JP2018156495A - Delivery processing device, delivery processing method, and delivery processing program - Google Patents

Delivery processing device, delivery processing method, and delivery processing program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To achieve efficiency of delivery of luggage to a delivery destination by a mobile body.SOLUTION: A delivery processing device according to the present application includes a distribution part and an output part. The distribution part distributes luggage to be loaded on a mobile body on the basis of in-home probability during each time zone of a user corresponding to a base point which is a delivery destination of the luggage. The output part outputs an instruction of loading of the luggage according to distribution by the distribution part.SELECTED DRAWING: Figure 1A

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).

特開2013−167972号公報JP2013-167972A

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.

図1Aは、実施形態に係る配送処理の一例を示す図である。FIG. 1A is a diagram illustrating an example of a delivery process according to the embodiment. 図1Bは、実施形態に係る配送処理の一例を示す図である。FIG. 1B is a diagram illustrating an example of a delivery process according to the embodiment. 図2は、実施形態に係る配送処理システムの構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the delivery processing system according to the embodiment. 図3は、実施形態に係る在宅確率データベースに格納される情報の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of information stored in the home probability database according to the embodiment. 図4は、実施形態に係る荷物データベースに登録される荷物の情報の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of package information registered in the package database according to the embodiment. 図5は、実施形態に係る配送データベースに登録される配送車の情報の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of delivery vehicle information registered in the delivery database according to the embodiment. 図6は、実施形態に係る配送データベースに登録される、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。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of information that is registered in the delivery database according to the embodiment and that associates information about a package with a time zone with a high probability of being at home. 図7は、実施形態に係る配送処理システムによる配送処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of delivery processing by the delivery processing system according to the embodiment. 図8は、実施形態に係る判定サーバが有する機能構成の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the determination server according to the embodiment. 図9は、実施形態に係る位置履歴データベースに登録される情報の一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of information registered in the position history database according to the embodiment. 図10は、実施形態に係る推定結果データベースに登録される情報の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of information registered in the estimation result database according to the embodiment. 図11は、実施形態に係る在宅確率データベースに登録される情報の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of information registered in the at-home probability database according to the embodiment. 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示すフローチャートである。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. 図13は、配送処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。FIG. 13 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that realizes the function of the delivery processing apparatus.

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 terminal devices 100, 101,. An example of a delivery process in which the probability is estimated and the packages loaded on the delivery vehicle as a moving body are distributed based on the at-home probability will be described.

[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 packages # 1 to # 6 loaded on the delivery vehicle H, which is one mobile body, are sorted based on the at-home probability of each user U01, U02. Moreover, FIG. 1B shows a case where the packages # 1 to # 6 loaded on the plurality of delivery vehicles H1, H2,... Are distributed based on the home probabilities of the respective users U01, U02.

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 delivery processing system 1 according to the embodiment includes a delivery processing device 10, a determination server 300, and terminal devices 100, 101,... Used by users U01, U02,. The delivery processing device 10, the determination server 300, and the terminal devices 100, 101,... Are connected, for example, via the Internet.

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 delivery processing device 10 is a device that executes a sorting process that sorts the packages loaded on the delivery vehicle based on the at-home probability of each user U01, U02..., And is realized by a server device, a cloud system, or the like. 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 determination server 300 is an information processing apparatus that executes an estimation process for estimating the home probability of each user U01, U02... In each time zone, and is realized by a server apparatus, a cloud system, or the like.

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 terminal devices 100, 101,... Are mobile terminals such as smartphones, tablet terminals and PDAs (Personal Digital Assistants), and terminal devices such as notebook PCs (Personal Computers), mobile communication networks, the Internet, and wireless LANs (Local Areas). A terminal device that can communicate with an arbitrary server via a network such as a network. Further, the terminal devices 100, 101... Specify the positions of the terminal devices 100, 101... (Hereinafter referred to as “current location”) at predetermined time intervals using positioning means such as GPS (Global Positioning System). It has a positioning function.

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 terminal devices 100, 101,... Measure the current positions of the terminal devices 100, 101,. Then, the determination server 300 collects position information of the current position from the terminal devices 100, 101,... Of each user U01, U02,. For example, the terminal devices 100, 101... May transmit the position information to the determination server 300 by using a function such as a predetermined application installed in advance.

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 determination server 300 executes an estimation process for estimating the home probability in each time zone of each user U01, U02,... Based on the history of position information collected from the terminal devices 100, 101. And the determination server 300 transmits the information of the at-home probability in each time slot | zone of each user U01, U02 ... to the delivery processing apparatus 10 (step S3).

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 delivery processing device 10 sorts the packages loaded on the delivery vehicle based on the home probability in each time zone of each user U01, U02... (Step S4).

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 delivery processing apparatus 10 will be described. First, the delivery processing device 10 specifies a time zone in which each user U01, U02... Has a high home probability from the home probability database 2 described later. Then, the delivery processing apparatus 10 associates the package delivered to each user U01, U02,... Registered in the package database 3 to be described later and the delivery destination of the package with the specified time zone with a high home probability. Such associated information is registered in a delivery database 4 described later.

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 delivery database 4, information having items such as “user ID”, “package ID”, “time zone with high home probability”, and “delivery destination ID” is registered. In this example, it is assumed that the users U01 to U06 live in different bases ("base # 01", "base # 02", "base # 03" ...).

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 delivery processing device 10 sorts the packages having the same “time zone with a high home probability” from the above information. In this example, the delivery processing apparatus 10 sends a package delivered to “morning” (“package # 1” and “package # 3”), a package delivered to “12: 0 to 14:00” (“package # 2”, and “Package # 4”) and “14:00 to 16:00” (package # 5 and package # 6) are sorted.

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 delivery processing device 10 outputs, for example, an instruction for loading packages (“package # 1” to “package # 6”) according to the sorting to the stacking device 200 described later (step S5). Then, the loading device 200 distributes the loading device 200 to one delivery vehicle H including “location # 01” to “location # 06” in the delivery route, which is selected by the delivery processing device 10 in response to the instruction. Load the luggage ("Luggage # 1" to "Luggage # 6").

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 (“Package # 1” and “Package # 3”) to be delivered to “” is loaded in the region 1 closest to the opening / closing door D1 in the loading platform P.

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 loading device 200 loads the packages (“package # 2” and “package # 4”) delivered to “12:00 to 14:00” in the area 2 on the side of the opening / closing door D3 next to the area 1 in the loading platform P. In addition, the cargoes (“Luggage # 5” and “Luggage # 6”) to be delivered to “14:00 to 16:00” are loaded in the area 3 on the door D3 side next to the area 2 in the loading platform P. To do.

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 loading device 200 loads, for example, the last package to be delivered to “20:00 to 21:00” in the area n closest to the opening / closing door D3 in the loading platform P.

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 loading device 200 receives the instruction from the delivery processing device 10 and distributes the packages (“package # 1” to “package # 6”) sorted based on the at-home probability of each user U01, U02. , Loaded in the areas 1, 2,... N determined on the loading platform P of the delivery vehicle H.

