(57)【要約】【課題】カーシェアリングサービスの車両をファンドにして管理運用することが可能な情報処理方法及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】情報処理方法は、ファンドにより運営されるカーシェアリングサービスに使用する車両群の取得および運用に要したコストを取得し、前記車両群に含まれるそれぞれの車両を利用したカーシェア利用者から支払われた利用料を取得し、取得した前記コストおよび取得した前記利用料に基づいて前記カーシェアリングサービスの運用益を算出し、算出した運用益に基づいて前記ファンドに投資した投資家に対する分配金を算出する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図１
2020194445.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ファンドにより運営されるカーシェアリングサービスに使用する車両群の取得および運用に要したコストを取得し、
前記車両群に含まれるそれぞれの車両を利用したカーシェア利用者から支払われた利用料を取得し、
取得した前記コストおよび取得した前記利用料に基づいて前記カーシェアリングサービスの運用益を算出し、
算出した運用益に基づいて前記ファンドに投資した投資家に対する分配金を算出する
処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
【請求項２】
前記運用益と前記ファンドに対する出資総額とに基づいて、前記ファンドの利回り実績を算出する
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記ファンドの想定利回りと前記利回り実績との乖離理由の候補を表示し、
表示した候補から選択を受け付けて記録する
請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
ファンドにより運営されるカーシェアリングサービスの出資総額と、期待利回りとの入力を受け付け、
過去にカーシェアリングサービスに使用された個々の車両の取得および運用に要したコストと、前記車両を利用したカーシェア利用者から支払われた利用料とに基づいて算出された個々の車両の収益の期待値に基づいて、前記出資総額と前期期待利回りとを満たす車両群の構成を出力する
処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
【請求項５】
前記カーシェアリングサービスに使用する車両の総台数を取得し、
取得した総台数に基づいて、車両群を構成する車種ごとの車両の台数を定めた車両群の構成を複数生成し、
車両群の構成が入力された場合に、前記車両群を用いたファンドの利回りを出力する学習モデルに、生成した前記車両群の構成を入力し、入力された車両群の構成に基づいて前記学習モデルから出力された利回りを取得し、
複数生成した前記車両群の構成のうち、利回りが高い車両群の構成を選択することにより車両群の構成を出力する
請求項４に記載の情報処理方法。
【請求項６】
ファンドにより運営されるカーシェアリングサービスの出資総額、期待利回り、及び前記カーシェアリングサービスに使用する車両群を構成する車両の総台数の入力を受け付け、
受け付けた入力情報に基づき出力される前記車両群を構成する車両の車種及び台数と、前記車両群を用いた場合の利回りとを表示させる
処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
【請求項７】
表示された複数の前記車両群を構成する車両の車種及び台数から選択することにより、前記カーシェアリングサービスに使用する車両群の構成を出力する
請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項８】
ファンドにより運営されるカーシェアリングサービスに使用する車両群の取得および運用に要したコストを取得し、
前記車両群に含まれるそれぞれの車両を利用したカーシェア利用者から支払われた利用料を取得し、
取得した前記コストおよび取得した前記利用料に基づいて前記カーシェアリングサービスの運用益を算出し、
算出した運用益に基づいて前記ファンドに投資した投資家に対する分配金を算出する
処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、情報処理方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、投資家が様々な対象に投資をすることで収益を得るための方法が開示されている。投資家は、投資対象の価値を判断し、投資対象を変化させることで得られる収益をより多くする。特許文献１には、不動産を所有することによる投資効果、及び不動産を売却することによる投資効果をシミュレートして、熟練を要することなく最適な投資条件を短時間で特定することが可能な不動産投資シミュレーション方法等が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−２２６２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１では、不動産の所有及び売却のタイミングにより得られる収益を変化させることはできるが、投資対象である不動産そのものを運用して収益を変化させる方法には限りがあるという問題がある。また、投資家個人が投資対象を管理運用することは負担が大きく容易ではない。
【０００５】
