JP7637612B2 - 交通誘導装置、交通誘導方法及び交通誘導プログラム - Google Patents

Description

本発明は、交通誘導装置、交通誘導方法及び交通誘導プログラムに関する。

都市部においては、路線バス、タクシー、鉄道等の交通手段が発達し、消費者は、それらの交通手段を利用したうえで商業施設を訪れ、その商業施設が提供する商品・サービスを購入する。このような取引が増加すると、消費者、商業施設及び交通手段がそれぞれの立場で利益を得る。近時、交通手段を使用して商業施設を訪れることをコンピュータが消費者に提案する技術が一般に普及している。

特許文献１のサービス情報配信装置は、商業施設が提供するサービス情報を、消費者の携帯端末装置、又は、消費者が乗車中の車両が掲載する端末装置に送信するタイミングを決定する。サービス情報とは、例えば、クーポン情報、タイムセール情報等である。当該サービス情報配信装置は、休止車両が多く存在する場合、車両に空席がある場合、車両が店舗に近づいた場合、店舗の来客数が少ない場合、消費者の予定がない場合等にサービス情報を送信する。

特許第６４９３９６９号明細書

例えば、消費者が偶々乗車した路線バスが空いており、消費者が座席に座ったまま商業施設に到着できれば、消費者の満足度は高まる。しかしながら、特許文献１のサービス情報配信装置は、不特定多数の消費者にサービス情報を配信するため、結果的に車両が過度に混雑することもあり、逆に、予想した程に乗客が集まらないこともある。
そこで、本発明は、車両の乗車定員の範囲内で乗客数が増加するように、商業施設に向かう消費者を案内することを目的とする。

本発明の交通誘導装置は、利用者が少ない交通手段の便を特定し、所定の範囲内で前記交通手段の便の利用者が増加するように、前記交通手段の便、及び、前記交通手段の便を利用して到着する商業施設を前記利用者に表示する利用者誘導部を備え、前記利用者誘導部は、前記利用者の候補を特定するに際し、当該候補が、前記商業施設の特徴と一致する又は意味的に類似する嗜好を有し、当該候補が、前記商業施設の所在地まで、前記交通手段の便で移動することができる住所又は現在位置におり、前記商業施設の来客数が少ないと見込まれる時間帯が、当該候補の勤務時間帯以外の時間帯を含み、かつ、当該候補の総数が、前記交通手段の便の許容人数以内に収まること、を条件とし、特定された候補の総数が、許容人数を超過する場合、当該候補の住所又は現在位置と乗降所との距離、前記商業施設の来客数が少ないと見込まれる時間帯と当該候補の勤務時間帯との重複時間、及び、前記商業施設の特徴と当該候補の嗜好との意味上の距離に基づく優先順位に従い、当該候補の人数を絞り込むこと、を特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。

本発明によれば、車両の乗車定員の範囲内で乗客数が増加するように、商業施設に向かう消費者を案内することができる。

交通誘導装置の構成等を説明する図である。 交通手段及び商業施設の関係を説明する図である。 利用者に対して案内を行うケースの例である。 来客情報の一例である。 乗客情報の一例である。 車両情報の一例である。 利用者情報の一例である。 案内・応答情報の一例である。 他交通手段情報の一例である。 利用者誘導処理手順のフローチャートである。 案内画面の一例である。 他交通手段融通処理手順のフローチャートである。 交通手段変更画面の一例である。

以降、本発明を実施するための形態（“本実施形態”という）を、図等を参照しながら詳細に説明する。本実施形態は、多くの住宅及び商業施設が立地し、鉄道路線、バス路線及び道路交通網が発達している都市部において、商業施設が提供する商品・サービスの消費者に対し、商業施設に関する情報及び商業施設を訪れるための交通手段を案内する例である。

（用語等）
商業施設とは、商品又はサービスを提供する実存の店舗である。
消費者とは、商業施設の顧客又はその候補である。
交通手段とは、不特定多数の消費者を乗車させ、道路上又は線路上を走行する車両である。交通手段の典型例は、鉄道、路線バス、タクシー、シェアカー、商業施設がその顧客を乗車させる自家用の車両等である。交通手段は、予め定められた運行ダイヤに従って走行する場合もあり、そうでない場合もある。
乗降所とは、消費者が交通手段に乗降する場所であり、路線バスの停留所（バス停）、駅、タクシー乗り場を含む。多くの乗降所は、交通手段の運営者により予め指定される。

消費者は、交通手段の乗客でもあり、本実施形態の交通誘導装置が提供するサービスを利用し得る“利用者”でもある。以降で“利用者”という場合、それは “消費者”及び“乗客”を含む。
他交通手段とは、ある交通手段に代替可能な、それ以外の交通手段であり、振替輸送を行う交通手段である。
路線とは、単一の運行ダイヤに従って複数の交通手段が走行する場である。

