交通路径分担率控制系统以及交通路径分担率控制方法

摘要

本发明在考虑了当前的路径分担情况和每一位使用者的嗜好性后向使用者提供路径向导信息，通过使用者对路径进行变更，控制整个交通社会的路径分担率达到最佳平衡。使用交通类非接触型IC卡数据和便携电话等所获得的交通利用时的位置信息等，掌握当前的交通手段和路径的使用分担率，考虑每一位使用者的嗜好性并向使用者提供路径向导信息，由此，提高了使用者行动时的舒适性并控制交通工具之间和路径之间的分担率为恰当的值。

说明书

技术领域

本发明涉及一种分析方法和装置，该分析方法是通过表示交通方式 使用情况的数据掌握多种交通方式的路径分担率，在考虑了路径分担情 况和每一位使用者的嗜好性后向使用者提供路径向导信息，通过使用者 对路径进行变更，引导整个交通社会的路径分担率达到最佳平衡。

背景技术

一直以来，在以汽车为中心的社会中，大多数人都优先考虑个人的 舒适性而使用汽车行动，由此引发了交通堵塞等，结果造成了行动的舒 适性被损害的问题。然而，如果重视整个交通社会的效率而实施极端的 流入规则等，对于交通使用者而言，也可以预想到发生在行动的舒适性 之前，生活本身变得不便利这样情况。也就是说，如果将基于每一位交 通使用者价值观的交通方式的选择与作为整个社会的适当的交通状态联 系起来的话，可以认为二者处于折衷的关系。为了消除这样的折衷而实 现整个交通社会的最佳化，不仅需要实现铁路和汽车等个别交通方式的 最佳化，还需要综合地把握这些多种交通方式的联合以及考虑每一位使 用者的舒适性等。

另外，近年来，可以对交通相关的信息进行实时收发的移动终端和 分发装置得到了快速的普及，使用者可以在行动时检索交通路径，或者 即使在行动过程中也可以查看运行情况而变更路径。然而，现行普及的 路径向导系统，一般而言，其仅依据时间优先或运输费用优先等每一位 使用者的嗜好推荐路径，并没有考虑多个交通方式或路径间的使用者分 担情况。因此，根据情况的不同，也会发生使用者集中于某一交通方式 或路径上等问题，也可以看到在发生运行混乱这样的交通障碍等时，整 个交通社会发生混乱的案例。

另一方面，专利文献1中公开了一种系统，该系统在考虑了使用者 的行动经验次数后,制作道路交通模拟的输入数据，并且，该系统按照每 一个使用者的行动目的定义待优先的要素：通勤的人是到达时刻优先， 回家的人大多数是依照出发时刻行动。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特愿2005-356254号公报

发明内容

发明要解决的课题

然而，上述专利文献1中记载的技术虽然是在考虑了使用者的移动 经验次数后制作道路交通模拟的输入数据，但其没有考虑每一位使用者 在行动时的相关嗜好性。

本发明是鉴于上述问题而完成的。本发明的目的在于，进行如下控 制：通过交通类IC卡数据和GPS测程仪等交通类使用数据掌握多种交通 方式的路径分担率，在考虑了路径分担情况和每一位使用者的嗜好性后 向使用者提供路径向导信息，通过使用者对路径进行变更，避免某一交 通方式或路径上的极端集中，使整个交通社会的路径分担率达到最佳平 衡。

用于解决课题的手段

上述问题例如可以通过一种交通路径分担率控制系统得到解决。所 述交通路径分担率控制系统使用一种交通信息数据库，该交通信息数据 库中存储有与各路径相关联的当前路径分担率和最佳路径分担率以及与 用户ID相关联的个人路径嗜好信息，所述交通路径分担率控制系统的特 征在于，所述交通路径分担率控制系统具有：变更路径候选计算部，其 根据所述交通信息数据库中存储的当前路径分担率和最佳路径分担率以 及个人路径嗜好信息，计算第一用户ID相关的变更路径候选信息并存储 到所述交通信息数据库；以及，路径分担变动率控制部，其根据所述存 储的变更路径候选信息，计算路径变更情况下的路径分担率变动量，并 将所述计算出的路径分担率变动量与预先设定的变动阈值进行比较，当 在所述比较中所述计算出的路径分担率变动量小于所述变动阈值的情况 下，根据所述计算出的变更路径候选信息对所述第一用户ID进行路径变 更控制，当在所述比较中所述计算出的路径分担率变动量大于所述变动 阈值的情况下，指示所述变更路径候选计算部计算不同于所述第一用户 ID的第二用户ID的变更路径信息。

发明效果

通过本发明可以实现：同时提高行动时每一位使用者的舒适性和整 个交通社会的顺畅的流通这两者。

另外，通过本发明可以以较为节省成本的方式控制交通社会，该方 式与导入流量规制或提高运输能力等实施政策相比，可以向每一位使用 者提供信息。

另外，通过本发明，每一位使用者可以像使用普通的路径检索引擎 一样，仅通过输入最少的必要条件就可以根据当时的情况或自己的喜好 掌握最佳行动路线。

附图说明

图1是示出通过诱导利用者控制路径的使用分担率来实现整个交通 社会的最佳化流通的例子的概念图。

图2是实施本发明的整个系统的例子的基本结构图。

图3是说明用于存储交通类IC卡的使用历史信息的记录器的结构的 例子的图。

图4是说明用于存储GPS数据等交通工具使用时的位置信息的记录 器的结构的例子的图。

图5是说明用于通过监视器调查等存储交通流量统计后的结果数据 的记录器的结构的例子的图。

图6是说明用于存储车站/路线/路径的基本信息的记录器的结构的例 子的图。

图7是说明用于存储根据交通类IC卡的使用历史、交通工具使用时 的位置信息、交通流量统计数据等生成的移动记录数据的记录器的结构 的例子的图。

图8是示出根据交通类IC卡的使用历史生成移动记录的处理顺序的 例子的图。

图9是示出根据GPS数据等交通工具使用时的位置信息生成移动记 录的处理顺序的例子的图。

图10是示出根据通过监视器调查等统计交通流量后的结果数据生成 移动记录的处理顺序的例子的图。

图11是说明区间与路径的关系的例子的概略图。

图12是示出用于事先对某区域包含的车站或公交车站进行定义和存 储的存储器的结构的例子的图。

图13是示出用于事先对各交通路径的使用分担率进行存储的记录器 的结构的例子的图。

图14是示出用于计算各交通路径的使用分担率的处理顺序的例子的 图。

图15是示出用于事先对使用者的嗜好性相关信息进行存储的记录器 的结构的例子的图。

图16是示出用于计算使用者的嗜好性的处理顺序的例子的图。

图17是示出考虑了各交通路径的路径条件和当前的使用率的网络图 探索的例子的图。

图18是示出用于计算向使用者提示推荐路径的处理顺序的例子的 图。

图19是示出用于在考虑每个使用者的嗜好性的同时实现整个交通社 会的最佳化的处理顺序的例子的图。

图20是示出对每个使用者的动作进行可视化后的结果的例子的图。

图21是示出对任意的区间之间的路径分担率情况进行可视化后的结 果的例子的图。

图22是示出用于设定模拟的费用体系和运转次数的画面的例子的 图。

图23是示出对模拟结果进行可视化后的例子的图。

图24是示出面向使用者的推荐路径检索画面的例子的图。

图25是示出面向使用者的推荐路径检索引擎的检索结果画面的例子 的图。

具体实施方式

实施例1

利用图1～图25以及公式1示出了本发明的通过考虑了路径分担情 况和每一位使用者的嗜好性后向使用者提供或诱导路径向导信息，实现 整个交通社会的路径分担率的最佳化系统的例子。