本発明の目的は、カーシェアリングサービスの車両をファンドにして管理運用することが可能な情報処理方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様に係る情報処理方法は、ファンドにより運営されるカーシェアリングサービスに使用する車両群の取得および運用に要したコストを取得し、前記車両群に含まれるそれぞれの車両を利用したカーシェア利用者から支払われた利用料を取得し、取得した前記コストおよび取得した前記利用料に基づいて前記カーシェアリングサービスの運用益を算出し、算出した運用益に基づいて前記ファンドに投資した投資家に対する分配金を算出する処理をコンピュータに実行させる。
【０００７】
本開示の一態様に係る情報処理方法は、ファンドにより運営されるカーシェアリングサービスの出資総額と、期待利回りとの入力を受け付け、過去にカーシェアリングサービスに使用された個々の車両の取得および運用に要したコストと、前記車両を利用したカーシェア利用者から支払われた利用料とに基づいて算出された個々の車両の収益の期待値に基づいて、前記出資総額と前期期待利回りとを満たす車両群の構成を出力する処理をコンピュータに実行させる。
【０００８】
本開示の一態様に係る情報処理方法は、ファンドにより運営されるカーシェアリングサービスの出資総額、期待利回り、及び前記カーシェアリングサービスに使用する車両群を構成する車両の総台数の入力を受け付け、受け付けた入力情報に基づき出力される前記車両群を構成する車両の車種及び台数と、前記車両群を用いた場合の利回りとを表示させる処理をコンピュータに実行させる。
【０００９】
本開示の一態様に係るコンピュータプログラムは、ファンドにより運営されるカーシェアリングサービスに使用する車両群の取得および運用に要したコストを取得し、前記車両群に含まれるそれぞれの車両を利用したカーシェア利用者から支払われた利用料を取得し、取得した前記コストおよび取得した前記利用料に基づいて前記カーシェアリングサービスの運用益を算出し、算出した運用益に基づいて前記ファンドに投資した投資家に対する分配金を算出する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
本開示に係る情報処理方法及びコンピュータプログラムにあっては、カーシェアリングサービスの車両をファンドにして管理運用することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】情報処理システムを用いた自動車ファンド運用方法の概要を示す図である。
【図２】情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図３】車両ＤＢに記憶される情報の内容例を示す図である。
【図４】投資家ＤＢに記憶される情報の内容例を示す図である。
【図５】自動車ファンドＤＢに記憶される情報の内容例を示す図である。
【図６】実績ＤＢに記憶される情報の内容例を示す図である。
【図７】車両群ＤＢに記憶される情報の内容例を示す図である。
【図８】学習モデルの内容例を示す図である。
【図９】学習モデルを用いた車両群の構成の選択に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】第１情報処理装置の表示部に表示される画面例を示す図である。
【図１１】第１情報処理装置の表示部に表示される画面例を示す図である。
【図１２】第１情報処理装置の表示部に表示される画面例を示す図である。
【図１３】情報処理システムが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】車両群の評価に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】第１情報処理装置の表示部に表示される画面例を示す図である。
【図１６】第２実施形態における学習モデルの内容例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本開示をその実施の形態を示す図面を参照して具体的に説明する。以下の実施形態では、本開示の情報処理方法を適用した自動車ファンド運用を実現する情報処理システムについて説明する
。
【００１３】
（第１実施形態）
図１は、情報処理システム１００を用いた自動車ファンド運用方法の概要を示す図である。第１実施形態における情報処理システム１００は、自動車ファンドを運用するファンドマネージャーＦＭの第１情報処理装置１と、自動車ファンドへ投資する投資家の第２情報処理装置２と、自動車ファンドの対象となるカーシェアリングサービスで利用される車両を管理する車両管理者の第３情報処理装置３とを含む。第１情報処理装置１、第２情報処理装置２、及び第３情報処理装置３はそれぞれ、ネットワークＮを介して通信接続し、情報を送受信することが可能である。
【００１４】
第１情報処理装置１、第２情報処理装置２、及び第３情報処理装置３は様々の情報処理、情報の送受信が可能な情報処理装置であり、例えばサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ等である。第１情報処理装置１、第２情報処理装置２、及び第３情報処理装置３はスマートフォン、タブレット端末等の態様であってもよい。第１情報処理装置１、第２情報処理装置２、及び第３情報処理装置３はそれぞれ複数台設けられてもよいし、１台の情報処理装置内に設けられた複数の仮想マシンによって実現されてもよいし、クラウドサーバを用いて実現されてもよい。
【００１５】
ネットワークＮは、所謂インターネットである。ネットワークＮは、所定の移動通信規格による無線通信を実現するキャリアネットワーク、専用線等を含んでもよい。
【００１６】
情報処理システム１００を用いた自動車ファンド運用方法においては、ファンドの対象はカーシェアリングサービスの車両である。カーシェアリングサービスとは、例えば該システムに登録を行っている複数の利用者が、使用時に手続きを行うことで、各利用者が必要な時にのみシェアリング車両を使用することができるシステムである。カーシェアリングサービスの運用者は、各利用者から、例えば車両の利用時間、走行距離等に応じた利用料を得ることで、収益とする。
