JP2021121887A - 情報処理装置、処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】運行計画を立案する計画担当者の暗黙知を配車業務に関する形式知としてルール化することが可能な技術を提供する。【解決手段】情報処理装置は、複数の配送物を積載し、複数の配送物のそれぞれに指定された配送先へ輸送する車両について決定された輸送に関する運行計画の所定期間における履歴を取得することと、履歴の中から、複数の配送物のそれぞれに指定された配送先へ輸送する車両に関する配車傾向を示す情報を抽出することと、抽出した配車傾向を示す情報に基づいて、輸送に関する運行計画の作成に関連する配車のルールを作成することと、を実行する制御部を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、配車業務における車両の運行計画の立案を支援する運行計画生成システムの情報処理装置、処理方法およびプログラムに関する。

従来より、配送物（貨物）と当該配送物を依頼された配送先まで運ぶための車両を割当てる配車業務を支援するための運行計画生成システムが知られている。例えば、特許文献１は、配送物に関する情報や配送先に関する情報、配送物を積載する車両に関する情報、移動経路等に関する情報を組合せて、遺伝的アルゴリズムを用いて当該配送物を積載した車両の輸送スケジュールを作成する、とされるシステムを開示する。運行計画生成システムにおいては、上記アルゴリズムやタブーサーチ等のメタヒューリスティックな探索アルゴリズムを用いて上記情報等を組合せることで、輸送スケジュールが作成される。運行計画生成システムの利用者は、例えば、当該システムによってスケジューリングされた輸送計画（運行計画）と、自身の過去の配車実績に関する経験とに基づいて、配送物を積載する車両の運行業務が適宜に遂行されるように、車両の割当てを行う。

特開２００３−２８５９３１号公報

ところで、運行支援システムでは、車両や配送先、貨物情報（出荷情報）等に関する制約条件を満たした上で、運行業務に関するＫＰＩ（Key Performance Indicator：重要業
績評価指標）が最大化するような輸送スケジュールが近似解として求められる。具体的は、使用する車両台数が少なく、重量積載率や体積積載率が大きく、走行距離や稼働時間が短くなるような輸送スケジュールが生成される。しかしながら、配車業務においては、このようにして求められた輸送スケジュールに対して、運行計画の立案・決定を担当する計画担当者による適宜の見直しが行われ、複数の貨物を積載する車両毎の運行計画が決定される。計画担当者は、例えば、自身の運行計画実績等の経験等に基づいて、車両の運行業務が適宜に遂行されるように、安全面を考慮した経路の選択や、貨物を配送する側と貨物を受け取る側の対人関係等を反映させて車両の割当てを行い、運行計画を決定する。

このように、配車業務における車両の割当ては、計画担当者の経験に基づく熟練さに依存することになる。このため、配車業務においては、計画担当者の熟練さは暗黙知として存在することになり、複数の配送物が積載された各車両の運行計画の立案・決定は属人化する傾向にあった。例えば、他者が上記暗黙知を有する計画担当者と同様のレベルで配車業務を行うことは困難な状況にあった。

本発明は、このような事情を鑑みてなされたものであり、運行計画を立案する計画担当者の暗黙知を配車業務に関する形式知としてルール化することが可能な技術の提供を目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一形態は、配送物と当該配送物を依頼された配送先まで運ぶための車両を割当てる配車業務を支援する情報システムの情報処理装置として例示される。本情報処理装置は、複数の配送物を積載し、複数の配送物のそれぞれに指定さ
れた配送先へ輸送する車両について決定された輸送に関する運行計画の所定期間における履歴を取得することと、履歴の中から、複数の配送物のそれぞれに指定された配送先へ輸送する車両に関する配車傾向を示す情報を抽出することと、抽出した配車傾向を示す情報に基づいて、輸送に関する運行計画の作成に関連する配車のルールを作成することと、を実行する制御部を備える。

本発明によれば、運行計画を立案する計画立案者の暗黙知を配車業務に関する形式知としてルール化することが可能な技術が提供できる。

実施形態に係る運行計画生成システムの機能ブロックの一例を示す図である。 実施形態に係る運行計画生成システムの詳細な機能構成の一例を示す図である。 運行結果情報ＤＢの運行結果情報の一例を示す図である。 配送順結果情報ＤＢの配送順結果情報の一例を示す図である。 第１配送先に関する情報の分析処理を説明する図である。 配送先の組合せに関する情報の分析処理を説明する図である。 優先的に割当てられる運送業者に関する情報の分析処理を説明する図である。 配送車両のエリア間／行政区間移動に関する情報の分析処理を説明する図である。 計画実績ＤＢに登録される第１配送先に関する運行ルールの一例を示す図である。 計画実績ＤＢに登録される配送先の組合せに関する運行ルールの一例を示す図である。 計画実績ＤＢに登録される優先運送業者に関する運行ルールの一例を示す図である。 計画実績ＤＢに登録されるエリア間移動／行政区間移動に関する運行ルールの一例を示す図である。 運行ルールの各種条件を設定する設定画面の一例を示す図である。 実施形態に係るサーバのハードウェア構成の一例を示す図である。 実施形態に係る実績学習処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る運行ルールを反映させた計画立案処理の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、一実施の形態に係る運行計画生成システムについて説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本運行計画生成システムは実施形態の構成には限定されない。

〔実施形態１〕
１．システム概要
図１は、本実施形態における運行計画生成システム（以下、「情報システム」ともいう）１００の総体的な機能ブロックの一例を示す図である。本実施形態における情報システム１００は、配送物と当該配送物を依頼された配送先まで運ぶための車両を割当てる配車業務を支援するためのシステムである。本情報システムにおいては、配送物に関する情報、配送先に関する情報、配送物を積載する車両に関する情報等に基づいて、配送方向に複数の配送物を積載した車両毎の運行計画が生成される。本情報システムによって生成され
た運行計画は、例えば、当該システムの支援を受けて運行計画を立案する計画担当者に提示される。計画担当者は、例えば、過去の輸送実績に関する経験（暗黙知）に基づいて、当該運行計画の見直し等を行い、配送物を積載する車両の運行業務が適宜に遂行されるように、配送方向に複数の配送物を積載した車両の運行計画を決定する。なお、計画担当者は、情報システム１００によって生成された運行計画の「利用者」ということもでき、配送物を積載する車両の運行計画を立案する「計画立案者」ということもできる。

図１に示す情報システム１００おいては、システムの構成要素として車両マスタＤＢ１３０と、配送先マスタＤＢ１４０と、出荷情報ＤＢ１５０とが例示されている。車両マスタＤＢ１３０は、配送物を配送する車両に関する車両情報が蓄積されるデータベースである。車両に関する車両情報は、例えば、配送業務を運営する事業者等の組織等によって予め登録される。車両マスタＤＢ１３０に登録される車両情報として、配送業務を提供する事業者の識別情報（事業者コード、事業所コード等）、配送物を積載する車両に関する情報（車両サイズ、車両コード等）が含まれる。また、配送物を積載した車両の輸送制約に関する制約情報（最大重量積載量、最大体積積載量、稼働時間制限、移動距離制限、稼働可能なエリア制限（行政区制限）等）が含まれる。

配送先マスタＤＢ１４０は、配送物の配送先に関する配送先情報が蓄積されるデータベースである。配送先に関する配送先情報は、例えば、配車業務を運営する事業者の従業員、あるいは、当該事業者から委託を受けた専門業者等によって予め登録される。配送先マスタＤＢ１４０に登録される配送先情報として、配送先を識別する識別情報（配送先コード、名称、略称、住所等）が含まれる。また、配送物の受入れに関する制約情報（納品可能時刻制限、接車時における接車可能車両サイズ制限、配送順制限、運送会社指定等）が含まれる。

出荷情報ＤＢ１５０は、配送依頼された配送物に関する情報（出荷情報）が蓄積されるデータベースである。出荷情報は、例えば、配送依頼を受け付けた際の伝票処理等によって予め登録される。出荷情報ＤＢ１５０に登録される出荷情報として、配送物に関する情報（重量、体積等）、配送物の納品に関する指定時刻情報、配送物の荷積み・荷降ろしに関する時間情報等が含まれる。

