JP7031622B2

JP7031622B2 - 教師データ生成装置、ゲート設定学習システム、教師データ生成方法、及び教師データ生成プログラム

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Publication number: JP7031622B2
Application number: JP2019014324A
Authority: JP
Inventors: 五郎幡山
Original assignee: Omron Corp
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 2019-01-30
Filing date: 2019-01-30
Publication date: 2022-03-08
Anticipated expiration: 2039-01-30
Also published as: JP2020123122A

Description

本発明は、複数のゲート装置それぞれの通路規制状態を適切な状態にするための機械学習に用いられる教師データを生成する教師データ生成装置、ゲート設定学習システム、教師データ生成方法、及び教師データ生成プログラムに関する。

従来、入場券や乗車券等の通行券を読み取り、通行券に含まれる情報を取得する自動改札機が知られている。このような自動改札機は、施設における通行セキュリティゲートや鉄道における改札口などに設けられている。自動改札機には、通路を開閉するための扉（ゲート）が備えられている。自動改札機は、通行券が正当に処理された場合に扉を開位置に動作させて通路を通行可能に開放し、通行券が読取処理されず、或いは読取不良が生じた場合に扉を閉位置に保持して通行を禁止する。

一般に、鉄道の改札口には複数の通路が区画されており、各通路に対応して複数の自動改札機が改札口に設けられている。従来、各自動改札機を管理する駅係員は、入場者及び出場者を円滑に通行させるために、改札口付近の混雑状況を予測して事前に各自動改札機の通路設定を変更し、或いは、改札口付近の現時点の混雑状況に応じて各自動改札機の通路設定を変更している。具体的には、駅係員は、各自動改札機それぞれの通路設定を、出場専用に設定したり、入場専用に設定したり、入出場兼用に設定していた。

一方、人間の判断によらず、コンピュータによる演算処理によって通路設定を決定する装置が公知である。例えば、過去の運用実績と現時点の環境情報とに基づいて、有料道路の料金所の複数のゲートにおける運用車線数を決定する車線運用推定装置が開示されている（特許文献１参照）。また、撮像されたゲート周辺の画像から推定された通行人の位置や進行方向に基づいて、複数のゲートそれぞれについて設定すべき状態を判断するゲート制御装置が開示されている（特許文献２参照）。

特開２００１－１４３１０９号公報特開２００５－７０８５０号公報

しかしながら、演算処理によって通路設定を決定する従来手法では、必ずしも、ゲート（改札口等）の周辺の状況に応じた適切な設定値が出力されるとは限られず、著しく不適切な設定値が出力される場合もある。この場合、不適切な設定値に基づいて各ゲートの通路設定が自動で変更されると、そのゲートを通る通行人や車両運転者が迷惑を被る。また、変更後の混雑状況の悪化に気づいた駅係員があわてて通路設定を変更することになり、駅係員の作業負担が大きくなる。

また、近年においては、複数のゲートそれぞれの通路設定を機械学習によって判定することも考えられる。しかしながら、前記機械学習では、判定精度を高めるために大量の教師データが必要になるところ、複数パターンの通路設定が可能な複数のゲートに対応する大量の教師データを生成することは困難である。

本発明の目的は、複数のゲート装置それぞれの通路規制状態を設定するための機械学習に用いられる教師データを効率的に生成することが可能な教師データ生成装置、ゲート設定学習システム、教師データ生成方法、及び教師データ生成プログラムを提供することにある。

本発明の一の局面に係る教師データ生成装置は、機械学習に用いられる教師データを生成する教師データ生成装置であって、複数のゲート装置それぞれの通路規制状態を取得する通路状態取得部と、前記通路状態取得部により取得される前記通路規制状態の前記複数のゲート装置の周辺の利用者の混雑度を検出する混雑度検出部と、前記混雑度検出部により検出される前記混雑度が閾値を超えるか否かを判定する混雑判定部と、所定期間のうち前記混雑度が前記閾値を超える時間の合計を示す混雑合計時間を算出する混雑時間算出部と、前記通路状態取得部により取得される前記通路規制状態と、前記混雑時間算出部により算出される前記混雑合計時間とを関連付けた前記教師データを生成する教師データ生成部と、を備える。

上記の構成によれば、教師データ生成装置は、複数のゲート装置で構成される通路規制状態の全てのパターンについて混雑合計時間を算出せず、所定数のパターンの通路規制状態について前記混雑合計時間を算出する。また、前記混雑度が閾値を超えた時間を合計した混雑合計時間を教師データとして生成し、前記混雑度が閾値以下の時間については教師データを生成しない構成である。このため、混雑状況を適切に反映した特定の教師データを生成することができる。よって、複数のゲート装置それぞれの通路規制状態を設定するための機械学習に用いられる教師データを効率的に生成することが可能となる。

前記教師データ生成装置では、前記混雑度検出部は、前記複数のゲート装置の周辺の利用者の人数又は密度を検出し、前記混雑判定部は、前記混雑度検出部により検出される前記人数又は前記密度が前記閾値を超えるか否かを判定する。これにより、複数のゲート装置の周辺の混雑状況を適切に判断することができる。

前記教師データ生成装置では、前記混雑時間算出部は、前記所定期間において、前記混雑判定部により前記混雑度が前記閾値を超えると判定された場合に前記混雑度が前記閾値以下になるまでの所要時間の合計を、前記混雑合計時間として算出する。

前記教師データ生成装置では、前記所定期間は、第１所定期間及び第２所定期間を含み、前記通路状態取得部は、前記第１所定期間に対応する第１通路規制状態と、前記第２所定期間に対応する第２通路規制状態とを取得し、前記混雑度検出部は、前記第１所定期間に対応する第１混雑度と、前記第２所定期間に対応する第２混雑度とを検出し、前記混雑判定部は、前記混雑度検出部により検出される前記第１混雑度が第１閾値を超えるか否かを判定し、前記混雑度検出部により検出される前記第２混雑度が第２閾値を超えるか否かを判定し、前記混雑時間算出部は、前記第１混雑度が前記第１閾値を超える時間の合計を示す第１混雑合計時間と、前記第２混雑度が前記第２閾値を超える時間の合計を示す第２混雑合計時間とを算出し、前記教師データ生成部は、前記通路状態取得部により取得される前記第１通路規制状態と、前記混雑時間算出部により算出される前記第１混雑合計時間とを関連付けた第１教師データと、前記通路状態取得部により取得される前記第２通路規制状態と、前記混雑時間算出部により算出される前記第２混雑合計時間とを関連付けた第２教師データとを生成する。

また、前記第１所定期間は、一日のうちの午前を含む期間であり、前記第２所定期間は、一日のうちの午後を含む期間とすることができる。これにより、午前の混雑状況に応じた教師データと、午後の混雑状況に応じた教師データとを生成することができる。なお、前記第１閾値及び前記第２閾値は、互いに異なる値に設定されてもよい。例えば、前記第１閾値及び前記第２閾値は、混雑状況に応じて異なる値に設定される。

前記教師データ生成装置では、前記通路状態取得部は、所定の複数パターンの前記通路規制状態を取得し、前記混雑度検出部は、前記複数パターンそれぞれの前記通路規制状態に対応する前記混雑度を検出し、前記混雑時間算出部は、前記複数パターンそれぞれの前記通路規制状態に対応する前記混雑合計時間を算出し、前記教師データ生成部は、前記複数パターンそれぞれの前記通路規制状態に対応する前記教師データを生成する。これにより、所定の複数のパターンにより教師データを生成できるため、大量のパターンを用意する必要がない。

前記教師データ生成装置では、前記通路規制状態は、前記ゲート装置の通路に対して一方向のみの通行を許可する第１状態、前記ゲート装置の通路に対して他方向のみの通行を許可する第２状態、及び、前記ゲート装置の通路に対して両方向の通行を許可する第３状態のいずれか一つであってもよい。また前記教師データ生成装置では、前記ゲート装置は、鉄道の駅の改札口に設置され、前記第１状態、前記第２状態、及び第３状態のいずれか一つに設定される自動改札機であってもよい。

本発明の他の局面に係るゲート設定学習システムは、前記教師データ生成装置と、前記教師データ生成装置により生成される前記教師データを用いて機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成する学習装置と、を備える。また、前記ゲート設定学習システムでは、前記学習装置は、任意の前記通路規制状態に対応する前記混雑合計時間を推定する前記学習済みモデルを生成する。これにより、所定数（所定パターン）の通路規制状態に応じた前記教師データを用いて、任意の通路規制状態に対応する混雑合計時間を推定することが可能な学習済みモデルを生成することができる。

前記ゲート設定学習システムでは、前記学習装置により生成される前記学習済みモデルを用いて推定された複数の前記混雑合計時間のうち最短の前記混雑合計時間に対応する前記通路規制状態を最適通路規制状態に決定する通路設定装置をさらに備える。これにより、複数のゲート装置を最適な通路規制に設定することができる。

前記ゲート設定学習システムでは、前記教師データ生成装置は、さらに、前記通路設定装置により決定された前記最適通路規制状態に対応する最適教師データを生成し、前記学習装置は、前記教師データ生成装置により生成される前記教師データ及び前記最適教師データを用いて機械学習を行うことにより前記学習済みモデルを修正した修正学習済みモデルを生成する。また前記ゲート設定学習システムでは、前記通路設定装置は、前記学習装置により生成される前記修正学習済みモデルを用いて推定された複数の前記混雑合計時間のうち最短の前記混雑合計時間に対応する前記通路規制状態を新たな前記最適通路規制状態に決定するこれにより、改札口の周辺の混雑状況に応じて、複数のゲート装置それぞれの通路規制を最適な状態に設定することができる。

本発明の他の局面に係る教師データ生成方法は、機械学習に用いられる教師データを生成する教師データ生成方法であって、複数のゲート装置それぞれの通路規制状態を取得する通路状態取得ステップと、前記通路状態取得ステップにより取得される前記通路規制状態の前記複数のゲート装置の周辺の利用者の混雑度を検出する混雑度検出ステップと、前記混雑度検出ステップにより検出される前記混雑度が閾値を超えるか否かを判定する混雑判定ステップと、所定期間のうち前記混雑度が前記閾値を超える時間の合計を示す混雑合計時間を算出する混雑時間算出ステップと、前記通路状態取得ステップにより取得される前記通路規制状態と、前記混雑時間算出ステップにより算出される前記混雑合計時間とを関連付けた前記教師データを生成する教師データ生成ステップと、を一又は複数のプロセッサーにより実行する教師データ生成方法である。

