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(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】2024-07-08
(45)【発行日】2024-07-17
(54)【発明の名称】計画提案装置、システム、車両、及び計画提案方法
(51)【国際特許分類】
G08G 1/14 20060101AFI20240709BHJP
G08G 1/00 20060101ALI20240709BHJP
G06Q 50/10 20120101ALI20240709BHJP
G16Y 10/40 20200101ALI20240709BHJP
G16Y 20/20 20200101ALI20240709BHJP
G16Y 40/10 20200101ALI20240709BHJP
【ＦＩ】
G08G1/14 A
G08G1/00 D
G06Q50/10
G16Y10/40
G16Y20/20
G16Y40/10
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2021061873
(22)【出願日】2021-03-31
(65)【公開番号】P2022157578
(43)【公開日】2022-10-14
【審査請求日】2023-09-12
(73)【特許権者】
【識別番号】000003207
【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100147485
【弁理士】
【氏名又は名称】杉村 憲司
(74)【代理人】
【識別番号】230118913
【弁護士】
【氏名又は名称】杉村 光嗣
(74)【代理人】
【識別番号】100187078
【弁理士】
【氏名又は名称】甲原 秀俊
(74)【代理人】
【識別番号】100176728
【弁理士】
【氏名又は名称】北村 慎吾
(72)【発明者】
【氏名】鷹箸 広大
(72)【発明者】
【氏名】大久保 諄
(72)【発明者】
【氏名】橘 勇次
(72)【発明者】
【氏名】百島 彰吾
(72)【発明者】
【氏名】加藤 孝昭
(72)【発明者】
【氏名】兼市 大輝
(72)【発明者】
【氏名】中通 実
【審査官】小林 勝広
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２０－０４６９８２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１６－００６６０５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００５－２８４６９９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００５－００４４３１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００５－１１４４２４（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｃ ２１／００－２１／３６、２３／００－２５／００
Ｇ０６Ｑ １０／００－１０／３０、３０／００－３０／０８、
５０／００－５０／２０、５０／２６－９９／００
Ｇ０８Ｇ １／００－９９／００
Ｇ１６Ｙ １０／００－４０／６０
Ｇ１６Ｚ ９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
あるユーザについて、複数のユーザによって共用される駐車場に車両を駐車することを含む、ある期間における行動をユーザ行動として予測し、得られた予測結果と、前記期間における前記駐車場の情報とに基づいて、前記期間における行動計画を提案する提案データを生成し、生成した提案データを出力する制御部を備え、
前記予測結果は、前記ユーザが前記駐車場に前記車両で入る前に前記車両で行く推定地点を含み、
前記駐車場の情報は、前記推定地点と前記駐車場の複数の入口との位置関係を含み、
前記制御部は、前記位置関係に応じて、前記複数の入口の中から１つの入口を選択し、選択した入口から前記車両で入ることを前記行動計画に含める計画提案装置。
【請求項2】
前記制御部は、前記ユーザの属性を示す属性データを取得し、取得した属性データに基づいて、前記ユーザ行動を予測する請求項１に記載の計画提案装置。
【請求項3】
前記制御部は、前記属性を特定するためのアンケートを前記ユーザに提示し、提示したアンケートに対して得られた回答を分析することで、前記属性データを取得する請求項２に記載の計画提案装置。
【請求項4】
前記制御部は、前記属性データを、行動を予測するための予測モデルに入力して、前記予測モデルから前記予測結果を取得することで、前記ユーザ行動を予測する請求項２又は請求項３に記載の計画提案装置。
【請求項5】
前記制御部は、前記複数のユーザの行動履歴を示すデータを、前記複数のユーザの属性を示すデータに紐付けて機械学習を行うことで、前記予測モデルを生成又は更新する請求項４に記載の計画提案装置。
【請求項6】
前記制御部は、前記ユーザの行動履歴を示す履歴データに基づいて、前記ユーザの行動傾向を分析し、得られた分析結果に基づいて、前記ユーザ行動を予測する請求項１に記載の計画提案装置。
【請求項7】
前記制御部は、前記ユーザのスケジュールを示すスケジュールデータに基づいて、前記ユーザ行動を予測する請求項１に記載の計画提案装置。
【請求項8】
請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の計画提案装置と、前記提案データを前記計画提案装置から受信し、前記提案データを前記ユーザに提示する端末装置と
を備えるシステム。
【請求項9】
請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の計画提案装置を備える車両。
【請求項10】
制御部が、あるユーザについて、複数のユーザによって共用される駐車場に車両を駐車することを含む、ある期間における行動をユーザ行動として予測することと、前記制御部が、得られた予測結果と、前記期間における前記駐車場の情報とに基づいて、前記期間における行動計画を提案する提案データを生成することと、
前記制御部が、生成した提案データを出力することと
を含み、
前記予測結果は、前記ユーザが前記駐車場に前記車両で入る前に前記車両で行く推定地点を含み、
前記駐車場の情報は、前記推定地点と前記駐車場の複数の入口との位置関係を含み、
前記制御部は、前記位置関係に応じて、前記複数の入口の中から１つの入口を選択し、選択した入口から前記車両で入ることを前記行動計画に含める計画提案方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、計画提案装置、システム、車両、及び計画提案方法に関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、複数人のユーザの個々の時系列的な行動パターンに着目することにより、将来、駐車場が満車状態と空車状態と混雑状態とのいずれにあるかを予測する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１９－０６１６５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
駐車場が混雑状態にあることをユーザに通知するだけでは、ユーザの不満をほとんど解消できない。
【0005】
本開示の目的は、ユーザの満足度を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示に係る計画提案装置は、
あるユーザについて、複数のユーザによって共用される駐車場に車両を駐車することを含む、ある期間における行動をユーザ行動として予測し、得られた予測結果と、前記期間における前記駐車場の情報とに基づいて、前記期間における行動計画を提案する提案データを生成し、生成した提案データを出力する制御部を備える。
あるユーザについて、複数のユーザによって共用される駐車場に車両を駐車することを含む、ある期間における行動をユーザ行動として予測し、得られた予測結果と、前記期間における前記駐車場の情報とに基づいて、前記期間における行動計画を提案する提案データを生成し、生成した提案データを出力する制御部を備える。
【0007】
