JP2019079267A - 情報提供装置、情報提供システムおよび情報提供方法 - Google Patents

Abstract

【課題】効率のよい経路を提案することができる情報提供装置、情報提供システムおよび情報提供方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係る情報提供装置は、算出部と、提供部とを備える。算出部は、エリア毎の顧客の需要予測値と、エリア毎に供給可能な移動体の供給数とに基づいてエリア毎の実質的な需要を示す顧客期待値を算出する。提供部は、算出部によって算出された前記エリア毎の顧客期待値に基づいて推奨移動情報を提供する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報提供装置、情報提供システムおよび情報提供方法に関する。

近年、空車のタクシーに対して顧客の需要の高いエリアへの経路を提案するナビゲーションシステムがある。かかるナビゲーションシステムでは、過去の履歴から現在の需要を予測して経路を提案する（例えば、特許文献１参照）。

特開２００２―１０７１６５号公報

しかしながら、従来技術では、需要の高いエリアにタクシーが集中し、例えば、特定のエリアにおいては需要に対して供給が上回るおそれがあった。このように、従来技術では、効率的な経路を提案するという点において改善の余地があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、効率的な経路を提案することができる情報提供装置、情報提供システムおよび情報提供方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、実施形態に係る情報提供装置は、算出部と、提供部とを備える。前記算出部は、エリア毎の顧客の需要予測値と、前記エリア毎に供給可能な移動体の供給数とに基づいて前記エリア毎の実質的な需要を示す顧客期待値を算出する。前記提供部は、前記算出部によって算出された前記エリア毎の前記顧客期待値に基づいて推奨移動情報を提供する。

本発明によれば、効率的な経路を提案することができる。

図１は、情報提供方法の概要を示す図である。 図２は、情報提供システムの構成を示す図である。 図３は、情報提供装置のブロック図である。 図４は、タクシー情報の具体例を示す図である。 図５は、エリア情報の具体例を示す図である。 図６は、顧客期待値の算出例を示す図である。 図７は、目的地が設定されている場合の提供部による選択処理の具体例を示す図である。 図８は、目的地が設定されていない場合の提供部による選択処理の具体例を示す図である。 図９は、端末装置のブロック図である。 図１０は、表示画面の具体例を示す図である。 図１１は、情報提供装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、変形例に係る提供部による処理を示す図である。

以下、添付図面を参照して、実施形態に係る情報提供装置、情報提供システムおよび情報提供方法を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

まず、図１を用いて実施形態に係る情報提供方法の概要について説明する。図１は、情報提供方法の概要を示す図である。かかる情報提供方法は、情報提供装置１によって実行される。また、以下の実施形態では、移動体がタクシーＴｘである場合を例に挙げて説明する。

実施形態に係る情報提供方法は、タクシーＴｘに対して顧客を効率よく見つけることが可能なルートを提案するものである。まず、実施形態に係る情報提供方法に先立って、従来技術について説明する。

従来技術では、過去の配車履歴から現在の需要の高いエリア（以下、高需要エリアとも記載する）を予測し、かかる高需要エリアまでの経路案内を行う。しかしながら、従来技術では、同じタイミングで高需要エリアにタクシーが集中するおそれがあった。

このため、従来技術では、仮に、タクシーが高需要エリアに行ったとしても、必ずしも乗客を拾えるとは限らない。例えば、高需要エリアの需要に対して十分にタクシーが供給されている場合、かかる高需要エリアで乗客を拾うのは容易ではない。

また、需要が少ないエリアであっても、タクシーの供給数が少なければ、かかるエリアで乗客を容易に拾うことができる場合もある。このように、従来技術では、乗客を拾うために効率のよいルートを提案するうえで改善の余地があった。

また、一般的に、ドライバは、乗客を拾えそうな経路を経験的に学習するため、経験の浅いドライバが乗客を効率よく拾うことは容易でない。さらに、経験豊かなドライバであっても、土地勘のない場所においては、乗客を効率よく拾うことは容易でない。

そこで、実施形態に係る情報提供方法では、エリア毎の需要と供給とに基づいてタクシーＴｘの推奨移動情報を提供することで、効率よく乗客を拾えるルートを提供することができる。

