JP4764744B2 - 巡回計画作成プログラムおよび巡回計画作成装置 - Google Patents

Description

この発明は、どの時間帯にどの地域を巡回して取締りを行うかを定めた巡回計画を作成する巡回計画作成プログラムおよび巡回計画作成装置に関し、特に、取締り事象の発生数を適切に予測し、取締り業務を効率に行うことが可能な巡回計画を作成することができる巡回計画作成プログラムおよび巡回計画作成装置に関する。

近時、駐車違反対応業務の一部が民間に委託され、駐車監視員が駐車違反車両の確認業務を担当することとなった。駐車監視員による現地での確認作業は、警察によって予め作成された巡回計画に従って行われる。

駐車違反対応業務の一部を民間に委託する目的の一つは、業務の効率化を実現することにあるが、民間人である駐車監視員に効率よく確認業務を行わせるためには、巡回計画が適切に作成されていることが非常に重要となる。

適切な巡回計画を作成する技術は、例えば、特許文献１にて開示されている。この技術は、ＬＰガスの消費量を予測し、ガスボンベの交換作業のための巡回計画に反映させるものである。

特開２００２−２７９０２５号公報

しかしながら、駐車違反車両の確認業務は、ガスボンベの交換作業のように対象地域を周期的に巡回する性質のものではなく、駐車違反車両が多く存在する地域を重点的に巡回することが業務の効率化のために必要とされる。このため、特許文献１にて開示されている技術を駐車違反車両の確認業務に応用しても業務を効率化することはできない。

駐車違反車両の確認業務を効率化するには、天候や時間によって変動する駐車違反車両の発生台数を地域ごとに予測し、その予想結果に基づいて巡回計画を作成することが重要であり、かかる巡回計画の作成を可能にする技術の実現が強く要望されていた。

この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、駐車違反車両の発生台数を適切に予測し、駐車違反車両の確認業務を効率的に行うことが可能な巡回計画を作成することができる巡回計画作成プログラムおよび巡回計画作成装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明の一つの態様では、どの時間帯にどの地域を巡回して取締りを行うかを定めた巡回計画を作成する巡回計画作成プログラムであって、地域ごとかつ時間帯ごとに過去の所定の期間における取締り件数の実績値を集計する実績件数集計手順と、前記実績集計手順によって集計された前記実績値に基づいて巡回実施日における取締り件数の予測値を地域ごとかつ時間帯ごとに算出する予測件数算出手順と、前記予測件数算出手順によって算出された地域ごとかつ時間帯ごとの取締り件数の予測値に基づいて、時間帯ごとに取締り件数の予測値が最も大きい地域を選択し、選択された地域を当該の時間帯の巡回対象とする巡回計画作成手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明の他の態様では、どの時間帯にどの地域を巡回して取締りを行うかを定めた巡回計画を作成する巡回計画作成装置であって、地域ごとかつ時間帯ごとに過去の所定の期間における取締り件数の実績値を集計する実績件数集計手段と、前記実績集計手段によって集計された前記実績値に基づいて巡回実施日における取締り件数の予測値を地域ごとかつ時間帯ごとに算出する予測件数算出手段と、前記予測件数算出手段によって算出された地域ごとかつ時間帯ごとの取締り件数の予測値に基づいて、時間帯ごとに取締り件数の予測値が最も大きい地域を選択し、選択された地域を当該の時間帯の巡回対象とする巡回計画作成手段とを備えたことを特徴とする。

これらの発明の態様によれば、過去の取締り実績を地域ごとかつ時間帯ごとに集計し、この集計結果に基づいて巡回実施日における取締り件数の予測値を地域ごとかつ時間帯ごとに算出するように構成したので、取締り事象が多発する地域が時間帯ごとに変動する場合であっても、取締り事象が最も多く発生すると予想される地域を時間帯ごとに適切に予測し、効率よく取締りを実施することが可能な巡回計画を作成することができる。

