JP6655939B2 - 輸送サービス予約方法、輸送サービス予約装置、及び輸送サービス予約プログラム - Google Patents

輸送サービス予約方法、輸送サービス予約装置、及び輸送サービス予約プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP6655939B2
JP6655939B2 JP2015202232A JP2015202232A JP6655939B2 JP 6655939 B2 JP6655939 B2 JP 6655939B2 JP 2015202232 A JP2015202232 A JP 2015202232A JP 2015202232 A JP2015202232 A JP 2015202232A JP 6655939 B2 JP6655939 B2 JP 6655939B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
boarding
subset
user
vehicle
service
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2015202232A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2016085734A (ja
Inventor
拓郎 池田
拓郎 池田
イー モッシェ ベン‐アキバ
イー モッシェ ベン‐アキバ
ビルゲ アタソイ
ビルゲ アタソイ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Massachusetts Institute of Technology
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Massachusetts Institute of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd, Massachusetts Institute of Technology filed Critical Fujitsu Ltd
Publication of JP2016085734A publication Critical patent/JP2016085734A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6655939B2 publication Critical patent/JP6655939B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/60—Business processes related to postal services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Description

本発明は、本発明は、輸送サービス予約方法、輸送サービス予約装置、及び輸送サービス予約プログラムに関する。
従来、モバイル端末を用いて、タクシーを予約するシステムが考案されている（例えば、非特許文献１、２参照）。ＧＰＳ内臓のモバイル端末は、利用者からの指示に応じ、現在位置情報を含んだ乗車要求をサーバに送信する。サーバは、例えば、利用者を最も早くピックアップ可能な車両に当該乗車要求を割り当て、モバイル端末に予定乗車時刻を通知する。モバイル端末から利用者の受諾の通知がサーバに送信されると、予約が成立する。
また、比較的低料金で利用可能な相乗りをマッチングするシステムが考案されている（例えば、非特許文献３、４参照）。利用者は、出発地、目的地、希望出発時刻、または希望到着時刻等の条件が指定された乗車要求をサーバに送信する。サーバは、当該乗車要求と時間的、空間的に類似した他の乗車要求に係る他の相乗り希望者、又は相乗り提供者を検索し、検索結果を相乗り相手の候補として利用者に提示する。利用者から受諾が通知されると、予約が成立する。相乗りには、ｄｏｏｒ−ｔｏ−ｄｏｏｒの移動手段を提供する形態と、バス停等、予め決められた場所で乗降する形態とが有る。
タクシーサービスは、一つの乗車要求にしか応えられないため、ピーク時間帯や突然の降雨などで需要が急増すると乗客をさばき切れない。そのため、利用者は乗車するまでに長時間待たなければならず、利用者の満足度は著しく低下する。利用者によってはサービスの利用をやめてしまい、サービス提供者は収益の機会を逃していた。一方で、相乗りサービスは、需要が少ないと、マッチングが成立する確率が低く、あえて提供しようとすると、サービス提供者の利益の減少に繋がる。
これに対して、特許文献１では、需要に応じて、同一車両をタクシー、相乗りなどの複数の運行形態のいずれかに動的に割り当てることで、サービスの提供者の利益又は利用者の満足度を向上させるシステムが考案されている。
特開２０１４−２３８８３１号公報
［online］、［平成２７年６月２３日検索］、インターネット（URL：https://hailoapp.com/） ［online］、［平成２７年６月２３日検索］、インターネット（URL：https://www.uber.com/） ［online］、［平成２７年６月２３日検索］、インターネット（URL：http://www.lyft.com/） ［online］、［平成２７年６月２３日検索］、インターネット（URL：http://www.side.cr/）
しかしながら、特許文献１では、将来の需要を考慮しておらず、乗車要求をしている現在の利用者からの利益を向上させることしか考えていない。そのため、現在の利用者の予約によっては、将来に車両が不足し、利用者を逃す可能性がある。その結果、サービスの提供者の利益又は利用者の満足度の総和は低下してしまう。例えば、現在の利用者にタクシーサービスを提供したため、残りの車両がなくなり、将来、相乗りサービスを利用したであろう複数の利用者にサービスを提供できなくなるケースである。
そこで、本発明は、将来需要を考慮して、サービスの提供者の利益又は利用者の満足度の総和を向上させる選択肢を提示することを目的とする。
一つの案では、輸送サービス予約方法は、出発地及び目的地の指定を含む乗車要求を受信し、同一車両によって複数種類の乗車形態での乗車便を提供可能な車両ごとに、当該車両に対して割り当てられたスケジュール、及び、当該スケジュールの乗車形態の種類、を示す情報を記憶する記憶部を参照して、前記複数種類の乗車形態に係る実現可能な乗車便を生成し、生成された実現可能な乗車便群の部分集合の中で所定条件を満たす部分集合ごとに、当該部分集合を構成する各乗車便の選択確率を算出し、将来に受信する乗車要求の数の期待値を算出し、算出された選択確率及び前記乗車要求の数の期待値に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合の中から、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択する、処理をコンピュータが実行する。
一側面によれば、将来需要を考慮して、サービスの提供者の利益又は利用者の満足度の総和を向上させる選択肢を提示可能とすることができる。
第一の実施の形態における輸送サービス予約システムの構成例を示す図である。 第一の実施の形態における輸送サービス予約装置のハードウェア構成例を示す図である。 第一の実施の形態における輸送サービス予約システムの機能構成例を示す図である。 輸送サービスの予約処理の処理手順の一例を説明するための図である。 スケジュール情報記憶部が記憶するスケジュール情報の一例を示す図である。 スケジュール情報から得られる車両の挙動を示す図である。 乗車便の選択肢の表示例を示す図である。 予約情報記憶部の構成例を示す図である。 乗車便生成及び選択処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 実現可能な乗車便の生成処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 スケジュール情報の第一の更新例を示す図である。 スケジュール情報の第二の更新例を示す図である。 実現可能な乗車便の生成処理によって得られる情報の一例を示す図である。 第二の実施の形態における輸送サービス予約システムの構成例を示す図である。 第二の実施の形態における輸送サービス予約システムの機能構成例を示す図である。 第二の実施の形態の車両端末におけるスケジュール情報の表示例を示す図である。 第三の実施の形態における輸送サービス予約システムの機能構成例を示す図である。 第三の実施の形態の利用者端末における予約情報の一覧の表示例を示す図である。
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、第一の実施の形態における輸送サービス予約システムの構成例を示す図である。図１において、輸送サービス予約システム１は、輸送サービス予約装置１０及び１以上の利用者端末２０等を含む。輸送サービス予約装置１０と利用者端末２０とは、インターネット、電話回線等の通信網を介して通信可能に接続される。
輸送サービス予約装置１０は、輸送サービスの予約を受け付け、予約に応じた乗車便を生成する処理を実行するコンピュータである。輸送サービスとは、自動車等の車両によって、利用者を目的地へ輸送するサービスをいう。輸送サービス予約装置１０は、例えば、輸送サービスを提供する或る企業において利用されるコンピュータであってもよい。
本実施の形態における輸送サービスでは、同一車両によって複数種類の乗車形態でのサービスの提供が可能とされる。複数種類の乗車形態のサービスは、例えば、タクシーサービス、乗合タクシーサービス、及び小型バスサービス等である。
タクシーサービスとは、一つの乗車要求に応えて、ｄｏｏｒ−ｔｏ−ｄｏｏｒの輸送が行われるサービスをいう。ｄｏｏｒ−ｔｏ−ｄｏｏｒとは、例えば、利用者が指定した出発地から目的地までをいう。したがって、利用者は、任意の地点で乗降することが可能である。また、“一つの乗車要求に応える”とは、タクシーサービスに関して一つの車両が同時に対応可能な、又は一つの車両に同時に割り当て可能な乗車要求の数が、一つであることを意味する。
乗合タクシーサービスとは、タクシーサービスと同様にｄｏｏｒ−ｔｏ−ｄｏｏｒの輸送が行われるが、複数の乗車要求に対応可能であるサービスをいう。“複数の乗車要求に対応可能である”とは、乗合タクシーサービスに関して一つの車両が同時に対応可能な、又は一つの車両に同時に割り当て可能な乗車要求の数が、一又は複数であることを意味する。したがって、乗合タクシーサービスの場合、他人同士が相乗りする可能性が有る。また、相乗りする他人のための迂回が発生し、各乗客の輸送時間が、タクシーサービスに比較して増大する可能性が有る。
小型バスサービスとは、複数の乗車要求に対応可能であるが、車両は予め決められたルート（経路）を走行するサービスをいう。乗客は、バス停、又は、ルート上の任意の地点で乗降する。したがって、小型バスサービスに関して、相乗りする他人のために、各乗客の輸送時間が増大する可能性は低い。但し、乗降地点と出発地又は目的地との間の移動が、各乗客に対して要求される。なお、小型バスサービスには、通常の路線バスのように予め決められたタイムテーブルは無い。小型バスサービスが或る車両に割り当てられると、当該車両によって小型バスサービスが提供される。
本実施の形態の輸送サービス予約システム１は、需要に応じて、同一の車両を、タクシーサービス、乗合タクシーサービス、小型バスサービスのいずれかのサービスに動的に割り当てる。そのために、例えば、乗車定員が６〜８人程度の車両が用いられてもよい。また、同一車両で出発地及び目的地が同じであっても、タクシーサービス、乗合タクシーサービス、及び小型バスサービスとの間で、相互に異なる料金が設定されてもよい。
以下、タクシーサービス、乗合タクシーサービス、及び小型バスサービスを区別する概念を、「サービス種別」という。
利用者端末２０は、輸送サービスの利用者が利用する端末である。すなわち、利用者端末２０は、輸送サービスに関して、利用者に対する入出力インタフェースとして機能する。利用者端末２０の一例として、フィーチャーフォン、スマートフォン、タブレット型端末、又はＰＣ（Personal Computer）等が挙げられる。
図２は、第一の実施の形態における輸送サービス予約装置のハードウェア構成例を示す図である。図２の輸送サービス予約装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
輸送サービス予約装置１０での処理を実現するプログラムは、記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記録した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って輸送サービス予約装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
なお、記録媒体１０１の一例としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、又はＵＳＢメモリ等の可搬型の記録媒体が挙げられる。また、補助記憶装置１０２の一例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリ等が挙げられる。記録媒体１０１及び補助記憶装置１０２のいずれについても、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に相当する。
図３は、第一の実施の形態における輸送サービス予約システムの機能構成例を示す図である。図３において、利用者端末２０は、入力制御部２１、要求送信部２２、応答受信部２３、出力制御部２４、及びＧＰＳ部２５等を有する。これら各部は、利用者端末２０にインストールされたプログラムが、利用者端末２０のＣＰＵに実行させる処理により実現可能である。
入力制御部２１は、利用者からの指示の入力を受け付ける。要求送信部２２は、利用者からの指示に応じた要求を、輸送サービス予約装置１０に送信する。本実施の形態では、輸送サービスの利用要求（以下、「乗車要求」という。）等が送信される。応答受信部２３は、要求送信部２２によって送信された要求に対する応答を受信する。出力制御部２４は、応答受信部２３によって受信された応答に含まれている情報等を、利用者端末２０の表示装置に表示させる。ＧＰＳ部２５は、利用者端末２０によって受信されるＧＰＳ（Global Positioning System）信号に基づいて、利用者の現在位置を測位する。
