CN110263963A - 信息处理系统和信息处理方法 - Google Patents

Abstract

信息处理系统和信息处理方法。信息处理系统包括存储单元和预测器。存储单元存储关于对共享汽车的需求的基于区域的需求信息和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息。预测器基于关于对第一地点中的共享汽车的需求的需求信息、关于对与第一地点不同的第二地点中的共享汽车的需求的需求信息和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息，预测来自第二地点中的共享汽车租赁的收益。

Description

信息处理系统和信息处理方法

技术领域

本发明涉及信息处理系统、信息处理方法和存储程序的非暂态计算机可读存储介质。

背景技术

随着信息通信技术的发展和生活方式的改变，或出于经济原因，全球趋势正在从每个个人拥有他们自己的商品的时代发展到人们在社区中集体地共享商品的时代。在汽车共享中，汽车共享成员可以通过因特网等对共享汽车进行共享，检查共享汽车的使用状态，并且预订共享汽车以供使用。由于通过使用这种汽车共享，用户可以节省购买、维护、停放汽车等的成本，所以与拥有汽车相比，汽车共享用户的数量正在增加。同时，汽车共享业务运营商需要一定程度的关于如何有效管理汽车共享业务的知识以产生收益。例如，当共享汽车的数量超过用户数量时，用于维护共享汽车的成本将高于来自共享汽车租赁的销售，从而使得难以产生收益。相反，当用户数量超过共享汽车的数量时，将错过产生收益的机会。在这种情况下，日本未审专利申请公开2012-181582(JP2012-181582A)提出了一种技术，用以根据共享汽车的开工率来确定在汽车站部署的共享汽车的数量是否合适。

发明内容

然而，由于各种因素(例如，人口统计、交通环境或用户的品味)，对共享汽车的需求可能根据区域而变化。因此，利用JP2012-181582A中公开的技术，虽然可以在已经展开了汽车共享业务的区域中确定在汽车站部署的共享汽车的数量是否合适，但是可能难以在业务尚未展开的区域中以实际的准确度来预测来自汽车共享业务的收益。

本发明提出了一种信息处理系统、信息处理方法和非暂态计算机可读存储介质，其能够在尚未展开业务的区域中以实际的准确度来预测来自汽车共享业务的收益。

根据本发明第一方面的信息处理系统包括存储单元和预测器。存储单元存储关于对共享汽车的需求的基于区域的需求信息和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息。预测器基于关于对第一地点中的共享汽车的需求的需求信息、关于对与第一地点不同的第二地点中的共享汽车的需求的需求信息和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息，预测来自第二地点中的共享汽车租赁的收益。

根据本发明第二方面的信息处理方法由计算机系统执行。信息处理方法包括：存储关于对共享汽车的需求的基于区域的需求信息和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息的步骤，以及基于关于对第一地点中的共享汽车的需求的需求信息、关于对与第一地点不同的第二地点中的共享汽车的需求的需求信息和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息预测来自第二地点中的共享汽车租赁的收益的步骤。

本发明第三方面涉及存储程序的非暂态计算机可读存储介质。程序包括使计算机系统执行以下操作的命令：存储关于对共享汽车的需求的基于区域的需求信息和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息，以及基于关于对第一地点中的共享汽车的需求的需求信息、关于对与第一地点不同的第二地点中的共享汽车的需求的需求信息和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息，预测来自第二地点中的共享汽车租赁的收益。

利用本发明的各个方面，可以在尚未展开业务的区域中以实际的准确度来预测来自共享汽车租赁的收益。

附图说明

下面将参考附图描述本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业重要性，在附图中，相同的附图标记表示相同的元件，其中：

图1示出根据本发明实施例的信息处理系统的功能块；

图2是示出根据本发明实施例的来自共享汽车租赁的收益的预测处理流程的流程图；以及

图3是帮助解释根据本发明实施例的区域之间的对共享汽车的需求的相似性的图。

具体实施方式

在下文中，将参考附图描述本发明的实施例。这里，相同的附图标记表示相同的元件，并且将省略重复的描述。图1是示出根据本发明实施例的信息处理系统10的功能块的图。信息处理系统10是预测来自共享汽车租赁的收益的计算机系统。“共享汽车”是指用于汽车共享(例如，汽车共享成员之间的共享使用)的车辆。“车辆”包括道路交通法中所述的车辆(例如，汽车、摩托车或轻型车辆)。