本発明の他の局面に係る教師データ生成プログラムは、機械学習に用いられる教師データを生成する教師データ生成プログラムであって、複数のゲート装置それぞれの通路規制状態を取得する通路状態取得ステップと、前記通路状態取得ステップにより取得される前記通路規制状態の前記複数のゲート装置の周辺の利用者の混雑度を検出する混雑度検出ステップと、前記混雑度検出ステップにより検出される前記混雑度が閾値を超えるか否かを判定する混雑判定ステップと、所定期間のうち前記混雑度が前記閾値を超える時間の合計を示す混雑合計時間を算出する混雑時間算出ステップと、前記通路状態取得ステップにより取得される前記通路規制状態と、前記混雑時間算出ステップにより算出される前記混雑合計時間とを関連付けた前記教師データを生成する教師データ生成ステップと、を一又は複数のプロセッサーに実行させるための教師データ生成プログラムである。

本発明によれば、複数のゲート装置それぞれの通路規制状態を設定するための機械学習に用いられる教師データを効率的に生成することが可能である。

図１は、本発明の実施形態に係るゲートシステムのネットワーク構成を示す図である。図２は、本発明の実施形態に係るゲートシステムが適用される複数の自動改札機、及び改札口の周辺の状況を示す見取り図である。図３は、本発明の実施形態に係るゲートシステムが適用される自動改札機を示す斜視図である。図４は、本発明の実施形態に係るゲートシステムが適用される自動改札機の構成を示すブロック図である。図５は、本発明の実施形態に係るゲートシステムが適用される駅サーバの構成を示すブロック図である。図６は、駅サーバが備える教師データ生成装置、学習装置、及び通路設定装置の構成を示すブロック図である。図７は、駅の一日の期間における改札口周辺の混雑状況を表す利用者の人数の変化の一例を示すグラフである。図８は、本発明の実施形態に係る教師データ生成装置において生成される教師データの一例を示す図である。図９は、本発明の実施形態に係るゲートシステムが適用される駅員端末装置の構成を示すブロック図である。図１０は、本発明の実施形態に係る教師データ生成装置において実行される教師データ生成処理の一例を示すフローチャートである。図１１は、本発明の実施形態に係る教師データ生成装置、学習装置、及び通路設定装置において実行される通路設定処理の一例を示すフローチャートである。

以下、適宜図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、以下に説明される実施形態は本発明を具体化した一例にすぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

［ゲートシステム１００］
図１は、本発明の実施形態に係るゲートシステム１００（本発明のゲート設定学習システムの一例）を示すネットワーク図である。ゲートシステム１００は、鉄道事業者が運営管理する鉄道の駅８の改札口７に設けられた複数の自動改札機１（本発明のゲート装置の一例）に適用されるものであり、図１に示すように、自動改札機１、駅員端末装置２、駅サーバ４（本発明の教師データ生成装置、学習装置、及び通路設定装置それぞれの一例）、及び、センタ装置５などを含んで構成されている。図１では、鉄道の駅８に設けられた二つの改札口７それぞれに複数の自動改札機１が設置された構成を例示するが、ゲートシステム１００は、一つの改札口における少なくとも２つ以上の通路に複数の自動改札機１が設置された構成に適用可能である。

なお、ゲートシステム１００は、駅８の複数の自動改札機１に適用されるものに限られず、例えば、空港の搭乗口や施設の入場口などの通行セキュリティゲートに設けられている複数の自動入場装置（本発明のゲート装置の一例）や、有料道路の料金所に定められた複数のＥＴＣゲートに設けられた複数の自動ゲート装置（本発明のゲート装置の一例）にも適用可能である。

駅８には複数の駅務機器が属しており、具体的には、複数の自動改札機１、駅員が使用する駅員端末装置２、精算端末装置３（図２参照）、駅サーバ４、券売機６（図２参照）等の駅務機器が駅８の改札口７の周辺に設置されている。これらの駅務機器は、ＬＡＮ等のネットワークＮ１を介して互いに通信可能に接続されている。また、駅８の駅サーバ４は、専用回線や公衆回線等のネットワークＮ２を介して、鉄道事業者（鉄道会社）が管理するサーバ装置であるセンタ装置５に通信可能に接続されている。

自動改札機１は、駅８の改札口７に設置されている。各改札口７それぞれには複数の自動改札機１が設置されている。図２は、改札口７Ａの周辺の状況を示す見取り図（レイアウト図）である。図２に示すように、改札口７Ａには複数の改札通路９が区画されており、具体的には、６つの改札通路９が区画されている。

図３に示すように、自動改札機１は、入場用の自動改札機１Ａ（以下、入場用改札機１Ａと称する。）と出場用の自動改札機１Ｂ（以下、出場用改札機１Ｂと称する。）とを互いに対面させた構成である。入場用改札機１Ａと出場用改札機１Ｂとは、互いに対向するように配置されている。改札通路９は、入場用改札機１Ａと出場用改札機１Ｂとの間に形成された空間であり、改札口７Ａの内側と外側とを繋いでいる。なお、一方の入場用改札機１Ａは、入場時の進行方向（矢印Ｄ１０の方向）に沿って改札口７Ａの外側から内側に入場する利用者（入場者）に対して改札処理（入場改札処理）を行う役割を担う。他方の出場用改札機１Ｂは、出場時の進行方向（矢印Ｄ１１の方向）に沿って改札口７Ａの内側から外側へ出場する利用者（出場者）に対して改札処理（出場改札処理）を行う役割を担う。以下においては、特に区別しない限り、自動改札機１が入場用改札機１Ａ及び出場用改札機１Ｂを含んでおり、入場用及び出場用の両方の改札機能を兼ねるものとして説明する。

本実施形態では、ゲートシステム１００は、複数の自動改札機１それぞれに対して、所定の通路規制となるように通路設定を行うことができる。自動改札機１が取り得る通路規制として、３つの通路規制が定められている。つまり、ゲートシステム１００は、３つの通路規制から選択された特定の通路規制となるように自動改札機１の通路設定を行うことができる。

自動改札機１が取り得る通路規制は、以下に説明する「入場専用」と、「出場専用」と、「入出場兼用」の３つのタイプがある。具体的には、前記入場専用は、自動改札機１のうちの出場用改札機１Ｂの改札機能を停止して、入場しようとする利用者（入場者）のみの通行を許可する通路規制である。前記出場専用は、自動改札機１のうちの入場用改札機１Ａの改札機能を停止して、出場しようとする利用者（出場者）のみの通行を許可する通路規制である。前記入出場兼用は、入場用改札機１Ａ及び出場用改札機１Ｂそれぞれの改札機能をともに有効にして、入出場者の双方の通行を許可する通路規制である。複数の自動改札機１の通路設定は、上述の３つのタイプの通行規制のいずれかに設定される。

前記入場専用に設定された自動改札機１では、入場改札処理が行われた場合に改札通路９に対して入場時の進行方向Ｄ１０のみの通行を許可し、逆方向の通行が禁止される。また、前記出場専用に設定された自動改札機１では、出場改札処理が行われた場合に改札通路９に対して出場時の進行方向Ｄ１１のみの通行を許可し、逆方向の通行が禁止される。また、前記入出場兼用に設定された自動改札機１では、改札通路９に対して入場時に進行方向Ｄ１０及び出場時の進行方向Ｄ１１の両方からの通行を許可することが可能であり、先に改札処理が行われた利用者の通行を許可する。

各自動改札機１の通路設定は、駅係員が所望する通路規制に対応する通路設定値を駅係員自らが定め、その通路設定値を含む設定値情報を、駅員端末装置２を通じて各自動改札機１に送信することにより変更することが可能である。ここで、前記通路設定値は、複数の自動改札機１それぞれの通路設定の内容（通行規制のタイプ）を示す設定値である。また、前記設定値情報は、複数の自動改札機１それぞれの通路設定を行うための情報である。

以下、ゲートシステム１００が適用される自動改札機１、駅サーバ４、駅員端末装置２、及びセンタ装置５の構成について説明する。

［自動改札機１］
図３は、自動改札機１の外観を示す斜視図であり、図４は、自動改札機１の構成を示すブロック図である。

自動改札機１は、駅８の改札口７に設置されるものであり、改札口７を通る利用者に対して改札処理を行う。図３に示すように、自動改札機１は、互いに対向するように設置された入場用改札機１Ａ及び出場用改札機１Ｂを備える。本実施形態では、自動改札機１は、改札通路９を通行しようとする利用者が所有するＩＣカードや切符（磁気券）などの乗車券から前記乗車券に含まれる乗車券情報を取得して、当該乗車券情報に基づく改札処理を行う。具体的には、自動改札機１は、取得した乗車券情報が有効であるか否かを判定し、有効と判定した場合に通行を許可し、無効と判定した場合や乗車券情報が取得されなかった場合に利用者の通行を禁止する。通行が許可される場合、自動改札機１は、フラップドア１５を開けて、改札通路９を開放して、利用者が通行可能な状態にする。一方、通行が禁止される場合、自動改札機１は、フラップドア１５を閉じて、改札通路９を閉鎖して、利用者が通行できない状態にする。

なお、前記乗車券として、前記乗車券情報が記録されたバーコードやＱＲコード（登録商標）などの情報コードが用いられてもよい。この場合、前記情報コードが印刷された紙媒体、或いは、前記情報コードが表示されたスマートフォンなどの端末装置の表示画面が前記乗車券に代用される。

図３及び図４に示すように、自動改札機１は、制御部１１と、記憶部１２と、上側表示部１３と、通信部１４と、フラップドア１５（１５Ａ，１５Ｂ）と、ＩＣカード読取部１６と、サイド表示部１７と、撮像部１８と、人感センサ１９と、を備えており、これらが自動改札機１の筐体１０（図３参照）に設けられている。

記憶部１２は、各種の情報を記憶するＨＤＤ又はＳＳＤなどを含む不揮発性の記憶媒体である。記憶部１２には、自動改札機１で実行される各種演算処理を制御部１１に実行させるための制御プログラム、前記各種演算処理に用いられる各種のデータなどが記憶されている。また、記憶部１２には、駅サーバ４やセンタ装置５などから自動改札機１に送信された通路規制に関する通路設定値などの各種情報が記憶されている。

上側表示部１３は、制御部１１からの指示に従って、改札通路９を通行する利用者に対するメッセージを表示する。上側表示部１３は、例えば、液晶パネルを有している。図３に示すように、上側表示部１３は、自動改札機１の筐体１０の上面に設けられている。詳細には、上側表示部１３は、筐体１０の上面において、改札通路９（図３参照）における利用者の進行方向（矢印Ｄ１０又は矢印Ｄ１１の方向）の前方側に配置されている。利用者の通行が許可される場合、上側表示部１３には、通行可能であることを示すメッセージが表示される。また、利用者の通行が許可されない場合、上側表示部１３には、通行不可(禁止)であることを示すメッセージが表示される。なお、自動改札機１が出場用として用いられる場合は、上側表示部１３には、例えば、運賃が不足していることを示すメッセージや、精算端末装置３（図２参照）での精算を促すメッセージが表示されてもよい。