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 (“load # 1” and “load # 3”) to be delivered in the “morning” is loaded in the region n, The last package delivered to “10:00 to 21:00” may be loaded in the area 1. That is, the position where the load is loaded on the loading platform P may be determined according to the work efficiency of the driver of the delivery vehicle H.

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 delivery processing apparatus 10 may distribute the packages to a plurality of delivery vehicles so that the plurality of packages are distributed.

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 delivery processing apparatus 10 sends the package (“package # 1” and “package # 3”) delivered in “morning”, “12: 00 to 14:00”. (1) “Luggage # 2” and “Luggage # 4” and “14: 00-16: 00” (“Luggage # 5” and “Luggage # 6”).

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 delivery processing apparatus 10 delivers the packages (“package # 1” and “package # 3”) to be delivered in the “morning”, in this example, “base # 01” to “base # 06” in the delivery route. Evenly distributed to cars H01 and H02. In the same manner, the delivery processing apparatus 10 sends a package delivered to “12: 0 to 14:00” (“package # 2” and “package # 4”) and a package delivered to “14:00 to 16:00” (“ The packages # 5 "and" package # 6 ") are equally distributed to the delivery vehicles H01 and H02.

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 delivery processing device 10 outputs an instruction for loading packages (“package # 1” to “package # 6”) according to the sorting to the stacking device 200. Then, the loading device 200 loads the packages (“Luggage # 1” to “Luggage # 6”) sorted according to the instruction on the delivery vehicles H01 and H02.

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 loading device 200 sends “Luggage # 1” delivered to “Morning” to the delivery vehicle H01, “Luggage # 2” delivered to “12: 0 to 14:00”, and “14: 0 to 16: “Package # 5” to be delivered to “00” is loaded. In addition, the loading apparatus 200 receives “package # 3” delivered to “morning” and “package # 4” delivered to “12:00 to 14:00” and “14:00 to 16:00” to the delivery vehicle H02. "Package # 5" to be delivered.

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 loading device 200 receives the instruction from the delivery processing device 10 and distributes the packages (“package # 1” to “package #” based on the home probability of each user U01, U02. 6 ") are loaded on the delivery vehicles H01 and H02 so that they are evenly distributed.

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 (“Package # 1” to “Package # 6”) can be distributed to a plurality of delivery vehicles H01 and H02 instead of being given to only one delivery vehicle.

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 delivery processing device 10 loads the packages loaded on the delivery vehicles H, H01, H02 based on the at-home probability of each user U01, U02,. (Package # 1 "to" Package # 6 "). Therefore, according to the delivery processing device 10, it is possible to improve the efficiency of delivery of the packages (“package # 1” to “package # 6”) to the delivery destination by the delivery vehicles H, H01, and H02.

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 delivery processing device 10 sorts the packages loaded on the delivery vehicle based on the at-home probability of each user living in the base that is the delivery destination of the packages. It was. As another distribution method, in addition to the probability of being at home in each time zone, the delivery vehicle is based on the delivery route information of the delivery vehicle, the specified delivery time of the package by the user, and the evaluation information of the driver driving the delivery vehicle. You may sort the luggage you load. Such various distribution methods will be described in detail in the following embodiments.

[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 delivery processing system 1 including the delivery processing apparatus 10 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the delivery processing system 1 according to the embodiment. As shown in FIG. 2, the delivery processing system 1 includes a stacking device 200, a delivery processing device 10, and a determination server 300. A detailed description of the determination server 300 will be described later with reference to FIGS.

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 delivery processing system 1, the loading device 200, the delivery processing device 10, and the determination server 300 are connected to each other via a network N so as to be capable of wired or wireless communication. Note that the numbers of the stacking apparatuses 200 and the determination servers 300 included in the delivery processing system 1 illustrated in FIG. 2 are not limited to the illustrated numbers.

[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 loading device 200, for example, a robot automatically picks a package that is sorted based on each user's home probability in each time zone, and loads the picked package at a predetermined position on a predetermined delivery vehicle and a platform of the delivery vehicle. (Picking device). Note that the loading device 200 is not limited to the picking device, and is a device that can automatically load a package distributed based on the probability of being home in each user's time zone at a predetermined position on a predetermined delivery vehicle and the platform of the delivery vehicle. I just need it.

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 loading device 200 includes hardware elements such as a branching device and a roller conveyor, and a plurality of outlets (for example, rollers) provided in the vicinity of a single delivery vehicle such as right, middle, and left. It may be provided with an end of the conveyor), that is, a load discharging position. In this case, the output unit 8 which will be described later causes the stacking apparatus 200 to discharge the package to one of a plurality of package discharge positions in the order of the time period in which the home probability is high or the order of the delivery route information. An instruction is output to it. The discharged package is a robot and a human delivery person loads it into the delivery vehicle.

[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 delivery processing device 10 includes a communication unit 11, a storage unit 12, and a control unit 13. The delivery processing device 10 includes an input unit (for example, a keyboard and a mouse) that receives various operations from an administrator of the delivery processing device 10 and a display unit (for example, a liquid crystal display) for displaying various types of information. It may be a thing.

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 communication unit 11 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card). The communication unit 11 is connected to the network N by wired or wireless means, and transmits and receives information between the loading device 200 and the delivery processing device 10 and between the delivery processing device 10 and the determination server 300.

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 storage unit 12 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a random access memory (RAM) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 12 includes a home probability database 2, a package database 3, and a delivery database 4.

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-home probability database 2 is a database in which information on at-home probability in each time zone of each user transmitted from the determination server 300 is stored.

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-home probability database 2 according to the embodiment. In the example illustrated in FIG. 3, “terminal ID”, “user ID”, “location information”, “base ID”, and the probability of being at the base of the user in each time zone are registered. In this example, “Morning (8:00 to 12:00)”, “12: 0 to 14:00”, “14: 0 to 16:00”, “16: 0 to 18:00” “18: 00 to 20:00” and “20: 00 to 21:00” are divided into six time zones, but are not limited to these time zones. Further, in the home probability database 2, information having arbitrary items may be registered in addition to the items shown in FIG.

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 terminal devices 100, 101,... That have acquired the associated position information using a positioning function such as GPS. The “user ID” is an identifier indicating the users U01, U02... Using the terminal devices 100, 101. The “position information” is information indicating the positions of the terminal devices 100, 101... Measured by the terminal devices 100, 101.

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 home probability database 2 includes the terminal ID “ID101”, the user ID “U01”, the location information “location # 1”, the location ID “location # 01”, “morning (8 : 00 to 12:00) "home probability" 80% "," 12: 0 to 14:00 "home probability" 50% "," 14:00 to 16:00 "home probability" 30% " Home probabilities of “16:00 to 18:00” “30%”, home probabilities of “18:00 to 20:00” “30%”, home probabilities of “20:00 to 21:00” “30%” Is registered.

