報を算出し、交通情報データベースに格納する変更経路候補算出部と、格納された変更経路候補情報に基づいて経路を変更した場合の経路分担率変動量を算出し、算出された経路分担率変動量を予め定められた変動閾値と比較し、比較において算出された経路分担率変動量が変動閾値より小さい場合、算出された変更経路候補情報に従って第一のユーザＩＤに対して経路変更制御をおこない、比較において算出された経路分担率変動量が変動閾値より大きい場合、第一のユーザＩＤとは異なる第二のユーザＩＤについて変更経路情報を算出するよう変更経路候補算出部に指示する経路分担変動率制御部と、を備えることを特徴とする交通経路分担率制御システムによって解決される。

本発明によれば、移動時における個々の利用者の快適性と、交通社会全体の円滑な流動の両方について向上を図ることができる。

また、本発明によれば流量規制の導入や輸送能力の向上などの施策に比べて、個々の利用者に情報提供を行うという、比較的コストのかからない手法で交通社会の制御が可能である。

また、本発明によれば、個々の利用者は一般的な経路検索エンジンと同様に、必要最低限の条件を入力するだけで、その時の状況や自分の好みに即した最適な移動ルートを知ることが可能である。

利用者を誘導して経路の利用分担率を制御することにより、交通社会全体の最適化を図る流れの例を示す概念図である。 本発明を実施するシステム全体の例の基本構成図である。 交通系ＩＣカードの利用履歴情報を格納するレコードの構造の例を説明する図である。 ＧＰＳデータなど交通手段利用時の位置データを格納するレコードの構造の例を説明する図である。 モニタ調査などにより、交通流量を集計した結果データを格納するレコードの構造の例を説明する図である。 駅・路線・経路の基本情報を格納するレコードの構造の例を説明する図である。 交通系ＩＣカードの利用履歴、交通手段利用時の位置データ、交通流量集計データなどから生成する移動ログデータを格納するレコードの構造の例を説明する図である。 交通系ＩＣカードの利用履歴から移動ログを生成する処理手順の例を示す図である。 ＧＰＳデータなど交通手段利用時の位置データから移動ログを生成する処理手順の例を示す図である。 モニタ調査などにより、交通流量を集計した結果データから移動ログを生成する処理手順の例を示す図である。 区間と経路の関係の例を説明する概略図である。 あるエリアに含まれる駅やバス停を定義して格納しておくレコードの構造の例を示す図である。 各交通経路の利用分担率を格納しておくレコードの構造の例を示す図である。 各交通経路の利用分担率を算出する処理手順の例を示す図である。 利用者の嗜好性に関する情報を格納しておくレコードの構造の例を示す図である。 利用者の嗜好性を算出する処理手順の例を示す図である。 各交通経路の経路条件や現在の利用率を考慮したネットワークグラフ探索の例を示す図である。 利用者に提示する推薦経路を算出する処理手順の例を示す図である。 個々の利用者の嗜好性を考慮しつつ、交通社会全体の最適化を図るための処理手順の例を示す図である。 個々の利用者の動きを可視化した結果の例を示した図である。 任意のエリア間の経路分担率状況を可視化した結果の例を示した図である。 シミュレーションのための料金体系や運転本数を設定する画面の例を示した図である。 シミュレーション結果を可視化した例を示した図である。 利用者向けのおすすめ経路検索画面の例を示した図である。 利用者向けのおすすめ経路検索エンジンの検索結果画面の例を示した図である。

図１から図２５、数１を用いて本発明による、経路分担状況と個々の利用者の嗜好性を考慮して利用者に経路案内情報を提供・誘導することにより、交通社会全体における経路分担率の最適化を図るシステムの例を示す。

図１は利用者を誘導して経路の利用分担率を制御することにより、交通社会全体の最適化を図る流れを示す概念図である。本発明に係る、利用者の効用と交通経路分担率を最適化する経路案内システム（００１）は、利用者（００２）の交通利用の状況を取得したデータを用いて、複数交通事業者（００３）が提供する交通経路の現在の利用状況を分析する。そして、現状の分析結果と各交通事業者の適正な輸送能力および利用者の嗜好性に基づいて移動経路に関する情報を利用者に提供する。それにより、利用者の一部は提供した情報どおりの経路を移動してくれると考えられるため、その結果、移動経路が特定の経路に偏らないように配分を調整することができる。利用者の移動経路の分散により、各交通経路の利用率が変化すると、変化の状況が再び、交通利用の状況を反映したデータに表れてくるため、データを用いて誘導の効果に関する分析を行い、学習することで利用者に対してさらによい誘導を行うことができる。本発明に係る、利用者の効用と交通経路分担率を最適化する経路案内システムは、現状の経路利用情報と、利用者の嗜好性に関する情報の両方に基づいて算出した経路案内情報を利用者に提供し、交通経路の利用分担率を変化させることで交通社会全体の最適化を図るシステムである。

図２は本実施例に係る経路分担状況と個々の利用者の嗜好性を考慮して利用者に経路案内情報を提供・誘導することにより、交通社会全体における経路分担率の最適化を図るシステムの全体構成図である。近年、交通機関を利用する多くの利用者（１０１）は、非接触型ＩＣカードや、あるいは同等の機能を持つ携帯端末（１０３）を用いて、交通機関利用のための改札機や車内に設置された読み取り端末（１０２）を通過する。それらの改札機や車内端末で取得されたデータはネットワーク（１０５）を介して、それぞれの交通事業者（１０６、１０７）が管理するサーバ群へ送信される。また、近年、急速に普及している高機能携帯端末などには一般的にＧＰＳなどによって位置情報を取得、送信できる機能が備えられており、利用者（１０４）の許諾の下で、そのような位置情報を交通事業者（１０６、１０７）がネットワーク（１０５）を介して収集することが可能である。実際、利用者の位置情報をもとに交通経路の案内を行うアプリなども広く利用されている。また、交通流量を表すデータとしては、古くから定期的に実施されている大規模なモニタ調査などの集計結果データや、自主的に収集したアンケート調査結果などを用いることが考えられる。さらに近年では駅構内や駅周辺などに監視カメラ（１０８）が設置されていることも多く、そのようなカメラによって撮影、録画された画像データから交通量を推定、定量化し蓄積することも可能である。利用者の嗜好を考慮した交通経路分担率最適化システム（１０９）はデータサーバ（１１１）、計算サーバ（１１２）、情報配信サーバ（１１３）からなり、非接触型ＩＣカードあるいは同等の機能を備えている携帯端末（１０３）の利用データや利用者の位置情報、監視カメラ映像やモニタ調査から推定・集計した交通量データを蓄積し、解析処理を行うものである。なお、非接触ＩＣカード、改札機、監視カメラなどの機能や構成、流量推定技術については説明を省略する。

非接触型ＩＣカード（１０３）を所持した利用者（１０１）が改札機（１０２）を通過すると、ＩＣカード（１０３）を識別するユーザＩＤと、通過日時などを含む位置情報が改札機（１０２）内に蓄積され、元データとして、運営元の交通事業者（１０６、１０７）の管理するサーバに蓄積される。利用者（１０４）の位置情報や監視カメラ（１０８）の映像データも同様である。それと同時もしくは、一時間おきや一日おきなど適当なタイミングで必要な部分に関してデータサーバ（１１１）へ、ネットワーク（１０５）を介して送信される。データサーバ（１１１）と計算サーバ（１１２）、情報配信サーバ（１１３）のサーバ群からなる利用者の嗜好を考慮した交通経路分担率最適化システム（１０９）はネットワーク１０５に接続し、交通事業者（１０６、１０７）、利用者（１１５、１１７）と通信することができる。なお、本実施例では、データサーバ（１１１）、計算サーバ（１１２）、情報配信サーバ（１１３）のサーバ群として説明するが、１又は複数のサーバでこれらサーバ群の機能を実行できるように構成することも可能である。

データサーバ（１１１）は、改札機などＩＣカードリーダ端末が読み取る利用者のデータや、交通手段利用時の位置情報、監視カメラの映像やモニタ調査などにより集計した交通流量を表すデータをネットワーク（１０５）を介して受信し、サーバ内のデータ格納部（１２１）に記録する。収集、格納するデータには、交通系ＩＣカードデータ（１２２）と、交通手段利用時の位置データ（１２３）、監視カメラ映像やモニタ調査などにより集計した交通流量集計データ（１２４）、駅・バス停や路線に関連する基本的なマスタデータ（１２５）などが含まれている。さらに交通系ＩＣカードデータ（１２２）と、交通手段利用時の位置データ（１２３）、監視カメラ映像やモニタ調査などにより集計した交通流量集計データ（１２４）などを一次加工した移動ログデータ（１２６）が格納される。駅や路線に関連する基本的なマスタデータ（１２５）については、変更があった場合や更新された場合には適宜、システムの外部から入力されて更新・記録される。これらの交通系ＩＣカードデータ（１２２）や交通手段利用時の位置データ（１２３）には利用者の位置情報が含まれるが、個人を特定できないように暗号化や匿名化を行うなど、プライバシーには十分配慮を行って格納することとする。

