JP2018156495A - Delivery processing device, delivery processing method, and delivery processing program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、配送処理装置、配送処理方法および配送処理プログラムに関する。 The present invention relates to a delivery processing device, a delivery processing method, and a delivery processing program.
従来、配送事業において、例えば、過去に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から移動体である配送車の配送順序を特定する技術が提案されている(例えば、特許文献1)。 Conventionally, in the delivery business, for example, a technique has been proposed for identifying the delivery order of delivery vehicles that are mobiles from the probability of staying at each customer's time zone, which is known by delivery performed in the past (for example, Patent Document 1).
しかしながら、上述した従来技術では、配送車の配送順序の特定による荷物の配送の効率化には限界があり、配送車による配送先への荷物の配送の効率化を図るという点で改善の余地があった。 However, with the above-described conventional technology, there is a limit to the efficiency of delivery of packages by specifying the delivery order of delivery vehicles, and there is room for improvement in terms of improving the efficiency of delivery of packages to delivery destinations by delivery vehicles. there were.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、移動体による配送先への荷物の配送の効率化を図ることができる配送処理装置、配送処理方法および配送処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object of the present invention is to provide a delivery processing apparatus, a delivery processing method, and a delivery processing program capable of improving the efficiency of delivery of a package to a delivery destination by a mobile body. To do.
本願に係る配送処理装置は、振分部と、出力部とを備える。振分部は、荷物の配送先である拠点に対応する各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて移動体に積載する荷物を振り分ける。出力部は、振分部による振り分けに応じて荷物の積載の指示を出力する。 The delivery processing apparatus according to the present application includes a sorting unit and an output unit. The sorting unit sorts the packages loaded on the mobile body based on the at-home probability of each user corresponding to the base to which the packages are delivered. The output unit outputs an instruction to load a load according to the sorting by the sorting unit.
実施形態の一態様によれば、移動体による配送先への荷物の配送の効率化を図ることができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to improve the efficiency of delivery of a package to a delivery destination by a mobile body.
以下に、本願に係る配送処理装置、配送処理方法および配送処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る配送処理装置、配送処理方法および配送処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, a delivery processing apparatus, a delivery processing method, and a form for implementing a delivery processing program (hereinafter referred to as “embodiment”) according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the delivery processing apparatus, delivery processing method, and delivery processing program according to the present application are not limited by this embodiment. Moreover, in the following embodiment, the same code | symbol is attached | subjected to the same site | part and the overlapping description is abbreviate | omitted.
また、以下の説明では、配送処理装置が実行する処理として、利用者U01,U02…が使用する端末装置100,101…の位置を示す位置情報の履歴に基づいて利用者U01,U02…の在宅確率を推定し、かかる在宅確率に基づいて移動体である配送車に積載する荷物を振り分ける配送処理の一例について説明する。
Also, in the following description, as processing executed by the delivery processing device, the home of the users U01, U02,... Based on the history of the location information indicating the locations of the
[1−1.配送処理の概念]
まず、図1Aおよび図1Bを用いて、実施形態に係る配送処理の一例について説明する。図1Aおよび図1Bは、実施形態に係る配送処理の一例を示す図である。なお、図1Aでは、各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率に基づいて1台の移動体である配送車Hに積載する荷物#1〜#6を振り分ける場合を示している。また、図1Bでは、各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率に基づいて複数の配送車H1,H2…に積載する荷物#1〜#6を振り分ける場合を示している。
[1-1. Concept of delivery processing]
First, an example of delivery processing according to the embodiment will be described with reference to FIGS. 1A and 1B. 1A and 1B are diagrams illustrating an example of a delivery process according to the embodiment. FIG. 1A shows a case where the
図1Aに示すように、実施形態に係る配送処理システム1は、配送処理装置10、判定サーバ300、および各利用者U01,U02…が使用する端末装置100,101…を含む。配送処理装置10、判定サーバ300、および端末装置100,101…は、例えば、インターネットを介して接続される。
As shown in FIG. 1A, the
配送処理装置10は、各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率に基づいて配送車に積載する荷物を振り分ける振分処理を実行する装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。
The
判定サーバ300は、各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率を推定する推定処理などを実行する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。
The
端末装置100,101…は、スマートフォン、タブレット端末やPDA(Personal Digital Assistant)等の移動端末、ノート型PC(Personal Computer)等の端末装置であり、移動通信網、インターネット、および無線LAN(Local Area Network)等のネットワークを介して、任意のサーバと通信可能な端末装置である。また、端末装置100,101…は、GPS(Global Positioning System)等の測位手段を用いて、端末装置100,101…の位置(以下、「現在地」と記載する。)を所定の時間間隔で特定する測位機能を有する。
The
まず、端末装置100,101…は、GPS等の測位手段を用いて端末装置100,101…の現在位置を測定する。そして、判定サーバ300は、各利用者U01,U02…の端末装置100,101…から現在位置する位置情報を収集する(ステップS1)。例えば、端末装置100,101…は、予めインストールされた所定のアプリケーション等の機能により、位置情報を判定サーバ300に送信してもよい。
First, the
また、判定サーバ300は、端末装置100,101…から収集した位置情報の履歴に基づいて各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率を推定する推定処理を実行する(ステップS2)。そして、判定サーバ300は、各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率の情報を配送処理装置10に送信する(ステップS3)。
Further, the
次に、配送処理装置10は、各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率に基づいて配送車に積載する荷物を振り分ける(ステップS4)。
Next, the
ここで、配送処理装置10が実行する振分処理について説明する。まず、配送処理装置10は、後述する在宅確率データベース2から各利用者U01,U02…の在宅確率の高い時間帯を特定する。そして、配送処理装置10は、後述する荷物データベース3に登録されている各利用者U01,U02…に配送する荷物やかかる荷物の配送先を、特定した在宅確率の高い時間帯に対応付ける。かかる対応付けた情報は、後述する配送データベース4に登録される。
Here, the distribution process executed by the
つまり、配送データベース4に登録される情報としては、「利用者ID」、「荷物ID」、「在宅確率の高い時間帯」、および「配送先ID」といった項目を有する情報が登録される。この例では、利用者U01〜U06は、各々異なる拠点(「拠点#01」、「拠点#02」、「拠点#03」…)に居住しているものとする。
That is, as information registered in the
そして、配送処理装置10は、上記の情報から「在宅確率の高い時間帯」が同じである荷物を振り分ける。この例では、配送処理装置10は、「午前中」に届ける荷物(「荷物#1」および「荷物#3」)、「12:00〜14:00」に届ける荷物(「荷物#2」および「荷物#4」)、「14:00〜16:00」に届ける荷物(「荷物#5」および「荷物#6」)を振り分けている。
Then, the
そのあと、配送処理装置10は、例えば、後述する積載装置200に対して振り分けに応じた荷物(「荷物#1」〜「荷物#6」)の積載の指示を出力する(ステップS5)。そして、積載装置200は、かかる指示に応じて配送処理装置10によって選択された、この例では「拠点#01」〜「拠点#06」を配送経路に含む1台の配送車Hに、振り分けた荷物(「荷物#1」〜「荷物#6」)を積載する。
After that, the
具体的には、積載装置200は、例えば、荷台Pの後方側に開閉扉D1が設けられると共に荷台Pの前方側(進行方向側)に開閉扉D3が設けられる配送車Hにおいて、「午前中」に届ける最初の荷物(「荷物#1」および「荷物#3」)を、荷台Pにおける開閉扉D1に一番近い領域1に積載する。
Specifically, for example, in the delivery vehicle H in which the opening / closing door D1 is provided on the rear side of the loading platform P and the opening / closing door D3 is provided on the front side (traveling direction side) of the loading platform P, The first package (“
続けて、積載装置200は、「12:00〜14:00」に届ける荷物(「荷物#2」および「荷物#4」)を、荷台Pにおける領域1の隣の開閉扉D3側の領域2に積載し、さらに、「14:00〜16:00」に届ける荷物(「荷物#5」および「荷物#6」)を、荷台Pにおける領域2の隣の開閉扉D3側の領域3に積載する。
Subsequently, the
そして、積載装置200は、例えば、「20:00〜21:00」に届ける最後の荷物を、荷台Pにおける開閉扉D3に一番近い領域nに積載する。
Then, the
このように、積載装置200は、配送処理装置10からの指示を受けて、各利用者U01,U02…の在宅確率に基づいて振り分けた荷物(「荷物#1」〜「荷物#6」)を、配送車Hの荷台Pにおいて決められた領域1,2…nに積載する。
In this way, the
これにより、配送車Hのドライバは、「午前中」に届ける最初の荷物を荷台Pの後方側の開閉扉D1から取り出すことができ、「12:00〜14:00」や「14:00〜16:00」に届ける荷物を荷台Pの一方の側方側の中央に設けられた開閉扉D2から取り出すことができ、「20:00〜21:00」に届ける最後の荷物を荷台Pの前方側の運転席と連通した開閉扉D3から取り出すことができる。よって、配送車Hのドライバは、配送車Hから振り分けた荷物を効率良く取り出すことができる。なお、本実施形態におけるドライバは、操作者に相当する。 As a result, the driver of the delivery vehicle H can take out the first baggage to be delivered “in the morning” from the opening / closing door D1 on the rear side of the loading platform P, and “12: 00 to 14:00” or “14: 00 to The package delivered to 16:00 can be taken out from the opening / closing door D2 provided in the center of one side of the loading platform P, and the last package delivered to "20:00 to 21:00" is forward of the loading platform P. It can be taken out from the open / close door D3 communicating with the driver's seat on the side. Therefore, the driver of the delivery vehicle H can efficiently take out the packages sorted from the delivery vehicle H. Note that the driver in this embodiment corresponds to an operator.
なお、荷台Pにおいて荷物を積載する位置は、上述の例に限られず、例えば、領域nに「午前中」に届ける最初の荷物(「荷物#1」および「荷物#3」)を積載し、領域1に「20:00〜21:00」に届ける最後の荷物を積載してもよい。つまり、荷台Pにおいて荷物を積載する位置は、配送車Hのドライバの作業効率に応じて決定すればよい。
In addition, the position where the load is loaded on the loading platform P is not limited to the above example. For example, the first load (“
また、配送車Hにおける開閉扉の設置位置および設置数は、上述の形態に限られず、振り分けた荷物の荷台Pの積載場所に応じて決めればよく、例えば、荷台Pの一方の側方側に複数の開閉扉を荷台Pの後方側から前方側にわたって設置してもよい。 Further, the installation position and the number of installation doors in the delivery vehicle H are not limited to the above-described form, and may be determined according to the loading place of the sorted cargo platform P. For example, on one side of the cargo platform P A plurality of opening / closing doors may be installed from the rear side to the front side of the loading platform P.
