JP6626379B2 - 運送管理システム - Google Patents

Description

本発明は、荷物の集配送を行う運送管理技術に関する。

従来から、特許文献１記載のように、車両の積載率及び荷物の大きさまたは重量に関する情報を考慮して配車を行う荷物運送システムがある。特許文献１では、運送業者が、車両側に荷物の運送条件を提示し、車両の乗員が各自の業務スケジュールを考慮した上で提示された運送条件を満たすことが可能であると判断し、運送業者に応答を返すことで、車両を選択することが記載されている。

特許第３９４８２０４号公報

本発明は、配送車両の積載率向上を図ることができる運送管理システムを提供することを目的とする。

（１）本発明は、依頼荷物の集配送を行う配送車両の運送管理システムであり、ＧＰＳ機能を備えた配送員端末から送信される前記配送車両の位置情報を受信し、前記配送車両毎に、配送業務実績に基づく運行状況データを収集する運行情報収集部と、前記運行状況データに基づいて、前記配送車両の運行予測エリアを含む運行予測データを生成する運行予測部と、集荷場所及び配送場所を含む配送依頼に対する前記配送車両の配車マッチング処理を行う配車マッチング部と、前記配車マッチング処理によってマッチングした前記配送車両の運行予定計画に、前記配送依頼を組み込んだ運行予定計画データを生成して、前記配送車両が属する運送事業者の事業者端末に送信する運行予定計画制御部と、を有する。前記配車マッチング部は、前記配送依頼の依頼荷物の荷物容積と、前記運行予定計画データに既に組み込まれた確定配送依頼の荷物容積とに基づいて前記配送車両に対する積載率を算出し、前記運行予測エリア内に前記集荷場所及び前記配送場所が含まれる第１候補車両を抽出し、前記第１候補車両のうち前記積載率が高い順に、前記配送依頼をマッチングさせてマッチング車両を抽出する。

（２）上記（１）において、前記配車マッチング部は、前記マッチング車両が複数抽出された場合、集荷時間における前記運行予測エリア内の所定の予測位置から集荷場所までの距離または時間を、前記マッチング車両毎に算出し、集荷場所まで最も近い前記マッチング車両を抽出することができる。

（３）上記（１）において、前記配車マッチング部は、集荷時間における前記運行予測エリア内の所定の予測位置から集荷場所までの距離または時間を、前記第１候補車両毎に算出し、集荷場所まで距離または時間が所定の許容範囲内である前記配送車両を前記第１候補車両として抽出することができる。

（４）上記（１）から（３）において、前記運行予測部は、前記配送車両の位置情報に基づいて、前記配送車両の車両位置を時系列に結んだ運行実績ルートを生成し、前記運行実績ルートを含み、かつ前記運行実績ルートを所定の時間間隔で区画した複数の仮想エリアを含む前記運行予測エリアを生成することができる。

（５）上記（１）から（４）において、発荷主の発荷主端末から送信される前記配送依頼を受け付ける配送依頼受付部と、前記配送車両に対して予め設定された運賃データに基づいて、前記受け付けた配送依頼に対する運賃見積データを生成して前記発荷主端末に送信する見積・注文制御部と、をさらに備えることができる。このとき、前記運行予定計画制御部は、前記運賃見積データに基づく前記発荷主との間で前記配送依頼の注文が確定した後に、前記配送依頼を組み込んだ運行予定計画データを生成して、前記事業者端末に送信することができる。

第１実施形態の運送管理システムのネットワーク構成図である。 第１実施形態の運送管理装置の機能ブロック図である。 第１実施形態の配送員端末の機能ブロック図である。 第１実施形態の運送管理システムのフローを示す図である。 第１実施形態の運送管理システムのフローを示す図である。 第１実施形態の車両基本情報（ａ）、配送員情報（ｂ）の一例を示す図である。 第１実施形態の配送員端末の積載情報取得機能を説明するための図である。 第１実施形態の車両位置・積載情報の一例を示す図である。 第１実施形態の運行実績情報の一例を示す図である。 第１実施形態の配送依頼情報の一例を示す図である。 第１実施形態の運行予測データ生成処理のフローを示す図である。 第１実施形態の過去の複数の運行実績ルート情報及び仮想エリアの一例を示す模式図である。 第１実施形態の運行予測エリアの模式図である。 第１実施形態の運行予測エリアと運行予測積載率を含む運行予測データの一例を示す図である。 図１４に示した運行予測データを、行程表形式（タイムチャート形式）で示した模式図である。 第１実施形態の配車マッチング処理を説明するための模式図である。 第１実施形態の運行予測データの運行予測エリア内に複数の配送依頼を割り当てた模式図（ａ）、複数の確定予定を含む配送予定計画データの一例を示す図（ｂ）、である。 第１実施形態の配車マッチング処理のフローを示す図である。 第１実施形態の配車マッチング処理の変形例を示すフローチャートである。 第２実施形態の予測積載率を用いた配車マッチング処理を説明するための模式図である。 第２実施形態の配車マッチング処理によって配送予定に配送依頼が組み込まれる一例を示す図である。 第２実施形態の配車マッチング処理フローを示す図である。

以下、実施形態につき、図面を参照して説明する。

（第１実施形態）
図１から図１９は、第１実施形態を示す図である。図１は、本実施形態の運送管理システムのネットワーク構成図である。図１に示すように、運送管理装置（以下、管理装置と称する）３００を中心に、配送依頼を行う発荷主（発荷主端末４００）、配送依頼に基づく荷物の届け先である着荷主（着荷主端末５００）、及び荷物を配送する運送事業者（事業者端末２００及び配送員端末１００）が、ネットワークを介して接続されている。ネットワークは、無線通信網／有線通信網、専用回線網等を問わない。例えば、インターネット等のネットワークを利用することができる。

図２は、管理装置３００の機能ブロック図である。管理装置３００は、通信装置３１０、制御装置３２０、及び記憶装置３３０を含んで構成されている。通信装置３１０は、ネットワークを介して接続される各端末との間のデータ通信を制御する。

