(57)【要約】【課題】レコメンド情報の利用促進を図ることができるレコメンド効果可視化システムを提供する。【解決手段】仮想対象設定手段８１は、レコメンド情報に従って行動する仮想の情報提供対象を設定する。行動内容算出手段８２は、レコメンド情報に基づいて、仮想の情報提供対象の行動内容を算出する。仮想実績算出手段８３は、実環境における情報提供対象の行動から、仮想の情報提供対象の行動実績を算出する。累積結果算出手段８４は、所定期間における行動実績の累積結果を算出する。【選択図】図５
2016066243.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レコメンド情報に従って行動する仮想の情報提供対象を設定する仮想対象設定手段と、
レコメンド情報に基づいて、前記仮想の情報提供対象の行動内容を算出する行動内容算出手段と、
実環境における情報提供対象の行動から、前記仮想の情報提供対象の行動実績を算出する仮想実績算出手段と、
所定期間における前記行動実績の累積結果を算出する累積結果算出手段とを備え、
前記行動内容算出手段は、前記実環境における情報提供対象の行動に基づいた情報により、前記仮想の情報提供対象の行動内容を算出し、
前記累積結果算出手段は、前記所定期間において、各レコメンド情報に基づいて行動する仮想の情報提供対象の行動実績の累積結果を算出する
ことを特徴とするレコメンド効果可視化システム。
【請求項２】
行動内容算出手段は、実環境における情報提供対象の統計的な特性を用いて、仮想の情報提供対象の行動内容を算出する
請求項１記載のレコメンド効果可視化システム。
【請求項３】
行動内容算出手段は、実環境におけるタクシーの乗車情報、空車情報、移動距離の少なくとも１つを用いて、仮想の情報提供対象の行動内容を算出する
請求項１または請求項２記載のレコメンド効果可視化システム。
【請求項４】
仮想対象設定手段は、算出された行動内容に応じて仮想の情報提供対象を実環境において行動させた結果、当該実環境の対応する位置で所定の行動状態になった実環境における情報提供対象を検出した場合に、当該実環境における情報提供対象を仮想の情報提供対象に設定し、
仮想実績算出手段は、前記実環境における情報提供対象の行動から、前記仮想の情報提供対象の行動実績を算出する
請求項１記載のレコメンド効果可視化システム。
【請求項５】
行動内容算出手段は、実環境における情報提供対象の所定の行動が完了するたびに、新たなレコメンド情報に基づいて仮想の情報提供対象の行動内容を算出する
請求項４記載のレコメンド効果可視化システム。
【請求項６】
行動内容算出手段は、算出された行動内容に応じて仮想の情報提供対象を実環境において行動させている途中に、新たなレコメンド情報を入手した場合、当該レコメンド情報に基づいて、仮想の情報提供対象の行動内容を算出する
請求項４または請求項５記載のレコメンド効果可視化システム。
【請求項７】
行動内容算出手段は、実環境におけるタクシーの実車が完了するたびに、新たなレコメンド情報に基づいて、当該レコメンド情報に従って行動する仮想タクシーの移動先および移動時間を算出し、
仮想対象設定手段は、実環境におけるタクシーの中から、前記移動時間経過後に前記移動先で実車状態になったタクシーを仮想タクシーに設定し、
仮想実績算出手段は、前記実環境におけるタクシーの行動から、前記仮想タクシーの行動実績を算出し、
累積結果算出手段は、所定期間において、各レコメンド情報に基づいて行動する仮想タクシーの行動実績の累積結果を算出する
請求項４から請求項６のうちのいずれか１項に記載のレコメンド効果可視化システム。
【請求項８】
実環境における各情報提供対象の行動実績の累積結果を集計し、仮想の情報提供対象の行動実績の累積結果を含めた情報提供対象のランキングを生成するランキング生成手段を備えた
請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載のレコメンド効果可視化システム。
【請求項９】
現在の状況に基づいてレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成手段を備えた
請求項１から請求項８のうちのいずれか１項に記載のレコメンド効果可視化システム。
【請求項１０】
レコメンド情報に従って行動する仮想の情報提供対象を設定し、
レコメンド情報に基づいて、実環境における情報提供対象の行動に基づいた情報により、前記仮想の情報提供対象の行動内容を算出し、
前記実環境における情報提供対象の行動から、前記仮想の情報提供対象の行動実績を算出し、
所定期間において、各レコメンド情報に基づいて行動する仮想の情報提供対象の行動実績の累積結果を算出する
ことを特徴とするレコメンド効果可視化方法。
【請求項１１】
実環境における情報提供対象の統計的な特性を用いて、仮想の情報提供対象の行動内容を算出する
請求項１０記載のレコメンド効果可視化方法。
【請求項１２】
算出された行動内容に応じて仮想の情報提供対象を実環境において行動させた結果、当該実環境の対応する位置で所定の行動状態になった実環境における情報提供対象を検出した場合に、当該実環境における情報提供対象を仮想の情報提供対象に設定し、
前記実環境における情報提供対象の行動から、前記仮想の情報提供対象の行動実績を算出する
請求項１０記載のレコメンド効果可視化方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
レコメンド情報に従って行動する仮想の情報提供対象を設定する仮想対象設定処理、
レコメンド情報に基づいて、前記仮想の情報提供対象の行動内容を算出する行動内容算出処理、
実環境における情報提供対象の行動から、前記仮想の情報提供対象の行動実績を算出する仮想実績算出処理、および、
所定期間における前記行動実績の累積結果を算出する累積結果算出処理を実行させ、
前記行動内容算出処理で、前記実環境における情報提供対象の行動に基づいた情報により、前記仮想の情報提供対象の行動内容を算出させ、