具体的には、図１に示すように、実施形態に係る情報提供方法では、エリア毎の需要予測値とエリア毎に供給可能なタクシーＴｘの供給数とに基づいて顧客期待値を算出する（ステップＳ１）。

供給可能なタクシーＴｘの供給数とは、エリア内に存在する乗客を乗せることができるタクシーＴｘの数でも良いし、または、エリア内に存在する乗客を乗せることができるタクシーＴｘの数と所定時間内に当該エリア内に到着し、乗客を乗せることができると予測できるタクシーＴｘの数とを合わせた数でもよい。

例えば、供給可能なタクシーＴｘの供給数は、タクシーＴｘの乗客の乗車の有無および移動速度や移動方向に基づき推定することができる。図１において、メッシュ毎にそれぞれ記載された数字が、エリア毎の需要予測値および供給数をそれぞれ示す。

例えば、実施形態に係る情報提供方法では、エリア毎に需要予測値に対して供給数を減算した値を顧客期待値として算出する。つまり、顧客期待値とは、各エリアの実質的な需要を示す。

続いて、実施形態に係る情報提供方法では、顧客期待値に基づいて推奨移動情報を提供する（ステップＳ２）。推奨移動情報は、例えば、顧客期待値が高いエリアを示す情報である。すなわち、推奨移動情報とは、タクシーＴｘが効率よく乗客を拾うために通過すべきエリア（以下、通過エリアと記載する）に関する情報である。

図１の例では、通過エリアに対してハッチングを施して示す。そして、タクシーＴｘは、通過エリアを結んだ経路Ｒを走行することで、乗客を拾える期待値が高いエリアを選択的に走行することが可能となる。

このように、実施形態に係る情報提供方法では、各エリアの需要と供給とに基づく顧客期待値に基づいて推奨移動情報を提供するので、乗客を拾うために効率的な経路を提案することが可能となる。

また、実施形態に係る情報提供方法では、効率的な経路を提案することで、ドライバ間の乗客を効率よく拾うスキルのバラつきを解消することもできる。これにより、タクシーＴｘの運行効率を向上させることが可能となり、タクシーＴｘが乗客のニーズに対して迅速に対応することが可能となる。言い換えれば、タクシーＴｘの利便性を向上することが可能となる。なお、上記の例では、複数の通過エリアを選択する場合について説明したが、通過エリアは、１つであってもよい。

次に、図２を用いて実施形態に係る情報提供システム１００の構成について説明する。図２は、情報提供システム１００の構成例を示す図である。図２に示すように、情報提供システム１００は、情報提供装置１と、複数の端末装置５０とを備える。情報提供装置１は、例えばセンターに設けられるサーバである。情報提供装置１と、複数の端末装置５０とは、例えば、ネットワークＮを介して双方向に情報を送受信することが可能である。

また、複数の端末装置５０は、それぞれタクシーＴｘに搭載され、タクシーＴｘの現在地、実車状況を示す動態情報等を情報提供装置１へ送信する。情報提供装置１は、端末装置５０から受信した情報に基づいてエリア毎に供給可能なタクシーＴｘの供給数を求めることが可能となる。

また、情報提供装置１は、かかる情報に基づいて端末装置５０（タクシーＴｘ）毎に、通過エリアを選択する。そして、情報提供装置１は、端末装置５０毎に選択した通過エリアに関する推奨移動情報を端末装置５０に対してそれぞれ送信する。これにより、ドライバは、推奨移動情報に基づいて顧客期待値が高いエリアを知ることができる。

このように、実施形態に係る情報提供システム１００は、情報提供装置１で、各タクシーＴｘを中央管理することで、各エリアに対する現在のタクシーＴｘの供給数を正確に把握することが可能となる。したがって、実施形態に係る情報提供システム１００では、顧客期待値を精度高く算出することが可能となる。

なお、情報提供システム１００において、情報提供装置１は、例えば、各端末装置５０と一体に成形されることにしてもよい。言い換えれば、複数の端末装置５０で、情報提供装置１の処理を分担して行うことにしてもよい。

