JP7253041B2 - 輸送サービスプロバイダを管理する方法、当該方法を実施するための命令を含むコンピュータプログラム、当該方法を実行させる命令を記憶する非一時記憶媒体、及び輸送サービスプロバイダを管理するための装置 - Google Patents

Description

本発明は、輸送の分野に関連する。いくつかの実施形態は、輸送サービスプロバイダを管理するための方法および装置に関する。

ＵＳ２０１４００１１５２２は、オンデマンドサービス情報を提供する方法に関する。１つまたは複数のプロセッサは、所与の地理的範囲について、オンデマンドサービスについての複数の要求者のそれぞれの位置情報と、オンデマンドサービスを提供することができる複数のサービスプロバイダのそれぞれの位置情報とを決定する。所与の地理的範囲について複数のサブ領域が識別される。少なくとも一部の要求者およびサービスプロバイダの位置情報に基づいて、１つまたは複数のサブ領域は、他の１つまたは複数のサブ領域と比較して、複数のサービスプロバイダによる供給が不足していると判断される。供給不足のサブ領域を識別する情報は、１つまたは複数のサービスプロバイダ装置に提供される。

本発明の一態様は添付の独立請求項に記載されており、いくつかの実施形態の特徴は、従属請求項に記載されている。

一態様では、輸送サービスプロバイダを管理する方法が開示され、この方法は、複数のサービスプロバイダのそれぞれを示し、各サービスプロバイダの固有性の表示、それぞれのサービスプロバイダの利用可能性データ、およびそれぞれのサービスプロバイダの位置の表示を含むデータを含む第１のデータフローをリアルタイムで受信するプロバイダデータ受信ステップと、複数の地理的ゾーンを含むエリアにわたるサービスプロバイダの数およびサービス要求の数のゾーンによる予測を提供するために、前記第１のデータフローおよび記憶された過去の供給／需要データを処理する予測ステップと、候補サービスプロバイダを示すデータを出力するために利用可能性の基準を使用して前記第１のデータフローをフィルタリングするフィルタおよび選択ステップであって、前記それぞれの候補サービスプロバイダを示す前記データは、前記それぞれの候補サービスプロバイダの位置に関連する前記各候補サービスプロバイダの固有性の表示を含む、フィルタおよび選択ステップと、候補サービスプロバイダを示す前記データをサービスプロバイダの予測数およびサービス要求の数と組み合わせ、それらの現在のゾーンからそれぞれの異なるゾーンに移動する候補サービスプロバイダの距離／時間行列を計算し、それによって、それらの現在のゾーンからそれぞれの新しいゾーンに移動するのに適した候補サービスプロバイダの設定を確立する最適化ステップと、それぞれ対象となるサービスプロバイダのみにそれぞれの通知を出力する通知ステップであって、前記通知は新しいゾーン内の新しい位置の表示を含み、それによって、少なくともいくつかのゾーン内の前記サービスプロバイダの数が、サービス要求の数に収束する通知ステップと、を含む。

別の態様ではデータストレージと、記憶された命令の制御下で動作するプロセッサとを有し、前記プロセッサは、複数のサービスプロバイダのそれぞれを示し、各サービスプロバイダの固有性の表示、それぞれのサービスプロバイダの利用可能性データ、およびそれぞれのサービスプロバイダの位置の表示を含むデータを含む第１のデータフローをリアルタイムで受信し、過去の供給／需要データを記憶装置から読み出し、前記過去の供給／需要データと共に前記第１のデータフローを処理して、複数の地理的ゾーンを含むエリアにわたるサービスプロバイダの数及びサービス要求の数のゾーンによる予測を提供し、候補サービスプロバイダを示すデータを出力するために利用可能性の基準を使用して前記第１のデータフローをフィルタリングし、前記それぞれの候補サービスプロバイダの位置に関連する前記各候補サービスプロバイダの固有性の表示を含み、候補サービスプロバイダを示す前記データをサービスプロバイダの予測数およびサービス要求の数と組み合わせ、それらの現在のゾーンからそれぞれの異なるゾーンに移動する候補サービスプロバイダの距離／時間行列を計算し、それによって、それらの現在のゾーンからそれぞれの新しいゾーンに移動するのに適した候補サービスプロバイダの設定を確立し、それぞれ対象となるサービスプロバイダのみにそれぞれの通知を出力し、前記通知は新しいゾーン内の新しい位置の表示を含み、それによって、少なくともいくつかのゾーン内の前記サービスプロバイダの数が、サービス要求の数に収束する。

複数のサービスプロバイダおよびサービス要求を管理する方法も開示される。当該方法は、複数の地理的範囲を識別することを含むことができる。当該方法は、識別された地理的範囲の各々について、サービス要求予測を導出することを含むことができる。それぞれのサービス要求予測は、将来の第１の期間の地理的範囲について受信されるのであろうサービス要求の量の予測を含むことができる。当該方法はまた、識別された地理的範囲の各々について、サービスプロバイダ予測を導出することを含んでもよい。それぞれのサービスプロバイダ予測は、将来の第１の期間中にサービス要求を受け入れるために利用可能な、地理的範囲内のサービスプロバイダの数量の予測を含むことができる。当該方法はまた、識別された地理的範囲の各々について、地理的範囲が将来の第１の期間中に供給過剰状態にあるかどうかを決定することを含むことができる。それぞれの地理的範囲は、将来の第１の期間についての地理的範囲のサービスプロバイダ予測が将来の第１の期間についての地理的範囲のサービス要求予測を少なくとも第１のしきい値だけ超える、将来の第１の期間中に供給過剰状態にあってもよい。当該方法はまた、将来の第１の期間中に供給過剰状態にあると決定された各々の識別された地理的範囲について、地理的範囲内の利用可能なサービスプロバイダの数量Ｍを決定することを含むことができる。数量Ｍは将来の第１の期間における地理的範囲についてのサービスプロバイダ予測から差し引かれた場合に、地理的範囲が供給過剰状態にならない数量であってもよい。当該方法はまた、将来の第１の期間中に供給過剰状態にあると決定された各々の識別された地理的範囲について、地理的範囲内の少なくともＭ個の利用可能なサービスプロバイダを選択することを含むことができる。各利用可能なサービスプロバイダの選択は、１つまたは複数の所定の基準に基づくことができる。

当該方法は、次の第１の期間中に供給過剰状態にあると判定された識別された地理的範囲の各々について、選択された利用可能なサービスプロバイダのみに通知を提供することをさらに含むことができる。それぞれの通知には、地理的範囲外に移動するためのメールが含まれる場合がある。それぞれの通知は、一つ以上の他の地理的範囲に移動するためのメッセージを含んでもよい。

また、複数のサービスプロバイダを管理する方法が開示され、サービス要求が説明される。当該方法は、第１の地理的範囲および第２の地理的範囲を含む複数の地理的範囲を識別することを含むことができる。当該方法は、第１及び第２の地理的範囲の各々についてのサービス要求予測を導出することを含むことができる。それぞれのサービス要求予測は、将来の第１の期間の地理的範囲について受信されるであろうサービス要求の量の予測を含むことができる。例えば、それぞれのサービス要求予測は以下のうちの１つまたは複数を含むことができるが、これらに限定されない。将来の第１の期間中に地理的範囲について受信されることになるサービス要求の量の予測、すぐに提供されるサービスを要求している将来の第１の期間中および／または将来の第１の期間中に地理的範囲のために受信されることになるサービス要求の量の予測、将来の第１の期間中にサービスが提供されるサービスを要求している将来の第１の期間前に地理的範囲について受信されることになるサービス要求の量の予測、および／または地理的範囲についてすでに受信されている、すぐに提供されるサービス（しかし、利用可能なサービスプロバイダにまだ一致していない）および／または将来の第１の期間中に受信されることになるサービス要求の量。当該方法はまた、第１および第２の地理的範囲のそれぞれについてサービスプロバイダ予測を導出することを含んでもよい。それぞれのサービスプロバイダ予測は、将来の第１の期間中にサービス要求を受け入れるために利用可能な、地理的範囲内のサービスプロバイダの数量の予測を含むことができる。当該方法はまた、識別された地理的範囲の各々について、地理的範囲が、将来の第１の期間中に需要過剰状態（ＯＶＥＲ－ＤＥＭＡＮＤ ＳＴＡＴＥ）にあるか、供給過剰状態（ＯＶＥＲ－ＳＵＰＰＬＹ ＳＴＡＴＥ）にあるか、または正常状態（ＮＯＲＭＡＬ ＳＴＡＴＥ）にあるかを判定することを含むことができる。需要過剰状態は、サービス要求予測が少なくとも第１のしきい値だけサービスプロバイダ予測を超えるときに決定され得る。供給過剰状態は、サービスプロバイダ予測が少なくとも第２のしきい値だけサービス要求予測を超えるときに決定され得る。通常状態は、需要過剰状態も供給過剰状態も予測されないときに決定されてもよい。当該方法は、第１の地理的範囲が将来の第１の期間中に供給過剰状態にあると判定されたことに応答して、数量Ｍを決定することをさらに含んでもよい。数量Ｍは将来の第１の期間における第１の地理的範囲について、サービスプロバイダ予測から差し引かれた場合に、第１の地理的範囲が供給過剰状態から通常状態に変化することになる数量であってもよい。当該方法は、第１の地理的範囲が将来の第１の期間中に供給過剰状態にあると判定されたことに応答して、１つまたは複数の所定の基準に基づいて第１の地理的範囲内の少なくともＭ個の利用可能なサービスプロバイダを選択することをさらに含むことができる。それぞれの選択された利用可能なサービスプロバイダは、将来の第１の期間における第１の地理的範囲においてサービス要求を受け入れるために利用可能であると予測されるサービスプロバイダであってもよい。当該方法は、第２の地理的範囲が将来の第１の期間中に需要過剰状態にあると決定されることに応答して、数量Ｎを決定することをさらに含んでもよい。数量Ｎは将来の第１の期間中に第２の地理的範囲についてのサービスプロバイダ予測に追加された場合に、第２の地理的範囲が需要過剰状態から通常状態に変化することになる数量であってもよい。当該方法は選択された利用可能なサービスプロバイダの各々に、第１の地理的範囲から出るように通知を提供することをさらに含むことができる。代替として、または追加として、それぞれの通知は、１つまたは複数の他の地理的範囲に移動するためのメッセージを含むことができる。