【００１７】
本開示においては、ファンドが投資家からの出資金を基に複数種類のシェアリング車両を購入し、シェアリング車両を用いてカーシェアリングサービスを運営する。カーシェアリングサービスの運営及び車両の管理は、車両管理者へ委託される。カーシェアリングサービスの運営で得られる利用料はファンドの収益となる。ファンドはこの収益から投資家へ配当を行い、自動車ファンド運用を実現させる。
【００１８】
図２は、情報処理システム１００の構成を示すブロック図である。第１情報処理装置１は上述したように、サーバコンピュータを用いる。第１情報処理装置１は、制御部１０、記憶部１１、通信部１２、操作部１３、表示部１４、及び入出力部１５を備える。
【００１９】
制御部１０は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit ）又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等を用いたプロセッサであり、内蔵するＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを用いて各構成部を制御して処理を実行する。制御部１０は、記憶部１１に記憶されているプログラム１Ｐに基づく情報処理を実行する。また制御部１０は、学習モデル１Ｍを含むプログラム１Ｐに基づき、学習モデル１Ｍを用いて自動車ファンドの利回りの評価を出力する。
【００２０】
記憶部１１は、大容量メモリ、ハードディスク等を用いる。記憶部１１は、プログラム１Ｐ及び学習モデル１Ｍを記憶しているほか、制御部１０が参照する他のプログラム及びデータを記憶する。プログラム１Ｐは、制御部１０が通信部１２を介してネットワークＮ経由で外部装置からダウンロードして記憶部１１に記憶したものであってもよい。プログラム１Ｐは、制御部１０が図示しない読み取り部を介して可搬型記憶媒体１ａから読み取って記憶部１１に記憶したものであってもよい。プログラム１Ｐは、制御部１０が半導体メモリ１ｂから読み出したものであってもよい。
【００２１】
通信部１２は、通信に関する処理を行うための通信モジュールである。制御部１０は通信部１２により、ネットワークＮを介した通信が可能である。
【００２２】
表示部１４は、液晶パネルまたは有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等のディスプレイ装置を用いる。操作部１３は、ファンドマネージャーＦＭの操作を受け付けるインタフェースであり、キーボード及びポインティングデバイスを用いる。操作部１３は、スピーカ及びマイクロフォン等を用い、マイクロフォンにて入力音声から操作内容を認識し、スピーカで出力する音声との対話形式で操作を受け付けてもよい。
【００２３】
入出力部１５は、自動車ファンドの運用に関する各種情報を記憶するファンドＤＢ（Data Base ：データベース）１０１との接続インタフェースである。ファンドＤＢ１０１は、第１情報処理装置１に接続された外部の大容量記憶装置に記憶されている。ファンドＤＢ１０１は、ネットワークＮを介し第１情報処理装置１と通信可能な記憶装置に記憶されてもよく、記憶部１１内に構築されてもよい。
【００２４】
ファンドＤＢ１０１は、車両ＤＢ１０２、投資家ＤＢ１０３、自動車ファンドＤＢ１０４、実績ＤＢ１０５、及び車両群ＤＢ１０６を含む。ファンドＤＢ１０１の詳細については後述する。
【００２５】
第２情報処理装置２は上述したように、パーソナルコンピュータを用いる。第２情報処理装置２は、制御部２０、記憶部２１、通信部２２、操作部２３、及び表示部２４を備える。
【００２６】
制御部２０は、一又は複数のＣＰＵ又はＧＰＵ等を用いたプロセッサであり、内蔵するＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリを用いて各構成部を制御して処理を実行する。制御部２０は、記憶部２１に記憶されているアプリケーションプログラム２Ｐに基づく情報処理を実行する。
【００２７】
記憶部２１は、大容量メモリ、ハードディスク等を用いる。記憶部２１は、アプリケーションプログラム２Ｐを記憶しているほか、制御部２０が参照する他のプログラム及びデータを記憶する。
【００２８】
通信部２２は、通信に関する処理を行うための通信モジュールである。制御部２０は通信部２２により、ネットワークＮを介した通信が可能である。
【００２９】
表示部２４は、液晶パネルまたは有機ＥＬディスプレイ等のディスプレイ装置を用いる。操作部２３は、投資家の操作を受け付けるインタフェースであり、キーボード及びポインティングデバイスを用いる。操作部２３は、スピーカ及びマイクロフォン等を用い、マイクロフォンにて入力音声から操作内容を認識し、スピーカで出力する音声との対話形式で操作を受け付けてもよい。
【００３０】
第３情報処理装置３は上述したように、パーソナルコンピュータを用いる。第３情報処理装置３は、制御部３０、記憶部３１、及び通信部３２を備える。
【００３１】
制御部３０は、一又は複数のＣＰＵ又はＧＰＵ等を用いたプロセッサであり、内蔵するＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリを用いて各構成部を制御して処理を実行する。制御部３０は、記憶部３１に記憶されているアプリケーションプログラム３Ｐに基づく情報処理を実行する。
【００３２】
記憶部３１は、大容量メモリ、ハードディスク等を用いる。記憶部３１は、アプリケーションプログラム３Ｐを記憶しているほか、制御部３０が参照する他のプログラム及びデータを記憶する。
