鉄道事業者は新駅設置時の需要推定や駅改良の効果測定に際して，駅勢圏（駅周辺エリアで居住・就業する人がどの駅を利用しているかを示す商圏の一種）の推定を実施する．従来は駅中心ら半径数km以内を駅勢圏とし，国勢調査などの統計データを用いて鉄道利用者数を推定する手法が用いられるが，異方性を考慮しないため，実際の駅勢圏に即しておらず予測と実態との間に大きな乖離が生じている．近年，IC定期券サービスや経路検索サービスの登場により大規模な空間データの取得が可能となり，より空間的に細かい粒度で精度の高い駅勢圏の推定が期待される．本研究では，郵便番号ごとのIC定期券登録数から駅勢圏を定義し，郵便番号ごとの各駅のIC定期登録数を予測する問題として駅勢圏推定を定式化する．さらに対象エリア内の郵便番号から近隣駅までの所要時間，駅同士の地理的関係性などの地理空間情報を用いた教師あり学習によって駅勢圏の推定法を提案する．従来手法と比較し，提案法による新駅需要の推定誤差が削減されたことを示す．
