JP5953922B2 - Usage status calculation program, usage status calculation method, and usage status calculation device - Google Patents
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Description
本発明は、利用状況算出プログラム、利用状況算出方法、及び利用状況算出装置に関する。 The present invention relates to a usage status calculation program, a usage status calculation method, and a usage status calculation device.
首都圏のサラリーマンにとって、朝の通勤ラッシュは非常に苦痛である。また、通勤ラッシュの問題は、鉄道事業者にとっても顧客満足度に深く関連する問題である。したがって、鉄道事業者にとって、自社の路線の利用者がどれだけの混雑を体験しているかを知る事は重要である。利用者が異常な混雑率を継続して経験している場合、引っ越しの原因となってしまい、貴重な定期券収入の減少や、沿線の不動産価値の減少等、収益減少につながる可能性もある。 For office workers in the metropolitan area, the morning commute rush is very painful. The problem of commuting rush is also a problem deeply related to customer satisfaction for railway operators. Therefore, it is important for railway operators to know how much congestion their users are experiencing. If the user continues to experience an unusually high congestion rate, it may cause moving, which may lead to a decrease in profits, such as a decrease in valuable commuter pass revenue and a decrease in real estate value along the line. .
したがって、各列車がどの程度混雑しているのかを把握するのは、乗客のみならず、鉄道会社等にとっても重要である。 Therefore, it is important not only for passengers but also for railway companies and the like to grasp how crowded each train is.
従来、電車による交通量は、断面交通量等、駅での入出場者数等から、30分単位等の一定時間帯について推定されている。このような推定に基づいて、国土交通省から朝のラッシュ時間帯の混雑率が公表されている。 Conventionally, the traffic volume by train has been estimated for a certain period of time, such as a unit of 30 minutes, based on the cross-section traffic volume, the number of visitors and the like at the station. Based on this estimation, the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism has announced the congestion rate in the morning rush hour.
しかしながら、従来の推定方法では、大まかな時間帯の交通量は推定できても、個々の乗客単位で、いずれの列車に乗車したかまでは推定されていなかった。各乗客がいずれの列車に乗車したかが推定できていない状況において、各列車の混雑率等を高い精度で推定するのは困難である。 However, with the conventional estimation method, although it was possible to estimate the traffic volume in a rough time zone, it was not estimated to which of the trains the individual passenger unit got. In a situation where it is not possible to estimate which train each passenger has boarded, it is difficult to estimate the congestion rate of each train with high accuracy.
そこで、一側面では、乗客が乗車した列車の推定精度を向上させることを目的とする。 Then, it aims at improving the estimation precision of the train which a passenger got in one side.
一つの案では、利用状況算出プログラムは、乗車券の識別子に対応付けて、入場駅の駅名及び前記入場駅への入場時刻、並びに退場駅の駅名及び前記退場駅からの退場時刻を記憶する入退情報記憶部と、特定の路線の各列車の識別子ごとに当該路線の各駅の到着時刻及び出発時刻の少なくともいずれか一方を記憶する運行情報記憶部と、前記各駅の駅名に対応付けて、入場から乗車までの第一の所要時間、及び降車から退場までの第二の所要時間として予め設定された値を記憶する所要時間記憶部と、前記乗車券の識別子に対応付けて、前記所要時間を補正する補正情報を記憶する補正情報記憶部とを用いて、前記運行情報記憶部が記憶する列車の識別子の中で、前記退場駅への到着時刻が、前記退場時刻から前記退場駅に対する前記第二の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を差し引いた時刻以前であり、かつ、前記入場駅からの発車時刻が、前記入場時刻に前記入場駅に対する前記第一の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を加算した時刻以後である列車の識別子を特定する処理をコンピュータに実行させる。 In one plan, the usage status calculation program stores an entry station name, an entry time to the entry station, an exit station name, and an exit time from the exit station in association with a ticket identifier. An exit information storage unit, an operation information storage unit that stores at least one of arrival time and departure time of each station on the route for each train identifier of a specific route, and an entrance corresponding to the station name of each station A required time storage unit that stores a preset value as a first required time from the departure to the boarding and a second required time from the getting off to the departure, and the required time in association with the identifier of the ticket Using the correction information storage unit that stores correction information to be corrected, among the train identifiers stored in the operation information storage unit, the arrival time at the exit station is the first to the exit station from the exit time. Second The time required is before the time obtained by subtracting the time corrected by the correction information, and the departure time from the entrance station is the first time required for the entrance station corrected by the correction information at the entrance time. The computer is caused to execute a process for identifying a train identifier after the time added.
一態様によれば、乗客が乗車した列車の推定精度を向上させることができる。 According to one aspect, it is possible to improve the estimation accuracy of a train on which a passenger has boarded.
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の実施の形態における情報処理システムの構成例を示す図である。図1の情報処理システム1において、或る鉄道会社の或る路線における各駅に設置された自動改札機20は、ネットワークを介して情報処理装置10に接続されている。本実施の形態において処理対象とされる路線を、以下「路線A」という。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing system according to an embodiment of the present invention. In the information processing system 1 in FIG. 1, an automatic ticket gate 20 installed at each station on a certain route of a certain railway company is connected to the information processing apparatus 10 via a network. The route to be processed in the present embodiment is hereinafter referred to as “route A”.
自動改札機20は、乗客の切符又は定期券等の乗車券に記録されている情報を読み取るたびに、入場記録又は退場記録を情報処理装置10に転送する。入場記録は、乗客が駅に入場したことを示す記録である。退場記録は、乗客が駅から退場したことを示す記録である。 The automatic ticket checker 20 transfers the entry record or the exit record to the information processing apparatus 10 every time it reads information recorded on a passenger ticket such as a passenger ticket or a commuter pass. The entry record is a record indicating that the passenger has entered the station. The exit record is a record indicating that the passenger has left the station.
情報処理装置10は、各自動改札機20より転送される入場記録及び退場記録と、列車の運行情報等に基づいて、各乗車券の利用者である乗客が、いずれの列車に乗車したかを推定する。ここで、列車の運行情報は、運行実績情報であることが望ましいが、ダイヤが乱れることを考えると、運行情報を入手することが困難な場合は運行予定情報を利用しても構わない。入場記録及び退場記録には、各乗車券の識別子、入場記録又は退場記録を記録した自動改札機20が設置された駅の駅名、及び入場時刻若しくは退場時刻等が含まれている。したがって、同一の乗車券の識別子に対する入場記録及び退場記録と、運行情報とに基づいて、当該乗車券に係る乗客の乗車駅及び降車駅を推定することができる。情報処理装置10は、当該乗車駅における入場時刻、当該降車駅における退場時刻と、ダイヤ情報とに基づいて、次の条件を満たす列車を、当該乗車券を利用した乗客が乗車した列車であるとして推定する。なお、或る乗車券について特定された列車を、以下「乗車列車」という。
(1)入場記録に係る駅における発車時刻が入場時刻より後である。
(2)退場記録に係る駅における到着時刻が退場記憶より前である。
Based on the entrance and exit records transferred from each automatic ticket gate 20 and the train operation information, the information processing apparatus 10 determines which train the passenger who is the user of each ticket has boarded. presume. Here, it is desirable that the train operation information is operation result information. However, considering that the schedule is disturbed, the operation schedule information may be used when it is difficult to obtain the operation information. The entrance record and exit record include the identifier of each ticket, the station name of the station where the automatic ticket gate 20 that records the entrance record or exit record is installed, and the entrance time or exit time. Therefore, based on the entry record and exit record for the identifier of the same boarding ticket and the operation information, it is possible to estimate the boarding station and the getting-off station of the passenger related to the boarding ticket. Based on the entry time at the boarding station, the exit time at the getting-off station, and the schedule information, the information processing apparatus 10 assumes that a train that satisfies the following conditions is a train on which a passenger using the boarding ticket has boarded. presume. A train specified for a certain ticket is hereinafter referred to as a “board train”.
(1) The departure time at the station related to the entry record is later than the entry time.
(2) The arrival time at the station related to the exit record is before the exit memory.
但し、上記(1)及び(2)を満たす列車は複数存在する可能性がある。そこで、情報処理装置10は、入場記録を記録した自動改札機20の設置された改札口から乗車位置までの所要時間、及び降車位置から退場記録を記録した自動改札機20が設置された改札口までの所要時間等を考慮して、乗車列車を推定する。また、各所要時間は、乗客ごとの属性を考慮して補正される。例えば、移動速度が速い乗客については、各所要時間は短くされる。移動速度が遅い乗客については、各所要時間は長くされる。 However, there may be a plurality of trains that satisfy the above (1) and (2). Therefore, the information processing apparatus 10 includes the time required from the ticket gate where the automatic ticket gate 20 that records the entry record to the boarding position to the boarding position, and the ticket gate where the automatic ticket gate 20 that records the exit record from the getting off position is installed. The number of trains will be estimated in consideration of the time required until In addition, each required time is corrected in consideration of attributes for each passenger. For example, for passengers with a fast moving speed, each required time is shortened. For passengers with slow movement speeds, each required time is lengthened.
なお、以下において、同一の乗車券の識別子に対する入場記録と退場記録との組を、「乗車履歴」という。乗車列車の推定は、例えば、1日等、所定期間内における乗車履歴ごとに実行される。以下、乗車券の識別子を、「乗車券ID」という。 In the following, a set of an entry record and an exit record for the same ticket identifier is referred to as a “boarding history”. The estimation of the boarding train is executed for each boarding history within a predetermined period such as one day. Hereinafter, the identifier of the ticket is referred to as “ticket ID”.
情報処理装置10は、更に、乗車列車の推定結果に基づいて、各列車の混雑率を算出する。すなわち、乗車履歴ごとに乗車列車が推定されることにより、各列車の乗車人数を算出することができる。各列車の乗車人数と各列車の輸送力とに基づいて、各列車の混雑率を算出することができる。混雑率は、列車の混雑の程度を示す指標である。 The information processing apparatus 10 further calculates the congestion rate of each train based on the estimation result of the boarding train. That is, the number of passengers in each train can be calculated by estimating the number of trains for each boarding history. The congestion rate of each train can be calculated based on the number of passengers on each train and the transport capacity of each train. The congestion rate is an index indicating the degree of train congestion.
図2は、本発明の実施の形態における情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。図2の情報処理装置10は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置100、補助記憶装置102、メモリ装置103、CPU104、及びインタフェース装置105等を有する。 FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention. The information processing apparatus 10 in FIG. 2 includes a drive device 100, an auxiliary storage device 102, a memory device 103, a CPU 104, an interface device 105, and the like that are mutually connected by a bus B.