前記累積結果算出処理で、前記所定期間において、各レコメンド情報に基づいて行動する仮想の情報提供対象の行動実績の累積結果を算出させる
ためのレコメンド効果可視化プログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
行動内容算出処理で、実環境における情報提供対象の統計的な特性を用いて、仮想の情報提供対象の行動内容を算出させる
請求項１３記載のレコメンド効果可視化プログラム。
【請求項１５】
コンピュータに、
仮想対象設定処理で、算出された行動内容に応じて仮想の情報提供対象を実環境において行動させた結果、当該実環境の対応する位置で所定の行動状態になった実環境における情報提供対象を検出した場合に、当該実環境における情報提供対象を仮想の情報提供対象に設定させ、
仮想実績算出処理で、前記実環境における情報提供対象の行動から、前記仮想の情報提供対象の行動実績を算出させる
請求項１３記載のレコメンド効果可視化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推薦する情報の効果を可視化できるレコメンド効果可視化システム、レコメンド効果可視化方法およびレコメンド効果可視化プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
学習データに基づいて分析を行い、様々な推薦情報（以下、レコメンド情報と記す。）を生成する技術が各種提案されている。例えば、特許文献１には、効率よく顧客を獲得可能なタクシーの最適配置システムが記載されている。特許文献１に記載されたシステムでは、タクシー事業者の営業圏を複数の配置先地区に区画し、配車先地区毎の実車実績情報に基づいて需要予測を算出した結果、需要予測の多い配置先地区に必要な台数の空車車両を配置する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−６８９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述するようなタクシーの配車を想定した場合、例えば、タクシーの不足場所など、お客様が乗車してくれそうな場所をレコメンド情報として生成することが考えられる。しかし、レコメンド情報は有益な情報であるが、レコメンド情報に従った場合の配車が売上に結びつくかどうかが分かりづらく、必ずしも有効活用されない場合がある。そのため、運転手は、特許文献１に記載されているような客観的に分析されたレコメンド情報よりも、自身の勘や経験、運転手同士の口コミ情報などを利用することが多い。
【０００５】
しかし、レコメンド情報は、運転手の勘や経験以外の様々な情報に基づいて生成される情報である。そのため、蓄積された大量の情報を有効活用するためには、これらの情報に基づいて生成されるレコメンド情報の利用を促進する仕組みが必要である。
【０００６】
そこで、本発明は、レコメンド情報の利用促進を図ることができるレコメンド効果可視化システム、レコメンド効果可視化方法およびレコメンド効果可視化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】
【０００７】
本発明によるレコメンド効果可視化システムは、レコメンド情報に従って行動する仮想の情報提供対象を設定する仮想対象設定手段と、レコメンド情報に基づいて、仮想の情報提供対象の行動内容を算出する行動内容算出手段と、実環境における情報提供対象の行動から、仮想の情報提供対象の行動実績を算出する仮想実績算出手段と、所定期間における行動実績の累積結果を算出する累積結果算出手段とを備え、行動内容算出手段が、実環境における情報提供対象の行動に基づいた情報により、仮想の情報提供対象の行動内容を算出し、累積結果算出手段が、所定期間において、各レコメンド情報に基づいて行動する仮想の情報提供対象の行動実績の累積結果を算出することを特徴とする。
【０００８】
本発明によるレコメンド効果可視化方法は、レコメンド情報に従って行動する仮想の情報提供対象を設定し、レコメンド情報に基づいて、実環境における情報提供対象の行動に基づいた情報により、仮想の情報提供対象の行動内容を算出し、実環境における情報提供対象の行動から、仮想の情報提供対象の行動実績を算出し、所定期間において、各レコメンド情報に基づいて行動する仮想の情報提供対象の行動実績の累積結果を算出することを特徴とする。
【０００９】
本発明によるレコメンド効果可視化プログラムは、コンピュータに、レコメンド情報に従って行動する仮想の情報提供対象を設定する仮想対象設定処理、レコメンド情報に基づいて、仮想の情報提供対象の行動内容を算出する行動内容算出処理、実環境における情報提供対象の行動から、仮想の情報提供対象の行動実績を算出する仮想実績算出処理、および、所定期間における行動実績の累積結果を算出する累積結果算出処理を実行させ、行動内容算出処理で、実環境における情報提供対象の行動に基づいた情報により、仮想の情報提供対象の行動内容を算出させ、累積結果算出処理で、所定期間において、各レコメンド情報に基づいて行動する仮想の情報提供対象の行動実績の累積結果を算出させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、レコメンド情報の利用促進を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明によるランキング提示システムの第１の実施形態を示すブロック図である。
【図２】仮想タクシーと実タクシーの関係を示す説明図である。
【図３】第１の実施形態におけるランキング提示システムの動作例を示すフローチャートである。
【図４】第２の実施形態におけるランキング提示システムの動作例を示すフローチャートである。