また、本発明の他の態様では、上記の発明の態様において、取締りの実績が記憶手段に記憶されている最後の日以降に発生していたと予想される取締り事象の発生件数を地域ごとかつ時間帯ごとに算出する未取締り件数算出手順をコンピュータにさらに実行させ、前記巡回計画作成手順は、前記未取締り件数算出手順によって地域ごとかつ時間帯に算出された取締り事象の発生件数を前記予測値に加味して、時間帯ごとに巡回対象とする地域を選択することを特徴とする。

この発明の態様によれば、取締りが実施されていない間に発生したと予測される取締り事象の発生件数を地域ごとかつ時間帯ごとに算出し、これを加味して巡回計画を作成するように構成したので、所定の時間帯において取締り事象の発生数が少ない地域を適切なタイミングで巡回対象として選択することができる。

本発明の一つの態様によれば、過去の取締り実績を地域ごとかつ時間帯ごとに集計し、この集計結果に基づいて巡回実施日における取締り件数の予測値を地域ごとかつ時間帯ごとに算出するように構成したので、取締り事象が多発する地域が時間帯ごとに変動する場合であっても、取締り事象が最も多く発生すると予想される地域を時間帯ごとに適切に予測し、効率よく取締りを実施することが可能な巡回計画を作成することができるという効果を奏する。

また、本発明の他の態様によれば、取締りが実施されていない間に発生したと予測される取締り事象の発生件数を地域ごとかつ時間帯ごとに算出し、これを加味して巡回計画を作成するように構成したので、所定の時間帯において取締り事象の発生数が少ない地域を適切なタイミングで巡回対象として選択することができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、本発明に係る巡回計画作成プログラムおよび巡回計画作成装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。

まず、本実施例に係る巡回計画作成装置の構成について説明する。図１は、本実施例に係る巡回計画作成装置１００の構成を示す機能ブロック図である。巡回計画作成装置１００は、過去における駐車違反車両の取締り実績を基にして、巡回計画作成対象日における駐車違反車両の発生数を予測し、この予測結果に従って駐車違反車両の取締りのための巡回計画を作成する装置である。

同図に示すように、巡回計画作成装置１００は、制御部１１０と、記憶部１２０とを有する。制御部１１０は、巡回計画作成装置１００を全体制御する制御部であり、データメンテナンス部１１１と、実績件数集計部１１２と、予測件数算出部１１３と、未取締り件数算出部１１４と、巡回計画作成部１１５とを有する。

記憶部１２０は、各種情報を記憶する記憶部であり、取締り実績データ１２１と、取締り予測データ１２２と、イベントデータ１２３と、天候予測データ１２４と、天候係数マスタ１２５と、担当者マスタ１２６と、巡回計画データ１２７とを記憶する。

データメンテナンス部１１１は、記憶部１２０に記憶されている各情報の修正や登録を行うための処理部である。実績件数集計部１１２は、取締り実績データ１２１から所定の期間における駐車違反車両の取締り情報を抽出し、時間帯ごとかつ地域ごとに取締り件数を集計して集計結果を取締り予測データ１２２に登録する処理部である。

取締り実績データ１２１の一例を図２に示す。同図に示すように、取締り実績データ１２１は、日付、時刻、区間、緯度、経度、違反コードといった項目を有し、取締り対象の事件ごとにデータが存在する。

日付と時刻は、取締りが行われた日付と時刻が格納される項目である。区間は、駐車違反車両が駐車されていた地域の識別名が格納される項目であり、緯度と経度は、駐車違反車両の駐車位置の緯度と経度が格納される項目である。違反コードは、駐車違反車両の内容を示すコードが格納される項目である。

この取締り実績データ１２１は、駐車違反車両の取締りに関する情報を管理するサーバ装置にて保持されている情報と定期的もしくはリアルタイムに同期処理が行われ、最新の情報を保持するように保たれる。

実績件数集計部１１２は、取締り実績データ１２１から所定の期間の情報を抽出し、時間帯ごとかつ地域ごとに駐車違反車両の取締り件数を集計する。駐車違反が多く発生する地域は、時間帯によって変動することがある。例えば、住宅地域と商業地域を比較すると、夜間においては、住宅地域の方が相対的に多くの駐車違反が発生し、昼間においては、商業地域の方が相対的に多くの駐車違反が発生することがある。

