特許 7476781 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、および格納施設

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-04-22

(45)【発行日】2024-05-01

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、プログラム、および格納施設

(51)【国際特許分類】

   B65G 63/00 20060101AFI20240423BHJP

【ＦＩ】

B65G63/00 H

【請求項の数】 11

(21)【出願番号】P 2020207692

(22)【出願日】2020-12-15

(65)【公開番号】P2022094675

(43)【公開日】2022-06-27

【審査請求日】2023-02-27

(73)【特許権者】

【識別番号】000004123

【氏名又は名称】ＪＦＥエンジニアリング株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】氏福 誠治

(72)【発明者】

【氏名】芳賀 継彦

(72)【発明者】

【氏名】長田 翔

(72)【発明者】

【氏名】矢澤 まゆ

【審査官】板澤 敏明

(56)【参考文献】

【文献】特開２００５－２３９３５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２００６－５１９１５０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０００－０７６２２０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１０４５７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－１６２３４９（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ６５Ｇ ６３／００－６３／０６

Ｂ６５Ｇ １／００－ １／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

電力を消費する冷凍用の温度帯に設定可能な第１コンテナおよび前記冷凍用の温度帯より温度の高いチルド用の温度帯に設定可能な第２コンテナと、電力を消費しない第３コンテナとを含む複数種類のコンテナを格納可能な格納施設において、複数の格納候補位置から前記コンテナを格納する格納位置を決定する制御部を備えた情報処理装置であって、
前記制御部は、
所定の時点において前記格納施設に前記所定の時点から搬入される前記コンテナおよび既に格納されている前記コンテナをそれぞれ識別する識別情報によって識別される、搬入される前記コンテナおよび格納されている前記コンテナそれぞれの搬入出スケジュール情報を含むコンテナ情報、および前記格納施設に格納されるコンテナのコンテナ配置情報を取得して記憶部に格納し、
前記記憶部から、取得した前記識別情報に基づいた前記コンテナ情報および前記コンテナ配置情報を読み出し、
前記コンテナ情報および前記コンテナ配置情報に基づいて、前記所定の時点において前記格納施設に前記所定の時点から搬入される前記コンテナを前記搬入出スケジュール情報による所定期間だけ格納する場合の格納位置を、前記格納施設内に格納される前記コンテナ全体での消費電力により決定する
情報処理装置。

【請求項2】

前記記憶部は、前記制御部が取得した、前記格納施設におけるコンテナの格納位置の環境に関する環境情報が更に格納され、
前記制御部は、前記記憶部から、取得した前記識別情報に基づいた前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報、および前記環境情報を読み出し、前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報、および前記環境情報に基づいて、前記格納施設に前記所定の時点から搬入される前記コンテナを前記所定期間だけ格納する場合の格納位置を、前記消費電力が最大となる格納候補位置以外の格納候補位置から決定する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記制御部は、
前記消費電力が最大となる消費電力と最小となる消費電力との平均の消費電力以下となる格納候補位置から前記格納位置を決定する
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記制御部は、前記消費電力が最小となる格納候補位置を格納位置として決定する
請求項２または３のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記制御部は、
前記記憶部から前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報、および前記環境情報を入力パラメータとして取得し、前記記憶部から読み出した前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報、および前記環境情報をコンテナ配置学習モデルに入力し、
前記複数の格納候補位置から、前記搬入されたコンテナを格納する少なくとも１箇所の格納候補位置を出力パラメータとして出力し、
前記コンテナ配置学習モデルは、前記記憶部に蓄積された前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報、および前記環境情報の少なくとも一部を学習用入力パラメータとし、前記複数の格納候補位置からあらかじめ選択された格納候補位置を学習用出力パラメータとして、機械学習によって生成された学習モデルである
請求項２～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記コンテナ情報は、前記コンテナを前記格納施設に保管する保管期間の情報を含む
請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記コンテナ情報は、前記コンテナの種類および当該コンテナに収納する収納物の情報を含む
請求項１～６のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記環境情報は、
前記格納施設内の複数の格納候補位置における、温度、湿度、風向き、風速、天候、日付に関連付けされた日の出および日の入りの時刻、および天空における太陽の軌跡のうちの少なくとも１つの情報を含む
請求項２、または請求項２を引用する請求項３～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項9】

電力を消費する冷凍用の温度帯に設定可能な第１コンテナおよび前記冷凍用の温度帯より温度の高いチルド用の温度帯に設定可能な第２コンテナと、電力を消費しない第３コンテナとを含む複数種類のコンテナを格納可能な格納施設において、複数の格納候補位置から前記コンテナを格納する格納位置を決定する制御部を備えた情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
所定の時点において前記格納施設に前記所定の時点から搬入される前記コンテナおよび既に格納されている前記コンテナをそれぞれ識別する識別情報によって識別される、搬入される前記コンテナおよび格納されている前記コンテナそれぞれの搬入出スケジュール情報を含むコンテナ情報、および前記格納施設に格納された少なくとも１台の前記コンテナの格納状況に関するコンテナ配置情報を取得して記憶部に格納し、
前記記憶部から、取得した前記識別情報に基づいた前記コンテナ情報および前記コンテナ配置情報を読み出し、
前記コンテナ情報および前記コンテナ配置情報に基づいて、前記所定の時点において前記格納施設に前記所定の時点から搬入される前記コンテナを前記搬入出スケジュール情報による所定期間だけ格納する場合の格納位置を、前記格納施設内に格納されるコンテナ全体での消費電力により決定する
情報処理方法。

【請求項10】

電力を消費する冷凍用の温度帯に設定可能な第１コンテナおよび前記冷凍用の温度帯より温度の高いチルド用の温度帯に設定可能な第２コンテナと、電力を消費しない第３コンテナとを含む複数種類のコンテナを格納可能な格納施設において、複数の格納候補位置から前記コンテナを格納する格納位置を決定する制御部を備えた情報処理装置における前記制御部に、
所定の時点において前記格納施設に前記所定の時点から搬入される前記コンテナおよび既に格納されている前記コンテナをそれぞれ識別する識別情報によって識別される、搬入される前記コンテナおよび格納されている前記コンテナそれぞれの搬入出スケジュール情報を含むコンテナ情報、および前記格納施設に格納された少なくとも１台の前記コンテナの格納状況に関するコンテナ配置情報を取得して記憶部に格納し、
前記記憶部から、取得した前記識別情報に基づいた前記コンテナ情報および前記コンテナ配置情報を読み出し、
前記コンテナ情報および前記コンテナ配置情報に基づいて、前記所定の時点において前記格納施設に前記所定の時点から搬入される前記コンテナを前記搬入出スケジュール情報による所定期間だけ格納する場合の格納位置を、前記格納施設内に格納されるコンテナ全体での消費電力により決定する
ことを実行させるプログラム。

