特開 2021-165958 予測装置および予測方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】特開2021-165958(P2021-165958A)

(43)【公開日】2021年10月14日

(54)【発明の名称】予測装置および予測方法

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/00 20060101AFI20210917BHJP

   G08G 1/13 20060101ALI20210917BHJP

   G06Q 10/04 20120101ALI20210917BHJP

   G06Q 50/30 20120101ALI20210917BHJP

【ＦＩ】

   G08G1/00 D

   G08G1/13

   G06Q10/04

   G06Q50/30

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

【全頁数】15

(21)【出願番号】特願2020-69241(P2020-69241)

(22)【出願日】2020年4月7日

(71)【出願人】

【識別番号】000237592

【氏名又は名称】株式会社デンソーテン

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】特許業務法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】小野 紘平

【テーマコード（参考）】

5H181

5L049

【Ｆターム（参考）】

5H181AA06

5H181AA14

5H181AA16

5H181BB04

5H181BB05

5H181EE05

5H181EE12

5H181EE15

5H181FF01

5H181FF03

5H181FF12

5H181FF13

5H181MA02

5H181MA07

5H181MA22

5L049AA04

5L049CC42

(57)【要約】

【課題】代替輸送手段の需給に関する適切な予測情報を提供するための予測装置および予測方法を提供すること。
【解決手段】実施形態に係る予測装置は、予測部と、提供部とを備える。予測部は、公共交通機関の運行計画に変更が生じる可能性がある場合に、少なくとも任意の場所における任意の時刻の代替輸送車両の配車可能台数を予測する。提供部は、上記運行計画を決定する装置に対し、予測部によって予測された配車可能台数を含む予測結果を提供する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

公共交通機関の運行計画に変更が生じる可能性がある場合に、少なくとも任意の場所における任意の時刻の代替輸送車両の配車可能台数を予測する予測部と、
前記運行計画を決定する装置に対し、前記予測部によって予測された配車可能台数を含む予測結果を提供する提供部と
を備えることを特徴とする予測装置。

【請求項2】

前記公共交通機関は鉄道またはバスであり、前記代替輸送車両はタクシーであって、
前記予測部は、
前記タクシーの現在の位置情報および過去の位置情報の少なくともいずれかに基づいて前記配車可能台数を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。

【請求項3】

前記予測部は、
前記装置から指定される特定の候補駅における特定の時刻での前記タクシーの配車可能地点および該配車可能地点ごとの前記配車可能台数を予測する
ことを特徴とする請求項２に記載の予測装置。

【請求項4】

前記予測部は、
前記特定の候補駅またはバスターミナルにおける特定の列車またはバスの停車時刻に対し、当該特定の候補駅のホームまたはバスターミナルの乗降場所から前記配車可能地点までの平均移動時間を加算した時刻を前記特定の時刻とした前記配車可能地点ごとの前記配車可能台数を予測する
ことを特徴とする請求項３に記載の予測装置。

【請求項5】

前記予測部は、
前記特定の候補駅またはバスターミナルの周辺に関する交通情報、および、気象情報の少なくともいずれかに基づいて、前記配車可能地点における配車の可否および前記配車可能台数を予測する
ことを特徴とする請求項３または４に記載の予測装置。

【請求項6】

前記予測結果は、前記タクシーの平均待ち時間および待ち行列の解消時間の少なくともいずれかを含み、
前記予測部は、
前記装置から通知される列車の乗客数および降車率に基づいて前記平均待ち時間および前記解消時間を予測する
ことを特徴とする請求項２〜５のいずれか一つに記載の予測装置。

【請求項7】

前記代替輸送車両は、宿泊可能な装備を有するキャビンモジュールである
ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。

【請求項8】

公共交通機関の運行計画に変更が生じる可能性がある場合に、少なくとも任意の場所における任意の時刻の代替輸送車両の配車可能台数を予測する予測工程と、
前記運行計画を決定する装置に対し、前記予測工程において予測された配車可能台数を含む予測結果を提供する提供工程と
を含むことを特徴とする予測方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