【００３３】
通信部３２は、通信に関する処理を行うための通信モジュールである。制御部３０は通信部３２により、ネットワークＮを介した通信が可能である。
【００３４】
図３は、車両ＤＢ１０２に記憶される情報の内容例を示す図である。車両ＤＢ１０２は、車両識別情報に対応付けて自動車ファンドが運営するカーシェアリングサービスに使用される車両の情報を記憶している。車両の情報は、車両識別情報に対応付けて車種、車両の取得に要した車両取得費、車両の運用に要した車両運用費等を記憶している。車両取得費は、例えば車両購入費、購入に要したコスト等である。車両運用費は、車両維持に係る費用（駐車場費、ガソリン費、車両修理費、車検費、減価償却費等）及びカーシェアリングサービスの運営に係る費用（委託手数料等）を合わせた所定期間での実績費用の累積である。制御部１０は、車両購入時及び所定のタイミングで車両の情報を取得し、車両ＤＢ１０２に記憶する。
【００３５】
図４は、投資家ＤＢ１０３に記憶される情報の内容例を示す図である。投資家ＤＢ１０３は、投資家識別情報に対応付けて投資家の自動車ファンドの投資情報を記憶している。投資情報は、投資家識別情報に対応付けてファンドの購入価格、購入口数、購入日、評価額、分配金受取額、運用損益等の履歴を記憶している。制御部１０は、投資家の投資を受け付けた時及び所定のタイミングで投資家情報を取得し、投資家ＤＢ１０３に記憶する。
【００３６】
図５は、自動車ファンドＤＢ１０４に記憶される情報の内容例を示す図である。自動車ファンドＤＢ１０４は、基準日時に対応付けて自動車ファンドの評価情報を記憶している。評価情報は、基準日時に対応付けて基準日時における自動車ファンドの販売口数、評価単価、ファンド総額、ファンド運用費等を記憶している。評価情報はまた、基準日時に対応付けて基準日時におけるファンドが運営するカーシェアリングサービスの所定期間での累積コスト、利用料、運用益を記憶している。評価情報はまた、基準日時に対応付けて基準日時におけるファンドのファンド利益、分配金、利回り等を記憶している。制御部１０は、所定のタイミングでファンド情報を取得し、自動車ファンドＤＢ１０４に記憶する。
【００３７】
図６は、実績ＤＢ１０５に記憶される情報の内容例を示す図である。実績ＤＢ１０５は、車両識別情報に対応付けて車両の利用実績情報を記憶している。利用実績情報は、車両識別情報に対応付けて車両群識別情報、稼働日時、稼働距離、シェア単価、利用料、稼働エリア、天候等を記憶している。制御部１０は、所定のタイミングで第３情報処理装置３等から情報を取得し、実績ＤＢ１０５に記憶する。
【００３８】
図７は、車両群ＤＢ１０６に記憶される情報の内容例を示す図である。車両群ＤＢ１０６は、車両群識別情報に対応付けて車両群の情報を記憶している。車両群の情報は、車両群識別情報に対応付けて車両識別情報、ファンド期待利回り、車種期待利回り、利回り実績、乖離理由等を記憶している。車両群は、複数種類の車両で構成される車両ユニットである。例えば、軽自動車１０台、セダン車５台、ワゴン者５台、及びＳＵＶ車１０台、総台数３０台で一つの車両群を構成する。
【００３９】
なお図３から図７は一例であって、データベースに記憶される情報は限定されない。
【００４０】
上述のような構成を有する第１実施形態の第１情報処理装置１は、プログラム１Ｐに基づき、後述する学習アルゴリズムによって学習された学習モデル１Ｍを用いて、カーシェアリングサービスに使用する車両群の構成に応じて、自動車ファンドの利回りを推定する推定情報を出力する。ファンドマネージャーＦＭは、第１情報処理装置１により、推定情報に基づいて利回りが高い車両群の構成を選択する。
【００４１】
第１実施形態の第１情報処理装置１で用いられる学習モデル１Ｍについて説明する。学習モデル１Ｍは予め、第１情報処理装置１または外部装置によって生成され、学習される。図８は、学習モデル１Ｍの内容例を示す図である。第１情報処理装置１は、ニューラルネットワーク（以下ＮＮ：Neural Network）を用いた教師ありの深層学習アルゴリズムによってカーシェアリングサービスに使用する車両群の構成に関する入力情報に対する出力情報を出力する学習モデル１Ｍを生成する。学習アルゴリズムは教師なしの学習アルゴリズムでもよいし、リカレントニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network）でもよい。
【００４２】
図８に示す例では、学習モデル１Ｍは、カーシェアリングサービスに使用する車両群の構成に関する入力情報を入力する入力層４１と、該車両群の構成を用いた自動車ファンドの利回りに関する出力情報を出力する出力層４２とを備える。学習モデル１Ｍは、入力情報が入力された場合に、自動車ファンドの利回りの推定情報を出力するように教師データによって学習済みのパラメータを有する中間層４３を備える。入力層４１に、車両群の構成に関する情報が入力された場合、学習済みパラメータによって中間層４３で演算が行なわれ、出力層４２から、自動車ファンドの利回りの推定情報に関する出力情報が出力される。
【００４３】
出力層４２は、自動車ファンドの利回りの情報を示す推定結果を出力する複数のニューロンを有する。各ニューロンは、例えば利回りが５％、１０％、…、１００％のように区分することができる。出力層４２からの出力値は、各区分に分類される利回りの確率と解釈することができる。例えば、利回りが５％、１０％、…、５０％の各ニューロンのうち、確率が最も高いニューロン、あるいは確率が閾値以上であるニューロンの利回りを学習モデル１Ｍの出力情報とすることができる。なお、出力層４２を構成するニューロンの数、及び各ニューロンに割り当てる利回りの割合は、図８の例に限定されるものではなく、適宜設計することが可能である。例えば１％間隔で出力してもよく、また０〜１００％の範囲を出力するようにしてもよい。
