(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体が順番に移動する複数の第１場所の各々に関する第１特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、
過去に前記移動体又は他の移動体が順番に移動した複数の第２場所の各々の第２特徴情報と、当該第２場所への到着時間と、の関係が学習された学習モデルに、各第１場所の前記第１特徴情報を入力する入力手段と、
前記学習モデルにより推定された、各第１場所への到着時間を取得する到着時間取得手段と、
を含むことを特徴とする推定システム。
【請求項２】
各第１場所の前記第１特徴情報は、経由地である他の第１場所に応じた第１累計値を含み、
各第２場所の前記第２特徴情報は、経由地である他の第２場所に応じた第２累計値を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の推定システム。
【請求項３】
前記移動体は、乗り物で移動するユーザであり、
各第１場所の前記第１特徴情報は、前記第１累計値として、前記ユーザが前記乗り物を降りてからの第１累計移動量を含み、
各第２場所の前記第２特徴情報は、前記第２累計値として、前記ユーザが前記乗り物を降りてからの第２累計移動量を含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の推定システム。
【請求項４】
各第１場所の前記第１特徴情報は、前記第１累計移動量として、前記ユーザが前記乗り物を降りてから徒歩で移動する第１累計徒歩移動距離を含み、
各第２場所の前記第２特徴情報は、前記第２累計移動量として、前記ユーザが前記乗り物を降りてから徒歩で移動する第２累計徒歩移動距離を含む、
ことを特徴とする請求項３に記載の推定システム。
【請求項５】
各第１場所の前記第１特徴情報は、前記第１累計移動量として、前記ユーザが前記乗り物を降りてから移動する建物の第１累計階数を含み、
各第２場所の前記第２特徴情報は、前記第２累計移動量として、前記ユーザが前記乗り物を降りてから移動する建物の第２累計階数を含む、
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の推定システム。
【請求項６】
前記推定システムは、
過去に前記移動体又は前記他の移動体が各第２場所に移動した場合に行われた到着完了操作に基づいて、当該第２場所への到着時間を取得し、教師データを生成する教師データ生成手段と、
前記教師データを前記学習モデルに学習させる学習手段と、
を含むことを特徴とする請求項１〜５の何れかに記載の推定システム。
【請求項７】
前記推定システムは、各第２場所と、当該第２場所に対応する前記到着完了操作が行われた場所と、の距離が閾値以上となる前記関係が前記学習モデルに学習されないように制限する制限手段、
を更に含む請求項６に記載の推定システム。
【請求項８】
前記推定システムは、前記移動体が各第１場所に到達する前に、当該第１場所に関連付けられた通知先に、当該第１場所の到着時間を通知する通知手段、
を更に含むことを特徴とする請求項１〜７の何れかに記載の推定システム。
【請求項９】
各第１場所は、前記移動体が運ぶ荷物の配送先であり、
各第２場所は、過去に前記移動体又は前記他の移動体が運んだ荷物の配送先であり、
前記移動体及び前記他の移動体の各々は、配送員又は配送車両である、
ことを特徴とする請求項１〜８の何れかに記載の推定システム。
【請求項１０】
移動体が順番に移動する複数の第１場所の各々に関する第１特徴情報を取得する特徴情報取得ステップと、
過去に前記移動体又は他の移動体が順番に移動した複数の第２場所の各々の第２特徴情報と、当該第２場所への到着時間と、の関係が学習された学習モデルに、各第１場所の前記第１特徴情報を入力する入力ステップと、
前記学習モデルにより推定された、各第１場所への到着時間を取得する到着時間取得ステップと、
を含むことを特徴とする推定方法。
【請求項１１】
移動体が順番に移動する複数の第１場所の各々に関する第１特徴情報を取得する特徴情報取得手段、
過去に前記移動体又は他の移動体が順番に移動した複数の第２場所の各々の第２特徴情報と、当該第２場所への到着時間と、の関係が学習された学習モデルに、各第１場所の前記第１特徴情報を入力する入力手段、
前記学習モデルにより推定された、各第１場所への到着時間を取得する到着時間取得手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定システム、推定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、配送員又は配送車両などの移動体が順番に移動する複数の場所の各々の到着時間を推定する技術が検討されている。例えば、特許文献１には、配送員が複数の場所の各々に順番に荷物を配送する場合に、ある場所と他の場所との間の走行時間が登録された走行時間データベースに基づいて、各場所の到着時間を推定するシステムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−０３０９５１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、特許文献１の技術では、走行時間データベースに予め登録された既知の場所でなければ走行時間を取得することができないので、既知の場所を配送員が移動する場合にしか到着時間を推定することはできない。このため、配送員が移動する場所に未知の場所が含まれている場合には、到着時間を推定することができなかった。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、未知の場所であったとしても到着時間を推定可能な推定システム、推定方法、及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明に係る推定システムは、移動体が順番に移動する複数の第１場所の各々に関する第１特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、過去に前記移動体又は他の移動体が順番に移動した複数の第２場所の各々の第２特徴情報と、当該第２場所への到着時間と、の関係が学習された学習モデルに、各第１場所の前記第１特徴情報を入力する入力手段と、前記学習モデルにより推定された、各第１場所への到着時間を取得する到着時間取得手段と、を含むことを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る推定方法は、移動体が順番に移動する複数の第１場所の各々に関する第１特徴情報を取得する特徴情報取得ステップと、過去に前記移動体又は他の移動体が順番に移動した複数の第２場所の各々の第２特徴情報と、当該第２場所への到着時間と、の関係が学習された学習モデルに、各第１場所の前記第１特徴情報を入力する入力ステップと、前記学習モデルにより推定された、各第１場所への到着時間を取得する到着時間取得ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るプログラムは、移動体が順番に移動する複数の第１場所の各々に関する第１特徴情報を取得する特徴情報取得手段、過去に前記移動体又は他の移動体が順番に移動した複数の第２場所の各々の第２特徴情報と、当該第２場所への到着時間と、の関係が学習された学習モデルに、各第１場所の前記第１特徴情報を入力する入力手段、前記学習モデルにより推定された、各第１場所への到着時間を取得する到着時間取得手段、としてコンピュータを機能させる。
【０００９】
本発明の一態様によれば、各第１場所の前記第１特徴情報は、経由地である他の第１場所に応じた第１累計値を含み、各第２場所の前記第２特徴情報は、経由地である他の第２場所に応じた第２累計値を含む、ことを特徴とする。
【００１０】
本発明の一態様によれば、前記移動体は、乗り物で移動するユーザであり、各第１場所の前記第１特徴情報は、前記第１累計値として、前記ユーザが前記乗り物を降りてからの第１累計移動量を含み、各第２場所の前記第２特徴情報は、前記第２累計値として、前記ユーザが前記乗り物を降りてからの第２累計移動量を含む、ことを特徴とする。
