(57)【要約】【課題】相乗りする各乗客の利便性および快適性を配慮した相乗り車両を配車することができる配車装置、配車システム、および配車方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係る配車装置は、乗車情報取得部と、待機環境予測部と、配車部とを備える。乗車情報取得部は、車両への相乗りを望む複数の乗客の乗車場所、乗車日時、および行先を含む乗車情報を取得する。待機環境予測部は、行先および行先への到着予想時刻に基づいて、行先での乗客の待機環境を予測する。配車部は、各々の乗客の行先および到着予想時刻に基づいて予測される各々の乗客の待機環境が最適となる車両の走行ルートを決定して車両を配車する。【選択図】図１
2020149145.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両への相乗りを望む複数の乗客の乗車場所、乗車日時、および行先を含む乗車情報を取得する乗車情報取得部と、
前記行先および前記行先への到着予想時刻に基づいて、前記行先での前記乗客の待機環境を予測する待機環境予測部と、
各々の前記乗客の行先および前記到着予想時刻に基づいて予測される各々の前記乗客の前記待機環境が最適となる前記車両の走行ルートを決定して前記車両を配車する配車部と
を備えることを特徴とする配車装置。
【請求項２】
前記配車部によって決定された前記走行ルートを走行した場合の前記車両の到着予想時刻を前記行先へ通知する通知部
を備えることを特徴とする請求項１に記載の配車装置。
【請求項３】
前記配車部による前記車両の配車結果に基づいて、前記待機環境予測部による前記待機環境の予測条件を補正する補正部
を備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の配車装置。
【請求項４】
前記待機環境予測部は、
前記待機環境として、前記行先での前記乗客の待ち時間と、前記行先での前記乗客の快適性とを予測する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の配車装置。
【請求項５】
前記行先から当該行先の状況を取得する行先状況取得部
を備え、
前記待機環境予測部は、
前記行先の状況に基づいて、前記待機環境を予測する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の配車装置。
【請求項６】
車両への相乗りを望む複数の乗客の乗車場所、乗車日時、および行先を含む乗車情報を取得する乗車情報取得部と、
前記行先および前記行先への到着予想時刻に基づいて、前記行先での前記乗客の待機環境を予測する待機環境予測部と、
各々の前記乗客の行先および前記到着予想時刻に基づいて予測される各々の前記乗客の前記待機環境が最適となる前記車両の走行ルートを決定して前記車両を配車する配車部と
を備える配車装置と、
前記配車装置との間で情報通信を行う前記車両と、
前記行先に設置されて前記配車装置との間で情報通信を行う端末装置と
を備えることを特徴とする配車システム。
【請求項７】
車両への相乗りを望む複数の乗客の乗車場所、乗車日時、および行先を含む乗車情報を取得する乗車情報取得工程と、
前記行先および前記行先への到着予想時刻に基づいて、前記行先での前記乗客の待機環境を予測する待機環境予測工程と、
各々の前記乗客の行先および前記到着予想時刻に基づいて予測される各々の前記乗客の前記待機環境が最適となる前記車両の走行ルートを決定して前記車両を配車する配車工程と
を含むことを特徴とする配車方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、配車装置、配車システム、および配車方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、相乗りを望む複数の乗客から運行依頼を受けた場合に、各乗客の出発日、出発地、および到着地等に基づいて乗客のグルーピングを行い、１つの運行で複数の乗客を効率よく車両に乗せて目的地へ送り届けるシステムがある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１５０４７０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、単に、各乗客の出発日、出発地、および到着地等に基づいて乗客のグルーピングを行い、１つの運行で複数の乗客を目的地へ送り届けるだけでは、各乗客の利便性および快適性に対する配慮に欠ける場合がある。
