JP2015203897A - 流動評価装置及び流動評価方法 - Google Patents
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Abstract
Description
そこで、本発明は、駅に関連付けられた情報及び駅間のつながりに関する情報の両者を併用して駅を評価することを目的とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
図1に沿って、流動評価装置1の構成等を説明する。流動評価装置1は、一般的なコンピュータである。流動評価装置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、主記憶装置14、補助記憶装置15及び通信装置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14における、データ統合部21及び駅評価部22は、プログラムである。以降、「○○部は」と主体を記した場合は、中央制御装置11が、補助記憶装置15から各プログラムを読み出し、主記憶装置14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。補助記憶装置15は、路線情報31、駅マスタ32、駅情報37及び駅間流動情報39を記憶する。
なお、“第1の関連情報”及び“第2の関連情報”には、それぞれ、駅情報37及び駅間流動情報39が相当する。
路線名は、路線の名称である。
路線IDは、路線を一意に特定する識別子である。
距離マトリックス103は、駅名を横軸(列)及び縦軸(行)とする行列である。横軸と縦軸との交点のセルには、横軸の駅と縦軸の駅との間の距離(km)が記憶されている。
所要時間マトリックス105も、駅名を横軸及び縦軸とする行列である。横軸と縦軸との交点のセルには、縦軸の駅から横軸の駅へ行く所要時間(分)が記憶されている。
距離マトリクス103及び運賃マトリクス104においては、i行j列のセルに記憶されている値と、j行i列のセルに記憶されている値とは同じである。しかしながら、所要時間マトリクス105においては、i行j列のセルに記憶されている値と、j行i列のセルに記憶されている値とは同じであるとは限らない(駅間に標高差があることによる)。
図3(a)に沿って、駅マスタ32を説明する。駅マスタ32においては、駅ID欄111に記憶された駅IDに関連付けて、駅名欄112には駅名が、路線ID欄113には路線IDが、所在地欄114には所在地が記憶されている。
駅ID欄111の駅IDは、駅を一意に特定する識別子である。
駅名欄112の駅名は、駅の名称である。
路線ID欄113の路線IDは、図2の路線IDと同じである。
所在地欄114の所在地は、駅が所在する地点の行政上の住所表示である。所在地は、その地点の経度及び緯度であってもよい(以下における“所在地”においても同様)。
図3(b)に沿って、地価情報33を説明する。地価情報33においては、地点ID欄121に記憶された地点IDに関連付けて、所在地欄122には所在地が、地価欄123には地価が、時点欄124には時点が記憶されている。
地点欄121の地点IDは、地価が算定される地点を一意に特定する識別子である。
所在地欄122の所在地は、地価が算定される地点の行政上の住所表示である。
地価欄123の地価は、路線価格(万円/m2)である。ただし、路線価格の替わりに“公示価格”等の他の種類の公開情報が記憶されてもよいし、任意の主体が鑑定する評価額が記憶されてもよい。
時点欄124の時点は、当該レコードが作成された時点の年月である。
図3(c)に沿って、人口情報34を説明する。人口情報34においては、地区ID欄131に記憶された地区IDに関連付けて、地区名欄132には地区名が、人口欄133には人口が、時点欄134には時点が記憶されている。
地区ID欄131の地区IDは、地区を一意に特定する識別子である。地区とは、人口統計の単位となる地理上の区画である。ある地点はいずれか1つの地区に属するものとする。
地区名欄132の地区名は、地区の名称である。
人口欄133の人口は、地区に居住する人口を、年齢層別かつ男女別に並べた“人口ベクトル”である。人口ベクトルの要素は、先頭(最も左)から順に、“10歳未満男の人口”、“10歳未満女の人口”、“10歳代男の人口”、“10歳代女の人口”、“20歳代男の人口”、“20歳代女の人口”、・・・示す。年齢層の幅は、“10歳”に限定されない。
時点欄134の時点は、当該レコードが作成された時点の年月である。
図3(d)に沿って、店舗情報35を説明する。店舗情報35においては、店舗ID欄141に記憶された店舗IDに関連付けて、店舗名欄142には店舗名が、所在地欄143には所在地が、商品又は役務欄144には商品又は役務が、時点欄145には時点が記憶されている。