通信部１４は、自動改札機１を有線又は無線でネットワークＮ１に接続し、ネットワークＮ１を介して駅サーバ４や駅員端末装置２などの駅務機器との間で所定の通信プロトコルに従ったデータ通信を実行するための通信インターフェースである。

図３に示すように、人感センサ１９は、筐体１０に設けられており、詳細には、筐体１０において改札通路９側の側面に設けられている。人感センサ１９は、改札通路９に進入した利用者を検知するセンサであり、例えば、非接触で利用者を検知する光学式の近接センサである。本実施形態では、改札通路９において入場時の進行方向Ｄ１０の手前側（入口側）と、前記進行方向の前方側（出口側）のそれぞれに人感センサ１９が設けられている。換言すると、人感センサ１９は、筐体１０の側面において、改札口７よりも内部側の位置と、改札口７よりも外部側の位置に設けられている。例えば、乗車券が読み取られる前に進行方向の手前側の人感センサ１９によって改札通路９内の利用者が検知されると、改札処理が行われずに改札通路９に利用者が進入したと判定され、更に進行方向の前方側の人感センサ１９によって利用者が検知されると、改札処理が行われずに改札通路９を通過したと判定される。

フラップドア１５は、自動改札機１の改札通路９において、両サイドの通行口９Ａ，９Ｂそれぞれの近傍に設けられている。換言すると、フラップドア１５は、改札通路９において、改札口７よりも内部側の通行口９Ａと、改札口７よりも外部側の通行口９Ｂに設置されている。前者の通行口９Ａは、入場時の進行方向Ｄ１０の前方側の出口（通行口）であり、後者の通行口９Ｂは、出場時の進行方向Ｄ１１の前方側の出口（通行口）である。

フラップドア１５は、開閉可能な一対の扉であり、各扉は、入場用改札機１Ａ及び出場用改札機１Ｂそれぞれの側面に回動可能に設けられている。フラップドア１５は、モータなどの駆動部（不図示）から駆動力を得て開閉する。前記駆動部が制御部１１のフラップドア駆動制御部１１６によって駆動制御されることにより、フラップドア１５が開位置と閉位置との間で変位する。フラップドア１５は、入場改札処理又は出場改札処理が行われて利用者の通行が許可された場合に開放される。これにより、利用者は自動改札機１の改札通路９を通過することができる。一方、利用者の通行が許可されない場合は、フラップドア１５が閉じられるか、或いは閉位置を維持する。

本実施形態では、改札通路９における前記通路規制が前記入出場兼用に設定されている自動改札機１においては、改札通路９の各フラップドア１５Ａ，１５Ｂは、いずれも開位置に配置される。この状態では、入場改札処理又は出場改札処理が行われる前に利用者が改札通路９に進入して、人感センサ１９（図３参照）によって前記利用者が検知されると、フラップドア１５は開位置から閉位置に変位する。

例えば、入場時に入場改札処理が行われていない状態で通行口９Ｂから改札通路９に利用者が進入すると、通行口９Ｂの人感センサ１９によって検知されることにより、通行口９Ａ側のフラップドア１５Ａが開位置から閉位置に変位される。そして、その後に入場改札処理が行われると、フラップドア１５Ａが閉位置から開位置に変位して、改札通路９が開放される。一方、入場改札処理が行われなかった場合は、フラップドア１５Ａは閉位置に維持される。

また、出場時に出場改札処理が行われていない状態で通行口９Ａから改札通路９に利用者が進入すると、通行口９Ａの人感センサ１９によって検知されることにより、通行口９Ｂ側のフラップドア１５Ｂが開位置から閉位置に変位される。そして、その後に出場改札処理が行われると、フラップドア１５Ｂが閉位置から開位置に変位して、改札通路９が開放される。一方、出場改札処理が行われなかった場合は、フラップドア１５Ｂは閉位置に維持される。

なお、上述したようにフラップドア１５が動作するように前記通路規制が前記入出場兼用に設定されている自動改札機１の状態（通路規制状態）は、本発明の第３状態に相当する。

また、改札通路９における前記通路規制が前記入場専用に設定されている自動改札機１においては、改札通路９の通行口９Ａのフラップドア１５Ａが閉位置に配置され、通行口９Ｂのフラップドア１５Ｂは開位置に配置される。この状態では、入場改札処理が行われて利用者の通行が許可された場合にフラップドア１５Ａが開けられて改札通路９が開放される。また、入場改札処理が行われていない場合は、フラップドア１５Ａは閉位置を維持して、改札通路９は閉鎖状態を保つ。

上述したようにフラップドア１５が動作するように前記通路規制が前記入場専用に設定されている自動改札機１の状態（通路規制状態）は、本発明の第１状態に相当する。なお、前記通路規制が前記入場専用に設定されている場合、出場改札機能が停止されているため、利用者は、その改札通路９からの出場が禁止される。

また、改札通路９における前記通路規制が前記出場専用に設定されている自動改札機１においては、改札通路９の通行口９Ｂのフラップドア１５Ｂが閉位置に配置され、通行口９Ａのフラップドア１５Ａは開位置に配置される。この状態では、出場改札処理が行われて利用者の通行が許可された場合にフラップドア１５Ｂが開けられて改札通路９が開放される。また、出場改札処理が行われていない場合は、フラップドア１５Ｂは閉位置を維持して、改札通路９は閉鎖状態を保つ。

上述したようにフラップドア１５が動作するように前記通路規制が前記出場専用に設定されている自動改札機１の状態（通路規制状態）は、本発明の第２状態に相当する。なお、前記通路規制が前記出場専用に設定されている場合、入場改札機能が停止されているため、利用者は、その改札通路９からの入場が禁止される。

なお、フラップドア１５は、物理的な扉に限られず、例えば、ホログラムを用いた立体画像で現された扉であってもよい。また、フラップドア１５に替えて、音声により利用者の通過を許可又は禁止する音声ゲートを用いてもよい。

サイド表示部１７は、制御部１１からの指示に従って、改札通路９を通行しようとする利用者に対するメッセージを表示する。サイド表示部１７は、例えば、液晶パネルを有している。図３に示すように、サイド表示部１７は、自動改札機１の筐体１０の前面（進行方向の手前側の側面）に設けられている。サイド表示部１７には、自動改札機１に設定されている通路設定の内容を示す情報、つまり、前記通路規制の内容を示す情報が表示される。例えば、ＩＣカード専用の改札機である場合は、「ＩＣ」の文字がサイド表示部１７に表示される。また、改札処理が可能である場合は、「○」印がサイド表示部１７に表示され、改札処理が不可である場合は、「×」印がサイド表示部１７に表示される。

ＩＣカード読取部１６は、筐体１０の上面において前記進行方向の手前側に設けられている。ＩＣカード読取部１６は、ＩＣカード形式の乗車券（以下「ＩＣカード」という。）に記録されている情報（乗車券情報）を非接触により読み取る。ＩＣカード読取部１６は、例えば、近距離通信によってＩＣカード内の情報を非接触で読み出し、非接触で書き込みを行うリーダライタ装置である。ＩＣカード読取部１６により読み取られた情報は制御部１１に送信され、制御部１１は当該情報に基づいて改札処理を実行する。ＩＣカードを利用する利用者は、ＩＣカード読取部１６にＩＣカードを翳して、ＩＣカード読取部１６に前記乗車券情報を読み取らせる。

なお、乗車券挿入口（不図示）に切符が挿入された場合も、制御部１１は、当該切符から読み取った情報に基づいて改札処理を実行する。

撮像部１８は、筐体１０の上面に設けられている。撮像部１８は、自動改札機１を利用しようとする利用者を撮像するものであり、詳細には、利用者の顔を撮像する。撮像部１８は、具体的にはカメラである。撮像部１８は、レンズが前記進行方向の上流側へ向くように設置されている。撮像部１８は、入出場時の改札処理が行われる際に、利用者の顔を撮像する。撮像された顔画像は顔画像照合処理に用いられる。当該顔画像照合処理によって、撮像された顔画像と予め登録されている利用者本人の登録済み顔画像とが一致していると判定されると、入出場時の改札処理が行われ、改札通路９の通行が許可される。なお、撮像部１８は省略されてもよい。

制御部１１は、自動改札機１の各部の動作を制御する。制御部１１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭなどの制御機器を有する。前記ＲＯＭは、前記ＣＰＵに各種の演算処理を実行させるためのＢＩＯＳ及びＯＳなどの制御プログラムが予め記憶された不揮発性の記憶媒体である。前記ＲＡＭは、各種の情報を記憶する揮発性又は不揮発性の記憶媒体であり、前記ＣＰＵが実行する各種の演算処理の一時記憶メモリ（作業領域）として使用される。そして、制御部１１は、前記ＲＯＭ又は記憶部１２に予め記憶された各種の制御プログラムを前記ＣＰＵで実行することにより自動改札機１を制御する。

図４に示すように、制御部１１は、読取処理部１１１、記録処理部１１２、通路設定部１１３、通行制御部１１４、フラップドア駆動制御部１１６、通知処理部１１７、などの各種の処理部を含む。

制御部１１は、前記ＣＰＵが前記制御プログラムに従った各種の演算処理を実行することによって前記各種の処理部として機能する。言い換えると、前記ＣＰＵは、前記制御プログラムを実行することにより、読取処理部１１１、記録処理部１１２、通路設定部１１３、通行制御部１１４、フラップドア駆動制御部１１６、通知処理部１１７、などの処理部として機能する。また、制御部１１に含まれる一部又は全部の処理部が電子回路で構成されていてもよい。また、前記制御プログラムは、複数のプロセッサーを前記各種の処理部として機能させるためのプログラムであってもよい。なお、制御部１１又は前記ＣＰＵが、前記制御プログラムを実行するコンピュータの一例である。

読取処理部１１１は、ＩＣカード読取部１６により読み取られたＩＣカードの前記乗車券情報、或いは、磁気読取部（不図示）により読み取られた切符の前記乗車券情報を取得する。

読取処理部１１１によって乗車券から前記乗車券情報が取得されると、記録処理部１１２は、乗車券における当該情報をＩＣカード読取部１６や前記磁気読取部（不図示）に更新させる。例えば、記録処理部１１２は、入場駅の駅名を乗車券に書き込む。また、記録処理部１１２は、出場時に、ＩＣカードにチャージされている金額から所定の金額（運賃）を減額し、減額された残りの金額をＩＣカードの情報保持部に書き込む。また、記録処理部１１２は、出場駅の駅名をＩＣカードに書き込む。

