JP2021046116A - 運行情報作成支援装置、運行情報作成支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】担当者の負担を大きくすることなく、精度よく運行情報を提供する。【解決手段】列車の運行に関する運用情報と、列車の運行異常に関する異常情報と、運用情報と異常情報との関連性の度合いを算出するための条件を定めた関連度特徴情報とに基づいて、現在の列車の運行情報の候補を作成する候補作成部と、運行情報の候補と、異常情報と運用情報との関連度に基づいて定められた、運行情報を配信するか否かを示す制御情報とを用いて、列車の運行情報を作成する案内制御部と、制御情報に基づいて関連度特徴情報を更新し、更新した関連度特徴情報を蓄積する関連度特徴更新部と、を備える。【選択図】 図１

Description

本発明は、運行情報作成支援装置、運行情報作成支援方法に関する。

鉄道においては、車両故障、悪天候や事故などを原因として、あらかじめ設定されたダイヤ通りの運行を維持できず、一部の区間、期間において運行を見合わせたり、遅延が発生したりする。旅客は、上記状況に納得したり、今後の行動計画を立てたりするために、上記状況に関する情報（運行情報）を迅速に把握することを求めている。

これに対し、大型ディスプレイやスマートフォン等の個人端末を用いて、路線図上に異常区間や状況を図示する運行情報配信システムが知られている。前記運行情報配信システムでは、例えば指令の口頭での指示に従い、入力者が前記運行情報の各項目をＧＵＩ（Graphical User Interface）上でそれぞれ入力して配信する。

このような技術として、例えば、特許文献１に係る運転整理支援システムでは、運行管理装置等から送信された運行異常情報と、過去の運行異常情報と案内実績からなる案内実績とを照合して、運行乱れの原因及び影響（不通区間、振替の有無等）並びに収束見込みの案内情報である運行情報を生成することで、精度よく運行情報を提供している。

特開2019−18688号公報

特許文献１に記載の技術では、運行情報に含まれる運転見合わせ等の運用情報は過去の実績であるため、現在の運用情報と異なる場合があり、運行情報と実際の運用に差が生じる場合がある。このため、特許文献１のような技術では、依然として運行情報の精度が高いとは言えず、誤案内につながる可能性がある。さらに、仮に現在の運用情報が別の手段で取得できている場合であっても、鉄道の運行に関する異常情報と運用情報の対応付けを入力者が行い、現在の運用情報をもとに運行情報を修正する必要が生じるため、入力担当者の負担が大きい。運行の複雑化にともない、広域的に異常が発生した場合には、同時に複数の運用情報を入力することが求められ、より一層、入力者の負担が大きくなる。

本発明の一側面は、担当者の負担を大きくすることなく、精度よく運行情報を提供することが可能な運行情報作成支援装置、運行情報作成支援方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様にかかる運行情報作成支援装置は、列車の運行に関する運用情報と、列車の運行異常に関する異常情報と、前記運用情報と前記異常情報との関連性の度合いを算出するための条件を定めた関連度特徴情報とに基づいて、現在の列車の運行情報の候補を作成する候補作成部と、前記運行情報の候補と、前記異常情報と前記運用情報との関連度に基づいて定められた、運行情報を配信するか否かを示す制御情報とを用いて、列車の運行情報を作成する案内制御部と、前記制御情報に基づいて前記関連度特徴情報を更新し、更新した関連度特徴情報を蓄積する関連度特徴更新部と、を備えることを特徴とする運行情報作成支援装置として構成される。

本発明の一態様によれば、担当者の負担を大きくすることなく、精度よく運行情報を提供することができる。

運行情報作成支援装置ブロック図の一例である。 運行情報作成支援装置ハードウェアブロック図の一例である。 指令会話のデータの一例である。 運行情報のデータの一例である。 異常情報もしくは運用情報の検出から運行情報出力までの処理フローの一例である。 異常情報蓄積部のデータの一例である。 運用情報蓄積部のデータの一例である。 関連度特徴蓄積部のデータの一例である。 関連度算出部の処理フローの一例である。 関連度算出結果の一例である。 端末の操作画面の一例である。 制御情報のデータの一例である。 関連度特徴更新部の処理フローの一例である。 更新後の関連度特徴蓄積部のデータの一例である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。

