(57)【要約】【課題】ユーザの行動に関する情報の取り扱いに配慮しつつユーザの意向に沿った配車計画を立案する。【解決手段】配車計画システムは、交通機関の配車計画を立案する配車計画装置と配車計画装置と通信可能に接続されるユーザ装置とを備える。配車計画装置は、ユーザの移動需要に関する問い合わせをユーザ装置に送信し、問い合わせに対する回答を受信し、回答に基づきユーザの移動需要を推定し、推定した移動需要に基づき配車計画を立案する。ユーザ装置は、自身の現在または過去の状態を示す情報であるセンサ情報と、移動時におけるユーザの効用を求める効用算出モデルとを記憶し、センサ情報を効用算出モデルに適用してユーザの効用を求め、上記問い合わせについて、求めた上記効用に基づき回答を生成し、生成した回答を配車計画装置に送信する。【選択図】図４
2020057247.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通機関の配車計画を立案する情報処理装置である配車計画装置と、
前記配車計画装置と通信可能に接続され、前記交通機関のユーザによって操作される情報処理装置であるユーザ装置と、
を備え、
前記配車計画装置は、
前記ユーザの移動に関する意向を示す情報である移動需要に関する問い合わせを前記ユーザ装置に送信し、前記問い合わせに対する回答を受信する問い合わせ処理部と、
前記回答に基づき前記ユーザの移動需要を推定する需要推定部と、
推定した前記移動需要に基づき前記配車計画を立案する配車計画部と、
を有し、
前記ユーザ装置は、
自身の現在または過去の状態を示す情報であるセンサ情報と、移動時におけるユーザの効用を求める効用算出モデルとを記憶する記憶部と、
前記センサ情報を前記効用算出モデルに適用して前記ユーザの効用を求める効用算出部と、
前記配車計画装置から受信した前記問い合わせについて、前記効用に基づき前記回答を生成し、生成した回答を前記配車計画装置に送信する問い合わせ応答部と、
を有する、
配車計画システム。
【請求項２】
請求項１に記載の配車計画システムであって、
前記ユーザ装置は、複数の前記効用算出モデルを記憶する記憶部をさらに有し、
前記効用算出部は、前記配車計画装置から受信した前記問い合わせについて、前記センサ情報を複数の前記効用算出モデルの夫々に適用して前記複数の効用算出モデルの夫々から効用を求め、
前記問い合わせ応答部は、前記複数の効用算出モデルのうち効用が最も高い前記効用算出モデルの効用に基づき生成した前記回答を前記配車計画装置に送信する、
配車計画システム。
【請求項３】
請求項１に記載の配車計画システムであって、
前記ユーザ装置は、
複数の前記効用算出モデルを記憶する記憶部と、
前記ユーザの移動ルートの検索条件に合致する前記効用算出モデルを取得し、前記センサ情報を前記効用算出モデルに適用して効用を求め、求めた効用が最も高い前記効用算出モデルに対応する移動ルートを生成して前記ユーザに提示する移動ルート提示部と、
をさらに有する、配車計画システム。
【請求項４】
請求項１に記載の配車計画システムであって、
前記ユーザ装置は、複数の前記効用算出モデルを記憶する記憶部をさらに有し、
前記配車計画装置は、前記問い合わせを前記ユーザ装置に送信する際、前記ユーザ装置が前記回答の生成に際して用いる効用算出モデルを指定する情報を送信し、
前記ユーザ装置の前記効用算出部は、前記問い合わせを受信した場合に、前記センサ情報を前記情報で指定される前記効用算出モデルに適用して効用を求め、
前記問い合わせ応答部は、前記効用に基づき生成した前記回答を前記配車計画装置に送信する、
配車計画システム。
【請求項５】
請求項１に記載の配車計画システムであって、
前記ユーザ装置は、前記センサ情報に基づき前記効用算出モデルを学習するモデル学習部をさらに有する、配車計画システム。
【請求項６】
請求項１に記載の配車計画システムであって、
前記ユーザ装置は、
前記問い合わせの内容と当該問い合わせについての前記回答の内容とを対応づけた情報である問い合わせ履歴を記憶する記憶部と、
前記問い合わせ履歴の内容を出力する問い合わせ履歴提示部と、
をさらに有する、配車計画システム。
【請求項７】
請求項１に記載の配車計画システムであって、
前記配車計画装置は、
複数の前記ユーザ装置から受信した前記ユーザ毎の前記回答を記憶する記憶部と、
前記ユーザ毎の前記回答の類似度を算出する類似度算出部と、
をさらに有し、
前記需要推定部は、前記ユーザの移動需要の推定に際し前記類似度を用いる、
配車計画システム。
【請求項８】
請求項１に記載の配車計画システムであって、
前記配車計画装置は、
複数の前記ユーザ装置から受信した前記ユーザ毎の前記回答を記憶する記憶部と、
前記ユーザ毎の回答に基づき前記ユーザをクラスタリングするクラスタリング部と、
をさらに有し、
前記需要推定部は、前記ユーザの移動需要の推定に際し前記クラスタリングの結果を用いる、
配車計画システム。
【請求項９】
請求項１に記載の配車計画システムにおける前記配車計画装置として機能する情報処理装置であって、
前記ユーザの移動に関する意向を示す情報である移動需要に関する問い合わせを前記ユーザ装置に送信し、前記問い合わせに対する回答を受信する、前記問い合わせ処理部と、
前記回答に基づき前記ユーザの移動需要を推定する、前記需要推定部と、
推定した前記移動需要に基づき前記配車計画を立案する、前記配車計画部と、
を有する、情報処理装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の配車計画システムにおける前記ユーザ装置として機能する情報処理装置であって、
自身の現在または過去の状態を示す情報であるセンサ情報と、移動時におけるユーザの効用を求める効用算出モデルとを記憶する、前記記憶部と、