【０００５】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、相乗りする各乗客の利便性および快適性を配慮した相乗り車両を配車することができる配車装置、配車システム、および配車方法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】
実施形態の一態様に係る配車装置は、乗車情報取得部と、待機環境予測部と、配車部とを備える。乗車情報取得部は、車両への相乗りを望む複数の乗客の乗車場所、乗車日時、および行先を含む乗車情報を取得する。待機環境予測部は、前記行先および前記行先への到着予想時刻に基づいて、前記行先での前記乗客の待機環境を予測する。配車部は、各々の前記乗客の行先および前記到着予想時刻に基づいて予測される各々の前記乗客の前記待機環境が最適となる前記車両の走行ルートを決定して前記車両を配車する。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様に係る配車装置、配車システム、および配車方法は、相乗りする各乗客の利便性および快適性を配慮した相乗り車両を配車することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る配車システムの構成の一例を示す説明図である。
【図２】図２は、実施形態に係る予測条件の一例を示す説明図である。
【図３】図３は、実施形態に係る配車結果の一例を示す説明図である。
【図４】図４は、実施形態に係る配車装置によって配車されるシェアタクシーの走行ルートの一例を示す説明図である。
【図５】図５は、実施形態に係る配車装置によって配車されるシェアタクシーの走行ルートの一例を示す説明図である。
【図６】図６は、実施形態に係る配車装置の制御部が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、配車装置、配車システム、および配車方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１０】
図１は、実施形態に係る配車システム１００の構成の一例を示す説明図である。図１に示すように、実施形態に係る配車システム１００は、配車装置１と、相乗り車両の一例であるシェアタクシーＴと、乗客の行先の一例である病院Ｄ１やレストランＤ２等に設置される端末装置（以下、行先装置と略称する場合がある）とを含む。
【００１１】
なお、図１には、１台のシェアタクシーＴを図示しているが、配車装置１は、複数台のシェアタクシーＴの配車管理を行うことができる。また、図１には、行先の一例として病院Ｄ１と、レストランＤ２とを図示しているが、配車装置１との間で情報通信を行う行先装置が設置される行先は、病院Ｄ１およびレストランＤ２に限定されるものではなく、任意の施設や店舗であってもよい。また、配車装置１との間で情報通信を行う行先装置が設置される行先の数については、任意に設定変更が可能である。
【００１２】
配車装置１は、通信部２と、記憶部３と、制御部４とを備える。通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部２は、例えば、インターネット等の通信ネットワークＮを介して、シェアタクシーＴ、病院Ｄ１の行先装置、およびレストランＤ２の行先装置等と情報通信可能に接続される。
【００１３】
また、通信部２は、通信ネットワークＮを介して、複数の乗客Ｕ１，Ｕ２が携帯するスマートフォン等の端末装置Ｍ１，Ｍ２と情報通信可能に接続される。なお、以下では、複数の乗客Ｕ１，Ｕ２のうちの任意の乗客を乗客Ｕと記載し、乗客Ｕが携帯する端末装置を端末装置Ｍと記載する。
【００１４】
記憶部３は、例えば、データフラッシュ等の情報記憶デバイスであり、予測条件３１と、配車結果３２とを記憶する。予測条件３１の一例については、図２を参照して後述し、配車結果の一例については、図３を参照して後述する。
【００１５】
