JP2022508822A - 個人化された地上輸送のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

本開示は、ユーザが移動ルートに沿って移動している間の商取引を容易にするための方法およびシステムを提供する。ユーザが移動ルートに沿って移動している間の商取引を容易にするための方法は、（ａ）サーバにおいて、ユーザの出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を受信することと、（ｂ）出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を使用してユーザ用の移動ルートを生成することであって、その移動ルートが出発地の地理的位置から目的地の地理的位置に向かう、生成することと、（ｃ）サーバを使用してルートに沿ったユーザ向けの１つまたは複数の取引オプションを識別することと、（ｄ）ユーザが移動ルートの少なくとも一部分に沿って地上の乗り物で移動している間に電子デバイス上でユーザに１つまたは複数の取引オプションを提示することとを含んでよい。【選択図】図３

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年１０月１６日に出願された米国仮出願第６２／７４６，４１９号、２０１９年２月１１日に出願された米国仮出願第６２／８０３，７４９号、および２０１９年５月８日に出願された米国仮出願第６２／８４５，０４６号に対する優先権を主張し、それらの各々は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

スマートフォン、タブレットコンピュータ、および他のポータブルデバイスなどのモバイルコンピューティングデバイスの計算能力の急速な拡大、ならびにモバイルデバイス用のソフトウェアプログラムアプリケーション（または「アプリ」）の数の増加および進歩により、個人の生産性の分野におけるデバイス、アプリ、および関連するプラットフォームに対する個人の依存度が大幅に高まっている。たとえば、アプリは、会議のスケジューリング、移動ルートの決定、トランジットモードの選択、および他の機能に広く使用されている。

ピアツーピアカーシェアリングおよびタクシー配車サービス（たとえば、Ｕｂｅｒ（登録商標）およびＬｙｆｔ（登録商標））などのモビリティサービスの出現および消費者による採用などの受諾により、輸送とモバイルアプリケーションの組合せが促進されている。次世代のモビリティは、自律型の乗り物、自動化された乗り物、電動の乗り物、およびオンデマンド共有モビリティ、ならびにそれらが可能にするユースケースに関するものである。人間の介入なしに動作することが可能な自律型の乗り物が急速に向上している。そのような乗り物が商品化されると、それらは、機能を向上させ、乗客および貨物の移動に新しい方法およびシステムが利用されることを可能にすることにより、地域の輸送を改善することができる。そのような実現機能の１つは、乗り物が自律的にある場所から別の場所に移動する能力である。様々なタイプの自律型の乗り物と連携して、利用可能な輸送および物流のリソースを最適に活用する方法に関して、課題が発生する可能性がある。

本明細書で認識されるのは、完全自律型無人の乗り物などの乗り物で使用するための製品またはサービスを提供するための方法およびシステムの必要性である。有益なことに、そのような製品またはサービスは、乗り物のユーザのための時間とリソースの両方の節約を容易にすることができる。さらに、それにより、それらの製品またはサービスを提供する企業が、乗り物輸送環境で最終消費者とより直接的に関わることが可能になり得る。

本開示は、カスタマイズされた乗客商取引サービスで個人化された輸送体験を生み出すためのシステムおよび方法を提供する。詳細には、個人化された輸送体験は、フリート事業者を必要としない自律型の乗り物による輸送を含むことができる。個人化された輸送体験は、たとえば、自律型の乗り物、タクシー配車サービス、フリートベースのサービス、マイクロトランジット（たとえば、フリートベースの随時運行輸送）、鉄道輸送、および／または地上大量輸送の乗り物などの任意の輸送モードで提供することができる。個人化された輸送計画は、人間の介入が最小限の機械学習システムを使用して生成されてよい。提供されるシステムおよび方法は、ホテルおよびホスピタリティ、レストランおよび食事、観光および娯楽、ヘルスケア、サービス提供などの産業における無人／運転手不要な乗り物についての様々な新しいユースケースを可能にすることができる。

一態様では、ユーザが移動ルートに沿って移動している間の商取引を容易にするための方法が提供される。方法は、（ａ）サーバにおいて、ユーザの出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を受信することと、（ｂ）出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を使用してユーザ用の移動ルートを生成することであって、その移動ルートが出発地の地理的位置から目的地の地理的位置に向かう、生成することと、（ｃ）サーバを使用してルートに沿ったユーザ向けの１つまたは複数の取引オプションを識別することと、（ｄ）ユーザが移動ルートの少なくとも一部分に沿って地上の乗り物で移動している間に電子デバイス上でユーザに１つまたは複数の取引オプションを提示することとを含んでよい。

別の態様では、ユーザが移動ルートに沿って移動している間の商取引を容易にするための方法は、（ａ）サーバにおいて、ユーザの出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を受信することと、（ｂ）出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を使用してユーザ用の移動ルートを生成することであって、その移動ルートが出発地の地理的位置から目的地の地理的位置に向かう、生成することと、（ｃ）サーバを使用してルートに沿ったユーザ向けの１つまたは複数の取引オプションを識別することと、（ｄ）ユーザが地上大量輸送の乗り物で移動ルートのセグメントに沿って移動している間に電子デバイス上に１つまたは複数の取引オプションを提示することとを含み、１つまたは複数の取引オプションは、ユーザのソーシャルグラフ、ユーザの輸送グラフ、ユーザの訪問グラフ、ユーザの購入グラフ、カレンダデータ、およびやることリストデータからなるグループから選択された１つまたは複数のメンバに少なくとも部分的に基づいて決定される。

いくつかの実施形態では、目的地の地理的位置は、ユーザに関連する履歴データに基づいて自動的に決定される。いくつかの実施形態では、出発地の地理的位置は、電子デバイスの地理的位置を使用して決定され、その地理的位置は全地球測位システムまたは信号三角測量によって決定される。いくつかの実施形態では、出発地の地理的位置は、電子デバイス上のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を介してユーザによって入力される。いくつかの実施形態では、移動ルートおよび１つまたは複数の取引オプションは、機械学習アルゴリズムを使用して生成される。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の取引オプションは、ユーザのソーシャルグラフ、ユーザの輸送グラフ、ユーザの訪問グラフ、ユーザの購入グラフ、カレンダデータ、およびやることリストデータからなるグループから選択された１つまたは複数のメンバに少なくとも部分的に基づいて決定される。いくつかの実施形態では、方法は、移動ルートの１つまたは複数の部分のための輸送モードを決定することをさらに含む。場合によっては、輸送モードは、自律型個人所有の乗り物、自律型もしくは人間が運転する乗り物を使用して配送されるタクシー配車サービスもしくはライドシェアリングサービス、鉄道輸送、および／または地上大量輸送の乗り物を含む。場合によっては、第１の部分のために決定された輸送モードは、第２の部分から決定された輸送モードとは異なる。いくつかの実施形態では、方法は、１つまたは複数の取引オプションのうちの少なくとも１つの受諾を示すユーザ入力を受信することと、ユーザ入力の受信に応答して、少なくとも１つの取引オプションを行うこととをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、１つまたは複数の取引オプションのうちの１つの拒否を示すユーザ入力を受信すると、新しい取引オプションを生成することをさらに含む。

本開示の別の態様は、１つまたは複数のコンピュータプロセッサによる実行時に、本明細書の上記または他の箇所の方法のいずれかを実施する機械実行可能コードを含む、非一時的コンピュータ可読媒体を提供する。

本開示の別の態様は、１つまたは複数のコンピュータプロセッサおよびそれらに結合されたコンピュータメモリを備えるシステムを提供する。コンピュータメモリは、１つまたは複数のコンピュータプロセッサによる実行時に、本明細書の上記または他の箇所の方法のいずれかを実施する機械実行可能コードを含む。

別の態様では、ユーザがルートに沿って移動している間の商取引を容易にするための方法が提供される。方法は、（ａ）サーバにおいて、ユーザの出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を受信することと、（ｂ）出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を使用してユーザ用のルートを生成することであって、そのルートが出発地の地理的位置から目的地の地理的位置に向かう、生成することと、（ｃ）サーバを使用してルートに沿ったユーザ向けの１つまたは複数の取引オプションを識別することと、（ｄ）ユーザが地上の乗り物でルートのセグメントに沿って移動している間にユーザの電子デバイス上に１つまたは複数の取引オプションを提示することとを含み、１つまたは複数の取引オプションは、ユーザのソーシャルグラフ、ユーザの輸送グラフ、ユーザの訪問グラフ、ユーザの購入グラフ、カレンダデータ、およびやることリストデータからなるグループから選択された１つまたは複数のメンバに少なくとも部分的に基づいて決定される。

いくつかの実施形態では、目的地の地理的位置は、ユーザに関連する履歴データに基づいて自動的に決定される。いくつかの実施形態では、出発地の地理的位置は、電子デバイス上のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を介してユーザによって入力される。いくつかの実施形態では、ルートおよび１つまたは複数の取引オプションは、機械学習アルゴリズムを使用して生成される。

いくつかの実施形態では、方法は、ルートの１つまたは複数のセグメントのための輸送モードを決定することをさらに含む。場合によっては、輸送モードは、自律型の乗り物、タクシー配車サービス、鉄道輸送、および／または地上大量輸送の乗り物を含む。いくつかの例では、輸送モードは自律型の乗り物のタイプを含む。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の取引オプションのうちの少なくとも１つは、ルートの２つの連続するセグメントを接続する位置で行われるべきである。

別の態様では、ユーザが移動ルートに沿って移動している間の商取引を容易にするための方法が提供される。方法は、（ａ）サーバにおいて、ユーザの出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を受信することと、（ｂ）出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を使用してユーザ用の移動ルートを生成することであって、その移動ルートが出発地の地理的位置から目的地の地理的位置に向かう、生成することと、（ｃ）サーバを使用して移動ルートに沿ったユーザ向けの１つまたは複数の取引オプションを識別することと、（ｄ）ユーザが（１）自律型の乗り物または（２）地上大量輸送の乗り物で移動ルートのセグメントに沿って移動している間にユーザの電子デバイス上に１つまたは複数の取引オプションを提示することとを含む。

いくつかの実施形態では、目的地の地理的位置は、ユーザに関連する履歴データに基づいて自動的に決定される。いくつかの実施形態では、出発地の地理的位置は、電子デバイス上のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を介してユーザによって入力される。いくつかの実施形態では、移動ルートおよび１つまたは複数の取引オプションは、機械学習アルゴリズムを使用して生成される。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の取引オプションは、ユーザのソーシャルグラフ、ユーザの輸送グラフ、ユーザの訪問グラフ、ユーザの購入グラフ、カレンダデータ、およびやることリストデータからなるグループから選択された１つまたは複数のメンバに少なくとも部分的に基づいて決定される。

いくつかの実施形態では、方法は、移動ルートの１つまたは複数のセグメントのための輸送モードを決定することをさらに含む。場合によっては、輸送モードは、自律型の乗り物、タクシー配車サービス、鉄道輸送、および／または地上大量輸送の乗り物を含む。いくつかの例では、輸送モードは自律型の乗り物のタイプを含む。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の取引オプションのうちの少なくとも１つは、移動ルートの２つの連続するセグメントを接続する位置で行われるべきである。いくつかの実施形態では、方法は、ユーザに関連付けられたカレンダデータまたはやることリストデータの変化の検出時に（ｂ）および／または（ｃ）を繰り返すことをさらに含む。

別の態様では、ユーザがルートに沿って移動している間の商取引を容易にするための方法が提供される。方法は、（ａ）サーバにおいて、ユーザの出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を受信することと、（ｂ）出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を使用してユーザ用のルートを生成することであって、そのルートが出発地の地理的位置から目的地の地理的位置に向かう、生成することと、（ｃ）サーバを使用して目的地の地理的位置に関連付けられたコンテキスト情報を抽出することと、（ｄ）サーバを使用してコンテキスト情報に少なくとも部分的に基づいてルートに沿ったユーザ向けの１つまたは複数の取引オプションを識別することとを含む。

いくつかの実施形態では、方法は、ユーザがルートの少なくとも一部分に沿って地上の乗り物で移動している間に、地上の乗り物内の電子デバイス上でユーザに１つまたは複数の取引オプションを提示することをさらに含む。場合によっては、地上は自律型の乗り物である。いくつかの実施形態では、コンテキスト情報は、目的地の地理的位置に関連付けられた活動を含む。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の取引オプションは、ユーザが割り当てられたセグメントに少なくとも部分的に基づいて決定される。

本開示の追加の態様および利点は、以下の発明を実施するための形態から当業者には容易に明らかになり、本開示の例示的な実施形態のみが図示および記載される。実現されるように、本開示は、他の異なる実施形態が可能であり、そのいくつかの詳細は、すべてが本開示から逸脱することなく、様々な明白な点で修正が可能である。したがって、図面および説明は、本質的に例示と見なされるべきであり、限定と見なされるべきではない。

参照による組込み
本明細書で言及されるすべての刊行物、特許、および特許出願は、あたかも個々の刊行物、特許、または特許出願が参照により組み込まれることが具体的かつ個別に示されたかのように、同じ程度まで参照により本明細書に組み込まれる。参照により組み込まれる刊行物および特許または特許出願が明細書に含まれる開示と矛盾する範囲まで、本明細書は、いかなるそのような矛盾する資料にも取って代わり、かつ／または優先するものである。

本開示の新規の特徴は、添付の特許請求の範囲に詳細に記載されている。本開示の特徴および利点のよりよい理解は、本開示の様々な原理が利用される例示的な実施形態を記載する以下の発明を実施するための形態、および添付の図面（または本明細書では「図（Ｆｉｇｕｒｅ）」および「図（ＦＩＧ）」）を参照して得られる。

