(57)【要約】【課題】  各配送先に対して荷物を配送する場合の配送コストを軽減させると共に、係る配送の計画をより容易になし得る為の技術を提供すること。【解決手段】  注目している一定期間チャーターする車両の台数を決定する（Ｓ８１１）と共に、注目している一定期間においてこの台数よりも多い台数を要すると予測される単位期間についてはその多い分の台数をこの単位期間チャーターする車両の台数として決定する。注目している一定期間を構成する各単位期間について決定した台数の車両それぞれに対する配送計画を示す情報を出力する。【選択図】  図８
2008087958.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の配送先に荷物を配送するために必要な車両の台数を予測し、該台数の予測に基づいて車両の調達計画を行う情報処理装置であって、
第１の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第１のデータと、前記第１の単位期間を構成する単位期間である第２の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第２のデータと、を格納する格納手段と、
前記第２の単位期間毎の予測調達台数を求める第１の計算手段と、
前記第２の単位期間毎の予測調達台数と、前記第１のデータが示す経費と、前記第２のデータが示す経費と、に基づいて、前記第１の単位期間の契約で調達する車両の台数を求める第２の計算手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第１の計算手段は、
求められた前記第２の単位期間毎の予測調達台数と、過去一定期間における第２の単位期間それぞれの予測調達台数と実際に要した車両の台数との差の分布と、を用いた数値演算を行うことで前記第２の単位期間毎に期待値を算出し、前記期待値を前記第２の単位期間の予測調達台数とすること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第２の計算手段は、
前記第１の単位期間で調達する車両の台数を仮台数として設定する第１手段と、
それぞれの前記第２の単位期間の予測調達台数から前記仮台数を引いた結果を合計した合計台数を求める第２手段と、
前記仮台数と前記第１のデータが示す経費との乗算結果と、前記合計台数と前記第２のデータが示す経費との乗算結果と、を合計した経費を求める第３手段と、
前記仮台数を複数回に分けて変更させる毎に前記第２，３手段による処理を行わせることで得られる、それぞれの仮台数に対応する経費のうち、最低経費に対応する仮台数を、前記第１の単位期間の契約で調達する車両の台数として特定する第４手段を含むこと
を特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１の計算手段は、
前記車両を用いて複数の配送先に配送する推定荷物量を前記第２の単位期間毎に求め、求めた推定荷物量を配送するために必要な車両の台数を、前記第２の単位期間毎に求めることで、前記第２の単位期間毎の予測調達台数を求めることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第１の計算手段は、
前記第２の単位期間毎に予測された推定荷物量を前記複数の配送先に配送するためのルーティング計画を、予め設定された条件を満たすように行い、該ルーティング計画の結果に基づいて、前記第２の単位期間毎の予測調達台数を求めることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記条件は、各配送先において前記車両を受け入れ可能な時間帯を示す時間帯情報及び当該時間帯に受け入れ可能な車両の台数を含むこと、および／または各配送元において前記車両を払い出し可能な時間帯を示す時間帯情報及び当該時間帯に払い出し可能な車両の台数を含むことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
配送を行う確定荷物量を取得する第１の取得手段と、
前記確定荷物量と前記推定荷物量とを比較する前記条件を変更するかを判断する第１の判断手段と、
前記判断手段で前記条件を変更すると判断した場合に、前記条件を予め設定されたルールに基づいて変更する第１の変更手段と、
前記条件を満たす確定荷物の配送計画を行う第１のルーティング計画手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記ルーティング計画の結果導出された車両の配送先への到着時刻及び当該到着時刻に前記配送先に到着する車両の台数に基づき前記条件を導出する導出手段と、
前記第１の取得手段で取得した確定荷物量を配送先に配送するためのルーティング計画を前記導出手段で導出された条件を満たすよう行う第２のルーティング計画手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
複数の配送先に荷物を配送するために必要な車両の台数を予測し、該台数の予測に基づいて車両の調達計画を行う情報処理装置が行う情報処理方法であって、
格納手段が、第１の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第１のデータと、前記第１の単位期間を構成する単位期間である第２の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第２のデータと、を格納する格納工程と、
前記第２の単位期間毎の予測調達台数を求める第１の計算工程と、
前記第２の単位期間毎の予測調達台数と、前記第１のデータが示す経費と、前記第２のデータが示す経費と、に基づいて、前記第１の単位期間の契約で調達する車両の台数を求める第２の計算工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、配送に係る技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
工場から販売店に商品を補充する前線倉庫において、商品出荷に使用するトラックの積載効率を管理する為の「荷物の輸配送管理システム」に関しては、特許文献１に開示されている。
【０００３】
係る文献によれば、過去１年間の販売（需要）実績に基づく「月別指数」又は「旬別指数」と直近の需要実績とに基づいて、１〜２週間後における荷物の需要量を予測する。そして、この予測に基づき工場から荷物を出荷する際のトラックの台数を最小にする出荷積載パターンを決定する。
【特許文献１】特開2005-194073号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来技術により車両の台数を最少にしたからといって、必ずしも全体コストが最安になるとは限らないという問題がある。
【０００５】
必要車両を調達する契約形態には、月契約、日契約等がある。また、年間契約や自社保有という場合もあるが、説明の便宜のためにここでは、月契約、日契約の２パターンで調達するものとして説明する。
【０００６】
一般に月契約は日契約に比べて安価である。しかし、特許文献１に記載の、最少台数になるようにだけ考慮した輸配送計画では、月契約と日契約との理想的な配分を示していない。このため、このような契約は、契約担当者の経験と勘に頼らざるを得ないものとなり、必ずしも最も安価なコストにならないばかりか、契約担当者の負担となる。
【０００７】
あるいは、例えば一ヶ月の必要車両予想から単純に最少台数を月契約として、それ以上の必要台数を日契約としたのでも、最も安価なコストにならない場合がある。
