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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】2024-09-09
(45)【発行日】2024-09-18
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/40 20240101AFI20240910BHJP
G06Q 10/083 20240101ALI20240910BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/40
G06Q10/083
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2023201302
(22)【出願日】2023-11-29
(62)【分割の表示】P 2020532328の分割
【原出願日】2019-07-17
(65)【公開番号】P2024015090
(43)【公開日】2024-02-01
【審査請求日】2023-12-27
(31)【優先権主張番号】P 2018138679
(32)【優先日】2018-07-24
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】000002185
【氏名又は名称】ソニーグループ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100140958
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 学
(74)【代理人】
【識別番号】100137888
【弁理士】
【氏名又は名称】大山 夏子
(74)【代理人】
【識別番号】100154036
【弁理士】
【氏名又は名称】久保 貴弘
(72)【発明者】
【氏名】鈴木 健斗
(72)【発明者】
【氏名】梅田 哲士
【審査官】松田 岳士
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２０２０／０２２１６５（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０１７－１３８７４９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００３－０９１７９６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１１－１２３８４４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００６－０１１７２６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１３－００３６４３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１４－１３０５５２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平０９－１５３０９８（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
顧客を乗せるタクシーに対する配車指示を生成する情報処理装置により実行される情報処理方法であって、顧客に関する配車リクエスト情報と、タクシーの位置情報、タクシーの進行方向、またはタクシーの速度に関する情報のうち少なくともいずれかを含む車両ログと、タクシーが配車指示に従い移動するか否かを示す情報と、を取得することと、
前記取得された車両ログに基づく学習により予め生成された予測モデルを用いて供給を予測することと、
前記予測モデルを用いて予測された供給と、配車リクエスト情報またはタクシーが配車指示に従い移動するか否かを示す情報のうちの少なくともいずれかと、に基づいて、タクシーに対する配車指示を生成することと、
を含む、
情報処理方法。
【請求項2】
前記生成することは、タクシーの移動先の空間を指示する情報を含む配車指示を生成すること、をさらに含む、請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項3】
前記空間は、顧客を乗せる位置である、請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項4】
前記生成することは、前記取得することにおいて取得された情報の少なくとも一部に基づいて予測されたタクシーの運転行動に基づいて配車指示を生成すること、をさらに含む、請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項5】
前記生成することは、顧客を乗せる空間、当該空間に到着すべき時刻、または当該空間までの経路のうち少なくともいずれかを含む配車指示を生成すること、をさらに含む、請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項6】
顧客を乗せるタクシーに対する配車指示を生成するシステムであって、顧客に関する配車リクエスト情報と、タクシーの位置情報、タクシーの進行方向、またはタクシーの速度に関する情報のうち少なくともいずれかを含む車両ログと、タクシーが配車指示に従い移動するか否かを示す情報と、を取得する取得部と、
前記取得部により取得された車両ログに基づく学習により予め生成された予測モデルを用いて供給を予測する予測部と、
前記予測モデルを用いて予測された供給と、配車リクエスト情報またはタクシーが配車指示に従い移動するか否かを示す情報のうちの少なくともいずれかと、に基づいて、タクシーに対する配車指示を生成する生成部と、
を備える、
システム。
【請求項7】
前記生成部は、タクシーの移動先の空間を指示する情報を含む配車指示を生成する、請求項６に記載のシステム。
【請求項8】
前記空間は、顧客を乗せる位置である、請求項７に記載のシステム。
【請求項9】
前記生成部は、前記取得部により取得された情報の少なくとも一部に基づいて予測されたタクシーの運転行動に基づいて配車指示を生成する、請求項６に記載のシステム。
【請求項10】
前記生成部は、顧客を乗せる空間、当該空間に到着すべき時刻、または当該空間までの経路のうち少なくともいずれかを含む配車指示を生成する、請求項６に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、ドローン及び自動運転技術等の、移動体に関する技術が多く開発されている。そのひとつとして、移動体を用いて輸送対象物を効率的に輸送するための技術がある。
【0003】
例えば、下記特許文献１には、地区ごとにタクシーの需要予測を行い、需要の発生が予測された地区に近いタクシーに対し優先的に当該地区への配車を指示する配車システムの技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２００７－１２９３０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかし、上記特許文献１に開示された技術では、ドライバー（即ち、乗務員）が配車システムの指示に従うことが想定されており、指示に従わないドライバーの存在が想定されていなかった。そのため、配車システムの指示に従わないドライバーが、配車システムにとって予測外の動きをすることで、配車システムの指示に従うドライバーとの間で需要を食い合ってしまい、全体的な配車計画が非効率なものとなるおそれがあった。
【0006】
そこで、本開示では、移動体を用いた輸送対象物の輸送をより効率的にする仕組みを提供する。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示によれば、輸送対象物を積み輸送する移動体に対する移動指示を生成する情報処理装置であって、空間ごとの前記輸送対象物に関する情報を取得する第１の取得部と、前記移動体が前記移動指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を取得する第２の取得部と、前記輸送対象物に関する情報及び前記傾向を示す情報に基づいて、前記移動体に対する前記移動指示を生成する生成部と、を備える情報処理装置が提供される。
【0008】
また、本開示によれば、輸送対象物を積み輸送する移動体に対する移動指示を生成するための情報処理方法であって、空間ごとの前記輸送対象物に関する情報を取得することと、前記移動体が前記移動指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を取得することと、前記輸送対象物に関する情報及び前記傾向を示す情報に基づいて、前記移動体に対する前記移動指示を生成することと、を含む、プロセッサにより実行される情報処理方法が提供される。
【0009】
また、本開示によれば、輸送対象物を積み輸送する移動体に対する移動指示を生成する情報処理装置を制御するコンピュータを、空間ごとの前記輸送対象物に関する情報を取得する第１の取得部と、前記移動体が前記移動指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を取得する第２の取得部と、前記輸送対象物に関する情報及び前記傾向を示す情報に基づいて、前記移動体に対する前記移動指示を生成する生成部と、として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【0010】
以上説明したように本開示によれば、移動体を用いた輸送対象物の輸送をより効率的にする仕組みが提供される。なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本開示の一実施形態に係る配車システムの全体構成の一例を示す図である。
【図2】本実施形態に係る配車制御装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図3】本実施形態に係る配車モード選択画面の一例を示す図である。
【図4】本実施形態に係るフルオート配車モードの配車情報入力画面の一例を示す図である。
【図5】本実施形態に係るセミオート配車モードの配車情報入力画面の一例を示す図である。
【図6】本実施形態に係るマニュアル配車モードの配車情報入力画面の一例を示す図である。
【図7】本実施形態に係る需要予測の一例を説明するための図である。
【図8】本実施形態に係る配車システム依存度の計算方法の一例を説明するための図である。
【図9】本実施形態に係るナビゲーション画面の一例を示す図である。
【図10】本実施形態に係る配車成功指数の計算ロジックの一例を示す図である。
【図11】本実施形態に係る配車成功指数と需給バランスとの関係を説明するための図である。
【図12】本実施形態に係る配車制御装置において実行される配車処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図13】本実施形態に係る配車制御装置において実行される情報更新処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図14】本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【0013】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．はじめに
１．１．全体構成
１．２．技術的課題
２．提案技術の概要
３．機能構成例
４．処理の流れ
５．ハードウェア構成例
６．まとめ
１．はじめに
１．１．全体構成
１．２．技術的課題
２．提案技術の概要
３．機能構成例
４．処理の流れ
５．ハードウェア構成例
６．まとめ
【0014】
＜＜１．はじめに＞＞
＜１．１．全体構成＞
図１は、本開示の一実施形態に係る配車システムの全体構成の一例を示す図である。図１に示すように、配車システム１には、配車制御装置１００、輸送対象物２及び移動体３が関与する。
＜１．１．全体構成＞
図１は、本開示の一実施形態に係る配車システムの全体構成の一例を示す図である。図１に示すように、配車システム１には、配車制御装置１００、輸送対象物２及び移動体３が関与する。
【0015】
・移動体３
移動体３は、陸上、空中、水上、水中又は宇宙空間等の実空間を任意に移動する。例えば、移動体３は、トラック、バス若しくはタクシー等の車両、飛行機若しくはドローン等の飛行体、船、潜水艦、又は人工衛星等として実現され得る。移動体３は、任意の輸送対象物を積み輸送することができる。輸送対象物としては、人間、動物、又は貨物等が挙げられる。本明細書では、移動体３はタクシーであり、輸送対象物２は顧客（人間）であるものとし、配車のユースケースについて説明する。