便（びん）とは、毎日ある所定の時刻に出発点から終着点までを走行する特定の交通手段である。便は本来、運行ダイヤ４３上の概念である。便に対しては後記する便ＩＤが付される。例えば、便ＩＤ“Ｂ０１”は、毎日同じ所定の時刻に出発点である乗降所ＢＳ０１から終着点である乗降所ＢＳ０４まで走行する路線バスの便に付される。物理的に同じ路線バスが、同じ日付の他の所定の時刻に乗降所ＢＳ０１から乗降所ＢＳ０４まで走行する場合もある。この場合、２度目以降の便には、便ＩＤ“Ｂ０２”等が付される。一方、“Ｂ０１”とは物理的に異なる路線バスが、他日、同じ所定の時刻に出発点である乗降所ＢＳ０１から終着点である乗降所ＢＳ０４まで走行する場合、便ＩＤ“Ｂ０１”が付される。

（交通誘導装置の構成等）
図１は、交通誘導装置１の構成等を説明する図である。交通誘導装置１は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１１、マウス、キーボード等の入力装置１２、ディスプレイ等の出力装置１３、主記憶装置１４及び補助記憶装置１５を備える。これらは、バスで相互に接続されている。補助記憶装置１５は、来客情報３１、乗客情報３２、車両情報３３、利用者情報３４及び案内・応答情報３５を格納している（詳細後記）。

主記憶装置１４における利用者登録部２１、利用者誘導部２２、他交通手段融通部２３及び利用状況分析部２４は、プログラムである。中央制御装置１１は、これらのプログラムを補助記憶装置１５から読み出して主記憶装置１４にロードすることによって、それぞれのプログラムの機能（詳細後記）を実現する。補助記憶装置１５は、交通誘導装置１から独立した構成となっていてもよい（クラウド）。

交通誘導装置１は、ネットワーク６を介して、利用者端末装置２、商業施設サーバ３、交通事業者サーバ４、他交通事業者サーバ５に接続されている。利用者端末装置２は、利用者が操作する携帯型又は据置型の端末装置である。商業施設サーバ３は、商業施設の運営者が操作するサーバである。交通事業者サーバ４は、交通手段の運営者が操作するサーバであり、ここでの交通手段は、路線バスを想定している。他交通事業者サーバ５は、他交通手段の運営者が操作するサーバであり、ここでの他交通手段は、ある商業施設が専ら自身の顧客を乗車させる自家用マイクロバスを想定している。

商業施設サーバ３は、来客情報３１及び来客推定モデル４１を記憶している。来客推定モデル４１は、将来の日付（季節及び曜日を含む）、時間帯、気象条件、タイムセール等のイベント情報、商業施設ＩＤ（詳細後記）等を入力とし、その時間帯における推定来客数を出力とする数理モデルである。利用者誘導部２２又は商業施設サーバ３は、過去の時系列の経験値を学習データとして来客推定モデル４１を機械学習する。来客情報３１は、機械学習された来客推定モデル４１の入力条件及び出力結果であり、交通誘導装置１に送信され、補助記憶装置１５に記憶される。

交通事業者サーバ４は、乗客情報３２、乗客推定モデル４２及び運行ダイヤ４３を記憶している。運行ダイヤ４３は、路線バス又は鉄道の一般的な運行ダイヤグラムである。乗客推定モデル４２は、運行ダイヤ４３（便及び区間を含む）、将来の日付（季節及び曜日を含む）、時間帯、気象条件、地域のイベント情報等を入力とし、その時間帯における推定乗客数を出力とする数理モデルである。利用者誘導部２２又は交通事業者サーバ４は、過去の時系列の経験値を学習データとして乗客推定モデル４２を機械学習する。乗客情報３２は、機械学習された乗客推定モデル４２の入力条件及び出力結果であり、交通誘導装置１に送信され、補助記憶装置１５に記憶される。

他交通事業者サーバ５は、他交通手段情報３６を記憶している。他交通手段情報３６は、他交通手段の運行計画である（詳細後記）。

図２は、交通手段及び商業施設の関係を説明する図である。都市部において、鉄道路線（太い実線）は、駅ＳＮ０１及びＳＮ０２を有する。バス路線（細い実線）は、バス停ＢＳ０１、ＢＳ０２、ＢＳ０３及びＢＳ０４を有する。このうち、バス停ＢＳ０１は、駅ＳＮ０１の近傍にあり、バス停ＢＳ０４は、駅ＳＮ０２の近傍にある。バス停ＢＳ０２は、商業施設ＳＣ０１の近傍にあり、バス停ＢＳ０３は、商業施設ＳＣ０２の近傍にある。

バス路線において、いま、路線バス５１ａは、バス停ＢＳ０１及びＢＳ０２の間をバス停ＢＳ０２に向かって走行している。路線バス５１ｂは、バス停ＢＳ０２及びＢＳ０３の間をバス停ＢＳ０３に向かって走行している。路線バス５１ｃは、バス停ＢＳ０３及びＢＳ０４の間をバス停ＢＳ０４に向かって走行している。各路線バスは、逆方向に往復走行してもよいし、バス停ＢＳ０４からバス停ＢＳ０１に向かって循環（含む回送）してもよい。

このような前提において、利用者は、自宅等から鉄道路線で駅ＳＮ０１に向かいバス停ＢＳ０１で路線バスに乗り換え、バス停ＢＳ０２又はバス停ＢＳ０３で降車する。利用者は、商業施設ＳＣ０１又はＳＣ０２で買い物を終わらせると、バス停ＢＳ０２又はバス停ＢＳ０３で路線バスに乗車し、例えば駅ＳＮ０２に向かい、鉄道路線に乗り換えて自宅等に戻る。