個人用輸送管理システムが運用され得るネットワーク環境の一例を概略的に示す図である。 いくつかの実施形態による、ユーザデータベースの例を示す図である。 輸送グラフの一例を示す図である。 個人化された輸送計画の一例を示す図である。 別の個人化された輸送計画の一例を示す図である。 毎日の輸送中にユーザ向けの１つまたは複数の取引オプションを生成する例示的なプロセスを示す図である。 輸送中に個人化された乗客商取引を提供する例示的なプロセスを示す図である。 個人化された輸送体験を生成するための複数のデータベースおよびデータソースと通信する輸送計画エンジンを概略的に示す図である。 輸送計画ステップ作成器のブロック図である。 本明細書に記載された個人用輸送管理システムを実装するようにプログラムされるか、そうでなければ構成されたコンピュータシステムを示す図である。 個人用輸送管理システムの一例を示す図である。 乗り物データベースの一例を示す図である。 輸送計画生成器によって処理または使用されるデータの例を示す図である。 輸送計画実行エンジンの一例を示す図である。 様々なアプリケーションによってアクセスされるユーザデータベースおよび乗り物データベースに格納されたデータの一例を示す図である。

本明細書では様々な実施形態が図示および記載されるが、そのような実施形態が例としてのみ提供されていることが当業者には明らかであろう。当業者は、本開示から逸脱することなく、多数の変形、変更、および置換を思いつく可能性がある。本明細書に記載される実施形態に対する様々な代替案が利用されてよいことを理解されたい。

本明細書で使用される「自律制御」、「自動運転」、「自律的」、および「無人」という用語は、乗り物を説明する際に使用されるとき、一般に、それ自体がすべての運転タスクを実行し、ルートの少なくとも一部分に沿って運転環境を監視することができる乗り物を指す。自律型の乗り物は、自律型の乗り物に乗っている人間からの介入なしに、ある地点から別の地点に移動することができる。場合によっては、自律型の乗り物は、乗り物の自動化に関する米国運輸省道路交通安全局（ＮＨＴＳＡ）の定義、具体的にはＮＨＴＳＡ定義のレベル４「乗り物上の自動運転システム（ＡＤＳ）は、特定の状況において、それ自体ですべての運転タスクを実行し、運転環境を監視する、基本的には、すべての運転を行うことができる。人間はそのような状況において注意を払う必要はない。」、またはＮＨＴＳＡ定義のレベル５「乗り物上の自動運転システム（ＡＤＳ）は、あらゆる状況においてすべての運転を行うことができる。人間の乗員は単なる乗客であり、運転に関与する必要は決してない。」において指定された能力を備えた乗り物を指してよい。場合によっては、自動化された乗り物は、ＮＨＴＳＡ定義のレベル２「乗り物上の高度運転支援システム（ＡＤＡＳ）は、状況によっては、それ自体で実際にステアリングとブレーキ／加速の両方を同時に制御することができる。人間の運転者は、常に十分な注意を払い（「運転環境を監視し」）、残りの運転タスクを実行することを続けなければならない」、またはＮＨＴＳＡ定義のレベル３「乗り物上の自動運転システム（ＡＤＳ）は、状況によっては、それ自体で運転タスクのすべての面を実行することができる。そのような状況では、ＡＤＳが人間の運転者にそうするように要求するときはいつでも、人間の運転者は制御を取り戻す準備ができていなければならない。他のすべての状況では、人間の運転者が運転タスクを実行する。」において指定された能力を備えた乗り物を指してよい。自動化された乗り物は、レベル２のＡＤＡＳを改善するためにＡＩが使用される、レベル２＋の自動運転能力を備えた乗り物を含む場合もあるが、一貫した運転者の制御が依然として必要である。

本明細書で使用される「乗用車」という用語は、一般に、自動車またはトラックなどの乗客に使用される乗り物を指すが、大量輸送の乗り物を除く。

本明細書で使用される「大量輸送の乗り物」という用語は、一般に、１つまたは複数のグループの乗客を輸送することができる、列車またはバスなどのマルチ乗用車を指す。

本明細書で使用される「トリップ」という用語は、一般に、第１の場所から第２の場所までにかかる合計時間および／または（１つもしくは複数の）ルートを指す。トリップは１つまたは複数のルートを含んでよい。「ルート」という用語は、一般に、ユーザが第１の場所から第２の場所に移動することを可能にする１つまたは複数の指示のセットを指す。ルートは１つまたは複数のセグメントを有することができる。セグメントは、乗車地点と下車地点との間のルートの部分の一部を指してよい。

本明細書で使用される「コンテキスト情報」という用語は、一般に、地理的位置および／またはイベントに関連付けられた任意の情報を指す。コンテキスト情報は、そのような地理的位置および／もしくはイベントを示す、またはそれらに関連する情報から導出されてよい。

「少なくとも」、「より大きい」、または「以上」という用語が一連の２つ以上の数値の最初の数値の前にあるときはいつでも、「少なくとも」、「より大きい」、または「以上」という用語は、その一連の数値の中の各数値に適用される。たとえば、１、２、または３以上は、１以上、２以上、または３以上と同等である。

「しかない」、「未満」、または「以下」という用語が、一連の２つ以上の数値の最初の数値の前にあるときはいつでも、「しかない」、「未満」、または「以下」という用語は、その一連の数値の中の各数値に適用される。たとえば、３、２、または１以下は、３以下、２以下、または１以下と同等である。

ルートに沿った商取引を容易にするための方法およびシステム
本開示は、乗り物の内外での消費者の輸送体験を個人化することが可能であり得るシステムおよび方法を提供する。本開示のシステムおよび方法は、乗客の商取引のためのプラットフォームを提供することができる。乗客の商取引には、たとえば、以下に関連する活動およびサービスが含まれてよい。ａ）コンテンツにアクセスするサブスクリプション、たとえば、音楽ストリーミングサービス、ニュースサービス、コンシェルジュサービスなどへの年間サブスクリプション、ｂ）輸送中、ならびに給油所、レストラン、コーヒーショップなどで乗り物が断続的に停止するときの商品、サービス、およびコンテンツの取引ベースの購入（たとえば、エネルギー会社などの充電ステーションの事業者は、コーヒーショップチェーンと提携して、乗り物に燃料を補給しながら購入する乗客にコーヒードリンクの割引を提供することができる）、ならびにｃ）ロイヤルティポイントの償還、たとえば、自動車メーカーおよびフリート事業者は、航空会社またはホテルチェーンによって使用されているのと同様のシステムを使用してロイヤルティで顧客に報いることができ、システムでは、これらの業界および他の業界がそのようなプログラムを使用するのとほぼ同じ方法でロイヤルティポイントを償還することができる。たとえば、特定の自動車メーカーの乗り物で５，０００マイルのライドシェアリングごとに、消費者は個人の乗り物で使用される無料のセルラーデータに償還されるポイントを受け取る。乗客の商取引は、本明細書全体を通して同じ意味で使用または参照され得る、任意のタイプの客室内商取引、乗り物内サービスまたは取引を含んでよい。

プラットフォームは、個人化されたモビリティデータ、ルーティングデータ、スケジューリングデータ、交通データ、および多くの他の形式のデータを処理、推奨、および／または提示するために、ユーザ用の個人化された輸送計画を生成することが可能であり得る。いくつかの例では、予測される目的地、移動スケジュール（たとえば、開始時間、終了時間）、輸送中の商品、サービス、およびコンテンツの取引ベースの購入のオプション、乗り物のタイプ（たとえば、セダンまたはバンなどの自律型の乗り物のタイプ、ブランド）、輸送モードのタイプ（たとえば、自律型の乗り物、（電車、ライトレール、または市内バスなどの）公共交通機関、シャトル、ライドシェアリング、タクシー配車、共有トリップまたはプライベートトリップ、ウォーキング、自転車、ｅスクータ、タクシーなど）などを含む、個人化された輸送計画を作成するために、機械学習技法を利用することができる。詳細には、個人化された輸送計画は、ソーシャルグラフ／ネットワーク／メディア、購入グラフ、輸送グラフ、人口統計情報、モバイルアプリケーション（たとえば、カレンダ、やることリスト、天気、ベンダまたはサービスプロバイダのカタログなど）、および様々な他のものを含むが、それらに限定されない、様々なタイプのデータおよび／または様々なデータソースに基づいて生成されてよい。輸送計画を生成するために使用されるデータは、履歴データ（たとえば、ユーザの嗜好、輸送履歴、購入履歴など）および計画データ（たとえば、やることリストデータ、カレンダデータ、電子メールデータなど）の両方を含んでよい。

機械学習アルゴリズムなどの人工知能は、個人化された輸送計画を作成するための予測モデルを訓練するために使用されてよい。機械学習アルゴリズムは、たとえばニューラルネットワークであってよい。ニューラルネットワークの例には、深層ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、および再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）が含まれる。場合によっては、機械学習アルゴリズムで訓練されるモデルは、事前に訓練され、乗り物システムに実装されてよく、事前に訓練されたモデルは、予測モデルまたは予測モデルの構成要素（たとえば、分類器）の継続的な調整を含む継続的な再訓練を受けて、経時的な実装環境の変化（たとえば、顧客／ユーザデータ、乗り物データ、モデルパフォーマンス、サードパーティデータなどの変化）に適応することができる。

ユーザは、システムに事前登録されているか、またはシステムによって提供される１つもしくは複数のモビリティサービスに加入している場合がある。ユーザは、モビリティサービスに対する将来の要求者であってよい。ユーザは、ユーザモバイルアプリケーションを利用して、出発地から目的地へのトリップを計画することができる。アプリケーションは、１つまたは複数の取引サービスまたは乗客商取引のオプションをユーザに提供することができる。ユーザは、アプリケーションを介してトリップ中にサービスにアクセスするか、または取引を行うことができる。ユーザは、トリップ中にシステムによって提供されるモビリティサービスおよびユーザ体験サービスを含む１つまたは複数のサービスを使用して、かつ／またはそれらにアクセスしながら、第１の場所から第２の場所まで輸送されてよい。ユーザは、乗り物の運転手または乗客であってよい。ユーザは、乗り物で移動しており、システムによって提供される１つまたは複数のモビリティサービスに加入している任意の人であってよい。場合によっては、ユーザは、ユーザが乗り物で移動しているときに１つまたは複数のモビリティサービスに加入することができ、乗り物で移動する前に（１つまたは複数の）モビリティサービスに加入する必要はない。他の場合では、ユーザは、乗り物で移動する前に、１つまたは複数のモビリティサービスにすでに加入していてもよい。ユーザは、いつでも、１つまたは複数の追加のモビリティサービスに加入するか、または既存のサブスクリプションを修正／変更することができる。

乗り物は様々な数のユーザを有することができる。乗り物は、少なくとも１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０人以上のユーザを有することができる。たとえば、乗り物は運転手および乗客を含んでよい。場合によっては、乗り物には（１つまたは複数の）乗客のみを含んでよく、人間の運転手を有する必要はない。

図１は、個人用輸送管理システム１０１が運用され得るネットワーク環境１００の一例を概略的に示す。個人用輸送管理システム１０１は、１つまたは複数のネットワーク１１０を介して複数のユーザデバイス１０３と対話することができる。個人用輸送管理システム１０１は、移動中に個人化されたサービス／製品を提供することを含む、個人化された輸送体験を提供するための個人用輸送プラットフォームであってよい。いくつかの実施形態では、複数のユーザデバイス１０３のユーザデバイスは、ユーザに関連付けられたデバイスであってよい。いくつかの実施形態では、ユーザデバイスは複数のユーザによって使用されてよい。たとえば、ユーザデバイスは、乗り物内または乗り物に結合された内蔵のデバイスまたはシステムであってよい。いくつかの実施形態では、２つ以上のユーザデバイスが単一のユーザに関連付けられてよい。

いくつかの実施形態では、個人用輸送管理システム１０１は、ユーザが移動ルートを表示し、ユーザデバイス１０３を介してトリップ中に１つまたは複数の取引オプションと対話するためのユーザインターフェースを提供するように構成されてよい。個人用輸送管理システムは、移動ルート、移動中の１つもしくは複数のセグメントまたは１つもしくは複数の滞在地の出発時間および到着時間のスケジュール、移動ルートのセグメント用の輸送モード（たとえば、輸送のタイプ、乗り物のタイプ／ブランド、乗り物の構成など）、ならびに移動中の１つまたは複数のサービスまたは乗客商取引（たとえば、デジタルサービス、取引イベント、またはビジネス活動など）を含む個人化された輸送計画を生成するように構成されてよい。いくつかの例では、個人化された輸送計画は、自律型の乗り物を使用して少なくとも１つのセグメントを介してユーザを輸送することを含んでもよい。

個人化された輸送計画は、ユーザに関連するデータおよび／または取引サービスに関連するデータに基づいて生成されてよい。ユーザに関連するデータには、ユーザの嗜好、輸送履歴、商品およびサービスの購入履歴などの履歴データ、ならびにやることリストデータおよびカレンダデータなどの計画データが含まれてよい。そのようなデータは、モバイルアプリケーション（たとえば、カレンダアプリ、やることリストアプリ、電子メール、テキストメッセージ、地図、ソーシャルネットワークアプリ、パーソナルヘルスアプリなど）、ソーシャルネットワークソフトウェア、モビリティサービスプロバイダ（たとえば、Ｕｂｅｒ（商標登録）およびＬｙｆｔ（商標登録））、ベンダ、事業体（たとえば、ファストフード、レストラン、コーヒーショップ、ホスピタリティ、コンビニエンスストア、給油所、劇場など）、コンテンツプロバイダ（たとえば、ＡｐｐｌｅＭｕｓｉｃ（商標登録）、ビデオ、ゲームなど）などのサードパーティサービスプロバイダ、デジタル仮想アシスタント、Ａｌｅｘａ（商標登録）などのスマートホームデバイス、双方向音声応答（ＩＶＲ）システム、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（商標登録）チャネル、Ｔｗｉｌｉｏ ＳＭＳチャネル、Ｓｋｙｐｅ（商標登録）チャネルなどのソーシャルメディアチャネルおよびメッセンジャＡＰＩ、ならびに様々な他のソースなどの様々なデータソースから収集されてよい。取引サービスに関連するデータには、ユーザによる以前の取引サービスの拒否もしくは受諾、またはサードパーティサービスプロバイダからのデータが含まれてよい。個人化された輸送計画は、機械学習ベースのモデルを使用して生成することができる。入力データは、上述された様々なデータから導出されたデータであってよい。たとえば、入力データには、ソーシャルグラフ／ネットワーク、購入グラフ、輸送グラフ、人口統計情報、気象データ、ベンダまたはサービスプロバイダのカタログ、および様々な他のデータが含まれてよい。モデルの出力は、移動ルート、移動ルートの１つまたは複数のセグメントのスケジュール（たとえば、出発時間、到着時間など）、セグメントごとの輸送モード（たとえば、乗り物、車のタイプ）、移動中の１つまたは複数の取引オプションまたはサービスであってよい。場合によっては、取引オファーがリアルタイムにシステムによって提供されてよい。たとえば、サービスオファーに対する拒否を示すユーザ入力を受信すると、新しい取引オファーが選択され、リアルタイムにユーザに提供されてよい。個人化された輸送計画の生成に関する詳細は、本書の他の箇所に記載されている。