開示の実施形態は、予測装置および予測方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、タクシー利用者の需要予測情報に基づいてタクシーを適切に配車するための支援システムが提案されている（たとえば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１９−０９１２７４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来技術は、公共交通機関の運行計画に緊急の変更が生じる可能性がある場合であっても、タクシーの需給に関する適切な予測情報を提供するうえで、さらなる改善の余地がある。

【0005】

たとえば、台風接近時や地震発生時等の非常時には、鉄道等の公共交通機関の運行計画が変更されることがある。かかる場合に、たとえば鉄道が運休されると、代替輸送手段としてタクシーに人が集中するが、鉄道の運行が止められる駅によっては、その駅を中心に稼働するタクシーの台数が十分でなく、多くの人を長時間待たせるといった事態を招くことがある。

【0006】

なお、かかる課題は、タクシーに限らず、公共交通機関の代替輸送手段となりうるすべての車両に共通する課題である。

【0007】

実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、代替輸送車両の需給に関する適切な予測情報を提供するための予測装置および予測方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

実施形態の一態様に係る予測装置は、予測部と、提供部とを備える。前記予測部は、公共交通機関の運行計画に変更が生じる可能性がある場合に、少なくとも任意の場所における任意の時刻の代替輸送車両の配車可能台数を予測する。前記提供部は、前記運行計画を決定する装置に対し、前記予測部によって予測された配車可能台数を含む予測結果を提供する。

【発明の効果】

【0009】

実施形態の一態様によれば、代替輸送手段の需給に関する適切な予測情報を提供するための予測装置および予測方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】図１は、実施形態に係る予測方法の一例の概要説明図である。

【図2】図２は、実施形態に係るタクシー需給予測システムの第１構成例を示すブロック図である。

【図3】図３は、実施形態に係るタクシー需給予測システムの第２構成例を示すブロック図である。

【図4】図４は、駅情報の一例を示す図である。

【図5】図５は、予測依頼電文の一例を示す図である。

【図6】図６は、予測結果電文の一例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態に係るタクシー需給予測システムの処理シーケンスの一例を示す図である。

【図8】図８は、変形例の説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、添付図面を参照して、本願の開示する予測装置および予測方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

【0012】

また、以下では、運行計画に緊急の変更が生じる可能性がある公共交通機関が鉄道であり、かかる公共交通機関の代替輸送車両がタクシーであり、実施形態に係る予測装置が、タクシー需給予測装置１０である場合を例に挙げて説明を行う。

【0013】

まず、実施形態に係る予測方法の概要について、図１を用いて説明する。図１は、実施形態に係る予測方法の一例の概要説明図である。なお、図１では、実施形態に係る予測方法を適用したタクシー需給予測システム１を例に挙げて説明を行う。

【0014】

図１に示すように、実施形態に係るタクシー需給予測システム１は、タクシー配車システム２と、鉄道運行システム３と、交通情報提供システム４と、気象情報提供システム５と、タクシー需給予測装置１０とを含む。

【0015】

タクシー配車システム２は、タクシー会社等により運営されるシステムであり、タクシー配車管理装置２０を含む。鉄道運行システム３は、鉄道会社等により運営されるシステムであり、鉄道運行管理装置３０を含む。交通情報提供システム４は、公益法人や一般事業者等が運営する交通情報を提供するシステムである。気象情報提供システム５は、気象庁や一般事業者等が運営する気象情報を提供するシステムである。

【0016】

タクシー需給予測装置１０は、たとえばインターネットや電話回線網等のネットワークＮを介して鉄道運行管理装置３０から送信される予測依頼に基づいてタクシーの位置情報を含む各種情報を取得し、特定の駅における特定時刻のタクシーの配車可能台数を予測する装置である。また、タクシー需給予測装置１０は、予測した予測結果を鉄道運行管理装置３０へ提供する。予測結果は、配車可能台数を含む。

【0017】

かかるタクシー需給予測システム１は、たとえば台風接近時や地震発生時等の非常時に、鉄道の運行計画が緊急に変更される可能性がある場合において、鉄道運行システム３の意思決定を支援するうえで有用となる。

