JP2017033341A - 輸送業務支援システムおよび輸送業務支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】配達先在宅状況の情報を機微情報として適切に取り扱いつつ、宅配業務の効率向上やコスト低減を可能とする。【解決手段】輸送業務支援システム１００において、荷物の各配達先の在宅情報を格納した在宅情報データベース１２６を保持する記憶装置１０１と、記憶装置１０１の在宅情報データベース１２６で保持する在宅情報を当該配達先の地域別に集計して、各地域において在宅予定である配達先の割合を算定し、当該算定した地域別の在宅割合の情報である輸送支援情報を所定装置２００に出力する演算装置１０４とを含む構成とする。【選択図】図２

Description

本発明は、輸送業務支援システムおよび輸送業務支援方法に関するものであり、具体的には、配達先在宅状況の情報を機微情報として適切に取り扱いつつ、宅配業務の効率向上やコスト低減を可能とする技術に関する。

ネットショッピングなど通販型での販売形態が年々増加するに従い、宅配業を含む各種輸送業務の取り扱い規模も拡大傾向にある。一方、各世帯の単身化や共働き化により、日中不在となる世帯割合が増える傾向にあり、いわゆる再配達業務の頻発が宅配業者において問題化している。

そうした宅配業者に配達先の在宅状況を通知する従来技術としては、以下のような技術が提案されている。すなわち、屋内配線−電灯線通信に接続される電気機器からの使用状況をモニタリングし、在宅／不在を高い確率で推論し、宅送業務等の家庭向けサービス提供の効率化に役立てるとの課題の下、電灯線に接続される各種家庭用電気機器からのデジタル信号情報を読み取りインターネット・サービスを介して収集、これを分析して在宅あるいは不在かを推論し、宅配業者における効率的なサービスに活用する技術（特許文献１参照）などが提案されている。

また、資源の消費に関する情報だけを用いて機器の利用者に適合したサービス情報を提供することを課題とした、建物で使用される特定の機器による資源の消費量を計測装置から取得する取得部と、所定の管理期間において前記取得部が取得した前記消費量の変化に基づいて、前記機器の使用に関連付けられている特定の行動が前記管理期間に行われたか否かを判断し判断結果を行動情報として出力する監視部と、前記行動情報が前記管理期間に前記特定の行動が行われなかったことを示す場合に、前記特定の行動に関連するサービス情報を提示装置に提示する提供部とを備える生活サービス提案システム（特許文献２参照）なども提案されている。

特開２００１−３１８９６９号公報 特開２０１５−１０９０４６号公報

ところが、従来技術においては単純に在宅状況の通知を行うのみであり、在宅状況の情報が各世帯にとってセキュアで機微な情報である点に着目し、考慮するものではなかった。また、そうした機微情報の取り扱いに配慮しつつ好適な配達ルートの提案を行う技術や、或いは、時間帯別の在宅状況の偏りを適宜に平均化して再配達の回避や配達ルート最適化等を図る技術も勿論提案されていない。

そこで本発明の目的は、配達先在宅状況の情報を機微情報として適切に取り扱いつつ、宅配業務の効率向上やコスト低減を可能とする技術を提供することにある。

上記課題を解決する本発明の輸送業務支援システムは、荷物の各配達先の在宅情報を保持する記憶装置と、前記在宅情報を当該配達先の地域別に集計して、各地域において在宅予定である配達先の割合を算定し、当該算定した地域別の在宅割合の情報である輸送支援情報を所定装置に出力する演算装置とを含むことを特徴とする。

また本発明の輸送業務支援方法は、荷物の各配達先の在宅情報を保持する記憶装置を備える情報処理システムが、前記在宅情報を当該配達先の地域別に集計して、各地域において在宅予定である配達先の割合を算定し、当該算定した地域別の在宅割合の情報である輸送支援情報を所定装置に出力することを特徴とする。

本発明によれば、配達先在宅状況の情報を機微情報として適切に取り扱いつつ、宅配業務の効率向上やコスト低減が可能となる。

本実施形態の輸送業務支援システムを含むネットワーク構成図である。 本実施形態における輸送業務支援システムのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態における輸送業者装置のハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態における使用量データベースの構成例を示す図である。 本実施形態における在宅情報データベースの構成例を示す図である。 本実施形態における配達先情報データベースの構成例を示す図である。 本実施形態における輸送支援情報データベースの構成例を示す図である。 本実施形態における道路情報データベースの構成例を示す図である。 本実施形態における輸送業務支援方法のフロー例１を示す図である。 本実施形態における輸送業務支援方法のフロー例２を示す図である。 本実施形態における在宅割合の概念例を示す説明図である。 本実施形態における出力例を示す説明図である。 本実施形態における輸送業務支援方法のフロー例３を示す図である。 本実施形態における輸送業務支援方法のフロー例４を示す図である。

−−−ネットワーク構成−−−

以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の輸送業務支援システム１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す輸送業務支援システム１００は、配達先在宅状況の情報を機微情報として適切に取り扱いつつ、宅配業務の効率向上やコスト低減を可能とするコンピュータシステムである。こうした輸送業務支援システム１００は、具体的には、小売業者や個人など荷物の配達依頼者からのオーダーに応じて輸送業務を行う輸送業者、または輸送業者に対して情報提供を行うサービス業者が運用するサーバ装置を想定できる。本実施形態の輸送業務支援システム１００は、ネットワーク１０を介して、輸送業者が運用する輸送業者装置２００、配達先の施設２０に備わる分電盤２５および水道メータ３５と通信可能に接続されている。