【００１１】
本発明の一態様によれば、各第１場所の前記第１特徴情報は、前記第１累計移動量として、前記ユーザが前記乗り物を降りてから徒歩で移動する第１累計徒歩移動距離を含み、各第２場所の前記第２特徴情報は、前記第２累計移動量として、前記ユーザが前記乗り物を降りてから徒歩で移動する第２累計徒歩移動距離を含む、ことを特徴とする。
【００１２】
本発明の一態様によれば、各第１場所の前記第１特徴情報は、前記第１累計移動量として、前記ユーザが前記乗り物を降りてから移動する建物の第１累計階数を含み、各第２場所の前記第２特徴情報は、前記第２累計移動量として、前記ユーザが前記乗り物を降りてから移動する建物の第２累計階数を含む、ことを特徴とする。
【００１３】
本発明の一態様によれば、前記推定システムは、過去に前記移動体又は前記他の移動体が各第２場所に移動した場合に行われた到着完了操作に基づいて、当該第２場所への到着時間を取得し、教師データを生成する教師データ生成手段と、前記教師データを前記学習モデルに学習させる学習手段と、を含むことを特徴とする。
【００１４】
本発明の一態様によれば、前記推定システムは、各第２場所と、当該第２場所に対応する前記到着完了操作が行われた場所と、の距離が閾値以上となる前記関係が前記学習モデルに学習されないように制限する制限手段、を更に含む。
【００１５】
本発明の一態様によれば、前記推定システムは、前記移動体が各第１場所に到達する前に、当該第１場所に関連付けられた通知先に、当該第１場所の到着時間を通知する通知手段、を更に含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明の一態様によれば、各第１場所は、前記移動体が運ぶ荷物の配送先であり、各第２場所は、過去に前記移動体又は前記他の移動体が運んだ荷物の配送先であり、前記移動体及び前記他の移動体の各々は、配送員又は配送車両である、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、未知の場所であったとしても到着時間を推定可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】推定システムの全体構成の一例を示す図である。
【図２】配送ルートの一例を示す図である。
【図３】配送先の特徴の一例を示す図である。
【図４】配送先ごとに取得される特徴情報の一例を示す図である。
【図５】配送員端末の表示部に配送先の到着時間が表示される様子を示す図である。
【図６】到着時間を示す電子メールが受取人端末に表示される様子を示す図である。
【図７】推定システムで実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。
【図８】配送データベースのデータ格納例を示す図である。
【図９】教師データセットのデータ格納例を示す図である。
【図１０】学習処理の一例を示すフロー図である。
【図１１】推定処理の一例を示すフロー図である。
【図１２】推定処理の一例を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
［１．推定システムの全体構成］
以下、本発明に係る推定システムの実施形態の例を説明する。本実施形態では、荷物を配送する場面を例に挙げて、推定システムの構成を説明する。図１は、推定システムの全体構成の一例を示す図である。図１に示すように、推定システムＳは、サーバ１０、配送員端末２０、及び受取人端末３０を含み、これらは、インターネットなどのネットワークＮに接続可能である。なお、図１では、サーバ１０、配送員端末２０、及び受取人端末３０の各々を１台ずつ示しているが、これらは複数台あってもよい。
【００２０】
サーバ１０は、サーバコンピュータである。サーバ１０は、制御部１１、記憶部１２、及び通信部１３を含む。制御部１１は、少なくとも１つのプロセッサを含む。制御部１１は、記憶部１２に記憶されたプログラムやデータに従って処理を実行する。記憶部１２は、主記憶部及び補助記憶部を含む。例えば、主記憶部はＲＡＭなどの揮発性メモリであり、補助記憶部は、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、又はハードディスクなどの不揮発性メモリである。通信部１３は、有線通信又は無線通信用の通信インタフェースであり、ネットワークＮを介してデータ通信を行う。
【００２１】
配送員端末２０は、配送員が操作するコンピュータである。例えば、配送員端末２０は、携帯電話機（スマートフォンを含む）、携帯情報端末（タブレット型コンピュータ又はウェアラブル端末を含む）、又はパーソナルコンピュータ等である。例えば、配送員端末２０は、可搬型であり、配送員とともに移動する。なお、配送員端末２０は、配送車両に備えられたナビゲーション端末であってもよい。例えば、配送員端末２０は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、操作部２４、表示部２５、及び位置検出部２６を含む。制御部２１、記憶部２２、及び通信部２３の物理的構成は、それぞれ制御部１１、記憶部１２、及び通信部１３と同様であってよい。
【００２２】
操作部２４は、入力デバイスであり、例えば、タッチパネルやマウス等のポインティングデバイス、キーボード、又はボタン等である。操作部２４は、ユーザによる操作内容を制御部２１に伝達する。表示部２５は、例えば、液晶表示部又は有機ＥＬ表示部等である。表示部２５は、制御部２１の指示に従って画像を表示する。
【００２３】
位置検出部２６は、地球上における位置を検出する機器である。例えば、位置検出部２６は、衛星からの信号を受信する受信器を含む。本実施形態では、受信器としてＧＰＳセンサを説明するが、ＧＰＳ以外のＧＮＳＳのセンサを利用してもよい。また、位置の検出方法は、衛星からの信号を利用した方法に限られず、任意の方法を利用可能である。例えば、位置検出部２６は、無線基地局又は無線アクセスポイントなどの通信内容を利用して位置を検出してもよいし、加速度センサ又はジャイロセンサなどの検出信号を利用して位置を検出してもよい。他にも例えば、位置検出部２６は、カメラで撮影した画像を利用して位置を検出してもよい。
【００２４】
受取人端末３０は、荷物の受取人が操作するコンピュータである。例えば、受取人端末３０は、携帯電話機（スマートフォンを含む）、携帯情報端末（タブレット型コンピュータ又はウェアラブル端末を含む）、又はパーソナルコンピュータ等である。例えば、受取人端末３０は、制御部３１、記憶部３２、通信部３３、操作部３４、及び表示部３５を含む。制御部３１、記憶部３２、通信部３３、操作部３４、及び表示部３５の物理的構成は、それぞれ制御部１１、記憶部１２、通信部１３、操作部２４、及び表示部２５と同様であってよい。
【００２５】
なお、記憶部１２，２２，３２に記憶されるものとして説明するプログラム及びデータは、ネットワークＮを介して供給されるようにしてもよい。また、上記説明した各コンピュータのハードウェア構成は、上記の例に限られず、種々のハードウェアを適用可能である。例えば、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体を読み取る読取部（例えば、光ディスクドライブやメモリカードスロット）や外部機器とデータの入出力をするための入出力部（例えば、ＵＳＢポート）が含まれていてもよい。例えば、情報記憶媒体に記憶されたプログラムやデータが読取部や入出力部を介して、各コンピュータに供給されるようにしてもよい。
【００２６】
［２．推定システムの概要］
本実施形態では、自動車、バイク、又は自転車などの配送車両に、複数の荷物が載せられる。配送員は、配送車両に乗って複数の配送先を順番に訪れる。例えば、サーバ１０は、ダイクストラ法又はエースター法などを利用した公知の経路検索方法に基づいて、予め定められた順番で各配送先を訪れるように、配送ルートを決定する。配送員は、サーバ１０が決定した配送ルート上を移動する。
【００２７】