次に、図３を用いて実施形態に係る情報提供装置１の構成について説明する。図３は、情報提供装置１のブロック図である。なお、図３には、情報提供装置１に加え、需要予測装置６０を併せて示す。

需要予測装置６０は、エリア毎にタクシーＴｘの需要数を予測する。例えば、需要予測装置６０は、携帯電話ネットワーク回線に対するエリア毎のアクセス数に基づいて現在の人口分布を導出し、人口分布の時系列データや気象データなどから人工知能を用いて分析する。そして、需要予測装置６０は、エリア毎に３０分後までのタクシーＴｘの需要数を予測する。かかる需要数が、上記の需要予測値となる。

需要予測装置６０は、例えば、１０分毎に需要予測値を算出し、算出毎に情報提供装置１へ出力する。需要予測装置６０は、例えばセンターに設けられるサーバである。なお、上述の情報提供装置１は、需要予測装置６０を含む構成であってもよい。

情報提供装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを備える。通信部２は、図２に示したネットワークＮを介して各端末装置５０と通信を行う通信インターフェースである。制御部３は、取得部３１と、算出部３２と、提供部３３とを備える。また、記憶部４は、需要予測値情報４１と、タクシー情報４２と、供給情報４３と、エリア情報４４とを記憶する。

制御部３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。

コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部３の取得部３１、算出部３２および提供部３３として機能する。

また、制御部３の取得部３１、算出部３２および提供部３３の少なくともいずれか一つまたは全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成することもできる。

また、記憶部４は、例えば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、需要予測値情報４１、タクシー情報４２、供給情報４３、エリア情報４４や各種プログラムの情報を記憶することができる。なお、情報提供装置１は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。

取得部３１は、端末装置５０から送信される情報を取得し、かかる情報を記憶部４にタクシー情報４２として記憶させる。かかる情報は、タクシーＴｘの現在地を示す位置情報、タクシーＴｘの実車状況を示す動態情報等を含む。

図４は、タクシー情報４２の具体例を示す図である。図４に示すように、タクシー情報４２は、タクシーＴｘの「車両ＩＤ」、「動態」、「現在地」、「目的地」等が関連付けられた情報である。

車両ＩＤは、各タクシーＴｘの車両を識別するための識別子である。動態は、タクシーＴｘの実車状況を示す。動態は、例えば、空車、実車、待機に分けられる。また、目的地は、実車中であるタクシーＴｘの目的地を示す。つまり、乗客の降車地を示す。

図３の説明に戻り、算出部３２について説明する。算出部３２は、エリア毎の顧客の需要予測値と、エリア毎に供給可能なタクシーＴｘの供給数とに基づいてエリア毎の実質的な需要を示す顧客期待値を算出する。

例えば、算出部３２は、エリア毎に需要予測値からタクシーＴｘの供給可能な供給数を減算することで、顧客期待値を算出する。かかる供給数は、記憶部４に供給情報４３として記憶される。供給情報４３は、例えば、エリア毎に存在する全てのタクシーＴｘから実車中の車両を差し引いた数を示す情報である。

なお、上記の需要予測値が例えば１０分間隔で更新されるのに対して、供給数はリアルタイムで随時更新される。このため、算出部３２は、供給数の更新毎に顧客期待値を算出する。

特に、ドライバは、タクシーＴｘを走行しながら乗客を探すため、タクシーＴｘの現在地は常に変化する。このため、仮に、算出部３２が、所定間隔（例えば、５分おき）に顧客期待値を算出すると、実際の顧客期待値と算出した顧客期待値にズレが生じ、確からしさが低下する。

つまり、算出部３２は、顧客期待値を随時更新することで、信憑性の高い顧客期待値を算出することが可能となる。

また、算出部３２は、エリア毎の乗客の乗車履歴に基づいて顧客期待値を算出することも可能である。かかる乗車履歴は、各エリアからの目的地、運賃、エリアに入ってから乗客を乗車させるまでに要した待ち時間等を含む。

例えば、かかる乗車履歴をデータベース化した情報が記憶部４にエリア情報４４として記憶される。図５は、エリア情報４４の具体例を示す図である。図５に示すように、エリア情報４４は、「エリアＩＤ」、「位置」、「主要目的地」、「待ち時間」、「顧客単価」等が関連付けられた情報である。