また、配送処理装置10は、同じ配送時間帯にある荷物が複数ある場合、複数の荷物が分散されるように複数の配送車に対して荷物を振り分けるようにしてもよい。
Further, when there are a plurality of packages in the same delivery time zone, the
具体的には、図1Bに示すように、まず、配送処理装置10は、「午前中」に届ける荷物(「荷物#1」および「荷物#3」)、「12:00〜14:00」に届ける荷物(「荷物#2」および「荷物#4」)、「14:00〜16:00」に届ける荷物(「荷物#5」および「荷物#6」)を振り分ける。
Specifically, as shown in FIG. 1B, first, the
そして、配送処理装置10は、「午前中」に届ける荷物(「荷物#1」および「荷物#3」)を、この例では「拠点#01」〜「拠点#06」を配送経路に含む配送車H01,H02に均等に振り分ける。同様にして、配送処理装置10は、「12:00〜14:00」に届ける荷物(「荷物#2」および「荷物#4」)と「14:00〜16:00」に届ける荷物(「荷物#5」および「荷物#6」)とを、配送車H01,H02に均等に振り分ける。
Then, the
そのあと、配送処理装置10は、積載装置200に対して振り分けに応じた荷物(「荷物#1」〜「荷物#6」)の積載の指示を出力する。そして、積載装置200は、かかる指示に応じて振り分けた荷物(「荷物#1」〜「荷物#6」)を配送車H01,H02に積載する。
After that, the
この例では、積載装置200は、配送車H01に、「午前中」に届ける「荷物#1」と「12:00〜14:00」に届ける「荷物#2」と「14:00〜16:00」に届ける「荷物#5」とを積載する。また、積載装置200は、配送車H02に、「午前中」に届ける「荷物#3」と「12:00〜14:00」に届ける「荷物#4」と「14:00〜16:00」に届ける「荷物#5」とを積載する。
In this example, the
このように、積載装置200は、配送処理装置10からの指示を受けて、各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率に基づいて振り分けた荷物(「荷物#1」〜「荷物#6」)が均等に分散されるように配送車H01,H02に積載する。
In this way, the
これにより、振り分けた荷物(「荷物#1」〜「荷物#6」)の配送の負担を1台の配送車だけに与えるのではなく、複数の配送車H01,H02に分散させることができる。
As a result, the burden of delivery of the sorted packages (“
このように、配送処理装置10は、荷物の配送先である拠点に居住する各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率に基づいて配送車H,H01,H02に積載する荷物(「荷物#1」〜「荷物#6」)を振り分ける。よって、かかる配送処理装置10によれば、配送車H,H01,H02による配送先への荷物(「荷物#1」〜「荷物#6」)の配送の効率化を図ることができる。
In this way, the
なお、図1Aおよび図1Bに示す例においては、配送処理装置10は、荷物の配送先である拠点に居住する各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて配送車に積載する荷物を振り分けた。他の振分方法としては、各時間帯における在宅確率に加えて、配送車の配送経路情報、利用者による荷物の配送の指定時間、および配送車を運転するドライバの評価情報に基づいて配送車に積載する荷物を振り分けてもよい。かかる種々の振分方法については、以下の実施形態において詳細に説明する。
In the example shown in FIG. 1A and FIG. 1B, the
[1−2.配送処理システムの構成例]
次に、図2を用いて、実施形態に係る配送処理装置10を含む配送処理システム1の構成例について説明する。図2は、実施形態に係る配送処理システム1の構成例を示す図である。図2に示すように、配送処理システム1は、積載装置200と、配送処理装置10と、判定サーバ300とを含む。なお、判定サーバ300の詳細な説明については、図8〜図12を用いて後述することにする。
[1-2. Example of delivery processing system configuration]
Next, a configuration example of the
配送処理システム1において、積載装置200、配送処理装置10、および判定サーバ300は、ネットワークNを介して、互いに有線または無線通信可能に接続される。なお、図2に示される配送処理システム1に含まれる積載装置200および判定サーバ300の数は、図示した数に限られない。
In the
[1−3.積載装置]
積載装置200は、例えば、各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて振り分けた荷物をロボットが自動でピッキングし、ピッキングした荷物を所定の配送車および配送車の荷台における所定の位置に積載する装置(ピッキング装置)である。なお、積載装置200は、ピッキング装置に限られず、各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて振り分けた荷物を自動で所定の配送車および配送車の荷台における所定の位置に積載できる装置であればよい。
[1-3. Loading device]
In the
積載装置200の他の例は、分岐装置やローラーコンベアなどのハードウェア要素を備え、単一の配送車に対し右、中、左といった具合に近傍に設けられた複数の排出口(例えば、ローラーコンベアの終端)すなわち荷物排出位置を備えたものでもよい。この場合、後述の出力部8は、荷物を、在宅確率が高い時間帯の早い順または配送経路情報の順のまとまり毎に、複数の荷物排出位置のいずれかに排出させるように積載装置200に対して指示を出力する。排出された荷物はロボットなり人間の配送員などが配送車に積み込む。
Another example of the
[1−4.配送処理装置の構成例]
配送処理装置10は、通信部11と、記憶部12と、制御部13とを含む。なお、配送処理装置10は、配送処理装置10の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボード、マウス等)および各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を含むものであってもよい。
[1-4. Configuration example of delivery processing apparatus]
The
通信部11は、例えば、NIC(Network Interface Card)などによって実現される。また、通信部11は、ネットワークNに有線または無線の手段によって接続され、積載装置200と配送処理装置10との間、および配送処理装置10と判定サーバ300との間で情報の送受信を行う。
The
記憶部12は、例えば、ランダムアクセスメモリ(Random Access Memory;RAM)またはフラッシュメモリ(Flash Memory)のような半導体メモリ素子、または、ハードディスクまたは光ディスクのような記憶装置によって実現される。また、記憶部12は、在宅確率データベース2と、荷物データベース3と、配送データベース4とを有する。
The
在宅確率データベース2は、判定サーバ300から送信された各利用者の各時間帯における在宅確率の情報が格納されるデータベースである。
The at-
図3は、実施形態に係る在宅確率データベース2に登録される情報の一例を示す図である。図3に示す例では、「端末ID」、「利用者ID」、「位置情報」、「拠点ID」、および各時間帯の利用者の拠点に居る確率が登録される。なお、この例では、「午前中(8:00〜12:00)」、「12:00〜14:00」、「14:00〜16:00」、「16:00〜18:00」、「18:00〜20:00」、「20:00〜21:00」と6つの時間帯に分けているが、この時間帯に限られるものではない。また、在宅確率データベース2には、図3に示す項目以外にも、任意の項目を有する情報が登録されていてよい。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of information registered in the at-
ここで、「端末ID」とは、GPS等の測位機能を用いて、対応付けられた位置情報を取得した端末装置100,101…を示す識別子である。また、「利用者ID」とは、対応付けられた位置情報を取得した端末装置100,101…を使用している利用者U01,U02…を示す識別子である。また、「位置情報」とは、対応付けられた「端末ID」が示す端末装置100,101…によって測定された端末装置100,101…の位置を示す情報である。
Here, the “terminal ID” is an identifier indicating the
また、「拠点ID」とは、利用者U01,U02…の活動の足場とする場所、すなわち、拠点とする場所を識別する識別子である。ここで、拠点とは、例えば、利用者U01,U02…が居住している住居のみならず、利用者U01,U02…が定期的に訪れる場所であれば、職場、仮設住宅、公園等といった所定の施設であってもよい。さらには、拠点は、位置を特定することができるのであれば、現実に存在する所定の地点等であってもよく、例えば、所定の職場の受付やビルの守衛所等であってもよい。すなわち、拠点とは、荷物を配送する者が利用者U1,U2…に会うことができる地点や、配送を行うサービスにおいて配送を行う単位となる場所であれば、任意の地点が採用可能である。 Further, the “base ID” is an identifier for identifying a place as a scaffold for the activities of the users U01, U02. Here, the base is, for example, a predetermined place such as a workplace, a temporary house, a park or the like as long as it is a place where the users U01, U02,... It may be a facility. Furthermore, the base may be a predetermined point or the like that actually exists as long as the position can be specified. For example, the base may be a reception at a predetermined workplace, a guardhouse of a building, or the like. That is, the base can be any point as long as the person delivering the package can meet the users U1, U2,..., Or the place serving as a unit for delivery in the delivery service. .
例えば、図3に示す例では、在宅確率データベース2には、端末ID「ID101」、利用者ID「U01」、位置情報「位置#1」、拠点ID「拠点#01」、「午前中(8:00〜12:00)」の在宅確率「80%」、「12:00〜14:00」の在宅確率「50%」、「14:00〜16:00」の在宅確率「30%」、「16:00〜18:00」の在宅確率「30%」、「18:00〜20:00」の在宅確率「30%」、「20:00〜21:00」の在宅確率「30%」の情報が登録されている。
For example, in the example illustrated in FIG. 3, the
このような情報は、端末ID「ID101」が示す端末装置100が、利用者ID「U01」が示す利用者U01によって使用されている旨を示す。また、位置情報「位置#1」から利用者U01の拠点が「拠点#01」である旨を示す。また、拠点ID「拠点#01」が示す拠点に、「午前中(8:00〜12:00)」に利用者U01が居る確率が「80%」である旨を示す。
Such information indicates that the
荷物データベース3は、利用者に配送する荷物の情報などが登録されるデータベースである。
The
図4は、実施形態に係る荷物データベース3に登録される荷物の情報の一例を示す図である。図4に示す例では、「利用者ID」、「荷物ID」、「配送先ID」、「指定時間の有無」、および「指定時間帯」といった項目を有する情報が登録される。なお、荷物データベース3には、図4に示す項目以外にも、任意の項目を有する情報が登録されていてよい。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of package information registered in the
ここで、「荷物ID」とは、利用者U01,U02…が居住する拠点へ配送される荷物の識別子である。例えば、利用者U01が居住する拠点へ配送される荷物がある場合、「荷物ID」には「荷物#1」が登録される。また、「配送先ID」とは、配送先となる拠点、すなわち、訪問先となる拠点の拠点IDである。例えば、利用者U01の拠点が位置情報「位置#1」から「拠点#01」であった場合、「配送先ID」の項目には「拠点#01」が登録される。
Here, the “package ID” is an identifier of the package delivered to the base where the users U01, U02. For example, when there is a package delivered to the base where the user U01 resides, “
また、「指定時間の有無」とは、利用者U01,U02…が配送される荷物の時間指定を行ったか否かが登録される。例えば、利用者U01が配送される荷物#1の時間指定を行わなかった場合、「指定時間の有無」の項目には「無」が登録される。また、例えば、利用者U04が配送される荷物#4の時間指定を行った場合、「指定時間の有無」の項目には「有」が登録される。かかる場合、利用者U04が指定した時間帯が「午前中」であれば、「指定時間帯」の項目には「午前中」が登録される。
Further, “presence / absence of designated time” is registered as to whether or not the user U01, U02. For example, when the user U01 does not specify the time of the
配送データベース4は、配送車の配送経路情報や配送車を運転するドライバの評価情報などが登録されるデータベースである。
The
図5は、実施形態に係る配送データベース4に登録される配送車の情報の一例を示す図である。図5に示す例では、「配送車ID」、「ドライバID」、「配送経路情報」、および「ドライバ評価情報」といった項目を有する情報が登録される。なお、配送データベース4には、図5に示す項目以外にも、任意の項目を有する情報が登録されていてよい。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of delivery vehicle information registered in the
ここで、「配送車ID」とは、荷物を拠点へと配送する配送車の識別子である。「ドライバID」とは、配送車を運転するドライバの識別子である。 Here, the “delivery vehicle ID” is an identifier of the delivery vehicle that delivers the package to the base. “Driver ID” is an identifier of a driver who drives the delivery vehicle.
また、「配送経路情報」とは、配送車H01,H02…における予め定められた荷物の配送経路に関する情報を示す。例えば、配送車H01,H02が予め「拠点#01」を含む配送経路を割り当てられている場合、「配送経路情報」の項目には、「配送経路01」が登録される。また、例えば、配送車H03が予め「拠点#02」を含む配送経路を割り当てられている場合、「配送経路情報」の項目には、「配送経路02」が登録される。
“Delivery route information” indicates information related to a predetermined delivery route of the packages in the delivery vehicles H01, H02. For example, when delivery vehicles H01 and H02 have been assigned a delivery route including “
また、「ドライバ評価情報」とは、この例では、「配送物」、「積載容量」、「担当地域」、および「日時帯」といった情報を含む。 In addition, the “driver evaluation information” includes information such as “delivery item”, “loading capacity”, “area in charge”, and “date / time zone” in this example.