【０００８】
本発明は以上の問題に鑑みてなされたものであり、各配送先に対して荷物を配送する場合の配送コストを軽減させると共に、出荷・受入作業の負担を平準化して軽減し、要員コストの低減を図り、係る配送の計画をより容易になし得る為の技術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】
【０００９】
本発明の目的を達成する為に、例えば、本発明の情報処理装置は以下の構成を備える。
【００１０】
即ち、複数の配送先に荷物を配送するために必要な車両の台数を予測し、該台数の予測に基づいて車両の調達計画を行う情報処理装置であって、
第１の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第１のデータと、前記第１の単位期間を構成する単位期間である第２の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第２のデータと、を格納する格納手段と、
前記第２の単位期間毎の予測調達台数を求める第１の計算手段と、
前記第２の単位期間毎の予測調達台数と、前記第１のデータが示す経費と、前記第２のデータが示す経費と、に基づいて、前記第１の単位期間の契約で調達する車両の台数を求める第２の計算手段と
を備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明の目的を達成する為に、例えば、本発明の情報処理方法は以下の構成を備える。
【００１２】
即ち、複数の配送先に荷物を配送するために必要な車両の台数を予測し、該台数の予測に基づいて車両の調達計画を行う情報処理装置が行う情報処理方法であって、
格納手段が、第１の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第１のデータと、前記第１の単位期間を構成する単位期間である第２の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第２のデータと、を格納する格納工程と、
前記第２の単位期間毎の予測調達台数を求める第１の計算工程と、
前記第２の単位期間毎の予測調達台数と、前記第１のデータが示す経費と、前記第２のデータが示す経費と、に基づいて、前記第１の単位期間の契約で調達する車両の台数を求める第２の計算工程と
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の構成により、各配送先に対して荷物を配送する場合の配送コストを軽減させるとともに、出荷・受入作業の負担を平準化して軽減し、また要員コストの低減を図り、係る配送の計画をより容易になし得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下添付図面を参照して、本発明を好適な実施形態に従って詳細に説明する。
【００１５】
［第１の実施形態］
通常、車両等の調達（チャーター）については月契約や日契約など複数の期間による契約形態で調達することが行われている。一般的に月（第１の単位期間）契約で車両を調達したほうが、日（「月」が第１の単位期間である場合、「日」は第１の単位期間の構成単位である第２の単位期間となる）契約で調達するよりも日あたりの調達コストは安く済む。同様に、日（第１の単位期間）契約で調達したほうが時間（「日」が第１の単位期間である場合、「時間」は第１の単位期間の構成単位である第２の単位期間となる）契約で調達するよりも時間当たりの調達コストは安く済む。その他、第１の単位期間を「年」とし、第２の単位期間を「月」とした場合や、第１の単位期間を「週」とし第２の単位期間を「日」とした場合などでも同様である。本実施形態ではこのような点に着目し、複数の配送先に複数の車両を用いて荷物を配送する場合に、各配送先からの希望配送日時、許容車両台数等を考慮した配送計画を作成すると共に、車両の調達に要する経費をできるだけ軽減させるための技術について説明する。
【００１６】
図１は、本実施形態に係るシステムの概略構成を示すブロック図である。同図に示す如く、本実施形態に係るシステムは、荷物の配送元としての配送センター１００に設けられているサーバ装置１０１と、荷物の配送先１１０，１２０，１３０のそれぞれに設けられた端末装置１１１，１２１，１３１とで構成されている。更に、サーバ装置１０１、端末装置１１１，１２１、１３１はそれぞれインターネットなどのネットワーク１４０に接続されており、互いにデータ通信が可能な構成となっている。尚、サーバ装置１０１は必ずしも配送センター１００に設ける必要はなく、他の拠点、例えば不図示の事業所等に設置されていても勿論かまわない。その際には配送センター１００には、このサーバ装置１０１とのデータ通信を行うための端末装置が設けられることになる。
【００１７】
図２は、サーバ装置１０１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１８】
ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０２やＲＯＭ２０３に格納されているプログラムやデータを用いて本装置全体の制御を行うと共に、サーバ装置１０１が行うものとして説明する後述の各処理を実行する。
【００１９】
ＲＡＭ２０２は、外部記憶装置２０６からロードされたプログラムやデータ、Ｉ／Ｆ（インターフェース）２０７を介して外部から受信したデータ等を一時的に記憶するためのエリアを有する。また、ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアも有する。即ちＲＡＭ２０２は、各種のエリアを適宜提供することができる。
【００２０】
ＲＯＭ２０３は、本装置の設定データやブートプログラムなどを格納する。
【００２１】
操作部２０４は、キーボードやマウスなどにより構成されており、本装置の操作者が操作することで、各種の指示をＣＰＵ２０１に対して入力することができる。
【００２２】
表示部２０５は、ＣＲＴや液晶画面などにより構成されており、ＣＰＵ２０１による処理結果を画像や文字などでもって表示することができる。
【００２３】
外部記憶装置２０６は、ハードディスクドライブ装置に代表される大容量情報記憶装置である。外部記憶装置２０６には、ＯＳ（オペレーティングシステム）や、サーバ装置１０１が行うものとして説明する後述の各処理をＣＰＵ２０１に実行させるためのプログラムやデータなどが保存されている。また、後述する各種のテーブルデータや様々なログ等についてもここに保存されている。外部記憶装置２０６に保存されているプログラムやデータは、ＣＰＵ２０１による制御に従って適宜ＲＡＭ２０２にロードされ、ＣＰＵ２０１による処理対象となる。
【００２４】
Ｉ／Ｆ２０７は、本装置を上記ネットワーク１４０に接続するためのものであり、本装置はこのＩ／Ｆ２０７を介して上記ネットワーク１４０に接続されている端末装置１１１，１２１，１３１とのデータ通信を行うことができる。
【００２５】
２０８は上述の各部を繋ぐバスである。
【００２６】
次に、上記構成を有するシステムの動作について説明する。各配送先は事前に荷物を自所に配送させるべく、事前に配送センター１００に対して希望の荷物とその量の配送を依頼する。配送センター１００はこの依頼を受けると、依頼された荷物を、依頼された量の分だけこの配送先に対して車両で搬送する。
【００２７】
