(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】P2022188589
(43)【公開日】2022-12-21
(54)【発明の名称】データ分析装置、データ分析方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/08 20120101AFI20221214BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/08
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021096746
(22)【出願日】2021-06-09
(71)【出願人】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100109313
【弁理士】
【氏名又は名称】机 昌彦
(74)【代理人】
【識別番号】100149618
【弁理士】
【氏名又は名称】北嶋 啓至
(72)【発明者】
【氏名】田村 駿
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049CC51
(57)【要約】 （修正有）
【課題】配達人が物品を早急に配達することをサポートするために住民リストのデータベースを分析する住民データ分析装置、データ分析方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】データ分析装置１０において、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定する設定部１１、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する学習部１２及び第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、配達ルートを修正する修正部１３を備える。
【選択図】図１
【解決手段】データ分析装置１０において、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定する設定部１１、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する学習部１２及び第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、配達ルートを修正する修正部１３を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定する設定手段と、
第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する学習手段と、
前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する修正手段と
を備えたデータ分析装置。
第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する学習手段と、
前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する修正手段と
を備えたデータ分析装置。
【請求項2】
前記設定手段は、前記第１の配達人の属性に基づき、前記配達ルートを設定する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ分析装置。
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ分析装置。
【請求項3】
修正された前記配達ルートを表示する表示手段をさらに備えた
ことを特徴とする請求項１または２に記載のデータ分析装置。
ことを特徴とする請求項１または２に記載のデータ分析装置。
【請求項4】
修正された前記配達ルート上でイレギュラーな事象が発生した場合、前記第１の配達人にアラートを報知する報知手段をさらに備えた
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項5】
前記アラートが報知された後に、前記修正手段は、前記イレギュラーな事象が発生した地点を回避するように、修正された前記配達ルートを再修正する
ことを特徴とする請求項４に記載のデータ分析装置。
ことを特徴とする請求項４に記載のデータ分析装置。
【請求項6】
前記修正手段は、前記第１の配達人による入力操作に基づき、修正された前記配達ルートを再修正する
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項7】
住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定し、
第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習し、
前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する
データ分析方法。
第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習し、
前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する
データ分析方法。
【請求項8】
住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定することと、
第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習することと、
前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正することと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習することと、
前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正することと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、データ分析装置、データ分析方法、およびプログラムに関し、特に、住民リストのデータベースを分析する住民データ分析装置、データ分析方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
ｅコマースの発達に伴う配送の増加、および、単身世帯の増加などにより、物流量が急激に増大している。一方、労働人口は減少傾向にあるため、宅配クライシスが発生している。郵便・宅配業界では、労働力の不足を補うために、パートタイマー、高齢者、および新人などの未熟練者を雇用することが、以前よりも増加している。
【0003】
配達人は、どのような順序で物品（荷物）を配達するかを示す配達ルートを作成してから、集荷された物品を持って、配達へ出発する。未熟練者は、熟練者よりも、配達ルートを作成する作業に時間がかかる。そこで、配達ルートを簡便に設定するために、関連する技術が利用される。
【0004】
