JP6603995B2 - サーバ装置およびサービス提供方法 - Google Patents

Description

本発明は、電気自動車の貸し出し可否を判定する技術に関する。

近年、自動車を複数の利用者で共用するカーシェアリングが普及している。また、近年、電気自動車の普及が徐々に進んでおり、カーシェアリングにおいても、電気自動車の運用が始まっている。
電気自動車を複数の利用者の間で共有する場合、充電タイミングが問題となる。一般的なカーシェアリングでは、車両の燃料が少なくなると、利用者が自らガソリンスタンドに向かって補給を行うが、電気自動車の場合、充電スポットが限られており、かつ、まとまった充電時間が必要となる。
すなわち、無計画な運用をすると、走行中にバッテリ切れ（以下、電欠）を起こしてしまい、以降の車両運用が不可能となってしまうおそれがある。そこで、貸し出し中に電欠を発生させないような仕組みをカーシェアリング事業者が提供することが検討されている。

これに関連する発明として、特許文献１に記載の走行可能距離推定システムがある。当該システムでは、出発地および目的地を取得したうえで車両の走行経路を推定し、道路リンクごとに定義された消費電力量を取得したうえで、現在のバッテリ残量に基づいて、走行可能距離を推定する。
当該システムをカーシェアリングシステムに適用することで、例えば、「現在のバッテリ残量で指定された目的地に到達することが難しい場合、車両の貸し出しを行わない」、「指定された目的地に到達できる車両を検索し、ユーザに提示する」といった対応が可能になる。

特開２００６−１１５６２３号公報

電気自動車の充電設備は設置にコストがかかるため、電気自動車を運用するカーシェアリングシステムでは、全てのステーションに充電設備を備えていないケースがある。また、充電設備が無いステーションに、バッテリ残量に余裕が無い状態の電気自動車が返却されると、次の貸し出しで電欠を起こしてしまうおそれがある。
この問題に対応するためには、例えば、貸し出しを許可するバッテリ残量の閾値をある程度高めに設定し、返却時にバッテリ残量が少なくなりすぎないようにするといった対応が必要になる。

しかし、貸し出しを許可するバッテリ残量の閾値を一律に設定すると、効率のよい車両運用ができなくなるケースが発生する。例えば、到着時にバッテリ残量が少なくなると予測された場合、仮に目的地のステーションに充電設備がある場合であっても、貸し出し不可という判定がされてしまう場合がある。また、目的地のステーションの周辺に充電設備が多く、次回以降の貸し出しにおいて充電が行われる可能性が高い場合であっても、貸し出し不可という判定がされてしまう場合がある。

本発明は上記の問題点を考慮してなされたものであり、カーシェアリングシステムにお
いて運用される電気自動車の予約を受け付けるサーバ装置において、車両の運用効率を向上させることを目的とする。

本発明に係るサーバ装置は、
カーシェアリングシステムにおいて運用される電気自動車の予約を受け付けるサーバ装置であって、利用者が過去に電気自動車で移動した際の、出発地と、到着地と、消費電力量を含むデータである利用履歴を取得する利用履歴取得手段と、予約希望者から、出発地である第一のステーションと、到着地である第二のステーションと、を結ぶ区間である第一のトリップを取得する予約情報取得手段と、前記利用履歴に基づいて、貸し出し対象の車両が前記第一のトリップを走行するのに必要な第一の消費電力量を予測する第一の予測手段と、前記利用履歴に基づいて、前記車両が返却された後に、当該車両が充電可能な状態になるまでに消費する電力量である第二の消費電力量を予測する第二の予測手段と、前記車両の現在のバッテリ残量を取得する車両情報取得手段と、前記バッテリ残量と、前記第一の消費電力量と、前記第二の消費電力量に基づいて、利用者に対する車両の貸し出し可否を決定する貸出決定手段と、を有することを特徴とする。

利用履歴取得手段は、カーシェアリングシステムの利用者が過去に電気自動車で移動した際の消費電力量に関するデータ（利用履歴）を取得する手段である。利用履歴には、具体的には、出発地に関する情報、到着地に関する情報、消費電力量が含まれる。利用履歴は、記憶装置に記憶されたものであってもよいし、ネットワーク等を介して外部から取得したものであってもよい。