そこで配送先側では、この車両が到着した際に、この車両から荷物を降ろしたりする作業のための人員を、この車両の到着日時や車両の数、荷物量などに応じて確保することが必須となる。そこで配送先側では、荷物の配送を依頼する際には、配送日時や、この配送先が対応可能な車両の最大台数等を予め配送センター１００に通知しておくことが必須となる。この通知は自所の端末装置（配送先１１０であれば端末装置１１１、配送先１２０であれば端末装置１２１、配送先１３０であれば端末装置１３１）から電子データとしてサーバ装置１０１に対して行っても良い。また、配送先からファックスなどを用いて配送センター１００に対して通知を行っても良い。この場合、配送センター１００側のスタッフは、この通知された内容を見て、サーバ装置１０１にその内容を操作部２０４を用いて入力することになる。
【００２８】
図３は、各配送先で午前中、午後のそれぞれで許容可能な車両の台数を集計した結果が登録されたテーブルの構成例を示す図である。同図では、Ａ配送先では、午前中には最大３台の車両を受け付けることができ、午後には最大３台の車両を受け付けることができる。Ｂ配送先では、午前中には最大３台の車両を受け付けることができ、午後には最大３台の車両を受け付けることができる。Ｃ配送先では、午前中には最大１台の車両を受け付けることができ、午後には最大１台の車両を受け付けることができる。
【００２９】
なお、Ａ配送先とは、例えば、配送先１１０のことである。Ｂ配送先とは、例えば、配送先１２０のことである。Ｃ配送先とは、例えば、配送先１３０のことである。以下の説明では、Ａ配送先として配送先１１０、Ｂ配送先として配送先１２０，Ｃ配送先として配送先１３０を用いる。
【００３０】
係るテーブルのデータは例えば、配送センター１００側のスタッフが操作部２０４を用いて必要な情報を入力することで作成され、外部記憶装置２０６に保存されるものである。データとしては午前、午後という単位よりも時間を細かいメッシュ（例えば１時間単位、３０分単位等）で捉えて許容可能な車両台数を登録しても良いし、前の車両が到着してから次の車両の受け入れのために必要な最低時間なども登録しても良い。また、受け入れ可能な車両条件（例えば重量制限、高さ制限、機能条件）などもあわせて設定しておくことも勿論可能である。また、図示していないが、配送する商品毎に配送に用いる車両条件を設定しても勿論良い。例えば生鮮食料品であれば冷蔵車で、冷凍食品であれば冷凍車で配送するといった条件設定などである。
【００３１】
また、外部記憶装置２０６には、各配送先１１０，１２０，１３０に対して過去に配送した荷物の量が登録されたテーブルのデータが、過去数ヶ月分登録されている。図４は、各配送先（Ａ配送先、Ｂ配送先、Ｃ配送先）に対して過去に配送した荷物の量を月別に登録したテーブル（配送量登録テーブル）の構成例を示す図である。
【００３２】
同図において４０１は、２００６年９月１日〜９月３０日の各日にＡ配送先、Ｂ配送先、Ｃ配送先に配送した荷物の量、及び２００６年９月１日〜９月３０日に各配送先に配送した荷物の量を配送先毎に合計した結果（合計量）が登録されたテーブルである。
【００３３】
４０２は、２００６年８月１日〜８月３１日の各日にＡ配送先、Ｂ配送先、Ｃ配送先に配送した荷物の量、及び２００６年８月１日〜８月３１日に各配送先に配送した荷物の量を配送先毎に合計した結果（合計量）が登録されたテーブルである。
【００３４】
４０３は、２００６年７月１日〜７月３１日の各日にＡ配送先、Ｂ配送先、Ｃ配送先に配送した荷物の量、及び２００６年７月１日〜７月３１日に各配送先に配送した荷物の量を配送先毎に合計した結果（合計量）が登録されたテーブルである。
【００３５】
これらのテーブルは、配送センター１００側のスタッフが操作部２０４を用いて入力したりして作成されるものであり、作成されたテーブルのデータは外部記憶装置２０６に保存される。荷物の量は、重量ベースで捕らえても良いし、容積ベースで捕らえても良い。しかし、荷物の量の算定方法は特定の方法に限られず、それ以外の方法で荷物の量を算出しても勿論構わないし、複数の算出方法を用いることも勿論可能である。
【００３６】
次に、このような配送量登録テーブルを用いて、２００６年１０月１日〜１０月３１日の各日に、Ａ配送先、Ｂ配送先、Ｃ配送先のそれぞれに配送する荷物の量を推定する処理について、同処理のフローチャートを示す図５を用いて以下説明する。なお、同図のフローチャートに従った処理をＣＰＵ２０１に実行させるためのプログラムやデータは外部記憶装置２０６に保存されている。そしてこのプログラムやデータは、本処理の実行前に、ＣＰＵ２０１による制御に従って適宜ＲＡＭ２０２にロードされる。そして、ＣＰＵ２０１がこのロードされたプログラムやデータを用いて処理を実行することで、サーバ装置１０１は以下説明する各処理を実行することになる。
【００３７】
先ずステップＳ５０１では、変数ｋを１に初期化する。次にステップＳ５０２では、変数ｉを７に初期化すると共に、変数ｊを１に初期化する。次にステップＳ５０３では、１０月１日〜１０月３１日の間に第ｋ配送先に配送する荷物の総量を推定する。ここで、第１配送先はＡ配送先、第２配送先はＢ配送先、第３配送先はＣ配送先とする。また、本ステップにおける処理については様々なものが考えられる。例えば、上記テーブル４０１を参照して得られる「２００６年９月１日〜９月３０日に第ｋ配送先に配送した総荷物量」と上記テーブル４０２を参照して得られる「２００６年８月１日〜８月３１日に第ｋ配送先に配送した総荷物量」との平均値を求める。そしてこの求めた平均値を、１０月１日〜１０月３１日の間に第ｋ配送先に配送する総荷物量とする。
【００３８】
本実施形態では説明を容易にするために荷物の総量についての予測という形で説明している。しかし、取り扱っている商品をそれぞれ配送先ごとに需要予測を行い、その予測結果の総和という形で各配送先に配送する荷物量の予測を行う手法を用いることも勿論可能である。また、予測方法も移動平均モデルに限られず、指数平滑化モデルやＡＲＩＭＡモデル、ニューラルネットワークモデルなど他の予測モデルを用いて算出しても勿論良い。
【００３９】
また、商品毎の需要予測を行い、その総量を算出する手法をとる場合には商品毎に予測モデルを設定することも勿論可能である。また、１つの商品に対して複数のモデルで需要予測を行い、それぞれの予測モデルで算出された予測結果のうち、直近の所定の期間の予測結果が一番良いモデルで算出された予測値を予測結果として採用するという手法をとっても勿論構わない。
【００４０】
次にステップＳ５０４では、外部記憶装置２０６に保存している図４に例示した配送量登録テーブルをＲＡＭ２０２にロードし、ｉ月の配送量登録テーブルに登録されている第ｋ配送先の合計量Ｘを示すデータを取得する。ここで、本ステップを初めて行う場合には、ｉ＝７であるので、図４に例示した配送量登録テーブル４０３に登録されている、第ｋ配送先の合計量Ｘを示すデータを取得する。
【００４１】
次にステップＳ５０５では、ｉ月の配送量登録テーブルにおいて、ｉ月ｊ日に第ｋ配送先に配送した荷物の量Ｙを示すデータを取得する。
【００４２】
そしてステップＳ５０６では、Ｚｉ＝Ｙ／Ｘを計算する。即ち、変数Ｚｉには、ｉ月の配送量登録テーブルに登録されている第ｋ配送先の合計量で、ｉ月ｊ日に第ｋ配送先に配送した荷物の量を除算した結果が登録されることになる。
【００４３】
次にステップＳ５０７では、ｉ＝９であるか否かをチェックする。このチェックの結果、ｉ≠９である場合には処理をステップＳ５０８に進め、変数ｉを１つインクリメントする。そしてインクリメントした変数ｉを用いてステップＳ５０４以降の処理を行う。一方、ｉ＝９である場合には、処理をステップＳ５０９に進める。ステップＳ５０９では、（Ｚ７＋Ｚ８＋Ｚ９）／３を、「１０月ｊ日における第ｋ配送先に対する按分係数」として求める。
【００４４】
