JP2007249277A - 車両混雑状況予測システム及び方法、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】列車の各車両の混雑率を予測して混雑度の平均化を図る。
【解決手段】集計サーバ１０は、駅の入場側改札機１００で読み出した降車駅から各降車駅でおりる乗客の人数を演算する。処理サーバ２０は、降車駅毎に異なる各車両への乗車比率の統計データに基づいて、各列車の混雑率を予測する。配信サーバ３０は、駅構内の電光掲示板７０に各車両の混雑率を掲示すると共に、利用者の求めに応じて車両毎の混雑率のデータを送信する。これによって、各車両の混雑率の平均化を図る。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両混雑状況予測システム及び方法、プログラムに関し、更に詳しくは、電車の利用者に対して、車両毎の混雑度の状況を、リアルタイムに提供できる車両混雑状況予測システム及び方法、並びに、そのようなシステムのためのプログラムに関する。

都市部における通勤通学時の電車の混雑は大きな問題となっている。乗客の多くは、自身が降車する駅の出口や階段の近くに停車する車両に、自然と乗車する傾向があり、車両ごとに混雑状況も異なるのが現状である。また、初めての土地で電車を利用する場合に、どの車両が空いているかを知る術がなく、混雑した車両に乗り合わせてしまうことがある。乗客が予め車両ごとの混雑状況を知ることができれば、各車両の乗客数が平滑化され、ラッシュ時などの混雑が緩和されると考えられる。

車両の混雑度を検出する方法として、従来は車両内や駅ホームに新たな装置を追加する方法が提案されている。特許文献１には、赤外線センサを車両の出入口に設置することによって、通過人数を測定する方法が記載されている。特許文献２には、車両の吊り革に人体の接触を感知するセンサを設けることによって、車両の混雑状況を類推する方法が記載されている。また、特許文献３には、乗車券に無線通信機能を持たせて乗車データを送信し、車両内や駅ホーム内に設置したセンサによって、その乗車データを読み取り、車両混雑状況を類推する方法が提案されている。

しかし、上記従来の方法では、車両の混雑状況把握のため、センサを駅や車両内に新たに設置する必要があり、また、乗車券、回数券、定期券等の乗車券媒体の情報を読み取る場合には、乗車券媒体にも通信機能をもたせる必要がある。このため、実現には莫大な設備投資が必要となるという問題があった。さらには、これら従来の方法では、その時々の車両混雑状況を提供するのみであり、利用者が、比較的空いている車両を選んで乗車しても、その次の駅では他の車両と混雑状況が逆転する場合があり得るという問題もあった。

特開平７−１６７９６３号公報 特開平１０−２９７４９２号公報 特開平８−１６７０５８号公報 特開２００２−１９３１０３号公報

特許文献４には、車両混雑度の予測に際して、自動改札機を通過した利用者の単位時間当たりの人数と、行き先のデータを集計する列車運行管理システムが記載されている。しかし、この公報に記載の列車運行管理システムでは、その混雑の状況に応じて車両を増発する旨は記載されているものの、車両毎の混雑状況を予測する旨については記載がない。

本発明は、上記従来の車両混雑状況検出方法の問題に鑑み、少ない設備投資で車両毎の混雑度の推定が可能であり、また、その時点の車両毎の混雑状況ばかりではなく、次の時点における車両毎の混雑状況の予測も可能とする、車両混雑状況予測システム及び方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の車両混雑率予測システムは、各駅の入場側の自動改札機を通過する乗車券から、自動改札機が読み出した降車駅を含むデータを受信し、各降車駅で降車する人数を降車駅毎に集計する集計装置と、
乗車券の降車駅と、該降車駅を指定する乗車券を持つ利用者が各車両に乗り込む乗車比率とを対応付けた統計データを記憶した記憶装置を参照し、自動改札機を通過した利用者が乗車する車両を予測し、該予測に基づいて各車両に乗車する人数及び降車する人数を演算する手段と、該手段で演算された人数を集計して各車両毎の混雑率を計算する手段とを有する演算処理装置とを備えることを特徴とする。