別の例示的な実施形態では、複数のサービスプロバイダおよびサービス要求を管理する方法が説明される。当該方法は、第１の地理的範囲、第２の地理的範囲、および１つまたは複数の中間地理的範囲を含む複数の地理的範囲を識別することを含むことができる。当該方法はまた、識別された地理的範囲の各々についてのサービス要求予測を導出することを含んでもよい。それぞれのサービス要求予測は、将来の第１の期間の地理的範囲について受信されるのであろうサービス要求の量の予測を含むことができる。当該方法はまた、識別された地理的範囲の各々についてサービスプロバイダ予測を導出することを含んでもよい。それぞれのサービスプロバイダ予測は、将来の第１の期間中にサービス要求を受け入れるために利用可能な、地理的範囲内のサービスプロバイダの数量の予測を含むことができる。当該方法はまた、識別された地理的範囲の各々について、地理的範囲が、将来の第１の期間中に需要過剰状態にあるか、供給過剰状態にあるか、または正常状態にあるかを判定することを含むことができる。需要過剰状態は、サービス要求予測が少なくとも第１のしきい値だけサービスプロバイダ予測を超えるときに決定され得る。供給過剰状態は、サービスプロバイダ予測が少なくとも第２のしきい値だけサービス要求予測を超えるときに決定され得る。通常状態は、需要過剰状態も供給過剰状態も予測されないときに決定されてもよい。当該方法はまた、第１の地理的範囲が将来の第１の期間中に供給過剰状態にあると判定されたことに応答して、第２の地理的範囲が将来の第１の期間中に需要過剰状態にあると判定され、中間地理的範囲が将来の第１の期間中に１つまたは複数の利用可能なサービスプロバイダを有することに応答して、１つまたは複数の所定の基準に基づいて第１の地理的範囲内の少なくとも１つの利用可能なサービスプロバイダを選択することを含むことができる。それぞれの選択された利用可能なサービスプロバイダは、将来の第１の期間における第１の地理的範囲においてサービス要求を受け入れるために利用可能であると予測されるサービスプロバイダであってもよい。当該方法はまた、第１の地理的範囲が将来の第１の期間中に供給過剰状態にあると判定されたことに応答して、第２の地理的範囲が将来の第１の期間中に供給過剰状態にないと判定され、中間地理的範囲のうちの１つまたは複数が将来の第１の期間中に供給過剰状態にないことに応答して、１つまたは複数の所定の基準に基づいて中間地理的範囲のうちの１つまたは複数において少なくとも１つのサービスプロバイダを選択することを含むことができる。１つまたは複数の中間地理的範囲内の時間プロバイダの各々は、将来の第１の期間内の１つまたは複数の中間地理的範囲内のサービス要求を受け入れるために利用可能であると予測されるサービスプロバイダとすることができる。当該方法はまた、第１の地理的範囲が将来の第１の期間中に供給過剰状態にあると判定されたことに応答して、第２の地理的範囲が将来の第１の期間中に需要過剰状態にあると判定され、中間地理的範囲が将来の第１の期間中に利用可能なサービスプロバイダを有することに応答して、第１の地理的範囲から出て将来の第１の期間中に１つまたは複数の利用可能なサービスプロバイダを有する１つまたは複数の中間地理的範囲に移動するために、第１の地理的範囲内の選択された利用可能なサービスプロバイダのうちの１つまたは複数だけに通知を提供することを含むことができる。当該方法はまた、将来の第１の期間中に供給過剰状態にあると決定された第１の地理的範囲に応答して、第２の地理的範囲は将来の第１の期間中に需要過剰状態にあると決定され、中間地理的範囲は将来の第１の期間中に１つまたは複数の利用可能なサービスプロバイダを有するように決定され、将来の第１の期間中に１つまたは複数の利用可能なサービスプロバイダを有する１つまたは複数の時間プロバイダのみに通知を提供して、その地理的範囲からおよび／または第２の地理的範囲に移動することを含んでもよい。

本明細書に記載される技術の実施は、必要とする者のみに通知メッセージを提供し、したがって混乱を回避し、通信されるデータ量を最小限に抑え、それによって効率的かつ効果的な動作を提供することによって、著しい技術的利点を提供することができる。メッセージの内容は、サービスプロバイダがほぼ最適な最小値に移動するための時間および／または距離を低減するようなものであってもよい。

本開示、例示的な実施形態、およびそれらの利点をより完全に理解するために、以下の説明を添付の図面と併せて参照し、添付の図面では、同様の符号は同様の特徴を示す。
サービス要求を送信するように構成可能なユーザ装置の一例を示す図である。 サービスプロバイダ計算装置の一例を示す図である。 サービスプロバイダおよびサービス要求を管理するためのシステムの一実施形態を示す図である。 複数の地理的範囲の一実施形態を示す図である。 複数の地理的範囲の別の一実施形態を示す図である。 予測された状態を有する複数の地理的範囲の別の一実施形態を示す図である。 プロセッサとデータウェアハウスとそのデータフローの高度な概略図を示す図である。 過去の時空間需給データの一例を示す図である。 サービスプロバイダプロファイルデータの一例を示す図である。 サービス要求データの一例を示す図である。 リアルタイムサービスプロバイダステータスデータの一例を示す図である。 リアルタイムのサードパーティデータの一例を示す図である。 予測された空間的時間的需要供給データの一例を示す図である。 リアルタイムサービスプロバイダステータスデータの一例を示す図である。 候補サービスプロバイダデータの一例を示す図である。 過去に集計された時空間データの一例を示す図である。 最適化結果の一例を示す図である。 表示される通知の一例を示す図である。 「ｔｏ」および「ｆｒｏｍ」の観点から、発行時間、それを受信するサービスプロバイダのＩＤ、およびその内容を含むメッセージの一例を示す。 パケットの高度な概略図を示す。

最近の経緯において、ユーザ装置から直接的または間接的に検索、価格設定、比較、要求、予約、またはキャンセルすることができる輸送関連サービスの成長が見られる。

本明細書の文脈において、「輸送関連サービス」という用語は、公共交通機関、タクシー、自家用車のレンタル、リムジンサービス、シャトル、相乗り、配送、配達を含む。

図１に、ユーザ装置として機能するスマートフォン上のＧＵＩ（グラフィカルユーザインターフェース）の一例を示す。

図示されたＧＵＩは、要求されているサービスのスタート位置または起点位置を入力するための部分１１１と、要求されているサービスの目的地位置を入力するための部分１１２と、サービスの種類（例えば、タクシー、自家用車、相乗りまたはカープール、シャトル、バス、配送、配達など）を選択するための部分であって、ユーザの計算装置の現在位置、要求されているサービスのスタート位置または起点位置、要求されているサービスの終了位置または目的地位置、または１つまたは複数の利用可能なサービスプロバイダ（ｓｅｒｖｉｃｅ ｐｒｏｖｉｄｅｒ）の位置の表示を含むことができるマップと、支払い方法と、サービス要求を提出するためのボタンと、推定または保証された料金と、推定または保証された到着時間と、お気に入りの起点位置および目的地位置と、プロモーションと、他の特徴および機能へのリンクとを有する。

本発明は、このインターフェースまたは任意の他のインターフェースに限定されない。このインターフェースは、理解を助けるために示されている。

サービスプロバイダは、サービスプロバイダ装置上で、モバイルアプリケーション、ウィジェット、インターネットウェブサイトなどのソフトウェアプリケーションを使用して、特に、サービスプロバイダが通信ネットワークを介して受信されたサービス要求を受信、受け入れ、無視、または拒否できるようにすることもできる。

図２に、サービスプロバイダＧＵＩ（グラフィカルユーザインターフェース）を表示したスマートフォンの一例を示す。

図示されたサービスプロバイダＧＵＩは、サービスプロバイダによって利用可能な新しいサービス要求などの１つまたは複数の通知を提供する、または受け入れられるように適合された、ポップアップまたは通知部１２１と、サービスプロバイダが新しいサービス要求を受け入れることを可能にする部分１２２と、サービスプロバイダの計算装置の現在位置、受信または受け入れられたサービス要求のスタート位置または起点位置、および／または受信または受け入れられたサービス要求の終了位置または目的位置の指示を含むことができるマップと、サービスプロバイダがサービスプロバイダの計算装置の現在位置から別の位置（例えば、目的地、サービス要求の起点位置、ユーザの計算装置の位置など）に移動するための１つまたは複数の方向などを提供するためのナビゲーション部と、を有する。

後述するように、本発明を組み込んだサービスプロバイダＧＵＩの実施形態は他のフィールド、例えば、サービスプロバイダが位置を移動すべきであることを提案する通知フィールドと、サービスプロバイダＧＵＩのユーザがこのような提案を受け入れることを可能にするフィールドとを表示するように構成可能である（図１４の例を参照）。