店舗ID欄141の店舗IDは、店舗を一意に特定する識別子である。
店舗名欄142の店舗名は、店舗の名称である。
所在地欄143の所在地は、店舗が所在する地点の行政上の住所表示である。
商品又は役務欄144の商品又は役務は、店舗が提供する商品又は役務である。
時点欄145の時点は、当該レコードが作成された時点の年月である。
図3(e)に沿って、学校情報36を説明する。学校情報36においては、学校ID欄151に記憶された学校IDに関連付けて、学校名欄152には学校名が、所在地欄153には所在地が、設立欄154には設立母体が、男女欄155には男女区分が、難易度欄156には難易度が、時点欄157には時点が記憶されている。
学校ID欄151の学校IDは、学校を一意に特定する識別子である。
学校名欄152の学校名は、学校の名称である。学校名は、文字列“大学”、“高等学校(高校)”、“中学校”及び“小学校”のうちのいずれか1つを必ず含む。
所在地欄153の所在地は、学校が所在する地点の行政上の住所表示である。
設立欄154の設立母体は、学校を設立した主体であり、“国立”、“私立”、“都立”、“市立”、“区立”等のうちのいずれかである。
男女欄155の男女区分は、学校が受け入れる生徒(児童、学生)の性別であり、“男”、“女”及び“共学”のうちのいずれかである。共学とは当然男女を示す。
難易度欄156の難易度は、学校の入試難易度を示す数値であり、ここでは大手予備校が公表する“偏差値”を使用する。
時点欄157の時点は、当該レコードが作成された時点の年月である。
図4に沿って、駅情報37を説明する。駅情報37においては、駅ID欄161に記憶された駅IDに関連付けて、駅名欄162には駅名が、路線ID欄163には路線IDが、地価欄164には地価が、周辺人口欄165には周辺人口が、周辺店舗数欄166には周辺店舗数が、周辺学校数欄167には周辺学校数が、時点欄168には時点が記憶されている。
駅ID欄161の駅IDは、図3(a)の駅IDと同じである。
駅名欄162の駅名は、図3(a)の駅名と同じである。
路線ID欄163の路線IDは、図3(a)の路線IDと同じである。
地価欄164の地価は、地価を有する複数の地点のうち、駅に最も近い地点の地価(例えば、路線価格)である。
周辺店舗数欄166の周辺店舗数は、駅の地点を中心とする所定の半径の円の内部の領域に所在する店舗の数を、商品又は役務のカテゴリ別に並べた“店舗数ベクトル”である。店舗数ベクトルの要素は、先頭(最も左)から順に、“食料品店の数”、“日用品店の数”、“百貨店の数”、・・・を示す。ユーザは、ここでのカテゴリを任意に設定できる。ただし、図3(d)における商品又は役務が決まれば、カテゴリが1つ決まるものとする。
時点欄168の時点は、当該レコードの基準年月(詳細後記)である。
図5(a)に沿って、一般的に考えられる改札情報38を説明する。改札情報38においては、データID欄171に記憶されたデータIDに関連付けて、乗車駅欄172には乗車駅の駅IDが、降車駅欄173には降車駅の駅IDが、降車時点欄174には降車時点が、個人情報欄175のうち、性別欄175aには性別が、年齢欄175bには年齢が、氏名欄175cには氏名が、住所欄175dには住所が記憶されている。
データID欄171のデータIDは、改札情報38のレコードを一意に特定する識別子である。
乗車駅欄172の乗車駅の駅IDは、乗客が定期を含むIC乗車券又は切符を改札装置に通して乗車した駅の駅IDである。
降車時点欄174の降車時点は、乗客が降車駅にて定期を含むIC乗車券又は切符を改札装置に通した時点の年月日時分秒である。
性別欄175aの性別は、定期を含むIC乗車券に紐付けられた乗客の性別である。
年齢欄175bの年齢は、定期を含むIC乗車券に紐付けられた乗客の年齢である。
氏名欄175cの氏名は、定期を含むIC乗車券に紐付けられた客の氏名である。
住所欄175dの住所は、定期を含むIC乗車券に紐付けられた乗客の住所である。
なお、“乗車停車場”及び“降車停車場”には、それぞれ、乗車駅及び降車駅が相当する。
図5(b)に沿って、駅間流動情報39を説明する。駅間流動情報39においては、統合データID欄181に記憶された統合データIDに関連付けて、乗車駅欄182には乗車駅の駅IDが、降車駅欄183には降車駅の駅IDが、統合時点欄184には統合時点が、乗客数欄185には乗客数が記憶されている。
統合データID欄181の統合データIDは、駅間流動情報39のレコードを一意に特定する識別子である。詳細は後記するが、データ統合部21は、改札情報38の複数のレコードをまとめて、駅間流動情報39の1つのレコードを作成する。この処理もまた“統合”処理と呼ばれる。