制御装置３２０は、車両登録部３２１、運行情報収集部３２２、運行情報提供部３２３、運行予測部３２４、配送依頼受付部３２５、配車マッチング部３２６、見積・注文制御部３２７、及び運行予定計画制御部３２８を含んで構成されている。

図３は、本実施形態の配送員端末１００の機能ブロック図である。配送員端末１００は、通信部１１０、制御部１２０、記憶部１３０、表示部１４０、操作部１５０及び撮影部１６０を含んで構成されている。制御部１２０は、運行状況制御部１２１と運行予定データ制御部１２２とを含み、運行状況制御部１２１は、ＧＰＳ制御部１２１Ａ及び積載情報制御部１２１Ｂとを含んで構成されている。配送員端末１００は、例えば、無線通信機能を有する携帯情報端末である。

図４及び図５は、本実施形態の運送管理システムの処理フローを示すフローチャートである。運送管理システムは、発荷主からの配送依頼を集約して管理すると共に、配送車両を管轄する運送事業者に代わって、配送依頼に対する各配送車両の運行予定計画を作成して提供する管理システムである。また、運送事業者に代わり、配送依頼に対する配送費の見積書及び発注書を提供する機能を備え、発荷主と運送事業者との間の配送依頼の発注管理を支援する。

図４に示すように、運送事業者は、本運送管理システムを利用するにあたり、配送車両及び配送員を登録する。管理装置３００の車両登録部３２１は、管理装置３００に接続した事業者端末２００との間で、運送事業者の事業者情報及び運送事業者が管轄する複数の各配送車両、配送員（例えば、運転者）に関する情報の登録制御を行う。なお、配送車両及び配送員は、運送事業者と契約を結んだ個人事業主も含むことができる。

例えば、事業者端末２００が管理装置３００に接続して車両登録要求を行うと（Ｓ２０１）、車両登録部３２１は、事業者端末２００に所定の車両・配送員登録画面を送信し、車両・配送員登録画面に対する入力制御及び表示制御を行う。事業者は、車両・配送員登録画面を介して車両基本情報、配送員情報を入力することで、管轄する各配送車両及び各配送員の登録を行うことができる。車両登録部３２１は、車両・配送員登録画面に入力された車両基本情報、配送員情報を記憶装置３３０に記憶する登録処理を行う（Ｓ３０１）。

図６（ａ）は、車両基本情報の一例を示す図であり、各運送事業者を識別する事業者ＩＤ毎に、車両ＩＤ、車両高、荷室容積などが含まれる。図６（ｂ）は、配送員情報の一例を示す図であり、各配送員を識別する配送員ＩＤ、氏名、年齢、資格などが含まれる。

なお、車両基本情報及び配送員情報の登録は、管理装置３００の運営側で行うこともできる。例えば、運送事業者は、紙媒体ベースの車両基本情報及び配送員情報を管理装置３００の運営側にＦＡＸや郵送で送付し、運営側の入力者が車両登録部３２１の登録機能を通じて、車両基本情報及び配送員情報を登録することができる。

事業者端末２００は、登録した配送車両に対する運行予定データを管理装置３００から受信し、該当する配送員端末１００に運行予定データを送信する（Ｓ２０２）。配送員端末１００の運行予定データ制御部１２２は、受信した運行予定データを記憶部１３０に記憶する（Ｓ１０１）。

運行予定データ制御部１２２は、表示部１４０に配送業務開始画面を表示し、配送員に車両ＩＤ及び配送員ＩＤを入力させるように制御する。配送員は、例えば、入力ボタンやタッチパネルなどの操作部１５０を介して車両ＩＤ及び配送員ＩＤを入力し、業務開始ボタンを選択する。運行予定データ制御部１２２は、業務開始ボタンが選択されると、車両ＩＤ及び配送員ＩＤを含む配送業務開始を示すデータを、管理装置３００に送信する（Ｓ１０２）。また、運行予定データ制御部１１２は、ＧＰＳ制御部１２１Ａに、配送員端末１００（配送車両）の位置情報を取得する処理を開始するトリガー信号を出力する。このとき、運行予定データ制御部１２２は、表示部１４０に、今日一日の配送依頼を時系列に並べた運行予定データ計画表を表示することもできる（Ｓ１０３）。

配送員端末１００のＧＰＳ制御部１２１Ａは、配送業務中の移動する配送車両の位置情報を所定の間隔で取得し、配送車両のＧＰＳデータを管理装置３００に送信する（Ｓ１０４）。また、配送員は、配送依頼の集荷場所及び配送場所において、荷物の積み込み後の積載情報及び配送場所での荷卸し後の積載情報を、管理装置３００に登録する。積載情報制御部１２１Ｂは、図７に示すような積載情報取得機能を提供する（Ｓ１０５）。

図７の例において、配送員は、集荷場所で荷物を積み込んだ後、配送員端末１００から積載情報登録画面を起動する。積載情報制御部１２１Ｂは、画面Ａを表示部１４０に表示し、積載率登録ボタンが選択されると、画面Ｂを表示し、配送員に積み込み後の荷室を撮影部１６０で撮影するメッセージを出力する。配送員は、画面Ｂにおいてカメラ起動ボタン（アイコン）を選択して撮影部１６０を起動し、荷物積み込み後の荷室を撮影する。画面Ｃは、撮影部１６０で撮影された荷室の撮影画像を表示する画面である。画面Ｃにおいて、配送員は、荷室の撮影画像を確認する。

続いて、積載情報制御部１２１Ｂは、画面Ｄを表示する。画面Ｄは、積載率を選択または入力する積載率選択欄を含み、配送員は、例えば、予め設定された複数の積載率選択情報の中から、撮影した荷室の積載率を選択する。積載情報制御部１２１Ｂは、荷室の撮影画像と選択された積載率を含む送信前確認画面Ｅを表示部１４０に表示し、画面Ｅにおいて送信ボタンが選択されると、積載率及び撮影画像を含む送信データ（積載情報）を生成して管理装置３００に送信する（Ｓ１０６）。

なお、配送員端末１００から積載情報を登録する際に、荷室の撮影画像を管理装置３００に送信しているが、この限りではない。例えば、荷室の撮影自体を行わずに、予め設定された複数の積載率選択情報の中から配送員が目視して確認した積載率を選択したり、配送員が直接積載率を入力したりして、管理装置３００に登録するように構成してもよい。