移動体３は、陸上、空中、水上、水中又は宇宙空間等の実空間を任意に移動する。例えば、移動体３は、トラック、バス若しくはタクシー等の車両、飛行機若しくはドローン等の飛行体、船、潜水艦、又は人工衛星等として実現され得る。移動体３は、任意の輸送対象物を積み輸送することができる。輸送対象物としては、人間、動物、又は貨物等が挙げられる。本明細書では、移動体３はタクシーであり、輸送対象物２は顧客（人間）であるものとし、配車のユースケースについて説明する。
【0016】
図１に示すように、タクシー３は、車両ログ生成装置３００及びドライバー端末３１０が対応付けられる。典型的には、タクシー３に、車両ログ生成装置３００及びドライバー端末３１０が搭載される。図１に示すように、タクシー３は複数存在することが想定される。即ち、配車システム１は、複数の車両ログ生成装置３００及び複数のドライバー端末３１０を含む。
【0017】
車両ログ生成装置３００は、車両ログ生成装置３００が搭載されたタクシー３の車両ログを生成し、配車制御装置１００に送信する。
【0018】
ドライバー端末３１０は、典型的にはドライバーに操作される。ドライバー端末３１０は、配車制御装置１００から受信した情報を出力する。また、ドライバー端末３１０は、ドライバーから入力された情報を配車制御装置１００に送信する。
【0019】
・顧客２
顧客２は、輸送対象物の一例である。図１に示すように、顧客２は、顧客端末２００が対応付けられる。図１に示すように、顧客２は複数存在することが想定される。即ち、配車システム１は、複数の顧客端末２００を含む。
顧客２は、輸送対象物の一例である。図１に示すように、顧客２は、顧客端末２００が対応付けられる。図１に示すように、顧客２は複数存在することが想定される。即ち、配車システム１は、複数の顧客端末２００を含む。
【0020】
顧客端末２００は、典型的には顧客２に操作される。顧客端末２００は、配車制御装置１００から受信した情報を出力する。また、顧客端末２００は、顧客２から入力された情報を配車制御装置１００に送信する。
【0021】
・配車制御装置１００
配車制御装置１００は、配車を行う情報処理装置である。配車とは、タクシー３をある時刻にある空間に移動するよう、タクシー３に移動先の空間を割り当てることを指す。具体的には、配車制御装置１００は、タクシー３（又はタクシー３のドライバー）に対する移動指示を生成する。ここでの移動指示とは、タクシー３に対し移動して顧客２を乗せるよう指示する情報である。移動指示は、顧客２を乗せる位置であって、タクシー３の移動先の空間（以下、配車位置とも称する）を指示する情報を、少なくとも含む。このような移動指示を、以下では配車指示とも称する。
配車制御装置１００は、配車を行う情報処理装置である。配車とは、タクシー３をある時刻にある空間に移動するよう、タクシー３に移動先の空間を割り当てることを指す。具体的には、配車制御装置１００は、タクシー３（又はタクシー３のドライバー）に対する移動指示を生成する。ここでの移動指示とは、タクシー３に対し移動して顧客２を乗せるよう指示する情報である。移動指示は、顧客２を乗せる位置であって、タクシー３の移動先の空間（以下、配車位置とも称する）を指示する情報を、少なくとも含む。このような移動指示を、以下では配車指示とも称する。
【0022】
＜１．２．技術的課題＞
（１）第１の課題
配車制御装置１００は、典型的には、タクシー３の需要量を予測して、需要量に基づいて配車を行う。しかし、予測に基づいて生成された配車指示に従っても、配車が成功する確率（即ち、配車位置において顧客を乗せることに成功する確率）が高いとは限らない。即ち、配車指示において指示された配車位置に移動しても、顧客２を乗せられる保証がない。タクシー３のドライバーの賃金制度が、基本的には歩合制度であることを考慮すれば、タクシー３のドライバーにとっては、配車の成功が保障されていない配車指示には従いにくい。とりわけ、経験豊富なベテランドライバーには、その傾向が強いと考えられる。そのため、配車システム１の指示に従いにくい、という心理的な障害が軽減される仕組みが提供されること望ましい。
（１）第１の課題
配車制御装置１００は、典型的には、タクシー３の需要量を予測して、需要量に基づいて配車を行う。しかし、予測に基づいて生成された配車指示に従っても、配車が成功する確率（即ち、配車位置において顧客を乗せることに成功する確率）が高いとは限らない。即ち、配車指示において指示された配車位置に移動しても、顧客２を乗せられる保証がない。タクシー３のドライバーの賃金制度が、基本的には歩合制度であることを考慮すれば、タクシー３のドライバーにとっては、配車の成功が保障されていない配車指示には従いにくい。とりわけ、経験豊富なベテランドライバーには、その傾向が強いと考えられる。そのため、配車システム１の指示に従いにくい、という心理的な障害が軽減される仕組みが提供されること望ましい。
【0023】
（２）第２の課題
上記第１の課題において説明したように、配車システム１の指示に従うには、心理的な障害が存在する。そのため、配車システム１の指示に従わないドライバーが存在し得る。配車システム１の指示に従わないドライバーが、配車システム１にとって予測外の動きをすることで、配車システム１の指示に従うドライバーとの間で需要を食い合ってしまい、配車指示の成功確率が低下し、全体的な配車計画が非効率なものとなるおそれがある。そのため、配車指示の成功確率を高く維持する仕組みが提供されることが望ましい。
上記第１の課題において説明したように、配車システム１の指示に従うには、心理的な障害が存在する。そのため、配車システム１の指示に従わないドライバーが存在し得る。配車システム１の指示に従わないドライバーが、配車システム１にとって予測外の動きをすることで、配車システム１の指示に従うドライバーとの間で需要を食い合ってしまい、配車指示の成功確率が低下し、全体的な配車計画が非効率なものとなるおそれがある。そのため、配車指示の成功確率を高く維持する仕組みが提供されることが望ましい。
【0024】
＜＜２．提案技術の概要＞＞
（１）第１の特徴
提案技術の第１の特徴は、配車システム１の指示に従う率（後述する配車システム依存度）の高いタクシー３に対し、成功確率（後述する配車成功指数）が高い配車指示を割り当てることである。これにより、配車システム１の指示に従う率の高いタクシー３は、売上を効率的に伸ばすことが可能となる。従って、配車指示に従うことに対する心理的な障害を軽減することができ、配車システム１の指示に従うようドライバーに促すことが可能となる。これにより、第１の課題が解決される。
（１）第１の特徴
提案技術の第１の特徴は、配車システム１の指示に従う率（後述する配車システム依存度）の高いタクシー３に対し、成功確率（後述する配車成功指数）が高い配車指示を割り当てることである。これにより、配車システム１の指示に従う率の高いタクシー３は、売上を効率的に伸ばすことが可能となる。従って、配車指示に従うことに対する心理的な障害を軽減することができ、配車システム１の指示に従うようドライバーに促すことが可能となる。これにより、第１の課題が解決される。
【0025】
さらには、配車システム１の指示に従うようドライバーに促すことで、配車システム１の指示に従うドライバーの割合を増加させることができる。これにより、配車システム１の指示に従わないドライバーと配車システム１の指示に従うドライバーとの間の需要の食い合いを少なくすることができ、その結果、配車指示の成功確率を高く維持することが可能となる。このようにして、第２の課題も解決される。
【0026】
（２）第２の特徴
提案技術の第２の特徴は、配車指示の成功確率を高く維持することに関する。
提案技術の第２の特徴は、配車指示の成功確率を高く維持することに関する。
【0027】
配車システム１は、配車システム１の指示に従わないタクシー３の行動を予測して、予測結果に基づいて配車を行う。例えば、配車システム１は、ドライバー端末３１０において、移動予定を入力させる画面（後述する配車情報入力画面）を表示させて、移動予定（後述する配車情報）の入力を促す。また、配車システム１は、移動予定の入力が得られなかったタクシー３に関しては、種々の情報に基づいて移動予定を予測する。これらにより、配車システム１は、配車システム１の指示に従わないタクシー３の行動を加味して配車することが可能となる。これにより、需要の食い合いが防止することが可能となり、その結果、配車指示の成功確率を高く維持することが可能となる。このようにして、第２の課題が解決される。
【0028】
配車システム１は、配車指示の成功確率が低下する場合に、再度の配車を行って、配車指示を再生成する。例えば、配車システム１は、需要の食い合い等に起因して配車指示の成功確率が低下する場合に、再度の配車を行う。その結果、配車指示の成功確率を高く維持することが可能となる。このようにして、第２の課題が解決される。
【0029】
＜＜３．機能構成例＞＞
図２は、本実施形態に係る配車制御装置１００の機能構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、配車制御装置１００は、オープンデータ記憶部１０１、配車リクエスト取得部１０２、配車リクエスト記憶部１０３、及び交通情報記憶部１０４を含む。また、配車制御装置１００は、車両ログ取得部１１１、車両ログ記憶部１１２、配車履歴抽出部１１３、及び配車履歴記憶部１１４を含む。また、配車制御装置１００は、配車モード選択情報取得部１２１、配車情報取得部１２２、及び配車情報記憶部１２３を含む。また、配車制御装置１００は、需要予測部１３１、需要予測結果記憶部１３２、配車予測部１３３、配車予測結果記憶部１３４、配車システム依存度計算部１３５、及び配車システム依存度記憶部１３６を含む。また、配車制御装置１００は、配車成功指数計算部１４１、配車成功指数記憶部１４２、及び配車部１４３を含む。
図２は、本実施形態に係る配車制御装置１００の機能構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、配車制御装置１００は、オープンデータ記憶部１０１、配車リクエスト取得部１０２、配車リクエスト記憶部１０３、及び交通情報記憶部１０４を含む。また、配車制御装置１００は、車両ログ取得部１１１、車両ログ記憶部１１２、配車履歴抽出部１１３、及び配車履歴記憶部１１４を含む。また、配車制御装置１００は、配車モード選択情報取得部１２１、配車情報取得部１２２、及び配車情報記憶部１２３を含む。また、配車制御装置１００は、需要予測部１３１、需要予測結果記憶部１３２、配車予測部１３３、配車予測結果記憶部１３４、配車システム依存度計算部１３５、及び配車システム依存度記憶部１３６を含む。また、配車制御装置１００は、配車成功指数計算部１４１、配車成功指数記憶部１４２、及び配車部１４３を含む。
【0030】
（１）機能構成の概要
以下、配車制御装置１００の機能と図２に示した機能構成との関係を説明する。
以下、配車制御装置１００の機能と図２に示した機能構成との関係を説明する。
【0031】
・第１の取得部
配車制御装置１００は、配車位置候補ごとの顧客２に関する情報を取得する第１の取得部を備える。配車位置候補ごとの顧客２に関する情報は、配車位置候補ごとの顧客２の積み込み成功確率を示す情報を含む。積み込み成功確率とは、タクシー３が配車位置候補に移動したときに、実際に顧客２を乗せることができる度合いである。積み込み成功確率を、以下では配車成功指数とも称する。配車成功指数は、後述する配車成功指数計算部１４１による計算により取得される。即ち、配車成功指数計算部１４１は、第１の取得部に相当する。
配車制御装置１００は、配車位置候補ごとの顧客２に関する情報を取得する第１の取得部を備える。配車位置候補ごとの顧客２に関する情報は、配車位置候補ごとの顧客２の積み込み成功確率を示す情報を含む。積み込み成功確率とは、タクシー３が配車位置候補に移動したときに、実際に顧客２を乗せることができる度合いである。積み込み成功確率を、以下では配車成功指数とも称する。配車成功指数は、後述する配車成功指数計算部１４１による計算により取得される。即ち、配車成功指数計算部１４１は、第１の取得部に相当する。
【0032】
配車位置候補とは、配車位置として設定可能な空間である。配車位置候補は、地理的な位置情報（即ち、水平方向の位置情報（例えば、緯度情報及び経度情報））により定義され得る。配車位置候補は、実空間が水平方向に網目状に区切られた場合の、各々の区切られた矩形（以下、セルとも称する）であってもよい。配車位置候補は、地理的な位置情報に加えて、高さ方向の位置情報により定義されてもよい。
【0033】
・第２の取得部
