JP6307376B2 - 交通分析システム、交通分析プログラムおよび交通分析方法 - Google Patents

Description

本発明は、交通分析システム、交通分析プログラムおよび交通分析方法に関する。より具体的には、利用者移動ログから、列車等の到着時刻や出発時刻を推定する交通分析システム、交通分析プログラムおよび交通分析方法に関する。

公共交通機関の利便性向上や運行の効率化を目指して様々な取り組みが交通事業者によって行われている。例えば、近年一般的となった交通系ＩＣ乗車券の履歴を用いることにより、乗客の移動経路を推定することで、混雑率の推定や流動予測といったことが可能となる。乗客の移動経路を正確に推定するためには時刻表（ダイヤ）情報が必要となる。交通事業者はあらかじめ設定された計画ダイヤを持っているが、列車やバスが計画どおりの運行を実施することは実際には難しく、事故や渋滞などの影響により小規模な遅延が多数発生し、計画とはずれた運行を行わなければならない状況に陥ることが多い。そこで、乗客の移動経路推定などを行う際には計画上の運行ダイヤを用いるのではなく、実際の到着時刻や発着時刻を集計した実績ダイヤを用いる方が、より正確な分析が可能になると考えられる。しかし、機械的に実績ダイヤを収集するためには車両や線路・道路などに特別な装置を設置しなければならず、多額の費用や時間を必要とする問題がある。

特許文献１には、実績ダイヤ作成手段を備えた列車遅延予測表示機能付運行管理システムが開示されている。

また特許文献２には、乗換えを行っていない単路線移動者であると推定された乗客の移動ログから作成した降車人数分布に基づき実績ダイヤを推定するシステムが開示されている。

特開２０００−１１６８号公報 ＰＣＴ／ＪＰ２０１２／０７６７５０

特許文献１に記載の技術は、実績ダイヤ作成のために列車在線情報、駅混雑情報、車庫情報、天候情報、その他現在の列車運行に関する諸情報を受信できることを前提としており、これらの情報無しに実績ダイヤを作成する技術については記載がない。

特許文献２に記載の技術は、降車人数分布を元に実績ダイヤを推定することを特徴としているが、他路線を利用して降車した乗客の移動ログを取り除くために、乗換えを行っていない単路線移動者であると推定された乗客の移動ログのみを利用している。このため推定に用いる移動ログが、実際にその路線を利用して降車した乗客のログよりも少なくなってしまうという課題がある。

また上記手段で生成された降車人数分布のピークは実際の列車到着時刻と比較したときに欠損や偽のピークが存在するため、降車人数分布から実績ダイヤを推定することは容易ではない。

本発明はかかる点に鑑みてなされたものであって、その目的は、利用者移動ログから、より高精度に、列車等の到着時刻や出発時刻を推定することにある。。

本願発明による課題を解決するための手段のうち代表的なものを例示すれば、交通機関を利用する乗客の移動ログを用いて所定の路線の実績ダイヤを推定する交通分析システムであって、前記移動ログの出発駅から到着駅に至る複数の移動経路を推定する経路推定部と、前記複数の移動経路のうち、前記路線における前記到着駅の前駅を経由する経路が所定の閾値以上の場合に、前記移動ログは前記路線を利用して前記到着駅に至るログであると推定する利用路線推定部と、前記利用路線推定部が前記路線を利用したと推定した前記移動ログの降車時刻に基づき、前記実績ダイヤを推定する実績ダイヤ推定部と、を有することを特徴とする。

または、交通機関を利用する乗客の移動ログを用いて所定の路線の実績ダイヤを推定する交通分析プログラムであって、前記移動ログの出発駅から到着駅に至る複数の移動経路を推定するステップと、前記複数の移動経路のうち、前記路線における前記到着駅の前駅を経由する経路が所定の閾値以上の場合に、前記移動ログは前記路線を利用して前記到着駅に至るログであると推定するステップと、前記利用路線推定部が前記路線を利用したと推定した前記移動ログの降車時刻に基づき、前記実績ダイヤを推定するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

または、交通機関を利用する乗客の移動ログを用いて所定の路線の実績ダイヤを推定する交通分析方法であって、前記移動ログの出発駅から到着駅に至る複数の移動経路を推定するステップと、前記複数の移動経路のうち、前記路線における前記到着駅の前駅を経由する経路が所定の閾値以上の場合に、前記移動ログは前記路線を利用して前記到着駅に至るログであると推定するステップと、前記利用路線推定部が前記路線を利用したと推定した前記移動ログの降車時刻に基づき、前記実績ダイヤを推定するステップと、を有することを特徴とする。