降車駅欄183の降車駅の駅IDは、図5(a)の降車駅の駅IDと同じである。
統合時点欄184の統合時点は、統合処理によってまとめられた改札情報38のレコードの降車時点が含まれる範囲である。ここでの統合時点は、“2014年1月”というように月単位となっているが、日、週、年等、他の単位であってもよい。
乗客数欄185の乗客数は、統合処理によってまとめたれた改札情報38のレコードの数である。
いま、変数“xPQ”、“xQ”及び“α”を以下のように定義する。
xPQ=P駅で乗車し、Q駅で降車する乗客数
xP=P駅で乗車し、任意の駅で降車する乗客数
α=評価したい内容に関する重み係数(例えば、任意の駅において一旦降車した乗客が、当該駅で再び乗車する確率等を考慮して決定)
f(xPQ)=xPQ/xP
f(xPQ)の値は、例えば次の大きさを示す。
・Q駅周辺の店舗が、P駅に広告を掲出する効果
・P駅周辺に勤務地を有する個人が、Q駅周辺で自宅を取得する効果
・P駅周辺に従業員寮を有する企業が、Q駅に支店を出店する効果
F(xPQ)=f(xPQ)+Σ[α×f(xPT)×f(xTQ)]
ここで、Σは、すべての駅を示すT(=A,B,C,・・・)についての和を示す。T駅は、P駅ではなく、かつ、Q駅でもない駅である。T駅は、乗換駅であってもなくてもよい。T駅は、P駅とQ駅との間にあってもなくてもよい。
F(xPQ)の第1項“f(xPQ)”は、P駅で乗車してQ駅で降車した乗客数に基づく“Q駅”に対する評価値である。F(xPQ)の第2項“Σ[α×f(xPT)×f(xTQ)]”は、P駅で乗車し、P駅及びQ駅以外の駅で降車し、その後当該駅で再度乗車し、Q駅で降車した乗客数に基づく“Q駅”に対する評価値である。
また、上記例ではT駅はある一駅としているが、複数駅であってもよい。たとえは、二駅(T1駅、T2駅)とした場合は下記として表すことができる 。
F(xPQ)=f(xPQ)+Σ[α×f(xPT1)×f(xT1T2)×f(xT2Q)]
なお、乗車駅と降車駅を入れ替えた2つの値、例えば、“xPQ”及び“xQP”は、有意な差異を有さない場合も多い。なぜなら、“xPQ”と“xQP”とは、同じ駅間の行き帰りの乗客数であるからである。
F(xCA)=f(xCA)+α×f(xCB)×f(xBA)
=5/50+1×(40/50)×(100/500)=0.26
F(xDA)=f(xDA)+α×f(xDB)×f(xBA)
=10/50+1×(10/50)×(100/500)=0.24
これらの算出結果が意味していることは、例えば、“B駅で一旦降車し再乗車する乗客の数等も考慮すれば、A駅近くの店舗は、D駅に広告を掲出するよりも、C駅に広告を掲出するほうがよい”ということである。このように、第2の関数“F”を使用することによって、A駅から見て一見つながりがなさそうではあるが無視できないC駅を発見することができる。このC駅のような駅を、A駅についての“潜在的乗車駅”と呼ぶ。
(評価方法1:単体評価)
駅評価部22は、Q駅周辺の地価、Q駅周辺の店舗、(乗車駅を捨象した)Q駅での降車人数等を使用して、Q駅を評価する。
(評価方法2:流動評価)
駅評価部22は、乗車駅を考慮した第1の関数fを使用して、Q駅を評価する。このとき、駅評価部22は、乗車駅ごとの評価値f(xAQ)、f(xBQ)、f(xCQ)、・・・を算出することになる。
駅評価部22は、乗車駅及び潜在的乗車駅を考慮した第2の関数Fを使用して、Q駅を評価する。このとき、駅評価部22は、乗車駅ごとの評価値F(xAQ)、F(xBQ)、F(xCQ)、・・・を算出することになる。このとき、これらの評価値の意味は、途中降車及び再乗車等も考慮されているという点で、流動評価とは異なる。また、上記の例を全ての駅に対して適用した場合、評価値Fを算出する一手法として、特許文献1のネットワーク分析器の遷移行列において、更に各リンクに重みを付けたものに対して固有値を算出する、といったことも考えられる。
図6(b)に沿って商圏の考え方を説明する。単体評価は、従来から存在する方法である。駅評価部22が単体評価を使用して決定する商圏(広告を頒布すべき地理的範囲等)は、例えばA駅を中心とした半径200mの円201の内部の領域である。さらに、現場における現実的な制約(横断することが困難な大通り等)を考慮すれば、商圏は、矩形202の内部の領域であるとしてもよい。
図7及び図8に沿って、出店のための駅評価について説明する。
駅評価部22は、出力装置13に検索条件入力画面50(図7)を表示する。検索条件入力画面50は、ユーザが目標駅に対して要求する条件を入力する画面である。