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 terminal device 100 indicated by the terminal ID “ID101” is being used by the user U01 indicated by the user ID “U01”. Further, the location information “location # 1” indicates that the location of the user U01 is “location # 01”. In addition, the probability that the user U01 is “80%” in the “morning (8:00 to 12:00)” at the base indicated by the base ID “base # 01” is indicated.

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 package database 3 is a database in which information on packages delivered to users is registered.

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 package database 3 according to the embodiment. In the example illustrated in FIG. 4, information having items such as “user ID”, “package ID”, “delivery destination ID”, “presence / absence of specified time”, and “specified time zone” are registered. In the package database 3, information having arbitrary items other than the items shown in FIG. 4 may be registered.

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, “package # 1” is registered in the “package ID”. Further, the “delivery destination ID” is a base ID of a base serving as a delivery destination, that is, a base serving as a visiting destination. For example, when the location of the user U01 is from location information “location # 1” to “location # 01”, “location # 01” is registered in the item “delivery destination ID”.

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 package # 1 to be delivered, “None” is registered in the item “Presence / absence of specified time”. Further, for example, when the user U04 performs time designation for the package # 4 to be delivered, “present” is registered in the item “presence / absence of designated time”. In this case, if the time zone designated by the user U04 is “morning”, “morning” is registered in the item “designated time zone”.

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 delivery database 4 is a database in which delivery route information of delivery vehicles, evaluation information of drivers driving the delivery vehicles, and the like are registered.

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 delivery database 4 according to the embodiment. In the example illustrated in FIG. 5, information having items such as “delivery vehicle ID”, “driver ID”, “delivery route information”, and “driver evaluation information” is registered. In addition, the information which has arbitrary items other than the item shown in FIG.

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 “base # 01” in advance, “delivery route 01” is registered in the item “delivery route information”. Further, for example, when the delivery route H03 is assigned in advance with a delivery route including “location # 02”, “delivery route 02” is registered in the item “delivery route information”.

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 delivery database 4 according to the embodiment and that associates information about a package with a time zone with a high home probability. In the example illustrated in FIG. 6, information including items such as “user ID”, “package ID”, “time zone with high home probability”, “delivery destination ID”, “designated time zone”, and “delivery vehicle ID”. Is registered. In addition, in the delivery database 4, information having arbitrary items may be registered in addition to the items shown in FIG.

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 packages # 1, # 2,... Distributed based on the home probability of each user U01, U02. For example, when the delivery vehicle delivering the package # 1 of the user U01 is the delivery vehicle H01, the delivery vehicle ID “H01” is registered in the item “delivery vehicle”.

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 control unit 13 is stored in a storage device inside the delivery processing device 10 by, for example, a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), or the like. The various programs are executed by using a storage area such as a RAM as a work area. In the example illustrated in FIG. 2, the control unit 13 includes an acquisition unit 5, a specification unit 6, a distribution unit 7, and an output unit 8.

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 processing units 5 to 8 included in the control unit 13 implements / executes functions / actions (for example, FIG. 1A and FIG. 1B) of specific processing and distribution processing as described below. Is a functional unit arranged for explanation, and it does not matter whether it matches with actual hardware elements or software modules. In other words, the delivery processing apparatus 10 may realize and execute the specific process and the distribution process in an arbitrary functional unit as long as the following specific processes and functions of the distribution process can be realized and executed. .

[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 processing units 5 to 8 will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of delivery processing by the delivery processing system 1 according to the embodiment.

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 acquisition unit 5 included in the delivery processing device 10 acquires information on the home probability in each time zone of each user U01, U02... Transmitted from the determination server 300 via the network N. (S10). The acquisition unit 5 stores the acquired home probability information in each time zone of each user U01, U02,... In the home probability database 2 (S11).

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 unit 6 uses the home probability information of each user U01, U02,... Stored in the home probability database 2 based on the home probability information for each user U01, U02,. The designated time zone of the package by the persons U01, U02... Is specified (S12).

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 unit 6 uses the home probability in each time zone (“morning”, “12:00 to 14:00”,...) Of each user U01, U02... Stored in the home probability database 2. Based on the information (see FIG. 3), a time zone in which each user U01, U02. For example, when focusing on the user U01, the specifying unit 6 indicates the highest home probability “80%” in the home probability in each time zone (“morning”, “12: 0 to 14:00”...). Identify “Morning”. Further, when focusing on the user U02, the specifying unit 6 specifies “12: 0 to 14:00” indicating the highest home probability “80%” in the home probability in each time zone.

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 unit 6 specifies a relatively high home probability in the home probability in each time zone, but is not limited to such a specifying method. For example, when the home probability of “morning” is “90%” and the home probability of “12: 0 to 14:00” is “90%”, the specifying unit 6 sets “ “Medium” may be specified with priority. That is, the specifying unit 6 may specify the earliest time zone when the same high home probability is registered in a plurality of time zones.

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 unit 6 may not specify the time zone when the home probability of each time zone is relatively low. Specifically, for example, when the value obtained by dividing the total home probability in each time zone by the number of items in the time zone is equal to or less than a predetermined threshold, the specifying unit 6 may not specify the time zone. . For example, when the specific unit 6 pays attention to the user U07 and sets the threshold value to 20%, the total value of the home probability in each time zone is 90%, and the total value (90%) is the item of the time zone. Since the value divided by the number (6) is 15% (below the threshold), the time zone for the user U07 is not specified.

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 unit 6 specifies the designated time zone of the baggage by each user U01, U02... Based on the baggage information registered in the baggage database 3 (see FIG. 4). For example, when focusing on the user U04, the specifying unit 6 specifies “morning” registered in the “specified time zone” because “presence / absence of specified time” is “present”. Further, when focusing on the user U01, the specifying unit 6 does not specify the specified time zone because “presence / absence of specified time” is “none”.

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 packages # 1, # 2... Loaded on the delivery vehicles H01, H02... Based on the time zones of the users U01, U02. Specifically, the allocating unit 7 includes information on a time zone and a designated time zone with a high probability of being home for each identified user U01, U02..., Delivery route information on delivery vehicles H01, H02. .. Are sorted based on the evaluation information of the drivers D01, D02... Driving the vehicles H02.

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 “location # 01” and “location # 03” have “package # 1” and “location # 03” when there are parcels # 1 and # 3 delivered to “morning”, respectively. 01 ”and“ location # 03 ”are selected as delivery vehicles H01 and H02 in the delivery route, and the packages # 1 and # 3 are equally distributed to the delivery vehicles H01 and H02. In addition, when there is a package # 5 and # 6 to be delivered to “14: 0 to 16:00” at “base # 05” and “base # 06” respectively, the distribution unit 7 similarly supplies the delivery vehicles H01 and H02. Allocate packages # 5 and # 6 evenly.