【００４４】
また出力層から出力される利回りは、車両群全体での利回りに限定されず、車両群を構成する各車両の種類毎に出力される構成であってもよい。例えば、車両群の構成がＡ車５台、Ｂ車１０台、Ｃ車３台、Ｄ車５台、Ｅ車７台、車両群総数３０台である車両群において、車両群３０台全体でのファンド利回りと共に、Ａ車５台の利回り、Ｂ車１０台の利回り、…、Ｅ車７台の利回りが出力されてもよい。
【００４５】
入力される車両群の構成に関する情報は、車両群を構成する車両の車種、台数等を含む車両群情報である。入力情報には、ファンドに関する情報（ファンド総額等）を含んでもよい。
【００４６】
出力される情報、すなわち自動車ファンドの利回りとは、自動車ファンドにより運営されるカーシェアリングサービスの運用益に対する、自動車用ファンドへの投資額の割合である。自動車ファンドの投資額とは、自動車ファンドに投資している全投資家からの投資額の総額である。カーシェアリングサービスの運用益とは、カーシェアリングサービスの収益からカーシェアリングサービスの運用コストを差し引いたものである。
【００４７】
カーシェアリングサービスの収益は、利用者からのサービス利用料から得られる。本ファンドが運営するカーシェアリングサービスにおいては、利用者は異なる種類を含む複数車両から、目的に応じて車両を選択し利用することができる。従ってカーシェアリングサービスの運用益は、車両群の構成に応じて増減する可能性がある。
【００４８】
制御部１０は、多様な車両群を構成させて得られる入力情報に、既知の利回りが付与された情報群を教師データとして予め収集して学習モデル１Ｍを学習する。例えば、試験環境にて所定期間カーシェアリングサービスを行い、教師データとなる情報の収集を行う。Ａ車種５台、Ｂ車種１０台、Ｃ車種３台、Ｄ車種５台、Ｅ車種７台で構成される車両群でカーシェアリングサービスを行い、得られる自動車ファンドの利回りの情報を収集する。このように、自動車ファンドの利回りが既知の車両群の構成に関する情報を教師データとして学習された学習モデル１Ｍに対し、新たに入力された情報に基づいて、利回りを多様な入力情報に応じて出力できるように学習される。
【００４９】
ファンドマネージャーＦＭは、学習モデル１Ｍを用いて自動車ファンドに適する車両群の構成の選択を行う。図９は、学習モデル１Ｍを用いた車両群の構成の選択に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。ファンドマネージャーＦＭが、第１情報処理装置１からプログラム１Ｐに基づいて車両群の構成の選択処理を開始させると、以下の処理が実行される。
【００５０】
制御部１０は、構成する車両群が満たす条件の入力を受け付ける入力受付画面を表示部１４に表示させる（ステップＳ１１１）。入力受付画面情報には、構成する車両群の車両の総台数、ファンド総額、ファンド単価、ファンドの期待利回り、期待リスク、及び委託手数料等の入力を受け付ける情報が含まれる（図１０参照）。ファンドマネージャーＦＭは、操作部１３の操作により情報を入力する。制御部１０は、操作部１３により入力を受け付け（ステップＳ１１２）、入力された車両群の車両総台数、ファンド総額、及びファンドの期待利回り等の入力情報を取得する（ステップＳ１１３）。
【００５１】
制御部１０は、取得した入力情報を参照し車両群を構成する車両の総台数を取得し、総台数に基づき異なる車種及び台数で構成される複数の車両群の構成を生成する（ステップＳ１１４）。制御部１０は、生成した車両群の構成を車両群ＤＢ１０６に記憶しておく（ステップＳ１１５）。
【００５２】
制御部１０は、学習モデル１Ｍを用いて生成した各車両群の利回りを推定する。制御部１０は、取得した入力情報及び生成した車両群の情報を参照し、学習モデル１Ｍに与える車両群の構成に関する情報を取得する（ステップＳ１１６）。制御部１０は、車両群の構成情報を学習モデル１Ｍに与え（ステップＳ１１７）、学習モデル１Ｍから出力される出力情報を特定する（ステップＳ１１８）。出力情報は、入力した車両群の構成を用いた自動車ファンドの期待利回りを示す情報である。制御部１０は、特定された出力情報を車両群ＤＢ１０６に記憶しておく（ステップＳ１１９）。
【００５３】
制御部１０は、生成した全ての車両群の利回りの推定を行う。制御部１０は、他の車両群の評価を行うか否かの情報を取得する（ステップＳ１２０）。他の車両群の評価を行う場合（ステップＳ１２０：ＹＥＳ）、制御部１０は、処理をステップＳ１１６に戻し、再び入力情報を取得する。
【００５４】
生成した車両群の全ての利回りの推定が終了した場合（ステップＳ１２０：ＮＯ）、制御部１０は、得られた利回りの評価を行う。制御部１０は、生成した車両群の中から、最適な車両群の検索を受け付けるための検索画面情報を表示部１４に表示させ、ファンドマネージャーＦＭの操作を受け付ける。車両群検索画面には、車両群の検索条件として、ファンド総額、ファンド単価、販売小口数、利回りの入力を受け付ける情報が含まれる（図１１参照）。ファンドマネージャーＦＭは、ステップＳ１１２にて利回りの推定を行った多様な車両群の生成のための条件から、さらに詳細な希望条件の範囲を検索条件として入力する。制御部１０は、操作部１３より入力された検索条件の情報を取得し、条件を満たす車両群の検索を行う（ステップＳ１２１）。
【００５５】
制御部１０は、出資総額、期待利回り等の検索条件を満たす車両群を車両群ＤＢ１０６から読み出し、読み出した結果情報を含む画面を表示部１４に表示させる（ステップＳ１２２）。結果画面には、条件を満たす複数の車両群の構成が利回りと共に表示される（図１２参照）。ファンドマネージャーＦＭは、表示される情報を基に、自動車ファンドに最適な車両群の構成を選択する。制御部１０は、操作部１３より車両群の構成の選択結果を取得する（ステップＳ１２３）。制御部１０は、取得した車両群の構成を出力し（ステップＳ１２４）、一連の処理を終了する。
