(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022171310
(43)【公開日】2022-11-11
(54)【発明の名称】管理システムおよび管理方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/04 20120101AFI20221104BHJP
G06Q 50/10 20120101ALI20221104BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/04
G06Q50/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021077891
(22)【出願日】2021-04-30
(71)【出願人】
【識別番号】000003137
【氏名又は名称】マツダ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001427
【氏名又は名称】弁理士法人前田特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】岡村 雅
(72)【発明者】
【氏名】伊藤 誠一
(72)【発明者】
【氏名】前田 貴史
(72)【発明者】
【氏名】足立 智彦
(72)【発明者】
【氏名】吉岡 正博
(72)【発明者】
【氏名】石橋 真人
(72)【発明者】
【氏名】濱野 大輔
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049AA04
5L049CC12
(57)【要約】
【課題】移動体の演算装置を用いたグリッドコンピューティングにおいて、移動体の流動性を利用して、移動体の演算装置を演算資源として有効活用することができる。
【解決手段】システム１の管理サーバ５０は、通信部５０３と、制御部５０５とを備える。通信部５０３は、現実空間で開催されるイベントの情報、およびグリッドコンピューティングを利用するジョブのジョブデータＤ１を取得し、制御部５０５は、各車両１０の所有者のうち、イベントに参加するイベント参加者を推定し、推定されたイベント参加者がそれぞれ所有する各車両１０の各演算装置１０５の計算能力に基づいて、イベントの開催時における、各演算装置１０５で構成される演算資源の計算能力を推定し、推定された推定計算能力と通信部５０３が取得したジョブとのマッチングを行う。
【選択図】図１１
【解決手段】システム１の管理サーバ５０は、通信部５０３と、制御部５０５とを備える。通信部５０３は、現実空間で開催されるイベントの情報、およびグリッドコンピューティングを利用するジョブのジョブデータＤ１を取得し、制御部５０５は、各車両１０の所有者のうち、イベントに参加するイベント参加者を推定し、推定されたイベント参加者がそれぞれ所有する各車両１０の各演算装置１０５の計算能力に基づいて、イベントの開催時における、各演算装置１０５で構成される演算資源の計算能力を推定し、推定された推定計算能力と通信部５０３が取得したジョブとのマッチングを行う。
【選択図】図１１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の移動体にそれぞれ搭載された演算装置を用いたグリッドコンピューティングを管理する管理システムであって、
通信部と、
制御部と、を備え、
前記通信部は、現実空間で開催されるイベントの情報、および前記グリッドコンピューティングを利用するジョブのジョブデータを取得し、
前記制御部は、
前記各移動体の所有者のうち、前記イベントに参加するイベント参加者を推定し、
推定された前記イベント参加者がそれぞれ所有する前記各移動体の前記各演算装置の計算能力に基づいて、前記イベントの開催時における、前記各演算装置で構成される演算資源の計算能力を推定し、
推定された推定計算能力と前記通信部が取得したジョブとのマッチングを行うことを特徴とする管理システム。
通信部と、
制御部と、を備え、
前記通信部は、現実空間で開催されるイベントの情報、および前記グリッドコンピューティングを利用するジョブのジョブデータを取得し、
前記制御部は、
前記各移動体の所有者のうち、前記イベントに参加するイベント参加者を推定し、
推定された前記イベント参加者がそれぞれ所有する前記各移動体の前記各演算装置の計算能力に基づいて、前記イベントの開催時における、前記各演算装置で構成される演算資源の計算能力を推定し、
推定された推定計算能力と前記通信部が取得したジョブとのマッチングを行うことを特徴とする管理システム。
【請求項2】
請求項１に記載の管理システムにおいて、
前記制御部は、前記イベントに関する施設からの参加者情報に基づいて前記イベント参加者を推定することを特徴とする管理システム。
前記制御部は、前記イベントに関する施設からの参加者情報に基づいて前記イベント参加者を推定することを特徴とする管理システム。
【請求項3】
請求項１に記載の管理システムにおいて、
前記移動体は、車両であり、
前記イベントの情報は、前記イベントの開催日の情報を含み、
前記制御部は、前記移動体に搭載されたナビゲーションシステムに登録される、前記イベントの開催日における目的地情報に基づいて前記イベント参加者を推定することを特徴とする管理システム。
前記移動体は、車両であり、
前記イベントの情報は、前記イベントの開催日の情報を含み、
前記制御部は、前記移動体に搭載されたナビゲーションシステムに登録される、前記イベントの開催日における目的地情報に基づいて前記イベント参加者を推定することを特徴とする管理システム。
【請求項4】
請求項１～３のいずれか１つに記載の管理システムにおいて、
前記制御部は、前記通信部を介して、前記推定計算能力に関する情報を、前記グリッドコンピューティングのクライアントに送信することを特徴とする管理システム。
前記制御部は、前記通信部を介して、前記推定計算能力に関する情報を、前記グリッドコンピューティングのクライアントに送信することを特徴とする管理システム。
【請求項5】
請求項４に記載の管理システムにおいて、
前記推定計算能力に関する情報は、前記推定計算能力と、前記推定計算能力を提供可能な時間と、前記推定計算能力を提供する場所と、を含むことを特徴とする管理システム。
前記推定計算能力に関する情報は、前記推定計算能力と、前記推定計算能力を提供可能な時間と、前記推定計算能力を提供する場所と、を含むことを特徴とする管理システム。
【請求項6】
請求項１～５のいずれか１つに記載の管理システムにおいて、
前記制御部は、前記推定計算能力と前記ジョブとのマッチングを行ったときに、前記推定計算能力がジョブの演算に必要な処理能力に対して不足しているときには、前記イベント参加者であると推定されていない前記所有者に対して、前記イベントの情報を通知するための信号を生成することを特徴とする管理システム。
前記制御部は、前記推定計算能力と前記ジョブとのマッチングを行ったときに、前記推定計算能力がジョブの演算に必要な処理能力に対して不足しているときには、前記イベント参加者であると推定されていない前記所有者に対して、前記イベントの情報を通知するための信号を生成することを特徴とする管理システム。
【請求項7】
複数の移動体にそれぞれ搭載された演算装置を用いたグリッドコンピューティングを管理する管理方法であって、
現実空間で行われるイベントの情報を取得するイベント情報取得工程と、
前記各移動体の所有者のうち、前記イベントに参加するイベント参加者を推定する参加者推定工程と、
前記参加者推定工程で推定された前記イベント参加者がそれぞれ所有する前記各移動体の前記各演算装置の計算能力に基づいて、前記イベントの開催時における、前記各演算装置で構成される演算資源の計算能力を推定する計算能力推定工程と、
前記グリッドコンピューティングを利用するジョブを受け付けるジョブ受付工程と、
前記計算能力推定工程で推定された推定計算能力と前記ジョブ受付工程で受け付けられたジョブとのマッチングを行うマッチング工程と、を含むことを特徴とする管理方法。
現実空間で行われるイベントの情報を取得するイベント情報取得工程と、
前記各移動体の所有者のうち、前記イベントに参加するイベント参加者を推定する参加者推定工程と、
前記参加者推定工程で推定された前記イベント参加者がそれぞれ所有する前記各移動体の前記各演算装置の計算能力に基づいて、前記イベントの開催時における、前記各演算装置で構成される演算資源の計算能力を推定する計算能力推定工程と、
前記グリッドコンピューティングを利用するジョブを受け付けるジョブ受付工程と、
前記計算能力推定工程で推定された推定計算能力と前記ジョブ受付工程で受け付けられたジョブとのマッチングを行うマッチング工程と、を含むことを特徴とする管理方法。
【請求項8】
請求項７に記載の管理方法において、
前記推定計算能力に関する情報を、前記グリッドコンピューティングのクライアントに送信する送信工程を更に含むことを特徴とする管理方法。
前記推定計算能力に関する情報を、前記グリッドコンピューティングのクライアントに送信する送信工程を更に含むことを特徴とする管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
ここに開示された技術は、管理システムおよび管理方法に関する技術分野に属する。
【背景技術】
【0002】
近年、車両や携帯情報端末などの電子制御される移動体は、それらの制御を行うための比較的高い計算能力を有する演算装置を備えている。このような演算装置は、移動体が利用されていないときには有効活用されていない状態であった。このような状況に対して、複数の移動体にそれぞれ搭載された演算装置を用いてグリッドコンピューティングを行うことで、移動体に搭載された演算装置を有効活用することが検討されている。
【0003】
例えば、特許文献１には、移動体としての車両に搭載された通信装置を用いたグリッドコンピューティングの管理サーバが開示されている。この管理サーバは、通信装置からグリッドコンピューティングに参加可能であることを示す信号を受信する信号受信部と、処理装置の処理能力の不足状態を判定する状態判定部と、処理装置の処理能力が不足している場合に、通信装置にグリッドコンピューティングへの参加指示を送信する応答送信部とを備える。
