(57)【要約】【課題】地域の特性に応じた共用車両の配車を行うことにより、共用車両の利便性を向上することのできる共用車両管理サーバ、及び、共用車両管理プログラムを提供する。【解決手段】サーバ１００は、ユーザによる共用車両２００の利用開始地点を駐車場の利用履歴として共用車両２００の車種ごとに管理する利用履歴管理部１１１と、利用履歴管理部１１１により管理されている駐車場の利用履歴に基づき、各駐車場における共用車両２００の需要量を共用車両２００の車種ごとに算出する需要量算出部１１２と、需要量算出部１１２により算出された共用車両２００の車種ごとの需要量に基づき、各駐車場に対する共用車両２００の車種ごとの配車を管理する配車管理部１１４とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
駐車場に駐車されている共用車両の利用及び返却を、一又は複数の駐車場を含む地域ごとに管理する共用車両管理サーバであって、
ユーザによる共用車両の利用開始地点を駐車場の利用履歴として共用車両の車種ごとに管理する利用履歴管理部と、
前記利用履歴管理部により管理されている駐車場の利用履歴に基づき、各駐車場における共用車両の需要量を共用車両の車種ごとに算出する需要量算出部と、
前記需要量算出部により算出された共用車両の車種ごとの需要量に基づき、各駐車場に対する共用車両の車種ごとの配車を管理する配車管理部と
を備える
ことを特徴とする共用車両管理サーバ。
【請求項２】
前記利用履歴管理部は、共用車両の利用履歴に対して共用車両の利用に寄与する属性情報を関連付けて教師データとして記憶部に記憶し、
前記需要量算出部は、前記記憶部に記憶された教師データを用いた機械学習を行い、ユーザが共用車両の利用予約を行うときに入力される前記属性情報に基づいて、共用車両の車種ごとの需要量を予測する
請求項１に記載の共用車両管理サーバ。
【請求項３】
前記需要量算出部により予測された共用車両の需要量を入力として、前記記憶部に記憶された共用車両の車種ごとの利用価格を参照して共用車両の利用サービスの収益モデルを生成し、共用車両の車種ごとの利用価格を変更しつつ前記収益モデルを最適化する収益モデル最適化部を更に備え、
前記配車管理部は、前記収益モデル最適化部により最適化された収益モデルに対応する共用車両の需要量に基づき、各駐車場に対する共用車両の車種ごとの配車を変更する
請求項２に記載の共用車両管理サーバ。
【請求項４】
駐車場に駐車されている共用車両の利用及び返却を、一又は複数の駐車場を含む地域ごとに管理する共用車両管理サーバであって、
ユーザによる共用車両の利用開始地点を駐車場の利用履歴として共用車両の車種ごとに管理する利用履歴管理部と、
前記利用履歴管理部により管理されている駐車場の利用履歴に基づき、各駐車場における共用車両の車種ごとの需要量を算出する需要量算出部と、
前記需要量算出部により算出された共用車両の車種ごとの需要量を入力として、記憶部に記憶された共用車両の車種ごとの利用価格を参照して共用車両の利用サービスの収益モデルを生成し、共用車両の車種ごとの利用価格を変更しつつ収益モデルを最適化する収益モデル最適化部と
を備える
ことを特徴とする共用車両管理サーバ。
【請求項５】
コンピュータに、
ユーザによる共用車両の利用開始地点を駐車場の利用履歴として共用車両の車種ごとに管理する利用履歴管理処理と、
前記利用履歴管理処理において管理されている駐車場の利用履歴に基づき、駐車場における共用車両の需要量を共用車両の車種ごとに算出する需要量算出処理と、
前記需要量算出処理において算出された共用車両の車種ごとの需要量に基づき、各駐車場に対する共用車両の車種ごとの配車を管理する配車管理処理と
を実行させる
ことを特徴とする共用車両管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のユーザが使用する共用車両を管理する共用車両管理サーバ、及び、共用車両管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の共用車両管理サーバの一例として、例えば特許文献１に記載のサーバでは、目的地の駐車場の混雑度が所定の値よりも高い場合、目的地の駐車場からの移動距離が短い駐車場を代替の駐車場としてユーザに提示する。そして、提示された駐車場をユーザが利用したときには、所要時間の増加量に応じた割引料金を適用することにより、代替の駐車場の利用を促している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−２１５９２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、車両に要求される走行性能は車両が走行する地域の特性ごとに異なるのが通常である。しかしながら、上記文献に記載のサーバでは、地域の特性を考慮することなく共用車両の配車を行っているため、共用車両の利便性を向上する上でなお改善の余地を残している。