輸送サービス予約装置１０は、要求受信部１２１、応答送信部１２２、乗車便生成部１２３、選択確率算出部１２４、需要予測部１２５、提示乗車便選択部１２６、及び予約処理部１２７等を有する。これら各部は、輸送サービス予約装置１０にインストールされたプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。輸送サービス予約装置１０は、また、利用者情報記憶部１３１、車両情報記憶部１３２、地図データ記憶部１３３、スケジュール情報記憶部１３４、及び予約情報記憶部１３５等を有する。これら各記憶部は、例えば、補助記憶装置１０２を用いて実現可能である。又は、これら各記憶部は、輸送サービス予約装置１０にネットワークを介して接続される記憶装置を用いて実現されてもよい。
要求受信部１２１は、乗車要求等を受信する。乗車要求は、利用者の識別情報である利用者ＩＤ、乗車日、希望出発時刻若しくは希望到着時刻、並びに出発地及び目的地等、乗車に関する条件の指定を含む。ＧＰＳ部２５で取得された現在位置が出発地の既定の値とされてもよい。
乗車便生成部１２３は、スケジュール情報記憶部１３４に記憶されているスケジュールを参照して、乗車要求に基づき、各車両、各乗車形態に対して、実現可能な乗車便を生成する。
スケジュールは、あるサービスを実行する際の運行手順を示す情報であり、停車場所の系列、各停車場所における到着時刻・出発時刻、各停車場所での乗降者などの情報を含む。
乗車便とは、各利用者に提供するサービス内容を示す情報であり、サービス種別、乗車場所、降車場所、予定乗車時刻・予定降車時刻、料金などの情報を含む。
乗車便の生成とは、乗車要求に応じて、ある車両に対して、新規にスケジュールを生成、又は、既存のスケジュールを更新し、スケジュールに基づき、当該乗車要求を行った利用者に対するサービス内容を決定することをいう。
選択確率算出部１２４は、乗車便生成部１２３によって生成された乗車便群の部分集合のうち、所定の条件又は所定の規則（以下、「所定条件」で統一する。）を満たす部分集合ごとに、当該部分集合を構成する各乗車便の選択確率を算出する。選択確率は、各乗車便が利用者によって選択される確率をいう。なお、所定条件は、例えば、相互にサービス種別の異なる３つの乗車便が構成要素であるという条件である。この場合、タクシーサービスに係る１つの乗車便、乗合タクシーサービスに係る１つの乗車便、及び小型バスサービスに係る１つの乗車便が、所定条件を満たす各部分集合を構成することになる。但し、どのような乗車便を利用者に提示するのかといった方針等に応じて、所定条件は、適宜変更されてもよい。例えば、一つの部分集合には、同じサービス種別の乗車便が二つずつ含まれるようにしてもよい。
需要予測部１２５は、時間帯ごとに、輸送サービスに対する将来の需要、すなわち、乗車要求数の期待値を算出する。例えば、過去に受信した乗車要求数に基づき、１５分ごとの乗車要求数の期待値が算出されることが考えられる。また、乗車要求数の期待値は、輸送サービスが提供される地域の人口規模や、パーソントリップ調査等の統計データに基づいて算出されてもよい。予測対象の時間帯に係る季節、曜日、天候、移動方向、さらに、付近のイベント情報などが、乗車要求数の算出において考慮されてもよい。
提示乗車便選択部１２６は、算出された選択確率および将来に受信する乗車要求数の期待値に基づいて、所定条件を満たす部分集合（乗車便の組み合わせ）の中から、利用者に提示する乗車便の組み合わせを選択する。例えば、提示乗車便選択部１２６は、選択確率および将来に受信する乗車要求数の期待値に基づいて、サービス提供者の利益の総和、または現在および将来の利用者の代表的効用（以下、単に「効用」という。）の総和が最大となる乗車便の組み合わせを選択する。
応答送信部１２２は、提示乗車便選択部１２６によって選択された乗車便の組み合わせを構成する各乗車便の情報を、乗車要求に対する応答として返信する。応答送信部１２２によって返信された情報に基づいて、利用者端末２０において乗車便が選択されると、乗車便の選択結果を含む、乗車便の予約要求が、要求受信部１２１によって受信される。
予約処理部１２７は、乗車便の予約要求に応じ、予約された乗車便に関する情報を予約情報記憶部１３５に記憶し、当該予約された乗車便のスケジュールに関する情報をスケジュール情報記憶部１３４に記憶する。
予約情報記憶部１３５は、予約された乗車便に関する情報を記憶する。当該情報には、例えば、利用者ＩＤ、予約に係るスケジュールに関する情報、料金等が含まれる。
利用者情報記憶部１３１は、各利用者の情報を記憶する。当該情報には、例えば、利用者ＩＤ、氏名、年齢、及び性別等が含まれる。
車両情報記憶部１３２は、各車両の情報を格納する。当該情報には、例えば、車種、乗車定員、及び車両の現在位置情報が含まれる。
地図データ記憶部１３３は、道路ネットワークに関する情報を記憶する。道路ネットワークに関する情報は、例えば、ノードとリンクからなるネットワークとして表現され、交差点や各種ＰＯＩ（Point Of Interests）の緯度、経度、道路の長さや幅、信号の有無、交通規制情報等を含む。また、各種センサーを用いて、リアルタイムに取得される道路の交通情報が、道路ネットワークに関する情報に含まれてもよい。当該交通情報は、例えば、各道路の通過所要時間を含んでもよい。
以下、利用者端末２０及び輸送サービス予約装置１０が実行する処理手順について説明する。図４は、輸送サービスの予約処理の処理手順の一例を説明するための図である。
ステップＳ１０１において、利用者端末２０の入力制御部２１は、利用者から乗車要求に関するパラメータ群の入力を受け付ける。当該パラメータ群には、利用者ＩＤ、乗車日、並びに出発地及び目的地を示す情報が含まれる。また、当該パラメータ群は、希望出発時刻及び希望到着時刻の少なくともいずれか一方を含んでもよい。更に、当該パラメータ群は、乗車人数又は座席数を含んでもよい。希望出発時刻又は希望到着時刻が指定される場合、例えば、「８時」のように特定の時刻が指定されてもよいし、「８時〜８時３０分」のように時間窓での指定が可能とされてもよい。また、希望乗車時刻について、即刻、すなわち、できるだけ早く、といった指定が可能とされてもよい。また、乗合タクシーサービス、または、小型バスサービスの場合、同性のみとの相乗りを希望できるようにしてもよい。
続いて、利用者端末２０の要求送信部２２は、入力されたパラメータを含む乗車要求を、輸送サービス予約装置１０に送信する（Ｓ１０２）。当該乗車要求は、輸送サービス予約装置１０の要求受信部１２１によって受信される（Ｓ２０１）。
続いて、輸送サービス予約装置１０は、当該乗車要求に応じ、スケジュール情報記憶部１３４を参照して、乗車便生成及び利用者に提示する乗車便の選択処理を実行する（Ｓ２０２）。
図５は、スケジュール情報記憶部が記憶するスケジュール情報の一例を示す図である。図５には、或る車両の１日分のスケジュール情報が示されている。図５において、一つのブロック（一つの矩形）は、一つのサービス種別に関連付けられている。以下、各ブロックを「スケジュールブロック」という。
図５において、当該車両には、乗合タクシーサービスのスケジュールブロックの後に小型バスサービスのスケジュールブロックが割り当てられている。すなわち、図５において、時間の進行方向は、左から右である。
乗合タクシーサービスと小型バスサービスとの合間には、乗合タクシーサービスの最終降車場所から、小型バスサービスの最初の乗車場所まで空車で移動するスケジュールブロック（以下、「移動スケジュールブロック」という。）が挿入されている。各スケジュールブロックは、スケジュールＩＤ、サービス種別、停車場所、到着時刻、出発時刻、乗車客リスト、及び降車客リスト等の情報を有する。
スケジュールＩＤは、各スケジュールブロックの識別情報である。サービス種別は、各スケジュールブロックのサービス種別である。なお、移動スケジュールブロックのサービス種別は、「移動」とされている。停車場所は、地名、住所、緯度及び経度等、停車場所を特定する情報である。
到着時刻は、停車場所に到着する予定時刻である。出発時刻は、停車場所から出発する予定時刻である。乗車客リストは、停車場所で乗車する利用者の利用者ＩＤのリストである。降車客リストは、停車場所で降車する利用者の利用者ＩＤのリストである。
図６は、スケジュール情報から得られる車両の挙動を示す図である。図６には、図５に示したスケジュール情報から得られる車両の挙動が、有向グラフによって示されている。
有向グラフの各ノードは、停車場所を示す。ノード内のアルファベットは、図５における停車場所の値に一致する。各ノードに添えられた数字は、当該ノードに係る停車場所で乗車又は降車する利用者の利用者ＩＤを示す。プラスが付いている数字は乗車する利用者の利用者ＩＤを示し、マイナスが付いている数字は降車する利用者の利用者ＩＤを示す。有向枝に付与された中括弧内の数字は、当該有向枝によって接続される二つの停車場所間において輸送される利用者の利用者ＩＤである。
乗車便生成処理においては、乗車要求に応じたサービスを実現するために、新規にスケジュールブロックが生成、又は、既存のスケジュールブロックが更新され、当該スケジュールブロックに基づき、乗車便が生成される。各乗車便の予定乗車時刻、予定降車時刻等は、車両の空き状況、すなわち、予約状況や、車両の現在位置等に応じて、車両ごとに異なってもよい。また、小型バスサービスの場合は、当該サービスを割り当てられた車両のルートによって、乗車場所、降車場所が乗車要求と異なってもよい。
生成される乗車便の乗車時刻、降車時刻は、必ずしも、乗車要求で指定された希望出発時刻又は希望到着時刻に一致するとは限らない。乗車要求で指定された希望出発時刻又は希望到着時刻の前後一定時間の範囲において時間帯ごとに乗車便が生成されてもよい。例えば、希望出発時刻が「８時〜８時３０分」の場合、その前後１時間の範囲で乗車便が生成されるようにしてもよい。
利用者に提示する乗車便の選択処理においては、まず、生成された乗車便群の部分集合のうち、所定条件を満たす部分条件（乗車便の組み合わせ）ごとに、当該部分集合を構成する各乗車便の選択確率が算出される。続いて、乗車要求で指定された希望出発時刻又は希望到着時刻の前後一定時間の範囲において、時間帯ごとに、将来に受信する乗車要求数の期待値が算出される。続いて、算出された選択確率および将来に受信する乗車要求数の期待値に基づいて、所定条件を満たす乗車便の組み合わせの中から、利用者に提示する乗車便の集合が選択される。
続いて、輸送サービス予約装置１０の応答送信部１２２は、選択された組み合わせを構成する各乗車便に関する情報を、乗車要求の送信元の利用者端末２０に返信する（Ｓ２０３）。各乗車便に関する情報には、例えば、サービス種別、乗車場所、降車場所、予定乗車時刻、予定降車時刻、及び料金等が含まれる。
返信された情報は、利用者端末２０の応答受信部２３によって受信される（Ｓ１０３）。利用者端末２０の出力制御部２４は、受信された情報に含まれる各乗車便を選択肢として表示する。利用者は、各乗車便のサービス種別、乗車場所、降車場所、予定乗車時刻、予定降車時刻、及び料金等を比較して、自らが利用したい乗車便を検討する。
図７は、乗車便の選択肢の表示例を示す図である。図７において示される画面５１０は、地図領域５１１及び選択肢一覧領域５１２等を含む。
地図領域５１１には、地図上において、乗車場所又は降車場所を示すマーカーが表示される。
選択肢一覧領域５１２には、乗車便ごとに、サービス種別、予定乗車時刻、予定降車時刻、及び料金が表示される。小型バスサービスについては、乗車場所、降車場所まで徒歩での移動時間が表示されてもよい。選択肢一覧領域５１２において、各乗車便は利用者による排他的な選択が可能である。いずれかの乗車便が選択されると、当該乗車便の乗車場所及び降車場所が地図領域５１１に表示される。
続いて、利用者端末２０の入力制御部２１は、選択肢として表示された乗車便の中から、一つの乗車便の選択を受け付ける（Ｓ１０４）。例えば、図７の画面５１０において、利用者が利用したい乗車便が選択状態にされて決定ボタン５１３が押下されることで、一つの乗車便の選択が受け付けられる。要求送信部２２は、乗車便の選択に応じ、例えば、選択された乗車便のスケジュールＩＤを含む予約要求を、輸送サービス予約装置１０に送信する（Ｓ１０５）。
当該予約要求は、輸送サービス予約装置１０の要求受信部１２１によって受信される（Ｓ２０４）。予約要求の受信に応じ、予約処理部１２７は、スケジュール情報記憶部１３４に記憶されているスケジュール情報を更新し、予約情報記憶部１３５に、新たな予約情報を追加する（Ｓ２０５）。具体的には、選択された乗車便に係る車両のスケジュール情報が更新される。また、予約要求に係る予約情報が、予約情報記憶部１３５に記憶される。
図８は、予約情報記憶部の構成例を示す図である。図８において、予約情報記憶部１３５は、予約された乗車便に対する、利用者ＩＤ、スケジュールＩＤ、乗車場所、降車場所、予定乗車時刻、予定降車時刻、及び料金等を記憶する。
利用者ＩＤは、予約の要求元の利用者のＩＤである。スケジュールＩＤは、予約された乗車便に関連付けられたスケジュールのＩＤである。乗車場所及び降車場所は、当該乗車便の乗車場所又は降車場所である。予定乗車時刻及び予定降車時刻は、当該乗車便の予定乗車時刻又は予定降車時刻である。料金は、当該乗車便の料金である。料金は、例えば、サービス種別及び乗車距離等に基づいて算出されてもよい。
なお、スケジュール情報の更新例については後述される。
続いて、応答送信部１２２は、予約の完了通知を、利用者端末２０に返信する（Ｓ２０６）。利用者端末２０の応答受信部２３は、当該通知を受信する（Ｓ１０６）。なお、当該通知に基づいて、出力制御部２４が、予約の完了を示す画面を利用者端末２０に表示させてもよい。
続いて、ステップＳ２０２の詳細について説明する。図９は、乗車便生成及び利用者に提示する乗車便の選択処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳ３０１において、乗車便生成部１２３は、利用者からの乗車要求と、各車両のスケジュール情報とに基づいて、各車両、各サービス種別、各時間帯について、実現可能な乗車便を生成する（Ｓ３０１）。以下において、処理対象の車両を車両n、処理対象のサービス種別をサービスm、処理対象の時間帯を時間帯lと記す。nの値は、１〜Ｎのいずれかである。Ｎは、車両情報記憶部１３２に記憶されている車両の台数である。サービスmの値は、タクシーサービス、乗合タクシーサービス、又は小型バスサービスである。時間帯lは、希望出発時刻の前後一定時間の範囲を、一定幅で分割した時間帯のいずれかである。例えば、希望出発時刻が「８時〜８時３０分」であり、その前後１時間の範囲、すなわち「７時〜９時３０分」を、１５分ごとに分割した場合、時間帯lは、「７時〜７時１５分」、「７時１５分〜７時３０分」、…、「９時〜９時１５分」、「９時１５分〜９時３０分」のいずれかとなる。