次にステップＳ５１０では、ｊ＝３１か否かをチェックする。即ち、１０月１日〜１０月３１日の各日について、第ｋ配送先に対する按分係数を求めたか否かをチェックする。このチェックの結果、ｊ≠３１である場合には処理をステップＳ５１１に進め、変数ｊを１つインクリメントすると共に、変数ｉを７に初期化する。そして処理をステップＳ５０４に戻し、以降の処理を繰り返す。
【００４５】
一方、ｊ＝３１である場合には処理をステップＳ５１２に進める。ステップＳ５１２では、１０月１日〜１０月３１日の各日に対して求めた按分係数の合計が１になるように、各按分係数を正規化する。例えば、１０月１日〜１０月３１日の各日に対して求めた按分係数を、全ての按分係数の総和で除算することで、正規化する。
【００４６】
そして、次にステップＳ５１３では、正規化した按分係数を用いて、１０月１日〜１０月３１日の各日に第ｋ配送先に配送すると推定される推定荷物量を求める。例えば、１０月１日に対して求めた按分係数をｇ、上記ステップＳ５０３で推定した荷物の量をｆとすると、１０月１日に第ｋ配送先に配送すると推定される推定荷物量は、ｇ×ｆを計算することで求めることができる。従ってステップＳ５１３では、係る計算処理を１０月１日〜１０月３１日の各日について行う。
【００４７】
次にステップＳ５１４では、ｋ＝３であるか否かをチェックする。即ち、Ａ配送先、Ｂ配送先、Ｃ配送先の全てについて「１０月１日〜１０月３１日の各日における按分係数、及び推定荷物量」を求めたか否かをチェックする。係るチェックの結果、求めている場合には本処理を終了する。
【００４８】
一方、係るチェックの結果、求めていない場合には処理をステップＳ５１５に進める。ステップＳ５１５では変数ｋを１つインクリメントし、ステップＳ５０２以降の処理を行う。
【００４９】
以上説明した、図５に示したフローチャートに従った処理を実行することで、図６に例示するテーブルが作成される。図６は、１０月１日〜１０月３１日の各日に各配送先に対して配送すると推定される推定荷物量が登録されたテーブルの構成例を示す図である。
【００５０】
次に、１０月１日〜１０月３１日の各日に、何台の車両が必要となるのかを求めるための処理について説明する。図７は、図６に例示したテーブルにおける１０月１日に要する車両の台数を求めるための処理について模式的に示した図である。
【００５１】
先ず、図６に例示したテーブルから１０月１日にＡ配送先、Ｂ配送先、Ｃ配送先のそれぞれに配送すると推定される推定荷物量を取得する。同図の７０１は、図６に例示したテーブルから取得した、各配送先に配送すると推定される推定荷物量を示す情報である。一方、図３に例示したテーブルを取得する。同図の７０２で示したものがこれに該当する。そしてこの２つの取得した情報、即ち、同図の７０１で示した情報と、７０２で示したテーブルとを用いて、周知の配車ルーティング計画技術を用いて、何台の車両をどのように使用して、各配送先に荷物を配送させるのかという配車計画を作成する。
【００５２】
このルーティング計画に必要な情報、例えば、配送センター及び各配送先の位置情報や配送先−各配送先間及び各配送先間の所要時間を示すデータ若しくは算出するためのデータ（距離情報や道路情報、該道路の速度規制情報）等は、外部記憶装置２０６に記録されている。さらに配車ルーティング計画技術は、例えば文献G.Laporte, M.Gendreau, J.Potvin and F.Semet, "Classical and modern heuristics for the vehicle routing problem", International Transactions in Operational Research, Vol.7, 2000, pp285-300に記載されたセービング法、スイープ法、タブー探索法などの技術を使ってもよい。
【００５３】
この時に図３で示している時間帯ごとの各配送先で許容可能な車両の台数などが配車ルーティングの計画を行う際の制約条件として使用されることになる。また、その他の条件（前述した各配送先で受け入れ可能な車両条件や商品を配送する際に使用する車両条件）があればあわせてそれらも制約条件として使用されることになる。同図の７０３は、この計画の結果得られる計画テーブルである。係る計画技術により、１０月１日に要する車両の台数を求めることができる。
【００５４】
なお、同図の７０４は、この計画テーブルを配送先毎に集計しなおしたテーブルである。なお、このルーティング計画の結果算出された各配送先への到着日時情報（日付、配送時間）は、配送センター１００のサーバ装置１０１から各配送先（配送先１１０、１２０、１３０）の端末装置（配送先１１０であれば端末装置１１１、配送先１２０であれば端末装置１２１、配送先１３０であれば端末装置１３１）に送信されることになる。また、ルーティング計画の結果算出された各配送元からの出発時刻情報は、配送センター１００のサーバ装置１０１内に蓄積される。
【００５５】
このとき算出された各配送先への到着時刻及びその時刻に到着する車両の台数情報、または各配送元からの出発時刻及びその時刻に出発する車両の台数情報は、実際配送を行う確定荷物のルーティング計画を行う際に、制約条件として用いることも可能である。このようにすることで、配送センターや各配送先においては、荷物の払出・受入作業のために人員を確保しなくてはならない時間帯を前もって知ることが可能になる。荷物の量については各配送先の発注量に基づくため、当然配送先の担当者は認識している。荷物が到着する予定時間に人員を予め配置しておくことで、払出・受入に必要な人員を不要に長時間拘束する必要も無くなる。
【００５６】
上記従来の技術においては、車両を最小にしたからといって軽減できるのは輸配送に関するコストのみであり、荷物の払出・受入のために配送センターや各配送先で発生する作業や人件費コストを含んでいないため、必ずしも最良になるとは限らないという問題もあった。これは、上記従来の技術が車両の調達コストを軽減にする目的の技術であるものの、荷物の払出・受入側の作業体制を考慮したものではないためである。払出・受入作業の体制が整わず、過剰な負荷や停滞、要員の余剰の発生による作業のムラや要員コストの無駄が生じないよう、本システムでは予め車両の到着時刻と台数を配送先に通知することにより、または車両の出発時刻と台数を配送センターで把握することにより、発注商品の受入態勢を各配送先で、払出態勢を配送センターで整えられるようにしている。
【００５７】
このような処理を、１０月２日〜１０月３１日の各日について同様に行うことになり、１０月１日〜１０月３１日の各日に要する車両の台数を求めることができる。しかし、ここで求めた台数は以下説明する各処理のために用いるものであって、最終的なものではないことに注意されたい。
【００５８】
次に、１０月の一ヶ月間チャーターする車両の台数、及び１０月中の一日間チャーターする車両の台数を決定する処理について、同処理のフローチャートを示す図８を用いて以下説明する。なお、同図のフローチャートに従った処理をＣＰＵ２０１に実行させるためのプログラムやデータは外部記憶装置２０６に保存されている。そしてこのプログラムやデータは、本処理の実行前に、ＣＰＵ２０１による制御に従って適宜ＲＡＭ２０２にロードされる。そして、ＣＰＵ２０１はこのロードされたプログラムやデータを用いて処理を実行することで、サーバ装置１０１は以下説明する各処理を実行することになる。
【００５９】
先ず、ステップＳ８０１では、１台の車両を１０月の一ヶ月間チャーターするために要する経費Ｍを示すデータと、１台の車両を一日間チャーターするために要する経費Ｄを示すデータとを外部記憶装置２０６からＲＡＭ２０２にロードする。次にステップＳ８０２では変数Ｌを１に初期化し、続いてステップＳ８０３では、変数ｉを１に初期化すると共に、変数ｘを０に初期化する。