過去の取締り件数を時間帯ごとかつ地域ごとに集計することにより、時間帯による地域ごとの駐車違反車両数の寡多の傾向を知ることができ、巡回計画の作成対象日における駐車違反車両の件数の予測を正確に行うことが可能になる。

なお、取締り実績データ１２１から駐車違反車両の取締り情報を抽出する期間については、目的等に応じて最適な期間を選定することができる。例えば、最新の傾向を予測に反映させたければ、直近の数日間もしくは前日のみを抽出期間とすることができる。また、長期的な傾向を予測に反映させたければ、過去１年間を抽出期間とすることができる。また、季節ごとに傾向が異なる場合は、前年の同月を抽出期間とすることができる。

実績件数集計部１１２は、時間帯ごとかつ地域ごとに駐車違反車両の取締り件数を集計した後、集計結果を取締り予測データ１２２に登録する。取締り予測データ１２２の一例を図３に示す。同図に示すように、取締り予測データ１２２は、区間、日付、時間帯、実績件数、未取締り日数、天候係数、イベント係数、予測件数、未取締り件数といった項目を有し、実績件数集計部１１２によって、地域ごと、日付ごとかつ時間帯ごとにデータが登録される。

区間は、地域の識別名が格納される項目である。日付は、巡回計画の作成対象日が格納される項目であり、時間帯は、この作成対象日における時間帯が格納される項目である。なお、本実施例では、時間帯を３時間単位で管理することを前提として説明を進めるが、これは一例であり、時間帯をどのような長さで管理してもよい。

実績件数は、実績件数集計部１１２によって集計された、当該の時間帯における当該の地域の駐車違反車両の取締り件数が１日あたりの平均件数として格納される項目である。未取締り日数は、当該の時間帯において当該の地域で最後に駐車違反の取締りが行われてから経過した日数が格納される項目である。

天候係数は、天候の影響による駐車違反車両の発生数の変動を予測件数に反映させるための係数が格納される項目であり、イベント係数は、行事等の影響による駐車違反車両の発生数の変動を予測件数に反映させるための係数が格納される項目である。

予測件数は、実績件数、天候係数およびイベント係数の値に基づいて算出された駐車違反車両の取締り件数の予測値が格納される項目である。未取締り件数は、当該の地域において最後に駐車違反車両の取締りが行われて以降に発生したと予想される駐車違反車両の件数が格納される項目である。

実績件数集計部１１２は、取締り予測データ１２２にデータを新規登録するにあたって、未取締り日数〜未取締り件数には所定の初期値を設定する。具体的には、未取締り日数、予測件数および未取締り件数には「０」を設定し、天候係数およびイベント係数には「１．０」を設定する。

予測件数算出部１１３は、実績件数集計部１１２によって時間帯ごとかつ地域ごとに集計された駐車違反車両の取締り実績件数と、イベントデータ１２３に登録されているイベント係数と、天候係数マスタ１２５に登録されている天候係数とに基づいて巡回計画の作成対象日における駐車違反車両の発生予測件数を算出する処理部である。

イベントデータ１２３の一例を図４に示す。同図に示すように、イベントデータ１２３は、イベント名、日付、開始時刻、終了時刻、実績件数、区間、イベント係数といった項目を有し、イベントごとにデータが予め登録される。ここでいうイベントとは、行事や道路工事等のように駐車違反の発生に影響を与える可能性がある出来事を意味する。

イベント名は、イベントの識別名が格納される項目である。日付、開始時刻および終了時刻は、イベントが実施される日付、開始時刻および終了時刻が格納される項目である。区間は、イベントが実施される地域の識別名であり、イベント係数は、そのイベントが駐車違反の発生に影響を与える力の大きさを示す係数である。イベント係数は、そのイベントの影響によって駐車違反の発生が増大すると予測されるほど１より大きな数値となり、そのイベントの影響によって駐車違反の発生が減少すると予測されるほど１より小さい小数となる。

予測件数算出部１１３は、イベントデータ１２３を参照し、巡回計画の作成対象日のイベントが存在すれば、そのイベントに対応するイベント件数を、取締り予測データ１２２の該当する地域、時間帯のデータに設定する。