本開示に係る計画提案方法は、
制御部により、あるユーザについて、複数のユーザによって共用される駐車場に車両を駐車することを含む、ある期間における行動をユーザ行動として予測することと、
前記制御部により、得られた予測結果と、前記期間における前記駐車場の情報とに基づいて、前記期間における行動計画を提案する提案データを生成することと、
前記制御部から、生成した提案データを出力することと
を含む。
制御部により、あるユーザについて、複数のユーザによって共用される駐車場に車両を駐車することを含む、ある期間における行動をユーザ行動として予測することと、
前記制御部により、得られた予測結果と、前記期間における前記駐車場の情報とに基づいて、前記期間における行動計画を提案する提案データを生成することと、
前記制御部から、生成した提案データを出力することと
を含む。
【発明の効果】
【0008】
本開示によれば、ユーザの満足度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】本開示の実施形態に係るシステムの構成を示す図である。
【図2】駐車場の例を示す図である。
【図3】複数の駐車スペースの例を示す図である。
【図4】本開示の実施形態に係る計画提案装置の構成を示すブロック図である。
【図5】本開示の実施形態に係る端末装置の構成を示すブロック図である。
【図6】本開示の実施形態に係る計画提案装置の動作を示すフローチャートである。
【図7】本開示の実施形態に係る計画提案装置の動作の第１例を示すフローチャートである。
【図8】本開示の実施形態に係る計画提案装置の動作の第２例を示すフローチャートである。
【図9】本開示の実施形態に係る計画提案装置の動作の第３例を示すフローチャートである。
【図10】本開示の実施形態に係る計画提案装置の動作の第４例を示すフローチャートである。
【図11】本開示の実施形態に係る計画提案装置の動作の第５例を示すフローチャートである。
【図12】本開示の実施形態に係る計画提案装置の動作を示すフローチャートである。
【図13】本開示の実施形態の一変形例に係る計画提案装置の動作を示すフローチャートである。
【図14】本開示の実施形態に係る計画提案装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、本開示の幾つかの実施形態について、図を参照して説明する。
【0011】
各図中、同一又は相当する部分には、同一符号を付している。各実施形態の説明において、同一又は相当する部分については、説明を適宜省略又は簡略化する。
【0012】
本開示の一実施形態について説明する。
【0013】
図１を参照して、本実施形態に係るシステム１０の構成を説明する。
【0014】
本実施形態に係るシステム１０は、少なくとも１台の計画提案装置２０と、少なくとも１台の端末装置３０とを備える。計画提案装置２０は、ネットワーク４０を介して、端末装置３０と通信可能である。計画提案装置２０は、ネットワーク４０を介して、他の１台以上の端末装置と通信可能であってもよい。
【0015】
計画提案装置２０は、データセンタなどの施設に設置される。計画提案装置２０は、クラウドコンピューティングシステム又はその他のコンピューティングシステムに属するサーバなどのコンピュータである。
【0016】
端末装置３０は、車両１２に搭載され、車両１２を運転するユーザＵ１によって利用される。端末装置３０は、例えば、カーナビゲーション機器などの車載機器である。あるいは、端末装置３０は、外部機器として車両１２に接続されるか、又はユーザＵ１によって保持されてもよい。端末装置３０は、例えば、携帯電話機、スマートフォン、又はタブレットなどのモバイル機器でもよい。
【0017】
計画提案装置２０が他の１台以上の端末装置と通信可能である場合、そのような端末装置は、車両に搭載され、車両を運転するユーザＵ２，・・・，Ｕｎによって利用される。そのような端末装置は、例えば、カーナビゲーション機器などの車載機器である。あるいは、そのような端末装置は、外部機器として車両に接続されるか、又はユーザＵ２，・・・，Ｕｎによって保持されてもよい。そのような端末装置は、例えば、携帯電話機、スマートフォン、又はタブレットなどのモバイル機器でもよい。ユーザ１１の人数ｎは、２以上の任意の整数である。
【0018】
車両１２は、例えば、ガソリン車、ディーゼル車、ＨＶ、ＰＨＶ、ＥＶ、又はＦＣＶなどの任意の種類の自動車である。「ＨＶ」は、hybrid vehicleの略語である。「ＰＨＶ」は、plug-in hybrid vehicleの略語である。「ＥＶ」は、electric vehicleの略語である。「ＦＣＶ」は、fuel cell vehicleの略語である。車両１２は、本実施形態では運転手によって運転されるが、任意のレベルで運転が自動化されていてもよい。自動化のレベルは、例えば、ＳＡＥのレベル分けにおけるレベル１からレベル５のいずれかである。「ＳＡＥ」は、Society of Automotive Engineersの略語である。車両１２は、ＭａａＳ専用車両でもよい。「ＭａａＳ」は、Mobility as a Serviceの略語である。
【0019】
ネットワーク４０は、インターネット、少なくとも１つのＷＡＮ、少なくとも１つのＭＡＮ、又はこれらの任意の組合せを含む。「ＷＡＮ」は、wide area networkの略語である。「ＭＡＮ」は、metropolitan area networkの略語である。ネットワーク４０は、少なくとも１つの無線ネットワーク、少なくとも１つの光ネットワーク、又はこれらの任意の組合せを含んでもよい。無線ネットワークは、例えば、アドホックネットワーク、セルラーネットワーク、無線ＬＡＮ、衛星通信ネットワーク、又は地上マイクロ波ネットワークである。「ＬＡＮ」は、local area networkの略語である。
【0020】
【0021】
計画提案装置２０は、ユーザＵ１について、期間Ｐにおける行動をユーザ行動として予測する。ユーザ行動は、複数のユーザ１１によって共用される駐車場５１に車両１２を駐車することを含む。計画提案装置２０は、得られた予測結果と、期間Ｐにおける駐車場５１の情報とに基づいて、提案データＤ１を生成する。提案データＤ１は、期間Ｐにおける行動計画を提案するデータである。計画提案装置２０は、生成した提案データＤ１を出力する。本実施形態では、計画提案装置２０は、提案データＤ１をネットワーク４０に出力する。すなわち、計画提案装置２０は、提案データＤ１を端末装置３０に送信する。
【0022】
端末装置３０は、提案データＤ１を計画提案装置２０から受信する。端末装置３０は、受信した提案データＤ１をユーザＵ１に提示する。
【0023】
本実施形態によれば、単に駐車場５１の状況をユーザＵ１に通知するのではなく、駐車場５１の状況に応じた行動計画をユーザＵ１に提案することができる。その結果、ユーザＵ１の満足度が向上する。
【0024】
期間Ｐは、任意の将来の期間でよいが、本実施形態では、現在時刻が午前であれば当日、現在時刻が午後であれば翌日である。期間Ｐの長さは、本実施形態では１日以下であるが、数日、１週間、又は数週間など、１日より長くてもよい。
【0025】
駐車場５１は、任意の場所にあってよいが、図２の例では街５０の敷地内にある。各ユーザ１１は、街５０の住民、勤務者、又は来訪者である。
【0026】
駐車場５１は、複数の駐車エリアに分かれていてよい。図２の例では、駐車場５１は、道路Ｒ１沿いの駐車エリアＡ１と、道路Ｒ２沿いの駐車エリアＡ２とに分かれている。駐車エリアＡ１及び駐車エリアＡ２は、それぞれ平面駐車場、地下駐車場、複数階建ての立体駐車場、又はこれらの任意の組合せを含む。
【0027】
街５０には、駐車エリアＡ１から通りを隔てたところにある第１建物群５２と、駐車エリアＡ１から離れたところにある第２建物群５３と、駐車エリアＡ１から第２建物群５３よりも離れたところにある第３建物群５４とがある。駐車エリアＡ１からこれらの建物群への移動には、各種のラストワンマイルモビリティを利用可能である。ラストワンマイルモビリティは、荷物運搬用のＡＧＶ若しくは配達ロボット、電動キックボード若しくは電動スクータなどの歩行領域用のモビリティ、ライドシェアリング若しくはカーシェアリング用の共用車両、停留所で乗車可能な巡回バス若しくはオンデマンドバス、又はこれらの任意の組合せを含む。「ＡＧＶ」は、automated guided vehicleの略語である。共用車両は、駐車エリアＡ１内の専用の駐車スペースに駐車される。停留所は、駐車エリアＡ１の中又は近傍に配置される。