本明細書で使用されるリアルタイムは、一般に、グラフィッカル要素がユーザインターフェースを介してユーザにプッシュされるときに、ユーザにとって実質的な遅延とは見えない応答時間を指す。いくつかの実施形態では、応答時間は、コンピュータプロセッサなどによるデータの処理に関連付けられてよく、２秒未満、１秒未満、１０分の１秒未満、１００分の１秒未満、ミリ秒以下であってよい。リアルタイムはまた、第２のイベントの発生に対する第１のイベントの同時発生または実質的な同時発生を指すことができる。

個人用輸送管理システム１０１は、１つまたは複数のサーバ１０５および１つまたは複数のデータベースシステム１０７、１０９を備えることができ、それらは関連データを格納または検索するように構成されてよい。関連データは、ユーザプロファイルデータ（たとえば、ユーザの嗜好、身元、年齢、性別、連絡先情報、人口統計データ、評価などの個人データ）、履歴データ（たとえば、ソーシャルグラフ、輸送履歴、輸送サブスクリプション計画データ、購入または取引履歴、ロイヤルティプログラム、カレンダデータおよびやることリストなどの計画データなど）、ならびに本明細書の他の箇所に記載された様々な他のデータを含んでよい。場合によっては、関連データは、ルートを計画するか、または出発／到着の推定時間を計算するために使用される地図情報を含んでよい。場合によっては、個人用輸送管理システムは、データを調達するか、そうでなければ（たとえば、１つまたは複数のネットワーク１１０を介して）、１つまたは複数の地図、天気、もしくは交通のアプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ）または地図データベースなどの、１つまたは複数の外部システムまたはデータソースと通信することができる。いくつかの例では、個人用輸送管理システムは、１つまたは複数の外部システム（たとえば、モビリティサービスプロバイダ、自律型の乗り物配送システム、ファストフード、レストラン、コーヒーショップ、ホスピタリティ、コンビニエンスストア、給油所、劇場、デジタルサービスプロバイダなどのサードパーティ乗客商取引エンティティ）と通信しているデータベースシステム１０７、１０９からデータを検索することができる。場合によっては、データベースは、天気、交通、公共交通機関、全地球測位システム（ＧＰＳ）の入力またはログ、計画データ、個人データ、および外部データソースから取得された他のデータなどの情報用のテーブルまたはレコードを維持する同期データベースであってよい。

各構成要素（たとえば、サーバ、データベースシステム、ユーザデバイス、外部システムなど）は、１つもしくは複数のネットワーク１１０、または１つの構成要素から別の構成要素へのデータの送信を可能にする任意のタイプの通信リンクを介して、互いに動作可能に接続されてよい。たとえば、それぞれのハードウェア構成要素は、１つまたは複数のネットワークとの単方向および／または双方向の通信を可能にするネットワークアダプタを備えてよい。たとえば、サーバおよびデータベースシステムは、１つまたは複数のネットワーク１１０を介して、ユーザデバイス１０３および／またはデータソースと通信して、関連データを送信および／または受信することができる。

サーバ（たとえば、サーバ１０５）は、ウェブサーバ、モバイルアプリケーションサーバ、エンタープライズサーバ、または任意の他のタイプのコンピュータサーバを含んでよく、コンピューティングデバイス（たとえば、ユーザデバイス、他のサーバ）からの要求（たとえば、ＨＴＴＰ、またはデータ送信を開始することができる他のプロトコル）を受け入れ、要求されたデータをコンピューティングデバイスに供給するようにプログラムされたコンピュータであり得る。サーバは、単一サーバ、または複数のコンピュータもしくは複数のデータセンタにまたがる分散サーバであってよい。サーバは、たとえば、限定はしないが、ウェブサーバ、ニュースサーバ、メールサーバ、メッセージサーバ、広告サーバ、ファイルサーバ、アプリケーションサーバ、交換サーバ、データベースサーバ、プロキシサーバ、本書に記載された機能もしくはプロセスを実行するのに適した別のサーバ、またはそれらの任意の組合せなどの様々なタイプのサーバであってよい。加えて、サーバは、データを配信するための、無料放送、ケーブル、衛星、および他の放送施設などの放送施設であり得る。サーバは、データネットワーク（たとえば、クラウドコンピューティングネットワーク）内のサーバであってもよい。

サーバは、１つまたは複数のプロセッサ、プロセッサによって実行されるソフトウェア命令を記憶する１つまたは複数のメモリデバイス、およびデータなどの様々なコンピューティング構成要素を含んでよい。サーバは、１つまたは複数のプロセッサ、およびプログラム命令を記憶するための少なくとも１つのメモリを有することができる。（１つまたは複数の）プロセッサは、単一または複数のマイクロプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または特定の命令セットを実行することが可能なデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）であり得る。コンピュータ可読命令は、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（コンパクトディスク読取り専用メモリ）、およびＭＯ（光磁気）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（デジタル多用途ディスク読取り専用メモリ）、ＤＶＤ ＲＡＭ（デジタル多用途ディスクランダムアクセスメモリ）、または半導体メモリなどの有形の非一時的コンピュータ可読媒体に記憶することができる。あるいは、方法は、たとえば、ＡＳＩＣ、専用コンピュータ、または汎用コンピュータなどのハードウェア構成要素またはハードウェアとソフトウェアの組合せに実装することができる。

１つまたは複数のデータベース１０７、１０９は、任意の適切なデータベース技法を利用することができる。たとえば、構造化照会言語（ＳＱＬ）または「ＮｏＳＱＬ」データベースは、ユーザプロファイルデータ、履歴データ、予測モデル、または個人化された輸送計画、地図、もしくは他のデータを生成するために使用されるアルゴリズムを格納するために利用されてよい。データベースのうちのいくつかは、配列、ハッシュ、（リンク）リスト、構造体、構造化テキストファイル（たとえば、ＸＭＬ）、テーブル、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ（ＪＳＯＮ）、ＮＯＳＱＬなどの様々な標準データ構造を使用して実装することができる。そのようなデータ構造は、メモリおよび／または（構造化）ファイルに記憶されてよい。別の代替案では、オブジェクト指向データベースが使用されてよい。オブジェクトデータベースは、共通の属性によって一緒にグループ化および／またはリンクされたいくつかのオブジェクト集合を含むことができ、それらは、いくつかの共通の属性によって他のオブジェクト集合に関連する場合がある。オブジェクト指向データベースは、オブジェクトが単なるデータではなく、所与のオブジェクト内にカプセル化された他のタイプの機能を有することができることを除いて、リレーショナルデータベースと同様に機能する。いくつかの実施形態では、データベースは、ノード、エッジ、およびプロパティを有するセマンティッククエリのためのグラフ構造を使用して、データを表現および格納するグラフデータベースを含んでよい。本開示のデータベースがデータ構造として実装される場合、本開示のデータベースの使用は、本開示の構成要素などの別の構成要素に統合されてよい。また、データベースは、データ構造、オブジェクト、およびリレーショナル構造の混合物として実装されてよい。データベースは、標準的なデータ処理技法を介して、様々な形態で統合および／または分散されてよい。データベースの一部、たとえば、テーブルは、エクスポートおよび／またはインポートされ、したがって、分散化および／または統合されてよい。

いくつかの実施形態では、個人用輸送管理システム１０１は、ユーザまたはケアプロバイダに効率的にデータを配信するためにデータベースを構築することができる。たとえば、個人用輸送管理システム１０１は、データを抽出、変換、およびロード（ＥＴＬ）するようにカスタマイズされたアルゴリズムを提供することができる。いくつかの実施形態では、個人用輸送管理システム１０１は、他のデータ構造を使用することと比較して、大規模データベースに適合し、容易に拡張可能であり、クエリおよびデータ検索において効率的であるか、またはメモリ要件を削減した効率的なデータベースモデルを提供するために、独自のデータベースアーキテクチャまたはデータ構造を使用してデータベースを構築することができる。たとえば、輸送グラフは、ユーザ間の関係、ユーザと場所との間の関係、および場所間の関係を提示するノードおよびリンクを備えたグラフデータ構造を使用して格納されてよい。

図１１は、個人用輸送管理システム１１００の一例を示す。場合によっては、個人用輸送管理システム１１００は、データ融合システム１１０１、ユーザデータベース１１０３、乗り物データベース１１０５、輸送計画生成器１１０７、および輸送計画実行エンジン１１０９を備えてよい。

データ融合システム１１０１は、様々なソースからデータをインポートおよび融合して、ユーザのプロファイルを生成または更新し、ユーザまたはフリートの事業者のいずれかが所有する乗り物のプロファイルを生成または更新するように構成されてよい。融合されたデータは、ユーザデータベースまたは乗り物データベースに組み込まれてよい。データ融合システム１１０１は、適切な機能を使用してデータを前処理するように構成されてよい。たとえば、データ処理のための複数の機能は、摂取、フィルタリング、クリーニング、タグ付け、増強、注釈、匿名化、および様々な他の機能（たとえば、シミュレート）を含んでよい。データ融合システムは、対象とするデータの消費者またはアプリケーションがＡＰＩを介して迅速かつ容易にアクセスできるようにデータを準備することができる。別の例では、データ融合システムは、交通データを購入データと組み合わせて、ユーザに関するフリートの移動時間を予測し、いくつかのデータセットを組み合わせて、情報が豊富なデータを作成する（たとえば、乗り物運転データを都市輸送基盤データおよび混雑データと組み合わせて、１日の特定の時間帯の乗り物到着時間を予測する）ことができる。データ融合システム１１０１は、抽出－変換－ロード（ＥＴＬ）システムを備えてよい。ＥＴＬシステムは、従来のＥＴＬ機能またはカスタマイズされた機能を実行することができる。たとえば、ＥＴＬシステムは、取り込まれたバッチデータまたはストリームデータをユーザにとってより有用な形式に変換することができる。たとえば、データ変換は、特定の列のみを選択してフォーマットにロードすることと、コード化された値を変換することと、新しい計算値を導出することと、データをソートすることと、データを集計することと、データを輸送または回転させることと、列を複数の列に分割することと、他の処理とを含んでよい。

ユーザデータベース１１０３は、ユーザまたはユーザプロファイルに関連するデータを管理することができる。ユーザデータベースに関する詳細は、図２と連携して記載される。

乗り物データベース１１０５は、所与のサービスに参加している乗り物ごとの乗り物プロファイル（私有、企業フリート所有）に関連するデータを管理するように構成されてよい。図１２は、乗り物データベースに格納されたデータの例を示す。これらの例では、乗り物所有者ＩＤ、トリップ履歴、乗り物情報、乗り物構成データ、フリートＩＤ、乗り物の役割（たとえば、乗客、物流、混合など）、キャビンテレマティクス、乗り物テレマティクス、メンテナンス履歴、および様々な他のデータなどのデータは、乗り物データベース内で管理および格納されてよい。

輸送計画生成器１１０７は、ユーザデータベースおよび乗り物データベースから検索されたデータに基づいて、個人化された輸送計画１１１１を生成するように構成されてよい。輸送計画生成器は、輸送計画作成器または輸送計画ステップ作成器と呼ばれる場合もあり、それらは本明細書全体を通して同じ意味で使用される。場合によっては、輸送計画生成器１１０７は、複数のロケーションポイントを合成することによってトリップを作成するように構成されたトリップ作成器１１０７－１を備えてよい。複数のロケーションポイントは、たとえば、トリップ起点のロケーション、トリップ目的地のロケーション（たとえば、トリップエンドロケーション）、および（１つまたは複数の）中間点の（１つまたは複数の）ロケーションを含んでよい。中間点は、乗客のデバイス、運転手のデバイス、または乗り物システムから取得することができる。これらのロケーションポイントは、ルートまたはトリップ全体を合成するために使用されてよい。場合によっては、トリップ中に遭遇するユーザ定義および／または公的に利用可能な対象ポイント（ＰＯＩ）は、どの取引オプションを乗客に提供するかを決定するための意思決定ポイントとして使用され得る合成トリップ内でマークされてよい。場合によっては、輸送計画生成器は、消費者／加入者ＩＤおよび関連するロケーションポイント（たとえば、緯度／経度）を使用し、消費者／加入者ＩＤ用のトリップの時系列を自動的に作成することができる。

いくつかの実施形態では、輸送計画生成器１１０７は、トリップタイプ（たとえば、通勤、出張、日帰りトリップ、休暇トリップ、買い物トリップ、空港へのトリップなど）を自動的に識別もしくは特徴付け、ユーザタイプ（たとえば、運転手、乗客、タクシー配車サービスの運転手などのサービス運転手など）を識別もしくは特徴付け、または出発地、目的地、およびトリップ中の任意の地点または場所でＰＯＩを識別することが可能であり得る。