管理装置３００の運行情報収集部３２２は、配送員端末１００から送信される配送車両のＧＰＳデータ及び積載情報を受信し、配送車両毎の運行状況を時系列に蓄積する運行情報収集処理を行う（Ｓ３０２）。運行情報収集部３２２は、リアルタイムに又は一日の配送業務終了後に一括して配送員端末１００からＧＰＳデータ及び積載情報を受信して記憶装置３３０に記憶することができる。また、運行情報取得部３２２は、一日の配送業務毎（日別）に各配送車両の運行状況データを記憶装置３３０に記憶するように制御することができる。

図８は、車両位置・積載情報の一例を示す図である。図８に示すように、配送車両（車両ＩＤ）毎に、配送車両のＧＰＳデータ及び積載率が時系列に並んでいる。運行情報収集部３２２は、配送員端末１００からＧＰＳデータ及び積載情報を受信する度に、シーケンスＮｏを付与して、日付、時刻や荷台の空容積率などを含む車両位置・積載情報を、運行状況データとして蓄積する。

また、運行情報収集部３２２は、図９に示すように、図８の運行状況データに基づいて、運行実績情報を生成することができる（Ｓ３０４）。運行実績情報は、実績日、車両ＩＤ、配送員ＩＤ、配送依頼番号、集荷場所における集荷時間、ＧＰＳデータ及び空容積率（１００−積載率）、荷物容積、荷受場所における荷受時間、荷受（配送）場所のＧＰＳデータ及び空容積率（１００−積載率）などを含む。

なお、図８及び図９に示す運行状況データや運行実績情報は、各車両の日々の配送履歴（配送業務実績）である。また、運行状況データは、１日の運行状況をリアルタイムにトレースした情報であり、運行実績情報は、運行状況データから生成される日々の運行実績を示す情報である。このため、運行実績情報に基づいて生成される情報は、運行状況データから生成することもできる。

例えば、集荷時間は、集荷場所に到着してから集荷が終了するまでの時間を、図８に示す運行状況データから算出することができる。ここで、配送車両が集荷場所に到着した時刻は、例えば、集荷希望時間において、ＧＰＳデータに基づく車両位置が配送依頼から予め把握することができる集荷場所の位置情報の範囲内であるかを判別することで、配送車両が集荷場所に到着した時刻を把握することができる。また、ＧＰＳデータに基づいて集荷場所で配送車両が停車しているか否か（時系列に連続するＧＰＳデータが所定時間同じ位置に留まっているなど）を判別することで、配送車両が集荷場所に到着した時刻を判断することができる。

また、集荷終了は、上述した積載情報取得処理において、配送員端末１００から受信する積載情報の送信データに基づいて、判別することができる。空容積率は、配送員端末１００から受信する積載率に基づいて算出することができる。荷受時間などについても同様です。なお、図８の例のように、配送業務を開始する際や配送業務を終了する際に、例えば、配送車両の拠点において、配送員は、図７に示した積載情報取得処理を行い、運行状況データに反映することができる。

管理装置３００の運行情報提供部３２３は、図８に示した運行状況データに基づいて、発荷主端末４００及び着荷主端末５００それぞれに、車両把握情報を提供することができる（Ｓ３０３）。例えば、配送依頼毎に、現在の車両位置や配送場所をアイコンで表示した地図マップや、到着予定時刻などを含む車両把握情報を提供することができる。運行情報提供部３２３は、発荷主端末４００からの配送依頼番号を含む車両把握要求に基づいて、該当する配送車両の運行状況データを記憶装置３３０から取得し、最新の配送車両のＧＰＳデータに該当する地図座標上に配送車両のシンボルマーク（車両オブジェクト）を配置した地図マップを生成することができる。また、時系列の車両位置を含む運行状況データに基づいて、地図上に配送車両の移動軌跡をトレースした地図マップを表示することもできる。

また、運行情報提供部３２３は、運行事業者用に、１つ又は複数の配送車両の現在位置や移動軌跡を含む地図マップを、事業者端末２００に提供することもできる。この場合、運行情報提供部３２３は、例えば、各配送車両のシンボルマークに積載率を含ませて表示するように制御することもできる。１つの地図マップ上に複数の配送車両の各シンボルマークを表示させることで、運行事業者は、管轄する複数の配送車両の運行状況を把握することができる。

運行予測部３２４は、図８の運行状況データに基づいて、各配送車両の運行予測エリア及び運行予測積載率を含む運行予測データを生成する（Ｓ３０５）。各配送車両の運行予測データは、発荷主からの配送依頼に対する配送車両の配送予定データの生成、すなわち、配送依頼に対する配送車両の配車マッチング処理に利用される。運行予測データの生成処理については後述する。なお、運行予測エリア及び運行予測積載率は、それぞれ個別の運行予測データとして生成することもできる。

配送員端末１００の運行予定データ制御部１２２は、配送員による操作入力に基づいて、表示部１４０に配送業務終了画面を表示し、配送業務終了を示すデータを管理装置３００に送信するとともに、運行状況制御部１２１によるＧＰＳデータ取得処理を終了するように制御する。

配送員は、例えば、操作部１５０を介して車両ＩＤ及び配送員ＩＤを入力し、業務終了ボタンを選択する。運行予定データ制御部１２２は、業務終了ボタンが選択されると、車両ＩＤ及び配送員ＩＤを含む配送業務終了を示すデータを、管理装置３００に送信する（Ｓ１０７）。なお、図７に示した積載情報取得処理と組み合わせた配送業務終了処理を行うこともできる。例えば、最後の配送依頼の配達を終えた配送場所や配送車両の拠点での積載情報取得処理の際に、配送業務終了を選択するためのボタンを表示して、積載情報と共に配送業務終了を示すデータを管理装置３００に送信することができる。