ここで、「配送物」とは、ドライバが取り扱った荷物の種類に関する情報である。また、「積載容量」とは、配送車に積載できる荷物の量に関する情報である。また、「担当地域」とは、ドライバが主に担当した地域に関する情報である。また、「日時帯」とは、ドライバが主に荷物を配送した日時に関する情報である。 Here, the “delivery item” is information regarding the type of package handled by the driver. The “loading capacity” is information relating to the amount of luggage that can be loaded on a delivery vehicle. The “area in charge” is information related to the area mainly handled by the driver. The “date and time zone” is information relating to the date and time when the driver mainly delivered the package.
例えば、ドライバD01が、主に荷物を配送する日時帯が「平日/午前」であり、主に担当した地域が「住宅街」であり、配送物として「冷蔵・冷凍物」を取り扱ったことがあり、配送車H01の積載容量が「2トン以下」であった場合、「配送物」の項目には「冷蔵・冷凍物」が登録され、「積載容量」の項目には「2トン以下」が登録され、「担当地域」の項目には「住宅街」が登録され、「日時帯」の項目には「平日/午前」が登録される。 For example, the driver D01 mainly handles “Weekday / AM” when delivering a package, the area in charge is “residential area”, and handles “refrigerated / frozen” as a delivery. Yes, if the load capacity of the delivery vehicle H01 is “2 tons or less”, “refrigerated / frozen” is registered in the “delivery items” item, and “2 tons or less” in the “load capacity” item Is registered, “Residential area” is registered in the “Region in charge” item, and “Weekday / AM” is registered in the “Date / time zone” item.
図6は、実施形態に係る配送データベース4に登録される、荷物に関する情報を在宅確率の高い時間帯に対応付けた情報の一例を示す図である。図6に示す例では、「利用者ID」、「荷物ID」、「在宅確率の高い時間帯」、「配送先ID」、「指定時間帯」、および「配送車ID」といった項目を有する情報が登録される。なお、配送データベース4には、図6に示す項目以外にも、任意の項目を有する情報が登録されていてよい。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of information that is registered in the
ここで、「在宅確率の高い時間帯」とは、各利用者U01,U02…において拠点における在宅確率が高い時間帯を示す情報である。例えば、利用者U01においては、上記した6つの時間帯のうち「午前中」の在宅確率が「80%」と最も高く(図3参照)、かかる情報に基づいて「在宅確率の高い時間帯」の項目には「午前中」が登録される。 Here, the “time zone with a high home probability” is information indicating a time zone with a high home probability at the base for each user U01, U02. For example, in the user U01, the home probability of “morning” is the highest at “80%” among the above six time zones (see FIG. 3), and the “time zone having a high home probability” based on such information. In the item, “morning” is registered.
また、「担当配送車」とは、各利用者U01,U02…の在宅確率に基づいて振り分けた荷物#1,#2…の配送を担当する配送車を示す情報である。例えば、利用者U01の荷物#1を配送する配送車が配送車H01である場合、「担当配送車」の項目には配送車IDである「H01」が登録される。
Further, the “charge delivery vehicle” is information indicating a delivery vehicle that is responsible for delivery of the
図2に戻り、説明を続ける。制御部13は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等によって、配送処理装置10内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムが、RAM等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図2に示す例では、制御部13は、取得部5、特定部6、振分部7、および出力部8を有する。
Returning to FIG. 2, the description will be continued. The
なお、制御部13が有する各処理部5〜8は、以下に説明するような特定処理や振分処理の機能・作用(例えば図1Aおよび図1B)を実現・実行するものであるが、これらは説明のために整理した機能単位であり、実際のハードウェア要素やソフトウェアモジュールとの一致は問わない。すなわち、以下の特定処理や振分処理の機能・作用を実現・実行することができるのであれば、配送処理装置10は、任意の機能単位で特定処理や振分処理を実現・実行してよい。
Each of the
[1−5.配送処理の作用効果の一例]
次に、図7を用いて、各処理部5〜8が実行する配送処理の内容について説明する。図7は、実施形態に係る配送処理システム1による配送処理の一例を示すフローチャートである。
[1-5. Example of the effect of delivery processing]
Next, the contents of the delivery process executed by each of the
図7に示すように、まず、配送処理装置10が有する取得部5は、ネットワークNを介して判定サーバ300から送信された各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率の情報を取得する(S10)。取得部5は、取得した各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率の情報を在宅確率データベース2に格納する(S11)。
As shown in FIG. 7, first, the
特定部6は、在宅確率データベース2に格納されている各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率の情報に基づいて各利用者U01,U02…における在宅確率の高い時間帯および各利用者U01,U02…による荷物の指定時間帯を特定する(S12)。
The specifying
具体的には、特定部6は、在宅確率データベース2に格納されている各利用者U01,U02…の各時間帯(「午前中」,「12:00〜14:00」…)における在宅確率の情報(図3参照)に基づいて各利用者U01,U02…における在宅確率の高い時間帯を特定する。例えば、特定部6は、利用者U01に着目した場合、各時間帯(「午前中」,「12:00〜14:00」…)の在宅確率において一番高い在宅確率「80%」を示す「午前中」を特定する。また、特定部6は、利用者U02に着目した場合、各時間帯の在宅確率において一番高い在宅確率「80%」を示す「12:00〜14:00」を特定する。
Specifically, the specifying
なお、特定部6は、上記の例では、各時間帯の在宅確率において相対的に高い在宅確率を特定しているが、かかる特定方法に限られない。特定部6は、例えば、「午前中」の在宅確率が「90%」であり、「12:00〜14:00」の在宅確率が「90%」である場合、同じ高い在宅確率において「午前中」を優先的に特定してもよい。つまり、特定部6は、同じ高い在宅確率が複数の時間帯で登録されている場合、一番早い時間帯を特定してもよい。
In addition, in the above example, the specifying
また、特定部6は、各時間帯の在宅確率が相対的に低い場合、時間帯を特定しないようにしてもよい。具体的には、特定部6は、例えば、各時間帯における在宅確率の合計値を時間帯の項目数で割った値が所定の閾値以下である場合、時間帯を特定しないようにしてもよい。例えば、特定部6は、利用者U07に着目して、閾値を20%とした場合、各時間帯における在宅確率の合計値が90%であり、かかる合計値(90%)を時間帯の項目数(6)で割った値が15%(閾値以下)であるので、利用者U07における時間帯を特定しない。
Further, the specifying
また、特定部6は、荷物データベース3に登録されている荷物の情報(図4参照)に基づいて各利用者U01,U02…による荷物の指定時間帯を特定する。例えば、特定部6は、利用者U04に着目した場合、「指定時間の有無」が「有」であることから「指定時間帯」に登録されている「午前中」を特定する。また、特定部6は、利用者U01に着目した場合、「指定時間の有無」が「無」であることから指定時間帯を特定しない。
Further, the specifying
次に、振分部7は、各利用者U01,U02…の各時間帯に基づいて配送車H01,H02…に積載する荷物#1,#2…を振り分ける(S13)。具体的には、振分部7は、特定した各利用者U01,U02…における在宅確率の高い時間帯および指定時間帯の情報、配送車H01,H02…の配送経路情報、および配送車H01,H02…を運転するドライバD01,D02…の評価情報に基づいて配送車H01,H02…に積載する荷物#1,#2…を振り分ける。
Next, the sorting unit 7 sorts the
例えば、振分部7は、既述の図6に示すように、「拠点#01」、「拠点#03」においてそれぞれ「午前中」に届ける荷物#1,#3がある場合、「拠点#01」、「拠点#03」を配送経路に含む配送車H01,H02が選択され、かかる配送車H01,H02に荷物#1,#3を均等に振り分ける。また、振分部7は、「拠点#05」、「拠点#06」においてそれぞれ「14:00〜16:00」に届ける荷物#5,#6がある場合、同様に配送車H01,H02に荷物#5,#6を均等に振り分ける。
For example, as shown in the above-described FIG. 6, the distribution unit 7 determines that “
また、振分部7は、ドライバの評価情報(図5参照)に基づいて荷物#1,#3を配送車H01,H02に振り分ける。具体的には、振分部7は、例えば、荷物#1,#3の種類が「冷蔵・冷凍物」であり、配送先が「住宅街」であった場合、配送車H01のドライバの主な担当地域が「住宅街」であるため、かかる情報に基づいて優先的に配送車H01に荷物#1を振り分ける。そして、振分部7は、配送車H01に荷物#1を振り分けたあと、配送車H02に荷物#3を振り分ける。また、振分部7は、例えば、荷物#1,#3の種類が「冷蔵・冷凍物」であり、配送先が「繁華街」であった場合、配送車H02のドライバの主な担当地域が「繁華街」であるため、かかる情報に基づいて優先的に配送車H02に荷物#1を振り分ける。そして、振分部7は、配送車H02に荷物#1を振り分けたあと、配送車H01に荷物#3を振り分ける。
The distribution unit 7 distributes the
また、振分部7は、既述の図6に示すように、利用者U04において「指定時間帯」の項目に「午前中」が登録されているため、「在宅確率の高い時間帯」の項目に登録されている「12:00〜14:00」を選択せず、「指定時間帯」の項目に登録されている「午前中」を選択し、かかる選択に応じて配送車H01に荷物#4を振り分ける。つまり、この例では、「午前中」に届ける荷物は、「荷物#1」、「荷物#3」、および「荷物#4」であり、振分部7は、「拠点#01」、「拠点#03」、「拠点#04」を配送経路に含む配送車H01,H02に荷物#1,#3,#4を振り分けることになる。
Further, as shown in FIG. 6 described above, the distribution unit 7 registers “morning” in the item “designated time zone” in the user U04. Do not select “12:00 to 14:00” registered in the item, select “Morning” registered in the “Specified time zone” item, and in accordance with this selection, load the delivery car
また、振分部7は、既述の図6に示すように、利用者U07,U08において「在宅確率の高い時間帯」の項目に時間帯が登録(特定)されていないため、在宅確率が相対的に低い荷物#7,#8を「拠点#07」、「拠点#08」を配送経路に含む配送車H01,H02に均等に振り分ける。 Further, as shown in FIG. 6 described above, the distribution unit 7 does not register (specify) the time zone in the item “time zone with high home probability” in the users U07 and U08, so Relatively low parcels # 7 and # 8 are equally distributed to delivery vehicles H01 and H02 including “base # 07” and “base # 08” in the delivery route.