信息处理系统10包括处理器、存储设备和通信模块作为硬件资源。存储在存储设备中的是用于执行预测来自共享汽车租赁的收益的信息处理方法的信息处理程序、以及用于收益预测的各种类型的信息(例如，下面将描述的需求信息21、开工率信息22、特征信息23以及停车场信息24)。处理器解释并且执行上述信息处理程序，从而使得预测器11、存储单元12和通信器13的功能得以实现。通过信息处理系统10的硬件资源和信息处理程序之间的协作来实现上述每个元件的功能。例如，预测器11、存储单元12和通信器13的功能(或处理)分别由处理器、存储设备和通信模块来实现。存储信息处理程序的存储设备例如是诸如半导体存储器或盘介质的计算机可读存储介质。

在本说明书中，为了便于描述，已经展开了汽车共享业务的地点(例如，部署了共享汽车的汽车站的地点)被称为“第一地点”，而尚未展开汽车共享业务的地点(例如，计划了共享汽车的部署的汽车站的候选地点)被称为“第二地点”。

存储单元12存储关于对共享汽车的需求的基于区域的需求信息21、关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息22、作为第一地点中的每辆共享汽车的特征的特征信息23和关于第一地点中的共享汽车的停车场的停车场信息24。存储单元12将第一地点的特征信息23和第一地点的停车场信息24与第一地点的开工率信息22相关联地存储。

这里，需求信息21包括关于每个区域中的白天人口、夜间人口、汽车拥有率、交通环境和商业设施的建立程度、与汽车共享服务竞争的服务数量、以及居民收入水平中的任何一个、或者两个或更多个的组合的信息。在有大量白天或夜间人口的区域中，对共享汽车的需求往往高于具有小量白天人口或夜间人口的区域。在具有低汽车拥有率的区域中，对共享汽车的需求往往高于具有高汽车拥有率的区域。在交通环境和商业设施完善建立的区域中，对共享汽车的需求往往高于交通环境和商业设施不足的区域。在与汽车共享服务竞争的服务(例如，诸如出租车、租赁汽车、火车或竞争的汽车共享服务之类的交通工具)少的区域中，对共享汽车的需求往往高于与汽车共享服务竞争的服务多的区域。在居民收入水平高的区域中，对共享汽车的需求往往高于居民收入水平低的区域。可以定量地评估需求信息21，其代表在统计上与共享汽车的实际开工率有关的对共享汽车的需求的程度。可以如上地定量评估的需求信息21可以用作确定区域之间的对共享汽车的需求的相似性程度的指标。存储单元12可以存储关于可以提供汽车共享服务的整个区域或区域的一部分的需求信息21。这样的区域包括上述的第一地点和第二地点。

共享汽车的开工率是指共享汽车的实际租赁时间(用户使用共享汽车的时间)与可用的租赁时间(例如，汽车站的营业时间)的比率。特征信息23包括关于共享汽车的类型(汽车名称)、车身颜色(外部颜色)或车身类型(例如，轿车、轿跑车、敞篷车、货车等)的信息。停车场信息24包括关于停车场的位置状况的信息(例如，识别共享汽车的停车场是位于室内(建筑物内)还是室外(建筑物外))。

预测器11基于关于对第一地点中的共享汽车的需求的需求信息21、关于对与第一地点不同的第二地点中的共享汽车的需求的需求信息21和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息22，预测来自第二地点中的汽车租赁的收益。

图2是示出来自共享汽车租赁的收益的预测处理流程的流程图。在下面的描述中，假设通过定量评估关于对第一地点中的共享汽车的需求的需求信息21而获得的值被表示为“X1”，通过定量评估关于对第二地点中的共享汽车的需求的需求信息21而获得的值被表示为“X2”，对第二地点中的共享汽车的需求X2与对第一地点中的共享汽车的需求X1的相似性程度被表示为“a”，第一地点中的共享汽车的开工率被表示为“Y1”，以及第二地点中的共享汽车的开工率被表示为“Y2”。此外，为了简化描述，在假设共享汽车的需求和开工率彼此成比例的情况下示出了收益预测的示例。