【図５】本発明によるレコメンド効果可視化システムの概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。本実施形態では、本発明のレコメンド効果可視化システムを、タクシーのランキングを提示するシステム（ランキング提示システム）に適用した場合の例を説明する。本実施形態のタクシーは、ランキング提示システムからレコメンド情報を提供されることから、情報提供対象と呼ぶことができる。
【００１３】
実施形態１．
図１は、ランキング提示システムの第１の実施形態を示すブロック図である。本実施形態のランキング提示システム１０は、データ収集手段１１と、状況判断手段１２と、移動場所決定手段１３と、ナビゲーション手段１４と、レコメンド提示手段１５と、累計データ保存手段１６と、仮想タクシー計算手段１７と、実タクシー計算手段１８と、ランキング計算手段１９と、ランキング提示手段２０とを備えている。
【００１４】
ランキング提示システム１０は、無線通信ネットワーク１００等を介して、タクシー３０と通信を行う。タクシー３０は、定期的に自身の位置情報や、営業状態（空車、実車（賃走）、回送、迎車）、可能であれば売上を示す運賃などをランキング提示システム１０に送信する。これらの情報は、例えば、タクシーの車載器によって送信されてもよく、タブレットやスマートフォンなどの携帯端末によって送信されてもよい。
【００１５】
ランキング提示システム１０は、タクシー３０からこれらの情報を受信し、レコメンド情報を生成してタクシー３０に送信する。なお、タクシー３０から送信されるこれらのデータは、後述するレコメンド情報の生成に用いられることから、解析データまたは学習データと呼ぶことができる。また、ランキング提示システム１０は、解析データに基づいてタクシー３０のランキングを作成し、各タクシー３０に送信する。
【００１６】
データ収集手段１１は、レコメンド情報を生成するための解析データを収集する。データ収集手段１１は、例えば、タクシー３０から無線通信ネットワーク１００を介して解析データを受信してもよい。また、データ収集手段１１は、タクシー３０からだけでなく、他のシステム（図示せず）からタクシーの売上等を受信するようにしてもよい。
【００１７】
状況判断手段１２は、現在の状況から各種判断を行う。具体的には、状況判断手段１２は、現在の状況からタクシーの需要予測を行う。タクシーの需要予測を行う方法は任意である。状況判断手段１２は、例えば、データ収集手段１１が収集したタクシー３０の乗車実績から、タクシーが多く利用されている地点（いわゆるホットスポット）を特定し、その地点の需要が高いと予測してもよい。
【００１８】
また、需要予測に用いられる情報は、現在の状況を示す情報に限定されない。状況判断手段１２は、例えば、一定期間遡って取得される情報に基づいて、統計的に現在の需要予測を行ってもよい。なお、タクシーの需要予測のように、時々刻々と変化する情報を予測する場合には、本実施形態のように、現在の状況を示す情報に基づいて各種判断をするほうが、より正確な予測をできるため好ましい。
【００１９】
移動場所決定手段１３は、状況判断手段１２による需要予測およびタクシー３０の現在位置に基づいて、タクシー３０に提示するレコメンド情報を生成する。レコメンド情報の生成方法は任意である。移動場所決定手段１３は、より需要があると予測された位置をレコメンド情報として生成してもよい。また、移動場所決定手段１３は、タクシー３０の現在位置と、需要があると予測された位置までの距離に応じて、レコメンド情報を生成してもよい。また、移動場所決定手段１３は、複数の位置を含む情報をレコメンド情報として生成してもよい。
【００２０】
本実施形態では、需要があると予測される位置は、タクシー乗り場のような特定の位置であってもよく、いわゆる流しのタクシーが利用者を乗せるような任意の位置であってもよい。なお、レコメンド情報を送信するタクシー３０が複数存在する場合、推薦する位置ができるだけ重複しないように、移動場所決定手段１３は、それぞれ別の位置を示すレコメンド情報を生成することが好ましい。
【００２１】
ナビゲーション手段１４は、レコメンド情報を送信するタクシー３０の現在位置および現在の交通状況等に基づいて、レコメンド情報が示す位置までの経路を算出する。ナビゲーション手段１４は、その位置までの最短経路を算出してもよい。また、レコメンド情報に複数の位置が含まれている場合（すなわち、利用者を乗せられそうな場所が複数存在する場合）、ナビゲーション手段１４は、それらの位置を適切に経由する経路を算出してもよい。なお、経路の算出方法は任意であり、一般的に知られたナビゲーションシステムが用いられてもよい。
【００２２】
レコメンド提示手段１５は、タクシー３０にレコメンド情報を送信する。ナビゲーション手段１４が経路を算出している場合、レコメンド提示手段１５は、レコメンド情報に経路を示す情報を含めて送信してもよい。
【００２３】
累計データ保存手段１６は、タクシー３０の運行状況を示す情報（以下、運行ログと記す。）を随時収集し保持する。累計データ保存手段１６は、例えば、データ収集手段１１の指示に応じて運行ログを保持する。運行ログには、タクシー３０の位置情報や営業状態を示す情報が時間ごとに蓄積される。また、累計データ保存手段１６は、利用者を乗車させるたびに発生する運賃を対応付けて保持してもよい。
【００２４】
仮想タクシー計算手段１７は、レコメンド情報に従って行動する仮想の情報提供対象を設定する。本実施形態では、仮想タクシー計算手段１７は、レコメンド情報に従って行動する仮想のタクシーを決定する。ここで、仮想の対象は、レコメンド情報が存在する場合に、完全にレコメンド情報に従って行動する対象を意味する。本実施形態における仮想のタクシーは、利用者を乗せていない状態（例えば、空車の状態）でレコメンド情報を受信した場合に、そのレコメンド情報に従って移動するタクシーを意味する。
【００２５】
また、本実施形態では、レコメンド情報に従って仮想的に移動させた仮想タクシーが、対応する移動先で実環境に存在するタクシー（以下、実タクシーと記す。）と同様の行動を行うものとみなす。すなわち、仮想タクシーの行動内容は、実タクシーの行動に基づいて決定される。
