(57)【要約】【課題】ドライバー毎の疲れ方の違いを考慮したルート決定をサポートすることができるデータ処理装置、データ処理システム、およびプログラムを提供する。【解決手段】本発明の実施の形態に係るデータ処理装置１０は、あらかじめ設定された複数の走行ルートを運転者が車両を運転して走行させた場合に得られる、走行ルートの走行に関する走行データと、走行の際の運転者の身体状態の変化に関する身体状態データと、を運転者毎に収集するデータ収集部１１と、複数の走行ルート、複数の走行ルートのうちの特定の走行ルートの走行データ、および／または特定の走行ルートを運転者が走行した場合の身体状態データの変化に基づいて、多目的最適化演算により、特定の走行ルート、特定の走行ルートの走行データ、および身体状態データの関係を示す関係データを運転者毎に導出する最適化部１３と、を有する。【選択図】図３
2020122682.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
あらかじめ設定された複数の走行ルートを運転者が車両を運転して走行させた場合に得られる、前記走行ルートの走行に関する走行データと、前記走行の際の前記運転者の身体状態の変化に関する身体状態データと、を収集するデータ収集部と、
前記複数の走行ルートのうち特定の走行ルートを前記運転者が走行した場合の前記走行データおよび前記特定の走行ルートを前記運転者が走行した場合の前記身体状態データの関係を示す前記運転者毎の関係データの中から、多目的最適化アルゴリズムを用いて、特定のデータ群を抽出する最適化部と、
を有する、データ処理装置。
【請求項２】
前記身体状態データに基づいて、前記運転者毎に、前記特定の走行ルートを走行した場合の疲労度を導出する疲労度導出部、をさらに有し、
前記最適化部は、前記身体状態データとして前記疲労度を用いて、前記特定のデータ群を抽出する、
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記特定のデータ群は、前記特定の走行ルートを前記運転者が走行した場合の走行データおよび前記特定の走行ルートを前記運転者が走行した場合の疲労度を目的関数として導出されたパレート最適解である、
請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
特定の運転者の前記関係データにおける前記パレート最適解と、当該特定の運転者の現在の疲労度と、に基づいて、当該特定の運転者に対して次に走行することを推奨する推奨ルートを決定する推奨ルート決定部、
をさらに有する、請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記推奨ルート決定部は、前記関係データにおける前記特定の運転者の疲労度を複数の段階に分類し、前記現在の疲労度が含まれる段階における最も疲労度が小さい前記パレート最適解に基づいて、推奨する走行ルートを決定する、
請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
あらかじめ設定された複数の走行ルートを運転者が車両を運転して走行させた場合の、前記走行ルートの走行に関する走行データを生成する走行データ生成装置と、
前記走行の際の前記運転者の身体状態の変化に関する身体状態データを生成する身体状態データ生成装置と、
前記走行データおよび前記身体状態データを収集し、前記複数の走行ルートのうち特定の走行ルートを前記運転者が走行した場合の前記走行データおよび前記特定の走行ルートを前記運転者が走行した場合の前記身体状態データの関係を示す前記運転者毎の関係データの中から、多目的最適化アルゴリズムを用いて、特定のデータ群を抽出するデータ処理装置と、
を有するデータ処理システム。
【請求項７】
あらかじめ設定された複数の走行ルートを運転者が車両を運転して走行させた場合に得られる、前記走行ルートの走行に関する走行データと、前記走行の際の前記運転者の身体状態の変化に関する身体状態データと、を収集する手順と、