以下において、乗車便pn,m,lは、車両nによって時間帯lにおいて提供されるサービスmに係る乗車便を示す。車両、サービス種別、時間帯のすべての組み合わせに対する乗車便の集合をＰとすると、実現可能な乗車便の集合Ｆは、集合Ｐの部分集合である。また、利用者に提示される乗車便の集合Ａは、集合Ｆの部分集合である。
Figure 0006655939
ここで、ｔａｘｉ、ｓｈａｒｅｄ、ｂｕｓは、それぞれ、タクシーサービス、乗合タクシーサービス、小型バスサービスを示す。
続いて、選択確率算出部１２４は、実現可能な乗車便の集合Ｆの冪集合のうち、所定条件を満たす乗車便の組み合わせごとに、各乗車便の選択確率を算出する（Ｓ３０２）。
続いて、需要予測部１２５は、時間帯lごとに、将来需要、すなわち、当該時間帯に受信する乗車要求数の期待値を算出する（Ｓ３０３）。
続いて、提示乗車便選択部１２６は、選択確率算出部１２４によって算出された選択確率と、需要予測部１２５によって算出された将来に受信する乗車要求数の期待値とに基づいて、所定条件を満たす乗車便の組み合わせ群の中から、利用者に提示する乗車便の集合Ａを選択する（Ｓ３０４）。
ステップＳ３０１の詳細について説明する。図１０は、実現可能な乗車便の生成処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
乗車便生成部１２３は、車両n、サービスm、時間帯lのすべての組み合わせに対して、ステップＳ４０２以降の処理を実行する（Ｓ４０１）。ステップＳ４０２において、乗車便生成部１２３は、乗車要求に基づき、車両n、サービスm、時間帯lに係る新規なスケジュールブロック（以下、「新規スケジュールブロック」という。）の生成を試みる。
図１１は、スケジュール情報の第一の更新例を示す図である。図１１は、図５に示したスケジュール情報の更新例を示す。図１１では、図５の乗合タクシーサービスに係るスケジュールブロックＳ１と小型バスサービスに係るスケジュールブロックＳ３との間に、タクシーサービスに係る新規スケジュールブロックＳ４が挿入された例を示す。スケジュールブロックＳ４の挿入に伴って、スケジュールブロックＳ１とスケジュールブロックＳ４との間に、移動スケジュールブロックＳ５が挿入されている。また、スケジュールブロックＳ４とスケジュールブロックＳ３との間に移動スケジュールブロックＳ６が挿入されている。なお、新規スケジュールブロックＳ４の利用者の利用者ＩＤは、「３」である。
ここで、新規スケジュールブロックから得られる乗車便は、必ずしも、利用者からの乗車要求の条件の全てを満たす必要はない。例えば、利用者からの乗車要求で指定された希望乗車時刻又は希望降車時刻と、新規スケジュールブロックから得られる乗車便の予定乗車時刻又は予定降車時刻との間に、前後所定時間（±α）のずれが許容されてもよい。
なお、スケジュールブロックＳ４に関する経路探索や、スケジュールブロックＳ４及び移動スケジュールブロックＳ６に関する経路探索は、例えば、地図データ記憶部１３３に記憶されている地図データや公知の技術等を用いて行うことができる。
続いて、乗車便生成部１２３は、車両nに割り当てられている既存のスケジュールブロック（以下、「既存スケジュールブロック」という。）と、新規スケジュールブロックとが競合しているか否かを判定する（Ｓ４０３）。具体的には、新規スケジュールブロックと、新規スケジュールブロックの前後の既存スケジュールブロックとの間に、移動時間を確保可能か否かが判定される。
新規スケジュールブロックが既存スケジュールブロックと競合しない場合（Ｓ４０３でＮｏ）、乗車便生成部１２３は、新規スケジュールブロックに基づき、当該利用者に対して実現可能な乗車便pn,m,lを生成する（Ｓ４０４）。具体的には、当該新規スケジュールブロックに基づき、乗車便のサービス種別、乗車場所、降車場所、予定乗車時刻・予定降車時刻、料金などの情報が決定される。新規スケジュールブロックは、メモリ装置１０３に記憶される。すなわち、図１１の例によれば、スケジュールＳ４の情報が、メモリ装置１０３に記憶される。なお、ステップＳ４０４の時点では、新規スケジュールブロックの予約は確定していないため、新規スケジュールブロックは、スケジュール情報記憶部１３４には反映されない。
一方、新規スケジュールブロックが既存スケジュールブロックと競合する場合（Ｓ４０３でＹｅｓ）、乗車便生成部１２３は、既存スケジュールブロックを更新することで、現在の乗車要求に対するサービスが提供可能か否かを判定する。
まず、ステップＳ４０５において、乗車便生成部１２３は、サービスmがタクシーサービスであるか否かを判定する。サービスmがタクシーサービスである場合（Ｓ４０５でＹｅｓ）、乗車便生成部１２３は、車両nに関してサービスmでの乗車便の生成は不可能であると判定する。タクシーサービスに係る乗車便は、一つの乗車要求によって占有されるため、新規スケジュールブロックとしてのみ生成が可能であるからである。この場合、ステップＳ４０１に戻り、別の乗車便pn,m,lについて処理が実行される。
サービスmがタクシーサービス以外である場合（Ｓ４０５でＮｏ）、乗車便生成部１２３は、処理対象の乗車便pn,m,lの時間帯lにおいて、車両nに関して、サービスmと同じサービス種別の既存スケジュールブロックが存在するか否かを判定する（Ｓ４０６）。該当する既存スケジュールブロックが存在しない場合（Ｓ４０６でＮｏ）、乗車便生成部１２３は、車両nに関してサービスmでの乗車便の生成は不可能であると判定する。一つの車両が、乗合タクシーサービスと小型バスサービスとを同時に提供することは出来ないからである。この場合、ステップＳ４０１に戻り、別の乗車便pn,m,lについて処理が実行される。
該当する既存スケジュールブロックが存在する場合（Ｓ４０６でＹｅｓ）、乗車便生成部１２３は、乗車便pn,m,lに係る既存スケジュールブロックを更新する（Ｓ４０７）。
図１２は、スケジュール情報の第二の更新例を示す図である。図１２は、図５に示したスケジュール情報の更新例を示す。図１２では、既存の乗合タクシーに係るスケジュールブロックＳ１がスケジュールブロックＳ１’へ更新されている。すなわち、図１２は、新たな乗車要求に係る利用者の輸送が、既存のスケジュールブロックの更新により行われる例である。
具体的には、既存スケジュールブロックＳ１について、乗車要求に指定された出発地及び目的地に対応する二つの停車場所（停車場所ｅ、停車場所ｆ）の列が挿入された結果がスケジュールＳ１’とされている。また、挿入された停車場所以降の停車場所に関して、到着時刻又は出発時刻が更新されている。停車場所の追加は、既存スケジュールブロックに対する新たな経路の挿入を意味し、新たな経路の移動に要する時間が必要とされるからである。乗車要求に対応する停車場所を既存スケジュールブロックに挿入する方法は、スケジューリング・ルーティングアルゴリズムに依存するが、総走行距離が最短になるように各乗客の乗車順及び降車順が決定されてもよい。また、停車場所の追加によって生じる新たな経路及び当該経路の所要時間は、公知のルート探索技術等を用いて算出することができる。なお、図１２において、追加された停車場所で乗降する利用者、すなわち、スケジュールブロックＳ１の更新の元となった乗車要求に係る利用者の利用者ＩＤは、「３」である。
なお、ステップＳ４０７において更新されるのは、スケジュール情報記憶部１３４から、例えば、メモリ装置１０３にコピーされた、車両nの作業用のスケジュール情報である。
続いて、更新後の既存スケジュールブロック（以下、「更新スケジュールブロック」という。）が、所定の制約条件を充足しているか否かが判定される。具体的には、ステップＳ４０８において、乗車便生成部１２３は、更新スケジュールブロックが、車両nの定員の制約を充足しているか否かを判定する。いかなる時点においても、乗客の数が車両nの定員を超えることは許されないからである。なお、車両nの定員は、例えば、車両情報記憶部１３２を参照して特定される。
更新スケジュールブロックが、車両nの定員の制約を充足している場合（Ｓ４０８でＹｅｓ）、乗車便生成部１２３は、更新スケジュールブロックの各利用者について、更新スケジュールブロックにおける乗車時刻及び降車時刻と、当該更新スケジュールブロックの更新前の既存スケジュールブロックに係る乗車便の予約時に当該各利用者通知した乗車時刻及び降車時刻との差が、閾値以内であるか否かを判定する（Ｓ４０９）。約束の時間になっても車両が長時間現れないという事態を防ぐためである。具体的には、乗車便生成部１２３は、予約情報記憶部１３５（図８）から、更新スケジュールブロックのスケジュールＩＤを含むレコードを検索する。乗車便生成部１２３は、検索されたレコードごとに、当該レコードの乗車時刻及び降車時刻と、メモリ装置１０３内の更新スケジュールブロックの情報（例えば、図１２のスケジュールＳ１’）において当該レコードの利用者ＩＤに対する乗車時の出発時刻及び降車時の到着時刻との差分を算出する。乗車便生成部１２３は、算出された差分が、閾値以内であるか否かを判定する。当該閾値は、例えば、輸送サービスの利用規約等において規定されていてもよい。全てのレコード（利用者）に関して、当該差分が閾値以内であれば、当該制約は充足されていると判定される。いずれかのレコード（利用者）に関して、当該差分が閾値を超えていれば、当該制約は充足されていないと判定される。
予約時に通知した乗車時刻及び降車時刻に関する制約が充足されている場合（Ｓ４０９でＹｅｓ）、乗車便生成部１２３は、乗車要求に係る利用者、及び更新スケジュールブロックに係る他の利用者に関して、乗車時間が最大値（以下、「最大乗車時間」という。）以下であるか否かを判定する（Ｓ４１０）。乗り合いでの乗車時間の増加によるサービスレベルの著しい低下を防止するためである。具体的には、乗車便生成部１２３は、更新スケジュールブロック（例えば、図１２のスケジュールＳ１’）を参照して、利用者ＩＤごとに、降車時の到着時刻から乗車時の出発時刻を差し引くことで各利用者の乗車時間を算出する。乗車便生成部１２３は、算出された乗車時間が、最大乗車時間以下であるか否かを判定する。最大乗車時間は、各利用者ＩＤに係る乗車時の停車場所と降車時の停車場所との間を、例えば、タクシーサービスで移動した場合の所要時間を基準として算出されてもよい。すなわち、最大乗車時間は、利用者ごとに異なってもよい。全ての利用者の乗車時間が、最大乗車時間以下であれば、当該制約は充足されていると判定される。いずれかの利用者の乗車時間が、最大乗車時間を超えていれば、当該制約は充足されていないと判定される。
乗車時間に関する制約が充足されている場合（Ｓ４１０でＹｅｓ）、乗車便生成部１２３は、更新スケジュールブロックが、車両nに関する他の既存スケジュールブロックと競合しているか否かを判定する（Ｓ４１１）。具体的には、更新スケジュールブロックと、更新スケジュールブロックの前後の他の既存スケジュールブロックとの間に、移動時間を確保可能か否かが判定される。
更新スケジュールブロックが、他の既存スケジュールブロックと競合していない場合（Ｓ４１１でＮｏ）、乗車便生成部１２３は、更新スケジュールブロックに基づき、当該利用者に対して実現可能な乗車便pn,m,lを生成する（Ｓ４０４）。具体的には、当該更新スケジュールブロックに基づき、乗車便のサービス種別、乗車場所、降車場所、予定乗車時刻・予定降車時刻、料金などの情報が決定される。また、更新スケジュールブロックが、メモリ装置１０３に記憶される。例えば、図１２の例であれば、スケジュールＳ１’の情報がメモリ装置１０３に記憶される。なお、ステップＳ４０４の時点では、更新スケジュールブロックの予約は確定していないため、更新スケジュールブロックに関するスケジュール情報は、スケジュール情報記憶部１３４には反映されない。
一方、いずれかの制約が充足されない場合（Ｓ４０８でＮｏ、Ｓ４０９でＮｏ、若しくはＳ４１０でＮｏ）、又は更新スケジュールブロックが、他の既存スケジュールブロックと競合する場合（Ｓ４１１でＹｅｓ）、乗車便生成部１２３は、車両nに関して時間帯lにおけるサービスmでの乗車便の生成は不可能であると判定する。この場合、ステップＳ４０１に戻り、別の乗車便pn,m,lについて処理が実行される。
車両n、サービスm、時間帯lのすべての組み合わせに対して（Ｓ４０１）、ステップＳ４０２以降の処理が実行されることにより、図１３に示されるような情報が得られる。
図１３は、実現可能な乗車便の生成処理によって得られる情報の一例を示す図である。図１３には、各車両について、３行Ｌ列の行列が、表形式で表現されている。行方向は、サービス種別に対応し、列方向は、各時間帯に対応する。
行列の要素の値は、「○」又は「×」である。「○」は、当該車両で、当該列の時間帯に当該行のサービス種別に係る乗車便が実現可能であることを示す。「×」は、当該車両で、当該列の時間帯に当該行のサービス種別に係る乗車便が実現不可能であることを示す。図１０の処理によれば、「○」である乗車便のスケジュール情報が、例えば、メモリ装置１０３に記憶される。
なお、集合Ｆは、ステップＳ３０１によってメモリ装置１０３に記憶された実現可能な乗車便の集合を示す。すなわち、集合Ｆは、図１３における「○」に対応する乗車便の集合である。
続いて、図９のステップＳ３０２以降の詳細について説明する。ステップＳ３０２以降では、集合Ｆの中から、図４のステップＳ２０３において利用者に提示される乗車便の組み合わせＡを選択するための処理が実行される。以下、利用者に提示される乗車便の組み合わせを、「集合Ａ」という。Ａは集合Ｆの部分集合である。
ここで、乗車便pn,m,lを利用者に提示するか否かを決定する変数xn,m,lを導入する。xn,m,l＝１ならば、乗車便pn,m,lは提示され、xn,m,l＝０ならば、乗車便pn,m,lは提示されない。実現可能でない乗車便pn,m,lについて、xn,m,lは、常に０である。以下の式で表される行列Ｘは、利用者に提示される乗車便pn,m,lの組み合わせＡを示す３次元の行列である。
Figure 0006655939
集合Ａは、集合Ｆの冪集合の要素のいずれかであるが、利用者に提示される乗車便が多過ぎると、利用者の混乱を招く虞がある。すなわち、利用者が、所望の乗車便を探し出すための負担を増大させる虞がある。そこで、例えば、タクシーサービスの乗車便、乗合タクシーサービスの乗車便、及び小型バスサービスの乗車便を一つずつ提示する等、各サービス種別について提示される乗車便の上限数が定められてもよい。斯かる上限数は、上記した所定条件の一例である。
