WO2025126425A1 - Information processing system, information processing device, information processing method, and program - Google Patents

Abstract

This information processing system comprises: a first acquiring unit that acquires an operation plan relating to one or a plurality of vehicles operating along a predetermined track; a second acquiring unit that acquires operation state information relating to an operation state of at least one of the one or plurality of vehicles; and a first generating unit that refers to the operation plan and the operation state information to generate an updated operation plan using a trained model.

Description

Translated fromJapanese

情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムInformation processing system, information processing device, information processing method, and program

　本開示は、情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。This disclosure relates to an information processing system, an information processing device, an information processing method, and a program.

　例えば鉄道のように、予め定められた運行計画に基づいて車両を運行させるシステムにおいて、状況に応じて運行計画を更新する技術が知られている。For example, in systems such as railways where vehicles are operated based on a predetermined operation plan, there is known technology for updating the operation plan depending on the situation.

　例えば、特許文献１には、運転指令員が運行指令を入力するための運行指令コンソールを有する鉄道運行管理システムが開示されている。当該鉄道運行管理システムでは、運転指令員が、列車の遅れ時分、駅の混雑度、利用者の移行、及び事故や故障の現場状況を総合的に判断し、列車ダイヤを変更する。For example, Patent Document 1 discloses a railway traffic control system that has a traffic command console that allows a train dispatcher to input traffic commands. In this railway traffic control system, the train dispatcher makes a comprehensive judgment on the train delay time, the congestion level at the station, the shift in users, and the on-site situation of accidents and breakdowns, and then changes the train schedule.

日本国特開２０１０－４７２５５号公報Japanese Patent Application Publication No. 2010-47255

　しかしながら、特許文献１に記載の鉄道運行管理システムでは、運転指令員の判断に基づいて列車ダイヤ（運行計画）が変更されるため、属人的な要素が強い。そのため、運転指令員によっては、適切に列車ダイヤを更新できない可能性があるという問題がある。However, in the railway traffic control system described in Patent Document 1, changes to the train schedule (operation plan) are made based on the judgment of the operation dispatcher, which means that there is a strong personal element to the system. As a result, there is a problem that, depending on the operation dispatcher, the train schedule may not be updated appropriately.

　本開示は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その一例示的目的は、非属人的に、運行計画を適切に更新する技術を提供することにある。This disclosure has been made in consideration of the above problems, and one exemplary objective thereof is to provide a technology for appropriately updating operation plans in a non-personal manner.

　本開示の一例示的側面に係る情報処理システムは、予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得手段と、前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得手段と、前記運行計画と前記運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成手段とを備えている。An information processing system according to an exemplary aspect of the present disclosure includes a first acquisition means for acquiring an operation plan for one or more vehicles operating along a predetermined trajectory, a second acquisition means for acquiring operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles, and a first generation means for generating an updated operation plan by referring to the operation plan and the operation status information and using a trained model.

　本開示の一例示的側面に係る情報処理装置は、予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得手段と、前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得手段と、前記運行計画と前記運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成手段とを備えている。An information processing device according to an exemplary aspect of the present disclosure includes a first acquisition means for acquiring an operation plan for one or more vehicles operating along a predetermined trajectory, a second acquisition means for acquiring operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles, and a first generation means for generating an updated operation plan by referring to the operation plan and the operation status information and using a trained model.

　本開示の一例示的側面に係る情報処理方法は、少なくとも１つのプロセッサが、予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得処理と、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得処理と、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記運行計画と前記運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成処理とを含んでいる。An information processing method according to an exemplary aspect of the present disclosure includes a first acquisition process in which at least one processor acquires an operation plan for one or more vehicles operating along a predetermined trajectory, a second acquisition process in which the at least one processor acquires operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles, and a first generation process in which the at least one processor references the operation plan and the operation status information and generates an updated operation plan using a trained model.

　本開示の一例示的側面に係るプログラムは、情報処理装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得手段と、前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得手段と、前記運行計画と前記運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成手段と、として機能させるA program according to an exemplary aspect of the present disclosure is a program that causes a computer to function as an information processing device, and causes the computer to function as a first acquisition means that acquires an operation plan for one or more vehicles that are operated along a predetermined trajectory, a second acquisition means that acquires operation status information related to at least one of the operation statuses of the one or more vehicles, and a first generation means that references the operation plan and the operation status information and generates an updated operation plan using a trained model.

　本開示の一例示的側面によれば、非属人的に、運行計画を適切に更新する技術を提供することができるという一例示的効果を奏する。An exemplary aspect of the present disclosure provides an exemplary effect of providing technology that appropriately updates operation plans in a non-personal manner.

本開示に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a configuration of an information processing system according to the present disclosure.本開示に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a configuration of an information processing device according to the present disclosure.本開示に係る情報処理方法の流れを示すフロー図である。1 is a flow diagram showing the flow of an information processing method according to the present disclosure.本開示に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a configuration of an information processing system according to the present disclosure.本開示に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a configuration of an information processing device according to the present disclosure.本開示に係る更新後の運行計画の例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of an updated operation plan according to the present disclosure.本開示に係る情報処理システムにおいて実行される処理の流れを示すフロー図である。1 is a flow diagram showing a flow of processing executed in an information processing system according to the present disclosure.本開示に係る提供用情報の例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of information to be provided according to the present disclosure.本開示に係る情報処理システムおよび情報処理装置として機能するコンピュータの構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a configuration of an information processing system according to the present disclosure and a computer that functions as an information processing device.

　以下、本発明の実施形態を例示する。ただし、本発明は、以下に示す各例示的実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。例えば、以下に示す各例示的実施形態において採用される技術的手段を適宜組み合わせることにより得られる実施形態についても、本発明の範疇に含まれ得る。また、以下に示す各例示的実施形態において採用される技術的手段の一部を適宜省略することにより得られる実施形態についても、本発明の範疇に含まれ得る。また、以下に示す各例示的実施形態において言及する効果は、その例示的実施形態において期待される効果の一例であり、本発明の外延を規定するものではない。すなわち、以下に示す各例示的実施形態において言及する効果を奏さない実施形態についても、本発明の範疇に含まれ得る。Below are examples of embodiments of the present invention. However, the present invention is not limited to the exemplary embodiments shown below, and various modifications are possible within the scope of the claims. For example, embodiments obtained by appropriately combining the technical means employed in the exemplary embodiments shown below may also be included in the scope of the present invention. Furthermore, embodiments obtained by appropriately omitting some of the technical means employed in the exemplary embodiments shown below may also be included in the scope of the present invention. Furthermore, the effects mentioned in the exemplary embodiments shown below are examples of effects expected in the exemplary embodiments, and do not define the scope of the present invention. In other words, embodiments that do not exhibit the effects mentioned in the exemplary embodiments shown below may also be included in the scope of the present invention.

　〔第１の例示的実施形態〕
　本発明の実施形態の一例である第１の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。本例示的実施形態は、後述する各例示的実施形態の基本となる形態である。なお、本例示的実施形態において採用する各技術的手段の適用範囲は、本例示的実施形態に限定されない。すなわち、本例示的実施形態において採用する各技術的手段は、特段の技術的支障が生じない範囲で、本開示に含まれる他の例示的実施形態においても採用可能である。また、本例示的実施形態を説明するために参照する図面に示される各技術的手段も、特段の技術的支障が生じない範囲で、本開示に含まれる他の例示的実施形態においても採用可能である。First Exemplary Embodiment
A first exemplary embodiment, which is an example of an embodiment of the present invention, will be described in detail with reference to the drawings. This exemplary embodiment is the basic form of each exemplary embodiment described later. The scope of application of each technical means adopted in this exemplary embodiment is not limited to this exemplary embodiment. That is, each technical means adopted in this exemplary embodiment can be adopted in other exemplary embodiments included in this disclosure to the extent that no particular technical obstacle occurs. In addition, each technical means shown in the drawings referred to for explaining this exemplary embodiment can also be adopted in other exemplary embodiments included in this disclosure to the extent that no particular technical obstacle occurs.

　（情報処理システム１の構成）
　情報処理システム１の構成について、図１を参照して説明する。図１は、情報処理システム１の構成を示すブロック図である。情報処理システム１は、図１に示すように、第１の取得部１１、第２の取得部１２、及び第１の生成部１３を備えている。第１の取得部１１、第２の取得部１２、及び第１の生成部１３は、それぞれ本例示的実施形態において、第１の取得手段、第２の取得手段、及び第１の生成手段を実現する。(Configuration of Information Processing System 1)
The configuration of the information processing system 1 will be described with reference to Fig. 1. Fig. 1 is a block diagram showing the configuration of the information processing system 1. As shown in Fig. 1, the information processing system 1 includes afirst acquisition unit 11, asecond acquisition unit 12, and afirst generation unit 13. In this exemplary embodiment, thefirst acquisition unit 11, thesecond acquisition unit 12, and thefirst generation unit 13 respectively realize a first acquisition means, a second acquisition means, and a first generation means.

　図１に示すように、第１の取得部１１、第２の取得部１２、及び第１の生成部１３を備えている。また、図１に示すように、第１の取得部１１、第２の取得部１２、及び第１の生成部１３は、それぞれネットワークＮを介して通信可能に接続されている。ネットワークＮの具体的構成は本例示的実施形態を限定するものではないが、一例として、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、又は有線ＬＡＮが挙げられる。他の例として、ＷＡＮ（Wide Area Network）、公衆回線網、モバイルデータ通信網、又はこれらのネットワークの組み合わせを用いることができる。As shown in FIG. 1, the system includes afirst acquisition unit 11, asecond acquisition unit 12, and afirst generation unit 13. Also, as shown in FIG. 1, thefirst acquisition unit 11, thesecond acquisition unit 12, and thefirst generation unit 13 are each communicatively connected via a network N. The specific configuration of the network N does not limit this exemplary embodiment, but examples include a wireless LAN (Local Area Network) or a wired LAN. As other examples, a WAN (Wide Area Network), a public line network, a mobile data communication network, or a combination of these networks can be used.

　第１の取得部１１は、予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する。第１の取得部１１は、取得した運行計画を第１の生成部１３に供給する。Thefirst acquisition unit 11 acquires an operation plan for one or more vehicles that are operated along a predetermined trajectory. Thefirst acquisition unit 11 supplies the acquired operation plan to thefirst generation unit 13.

　第２の取得部１２は、１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する。第２の取得部１２は、取得した運行状況情報を第１の生成部１３に供給する。Thesecond acquisition unit 12 acquires operation status information related to at least one of the operation statuses of one or more vehicles. Thesecond acquisition unit 12 supplies the acquired operation status information to thefirst generation unit 13.

　第１の生成部１３は、第１の取得部１１が取得した運行計画と第２の取得部１２が取得した運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する。Thefirst generation unit 13 refers to the operation plan acquired by thefirst acquisition unit 11 and the operation status information acquired by thesecond acquisition unit 12, and generates an updated operation plan using the trained model.

　（情報処理システム１の効果）
　以上のように、情報処理システム１においては、予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得部１１と、１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得部１２と、第１の取得部１１が取得した運行計画と第２の取得部１２が取得した運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成部１３と、を備える構成が採用されている。このため、情報処理システム１によれば、非属人的に、運行計画を適切に更新することができるという効果が得られる。(Effects of Information Processing System 1)
As described above, the information processing system 1 is configured to include afirst acquisition unit 11 that acquires an operation plan for one or more vehicles operated along a predetermined trajectory, asecond acquisition unit 12 that acquires operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles, and afirst generation unit 13 that generates an updated operation plan using a trained model by referring to the operation plan acquired by thefirst acquisition unit 11 and the operation status information acquired by thesecond acquisition unit 12. Therefore, the information processing system 1 has an effect of being able to appropriately update the operation plan in a non-personal manner.

　（情報処理装置２の構成）
　情報処理装置２の構成について、図２を参照して説明する。図２は、情報処理装置２の構成を示すブロック図である。情報処理装置２は、図２に示すように、第１の取得部１１、第２の取得部１２、及び第１の生成部１３を備えている。第１の取得部１１、第２の取得部１２、及び第１の生成部１３は、それぞれ本例示的実施形態において、第１の取得手段、第２の取得手段、及び第１の生成手段を実現する。(Configuration of information processing device 2)
The configuration of theinformation processing device 2 will be described with reference to Fig. 2. Fig. 2 is a block diagram showing the configuration of theinformation processing device 2. As shown in Fig. 2, theinformation processing device 2 includes afirst acquisition unit 11, asecond acquisition unit 12, and afirst generation unit 13. In this exemplary embodiment, thefirst acquisition unit 11, thesecond acquisition unit 12, and thefirst generation unit 13 respectively realize a first acquisition means, a second acquisition means, and a first generation means.

　第１の取得部１１は、予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する。第１の取得部１１は、取得した運行計画を第１の生成部１３に供給する。Thefirst acquisition unit 11 acquires an operation plan for one or more vehicles that are operated along a predetermined trajectory. Thefirst acquisition unit 11 supplies the acquired operation plan to thefirst generation unit 13.

　第２の取得部１２は、１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する。第２の取得部１２は、取得した運行状況情報を第１の生成部１３に供給する。Thesecond acquisition unit 12 acquires operation status information related to at least one of the operation statuses of one or more vehicles. Thesecond acquisition unit 12 supplies the acquired operation status information to thefirst generation unit 13.

　第１の生成部１３は、第１の取得部１１が取得した運行計画と第２の取得部１２が取得した運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する。Thefirst generation unit 13 refers to the operation plan acquired by thefirst acquisition unit 11 and the operation status information acquired by thesecond acquisition unit 12, and generates an updated operation plan using the trained model.