【0004】
また、特許文献１には、通信装置は、所有者が自宅の駐車場に車両を駐車して、エンジンオフまたは電源オフ操作をしたタイミングで、参加信号を送信することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０２０－１６０６６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
ところで、車両や携帯情報端末のような移動体は、据え置き型の計算機とは異なり流動的であるため、移動体に搭載された演算装置を用いたグリッドコンピューティングの処理能力は時々刻々と変化する。特許文献１では、所有者が自宅の駐車場に車両を駐車して、エンジンオフまたは電源オフ操作をしたタイミングで、参加信号を送信することで、比較的安定した計算能力を提供するようにしている。
【0007】
しかしながら、特許文献１に記載のようなグリッドコンピューティングでは、計算能力の向上は望めず、グリッドコンピューティングを利用可能なジョブが限定されてしまう。このため、移動体の流動性を利用して、移動体の演算装置を用いたグリッドコンピューティングを有効活用するという観点からは改良の余地がある。
【0008】
ここに開示された技術は斯かる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、移動体の演算装置を用いたグリッドコンピューティングにおいて、移動体の流動性を利用して、移動体の演算装置を演算資源として有効活用することにある。
【課題を解決するための手段】
【0009】
前記課題を解決するために、ここに開示された技術では、複数の移動体にそれぞれ搭載された演算装置を用いたグリッドコンピューティングを管理する管理システムを対象として、通信部と、制御部と、を備え、前記通信部は、現実空間で開催されるイベントの情報、および前記グリッドコンピューティングを利用するジョブのジョブデータを取得し、前記制御部は、前記各移動体の所有者のうち、前記イベントに参加するイベント参加者を推定し、推定された前記イベント参加者がそれぞれ所有する前記各移動体の前記各演算装置の計算能力に基づいて、前記イベントの開催時における、前記各演算装置で構成される演算資源の計算能力を推定し、推定された推定計算能力と前記通信部が取得したジョブとのマッチングを行う、という構成にした。
【0010】
すなわち、イベントが開催される場所、およびその周辺には、多数の移動体が待機することが推定される。このため、イベントの開催時間中は、イベントの非開催時では利用できない移動体の演算装置を含めた、比較的大きな計算能力を有するグリッドを構築することができる。そして、イベント参加者の情報に基づいて、イベント開催時に提供可能な計算能力を予め推定することにより、受け付けたジョブに必要な計算能力と推定された計算能力とを比較して、推定計算能力とジョブとのマッチングを行うことで、ジョブを適切にグリッドコンピューティングに配分することができる。したがって、移動体の流動性を利用して、移動体の演算装置を演算資源として有効活用することができる。
【0011】
前記管理システムの一実施形態では、前記制御部は、前記イベントに関する施設からの参加者情報に基づいて前記イベント参加者を推定する。
【0012】
この構成によると、イベント参加者を精度良く推定することができるため、イベント開催時におけるグリッドコンピューティングの計算能力を精度良く推定することができる。これにより、ジョブを適切にグリッドコンピューティングに配分することができるため、移動体の演算装置を演算資源としてより適切に有効活用することができる。
【0013】
前記管理システムの他の実施形態では、前記移動体は、車両であり、前記イベントの情報は、前記イベントの開催日の情報を含み、前記制御部は、前記移動体に搭載されたナビゲーションシステムに登録される、前記イベントの開催日における目的地情報に基づいて前記イベント参加者を推定する。
【0014】
すなわち、イベントの情報が公開された後に、ナビゲーションシステムに登録された目的地が、イベントの開催場所周辺である場合には、イベント参加者である可能性が高い。イベントには、参加費用が無料でありチケットなどが不要なものもある。前記の構成によると、このようなチケット情報が得られないような場合であっても、イベント参加者を精度良く推定することができる。これにより、ジョブを適切にグリッドコンピューティングに配分することができるため、移動体の演算装置を演算資源としてより適切に有効活用することができる。
【0015】
前記管理システムにおいて、前記制御部は、前記通信部を介して、前記推定計算能力に関する情報を、前記グリッドコンピューティングのクライアントに送信する、という構成でもよい。
【0016】
特に、前記推定計算能力に関する情報は、前記推定計算能力と、前記推定計算能力を提供可能な時間と、前記推定計算能力を提供する場所と、を含む、という構成でもよい。
【0017】
この構成によると、推定計算能力を見たクライアントは、該推定計算能力に適したジョブを依頼することができる。また、クライアントにグリッドコンピューティングの利用を積極的に促すころができる。これにより、移動体の演算装置を演算資源としてより適切に有効活用することができる。
【0018】
前記管理システムにおいて、前記制御部は、前記推定計算能力と前記ジョブとのマッチングを行ったときに、前記推定計算能力がジョブの演算に必要な処理能力に対して不足しているときには、前記イベント参加者であると推定されていない前記所有者に対して、前記イベントの情報を通知するための信号を生成する、という構成でもよい。
【0019】
この構成によると、移動体の所有者にイベントへの参加を促すことができ、結果として、該所有者の移動体の演算装置を演算資源として追加することが期待できる。したがって、移動体の流動性をより効果的に利用して、移動体の演算装置を演算資源としてより適切に有効活用することができる。
【0020】
ここに開示された技術は、複数の移動体にそれぞれ搭載された演算装置を用いたグリッドコンピューティングを管理する管理方法をも対象とする。具体的には、管理方法は、現実空間で行われるイベントの情報を取得するイベント情報取得工程と、前記各移動体の所有者のうち、前記イベントに参加するイベント参加者を推定する参加者推定工程と、前記参加者推定工程で推定された前記イベント参加者がそれぞれ所有する前記各移動体の前記各演算装置の計算能力に基づいて、前記イベントの開催時における、前記各演算装置で構成される演算資源の計算能力を推定する計算能力推定工程と、前記グリッドコンピューティングを利用するジョブを受け付けるジョブ受付工程と、前記計算能力推定工程で推定された推定計算能力と前記ジョブ受付工程で受け付けられたジョブとのマッチングを行うマッチング工程と、を含む。
【0021】
この構成においても、イベント参加者の情報に基づいて、イベント開催時に提供可能な計算能力を予め推定することにより、受け付けたジョブに必要な計算能力と推定された計算能力とを比較して、推定計算能力とジョブとのマッチングを行うことで、ジョブを適切にグリッドコンピューティングに配分することができる。これにより、移動体の流動性を利用して、移動体の演算装置を演算資源として有効活用することができる。
【0022】
前記管理方法において、前記推定計算能力に関する情報を、前記グリッドコンピューティングのクライアントに送信する送信工程を更に含む、という構成でもよい。
【0023】
この構成によると、推定計算能力を見たクライアントは、該推定計算能力に適したジョブを依頼することができる。これにより、移動体の演算装置を演算資源としてより適切に有効活用することができる。
【発明の効果】
【0024】
以上説明したように、ここに開示された技術によると、移動体の演算装置を用いたグリッドコンピューティングにおいて、移動体の流動性を利用して、移動体の演算装置を演算資源として有効活用することができる。
【図面の簡単な説明】
【0025】
【発明を実施するための形態】
【0026】
以下、例示的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【0027】
〈実施形態１〉
（システムの構成）
図１は、実施形態のシステム１の構成を例示する。このシステム１は、複数の車両１０と、複数のユーザ端末２０と、クライアントサーバ３０と、施設サーバ４０と、管理サーバ５０とを備える。これらの構成要素は、通信網５を経由して互いに通信可能である。複数の車両１０の各々には、演算装置１０５が搭載される。本実施形態では、移動体として自動四輪車の車両１０を例にして説明する。また、本実施形態において、ユーザは、車両１０の所有者に相当し、後述するイベントに参加する所有者は、イベント参加者に相当する。
（システムの構成）
図１は、実施形態のシステム１の構成を例示する。このシステム１は、複数の車両１０と、複数のユーザ端末２０と、クライアントサーバ３０と、施設サーバ４０と、管理サーバ５０とを備える。これらの構成要素は、通信網５を経由して互いに通信可能である。複数の車両１０の各々には、演算装置１０５が搭載される。本実施形態では、移動体として自動四輪車の車両１０を例にして説明する。また、本実施形態において、ユーザは、車両１０の所有者に相当し、後述するイベントに参加する所有者は、イベント参加者に相当する。
【0028】
（グリッドコンピューティング）
図２に示すように、実施形態のシステム１では、複数の演算装置１０５によりグリッドコンピューティングが構成され、複数の演算装置１０５のうち利用可能な演算装置１０５にジョブデータを処理させるグリッドコンピューティング処理が行われる。以下の説明において、複数の車両１０の各演算装置１０５により構成されたグリッドコンピューティングの演算要素を演算資源ということがある。