【０００５】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、地域の特性に応じた共用車両の配車を行うことにより、共用車両の利便性を向上することのできる共用車両管理サーバ、及び、共用車両管理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】
上記課題を解決する共用車両管理サーバは、駐車場に駐車されている共用車両の利用及び返却を、一又は複数の駐車場を含む地域ごとに管理する共用車両管理サーバであって、ユーザによる共用車両の利用開始地点を駐車場の利用履歴として共用車両の車種ごとに管理する利用履歴管理部と、前記利用履歴管理部により管理されている駐車場の利用履歴に基づき、各駐車場における共用車両の需要量を共用車両の車種ごとに算出する需要量算出部と、前記需要量算出部により算出された共用車両の車種ごとの需要量に基づき、各駐車場に対する共用車両の車種ごとの配車を管理する配車管理部とを備える。
【０００７】
上記課題を解決する共用車両管理プログラムは、コンピュータに、ユーザによる共用車両の利用開始地点を駐車場の利用履歴として共用車両の車種ごとに管理する利用履歴管理処理と、前記利用履歴管理処理において管理されている駐車場の利用履歴に基づき、駐車場における共用車両の需要量を共用車両の車種ごとに算出する需要量算出処理と、前記需要量算出処理において算出された共用車両の車種ごとの需要量に基づき、各駐車場に対する共用車両の車種ごとの配車を管理する配車管理処理とを実行させる。
【０００８】
上記構成によれば、共用車両の車種ごとに管理されている駐車場の利用履歴に基づき、各地域に含まれる駐車場における共用車両の車種ごとの配車が管理される。そのため、地域の特性に合う車種の共用車両が優先して駐車場に配置されることとなり、共用車両の利便性を向上することができる。
【０００９】
上記共用車両管理サーバにおいて、前記利用履歴管理部は、共用車両の利用履歴に対して共用車両の利用に寄与する属性情報を関連付けて教師データとして記憶部に記憶し、前記需要量算出部は、前記記憶部に記憶された教師データを用いた機械学習を行い、ユーザが共用車両の利用予約を行うときに入力される前記属性情報に基づいて、共用車両の車種ごとの需要量を予測することが好ましい。
【００１０】
上記構成によれば、共用車両の利用履歴に対して共用車両の利用に寄与する属性情報を関連付けた教師データを用いた機械学習を行うことにより、共用車両の車種ごとの需要量を予測することができる。
【００１１】
上記共用車両管理サーバにおいて、前記需要量算出部により予測された共用車両の需要量を入力として、前記記憶部に記憶された共用車両の車種ごとの利用価格を参照して共用車両の利用サービスの収益モデルを生成し、共用車両の車種ごとの利用価格を変更しつつ前記収益モデルを最適化する収益モデル最適化部を更に備え、前記配車管理部は、前記収益モデル最適化部により最適化された収益モデルに対応する共用車両の需要量に基づき、各駐車場に対する共用車両の車種ごとの配車を変更することが好ましい。
【００１２】
上記構成によれば、共用車両の利用サービスの収益を最適化するかたちで駐車場に対する共用車両の車種ごとの配車が変更される。そのため、事業者が共用車両の利用サービスを行うときの収益力が高められ、事業者が事業を開始する上での動機付けを与えることができる。
【００１３】
上記課題を解決する共用車両管理サーバは、駐車場に駐車されている共用車両の利用及び返却を、一又は複数の駐車場を含む地域ごとに管理する共用車両管理サーバであって、ユーザによる共用車両の利用開始地点を駐車場の利用履歴として共用車両の車種ごとに管理する利用履歴管理部と、前記利用履歴管理部により管理されている駐車場の利用履歴に基づき、各駐車場における共用車両の車種ごとの需要量を算出する需要量算出部と、前記需要量算出部により算出された共用車両の車種ごとの需要量を入力として、記憶部に記憶された共用車両の車種ごとの利用価格を参照して共用車両の利用サービスの収益モデルを生成し、共用車両の車種ごとの利用価格を変更しつつ収益モデルを最適化する収益モデル最適化部とを備える。
【００１４】
上記構成によれば、共用車両の利用サービスの収益を最適化するような駐車場に対する共用車両の車種ごとの需要量を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】共用車両管理サーバの一実施の形態の概略構成を示すブロック図。
【図２】共用車両の需要量と共用車両の利用価格との相関関係を示すグラフ。
【図３】重み付け係数と共用車両のレンタル時間との相関関係を示すグラフ。
【図４】重み付け係数と共用車両のレンタル回数との相関関係を示すグラフ。