【0028】
例えば、ユーザＵ１が、第１建物群５２に含まれる住宅に住む住民であり、街５０の外に車両１２で買い物に行ったとする。ユーザＵ１が、帰宅する際に、車両１２を駐車エリアＡ１に駐車したとする。この場合、ユーザＵ１は、駐車エリアＡ１から住宅に徒歩で移動してもよいし、又は歩行領域用のモビリティで移動してもよい。ユーザＵ１は、買った物を駐車エリアＡ１から住宅にＡＧＶ又は配達ロボットで運搬してもよい。
【0029】
あるいは、ユーザＵ１が、第２建物群５３に含まれるオフィスで働く勤務者であり、街５０の外の自宅から車両１２で通勤しているとする。ユーザＵ１が、出勤する際に、車両１２を駐車エリアＡ１に駐車したとする。この場合、ユーザＵ１は、駐車エリアＡ１からオフィスに徒歩で移動してもよいし、歩行領域用のモビリティで移動してもよいし、又は巡回バス若しくはオンデマンドバスで移動してもよい。
【0030】
あるいは、ユーザＵ１が、街５０の外からの来訪者であり、第３建物群５４に含まれる住宅に住む友人に車両１２で会いに来たとする。ユーザＵ１が、来訪する際に、車両１２を駐車エリアＡ１に駐車したとする。この場合、ユーザＵ１は、駐車エリアＡ１から住宅に共用車両で移動してもよいし、又は巡回バス若しくはオンデマンドバスで移動してもよい。
【0031】
【0032】
入口Ｎ１及び出口Ｘ１は、道路Ｒ１に面している。入口Ｎ１は、道路Ｒ１、特に道路Ｒ１上の交差点６２から駐車エリアＡ１に入る車両によって利用される。出口Ｘ１は、駐車エリアＡ１から道路Ｒ１に出る車両によって利用される。
【0033】
入口Ｎ２及び出口Ｘ２は、街５０の中の通りに面している。入口Ｎ２は、通りから駐車エリアＡ１に入る車両によって利用される。出口Ｘ２は、駐車エリアＡ１から通りに入る車両によって利用される。
【0034】
入口Ｎ３及び出口Ｘ３は、道路Ｒ２に面している。入口Ｎ３は、道路Ｒ２から駐車エリアＡ２に入る車両によって利用される。入口Ｎ３は、駐車場５１の他の入口よりも道路Ｒ２沿いのコンビニエンスストア６１に近い。そのため、入口Ｎ３は、コンビニエンスストア６１に寄ってから駐車場５１に入る車両にとって便利である。出口Ｘ３は、駐車エリアＡ２から道路Ｒ２に出る車両によって利用される。出口Ｘ３は、駐車場５１の他の出口よりもコンビニエンスストア６１に近い。そのため、出口Ｘ３は、駐車場５１から出た後にコンビニエンスストア６１に寄る車両にとって便利である。
【0035】
本実施形態では、計画提案装置２０は、駐車までの時間が最短になるような経路案内を行う。例えば、端末装置３０としてのカーナビゲーション機器、又は端末装置３０としてのスマートフォンのアプリケーションでユーザＵ１が街５０を目的地に設定しているとする。この場合、交差点６２より１キロメートル圏内に車両１２が近づいた時点で、街５０の各ゲート、又は各駐車エリア内の混雑状況を示すデータからＡＩが駐車までの時間が最短となる経路６３を判断する。「ＡＩ」は、artificial intelligenceの略語である。図２の例では、経路６３に沿って入口Ｎ１から駐車エリアＡ１に入ると駐車までの時間が最短になると判断されている。カーナビゲーション機器、又はスマートフォンのアプリケーション上に経路６３が表示される。ユーザＵ１が目的地を設定していない場合は、カーナビゲーション機器、又はスマートフォンのアプリケーション上に案内要否を問い合わせるポップアップが表示される。ユーザＵ１が同意した場合は上述と同様の経路案内が行われる。
【0036】
計画提案装置２０は、いつでも確認可能な経路案内を行ってもよい。例えば、カーナビゲーション機器、又はスマートフォンのアプリケーション上に常に経路６３が表示されていれば、ユーザＵ１は、いつでも経路案内を確認できる。
【0037】
端末装置３０で駐車場５１の基本情報が確認可能であってもよい。例えば、駐車場５１の立地、アクセス方法、付帯設備、収容数、又は料金などの基本情報がスマートフォンのアプリケーション、又はウェブ上で確認できれば、ユーザＵ１は、駐車場５１の行きたい箇所へ迷わずアクセスできる。
【0038】
本実施形態では、計画提案装置２０は、ユーザ満足度が最高になるような駐車スペース案内を更に行う。例えば、交差点６２から車両１２が街５０の敷地へ入った際、駐車場５１内の空いている駐車スペース５５の中で、過去の駐車傾向からＡＩがユーザＵ１にとって最も満足度が高くなる駐車スペース５６を判断する。カーナビゲーション機器、又はスマートフォンのアプリケーション上にその駐車スペース５６までの経路６４が表示される。図３の例では、駐車エリアＡ１のマップ上で、経路６４とともに、駐車スペース５６までの距離及び行き方が表示されている。
【0039】
計画提案装置２０は、駐車スペース５６を仮押さえしてもよい。例えば、駐車場５１内のサイネージ上、又はカーナビゲーション機器、若しくはスマートフォンのアプリケーション上で駐車スペース５６の空き状況を示す表示が「予約済み」に切り替えられていれば、他の車両が駐車スペース５６に駐車できなくなる。計画提案装置２０は、事前アンケート内の「駐車スペース案内希望」にユーザＵ１がチェックを入れている場合だけ、駐車スペース５６を仮押さえしてもよい。計画提案装置２０は、ユーザＵ１が目的地を設定していない場合でも、駐車スペース５６を仮押さえしてよい。
【0040】
計画提案装置２０は、いつでも確認可能な空き状況案内を行ってもよい。例えば、交差点６２から車両１２が敷地に入った時点で、カーナビゲーション機器、又はスマートフォンのアプリケーション上に駐車スペースの空き状況が表示されれば、ユーザＵ１は、空いている駐車スペース５５を自分で探す必要がない。空き状況がリアルタイムで更新されてもよい。
【0041】
駐車場５１には、手動運転車両とＡＶとが混在してもよい。「ＡＶ」は、autonomous vehicleの略語である。
【0042】
図４を参照して、本実施形態に係る計画提案装置２０の構成を説明する。
【0043】
計画提案装置２０は、制御部２１と、記憶部２２と、通信部２３とを備える。
【0044】
制御部２１は、少なくとも１つのプロセッサ、少なくとも１つのプログラマブル回路、少なくとも１つの専用回路、又はこれらの任意の組合せを含む。プロセッサは、ＣＰＵ若しくはＧＰＵなどの汎用プロセッサ、又は特定の処理に特化した専用プロセッサである。「ＣＰＵ」は、central processing unitの略語である。「ＧＰＵ」は、graphics processing unitの略語である。プログラマブル回路は、例えば、ＦＰＧＡである。「ＦＰＧＡ」は、field-programmable gate arrayの略語である。専用回路は、例えば、ＡＳＩＣである。「ＡＳＩＣ」は、application specific integrated circuitの略語である。制御部２１は、計画提案装置２０の各部を制御しながら、計画提案装置２０の動作に関わる処理を実行する。
【0045】
記憶部２２は、少なくとも１つの半導体メモリ、少なくとも１つの磁気メモリ、少なくとも１つの光メモリ、又はこれらの任意の組合せを含む。半導体メモリは、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭである。「ＲＡＭ」は、random access memoryの略語である。「ＲＯＭ」は、read only memoryの略語である。ＲＡＭは、例えば、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭである。「ＳＲＡＭ」は、static random access memoryの略語である。「ＤＲＡＭ」は、dynamic random access memoryの略語である。ＲＯＭは、例えば、ＥＥＰＲＯＭである。「ＥＥＰＲＯＭ」は、electrically erasable programmable read only memoryの略語である。記憶部２２は、例えば、主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能する。記憶部２２には、計画提案装置２０の動作に用いられるデータと、計画提案装置２０の動作によって得られたデータとが記憶される。
【0046】