前記センサ情報を前記効用算出モデルに適用して前記ユーザの効用を求める、前記効用算出部と、
前記配車計画装置から受信した前記問い合わせについて、前記効用に基づき前記回答を生成し、生成した回答を前記配車計画装置に送信する、前記問い合わせ応答部と、
を有する、
情報処理装置。
【請求項１１】
交通機関の配車計画を立案する情報処理装置である配車計画装置と、前記配車計画装置と通信可能に接続され、前記交通機関のユーザによって操作される情報処理装置であるユーザ装置と、を備えて構成される、配車計画システムの制御方法であって、
前記配車計画装置が、
前記ユーザの移動に関する意向を示す情報である移動需要に関する問い合わせを前記ユーザ装置に送信し、前記問い合わせに対する回答を受信するステップと、
前記回答に基づき前記ユーザの移動需要を推定するステップと、
推定した前記移動需要に基づき前記配車計画を立案するステップと、
を実行し、
前記ユーザ装置が、
自身の現在または過去の状態を示す情報であるセンサ情報と、移動時におけるユーザの効用を求める効用算出モデルとを記憶するステップと、
前記センサ情報を前記効用算出モデルに適用して前記ユーザの効用を求めるステップと、
前記配車計画装置から受信した前記問い合わせについて、前記効用に基づき前記回答を生成し、生成した回答を前記配車計画装置に送信するステップと、
を実行する、
配車計画システムの制御方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の配車計画システムの制御方法であって、
前記ユーザ装置が、
複数の前記効用算出モデルを記憶するステップと、
前記配車計画装置から受信した前記問い合わせについて、前記センサ情報を複数の前記効用算出モデルの夫々に適用して前記複数の効用算出モデルの夫々から効用を求めるステップと、
前記複数の効用算出モデルのうち効用が最も高い前記効用算出モデルの効用に基づき生成した前記回答を前記配車計画装置に送信するステップと、
をさらに実行する、
配車計画システムの制御方法。
【請求項１３】
請求項１１に記載の配車計画システムの制御方法であって、
前記ユーザ装置が、
複数の前記効用算出モデルを記憶するステップと、
前記ユーザの移動ルートの検索条件に合致する前記効用算出モデルを取得し、前記センサ情報を前記効用算出モデルに適用して効用を求め、求めた効用が最も高い前記効用算出モデルに対応する移動ルートを生成して前記ユーザに提示するステップと、
をさらに実行する、
配車計画システムの制御方法。
【請求項１４】
請求項１１に記載の配車計画システムの制御方法であって、
前記ユーザ装置が、複数の前記効用算出モデルを記憶するステップをさらに実行し、
前記配車計画装置が、前記問い合わせを前記ユーザ装置に送信する際、前記ユーザ装置が前記回答の生成に際して用いる効用算出モデルを指定する情報を送信するステップをさらに実行し、
前記ユーザ装置が、
前記問い合わせを受信した場合に、前記センサ情報を前記情報で指定される前記効用算出モデルに適用して効用を求めるステップと、
前記効用に基づき生成した前記回答を前記配車計画装置に送信するステップと、
をさらに実行する、
配車計画システムの制御方法。
【請求項１５】
請求項１１に記載の配車計画システムの制御方法であって、
前記ユーザ装置が、前記センサ情報に基づき前記効用算出モデルを学習するステップをさらに実行する、配車計画システムの制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通機関における配車計画システム、情報処理装置、及び配車計画システムの制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩＣＴ（Information and Communication Technology）の進展に伴い、バスやタクシー等の交通機関の配車計画は従来よりも動的かつ柔軟に行われるようになってきている。配車計画においては如何にしてユーザの意向に沿った計画を立てるかが課題となる。
【０００３】
特許文献１には、デマンド交通車両を効率的に運用しつつ、より多くの乗客の利用要求を受け付けるデマンド交通車両の配車計画を作成することを目的として構成されたデマンド交通運用システムについて記載されている。デマンド交通運用システムは、相乗り型デマンド交通車両の希望出発時刻及び希望到着時刻の少なくともいずれか一方と出発地と目的地とを含む複数の乗客の旅程要求を受信し、旅程要求を規定時刻よりも前に受信しかつ希望到着時刻又は希望出発時刻が規定期間内にあることを規定条件として乗客を区別してデマンド交通車両の配車計画を作成する。
【０００４】
特許文献２には、交通機関を利用するユーザの利便性を高めつつ、ユーザを効率よく目的地へ運ぶことを目的として構成された乗車意向判定装置について記載されている。乗車意向判定装置は、移動体に乗車するための乗車地点を示す乗車位置情報と、ユーザの現在地を示すユーザ位置情報との間での位置関係を取得し、取得された位置関係と、ユーザの行動を示す行動情報とに基づいて、ユーザが移動体に乗車する意向があるか否かを判定し、ユーザの行動を示す行動情報が所定の条件情報を満たす場合として、移動体に乗車するための乗車地点に関するコンテンツをユーザが閲覧した場合に、ユーザが移動体に乗車する意向があると判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第６３４１３５２号
【特許文献２】特許第６３１０６０６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の特許文献１，２においては、出発地や目的地、現在地等のユーザ（利用者）の行動に関する情報をシステム側に送信している。昨今、個人情報保護やプライバシー保護に対する意識の高まりにより、個人情報やプライバシーに関する情報の取り扱いに対する制限が年々厳しくなってきている。そのため、今後は特許文献１，２のようにユーザの行動に関する情報を事業者側で収集することを前提としたシステムの実現は難しくなっていくものと予想される。