图1是示出通过诱导利用者控制路径的使用分担率来实现整个交通 社会的最佳化流通的概念图。本发明的用于使使用者的效用和交通路径 分担率实现最佳化的路径向导系统(001)利用获得了使用者(002)的 交通使用情况的数据，分析多个交通事业者(003)提供的交通路径的当 前使用情况。另外，根据现状的分析结果和各交通事业者的恰当的运输 能力以及使用者的嗜好性，向使用者提供移动路径相关信息。由此，由 于部分使用者可以按照所提供的信息按照路径移动，结果可以调整分配， 使移动路径不偏移到特定路径。由于使用者移动路径分散，当各交通路 径的使用率发生变化时，变化情况再次表现为反应交通使用情况的数据， 利用数据进行关于诱导效果的分析并学习，由此可以对使用者进行更加 好的诱导。本发明的用于使使用者的效用和交通路径分担率实现最佳化 的路径向导系统根据现状的路径使用信息和使用者的嗜好性相关信息这 两者向使用者提供计算出的路径向导信息，通过使交通路径的使用分担 率发生变化，实现整个交通社会的最佳化。

图2是本实施例的系统的整体结构图，该系统是通过考虑了路径分 担情况和每一位使用者的嗜好性后向使用者提供或诱导路径向导信息， 实现整个交通社会的路径分担率的最佳化系统的例子。近年，使用交通 设施的大多数使用者(101)采用非接触型IC卡或者具有同等功能的便 携终端(103)，通过用于交通设施的检票机或设置于车内的读取终端 (102)。这些由检票机或车内终端获取的数据通过网络(105)被发送给 各自的交通事业者(106，107)管理的服务器群。另外，近年来，急速 普及的高功能便携终端等一般都具有可以通过GPS等获取、发送位置信 息的功能。在使用者(104)允许的情况下，交通事业者(106，,107)可 以通过网路(105)收集上述位置信息。实际上，根据使用者的位置信息 进行交通路径向导的应用程序等被广泛使用。另外，也可以考虑使用传 统的定期实施的大规模监视器调查等的统计结果数据以及自主收集的问 卷调查结果等作为表示交通流量的数据。再者，近年来，有很多在车站 内或车站周边等设置监视相机(108)的情况，也可以利用这些相机根据 拍摄或记录的图像数据对交通量进行推断、定量化和蓄积。考虑使用者 的嗜好的交通路径分担率最佳化系统(109)由数据服务器(111)、计算 服务器(112)以及信息分发服务器(113)构成，其根据非接触型IC卡 或具有同等功能的便携终端(103)的使用数据以及使用者的位置信息、 监视相机图像和监视器调查等对推断或统计的交通量数据进行蓄积，并 进行分析处理。另外，本文省略了针对非接触IC卡、检票机以及监视相 机等的功能、结果以及流量推断技术的说明。

当持有非接触型IC卡(103)的使用者(101)通过检票机(102) 时，用于识别IC卡(103)的用户ID以及包括通过日期等的位置信息被 蓄积在检票机(102)内，作为元数据被蓄积在由运营源的交通事业者 (106,107)管理的服务器。使用者(104)的位置信息和监视相机(108) 的图像数据也是同样。与此同时，必要的部分在如每隔一小时或者每隔 一天等这样适当的时机被通过网络(105)发送到数据服务器(111)。考 虑了由数据服务器(111)、计算服务器(112)以及信息分发服务器(113) 的服务器群构成的使用者嗜好的交通路径分担率最佳化系统(109)与网 络(105)连接，可以与交通事业者(106,107)和使用者(115,117)进 行通信。另外，本实施例虽然是作为数据服务器(111)、计算服务器(112) 以及信息分发服务器(113)的服务器群进行说明的，但也可以构成为由 1个或多个服务器构成，且可以执行服务器群的功能。

数据服务器(111)通过网络(105)接收将表示通过检票机等IC卡 引线终端读取的使用者的数据和交通工具使用时的位置信息以及监视相 机的图像和监视器调查等统计的交通流量的数据，并记录在服务器的数 据存储部(121)。收集和存储的数据中包括交通类IC卡数据(122)、通 过交通工具使用时的位置数据(123)、监视相机图像以及监视器调查等 统计的交通流量统计数据(124)以及车站或公交车站或路线相关的基本 主数据(125)等。并且，还存储有将交通类IC卡数据(122)、通过交 通工具使用时的位置数据(123)、监视相机图像以及监视器调查等统计 的交通流量统计数据(124)等进行一次加工后的移动记录数据(126)。 在发生变更或进行更新后的情况下，适当地从系统外部输入车站和路线 相关的基本主数据(125)并进行更新和记录。这些交通类IC卡数据(122) 和交通工具使用时的位置数据(123)中虽然包括使用者的位置信息，但 是由于进行了加密或匿名化等，个人信息得到充分保护并被存储。

计算服务器(112)根据数据服务器(111)进行生成移动数据的处 理和当前路径分担率的计算处理以及考虑到个人嗜好的最佳化模拟等。 计算服务器(112)主要由网络接口(I/F(A))(130)、CPU(131)、存储 器(132)以及存储部(133)构成。网络接口是用于连接网络的接口。 存储部(133)包括程序群和数据存储部(139)，该程序群如移动记录生 成程序(134)、路径分担率/运输效率计算程序(135)、移动时的嗜好性 抽取程序(136)、考虑了使用者的嗜好性和当前路径使用率的路径检索 程序(137)、以及个人效用和与路径分担率的最佳化模拟程序(138)等； 该数据存储部(139)存储由计算处理的结果中得出的统计值和指标值等。 存储部例如硬盘驱动器或CD-ROM驱动器以及闪存卡等。另外，在多个 存储装置中也可以将各种程序和各种数据进行区分并记录。

在执行各程序群时，从数据服务器(111)读出作为分析对象的数据， 并将其暂时存储至存储器(132)，通过CPU(131)将各程序(134、135、 136、137、138)读出到存储器并执行，由此实现了各种功能。这些程序 的执行时间可以是例如使用者请求的时间也可以是在每一次向数据服务 器(111)补充新数据时。或者，也可以作为分批处理，在每天规定的时 间自动进行处理。另外，当作为分析对象的数据被实时发送时，程序(134、 135、136、137、138)也可以例如只对新追加的差分数据进行处理。

