JP6589499B2 - 行動制御システム及び行動制御方法 - Google Patents
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Description
請求項3に記載された発明は、前記全体状況が道路ネットワークに対する車両の分布の状況であり、前記全体最適の状態が非渋滞の状態であることを特徴とする請求項1または2に記載の行動制御システムである。請求項3に記載された発明によれば、交通渋滞を緩和ないし防止することが可能となる。
実施例1は、本発明に係る行動制御システムを交通流の制御(交通デマンド制御)に適用した例である。
図1は、実施例1に係る行動制御システム(以下、単に「システム」とも呼ぶ)の概要を示している。行動制御システムは、インターネット上のサーバ装置により構成されており、各ユーザがもつ端末装置や、他の装置(交通情報などを提供するサーバ、データベース、センサなど)とインターネットを通じて通信可能である。
る人(受入x回以上、受入率x%)や、あまり人気のないコンテンツを受け入れてくれる人(電車に乗ったり、時間差で移動してくれる)などは、別途ポイントがたまったり、ポイントの累積率が上がったり、また次回以降の適切なタイミングでインセンティブ付きコンテンツが配信される確率が高くなるような仕組みを採用することも好ましい。
図2は、実施例1の行動制御システムの全体構成を示すブロック図である。行動制御システム100は、ユーザの端末装置200や他の装置300とインターネットを通じて通信可能である。図2では、端末装置200と他の装置300が1台ずつしか示されていないが、実際のシステムでは、地域内の登録ユーザ(例えば数百人から数万人)全員の端末装置200が存在し、また、他の装置300も複数存在し得る。
ーザIDに関連付けて、現在移動中であるかどうか、移動手段(車/鉄道/バス/自転車/徒歩など)、移動先の緯度経度、現在値の緯度経度、同伴者の有無や人数、障害情報(車以外の移動手段の利用の可否)、運搬物の有無などが記録されている。また、このユーザに対してコンテンツを提供した場合には、どのようなコンテンツを提供したか、そのコンテンツが受け入れられたか否か、といった情報もリアルタイムに記録される。
次に、行動制御システム100および端末装置200の処理の流れを説明する。図9は端末装置200の処理フローチャートであり、図10は行動制御システム100の処理フローチャートである。なお、端末装置200への専用アプリのインストール、および、ユーザ登録や初期設定値(個人特性)の入力はすでに完了しているものとする。
ユーザが車での移動を開始する際に、端末装置200の専用アプリを起動し、目的地、出発予定時刻、到着予定時刻、経路、同乗者の有無などの個人状態値を入力する(ステッ
プS100)。すると、端末装置200が、現在のユーザの状態を把握するため、端末装置200に搭載されたセンサから、GPS情報、加速度情報、時刻情報などのセンサデータを取得し(ステップS101)、専用アプリで取得したユーザの状態とセンサデータを、行動制御システム100に送信する(ステップS102)。行動制御システム100は、地域内の複数のユーザから収集したデータをもとに交通状況の変化を随時予測し、必要に応じてユーザに対しコンテンツ提供を行う(詳しくは後述)。なお、ユーザが車での移動を開始する際に、ユーザ自身がアプリの起動操作をするのではなく、カレンダーの予定、GPSでの場所情報、ユーザの普段の行動履歴などに基づき、アプリが自動で起動するようにしてもよい。
プS115)。また、コンテンツがインセンティブを授与する内容のものであった場合には、ユーザに対してインセンティブを授与する。例えば、店舗で利用できるクーポンを表示したり、ETCの割引コードを表示したり、ポイントやデジタルマネーを付与したりなど、インセンティブの授与方法はどのようなものでもよい。
行動制御システム100(ユーザ情報登録部121)は、各ユーザの端末装置200から初期設定値(個人特性値)を受信すると、そのデータをユーザ特性管理DB131に保存する(ステップS200)。ユーザの新規登録時(専用アプリのインストール時)、ユーザの個人特性に変更があった時などに、この処理が実行される。