【請求項11】

電力を消費するコンテナを格納可能な複数の格納位置を備えた格納施設であって、
請求項１～８のいずれか１項に記載の情報処理装置を備える
格納施設。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム、および格納施設に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、内部の温度を一定に保持する機能を有したリーファコンテナを載置するリーファーエリアを有したコンテナターミナルにおいて、リーファーエリアに設置するリーファーエリア用移動屋根であって、リーファーエリアに設置したリーファースタンドの間に遮光性部材を配置し、遮光性部材をリーファースタンドに沿って開閉自在に構成する構成が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１１－３７５７３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上述した特許文献１に記載された技術においては、個々のリーファコンテナにおける消費電力を低減することを目的としている。ところが、コンテナなどの輸送容器が載置されるコンテナターミナルなどの格納施設に格納されるコンテナは、収納物に対応した温度制御機能を持たないドライコンテナと、収納物に対応した低温での輸送制御機能を有するリーファコンテナとがあるが、同じリーファコンテナであっても収納物によって設定する温度が異なるため、消費する消費電力も異なる。また、リーファコンテナの中には、通常よりも更に低温（例えば、－７０℃程度）での制御可能なものや、温度制御の他に二酸化炭素濃度をコントロール可能で、青果物の鮮度維持に有用なものなどもある。

【0005】

このようにリーファコンテナは、内部温度が収納物に最適な温度帯となるように設定される。リーファコンテナの内部温度は具体的に、収納物が冷凍食品の場合には－２０℃程度に維持され、野菜や果物などのチルド品の場合には０℃程度に維持される。特に、収納物がチルド品であるリーファコンテナにおいては、内部温度を０℃程度で一定に維持するために、ファンを動作させてコンテナ内部に通風を行って空気循環させる必要がある。すなわち、チルド品は、庫内の空気を循環させる必要から、温度の制御に加えてファンを駆動させる必要がある。したがって、リーファコンテナの消費電力は、収納物がチルド品の場合の方が、収納物が冷凍食品である場合の消費電力に加えて、ファンを駆動させるための電力だけ多くなる。また、リーファコンテナは、内部の温度を一定に維持する必要があることから、リーファコンテナの収納施設における温度、湿度、日光の照射の有無などのコンテナの周辺の環境に応じて消費電力が異なる。

【0006】

このように、リーファコンテナなどの電力を消費するコンテナは、収納する収納物の種類に対応して設定される内部温度や配置場所における環境に応じて消費電力が異なる。そのため、収納する収納物の種類に対応して設定される内部温度や配置場所における環境に応じて、消費電力を低減する技術が求められていた。

【0007】

また格納施設に搬入出されるコンテナの格納スケジュールはまちまちであり、個々のコンテナの消費電力が低減できる最適位置に必ずしも配置できるとは限らないのが実情である。

【0008】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、その目的は、電力を消費するコンテナを格納施設に格納させる場合に、個々のコンテナの消費電力ではなく格納施設全体の消費電力を低減することができる情報処理装置、情報処理方法、プログラム、および格納施設を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、電力を消費するコンテナを格納可能な格納施設において、複数の格納候補位置からコンテナを格納する格納位置を決定する制御部を備えた情報処理装置であって、前記制御部は、前記格納施設に搬入される前記コンテナを識別する識別情報によって識別されるコンテナ情報、前記格納施設に格納されるコンテナのコンテナ配置情報を取得して記憶部に格納し、前記記憶部から、取得した前記識別情報に基づいた前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報を読み出し、搬入されたコンテナを所定期間だけ格納する場合の格納位置を、前記コンテナ情報および前記コンテナ配置情報に基づく前記格納施設内に格納されるコンテナ全体での消費電力により決定する。

【0010】

本発明の一態様に係る情報処理装置は、上記の発明において、前記記憶部は、前記制御部が取得した、前記格納施設におけるコンテナの格納位置の環境に関する環境情報が更に格納され、前記制御部は、前記記憶部から、取得した前記識別情報に基づいた前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報及び前記環境情報を読み出し、前記搬入されたコンテナを所定期間だけ格納する場合の格納位置を、前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報及び前記環境情報に基づく、前記消費電力が最大となる格納候補位置以外の格納候補位置から前記格納位置を決定する。

【0011】

本発明の一態様に係る情報処理装置は、上記の発明において、前記制御部は、前記消費電力が最大となる消費電力と最小となる消費電力との平均の消費電力以下となる格納候補位置から前記格納位置を決定する。

【0012】

本発明の一態様に係る情報処理装置は、上記の発明において、前記制御部は、前記消費電力が最小となる格納候補位置を格納位置として決定する。

【0013】

本発明の一態様に係る情報処理装置は、上記の発明において、前記制御部は、前記記憶部から前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報、および前記環境情報を入力パラメータとして取得し、前記記憶部から読み出した前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報、および前記環境情報をコンテナ配置学習モデルに入力し、前記複数の格納候補位置から、前記搬入されたコンテナを格納する少なくとも１箇所の格納候補位置を出力パラメータとして出力し、前記コンテナ配置学習モデルは、前記記憶部に蓄積された前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報、および前記環境情報の少なくとも一部を学習用入力パラメータとし、前記複数の格納候補位置からあらかじめ選択された格納候補位置を学習用出力パラメータとして、機械学習によって生成された学習モデルである。

【0014】

本発明の一態様に係る情報処理装置は、上記の発明において、前記コンテナ情報は、前記コンテナを前記格納施設に保管する保管期間の情報を含む。

【0015】

本発明の一態様に係る情報処理装置は、上記の発明において、前記コンテナ情報は、前記コンテナの種類および当該コンテナに収納する収納物の情報を含む。

【0016】

本発明の一態様に係る情報処理装置は、上記の発明において、前記環境情報は、前記格納施設内の複数の格納候補位置における、温度、湿度、風向き、風速、天候、日付に関連付けされた日の出および日の入りの時刻、および天空における太陽の軌跡のうちの少なくとも１つの情報を含む。