図３は、利用者に対して案内を行うケースの例である。図３のケース１及びケース２は、図２の商業施設ＳＣ０１が将来のある時間帯に販促目的のイベント（タイムセール）を行うケースである。ケース１及びケース２において、利用者５３は、駅ＳＮ０１及びバス停ＢＳ０１の近傍にいる。利用者５３は、利用者端末装置２を携帯している。

図３のケース１を見ると以下のことがわかる。
〈１〉来客推定モデル４１は、商業施設ＳＣ０１のある日の時間帯“８：００～１０：００”における来客数が不充分な水準となることを推定している。
〈２〉そこで、商業施設ＳＣ０１は、当該時間帯にタイムセールを行うことを決定した。
〈３〉商業施設ＳＣ０１は、駅ＳＮ０１及びバス停ＢＳ０１の近傍にいる利用者５３をタイムセールに呼び込みたい。
〈４〉商業施設ＳＣ０１は、利用者５３がバス停ＢＳ０１で路線バス５１ａに乗車し、バス停ＢＳ０２で路線バス５１ａから降車することを望んでいる。

〈５〉タイムセールの時間帯において路線バス５１ａが充分な空席を有することを、乗客推定モデル４２は推定している（吹き出し５５ａ）。
〈６〉したがって、路線バス５１ａもまた、利用者５３がバス停ＢＳ０１で路線バス５１ａに乗車し、バス停ＢＳ０２で路線バス５１ａから降車することを望んでいる。
〈７〉そこで、交通誘導装置１は、利用者端末装置２に案内画面６１を送信する。案内画面６１は、商業施設ＳＣ０１への来店を促している。案内画面６１の詳細な内容は、図１１の通りであり、タイムセールの時間帯及び商業施設ＳＣ０１に向かうために乗車すべき路線バスの便も案内している。

図３のケース２を見ると以下のことがわかる。
〈１１〉ケース１における〈１〉～〈４〉は、ケース２においても同様である。
〈１２〉タイムセールの時間帯において路線バス５１ａが充分な空席を有さないことを、乗客推定モデル４２は推定している（吹き出し５５ｂ）。
〈１３〉したがって、路線バス５１ａもまた、利用者５３がバス停ＢＳ０１で路線バス５１ａに乗車し、バス停ＢＳ０２で路線バス５１ａから降車することを望んではいるが、定員を超過して利用者を乗車させることまでは望んでいない。

〈１４〉商業施設ＳＣ０１は、仮に利用者５３が路線バス５１ａに乗車できないのであれば、自身がマイクロバス５４を手配して利用者５３を出迎えてもよいと判断している。
〈１５〉そこで、交通誘導装置１は、利用者端末装置２に交通手段変更画面７１を送信する。交通手段変更画面７１は、利用者５３が路線バスではなくマイクロバス５４に乗車することを促している。交通手段変更画面７１の詳細な内容は、図１３の通りであり、路線バス５１ａが混雑しそうであることも案内している。

（来客情報）
図４は、来客情報３１の一例である。来客情報３１においては、商業施設ＩＤ（欄１０１）、日付（欄１０２）、時間帯（欄１０３）、推定来客数（欄１０４）、所在地（欄１０５）及び特徴（欄１０６）が相互に関連付けて記憶されている。
商業施設ＩＤ（欄１０１）は、商業施設を一意に特定する識別子である。
日付（欄１０２）は、将来の年月日である。
時間帯（欄１０３）は、将来の年月日の時間帯である。
推定来客数（欄１０４）は、その時間帯にその商業施設に来店することが推定される来客（利用者）の数である。

所在地（欄１０５）は、商業施設が存在する場所である。
特徴（欄１０６）は、商業施設自身の属性、商業施設が取り扱う商品・サービスの属性、又は、商業施設の主な客層の属性である。
図４の例では、来客推定モデル４１は、商業施設ＩＤ、日付及び時間帯の入力を受け付けると、推定来客数を出力する。

（乗客情報）
図５は、乗客情報３２の一例である。乗客情報３２においては、便ＩＤ（欄１１１）、日付（欄１１２）、起点ＩＤ（欄１１３）、終点ＩＤ（欄１１４）、推定乗客数（欄１１５）及び車両タイプ（欄１１６）が相互に関連付けて記憶されている。
便ＩＤ（欄１１１）は、便を一意に特定する識別子である。前記したように、便が特定されれば、その便が走行する時刻は、運行ダイヤ４３上で特定される。
日付（欄１１２）は、将来の年月日である。

起点ＩＤ（欄１１３）は、便の出発点から終着点までの経路を乗降所で複数の区間に分割した場合の、各区間の起点となる乗降所を一意に特定する識別子である。
終点ＩＤ（欄１１４）は、各区間の終点となる乗降所を一意に特定する識別子である。

推定乗客数（欄１１５）は、起点から終点までの区間において乗車していることが推定される乗客（利用者）の１便当たりの数である。例えば、図５の２行目の“１８”人は、便Ｂ０１がＢＳ０２からＢＳ０３まで“１８”人を乗せて走行することを意味し、ＢＳ０２において１８人が乗車しＢＳ０３において１８人が降車することを意味しない。ＢＳ０１からＢＳ０４まで全区間を乗車する乗客は、１行目の“１０”人、２行目の“１８”人及び３行目の“１４”人のそれぞれに重複して含まれる。