次に、図５を参照して、発荷主からの配送依頼に対して運送事業者の配送車両を配車するまでの処理フローについて説明する。図５に示すように、管理装置３００の配送依頼受付部３２５は、管理装置３００に接続した発荷主端末４００との間で配送依頼に関する制御を行う。配送依頼受付部３２５は、例えば、発荷主端末４００に対して所定の配送依頼画面を送信し（Ｓ３１１）、配送依頼画面に対する入力制御及び表示制御を行う。発荷主は、配送依頼画面を介して配送依頼データを入力し（Ｓ４０１）、発送依頼を行うことができる。配送依頼受付部３２５は、配送依頼画面から入力された配送依頼データを受信して記憶装置３３０に記憶する（Ｓ３１２）。

図１０は、配送依頼情報の一例を示す図である。配送依頼毎に、配送依頼番号、依頼日、依頼主（発荷主）ＩＤ、集荷場所、集荷希望時刻（始）、集荷希望時刻（終）、荷物容積、個数、配送（荷受）場所、配送（荷受）希望時刻（始）、配送（荷受）希望時刻（終）などを含んで構成されている。配送依頼画面は、これらの入力項目を含むように構成されている。

ここで、荷物容積は、発荷主側で入力することもできるが、配送依頼受付部３２５が自動的に計算するように構成することもできる。例えば、荷主側が、定型段ボールの型番とその個数を入力すると、配送依頼受付部３２５は、予め記憶装置３３０に記憶されている型番毎の容積情報を参照して、配送する個数に基づき配送依頼の荷物全体の容積を算出することができる。なお、配送依頼の荷物全体の容積を算出する手法を、これに限らず、公知の技術を適宜適用することができる。

配車マッチング部３２６は、運送事業者が登録した複数の配送車両に、運行予測データを用いて発荷主からの配送依頼を割り当てる配車マッチング処理を行う（Ｓ３１３）。配車マッチング処理については後述する。

配車マッチング処理の結果、引当車両がない、すなわち、配送依頼を組み込む（請負う）ことが可能な配送車両がないと判別された場合（Ｓ３１４のＮＯ）、配送依頼受付部３２５は、配送依頼内容の修正通知処理を行う（Ｓ３１５）。配送依頼受付部３２５は、配送依頼内容を修正するか否かを選択する選択画面を発荷主端末４００に送信する。発荷主が「修正する」を選択した場合（Ｓ４０２のＹＥＳ）、ステップＳ４０１に戻り、配送依頼受付部３２５は、入力された配送依頼内容を含む配送依頼画面を発荷主端末４００に送信する。発荷主は、配送依頼画面から、集荷希望時間や配送希望時間、荷物の個数などを修正する。修正後の配送依頼は、発荷主端末４００から管理装置３００に送信される。発荷主が「修正しない」を選択した場合（Ｓ４０２のＮＯ）、配送依頼キャンセル要求が発荷主端末４００から管理装置３００に送信され（Ｓ４０３）、配送依頼受付部３２５は、ステップＳ４０１で入力された配送依頼の受け付けを中止する処理を行う（Ｓ３１６）。

配車マッチング処理の結果、引当車両があると判別された場合（Ｓ３１４のＹＥＳ）、配車マッチング部３２６は、仮配車通知処理を行い、運送事業者の配送車両に対して配送依頼が割り当てられる旨の仮通知を、事業者端末２００に送信する（Ｓ３１７）。

また、引当車両があると判別された場合（Ｓ３１４のＹＥＳ）、見積・注文制御部３２７は、配送依頼に係る運賃を計算し、見積書データを生成する。例えば、予め運送事業者から運送料金データを取得して記憶装置３３０に記憶しておき、配送依頼の荷物容積や個数、重量などに応じて配送依頼に対する運賃を計算することができる。見積・注文制御部３２７は、配送依頼に対する見積書データ及び注文書データを生成して、発荷主端末４００に送信する見積・注文書発行処理を行う（Ｓ３１８）。

発荷主は、発荷主端末４００から注文書データに基づく注文データ（注文ＯＫ／ＮＧ）を管理装置３００に送信する（Ｓ４０４）。見積・注文制御部３２７は、発荷主端末４００から送信される注文データを受信し、注文ＮＧである場合は（Ｓ３１９のＮＯ）、該当する配送依頼に対するキャンセル処理を行う（Ｓ３２０）。キャンセル処理としては、例えば、ステップＳ３１７の仮配車通知をキャンセルする通知を事業者端末２００に送信したり、配送依頼自体を保留または破棄（削除）したりすることができる。

一方、見積・注文制御部３２７によって、発荷主端末４００から送信される注文データが注文ＯＫであると判別されると（Ｓ３１９のＹＥＳ）、運行予定計画制御部３２８は、配車マッチング処理でマッチングした配送車両の運行予定計画データ、言い換えれば、配送車両の運行予定データに、配送依頼を組み込んだ運行予定計画データを生成し、記憶装置３３０に記憶する（Ｓ３２１）。運行予定計画制御部３２８は、生成した運行予定計画データを事業者端末２００に送信し（Ｓ３２２）、事業者端末２００は、配送員端末１００に、運行予定計画データに基づく配車予定データを送信する（Ｓ２０３）。

なお、見積・注文制御部３２７は、見積書データ及び注文書データをＦＡＸで発荷主に送信することもできる。この場合、発荷主は、ＦＡＸで管理装置３００の運営側に注文ＯＫ又は注文ＮＧを含む注文書を送信し、管理装置３００の運営側で見積・注文書制御部３２７の機能を使用し、注文データを入力することができる。

このように本実施形態の運送管理システムは、管理装置３００が、各発荷主端末４００から配送依頼データを受信し、運送事業者が登録した複数の配送車両に配送依頼を割り当て、配車マッチング処理を行う。管理装置３００は、配車マッチング処理の結果に基づく配送依頼が組み込まれた各配送車両の運送予定計画データを生成し、事業者端末２００に提供する。

そして、本実施形態では、配送車両の日々の運行状況を把握し、運行予測エリア及び運行予測積載率を含む運行予測データを用いて配送依頼を各配送車両に割り当てることで、配送車両の積載率の向上を図り、運送事業者が管轄する複数の配送車両に対する効率的な配車予定を提供する。以下に、本実施形態の運行予測データの生成処理及び配車マッチング処理について詳細に説明する。

