以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一または同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
図1〜10を参照しながら、実施形態に係る情報処理システム1の機能および構成を説明する。情報処理システム1は、施設における資源利用の管理を支援するコンピュータ・システムである。情報処理システム1は、施設における資源の利用量(消費量)を推定し、その資源の利用料金が高くなりすぎないように該施設を支援する。
「施設」とは、複数の人を収容することができる建物であり、複数の利用単位を備える。「利用単位」とは、施設を利用する人が専有できる空間であり、例えば、区画の一部、または部屋である。個々のコテージまたはバンガローは利用単位または部屋の一種である。また、施設は複数の区画を有し、この「区画」とは、施設に関する物理的属性に基づいて分けられた領域である。例えば、それぞれの階が一つの区画として定められてもよいし、一つの電気系統の下にある複数の部屋が一つの区画としてまとめられてもよい。一つの区画は1以上の利用単位と対応し、一つの利用単位は一つの区画のみと対応する。施設の種類は限定されないが、例えば宿泊施設およびリゾート施設が挙げられる。「資源」とは、施設で利用される有用物であり、より具体的には、施設のユーザが利用可能な有用物である。資源の例として電気、ガス、および水が挙げられるが、資源の例は何ら限定されない。本実施形態では資源の例として電気を示す。「資源の利用料金」とは、資源の利用に応じて施設が該資源の提供元(例えば電気会社、ガス会社、または水道会社)に支払う料金である。「ユーザ」とは、施設を利用しようとする人またはグループのことである。
ホテルのような施設での電力契約に関していうと、月の最大電力消費量が所定の契約電力を超えると、それ以後の契約電力が上がって基本料金が高くなったり超過分のペナルティ料金が発生したりする場合がある。情報処理システム1は施設がそのような事態に遭うのをなるべく避けることができるように施設を支援する。
本明細書では「施設グループ」という用語も用いる。「施設グループ」は、1以上の施設の集合であり、それらの施設における資源の利用料金を統括的に管理する実体(entity)である。本明細書における「施設」という用語は、資源の提供元との間で結ばれる利用契約の単位という意味も持つものとし、したがって、利用料金は各施設に請求されるものとする。施設および施設グループの具体的な態様は限定されない。例えば、それぞれの地域に存在するホテルが施設に相当し、一つの施設グループが該複数の施設の集合であるという場合が考えられる。あるいは、施設グループが一つのホテルであり、そのホテルを構成する本館、新館、および別館等の建物のそれぞれが、個別に資源の利用契約が結ばれた施設である場合も考えられる(資源の契約がこのような建物毎に結ばれる態様も存在する)。
図1に示すように、情報処理システム1は施設グループX内の施設A,B,Cにおける資源の利用量Ea,Eb,Ecのそれぞれが、対応する閾値THa,THb,THcを超えないように資源の利用を支援する。閾値THa,THb,THcは、資源の利用契約において利用料金が高くなる利用量の基準値であり、より具体的には、利用料金の上昇による施設の不利の度合いが一定のレベル以上になる利用量の基準値である。例えば、閾値は、契約料金(例えば基本料金または単価)が高くなる利用量、または超過分のペナルティ料金が発生する利用量であり得るが、閾値の設定方法は任意である。図1に示すように施設における資源の利用量を直接的にまたは間接的に制御することで、施設における利用料金を抑制することができる。
情報処理システム1の全体構成を図2に示す。施設における資源利用の管理を支援するために、情報処理システム1は情報処理装置10を備え、この情報処理装置10が、施設における資源の利用量を推定し、その資源の利用料金が高くなりすぎないように該施設を支援する。情報処理システム1は情報処理装置10の他にユーザ端末20、予約受付装置30、施設端末41、電気設備42、およびデータベース群50を備える。これらの装置はインターネットやイントラネットなどの通信ネットワークNを通じて互いにデータを送受信することができる。例えば、情報処理装置10は通信ネットワークNを介してデータベース群50にアクセスすることができる。通信ネットワークNの具体的な構成、すなわち装置間の具体的な接続の態様は何ら限定されない。
以下では一つの施設グループに対する情報処理システム1(情報処理装置10)の処理を説明するが、情報処理システム1(情報処理装置10)は複数の施設グループのそれぞれを支援してもよい。
情報処理装置10の詳細を説明する前に他の装置について説明する。ユーザ端末20は、ユーザが所有または利用するコンピュータまたは機器である。ユーザ端末20の具体的な種類は限定されない。例えば、ユーザ端末20は、高機能携帯電話機(スマートフォン)や携帯電話機、携帯情報端末(PDA)などの携帯端末でもよいし、据置型または携帯型のパーソナルコンピュータでもよいし、メガネ型や腕時計型などのウェアラブル端末でもよい。あるいは、ユーザ端末20はIoT(Internet of Things)端末(例えば、インターネットに接続する任意の家電)であってもよい。あるいは、ユーザ端末20は複数の端末の組合せであってもよい。例えば、1台のスマートフォンと1台のウェアラブル端末との組合せが論理的に一つのユーザ端末20として機能し得る。
予約受付装置30は、施設利用の予約をユーザから受け付けるコンピュータである。本明細書における「施設の予約」は、施設グループの予約(具体的な施設が指定されることなく施設グループの利用が予約されること)も含む概念であるとする。予約受付装置30は、施設の予約を受け付けるためのウェブページ(施設予約サイト)を通信ネットワークN上に公開する。ユーザは自分のユーザ端末20を操作してそのウェブページにアクセスし、施設を予約するために必要な情報(例えば、利用しようとする施設、利用予定日、人数、特別な要件(「オーシャンビューの部屋」など))を入力して予約を確定させる。予約受付装置30はそれらの情報をユーザ端末20から受信し、後述する予約データベース51bに格納する。予約受付装置30の運営者および設置場所は限定されない。例えば、予約受付装置30は施設により運営されてもよいし、複数の施設の予約を受け付ける旅行サイトの運営者により運営されてもよい。
本実施形態では、施設は施設端末41および電気設備42を備える。
施設端末41は、施設のスタッフが所有または利用するコンピュータである。施設端末41の具体的な種類は限定されない。例えば、施設端末41は、高機能携帯電話機(スマートフォン)や携帯電話機、携帯情報端末(PDA)などの携帯端末でもよいし、据置型または携帯型のパーソナルコンピュータでもよい。施設端末41は、データベース群50内の特定のデータベースにアクセスしてデータを取得および表示する機能を有する。また、施設端末41は情報処理装置10からデータを受信してそのデータを表示することもできる。
電気設備42は、電気で稼働する装置、機器、または設備(照明、給湯器、エレベータなど)であってもよい。あるいは、電気設備42は、施設内の設備の消費電力を管理または制御する装置(例えばデマンド・コントローラおよびエネルギ・マネジメント・システム(EMS))であってもよい。あるいは、電気設備42はこれらの装置、機器、または設備の集合であってもよい。