【0017】

本発明の一態様に係る情報処理方法は、電力を消費するコンテナを格納可能な格納施設において、複数の格納候補位置から前記コンテナを格納する格納位置を決定する制御部を備えた情報処理装置が実行する情報処理方法であって、前記格納施設に搬入される前記コンテナを識別する識別情報を含むコンテナ情報、前記格納施設に格納された少なくとも１台の前記コンテナの格納状況に関するコンテナ配置情報を取得して記憶部に格納し、前記記憶部から、取得した前記識別情報に基づいた前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報を読み出し、搬入されたコンテナを所定期間格納する場合の格納位置を、前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報に基づく前記格納施設内に格納されるコンテナ全体での消費電力により決定する。

【0018】

本発明の一態様に係るプログラムは、電力を消費するコンテナを格納可能な格納施設において、複数の格納候補位置から前記コンテナを格納する格納位置を選択する制御部を備えた情報処理装置における前記制御部に、前記格納施設に搬入される前記コンテナを識別する識別情報を含むコンテナ情報、前記格納施設に格納された少なくとも１台の前記コンテナの格納状況に関するコンテナ配置情報を取得して記憶部に格納し、前記記憶部から、取得した前記識別情報に基づいた前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報を読み出し、搬入されたコンテナを所定期間格納する場合の格納位置を、前記コンテナ情報、前記コンテナ配置情報に基づく前記格納施設内に格納されるコンテナ全体での消費電力により決定することを実行させる。

【0019】

本発明の一態様に係る格納施設は、電力を消費するコンテナを格納可能な複数の格納位置を備えた格納施設であって、上記の発明による情報処理装置を備える。

【発明の効果】

【0020】

本発明に係る情報処理装置、情報処理方法、プログラム、および格納施設は、電力を消費するコンテナを格納施設に格納させる場合に、格納施設の消費電力を低減することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】図１は、本発明の一実施形態による情報処理装置を適用した港湾管理システムの構成を示すブロック図である。

【図2】図２は、本発明の一実施形態によるコンテナの格納庫を説明するための図である。

【図3】図３は、本発明の一実施形態による格納庫において消費電力が低減できるコンテナの格納位置について説明するための例を示す図である。

【図4】図４は、本発明の一実施形態によるコンテナの格納方法を説明するためのフローチャートである。

【図5】図５は、本発明の一実施形態による学習装置が出力するコンテナの格納位置の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0022】

以下、本発明の一実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、以下の一実施形態の全図においては、同一または対応する部分には同一の符号を付す。また、本発明は以下に説明する一実施形態によって限定されるものではない。また、以下に説明する一実施形態は、例えば、コンテナ流通業務に関連したコンテナなどの輸送容器の格納に関するが、必ずしもこれに限定されるものではない。

【0023】

図１は、本発明の一実施形態による情報処理装置を適用した管理システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本発明の一実施形態による管理システムとしての格納管理システム１は、ネットワーク２を介して互いに通信可能な、学習装置１０、管理装置２０、格納施設３０、および気象情報サーバ４０を有する。なお、管理装置２０が学習装置１０を備えてもよい。管理装置２０は、ネットワーク２を介して格納施設３０から各種情報を収集可能に構成される。

【0024】

ネットワーク２は、例えば、インターネットなどの公衆通信網であって、例えばＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、携帯電話などの電話通信網や公衆回線、ＶＰＮ（Virtual Private Network）、および専用線などの一または複数の組み合わせからなる。ネットワーク２は、有線通信および無線通信が適宜組み合わされている。

【0025】

（格納施設）
コンテナ格納施設としての格納施設３０は例えば、コンテナ３８が通過するゲート３１およびコンテナ３８が格納される格納庫３５などを備えた格納施設である。ゲート３１は、少なくとも１台のカメラなどの撮像装置を有する撮像部３２、および少なくとも１台のセンサを有するセンサ部３３を備える。撮像部３２を構成する撮像装置は、静止画を撮像するカメラや動画を撮像するカメラなどを挙げることができる。センサ部３３を構成するセンサは、レーザを照射するレーザスキャンセンサやＴＯＦ（Time Of Flight）カメラなどの測距センサ、Ｘ線を照射するＸ線センサ、および赤外線を照射する赤外線センサなどを挙げることができる。なお、コンテナ３８の識別情報としてのコンテナ識別ＩＤを検知可能であれば、撮像部３２およびセンサ部３３のいずれか一方を備えていればよい。ゲート３１は、輸送容器としてのコンテナ３８を積載した例えば車両などの移動体５０が通過可能に構成される。なお、ゲート３１を通過する移動体５０は、車両以外にも、コンテナ３８を積載可能な種々の移動体であってもよい。

【0026】

図２は、本実施形態による格納庫３５の一例を示す斜視図である。図２に示すように、格納庫３５は、コンテナ３８を載置する棚３５１、種々の位置に配置されたセンサ部３５２を備える。センサ部３５２は、例えば温度を計測する温度計を備える。格納庫３５の棚３５１には例えば、ドライコンテナ３８ａ、冷凍用の温度帯に温度設定されたリーファコンテナ３８ｂ（以下、冷凍用リーファコンテナ３８ｂ）、およびチルド用の温度帯に温度設定されたリーファコンテナ３８ｃ（以下、チルド用リーファコンテナ３８ｃ）が載置されて格納されている。冷凍用リーファコンテナ３８ｂは、収納物が例えば冷凍食品などであって内部温度が例えば－１０℃以下の低温に維持される。チルド用リーファコンテナ３８ｃは、収納物が例えばチルド品などであって内部温度が例えばー１０℃を超えて４℃以下に維持される。また、図１に示すように、格納庫３５にはコンテナクレーン３９が設けられている。コンテナクレーン３９によって、コンテナ３８を格納庫３５内の所望の位置に格納することができる。なお、格納庫３５は、複数段の棚３５１から構成される立体格納庫の例に限定されず、コンテナ３８が載置されたコンテナヤードの概念も含む。

【0027】

（学習装置）
図１に戻り、本実施形態において機械学習装置としての学習装置１０は、管理装置２０から、格納施設３０の格納庫３５におけるコンテナ３８の配置の情報などを取得可能に構成される。学習装置１０は、格納施設３０のゲート３１において、撮像部３２により撮像されたりセンサ部３３により検知されたりして得られたコンテナ３８のコンテナ識別ＩＤを、通信部（図示せず）を介して取得可能としてもよい。なお、撮像部３２が動画を撮像した場合の映像データは、複数の画像データとして扱うことができるので、画像データは映像データの概念を含む。また、学習装置１０は、後述する気象情報サーバ４０から、通信部４２を介して送信される気象情報を、ネットワーク２を介して収集するデータ収集処理を実行する。