配車制御装置１００は、タクシー３（より詳しくは、タクシー３のドライバー）が配車指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を取得する第２の取得部を備える。かかる傾向を示す情報を、配車システム依存度とも称する。配車システム依存度が高いタクシー３ほど、配車システム１の指示通りに動きやすく、配車システム依存度が低いタクシー３ほど、配車システム１の指示通りに動きにくい。配車システム依存度は、タクシー３のドライバーに対応付けられる情報とも捉えることができる。配車システム依存度は、後述する配車システム依存度計算部１３５による計算により取得される。即ち、配車システム依存度計算部１３５は、第２の取得部に相当する。
配車制御装置１００は、タクシー３（より詳しくは、タクシー３のドライバー）が配車指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を取得する第２の取得部を備える。かかる傾向を示す情報を、配車システム依存度とも称する。配車システム依存度が高いタクシー３ほど、配車システム１の指示通りに動きやすく、配車システム依存度が低いタクシー３ほど、配車システム１の指示通りに動きにくい。配車システム依存度は、タクシー３のドライバーに対応付けられる情報とも捉えることができる。配車システム依存度は、後述する配車システム依存度計算部１３５による計算により取得される。即ち、配車システム依存度計算部１３５は、第２の取得部に相当する。
【0034】
・第３の取得部
配車制御装置１００は、タクシー３から（より正確にはタクシー３に搭載されたドライバー端末３１０から）タクシー３の移動予定を示す情報を取得する第３の取得部をさらに備える。タクシー３の移動予定とは、配車予定である。配車予定を示す情報を、以下では配車情報とも称する。配車情報は、タクシー３がどこを配車位置（移動先の空間）として行動する予定であるかを示す情報であり、タクシー３のドライバーにより入力される。配車情報は、確度が比較的高い供給予測であるとも捉えることができる。配車情報は、後述する配車情報取得部１２２により取得される。即ち、配車情報取得部１２２は、第３の取得部に相当する。
配車制御装置１００は、タクシー３から（より正確にはタクシー３に搭載されたドライバー端末３１０から）タクシー３の移動予定を示す情報を取得する第３の取得部をさらに備える。タクシー３の移動予定とは、配車予定である。配車予定を示す情報を、以下では配車情報とも称する。配車情報は、タクシー３がどこを配車位置（移動先の空間）として行動する予定であるかを示す情報であり、タクシー３のドライバーにより入力される。配車情報は、確度が比較的高い供給予測であるとも捉えることができる。配車情報は、後述する配車情報取得部１２２により取得される。即ち、配車情報取得部１２２は、第３の取得部に相当する。
【0035】
第３の取得部は、タクシー３からの（より正確にはタクシー３に搭載されたドライバー端末３１０からの）タクシー３の移動予定を示す情報の取得に失敗した場合、タクシー３の移動予定を予測し、移動予定の予測結果を取得する。移動予定を予測することを、以下では配車予測とも称し、移動予定の予測結果を、以下では配車予測結果とも称する。配車予測は、配車情報を入力しないタクシー３のドライバーが、どのように行動して配車を行うかの予測である。配車予測結果は、確度が比較的低い供給予測であるとも捉えることができる。配車予測は、後述する配車予測部１３３により行われる。即ち、配車予測部１３３は、第３の取得部に相当する。
【0036】
・生成部
配車制御装置１００は、第１の取得部、第２の取得部及び／又は第３の取得部により取得された情報に基づいて、配車指示を生成する生成部を備える。配車指示は、後述する配車部１４３により生成される。即ち、配車部１４３は、生成部に相当する。
配車制御装置１００は、第１の取得部、第２の取得部及び／又は第３の取得部により取得された情報に基づいて、配車指示を生成する生成部を備える。配車指示は、後述する配車部１４３により生成される。即ち、配車部１４３は、生成部に相当する。
【0037】
（２）各構成要素の詳細
以下、図２に示した各構成要素の詳細を説明する。
以下、図２に示した各構成要素の詳細を説明する。
【0038】
・オープンデータ記憶部１０１
オープンデータ記憶部１０１は、オープンデータを記憶する機能を有する。オープンデータとしては、天気及び電車遅延等の、需要予測又は供給予測（本明細書では配車予測）に用いられるデータが挙げられる。オープンデータ記憶部１０１は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。オープンデータ記憶部１０１は、記憶したオープンデータを、需要予測部１３１及び配車予測部１３３に出力する。
オープンデータ記憶部１０１は、オープンデータを記憶する機能を有する。オープンデータとしては、天気及び電車遅延等の、需要予測又は供給予測（本明細書では配車予測）に用いられるデータが挙げられる。オープンデータ記憶部１０１は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。オープンデータ記憶部１０１は、記憶したオープンデータを、需要予測部１３１及び配車予測部１３３に出力する。
【0039】
・配車リクエスト取得部１０２
配車リクエスト取得部１０２は、顧客端末２００からの配車リクエストを取得する機能を有する。配車リクエスト取得部１０２は、取得した配車リクエストを配車リクエスト記憶部１０３に出力する。配車リクエストとは、タクシー３に迎えに来るよう要求する情報である。配車リクエストのフォーマットの一例を、下記の表１に示す。
配車リクエスト取得部１０２は、顧客端末２００からの配車リクエストを取得する機能を有する。配車リクエスト取得部１０２は、取得した配車リクエストを配車リクエスト記憶部１０３に出力する。配車リクエストとは、タクシー３に迎えに来るよう要求する情報である。配車リクエストのフォーマットの一例を、下記の表１に示す。
【0040】
【表1】
【0041】
・配車リクエスト記憶部１０３
配車リクエスト記憶部１０３は、過去の配車リクエストを記憶する機能を有する。配車リクエスト記憶部１０３は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。配車リクエスト記憶部１０３は、記憶した配車リクエストを、需要予測部１３１に出力する。
配車リクエスト記憶部１０３は、過去の配車リクエストを記憶する機能を有する。配車リクエスト記憶部１０３は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。配車リクエスト記憶部１０３は、記憶した配車リクエストを、需要予測部１３１に出力する。
【0042】
・交通情報記憶部１０４
交通情報記憶部１０４は、交通情報を記憶する機能を有する。交通情報記憶部１０４は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。交通情報記憶部１０４は、記憶した交通情報を、配車成功指数計算部１４１に出力する。交通情報とは、通常と異なる交通状態（例えば、交通事故又は渋滞等）の発生に関する情報である。交通情報のフォーマットの一例を、下記の表２に示す。
交通情報記憶部１０４は、交通情報を記憶する機能を有する。交通情報記憶部１０４は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。交通情報記憶部１０４は、記憶した交通情報を、配車成功指数計算部１４１に出力する。交通情報とは、通常と異なる交通状態（例えば、交通事故又は渋滞等）の発生に関する情報である。交通情報のフォーマットの一例を、下記の表２に示す。
【0043】
【表2】
【0044】
対象区間とは、交通情報の対象となる区間（例えば、道路）である。対象区間識別情報は、対象区間である道路の識別情報、又は対象区間である道路の始点及び終点の交差点の識別情報である。なお、交通情報は、タクシー３の配車位置への到着時刻を予測するために用いられる。交通情報のフォーマットは、経路探索のアルゴリズム及びデータモデルによって異なり得る。
【0045】
・車両ログ取得部１１１
車両ログ取得部１１１は、車両ログ生成装置３００から車両ログを取得する機能を有する。車両ログ取得部１１１は、取得した車両ログを車両ログ記憶部１１２に出力する。車両ログとは、タクシー３の動作状態を示す情報である。車両ログのフォーマットの一例を、下記の表３に示す。
車両ログ取得部１１１は、車両ログ生成装置３００から車両ログを取得する機能を有する。車両ログ取得部１１１は、取得した車両ログを車両ログ記憶部１１２に出力する。車両ログとは、タクシー３の動作状態を示す情報である。車両ログのフォーマットの一例を、下記の表３に示す。
【0046】
【表3】
【0047】
・車両ログ記憶部１１２
車両ログ記憶部１１２は、車両ログを記憶する機能を有する。車両ログ記憶部１１２は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。車両ログ記憶部１１２は、記憶した車両ログを、配車履歴抽出部１１３、配車予測部１３３、配車システム依存度計算部１３５、配車成功指数計算部１４１、及び配車部１４３に出力する。
車両ログ記憶部１１２は、車両ログを記憶する機能を有する。車両ログ記憶部１１２は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。車両ログ記憶部１１２は、記憶した車両ログを、配車履歴抽出部１１３、配車予測部１３３、配車システム依存度計算部１３５、配車成功指数計算部１４１、及び配車部１４３に出力する。
【0048】
・配車履歴抽出部１１３
配車履歴抽出部１１３は、車両ログから配車履歴を抽出する機能を有する。配車履歴とは、タクシー３が顧客２を乗せて走った履歴である。例えば、配車履歴抽出部１１３は、車両状態が空車から実車を経て空車になるまでの車両ログから実車状態でのタクシー３の移動を認識することで、配車履歴を抽出する。配車履歴抽出部１１３は、抽出した配車履歴を配車履歴記憶部１１４に出力する。配車履歴のフォーマットの一例を、下記の表４に示す。
配車履歴抽出部１１３は、車両ログから配車履歴を抽出する機能を有する。配車履歴とは、タクシー３が顧客２を乗せて走った履歴である。例えば、配車履歴抽出部１１３は、車両状態が空車から実車を経て空車になるまでの車両ログから実車状態でのタクシー３の移動を認識することで、配車履歴を抽出する。配車履歴抽出部１１３は、抽出した配車履歴を配車履歴記憶部１１４に出力する。配車履歴のフォーマットの一例を、下記の表４に示す。
【0049】
【表4】
【0050】
・配車履歴記憶部１１４
配車履歴記憶部１１４は、配車履歴を記憶する機能を有する。配車履歴記憶部１１４は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。配車履歴記憶部１１４は、記憶した配車履歴を、需要予測部１３１及び配車システム依存度計算部１３５に出力する。
配車履歴記憶部１１４は、配車履歴を記憶する機能を有する。配車履歴記憶部１１４は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。配車履歴記憶部１１４は、記憶した配車履歴を、需要予測部１３１及び配車システム依存度計算部１３５に出力する。
【0051】
・配車モード選択情報取得部１２１
配車モード選択情報取得部１２１は、ドライバー端末３１０から配車モード選択情報を取得する機能を有する。配車モード選択情報取得部１２１は、取得した配車モード選択情報を、配車システム依存度計算部１３５に出力する。配車モード選択情報とは、ドライバーによる配車モードの選択に関する情報である。配車モードとは、タクシー３の動作モードである。配車モードによって、配車制御装置１００からドライバー端末３１０に提供される情報が異なる。
配車モード選択情報取得部１２１は、ドライバー端末３１０から配車モード選択情報を取得する機能を有する。配車モード選択情報取得部１２１は、取得した配車モード選択情報を、配車システム依存度計算部１３５に出力する。配車モード選択情報とは、ドライバーによる配車モードの選択に関する情報である。配車モードとは、タクシー３の動作モードである。配車モードによって、配車制御装置１００からドライバー端末３１０に提供される情報が異なる。
【0052】
配車モードは、例えばフルオート配車モード（第１のモードに相当）、セミオート配車モード（第２のモードに相当）、及びマニュアル配車モード（第３のモードに相当）から選択される。フルオート配車モードは、配車制御装置１００から配車指示が提供され、ドライバーが配車指示の通りに運転する配車モードである。セミオート配車モードは、配車制御装置１００から需要予測結果、及び配車指示が提供され、これらの提供された情報に基づいてドライバーが配車位置を選択する配車モードである。セミオート配車モードは、ドライバーが配車指示に従うか否かを選択できる点で、フルオート配車モードと異なる。この点、フルオート配車モードでは、従うことが強制される配車指示が提供され、セミオート配車モードでは、従うことが推奨される配車指示が提供される、とも捉えることができる。マニュアル配車モードは、ドライバーが独自に配車を行う配車モードである。配車モードは、ドライバー端末３１０に表示される配車モード選択画面において、ドライバーにより選択され得る。配車モード選択画面の一例を、図３を参照して説明する。