＜運行予測データ生成処理＞
図１１から図１５は、本実施形態の運行予測データ生成処理を説明するための図である。図１１は、運行予測データの生成処理フローを示す図である。運行予測部３２４は、例えば、配送業務終了後の任意のタイミングに、配送車両毎に運行予測データ生成処理を遂行することができる。

運行予測部３２４は、まず、記憶装置３３０から１つの配送車両の運行状況データ（配送業務履歴）を取得する（Ｓ３０５１）。次に、運行予測部３２４は、ＧＰＳデータ（ＧＰＳ座標）に基づいて、配送車両の車両位置を時系列に結んだ運行実績ルート情報を生成する（Ｓ３０５２）。図１２は、過去の複数の運行実績ルート情報を示す模式図である。図１２に示すように、例えば、過去のＸ日、Ｘ＋１日、及びＸ＋２日における各運行実績ルートを生成することができる。図１２の例では、配送車両の拠点（運行事業者の事業所や所定の駐車場などの配送員が配送業務を行うための配送車両を駐車する拠点）から出発した配送車両が、配送業務を終えて拠点に戻るまでの運行実績ルートを示している。

運行予測部３２４は、運行実績ルートを所定の時間間隔で区画し、所定の時刻における車両位置に対して仮想エリアｒを設定する（Ｓ３０５３）。例えば、３０分おきに運行実績ルートを区画し、午前１１時に位置する配送車両の位置（座標）を取得する。運行実績ルートが１つである場合、その時刻における位置を中心に予め決められた範囲を仮想エリアｒとして設定する。図１２の例では、車両位置を中心に所定の半径内を仮想エリアｒ（点線で示す円）として設定している。

また、図１２の例のように複数の運行実績ルートを用いて仮想エリアｒを設定することができる。例えば、午前１１時に位置する配送車両の各運行実績ルートの位置を取得し、複数の車両位置の平均中心を求め、仮想エリアｒの中心位置とすることができる。つまり、日々の運行実績ルートによって、仮想エリアｒ（後述する運行予測エリアＲ）が更新されることになる。

ここで、各仮想エリアｒは、各時刻において同じ又は異なる大きさなど、任意に設定することができる。例えば、複数の運行実績ルートを用いて仮想エリアｒを設定する場合、上述のように各車両位置の平均中心を求めて仮想エリアｒを設定することができるが、各車両位置間の分散度合いによって、仮想エリアを設定する際の半径などの大きさを可変に制御してもよい。

例えば、各車両位置から公知の統計学的な分散を求め、分散度合いが大きくなるほど、平均中心に対して生成される仮想エリアｒを大きく設定することができる。また、分散度合いに対して閾値を設け、閾値に対する分散度合いの大小を判別して、閾値よりも分散度合いが大きいときに設定される第１仮想エリアｒ１、閾値よりも分散度合いが小さいときに設定される第１仮想エリアｒ１よりも小さい第２仮想エリアｒ２を、予め規定しておくこともできる。

さらに、運行実績の車両位置に基づいて仮想エリアの平均中心を求める際、前回設定された仮想エリアの中心又は平均中心に対して今回の車両位置が所定値以上離れているときは、今回の車両位置の運行実績を除外し、仮想エリアの平均中心を更新しないように構成することもできる。イレギュラーケースの車両位置を除外することで、日々の運行実績に則して精度良く運行予測データを生成することができる。

また、本実施形態では、運行状況データに積載率が含まれているので、運行予測部３２４は、仮想エリア毎に、すなわち、各時刻における積載率を生成することができる（Ｓ３０５４）。各時刻における積載率は、例えば、複数の積載率の平均値や最大値、中央値などを用いることができる。

このように設定された所定の時間間隔で区画された複数の仮想エリアｒは、図１２に示すように時系列に並んでいる。そして、運行予測部３２４は、図１３に示すように各仮想エリアｒを少なくとも含む領域を、運行予測エリアＲとして生成する（Ｓ３０５５）。例えば、時系列に並ぶ隣同士の各仮想エリアｒを接線で結び、配送車両の拠点を中心として１つ閉じられた運行予測エリアＲを生成することができる。

なお、運行予測エリアＲとして、図１２で示した複数の仮想エリアｒをそのまま利用してもよい。つまり、本実施形態では、日々の運行実績ルートに基づいて設定される各配送車両が位置するエリアを運行予測エリアＲとして設定できればよく、上述の手法以外の手法で運行予測エリアＲを設定してもよい。また、図１２及び図１３の例では、仮想エリアとして、所定時刻における車両位置を中心（平均中心）として、円状の仮想エリアを設定する一例を示しているが、多角状などの他の形状の仮想エリアを設定することもでき、仮想エリアの形状、大きさは任意である。

このように本実施形態では、各配送車両の運行実績ルート及び積載率を含む配送履歴を把握し、日、曜日、週、月、四半期、半年、一年などの各単位別に、各配送車両の現時点から将来の各日の運行予測エリア及び積載率を生成する。

例えば、将来の運行予測エリア及び運行予測積載率の生成例として、例えば、現在日付（Ｘ日）が、２０１６年２月１５日（月）の場合、明日（（Ｘ＋１）日）の２月１６日（火）の運行予測データとして、過去の毎週火曜日の配送履歴を抽出し、各火曜日における配送履歴から所定時間帯毎に上述の運行予測エリアを算出して、これを明日の運行予測エリアとして適用することができる。

運行予測積載率についても同様であり、過去の毎週火曜日の配送履歴から各時間帯における平均積載率を算出し、これを明日の運行予測積載率として適用することができる。このように、現在日付から将来の各日（（Ｘ＋１）日，（Ｘ＋２）日，・・・，（Ｘ＋ｎ）日）の運行予測データを生成し、記憶装置３３０に記憶する。

上述した運行予測データの生成例は、一例であり、これに限るものではない。運行予測データは、様々な手法を用いて生成することができる。例えば、曜日ではなく時期を考慮した運行予測データを生成することもできる。２０１６年４月某日を現在の日付として、来月２０１６年５月某日の運行予測データを生成する場合、昨年の２０１５年３月、４月、５月及び同時期の２０１６年３月、４月の配送履歴実績データを抽出し、過去データの比較や傾向等から日別時間帯ごとの運行予測データを生成することができる。

