JP2019168827A - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】特定のエリアに車両が偏在することを抑制することができ、カーシェアリングシステムに保管されている車両の稼働率を向上させることができる技術を提供する。【解決手段】情報処理装置１０は、所定地域の天候情報及び時刻情報の少なくとも１つを環境パラメータとして取得する取得部１０２と、ユーザが過去に利用した車両の利用区間、利用時刻、及び車両情報を含む利用履歴を取得する利用履歴ＤＢ１１０ｂ１と、環境パラメータと利用履歴とが関連付けて記憶された対応情報に基づいて、ユーザが利用する車両の需要予測を行う予測部１０３と、予測部１０３による車両の需要予測に基づいて車両の配置案を出力する車両配置案出力部１０４と、を有する。【選択図】図６

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

近年、複数のユーザが１台の車両を共用するカーシェアリングシステムが普及している。カーシェアリングシステムは、従来のレンタカーサービスと比較すると、より短期的な利用が可能な点で異なる。

新しくカーシェアリングシステム事業を開始する場合、どの程度の規模のシステムとするか、事業性を考慮して決定する必要がある。ユーザの需要を取りこぼさないという観点からは、シェアカーとして利用可能な車両の台数を増やすことが望ましい。しかしながら、シェアカーの増加は、車両の調達・維持コストの増加に加えて、ステーションにおける駐車枠の調達・維持コストの増加にも繋がるため、事業性を悪化させる要因となる。したがって、ユーザの需要をできるだけ取りこぼさず、かつ、利益も確保できるように、シェアカーとして利用可能な車両の稼働率の向上を図ることが望ましい。

例えば特許文献１のカーシェアリングシステムでは、特定のステーションにユーザの利用が集中することによる車両の偏在を緩和する技術が提案されている。具体的には、各ステーションにおける利用可能な状態で待機している車両の分布に基づき、所定のエリアにおける車両の偏在性の強さを示す偏在度を算出し、当該算出した偏在度が所定閾値以上である場合には、偏在度を低下させる処理を実行する。

特開２０１６−０９５７５０号公報

特許文献１記載のように偏在度を低下させる処理を実行することで、特定のステーションにユーザの利用が集中することによる車両の偏在をある程度緩和することは可能である。しかしながら、特定のステーションに車両が偏在している状況が生じた後に、この車両の偏在度を低下させるという対処療法的な処理では、その偏在度の大きさによっては偏在度を十分に低下させることができない場合がある。具体的には、特許文献１における偏在度を低下させる処理として、利用可能ステーションで待機している車両を、他のステーションに回送する処理が提案されているが、例えば、ユーザによる車両の利用予約が多い時間帯で、利用可能ステーションで待機している車両の台数が少ない場合には、上述した回送する処理では対処できないおそれがある。このように、従来において車両の偏在度を低下させる対策は施されているものの、依然として車両の偏在性に関する課題は残っており、より多くのユーザに対して車両の貸し出しをできるようなカーシェアリングシステムを構築することが望まれている。

そこで、本発明は、特定のエリアに車両が偏在することを抑制することができ、カーシェアリングシステムに保管されている車両の稼働率を向上させることができる技術を提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る情報処理装置は、所定地域の天候情報及び時刻情報の少なくとも１つを環境パラメータとして取得する環境パラメータ取得部と、ユーザが過去に利用した車両の利用区間、利用時刻、及び車両情報を含む利用履歴を取得する利用履歴部と、環境パラメータと利用履歴とが関連付けて記憶された対応情報に基づいて、ユーザが利用する車両の需要予測を行う需要予測部と、需要予測部による車両の需要予測に基づいて車両の配置案を出力する車両配置案出力部と、を有する。

本発明によれば、特定のエリアに車両が偏在することを抑制することができ、カーシェアリングシステムに保管されている車両の稼働率を向上させることができる車両の配置を提供することができる。