また、本情報システムは、複数の配送物を積載した車両毎の運行計画を生成する計画立案処理機能１１０と、運行結果情報ＤＢ１６０と、配送順結果情報ＤＢ１７０とを含む。計画立案処理機能１１０は、車両毎の運行計画を生成するための探索アルゴリズム１１０ａと、当該アルゴリズムによって生成された運行計画に対して計画担当者（計画立案者）による修正を反映させるための手修正処理１１０ｂとを含む。探索アルゴリズム１１０ａは、配送物に関する情報や配送先に関する情報、配送物を積載する車両に関する情報、移動経路等に関する情報を組合せて車両毎の輸送スケジュールを生成するアルゴリズムである。このような探索アルゴリズム１１０ａとして、遺伝的アルゴリズムやタブーサーチ等のメタヒューリスティックなアルゴリズムが例示される。そして、手修正処理１１０ｂでは、探索アルゴリズム１１０ａによって生成された運行計画に対する操作入力が受け付けられ、計画担当者による見直しや再配車といった修正が上記運行計画に反映される。

計画立案処理機能１１０は、例えば、キーボードやマウス等の入力デバイスや、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示デバイスとのインターフェースを備えるコンピュータによって提供される。そして、計画立案処理機能１１０を提供するコンピュータは、車両マスタＤＢ１３０と、配送先マスタＤＢ１４０と、出荷情報ＤＢ１５０等と接続可能な通信インターフェースを備える。当該コンピュータは、メモリ等に記憶された計画立案処理機能を提供するソフトウェアプログラムの実行を通じて、各ＤＢに登録された各種情報や地図情報等を参照し、また、計画担当者の操作入力を受け付けて、配送物が積載された
車両毎の運行計画を生成する。

計画立案処理機能１１０の探索アルゴリズム１１０ａにおいては、車両や配送先、出荷情報等に関する制約条件を満たした上で、運行業務に関するＫＰＩが最大化するような輸送スケジュールが近似解として求められる。運行業務に関するＫＰＩを表すパラメータ情報として、例えば、車両台数、重量積載率、体積積載率、走行距離、稼働時間等が例示される。

探索アルゴリズム１１０ａを実行するコンピュータは、例えば、上述した各ＤＢに登録された情報に基づいて、出荷情報ＤＢ１５０に登録された配送物が、納品に関する指定時刻条件を満たすように配送物を積載する車両の割当てを生成する。車両の割当てにおいては、例えば、使用する車両台数が少なく、重量積載率や体積積載率が大きく、走行距離や稼働時間が短くなるような配送物と車両とを組合せた輸送スケジュールが生成される。探索アルゴリズム１１０ａによって、求められた車両の割当てに関する輸送スケジュールは、例えば、コンピュータの備えるＬＣＤ等の表示デバイス上に計画立案処理の結果として表示される。

計画立案処理機能１１０を提供するコンピュータにおいては、運行計画を立案・決定する計画担当者による、輸送スケジュールの見直し作業が行われる。例えば、計画担当者の過去の運行計画実績等の経験に基づいて、複数の配送物が積載された車両の運行業務を適宜に遂行されるように、安全面を考慮した経路の見直しが行われる。同様にして、配送物を配送する配送業者と、当該配送物を受け取る配送先との対人的な関係（例えば、優先業者、出禁業者等）等を考慮して、当該配送物を配送する車両の割当てが修正される。

計画立案処理機能１１０の手修正処理１１０ｂは、キーボードやマウス等の入力デバイスを通じて、表示デバイス上に表示された輸送スケジュールに対する、計画担当者の修正に関する操作入力を受け付ける。そして、手修正処理１１０ｂは、受け付けた操作入力に従って、運行計画されたスケジュール上の、車両の割当てや、配送物の配送順、配送先の指定等を変更する。計画担当者によって見直された車両毎の運行計画は、計画立案結果として運行結果情報ＤＢ１６０と、配送順結果情報ＤＢ１７０とに記録・蓄積される。

運行結果情報ＤＢ１６０および配送順結果情報ＤＢ１７０は、計画担当者によって決定された運行計画に関する所定情報が記録・蓄積されるデータベースである。運行結果情報ＤＢ１６０には、例えば、車両を識別する情報（車両コード等）、配送業者を識別する情報（業者種別、業者コード等）に関連付けされた運行計画に関する運行結果情報が格納される。運行結果情報には、運行計画の決定日、車両積載量、体積積載量、車両稼働時間、車両走行距離等が含まれる。同様にして、配送順結果情報ＤＢ１７０には、車両を識別する情報（車両コード等）に関連付けされた配送順、納品予定を示す情報、待機時間や配送先を指定する報等が含まれる。配送物を配送する車両に乗車する運行業務の担当者は、運行結果情報ＤＢ１６０および配送順結果情報ＤＢ１７０に格納された運行計画にしたがって、配送物の車両への積載を行い、積載された配送物を配送順で割当てられた配送先に配送する。

本実施形態に係る情報システム１００は、実績学習機能１２０を提供するコンピュータを備える。実績学習機能１２０においては、計画担当者が探索アルゴリズム１１０ａで求めた結果に対して手修正による見直しを施した配車結果情報の履歴に基づいて、計画立案処理機能１１０が提供する輸送スケジュールの生成に有用な運行計画作成ルールが作成される。

実績学習機能１２０を提供するコンピュータは、例えば、配車結果情報として運行結果
情報ＤＢ１６０および配送順結果情報ＤＢ１７０に記録・蓄積された、計画担当者によって決定された運行計画に関する情報を取得する。そして、当該コンピュータは、取得された配車結果情報の履歴の中から運行計画の立案処理に資する有用な情報を抽出する。このような情報として、例えば、運行計画において、車両に積載された配送物の第１配送先に選定された配送先が例示される。また、運行計画で割当てられた、車両に積載された配送物の配送順や配送先の組合せが例示される。さらに、配送先に関し、優先的に割当てられた運送業者や、配送物の配送に関するエリア間移動または行政区間移動に関する情報が例示される。実績学習機能１２０を提供するコンピュータは、抽出された上記情報を、探索アルゴリズム１１０ａが車両の割当てを求める際に利用可能な運行計画作成ルールとして実績学習ＤＢ１８０に記録・蓄積する。

この結果、本情報システムにおいては、配車業務の運行計画の決定に関し、計画担当者が修正した日々の配車結果情報（運行結果情報・配送順結果情報）から探索アルゴリズム１１０ａにおいて利用可能な有効情報を自動的に抽出することができる。そして、計画立案処理機能１１０を提供するコンピュータは、実績学習ＤＢ１８０に蓄積された運行計画作成ルールを新たな制約条件として使用し、運行業務に関するＫＰＩが最大化するような輸送スケジュールを生成することが可能になる。
本情報システムによれば、計画担当者による暗黙知（安全面を考慮した経路選択、配送業者と配送先との関係等）を形式知（運行計画作成ルール）として実績学習ＤＢ１８０に記録・蓄積し、探索アルゴリズム１１０ａに反映できる。このため、例えば、他者が当該システムを用いて運行計画を立案する場合であっても、上記暗黙知を有する計画担当者と同等のレベルで運行計画を立案することが可能になる。
また、探索アルゴリズム１１０ａによって求められた過去の車両の割当てに対する計画担当者の修正の履歴が新たな条件として反映できるため、当該アルゴリズムによって得られた輸送スケジュールの、運行計画の決定に対する確度が向上できる。これにより、配車業務における運行計画の立案・決定に関する負荷が軽減できるため作業効率の向上が期待でき、配車業務に関する総合的なコスト削減が可能になる。

２．機能構成
図２は、本実施形態に係る情報システム１００のより詳細な機能構成の一例を示す図である。図２においては、計画立案処理機能１１０を提供する複数の情報処理端末（２０ａ〜２０ｃ：運航計画作成システム端末Ａ〜Ｃ）と、実績学習機能１２０を提供する情報処理装置１０（運行計画作成システムサーバ）を備える形態が例示される。

図２において、情報処理端末（２０ａ〜２０ｃ）と情報処理装置１０とは、ネットワークＮを通じて相互に接続される。ネットワークＮには、インターネット等の公衆ネットワーク、携帯電話網等の無線ネットワーク、ＶＰＮ（Virtual Private Network）等の専用
ネットワーク、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークが含まれる。以下、計画立案処理機能１１０を提供する複数の情報処理端末（２０ａ〜２０ｃ）を総称して「情報処理端末２０」あるいは、単に「端末２０」ともいう。また、情報処理装置１０を「サーバ１０」ともいう。なお、図２においては、単一のサーバ１０、３台の端末２０が代表的に例示されているが、ネットワークＮには、複数のサーバ１０および３台を超える端末２０が接続し得る。