通信部２３は、少なくとも１つの通信用インタフェースを含む。通信用インタフェースは、例えば、ＬＡＮインタフェースである。通信部２３は、計画提案装置２０の動作に用いられるデータを受信し、また計画提案装置２０の動作によって得られるデータを送信する。
【0047】
計画提案装置２０の機能は、本実施形態に係る計画提案プログラムを、制御部２１としてのプロセッサで実行することにより実現される。すなわち、計画提案装置２０の機能は、ソフトウェアにより実現される。計画提案プログラムは、計画提案装置２０の動作をコンピュータに実行させることで、コンピュータを計画提案装置２０として機能させる。すなわち、コンピュータは、計画提案プログラムに従って計画提案装置２０の動作を実行することにより計画提案装置２０として機能する。
【0048】
プログラムは、非一時的なコンピュータ読取り可能な媒体に記憶しておくことができる。非一時的なコンピュータ読取り可能な媒体は、例えば、フラッシュメモリ、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、又はＲＯＭである。プログラムの流通は、例えば、プログラムを記憶したＳＤカード、ＤＶＤ、又はＣＤ－ＲＯＭなどの可搬型媒体を販売、譲渡、又は貸与することによって行う。「ＳＤ」は、Secure Digitalの略語である。「ＤＶＤ」は、digital versatile discの略語である。「ＣＤ－ＲＯＭ」は、compact disc read only memoryの略語である。プログラムをサーバのストレージに格納しておき、サーバから他のコンピュータにプログラムを転送することにより、プログラムを流通させてもよい。プログラムをプログラムプロダクトとして提供してもよい。
【0049】
コンピュータは、例えば、可搬型媒体に記憶されたプログラム又はサーバから転送されたプログラムを、一旦、主記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、主記憶装置に格納されたプログラムをプロセッサで読み取り、読み取ったプログラムに従った処理をプロセッサで実行する。コンピュータは、可搬型媒体から直接プログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行してもよい。コンピュータは、コンピュータにサーバからプログラムが転送される度に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行してもよい。サーバからコンピュータへのプログラムの転送は行わず、実行指示及び結果取得のみによって機能を実現する、いわゆるＡＳＰ型のサービスによって処理を実行してもよい。「ＡＳＰ」は、application service providerの略語である。プログラムは、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるものを含む。例えば、コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータは、「プログラムに準ずるもの」に該当する。
【0050】
計画提案装置２０の一部又は全ての機能が、制御部２１としてのプログラマブル回路又は専用回路により実現されてもよい。すなわち、計画提案装置２０の一部又は全ての機能が、ハードウェアにより実現されてもよい。
【0051】
図５を参照して、本実施形態に係る端末装置３０の構成を説明する。
【0052】
端末装置３０は、制御部３１と、記憶部３２と、通信部３３と、入力部３４と、出力部３５と、測位部３６とを備える。
【0053】
制御部３１は、少なくとも１つのプロセッサ、少なくとも１つのプログラマブル回路、少なくとも１つの専用回路、又はこれらの任意の組合せを含む。プロセッサは、ＣＰＵ若しくはＧＰＵなどの汎用プロセッサ、又は特定の処理に特化した専用プロセッサである。プログラマブル回路は、例えば、ＦＰＧＡである。専用回路は、例えば、ＡＳＩＣである。制御部３１は、端末装置３０の各部を制御しながら、端末装置３０の動作に関わる処理を実行する。
【0054】
記憶部３２は、少なくとも１つの半導体メモリ、少なくとも１つの磁気メモリ、少なくとも１つの光メモリ、又はこれらの任意の組合せを含む。半導体メモリは、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭである。ＲＡＭは、例えば、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭである。ＲＯＭは、例えば、ＥＥＰＲＯＭである。記憶部３２は、例えば、主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能する。記憶部３２には、端末装置３０の動作に用いられるデータと、端末装置３０の動作によって得られたデータとが記憶される。
【0055】
通信部３３は、少なくとも１つの通信用インタフェースを含む。通信用インタフェースは、例えば、ＬＴＥ、４Ｇ規格、若しくは５Ｇ規格などの移動通信規格に対応したインタフェース、Bluetooth（登録商標）などの近距離無線通信規格に対応したインタフェース、又はＬＡＮインタフェースである。「ＬＴＥ」は、Long Term Evolutionの略語である。「４Ｇ」は、4th generationの略語である。「５Ｇ」は、5th generationの略語である。通信部３３は、端末装置３０の動作に用いられるデータを受信し、また端末装置３０の動作によって得られるデータを送信する。
【0056】
入力部３４は、少なくとも１つの入力用インタフェースを含む。入力用インタフェースは、例えば、物理キー、静電容量キー、ポインティングデバイス、ディスプレイと一体的に設けられたタッチスクリーン、カメラ、ＬｉＤＡＲ、又はマイクロフォンである。「ＬｉＤＡＲ」は、light detection and rangingの略語である。入力部３４は、端末装置３０の動作に用いられるデータを入力する操作を受け付ける。入力部３４は、端末装置３０に備えられる代わりに、外部の入力機器として端末装置３０に接続されてもよい。接続用インタフェースとしては、例えば、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、又はBluetooth（登録商標）などの規格に対応したインタフェースを用いることができる。「ＵＳＢ」は、Universal Serial Busの略語である。「ＨＤＭＩ（登録商標）」は、High-Definition Multimedia Interfaceの略語である。
【0057】
出力部３５は、少なくとも１つの出力用インタフェースを含む。出力用インタフェースは、例えば、ディスプレイ又はスピーカである。ディスプレイは、例えば、ＬＣＤ又は有機ＥＬディスプレイである。「ＬＣＤ」は、liquid crystal displayの略語である。「ＥＬ」は、electro luminescenceの略語である。出力部３５は、端末装置３０の動作によって得られるデータを出力する。出力部３５は、端末装置３０に備えられる代わりに、外部の出力機器として端末装置３０に接続されてもよい。接続用インタフェースとしては、例えば、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、又はBluetooth（登録商標）などの規格に対応したインタフェースを用いることができる。
【0058】
測位部３６は、少なくとも１つのＧＮＳＳ受信機を含む。「ＧＮＳＳ」は、global navigation satellite systemの略語である。ＧＮＳＳは、例えば、ＧＰＳ、ＱＺＳＳ、ＢＤＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、又はGalileoである。「ＧＰＳ」は、Global Positioning Systemの略語である。「ＱＺＳＳ」は、Quasi-Zenith Satellite Systemの略語である。ＱＺＳＳの衛星は、準天頂衛星と呼ばれる。「ＢＤＳ」は、BeiDou Navigation Satellite Systemの略語である。「ＧＬＯＮＡＳＳ」は、Global Navigation Satellite Systemの略語である。測位部３６は、端末装置３０の位置を測定する。
【0059】