【００５６】
図１０は、第１情報処理装置１の表示部１４に表示される画面例を示す図である。図１０は、ステップＳ１１１の処理により表示される入力受付画面１４０の一例である。入力受付画面１４０には、生成する車両群名の入力を受け付けるアイコン１４１、車両群に含まれる車両の総台数の入力を受け付けるアイコン１４２、ファンドの期待利回りの入力を受け付けるアイコン１４３、ファンドの期待リスク（運用バッド時の下げ幅）の入力を受け付けるアイコン１４４、ファンド総額の入力を受け付けるアイコン１４５、ファンド単価の入力を受け付けるアイコン１４６、及びファンドの委託手数料の入力を受け付けるアイコン１４７が含まれる。ファンドマネージャーＦＭは、構成する車両群が満たすべき条件である各種情報を入力する。制御部１０は、これらの入力情報を基に車両群の構成を特定し、出力する。
【００５７】
図１１は、第１情報処理装置１の表示部１４に表示される画面例を示す図である。図１１はステップＳ１２１の処理にて検索を行うための条件の入力を受け付ける検索画面１５０の一例である。検索画面１５０には、ファンド総額の入力を受け付けるアイコン１５１、ファンド単価の入力を受け付けるアイコン１５２、ファンド販売小口数の割合の入力を受け付けるアイコン１５３、及びファンド期待利回りの入力を受け付けるアイコン１５４が含まれる。ファンドマネージャーＦＭは、操作部１３にて各種情報を入力する。制御部１０は、操作部１３よりこれらの検索条件に関する情報を取得する。
【００５８】
図１２は、第１情報処理装置１の表示部１４に表示される画面例を示す図である。図１２はステップＳ１２２の処理により表示される結果画面１６０の一例である。結果画面１６０には、検索条件を満たす車両群の構成に関して、制御部１０により出力された結果を示す情報が表示される。制御部１０は、図１１の検索画面１５０にて入力された情報及び車両群ＤＢ１０６の情報を読み出し、結果画面１６０の情報を作成する。結果画面１６０には、車両群名、車両群の車両総台数、車両群に含まれる車種、車両群に含まれる車種毎の車両台数、ファンド総額、ファンド単価、推定されるファンド収益、推定されるファンド利回り、及び推定される車種別利回りを示す情報が含まれる。検索条件を満たす車両群が複数存在する場合には、車両群ごとに結果画面１６０が表示される。ファンドマネージャーＦＭは、複数の結果画面１６０から、自動車ファンドに最適な車両群の構成を選択する。
【００５９】
なお第１実施形態では、学習モデル１Ｍを用いた車両群の構成を特定する方法を説明したが、制御部１０は、統計的処理により車両群の構成を出力してもよい。制御部１０は、過去のカーシェアリングサービスの利用実績に基づいて、各車両の取得コスト、運用コスト、及び利用料を取得する。制御部１０は、取得した情報から各車両の収益の期待値を算出する。制御部１０は、算出された各車両の期待値に基づいて、入力される出資総額と期待利回りとを満たす車両群の構成を出力してもよい。
【００６０】
上述のようにして、カーシェアリングサービスを運営するために用いる車両群の構成が決定される。ファンドマネージャーＦＭは、自動車ファンドの募集を行い、投資家からの出資を集める。ファンドマネージャーＦＭは、集めた出資金にて車両群を構成する車両を購入する。ファンドマネージャーＦＭは購入した車両群を車両管理者に引き渡し、車両管理者にカーシェアリングサービスの運営を委託する。なお、ファンドマネージャーＦＭと車両管理者は同一であってもよい。車両管理者は、カーシェアリングサービスを運営し、利用料を得る。ファンドマネージャーＦＭは、自動車ファンドの収益を基に、投資家への分配金の支払いを行う。
【００６１】
図１３は、情報処理システム１００が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図１３では、自動車ファンドの運用に関して第１情報処理装置１及び第３情報処理装置３の間で実行される処理手順を説明する。
【００６２】
第１情報処理装置１の制御部１０は、投資家の購入情報を取得し投資家ＤＢ１０３に記憶する（ステップＳ１４１）。投資家ＤＢ１０３には、各投資家の購入価格、購入日等の投資情報が投資家識別情報に対応付けて記憶される。ついで制御部１０は、車両群を構成する各車両の情報を取得し車両ＤＢ１０２に記憶する（ステップＳ１４２）。車両ＤＢ１０２には、各車両の取得費が車両識別情報に対応付けて記憶される。
【００６３】
第１情報処理装置１の制御部１０は、通信部１２により車両群の情報を第３情報処理装置３に送信する（ステップＳ１４３）。第３情報処理装置３の制御部３０は、通信部３２により車両群の情報を取得する（ステップＳ２４１）。車両管理者は、車両群の構成に従い車両を配置しカーシェアリングサービスを管理運営する。
【００６４】
カーシェアリングサービスの利用者は、サービスに提供される車両群から希望の車両の利用予約を行い、車両を利用する。車両管理者は、利用者の利用内容に応じた利用料を請求し、利用者から支払いを得る。
【００６５】
車両管理者は、カーシェアリングサービスの実績に関する情報を定期的にファンドマネージャーＦＭに送信する。第３情報処理装置３の制御部３０は、所定のタイミングで通信部３２により実績情報を第１情報処理装置１に送信する（ステップＳ２４２）。
【００６６】
第１情報処理装置１の制御部１０は、通信部１２により実績情報を受信する（ステップＳ１４４）。実績情報には、カーシェアリングサービスにおける車両の利用料、稼働状況等の利用実績に関する情報が含まれる。また実績情報には、車両の運用費等の運用コストに関する情報が含まれる。制御部１０は、取得した実績情報をファンドＤＢ１０１に記憶する（ステップＳ１４５）。