情報処理装置10での処理を実現するプログラムは、記録媒体101によって提供される。プログラムを記録した記録媒体101がドライブ装置100にセットされると、プログラムが記録媒体101からドライブ装置100を介して補助記憶装置102にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体101より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置102は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。 A program for realizing processing in the information processing apparatus 10 is provided by the recording medium 101. When the recording medium 101 on which the program is recorded is set in the drive device 100, the program is installed from the recording medium 101 to the auxiliary storage device 102 via the drive device 100. However, the program need not be installed from the recording medium 101 and may be downloaded from another computer via a network. The auxiliary storage device 102 stores the installed program and also stores necessary files and data.
メモリ装置103は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置102からプログラムを読み出して格納する。CPU104は、メモリ装置103に格納されたプログラムに従って情報処理装置10に係る機能を実行する。インタフェース装置105は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。 The memory device 103 reads the program from the auxiliary storage device 102 and stores it when there is an instruction to start the program. The CPU 104 executes functions related to the information processing apparatus 10 according to a program stored in the memory device 103. The interface device 105 is used as an interface for connecting to a network.
なお、記録媒体101の一例としては、CD−ROM、DVDディスク、又はUSBメモリ等の可搬型の記録媒体が挙げられる。また、補助記憶装置102の一例としては、HDD(Hard Disk Drive)又はフラッシュメモリ等が挙げられる。記録媒体101及び補助記憶装置102のいずれについても、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に相当する。 An example of the recording medium 101 is a portable recording medium such as a CD-ROM, a DVD disk, or a USB memory. An example of the auxiliary storage device 102 is an HDD (Hard Disk Drive) or a flash memory. Both the recording medium 101 and the auxiliary storage device 102 correspond to computer-readable recording media.
図3は、本発明の実施の形態における情報処理装置の機能構成例を示す図である。図3において、情報処理装置10は、入退場記録受信部11、乗車列車特定部12、混雑率算出部13、及び表示制御部14等を有する。これら各部は、情報処理装置10にインストールされたプログラムが、CPU104に実行させる処理により実現される。情報処理装置10は、また、乗車履歴記憶部21、運行情報記憶部22、構内情報記憶部23、乗客情報記憶部24、移動速度情報記憶部25、特定結果記憶部26、及び混雑率記憶部27等を利用する。これら各記憶部は、補助記憶装置102、又は情報処理装置10にネットワークを介して接続される記憶装置等を用いて実現可能である。 FIG. 3 is a diagram illustrating a functional configuration example of the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention. In FIG. 3, the information processing apparatus 10 includes an entrance / exit record receiving unit 11, a boarding train specifying unit 12, a congestion rate calculating unit 13, a display control unit 14, and the like. Each of these units is realized by processing executed by the CPU 104 by a program installed in the information processing apparatus 10. The information processing apparatus 10 also includes a boarding history storage unit 21, an operation information storage unit 22, a premises information storage unit 23, a passenger information storage unit 24, a moving speed information storage unit 25, a specific result storage unit 26, and a congestion rate storage unit. 27 etc. are used. Each of these storage units can be realized by using the auxiliary storage device 102 or a storage device connected to the information processing device 10 via a network.
入退場記録受信部11は、各駅の自動改札機20より転送される入場記録又は退場記録を受信する。入退場記録受信部11は、受信された入場記録又は退場記録を乗車履歴記憶部21に記憶する。なお、乗車履歴記憶部21では、同一の乗車券IDに係る入場記録と退場記録との組は一つのレコード内に記憶される。したがって、乗車履歴記憶部21は、乗車履歴の一覧を記憶する。 The entrance / exit record receiving unit 11 receives an entrance record or an exit record transferred from the automatic ticket gate 20 at each station. The entry / exit record reception unit 11 stores the received entry record or exit record in the boarding history storage unit 21. In the boarding history storage unit 21, a set of entrance records and exit records related to the same ticket ID is stored in one record. Therefore, the boarding history storage unit 21 stores a list of boarding histories.
運行情報記憶部22は、路線Aにおいて運行される列車ごとに、運行情報、例えば、ダイヤ情報を記憶する。運行情報には、各停車駅の到着時刻及び発車時刻等が含まれる。但し、始発駅に関しては到着時刻は含まれない。また、終着駅に関しては発車時刻は含まれない。運行情報記憶部22に記憶される運行情報は、運行実績であることが望ましい。但し、ダイヤが乱れたりするなどの理由により運行情報を入手することが困難な場合は、運行予定情報を利用しても構わない。 The operation information storage unit 22 stores operation information, for example, diamond information, for each train operated on the route A. The operation information includes the arrival time and departure time of each station. However, arrival time is not included for the first station. In addition, the departure time is not included for the terminal station. It is desirable that the operation information stored in the operation information storage unit 22 is an operation result. However, if it is difficult to obtain operation information due to reasons such as a timetable disruption, the operation schedule information may be used.
構内情報記憶部23は、路線Aの各駅の構内に関する情報を記憶する。例えば、構内情報記憶部23は、各改札口からホームまでの所要時間等を記憶する。 The premises information storage unit 23 stores information related to the premises of each station on the route A. For example, the premises information storage unit 23 stores the time required from each ticket gate to the home.
乗客情報記憶部24は、乗車券IDごとに、当該乗車券IDに係る乗客の属性情報を記憶する。乗客の属性情報には、乗客の移動能力も含まれる。移動能力とは、移動速度を示す情報であり、本実施の形態では、移動速度に応じて3つの区分又は段階に分類された値によって表現される。移動速度情報記憶部2525は、移動速度の区分ごとに、移動速度の具体的な値を記憶する。 The passenger information storage part 24 memorize | stores the attribute information of the passenger who concerns on the said ticket ID for every ticket ID. The passenger attribute information includes the passenger's movement ability. The moving ability is information indicating the moving speed, and in this embodiment, the moving ability is expressed by values classified into three sections or stages according to the moving speed. The movement speed information storage unit 2525 stores a specific value of movement speed for each movement speed category.
乗車列車特定部12は、乗車履歴記憶部21が記憶する乗車履歴ごとに、乗車列車である可能性が高いと推定される列車を特定する。すなわち、乗車列車特定部12によって、各乗車履歴に係る乗車列車が推定される。以下、乗車列車である可能性が高いと推定される列車の特定を、単に、「乗車列車の特定」という。乗車列車の特定には、運行情報記憶部22、構内情報記憶部23、及び乗客情報記憶部24等も用いられる。 The boarding train specifying unit 12 specifies a train that is estimated to be a boarding train for each boarding history stored in the boarding history storage unit 21. That is, the boarding train relating to each boarding history is estimated by the boarding train specifying unit 12. Hereinafter, identification of a train that is estimated to be a boarding train is simply referred to as “specification of a boarding train”. The operation information storage unit 22, the premises information storage unit 23, the passenger information storage unit 24, and the like are also used for specifying the boarding train.
特定結果記憶部26は、乗車列車特定部12による乗車列車の特定結果を乗車履歴に対応付けて記憶する。 The specified result storage unit 26 stores the specified result of the boarding train by the boarding train specifying unit 12 in association with the boarding history.
混雑率算出部13は、特定結果記憶部26が記憶する、乗車列車の特定結果に基づいて、運行情報記憶部22に運行情報が記憶されている各列車の混雑率の算出等を実行する。 The congestion rate calculation unit 13 calculates the congestion rate of each train whose operation information is stored in the operation information storage unit 22 based on the identification result of the boarding train stored in the identification result storage unit 26.
表示制御部14は、混雑率記憶部27が記憶する情報を、ユーザに分かりやすく表示する。 The display control unit 14 displays the information stored in the congestion rate storage unit 27 in an easy-to-understand manner for the user.
以下、情報処理装置10が実行する処理手順について説明する。図4は、情報処理装置が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 Hereinafter, a processing procedure executed by the information processing apparatus 10 will be described. FIG. 4 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the information processing apparatus.
ステップS11において、乗車列車特定部12は、乗車履歴ごとに、乗車列車を特定する。特定結果は、特定結果記憶部26に記憶される。 In step S11, the boarding train specifying unit 12 specifies the boarding train for each boarding history. The specific result is stored in the specific result storage unit 26.
続いて、混雑率算出部13は、特定結果記憶部26に記憶された情報等を用いて、列車ごとに混雑率を算出する(S12)。算出結果は、混雑率記憶部27に記憶される。 Subsequently, the congestion rate calculation unit 13 calculates the congestion rate for each train using information stored in the specific result storage unit 26 (S12). The calculation result is stored in the congestion rate storage unit 27.
ステップS11の詳細について説明する。図5は、乗車列車の特定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図5において、乗車履歴記憶部21には、例えば、一日分等の所定期間の乗車履歴が記憶されていることとする。但し、所定期間は、一日に満たなくてもよい。 Details of step S11 will be described. FIG. 5 is a flowchart for explaining an example of the processing procedure of the specific processing of the boarding train. In FIG. 5, it is assumed that the boarding history storage unit 21 stores a boarding history for a predetermined period such as one day. However, the predetermined period may not be less than one day.
ステップS101において、乗車列車特定部12は、乗車履歴記憶部21より、一つの乗車履歴をメモリ装置103に読み込む。以下、読み込まれた乗車履歴を、「対象乗車履歴」という。 In step S <b> 101, the boarding train specifying unit 12 reads one boarding history into the memory device 103 from the boarding history storage unit 21. Hereinafter, the loaded boarding history is referred to as “target boarding history”.
図6は、乗車履歴記憶部の構成例を示す図である。図6に示されるように、乗車履歴記憶部21は、乗車履歴ごとに、乗車券ID、入場時刻、入場駅名、入場口ID、退場時刻、退場駅名、及び退場口ID等を記憶する。 FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration example of the boarding history storage unit. As shown in FIG. 6, the boarding history storage unit 21 stores a boarding ticket ID, an entry time, an entrance station name, an entrance ID, an exit time, an exit station name, an exit ID, and the like for each boarding history.
乗車券IDは、入場時又は退場時に、自動改札機20によって乗車券より読み取られた乗車券IDである。入場時刻は、当該乗車券に関して自動改札機20によって駅への入場が記録された時刻である。入場駅名は、当該乗車券に関して入場を記録した自動改札機20が設置されている駅の駅名である。入場口IDは、当該自動改札機20が設置されている改札口の識別名である。退場時刻は、当該乗車券に関して自動改札機20によって駅からの退場が記録された時刻である。退場駅名は、当該乗車券に関して退場を記録した自動改札機20が設置されている駅の駅名である。退場口IDは、当該自動改札機20が設置されている改札口の識別名である。 The ticket ID is a ticket ID read from the ticket by the automatic ticket gate 20 when entering or leaving. The admission time is the time when the entrance to the station was recorded by the automatic ticket gate 20 with respect to the ticket. The entrance station name is the station name of the station where the automatic ticket gate 20 that records entry for the ticket is installed. The entrance ID is an identification name of the ticket gate where the automatic ticket gate 20 is installed. The exit time is the time when the exit from the station was recorded by the automatic ticket gate 20 with respect to the ticket. The exit station name is the station name of the station where the automatic ticket gate 20 that records the exit for the ticket is installed. The exit ID is an identification name of the ticket gate where the automatic ticket gate 20 is installed.