【００２６】
そこで、本実施形態では、仮想タクシー計算手段１７は、まず、実タクシーの中から仮想タクシーとして扱うタクシーを選択する。具体的には、仮想タクシー計算手段１７は、実車状態になった任意の実タクシーを選択する。ここで、実車とは、タクシーなどの営業用自動車が客などを乗せていることを意味する。仮想タクシー計算手段１７は、例えば、タクシーの営業時間が開始して一番早く実車状態になったタクシーを実タクシーとして選択してもよい。
【００２７】
以降、仮想タクシー計算手段１７は、選択された実タクシーが利用者を降ろす（すなわち、実タクシーの実車が完了する）まで、仮想タクシーの移動を実タクシーの移動とみなして扱う。そして、仮想タクシー計算手段１７は、実タクシーの行動から、仮想タクシーの行動実績を算出する。
【００２８】
具体的には、仮想タクシー計算手段１７は、その実タクシーの移動状況から仮想タクシーの行動実績を算出する。仮想タクシー計算手段１７は、例えば、その実タクシーの売上を仮想タクシーの売上として算出してもよい。他にも、仮想タクシー計算手段１７は、実車率や移動距離の累積結果を算出するため、実車ごとの距離および走行距離を算出してもよい。
【００２９】
実タクシーが実車ごとの売上を通知する場合、仮想タクシー計算手段１７は、通知された売上を仮想タクシーの売上としてもよい。また、仮想タクシー計算手段１７は、実タクシーの移動距離、移動時間、初乗り運賃等に基づいて、実タクシーの売上を算出し、算出された売上を仮想タクシーの売上としてもよい。
【００３０】
実タクシーが空車になる（すなわち、実タクシーの実車が完了する）と、仮想タクシー計算手段１７は、移動場所決定手段１３からレコメンド情報を受信する。なお、仮想タクシー計算手段１７は、実タクシーが空車になったときに、移動場所決定手段１３にレコメンド情報を要求してもよい。また、このとき、仮想タクシー計算手段１７は、ナビゲーション手段１４から経路情報を受信してもよい。
【００３１】
仮想タクシー計算手段１７は、受信したレコメンド情報および経路情報に基づいて仮想タクシーの移動先および移動先までの移動時間を特定する。そして、仮想タクシー計算手段１７は、特定した移動時間の経過後、その移動先で乗車の実績があった実タクシーを仮想のタクシーとして再び選択する。
【００３２】
このように、仮想タクシー計算手段１７は、実タクシーが所定の行動として実車を完了するたびに、新たなレコメンド情報に基づいて、仮想タクシーの行動内容を算出する。そして、仮想タクシー計算手段１７は、算出された行動内容に応じて仮想タクシーを実環境において行動させた結果、実環境の対応する位置で実車状態になった実タクシーを検出した場合に、その実タクシーを仮想タクシーと決定する。
【００３３】
仮想タクシー計算手段１７は、選択した実タクシーの移動状況から仮想タクシーの実績を算出し、さらに、所定の期間内の実績の累積結果を算出する。仮想タクシー計算手段１７は、例えば、その日の営業時間が開始してからの売上の累積結果を算出してもよい。
【００３４】
なお、仮想タクシー計算手段１７が算出する実績の累積結果は、売上の累積結果に限定されない。仮想タクシー計算手段１７は、タクシーの営業状態に基づく実車率を算出してもよい。他にも、仮想タクシー計算手段１７は、利用者が乗車していたときの移動距離の最大値や、平均値を累積結果として算出してもよい。
【００３５】
以降、実タクシーの実車が完了するたびに移動場所決定手段１３がレコメンド情報を生成し、仮想タクシー計算手段１７がそのレコメンド情報に基づいて仮想タクシーを決定し、実績および累積結果を算出する処理が、所定の期間内（例えば、営業時間内）で繰り返し行われる。
【００３６】
図２は、仮想タクシーと実タクシーの関係を示す説明図である。仮想タクシーは、レコメンド情報に従って、利用者を乗せる位置まで移動し、移動の実績として実タクシーの移動の実績を利用するものである。なお、図２に太線で示すタクシーは、仮想タクシーとして選択された実タクシーを示し、図２に破線で示すタクシーは、仮想タクシーを示す。
【００３７】
まず初期状態では、仮想タクシー計算手段１７は、複数の実タクシーの中から、利用者が乗車した実タクシーＴ１を選択する（図２（ａ）参照）。選択された実タクシーＴ１が利用者を乗せている間、仮想タクシーＶはその実タクシーＴ１の動きに従う。すなわち、実タクシーＴ１の移動が、仮想タクシーＶの移動とみなされる。図２（ａ）に示す例では、実タクシーＴ１による実線矢印の移動が、仮想タクシーＶの移動とみなされる。
【００３８】
選択された実タクシーＴ１が利用者を降ろしたタイミングで、仮想タクシー計算手段１７は、仮想タクシーＶをレコメンド情報に従って仮想的に移動させる。図２（ｂ）に示す例では、レコメンド情報として、星印の示す位置が移動先として推薦され、破線矢印で示すルートが算出されている。
【００３９】
仮想タクシーＶをレコメンド情報に従って移動させた後、仮想タクシー計算手段１７は、移動時間経過後に、移動先で利用者を乗車させた実タクシーがあるかどうか判断する。もしレコメンド情報にしたがってタクシーを移動させたならば、その利用者が自身のタクシーを利用した可能性が高いからである。
そのため、移動先とは異なる位置で実車状態になった実タクシーＴ２が存在したとしても、仮想タクシー計算手段１７は、その実タクシーＴ２を選択しない（図２（ｃ）参照）。
【００４０】
仮想タクシーＶがレコメンド情報に従って移動する場合、仮想タクシー計算手段１７は、例えば、移動先と実タクシーが利用者を乗車させた位置との距離が所定の範囲（例えば、１０ｍ）であり、予想到着時刻と実タクシーＴ２が利用者を乗車させた時刻との差が所定の期間（例えば、５分）内の場合に、その実タクシーを仮想タクシーＶとみなしてもよい。
【００４１】
仮想タクシー計算手段１７は、移動時間の経過後、その移動先で実車状態になった実タクシーＴ３を仮想タクシーＶとして再び選択する（図２（ｄ）参照）。以降、所定期間、図２（ａ）〜（ｄ）に示す動作が繰り返される。このように、本実施形態の仮想タクシー計算手段１７は、仮想タクシーの行動内容として、レコメンド情報に従った行動内容と、実タクシーの移動に基づく行動内容とを算出する。