計算サーバ（１１２）では、データサーバ（１１１）に蓄積されたデータから移動データを生成する処理、現在の経路分担率の算出処理、個人の嗜好を考慮した最適化シミュレーションなどを行う。計算サーバ（１１２）は主にネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ（Ａ））（１３０）、ＣＰＵ（１３１）、メモリ（１３２）、記憶部（１３３）からなる。ネットワークインタフェースは、ネットワークに接続するためのインタフェースである。記憶部（１３３）には移動ログ生成プログラム（１３４）、経路分担率・輸送効率算出プログラム（１３５）、移動時の嗜好性抽出プログラム（１３６）、利用者の嗜好性と現状の経路利用率を考慮した経路検索プログラム（１３７）、個人の効用和および経路分担率の最適化シミュレーションプログラム（１３８）などのプログラム群と、計算処理の結果、得られた統計値や指標値などを格納するデータ格納部（１３９）が含まれている。記憶部は、例えばハードディスクドライブやＣＤ−ＲＯＭドライブ、フラッシュメモリなどである。なお、複数の記録装置に各種プログラム、各種データを分割して記録するようにしてもよい。

各プログラム群が実行される際は、分析対象となるデータをデータサーバ（１１１）から読み出してメモリ（１３２）へ一時的に格納し、ＣＰＵ（１３１）で各プログラム（１３４、１３５、１３６、１３７、１３８）をメモリに読み出して実行することにより各種機能を実現する。これらのプログラムの実行のタイミングは、例えば利用者のリクエストのタイミングやデータサーバ（１１１）に新規データが追加される度に行ってもよいし、またはバッチ処理として、毎日決められた時間に自動的に処理を行ってよい。また分析対象となるデータがリアルタイムに送信されてくる場合は、プログラム（１３４、１３５、１３６、１３７、１３８）は、例えば新規に追加された差分データだけを処理するようにしてもよい。

情報配信サーバ（１１３）は、ネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ（Ｂ））（１４５）および（Ｉ／Ｆ（Ｃ））（１４４）とＣＰＵ（１４６）とメモリ（１４７）と記録装置（１４８）を備える。ネットワークインタフェースは、ネットワークに接続するためのインタフェースである。記録装置は、各種プログラム、各種データを記録するものであり、例えば、ハードディスクドライブやＣＤ−ＲＯＭドライブ、フラッシュメモリなどである。なお、複数の記録装置に各種プログラム、各種データを分割して記録するようにしてもよい。

情報配信サーバ（１１３）は、利用者（１１５、１１７）が携帯情報端末（１１６）や、家庭用もしくは公共の情報端末（１１８）からインターネット（１１４）を介して、利用者の確認、自分の嗜好性に合ったおすすめの経路の検索、検索結果を参照するためのものである。また、利用者（１１５、１１７）が所有している非接触型ＩＣカード（１０３）をＩＣカードリーダにかざし、インターネット（１１４）を介して情報配信サーバ（１１３）に送信し、利用者確認プログラム（１４１）に渡すことで個人を特定してもよい。記録装置（１４８）には利用者確認プログラム（１４１）、検索処理プログラム（１４２）と、経路案内情報配信プログラム（１４３）を記録する。ＣＰＵ（１４６）は、記録装置（１４８）に記録されている各種プログラムをメモリに読み出して実行することにより各種機能を実行する。具体的には、利用者確認プログラムにより、データサーバ（１１１）に蓄積されているデータのユーザＩＤと照合し、照合データに基づいて検索処理プログラムを実行することにより、利用者の嗜好性を抽出し、候補経路の算出と、経路分担率の評価シミュレーションを行い、情報配信プログラムを実行することにより、シミュレーション結果に基づいて決定された候補経路情報を加工して利用者に配信する。これらの情報は、基本的に各利用者が能動的にアクセスしたタイミングで取得される。

利用者の嗜好を考慮した交通経路分担率最適化システム（１０９）のシステム運用者（１１９）はネットワーク（１５１）を介して情報端末（１２０）を用いて、各種の蓄積データの構成や状況、計算サーバの状況や計算結果、利用者からの検索リクエスト状況などを確認することができる。また、個人の効用和および経路分担率の評価シミュレーションの際のパラメタ設定などを行うことが可能である。さらに、交通手段の事業運営を行っている交通事業者（１０６、１０７）の業務従事者も交通経路分担率最適化システム（１０９）の運用状況やシミュレーションの際のパラメタ設定などを行うことが可能である。

図３は、データサーバ（１１１）内に格納される代表的なデータのデータ構造の例について示した図である。まず、交通系ＩＣカードデータ（１２２）はログＩＤ（２４１）、対象となるユーザＩＤ（２４２）、どのデータ読み取り端末を通過したかの情報から紐づけられる駅ＩＤ（２４３）、その読み取り端末を通過した利用時刻（２４４）と、入場か出場かなどの利用種別（２４５）などの情報を含む。ここで利用種別とは、例えば改札機や入出場ゲートとなら「入場」や「出場」、物販用端末などであれば「購買」などの処理の種別を示す情報である。交通系ＩＣカードデータ（１２２）は、新規にデータが生成される度に送信されてきてもよいし、または利用が少なくなる深夜に一括して送られてきてもよい。データサーバ（１１１）側では、その送信のタイミングに合わせて格納処理を行えばよい。

図４は、データサーバ（１１１）内に格納される代表的なデータのデータ構造について、もう一つ例を示した図である。交通手段利用時の位置データ（１２３）はログＩＤ（２５１）、対象となるユーザＩＤ（２５２）、どの地点を通過したかの情報から紐づけられる位置ＩＤ（２５３）、その地点を通過した通過時刻（２５４）などの情報を含む。ここでユーザＩＤとは交通系ＩＣカードのカードＩＤや携帯情報端末の機器ＩＤや、位置情報取得アプリケーションの会員ＩＤなどの利用者に紐づけられた情報である。また、位置ＩＤとは、駅やバス停、道路など交通手段を利用できる場所に紐づけられた地点を示す情報である。交通手段利用時の位置データ（１２３）は例えば、電車や自動車、バスなどに乗っているときに手動もしくは、一定間隔のタイミングで自動的に取得・送信された緯度経度データが位置ＩＤに置き換えられ、蓄積されるようなデータである。交通手段利用時の位置データ（１２３）は、新規にデータが生成される度に送信されてきてもよいし、または利用が少なくなる時間帯に一括して送られてきてもよい。データサーバ（１１１）側では、その送信のタイミングに合わせて格納処理を行えばよい。

図５はデータサーバ（１１１）内に格納される代表的なデータのデータ構造について、もう一つの例を示した図である。交通流量集計データ（１２４）は出発位置ＩＤ（２６１）、到着位置ＩＤ（２６２）、時間帯（２６３）、交通手段（２６４）、移動人数（２６５）などの情報を含む。ここで出発位置ＩＤ、到着位置ＩＤとは駅やバス停、道路など交通手段を利用できる場所に紐づけられた地点を示す情報である。大規模なモニタ調査などにより、ある地点からある地点への交通流量を集計したデータが実在および公開されていることは以前から知られている。利用経路や利用時刻に関して細かい情報などが含まれる場合は、その粒度に合わせて格納し、時間帯などで区切られて集計されている場合は、そのまま格納してもよいし、ある時区間の中でランダムに時刻を割り当てて秒単位や分単位で格納してもよい。一方、駅構内や駅周辺に設置された監視カメラの映像に、顔認識技術や人物追跡技術などを適用することで、ある地点から地点への交通流量を表すデータへ変換することが可能になると考えられる。交通流量集計データ（１２４）はそのようなモニタ調査、画像認識などにより集計された交通流量データを格納するためのデータ構造の例であり、新規にデータが生成される度に送信されてきてもよいし、または利用が少なくなる時間帯に一括して送られてきてもよい。データサーバ（１１１）側では、その送信のタイミングに合わせて格納処理を行えばよい。