図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

以下の説明では、「テーブル」、「リスト」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。データ構造に依存しないことを示すために「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」等を「ＸＸ情報」と呼ぶことがある。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いた場合、これらについてはお互いに置換が可能である。

同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。

また、以下の説明では、プログラムを実行して行う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）、ＧＰＵ（Graphics 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）および／またはインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））を含んでいてもよい。

プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。

本実施例は、運行情報作成支援装置の処理を説明するものである。本実施例では、図３に示すような会話で示された経緯の列車運行において、図４に示すような運行情報を算出するものとして説明する。

図１は、運行情報作成支援装置１００を含む運行情報作成支援システム１のブロック図の一例である。図１に示すように、運行情報作成支援システム１は、運行情報作成支援装置１００と、音声認識装置１０１と、異常情報収集装置１０２と、運用情報収集装置１０３と、端末１０４と、運行情報配信部１０５とを有して構成されている。

運行情報作成支援装置１００は、異常情報検出部１１０と、運用情報検出部１２０と、異常情報蓄積部１３０Ａと、運用情報蓄積部１４０Ａと、候補作成部１５０と、案内制御部１６０と、関連度特徴蓄積部１７０Ａと、制御情報蓄積部１８０Ａと、関連度特徴更新部１９０と、を備える。また、運行情報作成支援装置１００と、異常情報収集装置１０２および運用情報収集装置１０３、端末１０４との間は一般的なネットワークＮ１により接続され、運行情報作成支援装置１００と運行情報配信部１０５との間は、一般的なネットワークＮ２により接続される。なお、特に図示していないが、音声認識装置１０１と、異常情報収集装置１０２および運用情報収集装置１０３との間は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の構内ネットワークにより電気的に接続されている。また、運行情報配信部１０５は、運行情報作成支援装置１００と同様、通信機能を有した一般的なコンピュータから構成される。

図２に、運行情報作成支援装置１００のハードウェアブロック図の一例を示す。運行情報作成支援装置１００は、サーバシステムとして構成されてよく、プロセッサ、又は、コントローラとしてのＣＰＵ（演算部２０１）と、更新処理を実行するための制御プログラムや制御用データを記録するメモリ１４（１次記憶部２０３）と、各種データ及びデータベースを記録するストレージ（２次記憶部２０２）と、を備える。また、運行情報作成支援装置１００はパブリッククラウドなどで提供されているサービスや、異常情報収集装置１０２および運用情報収集装置１０３から情報を受信して利用したり、運行情報を提供するための通信部２０６を有している。また、ユーザから本システムで利用するための各種情報の入力を受け付けるキーボード等から構成された入力部２０４や、入力部２０４から入力された情報のほか、本システムで利用する各種情報を表示するＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示部２０５を有していてもよい。

以下に説明するように、運行情報作成支援システム１で行われる各処理は、例えば、運行情報作成支援装置１００のＣＰＵが、ＲＯＭ（Read Only Memory）からプログラムを読み出し、ＲＡＭに対して読み書きして処理を実行することにより実現される。上記プログラムは、ＵＳＢ(Universal Serial Bus)メモリ等の記憶媒体から読み出されたり、ネットワークを介した他のコンピュータ（例えば、ＥＣＵを管理するサーバやクラウド）からダウンロードする等して提供されてもよい。

図３は、本実施例の列車運行状況を説明する指令の会話テキスト３００である。会話テキスト３００は、例えば、指令室に設けられた音声認識装置１０１により出力される。指令室は、鉄道の駅舎等の現場を監視し、現場で勤務する職員や列車の運転手や車掌等の職員との間で、鉄道の運行に関する様々な指令を伝達する。本例では、音声認識装置１０１が、指令室の職員と現場の職員との間で行われた指令やその指令に対する応答に関する情報を認識し、会話テキスト３００として出力する。なお、上記指令やその応答は、各職員が装着している一般的な無線機により送受信され、音声認識装置１０１がこれらの情報を読み取って認識するものとする。