本実施形態に係るカーシェアリングシステムの構成例を示す図である。 情報処理装置の機能ブロック構成の一例を示す図である。 環境パラメータＤＢの具体例を示す図である。 利用予約ＤＢの具体例を示す図である。 車両情報ＤＢの具体例を示す図である。 情報処理装置が行う処理手順の一例を示す図である。 図６に示す需要予測処理の一例を示す図である。 対応情報の一例を示す図である。 車両配置案の一例を示す図である。 車両配置案の他の例を示す図である。

添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。

＜システム構成＞
図１は、実施形態に係るカーシェアリングシステム１の構成例を示す図である。カーシェアリングシステム１は、情報処理装置１０と、ユーザ端末２０と、車両３０とを含む。車両３０には車載機３０ａが搭載されている。情報処理装置１０と、ユーザ端末２０と、車載機３０ａとは、通信ネットワークＮを介して相互に通信することができる。

カーシェアリングシステム１は、所定の環境パラメータと、ユーザの車両に関する利用履歴とが関連づけて記憶された対応情報に基づいて、ユーザが利用する車両の需要予測を所定エリア毎に行い、当該需要予測に基づいて車両の配置案を出力するものである。

一般的に、同一の車両３０を複数ユーザでシェアすることを、カーシェアリングと呼ぶ。本明細書におけるカーシェアリングには、例えば、貸し出しを受けたステーションに車両３０を返却する必要があるラウンドトリップ型と、貸し出しを受けたステーション以外のステーションに車両を返却することが許容されるワンウェイ型とが含まれる。これに限定されず、同一の車両３０をユーザでシェアする態様であれば、本明細書におけるカーシェアリングに含まれる。

情報処理装置１０は、ユーザからカーシェアリングの利用予約を受け付けて、受け付けた利用予約をデータベースに登録する。また、ユーザが実際に利用した車両の利用区間、利用時刻、及び車両情報（車両の色や車種、装備品等）を含む利用履歴もデータベースに登録される。また情報処理装置１０は、所定地域の天気情報及び時間情報を含む環境パラメータを、データベースに登録する。本実施形態では、前述の環境パラメータと利用履歴とを関連付けて記憶された対応情報に基づいて、ユーザが利用する車両の需要予測を行い、当該車両の需要予測に基づいて車両の配置案を出力する。情報処理装置１０に備えられた各機能の詳細は後述する。情報処理装置１０は、１又は複数の情報処理装置から構成されていてもよいし、クラウドサーバや仮想サーバを用いて構成されていてもよい。

ユーザ端末２０は、カーシェアリングシステム１を利用するユーザが利用する端末であり、例えば、スマートフォン、タブレット端末、携帯端末又はノートパソコン等である。ユーザ端末２０には、カーシェアリングを予約する画面が表示され、ユーザは、当該画面に各種の情報（車種や色、装備品、利用区間、利用時間、乗車地及び降車地等）を入力することで、カーシェアリングの利用予約を行うことができる。

車両３０は、ユーザが利用する車両であり、自家用車及び企業所有の自動車の両方を含む。車両３０は、ユーザが利用可能であり、かつ自由な走行ルートで移動可能であればどのような車両であってもよい。具体的には、企業がカーシェアリング用として貸し出す車両３０でもよいし、タクシーでもよいし、個人所有の車両３０であってよい。車両３０は、自動車に限定されず、例えば、バスのように十数人から数十人が乗車可能な大型の車両３０であってもよいし、自動二輪車であってもよい。車両３０は、ユーザがハンドルを握って運転する車両３０（以下、「手動運転車」とも称する。）であってもよいし、自動運転可能な車両３０（以下、「自動運転車」とも称する。）であってもよい。

車両３０が手動運転車である場合、車載機３０ａは、情報処理装置１０から通知された、目的地までの走行ルートを表示可能な装置（例えばナビゲーション装置）であってもよい。一方、車両３０が自動運転車である場合、車載機３０ａは、情報処理装置１０から送信された、目的地までの走行ルートに従って車両３０を自動運転するための各種の制御を行う。