図６はデータサーバ（１１１）内に格納されるマスタデータ（１２５）の種類とそれぞれのデータ構造について示した図である。まず、駅やバス停、道路など交通手段を利用できる場所に関する基本データである位置マスタ（３００）は、地点を識別する位置ＩＤ（３０１）、対象（３０２）、所有会社（３０３）、住所などの所在地（３０４）、緯度経度の情報（３０５）などの情報を含む。駅、バス停や路線、道路の構成に変更があった場合には、随時データの追加や修正が行われる。路線に関する基本データである路線マスタ（３１０）は、路線を識別する路線ＩＤ（３１１）、路線名（３１２）、運営会社（３１３）、普通列車か特急列車かを区別するような路線タイプ（３１４）などの情報を含む。駅および路線を紐付けるための基本データである位置・路線関係マスタ（３２０）は路線を識別する路線ＩＤ（３２１）と、その路線に含まれる位置ＩＤ（３２２）と地点の順序を管理する順序番号（３２３）と、停車するか通過するかを識別する種別（３２４）と始点からの所要時間（３２５）などの情報が含まれる。さらに経路に関する基本データである経路マスタ（３３０）は経路を識別する経路ＩＤ（３３１）と乗車位置ＩＤ（３３２）、降車位置ＩＤ（３３３）に加えて乗車する路線数分の路線ＩＤ（３３４、３３６、・・・）と乗換位置ＩＤ（３３５、・・・）の情報などを含む。乗車位置ＩＤ（３３２）から降車位置ＩＤ（３３３）に向かう時に１回だけ交通機関を利用する場合はどの路線に乗るかを識別する路線ＩＤ１（３３４）にデータが格納される。また、乗車位置駅ＩＤ（３３２）から降車位置ＩＤ（３３３）に向かう時に複数の交通機関を利用する場合はどの路線に乗るかを識別する路線ＩＤ１（３３４）と乗換地点を識別する乗換位置ＩＤ１（３３５）、次に乗る路線を示す路線ＩＤ２（３３６）・・というように乗車路線数（３４１）の値に応じて順次、データが格納される。また、この経路の総合的な情報を示す乗車路線数（３４１）と標準所要時間（３４２）、料金（３４３）などの情報も含まれる。ここで乗車位置ＩＤ（３３２）と降車位置ＩＤ（３３３）の組み合わせに対応する経路が複数、存在する場合も考えられるが、ここでは一般的に最も利用頻度の高い経路を第一経路として割り当てることとする。乗車位置ＩＤ（３３２）と降車位置ＩＤ（３３３）の組み合わせに対応する経路を複数、持たせる場合には、経路毎に利用率をもたせ、その後の分析に使うという方法も考えられる。マスタデータ（１２５）は、例えば駅やバス停、路線や道路に変更があった場合に、その変更の度に図２に示すシステムの外部から入力および更新・記録される。

図７はデータサーバ（１１１）内に格納される移動ログデータ（１２６）を格納するためのデータ構造について示した図である。移動ログデータ（１２６）はログを識別するログＩＤ（３６１）と対象となるユーザＩＤ（３６２）、何人分の利用者の代表値かを表す拡大率（３６３）、出発地点において交通手段の利用を開始した時刻を示す乗車日時（３６４）、到着地点において交通手段の利用を終了した時刻を示す降車日時（３６５）、乗車位置駅ＩＤ（３６６）、降車位置ＩＤ（３６７）、移動にかかった料金を示す支払額（３６８）、経路マスタ（３３０）に含まれる経路情報と紐付けるための経路ＩＤ（３６９）などの情報が含まれる。この移動ログデータ（１２６）は交通系ＩＣカードデータ（１２２）、交通手段利用時の位置データ（１２３）、交通流量集計データ（１２４）から生成される一次加工後のデータである。

図８は交通系ＩＣカードデータ（１２２）から移動ログデータ（１２６）を生成し、データサーバ（１１１）に格納する手順を説明する図である。ここではデータサーバ（１１１）への格納処理は毎日、決められた時刻に１回、バッチ処理で行うものとして、説明する。まず、新しく収集された交通系ＩＣカードデータ（１２２）に含まれるユーザＩＤ（２４２）と利用時刻（２４４）を参照して全データをユーザＩＤ順および時刻順に並び替える（処理ステップ４００）。次に処理ステップ４００で並び替えたデータに対してユーザＩＤの数だけ、以下の同じ処理を繰り返す（処理ステップ４０１）。まず、乗車位置ＩＤ、乗車日時、降車位置ＩＤ、降車日時に対応する変数を初期化する（処理ステップ４０２）。次に時刻順に並んだデータに対して以下の同じ処理を繰り返す（処理ステップ４０３）。まず、利用種別（２４５）の値によって場合分け処理を行う。利用種別（２４５）の値が入場である場合（処理ステップ４０４）には、乗車位置ＩＤの変数に駅ＩＤ（２４３）に格納されている値を、乗車日時の変数に利用時刻（２４４）に格納されている値をそれぞれセットする（処理ステップ４０５）。

ここで利用種別（２４５）の値が出場である場合（処理ステップ４０６）には、乗車位置ＩＤおよび乗車日時の変数に値がセットされている場合に限って、降車位置ＩＤの変数に駅ＩＤ（２４３）に格納されている値を、降車日時の変数に利用時刻（２４４）に格納されている値をそれぞれセットする。さらに次にあらわれる利用種別（２４５）が入場であるログを探索し、そのログの利用時刻（２４４）が現在、セットされている降車日時の値とｔ分以内であれば、さらに次にあらわれる利用種別（２４５）が出場のログを探索する（処理ステップ４０７）。これはある交通手段を利用した直後に別の交通手段を利用していたような場合に、その利用者の目的地は後者の到着地であると考えられるためである。逆に次の入場のログの利用時刻と、現在セットされている降車日時の間の差がｔ分以上であれば（処理ステップ４０８）、既にセットされている乗車位置ＩＤと降車位置ＩＤの組み合わせに該当するレコードを経路マスタ（３３０）から検索し、一致した経路ＩＤを抽出する（処理ステップ４０９）。最後に拡大率の変数に１をセットし、移動ログデータ（１２６）にログＩＤ、ユーザＩＤ、拡大率、乗車日時、降車日時、乗車位置駅ＩＤ、降車位置駅ＩＤ、支払額、経路ＩＤの情報を１レコードとして格納する（処理ステップ４１０）。ここで、ログＩＤ（３６１）は通し番号として保持しておく。ここでｔの値は標準的な乗換時間を表し、あらかじめ設定しておくものとする。ｔの値により、乗換え時間の許容範囲を調整することができる。標準的な乗換時間に関する閾値ｔは正の値であり、交通網全てに共通の値としてもよいし、エリア毎に異なる値を設けてもよい。

一方、利用種別（２４５）の値が購買である場合（処理ステップ４１１）は、このデータは無視して次のデータの処理に進む（処理ステップ４１２）。

図９は交通手段利用時の位置データ（１２３）から移動ログデータ（１２６）を生成し、データサーバ（１１１）に格納する手順を説明する図である。ここではデータサーバ（１１１）への格納処理は毎日、決められた時刻に１回、バッチ処理で行うものとして、説明する。まず、新しく収集された交通手段利用時の位置データ（１２３）に含まれるユーザＩＤ（２５２）と利用時刻（２５４）を参照して全データをユーザＩＤ順および時刻順に並び替える（処理ステップ５００）。次に処理ステップ５００で並び替えたデータに対してユーザＩＤの数だけ、以下の同じ処理を繰り返す（処理ステップ５０１）。まず、位置ＩＤと通過時刻の連続データを格納するための配列リストと乗車位置ＩＤ、乗車日時、降車位置ＩＤ、降車日時に対応する変数を初期化する（処理ステップ５０２）。次に時刻順に並んだデータに対して以下の同じ処理を繰り返す（処理ステップ５０３）。位置ＩＤと通過時刻の配列になにも入っていない場合（処理ステップ５０４）に、位置ＩＤと通過時刻の配列にデータを追加し、乗車位置ＩＤと乗車日時にそれぞれ値をセットする（処理ステップ５０５）。位置ＩＤと通過時刻の配列にデータが入っており、通過時刻の配列の最後のデータの値と、ログの通過時刻の差がｔ分以上である場合（処理ステップ５０６）には、連続した移動ではないとみなし、降車位置ＩＤおよび降車日時に位置ＩＤおよび通過時刻の配列の最後の値をセットする（処理ステップ５０７）。さらに位置ＩＤのリストの順番をたどることにより、どのような経路で移動したのかが分かるため、その経路に一致する経路ＩＤや料金を経路マスタから抽出する（処理ステップ５０８）。最後に拡大率の変数に１をセットし、移動ログデータ（１２６）にログＩＤ、ユーザＩＤ、拡大率、乗車日時、降車日時、乗車位置駅ＩＤ、降車位置駅ＩＤ、支払額、経路ＩＤの情報を１レコードとして格納（処理ステップ５０９）し、位置ＩＤおよび通過時刻の配列リストと乗車位置ＩＤ、乗車日時、降車位置ＩＤ、降車日時の変数を初期化する（処理ステップ５１０）。