データベース群50は、1以上のデータベースの集合である。「データベース」とは、プロセッサまたは外部のコンピュータからの任意のデータ操作(例えば、抽出、追加、削除、上書きなど)に対応できるようにデータ集合を記憶する機能要素(記憶部)である。データベースの実装方法は限定されず、例えばデータベース管理システムでもよいし、テキストファイルでもよい。本実施形態では、データベース群50はユーザ関連データベース51、施設データベース52、割当データベース53、および資源利用データベース54を含む。
ユーザ関連データベース51は、ユーザ関連情報を記憶する装置である。「ユーザ関連情報」とは個々のユーザについての情報であり、より具体的には、個々のユーザの行動パターンを直接的または間接的に特定し得る項目を含む情報である。ユーザ関連情報の具体的な内容は限定されない。本実施形態では、ユーザ関連データベース51は、ユーザデータベース51aおよび予約データベース51bを含む。他の種類のデータベースがユーザ関連データベースの少なくとも一部として用いられてもよい。
ユーザデータベース51aは、ユーザの属性または日常的な行動を示すユーザ基本情報を記憶する装置である。ユーザ基本情報はユーザ関連情報の一種である。ユーザ基本情報の各レコードは、個々のユーザを一意に特定するための識別子であるユーザIDと、ユーザの様々な特徴を示すユーザ属性とを含む。ユーザを識別することができるのであれば何をユーザIDとして用いてもよい。例えば単なる連番または個人のアカウントをユーザIDとして用いてもよい。ユーザ属性は1以上の項目で表され、その個数および種類は何ら限定されない。
図3に示す例では、ユーザ属性は名前、住所、電話番号、メールアドレス、性別、年齢、睡眠時間、活動時間、起床時刻、就寝時刻、食事時間、入浴時間、脈拍の履歴、血圧の履歴、および家電の設定を含む。ただし、これらの項目は必須のものではないし、他の項目がユーザ属性として登録されてもよい。なお、本明細書における睡眠時間、活動時間、食事時間、および入浴時間とは、それぞれの行動の長さのみを示す値ではなく、何時から何時までその行動を行うかを示す値(すなわち時間帯を示す値)である。ユーザ基本情報のうち時間帯または時刻で示される値は、平均値、中央値、最頻値などの統計値であってもよいし、最新の値であってもよい。ユーザ属性のすべての項目に値が設定される必要はなく、一部の項目にのみ値が設定されてもよい。また、値が設定される項目がユーザごとに異なってもよい。
ユーザ属性をユーザデータベース51aに格納する手法は何ら限定されない。例えば、ユーザ端末20が、ユーザにより入力された値を所定の装置を介してユーザデータベース51aに格納してもよい。あるいは、ユーザ端末20(例えばウェアラブル端末)が、自動的に測定または取得したデータを所定の装置を介してユーザデータベース51aに格納してもよい。例えば、ユーザ端末20がユーザの生体情報(例えば脈拍および血圧)を測定し、その情報をユーザ属性としてユーザデータベース51aに向けて送信してもよい。あるいは、ユーザ端末20が自端末内の任意の設定情報から別の値を推定し、その推定値をユーザ属性としてユーザデータベース51aに向けて送信してもよい。例えば、ユーザ端末20は自端末内で設定されているアラームの時刻を起床時刻とみなして、その時刻をユーザ属性として送信してもよい。あるいは、ユーザ端末20は測定した脈拍または血圧の履歴に基づいて睡眠時間、活動時間、起床時刻、または就寝時刻を推定し、その推定値をユーザ属性として送信してもよい。あるいは、ユーザ端末20はユーザによる通信ネットワークN(例えばインターネット)上へのコメント(例えば、電子メール、SNSへの投稿、ブログ、他の任意のウェブページへの投稿など)のアップロード時刻に基づいて睡眠時間、活動時間、起床時刻、または就寝時刻を推定し、その推定値をユーザ属性として送信してもよい。なお、ユーザ端末20は、ユーザ属性の送信をユーザが許可している場合に限って上記の送信処理を実行してもよい。
予約データベース51bは、ユーザが施設の利用を予約したことを示す予約情報を記憶する装置である。予約情報はユーザ関連情報の一種である。予約情報の各レコードは、ユーザが施設を利用しようとする期間(利用期間)と、ユーザIDと、予約の詳細とを含む。予約詳細は1以上の項目で表され、その個数および種類は何ら限定されない。
図4に示す例では、予約詳細は、施設を利用する人数、ユーザのグループ構成(例えば、家族、カップル、友人同士など)、施設を利用する目的(例えば、ビジネスや観光など)、利用プラン(例えば宿泊プラン)、チェックイン予定日時、チェックアウト予定日時、食事予定時間、入浴予定時間、外出予定時間、およびユーザが参加する予定のアクティビティ(例えばオプショナル・ツアーや宴会など)を含む。もちろん、これらの項目は必須のものではないし、他の項目が予約詳細に含まれてもよい。予約詳細のすべての項目に値が設定される必要はなく、一部の項目にのみ値が設定されてもよい。また、値が設定される項目がユーザごとに異なってもよい。食事予定時間、入浴予定時間、および外出予定時間の表現方法は、対応する行動の時間帯を特定できるのであれば何でもよい。
本実施形態では、予約受付装置30が予約情報を予約データベース51bに格納する。予約受付装置30は施設予約サイトにアクセスしたユーザ端末20から施設予約に必要な情報を受信し、その情報を予約情報として予約データベース51bに格納する。予約受付装置30は予約詳細の一部の項目を他の項目に応じて自動的に設定してもよい。例えば、予約受付装置30は食事予定時間、外出予定時間、およびアクティビティを、ユーザ端末20で選択された利用プランに基づいて自動的に設定してもよい。
施設データベース52は、施設グループ内の各施設における区画と利用単位(部屋)との対応を示す施設情報を記憶する装置である。施設情報の各レコードは、施設(例えば、施設グループ内の各施設)を一意に特定するための識別子である施設IDと、区画を一意に特定するための識別子である区画IDと、1以上の部屋番号(部屋番号の集合)と、区画属性とを少なくとも含む。図5は施設情報の一例を示す。区画属性は区画の構造または設備に関する特徴を示す項目であり、例えば、「施設の2階の全体」や「電気系統Wに対応」などの値が区画属性として設定される。なお、施設情報は区画属性を含まなくてもよい。施設情報は施設の運営者または管理者により予め決められて施設データベース52に格納される。
割当データベース53は、施設の部屋に既に割り当てられたユーザを示す割当情報を記憶する装置である。個々の部屋は一つの区画にのみ属するから、割当情報は、施設の区画に既に割り当てられたユーザを示す情報であるともいえる。割当情報の各レコードは、施設ID、部屋番号、区画ID、利用期間(ユーザが施設を利用しようとする期間)、ユーザID、およびユーザの行動パターンを含む。
図6は例えば、施設「F01」内の区画「P001」に属する部屋番号「201」には、2015年8月28日から2015年8月29日の間、ユーザCが割り当てられたことと、ユーザCが家族と共に施設を利用し、活動時間が7時から22時であることとを示す。また、2015年8月28日から2015年8月29日の間にユーザC,D,Eが施設「F01」内の区画「P001」に割り当てられたことも示す。