【００６０】
次にステップＳ８０４では、１０月ｉ日に要する台数として図５のフローチャートで求めた台数Ｋを外部記憶装置２０６からＲＡＭ２０２にロードする。
【００６１】
次にステップＳ８０５では、変数ｘが示す値に（Ｋ−Ｌ）の値を加算した結果を変数ｘに再度格納する。但し、Ｋ＜Ｌの場合には（Ｋ−Ｌ）の値は０とする。
【００６２】
そして次にステップＳ８０６では、ｉ＝３１（１０月なので末日は３１日）であるか否かをチェックする。このチェックの結果、ｉ＝３１ではない場合には処理をステップＳ８０７に進める。ステップＳ８０７では、変数ｉを１つインクリメントし、ステップＳ８０４以降の処理を行う。一方、このチェックの結果、ｉ＝３１である場合には処理をステップＳ８０８に進める。
【００６３】
ステップＳ８０８では、ｘ×Ｄ＋Ｌ×Ｍを計算し、この計算結果を変数ＳＬに格納する。ここで、ＳＬは、Ｌ台の車両を一ヶ月間チャーターし、ｘ台の車両を一日間チャーターした場合に発生する総経費を示す。
【００６４】
次にステップＳ８０９では、変数Ｌの値が、１０月１日〜１０月３１日の各日について図５のフローチャートで求めた台数のうち最大台数と同じであるか否かをチェックする。係るチェックの結果、同じではない場合には処理をステップＳ８１０に進める。ステップＳ８１０では、変数Ｌを１つインクリメントし、ステップＳ８０３以降の処理を行う。一方、係るチェックの結果、同じである場合には、処理をステップＳ８１１に進める。
【００６５】
ステップＳ８１１では、ＳＬを最小にするＬを特定する。即ち、以上の処理により、Ｓ１，Ｓ２，…ＳＮが求まり、そのうちＳ２が最小である場合、ステップＳ８１１では、「２」を特定する。即ち、ステップＳ８１１で特定したＬは、Ｌ台の車両を一ヶ月間チャーターし、ｘ台の車両を一日間チャーターした場合に発生する総経費を最小にする、「一ヶ月間チャーターする車両の台数」を示す。
【００６６】
図９は、図８のフローチャートに従った処理を具体的に示した図である。同図では、例えば、１０月１日について図５のフローチャートで求めた台数は５台であり、１０月１５日について図５のフローチャートで求めた台数は４台である。また、同図では、１台の車両を１０月の一ヶ月間チャーターするために要する経費Ｍは￥５０００００であり、１台の車両を一日間チャーターするために要する経費Ｄは￥４００００である。
【００６７】
係る状況の場合、先ず始めに、１０月の一ヶ月間チャーターする車両の台数Ｌを１にする。この場合、１０月の一ヶ月間、１台の車両をチャーターする為に要する経費は１台×￥５０００００＝￥５０００００となる。
【００６８】
また、１０月１日を例に取ると、この日に要する台数は５台であるので、そのうちの１台をこの一ヶ月間チャーターした車両を用いると、残りの４台（上記（Ｋ−Ｌ）に対応）は、この日一日間チャーターすることになる。また、１０月１８日を例に取ると、この日に要する台数は３台であるので、そのうちの１台をこの一ヶ月間チャーターした車両を用いると、残りの２台（上記（Ｋ−Ｌ）に対応）は、この日一日間チャーターすることになる。このように、各日で、その日一日間チャーターする台数は求めることができ、同図では、その合計値ｘは１０１となっている。従って、１０１台を一日間チャーターする為に要する経費は、１０１台×￥４００００＝￥４０４００００となる。
【００６９】
以上の処理の結果、１０月の一ヶ月間チャーターする車両の台数Ｌを１とし、残りの必要な台数ｘの車両を一日間チャーターする場合に必要な総経費は、￥５０００００＋￥４０４００００＝４５４００００（Ｓ１）となる。
【００７０】
このような計算処理をＬ＝２の場合、Ｌ＝３の場合…について行う。なお同図では、「１０月１日〜１０月３１日の各日について図５のフローチャートで求めた台数のうち最大台数」は「８」であるので、この場合、Ｌ＝８までについて行うことになる。従ってこの場合、Ｓ１，Ｓ２，…，Ｓ８を求めることになる。同図では、Ｓ１＝４５４００００、Ｓ２＝３８０００００、Ｓ３＝３２６００００、Ｓ４＝３００００００、Ｓ５＝２９４００００、Ｓ６＝３１６００００、Ｓ７＝３５４００００、Ｓ８＝４００００００となっている。このうち最小はＳ５であるので、上記ステップＳ８１１ではＬ＝５を特定する。即ち、１０月の一ヶ月間チャーターする車両の台数Ｌは５台とし、各日で要する台数が５台を越える場合には、その越えた分についてはその日一日間チャーターする。
【００７１】
以上説明した各処理は、１０月よりも前の月に、１０月に要する車両を調達するために行うものである。
【００７２】
次に、現在日から数日後としての１０月ｘ日における配送計画を作成するための処理について、同処理のフローチャートを示す図１０を用いて説明する。なお、同図のフローチャートに従った処理をＣＰＵ２０１に実行させるためのプログラムやデータは外部記憶装置２０６に保存されている。そしてこのプログラムやデータは、本処理の実行前に、ＣＰＵ２０１による制御に従って適宜ＲＡＭ２０２にロードされる。そして、ＣＰＵ２０１はこのロードされたプログラムやデータを用いて処理を実行することで、サーバ装置１０１は以下説明する各処理を実行することになる。
【００７３】
各配送先からは、「ｘ月ｙ日に荷物量Ｚを配送してください」という旨の依頼（発注情報）が非同期に配送センター１００に対して送られる。上述の通り、このような依頼は、ファックスなどの非電子情報として配送センター１００側で受け取ったり、電子メールなどの電子情報として配送センター１００側で受け取ったりする。前者の場合には、配送センター１００側のスタッフは、この非電子情報を見て、サーバ装置１０１にその内容を操作部２０４を用いて入力することになる。一方、後者の場合には、各配送先の端末装置（配送先１１０であれば端末装置１１１、配送先１２０であれば端末装置１２１、配送先１３０であれば端末装置１３１）から電子情報としてサーバ装置１０１に送信される。
【００７４】
何れの形態であっても、サーバ装置１０１は常に、「いつどのような量の荷物をどの配送先に配送するのか」を示す情報（サーバ装置１０１にとっては受注情報）を受け付ける。受け付けた情報は随時外部記憶装置２０６に格納する。
【００７５】
従って先ずステップＳ１００１では、外部記憶装置２０６に格納された情報のうち、「１０月ｘ日に各配送先に配送する荷物の量（確定荷物量）」を示す情報をＲＡＭ２０２にロードする。
【００７６】
次にステップＳ１００２では、図７に示したテーブル（配送先別発着時間表）７０４から、１０月ｘ日の情報を取得する。即ち、１０月ｘ日に各配送先にどの車両が何時に配送するのかを示す情報を取得する。
【００７７】
次に、ステップＳ１００３では、図５のフローチャートに従って求めた「１０月ｘ日における各配送先に対する推定荷物量」を車載量で除した換算車両台数と、上記ステップＳ１００１で取得した「１０月ｘ日に各配送先に配送する荷物の量（確定荷物量）」を車載量で除した換算車両台数とを、対応する配送先毎に比較する。そして、同じ配送先で推定荷物量の換算車両台数＝確定荷物量の換算車両台数であるのかを各配送先についてチェックする。このチェックの結果、全ての配送先で推定荷物量＝確定荷物量であれば処理をステップＳ１００４に進め、推定荷物量の換算車両台数≠確定荷物量の換算車両台数となる配送先が１つでも存在すれば処理をステップＳ１００５に進める。
【００７８】
換算車両台数について、１台の車両が一回転（配送センター等で荷物を車両に積んで配送先に配送し配送センターに戻るまで）に複数の配送先に配送する場合には論理的な必要な車両台数（例えば０．４台等）、１つの配送先にのみ配送するといったルールでのルーティングを行う場合には物理的に必要な車両台数を算出して比較することが可能である。勿論この方法に限定されない。