予約情報取得手段は、予約を希望する利用者から、出発ステーションと到着ステーションを結ぶ区間（第一のトリップと称する）を取得する手段である。第一のトリップは、例えば、ステーションの一覧を利用者に提示し、出発地および到着地を選択させることで取得してもよい。

第一の予測手段は、貸し出し対象の車両が第一のトリップを走行するために必要な消費電力量（第一の消費電力量）を予測する手段である。

一方、第二の予測手段は、車両が返却された後に、当該車両が充電可能な状態になるまでに消費する電力量（第二の消費電力量）を予測する手段である。第一および第二の消費電力量は、利用履歴に基づいて予測することができる。

また、貸出決定手段は、車両のバッテリ残量と、予測した第一の消費電力量と、第二の消費電力量の双方に基づいて、車両の貸し出し可否を決定する手段である。かかる構成によると、電欠のリスクに応じて、貸し出しを許可するか否かを判断することができる。すなわち、バッテリ残量の閾値を一律とした場合に比べ、車両をより多くの利用者に供することができ、車両運用の効率化を図ることができる。

また、前記貸出決定手段は、貸し出し対象である車両のバッテリ残量が、前記第一の消費電力量と、前記第二の消費電力量の双方を無充電で賄えるか否かによって、当該車両の貸し出し可否を決定することを特徴としてもよい。

このように、現時点での車両のバッテリ残量では、予測した第一および第二の消費電力量を賄えない場合、電欠が発生する可能性が高いと判断し、貸し出しを拒否するようにしてもよい。かかる構成によると、電欠のリスクを低く抑えることができる。

また、前記第二のステーションは、充電施設の無いステーションであり、前記第二の予
測手段は、前記利用履歴に基づいて、前記車両が返却された後に、当該車両が、充電施設のあるステーションである第三のステーションに至るまでに走行する一つ以上の区間を含む第二のトリップを予測する手段と、前記利用履歴に基づいて、前記車両が前記第二のトリップを走行するのに必要な第二の消費電力量を予測する手段と、からなることを特徴としてもよい。

第二の消費電力量は、車両が返却された後、当該車両が、充電施設のあるステーションに至るまでにどのような経路をとるかによって変化する。そこで、利用履歴に基づいて第二のトリップを予測し、その結果に基づいて、第二の消費電力量を予測することができる。

また、前記第二の予測手段は、前記利用履歴から、前記第二のステーションと、前記第三のステーションを結ぶ複数の経路を抽出し、前記第二のトリップが各経路を取る確率に基づいて第二の消費電力量を予測することを特徴としてもよい。
また、前記第二の予測手段は、前記複数の経路のうち、前記第二のトリップが取る確率が最も高い経路に基づいて第二の消費電力量を予測することを特徴としてもよい。

第二の消費電力量は、例えば、利用履歴から複数の経路を抽出し、各経路を取る確率に基づいて予測することができる。例えば、最も選択される確率が高い経路に基づいて予測してもよいし、各経路に対応する消費電力量を、確率の重みを用いて演算するなどして求めてもよい。また、他の方法で求めてもよい。

また、前記第一の予測手段は、前記利用履歴取得手段から、前記第一のトリップに対応する利用履歴を取得し、当該利用履歴を用いて消費電力量を予測することを特徴としてもよい。
また、前記予約情報取得手段は、予約希望者から、車両の運転者に関する情報をさらに取得し、前記第一の予測手段は、前記利用履歴取得手段から、前記運転者に対応する利用履歴を優先的に取得することを特徴としてもよい。

第一の消費電力量の予測は、第一のトリップに対応する利用履歴を取得することで行うことができる。また、この際、車両の運転者に関する情報がある場合、当該運転者に対応する利用履歴を優先的に取得することが好ましい。電気自動車で走行する場合に必要な電力量は、運転者に大きく依存することがあるためである。

なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を含むサーバ装置として特定することができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む予約受付方法として特定することもできる。上記処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。

本発明によれば、カーシェアリングシステムにおいて運用される電気自動車の予約を受け付けるサーバ装置において、車両の運用効率を向上させることができる。

第一の実施形態に係る管理サーバのシステム構成図である。 利用履歴テーブル、車両情報テーブル、ステーションテーブルの例である。 複数のステーションの関係を表した図である。 第一の実施形態に係る管理サーバの処理フローチャートである。 第一の実施形態における経路抽出結果の例である。 第二の実施形態に係る管理サーバの処理フローチャートである。

（第一の実施形態）
<システム構成>
第一の実施形態に係るカーシェアリング管理システムについて、システム構成図である図１を参照しながら説明する。第一の実施形態に係るカーシェアリング管理システムは、管理サーバ１０、利用者端末２０、車両３０からなる。

管理サーバ１０は、カーシェアリングシステムを管理するサーバであり、車両貸し出しの予約受け付け、シェアリング車両（電気自動車。以下、単に車両と称する）のスケジュール管理や、利用者に対する課金管理などを行うサーバである。また、管理サーバ１０は、車両についての情報と、利用者が車両を利用した際の履歴を記憶し、利用者から新しく車両の貸し出し要求があった場合に、電欠が発生するリスクを判定したうえで、貸し出しの可否を決定する機能を有している。

利用者端末２０は、カーシェアリングサービスの利用者が操作する端末であり、パーソナルコンピュータ、携帯電話、スマートフォンなどである。利用者端末２０は、管理サーバ１０にアクセスすることで、車両の予約などを行うことができる。
車両３０は、シェアリングの対象となる電気自動車である。車両３０は、無線通信によって、管理サーバ１０と通信可能な構成となっている。なお、車両３０は、利用者端末２０と通信可能に構成されてもよい。

第一の実施形態に係る管理サーバ１０は、通信部１１、利用履歴記憶部１２、管理情報記憶部１３、貸出管理部１４、電力量予測部１５からなる。

通信部１１は、管理サーバ１０をネットワーク（例えばインターネットやＶＰＮ）経由で利用者端末２０および車両３０と接続するための通信手段である。通信部１１は、有線ネットワークインタフェースであってもよいし、無線ネットワークインタフェースであってもよい。

利用履歴記憶部１２は、利用者が車両の貸し出しを受けた際の履歴（以下、利用履歴）をテーブル形式で記憶する手段である。利用履歴テーブルには、利用者ＩＤ、出発地、到着地、貸し出し中に消費した電力量などが記録され、利用者が車両を返却したタイミングで更新される。利用履歴テーブルの詳細については後述する。

管理情報記憶部１３は、車両の現在の情報（以下、車両情報）をテーブル形式で記憶する手段である。車両情報テーブルには、車両ＩＤ、現在位置、現在のバッテリ残量などが記録され、利用者が車両を返却したタイミングで更新される。車両情報テーブルの詳細については後述する。なお、以降、電気自動車が搭載しているバッテリの残量レベルをＳＯＣ（State Of Charge）と称する。

貸出管理部１４は、車両の貸し出しを管理する手段である。具体的には、車両の予約受け付け、貸し出しのスケジューリング、利用者端末への通知、車両への開錠信号の送信、利用料金の課金管理などを行う。また、車両の予約を受け付ける際に、車両の貸し出しを希望する利用者のＩＤ、出発地、目的地についての情報（予約リクエスト）を取得したうえで、後述する電力量予測部１５を通して、出発地と目的地とを結ぶ区間（第一のトリップ）と、目的地と充電施設とを結ぶ区間（第二のトリップ）が無充電で走行可能であるかを判定し、当該判定結果を用いて予約の可否を判断する。

電力量予測部１５は、貸出管理部１４が取得した予約リクエストと、記憶されている利
用履歴と、車両情報に基づいて、今回の車両貸し出しで消費されるであろう電力量（第一の消費電力量）を予測する手段である。また、電力量予測部１５は、記憶されている利用履歴に基づいて、車両が返却された後で、当該車両が充電可能な状態になるまでに消費されるであろう電力量（第二の消費電力量）を予測する手段である。
予測された各電力量は、貸出管理部１４へ送信され、予約可否の判断の用に供される。