一例では、特許文献１には、作業者が複数の配達先を指定する入力操作を行うと、指定された複数の配達ルートを経由する配達ルートを生成し、生成した配達ルートを示すマップをディスプレイ上に表示する配達管理装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０１８－１４７１０８号公報
【特許文献2】特開平０８－１６１４０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
交通事故や天気の急変などのアクシデントが発生した際、未熟練者は、配達に要する時間を短縮するように、配達ルートを自在に修正することができない。そのため、未熟練者は、熟練者よりも、物品の配達に時間がかかる傾向がある。
【0007】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、配達人が物品を早急に配達することをサポートすることにある。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明の一態様に係わるデータ分析装置は、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定する設定手段と、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する学習手段と、前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する修正手段とを備えている。
【0009】
本発明の一態様に係わるデータ分析方法は、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定し、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習し、前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する。
【0010】
本発明の一態様に係わるプログラムは、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定することと、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習することと、前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正することとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【0011】
本発明の一態様によれば、配達人が物品を早急に配達することをサポートすることができる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】実施形態１に係わるデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図2】実施形態１に係わるデータ分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図3】実施形態２に係わるデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図4】実施形態２に係わるデータ分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図5】実施形態３に係わるデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図6】実施形態３に係わるデータ分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図7】実施形態３の一変形例に係わるデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図8】実施形態１から３のいずれかに係わるデータ分析装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
図面を参照して、本発明のいくつかの実施形態について説明する。
【0014】
【0015】
（データ分析装置１０）
図１を参照して、本実施形態１に係わるデータ分析装置１０について説明する。図１は、データ分析装置１０野構成を示すブロック図である。図１に示すように、データ分析装置１０は、設定部１１、学習部１２、および修正部１３を備えている。
図１を参照して、本実施形態１に係わるデータ分析装置１０について説明する。図１は、データ分析装置１０野構成を示すブロック図である。図１に示すように、データ分析装置１０は、設定部１１、学習部１２、および修正部１３を備えている。
【0016】
設定部１１は、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定する。設定部１１は、設定手段の一例である。
【0017】
住民リストのデータベースは、配達人が物品を配達する際の配達ルートを設定するために利用される。住民リストに付加された順序は、予め決定された基本的な配達ルートを表す。例えば、１の番号を付加された住所Ａと、２の番号を付加された住所Ｂとがある場合、基本的な配達ルートは、住所Ａから住所Ｂの順になる。しかしながら、配達人は、自己判断の下で、基本的な配達ルートとは異なる順序で、物品を配達することを許容されている。
【0018】
一例では、設定部１１は、図示しない記憶装置あるいはサーバに格納された住民リストのデータベースにアクセスして、住民リストに付加された順序することによって、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定する。以下では、設定部１１が設定する配達ルートを「初期配達ルート」と呼ぶ。
【0019】
設定部１１は、上記のように設定した初期配達ルートを示す情報を、後述する修正部１３へ出力する。
【0020】
学習部１２は、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する。学習部１２は、学習手段の一例である。
【0021】
一例では、学習部１２は、第２の配達人による過去の配達記録から、第２の配達人の移動履歴を参照する。そして、学習部１２は、第２の配達人が物品をどのような順序で配達したのかを学習する。なお、第２の配達人は、第１の配達人とは異なる人物であってよい。特に、第２の配達人は、第１の配達人よりも配達業務の経歴が長い熟練者であってよい。
【0022】
例えば、１の番号を付加された住所Ａと、２の番号を付加された住所Ｂとがある場合、基本的な配達ルートは、住所Ａから住所Ｂの順になる。しかしながら、第２の配達人は、住所Ｂから住所Ａの順序で、物品を配達したとする。この場合、学習部１２は、第２の配達人は、住所Ａから住所Ｂの順ではなく、住所Ｂから住所Ａの順序で物品を配達することを学習する。
【0023】
学習部１２は、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果（以下、学習結果と呼ぶ）を、修正部１３へ出力する。
【0024】