　（情報処理装置２の効果）
　以上のように、情報処理装置２においては、予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得部１１と、１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得部１２と、第１の取得部１１が取得した運行計画と第２の取得部１２が取得した運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成部１３と、を備える構成が採用されている。このため、情報処理装置２によれば、上述した情報処理システム１と同様の効果が得られる。(Effects of information processing device 2)
As described above, theinformation processing device 2 employs a configuration including afirst acquisition unit 11 that acquires an operation plan for one or more vehicles operating along a predetermined trajectory, asecond acquisition unit 12 that acquires operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles, and afirst generation unit 13 that generates an updated operation plan using a trained model by referring to the operation plan acquired by thefirst acquisition unit 11 and the operation status information acquired by thesecond acquisition unit 12. Therefore, theinformation processing device 2 can obtain the same effects as those of the information processing system 1 described above.

　（情報処理方法Ｓ１の流れ）
　情報処理方法Ｓ１の流れについて、図３を参照して説明する。図３は、情報処理方法Ｓ１の流れを示すフロー図である。情報処理方法Ｓ１は、図３に示すように、第１の取得処理Ｓ１１、第２の取得処理Ｓ１２、及び第１の生成処理Ｓ１３と、を含んでいる。(Flow of information processing method S1)
The flow of the information processing method S1 will be described with reference to Fig. 3. Fig. 3 is a flow diagram showing the flow of the information processing method S1. As shown in Fig. 3, the information processing method S1 includes a first acquisition process S11, a second acquisition process S12, and a first generation process S13.

　（第１の取得処理Ｓ１１）
　第１の取得処理Ｓ１１において、第１の取得部１１は、予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する。第１の取得部１１は、取得した運行計画を第１の生成部１３に供給する。(First acquisition process S11)
In a first acquisition process S11, thefirst acquisition unit 11 acquires an operation plan for one or more vehicles that are operated along a predetermined trajectory. Thefirst acquisition unit 11 supplies the acquired operation plan to thefirst generation unit 13.

　（第２の取得処理Ｓ１２）
　第２の取得処理Ｓ１２において、第２の取得部１２は、１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する。第２の取得部１２は、取得した運行状況情報を第１の生成部１３に供給する。(Second acquisition process S12)
In the second acquisition process S12, thesecond acquisition unit 12 acquires operation status information related to at least any operation status of one or more vehicles. Thesecond acquisition unit 12 supplies the acquired operation status information to thefirst generation unit 13.

　（第１の生成処理Ｓ１３）
　第１の生成処理Ｓ１３において、第１の生成部１３は、第１の取得部１１が取得した運行計画と第２の取得部１２が取得した運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する。(First generation process S13)
In the first generation process S13, thefirst generation unit 13 refers to the operation plan acquired by thefirst acquisition unit 11 and the operation status information acquired by thesecond acquisition unit 12, and generates an updated operation plan using the learned model.

　（情報処理方法Ｓ１の効果）
　以上のように、情報処理方法Ｓ１においては、第１の取得部１１が、予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得処理Ｓ１１と、第２の取得部１２が、１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得処理Ｓ１２と、第１の生成部１３は、第１の取得部１１が取得した運行計画と第２の取得部１２が取得した運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成処理Ｓ１３と、を含む構成が採用されている。このため、情報処理方法Ｓ１によれば、上述した情報処理システム１と同様の効果が得られる。(Effects of information processing method S1)
As described above, the information processing method S1 employs a configuration including a first acquisition process S11 in which thefirst acquisition unit 11 acquires an operation plan for one or more vehicles operating along a predetermined trajectory, a second acquisition process S12 in which thesecond acquisition unit 12 acquires operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles, and a first generation process S13 in which thefirst generation unit 13 refers to the operation plan acquired by thefirst acquisition unit 11 and the operation status information acquired by thesecond acquisition unit 12, and generates an updated operation plan using a trained model. Therefore, according to the information processing method S1, the same effect as that of the above-mentioned information processing system 1 can be obtained.

　〔第２の例示的実施形態〕
　本発明の実施形態の一例である第２の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。上述した例示的実施形態にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付し、その説明を適宜省略する。なお、本例示的実施形態において採用する各技術的手段の適用範囲は、本例示的実施形態に限定されない。すなわち、本例示的実施形態において採用する各技術的手段は、特段の技術的支障が生じない範囲で、本開示に含まれる他の例示的実施形態においても採用可能である。また、本例示的実施形態を説明するために参照する各図面に示される各技術的手段は、特段の技術的支障が生じない範囲で、本開示に含まれる他の例示的実施形態においても採用可能である。Second Exemplary Embodiment
A second exemplary embodiment, which is an example of an embodiment of the present invention, will be described in detail with reference to the drawings. Components having the same functions as those described in the above exemplary embodiment will be given the same reference numerals, and their description will be omitted as appropriate. The scope of application of each technical means adopted in this exemplary embodiment is not limited to this exemplary embodiment. That is, each technical means adopted in this exemplary embodiment can be adopted in other exemplary embodiments included in this disclosure, as long as no particular technical hindrance occurs. In addition, each technical means shown in each drawing referred to for explaining this exemplary embodiment can be adopted in other exemplary embodiments included in this disclosure, as long as no particular technical hindrance occurs.

　（情報処理システム１Ａの構成）
　情報処理システム１Ａの構成について、図４を参照して説明する。図４は、情報処理システム１Ａの構成を示すブロック図である。(Configuration ofInformation Processing System 1A)
The configuration of theinformation processing system 1A will be described with reference to Fig. 4. Fig. 4 is a block diagram showing the configuration of theinformation processing system 1A.

　図４に示すように、情報処理システム１Ａは、情報処理装置２Ａ、運行管理装置５０、検査計画装置５１、信号５２、乗務員用端末５３、センサ５４、状況把握支援装置５５、広告計画装置５６、売店計画装置５７、深夜バス運行計画装置５８、及び宿泊需要予測装置５９を備えている。運行管理装置５０は、本例示的実施形態において、運行制御手段を実現する。状況把握支援装置５５は、本例示的実施形態において、第２の生成手段及び第３の生成手段を実現する。As shown in FIG. 4, theinformation processing system 1A includes aninformation processing device 2A, anoperation management device 50, aninspection planning device 51, signals 52,crew terminals 53,sensors 54, a situation understandingsupport device 55, anadvertising planning device 56, ashop planning device 57, a late-night busoperation planning device 58, and an accommodationdemand forecasting device 59. In this exemplary embodiment, theoperation management device 50 realizes an operation control means. In this exemplary embodiment, the situation understandingsupport device 55 realizes a second generation means and a third generation means.

　情報処理装置２Ａは、予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画ＯＰと、１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報ＯＳとを参照し、更新後の運行計画ＵＯＰを生成する。一例として、情報処理装置２Ａは、運行計画ＯＰとリアルタイムの運行状況情報ＯＳを参照して、一時的に運行計画を変更した更新後の運行計画ＵＯＰを生成する。他の例として、情報処理装置２Ａは、運行計画ＯＰと所定期間（例えば、１カ月、半年など）の運行状況情報ＯＳを参照して改正したダイヤを、更新後の運行計画ＵＯＰとして生成する。更新後の運行計画ＵＯＰの例について、後述する。Theinformation processing device 2A references an operation plan OP for one or more vehicles operating along a predetermined trajectory and operation status information OS related to at least any of the operation statuses of the one or more vehicles, and generates an updated operation plan UOP. As one example, theinformation processing device 2A references the operation plan OP and real-time operation status information OS, and generates an updated operation plan UOP in which the operation plan has been temporarily changed. As another example, theinformation processing device 2A references the operation plan OP and operation status information OS for a predetermined period (e.g., one month, six months, etc.), and generates a revised timetable as the updated operation plan UOP. An example of the updated operation plan UOP will be described later.

　予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両の例として、列車、一両で構成された汽車、モノレール、及び路線バスが挙げられるが、これらに限定されない。本開示では一例として、１又は複数の車両が列車の場合を例に挙げて説明する。Examples of one or more vehicles that operate along a predetermined track include, but are not limited to, trains, one-car steam trains, monorails, and route buses. In this disclosure, as an example, a case where one or more vehicles are trains will be described.

　また、運行計画ＯＰの形式は限定されず、一例として、各駅における列車の到着時刻及び発車時刻が記載された視認用のダイヤであってもよい。他の例として、運行計画ＯＰの形式は、各装置が制御のために参照するデジタルダイヤであってもよい。Furthermore, the format of the operation plan OP is not limited, and as one example, it may be a visual timetable that lists the arrival and departure times of trains at each station. As another example, the format of the operation plan OP may be a digital timetable that each device references for control purposes.

　運行管理装置５０は、運行計画を参照して、列車の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行う。一例として、運行管理装置５０は、更新後の運行計画ＵＯＰを参照して、１又は複数の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行う。例えば、運行管理装置５０は、更新後の運行計画ＵＯＰに含まれる情報であって、列車の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行うために参照する運行制御参照情報を参照して、列車の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行う。例えば、運行管理装置５０は、更新後の運行計画ＵＯＰを参照して、列車の運行を制御する信号５２を制御することにより、運行制御を行う。また、運行管理装置５０は、更新後の運行計画ＵＯＰを状況把握支援装置５５に出力してもよい。Theoperation management device 50 performs operation control for at least one of the train's vehicles by referring to the operation plan. As an example, theoperation management device 50 performs operation control for at least one of the train's vehicles by referring to the updated operation plan UOP. For example, theoperation management device 50 performs operation control for at least one of the train's vehicles by referring to operation control reference information, which is information contained in the updated operation plan UOP and is referenced to perform operation control for at least one of the train's vehicles. For example, theoperation management device 50 performs operation control by controlling thesignal 52 that controls the operation of the train by referring to the updated operation plan UOP. Theoperation management device 50 may also output the updated operation plan UOP to the situation understandingsupport device 55.

　検査計画装置５１は、列車の検査を計画する。一例として、検査計画装置５１は、更新後の運行計画ＵＯＰに含まれる情報であって、列車の車両の少なくとも何れかの検査計画に関する検査計画情報を参照し、検査を計画する。一例として、検査計画装置５１は、或る列車の走行距離が所定の長さを超えた場合に、所定の検査を実施する日時を計画する。他の例として、検査計画装置５１は、或る列車の走行時間が所定の長さを超えた場合、所定の検査を実施する日時を計画する。Theinspection planning device 51 plans train inspections. As one example, theinspection planning device 51 refers to inspection planning information related to the inspection plans of at least one of the train's cars, which is information included in the updated operation plan UOP, and plans the inspection. As one example, theinspection planning device 51 plans the date and time for performing a specified inspection when the running distance of a certain train exceeds a specified length. As another example, theinspection planning device 51 plans the date and time for performing a specified inspection when the running time of a certain train exceeds a specified length.

　乗務員用端末５３は、列車に乗車する乗務員が使用する端末である。一例として、乗務員用端末５３は、更新後の運行計画ＵＯＰに含まれる情報であって、列車の車両の少なくとも何れかの乗務員に通知するための通知情報を参照して、更新後の運行計画ＵＯＰを乗務員に通知する。乗務員用端末５３の例として、スマートフォン及びタブレットが挙げられるが、これらに限定されない。Thecrew terminal 53 is a terminal used by the crew on board the train. As an example, thecrew terminal 53 refers to notification information, which is information contained in the updated operation plan UOP and is for notifying at least one crew member of the train's cars, and notifies the crew of the updated operation plan UOP. Examples of thecrew terminal 53 include, but are not limited to, a smartphone and a tablet.

　センサ５４は、列車及び列車の運行に関する情報を出力するセンサである。センサ５４には、図４に示すように、カメラ５４Ａ、重量計５４Ｂ、及びレールセンサ５４Ｃが含まれているが、これらに限定されない。例えば、マイク、温度計、加速度センサなどがセンサ５４に含まれていてもよい。Thesensors 54 are sensors that output information about trains and train operations. As shown in FIG. 4, thesensors 54 include, but are not limited to, acamera 54A, a weighingscale 54B, and arail sensor 54C. For example, thesensors 54 may also include a microphone, a thermometer, an acceleration sensor, etc.

　カメラ５４Ａは、画角に含まれる被写体を撮影する撮像装置である。一例として、カメラ５４Ａは列車の車両の少なくとも何れかの車載カメラであってもよい。この場合、カメラ５４Ａは、列車の周辺又は車両内部を撮影する。カメラ５４Ａは、撮影した画像（第１の撮像データ）を状況把握支援装置５５に出力する。他の例として、カメラ５４Ａは、列車が停車する駅に設置されたカメラであってもよい。この場合、カメラ５４Ａは、列車が停車する駅における画像（第２の撮像データ）を状況把握支援装置５５に出力する。Camera 54A is an imaging device that captures an image of a subject included in the angle of view. As an example,camera 54A may be an on-board camera of at least one of the train cars. In this case,camera 54A captures the surroundings of the train or the interior of the car.Camera 54A outputs the captured image (first imaging data) to situation understandingsupport device 55. As another example,camera 54A may be a camera installed in a station where the train stops. In this case,camera 54A outputs an image (second imaging data) of the station where the train stops to situation understandingsupport device 55.

　重量計５４Ｂは、列車の車両の少なくとも何れかの重量を測定する。重量計５４Ｂは、測定した重量を示す重量データを状況把握支援装置５５に出力する。Weight scale 54B measures the weight of at least one of the train cars.Weigh scale 54B outputs weight data indicating the measured weight to situation understandingsupport device 55.

　レールセンサ５４Ｃは、列車が走行する複数のレールのうち、列車の車両の少なくとも何れかが接触しているレールを示すデータを状況把握支援装置５５に出力する。ここで、各レールの位置は決まっているため、レールセンサ５４Ｃが出力する、列車の車両の少なくとも何れかが接触しているレールを示すデータは、列車の車両の少なくとも何れかの位置データである。Therail sensor 54C outputs data indicating which of the multiple rails on which the train runs is in contact with at least one of the train's cars to the situation understandingsupport device 55. Here, since the position of each rail is fixed, the data output by therail sensor 54C indicating which rail is in contact with at least one of the train's cars is position data for at least one of the train's cars.