エリアＩＤは、各エリアを識別するための識別子である。位置は、各エリアが実在する領域を示す。主要目的地は、各エリアで設定された主要な目的地を示す。待ち時間は、各エリアに入ってから実際に乗客を乗車させるまでに要した時間である。顧客単価は、各エリアにおいて１回当たりの乗車で期待される運賃を示す。

例えば、顧客単価は、主要目的地までの運賃や、各エリアから発着した運賃の平均値に基づいて導出することが可能である。なお、エリア情報４４は、曜日、時間帯、天候、各エリアでのイベントの有無およびイベントの種類等によって適宜更新される。すなわち、同一のエリアであっても、曜日、時間帯、天候、イベントの有無等によって、異なる主要目的地や、待ち時間、顧客単価が設定される。

算出部３２は、例えば、上記の顧客期待値について、待ち時間、顧客単価等に基づいて重み付けをする。具体的には、算出部３２は、例えば、待ち時間が長いエリアに対しては、待ち時間に応じて顧客期待値が低くなるように重み付けをする。

また、算出部３２は、単位当たりの運賃の期待値に基づいて顧客期待値に重み付けをする。かかる場合、算出部３２は、例えば、顧客単価が低いエリア、すなわち、比較的近い目的地が設定されやすいエリアに対して顧客期待値が高くなるように重み付けをすることができる。

つまり、算出部３２は、長距離の乗車が期待されるエリアよりも、短距離の乗車が期待されるエリアについて顧客期待値が高くなるように重み付けをする。

これにより、タクシーＴｘは、比較的近隣のエリアを周回しながら、乗客を何度も拾うことが可能となるため、効率よく売り上げを稼ぐことが可能となる。また、算出部３２は、タクシーＴｘのドライバの土地勘の有無に基づいて顧客期待値に重み付けをしても良い。かかる場合、算出部３２は、タクシーＴｘのドライバの土地勘のあるエリアに対して顧客期待値が高くなるように重み付けをすることができる。

これにより、タクシーＴｘは、ドライバの良く知っているエリアを周回しながら、乗客を何度も拾うことが可能となるため、効率よく売り上げを稼ぐことが可能となる。つまり、ドライバの土地勘のあるエリアを選択的に走行させることで、ドライバが経験的に習得したかかるエリアに関する情報を活用することができる。

また、算出部３２は、各エリアの主要目的地を有する目的地エリアの顧客期待値に基づいて各エリアの顧客期待値を算出することも可能である。かかる点について図６を用いて説明する。図６は、顧客期待値の算出例を示す図である。

図６に示すように、算出部３２は、各エリアを出発エリアＡｓとして出発エリアＡｓの顧客期待値をかかる出発エリアＡｓの主要目的地を有する目的地エリアＡｇの顧客期待値に基づいて算出する。

例えば、算出部３２は、出発エリアＡｓの顧客期待値が高くとも、出発エリアＡｓに対応付けられた目的地エリアＡｇの顧客期待値が低い場合には、出発エリアＡｓの顧客期待値を実際の顧客期待値よりも低く算出する。

これは、出発エリアＡｓの顧客期待値が高くとも、目的地エリアＡｇの顧客期待値が低ければ、タクシーＴｘは、目的地エリアＡｇに到着後、目的地エリアＡｇで再び乗客を拾うのが容易でないためである。例えば、タクシーＴｘが、都心部から郊外へ乗客を乗せた後に、郊外から都心部まで空車であれば、空車の分だけ売上は減少する。

つまり、タクシーＴｘは、顧客期待値が高いエリアから顧客期待値が高いエリアまで乗客を乗せた方が、顧客期待値が高いエリアから顧客期待値が低いエリアまで乗客を乗せる場合よりも、空車の時間を短縮することが期待できる。

このように、算出部３２は、各エリアに対応付けられた目的地エリアＡｇに基づいて各エリアの顧客期待値を算出する。これにより、タクシーＴｘは、乗客を乗せて目的地に到着した後も、目的地近傍で効率よく乗客を拾うことが可能となる。