車両タイプ（欄１１６）は、その便に割り当てられる車両の型式名である。
図５の例では、乗客推定モデル４２は、便ＩＤ、日付、起点ＩＤ及び終点ＩＤの入力を受け付けると、推定乗客数を出力する。

（車両情報）
図６は、車両情報３３の一例である。車両情報３３においては、路線ＩＤ（欄１２１）、車両タイプ（欄１２２）、時間帯（欄１２３）、定員（欄１２４）、利用者数上限（欄１２５）及び案内基準値（欄１２６）が相互に関連付けて記憶されている。
路線ＩＤ（欄１２１）は、路線を一意に特定する識別子である。
車両タイプ（欄１２２）は、図５の車両タイプと同じである。
時間帯（欄１２３）は、車両が走行する時間帯である。

定員（欄１２４）は、車両の乗客用の座席数である。
利用者数上限（欄１２５）は、車両（便）が安全に乗車させ得る利用者数の上限であり、通常は、座席数に立席数を加えた車両の乗車定員である。同じ車両が立席を容認する時間帯（例えば朝夕通勤時）と、そうでない時間帯とが存在する。さらに、利用者数上限は、座席数から感染症拡大防止のための間引き分を減算した数であってもよい。
案内基準値（欄１２６）は、交通誘導装置１が他交通手段への振替輸送を行うことを決定する乗客数の閾値である。図５の推定乗客数（欄１１５）が案内基準値以下である場合、交通誘導装置１は、専らその車両の乗客を積極的に増やす。推定乗客数が案内基準値を超える場合、交通誘導装置１は、他交通手段に新たな乗客を誘導する。案内基準値は、定員の内数であってもよいが、利用者数上限を超えないものとする。

（利用者情報）
図７は、利用者情報３４の一例である。利用者情報３４においては、利用者ＩＤ（欄１３１）、年齢（欄１３２）、住所（欄１３３）、勤務時間帯（欄１３４）及び嗜好（欄１３５）が相互に関連付けて記憶されている。
利用者ＩＤ（欄１３１）は、利用者を一意に特定する識別子である。前記したように、利用者とは、交通誘導装置１がサービスを提供する相手の消費者（乗客）であり、サービスを受ける前に予め交通誘導装置１に対して登録される。

年齢（欄１３２）は、利用者の年齢である。
住所（欄１３３）は、利用者の住所である。利用者の承諾が得られる場合、住所に加えて又は代替して、利用者の現在位置（緯度及び経度）が記憶されてもよい。利用者が携帯する利用者端末装置２は、ＧＰＳを利用して自身の現在位置を取得し、リアルタイムで交通誘導装置１に送信するものとする。
勤務時間帯（欄１３４）は、利用者が仕事をしている時間帯である。
嗜好（欄１３５）は、利用者の関心事又は消費行動の特徴である。

（案内・応答情報）
図８は、案内・応答情報３５の一例である。案内・応答情報３５においては、日時（欄１４１）、利用者ＩＤ（欄１４２）、便ＩＤ（欄１４３）、乗車場所ＩＤ（欄１４４）、商業施設ＩＤ（欄１４５）、割引額（欄１４６）及び応答状況（欄１４７）が相互に関連付けて記憶されている。

日時（欄１４１）は、交通誘導装置１が利用者端末装置２に案内画面６１（図１１）を送信した年月日時分である。
利用者ＩＤ（欄１４２）は、図７の利用者ＩＤと同じである。
便ＩＤ（欄１４３）は、図５の便ＩＤと同じであるが、ここでは特に、案内画面６１において案内された便を特定する。
乗車場所ＩＤ（欄１４４）は、利用者がその便に乗車する乗降所を一意に特定する識別子である。

商業施設ＩＤ（欄１４５）は、図４の商業施設ＩＤと同じであるが、ここでは特に、案内画面６１において案内された商業施設を特定する。
割引額（欄１４６）は、案内画面６１に応じることによって利用者が得る経済的利益であり、例えば、商業施設で使用可能な割引クーポン、交通手段で使用可能な割引乗車券等の金額である。
応答状況（欄１４７）は、“選択”又は“非選択”のうちのいずれかである。“選択”は、１つの案内画面６１において同時に案内された複数の便のうち、その便を利用者が選択したことを示す。“非選択”は、その便を利用者が選択しなかったことを示す。

（他交通手段情報）
図９は、他交通手段情報３６の一例である。他交通手段情報３６においては、日付（欄１５１）、他交通手段ＩＤ（欄１５２）、経由地（欄１５３）、着時刻（欄１５４）、計画乗車人数（欄１５５）及び最大乗車人数（欄１５６）が相互に関連付けて記憶されている。
日付（欄１５１）は、将来の年月日である。
他交通手段ＩＤ（欄１５２）は、他交通手段の便を一意に特定する識別子である。ここでの他交通手段は、商業施設が手配するマイクロバス５４を想定している。