【００４２】
実タクシー計算手段１８は、実タクシーの実績を算出する。具体的には、実タクシー計算手段１８は、仮想タクシー計算手段１７が算出する実績および累積結果と同様の内容を算出する。実績や累積結果の算出方法は、仮想タクシー計算手段１７が用いる方法と同様である。
【００４３】
ランキング計算手段１９は、タクシーの実績のランキングを生成する。このとき、ランキング計算手段１９は、実タクシーに仮想タクシーを加えたランキングをリアルタイムで生成する。ランキング計算手段１９は、例えば、売上、実車の移動距離の最大値や平均値、実車率の高い順に実タクシーおよび仮想タクシーを順位付けしてもよい。
【００４４】
ランキング提示手段２０は、ランキング計算手段１９が算出したランキングをタクシー３０に送信する。ランキング提示手段２０は、ランキングをリアルタイムで定期的にタクシー３０に送信してもよく、タクシー３０からの要求に応じて送信してもよい。
【００４５】
タクシー３０に送信されるランキングは、上述するように、実タクシーに仮想タクシーを加えたランキングである。したがって、タクシー３０の運転手は、レコメンド情報に従って行動した場合と、自身の考えに基づいて行動した場合の実績を比較することができる。このとき、自身のランキングよりも仮想タクシーのランキングが高い場合、運転手がレコメンド情報を利用する動機付けになり、その結果、レコメンド情報の利用促進を図ることができる。
【００４６】
データ収集手段１１と、状況判断手段１２と、移動場所決定手段１３と、ナビゲーション手段１４と、レコメンド提示手段１５と、仮想タクシー計算手段１７と、実タクシー計算手段１８と、ランキング計算手段１９と、ランキング提示手段２０とは、プログラム（レコメンド効果可視化プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【００４７】
例えば、プログラムは、ランキング提示システムに含まれる記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、データ収集手段１１、状況判断手段１２、移動場所決定手段１３、ナビゲーション手段１４、レコメンド提示手段１５、仮想タクシー計算手段１７、実タクシー計算手段１８、ランキング計算手段１９およびランキング提示手段２０として動作してもよい。
【００４８】
また、データ収集手段１１と、状況判断手段１２と、移動場所決定手段１３と、ナビゲーション手段１４と、レコメンド提示手段１５と、仮想タクシー計算手段１７と、実タクシー計算手段１８と、ランキング計算手段１９と、ランキング提示手段２０とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、累計データ保存手段１６は、例えば、磁気ディスク等により実現される。
【００４９】
次に、本実施形態のランキング提示システムの動作を説明する。以下の動作の説明では、データ収集手段１１がタクシーの運行ログを定期的に収集して、累計データ保存手段１６に保存するものとする。また、状況判断手段１２が、需要予測を随時行い、移動場所決定手段１３が、タクシーの位置および需要予測に基づいて、推薦する位置（乗り場）を示すレコメンド情報を必要に応じて生成するものとする。また、ナビゲーション手段１４は、移動場所決定手段１３が決定した位置までの経路を適宜算出するものとする。
【００５０】
図３は、本実施形態のランキング提示システムの動作例を示すフローチャートである。まず、仮想タクシー計算手段１７は、レコメンド情報に従って行動する仮想タクシーを、実タクシーの中から決定する（ステップＳ１１）。初期状態では、仮想タクシー計算手段１７は、例えば、タクシーの営業時間が開始して一番早く実車状態になったタクシーを実タクシーとして選択してもよい。
【００５１】
選択した実タクシーが空車になると、仮想タクシー計算手段１７は、実タクシーの行動から、仮想タクシーの行動実績および累積結果を算出する（ステップＳ１２）。
【００５２】
営業時間がすでに終了している場合（ステップＳ１３におけるＹｅｓ）、仮想タクシー計算手段１７は、処理を終了する。一方、営業時間がまだ終了していない場合（ステップＳ１３におけるＮｏ）、仮想タクシー計算手段１７は、移動場所決定手段１３にレコメンド情報を問い合わせ、そのレコメンド情報に基づいて、仮想タクシーの移動先および移動時間を算出する（ステップＳ１４）。すなわち、仮想タクシー計算手段１７は、実タクシーの実車が完了するたびに、新たなレコメンド情報に基づいて仮想タクシーの移動先および移動時間を算出する。
【００５３】
仮想タクシー計算手段１７は、移動時間経過後に、移動先で実車状態になった実タクシーを仮想タクシーと決定する（ステップＳ１５）。以降、ステップＳ１２以降の処理が繰り返される。
【００５４】
なお、本動作例では、仮想タクシー計算手段１７が仮想タクシーの移動先を決定するのが営業時間内である場合を例示したが、仮想タクシー計算手段１７が実タクシーを選択するのが営業時間内であるか否か判断してもよい。この場合、仮想タクシー計算手段１７は、営業時間がまだ終了していない場合に実タクシーを選択するようにしてもよい。
【００５５】
以上のように、本実施形態では、仮想タクシー計算手段１７が仮想タクシーを設定し、レコメンド情報に基づいて、仮想タクシーの行動内容（具体的には、移動先および移動時間）を算出する。そして、仮想タクシー計算手段１７が、実タクシーの行動から、仮想タクシーの行動実績および所定期間における行動実績の累積結果を算出する。その際、仮想タクシー計算手段１７は、実タクシーの行動に基づいた情報（例えば、移動先の実タクシーの実車状態）により、仮想の情報提供対象の行動内容（具体的には、実タクシーと同じ動き）を算出する。
【００５６】