【図５】配車データベースのデータ内容の一例を示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、共用車両管理サーバの一実施の形態について図面を参照して説明する。
図１に示すように、本実施の形態の共用車両管理サーバは、複数の共用車両２００の走行情報を管理するサーバ１００により構成されている。サーバ１００は、制御部１１０と、通信機１２０と、利用履歴データベース１３０と、サービス情報データベース１４０と、配車データベース１５０とを備えている。
【００１７】
制御部１１０は、共用車両２００の配車を管理する際に、利用履歴管理部１１１、需要量算出部１１２、収益モデル最適化部１１３、及び、配車管理部１１４として機能する。
利用履歴管理部１１１は、携帯情報端末３００から通信機１２０を通じて共用車両２００の利用の申請を受け付けたとき、利用の申請により指定された共用車両２００の利用開始地点を共用車両２００の利用履歴として利用履歴データベース１３０に蓄積する。また、利用履歴管理部１１１は、共用車両２００を利用したときの利用価格を共用車両２００の利用履歴に関連付けて利用履歴データベース１３０に蓄積する。また、利用履歴管理部１１１は、ユーザが共用車両２００を利用したときの属性情報をサービス情報データベース１４０に記憶する。なお、属性情報には、ユーザＩＤ、共用車両２００の車種、レンタル時間、レンタル回数等が含まれる。
【００１８】
需要量算出部１１２は、利用履歴データベース１３０に蓄積されている共用車両２００の利用履歴に基づき、各駐車場における共用車両２００の車種ごとの需要量を算出する。より詳細には、需要量算出部１１２は、複数のユーザが共用車両２００の利用開始地点として設定した回数を累積加算した値に基づき、各駐車場における共用車両２００の需要量を算出する。このとき、ユーザが共用車両２００の利用開始地点として設定した頻度が多いほど、共用車両２００の需要量が多い駐車場となる。
【００１９】
また、需要量算出部１１２は、各駐車場における共用車両２００の車種ごとの需要量と共用車両２００の利用価格との対応関係を示す需要予測モデルを算出する。
より詳細には、図２に示すように、需要量算出部１１２は、各駐車場における共用車両２００の需要量と共用車両２００の利用価格Ｐとの対応関係を示す教師データに対して機械学習を適用することにより、共用車両２００の需要量と利用価格との対応関係を示す関数ｆ（Ｐ）を需要予測モデルとして算出する。この場合、需要量算出部１１２は、共用車両２００の需要量と利用価格との対応関係を示す関数ｆ（Ｐ）を共用車両２００の車種ごとに算出する。なお、一般に、関数ｆ（Ｐ）は、共用車両２００の利用価格が高くなるほど、共用車両２００の需要量が低くなる傾向を示す。また、需要量算出部１１２は、上述のように算出した関数ｆ（Ｐ）に対して重み付け係数α（ｔ）及び重み付け係数β（ｔ）を積算して共用車両２００の需要予測モデルを補正する。
【００２０】
図３に示すように、重み付け係数α（ｔ）は、共用車両２００の需要量と共用車両２００のレンタル時間ｔとの関係を示す関数であって、共用車両２００の車種ごとに算出される。同図に示す例では、重み付け係数α（ｔ）は、共用車両２００のレンタル時間が長いほど、共用車両２００の需要量が低くなる傾向を示している。これは、共用車両２００の車種が小型車であって、近距離の移動の際に共用車両２００の需要量が高くなることを想定している。
【００２１】
また、図４に示すように、重み付け係数β（ｎ）は、共用車両２００の需要量と共用車両２００のレンタル回数ｎとの関係を示す関数であって、共用車両２００の車種ごとに算出される。同図に示す例では、重み付け係数β（ｎ）は、共用車両２００のレンタル回数が多いほど、共用車両２００の需要量が高くなる傾向を示している。これは、共用車両２００のレンタル回数が多いときには、ユーザが共用車両２００の操作に慣れており、共用車両２００の需要量が高くなることを想定している。
【００２２】
収益モデル最適化部１１３は、需要量算出部１１２が算出した需要予測モデルに対してユーザが共用車両２００の利用予約を行うときの属性情報を入力することにより、共用車両２００の需要量を予測する。なお、属性情報には、ユーザＩＤをキーとして、共用車両２００のレンタル時間、レンタル回数等が関連付けられている。そして、収益モデル最適化部１１３は、需要予測モデルに基づく共用車両２００の需要量の予測値を入力とした共用車両２００の利用サービスの収益モデルを算出する。この場合、収益モデルの入力となる共用車両２００の需要量の予測値は、共用車両２００の利用価格に応じて変化する。そのため、収益モデルは、共用車両２００の利用価格に応じて出力値が変動するモデルとなる。したがって、収益モデル最適化部１１３は、共用車両２００の利用価格を一定の範囲内で変更しつつ収益モデルの出力値を求め、収益モデルの出力値を最適化（最大化）する。そして、収益モデル最適化部１１３は、収益モデルの出力値が最適化されるときの共用車両２００の需要量の最適値を算出する。