信息分发服务器(113)具有网络接口(I/F(B))(145)和(I/F(C))(144)、 CPU(146)、存储器(147)以及记录装置(148)。网络接口是用于连接 网络的接口。记录装置用于记录各种程序和各种数据，例如硬盘驱动器、 CD-ROM驱动器以及闪存卡等。另外，在多个存储装置中也可以将各种 程序和各种数据进行区分并记录。

信息分发服务器(113)用于使使用者(115，117)根据便携信息终 端(116)、家庭用或公共信息终端(118)，通过网络(114)，进行与使 用者确认的以及自己的嗜好性相符的推荐路径的检索，并参考检索结果。 另外，也可以将使用者(115，,117)持有的非接触型IC卡(103)插入 IC卡向导器，并通过网络(114)将其发送至信息分发服务器(113)再 转移至使用者确认程序(141)以确定个人。记录装置(148)记录有使 用者确认程序(141)、检索处理程序(142)以及路径向导信息分发程序 (143)。CPU(146)将记录于记录装置(148)的各种程序读出到存储 器并执行，以实现各种功能。具体而言，通过使用者确认程序，与蓄积 在数据服务器(111)的数据的用户ID进行比照，根据比照数据执行检 索处理程序，由此，抽取使用者的嗜好性，进行后补路径的计算和路径 分担率的评价模拟，通过执行信息分发程序，根据模拟结果对决定的后 补路径信息进行加工并分发给使用者。这些信息基本上都是在各使用者 主动进行获取的时刻获得的。

考虑了使用者嗜好的交通路径分担率最佳化系统(109)的系统运用 者(119)可以通过网络(151)使用信息终端(120)，确认各种蓄积数 据的结构及状况、计算服务器的状况和计算结果以及使用者进行检索请 求的情况等。另外，在进行个人效用和与路径分担率的评价模拟时，也 可以进行参数设定等。再者，进行交通工具的事业运营的交通事业者 (106，107)的业务操作者也可以进行交通路径分担率最佳化系统(109) 的运用情况和模拟时的参数设定等。

图3是示出存储在数据服务器(111)内的代表性数据的数据结构例 子的图。首先，交通类IC卡数据(122)包括使用类别(245)等信息， 其中，使用类别(245)包括作为对象的用户ID(242)、与通过了哪个数 据读取终端的信息相关的车站ID(243)、通过该读取终端的使用时刻(244) 以及进站还是出站等。这里说的使用类别是指，例如检票机或出入口的 情况下表示“进站”和“出站”，如果是商品贩卖终端等则表示“购买” 等处理的种类的信息。交通类IC卡数据(22)可以在每次新生成数据是 被发送，或者也可以在使用减少的深夜进行一次性发送。在数据服务器 (111)侧，只需进行与该发送时机相配合的存储处理即可。

图4是示出存储在数据服务器(111)内的代表性数据的数据结构的 另一例子的图。交通工具使用时的位置数据(123)包括记录数据(251)、 作为对象的用户ID(252)、与通过了哪个地点的信息相关的位置ID(253)、 以及通过该地点的通过时刻(254)等信息。这里的用户ID是指如交通 类IC卡的卡ID、便携信息终端的设备ID以及位置信息取得程序的会员 ID等与使用者相关的信息。另外，位置ID是指表示与可以使用车站、公 交车站以及公路等交通工具的场所相关的地点的信息。交通工具使用时 的位置数据(123)是指例如，在乘坐电车或汽车、公交车等时，通过手 动或者以固定的时间间隔自动获得或发送的纬度经度数据置换为位置信 息后被蓄积的数据。交通类工具使用时的位置数据(123)可以在每次新 生成数据时被发送，或者也可以在使用减少的时间段内进行一次性发送。 在数据服务器(111)侧，只需进行与该发送时机相配合的存储处理即可。

图5是示出存储在数据服务器(111)内的代表性数据的数据结构的 另一例子的图。交通流量统计数据(124)包括出发位置ID(261)、到达 位置ID(262)、时间段(263)、交通工具(264)以及行动人数(265) 等信息。这里的出发位置ID和到达位置ID是指表示与可以使用车站、 公交车站以及公路等交通工具的场所相关的地点的信息。一直以来，众 所周知的是统计了从某地点到另一个地点的交通流量的数据是实际存在 的或者已经被公开的。在包括关于使用路径和使用时刻的详细信息的情 况下，根据该颗粒大小进行存储，在以时间段划分并统计的情况下，可 以直接存储，或者也可以在某时区中随机分配时刻，以秒或分为单位进 行存储。另一方面，通过在车站内或车站周边设置的监视相机的图像中 使用脸部识别技术或人物追踪技术等，可以转换为表示从某一地点到另 一地点的交通流量的数据。交通流量统计数据(124)是为了通过上述监 视调查或图像识别等存储交通流量数据的数据结构的例子。可以在每次 新生成数据时被发送，或者也可以在使用减少的时间段内进行一次性发 送。在数据服务器(111)侧，只需进行与该发送时机相配合的存储处理 即可。

图6是示出存储在数据服务器(111)内主数据(125)的种类以及 每个数据结构的图。首先，与可以使用车站或公交车站以及公路等交通 工具的场所相关的基本数据，即位置模板(300)包括识别地点的位置ID (301)、对象(302)、持有公司(303)、住所等所在地(304)以及纬度 经度的信息(305)等信息。在车站、公交车站和路线、公路的结构发生 变化的情况下，进行实时数据补充或修改。与路线相关的基本信息即路 线模板(310)包括识别路线的路线ID、路线名(312)、运营公司(313) 以及区别普通列车和快速列车的路线类型(314)等信息。与车站和路线 的关联的基本数据即位置/路线相关模板(320)包括识别路线的路线ID (321)、包含于该路线的位置ID(322)、管理地点的顺序的顺序编号 (323)、识别停车或通过的类别(324)以及从开始地点起所需时间(325) 等信息。再者，路径相关的基本数据即路径模板(330)除了包括识别路 径的路径ID(331)、乘车位置ID(332)、下车位置ID(333)，还包括 乘车路线数的路线ID(334、336……)以及换乘位置ID(335、……) 的信息等。在从乘车位置(332)去往下车位置(333)时，仅使用1种 交通设施的情况下，数据存储在用于识别乘坐哪一条路线的路线ID1 (334)中。另外，在从乘车位置车站ID(332)去往下车位置ID(333) 时，使用多种交通设施的情况下，数据根据乘车路线数(341)的值依次 存储于：用于识别乘坐哪一条路线的路线ID1(334)、用于识别换乘地点 的换乘位置ID1(335)中，接着是示出乘坐路线的路线ID2(336)…… 另外，也包括表示该路径的综合信息的乘车路线数(341)和标准所需时 间(342)以及费用(343)等信息。这里虽然存在对应于乘车位置ID(332) 和下车位置ID(333)的组合的路径有多条的情况，但这里一般将使用频 率最高的路径作为第1路径进行分配。也可以考虑在使对应于乘车位置 ID(332)和下车位置ID(333)的组合的路径具有多条的情况下，按照 每条路径增加使用车，并在其之后进行分析的方法。例如在车站、公交 车站、路线或道路发生变更的情况下，主数据(125)在每次变更时，如 图2所示从系统的外部被输入和更新或记录。