【0028】

学習装置１０は、収集した種々の情報によって機械学習を実行可能である。学習装置１０は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、出力部１４、および入力部１５を備える。

【0029】

制御部１１は、具体的に、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのプロセッサ、およびＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などの主記憶部（いずれも図示せず）を備える。

【0030】

記憶部１２は、物理的には、ＲＡＭなどの揮発性メモリ、ＲＯＭなどの不揮発性メモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ、Hard Disk Drive）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ、Solid State Drive）、およびリムーバブルメディアなどから選ばれた記憶媒体から構成される。なお、リムーバブルメディアは、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、または、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、またはＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc）のようなディスク記録媒体である。また、外部から装着可能なメモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を用いて記憶部１２を構成してもよい。記憶部１２には、学習装置１０の動作を実行するための、オペレーティングシステム（Operating System：ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル、各種データベースなどが記憶可能である。各種プログラムには、本実施形態による学習モデルやニューラルネットワーク（Neural Network）、および学習モデルやニューラルネットワークに基づいた処理を実現するプログラムも含まれる。これらの各種プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスクなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。

【0031】

記憶部１２には、コンテナ配置情報データベース１２１、コンテナ情報データベース１２２、環境情報データベース１２３、およびコンテナ配置学習モデル１２４が格納されている。コンテナ配置情報データベース１２１には、格納庫３５に格納されたコンテナ３８の配置に関する情報（コンテナ配置情報）が格納される。コンテナ配置情報は、格納施設３０内における格納位置のアドレス情報（位置情報）である。コンテナ配置情報は、後述するコンテナ情報データベース１２２のコンテナ情報や環境情報データベース１２３の環境情報に基づいて、格納施設３０内においてすでに格納されているコンテナや、格納が予定されているコンテナがどのような状況で格納されるかの情報を含む。

【0032】

コンテナ情報データベース１２２には、格納庫３５に現在格納されているコンテナ３８のみならず、過去に格納されていたコンテナ３８や、現在以後に格納庫３５に格納される予定のコンテナ３８に関する情報（以下、まとめて、コンテナ情報）が、コンテナ識別ＩＤに関連付けされて格納されている。コンテナ情報は、コンテナ３８が、ドライコンテナであるかリーファコンテナであるかのコンテナの種類に関する情報や、リーファコンテナ内に収納される収容物が冷凍品かチルド品か、青果などの二酸化炭素濃度制御が必要な品物か、といった収納物に関する情報や、コンテナ３８が搬入される日時および搬出される日時（搬入出スケジュール）の情報や、コンテナ３８が格納庫３５に格納される期間（保管期間）の情報や、コンテナ３８の内部の温度（庫内温度）の情報を含む。

【0033】

環境情報データベース１２３には、格納庫３５に関連した環境に関する情報（環境情報）が格納されている。環境情報は、既知の方法で取得される格納庫３５のＧＰＳ情報に基づいて、格納庫３５の種々の配置位置における温度や湿度、風向き、風速、天候、日付に関連付けされた日の出や日の入りの時刻、天空における太陽の軌跡などの、それぞれのコンテナ３８の格納位置（格納場所）における環境に関する情報である。環境情報は、気象情報サーバ４０から取得可能な気象情報を含む。

【0034】

本実施形態において制御部１１は、記憶部１２に記憶されたプログラムを主記憶部の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各構成部などを制御することで、所定の目的に合致した機能を実現できる。具体的に、制御部１１は、プログラムの実行によって、学習部１１１、判定部１１２、演算部１１３、および状態入力部１１４の機能を実現できる。

【0035】

制御部１１によるプログラムの実行によって、学習部１１１の機能が実行される。学習部１１１は、学習装置１０が受信した入出力データセットに基づいて機械学習を行うことができる。学習部１１１は、学習したコンテナ３８の配置に関する学習結果を、容器配置学習モデルとしてのコンテナ配置学習モデル１２４として記憶部１２に記憶させる。学習部１１１は、学習が行われたニューラルネットワークとは別に、所定のタイミングで、当該タイミングにおける最新の学習モデルを、記憶部１２に記憶させてもよい。記憶部１２に記憶させる際には、古いコンテナ配置学習モデル１２４を削除して最新のコンテナ配置学習モデル１２４を記憶させる更新でもよいし、古いコンテナ配置学習モデル１２４の一部または全部を保存したまま最新のコンテナ配置学習モデル１２４を記憶させる蓄積でもよい。なお、コンテナ配置学習モデル１２４は、例えばニューラルネットワークによる深層学習（ディープラーニング）により生成される学習モデルである。

【0036】

通信手段としての通信部１３は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）インターフェースボードや、無線通信のための無線通信回路などである。ＬＡＮインターフェースボードや無線通信回路は、ネットワーク２に接続される。通信部１３は、ネットワーク２に接続して、管理装置２０、格納施設３０、または気象情報サーバ４０との間で通信を行う。

【0037】

出力手段としての出力部１４は、制御部１１による制御に従って、液晶ディスプレイやプラズマディスプレイなどのディスプレイの画面上に、文字や図形などを表示したり、スピーカから音声を出力したりして、所定の情報を外部に通知するように構成される。さらに、出力部１４は、印刷用紙などに所定の情報を印刷することによって出力するプリンタを含む。記憶部１２に格納された各種情報は、例えば所定の事務所などに設置された出力部１４のモニタなどで確認することができる。入力手段としての入力部１５は、例えば、キーボードや出力部１４の内部に組み込まれて表示パネルのタッチ操作を検出するタッチパネル式キーボード、または外部との間の通話を可能とする音声入力デバイスなどから構成される。なお、出力部１４および入力部１５を一体化させて、例えばタッチパネルディスプレイやスピーカマイクロホンなどの入出力部としてもよい。

【0038】

（管理装置）
管理装置２０は、ネットワーク２を介して学習装置１０、格納施設３０、および気象情報サーバ４０と通信可能な構成を有する。管理装置２０は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、出力部２４、および入力部２５を備える。制御部２１、記憶部２２、通信部２３、出力部２４、および入力部２５はそれぞれ、物理的および機能的には、上述した制御部１１、記憶部１２、通信部１３、出力部１４、および入力部１５と同様の構成を有する。