具体的には、本実施形態では、仮想タクシー計算手段１７が、算出された行動内容に応じて仮想タクシーを実環境において行動させた結果、実環境の対応する位置で所定の行動（すなわち、実車）状態になった実タクシーを検出した場合に、その実タクシーを仮想タクシーに設定する。そして、仮想タクシー計算手段１７が、その実タクシーの行動から、仮想タクシーの行動実績を算出する。そのような構成により、レコメンド情報の利用促進を図ることができる。
【００５７】
一般的に、レコメンド情報に従った場合の配車が売上に結びつくかどうかが分かりづらいため、レコメンド情報が積極的に利用されないケースが多い。また、レコメンド情報に全て従うドライバも存在しないため、実績のランキングは、ドライバの勘と経験に依存してしまい、レコメンドによる効果が表れにくい。
【００５８】
本実施形態のランキング提示システムでは、ゲーミフィケーション的な要素を取り入れてドライバによるレコメンド情報の利用促進を図っている。例えば、本実施形態では、仮想タクシー計算手段１７がレコメンド情報に従った場合の実績を算出し、ランキング計算手段１９が、仮想タクシーを含むランキングを計算する。したがって、レコメンド情報に従った場合の効果を見える化できる。
【００５９】
また、運転手は、仮想タクシーと競争し、その実績に追いつくために、レコメンド情報を積極的に利用することが考えられる。さらに、ランキングを向上させることが運転手のステータスになれば、レコメンド情報をより積極的に活用するモチベーションにすることができる。また、レコメンド情報を活用することで、勘や経験の少ない運転手であっても、一定の実績を出すことが期待できる。
【００６０】
また、一般的に、その日の実績は、一日終了してから把握されることが多い。しかし、本実施形態では、仮想タクシー計算手段１７、実タクシー計算手段１８およびランキング計算手段１９がリアルタイムで実績を集計し、ランキングを生成する。そのため、運転手は他の運転手の動向を常に把握することが可能になる。
【００６１】
なお、本実施形態では、レコメンド情報に従って行動する仮想の情報提供対象が、移動体であるタクシーの場合を例示したが、レコメンド情報に従って行動する対象はタクシーに限定されない。例えば、道路状況に応じて利用する経路を推薦するような場合、仮想の情報提供対象は、一般自動車であってもよい。
【００６２】
この場合、例えば、移動場所決定手段１３が、推薦する経路をレコメンド情報として一般自動車に送信し、仮想タクシー計算手段１７が、仮想の一般自動車を決定し、そのレコメンド情報に基づいて移動する仮想の一般自動車の行動実績を算出してもよい。
【００６３】
次に、本実施形態の変形例を説明する。上記実施形態では、レコメンド情報に従って仮想タクシーを移動させ、移動先で実タクシーを決定する方法を説明した。本変形例では、移動先への移動途中に、別途レコメンド情報を送信する方法を説明する。なお、本変形例の構成は、上記実施形態の構成と同様である。また、タクシー３０は、現在位置をランキング提示システム１０に定期的に送信しているものとする。
【００６４】
状況判断手段１２は、タクシーの需要予測を随時行う。そして、より有効な需要予測が行われた場合、移動場所決定手段１３は、その需要予測およびタクシー３０の現在位置に基づいて、タクシー３０に提示するレコメンド情報を生成する。そして、レコメンド提示手段１５は、生成したレコメンド情報をタクシー３０に送信する。
【００６５】
その際、仮想タクシーが移動中に新たなレコメンド情報を受信した場合、仮想タクシー計算手段１７は、新たなレコメンド情報に基づいて仮想タクシーの移動先および移動先までの移動時間を特定する。以降の処理は、上記実施形態と同様である。
【００６６】
本変形例によれば、より有効な需要予測を状況判断手段１２が行った場合に、移動場所決定手段１３が、その需要予測およびタクシー３０の現在位置に基づいてレコメンド情報を新たに生成する。具体的には、仮想タクシー計算手段１７は、算出された行動内容（移動先および移動時間）に応じて仮想タクシーを実環境で行動させている途中に、新たなレコメンド情報を入手した場合、そのレコメンド情報に基づいて仮想タクシーの行動内容を算出する。
【００６７】
このように、レコメンド情報を随時作成することにより、より有効なレコメンド情報をタクシー３０に提供できる。また、必ずしもレコメンド情報に沿った動きをしていないタクシーに対しても、リアルタイムで有効なレコメンド情報を送信できるため、レコメンド情報の効果を上げることができる。
【００６８】
実施形態２．
次に、本発明のランキング提示システムの第２の実施形態を説明する。本実施形態のランキング提示システムの構成は、第１の実施形態と同様である。ただし、本実施形態の仮想タクシー計算手段１７は、実タクシーの統計的な特性を用いて仮想タクシーの行動内容を決定する点において、第１の実施形態と異なる。
【００６９】
具体的には、第１の実施形態では、仮想タクシー計算手段１７が、仮想タクシーの行動内容として、レコメンド情報に従った行動内容と、実タクシーの移動に基づく行動内容とを算出した。一方、本実施形態では、仮想タクシー計算手段１７が、仮想タクシーの行動内容として、レコメンド情報に従った行動内容と、実タクシーの統計情報に基づく行動内容とを算出する。なお、それ以外の内容については、第１の実施形態と同様である。
【００７０】
仮想タクシー計算手段１７は、仮想のタクシーを設定する。初期状態では、仮想タクシー計算手段１７は、仮想タクシーの位置を仮想的に設定する。仮想タクシー計算手段１７は、例えば、タクシーの事業所に仮想タクシーが存在すると設定してもよい。
【００７１】
次に、仮想タクシー計算手段１７は、移動場所決定手段１３からレコメンド情報および経路情報を受信する。仮想タクシー計算手段１７は、受信したレコメンド情報および経路情報に基づいて仮想タクシーの移動先および移動先までの移動時間を特定する。
【００７２】