＜機能ブロック構成＞
図２は、情報処理装置１０の機能ブロック構成の一例を示す図である。情報処理装置１０は、受付部１０１と、取得部１０２と、予測部１０３（需要予測部）と、車両配置案出力部１０４と、走行ルート決定部１０５と、記憶部１１０とを含む。なお、本実施形態における情報処理装置１０は、図２に示す機能を全て備えている必要はなく、図２に示す機能の一部を少なくとも備えていればよい。また、図２に示す機能の他の機能を備えていてもよい。

受付部１０１と、取得部１０２と、予測部１０３と、車両配置案出力部１０４と、走行ルート決定部１０５とは、情報処理装置１０のＣＰＵがメモリに記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プログラムは、記録媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記録媒体は、非一時的な記録媒体であってもよい。非一時的な記録媒体は特に限定されないが、例えば、ＵＳＢメモリ又はＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体であってもよい。また、記憶部１１０は、情報処理装置１０が備えるメモリ又は記憶装置を用いて実現することができる。

記憶部１１０は、環境パラメータＤＢ１１０ａと、利用予約ＤＢ１１０ｂと、車両情報ＤＢ１１０ｃとを記憶する。環境パラメータＤＢ１１０ａには、所定地域における天候情報、地図情報、時刻情報、交通情報（渋滞等の道路の混雑状況等）に関する情報が格納される。利用予約ＤＢ１１０ｂには、カーシェアリングシステム１に利用登録したユーザに関する情報に対応づけられて、ユーザが利用予定の車両の利用区間、利用時刻及び車両情報に関する情報が格納される。車両情報ＤＢ１１０ｃには、種々の車種や色を含む車両３０に関する情報、当該情報に対応づけられて車両３０が保管されている場所等が格納される。

受付部１０１は、ユーザから、車両の利用区間、利用時刻、及び車両情報（車両の色や車種、装備品等）を含む、カーシェアリングの利用予約を受け付けて利用予約ＤＢ１１０ｂに格納する。利用予約ＤＢ１１０ｂに格納されたデータのうち、ユーザが実際に利用した車両に関する情報は、利用履歴ＤＢ１１０ｂ１に格納される。

取得部１０２は、所定地域における天候情報及び時刻情報、地図情報、交通情報（渋滞等の道路の混雑状況等）等を含む環境パラメータを取得し、環境パラメータＤＢ１１０ａに格納する。環境パラメータＤＢ１１０ａに格納された情報と、前述の利用履歴ＤＢ１１０ｂ１に格納された利用履歴とは関連付けられて記憶部１１０に記憶される。

予測部１０３は、環境パラメータＤＢ１１０ａに格納された情報と、利用履歴ＤＢ１１０ｂ１に格納された利用履歴とが関連付けられて記憶された対応情報に基づき、ユーザが利用する車両の需要予測を行う。予測部１０３は、例えば、特定エリア（特定ステーション）における車両需要台数、どのようなタイプの車種又は色の車両の需要が多いか、どのような装備品を搭載した車両の需要が多いかを、前述の対応情報に基づいて予測する。対応情報の詳細は、図８を参照しながら後述する。

車両配置案出力部１０４は、予測部１０３による車両の需要予測に基づいて、車両の配置案を出力する。例えば、予測部１０３による需要予測の結果、車両の需要台数が多い特定ステーションには、他のステーションよりも車両をより多く配置する配置案を出力する。また例えば、予測部１０３による需要予測の結果、特定の車種若しくは特定の色の車両又は特定の装備品を搭載した車両の需要が多い特定ステーションには、その需要が多い車種、色又は装備品を有する車両をより多く配置する配置案を出力する。車両配置案の具体例は、図９及び図１０を参照しながら後述する。