【0039】

本実施形態において制御部２１は、記憶部２２に記憶されたプログラムを主記憶部の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各構成部などを制御することで、所定の目的に合致した機能を実現できる。具体的に、制御部２１は、プログラムの実行によって、格納管理部２１１およびＩＤ認識部２１２の機能を実現できる。格納管理部２１１は、コンテナ３８を格納施設３０の格納庫３５に搬入して格納したり格納庫３５から搬出したりする、コンテナ３８の搬入出に関する各種の管理を行う。ＩＤ認識部２１２は、個々のコンテナ３８から、これらのコンテナ３８を相互に識別するための固有のコンテナ識別ＩＤを取得する。コンテナ識別ＩＤは、コンテナ３８に対して、撮像部３２が撮像して得た画像データや、センサ部３３によって検知することが可能である。コンテナ識別ＩＤは、個々のコンテナ３８を互いに識別するための各種情報を含み、コンテナ３８に関連する情報の通信に際して、学習装置１０や管理装置２０にアクセスするために必要な情報を含む。格納管理部２１１は、それぞれのコンテナ３８における消費電力の情報を、コンテナ識別ＩＤに関連付けして逐次取得する。同様に、格納管理部２１１は、格納施設３０および格納庫３５における消費電力の情報を逐次取得する。取得した消費電力の情報は、記憶部２２に格納される。

【0040】

記憶部２２には、コンテナ配置情報データベース２２１、コンテナ情報データベース２２２、および環境情報データベース２２３が格納されている。コンテナ配置情報データベース２２１、コンテナ情報データベース２２２、および環境情報データベース２２３はそれぞれ、学習装置１０の記憶部１２に格納された、コンテナ配置情報データベース１２１、コンテナ情報データベース１２２、および環境情報データベース１２３と同様の情報が格納されている。コンテナ配置情報データベース２２１は、学習装置１０のコンテナ配置情報データベース１２１と同期できる。コンテナ情報データベース２２２は、学習装置１０のコンテナ情報データベース１２２と同期できる。環境情報データベース２２３は、学習装置１０の環境情報データベース１２３と同期でき、気象情報サーバ４０の気象情報データベース４３の一部とも同期できる。

【0041】

通信部２３は、ネットワーク２に接続して、学習装置１０、格納施設３０、および気象情報サーバ４０との間で通信可能である。通信部２３は、制御部２１による制御に基づいて出力される指令信号によって、撮像部３２が撮像した画像情報やセンサ部３３により得られたセンサ情報などの各種情報を収集する。なお、通信部２３によって送受信される情報は、これらの情報に限定されない。本実施形態において管理装置２０は、ネットワーク２を介して通信可能なクラウドサーバとして機能させることもできる。

【0042】

（気象情報サーバ）
気象情報サーバ４０は、制御部４１、通信部４２、および記憶部（図示せず）に格納された気象情報データベース４３を備える。制御部４１、通信部４２、および記憶部はそれぞれ、物理的および機能的には、上述した制御部１１，２１および通信部１３，２３、および記憶部１２，２２と同様の構成を有する。気象情報データベース４３は、個人が所有する端末、気象衛星、または他の気象情報サーバなどから取得する天気や気温などの気象に関する情報から構成される。

【0043】

（学習方法）
次に、本実施形態による上述した格納管理システム１における学習装置１０による学習方法について説明する。本実施形態による学習方法は、まず、学習装置１０におけるコンテナ配置情報データベース１２１を、管理装置２０におけるコンテナ配置情報データベース２２１と同期させる。学習装置１０の制御部１１における学習部１１１は、コンテナ配置情報データベース１２１に格納されたコンテナ配置情報を取得する。これにより、管理装置２０のコンテナ配置情報データベース２２１に蓄積されたコンテナ配置情報からコンテナ３８の格納庫３５におけるアドレス情報を取得できる。

【0044】

一方、コンテナ配置学習モデル１２４は、学習用入力パラメータとして、所定の時点において、コンテナ配置情報データベース１２１から取得したコンテナ配置情報、コンテナ情報データベース１２２から取得したコンテナ情報、環境情報データベース１２３から取得した環境情報、それぞれのセンサ部３５２によって計測された格納庫３５の種々の位置における温度や湿度などのセンサ計測情報を用いる。所定の時点としては、現時点で計測した値（現在値）、過去の時点で計測した値（履歴値）、例えば予想気温などの、所定の時点より将来の時点での予測された値（予測値）などを用いる。

【0045】

一方、学習用出力パラメータとしては、格納庫３５における格納位置の情報である。学習用出力パラメータとしての格納位置の情報は、搬入したコンテナ３８を所定期間格納して保管しておく間に、格納庫３５の全体における消費電力が低減できる格納庫３５内における格納位置の情報である。ここで、消費電力が低減できる位置について、図３を用いて説明する。図３は、消費電力が低減できる位置について説明するための格納庫の例を示す図である。

【0046】

図３の左側は、ドライコンテナ３８ａ、冷凍用リーファコンテナ３８ｂ、およびチルド用リーファコンテナ３８ｃがそれぞれ収納されている格納庫３５において、新規のチルド用リーファコンテナ３８ｄが搬入される前の状態の例を示す。新規のチルド用リーファコンテナ３８ｄが搬入される時点において、格納されているコンテナ３８はそれぞれ、あらかじめ計画された搬入出スケジュールに基づいた期間において、搬入、保管、および搬出される。ここで、新たに搬入される新規のチルド用リーファコンテナ３８ｄの格納庫３５内における格納位置を決定する。格納位置の決定においては、これから搬入される新規のチルド用リーファコンテナ３８ｄがある位置に格納されてから、所定期間が経過した後に搬出されるまでの間において、例えば格納庫３５内のコンテナ３８の全体における消費電力量が最も小さくなる位置を、複数の格納候補位置の中から決定する。

【0047】

図３に示す例においては、格納候補位置として、最下段の左側（パターンＡ）、中段の右側（パターンＢ）、最上段の中央（パターンＣ）の候補があるとする。格納庫３５に格納されている全てのコンテナ３８ａ，３８ｂ，３８ｃが、新規のチルド用リーファコンテナ３８ｄの搬出される予定の時点（例えば、搬入から７日後）より後に搬出されると仮定した場合、搬入される新規のチルド用リーファコンテナ３８ｄの格納位置を、上述したパターンＡ～Ｃの候補となる格納位置に配置した場合の、格納庫３５の全体の消費電力量を算出する。そして、新規のチルド用リーファコンテナ３８ｄの格納位置は、上述した全体の消費電力量が最も小さいと判断された格納候補位置を選択して決定する。