また、本発明の車両混雑率予測方法は、列車の車両毎の混雑率を予測する方法であって、
各駅の入場側の自動改札機を通過する乗車券から、自動改札機が読み出した降車駅を含むデータを受信し、各降車駅で降車する人数を降車駅毎に集計するステップと、
乗車券の降車駅と、該降車駅を指定する乗車券を持つ利用者が各車両に乗り込む乗車比率とを対応付けた統計データを記憶した記憶装置を参照し、自動改札機を通過した利用者が乗車する車両を予測し、該予測に基づいて各車両に乗車する人数及び降車する人数を演算するステップと、
前記演算ステップで演算された人数を集計して各車両毎の混雑率を計算するステップとを有することを特徴とする。

更に、本発明のプログラムは、列車の車両毎の混雑率を予測するコンピュータのためのプログラムであって、前記コンピュータに、
各駅の入場側の自動改札機を通過する乗車券から、自動改札機が読み出した降車駅を含むデータを受信し、各降車駅で降車する人数を降車駅毎に集計するステップと、
乗車券の降車駅と、該降車駅を指定する乗車券を持つ利用者が各車両に乗り込む乗車比率とを対応付けた統計データを記憶した記憶装置を参照し、自動改札機を通過した利用者が乗車する車両を予測し、該予測に基づいて各車両に乗車する人数及び降車する人数を演算するステップと、
前記演算ステップで演算された人数を集計して各車両毎の混雑率を計算するステップとを実行させることを特徴とする。

本発明の車両混雑状況予測システム及び方法、プログラムでは、改札機で読み取った乗車券情報を使用し、予め調査した統計データに基づいて、車両の混雑状況を予測する。このため、駅毎や車両毎にセンサを設置する必要がなく、乗車券等にデータ送信機能を持たせる必要もないため、従来の方法より安価に混雑状況予測システムを実現することが可能となる。また、車両の混雑状況に影響を及ぼすデータを各駅で収集することにより、現在の車両の混雑状況の予測ばかりではなく、次の時点における混雑状況の予測が可能になる。なお、本発明で使用する用語「乗車券」には、通常の切符乗車券の他に、回数券や定期券、記憶媒体など、行き先が記載された各種の乗車券媒体が含まれる。

本発明の車両混雑状況予測システムで予測した車両混雑状況は、インターネットを介して利用者の携帯端末や駅構内の電光掲示板などに予測した結果を送信することが好ましい。また、利用者が乗車する駅より先の駅で、改札を通過した人を計測し、混雑状況を随時更新することで、数駅先までの混雑状況を利用者が知ることが可能となる。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る車両混雑状況予測システムの構成を示すブロック図である。図１において、本実施形態に係る車両混雑状況予測システムは、各駅の入場側改札口に設置される改札機（自動改札機）１００と、集計サーバ１０、処理サーバ２０、配信サーバ３０、利用者が保有するコンピュータ（ＰＣ）４０や携帯電話６０、駅構内の電光掲示板７０、インターネット８０などの有線ネットワーク、及び、無線中継局５０などを含む移動通信ネットワークから構成される。

集計サーバ１０は、各駅の改札機１００が読み取った乗車券媒体の情報を、逐次集計する。集計する情報は、改札機１００を通った人数、定期券や切符から読み取った降車駅の情報である。集計サーバ１０は、集計したデータを時間単位で処理サーバ２０に送信する。処理サーバ２０は、集計サーバ１０から受け取った集計情報と統計データとを利用して、今後の乗車状況を予測する。始めに、降車駅の情報からどの電車に乗るかを予測する。例えば、直近の電車について、その始発駅と終着駅の間の停車駅に当該駅が含まれるかどうかで、その電車に乗るか乗らないかを判定する。これによって、その駅からその列車（電車）に乗る人数を予測する。

処理サーバ２０は、ある電車の当該駅での乗車人数が決まったら、統計データに基づいて車両ごとに乗り込む人数を算出する。例えば、図６に示すような、降車駅に基づいて乗り込む車両の割合を示す乗車比率を求め、これを統計データとして採用する。この場合には、降車駅の情報により、上記で予測した乗車人数を各車両に比率で割り振っていく。また、降車駅でもこの比率で差し引いていく。統計データは、該当する車両の乗客数を、一定期間中にサンプリングを取って、それに基づいた経験値を用いる。なお、降車駅のみではなく、乗車駅及び降車駅の双方を勘案した車両毎の乗車比率を統計データとしてもよい。この場合には、更に正確な乗車比率が得られる。