図２は、配送ルートの一例を示す図である。図２では、配送ルートＲが地図ＭＰ上に示されている。例えば、配送員は、出発位置（現在位置）Ｐから、配送ルートＲ上の配送先Ｑ１〜Ｑ５を順番に移動する。なお、以降の説明では、配送先の符号をＱｎと記載することがある。Ｑｎのｎの数値は、配送順を示す自然数であり、図２の例では、１〜５の何れかの整数である。
【００２８】
本実施形態では、サーバ１０は、学習モデルを利用して、配送先Ｑｎの到着時間を推定する。学習モデルは、機械学習で用いられるモデルであり、例えば、教師あり機械学習、半教師あり機械学習、又は教師なし機械学習のモデルである。機械学習自体は、公知の種々の手法を適用可能であり、例えば、ニューラルネットワーク、強化学習、又は深層学習といった手法を利用可能である。サーバ１０は、配送先Ｑｎの特徴を利用して、学習モデルに配送先Ｑｎの到着時間を推定させる。
【００２９】
図３は、配送先Ｑｎの特徴の一例を示す図である。配送先Ｑｎの特徴とは、配送先Ｑｎへの到着時間に影響を与える情報である。例えば、配送先Ｑｎの地理的な特徴、配送先Ｑｎにおける建物の特徴、配送先Ｑｎを訪れる時間的な特徴、配送先Ｑｎを訪れる配送員の特徴、及び配送先Ｑｎにおける天候の特徴が存在する。配送先Ｑｎへの到着時間は、配送先の特徴に応じて変化する。図３に示すように、本実施形態では、配送先Ｑｎの特徴の一例として、車両移動距離、徒歩移動距離、及び階数を説明する。
【００３０】
車両移動距離は、配送員が配送車両で移動する距離である。別の言い方をすれば、車両移動距離は、配送車両の走行距離、道路上の移動距離、又は、徒歩移動距離以外の移動距離である。例えば、配送先Ｑ１の車両移動距離は、出発位置Ｐから、配送先Ｑ１付近で配送車両を停める位置までの配送ルートＲ上の距離である。また例えば、ｎが２以上の配送先Ｑｎ（Ｑ２〜Ｑ５）の車両移動距離は、１つ前の配送先Ｑｎ−１付近で配送車両を停める位置から、配送先Ｑｎ付近で配送車両を停車させる位置までの配送ルートＲ上の距離である。本実施形態では、車両移動距離が地図ＭＰ上の２次元的（平面的）な距離を示す場合を説明するが、車両移動距離は、高低差を含む３次元的（立体的）な距離を示してもよい。
【００３１】
徒歩移動距離は、配送員が自分の足で移動する距離である。別の言い方をすれば、徒歩移動距離は、配送員が歩く又は走る距離、配送先Ｑｎ付近で配送車両を停める位置から配送先Ｑｎまでの距離、配送先Ｑｎの敷地内における移動距離、又は、車両移動距離以外の移動距離である。例えば、配送先Ｑｎの徒歩移動距離は、最寄りの道路から配送先Ｑｎまでの距離である。また例えば、配送先Ｑｎの徒歩移動距離は、最寄りの駐車場又は駐輪場から配送先Ｑｎまでの距離である。本実施形態では、徒歩移動距離が地図ＭＰ上の２次元的（平面的）な距離を示す場合を説明するが、徒歩移動距離は、高低差を含む３次元的（立体的）な距離を示してもよい。
【００３２】
建物の階数は、配送先Ｑｎの建物の総階数である。建物の階数が多いと建物内の移動に時間がかかるので、本実施形態では、建物の階数が特徴として用いられる。なお、建物の総階数ではなく、配送先Ｑｎの部屋が存在する階が特徴として用いられてもよい。例えば、１０階建ての建物の６階に配送先Ｑｎが存在する場合、「１０階」という情報が特徴として用いられるのではなく、「６階」という情報が特徴として用いられてもよい。また例えば、建物の階数は、地上の階数だけではなく、地下の階数を含んでもよい。
【００３３】
配送先Ｑｎの車両移動距離、徒歩移動距離、及び階数は、その場所だけの特徴であり、ｎが２以上の配送先Ｑｎ（Ｑ２〜Ｑ５）については、それまでに経由する配送先Ｑｎ−１までの車両移動距離、徒歩移動距離、及び階数についても考慮する必要がある。このため、サーバ１０は、配送先Ｑｎに移動するまでに経由する配送先Ｑｎ−１までの車両移動距離、徒歩移動距離、及び階数の累積値を計算し、配送先Ｑｎの到着時間を推定する。
【００３４】
以降の説明では、車両移動距離、徒歩移動距離、及び階数の累積値を、それぞれ累計車両移動距離、累計徒歩移動距離、及び累計階数と記載する。配送先Ｑ１は経由地がないので、配送先Ｑ１の累計車両移動距離、累計徒歩移動距離、及び累計階数は、配送先Ｑ１の車両移動距離、徒歩移動距離、及び階数と同じである。ｎが２以上の配送先Ｑｎ（Ｑ２〜Ｑ５）の累計車両移動距離、累計徒歩移動距離、及び累計階数は、配送先Ｑｎの車両移動距離、徒歩移動距離、及び階数と、配送先Ｑｎ−１までの車両移動距離、徒歩移動距離、及び階数と、の合計となる。
【００３５】
本実施形態では、累積する特徴だけではなく、累積しない特徴も考慮されて、配送先Ｑｎの到着時間が推定される。サーバ１０は、配送先Ｑｎごとに、これらの特徴の値を示す特徴情報を取得する。
【００３６】
図４は、配送先Ｑｎごとに取得される特徴情報の一例を示す図である。図４に示すように、配送先Ｑｎの特徴情報は、配送員ＩＤ、配送順、累計車両移動距離、累計徒歩移動距離、累計階数、時間帯、曜日、エリア、及び天候といった９項目の値を含む。配送員ＩＤ、配送順、時間帯、曜日、エリア、及び天候は、累積しない特徴の一例である。なお、特徴情報に含まれる項目数は、任意の数であってよい。
【００３７】
配送員ＩＤは、配送員を一意に識別する情報である。配送員によって移動速度が変わることがあるので、本実施形態では、配送員ＩＤが考慮される。また、配送順、時間帯、曜日、エリア、及び天候によって道路の混み具合や移動のしやすさが変わることがあるので、本実施形態では、これらの特徴が考慮される。
【００３８】
学習モデルには、過去に行われた配送における配送先の上記９項目の値と、当該配送先への実際の到着時間と、の関係が学習されている。配送先Ｑｎの特徴情報が学習モデルに入力されると、学習モデルにより配送先Ｑｎの到着時間が推定される。例えば、学習モデルにより推定された配送先Ｑｎの到着時間は、配送員端末２０の表示部２５に表示される。
【００３９】
図５は、配送員端末２０の表示部２５に配送先Ｑｎの到着時間が表示される様子を示す図である。図５に示すように、配送員端末２０の表示部２５には、地図ＭＰが表示され、その上に配送ルートＲと配送先Ｑｎの到着時間とが表示される。配送員は、これらの情報を確認し、配送業務を行う。本実施形態では、配送先Ｑｎの到着時間が近づくと、受取人に対し、到着時間を示す電子メールが送信されるようにもなっている。
【００４０】
図６は、到着時間を示す電子メールが受取人端末３０に表示される様子を示す図である。図６に示すように、電子メールＥＭには、配送先Ｑｎの到着時間が表示される。なお、受取人がボタンＢを選択すると、受取人端末３０に、配送員の現在位置が地図上に表示されるようにしてもよい。
【００４１】
以上のように、推定システムＳは、配送先Ｑｎの特徴情報を学習モデルに入力し、学習モデルにより推定された到着時間を取得することによって、未知の配送先であったとしても到着時間を推定できるようにしている。以降、推定システムＳの詳細を説明する。なお、以降の説明では、特に図面を参照する必要のないときは、配送先などの符号を省略することがある。
【００４２】
［３．推定システムにおいて実現される機能］
図７は、推定システムＳで実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。図７に示すように、推定システムＳでは、データ記憶部１００、教師データ生成部１０１、制限部１０２、学習部１０３、特徴情報取得部１０４、入力部１０５、到着時間取得部１０６、及び通知部１０７が実現される。本実施形態では、これら各機能がサーバ１０によって実現される場合を説明する。
【００４３】
[３−１．データ記憶部]
データ記憶部１００は、記憶部１２を主として実現される。データ記憶部１００は、本実施形態で説明する処理を実行するために必要なデータを記憶する。ここでは、データ記憶部１００が記憶するデータの一例として、配送データベースＤＢ、教師データセットＤＳ、道路ネットワークデータＤＴ、及び学習モデルＭについて説明する。
【００４４】
図８は、配送データベースＤＢのデータ格納例を示す図である。図８に示すように、配送データベースＤＢは、配送に関する情報が格納されたデータベースである。例えば、配送データベースＤＢには、荷物を一意に識別する荷物ＩＤ、受取人の名前、配送先の位置、受取人が指定した希望配送日時、配送のステータス、受取人のメールアドレス、実到着時間、到着完了操作が行われた場所の位置、第１特徴情報、及び推定到着時間が格納される。