端末２０は、計画立案処理機能１１０を提供するコンピュータであり、例えば、物流に関する配車業務を行う事業所毎に設けられる。端末２０は、探索アルゴリズム１１０ａが参照可能な車両マスタＤＢ１３０、配送先マスタＤＢ１４０を備える。端末２０で実行される計画立案処理機能１１０においては、各ＤＢに登録された車両に関する車両情報、配送先に関する配送先情報に含まれる制約情報に基づいて、配送物を積載する車両を割当てるための輸送スケジュールが生成される。端末２０においては、探索アルゴリズム１１０
ａの実行により、車両や配送先、出荷情報等に関する制約条件を満たした上で、運行業務に関するＫＰＩが最大化するような輸送スケジュールが求められる。そして、生成された輸送スケジュールは、端末２０の備えるＬＣＤ等の表示デバイス上に表示される。なお、端末２０が備える車両マスタＤＢ１３０、配送先マスタＤＢ１４０は、サーバ１０に設けられてもよい。端末２０は、計画立案処理機能１１０の実行の際に、ネットワークＮを通じてサーバ１０が管理する車両マスタＤＢ１３０、配送先マスタＤＢ１４０にアクセスすることで、各ＤＢに格納された上記情報に基づいて輸送スケジュールを生成することもできる。

端末２０を操作する計画担当者は、表示デバイス上に表示された探索アルゴリズム１１０ａによる処理の結果である輸送スケジュールに対して見直し等を行い、自身の経験等を反映させた運行計画を決定する。計画立案処理機能１１０の手修正処理１１０ｂは、計画担当者の入力デバイスを通じて輸送スケジュールに対する操作入力を受け付ける。そして、手修正処理１１０ｂを通じて、操作入力に従って、運行計画されたスケジュール上の車両の割当てや、配送物の配送順、配送先の指定等が変更され、最終的な運行計画が決定される。計画担当者によって見直された車両毎の運行計画は、配車結果情報として、ネットワークＮを通じて、サーバ１０が管理する運行結果情報ＤＢ１６０と、配送順結果情報ＤＢ１７０とにそれぞれ記録・蓄積される。

サーバ１０は、実績学習機能１２０を提供するコンピュータであり、計画担当者によって決定された運行計画に関する配車結果情報を管理する。サーバ１０は、運行結果情報ＤＢ１６０、配送順結果情報ＤＢ１７０を機能構成に含む。また、サーバ１０は、実績学習機能１２０により、配車結果情報から生成された運行計画作成ルールを格納する実績学習ＤＢ１８０を機能構成に含む。さらに、サーバ１０は、実績学習機能１２０を提供する機能要素として、計画結果取得処理１２１、計画結果分析処理１２２、運行ルール作成処理１２３を備える。サーバ１０は、ソフトウェアプログラムの実行を通じて上記機能要素を実現することにより、実績学習機能１２０を提供する。

先ず、運行結果情報ＤＢ１６０、配送順結果情報ＤＢ１７０に格納される情報（配車結果情報）を説明する。図３は、運行結果情報ＤＢ１６０に登録される運行結果情報の一例を示す図である。図３に例示の運行結果情報は、事業所コード、計画管理日、車両コード、トリップ番号、業者種別、業者コード、出発時刻、帰着時刻、重量積載量、重量積載率、流量積載量、流量積載率、走行距離、稼働時間の各項目を有する。また、運行結果情報は、重量積載違反、流量積載違反、使用時間違反、稼働時間違反、距離制限違反の各項目を有する。なお、運行結果情報ＤＢ１６０に登録される運行結果情報は、適宜に項目の追加、変更、削除が可能である。

事業所コードには、運行計画が立案された事業所を識別する情報が格納される。計画管理日には、運行計画を立案する日付情報が格納される。車両コードには、配送物を運ぶ車両を識別する識別番号が格納される。トリップ番号には、運行計画でスケジューリングされた配送作業を識別する識別番号が格納される。業者種別には、配送業者の種別を示す情報（小口、個人、委託等）が格納される。業者コードには、車両コードに関連付けされた配送業者を識別する情報が格納される。出発時刻および帰着時刻には、トリップ番号に関連付けされた配送作業の、運行計画でスケジューリングされた出発時刻および帰着時刻を示す情報が格納される。重量積載量には、車両に積載された配送物の積載重量が格納される。重量積載率には、車両コードで識別される車両の最大重量積載量に対する配送物の積載重量の割合を示す情報が格納される。流量積載量には、車両に積載された配送物の体積積載量が格納される。流量積載率には、車両コードで識別される車両の最大体積積載量に対する配送物の体積積載量の割合を示す情報が格納される。走行距離には、トリップ番号で特定される配送作業に関する走行距離を示す情報が格納される。稼働時間には、トリッ
プ番号で特定される配送作業に関する稼働時間を示す情報が格納される。重量積載違反には、車両コードで識別される車両の重量積載違反に関する履歴を示す情報（回数等）が格納される。使用時間違反には、車両コードで識別される車両の使用可能時間に対する違反の履歴を示す情報が格納される。稼働時間違反には、配送業者（車両コードで識別される車両を使用する配送担当者）の稼働可能時間に対する違反の履歴を示す情報が格納される。距離制限違反には、配送業者（車両コードで識別される車両を使用する配送担当者）の走行可能な距離に対する違反の履歴を示す情報が格納される。

図４は、配送順結果情報ＤＢ１７０に登録される配送順結果情報の一例を示す図である。図４に例示の配送順結果情報は、事業所コード、計画管理日、車両コード、トリップ番号、配送順、配送先コード、納品時刻自、納品時刻至、区間距離、区間時間、待機時間、車両制限違反、納品時間違反、指定業者違反、禁止業者違反の各項目を有する。なお、配送順結果情報に含まれる、事業所コード、計画管理日、車両コード、トリップ番号については、運行結果情報ＤＢ１６０と同様である。また、配送順結果情報ＤＢ１７０に登録される配送順結果情報においても、適宜に項目の追加、変更、削除が可能である。

配送順には、運行計画でスケジューリングされたトリップ番号における、配送先コードで識別される配送先への配送順番を示す情報が格納される。配送先コードには、配送先を識別する識別情報が格納される。納品時刻自および納品時刻至には、配送順で指定された配送先に対してスケジューリングされた配送物の納品時間帯を示す情報が格納される。区間距離には、配送順で指定された配送先に至る配送経路の距離を示す情報が格納される。区間時間には、配送順で指定された配送先に至る移動時間に関する情報が格納される。待機時間には、配送順で指定された配送先への納品作業に関する時間（荷降ろし時間、納品手続き時間等）を示す情報が格納される。車両制限違反には、車両コードで識別される車両を使用する配送担当者の、配送先で制限されている車両制限（高さ、重さ等）に対する違反の履歴を示す情報（回数等）が格納される。納品時間違反には、車両コードで識別される車両を使用する配送担当者の、配送先で指定されている納品可能時間に対する違反の履歴を示す情報が格納される。指定業者違反には、配送先が指定する配送業者に対する違反の履歴を示す情報が格納される。禁止業者違反には、配送先が出入りを禁じた配送業者に対する違反の履歴を示す情報が格納される。

次に、図２に戻り、本実施形態に係るサーバ１０が提供する実績学習機能１２０を説明する。図２において、計画結果取得処理１２１は、運行結果情報ＤＢ１６０および配送順結果ＤＢ１７０から、計画担当者による暗黙知を運行計画作成ルールとして形式知にするための対象となるデータを取得する。本実施形態においては、このようなデータとして、所定期間における、１）第１配送先に関する情報、２）配送先の組合せに関する情報、３）優先的に割当てられている配送業者に関する情報、４）エリア間または行政区間移動に関する情報が取得される。ここで、所定期間として、月単位、６か月単位、年単位といった単位期間が例示される。なお、各ＤＢから、上記１）から４）に示す情報を取得するためのデータ項目は予め指定される。各ＤＢに蓄積されたデータの中から取得された、所定期間における運行結果情報に関するデータは、計画結果分析処理１２２に引き渡される。

ここで、１）に示す情報を取得することにより、例えば、配送先との契約においては納品可能時間が「９：００〜１８：００」の時間指定となっているが、運行計画の実績においては第１配送先に指定する頻度が高いといった配車傾向がわかる。したがって、第１配送先に対する配車傾向をルール化してデータベースに蓄積することで、計画担当者の経験等に基づく暗黙知が形式知として保持することができる。そして、データベースに保持された上記配車傾向のルールを探索アルゴリズム１１０ａの処理に制約条件として指示することで、計画担当者の配車業務に関する暗黙知を反映させた輸送スケジュールの生成が可能になる。