ここで、上述の荷物の配達先としては電力の需要家を想定する。配達先である需要家の施設２０では、電力事業者が提供する系統電源２１から分電盤２５にて給電を受け、この分電盤２５から配電する電力で各箇所の電気設備２６を稼動させる一般的な受電及び配電の構成が備わっている。施設２０内の電気設備２６で消費された電力の量すなわち消費電力量は、分電盤２５に備わる電力量計２７により計測されている。分電盤２５は通信機能を具備し、ネットワーク１０を介して、上述の輸送業務支援システム１００と通信可能に結ばれており、電力量計２７により計測された消費電力量のデータを所定時間毎に送信している。こうした分電盤２５は、いわゆるＨＥＭＳ（家庭向けエネルギー管理システム）の一部を構成するものである。

また、上述の施設２０には、当然ながら水道施設が備わっており、水道事業者の給水系統３０から給水を受け、この給水を施設内配管３１に配水し、その使用後の水を排水する一般的な給排水の構成が備わる。施設２０内で使用された水の量すなわち消費水道量は、施設２０に設置された水道メータ３５により計測されている。水道メータ３５は通信機能を具備し、ネットワーク１０を介して、上述の輸送業務支援システム１００と通信可能に結ばれており、水道メータ３５により計測された消費水道量のデータを所定時間毎に送信している。

なお、上述の輸送業者装置２００はコンピュータ装置であり、輸送業務支援システム１００が提供する輸送支援情報を受信して、これをディスプレイ等の出力装置に出力する機能を有している。またこの輸送業者装置２００は、好ましくは、各日において荷物を配達する予定の配達先に関する情報を、輸送業務支援システム１００に対して送信する機能も有している。ここで輸送業者装置２００が輸送業務支援システム１００に送信する情報は、荷物の配達先の住所情報および連絡先情報を含んでいる。連絡先情報としては、配達先の施設２０に備わる上述の分電盤２５等のネットワークアドレスや、施設２０のユーザが保持するスマートフォン、携帯端末などのメールアドレスを想定できる。

こうした輸送業者装置２００は、輸送業者が管理する各輸送車両に備わる装置と、各車両の装置を管理するサーバ装置の少なくともいずれかを想定出来る。輸送業者装置２００が各輸送車両に備わる装置である場合、輸送業務支援システム１００から、輸送車両に備わる装置への情報配信手法としては、例えば、従来から利用されている、車両基地の通信装置から各車両の通信装置に向けた無線による同報配信等の技術を採用すればよい。つまりこの場合、輸送業務支援システム１００が輸送業者の車両基地に設置され、各輸送車両に向けた輸送支援情報の無線配信の処理を担うことになる。いずれにしても輸送支援情報の配信手法について限定しない。
−−−ハードウェア構成−−−

続いて、輸送業務支援システム１００および輸送業者装置２００の各ハードウェア構成について説明する。まず、輸送業務支援システム１００のハードウェア構成は以下の如くとなる。図２は本実施形態における輸送業務支援システム１００のハードウェア構成例を示す図である。輸送業務支援システム１００は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置１０４、ネットワーク１０と接続し他装置との通信処理を担う通信装置１０５、を備える。

なお、記憶装置１０１内には、本実施形態の輸送業務支援システム１００として必要な機能を実装する為のプログラム１０２と、使用量データベース１２５、在宅情報データベース１２６、配達先情報データベース１２７、輸送支援情報データベース１２８、および道路情報データベース１２９が少なくとも記憶されている。いずれのデータベースについても、その構成の詳細については後述する。

また、輸送業者装置２００のハードウェア構成は以下の通りである。図３は本実施形態における輸送業者装置２００のハードウェア構成例を示す図である。輸送業者装置２００は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置２０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ２０３、記憶装置２０１に保持されるプログラム２０２をメモリ２０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置２０４、輸送業務を担当する担当者（例：輸送業務の管理者や輸送車両のドライバー）のキー入力や音声入力を受け付ける入力装置２０５、処理データの表示を行うディスプレイ等の表示装置２０６、および、ネットワーク１０と接続し上述の輸送業務支援システム１００との通信処理を担う通信装置２０７、を備える。
−−−機能例−−−

続いて、本実施形態の輸送業務支援システム１００が備える機能について説明する。以下に説明する機能は、輸送業務支援システム１００が備えるプログラムを実行することで実装される機能と言える。

この場合、輸送業務支援システム１００は、記憶装置１０１の在宅情報データベース１２６で保持する在宅情報を、当該配達先の地域別に集計して、各地域において在宅予定である配達先の割合を算定し、当該算定した地域別の在宅割合の情報である輸送支援情報を、上述の輸送業者装置２００など所定装置に出力する機能を備えている。当該機能は、上述の在宅情報を当該配達先の地域別および時間帯別に集計して、各地域の各時間帯において在宅予定である配達先の割合を算定し、当該算定した各地域の各時間帯における在宅割合の情報を輸送支援情報として出力すると好適である。

また、輸送業務支援システム１００は、例えば在宅情報データベース１２６の在宅情報として、荷物の指定配達時間の情報を更に保持しているとしてもよい。この場合、上述の在宅割合を算定する機能において、在宅情報データベース１２６の在宅情報および指定配達時間の情報を当該配達先の地域別および時間帯別に集計して、各地域において在宅予定である配達先の割合を算定するものとする。

また、輸送業務支援システム１００は、各地域における各道路の長さと時間帯別の必要通過時間の各情報を少なくとも含む道路情報を格納した、道路情報データベース１２９を記憶装置１０１にて更に備えているとすれば好適である。この場合、輸送業務支援システム１００は、地域別の各配達先を結ぶ各道路の長さを、道路情報データベース１２９の道路情報に基づき算定し、当該道路長に対し、当該道路情報が当該道路に関して示す時間帯別の必要通過時間を除算することで、各地域の各時間帯における平均配達速度係数を算定し、当該算定した平均配達速度係数を在宅割合に乗算することで各地域の各時間帯における配達効率指数を算定し、当該配達効率指数の情報を輸送支援情報として出力する機能を更に備えている。