图7是示出用于存储存储在数据服务器(111)内移动记录数据(126) 的数据结构的图。移动记录数据(126)包括用于识别记录的记录ID(361)、 作为对象的用户ID(362)、表示有几名使用者的代表值的扩大率(363)、 在出发地点示出交通工具开始使用时刻的乘车时间(364)、在到达地点 示出交通工具使用结束时刻的下车时间(365)、乘车位置车站ID(366)、 下车位置车站(367)、示出移动所需费用的支付金额(368)、以及用于 联系路径模板(330)包含的路径信息的路径ID(369)等信息。该移动 记录数据(126)是根据交通类IC卡数据(122)、交通工具使用时的位 置数据(123)以及交通流量统计数据(124)所生成的一次加工后的数 据。

图8是说明根据交通类IC卡数据(122)生成移动记录数据(126) 并存储于数据服务器(111)的顺序的图。这里将存储至数据服务器(111) 的处理按照每天在预定时刻进行一次分批处理进行说明。首先，参照包 含在新收集的交通类IC卡数据(122)中的用户ID(242)和使用时刻 (244)，将全部数据按照用户ID顺序以及时刻顺序进行重新排序(处理 步骤400)。接着，仅针对在处理步骤400中重新排序后的数据中的用户 ID数重复以下相同的处理。首先，将对应于乘车位置ID、乘车时刻、下 车位置ID以及下车时刻对应的变量进行初始化(处理步骤402)。接着， 针对按照时刻顺序排列的数据重复以下相同的处理(处理步骤403)。首 先，根据使用类别(245)的值进行场所区分处理。在使用类别(245) 的值为进入场所的情况下(处理步骤404)，将乘车位置ID的变量中的存 储于车站ID(243)的值，以及乘车时刻的变量中的存储于使用时刻(244) 的值各自分别进行设定(处理步骤405)。

这里，在使用类别(245)的值为走出场地的情况下(处理步骤406)， 仅限于乘车位置ID和乘车时刻的变量中值被设定时，将下车位置ID的 变量中存储于车站ID(243)的值与下车时刻的变量中存储于使用时刻 (244)的值各自分别进行设定。接着，找出以下出现的使用类别(245) 为进入场地的情况下的记录，当该记录的使用时刻(244)是现在所设定 的下车时刻的值和t分以内的话，再找出以下出现的使用类别(245)为 走出场地的情况下的记录(处理步骤407)。这是因为在使用交通工具之 后立即使用了其他交通工具情况下，该使用者的目的地是后者的到达地。 相反，如果下次进入场地的记录的使用时刻和现在设定的下车时刻之间 的差在t分以上(处理步骤408)，根据路径模板(330)找出相当于已经 设定的乘车位置ID和下车位置ID的组合，提取一致的路径ID(处理步 骤409)。最后，在扩大率的变量中设置1，在移动记录数据(126)中将 记录ID、用户ID、扩大率、乘车时刻、下车时刻、乘车位置车站ID、 下车位置车站ID、支付金额以及路径ID的信息作为1个记录进行存储(处 理步骤410)。这里，记录ID(361)作为通用编号进行保持。这里的t 值表示标准的换乘时间，事先进行设定。根据t值可以调整换乘时间的允 许范围。标准的换乘时间相关阈值t是正值，在整体交通网中可以作为共 同的值，也可以在每个区域中设置不同的值。

另一方面，当使用类别(245)的值为购买的情况下(处理步骤411)， 忽视该数据并进入下一次数据处理(处理步骤412)。

图9是说明根据交通工具使用时的位置数据(123)生成移动记录数 据(126)并存储于数据服务器(111)的顺序的图。这里将存储至数据 服务器(111)的处理按照每天在预定时刻进行一次分批处理进行说明。 首先，参照包含在新收集的交通工具使用时的位置数据(123)中的用户 ID(252)和使用时刻(254)，将全部数据按照用户ID顺序以及时刻顺 序进行重新排序(处理步骤500)。接着，仅针对在处理步骤500中重新 排序后的数据中的用户ID数重复以下相同的处理(处理步骤501)。首先， 将对应于用于存储位置ID和通过时刻的连续数据逇排列清单和乘车位置 ID、乘车时刻、下车位置ID、以及下车时刻对应的数据进行初始化(处 理步骤502)。接着，针对按照时刻顺序排列的数据重复以下相同的处理 (处理步骤503)。当位置ID和通过时刻的排列中什么都没有加入的情况 下(处理步骤504)，在位置ID和通过时刻的排列中补充数据，在乘车位 置ID和乘车时刻中各自分别设定值(处理步骤505)。在位置ID和通过 时刻的排列中加入数据，且通过时刻的排列的最后数据的值与记录的通 过时刻的差在t分以上的情况下(处理步骤506)，被看做没有连续移动， 在下车位置ID和下车时刻中设置位置ID以及通过时刻的排列的最后的 值(处理步骤507)。再者，由于通过追查位置ID的列表的顺序，即可以 知道通过哪条路径移动的，因此根据路径模板提取与该路径一致的路径 ID和费用(处理步骤508)。最后，在扩大率的变量中设置1，在移动记 录数据(126)中将记录ID、用户ID、扩大率、乘车时刻、下车时刻、 乘车位置车站ID、下车位置车站ID、支付金额以及路径ID的信息作为 1个记录进行存储(处理步骤509)，将位置ID、通过时刻的排列列表、 乘车位置ID、乘车时刻、乘车位置ID以及乘车时刻的变量进行初始化(处 理步骤510)。

这里，移动记录数据(126)的记录ID(361)作为通用编号进行保 持。这里的t值是表示多个移动之间的时间分割点的值，事先进行设定。 根据t值可以调整移动的连续性的程度。阈值t是正值，可以不根据交通 工具和位置作为共通的值，也可以设置不同的值。