輸送計画生成器１１０７は、ユーザデータベースおよび乗り物データベースから検索されたデータに基づいて次のトリップのタイプを予測するように構成されたトリップ分類器１１０７－３を備えてよい。トリップのタイプは、訓練された予測モデル（たとえば、サポートベクトルマシンまたはニューラルネットワーク）を使用して予測されてよい。場合によっては、トリップのタイプは、（以下の段落に記載される）ユーザが割り当てられたセグメントに少なくとも部分的に基づいて予測されてよい。場合によっては、予測モデルは、事前に訓練され、乗り物システムに実装され得る機械学習アルゴリズムで訓練されるモデルであってよく、事前に訓練されたモデルは、予測モデルまたは予測モデルの構成要素（たとえば、分類器）の継続的な調整を含む継続的な再訓練を受けて、経時的な実装環境の変化（たとえば、顧客／ユーザデータ、乗り物データ、モデルパフォーマンス、サードパーティデータなどの変化）に適応することができる。

輸送計画生成器１１０７は、ユーザ／顧客セグメンテーションモジュール１１０７－２を備えてよい。顧客セグメンテーションにより、システムが、加入者の特定のセグメントをターゲットにして、それらの加入者に関連する可能性がある（たとえば、最も関連性が高いことが分かった）オファーを行うことが可能になる場合がある。加入者またはユーザは、任意の適切なセグメンテーション技法を使用してセグメント化（または１つもしくは複数のセグメントに編成）されてよい。たとえば、セグメンテーション技法は、固定されたルールセットに基づいてよい。加入者は、上述されたように、地理（もしくは地理的位置）、（１つまたは複数の）ソーシャルグラフ、（１つまたは複数の）購入グラフ、（１つまたは複数の）輸送グラフ、人口統計情報、（１つまたは複数の）ユーザの嗜好、（１つまたは複数の）インストールされているモバイルアプリケーション、またはユーザプロファイルデータから抽出された他のユーザの（１つまたは複数の）属性もしくは（１つまたは複数の）特性に基づいてグループ化されてよい。同じグループ内の加入者は、１つまたは複数のユーザ属性または加入者特性（たとえば、年齢、性別、地理的位置、ソーシャルグラフ、マイレージサービス、頻繁な食料品の買い物客など）を共有することができる。個人は、１つまたは複数のセグメントに属してよい。場合によっては、セグメントは継続的に増強され、新しいデータが収集されると自動的に更新されてよい。いくつかの実施形態では、新しいユーザ（またはユーザのクラス）がシステムに追加されるか、またはシステムに加入すると、新しいセグメントが作成されてよい。場合によっては、セグメントは不連続であってよい。他の場合では、２つ以上のセグメントが重複してよく、共通点または特性の組を共有することができる。

場合によっては、セグメンテーション技法は、履歴データ（たとえば、ユーザプロファイルデータ）から抽出されたパターンに基づいてよい。パターンは、機械学習アルゴリズムを使用して抽出されてよい。場合によっては、一組のパターンが最初に生成されてよく、実行可能であり、所望の結果を最大化するセグメントへのパターンの最適な割当てを識別するために、アルゴリズムが利用されてよい。所望の結果は、選択された顧客が乗り物内サービスを受諾する可能性が最も高いように、適切な時間および／または場所で適切に選択された顧客（たとえば、顧客のグループ）に送信される少数の乗り物内サービスまたは取引オプションを提供することであってよい。パターンの初期セットは、決定木または他のパターン識別アルゴリズムなどの任意の適切な方法を使用して生成されてよい。場合によっては、セグメントへのパターンの最適な割当てを識別するためのアルゴリズムは、訓練された機械学習アルゴリズム（たとえば、サポートベクトルマシンまたはニューラルネットワーク）であってよい。

輸送計画は、輸送計画実行エンジン１１０９によって実行される。個人用輸送管理システム１１００は、自動的に輸送計画を更新することが可能であり得る。たとえば、輸送計画実行エンジンは、輸送計画の実行前にデータの更新を探すことができる。一例として、新しいカレンダ項目の追加が検出されるか、既存のカレンダ項目が修正されるか、または新しいタスクがやることリストに追加されると、個人用輸送管理システム１１００は、輸送計画を再作成および更新することができる。計画が実行されると、結果として作成された新しいデータは、ユーザデータベースおよび／または乗り物データベース内で更新されてよい。場合によっては、輸送計画実行エンジンは、輸送計画を実行するために適切なエンティティ（たとえば、サードパーティシステム）と通信するように構成されてよい。図１４は、輸送計画実行エンジン１１０９の一例を示す。場合によっては、提供されたシステムは、パートナ（たとえば、マーチャントマーケットプレイス）のリストを維持することができる。輸送計画生成器がどの取引オファーを所与の計画に含めるかを決定するとき、輸送計画生成器はパートナのリストにアクセスすることができる。パートナのリスト（たとえば、マーチャントマーケットプレイス）はまた、輸送計画生成器によって生成された輸送計画に基づいてアクセスする外部システムを特定するために、輸送計画実行エンジンによって使用されてよい。例に示されたように、輸送計画実行エンジンは、ユーザの日次計画を実行するプロセス内で機械学習技法を利用することができる。実行中、輸送計画実行エンジンは、マーチャントマーケットプレイス、ＴＮＣ予約システム、レストラン予約システム、食料品注文システム、オンライン広告サーバ、または支払いシステムなどのマーチャントマーケットプレイス内の各パートナのシステムとインターフェースすることができる。

図１３は、輸送計画生成器１１０７によって処理または使用されるデータの例を示す。輸送計画生成器は、ユーザデータ、乗り物データ（たとえば、乗り物データベースに格納されたデータまたはリアルタイムの乗り物データ）、およびサードパーティデータを分析し、機械学習、計画、および推論アルゴリズムを使用して、毎日各ユーザに合わせて調整され、必要に応じて一日中ほぼリアルタイムに更新される輸送計画を作成するように構成されてよい。輸送計画生成器によって使用される様々なデータは、図２、図１１、および図１２に関して記載されている。たとえば、データには、不動産グラフ、マッピングデータ、ＴＮＣ価格設定およびＥＴＡデータ、気象データ、交通データ、都市データ、および様々な他のデータが含まれてよい。

ユーザデータベースおよび／または乗り物データベースは、取引に関連する可能性がある様々なアプリケーションまたはエンティティによってアクセスすることができるが、状況によっては、一部のアプリケーションまたはエンティティは取引に関連しない場合がある。図１５は、様々なアプリケーションによってアクセスされるユーザデータベースおよび乗り物データベースに格納されたデータの一例を示す。場合によっては、ユーザデータベースおよび／または乗り物データベースに格納されたデータは、ＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインターフェース）を介して他のアプリケーションによって利用またはアクセスすることができる。様々なアプリケーションによってアクセスされるデータには、輸送計画生成器によって生成されたデータ（たとえば、個人用日次計画）および／または乗り物もしくはユーザデバイスから収集されたデータが含まれてよい。たとえば、システムは、各特定の日の間に輸送計画生成器によって作成された計画の集合を使用して、フリート事業者によって制御される乗り物のフリートを調整および管理するフリート調整アプリケーションと通信することができる。そのデータにアクセスすることにより、フリート事業者は、毎日使用することができる乗り物をよりよく調整および管理することができるので、よりよい乗り物ごとの経済性が実現され、輸送サービス全体に対する加入者の満足度が高くなる。データベースへのアクセスは、ＡＰＩレベルごと、データレベル（たとえば、データのタイプ）ごと、アプリケーションレベルごと、または他の認可ポリシーに従って認可されてよい。

個人用輸送管理システム１０１は、ネットワーク内のどこに実装されてもよい。個人用輸送管理システム１０１は、ネットワーク内の１つもしくは複数のサーバ、ネットワーク内の１つもしくは複数のデータベース、乗り物に内蔵もしくは結合された１つもしくは複数の電子デバイス、または１つもしくは複数のユーザデバイスに実装されてよい。たとえば、個人用輸送管理システム１０１は、分散アーキテクチャユーザ（たとえば、個人用輸送管理システム１０１を実装するか、もしくはその動作を実行するために、一緒に集合的に実行する複数のデバイス）、または複製方式（たとえば、個人用輸送管理システム１０１もしくはその動作をスタンドアロンシステムとして各々が実装もしくは実行する複数のデバイス）で実装されてよい。個人用輸送管理システム１０１は、ネットワーク環境１００内の上述された構成要素のうちの１つまたは複数において、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェアとハードウェアの組合せを使用して実装されてよい。

複数のユーザデバイス１０３のユーザデバイスは、電子デバイスであってよい。ユーザデバイスは、開示された実施形態と一致する１つまたは複数の動作を実行するように構成されたコンピューティングデバイスであってよい。ユーザデバイスの例には、限定はしないが、モバイルデバイス、スマートフォン／携帯電話、タブレット、携帯情報端末（ＰＤＡ）、スマートウェアラブルデバイス、スマートウォッチ、ラップトップもしくはノートブックコンピュータ、デスクトップコンピュータ、メディアコンテンツプレーヤ、テレビジョンセット、ビデオゲームステーション／システム、仮想現実システム、拡張現実システム、マイクロフォン、またはユーザが移動ルートを表示し、取引もしくはサービス関連情報と対話し、それが移動に関連する他の情報を表示することを可能にするように構成された任意の電子デバイスが含まれてよい。ユーザデバイスは、ハンドヘルドオブジェクトであってよい。ユーザデバイスは、ポータブルであってよい。ユーザデバイスは、人間のユーザによって携行されてよい。場合によっては、ユーザデバイスは、人間のユーザから離れた場所に配置されてよく、ユーザはワイヤレスおよび／または有線の通信を使用してユーザデバイスを制御することができる。ユーザデバイスは、ユーザが着用するウェアラブルデバイスと通信するコンピューティングデバイスであってよい。場合によっては、ウェアラブルデバイスは、ユーザの活動、バイタルサイン（たとえば、血圧および心拍数）、またはユーザの健康状態を監視するように構成されてよい。場合によっては、ユーザデバイスは、乗り物に結合された、または乗り物に搭載された電子デバイスであってよい。

いくつかの実施形態では、ユーザデバイスは、デバイス／ユーザの位置を検出することが可能であり得る。ユーザデバイスは、ユーザデバイスの瞬間的な場所情報または位置情報を提供するために、デバイスに搭載された１つまたは複数のセンサを有してよい。いくつかの実施形態では、瞬間的な位置情報は、位置センサ（たとえば、全地球測位システム（ＧＰＳ））、慣性センサ（たとえば、加速度計、ジャイロスコープ、慣性測定装置（ＩＭＵ））、高度センサ、姿勢センサ（たとえば、コンパス）、圧力センサ（たとえば、バロメータ）、フィールドセンサ（たとえば、磁気メータ、電磁センサ）、および／または他のセンサ情報（たとえば、ＷｉＦｉデータ）などのセンサによって提供されてよい。ユーザデバイスの位置は、移動ルートの起点を見つけるために使用することができる。追加または代替として、関心のある場所の位置（たとえば、トリップの起点、トリップの目的地、トリップ中の滞在地）は、ユーザインターフェースを介して手動で位置を入力することなどにより、ユーザデバイス１０３を介してユーザによって提供されてよい。

ユーザデバイスは通信ユニットを含んでよく、通信ユニットはネットワーク内の１つまたは複数の他の構成要素との通信を可能にすることができる。いくつかの例では、通信ユニットは、単一の通信モジュール、または複数の通信モジュールを含んでよい。いくつかの例では、ユーザデバイスは、単一の通信リンクまたは複数の異なるタイプの通信リンクを使用して、ネットワーク環境内の１つまたは複数の構成要素と対話することが可能であり得る。ユーザデバイス１０３は、ネットワーク１１０を介して前述のデータを要求および取得することにより、個人用輸送管理システム１０１と対話することができる。

ユーザデバイスは、開示された実施形態と一致する１つまたは複数の動作のための命令を提供することができる非一時的コンピュータ可読媒体を実行することが可能な１つまたは複数のプロセッサを含んでよい。ユーザデバイスは、１つまたは複数の動作を実行するためのコード、論理、または命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体を備える１つまたは複数のメモリストレージデバイスを含んでよい。

いくつかの実施形態では、ユーザは、ユーザデバイス１０３を利用して、ユーザデバイス上で実行され、かつ／またはユーザデバイスによってアクセスされる１つまたは複数のソフトウェアアプリケーション（すなわち、クライアントソフトウェア）により、個人用輸送管理システム１０１と対話することができ、ユーザデバイス１０３と個人用輸送管理システム１０１は、クライアントサーバ関係を形成することができる。たとえば、ユーザデバイス１０３は、個人用輸送管理システム１０１によって提供される専用のモバイルアプリケーションを実行することができる。