【0018】

具体的には、図１に示すように、まず鉄道運行システム３において、鉄道の運行計画が変更される可能性がある場合に、鉄道運行管理装置３０が、ネットワークＮを介して予測依頼をタクシー需給予測装置１０へ送信する（ステップＳ１）。

【0019】

かかる予測依頼は、たとえば運行停止を計画している場合の、１以上の運行停止候補駅と、かかる候補駅において停車する１以上の列車の停車時刻等を含む。かかる予測依頼の具体例については、図５を用いた説明で後述する。

【0020】

予測依頼を受けたタクシー需給予測装置１０は、かかる予測依頼に応じて各種情報を取得する（ステップＳ２）。各種情報は、たとえばタクシー配車システム２からネットワークＮを介して送信されるタクシーの位置情報を含む（ステップＳ２−１）。かかるタクシーの位置情報は、現在の位置情報および過去の位置情報の少なくともいずれかを含む。

【0021】

また、ステップＳ２の各種情報は、たとえば交通情報提供システム４からネットワークＮを介して送信される、渋滞状況等を示す交通情報を含む（ステップＳ２−２）。かかる交通情報は、現在の交通情報および過去の交通情報の少なくともいずれかを含む。

【0022】

また、ステップＳ２の各種情報は、たとえば気象情報提供システム５からネットワークＮを介して送信される気象情報を含む（ステップＳ２−３）。かかる気象情報は、現在の気象情報および今後の気象情報の少なくともいずれかを含む。

【0023】

そして、タクシー需給予測装置１０は、これら取得した各種情報に基づいて、特定の駅における特定時刻のタクシーの配車可能台数を予測する（ステップＳ３）。そのうえで、タクシー需給予測装置１０は、予測した配車可能台数を含む、タクシーの配車に関する予測結果を鉄道運行管理装置３０へ送信する（ステップＳ４）。

【0024】

かかる予測結果は、各候補駅における配車可能地点や平均待ち時間、待ち行列の解消時間等を含む。予測結果の具体例については、図６を用いた説明で後述する。

【0025】

そして、鉄道運行管理装置３０は、タクシー需給予測装置１０から取得した予測結果に基づき、鉄道の運行計画の変更に関する意思決定を行う。たとえば、鉄道運行管理装置３０は、予測結果に基づいて最もタクシーの待ち時間が短い候補駅において列車を運行停止させる。なお、かかる意思決定の内容は、タクシー需給予測装置１０やタクシー配車管理装置２０へ通知され、たとえばタクシー配車管理装置２０は、通知の内容に応じてタクシーを配車する。

【0026】

このように、実施形態に係る予測方法では、タクシー需給予測装置１０が、鉄道の運行計画に変更が生じる可能性がある場合に、任意の候補駅における任意の時刻のタクシーの配車可能台数を予測し、運行計画を決定する鉄道運行管理装置３０に対し、予測した予測結果を提供することとした。

【0027】

したがって、実施形態に係る予測方法によれば、タクシーの需給に関する適切な予測情報を提供することができる。

【0028】

以下、上述した実施形態に係る予測方法を適用したタクシー需給予測システム１の構成例について、より具体的に説明する。

【0029】

図２は、実施形態に係るタクシー需給予測システム１の第１構成例を示すブロック図である。また、図３は、実施形態に係るタクシー需給予測システム１の第２構成例を示すブロック図である。なお、図２および図３では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。

【0030】

換言すれば、図２および図３に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。

【0031】

また、図２および図３を用いた説明では、既に説明済みの構成要素については、説明を簡略するか、説明を省略する場合がある。

【0032】

既に述べたが、図２に示すように、実施形態に係るタクシー需給予測システム１は、タクシー配車システム２と、鉄道運行システム３と、交通情報提供システム４と、気象情報提供システム５と、タクシー需給予測装置１０とを含む。

【0033】

まず、タクシー需給予測装置１０から説明する。タクシー需給予測装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。

【0034】

通信部１１は、たとえば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、各システム２，３，４，５との間で情報の送受信を行う。