図１４は、運行予測エリアと運行予測積載率を含む運行予測データの一例を示す図である。運行予測データは、所定の時間間隔で区画され、時系列に並ぶ各運行予測エリアＲ（ｎ）の座標情報（地図上の座標情報）及びその運行予測積載率を含むように構成することができる。このように、本実施形態では、時系列に並ぶ運行予測エリアに運行予測積載率を関連付けて運行予測データを生成することができる（Ｓ３０５６）。運行予測部３２４は、生成された運行予測データを配送車両毎に生成し、記憶装置３３０に記憶する（Ｓ３０５７）。

図１５は、図１４に示した運行予測データを、行程表形式（タイムチャート形式）で示した模式図である。図１５の示すように、過去の配送依頼に対する運行状況から生成される運行予測データは、運行実績に基づく将来の運行状況を把握する情報として利用される。

運行予測部３２４は、日々の運行実績（運行状況データ）が蓄積される度に、運行予測データを更新することができ、上述したように、運行予測エリア及び運行予測積載率は、運行予測データ生成処理が行われる度にその運行実績に基づいて変化する。例えば、現在の２月１５日の運行状況データが蓄積されると、来週の２０１６年２月２２日（月）の運行予測エリア及び運行予測積載率は、現在の２月１５日の配送履歴が反映されて更新される。

なお、運行予測データは、曜日毎に生成することもできる。また、運行予測データ生成処理は、リアルタイムに行ったり、一週間や一ヶ月、半年といった長期的なタイミングで行ったりすることもできる。

＜配車マッチング処理＞
図１６から図１９は、本実施形態の配車マッチング処理を説明するための図である。図１６は、配車マッチング処理を説明するための模式図である。

本実施形態の配車マッチング処理は、配車マッチング部３２６によって遂行され、上述した運行予測データの運行予測エリアを利用する。すなわち、現時点から少なくとも明日以降の将来の日を集配送日とする配送依頼を、配送車両の将来の運行予定に組み込むための処理であり、図１６に示すように、運行予測データの運行予測エリアを利用して、運行予測エリア内に配送依頼を埋めて行くイメージで、配送依頼を配送車両に引き当てる配車マッチング処理を行う。

まず、配送依頼の集荷場所Ｐ及び配送場所Ｑが、運行予測エリア内に含まれる配送車両（第１候補車両）を抽出する。住所情報などから集荷場所Ｐ及び配送場所Ｑの地図上の座標を把握（算出）できるので、集荷場所Ｐ及び配送場所Ｑの双方の座標が、運行予測エリア内に含まれているか否かを判別することができる。

次に、１つ又は複数の第１候補車両を対象に、集荷場所Ｑでの集荷希望時間における積載率を確認する。ここで、配送依頼の依頼荷物の容積をＸ、集荷希望時間の際に既に積載している荷物の容積、すなわち、既に確定している別の配送依頼（確定予定）の積載済み荷物の容積をＹとする。配送車両の荷室容積には上限があるので、依頼荷物Ｘを集荷するためには、依頼荷物Ｘ＋確定予定Ｙの合計積載率が、荷室容積の上限値よりも小さい配送車両である必要がある。そこで、第１候補車両のうち、依頼荷物Ｘ＋確定予定Ｙ＜上限値となる第２候補車両を抽出する。

そして、第２候補車両の中で、集荷場所まで最も近い配送車両を引当車両として抽出する。例えば、第２候補車両の運行予測エリアにおいて、集荷場所Ｐを含む仮想エリアの中心（又は平均中心）と、集荷場所Ｐとの間の距離を算出し、仮想エリアの中心を予測位置として集荷場所Ｐまで最短距離で行くことができる最も近い配送車両を引当車両として抽出する。なお、最短距離としては、仮想エリアの中心と集荷場所Ｐとの間の直線距離を用いたり、地図上の道路に沿って移動軌跡をトレースした集荷場所Ｐまでの最短距離を用いたりすることができる。

このとき、依頼荷物Ｘ＋確定予定Ｙが上限値に近いほど、積載率の向上が見込め、配送依頼に対して効率的な配送車両の引き当て（配車）を行うことができる。そこで、第２候補車両において、例えば、候補車両Ａの積載率が８０％、候補車両Ｂの積載率が６０％であり、候補車両Ｂの方が集荷場所に最も近いとき、候補車両Ｂではなく、候補車両Ａを抽出するように構成することができる。

つまり、集荷場所まで最も近い配送車両を引当車両として抽出することで、時間的（または距離的）な効率向上が図れるものの、候補車両Ａ及び候補車両Ｂは共に運行予測エリア内に集荷場所Ｐが含まれるため、候補車両Ａ及び候補車両Ｂ間の時間的なロスが最小限に抑えられる。このため、本実施形態では、配送依頼（集荷場所Ｐ及び配送場所Ｑ）が運行予測エリア内に含まれる配送車両を候補車両として抽出し、配送依頼の依頼荷物Ｘに対して積載率が高い候補車両Ａを抽出することで、積載率向上を図る配車マッチング処理を提供している。

配送依頼にマッチングする運行予測エリアを有する配送車両において、積載率（依頼荷物Ｘ＋確定予定Ｙ）が高い順に、当該配送依頼をマッチングさせることで、配送車両一台あたりの積載率の向上を図ることができ、配送車両台数の最適化を図ることができる。

例えば、積載率向上により、運送事業者は、必要となる配送車両の台数削減を図ることができ、配送員（運転手）不足による運送サービスの低下を抑制することができる。また、配送車両一台あたりの積載率を向上させることができるので、運送費削減によるコスト低減及び運送事業者（配送員）の収益向上を図ることができる。また、配送車両一台あたりの積載率向上は、例えば、候補車両Ｂに対しては新たな配送依頼を割り当てる余裕を持たせることにも繋がり、配送依頼の受任機会の損失を低減させることができる。