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 packages # 1 and # 3 to the delivery vehicles H01 and H02 based on the driver evaluation information (see FIG. 5). Specifically, for example, when the type of luggage # 1, # 3 is “refrigerated / frozen” and the delivery destination is “residential area”, the allocating unit 7 is the main driver of the delivery vehicle H01. Since the responsible area is “residential area”, the package # 1 is preferentially distributed to the delivery vehicle H01 based on such information. Then, the distribution unit 7 distributes the package # 3 to the delivery vehicle H02 after distributing the package # 1 to the delivery vehicle H01. For example, if the type of the packages # 1 and # 3 is “refrigerated / frozen” and the delivery destination is “downtown”, the distribution unit 7 is the main area in charge of the driver of the delivery vehicle H02. Is a “business district”, so that the package # 1 is preferentially distributed to the delivery vehicle H02 based on such information. Then, the distribution unit 7 distributes the package # 3 to the delivery vehicle H01 after distributing the package # 1 to the delivery vehicle H02.

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 H01 Sort # 4. That is, in this example, the packages to be delivered in the “morning” are “package # 1”, “package # 3”, and “package # 4”, and the sorting unit 7 has “base # 01”, “base # The packages # 1, # 3, and # 4 are distributed to the delivery vehicles H01 and H02 that include “# 03” and “location # 04” in the delivery route.

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 output unit 8 outputs an instruction to load the packages # 1, # 2,... To the loading device 200 according to the sorting by the sorting unit 7. Specifically, the loading apparatus 200 that has received the instruction signal from the output unit 8 via the network N has the home probability of each user U01, U02..., The delivery route information of the delivery vehicles H01, H02. In this example, the packages # 1, # 2... Sorted according to the designated time of delivery of packages # 1, # 2... By the users U01, U02... And the evaluation information of the driver driving the delivery vehicles H01, H02. Then, it loads on delivery vehicles 01 and H02 (refer FIG. 1A and FIG. 1B).

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 packages # 1, # 2,. ... Are distributed based on the designated delivery time and the evaluation information of the driver driving the delivery vehicles H01, H02... Thereby, the efficiency of delivery of the package to the delivery destination by the delivery vehicle can be improved. In addition, the sorting unit 7 may generate the delivery route information by permuting the base information (address, position coordinates, etc.) corresponding to the sorted package in the order of the time zone where the home probability is high.

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 locations # 01, # 02, which are the delivery destinations of the packages # 1, # 2,. It is estimated from a history of position information indicating the positions of the terminal devices 100, 101.

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 determination server 300 in this example. Hereinafter, the estimation process and the determination process executed by the determination server 300 according to the embodiment will be described with reference to FIGS.

〔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 determination server 300 according to the embodiment]
Hereinafter, an example of a functional configuration and an effect of the determination server 300 that realizes the estimation process and the determination process will be described with reference to the drawings.

〔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 determination server 300 according to the embodiment. As illustrated in FIG. 8, the determination server 300 includes a communication unit 20, a storage unit 30, and a control unit 40. The communication unit 20 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card). The communication unit 20 is connected to the network N in a wired or wireless manner, and transmits and receives information between the determination server 300, the delivery processing device 10, and the terminal device 100.

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 storage unit 30 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 30 includes a position history database 31, an estimation result database 32, and a home probability database 33.

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 terminal device 100 stayed is registered. More specifically, position information collected from the terminal device 100 is registered in the position history database 31 as position history information.

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 terminal device 100 that has acquired the associated position information using a positioning function such as GPS. The “user ID” is an identifier indicating the user who is using the terminal device 100 indicated by the associated “terminal ID”. The “position information” is information indicating the position of the terminal device 100 measured by the terminal device 100 indicated by the associated “terminal ID”. The “collection time” is the time at which the associated “position information” is measured or the time at which the associated “position information” is collected from the terminal device 100.

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 terminal device 100 indicated by the associated “terminal ID”. For example, the “terminal information” is a model name or model number of the terminal device 100, an IP (Internet Protocol) address assigned to the terminal device 100, a MAC (Media Access Control) address, or the like. Further, for example, “terminal information” includes an OS (Operating System), an application (for example, a disaster prevention breaking news application, a map application, etc.) that collects the associated “position information”, and “position information” to the determination server 300. Information indicating the name and version of the transmitted application or the like. That is, as the “terminal information”, any information indicating what kind of terminal device the terminal device 100 indicated by the associated “terminal ID” can be employed.

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 terminal device 100 indicated by the associated “terminal ID” and position information. This is information indicating the communication device used when transmitting to the server 300. For example, “communication device information” is information regarding specifications including specifications and format of communication that occurs when the terminal device 100 communicates with the communication device, and is acquired from the communication device or collected by the determination server 300. The unit 41 acquires via the communication unit 20. The communication device information includes, for example, a device name and model number of the communication device, an IP (Internet Protocol) address, a port number, an SSID (Service Set Identifier), and the like. To give a more specific example, the “communication device information” is a variety of information related to an access point installed at a base, such as a communication device that the terminal device 100 indicated by the associated “terminal ID” can communicate with. is there.

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 “location # 1”, and a collection time “2015/01/01/21: 00: 00 ”, terminal information“ terminal information # 1 ”, and communication device information“ communication device # 1 ”are associated with location history information. Such location history information indicates, for example, that the terminal device 101 indicated by the terminal ID “ID101” is being used by the user U01 indicated by the user ID “U01”. Further, such position history information indicates that the position information “position # 1” has been collected by the terminal device 101 at the collection time “2015/01/01/21: 00: 00”. Further, in such location history information, the terminal information of the terminal device 101 is “terminal information # 1”, and the communication device information of the communication device installed at a position where the terminal device 101 can communicate with the communication device information “ This indicates that the communication device is “# 1”. When the terminal device 101 transmits the position information or the like to the determination server 300 via the communication device, the communication device information is the communication device that has transferred the position information transmitted from the terminal device 101 to the determination server 300. IP address etc.

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 “position # 1”, “terminal information # 1”, and “communication device # 1” are described, but the embodiment is not limited thereto. . For example, in the position history database 31, values such as north latitude east longitude and latitude longitude measured using GPS are registered as “position information”, and the model name, model number, and OS of the terminal device 100 are registered as “terminal information”. Are registered, and as “communication device information”, the IP address of the communication device, the SSID used by the communication device, and the like are registered. Of the items shown in FIG. 9, the information of items that could not be collected by the determination server 300 may not be registered.

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 estimation result database 32, an estimation result by an estimation process described later is registered. More specifically, in the estimation result database 32, estimation result information indicating the correspondence between the estimated terminal device 100 and the base is registered. For example, FIG. 10 is a diagram illustrating an example of information registered in the estimation result database 32 according to the embodiment. In the example illustrated in FIG. 10, estimation result information including items such as “location ID”, “location information”, “terminal ID”, “user ID”, and “room number” is registered in the estimation result database 32. The In addition, in the estimation result database 32, estimation result information having arbitrary items other than the items illustrated in FIG. 10 may be registered.