いくつかの実施形態では、クライアントソフトウェア（すなわち、ユーザデバイス１０３にインストールされたソフトウェアアプリケーション）は、様々なタイプのモバイルデバイス用のダウンロード可能なモバイルアプリケーションとして利用可能であり得る。あるいは、クライアントソフトウェアは、様々なウェブブラウザによる実行用の１つまたは複数のプログラミング言語とマークアップ言語の組合せに実装することができる。たとえば、クライアントソフトウェアは、Ｃｈｒｏｍｅ、Ｍｏｚｉｌｌａ Ｆｉｒｅｆｏｘ、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ、Ｓａｆａｒｉ、および任意の他の互換性があるウェブブラウザなどの、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔおよびＨＴＭＬレンダリングをサポートするウェブブラウザ内で実行することができる。クライアントソフトウェアアプリケーションの様々な実施形態は、複数のプラットフォームにわたる様々なデバイス向けにコンパイルされてよく、それらそれぞれのネイティブプラットフォーム用に最適化されてよい。場合によっては、サードパーティのユーザインターフェースまたはＡＰＩがモバイルアプリケーションに統合され、フロントエンドユーザインターフェース内で（たとえば、グラフィカルユーザインターフェース内で）統合されてよい。サードパーティのユーザインターフェースは、サードパーティのサーバによってホストされてよい。場合によっては、ＡＰＩまたはサードパーティのリソース（たとえば、地図サービスプロバイダ、モビリティサービスプロバイダ、デジタルサービスプロバイダ、スターバックス、マクドナルド、チケットマスタなど）は、ユーザとの取引を提供および実行するために使用されてよい。場合によっては、１つまたは複数のサードパーティサービスは、個人用輸送管理システム１０１によって呼び出され、ユーザが使い慣れたフロントエンドユーザ体験でそのようなサービスにアクセスできるように、ユーザアプリケーションに統合されてよい。場合によっては、前述のサービスのうちの１つまたは複数は、個人用輸送管理システム１０１の組込み構成要素であってよく、サードパーティエンティティをアウトソーシングすることなくユーザに提供されてよい。場合によっては、サードパーティのサービスプロバイダから検索されたデータは、輸送中のユーザへの取引オファーを決定するために使用され得るベンダ／サービスカタログを形成するために、個人用輸送管理システム１０１によって編成および格納されてよい。場合によっては、個人用輸送管理システム１０１は、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を提供することができる。ＧＵＩにより、ユーザが、グラフィカル要素と対話し、輸送中の移動ルートおよび移動スケジュールなどの情報を示すことにより、１つまたは複数の取引オファー／オプションにアクセス、受諾、拒否、選択することが可能になり得る。

ユーザデバイスはディスプレイを含んでよい。ディスプレイはスクリーンであってよい。ディスプレイはタッチスクリーンであってよい。代替として、ディスプレイはタッチスクリーンでなくてもよい。ディスプレイは、発光ダイオード（ＬＥＤ）スクリーン、ＯＬＥＤスクリーン、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）スクリーン、プラズマスクリーン、または任意の他のタイプのスクリーンであってよい。ディスプレイは、アプリケーションを介して（たとえば、ユーザデバイス上で実行されるアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介して）レンダリングされたユーザインターフェース（ＵＩ）またはグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を表示するように構成されてよい。たとえば、ＧＵＩは、ユーザが取引オファーを受諾または拒否することを可能にするグラフィカル要素を表示し、移動ルートおよび取引オプションに関連する情報を表示することができる。あるいは、またはそれに加えて、ユーザデバイスは、任意の携帯情報端末、またはディスプレイを含まなくてよいスマートウォッチもしくはスマートスピーカなどのデバイスであってよい。

ネットワーク１１０は、個人用輸送管理システム１０１、ユーザデバイス１０３、およびネットワークの他の構成要素の間の通信経路であってよい。ネットワークは、ワイヤレスおよび／または有線の通信システムの両方を使用するローカルエリアネットワークおよび／またはワイドエリアネットワークの任意の組合せを含んでよい。たとえば、ネットワーク１１０は、インターネット、ならびに携帯電話ネットワークを含んでよい。一実施形態では、ネットワーク１１０は、標準的な通信技術および／またはプロトコルを使用する。したがって、ネットワーク１１０は、イーサネット、８０２．１１、マイクロ波アクセス用世界的相互運用性（ＷｉＭＡＸ）、２Ｇ／３Ｇ／４Ｇもしくはロングタームエボリューション（ＬＴＥ）のモバイル通信プロトコル、赤外線（ＩＲ）通信技術、および／またはＷｉ－Ｆｉなどの技術を使用するリンクを含んでよく、ワイヤレス、有線、非同期転送モード（ＡＴＭ）、インフィニバンド、ＰＣＩエクスプレス高度スイッチング、またはそれらの組合せであってよい。ネットワーク１１０で使用される他のネットワーキングプロトコルには、マルチプロトコルラベルスイッチング（ＭＰＬＳ）、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、シンプルメール転送プロトコル（ＳＭＴＰ）、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）などが含まれ得る。ネットワークを介して交換されるデータは、バイナリ形式の画像データ（たとえば、ポータブルネットワークグラフィックス（ＰＮＧ）など）、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）、拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）などを含む技術および／またはフォーマットを使用して表すことができる。さらに、リンクのすべてまたはいくつかは、セキュアソケットレイヤ（ＳＳＬ）、転送レイヤセキュリティ（ＴＬＳ）、インターネットプロトコルセキュリティ（ＩＰｓｅｃ）などの従来の暗号化技術を使用して暗号化することができる。別の実施形態では、ネットワーク上のエンティティは、上述されたものの代わりに、またはそれらに加えて、カスタムおよび／または専用のデータ通信技術を使用することができる。ネットワークは、ワイヤレス、有線、またはそれらの組合せであってよい。

いくつかの実施形態では、ユーザは、システムに登録するか、またはシステムによって提供される個人化された輸送サービスに加入することができる。ユーザに関連するデータは、ユーザデータベースに格納されてよい。図２は、本開示の実施形態による、ユーザデータベース２００、２１０の例を示す。いくつかの実施形態では、ユーザデータベース２００は、個人データ、計画データ、履歴データなどを格納するように構成されてよい。ユーザデータは、個々のユーザごとに格納されてよい。

場合によっては、個人データ２０１－１、２０１－Ｎは、身元、年齢、性別、連絡先情報、人口統計データなどの個人（たとえば、ユーザ１またはユーザＮ）に関連するデータを含んでよい。そのようなデータは、登録プロセス中または登録後にユーザによって入力されてよい。あるいは、またはそれに加えて、そのようなデータは、他のデータソースまたはサードパーティアプリケーションから抽出されてよい。場合によっては、個人データは、ユーザの嗜好も含んでよい。

ユーザの嗜好は、移動の嗜好と取引／サービスの嗜好の両方を含んでよい。移動の嗜好は、システムによって取得され、個人化された移動ルートを生成するために使用される１つまたは複数の様々なパラメータから導出されてよい。たとえば、「最速ルート」の嗜好などの移動の嗜好は、２地点間の（時間的に）最速ルートに対する嗜好を示す。「最短ルート」の嗜好は、２点間の最短（距離）ルートに対する嗜好を示すことができる。「最も燃料効率が高いルート」に対する嗜好は、燃料節約に対する嗜好を示すことができる。移動の嗜好は、たとえば、勾配の大きい変化（たとえば、丘）または小さい変化（たとえば、平地）を望む場合があるサイクリスト、ウォーカー、ランナー、ハイカー、およびスイマーに特に関する場合がある「頑張り」に対する嗜好を示すことができる。移動の嗜好は、様々な景勝地、都市の眺望よりも多い植生などのルートに対する嗜好など、美術館、劇場、芝居小屋などに対する嗜好、買い物の機会を含むルートに対する嗜好、食べ物に対する嗜好、交通量の多いルートが目的地への最速経路である場合でも交通渋滞を回避するユーザによる嗜好、および様々な他の嗜好を示すことができる。移動の嗜好は、ユーザが好む輸送モード（たとえば、自律型の乗り物、（電車、ライトレール、または市内バスなどの）公共交通機関、シャトル、ライドシェアリング、タクシー配車、共有トリップもしくは個人トリップ、ウォーキング、自転車、ｅスクータ、タクシーなど）、または乗り物内でのユーザ体験（たとえば、音楽、ゲームへのアクセス）などを含んでよい。移動の嗜好は、移動ルート、ルートのセグメント、および／または移動ルート中の滞在地（たとえば、美しい景色、レストラン、コーヒーショップなど）を決定するために使用されてよい。そのようなユーザの嗜好は、ユーザによって入力され、かつ／または他のデータソースもしくは履歴データから抽出されてよい。

場合によっては、計画データは、カレンダデータ２０２－１、２０２－Ｎ、およびやることリストデータ２０３－１、２０３－Ｎを含んでよい。カレンダデータまたはやることリストデータは、ユーザデバイス上で実行されているカレンダアプリケーションまたはやることリストアプリケーションから収集されてよい。場合によっては、そのような計画データは、電子メール（ｅメール）、テキストメッセージ、または他の計画、通信、もしくはスケジューリングのアプリケーションもしくはチャネルから抽出されたデータも含んでよい。

履歴データは、ユーザの輸送、購入、および／または取引の履歴を含んでよい。場合によっては、輸送履歴２０４－１、２０４－Ｎの項目は、トリップまたは輸送に関連するデータを含んでよい。たとえば、輸送履歴の項目は、ユーザにオファーされた、トリップの日付、出発地、目的地、開始時間、終了時間、輸送モード（たとえば、自律型の乗り物、（電車、鉄道、または市内バスなどの）公共交通機関、シャトル、ライドシェアリング、タクシー配車サービス、共有トリップまたは個人トリップ、ウォーキング、自転車、ｅスクータ、タクシーなど）、ユーザによって選択された輸送モード、価格、待ち時間、乗り物タイプ、乗り物の内部構成、トリップのセグメントごとの構成、アドレス指定されたカレンダ項目、アドレス指定されたやることリスト項目、輸送モードに基づく健康推論、サービスの評価、評判スコア、顧客の苦情、および他の履歴データのうちの１つまたは複数を含んでよい。そのような履歴データは、システムによって自動的に記録または追跡されてよい。たとえば、取引が完了すると、取引記録がユーザデータベースに格納されてよい。

ユーザデータベースは、ユーザに関連する任意の他のデータを含んでよい。たとえば、ロイヤルティプログラム（たとえば、ロイヤルティポイント）、サブスクリプションデータ、ユーザの評価に関連する情報は、ユーザデータベースに格納されてよい。

いくつかの例では、前述のデータから導出されたデータは、ユーザデータベース２１０に格納されてよい。導出されたデータを格納するためのデータベース２１０は、上述されたユーザデータベース２００に統合することができる。場合によっては、ユーザデータベース２１０はグラフデータベースであってよい。たとえば、導出されたデータは、グラフデータ構造として格納されてよい。あるいは、またはそれに加えて、データベース２１０は、任意の他の適切なデータベース技法を利用することができる。場合によっては、導出されたデータは、訪問グラフ２１１－１、２１１－Ｎ、ソーシャルグラフ２１２－１、２１２－Ｎ、購入グラフ２１３－１、２１３－Ｎ、輸送グラフ２１４－１、２１４－Ｎ、および様々な他のデータを含んでよい。

ソーシャルグラフ２１２－１は、様々なユーザ間の関係を描写するのに役立つことができる。場合によっては、ソーシャルグラフは、とりわけカーシェアリングを容易にするように乗り物を描写することもできる。場合によっては、ソーシャルグラフは、ユーザと他の個人およびエンティティ（たとえば、家族、ビジネス、友人など）、道路網、およびコミュニティ内の潜在的な会合場所との間の関係を示すことができる。場合によっては、ソーシャルグラフは、共有された関心およびモビリティ活動に基づいて、カーシェアリングを促進し、推奨される乗り物および場所を提供し、カーシェアリングパートナを提案するために使用されてよい。場合によっては、ソーシャルグラフは、トリップ用の場所および／またはスケジュールを予測または推奨するために使用されてよい。たとえば、ユーザがユーザとビジネス関係にある誰かに会うようにスケジュールされている場合、到着時間は、ビジネス会議の嗜好に基づいてスケジュールされてよい。いくつかの例では、ソーシャルグラフは、ユーザをノードとして表し、ユーザ間の関係をリンクとして表すことができる。場合によっては、ソーシャルグラフは、リンクまたはノードに関連するプロパティを含んでよい。リンクは、物理的な近接性、ソーシャルネットワーク（たとえば、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、Ｔｗｉｔｔｅｒ、ＬｉｎｋｅｄＩｎなど）、通信履歴（たとえば、電子メール、ＳＭＳ、ビデオチャットなど）、クラブ内の共通メンバシップ、組織内の共通メンバシップ、共通メンバシップ、および社会、家族関係、共通の雇用主、共通の職場などから発生してよい。リンクは、主に乗り物共有コミュニティを形成するために確立することができる。リンクプロパティの各々が要因であってよく、ソーシャルグラフのために動的および／または個別に重み付けされてよい。

輸送グラフ２１４－１、２１４－Ｎは、人、場所、および輸送計画を接続する１つまたは複数の関係を描写することができる。図３は、輸送グラフの一例を示す。場合によっては、輸送グラフは、人（たとえば、ユーザ１、ユーザ２、ユーザ３）および固定された場所（たとえば、建物３０２、レストラン３０５、美術館、公園、劇場３０３、家３０４、職場３０１、バス停など）を表すノードを含んでよい。場合によっては、１つまたは複数の輸送計画などのプロパティは、ユーザに対応するノードとともに格納されてよい。輸送計画は、輸送モード（たとえば、自律型の乗り物、（電車、ライトレール、または市内バスなどの）公共交通機関、シャトル、ライドシェアリング、タクシー配車、共有トリップもしくは個人トリップ、ウォーキング、自転車、ｅスクータ、タクシーなど）を含んでよい。アドレスなどのプロパティは、場所に対応するノードとともに格納されてよい。場所を接続するリンクは、地理的位置または時間的関係（たとえば、ｎｅｘｔ＿ｔｏ、同じブロック上、建物内など）を表すことができる。ユーザと場所を接続するリンクは、輸送モードを示すプロパティを含む輸送関係（たとえば、輸送計画１を使用するＴｒａｖｅｌｅｄ＿Ｔｏ）または他の関係（たとえば、所有）を表すことができる。場合によっては、ユーザを接続するリンクは、社会的関係（たとえば、ビジネス関係）を表すことができる。輸送計画は、１日以内、数日にわたるなどであり得る時間期間で実行することができる。輸送計画は、開始時間および終了時間を含んでよい。場合によっては、ユーザに関連付けられた複数の輸送計画は、開始時間に従って整列されてよい。

図２に戻ると、訪問グラフ２１１－１、２１１－Ｎは、ユーザと、ユーザが少なくとも一度訪問した様々な場所／位置との間の関係を描写することができる。場合によっては、訪問グラフと輸送グラフは、同じデータまたは情報を共有してよい。場合によっては、訪問グラフは、場所を訪問する頻度などの追加の情報または異なる情報を含んでよい。