<電欠の発生有無判定>
次に、貸出管理部１４が行う、電欠の発生有無判定について説明する。本実施形態に係る管理サーバ１０は、利用者から車両の予約を受け付ける際に、目的地についての情報を入力させ、貸し出そうとしている車両が、出発地（すなわち現在いるステーション）から到着地（目的地であるステーション）まで走行する際に消費する電力量（第一の消費電力量）を予測する。また、当該車両が、到着地から、充電設備のある他のステーションまで走行する際に消費する電力量（第二の消費電力量）を予測する。そして、車両の現在のバッテリ残量が、双方の電力量を賄えるか否かによって電欠の発生危険性を判断し、予約の可否を決定する。

消費電力量を予測する方法を説明する前に、まず、利用履歴テーブルおよび車両情報テーブルについて説明する。
図２（Ａ）は、利用履歴記憶部１２に記憶される利用履歴テーブルの例である。利用履歴テーブルは、利用者と車両のＩＤ、貸し出しおよび返却場所（ステーション）、貸し出しおよび返却時刻、貸し出し時および返却時のＳＯＣが記録される。また、一回の貸し出しで消費した電力（Ｗｈ）が記録される。利用履歴テーブルは、ステーションに車両が返却されるたびに更新される。なお、消費電力は、貸し出し時のＳＯＣと、返却時のＳＯＣと、車両が有するバッテリの容量（後述）から算出される。また、ＳＯＣに関する情報は、車両３０から無線通信によって取得する。

図２（Ｂ）は、管理情報記憶部１３に記憶される車両情報テーブルの例である。車両情報テーブルは、車両のＩＤ、現在位置、現在のＳＯＣ、バッテリ容量（Ｗｈ）が記録される。車両情報テーブルは、ステーションに車両が返却されるたびに更新される。なお、ＳＯＣに関する情報は、車両３０から無線通信によって取得し、バッテリ容量に関する情報は、事前に定義される。

消費電力量を予測する方法について説明する。
本実施形態に係る管理サーバは、利用者から予約リクエストを受信すると、まず、リクエストの内容と、前述した二つのテーブルを用いて、以下の二種類の方法で、第一の消費電力量を予測する。なお、予約リクエストには、運転者を識別するための利用者ＩＤ、出発地（車両を貸し出すステーション）、目的地（車両を返却するステーション）の最低三つの情報が含まれる。

<<方法１>>
予約リクエストに含まれる運転者（以下、対象の車両を運転する利用者を運転者と称する）が、過去に、リクエストした区間（以下、予約区間）と、同じ区間を利用している場合、すなわち、当該運転者が当該予約区間を走行した過去の利用履歴がある場合、当該利用履歴に記録されている消費電力量を用いて、今回の走行における消費電力量を予測する。
具体的には、利用履歴テーブルから、運転者本人の利用履歴であって、今回の予約と同じ区間が記録されているレコードを抽出する。そして、取得したレコードの数が、所定の閾値（例えば５レコード）以上あった場合、当該複数のレコードに記録されている消費電力量の平均値を求め、第一の消費電力量とする。
方法１によると、運転者本人の利用履歴に基づいて消費電力量を予測するため、個人の
傾向に沿った消費電力量を得ることができる。

<<方法２>>
方法１では、過去の利用履歴から、運転者本人の利用履歴を抽出し、消費電力量の予測を行った。しかし、当該運転者が、同一の区間を利用した履歴が十分な数存在しない場合、信頼性の高い予測値を得ることができない。そこで、方法１において、算出に必要なレコードが必要な数（例えば５レコード）以上取得できない場合は、運転者による絞り込みを外し、対象の予約区間を利用した他の利用者の履歴を用いて、同様の方法によって消費電力量を予測する。
具体的には、予約区間に対応する全てのレコードを抽出し、当該複数のレコードに記録されている消費電力量の平均値を演算して、第一の消費電力量とする。
なお、本例では消費電力量の平均値を求めたが、中央値や最頻値などを用いてもよい。また、想定される誤差を加えるようにしてもよい。このような誤差は、固定値であってもよいし、標準偏差などに基づいて求めたものであってもよい。