さらに本実施形態の運送管理システムは、配送依頼から引当車両の抽出及び配送予定計画データの提供を一元的に管理するので、運送事業者の配車業務の負担を軽減することができる。例えば、従来、運送事業者の配車担当者は、荷主と配送員との間を仲介し、電話連絡などで調整を行う必要があった。このような連絡は、配送員にとっても手間であり、配送業務の時間的なロスに繋がり、かつ配送員との連絡がつかなかったり、配送員に連絡しても配送を依頼できなかったりして配車調整を効率良く行えない課題があった。これに対して、本実施形態では、配送員側及び運送事業者側での配車調整が不要となり、配送業務の効率化を図ることができる。

このように本実施形態では、配送依頼の集荷場所Ｐ及び配送場所Ｑが運行予測エリアに含まれているか否かを判別する第１マッチング条件と、第１マッチング条件を満たす配送車両のうち、依頼荷物Ｘ＋確定予定Ｙ（＜上限値）の合計積載率が最も高い配送車両を優先的に配送依頼とマッチングさせる第２マッチング条件と、を少なくとも含む配車マッチング処理を行う。そして、第３マッチング条件として集荷場所に最も近い配送車両をマッチングするものの、第２マッチング条件の方が第３マッチング条件よりも優先順位が高く設定されている。

なお、配車マッチング処理において、第１マッチング条件を満たした配送車両のうち、集荷場所Ｐに対して所定の許容範囲内に位置する配送車両の中から、第２マッチング条件を持たす配送車両を引当車両として抽出することもできる。第３マッチング条件のように、最短距離に基づいて配車マッチング処理を行ってもよいが、第１マッチング条件を満たす配送車両は、配送依頼の集荷場所Ｐが運行予測エリアに含まれているので、最短距離に代わり、所定の許容範囲（距離または時間）内に位置する配送車両の中から、合計の積載率が最も高い配送車両を配送依頼とマッチングさせるように構成することもできる。

なお、確定された配送依頼が１つも割り当てられていない配送車両には、確定予定Ｙが含まれていないので、確定予定＝０として上述の配車マッチング処理が行われる。この場合、第１マッチング条件で抽出された第１候補車両の全てが確定予定Ｙを含まない車両（フリー車両）である場合、第２マッチング条件を省略して第３マッチング条件が適用され、集荷場所Ｐに最も近い配送車両が引当車両として抽出されることになる。

また、配車マッチング処理は、配送依頼の集荷場所Ｐにおける集荷希望時間と、既に確定された配送依頼の集荷希望時間または配送希望時間とが、重ならない配送車両であることが前提として行われる。先に確定した配送依頼が優先されるロジックとなっている。

図１６に示すように、引当車両に対しては、配送予定計画データが生成される。配送予定計画データは、配送依頼毎に集荷場所、集荷希望時間、配送場所、配送希望時間を含む計画データである。なお、配送予定計画データは、例えば、図１４又は図１５で示した各配送車両の運行予測データに配送依頼を割り当て、運行予測データを配送依頼で上書きすることで生成することもできる。この場合、配送車両に対して配送依頼が確定した確定予定と運行予測データが混在した形となり、配送予定計画データは、配送予定・予測データとして生成される。

図１７（ａ）は、運行予測データの運行予測エリア内に複数の配送依頼を割り当てた模式図であり、図１７（ｂ）は、複数の確定予定を含む配送予定計画データの一例を示す図である。図１７（ａ）に示すように、複数の配送依頼は、車両Ｘの運行予測エリア内に敷き詰められるイメージで割り当てられる。

そして、図１７（ｂ）に示すように、配送依頼１の集荷後、配送依頼２が割り当てられ、積載率が８０％となり、さらに、配送依頼３が割り当てられ、積載率が９０％となっている。このように、集荷希望時間から配送希望時間までの時間帯が、配送依頼同士で重ならないように割り当てるだけでなく、積載率が高くなるように配送依頼同士を重ねて割り当てる配車マッチング処理が可能となるので、配送車両１台あたりの積載率が向上する。

図１８は、配車マッチング処理の処理フローを示す図である。配車マッチング部３２６は、発荷主からの配送依頼情報から依頼荷物の容積Ｘ、集荷場所、集荷希望時間、配送場所、配送希望時間を抽出する（Ｓ３１３１）。このとき、配送依頼受付部３２５は、発荷主から受信した配送依頼情報を記憶装置３３０に記憶する際、集荷場所及び配送場所の住所情報から地図上の座標情報に変換し、集荷場所及び配送場所の住所情報と共に地図上の座標情報を含む配送依頼情報を生成することができる。

次に、配車マッチング部３２６は、配送予定計画データを参照して、確定予定の集荷希望時間又は配送希望時間と、配送依頼の集荷希望時間又は配送希望時間とが、重複しない配送車両を抽出する（Ｓ３１３２）。ステップＳ３１３２で抽出された車両のうち、配車マッチング部３２６は、配送予定確定データに確定予定Ｙが含まれる配送車両を抽出する（Ｓ３１３３）。

配車マッチング部３２６は、確定予定Ｙが含まれる配送車両を対象に、運行予測データの運行予測エリアを参照し、座標情報に基づいて配送依頼の集荷場所及び配送場所が、運行予測エリア内に含まれるか否かを判別し、含まれていると判別された配送車両を第１候補車両として抽出する（Ｓ３１３４，第１エリア条件）。

次に、配車マッチング部３２６は、第１候補車両を対象に、集荷場所での集荷希望時間における積載率（依頼荷物Ｘ＋確定予定Ｙ）の合計積載率が、荷室容積の上限値よりも小さい配送車両を第２候補車両として抽出する（Ｓ３１３５）。

配車マッチング部３２６は、第２候補車両のうち、積載率（依頼荷物Ｘ＋確定予定Ｙ）が最も高い配送車両を引当車両として抽出する（Ｓ３１３６）。このとき、積載率が同じ車両が複数引当車両として抽出されたとき（Ｓ３１３７のＹＥＳ）、配車マッチング部３２６は、配車マッチング部３２６は、複数の引当車両それぞれに対し、集荷場所Ｐを含む仮想エリアの中心（又は平均中心）と、集荷場所Ｐとの間の距離を算出し、集荷場所まで最短に位置する配送車両を引当車両として抽出する（Ｓ３１３８）。