なお、ここでは、算出部３２が、目的地エリアＡｇの顧客期待値に基づいて各出発エリアＡｓの顧客期待値を算出する場合について説明したが、目的地エリアＡｇの周辺エリアの顧客期待値に基づいて各出発エリアＡｓの顧客期待値を算出することにしてもよい。

すなわち、算出部３２は、目的地エリアＡｇ自体の顧客期待値が低くとも、その周辺のエリアの顧客期待値が高い場合には、目的地エリアＡｇの顧客期待値を高く算出することができる。

また、算出部３３は、各出発エリアＡｓの顧客期待値が低く、各目的地エリアＡｇの顧客期待値が高い場合、各出発エリアＡｓの顧客期待値を実際の顧客期待値よりも高く算出することも可能である。

なお、算出部３３は、全てのエリアについて目的地エリアＡｇに基づいて顧客期待値を算出する必要はなく、顧客期待値が所定値以上のエリアに限定して、顧客期待値を算出することにしてもよい。言い換えれば、顧客期待値が高いエリアに限定して、顧客期待値を詳細に算出することにしてもよい。これにより、算出部３３の処理負荷を抑えることができる。

図３の説明に戻り、提供部３３について説明する。提供部３３は、算出部３２によって算出された顧客期待値に基づいて推奨移動情報を提供する。ここで、推奨移動情報とは、上記の通過エリアに関する推奨移動先情報や、通過エリアを含む推奨移動経路情報に関する情報を含む。

例えば、提供部３３は、タクシーＴｘの動態が実車から空車になった場合に、かかるタクシーＴｘの現在地から所定範囲にある顧客期待値が高いエリアに関する情報を推奨移動先情報として提供する。すなわち、提供部３３は、全ての範囲の推奨移動情報を提供するのではなく、タクシーＴｘの現在地周辺に限定して推奨移動情報を提供する。

これにより、各タクシーＴｘに対して空車での走行距離を抑えることが可能となる。つまり、各タクシーＴｘの売り上げの時間単価を高めることが可能となる。

ここで、図７および図８を用いて提供部３３による処理の具体例について説明する。図７は、目的地が設定されている場合の提供部３３による処理の具体例を示す図である。図８は、目的地が設定されていない場合の提供部３３による処理の具体例を示す図である。なお、以下における目的地とは、タクシーＴｘの動態が空車である場合における目的地を示す。

図７に示すように、提供部３３は、タクシーＴｘの目的地Ｐｄが設定されている場合、タクシーＴｘの現在地Ｐｃから目的地Ｐｄを含む選択範囲Ｌａから通過エリアを選択する。

選択範囲Ｌａは、例えば、現在地Ｐｃと目的地Ｐｄとを結ぶ直線（同図に示す破線）を中心として例えば、各３ｋｍ以内の範囲である。つまり、タクシーＴｘの現在地Ｐｃから目的地Ｐｄまでの道中で顧客期待値が高いエリアを通過エリアとして選択する。

このとき、提供部３３は、例えば、選択範囲Ｌａ内で、顧客期待値が高い順から上位５つのエリアを通過エリアとして選択する。これにより、タクシーＴｘは、顧客期待値が高いエリアを優先的に通過する経路を選択することが可能となる。なお、図７に示す例では、通過エリアを黒塗りの四角で示し、通過エリアとして選択されなかったエリアを破線の四角で示す。

このように、提供部３３は、目的地Ｐｄが設定されている場合、空車のタクシーＴｘが目的地Ｐｄに向かいつつ、効率よく乗客を拾える可能性が高いエリアを通過エリアとして選択する。

つまり、タクシーＴｘは、目的地Ｐｄに向かいつつ、効率よく乗客を探すことが可能となる。すなわち、タクシーＴｘは、目的地Ｐｄに向かう道中の隙間時間を効率的に活用することが可能となる。なお、図７では、選択範囲Ｌａが帯状である場合について例示しているが、選択範囲Ｌａは帯状に限定されるものではない。