例えば、図４の例では、イベント名「ＸＸ祭り」のイベントが日付「１２月１０日」の開始時刻「１５：００」から終了時刻「１６：５９」まで区間「Ｃ区間」で行われることになっており、このイベントのイベント係数として「５．００」が設定されている。そこで、予測件数算出部１１３は、図３に示した取締り予測データ１２２において、区間「Ｃ区間」、日付「１２月１０日」、時間帯「１５：００〜１７：５９」のデータのイベント係数の項目に「５．００」を設定している。

また、図４の例では、イベント名「○○工事」のイベントが日付「１２月１０日」の開始時刻「１２：００」から終了時刻「１７：２９」まで区間「Ｂ区間」で行われることになっており、このイベントのイベント係数として「２．５０」が設定されている。そこで、予測件数算出部１１３は、図３に示した取締り予測データ１２２において、区間「Ｂ区間」、日付「１２月１０日」、時間帯「１２：００〜１４：５９」のデータと、区間「Ｂ区間」、日付「１２月１０日」、時間帯「１５：００〜１７：２９」のデータのイベント係数の項目に「２．５０」を設定している。

天候係数マスタ１２５は、天候予測データ１２４と組み合わせて利用される。天候予測データ１２４の一例を図５に示す。同図に示すように、天候予測データ１２４は、日付、時間帯、天候といった項目を有し、日付ごとかつ時間帯ごとに予想される天候が予め登録される。

日付は、天候の予想対象の日付が格納される項目であり、時間帯は、この日付における時間帯が格納される項目である。天候は、当該の日付の当該の時間帯に予想される天候が格納される項目である。なお、地域ごとに異なる天候を設定できるデータ構成としてもよい。

天候係数マスタ１２５の一例を図６に示す。同図に示すように、天候係数マスタ１２５は、天候ごとの天候係数が地域ごとに予め登録される。天候係数は、その天候の影響によって駐車違反の発生が増大すると予測されるほど１より大きな数値となり、その天候の影響によって駐車違反の発生が減少すると予測されるほど１より小さい小数となる。

図６の例では、「Ａ区画」という地域の「晴れ」の場合の天候係数は「１．２０」となっており、「曇り」の場合の天候係数は「１．００」となっており、「雨」の場合の天候係数は「０．５０」となっている。また、「Ｂ区画」という地域の「晴れ」の場合の天候係数は「１．５０」となっており、「曇り」の場合の天候係数は「１．００」となっており、「雨」の場合の天候係数は「０．５０」となっている。また、「Ｃ区画」という地域の「晴れ」の場合の天候係数は「１．００」となっており、「曇り」の場合の天候係数は「１．００」となっており、「雨」の場合の天候係数は「１．２０」となっている。

予測件数算出部１１３は、天候予測データ１２４を参照して巡回計画の作成対象日における各時間帯の天候を取得し、その天候に対応する各地域の天候係数を天候係数マスタ１２５から取得し、取得した天候係数を取締り予測データ１２２の該当するデータの天候係数の項目に設定する。

例えば、図５の例では、日付「１２月１０」の時間帯「９：００〜１１：５９」の天候は「雨」となっており、図６の例では、区間「Ａ区間」の「雨」の場合の天候係数は「０．５０」となっている。そこで、予測件数算出部１１３は、図３に示した取締り予測データ１２２において、区間「Ａ区間」、日付「１２月１０日」、時間帯「９：００〜１１：５９」のデータの天候係数の項目に「０．５０」を設定している。

予測件数算出部１１３は、取締り予測データ１２２にイベント係数と天候係数を設定した後、下記の式を用いて巡回計画の作成対象日における駐車違反車両の予測件数を地域ごとかつ時間帯ごとに算出し、取締り予測データ１２２の予測件数の項目に設定する。

なお、この数式は一例であり、天候計数とイベント件数を他の計算手法を用いて実績件数に反映させて予測件数を算出することとしてもよい。また、天候とイベント以外の影響を考慮して予測件数を算出することとしてもよい。例えば、巡回計画の作成対象日の曜日による影響を係数化してこれを加味して予測件数を算出することもできる。