【００４５】
荷物ＩＤは、配送すべき荷物が発生するたびに、サーバ１０により発行される。サーバ１０は、荷物ＩＤを発行すると、配送データベースＤＢに新たなレコードを作成し、荷物ＩＤ、受取人の名前、配送先の位置、受取人が指定した希望配送日時、配送のステータス、及び受取人のメールアドレスを格納する。例えば、配送先の位置等は、配送の管理者によって入力される。なお、配送先の位置は、地球上の場所を特定可能な情報であればよく、例えば、住所であってもよいし、緯度経度又は座標であってもよい。本実施形態では、配送先の位置として、住所と緯度経度の両方が格納される場合を説明する。
【００４６】
配送のステータスは、荷物の配送状況を示す情報である。本実施形態では、配送中、配送完了、又は未完了の３つのステータスが用意されている場合を説明するが、他のステータスが存在してもよい。例えば、ステータスは、配送員が配送員端末２０から所定の操作をすることによって変更される。荷物にバーコード又は二次元コードが付与されている場合には、配送員端末２０のコードリーダを備えておき、配送員がバーコード又は二次元コードを読み取ることによって、ステータスが変更されるようにしてもよい。
【００４７】
実到着時間は、配送先に実際に到着した時間である。別の言い方をすれば、実到着時間は、到着に要した時間である。本実施形態では、実到着時間が、配送員が出発してからの経過時間を示す場合を説明するが、実到着時間は、実際の到着時間を識別可能であればよく、例えば、到着した日時を示してもよい。例えば、配送員が配送員端末２０の操作部２４から所定の到着完了操作が行われると、サーバ１０にその旨が通知される。サーバ１０は、配送員が出発した時刻を記憶しておき、当該通知を受信するまでの時間を実到着時間として格納する。もし仮に、配送員が到着完了操作をし忘れて、配送先から離れた場所で到着完了操作をすると、誤った実到着時間が登録されることがある。本実施形態では、後述する制限部１０２により、誤った実到着時間が学習モデルＭに学習されないようになっている。
【００４８】
到着完了操作が行われた場所の位置は、配送員端末２０が到着完了操作を受け付けた時の配送員端末２０の位置である。この位置は、配送員が到着完了操作をし忘れたか否かを推定するために利用される。本実施形態では、配送員端末２０は、配送員が到着完了操作をすると、位置検出部２６により検出された位置情報をサーバ１０に送信する。サーバ１０は、当該受信した位置情報が示す位置を、到着完了操作が行われた場所の位置として格納する。例えば、位置検出部２６がＧＰＳセンサを含む場合、到着完了操作が行われたときの配送員端末２０の緯度経度情報が格納される。
【００４９】
第１特徴情報は、配送先の特徴情報である。本実施形態では、配送員がこれから配送に向かう配送先の特徴情報と、既に配送が完了した配送先の特徴情報と、が存在するので、前者の特徴情報を第１特徴情報と記載し、後者の特徴情報を第２特徴情報と記載する。また、前者の配送先を第１配送先と記載し、後者の配送先を第２配送先と記載する。
【００５０】
第１特徴情報は、学習モデルＭに入力される特徴情報である。第１特徴情報は、到着時間の推定対象となる第１配送先の特徴情報である。第２特徴情報は、学習モデルに学習させる教師データセットＤＳに含まれる特徴情報である。第２特徴情報は、実到着時間を取得済みの第２配送先の特徴情報である。配送データベースＤＢに格納された第１特徴情報は、配送が完了すると、教師データセットＤＳの一部として利用されるので、第２特徴情報として扱われる。即ち、配送が完了した第１配送先は、第２配送先として扱われる。
【００５１】
例えば、第１特徴情報のうち、配送員ＩＤ、配送順、時間帯、曜日、エリア、及び天候は、配送の管理者によって入力される。なお、これらの情報は、管理者によって入力されるのではなく、サーバ１０と通信可能な他のコンピュータから取得されてもよい。例えば、時間帯や曜日は、荷物となった商品を販売する電子商取引システムから取得されてもよい。また例えば、天候は、気象庁又は民間の会社のシステムから取得されてもよい。天候としては、天気、気温、降水量、湿度、又は台風情報といった任意の情報を利用可能である。なお、配送順は、配送員又は管理者が入力してもよいし、希望配送日時や経路探索アリゴリズム等によって自動的に決定されてもよい。
【００５２】
本実施形態では、第１特徴情報のうち、累計車両移動距離、累計徒歩移動距離、及び累計階数については、サーバ１０が計算する。サーバ１０は、道路ネットワークデータＤＴを参照し、第１配送先ごとに、配送ルートＲ上における当該第１配送先と１つ前の第１配送先との距離を、車両移動距離として計算する。サーバ１０は、配送データベースＤＢを参照し、第１配送先ごとに、当該第１配送先の車両移動距離と、経由地である他の第１配送先の車両移動距離と、を累計し、累計車両移動距離を計算する。
【００５３】
また、サーバ１０は、道路ネットワークデータＤＴを参照し、第１配送先ごとに、当該第１配送先付近で配送車両を停めると推測される停車位置又は駐車位置と、当該第１配送先の位置と、の往復の距離又は片道の距離を、徒歩移動距離として計算する。停車位置又は駐車位置は、予め定められた方法により特定されるようにすればよく、本実施形態では、最寄りの道路である。サーバ１０は、第１配送先に最も近い道路の位置と、第１配送先の位置と、の距離を徒歩移動距離として計算する。サーバ１０は、配送データベースＤＢを参照し、第１配送先ごとに、当該第１配送先の徒歩移動距離と、経由地である他の第１配送先の徒歩移動距離と、を累計し、累計徒歩移動距離を計算する。
【００５４】
サーバ１０は、道路ネットワークデータＤＴを参照し、第１配送先にある建物の階数を取得する。なお、本実施形態では、道路ネットワークデータＤＴに地図上の各地点にある建物の階数が格納されているものとする。サーバ１０は、第１配送先ごとに、当該第１配送先にある建物の階数と、経由地である他の第１配送先にある建物の階数と、を累計し、累計階数を計算する。
【００５５】
図９は、教師データセットＤＳのデータ格納例を示す図である。図９に示すように、教師データセットＤＳは、学習モデルＭを学習させるための教師データを含む。教師データは、訓練データ又は学習データと呼ばれることもある。教師データには、入力（設問）と出力（回答）の関係を示すペアが示される。本実施形態では、個々のペアを教師データと記載し、ペアの集まりを教師データセットＤＳと記載する。教師データセットＤＳに含まれる教師データの数は、任意であってよく、例えば、数十〜数万程度であってもよいし、それ以上であってもよい。教師データは、第２配送先の第２特徴情報を入力とし、当該第２配送先への実際の到着時間を出力とするペアとなる。
【００５６】
また、データ記憶部１００は、道路ネットワークデータＤＴを記憶する。道路ネットワークデータＤＴは、道路に関する種々の情報を属性として有するデータであり、例えば、規制速度、道路幅、リンク旅行時間（地点間の距離）、又は車線数などを属性として有する。道路ネットワークデータＤＴは、ＧＩＳ（Geographic Information System）データと呼ばれることもある。道路ネットワークデータＤＴ自体は、公知のデータを利用可能なため、図示を省略する。
【００５７】
本実施形態では、道路ネットワークデータＤＴには、地図上の各地点における特徴が含まれているものとする。例えば、地点ごとに、当該地点が属する地域の属性と、当該地点にある建物の属性と、が道路ネットワークデータＤＴに格納されている。地域の属性は、地点が属する地域の分類であり、例えば、都会又は田舎といったように人口の多さに関する属性であってもよいし、交通量の多さに関する属性であってもよい。地域の属性は、エリア、建物の密集度、又は道路の混雑度などである。建物の属性は、建物の分類であり、例えば、建物の階数、タイプ、部屋数、エレベータの有無、又は敷地面積などである。
【００５８】
なお、本実施形態では、地域又は建物の属性といった特徴が道路ネットワークデータＤＴに格納されている場合を説明するが、特徴は、他のデータベースに格納されていてもよいし、管理者によって入力されてもよい。また、本実施形態では、道路ネットワークデータＤＴが地図データも含むものとするが、道路ネットワークデータＤＴは、地図データとは別体であってもよい。