ここで、移動ログデータ（１２６）のログＩＤ（３６１）は通し番号として保持しておく。ここでｔの値は複数の移動の間の時間的な切れ目を表す値であり、あらかじめ設定しておくものとする。ｔの値により、移動の連続性の度合いを調整することができる。閾値ｔは正の値であり、交通手段や位置によらず共通の値としてもよいし、異なる値を設けてもよい。

図１０は交通流量集計データ（１２４）から移動ログデータ（１２６）を生成し、データサーバ（１１１）に格納する手順を説明する図である。ここではデータサーバ（１１１）への格納処理は新しくデータが追加されたタイミングでバッチ処理で行うものとして、説明する。新しく収集された交通流量集計データ（１２４）に含まれる全データに対して下記の処理を繰り返す（処理ステップ６００）。まず乗車位置ＩＤ、乗車日時、降車位置ＩＤ、降車日時、拡大率に対応する変数を初期化する（処理ステップ６０１）。次に乗車位置ＩＤにログの出発位置ＩＤを、降車位置ＩＤに到着位置ＩＤをセットする。また、ログの時間帯が１時間毎など集計された状態の場合は、該当する時間帯の中でランダムな時刻を抽出してセットするなどの方法が考えられる（処理ステップ６０２）。その場合、拡大率には移動人数を時間帯の幅で割った値をセットするなどの方法が考えられる。これらのデータの加工方法は、線形的に行ってもよいし、ｎ次関数（ｎ＞＝２）や確率分布に従って行ってもよい。次に乗車位置ＩＤ、降車位置ＩＤ、交通手段の値をもとに該当するレコードを経路マスタ（３３０）から検索し、一致した経路ＩＤと料金、標準所要時間の値を抽出する（処理ステップ６０３）。最後に乗車日時に経路マスタ（３３０）から抽出した標準所要時間を加算した値を代入し、移動ログデータ（１２６）にログＩＤ、ユーザＩＤ、拡大率、乗車日時、降車日時、乗車位置駅ＩＤ、降車位置駅ＩＤ、支払額、経路ＩＤの情報を１レコードとして格納する（処理ステップ６０４）。ここで、ログＩＤ（３６１）は通し番号として保持しておく。

図１１は鉄道網およびバス路線網における駅、バス停、路線および区間と経路の関係を概略的に示したものである。一般的に鉄道網やバス路線網においては、複数の鉄道会社やバス会社の駅、バス停が近接している、いわゆる乗換駅というものが多数、存在する。例えば、駅１（７０１）の近くにバス停１（７０２）が、駅２（７０３）と駅４（７０４）とバス停３（７０５）が、駅３（７０７）とバス停２（７０６）が徒歩圏内にそれぞれ、隣接して存在しているとする。また、駅１（７０１）からは、鉄道路線１（７１１）を使って駅２（７０３）に行ける経路１と、バス路線１（７１３）を使ってバス停２（７０６）へ行き、駅３（７０７）で乗り換えて鉄道路線２（７１２）を使って駅４（７０４）へ到着する経路２が存在するとし、さらにバス停１（７０２）からはバス路線２（７１４）を使ってバス停３へ到着する経路３があるとする。利用者は駅１の付近から駅２の付近へ移動したいと考える時、出発地エリアＡには駅１（７０１）とバス停１（７０２）の選択肢が、目的地エリアＢには駅２（７０３）、駅４（７０４）、バス停３（７０５）の選択肢が、そして、その間には経路１から経路３の３つの選択肢が存在することになる。このように、ある出発地エリアと目的地エリアを結ぶ線を区間とし、その間の駅と駅を結ぶルートを経路と定義する。

図１２は図１１で説明した乗換可能な地点群を同じエリアとみなすためのエリア定義データを格納するデータ構造について示した図である。エリア定義リスト（８００）には、レコードを識別するエリアＩＤ（８０１）、そのエリアの中に含まれる代表位置ＩＤ（８０２）、この定義が有効である対象期間（８０３）、そのエリア内に含まれる交通手段利用可能場所数（８０４）、エリア内に含まれる位置ＩＤ１（８０５）、位置ＩＤ２（８０６）、位置ＩＤ３（８０７）、位置ＩＤ４（８０８）などの情報が含まれる。交通油断利用可能場所とは、駅やバス停、タクシー乗場などを表す。駅やバス停、路線や道路など交通網は時代とともに変化していくため、変化に伴い、新しい定義を行うことが必要である。また、定義の有効期間（８０３）を定めておくことが、この後の処理で重要になってくる。

図１３は各区間に存在する経路とその利用率を集計し、格納するためのデータ構造を示した図である。経路利用分担率リスト（９００）は、区間を識別する区間ＩＤ（９０１）、出発地を示す出発地エリアＩＤ（９０２）、到着地を示す到着地エリアＩＤ（９０３）、集計対象となった対象期間（９０４）、集計対象となった時間帯（９０５）、この区間を移動した利用者の総利用回数（９０６）、この区間に含まれる経路数（９０７）、一つめの経路ＩＤ（９０８）、一つめの経路の利用率（９０９）、二つめの経路ＩＤ（９２１）、二つめの経路の利用率（９２２）、三つめの経路ＩＤ（９３１）、三つめの経路の利用率（９３２）などの情報が含まれる。このリストには、元のデータに存在する全ての経路のＩＤが含まれる。

図１４は全ての区間に対して存在しうる経路を抽出し、経路利用分担率リスト（９００）に格納するための処理手順を示した図である。まず、移動ログデータ（１２６）から、あらかじめ設定された対象期間および時間帯に該当するレコードだけを抽出し、全経路の集計結果を格納するための、経路ＩＤと制数値の組からなるリスト配列を用意し、初期化する（処理ステップ１０００）。ここで対象期間や時間帯の値についてはあらかじめ外部で設定されているものとし、設定された全てのデータ対象期間および時間帯の組み合わせ分だけ同じ処理を行うことになるが、ここでは一つのデータ対象期間および時間帯が決まった場合の処理の例を示す。抽出した移動ログの全レコードに対して（処理ステップ１００１）、移動ログの経路ＩＤを参照し、用意したリスト配列に格納する（処理ステップ１００２）。集計したリスト配列に対して下記の処理を繰り返す（処理ステップ１００３）。集計値が正の場合（処理ステップ１００４）は、経路マスタ（３３０）の中で該当する経路ＩＤのレコードから乗車位置ＩＤ、降車位置ＩＤを参照し、エリア定義リストの出発地エリアＩＤと到着地エリアＩＤに変換する（処理ステップ１００５）。出発地エリアＩＤと到着地エリアＩＤの組み合わせが、既に経路利用分担率リスト（９００）に存在する場合（処理ステップ１００６）は、該当する区間ＩＤのレコードの中に、対象の経路ＩＤが含まれるか検索し、含まれていれば集計値を加算し、全経路の利用率を新しい区間合計件数の値を参照して再計算し、格納する。該当する区間ＩＤのレコードの中に、対象の経路ＩＤが含まれていない場合は、新しく経路を追加して区間合計件数の値に経路の集計値を、経路数に１を加算し、全経路の利用率を新しい区間合計件数の値を参照して再計算を行い、格納する（処理ステップ１００７）。出発地エリアＩＤと到着地エリアＩＤの組み合わせが、経路利用分担率リスト（９００）に存在しない場合（処理ステップ１００８）は、区間ＩＤを新しく付与し、経路数に１を区間合計件数に経路の集計値を、さらに利用率に１００をセットし、経路利用分担率リストに格納する（処理ステップ１００９）。