このような方法で第一の消費電力量を予測することで、貸し出そうとしている車両が、目的地まで到達可能であるか否かを判定することができる。
しかし、車両が返却されるステーションに充電設備が無い場合、以降の貸し出しにおいて電欠が発生してしまうおそれがある。

具体的な例を挙げて説明する。図３は、車両の貸し出しおよび返却を行うステーションと、ステーション間の経路（リンク）を示した図である。以下、ステーションをＡ〜Ｄの文字で表す。また、実線で示したステーションは、充電施設のあるステーションを表し、点線で示したステーションは、充電施設の無いステーションを表す。

ここでは、車両がステーションＡにあり、利用者が、ステーションＢまでの利用を希望しているものとする。図３に示した通り、ステーションＢには充電設備が存在しない。
すなわち、電欠のリスクを考慮する場合、予約を受け付ける際に、車両がステーションＢに到着した後、更にステーションＡかステーションＤに到着できるか否かまで判定する必要がある。

そこで、本実施形態では、利用履歴に基づいて、対象の車両が返却された後、充電設備のあるステーションに当該車両が到達するまでに必要な消費電力量（第二の消費電力量）を予測し、当該車両が、第一の消費電力量と、第二の消費電力量の双方を賄うことができるか否かに基づいて、貸し出しの可否を決定する。

<処理フローチャート>
本実施形態に係るサーバ装置が行う具体的な処理を、処理フローチャート図である図４を参照しながら説明する。図４に示した処理は、管理サーバ１０が、利用者端末２０から車両の予約リクエストを受信すると開始される。

まず、ステップＳ１１で、貸出管理部１４が、予約リクエストを取得する。予約リクエストは、利用者端末２０から送信される情報であり、運転者の利用者ＩＤ、出発地、目的地、利用開始時刻、返却時刻などを含む情報である。本実施形態では、ステーションが複数あるものとし、出発地および目的地としてステーションのＩＤを指定する。
利用者ＩＤ、出発地、目的地についての情報は、電力量予測部１５に送信される。

ステップＳ１２〜Ｓ１５は、第一の消費電力量を予測する処理である。
ステップＳ１２では、利用履歴テーブルから、運転者の利用者ＩＤ、出発地（貸し出しステーションのＩＤ）、目的地（返却ステーションのＩＤ）をキーとしてレコードを抽出
する。
次に、ステップＳ１３で、抽出されたレコードの数が、所定の閾値よりも多いか否かを判定する。この結果、多いと判定された場合、処理をステップＳ１４へ遷移させ、少ないと判定された場合、処理をステップＳ１５へ遷移させる。

ステップＳ１４では、ステップＳ１２で抽出したレコードに記録されている、複数の消費電力量を取得し、平均値を取ることで第一の消費電力量を算出する。
一方、ステップＳ１５では、利用者ＩＤを検索キーから外した状態で、利用履歴テーブルから、該当するレコード（すなわち、出発地と目的地のペアが一致するレコード）を再度抽出する。そして、抽出したレコードに記録されている複数の消費電力量を取得し、平均値を取ることで第一の消費電力量を算出する。
予測された第一の消費電力量は、貸出管理部１４へ送信される。

ステップＳ１６〜Ｓ１８は、第二の消費電力量を予測する処理である。
ステップＳ１６では、対象の車両が返却された後にとりうる経路（第二のトリップ）を抽出する。具体的には、利用履歴テーブルから、予約リクエストに含まれる目的地を始点とし、充電設備のある他のいずれかのステーションを終点とする複数の経路を抽出する。ここでは、図５に示したように、Ｂ→Ｃ→Ａという経路と、Ｂ→Ａという経路と、Ｂ→Ｃ→Ｄという経路と、Ｂ→Ｄという経路の合計４つの経路が抽出されたものとする。
抽出は、例えば、一か月前から現在までの利用履歴を順に参照し、ステーションＢを始点とし、他の充電設備のあるステーションを終点とする経路を取得することで行う。なお、抽出を行う期間は、これ以外であってもよい。
なお、本実施形態では、ステーションごとの充電設備の有無は、図２（Ｃ）に示したような形式で、管理情報記憶部１３に記憶させておくものとする。