本発明の一実施形態によれば、利用者移動ログから、より高精度に、列車等の到着時刻や出発時刻を推定することが可能となる。

本発明の実施形態の交通分析システムのシステム構成図である。 本発明の実施形態の交通系ＩＣカードデータの構造を説明する図である。 本発明の実施形態の駅・路線等の基本情報を格納するマスタデータの構造を説明する図である。 本発明の実施形態の移動ログデータの構造を説明する図である。 本発明の実施形態の計画ダイヤのデータ構造を説明する図である。 本発明の実施形態の移動ログ生成処理手順を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の利用路線推定処理手順を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の利用路線推定の例を示す説明図である。 本発明の実施形態の利用路線推定結果の一例を示す説明図である。 本発明の実施形態の実績ダイヤ推定処理手順を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の利用路線推定結果、および計画ダイヤ、実績ダイヤ推定結果提示の一例を示す説明図である。 本発明の実施形態の実績ダイヤ推定処理手順の別の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の代表降車時刻推定処理の一例を示す説明図である。 本発明の実施形態の平均駅間所要時間算出処理の一例を示す説明図である。 本発明の実施形態の実績ダイヤ推定処理の別の一例を示す説明図である。 本発明の実施形態の乗車列車推定処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の着席優先経路の一例を示す説明図である。 本発明の実施形態の乗車列車推定処理の詳細を示す説明図である。 本発明の実施形態の乗車列車推定結果の一例を示す説明図である。

以下、添付図面に基づいて、本発明の実施形態を説明する。図１は、本発明の実施形態の交通分析システムのシステム構成図である。

近年、交通機関を利用する多くの利用者（１０１）は、非接触型ＩＣカードや、あるいは同等の機能を持つ携帯端末（１０３）を用いて、交通機関利用のための改札機や車内に設置された読み取り端末（１０２）を通過する。それらの改札機や車内端末で取得されたデータはネットワーク（１０４）を介して、それぞれの交通事業者が管理するサーバ群（１０５）へ送信される。

交通分析システム（１０７）はデータサーバ（１１１）、計算サーバ（１１２）、情報配信サーバ（１１３）からなり、非接触型ＩＣカードあるいは同等の機能を備えている携帯端末（１０３）の利用データを集計した移動データを蓄積し、分析処理を行うものである。なお、本発明を説明する際に直接関係しない非接触ＩＣカード、改札機などの機能や構成、情報処理技術については説明を省略する。

非接触型ＩＣカード（１０３）を所持した利用者（１０１）が改札機（１０２）を通過すると、ＩＣカード（１０３）を識別するユーザＩＤと、通過日時などを含む位置情報が改札機（１０２）内に蓄積され、元データとして交通事業者の管理するサーバ（１０５）に蓄積される。それらのデータは蓄積と同時、もしくは一時間おきや一日おきなど適当なタイミングで必要な部分に関してデータサーバ（１１１）へ、ネットワーク（１０４）を介して送信される。データサーバ（１１１）と計算サーバ（１１２）、情報配信サーバ（１１３）のサーバ群からなる交通分析システム（１０７）はネットワーク（１１４）に接続し、利用者、交通事業者（１１５、１１７）と通信することができる。したがって、例えば交通事業者（１１５）は交通分析システム（１０７）を運行管理システムやＩＣカードデータ管理システムのような他システムと連携させることができる。なお、本実施例では、データサーバ（１１１）、計算サーバ（１１２）、情報配信サーバ（１１３）のサーバ群として説明するが、１又は複数のサーバでこれらサーバ群の機能を実行できるように構成することも可能である。

データサーバ（１１１）は、改札機などＩＣカードリーダ端末が読み取る利用者のデータをネットワーク（１０４）を介して受信し、サーバ内のデータ格納部（１２１）に記録する。収集、格納するデータには、交通系ＩＣカードデータ（１２２）と、駅・バス停や路線に関連する基本的なマスタデータ（１２３）などが含まれている。さらに交通系ＩＣカードデータ（１２２）などを一次加工した移動ログデータ（１２４）や、計画ダイヤ（１２５）、交通分析システム（１０７）により生成される実績ダイヤ（１２６）、乗客の経路推定の際に利用される経路選好パタンデータ（１２７）などが格納される。駅や路線に関連する基本的なマスタデータ（１２３）については、変更があった場合や更新された場合には適宜、システムの外部から入力されて更新・記録される。

計算サーバ（１１２）では、データサーバ（１１１）に蓄積されたデータから移動データを生成する処理、乗客の移動経路を推定する処理、実績ダイヤを推定する処理などを行う。計算サーバ（１１２）は主にネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ（Ａ））（１３０）、ＣＰＵ（１３１）、メモリ（１３２）、記憶部（１３３）からなる。ネットワークインタフェースは、ネットワークに接続するためのインタフェースである。記憶部（１３３）には移動ログ生成プログラム（１３４）、経路推定プログラム（１３５）、利用路線推定プログラム（１３６）、実績ダイヤ推定プログラム（１３７）、乗車列車推定プログラム（１３８）などのプログラム群と、計算処理の結果、得られた統計値や指標値などを格納するデータ格納部（１３９）が含まれている。記憶部は、例えばハードディスクドライブやＣＤ−ＲＯＭドライブ、フラッシュメモリなどである。なお、複数の記録装置に各種プログラム、各種データを分割して記録するようにしてもよい。

各プログラム群が実行される際は、分析対象となるデータをデータサーバ（１１１）から読み出してメモリ（１３２）へ一時的に格納し、ＣＰＵ（１３１）で各プログラム（１３４、１３５、１３６、１３７、１３８）をメモリに読み出して実行することにより各種機能を実現する。これらのプログラムの実行のタイミングは、例えば操作者（１１９）や利用者、交通事業者（１１５、１１７）のリクエストのタイミングやデータサーバ（１１１）に新規データが追加される度に行ってもよいし、またはバッチ処理として、毎日決められた時間に自動的に処理を行ってもよい。