また、輸送業務支援システム１００は、上述の輸送支援情報を最適化問題の所定アルゴリズムに適用して、再配達確率最小となる配達実行順序を地域間で特定し、当該特定した配達実行順序の情報を輸送業者装置２００など所定装置に出力する機能を更に備えている。

また、輸送業務支援システム１００は、荷物の各配達先の連絡先情報を格納した配達先情報データベース１２７を更に保持すると好適である。この場合、輸送業務支援システム１００は、上述の輸送支援情報に基づき、在宅割合が所定の上限基準を上回った地域および時間帯を特定し、当該地域の各配達先の連絡先情報が示す分電盤２５など所定装置に宛て、当該時間帯と異なる他時間帯に在宅することを推奨する情報を、通信装置１０５を介して送信する処理と、上述の輸送支援情報に基づき、在宅割合が所定の下限基準を下回った地域および時間帯を特定し、当該地域の各配達先の連絡先情報が示す分電盤２５など所定装置に宛て、当該時間帯に在宅することを推奨する情報を、通信装置１０５を介して送信する処理と、の少なくともいずれかの処理を実行する機能を更に備えている。

また、輸送業務支援システム１００は、荷物の各配達先における電気、水道、およびガスのうち１または複数の使用量の情報を、当該配達先の施設２０に備わる分電盤２５や水道メータ３５などの所定装置、または使用量の管理事業者（例：電気事業者、水道事業者）の所定装置から通信装置１０５を介して取得し、これを記憶装置１０１の使用量データベース１２５に格納すると共に、当該取得した使用量の情報を、所定の在宅確率推定用アルゴリズムに適用して、各配達先の在宅確率を推定し、当該在宅確率を在宅情報として記憶装置１０１の在宅情報データベース１２６に格納する機能を更に備えている。
−−−データ構造例−−−

次に、本実施形態の輸送業務支援システム１００が用いるデータベース類におけるデータ構造例について説明する。図４は本実施形態の輸送業務支援システム１００が保持する使用量データベース１２５の構成例を示す図である。この使用量データベース１２５は、荷物の各配達先の施設２０における電気、水道、およびガスのうち１または複数の使用量の情報を格納するデータベースである。具体的には、所定エリアに所在する各施設２０を一意に示す施設ＩＤをキーとして、使用物、使用量、および対象期間といった各値を対応付けたレコードの集合体となっている。

なお、この使用量データベース１２５における施設ＩＤの値は、例えば当該施設２０の住所情報を構成する、市、町、丁目、番地、建物名、部屋番号など、行政区画の粒度毎の情報にそれぞれハッシュ関数など適宜な一方向関数を適用して、各粒度の情報に関して得られる出力値（桁数は予め決まっている）を順に連結させた値などを想定できる（以下同様）。この場合の施設ＩＤの値は、先頭から３桁目までが市、４桁目から７桁目までが町、８桁目から１０桁目までが丁目、といったデータ構造を備えることになる。

図５は本実施形態の輸送業務支援システム１００が保持する在宅情報データベース１２６の構成例を示す図である。この在宅情報データベース１２６は、荷物の各配達先における時間帯別の在宅確率を格納したデータベースである。具体的には、配達先の施設２０を一意に示す施設ＩＤをキーとして、各時間帯における当該施設の構成員等の在宅確率、および指定配達時間といった各値を対応付けたレコードの集合体となっている。

図６は本実施形態の輸送業務支援システム１００が保持する配達先情報データベース１２７の構成例を示す図である。この配達先情報データベース１２７は、配達先の施設２０に備わる分電盤２５や或いは施設２０の構成員らが所持する携帯端末など所定装置のアドレスを格納したデータベースである。具体的には、配達先の施設２０を一意に示す施設ＩＤをキーとして、連絡対象機器、およびネットワークアドレスといった各値を対応付けたレコードの集合体となっている。

図７は本実施形態の輸送業務支援システム１００が保持する輸送支援情報データベース１２８の構成例を示す図である。この輸送支援情報データベース１２８は、輸送支援情報である、各地域の各時間帯における在宅確率および配達効率指数の各情報を格納するデータベースである。具体的には、地域を一意に示す地域ＩＤをキーとして、時間帯、当該時間帯における当該地域の在宅確率および配達効率指数、といった各値を対応付けたレコードの集合体となっている。

なお、この輸送支援情報データベース１２８における地域ＩＤの値は、例えば上述の施設ＩＤの値のうち、所定の行政区画の粒度までに対応した桁の値を想定できる（以下同様）。例えば、施設ＩＤの値のうち、行政区画の市から丁目までの粒度に対応した、先頭から１４桁目までの値を地域ＩＤとする構成が該当する。

図８は本実施形態の輸送業務支援システム１００が保持する道路情報データベース１２９の構成例を示す図である。この道路情報データベース１２９は、各地域における各道路の長さと時間帯別の必要通過時間の各情報を格納するデータベースである。具体的には、地域を一意に示す地域ＩＤをキーとして、当該地域に含まれる各道路の道路ＩＤ、道路長、および、時間帯別の必要通過時間といった各値を対応付けたレコードの集合体となっている。
−−−フロー例１−−−

以下、本実施形態における輸送業務支援システム１００の動作例について図に基づき説明する。図９は、本実施形態における輸送業務支援方法のフロー例１を示す図である。以下で説明する各種動作は、輸送業務支援システム１００がそのメモリに読み出して実行する各プログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