また、２）に示す情報を取得することにより、例えば、配送先Ａに移動した後には配送先Ｂに移動する頻度が高いといった配車傾向がわかる。したがって、配送先Ａと配送先Ｂとの組合せに対する配車傾向をルール化してデータベースに蓄積することで、計画担当者の経験等に基づく暗黙知が形式知として保持することができる。したがって、データベースに保持された上記配送先の組合せに関する配車傾向のルールを探索アルゴリズム１１０ａの処理に制約条件として指示することで、計画担当者の配車業務に関する暗黙知を反映させた輸送スケジュールが生成できる。

さらに、３）に示す情報を取得することにより、例えば、ある配送先には固有の配送業者（運送業者）を割当てる頻度が高いといった配車傾向がわかる。１）と同様にして、配送先に対する配送業者の割当てをルール化してデータベースに蓄積することで、計画担当者の経験等に基づく暗黙知が形式知として保持できる。３）においても、データベースに保持された上記配送先に対する配送業者の割当てに関するルールを探索アルゴリズム１１０ａの処理に制約条件として指示することで、計画担当者の配車業務に関する暗黙知を反映させた輸送スケジュールが生成できる。

さらに、また、４）に示す情報を取得することにより、例えば、エリア間、または、行政区間の移動に対する頻度の高い移動パターンといった配車傾向がわかる。したがって、１）と同様にして、エリア間または行政区間の移動パターンをルール化してデータベースに蓄積することで、計画担当者の経験等に基づく暗黙知が形式知として保持できる。４）においても、データベースに保持された上記移動パターンに関するルールを探索アルゴリズム１１０ａの処理に制約条件として指示することで、計画担当者の配車業務に関する暗黙知を反映させた輸送スケジュールが生成できる。本実施形態においては、配車結果情報の所定期間の履歴から４）に示す情報に基づいて、エリア間または行政区間の移動に関する頻度の高い移動パターンを配車傾向としてルール化する。

図２に戻り、計画結果分析処理１２２においては、計画結果取得処理１２１から引き渡されたデータに基づいて、計画担当者の配車傾向に関する暗黙知を特定しルール化するための分析処理が行われる。分析処理の結果は、運行ルール作成処理１２３に引き渡され、計画担当者の暗黙知をルール化した運行ルールが作成される。作成された運行ルールは、実績学習ＤＢ１８０に格納される。以下、１）から４）に示す情報について、図５から図８を参照して計画結果分析処理１２２および運行ルール作成処理１２３を説明する。なお、図５から図８では、運行結果情報ＤＢ１６０および配送順結果ＤＢ１７０から取得される運行計画実績データの所定期間は、６か月分として説明する。

（第１配送先）
先ず、第１配送先について説明する。図５は、第１配送先に関する情報の分析処理を説明する図である。サーバ１０の計画結果取得処理１２１においては、配送順結果情報ＤＢ１７０から配送先コードで指定される配送先毎の所定期間における配送実績に関するデータが取得される。取得されたデータは、計画結果分析処理１２２に引き渡される。配送実績に関するデータは、例えば、配送完了日時、配送先を識別する情報、配送された荷物の種類を示す情報、当該配送を担当した運送業者を識別する情報、1回の配送における配送
順等含むレコードの集合である。

計画結果分析処理１２２では、Ｚ１に示すように、計画結果取得処理１２１から引き渡された上記データに基づいて、配送先毎の配送実績の総回数（配送回数）、当該配送先の配送順が第１配送先に指定された回数（第１配送先回数）が計数される。また、計画結果分析処理１２２では、上記の計数値に基づいて、当該配送先の総回数に対する第１配送先に指定された割合が算出される。例えば、Ｚ１においては、配送先Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、
Ｆについての第１配送先に指定された割合がそれぞれ、「７０％」、「６３％」、「６０％」、「２０％」、「１４％」であることが例示されている。

そして、計画結果分析処理１２２は、破線の矩形領域に示すように、分析処理が施された配送先の中から、一定の割合以上の配送先を、ルール化する第１配送先に関する配車傾向の対象として選定する。図５においては、Ｚ２に示すように、配送先の総回数に対する第１配送先に指定された割合が「６０％」をこえる複数の「配送先Ａ」、「配送先Ｂ」、「配送先Ｃ」が選定される。計画結果分析処理１２２は、選定した配送先の情報を運行ルール作成処理１２３に引き渡す。運行ルール作成処理１２３では、計画結果分析処理１２２から引き渡された配送先の情報に基づいて、Ｚ２に例示のテーブルを作成し、第１配送先の指定に関する運行ルールとして実績学習ＤＢ１８０に記録する。

端末２０で実行される計画立案処理機能１１０の探索アルゴリズム１１０ａにおいては、ネットワークを通じて実績学習ＤＢ１８０に記録された第１配送先の指定に関する運行ルールを運行計画立案の指示条件として取得する。そして、探索アルゴリズム１１０ａでは、取得した指示条件と、車両マスタＤＢ１３０、配送先マスタＤＢ１４０、出荷情報ＤＢ１５０に格納された情報、地図情報等とに基づいて、輸送スケジュールが生成される。輸送スケジュールにおいては、指示条件で指定された配送先が優先的に第一配送先となるような計画が立案される。

図５のＺ３には、第１配送先の指定に関する運行ルールを反映させて作成された運行計画結果として、車両１、車両２、車両３に対する配送先の割当てが例示されている。Ｚ３においては、第１配送先の指定に関する運行ルールとして選択された「配送先Ａ」、「配送先Ｂ」、「配送先Ｃ」のそれぞれが、割合の高い順に車両１の第１配送先、車両２の第１配送先、車両３の第１配送先に割当てられていることがわかる。

（配送先の組合せ）
次は、配送先の組合せについて説明する。図６は、配送先の組合せに関する情報の分析処理を説明する図である。サーバ１０の計画結果取得処理１２１においては、配送順結果情報ＤＢ１７０から、配送順で前後する配送先の同時配送実績に関するデータが取得され、当該データが計画結果分析処理１２２に引き渡される。ここで、同時配送とは、例えば、１回の配送において複数の配送先を含む配送実績をいう。配送順結果情報ＤＢ１７０において、複数の配送先は、一回の配送（トリップ番号が同一）の中で、同一の車両コードに割当てられた複数の配送先コードによって特定される。

計画結果分析処理１２２では、Ｚ４に示すように、計画結果取得処理１２１から引き渡された上記データに基づいて、配送順で前後する配送先の組合せについての同時計画回数が計数される。そして、配送順で前後する配送先の異なる組合せのそれぞれに対する、同時計画回数に占める割合が算出される。例えば、Ｚ４においては、配送先Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄのそれぞれを先順（前配送先）とする同時配送先の組合せが例示されている。Ｚ４において、配送先Ａを先順とする配送先の組合せの同時計画回数は「１００」であり、配送先Ｅを後順（後配送先）とする組合回数は「８５」であるため、同時計画回数に占める割合が「８５％」として例示されている。また、配送先Ａを先順とする配送先の組合せの中の、配送先Ｂを後順とする組合回数は「１０」であり、配送先Ｃを後順とする組合回数は「５」である。このため、上記組合せについて、同時計画回数に占める割合はそれぞれ「１０％」、「５％」として例示されている。

そして、計画結果分析処理１２２は、破線の矩形領域に示すように、分析処理が施された配送先の組合せの中から、一定の割合以上の配送先の組合せパターンを、ルール化する配送先の組合せに関する配車傾向の対象として選定する。図６においては、Ｚ５に示すよ
うに、割合「７０％」以上の複数の配送先の組合せパターン（配送先Ａと配送先Ｅ、配送先Ｂと配送先Ｆ、配送先Ｃと配送先Ｇ）が選定される。計画結果分析処理１２２は、選定した配送先の組合せ情報を運行ルール作成処理１２３に引き渡す。運行ルール作成処理１２３では、計画結果分析処理１２２から引き渡された配送先の組合せ情報に基づいて、Ｚ５に例示のテーブルを作成し、配送先の組合せに関する運行ルールとして実績学習ＤＢ１８０に記録する。

端末２０で実行される計画立案処理機能１１０の探索アルゴリズム１１０ａにおいては、ネットワークＮを通じて実績学習ＤＢ１８０に記録された配送先の組合せに関する運行ルールを運行計画立案の指示条件として取得する。そして、探索アルゴリズム１１０ａでは、取得した指示条件と、車両マスタＤＢ１３０、配送先マスタＤＢ１４０、出荷情報ＤＢ１５０に格納された情報、地図情報等とに基づいて、輸送スケジュールが生成される。輸送スケジュールにおいては、指示条件で指定された配送先が優先的に組み合わさるような計画が立案される。なお、同一の配送先が複数の組合せに含まれる場合には、組合せの割合が高い組合せパターンが優先される。