制御部４は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。制御部４は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＲＡＭを作業領域として使用して実行することにより機能する複数の処理部を備える。
【００１６】
具体的には、制御部４は、乗車情報取得部４１と、待機環境予測部４２と、行先状況取得部４３と、配車部４４と、通知部４５と、走行実績取得部４６と、待ち時間取得部４７と、補正部４８とを備える。
【００１７】
なお、制御部４が備える複数の処理部は、一部または全部がＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードウェアで構成されてもよい。
【００１８】
制御部４が備える乗車情報取得部４１、待機環境予測部４２、行先状況取得部４３、配車部４４、通知部４５、走行実績取得部４６、待ち時間取得部４７、および補正部４８は、それぞれ以下に説明する情報処理を実行する。なお、制御部４の内部構成は、図１に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００１９】
乗車情報取得部４１は、シェアタクシーＴへの相乗りを望む複数の乗客Ｕの乗車場所、乗車日時、および行先を含む乗車情報を乗客Ｕの端末装置Ｍから取得する。そして、乗車情報取得部４１は、取得した乗車情報に基づいて、１つの運行で行先まで送り届けることができる乗客Ｕをグルーピングする。
【００２０】
例えば、乗車情報取得部４１は、乗車日時が同一日および同一時間帯であり、乗車場所が半径所定距離以内のエリア内であり、行先が半径所定距離以内のエリアである乗客Ｕが同じクループに入るようにグルーピングを行う。そして、乗車情報取得部４１は、グループ毎に、乗客Ｕの乗車情報を待機環境予測部４２へ出力する。
【００２１】
待機環境予測部４２は、各乗客Ｕの行先および行先の到着予想時間に基づいて、各行先での乗客Ｕの待機状況を予測する。このとき、待機環境予測部４２は、記憶部３に記憶された予測条件３１を使用して待機環境を予測する。ここで、図２を参照し、予測条件３１の一例について説明する。図２は、実施形態に係る予測条件３１の一例を示す説明図である。
【００２２】
図２に示すように、予測条件３１は、複数の各行先に時間帯毎の待機環境を示す行先待ち時間スコアと、行先快適性スコアとが対応付けられた情報である。図２には、一例として、ある病院Ｄ１およびレストランＤ２の各時間帯における行先待ち時間スコアと、行先快適性スコアとを示している。
【００２３】
行先待ち時間スコアは、例えば、行先に到着した乗客Ｕが行先でサービスを受けられるまでの待ち時間がない場合に１００となり、行先での待ち時間が長くなるほど値が小さくなる。行先快適性スコアは、行先に到着した乗客Ｕの行先での快適性に問題がない場合に１００となり、快適性に何らかの問題がある場合に、その問題が乗客Ｕに与える悪影響が大きいほど値が小さくなる。
【００２４】
例えば、行先が病院Ｄ１の場合、行先快適性スコアは、待合室に他の患者がいない可能性が高い時間帯では１００となり、他の患者がいる可能性が高い時間帯に近くなるほど値が低くなり、その時期がインフルエンザの流行時期である場合には値がさらに低くなる。
【００２５】
また、行先がレストランＤ２の場合、行先快適性スコアは、店舗内の空席数が所定数以上ある可能性が高い時間帯の場合に１００となり、満席になる可能性が高い時間帯に近くなるほど値が低くなり、相席が必要となる可能性が高い時間帯では値がさらに低くなる。
【００２６】
図２に示すように、病院Ｄ１では、診療が開始される朝と、診療が終了する夕方に患者数が多くなり、待ち時間が長くなることがある。このため、病院Ｄ１では、朝および夕方の時間帯における行先待ち時間スコアが比較的低くなっている。
【００２７】
また、病院Ｄ１では、診療終了後の時間外診療の時間帯も患者に対応する職員が少なくなるため、待ち時間が長くなることがある。このため、病院Ｄ１では、診療終了後の時間外診療の時間帯に待ち時間スコアが比較的低くなっている。
【００２８】
また、病院Ｄ１では、例えば、前日にインフルエンザにより発熱した患者が翌朝受診に訪れたり、仕事中にインフルエンザにより発熱した患者が仕事後に受診に訪れたりする場合がある。このため、病院Ｄ１では、日中に比べて朝夜の時間帯の行先快適性スコアが比較的低くなっている。