乗車履歴記憶部21が記憶する乗車履歴は、入退場記録受信部11が各駅の各自動改札機20より受信する入場記録及び退場記録に基づく。すなわち、入退場記録受信部11は、入場記録を受信した場合、乗車履歴記憶部21に新たなレコードを追加し、当該入場記録に含まれている乗車券ID、入場時刻、入場駅名、及び入場口IDを、当該レコードに記憶する。入退場記録受信部11は、退場記録を受信した場合、当該退場記録に含まれている乗車券IDを含むレコードであって、退場時刻、退場駅名、及び退場口IDが記憶されていないレコードを検索する。該当するレコードが検索された場合、入退場記録受信部11は、受信された退場記録に含まれている退場時刻、退場駅名、及び退場口IDを、当該レコードに記憶する。該当するレコードが複数検索された場合、最新のレコードに退場記録が記憶される。該当するレコードが検索されない場合、入退場記録受信部11は、乗車履歴記憶部21に新たなレコードを追加し、受信された退場記録に含まれている退場時刻、退場駅名、及び退場口IDを、当該レコードに記憶する。 The boarding history stored in the boarding history storage unit 21 is based on the entrance record and the exit record received by the entrance / exit record receiving unit 11 from each automatic ticket checker 20 at each station. In other words, when the entrance record is received, the entrance record receiving unit 11 adds a new record to the boarding history storage unit 21, and the ticket ID, entrance time, entrance station name, and entrance included in the entrance record. The mouth ID is stored in the record. When the exit record is received, the entrance / exit record receiving unit 11 is a record including the ticket ID included in the exit record, and a record in which the exit time, the exit station name, and the exit ID are not stored. Search for. When the corresponding record is searched, the entrance / exit record receiving unit 11 stores the exit time, exit station name, and exit ID included in the received exit record in the record. When a plurality of corresponding records are searched, the exit record is stored in the latest record. When a corresponding record is not searched, the entrance / exit record receiving unit 11 adds a new record to the boarding history storage unit 21 and sets the exit time, exit station name, and exit ID included in the received exit record. , Store in the record.
退場記録に含まれている乗車券IDを含むレコードが検索されない場合の一例として、乗客が、他の路線から乗り入れている列車に乗車していた場合が挙げられる。すなわち、乗客が他の路線の駅において入場し、路線Aの駅において退場した場合である。同様に、乗客が他の路線に乗り入れている列車に乗車した場合、退場記録が記録されないレコードが発生する。 As an example of the case where the record including the ticket ID included in the exit record is not searched, there is a case where a passenger is on a train that is entering from another route. That is, the passenger enters at a station on another route and leaves at a station on route A. Similarly, when a passenger gets on a train on another route, a record in which no exit record is recorded is generated.
なお、図6では、便宜上、入場時刻及び退場時刻の最小単位は分であるが、入場時刻及び退場時刻の最小単位は、秒であるのが望ましい。 In FIG. 6, for convenience, the minimum unit of the entry time and the exit time is minutes, but the minimum unit of the entrance time and the exit time is preferably seconds.
続いて、乗車列車特定部12は、運行情報を運行情報記憶部22からメモリ装置103に読み込む(S102)。 Subsequently, the boarding train specifying unit 12 reads the operation information from the operation information storage unit 22 into the memory device 103 (S102).
図7は、運行情報記憶部の構成例を示す図である。図7において、運行情報記憶部22は、路線Aにおいて運行した、又は運行予定の各列車の識別子に対応付けて、運行情報を記憶する。運行情報には、各停車駅の到着時刻及び発車時刻等が含まれる。列車の識別子を、以下「列車ID」という。 FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of the operation information storage unit. In FIG. 7, the operation information storage unit 22 stores operation information in association with the identifier of each train operated or scheduled to operate on the route A. The operation information includes the arrival time and departure time of each station. The train identifier is hereinafter referred to as “train ID”.
なお、図7では、便宜上、到着時刻及び発車時刻の最小単位は分であるが、到着時刻及び発車時刻の最小単位は、秒であるのが望ましい。また、図7では、上り方向の一部の運行情報のみが示されているが、下り方向の運行情報についても運行情報記憶部22に記憶されている。 In FIG. 7, for the sake of convenience, the minimum unit of arrival time and departure time is minutes, but the minimum unit of arrival time and departure time is preferably seconds. In FIG. 7, only a part of the operation information in the upward direction is shown, but the operation information in the downward direction is also stored in the operation information storage unit 22.
また、図7に示される運行情報記憶部22には、最後の行に、各列車の輸送力が記憶されている。各列車の輸送力を記憶する記憶部は、別途設けられてもよい。なお、本実施の形態において、輸送力とは、各車両の定員数を合計した値である。 In the operation information storage unit 22 shown in FIG. 7, the transport capacity of each train is stored in the last row. A storage unit that stores the transport capacity of each train may be provided separately. In the present embodiment, the transportation capacity is a value obtained by adding up the number of passengers of each vehicle.
ステップS102では、全ての列車の運行情報が読み込まれる。 In step S102, operation information of all trains is read.
続いて、乗車列車特定部12は、対象乗車履歴に関して、入場駅名に係る駅の改札口から乗車場所に到達するまでの所要時間と、退場駅名に係る駅の降車場所から改札口までの所要時間とを算出する(S103)。各所要時間は、乗客情報記憶部24及び構内情報記憶部23等を用いて算出される。以下、入場駅名に係る駅における改札口から乗車場所に到達するまでの所要時間を、「乗車時所要時間」という。また、退場駅名に係る駅における降車場所から改札口までの所要時間を、「降車時所要時間」という。 Subsequently, the boarding train specifying unit 12 regarding the target boarding history, the time required to reach the boarding place from the ticket gate of the station related to the entry station name, and the time required from the boarding place of the station related to the exit station name to the ticket gate Are calculated (S103). Each required time is calculated using the passenger information storage unit 24, the premises information storage unit 23, and the like. Hereinafter, the time required to reach the boarding place from the ticket gate at the station related to the name of the entrance station is referred to as “time required for boarding”. In addition, the time required from the place of getting off at the station related to the exit station name to the ticket gate is referred to as “time required when getting off”.
図8は、乗客情報記憶部の構成例を示す図である。図8において、乗客情報記憶部24は、各乗車券IDに対応付けて、年齢、性別、障がい者フラグ、及び移動能力等の、乗客の属性情報を記憶する。障がい者フラグは、障がい者であるか否かを示す情報である。障がい者フラグは、自動改札機20が障がい者フラグに対応する情報を乗車券より読み取ることにより、乗車券IDに対応付けて、乗客情報記憶部24に記憶されてもよい。本実施の形態では、「1」は障がい者であることを示し、「0」は障がい者でないことを示す。移動能力は、「遅い」、「普通」、又は「速い」の3区分によって、乗客の移動能力を示す情報である。なお、移動能力は、各所要時間の補正情報の一例である。移動能力の各区分の移動速度の相対的な関係は、「遅い」<「普通」<「速い」である。 FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of the passenger information storage unit. In FIG. 8, the passenger information storage unit 24 stores passenger attribute information such as age, gender, person with a disability flag, and mobility in association with each ticket ID. The disabled person flag is information indicating whether or not the person is disabled. The disabled person flag may be stored in the passenger information storage unit 24 in association with the ticket ID when the automatic ticket checker 20 reads information corresponding to the disabled person flag from the ticket. In the present embodiment, “1” indicates that the person is disabled, and “0” indicates that the person is not disabled. The movement ability is information indicating the movement ability of the passenger by three categories of “slow”, “normal”, and “fast”. The moving ability is an example of correction information for each required time. The relative relationship of the moving speed of each division of the moving ability is “slow” <“normal” <“fast”.
また、図9は、構内情報記憶部の構成例を示す図である。図9において、構内情報記憶部23は、路線Aの各駅の各改札口から各乗降場所までの乗車方向及び降車方向ごとに、駅名、改札口ID、ホーム区分、乗降区分、距離情報、及び所要時間等の情報を記憶する。 FIG. 9 is a diagram illustrating a configuration example of the local information storage unit. In FIG. 9, the premises information storage unit 23 stores a station name, a ticket gate ID, a home division, a boarding / alighting division, distance information, and required information for each direction of getting on and off from each ticket gate of each station on the route A. Information such as time is stored.
駅名は、改札口が設置されている駅の名前である。改札口IDは、当該改札口の識別名である。ホーム区分は、乗降場所であるホームに関して、上り列車のホームであるか下り列車のホームであるかの区分である。乗降区分は、乗車方向及びは降車方向の区分である。乗車方向とは、当該改札口から当該ホームへの移動方向をいう。降車方向とは、当該ホームから当該改札口への移動方向をいう。距離情報は、当該移動方向における移動距離を示す情報であり、例えば、メートルを単位とする歩行距離と、段数を単位とする階段数等の情報を含む。所要時間は、当該移動方向における所要時間である。所要時間の単位は、例えば、秒である。図9において、所要時間は、移動能力の区分ごとに記憶されている。但し、構内情報記憶部23には、例えば「普通」等、一つの移動能力の区分に関する所要時間のみが記憶されていてもよい。この場合、「普通」の所要時間に対する「遅い」の所要時間及び「速い」の所要時間の相対的な関係を示す情報が、所要時間の補正情報の一例として設定されてもよい。相対的な関係を示す情報の一例として、「普通」の所要時間に対して乗ぜられる係数が挙げられる。この場合、「遅い」に対する係数は、1.0より大きくなり、「速い」に対する係数は、1.0より小さくなる。 The station name is the name of the station where the ticket gate is installed. The ticket gate ID is an identification name of the ticket gate. The home section is a section regarding whether the platform is an ascending train platform or a descending train platform. A boarding / alighting division is a division of a boarding direction and a boarding direction. The boarding direction refers to the moving direction from the ticket gate to the platform. The getting-off direction refers to the moving direction from the platform to the ticket gate. The distance information is information indicating a moving distance in the moving direction, and includes information such as a walking distance in units of meters and the number of steps in units of steps. The required time is a required time in the moving direction. The unit of the required time is, for example, second. In FIG. 9, the required time is stored for each category of movement ability. However, the premises information storage unit 23 may store only the required time relating to one movement capability category such as “normal”. In this case, information indicating the relative relationship between the “slow” required time and the “fast” required time with respect to the “ordinary” required time may be set as an example of the required time correction information. As an example of the information indicating the relative relationship, a coefficient to be multiplied with the “ordinary” required time can be cited. In this case, the coefficient for “slow” is greater than 1.0 and the coefficient for “fast” is less than 1.0.