資源利用データベース54は、1以上のユーザによる施設の利用実績に対応する、施設の資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する装置である。資源利用情報は施設の1日毎の利用状況および資源利用量を示す。資源利用情報の各レコードは、施設ID、過去の日にち、ユーザ数、利用部屋数、天気(最高気温および最低気温を含み得る)、および資源利用量(本実施形態では電力利用量)を含む。ユーザ数はある1日において施設を利用した人の総数である。利用部屋数はある1日において利用された部屋の数であり、部屋(利用単位)の利用実績を意味する。資源利用量は実際に利用された資源の量である。図7に示す資源利用情報は、施設の複数の部屋の利用実績に対応する資源の利用実績を示すともいえるし、施設を実際に利用した人数に対応する資源の利用実績を示すともいえる。なお、資源利用情報の表現方法は図7の例に限定されず、例えば、資源利用量は1日よりも短い単位時間毎(例えば1時間毎)に記録されてもよい。あるいは、ある特定の時間帯(例えば、1日毎、1時間毎など)における資源利用量と各部屋の利用実績(例えば、各階または各部屋の利用人数)とを関連付けたかたちで資源利用情報を表現してもよい。資源利用情報は天気を示さなくてもよい。
資源利用情報を資源利用データベース54に格納する手法は何ら限定されない。例えば、資源利用情報の一部またはすべてのデータ項目が施設端末41からの入力に応じて登録されてもよい。あるいは、資源利用量が電気設備42により自動的に登録されたり、ユーザ数が予約処理と連動して登録されたり、利用部屋数が割当処理と連動して登録されたりしてもよい。
データベース群50内の各データベースおよび各レコードの構成は上記のものに限定されず、各データベースに対して任意の正規化または冗長化を行ってよい。例えば、ユーザ基本情報および予約情報とは別に、割当情報がユーザ属性および予約詳細を更に(冗長に)含んでもよい。本実施形態においてユーザの行動パターンを参照しないのであれば、行動パターンに関するデータ項目を省略することができる。
データベース群50内の各データベースの運営者および管理者は限定されない。例えば、割当データベース53または資源利用データベース54は施設により運営および管理されてもよいし、施設とは異なる者により運営および管理されてもよい。
以上を前提として情報処理装置10の詳細を説明する。情報処理装置10は施設における資源利用の管理を支援するコンピュータである。具体的には、情報処理装置10は、施設における資源の利用量を推定し、その資源の利用料金が高くなりすぎないように該施設を支援する。情報処理装置10は1台のコンピュータで構成されてもよいし、複数台のコンピュータで構成されてもよい。複数台のコンピュータを用いる場合には、これらのコンピュータがインターネットやイントラネットなどの通信ネットワークを介して接続されることで、論理的に一つの情報処理装置10が構築される。
情報処理装置10として機能するコンピュータ100の一般的なハードウェア構成を図8に示す。コンピュータ100は、オペレーティングシステムやアプリケーション・プログラムなどを実行するプロセッサ(例えばCPU)101と、ROMおよびRAMで構成される主記憶部102と、ハードディスクやフラッシュメモリなどで構成される補助記憶部103と、ネットワークカードまたは無線通信モジュールで構成される通信制御部104と、キーボードやマウスなどの入力装置105と、モニタやプリンタなどの出力装置106とを備える。
情報処理装置10内の各機能要素は、プロセッサ101または主記憶部102の上に所定のソフトウェアを読み込ませ、プロセッサ101の制御の下で通信制御部104や、入力装置105、出力装置106などを動作させ、主記憶部102または補助記憶部103におけるデータの読み出しおよび書き込みを行うことで実現される。処理に必要なデータおよびデータベースは主記憶部102または補助記憶部103内に格納される。
図9に示すように、情報処理装置10は機能的構成要素として予約取得部11、割当部12、算出部13、判定部14、および指示部15を備える。
予約取得部11は、予約データベース51bから予約情報を取得する機能要素である。予約取得部11は、プロセッサ101が後述の情報処理プログラムP1の指示に従って、通信制御部104を動作させ主記憶部102または補助記憶部103におけるデータの読み出しおよび書き込みを行うことで実現される。
予約取得部11は、任意の手法により指定された将来の日にち(以下ではこれを「対象日」という)に対応する利用期間を含む予約情報を予約データベース51bから読み出す。予約情報が図4に示すことを前提として、対象日が「2015年8月29日」であれば、予約取得部11は少なくともユーザX、ユーザA、およびユーザRに関する予約情報を読み出す。対象日が「2015年8月28日」であれば、予約取得部11はユーザXに関する予約情報を読み出す。
予約取得部11は、ユーザへの利用単位の割当て、およびその割当てに基づく資源利用量の推定のために予約情報を取得してもよく、この場合には、予約取得部11は読み出した予約情報(予約情報の1以上のレコード)を割当部12に出力する。あるいは、予約取得部11は、その割当処理をすることなく資源の推定利用量を算出するために予約情報を取得してもよく、この場合には、予約取得部11は読み出した予約情報(予約情報の1以上のレコード)を算出部13に出力する。
割当部12は、施設または施設グループを予約したユーザに該施設の利用単位(部屋)を割り当てる機能要素である。ユーザへの利用単位の割当てとは、そのユーザが専有できる利用単位を指定することである。割当部12は、プロセッサ101が後述の情報処理プログラムP1の指示に従って、通信制御部104を動作させ主記憶部102または補助記憶部103におけるデータの読み出しおよび書き込みを行うことで実現される。
割当部12は、予約取得部11から入力された予約情報で示される1以上のユーザのそれぞれに部屋を割り当て、その処理結果を割当情報として割当データベース53に格納する。また、割当部12はその割当情報を算出部13に出力する。ユーザに部屋(利用単位)を割り当てる手法は限定されず、以下に示すような様々な手法を採用し得る。
割当部12は特定のルールを用いることなくランダムに部屋の割当てを実行してもよい。施設グループが複数の施設を含む場合には、割当部12は施設およびその施設内の部屋をランダムに各ユーザに割り当てる。
施設グループが複数の施設を含む場合に、割当部12は予め設定されている各施設の優先度に基づいて、優先度の高い施設から順にユーザを割り当ててもよい。図1の例において施設Aの優先度Ra、施設Bの優先度Rb、および施設Cの優先度Rcの大小関係がRa>Rb>Rcであったとする。この場合、割当部12はまず施設Aにユーザを割り当て、施設Aが満杯になったら施設Bにユーザを割り当て、施設Bも満杯になったら施設Cにユーザを割り当てる。なお、優先度の決定方法は限定されない。例えば、資源の利用契約に基づく料金が安い施設ほど優先度を高くするように個々の施設の優先度が設定されてもよい。あるいは、資源利用量が概して低い施設ほど優先度を高くするように個々の施設の優先度が設定されてもよい。一般的に、築年数が浅い施設内の設備は築年数が古い施設内の設備よりも資源の消費量が少ないので、築年数が浅い施設の優先度を高くすることが一例として考えられる。例えば、冷蔵庫や空調機、テレビなどの設備については、相対的に新しい設備を備える施設または部屋では資源の消費量が相対的に少なく、相対的に古い設備を備える施設または部屋では資源の消費量が相対的に大きいと考えられる。