図１５は利用者の移動に関する行動嗜好性の情報を格納するためのデータ構造を示した図である。利用者嗜好性情報（１１００）はユーザＩＤ（１１０１）、出発地エリアＩＤ（１１０２）、到着地エリアＩＤ（１１０３）、判定の対象となった対象期間（１１０４）、判定の対象となった時間帯（１１０５）、この対象期間中に出発地エリアと到着地エリア間に存在する経路の中で、最もよく利用した経路ＩＤ（１１０６）、この対象期間中に出発地エリアと到着地エリア間に存在する経路の中で最もよく利用した経路の利用率（１１０７）、運賃を重視する重みを表す運賃係数（１１０８）、所要時間を重視する重みを表す時間係数（１１０９）などの情報を含む。ここでは説明を簡略化するために運賃、時間の２つの経路条件に関する係数のみ記載しているが、他にも乗換回数や混雑度、始発など利用者が重視する要素を追加してもよく、その場合にはその他の要素に関する係数のデータを格納する領域を用意すればよい。また、判定に用いるデータの期間についても対象期間や時間帯以外に曜日別や平日／休日などの分類で判定結果を格納してもよい。

図１６は利用者の移動データを分析し、利用者嗜好性情報（１１１０）に格納するための処理手順を示した図である。移動ログデータ（１２６）から、あらかじめ設定された対象期間および時間帯に該当するレコードだけを抽出しユーザＩＤの順にソート行い、全経路の集計結果を格納するための、経路ＩＤと利用回数の組からなるリスト配列を用意し、初期化する（処理ステップ１２００）。ここで対象期間や時間帯の値についてはあらかじめ外部で設定されているものとし、設定された全てのデータ対象期間および時間帯の組み合わせ分だけ同じ処理を行うことになるが、ここでは一つのデータ対象期間および時間帯が決まった場合の処理の例を示す。抽出した全てのレコードについて以下の処理を繰り返す（処理ステップ１２０１）。移動ログのレコードの経路ＩＤを参照し、経路ＩＤと利用回数の組からなるリスト配列に加算する（処理ステップ１２０３）。処理ステップ１２０３によって全ての移動ログの集計が終わったら、経路ＩＤと利用回数の組からなるリスト配列に対して下記の処理を繰り返す（処理ステップ１２０４）。経路ＩＤを元に、経路マスタ（３３０）を参照し、相当する乗車位置ＩＤ、降車位置ＩＤを抽出し、エリア定義リスト（８００）を参照して出発エリアＩＤと到着エリアＩＤに変換し、出発エリアＩＤと到着エリアＩＤの組み合わせと、その組み合わせに付随する合計利用回数の制数値のリストを保持しておく（処理ステップ１２０５）。既に同じ出発エリアＩＤと到着エリアＩＤの組み合わせを持つ経路ＩＤが存在する場合（処理ステップ１２０６）は、最も利用回数の多い経路ＩＤを選び、経路ＩＤと利用回数と、同じ出発エリアＩＤと到着エリアＩＤの組み合わせの合計利用回数の値もとに最多利用経路の利用率を再び算出し、格納する（処理ステップ１２０８）。また、同じ出発エリアＩＤと到着エリアＩＤの組み合わせを持つ経路ＩＤをもとに経路マスタ（３３０）を参照し、運賃や所要時間の値を抽出し、比較を行うことで、このユーザが運賃や所要時間をどのくらい優先しているかを表す係数を算出する（処理ステップ１２０９）。このように交通経路に関して複数の選択肢が存在する場合に、それぞれの経路の特徴（運賃や所要時間などの条件値）に着目して利用者の選択行動を解明する手法として、ロジットモデルがよく知られている。ロジットモデルを用いると、複数の経路の条件値をもとに、利用者がどの要素をどのくらい重視していて、そのためにこの経路を選ぶことが多いといった現象を説明できる（式１、式２）。

式２は利用者が交通手段を利用する際の効用に関する式を表し、例えば運賃や所要時間などを説明変数として、それぞれの変数にかかる係数の積和を求め、式１に代入することで、どの経路をどのくらいの確率で選択するという行動を表すことができる。

例えば、式２の例でいうと、Ｖ_ｊは、経路ｊにおけるユーザの効用の値を表す。ｘ_０，ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，…は説明変数、ａ，ｂ，ｃ，ｄ…は説明変数に係る係数である。Ｐ_ｊは、ユーザが経路ｊを選択する確率である。

同じ出発エリアＩＤと到着エリアＩＤの組み合わせを持つ経路ＩＤが存在しない場合（処理ステップ１２０９）は、利用率に１００をセットし、利用者嗜好性情報（１１００）にユーザＩＤ、出発地エリアＩＤ、到着地エリアＩＤ、対象期間、時間帯、最もよく利用した経路ＩＤ、最多利用経路の利用率の情報を１レコードとして格納する（処理ステップ１２１０）。なお、上記の例では個人の移動時における行動嗜好性の例として、運賃と所要時間を示したが、これに加えて乗換回数や混雑度、徒歩時間への配慮、購買場所のパターンなどを合わせて分析することで、より精度や質を向上させることが可能になる。

図１７は各交通経路の経路条件や現在の利用率を考慮したネットワークグラフ探索の例を示す図である。例えば、エリアＡ〜Ｄ（１３０１〜１３０４）では、それぞれなんらかの交通手段を利用できるとし、図中の線のような交通経路が存在すると仮定すると、それぞれのエリア間の経路（線）には一般的に、交通事業者によって平均的な所要時間、運賃などの経路条件や輸送量などが定められている。一方、利用者はそれぞれの経路条件は気にするものの、各エリア間の経路の輸送量がどのくらいかなどは、ほとんど気にしない。そのため、各利用者の好みだけを考慮して、最もメリットの高い経路を通るように誘導してしまうと、各エリア間の経路の輸送量を大きく超過してしまい、非常に混雑してしまうというような事態が予想される。そこで、各エリア間の経路の現在の利用量と、あらかじめ定められている適正輸送量とを見て、なるべく差が小さくなるように調整を行う。具体的には、各利用者の嗜好性を考慮して、出発地と到着地間の経路の候補を複数、抽出し、どの経路が最も適正輸送量に近くなるかを判定するなどの方法が考えられる。

図１８は利用者に、現在の利用分担率の状況とその人の嗜好性を考慮した上で、好みにあった経路の候補を算出するプログラム（１３７）処理手順を示す図である。利用者の嗜好性と現状の経路利用率を考慮した経路検索プログラム（１３７）は利用者からの検索リクエストを受けて呼び出される。まず、出発地エリアと到着地エリアに関する情報をＷＥＢサイトや携帯情報端末アプリなどを介して利用者に選択あるいは入力してもらい、情報を取得する（処理ステップ１５００）。この時に利用者のＩＤは、例えば交通系ＩＣカードのカードＩＤや情報端末の機器ＩＤ、その他の会員ＩＤなどを入力してもらうか、リーダを介して取得できるものとする。

次に、利用者に入力してもらった出発地エリアと到着地エリア間にどのような経路があり、利用分担率はどのようになっているかを算出する（処理ステップ１５０１）。この時、各種の交通利用状況データがリアルタイムに送信されてくる場合は、リアルタイムデータを用いて現状値を把握する。一方、交通利用状況データがリアルタイムに受信できない場合は、経路利用分担率リスト（９００）から該当するレコードを抽出し、統計的に算出した値を使用する。

さらに利用者に入力してもらった出発地エリアと到着地エリア間の各経路について、運転本数や乗車人員数など、それぞれの輸送能力を考慮した利用分担率の最適値を読込み、現状の利用分担率との差を算出する（処理ステップ１５０２）。

次に取得した利用者のＩＤと、あらかじめ設定されている対象期間、時間帯などの情報を用いて、利用者嗜好性情報（１１００）から該当するレコードを抽出する（処理ステップ１５０３）。対象期間については直近の数カ月や数週間などを設定してもよいし、時間帯については現在時刻をもとに時間帯を決めてもよい。また、その利用者のこれまでの行動パターンや行動リズムを別途、分析しておき、結果を利用してもよい。
さらに該当するエリアや対象期間、時間帯などの条件に一致する利用者嗜好性情報のレコードが存在しない場合は、対象期間や時間帯を変更して検索を繰り返してもよい。利用者嗜好性情報（１１００）に該当するユーザの情報がない場合は、該当するエリアを移動している利用者（複数）を抽出し、最も典型的な嗜好を集計した結果を用いてもよい。

そのようにして抽出した利用者嗜好性に関する情報を用いて、該当区間に存在する全ての経路と経路条件を抽出し、（式１）を用いて対象の利用者にとって得点の高い、すなわち効用値の高い順に経路（候補経路）を並び替える（処理ステップ１５０４）。例えば処理ステップ１５０３で抽出した利用者の嗜好性情報が運賃優先だった場合は、比較的料金の安い経路が上位に並ぶことになる。