本実施の形態において、利用者による乗車便の選択は、多項ロジットモデル（Multinomial Logit Model,MNL）に基づいて行われると仮定する。したがって、行列Ｘで表される集合Ａが利用者に提示された場合、乗車便pn,m,lが選択される確率Probn,m,l(X)は、以下の式（３）で計算することができる。
Figure 0006655939
式（３）において、Vn,m,lは、乗車便pn,m,lの効用である。効用とは、ミクロ経済学の分野で用いられる概念であり、乗車便を利用することで得られる満足度の水準を表す。
効用 Vn,m,lは、例えば、以下の式（４）で算出することができる。
Figure 0006655939
乗車便pn,m,lのｋ番目の属性は、例えば、料金、出発地から目的地までの所要時間、乗車待ち時間、乗車時間、降車場所から目的地までの移動時間等である。各属性の値は、乗車便pn,m,l及び乗車要求等に基づいて特定可能又は算出可能である。
式（３）において、Vrejectは、提示された乗車便のいずれも選択されなかった場合の効用である。例えば、提示された乗車便のいずれも選択されなかった場合は、他の交通機関を利用したと仮定されて、他の交通機関を利用することで得られる効用の期待値が、Vrejectの値として用いられてもよい。
上記より、ステップＳ３０２において、選択確率算出部１２４は、式（３）に式（４）を代入して得られる式によって、集合Ｆの部分集合のうち、所定条件を満たす部分集合ごとに、当該部分集合を構成する各乗車便pn,m,lの選択確率を算出する。
続いて、ステップＳ３０３の詳細について説明する。ステップＳ３０３において、需要予測部１２５は、時間帯lごとに、その時間帯に受信する乗車要求数の期待値Demlを算出する。例えば、７時から９時３０分の範囲の乗車便を生成した場合、１５分ずつに分割した時間帯、すなわち、「７時〜７時１５分」、「７時１５分〜７時３０分」、…、「９時〜９時１５分」、「９時１５分〜９時３０分」のそれぞれの時間帯に受信する乗車要求の数の期待値を算出する。乗車要求の数の期待値は、履歴データに基づいて算出することが考えられる。例えば、曜日ごとに、過去に各時間帯に受信した乗車要求の数のデータから、正規分布の平均、分散が求められてもよい。曜日だけでなく、季節、天候、移動方向などによってより細かく分類された上で分布が求められてもよい。さらに、付近のイベント情報などが考慮されてもよい。
続いて、ステップＳ３０４の詳細について説明する。ステップＳ３０４において、提示乗車便選択部１２６は、所定条件を満たす部分集合のうち、サービス提供者の利益の総和、または、利用者の効用の総和が最大となる部分集合を、集合Ａとして選択する。また、集合Ａを選択するにあたっては、将来需要も考慮される。
或るＸに対応する乗車便の組み合わせが提示された場合に、現在の利用者から得られる利益又は効用の期待値を返却する関数をRcurrent、将来の利用者から得られる利益又は効用の期待値を返却する関数をRfutureとすると、利益の総和、または、利用者の効用の総和が最大となる集合Ａを選択するという最適化問題は、次の式（５）によって定式化することができる。
Figure 0006655939
式（５）を満たすＸに対応する乗車便の組み合わせが利用者に提示されることで、利益の総和、または、利用者の効用の総和を最大化することができる。制約式は、利用者に提示する選択肢の集合には、各サービスについて多くとも一つの乗車便しか含まれないことを保証する。
或るＸに対応する乗車便の組み合わせが提示された場合に、現在の利用者から得られる利益又は効用の期待値を返却する関数Rcurrentは、次の式（６）によって定式化することができる。
Figure 0006655939
式（６）において、Probn,m,l(X)は、或るＸに対応する乗車便の組み合わせが提示された場合の乗車便pn,m,lの選択確率であり、ステップＳ３０２において、選択確率算出部１２４によって算出されている。rn,m,lは、現在の利用者に乗車便pn,m,lが提供された場合に得られる利益、または、効用である。
一方、効用の期待値を最大化する場合、式（６）は、以下の式（７）に書き換えられる。
Figure 0006655939
将来の利用者から得られる利益又は効用の期待値を返却する関数Rfutureを厳密に定義することは難しいため、式（５）は、次の式（８．１）〜（８．７）（以下、式（８）という。）によって近似される。
Figure 0006655939
式（８．１）において、第一項は、或るＸに対応する乗車便の組み合わせが提示された場合に、現在の利用者から得られる利益又は効用の期待値である。第二項は、或るＸに対応する乗車便の組み合わせが現在の利用者に提示された場合に、将来の利用者から得られる利益又は効用の期待値である。ここで、
Figure 0006655939
 は、時間帯lのために残しておく座席数の総和、
Figure 0006655939
 は、時間帯lの利益又は効用の平均値である。Demlは、時間帯lの需要、すなわち、乗車要求数の確率変数であり、正規分布に従うと仮定する。
Figure 0006655939
 は、ともに過去データから算出することが可能である。
zn,m,lは、車両nが時間帯lに提供するサービスmを利用する将来の利用者のために残しておく座席数である。Capn,m,lは、車両nが時間帯lに提供するサービスmについて利用可能な残りの座席数である。
制約式（８．３）は、現在の乗車要求に対してどのような選択肢集合を提示するかという判断が、将来の乗車要求へ影響することを表している。実際には、乗車便を提示された後、利用者がそれを選択してはじめて残りの座席数が減るが、利用者が選択するか否かは提示段階では分からない。そこで、簡単のために、乗車便が提示されると将来の利用者に残しておく座席数が減ると仮定している。
制約式（８．４）は、時間帯lのために残しておく座席数の総和
Figure 0006655939
 が、各車両が時間帯lに提供する各サービスのために、将来の利用者に残しておく座席数の合計以下であることを保証する。
制約式（８．５）は、将来の利用者のために時間帯lに残しておく座席数の総和
Figure 0006655939
 が、将来需要に対するある割合を上限とすることを示す。時間帯lの需要の分布Demlに対して、例えば、分位数τで、分布に対する割合Qτ(Deml)を指定する。分位数τは、２５％、５０％、７５％のように指定される。分位数τは、現在の利用者から確実に利益を上げることが重視される場合には小さく、将来の利用者からの利益を見込む場合には、大きく設定される。
上記より、ステップＳ３０３において、提示乗車便選択部１２６は、式（８）に基づいて、乗車便の組み合わせを選択する。
上記では、事業者の利益、または、利用者の効用を最大化することが目的とされたが、それらが合算されたものを最大化することが目的とされてもよい。また、選択確率や、利益及び効用等は、上記と異なる式を用いて算出されてもよい。
上述したように、第一の実施の形態によれば、利用者に提示される乗車便の組み合わせの選択に際し、選択確率および将来に受信する乗車要求数の期待値に基づいて、利益の期待値又は効用の期待値が最大化される組み合わせが選択される。したがって、輸送サービスの提供者の利益、又は利用者の効用の観点において望ましい乗車便の組み合わせを利用者に提示することができる。その結果、輸送サービスの提供者の利益の向上、又は利用者の効用の向上を期待することができる。
例えば、上記のように選択肢が最適化されることにより、車両不足等により、以降の利用者に対するサービスの提供が困難となり、サービスの提供者が利益を失ったり、将来の利用者がサービスを受けられなくなったりする可能性を低下させることができる。又は、利用者に却下され、サービスの提供者が結果的に利益を得ることのできない選択肢が提示される可能性を低下させることができる。
次に、第二の実施の形態について説明する。第二の実施の形態では第一の実施の形態と異なる点について説明する。したがって、特に言及されない点については、第一の実施の形態と同様でもよい。
図１４は、第二の実施の形態における輸送サービス予約システムの構成例を示す図である。図１４中、図１と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。
図１４に示される輸送サービス予約システム２は、更に、車両端末３０を含む。車両端末３０は、インターネット、電話回線等の通信網を介して輸送サービス予約装置１０に通信可能に接続されている。車両端末３０は、例えば、専用の車載器、又は運転手の携帯端末等である。なお、運転手以外に、サービス提供者側の者が車両に添乗する場合、当該添乗員の携帯端末が車両端末３０として用いられてもよい。以下の説明における「運転手」は、「添乗員」によって置き換えられてもよい。
図１５は、第二の実施の形態における輸送サービス予約システムの機能構成例を示す図である。図１５中、図３と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。なお、第二の実施の形態において、利用者端末２０の機能構成は、第一の実施の形態と同様でよいため、図１５において、利用者端末２０の図示は省略されている。
図１５において、車両端末３０は、通信制御部３１、入力制御部３２、出力制御部３３、ＧＰＳ部３４、乗客情報読取部３５、及びナビゲーション部３６等を有する。これら各部は、車両端末３０にインストールされたプログラムが、車両端末３０のＣＰＵに実行させる処理により実現される。車両端末３０は、また、予約情報記憶部３７及びスケジュール情報記憶部３８等を有する。これら各記憶部は、例えば、車両端末３０の補助記憶装置を用いて実現可能である。
通信制御部３１は、輸送サービス予約装置１０等との通信を制御する。入力制御部３２は、運転手からの入力を受け付ける。出力制御部３３は、入力に応じた処理によって得られる情報等を、車両端末３０の表示部に表示させる。ＧＰＳ部３４は、車両端末３０によって受信されるＧＰＳ信号に基づいて、車両の現在位置を測位する。乗客情報読取部３５は、各利用者が所有するＩＣカード（例えば、会員カード）等からの、利用者の情報の読み取りを制御する。ナビゲーション部３６は、スケジュールに応じた経路の探索や、探索された経路の案内等を行う。
一方、輸送サービス予約装置１０は、更に、車両制御部１２８及び課金部１２９等を有する。これら各部は、輸送サービス予約装置１０にインストールされたプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。
第二の実施の形態において、車両制御部１２８は、図４のステップＳ２０４において受信された予約要求に係る乗車便が割り当てられた車両の車両端末３０に対して、当該乗車便の予約情報とスケジュール情報とを送信する。なお、予約情報とスケジュール情報との送信は、例えば、図４のステップＳ２０６の実行後に続けて実行される。
当該車両の車両端末３０の通信制御部３１は、予約情報とスケジュール情報とを受信すると、当該予約情報を予約情報記憶部３７に記憶し、当該スケジュール情報をスケジュール情報記憶部３８に記憶する。出力制御部３３は、スケジュール情報の受信若しくは運転手からの入力に応じて、又は当該スケジュール情報に対して所定時間前の時刻の到来等に応じて、当該スケジュール情報を、車両端末３０の表示部に表示してもよい。そうすることで、運転手は、運転スケジュールを確認することができる。スケジュール情報はスケジュールブロックごとに表示されてもよい。
図１６は、第二の実施の形態の車両端末におけるスケジュール情報の表示例を示す図である。図１６に示される画面５２０は、タイトル領域５２１、地図領域５２２及び通過地点一覧領域５２３等を含む。
タイトル領域５２１には、スケジュールブロックのサービス種別である「乗合タクシー」が表示される。地図領域５２２には、当該車両のスケジュール情報に基づく通過地点が地図上に表示される。各通過地点にはマーカーが付与され、番号で通過順が識別可能である。なお、地図領域５２２には、乗車予定の利用者の位置を表示されてもよい。そのために、輸送サービス予約装置１０は、利用者端末２０のＧＰＳ部２５により得られる利用者の現在位置情報を収集し、車両端末３０に送信するようにしてもよい。これにより、運転手は、乗車予定の利用者を見つけることが容易になる。
通過地点一覧領域５２３には、各通過地点の出発時刻又は到着時刻と、各通過地点で乗降する利用者の情報等が表示される。利用者の情報として、名前、電話番号、又は料金等が表示されてもよい。
また、車両端末３０のナビゲーション部３６は、スケジュール情報に含まれている通過地点を結ぶ経路を探索し、経路案内を行ってもよい。探索された経路に沿って、自動走行が行われてもよい。すなわち、輸送サービスにおいて、自動走行可能な車両が用いられてもよい。
ＧＰＳ部３４は、車両が一定距離走行するたび若しくは一定時間ごと、又は双方の組み合わせごとに、車両の現在位置を測位する。通信制御部３１は、ＧＰＳ部３４による測位結果である位置情報を、輸送サービス予約装置１０に送信する。輸送サービス予約装置１０の車両制御部１２８は、位置情報の送信元の車両の識別情報に対応付けて、受信された位置情報を車両情報記憶部１３２に記憶する。その結果、輸送サービス予約装置１０は、各車両の大凡の現在位置を把握することができる。乗車便生成部１２３は、各車両の位置情報をも考慮して、乗車便の生成を行ってもよい。また、車両の位置情報を利用者端末に送信され、利用者が乗車予定の車両の位置が利用者端末２０に表示されるようにしてもよい。これにより、利用者は、乗車予定の車両を見つけることが容易になる。
車両端末３０の乗客情報読取部３５は、利用者が乗降する際に、車両端末３０が備える又は車両端末３０に接続されたカードリーダにセットされる利用者のＩＣカード等から、例えば、利用者ＩＤを読み取る。通信制御部３１は、読み取られた利用者ＩＤを輸送サービス予約装置１０に送信する。
輸送サービス予約装置１０の課金部１２９は、受信された利用者ＩＤを含むレコードを予約情報記憶部１３５から検索し、当該レコードの「料金」の項目に記憶された課金額を徴収するための処理を実行する。例えば、課金額が、利用者情報記憶部１３１に当該利用者ＩＤに対応付けられて記憶されている口座情報に係る口座から引き落とされてもよい。又は、当該課金額が、電子メールや郵便等、別の手段によって、利用者に請求されてもよい。
上述したように、第二の実施の形態によれば、輸送サービスの予約、予約に応じた車両の制御、及び課金等について、自動化を促進することができる。
次に、第三の実施の形態について説明する。第三の実施の形態では第一の実施の形態と異なる点について説明する。したがって、特に言及されない点については、第一の実施の形態と同様でもよい。