前記複数の走行ルートのうち特定の走行ルートを前記運転者が走行した場合の前記走行データおよび前記特定の走行ルートを前記運転者が走行した場合の前記身体状態データの関係を示す前記運転者毎の関係データの中から、多目的最適化アルゴリズムを用いて、特定のデータ群を抽出する手順と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、複数の走行ルートのいずれかを走行するドライバーに有用なデータ処理装置、データ処理システム、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば流通業の現場等において、人手不足に起因するドライバーの労働環境悪化が問題となっている。ドライバーの労働環境を改善させるための技術として、例えばドライバーの生体情報から疲労度を推定し、疲労度が高いと判定された場合には運転難易度が低いルートを推奨する技術が、例えば特許文献１に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−２３５０７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に開示された技術では、ドライバーの脈拍、血圧や体温等に基づき、全ドライバーに対して同じ基準でドライバーの疲労度を判断している。しかしながら、実際には疲労の感じ方には個人差があるため、特許文献１に開示された技術では、ドライバー毎の実際の疲れ方に応じたルートを提案することは困難である。
【０００５】
本開示は、ドライバー毎の疲れ方の違いを考慮したルート決定をサポートすることができるデータ処理装置、データ処理システム、およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様に係るデータ処理装置は、あらかじめ設定された複数の走行ルートを運転者が車両を運転して走行させた場合に得られる、前記走行ルートの走行に関する走行データと、前記走行の際の前記運転者の身体状態の変化に関する身体状態データと、を収集するデータ収集部と、前記複数の走行ルートのうち特定の走行ルートを前記運転者が走行した場合の前記走行データおよび前記特定の走行ルートを前記運転者が走行した場合の前記身体状態データの関係を示す前記運転者毎の関係データの中から、多目的最適化アルゴリズムを用いて、特定のデータ群を抽出する最適化部と、を有する。
【０００７】
本開示の一態様に係るデータ処理システムは、あらかじめ設定された複数の走行ルートを運転者が車両を運転して走行させた場合の、前記走行ルートの走行に関する走行データを生成する走行データ生成装置と、前記走行の際の前記運転者の身体状態の変化に関する身体状態データを生成する身体状態データ生成装置と、前記走行データおよび前記身体状態データを収集し、前記複数の走行ルートのうち特定の走行ルートを前記運転者が走行した場合の前記走行データおよび前記特定の走行ルートを前記運転者が走行した場合の前記身体状態データの関係を示す前記運転者毎の関係データの中から、多目的最適化アルゴリズムを用いて、特定のデータ群を抽出するデータ処理装置と、を有する。
【０００８】
本開示の一態様に係るプログラムは、あらかじめ設定された複数の走行ルートを運転者が車両を運転して走行させた場合に得られる、前記走行ルートの走行に関する走行データと、前記走行の際の前記運転者の身体状態の変化に関する身体状態データと、を収集する手順と、前記複数の走行ルートのうち特定の走行ルートを前記運転者が走行した場合の前記走行データおよび前記特定の走行ルートを前記運転者が走行した場合の前記身体状態データの関係を示す前記運転者毎の関係データの中から、多目的最適化アルゴリズムを用いて、特定のデータ群を抽出する手順と、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、ドライバー毎の疲れ方の違いを考慮したルート決定をサポートすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態に係るデータ処理システムの構成例を示す図
【図２】データ処理装置のハードウェア構成の一例を示す図
【図３】データ処理装置の機能構成の一例を示すブロック図
【図４】最適化部により求められるパレート最適解集合の例を示す図
【図５】推奨ルート決定部による推奨ルートの決定方法について説明するための図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本開示の各実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。ただし、必要以上に詳細な説明、例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明等は省略する場合がある。
【００１２】
＜システム構成＞
図１は、本発明の実施の形態に係るデータ処理システム１の構成例を示す図である。図１に示すように、データ処理システム１は、データ処理装置１０と、ネットワーク２０と、データ提供サーバ３０と、車両端末４０と、身体状態データ生成装置５０と、配送拠点端末６０と、を有する。
【００１３】