在步骤201中，预测器11使用等式(1)计算需求X2与需求X1的相似性程度“a”。需求X2是对第二地点中的共享汽车的需求，而需求X1是对第一地点中的共享汽车的需求。

a＝X2/X1…(1)

在步骤202中，预测器11使用等式(2)计算Y2。

Y2＝a×Y1…(2)

例如，当对第二地点中的共享汽车的需求X2大致等于对第一地点中的共享汽车的需求X1时(例如，a＝1)，预测器11估计第二地点中的共享汽车的开工率Y2与第一地点中的共享汽车的开工率Y1大致相同。例如，当a＝1并且Y1＝50％时，计算Y2＝50％。

例如，当对第二地点中的共享汽车的需求X2低于对第一地点中的共享汽车的需求X1时(换句话说，a<1)，预测器11估计第二地点中的共享汽车的开工率Y2低于第一地点中的共享汽车的开工率Y1。这里，预测器11估计对第二地点中的共享汽车的需求X2变得越低，则第二地点中的共享汽车的开工率Y2变得越低。例如，当a＝0.5并且Y1＝50％时，计算Y2＝25％。

例如，当对第二地点中的共享汽车的需求X2高于对第一地点中的共享汽车的需求X1时(换句话说，当a>1时)，预测器11估计第二地点中的共享汽车的开工率Y2高于第一地点中的共享汽车的开工率Y1。这里，预测器11估计对第二地点中的共享汽车的需求X2变得越高，则第二地点中的共享汽车的开工率Y2变得越高。例如，当a＝1.5并且Y1＝50％时，计算Y2＝75％。

在步骤203中，预测器11根据所估计的第二地点中的共享汽车的开工率Y2计算来自第二地点中的共享汽车租赁的收益。这里，“收益”是指销售额，而通过从收益中减去费用(例如，与共享汽车相关联的维护和劳动力成本)而获得的金额被计算为利润。共享汽车的维护成本包括例如关于共享汽车的停车费和维修费。预测器11可以根据所估计的来自第二地点中的共享汽车租赁的收益来计算利润。

此外，在以上描述中，示出了Y2＝a×Y1的示例计算，但是开工率Y2的计算方法不限于上述示例。例如，可以计算开工率Y2，使得“a”的值变得越接近1，则Y2的值变得越接近Y1，或者可以计算开工率Y2，使得“a”的值变得越远离1(即，随着值“a”与1之间的差值变得越大)，则Y2的值变得越远离Y1。例如，在a＝0.9并且Y1＝50％的情况下，通过计算Y2＝a×Y1，得到Y2＝45％。然而，由于“a”的值接近1，因此可以通过将Y2的值计算为接近50％，得到Y2＝48％。此外，例如，在a＝0.1并且Y1＝50％的情况下，通过计算Y2＝a×Y1，得到Y2＝5％。然而，由于“a”的值远离1(即，“a”的值远小于1)，因此可以通过计算Y2的值远离50，得到Y2＝2％。

此外，在以上描述中，收益预测的示例是在假设共享汽车的需求和开工率相互成比例的情况下说明的。然而，预测器11可以在统计上获得共享汽车的需求和开工率之间的关系表达式，并且通过使用在统计上获得的关系表达式来校正等式(1)和(2)中的每个，以预测来自第二地点中的共享汽车租赁的收益。

预测器11可以基于第一地点中的共享汽车的特征信息23和第一地点中的共享汽车的停车场信息24、以及以上描述的包括关于对第一地点中的共享汽车的需求的需求信息21、关于对第二地点中的共享汽车的需求的需求信息21和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息22的信息，预测来自第二地点中的共享汽车租赁的收益。共享汽车的受欢迎类型、车身颜色或车身类型可能取决于区域而变化。可以假设具有受欢迎类型、车身颜色或车身类型的共享汽车的开工率高于具有不受欢迎类型、车身颜色或车身类型的共享汽车的开工率。以类似的方式，共享汽车的停车场的位置状况可能取决于区域而变化。估计停放在室外停车场的共享汽车的开工率高于停放在室内停车场的共享汽车的开工率，因为停放在室外的共享汽车比停放在室内的共享汽车更容易被公众看到。通过附加地考虑第一地点中的共享汽车的特征信息23和第一地点中的共享汽车的停车场信息24，以及以上描述的信息(关于对第一地点中的共享汽车的需求的需求信息21、关于对第二地点中的共享汽车的需求的需求信息21和第一地点中的共享汽车的开工率信息22)，可以通过车辆类型、车身颜色、车身类型或停车场的位置状况来估计第二地点中的共享汽车的开工率。这样，可以以实际的准确度预测来自第二地点中的共享汽车租赁的收益。