图10是说明根据交通流量统计数据(124)生成移动记录数据(126) 并存储于数据服务器(111)的顺序的图。这里将存储至数据服务器(111) 的处理按照在新补充数据时刻进行分批处理来说明。针对新收集的交通 流量统计数据(124)中包含的全部数据进行以下处理(处理步骤600)。 首先，将对应于乘车位置ID、乘车时刻、下车位置ID、下车时刻以及扩 大率对应的变量进行初始化(处理步骤601)。接着，在乘车位置ID中设 置记录的出发位置ID，在下车位置ID设置到达位置ID。另外，也有在 记录的时间段是按照每小时进行统计状态的情况下，在该时间段中抽取 随机的时刻进行设定等方法(处理步骤602)。在这种情况下，可以考虑 到在扩大率中设定按照时间段的长短划分的移动人数的值等方法。这些 数据的加工方法可以是线性进行的，也可以根据n次函数(n＞＝2)和概 率分布进行。接着，以乘车位置ID、下车位置ID以及交通工具的值，根 据路径模板(330)检索相当的记录器，并抽出一致的路径ID和费用以 及标准所需时间的值(处理步骤603)。最后，在乘车时刻中代入加上从 路径模板(330)提取的标准所需时间后的值，在移动记录数据(126) 中将记录ID、用户ID、扩大率、乘车时刻、下车时刻、乘车位置车站ID、 下车位置车站ID、支付金额以及路径ID的信息作为1个记录进行存储(处 理步骤604)。这里，记录ID(361)作为通用编号进行保持。

图11是概略地示出铁路网和公交路线网中的车站、公交车站、路线 以及区间和路径关系的图。一般而言，在铁路网和公交路线往中，存在 多个特路公司和公交公司的车站以及公交车站附近的所谓的换成车站。 例如，在步行圈内分别邻近地存在有靠近车站1(701)的公交车站1、 靠近车站2(703)和车站4(704)的公交车站3(705)、靠近车站3(707) 的公交车站2(706)。另外，从车站1(701)开始，存在有如下路径： 使用铁路路线1(711)前往车站2(703)的路径1，以及使用公交线路 1(713)前往公交车站2(706)并在车站(707)换乘使用铁路路线2(712) 到达车站4(704)的路径2。再者，从公交车站1(702)开始，还存在 有使用公交路线2(714)到达公交车站3的路线3。在使用者考虑从车 站1的附近前往车站2的附近时，出发地区域A包括车站1(701)和公 交车站1(702)的选择项，目的地区域B包括车站2(703)、车站4(704) 以及公交车站3(705)的选择项，并且，在其中间还存在路径1到路径 3这三种选择项。如此以来，以连接某出发地区域和目的地区域的线为区 间，将其中间连接车站与车站之间的路线定义为路径。

图12是示出存储用于将图11中说明的可换乘地点组看做相同区域 的区域定义数据的数据结构的图。区域定义列表(800)中包括用于识别 记录器的区域ID(801)、该区域中包含的代表位置ID(802)、该定义有 效的对象期间(803)、该区域内包含的可使用交通工具地点数量(804)、 区域内包含的位置ID1(805)、位置ID2(806)、位置ID3(807)、位置 ID4(808)等信息。交通可怠慢使用地点表示车站、公交车站以及计程 车乘降站等地点。车站、交通车站、路线和公路等交通网随着时代的变 迁也发生变化，因此，伴随着变化需要对其进行新的定义。另外，事先 规定定义的有效期间(803)，在后续处理中很重要。

图13是示出用于计算各区间存在的路径和其使用率并保存的数据 结构的图。路径使用分担列表(900)包括用于识别区间的区间ID(901)、 表示出发地的出发地区域ID(902)、表示到达地的到达地区域ID(903)、 作为统计对象的对象期间(904)、作为统计对象的时间段(905)、在该 区间内行动的使用者的总利用次数(906)、该区间所包含的路径数(907)、 第一个路径ID(908)、第一个路径的使用率(909)、第二个路径ID(921)、 第二个路径的使用率(922)、第三个路径ID(931)、第三个路径的使用 率(932)等信息。该列表中包括源数据中存在的所有路径ID。

图14是示出用于提取对全部区间可能存在的路径并将其存储在路 径使用分担率列表(900)中的处理顺序的图。首先，根据移动记录数据 (126)仅提取事先设定的对象期间和时间段对应的记录器，并准备用于 存储全部路径的、由统计结果的路径ID和控制树脂的组构成的列表排列， 并进行初始化(处理步骤1000)。这里的对象期间和时间段的值是事先设 定在外部的，所设定的所有数据对象期间和时间段的组合进行相同处理， 但这里示出在1个确定了数据对象期间和时间段的情况下的处理的例子。 针对提取的移动数据的全部记录(处理步骤1001)，参考移动记录的路径 ID，存储在准备的列表排列中(处理步骤1002)。针对统计的列表排列， 重复下述处理(处理步骤1003)。统计值为正的情况下(处理步骤1004)， 在路径模板(330)中根据该路径ID的记录参照乘车位置ID、下车位置 ID，转换区域定义列表的出发地区域ID和到达地区域ID(处理步骤 1005)。在出发地区域ID和到达区域ID的组合已经存在于路径使用分担 率列表(900)的情况下，在该区间ID的记录中，检索是否包括对象的 路径ID，如果包括那么加上统计值，并参照新区间总计件数的值对全部 路径的使用率进行再次计算并存储。在该区间ID的数据中不包括对象的 路径ID的情况下，重新补充路径并在区间总计件数的值中在路径数加1， 对路径的统计值进行加法计算，并参考新区间总计件数的值对全路径的 使用率进行再次计算，并存储(处理步骤1007)。在出发地区域ID和到 达区域ID的组合不存在于路径使用分担率列表(900)的情况下(处理 步骤1008)，重新赋予区间ID，在路径数中设定1，区间总计件数中设定 路径的统计值、再者在使用率中设定100，存储于路径使用分担率列表(处 理步骤1009)。

图15是示出用于存储使用者的行动相关的行动嗜好性信息的数据 结构的图。使用者嗜好性信息包括用户ID(1101)、出发地区域ID(1102)、 到达地区域ID(1103)、作为判定对象的对象期间(1104)、作为判定对 象的时间段(1105)、在对象期间在出发地区域和到达地区域之间存在的 路径中最常使用的路径ID(1106)、在对象期间在出发地区域和到达地区 域之间存在的路径中最常使用的路径使用率(1107)、表示重视票价的程 度的票价系数(1108)、以及表示重视所需时间的程度的时间系数(1109) 等信息。这里为了将说明内容简单化，仅记载了与票价和时间这两个路 径条件相关的系数，也可以补充其他使用者重视的换乘次数和始发站等 要素，在该情况下，只需准备用于存储与其他要素相关的系数的数据的 区域即可。另外，对于判定中使用数据的期间，除了对象期间和时间段 以外，也可以用星期几的分类或者工作日/休息日等的分类存储判定结果。