走行ルート決定部１０５は、車両３０が走行すべき走行ルートを決定する。本実施形態では、カーシェアリングシステム１に登録された車両３０のうち利用可能な車両３０が保管されている場所から、車両配置案出力部１０４によって出力された車両の配置場所までに向かう走行ルートを走行ルート決定部１０５が決定する。利用可能な車両３０が自動運転可能な車両３０である場合には、情報処理装置１０は、走行ルート決定部１０５により決定された走行ルートを、車両３０の車載機３０ａに通知する。当該通知を受けた自動運転可能な車両３０は、決定された走行ルートに従って、車両配置案出力部１０４によって出力された車両の配置場所まで制御される。このように本実施形態における情報処理装置１０は、車両３０の車載機３０ａに通知する通知機能（通知部）を備えていてもよい。また情報処理装置１０は、通知を受けた自動運転可能な車両３０を、車両配置案出力部１０４によって出力された車両の配置場所まで自動運転するように車載機３０ａを制御する制御機能（制御部）を備えていてもよい。

なお、走行ルート決定部１０５は、カーシェアリングシステム１に登録された車両３０の保管場所から、車両配置案出力部１０４によって出力された車両の配置場所までの走行ルートを決定するものに限定されない。例えば、特定のステーションから借り出した車両を、他のステーションへ返却する、いわゆるワンウェイ型のカーシェアリングをユーザが利用する場合において、当該ユーザが設定した車両を返却する帰着ステーション（ユーザが設定した目的地）から、車両配置案出力部１０４によって出力された車両の配置場所までの走行ルートを決定してもよい。その他、走行ルート決定部１０５により決定される走行ルートは、所定エリアから、当該所定エリアとは異なる別のエリアまでの走行ルートを決定する様々な態様のものが含まれる。

また本実施形態において、車両配置案出力部１０４によって出力された車両の配置場所に車両を配置する方法は、自動運転可能な車両３０を制御して配置することに限定されない。例えば、特定のドライバー（例えば、オーナー、店員等）が車両３０を運転して、車両配置案出力部１０４によって出力された車両の配置場所に、車両３０を配置するようにしてもよい。

続いて、環境パラメータＤＢ１１０ａと利用予約ＤＢ１１０ｂと車両情報ＤＢ１１０ｃとの具体例を説明する。

図３は、環境パラメータＤＢ１１０ａの一例を示す図である。「日」、「時間」には、予めカーシェアリングシステム１内に登録された、過去の日程及び時間が格納される。「場所」には、予めカーシェアリングシステム１内に登録された任意の場所が格納される。「天気」には、日時に対応して所定地域の天候情報が格納される。これら「日」、「時間」及び「場所」については、例えば、所定数の車両を保有するオーナーが、その期間及びエリアを予め設定するようにしてもよい。オーナーが、例えば、カーシェアリングシステム事業を展開する予定のエリア周辺の天候情報を環境パラメータＤＢ１１０ａに格納するように設定してもよいし、全国のエリアの天候情報を環境パラメータＤＢ１１０ａに格納するようにしてもよい。

図４は、利用予約ＤＢ１１０ｂの一例を示す図である。利用予約ＤＢ１１０ｂのうち実際にユーザが利用した情報が利用履歴ＤＢ１１０ｂ１に格納される。

図４に示す「ユーザＩＤ」には、カーシェアリングシステム１内でユーザを一意に識別するための識別子が格納される。「車種」、「色」、「装備品」には、ユーザが利用予約した車両のタイプ（例えば、車両の車種、色、装備品等）、車両の色、車両に搭載される各種装置（例えば、ナビゲーション装置、チャイルドシート等、その他車両に搭載可能な任意の装置を含む）が格納される。