ここではまず、荷物の配達先である各施設２０に人が所在する確からしさ、すなわち在宅確率の推定を輸送業務支援システム１００が行う場合のフローについて説明する。勿論、他装置が実行した在宅確率推定の結果を輸送業務支援システム１００が取得し、記憶装置１０１の在宅情報データベース１２６に保持する構成の場合、当該フローは不要となる。

まず当該フローにおける輸送業務支援システム１００は、例えば輸送業者のサーバ装置（例：輸送業者が受注した輸送依頼の管理を行うサーバ装置など）から、明日など所定未来に実行予定の輸送業務に関する情報を、ネットワーク１０経由で取得する（ｓ１００）。或いは、輸送業者から提供された、当該情報を格納した記録媒体の読み取り動作を行って取得するとしてもよい。こうして取得した情報には、各荷物の配達先である施設２０の住所情報とが少なくとも含まれている。

次に輸送業務支援システム１００は、例えば、上述のステップｓ１００で得た各配達先の住所情報を、ハッシュ関数など適宜な一方向関数に適用して施設ＩＤを生成し、この施設ＩＤを含むレコードを在宅情報データベース１２６で生成、登録する（ｓ１０１）。ここで示す施設ＩＤの具体的な生成手法例については既に述べた通りである。

一方向関数によって施設ＩＤを生成する構成とすることで、施設ＩＤから住所情報を推定する事態を回避出来る。また輸送業務支援システム１００は、上述の施設ＩＤの生成に伴い、ステップｓ１００で受信している情報を消去する。この時点で、輸送業務支援システム１００は、施設ＩＤのみを保持する状態となる。

なお、上述の輸送業者装置２００が、上述のハッシュ関数等と同一の関数を有して施設ＩＤの生成処理を予め実行しており、実行予定の輸送業務に関する情報に施設ＩＤを含めて送信してくる場合、当該ステップｓ１０１での施設ＩＤ生成は不要である。

続いて輸送業務支援システム１００は、上述のステップｓ１０１で登録した施設ＩＤをキーに、使用量データベース１２５にて検索を実行し、当該施設に関して格納されている使用量の情報を抽出する（ｓ１０２）。ここで抽出出来る使用量の情報は、既に述べたように、電気、水道、およびガスのうち１または複数の使用量の情報であり、或る日の各時間帯における使用量を示すものとなる。

次に輸送業務支援システム１００は、上述で抽出した使用量の情報のうち、当該輸送業務の実行予定時期に対応した時期（例：○月○日、夏期の平日、など）に関するものを選択し、当該選択した使用量の情報を、所定の在宅確率推定用アルゴリズムに適用して、各配達先たる各施設２０の、輸送業務の実行予定時期での各時間帯の在宅確率を推定する（ｓ１０３）。

上述の在宅確率の推定手法自体は、既存技術を適宜に採用すればよいが、好ましくは、電気使用量に基づく在宅確率の推定結果に、水道使用量に基づく在宅確率の推定結果をマージしたものを最終的な在宅確率とすると更に好適である。

続いて輸送業務支援システム１００は、上述のステップｓ１０３で推定した、各配達先たる各施設２０の、輸送業務の実行予定時期での在宅確率を、在宅情報として、在宅情報データベース１２６における該当施設ＩＤのレコードに格納し（ｓ１０４）、当該フローを終了する。

なお、ここまでのフローで説明は省略しているが、輸送業務支援システム１００は、荷物の各配達先たる施設２０における電気、水道、およびガスのうち１または複数の使用量の情報を、当該配達先の施設２０に備わる分電盤２５や水道メータ３５などの所定装置、または使用量の管理事業者（例：電気事業者、水道事業者）の所定装置から通信装置１０５を介して一定時間ごとに取得し、これを記憶装置１０１の使用量データベース１２５に格納しているものとする。
−−−フロー例２−−−

続いて、輸送支援情報の生成、出力について説明する。図１０は、本実施形態における輸送業務支援方法のフロー例２を示す図である。

この場合、輸送業務支援システム１００は、記憶装置１０１の在宅情報データベース１２６で保持するレコード（これは、明日など所定未来に実行予定の輸送業務に関するものである）を読み取り、当該レコードが含む施設ＩＤの情報を抽出する（ｓ２００）。

次に輸送業務支援システム１００は、ステップｓ２００で抽出した各レコードの施設ＩＤのうち、先頭から所定桁目までの値を地域ＩＤとして読み取る（ｓ２０１）。既に述べたように、本実施形態での施設ＩＤは、当該施設２０の住所情報を構成する、市、町、丁目、番地、建物名、部屋番号など、行政区画の粒度毎の情報にそれぞれハッシュ関数など適宜な一方向関数を適用して、各粒度の情報に関して得られる出力値（桁数は予め決まっている）を順に連結させた値を想定している。従って、施設ＩＤの値のうち、先頭から所定桁目までの値は、住所情報の全てではなく、例えば「○○市○○町１丁目」、といった地域を示すものとなる。

続いて輸送業務支援システム１００は、ステップｓ２０１で読み取った地域ＩＤの値をキーに、ステップｓ２００で読み取った各レコードをグルーピングする（ｓ２０２）。このグルーピングにより、地域別のレコード群を生成出来る。

次に輸送業務支援システム１００は、上述のグルーピングで得た地域別のレコード群から、各レコードが含む時間帯別の在宅確率の情報と、含まれる場合には荷物の指定配達時間の情報を抽出し、在宅確率に関して、地域別および時間帯別に集計することで、各地域の各時間帯において在宅予定である配達先の割合を算定する（ｓ２０３）。

