JP2013167972A - 配送スケジュール管理システム、配送スケジュール管理方法、および配送スケジュール管理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】顧客の在宅確率と配送時間を踏まえて配送業務の効率化を図る。
【解決手段】コンピュータが、配送先テーブル６００における各顧客の所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、各顧客の所在地を順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、予め備える経路検索機能により計算する処理と、各経路パターンにおける各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値を在宅確率テーブル５００から抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける顧客間での在宅確率平均を算定する処理と、各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを配送スケジュール情報として特定し、当該配送スケジュール情報７００を通信部１０７を介して配送車のナビゲーション装置１０２に配信する処理を実行する。
【選択図】図１

Description

本発明は、配送スケジュール管理システム、配送スケジュール管理方法、および配送スケジュール管理プログラムに関するものであり、具体的には、顧客の在宅確率と配送時間を踏まえて配送業務の効率化を図る技術に関する。

荷物を所定の宛先に送り届ける配送業務を行う場合、その配送効率を良好なものと出来れば、該当業務に振り分ける人員や時間などの各種リソースを低減出来る。一方、現実には、配送車が荷物を届けようと顧客先に赴いてもその顧客が不在であれば、該当荷物を保持したまま配送業務を継続し不在顧客からの配送指示を待つか、或いは配送基地等へ荷物を持ち帰り、その後に再配達を行うといった事態が生じる。この再配達は配送効率を低下させる要因であるため、配送業者にとって回避したい事象である。特に、ネットスーパーに代表される、生鮮食料品等の配送を行う事業者にとっては、傷みやすい荷物を決まった日に確実に配達したいという要求があり、再配達回避のニーズが大きい。

そこで、そうした顧客不在時を回避して各種業務を行う技術として、以下のような技術が提案されている。すなわち、電子管理台帳に記録されている訪問履歴データに基いて、滞納者の在宅日および在宅時間帯や税金の徴収率などのデータを蓄積し、次いで、これら各データを合算して分析することにより、訪問推奨時間を算出して次回の訪問に際して滞納者が在宅している確率の高い曜日や時間帯を正確に算定して予測する滞納者訪問スケジュール算定方法（特許文献１：[要約]、段落[０００７]〜[０００８]等参照）などが提案されている。

また他にも、顧客立ち会いの下に点検作業をする点検作業者を支援するもので、不在傾向を記録したデータベースを用い、点検作業者の訪問スケジュールや訪問ルートを作成し、点検作業の実施率向上を実現する保守点検作業支援装置（特許文献２：[要約]、段落[０００８]〜[００１７]等参照）などが提案されている。

特開２００３−２８８４４２号公報 特開２００５−３３９３０３号公報

従来技術によれば、顧客の在宅可能性が高い時間帯を予測して業務を行うことができる。しかしながら顧客の在宅確率を考慮するのみであり、ある時間内（例：１日）に配送を完了すべき各顧客間での移動時間や、全顧客間を跨ったトータルの配送時間を考慮して、配送効率が最適となる配送経路を提案することは実現されていない。また、配送中における顧客不在の事象に即応して、最適な配送経路を迅速に再提案することも出来ない。してみれば、顧客の在宅確率を踏まえた配送の効率化を実現すると共に、所定時間内での確実な配送完了を期すべく配送時間についても配慮する配送要求に応えられていなかった。

そこで本発明の目的は、顧客の在宅確率と配送時間を踏まえて配送業務の効率化を図る技術を提供することにある。

上記課題を解決する本発明の配送スケジュール管理システムは、所定時間内に複数の顧客を順次訪れて荷物を配送するための配送スケジュールを管理するコンピュータシステムであり、配送を行う配送車に搭載されたナビゲーション装置とネットワークを介して通信する通信部と、所定時間内の配送予定先である顧客の所在地情報を格納した配送先テーブルと、過去行われた配送により判明している各顧客の時間帯別の在宅確率を格納した在宅確率テーブルとを記憶した記憶部と、前記配送先テーブルにおける各顧客の所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、各顧客の所在地を順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、予め備える経路検索機能により計算する処理と、前記計算した各経路パターンにおける各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値を前記在宅確率テーブルから抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける顧客間での在宅確率平均を算定する処理と、前記各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを配送スケジュール情報として特定し、当該配送スケジュール情報を、通信部を介して配送車のナビゲーション装置に配信する処理を実行する演算部と、を備えた情報処理装置を含むことを特徴とする。

また、本発明の配送スケジュール管理方法は、配送を行う配送車に搭載されたナビゲーション装置とネットワークを介して通信する通信部と、所定時間内の配送予定先である顧客の所在地情報を格納した配送先テーブルと、過去行われた配送により判明している各顧客の時間帯別の在宅確率を格納した在宅確率テーブルとを記憶した記憶部とを備えて、所定時間内に複数の顧客を順次訪れて荷物を配送するための配送スケジュールを管理するコンピュータが、前記配送先テーブルにおける各顧客の所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、各顧客の所在地を順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、予め備える経路検索機能により計算する処理と、前記計算した各経路パターンにおける各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値を前記在宅確率テーブルから抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける顧客間での在宅確率平均を算定する処理と、前記各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを配送スケジュール情報として特定し、当該配送スケジュール情報を、通信部を介して配送車のナビゲーション装置に配信する処理と、を実行することを特徴とする。

また、本発明の配送スケジュール管理プログラムは、配送を行う配送車に搭載されたナビゲーション装置とネットワークを介して通信する通信部と、所定時間内の配送予定先である顧客の所在地情報を格納した配送先テーブルと、過去行われた配送により判明している各顧客の時間帯別の在宅確率を格納した在宅確率テーブルとを記憶した記憶部とを備えて、所定時間内に複数の顧客を順次訪れて荷物を配送するための配送スケジュールを管理するコンピュータに、前記配送先テーブルにおける各顧客の所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、各顧客の所在地を順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、予め備える経路検索機能により計算する処理と、前記計算した各経路パターンにおける各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値を前記在宅確率テーブルから抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける顧客間での在宅確率平均を算定する処理と、前記各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを配送スケジュール情報として特定し、当該配送スケジュール情報を、通信部を介して配送車のナビゲーション装置に配信する処理と、を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、顧客の在宅確率と配送時間を踏まえて配送業務の効率化を図ることが可能となる。

本実施形態の配送スケジュール管理システムを含むネットワーク構成図である。 本実施形態におけるサーバ（情報処理装置）の構成例を示す図である。 本実施形態におけるナビゲーション装置の構成例を示す図である。 本実施形態の配送履歴テーブルの一例を示す図である。 本実施形態の在宅確率テーブルの一例を示す図である。 本実施形態の配送先テーブルの一例を示す図である。 本実施形態の配送スケジュールテーブルの一例を示す図である。 本実施形態における配送スケジュール管理方法の処理手順例１を示すフロー図である。 本実施形態における配送スケジュール管理方法の処理手順例２を示すフロー図である。 本実施形態における経路パターンの算出例を示す図である。 本実施形態における配送スケジュール管理方法の処理手順例３を示すフロー図である。 本実施形態における配送スケジュール管理方法の処理手順例４を示すフロー図である。 本実施形態における配送スケジュール管理方法の処理手順例５を示すフロー図である。 本実施形態における配送スケジュール管理方法の処理手順例６を示すフロー図である。

−−−システム構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の配送スケジュール管理システム１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す配送スケジュール管理システム１００（以下、システム１００）は、顧客の在宅確率と配送時間を踏まえて配送業務の効率化を図るコンピュータシステムである。本実施形態においては、通信機能を具備するナビゲーション装置１０２を各配送車両に搭載する一方、これら各配送車両のナビゲーション装置１０２に対して、無線通信網１０３（ネットワーク）を介して、配送経路や配送順序などを含む配送スケジュールに関する命令を伝達するサーバ１０１が結ばれているネットワーク構成を想定している。本実施形態では、一例として、生鮮食料品等の傷みやすい荷物を決まった日に配達する必要があるネットスーパー等の事業者が上記のサーバ１０１を運用し、生鮮食料品等の荷物を各顧客に配送する配送車に上記のナビゲーション装置１０２を搭載しているものとする。