　状況把握支援装置５５は、運行状況情報ＯＳを生成する。一例として、状況把握支援装置５５は、センサ５４から出力された１または複数のデータの少なくとも何れかを参照して、運行状況情報ＯＳを生成する。また、状況把握支援装置５５は、運行管理装置５０から出力された更新後の運行計画ＵＯＰをさらに参照して、運行状況情報ＯＳを生成してもよい。The situation understandingsupport device 55 generates operation status information OS. As an example, the situation understandingsupport device 55 generates operation status information OS by referring to at least one or more pieces of data output from thesensor 54. The situation understandingsupport device 55 may also generate operation status information OS by further referring to the updated operation plan UOP output from theoperation management device 50.

　一例として、運行状況情報ＯＳは、列車の位置を示す情報であってもよい。この場合、状況把握支援装置５５は、レールセンサ５４Ｃから出力されたデータを参照して、列車の位置を示す情報を生成する。As an example, the operation status information OS may be information indicating the position of the train. In this case, the situation understandingsupport device 55 generates information indicating the position of the train by referring to the data output from therail sensor 54C.

　他の例として、運行状況情報ＯＳは、運行計画に対して遅延している時間を示す情報であってもよい。この場合、状況把握支援装置５５は、更新後の運行計画ＵＯＰと、レールセンサ５４Ｃから出力されたデータとを参照して、運行計画に対して遅延している時間を示す情報を生成する。As another example, the operation status information OS may be information indicating the amount of time that the operation plan is delayed. In this case, the situation understandingsupport device 55 refers to the updated operation plan UOP and the data output from therail sensor 54C, and generates information indicating the amount of time that the operation plan is delayed.

　さらに他の例として、運行状況情報ＯＳは、列車の車両の少なくとも何れかの乗車率を示す情報であってもよい。この場合、状況把握支援装置５５は、カメラ５４Ａから出力された車両内部の画像を参照して、列車の車両の少なくとも何れかの乗車率を示す情報を生成する。又は、状況把握支援装置５５は、重量計５４Ｂから出力された重量データを参照して、列車の車両の少なくとも何れかの乗車率を示す情報を生成する。As yet another example, the operation status information OS may be information indicating the occupancy rate of at least some of the train's cars. In this case, the situation understandingsupport device 55 generates information indicating the occupancy rate of at least some of the train's cars by referring to an image of the inside of the car output from thecamera 54A. Alternatively, the situation understandingsupport device 55 generates information indicating the occupancy rate of at least some of the train's cars by referring to weight data output from theweight scale 54B.

　さらに他の例として、運行状況情報ＯＳは、生じた支障に関する情報（支障状況、回復見込時刻等）であってもよい。この場合、状況把握支援装置５５は、カメラ５４Ａから出力された車両周辺（支障が生じた箇所）の画像を参照して、生じた支障に関する情報を生成する。As yet another example, the operation status information OS may be information about the disruption that has occurred (the disruption status, expected recovery time, etc.). In this case, the situation understandingsupport device 55 references the image of the vehicle's surroundings (the location where the disruption has occurred) output from thecamera 54A to generate information about the disruption that has occurred.

　さらに他の例として、運行状況情報ＯＳは、各駅のホーム又は改札の混雑状況を示す情報であってもよい。この場合、状況把握支援装置５５は、カメラ５４Ａから出力された、駅構内を撮影した画像を参照して、各駅のホーム又は改札の混雑状況を示す情報を生成する。As yet another example, the operation status information OS may be information indicating the congestion status of the platform or ticket gates of each station. In this case, the situation understandingsupport device 55 generates information indicating the congestion status of the platform or ticket gates of each station by referring to images of the station premises output from thecamera 54A.

　このように、状況把握支援装置５５は、センサ５４から出力された１または複数のデータの少なくとも何れかを参照して、運行状況情報ＯＳを生成するので、列車の運行に関連する運行状況情報ＯＳを好適に生成することができる。In this way, the situation understandingsupport device 55 generates operation status information OS by referring to at least one or more pieces of data output from thesensor 54, so it can optimally generate operation status information OS related to train operations.

　また、状況把握支援装置５５は、外部のサービスに対して提供するための提供用情報を生成する。一例として、状況把握支援装置５５は、センサ５４から出力された１または複数のデータの少なくとも何れか、及び情報処理装置２Ａが生成した更新後の運行計画の少なくとも何れかを参照して、提供用情報を生成する。状況把握支援装置５５は、生成した提供用情報を、広告計画装置５６、売店計画装置５７、深夜バス運行計画装置５８、及び宿泊需要予測装置５９の少なくとも何れかに出力する。The situation understandingsupport device 55 also generates information to be provided to external services. As an example, the situation understandingsupport device 55 generates the information to be provided by referring to at least one or more pieces of data output from thesensor 54 and at least one of the updated operation plans generated by theinformation processing device 2A. The situation understandingsupport device 55 outputs the generated information to be provided to at least one of theadvertising planning device 56, thestore planning device 57, the late-night busoperation planning device 58, and the accommodationdemand forecasting device 59.

　広告計画装置５６、売店計画装置５７、深夜バス運行計画装置５８、及び宿泊需要予測装置５９は、それぞれ外部サービスの提供に関する計画又は予測する装置である。広告計画装置５６は、駅又は駅周辺に出す広告を計画する装置である。売店計画装置５７は、駅又は駅周辺の売店における商品の陳列を計画する装置である。深夜バス運行計画装置５８は、駅または駅周辺において深夜に発着するバスの運行を計画する装置である。宿泊需要予測装置５９は、駅の周辺における宿泊施設に対する需要を予測する装置である。Theadvertising planning device 56, theshop planning device 57, the late-night busoperation planning device 58, and the lodgingdemand forecasting device 59 are devices that plan or forecast the provision of external services. Theadvertising planning device 56 is a device that plans advertisements to be placed at stations or in the surrounding areas of stations. Theshop planning device 57 is a device that plans the display of goods at shops at stations or in the surrounding areas of stations. The late-night busoperation planning device 58 is a device that plans the operation of buses that depart and arrive at stations or in the surrounding areas of stations late at night. The lodgingdemand forecasting device 59 is a device that forecasts demand for lodging facilities in the surrounding areas of stations.

　一例として、広告計画装置５６、売店計画装置５７、深夜バス運行計画装置５８、及び宿泊需要予測装置５９は、それぞれ状況把握支援装置５５から出力された提供用情報を参照して、外部サービスの提供を計画する。広告計画装置５６、売店計画装置５７、深夜バス運行計画装置５８、及び宿泊需要予測装置５９のそれぞれが実行する処理の例について、後述する。As an example, theadvertising planning device 56, thestore planning device 57, the late-night busoperation planning device 58, and the lodgingdemand forecasting device 59 each plan the provision of an external service by referring to the provision information output from the situation understandingsupport device 55. Examples of the processing executed by each of theadvertising planning device 56, thestore planning device 57, the late-night busoperation planning device 58, and the lodgingdemand forecasting device 59 will be described later.

　（情報処理装置２Ａの構成）
　情報処理装置２Ａの構成について、図５を参照して説明する。図５は、情報処理装置２Ａの構成を示すブロック図である。(Configuration ofinformation processing device 2A)
The configuration of theinformation processing device 2A will be described with reference to Fig. 5. Fig. 5 is a block diagram showing the configuration of theinformation processing device 2A.

　図５に示すように、情報処理装置２Ａは、制御部２０、記憶部３０、通信部３１、及び入出力部３２を備えている。As shown in FIG. 5, theinformation processing device 2A includes acontrol unit 20, amemory unit 30, acommunication unit 31, and an input/output unit 32.

　記憶部３０には、制御部２０が参照するデータが格納されている。記憶部３０の例として、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、又はこれらの組み合わせが挙げられるが、これらに限定されない。Thememory unit 30 stores data referenced by thecontrol unit 20. Examples of thememory unit 30 include, but are not limited to, flash memory, a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), or a combination of these.

　記憶部３０に格納されているデータの例として、運行計画ＯＰ、運行状況情報ＯＳ、更新後の運行計画ＵＯＰ、制約条件情報ＣＣ、及び学習済モデルＬＭが挙げられるが、これらに限定されない。また、記憶部３０には、運行計画ＯＰ、運行状況情報ＯＳ、及び更新後の運行計画ＵＯＰは、運行計画ＯＰ、運行状況情報ＯＳ、及び更新後の運行計画ＵＯＰを含む学習用データＴＤとして格納されていてもよい。学習用データＴＤについては後述する。また、学習済モデルＬＭが記憶部３０に格納されているとは、学習済モデルＬＭを規定するパラメータが記憶部３０に格納されていることを示す。Examples of data stored in thememory unit 30 include, but are not limited to, the operation plan OP, operation status information OS, the updated operation plan UOP, constraint condition information CC, and the learned model LM. In addition, the operation plan OP, operation status information OS, and the updated operation plan UOP may be stored in thememory unit 30 as learning data TD including the operation plan OP, operation status information OS, and the updated operation plan UOP. The learning data TD will be described later. In addition, storing the learned model LM in thememory unit 30 means that parameters defining the learned model LM are stored in thememory unit 30.

　一例として、学習済モデルＬＭは、強化学習によって学習された学習済モデルであってもよい。学習済モデルＬＭの具体的構成は本例示的実施形態を限定するものではないが、一例として、ＣＮＮ（Convolution Neural Network）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、又はそれらの組み合わせを用いることができる。また、ランダムフォレストやサポートベクターマシンのような非ニューラルネットワーク型のモデルを用いてもよい。As an example, the learned model LM may be a learned model learned by reinforcement learning. Although the specific configuration of the learned model LM does not limit this exemplary embodiment, as an example, a CNN (Convolution Neural Network), an RNN (Recurrent Neural Network), or a combination thereof may be used. In addition, a non-neural network type model such as a random forest or a support vector machine may be used.

　通信部３１は、ネットワークを介してデータを送受信するインタフェースである。通信部３１の例として、イーサネット（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、モバイルデータ通信網の無線通信規格といった各種通信規格における通信チップ、およびＵＳＢ準拠のコネクタが挙げられるが、これらに限定されない。Thecommunication unit 31 is an interface that transmits and receives data via a network. Examples of thecommunication unit 31 include, but are not limited to, communication chips for various communication standards such as Ethernet (registered trademark), Wi-Fi (registered trademark), and wireless communication standards for mobile data communication networks, and USB-compliant connectors.

　通信部３１は、一例として、制御部２０から供給されたデータを他の装置に送信したり、他の装置から受信したデータを制御部２０に供給したりする。As an example, thecommunication unit 31 transmits data provided by thecontrol unit 20 to other devices, and provides data received from other devices to thecontrol unit 20.

　入出力部３２は、データの入力を受け付けたり、データを出力したりするインタフェースである。入出力部３２の例として、キーボード、マウス、タッチパッド、マイク、液晶ディスプレイが挙げられるが、これらに限定されない。The input/output unit 32 is an interface that accepts data input and outputs data. Examples of the input/output unit 32 include, but are not limited to, a keyboard, a mouse, a touchpad, a microphone, and an LCD display.

　入出力部３２は、データの入力を受け付けた場合、受け付けたデータを制御部１０Ａに供給する。また、入出力部３２は、制御部１０Ａから供給されたデータを出力する。When the input/output unit 32 receives data input, it supplies the received data to the control unit 10A. The input/output unit 32 also outputs the data supplied from the control unit 10A.

　（制御部２０）
　制御部２０は、情報処理装置２Ａが備える各構成要素を制御する。また、制御部２０は、図５に示すように、第１の取得部１１、第２の取得部１２、第１の生成部１３、出力部２１、及び学習部２２を備えている。第１の取得部１１、第２の取得部１２、第１の生成部１３、及び学習部２２は、それぞれ本例示的実施形態において、第１の取得手段、第２の取得手段、第１の生成手段、及び学習手段を実現する。(Control unit 20)
Thecontrol unit 20 controls each component included in theinformation processing device 2A. As shown in Fig. 5, thecontrol unit 20 includes afirst acquisition unit 11, asecond acquisition unit 12, afirst generation unit 13, anoutput unit 21, and alearning unit 22. In this exemplary embodiment, thefirst acquisition unit 11, thesecond acquisition unit 12, thefirst generation unit 13, and thelearning unit 22 respectively realize a first acquisition means, a second acquisition means, a first generation means, and a learning means.

　第１の取得部１１は、列車の車両に関する運行計画ＯＰを取得する。一例として、第１の取得部１１は、入出力部３２を介して更新前の運行計画ＯＰを取得する。第１の取得部１１は、取得した運行計画ＯＰを記憶部３０に格納する。Thefirst acquisition unit 11 acquires an operation plan OP for the train cars. As an example, thefirst acquisition unit 11 acquires the operation plan OP before updating via the input/output unit 32. Thefirst acquisition unit 11 stores the acquired operation plan OP in thememory unit 30.

　また、第１の取得部１１は、運行計画の立案における制約条件を示す制約条件情報ＣＣを取得する。一例として、第１の取得部１１は、入出力部３２を介して制約条件情報ＣＣを取得する。一例として、制約条件情報ＣＣは、運行計画を立案するためのノウハウ（ルール）に関する情報である。他の例として、制約条件情報ＣＣは、ダイヤを修正する条件に関する情報である。他の例として、制約条件情報ＣＣは、列車に関係する人員（駅員、乗務員、及び列車を検査する検査員等）に関する情報である。Thefirst acquisition unit 11 also acquires constraint condition information CC indicating constraint conditions in formulating an operation plan. As one example, thefirst acquisition unit 11 acquires the constraint condition information CC via the input/output unit 32. As one example, the constraint condition information CC is information on know-how (rules) for formulating an operation plan. As another example, the constraint condition information CC is information on conditions for amending a timetable. As another example, the constraint condition information CC is information on personnel related to trains (station staff, crew members, inspectors who inspect trains, etc.).