本発明の実施の形態に係るデータ処理システム１は、例えば、少なくとも１人のドライバーＤが所属する配送事業者によって利用されることが想定されている。各ドライバーＤは、あらかじめ設定された複数の走行ルートのいずれかを、車両Ｖを運転して走行し、荷物等の配送を行う。あらかじめ設定された走行ルートとは、例えば所定の配送先同士を結ぶルートである。本実施の形態では、比較的多数の配送先を巡る長距離の走行ルートや、比較的少数の配送先しか巡らない短距離の走行ルート等、種々の走行ルートが想定されている。配送拠点Ｂは、配送事業者の拠点である。
【００１４】
図１では、車両ＶおよびドライバーＤが１組のみ図示されているが、実際には複数組の車両ＶおよびドライバーＤがデータ処理システム１に含まれうる。また、図１では配送拠点Ｂが１箇所のみ図示されているが、配送拠点Ｂは複数箇所存在してもよい。
【００１５】
データ処理装置１０は、データ提供サーバ３０、車両端末４０、身体状態データ生成装置５０、および／または配送拠点端末６０からネットワーク２０を介して種々のデータを取得する。そして、データ処理装置１０は、取得したデータを用いて後述する各種処理を実行し、処理結果を車両端末４０および／または配送拠点端末６０に送信する。なお、図１に示すように、車両端末４０は車両Ｖに、配送拠点端末６０は配送拠点Ｂに、それぞれ設置されることが想定されている。また、身体状態データ生成装置５０は、車両Ｖを運転するドライバーＤに装着されることが想定されている。データ処理装置１０の構成については、後述する。
【００１６】
ネットワーク２０は、本実施の形態では、例えばインターネットのような公衆ネットワークが想定されている。
【００１７】
データ提供サーバ３０は、ネットワーク２０を介して各種データを提供するサーバ装置である。本実施の形態において、データ提供サーバ３０は、データ処理装置１０および／または車両端末４０に対して各種データを提供する。データ提供サーバ３０が提供するデータの例としては、例えば車両Ｖが走行する道路に関する交通データ（渋滞情報等）や、走行ルートを含む地図データ、車両Ｖが走行する予定の走行ルートを示すデータ、走行ルートの距離を示すデータ、車両Ｖの位置データ等が挙げられる。データ提供サーバ３０は、本発明の実施の形態に係るデータ処理システム１のために新たに設置されたサーバ装置であってもよいし、それぞれ独立した、既存の各種データ提供サーバであってもよい。
【００１８】
車両端末４０は、本発明の走行データ生成装置の一例であり、車両Ｖに搭載された端末装置である。車両端末４０は、送受信部４１と、走行データ生成部４２と、表示部４３と、を有する。送受信部４１は、ネットワーク２０を介してデータ処理装置１０等と通信を行う。走行データ生成部４２は、車両Ｖの走行に関するデータ（例えば、走行時間、速度、加速度等のデータ）や、ドライバーＤによる車両Ｖに対する操作に関するデータ（例えば、アクセルペダルやステアリングに対する操作量に関するデータ）等を取得する。表示部４３は、種々の情報を表示する表示デバイスである。
【００１９】
身体状態データ生成装置５０は、例えばドライバーＤの体（腕、手首、首、額等）または衣服等に装着されて、ドライバーＤの身体状態データを生成する装置である。身体状態データには、例えばドライバーＤの心拍数、血圧等のバイタルサインに関するデータ、ドライバーＤの顔写真データ、ドライバーＤの脳機能マッピングに関するデータ等が含まれる。身体状態データ生成装置５０が取得した身体状態データは、ネットワーク２０を介してデータ処理装置１０等に送信される。
【００２０】
配送拠点端末６０は、配送拠点Ｂに設置された端末装置である。配送拠点端末６０は、送受信部６１と、表示部６２と、操作部６３と、を有する。送受信部６１は、ネットワーク２０を介してデータ処理装置１０等と通信を行う。表示部６２は、データ処理装置１０等から取得したデータに基づいて種々の情報を表示する。操作部６３は、配送拠点の配送事業者からの操作を受け付ける。
【００２１】
以上、データ処理システム１の構成例について説明した。次に、データ処理装置１０の構成と動作について説明する。
【００２２】
＜データ処理装置１０の構成＞
図２は、データ処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００２３】
データ処理装置１０は、例えば、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部記憶装置１０４、通信インターフェイス１０５、入力装置１０６、および出力装置１０７等を備えたコンピュータである。外部記憶装置１０４の例としては、ＨＤＤ、ＳＳＤ、またはフラッシュメモリ等が挙げられる。通信インターフェイス１０５の例としては、ＬＡＮ回線用の通信コントローラ等が挙げられる。入力装置１０６の例としては、キーボード、マウス、タッチパネル、スキャナ、バーコードリーダ等が挙げられる。出力装置１０７の例としては、ＣＲＴや液晶等のディスプレイ装置、プリンタ等が挙げられる。