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

情報配信サーバ（１１３）は、交通事業者や利用者（１１５、１１７）が携帯情報端末（１１６）や、据え置き型の情報端末（１１８）からネットワーク（１１４）を介して、実績ダイヤや、生成された実績ダイヤを利用した人流解析や遅延状況等の分析結果を参照するためのものである。記録装置（１４８）には表示画面生成プログラム（１４１）、情報配信プログラム（１４２）が含まれる。ＣＰＵ（１４６）は、記録装置（１４８）に記録されている各種プログラムをメモリに読み出して実行することにより各種機能を実行する。

図２は、データサーバ（１１１）内に格納される代表的なデータである交通系ＩＣカードデータ（１２２）の構造について示した図である。まず、交通系ＩＣカードデータ（１２２）はログＩＤ（２０１）、対象となるユーザＩＤ（２０２）、どのデータ読み取り端末を通過したかの情報から紐づけられる駅およびバス停のＩＤ（２０３）、その読み取り端末を通過した利用時刻（２０４）と、入場か出場かなどの利用種別（２０５）などの情報を含む。ここで利用種別とは、例えば改札機や入出場ゲートとなら「入場」や「出場」、物販用端末などであれば「購買」などの処理の種別を示す情報である。交通系ＩＣカードデータ（１２２）は、新規にデータが生成される度に送信されてきてもよいし、または利用が少なくなる深夜に一括して送られてきてもよい。データサーバ（１１１）側では、その送信のタイミングに合わせて格納処理を行えばよい。

図３は、データサーバ（１１１）内に格納されるマスタデータ（１２３）の種類とそれぞれのデータ構造について示した図である。まず、駅やバス停、道路など交通手段を利用できる場所に関する基本データである位置マスタ（３００）は、駅・バス停ＩＤ（３０１）、駅・バス停名（３０２）、所有会社（３０３）、住所などの所在地（３０４）、緯度経度の情報（３０５）などの情報を含む。駅、バス停や路線、道路の構成に変更があった場合には、随時データの追加や修正が行われる。路線に関する基本データである路線マスタ（３１０）は、路線を識別する路線ＩＤ（３１１）、路線名（３１２）、運営会社（３１３）、鉄道路線かバス路線かを区別するような路線タイプ（３１４）などの情報を含む。駅および路線を紐付けるための基本データである駅・バス停―路線関係マスタ（３２０）は路線を識別する路線ＩＤ（３２１）と、その路線に含まれる駅・バス停ＩＤ（３２２）と駅・バス停の順序を管理する順序番号（３２３）と、停車するか通過するかを識別する種別（３２４）と始点からの所要時間（３２５）などの情報が含まれる。マスタデータ（１２３）は、例えば駅やバス停、路線や道路に変更があった場合に、その変更の度に図１に示すシステムの外部から入力および更新・記録される。

図４は、データサーバ（１１１）内に格納される移動ログデータ（１２４）を格納するためのデータ構造について示した図である。移動ログデータ（１２４）はログを識別するログＩＤ（４０１）と対象となるユーザＩＤ（４０２）、出発地点において交通手段の利用を開始した時刻を示す乗車日時（４０３）、到着地点において交通手段の利用を終了した時刻を示す降車日時（４０４）、移動にかかった料金を示す支払額（４０５）、乗車駅・バス停ＩＤ１（４０６）、降車駅・バス停ＩＤ１（４０７）、乗車駅・バス停ＩＤ２（４０８）、降車駅・バス停ＩＤ２（４０９）などの情報が含まれる。この移動ログデータ（１２４）は交通系ＩＣカードデータ（１２２）等を用いて生成される一次加工後のデータである。

図５は、データサーバ（１１１）内に格納される計画ダイヤ（１２５）を格納するためのデータ構造について示した図である。計画ダイヤデータ（１２５）は、ダイヤを識別するためのダイヤＩＤ（５０１）、その路線ＩＤ（５０２）、停車駅またはバス停（５０３）、到着時刻（５０４）及び出発時刻（５０５）の情報を含んでいる。