図１７は、第三の実施の形態における輸送サービス予約システムの構成例を示す図である。図１７中、図３と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。
第三の実施の形態において、利用者端末２０は、さらに、予約情報記憶部２６及びスケジュール情報記憶部２７を有する。予約情報記憶部２６は、当該利用者端末２０の利用者に係る予約情報を記憶する。スケジュール情報記憶部２７は、当該利用者に係るスケジュール情報を記憶する。予約情報記憶部２６及びスケジュール情報記憶部２７は、例えば、利用者端末２０の補助記憶装置を用いて実現可能である。
第三の実施の形態において、利用者端末２０の入力制御部２１が、予約中の乗車便の参照指示を利用者から受け付けると、要求送信部２２は、当該利用者に関連する予約情報の送信要求を、輸送サービス予約装置１０に対して送信する。当該送信要求には、当該利用者の利用者ＩＤが含まれる。
輸送サービス予約装置１０の要求受信部１２１によって当該送信要求が受信されると、応答送信部１２２は、当該送信要求に含まれている利用者ＩＤに係る予約情報を予約情報記憶部１３５から取得する。応答送信部１２２は、取得された予約情報の一覧を、利用者端末２０に送信する。
利用者端末２０の応答受信部２３は、当該一覧を受信すると、予約情報記憶部２６に当該一覧を記憶する。また、出力制御部２４は、当該一覧を表示する。
図１８は、第三の実施の形態の利用者端末における予約情報の一覧の表示例を示す図である。図１８に示されるように、画面５３０には、利用者が予約中の乗車便のリスト５３１が表示される。リスト５３１には、乗車便ごとにチェックボタンが配置されており、いずかの乗車便が選択可能とされている。
リスト５３１の中から一つの乗車便が選択され、詳細ボタン５３２が押下されると、要求送信部２２は、当該乗車便に係るスケジュールＩＤを含む、スケジュール情報の送信要求を、輸送サービス予約装置１０に送信する。
輸送サービス予約装置１０の要求受信部１２１によって当該送信要求が受信されると、応答送信部１２２は、当該送信要求に含まれているスケジュールＩＤに係るスケジュール情報（スケジュールブロック）を、スケジュール情報記憶部１３５から取得する。応答送信部１２２は、取得されたスケジュール情報を、利用者端末２０に送信する。
利用者端末２０の応答受信部２３は、当該スケジュール情報を受信すると、スケジュール情報記憶部２７に当該スケジュール情報を記憶する。また、出力制御部２４は、例えば、図１６のように示したように、当該スケジュール情報を表示する。なお、図１６の画面５２０において、当該利用者に係る乗降地点のマーカーを他の乗客とは変えることによって、利用者にとって自身の乗降地点が分かりやすくなるようにしてもよい。図１６の地図領域５２２に、乗車予定の車両の位置が表示されるようにしてもよい。これにより、利用者は、乗車予定の車両を見つけることが容易になる。
第三の実施の形態では、輸送手段は、必ずしも、本輸送サービスの専用車両でなくてもよい。例えば、通常のタクシーなどが輸送手段として利用されてもよい。輸送サービス予約装置１０は、通常のタクシーの予約手段、例えば、予約システムのＡＰＩ（Application Program Interface）を通してオンラインでタクシーを予約してもよい。乗客は、図１６の画面５２０を参考に、運転手に対して、経路（どのような順番で、どの地点に立ち寄るか）を指示することができる。料金は、タクシーの通常のメータに従って支払う必要がある。したがって、サービス種別が乗合タクシー、または、小型バスで、複数の利用者が乗り合う場合、各利用者の料金の合計額は、タクシーのメータ料金になる。輸送サービス予約装置１０が、各利用者の経路に基づき、メータ料金における各利用者の負担額を算出してもよい。各利用者は最後に降りる利用者に、それぞれの負担額を手渡しし、最後に降りる利用者がまとめて料金を払うようにしてもよい。または、輸送サービス予約装置１０が課金部１２９を備える場合には、課金部１２９が、最後に降りる利用者以外の利用者の口座からそれぞれの負担額が引き落とし、負担額の総和を、最後に降りる利用者の口座に振り込むようにしてもよい。
上述したように、第三の実施の形態によれば、本輸送サービスの専用車両は不必要とすることができる。したがって、輸送手段に関して、より少ない制約で輸送サービスを提供することができる。
なお、上記各実施の形態において、スケジュール情報記憶部１３４は、記憶部の一例である。要求受信部１２１は、受信部の一例である。乗車便生成部１２３は、生成部の一例である。選択確率算出部１２４は、第１の算出部の一例である。需要予測部１２５は、第２の算出部の一例である。提示乗車便選択部１２６は、選択部の一例である。
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
出発地及び目的地の指定を含む乗車要求を受信し、
同一車両によって複数種類の乗車形態での乗車便を提供可能な車両ごとに、当該車両に対して割り当てられたスケジュール、及び、当該スケジュールの乗車形態の種類、を示す情報を記憶する記憶部を参照して、前記複数種類の乗車形態に係る実現可能な乗車便を生成し、
生成された実現可能な乗車便群の部分集合の中で所定条件を満たす部分集合ごとに、当該部分集合を構成する各乗車便の選択確率を算出し、
将来に受信する乗車要求の数の期待値を算出し、
算出された選択確率及び将来に受信する乗車要求の数の期待値に基づいて、に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合の中から、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする輸送サービス予約方法。
（付記２）
前記複数種類の乗車形態は、同時に対応可能な乗車要求の数が相互に異なることを特徴とする付記１記載の輸送サービス予約方法。
（付記３）
前記複数種類の乗車形態は、経路の変更の可否が相互に異なることを特徴とする付記１又は２記載の輸送サービス予約方法。
（付記４）
前記選択する処理は、前記算出された選択確率及び前記乗車要求の数の期待値に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合ごとに、乗車便の提供者の利益の期待値を算出し、前記利益の期待値に基づいて、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択することを特徴とする付記１乃至３いずれか一項記載の輸送サービス予約方法。
（付記５）
前記選択する処理は、前記算出された選択確率及び前記乗車要求の数の期待値に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合ごとに、輸送サービスの利用者の効用の総和の期待値を算出し、前記効用の総和の期待値に基づいて、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択することを特徴とする付記１乃至４いずれか一項記載の輸送サービス予約方法。
（付記６）
前記選択する処理において選択された部分集合を、前記乗車要求の送信元に返信し、
返信された部分集合の中から利用者が選択した乗車便を受信し、前記乗車便に係る車両に対し、当該乗車便を実現するスケジュールに関する情報を送信する、
処理を前記コンピュータが実行する付記１乃至５いずれか一項記載の輸送サービス予約方法。
（付記７）
前記期待値を算出する処理は、前記受信する処理において受信された乗車要求の履歴に基づいて、将来に受信する乗車要求の数の期待値を算出する、
ことを特徴とする付記１乃至６いずれか一項記載の輸送サービス予約方法。
（付記８）
同一車両によって複数種類の乗車形態での乗車便を提供可能な車両ごとに、当該車両に対して割り当てられたスケジュール、及び、スケジュールの乗車形態の種類、を示す情報を記憶する記憶部と、
出発地及び目的地の指定を含む乗車要求を受信する受信部と、
前記記憶部を参照して、前記複数種類の乗車形態に係る実現可能な乗車便を生成する生成部と、
前記生成部によって生成された実現可能な乗車便群の部分集合の中で所定条件を満たす部分集合ごとに、当該部分集合を構成する各乗車便の選択確率を算出する第１の算出部と、
将来に受信する乗車要求の数の期待値を算出する第２の算出部と、
算出された選択確率及び前記乗車要求の数の期待値に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合の中から、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択する選択部と、
を有することを特徴とする輸送サービス予約装置。
（付記９）
前記複数種類の乗車形態は、同時に対応可能な乗車要求の数が相互に異なることを特徴とする付記８記載の輸送サービス予約装置。
（付記１０）
前記複数種類の乗車形態は、経路の変更の可否が相互に異なることを特徴とする付記８又は９記載の輸送サービス予約装置。
（付記１１）
前記選択部は、前記算出された選択確率及び前記乗車要求の数の期待値に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合ごとに、輸送サービスの提供者の利益の総和の期待値を算出し、前記利益の総和の期待値に基づいて、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択することを特徴とする付記８乃至１０いずれか一項記載の輸送サービス予約装置。
（付記１２）
前記選択部は、前記算出された選択確率及び前記乗車要求の数の期待値に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合ごとに、輸送サービスの利用者の効用の総和の期待値を算出し、前記効用の総和の期待値に基づいて、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択することを特徴とする付記８乃至１１いずれか一項記載の輸送サービス予約装置。
（付記１３）
前記選択部によって選択された部分集合を、前記乗車要求の送信元に返信する送信部と、
返信された部分集合の中から利用者に選択された乗車便を受信し、前記乗車便に係る車両に対し、当該乗車便を実現するスケジュールに関する情報を送信する送信部とを有する付記８乃至１２いずれか一項記載の輸送サービス予約装置。
（付記１４）
前記第２の算出部は、前記受信部によって受信された乗車要求の履歴に基づいて、将来に受信する乗車要求の数の期待値を算出する、
ことを特徴とする付記８乃至１３いずれか一項記載の輸送サービス予約装置。
（付記１５）
出発地及び目的地の指定を含む乗車要求を受信し、
同一車両によって複数種類の乗車形態での乗車便を提供可能な車両ごとに、当該車両に対して割り当てられたスケジュール、及び当該スケジュールの乗車形態の種類、を示す情報を記憶する記憶部を参照して、前記複数種類の乗車形態に係る実現可能な乗車便を生成し、
生成された実現可能な乗車便群の部分集合の中で所定条件を満たす部分集合ごとに、当該部分集合を構成する各乗車便の選択確率を算出し、
将来に受信する乗車要求の数の期待値を算出し、
算出された選択確率及び前記乗車要求の数の期待値に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合の中から、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択する、
処理をコンピュータに実行させる輸送サービス予約プログラム。
（付記１６）
前記複数種類の乗車形態は、同時に対応可能な乗車要求の数が相互に異なることを特徴とする付記１５記載の輸送サービス予約プログラム。
（付記１７）
前記複数種類の乗車形態は、経路の変更の可否が相互に異なることを特徴とする付記１５又は１６記載の輸送サービス予約プログラム。
（付記１８）
前記選択する処理は、前記算出された選択確率及び前記乗車要求の数の期待値に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合ごとに、輸送サービスの提供者の利益の総和の期待値を算出し、前記利益の総和の期待値に基づいて、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択することを特徴とする付記１５乃至１７いずれか一項記載の輸送サービス予約プログラム。
（付記１９）
前記選択する処理は、前記算出された選択確率及び前記乗車要求の数の期待値に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合ごとに、輸送サービスの利用者の効用の総和の期待値を算出し、前記効用の総和の期待値に基づいて、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択することを特徴とする付記１５乃至１８いずれか一項記載の輸送サービス予約プログラム。
（付記２０）
前記選択する処理において選択された部分集合を、前記乗車要求の送信元に返信し、
返信された部分集合の中から利用者が選択した乗車便を受信し、前記乗車便に係る車両に対し、当該乗車便を実現するスケジュールに関する情報を送信する、
処理を前記コンピュータが実行する付記１５乃至１９いずれか一項記載の輸送サービス予約プログラム。
（付記２１）
前記期待値を算出する処理は、前記受信する処理において受信された乗車要求の履歴に基づいて、将来に受信する乗車要求の数の期待値を算出する、
ことを特徴とする付記１５乃至２０いずれか一項記載の輸送サービス予約プログラム。
１ 輸送サービス予約システム
１０ 輸送サービス予約装置
２０ 利用者端末
２１ 入力制御部
２２ 要求送信部
２３ 応答受信部
２４ 出力制御部
２５ ＧＰＳ部
２６ 予約情報記憶部
２７ スケジュール情報記憶部
３０ 車両端末
３１ 通信制御部
３２ 入力制御部
３３ 出力制御部
３４ ＧＰＳ部
３５ 乗客情報読取部
３６ ナビゲーション部
３７ 予約情報記憶部
３８ スケジュール情報記憶部
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
１２１ 要求受信部
１２２ 応答送信部
１２３ 乗車便生成部
１２４ 選択確率算出部
１２５ 需要予測部
１２６ 提示乗車便選択部
１２７ 予約処理部
１２８ 車両制御部
１２９ 課金部
１３１ 利用者情報記憶部
１３２ 車両情報記憶部
１３３ 地図データ記憶部
１３４ スケジュール情報記憶部
１３５ 予約情報記憶部