図６のＺ６には、配送先の組合せに関する運行ルールを反映させて作成された運行計画結果として、車両１、車両２、車両３に対する配送先の割当てが例示されている。Ｚ６の計画結果例では、Ｚ５に示すように組合せの割合の高い配送先パターン順に、それぞれ車両１、車両２、車両３の第１配送先および第２配送先に割当てられていることがわかる。例えば、車両１に対しては、「配送先Ａ」と「配送先Ｅ」の組合せが第１配送先および第２配送先として割当てられている。同様にして、車両２に対しては、「配送先Ｂ」と「配送先Ｆ」の組合せ、車両３に対しては、「配送先Ｃ」と「配送先Ｇ」の組合せがそれぞれ、第１配送先および第２配送先として割当てられている。

（優先配送業者）
次は、優先配送業者について説明する。図７は、優先的に割当てられる配送業者（運送業者ともいう）に関する情報の分析処理を説明する図である。サーバ１０の計画結果取得処理１２１においては、運行結果情報ＤＢ１６０と配送順結果情報ＤＢ１７０から、配送先と当該配送先に対して割当てられた運送業者との組合せに関するデータが取得され、当該データが計画結果分析処理１２２に引き渡される。配送先と運送業者との組合せは、配送先毎に取得される。運行結果情報ＤＢ１６０からは、同一トリップ番号について、配送順によって指定された配送先（配送先コード）への納品時刻（自至）、区間距離、区間時間等が特定される。

計画結果分析処理１２２では、Ｚ７に示すように、計画結果取得処理１２１から引き渡された上記データに基づいて、配送先毎の配送実績回数（配送回数）が計数される。また、配送実績の中で配送物の輸送に割当てられた運送業者毎の実績回数（業者使用回数）が計数される。そして、配送回数に対する、各運送業者のそれぞれに対する使用頻度（割合）が算出される。例えば、Ｚ７においては、配送先Ａに対して割当てられた運送業者（業者Ａ、業者Ｂ、業者Ｃ）に対する使用頻度が例示されている。Ｚ７において、配送業者Ａに対する配送実績回数は「１００」であり、業者Ａの使用実績回数は「８０」であるため、配送先Ａに対する配送実績の中で業者Ａが選定された割合は「８０％」として例示されている。同様にして、業者Ｂの使用実績回数は「１５」であり、業者Ｃの使用実績回数は「５」であるため、配送先Ａに対する配送実績に占める割合はそれぞれ「１５％」、「５％」として例示されている。

そして、計画結果分析処理１２２では、破線の矩形領域に示すように、分析処理が施された配送先への各運送業者の使用実績の中から一定の割合以上の運送業者を抽出し、当該配送先と運送業者との組合せパターンを、ルール化する配車傾向の対象として選定する。
図７のＺ８に示すように、Ｚ７の中の、使用された割合が「７０％」以上の運送業者と配送先との組合せ（配送先Ａと業者Ａ、配送先Ｂと業者Ｂ、配送先Ｃと業者Ｃ）が選定される。選定された配送先と運送業者との組合せパターンは、運行ルール作成処理１２３に引き渡される。運行ルール作成処理１２３では、例えば、上記配送先と運送業者との組合せパターン情報に基づいてＺ８に例示のテーブルが作成され、当該テーブルが優先配送業者に関する運行ルールとして実績学習ＤＢ１８０に記録される。

端末２０で実行される計画立案処理機能１１０の探索アルゴリズム１１０ａにおいては、ネットワークＮを通じて実績学習ＤＢ１８０に記録された優先配送業者に関する運行ルールを運行計画立案の指示条件として取得する。そして、探索アルゴリズム１１０ａでは、取得した指示条件と、車両マスタＤＢ１３０、配送先マスタＤＢ１４０、出荷情報ＤＢ１５０に格納された情報、地図情報等とに基づいて、輸送スケジュールが生成される。輸送スケジュールにおいては、指示条件で指定された配送先と運送業者との組合せを優先的に割当てるような計画が立案される。なお、同一の配送先に対し、複数の運送業者が割当てられている場合には、割合の高い運送業者が優先的に割当てられる。

図７のＺ９には、優先配送業者に関する運行ルールを反映させて作成された運行計画結果として、運送業者Ａの車両、運送業者Ｂの車両、運送業者Ｃの車両、のそれぞれに対する配送先の割当てが例示されている。Ｚ９の計画結果例では、Ｚ８に示すように配送先と運送業者との組合せに従って計画された配送先の割当てが例示されている。例えば、運業者Ａの車両では、第１配送先として「配送先Ａ」が割当てられ、運業者Ｂの車両では、第１配送先として「配送先Ｂ」が割当てられ、運業者Ｃの車両では、第１配送先として「配送先Ｃ」が割当てられていることが例示されている。

（エリア間移動）
次は、エリア間／行政区間移動について説明する。図８は、配送車両のエリア間／行政区間移動に関する情報の分析処理を説明する図である。サーバ１０の計画結果取得処理１２１においては、運行結果情報ＤＢ１６０と配送順結果情報ＤＢ１７０から、配送順と当該配送順に対して割当てられた配送先との組合せに関するデータが取得され、当該データが計画結果分析処理１２２に引き渡される。運行結果情報ＤＢ１６０からは、同一トリップ番号について、配送順によって指定された配送先（配送先コード）への納品時刻（自至）、区間距離、区間時間等が特定される。

計画結果分析処理１２２では、Ｚ１０に示すように、計画結果取得処理１２１から引き渡された上記データに基づいて、エリア間毎に、当該エリア間を移動エリアとして使用された実績回数（エリア使用回数）が計数される。また、移動エリアに使用された両エリアのそれぞれについて、一方のエリアを移動前のエリア（前エリア）とし、他方のエリアを移動後のエリア（後エリア）として移動が行われたエリア組合せ回数（組合回数）が計数される。例えば、エリア１とエリア２との間で移動が行われた場合には、エリア１からエリア２への移動実績回数が計数され、エリア２からエリア１への移動実績回数が計数される。そして、エリア間の移動に関し、エリア使用回数に対するエリア組合せの割合が算出される。

例えば、Ｚ１０においては、エリア１とエリア６とを移動エリアとして使用された実績回数が「１００」であり、エリア１からエリア６への移動回数は「８０」であるため、エリア１からエリア６への移動の組合せの割合は「８０％」として例示されている。なお、Ｚ１０には例示されていないが、エリア１からエリア２への移動の組合せの割合は「２０％」である。

そして、計画結果分析処理１２２では、破線の矩形領域に示すように、分析処理が施さ
れたエリア間の移動について、一定の割合以上のエリア組合せをルール化する配車傾向の対象として選定する。

例えば、図８のＺ１１に示すように、Ｚ１０中の、エリア組合せの割合が「７０％」以上のエリア組合せ（エリア１からエリア６、エリア２からエリア７）が選定される。選定されたエリア間の移動に関するエリア組合せは、運行ルール作成処理１２３に引き渡される。そして、運行ルール作成処理１２３では、例えば、上記エリア間の移動に関するエリア組合せ情報に基づいてＺ１１に例示のテーブルが作成され、当該テーブルがエリア間移動に関する運行ルールとして実績学習ＤＢ１８０に記録される。

端末２０で実行される計画立案処理機能１１０の探索アルゴリズム１１０ａにおいては、ネットワークＮを通じて実績学習ＤＢ１８０に記録されたエリア間移動に関する運行ルールを運行計画立案の指示条件として取得する。そして、探索アルゴリズム１１０ａでは、取得した指示条件と、車両マスタＤＢ１３０、配送先マスタＤＢ１４０、出荷情報ＤＢ１５０に格納された情報、地図情報等とに基づいて、輸送スケジュールが生成される。輸送スケジュールにおいては、指示条件で指定されたエリア組合せを優先させるような計画が立案される。

例えば、配送先Ａがエリア２に位置し、配送先Ｂがエリア１に位置する場合、「エリア１からエリア２」のエリア間移動が指示条件のときには、配送順において、配送先Ｂを配送先Ａに対する先順として割当てられるような輸送スケジュールが生成される。なお、同一エリアに異なる後エリアが指定されている場合には、割合の高いエリア間移動が優先的に割当てられる。