図３に示すように、会話テキスト３００は、会話ＩＤ（３０１）、テキスト（３０２）、時刻（３０２）を含む。図３では、例えば、音声認識装置１０１は、会話ＩＤ「Ｐ１」で識別される会話として、「○○駅で車両故障が発生した。」という会話を、２０１８年４月１０日の午前１１：００に認識し、会話テキスト３００として出力されたことを示している。このように、会話テキスト３００には、指令室の職員と現場の職員との間、あるいは現場の職員間、指令室の職員間における鉄道の運行に関する様々な情報が時系列に蓄積して記憶される。当該情報としては、例えば、列車の運行を止めた、列車の運行を再開した、列車の運行速度を低速にしたといった、列車の運行についてどのような運用をしているのかを示す運用情報が含まれる。また、運用情報として記憶されている列車の停止といった運行異常の要因を示す異常情報が含まれる。上記要因としては、車両故障やお客様トラブルといった列車の運行に直接的に影響を与える直接的要因や、車両故障やお客様トラブル等の直接的要因に起因して列車の速度を低速にせざるを得なくなったといった列車の運行に間接的に影響を与える間接的要因を含む。

図４は、図３の会話テキストを用いて運行情報作成支援装置１００が出力する運行情報４００の一例を示す図である。運行情報４００は、後述するように、運行情報作成支援装置１００が、会話テキスト３００の中から上述した運用情報や異常情報を抽出し、以下に示す処理を行うことにより出力される。図４に示すように、運行情報４００は、運行情報ＩＤ（４０１）と、路線（４０２）、時刻（４０３）、駅（４０４）、原因（４０５）、状況（４０６）とを含む。図４では、運行情報ＩＤ「運行情報１」で識別される運行情報として、○○線では午前１１：０５に××駅から△△駅までの間、車両故障により運転見合わせが行われていることを示している。図３に示した会話テキスト３００の会話ＩＤ「Ｐ１」〜「Ｐ３」までの会話が発話された時点では、運行情報作成支援装置１００は、運行情報４００として「運行情報１」で識別される運行情報を出力する。また、図３の会話テキスト３００の会話ＩＤ「Ｐ４」までの会話が発話された時点では、運行情報作成支援装置１００は、運行情報４００として「運行情報２」で識別される運行情報を出力する。

図５は、運行情報作成支援装置１００が、後述する異常情報または運用情報が入力されてから、運行情報を出力し、かつ関連度特徴蓄積部１７０Ａを更新するまでの動作を示すフローチャートの一例である。以下では、音声認識装置１０１が認識した会話を出力した会話テキスト３００を、異常情報収集装置１０２が入力し、会話テキスト３００の中から抽出した異常情報１３０が出力されているものとする。また、音声認識装置１０１が認識した会話を出力した会話テキスト３００を、運用情報収集装置１０３が入力し、会話テキスト３００の中から抽出した運用情報１４０が出力されているものとする。異常情報１３０、運用情報１４０の抽出方法については、キーワード検索等、従来から知られている様々な技術を用いてよい。

異常情報検出部１１０は、異常情報収集装置１０２から出力された異常情報１３０を受信し、もしくは運用情報検出部１２０は、運用情報収集装置１０３から出力された運用情報１４０を受信する。異常情報検出部１１０は、受信した異常情報１３０を異常情報蓄積部１３０Ａに蓄積して更新する。また、運用情報検出部１２０は、受信した運用情報１４０を運用情報蓄積部１４０Ａに蓄積して更新する（ステップ５０１）。

異常情報蓄積部１３０Ａもしくは運用情報蓄積部１４０Ａが更新されると、候補作成部１５０は、更新された異常情報１３０と運用情報１４０とをもとに運行情報の候補を作成する（ステップ５０２）。ステップ５０２の処理については、図９を用いて後述する。

案内制御部１６０は、候補作成部１５０が作成した運行情報の候補を端末１０４等に表示し、入力者が入力した制御情報をもとに運行情報を作成する（ステップ５０３）。関連度特徴更新部１９０は、制御情報蓄積部１８０Ａに蓄積された制御情報をもとに関連度特徴蓄積部１７０Ａに蓄積された関連度特徴情報を更新する（ステップ５０４）。ステップ５０４の処理については、図１３を用いて後述する。