また、提供部３３は、選択した通過エリアを経由する推奨移動経路を選択する。同図に示す例では、かかる推奨移動経路が、現在地Ｐｃから近い順に通過エリアを経由する経路である場合について例示している。しかしながら、推奨移動経路は、顧客期待値が高い順に通過エリアを経由する経路や、各エリアの交通量に基づいて全ての通過エリアを最も早く回れる経路であってもよい。

次に、図８を用いてタクシーＴｘの目的地が設定されていない場合の提供部３３による処理について説明する。図８に示すように、まず、提供部３３は、タクシーＴｘの目的地が設定されていない場合、目的地を設定する（ステップＳ２１）。

提供部３３は、タクシーＴｘの現在地Ｐｃを中心とした例えば、半径１０Ｋｍ以内の選択範囲Ｌｂの中から最も顧客期待値が高いエリアを目的地として設定する。つまり、提供部３３は、タクシーＴｘが最も乗客を拾える可能性が高いエリアを目的地として設定する。

続いて、提供部３３は、上述した現在地Ｐｃと、かかる目的地とを結ぶ選択範囲Ｌａを設定する（ステップＳ２２）。そして、提供部３３は、選択範囲Ｌａから顧客期待値が高い順に複数の通過エリアを選択する（ステップＳ２３）。

このように、提供部３３は、目的地が設定されていない場合に、最も顧客期待値が高いエリアを目的地として設定するとともに、かかる目的地に基づいて通過エリアを選択する。

すなわち、目的地を設定することで、経験の浅いドライバや、土地勘のないドライバなど、周回する経路が定まっていないドライバに対して適切な目的地を設定することができる。

これにより、行先が決まっていないドライバに対して、目的地を設定する時間を短縮し、さらに乗客を拾うために効率の良い経路に関する情報を提供することが可能となる。

なお、提供部３３は、目的地に設定すべきエリアの顧客期待値が他のエリアと同一である場合、例えば、各タクシーＴｘの走行履歴に基づいて目的地を設定することも可能である。

かかる場合に、提供部３３は、タクシーＴｘの走行頻度の高いエリアを目的地として設定する。換言すれば、提供部３３は、ドライバが土地勘のあるエリアを目的地として設定する。

これにより、ドライバが経験的に習得したかかるエリアに関する情報を活用することができるので、ドライバの経験に基づく裏道等の効率のよい経路を走行することが可能となる。

なお、提供部３３は、目的地に設定すべきエリアの顧客期待値が他のエリアと同一である場合、通過エリアの各顧客期待値の合算値が高い方を目的地として設定することにしてもよい。言い換えれば、提供部３３は、複数のエリアの顧客期待値の総和に基づき、目的地を設定することにしてもよい。

次に、図９を用いてタクシーＴｘに搭載される端末装置５０の構成について説明する。図９は、端末装置５０のブロック図である。図９に示すように、端末装置５０は、メータ５５と、ＧＰＳ（Global Positioning System）５６とに接続される。

メータ５５は、いわゆるタクシーメータであって、実車中の運賃を計測する。また、メータ５５は、タクシーＴｘの動態を示す動態情報を端末装置５０を介して情報提供装置１へ送信する。ＧＰＳ５６は、タクシーＴｘの現在地を検出し、端末装置５０を介して情報提供装置１へ送信する。

端末装置５０は、通信部５１と、制御部５２と、表示部５３と、操作部５４とを備える。通信部５１は、図２に示したネットワークＮを介して情報提供装置１と通信を行う通信インターフェースである。

制御部５２は、端末装置５０全体を制御するＣＰＵとして機能する。例えば、制御部５２は、表示部５３の表示画面を制御したり、操作部５４から入力される操作情報に基づいて表示部５３の表示画面を変更したりすることができる。

表示部５３は、例えば、タッチパネルディスプレイであり、制御部５２の制御に従って表示画面が変更される。かかる表示画面には、例えば、タクシーＴｘの現在地周辺を示す地図画像や、目的地までの経路を示すナビ画面等が表示される。

また、表示部５３は、顧客期待値に基づいてエリア毎に表示態様を変更した地図画像を表示することも可能である。かかる顧客期待値は、例えば、情報提供装置１から所定の周期で端末装置５０へ送信される。