【００２９】
また、レストランＤ２では、昼食および夕食の時間帯に客数が多くなるため、行先待ち時間スコアおよび行先快適性スコアが比較的低くなっている。また、レストランＤ２では、昼食前、昼食と夕食との間、および深夜の時間帯に客数が少なくなるため、行先待ち時間スコアおよび行先快適性スコアが比較的高くなっている。
【００３０】
かかる予測条件３１は、例えば、行先となる病院Ｄ１から各時間帯の平均的な患者数や院内感染の危険度を事前に取得したり、レストランＤ２等の店舗から各時間帯の平均的な来客数や店内の混雑度を事前に取得したりすることによって生成することができる。
【００３１】
図２へ戻り、待機環境予測部４２は、行先の待機環境を予測する場合、まず、乗車情報取得部４１から入力される１つのグループに含まれる全乗客Ｕの乗車場所および行先を走行する複数通りの走行ルートを導出する。そして、待機環境予測部４２は、各走行ルートをシェアタクシーＴが走行した場合における各行先への到着予想時刻を算出する。
【００３２】
続いて、待機環境予測部４２は、予測条件３１に基づいて各行先への到着予想時刻を含む時間帯の行先待ち時間スコアおよび行先快適性スコアを、各行先での待機環境の予測結果として取得する。これにより、待機環境予測部４２は、各行先での乗客Ｕの待ち時間の状況と、各行先における乗客Ｕの快適性の状況とを予測することができる。
【００３３】
なお、待機環境予測部４２は、行先待ち時間スコアおよび行先快適性スコアから逆算して、各行先での乗客Ｕの待ち時間と、各行先における乗客Ｕの快適性とを予測する構成であってもよい。
【００３４】
また、待機環境予測部４２は、行先状況取得部４３によって取得される情報に基づいて、各行先での乗客Ｕの待ち時間と、行先での乗客Ｕの快適性を予測することもできる。具体的には、待機環境予測部４２は、導出した各走行ルートをシェアタクシーＴが走行した場合における各行先と、各行先への到着予想時刻とを行先状況取得部４３へ出力する。
【００３５】
行先状況取得部４３は、待機環境予測部４２から入力される行先から、到着予想時刻に予想される待ち時間と、行先における快適性の度合いとを含む行先の状況を示す情報を取得して、待機環境予測部４２へ出力する。
【００３６】
待機環境予測部４２は、行先状況取得部４３から入力される情報に基づいて、各行先の行先待ち時間スコアおよび行先快適性スコアを算出する。そして、待機環境予測部４２は、算出した行先待ち時間スコアおよび行先快適性スコアと、予測条件３１から取得した行先待ち時間スコアおよび行先快適性スコアとに差がある場合、差分を小さくする補正を行って、各行先での待ち時間と快適性とを予測する。
【００３７】
これにより、待機環境予測部４２は、各行先での乗客Ｕのより正確な待ち時間と、快適性とを予測することができる。待機環境予測部４２は、グループ毎の乗車情報と、導出した走行ルートと、各行先への到着予想時刻と、到着予想時刻における各行先の行先待ち時間スコアおよび行先快適性スコアとを対応付けて配車部４４へ出力する。
【００３８】
配車部４４は、待機環境予測部４２から入力される情報に基づいて、各々の乗客Ｕの行先および到着予想時刻に基づいて予測される各々の乗客Ｕの待機環境が最適となるシェアタクシーＴの走行ルートを決定する。
【００３９】
具体的には、配車部４４は、待機環境予測部４２から順次入力される走行ルートを選択し、各走行ルートでシェアタクシーＴを走行させた場合に、各行先での乗客Ｕ全員の待機環境が最適か否かを判定する。
【００４０】
このとき、配車部４４は、待機環境予測部４２から入力される行先待ち時間スコアおよび行先快適性スコアに加え、各走行ルートによる各乗客Ｕの移動予測時間スコアに基づいて、各行先での乗客Ｕ全員の待機環境が最適か否かを判定する。
【００４１】
移動予測時間スコアは、例えば、乗客Ｕの乗車場所から行先までの最短経路を最短時間で走行できる場合に１００となり、渋滞や他の乗客Ｕの送迎によって行先へ到着するまでの時間が上記した最短時間より長くなるほど値が小さくなる。
【００４２】
配車部４４は、順次選択する走行ルートのうち、全乗客Ｕの移動予測時間スコア、行先待ち時間スコア、および行先快適性スコアが最も均等になる走行ルートを決定する。これにより、配車部４４は、行先での全乗客Ｕの待ち時間と、行先における全乗客Ｕの快適性とに配慮した最適な走行ルートを決定することができる。