接下来，参考图3，将描述区域之间的对共享汽车的需求的相似性。区域E1例如是交通环境和商业设施完善建立并且人口密集的城市。在这种情况下，对区域E1中的地点P1中的共享汽车的需求和对区域E1中的地点P2中的共享汽车的需求彼此相似，并且两者高到类似的程度。在图3中所示的示例中，对地点P1中的共享汽车的需求和对地点P2中的共享汽车的需求是70％。假设地点P1是第一地点，而地点P2是第二地点，则可以估计地点P2中的共享汽车的开工率与地点P1中的共享汽车的开工率大致相同。以这种方式，可以以实际的准确度预测来自地点P2中的共享汽车租赁的收益。另一方面，区域E2例如是具有不足交通环境或商业设施的人口稀少区域。在这种情况下，对E1中的地点P1中的共享汽车的需求和对E2中的地点P3中的共享汽车的需求不相似，并且可以估计对地点P3中的共享汽车的需求低于对地点P1中的共享汽车的需求。在图3中所示的示例中，对地点P3中的共享汽车的需求是40％。假设P1是第一地点，而P3是第二地点，则可以估计地点P3中的共享汽车的开工率低于地点P1中的共享汽车的开工率。如此，可以以实际的准确度预测来自地点P3中的共享汽车租赁的收益。此外，对特定地点处的共享汽车的需求可以被表示为对共享汽车的需求最高(被设置为100％)的地点处的需求的比例。例如，“70％”和“40％”的需求表示对这些地点处的共享汽车的需求分别相当于对共享汽车的需求最高的地点处的需求的70％和40％。

另外，信息处理系统10的管理者可以是提供汽车共享服务的汽车共享业务运营商自己，或者可以是向汽车共享业务运营商提供与汽车共享服务的运营相关联的服务(例如，提供关于收益预测的建议的服务)的运营商。当信息处理系统10的管理者是后者时，通信器13可以经由通信网络将关于汽车共享业务的收益预测的信息提供给汽车共享服务所有者的计算机系统。

上述实施例是是为了便于理解本发明的目的，而不是旨在限制本发明。可以在本发明的技术范围内修改或改进实施例，并且本发明包括实施例的等同物。例如，信息处理程序可以包括在主程序中调用和执行的多个软件模块。这样的软件模块是模块化的子程序，以执行实现预测器11、存储单元12和通信器13的功能的处理。可以使用专用硬件资源(例如，专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA))或固件来实现与上述元件的功能相同的功能。此外，可以以指定的信号形式对信息处理程序进行编码，并且经由传输介质(有线通信网络)或传输波(无线电波)将指定的信号从一个计算机传输到另一个计算机。信息处理系统10的功能可以不必仅由一台计算机来实现，而是可以由连接到通信网络的多台计算机来实现。

Claims (8)

1.一种信息处理系统，其特征在于包括：

存储单元，所述存储单元被配置为存储关于对共享汽车的需求的基于区域的需求信息和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息；以及

预测器，所述预测器被配置为基于关于对第一地点中的共享汽车的需求的需求信息、关于对与第一地点不同的第二地点中的共享汽车的需求的需求信息和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息，预测来自第二地点中的共享汽车租赁的收益。

2.根据权利要求1所述的信息处理系统，其特征在于：

当对第二地点中的共享汽车的需求与对第一地点中的共享汽车的需求相同时，所述预测器估计第二地点中的共享汽车的开工率与第一地点中的共享汽车的开工率相同；或者

当对第二地点中的共享汽车的需求低于对第一地点中的共享汽车的需求时，所述预测器估计第二地点中的共享汽车的开工率低于第一地点中的共享汽车的开工率，以及对第二地点中的共享汽车的需求变得越低，则第二地点中的共享汽车的开工率变得越低；或者