【0048】

図３に示すように、学習装置１０の演算部１１３は、パターンＡ～Ｃの候補となる格納位置のそれぞれに、チルド用リーファコンテナ３８ｄを、所定期間の例えば７日間配置した場合、当該位置に配置されている間のチルド用リーファコンテナ３８ｄにおいて消費される消費電力量を、当該位置に配置されることによって生ずる環境情報を考慮した形で算出して推定する。具体的に例えば、パターンＡの場合、演算部１１３は、当該位置にコンテナ３８ｄが配置されることによって変動する環境の影響を受けるコンテナ３８ａ、コンテナ３８ｂ、およびコンテナ３８ｃの消費電力量を同様に算出して推定する。演算部１１３は、これらのコンテナ３８ａ～３８ｄの消費電力の合計値の保管期間における１日当たりの平均値を算出する。すなわち、演算部１１３は、コンテナ３８ａの消費電力量＋コンテナ３８ｂの消費電力量＋コンテナ３８ｃの消費電力量＋コンテナ３８ｄの消費電力量における、保管期間における１日当たりの平均値を算出する。

【0049】

図３に示す例においては、消費電力量の平均は例えば、パターンＡにおいて５０ｋＷ／日、パターンＢにおいて７０ｋＷ／日、パターンＣにおいて１００ｋＷ／日と算出されるとする。この場合、新規のチルド用リーファコンテナ３８ｄの格納期間において最も格納庫３５の全体の消費電力量が抑制できるのは、パターンＡの場合となる。

【0050】

以上のように決定した格納位置を、学習装置１０の学習部１１１によってコンテナ配置学習モデル１２４を生成するための学習用出力パラメータにおける格納位置情報として用いる。なお、単純化するために既に格納されているコンテナ３８ａ～３８ｃの位置は、これから配置する新規のチルド用リーファコンテナ３８ｄが格納されて搬出されるまで、変更しないことを前提としている。しかしながら、実際には、コンテナ３８ｄが格納されている間に既に格納されていたコンテナ３８ａ～３８ｃが搬出されたり、さらに新たな別のコンテナが搬入されたりする場合も想定される。そこで、コンテナ配置学習モデル１２４によるコンテナ３８ｄの格納位置の決定は、コンテナ３８ｄが搬入されてから搬出されるまでの間において、格納庫３５に搬入出される全てのコンテナの搬入出スケジュール情報に基づいて、消費電力合計量が低減できる位置を探索し、決定可能に学習させることによって決定することになる。

【0051】

また、消費電力合計値は必ずしも最小の消費電力合計値に限定されるものではなく、合算した消費電力値が最大になる格納位置以外の格納位置、好適には消費電力の合計の最大と最小との平均以下であっても良い。

【0052】

ここで、消費電力の比較においては、単位時間当たりの消費電力や、搬入されたコンテナ３８が格納されている保管期間での消費電力や、２４時間当たりの消費電力などの種々の時間の消費電力を採用することが可能である。コンテナ配置学習モデル１２４は、上述した学習用入力パラメータおよび学習用出力パラメータを教師データとして、例えばディープラーニングなどの機械学習によって生成される。

【0053】

以上により、コンテナ配置学習モデル１２４は、所定の時点、例えば現在の時点において、上述した情報、すなわち、搬入するコンテナ３８、およびすでに格納されているコンテナ３８における、コンテナの格納状況に関するコンテナ配置情報、コンテナ情報、環境情報、センサ計測情報における、履歴値、現在値、および予測値を入力パラメータとして入力すると、格納施設３０の消費電力を、コンテナ３８を空いている領域にランダムに格納した場合に比して低減できる少なくとも１箇所の格納位置の情報を、出力パラメータとして出力することができる。換言すると、コンテナ配置学習モデル１２４は、コンテナ３８を、仮に、空いている領域のそれぞれの格納位置にそれぞれ格納した場合に格納庫３５の消費電力が低減できる格納位置、例えば消費電力の合計のうちの最大の消費電力未満、好適には消費電力の合計が最小となる格納位置を少なくとも１箇所選択して、選択した格納位置の情報を、出力パラメータとして出力することができる。

【0054】

なお、上述した教師あり学習としてのディープラーニングなどの機械学習以外にも、教師なし学習としての強化学習を行うことも可能である。すなわち、格納庫３５の空いている位置にコンテナ３８をランダムに載置した場合における格納施設３０の消費電力からの消費電力の低減分を報酬として、強化学習によりコンテナ配置学習モデル１２４を生成することも可能である。

【0055】

（情報処理方法）
次に、以上のように構成された格納管理システム１における学習装置１０、管理装置２０、格納施設３０、および気象情報サーバ４０において実行されるコンテナ３８の格納方法について説明する。図４は、本実施形態によるコンテナの格納方法を説明するためのフローチャートである。なお、学習装置１０と管理装置２０と格納施設３０と気象情報サーバ４０との間における情報の送受信、供給、または取得は、ネットワーク２を介して実行されるが、都度の説明は省略する。

【0056】

図４に示すように、ステップＳＴ１において、コンテナ３８を積載した移動体５０が格納施設３０のゲート３１を通過して、コンテナ３８が格納施設３０に搬入される。この際、ゲート３１に設けられた撮像部３２およびセンサ部３３の少なくとも一方によって、コンテナ３８の外面、具体的に例えばコンテナ３８の撮像可能な面を撮像して画像情報を取得したり、コンテナ３８に対してセンシングすることによりセンサ情報を取得したりする。なお、撮像部３２による撮像とセンサ部３３によるセンシングのいずれか一方のみを実行してもよく、さらに作業者による目視による検査結果を画像情報やセンサ情報に追加してもよい。撮像部３２が撮像した画像情報は、管理装置２０に送信され、制御部２１のＩＤ認識部２１２が取得する。また、格納施設３０への搬入方法は、移動体５０に積載される方法以外にも種々の方法を採用することが可能であり、特に限定されるものではない。

【0057】

次に、ステップＳＴ２に移行してＩＤ認識部２１２は、取得した画像情報に基づいて、コンテナ３８のコンテナ識別ＩＤを認識する。通常、コンテナ３８に固有のコンテナ識別ＩＤは、コンテナ３８の外面に表示されているため、ＩＤ認識部２１２は、画像情報からコンテナ識別ＩＤを抽出して認識できる。なお、コンテナ識別ＩＤがＲＦＩＤなどによって記録されている場合には、センサ部３３によってコンテナ識別ＩＤをセンシングするようにしてもよい。ＩＤ認識部２１２は、認識したコンテナ識別ＩＤをコンテナ配置情報データベース２２１およびコンテナ情報データベース２２２に格納する。