また、所要時間は、例えば、図10に示されるような移動速度情報記憶部25と、構内情報記憶部23の距離情報とに基づいて算出されてもよい。 Further, the required time may be calculated based on, for example, the moving speed information storage unit 25 as shown in FIG. 10 and the distance information in the premises information storage unit 23.
図10は、移動速度情報記憶部の構成例を示す図である。図10に示されるように、移動速度情報記憶部25は、移動速度の区分である、「速い」、「普通」、「遅い」ごとに、平坦速度、階段上り速度、及び階段下り速度等を記憶する。平坦速度は、階段以外の場所の移動速度をいい、例えば、m/秒の単位で示される。階段上り速度及び階段下り速度は、階段の上り方向又は下り方向の移動速度をいい、例えば、段数/秒の単位で示される。 FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration example of the moving speed information storage unit. As shown in FIG. 10, the moving speed information storage unit 25 stores a flat speed, a stair climbing speed, a stair descending speed, and the like for each of “fast”, “normal”, and “slow” which are moving speed classifications. Remember. The flat speed refers to the moving speed of a place other than the stairs, and is indicated in units of m / second, for example. The stair climbing speed and the stair descending speed refer to the moving speed of the stair ascending or descending, and are indicated, for example, in steps / second.
例えば、構内情報記憶部23における歩行距離を平坦速度で除した値と、構内情報記憶部23における階段数を階段上り速度又は階段下り速度で除した値との和によって、構内情報記憶部23における所要時間が算出されてもよい。 For example, the sum of the value obtained by dividing the walking distance in the premises information storage unit 23 by the flat speed and the value obtained by dividing the number of steps in the premises information storage unit 23 by the stairs climbing speed or the stairs descending speed, The required time may be calculated.
ステップS103では、まず、対象乗車履歴(図6)の入場駅名と退場駅名とを運行情報記憶部22に当てはめることにより、対象乗車履歴に係る進行方向が特定される。対象乗車履歴に係る進行方向とは、対象乗車履歴に関する乗車列車の進行方向が、上り方向であるか下り方向であるかをいう。すなわち、運行情報記憶部22には、上り方向又は下り方向の順番に駅名が記憶されている。したがって、入場駅名と退場駅名とを運行情報記憶部22に当てはめることにより、対象乗車履歴に係る進行方向が特定される。続いて、構内情報記憶部23において、対象乗車履歴の入場駅名及び入場口IDに一致する駅名及び改札口IDを含み、乗降区分が「乗」であり、かつ、ホーム区分が対象乗車履歴に係る進行方向に一致するレコードが検索される。検索されたレコードの所要時間の中で、対象乗車履歴の乗車券IDに対して乗客情報記憶部24に記憶されている移動能力に対応する所要時間が、乗車時所要時間である。また、構内情報記憶部23において、対象乗車履歴の退場駅名及び退場口IDに一致する駅名及び改札口IDを含み、乗降区分が「降」であり、かつ、ホーム区分が対象乗車履歴に係る進行方向に一致するレコードが検索される。検索されたレコードの所要時間の中で、対象乗車履歴の乗車券IDに対して乗客情報記憶部24に記憶されている移動能力に対応する所要時間が、降車時所要時間である。 In step S103, first, by applying the entry station name and the exit station name of the target boarding history (FIG. 6) to the operation information storage unit 22, the traveling direction related to the target boarding history is specified. The traveling direction related to the target boarding history means whether the traveling direction of the boarding train related to the target boarding history is the upward direction or the downward direction. In other words, the station names are stored in the operation information storage unit 22 in the order of the up direction or the down direction. Therefore, by applying the entry station name and the exit station name to the operation information storage unit 22, the traveling direction related to the target boarding history is specified. Subsequently, in the premises information storage unit 23, the station name and the ticket gate ID that match the entrance station name and entrance ID of the target boarding history are included, the boarding / exiting section is “ride”, and the home section is related to the target boarding history. Records that match the direction of travel are searched. Of the required times of the retrieved records, the required time corresponding to the travel capability stored in the passenger information storage unit 24 for the ticket ID of the target boarding history is the time required for boarding. In addition, the premises information storage unit 23 includes a station name and a ticket gate ID that match the exit station name and exit ID of the target boarding history, the exit section is “falling”, and the home section is a progress related to the target boarding history. Records that match the direction are searched. Of the required times of the retrieved records, the required time corresponding to the travel capability stored in the passenger information storage unit 24 for the ticket ID of the target boarding history is the time required for getting off.
このように、乗車時所要時間及び降車時所要時間は、対象乗車履歴の乗車券IDに係る乗客の移動能力に応じて求められる。 Thus, the time required for boarding and the time required for getting off are obtained according to the passenger's moving ability related to the ticket ID of the target boarding history.
続いて、乗車列車特定部12は、対象乗車履歴に退場時刻が含まれているか否かを判定する(S104)。上記したように、他の路線に乗り入れている列車に関する乗車履歴には、退場記録が含まれない可能性がある。すなわち、ステップS104では、路線A内で降車したか、他の路線で降車したかが判定される。 Subsequently, the boarding train specifying unit 12 determines whether or not the departure time is included in the target boarding history (S104). As described above, there is a possibility that the exit record is not included in the boarding history regarding the trains on other routes. That is, in step S104, it is determined whether the passenger has got off the route A or another route.
対象乗車履歴に退場時刻が含まれている場合(S104でYes)、乗車列車特定部12は、運行情報記憶部22に記憶されている運行時刻の遅い列車から順に、一つずつ処理対象として、対象乗車履歴と当該列車の運行情報との突き合わせを実行する(S105)。したがって、最初は運行時刻が最も遅い列車が処理対象とされる。すなわち、図7において、最右端の列の列車が処理対象とされる。以下、処理対象とされた列車を、「対象列車」という。なお、運行時刻とは、各駅の発車時刻及び到着時刻の少なくともいずれか一方をいう。 When the departure time is included in the target boarding history (Yes in S104), the boarding train specifying unit 12 is processed one by one in order from the train with the latest operation time stored in the operation information storage unit 22. The target boarding history and the operation information of the train are matched (S105). Therefore, the train with the latest operation time is initially set as the processing target. That is, in FIG. 7, the train in the rightmost row is the processing target. Hereinafter, the train to be processed is referred to as “target train”. The operation time means at least one of the departure time and arrival time of each station.
ステップS106において、乗車列車特定部12は、対象乗車履歴の退場時刻が、対象乗車履歴の退場駅名における対象列車の到着時刻に降車時所要時間を加算した時刻以後であるか否かを判定する。対象乗車履歴と対象列車とが当該条件を満たす場合(S106でYes)、乗車列車特定部12は、対象乗車履歴の乗車時刻が、対象乗車履歴の乗車駅名における対象列車の発車時刻から乗車時所要時間を減算した時刻以前であるか否かを判定する(S107)。対象乗車履歴と対象列車とが当該条件を満たす場合(S107でYes)、乗車列車特定部12は、対象列車の列車IDを、乗車列車の特定結果としてメモリ装置103に記憶し(S108)、ステップS112に進む。すなわち、対象乗車履歴の退場駅への到着時刻が、対象乗車履歴の退場時刻から降車時所要時間を差し引いた時刻以前であり、かつ、対象乗車履歴の入場駅からの発車時刻が、対象乗車履歴の入場時刻に乗車時所要時間を加算した時刻以後である列車が、乗車列車として特定される。 In step S <b> 106, the boarding train specifying unit 12 determines whether or not the departure time of the target boarding history is after a time obtained by adding the time required for getting off to the arrival time of the target train in the name of the leaving station of the target boarding history. If the target boarding history and the target train satisfy the conditions (Yes in S106), the boarding train specifying unit 12 requires the boarding time of the boarding history to be from the departure time of the target train in the boarding station name of the boarding history. It is determined whether the time is before the time after subtraction (S107). If the target boarding history and the target train satisfy the conditions (Yes in S107), the boarding train specifying unit 12 stores the train ID of the target train in the memory device 103 as the boarding train specifying result (S108), step Proceed to S112. That is, the arrival time of the target boarding history at the exit station is before the time when the target boarding history is subtracted from the exit time of the target boarding history, and the departure time from the entrance station of the target boarding history is the target boarding history. Trains that are after the time obtained by adding the time required for boarding to the entrance time are identified as boarding trains.
ステップS112において、乗車列車特定部12は、乗車列車として特定された列車の列車IDを対象乗車履歴に対応付けて、特定結果記憶部26に記憶する。 In step S <b> 112, the boarding train specifying unit 12 stores the train ID of the train specified as the boarding train in the specifying result storage unit 26 in association with the target boarding history.
図11は、特定結果記憶部の構成例を示す図である。図11に示されるように、特定結果記憶部26は、図6に示される乗車履歴に対応付けて、乗車列車の列車IDを記憶する。 FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of the specific result storage unit. As shown in FIG. 11, the specific result storage unit 26 stores the train ID of the boarding train in association with the boarding history shown in FIG. 6.
ステップS106及びS107の条件のうち、少なくともいずれか一方の条件が満たされない場合、次に運行時刻の遅い列車が処理対象とされ、ステップS106以降が実行される。対象乗車履歴と全ての列車の運行情報とを突き合わせても、乗車列車を特定できなかった場合、ステップS113に進む。 If at least one of the conditions of Steps S106 and S107 is not satisfied, the train with the next operation time is set as the processing target, and Steps S106 and after are executed. If the boarding train cannot be identified even if the target boarding history is matched with the operation information of all trains, the process proceeds to step S113.
ステップS113において、乗車列車特定部12は、対象乗車履歴の乗車IDに対して乗客情報記憶部24が記憶する移動能力が、最も早い区分である「速い」であるか否かを判定する。当該移動能力が、「速い」でない場合(S113でNo)、乗車列車特定部12は、対象乗車履歴の乗車IDに対して乗客情報記憶部24が記憶する移動能力を、一段階速い方向に変更する(S114)。具体的には、「遅い」は、「普通」に変更され、「普通」は「速い」に変更される。変更後の移動能力に基づいて、ステップS103以降が実行される。 In step S113, the boarding train specifying unit 12 determines whether or not the moving ability stored in the passenger information storage unit 24 with respect to the boarding ID of the target boarding history is “fast” that is the earliest category. If the moving ability is not “fast” (No in S113), the boarding train specifying unit 12 changes the moving ability stored in the passenger information storage unit 24 to the boarding ID of the target boarding history in a direction that is one step faster. (S114). Specifically, “slow” is changed to “normal”, and “normal” is changed to “fast”. Step S103 and subsequent steps are executed based on the changed moving ability.
すなわち、乗車列車が特定されない場合の原因の一つとして、対象乗車履歴に係る乗客の移動能力が、乗客情報記憶部24が記憶する移動能力よりも高いことが考えられる。したがって、移動能力が一段階補正されて、乗車列車の特定が行われる。 That is, as one of the causes when the boarding train is not specified, it is conceivable that the moving ability of the passenger related to the target boarding history is higher than the moving ability stored in the passenger information storage unit 24. Therefore, the moving ability is corrected by one stage, and the boarding train is specified.