経由地（欄１５３）は、他交通手段の乗降所である。他交通手段の経由地が交通手段の乗降所の近傍にある場合、交通手段の乗降所を特定する識別子が併せて記憶される。
着時刻（欄１５４）は、他交通手段の便がその経由地に到着する時刻である。
計画乗車人数（欄１５５）は、運行効率及び乗客の快適性の観点から最も望ましいと思われる他交通手段の便の乗車人数である。
最大乗車人数（欄１５６）は、他交通手段の便の定員（座席数）である。

（処理手順）
以降において、本実施形態の処理手順のフローチャートを説明する。処理手順は、２つ存在し、それらは、利用者誘導処理手順及び他交通手段融通処理手順である。これらの処理手順を開始する際、以下の前提が満たされているものとする。

・交通誘導装置１の利用者誘導部２２は、過去データを使用して機械学習された来客推定モデル４１を使用して来客情報３１を作成している。つまり、利用者誘導部２２は、商業施設の利用者の数を推定している。
・交通誘導装置１の利用者誘導部２２は、過去データを使用して機械学習された乗客推定モデル４２を使用して乗客情報３２を作成している。つまり、利用者誘導部２２は、交通手段の便の利用者の数を推定している。

・交通誘導装置１の補助記憶装置１５は、来客情報３１（図４）、乗客情報３２（図５）及び車両情報３３（図６）を最新の状態で記憶している。
・交通誘導装置１の利用者登録部２１は、利用者端末装置２からデータを受け付けることによって利用者情報３４（図７）のレコードを作成し、最新の状態で補助記憶装置１５に記憶している。
・交通誘導装置１の利用状況分析部２４は、他交通事業者サーバ５にアクセスすることによって他交通手段情報３６（図９）を取得し、最新の状態で補助記憶装置１５に記憶している。

（利用者誘導処理手順）
図１０は、利用者誘導処理手順のフローチャートである。
ステップＳ２０１において、交通誘導装置１の利用者誘導部２２は、利用者が少ない便及び区間を特定する。具体的には、第１に、利用者誘導部２２は、乗客情報３２（図５）及び車両情報３３（図６）を検索し以下の条件１及び２を満たす便を特定する便ＩＤ及び区間を取得する。
〈条件１〉乗客情報３２において、その便及びその区間の推定乗客数が所定の第１の閾値以下である。
〈条件２〉車両情報３３において、その便及びその区間の車両タイプの案内基準値が、推定乗客数を超える。

いま、説明の便宜上、第１の閾値は“１０”であるとすると、利用者誘導部２２は、便ＩＤ“Ｂ０１”及び区間“ＢＳ０１～ＢＳ０２”を取得することになる。なお、便Ｂ０１が時間帯８：００－１０：００に走行することが、運行ダイヤ４３において定義されているものとする。この検索結果は、区間“ＢＳ０１～ＢＳ０２”において便Ｂ０１は、過去の経験から充分とはいえない推定乗客数（１０人）が見込まれ、かつ、推定乗客数に追加して利用者を最大５人まで（１５－１０＝５人）乗車させ得ることを示している。

第２に、利用者誘導部２２は、以下を一時的に保持する。
・便ＩＤ“Ｂ０１”
・時間帯“８：００－１０：００”
・区間“ＢＳ０１～ＢＳ０２”
・便“Ｂ０１”の運行ダイヤ

ステップＳ２０２において、利用者誘導部２２は、利用者を案内する商業施設を特定する。具体的には、第１に、利用者誘導部２２は、来客情報３１（図４）を検索し以下の条件３～５を満たす商業施設を特定する商業施設ＩＤを取得する。
〈条件３〉その商業施設の日付及び時間帯が、現在日の“８：００－１０：００”を含む。
〈条件４〉その商業施設の推定来客数が所定の第２の閾値以下である。
〈条件５〉その商業施設の所在地が乗降所ＢＳ０２の近傍に存在する。

いま、説明の便宜上、第２の閾値は“１００”であるとすると、利用者誘導部２２は、商業施設ＩＤ“ＳＣ０１”を取得することになる。この検索結果は、商業施設ＳＣ０１は、過去の経験から推定来客数が少ないと見込まれる時間帯“８：００－１０：００”において、便Ｂ０１に乗降所ＢＳ０１から乗車する利用者を呼び込み得ることを示している。

第２に、利用者誘導部２２は、商業施設サーバ３から、時間帯“８：００－１０：００”に商業施設ＳＣ０１が予定しているイベントの名称を取得する。商業施設ＳＣ０１は、推定来客数が少ない時間帯に必ずイベントを予定する必要はない。しかしながら、ここでは説明の便宜上、“タイムセール”が取得されたとする。商業施設ＳＣ０１は、例えば、やや遅い朝食時間帯に売上を伸ばしたい規模の大きいホテル内の中華食堂である。

ステップＳ２０３において、利用者誘導部２２は、利用者の候補を特定する。具体的には、第１に、利用者誘導部２２は、利用者情報３４（図７）を検索し以下の条件６～９を満たす利用者を特定する利用者ＩＤを取得する。
〈条件６〉その利用者の嗜好が、商業施設ＳＣ０１の特徴（図４の欄１０６）と一致する又は意味的に類似する。
〈条件７〉その利用者が自身の住所又は現在位置から、商業施設ＳＣ０１の所在地（図４の欄１０５）まで、便Ｂ０１で移動することができる。
〈条件８〉“８：００－１０：００”が、その利用者の勤務時間帯以外の時間帯を含む。