図６は、交通系ＩＣカードデータ（１２２）から移動ログデータ（１２４）を生成し、データサーバ（１１１）に格納する移動ログ生成プログラム（１３４）の処理手順を説明する図である。ここではデータサーバ（１１１）への格納処理は毎日、決められた時刻に１回、バッチ処理で行うものとして説明する。まず、新しく収集された交通系ＩＣカードデータ（１２２）に含まれるユーザＩＤ（２０２）と利用時刻（２０４）を参照して全データをユーザＩＤ順および時刻順に並び替える（処理ステップ６０１）。次に処理ステップ６０１で並び替えたデータに対してユーザＩＤの数だけ、以下の同じ処理を繰り返す（処理ステップ６０２）。まず、乗車駅・バス停ＩＤ、乗車日時、降車駅・バス停ＩＤ、降車日時に対応するリスト型変数を初期化する（処理ステップ６０３）。次に時刻順に並んだデータに対して以下の同じ処理を繰り返す（処理ステップ６０４）。まず、利用種別（２０５）の値によって場合分けを行い（処理ステップ６０５）、それぞれの処理を行う。利用種別（２０５）の値が入場である場合には、まず、同じユーザかつ同一日のログの中で一つ前の出場ログが存在するかを確認し（処理ステップ６０６）、出場ログが存在する場合に、その降車日時と、現ログの乗車日時の差があらかじめ定義されている閾値以内であるかどうかの判定を行う（処理ステップ６０７）。この閾値は複数の交通機関の乗り継ぎを判定するための値であり、例えば数分から数十分の範囲で設けるのが望ましい。一つ前の出場ログの降車日時と、現ログの乗車日時の差が閾値以内であれば、一連の移動が続いているとみなし、乗車駅・バス停ＩＤおよび乗車日時のリストに値を追加する（処理ステップ６０８）。閾値を超えた場合は、一つ前の移動から時間が十分空いていると考えられるため、一つ前の移動情報はここで区切るべきであると判断する事が出来る。よって変数の値を移動ログデータ（１２４）に格納し（処理ステップ６０９）、変数を再度初期化する（処理ステップ６１０）。該当する一つ前の出場ログが存在しない場合は、乗車駅・バス停ＩＤおよび乗車日時のリストに値を追加する（処理ステップ６１１）。利用種別（２０５）の値が出場である場合は、降車駅・バス停ＩＤおよび降車日時の変数に値を追加する（処理ステップ６１２）。１ユーザＩＤに対する繰り返し処理が終了したときに変数に値がセットされていた場合、変数の値を移動ログデータに格納する（処理ステップ６１３）。ここで、ログＩＤ（２０１）は通し番号として保持しておく。ここで一連の移動かどうかを判定するための閾値tは標準的な乗換時間として、あらかじめ設定しておくものとする。この閾値tにより、乗換え時間の許容範囲を調整することができる。標準的な乗換時間に関する閾値tは正の値であり、交通網全てに共通の値としてもよいし、エリア毎に異なる値を設けてもよい。

図７は、移動ログデータ（１２４）を用いて各移動ログの利用路線を推定する利用路線推定プログラム（１３６）の処理手順を説明する図である。処理は移動ログの数だけ繰り返される（処理ステップ７０１）。まず複数の探索基準により乗車駅を出発し降車駅へ至る経路を探索する（処理ステップ７０２、７０３）。本実施例では経路選択基準を時間優先基準、乗換回数優先基準、料金優先基準の３種類であるとして説明する。利用できる経路選択基準はこの３つに限定されるものではない。次に、探索された全ての経路について移動方向が同一の経路が所定の閾値以上存在するか否かを判定する（処理ステップ７０４）。

ここで、処理ステップ７０４の詳細について図８を用いて詳細に説明する。図８は乗車駅（８０１）から降車駅（８０２）までの移動経路を、時間優先基準、乗換回数優先基準、料金優先基準で探索した結果を示している。時間優先経路（８０３）は路線１（８０９）で駅C（８０８）へ移動し、路線２（８１１）に乗り換え降車駅（８０２）へ至る。乗換回数優先経路（８０４）と料金優先経路（８０５）は同一であり、路線３（８１０）を利用し降車駅（８０２）へ至る。係る経路がある場合に、路線３を対象として実績ダイヤを推定することを考える。

この場合、特許文献２に記載の技術では、図８の乗車駅から降車駅に至る移動ログを路線３の実績ダイヤの推定に用いることができなかった。乗車駅からの経路は、路線１と２を用いて駅ＣとＢを経由するものも含むため、必ずしも路線３を用いたログであると一意に特定できなかったためである。

これに対し本実施例に係る交通分析システムでは、処理ステップ７０４において、探索された経路の移動方向が同一か否かを判定するために、各経路の降車駅の前駅（路線３の推定においては駅Ａ）を確認する。降車駅の前駅がどの駅になる確率が高いかを確認することで、どの路線を利用して降車駅へ到着したかを推定する。具体的な手法としては、所定の閾値を事前に設定した上で、妥当な経路（乗換回数、料金、または時間等、他の路線と比較して何らかの合理的な利点がある経路）が駅Ａを経由する確率が当該閾値を超えるか否かを判定することによる行う。図８の例では３経路中２経路（乗換回数優先経路（８０４）、および料金優先経路（８０５））が降車駅の前駅が駅Ａ（８０６）であり路線３（８１０）を利用して降車駅（８０２）へ到着しており、３経路中１経路（時間優先経路（８０３））が降車駅の前駅が駅Ｂであり路線２（８１１）を利用して降車駅（８０２）へ到着している。このとき、例えば所定の閾値が０．５であれば３経路中２経路（０．６７）は閾値を超えるため、少なくとも駅Ａを経由して移動している確率が高い。言い換えれば、路線３（８１０）を利用している確率が高い。そこで、当該ログは路線３（８１０）を利用して降車駅（８０２）へ到着した利用者のログであると推定する。このとき、当該ログの降車時刻が、当該路線の降車駅の到着時刻候補として記録される（処理ステップ７０５）。