【００７９】
ステップＳ１００４では、各配送先の確定荷物量のデータに、上記テーブル７０４から対応する配送先の配送時間情報を付与し、再度外部記憶装置２０６に格納する。例えば、配送先Ａの確定荷物量のデータには、Ａ配送先に対する５台の車両の配送時間を示すデータを付与する。これはＢ配送先、Ｃ配送先についても同様である。なお、確定荷物量のデータに配送時間情報を付与した結果は、対応する配送先にネットワーク１４０を介して配信するようにしても良い。そしてステップＳ１００４における処理を行うと、本フローチャートに従った処理を終了する。
【００８０】
一方、ステップＳ１００５では、上下ぶれルールに従って、ステップＳ１００４と同様の処理を行う。上下ぶれルールとは、例えば、確定荷物量の換算車両台数が推定荷物量の換算車両台数を上回る、すなわち上ぶれするとき、上ぶれした車両台数分の荷物については空きのある希望時間（対応する配送先が指定）帯のうち最も早い時間帯に配送時間を設定し、確定荷物量の換算車両台数が推定荷物の換算車両台数を下回る、すなわち下ぶれするときは、下ぶれした車両台数分の荷物については遅い時間帯から削除していくといった処理で、要は、各車両の配送時間の調整を行うものである。
【００８１】
次にステップＳ１００６では、希望時間帯に違反があったか否かをチェックする。このチェックの結果、違反がなかった場合には処理をステップＳ１００８に進め、違反があった場合には、処理をステップＳ１００７に進める。ステップＳ１００７では、違反配送先の希望時間帯を調整する。係る調整は、サーバ装置１０１の操作者が操作部２０４を用いて行っても良いし、所定のルールに従ってＣＰＵ２０１が行うようにしても良い。前者の場合、本ステップでは係る操作を受け付け、反映させることになる。
【００８２】
ステップＳ１００８では、一ヶ月間チャーターする車両（第１の車両）について、１０月ｘ日の配車ルーティング計画を行う。係る技術については上述の通りである。このときに使用する制約条件であるが、必要となるであろう車両の台数を算出するために推定荷物を各配送先に配送する場合の配送ルーティング計画を行った際と同じ制約条件を使用しても良いが、前述したように推定荷物のルーティングの際の結果として出てきた各配送先への配達時間にある程度余裕を持たせる形で、例えば推定荷物の配送ルーティング計画の結果が図７に示すような結果になった場合には、午前中に３台、午後に３台という制約条件ではなく午前９時から午後１０時までに３台、午後１２時から午後１時までに３台といった制約条件にすることも勿論可能である。
【００８３】
このようなルールを採用する場合には、予めルールを外部記憶装置２０６に記録しておく。例えば推定荷物の配送ルーティング計画の際に算出された到着時刻の前後３０分を制約条件としたり、到着時刻から１時間以内としたりすることである。また、配送先での荷物受入開始時刻よりも制約時間の時間帯が早くなってしまった場合や、荷物受入終了時刻よりも制約時間の時間帯が遅くなってしまった場合には修正する等のルールも合わせて記録しておけばなお良い。
【００８４】
このようにすることで、推定荷物の配送ルーティング計画の結果が出次第、各配送先に配送時刻情報を送付しておけば、各配送先において荷物受入のための人員を前もって確保が容易になるとともに、不要に長い時間その人員を拘束するような人員配置計画をする必要がなくなるので、荷物の受入の人員確保に必要な経費の抑制も可能となるといった派生的な効果も生じる。よって、荷物の配送に必要となるコストを削減することが可能になる。係る処理により、１０月ｘ日に要する第１の車両のそれぞれにどれだけの量の荷物を積むのかを決定することができる。
【００８５】
次にステップＳ１００９では、１０月ｘ日に各配送先に配送する確定荷物量から、ステップＳ１００８の配車ルーティング計画で第１の車両が配送するものとして決定した荷物の量を差し引いた残りを求める。
【００８６】
そしてステップＳ１０１０では、この残りについて第２の車両（１０月ｘ日の一日間チャーターする車両）で配送するための配車ルーティング計画を行う。
【００８７】
なお、ステップＳ１００８，Ｓ１０１０で求めた配車ルーティング計画結果は、上記テーブル７０４のような形態で出力されることになるのであるが、係るテーブルは外部記憶装置２０６に格納する。しかし、係るテーブルの扱いは特に限定するものではなく、ネットワーク１４０を介して対応する配送先に対して配信するようにしても良い。
【００８８】
以上の説明により本実施形態によれば、荷物の配送に係るコストを軽減させることができると共に、係る処理のために車両の契約担当者の負担を軽減しすることができる。
【００８９】
なお上記説明は、１０月の一ヶ月間に要する車両のうち、一ヶ月間チャーターする車両の台数と、一日間チャーターする車両の台数とを決定することを例にとり説明したものである。しかし上記説明の本質が、この「１０月」を他の月に替えても同じであることは、上記説明から明らかである。また、上記説明は必要車両を調達するのに一ヶ月間チャーターするのに要する経費と一日間チャーターするのに要する経費を例にとり説明したものであるが、これらが、一年間チャーターするものであっても、時間でチャーターするものであっても、さらには自社保有するための経費をもちいるものであっても、車両を調達するために要する経費が複数ある場合であればそれらに変えても同じであることは明らかである。
【００９０】
また、上記説明における各処理の過程で求められるデータやテーブルの扱いについては特に上記説明では余り触れなかったが、係る扱いは特に限定するものではなく、適宜考え得るものである。
【００９１】
［第２の実施形態］
本実施形態では、１０月の一ヶ月間チャーターする車両の台数、及び１０月中の一日間チャーターする車両の台数を決定する別の処理形態について、同処理のフローチャートを示す図１１を用いて以下説明する。なお、同図のフローチャートに従った処理をＣＰＵ２０１に実行させるためのプログラムやデータは外部記憶装置２０６に保存されている。そしてこのプログラムやデータは、本処理の実行前に、ＣＰＵ２０１による制御に従って適宜ＲＡＭ２０２にロードされる。そして、ＣＰＵ２０１はこのロードされたプログラムやデータを用いて処理を実行することで、サーバ装置１０１は以下説明する各処理を実行することになる。
【００９２】
ステップＳ８０１〜ステップＳ８０３では、第１の実施形態で説明したような処理を行う。
【００９３】
次にステップＳ１１０４では次のようにして、１０月ｉ日の一日間チャーターする台数Ｋ’を求める。
【００９４】
本実施形態では、９月各日に要した台数、８月各日に要した台数、７月各日に要した台数、…というように、過去の各月各日に要した台数のデータをログとして外部記憶装置２０６に記録しておく。また同時に９月各日に配送すると推定した荷物量から配車ルーティング計画技術を用いて求めた推定台数、同様にして８月各日について求めた推定台数、同様にして７月各日について求めた推定台数についても外部記憶装置２０６に記録しておく。
【００９５】
したがってステップＳ１１０４では、先ず、過去の一定期間（任意に操作部２０４などを用いて指定する）内の各日に要した台数、及び推定台数についてのデータを外部記憶装置２０６から読み出す。そして、その日に実際に要した台数と推定台数の差（予測誤差）をそれぞれとり、さらにそれら差の自乗和の平均値の平方根をとって、誤差の標準偏差σを求める。そして、１０月ｉ日の１日間の推定台数μを、図５と図７によって前述した方法で求め、推定台数μで、誤差がその周囲に標準偏差σで分布している車両台数の分布データを取得する。このときの分布データは平均値μ、標準偏差σの正規分布と等価である。なお、過去の各月のｉ日に要した台数のデータを外部記憶装置２０６から読み出し、それぞれの台数の平均値、及び標準偏差を求めて分布データを生成しても良い。この場合の平均値μは、過去の数ヶ月においてｉ日に要した台数の平均値である。また標準偏差σは、過去の数ヶ月において各月ｉ日に要した台数の標準偏差である。尚、どこまで過去のデータを用いるのかについては、適宜決定する。