こうしたシステム１００を構成するサーバ１０１、およびナビゲーション装置１０２のハードウェア構成は以下の如くとなる。サーバ１０１は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶装置で構成される外部記憶装置１０６（記憶部）、ＲＡＭなど揮発性記憶装置で構成されるメモリ１０５、外部記憶装置１０６に保持されるプログラム２００をメモリ１０５に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵ１０４（演算部）、無線通信網１０３と接続しナビゲーション装置１０２との通信処理を担う外部通信装置１０７（通信部）、および上記各装置１０４〜１０７を相互に接続するバス１０８を備える。なお、外部記憶装置１０６は、サーバ１０１の筐体外に配置された、いわゆる外付けの記憶装置であっても良い。

また、ナビゲーション装置１０２は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶装置で構成される外部記憶装置１１５（記憶部）、ＲＡＭなど揮発性記憶装置で構成されるメモリ１１０、外部記憶装置１１５に保持されるプログラム３００をメモリ１１０に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵ１０９（演算部）、無線通信網１０３と接続しサーバ１０１との通信処理を担う外部通信装置１１４（通信部）、タッチパネルやスイッチ等の入力装置１１１（入力部）、ディスプレイ（出力部）における表示画面を制御する表示出力装置１１２（ディスプレイを含むものとする）、ＧＰＳ信号受信機や慣性センサ等を有する測位装置１１３、および上記各装置１０９〜１１５を相互に接続するバス１１６を備える。なお、外部記憶装置１１５は、ナビゲーション装置１０２の筐体外に配置された、いわゆる外付けの記憶装置であっても良い。

続いて、本実施形態の配送スケジュール管理システム１００を構成する、上記のサーバ１０１、およびナビゲーション装置１０２がそれぞれ備える機能について説明する。上述したように、以下に説明する機能は、サーバ１０１やナビゲーション装置１０２らがそれぞれ備えるプログラムを実行することで実装される機能と言える。

図２は本実施形態におけるサーバ１０１（情報処理装置）の構成例を示す図であり、具体的には、本実施形態に係るサーバ１０１のプログラム２００の機能ブロック図である。このサーバ１０１が備えるプログラム２００は、受信ハンドラ２０１、配送結果受信部２０２、センタアプリＩ／Ｆ２０４、在宅確率計算部２０７、配送スケジュール算出部２０８、配送スケジュール送信部２０９、送信ハンドラ２１０、の各機能に対応したプログラムで構成されている。これら機能部は、必要に応じて、外部記憶装置１０６における配送履歴ＤＢ２０３、在宅確率ＤＢ２０５、配送先ＤＢ２０６らのＤＢＭＳ（DataBase Management System）にアクセス要求を送り、データの格納、更新、読み出し等を実行する。

そのうち受信ハンドラ２０１は、外部通信装置１０６がナビゲーション装置１０２からデータを受信する際に呼び出される。また、受信ハンドラ２０１は、配送結果受信部２０２を呼び出して、ナビゲーション装置１０２から受信したデータを渡すものとなる。また、配送結果受信部２０２は、外部通信装置１０６がナビゲーション装置１０２から受け取った配送結果を解析するものとなる。

また、センターアプリＩ／Ｆ２０４は、配送結果受信部２０２から受け取ったナビゲーション装置１０２由来のデータを在宅確率計算部２０７、配送スケジュール算出部２０８へ振り分けるものとなる。またセンターアプリＩ／Ｆ２０４は、配送スケジュール算出部２０８が算出した配送スケジュールを配送スケジュール送信部２０９へ渡す。配送スケジュール送信部２０９は、配送スケジュール算出部２０８が算出した配送スケジュール（最新配送スケジュールを含む）をセンターアプリＩ／Ｆより受取り、これを送信ハンドラ２１０に渡す。送信ハンドラ２１０は、配送スケジュール送信部２０９より受け取った配送スケジュールを配送車のナビゲーション装置１０２に配信する。

また、在宅確率計算部２０７は、センターアプリＩ／Ｆ２０４からナビゲーション装置１０２由来の配送結果の情報を受け取って、配送履歴ＤＢ２０３へ書き込む。また在宅確率計算部２０７は、配送履歴ＤＢ２０３から読み出した過去の配送結果の情報を利用して、各顧客の所定時間帯毎の在宅確率を計算し、在宅確率ＤＢ２０５の在宅確率テーブルを更新する。なお、配送履歴ＤＢ２０３は、配送スケジュール算出に必要となる配送履歴テーブル４００を持つ。また、在宅確率ＤＢ２０５は、配送スケジュール算出に必要となる在宅確率テーブル５００を持つ。また、配送先ＤＢ２０６は、配送スケジュール算出に必要となる配送先テーブル６００を持つ。

また、配送スケジュール算出部２０８は、配送先ＤＢ２０６、在宅確率ＤＢ２０５のデータを元に配送スケジュールを算出し、その結果をセンターアプリＩ／Ｆへ渡す。この配送スケジュール算出部２０８は、配送先ＤＢ２０６の配送先テーブル６００における各顧客の所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、各顧客の所在地を順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、予め備える経路検索機能により計算するものとなる。経路検索機能は、従来のカーナビゲーション装置が具備する機能と同様の機能であり、該当機能を実現するプログラムがプログラム２００には含まれている。

また配送スケジュール算出部２０８は、上記したように算出した各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が所定時間内（例：１日の中で顧客を訪問出来る時間帯に対応する時間長。午前９時から午後９時までの１２時間など）である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを配送スケジュール情報として特定し、これをセンターアプリＩ／Ｆに渡すものとなる。なお、算出した各経路パターンにおいて、所要時間が所定時間内である経路パターンのうち、在宅確率平均が最高の経路パターンが複数あった場合、配送スケジュール算出部２０８は、在宅確率平均最高の経路パターンのうち所要時間が最短のものを配送スケジュール情報として特定する。

なお、配信された配送スケジュール情報に従って配送を行う配送車では、実際に顧客への荷物の配送が達成された時刻と、配送スケジュール情報が示す該当顧客への荷物の配送予定時刻との間に所定の差異（時間差）が生じることがある。その場合、そうしさ差異が生じている事を示す情報が、該当配送車のナビゲーション装置１０２より、サーバ１０１に送信されることになる。この時、サーバ１０１の受信ハンドラ２０１は、ナビゲーション装置１０２から送信されてきた、上記の差異が生じたことを示すデータを受信し、これを配送結果受信部２０２に渡すことになる。配送結果受信部２０２は、このデータをセンターアプリＩ／Ｆ２０４に渡す。センターアプリＩ／Ｆ２０４は、配送結果受信部２０２から受け取ったナビゲーション装置１０２由来の上記データを配送スケジュール算出部２０８へ渡すことになる。

この場合、配送スケジュール算出部２０８は、該当配送車に配信した配送スケジュール情報において、配送予定先時刻との差異が生じた顧客以降の配送予定先たる顧客を特定し、該特定した顧客について配送先テーブル６００より所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、前記特定した顧客らを現在時刻ないし現在時刻の所定時間後の時刻より順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、上述の経路検索機能により計算する。またこの時、配送スケジュール算出部２０８は、上記で計算した各経路パターンにおける、前記特定した各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値を在宅確率テーブル５００から抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける前記特定した顧客間での在宅確率平均を算定する。

そして配送スケジュール算出部２０８は、前記特定した顧客らに関して得た、各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを最新配送スケジュール情報として特定し、当該最新配送スケジュール情報をセンターアプリＩ／Ｆに渡す。当然、この最新配送スケジュールは、センターアプリＩ／Ｆから配送スケジュール送信部２０９に渡され、該当配送車のナビゲーション装置１０２に配信されることになる。