図４に示す「各種情報」にはユーザによる利用予約の任意の情報を格納することができるが、例えば、ユーザが利用する車両の利用期間が格納される。また「各種情報」には、例えば、ユーザが指定したカーシェアリングの利用方法が格納される。具体的には、ラウンドトリップ型（ラウンド型）のカーシェア又はワンウェイ型のカーシェアリングうちいずれか一方の指定が格納される。乗車地の「乗車地点」には、ユーザが車両３０への乗車を希望する地点を示す情報（住所や緯度経度等）が格納される。乗車地の「出発日時」には、ユーザが乗車地点を出発することを希望する日時が格納される。乗車地の「帰着日時」には、ラウンドトリップ型のカーシェアリングを希望するユーザが、最終的に乗車地に帰着することを希望する日時が格納される。なお、ワンウェイ型のカーシェアリングを希望するユーザの場合、乗車地の「帰着日時」には何も設定されない。降車地の「降車地点」には、ユーザが車両３０からの降車を希望する地点を示す情報（住所や緯度経度等）が格納される。降車地の「出発日時」には、ラウンドトリップ型のカーシェアリングを希望するユーザが車両３０に乗車して出発することを希望する日時が格納される。

図４の例では、ユーザＩＤが「Ｕ０１」のユーザは、ワンウェイ型のカーシェアリングを利用することで、１月１５日に自宅で車両３０に乗車して店舗Ｍで降車したいとの利用予約を登録している。また、ユーザＩＤが「Ｕ０２」のユーザは、ラウンドトリップ型のカーシェアリングを利用することで、１月１５日１０時に自宅で車両３０に乗車して店舗Ｍで降車し、１月１５日１４時に店舗Ｍを出発して１月１５日１７時に自宅に帰着したいとの利用予約を登録している。

なお、「出発日時」には、ユーザが希望しない場合は日付及び時刻の全部又は一部が省略されていてもよい。例えば、Ｕ０１のユーザは、１月１５日に自宅を出発する時刻については特に希望が無い（何時に出発してもよい）ことを意味している。

図５は、車両情報ＤＢ１１０ｃの一例を示す図である。「車両ＩＤ」は、カーシェアリングシステム１内で、車両３０を一意に識別するための識別子が格納される。車両ＩＤは、例えば車両３０のナンバーであってもよい。「車種」には、車両３０の車種やメーカー名が格納される。「定員」には、車両３０の乗車定員が格納される。「空き情報」には、車両３０が利用可能であるか利用中であるかを示す情報が格納される。「保管場所」には、車両３０が停めてある場所を示す情報が格納される。なお、保管場所は、ドライバー役のユーザが車両３０に乗車することができる場所（乗車可能場所）でもあることから、車両３０の貸し出しを行うステーションと呼ばれてもよい。

＜処理手順＞
続いて、情報処理装置１０が行う処理手順について説明する。図６は、情報処理装置１０が行う処理手順の一例を示す図である。なお、以下に説明するステップＳ１０１及びステップＳ１０２の処理は、予めデータベース（記憶部１１０）に所定のデータが格納された状態を前提としている場合には省略してもよい。

ステップＳ１０１で、取得部１０２は、所定期間における日時及び場所に対応する天候情報等（天候、場所、時間等を含む）を環境パラメータＤＢ１１０ａに格納する。なお、取得部１０２は、例えば車両の配置案の出力を希望するオーナーからの入力を受けて、前述の天候情報等を環境パラメータＤＢ１１０ａに格納するが、オーナーからの入力に関係なく、過去の全期間における所定エリアの天候情報等を環境パラメータＤＢ１１０ａに格納するようにしてもよい。