(1)地価欄51において、ユーザは、チェックボックス51aにチェックマークを入力し、欄51bに“300”を入力し、欄51cに“500”を入力し、優先度欄51pでボタン“低”を選択している。
(2)人口(若年層)欄52において、ユーザは、チェックボックス52aにチェックマークを入力し、優先度欄52pでボタン“中”を選択している。一方、ユーザは、チェックボックス52b及び52cにはチェックマークを入力していない。
(4)競合店舗欄54において、ユーザは、チェックボックス54a及び54cにチェックマークを入力し、欄54bに“食料品店”を入力し、優先度欄54pでボタン“中”を選択している。
(5)特定駅へのアクセス欄55において、ユーザは、チェックボックス55a及び55bにチェックマークを入力し、欄55fに“G駅”を入力し、優先度欄55pでボタン“中”を選択している。一方、ユーザは、チェックボックス55c、55d及び55eにはチェックマークを入力していない。
(1)目標駅の周辺の地価が“300万円/m2”〜“500万円/m2”であること。もちろん、その範囲内で安い方が望ましいこと。
(2)目標駅の周辺に若年層人口が多いこと。なお、若年層人口とは、ここでは例えば、30歳未満の男女を意味するものとするが、ユーザの設定で自由に定義を変更できる。
(4)目標駅の周辺に食料品店が少ないこと。目標駅と同様に、目標駅へ来る乗客が多い駅の周辺の食料品店もカウントしたいこと。
(5)G駅から目標駅に来る乗客数が多いこと。例えば、G駅は、出店予定の店舗の従業員が通勤のため乗車する駅である。
(6)なお、地価、若年層人口、中高年層人口、競合店舗及び特定駅へのアクセスという評価項目のうち、中高年層人口を、他の評価項目に比して重視する。一方、地価を、他の評価項目に比して重視しない。
(1:図8の欄61参照)
駅評価部22は、“300〜500”をキーとして、駅情報37(図4)の地価欄164を検索する。検索の結果、30件の駅が該当したとする。A駅は、30件のうち地価が安い順で第5位であったとする。駅評価部22は、任意の方法によって、その順位をスコアに換算する。その結果、スコアは、100点満点で“80点”であったとする。さらに、優先度“低”に対応する重み“0.8”をスコアに対して乗算する。乗算の結果、補正後スコア“64.0点”を取得する。
駅評価部22は、“30歳未満男女”をキーとして、駅情報37(図4)の周辺人口欄165を検索する。そして、“30歳未満男女”の合計人口が多い順に、駅情報37のレコードを並べ替える。その結果、A駅は、全数100のレコードのうち合計人口が多い順で第50位であったとする。駅評価部22は、任意の方法によって、その順位をスコアに換算する。その結果、スコアは、100点満点で“50点”であったとする。さらに、優先度“中”に対応する重み“1.0”をスコアに対して乗算する。乗算の結果、補正後スコア“50.0点”を取得する。
駅評価部22は、第2の関数Fを駅間流動情報39(図5(b))に適用し、F(xBA)、F(xCA)、F(xDA)、F(xEA)、・・・を算出する。このうち、値が大きい順で、第1位のものがF(xSA)であり、第2位のものがF(xRA)であったとする。このことは、A駅に来る乗客(途中降車する乗客も含む)のうち、S駅で乗車する乗客を最も重視すべきであり、R駅で乗車する乗客をその次に重視すべきであることを示している。
駅評価部22は、駅情報37を参照し、“A駅”における“50歳以上男女の周辺人口”、“S駅”における“50歳以上男女の周辺人口”及び“R駅”における“50歳以上男女の周辺人口”の合計値を取得する。そして、合計値が“10000人”であった場合、“A駅:10000人”というデータを一時的に主記憶装置14に保存する。
ユーザが、図7のチェックボックス53bにチェックマークを入力し、かつ、チェックボックス53cにはチェックマークを入力しなかった場合、駅評価部22は、第1の関数fを使用して同様の処理を実行する。
駅評価部22は、駅情報37を参照し、“A駅”における“食料品店数”、“S駅”における“食料品店数”及び“R駅”における“食料品店数”の合計値を取得する。そして、合計値が“100店”であった場合、“A駅:100店”というデータを一時的に主記憶装置14に保存する。なお、ここでの“S駅”及び“R駅”は、前記した(3)の処理における、それぞれF(xSA)及びF(xRA)に対応している。
ユーザが、図7のチェックボックス54aにチェックマークを入力し、かつ、チェックボックス54cにはチェックマークを入力しなかった場合、駅評価部22は、第1の関数fを使用して同様の処理を実行する。