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 estimation result database 32 includes a base ID “base # 1”, location information “position # 1”, terminal IDs “ID101, ID102”, user IDs “U01, U02”, and The estimation result information associated with the room number “R21” is registered. Such estimation result information is a room indicated by the room number “R21” among the rooms in the facility where the base indicated by the base ID “base # 1” exists in the position information “position # 1”. Indicates that the users U01 and U02 who use the terminal devices 101 and 102 indicated by the terminal IDs “ID101 and ID102” are based.

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 home probability database 33, home probability information indicating the specified home probability is registered by a specific process described later. More specifically, at-home probability database 33 registers at-home probability information indicating the probability that a user is present at each base for each time zone. For example, FIG. 11 is a diagram illustrating an example of information registered in the at-home probability database 33 according to the embodiment. In the example illustrated in FIG. 11, the home probability database 33 registers home probability information that associates the “base ID” with the probability that the user is at the base for each time slot.

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 home probability database 33 registers the probability “70%” that the user exists at the base indicated by the base ID “base # 1” for “10: 0 to 11:00”. In addition, the probability “80%” that the user exists between “11: 00 and 12:00” is registered. Also, in the home probability database 33, the probability “80%” that the user exists at “10:00 to 11:00” at the base indicated by the base ID “base # 2” is registered. The probability “20%” that the user is present for “12:00” is registered.

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 determination server 300 by, for example, a central processing unit (CPU), a micro processing unit (MPU), an application specific integrated circuit (ASIC), or a field programmable gate array (FPGA). The various programs are executed by using a storage area such as a RAM as a work area. In the example illustrated in FIG. 8, the control unit 40 includes a collection unit 41, an estimation unit 42, a determination unit 43, a specification unit 44, and an information provision unit 45.

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 determination server 300 may realize and execute the estimation process and the determination process in an arbitrary function unit as long as the following estimation process and determination process functions and actions can be realized and executed.

〔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 terminal device 101 to 104 (step S101). For example, the terminal device 100 acquires position information at predetermined time intervals. Further, as will be apparent from the description to be described later, the terminal device 100 collects various types of information that can serve as an index for estimating the base in addition to the position information. For example, the terminal device 100 acquires communication device information of a communication device with which the terminal device 100 communicates at the base, such as an SSID of a wireless router provided in the house. In addition, the terminal device 100 acquires the user ID of the user who uses the terminal device 100, for example, through user authentication in a predetermined web service or application. The terminal device 100 includes the terminal ID of the terminal device 100, the user ID of the user who uses the terminal device 100, the acquired location information, the date and time when the location information was acquired, the acquired communication device information, and the terminal device 100. Terminal information indicating the OS, browser, and the like is transmitted to the determination server 300. As a result, the collection unit 41 stores the acquired various types of information as position history information in the position history database 31 (step S102).

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 terminal device 100, the IP address associated with the terminal device 100 that is the transmission source of the position information by lending or address conversion, the MAC address used by the terminal device 100, or the like The terminal ID and the user ID of the user who uses the terminal device 100 may be collected from a server or the like that provides a mobile communication network service to the terminal device 100 using the identification information as a key. In addition, for example, the collection unit 41 collects the user ID of the user who has logged in via the terminal device 100 from a reception server that accepts the login of the user in order to provide a predetermined web service or the like. Also good.

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 terminal device 100. For example, the collection unit 41 may acquire, as terminal information, the name and version of the OS assigned when the terminal device 100 transmits information. The collection unit 41 can acquire the IP address and port number of the communication device as the IP address and port number of the transmission source of the position information when the position information is transmitted via the communication device arranged at the base. is there. Therefore, the collection unit 41 may collect the IP address or port number that is the transmission source of the position information as communication device information.

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 terminal devices 100 stayed by extracting all sets of terminal IDs and position information registered in association with the position history database 31. . And the estimation part 42 estimates the response | compatibility with each terminal device 100 and a base based on the quantity (henceforth a stay amount) which each terminal device 100 stayed at each place (step S104). More specifically, the estimation unit 42 identifies a location that is a base of a user who uses the terminal device 100 based on the stay amount of the terminal device 100, and the identified location and the terminal used by the user. The device 100 is associated. And the estimation part 42 registers an estimation result in the estimation result database 32 (step S105).

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 terminal device 101. And the estimation part 42 pinpoints the place where the user who uses the terminal device 101 visited based on the positional information contained in the extracted positional history information. For example, the estimation unit 42 specifies the address or facility name of the place where the user has visited. Subsequently, the estimation unit 42 calculates the stay amount in which the terminal device 100 or the user stays at the specified location based on the collection time included in the extracted location history information. For example, the estimation unit 42 calculates at least one of the number of times the terminal device 100 is present, the length of time that the terminal device 100 has stayed, and the time zone in which the terminal device 100 has stayed for each identified location. . That is, the estimation unit 42 identifies a place where the user using the terminal device 100 has visited, and at least one of the number of times the user has visited the specified place, the period of stay, and the time period during which the user stayed is determined. Calculated as stay amount.

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 terminal device 100, that is, a base where a user who uses the terminal device 100 is a residence or a business company or the like based on the stay amount. That is, the estimation unit 42 estimates the correspondence between each base and the user based on the heat map of the place visited by the user.

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 terminal device 100 stayed. For this reason, for example, the estimation unit 42 has a certain amount of error in the position information acquired from the terminal device 100, and even if the position indicated by the position information is slightly different each time it is acquired, the user can repeatedly The visited area and the area where the user stays for a long time can be estimated as the base of the user. For this reason, the estimation part 42 can estimate a user's base, even if there exists a certain amount of error in the positional information acquired from the terminal device 100.

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 terminal devices 101 to 104 is similar, when the base of each user U01 to U04 is estimated from the location information, it is possible to estimate the apartment house as the base. However, it may not be possible to estimate which room R11, R12, R21 each user U01 to U04 is based on.

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 terminal devices 101 to 104 and the bases are based on the terminal device information about each terminal device 100 and the communication device information about the communication device that communicates with each terminal device 100. By estimating the association, the bases of the users U01 to U04 are estimated.

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 terminal device 100 can communicate is the apartment house. Among them, it can be an index for identifying the room where the user is based. When a room can be specified for at least one of a plurality of terminal devices 100 using the same SSID by user registration information or the like in some service, the correspondence with the room for all the terminal devices 100 using the same SSID Can be attached.

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 terminal device 100 capable of communicating with the communication device is lent with a set of an IP address and a port number lent to the communication device when viewed from the network N side. It becomes. For this reason, the information on the IP address lent to the communication device with which the terminal device 100 can communicate can be an index of which room R11, R12, R21 the user is based in in the apartment house.

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 terminal device 100 transmits the position information to the determination server 300 via the communication device installed in the room, on the determination server 300 side, the IP address and port number of the communication device that is the transmission source By using this, it is possible to specify through which communication device the terminal apparatus 100 has transmitted the position information. For this reason, the information on the IP address and the port number lent to the communication device with which the terminal device 100 can communicate can be an index as to which room R11, R12, R21 the user is based in in the housing complex.