〈条件９〉利用者の総数が、許容人数以内に収まる。許容人数とは、利用者数上限（図６の欄１２５）から推定乗客数（図５の欄１１５）を減算した数である。検索の結果取得された利用者ＩＤの総数が許容人数を超過する場合もある。この場合、利用者誘導部２２は、所定の優先順位に従って、利用者を許容人数に絞り込む。利用者誘導部２２は、利用者の住所又は現在位置と乗降所との距離、来客情報３１における時間帯と利用者情報３４における勤務時間帯との重複時間、来客情報３１における特徴と利用者情報３４における嗜好との意味上の距離等に基づき所定の優先順位を決定する。

利用者誘導部２２は、例えば利用者ＩＤ“Ｕ０１”を含む、多くの利用者ＩＤを取得することとなる。
第２に、利用者誘導部２２は、案内・応答情報３５の新たなレコードをＳ２０３の“第１”において取得した利用者ＩＤの数だけ作成し、欄１４１及び欄１４７を空欄にしたまま、残りの欄１４２～欄１４６を埋める。利用者誘導部２２は、乗車場所ＩＤとして、その利用者の住所又は現在位置に最寄りの乗降所を特定する識別子を記憶する。利用者誘導部２２は、割引額として、商業施設ＳＣ０１から取得した金額を記憶する。

ステップＳ２０４において、利用者誘導部２２は、利用者に案内画面６１（図１１）を表示する。具体的には、第１に、利用者誘導部２２は、ステップＳ２０３の“第１”において取得した絞り込み後のすべての利用者ＩＤが特定する利用者の利用者端末装置２に案内画面６１を表示する。図１０の途中であるが、説明は一旦図１１に移動する。

図１１は、案内画面６１の一例である。図１１の案内画面６１は、現在、乗降所ＢＳ０１の近傍にいる利用者Ｕ０１が受信するものである。利用者誘導部２２は、商業施設ＩＤ“ＳＣ０１”、その商業施設が予定しているイベントの名称及びイベントの時間帯を欄６２に表示する。利用者誘導部２２は、商業施設ＩＤとともに、それに対応する商業施設の名称（“○○ホテル展望レストラン”等）を表示してもよい。

利用者誘導部２２は、交通手段リスト６３を表示する。利用者誘導部２２は、運行ダイヤ４３を参照し、商業施設ＳＣ０１の近傍の乗降所ＢＳ０２に“８：００－１０：００”に到着する便の便ＩＤ、及び、その便が乗降所ＢＳ０１を出発する時刻を取得する。ここで便ＩＤが取得される便は、“案内対象便”と呼ばれる。案内対象便及び出発時刻の組合せは、通常複数取得される。

利用者誘導部２２は、案内対象便のそれぞれについて、推定乗客数（図５の欄１１５）を取得する。利用者誘導部２２は、割引額（図８の欄１４６）を取得する。過度の混雑を防止するため、案内対象便の推定乗客数（混雑度）が大きいほど、割引額は小さくなるように設定されている。利用者誘導部２２は、案内対象便が出発する乗降所及び出発時刻を欄６４ａに表示し、混雑度を示すアイコンを欄６４ｂに表示し、割引額を欄６４ｃに表示し、“利用する”ボタンを欄６４ｄに表示する。

交通手段リスト６３は、複数のレコード（行）から構成され、レコードが上に表示されるほど出発時刻が早い。利用者Ｕ０１は、７：３０に乗降所ＢＳ０１を出発する便に乗ることを希望している。そこで、いま利用者Ｕ０１は、交通手段リスト６３の１行目の“利用する”ボタンを押下したとする。説明は、図１０に戻る。

ステップＳ２０４において、第２に、利用者誘導部２２は、案内・応答情報３５（図８）における利用者Ｕ０１についてのレコードの日時欄１４１に現在の年月日時分を記憶し、応答状況欄１４７に“選択”を記憶する。利用者誘導部２２は、利用者Ｕ０１についての他のレコードの日時欄１４１に現在の年月日時分秒を記憶し、応答状況欄１４７に“非選択”を記憶する。その後、利用者誘導処理手順を終了する。
以上より明らかなように、利用者誘導部２２は、所定の範囲内（利用者数上限までの範囲内）で交通手段の利用者が増加するように、便及び商業施設を案内することになる。

（他交通手段融通処理手順）
図１２は、他交通手段融通処理手順のフローチャートである。他交通手段融通処理手順を開始する際、前記した前提に加えて以下の前提が満たされているものとする。
・交通誘導装置１の利用状況分析部２４は、商業施設サーバ３に常時アクセスして、最新のＰОＳ情報（図示せず）を取得し補助記憶装置１５に記憶している。
・利用状況分析部２４は、交通事業者サーバ４に常時アクセスして、最新のＩＣカード履歴情報、乗降所混雑情報、車両内混雑情報（図示せず）等を取得し補助記憶装置１５に記憶している。つまり、利用状況分析部２４は、乗客推定モデル４２が作成する乗客情報３２とは別に、各便の混雑状況をリアルタイムで検知している。