図８のＺ１２においては、エリア間移動に関する運行ルールを反映させて作成された運行計画結果として、車両１、車両２のそれぞれに対する配送先の割当てが例示されている。Ｚ１２の計画結果例においては、Ｚ１１に示すように、エリア間の移動に関するエリア組合せを優先させて計画された配送先の割当てが例示されている。例えば、車両１では、第１配送先として「エリア１」に所在する配送先Ａが割当てられ、第２配送先として「エリア６」に所在する配送先Ｂが割当てられている。また、車両２では、第１配送先として「エリア２」に所在する配送先Ｃが割当てられ、第２配送先として「エリア７」に所在する配送先Ｄが割当てられている。配送物を積載する各車両は、エリア組合せに従って第１配送先から第２配送先に移動するように計画されていることがわかる。

次に、計画実績ＤＢ１８０に記録される運行ルールを説明する。図９は、計画実績ＤＢ１８０に記録される第１配送先に関する運行ルールの一例を示す図である。第１配送先に関する運行ルール情報は、配送先コードの項目を有する。配送先コードには、図５を用いて説明したように、運行結果情報から分析された第１配送先に指定された配送先の配送コードが格納される。なお、計画実績ＤＢ１８０に記録される運行ルールにおいては、適宜に項目の追加、変更、削除が可能である。

図１０は、計画実績ＤＢ１８０に記録される配送先の組合せに関する運行ルールの一例を示す図である。配送先の組合せに関する運行ルール情報は、セット化ＩＤ、順番、配送先コード、優先区分の各項目を有する。セット化ＩＤには、配送先の組合せを一意に識別する識別情報（セット化ＩＤ）が格納される。順番には、セット化ＩＤで特定された配送先の組合せにおける配送順を示す情報が格納される。例えば、「１」、「２」といった順番、あるいは、「前」、「後」といった後先を示す情報が格納される。配送先コードには、セット化ＩＤによって組合せられた配送先を識別する識別情報が格納される。優先区分には、セット化ＩＤで特定される配送先の組合せを優先させる指標を示す情報が格納される。このような指標として、例えば、図６を用いて説明したように、運行結果情報から分
析された配送先の組合せの割合（％）が例示される。

図１１は、計画実績ＤＢ１８０に記録される優先運送業者に関する運行ルールの一例を示す図である。優先運送業者に関する運行ルール情報は、配送先コード、業者コード、優先区分の各項目を有する。配送先コードには、配送先を識別する識別番号が格納される。業者コードには、運送業者を識別する識別番号が格納される。優先区分には、配送先と運送業者との組合せを優先させる指標を示す情報が格納される。このような指標として、例えば、図７を用いて説明したように、運行結果情報から分析された配送先と運送業者との組合せの割合（％）が例示される。

図１２は、計画実績ＤＢ１８０に記録されるエリア間移動／行政区間移動に関する運行ルールの一例を示す図である。エリア間移動／行政区間移動に関する運行ルール情報は、セット化ＩＤ、順番、エリアコード／行政区コード、優先区分の各項目を有する。セット化ＩＤには、エリア間の組合せを一意に識別する識別情報（セット化ＩＤ）が格納される。順番には、セット化ＩＤで特定されたエリア間の組合せにおける移動順を示す情報が格納される。例えば、「１」、「２」といった順番、あるいは、「前」、「後」といった後先を示す情報が格納される。エリアコード／行政区コードには、エリアあるいは行政区を識別する情報が格納される。優先区分には、セット化ＩＤで特定されるエリア間の組合せの移動を優先させる指標を示す情報が格納される。このような指標として、例えば、図８を用いて説明したように、運行結果情報から分析されたエリア間移動の組合せの割合（％）が例示される。

上記した、サーバ１０で提供される実績学習機能１２０においては、計画担当者による配車結果情報からの所定情報の取得条件、運行ルールを生成するための閾値等は予めプログラムに固定条件として保持することができる。但し、運行ルールの作成にあたり、サーバ１０を管理する管理者の操作入力による指示を受け付けて、配車結果情報からの所定情報の取得条件、運行ルールを生成するための閾値等を設定することもできる。管理者からの操作入力を受け付けて、運行ルールを生成するための各種の条件を設定可能とすることで、運行ルールの生成に関するユーザビリティが向上できる。また、繁忙期や閑散期等の配車業務の状況に応じた運行ルールの生成が可能になり、探索アルゴリズム１１０ａで生成される輸送スケジュールの確度を高めることが可能になる。

図１３は、運行ルールの各種条件を設定する設定画面の一例を示す図である。図１３に示すように、設定画面においては、運行結果情報ＤＢ１６０および配送順結果情報ＤＢ１７０から運行ルールの生成に関するデータを取得するための所定期間を設定する入力領域Ｚ１３（対象期間：ｘｘヶ月）が設けられる。なお、所定期間の設定は、３か月単位や年単位等とすることもできる。

また、設定画面においては、第１配送先の運行ルールの生成に関する設定を入力する入力領域Ｚ１４が設けられる。同様にして、配送先組合せ、優先運送業者、エリア間移動の各運行ルールの生成に関する設定を入力する入力領域（Ｚ１４−Ｚ１７）が設けられる。各入力領域に入力された設定値は、操作部品Ｚ１９の押下操作によりキャンセルできる。また、各入力領域に対しては、当該入力領域を有効にするか否かのラジオボタンが設けられる。サーバ１０の管理者は、各入力領域に関連付けて表示される内訳に従って各種条件の選択・設定を行い、操作部品Ｚ１８に対する押下操作を行う。サーバ１０は、操作部品Ｚ１８の押下操作を受け付け、設定画面を介して設定された運行ルールの生成に関する各種設定条件を取得する。サーバ１０においては、取得された各種の設定条件を反映させて実績学習機能１２０が提供される。

３．装置構成
図１４は、本実施形態に係るサーバ１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図１４に示すように、サーバ１０は、接続バス１６によって相互に接続されたプロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、通信ＩＦ１４、入出力ＩＦ１５を構成要素に含むコンピュータである。主記憶装置１２および補助記憶装置１３は、サーバ１０が読み取り可能な記録媒体である。上記の構成要素はそれぞれ複数に設けられてもよいし、一部の構成要素を設けないようにしてもよい。端末２０を構成するコンピュータは、実質的にサーバ１０のハードウェア構成と同等であるため、説明が省略される。

プロセッサ１１は、サーバ１０全体の制御を行う中央処理演算装置である。プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）等である。プロセッサ１１は、例えば、補助記憶装置１３に記憶されたプログラム
を主記憶装置１２の作業領域に実行可能に展開し、当該プログラムの実行を通じて周辺機器の制御を行うことで所定の目的に合致した機能を提供する。本実施形態に係るサーバ１０においては、プログラムの実行を通じてマスタ設定更新機能１２０が提供される。また、端末２０においては、プログラムの実行を通じて運行計画の計画立案機能１１０が提供される。なお、プログラムの実行を通じて、マスタ設定更新機能１２０を提供するプロセッサ１１は、「制御部」の一例である。

なお、一部または全部の機能が、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等によって提供されてもよい。同様にして、
一部または全部の機能が、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、数値演算プロ
セッサ、ベクトルプロセッサ、画像処理プロセッサ等の専用ＬＳＩ（large scale integration）、その他のハードウェア回路で実現されてもよい。また、サーバ１０は、単一の
物理的構成で実現されてもよく、互いに連携する複数台のコンピュータの構成によって実現されてもよい。

主記憶装置１２は、プロセッサ１１が実行するプログラム、当該プロセッサが処理するデータ等を記憶する。主記憶装置１２は、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）を含む。補助記憶装置１３は、各種のプログラムおよび各種のデータを読み書き自在に記録媒体に格納する。補助記憶装置１３は、外部記憶装置とも呼ばれる。補助記憶装置１３には、例えば、ＯＳ（Operating System）、各種プログラム、各種テーブル等が格納される。ＯＳは、例えば、通信ＩＦ１４を介して接続される外部装置等とのデータの受け渡しを行う通信インターフェースプログラムを含む。外部装置等は、例えば、ネットワークＮに接続する他のコンピュータ、外部記憶装置等である。