【００２４】
データ処理装置１０の後述する各機能は、例えば、ＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、及び外部記憶装置１０４等に記憶された処理プログラムや各種データを参照することによって実現される。但し、上記した各機能の一部または全部は、ソフトウェアによる処理に代えて、またはソフトウェアによる処理と共に、専用のハードウェア回路による処理によって実現されてもよい。
【００２５】
図３は、データ処理装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。
【００２６】
図３に示すように、データ処理装置１０は、データ収集部１１と、疲労度導出部１２と、最適化部１３と、推奨ルート決定部１４と、送信部１５と、記憶部１６と、を有する。
【００２７】
データ収集部１１は、複数のドライバーＤのそれぞれが、あらかじめ設定された複数の走行ルートのいずれかを実際に走行したときに生成される各種データを収集する。データ収集部１１が収集するデータの例としては、例えば以下のようなものが挙げられる。
【００２８】
１つは、データ処理システム１を利用する配送事業者の走行ルートに関するデータ（以下、ルートデータ）である。ルートデータは、例えば地図データ上での、配送先の位置、および通過する道路、走行ルートの長さ等に関するデータである。上記したように、配送事業者は、複数の走行ルートを有しているため、データ収集部１１は、複数の走行ルートのそれぞれに対応する複数のルートデータを収集する。ルートデータは、例えばデータ提供サーバ３０や配送拠点端末６０の図示しない記憶部等から収集される。
【００２９】
他の１つは、複数の走行ルートの内、いずれか特定の走行ルートを実際に特定のドライバーＤが車両Ｖで走行した場合の走行に関するデータ（以下、走行データ）である。走行データとは、例えば走行ルートの始点から終点までの走行に要した時間（走行時間）、平均速度、平均加速度、最大速度、最大加速度、等を含むデータである。走行データは、例えば車両Ｖに搭載された車両端末４０の走行データ生成部４２によって生成される。
【００３０】
他の１つは、複数の走行ルートの内、いずれか特定の走行ルートを実際にドライバーＤが車両Ｖを運転した場合のドライバーＤの身体状態の変化に関するデータ（身体状態データ）である。身体状態データには、上記したように、例えばドライバーＤの心拍数、血圧等のバイタルサインに関するデータ、ドライバーＤの顔写真データ、ドライバーＤの脳機能マッピングに関するデータ等が含まれうる。身体状態データは、ドライバーＤが装着した身体状態データ生成装置５０によって生成される。
【００３１】
データ収集部１１が収集した各種データは、記憶部１６のデータベースである収集データデータベース１６１に格納される。なお、本明細書において、データベースをＤＢと記載することがある。
【００３２】
疲労度導出部１２は、データ収集部１１が収集した各種データを用いて、ドライバーＤ毎、かつ走行ルート毎に、疲労度を導出する。本実施の形態において、疲労度とは、ドライバーＤが特定の走行ルートを走行した際の疲労の度合いを相対的に示す値である。
【００３３】
疲労度の導出方法については特に限定しないが、例えば上述した身体状態データを、ドライバーＤ毎、かつ走行ルート毎に多数集め、このデータに基づいて相対的に疲労度を導出すればよい。疲労度の導出方法の一例としては、最も身体状態データの変化量が大きい場合を疲労度最大、最も身体状態データの変化量が小さい場合を疲労度最小として、その他の場合を身体状態データの変化量に応じて適宜振り分けることにより、疲労度を導出する方法が挙げられる。
【００３４】
疲労度導出部１２は、ドライバーＤ毎に、当該ドライバーＤが特定の走行ルートを実際に走行した際の走行データがデータ収集部１１によって収集される度に、上記説明した疲労度の導出処理を実行する。疲労度導出部１２は、導出した疲労度を、ドライバーＤおよび走行ルートデータと対応づけて、記憶部１６の疲労度ＤＢ１６２に格納させる。これにより、記憶部１６の疲労度ＤＢ１６２には、ドライバーＤ毎、かつ走行ルート毎の疲労度が、走行データに対応づけられて蓄積されることになる。
【００３５】
なお、疲労度導出部１２による疲労度の導出方法として、例えば上述した走行データおよび身体状態データを用いて、疲労度を導出するような学習モデルを機械学習によってあらかじめ生成しておき、当該学習モデルを用いて疲労度を導出するようにしてもよい。例えば、身体状態データとして顔写真データを用い、同一のドライバーＤの多数の顔写真データに基づいて、表情の変化から疲労度を導出するような学習モデルを生成しておき、これを用いて疲労度を導出するようにしてもよい。また、走行ルートの距離、走行時間、平均速度、平均加速度等の様々なデータを説明変数として疲労度を導出するような学習モデルを用いてもよい。