施設グループが複数の施設を含む場合に、割当部12は各施設の利用単位の個数と各施設のユーザ数とがほぼ比例するようにユーザを割り当ててもよい。図1の例において施設A〜Cの利用単位(部屋)の個数がそれぞれ100、80、60であるとするならば、割当部12は施設A〜Cに割り当てられるユーザの比率がほぼ5:4:3になるようにユーザを各施設に割り当てる。
割当部12は、行動パターンが類似するユーザ同士を一つの施設内にまたは施設内の同じ区画内にまとめるように、各ユーザに利用単位を割り当ててもよい。「行動パターン」とは、ユーザの行動の傾向または予定を直接的にまたは間接的に示す指標である。すなわち、行動パターンはユーザがいつ何を行うかを直接的にまたは間接的に示す。行動パターンは日常生活での行動を示してもよいし、非日常的な行動を示してもよい。日常生活での行動を示す行動パターンは例えば、起床時刻、食事時間、入浴時間、就寝時刻、睡眠時間などで示すことができる。非日常的な行動を示す行動パターンは例えば、施設を利用する期間内における予定(例えば、アクティビティに参加する時間、チェックイン時刻、食事時間、入浴時間、およびチェックアウト時刻)で示すことができる。したがって、ユーザ基本情報のユーザ属性および予約情報の予約詳細はいずれも行動パターンを示すデータ項目である。「行動パターンが類似するユーザ同士」とは、2以上のユーザの行動パターンが一致する度合いが所定の閾値以上であることを意味する。本明細書では、その度合いを「類似度」という。なお、その閾値の具体的な値は任意に定めてよい。
図10はユーザの行動パターンに基づく利用単位の割当てを説明する図であり、7階建てのホテルHを予約した10人(または10グループ)のユーザをホテルH内の部屋Rに割り当てる例を示す。この10人のユーザは、一つの共通の期間内(例えば同じ日)にホテルHに滞在するものとする。ホテルHの各階には部屋Rが6個ずつあるものとし、各階が一つの区画として設定されたものとする。また、10人のユーザが、行動パターンが類似する者同士でまとめられ、5人のユーザUaから成る群と、3人のユーザUbから成る群と、2人のユーザUcから成る群とに分けられたとする。この場合、情報処理システム1は、5人のユーザUaを一つの階(図10の例では3階)に割り当て、3人のユーザUbを別の階(図10の例では5階)に割り当て、2人のユーザUcをさらに別の階(図10の例では6階)に割り当てる。なお、各階において、どのユーザをどの部屋に割り当てるかは任意に決めてよい。
行動パターンが類似する複数のユーザを一つの階にまとめると、その階のユーザはある時間帯に同じような行動をすることが期待される。例えば、その階のユーザが大体似た時間に起床、食事、外出、入浴、および就寝することが期待できる。そのため、その階の共用部分(例えば廊下)にユーザが存在する時間帯が限定される。その共用部分の電気設備(例えば照明)を、自動でオンおよびオフできるものにすれば、該電気設備の稼働時間を削減することができる。これは結果的に施設の省資源化および資源の利用料金の低減につながる。また、図10の例において、階毎に一つの電気系統を設けた場合には、その電気系統が稼働しない(またはほとんど稼働しない)時間帯が生じ得るので、これも、施設の省資源化および資源の利用料金の低減につながる。このように、行動パターンが類似する複数のユーザを一つの区画にまとめることで、施設の省資源化および資源の利用料金の低減を実現することが可能になる。
また、行動パターンが類似する複数のユーザを一つの階にまとめることで、誰も割り当てられない区画を可能な限り多く維持することが可能になる。図10の例では、10人のユーザを三つの階にまとめることで、残りの四つの階を空けることができる。これにより、例えば、空いた階における廊下等の共用部分における照明や空調等の電気設備の稼働を抑えたり停止させたりする制御が可能になる。このような制御は、後述する指示信号により行うこともできる。また、空いた区画の電気設備は使用されず、これも施設の省資源化につながる。
各ユーザの行動パターンを特定する手法は限定されない。例えば、割当部12は各ユーザの属性の少なくとも一部をユーザデータベース51aから読み出し、読み出したユーザ属性をそのまま行動パターンとして用いてもよい。あるいは、割当部12はユーザデータベース51aに記憶されたユーザ属性に基づいて各ユーザの行動パターンをより詳細に特定してもよい。例えば、割当部12は各ユーザの起床時刻、就寝時刻、食事時間、入浴時間に基づいて、該ユーザの活動時間、睡眠時間、食事時間、および入浴時間という少なくとも4種類の行動時間帯を行動パターンとして特定してもよい。あるいは、割当部12は各ユーザの生体情報から起床時刻および就寝時刻を推定し、これらの時刻に基づいて行動パターンを特定してもよい。
割当部12は、予約情報で示される予約詳細の少なくとも一部をそのまま行動パターンとして特定してもよい。あるいは、割当部12は予約詳細に基づいて各ユーザの行動パターンをより詳細に特定してもよい。例えば、割当部12はユーザのチェックイン予定日時、チェックアウト予定日時、食事予定時間、外出予定時間、および入浴予定時間を取得することで、そのユーザの行動パターンをより詳細に特定してもよい。あるいは、割当部12は、予約情報のアクティビティから、施設を利用する期間内におけるユーザの行動(例えば外出時間)を特定してもよい。あるいは、割当部12は少なくともグループ構成に基づいてユーザの行動パターンを特定してもよい。例えば、ユーザのグループ構成が「家族」であれば、割当部12はユーザが施設内で家族と共に行動すると推定し、その推定結果を行動パターンとして特定してもよい。
あるいは、割当部12はユーザ基本情報および予約情報の双方を用いてユーザの行動パターンを特定してもよい。例えば、割当部12はユーザ基本情報に基づいてユーザの起床時刻および就寝時刻を特定し、予約情報からユーザのチェックイン予定日時およびチェックアウト予定日時を取得する。そして、割当部12は、これらの情報に基づいて、ユーザが施設を利用する期間と、その期間においてユーザが起きている時間帯および眠っている時間帯とを推定し、その推定結果をユーザの行動パターンとして特定する。
ユーザ同士の行動パターンを比較する具体的な手法(ユーザ間の行動パターンの類似度を判定する手法)も限定されない。例えば、割当部12は、行動パターンの1以上の要素のうちの一つのみに基づいて2ユーザ間の行動パターンの類似度を判定してもよい。行動パターンの要素とは、行動パターンを構成する成分である。例えば施設利用期間(チェックインからチェックアウトまでの期間)、睡眠時間、ユーザが施設内にいる時間帯、ユーザが部屋にいる時間帯(在室時間)、およびグループ構成は行動パターンの要素の例である。例えば、割当部12は2ユーザ間における一つの行動時間帯の始点および終点の近接度(近さの程度)を求め、これら二つの近接度のすべてが所定の閾値以上である場合には、割当部12は2ユーザの行動パターンが類似すると判定してもよい。あるいは、複数のユーザ間でグループ構成が同じであれば、割当部12は該複数のユーザの行動パターンが類似すると判定してもよい。