いま、図１０の利用者誘導処理手順が終了し、利用者Ｕ０１が乗降所ＢＳ０１において、便Ｂ０１を待っているとする。そして、利用状況分析部２４は、前記したように商業施設サーバ３にアクセスし、商業施設ＳＣ０１が予想通りの来客を見込めそうであることを確認したとする。

ステップＳ３０１において、交通誘導装置１の他交通手段融通部２３は、交通手段の混雑を予想する。具体的には、他交通手段融通部２３は、便Ｂ０１の現在の利用者数（乗降所ＢＳ０１に到着する例えば１０分前の乗客数）を取得する。ここでの“現在の利用者数”は、利用状況分析部２４がリアルタイムで検知した結果である。

ステップＳ３０２において、他交通手段融通部２３は、利用者数が利用者数上限を超えるか否かを判断する。具体的には、第１に、他交通手段融通部２３は、ステップＳ３０１において取得した利用者数が、車両情報３３の利用者数上限（図６の欄１２５）を超えるか否かを調べる。
第２に、他交通手段融通部２３は、利用者数が利用者数上限を超える場合（ステップＳ３０２“ＹＥＳ”）、ステップＳ３０３に進み、それ以外の場合（ステップＳ３０２“ＮО”）、他交通手段融通処理手順を終了する。

ステップＳ３０３において、交通誘導装置１の利用状況分析部２４は、余剰な交通手段を検索する。具体的には、利用状況分析部２４は、以下の条件１１～１３を満たす他交通手段の便を検索する。
〈条件１１〉その便の経由地（図９の欄１５３）が、乗降所ＢＳ０１の近傍及び乗降所ＢＳ０２の近傍を含む。
〈条件１２〉その便の現在の利用者数が、その便の最大乗車人数（図９の欄１５６）よりも少ない。
〈条件１３〉現在その便が、実際に乗降所ＢＳ０１に向かっている。

ここでは、説明の便宜上、他交通手段の便ＢＢ０１が該当したとする。
ステップＳ３０４において、交通誘導装置１の他交通手段融通部２３は、経路変更が可能なことを確認する。具体的には、他交通手段融通部２３は、便ＢＢ０１の車載端末装置（図示せず）に、経路変更依頼メッセージ“乗降場ＢＳ０１から乗降場ＢＳ０２にお客様を運んでください”を表示する。便ＢＢ０１の車載端末装置は、経由地Ｐ０１に代替して乗降所ＢＳ０１に停車すること及び経由地Ｐ０２に代替して乗降所ＢＳ０２に停車することを了解し、その旨を交通誘導装置１に返信する。

ステップＳ３０５において、他交通手段融通部２３は、利用者に交通手段変更画面７１（図１３）を表示する。具体的には、他交通手段融通部２３は、利用者Ｕ０１の利用者端末装置２に交通手段変更画面７１を表示する。フローチャートの途中であるが、説明は一旦図１３に移動する。

図１３は、交通手段変更画面７１の一例である。他交通手段融通部２３は、予め案内していた便Ｂ０１の混雑が見込まれるので、便Ｂ０１に代替して他の交通手段の便ＢＢ０１を利用することを利用者Ｕ０１に促す（欄７２）。利用者Ｕ０１は、“利用する”ボタン７３ａ又は“利用しない”ボタン７３ｂのいずれかを押下する。ここでは、“利用する”ボタン７３ａが押下されたとする。説明は、図１２に戻る。

ステップＳ３０６において、他交通手段融通部２３は、経路の変更を指示する。具体的には、他交通手段融通部２３は、便ＢＢ０１の車載端末装置に、経路変更指示メッセージ“お客様が了解されました。乗降場ＢＳ０１に停車してください”を表示する。その後、他交通手段融通処理手順を終了する。

（本実施形態の効果）
本実施形態の交通誘導装置の効果は以下の通りである。
（１）交通誘導装置は、交通手段の混雑を抑制しながら交通手段の利用者及び商業施設の利用者を増加させることができる。
（２）交通誘導装置は、交通手段が混雑しそうな場合、他の交通手段に利用者を誘導することができる。
（３）交通誘導装置は、機械学習が可能な乗客推定モデルを使用することができる。
（４）交通誘導装置は、機械学習が可能な来客推定モデルを使用することができる。

（５）交通誘導装置は、交通手段の便の複数の候補を、便の混雑度、及び、利用者に与える経済的価値とともに表示することができる。
（６）交通誘導装置は、利用者に与える経済的価値の大小によって、便の混雑度を平準化することができる。
（７）交通誘導装置は、安全が確保できる程度に交通手段の利用者を増加させることができる。

なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

１ 交通誘導装置
２ 利用者端末装置
３ 商業施設サーバ
４ 交通事業者サーバ
５ 他交通事業者サーバ
６ ネットワーク
１１ 中央制御装置
１２ 入力装置
１３ 出力装置
１４ 主記憶装置
１５ 補助記憶装置
１６ 通信装置
２１ 利用者登録部
２２ 利用者誘導部
２３ 他交通手段融通部
２４ 利用状況分析部
３１ 来客情報
３２ 乗客情報
３３ 車両情報
３４ 利用者情報
３５ 案内・応答情報
３６ 他交通手段情報
４１ 来客推定モデル
４２ 乗客推定モデル
４３ 運行ダイヤ
６１ 案内画面
７１ 交通手段変更画面