【００４３】
配車部４４は、複数のシェアタクシーＴと情報通信することで各シェアタクシーＴの位置および配車可否状態を把握しており、決定した走行ルートに最適のシェアタクシーＴを選択して、決定したルートと乗車させるグループの乗車情報を送信して配車を行う。これにより、配車装置１は、相乗りする各乗客Ｕの利便性および快適性を配慮したシェアタクシーＴを配車することができる。
【００４４】
また、配車部４４は、決定した走行ルートをシェアタクシーＴが走行した場合の各行先への到着予想時刻を通知部４５へ出力する。通知部４５は、各行先へシェアタクシーＴの到着予想時刻を送信して通知する。
【００４５】
これにより、各行先は、乗客Ｕが到着する前に、乗客Ｕを受け入れる準備作業の段取り調整等を行うことができるので、作業の効率および乗客Ｕへ提供するサービスを向上させることができる。
【００４６】
走行実績取得部４６は、シェアタクシーＴから走行ルートの識別情報と、実際に乗客Ｕを乗車させた場所および乗車時刻と、実際に乗客Ｕを降車させた行先および降車時刻とを取得して配車結果３２に記録する。
【００４７】
待ち時間取得部４７は、乗客Ｕが到着した行先から、乗客Ｕの実際の待ち時間を取得して配車結果３２に記録する。また、待ち時間取得部４７は、乗客Ｕが到着した行先から、到着時の実際の快適性に関する快適性情報を取得して配車結果３２に記録する。
【００４８】
ここで、図３を参照し、配車結果の一例について説明する。図３は、実施形態に係る配車結果３２の一例を示す説明図である。なお、図３には、識別情報がルート＃１の走行ルートに関する配車結果３２の一例を示している。図３に示すように、配車結果３２には、走行ルート毎に、各乗客Ｕの乗車場所、乗車時刻、行先、後者時刻、待ち時間、および快適性情報が記録される。
【００４９】
図１へ戻り、補正部４８は、各行先について、配車結果３２からシェアタクシーＴの走行結果に基づく行先待ち時間スコア、行先快適性スコア、および移動時間スコアを算出する。
【００５０】
そして、補正部４８は、算出した走行結果に基づく行先待ち時間スコアおよび行先快適性スコアと、予測条件３１の対応する行先待ち時間スコアおよび行先快適性スコアとに差がある場合、予測条件３１の行先待ち時間スコアおよび行先快適性スコアを補正する。これにより、待機環境予測部４２は、次回以降の待機環境予測精度を向上させることができる。
【００５１】
また、補正部４８は、算出した移動時間スコアと、配車部４４によって算出された移動予測時間スコアとに差がある場合には、移動時間スコアと移動予測時間スコアとの差分を配車部４４へ通知する。これにより、配車部４４は、次回以降の移動予測時間スコアの信頼性を向上させることができる。
【００５２】
次に、図４および図５を参照し、実施形態に係る配車装置１によって配車されるシェアタクシーＴの走行ルートの一例を示す説明図である。図３に示すように、配車装置１は、例えば、行先が病院Ｄ１の乗客Ｕ１と、行先がレストランＤ２の乗客Ｕ２を相乗りさせて、それぞれの行先まで送り届ける場合、まず、シェアタクシーＴにルートＲ１１を走行させて家Ｈ１の前で乗客Ｕ１を乗車させる。
【００５３】
続いて、配車装置１は、シェアタクシーＴにルートＲ１２を走行させて家Ｈ２の前で乗客Ｕ２を乗車させる。ここで、病院Ｄ１で院内感染の危険性があり、レストランＤ２に行列待ちがないとする。
【００５４】
この場合、配車装置１は、例えば、シェアタクシーＴにルートＲ１３を走行させて病院Ｄ１で乗客Ｕ１を降車させた後、ルートＲ１４を走行させてレストランＤ２で乗客Ｕ２を降車させると、乗客Ｕ１が院内感染する可能性があり、乗客Ｕ２には遠回りとなる。
【００５５】
そこで、配車装置１は、シェアタクシーＴにルートＲ１５を走行させてレストランＤ２で乗客Ｕ２を降車させた後、ルートＲ１６を走行させて病院Ｄ１で乗客Ｕ１を降車させる。これにより、乗客Ｕ２を最短距離および最短時間でレストランＤ２へ送り届けることができ、病院Ｄ１への到着時間を遅らせることで、乗客Ｕ１が院内感染する可能性を低減することができる。このように、配車装置１は、相乗りする各乗客Ｕ１，Ｕ２の利便性および快適性を配慮した配車を行うことができる。