一方、対象乗車履歴の乗車IDに対して乗客情報記憶部24が記憶する移動能力が「速い」であるにも拘わらず、列車IDが特定されなかった場合(S113でYes)、乗車列車特定部12は、特定結果として乗車列車の列車IDは不定であることを示す値をメモリ装置103に記憶する(S115)。この場合、ステップS113では、不定を示す値が、対象乗車履歴に対応付けられて特定結果記憶部26に記憶される。 On the other hand, when the train ID is not specified even though the movement capability stored in the passenger information storage unit 24 with respect to the boarding ID of the target boarding history is “fast” (Yes in S113), the boarding train specifying unit 12 stores a value indicating that the train ID of the boarding train is indefinite as a specific result in the memory device 103 (S115). In this case, in step S113, a value indicating indefiniteness is stored in the specific result storage unit 26 in association with the target boarding history.
なお、本実施の形態では、退場駅における退場時刻と対象列車の到着時刻との突き合わせ(S106)が、入場駅における乗車時刻と対象列車の発車時刻との突き合わせ(S107)よりも先に実行される。これは、大部分の乗客に関して、降車してから駅を退場するまでの時間の方が、駅に入場してから乗車するまでの時間の方より予測可能性が高いであろうという考えに基づく。具体的には、乗車時には、入場してからホームまで移動した後、列車が到着するまでの待ち時間が発生する。当該待ち時間は、乗客によってばらつきが大きいと考えられる。余裕を持ってホームに到着する乗客もいれば、発車間際にホームに到着する乗客もいる。また、座席を確保するために1本以上の列車を待つ乗客もいる。一方、降車時は、降車後特段の待ち時間を要することなく、改札口から退場することができる。したがって、降車してから退場するまでの時間の方が、入場してから乗車するまでの時間よりも予測可能性が高いと考えられる。そこで、本実施の形態では、まず、予測可能性の高い方を基準として、対象乗車履歴において乗車対象とされた列車を絞り込んでいるのである。また、退場時刻と到着時刻との突き合わせを基準とするために、運行時刻の遅い列車から、対象乗車履歴との突き合わせが行われているのである。すなわち、仮に、対象乗車履歴の乗車対象が終電であった場合、運行時刻の早い列車から対象乗車履歴との突き合わせが行われると、全ての列車がステップS106の条件を満たしてしまう。したがって、結果的に、入場駅における入場時刻と到着時刻との突き合わせによって、列車が特定されてしまう。 In the present embodiment, the match between the exit time at the exit station and the arrival time of the target train (S106) is executed before the match between the boarding time at the entrance station and the departure time of the target train (S107). The This is based on the idea that for most passengers, the time from getting off the station to leaving the station will be more predictable than the time from entering the station to boarding. Specifically, at the time of boarding, there is a waiting time until the train arrives after moving from the entrance to the platform. The waiting time is considered to vary widely among passengers. Some passengers arrive at the platform with room, while others arrive at the platform just before departure. Some passengers wait for one or more trains to secure a seat. On the other hand, when getting off, it is possible to leave the ticket gate without requiring a special waiting time after getting off. Therefore, it is considered that the time from getting off to leaving is more predictable than the time from getting in to getting on. Therefore, in the present embodiment, first, the trains targeted for boarding in the target boarding history are narrowed down based on the one with high predictability. In addition, since the match between the departure time and the arrival time is used as a reference, the matching with the target boarding history is performed from the train with the later operation time. That is, if the boarding target of the target boarding history is the last train, all trains satisfy the condition of step S106 when matching with the target boarding history is performed from the train with the earlier operating time. Therefore, as a result, the train is specified by matching the entrance time and the arrival time at the entrance station.
一方、対象乗車履歴に退場時刻が含まれていない場合(S104でNo)、乗車列車特定部12は、運行情報記憶部22に記憶されている運行時刻の早い列車から順に、一つずつ処理対象として、対象乗車履歴と当該列車の運行情報との突き合わせを実行する(S109)。以下、処理対象とされた列車を、「対象列車」という。続いて、乗車列車特定部12は、対象乗車履歴の乗車時刻が、対象乗車履歴の乗車駅名における対象列車の発車時刻から乗車時所要時間を減算した時刻以前であるか否かを判定する(S110)。対象乗車履歴と対象列車とが当該条件を満たす場合(S110でYes)、乗車列車特定部12は、対象列車の列車IDを、乗車列車の特定結果としてメモリ装置103に記憶し(S111)、ステップS112に進む。ステップS110の条件が満たされない場合(S110でNo)、次に運行時刻の早い列車が処理対象とされ、ステップS110以降が実行される。対象乗車履歴と全ての列車の運行情報とを突き合わせても、乗車列車を特定できなかった場合、ステップS113に進む。 On the other hand, when the departure time is not included in the target boarding history (No in S104), the boarding train specifying unit 12 is processed one by one in order from the train with the earliest operation time stored in the operation information storage unit 22. As a result, the target boarding history and the operation information of the train are matched (S109). Hereinafter, the train to be processed is referred to as “target train”. Subsequently, the boarding train specifying unit 12 determines whether the boarding time of the target boarding history is before the time obtained by subtracting the boarding time from the departure time of the target train in the boarding station name of the target boarding history (S110). ). If the target boarding history and the target train satisfy the conditions (Yes in S110), the boarding train specifying unit 12 stores the train ID of the target train in the memory device 103 as the boarding train specifying result (S111), step Proceed to S112. When the condition of step S110 is not satisfied (No in S110), the train with the next fastest operation time is set as the processing target, and step S110 and subsequent steps are executed. If the boarding train cannot be identified even if the target boarding history is matched with the operation information of all trains, the process proceeds to step S113.
なお、図5の処理は、乗車履歴記憶部21が記憶する各乗車履歴について実行される。その結果、処理対象とされた全ての乗車履歴について、乗車列車が特定される。 Note that the processing of FIG. 5 is executed for each boarding history stored in the boarding history storage unit 21. As a result, the boarding train is specified for all the boarding histories that have been processed.
続いて、図4のステップS12の詳細について説明する。図12は、列車ごとの混雑率の算出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図12では、一つの列車に関する混雑率の算出処理について説明する。処理対象である一つの列車を、以下、「対象列車」という。 Next, details of step S12 in FIG. 4 will be described. FIG. 12 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of a congestion rate calculation process for each train. In FIG. 12, the calculation process of the congestion rate regarding one train is demonstrated. One train that is a processing target is hereinafter referred to as a “target train”.
ステップS201において、混雑率算出部13は、特定結果記憶部26が記憶する特定結果のうち、乗車列車の列車IDが、対象列車の列車IDに一致する特定結果を、メモリ装置103に読み込む。各特定結果には、図11に示されるように、乗車履歴と乗車列車の列車IDとが含まれる。続いて、混雑率算出部13は、運行情報記憶部22が記憶する駅名の一覧をメモリ装置103に読み込む(S202)。当該一覧では、上り方向又は下り方向の順番で、各駅名が配列される。すなわち、当該一覧において、駅名の並び順には意味が有る。 In step S <b> 201, the congestion rate calculation unit 13 reads, into the memory device 103, a specific result in which the train ID of the boarding train matches the train ID of the target train among the specific results stored in the specific result storage unit 26. Each identification result includes the boarding history and the train ID of the boarding train, as shown in FIG. Subsequently, the congestion rate calculation unit 13 reads a list of station names stored in the operation information storage unit 22 into the memory device 103 (S202). In the list, the names of the stations are arranged in the order of the up direction or the down direction. That is, in the list, the order of station names is significant.
続いて、混雑率算出部13は、ステップS201において読み込まれた特定結果ごとにステップS204〜S216を実行する(S203)。当該ループ処理において処理対象とされた特定結果を、「対象特定結果」という。各特定結果が処理対象とされる順番は、所定のものに限定されない。 Subsequently, the congestion rate calculation unit 13 executes steps S204 to S216 for each specific result read in step S201 (S203). A specific result that is a processing target in the loop processing is referred to as a “target specific result”. The order in which the specific results are processed is not limited to a predetermined one.
ステップ204において、混雑率算出部13は、乗車中フラグにfalseを代入して、乗車中フラグの値を初期化する。乗車中フラグは、後段のステップにおいて利用されるフラグ変数である。 In step 204, the congestion rate calculation unit 13 substitutes false for the on-board flag to initialize the value of the on-board flag. The on-board flag is a flag variable used in a subsequent step.
続いて、混雑率算出部13は、駅名リストに含まれる駅名ごとに、ステップS206〜S216を実行する(S205)。対象列車が下り列車であれば、下り方向の始発駅側から順に各駅名が処理対象とされる。対象列車が上り列車であれば、下り方向の始発駅側から順に各駅名が処理対象とされる。以下、処理対象とされた駅名を、「対象駅名」という。 Subsequently, the congestion rate calculation unit 13 executes steps S206 to S216 for each station name included in the station name list (S205). If the target train is a down train, each station name is processed in order from the starting station side in the down direction. If the target train is an ascending train, the names of the stations are processed in order from the starting station side in the descending direction. Hereinafter, the station name to be processed is referred to as “target station name”.
ステップS206において、混雑率算出部13は、対象駅名が対象特定結果の入場駅名に一致するか否かを判定する。一致する場合(S206でYes)、混雑率算出部13は、対象駅名に関する対象列車の乗車人数に1を加算する(S207)。当該乗車人数は、混雑率記憶部27において、対象列車に対応する集計テーブルに記憶される。 In step S206, the congestion rate calculation unit 13 determines whether or not the target station name matches the entrance station name of the target specifying result. If they match (Yes in S206), the congestion rate calculation unit 13 adds 1 to the number of passengers on the target train related to the target station name (S207). The number of passengers is stored in the aggregation table corresponding to the target train in the congestion rate storage unit 27.
図13は、混雑率記憶部における集計テーブルの構成例を示す図である。図13において、集計テーブルは、一つの列車に関して各駅での乗車数及び降車数、並びに各駅間の移動人数及び混雑率等を記憶するテーブルである。すなわち、混雑率記憶部27は、列車ごとに集計テーブルを記憶する。集計テーブルは、また、乗車数、降車数、及び移動人数に関して、性別及び年齢別等の内訳を記憶する。内訳は、乗車数、降車数、又は移動人数を、乗客の属性情報が示す属性別に集計した値である。 FIG. 13 is a diagram illustrating a configuration example of the aggregation table in the congestion rate storage unit. In FIG. 13, the tabulation table is a table that stores the number of boarding and getting off at each station, the number of people moving between stations, the congestion rate, and the like for one train. That is, the congestion rate storage unit 27 stores a tabulation table for each train. The tabulation table also stores a breakdown such as sex and age regarding the number of boarding, number of getting off, and number of people moving. The breakdown is a value obtained by tabulating the number of passengers, the number of passengers getting off, or the number of passengers according to the attribute indicated by the passenger attribute information.