【０００７】
本発明はこうした背景に鑑みてなされたもので、ユーザの行動に関する情報の取り扱いに配慮しつつユーザの意向に沿った配車計画を立案することが可能な、配車計画システム、情報処理装置、及び配車計画システムの制御方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するための本発明の一つは、配車計画システムであって、交通機関の配車計画を立案する情報処理装置である配車計画装置と、前記配車計画装置と通信可能に接
続され、前記交通機関のユーザによって操作される情報処理装置であるユーザ装置と、を備え、前記配車計画装置は、前記ユーザの移動に関する意向を示す情報である移動需要に関する問い合わせを前記ユーザ装置に送信し、前記問い合わせに対する回答を受信する問い合わせ処理部と、前記回答に基づき前記ユーザの移動需要を推定する需要推定部と、推定した前記移動需要に基づき前記配車計画を立案する配車計画部と、を有し、前記ユーザ装置は、自身の現在または過去の状態を示す情報であるセンサ情報と、移動時におけるユーザの効用を求める効用算出モデルとを記憶する記憶部と、前記センサ情報を前記効用算出モデルに適用して前記ユーザの効用を求める効用算出部と、前記配車計画装置から受信した前記問い合わせについて、前記効用に基づき前記回答を生成し、生成した回答を前記配車計画装置に送信する問い合わせ応答部と、を有する。
【０００９】
その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ユーザの行動に関する情報の取り扱いに配慮しつつユーザの意向に沿った配車計画を立案することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】配車計画システムの概略的な構成を示す図である。
【図２】配車計画装置やユーザ装置を構成するハードウェアの一例である。
【図３】配車計画装置が備える主な機能を示す図である。
【図４】ユーザ装置が備える主な機能を示す図である。
【図５】学習処理を説明するフローチャートである。
【図６】効用算出モデル、センサ情報、及び連立方程式の例である。
【図７】問い合わせ応答処理を説明するフローチャートである。
【図８】問い合わせ履歴の一例である。
【図９】移動ルート提示処理を説明するフローチャートである。
【図１０】移動ルート提示画面の例である。
【図１１】配車計画立案処理を説明するフローチャートである。
【図１２】類似度算出処理を説明するフローチャートである。
【図１３】クラスタリング処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を適宜参照しつつ実施形態について説明する。以下の説明において、共通する構成について共通の符号を付して重複した説明を省略することがある。  
【００１３】
図１に一実施形態として示す配車計画システム１の概略的な構成を示している。同図に示すように、配車計画システム１は、交通機関（路線バス、シャトルバス、オンデマンドバス、タクシー、シェアバイク等）の車両の配車計画を立案する配車計画装置１０と、通信ネットワーク５を介して配車計画装置１０と通信可能に接続された一つ以上のユーザ装置２０とを含む。通信ネットワーク５は、無線方式または有線方式の通信手段であり、例えば、インターネット、携帯電話網、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、専用線等である。
【００１４】
配車計画装置１０は、交通事業者等の組織の管理者によって管理される情報処理装置（コンピュータ）であり、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ装置、メインフレーム等である。配車計画装置１０は、ユーザ装置２０に移動（出発地から目的地までの移動）に関するユーザの意向（いずれの移動手段を選択しいずれの移動ルートを選択するか等）を示す情報である移動需要に関する問い合わせを行い、ユーザ装置２０から送られてくる
上記の問い合わせに対する回答を受信する。配車計画装置１０は、受信した回答に基づきユーザの移動需要を推定し、推定した結果に基づき配車計画を立案する。尚、上記問い合わせの回答は、ユーザの行動に関する情報（個人情報やプライバシーに関する情報に相当する可能性のあるもの）を含まない。
【００１５】
ユーザ装置２０は、交通機関のユーザが利用する情報処理装置（コンピュータ）であり、スマートフォン、タブレット、携帯電話機、パーソナルコンピュータ等である。ユーザ装置２０は、交通機関に関する情報や各種サービスをユーザに提供する。
【００１６】
図２は配車計画装置１０やユーザ装置２０を構成するハードウェアの一例（以下、情報処理装置１００と称する。）である。同図に示すように、情報処理装置１００は、プロセッサ１０１、主記憶装置１０２、補助記憶装置１０３、入力装置１０４、出力装置１０５、及び通信装置１０６を備える。またユーザ装置２０を構成する情報処理装置１００は、以上の構成に加えてさらにセンサ装置１０７を備える。情報処理装置１００の各構成は図示しないバス等の通信手段を介して互いに通信可能に接続されている。尚、情報処理装置１００は、構成の全部又は一部がクラウドシステム（cloud system）のクラウドサーバ（cloud server）のような仮想的な資源によって実現されるものであってもよい。
【００１７】