次に、出力部8は、振分部7による振り分けに応じて荷物#1,#2…の積載の指示を積載装置200に対して出力する。具体的には、出力部8からネットワークNを介して指示信号を受信した積載装置200は、各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率、配送車H01,H02…の配送経路情報、利用者U01,U02…による荷物#1,#2…の配送の指定時間、および配送車H01,H02…を運転するドライバの評価情報に基づいて振り分けた荷物#1,#2…を、この例では配送車01,H02に積載する(図1Aおよび図1B参照)。
Next, the
このように、振分部7は、各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率、配送車H01,H02…の配送経路情報、利用者U01,U02…による荷物#1,#2…の配送の指定時間、および配送車H01,H02…を運転するドライバの評価情報に基づいて配送車H01,H02…に積載する荷物#1,#2…を振り分ける。これにより、配送車による配送先への荷物の配送の効率化を図ることができる。また、振分部7は、振り分けた荷物に対応する拠点の情報(住所、位置座標など)を、在宅確率が高い時間帯の早い順に順列させることで配送経路情報を生成してもよい。
As described above, the allocating unit 7 has the home probability of each user U01, U02,..., The delivery route information of the delivery vehicles H01, H02, etc., the
なお、上述した各利用者U01,U02…の各時間帯における在宅確率および荷物#1,#2…の配送先である拠点#01,#02…は、各利用者01,U02…が利用する端末装置100,101…の位置を示す位置情報の履歴から推定される。
It should be noted that the above-described probability that each user U01, U02, etc. is at home and the
かかる推定処理については、この例では、判定サーバ300によって実行される。以下、図8〜図12を用いて、実施形態に係る判定サーバ300が実行する推定処理および判定処理について説明する。
This estimation process is executed by the
〔2.実施形態に係る判定サーバ300が実行する推定処理および判定処理について〕
以下、図を用いて、推定処理および判定処理を実現する判定サーバ300の機能構成及び作用効果の一例を説明する。
[2. Regarding estimation processing and determination processing executed by
Hereinafter, an example of a functional configuration and an effect of the
〔2−1.機能構成の一例〕
図8は、実施形態に係る判定サーバ300が有する機能構成の一例を説明する図である。図8に示すように、判定サーバ300は、通信部20、記憶部30、および制御部40を有する。通信部20は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部20は、ネットワークNと有線または無線で接続され、判定サーバ300と、配送処理装置10、および端末装置100との間で情報の送受信を行う。
[2-1. Example of functional configuration)
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the
記憶部30は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部30は、位置履歴データベース31、推定結果データベース32、および在宅確率データベース33を有する。
The
位置履歴データベース31は、端末装置100が留まった位置の履歴を示す位置履歴情報が登録される。より具体的には、位置履歴データベース31には、端末装置100から収集された位置情報が位置履歴情報として登録される。
In the position history database 31, position history information indicating the history of the position where the
例えば、図9は、実施形態に係る位置履歴データベース31に登録される情報の一例を示す図である。図9に示す例では、位置履歴データベース31には、「端末ID(Identifier)」、「利用者ID」、「位置情報」、「収集時刻」、「端末情報」、および「通信機器情報」といった項目を有する位置履歴情報が登録される。なお、位置履歴データベース31には、図9に示す項目以外にも、任意の項目を有する位置履歴情報が登録されていてよい。 For example, FIG. 9 is a diagram illustrating an example of information registered in the position history database 31 according to the embodiment. In the example illustrated in FIG. 9, the location history database 31 includes “terminal ID (Identifier)”, “user ID”, “location information”, “collection time”, “terminal information”, and “communication device information”. Location history information having items is registered. In the position history database 31, position history information having arbitrary items other than the items shown in FIG. 9 may be registered.
ここで、「端末ID」とは、GPS等の測位機能を用いて、対応付けられた位置情報を取得した端末装置100を示す識別子である。また、「利用者ID」とは、対応付けられた「端末ID」が示す端末装置100を使用している利用者を示す識別子である。また、「位置情報」とは、対応付けられた「端末ID」が示す端末装置100によって測定された端末装置100の位置を示す情報である。また、「収集時刻」とは、対応付けられた「位置情報」が測定された時刻、または、対応付けられた「位置情報」を端末装置100から収集した時刻である。
Here, the “terminal ID” is an identifier indicating the
また、「端末情報」とは、対応付けられた「端末ID」が示す端末装置100に関する情報である。例えば、「端末情報」は、端末装置100の機種名や型番、端末装置100に対して割り当てられたIP(Internet Protocol)アドレス、MAC(Media Access Control)アドレス等である。また、例えば、「端末情報」は、OS(Operating System)、対応付けられた「位置情報」を収集したアプリケーション(例えば、防災速報アプリ、地図アプリなど)、「位置情報」を判定サーバ300へと送信したアプリケーション等の名称やバージョンを示す情報等である。すなわち、「端末情報」は、対応付けられた「端末ID」が示す端末装置100がどのような端末装置であるかを示す任意の情報が採用可能である。
The “terminal information” is information regarding the
また、「通信機器情報」とは、対応付けられた「端末ID」が示す端末装置100が、通信可能な通信機器(例えば、無線LAN親機、無線ルータなどとも呼ばれる)や、位置情報を判定サーバ300へと送信する際に用いた通信機器を示す情報である。例えば、「通信機器情報」は、端末装置100と通信機器との通信にあたり発生する通信の仕様や形式を含む諸元に関する情報であり、端末装置100が通信機器から取得しもしくは判定サーバ300の収集部41が通信部20を介して取得する。通信機器情報は、例えば、通信機器の機器名や型番、IP(Internet Protocol)アドレス、ポート番号、SSID(Service Set Identifier)等である。より具体的な例を挙げると、「通信機器情報」は、対応付けられた「端末ID」が示す端末装置100が、通信可能な通信機器等、拠点に設置されたアクセスポイントに関する各種の情報である。
Further, “communication device information” determines the communication device (for example, also referred to as a wireless LAN base unit or a wireless router) that can be communicated by the
例えば、図9に示す例では、位置履歴データベース31には、端末ID「ID101」、利用者ID「U01」、位置情報「位置#1」、収集時刻「2015/01/01/21:00:00」、端末情報「端末情報#1」、および通信機器情報「通信機器#1」が対応付けられた位置履歴情報が登録されている。このような位置履歴情報は、例えば、端末ID「ID101」が示す端末装置101が、利用者ID「U01」が示す利用者U01によって使用されている旨を示す。また、このような位置履歴情報は、端末装置101によって位置情報「位置#1」が収集時刻「2015/01/01/21:00:00」において収集された旨を示す。また、このような位置履歴情報は、端末装置101の端末情報が「端末情報#1」であり、端末装置101と通信可能な位置に設置された通信機器の通信機器情報が、通信機器情報「通信機器#1」である旨を示す。なお、端末装置101が、通信機器を介して位置情報等を判定サーバ300へと送信した場合、通信機器情報は、端末装置101から送信された位置情報を判定サーバ300へと転送した通信機器のIPアドレス等となる。
For example, in the example illustrated in FIG. 9, the location history database 31 includes a terminal ID “ID101”, a user ID “U01”, location information “
なお、図9に示す例では、「位置#1」、「端末情報#1」、「通信機器#1」といった概念的な値を記載したが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、位置履歴データベース31には、「位置情報」として、GPSを用いて測定された北緯東経、緯度経度等の値が登録され、「端末情報」として、端末装置100の機種名や型番、OSの名称やバージョン等が登録され、「通信機器情報」として、通信機器のIPアドレスや通信機器が使用するSSID等が登録される。なお、図9に示す各項目のうち、判定サーバ300が収集することができなかった項目の情報については、登録が行われずともよい。
In the example illustrated in FIG. 9, conceptual values such as “
推定結果データベース32は、後述する推定処理による推定結果が登録される。より具体的には、推定結果データベース32には、推定された端末装置100と拠点との対応を示す推定結果情報が登録される。例えば、図10は、実施形態に係る推定結果データベース32に登録される情報の一例を示す図である。図10に示す例では、推定結果データベース32には、「拠点ID」、「位置情報」、「端末ID」、「利用者ID」、および「部屋番号」といった項目を有する推定結果情報が登録される。なお、推定結果データベース32には、図10に示す項目以外にも、任意の項目を有する推定結果情報が登録されていてよい。
In the
ここで、「拠点ID」とは、利用者の活動の足場とする場所、すなわち、拠点とする場所を識別するための識別子である。ここで、拠点とは、例えば、利用者が居住している住宅のみならず、利用者が定期的に訪れる場所であれば、職場、仮設住宅、公園等といった所定の施設であってもよい。さらには、拠点は、位置を特定することができるのであれば、現実に存在する所定の地点等であってもよく、例えば、所定の職場の受付やビルの守衛所等であってもよい。すなわち、拠点とは、訪問者が利用者に会うことができる地点や、訪問を行うサービスにおいて訪問を行う単位となる場所であれば、任意の地点が採用可能である。 Here, the “base ID” is an identifier for identifying a place as a scaffold for the user's activity, that is, a place as the base. Here, the base may be, for example, a predetermined facility such as a workplace, a temporary house, a park or the like as long as it is a place where the user visits regularly as well as the house where the user lives. Furthermore, the base may be a predetermined point or the like that actually exists as long as the position can be specified. For example, the base may be a reception at a predetermined workplace, a guardhouse of a building, or the like. That is, as the base, any point can be adopted as long as it is a place where a visitor can meet a user or a place that is a unit for making a visit in a service for making a visit.
なお、図10に示す例では、拠点の一例として、各利用者が居住する部屋を採用した例について記載した。例えば、図10に示す「部屋番号」とは、対応付けられた「位置情報」が示す位置にある施設のうち、対応付けられた「利用者ID」が示す利用者が拠点とする部屋の番号を示す情報である。 In addition, in the example shown in FIG. 10, the example which employ | adopted the room where each user lives as an example of a base was described. For example, the “room number” shown in FIG. 10 is the number of the room based on the user indicated by the associated “user ID” among the facilities at the position indicated by the associated “location information”. It is information which shows.
例えば、図10に示す例では、推定結果データベース32には、拠点ID「拠点#1」、位置情報「位置#1」、端末ID「ID101、ID102」、利用者ID「U01、U02」、および部屋番号「R21」が対応付けられた推定結果情報が登録されている。このような推定結果情報は、拠点ID「拠点#1」が示す拠点が、位置情報「位置#1」に存在する施設にある部屋のうち、部屋番号「R21」が示す部屋であり、この部屋を、端末ID「ID101、ID102」が示す端末装置101、102を使用する利用者U01、U02が拠点としている旨を示す。
For example, in the example illustrated in FIG. 10, the
在宅確率データベース33は、後述する特定処理により、特定された在宅確率を示す在宅確率情報が登録される。より具体的には、在宅確率データベース33には、時間帯ごとに、各拠点に利用者が居る確率を示す在宅確率情報が登録される。例えば、図11は、実施形態にかかる在宅確率データベース33に登録される情報の一例を示す図である。図11に示す例では、在宅確率データベース33には、「拠点ID」と、各時間帯ごとに利用者が拠点に居る確率を対応付けた在宅確率情報が登録されている。
In the
例えば、図11に示す例では、在宅確率データベース33には、拠点ID「拠点#1」が示す拠点に、「10:00〜11:00」の間利用者が居る確率「70%」が登録され、「11:00〜12:00」の間利用者が居る確率「80%」が登録されている。また、在宅確率データベース33には、拠点ID「拠点#2」が示す拠点に、「10:00〜11:00」の間利用者が居る確率「80%」が登録され、「11:00〜12:00」の間利用者が居る確率「20%」が登録されている。
For example, in the example illustrated in FIG. 11, the
図8に戻り、説明を続ける。制御部40は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等によって、判定サーバ300内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムが、RAM等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図8に示す例では、制御部40は、収集部41、推定部42、判定部43、特定部44、および情報提供部45を有する。
Returning to FIG. 8, the description will be continued. The control unit 40 is stored in a storage device inside the
なお、制御部40が有する各処理部41〜45は、以下に説明するような推定処理や判定処理の機能・作用を実現・実行するものであるが、これらは説明のために整理した機能単位であり、実際のハードウェア要素やソフトウェアモジュールとの一致は問わない。すなわち、以下の推定処理や判定処理の機能・作用を実現・実行することができるのであれば、判定サーバ300は、任意の機能単位で推定処理や判定処理を実現・実行してよい。
The processing units 41 to 45 included in the control unit 40 realize and execute functions and operations of estimation processing and determination processing as described below, but these are functional units arranged for explanation. It does not matter whether it matches the actual hardware elements or software modules. That is, the
〔2−2.推定処理および判定処理における作用効果の一例〕
以下、図12に示すフローチャートを用いて、各処理部41〜45が実行・実現する推定処理および判定処理の内容について説明する。図12は、実施形態に係る判定サーバが実行する推定処理および判定処理の流れの一例を説明するフローチャートである。
[2-2. Example of effects in estimation processing and judgment processing]
Hereinafter, the contents of the estimation process and the determination process executed and realized by the processing units 41 to 45 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of a flow of estimation processing and determination processing executed by the determination server according to the embodiment.