【0058】

続いて、ステップＳＴ３に移行してＩＤ認識部２１２は、認識したコンテナ識別ＩＤを格納管理部２１１に出力する。格納管理部２１１は、取得したコンテナ識別ＩＤに基づいて、コンテナ情報データベース２２２からコンテナ識別ＩＤに関連付けされたコンテナ情報を読み出す。

【0059】

続いて、ステップＳＴ４に移行して格納管理部２１１は、コンテナ配置情報データベース２２１から、現在の格納庫３５に格納されている少なくとも１台のコンテナ３８のコンテナ配置情報を読み出す。格納管理部２１１は、読み出したコンテナ情報、およびコンテナ配置情報を学習装置１０に送信する。

【0060】

ステップＳＴ５に移行して、学習装置１０の制御部１１の状態入力部１１４は、管理装置２０から受信したコンテナ配置情報およびコンテナ情報をそれぞれ、コンテナ配置情報データベース１２１およびコンテナ情報データベース１２２に格納する。これにより、コンテナ配置情報データベース１２１，２２１およびコンテナ情報データベース１２２，２２２の同期が行われる。状態入力部１１４は、コンテナ配置情報およびコンテナ情報に基づいて、現在の格納庫３５における状況を取得する。具体的に例えば、状態入力部１１４は、現在格納されているコンテナ３８の格納位置の情報および空き位置の情報や、それぞれのセンサ部３５２によって計測された格納庫３５の種々の位置における温度の情報などを取得する。また、状態入力部１１４は、気象情報サーバ４０から気象情報を取得して環境情報データベース１２３に格納する。具体的に例えば、状態入力部１１４は、温度や日照などの気象情報における、過去の履歴値、現在値、および予測値と、環境状況に関する情報、天候、太陽の日照の日内変動とを取得して、環境情報データベース１２３に格納する。

【0061】

一方、判定部１１２は、記憶部１２からコンテナ配置学習モデル１２４を読み出す。判定部１１２は、入力パラメータとして、記憶部１２から、コンテナ配置情報、コンテナ情報、および環境情報を読み出して、コンテナ配置学習モデル１２４に入力させる。コンテナ配置学習モデル１２４は、出力パラメータとして、搬入されたコンテナ３８における決定した格納位置を出力する。

【0062】

コンテナ配置学習モデル１２４から出力される、チルド用リーファコンテナ３８ｃの格納位置としては、具体的に例えば、保管期間において、外気温の影響が最も小さくなる場所などが出力される。外気温の影響が最も小さくなる場所としては、例えば、気温の予測値に基づいて、保管期間における所定時間ごとの気温の累計が、格納庫３５において、最大未満、好適には平均以下、より好適には最小になると予測できる場所である。格納位置における気温の累計が小さくなるほど、チルド用リーファコンテナ３８ｃの消費電力は小さくなるためである。なお、冷凍用リーファコンテナ３８ｂの格納位置についても同様であるが、チルド用リーファコンテナ３８ｃに対する外気温の影響の低減が優先される。コンテナ配置学習モデル１２４は、格納庫３５がコンテナヤードなどである場合、最も外気温が低い場所にチルド用リーファコンテナ３８ｃが配置されるような格納位置を出力する。すなわち、コンテナ配置学習モデル１２４は、それぞれのリーファコンテナ３８ｂ，３８ｃ自体の電力の消費量を最小にする格納位置を導出して出力するのではなく、格納されているリーファコンテナ３８ｂ，３８ｃの消費電力の合計が最大未満、好適には消費電力の合計の最大と最小との平均以下、より好適には最小になるような格納位置を導出して出力する。この場合、コンテナ配置学習モデル１２４は、チルド用リーファコンテナ３８ｃなどの消費電力が大きいコンテナ３８を優先して、周辺温度の上昇が比較的小さい格納位置を導出して出力する。また、コンテナ配置学習モデル１２４は、コンテナ３８の保管期間や気象情報における天候、風向、および風速などの予測値に基づいて、外気温の上昇が比較的生じにくい場所を格納位置として導出して出力する。なお、上述した格納位置はあくまでも一例であり、搬入されたコンテナ３８を格納する場合に、格納庫３５の複数の格納位置から、複数の格納位置のそれぞれの格納位置に、搬入されたコンテナをそれぞれ格納した場合のうちから、格納施設に格納されたコンテナの消費電力の合計が最大となる格納位置以外の格納位置、好適には、消費電力の合計の最大と最小との平均以下、より好適には最小となる格納位置を選択すれば、上述した格納位置以外の格納位置であってもよい。

【0063】

また、ドライコンテナ３８ａに関しては外気温の影響を考慮する必要がない。そのため、コンテナ配置学習モデル１２４から出力されるドライコンテナ３８ａの格納位置としては例えば、ドライコンテナ３８ａを格納することによって、ドライコンテナ３８ａの保管期間において、すでに格納されていたり今後格納されたりする他のリーファコンテナ３８ｂ，３８ｃに対する外気温の影響を低減できる位置などが出力される。また、コンテナ配置学習モデル１２４から出力されるドライコンテナ３８ａの格納位置としては例えば、太陽光が直接照射される場所などが出力される

【0064】

図５は、本実施形態による学習装置１０が出力するコンテナの格納位置の一例を示す図である。チルド用リーファコンテナ３８ｃは、保管期間において、日蔭になる時間が長い場所に格納することが好ましい。そのため、コンテナ配置学習モデル１２４は、搬入されてきたチルド用リーファコンテナ３８ｃの格納位置として、保管期間において、日陰になって他の格納位置より外気温が低くなると推定される場所を出力したりする。また、図５に示すように、複数のチルド用リーファコンテナ３８ｃが、太陽光が直接照射される格納位置にすでに格納されている場合、コンテナ配置学習モデル１２４は、新たに格納するコンテナ３８の格納位置として、すでに格納されているチルド用リーファコンテナ３８ｃに対して、太陽光を遮る場所を導出して出力する。これにより、チルド用リーファコンテナ３８ｃに対して太陽光が直接照射されることを抑制できるので、すでに格納されているチルド用リーファコンテナ３８ｃの消費電力を低減させることができる。すなわち、図５に示す格納位置Ａの方が、格納位置Ｂよりも格納庫３５を含む格納施設３０における消費電力を低減させる効果が大きい。

【0065】

以上により、コンテナ配置学習モデル１２４は、入力パラメータとして、コンテナ配置情報、コンテナ情報、および環境情報が入力されると、出力パラメータとして、格納施設３０の消費電力を、空いている領域にランダムにコンテナ３８を格納する場合に比して低減できる格納位置の情報を出力することができる。