プロセッサ１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等を用いて構成される。プロセッサ１０１が、主記憶装置１０２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、配車計画装置１０やユーザ装置２０が備える機能が実現される。
【００１８】
主記憶装置１０２は、プログラムやデータを記憶する装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、不揮発性半導体メモリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM））等である。
【００１９】
補助記憶装置１０３は、例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＳＤメモリカード等
の各種不揮発性メモリ（NVRAM:Non-volatile memory）、ハードディスクドライブ、光学
式記憶装置（ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)等）、クラウドサーバの記憶領域等である。補助記憶装置１０３に格納されているプログラムやデータは主記憶装置１０２に随時読み込まれる。
【００２０】
入力装置１０４は、情報の入力を受け付けるインタフェースであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、カードリーダ、マイクロフォン等である。情報処理装置１００が通信装置１０６を介して他の装置との間で情報の入力を受け付ける構成としてもよい。またセンサ装置１０７を入力装置１０４として機能させてもよい。
【００２１】
出力装置１０５は、各種の情報を出力するインタフェースであり、例えば、画面表示装置（液晶モニタ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、グラフィックカード等）、印字装置等）、音声出力装置（スピーカ等）等である。情報処理装置１００が、通信装置１０６を介して他の装置との間で情報の出力を行う構成としてもよい。
【００２２】
通信装置１０６は、通信ネットワーク５を介した他の装置との間の通信を実現する有線方式又は無線方式の通信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール、ＵＳＢ（Universal Serial Interface）モジュール、シリアル通信モジュール等である。
【００２３】
センサ装置１０７は、例えば、自己位置検出センサ（ＧＰＳ（Grobal Positioning System）センサ、Ｗｉ−Ｆｉ）、加速度センサ、ジャイロセンサ、方位センサ等であり、ユ
ーザ装置２０の現在地等のユーザの状態に関する情報（以下、センサ情報と称する。）を出力する。
【００２４】
図３に配車計画装置１０が備える主な機能を示している。同図に示すように、配車計画装置１０は、記憶部１１０、問い合わせ処理部１１１、需要推定部１１２、配車計画部１１３、及び分析処理部１１４の各機能を備える。
【００２５】
上記構成のうち、記憶部１１０は、問い合わせ結果１５１、需要推定結果１５２、配車計画１５３、及び分析結果１５４を記憶する。
【００２６】
問い合わせ処理部１１１は、配車計画の対象となる地域（以下、対象地域と称する。）に存在するユーザ装置２０に前述した問い合わせを送信し、ユーザ装置２０から送られてくる前述の回答を受信する。問い合わせ処理部１１１が受信した上記回答は、記憶部１１０が問い合わせ結果１５１として記憶する。
【００２７】
需要推定部１１２は、上記回答（問い合わせ結果１５１）に基づきユーザの移動需要を推定する。推定する移動需要は、例えば、地点（バス停、タクシー乗り場、シェアバイクの駐輪場等）を特定する情報と当該地点における移動需要の大きさを表す情報（需要量）とを対応づけた情報を含む。需要推定部１１２が推定した移動需要は、記憶部１１０が需要推定結果１５２として記憶する。
【００２８】
配車計画部１１３は、需要推定結果１５２に基づき、交通機関のリソース（保有する車両の数等）を考慮しつつ配車計画を立案する。配車計画装置１０は、例えば、交通機関の運行管理システムと通信可能に接続されており、立案した配車計画を運行管理システムに随時送信する。配車計画部１１３が立案した配車計画は記憶部１１０が配車計画１５３として記憶する。
【００２９】
分析処理部１１４は、問い合わせ結果１５１の分析を行う。同図に示すように、分析処理部１１４は、類似度算出部１１４１とクラスタリング部１１４２とを有する。類似度算出部１１４１は、問い合わせ結果１５１に基づきユーザ間の類似度を求める。またクラスタリング部１１４２は、問い合わせ結果１５１に基づきユーザのクラスタリング（分類）を行う。分析処理部１１４が行ったデータ分析の結果は、記憶部１１０が分析結果１５４として記憶する。分析結果１５４は、例えば、需要推定部１１２による移動需要の推定や配車計画部１１３による配車計画に利用される。
【００３０】
図４にユーザ装置２０が備える主な機能を示している。同図に示すように、ユーザ装置２０は、記憶部２１０、モデル学習部２１１、問い合わせ応答部２１２、効用算出部２１３、移動ルート提示部２１４、及び問い合わせ履歴提示部２１５の各機能を備える。
【００３１】
上記構成のうち、記憶部２１０は、センサ情報２５１、モデル情報２５２、及び問い合わせ履歴２５３を記憶する。
【００３２】
モデル学習部２１１は、後述する効用算出モデルの学習（機械学習）を行う。記憶部２１０は、学習対象となる効用算出モデルや上記学習の結果をモデル情報２５２として記憶する。
【００３３】
問い合わせ応答部２１２は、配車計画装置１０から送られてくる問い合わせを受信し、受信した問い合わせに対する回答を生成して配車計画装置１０に送信する。上記回答の生成に際し、問い合わせ応答部２１２は、記憶部２１０がモデル情報２５２として記憶している、ユーザの効用を算出するモデルである効用算出モデルを用いる。問い合わせ応答部