【0053】
図３は、本実施形態に係る配車モード選択画面の一例を示す図である。図３に示す配車モード選択画面１０は、ドライバー端末３１０に表示される。図３に示すように、配車モード選択画面１０は、フルオート配車モード選択ボタン１１、セミオート配車モード選択ボタン１２、及びマニュアル配車モード選択ボタン１３を含む。フルオート配車モード選択ボタン１１がドライバーにより押下されると、ドライバー端末３１０は、フルオート配車モードの選択を受け付ける。セミオート配車モード選択ボタン１２がドライバーにより押下されると、ドライバー端末３１０は、セミオート配車モードの選択を受け付ける。マニュアル配車モード選択ボタン１３がドライバーにより押下されると、ドライバー端末３１０は、マニュアル配車モードの選択を受け付ける。ドライバー端末３１０は、ドライバーによる配車モードの選択操作を受け付け、選択結果に基づいて配車モード選択情報を生成して配車制御装置１００に送信する。
【0054】
配車モード選択情報のフォーマットの一例を、下記の表５に示す。
【0055】
【表5】
【0056】
・配車情報取得部１２２
配車情報取得部１２２は、ドライバー端末３１０から配車情報を取得する機能を有する。配車情報取得部１２２は、取得した配車情報を、配車情報記憶部１２３及び配車システム依存度計算部１３５に出力する。ドライバー端末３１０は、配車情報入力画面を表示して、ドライバーからの配車情報の入力を受け付ける。配車モードごとの配車情報入力画面の一例を、図４～図６を参照しながら説明する。
配車情報取得部１２２は、ドライバー端末３１０から配車情報を取得する機能を有する。配車情報取得部１２２は、取得した配車情報を、配車情報記憶部１２３及び配車システム依存度計算部１３５に出力する。ドライバー端末３１０は、配車情報入力画面を表示して、ドライバーからの配車情報の入力を受け付ける。配車モードごとの配車情報入力画面の一例を、図４～図６を参照しながら説明する。
【0057】
図４は、本実施形態に係るフルオート配車モードの配車情報入力画面の一例を示す図である。図４に示す配車情報入力画面２０は、フルオート配車モードが設定されているタクシー３のドライバー端末３１０に表示される。配車情報入力画面２０は、地図情報２１及び配車詳細情報２５を含む。地図情報２１には、タクシー３の現在位置を示す情報（アイコン）２２、配車制御装置１００からの配車指示において指示された配車位置を示す情報（アイコン）２３、及び配車位置までの移動経路を示す情報２４が、マッピングされている。配車詳細情報２５は、配車位置の詳細を示す情報２５Ａ、予測された需要量を示す情報２５Ｂ、配車成功指数を示す情報２５Ｃ、配車位置に関する補足の情報２５Ｄ、及び配車情報の入力ボタン２５Ｅを含む。ここで、フルオート配車モードにおける配車詳細情報２５では、配車制御装置１００から指示された配車位置に関する情報が表示される。配車情報取得部１２２は、配車情報の入力ボタン２５Ｅの「ＹＥＳ」「ＮＯ」の選択結果に基づいて、タクシー３が配車指示に従い移動するか否かを示す情報を取得する。詳しくは、配車情報の入力ボタン２５Ｅの「ＹＥＳ」をドライバーが選択すると、タクシー３が配車指示に従い移動することが確定される。その場合、ドライバー端末３１０は、アイコン２３に示す位置を配車位置とする配車情報を、配車制御装置１００に送信する。配車情報の入力ボタン２５Ｅの「ＮＯ」をドライバーが選択すると、タクシー３が配車指示に従わないことが確定される。その場合、ドライバー端末３１０は、アイコン２３に示す位置を配車位置としないことを示す情報を、配車制御装置１００に送信する。
【0058】
図５は、本実施形態に係るセミオート配車モードの配車情報入力画面の一例を示す図である。図５に示す配車情報入力画面２０は、セミオート配車モードが設定されているタクシー３のドライバー端末３１０に表示される。配車情報入力画面２０は、地図情報２１及び配車詳細情報２５を含む。地図情報２１には、配車位置候補毎の配車成功指数及び予測需要量を示す情報２６がマッピングされている。また、地図情報２１には、配車制御装置１００からの配車指示において指示された配車位置を示す情報がマッピングされている。詳しくは、地図情報２１には、配車制御装置１００からの配車指示において指示された配車位置に該当するセル２６Ａが強調表示されている。ドライバーは、これらの情報を参照して、どのセルを配車位置とするかを選択することができる。ドライバーにより選択されたセル２６Ｂも、強調表示されている。配車詳細情報２５は、配車位置の詳細を示す情報２５Ａ、予測された需要量を示す情報２５Ｂ、配車成功指数を示す情報２５Ｃ、配車位置に関する補足の情報２５Ｄ、及び配車情報の入力ボタン２５Ｅを含む。ここで、セミオート配車モードにおける配車詳細情報２５では、ドライバーにより選択された配車位置に関する情報が表示される。配車情報取得部１２２は、配車情報の入力ボタン２５Ｅの「ＹＥＳ」「ＮＯ」の選択結果に基づいて、配車情報入力画面２０において入力された配車位置を示す情報を取得する。詳しくは、配車情報の入力ボタン２５Ｅの「ＹＥＳ」をドライバーが選択すると、タクシー３が配車指示に従い移動することが確定される。その場合、ドライバー端末３１０は、ドライバーにより選択されたセル２６Ｂを配車位置とする配車情報を、配車制御装置１００に送信する。配車情報の入力ボタン２５Ｅの「ＮＯ」をドライバーが選択すると、タクシー３が配車指示に従わないことが確定される。その場合、ドライバー端末３１０は、ドライバーによる再度の配車位置の選択操作を受け付ける。
【0059】
図６は、本実施形態に係るマニュアル配車モードの配車情報入力画面の一例を示す図である。図６に示す配車情報入力画面２０は、マニュアル配車モードが設定されているタクシー３のドライバー端末３１０に表示される。配車情報入力画面２０は、地図情報２１及び配車詳細情報２５を含む。ドライバーは、地図情報２１に表示されたマップ上の任意の位置を選択することで、配車位置を指定することができる。ドライバーが配車位置を選択すると、地図情報２１において、マップに重畳して、顧客２により選択された配車位置を示す情報（アイコン）２７が表示される。配車詳細情報２５は、配車位置の詳細を示す情報２５Ａ、予測された需要量を示す情報２５Ｂ、配車成功指数を示す情報２５Ｃ、配車位置に関する補足の情報２５Ｄ、及び配車情報の入力ボタン２５Ｅを含む。ここで、マニュアル配車モードにおける配車詳細情報２５では、ドライバーにより選択された配車位置に関する情報が表示される。配車情報取得部１２２は、配車情報の入力ボタン２５Ｅの「ＹＥＳ」「ＮＯ」の選択結果に基づいて、配車情報入力画面２０において入力された配車位置を示す情報を取得する。配車情報の入力ボタン２５Ｅの「ＹＥＳ」をドライバーが選択すると、ドライバー端末３１０は、ドライバーにより選択されたアイコン２７Ａの位置を配車位置とする配車情報を、配車制御装置１００に送信する。配車情報の入力ボタン２５Ｅの「ＮＯ」をドライバーが選択すると、ドライバー端末３１０は、ドライバーによる再度の配車位置の選択操作を受け付ける。
【0060】
配車モードがどれであっても、配車情報取得部１２２は、配車情報を取得することができる。つまり、配車情報取得部１２２は、配車システム１に従わないドライバーの配車情報をも取得することができる。これにより、ドライバーが配車システム１にとって予測外の動きをすることがなくなるので、後述する配車部１４３は、より適切な配車を実現することが可能となる。
【0061】
配車情報のフォーマットの一例を、下記の表６に示す。
【0062】
【表6】
【0063】
・配車情報記憶部１２３
配車情報記憶部１２３は、配車情報を記憶する機能を有する。配車情報記憶部１２３は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。配車情報記憶部１２３は、記憶した配車情報を、配車システム依存度計算部１３５、配車成功指数計算部１４１及び配車部１４３に出力する。
配車情報記憶部１２３は、配車情報を記憶する機能を有する。配車情報記憶部１２３は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。配車情報記憶部１２３は、記憶した配車情報を、配車システム依存度計算部１３５、配車成功指数計算部１４１及び配車部１４３に出力する。
【0064】
・需要予測部１３１
需要予測部１３１は、タクシー３の需要を予測する機能を有する。需要予測部１３１は、オープンデータ、配車リクエスト、及び配車履歴に基づいて、タクシー３の需要を予測する。例えば、需要予測部１３１は、過去データに基づいて予め予測モデルを学習しておき、学習済みの予測モデルにこれらの情報を入力することで、将来の需要を予測する。需要予測部１３１は、配車位置候補ごとに需要を予測してもよい。需要量は、典型的にはタクシー３の台数として予測される。他に、需要量は、顧客の人数として予測されてもよい。
需要予測部１３１は、タクシー３の需要を予測する機能を有する。需要予測部１３１は、オープンデータ、配車リクエスト、及び配車履歴に基づいて、タクシー３の需要を予測する。例えば、需要予測部１３１は、過去データに基づいて予め予測モデルを学習しておき、学習済みの予測モデルにこれらの情報を入力することで、将来の需要を予測する。需要予測部１３１は、配車位置候補ごとに需要を予測してもよい。需要量は、典型的にはタクシー３の台数として予測される。他に、需要量は、顧客の人数として予測されてもよい。
【0065】
図７は、本実施形態に係る需要予測の一例を説明するための図である。図７に示した例では、需要予測部１３１は、セル毎に将来の各時刻におけるタクシー３の需要を予測している。グラフ３０は、あるひとつのセルにおける予測需要量の時系列変化を示すグラフである。グラフ３０の、縦軸は需要量であり、横軸は時間である。グラフ３０の原点は、現在時刻である。
【0066】
需要予測部１３１は、需要予測結果を、需要予測結果記憶部１３２に出力する。需要予測結果のフォーマットの一例を、下記の表７に示す。
【0067】
【表7】
【0068】
・需要予測結果記憶部１３２
需要予測結果記憶部１３２は、需要予測結果を記憶する機能を有する。需要予測結果記憶部１３２は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。需要予測結果記憶部１３２は、記憶した需要予測結果を、配車成功指数計算部１４１に出力する。
需要予測結果記憶部１３２は、需要予測結果を記憶する機能を有する。需要予測結果記憶部１３２は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。需要予測結果記憶部１３２は、記憶した需要予測結果を、配車成功指数計算部１４１に出力する。
【0069】
・配車予測部１３３
配車予測部１３３は、各タクシー３の配車情報を予測する機能を有する。配車予測部１３３は、オープンデータ及び車両ログに基づいて、配車情報を予測する。詳しくは、配車予測部１３３は、過去のオープンデータ及び車両ログに基づいてドライバーの運転行動をモデル化し、現在の車両ログ及びオープンデータに基づいて将来のドライバーの運転行動を予測する。とりわけ、配車予測部１３３は、配車情報取得部１２２が配車情報の取得に失敗したタクシー３を対象に、配車情報を予測する。後述する配車部１４３は、配車システム１に従わないドライバーのうち、配車情報の入力すら行わないドライバーの行動予測に基づいて配車を行うことが可能となる。これにより、より適切な配車を実現することが可能となる。
配車予測部１３３は、各タクシー３の配車情報を予測する機能を有する。配車予測部１３３は、オープンデータ及び車両ログに基づいて、配車情報を予測する。詳しくは、配車予測部１３３は、過去のオープンデータ及び車両ログに基づいてドライバーの運転行動をモデル化し、現在の車両ログ及びオープンデータに基づいて将来のドライバーの運転行動を予測する。とりわけ、配車予測部１３３は、配車情報取得部１２２が配車情報の取得に失敗したタクシー３を対象に、配車情報を予測する。後述する配車部１４３は、配車システム１に従わないドライバーのうち、配車情報の入力すら行わないドライバーの行動予測に基づいて配車を行うことが可能となる。これにより、より適切な配車を実現することが可能となる。
【0070】
配車予測結果のフォーマットの一例を、下記の表８に示す。
【0071】
【表8】
【0072】
・配車予測結果記憶部１３４
配車予測結果記憶部１３４は、配車予測結果を記憶する機能を有する。配車予測結果記憶部１３４は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。配車予測結果記憶部１３４は、記憶した配車予測結果を、配車成功指数計算部１４１に出力する。