このようにして並び替えた候補経路について順々に、処理ステップ１５０１および１５０２で算出した値を参照し、「適正な利用分担率―現在の利用分担率＞０」である経路を第一の候補として、利用者に提示する（処理ステップ１５０５）。基本的には検索した利用者に対して、その人の嗜好性に合った経路候補の内、「適正な利用分担率―現在の利用分担率＞０」の条件を満たす経路をすすめることで全体最適化を図ることができる。ただし、同時刻に多くの人が同じ区間の移動について検索リクエストを行った場合は、「適正な利用分担率―現在の利用分担率」の値が大きい経路から優先的に割り振るなどの調整を行うことも考えられる。また、処理ステップ１５０４では、（式１）を用いて候補経路毎に選択確率を算出することができるため、すすめた経路に従ってくれる確率を考慮して利用者毎に確率の高い経路を割り当てる方法も考えられる。一方、この利用者の嗜好性と現状の経路利用率を考慮した経路検索プログラム（１３７）は、利用者の検索要求の有無に関わらず、ある一部の利用者を無作為またはある条件のもとで選別し、それらの利用者が経路を変更した際の状況変化をシミュレーションする場合にも活用することができる。すなわち、ある利用者と移動したい区間に関する情報を無作為またはある条件のもとで作成し、処理ステップ１５０１〜１５０５まで同様に処理を行う。

そして処理ステップ１５０５で算出した第一候補経路を対象の利用者が選択した場合に、各経路の利用分担率に与える変化量を算出し、個人の効用和および経路分担率の最適化シミュレーションプログラム（１３８）へ渡す（処理ステップ１５０６）。

図１９は個々の利用者の嗜好性を考慮しつつ、交通社会全体の最適化を図るためのプログラム（１３８）の処理手順を示す図である。個人の効用和および経路分担率の最適化シミュレーションプログラム（１３８）は、利用者の嗜好性と現状の経路利用率を考慮した経路検索プログラム（１３７）と対で呼び出され、利用者からの検索リクエストの有無に関わらず、適正な経路分担率を実現するためのシミュレーションを行うものである。まず、適正な利用分担率の変動に関してあらかじめ閾値（ｄ）が設定されているものとして、その閾値以内に収束するまで下記の処理を繰り返す（処理ステップ１６００）。次に図１８で示した利用者の嗜好性と現状の経路利用率を考慮した経路検索プログラム（１３７）の結果を読込み、任意の出発地エリアと到着地エリア間の各経路について、その経路を選択すると思われる利用者数を集計し、各経路の利用分担率がどのように変化するかを定量化する（処理ステップ１６０１）。定量化した結果に基づき、各経路の利用分担率の予測値とあらかじめ設定または読み込まれた適正な利用分担率の値とを比較し、その差分が閾値（ｄ）以内に収まっているかどうかを判定する（処理ステップ１６０２）。閾値（ｄ）以内に収まっていない経路については、再び、利用者の嗜好性と現状の経路利用率を考慮した経路検索プログラム（１３７）を呼び出し、その経路を第二、第三の候補経路として選ぶ可能性のある利用者の中から一部の人に、この経路を使うように候補経路の調整を行い、再び個人の効用和および経路分担率の最適化シミュレーションプログラム（１３８）を呼び出して計算を繰りかえす（処理ステップ１６０３）。

図２０は情報配信サーバ（１１３）によって、システム運用者や交通事業者の担当者向けに生成および配信される提示画面の一例で個々の利用者の動きを可視化した結果（１７００）の例を示した図である。画面（１７００）は、地図画像を背景に駅やバス停などの交通手段を利用できる場所を表すアイコン（１７０２、１７０３）と、それらの場所を結ぶ路線や運行ルートなどを表す線（１７０４）と、利用者を表すアイコン（１７０１）が時系列で変化するような構成である。駅やバス停を表すアイコンは、その色や形、大きさで付加情報（１７０２、１７０３）を示すことも可能で時系列的に変化してもよい。例えばある駅で電車がくるのを待っている利用者の数などに応じて、時々刻々と変化させるといった見せ方も考えられる。利用者を表すアイコンもその色や形、大きさや付加的なテキスト表示で様々な情報を示すことも可能で、例えば電車派やバス派などの利用者の嗜好や移動経路に対する選択確率を表示するなどが考えられる。このような画面を用いると利用者単位で動きを追跡していくことが可能であり、利用者の行動が変わりやすいエリアや、利用者の密度が高い場所や時間帯など様々な発見をすることができるまた、画面全体はマウスやキーボードなどの入力インタフェースを用いて操作することが可能で、例えばホイールボタンなどでズームイン／ズームアウトを行ったり、マウスクリックで特定の駅や利用者アイコンの情報を拡大したりといった機能が考えられる。利用者の動きは流動をミクロに追う事ができるが、全利用者の効用の和や現在の輸送効率（各経路の経路分担率のバランス）を指標化して表示する（１７０５）ことで、その状況全体をマクロにも捉えることができるため、システム運用者や交通事業者の担当者にとっては、様々な解像度で状況を把握することが可能になる。

図２１は情報配信サーバ（１１３）によって、システム運用者や交通事業者の担当者向けに生成および配信される提示画面の一例で、任意のエリア間の経路分担率状況を可視化した結果（１８００）の例を示した図である。画面（１８００）は、出発地エリア（１８０１）と到着地エリア（１８０２）が縦と横に順番に並んだ表形式になっており、各出発地エリアと到着地エリアが交差する部分に、その区間の経路分担率の状況が円グラフや棒グラフ、パイチャート、テキストなど様々な形式（１８０３）で表示されるような構成である。図２０の画面と同様に、画面全体はマウスやキーボードなどの入力インタフェースを用いて操作することが可能で、例えばホイールボタンなどでズームイン／ズームアウトをしたり、マウスクリックで特定の区間の詳細情報（１８０４）をみるといった機能が考えられる。このような画面を用いると、改善の余地のある区間の発見や、なぜ輸送効率が悪いのかといった原因を調べることが可能である。

図２２は情報配信サーバ（１１３）によって、システム運用者や交通事業者の担当者向けに生成および配信される提示画面の一例で、シミュレーションのための料金体系や運転本数を設定する画面（１９００）の例を示した図である。画面（１９００）は、区間を指定（１９０１）するとその区間に存在する経路と、料金（１９０２）や所要時間、運転本数（１９０３）といった経路の条件を細かく指定することが可能である。またこの区間に存在する経路の配分率の適正値を変更する（１９０４）ことが可能である。このような条件変更の結果、図１７で示した経路探索グラフにおいて、各経路の経路条件と経路配分率の適正値の双方が変わるため、利用者に提示する候補経路および経路利用分担率の変動を試すことができる。変動結果は、可視化結果（１７００、１８００）の画面で確認することができる。その時、特に注目したい駅やバス停（１９０５）、鉄道路線やバス路線（１９０６）を指定することが可能である。画面（１９００）で示す以外にも、駅と駅、駅とバス停間の移動時間や乗換え時間の変更や電車やバスの待ち時間や運行ダイヤのような設定項目が考えられる。ここで設定する画面および項目は、シミュレーション用だけでなく、実際の運行システムに取り入れてもよい。

図２３は情報配信サーバ（１１３）によって、システム運用者や交通事業者の担当者向けに生成および配信される提示画面（２０００）の一例で、シミュレーション結果を可視化した例を示した図である。画面（２０００）はある区間において存在する全ての経路の利用率を時系列に表示し、利用者の誘導状況と合わせて、その効果を確認するような構成である。どの区間をみるかという指定や、利用者の誘導状況については、この画面（２０００）に付随する形で設定・確認できる領域をもうけてもよいし、別画面で提示してもよい。このような画面により、利用者の経路変更の効果を時々刻々とモニタリングすることが可能である。効果が芳しくない場合は、図２２で示したような設定画面を用いて、料金体系を変更するなど、フィードバックを行うことができる。この他にも図２０、図２１で示した画面を用いてシミュレーション結果を可視化し、確認することが可能である。

図２０〜図２３の提示画面を生成するための情報は計算サーバ（１１２）の記憶部（１３３）に蓄積されており、システム運用者（１１９）や各交通事業者の担当者が所定のＷｅｂページにアクセスし、プルダウンメニューなどで項目を選択するなどして指定した条件に従って、検索処理プログラム（１４２）が実行され、必要な情報が取得されるものとし、情報配信プログラム（１４３）により取得された情報を編集し、情報を配信する。