図２に示すように、実施形態のシステム１では、複数の演算装置１０５によりグリッドコンピューティングが構成され、複数の演算装置１０５のうち利用可能な演算装置１０５にジョブデータを処理させるグリッドコンピューティング処理が行われる。以下の説明において、複数の車両１０の各演算装置１０５により構成されたグリッドコンピューティングの演算要素を演算資源ということがある。
【0029】
なお、車両１０において演算装置１０５の計算能力が必要となると、演算装置１０５が稼働状態となり、演算装置１０５の計算能力が利用される。例えば、車両１０が走行している場合、車両１０の走行制御のために演算装置１０５の計算能力が必要となり、演算装置１０５が稼働状態となる。
【0030】
一方、車両１０において演算装置１０５の計算能力が不要となると、演算装置１０５が停止状態となり、演算装置１０５の計算能力が利用されなくなる。例えば、車両１０が停車して、イグニッションオフまたは電源オフの状態になると、演算装置１０５の計算能力が不要となり、演算装置１０５が停止状態となる。
【0031】
ここで、車両１０において演算装置１０５の計算能力が不要である場合に、演算装置１０５の計算能力をグリッドコンピューティング処理に提供することで、演算装置１０５の計算能力を有効に利用することが可能となる。
【0032】
（車両の構成）
車両１０は、ユーザが所有する車両である。ユーザは、車両１０を運転する。この例では、車両１０は、自動四輪車である。また、車両１０には、電池（図示省略）が搭載される。電池の電力は、演算装置１０５などの車載機器に供給される。このような車両１０の例としては、電気自動車、プラグインハイブリッド自動車などが挙げられる。
車両１０は、ユーザが所有する車両である。ユーザは、車両１０を運転する。この例では、車両１０は、自動四輪車である。また、車両１０には、電池（図示省略）が搭載される。電池の電力は、演算装置１０５などの車載機器に供給される。このような車両１０の例としては、電気自動車、プラグインハイブリッド自動車などが挙げられる。
【0033】
図３に示すように、車両１０は、アクチュエータ１１と、センサ１２と、入力部１０１と、出力部１０２と、通信部１０３と、記憶部１０４と、演算装置１０５とを備える。
【0034】
アクチュエータ１１は、駆動系のアクチュエータ、操舵系のアクチュエータ、制動系のアクチュエータなどを含む。駆動系のアクチュエータの例としては、エンジン、トランスミッション、モータが挙げられる。制動系のアクチュエータの例としては、ブレーキが挙げられる。操舵系のアクチュエータの例としては、ステアリングが挙げられる。
【0035】
センサ１２は、車両１０の制御に用いられる各種の情報を取得する。センサ１２の例としては、車外を撮像する車外カメラ、車内を撮像する車内カメラ、車外の物体を検出するレーダ、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、アクセル開度センサ、ステアリングセンサ、ブレーキ油圧センサなどが挙げられる。
【0036】
入力部１０１は、情報やデータを入力する。入力部１０１の例としては、操作されることで操作に応じた情報を入力するナビゲーションシステム、情報を示す画像を入力するカメラ、情報を示す音声を入力するマイクロフォンなどが挙げられる。入力部１０１に入力された情報やデータは、演算装置１０５に送られる。
【0037】
出力部１０２は、情報やデータを出力する。出力部１０２の例としては、情報を示す画像を出力する表示部、情報を示す音声を出力するスピーカなどが挙げられる。
【0038】
通信部１０３は、情報やデータを送受信する。通信部１０３により受信された情報やデータは、演算装置１０５に送られる。
【0039】
記憶部１０４は、情報やデータを記憶する。
【0040】
演算装置１０５は、車両１０の各部を制御する。この例では、演算装置１０５は、センサ１２により得られた各種の情報に応じてアクチュエータ１１を制御する。
【0041】
演算装置１０５は、プロセッサ、メモリなどを有する。プロセッサの例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などが挙げられる。メモリは、プロセッサを動作させるためのプログラム、プロセッサの処理結果を示す情報やデータなどを記憶する。
【0042】
なお、演算装置１０５に搭載されるプロセッサの数は、１つであってもよいし、複数のであってもよい。また、演算装置１０５に搭載されるプロセッサは、ＣＰＵおよびＧＰＵのいずれか一方のみであってもよいし、ＣＰＵおよびＧＰＵの両方であってもよい。この例では、演算装置１０５は、ＣＰＵおよびＧＰＵの両方を有する。例えば、演算装置１０５は、１つまたは複数のＥＣＵ（Electronic Control Unit）により構成される。
【0043】
この例では、記憶部１０４は、車両情報Ｄ１１と、車両状態情報Ｄ１２と、走行履歴情報Ｄ１３と、演算装置情報Ｄ１４と、稼働履歴情報Ｄ１５とを記憶する。
【0044】
〈車両情報〉
車両情報Ｄ１１は、車両１０に関する情報である。例えば、車両情報Ｄ１１は、車両１０に設定された車両ＩＤ、車両１０を所有するユーザに設定されたユーザＩＤ，車両の性能を示す車両性能情報などを含む。車両ＩＤは、車両１０を識別する車両識別情報の一例である。ユーザＩＤは、ユーザを識別するユーザ識別情報の一例である。
車両情報Ｄ１１は、車両１０に関する情報である。例えば、車両情報Ｄ１１は、車両１０に設定された車両ＩＤ、車両１０を所有するユーザに設定されたユーザＩＤ，車両の性能を示す車両性能情報などを含む。車両ＩＤは、車両１０を識別する車両識別情報の一例である。ユーザＩＤは、ユーザを識別するユーザ識別情報の一例である。
【0045】
〈車両状態情報〉
車両状態情報Ｄ１２は、車両１０の状態を示す。例えば、車両状態情報Ｄ１２は、車両位置情報、車両通信情報、車両電源情報、車両電池残量情報、車両充電情報、車両走行予約情報などを含む。車両位置情報は、車両１０の位置（緯度および経度）を示す。車両位置情報は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）により取得可能である。車両通信情報は、車両１０の通信状態を示す。車両電源情報は、車両１０の電源の状態を示す。例えば、車両電源情報は、イグニッション電源のオンオフ、アクセサリ電源のオンオフなどを示す。車両電池残量情報は、車両１０に搭載された電池（図示省略）の残量を示す。車両充電情報は、充電設備（図示省略）において車両１０が充電中であるか否かを示す。車両走行予約情報は、ナビゲーションシステムにより予約された目的地、目的地への案内を行う日などを示す。
車両状態情報Ｄ１２は、車両１０の状態を示す。例えば、車両状態情報Ｄ１２は、車両位置情報、車両通信情報、車両電源情報、車両電池残量情報、車両充電情報、車両走行予約情報などを含む。車両位置情報は、車両１０の位置（緯度および経度）を示す。車両位置情報は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）により取得可能である。車両通信情報は、車両１０の通信状態を示す。車両電源情報は、車両１０の電源の状態を示す。例えば、車両電源情報は、イグニッション電源のオンオフ、アクセサリ電源のオンオフなどを示す。車両電池残量情報は、車両１０に搭載された電池（図示省略）の残量を示す。車両充電情報は、充電設備（図示省略）において車両１０が充電中であるか否かを示す。車両走行予約情報は、ナビゲーションシステムにより予約された目的地、目的地への案内を行う日などを示す。
【0046】
〈走行履歴情報〉
走行履歴情報Ｄ１３は、車両１０の走行履歴を示す情報である。例えば、走行履歴情報Ｄ１３は、車両１０の位置と時刻とを関連付けて示す。
走行履歴情報Ｄ１３は、車両１０の走行履歴を示す情報である。例えば、走行履歴情報Ｄ１３は、車両１０の位置と時刻とを関連付けて示す。
【0047】
〈演算装置情報〉
演算装置情報Ｄ１４は、演算装置１０５に関する情報である。例えば、演算装置情報Ｄ１４は、演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤ、演算装置１０５を搭載する車両１０に設定された車両ＩＤ、演算装置１０５の性能を示す演算装置性能情報などを含む。演算装置ＩＤは、演算装置１０５を識別する演算装置識別情報の一例である。演算装置性能情報に示される演算装置１０５の性能には、演算装置１０５の計算能力（具体的には最大計算能力）を示す計算能力、演算装置１０５におけるＣＰＵとＧＰＵとの比率などが含まれる。なお、演算装置１０５の計算能力は、演算装置１０５が単位時間当たりに計算することができるデータ量である。
演算装置情報Ｄ１４は、演算装置１０５に関する情報である。例えば、演算装置情報Ｄ１４は、演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤ、演算装置１０５を搭載する車両１０に設定された車両ＩＤ、演算装置１０５の性能を示す演算装置性能情報などを含む。演算装置ＩＤは、演算装置１０５を識別する演算装置識別情報の一例である。演算装置性能情報に示される演算装置１０５の性能には、演算装置１０５の計算能力（具体的には最大計算能力）を示す計算能力、演算装置１０５におけるＣＰＵとＧＰＵとの比率などが含まれる。なお、演算装置１０５の計算能力は、演算装置１０５が単位時間当たりに計算することができるデータ量である。
【0048】
〈稼働履歴情報〉
稼働履歴情報Ｄ１５は、演算装置１０５の稼働履歴を示す情報である。例えば、稼働履歴情報Ｄ１５は、演算装置１０５の計算能力の利用率と時刻とを関連付けて示す。
稼働履歴情報Ｄ１５は、演算装置１０５の稼働履歴を示す情報である。例えば、稼働履歴情報Ｄ１５は、演算装置１０５の計算能力の利用率と時刻とを関連付けて示す。
【0049】
（ユーザ端末の構成）
ユーザ端末２０は、ユーザに所有される端末機器である。ユーザは、ユーザ端末２０を操作して各種の機能を利用する。また、ユーザは、ユーザ端末２０を持ち運ぶことができる。このようなユーザ端末２０の例としては、スマートフォン、タブレット、ノート型パーソナルコンピュータなどが挙げられる。