なお、ナビゲーション装置１０２より、配送先の顧客が不在であったとの配送結果を受けた場合、配送スケジュール算出部２０８は、該当配送車に配信してある配送スケジュール情報において、不在であった顧客とその顧客以降の配送予定先たる顧客とを特定し、該特定した顧客らを順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、経路検索機能により計算するとすれば好適である。また同様に、在宅確率計算部２０７は、顧客不在の結果を受けて該当顧客の該当時間帯での在宅確率を再計算し、在宅確率テーブル５００を更新する。この計算結果を受けた配送スケジュール算出部２０８は、各経路パターンにおける在宅確率平均を算定し、この在宅確率平均と各経路パターンにおける所要時間とに基づいて、所要時間が所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを最新配送スケジュール情報として特定し、当該最新配送スケジュール情報をセンターアプリＩ／Ｆに渡す。この最新配送スケジュールは、センターアプリＩ／Ｆから配送スケジュール送信部２０９に渡され、該当配送車のナビゲーション装置１０２に配信されることになる。

なお、配送予定先の顧客が集合住宅に居住している場合がある。その場合にも本実施形態のシステム１００は対応可能である。この時、配送スケジュール算出部２０８は、配送先テーブル６００における各顧客の所在地情報を抽出し、該所在地情報に基づいて複数の顧客が所在する集合住宅を特定し、該特定した集合住宅に所在する顧客らを１つの配送先としてまとめた顧客群と集合住宅以外に所在する顧客らとを順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、経路検索機能により計算する。

また配送スケジュール算出部２０８は、上記で計算した各経路パターンにおける、集合住宅への訪問予定時刻での、集合住宅に所在する各顧客の在宅確率の値、および集合住宅以外に所在する各顧客の訪問予定時刻での在宅確率の値、をそれぞれ在宅確率テーブル５００から抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける顧客間での在宅確率平均を算定する。そして配送スケジュール算出部２０８は、各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを配送スケジュール情報として特定し、当該配送スケジュール情報を、センターアプリＩ／Ｆに渡す。この配送スケジュールは、センターアプリＩ／Ｆから配送スケジュール送信部２０９に渡され、配送車のナビゲーション装置１０２に配信されることになる。

続いて、ナビゲーション装置１０２が備える機能について説明する。図３は本実施形態におけるナビゲーション装置１０２の構成例を示す図であり、具体的には、ナビゲーション装置１０２が備えるプログラム３００の機能ブロック図である。

このプログラム３００は、入力ハンドラ３０１、ユーザ操作取得部３０２、受信ハンドラ３０３、位置座標取得部３０４、配送スケジュール受信部３０５、ナビアプリケーションＩ／Ｆ３０６、配送結果判定部３０８、配送スケジュール差異計算部３０９、経路誘導部３１１、表示生成部３１２、表示出力部３１３、配送結果送信部３１４、送信ハンドラ３１５を備える。これら機能部は、必要に応じて、外部記憶装置１１５における配送スケジュール保存部３０７、地図ＤＢ３１０らのＤＢＭＳ（DataBase Management System）にアクセス要求を送り、データの格納、更新、読み出し等を実行する。

入力ハンドラ３０１は、ユーザの入力操作にて入力装置１１１が動作した時にユーザー操作取得部３０２を呼び出すものである。呼び出されたユーザ操作取得部３０２は、入力装置１１１から渡されたユーザの操作内容を解析し、入力データを振り分けてナビアプリケーションＩ／Ｆ３０６へ渡すものである。

また、位置座標取得部３０４は、測位装置１１３から渡されたデータを解析し、ナビアプリケーションＩ／Ｆ３０６へ渡す。また、配送スケジュール受信部３０５は、外部通信装置１１４がサーバ１０２から受け取った配送スケジュール情報を解析し、ナビアプリケーションＩ／Ｆ３０６へ渡す。このナビアプリケーションＩ／Ｆ３０６は、ユーザ操作取得部３０２、位置座標取得部３０４、配送スケジュール受信部３０５から受け取ったデータを振り分け、配送スケジュール保存部３０７（配送スケジュール情報たる配送スケジュールテーブル７００を格納するデータベースのＤＢＭＳ）、配送結果判定部３０８、配送スケジュール差異計算部３０９に渡す。また、ナビアプリケーションＩ／Ｆ３０６は、サーバ１０１から得た配送スケジュール情報を経路誘導部３１１に、配送結果判定の結果（顧客不在か否か）や配送予定先時刻との差異の有無に関する情報を配送結果送信部３１４に渡す。

配送スケジュール保存部３０７は、ナビアプリケーションＩ／Ｆ３０６を通してサーバ１０１より受け取った配送スケジュール情報を配送スケジュールテーブル７００として外部記憶装置１１５に保存するＤＢＭＳである。

また、配送結果判定部３０８は、配送スケジュールテーブル７００のデータ（すなわち配送スケジュール情報）と、ユーザ操作取得部３０２から受け取ったユーザ操作内容と、位置座標取得部３０４から受け取った自配送車の位置座標とから、荷物の配送が完了したか否か判定し、配送スケジュール保存部３０７にある配送スケジュールテーブル７００にその結果を記録する。例えば、配送スケジュールテーブル７００のデータが示す配送予定先の各顧客とその所在地に対し、自配送車の位置座標を照合することで、自配送車の位置座標と一致ないし所定範囲で近接する所在地の顧客を特定し、配送担当者が入力した或る荷物の配送完了ないし顧客不在による配送未完の情報をもって、前記特定した顧客に関する荷物の配送が完了ないし顧客不在により未完と特定出来る。

また、配送スケジュール差異計算部３０９は、配送スケジュールテーブル７００のデータと、位置座標取得部３０４から受け取った位置座標とを照合し、現在の位置および時刻と配送スケジュールとの差異を計算することで、両者に所定基準以上の差異があるか判定し、配送スケジュールテーブル７００にその結果を記録する。或いは、配送スケジュール差異計算部３０９は、入力装置１１１でユーザから受け付けた、顧客への荷物の配送が達成された時刻をユーザ操作取得部３０２より取得し、該当顧客への荷物の配送が達成された時刻と配送スケジュールテーブル７００が示す該当顧客への荷物の配送予定時刻とを比較し、その間に所定の時刻差が生じている場合に、所定の差異が生じている事を示す情報を、配送スケジュールテーブル７００に記録する。

なお、地図ＤＢ３１０は、配送予定先のエリアを収めた地図情報と、該当エリアに存在する施設の情報すなわち施設情報を格納している。この地図ＤＢ３１０のＤＢＭＳは、経路誘導部３１１からのリクエストに応じて、配送経路の設定処理を行う際に必要となる地図情報と施設情報を渡すことになる。

経路誘導部３１１は、ナビアプリケーションＩ／Ｆ３０６から渡されたデータを基に経路設定処理をし、その結果を表示情報生成部３１２に渡す。より具体的には、経路誘導部３１１は、配送スケジュールテーブル７００が示す配送予定先とその配送順序の情報に従って、現在地から各配送予定先を経由して最後の配送予定先に至る経路情報を表示情報生成部３１２に渡す。配送スケジュールテーブル７００が、顧客間の配送順序のみを示すものであれば、この経路誘導部３１１が、現在地から各配送予定先を経由して最後の配送予定先に至る経路について、既存の経路検索機能を用いて検索して経路情報を算定する。他方、配送スケジュールテーブル７００が、顧客間の配送順序のみならず、配送経路についても決定されているものであれば、経路誘導部３１１は配送スケジュールテーブル７００が示す経路情報を表示情報生成部３１２に渡すのみとなる。

一方、表示情報生成部３１２は、地図ＤＢ３１０から得た地図情報および施設情報と、経路誘導部３１１から得た経路情報とに基づいて、地図上に経路案内用のアイコンや描画線などを表示する出力データを生成する。表示出力部３１３は、この表示情報生成部３１２により出力データを受け取り、ナビゲーション装置１０２におけるディスプレイ装置等に該当する表示出力装置１１２に渡し、経路案内画面の表示（経路案内用の音声出力も含まれる）をさせる。

また、配送結果送信部３１４は、上述の配送結果（顧客の在／不在、配送予定時刻との差異）を記録した配送スケジュールテーブル７００を、送信ハンドラ３１５へ渡す。送信ハンドラ３１５は、この配送スケジュールテーブル７００のデータを外部通信装置１１４へ渡し、この外部通信装置１１４を介してサーバ１０１に配送スケジュールテーブル７００のデータを送信する。