未取締り件数算出部１１４は、取締り実績データ１２１を参照して、最後に取締りの実績がある日から巡回計画の作成対象日までの日数を地域ごとかつ時間帯ごとに求めて取締り予測データ１２２の未取締り日数の項目に設定し、さらに、この値と実績件数の項目に設定されている値を乗じることによって、当該の地域で当該の時間帯に最後に駐車違反の取締りが行われて以降に発生していたと予想される駐車違反車両の件数を算出し、未取締り件数の項目に設定する処理部である。

駐車違反車両の取締りを効率に行うには、時間帯ごとに駐車違反が最も多く発生していると思われる地域を重点的に取り締まることが有効である。しかし、駐車違反車両の予測件数のみに基づいて巡回計画を作成すると、どの時間帯にどの地域の取締りを行うかが固定されてしまう恐れがある。

そこで、巡回計画作成装置１００は、最後に取締りが行われて以降に発生していたと思われる駐車違反車両の件数を予測し、巡回計画の作成対象日における駐車違反車両の発生数にこれを加味して巡回計画を作成する。

なお、駐車違反車両の取締りは、完全に巡回計画に従って行われる訳ではなく、住民から駐車違反車両に関する通報があった場合は、その車両の取締りが優先して行われる。このように巡回計画から外れて取締りが行われた場合にもその情報は取締り実績データ１２１に登録され、巡回計画の作成に影響を与えることになる。

巡回計画作成部１１５は、担当者マスタ１２６から各駐車監視員の担当時間帯と担当地域を取得し、担当時間帯内の各時間帯において予測件数と未取締り件数の合計が最も多い地域を取締り予測データ１２２から選択して巡回計画を作成し、巡回計画データ１２７に登録する処理部である。

担当者マスタ１２６の一例を図７に示す。同図に示すように、担当者マスタ１２６は、担当者ＩＤ、所属、担当時間帯、担当区間といった項目を有し、駐車監視員ごとにデータが予め登録される。なお、各駐車監視員が二人一組で行動することになっている場合は、駐車監視員の組ごとにデータが登録されることになる。

担当者ＩＤは、駐車監視員もしくは駐車監視員の組を識別するための識別番号が格納される項目である。所属は、当該の駐車監視員もしくは駐車監視員の組が所属する会社の識別名が格納される項目である。担当時間帯は、当該の駐車監視員もしくは駐車監視員の組が何時から何時まで駐車違反車両の確認業務に従事するかを示す情報が格納される項目であり、担当地域は、担当する地域の識別名のリストが格納される項目である。

巡回計画データ１２７の一例を図８に示す。同図に示すように、巡回計画データ１２７は、担当者ＩＤ、日付、担当時間帯、区間といった項目を有し、担当者ＩＤごと、日付ごとかつ時間帯ごとにデータが登録される。

担当者ＩＤは、駐車監視員もしくは駐車監視員の組を識別するための識別番号が格納される項目である。日付は、巡回計画の作成対象日が格納される項目であり、時間帯は、この作成対象日における時間帯が格納される項目である。そして、区間は、当該の駐車監視員もしくは駐車監視員が当該の日付の当該の時間帯に巡回すべき地域の識別名が格納される項目である。

図７の例において、担当者ＩＤ「Ａ００２」の駐車監視員もしくは駐車監視員の組は、担当時間帯「９：００〜１７：５９」に担当区間「Ａ区間、Ｂ区間、Ｃ区間」を担当することになっている。巡回計画作成部１１５は、この駐車監視員もしくは駐車監視員の組の巡回計画を作成する場合、取締り予測データ１２２を参照して、巡回計画の作成対象日におけるＡ区間、Ｂ区間およびＣ区間の予測件数と未取締り件数の合計を時間帯にごとに求め、合計が最も多い地域をその時間帯の巡回対象として選択する。