【0035】

なお、通信部１１は、たとえばタクシー配車システム２に含まれる各タクシーと携帯電話回線網等を介して直接に情報（現在の位置情報等）の送受信を行うことも可能である。

【0036】

記憶部１２は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図２の例では、駅情報１２ａと、履歴情報１２ｂとを記憶する。

【0037】

駅情報１２ａは、鉄道の各駅に関する情報である。ここで、駅情報１２ａの一例について図４を用いて説明しておく。図４は、駅情報１２ａの一例を示す図である。

【0038】

図４に示すように、駅情報１２ａは、たとえば「駅名」項目と、「配車可能地点」項目と、「平均移動時間」項目と、「接続交通機関」項目と、「タクシー乗車率」項目とを含む。

【0039】

「駅名」項目は、駅名といった、駅情報１２ａにおける各レコードの識別子が格納される。「配車可能地点」項目は、各駅におけるタクシーの配車可能地点が格納される項目であり、「平均移動時間」項目を含む。「平均移動時間」項目は、各配車可能地点への駅ホームからの平均移動時間が格納される。なお、図中の「ＢＴ」はバスターミナルであり、たとえばバスが運行していなければかかるバスターミナルもタクシーの配車可能地点となりうることを表している。配車可能地点がＢＴである場合、「平均移動時間」項目は、各配車可能地点へのバスターミナルの乗降場所からの平均移動時間が格納される。

【0040】

「接続交通機関」は、各駅に接続されている交通機関が格納される。「タクシー乗車率」項目は、各駅におけるタクシー乗車率が格納される。タクシー需給予測装置１０は、鉄道運行管理装置３０から予測依頼を取得した場合に、後述する予測部１３ｂが、予測依頼に含まれる各候補駅に関する情報についてかかる駅情報１２ａを参照する。

【0041】

図２の説明に戻る。履歴情報１２ｂは、過去の予測処理に各種情報や、予測結果の履歴に関する情報である。後述する予測部１３ｂは、予測処理を実行する際に、かかる履歴情報１２ｂを参照する。

【0042】

制御部１３は、コントローラ（controller）であり、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、タクシー需給予測装置１０内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３は、たとえば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現することができる。

【0043】

制御部１３は、取得部１３ａと、予測部１３ｂと、提供部１３ｃとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

【0044】

取得部１３ａは、通信部１１を介して、鉄道運行管理装置３０から送信された予測依頼を取得する。ここで、予測依頼電文の一例について図５を用いて説明しておく。図５は、予測依頼電文の一例を示す図である。

【0045】

図５に示すように、鉄道運行管理装置３０から送信される予測依頼電文は、たとえば「依頼日時」項目と、「候補駅」項目と、「列車情報」項目とを含む。「依頼日時」項目は、依頼日時が格納される。「候補駅」項目は、たとえば運行停止が検討されている各候補駅の識別子が格納される。

【0046】

「列車情報」項目は、たとえば運行停止が検討されている各列車の列車に関する情報が格納される項目であり、たとえば「番号」項目と、「種別」項目と、「停車時刻」項目と、「現在乗客数」項目と、「過去降車率」項目とを含む。「列車情報」項目は、「現在乗客数」項目の代わりに「現在乗車率」項目を有してもよい。また、「列車情報」項目は、「過去降車率」項目の代わりに「過去降車数」項目を有してもよい。

【0047】

「番号」項目は、各列車の識別番号が格納される。「種別」項目は、「特急」や「快速」、「普通」といった各列車の種別が格納される。なお、図示しないが、「新幹線」等が含まれてもよい。「停車時刻」項目は、各列車の各候補駅における停車予定時刻が格納される。「現在乗客数」項目は、各列車の現在の乗客数の予測値が格納される。かかる予測値は、たとえば始発駅および途中駅におけるＩＣ（Integrated Circuit）カード乗車券の利用状況等に基づいて算出可能である。「過去降車率」は、各列車の各候補駅における過去の降車率が格納される。

【0048】

図２の説明に戻る。また、取得部１３ａは、予測依頼に応じて、タクシー配車管理装置２０、交通情報提供システム４および気象情報提供システム５から送信された各種情報を取得する。