−−−データ構造例−−−
次に、本実施形態の配送スケジュール管理システム１００を構成するサーバ１０１やナビゲーション装置１０２らが用いるテーブルにおけるデータ構造例について説明する。

図４は本実施形態の配送履歴テーブル４００の一例を示す図である。配送履歴テーブル４００は、サーバ１０１のメモリ１０５上で作成され、外部記憶装置１０６の配送履歴ＤＢ２０３に格納される。配送車が（配送スケジュールテーブル７００の示す配送順序に従い）顧客宅を訪問する毎に、該当配送車のナビゲーション装置１０２によりサーバ１０１にレコードが送信されてきて、この配送履歴テーブル４００において該当レコードの追加がなされる。この配送履歴テーブル４００は、訪問ＩＤ４０１、顧客ＩＤ４０２、顧客名４０３、訪問日時４０４、在／不在結果４０５の各値を持つ。このうち訪問ＩＤ４０１は、テーブルの中でのレコードのＩＤを示し、顧客ＩＤ４０２は、顧客に一意に振ったＩＤを表す。なお、顧客ＩＤ４０２は、他のテーブルでも共通に使用するものとする。また、顧客名４０３は、対象とする顧客の氏名を示し、訪問日時４０４は、配送車が実際に該当顧客を訪問した日時を示す。また、在／不在結果４０５は、配送車が実際に訪問した時に顧客が在宅したか、不在だったかを示す。

図５は本実施形態の在宅確率テーブル５００の一例を示す図である。在宅確率テーブル５００は、サーバ１０１のメモリ１０５上で作成され、外部記憶装置１１５の在宅確率ＤＢ２０５に格納される。この在宅確率テーブル５００においては、過去に配送対象となった顧客の人数分のレコードが存在する（勿論、未だ配送対象となっていな顧客であってもレコードを登録し、在宅確率の値を“不明”などと設定してもよい）。こうした在宅確率テーブル５００は、顧客ＩＤ４０２、顧客名４０３、訪問時間帯５０１、在宅確率５０２の各値を持つ。

このうち顧客ＩＤ４０２は、顧客に一意に振ったＩＤを表し、顧客名４０３は、対象とする顧客の氏名を示している。また、訪問時間帯５０１は、在宅確率５０２の算出対象となる時間帯を示しており、配送業務を行う事業者等における配達時間帯区分に対応したものが想定できる。なお、図５の例では、この訪問時間帯５０１の値を、１０時から始まる３０分単位で区切られたものとしているが、こうした時間帯の区切りは配送業務を行う事業者等の都合等に応じて自由に決定して良い。また、在宅確率５０２は、配送履歴テーブル４００に記録された過去の訪問履歴に基づいて、前記訪問時間帯５０１に対応した各時間帯に該当顧客が在宅している可能性を示すものとなる。

図６は本実施形態の配送先テーブル６００の一例を示す図である。この配送先テーブル６００は、サーバ１０１のメモリ１０５上で作成され、外部記憶装置１１５の配送先ＤＢ２０６に格納される。この配送先テーブル６００は、その日に荷物を配送すべき顧客の人数分のレコードが含まれている。配送先テーブル６００における各レコードは、顧客ＩＤ４０２、顧客名４０３、顧客住所６０１の各値を持つ。そのうち顧客ＩＤ４０２は、顧客に一意に振ったＩＤを表し、顧客名４０３は、対象とする顧客の氏名を示す。また、顧客住所６０１は、対象とする顧客の所在地を示す
図７は本実施形態の配送スケジュールテーブル７００の一例を示す図である。この配送スケジュールテーブル７００は、サーバ１０１のメモリ１０５上で作成されて、ナビゲーション装置１０２に配信され、このナビゲーション装置１０２における外部記憶装置１０７の配送スケジュール保存部３０７に格納される。また、ナビゲーション装置１０２が、自配送車における配送結果をサーバ１０１に送信するにあたっては、ナビゲーション装置１０２からこの配送スケジュールテーブル７００のデータがサーバ１０１にアップロードされる。

この配送スケジュールテーブル７００は、ある日に荷物を配送すべき顧客について、担当の配送車別に作成されたものであり、ある日に該当配送車が配送すべき顧客数分のレコードを含んでいる。配送スケジュールテーブル７００の各レコードは、訪問順７０１、顧客ＩＤ４０２、顧客名４０３、顧客住所６０１、訪問予定時刻７０２、在／不在結果４０５、差異有無フラグ７０４の各値を持つ。

このうち訪問順７０１は、顧客間における配送車の訪問順を示す。また顧客ＩＤ４０２は、顧客に一意に振ったＩＤを表し、顧客名４０３は、対象とする顧客の氏名を示す。また顧客住所６０１は、対象とする顧客の所在地を示す。また、訪問予定時刻７０２は、配送スケジュールに従った配送を行う際の各顧客宅への到着予定時刻を表す。また在／不在結果４０５は、顧客宅訪問時に顧客が在宅していたか不在だったかを表す。また差異有無フラグ７０４は、配送スケジュールにおける訪問予定時刻と実際の顧客宅への到着時刻との間に差異があった場合に、例えば“有り”などと設定されるものである。こうした在／不在結果４０５や差異有無フラグ７０４の値は、配送経路の情報としてナビゲーション装置１０２からサーバ１０１に送信される。

−−−処理手順例１−−−
以下、本実施形態における配送スケジュール管理方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する配送スケジュール管理方法に対応する各種動作は、前記システム１００を構成するサーバ１０１やナビゲーション装置１０２らがそれぞれメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

図８は、本実施形態における配送スケジュール管理方法の処理手順例１を示すフロー図であり、具体的には、在宅確率テーブル５００における在宅確率５０２の値を算出するフローである。ここで、本実施形態の配送スケジュール管理方法において利用される、各顧客の在宅確率の計算手順について示しておく。なお、サーバ１０１は、配送結果の情報（荷物配送時における顧客の在／不在の情報）をナビゲーション装置１０２から随時受信し、この配送経路の情報が示す対象顧客（顧客ＩＤ、顧客名）と対象時刻（訪問日時）と在／不在の情報を、配送履歴テーブル４００に格納しているものとする。

この場合、ステップＳ８０１において、サーバ１０１は、配送履歴ＤＢ２０３から配送履歴テーブル４００を呼び出す。ステップＳ８０２において、サーバ１０１は、呼び出した配送履歴テーブル４００における顧客ＩＤ４０２、訪問日時４０４、在／不在結果４０５の各値から、在宅確率テーブル５００の訪問時間帯５０１で予め区分しておいた各時間帯に、その顧客がどれくらいの確率で在宅するか算出する。例えば、ある顧客に関して得ている配送履歴のレコードのうち、例えば午前１０時から午前１０時３０分までといった所定の時間帯に関するものを検索し、その在／不在４０５の値が“在”であるレコードの数を、該当顧客の該当時間帯に関する全レコードの数で除算して、該当顧客の該当時間帯における在宅確率を算定する。なお、過去に１度も配送履歴が得られていない時間帯に関しては、在宅確率は“不明”とする。また、ステップＳ８０３において、サーバ１０１は、上記までのステップで算定した顧客の所定時間帯ごとの在宅確率の値でもって、在宅確率ＤＢ２０５の在宅確率テーブル５００を更新する。こうした在宅確率テーブル５００の更新処理は、サーバ１０１がナビゲーション装置１０２より配送結果の情報を得るたびに行うとすれば、常に在宅確率テーブル５００が最新の状態に維持されることとなり好適である。

−−−処理手順例２−−−
図９は、本実施形態における配送スケジュール管理方法の処理手順例２を示すフロー図であり、具体的には、配送車による配送開始に先だって、サーバ１０１でなされる処理のフローである。この場合、まずステップＳ９０１において、サーバ１０１は、ある日（例：当該フローを実行する当日ないし前日等）に荷物の配送を行うべき顧客に関して、配送先テーブル６００から荷物の送付先、すなわち該当顧客の所在地情報を取得する。勿論、配送先テーブル６００は、配送予定日毎に作成されているものとする。