補助記憶装置１３は、主記憶装置１２を補助する記憶領域として使用され、プロセッサ１１が実行するプログラム、プロセッサ１１が処理するデータ等を記憶する。補助記憶装置１３は、不揮発性半導体メモリ（フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM））を含むシリコンディスク、ソリッドステートドライブ装置、ハードディスク
ドライブ（ＨＤＤ、Hard Disk Drive）装置等である。また、補助記憶装置１３として、
ＣＤドライブ装置、ＤＶＤドライブ装置、ＢＤドライブ装置といった着脱可能な記録媒体の駆動装置が例示される。着脱可能な記録媒体として、ＣＤ、ＤＶＤ、ＢＤ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＳＤ（Secure Digital）メモリカード等が例示される。

なお、図２に例示の各ＤＢは、例えば、サーバ１０のプロセッサ１１によって実行されるデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）のプログラムが、補助記憶装置１３等に記憶されるデータを管理することで構築されるリレーショナルデータベースである。

通信ＩＦ１４は、サーバ１０をネットワークＮに接続させるためのインターフェースで
ある。サーバ１０においては、通信ＩＦ１４は、ネットワークとの接続方式に応じて適宜の構成を採用できる。

入出力ＩＦ１５は、サーバ１０に接続される機器との間でデータの入出力を行うインターフェースである。入出力ＩＦ１５には、例えば、キーボード、タッチパネルやマウス等のポインティングデバイス、マイクロフォン等の入力デバイスが接続される。情報処理装置１１０は、入出力ＩＦ１５を介し、入力デバイスを操作する操作者からの操作指示等を受け付ける。

また、入出力ＩＦ１５には、例えば、ＬＣＤ、ＥＬ（Electroluminescence）パネル、
有機ＥＬパネル等の表示デバイス、プリンタ、スピーカ等の出力デバイスが接続される。サーバ１０は、入出力ＩＦ１５を介し、プロセッサ１１で処理されるデータや情報、主記憶装置１２、補助記憶装置１３に記憶されるデータや情報を出力する。

４．処理の流れ
次に、図１５を参照して、本実施形態の実績学習処理に関する処理の流れを説明する。図１５は、本実施形態に係るサーバ１０で実行される実績学習処理の一例を示すフローチャートである。図１５に示す処理は、サーバ１０のプロセッサ１１が補助記憶装置１３等に記憶されたプログラムを実行することで提供される。また、これらの処理は、日単位、週単位、月単位といった所定の期間単位で定期的に実行される。

処理の開始後、ステップＳ１０１においては、計画担当者によって決定された運行計画結果に関する配車結果情報が取得される。配車結果情報は、計画立案処理機能１１０を提供する端末２０から、ネットワークＮを通じて運行結果情報ＤＢ１６０、配車順結果情報ＤＢに１７０に蓄積される。ステップＳ１０１では、予め設定された所定期間、あるいは、図１３に示す設定画面を通じて入力された対象期間に対する配車結果情報の履歴が取得される。

配車結果情報として、例えば、配送先毎の配送実績に関するデータ、配送順で前後する配送先の同時配送実績に関するデータ、配送先と当該配送先に対して割当てられた運送業者との組合せに関するデータが取得される。また、配送順と当該配送順に対して割当てられた配送先との組合せに関するデータが取得される。取得された上記データは、ステップＳ１０２に引き渡され、処理がステップＳ１０２に進む。

ステップＳ１０２では、計画結果分析処理が行われる。具体的には、図５で説明したように、配送先毎の配送実績に関するデータに基づいて、第１配送先に選定された配送先の頻度（割合）が算出される。そして、第１配送先に選定された頻度が所定の閾値以上の配送先が抽出される。本実施形態では、抽出された配送先は、第１配送先に関する運行ルールを作成するための情報（第１配送先情報）である。

また、図６で説明したように、配送順で前後する配送先の同時配送実績に関するデータに基づいて、配送順で前後する配送先の組合せパターン毎の頻度（割合）が算出される。そして、複数の組合せパターンの中から、組合せの頻度が所定の閾値以上の、配送順で前後する配送先の組合せパターンが抽出される。本実施形態では、抽出された、配送順で前後する配送先の組合せパターンは、配送先の組合せに関する運行ルールを作成するための情報（配送先組合せ情報）である。

さらに、図７で説明したように、配送先と当該配送先に対して割当てられた運送業者との組合せに関するデータに基づいて、運送業者毎の配送先に対する割当実績の頻度（割合）が算出される。そして、割当実績の頻度が所定の閾値以上の、配送先と運送業者（優先
運送業者）との組合せパターンが抽出される。本実施形態では、抽出された配送先と運送業者（優先運送業者）との組合せパターンは、優先運送業者に関する運行ルールを作成するための情報（優先運送業者情報）である。

さらにまた、図８で説明したように、配送順と当該配送順に対して割当てられた配送先との組合せに関するデータに基づいて、エリア間毎の移動頻度（割合）が算出される。そして、移動頻度が所定の閾値以上の、移動前のエリアと移動後のエリアとの組合せパターンが抽出される。本実施形態では、抽出された移動前のエリアと移動後のエリアとの組合せパターンは、エリア間移動に関する運行ルールを作成するための情報（エリア間移動情報）である。

ステップＳ１０２において抽出された各種の情報（第１配送先情報、配送先組合せ情報、優先運送業者情報、エリア間移動情報）は、ステップＳ１０３に引き渡され、処理がステップＳ１０３に進む。

ステップＳ１０３では、運行ルール作成処理が行われる。具体的には、第１配送先情報に基づいて、図９で説明した、第１配送先に関する運行ルールが作成される。また、配送先組合せ情報に基づいて、図１０で説明した、配送先の組合せに関する運行ルールが作成される。また、優先運送業者情報に基づいて、図１１で説明した、優先運送業者に関する運行ルールが作成される。そして、エリア間移動情報に基づいて、図１２で説明した、エリア間移動／行政区間移動に関する運行ルールが作成される。作成された運行ルールは、実績学習ＤＢ１８０に登録される。ステップＳ１０３の処理が終了すると本ルーチンを一旦終了する。

次に、図１６を参照し、本実施形態の運行ルールを反映させた計画立案処理に関する処理の流れを説明する。図１６は、本実施形態に係る端末２０で実行される計画立案処理の一例を示すフローチャートである。図１６に示す処理は、端末２０のプロセッサが補助記憶装置等に記憶されたプログラムを実行することで提供される。

本フローにおいて、処理の開始は、計画立案処理の実行のときが例示される。端末２０では、計画担当者の操作入力が受け付けられ、探索アルゴリズム１１０ａが実行される。処理の開始後、ステップＳ２０１においては、車両マスタＤＢ１３０、配送先マスタＤＢ１４０、出荷情報ＤＢ１５０、地図情報等を参照し、車両毎の運行計画を生成するための情報が取得されると、処理がステップＳ２０２に進む。ステップＳ２０２では、運行実績ＤＢ１８０に登録された、第１配送先、配送先組合せ、優先運送業者、エリア間／行政区間移動に関する運行計画作成ルールが取得されると、処理がステップＳ２０３に進む。ステップＳ２０３では、取得された各種の情報を用いて、運行業務に関するＫＰＩが最大化するような輸送スケジュールが求められる。ステップＳ２０３の結果、得られた輸送スケジュールは、端末２０の表示デバイスに表示される。そして、ステップＳ２０４では、輸送スケジュールに対する計画担当者の手修正の有無が判断される。

ステップＳ２０４において、計画担当者の手修正が有る場合には（ステップＳ２０４、“Ｙｅｓ”）、処理はステップＳ２０５に進み、そうでない場合には（ステップＳ２０４、“Ｎｏ”）、処理はステップＳ２０６に進む。ステップＳ２０５では、計画担当者の手修正を反映させた運行計画が生成されると、処理はステップＳ２０６に進む。ステップＳ２０６では、運行計画に対する決定の有無が判断される。ステップＳ２０６において、運行計画に対する決定がある場合には（ステップＳ２０６、“Ｙｅｓ”）、処理はステップＳ２０７に進み、そうでない場合には（ステップＳ２０６、“Ｎｏ”）、処理はステップＳ２０４に戻る。ステップＳ２０７では、決定された運行計画についての結果情報（配車結果情報）が、運行結果情報ＤＢ１６０および配送順結果ＤＢ１７０に登録される。ステ
ップＳ２０７の処理が終了すると本ルーチンを一旦終了する。