場合によっては、乗り物内サービスまたは取引のオプションが、顧客セグメンテーションに基づいてユーザに提供されてよい。顧客セグメンテーションにより、システムが、加入者の特定のセグメントをターゲットにして、それらの加入者に関連する可能性がある（たとえば、最も関連性が高いことが分かった）オファーを行うことが可能になる場合がある。加入者またはユーザは、任意の適切なセグメンテーション技法を使用してセグメント化されてよい。たとえば、セグメンテーション技法は、固定されたルールセットに基づいてよい。加入者は、上述されたように、地理（もしくは地理的位置）、（１つまたは複数の）ソーシャルグラフ、（１つまたは複数の）購入グラフ、（１つまたは複数の）輸送グラフ、人口統計情報、（１つまたは複数の）ユーザの嗜好、（１つまたは複数の）インストールされているモバイルアプリケーション、またはユーザプロファイルデータから抽出された他のユーザの（１つまたは複数の）属性もしくは（１つまたは複数の）特性に基づいてグループ化されてよい。同じグループ内の加入者は、１つまたは複数のユーザ属性または加入者特性（たとえば、年齢、性別、地理的位置、ソーシャルグラフ、マイレージサービス、頻繁な食料品の買い物客など）を共有することができる。個人は、１つまたは複数のセグメントに属してよい。場合によっては、セグメントは継続的に増強され、新しいデータが収集されると自動的に更新されてよい。

場合によっては、セグメンテーション技法は、履歴データ（たとえば、ユーザプロファイルデータ）から抽出されたパターンに基づいてよい。パターンは、機械学習アルゴリズムを使用して抽出されてよい。場合によっては、一組のパターンが最初に生成されてよく、実行可能であり、所望の結果を最大化するセグメントへのパターンの最適な割当てを識別するために、アルゴリズムが利用されてよい。所望の結果は、選択された顧客が乗り物内サービスを受諾する可能性が最も高いように、適切な時間および／または場所で適切に選択された顧客（たとえば、顧客のターゲットグループ）に送信される選択された数の乗り物内サービスまたは取引オプションを提供することであってよい。パターンの初期セットは、決定木または他のパターン識別アルゴリズムなどの任意の適切な方法を使用して生成されてよい。場合によっては、セグメントへのパターンの最適な割当てを識別するためのアルゴリズムは、訓練された機械学習アルゴリズム（たとえば、サポートベクトルマシンまたはニューラルネットワーク）であってよい。

顧客セグメンテーションに関連するデータは、加入者データベースに格納されてよい。ユーザデータは、顧客セグメントに従って、加入者データベース内で格納および編成されてよい。顧客セグメンテーションは、定期的に、または加入者データベースに追加される新しいデータの検出時に更新されてよい。そのような（１つまたは複数の）更新は、自動または手動で実行されてよい。

新規ユーザがシステムに登録するか、またはシステムによって提供される個人化された輸送サービスに加入すると、ユーザは１つまたは複数のセグメントに割り当てられてよい。ユーザが割り当てられるセグメントは、時間とともに更新されてよい。所与の顧客セグメントに関連付けられた乗り物内サービスまたは取引のオプションは、新しいデータ（たとえば、購入データ、取引データ、輸送データなど）がシステムによって収集および分析されると、更新されてよい。

輸送計画は、前述のデータに基づいて個別に個人化されてよい。いくつかの実施形態では、移動ルートは、起点の位置および目的地の位置を受信すると自動的に生成されてよい。移動ルートは、１つまたは複数のセグメントを含んでよい。場合によっては、個人化された輸送計画は、セグメントごとに決定された輸送モードおよびスケジュール（たとえば、トリップまたはセグメントの出発／開始時間、到着／終了時間）も含んでよい。個人化された輸送計画は、輸送中にユーザに１つまたは複数の取引オプションを提供することも含んでよい。ユーザは、システムによって促進された１つまたは複数の取引を行うことができる。場合によっては、トリップ中の目的地または滞在地は、カレンダデータおよび／またはやることリストデータに基づいてシステムによって予測されてよい。場合によっては、トリップ中の滞在地（たとえば、コーヒーショップ）または次の目的地は、ユーザデータ（たとえば、履歴データ）または計画データ（たとえば、カレンダデータおよび／もしくはやることリストデータ）と履歴データの組合せに基づいて、システムによって予測されてよい。

本開示はまた、トリップに沿った乗客の目的地または滞在地の状況に少なくとも部分的に基づくことができる、個人化されたトリップ体験を乗客に提供するための方法およびシステムを提供する。移動中の目的地または滞在地は、コンテキスト情報を抽出するためにシステムによって分析されてよい。そのようなコンテキスト情報は、トリップを個人化するための１つまたは複数の取引オプション、乗り物オプション、および／または乗り物内設定を決定するために使用されてよい。コンテキスト情報は、可能性があるかまたは実際の（たとえば、所定の）行動に関連するか、またはそれを示すことができる。たとえば、コーヒーショップ、特定の目的地へのフライト（たとえば、サンフランシスコからニューヨークへのフライト）、レストラン、スタジアム、劇場、または歯科医院などのコンテキスト情報は、コーヒーを飲むこと、出張、食事、フットボールの試合の観戦、ショーの観賞、歯科治療、または任意の他のタイプの健康診断および／もしくは検査などを受けることなどの活動に関連する場合がある。そのようなコンテキスト情報は、目的地もしくは滞在地の識別情報、または目的地もしくは滞在地に関連付けられたイベント（たとえば、野球の試合、野球場など）に関連付けられてよい。場合によっては、コンテキスト情報は、通常、特定の位置に関連付けられた活動に関連する場合がある。たとえば、３．５時間以上続くと予想される国内線フライトの前に、エコノミークラスで飛行する乗客は、搭乗前に受け取る食事を注文するように提案される場合がある。別の例では、劇場のイベントに参加しようとしている乗客は、公演の休憩中に劇場のバーで飲み物のテーブル予約を提供される場合がある。場合によっては、コンテキスト情報は、複数のユーザのトリップデータからデータパターンを抽出することによって取得されてよい。たとえば、住居などの同じ場所にほぼ同じ時間に到着するトリップを分析することにより、その場所でイベントまたはグループ活動（たとえば、パーティ）が行われていると推測することができる。このコンテキスト情報に基づいて、ワインのボトルを購入してパーティに持ち込むこと、またはパーティに配達されるベンダからの食べ物を注文することなどのグループ活動に関連する１つまたは複数の取引オプションまたはモビリティサービスが、トリップ中の乗客に提供されてよい。

コンテキスト情報および起こり得る活動に基づいて、トリップは個人化されてよい。たとえば、トリップ中の１つまたは複数の乗り物内設定は、目的地の状況に基づいて自動的に調整されてよい。たとえば、目的地の状況（たとえば、歯科医院）が目的地で行われる治療を示す場合、温度、湿度、芳香剤、または音楽サービスは、快適な乗り物内の周囲環境を提供し、乗客がリラックスするのを助けるように調整されてよい。別の例では、目的地の状況（たとえば、スターバックス）が、ユーザが目的地でコーヒーを飲むことを示す場合、ユーザはトリップ中にコーヒー取引を提供されなくてよい。場合によっては、乗り物内サービスまたは取引は、目的地の状況に基づいて個人化された方式で乗客に提供されてよい。たとえば、モーニングコールサービスまたはマッサージサービスなどの乗り物内サービスは、目的地への到着時間および目的地の状況に基づいて個人化されてよい。場合によっては、エクササイズ機器、マッサージチェア、または仮眠ポッドなどの関連機器は、個人化されたサービスに基づいて自動的にセットアップおよび制御されてよい。コンテキスト情報は、たとえば、自然言語処理（ＮＬＰ）アルゴリズム、名前付きエンティティ認識（ＮＥＲ）、言語分析、および／または機械学習モデル（たとえば、サポートベクトルマシンもしくはニューラルネットワーク）などの、任意の利用可能な方法およびモデルを使用して抽出することができる。場合によっては、コンテキスト情報は、乗り物内の乗客の状態／活動から抽出されてよい。コンテキスト情報は、乗客の気分、ストレスレベル、健康状態、乗客の行動（たとえば、睡眠）などに関連する場合がある。たとえば、心電図（ＥＣＧ）センサ、発汗速度センサ、および／または呼吸数身体センサなどの１つまたは複数のセンサは、乗客のストレスレベル、ならびに音楽、照明、および／または湿度レベルなどのストレス軽減オプションを評価するために使用されてよく、乗客のストレスレベルを減らすために自動的に調整されてよい。視覚センサ（たとえば、カメラ）などの他のセンサおよび／または人工知能（ＡＩ）技法は、乗り物内設定（たとえば、音楽、照明、および／または湿度レベル）を自動的に制御するために、乗客の行動（たとえば、睡眠）を分析するために使用されてよい。そのようなＡＩには、ニューラルネットワークまたはサポートベクトルマシンなどの１つまたは複数の機械学習アルゴリズムが含まれてよい。

たとえば、ユーザがフットボールの試合を観戦するためにサンフランシスコからサンタクララまで乗客として乗り物内で移動している場合がある。コンテキストは、フットボールおよび／またはフットボールチームであると判断されてよい。ユーザの移動体験は、フットボールまたはフットボールチームに固有の音楽をユーザに提供するようにカスタマイズされてよい。

図４および図５は、個人化された輸送計画４００、５００の例を示す。図４に示されたように、移動ルートは２つのセグメント４１０、４２０を含む。移動ルートの起点の位置４０２は、ＧＵＩを介してユーザによって入力されるか、またはユーザデバイスの全地球測位システム（ＧＰＳ）によって自動的に検出されてよい。移動ルートの目的地の位置４０６は、カレンダデータまたはやることリストデータに基づいてシステムによって自動的に決定されてよい。あるいは、またはそれに加えて、目的地の位置はユーザによって入力されてよい。

トリップの第１のセグメント４１０に沿った輸送中に、ユーザは、１つまたは複数の取引オプション（たとえば、カフェのオファー４１１、静かなキャビンのオファー４１２、音楽試聴のオファー４１３、および野球チケットのオファー４１４）を提供される場合がある。第２のセグメント４２０の間に、ユーザは、今日のディナーのオファー４１５などの取引オプションを提供される場合がある。そのような１つまたは複数の取引オファーは、ユーザデバイスのＧＵＩまたは乗り物内のディスプレイ上でユーザに提示されてよい。場合によっては、移動ルート中の１つまたは複数の滞在地は、取引オファーに対するユーザ応答に基づいて生成されてよい。図示された例では、ユーザは、コーヒーオファー４１１を受諾し、取引を行うことができる。受諾を受け取ると、移動ルートは、コーヒーショップ４０４に立ち寄ることで更新されてよい。本明細書の他の箇所に記載されたように、輸送モード（たとえば、自律型の乗り物、（電車、ライトレール、または市内バスなどの）公共交通機関、シャトル、ライドシェアリング、タクシー配車、共有トリップもしくは個人トリップ、ウォーキング、自転車、ｅスクータ、タクシーなど）は、セグメントごとに決定されてよい。第１のセグメント４１０の輸送モードは、第２のセグメント４２０の輸送モードと同じであってよい。あるいは、第１のセグメントの輸送モードは、第２のセグメントの輸送モードとは異なってもよい。

場合によっては、複数の取引オプションは同時にユーザに提示される。あるいは、またはそれに加えて、複数の取引オプションは順次ユーザに提示されてよい。場合によっては、１つまたは複数の乗客商取引オプションを提供するためのタイミングは、ユーザの現在の地理的位置および／または移動時間に基づいてよい。場合によっては、前の取引オプションが行われるか、または拒否されるまで、ユーザは次の取引オプションを提示されない場合がある。ユーザに提供される１つまたは複数の取引オプションのタイミングおよび選択は、輸送計画エンジンによって決定されてよい。場合によっては、輸送計画エンジンは、取引オファーを決定するように構成された推奨エンジンを含んでよい。場合によっては、輸送計画エンジンは、取引オプションのタイミングおよび選択を決定することができる機械学習アルゴリズム（たとえば、ニューラルネットワーク）を使用することなどの、人工知能を使用して構築されたモデルを含んでよい。輸送計画エンジンおよび／または推奨エンジンは、提供されたシステムの構成要素であってよい。「乗客商取引オプション」および「取引オプション」という用語は、本明細書では同じ意味で使用される。

図５は、別の個人化された輸送計画５００を示す。場合によっては、移動の少なくとも一部分が輸送中に決定される。輸送計画または移動計画は、ユーザがトリップ中に行った１つまたは複数の取引に基づいて、またはユーザのカレンダに対する変更に基づいて、リアルタイムに更新されてよい。場合によっては、移動ルートおよび輸送計画は、ユーザにＧＵＩ上で表示されてよい。ユーザは、１つまたは複数のグラフィカル要素と対話して、たとえば、取引のオファー／オプションを受諾または拒否し、取引を行い、滞在地または目的地を修正し、輸送モードを修正し、かつ様々な他のことを行うことを許容され得る。