例えば、図１１に示すように、「Ａ」〜「Ｆ」の各地域の配達先として、所定数の施設２０が存在していたとする。また、各地域における配達先の施設総数は、「Ａ」地域では「６」、「Ｂ」地域は「１０」、「Ｃ」地域は「６」、「Ｄ」地域は「２」、「Ｅ」地域は「１２」、「Ｆ」地域は「２」、であったとする。また、「９：００」〜「１０：００」の時間帯において、在宅可能性が高い施設２０の数は、「Ａ」地域では「３」、「Ｂ」地域は「５」、「Ｃ」地域は「２」、「Ｄ」地域は「２」、「Ｅ」地域は「２」、「Ｆ」地域は「２」、であったとする。なお、この「９：００」〜「１０：００」の時間帯において在宅可能性が高い施設２０には、荷物の指定配達時間が「９：００」〜「１０：００」であった施設２０の数も含まれている。

こうした場合、輸送業務支援システム１００は、各地域における「９：００」〜「１０：００」の時間帯の在宅割合として、在宅可能性が高い施設数／配達先の施設総数、をそれぞれ算定する。例えば、「９：００」〜「１０：００」の時間帯における在宅割合を、「Ａ」地域に関しては「３／６＝０．５」、「Ｂ」地域に関しては「５／１０＝０．５」、「Ｃ」地域に関しては「２／６＝０．３」、「Ｄ」地域に関しては「２／２＝１．０」、「Ｅ」地域に関しては「２／４＝０．５」、「Ｆ」地域に関しては「２／２＝１．０」、などと算定する。

また、輸送業務支援システム１００は、上述のステップｓ２０３で算定した各地域の各時間帯における在宅割合の情報を、輸送支援情報として、記憶装置１０１の輸送支援情報データベース１２８に格納する（ｓ２０４）。

また、輸送業務支援システム１００は、輸送業者装置２００からの要求を受けた場合、或いは予め定めた所定時期の到来をクロック機能等で検知した場合、輸送支援情報データベース１２８から、各地域の各時間帯における在宅割合の情報を読み出し、これをネットワーク１０経由で輸送業者装置２００に送信する（ｓ２０５）。

なお、輸送業務支援システム１００は、上述の輸送支援情報を最適化問題の所定アルゴリズムに適用して、再配達確率最小となる配達実行順序を地域間で特定し、当該特定した配達実行順序の情報（図１２参照）を輸送業者装置２００に送信するとしてもよい。こうした経路問題に関するアルゴリズムについては既存技術を採用すれば良い。
−−−フロー例３−−−

続いて、上述の在宅割合の情報を更に活用する処理について説明する。図１３は、本実施形態における輸送業務支援方法のフロー例３を示す図である。

この場合、輸送業務支援システム１００は、上述のフロー例２までで得ている、地域別の各配達先の施設２０に関して、各施設２０の間を結ぶ各道路の長さ情報を、道路情報データベース１２９の道路情報から検索し、当該検索で得た各道路の長さ情報（例：Ｄ地域における配達先であるｅ施設とｆ施設の間がｇ道路とｈ道路で結ばれており、ｇ道路の長さは１ｋｍ、ｈ道路の長さは１．２ｋｍ、など）に基づき、当該地域の各施設間を結ぶ道路長を算定する（ｓ３００）。上述の例の場合、Ｄ地域の配達先であるｅ施設とｆ施設の間の道路長は、「１＋１．２＝２．２ｋｍ」などと算定できる。

次に輸送業務支援システム１００は、上述のステップｓ３００で算定した道路長を構成する各道路の時間帯別の必要通過時間を、道路情報データベース１２９から抽出する（ｓ３０１）。例えば、上述のＤ地域のｅ施設とｆ施設の間を結ぶ「２．２ｋｍ」の道路長を構成する道路のうち、ｇ道路について、例えば「９：００」〜「１０：００」の時間帯における必要通過時間を「０．２時間」、また、ｈ道路について、例えば「９：００」〜「１０：００」の時間帯における必要通過時間を「０．１時間」、などと抽出する。

続いて輸送業務支援システム１００は、ステップｓ３００で得た道路長を、ステップｓ３０１で得た必要通過時間で除算することで、各地域の各時間帯における平均配達速度係数を算定する（ｓ３０２）。

上述の場合、Ａ地域のｂ施設とｃ施設の間を結ぶ「２．２ｋｍ」の道路長に関して、ｇ道路の「１ｋｍ」を、例えば「９：００」〜「１０：００」の時間帯おける必要通過時間「０．２時間」で除算して「５」ｋｍ／時間、また同様に、ｈ道路の「１．２ｋｍ」を、例えば「９：００」〜「１０：００」の時間帯における必要通過時間「０．１時間」で除算して「１２」ｋｍ／時間と、各道路の平均配達速度係数を算定する。そしてこれらを合算した「５＋１２＝１７」、を、Ｄ地域における「９：００」〜「１０：００」の時間帯での平均配達速度係数とする。

次に輸送業務支援システム１００は、上述のステップｓ３０２で算定した平均配達速度係数を、当該地域の当該時間帯における在宅割合の値に乗算することで、当該地域の当該時間帯における配達効率指数を算定する（ｓ３０３）。

例えば上述のフロー例２におけるステップｓ２０３で「Ｄ」地域に関して算定した、「９：００」〜「１０：００」の時間帯における在宅割合の値「１．０」と、上述のステップｓ３０２で「Ｄ」地域に関して算定した「９：００」〜「１０：００」の時間帯での平均配達速度係数の値「１７」を乗算し、「Ｄ」地域の「９：００」〜「１０：００」の時間帯における配達効率指数を「１×１７＝１７」と算定できる。この値が大きいほど、再配達の可能性が低く、なおかつ迅速に輸送業務を完了出来ることを示している。このことは、輸送業務用の車両が生み出す二酸化炭素など環境負荷を低減することにもつながる。