具体的には、集計テーブルの1列目は、駅名又は区間である。末端の駅の駅名を除き、各駅名に関して3行が割り当てられる。3行のうちの1行目には、当該駅において降車した人数及びその内訳が記憶される。すなわち、乗車区分の「降」は、降車を意味する。3行のうちの2行目には、当該駅において乗車した人数及びその内訳が記憶される。すなわち、乗車区分の「乗」は、乗車を意味する。3行のうちの3行目は、当該駅から次の駅までの区間を示す。3行目には、当該区間における移動人数、すなわち、当該区間において列車内に存在した人数及びその内訳が記憶される。更に、3行目には、混雑率も記録される。 Specifically, the first column of the aggregation table is a station name or a section. Three lines are assigned for each station name except for the station name of the terminal station. The first line of the three lines stores the number of people who got off at the station and the breakdown. That is, “get down” in the boarding category means getting off. The second row of the three rows stores the number of passengers boarded at the station and the breakdown. That is, “ride” in the boarding category means boarding. The third line of the three lines indicates a section from the station to the next station. In the third row, the number of people moving in the section, that is, the number of persons existing in the train in the section and the breakdown thereof are stored. Furthermore, the congestion rate is also recorded in the third row.
要するに、各駅名に対する1行目及び2行目は、列車の扉が開いた状態における乗客の増減数を示し、3行目は、列車の扉が閉じた状態における、乗客の人数を示す。 In short, the first and second lines for each station name indicate the number of passengers in the state where the train door is open, and the third line indicates the number of passengers in the state where the train door is closed.
したがって、ステップS207では、集計テーブルにおいて、対象駅名と一致する駅名を含む行であって、乗車区分が「乗」である行の人数の項目に記憶されている値に1が加算される。以下、当該行を「対象行」という。 Therefore, in step S207, 1 is added to the value stored in the item of the number of people in the row including the station name that matches the target station name and the boarding category is “ride” in the tabulation table. Hereinafter, this line is referred to as “target line”.
続いて、混雑率算出部13は、乗車中フラグにtrueを代入する(S208)。すなわち、対象特定結果に係る乗客が、対象列車に乗車した状態であることが乗車中フラグに記憶される。続いて、混雑率算出部13は、対象行の内訳の項目のうち、対象特定結果の乗車券IDに対して乗客情報記憶部24が記憶する属性情報が示す属性に対応する項目の値に1を加算する(S209)。例えば、34歳の男性であれば、男性の項目と、30代の項目とに1が加算される。 Subsequently, the congestion rate calculation unit 13 substitutes true for the on-board flag (S208). That is, it is stored in the on-board flag that the passenger related to the target specifying result is in a state of getting on the target train. Subsequently, the congestion rate calculation unit 13 sets 1 to the value of the item corresponding to the attribute indicated by the attribute information stored in the passenger information storage unit 24 with respect to the ticket ID of the target identification result among the breakdown items of the target row. Are added (S209). For example, for a 34 year old male, 1 is added to the male item and the 30's item.
一方、対象駅名が対象特定結果の入場駅名に一致しない場合(S206でNo)、混雑率算出部13は、対象駅名が対象特定結果の退場駅名に一致するか否かを判定する(S210)。一致する場合(S210でYes)、混雑率算出部13は、混雑率記憶部27において、対象列車に対応する集計テーブルの対象駅名の降車人数に1を加算する(S211)。すなわち、当該集計テーブルにおいて、対象駅名と一致する駅名を含む行であって、乗車区分が「降」である行の人数の項目に記憶されている値に1が加算される。以下、当該行を「対象行」という。 On the other hand, when the target station name does not match the entry station name of the target specification result (No in S206), the congestion rate calculation unit 13 determines whether or not the target station name matches the exit station name of the target specification result (S210). If they match (Yes in S210), the congestion rate calculation unit 13 adds 1 to the number of people getting off the target station name in the aggregation table corresponding to the target train in the congestion rate storage unit 27 (S211). That is, in the total table, 1 is added to the value stored in the item of the number of people in the row that includes the station name that matches the target station name and the boarding classification is “falling”. Hereinafter, this line is referred to as “target line”.
続いて、混雑率算出部13は、乗車中フラグにfalseを代入する(S212)。すなわち、対象特定結果に係る乗客が、対象列車から降車した状態であることが乗車中フラグに記憶される。続いて、混雑率算出部13は、対象行の内訳の項目のうち、対象特定結果の乗車券IDに対して乗客情報記憶部24が記憶する属性情報が示す属性に対応する項目の値に1を加算する(S213)。 Subsequently, the congestion rate calculation unit 13 substitutes false for the on-board flag (S212). That is, it is stored in the on-board flag that the passenger related to the target identification result is in a state of getting off the target train. Subsequently, the congestion rate calculation unit 13 sets 1 to the value of the item corresponding to the attribute indicated by the attribute information stored in the passenger information storage unit 24 with respect to the ticket ID of the target identification result among the breakdown items of the target row. Are added (S213).
また、対象駅名が対象特定結果の退場駅名にも一致しない場合(S210でNo)、混雑率算出部13は、乗車中フラグがtrueであるか否かを判定する(S214)。乗車中フラグがtrueである場合(S214でYes)、混雑率算出部13は、混雑率記憶部27において、対象列車に対応する集計テーブルの対象駅名と次の駅名との区間に係る行の人数に1を加算する(S215)。以下、当該行を「対象行」という。例えば、対象駅名が、「駅10」である場合、図13の例によれば、「駅10〜駅9」の区間に係る行の人数に対して1が加算される。続いて、混雑率算出部13は、対象行の内訳の項目のうち、対象特定結果の乗車券IDに対して乗客情報記憶部24が記憶する属性情報が示す属性に対応する項目の値に1を加算する(S216)。 In addition, when the target station name does not match the exit station name of the target specifying result (No in S210), the congestion rate calculation unit 13 determines whether or not the boarding flag is true (S214). When the boarding flag is true (Yes in S214), the congestion rate calculation unit 13 causes the congestion rate storage unit 27 to store the number of rows in the section between the target station name and the next station name in the aggregation table corresponding to the target train. 1 is added to (S215). Hereinafter, this line is referred to as “target line”. For example, when the target station name is “station 10”, according to the example of FIG. 13, 1 is added to the number of people in the row relating to the section “station 10 to station 9”. Subsequently, the congestion rate calculation unit 13 sets 1 to the value of the item corresponding to the attribute indicated by the attribute information stored in the passenger information storage unit 24 with respect to the ticket ID of the target identification result among the breakdown items of the target row. Are added (S216).
対象特定結果に関して、駅名リストに含まれる全ての駅名についてステップS206〜S216の実行が完了し、更に、ステップS201において読み込まれた全ての特定結果に関してステップS202〜S215の実行が完了すると、ステップS217に進む。ステップS217において、混雑率算出部13は、対象列車に対応する集計テーブルの各区間に関して、混雑率を算出する(S217)。具体的には、当該集計テーブルにおいて、乗降区分が「移動」である各行の人数を、対象列車の輸送力によって除することにより、混雑率が算出される。算出された混雑率は、当該各行の混雑率の項目に記憶される。なお、対象列車の輸送力は、例えば、図7に示した運行情報記憶部22の最終行おいて、対象列車に対応する列に記憶されている。 With regard to the target identification result, execution of steps S206 to S216 is completed for all station names included in the station name list, and further, when execution of steps S202 to S215 is completed for all identification results read in step S201, the process proceeds to step S217. move on. In step S217, the congestion rate calculation unit 13 calculates the congestion rate for each section of the tabulation table corresponding to the target train (S217). Specifically, in the total table, the congestion rate is calculated by dividing the number of people in each row where the boarding / exiting division is “moving” by the transport capacity of the target train. The calculated congestion rate is stored in the congestion rate item of each row. In addition, the transport capacity of the target train is stored in a column corresponding to the target train, for example, in the last row of the operation information storage unit 22 illustrated in FIG.
以上によって、対象列車に関する集計テーブルは完成する。したがって、運行情報記憶部22が記憶する列車IDごとに図12の処理が実行されることにより、路線Aにおいて運行が予定されている列車ごとに集計テーブルが生成される。 As described above, the aggregation table regarding the target train is completed. Therefore, the process of FIG. 12 is executed for each train ID stored in the operation information storage unit 22, thereby generating a tabulation table for each train that is scheduled to operate on the route A.
なお、本実施の形態において情報処理装置10は、複数のコンピュータを含んでもよい。この場合、情報処理装置10が実行する処理には、マップリデュース(MapReduce)が適用されてもよい。すなわち、図5に示した乗車列車の特定処理をMapステップとし、図12に示した列車ごとの混雑率の算出処理をReduceステップとしてもよい。この場合、Mapステップでは、乗車履歴ごとに各コンピュータによって、図5に示した処理が並列的に実行される。また、Reduceステップでは、列車IDごとに各コンピュータによって、図12に示した処理が並列的に実行される。マップリデュースが適用されることにより、大量の情報を高速に処理することができる。 In the present embodiment, the information processing apparatus 10 may include a plurality of computers. In this case, map reduction (MapReduce) may be applied to the processing executed by the information processing apparatus 10. That is, the boarding train specifying process shown in FIG. 5 may be the Map step, and the congestion rate calculation process for each train shown in FIG. 12 may be the Reduce step. In this case, in the Map step, the processing shown in FIG. 5 is executed in parallel by each computer for each boarding history. In the Reduce step, the processing shown in FIG. 12 is executed in parallel by each computer for each train ID. A large amount of information can be processed at high speed by applying map reduction.
なお、表示制御部14は、任意のタイミングで、一つの集計テーブルに基づいて、例えば、図14に示されるような画面を表示装置に表示させてもよい。任意のタイミングとは、図12の処理の終了時であってもよいし、ユーザから表示指示が入力されたときであってもよい。また、表示先の表示装置は、情報処理装置10に接続されている表示装置であってもよいし、情報処理装置10とネットワークを介して接続されるコンピュータの表示装置であってもよい。 Note that the display control unit 14 may display, for example, a screen as illustrated in FIG. 14 on the display device based on one aggregation table at an arbitrary timing. The arbitrary timing may be at the end of the process in FIG. 12 or may be when a display instruction is input from the user. Further, the display device as a display destination may be a display device connected to the information processing device 10 or a computer display device connected to the information processing device 10 via a network.