図２４は、情報配信サーバ（１１３）によって生成および配信される利用者向けのおすすめ経路検索画面（２１００）の例を示した図である。提示されたおすすめ経路検索画面（２１００）上で利用者（１１５、１１７）からリクエストされたタイミングで利用者確認プログラム（１４１）が実行される。また、利用者（１１５、１１７）が指定した条件を受けて、検索処理プログラム（１４２）が実行され、経路案内情報配信プログラム（１４３）により、結果情報を編集し、配信される。まず、利用者（１１５、１１７）が情報端末（１１６、１１８）を用いて例えばＷｅｂ画面上のプルダウンメニューで表示内容を選択する。これらの表示条件は利用者（１１５、１１７）が設定画面やマウス・キーボードなどの入力インタフェースを用いて設定・変更することが可能であるものとする。例えば利用者（１１５、１１７）におすすめ経路検索画面（２１００）上で、ユーザＩＤ（２１０１）、出発地（２１０２）、到着地（２１０３）、日付（２１０４）、時間（２１０５）、出発時間か到着時間かを選択する種別（２１０６）、利用者（１１５、１１７）の現在時刻を取得して送信する機能、利用者の好みを選択するためのメニュー（２１０８）をプルダウンメニューなどで選択してもらい、指定された条件を検索処理プログラム（１４２）へ渡す。また、ユーザＩＤ（２１０１）の入力については、ＩＣカードリーダを通して、利用者の交通系ＩＣカードのＩＤを情報配信サーバ（１１３）に送信するなどしてもよい。また、携帯情報端末などの機器ＩＤでもよい。さらに、このユーザＩＤ（２１０１）は利用者（１１５、１１７）の初回アクセス時に情報配信サーバ（１１３）の方で記憶しておき、次回以降はその入力を省くなどしてもよい。この時、日付や時間などのメニューは、あらかじめ現在の日時などがセットされており、利用者が必ずしも選択する必要はないものとする。一般的に乗換経路検索画面における表示順は、乗換案内エンジン提供事業者の独自のルールに従って決められているが、本発明による個人の嗜好性を考慮した経路検索手法を用いると、検索者の嗜好に合った経路を優先的に提示することが可能になる。初めて利用するような区間においても、これまでの移動履歴をもとに平日休日や時間帯など細かい粒度で嗜好性の推定を行い、その人に最も適切と思われる経路を判断することができる。また、該当エリアの経路利用状況を考慮して、利用者にとって利便性、快適性の高い経路をすすめることが可能である。

図２５は情報配信サーバ（１１３）によって生成および配信される利用者向けのおすすめ経路検索結果画面（２２００）の例を示した図である。利用者がおすすめ経路検索画面（２１００）上で選択したメニューに従って、検索処理プログラム（１４２）を実行し、配信プログラム（１４３）により、その結果情報を編集および配信する。利用者向けのおすすめ経路検索結果画面（２２００）では例として運賃優先派に向けて、運賃面での特典をもらえる経路をすすめている画面を提示している。出発地がＡ地点で到着地がＢ地点の組み合わせに対して検索処理プログラム（１４２）を実行した結果、Ｃ地点で乗り換える経路と、Ｄ地点で乗り換える経路が存在するが、Ｃ地点で乗換える経路の方が検索した利用者の嗜好に合うという結果が抽出されたとして、それを配信プログラム（１４３）により、Ｃ駅で乗り換える経路をすすめるような画面を構成し、利用者に配信する。

以上のように、交通手段利用者の行動データの分析を行うことにより、交通経路分担状況を定量的に把握することができるとともに、交通経路分担の適正な状態を目指して利用者それぞれの嗜好に合った経路を探索し、誘導することが可能になる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々変形実施可能であり、上述した各実施形態を適宜組み合わせることが可能であることは、当業者に理解されよう。

００１…利用者の効用と交通経路分担率を最適化する経路案内システム、００２…利用者、００３…複数交通事業者、１０１…利用者、１０２…改札機、１０３…ＩＣカード、１０４…利用者、１０５…ネットワーク、１０６〜１０７…交通事業者、１０８…監視カメラ、１０９…利用者の嗜好を考慮した交通経路分担率最適化システム、１１１…データサーバ、１１２…計算サーバ、１１３…情報配信サーバ、１１４…インターネット、１１５…利用者、１１６…携帯情報端末、１１７…利用者、１１８…情報端末、１１９…システム運用者、１２０…操作端末、１２１…データ格納部、１２２…交通系ＩＣカードデータ、１２３…交通手段利用時の位置データ、１２４…交通流量集計データ、１２５…マスタデータ、１２６…移動ログデータ、１３０…ネットワークインタフェース、１３１…ＣＰＵ、１３２…メモリ、１３３…記憶部、１３４…移動ログ生成プログラム、１３５…経路分担率・輸送効率算出ログラム、１３６…移動時の嗜好性抽出プログラム、１３７…利用者の嗜好性と現状の経路利用率を考慮した経路検索プログラム、１３８…個人の効用和および経路分担率の最適化シミュレーションプログラム、１３９…データ格納部、１４１…利用者確認プログラム、１４２…検索処理プログラム、１４３…情報配信プログラム、１４４…ネットワークインタフェース、１４５…ネットワークインタフェース、１４６…ＣＰＵ、１４７…メモリ、１４８…記憶部、１５１…ネットワーク、２４１…ログＩＤ、２４２…ユーザＩＤ、２４３…駅ＩＤ、２４４…利用時刻、２４５…利用種別、２５１…ログＩＤ、２５２…ユーザＩＤ、２５３…位置ＩＤ、２５４…通過時刻、２６１…出発位置ＩＤ、２６２…到着位置ＩＤ、２６３…時間帯、２６４…交通手段、２６５…移動人数、３００…位置マスタ、３０１…位置ＩＤ、３０２…対象、３０３…所有会社、３０４…所在地、３０５…緯度・経度、３１０…路線マスタ、３１１…路線ＩＤ、３１２…路線名、３１３…運営会社、３１４…路線タイプ、３２０…駅−路線関係マスタ、３２１…路線ＩＤ、３２２…位置ＩＤ、３２３…順序、３２４…種別、３２５…始点からの所要時間、３３０…経路マスタ、３３１…経路ＩＤ、３３２…乗車位置ＩＤ、３３３…降車位置ＩＤ、３３４…路線ＩＤ１、３３５…乗換位置ＩＤ１、３３６…路線ＩＤ２、３４１…乗車路線数、３４２…標準所要時間、３４３…料金、３６１…ログＩＤ、３６２…ユーザＩＤ、３６３…拡大率、３６４…乗車日時、３６５…降車日時、３６６…乗車位置ＩＤ、３６７…降車位置ＩＤ、３６８…支払額、３６９…経路ＩＤ、４００〜４１２…処理ステップ、５００〜５１０…処理ステップ、６００〜６０４…処理ステップ、７０１…駅、７０２…バス停、７０３〜７０４…駅、７０５〜７０６…バス停、７０７…駅、７１１〜７１２…鉄道路線、７１３〜７１４…バス路線、８００…エリア定義リスト、８０１…エリアＩＤ、８０２…代表位置ＩＤ、８０３…対象期間、８０４…交通手段利用可能場所数、８０５…位置ＩＤ１、８０６…位置ＩＤ２、８０７…位置ＩＤ３、８０８…位置ＩＤ４、９００…経路利用分担率リスト、９０１…区間ＩＤ、９０２…出発地エリアＩＤ、９０３…到着地エリアＩＤ、９０４…対象期間、９０５…時間帯、９０６…区間合計件数、９０７…経路数、９０８…第１経路ＩＤ、９０９…第１経路利用率、９２１…第２経路ＩＤ、９２２…第２経路利用率、９３１…第３経路ＩＤ、９３２…第３経路利用率、１０００〜１００９…処理ステップ、１１００…利用者嗜好性情報、１１０１…ユーザＩＤ、１１０２…出発地エリアＩＤ、１１０３…到着地エリアＩＤ、１１０４…対象期間、１１０５…時間帯、１１０６…最もよく利用した経路ＩＤ、１１０７…最多利用経路の利用率、１１０８…運賃係数、１１０９…時間係数、１２００〜１２１０…処理ステップ、１３０１〜１３０４…交通手段利用可能場所、１５００〜１５０６…処理ステップ、１６００〜１６０３…処理ステップ、１７００…流動状態可視化結果画面、１７０１…利用者、１７０２…駅、１７０３…バス停、１７０４…路線、１７０５…指標、１８００…経路分担状況一覧画面、１８０１…出発地エリア、１８０２…到着地エリア、１８０３…経路分担率の状況、１８０４…特定区間の詳細情報、１９００…条件設定画面、１９０１…エリア選択項目、１９０２…料金変更項目、１９０３…運転本数変更項目、１９０４…経路配分率の適正値設定項目、１９０５…駅またはバス停検索欄、１９０６…鉄道経路またはバス経路の選択欄、２０００…経路分担率モニタリング画面、２１００…おすすめ経路検索画面、２１０１…ユーザＩＤ、２１０２…出発駅、２１０３…到着駅、２１０４…日付、２１０５…時間、２１０６…種別、２１０７…現在位置の取得、２１０８…表示順、２２００…検索結果画面