本発明は、決して、このインターフェースまたは任意の他のインターフェースに限定されない。このインターフェースは、理解を助けるために示されたものである。

輸送関連サービスを管理するための現在のアプローチは、サービス要求を受信することと、ユーザの位置（または、ユーザによって提供されるスタート位置若しくは起点位置）の近くの適切かつ利用可能なサービスプロバイダの検索を実行することと、適切かつ利用可能なサービスプロバイダをサービス要求にマッチングさせることとを含む。そのようなアプローチは一般に、サービス要求を適切かつ利用可能なサービスプロバイダにマッチングさせることはできたが、供給（利用可能なサービスプロバイダ）または需要（受信されたサービス要求）における非効率的または最適でない不均衡を含む問題に遭遇する可能性がある。

例示の目的で、図４Ａに示される地理的範囲４０２ａ～４０２ｏおよび図４Ｃに示される地理的範囲４０２ａ～４０２ｓは所与のより大きな地理的範囲（例えば、エリア、地区、町、都市、州、省など）に対して存在し、および／または事前に割り当てられ、または事前に指定され得る。図４Ａおよび図４Ｃに示す地理的範囲はサイズおよび／または形状に関して均等に分割されて示されているが、本発明では図４Ｂに示す地理的範囲４０２など、地理的範囲はサイズおよび／または形状が異なってもよい。

不均衡状態の例示的な図として、例えば、地理的範囲４０２ａ内の利用可能なサービスプロバイダの量は受信されたサービス要求（例えば、エリア４０２ａ内にスタート位置を有する受信されたサービス要求）の量を超える。以下「供給過剰状態」または「需要不足状態」と呼ぶこのような状態では、エリア４０２ａには利用可能かつ長期間サービス要求に適合しないサービスプロバイダが存在する。

不均衡状態の別の例として、スタート位置がエリア４０２にあるサービス依頼の数が、エリア４０２の利用可能なサービスプロバイダの数を超えている場合が挙げられる。以下「需要過剰状態」または「供給不足状態」と呼ぶこのような状態では、利用可能なサービスプロバイダに長期間一致しないままの特定の地理的範囲（例えば、地理的範囲４０２）にスタート位置を有する多くのサービス要求が存在し得る。

＜サービス要求およびサービスプロバイダを管理するためのシステムの例示的な実施形態＞
概要として、複数のサービス要求を管理するためのシステム１００の例示的な実施形態を図３に示し、ここで説明する。システム１００は、１つまたは複数のプロセッサ１５０を含む。本開示において使用されるように、適用可能な場合、プロセッサへの言及は、計算装置、サーバ、クラウドベースコンピューティング等、またはプロセッサ、計算装置、サーバ、クラウドベースコンピューティング等の機能性を参照する、適用する、または含むことができる。システム１００は１つまたは複数のデータベース（例えば、データベース１４０）を含む。本開示で使用されるように、適用可能な場合、データベースへの言及はまた、データベースシステム、データベース管理システム、クラウドベースコンピューティング、クラウドベースストレージ、ストレージシステムおよびデバイス、ブロックチェーン関連技術およびシステムなどを参照する、適用する、または含むことができる。システム１００はサービス要求の送信、計算装置の位置（例えば、スタート位置又は現在位置）の送信、及び／又は、本発明で説明されるアクション、プロセス、及び／又は機能のうちの１つまたは複数のための複数のユーザ装置１１０を含む。また、システム１００は、サービス要求を受信し、位置（例えば、サービスプロバイダ装置の現在位置）を送信し、サービス要求との一致の通知を受信し、本開示で説明されるような他の通知を受信し、および／または本開示で説明されるアクション、プロセス、および／または機能のうちの１つまたは複数を受信するように構成可能または構成されたサービスプロバイダ装置１２０を含む。いくつかの例示的な実施形態では、サービスプロバイダ装置１２０がサービスプロバイダの車両に関連付けられる、統合される、またはサービスプロバイダのサービスを実行する自律または半自律車両の一部である。プロセッサ１５０、データベース１４０、ユーザ装置１１０、およびサービスプロバイダ装置１２０は、インターネット、ワールドワイドウェブ、１つまたは複数のプライベートネットワークなどの１つまたは複数のネットワーク１３０を介して互いに通信している。いくつかの例示的な実施形態では、そのような通信はまた、ストリート配車サービス（ｓｔｒｅｅｔ－ｈａｉｌｉｎｇ ｓｅｒｖｉｃｅ）の場合のように、ユーザ装置１１０とサービスプロバイダ装置１２０との間の直接または間接通信（例えば、直接または視線範囲、Ｗｉ－Ｆｉ範囲内、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）範囲内、オーディオ信号範囲内、またはユーザによるサービスプロバイダの直接または間接ヘイリングを介した通信）であってもよい。

一実施形態で使用する場合、プロセッサ１５０は、ユーザ装置１１０からユーザ要求が受信されるまで、アイドリング状態でループする。この要求により、プロセッサへの割り込みが発生し、プロセッサは受信状態に依存して、ユーザ要求からデータを取得する。このデータは後述するように、リアルタイムパラメータのデータフローを形成する。この実施形態および他のいくつかの実施形態では、サービスプロバイダ装置１２０が、サービスプロバイダが自身の状態を変更したときにプロセッサ１５０にデータをプッシュさせる１つまたは複数のソフトウェアプリケーションを実行する。状態変更の例としては、サービスプロバイダがオンラインになったり、乗客を乗車させる（ｐｉｃｋ ｕｐ）／乗客を下車させる（ｓｅｔ ｄｏｗｎ）したり、利用不可から利用可能に変更したりする場合などがある。いくつかの実施形態における同一または異なるアプリケーションは、データ、例えばサービスプロバイダの状態および位置をプロセッサに送り返すために、定期的または不定期的に（例えば、標準間隔で）プロセッサ要求に応答する。サービスプロバイダ装置からプッシュされたデータはプロセッサアイドリング状態を遮断し、次いでプロセッサは、後述するように、リアルタイムパラメータのデータフローを形成するサービスプロバイダ装置からデータを取り込むための受信状態になる。一方、プロセッサによるサービスプロバイダ装置への要求は、ある実施形態ではサービスプロバイダ装置のプロセッサに割り込むように配置され、この装置が必要なデータをシステムプロセッサに返す。

図３を参照すると、システムは、ユーザ装置１１０及びサービスプロバイダ装置１２０を有する。ユーザ装置はユーザ（例えば、サービス要求を送信するユーザ）によって使用されるためのものであり、ユーザ装置またはサービスプロバイダ装置の両方は通常、スマートフォンであってもよいが、情報の処理を実行し、有線および／またはワイヤレス通信を介して通信し、あるいは本発明で説明する他のアクション、プロセス、または機能のいずれかを実行するように構成可能または構成された、任意の計算装置、移動計算装置、プロセッサ、制御装置などであってもよい。装置１１０、１２０は、装置１１０、１２０などにインストールされたＳＩＭカードを介する等して、３Ｇネットワーク、４Ｇネットワーク、４Ｇ ＬＴＥネットワークなどを介して無線通信を実行するように構成可能または構成され得る。加えて、または代替として、装置１１０、１２０は、Ｗｉ－ＦｉネットワークおよびＬｉ－ＦｉネットワークなどのＷＬＡＮを介して、またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＮＦＣ、および他の形態のワイヤレス信号などの他の形態を介して、ワイヤレス通信を実行するように構成可能または構成され得る。

ユーザ装置１１０はプロセッサ１５０と（例えば、装置にインストールされたモバイルアプリケーションのようなソフトウェアを介して）無線または有線で通信するように構成可能、または構成されてもよく、このような通信は、サービス要求の送信、位置の送信、利用可能なサービスプロバイダおよび料金の閲覧、および通知の受信を含むことができる。このようなサービス要求は、典型的にはパケット目的地を示すヘッダーフィールドと、実際のデータ内容を含むペイロードフィールドとを有するパケット通信システムを使用して送られる。

サービスプロバイダ装置１２０はプロセッサ１５０と（例えば、サービスプロバイダ計算装置にインストールされたモバイルアプリケーションなどのソフトウェアを介して）無線または有線で通信するように構成可能または構成されてもよく、このような通信は、サービスを受ける必要があるサービス要求を受信することと、位置を送信することと、通知を受信することと、サービス要求に対するマッチ要求を受信することと、サービス要求を受け入れることとを含んでもよい。

例示的な実施形態では、装置１１０、１２０はモバイル計算装置、スマートフォン、携帯電話、ＰＤＡ、ファブレット、タブレット、ポータブルコンピュータ、ラップトップ、ノートブック、ウルトラブック、リーダ、電気機器、メディアプレーヤ、専用装置（例えば、システム１００、またはその一部と通信し、および／またはその一部で動作するための専用または専用装置）、スマートスピーカ、デジタルアシスタント、一部または全体で相互作用する複数の計算装置、ならびに他の専門的な計算装置および産業特有の計算装置を含む。本明細書で説明される装置１１０、１２０は、時計（アップルウォッチ（登録商標）など）、眼鏡などを含むウェアラブル計算装置であってもよい。装置１１０、１２０は、ネットワーク化されたコンピューティング環境における仮想マシン、コンピュータ、ノード、インスタンス、ホスト、またはマシンを含むことができる。そのようなネットワーク化された環境、またはクラウドはマシン間の通信を容易にし、マシンがリソースを共有することを可能にする通信チャネルによって接続されたマシンの集合であってもよい。このようなリソースは、ハードウェア（サーバ、クライアント、メインフレームコンピュータ、ネットワーク、ネットワーク記憶装置、データソース、メモリ、中央処理部時間、科学装置、および他の計算装置など）を含むインスタンスを実行するための任意のタイプのリソース、ならびにソフトウェア、ソフトウェアライセンス、利用可能なネットワークサービス、および他の非ハードウェアリソース、またはそれらの組合せを含むことができる。