図６は、毎日の輸送中にユーザ向けの１つまたは複数の取引オプションを生成する例示的なプロセス６００を示す。図示された例では、カレンダデータ６０１およびやることリストデータ６０３が取得され、分析されてよい（動作６０５）。毎日の個人用輸送計画が生成されてよく、ユーザが選択するための１つまたは複数のオプションを提供することができる（動作６０７）。１つまたは複数のオプションは、たとえば、トリップ中の滞在地（たとえば、ジョーとの昼食のためのレストラン、ジョンとのコーヒーのためのコーヒーショップ、食料品店）、トリップ中に提示される取引オプション（たとえば、映画チケットの購入）、およびセグメント用の輸送モードオプション（たとえば、マイクに会う場所からジョーと昼食をとる場所への自律型の乗り物のタクシー配車サービス、コーヒーショップから食料品店への人間が運転するタクシー配車サービスなど）を含んでよい。ユーザは、ＧＵＩまたは他の手法（たとえば、音声コマンドもしくはジェスチャ）を介して１つまたは複数のオプションの選択を行うことができる（動作６０９）。あるいは、またはそれに加えて、選択はユーザの介入なしにシステムによって行われてよい。個人用輸送計画が実行されてよく、１つまたは複数の取引オプションまたは乗客商取引オファーがユーザに表示されてよい（動作６１１）。たとえば、１つまたは複数の取引オプションは、視覚方式で（たとえば、ユーザデバイス、乗り物内モニタ、ｅスクータまたは他の乗り物上の内蔵ディスプレイなどに表示される）、音響方式（たとえば、双方向音声応答（ＩＶＲ）システム、スマートスピーカなど）で、または両方の組合せでユーザに配信されてよい。ユーザは、取引オプションを受諾または拒否するように促されてよい（動作６１３）。場合によっては、ユーザが取引オファーを拒否した場合、新しい取引オプションが提示されてよい。場合によっては、ユーザが取引オプションを受諾した場合、ユーザは、乗客商取引を行い完了するように促されてよい（動作６１５）。

図６は、いくつかの実施形態による方法を示すが、当業者は、様々な実施形態のための多くの翻案が存在することを認識されよう。たとえば、動作は任意の順序で実行することができる。動作のいくつかは除外されてよく、動作のいくつかは１つのステップで同時に実行されてよく、動作のいくつかは繰り返され、動作のいくつかは他の動作のサブステップを含んでよい。たとえば、場合によっては、取引オプションがユーザに順次提示され、ユーザは、前の取引オプションが実行または拒否されるまで、次の取引オプションを提示されない場合がある。場合によっては、１つまたは複数の乗客商取引オプションを提供するためのタイミングは、ユーザの現在の地理的位置および／または移動時間に基づいてよい。方法はまた、本明細書で提供される本開示の他の態様に従って修正されてよい。

図７は、輸送中に個人化された乗客商取引を提供する例示的なプロセス７００を示す。いくつかの実施形態では、提供されたシステムは、ユーザに提供する１つまたは複数の取引オプションを選択するように構成された推奨エンジン７０２を含んでよい。デジタルサービス７０１および製品カタログ７０３などのサードパーティサービスは、推奨エンジンによってアクセス可能である。場合によっては、取引オファーを要求する命令を受信すると、推奨エンジンは、７０４で製品およびサービスのカタログにアクセスし、７０４で推奨される製品またはサービスを決定することができる。場合によっては、推奨される製品またはサービスは、ユーザデータに基づいて選択または決定されてよい。場合によっては、推奨される製品またはサービスを決定することができない場合、１つまたは複数の候補オプションが選択のためにユーザに提示されてよい。そのような場合、ユーザは、７０６で所望の製品またはサービスを選択することができる。あるいは、またはそれに加えて、ユーザは、所望の製品またはサービスを手動で入力することを許可されてよい。推奨または所望の製品／サービスを決定すると、システムは、７０７で利用可能なマーケティングオファーを検索することができる。オファーが利用可能である場合、ユーザは、７０９でオファーを受諾または拒否するように促されてよい。オファーは、それがユーザによって受諾された場合、７１１で取引に適用されてよい。マーケティングオファーが受諾されない場合、７０８で支払い方法が決定され、最終的な支払い額を計算するために、ロイヤルティ情報がロイヤルティポイントデータベース７１４から検索されてよい。次いで、取引が７１２で完了してよく、ユーザデータベースは、７１３で取引に関連するデータで更新されてよい。取引は、支払い方法（クレジットカード、Ｕｂｅｒ Ｃａｓｈなどの仮想現金など）にかかわらず完了してよい。たとえば、ユーザは、ユーザデバイス上で、または乗り物内デバイスを介して、ユーザが好む支払い方法を選択するように促されてよい。

いくつかの実施形態では、推奨エンジンは、輸送計画エンジンの構成要素であるか、または輸送計画エンジンに結合されてよい。輸送計画エンジンは、輸送中にユーザに提供される個人化された乗客商取引オファーを備えた移動ルートを生成するように構成されてよい。場合によっては、輸送計画エンジンは、乗客商取引オファーを提供する時期および／または場所を決定することができる。場合によっては、輸送計画エンジンは、取引オプションを要求する推奨エンジンへの指示を生成することができる。場合によっては、乗客商取引オファーを提示するタイミングおよび／もしくは場所、または乗客商取引オファーの選択は、輸送計画エンジンの機械学習ベースのモデルによって自動的に決定されてよい。

図８は、個人化された輸送体験を生成するための複数のデータベースおよびデータソースに結合された輸送計画エンジン８００を概略的に示す。図８に示されたように、輸送計画エンジン８００は、自律型の乗り物フリートデータベース８０１、従来の乗り物フリートデータベース８０３、公共輸送データベース８０５、自転車データベース８０７、ｅスクータデータベース８０９、パートナフリートデータベース８１１、ユーザ（加入者）データベース８１３、乗り物に利用可能な個人所有乗り物データベース８１５、ならびにデジタルサービスデータストリーム８１７および輸送データストリーム８１９などのデータストリームなどの複数のデータベースまたはデータソースにアクセスすることが可能であり得る。輸送計画エンジン８００は、前述のデータベースおよびデータソースのうちの１つまたは複数からデータを検索して、滞在地または目的地を含む移動ルートを生成し、ユーザに提供する１つまたは複数の取引オプションを決定し、所与の取引オファーを表すタイミング／場所を決定し、かつ様々な他のことを行うことができる。

いくつかの実施形態では、個人化された輸送計画はトリップを開始する前に生成されてよい。いくつかの実施形態では、個人化された輸送計画の少なくとも一部分は、輸送中に生成されてよい。たとえば、輸送計画は段階的に生成されてよい。輸送計画のステップは、セグメント（たとえば、輸送モード、スケジュール）、ユーザに提供する取引オプション、新しい目的地または滞在地、および様々な他のものを含んでよい。いくつかの実施形態では、個人化された輸送計画の少なくとも一部分は、輸送中に調整されてよい。

図９は、輸送計画ステップ作成器９２０のブロック図を示す。場合によっては、輸送計画ステップ作成器は、本明細書の他の箇所に記載されたように、輸送計画エンジンの構成要素であってよい。場合によっては、輸送計画ステップ作成器は、輸送計画エンジンと同じであり得る。いくつかの実施形態では、輸送計画ステップ作成器９２０は、機械学習システム９１０を含んでよい。機械学習システム９１０に供給される入力データは、輸送グラフ９０１、ソーシャルグラフ９０３、訪問グラフ９０５、ユーザの嗜好９０９、個人データ９１１、輸送履歴９１３、ならびに以前に受諾および拒否された計画ステップ９１５などの履歴データを含んでよい。入力データはまた、カレンダデータ９１７および９１９を含んでよい。機械学習システム９１０の出力は、輸送計画のステップであってよい。ステップは、セグメント（たとえば、輸送モード、スケジュール）、ユーザに提供する取引オプション、または新しい目的地もしくは滞在地を含んでよい。

コンピュータシステム
本明細書に記載された個人用輸送管理システム、輸送計画エンジン、またはプロセスは、１つまたは複数のプロセッサによって実装することができる。いくつかの実施形態では、プロセッサはコンピュータシステムの処理ユニットであってよい。図１０は、個人用輸送管理システムを実装するようにプログラムされるか、そうでなければ構成されたコンピュータシステム１００１を示す。コンピュータシステム１００１は、本開示の様々な態様を調整することができる。コンピュータシステム１００１は、ユーザの電子デバイス、または電子デバイスに対して遠隔に配置されたコンピュータシステムであり得る。電子デバイスはモバイル電子デバイスであり得る。

コンピュータシステム１００１は、中央処理装置（ＣＰＵ、本明細書では「プロセッサ」および「コンピュータプロセッサ」でもある）１００５を含み、それは、シングルコアもしくはマルチコアのプロセッサ、または並列処理のための複数のプロセッサであり得る。コンピュータシステム１００１はまた、メモリまたは記憶場所１０１０（たとえば、ランダムアクセスメモリ、読取り専用メモリ、フラッシュメモリ）、電子記憶ユニット１０１５（たとえば、ハードディスク）、１つまたは複数の他のシステムと通信するための通信インターフェース１０２０（たとえば、ネットワークアダプタ）、ならびにキャッシュ、他のメモリ、データストレージ、および／または電子ディスプレイアダプタなどの周辺デバイス１０２５を含む。メモリ１０１０、記憶ユニット１０１５、インターフェース１０２０、および周辺デバイス１１２５は、マザーボードなどの通信バス（実線）を介してＣＰＵ１００５と通信している。記憶ユニット１０１５は、データを記憶するためのデータ記憶ユニット（またはデータリポジトリ）であってよい。コンピュータシステム１００１は、通信インターフェース１０２０の助けを借りて、コンピュータネットワーク（「ネットワーク」）１０３０に動作可能に結合することができる。ネットワーク１０３０は、インターネット、インターネットおよび／もしくはエクストラネット、またはインターネットと通信しているイントラネットおよび／もしくはエクストラネットであり得る。ネットワーク１０３０は、場合によっては、電気通信ネットワークおよび／またはデータネットワークである。ネットワーク１０３０は、クラウドコンピューティングなどの分散コンピューティングを可能にすることができる１つまたは複数のコンピュータサーバを含むことができる。ネットワーク１０３０は、場合によっては、コンピュータシステム１００１の助けを借りてピアツーピアネットワークを実装することができ、それにより、コンピュータシステム１００１に結合されたデバイスがクライアントまたはサーバとして振る舞うことが可能になり得る。

ＣＰＵ１００５は、プログラムまたはソフトウェアで具現化することができる一連の機械可読命令を実行することができる。命令は、メモリ１０１０などの記憶場所に記憶されてよい。命令は、ＣＰＵ１００５を対象とすることができ、ＣＰＵ１００５は、その後、本開示の方法を実施するようにＣＰＵ１００５をプログラムするか、そうでなければ構成することができる。ＣＰＵ１００５によって実行される動作の例には、フェッチ、復号、実行、およびライトバックが含まれ得る。

ＣＰＵ１００５は、集積回路などの回路の一部であり得る。システム１００１の１つまたは複数の他の構成部品を回路に含めることができる。場合によっては、回路は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）である。

記憶ユニット１０１５は、ドライバ、ライブラリ、および保存されたプログラムなどのファイルを記憶することができる。記憶ユニット１０１５は、ユーザデータ、たとえば、ユーザの嗜好およびユーザプログラムを記憶することができる。コンピュータシステム１００１は、場合によっては、イントラネットまたはインターネットを介してコンピュータシステム１００１と通信しているリモートサーバ上に配置されるなどの、コンピュータシステム１００１の外部にある１つまたは複数の追加のデータ記憶ユニットを含むことができる。

コンピュータシステム１００１は、ネットワーク１０３０を介して１つまたは複数のリモートコンピュータシステムと通信することができる。たとえば、コンピュータシステム１００１は、ユーザのリモートコンピュータシステム（たとえば、ユーザデバイス）と通信することができる。リモートコンピュータシステムの例には、パーソナルコンピュータ（たとえば、ポータブルＰＣ）、スレートもしくはタブレットＰＣ（たとえば、Ａｐｐｌｅ（登録商標）ｉＰａｄ、Ｓａｍｓｕｎｇ（登録商標）ＧａｌａｘｙＴａｂ）、電話、スマートフォン（たとえば、Ａｐｐｌｅ（登録商標）ｉＰｈｏｎｅ、Ａｎｄｒｏｉｄ対応デバイス、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ（登録商標））、スマートウォッチ、スマートスピーカ、または携帯情報端末が含まれる。ユーザは、ネットワーク１０３０を介してコンピュータシステム１００１にアクセスすることができる。

本明細書に記載された方法は、たとえば、メモリ１０１０または電子記憶ユニット１０１５などのコンピュータシステム１００１の電子記憶場所に記憶された機械（たとえば、コンピュータプロセッサ）実行可能コードによって実施することができる。機械実行可能コードまたは機械可読コードは、ソフトウェアの形態で提供することができる。使用中、コードはプロセッサ１００５によって実行することができる。場合によっては、コードは、記憶ユニット１０１５から検索し、プロセッサ１００５による容易なアクセスのためにメモリ１０１０に記憶することができる。状況によっては、電子記憶ユニット１０１５を排除することができ、機械実行可能命令はメモリ１０１０に記憶される。

コードは、事前にコンパイルされ、コードを実行するように適合されたプロセッサを有する機械で使用するように構成することもでき、実行時の間にコンパイルすることもできる。コードは、事前コンパイル方式か、またはコンパイル時方式でコードを実行することを可能にするように選択することができるプログラミング言語で供給することができる。

コンピュータシステム１００１などの、本明細書において提供されたシステムおよび方法の態様は、プログラミングで具現化することができる。技術の様々な態様は、通常、機械（もしくはプロセッサ）実行可能コードおよび／またはあるタイプの機械可読媒体内で搬送もしくは具現化された関連データの形態の「製品」または「製造品」と考えられてよい。機械実行可能コードは、メモリ（たとえば、読取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ）またはハードディスクなどの電子記憶ユニットに記憶することができる。「記憶」タイプの媒体は、コンピュータ、プロセッサなどの有形メモリ、または様々な半導体メモリ、テープドライブ、ディスクドライブなどのそれらの関連モジュールのいずれかまたはすべてを含むことができ、それらは、ソフトウェアプログラミングのためにいつでも非一時的なストレージを提供することができる。ソフトウェアのすべてまたは部分は、時々、インターネットまたは様々な他の電気通信ネットワークを介して通信されてよい。そのような通信は、たとえば、あるコンピュータまたはプロセッサから別のコンピュータまたはプロセッサへの、たとえば、管理サーバまたはホストコンピュータからアプリケーションサーバのコンピュータプラットフォームへのソフトウェアのローディングを可能にすることができる。したがって、ソフトウェア要素を運ぶことができる別のタイプの媒体には、有線および光の地上回線ネットワークを介して、かつ様々なエアリンク上で、ローカルデバイス間の物理インターフェースにわたって使用されるような、光、電気、および電磁波が含まれる。有線リンクまたはワイヤレスリンク、光リンクなどの波を搬送する物理的要素も、ソフトウェアを運ぶ媒体と見なされてよい。本明細書で使用される場合、非一時的で有形の「記憶」媒体に限定されない限り、コンピュータまたは機械の「可読媒体」などの用語は、実行のためにプロセッサに命令を提供することに関与する任意の媒体を指す。