修正部１３は、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、第１の配達人の前記配達ルートを修正する。修正部１３は、修正手段の一例である。
【0025】
一例では、修正部１３は、設定部１１から、初期配達ルートを示す情報を受信する。また、修正部１３は、学習部１２から、上述の学習結果を受信する。修正部１３は、第２の配達人による過去の配達の順序に基づいて、初期配達ルートを修正する。
【0026】
先ほどの例で、初期配達ルートは、住所Ａから住所Ｂの順である。しかしながら、第２の配達人は、過去に、住所Ｂから住所Ａの順序で、物品を配達したとする。この場合、修正部１３は、配達ルートにおいて、住所Ａから住所Ｂの順を、住所Ｂから住所Ａの順に修正する。
【0027】
その後、データ分析装置１０は、このようにして生成された配達ルートの情報を、第１の配達人が所持する端末に表示してもよい（実施形態２）。
【0028】
【0029】
図２に示すように、まず、設定部１１は、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した（初期）配達ルートを設定する（Ｓ１０１）。設定部１１は、初期配達ルートを示す情報を、修正部１３へ出力する。
【0030】
学習部１２は、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する（Ｓ１０２）。学習部１２は、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した（学習）結果を、修正部１３へ出力する。
【0031】
なお、ステップＳ１０１とステップＳ１０２とは、逆の順序で実行されてもよい。
【0032】
修正部１３は、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、（初期）配達ルートを修正する（Ｓ１０３）。
【0033】
その後、データ分析装置１０は、このようにして生成された配達ルートの情報を、第１の配達人が所持する端末に表示してもよい。
【0034】
以上で、本実施形態１に係わるデータ分析装置１０の動作は終了する。
【0035】
（変形例）
一変形例では、データ分析装置１０は、第１の配達人に関する条件を考慮する。例えば、第１の配達人に関する条件は、第１の配達人の属性（年齢や性別やシフトや個人事情）、または、第１の配達人が使用する車両の種別（自転車，二輪，自動車，積載容量など）である。あるいは、データ分析装置１０は、業務の平準化（複数の配達人に対する郵便物の配分）の観点で、複数の配達人の配達時間が均等になるように、第１の配達人に集配物を割り当ててもよい。
一変形例では、データ分析装置１０は、第１の配達人に関する条件を考慮する。例えば、第１の配達人に関する条件は、第１の配達人の属性（年齢や性別やシフトや個人事情）、または、第１の配達人が使用する車両の種別（自転車，二輪，自動車，積載容量など）である。あるいは、データ分析装置１０は、業務の平準化（複数の配達人に対する郵便物の配分）の観点で、複数の配達人の配達時間が均等になるように、第１の配達人に集配物を割り当ててもよい。
【0036】
他の変形例では、データ分析装置１０は、集配物に関する条件を考慮する。例えば、集配物に関する条件は、物品の重量，サイズ，物量，あるいは種別（普通郵便，書留，代引き）である。データ分析装置１０は、配達時間の削減、コスト削減、または低料金でのサービス提供のために、宅配ボックスまたは宅配ステーションを利用する配達ルートを設計してもよい。
【0037】
他の変形例では、データ分析装置１０は、立地，建造物の種別（高層／低層マンション，オートロック、宅配ボックスの有無），時間指定に関する制約、スマートグリッドやスマートホームとの連携（例えば、電力消費量に基づく在宅・非在宅の判定）を行う。
【0038】
（本実施形態の効果）
本実施形態の構成によれば、設定部１１は、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定する。学習部１２は、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する。修正部１３は、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、配達ルートを修正する。これにより、第２の配達人による配達の経験を活用して、第１の配達人の配達ルートを決定することができる。そのようにして、第１の配達人が物品を早急に配達することをサポートすることができる。
本実施形態の構成によれば、設定部１１は、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定する。学習部１２は、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する。修正部１３は、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、配達ルートを修正する。これにより、第２の配達人による配達の経験を活用して、第１の配達人の配達ルートを決定することができる。そのようにして、第１の配達人が物品を早急に配達することをサポートすることができる。
【0039】
〔実施形態２〕
図３～図４を参照して、実施形態２について説明する。本実施形態２では、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果を反映した配達ルートの情報を、第１の配達人が所持する端末等に表示する構成を説明する。
図３～図４を参照して、実施形態２について説明する。本実施形態２では、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果を反映した配達ルートの情報を、第１の配達人が所持する端末等に表示する構成を説明する。
【0040】
（データ分析装置２０）
図３は、本実施形態２に係わるデータ分析装置２０の構成を示すブロック図である。
図３は、本実施形態２に係わるデータ分析装置２０の構成を示すブロック図である。
【0041】
図３に示すように、データ分析装置２０は、設定部１１、学習部１２、および修正部１３を備えている。加えて、データ分析装置２０は、表示部２４をさらに備えている。
【0042】
表示部２４は、修正された配達ルートを表示する。表示部２４は、表示手段の一例である。
【0043】
一例では、表示部２４は、修正部１３から、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて修正された配達ルートの情報を受信する。そして、表示部２４は、受信した配達ルートの情報を表示する。例えば、表示部２４は、第１の配達人が所持する携帯端末の画面に、修正された配達ルートを表示してもよい。あるいは、表示部２４は、配達人たちを管理する管理者の端末の画面に、修正された配達ルートを表示してもよい。あるいはまた、表示部２４は、修正された配達ルートのデータを、自動的に又は要望に応じて、複数の端末へ配信してもよい。
【0044】
【0045】