以上、説明したように、本実施形態に係る情報システムにおいては、サーバ１０は、配車業務において、計画担当者による見直しが施されて決定された運行計画に関する配車結果情報を、自身の管理するデータベースに記録・蓄積する構成とした。具体的には、配車結果情報は、運行結果情報ＤＢ１６０および配送順結果情報ＤＢ１７０に記録・蓄積される。そして、サーバ１０は、上記各ＤＢに蓄積された配車結果情報の履歴から、運行計画の作成にあたり、制約条件として利用可能な所定期間のデータを取得する構成とした。例えば、配送先毎の配送実績に関するデータ、配送順で前後する配送先の同時配送実績に関するデータ、配送先と当該配送先に対して割当てられた運送業者との組合せに関するデータが取得される。また、配送順と当該配送順に対して割当てられた配送先との組合せに関するデータが取得される。

そして、本実施形態に係るサーバ１０は、取得したデータから、運行ルール（運行計画作成ルール）を作成し、作成された運行ルールを実績学習ＤＢ１８０に登録する構成とした。具体的には、配送先毎の配送実績に関するデータから、第１配送先に選定された配送先毎の頻度（割合）を算出し、当該頻度が所定の閾値以上である配送先情報を抽出する。そして、抽出された配送先情報に基づいて、第１配送先の選定に関する運行ルールを作成する。
また、配送順で前後する配送先の同時配送実績に関するデータから、配送順で前後する配送先の組合せパターン毎の頻度（割合）を算出し、当該頻度が所定の閾値以上である配送先の組合せパターン情報を抽出する。そして、抽出された配送先の組合せパターン情報に基づいて、配送先の組合せに関する運行ルールを作成する。
また、配送先と当該配送先に対して割当てられた運送業者との組合せに関するデータから、運送業者毎の配送先に対する割当実績の頻度（割合）を算出し、当該頻度が所定の閾値以上である配送先と運送業者（優先運送業者）との組合せ情報を抽出する。そして、抽出された配送先と運送業者（優先運送業者）との組合せ情報に基づいて、優先運送業者に関する運行ルールを作成する。
また、配送順と当該配送順に対して割当てられた配送先との組合せに関するデータから、エリアを跨いで移動が行われるエリア間の移動について、エリア間毎の移動頻度（割合）を算出する。そして、当該頻度が所定の閾値以上である移動前のエリアと移動後のエリアとを組合せたパターン情報を抽出する。そして、抽出された移動前のエリアと移動後のエリアとの組合せたパターン情報に基づいて、エリア間移動に関する運行ルールを作成する。

この結果、本情報システムにおいては、配車業務の運行計画の決定に関し、計画担当者が修正した日々の配車結果情報（運行結果情報・配送順結果情報）から探索アルゴリズムにおいて利用可能な有効情報を自動的に抽出することができる。そして、実績学習ＤＢに蓄積された運行計画作成ルールを新たな制約条件として利用し、運行業務に関するＫＰＩが最大化するような輸送スケジュールを生成することが可能になる。本情報システムによれば、計画担当者による暗黙知（安全面を考慮した経路選択、配送業者と配送先との関係等）を形式知（運行計画作成ルール）として実績学習ＤＢに記録・蓄積し、探索アルゴリズムに反映できる。このため、例えば、他者が当該システムを用いて運行計画を立案する場合であっても、上記暗黙知を有する計画担当者と同等のレベルで運行計画を立案することが可能になる。また、探索アルゴリズムによって求められた過去の輸送スケジュール対して計画担当者の修正履歴が新たな条件として反映できるため、新たに生成された輸送スケジュールを運行計画として決定する確度が向上できる。これにより、配車業務における運行計画の立案・決定に関する負荷が軽減できるため作業効率の向上が期待でき、配車業務に関する総合的なコスト削減が可能になる。

（その他）
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本実施の形態の開示はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施し得る。本開示において説明した処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組合せて実施することができる。

また、１つの装置が行うものとして説明した処理が、複数の装置によって分担して実行されてもよい。あるいは、異なる装置が行うものとして説明した処理が、１つの装置によって実行されても構わない。コンピュータシステムにおいて、各機能をどのようなハードウェア構成（サーバ構成）によって実現するかは柔軟に変更可能である。

また、上記実施形態では、端末２０は、サーバ１０が管理する実績学習ＤＢ１８０から取得した運行ルールを制約条件として使用し、計画立案処理機能１１０を提供するものとして説明した。しかし、このような構成に代えて、情報システム１００の構成の大半またはすべてをサーバ１０が有するようにしてもよい。すなわち、サーバ１０が単独で、計画立案処理機能１１０および実績学習機能１２０を提供してもよい。その場合には、サーバ１０が車両マスタＤＢ１３０、配送先マスタＤＢ１４０、出荷情報ＤＢ１５０等を有し、図１５から図１６の処理を単独で実行すればよい。

《コンピュータが読み取り可能な記録媒体》
情報処理装置その他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記何れかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。

ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、フラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ等がある。

１０ 情報処理装置（運行計画作成システムサーバ）
１１ プロセッサ
１２ 主記憶装置
１３ 補助記憶装置
１４ 入出力ＩＦ
１５ 通信ＩＦ
１６ 接続バス
２０ 情報処理端末（運行計画作成システム端末）
１００ 情報システム（運行計画作成システム）
１１０ 計画立案処理機能
１２０ 実績学習機能
１２１ 計画結果取得処理
１２２ 計画結果分析処理
１２３ 運行ルール作成処理
１３０ 車両マスタＤＢ
１４０ 配送先マスタＤＢ
１５０ 出荷情報ＤＢ
１６０ 運行結果情報ＤＢ
１７０ 配送順結果情報ＤＢ
１８０ 実績学習ＤＢ

Claims (9)

1. 複数の配送物を積載し、前記複数の配送物のそれぞれに指定された配送先へ輸送する車両について決定された前記輸送に関する運行計画の所定期間における履歴を取得することと、
   前記履歴の中から、前記複数の配送物のそれぞれに指定された配送先へ輸送する車両に関する配車傾向を示す情報を抽出することと、
   抽出した前記配車傾向を示す情報に基づいて、前記輸送に関する運行計画の作成に関連する配車のルールを作成することと、
   を実行する制御部を備える情報処理装置。
2. 前記配車傾向を示す情報には、前記配送先毎の配送実績に関する情報、前記輸送において配送順が前後する前記配送先の組合せに関する情報、前記配送先と該配送先に配送物を輸送した運送業者との組合せに関する情報、前記配送先と配送順との組合せに関する情報の中の少なくとも一つの情報が含まれる、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記制御部は、前記配送先毎の配送実績に関する情報から、第１配送先に選定された前記配送先の頻度情報に基づいて、配送物を輸送する際に配送順が第１配送先となる配送先の選定に関するルールを作成する、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記制御部は、前記輸送において配送順が前後する前記配送先の組合せに関する情報から、前記配送先の組合せが選定された頻度情報に基づいて、配送物を輸送する際に配送順で前後させる配送先の組合せの選定に関するルールを作成する、請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記制御部は、前記配送先と該配送先に配送物を輸送した運送業者との組合せに関する情報から、前記配送先と前記運送業者との組合せが選定された頻度情報に基づいて、配送物を配送先に優先して輸送させる運送業者の選定に関するルールを作成する、請求項２に記載の情報処理装置。
6. 前記制御部は、前記配送先と配送順との組合せに関する情報から、予め区分けされた領域区間を跨いで移動する頻度情報に基づいて、配送物を輸送する際に優先させて車両を移動させる領域区間の選定に関するルールを作成する、請求項２に記載の情報処理装置。
7. 前記制御部は、前記ルールを前記車両の輸送制約に関する条件に使用して、前記輸送に関する運行計画の立案を支援する、請求項１から６の何れか一項に記載の情報処理装置。
8. 複数の配送物を積載し、前記複数の配送物のそれぞれに指定された配送先へ輸送する車両について、計画担当者によって実行が決定された前記輸送に関する運行計画の所定期間における履歴を取得することと、
   前記履歴の中から、前記複数の配送物のそれぞれに指定された配送先へ輸送する車両に関する配車傾向を示す情報を抽出することと、
   抽出した前記配車傾向を示す情報に基づいて、前記輸送に関する運行計画の作成に関連する配車のルールを作成することと、
   を含む処理方法。
9. 複数の配送物を積載し、前記複数の配送物のそれぞれに指定された配送先へ輸送する車両について、計画担当者によって実行が決定された前記輸送に関する運行計画の所定期間における履歴を取得することと、
   前記履歴の中から、前記複数の配送物のそれぞれに指定された配送先へ輸送する車両に
   関する配車傾向を示す情報を抽出することと、
   抽出した前記配車傾向を示す情報に基づいて、前記輸送に関する運行計画の作成に関連する配車のルールを作成することと、
   をコンピュータに実行させるプログラム。

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