このように、本実施例に係る交通分析システムは、交通機関を利用する乗客の移動ログを用いて所定の路線の実績ダイヤを推定する交通分析システムであって、移動ログの出発駅から到着駅に至る複数の移動経路を推定する経路推定部（１３５）と、複数の移動経路のうち、当該路線における到着駅の前駅を経由する経路が所定の閾値以上の場合に、その移動ログが当該路線を利用して到着駅に至るログであると推定する利用路線推定部（１３６）と、利用路線推定部が当該路線を利用したと推定した移動ログの降車時刻に基づき実績ダイヤを推定する実績ダイヤ推定部（１３７）と、を有することを特徴とする。

または、交通機関を利用する乗客の移動ログを用いて所定の路線の実績ダイヤを推定する交通分析方法（並びに、当該交通分析方法を実行するプログラムおよび当該プログラムを記憶する記憶媒体を含む）であって、移動ログの出発駅から到着駅に至る複数の移動経路を推定するステップ（７０２）と、複数の移動経路のうち、当該路線における到着駅の前駅を経由する経路が所定の閾値以上の場合に、その移動ログが当該路線を利用して到着駅に至るログであると推定するステップ（７０４）と、利用路線推定部が当該路線を利用したと推定した移動ログの降車時刻に基づき、実績ダイヤを推定するステップ（１００１−１００５）と、を有することを特徴とする。

係る特徴により、特許文献２のような当該路線を用いる経路しか存在しないログを用いた推定と比較して、より推定に用いるログを増やすことが可能となり、結果として、推定の精度をより向上することが可能となる。

ここで、移動ログの降車時刻が実際には改札出場時刻を記録している場合、列車到着時刻とは誤差が生じる。そこで処理ステップ７０５においては、所定の情報をもとに移動ログの降車時刻を補正してもよい。所定の情報としては、例えば降車駅の当該路線到着ホームから改札までの平均移動時間などを利用することができる。

図９は、利用路線推定プログラム（１３６）の利用路線推定処理の結果の一例を示した図である。各路線の駅ごとに各時間に当該路線を利用して当該駅で降車したと推定された移動ログの数が記録される。一般的に乗客は列車降車後に滞留なく改札から出場することが期待されるため、列車到着時刻付近に多数の移動ログが集中すると考えられる。

図１０は、実績ダイヤ推定プログラム（１３７）の処理手順の一例を説明する図である。実績ダイヤ推定手順は路線ごとに処理される（処理ステップ１００１）。初めに、当該路線の計画ダイヤに対し微小な修正を加える（処理ステップ１００２）。修正の加え方としては、ダイヤ全体、あるいは列車ごと、あるいは駅ごとに発着時間を前後に数秒から数分程度ずらすといった方法が考えられる。次に、修正した計画ダイヤと、利用路線推定プログラム（１３６）により推定された、当該路線を利用した移動ログの降車時刻との一致度を算出する（処理ステップ１００３）。一致度としては、修正した計画ダイヤの列車到着時刻と降車時刻が一致する移動ログの数が利用できる。移動ログの降車時刻には誤差を含むため所定の閾値を設けて修正した計画ダイヤの列車到着時刻と降車時刻の差が閾値以内であれば一致していると判定しても良い。一致度がこれまでに算出した一致度のなかで最大であれば当該修正計画ダイヤを実績ダイヤとして記録する（処理ステップ１００５）。最終的に一致度が最大となる修正計画ダイヤが実績ダイヤ（１２６）としてデータサーバ（１１１）に記録される。一般に、計画ダイヤと実績ダイヤが大幅に乖離することは少ないため、係る方法によって、より高精度な実績ダイヤの推定が可能となる。

図１１は、表示画面生成プログラム（１４１）による、利用路線推定プログラム（１３６）、および実績ダイヤ推定プログラム（１３７）の推定結果提示画面の一例を示したものである。操作者（１１９）は、画面（１１０１）内のプルダウンメニュー（１１０２）により路線を選択することができる。選択された路線の利用路線推定結果（１１０４）および計画ダイヤ（１１０５）、実績ダイヤ推定結果（１１０６）が表示画面（１１０３）内に表示される。実績ダイヤ推定結果に誤りがある場合、操作者（１１９）はカーソル（１１０７）を用いて実績ダイヤ（１１０６）を修正することが可能となる。実績ダイヤを修正する際には、時間軸において前方に修正すべきかその反対か等、操作者が容易に把握でき、かつ修正の精度を向上する情報があるため、図１１のように操作者が直観的に実績ダイヤを修正できるＧＵＩは有用である。

図１２は、実績ダイヤ推定プログラム（１３７）の処理手順の別の一例を説明する図である。実績ダイヤ推定手順は路線ごとに処理される（処理ステップ１２０１）。次に、当該路線において駅ごとの処理を行う（処理ステップ１２０２）。駅ごとの利用ログの降車時刻から、代表降車時刻を決定する（処理ステップ１２０３）。代表降車時刻とは、移動ログを降車時刻が互いに近接するものが同一の部分集合に含まれるように分割したときに、前記部分集合を代表する降車時刻を指す。