図４に示すように、まず、設定部１１は、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した（初期）配達ルートを設定する（Ｓ１０１）。設定部１１は、初期配達ルートを示す情報を、修正部１３へ出力する。
【0046】
学習部１２は、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する（Ｓ１０２）。学習部１２は、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した（学習）結果を、修正部１３へ出力する。
【0047】
なお、ステップＳ１０１とステップＳ１０２とは、逆の順序で実行されてもよい。
【0048】
修正部１３は、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、配達ルートを修正する（Ｓ１０３）。修正部１３は、修正された配達ルートの情報を、表示部２４へ出力する。
【0049】
表示部２４は、修正された配達ルートを示す情報を、第１の配達人が所持する端末の画面等に表示する（Ｓ２０４）。
【0050】
以上で、本実施形態２に係わるデータ分析装置２０の動作は終了する。
【0051】
（本実施形態の効果）
本実施形態の構成によれば、設定部１１は、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定する。学習部１２は、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する。修正部１３は、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、配達ルートを修正する。これにより、第２の配達人による配達の経験を活用して、第１の配達人の配達ルートを決定することができる。そのようにして、第１の配達人が物品を早急に配達することをサポートすることができる。
本実施形態の構成によれば、設定部１１は、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定する。学習部１２は、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する。修正部１３は、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、配達ルートを修正する。これにより、第２の配達人による配達の経験を活用して、第１の配達人の配達ルートを決定することができる。そのようにして、第１の配達人が物品を早急に配達することをサポートすることができる。
【0052】
さらに、本実施形態の構成によれば、表示部２４は、修正された配達ルートを表示する。これにより、第１の配達人が物品をより効率的に配達することをサポートすることができる。
【0053】
〔実施形態３〕
図５～図７を参照して、実施形態３について説明する。本実施形態３では、修正された配達ルート上で、交通事故や天気の急変（雷雨など）などのイレギュラーな事象が発生した場合、第１の配達人にアラートを報知する構成を説明する。
図５～図７を参照して、実施形態３について説明する。本実施形態３では、修正された配達ルート上で、交通事故や天気の急変（雷雨など）などのイレギュラーな事象が発生した場合、第１の配達人にアラートを報知する構成を説明する。
【0054】
（データ分析装置３０）
図５は、本実施形態３に係わるデータ分析装置３０の構成を示すブロック図である。
図５は、本実施形態３に係わるデータ分析装置３０の構成を示すブロック図である。
【0055】
図５に示すように、データ分析装置３０は、設定部１１、学習部１２、および修正部１３を備えている。加えて、データ分析装置３０は、報知部３４をさらに備えている。
【0056】
報知部３４は、修正された配達ルート上でイレギュラーな事象が発生した場合、第１の配達人にアラートを報知する。報知部３４は、報知手段の一例である。
【0057】
一例では、報知部３４は、修正部１３から、修正された配達ルートの情報を受信する。また報知部３４は、ニュースサイトや天気予報サイトから、定期的に、交通事故の発生状況や天気予報に関する情報を収集する。そして、報知部３４は、修正された配達ルート上において、交通事故が発生した場合、あるいは、配達ルートを包含するエリアの天気が急変した場合、第１の配達人にアラートを報知する。しかしながら、報知部３４が、第１の配達人に対して、アラートを報知するトリガーは、上記の例だけに限定されない。
【0058】
【0059】
図６に示すように、まず、設定部１１は、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した（初期）配達ルートを設定する（Ｓ１０１）。設定部１１は、初期配達ルートを示す情報を、修正部１３へ出力する。
【0060】
学習部１２は、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する（Ｓ１０２）。学習部１２は、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した（学習）結果を、修正部１３へ出力する。
【0061】
なお、ステップＳ１０１とステップＳ１０２とは、逆の順序で実行されてもよい。
【0062】
修正部１３は、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、配達ルートを修正する（Ｓ１０３）。修正部１３は、修正された配達ルートの情報を、報知部３４へ出力する。
【0063】
報知部３４は、ウェブ上のニュースサイト等から情報を収集し、収集した情報を分析することによって、修正された配達ルート上で、イレギュラーな事象が発生したか否かを判定する（Ｓ３０４）。
【0064】
修正された配達ルート上でイレギュラーな事象が発生した場合（Ｓ３０４でＹＥＳ）、報知部３４は、第１の配達人にアラートを報知する（Ｓ３０５）。一方、修正された配達ルート上でイレギュラーな事象が発生していない場合（Ｓ３０４でＹＥＳ）、フローはステップＳ３０４へ戻る。
【0065】
以上で、本実施形態３に係わるデータ分析装置３０の動作は終了する。
【0066】
（変形例）
本実施形態３に係わるデータ分析装置３０の一変形例を説明する。
本実施形態３に係わるデータ分析装置３０の一変形例を説明する。
【0067】
図７は、一変形例に係わるデータ分析装置３０ａの構成を示すブロック図である。図７に示すように、データ分析装置３０ａは、設定部１１、学習部１２、修正部１３、および報知部３４に加えて、前記実施形態２において説明した表示部２４をさらに備えている。
【0068】
本変形例では、修正部１３は、学習結果に基づいて修正した配達ルートの情報を、表示部２４および報知部３４へ出力する。
【0069】
表示部２４は、修正された配達ルートを表示する。一例では、表示部２４は、修正部１３から、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて修正された配達ルートの情報を受信する。例えば、表示部２４は、第１の配達人が所持する携帯端末に、修正された配達ルートを表示してもよい。あるいは、表示部２４は、配達人たちを管理する管理者の端末に、修正された配達ルートを表示してもよい。あるいはまた、表示部２４は、修正された配達ルートのデータを、自動的に又は要望に応じて、複数の端末へ配信してもよい。