割当部12は、行動パターンの複数の要素に基づいてユーザ間の行動パターンの類似度を判定してもよい。例えば、割当部12は、行動パターンの複数の要素をそれぞれ軸とする座標空間上で各ユーザの行動パターンをベクトル化し、複数の行動パターンをクラスタリングする。そして、割当部12は同じクラスタに属する複数のユーザの行動パターンが類似すると判定する。一例として、割当部12は、施設利用期間、睡眠時間、ユーザが施設内にいる時間帯、在室時間、およびグループ構成から選択される2以上の要素を軸とする座標空間上で各ユーザの行動パターンをクラスタリングすることで、行動パターンが類似する複数のユーザを特定してもよい。複数の要素を考慮したクラスタリングにより行動パターンの類似度を求めることで、全体として行動パターンが類似すると推定される複数のユーザを特定することができる。
算出部13は、資源利用データベース54を参照して、対象日の予約情報(予約取得部11により取得された予約情報)に対応する、対象日の資源の推定利用量を算出する機能要素である。算出部13は、プロセッサ101が後述の情報処理プログラムP1の指示に従って、通信制御部104を動作させ主記憶部102または補助記憶部103におけるデータの読み出しおよび書き込みを行うことで実現される。対象日における資源利用量を推定する手法は限定されず、様々な手法を採用し得る。算出部13は、例えば下記の任意の手法に基づく予測モデルまたは解析手法を含む情報処理プログラムP1がプロセッサ101上で実行されることで実現されてもよい。
例えば、算出部13は対象日に施設を利用する予定のユーザ数を求め、そのユーザ数に対応する資源利用情報を資源利用データベース54から読み出し、その資源利用情報で示される資源利用量に基づいて推定利用量を求めてもよい。あるいは、算出部13は対象日に予定される施設の利用部屋数(利用単位の個数)を求め、その部屋数に対応する資源利用情報を資源利用データベース54から読み出し、その資源利用情報で示される資源利用量に基づいて推定利用量を求めてもよい。ここで、対象日のユーザ数(または利用部屋数)に対応する資源利用情報とは、該ユーザ数(または利用部屋数)またはそれに近似するユーザ数(または利用部屋数)を含む資源利用情報のことである。一つの施設において過去の複数の日にちについての資源利用量が得られた場合(例えば、図7で示される資源利用情報のレコードが複数得られた場合)には、算出部13は複数のレコードで示される複数の資源利用量の統計値(例えば平均値、中央値、または最頻値)を推定利用量として求めてもよい。あるいはその場合に、算出部13は複数の資源利用量のうちの最大値を推定利用量として求めてもよいし、最新の資源利用量(最近の日にちのレコードで示される資源利用量)を推定利用量として求めてもよい。
あるいは、算出部13は対象日に予定されるユーザ数および利用部屋数の双方に対応する資源利用情報を資源利用データベース54から読み出し、その資源利用情報で示される資源利用量に基づいて対象日の推定利用量として求めてもよい。一つの施設において過去の複数の日にちについての資源利用量が得られた場合には、上記と同様に、算出部13は複数の資源利用量から得られる統計値、最大値、または最新の値を推定利用量として求めてもよい。
あるいは、算出部13は割当部12から入力された割当情報、すなわち割当結果に基づいて推定利用量を求めてもよい。割当情報は対象日の予約情報に基づいて生成されるから、その割当情報に基づいて算出される推定利用量はその予約情報に(間接的に)対応する。具体的には、算出部13は、割当部12が今回生成した割当情報に対応する過去の割当情報(今回の割当てと同一または近似する割当てを示す過去の割当情報)を割当データベース53から読み出す。続いて、算出部13は読み出した過去の割当情報に対応する資源利用情報を資源利用データベース54から読み出し、その資源利用情報で示される資源利用量に基づいて推定利用量を求める。一つの施設において過去の複数の日にちについての資源利用量が得られた場合には、上記と同様に、算出部13は複数の資源利用量から得られる統計値、最大値、または最新の値を推定利用量として求めてもよい。
算出部13は対象日に予定される施設のユーザ数、利用部屋数、および割当結果の少なくとも一つに加えて他の要素も用いて推定利用量を求めてもよい。
例えば、算出部13は対象日の天気予報(予想される天気、最高気温、最低気温、および平均気温の少なくとも一つ)を任意の情報処理システム(例えば気象庁から発表された情報を公開するシステム)から取得する。続いて、算出部13は対象日に予定されるユーザ数、利用部屋数、および割当結果の少なくとも一つと、対象日の天気予報との双方に対応する資源利用情報を資源利用データベース54から読み出す。そして、算出部13は読み出した資源利用情報に基づいて対象日の推定利用量を求める。この場合には、施設のユーザ数、利用部屋数、または割当結果だけでなく天気も似た過去の日にちの資源利用量に基づいて資源利用量を推定することができる。
あるいは、算出部13は対象日に予定されるユーザ数、利用部屋数、および割当結果の少なくとも一つと、対象日に対応する季節または月との双方に対応する資源利用情報を資源利用データベース54から読み出し、その資源利用情報に基づいて対象日の推定利用量を求めてもよい。この場合には、施設のユーザ数、利用部屋数、または割当結果だけでなく過去の同じ季節の資源利用量に基づいて資源利用量を推定することができる。
あるいは、算出部13は入力された予約情報の予約詳細に基づいて、対象日におけるユーザの施設の利用態様(例えばオプショナル・ツアーや宴会など)を推定する。続いて、算出部13は対象日に予定されるユーザ数、利用部屋数、および割当結果の少なくとも一つと、推定した施設の利用態様との双方に対応する資源利用情報を資源利用データベース54から読み出す。過去の日にちと対象日との間で施設の利用態様を比較する処理は、予約データベース51bまたは割当データベース53に記憶された過去の予約情報または割当情報を参照することで可能である。そして、算出部13は読み出した資源利用情報に基づいて推定利用量を求める。この場合には、施設のユーザ数、利用部屋数、または割当結果だけでなくユーザの施設の利用態様も似た過去の日にちの資源利用量に基づいて資源利用量を推定することができる。
当然ながら、算出部13は天気、季節、およびユーザの施設の利用態様から選択される任意の2以上の要素を更に用いて推定利用量を求めてもよい。
このように対象日における資源利用量の推定方法は何ら限定されないが、いずれにしても、算出部13は求めた推定利用量を判定部14に出力する。
判定部14は、推定利用量が、施設における資源の利用契約において利用料金が高くなる閾値を超えるか否かを判定する機能要素である。判定部14は、プロセッサ101が後述の情報処理プログラムP1の指示に従って、主記憶部102または補助記憶部103におけるデータの読み出しおよび書き込みを行うことで実現される。
判定部14は予め閾値(例えば図1における閾値THa〜THcの少なくとも一つに相当する値)を保持しており、算出部13から入力された推定利用量とその閾値とを比較することで推定利用量がその閾値を超えるか否かを判定する。そして、判定部14はその判定結果を出力する。
推定利用量が閾値を超えると判定した場合には、判定部14は推定利用量の再算出を算出部13に指示してもよい。この場合には、算出部13は対象日における予約を一つ減らした場合の推定利用量を求める。推定利用量の算出方法そのものは、予約取得部11から予約情報が入力されたことに応じて実行する場合と同じである。予約が一つ減ったと仮定することで対象日のユーザ数および利用部屋数が少なくとも一つ減少するので、算出部13が判定部14の指示に基づいて算出する推定利用量は、前回算出された推定利用量よりも小さくなる可能性がある。算出部13は再算出された推定利用量を判定部14に出力し、判定部14はその推定利用量を閾値と比較する。判定部14および算出部13は、再算出後の推定利用量が閾値以下になるまで、対象日における予約を一つずつ減らしていきながら推定利用量の算出および判定を繰り返す。なお、推定利用量を再算出する際に減ずる予約の個数は1に限定されず、2以上でもよい。