ここで、代表降車時刻の決定方法について、図１３を用いて詳細に説明する。代表降車時刻の決定方法としては、クラスタリング手法が好適である。当該路線の一日の運行本数が既知である場合にはＫ平均法や混合ガウスモデルのようなクラスタリング手法を、運行本数が未知である場合にはディリクレ過程混合モデルのようなクラスタリング手法を利用することができる。これらクラスタリング手法については公知の技術を利用可能であるため、詳細の説明は省略する。クラスタリング手法を適用することで、当該路線の利用ログの降車時刻を複数のクラスタに分割することができる（図１３上段から中段）。次に、分割されたクラスタの代表値を決定することで、代表降車時刻を求めることができる（図１３下段）。代表値決定手法はクラスタ内降車時刻の平均値や中央値、最頻値などが好適である。このように当該路線の利用ログの降車時刻から代表降車時刻を求めることで、利用ログに含まれる利用路線推定結果の誤りなどを除去することが可能となる。

次に、実績ダイヤ推定プログラム（１３７）は、駅間ごとの処理を行う（処理ステップ１２０４）。ある駅と次の駅の代表降車時刻の相関を求め、相関が最大となる時間差τを求め、時間差τを当該駅と次駅間の平均所要時間とする（処理ステップ１２０５）。時間差がτであるときの相関は式１により計算される。

ここで、Ｘ（ｔ）は当該駅の代表降車時刻が格納された配列であり、時刻ｔが代表降車時刻であるときにＸ（ｔ）は１となる。Ｙ（ｔ）は当該駅の次駅の代表降車時刻が格納された配列である。当該駅と次駅の平均所要時間がτであるとき、時刻ｔが当該駅の代表降車時刻であるとすると、時刻ｔ＋τは次駅の代表降車時刻になっていることが期待される。したがって、相関はτが当該駅と次駅の平均所要時間であるときに最大となる。相関の計算結果の一例を図１４に示す。

次に、実績ダイヤ推定プログラム（１３７）は、時間差が処理ステップ１２０５で算出した駅間平均所要時間と近い代表降車時刻を探索することで実績ダイヤを作成する（処理ステップ１２０６）。代表降車時刻は欠損を含む可能性があるので、欠損を補間することで実績ダイヤを修正することができる（処理ステップ１２０７）。処理ステップ１２０６、および処理ステップ１２０７の処理概念図を図１５に示す。ある駅の代表降車時刻（１５０１）との時刻差（１５０３）が処理ステップ１２０５で算出した駅間平均所要時間となるような次駅の代表降車時刻（１５０２）を接続することで実績ダイヤを作成する。代表降車時刻の欠損部分に関しては補間を行う（１５０４）。

このように、実績ダイヤ推定プログラム（１３７）は、計画ダイヤが利用できる場合は計画ダイヤを利用して実績ダイヤを推定し、計画ダイヤが利用できない場合にも代表降車時刻、および駅間平均所要時間を算出することで実績ダイヤを推定することが可能となる。

図１６は、乗車列車推定プログラムの（１３８）の処理手順の一例を示すフローチャートである。処理は移動ログの数だけ繰り返される（処理ステップ１６０１）。初めにデータサーバ（１１１）に格納された経路選好パタンデータ（１２７）に記録された経路選好パタンごとに経路探索を行う（処理ステップ１６０２、１６０３）。経路選好パタンデータ（１２７）には経路探索の際に考慮される乗客の経路選択基準が格納されている。経路選択基準は降車駅に最も早く到着する経路を選択する「時間優先基準」、乗換回数が最も少ない経路を選択する「乗換優先基準」、料金の最も安い経路を選択する「料金優先基準」、列車が最も空いている経路を選択する「混雑回避基準」の他に、混雑する列車において着席するために乗車駅から一旦降車駅とは逆方向に進み、当該路線の始発駅まで戻り席を確保することを優先する「着席優先基準」などが考えられる。時間優先基準、乗換優先基準、料金優先基準、混雑回避基準による経路探索については、駅をノード、駅間を結ぶ線路をエッジとすることで鉄道網をグラフ構造で表現し、駅間の重みをそれぞれ所要時間、乗換回数、料金、混雑度とすることで、ダイクストラ法のようなアルゴリズムで最短経路問題を解くことで実現することができる。最短経路問題の解法については公知の技術を利用可能であるため、詳細の説明は省略する。

ここで、着席優先基準による経路探索について、図１７を用いて詳細に説明する。乗車駅（１７０１）から降車駅（１７０２）に至る経路（１７０３）が混雑しているとき、一度逆方向の始発駅（１７０４）に行き折り返し降車駅（１７０２）に向かう経路（１７０５）を選択することで移動時間の増加よりも始発駅（１７０４）で着席することを優先する。このような着席優先経路（１７０５）は探索済みの一般的な経路（１７０３）において、乗車駅（１７０１）と始発駅（１７０４）との間の往復経路を付加することで探索することができる。着席優先経路（１７０５）は乗車駅（１７０１）と始発駅（１７０４）の間の駅数が少ないとき、または乗車駅（１７０１）から降車駅（１７０４）までの駅数が多いときに選択されることが妥当であるため、乗車駅（１７０１）と始発駅（１７０４）の間の駅数が所定の閾値以下である場合、または乗車駅（１７０１）から降車駅（１７０４）までの駅数が所定の閾値以上である場合にのみ探索するようにしてもよい。なお、交通事業者によっては、このような折り返し乗車を禁止している場合もある。この場合に、本発明は係る禁止行為を利用者に推奨するものではなく、経路探索候補に着席優先基準を加えることで、このような折り返し乗車の実態を交通事業者が把握することを目的とするものである。