【0070】
本変形の構成によれば、報知部３４からアラートが報知されたときに、第１の配達人は、表示された配達ルートを参照することで、修正された配達ルートを変更したり、管理者と相談したりといった対応を素早くすることができる。
【0071】
（本実施形態の効果）
本実施形態の構成によれば、設定部１１は、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定する。学習部１２は、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する。修正部１３は、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、配達ルートを修正する。これにより、第２の配達人による配達の経験を活用して、第１の配達人の配達ルートを決定することができる。そのようにして、第１の配達人が物品を早急に配達することをサポートすることができる。
本実施形態の構成によれば、設定部１１は、住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定する。学習部１２は、第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する。修正部１３は、第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、配達ルートを修正する。これにより、第２の配達人による配達の経験を活用して、第１の配達人の配達ルートを決定することができる。そのようにして、第１の配達人が物品を早急に配達することをサポートすることができる。
【0072】
さらに、本実施形態の構成によれば、修正された配達ルート上でイレギュラーな事象が発生した場合、報知部３４は、第１の配達人にアラートを報知する。これにより、第１の配達人は、対応を素早く判断することができる。
【0073】
（変形例）
前記実施形態１～３において説明したデータ分析装置２０，２０，３０，３０ａの一変形例は、配達原簿の順番に基づく配達ルートを端末に表示させ、表示された配達ルートに対する操作を端末で受け付け、受け付けた操作に応じて配達ルートを再構築する。一変形例では、端末の画面に表示されたマップ上でなぞった順番で、配達ルートが再構築される。
前記実施形態１～３において説明したデータ分析装置２０，２０，３０，３０ａの一変形例は、配達原簿の順番に基づく配達ルートを端末に表示させ、表示された配達ルートに対する操作を端末で受け付け、受け付けた操作に応じて配達ルートを再構築する。一変形例では、端末の画面に表示されたマップ上でなぞった順番で、配達ルートが再構築される。
【0074】
【0075】
（ハードウェア構成について）
前記実施形態１～３で説明したデータ分析装置１０，２０，３０，３０ａの各構成要素は、機能単位のブロックを示している。これらの構成要素の一部又は全部は、例えば図８に示すような情報処理装置９００により実現される。図８は、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
前記実施形態１～３で説明したデータ分析装置１０，２０，３０，３０ａの各構成要素は、機能単位のブロックを示している。これらの構成要素の一部又は全部は、例えば図８に示すような情報処理装置９００により実現される。図８は、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【0076】
図８に示すように、情報処理装置９００は、一例として、以下のような構成を含む。
【0077】
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム９０４
・プログラム９０４を格納する記憶装置９０５
・記録媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
・通信ネットワーク９０９と接続する通信インタフェース９０８
・データの入出力を行う入出力インタフェース９１０
・各構成要素を接続するバス９１１
前記実施形態１～３で説明したデータ分析装置１０，２０，３０，３０ａの各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム９０４をＣＰＵ９０１が読み込んで実行することで実現される。各構成要素の機能を実現するプログラム９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１がＲＡＭ９０３にロードして実行される。なお、プログラム９０４は、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１に供給してもよい。
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム９０４
・プログラム９０４を格納する記憶装置９０５
・記録媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
・通信ネットワーク９０９と接続する通信インタフェース９０８
・データの入出力を行う入出力インタフェース９１０
・各構成要素を接続するバス９１１
前記実施形態１～３で説明したデータ分析装置１０，２０，３０，３０ａの各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム９０４をＣＰＵ９０１が読み込んで実行することで実現される。各構成要素の機能を実現するプログラム９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１がＲＡＭ９０３にロードして実行される。なお、プログラム９０４は、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１に供給してもよい。
【0078】
上記の構成によれば、前記実施形態１～３において説明したデータ分析装置１０，２０，３０，３０ａが、ハードウェアとして実現される。したがって、前記実施形態において説明した効果と同様の効果を奏することができる。
【0079】
（付記）
本発明の一態様は、以下の付記のようにも記載されるが、以下に限定されない。
本発明の一態様は、以下の付記のようにも記載されるが、以下に限定されない。
【0080】
（付記１）
住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定する設定手段と、
第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する学習手段と、
前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する修正手段と
を備えたデータ分析装置。
住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定する設定手段と、