ユーザ装置とサービスプロバイダ装置の形式は似ている場合があるが、これは必須ではない。

例１：
図４Ｃを参照すると、地理的範囲４０２ｆは供給過剰状態にあると予測され、地理的範囲４０２ｋは需要過剰状態にあると予測される。地理的範囲４０２ｆについて、利用可能な超過サービスプロバイダの数量Ｍを予測することができ、地理的範囲４０２ｋについて、必要なサービスプロバイダの数量Ｎを予測することができる。Ｍ＞Ｎであれば、地理的範囲４０２ｆにおいて選択された利用可能な超過サービスプロバイダの数量Ｎは、地理的範囲４０２ｋに移動するための提案／要求を有する通知１２１を提供することができる。一方、Ｍ＜Ｎである場合、地理的範囲４０２ｆにおいて選択された利用可能な超過サービスプロバイダの数量Ｍは、地理的範囲４０２ｋに移動するための提案／要求を有する通知１２１’を提供することができる。

例２：
引き続き図４Ｃを参照すると、地理的範囲４０２ｆは供給過剰状態にあると予測され、地理的範囲４０２ｇは通常状態にあり、地理的範囲４０２ｈは需要過剰状態にあると予測される。地理的範囲４０２ｆについて、利用可能な超過サービスプロバイダの数量Ｍを予測することができ、地理的範囲４０２ｈについて、必要なサービスプロバイダの数量Ｎを予測することができる。このケースでは、エリア４０２ｆ内のいくつかのサービスプロバイダは、エリア４０２ｈに移動するようにアドバイスされ、それによってエリア４０２ｇを通過する。Ｍ＞Ｎである場合、地理的範囲４０２ｆにおいて選択された利用可能な超過サービスプロバイダの数量Ｎは、地理的範囲４０２ｈ内の特定の位置に移動するための提案／要求を有する通知１２１’を提供することができる。一方、Ｍ＜Ｎである場合、地理的範囲４０２ｆにおいて選択された利用可能な超過サービスプロバイダの数量Ｍは、地理的範囲４０２ｈ内の特定の位置に移動するための提案／要求を有する通知１２１’を提供することができる。地理的範囲４０２ｆと４０２ｈとの間の移動距離および／または移動時間を利用可能なサービスプロバイダが、サービス要求にマッチする可能性を改善するために、利用可能な超過サービスプロバイダが地理的範囲４０２ｆから地理的範囲４０２ｈに移動することができない、または移動できそうにないような状況では、例示的な実施形態は２つ以上の利用可能なサービスプロバイダの間で（例えば、リンク（ｌｉｎｋ）またはチェーン（ｃｈａｉｎ）において）移動距離または時間を「共有（ｓｈａｒｅ）」、「分割（ｄｉｖｉｄｅ）」、または「分解（ｂｒｅａｋ）」する。このケースではエリア４０２ｆ内の余分なサービスプロバイダがエリア４０２ｇに移動するようにアドバイスされ、エリア４０２ｇ内に利用可能なサービスプロバイダがある限り、そこからのいくつかのサービスプロバイダはエリア４０２ｈに移動するようにアドバイスされる。

本発明の教示が適用可能であるためには、任意のエリアが通常の状態である必要はないことに留意されたい。例えば、エリア４０２ｇ及び４０２ｆが共に供給過剰状態にあるケースでは、サービスプロバイダが供給過剰エリア４０２ｇ及び供給過剰エリア４０２ｆから移動するようにアドバイスされることができる。エリア４０２ｈに移動するようにアドバイスされたエリア４０２ｇからのサービスプロバイダのうち全てではなく一部のサービスプロバイダの代わりに、４０２ｆ内の多数のサービスプロバイダがエリア４０２ｇに移動するようにアドバイスされることがある。サービスプロバイダは供給過剰エリアから需要過剰エリアに移動することができるが、需要過剰エリア内の他のサービスプロバイダは別の需要過剰エリアに移動することができる。それはすべて、システムがどのようにサービスプロバイダに通知するかを選択するサービスプロバイダの予測配布に依存する。

移動をアドバイスできるエリアのほとんどのサービスプロバイダは、そのエリアの予測サービスプロバイダの数で構成されていることは明らかである。存在する以上のプロバイダを移動することはできない。

一般原則として、不均衡が予測または予想された場合に移動できる１つまたは複数の位置において、利用可能なサービスプロバイダに助言することによって、供給と需要との間のより良好なバランスを作り出すことを目的とし、そのような移動は全体的な不均衡を低減する。供給過剰が予測されると、サービスプロバイダは一定期間仕事がない状態が続く可能性があるので、サービスプロバイダは、そのようなアドバイスに従うように動機付けられる可能性が高い。

移動距離または時間の分割、分解、もしくは共有は、地理的範囲４０２ｆ内の利用可能なサービスプロバイダが「供給過剰状態」である地理的範囲４０２ｆから外れることに同意する可能性または機会を向上させることができる。本開示では、任意の量の中間地理的範囲（例えば、中間地理的範囲４０２ｇ）を使用して、供給－需要不均衡の最適化または均衡を達成することができる。本開示において、それぞれの中間地理的範囲（例えば、中間地理的範囲４０２ｇ）は供給過剰状態の地理的範囲（例えば、地理的範囲４０２ｆ）と需要過剰状態の地理的範囲（例えば、地理的範囲４０２ｈ）との間に物理的に位置する１つまたは複数の部分を有する地理的範囲であってもよい。あるいは、またはさらに、それぞれの中間地理的範囲（例えば、中間地理的範囲４０２ｇ）は、供給過剰状態の地理的範囲（例えば、地理的範囲４０２ｆ）および／または需要過剰状態の地理的範囲（例えば、地理的範囲４０２ｈ）に物理的に隣接して位置する１つまたは複数の部分を有する地理的範囲であってもよい。あるいは、またはさらに、それぞれの中間地理的範囲（例えば、中間地理的範囲４０２ｇ）は、供給過剰状態の地理的範囲（例えば、地理的範囲４０２ｆ）と需要過剰状態の地理的範囲（例えば、地理的範囲４０２ｈ）との間および／または近傍に物理的に位置する１つまたは複数の部分を有さない地理的範囲であってもよい。

Ｍ＞Ｎである場合、地理的範囲４０２ｆにおいて選択された利用可能な超過サービスプロバイダの数量Ｎは、中間地理的範囲４０２ｌおよび／または中間地理的範囲４０２ｂなどの１つまたは複数の他の中間地理的範囲にも分割され得る。

Ｍ＜Ｎである場合、地理的範囲４０２ｆにおいて選択された利用可能な超過サービスプロバイダの数量Ｍは、中間地理的範囲４０２ｌおよび／または中間地理的範囲４０２ｂなどの１つまたは複数の他の中間地理的範囲に（均等または不均等に）分割されてもよい。

そのような分割は、１つまたは複数の中間地理的範囲内の利用可能なサービスプロバイダの予測数や、中間地理的範囲が供給過剰状態にあると予測される前に、利用可能なサービスプロバイダを中間地理的範囲のそれぞれにいくつ追加することができるか、などを含むが、それらに限定されず、いくつかの要因に基づいて決定することができる。

例３：
引き続き図４Ｃを参照すると、エリア４０２は、予測供給過剰として示されている。エリア４０２ｂ－ｄ、４０２ｐ－ｒは正常と予測され、４０２ｓは需要過剰と予測される。エリア４０２ａにおいて、Ｍ個の超過サービスプロバイダの予測を計算し、一方、エリア４０２ｓにおいて、バランスを取るために必要なＮ個のサービスプロバイダを予測する。

４０２ａから４０２ｓまで全てのＭが必要とされる場合、システムは、一実施形態では全てのＭ個のサービスプロバイダに通知する。Ｎ個のサービスプロバイダのみが要求される場合（Ｎ＞Ｍ）、一実施形態では、エリア４０２ａにおいて、Ｎ個のサービスプロバイダのみに通知する。この通知は前述のように、このケースではエリア４０２ｓに、例えばエリア４０２ｓ内の特定の位置に移動するようにアドバイスする。

図を見れば分かるように、アドバイスされた移動を完了するために、いくつかの「通常状態」エリアを通過する必要があり、サービスプロバイダがこのような長距離移動を望まない場合がある。

一実施形態では、エリア４０２ａ内の余分なサービスプロバイダに、次のエリア、または中間エリア、例えばエリア４０２ｂまたは４０２ｑ、あるいはその両方にのみ移動するようにアドバイスすることによってバランス状態が改善される。次に、このような中間エリア内のサービスプロバイダは最終エリア４０２ｓに直接的に、または中間エリア、例えば４０２ｃ、４０２ｒに移動するようにアドバイスされる。

前述のように、その目的は、予測または予想されたサービスプロバイダと、予測または予想されたサービス要求との間のバランスを改善することである。このコインの反対側には、仕事がないサービスプロバイダが減り、サービス要求の一致がより多くなることが理解されるであろう。

＜データフロー＞
図５を参照すると、装置１００の一部におけるデータフローの一実施形態のブロック概略図は、データベース（この実施形態ではデータウェアハウス９０１）と、処理装置９５０とを有し、これらが一緒になって監視／制御セットアップを形成する。

この実施形態は配車サービスまたはタクシーのようなサービスの状況で説明されるが、本発明はそのような状況に限定されない。他の用途の例として、例えば、読者の商品の集配状況、公共交通機関、タクシー、自家用車のレンタル、リムジンサービス、シャトル、相乗り、及び配送、配達などが容易に挙げられる。