端末装置３０の機能は、本実施形態に係る端末プログラムを、制御部３１としてのプロセッサで実行することにより実現される。すなわち、端末装置３０の機能は、ソフトウェアにより実現される。端末プログラムは、端末装置３０の動作をコンピュータに実行させることで、コンピュータを端末装置３０として機能させる。すなわち、コンピュータは、端末プログラムに従って端末装置３０の動作を実行することにより端末装置３０として機能する。
【0060】
端末装置３０の一部又は全ての機能が、制御部３１としてのプログラマブル回路又は専用回路により実現されてもよい。すなわち、端末装置３０の一部又は全ての機能が、ハードウェアにより実現されてもよい。
【0061】
【0062】
ステップＳ１０１において、計画提案装置２０の制御部２１は、ユーザＵ１について、期間Ｐにおける行動をユーザ行動として予測する。ユーザ行動は、駐車場５１に車両１２を駐車することを含む。ステップＳ１０１の処理は、任意の手順で実行されてよいが、本実施形態では、以下の手順で実行される。
【0063】
計画提案装置２０の制御部２１は、属性データＤ２を取得する。属性データＤ２は、ユーザＵ１の属性を示すデータである。属性は、例えば、分類、居住地、家族構成、年齢、性別、車両１２の種類、趣味、嗜好、ハンディキャップの有無、又はこれらの任意の組合せを含む。分類は、例えば、住民、勤務者、又は来訪者である。属性データＤ２は、任意の方法で取得されてよいが、本実施形態では、属性を特定するためのアンケートをユーザＵ１に提示し、提示したアンケートに対して得られた回答を分析することで、属性データＤ２が取得される。回答分析の方法としては、既知の方法を用いることができる。深層学習などの機械学習が用いられてもよい。
【0064】
計画提案装置２０の制御部２１は、取得した属性データＤ２に基づいて、ユーザ行動を予測する。ユーザ行動は、任意の方法で予測されてよいが、本実施形態では、属性データＤ２を、行動を予測するための予測モデルに入力して、予測モデルから予測結果を取得することで、ユーザ行動が予測される。制御部２１は、複数のユーザ１１の行動履歴を示すデータを、複数のユーザ１１の属性を示すデータに紐付けて機械学習を行うことで、予測モデルを生成又は更新する。複数のユーザ１１の行動履歴は、ユーザＵ２，・・・，Ｕｎがそれぞれ過去に駐車場５１に車両を駐車した日時を含む。複数のユーザ１１の行動履歴は、ユーザＵ２，・・・，Ｕｎがそれぞれ過去に駐車場５１に車両を駐車する前、又は駐車した後に行った地点を含んでもよい。複数のユーザ１１の行動履歴は、ユーザＵ２，・・・，Ｕｎがそれぞれ過去に駐車場５１に車両を駐車した後にとった行動を含んでもよい。例えば、ユーザＵ２，・・・，Ｕｎの属性にユーザＵ２，・・・，Ｕｎの過去の行動をラベルとして紐付けることで、機械学習用の教師データを作成することができる。そして、この教師データを用いて、既知のアルゴリズムによる機械学習を行うことで、予測モデルとしての学習済みモデルを生成することができる。
【0065】
属性データＤ２の代わりに、又は属性データＤ２とともに、ユーザＵ１の行動傾向を分析して得られた分析結果に基づいて、ユーザ行動が予測されてもよい。そのような変形例において、計画提案装置２０の制御部２１は、履歴データＤ３を取得する。履歴データＤ３は、ユーザＵ１の行動履歴を示すデータである。ユーザＵ１の行動履歴は、ユーザＵ１が過去に駐車場５１に車両１２を駐車した日時を含む。ユーザＵ１の行動履歴は、ユーザＵ１が過去に駐車場５１に車両１２を駐車する前、又は駐車した後に行った地点を含んでもよい。ユーザＵ１の行動履歴は、ユーザＵ１が過去に駐車場５１に車両１２を駐車した後にとった行動を含んでもよい。履歴データＤ３は、任意の方法で取得されてよいが、この変形例では、端末装置３０の測位部３６により測定された位置の時系列データを端末装置３０から取得し、取得した時系列データで示されるユーザＵ１の移動軌跡からユーザＵ１の一連の行動を特定することで、履歴データＤ３が取得される。行動特定の方法としては、既知の方法を用いることができる。深層学習などの機械学習が用いられてもよい。
【0066】
計画提案装置２０の制御部２１は、取得した履歴データＤ３に基づいて、ユーザＵ１の行動傾向を分析する。ユーザＵ１の行動傾向は、例えば、コンビニエンスストア６１若しくは街５０の外の自宅など、ユーザＵ１が駐車場５１から車両１２で出た後に車両１２で行く地点、又は住宅若しくはオフィスなど、ユーザＵ１が駐車場５１に車両１２を駐車した後に向かう目的地を含む。ユーザＵ１の行動傾向は、ユーザＵ１が駐車場５１から目的地まで徒歩で移動するのかラストワンマイルモビリティで移動するのか、及びラストワンマイルモビリティで移動するのであれば、ラストワンマイルモビリティの種類などのラストマイル傾向を含んでもよい。ユーザＵ１の行動傾向は、入口付近、出口付近、階段付近、エレベータ付近、若しくはフロアなどの駐車位置、駐車指示に従うかどうか、乗車人数、充電設備利用有無、又は前向きか後ろ向きかなどの駐車方法などの駐車傾向を含んでもよい。行動傾向は、任意の方法で分析されてよいが、この変形例では、履歴データＤ３を学習済みモデルに入力して、学習済みモデルから分析結果を取得することで、行動傾向が分析される。
【0067】
計画提案装置２０の制御部２１は、得られた分析結果に基づいて、ユーザ行動を予測する。すなわち、この変形例では、ユーザＵ１の行動傾向からユーザＵ１がとりやすい行動を特定することで、ユーザ行動が予測される。
【0068】
属性データＤ２の代わりに、又は属性データＤ２とともに、スケジュールデータＤ４に基づいて、ユーザ行動が予測されてもよい。そのような変形例において、計画提案装置２０の制御部２１は、スケジュールデータＤ４を取得する。スケジュールデータＤ４は、ユーザＵ１のスケジュールを示すデータである。スケジュールは、ユーザＵ１が将来、駐車場５１に車両１２を駐車する日時を含む。スケジュールは、ユーザＵ１が将来、駐車場５１に車両１２を駐車する前、又は駐車した後に行く地点を含んでもよい。スケジュールは、ユーザＵ１が将来、駐車場５１に車両１２を駐車した後にとる行動を含んでもよい。スケジュールデータＤ４は、任意の方法で取得されてよいが、この変形例では、ユーザＵ１のカレンダーアプリケーションに登録されているデータをスケジュールデータＤ４として端末装置３０から取得することで、スケジュールデータＤ４が取得される。
【0069】
計画提案装置２０の制御部２１は、取得したスケジュールデータＤ４に基づいて、ユーザ行動を予測する。すなわち、この変形例では、ユーザＵ１のスケジュールからユーザＵ１がとる予定の行動を特定することで、ユーザ行動が予測される。
【0070】
ステップＳ１０２において、計画提案装置２０の制御部２１は、期間Ｐにおける駐車場５１の情報を取得する。
【0071】
ステップＳ１０３において、計画提案装置２０の制御部２１は、ステップＳ１０１で得られた予測結果と、ステップＳ１０２で取得した駐車場５１の情報とに基づいて、提案データＤ１を生成する。提案データＤ１は、期間Ｐにおける行動計画を提案するデータである。制御部２１は、生成した提案データＤ１を通信部２３に出力する。通信部２３は、提案データＤ１を端末装置３０に送信する。
【0072】
端末装置３０の通信部３３は、ステップＳ１０３で送信された提案データＤ１を計画提案装置２０から受信する。端末装置３０の制御部３１は、通信部３３により受信された提案データＤ１を取得する。制御部３１は、取得した提案データＤ１をユーザＵ１に提示する。提案データＤ１をユーザＵ１に提示する方法としては、任意の方法が用いられてよいが、本実施形態では、提案データＤ１の内容を出力部３５としてのディスプレイに表示する方法、提案データＤ１の内容を出力部３５としてのスピーカから音声出力する方法、又はこれらの両方が用いられる。
【0073】
計画提案装置２０の動作の具体例を説明する。
【0074】
図７を参照して、計画提案装置２０の動作の第１例を説明する。
【0075】
ステップＳ１１１及びステップＳ１１２の処理は、それぞれ図６に示したステップＳ１０１及びステップＳ１０２の処理の具体例である。ステップＳ１１３及びステップＳ１１４の処理は、図６に示したステップＳ１０３の処理の具体例である。
【0076】
ステップＳ１１１において、計画提案装置２０の制御部２１は、期間ＰにおいてユーザＵ１が駐車場５１に車両１２で入る時刻を推定する。すなわち、ステップＳ１１１で得られる予測結果は、ユーザＵ１が駐車場５１に車両１２で入る推定時刻Ｔ１を含む。