駅評価部22は、駅間流動情報39(図5(b))を参照し、xGA、xGB、xGC、xGD、・・・を算出する。そして、これらを値の大きい順に並び替える。xGAが、全数100駅のうち、値が大きい順で5位であったとする。駅評価部22は、任意の方法によって、その順位をスコアに換算する。その結果、スコアは、100点満点で“90点”であったとする。さらに、優先度“中”に対応する重み“1.0”をスコアに対して乗算する。乗算の結果、補正後スコア“90.0点”を取得する。
駅評価部22は、各評価項目についてのスコア及び補正後スコアを合計する。そして、地価の条件を満たしている駅を合計後の補正後スコア(総合補正後スコア)が高い順に並べた場合の順位を取得する。
図9及び図10に沿って、不動産購入のための駅評価について説明する。
駅評価部22は、出力装置13に検索条件入力画面70(図9)を表示する。検索条件入力画面70もまた、ユーザが目標駅に対して要求する条件を入力する画面である。
(1)地価欄71において、ユーザは、チェックボックス71aにチェックマークを入力し、欄71bに“300”を入力し、欄71cに“500”を入力し、優先度欄71pでボタン“高”を選択している。
(2)食料品店数欄72において、ユーザは、チェックボックス72aにチェックマークを入力し、優先度欄72pでボタン“中”を選択している。一方、ユーザは、チェックボックス72b及び72cにはチェックマークを入力していない。
(4)百貨店数欄74において、ユーザは、チェックボックス74a、74b及び74cのいずれにもチェックマークを入力していない。優先度欄74pにおいて、ボタン“低”、“中”及び“高”のいずれも選択していない。なお、欄75及び欄78においても同様である。
(5)中学校数欄76において、ユーザは、チェックボックス76aにチェックマークを入力し、タイプ欄76bに“a”を入力し、優先度欄76pでボタン“中”を選択している。一方、ユーザは、チェックボックス76c及び76dにはチェックマークを入力していない。
(7)特定駅へのアクセス欄79において、ユーザは、チェックボックス79a及び79dにチェックマークを入力し、欄79fに“E駅”を入力し、優先度欄79pでボタン“中”を選択している。一方、ユーザは、チェックボックス79b、79c及び79eにはチェックマークを入力していない。
(1)目標駅の周辺の地価が“300万円/m2”〜“500万円/m2”であること。もちろん、その範囲内で安い方が望ましいこと。
(2)目標駅の周辺に食料品店が多いこと。
(4)目標駅の周辺にタイプ“a”の中学校が多いこと。“a”はどのような内容でもかまわない。ここでは、“a”は男子校を示すものとする。
(5)目標駅の周辺にタイプ“b”の高校が多いこと。“b”はどのような内容でもかまわない。ここでは、“b”は私立校を示すものとする。そして、目標駅から多くの乗客が行く先の駅の周辺にも高校数が多いこと。
(6)E駅から目標駅に来る所要時間が短いこと。例えば、E駅は、不動産を購入しようとしているユーザの勤務先の周辺の駅である。
(7)なお、地価、食料品店数、日用品店数、中学校数、高校数及び特定駅へのアクセスという評価項目のうち、地価を、他の評価項目に比して重視する。一方、日用品店数を、他の評価項目に比して重視しない。
(1:図10の欄81参照)
駅評価部22は、“300〜500”をキーとして、駅情報37(図4)の地価欄164を検索する。検索の結果、30件の駅が該当したとする。A駅は、30件のうち地価が安い順で第5位であった。駅評価部22は、任意の方法によって、その順位をスコアに換算する。その結果、スコアは、100点満点で“80点”であった。さらに、優先度“高”に対応する重み“1.2”をスコアに対して乗算する。乗算の結果、補正後スコア“96.0点”を取得する。
駅評価部22は、“食料品店数”をキーとして、駅情報37(図4)の周辺店舗数欄166を検索する。そして、食料品店数が多い順に、駅情報37のレコードを並べ替える。その結果、A駅は、全数100のレコードのうち食料品店数が多い順で第10位であったとする。駅評価部22は、任意の方法によって、その順位をスコアに換算する。その結果、スコアは、100点満点で“90点”であったとする。さらに、優先度“中”に対応する重み“1.0”をスコアに対して乗算する。乗算の結果、補正後スコア“90.0点”を取得する。
駅評価部22は、第2の関数Fを駅間流動情報39(図5(b))に適用し、F(xAB)、F(xAC)、F(xAD)、F(xAE)、・・・を算出する。このうち、値が大きい順で、第1位のものがF(xAS)であり、第2位のものがF(xAR)であったとする。このことは、A駅で乗車する乗客(途中降車する乗客も含む)のうち、S駅で降車する乗客を最も重視すべきであり、R駅で降車する乗客をその次に重視すべきであることを示している。駅評価部22は、駅情報37を参照し、“A駅”における“日用品店数”、“S駅”における“日用品店数”及び“R駅”における“日用品店数”の合計値を取得する。そして、合計値が“10店”であった場合、“A駅:10店”というデータを一時的に主記憶装置14に保存する。