Claims (9)

  1. 出発地及び目的地の指定を含む乗車要求を受信し、
    同一車両によって複数種類の乗車形態での乗車便を提供可能な車両ごとに、当該車両に対して割り当てられたスケジュール、及び、当該スケジュールの乗車形態の種類、を示す情報を記憶する記憶部を参照して、前記複数種類の乗車形態に係る実現可能な乗車便を生成し、
    生成された実現可能な乗車便群の部分集合の中で所定条件を満たす部分集合ごとに、当該部分集合を構成する各乗車便の選択確率を算出し、
    将来に受信する乗車要求の数の期待値を算出し、
    算出された選択確率及び前記乗車要求の数の期待値に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合の中から、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択する、
    処理をコンピュータが実行することを特徴とする輸送サービス予約方法。
  2. 前記複数種類の乗車形態は、同時に対応可能な乗車要求の数が相互に異なることを特徴とする請求項１記載の輸送サービス予約方法。
  3. 前記複数種類の乗車形態は、経路の変更の可否が相互に異なることを特徴とする請求項１又は２記載の輸送サービス予約方法。
  4. 前記選択する処理は、前記算出された選択確率及び前記乗車要求の数の期待値に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合ごとに、輸送サービスの提供者の利益の総和の期待値を算出し、前記利益の総和の期待値に基づいて、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択することを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載の輸送サービス予約方法。
  5. 前記選択する処理は、前記算出された選択確率及び前記乗車要求の数の期待値に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合ごとに、輸送サービスの利用者の効用の総和の期待値を算出し、前記効用の総和の期待値に基づいて、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択することを特徴とする請求項１乃至４いずれか一項記載の輸送サービス予約方法。
  6. 前記選択する処理において選択された部分集合を、前記乗車要求の送信元に返信し、
    返信された部分集合の中から利用者が選択した乗車便を受信し、前記乗車便に係る車両に対し、当該乗車便を実現するスケジュールに関する情報を送信する、
    処理を前記コンピュータが実行する請求項１乃至５いずれか一項記載の輸送サービス予約方法。
  7. 前記複数種類の乗車形態は、少なくとも、
    一の利用者についての一つの乗車要求にて指定された出発地から目的地までの輸送を行う第一のサービス、
    同時に対応可能な複数の利用者のそれぞれの乗車要求にて指定された出発地から目的地までの輸送を行う第二のサービス、
    予め決められた経路上の任意の地点で利用者の乗降が可能な輸送を行う第三のサービス、
    の２以上を含むことを特徴とする請求項１乃至６いずれか一項記載の輸送サービス予約方法。
  8. 同一車両によって複数種類の乗車形態での乗車便を提供可能な車両ごとに、当該車両に対して割り当てられたスケジュール、及び、スケジュールの乗車形態の種類、を示す情報を記憶する記憶部と、
    出発地及び目的地の指定を含む乗車要求を受信する受信部と、
    前記記憶部を参照して、前記複数種類の乗車形態に係る実現可能な乗車便を生成する生成部と、
    前記生成部によって生成された実現可能な乗車便群の部分集合の中で所定条件を満たす部分集合ごとに、当該部分集合を構成する各乗車便の選択確率を算出する第１の算出部と、
    将来に受信する乗車要求の数の期待値を算出する第２の算出部と、
    算出された選択確率及び前記乗車要求の数の期待値に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合の中から、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択する選択部と、
    を有することを特徴とする輸送サービス予約装置。
  9. 出発地及び目的地の指定を含む乗車要求を受信し、
    同一車両によって複数種類の乗車形態での乗車便を提供可能な車両ごとに、当該車両に対して割り当てられたスケジュール、及び当該スケジュールの乗車形態の種類、を示す情報を記憶する記憶部を参照して、前記複数種類の乗車形態に係る実現可能な乗車便を生成し、
    生成された実現可能な乗車便群の部分集合の中で所定条件を満たす部分集合ごとに、当該部分集合を構成する各乗車便の選択確率を算出し、
    将来に受信する乗車要求の数の期待値を算出し、
    算出された選択確率及び前記乗車要求の数の期待値に基づいて、前記所定条件を満たす部分集合の中から、前記乗車要求に対して提示する部分集合を選択する、
    処理をコンピュータに実行させる輸送サービス予約プログラム。