【００５９】
また、データ記憶部１００は、学習モデルＭのプログラム（アルゴリズム）やパラメータなどを記憶する。ここでは、教師データセットＤＳによって学習済み（パラメータの調整済み）の学習モデルＭがデータ記憶部１００に記憶される場合を説明するが、学習前（パラメータの調整前）の学習モデルＭがデータ記憶部１００に記憶されていてもよい。
【００６０】
［３−２．教師データ生成部］
教師データ生成部１０１は、制御部１１を主として実現される。教師データ生成部１０１は、過去に配送員（これから移動する配送員又は移動中の配送員）又は他の配送員（これから移動する配送員又は移動中の配送員とは異なる配送員）が各第２配送場所に移動した場合に行われた到着完了操作に基づいて、当該第２配送場所への到着時間を取得し、教師データを生成する。
【００６１】
到着完了操作は、配送員が入力可能な任意の操作であればよく、例えば、操作部２４のボタンを選択する操作、表示部２５に表示された画像を操作部２４で選択する操作、又は配送伝票に印刷されたコードリーダで読み取る操作等である。先述したように、到着完了操作が行われると、実到着時間と、到着完了操作が行われた場所の位置と、が配送データベースＤＢに格納される。
【００６２】
例えば、教師データ生成部１０１は、配送データベースＤＢに格納された第１特徴情報のうち、実到着時間が登録された第１特徴情報を、第２特徴情報として取得する。教師データ生成部１０１は、取得した第２特徴情報を入力とし、配送データベースＤＢに格納された実到着時間を出力とするペアを、教師データとして取得する。教師データ生成部１０１は、配送ステータスが配送完了を示すレコードごとに教師データを取得し、教師データセットＤＳをデータ記憶部１００に記録する。なお、教師データセットＤＳは、管理者が手動で作成してもよい。この場合、教師データ生成部１０１は、管理者が操作する端末からの入力内容に基づいて、教師データセットＤＳを生成する。
【００６３】
［３−３．制限部］
制限部１０２は、制御部１１を主として実現される。制限部１０２は、各第２配送先と、当該第２配送先に対応する到着完了操作が行われた場所と、の距離が閾値以上となる関係（第２特徴情報と到着時間との関係）が学習モデルＭに学習されないように制限する。制限部１０２は、配送データベースＤＢを参照し、実到着時間が登録された第１配送先を、第２配送先として取得する。制限部１０２は、第２配送先と、第２配送先に対応する到着完了操作が行われた場所と、の距離を計算する。この距離は、直線距離であってもよいし、徒歩経路を特定できるのであれば徒歩経路上の距離であってもよい。
【００６４】
制限部１０２は、上記計算した距離が閾値以上であるか否かを判定する。閾値は、固定値であってもよいし、可変値であってもよい。閾値は、データ記憶部１００に記憶されているものとする。制限部１０２は、距離が閾値以上の第２配送先の情報が教師データセットＤＳに含まれないようにする。例えば、制限部１０２は、距離が閾値以上の第２配送先については、教師データ生成部１０１に教師データを生成させないようにする。なお、制限部１０２は、他の方法によって制限をしてもよい。例えば、制限部１０２は、距離が閾値以上の第２配送先に応じた教師データを生成させるが、当該教師データを学習処理の対象から除外してもよい。また例えば、制限部１０２は、当該教師データの学習係数を下げてもよい。また例えば、制限部１０２は、当該教師データを教師データセットＤＳから削除してもよい。
【００６５】
［３−４．学習部］
学習部１０３は、制御部１１を主として実現される。学習部１０３は、教師データを学習モデルＭに学習させる。学習部１０３は、教師データセットＤＳに含まれる教師データに基づいて、学習モデルＭの学習処理を実行する。学習処理自体は、公知の機械学習で用いられている手法を適用可能であり、例えば、ニューラルネットワーク、強化学習、又は深層学習で用いられている手法を利用可能である。学習部１０３は、教師データの入力と出力の関係が得られるように、学習モデルＭのパラメータを調整する。本実施形態では、教師データは、第２配送先の第２特徴情報を入力とし、第２配送先に実際に到着した到着時間を出力とするペアなので、学習部１０３は、これら入力と出力の関係を学習モデルＭに学習させる。
【００６６】
［３−５．特徴情報取得部］
特徴情報取得部１０４は、制御部１１を主として実現される。特徴情報取得部１０４は、配送員が順番に移動する複数の第１配送先の各々に関する第１特徴情報を取得する。本実施形態では、配送データベースＤＢに第１特徴情報が格納されているので、特徴情報取得部１０４は、配送データベースＤＢを参照して、第１特徴情報を取得する。第１特徴情報がサーバ１０以外の外部コンピュータに記憶されている場合には、特徴情報取得部１０４は、当該外部コンピュータに対し、第１特徴情報の参照要求を送信し、当該外部コンピュータから第１特徴情報を取得する。なお、第１特徴情報は、配送員端末２０等のコンピュータにおいて入力されてもよく、特徴情報取得部１０４は、当該入力された第１特徴情報を取得してもよい。
【００６７】
配送員は、本発明に係る移動体の一例である。移動体は、地球上を移動可能な物体である。例えば、移動体は、乗り物で移動するユーザである。配送員はユーザの一例であり、配送車両は乗り物の一例である。本実施形態では、移動体及び他の移動体の各々は、配送員又は配送車両であるが、無人航空機又は無人車両を利用して配送が行われる場合には、無人航空機又は無人車両が移動体に相当してもよい。また例えば、推定システムＳを配送以外の場面に利用する場合には、当該場面において移動する人間又は乗り物であればよい。例えば、推定システムＳを人間が徒歩で移動する際のナビゲーションに利用する場合には、移動体は徒歩で移動する人間となる。本実施形態で配送員又は配送車両について説明している箇所は、移動体と読み替えることができる。
【００６８】
第１配送先は、本発明に係る第１場所の一例である。第１場所は、移動体の移動先の場所である。別の言い方をすれば、第１場所は、移動体の目標地点、又は、移動経路上の場所である。第１場所は、他の第１場所の経由地になることもある。第１場所は、配送先に限られず、任意の場所であってよい。例えば、推定システムＳを荷物の集荷の場面に利用する場合には、第１場所は集荷先であってもよい。また例えば、推定システムＳを人間が徒歩で移動する際のナビゲーションに利用する場合には、第１場所は、徒歩で移動する人間の移動先となる。本実施形態で第１配送先と記載した箇所は、第１場所と読み替えることができる。
【００６９】
本実施形態では、各第１配送先の第１特徴情報は、経由地である他の第１配送先に応じた第１累計値を含む。他の第１配送先は、途中で経由する配送先であり、配送順が前の配送先である。第１累計値は、経由地である他の第１配送先の第１特徴情報が示す値の累計値である。累計値は、合計値、累積値、又は蓄積値ということもできる。累計値は、単純な累計であってもよいし、所定の重み付けが考慮された累計であってもよい。例えば、各配送先の第１特徴情報は、第１累計値として、配送員が配送車両を降りてからの第１累計移動量を含む。
【００７０】
第１累計移動量は、配送員が自分の足で移動する移動量である。移動量は、２次元的（平面的）な移動量であってもよいし、３次元的（立体的）な移動量であってもよい。移動量は、配送員が移動する量を示せばよく、距離に限られない。例えば、建物の階数も移動量に相当する。他にも例えば、配送先の敷地面積も移動量に相当する。例えば、各配送先の第１特徴情報は、第１累計移動量として、ユーザが乗り物を降りてから徒歩で移動する第１累計徒歩移動距離を含む。また例えば、各配送先の第１特徴情報は、第１累計移動量として、ユーザが乗り物を降りてから移動する建物の第１累計階数を含む。
【００７１】
なお、第１累計移動量は、第１累計徒歩移動距離及び第１累計階数に限られない。例えば、第１累計移動量は、敷地面積の累計値であってもよい。また例えば、第１累計移動量は、エントランスから第１配送先までの距離の累計値であってもよい。また、第１累計値は、配送員が配送車両を降りてから移動する第１累計移動量に限られない。例えば、第１累計車両移動距離が、第１累計値に相当してもよい。また例えば、第１累計値は、配送先への移動時間又は滞在時間といったように、時間の累計値であってもよい。