次にステップＳ９０２において、サーバ１０１は、在宅確率ＤＢ２０５の在宅確率テーブル５００から、上記のステップＳ９０１で情報を得た顧客に関する在宅確率の値を取得し、配送先の顧客と在宅確率とを関連づけてメモリ１０５に保持する。なお、在宅確率テーブル５００に在宅確率の値が登録されていた顧客或いは時間帯については、在宅確率５０２に記録されている在宅確率の値を取得し、一方、在宅確率テーブル５００に在宅確率の値が登録されていなかった顧客或いは時間帯については、その在宅確率を５０％として該当顧客ないし時間帯に対応付ける。

続いてステップＳ９０３において、上記のステップＳ９０１、Ｓ９０２で得ている、配送先の顧客の所在地に基づいて、配送時の経路パターンと各経路パターンの所要時間の算出を予め備える経路検索機能により行う。例えば、図１０に示すように、ある日に或る配送車が担当する配送予定先たる顧客が、“顧客Ａ”、“顧客Ｂ”、“顧客Ｃ”、の３者であったとすれば、全部で６通りの経路パターンが存在することになる。各経路パターンで配送車の走行距離が異なる場合、所要時間も経路パターンで異なってくる。また、経路パターン間で顧客の訪問順序は異なる訳であるから、各顧客の訪問予定時刻は経路パターン毎に異なることになる。こうした経路パターンや所要時間、各顧客の訪問予定時刻の算出には、走行開始地点と経由地および走行終了地点を指定した経路検索が可能な既存のナビゲーションプログラム（サーバ１０１が備える経路検索機能）を利用すればよい。

また、ステップＳ９０４においてサーバ１０１は、ステップＳ９０３で算出した各経路パターンにおける各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値をメモリ１０５から抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける顧客間での在宅確率平均を算定する。例えば、図１０に例示するように、“顧客Ａ”、“顧客Ｂ”、“顧客Ｃ”、を訪問する全６通りの経路パターンのうち、“顧客Ａ”→“顧客Ｂ”→“顧客Ｃ”の順序で訪問する経路パターンの場合、“顧客Ａ”の訪問予定時刻は「９：２５」、“顧客Ｂ”の訪問予定時刻は「１０：２５」、“顧客Ｃ”の訪問予定時刻は「１０：５５」となっている。また、“顧客Ａ”の訪問予定時刻「９：２５」での、“顧客Ａ”の在宅確率は在宅確率テーブル５００より“８５％”であり、“顧客Ｂ”の訪問予定時刻「１０：２５」での、“顧客Ｂ”の在宅確率は在宅確率テーブル５００より“８０％”であり、“顧客Ｃ”の訪問予定時刻「１０：５５」での、“顧客Ｃ”の在宅確率は在宅確率テーブル５００より“７０％”であったとする。この時、サーバ１０１は、該当経路パターンにおける顧客間での在宅確率平均を、“（８５＋８０＋７０）／３”＝７８．３％と算定する。

続いて、ステップＳ９０５においてサーバ１０１は、各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が予め定めた所定時間内（例：１２時間）である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを配送スケジュールテーブル７００のデータ（配送スケジュール情報）として特定し、ステップＳ９０８において、ナビゲーション装置１０２へ配信する。図１０の例であれば、全６通りの経路パターンは、その所要時間が全て１２時間以内であり、その全６通りの経路パターンのうち、“顧客Ａ”→“顧客Ｂ”→“顧客Ｃ”の順序で訪問する経路パターンが、他の経路パターンと比べて最も在宅確率平均の値が高いため、この経路パターンが配送スケジュールテーブル７００のデータとして特定されることになる。

他方、上記ステップＳ９０５において、所要時間が予め定めた所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものが複数特定された場合（Ｓ９０６：Ｙ）、サーバ１０１は、ステップＳ９０７において、在宅確率平均最高の経路パターンのうち所要時間が最短のものを配送スケジュールテーブル７００のデータとして特定し、これを、ステップＳ９０８においてナビゲーション装置１０２へ配信する。

−−−処理手順例３−−−
次に、配送スケジュールテーブル７００に含まれる複数の顧客が１つの集合住宅に居住していた場合に対応した処理について説明する。図１１は、本実施形態における配送スケジュール管理方法の処理手順例３を示すフロー図である。

この場合、サーバ１０１は、ステップＳ９２１において、配送先テーブル６００における各顧客の所在地情報を抽出し、該所在地情報に基づいて複数の顧客が所在する集合住宅を特定する。例えば、所在地情報における県、市、町、番地まで同じである顧客同士は同じ集合住宅に居住していると判定できる。

サーバ１０１は、ステップＳ９２２において、在宅確率ＤＢ２０５の在宅確率テーブル５００から、上記のステップＳ９２１で情報を得た顧客に関する在宅確率の値を取得し、配送先の顧客と在宅確率とを関連づけてメモリ１０５に保持する。

次にステップＳ９２３において、サーバ１０１は、上記で特定した集合住宅に所在する顧客らを１つの配送先としてまとめた顧客群と、集合住宅以外に所在するその他の顧客らとを順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、経路検索機能により計算する。この場合、走行開始地点と経由地および走行終了地点のいずれかに、上記の集合住宅の所在地を指定した経路検索を行うことになる。

つづいてサーバ１０１は、ステップＳ９２４において、上記で計算した各経路パターンにおける、集合住宅への訪問予定時刻での、集合住宅に所在する各顧客の在宅確率の値、および集合住宅以外に所在する各顧客の訪問予定時刻での在宅確率の値、をそれぞれ在宅確率テーブル５００から抽出する。同じ集合住宅に居住する顧客らへの訪問に関しては、配送スケジュールにおいて１回の訪問として扱うことになる。つまり、同じ集合住宅内であれば配送車の走行は伴わず、顧客間の移動時間は無視しうるものとする。また、サーバ１０１は、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける顧客間での在宅確率平均を算定する。この在宅確率平均の算定手法については、上記の処理手順例２におけるステップＳ９０４と同様である。

またステップＳ９２５において、サーバ１０１は、各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いもの配送スケジュールテーブル７００のデータ（配送スケジュール情報）として特定し、ステップＳ９２８において、ナビゲーション装置１０２へ配信する。なお、上記ステップＳ９２５において、所要時間が予め定めた所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものが複数特定された場合（Ｓ９２６：Ｙ）、サーバ１０１は、ステップＳ９２７において、在宅確率平均最高の経路パターンのうち所要時間が最短のものを配送スケジュールテーブル７００のデータとして特定し、これを、ステップＳ９２８においてナビゲーション装置１０２へ配信する。

−−−処理手順例４−−−
図１２は、本実施形態における配送スケジュール管理方法の処理手順例４を示すフロー図であり、具体的には、サーバ１０１から配送スケジュールテーブル７００のデータを受信したナビゲーション装置１０２でのフローである。

この場合、ステップＳ１００１においてナビゲーション装置１０２は、サーバ１０１から配信されてくる、配送スケジュールテーブル７００のデータ（配送スケジュール情報）を受信する。また、ステップＳ１００２においてナビゲーション装置１０２は、配送スケジュールテーブル７００のデータをメモリ１１０または外部記憶装置１１５に格納する。

ステップＳ１００３において、ナビゲーション装置１０２は、配送スケジュールテーブル７００が示す配送予定先とその配送順序の情報に従って、現在地から配送予定先に至る経路情報を表示出力装置１１２に出力し、配送車の運転手に対する経路誘導を開始する。具体的には、測位装置１１３で得ている配送車の現在位置を、地図ＤＢ３１０より読み出した地図上に表示させると共に、現在位置から次に向かうべき配送先までの経路に関する案内情報（車両の進行方向の指示、所要時間など）を通常のナビゲーション装置と同様に表示する。