JP2015202232A 2014-10-28 2015-10-13 輸送サービス予約方法、輸送サービス予約装置、及び輸送サービス予約プログラム Active JP6655939B2 (ja)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201462069390P 2014-10-28 2014-10-28
US62/069,390 2014-10-28
US14/857,233 2015-09-17
US14/857,233 US10628758B2 (en) 2014-10-28 2015-09-17 Transportation service reservation method, transportation service reservation apparatus, and computer-readable storage medium

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016085734A JP2016085734A (ja) 2016-05-19
JP6655939B2 true JP6655939B2 (ja) 2020-03-04

Family

ID=55792263

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015202232A Active JP6655939B2 (ja) 2014-10-28 2015-10-13 輸送サービス予約方法、輸送サービス予約装置、及び輸送サービス予約プログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10628758B2 (ja)
JP (1) JP6655939B2 (ja)
SG (1) SG10201508494SA (ja)

Families Citing this family (105)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9965783B2 (en) 2014-02-07 2018-05-08 Uber Technologies, Inc. User controlled media for use with on-demand transport services
US10198700B2 (en) 2014-03-13 2019-02-05 Uber Technologies, Inc. Configurable push notifications for a transport service
US9888087B2 (en) 2014-03-31 2018-02-06 Uber Technologies, Inc. Adjusting attributes for an on-demand service system based on real-time information
US9536271B2 (en) 2014-05-16 2017-01-03 Uber Technologies, Inc. User-configurable indication device for use with an on-demand transport service
US9892637B2 (en) 2014-05-29 2018-02-13 Rideshare Displays, Inc. Vehicle identification system
US10467896B2 (en) 2014-05-29 2019-11-05 Rideshare Displays, Inc. Vehicle identification system and method
EP3175421A4 (en) 2014-07-30 2017-12-13 Uber Technologies Inc. Arranging a transport service for multiple users
EP3183707A4 (en) 2014-08-21 2018-02-28 Uber Technologies Inc. Arranging a transport service for a user based on the estimated time of arrival of the user
WO2016168379A1 (en) * 2015-04-13 2016-10-20 Uber Technologies, Inc. Fare determination system for on-demand transport arrangement service
US9547309B2 (en) * 2015-05-13 2017-01-17 Uber Technologies, Inc. Selecting vehicle type for providing transport
US10345809B2 (en) 2015-05-13 2019-07-09 Uber Technologies, Inc. Providing remote assistance to an autonomous vehicle
US9494439B1 (en) 2015-05-13 2016-11-15 Uber Technologies, Inc. Autonomous vehicle operated with guide assistance of human driven vehicles
US10009306B2 (en) 2015-05-15 2018-06-26 Uber Technologies, Inc. Methods to mitigate communication delays between systems in connection with a transport service
US9904900B2 (en) * 2015-06-11 2018-02-27 Bao Tran Systems and methods for on-demand transportation
US10360521B2 (en) * 2015-06-12 2019-07-23 Sap Se Dynamic location recommendation for public service vehicles
US10984498B2 (en) * 2015-06-15 2021-04-20 International Business Machines Corporation Managing transportation deployment using customer activity
US11107009B2 (en) 2015-06-15 2021-08-31 International Business Machines Corporation Managing user transportation needs without user intervention
US10139828B2 (en) 2015-09-24 2018-11-27 Uber Technologies, Inc. Autonomous vehicle operated with safety augmentation
US10055995B2 (en) * 2015-10-06 2018-08-21 Gt Gettaxi Limited System for preemptively navigating drivers to an event created through a social network system
US10157436B2 (en) 2015-10-09 2018-12-18 Gt Gettaxi Limited System for navigating vehicles associated with a delivery service
US9754338B2 (en) 2015-10-09 2017-09-05 Gt Gettaxi Limited System to facilitate a correct identification of a service provider
US9739623B2 (en) * 2015-10-15 2017-08-22 Trapeze Software Ulc System and method for managing transit service interruptions
US9939279B2 (en) * 2015-11-16 2018-04-10 Uber Technologies, Inc. Method and system for shared transport
AU2016355605B2 (en) 2015-11-20 2021-08-19 Uber Technologies, Inc. Controlling autonomous vehicles in connection with transport services
US10794713B2 (en) * 2015-12-31 2020-10-06 Lyft, Inc. System for navigating drivers to passengers based on start times of events
US10282681B2 (en) 2016-02-03 2019-05-07 Operr Technologies, Inc. System and method for customizable prescheduled dispatching for transportation services
CN107153882B (zh) * 2016-03-03 2021-10-15 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 乘客打车时刻分布区间的预测方法和***
JP6817337B2 (ja) 2016-05-27 2021-01-20 ユーエーティーシー， エルエルシー 自動運転車のための乗客の乗車の円滑化
US20170364968A1 (en) * 2016-06-16 2017-12-21 Conduent Business Services, Llc Method and system for cost sharing in a pooled vehicle
US10817806B2 (en) * 2016-07-29 2020-10-27 Xerox Corporation Predictive model for supporting carpooling
US11087252B2 (en) * 2016-08-16 2021-08-10 Teleport Mobility, Inc. Interactive real time system and real time method of use thereof in conveyance industry segments
US11182709B2 (en) 2016-08-16 2021-11-23 Teleport Mobility, Inc. Interactive real time system and real time method of use thereof in conveyance industry segments
US11176500B2 (en) 2016-08-16 2021-11-16 Teleport Mobility, Inc. Interactive real time system and real time method of use thereof in conveyance industry segments
CN107767322B (zh) * 2016-08-22 2021-05-25 平安科技（深圳）有限公司 拼车方法和装置
US10296200B2 (en) * 2016-09-08 2019-05-21 Gt Gettaxi Limited Drag and drop map for marking pickup and drop off locations on a predetermined line
CN107862531A (zh) * 2016-09-22 2018-03-30 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种预估价格校正方法及服务器
US9813510B1 (en) 2016-09-26 2017-11-07 Uber Technologies, Inc. Network system to compute and transmit data based on predictive information
US10636108B2 (en) 2016-09-30 2020-04-28 Lyft, Inc. Identifying matched requestors and providers
US20180101878A1 (en) * 2016-10-11 2018-04-12 Gt Gettaxi Limited System for navigating drivers to passengers based on arrival times and surge pricing information
US10325442B2 (en) 2016-10-12 2019-06-18 Uber Technologies, Inc. Facilitating direct rider driver pairing for mass egress areas
KR102003940B1 (ko) * 2016-11-11 2019-10-01 엘지전자 주식회사 자율 주행 차량 및 그 제어방법
USD868895S1 (en) 2016-11-14 2019-12-03 Lyft, Inc. Electronic device with front and rear displays
JP6726605B2 (ja) * 2016-11-21 2020-07-22 株式会社日立製作所 交通需給マッチングシステムおよび交通需給マッチング方法
JP6757654B2 (ja) 2016-11-28 2020-09-23 株式会社日立製作所 輸送サービス情報提供装置、及び輸送サービス情報提供方法
US11334959B2 (en) * 2016-12-05 2022-05-17 Conduent Business Services, Llc Method and system for managing allocation of transportation services
US20180165731A1 (en) * 2016-12-09 2018-06-14 Conduent Business Services, Llc Method and system for real time ridesharing management
US9817400B1 (en) 2016-12-14 2017-11-14 Uber Technologies, Inc. Vehicle servicing system
US11132633B2 (en) * 2016-12-16 2021-09-28 Conduent Business Services, Llc Method and system for controlling key performance indicator parameters of a transportation system
US11574262B2 (en) 2016-12-30 2023-02-07 Lyft, Inc. Location accuracy using local device communications
US10554783B2 (en) 2016-12-30 2020-02-04 Lyft, Inc. Navigation using proximity information
US10355788B2 (en) 2017-01-06 2019-07-16 Uber Technologies, Inc. Method and system for ultrasonic proximity service
US20180204158A1 (en) * 2017-01-19 2018-07-19 Massachusetts Institue Of Technology Data-Driven System for Optimal Vehicle Fleet Dimensioning and Real-Time Dispatching Based on Shareability Networks
US10055996B2 (en) 2017-01-20 2018-08-21 Zum Services, Inc. Method and system for scheduling a driver service provider for one or more third parties
US11619951B2 (en) * 2017-01-23 2023-04-04 Massachusetts Institute Of Technology On-demand high-capacity ride-sharing via dynamic trip-vehicle assignment with future requests
US11614751B2 (en) * 2017-01-23 2023-03-28 Massachusetts Institute Of Technology System for on-demand high-capacity ride-sharing via dynamic trip-vehicle assignment and related techniques
KR101859106B1 (ko) 2017-01-31 2018-05-17 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 그 제어방법
US9898791B1 (en) 2017-02-14 2018-02-20 Uber Technologies, Inc. Network system to filter requests by destination and deadline
US10963824B2 (en) 2017-03-23 2021-03-30 Uber Technologies, Inc. Associating identifiers based on paired data sets
JP6795090B2 (ja) * 2017-04-28 2020-12-02 富士通株式会社 行動選択学習装置、行動選択学習プログラム、行動選択学習方法及び行動選択学習システム
WO2018208815A1 (en) * 2017-05-08 2018-11-15 Chase Arnold Mobile device for autonomous vehicle enhancement system
US10839684B2 (en) 2017-05-08 2020-11-17 Arnold Chase Direct vehicle engagement system
JP6971490B2 (ja) * 2017-05-16 2021-11-24 みこらった株式会社 自動車及び自動車用プログラム
JP2018205829A (ja) * 2017-05-30 2018-12-27 本田技研工業株式会社 ライドシェア管理装置、ライドシェア管理方法、およびプログラム
JP6941974B2 (ja) * 2017-05-30 2021-09-29 株式会社日立製作所 輸送計画生成方法および輸送計画生成システム
JP6652947B2 (ja) * 2017-06-15 2020-02-26 本田技研工業株式会社 サービス支援装置、サービス支援方法、およびプログラム
AU2018102228A4 (en) * 2017-06-28 2021-11-18 Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. Artificial intelligent systems and methods for presenting prompting message on mobile device
US20190026671A1 (en) * 2017-07-20 2019-01-24 DTA International FZCO Device, System, and Method for Optimizing Taxi Dispatch Requests
CN108009651A (zh) * 2017-08-16 2018-05-08 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 订单处理方法、装置、终端设备和计算机可读存储介质
JP6727175B2 (ja) * 2017-09-20 2020-07-22 ヤフー株式会社 提供装置、提供方法、及び提供プログラム
US10567520B2 (en) 2017-10-10 2020-02-18 Uber Technologies, Inc. Multi-user requests for service and optimizations thereof
CN109658683B (zh) * 2017-10-12 2022-06-10 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 交通服务类型选择方法及装置
JP6974106B2 (ja) * 2017-10-12 2021-12-01 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、及びプログラム
US10706487B1 (en) 2017-11-11 2020-07-07 Lyft, Inc. Dynamically generating and updating multipliers for a transportation matching system using machine learning
US20190156254A1 (en) * 2017-11-21 2019-05-23 GM Global Technology Operations LLC Systems and methods for dynamically managing a shuttle fleet
CN109978193A (zh) * 2017-12-28 2019-07-05 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 网络约车订单分配方法和装置
WO2019128477A1 (en) * 2017-12-28 2019-07-04 Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. Systems and methods for assigning service requests
JP6969507B2 (ja) * 2018-06-21 2021-11-24 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
US12013247B2 (en) * 2018-07-24 2024-06-18 Sony Corporation Information processing apparatus and information processing method
JP7230362B2 (ja) * 2018-07-25 2023-03-01 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
JP6999519B2 (ja) 2018-08-03 2022-01-18 株式会社日立製作所 輸送力調整装置、輸送力調整システムおよび輸送力調整方法
US10552773B1 (en) 2018-09-07 2020-02-04 Lyft, Inc. Efficiency of a transportation matching system using geocoded provider models
US20200104770A1 (en) * 2018-09-28 2020-04-02 Ford Global Technologies, Llc Rideshare with special need accommodations
JP7093515B2 (ja) 2018-09-28 2022-06-30 マツダ株式会社 自動車運行管理システム
JP7216903B2 (ja) * 2018-10-26 2023-02-02 マツダ株式会社 自動車運行管理システム
US11017675B2 (en) * 2019-01-29 2021-05-25 Here Global B.V. Method and apparatus for providing mobility insight data for points of interest
CN111612558A (zh) * 2019-02-25 2020-09-01 福特全球技术公司 行程邀约的方法和***
JP2020140341A (ja) * 2019-02-27 2020-09-03 ダイハツ工業株式会社 乗合車両および予約管理システム
US11910452B2 (en) 2019-05-28 2024-02-20 Lyft, Inc. Automatically connecting wireless computing devices based on recurring wireless signal detections
US20220261755A1 (en) * 2019-09-12 2022-08-18 Aisin Corporation Delivery candidate proposal system, delivery candidate proposal terminal, and delivery candidate proposal program
JP2021076954A (ja) * 2019-11-06 2021-05-20 東急株式会社 配車システム、管理サーバ、配車サービス提供方法およびプログラム
JP7393199B2 (ja) * 2019-12-24 2023-12-06 株式会社Ｎｔｔドコモ 情報処理装置
US11570276B2 (en) 2020-01-17 2023-01-31 Uber Technologies, Inc. Forecasting requests based on context data for a network-based service
US11089440B1 (en) * 2020-03-02 2021-08-10 International Business Machines Corporation Management of geographically and temporarily distributed services
US11887386B1 (en) 2020-03-30 2024-01-30 Lyft, Inc. Utilizing an intelligent in-cabin media capture device in conjunction with a transportation matching system
USD997988S1 (en) 2020-03-30 2023-09-05 Lyft, Inc. Transportation communication device
JP7376413B2 (ja) * 2020-04-02 2023-11-08 トヨタ自動車株式会社 自律走行車両の運行管理装置及び運行管理方法
JP7332524B2 (ja) * 2020-04-02 2023-08-23 トヨタ自動車株式会社 自律走行車両の運行管理装置及び運行管理方法
JP7315510B2 (ja) 2020-04-02 2023-07-26 トヨタ自動車株式会社 自律走行車両の運行管理装置及び運行管理方法
US11999355B2 (en) 2020-04-28 2024-06-04 Toyota Motor North America, Inc. Driver-provided vehicle passenger registry
US10929156B1 (en) 2020-06-09 2021-02-23 Uber Technologies, Inc. Pre-generating data for user interface latency improvement
JP7367627B2 (ja) * 2020-07-22 2023-10-24 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
US20220027800A1 (en) * 2020-07-27 2022-01-27 Via Transportation, Inc. Systems and methods for ridesharing with connected and unconnected passengers
US11761784B2 (en) 2020-11-24 2023-09-19 Waymo Llc Reachability user experience interfaces for autonomous vehicles
CN112633940A (zh) * 2020-12-30 2021-04-09 北京交通大学 一种需求响应型城市轨道交通分时票价制定方法
JP7468425B2 (ja) * 2021-03-25 2024-04-16 トヨタ自動車株式会社 ライドシェアシステム及びライドシェア方法