　また、第１の取得部１１は、更新前の運行計画ＯＰ、運行状況情報ＯＳ、及び、更新後の運行計画ＯＰを含む学習用データＴＤを取得する。第１の取得部１１は、取得した学習用データＴＤを記憶部３０に格納する。Thefirst acquisition unit 11 also acquires learning data TD including the operation plan OP before the update, the operation status information OS, and the operation plan OP after the update. Thefirst acquisition unit 11 stores the acquired learning data TD in thestorage unit 30.

　なお、学習用データＴＤは、第１の取得部１１が更新前の運行計画ＯＰ、運行状況情報ＯＳ、及び、更新後の運行計画ＯＰをそれぞれ別々に取得した後、関連付けることによって生成されてもよい。この場合、入出力部３２を介して受け付けたユーザからの操作によって、学習用データＴＤが生成されてもよい。The learning data TD may be generated by thefirst acquisition unit 11 acquiring the pre-update operation plan OP, the operation status information OS, and the updated operation plan OP separately, and then associating them. In this case, the learning data TD may be generated by an operation from the user received via the input/output unit 32.

　他の例として、学習用データＴＤは、シミュレータを用いて生成されてもよい。一例として、学習用データＴＤは、シミュレータにおいて列車の運行に対する外乱（例えば、事故及び災害等）を起こすことによって生成されてもよい。この場合、シミュレータにおいて、更新前の運行計画で列車を運行させ、第１の取得部１１は、更新前の運行計画ＯＰを取得する。次に、シミュレータにおいて外乱を起こし、外乱後の運行状況を運行状況ＯＳとして第１の取得部１１は取得する。そして、シミュレータにおいて外乱後に運行計画を更新し、第１の取得部１１は、更新後の運行計画ＯＰを取得する。As another example, the learning data TD may be generated using a simulator. As one example, the learning data TD may be generated by causing a disturbance (e.g., an accident, disaster, etc.) to train operation in the simulator. In this case, in the simulator, the train is operated according to the operation plan before the update, and thefirst acquisition unit 11 acquires the operation plan before the update OP. Next, a disturbance is caused in the simulator, and thefirst acquisition unit 11 acquires the operation situation after the disturbance as the operation situation OS. Then, in the simulator, the operation plan is updated after the disturbance, and thefirst acquisition unit 11 acquires the updated operation plan OP.

　第２の取得部１２は、列車の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報ＯＳを取得する。一例として、第２の取得部１２は、状況把握支援装置５５から出力された運行状況情報ＯＳを取得する。第２の取得部１２は、取得した運行状況情報ＯＳを記憶部３０に格納する。Thesecond acquisition unit 12 acquires operation status information OS related to the operation status of at least one of the train's cars. As an example, thesecond acquisition unit 12 acquires operation status information OS output from the situation understandingsupport device 55. Thesecond acquisition unit 12 stores the acquired operation status information OS in thememory unit 30.

　第１の生成部１３は、運行計画ＯＰと運行状況情報ＯＳとを参照し、学習済モデルＬＭを用いて更新後の運行計画ＯＰを生成する。第１の生成部１３は、更新後の運行計画ＯＰを記憶部３０に格納する。Thefirst generation unit 13 refers to the operation plan OP and the operation status information OS, and generates an updated operation plan OP using the learned model LM. Thefirst generation unit 13 stores the updated operation plan OP in thestorage unit 30.

　また、第１の生成部１３は、記憶部３０に格納されている制約条件情報ＣＣを更に参照して更新後の運行計画ＯＰを生成してもよい。Thefirst generating unit 13 may also generate the updated operation plan OP by further referring to the constraint condition information CC stored in thestorage unit 30.

　出力部２１は、通信部３１を介して、または入出力部３２に対して、データを出力する。一例として、出力部２１は、通信部３１を介して、更新後の運行計画ＯＰを運行管理装置５０、検査計画装置５１、及び乗務員用端末５３の少なくとも何れかに出力する。他の例として、出力部２１は、更新後の運行計画ＯＰを、液晶ディスプレイである入出力部３２に出力する。この場合、入出力部３２は、更新後の運行計画ＯＰを含む画像を表示する。Theoutput unit 21 outputs data via thecommunication unit 31 or to the input/output unit 32. As one example, theoutput unit 21 outputs the updated operation plan OP to at least one of theoperation management device 50, theinspection planning device 51, and thecrew terminal 53 via thecommunication unit 31. As another example, theoutput unit 21 outputs the updated operation plan OP to the input/output unit 32, which is a liquid crystal display. In this case, the input/output unit 32 displays an image including the updated operation plan OP.

　学習部２２は、学習用データＴＤを参照した機械学習による最適化処理によって学習済モデルＬＭを生成する。上述したように、学習用データＴＤには、更新前の運行計画ＯＰ、運行状況情報ＯＳ、及び、更新後の運行計画ＯＰが含まれる。そのため、学習部２２が学習用データＴＤを参照した機械学習による最適化処理によって学習済モデルＬＭを生成することにより、情報処理装置２Ａは、運行状況に応じた更新後の運行計画ＯＰを生成することができる。Thelearning unit 22 generates a learned model LM by optimization processing using machine learning with reference to the learning data TD. As described above, the learning data TD includes the operation plan OP before the update, the operation status information OS, and the operation plan OP after the update. Therefore, by thelearning unit 22 generating the learned model LM by optimization processing using machine learning with reference to the learning data TD, theinformation processing device 2A can generate an updated operation plan OP according to the operation status.

　一例として、学習部２２は、乗車率を状態、臨時列車の本数を増やすことを行動として、好ましい状態および行動（乗車率が低く、かつ臨時列車の本数が少ない）であるほど値が小さくなるコスト関数、又は好ましい状態および行動であるほど値が大きくなる報酬関数を定義する。そして、学習部２２は、コスト関数を最小化、又は報酬関数を最大化する学習済モデルＬＭを生成する。As an example, thelearning unit 22 defines a cost function whose value decreases the more favorable the state and behavior (lower occupancy rate and fewer special trains), or a reward function whose value increases the more favorable the state and behavior, with the passenger occupancy rate being the state and increasing the number of special trains being the behavior.Thelearning unit 22 then generates a learned model LM that minimizes the cost function or maximizes the reward function.

　すなわち、学習部２２は、更新前の運行計画ＯＰ及び運行状況情報ＯＳを学習済モデルＬＭに入力し、コスト関数が最小、又は報酬関数が最大となる更新後の運行計画ＯＰが出力されるように、学習済モデルＬＭを学習させる。In other words, thelearning unit 22 inputs the pre-update operation plan OP and operation status information OS to the learned model LM, and trains the learned model LM so that the updated operation plan OP that minimizes the cost function or maximizes the reward function is output.

　好ましい状態の他の例として、駅員が少ない、駅のホームに人が少ない、及び改札に並んでいる人が少ないが挙げられるが、これらに限定されない。好ましい行動の例として、増員する駅員が少ない、乗務員の作業が少ない、及び出庫又は入庫する列車の数が少ないが挙げられるが、これらに限定されない。Other examples of favorable conditions include, but are not limited to, fewer station staff, fewer people on the station platform, and fewer people queuing at ticket gates. Examples of favorable behavior include, but are not limited to, fewer additional station staff, less work for train crew, and fewer trains leaving or entering the depot.

　また、上述したように、第１の生成部１３は、制約条件情報ＣＣを更に参照して更新後の運行計画ＯＰを生成してもよい。この場合、学習部２２はさらに、コスト関数が最小、又は報酬関数が最大であり、かつ、制約条件情報ＣＣを満たす更新後の運行計画ＯＰが出力されるように、学習済モデルＬＭを学習させる。Furthermore, as described above, thefirst generation unit 13 may generate the updated operation plan OP by further referring to the constraint condition information CC. In this case, thelearning unit 22 further trains the learned model LM so that an updated operation plan OP in which the cost function is minimized or the reward function is maximized and which satisfies the constraint condition information CC is output.

　当該構成により、情報処理装置２Ａは、運行状況に加えて、制約条件に応じた更新後の運行計画ＯＰを生成することができる。With this configuration, theinformation processing device 2A can generate an updated operation plan OP according to the constraint conditions in addition to the operation status.

　（更新後の運行計画ＵＯＰの例１）
　第１の生成部１３が生成する更新後の運行計画ＵＯＰの一例について、図６を参照して説明する。図６は、更新後の運行計画ＵＯＰの例を示す図である。(Example 1 of the updated operation plan UOP)
An example of the updated operation plan UOP generated by thefirst generating unit 13 will be described with reference to Fig. 6. Fig. 6 is a diagram showing an example of the updated operation plan UOP.

　一例として、第１の生成部１３は、列車の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行うために運行管理装置５０によって参照される運行制御参照情報を含む更新後の運行計画ＵＯＰを生成する。As an example, thefirst generation unit 13 generates an updated operation plan UOP that includes operation control reference information referenced by theoperation management device 50 to perform operation control for at least one of the train's cars.

　一例として、運行制御参照情報には、変更後のダイヤの情報（到着時刻及び発車時刻の変更、停車時間の変更等）が含まれている。他の例として、運行制御参照情報には、或る列車が或る駅において折り返すことを示す情報が含まれている。さらに他の例として、或る列車が出庫する時刻又は入庫する時刻を示す情報が含まれている。As one example, the operation control reference information includes information on a changed timetable (changes to arrival and departure times, changes to stop times, etc.). As another example, the operation control reference information includes information indicating that a certain train will turn back at a certain station. As yet another example, the operation control reference information includes information indicating the time that a certain train will depart or enter the depot.

　出力部２１が、入出力部３２に運行制御参照情報を含む更新後の運行計画ＵＯＰを出力した場合に、入出力部３２は、一例として、図６の上側に示す画像ＰＩＣ１を表示する。画像ＰＩＣ１では、或る駅において、列車番号「Ａ１２３」が「６：００」に到着し、「６：０２」に発車することが示されている。また、画像ＰＩＣ１では、或る駅において、列車番号「Ｂ４５６」が「６：３０」に到着し、「６：３２」に発車することが示されている。When theoutput unit 21 outputs the updated operation plan UOP including the operation control reference information to the input/output unit 32, the input/output unit 32 displays image PIC1 shown in the upper part of FIG. 6 as an example. Image PIC1 shows that train number "A123" arrives at a certain station at "6:00" and departs at "6:02". Image PIC1 also shows that train number "B456" arrives at a certain station at "6:30" and departs at "6:32".

　このように、第１の生成部１３は、運行制御参照情報を含む更新後の運行計画ＵＯＰを生成する。そのため、情報処理装置２Ａは、運行管理装置５０に、更新後の運行計画ＵＯＰに基づいて列車を運行させることができる。In this way, thefirst generation unit 13 generates an updated operation plan UOP that includes operation control reference information. Therefore, theinformation processing device 2A can cause theoperation management device 50 to operate trains based on the updated operation plan UOP.

　換言すると、運行管理装置５０は、更新後の運行計画ＵＯＰを参照して運行制御を行うので、情報処理装置２Ａによって生成された、運行状況に応じた更新後の運行計画ＵＯＰに基づいて列車を運行することができる。In other words, theoperation management device 50 controls operations by referring to the updated operation plan UOP, and can operate trains based on the updated operation plan UOP generated by theinformation processing device 2A according to the operating conditions.

　（更新後の運行計画ＵＯＰの例２）
　第１の生成部１３が生成する更新後の運行計画ＵＯＰの他の例について、再び図６を参照して説明する。(Example 2 of the updated operation plan UOP)
Another example of the updated operation plan UOP generated by thefirst generating unit 13 will be described with reference to FIG. 6 again.

　他の例として、第１の生成部１３は、列車の乗務員に通知するための通知情報を生成する。As another example, thefirst generation unit 13 generates notification information for notifying train crew members.

　一例として、通知情報には、変更後のダイヤの情報（到着時刻及び発車時刻の変更、停車時間の変更等）が含まれている。他の例として、通知情報には、列車の運行に支障が生じた区間を示す情報が含まれている。さらに他の例として、通知情報には、当該乗務員が乗っている列車が折り返る駅を示す情報が含まれている。さらに他の例として、通知情報には、当該乗務員が乗っている列車が出庫する時刻又は入庫する時刻を示す情報が含まれている。As one example, the notification information includes information on the changed timetable (changes to arrival and departure times, changes to stop times, etc.). As another example, the notification information includes information indicating the section where train operation is disrupted. As yet another example, the notification information includes information indicating the station where the train carrying the crew member will turn around. As yet another example, the notification information includes information indicating the time the train carrying the crew member will depart or enter the depot.

　出力部２１が、入出力部３２に通知情報を含む更新後の運行計画ＵＯＰを出力した場合に、入出力部３２は、一例として、図６の中央に示す画像ＰＩＣ２を表示する。画像ＰＩＣ２では、「Ａ駅」と「Ｂ駅」との間で列車の運行に支障が生じたことが示されている。また、画像ＰＩＣ２では、乗務員が乗っている列車が「Ｃ駅」において折り返すことが示されている。When theoutput unit 21 outputs the updated operation plan UOP including the notification information to the input/output unit 32, the input/output unit 32 displays, as an example, image PIC2 shown in the center of FIG. 6. Image PIC2 shows that a disruption has occurred in train operation between "Station A" and "Station B". Image PIC2 also shows that the train with the crew on board will turn around at "Station C".

　このように、第１の生成部１３は、通知情報を含む更新後の運行計画ＵＯＰを生成する。そのため、情報処理装置２Ａは、列車の運行計画が変更になった場合、列車の乗務員に対してリアルタイムに変更後の運行計画を通知したり、運行状況を通知したりすることができる。In this way, thefirst generation unit 13 generates an updated operation plan UOP that includes notification information. Therefore, when a train operation plan is changed, theinformation processing device 2A can notify the train crew of the changed operation plan in real time and notify them of the operation status.

