近年，新型コロナウイルス （COVID-19）感染拡大防止のため，三密を避けた行動が求められている．公共交通機関利用者がルート選択する際，混雑度や混雑場所の把握は負担が大きい．そこで本研究では，公共交通機関利用者が混雑を避けて移動できるルート選択を支援することで，負担軽減を目指す．混雑把握のため，ランダムフォレストを用いて過去の乗車実績に基づいた乗客人数予測モデルを構築した．この予測モデルから混雑回避ルートを推薦し，ルート選択の負担を減らす．移動時間や交通費などを考慮したルート推薦を行うため，多目的最適化手法を用いてルート推薦アルゴリズムを構築した．このアルゴリズムを用いたルート提案システムを構築し有用性を示す．