次に、ステップＳ１７で、抽出した複数の経路に基づいて、対象の車両が返却後に走行する可能性が最も高い経路を決定する。図５の例では、Ｂ→Ｃ→Ｄという経路をとった件数が最も多いため、返却後に当該経路をとる可能性が最も高いと判断する。

次に、ステップＳ１８で、ステップＳ１７で決定した経路に対応する消費電力量を算出する。具体的には、第一の消費電力量と同様の方法によって、区間ごとの消費電力量を予測し、合計を求める。ただし、第二のトリップの運転者が誰になるかは予測できないため、運転者についての情報は用いずに予測を行う。
ここで求めた合計が、第二の消費電力量となる。

ステップＳ１９では、貸出管理部１４が、予約リクエストと、予測された消費電力量に基づいて、車両の貸し出し可否を判定する。例えば、リクエストされた貸し出し場所がステーションＡである場合、ステーションＡに駐車中の車両のＳＯＣを車両情報テーブルから取得し、予測した第一および第二の消費電力量が無充電で消費可能であるか否かを判定する。ここで、消費可能と判定された場合、貸し出しの予約手続きに入る。
また、ここで、消費不可能と判定された場合、車両が貸し出せない旨の通知を生成し、利用者端末２０に送信する。予測した消費電力量が消費不可能な場合とは、例えば、予測した消費電力量が、該当車両における現在のＳＯＣでは賄えないと判定された場合（返却時に所定の閾値を下回ってしまう場合を含む）である。

以上説明したように、第一の実施形態では、過去の利用履歴を用いて、予約区間を走行するのに必要な消費電力量を予測する。これにより、電欠の危険性を事前に判定し、貸し出しの可否を決定することができる。また、消費電力量を予測する際は、運転者本人の履歴を優先することで、より精度の高い予測を行うことができる。
また、車両が返却されてから、当該車両が充電可能になるまでに消費される電力量を更
に予測したうえで貸し出しの可否判定を行うため、電欠の発生防止と、車両が貸し出せないことによる機会損失の防止を両立させることができる。

なお、ステップＳ１３で用いる閾値は、実績に基づいて設定してもよいし、データマイニング等によって得られた値に基づいて、自動的に設定するようにしてもよい。
また、ステップＳ１４では、運転者およびトリップがともに同一であるレコードを抽出して判断を行ったが、運転者本人の利用履歴に基づいて消費電力量の予測が行えれば、他の方法を用いてもよい。

また、本実施形態では、ステップＳ１７にて、経路ごとの抽出件数に基づいて、車両が走行する可能性が最も高い経路を決定したが、利用履歴に基づくものであれば、他の基準を用いて、当該車両が走行する可能性が最も高い経路を決定してもよい。
また、必ずしも経路は一つに絞り込まなくてもよい。例えば、各経路をとる確率に応じて重み付けを行い、演算した消費電力量を第二の消費電力量としてもよい。
また、本実施形態では、時系列順に車両の位置を追跡することで経路を抽出したが、あるステーションにいる車両が、他のステーションに次に移動する確率に基づいて、経路ごとの確率を求めてもよい。

（第二の実施形態）
第一の実施形態では、ステップＳ１３で、十分な数の履歴が取得できなかった場合に、利用者ＩＤによる限定を解除して予測を行った。しかし、電気自動車を運転する際に必要な消費電力は、運転者の個人差によって大きく変動するため、運転者によっては、実際に必要な消費電力が、予測値よりもかけ離れた値となってしまう場合がある。
例えば、同じ区間を走行する場合であっても、ある運転者が、他の運転者よりも高速で運転する傾向にある場合、電力消費率（以下、電費）が悪化するため、他の運転者と比較してより多くの電力が必要となる。また、同じ区間を走行する場合であっても、ある運転者が独自に寄り道をする傾向がある場合、他の運転者と比較して、より多くの電力を消費することとなる。