２１２は、効用算出モデルにより算出した効用を判定することにより上記回答を生成する。上記判定は、例えば、効用を予め設定された閾値や数値範囲と比較することにより行われる。
【００３４】
効用算出部２１３は、効用算出モデルにセンサ情報２５１を適用することにより効用を求める。モデル情報２５２は、インデックスとして用いられるモデルの一覧とモデルの内容とを含む。センサ情報２５１は、センサ装置１０７によって取得されるリアルタイムなセンサ情報やセンサ装置１０７によって過去に取得されたセンサ情報を含む。
【００３５】
移動ルート提示部２１４は、所定の経路探索アルゴリズム（例えば、山登り法、シミュレーテッドアニーリング法、遺伝的アルゴリズム、タブーサーチ等）により出発地から目的地に至る移動ルートを生成してユーザに提示する。また移動ルート提示部２１４は、効用算出モデルを用いてユーザにとって好ましいと推定される移動ルートを生成してユーザに提示する。
【００３６】
問い合わせ履歴提示部２１５は、問い合わせ履歴２５３の内容を出力装置１０５に出力してユーザに提示する。
【００３７】
図５は、ユーザ装置２０のモデル学習部２１１が効用算出モデルを推定する処理（以下、学習処理Ｓ５００と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに学習処理Ｓ５００について説明する。尚、学習処理Ｓ５００は、例えば、入力装置１０４に対して効用算出モデルの学習の開始を指示する操作が行われたことを契機として行われる。また学習処理Ｓ５００は、例えば、配車計画装置１０から効用算出モデルの学習の開始指示を受信したことを契機として開始される。
【００３８】
同図に示すように、まずモデル学習部２１１は、入力装置１０４を介して、学習しようとする効用算出モデルの指定を受け付ける（Ｓ５１１）。
【００３９】
続いて、モデル学習部２１１は、指定された効用算出モデルをモデル情報２５２から取得する（Ｓ５１２）。
【００４０】
続いて、モデル学習部２１１は、学習に用いるセンサ情報をセンサ情報２５１から取得する（Ｓ５１３）。
【００４１】
続いて、モデル学習部２１１は、Ｓ５１２で取得した効用算出モデルにＳ５１３で取得したセンサ情報２５１を適用して学習を行う（Ｓ５１４）。尚、上記学習の詳細については後述する。
【００４２】
続いて、モデル学習部２１１は学習結果をモデル情報２５２として記憶する。
【００４３】
図６に効用算出モデルの例を示す。尚、ここでは線形式で表された効用算出モデル６０１を示すが、効用算出モデルの態様は必ずしも限定されない。
【００４４】
同図に示す一群の効用算出モデル６０１の夫々は、「バスに乗る」、「歩いていく」といったユーザの選択肢の夫々について設定された効用fi(x)（ｉ＝0,1,2,・・・m）の算出式である。選択肢が例えば「バスに乗る」である場合、上記算出式の右辺の各項（例えば、a01x01,a02x02,・・・,a0nx0n）は、例えば「バスの移動時間の効用」、「バスの待ち
時間の不効用」、「乗車時間の不効用」等である。また選択肢が例えば「歩いていく」である場合、上記算出式の右辺の各項（例えば、a11x11,a12x12,・・・,a1nx1n）は、例え
ば「徒歩の移動時間の効用」、「徒歩による疲労の不効用」、「ユーザの健康意識の効用
」等である。尚、上記算出式の右辺の各項の情報は、例えば、ユーザの目的地や移動距離、天候、同行者に関する情報、運行管理システムから取得される運行遅延情報等から取得される。
【００４５】
効用算出モデルの学習は、上記算出式の右辺の変数（a01x02,・・・,a12x12,・・・）
をセンサ情報に基づき決定していくことにより行われる。同図における符号６０２はセンサ情報の例であるskは目的変数であり、t01k,t02k,t03k,・・・,t0nk はその他のセンサ
情報（説明変数）である。
【００４６】
同図における符号６０３は、上記算出式にあるタイミングやある場面におけるセンサ情報６０２を代入することにより得られる連立方程式である。この連立方程式を解くことにより学習結果として係数aijが求められる。
【００４７】
以上のように、本実施形態の配車計画システム１においては、効用算出モデルの学習をユーザ装置２０側で行うので、学習のために個人情報やプライバシーに関する情報を含む可能性のあるセンサ情報を配車計画装置１０に送信する必要がない。尚、学習前の効用算出モデルの管理（保管やバージョン管理）については、例えば、配車計画装置１０側で統括して行うようにし、例えば、配車計画装置１０からユーザ装置２０に随時配信するようにしてもよい。
【００４８】
図７はユーザ装置２０の問い合わせ応答部２１２が、配車計画装置１０から受信した問い合わせに対して回答を生成して配車計画装置１０に送信する際に行う処理（以下、問い合わせ応答処理Ｓ７００と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに問い合わせ応答処理Ｓ７００について説明する。
【００４９】
問い合わせ応答処理Ｓ７００は、問い合わせ応答部２１２が配車計画装置１０から問い合わせを受信したことを契機として開始される（Ｓ７１１）。尚、上記の問い合わせは、上記回答を生成する際にユーザ装置２０が用いる一つ以上の効用算出モデルを指定する情報を含む。
【００５０】
問い合わせを受信すると、まず問い合わせ応答部２１２は、上記問い合わせに指定されている効用算出モデルをモデル情報２５２から取得する（Ｓ７１２）。
【００５１】
続いて、効用算出部２１３は、センサ装置１０７からセンサ情報を取得する（Ｓ７１３）。
【００５２】