图16是示出用于分析使用者的移动数据并存储于使用者嗜好性信 息(1110)的处理顺序的图。根据移动记录数据(126)，仅提取事先设 定的对象期间和时间段相应的记录，按照用户ID的顺序进行分离，准备 用于存储全部路径的统计结果的、由路径ID和使用次数的组构成的列表 排列，进行初始化(处理步骤1200)。这里的对象期间和时间段的值是事 先设定在外部的，所设定的所有数据对象期间和时间段的组合进行相同 处理，但这里示出在1个确定了数据对象期间和时间段的情况下的处理 的例子。对提取的所有记录重复下述处理(处理步骤1201)。参照移动记 录的记录路径ID，在由路径ID和使用次数的组构成的列表排列中进行加 法计算(处理步骤1203)。通过处理步骤1203，在所有的移动记录的统 计结束之后，针对由路径ID和使用次数的组构成的列表排列重复下述处 理(处理步骤1204)。以路径ID为基础，参照路径模板(330)，提取对 应的乘车位置ID和下车位置ID，参照区域定义列表(800)转换出发区 域ID和到达区域ID，对出发区域ID和到达区域ID的组合与随附该组 合的总计使用次数的制数值的列表事先保持(处理步骤1205)。在已经存 在具有相同出发区域ID和到达区域ID的组合的路径ID的情况下(处理 步骤1206)，选择使用次数最多的路径ID，以路径ID和使用次数以及相 同的出发区域ID和到达区域ID的组合的总计使用次数的值为基础，再 次计算使用最多路径的使用率，并进行存储(处理步骤1208)。另外，以 具有相同出发区域ID和到达区域ID的组合的路径ID为基础，参照路径 模板(330)，提取票价和所需时间的值进行比较，由此计算表示用户如 何优先票价和所需时间的系数(处理步骤1209)。当存在多个关于交通路 径的选择项的情况下，着眼于各自路径的特征(票价和所需时间等的条 件值)表明使用者的选择行动的手法，被通称为对数模型。使用对数模 式，以多个路径的条件值为基础，可以说明使用者重视什么要素以及有 多重视，因此多数选择这条路径这样的现象(公式1、公式2)。

$P_j=\frac{\exp \left(V_j\right)}{{\Sigma }_{k=1}^N\exp \left(V_k\right)}$          …(式1)

V_j＝a×x0+b×x1+c×x2+d×x3+e         …(式2）

公式2表示使用者使用交通工具时的效用相关的公式。例如，将票 价和所需时间等作为说明变量，计算各自变量相关的系数的乘积之和， 通过将其代入公式1，可以表示以何改了选择哪种路径的行动。

例如，以公式2为例，Vj表示路径j的用户效用的值。x0，x1， x2，x3，…是说明变量；a，b，c，d…是说明变量相关的系数。 Pj是用户选择路径j的概率。

在不存在具有相同出发区域ID和到达区域ID的组合的路径ID的情 况下(处理步骤1209)，在使用率中设定100，在使用者嗜好性信息(1100) 中将用户ID、出发地区域ID、到达地区域ID、对象期间、时间段、使 用最多的路径ID以及使用最多路径的使用率信息作为1个记录进行存储 (处理步骤1210)。另外，上述例子中作为个人行动时的行动嗜好性，示 出了票价和所需时间，除此之外，将换乘次数和混杂度、徒步时间的考 虑以及购买地点的类型等进行综合分析，可以提高精度和质量。

图17是示出考虑了各交通路径的路径条件和当前的使用率的网络 图探索的例子的图。例如，在区域A～D(1301～1304)中，可以利用各种 交通工具，假设存在如图中的线那样的交通路径，在各自的区域间的路 径(线)中一般而言，根据交通事业者规定平均所需时间以及票价等路 径条件和输送量等。另一方面，使用者虽然在意各自的路径条件，但并 不在意各区域之间的路径输送量是多少。因此，如果仅考虑各使用者的 嗜好而诱导使用者通过优势最大的路径的话，可以预想发生各区域之间 的路径的输送量大幅度超出，变得非常混杂的事态。因此，观察各区域 之间的路径的当前使用量以及事先设定的恰当输送量，可以进行调整使 差尽可能减小。具体而言，可以想到考虑各使用者的嗜好性，提取多个 出发地和到达地之间的路径的后补，判定哪条路径是最接近恰当输送量 等方法。

图18是示出在考虑了当前的使用分担率的情况以及使用者个人的 嗜好性后，计算符合其嗜好的路径的后补的程序(137)处理顺序的图。 考虑使用者的嗜好性和现状的路径使用率的路径检索程序(137)在接收 使用者的检索请求后执行。首先，通过WEB网站和便携信息终端应用等， 将出发地区域和到达地区域相关信息提供给使用者进行选择或者输入， 获得信息(处理步骤1500)。这时，要求输入使用者的ID，例如交通类 IC卡的卡ID和信息终端的设备ID以及其他会员ID等，可以通过引线 获得。

接着，计算让使用者进行输入的出发地区域和到达地区域之间有怎 样的路径，以及使用分担率变为怎样(处理步骤1501)。这时，当各种交 通使用情况数据被实时发送过来时，使用实时数据掌握现状值。另一方 面，在无法实时接收交通使用情况信息的情况下，从路径使用分担率列 表(900)提取该记录，统计地使用计算得到的值。

再者，对于使用者输入的出发地区域和到达地区域之间的各路径， 考虑运营次数和乘车人数等各自的输送能力，读取使用分担率的最佳值， 计算与现状的使用分担率的差(处理步骤1502)。

接着，使用获得的使用者的ID以及事先设定的对象期间、时间段等 信息，从使用者嗜好性信息(1100)提取该记录(处理步骤1503)。对于 对象期间，可以设定近几个月或近几周等，对于时间段，可以根据现在 时刻决定时间段。另外，也可以另外事先对该使用者迄今为止的行动模 式和行动频率进行分析，使用其结果。

再者，在不存在与该区域或对象期间、时间段等条件一致的使用者 嗜好性信息的记录的情况下，也可以变更对象期间和时间段，重复检索。 在没有对应使用者嗜好性信息(1100)的用户信息的情况下，提取在该 区域行动的使用者(多名)，统计最为典型的嗜好，使用其结果。

使用如上所述提取的使用者嗜好性相关的信息，提取该区间存在的 全部路径和路径条件，使用(公式1)将对于对象使用者而言得分高，即 效用值高的顺序排列路径(后补路径)(处理步骤1504)。例如，当在处 理步骤1503中提取的使用者的嗜好性信息是票价优先的情况下，将费用 比较便宜的路径排列得较为上位。

对于这样排列的后补路径，按照顺序，参照处理步骤1501和1502 中计算的值，将“恰当使用分担率—当前利用分担率＞0”的路径作为第 1后补，并向使用者提示(处理步骤1505)。基本来讲，对于检索的使用 者，向其推荐在符合该使用者的路径后补内满足“恰当使用分担率—当 前利用分担率＞0”条件的路径，从而实现整体最佳化。另外，在同时多 人对相同区间的行动进行检索请求时，也可以考虑进行“恰当使用分担 率—当前利用分担率”的值较大的路径优先分配等调整。另外，处理步 骤1504中，由于可以使用(公式1)按照每个后补路径计算选择概率， 因此可以想到考虑了按照推荐路径的概率按照每位使用者分配具有较高 概率的路径的方法。另一方面，这种考虑了使用者的嗜好性和现状的使 用利用率的路径检索程序(137)不论是否存在使用者的检索要求，随机 或者在某种条件下选择某一部分的使用者，将这些使用者在变换路径时 的情况变换作为模拟场景进行使用。也就是说，随机地或者在某种条件 下制作某使用者和希望行动区间相关的信息，在处理步骤1501～1505中 均进行相同处理。