その後、ステップＳ１００４において、ナビゲーション装置１０２は、経路誘導中の配送車が現在誘導している顧客宅に到着しているか判定する。この判定は、測位装置１１３による配送車の現在位置が、誘導先の顧客の所在地（配送スケジュールテーブル７００から得られる）に一致しているか、或いは所定距離内にあるか判定すればよい。こうした判定において、該当配送車が誘導先の顧客宅に到着していないと判明した場合（Ｓ１００４：Ｎｏ）、ナビゲーション装置１０２は経路誘導をそのまま続ける。

他方、該当配送車が誘導先の顧客宅に到着していると判明した場合（Ｓ１００４：Ｙｅｓ）、Ｓ１００５において、ナビゲーション装置１０２は、入力装置１１１或いは該当荷物のタグ読み取りを行う所定のリーダー装置等より、配送結果のデータを取得し、この配送結果のデータに基づいて該当荷物の配送完了について判定する。前記のリーダー装置は、配送業務を行う車両において、運転手等が荷物伝票のバーコードを読み取らせるバーコードリーダ等を想定でき、当然ながらこのバーコードリーダはナビゲーション装置１０２と無線ないし有線で接続され通信可能となっている。

この場合、ナビゲーション装置１０２は、配送完了時に運転手が実行する、リーダー装置による該当荷物のタグ読み取りのデータや、運転手が該当荷物に関して入力装置１１１で入力した配送完了通知、を配送結果として得られている場合、該当顧客は在宅しており、荷物の配送が完了したと判定する。一方、ナビゲーション装置１０２は、運転手が該当荷物に関して入力装置１１１で入力した顧客不在の通知を配送結果として得られている場合、該当荷物の配送が未完であり、顧客は不在であったと判定する。ナビゲーション装置１０２は、こうした判定結果に対応した該当顧客の在宅状況の情報を、配送スケジュールテーブル７００における、在／不在結果４０５の値として格納する。

その後、ステップＳ１００６において、ナビゲーション装置１０２は、配送スケジュールテーブル７００における配送先の顧客のうち、在／不在結果４０５の値が未設定か、“不在”である顧客、すなわち荷物の配送が完了していない顧客がまだ残っているかを判定する。

この判定により、配送未完の顧客が残っていないと判明したならば（Ｓ１００６：Ｎｏ）、Ｓ１００７においてナビゲーション装置１０２は、配送結果たる在／不在結果４０５の値を更新した配送スケジュールテーブル７００のデータをサーバ１０１に送信し、処理を終了する。

一方、配送未完の顧客が残っているようならば（Ｓ１００６：Ｙｅｓ）、Ｓ１００８においてナビゲーション装置１０２は、上記のステップＳ１００５で得た顧客への荷物の配送が達成された時刻と、配送スケジュールテーブル７００が示す該当顧客への荷物の配送予定時刻とを比較し、その間に所定幅の時刻差すなわち差異が生じているか判定する。例えば、ある顧客Ｘへの配送が顧客Ｘへの予定時刻Ｙより２０分遅れたとする。また、配送スケジュールテーブル７００によれば、顧客Ｘの次に配送を行うべき顧客Ｚであり、この顧客Ｚにそのまま配送を行うと、顧客Ｚに関する配送予定時刻Ｗより少なくとも２０分遅れでの配送がなされることになる。この時、配送予定時刻Ｗでの顧客Ｚの在宅確率は９０％であり、配送予定時刻Ｗから２０分後での顧客Ｚの在宅確率は１０％であったとすれば、そのまま顧客Ｚを訪問しても配送を完了出来ずに再配達の事象が発生する可能性が高くなってしまう。つまり、ある顧客への配送の遅れによって、以降の配送先となっている顧客の在宅確率が所定の許容幅以上変動する場合が生じる。従って、上記の差異の発生有無について判定しておくことは再配達を回避する意味で重要となる。

ここで、上記ステップＳ１００８において差異がないと判定された場合（Ｓ１００８：Ｎｏ）、ステップＳ１００９においてナビゲーション装置１０２は、配送結果たる在／不在結果４０５の値を更新した配送スケジュールテーブル７００のデータをサーバ１０１に送信し、配送スケジュールテーブル７００における次なる配送先の顧客宅へ向けて経路誘導（Ｓ１００３）を開始する。

一方、上記ステップＳ１００８において差異があると判定された場合（Ｓ１００８：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０１０においてナビゲーション装置１０２は、配送スケジュールテーブル７００における差異有無フラグ７０４として差異発生フラグ（例：「有り」）を格納する。またナビゲーション装置１０２は、ステップＳ１０１１において、差異有無フラグ７０４として差異発生フラグを書き込んだ配送スケジュールテーブル７００のデータをサーバ１０１に送信する。

なお、差異発生フラグが書き込まれた配送スケジュールテーブル７００のデータを受信したサーバ１０１では差異発生フラグを認識して、配送スケジュールを再計算して最新の配送スケジュールテーブル７００を生成し、これをナビゲーション装置１０２へ送信してくる。この時、ナビゲーション装置１０２では、最新の配送スケジュールテーブル７００のデータを受信し（ステップＳ１１０４）、このデータに基づいて経路誘導（Ｓ１００３）を再び開始することになる。

−−−処理手順例５−−−
図１３は、本実施形態における配送スケジュール管理方法の処理手順例５を示すフロー図であり、具体的には、上記のステップＳ１０１１で送信した差異発生フラグのついた配送スケジュールテーブル７００のデータをサーバ１０１が受け取った場合のフローである。

この場合、サーバ１０１は、ステップＳ１１０１において、配送スケジュールテーブル７００のデータをナビゲーション装置１０２から受信すると、配送結果たる在・不在結果４０５の値や差異有無フラグ７０４の値を含む、配送スケジュールテーブル７００のレコードを、配送履歴として配送履歴ＤＢ２０３の配送履歴テーブル４００に格納する（ステップＳ１１０２）。

またステップＳ１１０３においてサーバ１０１は、ナビゲーション装置１０２から受信した配送スケジュールテーブル７００のデータにおいて、差異有無フラグ７０４に差異発生フラグが書き込まれているか判定する。この判定により、配送スケジュールテーブル７００に差異発生フラグが書き込まれていることが判明した場合（Ｓ１１０３：Ｙｅｓ）、サーバ１０１は、ステップＳ１１０３において、現在時刻、該当配送車の現在位置、配送スケジュールテーブル７００に記載された顧客名、在宅確率テーブル５００に記録された在宅確率を利用し、現在の配送車の状況から最も配送確率の高くなる経路を再計算する。

具体的には、サーバ１０１は、配送スケジュールテーブル７００において、前記の差異が生じた顧客以降の配送予定先たる顧客を特定し、該特定した顧客について配送先テーブル６００より所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、前記特定した顧客らを現在時刻ないし現在時刻の所定時間後の時刻より順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を計算する。またサーバ１０１は、ここで計算した各経路パターンにおける、前記特定した各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値を在宅確率テーブル５００から抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける前記特定した顧客間での在宅確率平均を算定する。またサーバ１０１は、前記特定した顧客らに関して得た、各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを最新の配送スケジュールテーブル７００（配送スケジュール情報）として特定することとなる。

こうして新たに配送スケジュールテーブル７００のデータを生成したサーバ１０１は、ステップＳ１１０４において、この配送スケジュールテーブル７００のデータをナビゲーション装置１０２へ配信し、処理を終了する。なお、配送スケジュールテーブル７００に差異発生フラグが書き込まれていないことが判明した場合（Ｓ１１０３：Ｎｏ）、サーバ１０１は、そのまま処理を終了する。

なお、上記では、ある顧客に関して配送スケジュールテーブル７００が規定する配送予定時刻と、実際に該当顧客への配送が完了した時刻とに所定以上の差異が生じた場合に、サーバ１０１が配送スケジュールテーブル７００の再生成と配信を行うとしたが、そうした差異の発生を契機とせず、顧客不在という配送結果をナビゲーション装置１０２からサーバ１０１が受信した時点を配送スケジュール再生成の契機としてもよい。