ユーザが、図9のチェックボックス73bにチェックマークを入力し、かつ、チェックボックス73cにはチェックマークを入力しなかった場合、駅評価部22は、第1の関数fを使用して同様の処理を実行する。
駅評価部22は、“タイプa中学校”をキーとして、駅情報37(図4)の周辺学校数欄167を検索する。そして、タイプaの中学校数が多い順に、駅情報37のレコードを並べ替える。その結果、A駅は、全数100のレコードのうちタイプaの中学校数が多い順で第40位であったとする。駅評価部22は、任意の方法によって、その順位をスコアに換算する。その結果、スコアは、100点満点で“60点”であったとする。さらに、優先度“中”に対応する重み“1.0”をスコアに対して乗算する。乗算の結果、補正後スコア“60.0点”を取得する。
駅評価部22は、第1の関数fを駅間流動情報39(図5(b))に適用し、f(xAB)、f(xAC)、f(xAD)、f(xAE)、・・・を算出する。このうち、値が大きい順で、第1位のものがf(xAS)であり、第2位のものがf(xAR)であったとする。このことは、A駅で乗車する乗客のうち、S駅で降車する乗客を最も重視すべきであり、R駅で降車する乗客をその次に重視すべきであることを示している。駅評価部22は、駅情報37を参照し、“A駅”における“タイプbの高校数”、“S駅”における“タイプbの高校数”及び“R駅”における“タイプbの高校数”の合計値を取得する。そして、合計値が“10校”であった場合、“A駅:10校”というデータを一時的に主記憶装置14に保存する。
駅評価部22は、路線情報31(図2)の所要時間マトリクス105を参照し、“E駅からA駅へ行く所要時間”、“E駅からB駅へ行く所要時間”、“E駅からC駅へ行く所要時間”、・・・を取得する。そして、取得した所要時間を短い順に並び替えた結果、“E駅からA駅へ行く所要時間”が、全数(100駅)のうち短い順で第20位であったとする。駅評価部22は、任意の方法によって、その順位をスコアに換算する。その結果、スコアは、100点満点で“80点”であったとする。さらに、優先度“中”に対応する重み“1.0”をスコアに対して乗算する。乗算の結果、補正後スコア“80.0点”を取得する。
なお、図9において、ユーザがチェックボックス79c又は79eにチェックマークを入力している場合もある。これらの場合、駅評価部22は、図2のそれぞれ、距離マトリクス103又は運賃マトリクス104を参照したうえで同様の処理を実行する。
駅評価部22は、各評価項目についてのスコア及び補正後スコアを合計する。そして、地価の条件を満たしている駅を合計後の補正後スコア(総合補正後スコア)が高い順に並べた場合の順位を取得する。
図11に沿って、全体処理手順を説明する。
ステップS301において、データ統合部21は、地価情報等を取得する。具体的には、データ統合部21は、ネットワーク7を介して、地価サーバ3にアクセスし、地価情報33(図3(b))を取得する。同様にして、データ統合部21は、人口サーバ4、店舗サーバ5及び学校サーバ6にアクセスし、それぞれ、人口情報34(図3(c))、店舗情報35(図3(d))及び学校情報36(図3(e))を取得する。
このように外部サーバから入手する情報は、例えば、店舗情報35における店舗名、学校情報36における学校名のような個人情報を含む場合がある。この場合、データ統合部21は、個人情報部分を意味のない記号等に置き換えたうえで(匿名化)、これらの情報を取得するものとする。
第2に、データ統合部21は、基準駅レコードの所在地からの距離が最も短い所在地を有し、かつ、現時点を含む月よりも前のある1つの月(過去月)の時点を有する地価情報33(図3(b))のレコードを取得する。そして、取得したレコードの地価を取得する。なお、補助記憶装置15は地図データ(図示せず)を格納しており、データ統合部21は、2つの所在地間の距離を取得できるものとする。
第3に、データ統合部21は、基準駅レコードに新たな“地価”欄を作成し、作成した地価欄に取得した地価を記憶する。
第2に、データ統合部21は、基準駅レコードに新たな“周辺人口”欄を作成し、作成した周辺人口欄に合計した人口ベクトルを記憶する。
第2に、データ統合部21は、基準駅レコードに新たな“周辺店舗数”欄を作成し、作成した周辺店舗数欄に作成した店舗数ベクトルを記憶する。
第2に、データ統合部21は、基準駅レコードに新たな“周辺学校数”欄を作成し、作成した周辺学校数欄に作成した学校数ベクトルを記憶する。