　（更新後の運行計画ＵＯＰの例３）
　第１の生成部１３が生成する更新後の運行計画ＵＯＰのさらに他の例について、再び図６を参照して説明する。(Example 3 of the updated operation plan UOP)
Still another example of the updated operation plan UOP generated by thefirst generating unit 13 will be described with reference to FIG. 6 again.

　さらに他の例として、第１の生成部１３は、列車の車両の少なくとも何れかの検査計画に関する検査計画情報を生成する。As yet another example, thefirst generation unit 13 generates inspection plan information regarding an inspection plan for at least one of the train's vehicles.

　一例として、検査計画情報には、或る列車の所定期間における走行時間を示す情報が含まれている。他の例として、検査計画情報には、或る列車の所定期間における走行距離を示す情報が含まれている。As one example, the inspection plan information includes information indicating the running time of a certain train in a given period of time. As another example, the inspection plan information includes information indicating the running distance of a certain train in a given period of time.

　出力部２１が、入出力部３２に検査計画情報を含む更新後の運行計画ＵＯＰを出力した場合に、入出力部３２は、一例として、図６の下側に示すＰＩＣ３を表示する。画像ＰＩＣ３では、列車番号「Ａ１２３」の１１月１日からの走行時間が「１０時間」であり、走行距離が「３００ｋｍ」であることが示されている。また、画像ＰＩＣ３では、列車番号「Ｂ４５６」の１１月１日からの走行時間が「１５時間」であり、走行距離が「４００ｋｍ」であることが示されている。When theoutput unit 21 outputs the updated operation plan UOP including the inspection plan information to the input/output unit 32, the input/output unit 32 displays PIC3 shown in the lower part of FIG. 6 as an example. Image PIC3 shows that the running time of train number "A123" since November 1st is "10 hours" and the running distance is "300 km". Image PIC3 also shows that the running time of train number "B456" since November 1st is "15 hours" and the running distance is "400 km".

　このように、第１の生成部１３は、検査計画情報を含む更新後の運行計画ＵＯＰを生成する。そのため、情報処理装置２Ａは、検査計画装置５１に、いつどのような検査を列車に実施すればよいのかを計画させることができる。In this way, thefirst generation unit 13 generates an updated operation plan UOP that includes the inspection plan information. Therefore, theinformation processing device 2A can cause theinspection planning device 51 to plan when and what kind of inspection should be performed on the train.

　（情報処理システム１Ａにおいて実行される処理）
　情報処理システム１Ａにおいて実行される処理の流れの一例について、図７を参照して説明する。図７は、情報処理システム１Ａにおいて実行される処理の流れを示すフロー図である。(Processing Executed inInformation Processing System 1A)
An example of the flow of processes executed in theinformation processing system 1A will be described with reference to Fig. 7. Fig. 7 is a flow diagram showing the flow of processes executed in theinformation processing system 1A.

　（ステップＳ２１）
　ステップＳ２１において、情報処理装置２Ａの第１の取得部１１は、運行計画ＯＰを取得する。第１の取得部１１は、取得した運行計画ＯＰを記憶部３０に格納する。(Step S21)
In step S21, thefirst acquisition unit 11 of theinformation processing device 2A acquires an operation plan OP. Thefirst acquisition unit 11 stores the acquired operation plan OP in thestorage unit 30.

　（ステップＳ２２）
　ステップＳ２２において、状況把握支援装置５５は、運行状況情報ＯＳを生成する。上述したように、状況把握支援装置５５は、センサ５４から出力された１または複数のデータの少なくとも何れかを参照して、運行状況情報ＯＳを生成してもよい。(Step S22)
In step S22, the situation understandingsupport device 55 generates the operation status information OS. As described above, the situation understandingsupport device 55 may generate the operation status information OS by referring to at least one of the one or a plurality of data output from thesensor 54.

　（ステップＳ２３）
　ステップＳ２３において、状況把握支援装置５５は、ステップＳ２２において生成した生成した運行状況情報ＯＳを情報処理装置２Ａに出力する。(Step S23)
In step S23, the situation graspingassistance device 55 outputs the operation status information OS generated in step S22 to theinformation processing device 2A.

　（ステップＳ２４）
　ステップＳ２４において、情報処理装置２Ａの第２の取得部１２は、ステップＳ２３において出力された運行状況情報ＯＳを取得する。第２の取得部１２は、取得した運行状況情報ＯＳを記憶部３０に格納する。(Step S24)
In step S24, thesecond acquisition unit 12 of theinformation processing device 2A acquires the operation status information OS output in step S23. Thesecond acquisition unit 12 stores the acquired operation status information OS in thestorage unit 30.

　（ステップＳ２５）
　ステップＳ２５において、第１の生成部１３は、ステップＳ２１において取得された運行計画ＯＰと、ステップＳ２４において取得された運行状況情報ＯＳとを参照し、学習済モデルＬＭを用いて更新後の運行計画ＵＯＰを生成する。第１の生成部１３は、生成した更新後の運行計画ＵＯＰを記憶部３０に格納する。(Step S25)
In step S25, thefirst generation unit 13 refers to the operation plan OP acquired in step S21 and the operation status information OS acquired in step S24, and generates an updated operation plan UOP by using the learned model LM. Thefirst generation unit 13 stores the generated updated operation plan UOP in thestorage unit 30.

　（ステップＳ２６）
　ステップＳ２６において、出力部２１は、ステップＳ２５において生成された更新後の運行計画ＵＯＰを運行管理装置５０に出力する。なお、ステップＳ２６において出力部２１はさらに、更新後の運行計画ＵＯＰを、入出力部３２、検査計画装置５１、及び乗務員用端末５３の少なくとも何れかに出力してもよい。(Step S26)
In step S26, theoutput unit 21 outputs the updated operation plan UOP generated in step S25 to theoperation management device 50. Note that in step S26, theoutput unit 21 may further output the updated operation plan UOP to at least one of the input/output unit 32, theinspection planning device 51, and thecrew terminal 53.

　（ステップＳ２７）
　ステップＳ２７において、運行管理装置５０は、ステップＳ２６において出力された更新後の運行計画ＵＯＰを取得する。(Step S27)
In step S27, theoperation management device 50 acquires the updated operation plan UOP output in step S26.

　（ステップＳ２８）
　ステップＳ２８において、運行管理装置５０は、更新後の運行計画ＵＯＰを参照して、列車に関する運行制御を行う。(Step S28)
In step S28, thetraffic management device 50 performs traffic control for trains by referring to the updated operation plan UOP.

　（ステップＳ２９）
　ステップＳ２９において、状況把握支援装置５５は、運行状況情報ＯＳを生成する。ここで、ステップＳ２９において状況把握支援装置５５が生成する運行状況情報ＯＳは、ステップＳ２５において生成された更新後の運行計画ＵＯＰを参照して運行制御された列車の運行状況に関連する運行状況情報ＯＳである。(Step S29)
In step S29, the situation graspingsupport device 55 generates operation status information OS. Here, the operation status information OS generated by the situation graspingsupport device 55 in step S29 is operation status information OS related to the operation status of the train whose operation is controlled by referring to the updated operation plan UOP generated in step S25.

　（ステップＳ３０）
　ステップＳ３０において、状況把握支援装置５５は、ステップＳ２９において生成した生成した運行状況情報ＯＳを情報処理装置２Ａに出力する。(Step S30)
In step S30, the situation graspingassistance device 55 outputs the operation status information OS generated in step S29 to theinformation processing device 2A.

　（ステップＳ３１）
　ステップＳ３１において、情報処理装置２Ａの第２の取得部１２は、ステップＳ３０において出力された運行状況情報ＯＳを取得する。すなわち、第２の取得部１２は、更新後の運行計画ＵＯＰを参照した運行管理装置５０により運行制御された列車の運行状況に関連する運行状況情報ＯＳを取得する。第２の取得部１２は、取得した運行状況情報ＯＳを記憶部３０に格納する。(Step S31)
In step S31, thesecond acquisition unit 12 of theinformation processing device 2A acquires the operation status information OS output in step S30. That is, thesecond acquisition unit 12 acquires operation status information OS related to the operation status of the train whose operation is controlled by theoperation management device 50 with reference to the updated operation plan UOP. Thesecond acquisition unit 12 stores the acquired operation status information OS in thestorage unit 30.

　ステップＳ３１の処理が実行されると、情報処理装置２Ａは、再びステップＳ２５の処理を実行する。すなわち、ステップＳ２５において第１の生成部１３は、ステップＳ３１において取得された運行状況情報ＯＳを少なくとも参照して、再更新後の運行計画ＵＯＰを生成する。After the process of step S31 is executed, theinformation processing device 2A executes the process of step S25 again. That is, in step S25, thefirst generation unit 13 generates a re-updated operation plan UOP by at least referring to the operation status information OS acquired in step S31.

　より具体的には、ｎ＋１回目のステップＳ２５では、ｎ回目のステップＳ２５において生成された更新後の運行計画ＵＯＰと、当該更新後の運行計画ＵＯＰを参照して運行制御された列車の運行状況に関連する運行状況情報ＯＳであって、ｎ回目のステップＳ３１において取得された運行状況情報ＯＳとを参照して、学習済モデルＬＭを用いて再更新後の運行計画ＵＯＰを生成される。More specifically, in step S25 for the n+1th time, a re-updated operation plan UOP is generated using the learned model LM by referring to the updated operation plan UOP generated in step S25 for the nth time and operation status information OS related to the operation status of the train whose operation is controlled by referring to the updated operation plan UOP and which is acquired in step S31 for the nth time.

　このように、情報処理装置２Ａは、更新した運行計画ＵＯＰを参照して運行制御された列車の運行状況に関連する運行状況情報ＯＳと、当該更新した運行計画ＵＯＰとを参照し、再更新後の運行計画ＵＯＰを生成する。そして、情報処理装置２Ａは、当該処理を繰り返し実行する。すなわち、情報処理装置２Ａは、フィードバック制御を行うので、一時的な運行状況の変化による影響を少なくし、安定して適切な更新後の運行計画ＵＯＰを生成することができる。In this way, theinformation processing device 2A refers to the updated operation plan UOP and the operation status information OS related to the operation status of the train whose operation is controlled by referring to the updated operation plan UOP, and generates a re-updated operation plan UOP. Theinformation processing device 2A then repeatedly executes this process. In other words, since theinformation processing device 2A performs feedback control, it is possible to reduce the impact of temporary changes in the operation status and generate a stable and appropriate updated operation plan UOP.

　（ステップＳ２９における処理の他の例）
　ステップＳ２９において、状況把握支援装置５５は、運行状況情報を生成することに加えて又は替えて、提供用情報を生成してもよい。上述したように、状況把握支援装置５５は、センサ５４から出力された１または複数のデータの少なくとも何れか、及び情報処理装置２Ａが生成した更新後の運行計画の少なくとも何れかを参照して、提供用情報を生成してもよい。当該構成について、図８を参照して説明する。図８は、提供用情報の例を示す図である。(Another example of the process in step S29)
In step S29, the situation graspingsupport device 55 may generate information to be provided in addition to or instead of generating the operation status information. As described above, the situation graspingsupport device 55 may generate the information to be provided by referring to at least one or a plurality of pieces of data output from thesensor 54 and at least one of the updated operation plan generated by theinformation processing device 2A. This configuration will be described with reference to Fig. 8. Fig. 8 is a diagram showing an example of the information to be provided.

　一例として、状況把握支援装置５５は、広告サービスにおいて参照される広告サービス用情報を含む提供用情報を生成する。例えば、状況把握支援装置５５は、或る駅において、これから到着する予定の列車に設置されたカメラ５４Ａから出力された車両内部の画像を参照する。そして、画像に被写体として高校生が多く含まれている場合、状況把握支援装置５５は、図９に示すように、これから到着する予定の列車には、高校生が多く乗っていることを示す広告サービス用情報を含む提供用情報ＳＰＩを生成する。As an example, the situation understandingsupport device 55 generates information to be provided that includes advertising service information referenced in the advertising service. For example, the situation understandingsupport device 55 references an image of the interior of a train output from acamera 54A installed on a train that is scheduled to arrive at a certain station. If the image contains many high school students as subjects, the situation understandingsupport device 55 generates information to be provided SPI that includes advertising service information indicating that there are many high school students on board the train that is scheduled to arrive, as shown in FIG. 9.

　この場合、状況把握支援装置５５は、生成した提供用情報を広告計画装置５６に出力する。広告計画装置５６は、提供用情報に含まれる広告サービス用情報を参照し、或る駅に設置したデジタルサイネージ端末に、高校生向けの広告を表示するよう計画する。In this case, the situation understandingsupport device 55 outputs the generated information to be provided to theadvertising planning device 56. Theadvertising planning device 56 refers to the advertising service information included in the information to be provided, and plans to display an advertisement for high school students on a digital signage terminal installed at a certain station.

　このように、状況把握支援装置５５は、広告サービス用情報を含む提供用情報を生成することにより、駅又は駅周辺に好適な広告を表示させることができる。In this way, the situation understandingsupport device 55 can display suitable advertisements at or around stations by generating information to be provided that includes information for advertising services.

　他の例として、状況把握支援装置５５は、小売りサービスにおいて参照される小売りサービス用情報を含む提供用情報を生成する。例えば、状況把握支援装置５５は、或る駅において、所定の期間においてカメラ５４Ａから出力された１８時から１９時の駅構内の画像を参照する。そして、画像に被写体としてスーツを着た人が多く含まれている場合、状況把握支援装置５５は、図９に示すように、１８時から１９時の間、スーツを着た人が駅構内に多くいることを示す小売りサービス用情報を含む提供用情報ＳＰＩ２を生成する。As another example, the situation understandingsupport device 55 generates information to be provided that includes retail service information that is referenced in retail services. For example, the situation understandingsupport device 55 references images of the inside of a station at a certain station from 6:00 p.m. to 7:00 p.m. output from thecamera 54A during a specified period. Then, if the images include many people wearing suits as subjects, the situation understandingsupport device 55 generates information to be provided SPI2 that includes retail service information that indicates that there are many people wearing suits in the station between 6:00 p.m. and 7:00 p.m., as shown in FIG. 9.