デル生成部142は、走行中または走行開始予定の車のなかから、対象時刻(渋滞緩和させたい時刻)に、対象道路(渋滞緩和させたい道路)を走行する予定の車を抽出する(ステップS300)。上記の想定例では、15時に本線を走行すると予想される車が抽出され、その数が100台であることがわかる。次に、平準化モデル生成部142は、対象道路から、当該時刻に何台の車を減らすべきかを計算する(ステップS301)。上記の想定例では、本線の許容車両台数が70台であるため、15時に本線から30台の車を減らすべきであると計算される。次に、平準化モデル生成部142は、地域内に他の経路や他の移動手段がないか探索する(ステップS302)。具体的には、地域内交通経路DB153の地図情報および許容台数情報を参照し、代替経路や代替移動手段を選択する。このとき、移動時間や移動距離がより短いもの、有料道路より一般道、道幅がより広い道、という基準で代替経路や代替移動手段を選ぶとよい。次に、平準化モデル生成部142は、代替経路や代替移動手段ごとに、受入許容台数を算出する(ステップS303)。上記の想定例では、迂回路に20台、電車または時間差移動に10台、と計算される。
属するユーザの中から、他のコンテンツの受け入れ待ちになっておらず、かつ、この提供コンテンツをまだ受け入れ拒否しておらず、かつ、運転レベル及びストレスレベルに問題のないユーザが抽出される。
今後受入率があがる可能性もあるからである。
ンツ効果判定部144は、ユーザのセンサデータの記録(移動履歴)に基づき、当該ユーザが実際に採った移動経路や移動手段、あるいは移動時刻が、当該ユーザが受け入れたコンテンツの条件を満たしていたかを判定し、その判定結果をユーザの端末装置200に送信する。
次に、コンテンツ提供の具体例を説明する。図8に示す地域において、15時に本線に100台、迂回路に10台の車両が走行することが予測された場合に、「15時に本線から迂回路に20台移動し、残り10台は通行時間または交通手段を変更してもらう」という交通デマンド制御を行う例を想定する。図15は、コンテンツ提供の流れを示すフロー図である。図15の横軸は時間軸であり、左側のコンテンツ提供から順に実行される様子を示している。
まずは、提供優先順位の最も高い「迂回」コンテンツが選択される。「迂回」コンテンツは、迂回への協力をお願いするコンテンツである。「迂回」コンテンツは、インセンティブ授与が無い分コストが安いので、優先的に実行される。
「迂回」コンテンツの受入予測人数は2人であり、目的達成(20台を迂回路にまわす)のためには、残り18人の行動変更が必要である。そこで、次に提供優先順位の高い「駐車場割引+迂回」コンテンツが提供される。駐車場割引券というインセンティブが付加されたコンテンツである。
れる。駐車場割引券は発行枚数制限が特にない。しかし、40人全員に迂回されると、迂回路が状態を起こしていまう。そこで、80人から36人を無作為抽出し、その36人に対し「駐車場割引+迂回」コンテンツが配信される。システムは、この40人から選択結果(受入/拒否)を受信するのを待ち、コンテンツを受け入れた人数が18人に達するか、一定時間が経過したら、受付を終了する。図15の例では、18人のユーザがコンテンツを受け入れたと仮定する。
ここまでのコンテンツ提供により、20台の車が本線から迂回路へ移ると期待できる。目的達成のためには、残り10台を本線から減らさなければならない(但し、迂回路にはもう移せないので、通行時間又は交通手段の変更が必要である)。そこで、迂回以外のコンテンツのうち次に提供優先順位の高い「時間差移動」コンテンツが提供される。
「時間差移動」コンテンツの受入予測人数は3人であり、目的達成(10人の通行時間又は交通手段を変更)のためには、残り7人の行動変更が必要である。そこで、迂回以外のコンテンツのうち次に提供優先順位の高い「飲食店無料券+電車」コンテンツが提供される。飲食店無料券というインセンティブが付加されたコンテンツである。
ユーザから受信した選択結果を集計すると、通行時間または交通手段の変更の受入人数は目標の10人に達しているのに対し、迂回の受入人数は目標の20人に達していない(1人足りない)。したがって、迂回に協力してくれるユーザを1人見つけるため、コンテンツの再配信を行うこととする。
ーザにはすでに配信済みのため、今回は配信しない。次に提供優先順位の高い「駐車場割引+迂回」コンテンツについては、(2)で全員に配信されたわけではないし、また、(2)で配信されたにもかかわらず、コンテンツ選択受付締切に間に合わなくて選択できなかったユーザがいる可能性もある。したがって、「駐車場割引+迂回」コンテンツをもう一度配信する。このとき、他のコンテンツを既に受け入れているユーザ、及び、(2)でコンテンツを拒否したユーザは、コンテンツの提供先から除外する。