図６は、異常情報１３０を格納する異常情報蓄積部１３０Ａの一例である。図６に示すように、異常情報蓄積部１３０Ａは、異常情報ＩＤ（６０１）と、路線（６０２）、時刻（６０３）、駅（６０４）、内容（６０５）を含む１または複数の異常情報１３０を蓄積する。図６では、例えば、異常情報ＩＤが「異常情報１」で識別される異常情報１３０では、路線「○○線」の〇〇駅で午前１１：００に車両故障が発生したことを示している。

図７は、運用情報１４０を格納する運用情報蓄積部１４０Ａの一例である。図７に示すように、運用情報蓄積部１４０Ａは、運用情報ＩＤ（７０１）と、路線（７０２）、時刻（７０３）、駅（７０４）、内容（７０５）を含む１または複数の運用情報１４０を蓄積する。図７では、例えば、運用情報ＩＤが「運用情報１」で識別される運用情報１４０では、路線「○○線」の□□駅〜●●駅の間で、午前１１：０５時点で運転見合わせされていることを示している。

図８は、関連度特徴情報１７０を格納する関連度特徴蓄積部１７０Ａの一例である。関連度特徴情報１７０は、異常情報１３０と運用情報１４０との関連性の度合いを算出するための条件を定めた情報である。図８に示すように、関連度特徴蓄積部１７０Ａは、特徴ＩＤ（８０１）、条件（８０２）、点数（８０３）を含む１または複数の関連度特徴情報１７０を蓄積する。図８では、特徴ＩＤが「特徴１」で識別される関連度特徴情報１７０では、異常情報１３０の路線と、運用情報１４０の路線とが一致している場合、関連度として「＋５」が加算されることを示している。このように、条件（８０２）は、異常情報１３０もしくは運用情報１４０のデータ項目に対する条件が定義され、また、点数（８０３）は、条件（８０２）が一致したときの関連度の加算値が定義される。後述する処理では、候補作成部１５０は、このような少なくとも、路線上の駅の位置関係（例えば、図８の「特徴２」、「特徴３」）と、列車の運用プロセスの順序（例えば、図８の「特徴４」、「特徴５」）とを条件とした関連度特徴情報を用いて、運行情報の候補を作成する。図８の「特徴４」、「特徴５」では、列車の運用プロセスの順序として「運転見合わせ」が例示されているが、このような「列車の運行をしない」ためのプロセスのほか、例えば、運転を再開させる路線の順序のような「列車の運行を再開させる」ためのプロセスが、上記条件として定められている。

図９は、候補作成部１５０がステップ５０２において運行情報の候補を作成する処理フローの一例である。

まず、候補作成部１５０は、運行情報の候補リストを初期化する（ステップ９０１）。次に、候補作成部１５０は、あらかじめ決められた路線について以下の繰り返し処理を行う（ステップ９０２）。候補作成部１５０は、当該路線に該当する運用情報１４０が運用情報蓄積部１４０Ａにあるか否かを判定し（ステップ９０３）、当該路線に該当する運用情報１４０が運用情報蓄積部１４０Ａにないと判定した場合（ステップ９０３；Ｎｏ）次の路線の処理に移る。

候補作成部１５０は、当該路線に該当する運用情報１４０が運用情報蓄積部１４０Ａにあると判定した場合は（ステップ９０３；Ｙｅｓ）、当該路線の運用情報のなかで最新の時刻の値を読み取る（ステップ９０４）。候補作成部１５０は、異常情報蓄積部１３０Ａに蓄積されている異常情報について繰り返し以下の処理を行う（ステップ９０５）。

候補作成部１５０は、運用情報と異常情報の組合せについての関連度を算出する（ステップ９０６）。候補作成部１５０は、関連度を算出するために、関連度特徴蓄積部１７０Ａに記憶された関連度特徴情報１７０を参照する。具体的には、候補作成部１５０は、関連度特徴蓄積部１７０Ａに記憶されたそれぞれの関連度特徴情報１７０について、運用情報と異常情報の組合せが条件に一致するか否かを判定する。候補作成部１５０は、運用情報と異常情報の組合せが条件に一致すると判定した場合は、当該条件に対応する点数を加算する。