続いて、効用算出部２１３は、Ｓ７１２で取得した効用対象モデルにＳ７１３で取得したセンサ情報２５１を適用して効用を求める（Ｓ７１４）。ここでセンサ情報は、現在のセンサ情報を用いてもよいし、場合によっては記憶部２１０が記憶している過去のセンサ情報を用いてもよい。問い合わせに指定されている効用算出モデルが複数である場合、効用算出部２１３は、例えば、各効用算出モデルの効用を求め、そのうち最も効用の高い効用算出モデルを選択して回答の生成に用いる。
【００５３】
続いて、問い合わせ応答部２１２は、求めた効用に基づきＳ７１１で受信した問い合わせに対する回答を生成する。例えば、問い合わせの内容が「バス待ち時間１０分まで可能か？」であった場合、問い合わせ応答部２１２は、例えば、算出した効用が予め設定された閾値を超えていれば「可能」を示す情報を上記回答として生成し、それ以外の場合は「不可能」を示す情報を上記回答として生成する（Ｓ７１５）。
【００５４】
続いて、問い合わせ応答部２１２は、生成した上記回答を配車計画装置１０に送信する
（Ｓ７１６）。
【００５５】
尚、記憶部２１０は、上記回答をＳ７１１で配車計画装置１０から受信した問い合わせの内容に対応づけて問い合わせ履歴２５３として記憶する。また配車計画装置１０では、記憶部１１０が、ユーザ装置２０から受信した上記回答を問い合わせ結果１５１として記憶する。
【００５６】
以上のように、本実施形態の配車計画システム１によれば、ユーザの行動に関する情報（個人情報やプライバシーに関する情報）を配車計画装置１０に送ることなく、ユーザの移動需要に関する情報を配車計画装置１０側で取得することができる。尚、本例では配車計画装置１０からユーザ装置２０に対して回答の生成に際して用いる効用算出モデルを指定しているが、そのようにすることで配車計画を立案する側の意向に沿った情報をユーザ装置２０から取得することができる。
【００５７】
図８に問い合わせ履歴２５３の一例を示す。同図に示すように、問い合わせ履歴２５３は、日時８１１、種別８１２、問い合わせ内容８１３、及び回答８１４の各項目を有する一つ以上のレコードを含む。問い合わせ履歴２５３の各レコードは一つの問い合わせに対応している。尚、配車計画装置１０の問い合わせ結果１５１も問い合わせ履歴２５３と同様の情報を含む。また配車計画装置１０の問い合わせ結果１５１の各レコードは、さらに問い合わせ先のユーザ（ユーザ装置２０）を識別する情報（以下、ユーザＩＤと称する。）を含む。
【００５８】
上記項目のうち、日時８１１には、当該問い合わせを受信した日時が設定される。種別８１２には、当該問い合わせの種別を示す情報が設定される。問い合わせ内容８１３には、配車計画装置１０から受信した問い合わせの内容が設定される。回答８１４には、図７のＳ７１５で生成した回答の内容が設定される。
【００５９】
尚、ユーザ装置２０の問い合わせ履歴提示部２１５は、入力装置１０４を介したユーザからの要求に応じて、問い合わせ履歴２５３を出力装置１０５に出力してユーザに提示（可視化）する。そのため、ユーザは、過去に配車計画装置１０からどのような問い合わせを受信し、受信した問い合わせに対してどのような回答を配車計画装置１０に返したのか（ユーザ装置２０にどのような効用算出モデルが組み込まれており、どのような内容が配車計画装置１０に送られたのか）を確認することができる。そのため、ユーザは、例えば、自身の意向とは異なる回答が配車計画装置１０に送信されているか否かを判断することができる。
【００６０】
図９は、ユーザ装置２０の移動ルート提示部２１４が、ユーザに移動ルートを提示する際に行う処理（以下、移動ルート提示処理Ｓ９００と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに移動ルート提示処理Ｓ９００について説明する。移動ルート提示処理Ｓ９００は、例えば、ユーザがユーザ装置２０が提供する移動ルートの検索機能を利用して移動ルートの検索を行う際に実行される。
【００６１】
まず移動ルート提示部２１４は、入力装置１０４を介して移動ルートの検索条件の入力を受け付ける（Ｓ９１１）。上記の検索条件は、移動ルートの検索に必要な一般的な検索条件（出発地、目的地、経由地、交通手段、出発時間、到着時間等）の他、例えば、「徒歩を嗜好する」、「１０分まで待つ」、「低価格を嗜好する」といったユーザの意向に関する検索条件を含む。
【００６２】
続いて、移動ルート提示部２１４は、受け付けた検索条件に基づき移動ルートを検索し、検索結果を記憶する（Ｓ９１２）。
【００６３】
続いて、移動ルート提示部２１４は、Ｓ９１１で受け付けた検索条件に合致する効用算出モデルをモデル情報２５２から取得する（Ｓ９１３）。
【００６４】
続いて、移動ルート提示部２１４は、センサ情報２５１を取得し（Ｓ９１４）、取得したセンサ情報２５１をＳ９１３で取得した効用算出モデルに適用して効用を求める（Ｓ９１５）。
【００６５】
続いて、移動ルート提示部２１４は、Ｓ９１５で求めた効用に基づき、ユーザが当該モデルの移動ルートを好むか否かを判定する（Ｓ９１６）。例えば、移動ルート提示部２１４は、「徒歩を嗜好する」という検索条件に対して移動手段に関する効用算出モデルを用いることにより「今の状況（例えば雨）でユーザが徒歩を選択するか否か」を判定する。移動ルート提示部２１４は、例えば、Ｓ９１５で求めた効用が予め設定された閾値を超えているか否かに基づき、ユーザが当該モデルの移動ルートを好むか否かを判定する。尚、Ｓ９１３で複数のモデルを取得している場合、移動ルート提示部２１４は各効用算出モデルについて判定を行う。
【００６６】