まず、収集部41は、各端末装置101〜104から位置情報を収集する(ステップS101)。例えば、端末装置100は、所定の時間間隔で位置情報を取得する。また、後述する説明で明らかとなるように、端末装置100は、位置情報以外にも、拠点を推定する際の指標となりうる各種の情報を収集する。例えば、端末装置100は、宅内に設けられた無線ルータのSSID等、拠点において端末装置100が通信を行う通信機器の通信機器情報を取得する。また、端末装置100は、例えば、所定のウェブサービスやアプリケーションにおける利用者の認証を介して、端末装置100を使用する利用者の利用者IDを取得する。そして、端末装置100は、端末装置100の端末ID、端末装置100を使用する利用者の利用者ID、取得した位置情報、位置情報を取得した日時、取得した通信機器情報、および端末装置100のOSやブラウザ等を示す端末情報を判定サーバ300へと送信する。この結果、収集部41は、取得した各種の情報を位置履歴情報として位置履歴データベース31に格納する(ステップS102)。
First, the collection unit 41 collects position information from each
なお、収集部41は、位置情報以外の情報を、任意の手法で収集してもよい。例えば、収集部41は、端末装置100から位置情報を取得した場合、位置情報の送信元となる端末装置100に貸与やアドレス変換などにより対応付けられたIPアドレスや端末装置100が用いるMACアドレス等の識別情報をキーとして、端末装置100に対して移動通信網のサービスを提供するサーバ等から端末IDや端末装置100を使用する利用者の利用者IDを収集してもよい。また、例えば、収集部41は、所定のウェブサービス等を提供するために利用者のログインを受付ける受付サーバ等から、端末装置100を介してログインを行った利用者の利用者IDを収集してもよい。
Note that the collection unit 41 may collect information other than position information by an arbitrary method. For example, when the collection unit 41 acquires position information from the
また、収集部41は、端末装置100から位置情報を受信する際に取得可能な各種の情報から端末情報や通信機器情報を収集してもよい。例えば、収集部41は、端末装置100が情報を送信する際に付与するOSの名称やバージョンを端末情報として取得してもよい。また、収集部41は、拠点に配置された通信機器を介して位置情報が送信された場合、位置情報の送信元のIPアドレスやポート番号として、通信機器のIPアドレスやポート番号を取得可能である。そこで、収集部41は、位置情報の送信元となるIPアドレスやポート番号を通信機器情報として収集してもよい。
The collection unit 41 may collect terminal information and communication device information from various types of information that can be acquired when position information is received from the
次に、推定部42は、位置履歴データベース31に登録された位置履歴情報から、各利用者が訪れた場所を特定する(ステップS103)。より具体的には、推定部42は、位置履歴データベース31に対応付けて登録された端末IDと位置情報との組を全て抽出することで、各端末装置100が留まった全ての場所を特定する。そして、推定部42は、各端末装置100が各場所に留まった量(以下、滞在量と記載する。)に基づいて、各端末装置100と拠点との対応を推定する(ステップS104)。より具体的には、推定部42は、端末装置100の滞在量に基づいて、その端末装置100を使用する利用者の拠点となる場所を特定し、特定した場所とその利用者が使用する端末装置100とを対応付ける。そして、推定部42は、推定結果を推定結果データベース32に登録する(ステップS105)。
Next, the estimation unit 42 specifies a place where each user has visited from the position history information registered in the position history database 31 (step S103). More specifically, the estimation unit 42 identifies all places where the
例えば、推定部42は、位置履歴データベース31を参照し、端末装置101を示す端末ID「ID101」を含むすべての位置履歴情報を抽出する。そして、推定部42は、抽出した位置履歴情報に含まれる位置情報に基づいて、端末装置101を使用する利用者が訪れた場所を特定する。例えば、推定部42は、利用者が訪れた場所の住所や施設名等を特定する。続いて、推定部42は、抽出した位置履歴情報に含まれる収集時刻に基づいて、特定された場所に端末装置100や利用者が留まった滞在量を算出する。例えば、推定部42は、特定された場所ごとに、端末装置100があった回数、端末装置100が留まった時間の長さ、端末装置100が留まった時間帯の少なくともいずれか1つを算出する。すなわち、推定部42は、端末装置100を使用する利用者が訪れた場所を特定し、特定した場所に利用者が訪れた回数、滞在した期間、および滞在した時間帯の少なくともいずれか1つを滞在量として算出する。
For example, the estimation unit 42 refers to the position history database 31 and extracts all position history information including the terminal ID “ID101” indicating the
そして、推定部42は、滞在量に基づいて、端末装置100と対応する拠点、すなわち、端末装置100を使用する利用者が住居とする拠点や業務を行う会社等の拠点を推定する。すなわち、推定部42は、いわば利用者が訪れる場所のヒートマップに基づいて、各拠点と利用者との対応を推定する。
Then, the estimation unit 42 estimates a base corresponding to the
例えば、日中の間に利用者が決まった場所を訪れている場合には、その場所もしくはその場所を含むエリアが利用者の職場であると予測される。また、例えば、夜間の間に利用者が決まった場所に長時間滞在している場合には、その場所が利用者の住宅であると予測される。また、利用者が専業主婦などである場合には、滞在時間が最も長い場所が利用者の住宅であると予測され、利用者が事務職等である場合には、滞在時間が最も長い場所が利用者の職場であると予測される。 For example, when a user visits a predetermined place during the day, the place or an area including the place is predicted to be the user's workplace. For example, when a user stays at a predetermined place for a long time during the night, the place is predicted to be the user's house. Also, if the user is a full-time housewife, etc., the place with the longest stay is predicted to be the user's residence, and if the user is an office worker, the place with the longest stay is used. It is predicted that it is the workplace of a person who is a senior citizen.
このように、職場や住宅等、利用者が拠点とする場所を訪れる場合には、所定のパターンが生じると予測される。そこで、推定部42は、位置履歴情報に基づいて、利用者の滞在量(すなわち、端末装置100の滞在量)を算出し、算出した滞在量に基づいて、どの拠点がどの利用者の拠点であるか、すなわち、拠点と利用者との対応関係を推定することができる。 Thus, when a user visits a place such as a workplace or a house, a predetermined pattern is predicted to occur. Therefore, the estimation unit 42 calculates the stay amount of the user (that is, the stay amount of the terminal device 100) based on the position history information, and based on the calculated stay amount, which base is at which user's base. In other words, it is possible to estimate the correspondence between the base and the user.
また、推定部42は、各端末装置100が留まった回数や時間的な量に基づいて、利用者の拠点を推定する。このため、例えば、推定部42は、端末装置100から取得される位置情報にある程度の誤差があり、取得される度に位置情報が示す位置が若干異なっているとしても、利用者が何度も訪れている地域や、利用者が長時間滞在している地域をその利用者の拠点として推定することができる。このため、推定部42は、端末装置100から取得される位置情報にある程度の誤差があったとしても、利用者の拠点を推定することができる。
Moreover, the estimation part 42 estimates a user's base based on the frequency | count and the amount of time each
ここで、集合住宅には、各利用者U01〜U04が居住する部屋R11,R12,R21が存在する(図10参照)。このような場合、各端末装置101〜104から収集する位置情報が似通ってしまうため、位置情報から各利用者U01〜U04の拠点を推定した場合、集合住宅を拠点として推定することは可能であるものの、各利用者U01〜U04がどの部屋R11,R12,R21を拠点としているか推定することができない場合がある。
Here, in the housing complex, there are rooms R11, R12, R21 in which the users U01 to U04 live (see FIG. 10). In such a case, since the location information collected from each of the
そこで、推定部42は、位置情報に加えて、各端末装置100に関する端末装置情報や、各端末装置100と通信する通信機器に関する通信機器情報に基づいて、各端末装置101〜104と拠点との対応付けを推定することで、各利用者U01〜U04の拠点を推定する。
Therefore, in addition to the position information, the estimation unit 42 determines whether the
例えば、アパートやマンション等の集合住宅には、インターネット等のネットワークに接続するための通信機器が部屋ごとに設置され、通信機器ごとに異なるSSIDが付与されていると予測される。また、複数の商業施設が含まれるビル等においても、商業施設ごとに異なるSSIDにより識別可能な通信機器が設置される場合が多い。 For example, in a housing complex such as an apartment or an apartment, a communication device for connecting to a network such as the Internet is installed for each room, and a different SSID is predicted for each communication device. Also, in buildings and the like including a plurality of commercial facilities, communication devices that can be identified by different SSIDs are often installed for each commercial facility.