候補作成部１５０は、算出した関連度があらかじめ定められた閾値以上であるか否かを判定し（ステップ９０７）、算出した関連度があらかじめ定められた閾値以上でないと判定した場合（ステップ９０７；Ｎｏ）、ステップ９０５に戻り、次の異常情報に関する処理に移る。

候補作成部１５０は、算出した関連度があらかじめ定められた閾値以上であると判定した場合（ステップ９０７；Ｙｅｓ）、異常情報と運用情報から運行情報を作成し、候補リストに追加する（ステップ９０８）。このように、候補作成部１５０は、異常情報１３０と運用情報１４０との組合せのそれぞれについて関連度を算出し、算出した関連度が高い組み合わせを運行情報の候補として出力する。

図１０に、ある路線についての関連度の算出結果の例を示す。図１０に示すように、関連度１０００は、組み合わせＩＤ（１００１）、異常情報ＩＤ（１００２）、運用情報ＩＤ（１００３）、関連度（１００４）を含む。図１０では、例えば、組み合わせＩＤが「組み合わせ１」で識別される算出結果は、図６に示した「異常情報１」で識別される異常情報１３０と、図７に示した「運用情報１」で識別される運用情報１４０との関連度算出結果を示している。「異常情報１」で識別される異常情報１３０と、「運用情報１」で識別される運用情報１４０は、図８に示した関連度特徴情報１７０のうち、「特徴１」、「特徴２」、「特徴５」のそれぞれの条件に当てはまる。そのため、関連度の値は５＋３＋２＝１０となる。また、組み合わせＩＤが「組み合わせ２」で識別される算出結果は、図６に示した「異常情報２」で識別される異常情報１３０と、図７に示した「運用情報１」で識別される運用情報１４０との関連度算出結果を示している。「異常情報１」で識別される異常情報１３０と、「運用情報１」で識別される運用情報１４０は、図８に示した関連度特徴情報１７０のうち、「特徴１」、「特徴２」、「特徴４」のそれぞれの条件に当てはまる。そのため、関連度の値は５＋３＋３＝１１となる。図９に示した候補作成の処理において、例えば閾値が５の場合は組み合わせ１、組み合わせ２、とも候補リストに追加される。

図１１は、端末１０４に表示する画面の例を示す。当該画面には、現在の運行情報の候補リスト１１００を表示するとともに、入力者にどの候補を運行情報として用いるかを選択されるユーザインタフェース（図１０では、選択ボタンＢ）が表示される。この例では、入力者が１件目の運行情報を選択していることを示している。端末１０４は、この選択をもとに、制御情報１８０を作成する。このように、案内制御部１６０は、運行情報４００を配信するか否かについてユーザにより選択された制御情報１８０を用いて、列車の運行情報を作成する。

図１２は、制御情報１８０を格納する制御情報蓄積部１８０Ａの一例である。制御情報１８０は、異常情報と運用情報の関連度に基づいて、運行情報を配信するか否かを定めるための情報である。本例ではユーザにより選択されることを前提としているが、過去の選択基準に従って機械的に運行情報を選択してもよい。

図１２に示すように、制御情報蓄積部１８０Ａは、組み合わせＩＤ（１２０１）と、配信（１２０２）を含む１または複数の関連度特徴情報１７０を蓄積する。組み合わせＩＤ（１２０１）は、図１０で示した関連度１０００の組合せＩＤ（１００１）に対応するＩＤである。配信（１２０２）は、図１１で示したユーザインタフェースで、入力者が選択した結果を示す情報である。例えば、入力者が選択した運行情報の候補は「配信する」、入力者が選択しなかった運行情報の候補は「配信しない」として設定される。

図１３は、関連度特徴更新部１９０が、ステップ５０４において関連度特徴蓄積部１７０Ａを更新する処理フローの一例である。

関連度特徴更新部１９０は、１次記憶部２０３に記憶している更新完了フラグをＴｒｕｅで初期化する（ステップ１３０１）。関連度特徴更新部１９０は、制御情報蓄積部１８０Ａに格納された制御情報１８０ごとに繰り返し以下の処理を行う（ステップ１３０２）。