ステップＳ１０２で、受付部１０１は、カーシェアリングの利用を希望するユーザから、カーシェアリングの利用予約を受け付けて、利用予約ＤＢ１１０ｂに格納する。利用予約ＤＢ１１０ｂに科格納されたデータのうち、ユーザが実際に利用した履歴情報を利用履歴ＤＢ１１０ｂ１に格納する。なお、利用予約を受け付ける際に、受付部１０１は、利用予約を希望するユーザのユーザ端末２０に、利用予約を受け付ける画面を表示させるようにしてもよい。ユーザは、様々な態様のカーシェアリングを利用することができるが、例えばラウンドトリップ型のカーシェアリング又はワンウェイ型のカーシェアリングうちいずれか一方の指定、乗車地点、乗車地を出発する時間、降車地点、降車地点を出発する時間等を画面に入力することで、所望の利用予約を情報処理装置１０に登録することができる。

ステップＳ１０３で、環境パラメータＤＢ１１０ａに格納された環境パラメータ（少なくとも所定地域における天候情報、時刻情報を含む）と、利用履歴ＤＢ１１０ｂ１に格納されたユーザの利用履歴とが関連付けて記憶された対応情報に基づいて、予測部１０３は、ユーザが利用する車両の需要予測を行う。以下では、予測部１０３により実行される需要予測処理について説明する。図７は、図６に示す需要予測処理の一例を示す図である。

まず、図７のステップＳ１０３１に示すように、前述の環境パラメータとユーザの利用履歴とが関連づけて記憶された対応情報が生成される。この対応情報の一例を図８に示す。

次いで、図７のステップＳ１０３２及びステップＳ１０３３に示すように、予測部１０３は、対応情報に基づいて環境パラメータとユーザの利用履歴とを比較・分析し、特定エリア毎に特定時間帯でユーザが利用した車両のタイプを抽出する。

例えば、図８の対応情報に基づいて次のような情報を抽出することができる。詳述すると、ユーザＩＤの「Ｕ０１」、「Ｕ０２」、「Ｕ０３」のユーザは、各ユーザの利用時間のうち例えば１０時〜１１時の利用時間帯（天候は曇の時間帯）において、車両３０のタイプとして車種「ＸＸＸ」の車両３０を東京都Ａ区で利用した履歴があることを抽出することができる。なお、この利用時間（１０時〜１１時）において、各ユーザが利用した車両３０の色は異なっており、ユーザＩＤの「Ｕ０１」のユーザが利用した車両３０の色は白であり、ユーザＩＤの「Ｕ０２」のユーザが利用した車両３０の色は黒であり、ユーザＩＤの「Ｕ０３」のユーザが利用した車両３０の色は紺である。

ステップＳ１０３３において抽出した車両のタイプ（ユーザが利用した車両３０の車種、色、装備品等）及び環境パラメータに基づいて、図７のステップＳ１０３４に示すように、予測部１０３は、車両のタイプ毎の需要を予測する。例えば、予測部１０３は、図８に示す東京都Ａ区エリアの１０時〜１１時の時間帯（天候は曇の時間帯）において、車種「ＸＸＸ」の車両３０の需要が他のエリアと比較して多く、また、同時間帯において神奈川県Ｂ市エリアの車両３０の需要が少ない等の需要予測を行うことができる。また例えば、予測部１０３は、神奈川県Ｂ市エリアの１６時〜１７時の時間帯（天候は晴の時間帯）においては、車種「ＸＸＸ」の車両３０の需要が有ること、更に、この神奈川県Ｂ市エリアの車種「ＸＸＸ」の車両３０の需要は、東京都Ａ区エリアの１０時〜１１時の時間帯における車種「ＸＸＸ」の車両３０の需要よりも相対的に少ないこと等の需要予測を行うことができる。

図６のステップＳ１０３に続くステップＳ１０４において、車両配置案出力部１０４は、前述した、予測部１０３による車両３０の需要予測に基づいて、車両３０の配置案を出力する。図９に、車両配置案出力部１０４によって出力された、車両３０の配置案の一例を示す。

図９は、予測部１０３による車両３０の需要予測に基づいて、車両配置案出力部１０４で出力された車両の配置の一例を示す図である。図９に示す車両配置の例では、４つの異なるエリアにおける車両の需要予測に基づいて、異なる車種（２タイプの車種）の車両を所定数配置した状況を想定している。