施設グループが複数の施設を有する場合に、算出部13および判定部14は、割当部12が一または複数の予約のための割当てを実行する毎に推定利用量の算出および判定を実行してもよい。ある施設の推定利用量が閾値を超えた場合には、判定部14は、推定利用量が閾値を超えた第1の施設と、推定利用量が閾値以下である第2の施設とを示す調整指示を割当部12に出力する。割当部12はその調整指示に応じて、他の施設へ割り当てし直すユーザ(第1の施設に割り当てられているユーザ)を選択してそのユーザを別の施設(第2の施設)に割り当てる。続いて、算出部13および判定部14がその再割当てを受けて推定利用量の算出および判定を再実行し、各施設の再算出後の推定利用量が該施設の閾値以下であれば、割当部12は変更後の割当てを最終結果として割当データベース53に格納する。割当部12、算出部13、および判定部14は、対象日における予約をすべて処理するまでこの処理を繰り返す。
施設グループが複数の施設を有する場合に、算出部13および判定部14は、割当部12が対象日のすべての割当てを完了した後に推定利用量の算出および判定を実行してもよい。ある施設の推定利用量が閾値を超えた場合には、判定部14は上記の調整指示を割当部12に出力する。割当部12はその調整指示に応じて、他の施設へ割り当てし直すユーザ(第1の施設に割り当てられているユーザ)を選択してそのユーザを別の施設(第2の施設)に割り当てる。続いて、算出部13および判定部14がその再割当てを受けて推定利用量の算出および判定を再実行し、各施設の再算出後の推定利用量が該施設の閾値以下であれば、割当部12は変更後の割当てを最終結果として割当データベース53に格納する。割当部12、算出部13、および判定部14は、すべての施設の再算出後の推定利用量が閾値以下になるまで、対象日における割当てを変えながら推定利用量の算出および判定を繰り返す。
別の施設(第2の施設)へ割り当てし直すユーザの選択方法は限定されない。例えば、割当部12はそのユーザをランダムに選択してもよいし、施設グループの利用に関する特別な要件を持たないユーザを選択してもよい。施設の利用に関する特別な要件を持つユーザの例として、部屋(利用単位)の種類を指定したユーザ(例えば、オーシャンビューの部屋またはバリアフリーの部屋を指定したユーザ)、連泊客、および団体客が挙げられるが、これらに限定されるものではない。特別な要件を持つユーザの割当てを固定させて該ユーザを再割当ての対象から外すことで、再割当ての負荷を軽減することができる。
最後に、判定部14は判定結果を出力する。判定結果は、推定利用量が閾値を超えることを示す情報(この情報は警告としての役割を果たし得る)、または推定利用量が閾値以下であることを示す情報を含んでもよい。判定部14は、推定利用量が閾値を超えると判定された場合に限って判定結果を出力してもよい。判定結果の表現方法は限定されない。例えば、判定結果は推定利用量と閾値との差分を更に含んでもよい。対象日における予約を減らしながら推定利用量の算出および判定を繰り返す場合には、判定結果は、推定利用量を閾値以下にするために減らす必要がある予約数を更に含んでもよい。また、判定結果は最終的な割当てをさらに含んでもよい。
判定結果の出力先も限定されない。例えば、判定部14は判定結果を他の装置に送信してもよい。判定部14が判定結果を施設端末41に送信すれば、施設のスタッフはその情報に基づいて対象日の資源利用の状況を事前に把握することができる。あるいは、判定部14は判定結果を出力装置106(例えばモニタまたはプリンタ)から出力してもよいし、所定のデータベースに格納してもよい。
指示部15は、割当データベース53内の割当情報に基づいて、施設の設備を制御するための指示信号を該施設の装置に送信する機能要素である。本実施形態では施設の設備の例として電気設備42を示すが、上述したように資源の種類は限定されないので、指示部が制御しようとする施設の設備も限定されない。例えば、指示部15は、ガスや水などの他の資源を消費する設備を制御してもよい。指示部15は、プロセッサ101が後述の情報処理プログラムP1の指示に従って、通信制御部104を動作させ主記憶部102または補助記憶部103におけるデータの読み出しおよび書き込みを行うことで実現される。
指示部15は各施設の各区画について以下の処理を実行する。まず、指示部15は一つの施設ID、一つの区画ID、および一つの日にちの組合せに対応する1以上のレコードを割当データベース53から読み出す。続いて、指示部15は読み出した1以上のレコードで示される各ユーザの行動パターンから、代表的な行動パターンを任意の手法で求める。例えば、指示部15は各ユーザの行動パターンの統計値(例えば平均値、中央値、または最頻値)を代表的な行動パターンとして求める。そして、指示部15は代表的な行動パターンに従って指示信号を生成し、その指示信号を施設の装置(例えば電気設備42)に送信する。指示信号の内容は限定されない。
割当情報が図6に示すものであるとして、施設「F01」、区画「P001」、および「2015年8月29日」の組合せに対応する指示情報を生成する例を説明する。まず、指示部15はユーザC〜Eの行動パターンから、代表的な行動パターンを例えば「グループ構成:家族、活動時間7:00〜22:30」であると決定する。そして、指示部15は例えば、「7時にエレベータを2階で待機させる」ことを示す指示信号を生成し、その指示信号を対応する施設「F01」の電気設備42に送信する。これにより、起床したユーザが即時にエレベータに乗ることができる。あるいは、指示部15は「2階の共用部分の空調を22:30に停止させる」ことを示す指示信号を生成および送信してもよい。
次に、図11〜14を参照しながら、情報処理装置10の動作を説明するとともに本実施形態に係る情報処理方法について説明する。
図11を参照しながら、基本的な処理の例を説明する。まず、予約取得部11が対象日の予約情報を予約データベース51bから取得する(ステップS11、取得ステップ)。続いて、算出部13がその予約情報と資源利用データベース54に記憶されている資源利用情報とに基づいて対象日における施設の資源の推定利用量を算出する(ステップS12、算出ステップ)。上述したように、推定利用量の算出方法は限定されるものではなく、算出部13は様々な手法を用い得る。続いて、判定部14が、推定利用量が所定の閾値(利用料金の上昇による施設の不利の度合いが一定のレベル以上になるような利用量の基準値)を超えるか否かを判定し(ステップS13、判定ステップ)、その判定結果を出力する(ステップS14、判定ステップ)。この一連の処理により、情報処理装置10のユーザは、資源の利用料金が施設にとって不利になりそうか否かを事前に把握することができる。施設グループが複数の施設を含む場合には、ステップS11〜S14の処理は個々の施設について実行される。