続いて輸送業務支援システム１００は、ステップｓ３０３で算定した，各地域の各時間帯における配達効率指数の情報を輸送支援情報とし、ネットワーク１０を介して輸送業者装置２００に送信し（ｓ３０４）、当該フローを終了する。この時、輸送業務支援システム１００は、配達効率指数の情報を、輸送支援情報データベース１２８に格納する。

なお、輸送業務支援システム１００は、上述の輸送支援情報を最適化問題の所定アルゴリズムに適用して、再配達確率最小となる配達実行順序を地域間で特定し、当該特定した配達実行順序の情報（図１２参照）を輸送業者装置２００に送信するとしてもよい。こうした経路問題に関するアルゴリズムについては既存技術を採用すれば良い。
−−−フロー例４−−−

続いて、時間帯間での在宅割合の偏在解消に貢献する処理について説明する。図１４は、本実施形態における輸送業務支援方法のフロー例４を示す図である。一般世帯において、出勤する家人とそれを送り出して家事を行う主婦が在宅する午前１０時までの朝の時間帯と、夕食の支度をする主婦と帰宅する家人が在宅する午後４時〜６時の夕方の時間帯は、他の時間帯と比べて在宅確率が高い傾向が従来から指摘されている。一方、こうした状況に対応して輸送業務を行うとすれば、朝夕のラッシュ時に車両を走行させることになり、業務効率は低いものとなりやすい。

そこで本実施形態の輸送業務支援システム１００は、上述の輸送支援情報データベース１２８で保持する、各地域の各時間帯に関する輸送支援情報に基づき、在宅割合および在宅確率の高い施設数の少なくともいずれかが所定の上限基準を上回った地域および時間帯を特定する（ｓ４００）。上限基準とは、例えば、輸送業者の備える輸送業務能力の限界値に対応する値を想定出来る。在宅確率の高い配達先が一定数以上存在する地域において、その在宅割合が非常に高い時間帯が存在する場合、その時間帯に当該地域にて輸送業務を実行するとしても、その輸送業者の備える輸送業務能力（例：車両およびドライバーの数など）では所定時間内に業務を遂行しきれない事態が生じうる。

例えば、或る地域の或る時間帯における在宅割合が「０．９」で、なおかつ当該地域にて当該時間帯で在宅確率の高い配達先である施設数が「３０」であったとする。一方、当該輸送業務を実行する輸送業者に関して輸送業務支援システム１００が予め保持している在宅割合の上限基準が「０．８」、施設数の上限基準が「２０」であったとする。この場合、輸送業務支援システム１００は、当該地域の当該時間帯に関して、輸送業者の備える輸送業務能力では所定時間内に業務を遂行しきれない、すなわち、在宅割合および配達先の施設総数が上限基準を上回った地域および時間帯と特定することになる。

上述のステップｓ４００の結果、在宅割合が所定の上限基準を上回った地域および時間帯を特定できた場合（ｓ４０１：ｙ）、輸送業務支援システム１００は、当該地域の各配達先の連絡先情報を、配達先情報データベース１２７から抽出する（ｓ４０２）。ここで抽出する連絡先情報は、施設２０に備わる分電盤２５か、或いは施設２０の構成員が所持する携帯端末といった所定装置のアドレスである。

続いて輸送業務支援システム１００は、上述のステップｓ４０２で得た連絡先情報に宛て、ステップｓ４００で特定した当該時間帯とは異なる他の時間帯に在宅することを推奨する情報を、通信装置１０５を介して送信する（ｓ４０３）。ここで送信する情報は、輸送業務支援システム１００が記憶装置１０１で予め保持するメッセージである。

他方、上述のステップｓ４００の結果、在宅割合および在宅確率の高い施設数の少なくともいずれかが所定の上限基準を上回った地域および時間帯を特定出来なかった場合（ｓ４０１：ｎ）、または、上述のステップｓ４０２の処理実行後、輸送業務支援システム１００は、輸送支援情報データベース１２８で保持する、各地域の各時間帯に関する輸送支援情報に基づき、在宅割合および在宅確率の高い施設数の少なくともいずれかが所定の下限基準を下回った地域および時間帯を特定する（ｓ４０４）。下限基準とは、例えば、輸送業者の備える輸送業務能力からすれば、業務効率が著しく低いものとなる値を想定出来る。在宅確率が高い配達先が一定数以下しか存在しない地域において、その在宅割合が非常に低い時間帯が存在する場合、その時間帯に当該地域にて輸送業務を実行するとしても、その輸送業者の備える輸送業務能力（例：車両およびドライバーの数など）を十分に活用仕切れず、全体として業務効率が低下する事態が生じうる。

例えば、或る地域の或る時間帯における在宅割合が「０．２」で、なおかつ当該地域の当該時間帯において在宅確率が高い配達先である施設数が「４」であったとする。一方、当該輸送業務を実行する輸送業者に関して輸送業務支援システム１００が予め保持している在宅割合の下限基準が「０．３」、施設数の上限基準が「４」であったとする。この場合、輸送業務支援システム１００は、当該地域の当該時間帯に関して、輸送業者の備える輸送業務能力を十分に活用しきれない、すなわち、在宅割合および在宅確率の高い施設数の少なくともいずれかが下限基準を下回った地域および時間帯と特定することになる。

上述のステップｓ４０４の結果、在宅割合および在宅確率の高い施設数の少なくともいずれかが所定の下限基準を上回った地域および時間帯を特定できた場合（ｓ４０５：ｙ）、輸送業務支援システム１００は、当該地域の各配達先の連絡先情報を、配達先情報データベース１２７から抽出する（ｓ４０６）。