同図に示す例では、予測部１０３による需要予測の結果、車両の需要予測台数が多いエリア（すなわち、車両の需要が多いエリア）に応じて異なる台数の車両が配置されている。具体的には、東京都Ａ区では車両３０Ｂの需要予測台数が５台（車種Ｂタイプの車両３０Ｂが５台）であり、東京都Ｃ区では車両の需要予測台数が５台（車種Ａタイプの車両３０Ａが２台、車種Ｂタイプの車両３０Ｂが３台）であり、神奈川県横浜市Ｂ区では車両の需要予測台数が２台（車両Ａタイプの車両３０Ａが２台）であり、東京都Ｂ区では車両の需要予測台数が１台（車種Ａタイプの車両３０Ａが１台）である例が示されている。

なお、同図において車種別の需要予測台数の観点でみると、車種Ｂタイプの車両３０Ｂの需要予測台数は、東京都Ａ区が最も多く、次いで、東京都Ｃ区であり、東京都Ｂ区及び神奈川県横浜市Ｂ区が最も少ない。車種Ａタイプの車両３０Ａの需要予測台数は、東京都Ｃ区及び神奈川県横浜市Ｂ区が最も多く、次いで、東京都Ｂ区であり、東京都Ａ区が最も少ない。このようにエリア毎に異なる車種別に予測された需要予測に基づいて、車両の配置案（車両の配置場所及び台数）が出力される

図９では、車両配置案出力部１０４が出力する車両配置案の例として、異なる車種の車両を所定数配置した例を示したが、これに限定されず、各エリアで需要が多い車両の色に応じて、車両を所定数配置しても良い。図１０は、予測部１０３による需要予測に基づき、色が異なる車両を、４つの異なるエリアにそれぞれ配置した例を示す。なお、図１０に示す例では、全てのエリアで同タイプの車種の車両を配置している。

図１０に示す車両配置案出力部１０４が出力する車両配置案の例では、予測部１０３による需要が多い色の車両の予測に基づき、各エリアに次のように車両を配置している。すなわち、東京都Ａ区に、灰色の車両３０Ａ２を３台及び白色の車両３０Ａ１を２台配置し、東京都Ｂ区に、黒色の車両３０Ａ３を１台配置し、東京都Ｃ区に、黒色の車両３０Ａ３を１台、灰色の車両３０Ａ２を１台及び白色の車両３０Ａ１を１台配置し、神奈川県横浜市Ｂ区に、黒色の車両３０Ａ３を１台及び白色の車両３０Ａ１を１台配置している。

図９及び図１０に示すように、予測部１０３は、エリア毎に車両の車種や色の需要の高低を予測し、当該需要の予測に応じて車両配置案出力部１０４は車両の配置案を出力する。図９及び図１０に、異なる車種の車両を配置した場合及び異なる色の車両を配置した場合の例をそれぞれ示したが、車両配置案出力部１０４は、それぞれ車種及び色を組み合わせた車両の配置を出力してもよい。

なお、図９及び図１０に示す例の他、エリア毎に車両の装備品の需要を予測部１０３が予測し、当該予測に基づいて、車両配置案出力部１０４が車両の配置を出力するようにしてもよい。その他、ユーザが過去に利用した履歴に基づいて、エリア毎に需要を予測し、当該需要予測に基づいて、車両配置案出力部１０４は様々な形態の車両配置案を出力することができる。

以上説明したように、予測部１０３は、所定のエリア毎に、ユーザが利用する車両情報（車両の色や車種、装備品等を含む）の需要予測を行い、車両配置案出力部１０４は、当該車両情報の需要予測に基づいて、所定のエリア毎に、車両情報に対応する車両の配置場所及び車両の台数等を出力する。