【００６７】
制御部１０は、カーシェアリングサービスの運用益の算出を行う。カーシェアリングサービスの運用益は、カーシェアリングサービスの利用料及びコストに基づいて算出される。制御部１０は、車両ＤＢ１０２の情報を参照し、車両群の取得及び運用に要したコストを取得する（ステップＳ１４６）。ついで制御部１０は、実績ＤＢ１０５を参照し、カーシェアリングサービスの利用者から得た車両の利用料を取得する（ステップＳ１４７）。制御部１０は、取得した利用料及びコストの情報に基づいて、利用料からコストを差し引いたカーシェアリングサービスの運用益を算出する（ステップＳ１４８）。
【００６８】
制御部１０は、算出した運用益に基づいて自動車ファンドの評価を行い、投資家に対する分配金を算出する（ステップＳ１４９）。投資家への分配金は、カーシェアリングサービス運用益、ファンド出資総額、ファンド運営費等に基づいて、ファンドの分配方針に従って算出される。
【００６９】
さらに制御部１０は、算出した運用益に基づいて自動車ファンドの評価を行い、自動車ファンドの利回り実績を算出する（ステップＳ１５０）。利回りは、カーシェアリングサービス運用益、ファンド出資総額、ファンド運営費等に基づいて算出される。制御部１０は、算出した自動車ファンドに関する情報をファンドＤＢ１０１に記憶する（ステップＳ１５１）。
【００７０】
制御部１０は、算出された分配金の情報を基に、投資家へ分配金の支払いを指示し（ステップＳ１５２）、一連の処理を終了する。制御部１０は、投資家ＤＢ１０３を参照し、例えばネットバンキングを使用して各投資家への分配金の支払い処理を行う。投資家は、カーシェアリングサービスの運用益に応じた分配金の支払いを得ることができる。
【００７１】
ファンドマネージャーＦＭは、上述のようにして得られた自動車ファンドの利回り実績と期待利回りとの実績差について、車両群を評価し乖離理由を記録しておく。図１４は、車両群の評価に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。ファンドマネージャーＦＭが、第１情報処理装置１からプログラム１Ｐに基づいて車両群の評価処理を開始させると、以下の処理が実行される。
【００７２】
第１情報処理装置１の制御部１０は、表示部１４に車両群の評価に関する情報を受け付ける理由入力画面の情報を表示させる（ステップＳ１６１）。ファンドマネージャーＦＭは、操作部１３により評価対象である車両群の識別情報を入力する。制御部１０は、ファンドＤＢ１０１を参照して車両群識別情報に対応する期待利回り、利回り実績、及び実績差の情報を表示部１４に表示させる。さらに表示部１４には、想定利回りと利回り実績との乖離理由についての情報を入力するための乖離理由の候補に関する情報が表示される。ファンドマネージャーＦＭは、乖離理由を選択し入力する。制御部１０は、操作部１３により乖離理由に関する理由情報の入力を受け付け（ステップＳ１６２）、受け付けた理由情報を取得する（ステップＳ１６３）。制御部１０は、取得した情報を車両群ＤＢ１０６に記憶し（ステップＳ１６４）、一連の処理を終了する。
【００７３】
図１５は、第１情報処理装置１の表示部１４に表示される画面例を示す図である。図１５はステップＳ１６１の処理により表示される理由入力画面１７０の一例である。理由入力画面１７０には、乖離理由の入力対象となる車両群の識別情報の入力を受け付けるアイコン１７１、車両群の期待利回りの入力を受け付けるアイコン１７２、利回りの実績の入力を受け付けるアイコン１７３が含まれる。ファンドマネージャーＦＭは、これらの情報を操作部１３の操作により入力する。また理由入力画面１７０には、入力された期待利回りと利回り実績に基づき制御部１０が算出する実績差の情報が含まれる。なお制御部１０は、ファンドマネージャーＦＭからの入力を受け付けることなく、車両群ＤＢ１０６を参照して車両群の識別情報、期待利回り、及び利回り実績の情報を表示させてもよい。
【００７４】
さらに理由入力画面１７０には、乖離理由の選択の入力を受け付ける複数のアイコン１７４、及び乖離理由のテキスト入力を受け付けるボックス１７５が含まれる。乖離理由は複数の候補となる情報（例えば天候、交通量状況、近隣工事状況、その他等）により示される。ファンドマネージャーＦＭは、該当する乖離理由を示すアイコン１７４を操作部１３により選択する。図１７の例では、乖離理由として、「天候」及び「近隣工事状況」が選択されている。さらに乖離理由の入力は、テキストにて詳細が入力されてもよい。
【００７５】
上述のようにして得られる実績利回りの情報を用いて、第１情報処理装置１の制御部１０又は外部装置は学習モデル１Ｍの再学習を行ってもよい。具体的には制御部１０又は外部装置は、学習モデル１Ｍから入力される車両群の構成の情報について、利回りの実績値を示す情報をラベル付けする。制御部１０又は外部装置は、ラベル付けされた利回りの実績値を出力とし、該利回りの実績値が出力されたときに学習モデル１Ｍに入力した車両群の構成を入力とした教師データを作成し、車両群ＤＢ１０６に蓄積するとよい。なお、車両群の情報には、乖離理由に関する情報が含まれてもよい。制御部１０又は外部装置は、蓄積された教師データを学習モデル１Ｍに与えて再学習し、これにより、実績差を反映させた学習モデル１Ｍが得られる。実績差を反映させた学習モデル１Ｍを用いることで、より正確な利回り情報を得ることができる。
【００７６】
ファンドマネージャーＦＭは、利回りの実績に基づき、車両群の再構成をおこなってもよい。必要に応じて車両の廃棄、売却、別車両の購入等を行い車両群の構成を変更しながらカーシェアリングサービスを運営することで、時期、周辺環境に応じた車両群の提供が可能となり得られる収益をコントロールすることができる。