Claims (9)

1. 利用者が少ない交通手段の便を特定し、
   所定の範囲内で前記交通手段の便の利用者が増加するように、前記交通手段の便、及び、前記交通手段の便を利用して到着する商業施設を前記利用者に表示する利用者誘導部を備え、
   前記利用者誘導部は、
   前記利用者の候補を特定するに際し、
   当該候補が、前記商業施設の特徴と一致する又は意味的に類似する嗜好を有し、
   当該候補が、前記商業施設の所在地まで、前記交通手段の便で移動することができる住所又は現在位置におり、
   前記商業施設の来客数が少ないと見込まれる時間帯が、当該候補の勤務時間帯以外の時間帯を含み、かつ、
   当該候補の総数が、前記交通手段の便の許容人数以内に収まること、
   を条件とし、
   特定された候補の総数が、許容人数を超過する場合、
   当該候補の住所又は現在位置と乗降所との距離、前記商業施設の来客数が少ないと見込まれる時間帯と当該候補の勤務時間帯との重複時間、及び、前記商業施設の特徴と当該候補の嗜好との意味上の距離に基づく優先順位に従い、当該候補の人数を絞り込むこと、
   を特徴とする交通誘導装置。
2. 前記交通手段の便の利用者の数をリアルタイムで検知する利用状況分析部と、
   前記リアルタイムで検知した利用者の数が前記所定の範囲を超える場合、前記表示した交通手段以外の交通手段の便を前記利用者に再度表示する他交通手段融通部と、
   を備えること特徴とする請求項１に記載の交通誘導装置。
3. 前記利用者誘導部は、
   過去データを使用して機械学習された乗客推定モデルを使用して前記交通手段の便の利用者の数を推定すること、
   を特徴とする請求項２に記載の交通誘導装置。
4. 前記利用者誘導部は、
   過去データを使用して機械学習された来客推定モデルを使用して前記商業施設の利用者の数を推定し、
   前記交通手段の便を利用して到着する前記商業施設として、前記利用者が少ない前記商業施設を特定すること、
   を特徴とする請求項３に記載の交通誘導装置。
5. 前記利用者誘導部は、
   前記交通手段の便の複数の候補を、各便の混雑度、及び、前記商業施設が前記利用者に与える経済的価値とともに前記利用者に表示すること、
   を特徴とする請求項４に記載の交通誘導装置。
6. 前記経済的価値は、
   前記混雑度が大きいほど小さくなること、
   を特徴とする請求項５に記載の交通誘導装置。
7. 前記所定の範囲の上限は、
   前記交通手段の便が安全に乗車させ得る利用者の数の上限であること、
   を特徴とする請求項６に記載の交通誘導装置。
8. 交通誘導装置の利用者誘導部は、
   利用者が少ない交通手段の便を特定し、
   所定の範囲内で前記交通手段の便の利用者が増加するように、前記交通手段の便、及び、前記交通手段の便を利用して到着する商業施設を前記利用者に表示し、
   前記利用者の候補を特定するに際し、
   当該候補が、前記商業施設の特徴と一致する又は意味的に類似する嗜好を有し、
   当該候補が、前記商業施設の所在地まで、前記交通手段の便で移動することができる住所又は現在位置におり、
   前記商業施設の来客数が少ないと見込まれる時間帯が、当該候補の勤務時間帯以外の時間帯を含み、かつ、
   当該候補の総数が、前記交通手段の便の許容人数以内に収まること、
   を条件とし、
   特定された候補の総数が、許容人数を超過する場合、
   当該候補の住所又は現在位置と乗降所との距離、前記商業施設の来客数が少ないと見込まれる時間帯と当該候補の勤務時間帯との重複時間、及び、前記商業施設の特徴と当該候補の嗜好との意味上の距離に基づく優先順位に従い、当該候補の人数を絞り込むこと、
   を特徴とする交通誘導装置の交通誘導方法。
9. コンピュータを、
   利用者が少ない交通手段の便を特定し、
   所定の範囲内で前記交通手段の便の利用者が増加するように、前記交通手段の便、及び、前記交通手段の便を利用して到着する商業施設を前記利用者に表示し、
   前記利用者の候補を特定するに際し、
   当該候補が、前記商業施設の特徴と一致する又は意味的に類似する嗜好を有し、
   当該候補が、前記商業施設の所在地まで、前記交通手段の便で移動することができる住所又は現在位置におり、
   前記商業施設の来客数が少ないと見込まれる時間帯が、当該候補の勤務時間帯以外の時間帯を含み、かつ、
   当該候補の総数が、前記交通手段の便の許容人数以内に収まること、
   を条件とし、
   特定された候補の総数が、許容人数を超過する場合、
   当該候補の住所又は現在位置と乗降所との距離、前記商業施設の来客数が少ないと見込まれる時間帯と当該候補の勤務時間帯との重複時間、及び、前記商業施設の特徴と当該候補の嗜好との意味上の距離に基づく優先順位に従い、当該候補の人数を絞り込む利用者誘導部と
   して機能させるための交通誘導プログラム。

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