以上説明した実施形態において、取得部１０２は、所定のエリアにおける道路状況又は道路の混雑度（道路の交通状況等を含む）を更に取得し、車両配置案出力部１０４は、予測部１０３による車両の需要予測及び道路の混雑度に基づき、車両の配置案を出力してもよい。

以上説明した実施形態によれば、予測部１０３は、前述の環境パラメータ及びユーザの利用履歴に基づいて需要予測を行い、当該予測結果に基づき車両配置案出力部１０４が車両の配置案を出力する。この需要予測は、例えばユーザによる車両の利用予約が多いエリア、混雑の時間帯や天候情報等を含むパラメータをも考慮した予測であるため、現況の車両の偏在度に応じて対処療法的にその偏在度を低下させる処理を行う構成と比較して、実際に偏在度が高くなる前に対処することができる。つまり、どの時間帯に、どこの場所で、どのような天候のときに、どの種類の車両がカーシェアリングされているかを、オーナーは把握することができるので、自己の保有する車両の稼働率を向上させることができる。その結果、より多くのユーザに対して車両の貸し出しをできるカーシェアリングシステムを提供することができる。

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態で説明したフローチャート、シーケンス、実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。

１…カーシェアリングシステム、１０…情報処理装置、２０…ユーザ端末、３０…車両、３０ａ…車載機、１０１…受付部、１０２…取得部、１０３…予測部（需要予測部）、１０４…車両配置案出力部、１０５…走行ルート決定部、１１０…記憶部、１１０ａ…環境パラメータＤＢ、１１０ｂ…利用予約ＤＢ、１１０ｂ１…利用履歴ＤＢ、１１０ｃ…車両情報ＤＢ

Claims (6)

1. 所定地域の天候情報及び時刻情報の少なくとも１つを環境パラメータとして取得する環境パラメータ取得部と、
   ユーザが過去に利用した車両の利用区間、利用時刻、及び車両情報を含む利用履歴を取得する利用履歴部と、
   前記環境パラメータと前記利用履歴とが関連付けて記憶された対応情報に基づいて、ユーザが利用する車両の需要予測を行う需要予測部と、
   前記需要予測部による車両の需要予測に基づいて車両の配置案を出力する車両配置案出力部と、
   を有する情報処理装置。
2. 前記車両情報は、車両の色や車種、装備品を含み、
   前記需要予測部は、所定のエリア毎に、ユーザが利用する前記車両情報の需要予測を行い、
   前記車両配置案出力部は、前記車両情報の需要予測に基づいて、前記所定のエリア毎に前記車両情報に対応する車両の配置場所及び該車両の台数を出力する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記環境パラメータ取得部は、所定のエリアにおける道路の混雑度を更に取得し、
   前記車両配置案出力部は、前記需要予測部による車両の需要予測及び前記道路の混雑度に基づき、前記車両の配置案を出力する、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 車両の利用予約を受け付けて利用予約情報に格納する受付部と、
   前記利用予約情報に基づき利用可能な車両の保管場所から、前記車両配置案出力部により出力された車両の配置場所に向かう走行ルートを決定する走行ルート決定部と、を更に有する、
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記走行ルート決定部で決定された走行ルートを示す情報を、前記利用予約情報に基づき自動運転可能な車両に通知する通知部と、
   前記通知を受けた自動運転可能な車両を、前記走行ルートに従って、前記車両配置案出力部によって出力された車両の配置場所まで制御する制御部と、を更に有する、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. コンピューターに、
   天候情報及び時刻情報の少なくとも１つを環境パラメータとして取得するステップと、
   ユーザが過去に利用した車両の利用区間、利用時刻、及び車両情報を含む利用履歴を取得するステップと、
   前記天候情報及び時刻情報と、前記利用履歴とを関連付けて記憶された対応情報に基づいて、ユーザが利用する車両の需要予測を行うステップと、
   前記車両の需要予測に基づいて、車両の配置案を出力するステップと、
   を実行させるためのプログラム。