関連度特徴更新部１９０は、制御情報１８０の組合せＩＤに対応する過去の異常情報と運用情報を、それぞれ異常情報蓄積部１３０Ａと運用情報蓄積部１４０Ａから取り出す（ステップ１３０３）。関連度特徴更新部１９０は、取り出した異常情報と運用情報の関連度を算出する。さらに、関連度特徴更新部１９０は、算出した関連度とあらかじめ定められた閾値とを比較して、配信予測結果を含む配信予測データを出力する。配信予測データは、図１２で示した制御情報１８０と同様のデータ項目を持ち、関連度特徴更新部１９０は、配信（１２０２）に、現状の関連度特徴蓄積部１７０Ａをもとに算出された関連度が、閾値を超えていれば「配信する」、超えていなければ「配信しない」を格納する（ステップ１３０４）。

関連度特徴更新部１９０は、配信予測データと、制御情報１８０を比較し、それぞれに含まれる配信（１２０２）が一致しているか否かを判定する（ステップ１３０５）。関連度特徴更新部１９０は、配信予測データと制御情報１８０に含まれる配信（１２０２）が一致していると判定した場合は（ステップ１３０５；Ｙｅｓ）、ステップ１３０２に戻り、次の制御情報１８０に関する処理に移る。

一方、関連度特徴更新部１９０は、配信予測データと制御情報１８０に含まれる配信（１２０２）が一致していないと判定した場合は（ステップ１３０５；Ｎｏ）、上記更新完了フラグをＦａｌｓｅに設定する（ステップ１３０７）。関連度特徴更新部１９０は、制御情報１８０ごとの繰り返し処理が終わったら、更新完了フラグがＴｒｕｅであるか否かを判定し（ステップ１３０８）、更新完了フラグがＴｒｕｅであると判定した場合（ステップ１３０８；Ｙｅｓ）、処理を完了する。一方、関連度特徴更新部１９０は、更新完了フラグがＴｒｕｅでないと判定した場合（ステップ１３０８；Ｎｏ）、ステップ１３０５において配信予測データと制御情報１８０に含まれる配信（１２０２）が一致していないと判定されているため、関連度特徴蓄積部１７０Ａに蓄積されている関連度特徴情報１７０の点数をランダムに変更した後（ステップ１３０６）、ステップ１３０１に戻り、処理を継続する。このように、関連度特徴更新部１９０は、過去の運用情報１４０と過去の異常情報１３０との組み合わせのそれぞれについて上記関連度を算出し、当該算出した関連度を用いて運行情報を配信するか否かを示す配信予測データを出力し、当該出力した配信予測データと制御情報１８０とが所定の関係にある場合（例えば、ステップ１３０５において配信予測データと制御情報１８０に含まれる配信（１２０２）が一致していない場合）に、蓄積された関連度特徴情報を更新する。

図１４は、図１３で説明した関連度更新の処理によって更新された関連度特徴蓄積部１７０Ａの一例である。図８と比較して、「特徴４」で識別される関連度特徴情報１７０の点数１４０１が「−４」に更新されている。これは、関連度更新部１９０によって、入力者により選択されなかった「組み合わせ２」で識別される制御情報１８０に対応する異常情報１３０と運用情報１４０との組み合わせが閾値を超えないように、関連度特徴蓄積部１７０Ａを更新した結果である。関連度特徴更新部１９０は、このように更新することにより、選択しなかった候補が提示されないように関連度を算出可能になる。

以上説明したように、本実施例によれば、候補作成部１５０が、列車の運行に関する運用情報１４０と、列車の運行異常に関する異常情報１３０と、運用情報１４０と異常情報１３０との関連性の度合いを算出するための条件を定めた関連度特徴情報１７０とに基づいて、現在の列車の運行情報４００の候補を作成し、案内制御部１６０が、運行情報４００の候補と、異常情報１３０と運用情報１４０との関連度に基づいて定められた、運行情報４００を配信するか否かを示す制御情報１８０とを用いて、列車の運行情報４００を作成し、関連度特徴更新部１７０が、制御情報１８０に基づいて関連度特徴情報１７０を更新し、更新した関連度特徴情報１７０を蓄積するので、担当者の負担を大きくすることなく、精度よく運行情報を提供することができる。