その場合、図１４のフロー図に示す如く、ステップＳ１４０１においてサーバ１０１は、顧客不在の配送結果を受けて、該当顧客に関する該当時刻ａにおける在宅状況が“不在”であるとの情報を配送履歴テーブル４００に格納する。またステップＳ１４０２においてサーバ１０１は、当該配送履歴テーブル４００より、該当顧客に関して格納されている前記の時刻ａを含む所定時間帯Ａでの在宅結果を抽出し、該当顧客に関する所定時間帯Ａの在宅確率を再算定し、この算定結果を在宅確率テーブル５００に格納する。

続いてステップＳ１４０３においてサーバ１０１は、配送スケジュールテーブル７００において、前記の不在であった顧客とその顧客以降の配送予定先たる顧客とを特定し、該特定した顧客らについて配送先テーブル６００より所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、前記特定した顧客らを現在時刻ないし現在時刻の所定時間後の時刻より順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を計算する。

次にステップＳ１４０４においてサーバ１０１は、上記のステップＳ１４０３で計算した各経路パターンにおける、前記特定した各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値を在宅確率テーブル５００から抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける前記特定した顧客間での在宅確率平均を算定する。

またステップＳ１４０５においてサーバ１０１は、前記特定した顧客らに関して得た、各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを最新の配送スケジュールテーブル７００のデータ（配送スケジュール情報）として特定し、これを該当配送車のナビゲーション装置１０２に配信する。

以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

こうした本実施形態によれば、顧客の在宅確率と配送時間を踏まえて配送業務の効率化を図ることができる。

本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、前記配送スケジュール管理システムにおいて、前記情報処理装置の演算部は、前記各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち、在宅確率平均が最高の経路パターンが複数あった場合、在宅確率平均最高の経路パターンのうち所要時間が最短のものを配送スケジュール情報として特定し、当該配送スケジュール情報を、通信部を介して配送車のナビゲーション装置に配信するものである、としてもよい。

また、前記配送スケジュール管理システムにおいて、前記情報処理装置の演算部は、前記配送スケジュール情報に従って配送を行う配送車での、実際に顧客への荷物の配送が達成された時刻と、前記配送スケジュール情報が示す該当顧客への荷物の配送予定時刻との間に所定の差異が生じている事を示す情報を、前記通信部を介し、前記ナビゲーション装置から受信した場合、前記配送スケジュール情報において、前記差異が生じた顧客以降の配送予定先たる顧客を特定し、該特定した顧客について前記配送先テーブルより所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、前記特定した顧客らを現在時刻ないし現在時刻の所定時間後の時刻より順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、予め備える経路検索機能により計算する処理と、前記計算した各経路パターンにおける、前記特定した各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値を前記在宅確率テーブルから抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける前記特定した顧客間での在宅確率平均を算定する処理と、前記特定した顧客らに関して得た、前記各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを最新配送スケジュール情報として特定し、当該最新配送スケジュール情報を、通信部を介して前記配送車のナビゲーション装置に配信する処理を実行するものである、としてもよい。

また、前記配送スケジュール管理システムにおいて、前記情報処理装置の演算部は、荷物の配送時における顧客の在宅状況を示す情報を、前記通信部を介し前記配送車のナビゲーション装置から受信し、前記在宅状況の情報が含む対象顧客と対象時刻と在宅状況の情報を、記憶部における配送履歴テーブルに格納する処理と、前記配送先テーブルにおける各顧客の識別情報をキーにして、該当顧客に関する過去の在宅結果と時刻情報を前記配送履歴テーブルより抽出し、前記各顧客に関する時間帯別の在宅確率を算定し、この算定結果を前記在宅確率テーブルに格納する処理を実行するものである、としてもよい。

また、前記配送スケジュール管理システムにおいて、前記情報処理装置の演算部は、前記在宅状況を示す情報が該当顧客の所定時間帯での不在を示すものである場合、当該在宅状況の情報が含む対象顧客と対象時刻と在宅状況の情報を前記配送履歴テーブルに格納し、当該配送履歴テーブルより、該当顧客に関して格納されている前記所定時間帯での在宅結果を抽出し、前記顧客に関する前記所定時間帯の在宅確率を再算定し、この算定結果を前記在宅確率テーブルに格納する処理と、前記配送スケジュール情報において、前記在宅状況の情報が不在であった顧客とその顧客以降の配送予定先たる顧客とを特定し、該特定した顧客らについて前記配送先テーブルより所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、前記特定した顧客らを現在時刻ないし現在時刻の所定時間後の時刻より順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、前記経路検索機能により計算する処理と、前記計算した各経路パターンにおける、前記特定した各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値を前記在宅確率テーブルから抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける前記特定した顧客間での在宅確率平均を算定する処理と、前記特定した顧客らに関して得た、前記各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを最新配送スケジュール情報として特定し、当該最新配送スケジュール情報を、通信部を介して前記配送車のナビゲーション装置に配信する処理を実行するものである、としてもよい。

また、前記配送スケジュール管理システムにおいて、前記情報処理装置の演算部は、前記配送先テーブルにおける各顧客の所在地情報を抽出し、該所在地情報に基づいて複数の顧客が所在する集合住宅を特定し、該特定した集合住宅に所在する顧客らを１つの配送先としてまとめた顧客群と前記集合住宅以外に所在する顧客らとを順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、前記経路検索機能により計算する処理と、前記計算した各経路パターンにおける、前記集合住宅への訪問予定時刻での、前記集合住宅に所在する各顧客の在宅確率の値、および前記集合住宅以外に所在する各顧客の訪問予定時刻での在宅確率の値、をそれぞれ前記在宅確率テーブルから抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける顧客間での在宅確率平均を算定する処理と、前記各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを配送スケジュール情報として特定し、当該配送スケジュール情報を、通信部を介して配送車のナビゲーション装置に配信する処理を実行するものである、としてもよい。

また、前記配送スケジュール管理システムにおいて、配送車に搭載され、自位置の計測および経路案内処理を実行するナビゲーション装置であり、前記情報処理装置とネットワークを介して通信する通信部と、前記情報処理装置より配信される前記配送スケジュール情報を、前記通信部を介して受信し、該受信した配送スケジュール情報が示す配送予定先とその配送順序の情報に従って、現在地から配送予定先に至る経路情報を出力部に出力する処理と、配送車において前記配送スケジュール情報に従った配送作業が行われた際の顧客の在宅状況を示す情報、および顧客への荷物の配送が達成された時刻を入力部を介して受け付けて、前記顧客の在宅状況を示す情報を前記通信部を介し前記情報処理装置に送信すると共に、前記顧客への荷物の配送が達成された時刻と前記配送スケジュール情報が示す該当顧客への荷物の配送予定時刻とを比較してその間に所定の時刻差が生じている場合に、所定の差異が生じている事を示す情報を前記通信部を介し前記情報処理装置に送信する処理を実行する演算部と、を有するナビゲーション装置を含むとしてもよい。

１００ 配送スケジュール管理システム
１０１ サーバ（情報処理装置）
１０２ ナビゲーション装置
１０３ 無線通信網（ネットワーク）
１０４、１０９ ＣＰＵ（演算部）
１０５、１１０ メモリ
１０６、１１５ 外部記憶装置（記憶部）
１０７、１１４ 外部通信装置（通信部）
１０８、１１６ バス
１１１ 入力装置
１１２ 表示出力装置
１１３ 測位装置
２００、３００ プログラム
２０３ 配送履歴ＤＢ
２０５ 在宅確率ＤＢ
２０６ 配送先ＤＢ
４００ 配送履歴テーブル
５００ 在宅確率テーブル
６００ 配送先テーブル
７００ 配送スケジュールテーブル

Claims (9)