以下に説明する実施形態は、本発明の範囲を限定することを意図するものではない。他の配置が可能であることは、当業者には明らかであろう。

「データウェアハウス（ｄａｔａ ｗａｒｅｈｏｕｓｅ）」という用語には、何らかの説明が必要な場合がある。本明細書における意味は、異なるタイプの、または異なるソースからのデータを記憶するデータストアという意味である。他の実施形態において、他のメモリまたは記憶システムを使用できることは当業者には明らかであろう。

一般に、本実施形態では、処理装置９５０は、メモリ（図示せず）に記憶されたプログラムの指示を実行するプロセッサによって構成される。プログラムは、プロセッサに、本明細書で特定される動作を実行させる。一実施形態では、プロセッサがサービスプロバイダとサービス要求とをマッチングするなどの他のタスクも同様に実行する。

データウェアハウス９０１はその機能によって指定されたエリアを含み、その機能は、それぞれのエリアに記憶されたデータの性質を設定する。エリアは、サービス要求およびサービスプロバイダデータストア９０３、サービスプロバイダプロファイルストア９０５、タイムストア９０７（簡略化のために本明細書では「履歴供給／需要ストア」と呼ぶ）におけるエリアの過去の需要および供給、タイムストア９０９（本明細書では「予測供給／需要ストア」と呼ぶ）におけるエリアの予測需要および供給、サードパーティデータストア９１１、過去に集計された時空間データストア９１３、およびメッセージストア９１５を受信するサービスプロバイダを含む。

処理構成は４つのプロセス、すなわち、フィルタ及び選択プロセス９５３、予測プロセス９５１、最適化プロセス９５５、および通知メッセージプロセス９５７を実行する。

データウェアハウスは、図３のユーザ装置１１０に対応するサービス要求者装置８０１からサービス要求データフロー１０１を受信するために接続され、そこから導出されたデータをサービス要求およびサービスプロバイダデータストア９０３に提供する。サービスプロバイダ装置８０３からのデータフロー１０２は、図３のサービスプロバイダ装置１２０に対応し、ここからのサービス要求およびサービスプロバイダデータストア９０３へ流れ、ここからのデータはフロー１０３として、データウェアハウスの履歴供給／要求ストア９０７へ抽出される。

サービスプロバイダ装置８０３からのデータフロー１０４は、サービスプロバイダプロファイルストア９０５に提供される（図７を参照）。

サービスプロバイダ装置からのデータフロー、またはそれらのデバイスで実行されているアプリケーションによるデータフローは、インターネットなどを介して無線で送信される。サービスプロバイダ装置から送信されるデータの形態は、一実施形態では、パケットの目的地を示すヘッダと、システムの動作に必要なフィールドを運ぶペイロードとを有するパケットである。

サービスプロバイダ装置８０３はまた、データフロー２０１、３０２をそれぞれ予測プロセス９５１、およびフィルタ及び選択プロセス９５３に提供する。さらなるデータフローチャネル５０１は通知メッセージプロセス９５７から各選択されたサービスプロバイダ装置８０３へ、今回は、処理装置９５０からの出力がそのような選択されたサービスプロバイダに到達することを可能にする。

サービスプロバイダプロファイルストア９０５からのデータは、データフロー３０１としてフィルタ及び選択プロセス９５３に入力される。

予測プロセス９５１はサービスプロバイダ装置８０３からのデータフロー２０１と共に、履歴供給／需要ストア９０７およびデータウェアハウス９０１のサードパーティデータストア９１１からデータ２０２も受信する。予測プロセス９５１はデータフロー２０４を予測供給／需要ストア９０９に提供し、そこからデータフロー４０１を最適化プロセス９５５に提供する。

最適化プロセス９５５はフィルタ及び選択プロセス９５３からデータフロー４００を受け取り、予測供給／需要ストア９０９から上述のデータフロー４０１を受け取る。さらに、処理装置９５０の過去に集計された時空間データストア９１３からフロー４０３を受信する。これにより、サービスプロバイダ受信メッセージストア９１５にデータフロー４０６を提供し、通知メッセージプロセス９５７にさらなるデータフロー４０４を提供する。

通知プロセスメッセージプロセス９５７は、通知メッセージプロセス９５７からデータフロー５０２を受信する。

データフロー１０１はユーザ通信装置８０１（例えば、携帯電話）からのものであり、ユーザがサービス要求を行うことを望むとき、ユーザの装置上で実行されるアプリケーションによって生成される。サービス要求者のアプリケーションはメッセージを出力し、典型的には、目的地（現在の実施形成態では監視／制御セットアップである）を示すヘッダを有するパケットの形成で、無線で出力する。ペイロードはサービス要求者（ユーザ）の情報から構成され、一実施形態は、ユーザＩＤ（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）；リクエストＩＤ（ｒｅｑｕｅｓｔ＿ｉｄ）；リクエスト時間（ｒｅｑｕｅｓｔ＿ｔｉｍｅ）、乗車位置（ｐｉｃｋｕｐ ｌｏｃａｔｉｏｎ）、下車位置（ｄｒｏｐ－ｏｆｆ ｌｏｃａｔｉｏｎ）、リクエスト時間（ｒｅｑｕｅｓｔ ｔｉｍｅ）、時間帯（ｈｏｕｒ ｏｆ ｄａｙ）、曜日（ｄａｙ ｏｆ ｗｅｅｋ）、割れ当てられたリクエストであること（ｉｓ＿ｒｅｑｕｅｓｔ＿ａｌｌｏｃａｔｅｄ）、無視されたリクエストであること（ｉｓ＿ｒｅｑｕｅｓｔ＿ｉｇｎｏｒｅｄ）；キャンセルされたリクエストであること（ｉｓ＿ｒｅｑｕｅｓｔ＿ｃａｎｃｅｌｌｅｄ）；完了したリクエストであること（ｉｓ＿ｒｅｑｕｅｓｔ ｃｏｍｐｌｅｔｅｄ）；運賃（ｆａｒｅ）；宣伝広告（ｐｒｏｍｏｔｉｏｎ）を含む。データフロー１０１の例を図８Ａに示す。データフロー１０１は、通信ネットワークを介してユーザ装置サービス要求者装置８０１からサービス要求およびサービスプロバイダデータストア９０３に提供される。一実施形態では、サービス要求情報が時空間形式でのみ集計される。

パケット１７０の一部の例を図１６に示す。ここで、セクション１７１はパケットヘッダーであり、素子１７２～１７７はペイロードフィールドである。上記のフロー１０１の例では、ペイロードフィールド１７２は“ｕｓｅｒ＿ｉｄ”を、１７３は“ｒｅｑｕｅｓｔ＿ｉｄ”をそれぞれ担っている。

データフロー１０２、１０４、２０１および３０２は、サービスプロバイダ・アプリケーションを実行するサービスプロバイダ装置８０３から出力される。一実施形態では、このアプリケーションは、サービスプロバイダが自分のサービスプロバイダ装置８０３と対話するたびに、データフローのうちの少なくとも１つを含むメッセージを出力（プッシュ）するように構成される。また、この実施形態では、サービスプロバイダのデバイスが動作している場合、アプリケーションは定期的に、例えば毎秒１回、出力をプッシュする。別の実施形態では、監視／制御部が前述のように、定期的に、例えば毎秒１回、サービスプロバイダ・アプリケーションからサービスプロバイダデータを引き出す。

いくつかの実施形態では、サービスプロバイダがアプリケーションを閉じるか、またはデバイスをオフにする場合、アプリケーションが再開されるまで、そのデバイスから追加のデータは送信されない。この場合、「ＧＰＳ位置」および「サービスに利用可能」は車両の位置およびサービスプロバイダの現在のタイムスタンプ（すなわち、データが収集されたとき）におけるサービスプロバイダのステータスとして記録される。

一実施形態では、サービスプロバイダプロファイルストア９０５、履歴供給／需要ストア９０７が、サービスプロバイダ装置８０３から発信されたデータフロー１０２および１０４からのデータを使用して、時折、例えば１日に１回、１週間に１回、更新されるだけである。これは、データフロー１０２、１０４が比較的不変のデータを含むからである。

一連のサービスプロバイダの位置および利用可能性が一日中存在すると仮定すると、一実施形態は１５分毎（例えば、５：００、５：１５、５：３０など）におけるスナップショットを使用して、１５分毎の時間間隔について各地理的範囲において利用可能なサービスプロバイダ（供給）の数を概算する。

サービスプロバイダ・アプリケーションは様々な刺激に応答し、また、いくつかの永久または半永久データを記憶する。後者には、例えばサービスプロバイダのＩＤが含まれる。前者、すなわち、変動するデータには、位置、現在地、目的地までの時間などの項目が含まれる。

一実施形態では、サービスプロバイダ装置からの入力データフローは、データフロー１０２：サービスプロバイダＩＤ（ｓｅｒｖｉｃｅ＿ｐｒｏｖｉｄｅｒ＿ｉｄ）；サービスにおいて利用可能であること（ｉｓ＿ａｖａｉｌａｂｌｅ＿ｆｏｒ＿ｓｅｒｖｉｃｅ）；ＧＰＳ位置情報（ＧＰＳ ｌｏｃａｔｉｏｎ （ｌａｔ， ｌｏｎ））である。このデータは上述したように、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで定期的に出力される。サービスプロバイダ装置がオフになっているか、アプリケーションが無効になっている場合、データウェアハウスによって記憶されたデータは最後に収集されたデータになる。それ以外の場合、データはリアルタイムで収集されるが、前処理が必要なため、直接使用されない。