ユーザ端末２０は、ユーザに所有される端末機器である。ユーザは、ユーザ端末２０を操作して各種の機能を利用する。また、ユーザは、ユーザ端末２０を持ち運ぶことができる。このようなユーザ端末２０の例としては、スマートフォン、タブレット、ノート型パーソナルコンピュータなどが挙げられる。
【0050】
図４に示すように、ユーザ端末２０は、入力部２０１と、出力部２０２と、通信部２０３と、記憶部２０４と、制御部２０５とを備える。
【0051】
入力部２０１は、情報やデータを入力する。入力部２０１の例としては、操作されることで操作に応じた情報を入力する操作部、情報を示す画像を入力するカメラ、情報を示す音声を入力するマイクロフォンなどが挙げられる。例えば、ユーザは、操作部を操作して、車両１０のナビゲーションシステムにアクセスすることで、目的地の予約登録が可能である。入力部１０１に入力された情報は、演算装置１０５に送られる。
【0052】
出力部２０２は、情報やデータを出力する。出力部２０２の例としては、情報を示す画像を出力する表示部、情報を示す音声を出力するスピーカなどが挙げられる。
【0053】
通信部２０３は、情報やデータを送受信する。通信部３０３により受信された情報やデータは、制御部２０５に送られる。
【0054】
記憶部２０４は、情報やデータを記憶する。
【0055】
制御部２０５は、ユーザ端末２０の各部を制御する。制御部２０５は、プロセッサ、メモリなどを有する。メモリは、プロセッサを動作させるためのプログラム、プロセッサの処理結果を示す情報やデータなどを記憶する。
【0056】
この例では、記憶部２０４は、端末情報Ｄ２１と、端末状態情報Ｄ２２と、スケジュール情報Ｄ２３とを記憶する。
【0057】
〈端末情報〉
端末情報Ｄ２１は、ユーザ端末２０に関する情報である。例えば、端末情報Ｄ２１は、ユーザ端末２０に設定されたユーザ端末ＩＤ、ユーザ端末２０の性能を示すユーザ端末性能情報などを含む。ユーザ端末ＩＤは、ユーザ端末２０を識別するユーザ端末識別情報の一例である。
端末情報Ｄ２１は、ユーザ端末２０に関する情報である。例えば、端末情報Ｄ２１は、ユーザ端末２０に設定されたユーザ端末ＩＤ、ユーザ端末２０の性能を示すユーザ端末性能情報などを含む。ユーザ端末ＩＤは、ユーザ端末２０を識別するユーザ端末識別情報の一例である。
【0058】
〈端末状態情報〉
端末状態情報Ｄ２２は、ユーザ端末２０の状態を示す情報である。端末状態情報Ｄ２２は、ユーザ端末２０の位置を示すユーザ端末位置情報、ユーザ端末２０の通信状態を示すユーザ端末通信状態情報などを含む。
端末状態情報Ｄ２２は、ユーザ端末２０の状態を示す情報である。端末状態情報Ｄ２２は、ユーザ端末２０の位置を示すユーザ端末位置情報、ユーザ端末２０の通信状態を示すユーザ端末通信状態情報などを含む。
【0059】
〈スケジュール情報〉
スケジュール情報Ｄ２３は、ユーザ端末２０を所有するユーザの行動履歴および行動予定を示す。例えば、スケジュール情報Ｄ２３は、ユーザの位置と滞在期間（または滞在予定期間）とを関連付けて示す。なお、スケジュール情報Ｄ２３は、ユーザ端末２０に搭載されたスケジュール機能により取得可能である。具体的には、ユーザがスケジュール機能を利用して自身の行動履歴および行動予定をユーザ端末２０に入力することで、そのユーザの行動履歴および行動予定を示すスケジュール情報Ｄ２３が得られる。
スケジュール情報Ｄ２３は、ユーザ端末２０を所有するユーザの行動履歴および行動予定を示す。例えば、スケジュール情報Ｄ２３は、ユーザの位置と滞在期間（または滞在予定期間）とを関連付けて示す。なお、スケジュール情報Ｄ２３は、ユーザ端末２０に搭載されたスケジュール機能により取得可能である。具体的には、ユーザがスケジュール機能を利用して自身の行動履歴および行動予定をユーザ端末２０に入力することで、そのユーザの行動履歴および行動予定を示すスケジュール情報Ｄ２３が得られる。
【0060】
（クライアントサーバの構成）
クライアントサーバ３０は、クライアントにより所有される。クライアントは、ジョブデータの計算を依頼する。このようなクライアントの例としては、企業、研究機関、教育機関などが挙げられる。
クライアントサーバ３０は、クライアントにより所有される。クライアントは、ジョブデータの計算を依頼する。このようなクライアントの例としては、企業、研究機関、教育機関などが挙げられる。
【0061】
図５に示すように、クライアントサーバ３０は、入力部３０１と、出力部３０２と、通信部３０３と、記憶部３０４と、制御部３０５とを備える。
【0062】
入力部３０１は、情報やデータを入力する。入力部３０１の例としては、操作されることで操作に応じた情報を入力する操作部、情報を示す画像を入力するカメラ、情報を示す音声を入力するマイクロフォンなどが挙げられる。入力部３０１に入力された情報やデータは、制御部３０５に送られる。
【0063】
出力部３０２は、情報やデータを出力する。出力部３０２の例としては、情報を示す画像を出力する表示部、情報を示す音声を出力するスピーカなどが挙げられる。
【0064】
通信部３０３は、情報やデータを送受信する。通信部３０３により受信された情報やデータは、制御部３０５に送られる。
【0065】
記憶部３０４は、情報やデータを記憶する。
【0066】
制御部３０５は、クライアントサーバ３０の各部を制御する。制御部３０５は、プロセッサ、メモリなどを有する。メモリは、プロセッサを動作させるためのプログラム、プロセッサの処理結果を示す情報やデータなどを記憶する。
【0067】
この例では、記憶部３０４は、クライアント情報Ｄ３１と、ジョブデータＤ１とを記憶する。
【0068】
〈クライアント情報〉
クライアント情報Ｄ３１は、クライアントに関する情報である。クライアント情報Ｄ３１は、クライアントに設定されたクライアントＩＤ、クライアントにより所有されるクライアントサーバ３０に設定されたクライアントサーバＩＤ、担当者名、住所、電話番号などを含む。クライアントＩＤは、クライアントを識別するクライアント識別情報の一例である。クライアントサーバＩＤは、クライアントサーバ３０を識別するクライアントサーバ識別情報の一例である。
クライアント情報Ｄ３１は、クライアントに関する情報である。クライアント情報Ｄ３１は、クライアントに設定されたクライアントＩＤ、クライアントにより所有されるクライアントサーバ３０に設定されたクライアントサーバＩＤ、担当者名、住所、電話番号などを含む。クライアントＩＤは、クライアントを識別するクライアント識別情報の一例である。クライアントサーバＩＤは、クライアントサーバ３０を識別するクライアントサーバ識別情報の一例である。
【0069】
〈ジョブデータ〉
ジョブデータＤ１は、ジョブに対応するデータであり、ジョブの実施のために処理されるデータである。
ジョブデータＤ１は、ジョブに対応するデータであり、ジョブの実施のために処理されるデータである。
【0070】
なお、ジョブデータＤ１は、計算タイプにより分類可能である。計算タイプの例としては、ＣＰＵ系の計算タイプ、ＧＰＵ系の計算タイプなどが挙げられる。ＣＰＵ系の計算タイプのジョブデータＤ１では、シミュレーション計算など、条件分岐の多い複雑な計算が要求される傾向にある。ＧＰＵ系の計算タイプのジョブデータＤ１では、画像処理や機械学習など、膨大な量の単純計算が要求される傾向にある。
【0071】
また、ジョブデータＤ１は、ジョブの処理条件により分類可能である。処理条件の例としては、常時通信が要求される処理条件、常時通信が要求されない処理条件などが挙げられる。常時通信が要求される処理条件のジョブデータＤ１では、グリッドコンピューティング処理において演算資源（つまり演算装置１０５）が常に通信可能であることが要求される。常時通信が要求されない処理条件のジョブデータＤ１では、グリッドコンピューティング処理において演算資源が常に通信可能であることが要求されない。
【0072】
なお、記憶部３０４には、ジョブに関するジョブ情報が記憶されてもよい。ジョブ情報は、ジョブの名称を示すジョブ名称情報、ジョブの内容を説明するジョブ内容情報、ジョブに対応するジョブデータに関するジョブデータ情報、ジョブの納期を示すジョブ納期情報などを含む。ジョブデータ情報は、ジョブデータの計算タイプ、処理条件、必要計算能力などを示す。
【0073】
（施設サーバの構成）
施設サーバ４０は、施設により所有される。ユーザは、例えば、ユーザ端末２０を介して施設への来訪予約を行うことができる。このような施設の例としては、競技場、劇場、映画館、スーパーマーケット、レストラン、宿泊施設、チケット販売施設などが挙げられる。
施設サーバ４０は、施設により所有される。ユーザは、例えば、ユーザ端末２０を介して施設への来訪予約を行うことができる。このような施設の例としては、競技場、劇場、映画館、スーパーマーケット、レストラン、宿泊施設、チケット販売施設などが挙げられる。
【0074】
図６に示すように、施設サーバ４０は、入力部４０１と、出力部４０２と、通信部４０３と、記憶部４０４と、制御部４０５とを備える。施設サーバ４０の入力部４０１、出力部４０２、通信部４０３、記憶部４０４、制御部４０５の構成は、クライアントサーバ３０の入力部３０１、出力部３０２、通信部３０３、記憶部３０４、制御部３０５の構成と同様である。
【0075】
この例では、記憶部４０４は、施設情報Ｄ４１と、施設利用情報Ｄ４２とを記憶する。
【0076】
〈施設情報〉
施設情報Ｄ４１は、施設に関する情報である。施設情報Ｄ４１は、施設に設定された施設ＩＤ、施設により所有される施設サーバ４０に設定された施設サーバＩＤ、施設の業務内容、施設の位置（緯度および経度）を示す施設位置情報、担当者名、住所、電話番号などを含む。施設ＩＤは、施設を識別する施設識別情報の一例である。施設サーバＩＤは、施設サーバ４０を識別する施設サーバ識別情報の一例である。
施設情報Ｄ４１は、施設に関する情報である。施設情報Ｄ４１は、施設に設定された施設ＩＤ、施設により所有される施設サーバ４０に設定された施設サーバＩＤ、施設の業務内容、施設の位置（緯度および経度）を示す施設位置情報、担当者名、住所、電話番号などを含む。施設ＩＤは、施設を識別する施設識別情報の一例である。施設サーバＩＤは、施設サーバ４０を識別する施設サーバ識別情報の一例である。