【0077】
ステップＳ１１２において、計画提案装置２０の制御部２１は、推定時刻Ｔ１における駐車場５１又は駐車場５１の入口の混雑状況を推定する。すなわち、ステップＳ１１２で取得される駐車場５１の情報は、推定時刻Ｔ１における駐車場５１又は駐車場５１の入口の推定混雑状況Ｃ１を含む。
【0078】
具体的には、計画提案装置２０の制御部２１は、ユーザＵ２，・・・，Ｕｎについて、期間Ｐにおける行動を第三者行動として予測する。第三者行動は、駐車場５１に駐車することを含む。第三者行動を予測する方法としては、任意の方法が用いられてよいが、この例では、ユーザ行動を予測する方法と同様の方法が用いられる。すなわち、ユーザＵ２，・・・，Ｕｎの属性を示すデータを、行動を予測するための予測モデルに入力して、予測モデルから予測結果を取得することで、第三者行動が予測される。この例の変形例として、ユーザＵ２，・・・，Ｕｎの行動傾向からユーザＵ２，・・・，Ｕｎがとりやすい行動を特定することで、第三者行動が予測されてもよい。あるいは、ユーザＵ２，・・・，ＵｎのスケジュールからユーザＵ２，・・・，Ｕｎがとる予定の行動を特定することで、第三者行動が予測されてもよい。
【0079】
制御部２１は、得られた予測結果に基づいて、推定混雑状況Ｃ１を算出する。推定混雑状況Ｃ１は、任意の方法で算出されてよいが、この例では、ユーザＵ２，・・・，Ｕｎのうち、推定時刻Ｔ１の数分前から推定時刻Ｔ１までの間に駐車場５１に車両で入ると予測したユーザの数をカウントすることで、推定混雑状況Ｃ１が算出される。第三者行動について得られた予測結果とともに、交通量需給、又は天候若しくは気温などの外部要因などの情報に基づいて、推定混雑状況Ｃ１が算出されてもよい。
【0080】
ステップＳ１１３において、計画提案装置２０の制御部２１は、推定混雑状況Ｃ１が基準の混雑度合いを超えるかどうかを判定する。推定混雑状況Ｃ１が基準の混雑度合いを超える場合には、ステップＳ１１４の処理が実行される。推定混雑状況Ｃ１が基準の混雑度合いを超えない場合には、図７のフローが終了する。
【0081】
ステップＳ１１４において、計画提案装置２０の制御部２１は、推定時刻Ｔ１とは異なる時刻に駐車場５１に車両１２で入ることを提案する。すなわち、制御部２１は、推定時刻Ｔ１とは異なる時刻に駐車場５１に車両１２で入ることを、提案データＤ１で提案する行動計画に含める。制御部２１は、提案データＤ１とともに通知データＤ５を通信部２３に出力してもよい。通知データＤ５は、推定混雑状況Ｃ１を通知するデータである。通信部２３は、提案データＤ１とともに通知データＤ５を端末装置３０に送信してもよい。
【0082】
端末装置３０の通信部３３は、提案データＤ１とともに通知データＤ５を計画提案装置２０から受信してもよい。端末装置３０の制御部３１は、提案データＤ１とともに通知データＤ５をユーザＵ１に提示してもよい。
【0083】
この例によれば、推定時刻Ｔ１において駐車場５１又は駐車場５１の入口が混雑することが予測される場合に、別の時刻に駐車場５１に車両１２で入ることをユーザＵ１に提案することができる。その結果、ユーザＵ１の満足度が向上する。駐車場５１又は駐車場５１の入口の混雑も解消し得る。駐車場５１付近の渋滞も緩和し得る。
【0084】
図８を参照して、計画提案装置２０の動作の第２例を説明する。
【0085】
ステップＳ１２１及びステップＳ１２２の処理は、それぞれ図６に示したステップＳ１０１及びステップＳ１０２の処理の具体例である。ステップＳ１２３及びステップＳ１２４の処理は、図６に示したステップＳ１０３の処理の具体例である。
【0086】
ステップＳ１２１において、計画提案装置２０の制御部２１は、期間ＰにおいてユーザＵ１が駐車場５１から車両１２で出る時刻を推定する。すなわち、ステップＳ１２１で得られる予測結果は、ユーザＵ１が駐車場５１から車両１２で出る推定時刻Ｔ２を含む。
【0087】
ステップＳ１２２において、計画提案装置２０の制御部２１は、推定時刻Ｔ２における駐車場５１の出口又は周辺道路の混雑状況を推定する。すなわち、ステップＳ１２２で取得される駐車場５１の情報は、推定時刻Ｔ２における駐車場５１の出口又は周辺道路の推定混雑状況Ｃ２を含む。
【0088】
具体的には、計画提案装置２０の制御部２１は、ユーザＵ２，・・・，Ｕｎについて、期間Ｐにおける行動を第三者行動として予測する。第三者行動は、駐車場５１に駐車することを含む。第三者行動を予測する方法については、第１例で用いられる方法と同じであるため、説明を省略する。
【0089】
制御部２１は、得られた予測結果に基づいて、推定混雑状況Ｃ２を算出する。推定混雑状況Ｃ２は、任意の方法で算出されてよいが、この例では、ユーザＵ２，・・・，Ｕｎのうち、推定時刻Ｔ２の数分前から推定時刻Ｔ２までの間に駐車場５１から車両で出ると予測したユーザの数をカウントすることで、推定混雑状況Ｃ２が算出される。第三者行動について得られた予測結果とともに、交通量需給、又は天候若しくは気温などの外部要因などの情報に基づいて、推定混雑状況Ｃ２が算出されてもよい。
【0090】
ステップＳ１２３において、計画提案装置２０の制御部２１は、推定混雑状況Ｃ２が基準の混雑度合いを超えるかどうかを判定する。推定混雑状況Ｃ２が基準の混雑度合いを超える場合には、ステップＳ１２４の処理が実行される。推定混雑状況Ｃ２が基準の混雑度合いを超えない場合には、図８のフローが終了する。
【0091】
ステップＳ１２４において、計画提案装置２０の制御部２１は、推定時刻Ｔ２とは異なる時刻に駐車場５１から車両１２で出ることを提案する。すなわち、制御部２１は、推定時刻Ｔ２とは異なる時刻に駐車場５１から車両１２で出ることを、提案データＤ１で提案する行動計画に含める。制御部２１は、提案データＤ１とともに通知データＤ６を通信部２３に出力してもよい。通知データＤ６は、推定混雑状況Ｃ２を通知するデータである。通信部２３は、提案データＤ１とともに通知データＤ６を端末装置３０に送信してもよい。
【0092】
端末装置３０の通信部３３は、提案データＤ１とともに通知データＤ６を計画提案装置２０から受信してもよい。端末装置３０の制御部３１は、提案データＤ１とともに通知データＤ６をユーザＵ１に提示してもよい。
【0093】
この例によれば、推定時刻Ｔ２において駐車場５１の出口又は周辺道路が混雑することが予測される場合に、別の時刻に駐車場５１から車両１２で出ることをユーザＵ１に提案することができる。その結果、ユーザＵ１の満足度が向上する。駐車場５１の出口の混雑も解消し得る。駐車場５１付近の渋滞も緩和し得る。
【0094】
図９を参照して、計画提案装置２０の動作の第３例を説明する。
【0095】
ステップＳ１３１及びステップＳ１３２の処理は、それぞれ図６に示したステップＳ１０１及びステップＳ１０２の処理の具体例である。ステップＳ１３３及びステップＳ１３４の処理は、図６に示したステップＳ１０３の処理の具体例である。
【0096】
ステップＳ１３１において、計画提案装置２０の制御部２１は、期間ＰにおいてユーザＵ１が駐車場５１に車両１２で入る前に車両１２で行く地点を推定する。すなわち、ステップＳ１３１で得られる予測結果は、ユーザＵ１が駐車場５１に車両１２で入る前に車両１２で行く推定地点Ｌ１を含む。
【0097】
ステップＳ１３２において、計画提案装置２０の制御部２１は、推定地点Ｌ１と駐車場５１の複数の入口との位置関係を特定する。すなわち、ステップＳ１３２で取得される駐車場５１の情報は、推定地点Ｌ１と駐車場５１の複数の入口との位置関係を含む。位置関係は、任意の方法で特定されてよいが、この例では、地図データＤ７を参照して、推定地点Ｌ１と、図２に示した入口Ｎ１，Ｎ２，Ｎ３それぞれとの間の距離を算出することで、位置関係が特定される。地図データＤ７は、計画提案装置２０の記憶部２２に予め記憶されていてもよいし、又はインターネット上のＧＩＳなど、外部のシステムに蓄積されていてもよい。「ＧＩＳ」は、geographic information systemの略語である。
【0098】
ステップＳ１３３において、計画提案装置２０の制御部２１は、ステップＳ１３２で特定した位置関係に応じて、駐車場５１の複数の入口の中から１つの入口を選択する。例えば、推定地点Ｌ１が図２に示したコンビニエンスストア６１であるとすると、入口Ｎ３がコンビニエンスストア６１に最も近いため、入口Ｎ３が選択される。
【0099】