当对第二地点中的共享汽车的需求高于对第一地点中的共享汽车的需求时，所述预测器估计第二地点中的共享汽车的开工率高于第一地点中的共享汽车的开工率，以及对第二地点中的共享汽车的需求变得越高，则第二地点中的共享汽车的开工率变得越高；以及

所述预测器基于所估计的第二地点中的开工率预测来自第二地点中的共享汽车租赁的收益。

3.根据权利要求1或2所述的信息处理系统，其特征在于：

所述存储单元与关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息相关联地存储作为第一地点中的每辆共享汽车的特征的特征信息和关于第一地点中的共享汽车的停车场的停车场信息；以及

所述预测器进一步基于作为第一地点中的每辆共享汽车的特征的特征信息和关于第一地点中的共享汽车的停车场的停车场信息，预测来自第二地点中的共享汽车租赁的收益。

4.根据权利要求3所述的信息处理系统，其特征在于：

作为第一地点中的每辆共享汽车的特征的特征信息包括关于第一地点中的共享汽车的车辆类型、车身颜色或车身类型的信息；

关于第一地点中的共享汽车的停车场的停车场信息包括关于第一地点中的共享汽车的停车场的位置状况的信息；以及

所述基于区域的需求信息包括关于每个区域中的白天人口、夜间人口、汽车拥有率、交通环境和商业设施的建立程度、与汽车共享服务竞争的服务数量和居民收入水平中的任何一个、或者两个或更多个的组合的信息。

5.一种由计算机系统执行的信息处理方法，所述信息处理方法的特征在于包括：

存储关于对共享汽车的需求的基于区域的需求信息和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息；以及

基于关于对第一地点中的共享汽车的需求的需求信息、关于对与第一地点不同的第二地点中的共享汽车的需求的需求信息和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息，预测来自第二地点中的共享汽车租赁的收益。

6.根据权利要求5所述的信息处理方法，其特征在于：

当对第二地点中的共享汽车的需求与对第一地点中的共享汽车的需求相同时，估计第二地点中的共享汽车的开工率与第一地点中的共享汽车的开工率相同；或者

当对第二地点中的共享汽车的需求低于对第一地点中的共享汽车的需求时，估计第二地点中的共享汽车的开工率低于第一地点中的共享汽车的开工率，以及对第二地点中的共享汽车的需求变得越低，则第二地点中的共享汽车的开工率变得越低；或者

当对第二地点中的共享汽车的需求高于对第一地点中的共享汽车的需求时，估计第二地点中的共享汽车的开工率高于第一地点中的共享汽车的开工率，以及对第二地点中的共享汽车的需求变得越高，则第二地点中的共享汽车的开工率变得越高；以及

基于所估计的第二地点中的开工率预测来自第二地点中的共享汽车租赁的收益。

7.一种存储程序的非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述程序包括使计算机系统执行以下操作的命令：

存储关于对共享汽车的需求的基于区域的需求信息和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息；以及

基于关于对第一地点中的共享汽车的需求的需求信息、关于对与第一地点不同的第二地点中的共享汽车的需求的需求信息和关于第一地点中的共享汽车的开工率的开工率信息，预测来自第二地点中的共享汽车租赁的收益。

8.根据权利要求7所述的非暂态计算机可读存储介质，其特征在于：

当对第二地点中的共享汽车的需求与对第一地点中的共享汽车的需求相同时，估计第二地点中的共享汽车的开工率与第一地点中的共享汽车的开工率相同；或者

当对第二地点中的共享汽车的需求低于对第一地点中的共享汽车的需求时，估计第二地点中的共享汽车的开工率低于第一地点中的共享汽车的开工率，以及对第二地点中的共享汽车的需求变得越低，则第二地点中的共享汽车的开工率变得越低；或者

当对第二地点中的共享汽车的需求高于对第一地点中的共享汽车的需求时，估计第二地点中的共享汽车的开工率高于第一地点中的共享汽车的开工率，以及对第二地点中的共享汽车的需求变得越高，则第二地点中的共享汽车的开工率变得越高；以及

基于所估计的第二地点中的开工率预测来自第二地点中的共享汽车租赁的收益。