ユーザが効用算出モデルによる移動ルートを好むと判定した場合（Ｓ９１６：ＹＥＳ）、移動ルート提示部２１４は、当該効用算出モデルの移動ルートを出力装置１０５を介してユーザに提示する。例えば、徒歩ではなくバスやタクシーの移動手段を用いる移動ルート（効用算出モデル）の効用が高い場合、移動ルート提示部２１４は、バスやタクシーの移動ルートを徒歩の移動ルートに優先してユーザに提示する。尚、Ｓ９１３で複数のモデルを取得している場合、移動ルート提示部２１４がユーザが好むと判定した全ての移動ルートを提示するようにしてもよいし、効用が大きい所定数の効用算出モデルの移動ルートを優先的に提示するようにしてもよい。
【００６７】
Ｓ９１６において、ユーザが当該効用算出モデルの移動ルートを好まないと判定した場合（Ｓ９１６：ＮＯ）、移動ルート提示部２１４は、Ｓ９１３で検索した移動ルートを出力装置１０５を介してユーザに提示する。
【００６８】
図１０は、図９のＳ９１６からＳ９１８の処理に際して移動ルート提示部２１４が出力装置１０５に表示する画面（以下、移動ルート提示画面１０００と称する。）の一例である。同図において、符号１０１１で示す表示欄には、移動ルートを説明する図が表示されている。上記表示欄においてＯは出発地、Ｄは目的地、Ａ→Ｂはバスのルート、Ｂ→Ｃは電車のルートを表している。符号１０１２で示す表示欄には、検索条件（「出発地Ｏ」、「目的地Ｄ」、「１０：５５までに到着」）が表示されている。また符号１０１３で示す表示欄には検索結果が表示されている。本例の場合、表示欄１０１２に表示されている「出発地Ｏ」、「目的地Ｄ」、「１０：５５までに到着」という検索条件に対して、図９のＳ９１７で提示される移動ルート「代替案」と、図９のＳ９１８で提示される移動ルート「案１」とが表示欄１０１３に表示されている。
【００６９】
以上のように、ユーザ装置２０は、効用算出モデルを利用して移動ルートをユーザが好むか否かを判定し、ユーザが好むと判定した移動ルートを提示するので、ユーザは自身の意向に沿った移動ルートを適切に選択することができる。尚、移動ルート提示部２１４がユーザに提示した移動ルートの情報を配車計画装置１０に送信し、配車計画装置１０が上記情報に基づきユーザの移動需要の推定や配車計画の立案を行うようにしてもよい。
【００７０】
図１１は、配車計画装置１０の配車計画部１１３が配車計画を立案する際に行う処理（以下、配車計画立案処理Ｓ１１００）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに配車計画立案処理Ｓ１１００について説明する。
【００７１】
まず配車計画部１１３は、対象地域に存在するユーザ（ユーザ装置２０）に対して前述の問い合わせを行う（Ｓ１１１１）。尚、ユーザ装置２０は、上記問い合わせを受信すると、図７に示した問い合わせ応答処理Ｓ７００を実行して配車計画装置１０に回答を送信する。
【００７２】
続いて、配車計画部１１３は、ユーザ装置２０から問い合わせに対する回答を受信する（Ｓ１１１２）。
【００７３】
続いて、配車計画部１１３は、受信した回答に基づき、立案しようとしている配車計画（例えば、臨時バスの手配等）を受け入れると想定されるユーザを選択する（Ｓ１１１３）。
【００７４】
続いて、配車計画部１１３は、選択したユーザのユーザ装置２０に配車計画と当該配車計画を受け入れるか否かの問い合わせとを送信し（Ｓ１１１４）、ユーザ装置２０から上記問い合わせに対する応答を受信する（Ｓ１１１５）。
【００７５】
続いて、配車計画部１１３は、受信した上記応答に基づき配車計画を立案する（Ｓ１１１６）。配車計画の立案は、例えば、ユーザ（ユーザ装置２０）毎の効用を配車計画装置１０に送信し、配車計画部１１３が、複数のユーザ全体の効用が最大化されるように、即ち、ユーザの効用を制約式と当該制約式を逸脱したときのペナルティ関数としてモデル化した場合に制約違反が最小化されるように行われる。
【００７６】
続いて、配車計画部１１３は、立案した結果を、運行管理システム等の当該立案結果を利用する装置に送信する（Ｓ１１１７）。
【００７７】
このように、本実施形態の配車計画システム１は、配車計画装置１０側でユーザの行動に関する情報（例えば、ユーザ装置２０のセンサ装置１０７により取得されたセンサ情報）を取得することなく、ユーザの移動需要に沿った配車計画を立案して運行管理システム等に提供することができる。
【００７８】
ところで、前述したように、配車計画装置１０の分析処理部１１４は、問い合わせ結果１５１の分析を行い、当該分析の結果は、記憶部１１０が分析結果１５４として管理される。この分析結果１５４は、例えば、需要推定部１１２によるユーザの需要推定や、配車計画部１１３による配車計画において利用することができる。また分析結果１５４は、例えば、マーケッティングや地域の特性分析等に活用することができる。
【００７９】
図１２は、分析処理部１１４の類似度算出部１１４１が行う処理（以下、類似度算出処理Ｓ１２００と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに類似度算出処理Ｓ１２００について説明する。
【００８０】
類似度算出部１１４１は、まず問い合わせ結果１５１から、比較しようとする２人のユーザを選択する（Ｓ１２１１）。
【００８１】
続いて、類似度算出部１１４１は、選択した各ユーザの情報を問い合わせ結果１５１から取得する（Ｓ１２１２）。
【００８２】
続いて、類似度算出部１１４１は、取得した各ユーザの情報の類似度（例えばコサイン類似度）を求める（Ｓ１１１３）。類似度算出部１１４１が求めた上記類似度は、記憶部１１０が分析結果１５４として記憶する。
【００８３】
尚、類似度算出部１１４１は、以上の類似度算出処理Ｓ１２００を、例えば、問い合わせ結果１５１に含まれている全てのユーザの組み合わせについて行う。
【００８４】
以上によれば、例えば、需要推定部１１２によるユーザの需要推定や、配車計画部１１３による配車計画において同列に扱うべきユーザを特定することができ、例えば、類似する嗜好を有するユーザに共通の交通手段を提供する等して効率的な配車計画を立案することが可能になる。