配信サーバ３０は、利用者の携帯電話（携帯端末）６０からのアクセスを受付け、処理サーバ２０のデータから車両ごとの混雑率（混雑状況）の予測結果を返信する。また、駅構内の電光掲示板７０に車両毎の混雑状況を表示する。

図１の混雑状況予測システムは、以下のように動作する。始めに、利用者と配信サーバ３０のやり取りを説明する。ステップ１で、利用者は、図２に示すように、携帯端末やコンピュータ（ＰＣ）の検索画面から、乗車駅、到着駅及び出発時間を含む情報を入力し、配信サーバ３０にアクセスする。ステップ２で、配信サーバ３０は、利用者からのアクセスに対して、処理サーバ２０にて算出した該当電車の車両ごとの混雑率（混雑状況）情報をまとめ、利用者の携帯電話６０やＰＣ４０に回答する。この混雑度情報には、例えば図３のように、車両毎に、始発駅から、利用者が利用する乗車駅、途中の停車駅、及び、到着駅までの予測混雑率が含まれる。

次に、集計サーバ１０、及び、処理サーバ２０の処理手順を説明する。ステップ１で、集計サーバ１０は、改札機１００で読み取った乗車券媒体の情報を、逐一集計する。ステップ２で、集計サーバ１０は、集計したデータを一定の時間毎に処理サーバ２０に送信する。集計サーバ１０が処理サーバに送信するデータは、図４に示すように、例えば１０分単位毎に、各駅の改札を通過した人数と、その改札を通過した乗客の降車駅及びその人数とを示すリストである。図４の例は、Ｂ駅の例について示している。

ステップ３で、処理サーバ２０は、集計サーバ１０からの情報と統計データとに基づいて、車両毎の乗車人数及び降車人数を算出する。図５は算出したデータを、また、図６は算出に使用する統計データを示す。図６の統計データは、利用者が降車駅毎にどの車両に乗り込む比率を示す、各車両の乗車比率を示している。例えば、Ｂ駅で降車する人の１０%が車両１に乗車し、２０％が車両２に乗車することを示している。統計データは、車両ごとに乗り込む利用者の数を一定期間サンプリングすることによって得られる。図５の算出結果は、図４に示す集計データと、図６に示す統計データとを用いて予測した各駅毎の乗車客数と降車客数から、各駅の混雑率を予測した結果を示している。

上記実施形態の車両混雑状況予測システムでは、第１の利点として、従来から使用されている自動改札機を利用することである。また、改札機から読み取った情報と統計データとを利用して乗車状況を予測するので、従来のシステムとは異なり、駅や車両へのセンサ等の付加設備を必要としないため、設備コストが少なくて済む。更に、乗車券には、既存の切符や定期券が使用できるため、安価に車両混雑状況を提供することが可能である。

上記実施形態では、更に、乗車駅よりも先の駅までの混雑率の予測が可能という第２の利点もある。つまり、乗車人数が分かれば、統計データに基づいて各車両に乗車する人数が予測できるので、数駅先までの車両混雑状況を予測して提供することが可能である。

以上のように、上記実施形態では、乗車券情報を用いることにより、従来提案されている方法より安価なコストで車両混雑状況の提供を可能とし、かつ数駅先までの乗降車人数を踏まえた混雑状況の提供を可能にするという効果を奏する。

なお、近年は、乗車駅の改札機では、初乗りの料金を徴収し、降車駅の改札機で乗車料金の精算を行う乗車券媒体が知られている。このような乗車券媒体の場合には、処理サーバは、出場側の改札機で得られたデータで、車両毎の降車人数を演算することが好ましい。つまり、出場側の改札機で得られたデータから、乗車駅及び降車駅が得られるので、その降車駅に基づいて定められた乗車率に従って、各車両の混雑率を演算する。