したがって、コンピュータ実行可能コードなどの機械可読媒体は、有形記憶媒体、搬送波媒体、または物理伝送媒体を含むが、それらに限定されない多くの形態をとることができる。不揮発性記憶媒体には、たとえば、図面に示されたデータベースなどを実装するために使用され得るものなどの、任意の（１つまたは複数の）コンピュータ内などの任意のストレージデバイスなどの、光ディスクまたは磁気ディスクが含まれる。揮発性記憶媒体には、そのようなコンピュータプラットフォームのメインメモリなどの動的メモリが含まれる。有形伝送媒体には、コンピュータシステム内のバスを備えるワイヤを含む、同軸ケーブル、銅線、および光ファイバが含まれる。搬送波伝送媒体は、電気信号もしくは電磁信号、または無線周波数（ＲＦ）および赤外線（ＩＲ）データ通信中に生成されるものなどの音響波もしくは光波の形態をとることができる。したがって、コンピュータ可読媒体の一般的な形態には、たとえば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、任意の他の磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤもしくはＤＶＤ－ＲＯＭ、任意の他の光学媒体、パンチカード、紙テープ、穴のパターンをもつ任意の他の物理記憶媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭおよびＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ－ＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップもしくはカートリッジ、データもしくは命令を転送する搬送波、そのような搬送波を転送するケーブルもしくはリンク、またはコンピュータがプログラミングコードおよび／もしくはデータを読み取ることができる任意の他の媒体が含まれる。これらの形態のコンピュータ可読媒体の多くは、実行のためにプロセッサに１つまたは複数の命令の１つまたは複数のシーケンスを搬送することに関与する場合がある。

コンピュータシステム１００１は、たとえば、本明細書の他の箇所に記載されたグラフィカルユーザインターフェースを提供するためのユーザインターフェース（ＵＩ）１０４０を備える電子ディスプレイ１０３５を含むか、またはそれと通信することができる。ＵＩの例には、限定なしに、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）およびウェブベースのユーザインターフェースが含まれる。

本開示の方法およびシステムは、１つまたは複数のアルゴリズムによって実装することができる。アルゴリズムは、中央処理装置１００５による実行時にソフトウェアによって実施することができる。アルゴリズムは、たとえば、輸送計画エンジンなどの訓練されたモデルであり得る。

本発明の好ましい実施形態が本明細書に図示および記載されているが、そのような実施形態が例としてのみ提供されていることが当業者には明らかであろう。本発明が本明細書内に提供された特定の例によって限定されることは意図されていない。本発明は前述の明細書を参照して記載されているが、本明細書の実施形態の説明および図示は、限定的な意味で解釈されることを意図していない。当業者は次に、本発明から逸脱することなく、多数の変形、変更、および置換を思いつくであろう。さらに、本発明のすべての態様は、様々な条件および変数に依存する本明細書に記載された特定の描写、構成、または相対的比率に限定されないことを理解されたい。本明細書に記載された本発明の実施形態に対する様々な代替案が、本発明を実践する際に利用されてよいことが理解されるべきである。したがって、本発明は、そのような代替、修正、変形、または均等物もカバーすることが考えられる。以下の特許請求の範囲が本発明の範囲を定義し、これらの特許請求の範囲内の方法および構造ならびにそれらの均等物がそれらによってカバーされることが意図されている。

Claims (39)

1. ユーザがルートに沿って移動している間の商取引を容易にするための方法であって、
   （ａ）サーバにおいて、前記ユーザの出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を受信するステップと、
   （ｂ）前記出発地の地理的位置および前記目的地の地理的位置を使用して前記ユーザ用の前記ルートを生成するステップであって、そのルートが前記出発地の地理的位置から前記目的地の地理的位置に向かう、ステップと、
   （ｃ）前記サーバを使用して前記ルートに沿った前記ユーザ向けの１つまたは複数の取引オプションを識別するステップと、
   （ｄ）前記ユーザが前記ルートの少なくとも一部分に沿って地上の乗り物で移動している間に電子デバイス上で前記ユーザに前記１つまたは複数の取引オプションを提示するステップと
   を含む、方法。
2. 前記目的地の地理的位置が、前記ユーザに関連する履歴データに基づいて自動的に決定される、請求項１に記載の方法。
3. 前記出発地の地理的位置が、前記電子デバイスの地理的位置を使用して決定され、その地理的位置が全地球測位システムまたは信号三角測量によって決定される、請求項１に記載の方法。
4. 前記ルートおよび前記１つまたは複数の取引オプションが、機械学習アルゴリズムを使用して生成される、請求項１に記載の方法。
5. 前記１つまたは複数の取引オプションが、前記ユーザのソーシャルグラフ、前記ユーザの輸送グラフ、前記ユーザの訪問グラフ、前記ユーザの購入グラフ、カレンダデータ、およびやることリストデータからなるグループから選択された１つまたは複数のメンバに少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
6. 前記ルートの１つまたは複数の部分のための輸送モードを決定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記輸送モードが、自律型の乗り物、人間が運転する自動化された乗り物、タクシー配車サービス、ライドシェアリングサービス、鉄道輸送、および／または地上大量輸送の乗り物を含む、請求項６に記載の方法。
8. 第１の部分のために決定された輸送モードが、第２の部分から決定された輸送モードとは異なる、請求項６に記載の方法。
9. 前記１つまたは複数の取引オプションのうちの少なくとも１つの受諾を示すユーザ入力を受信するステップと、前記ユーザ入力の受信に応答して、前記少なくとも１つの取引オプションを行うステップとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記１つまたは複数の取引オプションのうちの１つの拒否を示すユーザ入力を受信すると、新しい取引オプションを生成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
11. ユーザがルートに沿って移動している間の商取引を容易にするための方法であって、
    （ａ）サーバにおいて、前記ユーザの出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を受信するステップと、
    （ｂ）前記出発地の地理的位置および前記目的地の地理的位置を使用して前記ユーザ用の前記ルートを生成するステップであって、そのルートが前記出発地の地理的位置から前記目的地の地理的位置に向かう、ステップと、
    （ｃ）前記サーバを使用して前記ルートに沿った前記ユーザ向けの１つまたは複数の取引オプションを識別するステップと、
    （ｄ）前記ユーザが地上の乗り物で前記ルートのセグメントに沿って移動している間に電子デバイス上に前記１つまたは複数の取引オプションを提示するステップと
    を含み、
    前記１つまたは複数の取引オプションが、前記ユーザのソーシャルグラフ、前記ユーザの輸送グラフ、前記ユーザの訪問グラフ、前記ユーザの購入グラフ、カレンダデータ、およびやることリストデータからなるグループから選択された１つまたは複数のメンバに少なくとも部分的に基づいて決定される、
    方法。
12. 前記目的地の地理的位置が、前記ユーザに関連する履歴データに基づいて自動的に決定される、請求項１１に記載の方法。
13. 前記出発地の地理的位置が、前記電子デバイス上のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を介して前記ユーザによって入力される、請求項１１に記載の方法。
14. 前記ルートおよび前記１つまたは複数の取引オプションが、機械学習アルゴリズムを使用して生成される、請求項１１に記載の方法。
15. 前記ルートの１つまたは複数のセグメントのための輸送モードを決定するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
16. 前記輸送モードが、自律型の乗り物、人間が運転する自動化された乗り物、タクシー配車サービス、ライドシェアリングサービス、鉄道輸送、および／または地上大量輸送の乗り物を含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記輸送モードが自律型の乗り物のタイプを含む、請求項１６に記載の方法。
18. 前記１つまたは複数の取引オプションのうちの少なくとも１つが、前記ルートの２つの連続するセグメントを接続する位置で行われるべきである、請求項１１に記載の方法。
19. ユーザが移動ルートに沿って移動している間の商取引を容易にするための方法であって、
    （ａ）サーバにおいて、前記ユーザの出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を受信するステップと、
    （ｂ）前記出発地の地理的位置および前記目的地の地理的位置を使用して前記ユーザ用の前記移動ルートを生成するステップであって、その移動ルートが前記出発地の地理的位置から前記目的地の地理的位置に向かう、ステップと、
    （ｃ）前記サーバを使用して前記移動ルートに沿った前記ユーザ向けの１つまたは複数の取引オプションを識別するステップと、
    （ｄ）前記ユーザが（１）自律型の乗り物または（２）地上大量輸送の乗り物で前記移動ルートのセグメントに沿って移動している間に前記ユーザの電子デバイス上に前記１つまたは複数の取引オプションを提示するステップと
    を含む、方法。
20. 前記目的地の地理的位置が、前記ユーザに関連する履歴データに基づいて自動的に決定される、請求項１９に記載の方法。
21. 前記出発地の地理的位置が、前記電子デバイス上のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を介して前記ユーザによって入力される、請求項１９に記載の方法。
22. 前記移動ルートおよび前記１つまたは複数の取引オプションが、機械学習アルゴリズムを使用して生成される、請求項１９に記載の方法。
23. 前記１つまたは複数の取引オプションが、前記ユーザのソーシャルグラフ、前記ユーザの輸送グラフ、前記ユーザの訪問グラフ、前記ユーザの購入グラフ、カレンダデータ、およびやることリストデータからなるグループから選択された１つまたは複数のメンバに少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１９に記載の方法。
24. 前記移動ルートの１つまたは複数のセグメントのための輸送モードを決定するステップをさらに含む、請求項１９に記載の方法。
25. 前記輸送モードが、自律型の乗り物、人間が運転する自動化された乗り物、タクシー配車サービス、ライドシェアリングサービス、鉄道輸送、および／または地上大量輸送の乗り物を含む、請求項２４に記載の方法。
26. 前記輸送モードが自律型の乗り物または人間が運転する自動化された乗り物のタイプを含む、請求項２５に記載の方法。
27. 前記１つまたは複数の取引オプションのうちの少なくとも１つが、前記移動ルートの２つの連続するセグメントを接続する位置で行われるべきである、請求項１９に記載の方法。
28. 前記ユーザに関連付けられた前記カレンダデータまたはやることリストデータの変化の検出時に（ｂ）および／または（ｃ）を繰り返すステップをさらに含む、請求項１９に記載の方法。
29. ユーザがルートに沿って移動している間の商取引を容易にするための方法であって、
    （ａ）サーバにおいて、前記ユーザの出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を受信するステップと、
    （ｂ）前記出発地の地理的位置および前記目的地の地理的位置を使用して前記ユーザ用の前記ルートを生成するステップであって、そのルートが前記出発地の地理的位置から前記目的地の地理的位置に向かう、ステップと、
    （ｃ）前記サーバを使用して前記目的地の地理的位置に関連付けられたコンテキスト情報を抽出するステップと、
    （ｄ）前記サーバを使用して、前記コンテキスト情報に少なくとも部分的に基づいて前記ルートに沿った前記ユーザ向けの１つまたは複数の取引オプションを識別するステップと
    を含む、方法。
30. 前記ユーザが前記ルートの少なくとも一部分に沿って地上の乗り物で移動している間に、前記地上の乗り物内の電子デバイス上で前記ユーザに前記１つまたは複数の取引オプションを提示するステップをさらに含む、請求項２９に記載の方法。
31. 前記１つまたは複数の取引オプションが、前記ユーザのソーシャルグラフ、前記ユーザの輸送グラフ、前記ユーザの訪問グラフ、前記ユーザの購入グラフ、カレンダデータ、およびやることリストデータからなるグループから選択された１つまたは複数のメンバに少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項３０に記載の方法。
32. 前記コンテキスト情報が、前記目的地の地理的位置に関連付けられた活動を含む、請求項２９に記載の方法。
33. 前記１つまたは複数の取引オプションが、前記ユーザが割り当てられた顧客セグメントに少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項２９に記載の方法。
34. 前記ユーザが複数の顧客セグメントに割り当てられる、請求項３３に記載の方法。
35. 輸送を個人化するためのコンピュータ実装方法であって、
    （ａ）ユーザのためのルートを取得するステップであって、前記ルートが出発地の地理的位置および目的地の地理的位置を含む、ステップと、
    （ｂ）前記ルートの少なくとも一部分について、前記ユーザ向けの１つまたは複数の取引オプションを識別するステップと、
    （ｃ）前記ユーザが前記ルートの少なくとも前記部分に沿って地上の乗り物で移動している間に、電子デバイス上で前記ユーザに前記１つまたは複数の取引オプションを提示するステップと
    を含む、コンピュータ実装方法。
36. 前記１つまたは複数の取引オプションが、前記ユーザのソーシャルグラフ、前記ユーザの輸送グラフ、前記ユーザの訪問グラフ、前記ユーザの購入グラフ、カレンダデータ、およびやることリストデータからなるグループから選択された１つまたは複数のメンバに少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項３５に記載のコンピュータ実装方法。
37. 前記目的地の地理的位置が、前記ユーザに関連する履歴データに基づいて自動的に決定される、請求項３５に記載のコンピュータ実装方法。
38. 前記ユーザが１つまたは複数の顧客セグメントに割り当てられる、請求項３５に記載のコンピュータ実装方法。
39. 前記１つまたは複数の取引オプションが、前記ユーザが割り当てられた前記１つまたは複数の顧客セグメントに少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項３８に記載のコンピュータ実装方法。

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