通路設定部１１３は、自動改札機１に前記設定値情報が入力された場合に、入力された前記設定値情報に含まれる前記通路設定値に基づいて自動改札機１における通路設定（通路規制の内容）を変更する。本実施形態では、通路設定部１１３は、自動改札機１の通路設定を、前記通路設定値に基づいて当該通路設定値が示す前記通路規制となるように変更、又は現状に維持する。上述したように、自動改札機１が取り得る前記通路規制は、前記入場専用、前記出場専用、及び前記入出場兼用の３タイプがあり、通路設定部１１３は、自動改札機１の通路設定を三つの通路規制のいずれかとなるように変更又は維持する。

前記設定値情報には、複数の自動改札機１それぞれの識別情報とともに各自動改札機１の設定内容を示す前記通路設定値が含まれている。通路設定部１１３は、前記設定値情報を受け取ると、自身の自動改札機１に対応する前記通路設定値を抽出して、その通路設定値が示す通路規制となるように自動改札機１の通路設定を変更又は維持する。

本実施形態では、駅員端末装置２から前記設定値情報が自動改札機１に入力されるケースと、駅サーバ４から前記設定値情報が自動改札機１に入力されるケースとがある。いずれのケースであっても、通路設定部１１３は、前記設定値情報を受信すると、自動改札機１の通路設定を変更又は維持する。

駅員端末装置２から各自動改札機１に入力される前記設定値情報は、駅係員の判断によって決定した各自動改札機１それぞれに対する通路規制を示す情報である。また、駅サーバ４から各自動改札機１に入力される前記設定値情報は、駅サーバ４の通路設定装置４３（本発明の通路設定装置の一例）により決定された情報を含む。通路設定装置４３は、学習装置４２により生成される学習済みモデルを用いて、最適な通路規制の状態（最適通路規制状態）を決定し、最適通路規制状態に対応する前記設定値情報を各自動改札機１に送信する。通路設定部１１３は、通路設定装置４３が決定した前記通路設定値を含む前記設定値情報（最適通路規制状態）を受け取ると、前記設定値情報に含まれる前記通路設定値に基づいて自動改札機１の通路設定を変更又は維持する。なお、通路設定装置４３については後述する。

通行制御部１１４は、所定の条件を満たした場合に、利用者が改札通路９を通行することを許可又は禁止する。例えば、通行制御部１１４は、ＩＣカードや切符などの乗車券から読み取られた乗車券情報が有効であると判定すると、利用者が改札通路９を通行することを許可する。一方、通行制御部１１４は、前記乗車券情報が無効であると判定した場合、利用者が改札通路９を通行することを禁止する。通行が許可された場合、後述のフラップドア駆動制御部１１６によってフラップドア１５が開位置に変位されて、改札通路９が開放される。一方、通行が許可されなかった場合は、フラップドア駆動制御部１１６によってフラップドア１５が閉位置に変位されて、改札通路９は閉鎖される。

フラップドア駆動制御部１１６は、フラップドア１５の動作（開閉動作）を制御する。例えば、改札通路９における利用者の通行が許可された場合、フラップドア駆動制御部１１６は、モータなどの駆動部（不図示）を制御して、フラップドア１５を開位置まで変位させる。これにより改札通路９が開放される。一方、改札通路９における利用者の通行が禁止された場合、フラップドア駆動制御部１１６は、前記駆動部を制御して、フラップドア１５を閉位置まで変位させるか、閉じた状態を維持する。これにより、改札通路９が閉鎖される。

通知処理部１１７は、上側表示部１３やサイド表示部１７に所定の情報を出力して表示させる。本実施形態では、通知処理部１１７は、通行可能であることを示すメッセージを上側表示部１３に表示する。また、利用者の通行が許可されない場合は、通行不可(禁止)であることを示すメッセージを上側表示部１３に表示する。また、通知処理部１１７は、改札処理が可能か否かを識別するための「○」印又は「×」印をサイド表示部１７に表示する。通知処理部１１７は、自動改札機１に設定されている通路設定の内容を示す情報、つまり、前記通路規制を示す情報をサイド表示部１７に表示してもよい。

［駅サーバ４］
図５は、駅サーバ４の構成を示すブロック図である。駅サーバ４は、駅８内のサーバ室などに設置されるサーバ装置であり、各駅８に設けられている。駅サーバ４は、駅８の駅内ネットワークであるネットワークＮ１に接続されている自動改札機１などの複数の駅務機器を管理する。なお、駅サーバ４は、１台のコンピュータに限らず、複数台のコンピュータが協働して動作するコンピュータシステムであってもよい。また、駅サーバ４で実行される各種の処理は、複数のプロセッサーによって分散して実行されてもよい。

駅サーバ４は、教師データ生成装置４１と、学習装置４２と、通路設定装置４３と、記憶部４４と、通信部４５と、を備えている。教師データ生成装置４１は、本発明の教師データ生成装置の一例であり、学習装置４２は、本発明の学習装置の一例であり、通路設定装置４３は、通路設定装置の一例である。なお、教師データ生成装置４１、学習装置４２、及び通路設定装置４３の少なくともいずれか一つが、駅サーバ４の外部に設置された情報処理装置であってもよい。この場合、前記情報処理装置は、ネットワークＮ１に接続される。

通信部４５は、駅サーバ４を有線又は無線でネットワークＮ１，Ｎ２に接続し、所定の通信プロトコルに従って、ネットワークＮ１を介して自動改札機１や駅員端末装置２などの駅務機器との間でデータ通信を実行し、ネットワークＮ２を介してセンタ装置５との間でデータ通信を実行するための通信インターフェースである。

記憶部４４は、各種の情報を記憶するＨＤＤ又はＳＳＤなどを含む不揮発性の記憶媒体である。記憶部４４には、駅サーバ４の制御部に各種演算処理を実行させるための制御プログラムや、駅サーバ４で実行される後述の教師データ生成処理（図１０参照）及び最適通路決定処理（図１１参照）に用いられる、教師データ生成プログラムなどの制御プログラムや、各処理に用いられるデータなどが記憶される。また、記憶部４４には、自動改札機１の設置台数や各自動改札機１の識別番号及び位置情報などが記憶されている。

なお、本実施形態では、記憶部４４が駅サーバ４に設けられた構成を例示するが、例えば、記憶部４４内の各種情報の一部又は全部が、ネットワークＮ１，Ｎ２などを通じて駅サーバ４とデータ通信可能な他のサーバ装置やネットワーク接続可能な記憶装置などの外部装置に記憶されていてもよい。また、後述の通路設定履歴格納部４４１及び教師データ格納部４４２が前記外部装置に設けられていてもよい。

また、記憶部４４には、通路設定履歴格納部４４１及び教師データ格納部４４２などの記憶領域が設けられている。

通路設定履歴格納部４４１には、通路設定履歴データが格納されている。前記通路設定履歴データには、駅員端末装置２から自動改札機１に送られてきた前記設定値情報が含まれている。前記通路設定履歴データは、後述の教師データ生成処理及び最適通路決定処理に用いられる。前記通路設定履歴データは、駅係員の判断によって複数の自動改札機１の通路設定が変更された場合に、その変更内容の履歴を記録したログデータである。前記通路設定履歴データには、設定変更に用いられた前記設定値情報、設定変更された日時などが含まれている。

教師データ格納部４４２には、教師データ生成装置４１により生成される教師データ（図８参照）が格納される。図８に示すように、教師データは、複数の自動改札機１それぞれの通路設定を規定する設定値情報と、後述する混雑合計時間とが互いに関連付けられた情報である。教師データは、１つの設定値情報及び混雑合計時間で構成されてもよいし、複数の設定値情報及び混雑合計時間で構成されてもよい。図８に示す例では、第１日目から第１０日目までの各午前に対応する教師データ（本発明の第１教師データの一例）と、第１日目から第１０日目までの各午後に対応する教師データ（本発明の第２教師データの一例）とを示している。

前記制御部は、駅サーバ４の各部の動作を制御する。前記制御部は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭなどの制御機器を有する。前記ＲＯＭは、前記ＣＰＵに各種の演算処理を実行させるためのＢＩＯＳ及びＯＳなどの制御プログラムが予め記憶された不揮発性の記憶媒体である。前記ＲＡＭは、各種の情報を記憶する揮発性又は不揮発性の記憶媒体であり、前記ＣＰＵが実行する各種の演算処理の一時記憶メモリ（作業領域）として使用される。そして、前記制御部は、前記ＲＯＭ又は記憶部４４に予め記憶された各種の制御プログラムを前記ＣＰＵが実行することにより駅サーバ４を制御する。

［教師データ生成装置４１］
図６に示すように、教師データ生成装置４１は、通路状態取得部４１１、混雑度検出部４１２、混雑判定部４１３、混雑時間算出部４１４、教師データ生成部４１５等の各種の処理部を含む。教師データ生成装置４１の制御部は、前記ＣＰＵが前記制御プログラム（教師データ生成プログラムを含む）に従った各種の演算処理を実行することによって前記各種の処理部として機能する。また、前記制御部に含まれる一部又は全部の処理部が電子回路で構成されていてもよい。なお、前記制御プログラムは、複数のプロセッサーを前記各種の処理部として機能させるためのプログラムであってもよい。

通路状態取得部４１１は、複数の自動改札機１それぞれの通路規制状態を取得する。具体的には、通路状態取得部４１１は、複数の自動改札機１それぞれに設定された通路規制（入場専用、出場専用、入出場兼用）の状態（通路規制状態）を取得する。例えば、通路状態取得部４１１は、通路設定履歴格納部４４１に格納されている前記通路設定履歴データに基づいて前記通路規制状態を取得する。また、通路状態取得部４１１は、複数の前記通路規制状態それぞれに対応する複数の前記設定値情報を取得する。

また、通路状態取得部４１１は、所定の条件に基づいて複数の前記通路規制状態を取得する。

ここで、前記通路規制状態は、複数の自動改札機１それぞれの通路規制内容に変動を来す要素（変動要素）に応じて変化する。

前記変動要素は、例えば、駅８の改札口７Ａに設置された自動改札機１の設置台数や各自動改札機１の位置などを含む。これらの変動要素は、予めこれらの情報が記憶された記憶部４４から得ることができる。

また、前記変動要素は、駅８の改札口７Ａの内側又は外側のコンコース（図２参照）や、改札口７Ａの近辺、精算端末装置３や券売機６（図２参照）の周辺、改札口７Ａと駅ホームとを接続する階段やエスカレータ（図２参照）、コンコース階とホーム階とを結ぶエレベータ（図２参照）などの各所における利用者の流動性や混雑具合を示す流動指数、当該利用者の進行速度及び進行方向、当該利用者の年齢層、団体利用者の有無、などである。また、前記変動要素は、当該利用者に非健常者が含まれている場合はその人の進行速度、進行方向、位置、年齢層、杖の使用の有無、車いすの利用の有無、白杖の使用の有無などである。これらの変動要素は、駅８の内外に設けられた複数のカメラ（図２参照）によって撮影された動画或いは静止画を解析して得ることができる。