【0049】

取得部１３ａは、たとえばタクシー配車管理装置２０から、タクシーの位置情報を取得する。このとき、取得部１３ａは、たとえばタクシー配車管理装置２０から各タクシーの過去の位置情報および現在の位置情報を取得する。過去の位置情報は、履歴情報１２ｂに照らすことで傾向分析等に用いることができる。また、取得部１３ａは、たとえば各タクシーから直接、現在の位置情報を取得する。

【0050】

また、取得部１３ａは、交通情報提供システム４から、予測依頼に含まれる各候補駅周辺および各候補駅への到達ルートの渋滞状況等を含む交通情報を取得する。また、取得部１３ａは、気象情報提供システム５から、予測依頼に含まれる各候補駅周辺の現在の気象情報および今後の気象情報を取得する。

【0051】

予測部１３ｂは、取得部１３ａによって取得された各種情報、駅情報１２ａおよび履歴情報１２ｂに基づいて、各候補駅の各配車可能地点における特定時刻の配車可能台数を予測する。なお、ここに言う「特定時刻」は、たとえば各列車の停車時刻であってもよいし、各列車の停車時刻に対し、上述した駅情報１２ａの各配車可能地点への平均移動時間を加算した時刻であってもよい。

【0052】

また、予測部１３ｂは、取得部１３ａによって取得された各種情報のうち、タクシーの位置情報に基づいて配車可能台数を予測する。タクシーの位置情報は、現在分および過去分の少なくともいずれかである。予測部１３ｂは、上述した傾向分析等により、過去の位置情報のみに基づいても、配車可能台数を予測することができる。

【0053】

また、予測部１３ｂは、取得部１３ａによって取得された各種情報のうち、交通情報および気象情報に基づいて通常の各配車可能地点における配車の可否を予測する。そして、予測部１３ｂは、予測した予測結果を提供部１３ｃへ通知する。

【0054】

提供部１３ｃは、予測部１３ｂにより通知された予測結果に基づいて予測結果電文を生成し、通信部１１を介して鉄道運行管理装置３０へ送信する。ここで、予測結果電文の一例について図６を用いて説明する。図６は、予測結果電文の一例を示す図である。

【0055】

図６に示すように、鉄道運行管理装置３０へ送信される予測結果電文は、たとえば「応答日時」項目と、「候補駅」項目と、「列車情報」項目と、「配車予測情報」項目とを含む。「応答日時」項目は、応答日時が格納される。「候補駅」項目は、上述した予測依頼電文の同項目に対応する。「列車情報」項目は、上述した予測依頼電文の「番号」項目、「種別」項目および「停車時刻」項目に対応する。

【0056】

「配車予測情報」項目は、予測部１３ｂによって予測された予測結果が格納される項目であり、たとえば「可能地点」項目と、「可能台数」項目と、「平均待ち時間」項目と、「行列解消時間」項目とを含む。

【0057】

「可能地点」項目は、上述した駅情報１２ａの「配車可能地点」項目に対応する。「可能台数」項目は、予測部１３ｂによって予測された各候補駅の各配車可能地点におけるタクシーの配車可能台数が格納される。「平均待ち時間」項目は、予測部１３ｂによって予測された、タクシーを利用する場合の平均待ち時間が格納される。「行列解消時間」項目は、予測部１３ｂによって予測された、タクシーの待ち行列の解消時間が格納される。

【0058】

なお、平均待ち時間や待ち行列の解消時間は、たとえば上述した予測依頼に含まれる「現在乗客数」や「過去降車率」から各候補駅での降車人数を算出し、かかる降車人数、上述した駅情報１２ａのタクシー乗車率および予測された配車可能台数に基づいて予測することが可能である。

【0059】

図６の例の場合、「Ａ駅」については、予測依頼で指定のあった各列車につき、「北口」および「南口」にて配車が可能であり、それぞれの配車可能台数、平均待ち時間、行列解消時間等が通知されることが分かる。また、「ＢＴ」は、バス運行中につき、現在はタクシーの配車が不可であることが分かる。