図14は、或る列車の集計テーブルに基づく輸送人数の推移の表示例を示す図である。図14に示されるグラフは、或る列車の集計テーブルに記憶されている各駅の乗車人数及び降車人数、並びに各駅間の移動人数の推移がグラフ化されたものである。当該グラフの横軸は、当該列車の進行方向順に並べられた駅名であり、縦軸の単位は人数である。なお、図14のグラフにおける駅名や人数の値は、便宜上、図13の集計テーブルとは、完全には一致しない。 FIG. 14 is a diagram illustrating a display example of changes in the number of transporters based on a total table of a certain train. The graph shown in FIG. 14 is a graph showing changes in the number of passengers at each station and the number of people getting off and the number of people moving between stations stored in a total table of a certain train. The horizontal axis of the graph is station names arranged in the traveling direction of the train, and the unit of the vertical axis is the number of people. Note that the values of the station names and the number of people in the graph of FIG. 14 are not completely the same as those of the tabulation table of FIG. 13 for convenience.
各駅間の移動人数のみならず、各駅における乗車人数及び降車人数も表現されるため、各駅では、人数が減少した後に増加している。この点を分かり易くする示すため、一部の駅の区間に関して拡大した例を、図15に示す。 Since not only the number of people moving between stations but also the number of passengers at each station and the number of people getting off are expressed, the number of people at each station increases after the number of people decreases. In order to show this point in an easy-to-understand manner, an enlarged example of a section of some stations is shown in FIG.
図15は、輸送人数の推移の表示例を拡大した図である。なお、図15は、必ずしも図14の一部を拡大したものではない。 FIG. 15 is an enlarged view of a display example of changes in the number of transporters. Note that FIG. 15 is not necessarily an enlarged view of part of FIG.
図15では、始発駅であるA駅、B駅、C駅、D駅の各区間に関して拡大されて示されている。図15から明らかなように、各駅では、人数の推移が降車人数と乗車人数とによってV時型となっている。また、駅間は移動人数であるため人数の変化は無い。 In FIG. 15, the sections of the first station, A station, B station, C station, and D station, are shown enlarged. As is clear from FIG. 15, in each station, the change in the number of people is a V hour type depending on the number of people getting off and the number of people getting on. In addition, there is no change in the number of people between stations because of the number of people moving.
なお、図15のグラフの背景の網掛けの変化は、混雑率の変化を示す。図15では、便宜上、網掛けによって表現されているが、例えば、透明色等のグラディエーションによって混雑率が表現されてもよい。なお、図14には、背景に網掛けは示されていないが、これは、便宜的なものである。 In addition, the change of the background shading of the graph of FIG. 15 shows the change of a congestion rate. In FIG. 15, for the sake of convenience, it is expressed by shading. However, for example, the congestion rate may be expressed by a gradient such as a transparent color. In FIG. 14, the background is not shaded, but this is for convenience.
図14に示されるようなグラフによれば、乗客の乗り降りの移動の人数も視覚的に把握できる。したがって、例えば、必要なホーム停車時間等の検討に関して有効な判断材料とすることができる。また、このようなグラフが乗客に公開されれば、例えば、乗客は、どの駅で人数が減り、座れる可能性が高くなるのか等を、列車ごとに把握することができる。 According to the graph as shown in FIG. 14, the number of passengers getting on and off can also be visually grasped. Therefore, for example, it can be an effective judgment material regarding examination of necessary home stop time and the like. Moreover, if such a graph is disclosed to the passengers, for example, the passengers can grasp, for each train, at which station the number of people decreases and the possibility of sitting increases.
また、各列車に関して図14に示されるようなグラフを比較可能に提示することで、乗客は、自らの乗車区間に関して各列車の混雑率等を容易に比較することができる。さらに、複数の列車の集計テーブルに基づいて、図16に示されるような形式によって、複数の列車に関して、各駅又は各駅間における混雑率が、視覚的に容易に把握可能なように出力されてもよい。 In addition, by presenting the graph as shown in FIG. 14 for each train so as to be comparable, the passenger can easily compare the congestion rate of each train with respect to his / her boarding section. Furthermore, even if the congestion rate between each station or each station is output so that it can be easily grasped visually with respect to a plurality of trains based on a total table of a plurality of trains in the format as shown in FIG. Good.
図16は、複数の列車に関する混雑率の表示例を示す図である。図16において、横軸は駅名、縦軸は列車IDを示す。列車IDは、上から順に時系列に配列されている。駅名と列車IDとが交差する各桝目は、混雑率によって色分けされている。具体的には、白、網掛け、灰色網掛け、及び黒によって色分けされ、色が濃いほど混雑率が高いことを示す。図14や図16等に示されるような出力を行う結果、1本ずらすだけで混雑率が顕著に異なるケースの発見をユーザに促すことができ、オフピーク通勤等の有効な促進材料とすることができる。 FIG. 16 is a diagram illustrating a display example of the congestion rate regarding a plurality of trains. In FIG. 16, the horizontal axis indicates the station name, and the vertical axis indicates the train ID. Train IDs are arranged in chronological order from the top. Each grid where the station name and the train ID intersect is color-coded according to the congestion rate. Specifically, the colors are classified into white, shading, gray shading, and black, and the darker the color, the higher the congestion rate. As a result of performing the output as shown in FIG. 14, FIG. 16, etc., it is possible to prompt the user to find a case where the congestion rate is remarkably different by shifting one line, and to make it an effective promotion material such as off-peak commuting it can.
上述したように、本実施の形態によれば、乗客ごと、厳密には、乗車券ごとに、いずれの列車に乗車したのかを推定することができる。また、各乗車券に対応付けられて記憶されている移動能力に応じた所要時間が考慮されて、乗車列車の特定処理が実行される。すなわち、乗客ごとの移動能力が考慮されて、乗車列車の特定が行われる。したがって、乗客ごとの乗車列車の推定精度を向上させることができる。特に、歩行が困難な乗客のように、移動速度が通常より遅い乗客に関して乗車列車の推定精度の向上を期待することができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to estimate which train has been boarded for each passenger, strictly for each ticket. In addition, the specific processing for the boarding train is executed in consideration of the required time corresponding to the travel ability stored in association with each boarding ticket. That is, the boarding train is specified in consideration of the moving ability for each passenger. Therefore, the estimation accuracy of the boarding train for each passenger can be improved. In particular, it is possible to expect an improvement in the estimation accuracy of the boarding train for passengers whose movement speed is slower than usual, such as passengers who are difficult to walk.
また、乗客ごとに乗車列車を特定することができることで、各列車の混雑率の推定値の精度を向上させることもできる。 Moreover, since the boarding train can be specified for each passenger, the accuracy of the estimated value of the congestion rate of each train can be improved.
更に、列車ごとに、乗客の属性を基準とした内訳が集計されることで、鉄道会社等に対して有益な情報を提供することができる。例えば、鉄道会社は、斯かる情報を、女性専用車両の車両数及び時間帯等、跳ね上げ式椅子の設置数や跳ね上げ時間帯等、並びに女性専用車両を設ける列車等を検討する際の有効な判断材料とすることができる。 In addition, useful information can be provided to railway companies and the like by summarizing the breakdowns based on passenger attributes for each train. For example, a railroad company may use this information when considering the number of women-only vehicles and the time zone, the number of flip-up chairs installed, the time-up zone, etc., and trains with women-only vehicles. Can be used as a basis for judgment.
ところで、乗客情報記憶部24における移動能力は、例えば、初期値として、全ての乗客に対して「遅い」が画一的に設定されてもよい。図5において説明したように、移動能力は、乗車列車を特定できない場合に補正される。したがって、初期値として「遅い」を設定しておくことにより、各乗客に関して妥当な移動能力を導出することができる。または、各乗客の移動能力は、情報処理装置10によって自動的に判定されてもよい。この場合、情報処理装置10は、図17に示されるような機能構成を有していてもよい。 By the way, the movement capability in the passenger information storage unit 24 may be uniformly set to “slow” for all passengers as an initial value, for example. As described in FIG. 5, the moving ability is corrected when the boarding train cannot be specified. Therefore, by setting “slow” as the initial value, it is possible to derive an appropriate movement capability for each passenger. Alternatively, the moving ability of each passenger may be automatically determined by the information processing apparatus 10. In this case, the information processing apparatus 10 may have a functional configuration as shown in FIG.
図17は、本発明の実施の形態における情報処理装置の第二の機能構成例を示す図である。 FIG. 17 is a diagram illustrating a second functional configuration example of the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
図17において、情報処理装置10は、移動能力判定部15を更に有する。移動能力判定部15は、各乗車券IDに対応する乗客の移動能力を判定する。なお、移動能力判定部15は、情報処理装置10にインストールされたプログラムがCPU104に実行させる処理により実現される。 In FIG. 17, the information processing apparatus 10 further includes a movement capability determination unit 15. The travel capability determination unit 15 determines the travel capability of the passenger corresponding to each ticket ID. Note that the movement capability determination unit 15 is realized by processing that the CPU 104 causes a program installed in the information processing apparatus 10 to execute.
図18は、移動能力の判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図18の開始時において、乗客情報記憶部24の移動能力の項目は空であるとする。 FIG. 18 is a flowchart for explaining an example of the processing procedure of the determination process of the moving ability. In addition, at the time of the start of FIG. 18, the item of the moving capability of the passenger information storage part 24 shall be empty.
ステップS301において、移動能力判定部15は、乗客情報記憶部24に記憶されている全てのレコードをメモリ装置103に読み込む。続いて、移動能力判定部15は、読み込まれたレコードごとに、ステップS303〜S309を実行する。以下、処理対象とされたレコードを、「対象レコード」という。 In step S <b> 301, the travel capability determination unit 15 reads all records stored in the passenger information storage unit 24 into the memory device 103. Subsequently, the movement ability determination unit 15 executes steps S303 to S309 for each read record. Hereinafter, the record to be processed is referred to as “target record”.
ステップS303において、移動能力判定部15は、対象レコードの障がい者フラグの値が1であるか否かを判定する。障がい者フラグの値が1である場合(S303でYes)、移動能力判定部15は、対象レコードの移動能力に「遅い」を記憶する(S304)。 In step S <b> 303, the movement ability determination unit 15 determines whether the value of the disabled person flag in the target record is 1. When the value of the person with a disability flag is 1 (Yes in S303), the moving ability determination unit 15 stores “slow” in the moving ability of the target record (S304).
障がい者フラグの値が0である場合(S303でNo)、移動能力判定部15は、対象レコードの年齢の値が、70以上又は10以下であるか否かを判定する(S305)。対象レコードの年齢の値が、70以上又は10以下である場合(S305でYes)、移動能力判定部15は、対象レコードの移動能力に「遅い」を記憶する(S306)。 When the value of the person with a disability flag is 0 (No in S303), the movement ability determination unit 15 determines whether the age value of the target record is 70 or more or 10 or less (S305). If the age value of the target record is 70 or more or 10 or less (Yes in S305), the moving ability determination unit 15 stores “slow” in the moving ability of the target record (S306).