ここで、図１０を用いて表示部５３に表示される表示画面の具体例について説明する。図１０は、表示画面の具体例を示す図である。図１０に示すように、表示画面には、例えば、各エリアの顧客期待値が視覚的に強調されて表示される。

なお、ここでは、説明の便宜上、各エリアに表示されたマスの高さが高いほど、顧客期待値が高いことを示している。しかしながら、運転中のドライバに対して各エリアの顧客期待値をより直感的に把握させるためには、例えば、顧客期待値に応じてエリア毎の色を変更することが好ましい。この場合、例えば、顧客期待値が高くなるにしたがって、無→青→黄→赤へ順次エリアの色を変更する。

これにより、ドライバは、表示部５３を見て瞬時に各エリアの顧客期待値を把握することが可能となる。ところで、一般的に、タクシーの需要については、日常的な需要と、非日常的な需要とに分けられる。

非日常的な需要とは、電車の遅延、イベントの開催など、特定のエリアの特需的な需要を示す。一方、日常的な需要とは、特需的な需要とは異なり、おおむね定常的に発生する需要である。

実施形態に係る情報提供システム１００では、図１０に示すように、日常的な需要と、非日常的な需要とで、顧客期待値の表示態様を変更することも可能である。

図１０に示す例では、非日常的な需要に基づく顧客期待値についてハッチングを施して示す。これにより、ドライバが、日常的な需要と、非日常的な需要とを直観的に把握することが可能となる。

特に、経験が浅いドライバに対して、日常的な需要と、非日常的な需要とを把握させることで、日常的な需要の分布と、非日常的な需要の分布とを経験的に学習させることが可能となる。

つまり、情報提供システム１００では、単に経路を提案するのみならず、ドライバに乗客を拾うために効率的な経路を学習させる一助となる。これにより、ドライバ間の乗客を見つけるスキルのバラつきを解消することが可能となる。

図９の説明に戻り、操作部５４について説明する。操作部５４は、ユーザ（ドライバ）から操作を受け付けるインターフェースである。例えば、操作部５４は、端末装置５０に予め登録された連絡登録機能の「需要情報供給」の選択操作を受け付ける。

これにより、端末装置５０から情報提供装置１へ顧客期待値に基づく通過エリアに関する情報等の要求が送信される。そして、情報提供装置１から端末装置５０へかかる要求に基づく情報が送信される。これにより、ドライバは、簡便な操作で顧客期待値が高いエリアを把握することが可能となる。

なお、端末装置５０は、情報提供装置１から通過エリアに基づく情報のみを受信し、各通過エリアを経由する経路を端末装置５０で設定することにしてもよいし、かかる経路を情報提供装置１から受信することにしてもよい。

次に、図１１を用いて実施形態に係る情報提供装置１が実行する処理手順について説明する。図１１は、情報提供装置１が実行する処理手順を示すフローチャートである。

図１１に示すように、まず、算出部３２は、エリア毎に顧客期待値を算出する（ステップＳ１０１）。続いて、提供部３３は、顧客期待値に基づく情報の送信要求有りか否かを判定する（ステップＳ１０２）。

ここで、提供部３３は、送信要求があった場合（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、動態が空車のタクシーＴｘに対して、目的地が設定済みか否かを判定する（ステップＳ１０３）。一方、算出部３２は、送信要求がない場合（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、ステップＳ１０１の処理を継続して行う。

次に、提供部３３は、目的地が設定済みでない場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、最も顧客期待値が高いエリアを目的地に設定する（ステップＳ１０４）。提供部３３は、現在地から目的地までの選択範囲Ｌａから通過エリアを選択する（ステップＳ１０５）。

また、提供部３３は、目的地が設定されていた場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０４の処理を省略してステップＳ１０５の処理を実行する。そして、提供部３３は、通信部２を介して端末装置５０へ推奨移動情報を提供して（ステップＳ１０６）、処理を終了する。

上述したように、実施形態に係る情報提供装置１は、算出部３２と、提供部３３とを備える。算出部３２は、エリア毎の顧客の需要予測値と、エリア毎に供給可能なタクシーＴｘ（移動体の一例）の供給数とに基づいてエリア毎の実質的な需要を示す顧客期待値を算出する。提供部３３は、算出部３２によって算出されたエリア毎の顧客期待値に基づいて推奨移動情報を提供する。したがって、実施形態に係る情報提供装置１によれば、効率的な経路を提案することができる。