【0066】

学習装置１０は、出力した格納位置の情報を、コンテナ識別ＩＤと関連付けて、コンテナ配置情報データベース１２１に格納する一方、管理装置２０に送信する。ステップＳＴ６に移行して管理装置２０の格納管理部２１１は、受信したコンテナ３８の格納位置の情報に基づいて、格納施設３０のフォークリフトなどの荷役機やコンテナクレーン３９に対して指示信号を送信する。指示信号を受信した荷役機やコンテナクレーン３９は、受信した指示信号に基づいて、コンテナ３８を指示された格納位置に格納するように制御される。以上により、実施形態によるコンテナの格納処理が終了する。なお、上述したコンテナの格納処理は、コンテナ３８が格納施設３０に搬入されるたびに繰り返し実行される。

【0067】

以上説明した一実施形態によれば、管理装置２０が取得した、コンテナ情報、コンテナ配置情報、および環境情報に基づいて、学習装置１０が、コンテナ配置学習モデル１２４によって、格納施設３０における消費電力がコンテナ３８をランダムな位置に格納した場合に比して小さくなるような場所を、コンテナ３８の格納位置として導出して出力している。これにより、格納施設３０における消費電力の低減を図ることができる。

【0068】

（記録媒体）
上述の一実施形態において、学習装置１０や管理装置２０が実行する処理方法を実行させるプログラムを、コンピュータその他の機械やウェアラブルデバイスなどの装置（以下、コンピュータなど、という）が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。コンピュータなどに、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、当該コンピュータなどが移動体制御装置として機能する。ここで、コンピュータなどが読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラムなどの情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータなどから読み取ることができる非一時的な記録媒体をいう。このような記録媒体のうちのコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ＢＤ、ＤＡＴ、磁気テープ、フラッシュメモリなどのメモリカードなどがある。また、コンピュータなどに固定された記録媒体としてハードディスク、ＲＯＭなどがある。さらに、ＳＳＤは、コンピュータなどから取り外し可能な記録媒体としても、コンピュータなどに固定された記録媒体としても利用可能である。

【0069】

また、一実施形態による学習装置１０、および管理装置２０に実行させるプログラムは、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。

【0070】

（その他の実施形態）
一実施形態においては、上述した「部」を、「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部は、制御回路に読み替えることができる。

【0071】

なお、本明細書におけるフローチャートの説明では、「まず」、「次に」、「その後」、「続いて」などの表現を用いてステップ間の処理の前後関係を明示していたが、本実施の形態を実施するために必要な処理の順序は、それらの表現によって一意的に定められるわけではない。すなわち、本明細書で記載したフローチャートにおける処理の順序は、矛盾のない範囲で変更することができる。

【0072】

なお、上述したように、実施形態においては格納位置の決定に機械学習を用いた例で説明しているが、格納位置の決定は、必ずしも機械学習を用いることに限定されるものではなく、ルールベースで格納位置を決定しても良い。例えば格納庫３５が比較的小規模であって、格納位置の候補の数が少なく、格納されるコンテナの格納期間も短いなどの場合には、新規のチルド用リーファコンテナ３８ｄが搬入されてきた段階で、それぞれの格納位置の候補に搬入されるコンテナ３８ｄを配置した場合の消費電力の合計量を算出し、算出した消費電力の合計量に基づいて、格納位置を決定しても良い。

【0073】

その他、上述した実施形態においては、格納候補位置から格納位置を決定する際、環境情報を用いて決定しているが、比較的環境変動が小さいことが明らかな格納施設などの場合には、当該情報を用いて格納位置を決定することは必須ではない。

【0074】

その他、本開示のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付のクレームおよびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。例えば、上述の一実施形態において挙げた数値や情報の種類はあくまでも例に過ぎず、必要に応じてこれと異なる数値や情報の種類を用いてもよく、上述の一実施形態による本発明の開示の一部をなす記述および図面により本発明は限定されることはない。

【0075】

例えば、上述の一実施形態においては、格納管理システム１において、学習装置１０、管理装置２０、格納施設３０、および気象情報サーバ４０をそれぞれ別体として説明しているが、必ずしも別体で構成することに限定されない。具体的に例えば、学習装置１０と管理装置２０とを一体に構成してもよい。また、格納施設３０が学習装置１０を備えていてもよい。さらに、管理装置２０を備える格納施設３０が学習装置１０をさらに備えてもよい。管理装置２０のみを格納施設３０に備えるように構成してもよい。

【0076】

例えば、上述した実施形態においては、機械学習の一例としてニューラルネットワークを用いたディープラーニング（深層学習）を用いたが、それ以外の方法に基づく機械学習を行ってもよい。例えば、サポートベクターマシン、決定木、単純ベイズ、ｋ近傍法など、他の教師あり学習を用いてもよい。また、教師あり学習に代えて半教師あり学習を用いてもよい。

【0077】

例えば、上述した実施形態においては、コンテナ３８の格納位置を導出するために、機械学習によって生成されたコンテナ配置学習モデル１２４を採用しているが、学習モデル以外のいわゆるルールベースに基づいて、コンテナ３８の格納位置を導出してもよい。すなわち、気象情報（温度、日照、天候、これらの日内変動）、コンテナ配置情報、コンテナ情報、センサ部３５２により計測された温度などに基づいて、線形計画法によって、格納施設３０における消費電力が最小になる格納位置を導出するようにしてもよい。

【符号の説明】

【0078】

１ 格納管理システム
２ ネットワーク
１０ 学習装置
１１，２１，４１ 制御部
１２，２２ 記憶部
１３，２３，４２ 通信部
１４，２４ 出力部
１５，２５ 入力部
２０ 管理装置
３０ 格納施設
３１ ゲート
３２ 撮像部
３３ センサ部
３５ 格納庫
３８ コンテナ
３８ａ ドライコンテナ
３８ｂ 冷凍用リーファコンテナ
３８ｃ，３８ｄ チルド用リーファコンテナ
３９ コンテナクレーン
４０ 気象情報サーバ
４３ 気象情報データベース
５０ 移動体
１１１ 学習部
１１２ 判定部
１１３ 演算部
１１４ 状態入力部
１２１，２２１ コンテナ配置情報データベース
１２２，２２２ コンテナ情報データベース
１２３，２２３ 環境情報データベース
１２４ コンテナ配置学習モデル
２１１ 格納管理部
２１２ ＩＤ認識部
３５１ 棚
３５２ センサ部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】