　この場合、状況把握支援装置５５は、生成した提供用情報を売店計画装置５７に出力する。売店計画装置５７は、提供用情報に含まれる小売りサービス用情報を参照し、或る駅の構内または周辺の売店に、１８時から１９時の間は会社員向けの商品を棚に陳列することを計画する。In this case, the situation understandingsupport device 55 outputs the generated information to be provided to thestore planning device 57. Thestore planning device 57 refers to the retail service information included in the information to be provided and plans to display products for office workers on shelves at a store in or near a certain station between 6:00 p.m. and 7:00 p.m.

　このように、状況把握支援装置５５は、小売りサービス用情報を含む提供用情報を生成することにより、駅構内又は駅周辺の売店に好適な商品を陳列させることができる。In this way, the situation understandingsupport device 55 can generate provision information including retail service information, allowing suitable products to be displayed at kiosks within or around the station.

　さらに他の例として、状況把握支援装置５５は、他の交通サービスにおいて参照される交通サービス用情報を含む提供用情報を生成する。例えば、状況把握支援装置５５は、或る駅において、最終列車から出力された重量データを参照する。そして、重量データが所定の値以上の場合、状況把握支援装置５５は、図９に示すように、最終列車に乗客が多く乗っていることを示す交通サービス用情報を含む提供用情報ＳＰＩ３を生成する。As yet another example, the situation understandingsupport device 55 generates information to be provided that includes transportation service information that is referenced in other transportation services. For example, the situation understandingsupport device 55 references weight data output from the last train at a certain station. Then, if the weight data is equal to or greater than a predetermined value, the situation understandingsupport device 55 generates information to be provided SPI3 that includes transportation service information that indicates that there are many passengers on the last train, as shown in FIG. 9.

　この場合、状況把握支援装置５５は、生成した提供用情報を深夜バス運行計画装置５８に出力する。深夜バス運行計画装置５８は、提供用情報に含まれる交通サービス用情報を参照し、或る駅から出発する深夜バスの本数を増やすことを計画する。In this case, the situation understandingsupport device 55 outputs the generated information to be provided to the late-night busoperation planning device 58. The late-night busoperation planning device 58 refers to the transportation service information included in the information to be provided and plans to increase the number of late-night buses departing from a certain station.

　このように、状況把握支援装置５５は、交通サービス用情報を含む提供用情報を生成することにより、駅又は駅周辺において発着する交通サービスを好適に運行させることができる。In this way, the situation understandingsupport device 55 can generate information to be provided that includes information for transport services, thereby enabling transport services departing and arriving at stations or in the areas surrounding stations to be operated optimally.

　さらに他の例として、状況把握支援装置５５は、宿泊サービスにおいて参照される宿泊サービス用情報を含む提供用情報を生成する。例えば、状況把握支援装置５５は、カメラ５４Ａから出力された或る駅周辺の画像を参照する。そして、画像に被写体として、或る駅の周辺においてイベントが行われることを示す広告が含まれている場合、状況把握支援装置５５は、図８に示すように、或る駅の周辺においてイベントが行われることを示す宿泊サービス用情報を含む提供用情報ＳＰＩ４を生成する。As yet another example, the situation understandingsupport device 55 generates information to be provided that includes information for accommodation services that is referenced in the accommodation service. For example, the situation understandingsupport device 55 references an image of the area around a certain station output from thecamera 54A. If the image contains as a subject an advertisement indicating that an event will be held in the vicinity of a certain station, the situation understandingsupport device 55 generates information to be provided SPI4 that includes information for accommodation services that indicates that an event will be held in the vicinity of a certain station, as shown in FIG. 8.

　この場合、状況把握支援装置５５は、生成した提供用情報を宿泊需要予測装置５９に出力する。宿泊需要予測装置５９は、提供用情報に含まれる宿泊サービス用情報を参照し、或る駅の周辺の宿泊施設に対する需要が多くなることを予測する。In this case, the situation understandingsupport device 55 outputs the generated information to be provided to the accommodationdemand prediction device 59. The accommodationdemand prediction device 59 refers to the information for accommodation services included in the information to be provided and predicts that there will be an increase in demand for accommodation facilities around a certain station.

　このように、状況把握支援装置５５は、宿泊サービス用情報を含む提供用情報を生成することにより、駅周辺における宿泊施設の需要を好適に予測させることができる。In this way, the situation understandingsupport device 55 can generate provision information that includes information about accommodation services, thereby making it possible to appropriately predict the demand for accommodation facilities in the vicinity of the station.

　（情報処理システム１Ａの効果）
　このように、情報処理システム１Ａでは、列車の運行計画と、列車の運行状況とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する。そのため、情報処理システム１Ａでは、学習済モデルを用いて運行計画を更新するので、非属人的に、運行計画を適切に更新することができる。また、情報処理システム１Ａでは、運行状況の変化に対して迅速に運行計画を更新することができる。(Effects ofInformation Processing System 1A)
In this way, theinformation processing system 1A refers to the train operation plan and the train operation status, and generates an updated operation plan using the trained model. Therefore, theinformation processing system 1A updates the operation plan using the trained model, so that the operation plan can be appropriately updated in a non-personal manner. Furthermore, theinformation processing system 1A can quickly update the operation plan in response to changes in the operation status.

　〔ソフトウェアによる実現例〕
　情報処理システム１、１Ａ、情報処理装置２、２Ａ（以下、「上記各システム及び各装置」とも記載する）の一部又は全部の機能は、集積回路（ＩＣチップ）等のハードウェアによって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。[Software implementation example]
Some or all of the functions of theinformation processing systems 1, 1A andinformation processing devices 2, 2A (hereinafter also referred to as "the above-mentioned systems and devices") may be realized by hardware such as an integrated circuit (IC chip), or by software.

　後者の場合、上記各システム及び各装置は、例えば、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータによって実現される。このようなコンピュータの一例（以下、コンピュータＣと記載する）を図９に示す。図９は、上記各システム及び各装置として機能するコンピュータＣのハードウェア構成を示すブロック図である。In the latter case, each of the above systems and devices is realized, for example, by a computer that executes instructions of a program, which is software that realizes each function. An example of such a computer (hereinafter referred to as computer C) is shown in Figure 9. Figure 9 is a block diagram showing the hardware configuration of computer C that functions as each of the above systems and devices.

　コンピュータＣは、少なくとも１つのプロセッサＣ１と、少なくとも１つのメモリＣ２と、を備えている。メモリＣ２には、コンピュータＣを上記各システム及び各装置として動作させるためのプログラムＰが記録されている。コンピュータＣにおいて、プロセッサＣ１は、プログラムＰをメモリＣ２から読み取って実行することにより、上記各システム及び各装置の各機能が実現される。Computer C has at least one processor C1 and at least one memory C2. Memory C2 stores a program P for operating computer C as each of the above systems and devices. In computer C, processor C1 reads and executes program P from memory C2, thereby realizing the functions of each of the above systems and devices.

　プロセッサＣ１としては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＦＰＵ（Floating point number Processing Unit）、ＰＰＵ（Physics Processing Unit）、ＴＰＵ（Tensor Processing Unit）、量子プロセッサ、マイクロコントローラ、又は、これらの組み合わせなどを用いることができる。メモリＣ２としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、又は、これらの組み合わせなどを用いることができる。The processor C1 may be, for example, a CPU (Central Processing Unit), GPU (Graphic Processing Unit), DSP (Digital Signal Processor), MPU (Micro Processing Unit), FPU (Floating point number Processing Unit), PPU (Physics Processing Unit), TPU (Tensor Processing Unit), quantum processor, microcontroller, or a combination of these. The memory C2 may be, for example, a flash memory, HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), or a combination of these.

　なお、コンピュータＣは、プログラムＰを実行時に展開したり、各種データを一時的に記憶したりするためのＲＡＭ（Random Access Memory）を更に備えていてもよい。また、コンピュータＣは、他の装置との間でデータを送受信するための通信インタフェースを更に備えていてもよい。また、コンピュータＣは、キーボードやマウス、ディスプレイやプリンタなどの入出力機器を接続するための入出力インタフェースを更に備えていてもよい。Computer C may further include a RAM (Random Access Memory) for expanding program P during execution and for temporarily storing various data. Computer C may further include a communications interface for sending and receiving data to and from other devices. Computer C may further include an input/output interface for connecting input/output devices such as a keyboard, mouse, display, and printer.

　また、プログラムＰは、コンピュータＣが読み取り可能な、一時的でない有形の記録媒体Ｍに記録することができる。このような記録媒体Ｍとしては、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、又はプログラマブルな論理回路などを用いることができる。コンピュータＣは、このような記録媒体Ｍを介してプログラムＰを取得することができる。また、プログラムＰは、伝送媒体を介して伝送することができる。このような伝送媒体としては、例えば、通信ネットワーク、又は放送波などを用いることができる。コンピュータＣは、このような伝送媒体を介してプログラムＰを取得することもできる。The program P can also be recorded on a non-transitory, tangible recording medium M that can be read by the computer C. Such a recording medium M can be, for example, a tape, a disk, a card, a semiconductor memory, or a programmable logic circuit. The computer C can obtain the program P via such a recording medium M. The program P can also be transmitted via a transmission medium. Such a transmission medium can be, for example, a communications network or broadcast waves. The computer C can also obtain the program P via such a transmission medium.

　〔付記事項Ａ〕
　本開示には、以下の各付記に記載の技術が含まれる。ただし、本発明は、以下の各付記に記載の技術に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。[Appendix A]
This disclosure includes the techniques described in the following appendices. However, the present invention is not limited to the techniques described in the following appendices, and various modifications are possible within the scope of the claims.

　（付記Ａ１）
　予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得手段と、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得手段と、
　前記運行計画と前記運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成手段と
を備えている
情報処理システム。(Appendix A1)
A first acquisition means for acquiring an operation plan for one or more vehicles that are operated along a predetermined trajectory;
A second acquisition means for acquiring operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles;
An information processing system comprising: a first generation means that refers to the operation plan and the operation status information and generates an updated operation plan using a trained model.

　（付記Ａ２）
　前記更新後の運行計画を参照して、前記１又は複数の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行う運行制御手段
を備えている付記Ａ１に記載の情報処理システム。(Appendix A2)
The information processing system according to appendix A1, further comprising an operation control means for performing operation control for at least one of the one or more vehicles by referring to the updated operation plan.

　（付記Ａ３）
　前記第１の生成手段が生成した前記更新後の運行計画には、
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行うために前記運行制御手段によって参照される運行制御参照情報、
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの乗務員に通知するための通知情報、及び
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの検査計画に関する検査計画情報
の少なくとも何れかが含まれる
付記Ａ２に記載の情報処理システム。(Appendix A3)
The updated operation plan generated by the first generation means includes:
Operation control reference information referenced by the operation control means in order to perform operation control for at least one of the one or more vehicles;
The information processing system according to appendix A2, comprising at least one of notification information for notifying at least any crew member of the one or more vehicles, and inspection plan information regarding an inspection plan of at least any of the one or more vehicles.

　（付記Ａ４）
　前記第２の取得手段は、前記更新後の運行計画を参照した前記運行制御手段により運行制御された前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を更に取得し、
　前記第１の生成手段は、当該運行状況情報を少なくとも参照して、再更新後の運行計画を生成する
付記Ａ２又はＡ３に記載の情報処理システム。(Appendix A4)
The second acquisition means further acquires operation status information related to an operation status of at least one of the one or more vehicles whose operation is controlled by the operation control means with reference to the updated operation plan,
The information processing system according toclaim 2 or 3, wherein the first generation means generates a re-updated operation plan by at least referring to the operation status information.

　（付記Ａ５）
　前記第１の取得手段は、前記運行計画の立案における制約条件を示す制約条件情報を更に取得し、
　前記第１の生成手段は、前記制約条件情報を更に参照して前記更新後の運行計画を生成する
付記Ａ１からＡ４の何れか１つに記載の情報処理システム。(Appendix A5)
The first acquisition means further acquires constraint condition information indicating constraint conditions in planning the operation plan,
The information processing system according to any one of appendices A1 to A4, wherein the first generation means generates the updated operation plan by further referring to the constraint condition information.

　（付記Ａ６）
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの車載カメラによる第１の撮像データ、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの重量データ、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかが停車する駅における第２の撮像データ、及び
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの位置データ
の少なくとも何れかを参照して、前記運行状況情報を生成する第２の生成手段を備えている付記Ａ１からＡ５の何れか１つに記載の情報処理システム。(Appendix A6)
First imaging data captured by at least one vehicle-mounted camera of the one or more vehicles;
Weight data of at least one of the one or more vehicles;
The information processing system according to any one of Appendices A1 to A5, further comprising a second generating means for generating the operation status information by referring to at least any of second image data at a station where at least any of the one or more vehicles stop, and at least any of position data of at least any of the one or more vehicles.

　（付記Ａ７）
　外部のサービスに対して提供するための提供用情報を、
　　前記第２の生成手段が参照する前記第１の撮像データ、前記重量データ、前記第２の撮像データ、及び前記位置データ、及び
　　前記第１の生成手段が生成する前記更新後の運行計画
の少なくとも何れかを参照して生成する第３の生成手段を備えている付記Ａ６に記載の情報処理システム。(Appendix A7)
Information to be provided to external services,
The information processing system according to Appendix A6, further comprising: a third generation means that generates the updated operation plan by referring to at least any of the first imaging data, the weight data, the second imaging data, and the position data that are referred to by the second generation means, and the updated operation plan generated by the first generation means.