配車予測結果記憶部１３４は、配車予測結果を記憶する機能を有する。配車予測結果記憶部１３４は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。配車予測結果記憶部１３４は、記憶した配車予測結果を、配車成功指数計算部１４１に出力する。
【0073】
・配車システム依存度計算部１３５
配車システム依存度計算部１３５は、各ドライバーの配車システム依存度を計算する機能を有する。配車システム依存度計算部１３５は、配車履歴、車両ログ、配車モード選択情報、配車情報、及び過去の配車情報に基づいて、配車システム依存度を計算する。配車システム依存度計算部１３５は、配車システム依存度情報を生成して、配車システム依存度記憶部１３６に出力する。配車システム依存度情報は、配車システム依存度及びその計算に用いた情報を含む。配車システム依存度情報のフォーマットの一例を、下記の表９に示す。
配車システム依存度計算部１３５は、各ドライバーの配車システム依存度を計算する機能を有する。配車システム依存度計算部１３５は、配車履歴、車両ログ、配車モード選択情報、配車情報、及び過去の配車情報に基づいて、配車システム依存度を計算する。配車システム依存度計算部１３５は、配車システム依存度情報を生成して、配車システム依存度記憶部１３６に出力する。配車システム依存度情報は、配車システム依存度及びその計算に用いた情報を含む。配車システム依存度情報のフォーマットの一例を、下記の表９に示す。
【0074】
【表9】
【0075】
以下、図８を参照しながら、配車システム依存度の計算方法の一例を詳しく説明する。
【0076】
図８は、本実施形態に係る配車システム依存度の計算方法の一例を説明するための図である。図８に示すように、配車システム依存度計算部１３５は、配車モードに基づく基礎点算出部１３５Ａ、ドライバー情報記憶部１３５Ｂ、フルオート配車モードの継続利用による追加点算出部１３５Ｃ、配車システムの指示通りの運行による追加点算出部１３５Ｄ、確定した配車情報の変更による減算点算出部１３５Ｅ、配車情報入力による追加点算出部１３５Ｆ、及び合計点算出部１３５Ｇを含む。これらの構成要素間で入出力される、内部データの構造の一例を、下記の表１０に示す。
【0077】
【表10】
【0078】
配車システム依存度は、配車モードに応じて設定される。詳しくは、配車モードに基づく基礎点算出部１３５Ａは、配車モード選択情報取得部１２１から出力された配車モード選択情報に基づいて、配車システム依存度の基礎点を算出する。車モードに基づく基礎点算出部１３５Ａは、配車システム１の指示に従う度合いの高い配車モードであるほど、高い基礎点を算出する。例えば、配車モードに基づく基礎点算出部１３５Ａは、配車モードがフルオート配車モードである場合に最も高い基礎点を算出する。また、配車モードに基づく基礎点算出部１３５Ａは、配車モードがセミオート配車モードである場合に２番目に高い基礎点を算出し、配車モードがマニュアル配車モードである場合に最も低い基礎点を算出する。配車モードに基づく基礎点算出部１３５Ａは、算出した基礎点を合計点算出部１３５Ｇに出力する。出力の際のデータ構造は、表１０に示した通りである。
【0079】
ドライバー情報記憶部１３５Ｂは、ドライバー情報を記憶する。ドライバー情報は、少なくとも、ドライバーの配車モードの選択結果に関する情報を記憶する。ドライバー情報のフォーマットの一例を、下記の表１１に示す。
【0080】
【表11】
【0081】
配車システム依存度は、フルオート配車モードの継続利用時間に応じて設定される。詳しくは、フルオート配車モードの継続利用による追加点算出部１３５Ｃは、ドライバー情報に基づいて、フルオート配車モードの継続利用時間に応じた追加点（加算点）を算出する。フルオート配車モードの継続利用による追加点算出部１３５Ｃは、定期的にドライバー情報記憶部１３５Ｂからドライバー情報を読み出して、フルオート配車モードの継続時間が長いほど高い加算点を算出する。フルオート配車モードの継続利用による追加点算出部１３５Ｃは、算出した追加点を合計点算出部１３５Ｇに出力する。出力の際のデータ構造は、表１０に示した通りである。
【0082】
配車システム依存度は、配車指示に従って移動したか否かに応じて設定される。詳しくは、配車システムの指示通りの運行による追加点算出部１３５Ｄは、ドライバーが配車システム１の指示通りにタクシー３を運行させた場合に追加点（加算点）を算出する。例えば、配車システムの指示通りの運行による追加点算出部１３５Ｄは、フルオート配車モード又はセミオート配車モードのタクシー３が、配車指示の通りに移動して顧客２を乗せた場合に、加算点を算出する。また、配車システムの指示通りの運行による追加点算出部１３５Ｄは、配車情報記憶部１２３に記憶された配車情報と、実際のタクシー３の運行状態と、を比較して、一致度合いが高いほど高い加算点を算出する。実際のタクシー３の運行状態は、配車履歴記憶部１１４に記憶された配車履歴により認識される。なお、配車システムの指示通りの運行による追加点算出部１３５Ｄは、タクシー３が配車位置までのルート上で顧客２を乗せた場合、ルートを逸脱していなければ配車指示の通りに運行したものとみなして、加算点を算出する。そのために、配車システムの指示通りの運行による追加点算出部１３５Ｄは、例えば車両ログ記憶部１１２に記憶された車両ログに基づいて、ルートを逸脱したか否かを判定する。配車システムの指示通りの運行による追加点算出部１３５Ｄは、算出した追加点を合計点算出部１３５Ｇに出力する。出力の際のデータ構造は、表１０に示した通りである。
【0083】
配車システム依存度は、タクシー３が配車指示に従うことが確定された後、配車位置を変更したか否かに応じて設定される。詳しくは、確定した配車情報の変更による減算点算出部１３５Ｅは、配車情報記憶部１２３に記憶された配車情報の時系列変化に基づいて、確定した配車情報をドライバーが変更した場合に追加点（減算点）を算出する。確定した配車情報の変更による減算点算出部１３５Ｅは、タクシー３のドライバーが、配車情報入力画面において配車情報を一度確定した後に別の配車情報に確定し直した場合に、減算点を算出する。配車情報が変更されると、後述する配車成功指数を再計算することとなる上に、他の配車に影響が出得るため、減点が行われる。確定した配車情報の変更による減算点算出部１３５Ｅは、算出した減算点を合計点算出部１３５Ｇに出力する。出力の際のデータ構造は、表１０に示した通りである。
【0084】
配車システム依存度は、タクシー３の配車位置が配車制御装置１００に提示されたか否かに応じて設定される。詳しくは、配車情報入力による追加点算出部１３５Ｆは、配車情報入力画面において配車情報を入力したドライバーに対し、追加点（加算点）を算出する。例えば、配車情報入力による追加点算出部１３５Ｆは、セミオート配車モード又はマニュアル配車モードであるタクシー３のドライバーが、配車情報入力画面において配車情報を入力した場合に、加算点を算出する。配車情報が入力される場合、ドライバーが配車システム１にとって予測外の動きをすることがなくなり、配車指示の精度が向上するためである。また、配車情報入力による追加点算出部１３５Ｆは、セミオート配車モードであるタクシー３のドライバーが、配車情報入力画面において配車制御装置１００からの推奨配車指示に従った配車情報を入力した場合に、加算点を算出する。推奨配車指示に従う場合、全体最適により近づけることが可能なためである。配車情報入力による追加点算出部１３５Ｆは、算出した追加点を合計点算出部１３５Ｇに出力する。出力の際のデータ構造は、表１０に示した通りである。
【0085】
合計点算出部１３５Ｇは、配車システム依存度の合計点を算出する。合計点算出部１３５Ｇは、配車モードに基づく基礎点算出部１３５Ａにより算出された基礎点、フルオート配車モードの継続利用による追加点算出部１３５Ｃにより算出された追加点（加算点）、配車システムの指示通りの運行による追加点算出部１３５Ｄにより算出された追加点（加算点）、確定した配車情報の変更による減算点算出部１３５Ｅにより算出された減算点、及び配車情報入力による追加点算出部１３５Ｆにより算出された追加点（加算点）を合計することで、配車システム依存度の合計点を算出する。
【0086】
なお、配車制御装置１００（例えば、配車情報取得部１２２）は、配車システム依存度を変化させるトリガとなる行動を示す情報、ドライバー端末３１０に表示させてもよい。例えば、ドライバー端末３１０は、タクシー３の配車モードをフルオート配車モードに変更すれば、高い基礎点が付与されることを示す情報を表示する。また、例えば、ドライバー端末３１０は、タクシー３の配車モードがフルオート配車モードである場合、継続利用時間に応じた加算点が付与されるまでの残時間を示す情報を表示する。これらにより、配車システム依存度を向上させることを、ドライバーに促すことが可能となる。ドライバー端末３１０に表示される画面の一例を、図９に示す。
【0087】
図９は、本実施形態に係るナビゲーション画面の一例を示す図である。図９に示すナビゲーション画面４０は、配車位置まで移動中のタクシー３のドライバー端末３１０に表示される。ナビゲーション画面４０は、タクシー３の現在位置を示す情報（アイコン）４２、配車位置を示す情報（アイコン）４３、及び配車位置までの移動経路を示す情報４４が、マッピングされた地図情報４１を含む。さらに、ナビゲーション画面４０は、フルオート配車モードの継続利用時間が２０分に達したこと、及び１０分後にポイント（配車システム依存度の計算のための加算点）が１プラスされることを示す情報４６を含む。かかる情報４６により、ドライバーは、フルオート配車モードの継続利用を続けるように動機付けされる。これにより、配車システム依存度の向上をドライバーに促すことが可能となる。
【0088】
・配車システム依存度記憶部１３６
配車システム依存度記憶部１３６は、配車システム依存度を記憶する機能を有する。配車システム依存度記憶部１３６は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。配車システム依存度記憶部１３６は、記憶した配車システム依存度を、配車部１４３に出力する。
配車システム依存度記憶部１３６は、配車システム依存度を記憶する機能を有する。配車システム依存度記憶部１３６は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。配車システム依存度記憶部１３６は、記憶した配車システム依存度を、配車部１４３に出力する。
【0089】
・配車成功指数計算部１４１
配車成功指数計算部１４１は、タクシー３ごとに、配車位置候補ごとの配車成功指数を計算する機能を有する。配車成功指数計算部１４１は、交通情報、車両ログ、需要予測結果、配車情報、及び配車予測結果に基づいて、配車成功指数を計算する。配車成功指数の計算ロジックを、図１０に示す。
配車成功指数計算部１４１は、タクシー３ごとに、配車位置候補ごとの配車成功指数を計算する機能を有する。配車成功指数計算部１４１は、交通情報、車両ログ、需要予測結果、配車情報、及び配車予測結果に基づいて、配車成功指数を計算する。配車成功指数の計算ロジックを、図１０に示す。
【0090】
図１０は、本実施形態に係る配車成功指数の計算ロジックの一例を示す図である。図１０に示すように、交通情報、配車位置候補、及び現在の車両ログが入力されて、配車位置候補の到着予定時刻が計算される。また、配車位置候補の需要予測（需要予測結果に相当）と配車位置候補への供給予測（配車情報及び配車予測結果に相当）が入力され、これらの情報と配車位置候補の到着予定時刻とに基づいて配車成功指数が計算される。詳しくは、配車成功指数計算部１４１は、配車位置候補の到着予定時刻における、予測されたタクシー３の需要量（需要予測結果に相当）と予測されたタクシー３の供給量（配車情報及び配車予測結果に相当）とに基づいて、配車成功指数を計算する。配車成功指数計算部１４１は、需要過多であれば高い配車成功指数を計算し、供給過多であれば低い配車成功指数を計算する。配車成功指数及び需給バランスについて、図１１を参照して説明する。
【0091】
図１１は、本実施形態に係る配車成功指数と需給バランスとの関係を説明するための図である。図１１に示すグラフ５０は、ある配車位置候補における予測需要量及び予測供給量の時系列変化を示すグラフである。グラフ５０の、縦軸は需要量又は供給量であり、横軸は時間である。グラフ５０の原点は、現在時刻である。配車位置候補への到着予定時刻以降の、予測需要量５１から予測供給量５２を引いた領域５３の面積（即ち、予測需要量から予測供給量を引いた値を時間方向に積分した値）が、配車成功指数に相当する。領域５３の面積が大きいほど配車成功指数は高く、領域５３の面積が小さいほど配車成功指数は低い。