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 terminal device 100 that can communicate with the communication device can serve as an index for identifying the room at the base.

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 terminal device 100 from the company, but the terminal device 100 supplied from the company is often provided with a common model. . In addition, different companies are expected to be provided with different types of terminal devices 100. For this reason, for example, when a plurality of companies are occupying the same building, the type of the terminal device 100 used by each user is the company in which each user works, that is, each user is a base. It can be an indicator to estimate the companies that are present.

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 terminal device 100 may vary depending on the model of the terminal device 100. For this reason, the model number of the terminal device 100 and the version and model number of the OS, browser, application, etc. executed by the terminal device 100 can be an index for identifying a user who is based in the same business destination. In addition, a plurality of users who are based in the same home or the same company are likely to be using a mobile communication network service by the same carrier.

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 terminal device 100 as terminal device information. And the estimation part 42 estimates the base corresponding to each terminal device 100 from the several bases which exist in the same place based on the commonality, a difference, etc. of terminal device information and communication apparatus information in addition to a position history. To do.

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 terminal device 100 used by the user based on the location indicated by the positional information, The estimation result information in which the user ID of the user based on the location indicated by the position information is associated is generated. Then, the estimation unit 42 registers the generated estimation result information in the estimation result database 32.

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 terminal devices 101 to 104 indicates the position of the apartment house during the night, the estimation unit 42 has the users U01 to U04 of the terminal devices 101 to 104 based on the apartment house. Estimated. In addition, when the communication device information acquired from the terminal devices 101 and 102 is the same and the communication device information acquired from the terminal devices 103 and 104 is different, the estimation unit 42 has users U01 and U02 of the terminal devices 101 and 102, respectively. Are based on a common room, and the users U03 and U04 of the terminal devices 103 and 104 are estimated to be based on different rooms.

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 terminal device 100, a communication device capable of communicating with the terminal device 100 is obtained. Identify the room where it is installed. For example, the collection unit 41 collects IP addresses lent to communication devices with which the terminal device 100 can communicate together with the position information from the terminal device 100. In another example, when the terminal device 100 transmits position information via a communication device, the collection unit 41 is a communication that allows the terminal device 100 to communicate an IP address or a port number indicating a transmission source of the position information. Collect as device IP address and port number.

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 determination server 300. In such a case, the estimation unit 42 registers the received user ID and the room number in the estimation result database 32 in association with each other.

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 terminal device 100 from the customer information managed by the customer information management server based on the user ID received from the terminal device 100. For example, the estimation unit 42 notifies the customer information management server of the user ID received from the terminal device 100. In such a case, the customer information management server specifies the customer information of the user indicated by the notified user ID, information on the communication device used by the user, and the like, and uses the specified customer information and information on the communication device. It transmits to the determination server 300. In such a case, the estimation unit 42 identifies position information, a room number, and the like of the location where the user using the terminal device 100 is based from the user's address included in the received customer information. The information and room number are registered in the estimation result database 32 in association with the user ID.

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 determination server 300 collects communication device information and terminal information including SSIDs of communication devices to which the terminal device 101 can be connected from the terminal device 101 used by the user U01, and collects the collected communication device information and terminal. When it is estimated from the information that the base of the user U01 is the room R21, the correspondence between the SSID of the communication device and the room R21 which is the base where the communication device is installed is estimated. Therefore, when the base corresponding to the SSID included in the collected communication device information has been estimated, the estimation unit 42 sets the estimated base as the base of the terminal device 100 that is the collection source of the communication device information. Also good.

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 terminal devices 101 and 102 are based on the room R21 of the apartment house. Further, the estimation unit 42 can estimate that the user U03 of the terminal device 103 is based on the apartment house room R11 and the user U04 of the terminal device 104 is based on the apartment house room R12.

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 determination server 300 to receive location information from the terminal device 100, the connection configuration of each communication device in the apartment house, and the like.

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 terminal device 100 such as not only communication device information such as the SSID and the IP address of the communication device but also any information that can be acquired regarding the route through which the terminal device 100 accesses the network N. Various types of information may be collected as communication information. In such a case, the communication device information is collected as a part of the communication information. And the estimation part 42 may perform the estimation of the base in which the communication apparatus with which the terminal device 100 can communicate is installed based on the collected communication information. In addition, the estimation unit 42 selects information used for base estimation from communication information based on information indicating a route through which the terminal device 100 accesses the network N, and performs base estimation based on the selected information. You may go.

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 terminal device 100 supplied by the company or the like to the user manages the customer information, the company information such as the address of the company that is the supply source of the terminal device 100, the model of the terminal device 100, etc. And the type of software to be executed are registered in association with each other. Therefore, the estimation unit 42 transmits the position information received from the terminal device 100 and the terminal information received from the terminal device 100 as a query to the management server. Then, the management server transmits company information corresponding to the position information and terminal information received as a query to the determination server 300. In such a case, the estimation unit 42 may register the received company information in the estimation result database 32 as information indicating the user's base.

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 determination unit 43 determines whether there is a user of the terminal device 100 corresponding to the base at the base to be visited based on the estimation result by the estimation unit 42 (step S106). More specifically, the determination unit 43 selects one of a plurality of users who use the terminal device 100 corresponding to the base as a destination, that is, the base designated as the delivery destination of the package. It is determined whether there are any users. If the determination unit 43 determines that any user is at the base, the determination unit 43 transmits that fact to the delivery processing device 10.

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 determination unit 43 receives information on a base serving as a delivery destination from the delivery processing device 10 or the like. In such a case, the determination unit 43 refers to the estimation result database 32 and extracts the terminal ID associated with the base ID of the base that is the delivery destination. In addition, the determination unit 43 obtains position information that is the latest position information among the position information received from the terminal device 100 indicated by the extracted terminal ID and for which a predetermined time has not elapsed since the acquisition, as a position history. Search from the database 31.

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 determination part 43 determines with a user being in a base, when the positional information obtained as a search result corresponds with the position of the base contained in the estimation result database 32. FIG. On the other hand, when the position information cannot be obtained as a search result or when the position information obtained as a search result does not match the position of the base included in the estimation result database 32, the determination unit 43 Is determined not to be at the base. Then, the determination unit 43 transmits the determination result to the delivery processing device 10 via the information providing unit 45.

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 terminal device 101 of the user U01 and the terminal device 102 of the user U02 are associated with the room R21 serving as the base, and the user R04 includes the terminal device 102 of the user U02. A terminal device 104 is associated. Here, since the position information acquired from the terminal device 101 does not match the position information of the apartment house, it can be specified that the user U01 is absent. Further, since the position information acquired from the terminal device 102 matches the position information of the apartment house (or is located within a predetermined range), it can be specified that the user U02 is at the base.