例えば、部屋R21に設置された無線ルータと、部屋R11に設置された無線ルータとは、それぞれ異なるSSIDを使用すると考えられる。このため、通信機器が使用するSSIDと、通信機器が設置された部屋との対応を特定することができる場合には、端末装置100が通信可能な通信機器が使用するSSIDの情報は、集合住宅のうち、利用者が拠点とする部屋を特定するための指標となりうる。同じSSIDを用いる複数の端末装置100のうちの少なくとも一つについて、何らかのサービスにおけるユーザ登録の情報などで部屋が特定できている場合、同じSSIDを用いる全ての端末装置100について、その部屋との対応付けが可能である。
For example, the wireless router installed in the room R21 and the wireless router installed in the room R11 are considered to use different SSIDs. For this reason, when the correspondence between the SSID used by the communication device and the room in which the communication device is installed can be specified, the information on the SSID used by the communication device with which the
また、通信機器には、ネットワークN側から見た際にそれぞれ異なるグローバルIPアドレスが貸与されている場合がある。このような場合には、通信機器と通信可能な端末装置100には、ネットワークN側から見た際に、その通信機器に対して貸与されたIPアドレスとポート番号との組が貸与されることとなる。このため、端末装置100が通信可能な通信機器に対して貸与されたIPアドレスの情報は、集合住宅のうち、利用者がどの部屋R11,R12,R21を拠点としているかの指標となりえる。
In addition, different global IP addresses may be lent to communication devices when viewed from the network N side. In such a case, the
なお、集合住宅等においては、各部屋R11,R12,R21に設置された全ての通信機器と接続された親機となる通信機器に対して1つのIPアドレスが貸与され(すなわち、集合住宅全体で1つのグローバルIPアドレスが貸与され)、各部屋に設置された通信機器については、ポート番号によりネットワークN側から指定が可能となる場合がある。このような場合において、端末装置100が部屋に設置された通信機器を介して位置情報を判定サーバ300へと送信した場合、判定サーバ300側では、送信元となる通信機器のIPアドレスおよびポート番号を用いることで、端末装置100がどの通信機器を介して位置情報を送信したかを特定することができる。このため、端末装置100が通信可能な通信機器に貸与されたIPアドレスやポート番号の情報は、集合住宅のうち、利用者がどの部屋R11,R12,R21を拠点としているかの指標となりえる。
In an apartment house, etc., one IP address is lent to a communication device that is a master unit connected to all communication devices installed in each room R11, R12, R21 (that is, in the entire apartment house). One global IP address is lent), and the communication device installed in each room may be designated from the network N side by the port number. In such a case, when the
また、集合住宅の各部屋に通信機器があらかじめ設置されていた場合を含め、インターネットサービスプロバイダ(ISP:Internet Services Provider)(以下、「プロバイダ」と記載する。)の選択や契約等は、部屋ごと(住居ごと)に利用者が行うこととなる。このように、通信機器が使用するSSID、IPアドレス、ポート番号、通信機器がネットワークNに接続する際に使用するプロバイダ等、通信機器に関する各種の情報は、プロバイダのシステムから集合住宅の部屋番号を含む契約住所の情報の提供を受けることにより、その通信機器と通信を行うことができる端末装置100の利用者が拠点とする部屋を特定する指標となりえる。
In addition, Internet service providers (ISPs) (hereinafter referred to as “providers”) are selected and contracted for each room, including cases where communication equipment is installed in each room of the apartment. It will be done by the user (per residence). As described above, the SSID, IP address, port number used by the communication device, and various information related to the communication device, such as the provider used when the communication device is connected to the network N, can be obtained from the provider's system from the apartment system room number. By receiving provision of information on the contract address including it, the user of the
また、同一の会社に勤務する利用者には、会社から端末装置100が支給される場合があるが、このように会社から支給された端末装置100は、共通の機種が支給される場合が多い。また、異なる会社であれば、それぞれ異なる機種の端末装置100が支給されると予測される。このため、例えば、同一のビルに複数の会社が入居している場合、各利用者が使用する端末装置100の種別は、各利用者が勤務している会社、すなわち、各利用者が拠点としている会社を推定する指標となりえる。
In addition, a user who works for the same company may be provided with the
また、端末装置100が実行するOS、ブラウザ、およびアプリケーション等のバージョンや型番は、端末装置100の機種に応じて異なる場合がある。このため、端末装置100の型番や端末装置100が実行するOS、ブラウザ、アプリケーション等のバージョンや型番は、同一の業務先を拠点とする利用者を特定する指標となりえる。また、同一の家庭や同一の会社を拠点とする複数の利用者は、同一のキャリアによる移動通信網のサービスを利用している可能性が高い。
In addition, the version and model number of the OS, browser, and application executed by the
そこで、収集部41は、通信機器のSSIDのみならず、通信機器のIPアドレスやポート番号、プロバイダの情報等を通信機器情報として収集する。また、収集部41は、各端末装置100のOS、ブラウザ、およびアプリケーション等のバージョンや型番、キャリア等を端末装置情報として収集する。そして、推定部42は、位置履歴に加えて、端末装置情報および通信機器情報の共通性や相違点等に基づいて、同じ場所に存在する複数の拠点から各端末装置100と対応する拠点を推定する。
Therefore, the collection unit 41 collects not only the SSID of the communication device but also the IP address and port number of the communication device, provider information, and the like as communication device information. Further, the collection unit 41 collects the version, model number, carrier, and the like of the OS, browser, and application of each
また、推定部42は、各拠点ごとに、拠点ID、拠点IDが示す拠点の場所を示す位置情報、その位置情報が示す場所を拠点とする利用者が使用する端末装置100の端末ID、その位置情報が示す場所を拠点とする利用者の利用者IDとを対応付けた推定結果情報を生成する。そして、推定部42は、生成した推定結果情報を推定結果データベース32に登録する。
Further, the estimation unit 42, for each base, the base ID, the position information indicating the location of the base indicated by the base ID, the terminal ID of the
例えば、推定部42は、夜間の間、端末装置101〜104から取得した位置情報が集合住宅の位置を示す場合、各端末装置101〜104の利用者U01〜U04は、集合住宅を拠点としていると推定する。また、推定部42は、端末装置101、102から取得した通信機器情報が同じであり、端末装置103、104から取得した通信機器情報がそれぞれ異なる場合、端末装置101、102の利用者U01、U02は共通する部屋を拠点とし、端末装置103、104の利用者U03、U04はそれぞれ異なる部屋を拠点としていると推定する。
For example, when the position information acquired from the
また、通信機器のIPアドレスやプロバイダ等からは、プロバイダが有する顧客情報等に基づいて、通信機器が設置されている部屋を特定することができる。例えば、プロバイダが顧客情報を管理する顧客情報管理サーバには、各通信機器に貸与されたIPアドレスの値や、各通信機器を使用する顧客情報等が登録されている。このような顧客情報には、各通信機器を使用する利用者の住所や利用者ID、各通信機器が設置された部屋の部屋番号を含む住所等が含まれている。 Further, from the IP address of the communication device, the provider, and the like, the room where the communication device is installed can be specified based on the customer information and the like possessed by the provider. For example, in the customer information management server in which the provider manages customer information, the value of the IP address lent to each communication device, customer information using each communication device, and the like are registered. Such customer information includes the address and user ID of the user who uses each communication device, the address including the room number of the room where each communication device is installed, and the like.
そこで、推定部42は、通信機器情報に含まれるプロバイダの顧客情報管理サーバが管理する情報を取得し、端末装置100から受信した通信機器情報に基づいて、端末装置100と通信可能な通信機器が設置されている部屋を特定する。例えば、収集部41は、端末装置100が通信可能な通信機器に貸与されたIPアドレスを、端末装置100から位置情報とともに収集する。また、他の例では、収集部41は、端末装置100が通信機器を介して位置情報を送信した場合、位置情報の送信元を示すIPアドレスやポート番号を、端末装置100が通信可能な通信機器のIPアドレスやポート番号として収集する。
Therefore, the estimation unit 42 acquires information managed by the provider's customer information management server included in the communication device information, and based on the communication device information received from the
一方、推定部42は、収集部41によって収集されたIPアドレスやポート番号を顧客情報管理サーバに通知する。このような場合、顧客情報管理サーバは、通知されたIPアドレスやポート番号が貸与されている通信機器を特定するとともに、特定した通信機器を使用する利用者と、特定した通信機器が設置されている部屋を顧客情報から特定する。そして、顧客情報管理サーバは、特定した利用者を示す利用者IDと特定した部屋を示す部屋番号とを判定サーバ300に送信する。このような場合、推定部42は、受信した利用者IDと部屋番号とを対応付けて推定結果データベース32に登録する。
On the other hand, the estimation unit 42 notifies the customer information management server of the IP address and port number collected by the collection unit 41. In such a case, the customer information management server identifies the communication device that is lent to the notified IP address and port number, and the user who uses the identified communication device and the identified communication device are installed. Identify the room in the customer information. Then, the customer information management server transmits a user ID indicating the specified user and a room number indicating the specified room to the
ここで、顧客情報に含まれる利用者の住所は、利用者の拠点の住所であると考えられる。そこで、推定部42は、端末装置100から受信した利用者IDに基づいて、顧客情報管理サーバが管理する顧客情報から、端末装置100を使用する利用者の拠点を推定してもよい。例えば、推定部42は、端末装置100から受信した利用者IDを顧客情報管理サーバに通知する。このような場合、顧客情報管理サーバは、通知された利用者IDが示す利用者の顧客情報や、利用者が使用する通信機器の情報等を特定し、特定した顧客情報や通信機器の情報を判定サーバ300へと送信する。このような場合、推定部42は、受信した顧客情報に含まれる利用者の住所から、端末装置100を使用する利用者が拠点とする場所の位置情報や部屋番号等を特定し、特定した位置情報や部屋番号を利用者IDと対応付けて推定結果データベース32に登録する。
Here, the user's address included in the customer information is considered to be the address of the user's base. Therefore, the estimation unit 42 may estimate the base of the user who uses the
なお、判定サーバ300は、例えば、利用者U01が使用する端末装置101から、端末装置101が接続可能な通信機器のSSIDを含む通信機器情報や端末情報を収集し、収集した通信機器情報や端末情報から利用者U01の拠点が部屋R21である旨を推定した場合、通信機器のSSIDとその通信機器が設置された拠点である部屋R21との対応を推定したこととなる。そこで、推定部42は、収集した通信機器情報に含まれるSSIDと対応する拠点が推定済である場合には、その推定済の拠点を、通信機器情報の収集元となる端末装置100の拠点としてもよい。
For example, the
この結果、例えば、推定部42は、端末装置101、102の利用者U01、U02が集合住宅の部屋R21を拠点とする旨を推定することができる。また、推定部42は、端末装置103の利用者U03が集合住宅の部屋R11を拠点とし、端末装置104の利用者U04が集合住宅の部屋R12を拠点としている旨を推定することができる。
As a result, for example, the estimation unit 42 can estimate that the users U01 and U02 of the
なお、推定部42は、上述した処理以外にも、任意の手法を用いて、各利用者の拠点を推定する処理を実行してよい。上述したように、各通信機器に対して貸与されるIPアドレスやポート番号等の通信機器情報等、各通信機器が設置された部屋を特定するために用いられる情報は、端末装置100が通信機器から通信機器情報を収集する経路、判定サーバ300が端末装置100から位置情報を受信する経路、集合住宅内における各通信機器の接続構成等によって異なる。
Note that the estimation unit 42 may execute a process of estimating each user's base using any method other than the above-described processes. As described above, information used to identify a room in which each communication device is installed, such as communication device information such as an IP address and a port number that is lent to each communication device, Depending on the route for collecting communication device information from the device, the route for the
そこで、収集部41は、SSIDや通信機器のIPアドレス等といった通信機器情報のみならず、端末装置100がネットワークNにアクセスする経路に関する取得可能な任意の情報等、端末装置100との通信において用いられる各種の情報を通信情報として収集してもよい。なお、このような場合には、通信機器情報は、通信情報の一部として収集されることとなる。そして、推定部42は、収集された通信情報に基づいて、端末装置100が通信可能な通信機器が設置されている拠点の推定を行ってもよい。また、推定部42は、端末装置100がネットワークNにアクセスする経路を示す情報に基づいて、通信情報のうち、拠点の推定に用いる情報を選択し、選択した情報に基づいて、拠点の推定を行ってもよい。
Therefore, the collection unit 41 is used in communication with the