ステップＳ１３４において、計画提案装置２０の制御部２１は、ステップＳ１３３で選択した入口から車両１２で入ることを提案する。すなわち、制御部２１は、選択した入口から車両１２で入ることを、提案データＤ１で提案する行動計画に含める。
【0100】
この例によれば、ユーザＵ１が推定地点Ｌ１に車両１２で行ってから駐車場５１に車両１２で入ることが予測される場合に、推定地点Ｌ１から駐車場５１に入るのに便利な入口を使うことをユーザＵ１に提案することができる。その結果、ユーザＵ１の満足度が向上する。
【0101】
図１０を参照して、計画提案装置２０の動作の第４例を説明する。
【0102】
ステップＳ１４１及びステップＳ１４２の処理は、それぞれ図６に示したステップＳ１０１及びステップＳ１０２の処理の具体例である。ステップＳ１４３及びステップＳ１４４の処理は、図６に示したステップＳ１０３の処理の具体例である。
【0103】
ステップＳ１４１において、計画提案装置２０の制御部２１は、期間ＰにおいてユーザＵ１が駐車場５１から車両１２で出た後に車両１２で行く地点を推定する。すなわち、ステップＳ１４１で得られる予測結果は、ユーザＵ１が駐車場５１から車両１２で出た後に車両１２で行く推定地点Ｌ２を含む。
【0104】
ステップＳ１４２において、計画提案装置２０の制御部２１は、推定地点Ｌ２と駐車場５１の複数の出口との位置関係を特定する。すなわち、ステップＳ１４２で取得される駐車場５１の情報は、推定地点Ｌ２と駐車場５１の複数の出口との位置関係を含む。位置関係は、任意の方法で特定されてよいが、この例では、地図データＤ７を参照して、推定地点Ｌ２と、図２に示した出口Ｘ１，Ｎ２，Ｎ３それぞれとの間の距離を算出することで、位置関係が特定される。
【0105】
ステップＳ１４３において、計画提案装置２０の制御部２１は、ステップＳ１４２で特定した位置関係に応じて、駐車場５１の複数の出口の中から１つの出口を選択する。例えば、推定地点Ｌ２が図２に示したコンビニエンスストア６１であるとすると、出口Ｘ３がコンビニエンスストア６１に最も近いため、出口Ｘ３が選択される。
【0106】
ステップＳ１４４において、計画提案装置２０の制御部２１は、ステップＳ１４３で選択した出口から車両１２で出ることを提案する。すなわち、制御部２１は、選択した出口から車両１２で出ることを、提案データＤ１で提案する行動計画に含める。
【0107】
この例によれば、ユーザＵ１が駐車場５１から車両１２で出てから推定地点Ｌ２に車両１２で行くことが予測される場合に、駐車場５１から推定地点Ｌ２に行くのに便利な出口を使うことをユーザＵ１に提案することができる。その結果、ユーザＵ１の満足度が向上する。
【0108】
図１１を参照して、計画提案装置２０の動作の第５例を説明する。
【0109】
ステップＳ１５１及びステップＳ１５２の処理は、それぞれ図６に示したステップＳ１０１及びステップＳ１０２の処理の具体例である。ステップＳ１５３及びステップＳ１５４の処理は、図６に示したステップＳ１０３の処理の具体例である。
【0110】
ステップＳ１５１において、計画提案装置２０の制御部２１は、期間ＰにおいてユーザＵ１が駐車場５１に車両１２を駐車した後にとる行動を予測する。すなわち、ステップＳ１５１で得られる予測結果は、ユーザＵ１が駐車場５１に車両１２を駐車した後にとる予測行動を含む。
【0111】
ステップＳ１５２において、計画提案装置２０の制御部２１は、駐車場５１の複数の駐車スペースの情報を取得する。すなわち、ステップＳ１５２で取得される駐車場５１の情報は、駐車場５１の複数の駐車スペースの情報を含む。複数の駐車スペースの情報は、計画提案装置２０の記憶部２２、又は外部のストレージに予め記憶されている。各駐車スペースの情報は、例えば、入口付近、出口付近、階段付近、エレベータ付近、若しくはフロアなどの位置、空き状況、充電設備設置有無、又はＡＧＶ若しくは配達ロボットがアクセス可能かどうかを含む。
【0112】
ステップＳ１５３において、計画提案装置２０の制御部２１は、予測行動に応じて、駐車場５１の複数の駐車スペースの中から１つの駐車スペースを選択する。例えば、予測行動が街５０の中での買い物、かつＡＧＶ又は配達ロボットでの運搬が必要なほど多くの品物を買うことであるとすると、駐車場５１内の空いている駐車スペースの中から、ＡＧＶ又は配達ロボットがアクセス可能な駐車スペースが選択される。
【0113】
ステップＳ１５４において、計画提案装置２０の制御部２１は、ステップＳ１５３で選択した駐車スペースに車両１２を駐車することを提案する。すなわち、制御部２１は、選択した駐車スペースに車両１２を駐車することを、提案データＤ１で提案する行動計画に含める。制御部２１は、ユーザＵ１の行動傾向を分析して得られた分析結果に基づいて、選択した駐車スペースに車両１２を駐車することを提案するかどうかを判断してもよい。例えば、制御部２１は、ユーザＵ１が駐車指示に従う傾向を持つ場合だけ、選択した駐車スペースに車両１２を駐車することを行動計画に含めてもよい。
【0114】
この例によれば、ユーザＵ１が駐車場５１に車両１２を駐車した後にとる行動に適した駐車スペースに駐車することをユーザＵ１に提案することができる。その結果、ユーザＵ１の満足度が向上する。
【0115】
【0116】
ステップＳ２１１において、計画提案装置２０の制御部２１は、車両１２の位置を特定する。この処理は、任意の手順で実行されてよいが、本実施形態では、以下の手順で実行される。
【0117】
端末装置３０の測位部３６は、端末装置３０の位置を測定する。端末装置３０の制御部３１は、位置データＤ８を通信部３３に送信させる。位置データＤ８は、測位部３６により測定された位置を車両１２の位置として示すデータである。通信部３３は、位置データＤ８を計画提案装置２０に送信する。
【0118】
計画提案装置２０の通信部２３は、位置データＤ８を端末装置３０から受信する。計画提案装置２０の制御部２１は、通信部２３により受信された位置データＤ８を取得することで、車両１２の位置を特定する。
【0119】
ステップＳ２１２において、計画提案装置２０の制御部２１は、地図データＤ７を参照して、ステップＳ２１１で特定した車両１２の位置が基準の地理範囲Ｇ１に含まれるかどうかを判定する。地理範囲Ｇ１は、駐車場５１の周辺に設定される任意の範囲でよく、図２の例では、交差点６２より１キロメートルの範囲である。車両１２の位置が地理範囲Ｇ１に含まれる場合には、ステップＳ２１３の処理が実行される。車両１２の位置が地理範囲Ｇ１に含まれない場合には、ステップＳ２１１の処理が再び実行される。
【0120】
ステップＳ２１３において、計画提案装置２０の制御部２１は、駐車場５１の複数の入口の混雑状況を特定する。混雑状況は、任意の方法で特定されてよいが、本実施形態では、各入口に設置されたカメラ又はＬｉＤＡＲなどの撮像機器で得られた画像を解析することで、各入口の混雑状況が特定される。画像解析の方法としては、既知の方法を用いることができる。深層学習などの機械学習が用いられてもよい。
【0121】
ステップＳ２１４において、計画提案装置２０の制御部２１は、ステップＳ２１３で特定した混雑状況に応じて、駐車場５１の複数の入口の中から１つの入口を選択する。例えば、図２に示した入口Ｎ１，Ｎ２，Ｎ３のうち、車両１２の位置からの所要時間と、入口の混雑状況に起因する遅延との合計が最も短いのが入口Ｎ１であるとすると、入口Ｎ１が選択される。
【0122】
ステップＳ２１５において、計画提案装置２０の制御部２１は、案内データＤ９を生成する。案内データＤ９は、ステップＳ２１１で特定された車両１２の位置から、ステップＳ２１４で選択された入口までの経路を案内するデータである。例えば、ステップＳ２１４で入口Ｎ１が選択されたとすると、図２に示した経路６３が案内される。制御部２１は、生成した案内データＤ９を通信部２３に出力する。通信部２３は、案内データＤ９を端末装置３０に送信する。
【0123】
端末装置３０の通信部３３は、ステップＳ２１５で送信された案内データＤ９を計画提案装置２０から受信する。端末装置３０の制御部３１は、通信部３３により受信された案内データＤ９を取得する。制御部３１は、取得した案内データＤ９をユーザＵ１に提示する。案内データＤ９をユーザＵ１に提示する方法としては、任意の方法が用いられてよいが、本実施形態では、案内データＤ９の内容を出力部３５としてのディスプレイに表示する方法、案内データＤ９の内容を出力部３５としてのスピーカから音声出力する方法、又はこれらの両方が用いられる。