【0077】
〈施設利用情報〉
施設利用情報Ｄ４２は、施設の利用状況（利用履歴および利用予定）を示す。具体的には、施設利用情報Ｄ４２は、施設を利用するユーザと滞在期間（または滞在予定期間）とを関連付けて示す。施設利用情報Ｄ４２は、ユーザと該ユーザが施設を利用した目的とを関連づけて示す。例えば、施設がチケット販売施設であるときには、施設利用情報Ｄ４２は、ユーザの利用目的が、チケットの予約であるか、チケットの予約キャンセルであるか、イベント情報の閲覧であるか、などを示す。施設利用情報Ｄ４２は、ユーザ毎に、チケットの購入履歴、チケットのキャンセル履歴、イベント情報の閲覧履歴などを示す。
施設利用情報Ｄ４２は、施設の利用状況（利用履歴および利用予定）を示す。具体的には、施設利用情報Ｄ４２は、施設を利用するユーザと滞在期間（または滞在予定期間）とを関連付けて示す。施設利用情報Ｄ４２は、ユーザと該ユーザが施設を利用した目的とを関連づけて示す。例えば、施設がチケット販売施設であるときには、施設利用情報Ｄ４２は、ユーザの利用目的が、チケットの予約であるか、チケットの予約キャンセルであるか、イベント情報の閲覧であるか、などを示す。施設利用情報Ｄ４２は、ユーザ毎に、チケットの購入履歴、チケットのキャンセル履歴、イベント情報の閲覧履歴などを示す。
【0078】
（管理サーバの構成）
管理サーバ５０は、グリッドコンピューティングが構成されるシステム１の運営を管理する。管理サーバ５０は、システム１を運営する事業者により所有される。
管理サーバ５０は、グリッドコンピューティングが構成されるシステム１の運営を管理する。管理サーバ５０は、システム１を運営する事業者により所有される。
【0079】
図７に示すように、管理サーバ５０は、入力部５０１と、出力部５０２と、通信部５０３と、記憶部５０４と、制御部５０５とを備える。管理サーバ５０の入力部５０１、出力部５０２、通信部５０３、記憶部５０４、制御部５０５の構成は、クライアントサーバ３０の入力部３０１、出力部３０２、通信部３０３、記憶部３０４、制御部３０５の構成と同様である。
【0080】
この例では、記憶部５０４は、ユーザテーブルＤ５１と、演算装置テーブルＤ５２と、クライアントテーブルＤ５３と、ジョブテーブルＤ５４と、リソーステーブルＤ５５と、マッチングテーブルＤ５６と、ジョブデータＤ１と、計算結果データＤ２とを記憶する。
【0081】
〈ユーザテーブル〉
ユーザテーブルＤ５１は、ユーザを管理するためのテーブルである。ユーザテーブルＤ５１には、ユーザ毎に、そのユーザに設定されたユーザＩＤ、そのユーザにより所有される車両１０に設定された車両ＩＤ、そのユーザにより所有される演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤ、そのユーザにより所有されるユーザ端末２０に設定されたユーザ端末ＩＤなどが登録される。
ユーザテーブルＤ５１は、ユーザを管理するためのテーブルである。ユーザテーブルＤ５１には、ユーザ毎に、そのユーザに設定されたユーザＩＤ、そのユーザにより所有される車両１０に設定された車両ＩＤ、そのユーザにより所有される演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤ、そのユーザにより所有されるユーザ端末２０に設定されたユーザ端末ＩＤなどが登録される。
【0082】
〈演算装置テーブル〉
演算装置テーブルＤ５２は、演算装置１０５を管理するためのテーブルである。演算装置テーブルＤ５２には、演算装置１０５毎に、その演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤ、その演算装置１０５を所有するユーザに設定されたユーザＩＤ、その演算装置１０５が搭載される車両１０に設定された車両ＩＤなどが登録される。
演算装置テーブルＤ５２は、演算装置１０５を管理するためのテーブルである。演算装置テーブルＤ５２には、演算装置１０５毎に、その演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤ、その演算装置１０５を所有するユーザに設定されたユーザＩＤ、その演算装置１０５が搭載される車両１０に設定された車両ＩＤなどが登録される。
【0083】
また、演算装置テーブルＤ５２には，演算装置１０５毎に、その演算装置１０５の性能（計算能力やＣＰＵとＧＰＵの比率など）、その演算装置１０５の稼働状況（稼働履歴および稼働予定）などが登録される。言い換えると、演算装置テーブルＤ５２は、複数の演算装置１０５の各々の稼働状況を示す稼働状況情報Ｄ５と、複数の演算装置１０５の各々の性能を示す性能情報Ｄ６とを含む。性能情報Ｄ６は、複数の演算装置１０５の各々の計算能力を示す計算能力情報Ｄ７を含む。
【0084】
〈クライアントテーブル〉
クライアントテーブルＤ５３は、クライアントを管理するためのテーブルである。クライアントテーブルＤ５３には、クライアント毎に、そのクライアントに設定されたクライアントＩＤ、クライアントにより所有されるクライアントサーバ３０に設定されたクライアントサーバＩＤ、そのクライアントの担当者名、住所、電話番号などが登録される。クライアントテーブルＤ５３には、クライアント毎に、グリッドコンピューティングの利用履歴が記録されている。
クライアントテーブルＤ５３は、クライアントを管理するためのテーブルである。クライアントテーブルＤ５３には、クライアント毎に、そのクライアントに設定されたクライアントＩＤ、クライアントにより所有されるクライアントサーバ３０に設定されたクライアントサーバＩＤ、そのクライアントの担当者名、住所、電話番号などが登録される。クライアントテーブルＤ５３には、クライアント毎に、グリッドコンピューティングの利用履歴が記録されている。
【0085】
〈ジョブテーブル〉
ジョブテーブルＤ５４は、クライアントから依頼されたジョブを管理するためのテーブルである。ジョブテーブルＤ５４には、ジョブ毎に、そのジョブに設定された受付番号、そのジョブを依頼したクライアントに設定されたクライアントＩＤ、そのジョブの名称および内容などが登録される。また、ジョブテーブルＤ５４には、ジョブ毎に、そのジョブに対応するジョブデータの計算タイプおよび処理条件、そのジョブデータの計算に必要となる計算能力である必要計算能力、そのジョブに設定された納期などが登録される。
ジョブテーブルＤ５４は、クライアントから依頼されたジョブを管理するためのテーブルである。ジョブテーブルＤ５４には、ジョブ毎に、そのジョブに設定された受付番号、そのジョブを依頼したクライアントに設定されたクライアントＩＤ、そのジョブの名称および内容などが登録される。また、ジョブテーブルＤ５４には、ジョブ毎に、そのジョブに対応するジョブデータの計算タイプおよび処理条件、そのジョブデータの計算に必要となる計算能力である必要計算能力、そのジョブに設定された納期などが登録される。
【0086】
〈リソーステーブル〉
リソーステーブルＤ５５は、グリッドコンピューティング処理における計算能力を管理するためのテーブルである。具体的には、リソーステーブルＤ５５は、後述する演算資源の推定計算能力に関する計算能力情報を管理するためのテーブルである。リソーステーブルＤ５５には、演算装置１０５毎に、その演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤが登録されている。詳しくは後述するが、リソーステーブルＤ５５には、現実空間で行われるイベント毎に、そのイベントにおいて構成されるグリッドコンピューティングの演算資源の計算能力が登録される。また、リソーステーブルＤ５５には、過去に開催されたイベント毎に、各イベントにおいて実際に提供可能された演算資源の計算能力が示されている。
リソーステーブルＤ５５は、グリッドコンピューティング処理における計算能力を管理するためのテーブルである。具体的には、リソーステーブルＤ５５は、後述する演算資源の推定計算能力に関する計算能力情報を管理するためのテーブルである。リソーステーブルＤ５５には、演算装置１０５毎に、その演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤが登録されている。詳しくは後述するが、リソーステーブルＤ５５には、現実空間で行われるイベント毎に、そのイベントにおいて構成されるグリッドコンピューティングの演算資源の計算能力が登録される。また、リソーステーブルＤ５５には、過去に開催されたイベント毎に、各イベントにおいて実際に提供可能された演算資源の計算能力が示されている。
【0087】
〈マッチングテーブル〉
マッチングテーブルＤ５６は、後述するマッチング処理の結果を管理するためのテーブルである。マッチングテーブルＤ５６には、ジョブ毎に、そのジョブに設定された受付番号、そのジョブに対応するジョブデータ、マッチング処理によりそのジョブデータに対して割り当てられた演算資源を構成する各演算装置１０５にそれぞれ設定された演算装置ＩＤなどが登録される。また、マッチングテーブルＤ５６には、ジョブと、演算装置ＩＤと、イベントとが関連づけられて登録されている。
マッチングテーブルＤ５６は、後述するマッチング処理の結果を管理するためのテーブルである。マッチングテーブルＤ５６には、ジョブ毎に、そのジョブに設定された受付番号、そのジョブに対応するジョブデータ、マッチング処理によりそのジョブデータに対して割り当てられた演算資源を構成する各演算装置１０５にそれぞれ設定された演算装置ＩＤなどが登録される。また、マッチングテーブルＤ５６には、ジョブと、演算装置ＩＤと、イベントとが関連づけられて登録されている。
【0088】
〈ジョブデータ〉
記憶部５０４に記憶されるジョブデータＤ１は、後述するジョブ受付処理により受け付けられたジョブデータＤ１である。
記憶部５０４に記憶されるジョブデータＤ１は、後述するジョブ受付処理により受け付けられたジョブデータＤ１である。
【0089】
〈計算結果データ〉
記憶部５０４に記憶される計算結果データＤ２は、後述するグリッドコンピューティング処理により計算された計算結果情報であり、その計算の結果を示す。