データフロー１０１および１０２では、サービスプロバイダの状態および位置情報がデータフロー１０３を提供するために時空間形式で集計される（下記参照）。

例えば、それぞれのサービス要求（または対応するサービスプロバイダ）について、乗車位置（対応するサービスプロバイダ位置）をエリアによってマッピングすることができる。需要はエリアにおける開始時間と終了時間との間において割り当てられていない要求の数として定義され、一方、供給はエリアにおける開始時間と終了時間との間の利用可能なサービスプロバイダの数として定義される。

このテーブルは予測プロセス９５１の入力として機能するストア９０７に、過去の需給として記憶される。

データフロー１０４は、サービスプロバイダプロファイル情報、例えば、プロバイダＩＤ、サービスプロバイダの平均コンプライアンスレート（ａｖｅｒａｇｅ ｃｏｍｐｌｉａｎｃｅ ｒａｔｅ：ＡＣＲ）、平均オンライン時間（ａｖｅｒａｇｅ ｏｎｌｉｎｅ ｈｏｕｒ）、週当たりの平均乗車時間（ａｖｅｒａｇｅ ｒｉｄｅ ｐａｒ ｗｅｅｋ）、タクシー運転手（ｉｓ ａ ｔａｘｉ ｄｒｉｖｅｒ）、プラットフォーム上の年齢（ａｇｅ ｏｎ ｐｌａｔｆｏｒｍ）、平均受付レート（ａｖｅｒａｇｅ ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ ｒａｔｅ）、平均キャンセルレート（ａｖｅｒａｇｅ ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ ｒａｔｅ）である。このデータは過去Ｘ週間のサービスプロバイダレベルで集計する。Ｘは設定可能であり、たとえば８週間であり、集計された出力３０１を提供する。

データフロー２０１は、現在の利用可能性ステータス、ＧＰＳ（位置）、稼働中における現在の仕事の目的地、稼働中における目的地までの時間、サービスプロバイダが最後の通知を受信してからの時間を含む、サービスプロバイダのリアルタイムステータスデータである。

データフロー３０２は、現在の利用可能性ステータス、ＧＰＳ、稼働中における現在の仕事の目的地、稼働中目的地までの時間、サービスプロバイダが最後の通知を受信してからの時間を含む、サービスプロバイダのリアルタイムデータである。

＜履歴供給／需給ストア＞
表形式で示される履歴供給／需要ストア９０７のコンテンツの一例を図６に示す。ここに示されるデータは、予測プロセス９５１へのデータフロー２０２を形成する。このデータは過去の需要（サービス要求の数）および供給（サービスプロバイダの数）の表示を含むことが分かる。図示のように、各ゾーンに明らかな不均衡がある。

この具体的なケースでは、サービスプロバイダの状況と位置情報が時空間形式で集計される。エリアは、最左欄、ここでは「セントラルビジネス地区（ＣＢＤ）」から位置「クレメンティ（Ｃｌｅｍｅｎｔｉ）」までに示されている。示される期間は、２つの１５分（過去）の期間（４：３０～４：４５および４：４５～５：００）についてである。それぞれのサービス要求（または対応するサービスプロバイダ）に対して、エリアによって乗車位置（対応するサービスプロバイダ位置）をマッピングすることができる。

利用可能なサービスプロバイダの数は、特定のタイムスタンプ（終了時間など）でカウントされる。これは、サービスプロバイダの利用可能性ステータスが１５分の時間枠の間に切り替わることができるからである。これを可能にするために、最近のタイムスタンプにおける利用可能なサービスプロバイダの数が、近似値として使用される。

需要はエリアにおける開始時間と終了時間との間において割り当てられていない要求の数として定義され、一方、供給はエリアにおける開始時間と終了時間との間の利用可能なサービスプロバイダの数として定義される。この表は、過去の需給として記憶される。

表形式のサービスプロバイダプロファイルストア９０５のコンテンツの抜粋を図７に示す。スペースの制約上、すべての列が表示されているわけではなく、他のフィールドまたはデータが他の実施形態において収集され、記憶される可能性が高い。

図７は、以下のような固有性を有する４つのサービスプロバイダを示す。１１１１、２０３、８８４および１８４２。もちろん、現実世界の状況では４つのプロバイダのみが関与する可能性は低いが、説明を容易にするためにここではこの数が選択されている。本明細書では、これら４つのプロバイダを例として使用する。説明の便宜上、図に示されるように、これらをプロバイダＡ、Ｂ、ＣおよびＤと呼ぶ。ここで、Ａは１１１１に対応し、Ｂは２０３に対応し、Ｃは８８４に対応し、Ｄは１８４２に対応する。

図７に示すデータに対するいくつかのコメント：
プロバイダＡおよびＤは、免許を受けたタクシー運転手（ｔ）である。プロバイダＢおよびＣはそうではない（ｆ）。プロバイダＤは最長期間（３年間）このシステムを使用しているが、最低のコンプライアンスレート（ＡＣＲ）を有する、すなわち、プロバイダＤに提供される提案されたサービス要求に最低限に遵守する（プロバイダＤに渡された要求の１５％のみが満たされる）。

図７に示されるデータは比較的ゆっくりと変化し、したがって、いくつかの実施形態では時々更新されるだけである。

＜予測プロセス＞
予測プロセス９５１は、データフロー２０１、２０２、２０３へのアクセスを有する。

上述のデータフロー２０１は、図８に示されている。この実施形態では、データフロー３０２と同じデータを搬送する。

このように、各プロバイダの緯度および経度は、ほぼリアルタイムで示される。プロバイダＡはオンライン（ｔ＝ｌｏｇｉｃａｌ ｔｒｕｅ）であり、利用できない（ｆ＝ｌｏｇｉｃａｌ ｆａｌｓｅ）。プロバイダＡはゾーン「果樹園」を目的地とし、到着時間は２０秒であると推定される。通知は、２８分前に送信された（およびプロバイダ装置上で実行されているアプリによって取得された）。

プロバイダＢはオンラインではなく、利用できない。最後の通知は１８時間前であった。

プロバイダＣとＤは両方ともオンラインであり、利用可能であり、目的地はない。

データフロー２０２は過去の需給データである。過去８週間までの各地理的範囲の過去の需給データを、選択された間隔（たとえば１５分）ごとに使用することができる。表６の、ストア９０７の前述の説明を参照されたい。

データフロー２０３は、図９に表形式で示されている、サードパーティデータストア９１１内の記憶されたデータの例である。

サードパーティ情報（気象状況、大きなイベント、交通情報など）は、リアルタイムで消費される可能性が最も高い。例えば、気象会社からＡＰＩを呼び出して、次の１５分間のリアルタイム気象条件および／または予測気象条件を取得し、ツイッター（登録商標）からＭＲＴブレークダウンニュースを取得することができる。

＜採用された方法論＞
データフロー２０２（図６）における過去の供給／需要不均衡データから、予測プロセス９５１は需要および供給予測のために、ダブルシーズンホルトウィンタース（Ｄｏｕｂｌｅ Ｓｅａｓｏｎａｌ Ｈｏｌｔ－Ｗｉｎｔｅｒｓ：ＤＳＨＷ）、自己回帰和分移動平均モデル（ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ：ＡＲＩＭＡ）などの時系列予測技法を使用して、システムによってカバーされるそれぞれの区域の１つまたは複数の将来の時間隔において不均衡がどうなるかを予測する。

データフロー２０１（リアルタイムプロバイダ情報）および２０３（サードパーティ情報）を追加することにより、予測プロセス９５１は需要および供給予測のために、回帰型ニューラルネットワーク（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：ＲＮＮ）、長・短期記憶（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ：ＬＳＴＭ）などの機械学習技法を使用することができる。

供給／需要ストア９０９を予測するための予測プロセス９５１の出力データフロー２０４の一例を図１０に示す。

本実施形態では、複数の地理的範囲、例えば、都市を構成するエリアやゾーンの設定毎に需給が予測される。予測が行われる期間は例えば、ある都市については１５分、別の都市については３０分（その都市に特有の交通条件または他のパラメータに依存する）のような一定の期間として、または可変期間／選択可能な期間のとして変化させることができる。「可変期間」とはいかなる制約もなく変化させることができる期間を意味し、「選択可能な期間」とは選択に利用可能な期間値の母集団が存在することを意味する。したがって、例えば、１日の真ん中では１５分の期間が選択され得るが、ラッシュアワーについては１０分の期間、真夜中については３０分の期間が選択され得る。期間は時間に依存し得るか、または適応可能であり得る。その結果、要求が異常に低い場合、システムはそれに応じて期間を変化させる。

＜フィルタ及び選択プロセス＞
フィルタ及び選択プロセス９５３は、データフロー３０２（現在の利用可能性ステータス、ＧＰＳ、稼働中の現在の仕事の目的地、サービスプロバイダが最後の通知を受信してからの時間などのサービスプロバイダのリアルタイムデータ）およびサービスプロバイダプロファイルデータフロー３０１を、サービスプロバイダプロファイルストア９０５から受信する（図７参照）。

一実施形態におけるフィルタ及び選択プロセスは、以下の条件を用いてリアルタイムデータフロー３０２上で動作する。
１）特定の期間（例えば３０分）以内に「移動」の通知を受信したこととアプリが報告するサービスプロバイダをフィルタリング（除外）し、
２）特定の期間（たとえば１５分）稼働していて、現在の仕事を終了できないサービスプロバイダをフィルタリングし、
３）オンラインで仕事が可能なサービスプロバイダを選択し、
４）オフラインであるが、供給予測に基づいてすぐにオンラインになる可能性があるサービスプロバイダを選択し、
５）現在オンラインで仕事ができないが、供給予測に基づいてすぐにオンラインになる可能性があるサービスプロバイダを選択し、
６）稼働中であるが、予約情報と予測に基づいてすぐに仕事を完了できるサービスプロバイダを選択する。