また、前記変動要素は、駅８の所在地における気温、湿度、気圧、高度、及び天候を含む。また、前記変動要素は、現時点の季節、暦（年月日）、時刻を含む。また、前記変動要素は、駅８の周辺で開催されるイベントや、駅８の周辺における大型施設の有無、駅８における運行状況（運行ダイヤ）、列車の遅延などを含む。前記変動要素が、駅８の所在地における気温、湿度、気圧、高度である場合は、これらの変動要素は、教師データ生成装置４１は、駅８の屋内又は屋外に設けられた温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、高度センサから出力されるセンサ出力値を受け取り、そのセンサ出力値が示すリアルタイムな気温、湿度、気圧、高度を取得する。また、前記変動要素が駅８周辺の天候である場合は、前記制御部は、駅サーバ４とインターネット接続された天候情報データベースから天候情報をダウンロードし、教師データ生成装置４１は、前記制御部から前記天候情報を受け取る。また、教師データ生成装置４１は、センタ装置５から前記運行状況や前記遅延情報などの情報を取得することができる。

また、前記変動要素は、過去の月別又は曜日別の利用者数を示す統計情報（利用者履歴情報）を含んでいてもよい。

このような変動要素は、改札口７Ａを通行する利用者の通行状況に影響するものであるため、複数の自動改札機１それぞれの通路規制内容に変動を来す情報であるといえる。例えば、改札口７の外側のスペースやコンコースの混雑度合いが高まった場合は、改札口７からの入場利用者が急増すると推測でき、この場合は、通路規制が入場専用に設定された自動改札機１の数を増加させる必要が生じる。また、平日の出勤・通学時刻では、ビジネス街や学校などの付近の駅の出場利用者が急増し、住宅街付近の駅の入場利用者が急増する。そのため、前者の駅では通路規制が出場専用に設定された自動改札機１の数を増加させる必要が生じ、後者の駅では通路規制が入場専用に設定された自動改札機１の数を増加させる必要が生じる。また、運行状況（運行ダイヤ）に乱れが生じたり遅延が生じたりした場合は、駅８を出場する出場利用者が急増すると推測でき、この場合は、通路規制が出場専用に設定された自動改札機１の数を増加させる必要が生じる。

そこで、通路状態取得部４１１は、前記変動要素に基づいて過去に設定された様々なパターンの前記通路規制状態を取得することが望ましい。

例えば、前記変動要素のうち通勤・通学の要素は通路規制内容に与える影響が大きいため、通路状態取得部４１１は、通勤・通学の時間帯の通路規制状態と、当該時間帯を除いた時間帯の通路規制状態とを取得する。また、一般的に、一日の間で通勤・通学により混雑する時間帯は午前及び午後それぞれに存在するが、通路規制内容が異なる。例えば、午前に入場専用に設定された自動改札機１の数が多い駅の場合、午後では、出場専用に設定された自動改札機１の数が増加する。同様に、午前に出場専用に設定された自動改札機１の数が多い駅の場合、午後では、入場専用に設定された自動改札機１の数が増加する。このように、複数の自動改札機１それぞれの前記通路規制状態は、一日の間で異なる傾向にある。

そこで、通路状態取得部４１１は、通路設定履歴格納部４４１に格納されている前記通路設定履歴データに基づいて、一日（本発明の所定期間の一例）のうち午前（本発明の第１所定期間の一例）に設定された複数の前記通路規制状態（本発明の第１通路規制状態の一例）と、一日のうち午後（本発明の第２所定期間の一例）に設定された複数の前記通路規制状態（本発明の第２通路規制状態の一例）と、を取得する。

ここでは、一例として、通路状態取得部４１１は、午前に設定された１０個（１０パターン）の第１通路規制状態と、午後に設定された１０個（１０パターン）の第２通路規制状態とを取得するものとする。よって、通路状態取得部４１１は、午前に設定された１０個の第１通路規制状態に対応する１０個の第１設定値情報と、午後に設定された１０個の第２通路規制状態に対応する１０個の第２設定値情報とを取得する。通路状態取得部４１１により取得される複数の前記通路規制状態それぞれは、順に複数の自動改札機１に設定されて、以下の各処理部の処理が実行される。例えば、１０個の第１設定値情報は、一日ごとに一つの第１設定値情報が複数の自動改札機１に送信されて、午前の通路設定に変更される。同様に、１０個の第２設定値情報は、一日ごとに一つの第２設定値情報が複数の自動改札機１に送信されて、午後の通路設定に変更される。

混雑度検出部４１２は、通路状態取得部４１１により取得される前記通路規制状態の複数の自動改札機１の周辺の利用者の混雑度を検出する。例えば複数の自動改札機１が通路状態取得部４１１により取得される前記通路規制状態の通路規制に設定されて運用されている場合に、複数の自動改札機１の周辺の利用者の混雑度を検出する。例えば、混雑度検出部４１２は、改札口７周辺や駅８のコンコースなどに設置された複数のカメラにより撮像された画像に基づいて、複数の自動改札機１の周辺の利用者の人数又は密度を検出する。前記密度は、複数の自動改札機１の周辺の単位面積当たりの利用者の人数で表される。

また、混雑度検出部４１２は、所定期間（所定時間帯）の前記混雑度を検出する。例えば、上述のように一日（所定期間）を午前（第１所定期間）の時間帯と午後（第２所定期間）の時間帯とに区切った場合、混雑度検出部４１２は、午前の期間の前記混雑度（本発明の第１混雑度の一例）と、午後の期間の前記混雑度（本発明の第２混雑度の一例）とを検出する。例えば、混雑度検出部４１２は、駅８の利用が開始する開始時刻から正午までの午前の第１混雑度と、正午から駅８の利用が終了する終了時刻までの午後の第２混雑度とを検出する。例えば、混雑度検出部４１２は、午前の利用者の人数の変化を第１混雑度として検出し、午後の利用者の人数の変化を第２混雑度として検出する。

混雑判定部４１３は、混雑度検出部４１２により検出される前記混雑度が閾値を超えるか否かを判定する。具体的には、混雑判定部４１３は、混雑度検出部４１２により検出される複数の自動改札機１の周辺の利用者の人数又は密度が前記閾値を超えるか否かを判定する。前記閾値は、複数の自動改札機１の周辺に複数の利用者が滞留（行列）している状態に対応する値に設定される。例えば、前記閾値は、改札口に区画されている改札通路９の数に１０（人）を乗算して得られる値に設定される。すなわち、前記閾値は、１つの改札通路９当たり１０人の利用者が利用待ち（入場待ち又は出場待ち）している状況に対応する。

図２の例では改札口７Ａに改札通路が６通路区画されているため、例えば、混雑判定部４１３は、混雑度検出部４１２により検出される改札口７Ａの周辺の利用者数が６０人を超えるか否かを判定する。混雑判定部４１３は、混雑度検出部４１２により前記混雑度が検出される度に前記判定処理を実行する。

また、上述のように一日を午前の時間帯と午後の時間帯とに区切った場合、混雑判定部４１３は、混雑度検出部４１２により検出される前記第１混雑度が前記閾値（本発明の第１閾値の一例）を超えるか否かを判定し、混雑度検出部４１２により検出される前記第２混雑度が前記閾値（本発明の第２閾値の一例）を超えるか否かを判定する。前記第１閾値及び前記第２閾値は、同一の値に設定されてもよいし、互いに異なる値に設定されてもよい。

混雑時間算出部４１４は、所定期間のうち前記混雑度が前記閾値を超える時間の合計を示す混雑合計時間を算出する。具体的には、混雑時間算出部４１４は、前記所定期間において、混雑判定部４１３により前記混雑度が前記閾値を超えると判定された場合に前記混雑度が前記閾値以下になるまでの所要時間の合計を、前記混雑合計時間として算出する。前記所要時間は、前記混雑度が前記閾値を超える状態（混雑状態）になってから、前記混雑度が前記閾値以下の状態（非混雑状態）になる（混雑状態が解消される）までの時間である。

ここで、前記混雑合計時間の具体例を説明する。なお、説明の便宜上、以下に挙げる例は、前記変動要素を考慮せず、利用者の人数と自動改札機１の通路設定との関係のみに着目したものである。

第１の例では、１分間に１００人の改札処理を行う能力を有する複数の自動改札機１が改札口に設置されて１０通路の改札通路が区画されている場合において、午前の通勤・通学の時間帯に１０００人の利用者が出場しようとした場合、混雑時間算出部４１４は、以下に示すように、前記混雑合計時間を算出する。例えば、９個の改札通路を出場専用に設定した場合、１分で出場待ちの利用者数が１００人以下になり混雑状態が解消されるため、前記混雑合計時間は「１分」となる。また例えば、８個の改札通路を出場専用に設定した場合、１．１２５分で混雑状態が解消されるため、前記混雑合計時間は「１．１２５分」となる。また例えば、１個の改札通路を出場専用に設定した場合、９分で混雑状態が解消されるため、前記混雑合計時間は「９分」となる。よって、この例では、９個の改札通路を出場専用に設定した場合に、前記混雑合計時間が最も短くなる。

第２の例では、前記複数の自動改札機１が改札口に設置されて１０通路の改札通路が区画されている場合において、午前の通勤・通学の時間帯に１０００人の利用者が出場しようとし、かつ、３２５人の利用者が入場しようとした場合、混雑時間算出部４１４は、以下に示すように、前記混雑合計時間を算出する。なお、ここでの混雑状態は、１００人以上の利用者が出場待ち又は入場待ちをしている状態である。例えば、９個の改札通路を出場専用に設定し、１個の改札通路を入場専用に設定した場合、出場側では１分で出場待ちの利用者数が１００人以下になり混雑状態が解消され、入場側では２．２５分で入場待ちの利用者数が１００人以下になり混雑状態が解消されるため、前記混雑合計時間は「２．２５分」となる。また例えば、８個の改札通路を出場専用に設定し、２個の改札通路を入場専用に設定した場合、出場側では１．１２５分で混雑状態が解消され、入場側では１．１２５分で混雑状態が解消されるため、前記混雑合計時間は「１．１２５分」となる。また例えば、７個の改札通路を出場専用に設定し、３個の改札通路を入場専用に設定した場合、出場側では１．２８６分で混雑状態が解消され、入場側では０．７５分で混雑状態が解消されるため、前記混雑合計時間は「１．２８６分」となる。また例えば、１個の改札通路を出場専用に設定し、９個の改札通路を入場専用に設定した場合、出場側では９分で混雑状態が解消され、入場側では０．２５分で混雑状態が解消されるため、前記混雑合計時間は「９分」となる。よって、この例では、８個の改札通路を出場専用に設定し、２個の改札通路を入場専用に設定した場合に、前記混雑合計時間が最も短くなる。