記憶部５０４に記憶される計算結果データＤ２は、後述するグリッドコンピューティング処理により計算された計算結果情報であり、その計算の結果を示す。
【0090】
（システムの処理動作）
ここで、車両１０は流動性があるため、各車両１０にそれぞれ搭載された演算装置１０５により構成されるグリッドコンピューティングの演算資源の処理能力は時々刻々と変化する。従来は、ユーザが自宅の駐車場に車両１０を駐車させて、エンジンオフまたは電源オフ操作をしたタイミングで、当該車両１０をグリッドコンピューティングに参加可能にすることで、比較的安定した計算能力を提供するようにしている。しかしながら、これでは、計算能力の向上は望めず、グリッドコンピューティングを利用可能なジョブが限定されてしまう。
ここで、車両１０は流動性があるため、各車両１０にそれぞれ搭載された演算装置１０５により構成されるグリッドコンピューティングの演算資源の処理能力は時々刻々と変化する。従来は、ユーザが自宅の駐車場に車両１０を駐車させて、エンジンオフまたは電源オフ操作をしたタイミングで、当該車両１０をグリッドコンピューティングに参加可能にすることで、比較的安定した計算能力を提供するようにしている。しかしながら、これでは、計算能力の向上は望めず、グリッドコンピューティングを利用可能なジョブが限定されてしまう。
【0091】
そこで、本実施形態１に係るシステム１は、逆に車両１０の流動性を利用してグリッドコンピューティングの計算能力の向上を図ることにした。具体的には、システム１は、現実空間で行われるイベントにおいて集まる車両１０を利用してグリッドコンピューティングを行うようにした。また、システム１は、イベント開催時におけるグリッドコンピューティングの計算能力を予め推定して、該推定計算能力に関する情報（以下、計算能力情報という）をグリッドコンピューティングのクライアントに開示することで、クライアントに対して、グリッドコンピューティングの利用を積極的に促すようにした。尚、グリッドコンピューティングの計算能力の推定方法についての詳細は後述する。ここでいうイベントは、現実空間で行われる種々のイベントを含み、例えば、スポーツの試合、スポーツの大会、講演会、展示会、映画の上映、コンサート、ライブイベント、即売会、バーゲンセールなどを含む。以下の説明では、イベントが、スポーツの試合など、事前にチケットの購入などの参加予約が必要なイベントである場合について説明する。
【0092】
本実施形態１では、ユーザ端末２０、車両１０の演算装置１０５、クライアントサーバ３０、施設サーバ４０、および管理サーバ５０の間で情報のやりとりが行われる。図８は、ユーザ端末２０、車両１０の演算装置１０５、クライアントサーバ３０、施設サーバ４０、および管理サーバ５０の関係について概略的に示す。施設サーバ４０は、チケット販売のみを行うチケット販売施設のサーバでもよいし、競技場や劇場がチケットの販売を行っている場合には、競技場や劇場のサーバも含まれる。
【0093】
管理サーバ５０とユーザ（ユーザ端末２０）の間では、管理サーバ５０からユーザに、車両１０のグリッドコンピューティングへの参加要請が行われる。また、車両１０をグリッドコンピューティングに参加させたユーザに対して、管理サーバ５０から報酬に関する情報が送信される。報酬に関する情報は、電子ポイントなどの報酬そのものであってもよいし、報酬が製品などのハードウェアであれば、該ハードウェアに関する情報であってもよい。
【0094】
管理サーバ５０と車両１０（車両１０の演算装置１０５）との間では、管理サーバ５０から車両１０に対して、グリッドコンピューティングで実行すべきジョブに関する情報、およびジョブの実行要請が送信される。一方で、車両１０から管理サーバ５０に対しては、グリッドコンピューティングにより行った演算の計算結果が送信される。
【0095】
管理サーバ５０とクライアントサーバ３０との間では、管理サーバ５０からクライアントサーバ３０に対して、計算能力情報が送信される。また、管理サーバ５０からは、グリッドコンピューティングによりジョブを実行した結果得られる計算結果が送信される。一方で、クライアントサーバ３０から管理サーバ５０に対しては、ジョブの依頼が送信される。計算能力情報については、イベント開催までの期間で変化するため、管理サーバ５０は計算能力情報を更新しつつ、定期的にクライアントサーバ３０に計算能力情報を送信する。管理サーバ５０が計算能力情報をクライアントサーバ３０に送信するタイミングは、１日毎など期間ベースであってもよいし、計算能力が一定の値を超えたときなど計算能力ベースであってもよい。
【0096】
図９には、クライアントが有する計算機の表示部に表示される計算能力情報５１０の一例である。つまり、クライアントサーバ３０には、図９で示すような情報が送信される。クライアントが有する表示部には、図９に示すように、各イベントにおける推定計算能力が、イベント毎に分けて表示される。計算能力情報５１０としては、イベントの名称５１１、提供可能な演算タイプ５１２、提供可能な計算能力５１３、提供可能な時間帯５１４、および提供場所５１５の情報が含まれる。演算タイプ５１２は、例えば、ＣＰＵを用いたロジック計算がメインとなるときにはＣＰＵ系と表示され、ＧＰＵを用いた画像処理がメインとなるときにはＧＰＵ系と表示される。計算能力５１３としては、各参加者がそれぞれ所有する車両１０でグリッドを形成したときの計算能力が、例えば、ＦＬＯＰＳ（FLoating point number Operations Per Second）の単位で表示される。時間帯５１４としては、グリッドコンピューティングが可能な年月日と演算を行うことができる時間帯とが表示される。提供場所５１５としては、イベントが開催される場所やイベントが開催される場所の周辺に位置する駐車場などが表示される。提供場所５１５の情報は、通信安定性の観点で重要になるため、クライアントが依頼するジョブを選択するのに、有用な情報となる。
【0097】
クライアントサーバ３０に送信する計算能力情報は、必ずしも実際に推定した計算能力と同じでなくてもよい。例えば、管理サーバ５０は、過去のイベントにおけるグリッドコンピューティングを基に、クライアントに開示する「提供可能な計算能力」を調整してもよい。具体的には、管理サーバ５０は、過去の類似のイベントにおいて、推定した計算能力と該イベントの開催時に実際に提供可能となった計算能力とを比較して、比較結果を基にマージンを算出する。そして、管理サーバ５０は、今回のイベントの計算能力情報における「提供可能な計算能力」を、該マージンを考慮して、実際に推定した計算能力よりも低くした上でクライアントに開示する。これにより、提供可能な計算能力を出来る限り高い確度でもってクライアントに開示することができる。また、計算能力情報における「提供可能時間帯」は、実際のイベントの開催時間と同じではなく、計算能力が安定して提供可能な時間帯、例えば、イベントが開催される時間のうち中間の時間帯のみを表示してもよい。
【0098】
クライアントは、前述のような情報を参照して、該イベントで実行可能なグリッドコンピューティングを利用するか否か、利用する場合にはどのようなジョブを実行させるかを検討することができる。
【0099】
図１０は、クライアントが管理サーバ５０にジョブを依頼するための登録フォーム３１０の一例である。この登録フォームＲ１０は、例えば、クライアントが所有する計算機の表示部に入力可能な形式で表示される。登録フォームＲ１０の入力情報は、管理サーバ５０が推定計算能力とジョブとを比較する際に、必要な情報が含まれる。登録フォームＲ１０には、例えば、企業概要として、企業名称の入力欄Ｒ１０１、担当者名の入力欄Ｒ１０２、企業の住所の入力欄Ｒ１０３、および電話番号の入力欄Ｒ１０４がある。登録フォームＲ１０には、例えば、ジョブ概要として、ジョブの名称の入力欄Ｒ１１１、ジョブの内容の入力欄Ｒ１１２、ジョブの演算タイプの入力欄Ｒ１１３、ジョブの処理条件の入力欄Ｒ１１５、ジョブの必要計算能力の入力欄Ｒ１１５、および計算結果の納期Ｒ１１６などが含まれる。ジョブの内容としては、例えば、ジョブの目的やクライアントにおける当該ジョブの重要度などが入力される。ジョブの演算タイプとしては、例えば、前述の計算能力情報における「演算タイプ」と同様に、ＣＰＵ系やＧＰＵ系などの情報が入力される。ジョブの処理条件としては、例えば、クライアントサーバ３０との常時通信の有無や推奨される通信能力などが入力される。ジョブの必要計算能力としては、例えば、前述の計算能力情報における「計算能力」と同様に、ジョブの実行に必要な計算能力がＦＬＯＰＳの単位で入力される。計算結果の納期としては、年月日および時間が入力される。尚、登録フォームＲ１０には、これら以外の情報が入力されてもよい。例えば、登録フォームＲ１０には、クライアントが希望する計算結果のデータ形式を入力する項目があってもよい。また、登録フォームＲ１０にジョブの実行に必要なプログラムを添付する項目が設けられていてもよい。
【0100】
クライアントが所有する表示部には、登録フォーム３１０の下側に登録ボタンＢ１００が表示される。クライアントが登録ボタンＢ１００を押したときには、登録フォームR１０に入力した内容がジョブの依頼として、管理サーバ５０に送信される。
【0101】
管理サーバ５０と施設サーバ４０との間では、管理サーバ５０から施設サーバ４０に対して、参加者情報の要請やイベント情報の通知要請が送信される。このイベント情報の通知要請は、車両１０のユーザにイベント情報を通知させるための通知要請である。一方で、施設サーバ４０から管理サーバ５０に対しては、イベント情報や参加者情報が送信される。参加者情報については、イベント開催までの期間において随時更新されるため、施設サーバ４０は、管理サーバ５０に参加者情報を随時送信する。施設サーバ４０が参加者情報を管理サーバ５０に送信するタイミングは、１日毎など期間ベースであってもよいし、新たな参加者が追加されたときなど参加者ベースであってもよい。また、参加者情報には、参加者が参加予約をキャンセルしたときのキャンセル情報も含まれる。
【0102】