ところで、上述した実施形態では、提供部３３が、通過エリアを必ず選択する場合について説明したが、これに限定されるものではない。すなわち、提供部３３は、通過エリアを必ずしも選択しなくてもよい。

次に、かかる点の詳細について図１２を用いて説明する。図１２は、変形例に係る提供部３３による処理を示す図である。なお、図１２では、顧客期待値の時間的な推移を示す。

図１２に示すように、提供部３３は、時刻ｔ０（現在）から所定期間後まで、例えば、タクシーＴｘの近隣のエリアの顧客期待値が低く、その後、顧客期待値の上昇が見込める場合、通過エリアを選択しない。

この場合に、提供部３３は、通過エリアを選択する処理に代えて、端末装置５０（タクシーＴｘ）に対して休息を指示する。図１２に示す例では、現在の時刻である時刻ｔ０から時刻ｔ１までの期間において顧客期待値が低く、時刻ｔ１以降に顧客期待値が上昇する場合について示している。

このため、提供部３３は、時刻ｔ０から時刻ｔ１までの期間の休息を指示する。これにより、ドライバは、乗客を拾える可能性が高い時間帯のみ稼働することができる。

つまり、ドライバの時間効率を向上させることが可能となる。また、かかる場合に、ドライバが、休息することで、タクシーＴｘの燃料の消費を抑制する効果も期待できる。

ところで、上述した実施形態では、移動体がタクシーＴｘである場合について説明したが、これに限定されるものではない。すなわち、移動体は、物資を搬送するトラックや他の営業車両であってもよい。また、実施形態に係る情報提供装置１は、移動体を人に置き換えて適用することも可能である。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１ 情報提供装置
３２ 算出部
３３ 提供部
５０ 端末装置
Ｔｘ タクシー（移動体の一例）

Claims (9)

1. エリア毎の顧客の需要予測値と、前記エリア毎に供給可能な移動体の供給数とに基づいて前記エリア毎の実質的な需要を示す顧客期待値を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された前記エリア毎の前記顧客期待値に基づいて推奨移動情報を提供する提供部と
   を備えることを特徴とする情報提供装置。
2. 前記提供部は、
   前記推奨移動情報として推奨移動先の前記エリアに関する推奨移動先情報を提供すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
3. 前記提供部は、
   前記推奨移動情報として前記推奨移動先を含む推奨移動経路情報を提供すること
   を特徴とする請求項２に記載の情報提供装置。
4. 前記移動体は、
   タクシーであって、
   前記提供部は、
   前記タクシーの現在地から所定範囲内にある前記エリアに関する前記推奨移動情報を提供すること
   を特徴とする請求項１、２または３に記載の情報提供装置。
5. 前記提供部は、
   前記タクシーの動態が空車であり、当該タクシーの目的地が設定されていない場合に、前記現在地から前記所定範囲内にある前記顧客期待値が最も高いエリアを目的地に設定すること
   を特徴とする請求項４に記載の情報提供装置。
6. 前記算出部は、
   前記エリア毎の前記顧客の乗車履歴に基づいて前記顧客期待値を算出すること
   を特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報提供装置。
7. 請求項１〜６のいずれか一つに記載の情報提供装置と、
   前記移動体に搭載され、前記情報提供装置と情報を送受信する端末装置と
   を備えることを特徴とする情報提供システム。
8. 前記端末装置は、
   表示部を備え、
   前記表示部は、
   前記顧客期待値に基づいてエリア毎に表示態様を変更して表示すること
   を特徴とする請求項７に記載の情報提供システム。
9. エリア毎の顧客の需要予測値と、前記エリア毎に供給可能な移動体の供給数とに基づいて前記エリア毎に実質的な需要を示す顧客期待値を算出する算出工程と、
   前記算出工程によって算出された前記エリア毎の前記顧客期待値に基づいて推奨移動情報を提供する提供工程と
   を含むことを特徴とする情報提供方法。

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