１ 運行情報作成支援システム
１００ 運行情報作成支援装置
１０１ 音声認識装置
１０２ 異常情報収集装置
１０３ 運用情報収集装置
１０４ 端末
１０５ 運行情報配信部
１１０ 異常情報検出部
１２０ 運用情報検出部
１３０ 異常情報
１３０Ａ 異常情報蓄積部
１４０ 運用情報
１４０Ａ 運用情報蓄積部
１５０ 候補作成部
１６０ 案内制御部
１７０ 関連度特徴情報
１７０Ａ 関連度特徴蓄積部
１８０ 制御情報
１８０Ａ 制御情報蓄積部
１９０ 関連度特徴更新部
４００ 運行情報

Claims (10)

1. 列車の運行に関する運用情報と、列車の運行異常に関する異常情報と、前記運用情報と前記異常情報との関連性の度合いを算出するための条件を定めた関連度特徴情報とに基づいて、現在の列車の運行情報の候補を作成する候補作成部と、
   前記運行情報の候補と、前記異常情報と前記運用情報との関連度に基づいて定められた、運行情報を配信するか否かを示す制御情報とを用いて、列車の運行情報を作成する案内制御部と、
   前記制御情報に基づいて前記関連度特徴情報を更新し、更新した関連度特徴情報を蓄積する関連度特徴更新部と、
   を備えることを特徴とする運行情報作成支援装置。
2. 前記候補作成部は、前記異常情報と前記運用情報との組合せのそれぞれについて前記関連度を算出し、算出した関連度が高い組み合わせを前記運行情報の候補として出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の運行情報作成支援装置。
3. 前記候補作成部は、少なくとも、路線上の駅の位置関係と、列車の運用プロセスの順序とを前記条件とした前記関連度特徴情報を用いて、前記運行情報の候補を作成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の運行情報作成支援装置。
4. 前記案内制御部は、前記運行情報を配信するか否かについてユーザにより選択された前記制御情報を用いて、列車の運行情報を作成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の運行情報作成支援装置。
5. 前記関連度特徴更新部は、過去の前記運用情報と過去の前記異常情報との組み合わせのそれぞれについて前記関連度を算出し、当該算出した関連度を用いて運行情報を配信するか否かを示す配信予測データを出力し、当該出力した配信予測データと前記制御情報とが所定の関係にある場合に、前記蓄積された関連度特徴情報を更新する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の運行情報作成支援装置。
6. 候補作成部が、列車の運行に関する運用情報と、列車の運行異常に関する異常情報と、前記運用情報と前記異常情報との関連性の度合いを算出するための条件を定めた関連度特徴情報とに基づいて、現在の列車の運行情報の候補を作成し、
   案内制御部が、前記運行情報の候補と、前記異常情報と前記運用情報との関連度に基づいて定められた、運行情報を配信するか否かを示す制御情報とを用いて、列車の運行情報を作成し、
   関連度特徴更新部が、前記制御情報に基づいて前記関連度特徴情報を更新し、更新した関連度特徴情報を蓄積する、
   ことを特徴とする運行情報作成支援方法。
7. 前記候補作成部は、前記異常情報と前記運用情報との組合せのそれぞれについて前記関連度を算出し、算出した関連度が高い組み合わせを前記運行情報の候補として出力する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の運行情報作成支援方法。
8. 前記候補作成部は、少なくとも、路線上の駅の位置関係と、列車の運用プロセスの順序とを前記条件とした前記関連度特徴情報を用いて、前記運行情報の候補を作成する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の運行情報作成支援方法。
9. 前記案内制御部は、前記運行情報を配信するか否かについてユーザにより選択された前記制御情報を用いて、列車の運行情報を作成する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の運行情報作成支援方法。
10. 前記関連度特徴更新部は、過去の前記運用情報と過去の前記異常情報との組み合わせのそれぞれについて前記関連度を算出し、当該算出した関連度を用いて運行情報を配信するか否かを示す配信予測データを出力し、当該出力した配信予測データと前記制御情報とが所定の関係にある場合に、前記蓄積された関連度特徴情報を更新する、
    ことを特徴とする請求項６に記載の運行情報作成支援方法。

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