【００９６】
次に、平均がμ、標準偏差がσである正規分布の確率密度関数をｆ（ｘ、μ、σ）とすると、（ｘ−Ｌ）×ｆ（ｘ、μ、σ）をｘについてＬから∞まで積分した値を、１０月ｉ日の一日間チャーターする台数の期待値Ｋ’として求める。
【００９７】
このように、１０月に一ヶ月チャーターで車両をＬ台チャータすると仮定した場合に、１０月ｉ日に一日間チャーターしなければならない台数を求めることで、過去のｉ日に要した台数のばらつきによる影響を定量的に反映させ、最適な台数Ｋ’を求めることができる。
【００９８】
なお、係る積分計算は、周知の数値積分法（台形法等）を用いることで計算できる。
【００９９】
次にステップＳ１１０５では、変数ｘが示す値にＫ’の値を加算した結果を変数ｘに再度格納する。
【０１００】
ステップＳ８０６，Ｓ８０７では、第１の実施形態で説明したような処理を行う。
【０１０１】
ステップＳ１１０９では、変数Ｌの値が、１０月１日〜１０月３１日の各日についてステップＳ８０４で求めた平均値μに予め設定された値αを加えた値と同じであるか否かをチェックする。係るチェックの結果、同じではない場合には処理をステップＳ８１０に進める。ステップＳ８１０では、変数Ｌを１つインクリメントし、ステップＳ８０３以降の処理を行う。一方、係るチェックの結果、同じである場合には、処理をステップＳ８１１に進める。
【０１０２】
ステップＳ８１１では、ＳＬを最小にするＬを特定する。即ち、以上の処理により、Ｓ１，Ｓ２，…ＳＮが求まり、そのうちＳ２が最小である場合、ステップＳ８１１では、「２」を特定する。即ち、ステップＳ８１１で特定したＬは、Ｌ台の車両を一ヶ月間チャーターし、ｘ台の車両を一日間チャーターした場合に発生する総経費を最小にする、「一ヶ月間チャーターする車両の台数」を示す。
【０１０３】
ステップＳ１１０９ではこの他にも、ｆ（Ｌ、μ、σ）の値が、十分に小さい値（例えば０．０１）以下となった場合には処理をステップＳ８１１に進め、十分に小さい値よりも大きい場合には処理をステップＳ８１０に進める、というようにしても良い。
【０１０４】
また、本実施形態では、１０月の各日の一日間チャーターする台数Ｋ’を求める際に、平均値μ、標準偏差σを求めているが、平均値μ、標準偏差σは、９月が終了した時点で求めておき、データ（分布データ）として外部記憶装置２０６に記録しておいても良い。即ち各月が終わる毎に、各日についての平均値μ、標準偏差σを求め、データ（分布データ）として外部記憶装置２０６に記録しておく。
【０１０５】
ステップＳ１１０４では、ｉ日についての平均値μ、標準偏差σのデータを外部記憶装置２０６から読み出す。そして、（ｘ−Ｌ）×ｆ（ｘ、μ、σ）をｘについてＬから∞まで積分した値を、１０月ｉ日の一日間チャーターする台数Ｋ’として求める。
【０１０６】
このようにすることで、ステップＳ１１０４における処理をより簡便にすることができ、処理全体をより高速に行うことができる。
【０１０７】
また本実施形態では分布関数として正規分布関数を用いたが、他の分布関数を用いても良い。
【０１０８】
［その他の実施形態］
また、本発明の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。即ち、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給する。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
【０１０９】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行う。その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１１０】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれたとする。その後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１１１】
本発明を上記記録媒体に適用する場合、その記録媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】本発明の実施形態に係るシステムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】サーバ装置１０１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】配送先を配送先毎に見た場合に、各配送先で午前中、午後のそれぞれで許容可能な車両の台数を集計した結果が登録されたテーブルの構成例を示す図である。
【図４】各配送先（Ａ配送先、Ｂ配送先、Ｃ配送先）に対して過去に配送した荷物の量を月別に登録したテーブル（配送量登録テーブル）の構成例を示す図である。
【図５】配送量登録テーブルを用いて、２００６年１０月１日〜１０月３１日の各日に、Ａ配送先、Ｂ配送先、Ｃ配送先のそれぞれに配送する荷物の量を推定する処理のフローチャートである。
【図６】１０月１日〜１０月３１日に各配送先に対して配送すると推定される推定荷物量が登録されたテーブルの構成例を示す図である。
【図７】図６に例示したテーブルにおける１０月１日に要する車両の台数を求めるための処理について模式的に示した図である。
【図８】１０月の一ヶ月間チャーターする車両の台数、及び１０月中の一日間チャーターする車両の台数を決定する処理のフローチャートである。
【図９】図８のフローチャートに従った処理を具体的に示した図である。
【図１０】現在日から数日後としての１０月ｘ日における配送計画を作成するための処理のフローチャートである。
【図１１】１０月の一ヶ月間チャーターする車両の台数、及び１０月中の一日間チャーターする車両の台数を決定する別の処理形態における処理のフローチャートである。
【図１】
2008087958.tif 000003
【図２】
2008087958.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【手続補正書】
【提出日】平成19年11月20日(2007.11.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
配送先に荷物を配送するために必要な車両の調達計画を行う情報処理装置であって、
第１の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第１のデータと、前記第１の単位期間を構成する単位期間である第２の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第２のデータと、を格納する格納手段と、
前記第２の単位期間毎に配送先に配送すると予測される荷物量である推定荷物量を当該配送先に配送するためのルーティング計画を行うことにより、前記第２の単位期間毎の車両の予測調達台数を求める第１の計算手段と、
前記第１の単位期間の契約で調達する車両の仮台数を設定する設定手段と、
前記設定手段で前記仮台数が設定された場合に、前記予測調達台数及び前記仮台数に従って、前記第２の単位期間の契約で調達する車両の合計台数を設定し、前記第１のデータ、前記仮台数、前記第２のデータ及び前記合計台数に従って、車両の調達に要する総経費を求める第２の計算手段と、