施設サーバ４０とユーザ（ユーザ端末２０）との間では、施設サーバ４０からユーザに対して、イベント情報が送信される。施設サーバ４０は、ユーザの過去のチケット購入履歴やイベント情報の閲覧履歴に基づいて、イベント情報を送信するユーザを選択してもよい。一方で、ユーザから販売設側サーバに対しては、イベント情報を閲覧したユーザからの当該イベントへの参加申請が行われる。
【0103】
ユーザ（ユーザ端末２０）と車両１０（車両１０の演算装置１０５）との間では、管理サーバ５０からグリッドコンピューティングへの参加要請を受けたユーザから車両１０に対して、グリッドコンピューティングへの参加指示が送られる。この参加指示は、必ずしも送られるものではなく、ユーザが管理サーバ５０からの参加要請に従わないときには、参加指示が車両１０に送られることはない。
【0104】
【0105】
図１１に示すように、先ず、ステップＳ１において、管理サーバ５０は、施設サーバ４０からイベント情報を取得する。施設サーバ４０は、同時にユーザ端末２０に対してもイベント情報を通知する。イベント情報は、同じイベントに関する情報であれば、その内容は、ユーザ端末２０に通知する情報と管理サーバ５０に通知する情報は異なっていてもよい。
【0106】
次に、ステップＳ２において、管理サーバ５０は、今回のイベントにおける計算能力を推定する。
【0107】
次いで、ステップＳ３において、管理サーバ５０は、ジョブの受付を行う。
【0108】
続いて、ステップＳ４において、管理サーバ５０は、推定計算能力とジョブとのマッチングを行う。
【0109】
次に、ステップＳ５において、管理サーバ５０は、イベント開催の日時になったか否かを判定する。管理サーバ５０は、イベント開催の日時になったＹＥＳのときには、ステップＳ６に進む。一方で、管理サーバ５０は、未だにイベント開催の日時になっていないＮＯのときには、ステップＳ２に戻る。
【0110】
前記ステップＳ６では、管理サーバ５０は、実際のイベントにおいて、グリッドコンピューティングによりジョブを実行する。
【0111】
次のステップＳ７では、管理サーバ５０は、グリッドコンピューティングに参加した車両１０のユーザに報酬を付与する。ステップＳ７の後は処理を終了する。
【0112】
図１２は、今回のイベントにおける計算能力を推定する際のシステム１の処理動作（図１１のステップＳ２における処理動作）を示す。尚、このフローチャートは、ユーザが施設サーバ４０に対してイベントへの参加申請をしており、施設サーバ４０がユーザについての参加者情報を作成していることを前提としている。
【0113】
まず、ステップＳ２１において、管理サーバ５０は、施設サーバ４０に参加者情報の送信を要請する。管理サーバ５０から参加者情報の送信要請を受けた施設サーバ４０は、参加者情報を管理サーバ５０に送信する。
【0114】
次に、ステップＳ２２において、管理サーバ５０は、施設サーバ４０から参加者情報を取得する。取得する参加者情報は、参加者１人分でもよいし、参加者複数人分をまとめて取得してもよい。
【0115】
次いで、ステップＳ２３において、管理サーバ５０は、取得した参加者情報に基づいて、ユーザのうちイベントに参加する参加者を推定する。管理サーバ５０は、参加者情報に含まれるユーザは全て参加者であると推定してもよい。一方で、管理サーバ５０は、例えば、参加者情報における類似のイベントへの実際の参加率を参照して、参加者情報に含まれるユーザであっても、該参加率が低いユーザに対しては、今回のイベントの参加者であるとは推定しないようにしてもよい。
【0116】
次に、ステップＳ２４において、管理サーバ５０は、前記ステップＳ２３で推定した参加者がそれぞれ所有する各車両１０の各演算装置１０５に関する情報を、演算装置テーブルＤ５２から読み込む。
【0117】
そして、ステップＳ２５において、管理サーバ５０は、前記ステップＳ２４で読み込んだ各演算装置１０５の情報に基づいて、イベントの開催時における演算資源（演算装置１０５で構成されるグリッド）の計算能力を推定する。ステップＳ２５の後は、システム１はリターンする。
【0118】
管理サーバ５０は、計算能力を推定した後に、計算能力情報をリソーステーブルに記憶させる。施設サーバ４０は、参加者情報の送信を要請した管理サーバ５０に対して、参加者の変更（追加やキャンセル）があった場合に、参加者情報を随時送信する。管理サーバ５０は、イベント開催の日時まで、送られてくる参加者情報に基づいて計算能力の推定を随時行って、リソーステーブルに記憶された今回のイベントにおける計算能力情報を随時更新する。
【0119】
図１３は、今回のイベントに関連してジョブを受け付ける際のシステム１の処理動作（図１１のステップＳ３における処理動作）を示す。この図１３では、管理サーバ５０から計算能力情報を受け取った後で、クライアントサーバ３０からジョブの依頼が送信される場合を示す。尚、管理サーバ５０は、基本的には常時ジョブの受付が可能な状態であるため、クライアントサーバ３０からのジョブの依頼は、必ずしもクライアントサーバ３０に対して計算能力情報が送信された後でなくてもよい。
【0120】
まず、ステップＳ３１において、管理サーバ５０が計算能力情報をクライアントサーバ３０に送信する。管理サーバ５０は、クライアントテーブルＤ５３およびジョブテーブルＤ５４を参照して、推定された計算能力や提供場所に応じて、計算能力情報を送信するクライアントサーバ３０を選択してもよい。クライアントは、クライアントサーバ３０が受信した計算能力情報に基づいてジョブを登録する。
【0121】
次に、ステップＳ３２において、管理サーバ５０は、クライアントサーバ３０から送られたジョブデータＤ１の情報を受信する。
【0122】
次いで、ステップＳ３３において、管理サーバ５０は、受信したジョブデータＤ１を分析する。管理サーバ５０は、受信したジョブデータＤ１からジョブの演算タイプ、必要な計算能力、処理条件などを把握する。
【0123】
次に、ステップＳ３４において、管理サーバ５０は、分析が完了したジョブデータＤ１をジョブテーブルＤ５４に登録して、ジョブテーブルＤ５４を更新する。ジョブテーブルＤ５４の更新が完了したらジョブの受付が完了する。管理サーバ５０は、ジョブの受付が完了したときには、ジョブを受け付けた旨の通知をクライアントサーバ３０に送信してもよい。ステップＳ３４の後は、システム１はリターンする。
【0124】
【0125】
まず、ステップＳ４１において、管理サーバ５０は、推定計算能力と受け付けたジョブに必要な計算能力とを比較する。管理サーバ５０は、単純な処理能力の比較だけでなく、提供可能な時間帯とジョブの納期との比較や、提供可能な場所の通信状態とジョブにおける常時通信の要否との比較を行う。
【0126】
次のステップＳ４２において、管理サーバ５０は、現在登録されているジョブに推定計算能力で実行可能なジョブがあるか否かについて判定する。このステップＳ４２において、実行可能なジョブが存在するＹＥＳのときには、システム１はステップＳ４３に進む。一方で、このステップＳ４２において、推定計算能力で実行可能なジョブがないときには、システム１はステップＳ４４に進む。
【0127】
前記ステップＳ４３では、管理サーバ５０は、イベント開催時に実行するジョブの候補を選出する。管理サーバ５０は、推定計算能力で実行可能なジョブを候補として選出する。候補に選出されるジョブの数は、１つであってもよく複数であってもよい。
【0128】
前記ステップＳ４４では、管理サーバ５０は、施設サーバ４０にイベント情報の通知要請を行う。特に、管理サーバ５０は、イベントの参加者であると推定されていないユーザに対してイベント情報を通知させるための信号を生成して、該信号を施設サーバ４０に送信する。管理サーバ５０からの申請を受けた施設サーバ４０は、現時点において参加者ではないユーザにイベント情報を通知する。このとき、イベント情報の送付対象は、参加者を除くユーザを含んでいればよく、ユーザ以外にもイベント情報が通知されることを排除しない。システム１は、ステップＳ４４の後はリターンする。
【0129】
図１５は、今回のイベント開催時にジョブを実行する際のシステム１の処理動作（図１１のステップＳ６における処理動作）を示す。この図１５では、ユーザが、自身が所有する車両１０をグリッドコンピューティングに参加させる場合を示す。
【0130】
まず、ステップＳ６１において、管理サーバ５０は、ユーザに、該ユーザの車両１０をグリッドコンピューティングに参加させるための参加要請をする。参加要請を受けたユーザは、自身の所有する車両１０をグリッドコンピューティングに参加させるときには、参加を受諾する旨を管理サーバ５０に送信するとともに、車両１０をグリッドコンピューティングに参加可能な状態（イグニッションオフや電源オフ）にする。
【0131】
次に、ステップＳ６２において、管理サーバ５０は、今回のイベントにおけるグリッドコンピューティングで実行するジョブを設定する。管理サーバ５０は、ジョブテーブルＤ５４に登録されているジョブから、実際に演算を実行するジョブを設定する。
【0132】
次に、ステップＳ６３において、管理サーバ５０は、演算資源に対してジョブを配分する。管理サーバ５０は、ジョブを配分すると同時に演算資源を構成する各車両１０の各演算装置１０５に、ジョブの実行要請をする。各車両１０の各演算装置１０５は、配分されたジョブを実行する。
【0133】
次いで、ステップＳ６４において、管理サーバ５０は、車両１０の演算装置１０５から計算結果データを受信する。この計算結果データは、ジョブのうち一部が完了した部分的な計算結果データを含む。
【0134】
次に、ステップＳ６５において、管理サーバ５０は、全ての計算が完了したか否かを判定する。管理サーバ５０は、全ての計算結果データを受信したか否かにより、全ての計算が完了したか否かを判定する。管理サーバ５０は、全ての計算が完了したＹＥＳのときにはステップＳ６６に進む。一方で、管理サーバ５０は、未だ計算中であるＮＯのときには、ステップＳ６４に戻る。
【0135】
前記ステップＳ６６では、管理サーバ５０は、受信した計算結果データをクライアントサーバ３０に送信する。ステップＳ６６の後は処理を終了する。
【0136】