【００７２】
［３−６．入力部］
入力部１０５は、制御部１１を主として実現される。入力部１０５は、過去に配送員（これから移動する配送員又は移動中の配送員）又は他の配送員（これから移動する配送員又は移動中の配送員とは異なる配送員）が順番に移動した複数の第２配送先の各々の第２特徴情報と、当該第２配送先への到着時間と、の関係が学習された学習モデルＭに、各第１配送先の第１特徴情報を入力する。
【００７３】
第２配送先は、本発明に係る第２場所の一例である。第２場所は、過去に移動が完了した移動先の場所である。別の言い方をすれば、第２場所は、過去に移動が完了した移動体の目標地点、過去の移動経路上の地点、又は実到着時間が登録された地点である。第２場所は、他の第２場所の経由地になることもある。第２場所は、配送先に限られず、任意の場所であってよい。例えば、推定システムＳを荷物の集荷の場面に利用する場合には、第２場所は集荷先であってもよい。また例えば、推定システムＳを人間が徒歩で移動する際のナビゲーションに利用する場合には、第２場所は、徒歩で移動した人間の移動先となる。本実施形態で第２配送先と記載した箇所は、第２場所と読み替えることができる。
【００７４】
第１特徴情報と第２特徴情報は、同じデータ形式であり、特徴の項目数も同じとする。本実施形態では、実到着時間が登録された第１配送先は第２配送先となり、当該第１配送先の第１特徴情報は第２特徴情報となる。このため、各第２配送先の第２特徴情報は、経由地である他の第２配送先に応じた第２累計値を含む。第２累計値の内容は、第１累計値の内容と同様である。第１累計値の説明における「第１」の記載を「第２」と読み替えればよい。
【００７５】
例えば、各第２配送先の第２特徴情報は、第２累計値として、配送員が配送車両を降りてからの第２累計移動量を含む。また例えば、各第２配送先の第２特徴情報は、第２累計移動量として、配送員が配送車両を降りてから徒歩で移動する第２累計徒歩移動距離を含む。また例えば、各第２配送先の第２特徴情報は、第２累計移動量として、配送員が配送車両を降りてから移動する建物の第２累計階数を含む。第２累計移動量、第２累計徒歩移動距離、及び第２累計階数の内容は、それぞれ第１累計移動量、第１累計徒歩移動距離、及び第１累計階数の内容と同様である。第１累計移動量、第１累計徒歩移動距離、及び第１累計階数の各々の説明における「第１」の記載を「第２」と読み替えればよい。
【００７６】
［３−７．到着時間取得部］
到着時間取得部１０６は、制御部１１を主として実現される。到着時間取得部１０６は、学習モデルＭにより推定された、各第１配送先への到着時間を取得する。学習モデルＭは、入力部１０５により第１特徴情報が入力されると、当該第１特徴情報に応じた到着時間を推定して出力する。学習モデルＭは、第１特徴情報が示す値をそのまま特徴量として用いてもよいし、第１特徴情報が示す値を多次元ベクトルに変換して特徴量として用いてもよい。学習モデルＭは、特徴量に対応する到着時間を計算し、推定結果として出力する。到着時間取得部１０６は、取得した到着時間に基づいて、推定到着時間を配送データベースＤＢに格納する。
【００７７】
本実施形態では、学習モデルＭは、配送員が出発してから到着するまでに要する時間を到着時間として出力する。このため、到着時間取得部１０６は、現在日時に対し、到着時間を加算した日時を、推定到着時間として取得する。なお、学習モデルＭは、第１配送先への到着日時を到着時間として出力してもよく、この場合、到着時間取得部１０６は、取得した到着日時を、そのまま推定到着時間として取得する。推定到着時間は、日時ではなく、時刻だけで示されてもよい。時刻は、時分秒によって示されてもよいし、時分だけによって示されてもよい。また、推定到着時間は、ある一時点を示してもよいし、一定の長さを有する時間帯を示してもよい。
【００７８】
［３−８．通知部］
通知部１０７は、制御部１１を主として実現される。通知部１０７は、配送員が各第１配送先に到達する前に、当該第１配送先に関連付けられた通知先に、当該第１配送先の推定到着時間を通知する。第１配送先に関連付けられた通知先は、第１配送先に基づいて定まる通知先であればよく、例えば、第１配送先にいる受取人であってもよいし、第１配送先にいない者であってもよい。通知部１０７は、配送員が第１配送先に到達する前に、通知先に到着時間を通知する。
【００７９】
本実施形態では、電子メールを利用した通知を例に挙げて説明するが、通知は、任意の方法で行われるようにすればよい。例えば、メッセージアプリ、ＳＮＳ、受取人端末３０におけるプッシュ通知、又は受取人端末３０にインストールされたアプリ内の通知などを利用してもよい。また、本実施形態では、視覚的に通知が行われる場合を説明するが、電話やボイスメールなどの音声によって聴覚的な通知が行われてもよいし、バイブレータ等を利用して触覚的な通知が行われてもよい。
【００８０】
通知部１０７は、任意のタイミングで通知をすればよく、例えば、到着時間が近づいた場合、配送員が配送先に近づいた場合、又は受取人端末３０のアプリケーションが起動した場合などに通知をすればよい。他にも例えば、通知部１０７は、到着時間が推定されてすぐに通知をしてもよいし、予め定められた時間になった場合に通知をしてもよい。
【００８１】
［４．本実施形態において実行される処理］
次に、本実施形態において実行される処理を説明する。ここでは、教師データセットＤＳを生成して学習モデルＭを学習させる学習処理と、第１配送先の到着時間を推定する推定処理と、について説明する。
【００８２】
［４−１．学習処理］
図１０は、学習処理の一例を示すフロー図である。図１０に示すように、学習処理は、制御部１１が記憶部１２に記憶されたプログラムに従って動作することによって実行される。学習処理は、図７に示す機能ブロックにより実行される処理の一例である。なお、学習処理は、任意のタイミングで実行されるようにすればよく、例えば、夜間などのバッチ処理として実行されてもよいし、管理者が所定の操作をした場合に実行されてもよい。
【００８３】
図１０に示すように、まず、サーバ１０は、配送データベースＤＢを参照し、第１配送先と、到着完了操作が行われた場所と、の距離を計算する（Ｓ１００）。Ｓ１００においては、サーバ１０は、実到着時間が登録されたレコードごとに、距離を計算する。この距離は、第１配送先が示す緯度経度又は座標と、到着完了操作が行われた場所が示す緯度経度又は座標と、の直線距離であってよい。
【００８４】
サーバ１０は、配送データベースＤＢのうち、Ｓ１００で計算した距離が閾値未満のレコードを特定する（Ｓ１０１）。Ｓ１０１においては、サーバ１０は、Ｓ１００で計算した距離が閾値以上であるか否かを判定する。
【００８５】
サーバ１０は、Ｓ１０１で特定したレコードに基づいて、教師データセットＤＳを作成する（Ｓ１０２）。Ｓ１０２においては、サーバ１０は、Ｓ１００で計算した距離が閾値未満のレコードの第１特徴情報を、第２特徴情報として取得する。サーバ１０は、取得した第２特徴情報と、当該レコードの実到着時間と、のペアを教師データとして取得する。即ち、サーバ１０は、Ｓ１００で計算した距離が閾値以上のレコードについては、教師データを生成しない。サーバ１０は、Ｓ１００で計算した距離が閾値未満のレコードの教師データの集まりを教師データセットＤＳとして取得する。
【００８６】
サーバ１０は、Ｓ１０２で作成した教師データセットＤＳに基づいて、学習モデルＭの学習処理を実行し（Ｓ１０３）、本処理は終了する。Ｓにおいては、サーバ１０は、公知の教師有り機械学習手法を利用して、教師データのペアが示す入力と出力の関係が得られるように、学習モデルＭのパラメータを調整する。
【００８７】
［４−２．推定処理］