第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習する学習手段と、
前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する修正手段と
を備えたデータ分析装置。
【0081】
（付記２）
前記設定手段は、前記第１の配達人の属性に基づき、前記配達ルートを設定する
ことを特徴とする付記１に記載のデータ分析装置。
前記設定手段は、前記第１の配達人の属性に基づき、前記配達ルートを設定する
ことを特徴とする付記１に記載のデータ分析装置。
【0082】
（付記３）
修正された前記配達ルートを表示する表示手段をさらに備えた
ことを特徴とする付記１または２に記載のデータ分析装置。
修正された前記配達ルートを表示する表示手段をさらに備えた
ことを特徴とする付記１または２に記載のデータ分析装置。
【0083】
（付記４）
修正された前記配達ルート上でイレギュラーな事象が発生した場合、前記第１の配達人にアラートを報知する報知手段をさらに備えた
ことを特徴とする付記１から３のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
修正された前記配達ルート上でイレギュラーな事象が発生した場合、前記第１の配達人にアラートを報知する報知手段をさらに備えた
ことを特徴とする付記１から３のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【0084】
（付記５）
前記アラートが報知された後に、前記修正手段は、前記イレギュラーな事象が発生した地点を回避するように、修正された前記配達ルートを再修正する
ことを特徴とする付記４に記載のデータ分析装置。
前記アラートが報知された後に、前記修正手段は、前記イレギュラーな事象が発生した地点を回避するように、修正された前記配達ルートを再修正する
ことを特徴とする付記４に記載のデータ分析装置。
【0085】
（付記６）
前記修正手段は、前記第１の配達人による入力操作に基づき、修正された前記配達ルートを再修正する
ことを特徴とする付記１から５のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
前記修正手段は、前記第１の配達人による入力操作に基づき、修正された前記配達ルートを再修正する
ことを特徴とする付記１から５のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【0086】
（付記７）
住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定し、
第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習し、
前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する
データ分析方法。
住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定し、
第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習し、
前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する
データ分析方法。
【0087】
（付記８）
住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定することと、
第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習することと、
前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正することと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
住民リストのデータベースを参照して、第１の配達人が物品を配達する順序を表した配達ルートを設定することと、
第２の配達人の移動履歴のデータを用いて、前記第２の配達人による過去の配達の順序を機械学習することと、
前記第２の配達人による前記過去の配達の順序を機械学習した結果に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正することと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【0088】
（付記９）
前記修正手段は、前記物品の配達先に関する条件に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する
ことを特徴とする付記１から６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
前記修正手段は、前記物品の配達先に関する条件に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する
ことを特徴とする付記１から６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【0089】
（付記１０）
前記修正手段は、前記物品に関する条件に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する
ことを特徴とする付記１から６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
前記修正手段は、前記物品に関する条件に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する
ことを特徴とする付記１から６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【0090】
（付記１１）
前記修正手段は、前記第１の配達人に関する条件に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する
ことを特徴とする付記１から６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
前記修正手段は、前記第１の配達人に関する条件に基づいて、前記第１の配達人の前記配達ルートを修正する
ことを特徴とする付記１から６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【産業上の利用可能性】
【0091】
本発明は、例えば、物品の配達などの住民サービスを提供する事業者に対し、好ましい配達ルートを提案するデータ分析装置に利用することができる。
【符号の説明】
【0092】
１０ データ分析装置
１１ 設定部
１２ 学習部
１３ 修正部
２０ データ分析装置
２４ 表示部
３０ データ分析装置
３０ａ データ分析装置
３４ 報知部
１１ 設定部
１２ 学習部
１３ 修正部
２０ データ分析装置
２４ 表示部
３０ データ分析装置
３０ａ データ分析装置
３４ 報知部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】