【００２３】
配車管理部１１４は、収益モデル最適化部１１３により算出された共用車両２００の需要量の最適値を配車データベース１５０に記憶する。この場合、図５に示すように、配車データベース１５０には、共用車両２００の需要量の最適値が各駐車場における共用車両２００の駐車台数として共用車両２００の車種ごとに管理されている。また、配車管理部１１４は、共用車両２００に搭載されたＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）の検出信号を通信機１２０を通じて受信することにより、共用車両２００の位置情報を管理している。そして、配車管理部１１４は、配車データベース１５０を参照しつつ、各駐車場における共用車両２００の配車を管理する。これにより、共用車両２００の利用サービスの収益を最適化するかたちで駐車場に対する共用車両２００の車種ごとの配車が変更される。
【００２４】
以上説明したように、上記実施の形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
（１）配車管理部１１４は、共用車両２００の車種ごとに管理されている駐車場の利用履歴に基づき、各地域に含まれる駐車場における共用車両２００の車種ごとの配車を管理する。これにより、地域の特性に合う車種の共用車両２００が優先して駐車場に配置されることとなり、共用車両２００の利便性を向上することができる。
【００２５】
（２）需要量算出部１１２は、共用車両２００の利用履歴に対して共用車両２００の利用に寄与する属性情報を関連付けた教師データを用いた機械学習を行うことにより、共用車両２００の車種ごとの需要量を予測することができる。
【００２６】
（３）配車管理部１１４は、共用車両２００の利用サービスの収益を最適化するかたちで駐車場に対する共用車両２００の車種ごとの配車を変更する。そのため、事業者が共用車両２００の利用サービスを行うときの収益力が高められ、事業者が事業を開始する上での動機付けを与えることができる。
【００２７】
なお、上記実施の形態は、以下のような形態にて実施することもできる。
・上記実施の形態においては、共用車両２００の需要量を予測するサーバと、共用車両２００の利用サービスの収益を予測するサーバと、共用車両２００の配車を管理するサーバとが共通のサーバである場合を例に挙げて説明した。ただし、各々の機能を有するサーバを別々のサーバとして設け、両サーバの間で情報処理の連携を図るようにしてもよい。
【００２８】
・上記実施の形態においては、配車管理部１１４は、共用車両２００の利用サービスの収益を最適化するかたちで駐車場に対する共用車両２００の車種ごとの配車を変更するようにした。ただし、配車管理部１１４は、共用車両２００の配車に際し、必ずしも、共用車両２００の利用サービスの収益を考慮する必要はなく、例えば、各駐車場における共用車両２００の車種ごとの需要量に基づき、共用車両２００の配車を管理してもよい。
【００２９】
・上記実施の形態においては、需要量算出部１１２は、共用車両２００の利用履歴に対して共用車両２００の利用に寄与する属性情報を関連付けた教師データを用いた機械学習により、共用車両２００の需要量を予測するようにした。ただし、需要量算出部１１２は、共用車両２００の需要量の予測に際し、必ずしも、共用車両２００の利用履歴に対して属性情報を関連付ける必要はなく、例えば、共用車両２００の利用履歴（需要量）の時系列データに基づき、共用車両２００の需要量の時間変化を示す関数を予測し、当該予測した関数を用いて共用車両２００の需要量を予測してもよい。
【００３０】
・上記実施の形態においては、需要量算出部１１２は、各駐車場における共用車両２００の車種ごとの需要量と共用車両２００の利用価格との対応関係を示す関数ｆ（Ｐ）に対し、共用車両の利用価格に関する重み付け係数α、及び、共用車両２００の利用回数に関する重み付け係数βを積算することにより、共用車両２００の需要予測モデルを算出するようにした。これに代えて、需要量算出部１１２は、共用車両２００の車種ごとの利用価格、レンタル時間及びレンタル回数等をデータ属性として有する教師データに対して機械学習を適用することにより、共用車両２００の需要予測モデルを算出してもよい。
【符号の説明】
【００３１】
１００…サーバ、１１０…制御部、１１１…利用履歴管理部、１１２…需要量算出部、１１３…収益モデル最適化部、１１４…配車管理部、１２０…通信機、１３０…利用履歴データベース、１４０…サービス情報データベース、１５０…配車データベース、２００…共用車両、３００…携帯情報端末。
【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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