【0092】
配車成功指数計算部１４１は、車両状態（車両ログ及び配車情報等）、需要予測又は供給予測（配車情報及び配車予測結果に相当）に変化がある度に、配車成功指数を計算する。これにより、配車成功指数の鮮度を保つことができる。
【0093】
配車成功指数計算部１４１は、タクシー３毎に、且つ配車位置候補ごとに、配車成功指数を計算して、配車成功指数情報を生成する。即ち、配車成功指数情報は、タクシー３毎に、且つ配車位置候補ごとに生成される。そして、配車成功指数計算部１４１は、配車成功指数情報を、配車成功指数記憶部１４２に出力する。配車成功指数情報のフォーマットの一例を、下記の表１２に示す。
【0094】
【表12】
【0095】
・配車成功指数記憶部１４２
配車成功指数記憶部１４２は、配車成功指数情報を記憶する機能を有する。配車成功指数記憶部１４２は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。配車成功指数記憶部１４２は、記憶した配車成功指数情報を、配車部１４３に出力する。
配車成功指数記憶部１４２は、配車成功指数情報を記憶する機能を有する。配車成功指数記憶部１４２は、検索リクエストに応じてデータを検索及び出力することができる。配車成功指数記憶部１４２は、記憶した配車成功指数情報を、配車部１４３に出力する。
【0096】
また、配車成功指数記憶部１４２は、記憶した配車成功指数情報を、当該配車成功指数情報の車両ＩＤ及びドライバーＩＤに対応するドライバー端末３１０に出力し得る。例えば、ドライバー端末３１０は、配車モードがセミマニュアルモードである場合、取得した配車成功指数情報に基づいて、図５に示したように、セル毎の配車成功指数を重畳した地図情報２１を、配車情報入力画面２０において表示する。
【0097】
・配車部１４３
配車部１４３は、配車を行う機能を有する。即ち、配車部１４３は、制御下の各タクシー３に対し、配車指示を生成する。配車部１４３は、配車システム依存度、配車リクエスト、車両ログ、配車情報、及び配車成功指数に基づいて、配車を行う。
配車部１４３は、配車を行う機能を有する。即ち、配車部１４３は、制御下の各タクシー３に対し、配車指示を生成する。配車部１４３は、配車システム依存度、配車リクエスト、車両ログ、配車情報、及び配車成功指数に基づいて、配車を行う。
【0098】
配車成功指数を用いて配車を行うことは、タクシー３の予測需要量（需要予測結果に相当）と予測供給量（配車情報及び配車予測結果に相当）とに基づいて配車を行うことを意味する。ここでの予測供給量は、配車システム１に従うドライバーにより入力された配車情報、配車システム１に従わないドライバーにより入力された配車情報、及び配車システム１に従わない上に配車情報の入力すら行わないドライバーの行動予測を含む。即ち、配車部１４３は、配車システム１に従うドライバー、配車システム１に従わないが配車情報の入力を行うドライバー、及び配車システム１に従わない上に配車情報の入力すら行わないドライバーの行動予測に基づいて、配車を行う。このように、配車システム１に従わないドライバーの行動を加味して配車を行うことができるので、配車指示の精度を向上させることが可能となる。
【0099】
配車部１４３は、配車システム依存度の高いタクシー３ほど、配車成功指数の高い配車位置候補への移動を指示する配車指示を生成する。例えば、配車部１４３は、配車システム依存度の高いドライバーから順に、配車成功指数の高い配車位置候補を配車位置とする配車指示を割り当てる。これにより、配車システム１に依存したドライバーほど配車成功指数の高い配車指示を割り当てることが可能となる。なお、配車指示を割り当てることで、供給予測が変化し、その結果配車成功指数に変更が生じる。そのため、配車指示を割り当てる度に、配車成功指数計算部１４１が配車成功指数を再計算し、配車部１４３が再計算結果に基づいて配車を行うことが望ましい。
【0100】
配車部１４３は、将来のある時刻を対象に、制御下の全タクシー３に対し配車を行う。これにより、タイミング次第で配車システム依存度の低いタクシー３に対し配車成功指数の高い配車指示を割り当ててしまうような事態を、回避することができる。即ち、配車部１４３は、将来の配車を事前に計画しておくことで、配車システム依存度が高いドライバーに対し、確実に配車成功指数が高い配車指示を割り当てることが可能となる。
【0101】
配車部１４３は、配車成功指数の変化に基づいて、配車指示の再生成を行うか否かを決定する。例えば、配車部１４３は、配車成功指数が第１の閾値以上低下した配車位置候補が存在し、且つ当該配車位置候補の周囲に配車成功指数が第２の閾値以上である配車位置候補が存在する場合に、再度の配車を行い、配車指示を再生成する。これにより、配車システム依存度の高いタクシー３に対し、配車成功指数が高い配車指示を割り当て直すことが可能となる。
【0102】
配車部１４３は、配車結果に基づいて配車指示を生成して、ドライバー端末３１０に送信する。配車部１４３は、フルオート配車モード又はセミオート配車モードのタクシー３に関し、配車指示を生成する。配車指示のフォーマットの一例を、下記の表１３に示す。なお、配車指示のフォーマットは、フルオート配車モードのタクシー３に対する配車指示と、セミオート配車モードのタクシー３に対する配車指示とで、同一であってもよい。
【0103】
【表13】
【0104】
配車部１４３は、配車結果に基づいて配車応答を生成して、顧客端末２００に送信する。配車応答のフォーマットの一例を、下記の表１４に示す。
【0105】
【表14】
【0106】
【0107】
【0108】
ステップＳ１０２では、オープンデータ記憶部１０１は、オープンデータを取得し、記憶された情報を更新する。オープンデータ記憶部１０１は、オープンデータを、後段の構成要素（即ち、需要予測部１３１及び配車予測部１３３）に出力する。
【0109】
ステップＳ１０４では、配車リクエスト取得部１０２及び配車リクエスト記憶部１０３は、配車リクエストを取得し、記憶された情報を更新する。配車リクエスト取得部１０２及び配車リクエスト記憶部１０３は、配車リクエストを、後段の構成要素（即ち、需要予測部１３１及び配車部１４３）に出力する。
【0110】
ステップＳ１０６では、交通情報記憶部１０４は、交通情報を取得し、記憶された情報を更新する。交通情報記憶部１０４は、交通情報を、後段の構成要素（即ち、配車成功指数計算部１４１）に出力する。
【0111】
ステップＳ１０８では、車両ログ取得部１１１及び車両ログ記憶部１１２は、車両ログを取得し、記憶された情報を更新する。車両ログ取得部１１１及び車両ログ記憶部１１２は、車両ログを、後段の構成要素（即ち、配車履歴抽出部１１３、配車予測部１３３、配車システム依存度計算部１３５、配車成功指数計算部１４１及び配車部１４３）に出力する。
【0112】
ステップＳ１１０では、配車モード選択情報取得部１２１は、配車モード選択情報を取得する。配車モード選択情報取得部１２１は、配車モード選択情報を、後段の構成要素（即ち、配車システム依存度計算部１３５）に出力する。
【0113】
ステップＳ１１２では、配車情報取得部１２２及び配車情報記憶部１２３は、配車情報を取得し、記憶された情報を更新する。配車情報取得部１２２及び配車情報記憶部１２３は、更新された配車情報を、後段の構成要素（即ち、配車システム依存度計算部１３５、配車成功指数計算部１４１及び配車部１４３）に出力する。
【0114】
次いで、ステップＳ１１４～Ｓ１２４において、前段の構成要素から情報の入力を受けた構成要素が、情報の更新を行う。
【0115】
ステップＳ１１４において、配車履歴抽出部１１３は、車両ログが入力された場合に配車履歴の抽出を再度行い、配車履歴記憶部１１４は、配車履歴を更新する。配車履歴記憶部１１４は、更新された配車履歴を、後段の構成要素（即ち、需要予測部１３１及び配車システム依存度計算部１３５）に出力する。
【0116】
ステップＳ１１６においては、需要予測部１３１は、オープンデータ又は新たな配車履歴の少なくともいずれかが入力された場合に需要予測を再度行い、需要予測結果記憶部１３２は、需要予測結果を更新する。需要予測結果記憶部１３２は、更新された需要予測結果を、後段の構成要素（即ち、配車成功指数計算部１４１）に出力する。
【0117】
ステップＳ１１８において、配車予測部１３３は、オープンデータ又は車両ログの少なくともいずれかが入力された場合に配車予測を再度行い、配車予測結果記憶部１３４は、配車予測結果を更新する。配車予測結果記憶部１３４は、更新された配車予測結果を、後段の構成要素（即ち、配車成功指数計算部１４１）に出力する。
【0118】
ステップＳ１２０において、配車成功指数計算部１４１は、需要予測結果、配車予測結果、配車情報、交通情報又は配車履歴の少なくともいずれかが入力された場合に配車成功指数を再度計算し、配車成功指数記憶部１４２は、配車成功指数を更新する。配車成功指数記憶部１４２は、更新された配車成功指数を、後段の構成要素（即ち、配車部１４３及びドライバー端末３１０）に出力する。
【0119】
ステップＳ１２２において、配車システム依存度計算部１３５は、配車履歴、車両ログ、配車情報、又は配車モード選択情報の少なくともいずれかが入力された場合に配車システム依存度を再度計算し、配車システム依存度記憶部１３６は、配車システム依存度を更新する。配車システム依存度記憶部１３６は、更新された配車システム依存度を、後段の構成要素（即ち、配車部１４３）に出力する。
【0120】
ステップＳ１２４において、配車部１４３は、配車システム依存度、配車リクエスト、車両ログ、又は配車情報の少なくともいずれかが入力された場合に、配車指示を再度生成し、前回生成された配車指示に上書き（即ち、更新）する。
【0121】
【0122】
図１３は、本実施形態に係る配車制御装置１００において実行される情報更新処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１３に示すように、前段の構成要素から情報が入力されると、対象の構成要素は、入力された情報に更新があるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。更新がないと判定された場合（ステップＳ２０２／ＮＯ）、処理は終了する。一方で、更新があると判定された場合（ステップＳ２０２／ＹＥＳ）、対象の構成要素は、処理を再実行する（ステップＳ２０４）。例えば、ステップＳ１１４においては、対象の構成要素は配車履歴抽出部１１３であり、配車履歴抽出部１１３は、配車履歴の抽出を再度行う。そして、対象の構成要素は、後段の構成要素に処理結果を出力し（ステップＳ２０６）、処理は終了する。
【0123】
＜＜５．ハードウェア構成例＞＞
最後に、図１４を参照して、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図１４は、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。なお、図１４に示す情報処理装置９００は、例えば、図２に示した配車制御装置１００、顧客端末２００、車両ログ生成装置３００又はドライバー端末３１０を実現し得る。本実施形態に係る配車制御装置１００、顧客端末２００、車両ログ生成装置３００又はドライバー端末３１０による情報処理は、ソフトウェアと、以下に説明するハードウェアとの協働により実現される。
最後に、図１４を参照して、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図１４は、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。なお、図１４に示す情報処理装置９００は、例えば、図２に示した配車制御装置１００、顧客端末２００、車両ログ生成装置３００又はドライバー端末３１０を実現し得る。本実施形態に係る配車制御装置１００、顧客端末２００、車両ログ生成装置３００又はドライバー端末３１０による情報処理は、ソフトウェアと、以下に説明するハードウェアとの協働により実現される。
【0124】
図１４に示すように、情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３及びホストバス９０４ａを備える。また、情報処理装置９００は、ブリッジ９０４、外部バス９０４ｂ、インタフェース９０５、入力装置９０６、出力装置９０７、ストレージ装置９０８、ドライブ９０９、接続ポート９１１及び通信装置９１３を備える。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、又はこれとともに、電気回路、ＤＳＰ若しくはＡＳＩＣ等の処理回路を有してもよい。