上述した例では、複数の利用者が複数の自動改札機１に対して均等に振り分けられて所定の速度で改札処理が実行される状態を前提とした計算結果である。しかし、実際には、前記変動要素が加わるため前記混雑合計時間は、所定の計算式により算出することは困難である。このため、本実施形態では、混雑時間算出部４１４は、複数の自動改札機１が前記通路規制状態に設定されて運用されている間に、前記混雑合計時間を算出する。

また、上述のように一日を午前の時間帯と午後の時間帯とに区切った場合、混雑時間算出部４１４は、前記第１混雑度が前記第１閾値を超える時間の合計を示す前記混雑合計時間（本発明の第１混雑合計時間の一例）と、前記第２混雑度が前記第２閾値を超える時間の合計を示す前記混雑合計時間（本発明の第２混雑合計時間の一例）とを算出する。

図７には、ある一日の駅８の利用開始時刻から利用終了時刻までの期間における改札口周辺の混雑状況を表す利用者の人数の変化を示している。例えば午前において、利用者の人数が前記閾値を超える時間帯が２箇所存在する場合、混雑時間算出部４１４は、午前の前記混雑合計時間（第１混雑合計時間Ｔ１）として、「ｔ１＋ｔ２」を算出する。また午前において、利用者の人数が前記閾値を超える時間帯が３箇所存在する場合、混雑時間算出部４１４は、午後の前記混雑合計時間（第２混雑合計時間Ｔ２）として、「ｔ３＋ｔ４＋ｔ５」を算出する。このように、混雑時間算出部４１４は、前記混雑度が前記閾値を超える度に時間を計測して所定期間の前記混雑合計時間を算出する。

教師データ生成部４１５は、通路状態取得部４１１により取得される前記通路規制状態と、混雑時間算出部４１４により算出される前記混雑合計時間とを関連付けた教師データを生成する。

また、上述のように一日（所定期間）を午前（第１所定期間）の時間帯と午後（第２所定期間）の時間帯とに区切った場合、教師データ生成部４１５は、通路状態取得部４１１により取得される前記第１通路規制状態と、混雑時間算出部４１４により算出される前記第１混雑合計時間とを関連付けた第１教師データと、通路状態取得部４１１により取得される前記第２通路規制状態と、混雑時間算出部４１４により算出される前記第２混雑合計時間とを関連付けた第２教師データとを生成する。すなわち、教師データ生成部４１５は、所定期間ごとに教師データを生成する。

本実施形態の教師データ生成装置４１は、複数パターンそれぞれの前記通路規制状態に対応する前記教師データを生成する。例えば、通路状態取得部４１１は、所定の複数パターンの前記通路規制状態を取得する。上述の例では、通路状態取得部４１１は、午前の１０パターンの第１通路規制状態と、午後の１０パターンの第２通路規制状態とを取得する。混雑度検出部４１２は、前記複数パターンそれぞれの前記通路規制状態に対応する前記混雑度を検出する。また混雑時間算出部４１４は、前記複数パターンそれぞれの前記通路規制状態に対応する前記混雑合計時間を算出する。そして、教師データ生成部４１５は、前記複数パターンそれぞれの前記通路規制状態に対応する前記教師データを生成する。図８は、教師データ生成装置４１により生成された前記教師データの一例を示す図である。図８に示すように、午前の１０パターンの前記通路規制状態それぞれに対応する、設定情報「Ｄ１０１～Ｄ１１０」及び前記混雑合計時間「Ｔ１０１～Ｔ１１０」がそれぞれ関連付けられて登録され、午後の１０パターンの前記通路規制状態それぞれに対応する、設定情報「Ｄ２０１～Ｄ２１０」及び前記混雑合計時間「Ｔ２０１～Ｔ２１０」がそれぞれ関連付けられて登録される。教師データ生成部４１５により生成された前記教師データは、教師データ格納部４４２に格納される。また、教師データ生成装置４１は、前記教師データを学習装置４２に送信する。

このように、教師データ生成装置４１は、複数の自動改札機１で構成される通路規制状態の全てのパターンについて混雑合計時間を算出せず、所定数のパターンの通路規制状態について前記混雑合計時間を算出する。また、前記混雑度が閾値を超えた時間を合計した混雑合計時間を教師データとして生成し、前記混雑度が閾値以下の時間については教師データを生成しない構成である。さらに、前記混雑合計時間は、前記変動要素が含まれる状況（環境）において実際に計測される時間である。このため、大量の通路規制状態のパターンを用意せずに、混雑状況を適切に反映した特定の教師データを生成することができる。よって、本実施形態の教師データ生成装置４１によれば、複数の自動改札機１それぞれの通路規制状態を設定するための機械学習に用いられる教師データを効率的に生成することが可能となる。

［学習装置４２］
学習装置４２は、教師データ生成装置４１により生成される前記教師データを用いて機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成する。具体的には、学習装置４２は、前記教師データを用いて機械学習を行うことにより、任意の前記通路規制状態に対応する前記混雑合計時間を推定する前記学習済みモデルを生成する。

なお、学習装置４２は、前記教師データのみならず、前記通路規制状態の情報をも利用して機械学習を行ってもよい。学習装置４２は、汎用的なＣＰＵを用いることができるが、より高速な演算処理を可能にするために、例えば、ＧＰＧＰＵ(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)や大規模ＰＣクラスター等を用いることが望ましい。

機械学習には、教師あり学習（Supervised Learning）、教師なし学習（Unsupervised Learning）、強化学習（Reinforcement Learning）などのアルゴリズムがあり、更に、これらの手法を実現するうえで、特徴量そのものの抽出を学習する、「深層学習（ディープラーニング：Deep Learning）」と呼ばれる手法が用いられる。本実施形態では、学習装置４２は、上述した各種のアルゴリズムに基づく学習モデルを有している。

ここで、教師あり学習は、事前に入力されたデータから、その「入力と出力の関係」を学習するアルゴリズムである。入力されるデータには、入力値とともに、そのデータの正解が付与されており、このようなデータを学習装置４２に入力することで、学習装置４２は、それらのデータにある特徴を学習し、入力から出力（結果）を推定する。教師あり学習では、入力と出力との誤差を数値化するための誤差関数（クロスエントリピー関数など）が用いられる。教師あり学習では、前記誤差が小さくなるように学習モデルのパラメータ（重みやバイアス）を調整することにより、与えられた入出力データ間の関係を学習する。この学習ができれば、その関係性を未知のデータに適用することにより、出力の予想が可能になる。本実施形態の学習装置４２は、前記教師データを用いて教師あり学習を行う。

教師なし学習は、正解となる出力データを与えられることなく、入力された入力データから、そのデータの構造、特性、新たな知識などの特徴量を学習するアルゴリズムである。なお、学習する元となるデータに正解が付与されていない点で、教師あり学習とは異なる。本実施形態の学習装置４２は、前記通路規制状態の情報を用いて教師なし学習を行ってもよい。

強化学習は、教師あり学習、教師なし学習のような固定的で明確なデータを元にした学習ではなく、プログラム自体が、与えられた環境（現在の状態）を観測し、連続した一連の行動を評価し、環境に行動が与える相互作用を踏まえて適切な行動、つまり、将来的に得られる報酬を最大にするための行動を自ら学習するアルゴリズムである。代表的な手法としてＴＤ学習やＱ学習が知られている。本実施形態の学習装置４２は、教師あり学習で事前学習を行い、事前学習した入出力の関係性を初期状態として、その後に強化学習が適用される。

本実施形態の学習装置４２は、特に前記教師データを用いて教師あり学習を行うことにより学習済みモデルを生成する。

また、本実施形態の学習装置４２は、例えば、第１所定期間（午前）に対応する第１教師データを用いて機械学習を行うことにより第１所定期間に対応する第１学習済みモデルを生成し、第２所定期間（午後）に対応する第２教師データを用いて機械学習を行うことにより第２所定期間に対応する第２学習済みモデルを生成する。

前記学習済みモデルは、例えば任意の通路規制状態の情報（設定値情報）が入力されると、当該通路規制状態に対応する前記混雑合計時間を推定する。例えば、第１学習済みモデルは、任意の通路規制状態の情報（設定値情報）が入力されると、当該通路規制状態に対応する、午前の特徴に応じた第１混雑合計時間を推定する。同様に、第２学習済みモデルは、任意の通路規制状態の情報（設定値情報）が入力されると、当該通路規制状態に対応する、午後の特徴に応じた第２混雑合計時間を推定する。これにより、任意の通路規制状態に対応する混雑合計時間を得ることができる。

このように、学習装置４２は、所定数（所定パターン）の通路規制状態に応じた前記教師データを用いて、任意の通路規制状態に対応する混雑合計時間を推定することが可能な学習済みモデルを生成する。また、前記教師データは、前記混雑度が閾値を超えた時間を合計した混雑合計時間に対応するものである。よって、任意の通路規制状態に対応する混雑合計時間を高精度に推定することができる。

学習装置４２は、生成した前記学習済みモデルを通路設定装置４３に出力する。これにより、通路設定装置４３に前記学習済みモデルが適用される。

［通路設定装置４３］
通路設定装置４３は、学習装置４２により生成される前記学習済みモデルを用いて推定された複数の前記混雑合計時間のうち最短の前記混雑合計時間に対応する前記通路規制状態を最適通路規制状態に決定する。通路設定装置４３は、前記学習済みモデルに任意の通路規制状態（設定値情報）を入力して、当該通路規制状態に対応する前記混雑合計時間を推定する。これにより、予め大量の通路規制状態（設定値情報）に対応する前記混雑合計時間を取得することができる。通路設定装置４３は、取得した前記設定値情報及び前記混雑合計時間のデータを自身の記憶部又は記憶部４４に記憶する。そして、通路設定装置４３は、取得した複数の前記混雑合計時間の中から最短の前記混雑合計時間に対応する前記通路規制状態を最適通路規制状態に決定する。なお、前記混雑合計時間が最短となる通路規制状態は、改札口の周辺の複数の利用者がスムーズに改札口を通行し得る状態と言える。

例えば、通路設定装置４３は、前記第１学習済みモデルを用いて推定された複数の前記混雑合計時間のうち最短の前記混雑合計時間に対応する前記通路規制状態を、第１所定期間（午前）に対応する最適通路規制状態に決定する。同様に、通路設定装置４３は、前記第２学習済みモデルを用いて推定された複数の前記混雑合計時間のうち最短の前記混雑合計時間に対応する前記通路規制状態を、第２所定期間（午後）に対応する最適通路規制状態に決定する。