仮想タクシー計算手段１７は、レコメンド情報に基づいて仮想タクシー移動させた後、統計情報に基づいて仮想タクシーの実車状況を推定する。そして、仮想タクシー計算手段１７は、推定された実車状況に基づいて、仮想タクシーの行動実績を算出する。すなわち、本実施形態では、仮想タクシーは、推定された実車状況に基づいて利用者を乗せたと仮定し、仮想タクシー移動場所（移動距離）も、推定された実車状況に基づいて決定されると仮定する。
【００７３】
仮想タクシーの実車状況の推定に用いられる統計情報には、実環境におけるタクシーの運行実績など、仮想タクシーの統計的な特性が用いられる。なお、統計情報の算出方法は任意である。仮想タクシー計算手段１７は、位置及び時間ごとの実車状態を示す乗車情報、位置及び時間ごとの空車状態を示す空車情報、位置及び時間ごとに実車になった場合の移動距離の少なくとも１つの統計情報を用いて仮想タクシーの行動内容を算出する。
【００７４】
仮想タクシー計算手段１７は、レコメンド情報に基づいて仮想タクシーを移動させた後、上記統計情報（空車情報または乗車情報）に基づいて、移動後の時間帯および位置におけるタクシーの空車／実車状態を実車状況として推定する。具体的には、仮想タクシー計算手段１７は、どの時間帯にどの場所にいるタクシーは空車か実車か、利用者を乗せるまでどのくらい移動するか、どの目的地まで移動するかなどを統計情報に基づいて推定する。このとき、仮想タクシー計算手段１７は、統計情報に基づいて、移動後の時間帯および位置における顧客の発生確率を実車状況として推定してもよい。
【００７５】
推定された実車状況から仮想タクシーが実車状態になったと推定されると、仮想タクシー計算手段１７は、統計情報に基づいて、実車状態になった時間および位置におけるタクシーの移動先を推定する。すなわち、仮想タクシー計算手段１７は、仮想タクシーが実車になったときに、統計情報に基づいて、その仮想タクシーの移動距離および目的地を推定する。さらに、仮想タクシー計算手段１７は、推定された移動先までの移動時間を算出する。
【００７６】
仮想タクシー計算手段１７は、算出した移動時間の経過後に仮想タクシーの実車が完了したとみなし、推定された移動先までの移動に応じて、仮想タクシーの行動実績を算出する。仮想タクシー計算手段１７は、例えば、仮想タクシーの移動距離、移動時間、初乗り運賃等に基づいて仮想タクシーの売上を行動実績として算出してもよい。すなわち、行動実績は、実タクシーの行動から算出されると言える。
【００７７】
仮想タクシーが空車になる（すなわち、仮想タクシーの実車が完了する）と、仮想タクシー計算手段１７は、移動場所決定手段１３から新たなレコメンド情報および経路情報を受信する。そして、仮想タクシー計算手段１７は、受信したレコメンド情報および経路情報に基づいて仮想タクシーの次の移動先および移動先までの移動時間を特定する。そして、仮想タクシー計算手段１７は、特定した移動時間の経過後、統計情報に基づいて仮想タクシーの実車状況を再び推定する。
【００７８】
このように、本実施形態の仮想タクシー計算手段１７は、仮想タクシーが実車を完了するたびに、新たなレコメンド情報に基づいて仮想タクシーの行動内容を算出する。そして、仮想タクシー計算手段１７は、レコメンド情報に基づいて算出された行動内容に応じて仮想タクシーを移動させ、統計情報に基づいてその移動後の位置および時間帯における仮想タクシーの移動先を推定する。
【００７９】
次に、本実施形態のランキング提示システムの動作を説明する。データ収集手段１１、状況判断手段１２、移動場所決定手段１３およびナビゲーション手段１４の動作は、図３に例示する内容と同様である。
【００８０】
図４は、第２の実施形態におけるランキング提示システムの動作例を示すフローチャートである。まず、仮想タクシー計算手段１７は、レコメンド情報に従って行動する仮想タクシーを設定する（ステップＳ２１）。初期状態では、仮想タクシー計算手段１７は、任意の位置に仮想タクシーが存在すると設定すればよい。
【００８１】
次に、仮想タクシー計算手段１７は、移動場所決定手段１３にレコメンド情報を問い合わせ、そのレコメンド情報に基づいて、仮想タクシーの移動先および移動時間を算出する（ステップＳ２２）。
【００８２】
仮想タクシー計算手段１７は、統計情報に基づいて、移動時間経過後の移動先における仮想タクシーの実車状況を推定する（ステップＳ２３）。推定された実車状況から仮想タクシーが実車状態になったと推定されると、仮想タクシー計算手段１７は、統計情報に基づいて、実車状態になった時間および位置における仮想タクシーの移動先を推定する（ステップＳ２４）。さらに、仮想タクシー計算手段１７は、推定された移動先までの移動時間を算出する（ステップＳ２５）。
【００８３】
仮想タクシー計算手段１７は、推定された移動先までの移動に応じて、仮想タクシーの行動実績および累積結果を算出する（ステップＳ２６）。
【００８４】
営業時間がすでに終了している場合（ステップＳ２７におけるＹｅｓ）、仮想タクシー計算手段１７は、処理を終了する。一方、営業時間がまだ終了していない場合（ステップＳ２７におけるＮｏ）、仮想タクシー計算手段１７は、ステップＳ２２以降の処理を繰り返す。
【００８５】
以上のように、本実施形態によれば、第１の実施形態と比較すると、仮想タクシー計算手段１７が、実タクシーの統計的な特性を用いて、仮想タクシーの行動内容を算出する。このように、統計情報を用いることで、第１の実施形態の効果に加え、仮想タクシーの行動実績が特異な情報により算出されることを抑制できる。また、本実施形態によれば、実タクシーの動きが把握できない場合であっても、仮想タクシーの行動実績を予測できる。
【００８６】
次に、本発明の概要を説明する。図５は、本発明によるレコメンド効果可視化システムの概要を示すブロック図である。本発明によるレコメンド効果可視化システムは、レコメンド情報に従って行動する仮想の情報提供対象（例えば、仮想タクシー）を設定する仮想対象設定手段８１（例えば、仮想タクシー計算手段１７）と、レコメンド情報に基づいて、仮想の情報提供対象の行動内容（例えば、移動先および移動時間）を算出する行動内容算出手段８２（例えば、仮想タクシー計算手段１７）と、実環境における情報提供対象（例えば、実タクシー）の行動から、仮想の情報提供対象の行動実績を算出する仮想実績算出手段８３（例えば、仮想タクシー計算手段１７）と、所定期間（例えば、１日の営業時間）における行動実績の累積結果（例えば、売上、実車率、移動距離など）を算出する累積結果算出手段８４（例えば、仮想タクシー計算手段１７）とを備えている。