第3に、データ統合部21は、基準駅レコードに新たな“時点”欄を作成し、作成した時点欄に過去月を示す年月(“2014年1月”等)を記憶し、基準駅レコードから所在地欄114を削除したうえで、完成したレコードを駅情報37(図4)のレコードとする。
第2に、データ統合部21は、駅間流動情報39の新たなレコードを作成する。そして、新たなレコードの統合データID欄181、乗車駅欄182、降車駅欄183、統合時点欄184及び乗客数欄185に、それぞれ、採番したデータID、乗車駅、降車駅、過去月を示す年月(“2014年1月”等)及び乗客数を記憶する。ステップS307の処理もまた、前記した“統合”処理である。
図12(a)に沿って、駅評価処理手順(その1)を説明する。駅評価処理手順(その1)は、出店のために駅を評価する場合における、全体処理手順のステップS308の詳細である。
ステップS311において、駅評価部22は、出店のための駅評価画面を表示する。具体的には、駅評価部22は、出力装置13に検索条件入力画面50(図7)を表示する。
いま、説明を単純にするために、現在時点が含まれる月を“N”とし、“N”から順に時点を遡った5つの過去月を、“N−1”、“N−2”、“N−3”、“N−4”及び“N−5”とする。ステップS313までの処理において、駅評価部22は、5つの過去月について、すべての駅の駅評価シート60(図8)を作成し終わっていることになる。なお、過去月の数は“5”に限定されないことはもちろんである。
駅評価部22は、例えば以下の3つの予測方法を使用する。
駅評価部22は、横軸に時点、縦軸にスコアを有する座標平面において、各過去月のスコア(実績値)を示す5つの点“●”をプロットする。そして、各点からの距離の2乗和が最小となるような回帰直線を決定する。さらに、横軸の目盛が“N”、“N+1”及び“N+2”である、縦軸に平行な3本の直線がその回帰直線と交わる箇所に3つの点“◎”をプロットする。そして、3つの点“◎”の縦軸の目盛を取得することによって、“N”、“N+1”及び“N+2”に対応するスコア(予測値)を取得する。
駅評価部22は、横軸に時点、縦軸にスコアを有する座標平面において、過去月“N−2”及び“N−1”のスコア(実績値)を示す2つの点“●”をプロットする。そして、2つの点“●”を両端に有する線分を決定する。さらに、横軸の目盛が“N”、“N+1”及び“N+2”である、縦軸に平行な3本の直線が、その線分の延長部分と交わる点に3つの点“◎”をプロットする。そして、3つの点“◎”の縦軸の目盛を取得することによって、“N”、“N+1”及び“N+2”に対応するスコア(予測値)を取得する。
駅評価部22は、横軸に時点、縦軸にスコアを有する座標平面において、各過去月のスコア(実績値)を示す5つの点“●”をプロットする。そして、各点を通過する曲線のうち最も長さが短くなるような回帰曲線を決定する。次に、回帰曲線を周期性のある任意の曲線(例えば正弦曲線)で近似する。さらに、横軸の目盛が“N”、“N+1”及び“N+2”である、縦軸に平行な3本の直線がその近似した曲線の延長部分と交わる点に3つの点“◎”をプロットする。そして、3つの点“◎”の縦軸の目盛を取得することによって、“N”、“N+1”及び“N+2”に対応するスコア(予測値)を取得する。
その後、駅評価部22は、駅評価処理手順(その1)を終了する。
ステップS321において、駅評価部22は、不動産購入のための駅評価画面を表示する。具体的には、駅評価部22は、出力装置13に検索条件入力画面70(図9)を表示する。
その後、駅評価部22は、駅評価処理手順(その2)を終了する。
(1)本実施形態の流動評価装置によれば、駅間のつながりを駅間の乗客数に基づいて評価できる。よって、単にその駅の静的な性質だけでなく、他の駅との動的な関係を評価できる。
(2)本実施形態の流動評価装置は、駅間を移動する乗客数を入力とする第1の関数“f”及び第2の関数“F”を使用する。よって、ある駅とつながりのある他の駅を数量的かつ客観的に特定することができる。さらに、第2の関数“F”を使用すれば、潜在的なつながりのある他の駅を特定することができる。
(4)本実施形態の流動評価装置が第1の関数“f”及び第2の関数“F”のうちのいずれを使用するかは、ユーザが自由に設定できる。よって、簡便で短時間の処理、精緻で長時間の処理を自由に選択できる。
(6)本実施形態の流動評価装置によれば、外部の公開データを基に駅情報を作成する。よって、必要とされる駅の属性に応じて、柔軟に駅情報を作成できる。
(7)本実施形態の流動評価装置は、外部から入手する情報に含まれる個人情報を削除又は匿名化する。よって、外部機関(企業、官公庁等)の協力が得やすい。