　（付記Ａ８）
　前記提供用情報には、
　　広告サービスにおいて参照される広告サービス用情報、
　　小売りサービスにおいて参照される小売りサービス用情報、
　　他の交通サービスにおいて参照される交通サービス用情報、及び
　　宿泊サービスにおいて参照される宿泊サービス用情報
の少なくとも何れかが含まれる
付記Ａ７に記載の情報処理システム。(Appendix A8)
The information to be provided includes:
Information for advertising services referenced in advertising services;
Information for retail services referenced in retail services;
The information processing system according to appendix A7, comprising at least one of: information for a transportation service referenced in another transportation service; and information for an accommodation service referenced in an accommodation service.

　（付記Ａ９）
　前記第１の取得手段は、
　　更新前の運行計画、運行状況情報、及び、更新後の運行計画を含む学習用データ
を更に取得し、
　当該情報処理システムは、
　　前記学習用データを参照した機械学習による最適化処理によって前記学習済モデルを生成する学習手段
を更に備えている
付記Ａ１からＡ８の何れか１つに記載の情報処理システム。(Appendix A9)
The first acquisition means includes:
Further acquiring learning data including the operation plan before the update, operation status information, and the operation plan after the update;
The information processing system includes:
The information processing system according to any one of appendices A1 to A8, further comprising a learning means for generating the trained model by an optimization process using machine learning with reference to the learning data.

　（付記Ａ１０）
　予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得手段と、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得手段と、
　前記運行計画と前記運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成手段と
を備えている
情報処理装置。(Appendix A10)
A first acquisition means for acquiring an operation plan for one or more vehicles that are operated along a predetermined trajectory;
A second acquisition means for acquiring operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles;
and a first generation means for generating an updated operation plan by referring to the operation plan and the operation status information and using a trained model.

　〔付記事項Ｂ〕
　本開示には、以下の各付記に記載の技術が含まれる。ただし、本発明は、以下の各付記に記載の技術に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。[Appendix B]
This disclosure includes the techniques described in the following appendices. However, the present invention is not limited to the techniques described in the following appendices, and various modifications are possible within the scope of the claims.

　（付記Ｂ１）
　少なくとも１つのプロセッサが、予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得処理と、
　前記少なくとも１つのプロセッサが、前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得処理と、
　前記少なくとも１つのプロセッサが、前記運行計画と前記運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成処理と
を含んでいる
情報処理方法。(Appendix B1)
A first acquisition process in which at least one processor acquires a trip plan for one or more vehicles that are operated along a predetermined trajectory;
A second acquisition process in which the at least one processor acquires operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles;
An information processing method including a first generation process in which the at least one processor refers to the operation plan and the operation status information and generates an updated operation plan using a learned model.

　（付記Ｂ２）
　前記少なくとも１つのプロセッサが、前記更新後の運行計画を参照して、前記１又は複数の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行う運行制御処理
を含んでいる付記Ｂ１に記載の情報処理方法。(Appendix B2)
The information processing method according to appendix B1, further comprising a process of controlling operation of the at least one processor by referring to the updated operation plan and controlling operation of at least one of the one or more vehicles.

　（付記Ｂ３）
　前記第１の生成処理において生成した前記更新後の運行計画には、
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行うために前記運行制御処理によって参照される運行制御参照情報、
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの乗務員に通知するための通知情報、及び
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの検査計画に関する検査計画情報
の少なくとも何れかが含まれる
付記Ｂ２に記載の情報処理方法。(Appendix B3)
The updated operation plan generated in the first generation process includes:
Operation control reference information referenced by the operation control process to perform operation control for at least one of the one or more vehicles;
The information processing method according to appendix B2, which includes at least one of notification information for notifying at least any crew member of the one or more vehicles, and inspection plan information regarding an inspection plan of at least any of the one or more vehicles.

　（付記Ｂ４）
　前記少なくとも１つのプロセッサは、
　前記第２の取得処理において、前記更新後の運行計画を参照した前記運行制御処理において運行制御された前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を更に取得し、
　前記第１の生成処理において、当該運行状況情報を少なくとも参照して、再更新後の運行計画を生成する
付記Ｂ２又はＢ３に記載の情報処理方法。(Appendix B4)
The at least one processor
In the second acquisition process, operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles whose operation is controlled in the operation control process with reference to the updated operation plan is further acquired;
The information processing method according toclaim 2 or 3, wherein in the first generation process, a re-updated operation plan is generated by at least referring to the operation status information.

　（付記Ｂ５）
　前記少なくとも１つのプロセッサは、
　前記第１の取得処理において、前記運行計画の立案における制約条件を示す制約条件情報を更に取得し、
　前記第１の生成処理において、前記制約条件情報を更に参照して前記更新後の運行計画を生成する
付記Ｂ１からＢ４の何れか１つに記載の情報処理方法。(Appendix B5)
The at least one processor
In the first acquisition process, constraint condition information indicating a constraint condition in creating the operation plan is further acquired,
The information processing method according to any one of appendices B1 to B4, wherein in the first generation process, the updated operation plan is generated by further referring to the constraint condition information.

　（付記Ｂ６）
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの車載カメラによる第１の撮像データ、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの重量データ、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかが停車する駅における第２の撮像データ、及び
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの位置データ
の少なくとも何れかを参照して、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記運行状況情報を生成する第２の生成処理を含んでいる付記Ｂ１からＢ５の何れか１つに記載の情報処理方法。(Appendix B6)
First imaging data captured by at least one vehicle-mounted camera of the one or more vehicles;
Weight data of at least one of the one or more vehicles;
The information processing method according to any one of Appendices B1 to B5, further comprising a second generation process in which the at least one processor generates the operation status information by referring to at least one of second imaging data at a station where at least one of the one or more vehicles stops, and at least one of position data of at least one of the one or more vehicles.

　（付記Ｂ７）
　前記少なくとも１つのプロセッサが、外部のサービスに対して提供するための提供用情報を、
　　前記第２の生成処理において参照する前記第１の撮像データ、前記重量データ、前記第２の撮像データ、及び前記位置データ、及び
　　前記第１の生成処理において生成する前記更新後の運行計画
の少なくとも何れかを参照して生成する第３の生成処理を含んでいる付記Ｂ６に記載の情報処理方法。(Appendix B7)
The at least one processor generates provision information to be provided to an external service,
The information processing method according to Appendix B6, including a third generation process that generates the operation plan by referring to at least any of the first imaging data, the weight data, the second imaging data, and the position data that are referenced in the second generation process, and the updated operation plan generated in the first generation process.

　（付記Ｂ８）
　前記提供用情報には、
　　広告サービスにおいて参照される広告サービス用情報、
　　小売りサービスにおいて参照される小売りサービス用情報、
　　他の交通サービスにおいて参照される交通サービス用情報、及び
　　宿泊サービスにおいて参照される宿泊サービス用情報
の少なくとも何れかが含まれる
付記Ｂ７に記載の情報処理方法。(Appendix B8)
The information to be provided includes:
Information for advertising services referenced in advertising services;
Information for retail services referenced in retail services;
The information processing method according to appendix B7, comprising at least one of information for a transportation service referred to in another transportation service, and information for an accommodation service referred to in an accommodation service.

　（付記Ｂ９）
　前記少なくとも１つのプロセッサは、更新前の運行計画、運行状況情報、及び、更新後の運行計画を含む学習用データを更に取得し、
　前記少なくとも１つのプロセッサが、前記学習用データを参照した機械学習による最適化処理によって前記学習済モデルを生成する学習処理
を更に含んでいる
付記Ｂ１からＢ８の何れか１つに記載の情報処理方法。(Appendix B9)
The at least one processor further acquires learning data including an operation plan before the update, operation status information, and an operation plan after the update;
The information processing method according to any one of appendices B1 to B8, further comprising a learning process in which the at least one processor generates the trained model by an optimization process using machine learning that references the training data.

　〔付記事項Ｃ〕
　本開示には、以下の各付記に記載の技術が含まれる。ただし、本発明は、以下の各付記に記載の技術に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。[Appendix C]
This disclosure includes the techniques described in the following appendices. However, the present invention is not limited to the techniques described in the following appendices, and various modifications are possible within the scope of the claims.

　（付記Ｃ１）
　情報処理装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
　前記コンピュータを、
　予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得手段と、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得手段と、
　前記運行計画と前記運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成手段と
として機能させる
プログラム。(Appendix C1)
A program for causing a computer to function as an information processing device,
The computer,
A first acquisition means for acquiring an operation plan for one or more vehicles that are operated along a predetermined trajectory;
A second acquisition means for acquiring operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles;
A program that functions as a first generation means that refers to the operation plan and the operation status information and generates an updated operation plan using a learned model.

　（付記Ｃ２）
　前記コンピュータを、
　前記更新後の運行計画を参照して、前記１又は複数の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行う運行制御手段
として機能させる付記Ｃ１に記載のプログラム。(Appendix C2)
The computer,
The program according to claim C1, which functions as a traffic control means for controlling traffic of at least one of the one or more vehicles by referring to the updated traffic plan.

　（付記Ｃ３）
　前記第１の生成手段が生成した前記更新後の運行計画には、
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行うために前記運行制御手段によって参照される運行制御参照情報、
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの乗務員に通知するための通知情報、及び
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの検査計画に関する検査計画情報
の少なくとも何れかが含まれる
付記Ｃ２に記載のプログラム。(Appendix C3)
The updated operation plan generated by the first generation means includes:
Operation control reference information referenced by the operation control means in order to perform operation control for at least one of the one or more vehicles;
The program described in Appendix C2, which includes at least one of notification information for notifying at least any crew member of the one or more vehicles, and inspection plan information regarding an inspection plan of at least any of the one or more vehicles.

　（付記Ｃ４）
　前記第２の取得手段は、前記更新後の運行計画を参照した前記運行制御手段により運行制御された前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を更に取得し、
　前記第１の生成手段は、当該運行状況情報を少なくとも参照して、再更新後の運行計画を生成する
付記Ｃ２又はＣ３に記載のプログラム。(Appendix C4)
The second acquisition means further acquires operation status information related to an operation status of at least one of the one or more vehicles whose operation is controlled by the operation control means with reference to the updated operation plan,
The program according toclaim 2 or 3, wherein the first generation means generates a re-updated operation plan by at least referring to the operation status information.

　（付記Ｃ５）
　前記第１の取得手段は、前記運行計画の立案における制約条件を示す制約条件情報を更に取得し、
　前記第１の生成手段は、前記制約条件情報を更に参照して前記更新後の運行計画を生成する
付記Ｃ１からＣ４の何れか１つに記載のプログラム。(Appendix C5)
The first acquisition means further acquires constraint condition information indicating constraint conditions in planning the operation plan,
The program according to any one of appendices C1 to C4, wherein the first generation means generates the updated operation plan by further referring to the constraint condition information.

　（付記Ｃ６）
　前記コンピュータを、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの車載カメラによる第１の撮像データ、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの重量データ、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかが停車する駅における第２の撮像データ、及び
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの位置データ
の少なくとも何れかを参照して、前記運行状況情報を生成する第２の生成手段として機能させる付記Ｃ１からＣ５の何れか１つに記載のプログラム。(Appendix C6)
The computer,
First imaging data captured by at least one vehicle-mounted camera of the one or more vehicles;
Weight data of at least one of the one or more vehicles;
The program described in any one of appendices C1 to C5 functions as a second generation means for generating the operation status information by referring to at least one of second image data at a station where at least one of the one or more vehicles stops, and at least one of position data of at least one of the one or more vehicles.

　（付記Ｃ７）
　前記コンピュータを、
　外部のサービスに対して提供するための提供用情報を、
　　前記第２の生成手段が参照する前記第１の撮像データ、前記重量データ、前記第２の撮像データ、及び前記位置データ、及び
　　前記第１の生成手段が生成する前記更新後の運行計画
の少なくとも何れかを参照して生成する第３の生成手段として機能させる付記Ｃ６に記載のプログラム。(Appendix C7)
The computer,
Information to be provided to external services,
The program described in Appendix C6 causes the program to function as a third generation means that generates the operation plan by referring to at least any of the first imaging data, the weight data, the second imaging data, and the position data referenced by the second generation means, and the updated operation plan generated by the first generation means.

　（付記Ｃ８）
　前記提供用情報には、
　　広告サービスにおいて参照される広告サービス用情報、
　　小売りサービスにおいて参照される小売りサービス用情報、
　　他の交通サービスにおいて参照される交通サービス用情報、及び
　　宿泊サービスにおいて参照される宿泊サービス用情報
の少なくとも何れかが含まれる
付記Ｃ７に記載のプログラム。(Appendix C8)
The information to be provided includes:
Information for advertising services referenced in advertising services;
Information for retail services referenced in retail services;
The program described in Appendix C7, which includes at least one of information for transportation services referenced in other transportation services, and information for accommodation services referenced in accommodation services.

　（付記Ｃ９）
　前記第１の取得手段は、
　　更新前の運行計画、運行状況情報、及び、更新後の運行計画を含む学習用データ
を更に取得し、
　前記コンピュータを、
　　前記学習用データを参照した機械学習による最適化処理によって前記学習済モデルを生成する学習手段
として更に機能させる
付記Ｃ１からＣ８の何れか１つに記載のプログラム。(Appendix C9)
The first acquisition means includes:
Further acquiring learning data including the operation plan before the update, operation status information, and the operation plan after the update;
The computer,
The program according to any one of appendices C1 to C8, further functioning as a learning means for generating the trained model by an optimization process using machine learning with reference to the training data.

　〔付記事項Ｄ〕
　本開示には、以下の各付記に記載の技術が含まれる。ただし、本発明は、以下の各付記に記載の技術に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。[Appendix D]
This disclosure includes the techniques described in the following appendices. However, the present invention is not limited to the techniques described in the following appendices, and various modifications are possible within the scope of the claims.