【0125】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置９００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。ＣＰＵ９０１は、例えば、図２に示す配車リクエスト取得部１０２、車両ログ取得部１１１、配車履歴抽出部１１３、配車モード選択情報取得部１２１、配車情報取得部１２２、需要予測部１３１、配車予測部１３３、配車成功指数計算部１４１、及び配車部１４３を形成し得る。
【0126】
ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３は、ＣＰＵバスなどを含むホストバス９０４ａにより相互に接続されている。ホストバス９０４ａは、ブリッジ９０４を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９０４ｂに接続されている。なお、必ずしもホストバス９０４ａ、ブリッジ９０４および外部バス９０４ｂを分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。
【0127】
入力装置９０６は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ及びレバー等、ユーザによって情報が入力される装置によって実現される。また、入力装置９０６は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器であってもよい。さらに、入力装置９０６は、例えば、上記の入力手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などを含んでいてもよい。情報処理装置９００のユーザは、この入力装置９０６を操作することにより、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。入力装置９０６は、例えば、図２に示した顧客端末２００に含まれ、顧客２からの入力を受け付ける。入力装置９０６は、例えば、図２に示したドライバー端末３１０に含まれ、タクシー３のドライバーからの入力を受け付ける。
【0128】
出力装置９０７は、取得した情報をユーザに対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置で形成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置、レーザープロジェクタ、ＬＥＤプロジェクタ及びランプ等の表示装置や、スピーカ及びヘッドホン等の音声出力装置や、プリンタ装置等がある。出力装置９０７は、例えば、情報処理装置９００が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、情報処理装置９００が行った各種処理により得られた結果を、テキスト、イメージ、表、グラフ等、様々な形式で視覚的に表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して聴覚的に出力する。出力装置９０７は、例えば、図２に示した顧客端末２００に含まれ、顧客２への情報を出力する。出力装置９０７は、例えば、図２に示したドライバー端末３１０に含まれ、タクシー３のドライバーへの情報を出力する。
【0129】
ストレージ装置９０８は、情報処理装置９００の記憶部の一例として形成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９０８は、例えば、ＨＤＤ等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス又は光磁気記憶デバイス等により実現される。ストレージ装置９０８は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。このストレージ装置９０８は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ及び外部から取得した各種のデータ等を格納する。ストレージ装置９０８は、例えば、図２に示すオープンデータ記憶部１０１、配車リクエスト記憶部１０３、交通情報記憶部１０４、車両ログ記憶部１１２、配車履歴記憶部１１４、需要予測結果記憶部１３２、配車予測結果記憶部１３４、及び配車成功指数記憶部１４２を形成し得る。
【0130】
ドライブ９０９は、記憶媒体用リーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９０９は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０３に出力する。また、ドライブ９０９は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むこともできる。
【0131】
接続ポート９１１は、外部機器と接続されるインタフェースであって、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）などによりデータ伝送可能な外部機器との接続口である。
【0132】
通信装置９１３は、例えば、ネットワーク９２０に接続するための通信デバイス等で形成された通信インタフェースである。通信装置９１３は、例えば、有線若しくは無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９１３は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ又は各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９１３は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。本実施形態では、通信装置９１３は、配車制御装置１００、顧客端末２００、車両ログ生成装置３００及びドライバー端末３１０の各々に含まれ、各装置間の情報の送受信を行う。
【0133】
なお、ネットワーク９２０は、ネットワーク９２０に接続されている装置から送信される情報の有線、または無線の伝送路である。例えば、ネットワーク９２０は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んでもよい。また、ネットワーク９２０は、ＩＰ－ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ－Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網を含んでもよい。
【0134】
以上、本実施形態に係る情報処理装置９００の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて実現されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより実現されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。
【0135】
なお、上述のような本実施形態に係る情報処理装置９００の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、ＰＣ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。
【0136】
＜＜６．まとめ＞＞
以上、図１～図１４を参照して、本開示の一実施形態について詳細に説明した。上記説明したように、本実施形態に係る配車制御装置１００は、空間ごとの輸送対象物に関する情報を取得し、移動体が移動指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を取得する。そして、配車制御装置１００は、これらの取得された情報に基づいて、送対象物を積み輸送する移動体に対する移動指示を生成する。配車制御装置１００は、移動体が移動指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を参照することで、移動指示に従わない移動体による、移動指示に従う移動体への影響を考慮した移動指示を生成することができる。これにより、移動指示に従う移動体と移動指示に従わない移動体との間での需要の食い合いを軽減することが可能となり、その結果、移動体を用いた輸送対象物の輸送をより効率的にすることが可能となる。
以上、図１～図１４を参照して、本開示の一実施形態について詳細に説明した。上記説明したように、本実施形態に係る配車制御装置１００は、空間ごとの輸送対象物に関する情報を取得し、移動体が移動指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を取得する。そして、配車制御装置１００は、これらの取得された情報に基づいて、送対象物を積み輸送する移動体に対する移動指示を生成する。配車制御装置１００は、移動体が移動指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を参照することで、移動指示に従わない移動体による、移動指示に従う移動体への影響を考慮した移動指示を生成することができる。これにより、移動指示に従う移動体と移動指示に従わない移動体との間での需要の食い合いを軽減することが可能となり、その結果、移動体を用いた輸送対象物の輸送をより効率的にすることが可能となる。
【0137】
なお、本技術は、自動運転時代への過渡期において適用されることが想定される。自動運転時代への過渡期においては、配車システム１に従うタクシー３（自動運転されるタクシー３を含む）と従わないタクシー３が存在すると考えられる。そのような場合に、本技術が適用されることで、配車システム１に従うタクシー３の割合を増やすことが可能となり、全体的な配車計画を効率的にすることが可能となる。
【0138】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【0139】
なお、本明細書において説明した各装置による一連の処理は、ソフトウェア、ハードウェア、及びソフトウェアとハードウェアとの組合せのいずれを用いて実現されてもよい。ソフトウェアを構成するプログラムは、例えば、各装置の内部又は外部に設けられる記録媒体（非一時的な媒体：non-transitory media）に予め格納される。そして、各プログラムは、例えば、コンピュータによる実行時にＲＡＭに読み込まれ、ＣＰＵなどのプロセッサにより実行される。上記記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。
【0140】
また、本明細書においてフローチャートを用いて説明した処理は、必ずしも図示された順序で実行されなくてもよい。いくつかの処理ステップは、並列的に実行されてもよい。また、追加的な処理ステップが採用されてもよく、一部の処理ステップが省略されてもよい。
【0141】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【0142】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
輸送対象物を積み輸送する移動体に対する移動指示を生成する情報処理装置であって、
空間ごとの前記輸送対象物に関する情報を取得する第１の取得部と、
前記移動体が前記移動指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を取得する第２の取得部と、
前記輸送対象物に関する情報及び前記傾向を示す情報に基づいて、前記移動体に対する前記移動指示を生成する生成部と、
を備える情報処理装置。
（２）
前記輸送対象物に関する情報は、空間ごとの前記輸送対象物の積み込み成功確率を示す情報を含む、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記生成部は、前記移動指示に従い移動する傾向の強い前記移動体ほど、前記輸送対象物の積み込み成功確率が高い空間への移動を指示する前記移動指示を生成する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記輸送対象物の積み込み成功確率を示す情報は、空間ごとの予測された前記移動体の需要量と予測された前記移動体の供給量とに基づき計算される、前記（２）又は（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記生成部は、前記積み込み成功確率の変化に基づいて、前記移動指示の再生成を行うか否かを決定する、前記（１）～（４）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（６）
前記情報処理装置は、前記移動体から前記移動体の移動予定を示す情報を取得する第３の取得部をさらに備え、