【００３６】
最適化部１３は、記憶部１６の収集データＤＢ１６１に格納された各種データに基づいて、ドライバー毎に、走行ルートに対応した走行データおよび身体状態データを目的関数として多目的最適化アルゴリズムを用い、パレート最適解集合を求める。多目的最適化アルゴリズムには、例えば遺伝的アルゴリズム等の既知のアルゴリズムを採用することができる。
【００３７】
パレート最適解とは、互いに優劣がつけられない解の集合であり、図４に示すように、複数の目的関数値の何れかを改善させようとした場合、他の目的関数値が改悪されてしまうような状態の解のことである。パレート最適解は複数存在し、本実施の形態では複数のパレート最適解の集合をパレート最適解集合と呼ぶ。
【００３８】
図４は、最適化部１３により求められるパレート最適解集合の例を示す図である。図４の例では、縦軸を走行時間、横軸を疲労度とした場合に、あるドライバーＤ＿１が走行ルートＲ１〜Ｒ４を走行した場合の走行時間と疲労度との関係が示されている。図４に示される、走行ルートに対応した、走行時間と疲労度との関係を示すデータは、本発明の関係データの一例である。
【００３９】
図４に示す例では、ドライバーＤ＿１にとって、走行ルートＲ３は比較的短時間で走行でき、比較的疲労度が小さいルートである。一方、ドライバーＤ＿１にとって、走行ルートＲ１は比較的長い走行時間を要し、比較的疲労度が大きいルートである。走行ルートＲ２はその中間であり、走行ルートＲ４は、他のルートと比較した場合、走行時間の割に疲労度が大きいルートである。
【００４０】
一般的に、配送事業において、ドライバーＤの労働環境を改善するためには、ドライバーＤの疲労度の総和を小さくすることが求められる。一方、配送事業の事業効率、例えばドライバーＤの稼働効率を向上させるためには、できるだけ距離が長い（走行に長時間を要する）走行ルートが各ドライバーＤに割り当てられることが望ましい。しかしながら、一般的には、距離が長い走行ルートを走行するほどドライバーＤの疲労度は大きくなるため、走行ルートの長さと、ドライバーＤの疲労度の大きさとの間には、トレードオフの関係があると言える。
【００４１】
図４に示すパレート最適解集合は、互いにトレードオフの関係にある走行時間の長さと疲労度の大きさとが最適となる解の集合である。同時に、各解は、走行ルートに関する情報を含んでいる。なお、図４に示す例では、パレート最適解集合を点（離散的な最適解）の集合として示しているが、最適化部１３は、パレート最適解を、例えばこれらの解を含む関数（各最適解を通る曲線を示す関数）の形式で求めてもよい。
【００４２】
なお、図４に示す例では、多目的最適化処理の目的関数として、走行時間および疲労度を用いているが、本発明はこれに限定されない。目的関数として、走行時間ではなく走行ルートの距離等が用いられてもよい。また、疲労度の代わりに、心拍数や血圧の変化量等の身体状態データがそのまま用いられてもよい。
【００４３】
また、図４に示す例では、走行ルートＲ１〜Ｒ４の４つの走行ルートについての走行時間と疲労度との関係を示しているが、走行ルートの数はより多くてもよい。例えば走行ルートの数が数十、または数百である場合でも、上記方法によりパレート最適解集合を求めることができる。
【００４４】
推奨ルート決定部１４は、特定のドライバーＤの現在の疲労度に基づいて、最適化部１３の求めたパレート最適解集合を用いて、当該ドライバーＤに対して、次に走行することを推奨する走行ルート（以下、推奨ルート）を決定する。特定のドライバーＤの現在の疲労度については、例えば、所定期間（例としては１日）内に当該ドライバーＤが走行した走行ルートの距離または時間を累積したデータと、所定期間内の身体状態データの変化量を累積したデータとに基づいて導出された疲労度を用いればよい。
【００４５】
より具体的には、推奨ルート決定部１４は、以下のような方法で推奨ルートを決定する。図５は、推奨ルート決定部１４による推奨ルートの決定方法について説明するための図である。
【００４６】
図５に示すように、推奨ルート決定部１４は、疲労度の大きさによってあらかじめ複数の段階に分類されたパレート最適解集合を用いて推奨ルートを決定する。図５には、疲労度の大きさによって４段階に分類された例が示されている。以下、説明のため、図５に示す疲労度が最も大きい段階を段階Ｓ１、疲労度が最も小さい段階を段階Ｓ４とする。そして、その間の段階をＳ２およびＳ３とする。
【００４７】