【0060】

また、「Ｂ駅」については、たとえば交通情報および気象情報に基づき、「駅前浸水中につき、配車困難」であることから、配車可能地点が「なし」であることが分かる。かかる図６の例の予測結果を受けた場合、鉄道運行管理装置３０は、たとえばＢ駅については候補駅から除外すべきであり、Ａ駅については各列車を運行停止させた場合、少なくとも４０分でタクシーの待ち行列が解消できることを把握することができる。すなわち、鉄道運行管理装置３０は、かかる予測結果に基づいて、鉄道の運行計画の変更に関する意思決定を行うことができる。

【0061】

次に、タクシー配車管理装置２０の構成例について説明する。図３に示すように、タクシー配車管理装置２０は、通信部２１と、記憶部２２と、制御部２３とを備える。

【0062】

通信部２１は、通信部１１と同様に、たとえば、ＮＩＣ等によって実現される。通信部２１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、タクシー需給予測装置１０および鉄道運行管理装置３０との間で通信を行う。

【0063】

なお、通信部２１は、たとえば各タクシーとは、タクシー無線を介して音声通話による情報の送受信を行うことも可能である。

【0064】

記憶部２２は、記憶部１２と同様に、たとえば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図３の例では、履歴情報２２ａを記憶する。

【0065】

履歴情報２２ａは、過去のタクシーの位置情報や過去のタクシーの配車情報等の履歴に関する情報である。

【0066】

制御部２３は、制御部１３と同様に、コントローラであり、たとえば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、タクシー配車管理装置２０内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２３は、たとえば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現することができる。

【0067】

制御部２３は、取得部２３ａと、提供部２３ｂと、指示部２３ｃとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

【0068】

取得部２３ａは、タクシー需給予測装置１０から、予測依頼に基づく位置情報要求を取得する。また、取得部２３ａは、タクシー需給予測装置１０から、タクシー需給予測装置１０によって予測された予測結果を取得する。また、取得部２３ａは、鉄道運行管理装置３０から、鉄道の運行計画の変更に関する決定結果を取得する。

【0069】

提供部２３ｂは、タクシー需給予測装置１０からの位置情報要求に基づいて、各タクシーの現在の位置情報および過去の位置情報を、通信部２１を介してタクシー需給予測装置１０へ送信する。

【0070】

指示部２３ｃは、タクシー需給予測装置１０の予測結果に基づいてタクシーの配車指示を準備する。また、指示部２３ｃは、鉄道運行管理装置３０からの決定結果に基づいてタクシーの配車を指示する。

【0071】

次に、鉄道運行管理装置３０の構成例について説明する。図３に示すように、鉄道運行管理装置３０は、通信部３１と、記憶部３２と、制御部３３とを備える。

【0072】

通信部３１は、通信部１１，２１と同様に、たとえば、ＮＩＣ等によって実現される。通信部３１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、タクシー需給予測装置１０およびタクシー配車管理装置２０との間で通信を行う。

【0073】

記憶部３２は、記憶部１２，２２と同様に、たとえば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図３の例では、警報情報３２ａを記憶する。

【0074】

警報情報３２ａは、たとえば気象や地震等に関し発令される、災害の警報に関する情報である。かかる警報情報３２ａは、リアルタイムで更新される。

【0075】

制御部３３は、制御部１３，２３と同様に、コントローラであり、たとえば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、鉄道運行管理装置３０内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部３３は、たとえば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現することができる。

【0076】

制御部３３は、取得部３３ａと、依頼部３３ｂと、決定部３３ｃとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

【0077】

取得部３３ａは、図示略の気象情報提供システム５等から災害の警報に関する情報をリアルタイムで取得し、警報情報３２ａへ格納する。また、取得部３３ａは、図示略の交通情報提供システム４から交通情報をリアルタイムで取得することもできる。また、取得部３３ａは、タクシー需給予測装置１０へ送信した場合に、かかる予測依頼に応じた予測結果をタクシー需給予測装置１０から取得する。

【0078】

依頼部３３ｂは、警報情報３２ａおよび交通情報等に基づき、上述した予測依頼電文を生成し、通信部３１を介してタクシー需給予測装置１０へ送信する。

【0079】

決定部３３ｃは、依頼部３３ｂによって送信された予測依頼に応じたタクシー需給予測装置１０の予測結果に基づいて、鉄道の運行計画の変更に関する決定を行う。また、決定部３３ｃは、決定内容に応じて鉄道の運行計画を変更する。