実施例2は、上述した実施形態に係る行動制御システムを購買客の行動制御(購買分散)に適用した例である。
図16は、実施例2に係る行動制御システム(以下、単に「システム」とも呼ぶ)の概要を示している。行動制御システムは、インターネット上のサーバ装置により構成されており、各ユーザがもつ端末装置や、他の装置(店舗情報などを提供するサーバ、データベース、センサなど)とインターネットを通じて通信可能である。
ンテンツのレコメンドを受け入れ、行動を変更(入店時刻の変更、購買物の変更、購買数の変更、店舗の変更など)すると、混雑の緩和や防止、品切れの防止を実現できる。
にしてもよい。これによりコンテンツ受入率を向上し、混雑緩和や品切れ防止の効果を高めることができる。ただし、インセンティブの授与は、店舗経営者のコスト増につながるため、提供コンテンツに優先順位を設け、コストがかからないものから優先してコンテンツ提供していくとよい。なお、ユーザの特性や状態に応じて授与するインセンティブの種類や内容を変更してもよい。また、コンテンツをよく受け入れてくれる人(受入x回以上、受入率x%)や、あまり人気のないコンテンツを受け入れてくれる人(電車に乗ったり、時間差で移動してくれる)などは、別途ポイントがたまったり、ポイントの累積率が上がったり、また次回以降の適切なタイミングでインセンティブ付きコンテンツが配信される確率が高くなるような仕組みを採用することも好ましい。
上述した実施形態の構成は本発明の一具体例を示したものにすぎず、本発明の範囲を限定する趣旨のものではない。本発明はその技術思想を逸脱しない範囲において、種々の具体的構成を採り得るものである。また、本発明の行動制御システムは、多数のユーザの行動を制御して全体の最適化を図る目的で、様々な用途に適用可能である。
を考慮してもよい。ユーザ毎の行動変更率を基にコンテンツの提供先を選定する方法としては、行動変更率の高いユーザを優先的に選んだり、行動変更率の高いユーザと低いユーザが混在するように選ぶなど、目的や期待する効果に応じて適宜の方法を採ることができる。
110:サーバ通信部
120:ユーザ行動管理部、121:ユーザ情報登録部、122:ユーザ分析部
130:ユーザ情報記憶部、131:ユーザ特性管理DB、132:ユーザ状態管理DB、133:ユーザ行動パターン管理DB、134:ユーザセンサデータ管理DB、135:コンテンツ効果管理DB
140:交通管理・デマンド制御部、141:交通状況把握・予測/渋滞判定部、142:平準化モデル生成部、143:コンテンツ選択/提供部、144:コンテンツ効果判定部
150:交通状況記憶部、151:交通状況履歴DB、152:交通状況予測DB、153:地域内交通経路DB
200:端末装置
300:他の装置
Claims (12)
- 多数のユーザの行動の全体状況を所定の基準による全体最適の状態に近づけるために、前記多数のユーザの中の選択された一部又は全部のユーザの行動を変更させる行動制御システムであって、
各ユーザの前記行動ごとに変化しない情報である特性を更新しつつ記憶するデータベースと、
前記データベースに記憶されている特性に基づいて、前記全体状況を前記全体最適の状態に近づけるために前記選択されたユーザが行うべき行動を決定する行動決定手段と、
前記データベースに特性が記憶されているユーザの中から選択した一部のユーザの端末装置に、前記行動決定手段が決定した行動への変更を促すコンテンツを送信するコンテンツ提供手段と、
前記コンテンツの提供を受けたユーザが前記コンテンツに従って実際に行動を変更したか否かを確認する確認手段と、
前記確認手段による確認結果と前記データベースに記憶されているユーザの特性に基づいて、前記コンテンツを受け入れやすいユーザの特性を判定して判定結果を前記データベースに記録するコンテンツ効果判定手段と、を有し、
前記コンテンツ提供手段は、次に前記コンテンツを提供するときに、前記データベースに記録された前記判定結果に基づいて、前記コンテンツの提供先として選択すべきユーザを決定する
ことを特徴とする行動制御システム。 - 前記特性は、性別、生年月日、住所、車の保有状況、勤務地の緯度経度の少なくともいずれかを含む
ことを特徴とする請求項1に記載の行動制御システム。 - 前記全体状況が道路ネットワークに対する車両の分布の状況であり、前記全体最適の状態が非渋滞の状態である