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 determination unit 43 determines that a visit is possible when any of the users U01 and U02 based on the room R21 is present (for example, the user U02). On the other hand, when there is no user U04 based in the room R12 in the room R12 serving as the base, the determination unit 43 determines that a visit to the room R12 is not possible.

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 determination unit 43 determines that delivery is possible if any of the users associated with the base serving as the delivery destination is at the base.

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 terminal device 100 exists in a base is higher than a predetermined | prescribed threshold value based on the log | history which stayed in the base to which the terminal device 100 respond | corresponds. Thereafter, the specifying unit 44 registers the calculation result in the at-home probability database 33 (step S108).

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 estimation result database 32. And the specific | specification part 44 calculates the probability that the user matched with the base remained at the extracted base for every time zone with reference to the position history database 31. For example, the specifying unit 44 calculates the probability that the user U01 or the user U02 is in the room R21 from “10:00 to 11:00”. And the specific | specification part 44 registers into the at-home probability database 33 the probability calculated for every time slot | zone as at-home probability information.

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 unit 43 to the delivery processing device 10 together with the at-home probability information specified by the specifying unit 44 (step S109). More specifically, the information providing unit 45 transmits the home probability information registered in the home probability database 33 together with the estimation result by the estimation unit 42 to the delivery processing device 10.

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 determination unit 43 may execute the predetermined process shown in step S106, that is, the determination process at predetermined time intervals or when a request is received from the delivery processing device 10. The specifying unit 44 may execute the processes shown in steps S107 and S108, that is, the specifying process at a predetermined time interval.

[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 determination server 300 according to the above-described embodiment may be implemented in various forms other than the above-described embodiment. Therefore, another embodiment of the determination server 300 will be described.

〔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 determination server 300 estimates the correspondence between each base and each user U01 to U04. However, depending on the users U01 to U04, the base may change from time to time. For example, a user may be a company during the day and a house during the night. In addition, for example, an individual business owner or the like may not have a base during the day, and a company may be the base during the evening or night time. Therefore, the determination server 300 may estimate the user's base for each time zone based on the time zone when the position information is acquired.

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 determination server 300 estimates the work place of the user U04 as the base of the user U04 during the daytime, and estimates the room R12 as the base of the user U04 during the nighttime. Then, the determination server 300 may determine that there is no user based in the room R12 during the daytime. Further, the determination server 300 may specify the base of the user U04 in the time zone for the visit, and may specify the specified base as the visited place. Further, the determination server 300 may determine that the room R12 is not the base of the user U04 during the daytime period, and may determine that the package cannot be delivered to the room R12.

〔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 determination server 300 may specify a user who uses the terminal device 100 by an arbitrary method. For example, the determination server 300 may accept pre-registration that the user who uses the terminal device 101 is the user U01, and may obtain information on the user U01 from the carrier of the terminal device 101, for example. . In addition, when the user U01 logs in to the auction site or the like using the terminal device 101, the determination server 300 stores the information used by the user U01 for login, the registration authentication information registered in advance by the user U01, or the like. Or the like. Further, the determination server 300 may acquire these pieces of information from a server device that manages various types of information, or may acquire the information from the terminal device 101.

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 determination server 300 may specify a user who uses the terminal device 100 based on the identification information from the terminal device 100. For example, the terminal device 100 stores registration authentication information and the like input by the user when logging in to an auction site or the like, and transmits the stored registration authentication information together with the position information to the determination server 300, whereby the terminal device 100 You may be notified of the users who use. That is, the determination server 300 may collect the terminal ID, user ID, terminal information, and communication device information registered as the position history information by an arbitrary method.

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 determination server 300 does not need to specify correspondence between all users and the terminal device 100. For example, the determination server 300 does not need to specify the correspondence between the user and the terminal device 100 when the user at the visited site does not have to be the recipient of the package, such as a package delivery service. Only the correspondence between the user of the department and the terminal device 100 may be specified. That is, if the determination server 300 can estimate only the correspondence between the terminal device 100 and the base of the user who uses the terminal device 100, that is, the correspondence between the terminal device 100 and the base, the determination server 300 determines whether or not the terminal device 100 is present. Based on this, it may be determined whether or not each base can be visited. When performing such a process, for example, the determination server 300 may not specify or register the “user ID” in the estimation result database 32 illustrated in FIG. 10.

〔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 determination server 300 uses the position information acquired by the terminal device 100 using positioning means such as GPS as the position history information. However, the embodiment is not limited to this. For example, the determination server 300 may specify the position of the terminal device 100 using communication device information such as SSID. For example, the determination server 300 stores the SSID, IP address, MAC address, port number, and the like set in the communication device in association with the location where the communication device is installed. If the determination server 300 receives communication device information from the terminal device 100, the determination server 300 may specify a position associated with the communication device information and set the specified position as the position of the terminal device 100.

[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 delivery processing apparatus 10 includes the distribution unit 7 and the output unit 8. The sorting unit 7 sorts the packages loaded on the delivery vehicle based on the probability of being at home in each time zone of each user corresponding to the base to which the packages are delivered. The output unit 8 outputs an instruction to load a baggage according to the sorting by the sorting unit 7. Thereby, the delivery processing apparatus 10 can improve the efficiency of delivery of the package to the delivery destination by the delivery vehicle.

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 delivery processing device 10, the sorting unit 7 sorts the packages based on the at-home probability in each time zone and the delivery route information of the delivery vehicle. Thereby, the delivery processing apparatus 10 can deliver a package to a more optimal delivery vehicle.

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 delivery processing device 10, the sorting unit 7 sorts the packages based on the at-home probability in each time zone and the designated delivery time of the packages by each user. Thereby, the delivery processing apparatus 10 can deliver a package to the delivery vehicle in a time zone according to each user's request.

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 delivery processing device 10, the sorting unit 7 sorts the packages based on the at-home probability in each time zone and the evaluation information of the driver driving the delivery vehicle. As a result, the delivery processing apparatus 10 can preferentially sort the packages with respect to a driver having a high delivery capability.

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 delivery processing device 10, the sorting unit 7 is provided to a plurality of delivery vehicles so that a plurality of packages are distributed when there are a plurality of packages that are in the same delivery time zone and have a relatively high home probability. Sort the luggage against. Thereby, the delivery processing apparatus 10 can distribute the burden of delivery to a plurality of delivery vehicles.

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 delivery processing device 10, when there are a plurality of packages having a relatively low home probability, the distribution unit 7 distributes the packages to the plurality of delivery vehicles so that the plurality of packages are distributed. Thereby, the delivery processing apparatus 10 can distribute the burden of delivery to a plurality of delivery vehicles.

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 delivery processing device 10, the sorting unit 7 generates delivery route information by permuting the information on the bases corresponding to the sorted packages in the order of the time zone with the highest home probability. As a result, the delivery processing device 10 can deliver the package via a more optimal route to the delivery vehicle.