1. 所定時間内に複数の顧客を順次訪れて荷物を配送するための配送スケジュールを管理するコンピュータシステムであり、
   配送を行う配送車に搭載されたナビゲーション装置とネットワークを介して通信する通信部と、
   所定時間内の配送予定先である顧客の所在地情報を格納した配送先テーブルと、過去行われた配送により判明している各顧客の時間帯別の在宅確率を格納した在宅確率テーブルとを記憶した記憶部と、
   前記配送先テーブルにおける各顧客の所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、各顧客の所在地を順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、予め備える経路検索機能により計算する処理と、
   前記計算した各経路パターンにおける各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値を前記在宅確率テーブルから抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける顧客間での在宅確率平均を算定する処理と、
   前記各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを配送スケジュール情報として特定し、当該配送スケジュール情報を、通信部を介して配送車のナビゲーション装置に配信する処理を実行する演算部と、
   を備えた情報処理装置を含むことを特徴とする配送スケジュール管理システム。
2. 前記情報処理装置の演算部は、
   前記各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち、在宅確率平均が最高の経路パターンが複数あった場合、在宅確率平均最高の経路パターンのうち所要時間が最短のものを配送スケジュール情報として特定し、当該配送スケジュール情報を、通信部を介して配送車のナビゲーション装置に配信するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の配送スケジュール管理システム。
3. 前記情報処理装置の演算部は、
   前記配送スケジュール情報に従って配送を行う配送車での、実際に顧客への荷物の配送が達成された時刻と、前記配送スケジュール情報が示す該当顧客への荷物の配送予定時刻との間に所定の差異が生じている事を示す情報を、前記通信部を介し、前記ナビゲーション装置から受信した場合、前記配送スケジュール情報において、前記差異が生じた顧客以降の配送予定先たる顧客を特定し、該特定した顧客について前記配送先テーブルより所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、前記特定した顧客らを現在時刻ないし現在時刻の所定時間後の時刻より順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、予め備える経路検索機能により計算する処理と、
   前記計算した各経路パターンにおける、前記特定した各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値を前記在宅確率テーブルから抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける前記特定した顧客間での在宅確率平均を算定する処理と、
   前記特定した顧客らに関して得た、前記各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを最新配送スケジュール情報として特定し、当該最新配送スケジュール情報を、通信部を介して前記配送車のナビゲーション装置に配信する処理を実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の配送スケジュール管理システム。
4. 前記情報処理装置の演算部は、
   荷物の配送時における顧客の在宅状況を示す情報を、前記通信部を介し前記配送車のナビゲーション装置から受信し、前記在宅状況の情報が含む対象顧客と対象時刻と在宅状況の情報を、記憶部における配送履歴テーブルに格納する処理と、
   前記配送先テーブルにおける各顧客の識別情報をキーにして、該当顧客に関する過去の在宅結果と時刻情報を前記配送履歴テーブルより抽出し、前記各顧客に関する時間帯別の在宅確率を算定し、この算定結果を前記在宅確率テーブルに格納する処理を実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の配送スケジュール管理システム。
5. 前記情報処理装置の演算部は、
   前記在宅状況を示す情報が該当顧客の所定時間帯での不在を示すものである場合、当該在宅状況の情報が含む対象顧客と対象時刻と在宅状況の情報を前記配送履歴テーブルに格納し、当該配送履歴テーブルより、該当顧客に関して格納されている前記所定時間帯での在宅結果を抽出し、前記顧客に関する前記所定時間帯の在宅確率を再算定し、この算定結果を前記在宅確率テーブルに格納する処理と、
   前記配送スケジュール情報において、前記在宅状況の情報が不在であった顧客とその顧客以降の配送予定先たる顧客とを特定し、該特定した顧客らについて前記配送先テーブルより所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、前記特定した顧客らを現在時刻ないし現在時刻の所定時間後の時刻より順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、前記経路検索機能により計算する処理と、
   前記計算した各経路パターンにおける、前記特定した各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値を前記在宅確率テーブルから抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける前記特定した顧客間での在宅確率平均を算定する処理と、
   前記特定した顧客らに関して得た、前記各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを最新配送スケジュール情報として特定し、当該最新配送スケジュール情報を、通信部を介して前記配送車のナビゲーション装置に配信する処理を実行するものである、
   ことを特徴とする請求項４に記載の配送スケジュール管理システム。
6. 前記情報処理装置の演算部は、
   前記配送先テーブルにおける各顧客の所在地情報を抽出し、該所在地情報に基づいて複数の顧客が所在する集合住宅を特定し、該特定した集合住宅に所在する顧客らを１つの配送先としてまとめた顧客群と前記集合住宅以外に所在する顧客らとを順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、前記経路検索機能により計算する処理と、
   前記計算した各経路パターンにおける、前記集合住宅への訪問予定時刻での、前記集合住宅に所在する各顧客の在宅確率の値、および前記集合住宅以外に所在する各顧客の訪問予定時刻での在宅確率の値、をそれぞれ前記在宅確率テーブルから抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける顧客間での在宅確率平均を算定する処理と、
   前記各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを配送スケジュール情報として特定し、当該配送スケジュール情報を、通信部を介して配送車のナビゲーション装置に配信する処理を実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の配送スケジュール管理システム。
7. 配送車に搭載され、自位置の計測および経路案内処理を実行するナビゲーション装置であり、
   前記情報処理装置とネットワークを介して通信する通信部と、
   前記情報処理装置より配信される前記配送スケジュール情報を、前記通信部を介して受信し、該受信した配送スケジュール情報が示す配送予定先とその配送順序の情報に従って、現在地から配送予定先に至る経路情報を出力部に出力する処理と、
   配送車において前記配送スケジュール情報に従った配送作業が行われた際の顧客の在宅状況を示す情報、および顧客への荷物の配送が達成された時刻を入力部を介して受け付けて、前記顧客の在宅状況を示す情報を前記通信部を介し前記情報処理装置に送信すると共に、前記顧客への荷物の配送が達成された時刻と前記配送スケジュール情報が示す該当顧客への荷物の配送予定時刻とを比較してその間に所定の時刻差が生じている場合に、所定の差異が生じている事を示す情報を前記通信部を介し前記情報処理装置に送信する処理を実行する演算部と、
   を有するナビゲーション装置を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の配送スケジュール管理システム。
8. 配送を行う配送車に搭載されたナビゲーション装置とネットワークを介して通信する通信部と、所定時間内の配送予定先である顧客の所在地情報を格納した配送先テーブルと、過去行われた配送により判明している各顧客の時間帯別の在宅確率を格納した在宅確率テーブルとを記憶した記憶部とを備えて、所定時間内に複数の顧客を順次訪れて荷物を配送するための配送スケジュールを管理するコンピュータが、
   前記配送先テーブルにおける各顧客の所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、各顧客の所在地を順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、予め備える経路検索機能により計算する処理と、
   前記計算した各経路パターンにおける各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値を前記在宅確率テーブルから抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける顧客間での在宅確率平均を算定する処理と、
   前記各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを配送スケジュール情報として特定し、当該配送スケジュール情報を、通信部を介して配送車のナビゲーション装置に配信する処理と、
   を実行することを特徴とする配送スケジュール管理方法。
9. 配送を行う配送車に搭載されたナビゲーション装置とネットワークを介して通信する通信部と、所定時間内の配送予定先である顧客の所在地情報を格納した配送先テーブルと、過去行われた配送により判明している各顧客の時間帯別の在宅確率を格納した在宅確率テーブルとを記憶した記憶部とを備えて、所定時間内に複数の顧客を順次訪れて荷物を配送するための配送スケジュールを管理するコンピュータに、
   前記配送先テーブルにおける各顧客の所在地情報を抽出し、当該所在地情報に基づいて、各顧客の所在地を順次訪問する際の経路パターンと経路パターン別の所要時間を、予め備える経路検索機能により計算する処理と、
   前記計算した各経路パターンにおける各顧客の訪問予定時刻での、該当顧客の在宅確率の値を前記在宅確率テーブルから抽出し、該抽出した在宅確率の値に基づいて、各経路パターンにおける顧客間での在宅確率平均を算定する処理と、
   前記各経路パターンにおける在宅確率平均と所要時間とに基づいて、所要時間が前記所定時間内である経路パターンのうち在宅確率平均が最も高いものを配送スケジュール情報として特定し、当該配送スケジュール情報を、通信部を介して配送車のナビゲーション装置に配信する処理と、
   を実行させることを特徴とする配送スケジュール管理プログラム。

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