図12を参照しながら、推定利用量が閾値を超えないようにするための示唆を提供するための処理を説明する。まず、予約取得部11が対象日の予約情報を予約データベース51bから取得する(ステップS21、取得ステップ)。続いて、算出部13がその予約情報と資源利用データベース54に記憶されている資源利用情報とに基づいて施設の資源の推定利用量を算出する(ステップS22、算出ステップ)。続いて、判定部14が、推定利用量が所定の閾値を超えるか否かを判定する(ステップS23、判定ステップ)。
推定利用量がその閾値以下であれば(ステップS23においてNO)、判定部14はその判定結果を出力する(ステップS25、判定ステップ)。
推定利用量がその閾値を超える場合には(ステップS23においてYES)、算出部13が、予約を一つ減ずると仮定して(ステップS24、算出ステップ)、施設の資源の推定利用量を再算出し(ステップS22、算出ステップ)、判定部14が再算出された推定利用量と閾値とを比較する(ステップS23、判定ステップ)。予約を減らしながら推定利用量の算出および判定を繰り返す一連の処理(ステップS24,S22,S23)は、推定利用量が閾値以下であると判定されるまで実行される(ステップS23においてNO)。最後に、判定部14がその判定結果を出力する(ステップS25、判定ステップ)。上述したように、この判定結果は、推定利用量を閾値以下にするために減らす必要がある予約数を更に含んでもよい。なお、推定利用量が閾値以下にならない場合を想定して、再算出の最大実行回数を予め設定し、最後の再算出でも推定利用量が閾値以下にならない場合には判定部14が最後の判定結果を出力してもよい。
図13を参照しながら、利用単位の再割当てを含む処理の一例を説明する。まず、予約取得部11が対象日の予約情報を取得し(取得ステップ)、割当部12がその予約情報に基づいて各ユーザを利用単位に割り当てる(ステップS31、割当ステップ)。上述したように、ユーザを施設および利用単位に割り当てる手法は限定されるものではなく、割当部12は様々な手法を用い得る。続いて、算出部13がその割当結果と資源利用データベース54に記憶されている各施設の資源利用情報とに基づいて各施設の資源の推定利用量を算出する(ステップS32、算出ステップ)。続いて、判定部14が、推定利用量が所定の閾値を超えるか否かを各施設について判定する(ステップS33、判定ステップ)。
どの施設についても推定利用量が閾値以下であれば(ステップS33においてNO)、判定部14はその判定結果を出力する(ステップS35、判定ステップ)。
推定利用量が閾値を超える第1の施設が存在する場合には(ステップS33においてYES)、割当部12が、第1の施設に割り当てられているユーザの一部を、推定利用量が閾値以下である第2の施設に割り当てる(ステップS34、割当ステップ)。そして、算出部13がこの再割当てに応じて各施設の資源の推定利用量を再算出し(ステップS32、算出ステップ)、判定部14が再算出された推定利用量と閾値とを比較する処理を各施設について実行する(ステップS33、判定ステップ)。一部のユーザについて施設および利用単位を変えながら推定利用量の算出および判定を繰り返す一連の処理(ステップS34,S32,S33)は、すべての施設について推定利用量が閾値以下であると判定されるまで実行される(ステップS33においてNO)。最後に、判定部14がその判定結果を出力する(ステップS35、判定ステップ)。上述したように、この判定結果は最終的な割当てを更に含んでもよい。なお、推定利用量が閾値以下にならない場合を想定して、再算出の最大実行回数を予め設定し、最後の処理でもすべての施設の推定利用量が閾値以下にならない場合には判定部14が最後の判定結果を出力してもよい。
図14を参照しながら、利用単位の再割当てを含む処理の別の例を説明する。まず、予約取得部11が対象日の一つの予約を示す予約情報を取得し(ステップS41、取得ステップ)、割当部12がその予約に対応するユーザを施設の利用単位に割り当てる(ステップS42、割当ステップ)。続いて、算出部13がその割当結果と資源利用データベース54に記憶されている各施設の資源利用情報とに基づいて各施設の資源の推定利用量を算出する(ステップS43、算出ステップ)。続いて、判定部14が、推定利用量が所定の閾値を超えるか否かを各施設について判定する(ステップS44、判定ステップ)。
推定利用量が閾値を超える第1の施設が存在する場合には(ステップS44においてYES)、割当部12が、第1の施設に割り当てられているユーザの一部を、推定利用量が閾値以下である第2の施設に割り当てる(ステップS45、割当ステップ)。そして、算出部13がこの再割当てに応じて各施設の資源の推定利用量を再算出し(ステップS43、算出ステップ)、判定部14が再算出された推定利用量と閾値とを比較する処理を各施設について実行する(ステップS44、判定ステップ)。一部のユーザについて施設および利用単位を変えながら推定利用量の算出および判定を繰り返す一連の処理(ステップS45,S43,S44)は、すべての施設について推定利用量が閾値以下であると判定されるまで実行される(ステップS44においてNO)。なお、推定利用量が閾値以下にならない場合を想定して、再算出の最大実行回数を予め設定し、最後の処理でも推定利用量が閾値以下にならない場合には判定部14が最後の判定結果を出力してもよい。
ステップS41〜S45の処理は、対象日の個々の予約について実行される(ステップS46)。そのすべての予約について処理が行われると、判定部14がその判定結果を出力する(ステップS47、判定ステップ)。上述したように、この判定結果は最終的な割当てを更に含んでもよい。
次に、図15を参照しながら、コンピュータを情報処理装置10として機能させるための情報処理プログラムP1を説明する。
情報処理プログラムP1は、メインモジュールP10、予約取得モジュールP11、割当モジュールP12、算出モジュールP13、判定モジュールP14、および指示モジュールP15を備える。
メインモジュールP10は、施設における資源利用の管理の支援を統括的に実行する部分である。予約取得モジュールP11、割当モジュールP12、算出モジュールP13、判定モジュールP14、および指示モジュールP15を実行することにより実現される機能はそれぞれ、上記の予約取得部11、割当部12、算出部13、判定部14、および指示部15の機能と同様である。
情報処理プログラムP1は、例えば、CD−ROMやDVD−ROM、半導体メモリなどの有形の記録媒体に固定的に記録された上で提供されてもよい。あるいは、情報処理プログラムP1は、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。
以上説明したように、本発明の一側面に係る情報処理装置は、複数の利用単位を備える施設に対する1以上の予約を示す予約情報を記憶する予約データベースから該予約情報を取得する取得部と、1以上のユーザによる施設の利用実績に対応する、施設の所定の資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する資源利用データベースを参照して、取得部により取得された予約情報に対応する資源の推定利用量を算出する算出部と、推定利用量が、施設における資源の利用契約において利用料金が高くなる閾値を超えるか否かを判定し、判定結果を出力する判定部とを備える。