まず、推奨ルート決定部１４は、ドライバーＤの現在の疲労度に基づいて、段階Ｓ１〜Ｓ４のいずれかを選択する。例えば、推奨ルート決定部１４は、ドライバーＤの現在の疲労度が比較的大きい場合には、最も疲労度が小さい段階である段階Ｓ４を選択する。そして、推奨ルート決定部１４は、ドライバーＤの現在の疲労度が大きくなるにつれて、徐々に疲労度が大きい段階である段階Ｓ２〜Ｓ４を選択するようになっている。
【００４８】
次に、推奨ルート決定部１４は、選択した段階の中で、最も疲労度が小さい最適解を選択する。図５に示す例では、例えば段階Ｓ１には、最適解が４個存在しており、そのうち最も疲労度が小さい最適解（図５の段階Ｓ１において○を付した解）は、走行ルートＲ２に対応している。このような場合、推奨ルート決定部１４は、走行ルートＲ２を推奨ルートとして決定する。同様に、段階Ｓ２には、最適解が２個存在しており、いずれも走行ルートＲ２に対応している。このような場合、推奨ルート決定部１４は、走行ルートＲ２を推奨ルートとして決定する。
【００４９】
さらに、段階Ｓ３には、最適解が２個存在しており、そのうち疲労度が小さい方の最適解（図５の段階Ｓ３において○を付した解）は、走行ルートＲ３に対応している。このような場合、推奨ルート決定部１４は、走行ルートＲ３を推奨ルートとして決定する。段階Ｓ４には、最適解が２個存在しており、いずれも走行ルートＲ３に対応している。このような場合、推奨ルート決定部１４は、走行ルートＲ３を推奨ルートとして決定する。
【００５０】
このような方法により、推奨ルート決定部１４は、ドライバーＤの現在の疲労度を考慮しつつ、できるだけ各ドライバーＤの稼働効率がよくなる走行ルートを推奨ルートとして決定することができる。
【００５１】
なお、上記では、推奨ルート決定部１４が推奨ルートを１つのみ決定する場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、推奨ルート決定部１４が、ドライバーＤの現在の疲労度に応じて複数の推奨ルートを決定するようにしてもよい。具体的には、図５に示す例において、ドライバーＤの現在の疲労度に対応する段階が段階Ｓ１であった場合、推奨ルート決定部１４は、走行ルートＲ２だけでなく、走行ルートＲ１およびＲ２をともに推奨ルートとして決定してもよい。
【００５２】
送信部１５は、推奨ルート決定部１４が決定した推奨ルートを車両端末４０および／または配送拠点端末６０に対して送信する。これにより、車両端末４０の表示部４３および／または配送拠点端末６０の表示部６２に、特定のドライバーＤの現在の疲労度に基づいて決定された推奨ルートが表示される。推奨ルートの表示態様については特に限定しないが、例えば地図データ上にわかりやすく強調されて（太線、蛍光線等で）表示されればよい。複数の推奨ルートが決定されている場合には、配送拠点Ｂにおいて、推奨ルートを参照した配送事業者が実際にドライバーＤを次に走行させるルートを決定すればよい。
【００５３】
配送拠点Ｂにおいて、配送拠点端末６０の表示部６２に表示された推奨ルートを参照した配送事業者は、その推奨ルートに対応するドライバーＤに対して、その推奨ルートを走行することを提案することができる。あるいは、車両端末４０の表示部４３に表示された推奨ルートを参照したドライバーＤは、推奨ルートに従って疲労度が小さい走行ルートを走行することができる。
【００５４】
＜作用・効果＞
以上説明したように、本発明の実施の形態に係るデータ処理装置１０は、あらかじめ設定された複数の走行ルートを運転者が車両を運転して走行させた場合に得られる、走行ルートの走行に関する走行データと、走行の際の運転者の身体状態の変化に関する身体状態データと、を運転者毎に収集するデータ収集部１１と、複数の走行ルート、複数の走行ルートのうちの特定の走行ルートの走行データ、および／または特定の走行ルートを運転者が走行した場合の身体状態データの変化に基づいて、多目的最適化演算により、特定の走行ルート、特定の走行ルートの走行データ、および身体状態データの関係を示す関係データを運転者毎に導出する最適化部１３と、を有する。
【００５５】
このような構成により、運転者毎の身体状態データの変化、すなわち疲れの感じ方の違いを考慮した、特定の走行ルート、特定の走行ルートの走行データ、および身体状態データの関係を示す関係データを導出することができる。このような関係データは、ドライバー毎の疲れ方の違いを考慮したルート決定を行う際の判断基準として有用である。従って、本発明のデータ処理装置１０は、ドライバー毎の疲れ方の違いを考慮したルート決定を好適にサポートすることができる。
【００５６】