続いて輸送業務支援システム１００は、上述のステップｓ４０６で得た連絡先情報に宛て、ステップｓ４０４で特定した当該時間帯に在宅することを推奨する情報を、通信装置１０５を介して送信する（ｓ４０７）。ここで送信する情報は、輸送業務支援システム１００が記憶装置１０１で予め保持するメッセージである。

他方、上述のステップｓ４０４の結果、在宅割合および在宅確率の高い施設数の少なくともいずれかが所定の下限基準を上回った地域および時間帯を特定できなかった場合（ｓ４０５：ｎ）、輸送業務支援システム１００は当該フローを終了する。

上述した一連のフローを実行した結果、施設２０の構成員らが在宅時間を変化させることで、時間帯間での在宅割合の偏在解消を少しでも図り、ひいては輸送業者における業務効率を向上させることにつながりうる。

なお、在宅時間帯の変更を推奨する情報の送信相手である、配達先の施設２０について、輸送業務支援システム１００が、より有意に選定するとしてもよい。例えば、輸送業務支援システム１００は、在宅情報データベース１２６において、各施設２０の在宅確率の経時変化の情報についても保持しているとする。ここで輸送業務支援システム１００は、当該時間帯における在宅確率が、過去の所定期間において所定基準を超えて変動している施設２０を、「在宅時間の変更を受け入れる余地がある」施設として特定し、情報の送信相手と特定する。このような処理を行うとすれば、時間帯間での在宅割合の偏在解消を更に効率的に達成可能となる。

以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

こうした本実施形態によれば、配達先在宅状況の情報を機微情報として適切に取り扱いつつ、宅配業務の効率向上やコスト低減が可能となる。

１０ ネットワーク
２０ 施設
２１ 系統電源
２５ 分電盤
２６ 電気設備
２７ 電力量計
３０ 給水系統
３１ 施設内配管
３５ 水道メータ
１００ 輸送業務支援システム
１０１ 記憶装置
１０２ プログラム
１０３ メモリ
１０４ 演算装置
１０５ 通信装置
１２５ 使用量データベース
１２６ 在宅情報データベース
１２７ 配達先情報データベース
１２８ 輸送支援情報データベース
１２９ 道路情報データベース
２００ 輸送業者装置
２０１ 記憶装置
２０２ プログラム
２０３ メモリ
２０４ 演算装置
２０５ 入力装置
２０６ 表示装置
２０７ 通信装置

上記課題を解決する本発明の輸送業務支援システムは、荷物の各配達先の在宅情報と、前記荷物の各配達先の時間帯別の在宅情報と、前記配達先の各地域における各道路の長さと時間帯別の必要通過時間の各情報を少なくとも含む道路情報と、を保持する記憶装置と、前記在宅情報を当該配達先の地域別および時間帯別に集計して、各地域の各時間帯において在宅予定である配達先の割合である在宅割合を算定し、前記地域別の各配達先を結ぶ各道路の長さを前記道路情報に基づき算定し、当該道路長に対し、前記道路情報が当該道路に関して示す時間帯別の必要通過時間を除算することで、各地域の各時間帯における平均配達速度係数を算定し、前記算定した各地域の各時間帯における在宅割合に、前記算定した平均配達速度係数を乗算することで、各地域の各時間帯における配達効率指数を算定し、当該配達効率指数の情報である輸送支援情報を所定装置に出力する演算装置と、を含むことを特徴とする。

また、本発明の輸送業務支援方法は、荷物の各配達先の在宅情報と、前記荷物の各配達先の時間帯別の在宅情報と、前記配達先の各地域における各道路の長さと時間帯別の必要通過時間の各情報を少なくとも含む道路情報と、を保持する記憶装置を備える情報処理システムが、前記在宅情報を当該配達先の地域別および時間帯別に集計して、各地域の各時間帯において在宅予定である配達先の割合である在宅割合を算定し、前記地域別の各配達先を結ぶ各道路の長さを前記道路情報に基づき算定し、当該道路長に対し、前記道路情報が当該道路に関して示す時間帯別の必要通過時間を除算することで、各地域の各時間帯における平均配達速度係数を算定し、前記算定した各地域の各時間帯における在宅割合に、前記算定した平均配達速度係数を乗算することで、各地域の各時間帯における配達効率指数を算定し、当該配達効率指数の情報である輸送支援情報を所定装置に出力する、ことを特徴とする。

Claims (14)