另外，在目标使用者选择了处理步骤1505中计算出的第一后补路径 的情况下，计算赋予各路径的使用分担率的变化量，并将其转送给个人 效用和与路径分担率的最佳化模拟程序(138)(处理步骤1506)。

图19是示出用于在考虑每位使用者的嗜好性的同时实现整个交通 社会的最佳化的程序(138)的处理顺序的例子的图。个人的效用和与路 径分担率的最佳化模拟程序(138)总是与考虑了使用者的嗜好性与现状 的路径使用率的路径检索程序(137)成对出现，并且与使用者提出的检 索要求无关，是用于实现恰当的路径分担率而进行的模拟。首先，对于 恰当的使用分担率的变动，事先设定了阈值(d)，重复下述处理直至收 敛至其阈值之内(处理步骤1600)。接着，读入图18所示的考虑了使用 者的嗜好性和现状的路径使用率的路径检索程序(137)的结果，对于任 意出发地区域和到达地区域之间的各路径，统计被认为选择了该路径的 使用者数量，对各路径的使用分担率如何变化进行定量化(处理步骤 1601)。根据定量化的结果，将各路径的使用分担率的预测值与预先设定 或读入的恰当的使用分担率值进行比较，判定其差分是否收敛至阈值(d) 以内(处理步骤1602)。对于没有收敛在阈值(d)以内的路径，再次启 动考虑了使用者的嗜好性与现状的路径使用率的路径检索程序(137)， 从有可能将该路径选择为第2、第3后补路径的使用者中选择一部分人， 进行后补路径的调整使该部分人使用该路径，接着启动个人效用和与路 径分担率的最佳化模拟程序(138)重复计算(处理步骤1603)。

图20是示出在通过信息分发服务器(113)生成和分发面向系统运 营者或交通事业者的负责人的提示画面的一例中，将每位使用者的动态 进行可视化后的结果(1700)的例子的图。画面(1700)构成为：具有 表示以地图图像为背景可以使用车站或公交车站等交通工具的地点的图 标(1702，1703)与表示连接这些地点的路线和运行路径等的线(1704)， 并且，表示使用者的图标(1701)按时序变化。表示车站或公交车站的 图标也可以通过颜色、形状以及大小示出附加信息(1702，,1703)也可 以按照时序进行变化。例如，也可以是下述表达方式：根据在某车站等 待电车的使用者人数等，进行时刻变化。表示使用者的图标也可以通过 其颜色、形状、大小以及附加的文字表达示出多种多样的信息，例如表 示针对电车偏好还是公交车偏好等使用者的嗜好或移动路径的选择概 率。使用这样的而画面，可以以使用者为单位追踪其动态。可以发现使 用者的行动容易变化的区域以及使用者密度较高的地点和时间段等多种 多样的信息，另外，画面整体可以使用鼠标或键盘等输入接口进行操作。 例如，下述功能：利用鼠标滑轮等进行移近目标/移开目标的操作或者通 过点击鼠标放大特定的车站和使用者图标的信息。不仅可以微观地追踪 流动以追踪使用者的动态，还可以通过将全体使用者的效用和以及当前 的运输效率(各路径的路径分担率的平衡)进行指标化并显示(1705)， 宏观地捕捉整体情况。因此，对于系统运营者或交通事业者的负责人而 言，可以根据各种各样的清晰度来掌握情况。

图21是示出在通过信息分发服务器(113)生成和分发面向系统运 营者或交通事业者的负责人的提示画面的一例中，将任意的区域之间的 路径分担率情况进行可视化后的结果(1800)的例子的图。画面(1800) 构成为：出发地区域(1801)和到达地区域(1802)以按顺序横纵排列 为表形式，各出发地区域和到达地区域交叉的部分中，该区间的路径分 担率的情况通过饼图、柱状图、分层图、文字等多种形式(1803)进行 显示。与图20的画面相同，画面整体可以使用鼠标或键盘等输入接口进 行操作。例如，下述功能：利用鼠标滑轮等进行移近目标/移开目标的操 作或者通过点击鼠标观看特定区间的详细信息(1804)。使用这样的画面 可以发现尚有改善余地的区间，以及调查运输效率为何较差的原因。

图22是示出在通过信息分发服务器(113)生成和分发面向系统运 营者或交通事业者的负责人的提示画面的一例中，设定用于模拟的费用 体系和运营次数的画面(1900)的例子的图。画面(1900)在指定了区 间(1901)后可以细致地指定该区间存在的路径、费用(1902)以及所 需时间和运行次数(1903)之类的路径条件。另外，可以变更该区间内 存在的路径的分配类的恰当值(1904)。该条件变更的结果，在图17所 示的路径探索图表中，由于各路径的路径条件和路径分配率的恰当值这 两者均发生改变，因此可以尝试变动提示使用者的后补路径和路径使用 分担率。变动结果可以在可视化结果(1700、1800)的画面中进行确认。 这时候，尤其可以指定希望注意的车站和公交车站(1905)、铁路路线以 及公交车路线(1906)。除画面(1900)示出的内容之外，还存在车站与 车站、车站与公交车站之间的移动时间和换乘时间的变更以及电车或公 交车的等待时间和运行时间表之类的设定项目。这里设定的画面和项目 不仅用于模拟，也可以在实际的运行系统中被采用。

图23是示出在通过信息分发服务器(113)生成和分发面向系统运 营者或交通事业者的负责人的提示画面的一例中，将模拟结果进行可视 化的例子的图。画面(2000)构成为：将在某区间存在的全部路径的使 用率按照时序进行显示，根据使用者的诱导情况，确认其效果。可以通 过该画面(2000)附带的形式设置能够设定/确认观察哪一个区间这样的 指定以及使用者的诱导状况的区域，也可以在另外的画面中进行提示。 通过这样的画面，可以时刻对使用者的路径变更的结果进行监视。效果 不佳的情况下，可以使用图22中所示的设定画面，通过变更费用体系， 进行反馈。其他，也可以使用图20和图21所示的画面将模拟结果进行 可视化并确认。

用于生成图20～23的提示画面的信息被蓄积于计算服务器(112)的 存储部(133)，系统运用者(119)和各交通事业者的负责人进入预定的 Web网页，通过完整下拉菜单选择项目，根据指定的条件，检索处理程 序(142)被执行，获得必要信息，将通过信息分发程序(143)取得的 信息进行编辑分发信息。