ことを特徴とする請求項1または2に記載の行動制御システム。 - 前記コンテンツ効果判定手段は、前記コンテンツを提供した回数に対する前記コンテン
ツに従って実際に行動を変更した回数の割合である行動変更率をユーザ毎に計算し、ユーザ毎の行動変更率を前記判定結果として前記データベースに記録する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の行動制御システム。 - 前記コンテンツ提供手段は、前記コンテンツを提供するときに、前記コンテンツに対する行動変更率の高いユーザを、前記コンテンツの提供先として選択する
ことを特徴とする請求項4に記載の行動制御システム。 - 前記コンテンツ効果判定手段は、前記複数のユーザを特性に基づき複数のクラスタに分け、前記コンテンツを提供したユーザの総数に対する前記コンテンツに従って実際に行動を変更したユーザの割合である行動変更率をクラスタ毎に計算し、クラスタ毎の行動変更率を前記判定結果として前記データベースに記録する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の行動制御システム。 - 前記コンテンツ提供手段は、前記コンテンツを提供するときに、前記コンテンツに対する行動変更率の高いクラスタに属するユーザを、前記コンテンツの提供先として選択することを特徴とする請求項6に記載の行動制御システム。
- 前記コンテンツを受け入れ可能なユーザの数に上限がある場合に、前記コンテンツ提供手段は、前記コンテンツの提供先として選択されたクラスタに属するユーザの数に、当該クラスタの行動変更率を乗じることにより、前記コンテンツを提供した場合の受入予測人数を計算し、前記受入予測人数が前記上限を超えている場合には、前記コンテンツを提供するユーザの数を減らす
ことを特徴とする請求項7に記載の行動制御システム。 - 前記コンテンツ提供手段は、内容の異なる複数のコンテンツを提供可能であり、
前記コンテンツ効果判定手段は、前記複数のコンテンツのそれぞれについて、各コンテンツがどのような特性のユーザに受け入れられやすいかという効果判定を行い、前記複数のコンテンツそれぞれの効果判定の結果を前記データベースに記録する
ことを特徴とする請求項1〜8のいずれかに記載の行動制御システム。 - 前記複数のコンテンツは、行動を変更したユーザに対しインセンティブを授与するコンテンツと、行動を変更したユーザに対しインセンティブを授与しないコンテンツを含み、
前記コンテンツ提供手段は、行動を変更したユーザに対しインセンティブを授与するコンテンツよりも、行動を変更したユーザに対しインセンティブを授与しないコンテンツの方を優先的に提供する
ことを特徴とする請求項9に記載の行動制御システム。 - 多数のユーザの行動の全体状況を所定の基準による全体最適の状態に近づけるために、前記多数のユーザの中の選択された一部又は全部のユーザの行動を変更させる、行動制御方法であって、
コンピュータが、各ユーザの前記行動ごとに変化しない情報である特性をデータベースに更新しつつ記憶させるステップと、
コンピュータが、前記データベースに記憶されている特性に基づいて、前記全体状況を前記全体最適の状態に近づけるために前記選択されたユーザが行うべき行動を決定するステップと、
コンピュータが、前記データベースに特性が記憶されているユーザの中から選択した一部のユーザの端末装置に、前記決定した行動への変更を促すコンテンツを送信するステップと、
コンピュータが、前記コンテンツの提供を受けたユーザが前記コンテンツに従って実際
に行動を変更したか否かを確認するステップと、
コンピュータが、前記確認するステップにおいて確認された結果と前記データベースに記憶されているユーザの特性に基づいて、前記コンテンツを受け入れやすいユーザの特性を判定して判定結果を前記データベースに記録するステップと、を有し、
次に前記コンテンツを提供するときに、前記データベースに記録された前記判定結果に基づいて、前記コンテンツの提供先として選択すべきユーザが決定される
ことを特徴とする行動制御方法。 - 請求項11に記載の行動制御方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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