Claims (15)

1. 各経路に関係づけられた現在経路分担率と最適経路分担率と、ユーザＩＤに関係づけられた個人経路嗜好情報と、が格納される交通情報データベースを用いた交通経路分担率制御システムであって、
   前記交通情報データベースに格納された現在経路分担率と最適経路分担率と個人経路嗜好情報とに基づいて、第一のユーザＩＤに関する変更経路候補情報を算出し、前記交通情報データベースに格納する変更経路候補算出部と、
   前記格納された変更経路候補情報に基づいて経路を変更した場合の経路分担率変動量を算出し、前記算出された経路分担率変動量を予め定められた変動閾値と比較し、前記比較において前記算出された経路分担率変動量が前記変動閾値より小さい場合、前記算出された変更経路候補情報に従って前記第一のユーザＩＤに対して経路変更制御をおこない、前記比較において前記算出された経路分担率変動量が前記変動閾値より大きい場合、前記第一のユーザＩＤとは異なる第二のユーザＩＤについて変更経路情報を算出するよう前記変更経路候補算出部に指示する経路分担変動率制御部と、
   を備えることを特徴とする交通経路分担率制御システム。
2. 請求項１に記載の交通経路分担率制御システムであって、
   前記各経路の現在利用中のユーザＩＤの個人経路嗜好情報又は変更経路候補又は現在経路分担率の何れか又は全てを画面に表示する出力部をさらに有することを特徴とする交通経路分担率制御システム。
3. 請求項１に記載の交通経路分担率制御システムであって、
   前記交通情報データベースに格納された個人経路嗜好情報に基づいて各ユーザＩＤの前記経路における効用の和である効用和を算出する効用和算出部と、前記効用和を画面に表示する出力部と、をさらに有することを特徴とする交通経路分担率制御システム。
4. 請求項２に記載の交通経路分担率制御システムであって、
   前記交通情報データベースは、さらに出発地エリア情報と到着地エリア情報とが前記経路と関係づけられて格納されており、
   前記出力部は、前記各経路を前記出発地エリア情報と前記到着地エリア情報とに分けて、前記分けられた前記各経路と前記現在経路分担率とを前記画面に表示することを特徴とする交通経路分担率制御システム。
5. 請求項１に記載の交通経路分担率制御システムであって、前記経路における料金体系又は運転本数又は最適経路分率の何れかまたは全ての入力を受け付ける条件指定入力受付部をさらに備え、
   前記変更経路候補算出部は、前記受け付けた入力に基づいて、前記交通情報データベースを更新し、前記交通情報データベースに格納された現在経路分担率と最適経路分担率と個人経路嗜好情報とに基づいて、前記第一のユーザＩＤに関する変更経路候補情報を算出することを特徴とする交通経路分担率制御システム。
6. 請求項２に記載の交通経路分担率制御システムであって、
   前記出力部は、前記各経路における前記現在経路分担率の時系列変化と、前記ユーザＩＤに対して前記経路変更制御を行った時刻と、を前記画面に表示することを特徴とする交通経路分担率制御システム。
7. 請求項１に記載の交通経路分担率制御システムであって、
   前記ユーザＩＤと出発エリア情報と到着エリア情報と、の入力を受け付けるユーザ経路検索入力受付部をさらに備え、
   前記変更経路候補算出部は、前記入力を受け付けた前記出発エリア情報と前記到着エリア情報とに基づいて前記交通情報データベースに格納された現在経路分担率と最適経路分担率と個人経路嗜好情報とを抽出し、前記入力を受け付けたユーザＩＤを前記第一のユーザＩＤとすることを特徴とする交通経路分担率制御システム。
8. 請求項７に記載の交通経路分担率制御システムであって、
   前記ユーザ経路検索入力受付部はさらに経路表示順情報の入力を受け付け、
   前記変更経路候補算出部は、前記経路表示順情報を前記第一のユーザＩＤに関連付けられた前記個人経路嗜好情報に加えることを特徴とする交通経路分担率制御システム。
9. 請求項７に記載の交通経路分担率制御システムであって、
   前記変更経路候補算出部は、前記交通情報データベースに格納された前記個人経路嗜好情報に基づいて、前記第一のユーザＩＤにとっての前記各経路の効用を算出し、前記算出された効用が高い順に、前記最適経路分担率と前記現在経路分担率の大小比較を行い、前記大小比較において、前記最適経路分担率が前記現在経路分担率より大きかった場合、前記大小比較に用いられた経路を変更経路候補とする変更経路候補情報を生成することを特徴とする交通経路分担率制御システム。
10. 各経路に関係づけられた現在経路分担率と最適経路分担率と、ユーザＩＤに関係づけられた個人経路嗜好情報と、が格納される交通情報データベースを用いた交通経路分担率制御方法であって、
    変更経路候補算出部によって、前記交通情報データベースに格納された現在経路分担率と最適経路分担率と個人経路嗜好情報とに基づいて、第一のユーザＩＤに関する変更経路候補情報を算出し、前記交通情報データベースに格納する変更経路候補算出工程と、
    経路分担変動率制御部によって前記格納された変更経路候補情報に基づいて経路を変更した場合の経路分担率変動量を算出し、前記算出された経路分担率変動量を予め定められた変動閾値と比較し、前記比較において前記算出された経路分担率変動量が前記変動閾値より小さい場合、前記算出された変更経路候補情報に従って前記ユーザＩＤに対して経路変更制御をおこない、前記比較において前記算出された経路分担率変動量が前記変動閾値より大きい場合、前記第一のユーザＩＤとは異なる第二のユーザＩＤについて変更経路情報を算出するよう前記変更経路候補算出部に指示する経路分担変動率制御工程と、を含むことを特徴とする交通経路分担率制御方法。
11. 請求項１０に記載の交通経路分担率制御方法であって、
    出力部によって、前記各経路の現在利用中のユーザＩＤの個人経路嗜好情報又は変更経路候補又は現在経路分担率の何れか又は全てを画面に表示する出力工程をさらに有することを特徴とする交通経路分担率制御方法。
12. 請求項１０に記載の交通経路分担率制御方法であって、
    効用和算出部によって、前記交通情報データベースに格納された個人経路嗜好情報に基づいて各ユーザＩＤの前記経路における効用の和である効用和を算出する効用和算出工程と、出力部によって、前記効用和を画面に表示する出力工程と、をさらに含むことを特徴とする交通経路分担率制御方法。
13. 請求項１１に記載の交通経路分担率制御方法であって、
    前記交通情報データベースは、さらに出発地エリア情報と到着地エリア情報とが前記経路と関係づけられて格納されており、
    前記出力工程において、前記出力部によって、前記各経路を前記出発地エリア情報と前記到着地エリア情報とに分けて、前記分けられた各経路と前記現在経路分担率とを前記画面に表示することを特徴とする交通経路分担率制御方法。
14. 請求項１０に記載の交通経路分担率制方法であって、
    条件指定入力受付部によって、前記経路における料金体系又は運転本数又は最適経路分率の何れかまたは全ての入力を受け付ける条件指定入力受付工程をさらに備え、
    前記変更経路候補算出工程において、前記変更経路候補算出部によって、前記受け付けた入力に基づいて、前記交通情報データベースを更新し、前記交通情報データベースに格納された現在経路分担率と最適経路分担率と個人経路嗜好情報とに基づいて、前記第一のユーザＩＤに関する変更経路候補情報を算出することを特徴とする交通経路分担率制御方法。
15. 請求項１１に記載の交通経路分担率制御方法であって、
    前記出力工程において、前記出力部によって、前記各経路における前記現在経路分担率の時系列変化と、前記ユーザＩＤに対して前記経路変更制御を行った時刻と、を前記画面に表示することを特徴とする交通経路分担率制御方法。

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