【００８５】
図１３は、分析処理部１１４のクラスタリング部１１４２がユーザのクラスタリング（分類）を行う際に行う処理（以下、クラスタリング処理Ｓ１３００と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともにクラスタリング処理Ｓ１３００について説明する。
【００８６】
まずクラスタリング部１１４２は、入力装置１０４を介してクラスタリングの対象となる複数のユーザの設定を受け付ける（Ｓ１３１１）。尚、クラスタリングの対象となる複数のユーザを事前に設定しておき予め配車計画装置１０に記憶しておくようにしてもよい。また問い合わせ結果１５１における全てのユーザをクラスタリングの対象としてもよい。
【００８７】
続いて、クラスタリング部１１４２は、クラスタリングの対象となる複数のユーザの夫々の情報を問い合わせ結果１５１から取得する（Ｓ１３１２）。
【００８８】
続いて、クラスタリング部１１４２は、取得した各ユーザの情報をベクトル化する（Ｓ１３１３）。
【００８９】
続いて、クラスタリング部１１４２は、ベクトル化された情報をk-means法等の所定の
クラスタリング手法によりクラスタリングする（Ｓ１３１４）。
【００９０】
続いて、クラスタリング部１１４２は、クラスタリングの結果を示す情報を生成する（Ｓ１３１５）。尚、生成された上記情報は記憶部１１０が分析結果１５４として記憶する。
【００９１】
以上のクラスタリング処理Ｓ１３００により得られた分析結果１５４を用いることで、例えば、ユーザの傾向（歩くのが好き、階段が好き、待つのはとても嫌い、寄り道はしない等）を把握することができ、例えば、マーケッティングや地域の特性分析等に利用することができる。
【００９２】
以上に説明したように、本実施形態の配車計画システム１によれば、ユーザ装置２０側でセンサ情報を効用算出モデルに代入して効用を求め、ユーザ装置２０から配車計画装置１０へは効用に基づき生成した回答を送信するので、配車計画装置１０にセンサ情報（行動に関する情報）を送信されず、ユーザの個人情報やプライバシーに関する情報を保護しつつユーザの意向に沿った配車計画を立案することができる。
【００９３】
以上、本発明について実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。例えば、上記の実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また上記実施形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることができる。
【００９４】
また上記の各構成、機能部、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また上記の各構成、機能等は、プロセッサが夫々の機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、またはＩ
Ｃカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【００９５】
また各図において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも実装上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。例えば、実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【００９６】
また以上に説明した情報処理装置の各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は一例に過ぎない。各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は、各情報処理装置がハードウェアやソフトウェアの性能、処理効率、通信効率等の観点から最適な配置形態に変更し得る。
【符号の説明】
【００９７】
１  配車計画システム、５  通信ネットワーク、１０  配車計画装置、２０  ユーザ装置、１００  情報処理装置、１０４  入力装置、１０５  出力装置、１０７  センサ装置、１１１  問い合わせ処理部、１１２  需要推定部、１１３  配車計画部、１１４  分析処理部、１１４１  類似度算出部、１１４２  クラスタリング部、１５１  問い合わせ結果、１５２  需要推定結果、１５３  配車計画、１５４  分析結果、２１１  モデル学習部、２１２  問い合わせ応答部、２１３  効用算出部、２１４  移動ルート提示部、２１５
問い合わせ履歴提示部、２５１  センサ情報、２５２  モデル情報、２５３  問い合わせ履歴、Ｓ５００  学習処理、Ｓ７００  問い合わせ応答処理、Ｓ９００  移動ルート提示処理、１０００  移動ルート提示画面、Ｓ１１００  配車計画立案処理、Ｓ１２００  類似度算出処理、Ｓ１３００  クラスタリング処理
【図１】
2020057247.tif 000003
【図２】
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【図３】
2020057247.tif 000005
【図４】
2020057247.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2020057247.tif 000010
【図９】
2020057247.tif 000011
【図１０】
2020057247.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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