前記設定手段により前記仮台数として複数個の数値を設定した場合に、前記第２の計算手段がそれぞれの数値に対して求める総経費のうち、最小値を示す総経費を特定し、特定した総経費に対応する仮台数を、前記第１の単位期間の契約で調達する車両の台数として特定する特定手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第２の計算手段は、過去一定期間におけるそれぞれの前記第２の単位期間について過去に求めた予測調達台数と、過去一定期間におけるそれぞれの前記第２の単位期間について実際に前記荷物の配送に要した車両台数との差の分布と、前記仮台数と、を用いた演算を行うことにより、前記第２の単位期間毎の期待値を求め、求めた当該期待値を合算することにより前記合計台数を設定すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１の計算手段は、各配送先において前記車両の受け入れ可能な時間帯を示す時間帯情報及び当該時間帯に受け入れ可能な車両の台数を示す情報、若しくは各配送元において前記車両を払い出し可能な時間帯を示す時間帯情報及び当該時間帯に払い出し可能な車両の台数を示す情報、のうち少なくともいずれか１つの条件を満たすようにルーティング計画を行うこと
を特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記配送先に実際に配送する荷物量である確定荷物量を記憶する記憶手段と、
前記確定荷物量の荷物を各配送先に配送するためのルーティング計画を行うルーティング計画手段を更に備え、
前記ルーティング計画手段は、前記第１の計算手段による前記推定荷物量に対するルーティング計画の結果として求められた車両の配送先への到着時刻、及び当該到着時刻に当該配送先に到着する車両の台数を制約条件とし、当該制約条件を満たすように前記確定荷物量の荷物を配送するためのルーティング計画を行うこと
を特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記確定荷物量と前記推定荷物量とを比較し、前記制約条件を変更するか否かを判断する判断手段を更に備え、
前記ルーティング計画手段は、前記判断手段で前記制約条件を変更すると判断された場合に、予め定められたルールに基づき前記制約条件を変更し、変更された制約条件を満たすように前記確定荷物量の荷物を配送するためのルーティング計画を行うこと
を特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
配送先に荷物を配送するために必要な車両の調達計画を行う情報処理装置が行う情報処理方法であって、
第１の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第１のデータと、前記第１の単位期間を構成する単位期間である第２の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第２のデータと、を格納手段に格納する格納工程と、
前記第２の単位期間毎に配送先に配送すると予測される荷物量である推定荷物量を当該配送先に配送するためのルーティング計画を行うことにより、前記第２の単位期間毎の車両の予測調達台数を求める第１の計算工程と、
前記第１の単位期間の契約で調達する車両の仮台数を設定する設定工程と、
前記設定工程で前記仮台数が設定された場合に、前記予測調達台数及び前記仮台数に従って、前記第２の単位期間の契約で調達する車両の合計台数を設定し、前記第１のデータ、前記仮台数、前記第２のデータ及び前記合計台数に従って、車両の調達に要する総経費を求める第２の計算工程と、
前記設定工程で前記仮台数として複数個の数値を設定した場合に、前記第２の計算工程でそれぞれの数値に対して求める総経費のうち、最小値を示す総経費を特定し、特定した総経費に対応する仮台数を、前記第１の単位期間の契約で調達する車両の台数として特定する特定工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１乃至５の何れか１項に記載の情報処理装置が有する各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のコンピュータプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
即ち、配送先に荷物を配送するために必要な車両の調達計画を行う情報処理装置であって、
第１の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第１のデータと、前記第１の単位期間を構成する単位期間である第２の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第２のデータと、を格納する格納手段と、
前記第２の単位期間毎に配送先に配送すると予測される荷物量である推定荷物量を当該配送先に配送するためのルーティング計画を行うことにより、前記第２の単位期間毎の車両の予測調達台数を求める第１の計算手段と、
前記第１の単位期間の契約で調達する車両の仮台数を設定する設定手段と、
前記設定手段で前記仮台数が設定された場合に、前記予測調達台数及び前記仮台数に従って、前記第２の単位期間の契約で調達する車両の合計台数を設定し、前記第１のデータ、前記仮台数、前記第２のデータ及び前記合計台数に従って、車両の調達に要する総経費を求める第２の計算手段と、
前記設定手段により前記仮台数として複数個の数値を設定した場合に、前記第２の計算手段がそれぞれの数値に対して求める総経費のうち、最小値を示す総経費を特定し、特定した総経費に対応する仮台数を、前記第１の単位期間の契約で調達する車両の台数として特定する特定手段と
を備えることを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
即ち、配送先に荷物を配送するために必要な車両の調達計画を行う情報処理装置が行う情報処理方法であって、
第１の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第１のデータと、前記第１の単位期間を構成する単位期間である第２の単位期間の契約で車両を調達するために必要な経費を示す第２のデータと、を格納手段に格納する格納工程と、
前記第２の単位期間毎に配送先に配送すると予測される荷物量である推定荷物量を当該配送先に配送するためのルーティング計画を行うことにより、前記第２の単位期間毎の車両の予測調達台数を求める第１の計算工程と、
前記第１の単位期間の契約で調達する車両の仮台数を設定する設定工程と、
前記設定工程で前記仮台数が設定された場合に、前記予測調達台数及び前記仮台数に従って、前記第２の単位期間の契約で調達する車両の合計台数を設定し、前記第１のデータ、前記仮台数、前記第２のデータ及び前記合計台数に従って、車両の調達に要する総経費を求める第２の計算工程と、
前記設定工程で前記仮台数として複数個の数値を設定した場合に、前記第２の計算工程でそれぞれの数値に対して求める総経費のうち、最小値を示す総経費を特定し、特定した総経費に対応する仮台数を、前記第１の単位期間の契約で調達する車両の台数として特定する特定工程と
を備えることを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
本発明の構成により、各配送先に対して荷物を配送する場合の配送コストを軽減させるための車両の調達計画をより容易になし得る。