このように、所定期間ごとに最適な通路規制状態を決定することにより、所定期間ごとに改札口の混雑状況が異なる場合であっても、適切な通路規制を行うことが可能となる。

通路設定装置４３は、決定した前記最適通路規制状態の情報（設定値情報）を、自動改札機１に送信する。各自動改札機１は、前記設定値情報が入力されると、前記設定値情報に含まれる前記通路設定値に基づいて通路設定（通路規制の内容）を変更、又は現状に維持する。

本実施形態のゲートシステム１００は、前記所定期間ごとに複数の自動改札機１それぞれの通路設定を変更する。前記所定期間が午前（第１所定期間）の時間帯と午後（第２所定期間）の時間帯とに区切られている場合、ゲートシステム１００は、午前の開始時刻に複数の自動改札機１それぞれの通路設定を変更し、午後の開始時刻に複数の自動改札機１それぞれの通路設定を変更する。

［駅員端末装置２］
図９は、駅員端末装置２の構成を示すブロック図である。駅員端末装置２は、鉄道において駅務を行う駅係員が利用する端末装置であり、例えば、改札口７Ａに隣接する駅務室９０（図２参照）に設置された情報処理装置や、駅係員が携帯して所持可能なスマートフォン、携帯電話、又はタブレット端末などの携帯端末である。駅員端末装置２は、有線又は無線でネットワークＮ１に接続し、ネットワークＮ１を介して駅サーバ４や自動改札機１などの他の駅務機器との間で所定の通信プロトコルに従ったデータ通信を行う。駅係員は、駅員端末装置２を操作することにより、駅員端末装置２が受信した各種情報を閲覧、確認することができ、また、複数の自動改札機１の通路設定を変更することができる。

図７に示すように、駅員端末装置２は、制御部２１と、入力部２２と、記憶部２３と、表示部２４と、通信部２５と、を備えている。

入力部２２は、キーボード、マウス、タッチパネルなどのユーザインターフェースである。駅係員は、入力部２２を用いて駅員端末装置２を操作する。

記憶部２３は、各種の情報を記憶するＨＤＤ又はＳＳＤなどを含む不揮発性の記憶媒体である。記憶部２３には、駅員端末装置２で実行される各種演算処理を制御部２１に実行させるための制御プログラム、前記各種演算処理に用いられる各種のデータなどが記憶されている。また、記憶部２３には、駅サーバ４やセンタ装置５などから送信された各種情報が一時的に格納される場合がある。

表示部２４は、例えば液晶パネルである。この表示部２４には、自動改札機１の通路設定を変更するためのＧＵＩ画面や、駅係員に対するメッセージなどが、制御部２１からの指示に従って表示される。

通信部２５は、駅員端末装置２を有線又は無線でネットワークＮ１に接続し、ネットワークＮ１を介して駅サーバ４や自動改札機１などの他の駅務機器との間で所定の通信プロトコルに従ったデータ通信を実行するための通信インターフェースである。

制御部２１は、駅員端末装置２の各部の動作を制御する。制御部２１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭなどの制御機器を有する。前記ＲＯＭは、前記ＣＰＵに各種の演算処理を実行させるためのＢＩＯＳ及びＯＳなどの制御プログラムが予め記憶された不揮発性の記憶媒体である。前記ＲＡＭは、各種の情報を記憶する揮発性又は不揮発性の記憶媒体であり、前記ＣＰＵが実行する各種の演算処理の一時記憶メモリ（作業領域）として使用される。そして、制御部２１は、前記ＲＯＭ又は記憶部３２に予め記憶された各種の制御プログラムを前記ＣＰＵで実行することにより駅員端末装置２を制御する。

制御部２１は、設定値生成部２１１と、通知処理部２１２とを含む。

制御部２１は、前記ＣＰＵが前記制御プログラムに従った各種の演算処理を実行することによって前記各種の処理部として機能する。言い換えると、前記ＣＰＵは、前記制御プログラムを実行することにより、設定値生成部２１１、及び通知処理部２１２として機能する。また、制御部２１に含まれる前記各種の処理部が電子回路で構成されていてもよい。また、前記制御プログラムは、複数のプロセッサーを前記各種の処理部として機能させるためのプログラムであってもよい。なお、制御部２１又は前記ＣＰＵが、前記制御プログラムを実行するコンピュータの一例である。

設定値生成部２１１は、駅係員による操作によって複数の自動改札機１の通路設定を変更するための指示情報が入力された場合に、その指示情報に対応する前記通路設定値を含む前記設定値情報を生成する。そして、駅係員による操作によって設定変更指示が入力されると、制御部２１は、前記設定値情報を複数の自動改札機１に送信して、各自動改札機１の通路設定を通路設定部１１３（図４参照）に変更させる。また、制御部２１は、前記設定値情報を駅サーバ４にも送信して、駅サーバ４の通路設定履歴格納部４４１に格納させる。

通知処理部２１２は、駅係員に通知する各種メッセージを出力して表示部２４に表示する。

［センタ装置５］
センタ装置５は、駅８を含む鉄道事業を運営する鉄道事業者が管理する中央監視装置であり、鉄道事業者が運営する全ての駅８の駅サーバ４や自動改札機１などの駅務機器を管理する。図１に示すように、センタ装置５は、無線によりネットワークＮ２に接続し、所定の通信プロトコルに従って、ネットワークＮ２を介して駅サーバ４や他の駅務機器との間でデータ通信を実行する。

［教師データ生成処理］
以下、図１０を参照して、ゲートシステム１００の教師データ生成装置４１の制御部によって実行される教師データを生成する教師データ生成処理の一例について説明する。各図において、Ｓ１１，Ｓ１２，・・・は処理手順の番号（ステップ番号）を示す。なお、本発明は、前記教師データ生成処理に含まれる一又は複数のステップを実行する教師データ生成方法の発明として捉えることができる。

図１０に示すように、ステップＳ１１において、前記制御部は、通路規制状態を取得する。例えば、前記制御部は、１０日分の午前の１０パターンの前記通路規制状態を前記通路設定履歴データから取得する。そして、前記制御部は、第１日目の午前に１０パターンのうち１つのパターンの前記通路規制状態に対応する通路規制を複数の自動改札機１に設定する。ステップＳ１１は、本発明の通路状態取得ステップの一例である。

次にステップＳ１２において、教師データ生成装置４１の制御部は、所定期間が開始したか否かを判定する。例えば、前記制御部は、現在時刻が、駅８の利用が開始する開始時刻、午前の開始時刻、又は、午後の開始時刻になったか否かを判定する。

次にステップＳ１３において、前記制御部は、前記通路規制状態の複数の自動改札機１の周辺の利用者の混雑度の検出を開始する。例えば、前記制御部は、前記通路規制状態において所定期間（午前の期間）、前記混雑度の検出処理を行う。ステップＳ１３は、本発明の混雑度検出ステップの一例である。

次にステップＳ１４において、前記制御部は、前記混雑度が前記閾値を超えたか否かを判定する。前記制御部は、前記混雑度が検出される度に判定処理を実行する。前記混雑度が前記閾値を超えた場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１５に移行する。前記混雑度が前記閾値以下の場合（Ｓ１４：ＮＯ）、処理はステップＳ１８に移行する。ステップＳ１４は、本発明の混雑判定ステップの一例である。

ステップＳ１５において、前記制御部は、時間の計測を開始する。ステップＳ１６において、前記制御部は、前記混雑度が前記閾値以下になったか否かを判定する。前記混雑度が前記閾値以下になった場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１７に移行する。ステップＳ１７において、前記制御部は、時間の計測を終了する。すなわち、前記制御部は、前記混雑度が前記閾値以下になるまで時間の計測を行う。

ステップＳ１８において、前記制御部は、前記所定期間が終了したか否かを判定する。例えば、前記制御部は、午前が終了したか否かを判定する。前記所定期間が終了すると（Ｓ１８：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１９に移行し、前記所定期間が終了しない場合（Ｓ１８：ＮＯ）、処理はステップＳ１４に戻る。

ステップＳ１９において、前記制御部は、前記混雑度の検出を終了する。次にステップＳ２０において、前記制御部は、前記混雑合計時間を算出する。例えば、前記制御部は、午前の間に前記混雑度が前記閾値を超えた時間の合計（図７の「Ｔ１」参照）を前記混雑合計時間として算出する。ステップＳ２０は、本発明の混雑時間算出ステップの一例である。

最後にステップＳ２１において、前記制御部は、ステップＳ１２において取得された１つの前記通路規制状態と、前記混雑合計時間とを関連付けた前記教師データを生成する。ここで生成された前記教師データは、例えば、図８に示す設定値情報「Ｄ１０１」及び混雑合計時間「Ｔ１０１」からなるデータである。ステップＳ２１は、本発明の教師データ生成ステップの一例である。

前記制御部は、ステップＳ１１において取得された残りの９つの前記通路規制状態のそれぞれのパターンを、第２日目から第１０日目までの各午前に各自動改札機１に設定して、上述のステップＳ１２～Ｓ２１の処理を繰り返す。また第１日目から第１０日目までの各午後についても同様に処理を行う。これにより、図８に示す教師データが生成される。

［最適通路決定処理］
次に、図１１を参照して、前記最適通路設定処理について説明する。

図１１に示すように、前記最適通路設定処理では、上述したステップＳ１１～Ｓ２１の処理が行われ、その後に、ステップＳ２２～Ｓ２の処理が行われる。教師データ生成装置４１は、前記教師データ生成処理により生成した前記教師データを学習装置４２に出力する。

学習装置４２の制御部は、前記教師データ生成処理により生成された前記教師データを用いて機械学習を行って（ステップＳ２２）、学習済みモデルを生成する（ステップＳ２３）。例えば、前記制御部は、図８に示す前記教師データを用いて、第１所定期間（午前）に対応する第１学習済みモデルを生成し、第２所定期間（午後）に対応する第２学習済みモデルを生成する。前記制御部は、生成した前記学習済みモデルを通路設定装置４３に出力する。
ステップＳ２４において、通路設定装置４３の制御部は、前記学習済みモデルを適用して任意の通路規制状態に対応する前記混雑合計時間を推定する。

ステップＳ２５において、通路設定装置４３の制御部は、前記学習済みモデルを用いて推定された複数の前記混雑合計時間のうち最短の前記混雑合計時間に対応する前記通路規制状態を最適通路規制状態に決定する。

通路設定装置４３の制御部は、決定した前記最適通路規制状態の情報（設定値情報）を、自動改札機１に送信する。各自動改札機１は、前記設定値情報が入力されると、前記設定値情報に含まれる前記通路設定値に基づいて通路設定（通路規制の内容）を変更、又は現状に維持する。