1. 荷物の各配達先の在宅情報を保持する記憶装置と、
   前記在宅情報を当該配達先の地域別に集計して、各地域において在宅予定である配達先の割合を算定し、当該算定した地域別の在宅割合の情報である輸送支援情報を所定装置に出力する演算装置と、
   を含むことを特徴とする輸送業務支援システム。
2. 前記記憶装置は、
   前記荷物の各配達先の時間帯別の在宅情報を保持するものであり、
   前記演算装置は、
   前記在宅情報を当該配達先の地域別および時間帯別に集計して、各地域の各時間帯において在宅予定である配達先の割合を算定し、当該算定した各地域の各時間帯における在宅割合の情報を前記輸送支援情報として所定装置に出力するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の輸送業務支援システム。
3. 前記記憶装置は、
   所定荷物の指定配達時間の情報を更に保持するものであり、
   前記演算装置は、
   前記在宅割合を算定するに際し、前記在宅情報および指定配達時間の情報を当該配達先の地域別および時間帯別に集計して、各地域において在宅予定である配達先の割合を算定するものである、
   ことを特徴とする請求項２に記載の輸送業務支援システム。
4. 前記記憶装置は、
   前記各地域における各道路の長さと時間帯別の必要通過時間の各情報を少なくとも含む、道路情報を更に保持するものであり、
   前記演算装置は、
   前記地域別の各配達先を結ぶ各道路の長さを前記道路情報に基づき算定し、当該道路長に対し、前記道路情報が当該道路に関して示す時間帯別の必要通過時間を除算することで、各地域の各時間帯における平均配達速度係数を算定し、当該算定した平均配達速度係数を前記在宅割合に乗算することで各地域の各時間帯における配達効率指数を算定し、当該配達効率指数の情報を前記輸送支援情報として所定装置に出力するものである、
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の輸送業務支援システム。
5. 前記演算装置は、
   前記輸送支援情報を最適化問題の所定アルゴリズムに適用して、再配達確率最小となる配達実行順序を地域間で特定し、当該特定した配達実行順序の情報を所定装置に出力する処理を更に実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の輸送業務支援システム。
6. 前記記憶装置は、
   前記各配達先の連絡先情報を更に保持するものであり、
   前記演算装置は、
   前記輸送支援情報に基づき、在宅割合が所定の上限基準を上回った地域および時間帯を特定し、当該地域の各配達先の前記連絡先情報が示す所定装置に宛て、当該時間帯と異なる他時間帯に在宅することを推奨する情報を、所定の通信装置を介して送信する処理と、
   前記輸送支援情報に基づき、在宅割合が所定の下限基準を下回った地域および時間帯を特定し、当該地域の各配達先の前記連絡先情報が示す所定装置に宛て、当該時間帯に在宅することを推奨する情報を、所定の通信装置を介して送信する処理と、
   の少なくともいずれかの処理を更に実行するものである、
   ことを特徴とする請求項２〜５のいずれかに記載の輸送業務支援システム。
7. 前記演算装置は、
   各配達先における電気、水道、およびガスのうち１または複数の使用量の情報を、当該配達先の施設に備わる計測装置または前記使用量の管理事業者の装置から通信装置を介して取得し、当該取得した使用量の情報を、所定の在宅確率推定用アルゴリズムに適用して、各配達先の在宅確率を推定し、当該在宅確率を在宅情報として記憶装置に格納するものである、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の輸送業務支援システム。
8. 荷物の各配達先の在宅情報を保持する記憶装置を備える情報処理システムが、
   前記在宅情報を当該配達先の地域別に集計して、各地域において在宅予定である配達先の割合を算定し、当該算定した地域別の在宅割合の情報である輸送支援情報を所定装置に出力する、
   ことを特徴とする輸送業務支援方法。
9. 前記情報処理システムが、
   前記記憶装置において前記荷物の各配達先の時間帯別の在宅情報を保持し、
   前記在宅情報を当該配達先の地域別および時間帯別に集計して、各地域の各時間帯において在宅予定である配達先の割合を算定し、当該算定した各地域の各時間帯における在宅割合の情報を前記輸送支援情報として所定装置に出力する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の輸送業務支援方法。
10. 前記情報処理システムが、
    前記記憶装置において所定荷物の指定配達時間の情報を更に保持し、
    前記在宅割合を算定するに際し、前記在宅情報および指定配達時間の情報を当該配達先の地域別および時間帯別に集計して、各地域において在宅予定である配達先の割合を算定する、
    ことを特徴とする請求項９に記載の輸送業務支援方法。
11. 前記情報処理システムが、
    前記記憶装置において前記各地域における各道路の長さと時間帯別の必要通過時間の各情報を少なくとも含む、道路情報を更に保持し、
    前記地域別の各配達先を結ぶ各道路の長さを前記道路情報に基づき算定し、当該道路長に対し、前記道路情報が当該道路に関して示す時間帯別の必要通過時間を除算することで、各地域の各時間帯における平均配達速度係数を算定し、当該算定した平均配達速度係数を前記在宅割合に乗算することで各地域の各時間帯における配達効率指数を算定し、当該配達効率指数の情報を前記輸送支援情報として所定装置に出力する、
    ことを特徴とする請求項９または１０に記載の輸送業務支援方法。
12. 前記情報処理システムが、
    前記輸送支援情報を最適化問題の所定アルゴリズムに適用して、再配達確率最小となる配達実行順序を地域間で特定し、当該特定した配達実行順序の情報を所定装置に出力する処理を更に実行する、
    ことを特徴とする請求項８〜１１のいずれかに記載の輸送業務支援方法。
13. 前記情報処理システムが、
    前記記憶装置において前記各配達先の連絡先情報を更に保持し、
    前記輸送支援情報に基づき、在宅割合が所定の上限基準を上回った地域および時間帯を特定し、当該地域の各配達先の前記連絡先情報が示す所定装置に宛て、当該時間帯と異なる他時間帯に在宅することを推奨する情報を、所定の通信装置を介して送信する処理と、
    前記輸送支援情報に基づき、在宅割合が所定の下限基準を下回った地域および時間帯を特定し、当該地域の各配達先の前記連絡先情報が示す所定装置に宛て、当該時間帯に在宅することを推奨する情報を、所定の通信装置を介して送信する処理と、
    の少なくともいずれかの処理を更に実行する、
    ことを特徴とする請求項９〜１２のいずれかに記載の輸送業務支援方法。
14. 前記情報処理システムが、
    各配達先における電気、水道、およびガスのうち１または複数の使用量の情報を、当該配達先の施設に備わる計測装置または前記使用量の管理事業者の装置から通信装置を介して取得し、当該取得した使用量の情報を、所定の在宅確率推定用アルゴリズムに適用して、各配達先の在宅確率を推定し、当該在宅確率を在宅情報として記憶装置に格納する処理を更に実行する、
    ことを特徴とする請求項８〜１３のいずれかに記載の輸送業務支援方法。