【0080】

また、決定部３３ｃは、決定結果を、通信部３１を介してタクシー需給予測装置１０およびタクシー配車管理装置２０へ送信する。

【0081】

次に、実施形態に係るタクシー需給予測システム１が実行する処理手順について、図７を用いて説明する。図７は、実施形態に係るタクシー需給予測システム１が実行する処理シーケンスの一例を示す図である。

【0082】

図７に示すように、まず鉄道運行管理装置３０が、タクシー需給予測装置１０へ予測依頼を送信する（ステップＳ１１）。すると、タクシー需給予測装置１０はこれを受け、タクシー配車システム２へ位置情報要求を送信する（ステップＳ１２）。

【0083】

タクシー配車システム２は、位置情報要求を受け、タクシー需給予測装置１０へタクシーの位置情報を応答する（ステップＳ１３）。

【0084】

また、交通情報提供システム４は、タクシー需給予測装置１０へ交通情報を随時送信する（ステップＳ１４）。同様に、気象情報提供システム５は、タクシー需給予測装置１０へ気象情報を随時送信する（ステップＳ１５）。

【0085】

なお、ステップＳ１４，Ｓ１５と同様に、ステップＳ１３の位置情報も、ステップＳ１２の位置情報要求をトリガとすることなくタクシー需給予測装置１０へ随時送信されてもよい。

【0086】

そして、タクシー需給予測装置１０は、各システム２，４，５から取得した各種情報に基づいて各候補駅の特定時刻の配車可能台数を予測し（ステップＳ１６）、予測結果を鉄道運行管理装置３０へ送信する（ステップＳ１７）。また、タクシー需給予測装置１０は、予測結果をタクシー配車システム２へ送信する（ステップＳ１８）。

【0087】

鉄道運行管理装置３０は、取得した予測結果に基づいてたとえば運行停止駅を決定する（ステップＳ１９）。また、タクシー配車システム２は、取得した予測結果に基づいてたとえば配車指示を準備する（ステップＳ２０）。

【0088】

また、鉄道運行管理装置３０は、決定した決定結果をタクシー需給予測装置１０およびタクシー配車システム２へそれぞれ送信する（ステップＳ２１，Ｓ２２）。タクシー配車システム２は、鉄道運行管理装置３０からの決定結果に基づいて配車指示を行う（ステップＳ２３）。

【0089】

ここで、図８は、変形例の説明図である。これまでは、公共交通機関として鉄道を例に挙げたが、図８に示すように、空港と鉄道の駅等を結ぶシャトルバスＢに上述してきた実施形態を適用してもよい。

【0090】

かかる場合は、図示略のバス運行管理システムから乗車人数と駅での降車率を取得し、駅での降車人数を予測してもよい。

【0091】

上述してきたように、実施形態に係るタクシー需給予測装置１０（「予測装置」の一例に相当）は、予測部１３ｂと、提供部１３ｃとを備える。予測部１３ｂは、鉄道（「公共交通機関」の一例に相当）の運行計画に変更が生じる可能性がある場合に、少なくとも任意の場所における任意の時刻のタクシー（「代替輸送車両」の一例に相当）の配車可能台数を予測する。提供部１３ｃは、鉄道運行管理装置３０（「運行計画を決定する装置」の一例に相当）に対し、予測部１３ｂによって予測された配車可能台数を含む予測結果を提供する。

【0092】

したがって、実施形態に係るタクシー需給予測装置１０によれば、タクシーの需給に関する適切な予測情報を提供することができる。

【0093】

また、予測部１３ｂは、タクシーの現在の位置情報および過去の位置情報の少なくともいずれかに基づいて配車可能台数を予測する。

【0094】

したがって、実施形態に係るタクシー需給予測装置１０によれば、タクシーの現在の位置情報、および、過去の位置情報の傾向分析等に基づいて、精度よく配車可能台数を予測することが可能となる。