次に、乗車列車推定プログラム（１３８）は、探索した経路ごとに乗車列車推定を行う（処理ステップ１６０４、１６０５）。乗車列車推定の詳細について図１８を用いて説明する。初めに、移動ログの乗車時刻（１８０１）と実績ダイヤ推定プログラム（１３７）が推定した実績ダイヤ（１２６）を用いて乗車時刻（１８０１）以降で最も近い発車時刻（１８０２）の列車を特定する。移動ログの乗車時刻（１８０１）が実際には改札入場時刻である場合には所定の推定移動時間を加算したものを用いることができる。実際には乗客の改札から乗車場への移動時間にはバラつきがあるため、乗車時刻（１８０１）に最も近い発車時刻（１８０２）の列車に乗車できるとは限らない。そこで次の発車時刻（１８０３）の列車も乗車列車候補に加える。乗換駅（１８０４）でも同様に複数の発車時刻の列車を乗車列車候補に加える。乗車列車候補に加える列車の数は閾値などにより与えることができる。次に、移動ログの降車時刻（１８０５）が出場時刻である場合には乗車列車候補の到着時刻（１８０６）に所定の推定移動時間を加算した出場時刻（１８０７）と移動ログの出場時刻（１８０５）とを比較し最も近いものを乗車列車であるとする。最後に探索経路のなかで最も移動ログの出場時刻（１８０５）と乗車列車推定候補の出場時刻（１８０７）が近いものが乗車列車として出力される。本実施例では移動ログの出場時刻（１８０５）と乗車列車推定候補の出場時刻（１８０７）が最も近いものを乗車列車として出力したが、乗車列車推定方法はこれに限るものではなく、例えば移動ログの出場時刻（１８０５）と乗車列車推定候補の出場時刻（１８０７）の差が所定の閾値以内である複数の乗車列車推定候補の中から所定の優先順位に基づき乗車列車を決定してもよい。本実施例では経路探索（処理ステップ１６０３）と実績ダイヤ（１２６）を用いた乗車列車推定（処理ステップ１６０５）を別々に行ったが、経路探索（処理ステップ１６０３）の際に実績ダイヤ（１２６）を考慮した探索を行うことも可能である。

図１９は、表示画面生成プログラム（１４１）による、乗車列車推定プログラム（１３８）の推定結果提示画面の一例を示したものである。操作者（１１９）が、画面（１９０１）内の路線図上の任意の駅（１９０２）を選択すると当該駅における乗客の経路選択割合が画面（１９０３）内に積み上げ面グラフ（１９０４）として表示される。積み上げ面グラフ（１９０４）の横軸は時刻を表しており、縦軸は当該時刻における当該駅乗客の移動ログから推定した経路選択基準の内訳を人数で表したものである。所望の駅における経路選択基準の割合や、その変化の様子を容易に把握することができるため、図１９のようなＧＵＩは有用である。経路選択基準の割合の提示方法は積み上げ面グラフに限定されるものではなく、円グラフなどを用いてもよい。また、乗客の経路選択割合だけでなく、降車客の経路選択割合を提示してもよいし、操作者（１１９）が駅だけでなく、路線を選択できるようにしてもよい。