上述したように、フィルタ及び選択プロセス９５３はリアルタイムデータフロー３０２に対してそのプロセスを実行し、プロセスの結果の一例が図１１Ａに示されている。

サービスプロバイダプロファイルデータ３０１は、典型的には最適化プロセス９５５によって、選択されたサービスプロバイダ間で優先順位を付けるために使用される。したがって、単一の仕事のために、選択プロセスによって２つのサービスプロバイダの両方が選択される場合、プロファイルデータは、前の２つのうちの１つを他のものよりも先に選択し、例えば、より高いコンプライアンスレートを有するドライバが、より低いコンプライアンスレートを有するドライバよりも候補プロバイダとして選択される。また、このデータフロー３０１から、いくつかの他のパラメータが使用されてもよく、例えば、運転者は以前にすでにタクシー運転者であるか否か、運転者は「新しい」運転者であるか否か等である。タクシー運転者は、高需要地点の経験及び知識を有し、通知に従わないかもしれない。「新しい」運転者については需要パターンについて明確でないかもしれないので、より多くのガイダンスが必要とされるかもしれない。

一実施形態では、選択されたサービスプロバイダの固有性がフィルタ及び選択プロセス９５３によって使用されて、プロファイル・データフロー３０１からデータを取り込み、その結果、各選択されたサービスプロバイダ上のプロファイル情報が、優先順位付けが行われる次の段階（最適化）に提供される。

データフロー３０２の入力は、図８に示すデータフロー２０１と同じである。このことから、プロバイダＡは目的地（２０秒）に近く、利用可能であることが分かる。しかしながら、彼は２８分前に最後の通知を受け取っているため、フィルタリングされる。プロバイダＤは現在アイドリング状態であり、仕事に利用可能であることが分かる。しかしながら、彼は１７分前に通知を受け取っているため、プロセスの論理は彼をフィルタリングする。

プロバイダＢは現在オフラインであり、利用可能ではないが、条件１または２によってフィルタリングされない。彼は、条件３または５（オンラインではない）によっても、条件９（稼働中ではない）によっても選択されない。しかし、彼は条件４によって選択されている。この実施形態では、サービスプロバイダが毎日オンライン（オフラインから）になったときの履歴データが記憶される。特定のエリアで、サービスプロバイダが特定の時間に必ずオフラインになることが判明した場合、適切な時間にこれらのサービスプロバイダに通知が送信される。（これは、機械学習モデルを使用して、規則的なパターンを有する現在オフラインのサービスプロバイダが間もなくオンラインになる確率を予測することによって達成される。）データフロー３０２上のこれらの論理演算の結果は、図１１Ａに示される。

出力データフロー４００の例を図１１Ｂに示す。これは、移動する通知を受け取る資格がある候補サービスプロバイダとその位置（ｌａｔ、ｌｏｎ、および地理的範囲へのマッピング）を示す。このデータフロー４００は最適化プロセス９５５に供給され、さらなる例として、サービスプロバイダが予約リクエストにサービスを提供しており、かつ目的地から遠く離れている場合、サービスプロバイダは、通知の対象外である（条件２）。サービスプロバイダが予約リクエストにサービスを提供しており、かつ目的地に近い場合（例えば、３０秒で完了する場合）、サービスプロバイダは通知を受ける資格がある（条件６）。

＜最適化プロセス＞
最適化プロセス９５５は、データフロー４００、４０１、および４０３を受信する。
４０１：予測される需給。ゾーンごとの不均衡を示す図１０および前述の説明を参照されたい。これは、低供給エリアへの移動の望ましさの尺度に相当する。
４００：通知を受け取り、移動する対象となる候補サービスプロバイダおよびその現在位置。図１１Ｂ以降を参照。
４０３：次の仕事を見つけるまでの平均時間または確率、平均価格乗数（急増）、平均料金、または所与の期間内の地理的範囲ごとの平均収入などの履歴集計時空間データ。図１２に示す例を参照。

図１２は、データフロー４０３の一例を表形式で示す。これは、いくつかの点で、異なるエリアのサービスプロバイダに対する魅力に対応する。

これらのデータフローからのデータを使用して、最適化プロセスが行われる。
ｉ）ＧＰＳデータおよび候補サービスプロバイダの現在位置ＧＰＳを使用して、地理的範囲位置に基づいて、現在位置からそれぞれの異なった地理的範囲に移動する候補サービスプロバイダの距離／時間行列（ｄｉｓｔａｎｃｅ／ｔｉｍｅ ｍａｔｒｉｘ）を計算する。
ｉｉ）各地理的範囲に移動する候補サービスプロバイダの予想される通知遵守確率行列（ｅｘｐｅｃｔｅｄ ｎｏｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｃｏｍｐｌｉａｎｃｅ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｍａｔｒｉｘ）、言い換えると、通知が送信／受信された場合に各候補サービスプロバイダが移動する可能性の推定値を算出する。
ｉｉｉ）サービスプロバイダ候補の次の仕事行列（ｊｏｂ ｍａｔｒｉｘ）が、それぞれの異なった地理的範囲に移動する可能性を計算する。
ｉｖ）それぞれの地理的範囲に移動するサービスプロバイダ候補の期待収益行列（ｅｘｐｅｃｔｅｄ ｒｅｖｅｎｕｅ ｍａｔｒｉｘ）を算出する。

最適化プロセスは、
ａ）エリア全体（国、都市等）の総需給不均衡を最小化すること、
ｂ）すべてのサービスプロバイダ候補について総運転距離を最小化すること、
ｃ）すべてのサービスプロバイダ候補について次の仕事を見つけるための平均時間を最小化すること、
ｄ）すべてのサービスプロバイダ候補について次の仕事を見つけるための平均確率を最大化すること、
ｆ）再配分後の、すべてのサービスプロバイダ候補について期待収益を最大化すること、
から選択される１つまたは複数の目標を有するように設定することができる。

制約条件は以下の通りである。
ｉ）各サービスプロバイダ候補の運転距離は、（履歴データから導出された）移動距離閾値に対する自分自身の意思を超えない。
ｉｉ）それぞれのサービスプロバイダ候補は、Ｎ個を超える地理的範囲に送信されない（最適化プロセスが、サービスプロバイダ候補が選択するためのＮ個の潜在的な目的地を提供する）。
ｉｉｉ）地理的範囲ごとに利用可能なサービスプロバイダ候補者の数を超えて送信することはできない。

いくつかの実施形態では、最適化プロセス９５５が以下の１つまたは複数の優先順位付けを可能にするように改良することができる。
通知遵守率の高いサービスプロバイダ。
供給と需要の全体像を把握していない新規登録の非タクシーサービスプロバイダ。
アイドリング時間が長く、最後に完了してからのオフライン時間が短いアクティブなサービスプロバイダ。

供給再分配問題（ｓｕｐｐｌｙ ｒｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐｒｏｂｌｅｍ）は、基本的に資源配分問題（ｒｅｓｏｕｒｃｅ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｂｌｅｍ）のカテゴリに入る。この問題は典型的には混合整数プログラム（ｍｉｘｅｄ－ｉｎｔｅｇｅｒ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）で定式化され、この再分配問題は最小フローコスト問題（ｍｉｎｉｍｕｍ ｆｌｏｗ ｃｏｓｔ ｐｒｏｂｌｅｍ）として同等に定式化できることが証明されている。線形回帰または二部グラフ（ｂｉｐａｒｔｉｔｅ ｇｒａｐｈ）（ネットワーク）などの他の公式も適用可能である。
数学モデルを解くためには、ランダムな推測ではなく、特定の最適化技能および知識が必要である。混合整数プログラムの場合、ブランチ＆バウンドアルゴリズム（Ｂｒａｎｃｈ ＆ Ｂｏｕｎｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）は、代替の基本的なオプションである。最小コストフロー問題は線形計画法として解くことができるので、それに任意の関連するアルゴリズムを適用することができる。

＜出力＞
一般的に、モデルのアウトプットは行列０と１で構成され、「０」はサービスプロバイダ候補が特定のエリアに再配置されていないことを示し、その逆も同様である。

サービスプロバイダ候補の対応する出力がすべてゼロ値である場合、この候補は通知されない。

最適化のプロセスの一例を図１３に示す。この図を参照すると、プロバイダＡは移動するように通知されず、プロバイダＢは現在位置「クレメンティ（ＣＬＥＭＥＮＴＩ）」からエリア「ジャロング東（ＪＵＲＯＮＧ ＥＡＳＴ）」に移動するように通知され、プロバイダＣは「スタジアム（ＳＴＡＤＩＵＭ）」から「果樹園（ＯＲＣＨＡＲＤ）」に移動するように通知され、プロバイダＤは通知を受信しないので、エリア「タンピネス（ＴＡＭＰＩＮＥＳ）」に留まることが分かる。

その結果は、データフロー４０５としてサービスプロバイダ受信メッセージストア９１５に利用可能にされ、データフロー４０４として通知メッセージプロセス９５７に利用可能にされる。

通知メッセージプロセス９５７は、入力データフロー４０４（最適化結果）を受信する。また、通知メッセージプロセス９５７は、プロバイダ（ここではＢおよびＣ）のみに出力を生成し、プロバイダに移動を推奨する通知をする。その推薦を通知される各プロバイダは、自分にカスタマイズされたメッセージのみを受信する。これは、自動生成され、エリア＝ｎｏｔ ｎｕｌｌである、関連するサービスプロバイダ装置に送信される。