図１１及び図１２は、推定処理の一例を示すフロー図である。図１１及び図１２に示す処理は、制御部１１，２１，３１が記憶部１２，２２，３１に記憶されたプログラムに従って動作することによって実行される。下記に説明する処理は、図７に示す機能ブロックにより実行される処理の一例である。なお、図７の処理は、任意のタイミングで実行されるようにすればよく、例えば、配送員が配送員端末２０を持って配送に出発した場合に実行される。また、配送データベースＤＢの第１特徴情報のうち、累計車両移動距離、累計徒歩移動距離、累計階数以外の情報については、予め格納されているものとする。
【００８８】
図１１に示すように、まず、配送員端末２０は、位置検出部２６の検出信号に基づいて、配送員の現在の位置を示す位置データを取得する（Ｓ２００）。Ｓ２００においては、制御部２１は、位置検出部２６が受信した衛星からの信号に基づいて、現在の緯度経度を示す位置データを取得する。
【００８９】
配送員端末２０は、サーバ１０に対し、Ｓ２００で取得した位置データを送信する（Ｓ２０１）。なお、配送員端末２０の記憶部２２には、配送員ＩＤが記憶されており、Ｓ２０１においては、制御部２１は、配送員ＩＤとともに位置データを送信する。これにより、サーバ１０は、どの配送員の配送員端末２０から位置データを受信したかを識別できる。
【００９０】
サーバ１０は、配送員端末２０から位置データを受信すると、位置データ、配送データベースＤＢ、及び道路ネットワークデータＤＴに基づいて、配送員の配送ルートＲを決定する（Ｓ２０２）。Ｓ２０２においては、サーバ１０は、公知の経路探索アルゴリズムに基づいて、最新の位置データが示す位置から、配送データベースＤＢに格納された順番に各配送先を移動するための配送ルートＲを決定する。
【００９１】
サーバ１０は、配送ルートＲと道路ネットワークデータＤＴとに基づいて、各第１配送先の第１累計車両移動距離、第１累計徒歩移動距離、及び第１累計階数を計算する（Ｓ２０３）。Ｓ２０３においては、サーバ１０は、第１配送先ごとに、車両移動距離、徒歩移動距離、及び累計階数を取得する。サーバ１０は、第１配送先ごとに、当該第１配送先の車両移動距離、徒歩移動距離、及び累計階数と、経由地である他の第１配送先の車両移動距離、徒歩移動距離、及び累計階数と、の累計値を計算する。サーバ１０は、各第１配送先の第１累計車両移動距離、第１累計徒歩移動距離、及び第１累計階数を配送データベースＤＢに格納する。これにより、第１特徴情報の生成が完了する。
【００９２】
サーバ１０は、各第１配送先の第１特徴情報を学習モデルＭに入力する（Ｓ２０４）。学習モデルＭは、入力された第１特徴情報に基づいて、到着時間を推定して出力する。サーバ１０は、学習モデルＭにより推定された、各第１配送先の到着時間を取得する（Ｓ２０５）。Ｓ２０５においては、サーバ１０は、現在の日時に各第１配送先の到着時間を加算し、推定到着時間として配送データベースＤＢに格納する。サーバ１０は、配送員端末２０に対し、Ｓ２０２で決定した配送ルートＲと、各第１配送先の推定到着時間と、を含む配送支援情報を送信する（Ｓ２０６）。
【００９３】
配送員端末２０は、配送支援情報を受信すると、地図ＭＰを表示部２５に表示させる（Ｓ２０７）。Ｓ２０７においては、配送員端末２０は、配送支援情報に含まれる配送ルートＲと、各第１配送先の推定到着時間と、を地図ＭＰ上に表示させる。なお、地図ＭＰのデータは、予め配送員端末２０の記憶部２２に記憶されていてもよいし、サーバ１０から配送員端末２０に提供されてもよい。
【００９４】
サーバ１０においては、制御部１１は、推定到着時間が近づいた第１配送先が存在するか否かを判定する（Ｓ２０８）。Ｓ２０８においては、制御部１１は、リアルタイムクロック等を利用して現在時間を取得する。制御部１１は、配送データベースＤＢの中に、現在時間から所定時間以内の到着時間が存在するか否かを判定する。
【００９５】
到着時間が近づいた第１配送先が存在する場合（Ｓ２０８；Ｙ）、サーバ１０は、配送データベースＤＢに基づいて、到着時間が近づいた配送先の受取人に対し、到着時間を含む電子メールを送信する（Ｓ２０９）。Ｓ２０９においては、サーバ１０は、配送データベースＤＢを参照して、到着時間が近づいた第１配送先の受取人のメールアドレスを取得する。サーバ１０は、メールアドレスに、到着時間を含む電子メールを送信する。電子メールのフォーマットは、記憶部１２に予め記憶されているものとする。
【００９６】
受取人端末３０は、電子メールを受信すると、電子メールを表示部３５に表示させる（Ｓ２１０）。Ｓ２１０においては、図６に示す画面が表示され、受取人は、正確な到着時間を把握することができる。
【００９７】
図１２に移り、配送員端末２０は、操作部２４の検出信号に基づいて、到着完了操作が行われたか否かを判定する（Ｓ２１１）。例えば、配送先における荷物の配送が完了した場合、又は、配送先を訪れたが受取人が不在であった場合に、到着完了操作が行われる。到着完了操作には、配送ステータスを識別する情報が含まれるものとする。なお、配送員端末２０には、配送データベースＤＢのうち、配送員が担当する配送のデータがダウンロードされているものとする。このため、配送員端末２０は、到着完了操作の対象となる第１配送先等を特定可能となっている。
【００９８】
到着完了操作が行われたと判定された場合（Ｓ２１１；Ｙ）、配送員端末２０は、サーバ１０に対し、到着完了操作が行われたことを示す通知を送信する（Ｓ２１２）。この通知には、到着完了操作の対象となった荷物の荷物ＩＤ、配送員により指定されたステータスを識別する情報、及び配送員端末２０の現在位置が含まれるものとする。現在位置は、位置検出部２６により取得される。
【００９９】
サーバ１０は、通知を受信すると、配送データベースＤＢを更新する（Ｓ２１３）。Ｓ２１３においては、サーバ１０は、通知に含まれる荷物ＩＤが格納されたレコードに、通知に含まれるステータス、現在の時刻に対応する実到着時間、及び配送員端末２０の現在位置を格納する。例えば、サーバ１０は、Ｓ２０１において送信された位置データを受信した時刻を記憶部１２に記録しておき、当該時刻と現在の時刻との差を実到着時間として計算する。配送員は、到着完了操作を行うと、次の配送先に向けて出発する。
【０１００】
制御部１１は、配送データベースＤＢに基づいて、全ての配送が完了したか否かを判定する（Ｓ２１４）。また、配送員端末２０においては、制御部２１は、配送データベースＤＢのうち配送員が担当する配送のデータに基づいて、全ての配送が完了したか否かを判定する（Ｓ２１５）。Ｓ２１４，Ｓ２１５においては、全ての荷物のステータスが移動中以外になったか否かが判定される。
【０１０１】
まだ完了していない配送が存在する場合（Ｓ２１４，Ｓ２１５；Ｎ）、Ｓ２１１の処理に戻り、配送員端末２０において到着完了操作が受け付けられる。一方、全ての配送が完了したと判定された場合（Ｓ２１４，Ｓ２１５；Ｙ）、本処理は終了する。
【０１０２】
以上説明した推定システムＳによれば、第２配送先の第２特徴情報と第２配送先への実到着時間との関係が学習された学習モデルＭに、各第１配送先の第１特徴情報を入力し、学習モデルにより推定された、各第１配送先への到着時間を取得することにより、配送員が未知の場所に移動する場合であったとしても、第１特徴情報を利用して到着時間を推定することができる。なお、学習モデルＭは、既知の場所（教師データセットＤＳに示されている場所）の到着時間を推定してもよい。この場合には、学習モデルＭは、既知の場所ではあるが、移動の条件（時間帯や曜日など）が異なっていたとしても、精度の高い到着時間を推定することができる。
【０１０３】
また、推定システムＳは、各第１配送先の第１特徴情報は、経由地である他の第１配送先に応じた第１累計値を含み、各第２配送先の第２特徴情報は、経由地である他の第２配送先に応じた第２累計値を含むことにより、各第１配送先の到着時間を推定する処理を簡略化することができる。例えば、ある第１配送先と次の第１配送先と間の移動時間を計算したり、各第１配送先の滞在時間を計算したりする場合には、移動時間や滞在時間を合計する処理が発生し、到着時間を推定する処理が複雑になるが、推定システムＳは、第１特徴情報を利用して一気に到着時間を推定することができるので、処理を簡略化することができる。これにより、到着時間を推定する処理を高速化し、サーバ１０の処理負荷を軽減することもできる。
【０１０４】