(9)本実施形態の流動評価装置は、将来の評価結果を予測する方法として、前記した3つの方法を有する。よって、路線の乗客数が安定している場合だけでなく、路線の乗客数の季節変動、路線における直近の都市化の進行等がある場合においても、精度の高い予測が可能になる。
また、前記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。また、前記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウエアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、又は、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。
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、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
2 鉄道事業者サーバ
3 地価サーバ
4 人口サーバ
5 店舗サーバ
6 学校サーバ
11 中央制御装置(制御部)
12 入力装置
13 出力装置
14 主記憶装置(記憶部)
15 補助記憶装置(記憶部)
16 通信装置
21 データ統合部
22 駅評価部
31 路線情報
32 駅マスタ
33 地価情報
34 人口情報
35 店舗情報
36 学校情報
37 駅情報
38 改札情報
39 駅間流動情報
Claims (10)
- 交通機関が発着する停車場に関連付けて前記停車場の属性を示す情報が記憶される第1の関連情報と、
前記停車場のうち、前記交通機関の乗客が乗車した乗車停車場と、前記乗客が降車した降車停車場との組合せに関連付けて、前記乗客の数が記憶される第2の関連情報と、
を格納する記憶部と、
前記属性及び前記乗客の数に基づいて、前記停車場に対する評価を行う制御部と、
を有することを特徴とする流動評価装置。 - 前記制御部は、
前記乗車停車場で乗車し前記降車停車場で降車した乗客の数を入力とする第1の関数、及び、
前記乗車停車場で乗車し前記降車停車場で降車した乗客の数を入力とし、かつ、前記乗車停車場で乗車し、前記乗車停車場とも前記降車停車場とも異なる停車場で途中降車した後、前記異なる停車場で再乗車し、前記降車停車場で降車した乗客の数を入力とする第2の関数、
のうちの少なくとも1つを使用することによって、前記評価を行うこと、
を特徴とする請求項1に記載の流動評価装置。 - 前記制御部は、
複数の項目にわけて前記評価を行い、
前記項目ごとに優先度を受け付け、
前記受け付けた優先度に応じた重みを前記項目の評価結果に対して乗算し、
乗算した評価結果を合計して前記停車場に対する総合評価を行うこと、
を特徴とする請求項2に記載の流動評価装置。 - 前記制御部は、
前記項目のそれぞれについて、前記第1の関数を使用するか否か、及び、前記第2の関数を使用するか否かのユーザ選択を受け付けること、
を特徴とする請求項3に記載の流動評価装置。 - 前記制御部は、
過去の前記評価結果に基づいて、将来の前記評価結果を予測すること、
を特徴とする請求項4に記載の流動評価装置。 - 前記制御部は、
複数の外部装置から入手した複数の情報に基づいて、前記第1の関連情報及び前記第2の関連情報のうちの少なくとも1つを作成すること、
を特徴とする請求項5に記載の流動評価装置。 - 前記制御部は、
前記複数の外部装置から入手した複数の情報に含まれる個人情報を、削除又は匿名化すること、
を特徴とする請求項6に記載の流動評価装置。 - 前記制御部は、
前記評価結果がよい順に、前記停車場を表示すること、
を特徴とする請求項7に記載の流動評価装置。 - 前記制御部は、
前記将来の前記評価結果を予測するに際し、
時系列の過去の評価結果に基づいて回帰直線を求める第1の予測方法、
時系列の過去の評価結果のうち、直近の過去の評価結果の変化傾向を求める第2の予測方法、及び、
時系列の過去の評価結果の周期的変化傾向を求める第3の予測方法、
のうちの少なくとも1つを使用すること、
を特徴とする請求項8に記載の流動評価装置。 - 流動評価装置の記憶部は、
交通機関が発着する停車場に関連付けて前記停車場の属性を示す情報が記憶される第1の関連情報と、
前記停車場のうち、前記交通機関の乗客が乗車した乗車停車場と、前記乗客が降車した降車停車場との組合せに関連付けて、前記乗客の数が記憶される第2の関連情報と、
を格納しており、
前記流動評価装置の制御部は、
前記属性及び前記乗客の数に基づいて、前記停車場に対する評価を行うこと、
を特徴とする前記流動評価装置の流動評価方法。
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