第二の実施形態は、このような個人ごとの傾向に対応するため、運転者ごとの電費に関する傾向を取得し、予測結果を補正する実施形態である。
第二の実施形態に係る管理サーバのシステム構成は、第一の実施形態と同様であるため、説明は省略し、処理の相違点についてのみ説明を行う。

図６は、第二の実施形態におけるステップＳ１５の処理の詳細を表したフローチャートである。
まず、ステップＳ１５１で、利用履歴テーブルから、予約区間が一致し、かつ、利用者ＩＤが運転者と一致しない全てのレコードを抽出し、消費電力量の平均値を算出する。
次に、ステップＳ１５２で、利用履歴テーブルから、予約区間が一致し、かつ、利用者ＩＤが運転者と一致するレコードを抽出し、消費電力量の平均値を算出する。
次に、ステップＳ１５３で、ステップＳ１５２で得られた平均値を、ステップＳ１５１で得られた平均値で除し、補正係数とする。
最後に、ステップＳ１５４で、ステップＳ１５１で得られた平均値に、補正係数を乗じて、第一の消費電力量とする。

このように、第二の実施形態では、同じ予約区間を走行した他の利用者との消費電力量の比を算出し、当該比を用いて、予測した消費電力量を補正する。これにより、運転者ごとの電費に関する傾向を反映させることができ、第一の消費電力量の予測精度を向上させることができる。

なお、本実施形態では、同じ予約区間に対応するレコードのみを抽出したが、該当する区間以外のデータを用いて算出を行ってもよい。この場合、区間ごとにそれぞれ上述した処理によって補正係数を算出し、当該複数の補正係数の平均をさらに取得するようにしてもよい。
また、ステップＳ１５２で得られたレコードの数が、所定の数よりも少ない場合、補正係数の算出を省略し、処理を続行するようにしてもよい。

（変形例）
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本発明はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。
例えば、各実施形態で説明をしたもの以外の条件を用いて、予測に用いる利用履歴を絞り込んでもよい。例えば、消費電力量の予測に用いるレコードの数に上限を設け、優先度をつけてレコードの抽出を行ってもよい。例えば、ステップＳ１５において、運転者本人に対応するレコードが存在する場合、当該レコードを優先して抽出するようにしてもよいし、より最近の利用履歴を優先するようにしてもよい。

また、第一の実施形態では、対象の車両が、充電施設のあるステーションに到着するまでの経路を予測したが、充電施設は、必ずしもステーションに備えられたものでなくてもよい。例えば、他の施設において充電が可能な場合、利用履歴に基づいて、当該施設に至るまでの経路を予測するようにしてもよい。
また、利用履歴は、充電施設に到達可能か否かを判断できる情報であれば、必ずしもステーション間の移動を表すものでなくてもよい。

また、利用履歴に係る走行と、予測対象の走行でと条件が異なる場合、当該条件の差を考慮したうえで、消費電力量を予測、あるいは予約の可否を判定するようにしてもよい。例えば、道路の混雑度や、搭乗者の人数、車両の総重量、外気温などが異なる場合、必要な消費電力量や、走行可能な距離が変動する可能性がある。このような場合、変化分を補正する処理を、任意のタイミングで実行すればよい。

１０ 管理サーバ
１１ 通信部
１２ 利用履歴記憶部
１３ 管理情報記憶部
１４ 貸出管理部
１５ 電力量予測部
２０ 利用者端末
３０ 車両

Claims (7)