また、各第１配送先の第１特徴情報は、第１累計値として、ユーザが乗り物を降りてからの第１累計移動量を含み、各第２配送先の第２特徴情報は、第２累計値として、ユーザが乗り物を降りてからの第２累計移動量を含むことにより、配送員が乗り物を降りてからの移動量も考慮して到着時間を推定し、到着時間の推定精度を高めることができる。
【０１０５】
また、各第１配送先の第１特徴情報は、第１累計移動量として、ユーザが乗り物を降りてから徒歩で移動する第１累計徒歩移動距離を含み、各第２配送先の第２特徴情報は、第２累計移動量として、ユーザが乗り物を降りてから徒歩で移動する第２累計徒歩移動距離を含むことにより、配送員が徒歩で移動する距離を考慮して到着時間を推定し、到着時間の推定精度を高めることができる。
【０１０６】
また、各第１配送先の第１特徴情報は、第１累計移動量として、ユーザが乗り物を降りてから移動する建物の第１累計階数を含み、各第２配送先の第２特徴情報は、第２累計移動量として、ユーザが乗り物を降りてから移動する建物の第２累計階数を含むことにより、配送員の建物内での移動を考慮して到着時間を推定し、到着時間の推定精度を高めることができる。
【０１０７】
また、推定システムＳは、過去に配送で各第２配送先に移動した場合に行われた到着完了操作に基づいて、当該第２配送先への到着時間を取得して教師データを生成し、実測値に基づく教師データとすることにより、学習モデルＭの精度を高めることができる。
【０１０８】
また、推定システムＳは、各第２配送先と、当該第２配送先に対応する到着完了操作が行われた場所と、の距離が閾値以上となる関係が学習モデルに学習されないように制限することにより、配送員が到着完了操作をし忘れた場合などの不正確な実到着時間が学習されてしまうことを防止することができる。即ち、ノイズとなる教師データを排除し、学習モデルＭの精度を高めることができる。
【０１０９】
また、推定システムＳは、配送員が各第１配送先に到達する前に、当該第１配送先に関連付けられた通知先に、当該第１配送先の到着時間を通知することにより、受取人の利便性を高めることができる。
【０１１０】
また、推定システムＳは、各第１場所が第１配送先であり、各第２場所が第２配送先であることにより、第１配送先が未知の場所であったとしても、到着時間を推定することができ、配送時の利便性を高めることができる。
【０１１１】
［５．変形例］
なお、本発明は、以上に説明した実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変更可能である。
【０１１２】
例えば、第１特徴情報及び第２特徴情報の各々には、特に累積値が含まれていなくてもよい。また例えば、第１特徴情報及び第２特徴情報の各々に含まれる特徴は、実施形態の例に限られない。例えば、第１特徴情報及び第２特徴情報の各々には、エレベータの有無、配送員の年齢又は性別、又は配送車両の種類といった他の特徴が含まれていてもよい。また例えば、第１特徴情報及び第２特徴情報の各々には、配送員の出発地点から配送先までの距離が示されており、累積徒歩移動距離等が示されていなくてもよい。また例えば、実到着時間が、配送員が出発してから第１配送先に到着するまでに要した時間を示す場合を説明したが、実到着時間は、配送員が出発した後の任意の時点から第１配送先に到着するまでに要した時間を示してもよいし、第１配送先に到着した時刻を示してもよい。同様に、推定到着時間は、配送員が出発してから第１配送先に到着するまでに要した時間を示してもよいし、配送員が出発した後の任意の時点から第１配送先に到着するまでに要した時間を示してもよい。
【０１１３】
また例えば、配送員の移動中に到着時間を取得する処理が繰り返され、最新の到着時間が計算されてもよい。この場合、配送員端末２０の現在位置や配送状況に応じて、累計車両移動距離、累計徒歩移動距離、及び累計階数が更新されるようにすればよい。また例えば、移動中の配送員の現在位置を取得して到着時間を推定する場合を説明したが、まだ出発していない配送員の将来の配送における到着時間を推定してもよい。この場合、配送員の現在位置は特に取得せず、営業所の場所や配送員の予定出発時間などに基づいて、到着時間が推定されるようにすればよい。また例えば、サーバ１０が推定した到着時間が配送員と受取人の両方に提供される場合を説明したが、到着時間は、配送員又は受取人の何れか一方にだけ提供されてもよいし、管理者等の他の者に提供されてもよい。
【０１１４】
また例えば、配送員とともに移動する配送員端末２０から位置データが取得される場合を説明したが、位置データは、配送車両などから取得されてもよい。また例えば、推定システムＳが荷物の配送の場面に利用される場合を説明したが、推定システムＳは、任意の場面に利用可能である。例えば、推定システムＳを荷物の集荷の場面に利用する場合、目的地と経由地の各々は、配送員が荷物の集荷をする場所となる。また例えば、配送員が荷物を集荷した後に配送する場合には、目的地が荷物の配送先であり、経由地が荷物の集荷場所となってもよい。
【０１１５】
また例えば、荷物に関係のない場面に推定システムＳを利用してもよい。例えば、推定システムＳを道案内に利用してもよい。この場合、推定システムＳのユーザが、自身の端末から目的地と経由地を入力すると、サーバ１０は、実施形態及び変形例で説明した処理と同様の処理によって、目的地への到着時間を推定する。道案内は、ユーザが徒歩で移動する場合の道案内であってもよいし、ユーザが車やバイクなどの乗物に乗って移動する場合の道案内であってもよい。他にも例えば、保険や通信などのサービスを提供する会社の社員が複数の契約者を順番に訪問する場面などの任意の場面に推定システムＳを利用可能である。
【０１１６】
また例えば、主な機能がサーバ１０で実現される場合を説明したが、各機能は、複数のコンピュータで分担されてもよい。例えば、サーバ１０及び配送員端末２０の各々で機能が分担されてもよい。例えば、学習モデルＭによる処理がサーバ１０で実行されるのではなく、配送員端末２０で実行されてもよい。また例えば、推定システムＳが複数のサーバコンピュータを含む場合には、これら複数のサーバコンピュータで機能が分担されてもよい。また例えば、データ記憶部１００で記憶されるものとして説明したデータは、サーバ１０以外のコンピュータによって記憶されてもよい。
【符号の説明】
【０１１７】
Ｓ  推定システム、Ｎ  ネットワーク、１０  サーバ、１１，２１，３１  制御部、１２，２２，３２  記憶部、１３，２３，３３  通信部、２０  配送員端末、２４，３４  操作部、２５，３５  表示部、２６  位置検出部、３０  受取人端末、Ｂ  ボタン、Ｍ  学習モデル、Ｎ  ネットワーク、Ｐ  出発位置、Ｒ  配送ルート、Ｓ  推定システム、ＤＢ  配送データベース、ＤＳ  教師データセット、ＤＴ  道路ネットワークデータ、ＥＭ  電子メール、ＭＰ  地図、１００  データ記憶部、１０１  教師データ生成部、１０２  制限部、１０３  学習部、１０４  特徴情報取得部、１０５  入力部、１０６  到着時間取得部、１０７  通知部。
【要約】
【課題】未知の場所であったとしても到着時間を推定可能とする。
【解決手段】推定システム（Ｓ）の特徴情報取得手段（１０４）は、移動体が順番に移動する複数の第１場所の各々に関する第１特徴情報を取得する。入力手段（１０５）は、過去に移動体又は他の移動体が順番に移動した複数の第２場所の各々の第２特徴情報と、当該第２場所への到着時間と、の関係が学習された学習モデルに、各第１場所の第１特徴情報を入力する。到着時間取得手段（１０６）は、学習モデルにより推定された、各第１場所への到着時間を取得する。
【選択図】図７【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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【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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【図１２】
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