例えば、図３の例において、日付「１２月１０日」の時間帯「９：００〜１１：５９」におけるＡ区間、Ｂ区間およびＣ区間の予測件数と未取締り件数の合計は、それぞれ、「１８．５４（３．５４＋１５）」、「１０．６１（１０．６１＋０）」、「１６．７４（８．７４＋８）」であり、Ａ区間が最も多い。そこで、図８において、担当者「Ａ００１」の日付「１２月１０日」の時間帯「９：００〜１１：５９」の区間には「Ａ区間」が設定されている。同様にして、全ての駐車監視員もしくは駐車監視員の組が当該の日付の当該の時間帯に巡回すべき地域の識別名が区間の項目に設定される。

次に、図１に示した巡回計画作成装置１００の処理手順について説明する。図９は、巡回計画作成装置１００の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、まず、実績件数集計部１１２が指定期間の取締り件数の実績件数を地域ごとかつ時間ごとに集計し（ステップＳ１０１）、集計結果を取締り予測データ１２２に登録する（ステップＳ１０２）。

続いて、予測件数算出部１１３が、取締り予測データ１２２に天候係数を設定し（ステップＳ１０３）、イベント係数を設定する（ステップＳ１０４）。そして、実績件数、天候係数およびイベント係数に基づいて、巡回計画の作成対象日における駐車違反車両の予測件数を地域ごとかつ時間ごとに算出し、算出結果を取締り予測データ１２２に設定する（ステップＳ１０５）。

続いて、未取締り件数算出部１１４が、取締り予測データ１２２に未取締り日数を設定し（ステップＳ１０６）、実績件数と未取締り日数に基づいて、巡回計画の作成対象日における駐車違反車両の未取締り件数を地域ごとかつ時間ごとに算出し、算出結果を取締り予測データ１２２に設定する（ステップＳ１０７）。

続いて、巡回計画作成部１１５が、担当者マスタ１２６からデータを１件リードする（ステップＳ１０８）。ここで、全てのデータをリード済であれば（ステップＳ１０９肯定）、処理を終了する。

未処理のデータを担当者マスタ１２６からリードすることができた場合は（ステップＳ１０９否定）、担当地域内で予測件数と未取締り件数の合計が最も多い地域を担当時間帯内の時間帯ごとに選択し（ステップＳ１１０）、時間帯と選択した地域の組み合わせを巡回計画データ１２７に登録する（ステップＳ１１１）。そして、ステップＳ１０８に復帰し、担当者マスタ１２６から次のリードを試行する。

上記実施例で説明してきた巡回計画作成装置１００の機能は、あらかじめ用意された巡回計画作成プログラムをコンピュータで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、巡回計画作成プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。

図１０は、巡回計画作成プログラム１０７１を実行するコンピュータ１０００を示す機能ブロック図である。このコンピュータ１０００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１０と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置１０２０と、各種情報を表示するモニタ１０３０と、各種プログラム等を記録した記録媒体からプログラム等を読み取る媒体読取り装置１０４０と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受をおこなうネットワークインターフェース装置１０５０と、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）１０６０と、ハードディスク装置１０７０とバス１０８０で接続して構成される。

そして、ハードディスク装置１０７０には、図１に示した制御部１１０と同様の機能を有する巡回計画作成プログラム１０７１と、図１に示した記憶部１２０に記憶される各種データに対応する巡回計画作成用データ１０７２とが記憶される。なお、巡回計画作成用データ１０７２を、適宜分散させ、ネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶させておくこともできる。

そして、ＣＰＵ１０１０が巡回計画作成プログラム１０７１をハードディスク装置１０７０から読み出してＲＡＭ１０６０に展開することにより、巡回計画作成プログラム１０７１は、巡回計画作成プロセス１０６１として機能するようになる。そして、巡回計画作成プロセス１０６１は、巡回計画作成用データ１０７２から読み出した情報等を適宜ＲＡＭ１０６０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開したデータ等に基づいて各種データ処理を実行する。

なお、上記の巡回計画作成プログラム１０７１は、必ずしもハードディスク装置１０７０に格納されている必要はなく、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶されたこのプログラムを、コンピュータ１０００が読み出して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等を介してコンピュータ１０００に接続される他のコンピュータ（またはサーバ）等にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ１０００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