したがって、本実施形態１では、システム１の管理サーバ５０は、通信部５０３と制御部５０５とを備え、通信部５０３は、現実空間で開催されるイベントの情報、およびグリッドコンピューティングを利用するジョブのジョブデータを取得し、制御部５０５は、各車両１０のユーザのうち、イベントに参加するイベント参加者を推定し、推定されたイベント参加者がそれぞれ所有する各車両１０の各演算装置１０５の計算能力に基づいて、イベントの開催時における、各演算装置１０５で構成される演算資源の計算能力を推定し、推定された推定計算能力と通信部５０３が取得したジョブとのマッチングを行う。これにより、イベントに関する参加者情報に基づいて、イベント開催時に提供可能な計算能力を予め推定することにより、受け付けたジョブに必要な計算能力と推定された計算能力とを比較して、推定計算能力とジョブとのマッチングを行うことで、ジョブを適切にグリッドコンピューティングに配分することができる。したがって、車両１０の流動性を利用して、車両１０の演算装置１０５を演算資源として有効活用することができる。
【0137】
また、本実施形態１において、管理サーバ５０の制御部５０５は、イベントに関するチケット販売施設からの情報に基づいて前記イベント参加者を推定する。これにより、イベント参加者を精度良く推定することができるため、イベント開催時におけるグリッドコンピューティングの計算能力を精度良く推定することができる。これにより、ジョブを適切にグリッドコンピューティングに配分することができるため、車両１０の演算装置１０５を演算資源としてより適切に有効活用することができる。
【0138】
また、本実施形態１において、管理サーバ５０の通信部５０３が送信する計算能力情報は、推定計算能力と、推定計算能力を提供可能な時間と、推定計算能力を提供する場所と、を含む。
【0139】
この構成によると、推定計算能力を見たクライアントは、該推定計算能力に適したジョブを依頼することができる。また、クライアントにグリッドコンピューティングの利用を積極的に促すことができる。これにより、車両１０の演算装置１０５を演算資源としてより適切に有効活用することができる。
【0140】
また、本実施形態１において、管理サーバ５０の制御部５０５は、推定計算能力とジョブとのマッチングを行ったときに、推定計算能力がジョブの演算に必要な処理能力に対して不足しているときには、通信部５０３を介して、イベント参加者であると推定されていないユーザに対して、イベント情報を通知するための信号を生成する。これにより、車両１０のユーザにイベントへの参加を促すことができ、結果として、該ユーザの車両１０の演算装置１０５を演算資源として追加することが期待できる。したがって、車両１０の流動性をより効果的に利用して、車両１０の演算装置１０５を演算資源としてより適切に有効活用することができる。
【0141】
（実施形態２）
以下、実施形態２について、図面を参照しながら詳細に説明する。尚、以下の説明において前記実施形態１と共通の部分については、同じ符号を付して、その詳細な説明を省略する。
以下、実施形態２について、図面を参照しながら詳細に説明する。尚、以下の説明において前記実施形態１と共通の部分については、同じ符号を付して、その詳細な説明を省略する。
【0142】
本実施形態２では、車両１０のユーザからイベント参加者を推定するプロセスが前述の実施形態１とは異なる。具体的には、本実施形態２において、管理サーバ５０の制御部５０５は、車両１０に搭載されたナビゲーションシステムに登録される、イベントの開催日における目的地情報に基づいてイベント参加者を推定する。
【0143】
図１６は、本実施形態２において、計算能力を推定する際のシステム１の処理動作を示す。尚、この図１６に示すフローチャートでは、管理サーバ５０は、イベントの主催者などからイベントの日時を含むイベント情報を予め取得していることが前提である。
【0144】
まず、ステップＳ２２１において、管理サーバ５０は、車両１０の演算装置１０５から、車両１０のナビゲーションシステムに予約登録された目的地の情報を取得する。車両１０の演算装置１０５は、車両状態情報Ｄ１２を読み込んで予約登録された目的地の情報を取得して、管理サーバ５０に送信する。
【0145】
次いで、ステップＳ２２２において、管理サーバ５０は、登録された目的地および予約された日時から、前記ユーザがイベント参加者であるか否かを推定する。管理サーバ５０は、例えば、目的地がイベント開催地の周辺でありかつ予約された日時がイベント開催日であるときには、前記ユーザをイベント参加者であると推定する。
【0146】
次に、ステップＳ２２３において、管理サーバ５０は、前記ステップＳ２２２で推定した参加者の所有する車両の演算装置に関する情報を、演算装置テーブルＤ５２から読み込む。
【0147】
次いで、ステップＳ２２４において、管理サーバ５０は、前記ステップＳ２２５で読み込んだ車両情報に基づいて、イベントの開催時におけるグリッドコンピューティングの計算能力を推定する。ステップＳ２２４の後は、システム１はリターンする。
【0148】
このようにしてイベント参加者を推定すると、バーゲンセールやフリーマーケットなど、参加予約が不要なイベントであっても、イベント参加者を精度良く推定することができる。これにより、ジョブを適切にグリッドコンピューティングに配分することができるため、車両１０の演算装置１０５を演算資源として適切に有効活用することができる。
【0149】
（その他の実施形態）
ここに開示された技術は、前述の実施形態に限られるものではなく、請求の範囲の主旨を逸脱しない範囲で代用が可能である。
ここに開示された技術は、前述の実施形態に限られるものではなく、請求の範囲の主旨を逸脱しない範囲で代用が可能である。
【0150】
例えば、前述の実施形態１および２では、推定計算能力がジョブの演算に必要な処理能力に対して不足しているときには、管理サーバ５０からの要請を受けた施設サーバ４０が、ユーザに対して、イベント情報を通知していた。これに限らず、管理サーバ５０がイベント参加者とは推定されていないユーザに対してイベント情報を通知してもよい。
【0151】
また、前述の実施形態１および２では、推定計算能力がジョブの演算に必要な処理能力に対して不足しているときには、前記ユーザに対してイベント情報を通知するようにしていた。これに限らず、例えば、管理サーバ５０に予めイベント開催地周辺の駐車場情報を記憶させておき、イベント参加者が所有する車両１０の合計数と駐車場に駐車可能な車両１０の台数とを比較して、駐車場に余裕があるとき（駐車可能な車両１０の台数の方が多いとき）にのみ、前記ユーザに対してイベント情報を通知してもよい。また、推定計算能力の不足に関わらず、駐車場に余裕があるときには、前記ユーザに対してイベント情報を通知してもよい。
【0152】
また、前述の実施形態１では、施設サーバ４０からの参加者情報に基づいて、前述の実施形態２では、ナビゲーションシステムに予約登録された目的地に基づいて、イベント参加者を推定していた。これに限らず、これらを組み合わせてもよい。また、これらに代えてまたはこれらに加えて、イベントの開催地周辺の宿泊施設からの宿泊者情報に基づいてイベント参加者を推定してもよい。
【0153】
また、前述の実施形態１及び２では、管理システムの記憶部５０４と制御部５０５とが単一の管理サーバ５０に集約される場合を例に挙げた。これに限らず、例えば、記憶部５０４と制御部５０５は、通信網５を経由して互いに通信する複数の管理サーバ５０（図示省略）に分散されてもよい。
【0154】
また、前述の実施形態１及び２において、管理システムの記憶部５０４は、単一の記憶装置により構成されてもよいし、複数の記憶装置により構成されてもよい。複数の記憶装置は、単一の管理サーバ５０に集約されてもよいし、通信網５を経由して互いに通信する複数の管理サーバ５０（図示省略）に分散されてもよい。
【0155】
また、前述の実施形態１及び２において、管理システムの制御部５０５は、単一の制御ユニットにより構成されてもよいし、複数の制御ユニットにより構成されてもよい。複数の制御ユニットは、単一の管理サーバ５０に集約されてもよいし、通信網５を経由して互いに通信する複数の管理サーバ５０に分散されてもよい。
【0156】
また、前述の実施形態１及び２において、演算装置１０５は、単一の演算ユニットにより構成されてもよいし、複数の演算ユニットにより構成されてもよい。複数の演算ユニットは、単一の管理サーバ５０に集約されてもよいし、通信網５を経由して互いに通信する複数の管理サーバ５０（図示省略）に分散されてもよい。
【0157】
また、前述の実施形態１及び２において、演算装置１０５が車両１０（具体的には自動四輪車）に搭載される場合を例に挙げたが、これに限定されない。例えば、演算装置１０５は、車両１０ではない他の移動体に搭載されてもよい。このような移動体の例としては、輸送用機械、携帯情報端末などが挙げられる。輸送用機械の例としては、自動二輪車、鉄道車両、船舶、航空機、ドローンなどが挙げられる。携帯情報端末の例としては、ノート型パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォンなどが挙げられる。
【0158】
前述の実施形態は単なる例示に過ぎず、本開示の範囲を限定的に解釈してはならない。本開示の範囲は請求の範囲によって定義され、請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本開示の範囲内のものである。
【産業上の利用可能性】
【0159】
ここに開示された技術は、複数の移動体にそれぞれ搭載された演算装置を用いたグリッドコンピューティングを管理する際に有用である。
【符号の説明】
【0160】
１ システム
１０ 車両（移動体）
２０ ユーザ端末
３０ クライアントサーバ
４０ 施設サーバ
５０ 管理サーバ
１０５ 演算装置
５０３ 通信部
５０５ 制御部
１０ 車両（移動体）
２０ ユーザ端末
３０ クライアントサーバ
４０ 施設サーバ
５０ 管理サーバ
１０５ 演算装置
５０３ 通信部
５０５ 制御部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】