１０１：利用者、１０２：読み取り端末、１０３：携帯端末、１０４：ネットワーク、１０５：サーバ群、１０７：交通分析システム、１１１：データサーバ、１１２：計算サーバ、１１３：情報配信サーバ、１１４：ネットワーク、１１５・１１７：交通事業者、１２１：データ格納部、１２２：交通系ＩＣカードデータ、１２３：マスタデータ、１２４：移動ログデータ、１２５：計画ダイヤ、１２６：実績ダイヤ、経路選好パタンデータ、１３０：Ｉ／Ｆ、１３１：ＣＰＵ、１３２：メモリ、１３３：記憶部、１３４：移動ログ生成プログラム、１３５：経路推定プログラム、１３６：利用路線推定プログラム、１３７：実績ダイヤ推定プログラム、１３８：乗車列車推定プログラム、１３９：データ格納部、１４１：表示画面生成プログラム、１４２：情報配信プログラム、１４５：Ｉ／Ｆ、１４６：ＣＰＵ、１４７：メモリ、２０１：ログＩＤ、２０２：ユーザＩＤ、２０３：駅・バス停ＩＤ、２０４：利用時刻、２０５：利用種別、３００：駅・バス停マスタ、３０１：駅・バス停ＩＤ、３０２：駅・バス停名、３０３：所有会社、３０４：所在地、３０５：緯度経度、３１０：路線マスタ、３１１：路線ＩＤ、３１２：路線名、３１３：運営会社、３１４：路線タイプ、３２０：駅・バス停・路線関係マスタ、３２１：路線ＩＤ、３２２：駅・バス停ＩＤ、３２３：順序、３２４：種別、３２５：始点からの所要時間、４０１：ログＩＤ、４０２：ユーザＩＤ、４０３：乗車日時、４０４：降車日時、４０５：支払額、４０６：乗車駅・バス停ＩＤ１、４０７：降車駅・バス停ＩＤ１、４０８：乗車駅・バス停ＩＤ２、４０９：降車駅・バス停ＩＤ２、５０１：ダイヤＩＤ、５０２：路線ＩＤ、５０３：停車駅、５０４：到着時刻、５０５：出発時刻、６０１−１００５：ステップ、１１０１：画面、１１０２：プルダウンメニュー、１１０３：表示画面、１１０４：利用路線推定結果、１１０５：計画ダイヤ、１１０６：実績ダイヤ推定結果、１１０７：カーソル、１２０１−１２０７：ステップ、１５０１：代表降車時刻、１５０２：次駅の代表降車時刻、１５０３：時刻差、１５０４：補間、１６０１−１６０５：ステップ、１７０１：乗車駅、１７０２：降車駅、１７０３：経路、１７０４：始発駅、１７０５：着席優先経路、１８０１：乗車時刻、１８０２：発車時刻、１８０３：次の発車時刻、１８０４：乗車駅、１８０５：出場時刻、１８０６：到着時刻、１８０７：出場時刻、１９０１：画面、１９０２：駅、１９０３：画面、１９０４：グラフ。

Claims (9)

1. 交通機関を利用する乗客の移動ログを用いて所定の路線の実績ダイヤを推定する交通分析システムであって、
   前記移動ログの出発駅から到着駅に至る複数の移動経路を推定する経路推定部と、
   前記複数の移動経路のうち、前記路線における前記到着駅の前駅を経由する経路が所定の閾値以上の場合に、前記移動ログは前記路線を利用して前記到着駅に至るログであると推定する利用路線推定部と、
   前記利用路線推定部が前記路線を利用したと推定した前記移動ログの降車時刻に基づき、前記実績ダイヤを推定する実績ダイヤ推定部と、を有することを特徴とする交通分析システム。
2. 請求項１に記載の交通分析システムであって、
   前記路線ごとの移動ログの降車時刻と計画ダイヤの一致度が最大となるように前記計画ダイヤを修正し、前記修正した計画ダイヤを前記実績ダイヤとすることを特徴とする交通分析システム。
3. 請求項１に記載の交通分析システムであって、
   前記路線ごとの移動ログを降車時刻が互いに近接するものが同一の部分集合に含まれるように分割し、前記部分集合を代表する代表降車時刻を求める演算を行い、前記代表降車時刻を前記路線の列車到着時刻の推定結果とすることを特徴とする交通分析システム。
4. 請求項１に記載の交通分析システムであって、
   前記路線ごとの移動ログの隣接駅間の相関を求める演算を行い、前記相関が最大となる時間差を前記隣接駅間の平均所要時間とすることを特徴とする交通分析システム。
5. 請求項１に記載の交通分析システムであって、
   前記路線ごとの移動ログの降車時刻と、計画ダイヤまたは前記実績ダイヤとを同一画面上に表示する表示部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
6. 請求項５に記載の交通分析システムであって、
   前記画面上の実績ダイヤを修正する修正部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
7. 請求項１に記載の交通分析システムであって、
   前記移動ログのそれぞれについて、
   前記出発駅から前記到着駅に至る複数の経路を、時間優先基準、乗換優先基準、料金優先基準、混雑回避基準、または着席優先基準のうち少なくとも１つを含む基準で探索する際に、前記実績ダイヤを用いることで、その移動ログに対応する前記乗客が乗車した列車を推定する乗車列車推定部をさらに有することを特徴とする交通分析システム。
8. 交通機関を利用する乗客の移動ログを用いて所定の路線の実績ダイヤを推定するプログラムであって、
   前記移動ログの出発駅から到着駅に至る複数の移動経路を推定するステップと、
   前記複数の移動経路のうち、前記路線における前記到着駅の前駅を経由する経路が所定の閾値以上の場合に、前記移動ログは前記路線を利用して前記到着駅に至るログであると推定するステップと、
   利用路線推定部が前記路線を利用したと推定した前記移動ログの降車時刻に基づき、前記実績ダイヤを推定するステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。
9. 交通機関を利用する乗客の移動ログを用いて所定の路線の実績ダイヤを推定する交通分析方法であって、
   前記移動ログの出発駅から到着駅に至る複数の移動経路を推定するステップと、
   前記複数の移動経路のうち、前記路線における前記到着駅の前駅を経由する経路が所定の閾値以上の場合に、前記移動ログは前記路線を利用して前記到着駅に至るログであると推定するステップと、
   利用路線推定部が前記路線を利用したと推定した前記移動ログの降車時刻に基づき、前記実績ダイヤを推定するステップと、を有することを特徴とする交通分析方法。

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