上述してきたように、本実施例では、過去の取締り実績を地域ごとかつ時間帯ごとに集計し、この集計結果と天候等の影響力に基づいて巡回実施日における取締り件数の予測値を地域ごとかつ時間帯ごとに算出するように構成したので、取締り事象が最も多く発生すると予想される地域を時間帯ごとに適切に予測し、効率よく取締りを実施することが可能な巡回計画を作成することができる。

なお、上記の実施例では、巡回計画作成装置１００および巡回計画作成プログラム１０７１を駐車違反車両の取締り業務のための巡回計画を作成するために利用する例について説明したが、巡回計画作成装置１００および巡回計画作成プログラム１０７１は、駐車違反車両以外の取締り業務のための巡回計画を作成するために利用することもできる。

（付記１）どの時間帯にどの地域を巡回して取締りを行うかを定めた巡回計画を作成する巡回計画作成プログラムであって、
地域ごとかつ時間帯ごとに過去の所定の期間における取締り件数の実績値を集計する実績件数集計手順と、
前記実績集計手順によって集計された前記実績値に基づいて巡回実施日における取締り件数の予測値を地域ごとかつ時間帯ごとに算出する予測件数算出手順と、
前記予測件数算出手順によって算出された地域ごとかつ時間帯ごとの取締り件数の予測値に基づいて、時間帯ごとに取締り件数の予測値が最も大きい地域を選択し、選択された地域を当該の時間帯の巡回対象とする巡回計画作成手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする巡回計画作成プログラム。

（付記２）取締りの実績が記憶手段に記憶されている最後の日以降に発生していたと予想される取締り事象の発生件数を地域ごとかつ時間帯ごとに算出する未取締り件数算出手順をコンピュータにさらに実行させ、
前記巡回計画作成手順は、前記未取締り件数算出手順によって地域ごとかつ時間帯に算出された取締り事象の発生件数を前記予測値に加味して、時間帯ごとに巡回対象とする地域を選択することを特徴とする付記１に記載の巡回計画作成プログラム。

（付記３）前記予測件数算出手順は、天候が取締り事象の発生件数に与える影響の大きさを示す係数を考慮して取締り件数の予測値を求めることを特徴とする付記１または２に記載の巡回計画作成プログラム。

（付記４）前記予測件数算出手順は、当日に予定されている出来事が取締り事象の発生件数に与える影響の大きさを示す係数を考慮して取締り件数の予測値を求めることを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の巡回計画作成プログラム。

（付記５）前記予測件数算出手順は、曜日が取締り事象の発生件数に与える影響の大きさを示す係数を考慮して取締り件数の予測値を求めることを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の巡回計画作成プログラム。

（付記６）どの時間帯にどの地域を巡回して取締りを行うかを定めた巡回計画を作成する巡回計画作成装置であって、
地域ごとかつ時間帯ごとに過去の所定の期間における取締り件数の実績値を集計する実績件数集計手段と、
前記実績集計手段によって集計された前記実績値に基づいて巡回実施日における取締り件数の予測値を地域ごとかつ時間帯ごとに算出する予測件数算出手段と、
前記予測件数算出手段によって算出された地域ごとかつ時間帯ごとの取締り件数の予測値に基づいて、時間帯ごとに取締り件数の予測値が最も大きい地域を選択し、選択された地域を当該の時間帯の巡回対象とする巡回計画作成手段と
を備えたことを特徴とする巡回計画作成装置。

（付記７）どの時間帯にどの地域を巡回して取締りを行うかを定めた巡回計画を作成する巡回計画作成方法であって、
地域ごとかつ時間帯ごとに過去の所定の期間における取締り件数の実績値を集計する実績件数集計工程と、
前記実績集計工程によって集計された前記実績値に基づいて巡回実施日における取締り件数の予測値を地域ごとかつ時間帯ごとに算出する予測件数算出工程と、
前記予測件数算出工程によって算出された地域ごとかつ時間帯ごとの取締り件数の予測値に基づいて、時間帯ごとに取締り件数の予測値が最も大きい地域を選択し、選択された地域を当該の時間帯の巡回対象とする巡回計画作成工程と
を備えたことを特徴とする巡回計画作成方法。