また、推定部42は、端末情報から利用者の拠点を推定してもよい。例えば、会社等が利用者に対して支給する端末装置100のキャリアが顧客情報を管理する管理サーバには、端末装置100の支給元となる会社の住所等といった会社情報や、端末装置100の機種や実行するソフトウェアの種別等が対応付けて登録されている。そこで、推定部42は、端末装置100から受信した位置情報と、端末装置100から受信した端末情報とをクエリとして管理サーバに送信する。すると、管理サーバは、クエリとして受信した位置情報と端末情報とに対応する会社情報を判定サーバ300に送信する。このような場合、推定部42は、受信した会社情報を、利用者の拠点を示す情報として推定結果データベース32に登録してもよい。
Moreover, the estimation part 42 may estimate a user's base from terminal information. For example, in the management server in which the carrier of the
続いて、判定部43は、推定部42による推定結果に基づいて、訪問先となる拠点にその拠点と対応する端末装置100の利用者が居るか否かを判定する(ステップS106)。より具体的には、判定部43は、訪問先となる拠点、すなわち、荷物の配送先として指定された拠点に、その拠点と対応する端末装置100を使用する複数の利用者のうち、いずれかの利用者が居るか否かを判定する。そして、判定部43は、いずれかの利用者が拠点に居ると判定される場合には、その旨を配送処理装置10に送信する。
Subsequently, the
例えば、判定部43は、配送処理装置10等から配送先となる拠点の情報を受信する。このような場合、判定部43は、推定結果データベース32を参照し、配送先となる拠点の拠点IDと対応付けられた端末IDを抽出する。また、判定部43は、抽出した端末IDが示す端末装置100から受信した位置情報のうち、最新となる位置情報であって、取得されてから所定の時間が経過していない位置情報を位置履歴データベース31から検索する。
For example, the
そして、判定部43は、検索結果として得られた位置情報が推定結果データベース32に含まれる拠点の位置と一致する場合には、利用者が拠点に居ると判定する。一方、判定部43は、検索結果として位置情報を得ることができなかった場合や、検索結果として得られた位置情報が推定結果データベース32に含まれる拠点の位置と一致しない場合には、利用者が拠点に居ないと判定する。そして、判定部43は、情報提供部45を介して、判定結果を配送処理装置10に送信する。
And the
例えば、図10に示すように、拠点となる部屋R21には、利用者U01の端末装置101と利用者U02の端末装置102とが対応付けられ、拠点となる部屋R12には、利用者U04の端末装置104が対応付けられている。ここで、端末装置101から取得される位置情報が、集合住宅の位置情報と一致しない為、利用者U01が不在である旨を特定することができる。また、端末装置102から取得される位置情報が、集合住宅の位置情報と一致する(又は、所定の範囲内に位置する)ため、利用者U02が拠点に居る旨を特定することができる。
For example, as illustrated in FIG. 10, the
ここで、利用者U01宛ての荷物を配送する場合、部屋R21に利用者U01が居なくとも、部屋R21を拠点とする利用者U02が居る場合には、訪問して荷物を渡すことができる。このため、判定部43は、部屋R21を拠点とする利用者U01、U02のうち、いずれかの利用者(例えば、利用者U02)が居る場合には、訪問が可能である旨を判定する。一方、拠点となる部屋R12に、部屋R12を拠点とする利用者U04が居ない場合、判定部43は、部屋R12への訪問ができない旨を判定する。
Here, when delivering a package addressed to the user U01, even if there is no user U01 in the room R21, if there is a user U02 based in the room R21, the package can be visited and delivered. For this reason, the
このように、配送先となる拠点に複数の端末装置が対応付けられており、これらの端末装置のうちいずれかの端末装置が拠点と同じ場所にある場合には、その場所を拠点とする利用者のうちいずれかの利用者が拠点に居ると推定することができる。ここで、拠点に一人でも利用者が居る場合には、荷物の配送は可能である。そこで、判定部43は、配送先となる拠点と対応付けられた利用者のうち、いずれかの利用者がその拠点に居る場合には、配送可能であると判定する。
As described above, when a plurality of terminal devices are associated with a base serving as a delivery destination, and any one of these terminal devices is located at the same location as the base, use using that location as the base It can be estimated that one of the users is at the base. Here, if there is even one user at the base, delivery of the package is possible. Therefore, the
図12に戻り、説明を続ける。特定部44は、時間帯ごとに、各拠点に対応する利用者のいずれかが居る確率を算出する(ステップS107)。そして、特定部44は、端末装置100が対応する拠点に留まった履歴に基づいて、拠点に端末装置100の利用者が居る確率が所定の閾値よりも高い時間帯を特定する。その後、特定部44は、算出結果を在宅確率データベース33に登録する(ステップS108)。
Returning to FIG. 12, the description will be continued. The specifying unit 44 calculates the probability that any of the users corresponding to each site is present for each time slot (step S107). And the specific | specification part 44 specifies the time slot | zone when the probability that the user of the
例えば、特定部44は、推定結果データベース32から、拠点と利用者との対応を抽出する。そして、特定部44は、位置履歴データベース31を参照し、抽出した拠点に、その拠点と対応付けられた利用者が留まっていた確率を、時間帯ごとに算出する。例えば、特定部44は、「10:00〜11:00」までの間、利用者U01または利用者U02が部屋R21に居る確率を算出する。そして、特定部44は、時間帯ごとに算出した確率を在宅確率情報として在宅確率データベース33に登録する。
For example, the specifying unit 44 extracts the correspondence between the base and the user from the
続いて、情報提供部45は、判定部43による判定結果を、特定部44によって特定された在宅確率情報と共に配送処理装置10に送信する(ステップS109)。より具体的には、情報提供部45は、推定部42による推定結果とともに、在宅確率データベース33に登録された在宅確率情報を、配送処理装置10へと送信する。
Subsequently, the information providing unit 45 transmits the determination result by the determining
なお、各処理部41〜45は、それぞれ独立して、図12中の各ステップS101〜S108に示す処理を任意の粒度で分割して実行可能であるものとする。例えば、収集部41は、ステップS101、S102を所定の時間間隔で実行してよい。また、推定部42は、ステップS103〜S105に示す処理、すなわち、推定処理を所定の時間間隔で実行してよい。また、判定部43は、ステップS106に示す所定、すなわち、判定処理を、所定の時間間隔で実行してもよく、配送処理装置10から要求を受けた際に実行してもよい。また、特定部44は、ステップS107、S108に示す処理、すなわち、特定処理を所定の時間間隔で実行してもよい。
In addition, each process part 41-45 shall each be able to divide | segment and perform the process shown to each step S101-S108 in FIG. 12 by arbitrary granularity. For example, the collection unit 41 may execute steps S101 and S102 at predetermined time intervals. Moreover, the estimation part 42 may perform the process shown to step S103-S105, ie, an estimation process, by a predetermined time interval. In addition, the
[2−3.判定サーバにおける変形例]
上述した実施形態に係る判定サーバ300は、上記実施形態以外にも種々のことなる形態にて実施されてもよい。そこで、上記の判定サーバ300の他の実施形態について説明する。
[2-3. Modifications in the judgment server]
The
〔2−4.拠点の変更について〕
上述した説明では、判定サーバ300は、各拠点と各利用者U01〜U04との対応を推定した。しかしながら、利用者U01〜U04によっては、時間帯ごとに拠点が変化する場合がある。例えば、利用者は、日中の間は会社が拠点となり、夜間の間は住宅が拠点となる場合がある。また、例えば、個人事業主等は、日中の間は拠点がなく、夕方や夜間の時間帯の間は会社が拠点となる場合がある。そこで、判定サーバ300は、位置情報が取得された時間帯に基づいて、利用者の拠点を時間帯ごとに推定してもよい。
[2-4. (About change of base)
In the above description, the
例えば、判定サーバ300は、日中の時間帯は、利用者U04の勤務先等を利用者U04の拠点として推定し、夜間の時間帯は、部屋R12を利用者U04の拠点として推定する。そして、判定サーバ300は、日中の間は、部屋R12を拠点とする利用者が居ないと判定してもよい。また、判定サーバ300は、訪問を行う時間帯における利用者U04の拠点を特定し、特定した拠点を、訪問先として特定してもよい。また、判定サーバ300は、日中の時間帯は、部屋R12が利用者U04の拠点ではないと判定し、部屋R12を宛先とする荷物の配送が行えないと判定してもよい。
For example, the
〔2−5.利用者の特定について〕
また、判定サーバ300は、任意の手法で端末装置100を使用する利用者の特定を行ってよい。例えば、判定サーバ300は、端末装置101を使用する利用者が利用者U01である旨の事前登録を受付けてもよく、例えば、端末装置101のキャリアから利用者U01に関する情報を取得してもよい。また、判定サーバ300は、オークションサイト等に端末装置101を用いて利用者U01がログインした際に、利用者U01がログインに用いた情報や利用者U01が予め登録した登録認証情報等をオークションサイト等から取得してもよい。また、判定サーバ300は、これらの情報を、各種情報を管理するサーバ装置から取得してもよく、端末装置101から取得してもよい。
[2-5. About identification of users)
Further, the
また、例えば、判定サーバ300は、端末装置100からの識別情報に基づいて、端末装置100を使用する利用者の特定を行ってもよい。例えば、端末装置100は、オークションサイト等のログイン時に、利用者が入力した登録認証情報等を記憶しておき、記憶した登録認証情報を位置情報とともに判定サーバ300へ送信することで、端末装置100を使用する利用者を通知してもよい。すなわち、判定サーバ300は、位置履歴情報として登録される端末ID、利用者ID、端末情報、および通信機器情報については、任意の手法により収集してよい。
For example, the
また、判定サーバ300は、全ての利用者と端末装置100との対応を特定しておく必要はない。例えば、判定サーバ300は、荷物の配送サービス等、訪問先に居る利用者が荷物の受取人本人ではなくともよい場合には、利用者と端末装置100との対応を特定せずともよく、一部の利用者と端末装置100との対応のみを特定してもよい。すなわち、判定サーバ300は、端末装置100とその端末装置100を使用する利用者の拠点との対応、すなわち、端末装置100と拠点との対応のみを推定することができれば、端末装置100の有無に基づいて、各拠点に訪問することができるか否かを判定してもよい。このような処理をする場合、例えば、判定サーバ300は、図10に示す推定結果データベース32のうち、「利用者ID」については、特定や登録を行わずともよい。
Further, the
〔2−6.SSIDについて〕
また、上述した説明では、判定サーバ300は、端末装置100がGPS等の測位手段を用いて取得した位置情報を位置履歴情報とした。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、判定サーバ300は、SSID等の通信機器情報を用いて、端末装置100の位置を特定してもよい。例えば、判定サーバ300は、通信機器に設定されたSSID、IPアドレス、MACアドレス、ポート番号等を通信機器が設置された位置と対応付けて記憶する。そして、判定サーバ300は、端末装置100から通信機器情報を受付けた場合には、通信機器情報と対応付けられた位置を特定し、特定した位置を端末装置100の位置としてもよい。
[2-6. About SSID]
In the above description, the
[3.効果]
上述したように、配送処理装置10は、振分部7と、出力部8とを備える。振分部7は、荷物の配送先である拠点に対応する各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて配送車に積載する荷物を振り分ける。出力部8は、振分部7による振り分けに応じて荷物の積載の指示を出力する。これにより、配送処理装置10は、配送車による配送先への荷物の配送の効率化を図ることができる。
[3. effect]
As described above, the
また、配送処理装置10において、振分部7は、各時間帯における在宅確率と配送車の配送経路情報とに基づいて荷物を振り分ける。これにより、配送処理装置10は、より最適な配送車に荷物を配送させることができる。
Further, in the
また、配送処理装置10において、振分部7は、各時間帯における在宅確率と各利用者による荷物の配送の指定時間とに基づいて荷物を振り分ける。これにより、配送処理装置10は、配送車に対して各利用者の希望に応じた時間帯に荷物を届けさせることができる。
Further, in the
また、配送処理装置10において、振分部7は、各時間帯における在宅確率と配送車を運転するドライバの評価情報とに基づいて荷物を振り分ける。これにより、配送処理装置10は、配送能力の高いドライバに対して優先的に荷物を振り分けることができる。
Further, in the
また、配送処理装置10において、振分部7は、同じ配送時間帯にあり、かつ、在宅確率が相対的に高い荷物が複数ある場合、複数の荷物が分散されるように複数の配送車に対して荷物を振り分ける。これにより、配送処理装置10は、配送の負担を複数の配送車に分散させることができる。
Further, in the
また、配送処理装置10において、振分部7は、在宅確率が相対的に低い荷物が複数ある場合、複数の荷物が分散されるように複数の配送車に対して荷物を振り分ける。これにより、配送処理装置10は、配送の負担を複数の配送車に分散させることができる。
Further, in the
また、配送処理装置10において、振分部7は、振り分けた荷物に対応する拠点の情報を、在宅確率が高い時間帯の早い順に順列させることにより配送経路情報を生成する。これにより、配送処理装置10は、配送車に対してより最適な経路で荷物を配送させることができる。
Further, in the
また、配送処理装置10において、出力部8は、配送車に荷物を積載する積載装置200に対して振分部7による振り分けに応じて荷物の積載の指示を出力する。これにより、配送処理装置10は、配送車への荷物の積載を自動で行うことができる。
Further, in the
また、積載装置200は、単一の移動体に対する荷物排出位置を複数備え、出力部8は、荷物を、在宅確率が高い時間帯の早い順または配送経路情報の順のまとまり毎に、複数の荷物排出位置のいずれかに排出させるように積載装置200に対して指示を出力する。これにより、積載装置200の荷物排出位置から排出された荷物をロボットなり人間の配送員などが配送車に効率よく積み込むことができる。
Further, the
また、配送処理装置10において、各利用者の各時間帯における在宅確率および荷物の配送先である拠点は、各利用者が利用する端末装置の位置を示す位置情報の履歴から推定される。これにより、配送処理装置10は、各利用者の各時間帯における在宅確率および荷物の配送先である拠点を高い精度で得ることができる。
Further, in the
また、判定サーバ300は、端末装置100の位置を示す位置情報の履歴である位置履歴情報から、端末装置100と拠点との対応を推定する。そして、判定サーバ300は、推定結果に基づいて、訪問先となる拠点にその拠点と対応する端末装置100の利用者が居るか否かを判定する。
Further, the
また、判定サーバ300は、端末装置100や端末装置100を使用する利用者と、その利用者の拠点との対応が予め登録されていなくとも、拠点と利用者とを紐付けすることができる。この結果、判定サーバ300は、事前登録無しで、利用者が訪問先となる拠点に居るか否かを容易に判定することができる。また、判定サーバ300は、各種の訪問サービスにおける空振りの防止や再訪問の回数を削減するので、採算の改善を実現することができる。また、判定サーバ300は、利用者と紐付けることができるのであれば、任意の場所を拠点とすることができるので、例えば、住所不定の利用者に対しても、配送サービス等といった訪問サービスを提供させることができる。
Further, the
また、判定サーバ300は、位置履歴情報が示す各位置に端末装置100が留まった量に基づいて、端末装置100と対応する拠点を推定する。例えば、判定サーバ300は、端末装置100が留まった量として、端末装置100が留まった回数、端末装置100が留まった時間の長さ、および、端末装置100が留まった時間帯の少なくともいずれか1つに基づいて、端末装置100と対応する拠点を推定する。
Further, the
このため、判定サーバ300は、各端末装置100の利用者が本当に拠点としている場所を特定することができる。例えば、判定サーバ300は、利用者が滞在した時間が長い程、その場所が利用者の拠点であるという信頼性を高めることができる。このような処理を実行した場合、訪問先に長時間滞在した利用者、すなわち、訪問先を本当に拠点としている利用者を推定することができる。この結果、判定サーバ300は、例えば、訪問先を拠点としていないにも関わらず、訪問先に忍び込んだり、訪問先の玄関先で待機するなどして、訪問先を拠点としているふりをした利用者に荷物を受け渡してしまうといった事態を防ぐことができる。
For this reason, the
また、判定サーバ300は、位置履歴情報に加えて、端末装置100に関する端末装置情報に基づいて、同じ場所に存在する複数の拠点からその端末装置100と対応する拠点を推定する。また、判定サーバ300は、位置履歴情報に加えて、拠点において端末装置100と通信する通信機器に関する通信機器情報に基づいて、同じ場所に存在する複数の拠点からその端末装置100と対応する拠点を推定する。このため、判定サーバ300は、集合住宅にある各部屋R11〜R21等、同じ場所にある複数の拠点と各利用者との対応を適切に推定することができる。
Further, the
また、判定サーバ300は、訪問先となる拠点と対応する端末装置100を使用する複数の利用者のうち、いずれかの利用者がその拠点に居るか否かを判定し、いずれかの利用者が居ると判定した場合には、その拠点に利用者が居ると判定する。このため、例えば、判定サーバ300は、宛先となる利用者本人が居ない場合であっても、その利用者の家族等に荷物の受渡しを行うことができるか否か判定することができる。