图24是示出通过信息分发服务器(113)生成和分发的面向使用者 的推荐路径检索画面(2100)的例子的图。在提示的推荐路径检索画面 (2100)上，在使用者(115，117)进行请求的时刻执行使用者确认程 序(141)。另外，在接受使用者(115,117)指定的条件后，执行检索处 理程序(142)，通过路径向导信息分发程序(143)对结果信息进行编辑 和分发。首先，使用者(115,117)利用信息终端(116,118)例如Web画 面上的下拉菜单，选择显示内容。使用者(115,117)可以使用设定画面 或鼠标/键盘等输入接口对这些显示条件进行设定和变更。例如，让使用 者(115,117)选择推荐路径检索画面(2100)上可以通过下拉菜单等选 择用户ID(2101)，出发地(2102)、到达地(2103)、日期(2104)、时 间(2105)、选择出发时间或到达时间的种类(2106)、获得使用者(115,117) 的当前时刻并发送的功能以及用于选择使用者的喜好的菜单(2108)，并 将指定的条件转送到检索处理程序(142)。另外，对于用户ID(2101) 的输入，可以通过IC卡引线，将使用者的交通类IC卡的ID发送给信息 分发服务器(113)。另外，也可以是便携信息终端等设备ID。再者，该 用户ID(2101)在使用者(115,117)的初次访问时被信息分发服务器(113) 记录下来，可以省去第二次之后的输入。这时，日期和时间等菜单被事 先设置了当前的日期等，因此未必需要使用者进行选择。一般来讲，换 乘路径检索画面的显示顺序是按照换乘向导引擎提供事业者的独自路径 确定的，但使用了本发明的考虑了个人嗜好性的路径检索手段后，可以 优先提示符合检索者的嗜好的路径。即使是第一次使用的区间内，根据 以往的行动历史，按照平时工作日或时间段等细致的分区进行嗜好性的 推定，可以判断被认为是最适合该使用者的路径。另外，考虑了该区域 的路径使用情况后，可以推荐对于该使用者而言具有较高便利性和舒适 性的路径。

图25是示出通过信息分发服务器(113)生成和分发的面向使用者 的推荐路径检索画面(2200)的例子的图。根据使用者在推荐路径检索 画面(2100)上选择的菜单，执行检索处理程序(142)，利用分发程序 (143)，对该结果信息进行编辑和分发。在面向使用者的推荐路径检索 结果画面(2200)上，例如对于运费优先偏向，提示推荐的在运费方面 有优惠的路径的画面。对于出发地是A地点，到达地是B地点这样的组 合，在执行检索处理程序(142)之后，结果存在下述两种路径，即在C 地点换乘的路径和在D地点换乘的路径。但提取结果是在C地点换乘的 路径更符合使用者的嗜好的情况下，将其通过分发程序(143)，构成推 荐在C车站换乘这样的画面，并分发给使用者。

如上所述，通过分析交通工具使用者的行动数据，可以定量掌握交 通路径分担情况，并且，可以为了实现交通路径分担的适合状态，探索 符合每一位使用者的路径，进行诱导。

上述内容是对本发明的实施方式进行的说明，但是本发明并不仅限 于上述实施方式，可以实施多种变形，可以对上述实施方式进行适当的 组合，是本领域技术人员可以理解的。

符合说明

001 将使用者的效用与交通路径分担率进行最佳化的路径向导系统

002 使用者

003 多个交通事业者

101 使用者

102 检票机

103 IC卡

104 使用者

105 网络

106～107 交通事业者

108 监视相机

109 考虑了使用者的嗜好的交通路径分担率最佳化系统

111 数据服务器

112 计算服务器

113 信息分发服务器

114 网络

115 使用者

116 便携信息终端

117 使用者

118 信息终端

119 系统运用者

120 操作终端

121 数据存储部

122 交通类IC卡数据

123 交通工具使用时的位置数据

124 交通流量统计数据

125 主数据

126 移动记录数据

130 网络接口

131 CPU

132 存储器

133 存储部

134 移动记录生成程序

135 路径分担率/运输效率计算程序

136 移动时的嗜好性提取程序

137 考虑了使用者的嗜好性和现状的路径使用率的路径检索程序

138 个人的效用和与路径分担率的最佳化模拟程序

139 数据存储部

141 使用者确认程序

142 检索处理程序

143 信息分发程序

144 网络接口

145 网络接口

146 CPU

147 存储器

148 存储部

151 网络

241 记录ID

242 用户ID

243 车站ID

244 使用时刻

245 使用类别

251 记录ID

252 用户ID

253 位置ID

254 通过时刻

261 出发位置ID

262 到达位置ID

263 时间段

264 交通工具

265 行动人数

300 位置模板

301 位置ID

302 对象

303 所有公司

304 所在地

305 纬度/经度

310 路线模板

311 路线ID

312 路线名

313 运营公司

314 路线类型

320 车站-路线关系模板

321 路线ID

322 位置ID

323 顺序

324 类别

325 从始点开始的所需时间

330 路径模板

331 路径ID

332 乘车位置ID

333 下车位置ID

334 路线ID1

335 换乘位置ID1

336 路线ID2

341 乘车路线数量

342 标准所需时间

343 费用

361 记录ID

362 用户ID

363 放大率

364 乘车日期

365 下车日期

366 乘车位置ID

367 下车位置ID

368 支付金额

369 路径ID

400～412 处理步骤

500～510 处理步骤

600～604 处理步骤

701 车站

702 公交车站

703～704 车站

705～706 公交车站

707 车站

711～712 铁路路线

713～714 公交车路线

800 区域定义列表

801 区域ID

802 代表位置ID

803 对象期间

804 交通工具可以使用地点数量

805 位置ID1

806 位置ID2

807 位置ID3

808 位置ID4

900 路径使用分担率列表

901 区间ID

902 出发地区域ID

903 到达地区域ID

904 对象期间

905 时间段

906 区间总计件数

907 路径数量

908 第1路径ID

909 第1路径使用率

921 第2路径ID

922 第2路径使用率

931 第3路径ID

932 第3路径使用率

1000～1009 处理步骤

1100 使用者嗜好性信息

1101 用户ID

1102 出发地区域ID

1103 到达地区域ID

1104 对象期间

1105 时间段

1106 最常使用路径ID

1107 最多使用路径的使用率

1108 运费系数

1109 时间系数

1200～1210 处理步骤

1301～1304 交通工具可以使用地点

1500～1506 处理步骤

1600～1603 处理步骤

1700 流动状态可视化结果画面

1701 使用者

1702 车站

1703 公交车站

1704 路线

1705 指标

1800 路径分担情况一览画面

1801 出发地区域

1802 到达地区域

1803 路径分担率的情况

1804 特定区间的详细信息

1900 条件设定画面

1901 区域选择项目

1902 费用变更项目

1903 运转次数变更项目

1904 路径分配率的恰当值设定项目

1905 车站或公交车站检索栏

1906 铁路路径或公交车路径的选择栏

2000 路径分担率监视画面

2100 推荐路径检索画面

2101 用户ID

2102 出发车站

2103 到达车站

2104 日期

2105 时间

2106 种类

2107 当前位置的获得

2108 显示顺序

2200 检索结果画面