サービスプロバイダ装置上のアプリケーションは通知メッセージプロセス９５７の出力を受け取り、それからメッセージを作成する。これは、例えば、図１４に示すように、サービスプロバイダ装置のＧＵＩ上に表示されるメッセージであってもよい。このメッセージは３つの対話型エリアを有し、ユーザ対話は例えば、タッチスクリーンを押すことなどが可能である。

「地図で見る（ｓｅｅ ｏｎ ｍａｐ）」を押すと、提案された目的地がナビゲーションシステム内の地図内のサービスプロバイダに示される。

「許可する（ＡＣＣＥＰＴ）」ボタンを押すと、ナビゲーションシステムに転送され、目的地への推奨ルートが表示される。

「却下する（ＤＩＳＭＩＳＳ）」ボタンを押すは、サービスプロバイダが推奨される目的地に関心がない場合に通知を無視するために使用される。

メッセージ内容は、データフロー５０２を介して、記憶されるサービスプロバイダ受信メッセージストア９１５に供給される（図１５参照）。

メッセージの内容は、Ａ／Ｂテストのために使用され、通知テキストがサービスプロバイダのコンプライアンスに関する動作を形成する際に、違いをもたらすかどうかを検証することができる。

別の実施形態では、メッセージを口頭メッセージとすることができる。さらに別の実施形態では、テキストと、口頭または他の可聴メッセージとの両方が提供される。

上述のデータフローの具体的な詳細は、そのようなフローの実施形態にすぎないことに留意されたい。追加のまたは代替のデータフローが使用されてもよく、あるいは議論されたデータフローが代替のまたは追加のフィールドを含んでもよく、他の実施形態が存在してもよい。

本発明は、例としてのみ記載されていることが理解されるであろう。添付の請求の範囲の精神および範囲から逸脱することなく、本明細書で説明される技術に様々な変更を加えることができる。開示された技術は、独立した方法で提供されてもよく、または互いに組み合わせて提供されてもよい。したがって、１つの技術に関して説明した特徴は、別の技術と組み合わせて提示することもできる。

Claims (15)

1. 複数のサービスプロバイダのそれぞれを示し、各サービスプロバイダの固有性の表示、前記各サービスプロバイダの利用可能性データ、および前記各サービスプロバイダのリアルタイムの位置の表示を含むデータを含む第１のデータフローをリアルタイムで受信するプロバイダデータ受信ステップと、
   複数の地理的ゾーンを含むエリアにわたるサービスプロバイダの数およびサービス要求の数のゾーン毎の予測を提供するために、前記第１のデータフローおよび記憶された過去の供給／需要データを処理する予測ステップと、
   利用可能性の基準に基づいて、移動の通知を受ける対象となる候補サービスプロバイダのセットを示すデータを出力するために、前記第１のデータフローからサービスプロバイダをフィルタリングするために利用可能性の基準を使用するフィルタステップであって、それぞれの対象となる候補サービスプロバイダを示す前記データは、それぞれの前記候補サービスプロバイダの位置に関連する、それぞれ対象となる前記候補サービスプロバイダの固有性の表示を含む、フィルタステップと、
   前記利用可能性の基準に基づく対象となる候補サービスプロバイダの前記セットを示し、各候補サービスプロバイダの位置に関連する対象となる各候補サービスプロバイダの固有性の表示を含む前記データをサービスプロバイダの予測数およびサービス要求の数と組み合わせ、各サービスプロバイダ候補が現在のゾーンから再配置するよう通知されるかどうかを示すデータ値を含む行列を計算し、それによって、それらの現在のゾーンからそれぞれの新しいゾーンに移動するための適格な候補サービスプロバイダのサブセットを確立し、前記サブセットの各候補の固有性を表示するデータ及びそれぞれの前記候補に対するそれぞれの前記新しいゾーンを含む、追加のデータフローを出力する最適化ステップと、
   それぞれ前記サブセットの候補サービスプロバイダのみにそれぞれの通知を前記追加のデータフローを用いて出力する通知ステップであって、前記通知は前記それぞれのサービスプロバイダに対してカスタマイズされたメッセージを含み、新しいゾーン内の新しい位置を示し、それによって、少なくともいくつかのゾーン内のサービスプロバイダの数が、サービス要求の数に収束する通知ステップと、を含む輸送サービスプロバイダを管理する方法。
2. 要求者、要求時間、乗車位置、および下車位置を示すデータの少なくとも一部を含む要求データフローをリアルタイムで受信することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 要求者、要求時間、乗車位置、および下車位置を示すデータの少なくとも一部を含む要求データフローをリアルタイムで受信することを含み、
   前記要求データフローおよび前記第１のデータフローからデータを記憶するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 受信したサービス要求データ、前記サービスプロバイダの状態および位置情報を処理し、その結果を過去の供給／需要データとして記憶することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記予測ステップは、前記システムによってカバーされるそれぞれのゾーンについて、１つまたは複数の将来の時間間隔において、どのようになるかを予測するために、過去の供給／需要不均衡データに予測プロセスを適用することを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記予測プロセスは、需要と供給の予測のために、ダブルシーズンホルトウィンタース（ＤＳＨＷ）、自己回帰和分移動平均モデル（ＡＲＩＭＡ）などの時系列予測技術のうちの１つを使用する、請求項５に記載の方法。
7. 前記予測ステップは、需要と供給の予測のために、回帰型ニュートラルネットワーク（ＲＮＮ）、長・短期記憶（ＬＳＴＭ）などの機械学習技術を使用することを含む、請求項５に記載の方法。
8. 前記予測ステップは、外部から供給されたデータを記憶するサードパーティデータストアからのデータを使用することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記最適化ステップは、予測された需要と供給のデータ、候補サービスプロバイダの固有性を示すデータ、および過去に集計された時空間データを受信することを含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記過去に集計された時空間データは、所定の期間におけるそれぞれの地理的範囲について、次の仕事を見つけるための平均時間または確率、平均価格乗数（サージ）、平均料金、または平均収入のうちの少なくとも１つを含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記最適化ステップは、
    ｉ）地理的範囲ごとに移動する候補サービスプロバイダの予想通知遵守確率行列と、
    ｉｉ）それぞれの異なる地理的範囲に移動するサービスプロバイダ候補の「次の仕事を見つける平均的な可能性」行列と、
    ｉｉｉ）それぞれの異なる地理的範囲に移動するサービスプロバイダ候補の「期待収益」行列と、
    のうちの１つ以上を計算する、請求項１に記載の方法。
12. 前記最適化ステップは、
    ｉ）エリア全体（国、都市等）の総需給不均衡を最小化すること、
    ｉｉ）全サービスプロバイダ候補の総走行距離を最小化すること、
    ｉｉｉ）すべてのサービスプロバイダ候補について次の仕事を見つけるための平均時間を最小化すること、
    （ｉｖ）すべてのサービスプロバイダ候補について次の仕事を見つける平均確率を最大化すること、
    から選択される１つまたは複数の目標を達成するように制御可能である、請求項１に記載の方法。
13. データストレージと、記憶された命令の制御下で動作するプロセッサとを有し、
    前記プロセッサは、
    複数のサービスプロバイダのそれぞれを示し、各サービスプロバイダの固有性の表示、前記各サービスプロバイダの利用可能性データ、および前記各サービスプロバイダのリアルタイムの位置の表示を含むデータを含む第１のデータフローをリアルタイムで受信し、
    過去の供給／需要データを記憶装置から読み出し、前記過去の供給／需要データと共に前記第１のデータフローを処理して、複数の地理的ゾーンを含むエリアにわたるサービスプロバイダの数及びサービス要求の数のゾーン毎の予測を提供し、
    利用可能性の基準に基づいて、移動の通知を受ける対象となる候補サービスプロバイダのセットを示すデータを出力するために、前記第１のデータフローからサービスプロバイダをフィルタリングするために利用可能性の基準を使用して前記第１のデータフローをフィルタリングし、それぞれの対象となる候補サービスプロバイダを示す前記データは、それぞれの前記候補サービスプロバイダの位置に関連する、それぞれ対象となる前記各候補サービスプロバイダの固有性の表示を含み、
    前記利用可能性の基準に基づく対象となる候補サービスプロバイダの前記セットを示し、各候補サービスプロバイダの位置に関連する対象となる各候補サービスプロバイダの固有性の表示を含む前記データをサービスプロバイダの予測数およびサービス要求の数と組み合わせ、各サービスプロバイダ候補が現在のゾーンから再配置するよう通知されるかどうかを示すデータ値を含む行列を計算し、それによって、それらの現在のゾーンからそれぞれの新しいゾーンに移動するための適格な候補サービスプロバイダのサブセットを確立し、前記サブセットの各候補の固有性を表示するデータ及びそれぞれの前記候補に対するそれぞれの前記新しいゾーンを含む、追加のデータフローを出力し、
    それぞれ前記サブセットの候補サービスプロバイダのみにそれぞれの通知を前記追加のデータフローを用いて出力し、前記通知は前記それぞれのサービスプロバイダに対してカスタマイズされたメッセージを含み、新しいゾーン内の新しい位置を示し、それによって、少なくともいくつかのゾーン内のサービスプロバイダの数が、サービス要求の数に収束する、輸送サービスプロバイダを管理するための装置。
14. 請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の方法を実施するための命令を含むコンピュータプログラム。
15. プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の方法を実行させる命令を記憶する非一時記憶媒体。
    

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