In addition, the
また、判定サーバ300は、荷物の配送先として指定された拠点に、その拠点と対応する端末装置100の利用者が居るか否かを判定する。このため、判定サーバ300は、判定結果に基づいて、配送サービスにおける訪問の空振りや再訪問の回数を削減することができる。
Further, the
また、判定サーバ300は、端末装置100が対応する拠点に留まった履歴に基づいて、その拠点に端末装置100の利用者が居る可能性が所定の閾値よりも高い時間帯を特定する。
Further, the
[4.ハードウェア構成]
上述してきた実施形態に係る配送処理装置10は、例えば、図13に示すような構成のコンピュータ400によって実現される。以下、配送処理装置10を例に挙げて説明する。図13は、配送処理装置10の機能を実現するコンピュータ400の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ400は、CPU410、RAM420、ROM430、HDD440、通信インターフェイス(I/F)450、入出力インターフェイス(I/F)460、およびメディアインターフェイス(I/F)470を有する。
[4. Hardware configuration]
The
CPU410は、ROM430またはHDD440に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM430は、コンピュータ400の起動時にCPU410によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ400のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The
HDD440は、CPU410によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス450は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信してCPU410へ送り、CPU410が生成したデータを、ネットワークNを介して他の機器へ送信する。
The
CPU410は、入出力インターフェイス460を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU410は、入出力インターフェイス460を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU410は、生成したデータを、入出力インターフェイス460を介して出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス470は、記録媒体480に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM420を介してCPU410に提供する。CPU410は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス470を介して記録媒体480からRAM420上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体480は、例えばDVD(Digital Versatile Disk)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The
例えば、コンピュータ400が実施形態に係る配送処理装置10として機能する場合、コンピュータ400のCPU410は、RAM420上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部13の機能を実現する。また、HDD440には、記憶部12内のデータが格納される。コンピュータ400のCPU410は、これらのプログラムを記録媒体480から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
[5.その他]
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
[5. Others]
As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are merely examples, and various modifications, including the aspects described in the disclosure section of the invention, based on the knowledge of those skilled in the art, It is possible to implement the present invention in other forms with improvements.
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動で行うこともできる、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 In addition, among the processes described in the above embodiment, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or all of the processes described as being performed manually are performed. Alternatively, a part can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various types of information illustrated in each drawing is not limited to the illustrated information.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上記実施形態では、判定サーバ300において推定処理や判定処理の機能・作用を実現・実行しているが、配送処理装置10に判定サーバ300が有する推定処理や判定処理の機能・作用を持たせ、配送処理装置10において推定処理や判定処理の機能・作用を実現・実行してもよい。
In the above embodiment, the
また、上述してきた各実施形態に記載された各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 In addition, the processes described in the embodiments described above can be appropriately combined within a range in which the process contents are not contradictory.
例えば、上述した配送処理装置10は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
For example, the
また、上記してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、振分部は、振分手段や振分回路に読み替えることができる。また、本実施形態は配送車に限らず、ドローンその他の移動体にも適用し得る。また、荷物は、梱包物、郵便、ハガキなど種類は問わない。また、拠点と利用者の対応は居住に限らず、勤務、滞在その他の対応でもよい。 Moreover, the above-mentioned “section (module, unit)” can be read as “means”, “circuit”, and the like. For example, the distribution unit can be read as a distribution means or a distribution circuit. Moreover, this embodiment can be applied not only to delivery vehicles but also to drones and other mobile objects. Also, the type of package, such as a package, mail, or postcard, is not limited. Further, the correspondence between the base and the user is not limited to residence, but may be work, stay or other correspondence.
1 配送処理システム
10 配送処理装置
11 通信部
12 記憶部
13 制御部
2 在宅確率データベース
3 荷物データベース
4 配送データベース
5 取得部
6 特定部
7 振分部
8 出力部
200 積載装置
300 判定サーバ
400 コンピュータ
DESCRIPTION OF
Claims (13)
前記振分部による振り分けに応じて前記荷物の積載の指示を出力する出力部と
を備えることを特徴とする配送処理装置。 A sorting unit that sorts the packages to be loaded on the mobile body based on the at-home probability of each user corresponding to the base to which the packages are delivered;
A delivery processing apparatus comprising: an output unit that outputs an instruction to load the package according to the sorting by the sorting unit.
前記各時間帯における在宅確率と前記移動体の配送経路情報とに基づいて前記荷物を振り分ける
ことを特徴とする請求項1に記載の配送処理装置。 The distribution unit is
The delivery processing apparatus according to claim 1, wherein the packages are sorted based on a home probability in each time zone and delivery route information of the mobile body.
前記各時間帯における在宅確率と前記各利用者による荷物の配送の指定時間とに基づいて前記荷物を振り分ける
ことを特徴とする請求項1または2に記載の配送処理装置。 The distribution unit is
The delivery processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein the package is distributed based on a home probability in each time zone and a specified delivery time of the package by each user.
前記各時間帯における在宅確率と前記移動体を操作する操作者の評価情報とに基づいて前記荷物を振り分ける
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載の配送処理装置。 The distribution unit is
The delivery processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the packages are sorted based on a home probability in each time zone and evaluation information of an operator who operates the mobile body.
同じ配送時間帯にあり、かつ、前記在宅確率が相対的に高い前記荷物が複数ある場合、複数の前記荷物が分散されるように複数の前記移動体に対して前記荷物を振り分ける
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載の配送処理装置。 The distribution unit is
When there are a plurality of the packages that are in the same delivery time zone and have a relatively high probability of being at home, the packages are distributed to a plurality of the mobile bodies so that the plurality of packages are distributed. The delivery processing apparatus according to any one of claims 1 to 4.
前記在宅確率が相対的に低い前記荷物が複数ある場合、複数の前記荷物が分散されるように複数の前記移動体に対して前記荷物を振り分ける
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか1つに記載の配送処理装置。 The distribution unit is
6. When there are a plurality of the parcels having a relatively low home probability, the parcels are distributed to a plurality of the mobile bodies so that the plural parcels are distributed. The delivery processing apparatus according to one.
振り分けた前記荷物に対応する前記拠点の情報を、前記在宅確率が高い前記時間帯の早い順に順列させることにより配送経路情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか1つに記載の配送処理装置。 The distribution unit is
7. The delivery route information is generated by permuting the information on the base corresponding to the sorted package in order of increasing time at home so that the time zone is high. The delivery processing apparatus as described.
前記移動体に荷物を積載する積載装置に対して前記指示を出力する
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか1つに記載の配送処理装置。 The output unit is
The delivery processing device according to any one of claims 1 to 7, wherein the instruction is output to a loading device that loads a load on the movable body.
前記出力部は、前記荷物を、前記在宅確率が高い前記時間帯の早い順または前記移動体の配送経路情報の順のまとまり毎に、前記複数の前記荷物排出位置のいずれかに排出させるように前記積載装置に対して前記指示を出力する
ことを特徴とする請求項8に記載の配送処理装置。 The loading device includes a plurality of baggage discharge positions for a single moving body,
The output unit discharges the package to any one of the plurality of package discharge positions for each group in the order of the time period in which the home probability is high or the order of the delivery route information of the mobile body. The delivery processing device according to claim 8, wherein the instruction is output to the loading device.
前記各利用者が利用する端末装置の位置を示す位置情報の履歴から推定される
ことを特徴とする請求項1〜9のいずれか1つに記載の配送処理装置。 The home probability of each user at each time zone is:
The delivery processing device according to claim 1, wherein the delivery processing device is estimated from a history of location information indicating a location of a terminal device used by each user.
前記各利用者が利用する端末装置の位置を示す位置情報の履歴から推定される
ことを特徴とする請求項1〜9のいずれか1つに記載の配送処理装置。 The location to which the package is delivered is
The delivery processing device according to claim 1, wherein the delivery processing device is estimated from a history of location information indicating a location of a terminal device used by each user.
荷物の配送先である拠点に対応する各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて移動体に積載する前記荷物を振り分ける振分工程と、
前記振分工程による振り分けに応じて前記荷物の積載の指示を出力する出力工程と
を含むことを特徴とする配送処理方法。 A delivery processing method executed by a computer,
A distribution step of distributing the packages to be loaded on the moving body based on the at-home probability of each user corresponding to the base to which the packages are delivered;
A delivery processing method comprising: an output step of outputting an instruction for loading the cargo according to the sorting in the sorting step.
前記振分手順による振り分けに応じて前記荷物の積載の指示を出力する出力手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする配送処理プログラム。 A distribution procedure for distributing the packages to be loaded on the mobile based on the at-home probability of each user corresponding to the base to which the packages are delivered;
A delivery processing program for causing a computer to execute an output procedure for outputting an instruction for loading the cargo according to the sorting by the sorting procedure.
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