最適通路決定処理では、ステップＳ２５の処理が終了した場合に、ステップＳ１２に移行してもよい。この場合、教師データ生成処理において、教師データ生成装置４１の制御部は、複数の自動改札機１に設定された最適通路規制状態において、前記混雑度を検出し、前記混雑合計時間を算出する。すなわち、前記制御部は、前記最適通路規制状態に対応する教師データ（本発明の最適教師データの一例）を生成する（Ｓ２１）。

その後、ステップＳ２２において、学習装置４２は、前記教師データ生成処理により生成された前記教師データ及び前記最適教師データを用いて機械学習（ステップＳ２２）を行うことにより前記学習済みモデルを修正した修正学習済みモデルを生成する（ステップＳ２３）。

次に、ステップＳ２４において、通路設定装置４３の制御部は、前記修正学習済みモデルを適用して任意の通路規制状態に対応する前記混雑合計時間を推定する。

そして、ステップＳ２５において、通路設定装置４３の制御部は、前記修正学習済みモデルを用いて推定された複数の前記混雑合計時間のうち最短の前記混雑合計時間に対応する前記通路規制状態を新たな最適通路規制状態に決定する。

通路設定装置４３の制御部は、決定した前記最適通路規制状態の情報（設定値情報）を、自動改札機１に送信する。各自動改札機１は、前記設定値情報が入力されると、前記設定値情報に含まれる前記通路設定値に基づいて通路設定を変更、又は現状に維持する。

このようにして、前記教師データ生成処理及び前記最適通路決定処理を繰り返す。これにより、改札口の周辺の混雑状況に応じて、複数の自動改札機１それぞれの通路規制を最適な状態に設定することができる。

なお、上述の実施形態では、図１０及び図１１に示す教師データ生成処理及び最適通路決定処理が駅サーバ４によって実行される例について説明したが、各ステップにおける処理が駅サーバ４、自動改札機１、駅員端末装置２、センタ装置５のいずれかの制御部によって実行されてもよく、また、各装置の各制御部によって分散して実行されてもよい。

また、教師データ生成装置４１、学習装置４２、及び通路設定装置４３それぞれは、個別の情報処理装置により構成されてもよい。また教師データ生成装置４１及び学習装置４２が、駅サーバ４の外部に設置された１つの情報処理装置で構成され、通路設定装置４３が駅サーバ４で構成されてもよい。本発明のゲート設定学習システムは、教師データ生成装置４１及び学習装置４２で構成されてもよいし、さらに通路設定装置４３を含んでもよい。また、本発明のゲート設定学習システムは、ゲートシステム１００であってもよい。

また、上述の実施形態では、各自動改札機１それぞれの通行規制の通路設定が、入場専用、出場専用、入出場兼用のいずれかに設定可能な構成について説明したが、本発明はこの構成に限られない。例えば、自動改札機１が、入場専用と出場専用のいずれかに設定可能な構成、或いは、入場専用と入出場兼用のいずれかに設定可能な構成、或いは、出場専用と入出場兼用のいずれかに設定可能な構成にも本発明は適用可能である。

１：自動改札機
２：駅員端末装置
３：精算端末装置
４：駅サーバ
５：センタ装置
６：券売機
７：改札口
８：駅
９：改札通路
４１：教師データ生成装置
４２：学習装置
４３：通路設定装置
４４：記憶部
４５：通信部
９０：駅務室
１００：ゲートシステム
１１１：読取処理部
１１２：記録処理部
１１３：通路設定部
１１４：通行制御部
１１６：フラップドア駆動制御部
１１７：通知処理部
２１１：設定値生成部
２１２：通知処理部
４１１：通路状態取得部
４１２：混雑度検出部
４１３：混雑判定部
４１４：混雑時間算出部
４１５：教師データ生成部
４４１：通路設定履歴格納部
４４２：教師データ格納部

Claims

機械学習に用いられる教師データを生成する教師データ生成装置であって、
複数のゲート装置それぞれの通路規制状態を取得する通路状態取得部と、
前記通路状態取得部により取得される前記通路規制状態の前記複数のゲート装置の周辺の利用者の混雑度を検出する混雑度検出部と、
前記混雑度検出部により検出される前記混雑度が閾値を超えるか否かを判定する混雑判定部と、
所定期間のうち前記混雑度が前記閾値を超える時間の合計を示す混雑合計時間を算出する混雑時間算出部と、
前記通路状態取得部により取得される前記通路規制状態と、前記混雑時間算出部により算出される前記混雑合計時間とを関連付けた前記教師データを生成する教師データ生成部と、
を備える教師データ生成装置。
前記混雑度検出部は、前記複数のゲート装置の周辺の利用者の人数又は密度を検出し、
前記混雑判定部は、前記混雑度検出部により検出される前記人数又は前記密度が前記閾値を超えるか否かを判定する、
請求項１に記載の教師データ生成装置。
前記混雑時間算出部は、前記所定期間において、前記混雑判定部により前記混雑度が前記閾値を超えると判定された場合に前記混雑度が前記閾値以下になるまでの所要時間の合計を、前記混雑合計時間として算出する、
請求項１又は２に記載の教師データ生成装置。
前記所定期間は、第１所定期間及び第２所定期間を含み、
前記通路状態取得部は、前記第１所定期間に対応する第１通路規制状態と、前記第２所定期間に対応する第２通路規制状態とを取得し、
前記混雑度検出部は、前記第１所定期間に対応する第１混雑度と、前記第２所定期間に対応する第２混雑度とを検出し、
前記混雑判定部は、前記混雑度検出部により検出される前記第１混雑度が第１閾値を超えるか否かを判定し、前記混雑度検出部により検出される前記第２混雑度が第２閾値を超えるか否かを判定し、
前記混雑時間算出部は、前記第１混雑度が前記第１閾値を超える時間の合計を示す第１混雑合計時間と、前記第２混雑度が前記第２閾値を超える時間の合計を示す第２混雑合計時間とを算出し、
前記教師データ生成部は、前記通路状態取得部により取得される前記第１通路規制状態と、前記混雑時間算出部により算出される前記第１混雑合計時間とを関連付けた第１教師データと、前記通路状態取得部により取得される前記第２通路規制状態と、前記混雑時間算出部により算出される前記第２混雑合計時間とを関連付けた第２教師データとを生成する、
請求項１から３のいずれかに記載の教師データ生成装置。
前記第１所定期間は、一日のうちの午前を含む期間であり、前記第２所定期間は、一日のうちの午後を含む期間である、
請求項４に記載の教師データ生成装置。
前記第１閾値及び前記第２閾値は、互いに異なる値に設定される、
請求項４又は５に記載の教師データ生成装置。
前記通路状態取得部は、所定の複数パターンの前記通路規制状態を取得し、
前記混雑度検出部は、前記複数パターンそれぞれの前記通路規制状態に対応する前記混雑度を検出し、
前記混雑時間算出部は、前記複数パターンそれぞれの前記通路規制状態に対応する前記混雑合計時間を算出し、
前記教師データ生成部は、前記複数パターンそれぞれの前記通路規制状態に対応する前記教師データを生成する、
請求項１から６のいずれかに記載の教師データ生成装置。
前記通路規制状態は、前記ゲート装置の通路に対して一方向のみの通行を許可する第１状態、前記ゲート装置の通路に対して他方向のみの通行を許可する第２状態、及び、前記ゲート装置の通路に対して両方向の通行を許可する第３状態のいずれか一つである、
請求項１から７のいずれかに記載の教師データ生成装置。
前記ゲート装置は、鉄道の駅の改札口に設置され、前記第１状態、前記第２状態、及び前記第３状態のいずれか一つに設定される自動改札機である、
請求項８に記載の教師データ生成装置。
請求項１から９のいずれかに記載の教師データ生成装置と、
前記教師データ生成装置により生成される前記教師データを用いて機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成する学習装置と、
を備えるゲート設定学習システム。
前記学習装置は、任意の前記通路規制状態に対応する前記混雑合計時間を推定する前記学習済みモデルを生成する、
請求項１０に記載のゲート設定学習システム。
前記学習装置により生成される前記学習済みモデルを用いて推定された複数の前記混雑合計時間のうち最短の前記混雑合計時間に対応する前記通路規制状態を最適通路規制状態に決定する通路設定装置をさらに備える、
請求項１１に記載のゲート設定学習システム。
前記教師データ生成装置は、さらに、前記通路設定装置により決定された前記最適通路規制状態に対応する最適教師データを生成し、
前記学習装置は、前記教師データ生成装置により生成される前記教師データ及び前記最適教師データを用いて機械学習を行うことにより前記学習済みモデルを修正した修正学習済みモデルを生成する、
請求項１２に記載のゲート設定学習システム。
前記通路設定装置は、前記学習装置により生成される前記修正学習済みモデルを用いて推定された複数の前記混雑合計時間のうち最短の前記混雑合計時間に対応する前記通路規制状態を新たな前記最適通路規制状態に決定する、
請求項１３に記載のゲート設定学習システム。
機械学習に用いられる教師データを生成する教師データ生成方法であって、
複数のゲート装置それぞれの通路規制状態を取得する通路状態取得ステップと、
前記通路状態取得ステップにより取得される前記通路規制状態の前記複数のゲート装置の周辺の利用者の混雑度を検出する混雑度検出ステップと、
前記混雑度検出ステップにより検出される前記混雑度が閾値を超えるか否かを判定する混雑判定ステップと、
所定期間のうち前記混雑度が前記閾値を超える時間の合計を示す混雑合計時間を算出する混雑時間算出ステップと、
前記通路状態取得ステップにより取得される前記通路規制状態と、前記混雑時間算出ステップにより算出される前記混雑合計時間とを関連付けた前記教師データを生成する教師データ生成ステップと、
を一又は複数のプロセッサーにより実行する教師データ生成方法。
機械学習に用いられる教師データを生成する教師データ生成プログラムであって、
複数のゲート装置それぞれの通路規制状態を取得する通路状態取得ステップと、
前記通路状態取得ステップにより取得される前記通路規制状態の前記複数のゲート装置の周辺の利用者の混雑度を検出する混雑度検出ステップと、
前記混雑度検出ステップにより検出される前記混雑度が閾値を超えるか否かを判定する混雑判定ステップと、
所定期間のうち前記混雑度が前記閾値を超える時間の合計を示す混雑合計時間を算出する混雑時間算出ステップと、
前記通路状態取得ステップにより取得される前記通路規制状態と、前記混雑時間算出ステップにより算出される前記混雑合計時間とを関連付けた前記教師データを生成する教師データ生成ステップと、
を一又は複数のプロセッサーに実行させるための教師データ生成プログラム。