本発明の一側面に係る情報処理方法は、少なくとも一つのプロセッサにより実行される情報処理方法であって、複数の利用単位を備える施設に対する1以上の予約を示す予約情報を記憶する予約データベースから該予約情報を取得する取得ステップと、1以上のユーザによる施設の利用実績に対応する、施設の所定の資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する資源利用データベースを参照して、取得ステップにおいて取得された予約情報に対応する資源の推定利用量を算出する算出ステップと、推定利用量が、施設における資源の利用契約において利用料金が高くなる閾値を超えるか否かを判定し、判定結果を出力する判定ステップとを含む。
本発明の一側面に係る情報処理プログラムは、複数の利用単位を備える施設に対する1以上の予約を示す予約情報を記憶する予約データベースから該予約情報を取得する取得ステップと、1以上のユーザによる施設の利用実績に対応する、施設の所定の資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する資源利用データベースを参照して、取得ステップにおいて取得された予約情報に対応する資源の推定利用量を算出する算出ステップと、推定利用量が、施設における資源の利用契約において利用料金が高くなる閾値を超えるか否かを判定し、判定結果を出力する判定ステップとをコンピュータに実行させる。
このような側面においては、予約に従って実際に施設が利用された場合の資源の利用量が推定され、その推定利用量が、資源の利用契約において利用料金が高くなる閾値を超えるか否かを示す判定結果が出力される。したがって、施設はその判定結果を参照して、資源の利用契約に基づく利用料金が高くなる可能性があるか否かを事前に知ることができる。これは、資源の利用料金が高くならないように施設を支援することを意味する。また、施設の省資源化を促すこともできる。加えて、資源の利用料金を抑えることができれば、施設の利用料金の上昇を抑えたり施設のサービス品質が上がったりすることが期待でき、これらは施設のユーザにとっても好ましい。
他の側面に係る情報処理装置では、推定利用量が閾値を超えると判定された場合に、算出部が、少なくとも一つの予約を減らした場合に対応する資源の推定利用量を算出し、判定部が、該推定利用量が閾値を超えるか否かを判定し、算出される推定利用量が閾値以下になるまで、算出部および判定部が、予約情報で示される予約を減らしながら資源の推定利用量の算出および判定を繰り返してもよい。この処理により、施設は、資源の利用契約に基づく利用料金が高くなる可能性があるか否かだけでなく、そのような利用料金の上昇を抑えるための予約数を知ることが可能になる。
他の側面に係る情報処理装置では、取得部により取得された予約情報に基づいて、資源の利用契約が互いに異なる複数の施設を含む施設グループを予約した複数のユーザのそれぞれに利用単位を割り当てる割当部をさらに備え、算出部が、資源利用データベースを参照して、複数の施設のそれぞれについて、割当部による割当結果に対応する資源の推定利用量を算出し、判定部が、複数の施設のそれぞれについて、推定利用量が閾値を超えるか否かを判定し、推定利用量が閾値を超えると判定された第1の施設が存在する場合に、割当部が、該第1の施設に割り当てたユーザを、推定利用量が閾値以下である第2の施設に割り当てし直し、推定利用量が閾値を超えると判定される施設が存在しなくなるまで、割当部、算出部、および判定部が、第1の施設に割り当てたユーザを第2の施設に割り当てし直しながら各施設の資源の推定利用量の算出および判定を繰り返してもよい。各施設の推定利用量が閾値を超えないように予約(ユーザ)を利用単位に割り当てることで、利用料金の上昇を抑えることができ、さらに、施設の省資源化を支援することもできる。
他の側面に係る情報処理装置では、割当部が、第1の施設に割り当てたユーザのうち施設グループの利用に関する特別な要件を持たないユーザを第2の施設に割り当てし直してもよい。この場合には、再割り当ての対象のユーザが限定されるのでその分演算処理を少なくすることができる。
他の側面に係る情報処理装置では、割当部が、ユーザの行動パターンを示すユーザ関連情報を記憶するユーザ関連データベースを参照して、行動パターンが類似する複数のユーザを特定し、該複数のユーザのそれぞれを一の施設の一の区画内にある利用単位に割り当ててもよい。行動パターンが似たユーザ同士を一つの施設および区画にまとめることで、一つの区画内における資源の消費傾向が似通う確率が高くなり、かつ利用される施設および区画の個数を抑えることができる。そのため、施設グループ全体における資源の消費量を抑えることができる。
以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。
上記実施形態では情報処理装置10が割当部12および指示部15を備えたが、これらの機能要素のうちの少なくとも一方を省略してもよい。指示部に関連して、施設の設備が情報処理システムの一部でなくてもよい。
利用単位の再割当てと、その再割当てに応じた推定利用量の再算出および再判定とを含む処理は、施設グループが一つの施設のみを含む場合にも適用可能である。推定利用量が閾値を超えると判定部14が判定した場合には、割当部12は一の予約に割り当てる区画または利用単位を変更する。この変更に応じて、算出部13が推定利用量を再算出し、判定部14がその推定利用量と閾値とを比較する。一部のユーザについて利用単位を割り当てし直す処理は、推定利用量が閾値以下であると判定されるまで実行される。なお、上記実施形態と同様に、推定利用量が閾値以下にならない場合を想定して再算出の最大実行回数を予め設定してもよい。
少なくとも一つのプロセッサにより実行される情報処理方法の処理手順は図11〜14の例に限定されない。例えば、情報処理装置10はそれらの図におけるステップ(処理)の一部を省略してもよいし、別の順序で各ステップを実行してもよい。また、それらの図に示されるステップの任意の2以上のステップが組み合わされてもよいし、ステップの一部が修正または削除されてもよい。あるいは、情報処理装置10はそれらの図に示される各ステップに加えて他のステップを実行してもよい。図11〜14で示される各ステップは、情報処理装置10内に存在する少なくとも一つのプロセッサのうちの一つまたは複数のプロセッサにより実行される。稼働するプロセッサは個々のステップ(処理)毎に変わり得る。
情報処理装置10内で二つの数値の大小関係を比較する際には、「以上」および「よりも大きい」という二つの基準のどちらを用いてもよく、「以下」および「未満」の二つの基準のうちのどちらを用いてもよい。このような基準の選択は、二つの数値の大小関係を比較する処理についての技術的意義を変更するものではない。なお、あと少しで(第1の)閾値を超えそうな場合に何らかの処理をするという手法は、結局は、(第1の)閾値を超えそうであると判定するための(第2の)基準または(第2の)閾値を設定することを意味する。すなわち、ある基準(閾値)に対してバッファを設定し、そのバッファを考慮して二つの数値の大小関係を比較する処理も、ある値と閾値とを比較する処理の一つである。
上記実施形態では施設(または施設の個々の区画)が1以上の部屋を有したが、施設および個々の区画が部屋を有しなくてもよい。施設は、所定の領域を複数有し、かつ各ユーザがそのうちの一つの領域を利用可能な建物であってもよい。宿泊施設およびリゾート施設以外の施設の例として、体育館、屋内フットサルコート、スカッシュコート、個室形式のトレーニングジム、カラオケボックス、個室形式のゴルフバー、個室形式のマンガ喫茶、および貸会議室が挙げられる。