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 delivery processing device 10, the output unit 8 outputs an instruction to load a load according to the sorting by the sorting unit 7 to the loading device 200 that loads the load on the delivery vehicle. As a result, the delivery processing apparatus 10 can automatically load the luggage onto the delivery vehicle.

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 loading device 200 includes a plurality of baggage discharge positions for a single moving body, and the output unit 8 outputs a plurality of baggage items in the order of the time zone in which the home probability is high or the order of delivery route information. An instruction is output to the stacking apparatus 200 so that it is discharged to any of the baggage discharge positions. As a result, the load discharged from the load discharge position of the loading device 200 can be efficiently loaded into a delivery vehicle by a human delivery person such as a robot.

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 delivery processing device 10, the home probability of each user in each time zone and the base that is the delivery destination of the package are estimated from the history of location information indicating the location of the terminal device used by each user. Thereby, the delivery processing apparatus 10 can obtain the home probability in each time zone of each user and the base that is the delivery destination of the package with high accuracy.

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 determination server 300 estimates the correspondence between the terminal device 100 and the base from the position history information that is a history of position information indicating the position of the terminal device 100. Then, based on the estimation result, the determination server 300 determines whether or not there is a user of the terminal device 100 corresponding to the base at the base to be visited.

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 determination server 300 can link the base and the user even if the correspondence between the terminal device 100 or the user who uses the terminal 100 and the base of the user is not registered in advance. As a result, the determination server 300 can easily determine whether or not the user is at the base to be visited without prior registration. Moreover, since the determination server 300 prevents the number of missed visits and the number of revisits in various visit services, it is possible to improve profitability. In addition, since the determination server 300 can be based on an arbitrary place as long as it can be associated with a user, for example, a visit service such as a delivery service is provided to a user whose address is indefinite. Can be provided.

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 determination server 300 estimates a base corresponding to the terminal device 100 based on the amount of the terminal device 100 remaining at each position indicated by the position history information. For example, the determination server 300 uses at least one of the number of times that the terminal device 100 stays, the length of time that the terminal device 100 stays, and the time zone in which the terminal device 100 stays as the amount that the terminal device 100 stays. Based on this, the base corresponding to the terminal device 100 is estimated.

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 determination server 300 can specify the place where the user of each terminal device 100 is really based. For example, the determination server 300 can increase the reliability that the location is the user's base as the user stays longer. When such processing is executed, it is possible to estimate users who have stayed at the visited place for a long time, that is, users who are actually based at the visited place. As a result, for example, the determination server 300 is a user who pretends to be based on a visited place, for example, by sneaking into the visited place or waiting at the entrance of the visited place even though the visited place is not based. You can prevent situations such as handing over your luggage.

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 determination server 300 estimates a base corresponding to the terminal device 100 from a plurality of bases existing at the same place based on the terminal device information related to the terminal device 100 in addition to the position history information. In addition to the location history information, the determination server 300 selects a location corresponding to the terminal device 100 from a plurality of locations existing at the same location based on communication device information related to a communication device communicating with the terminal device 100 at the location. presume. For this reason, the determination server 300 can appropriately estimate the correspondence between a plurality of bases in the same place, such as the rooms R11 to R21 in the apartment house, and each user.

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 determination server 300 determines whether any of the plurality of users who use the terminal device 100 corresponding to the base to be visited is at the base, and any of the users If it is determined that there is a user, it is determined that there is a user at the base. For this reason, for example, the determination server 300 can determine whether or not it is possible to deliver the package to the user's family or the like even when the user who is the destination does not exist.

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 determination server 300 determines whether there is a user of the terminal device 100 corresponding to the base at the base designated as the delivery destination of the package. Therefore, the determination server 300 can reduce the number of missed visits and revisits in the delivery service based on the determination result.

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 determination server 300 identifies a time zone in which the possibility that the user of the terminal device 100 is at the base is higher than a predetermined threshold based on the history of staying at the base to which the terminal device 100 corresponds.

[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 delivery processing apparatus 10 according to the embodiment described above is realized by, for example, a computer 400 configured as shown in FIG. Hereinafter, the delivery processing apparatus 10 will be described as an example. FIG. 13 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer 400 that realizes the functions of the delivery processing apparatus 10. The computer 400 includes a CPU 410, a RAM 420, a ROM 430, an HDD 440, a communication interface (I / F) 450, an input / output interface (I / F) 460, and a media interface (I / F) 470.

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 CPU 410 operates based on a program stored in the ROM 430 or the HDD 440 and controls each unit. The ROM 430 stores a boot program executed by the CPU 410 when the computer 400 is started up, a program depending on the hardware of the computer 400, and the like.

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 HDD 440 stores a program executed by the CPU 410, data used by the program, and the like. The communication interface 450 receives data from other devices via the network N and sends the data to the CPU 410, and transmits the data generated by the CPU 410 to other devices via the network N.

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 CPU 410 controls an output device such as a display and a printer and an input device such as a keyboard and a mouse via the input / output interface 460. The CPU 410 acquires data from the input device via the input / output interface 460. Further, the CPU 410 outputs the generated data to the output device via the input / output interface 460.

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 media interface 470 reads a program or data stored in the recording medium 480 and provides it to the CPU 410 via the RAM 420. The CPU 410 loads such a program from the recording medium 480 onto the RAM 420 via the media interface 470, and executes the loaded program. The recording medium 480 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disk) or PD (Phase change rewritable disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. It is.

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 computer 400 functions as the delivery processing apparatus 10 according to the embodiment, the CPU 410 of the computer 400 implements the function of the control unit 13 by executing a program loaded on the RAM 420. The HDD 440 stores data in the storage unit 12. The CPU 410 of the computer 400 reads these programs from the recording medium 480 and executes them, but as another example, these programs may be acquired from other devices via the network N.

[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 determination server 300 implements / executes the estimation processing and determination processing functions / actions. However, the delivery processing device 10 has the estimation processing and determination processing functions / operations of the determination server 300. In addition, the delivery processing device 10 may realize and execute functions and operations of estimation processing and determination processing.

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 delivery processing apparatus 10 described above may be realized by a plurality of server computers, and depending on the function, an external platform or the like may be realized by calling an API (Application Programming Interface) or network computing. Can be changed flexibly.

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 SYMBOLS 1 Delivery processing system 10 Delivery processing apparatus 11 Communication part 12 Storage part 13 Control part 2 Home probability database 3 Luggage database 4 Delivery database 5 Acquisition part 6 Specification part 7 Sorting part 8 Output part 200 Loading apparatus 300 Judgment server 400 Computer

Claims (13)

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部と、
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.
前記振分部は、
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.
前記振分部は、
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.
前記振分部は、
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.
前記振分部は、
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.
前記振分部は、
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.
前記振分部は、
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.
前記出力部は、
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.
前記積載装置は、単一の移動体に対する荷物排出位置を複数備え、
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.
前記各利用者の各時間帯における在宅確率は、
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.
前記荷物の配送先である拠点は、
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.
コンピュータが実行する配送処理方法であって、
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.
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手順と、
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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