【００８７】
行動内容算出手段８２は、実環境における情報提供対象の行動に基づいた情報（例えば、実タクシーの移動、統計情報）により、仮想の情報提供対象の行動内容を算出し、累積結果算出手段８４は、所定期間において、各レコメンド情報に基づいて行動する仮想の情報提供対象の行動実績の累積結果を算出する。
【００８８】
そのような構成により、レコメンド情報の利用促進を図ることができる。すなわち、図５に例示する構成によれば、各情報提供対象は、レコメンド情報に基づいて行動する仮想の情報提供対象の実績を把握できる。そのため、自身の実績と比較することで、レコメンド情報の効果を把握でき、結果として、レコメンド情報の利用促進を図ることができる。
【００８９】
また、行動内容算出手段８２は、実環境における情報提供対象の統計的な特性を用いて、仮想の情報提供対象の行動内容を算出してもよい。具体的には、行動内容算出手段８２は、実環境におけるタクシーの乗車情報（例えば、位置及び時間ごとの実車状態）、空車情報（例えば、位置及び時間ごとの空車状態）、移動距離（位置及び時間ごとに実車になった場合の移動距離）の少なくとも１つを用いて、仮想の情報提供対象の行動内容を算出してもよい。
【００９０】
そのような構成によれば、仮想の情報提供対象の行動実績が特異な情報提供対象の情報により算出されることを抑制できる。また、実環境における情報提供対象の動きが把握できない場合であっても、仮想の情報提供対象の行動実績を予測できる。
【００９１】
一方、仮想対象設定手段８１は、算出された行動内容に応じて仮想の情報提供対象を実環境において行動させた結果、その実環境の対応する位置で所定の行動状態（例えば、タクシーで利用者を乗せている「実車」の状態）になった実環境における情報提供対象を検出した場合に、その実環境における情報提供対象を仮想の情報提供対象に設定してもよい。そして、仮想実績算出手段８３は、実環境における情報提供対象の行動から、仮想の情報提供対象の行動実績を算出してもよい。
【００９２】
そのような構成によれば、実環境における情報提供対象の行動から、仮想の情報提供対象の行動実績が容易に算出できる。
【００９３】
また、行動内容算出手段８２は、実環境における情報提供対象の所定の行動（例えば、タクシーで利用者を乗せている「実車」）が完了するたびに、新たなレコメンド情報に基づいて仮想の情報提供対象の行動内容を算出してもよい。また、行動内容算出手段８２は、算出された行動内容に応じて仮想の情報提供対象を実環境において行動させている途中に、新たなレコメンド情報を入手した場合、そのレコメンド情報に基づいて、仮想の情報提供対象の行動内容を算出してもよい。
【００９４】
そのような構成により、より有効なレコメンド情報を情報提供対象者に提供できる。また、必ずしもレコメンド情報に沿った行動を行っていない情報提供対象者に対しても、リアルタイムで有効なレコメンド情報を送信できるため、レコメンド情報の効果を上げることができる。
【００９５】
具体的には、行動内容算出手段８２は、実環境におけるタクシーの実車が完了するたびに、新たなレコメンド情報に基づいて、そのレコメンド情報に従って行動する仮想タクシーの移動先および移動時間を算出してもよい。また、仮想対象設定手段８１は、実環境におけるタクシーの中から、移動時間経過後に移動先で実車状態になったタクシーを仮想タクシーに設定してもよい。また、仮想実績算出手段８３は、実環境におけるタクシーの行動から、仮想タクシーの行動実績を算出してもよい。そして、累積結果算出手段８４は、所定期間において、各レコメンド情報に基づいて行動する仮想タクシーの行動実績の累積結果を算出してもよい。
【００９６】
また、実環境における各情報提供対象の行動実績の累積結果（例えば、各実タクシーの売上実績）を集計し、仮想の情報提供対象の行動実績の累積結果（例えば、仮想タクシーの売上実績）を含めた情報提供対象のランキングを生成するランキング生成手段（例えば、ランキング計算手段１９）を備えていてもよい。
【００９７】
そのような構成により、各情報提供対象者は、各情報提供対象者の中の順位を把握できるとともに、仮想の情報提供対象との比較も行うことが可能になる。
【００９８】
また、現在の状況に基づいてレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成手段（例えば、状況判断手段１２、移動場所決定手段１３）を備えていてもよい。そのような構成により、時々刻々と変化する情報を予測する場合には、現在の状況を示す情報に基づいて各種判断をすることにより、より正確な予測をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００９９】
本発明は、推薦する情報の効果を可視化できるレコメンド効果可視化システムに好適に適用される。また、本発明は、レコメンド情報に基づいて行動した場合の有効性を評価するシステムにも好適に適用される。
【符号の説明】
【０１００】
１０  ランキング提示システム
１１  データ収集手段
１２  状況判断手段
１３  移動場所決定手段
１４  ナビゲーション手段
１５  レコメンド提示手段
１６  累計データ保存手段
１７  仮想タクシー計算手段
１８  実タクシー計算手段
１９  ランキング計算手段
２０  ランキング提示手段
３０  タクシー
【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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