Family Cites Families (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6453298B2 (en) * 1998-07-10 2002-09-17 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Method of operating a vehicle redistribution system based upon predicted ride demands
JP2001229495A (ja) 2000-02-16 2001-08-24 Toshiba Corp 運送方法およびシステム、受付処理システムならびにコンピュータが読取り可能な記憶媒体
US6697730B2 (en) * 2000-04-04 2004-02-24 Georgia Tech Research Corp. Communications and computing based urban transit system
JP3959245B2 (ja) 2001-05-11 2007-08-15 株式会社東芝 乗合車両運行スケジューリングシステム
JP4548977B2 (ja) 2001-06-20 2010-09-22 パナソニック株式会社 デマンド車両管理装置
US20030040944A1 (en) * 2001-08-22 2003-02-27 Hileman Ryan M. On-demand transportation system
US8050688B2 (en) * 2003-12-31 2011-11-01 Motorola Mobility, Inc. Method and apparatus for delivering services
JP2006172145A (ja) 2004-12-16 2006-06-29 Hitachi Ltd 予約処理システム及びその方法
US20080189148A1 (en) * 2007-02-07 2008-08-07 Jason Diaz Ground transportation booking
US20090037095A1 (en) * 2007-07-30 2009-02-05 Zms Technologies Inc. Transmodal and logistics system and method
WO2009029913A2 (en) * 2007-08-31 2009-03-05 Van Buskirk Peter C Selectively negotiated ridershare system comprising riders, drivers, and vehicles
US8744882B2 (en) * 2008-09-22 2014-06-03 212, Llc Event management system
US7979292B2 (en) * 2008-12-17 2011-07-12 International Business Machines Corporation Travel fee rate setting based upon travel mode and convenience
US20100185486A1 (en) * 2009-01-21 2010-07-22 Disney Enterprises, Inc. Determining demand associated with origin-destination pairs for bus ridership forecasting
US10117055B2 (en) * 2009-07-08 2018-10-30 Dejero Labs Inc. System and method for providing data services on vehicles
US9230292B2 (en) * 2012-11-08 2016-01-05 Uber Technologies, Inc. Providing on-demand services through use of portable computing devices
US8498953B2 (en) * 2010-03-30 2013-07-30 Sap Ag Method for allocating trip sharing
US20110301835A1 (en) * 2010-06-07 2011-12-08 James Bongiorno Portable vacation/travel planner, and family tour guide device
US20140229258A1 (en) * 2011-03-16 2014-08-14 Malak Seriani Systems and methods enabling transportation service providers to competitively bid in response to customer requests
US20130073327A1 (en) * 2011-09-20 2013-03-21 Benjamin J. Edelberg Urban transportation system and method
US9021395B2 (en) * 2011-10-19 2015-04-28 Panasonic Intellectual Property Corporation Of America Display control device, integrated circuit, and display control method
US9424515B2 (en) * 2011-12-05 2016-08-23 FasterFare, LLC Predicting taxi utilization information
US8977680B2 (en) * 2012-02-02 2015-03-10 Vegas.Com Systems and methods for shared access to gaming accounts
US20140005934A1 (en) * 2012-06-29 2014-01-02 International Business Machines Corporation Incorporating Traveler Feedback in Future Trip Planning
US20140058882A1 (en) * 2012-08-27 2014-02-27 Opera Solutions, Llc Method and Apparatus for Ordering Recommendations According to a Mean/Variance Tradeoff
US20140089036A1 (en) * 2012-09-26 2014-03-27 Xerox Corporation Dynamic city zoning for understanding passenger travel demand
US20150339704A1 (en) * 2012-11-29 2015-11-26 Google Inc. Valuing online content served to an online publisher
US20140173511A1 (en) * 2012-12-13 2014-06-19 Jens Lehmann Process and method for increasing usage for a carpooling system
US20140229099A1 (en) * 2013-02-12 2014-08-14 Broadcom Corporation Location aware appointment management application
US20170193405A1 (en) * 2013-03-14 2017-07-06 Lyft, Inc. System for dispatching a driver
US20140365250A1 (en) 2013-06-05 2014-12-11 Fujitsu Limited Transportation service reservation method and apparatus
GR20130100414A (el) * 2013-07-12 2015-02-20 Ανδρεας-Λεωνιδας Κυπριανου Προδρομιδης Μεθοδος και συστημα για τη μεταφορα αντικειμενων μεσω δικτυων εμπιστοσυνης
US20150176997A1 (en) * 2013-12-22 2015-06-25 Andreas Kurt PURSCHE Adaptive transportation framework
US9984574B2 (en) * 2014-01-21 2018-05-29 Tribal Rides, Inc. Method and system for anticipatory deployment of autonomously controlled vehicles
US20150248689A1 (en) * 2014-03-03 2015-09-03 Sunil Paul Systems and methods for providing transportation discounts
US9441981B2 (en) * 2014-06-20 2016-09-13 Fatdoor, Inc. Variable bus stops across a bus route in a regional transportation network
US20160042303A1 (en) * 2014-08-05 2016-02-11 Qtech Partners LLC Dispatch system and method of dispatching vehicles
SG11201701332QA (en) * 2014-09-05 2017-03-30 Uber Technologies Inc Providing route information to devices during a shared transport service
US20160078516A1 (en) * 2014-09-17 2016-03-17 Umm Al-Qura University Wasul transport application
US20160116296A1 (en) * 2014-10-27 2016-04-28 Urban Engines, Inc. Providing instant routing options

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016085734A (ja) 2016-05-19
SG10201508494SA (en) 2016-05-30
US20160117610A1 (en) 2016-04-28
US10628758B2 (en) 2020-04-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6655939B2 (ja) 輸送サービス予約方法、輸送サービス予約装置、及び輸送サービス予約プログラム
JP6823907B2 (ja) 輸送サービス予約方法、輸送サービス予約装置、及び輸送サービス予約プログラム
US11674811B2 (en) Assigning on-demand vehicles based on ETA of fixed-line vehicles
Wen et al. Transit-oriented autonomous vehicle operation with integrated demand-supply interaction
US20200104965A1 (en) Systems and methods for managing ridesharing vehicles
Jung et al. Dynamic shared‐taxi dispatch algorithm with hybrid‐simulated annealing
US11386359B2 (en) Systems and methods for managing a vehicle sharing facility
US11562300B2 (en) System and method for optimal automated booking of on-demand transportation in multi-modal journeys
Duan et al. Centralized and decentralized autonomous dispatching strategy for dynamic autonomous taxi operation in hybrid request mode
US11392861B2 (en) Systems and methods for managing a vehicle sharing facility
US20220120572A9 (en) Real-time ride sharing solutions for unanticipated changes during a ride
US20150310379A1 (en) Shared vehicle systems and methods
Jung et al. Design and modeling of real-time shared-taxi dispatch algorithms
JP7078357B2 (ja) 配信装置、配信方法および配信プログラム
Nahmias-Biran et al. From traditional to automated mobility on demand: a comprehensive framework for modeling on-demand services in SimMobility
US20200134765A1 (en) Information processing device, information processing method and storage medium
US20180075566A1 (en) System and method of calculating a price for a vehicle journey
WO2018217161A1 (en) Systems and methods for managing shuttle services and deriving of shuttle service routes and services
US20220004199A1 (en) Accounting for driver reaction time when providing driving instructions
Jung et al. Effects of charging infrastructure and non-electric taxi competition on electric taxi adoption incentives in New York City
CN110612523A (zh) 基于配对数据组关联标识符
JP2007207077A (ja) 配車情報提供システム及び配車予約サーバ
JP6978230B2 (ja) 提供装置、提供方法、提供プログラムおよび算出装置
CN114358348A (zh) 信息处理装置、信息处理***以及信息处理方法
US20220398509A1 (en) Information processing device and information processing method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180628

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20190528

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190604

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190822

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200114

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200204

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6655939

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150