また、本発明の実施の形態に係るデータ処理装置１０は、身体状態データに基づいて、運転者毎に、複数の走行ルートのうちの特定の走行ルートを走行した場合の疲労度を導出する疲労度導出部１２をさらに有し、最適化部１３は、複数の走行ルート、特定の走行ルートの走行データ、および／または特定の走行ルートを運転者が走行した場合の疲労度に基づいて、多目的最適化演算により、特定の走行ルート、走行データ、および疲労度の関係を示す関係データを導出する。
【００５７】
このような構成により、運転者毎の疲労度を精度よく評価することができるので、精度のよい関係データを導出することができる。
【００５８】
また、本発明の実施の形態に係るデータ処理装置１０において、関係データは、特定の走行ルートの走行データ、および特定の走行ルートに対応する疲労度を目的関数として導出されたパレート最適解を含む。
【００５９】
このような構成により、一般的には互いにトレードオフの関係にある走行時間の長さまたは走行ルートの距離の長さと疲労度の小ささとが最適となる解を導出することができる。
【００６０】
また、本発明の実施の形態に係るデータ処理装置１０は、パレート最適解と、特定の運転者の現在の疲労度と、に基づいて、当該特定の運転者に対して次に走行することを推奨する推奨ルートを決定する推奨ルート決定部１４をさらに有する。そして、推奨ルート決定部１４は、特定の運転者の疲労度を複数の段階に分類し、現在の疲労度が含まれる段階における最も疲労度が小さいパレート最適解に基づいて、推奨する走行ルートを決定する。
【００６１】
このような構成により、運転者毎の疲れの感じ方の違いを考慮した上で、運転者に適した推奨ルートを提案することができるようになる。
【００６２】
＜変形例＞
以上、図面を参照しながら各種の実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範囲内において、各種の変更例または修正例に想到しうることは明らかであり、そ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。また、開示の趣旨を逸脱しない範囲において、上記実施の形態における各構成要素は任意に組み合わせられてもよい。
【００６３】
上記した実施の形態において、最適化部１３は、走行時間または走行ルートの距離と、疲労度とがトレードオフの関係にあることを前提として、多目的最適化演算を行ってパレート最適解を求めていた。しかしながら、走行ルートやドライバーによっては、走行時間または走行ルートの距離と、疲労度とがトレードオフの関係にはない場合も考えられる。例えば、距離は長くとも、信号や起伏、カーブ、交差点等が少なく、走りやすいルートでは、疲労度が小さいことが予想される。また、ドライバーによっては、信号や起伏、カーブ、交差点等の外乱が少ない単調な走行ルートより、適度な外乱があるルートの方が疲れにくいと感じることがある。このように走行時間または走行ルートの距離と、疲労度とが全くトレードオフの関係にない場合には、最適化部１３がパレート最適解を求めようとしてもうまくいかない場合が考えられる。
【００６４】
このような場合、最適化部１３は、多目的最適化演算を行う前に、走行時間または走行ルートの距離と、疲労度との関係を示す関係データがトレードオフの関係を満たすか否かを判定し、満たすと判定した場合のみ多目的最適化演算に進むようにしてもよい。そして、走行時間または走行ルートの距離と、疲労度とがトレードオフの関係を満たさない場合には、推奨ルート決定部１４は、単に走行時間が長い、あるいは距離が長い走行ルートを当該ドライバーの推奨ルートとして決定すればよい。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本開示は、複数の走行ルートのいずれかを走行するドライバーに有用なデータ処理装置を提供できる。
【符号の説明】
【００６６】
１  データ処理システム
１０  データ処理装置
１１  データ収集部
１２  疲労度導出部
１３  最適化部
１４  推奨ルート決定部
１５  送信部
１６  記憶部
１６１  収集データＤＢ
１６２  疲労度ＤＢ
２０  ネットワーク
３０  データ提供サーバ
４０  車両端末
４１  送受信部
４２  走行データ生成部
４３  表示部
５０  身体状態データ生成装置
６０  配送拠点端末
６１  送受信部
６２  表示部
６３  操作部
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  外部記憶装置
１０５  通信インターフェイス
１０６  入力装置
１０７  出力装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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