【００５６】
また、図５に示すように、配車装置１は、行先が病院Ｄ１の乗客Ｕ１と、行先がレストランＤ２の乗客Ｕ２を相乗りさせて、行先まで送り届ける場合、先ほどと同様に、まず、シェアタクシーＴにルートＲ１１を走行させて家Ｈ１の前で乗客Ｕ１を乗車させる。
【００５７】
続いて、配車装置１は、シェアタクシーＴにルートＲ１２を走行させて家Ｈ２の前で乗客Ｕ２を乗車させる。ここで、病院Ｄ１で院内感染の危険性がなく、レストランＤ２に行列待ちがあるとする。
【００５８】
この場合、配車装置１は、例えば、シェアタクシーＴにルートＲ１５を走行させてレストランＤ２で乗客Ｕ２を降車させた後、ルートＲ１６を走行させて病院Ｄ１で乗客Ｕ１を降車させると、乗客Ｕ２が行列待ちをすることになり、乗客Ｕ１には遠回りとなる。
【００５９】
そこで、配車装置１は、シェアタクシーＴにルートＲ１３を走行させて病院Ｄ１で乗客Ｕ１を降車させた後、ルートＲ１４を走行させてレストランＤ２で乗客Ｕ２を降車させる。これにより、乗客Ｕ１を最短距離および最短時間で院内感染の危険性がない病院Ｄ１へ送り届けることができ、病院Ｄ１への到着時間を遅らせることで、乗客Ｕ２が行列待ちをする可能性を低減することができる。このように、配車装置１は、相乗りする各乗客Ｕ１，Ｕ２の利便性および快適性を配慮した配車を行うことができる。
【００６０】
次に、図６を参照し、実施形態に係る配車装置１の制御部４が実行する処理について説明する。図６は、実施形態に係る配車装置１の制御部４が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【００６１】
制御部４は、複数の乗客ＵからシェアタクシーＴの乗車予約を受け付けた場合に、図６に示す処理を実行する。具体的には、図６に示すように、制御部４は、複数の乗客Ｕから乗車予約を受け付けると、まず、乗客Ｕから乗車情報を取得する（ステップＳ１０１）。
【００６２】
続いて、制御部４は、乗客Ｕのグルーピングを行い（ステップＳ１０２）、行先の待機環境を予測する（ステップＳ１０３）。その後、制御部４は、待機環境を予測した走行ルートを順次選択し（ステップＳ１０４）、乗客Ｕ全員の待機環境が最適か否かを判定する（ステップＳ１０５）。
【００６３】
そして、制御部４は、待機環境が最適でないと判定した場合（ステップＳ１０５，Ｎｏ）処理をステップＳ１０４へ移す。また、制御部４は、待機環境が最適であると判定した場合（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、待機環境が最適であると判定した走行ルートを配車する走行ルートとして決定する（ステップＳ１０６）。
【００６４】
続いて、制御部４は、行先へ到着予想時刻を通知し（ステップＳ１０７）、シェアタクシーＴの配車を行う（ステップＳ１０８）。その後、制御部４は、シェアタクシーＴおよび行先から配車結果を取得して蓄積する（ステップＳ１０９）。
【００６５】
続いて、制御部４は、予測条件３１と配車結果３２とが一致するか否かを判定し（ステップＳ１１０）、一致すると判定した場合（ステップＳ１１０，Ｙｅｓ）、処理を終了する。また、制御部４は、予測条件３１と配車結果３２とが一致しないと判定した場合（ステップＳ１１０，Ｎｏ）、予測条件３１を補正して（ステップＳ１１１）、処理を終了する。
【００６６】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【００６７】
１００  配車システム
１  配車装置
２  通信部
３  記憶部
３１  予測条件
３２  配車結果
４  制御部
４１  乗車情報取得部
４２  待機環境予測部
４３  行先状況取得部
４４  配車部
４５  通知部
４６  走行実績取得部
４７  待ち時間取得部
４８  補正部
Ｔ  シェアタクシー
Ｕ１，Ｕ２  乗客
Ｍ１，Ｍ２  端末装置
Ｄ１  病院
Ｄ２  レストラン
【図１】
2020149145.tif 000003
【図２】
2020149145.tif 000004
【図３】
2020149145.tif 000005
【図４】
2020149145.tif 000006
【図５】
2020149145.tif 000007
【図６】
2020149145.tif 000008