前記生成部は、前記移動体の移動予定を示す情報に基づいて、前記移動体に対する前記移動指示を生成する、前記（１）～（５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（７）
前記第３の取得部は、前記移動体からの前記移動体の移動予定を示す情報の取得に失敗した場合、前記移動体の移動予定を予測し、
前記生成部は、前記移動体の移動予定の予測結果に基づいて、前記移動体に対する前記移動指示を生成する、前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記移動体の動作モードが第１のモードである場合、
前記移動体に対応付けられる端末装置は、前記移動指示において指示された移動先の空間を示す情報がマッピングされた地図情報を含む画面を表示し、
前記第３の取得部は、前記移動指示に従い移動するか否かを示す情報を取得する、前記（６）又は（７）に記載の情報処理装置。
（９）
前記移動体の動作モードが第２のモードである場合、
前記移動体に対応付けられる端末装置は、空間ごとの前記輸送対象物の積み込み成功確率を示す情報、及び前記移動指示において移動を指示する空間を示す情報がマッピングされた地図情報を含む画面を表示し、
前記第３の取得部は、前記画面において入力された移動先の空間を示す情報を取得する、前記（６）～（８）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記移動体の動作モードが第３のモードである場合、
前記移動体に対応付けられる端末装置は、地図情報を含む画面を表示し、
前記第３の取得部は、前記画面において入力された移動先の空間を示す情報を取得する、前記（６）～（９）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１１）
前記傾向を示す情報は、前記動作モードに応じて設定される、前記（８）～（１０）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１２）
前記傾向を示す情報は、前記第１のモードの継続利用時間に応じて設定される、前記（８）又は前記（８）を引用する前記（９）～（１１）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１３）
前記傾向を示す情報は、前記移動指示に従って移動したか否かに応じて設定される、前記（１）～（１２）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１４）
前記傾向を示す情報は、前記移動体が前記移動指示に従うことが決定された後、移動先の空間を変更したか否かに応じて設定される、前記（１）～（１３）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１５）
前記傾向を示す情報は、前記移動体の移動先の空間が前記情報処理装置に提示されたか否かに応じて設定される、前記（１）～（１４）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１６）
前記第２の取得部は、前記傾向を示す情報を変化させるトリガとなる行動を示す情報を、前記移動体に対応付けられる端末装置に表示させる、前記（１）～（１５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１７）
輸送対象物を積み輸送する移動体に対する移動指示を生成するための情報処理方法であって、
空間ごとの前記輸送対象物に関する情報を取得することと、
前記移動体が前記移動指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を取得することと、
前記輸送対象物に関する情報及び前記傾向を示す情報に基づいて、前記移動体に対する前記移動指示を生成することと、
を含む、プロセッサにより実行される情報処理方法。
（１８）
輸送対象物を積み輸送する移動体に対する移動指示を生成する情報処理装置を制御するコンピュータを、
空間ごとの前記輸送対象物に関する情報を取得する第１の取得部と、
前記移動体が前記移動指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を取得する第２の取得部と、
前記輸送対象物に関する情報及び前記傾向を示す情報に基づいて、前記移動体に対する前記移動指示を生成する生成部と、
として機能させるためのプログラム。
（１）
輸送対象物を積み輸送する移動体に対する移動指示を生成する情報処理装置であって、
空間ごとの前記輸送対象物に関する情報を取得する第１の取得部と、
前記移動体が前記移動指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を取得する第２の取得部と、
前記輸送対象物に関する情報及び前記傾向を示す情報に基づいて、前記移動体に対する前記移動指示を生成する生成部と、
を備える情報処理装置。
（２）
前記輸送対象物に関する情報は、空間ごとの前記輸送対象物の積み込み成功確率を示す情報を含む、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記生成部は、前記移動指示に従い移動する傾向の強い前記移動体ほど、前記輸送対象物の積み込み成功確率が高い空間への移動を指示する前記移動指示を生成する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記輸送対象物の積み込み成功確率を示す情報は、空間ごとの予測された前記移動体の需要量と予測された前記移動体の供給量とに基づき計算される、前記（２）又は（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記生成部は、前記積み込み成功確率の変化に基づいて、前記移動指示の再生成を行うか否かを決定する、前記（１）～（４）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（６）
前記情報処理装置は、前記移動体から前記移動体の移動予定を示す情報を取得する第３の取得部をさらに備え、
前記生成部は、前記移動体の移動予定を示す情報に基づいて、前記移動体に対する前記移動指示を生成する、前記（１）～（５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（７）
前記第３の取得部は、前記移動体からの前記移動体の移動予定を示す情報の取得に失敗した場合、前記移動体の移動予定を予測し、
前記生成部は、前記移動体の移動予定の予測結果に基づいて、前記移動体に対する前記移動指示を生成する、前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記移動体の動作モードが第１のモードである場合、
前記移動体に対応付けられる端末装置は、前記移動指示において指示された移動先の空間を示す情報がマッピングされた地図情報を含む画面を表示し、
前記第３の取得部は、前記移動指示に従い移動するか否かを示す情報を取得する、前記（６）又は（７）に記載の情報処理装置。
（９）
前記移動体の動作モードが第２のモードである場合、
前記移動体に対応付けられる端末装置は、空間ごとの前記輸送対象物の積み込み成功確率を示す情報、及び前記移動指示において移動を指示する空間を示す情報がマッピングされた地図情報を含む画面を表示し、
前記第３の取得部は、前記画面において入力された移動先の空間を示す情報を取得する、前記（６）～（８）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記移動体の動作モードが第３のモードである場合、
前記移動体に対応付けられる端末装置は、地図情報を含む画面を表示し、
前記第３の取得部は、前記画面において入力された移動先の空間を示す情報を取得する、前記（６）～（９）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１１）
前記傾向を示す情報は、前記動作モードに応じて設定される、前記（８）～（１０）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１２）
前記傾向を示す情報は、前記第１のモードの継続利用時間に応じて設定される、前記（８）又は前記（８）を引用する前記（９）～（１１）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１３）
前記傾向を示す情報は、前記移動指示に従って移動したか否かに応じて設定される、前記（１）～（１２）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１４）
前記傾向を示す情報は、前記移動体が前記移動指示に従うことが決定された後、移動先の空間を変更したか否かに応じて設定される、前記（１）～（１３）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１５）
前記傾向を示す情報は、前記移動体の移動先の空間が前記情報処理装置に提示されたか否かに応じて設定される、前記（１）～（１４）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１６）
前記第２の取得部は、前記傾向を示す情報を変化させるトリガとなる行動を示す情報を、前記移動体に対応付けられる端末装置に表示させる、前記（１）～（１５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１７）
輸送対象物を積み輸送する移動体に対する移動指示を生成するための情報処理方法であって、
空間ごとの前記輸送対象物に関する情報を取得することと、
前記移動体が前記移動指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を取得することと、
前記輸送対象物に関する情報及び前記傾向を示す情報に基づいて、前記移動体に対する前記移動指示を生成することと、
を含む、プロセッサにより実行される情報処理方法。
（１８）
輸送対象物を積み輸送する移動体に対する移動指示を生成する情報処理装置を制御するコンピュータを、
空間ごとの前記輸送対象物に関する情報を取得する第１の取得部と、
前記移動体が前記移動指示に従い移動するか否かの傾向を示す情報を取得する第２の取得部と、
前記輸送対象物に関する情報及び前記傾向を示す情報に基づいて、前記移動体に対する前記移動指示を生成する生成部と、
として機能させるためのプログラム。
【符号の説明】
【0143】
１ 配車システム
２ 輸送対象物、顧客
３ 移動体、タクシー
１００ 配車制御装置
１０１ オープンデータ記憶部
１０２ 配車リクエスト取得部
１０３ 配車リクエスト記憶部
１０４ 交通情報記憶部
１１１ 車両ログ取得部
１１２ 車両ログ記憶部
１１３ 配車履歴抽出部
１１４ 配車履歴記憶部
１２１ 配車モード選択情報取得部
１２２ 配車情報取得部
１２３ 配車情報記憶部
１３１ 需要予測部
１３２ 需要予測結果記憶部
１３３ 配車予測部
１３４ 配車予測結果記憶部
１３５ 配車システム依存度計算部
１３５Ａ 配車モードに基づく基礎点算出部
１３５Ｂ ドライバー情報記憶部
１３５Ｃ フルオート配車モードの継続利用による追加点算出部
１３５Ｄ 配車システムの指示通りの運行による追加点算出部
１３５Ｅ 確定した配車情報の変更による減算点算出部
１３５Ｆ 配車情報入力による追加点算出部
１３５Ｇ 合計点算出部
１３６ 配車システム依存度記憶部
１４１ 配車成功指数計算部
１４２ 配車成功指数記憶部
１４３ 配車部
２００ 顧客端末
３００ 車両ログ生成装置
３１０ ドライバー端末
２ 輸送対象物、顧客
３ 移動体、タクシー
１００ 配車制御装置
１０１ オープンデータ記憶部
１０２ 配車リクエスト取得部
１０３ 配車リクエスト記憶部
１０４ 交通情報記憶部
１１１ 車両ログ取得部
１１２ 車両ログ記憶部
１１３ 配車履歴抽出部
１１４ 配車履歴記憶部
１２１ 配車モード選択情報取得部
１２２ 配車情報取得部
１２３ 配車情報記憶部
１３１ 需要予測部
１３２ 需要予測結果記憶部
１３３ 配車予測部
１３４ 配車予測結果記憶部
１３５ 配車システム依存度計算部
１３５Ａ 配車モードに基づく基礎点算出部
１３５Ｂ ドライバー情報記憶部
１３５Ｃ フルオート配車モードの継続利用による追加点算出部
１３５Ｄ 配車システムの指示通りの運行による追加点算出部
１３５Ｅ 確定した配車情報の変更による減算点算出部
１３５Ｆ 配車情報入力による追加点算出部
１３５Ｇ 合計点算出部
１３６ 配車システム依存度記憶部
１４１ 配車成功指数計算部
１４２ 配車成功指数記憶部
１４３ 配車部
２００ 顧客端末
３００ 車両ログ生成装置
３１０ ドライバー端末
【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】