対象レコードの年齢の値が70以上でなく、かつ、10以下でもない場合(S305でNo)、移動能力判定部15は、対象レコードの性別の値が男で、かつ、年齢の値が18以上40以下であるか否かを判定する(S307)。対象レコードが当該条件を満たす場合(S307でYes)、移動能力判定部15は、対象レコードの移動能力に「速い」を記憶する(S308)。 If the age value of the target record is not 70 or more and not 10 or less (No in S305), the mobility determination unit 15 indicates that the gender value of the target record is male and the age value is 18 or more. It is determined whether it is 40 or less (S307). When the target record satisfies the condition (Yes in S307), the movement capability determination unit 15 stores “fast” as the movement capability of the target record (S308).
対象レコードが当該条件を満たさない場合(S307でNo)、移動能力判定部15は、対象レコードの移動能力に「普通」を記憶する(S309)。 When the target record does not satisfy the condition (No in S307), the movement capability determination unit 15 stores “normal” in the movement capability of the target record (S309).
全てのレコードに関して、ステップS303〜S309が実行されると、移動能力判定部15は、移動能力が記録された全てのレコードを、乗客情報記憶部24に書き戻す(S310)。 When Steps S303 to S309 are executed for all the records, the moving ability determination unit 15 writes back all the records in which the moving ability is recorded in the passenger information storage unit 24 (S310).
なお、本実施の形態において、乗車履歴記憶部21は、入退場情報記憶部の一例である。構内情報記憶部23は、所要時間記憶部の一例である。乗客情報記憶部24は、補正情報記憶部の一例である。乗車列車特定部12は、特定部の一例である。情報処理装置10は、利用状況算出装置の一例である。 In the present embodiment, the boarding history storage unit 21 is an example of an entrance / exit information storage unit. The local information storage unit 23 is an example of a required time storage unit. The passenger information storage unit 24 is an example of a correction information storage unit. The boarding train specific part 12 is an example of a specific part. The information processing apparatus 10 is an example of a usage status calculation apparatus.
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではない。例えば、本発明を列車ではなくバスの利用状況の算出に適用することが考えられる。この場合、上記実施例の駅をバス停、列車の識別子をバスの識別子と置き換えて考えることができる。また、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。 As mentioned above, although the Example of this invention was explained in full detail, this invention is not limited to such specific embodiment. For example, it is conceivable to apply the present invention to the calculation of the usage status of a bus rather than a train. In this case, the station of the above embodiment can be considered as a bus stop and the train identifier replaced with the bus identifier. Various modifications and changes can be made within the scope of the gist of the present invention described in the claims.
1 情報処理システム
11 入退場記録受信部
12 乗車列車特定部
13 混雑率算出部
14 表示制御部
15 移動能力判定部
21 乗車履歴記憶部
22 運行情報記憶部
23 構内情報記憶部
24 乗客情報記憶部
25 移動速度情報記憶部
26 特定結果記憶部
27 混雑率記憶部
100 ドライブ装置
101 記録媒体
102 補助記憶装置
103 メモリ装置
104 CPU
105 インタフェース装置
B バス
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Information processing system 11 Entrance / exit record reception part 12 Boarding train specific part 13 Congestion rate calculation part 14 Display control part 15 Mobility capability determination part 21 Boarding history memory | storage part 22 Operation information memory | storage part 23 Premise information memory | storage part 24 Passenger information memory | storage part 25 Movement speed information storage unit 26 Specific result storage unit 27 Congestion rate storage unit 100 Drive device 101 Recording medium 102 Auxiliary storage device 103 Memory device 104 CPU
105 Interface device B bus
Claims (6)
前記運行情報記憶部が記憶する列車の識別子の中で、前記退場駅への到着時刻が、前記退場時刻から前記退場駅に対応する第二の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を差し引いた時刻以前であり、かつ、前記入場駅からの発車時刻が、前記入場時刻に前記入場駅に対応する第一の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を加算した時刻以後である列車の識別子を前記乗車券の識別子に関連付けて特定する、
処理をコンピュータに実行させる利用状況算出プログラム。 In association with the ticket identifier, the identifier and entry time into the entry station entrance station, and the room access information storage unit for storing exit time from the identifier and the exit station exit station, the specific route of and operation information storage unit for the storage time of arrival and departure time of time of each train at each station of the specific route for each identifier of each train, before Symbol in association with each station of the identifier, the first to ride the entrance duration, and the required time storage unit for storing a predetermined value as a second required time from getting off to exit, in association with the identifier of the previous SL ticket, the first required time and the second the time required with reference to a correction information storage unit that stores correction information for correcting the,
In the train of identifier that the operation information storage unit stores, arrival time to the exit station is, minus the time obtained by correcting the second of the required time that corresponds to the exit station from the exit time by the correction information time is earlier, and the departure time from the entry station is the first required time is the time after which the sum of the time corrected by said correction information train that corresponds to the entrance station to said entry time An identifier is specified in association with the identifier of the ticket ;
A usage calculation program that causes a computer to execute processing.
前記補正情報記憶部は、乗車券の識別子ごとに、前記補正情報を記憶し、
前記特定する処理は、同一の乗車券の識別子に対する前記入場履歴及び前記退場履歴の組ごとに、前記運行情報記憶部が記憶する列車の識別子の中で、当該退場履歴に係る前記退場駅への到着時刻が、当該退場履歴に係る退場時刻から当該退場駅に対応する第二の所要時間を当該乗車券の識別子に対する前記補正情報によって補正した時間を差し引いた時刻以前であり、かつ、当該入場履歴に係る入場駅での当該列車の識別子に対する発車時刻が、当該入場履歴に斯かる入場時刻に当該入場駅に対応する第一の所要時間を当該乗車券の識別子に対する前記補正情報によって補した時間を加算した時刻以後である列車の識別子を特定し、特定された列車の識別子を、当該入場履歴及び当該退場履歴の組に対応付けて特定結果記憶部に記憶し、
列車の識別子ごと、かつ、前記特定の路線の隣り合う二つの駅の区間ごとに、当該列車の識別子に対応付けて前記特定結果記憶部が記憶する前記組の中で、当該区間を、当該組の入場履歴に係る入場駅と退場履歴に係る退場駅との間に含む前記組の数を計数する、
処理を前記コンピュータに実行させる請求項1記載の利用状況算出プログラム。 Before filling Shisajo paper storage unit, for each entry or exit of any of the stations of the particular route, the ticket identifier pertaining to the entry or exit, the entry time into the entry station identifier and the entrance station Or an exit history including an exit history or an exit station identifier and an exit time from the exit station,
The correction information storage unit stores the correction information for each ticket identifier,
The process of specifying, for each set of the entrance history and the exit history for the identifier of the same ticket, among the train identifiers stored in the operation information storage unit, to the exit station related to the exit history arrival time, is said corrected time earlier by subtracting the time which is corrected by the information for the second required time the ticket identifier that corresponds the exit time in the exit station according to the exit history, and the admission departure times for the trains identifier admission station according to history, and the first required time that corresponds to the entrance station to such entry time to the admission history and complement by the correction information for the ticket identifier The identifier of the train that is after the time when the time is added is specified, and the identifier of the specified train is stored in the specified result storage unit in association with the set of the entrance history and the exit history,
For each train identifier and for each section of two adjacent stations on the specific route, the section is designated as the set in the set stored in the specific result storage unit in association with the train identifier. Counting the number of sets included between the entry station related to the entry history and the exit station related to the exit history ,
The use status calculation program according to claim 1 , wherein the computer executes processing.
処理を前記コンピュータに実行させる請求項2記載の利用状況算出プログラム。 The count result for each train identifier and for each section of two adjacent stations on the specific route is divided by the transport capacity stored in the transport capacity storage unit in association with the train identifier related to the count. By calculating the congestion rate of the train ,
The usage status calculation program according to claim 2, wherein the computer executes processing.
処理を前記コンピュータに実行させる請求項2又は3記載の利用状況算出プログラム。 The attribute information storage unit stores the result of the counting for each train identifier and for each section of two adjacent stations on the specific route in association with the identifier of the set of tickets related to the count. Aggregate by attribute indicated by the attribute information of the ticket user .
The use state calculation program according to claim 2 or 3, which causes the computer to execute processing.
前記運行情報記憶部が記憶する列車の識別子の中で、前記退場駅への到着時刻が、前記退場時刻から前記退場駅に対応する第二の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を差し引いた時刻以前であり、かつ、前記入場駅からの発車時刻が、前記入場時刻に前記入場駅に対応する第一の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を加算した時刻以後である列車の識別子を前記乗車券の識別子に関連付けて特定する、
処理をコンピュータが実行する利用状況算出方法。 In association with the ticket identifier, the identifier and entry time into the entry station entrance station, and the room access information storage unit for storing exit time from the identifier and the exit station exit station, the specific route of and operation information storage unit for the storage time of arrival and departure time of time of each train at each station of the specific route for each identifier of each train, before Symbol in association with each station of the identifier, the first to ride the entrance duration, and the required time storage unit for storing a predetermined value as a second required time from getting off to exit, in association with the identifier of the previous SL ticket, the first required time and the second the time required with reference to a correction information storage unit that stores correction information for correcting the,
In the train of identifier that the operation information storage unit stores, arrival time to the exit station is, minus the time obtained by correcting the second of the required time that corresponds to the exit station from the exit time by the correction information time is earlier, and the departure time from the entry station is the first required time is the time after which the sum of the time corrected by said correction information train that corresponds to the entrance station to said entry time An identifier is specified in association with the identifier of the ticket ;
A usage calculation method in which processing is executed by a computer.
前記運行情報記憶部が記憶する列車の識別子の中で、前記退場駅への到着時刻が、前記退場時刻から前記退場駅に対応する第二の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を差し引いた時刻以前であり、かつ、前記入場駅からの発車時刻が、前記入場時刻に前記入場駅に対応する第一の所要時間を前記補正情報によって補正した時間を加算した時刻以後である列車の識別子を前記乗車券の識別子に関連付けて特定する特定部、
を有する利用状況算出装置。 In association with the ticket identifier, the identifier and entry time into the entry station entrance station, and the room access information storage unit for storing exit time from the identifier and the exit station exit station, the specific route of and operation information storage unit for the storage time of arrival and departure time of time of each train at each station of the specific route for each identifier of each train, before Symbol in association with each station of the identifier, the first to ride the entrance duration, and the required time storage unit for storing a predetermined value as a second required time from getting off to exit, in association with the identifier of the previous SL ticket, the first required time and the second the time required with reference to a correction information storage unit that stores correction information for correcting the,
In the train of identifier that the operation information storage unit stores, arrival time to the exit station is, minus the time obtained by correcting the second of the required time that corresponds to the exit station from the exit time by the correction information time is earlier, and the departure time from the entry station is the first required time is the time after which the sum of the time corrected by said correction information train that corresponds to the entrance station to said entry time A specifying unit for specifying an identifier in association with the identifier of the ticket ,
A usage status calculation device.
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