以上のように、本発明に係る巡回計画作成プログラムおよび巡回計画作成装置は、どの時間帯にどの地域を巡回して取締りを行うかを定めた巡回計画を作成する場合に有用であり、特に、取締り事象の発生数を適切に予測し、取締り業務を効率に行うことが可能な巡回計画を作成することが必要な場合に適している。

本実施例に係る巡回計画作成装置の構成を示す機能ブロック図である。 取締り実績データのデータ構成の一例を示す図である。 取締り予測データのデータ構成の一例を示す図である。 イベントデータのデータ構成の一例を示す図である。 天候予測データのデータ構成の一例を示す図である。 天候係数マスタのデータ構成の一例を示す図である。 担当者マスタのデータ構成の一例を示す図である。 巡回計画データのデータ構成の一例を示す図である。 巡回計画作成装置の処理手順を示すフローチャートである。 巡回計画作成プログラムを実行するコンピュータを示す機能ブロック図である。

符号の説明

１００ 巡回計画作成装置
１１０ 制御部
１１１ データメンテナンス部
１１２ 実績件数集計部
１１３ 予測件数算出部
１１４ 未取締り件数算出部
１１５ 巡回計画作成部
１２０ 記憶部
１２１ 取締り実績データ
１２２ 取締り予測データ
１２３ イベントデータ
１２４ 天候予測データ
１２５ 天候係数マスタ
１２６ 担当者マスタ
１２７ 巡回計画データ
１０００ コンピュータ
１０１０ ＣＰＵ
１０２０ 入力装置
１０３０ モニタ
１０４０ 媒体読取り装置
１０５０ ネットワークインターフェース装置
１０６０ ＲＡＭ
１０６１ 巡回計画作成プロセス
１０７０ ハードディスク装置
１０７１ 巡回計画作成プログラム
１０７２ 巡回計画作成用データ
１０８０ バス

Claims (2)

1. どの時間帯にどの地域を巡回して取締りを行うかを定めた巡回計画を作成する巡回計画作成プログラムであって、
   地域ごとかつ時間帯ごとに過去の所定の期間における取締り件数の実績値を集計する実績件数集計手順と、
   前記実績件数集計手順によって集計された前記実績値に基づいて巡回実施日における取締り件数の予測値を地域ごとかつ時間帯ごとに算出する予測件数算出手順と、
   取締りの実績が記憶手段に記憶されている最後の日以降に発生していたと予想される取締り事象の発生件数である未取締り件数を、該最後の日から経過した日数を示す未取締り日数と、前記取締り件数とを乗算することにより、地域ごとかつ時間帯ごとに算出する未取締り件数算出手順と、
   前記予測件数算出手順によって算出された地域ごとかつ時間帯ごとの取締り件数の予測値と、前記未取締り件数算出手順によって算出された未取締り件数とを合計した合計予測値に基づいて、時間帯ごとに取締り件数の合計予測値が最も大きい地域を選択し、選択された地域を当該の時間帯の巡回対象とする巡回計画作成手順と
   をコンピュータに実行させることを特徴とする巡回計画作成プログラム。
2. どの時間帯にどの地域を巡回して取締りを行うかを定めた巡回計画を作成する巡回計画作成装置であって、
   地域ごとかつ時間帯ごとに過去の所定の期間における取締り件数の実績値を集計する実績件数集計手段と、
   前記実績件数集計手段によって集計された前記実績値に基づいて巡回実施日における取締り件数の予測値を地域ごとかつ時間帯ごとに算出する予測件数算出手段と、
   取締りの実績が記憶手段に記憶されている最後の日以降に発生していたと予想される取締り事象の発生件数である未取締り件数を、該最後の日から経過した日数を示す未取締り日数と、前記取締り件数とを乗算することにより、地域ごとかつ時間帯ごとに算出する未取締り件数算出手段と、
   前記予測件数算出手段によって算出された地域ごとかつ時間帯ごとの取締り件数の予測値と、前記未取締り件数算出手段によって算出された未取締り件数とを合計した合計予測値に基づいて、時間帯ごとに取締り件数の合計予測値が最も大きい地域を選択し、選択された地域を当該の時間帯の巡回対象とする巡回計画作成手段と
   を備えたことを特徴とする巡回計画作成装置。

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