1. カーシェアリングシステムにおいて運用される電気自動車の予約を受け付けるサーバ装置であって、
   利用者が過去に電気自動車で移動した際の、出発地と、到着地と、前記出発地から前記到着地へ移動する間に消費された消費電力量を含むデータである利用履歴を取得する利用履歴取得手段と、
   予約希望者から、出発地である第一のステーションと、到着地である第二のステーションと、を結ぶ区間である第一のトリップを取得する予約情報取得手段と、
   前記利用履歴取得手段から、前記第一のトリップに対応する利用履歴を取得し、当該利用履歴を用いて、貸し出し対象の車両が前記第一のトリップを走行するのに必要な第一の消費電力量を予測する第一の予測手段と、
   前記サーバ装置が有する記憶部に予め記憶されている各ステーションにおける充電施設の有無に関する情報と前記利用履歴取得手段から取得される前記利用履歴とに基づいて、前記車両が、返却された後に、充電施設のない前記第二のステーションから充電施設のあるステーションである第三のステーションに至るまでに走行する一つ以上の区間を含む第二のトリップを予測すると共に、前記利用履歴取得手段から、前記第二のトリップに対応する利用履歴を取得し、当該利用履歴を用いて、前記車両が前記第二のトリップを走行するのに必要な第二の消費電力量を予測する第二の予測手段と、
   前記車両の現在のバッテリ残量を取得する車両情報取得手段と、
   前記バッテリ残量と、前記第一の消費電力量と、前記第二の消費電力量に基づいて、利用者に対する車両の貸し出し可否を決定する貸出決定手段と、
   を有する、サーバ装置。
2. 前記貸出決定手段は、貸し出し対象である車両のバッテリ残量が、前記第一の消費電力量と、前記第二の消費電力量の双方を無充電で賄えるか否かによって、当該車両の貸し出し可否を決定する、
   請求項１に記載のサーバ装置。
3. 前記第二の予測手段は、前記利用履歴から、前記第二のステーションと、前記第三のステーションを結ぶ複数の経路を抽出し、前記第二のトリップが各経路を取る確率に基づいて第二の消費電力量を予測する、
   請求項１または２に記載のサーバ装置。
4. 前記第二の予測手段は、前記複数の経路のうち、前記第二のトリップが取る確率が最も高い経路に基づいて第二の消費電力量を予測する、
   請求項３に記載のサーバ装置。
5. 前記予約情報取得手段は、予約希望者から、車両の運転者に関する情報をさらに取得し、
   前記第一の予測手段は、前記利用履歴取得手段から、前記運転者に対応する利用履歴を優先的に取得する、
   請求項１から４のいずれかに記載のサーバ装置。
6. 前記第二の予測手段は、車両の運転者に関する情報を用いずに、前記利用履歴に基づいて前記第二の消費電力量を予測する、
   請求項１から５のいずれかに記載のサーバ装置。
7. カーシェアリングシステムにおいて運用される電気自動車の予約を受け付けるサーバ装置が実行するサービス提供方法であって、
   利用者が過去に電気自動車で移動した際の、出発地と、到着地と、前記出発地から前記到着地へ移動する間に消費された消費電力量を含むデータである利用履歴を取得する利用履歴取得ステップと、
   予約希望者から、出発地である第一のステーションと、到着地である第二のステーションと、を結ぶ区間である第一のトリップを取得する予約情報取得ステップと、
   前記第一のトリップに対応する利用履歴を取得し、当該利用履歴を用いて、貸し出し対象の車両が前記第一のトリップを走行するのに必要な第一の消費電力量を予測する第一の予測ステップと、
   前記サーバ装置が有する記憶部に予め記憶されている各ステーションにおける充電施設の有無に関する情報と前記利用履歴取得ステップで取得される前記利用履歴とに基づいて、前記車両が、返却された後に、充電施設のない前記第二のステーションから充電施設のあるステーションである第三のステーションに至るまでに走行する一つ以上の区間を含む第二のトリップを予測すると共に、前記第二のトリップに対応する利用履歴を取得し、当該利用履歴を用いて、前記車両が前記第二のトリップを走行するのに必要な第二の消費電力量を予測する第二の予測ステップと、
   前記車両の現在のバッテリ残量を取得する車両情報取得ステップと、
   前記バッテリ残量と、前記第一の消費電力量と、前記第二の消費電力量に基づいて、利用者に対する車両の貸し出し可否を決定する貸出決定ステップと、
   を含む、サービス提供方法。

Images