以上、本発明をその好適な実施態様に基づいて説明したが、本発明の車両混雑率予測システム及び方法、プログラムは、上記実施態様の構成にのみ限定されるものではなく、上記実施態様の構成から種々の修正及び変更を施したものも、本発明の範囲に含まれる。また、本発明の好適な態様として記載した各構成や実施形態で記載した各構成については、本発明の必須の構成と共に用いることが好ましいが、単独であっても有益な効果を奏する構成については、必ずしも本発明の必須の構成として説明した全ての構成と共に用いる必要はない。

本発明の一実施形態に係る車両混雑率予測システムのブロック図。 利用者端末の検索画面の例示。 利用者端末の検索結果画面の例示。 集計サーバによって集計された集計画面の例示。 処理サーバによって得られた混雑状況を示す画面の例示。 車両混雑率を演算するために利用する統計データの例示。

符号の説明

１０：集計サーバ
２０：処理サーバ
３０：配信サーバ
４０：ＰＣ
５０：無線中継局
６０：携帯電話
７０：電光掲示板
８０：インターネット
１００：自動改札機

Claims (7)

1. 各駅の入場側の自動改札機を通過する乗車券から、自動改札機が読み出した降車駅を含むデータを受信し、各降車駅で降車する人数を降車駅毎に集計する集計装置と、
   乗車券の降車駅と、該降車駅を指定する乗車券を持つ利用者が各車両に乗り込む乗車比率とを対応付けた統計データを記憶した記憶装置を参照し、自動改札機を通過した利用者が乗車する車両を予測し、該予測に基づいて各車両に乗車する人数及び降車する人数を演算する手段と、該手段で演算された人数を集計して各車両毎の混雑率を計算する手段とを有する演算処理装置とを備えることを特徴とする車両混雑率予測システム。
2. 利用者から少なくとも乗車駅及び乗車予定時刻に関する情報を受信し、前記車両毎の混雑率に関する情報を配信する配信装置を更に備える、請求項１に記載の車両混雑率予測システム。
3. 駅構内の表示装置に向けて、間欠的に前記車両毎の混雑率を送信する送信装置を更に備える、請求項１又は２に記載の車両混雑率予測システム。
4. 列車の車両毎の混雑率を予測する方法であって、
   各駅の入場側の自動改札機を通過する乗車券から、自動改札機が読み出した降車駅を含むデータを受信し、各降車駅で降車する人数を降車駅毎に集計するステップと、
   乗車券の降車駅と、該降車駅を指定する乗車券を持つ利用者が各車両に乗り込む乗車比率とを対応付けた統計データを記憶した記憶装置を参照し、自動改札機を通過した利用者が乗車する車両を予測し、該予測に基づいて各車両に乗車する人数及び降車する人数を演算するステップと、
   前記演算ステップで演算された人数を集計して各車両毎の混雑率を計算するステップとを有することを特徴とする車両混雑率予測方法。
5. 利用者の携帯端末から少なくとも乗車駅及び乗車予定時刻に関する情報を受信するステップと、前記車両毎の混雑率に関する情報を前記携帯端末に配信するステップとを更に有する、請求項４に記載の車両混雑率予測方法。
6. 駅構内の表示装置に向けて、間欠的に前記車両毎の混雑率を送信するステップを更に有する、請求項４又は５に記載の車両混雑率予測方法。
7. 列車の車両毎の混雑率を予測するコンピュータのためのプログラムであって、前記コンピュータに、
   各駅の入場側の自動改札機を通過する乗車券から、自動改札機が読み出した降車駅を含むデータを受信し、各降車駅で降車する人数を降車駅毎に集計するステップと、
   乗車券の降車駅と、該降車駅を指定する乗車券を持つ利用者が各車両に乗り込む乗車比率とを対応付けた統計データを記憶した記憶装置を参照し、自動改札機を通過した利用者が乗車する車両を予測し、該予測に基づいて各車両に乗車する人数及び降車する人数を演算するステップと、
   前記演算ステップで演算された人数を集計して各車両毎の混雑率を計算するステップとを実行させることを特徴とするプログラム。

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