【0124】
駐車場５１の複数の入口の混雑状況の代わりに、駐車場５１の複数の駐車エリアの混雑状況に応じて、案内される経路が選択されてもよい。図１３を参照して、そのような変形例に係るシステム１０の動作を説明する。図１３は、計画提案装置２０の動作を示している。
【0125】
ステップＳ２２１及びステップＳ２２２の処理については、それぞれステップＳ２１１及びステップＳ２１２の処理と同じであるため、説明を省略する。ステップＳ２２１で特定された車両１２の位置が地理範囲Ｇ１に含まれる場合には、ステップＳ２２３の処理が実行される。車両１２の位置が地理範囲Ｇ１に含まれない場合には、ステップＳ２２１の処理が再び実行される。
【0126】
ステップＳ２２３において、計画提案装置２０の制御部２１は、駐車場５１の複数の駐車エリアの混雑状況を特定する。混雑状況は、任意の方法で特定されてよいが、本実施形態では、各駐車エリアに設置されたカメラ又はＬｉＤＡＲなどの撮像機器で得られた画像を解析することで、各駐車エリアの混雑状況が特定される。画像解析の方法としては、既知の方法を用いることができる。深層学習などの機械学習が用いられてもよい。
【0127】
ステップＳ２２４において、計画提案装置２０の制御部２１は、ステップＳ２２３で特定した混雑状況に応じて、駐車場５１の複数の駐車エリアの中から１つの駐車エリアを選択する。例えば、図２に示した駐車エリアＡ１，Ａ２のうち、車両１２の位置からの所要時間と、駐車エリアの混雑状況に起因する遅延との合計が最も短いのが駐車エリアＡ１であるとすると、駐車エリアＡ１が選択される。
【0128】
ステップＳ２２５において、計画提案装置２０の制御部２１は、案内データＤ１０を生成する。案内データＤ１０は、ステップＳ２２１で特定された車両１２の位置から、ステップＳ２２４で選択された駐車エリアまでの経路を案内するデータである。例えば、ステップＳ２２４で駐車エリアＡ１が選択されたとすると、図２に示した経路６３が案内される。制御部２１は、生成した案内データＤ１０を通信部２３に出力する。通信部２３は、案内データＤ１０を端末装置３０に送信する。
【0129】
端末装置３０の通信部３３は、ステップＳ２２５で送信された案内データＤ１０を計画提案装置２０から受信する。端末装置３０の制御部３１は、通信部３３により受信された案内データＤ１０を取得する。制御部３１は、取得した案内データＤ１０をユーザＵ１に提示する。案内データＤ１０をユーザＵ１に提示する方法としては、任意の方法が用いられてよいが、本実施形態では、案内データＤ１０の内容を出力部３５としてのディスプレイに表示する方法、案内データＤ１０の内容を出力部３５としてのスピーカから音声出力する方法、又はこれらの両方が用いられる。
【0130】
【0131】
ステップＳ２３１の処理については、ステップＳ２１１の処理と同じであるため、説明を省略する。
【0132】
ステップＳ２３２において、計画提案装置２０の制御部２１は、地図データＤ７を参照して、ステップＳ２３１で特定した車両１２の位置が基準の地理範囲Ｇ２に含まれるかどうかを判定する。地理範囲Ｇ２は、駐車場５１、又は駐車場５１及び駐車場５１の近傍を含む任意の範囲でよく、図３の例では、街５０の敷地である。車両１２の位置が地理範囲Ｇ２に含まれる場合には、ステップＳ２３３の処理が実行される。車両１２の位置が地理範囲Ｇ２に含まれない場合には、ステップＳ２３１の処理が再び実行される。
【0133】
ステップＳ２３３において、計画提案装置２０の制御部２１は、ユーザＵ１の駐車傾向を分析する。駐車傾向は、任意の方法で分析されてよいが、本実施形態では、ユーザＵ１が過去に駐車場５１に車両１２を駐車したときの駐車位置、駐車指示に従ったかどうか、乗車人数、充電設備利用有無、又は前向きか後ろ向きかなどの駐車方法を示すデータを学習済みモデルに入力して、学習済みモデルから分析結果を取得することで、駐車傾向が分析される。
【0134】
ステップＳ２３４において、計画提案装置２０の制御部２１は、ユーザＵ１の駐車傾向に応じて、駐車場５１の複数の駐車スペースの中から１つの駐車スペースを選択する。図３の例では、駐車場５１内の空いている駐車スペース５５のうち、ユーザＵ１の駐車傾向からＡＩがユーザＵ１にとって最も満足度が高くなると判断したのが駐車スペース５６であるため、駐車スペース５６が選択される。
【0135】
ステップＳ２３５において、計画提案装置２０の制御部２１は、案内データＤ１１を生成する。案内データＤ１１は、ステップＳ２３１で特定された車両１２の位置から、ステップＳ２３４で選択された駐車スペースまでの経路を案内するデータである。例えば、ステップＳ２３４で駐車スペース５６が選択されたとすると、図３に示した経路６４が案内される。制御部２１は、生成した案内データＤ１１を通信部２３に出力する。通信部２３は、案内データＤ１１を端末装置３０に送信する。
【0136】
端末装置３０の通信部３３は、ステップＳ２３５で送信された案内データＤ１１を計画提案装置２０から受信する。端末装置３０の制御部３１は、通信部３３により受信された案内データＤ１１を取得する。制御部３１は、取得した案内データＤ１１をユーザＵ１に提示する。案内データＤ１１をユーザＵ１に提示する方法としては、任意の方法が用いられてよいが、本実施形態では、案内データＤ１１の内容を出力部３５としてのディスプレイに表示する方法、案内データＤ１１の内容を出力部３５としてのスピーカから音声出力する方法、又はこれらの両方が用いられる。
【0137】
上述のように、本実施形態では、計画提案装置２０の制御部２１は、ユーザＵ１について、複数のユーザ１１によって共用される駐車場５１に車両１２を駐車することを含む、期間Ｐにおける行動をユーザ行動として予測する。制御部２１は、得られた予測結果と、期間Ｐにおける駐車場５１の情報とに基づいて、期間Ｐにおける行動計画を提案する提案データＤ１を生成する。制御部２１は、生成した提案データＤ１を出力する。
【0138】
本実施形態によれば、駐車場５１の混雑が基準を超える時間帯における駐車場５１の利用が予測された場合に代替計画を提案するなど、駐車場５１の利用に関連する行動計画をユーザＵ１に提案することができる。その結果、ユーザＵ１の満足度が向上する。
【0139】
本開示は上述の実施形態に限定されるものではない。例えば、ブロック図に記載の２つ以上のブロックを統合してもよいし、又は１つのブロックを分割してもよい。フローチャートに記載の２つ以上のステップを記述に従って時系列に実行する代わりに、各ステップを実行する装置の処理能力に応じて、又は必要に応じて、並列的に又は異なる順序で実行してもよい。その他、本開示の趣旨を逸脱しない範囲での変更が可能である。
【0140】
例えば、計画提案装置２０は、車両１２に備えられてもよい。その場合、端末装置３０の動作の一部は、計画提案装置２０により行われてもよい。端末装置３０は、計画提案装置２０に統合されてもよい。計画提案装置２０は、提案データＤ１又は案内データＤ９，Ｄ１０，Ｄ１１をネットワーク４０に出力する代わりに、提案データＤ１又は案内データＤ９，Ｄ１０，Ｄ１１をユーザＵ１に出力してもよい。すなわち、計画提案装置２０は、提案データＤ１又は案内データＤ９，Ｄ１０，Ｄ１１を端末装置３０に送信してユーザＵ１に提示させる代わりに、提案データＤ１又は案内データＤ９，Ｄ１０，Ｄ１１をユーザＵ１に直接提示してもよい。
【符号の説明】
【0141】
１０ システム
１１ ユーザ
１２ 車両
２０ 計画提案装置
２１ 制御部
２２ 記憶部
２３ 通信部
３０ 端末装置
３１ 制御部
３２ 記憶部
３３ 通信部
３４ 入力部
３５ 出力部
３６ 測位部
４０ ネットワーク
５０ 街
５１ 駐車場
５２ 第１建物群
５３ 第２建物群
５４ 第３建物群
５５ 駐車スペース
５６ 駐車スペース
６１ コンビニエンスストア
６２ 交差点
６３ 経路
６４ 経路
１１ ユーザ
１２ 車両
２０ 計画提案装置
２１ 制御部
２２ 記憶部
２３ 通信部
３０ 端末装置
３１ 制御部
３２ 記憶部
３３ 通信部
３４ 入力部
３５ 出力部
３６ 測位部
４０ ネットワーク
５０ 街
５１ 駐車場
５２ 第１建物群
５３ 第２建物群
５４ 第３建物群
５５ 駐車スペース
５６ 駐車スペース
６１ コンビニエンスストア
６２ 交差点
６３ 経路
６４ 経路
【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】