【0095】

また、予測部１３ｂは、鉄道運行管理装置３０から指定される特定の候補駅における特定の時刻でのタクシーの配車可能地点および配車可能地点ごとの配車可能台数を予測する。

【0096】

したがって、実施形態に係るタクシー需給予測装置１０によれば、鉄道運行管理装置３０が決定する運行計画の変更内容につき、多様なパターンをシミュレートできるとともに、配車可能台数を候補駅の配車可能地点ごとに詳細に把握することが可能となる。

【0097】

また、予測部１３ｂは、特定の候補駅またはバスターミナルにおける特定の列車またはバスの停車時刻に対し、当該特定の候補駅のホームまたはバスターミナルの乗降場所から配車可能地点までの平均移動時間を加算した時刻を上記特定の時刻とした配車可能地点ごとの配車可能台数を予測する。

【0098】

したがって、実施形態に係るタクシー需給予測装置１０によれば、候補駅またはバスターミナルごとの配車可能地点までの平均移動時間を加味した高精度な予測情報を提供することができる。

【0099】

また、予測部１３ｂは、特定の候補駅またはバスターミナルの周辺に関する交通情報、および、気象情報の少なくともいずれかに基づいて、配車可能地点における配車の可否および配車可能台数を予測する。

【0100】

したがって、実施形態に係るタクシー需給予測装置１０によれば、候補駅またはバスターミナルごとに、周辺の交通状況および気象状況までも加味した詳細で高精度な予測情報を提供することができる。

【0101】

また、上記予測結果は、タクシーの平均待ち時間および待ち行列の解消時間の少なくともいずれかを含み、予測部１３ｂは、鉄道運行管理装置３０から通知される列車の乗客数および降車率に基づいて上記平均待ち時間および上記解消時間を予測する。

【0102】

したがって、実施形態に係るタクシー需給予測装置１０によれば、候補駅またはバスターミナルごとに、待ち時間および行列解消時間までも加味した詳細で高精度な予測情報を提供することができる。言い換えれば、鉄道運行管理装置３０が運行計画の変更の意思決定を行うに際し、利用価値の高い予測情報を提供することができる。

【0103】

なお、上述した実施形態では、代替輸送車両がタクシーである場合を例に挙げたが、これに限られるものではなく、宿泊可能な装備を有するキャビンモジュールの配車に関する情報を予測することとしてもよい。これは、たとえばタクシーの待ち時間が１時間を超える長時間にわたりそうな場合に、終電も終わり、宿泊を希望する者にとっては有用となる。かかる場合、実施形態に係る予測装置は、宿泊案内装置として機能することとなる。

【0104】

宿泊案内装置として機能するという意味では、同じく待ち時間が長時間にわたりそうな場合に、候補駅の近隣の宿泊施設の空室率等を予測して、かかる予測結果に基づき、宿泊施設の案内情報を提供するようにしてもよい。

【0105】

また、上述した実施形態では、代替輸送車両がタクシーである場合を例に挙げたが、これに限られるものではない。例えば、台風接近時であっても、地下鉄の運行には影響が殆どない場合も考えられる。この場合、地下鉄を代替輸送車両としてもよい。かかる地下鉄を代替輸送車両とする場合で、運行計画に緊急の変更が生じる可能性がある公共交通機関は、たとえば、陸上を走行する鉄道である。

【0106】

また、タクシー需給予測装置１０、タクシー配車管理装置２０、鉄道運行管理装置３０のうちの少なくとも一つは、クラウドサービスを提供するクラウドサーバとして構成してもよい。

【0107】

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

【符号の説明】

【0108】

１ タクシー需給予測システム
２ タクシー配車システム
３ 鉄道運行システム
４ 交通情報提供システム
５ 気象情報提供システム
１０ タクシー需給予測装置
１３ａ 取得部
１３ｂ 予測部
１３ｃ 提供部
２０ タクシー配車管理装置
２３ａ 取得部
２３ｂ 提供部
２３ｃ 指示部
３０ 鉄道運行管理装置
３３ａ 取得部
３３ｂ 依頼部
３３ｃ 決定部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】