　（付記Ｄ１）
　少なくとも１つのプロセッサを備え、前記少なくとも１つのプロセッサは、
　予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得処理と、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得処理と、
　前記運行計画と前記運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成処理と
を実行する
情報処理システム。(Appendix D1)
At least one processor, the at least one processor comprising:
A first acquisition process for acquiring an operation plan for one or more vehicles that are operated along a predetermined trajectory;
A second acquisition process of acquiring operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles;
An information processing system that executes a first generation process that refers to the operation plan and the operation status information and generates an updated operation plan using a learned model.

　（付記Ｄ２）
　前記少なくとも１つのプロセッサは、
　前記更新後の運行計画を参照して、前記１又は複数の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行う運行制御処理
を実行する付記Ｄ１に記載の情報処理システム。(Appendix D2)
The at least one processor
The information processing system according to appendix D1, which executes a driving control process for controlling driving of at least one of the one or more vehicles by referring to the updated driving plan.

　（付記Ｄ３）
　前記第１の生成処理において生成した前記更新後の運行計画には、
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行うために前記運行制御処理において参照される運行制御参照情報、
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの乗務員に通知するための通知情報、及び
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの検査計画に関する検査計画情報
の少なくとも何れかが含まれる
付記Ｄ２に記載の情報処理システム。(Appendix D3)
The updated operation plan generated in the first generation process includes:
Operation control reference information that is referenced in the operation control process to perform operation control for at least one of the one or more vehicles;
The information processing system according to appendix D2, which includes at least one of notification information for notifying at least any crew member of the one or more vehicles, and inspection plan information regarding an inspection plan of at least any of the one or more vehicles.

　（付記Ｄ４）
　前記少なくとも１つのプロセッサは、
　前記第２の取得処理において、前記更新後の運行計画を参照した前記運行制御処理において運行制御された前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を更に取得し、
　前記第１の生成処理において、当該運行状況情報を少なくとも参照して、再更新後の運行計画を生成する
付記Ｄ２又はＤ３に記載の情報処理システム。(Appendix D4)
The at least one processor
In the second acquisition process, operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles whose operation is controlled in the operation control process with reference to the updated operation plan is further acquired;
The information processing system according toclaim 2 or 3, wherein in the first generation process, the operation plan after re-updating is generated by at least referring to the operation status information.

　（付記Ｄ５）
　前記少なくとも１つのプロセッサは、
　前記第１の取得処理において、前記運行計画の立案における制約条件を示す制約条件情報を更に取得し、
　前記第１の生成処理において、前記制約条件情報を更に参照して前記更新後の運行計画を生成する
付記Ｄ１からＤ４の何れか１つに記載の情報処理システム。(Appendix D5)
The at least one processor
In the first acquisition process, constraint condition information indicating a constraint condition in creating the operation plan is further acquired,
The information processing system according to any one of appendices D1 to D4, wherein in the first generation process, the updated operation plan is generated by further referring to the constraint condition information.

　（付記Ｄ６）
　前記少なくとも１つのプロセッサは、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの車載カメラによる第１の撮像データ、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの重量データ、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかが停車する駅における第２の撮像データ、及び
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの位置データ
の少なくとも何れかを参照して、前記運行状況情報を生成する第２の生成処理を実行する付記Ｄ１からＤ５の何れか１つに記載の情報処理システム。(Appendix D6)
The at least one processor
First imaging data captured by at least one vehicle-mounted camera of the one or more vehicles;
Weight data of at least one of the one or more vehicles;
The information processing system according to any one of appendices D1 to D5, which executes a second generation process to generate the operation status information by referring to at least any of second imaging data at a station where at least any of the one or more vehicles stop, and at least any of position data of at least any of the one or more vehicles.

　（付記Ｄ７）
　前記少なくとも１つのプロセッサは、
　外部のサービスに対して提供するための提供用情報を、
　　前記第２の生成処理において参照する前記第１の撮像データ、前記重量データ、前記第２の撮像データ、及び前記位置データ、及び
　　前記第１の生成処理において生成する前記更新後の運行計画
の少なくとも何れかを参照して生成する第３の生成処理を実行する付記Ｄ６に記載の情報処理システム。(Appendix D7)
The at least one processor
Information to be provided to external services,
The information processing system described in Appendix D6 executes a third generation process by referring to at least any of the first imaging data, the weight data, the second imaging data, and the position data referenced in the second generation process, and the updated operation plan generated in the first generation process.

　（付記Ｄ８）
　前記提供用情報には、
　　広告サービスにおいて参照される広告サービス用情報、
　　小売りサービスにおいて参照される小売りサービス用情報、
　　他の交通サービスにおいて参照される交通サービス用情報、及び
　　宿泊サービスにおいて参照される宿泊サービス用情報
の少なくとも何れかが含まれる
付記Ｄ７に記載の情報処理システム。(Appendix D8)
The information to be provided includes:
Information for advertising services referenced in advertising services;
Information for retail services referenced in retail services;
An information processing system according to appendix D7, comprising at least one of information for transportation services referenced in other transportation services, and information for accommodation services referenced in accommodation services.

　（付記Ｄ９）
　前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第１の取得処理において、更新前の運行計画、運行状況情報、及び、更新後の運行計画を含む学習用データ
を更に取得し、
　前記少なくとも１つのプロセッサは、前記学習用データを参照した機械学習による最適化処理によって前記学習済モデルを生成する学習処理
を更に実行する
付記Ｄ１からＤ８の何れか１つに記載の情報処理システム。(Appendix D9)
The at least one processor further acquires learning data including an operation plan before the update, operation status information, and an operation plan after the update in the first acquisition process;
The information processing system of any one of appendices D1 to D8, wherein the at least one processor further performs a learning process to generate the trained model by an optimization process using machine learning with reference to the training data.

　〔付記事項Ｅ〕
　本開示には、以下の各付記に記載の技術が含まれる。ただし、本発明は、以下の各付記に記載の技術に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。[Appendix E]
This disclosure includes the techniques described in the following appendices. However, the present invention is not limited to the techniques described in the following appendices, and various modifications are possible within the scope of the claims.

　（付記Ｅ１）
　情報処理装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
　前記コンピュータに、
　予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得処理と、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得処理と、
　前記運行計画と前記運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成処理と
を実行させるプログラム、を記録した一時的でない記録媒体。(Appendix E1)
A program for causing a computer to function as an information processing device,
The computer includes:
A first acquisition process for acquiring an operation plan for one or more vehicles that are operated along a predetermined trajectory;
A second acquisition process of acquiring operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles;
A non-temporary recording medium having recorded thereon a program for executing a first generation process that refers to the operation plan and the operation status information and generates an updated operation plan using a learned model.

　１、１Ａ　情報処理システム
　２、２Ａ　情報処理装置
　１１　第１の取得部
　１２　第２の取得部
　１３　第１の生成部
　２１　出力部
　２２　学習部
　５０　運行管理装置
　５１　検査計画装置
　５２　信号
　５３　乗務員用端末
　５４　センサ
　５４Ａ　カメラ
　５４Ｂ　重量計
　５４Ｃ　レールセンサ
　５５　状況把握支援装置
　５６　広告計画装置
　５７　売店計画装置
　５８　深夜バス運行計画装置
　５９　宿泊需要予測装置
　ＳＰＩ　提供用情報

 1, 1AInformation processing system 2, 2AInformation processing device 11First acquisition unit 12Second acquisition unit 13First generation unit 21Output unit 22Learning unit 50Traffic management device 51Inspection planning device 52Signal 53Crew terminal 54Sensor 54A Camera54B Weighing scale54C Rail sensor 55 Situationunderstanding support device 56Advertising planning device 57Shop planning device 58 Night busoperation planning device 59 Accommodation demand forecasting device SPI Information to be provided

Claims (12)

Translated fromJapanese

　予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得手段と、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得手段と、
　前記運行計画と前記運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成手段と、
を備えている情報処理システム。A first acquisition means for acquiring an operation plan for one or more vehicles that are operated along a predetermined trajectory;
A second acquisition means for acquiring operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles;
A first generation means for generating an updated operation plan by referring to the operation plan and the operation status information and using a trained model;
An information processing system comprising:　前記更新後の運行計画を参照して、前記１又は複数の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行う運行制御手段、
を備えている請求項１に記載の情報処理システム。A traffic control means for performing traffic control for at least one of the one or more vehicles by referring to the updated traffic plan;
The information processing system according to claim 1 ,　前記第１の生成手段が生成した前記更新後の運行計画には、
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかに関する運行制御を行うために前記運行制御手段によって参照される運行制御参照情報、
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの乗務員に通知するための通知情報、及び
　　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの検査計画に関する検査計画情報
の少なくとも何れかが含まれる、
請求項２に記載の情報処理システム。The updated operation plan generated by the first generation means includes:
Operation control reference information referenced by the operation control means in order to perform operation control for at least one of the one or more vehicles;
notification information for notifying at least any crew member of the one or more vehicles; and inspection plan information regarding an inspection plan of at least any of the one or more vehicles.
The information processing system according to claim 2 .　前記第２の取得手段は、前記更新後の運行計画を参照した前記運行制御手段により運行制御された前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を更に取得し、
　前記第１の生成手段は、当該運行状況情報を少なくとも参照して、再更新後の運行計画を生成する、
請求項２又は３に記載の情報処理システム。The second acquisition means further acquires operation status information related to an operation status of at least one of the one or more vehicles whose operation is controlled by the operation control means with reference to the updated operation plan,
The first generation means generates a re-updated operation plan by at least referring to the operation status information.
4. The information processing system according to claim 2 or 3.　前記第１の取得手段は、前記運行計画の立案における制約条件を示す制約条件情報を更に取得し、
　前記第１の生成手段は、前記制約条件情報を更に参照して前記更新後の運行計画を生成する、
請求項１から４の何れか１項に記載の情報処理システム。The first acquisition means further acquires constraint condition information indicating constraint conditions in planning the operation plan,
The first generation means generates the updated operation plan by further referring to the constraint condition information.
5. An information processing system according to claim 1.　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの車載カメラによる第１の撮像データ、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの重量データ、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかが停車する駅における第２の撮像データ、及び
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの位置データ
の少なくとも何れかを参照して、前記運行状況情報を生成する第２の生成手段、
を備えている請求項１から５の何れか１項に記載の情報処理システム。First imaging data captured by at least one vehicle-mounted camera of the one or more vehicles;
Weight data of at least one of the one or more vehicles;
a second generating means for generating the operation status information by referring to at least one of second image data of a station where at least one of the one or more vehicles stops and at least one of position data of the one or more vehicles;
The information processing system according to any one of claims 1 to 5, further comprising:　外部のサービスに対して提供するための提供用情報を、
　　前記第２の生成手段が参照する前記第１の撮像データ、前記重量データ、前記第２の撮像データ、及び前記位置データ、及び
　　前記第１の生成手段が生成する前記更新後の運行計画
の少なくとも何れかを参照して生成する第３の生成手段、
を備えている請求項６に記載の情報処理システム。Information to be provided to external services,
a third generation means for generating the updated operation plan by referring to at least any of the first imaging data, the weight data, the second imaging data, and the position data referred to by the second generation means, and the updated operation plan generated by the first generation means;
7. The information processing system according to claim 6, further comprising:　前記提供用情報には、
　　広告サービスにおいて参照される広告サービス用情報、
　　小売りサービスにおいて参照される小売りサービス用情報、
　　他の交通サービスにおいて参照される交通サービス用情報、及び
　　宿泊サービスにおいて参照される宿泊サービス用情報
の少なくとも何れかが含まれる、
請求項７に記載の情報処理システム。The information to be provided includes:
Information for advertising services referenced in advertising services;
Information for retail services referenced in retail services;
At least one of information for transportation services referenced in other transportation services and information for accommodation services referenced in accommodation services is included.
The information processing system according to claim 7.　前記第１の取得手段は、更新前の運行計画、運行状況情報、及び、更新後の運行計画を含む学習用データを更に取得し、
　当該情報処理システムは、前記学習用データを参照した機械学習による最適化処理によって前記学習済モデルを生成する学習手段、
を更に備えている請求項１から８の何れか１項に記載の情報処理システム。The first acquisition means further acquires learning data including an operation plan before the update, operation status information, and an operation plan after the update,
The information processing system includes a learning means for generating the trained model by an optimization process using machine learning with reference to the training data;
The information processing system according to claim 1 , further comprising:　予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得手段と、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得手段と、
　前記運行計画と前記運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成手段と、
を備えている情報処理装置。A first acquisition means for acquiring an operation plan for one or more vehicles that are operated along a predetermined trajectory;
A second acquisition means for acquiring operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles;
A first generation means for generating an updated operation plan by referring to the operation plan and the operation status information and using a trained model;
An information processing device comprising:　少なくとも１つのプロセッサが、予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得処理と、
　前記少なくとも１つのプロセッサが、前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得処理と、
　前記少なくとも１つのプロセッサが、前記運行計画と前記運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成処理と、
を含んでいる情報処理方法。A first acquisition process in which at least one processor acquires a driving plan for one or more vehicles that are driven along a predetermined trajectory;
A second acquisition process in which the at least one processor acquires operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles;
A first generation process in which the at least one processor refers to the operation plan and the operation status information and generates an updated operation plan using a trained model;
An information processing method comprising the steps of:　情報処理装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
　前記コンピュータを、
　予め定められた軌道に沿って運行される１又は複数の車両に関する運行計画を取得する第１の取得手段と、
　前記１又は複数の車両の少なくとも何れかの運行状況に関連する運行状況情報を取得する第２の取得手段と、
　前記運行計画と前記運行状況情報とを参照し、学習済モデルを用いて更新後の運行計画を生成する第１の生成手段と、
として機能させるプログラム。

 A program for causing a computer to function as an information processing device,
The computer,
A first acquisition means for acquiring an operation plan for one or more vehicles that are operated along a predetermined trajectory;
A second acquisition means for acquiring operation status information related to at least any operation status of the one or more vehicles;
A first generation means for generating an updated operation plan by referring to the operation plan and the operation status information and using a trained model;
A program that functions as a

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