【００７７】
本実施形態によれば、ファンドにより運営されるカーシェアリングサービスの運用益に基づいて自動車ファンドの分配金が算出される。ファンドはカーシェアリングサービスの運用益をコントロールし、好適なファンド運用を行うことができる。
【００７８】
（第２実施形態）
第２実施形態では、学習モデル１Ｍの内容が異なる。第２実施形態における学習モデル１Ｍは、カーシェアリングサービスに使用する車両群の構成に関する情報に加え、地域、天候等の情報を入力情報とし、ファンドの利回りを出力する。図１６は、第２実施形態における学習モデル１Ｍの内容例を示す図である。第２実施形態では、学習モデル１Ｍの内容が異なる点以外は、第１実施形態と同様なため、共通する構成については、同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。
【００７９】
第２実施形態における学習モデル１Ｍは、第１実施形態同様ＮＮである。図１６に示す例では、学習モデル１Ｍは、カーシェアリングサービスに使用する車両群の構成に関する入力情報を入力する入力層４１と、該車両群の構成を用いた自動車ファンドの利回りに関する出力情報を出力する出力層４２とを備える。学習モデル１Ｍは、入力情報が入力された場合に、自動車ファンドの利回りの推定情報を出力するように教師データによって学習済みのパラメータを有する中間層４３を備える。入力層４１に、車両群の構成に関する情報が入力された場合、学習済みパラメータによって中間層４３で演算が行なわれ、出力層４２から、自動車ファンドの利回りの推定情報に関する出力情報が出力される。
【００８０】
出力層４２は、自動車ファンドの利回りの情報を示す推定結果を出力する複数のニューロンを有する。各ニューロンは、例えば利回りが５％、１０％、…、１００％のように区分することができる。出力層４２からの出力値は、各区分に分類される利回りの確率と解釈することができる。例えば、利回りが５％、１０％、…、５０％の各ニューロンのうち、確率が最も高いニューロン、あるいは確率が閾値以上であるニューロンの利回りを学習モデル１Ｍの出力情報とすることができる。なお、出力層４２を構成するニューロンの数、及び各ニューロンに割り当てる利回りの割合は、図８の例に限定されるものではなく、適宜設計することが可能である。例えば１％間隔で出力してもよく、また０〜１００％の範囲を出力するようにしてもよい。
【００８１】
学習モデル１Ｍに入力される車両群の構成に関する情報は、カーシェアリングサービスに使用する車両群を構成する車両の車種、台数に関する情報及びファンドに関する情報（ファンド総額、販売単価等）が含まれる。さらに第２実施形態では、入力情報に、車両群を構成する各車両の詳細情報（取得費、運用費、利用料、走行距離、稼働時間等）が含まれる。さらに入力情報には、車両群の使用予定の地域（地域エリア、住宅地域、商業地域等）、天候（使用予定期間における晴雨曇の日数）、カーシェア利用者の属性（人口、年齢、職業等）、市場のガソリン相場、株価等に関する情報が含まれる。例えば天候が晴れの日には、旅行目的での長距離移動に車両が利用される。また住宅密集地で駐車場の少ない地域では、車両保有率が下がりシェアリング車両の利用率が高まる。なお、これらの情報が入力される場合において、制御部１０は、時系列で記憶されてあったデータをグラフ化して画像として入力してもよい。この場合においては、画像情報は図示しない畳み込み層、コンボリューション層を介して入力層に入力される。
【００８２】
制御部１０は、第１実施形態と同様に、これら車両群の構成に関する様々な情報に対し、利回りを示す情報がラベル付けされた教師データを収集し、学習モデル１Ｍの生成及び学習を行う。制御部１０は、例えば試験環境でカーシェアリングサービスを行い、多様な地域、天候、株価等の情報をデータベースに蓄積し教師データを収集する。詳細な車両情報、地域特性等の情報を入力情報とする学習モデル１Ｍを用いることで、制御部１０は、より特徴に応じた推定結果の出力情報を得ることができる。
【００８３】
なお、上述のように開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。各実施例にて記載されている技術的特徴は互いに組み合わせることができ、本発明の範囲は、特許請求の範囲内での全ての変更及び特許請求の範囲と均等の範囲が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００８４】
１  第１情報処理装置
１０  制御部
１１  記憶部
１４  表示部
１Ｐ  プログラム
１Ｍ  学習モデル
１０１  ファンドＤＢ
２  第２情報処理装置
２０  制御部
２Ｐ  アプリケーションプログラム
３  第３情報処理装置
３０  制御部
３Ｐ  アプリケーションプログラム
【図１】
2020194445.tif 000003
【図２】
2020194445.tif 000004
【図３】
2020194445.tif 000005
【図４】
2020194445.tif 000006
【図５】
2020194445.tif 000007
【図６】
2020194445.tif 000008
【図７】
2020194445.tif 000009
【図８】
2020194445.tif 000010
【図９】
2020194445.tif 000011
【図１０】
2020194445.tif 000012
【図１１】
2020194445.tif 000013
【図１２】
2020194445.tif 000014
【図１３】
2020194445.tif 000015
【図１４】
2020194445.tif 000016
【図１５】
2020194445.tif 000017
【図１６】
2020194445.tif 000018