配車マッチング部３２６は、ステップＳ３１３９において、引当車両が抽出されたか否かを判別し、引当車両が抽出された場合は、配車マッチング処理を終了する。一方、この段階で引当車両が抽出されないときは、ステップＳ３１３４の配送依頼の集荷場所及び配送場所と運行予測エリアとのエリアマッチングの条件（第１エリア条件）よりも緩和した第２エリア条件で、確定予定Ｙを含む車両を対象に、配車マッチング処理を行う。

配車マッチング部３２６は、第１エリア条件で引当車両が抽出されていないと判別された場合（Ｓ３１３９のＮＯ）、既に第２エリア条件での配車マッチング処理が行われているか否かを判別し、第２エリア条件での配車マッチング処理が行われていないと判別されたとき（Ｓ３１４０のＹＥＳ）、ステップＳ３１４１に進み、確定予定Ｙが含まれる配送車両を対象に、運行予測データの運行予測エリアを参照し、座標情報に基づいて配送依頼の集荷場所または配送場所のどちらか一方が、運行予測エリア内に含まれるか否かを判別し、含まれていると判別された配送車両（第２エリア条件車両）を抽出する。

配車マッチング部３２６は、第２エリア条件車両を対象に、ステップＳ３１３５からステップＳ３１３８を遂行し、第２エリア条件車両の中から引当車両を抽出する。配車マッチング部３２６は、配送依頼に対して第２エリア条件で引当車両が抽出されたときは（Ｓ３１３９のＹＥＳ）、配車マッチング処理を終了する。

一方、配車マッチング部３２６は、配送依頼に対して第２エリア条件でも引当車両が抽出されない場合（Ｓ３１３９のＮＯ，Ｓ３１４０のＹＥＳ）、運行予定計画データを参照して確定予定Ｙを含まないフリー車両を抽出する（Ｓ３１４２）。このとき、配車マッチング部３２６は、フリー車両として、配送依頼の集荷場所Ｐ及び配送場所Ｑが、運行予測エリア内に含まれるフリー車両または運行予測エリア内に含まれるフリー車両を抽出することができる。

配車マッチング部３２６は、複数のフリー車両それぞれに対し、運行予測データに基づいて、集荷場所Ｐを含む仮想エリアの中心（又は平均中心）と、集荷場所Ｐとの間の距離を算出し、集荷場所まで最短に位置するフリー車両を引当車両として抽出する（Ｓ３１４３）。

配車マッチング部３２６は、フリー車両の中から配送依頼に対する引当車両を抽出できたとき（Ｓ３１４４のＹＥＳ）、配車マッチング処理を終了する。配車マッチング部３２６は、フリー車両の中から配送依頼に対する引当車両を抽出できないとき（Ｓ３１４４のＮＯ）、配送依頼に対するマッチング車両がないと判別して（Ｓ３１４５）、処理を終了する。

図１９は、本実施形態の配車マッチング処理の変形例を示す図である。図１９に示す変形例は、運行予測データを利用しないで配送依頼と配送車両とをマッチングする態様を示している。図１９に示すように、運行予測データを利用するか否かを判別する条件として、配送依頼の集荷受日が現在よりも比較的近い将来（集荷受日＞現在＋所定日数）を設定している（Ｓ３１５１）。

配車マッチング部３２６は、配送依頼の集荷受日が現在＋所定日数よりも先の将来である場合は、図１８に示した運行予測データを利用した配車マッチング処理を行い、配送依頼の集荷受日が現在＋所定日数内の近い将来である場合は、運行予測データに関係なく、配送依頼に対して配送車両をマッチングする。

図１９に示すように、配車マッチング部３２６は、配送依頼の依頼荷物Ｘと配送車両の積載率との関係を判別する。配車マッチング部３２６は、依頼荷物Ｘが上限値よりも低くかつ第１閾値よりも高いとき（Ｓ３１５２のＹＥＳ）、確定予定Ｙを含まないフリー車両を対象に候補車両を抽出し、例えば、フリー車両の拠点から集荷場所までの距離を算出し、集荷場所まで最短に位置するフリー車両を引当車両として抽出する（Ｓ３１５３）。

配車マッチング部３２６は、確定予定Ｙを含まないフリー車両の中から配送依頼に対する引当車両を抽出できたとき（Ｓ３１５４のＹＥＳ）、配車マッチング処理を終了する。配車マッチング部３２６は、確定予定Ｙを含まないフリー車両の中から配送依頼に対する引当車両を抽出できないとき（Ｓ３１５４のＮＯ）、配送依頼に対するマッチング車両がないと判別して（Ｓ３１５７）、処理を終了する。

一方、ステップＳ３１５２において、依頼荷物Ｘが第１閾値よりも低いと判別されたとき（Ｓ３１５２のＮＯ）、配車マッチング部３２６は、確定予定Ｙを含む車両を対象に、積載率（依頼荷物Ｘ+予定Ｙ）が最も高い車両を抽出する（Ｓ３１５５）。配車マッチング部３２６は、確定予定Ｙを含む車両の中から配送依頼に対する引当車両を抽出できたとき（Ｓ３１５６のＹＥＳ）、配車マッチング処理を終了し、確定予定Ｙを含む車両の中から配送依頼に対する引当車両を抽出できないとき（Ｓ３１５６のＮＯ）、ステップＳ３１５３に進み、フリー車両を対象にした上述の配車マッチング処理を行う。

なお、図１８及び図１９に示した配車マッチング処理において、配送員の一日の配送業務時間（作業可能時間枠）を考慮することもできる。この場合、作業可能時間枠を超える場合、引当車両として抽出しないように構成することができる。配送員毎に予め作業可能時間枠（例えば、午前８時から午後６時まで）を規定して記憶装置３３０に記憶しておき、配車マッチング部３２６は、マッチング処理ありと判別された引当車両に対して、作業可能時間枠判別処理を行う。例えば、配送依頼の配送希望時間が午後９時である場合は、その引当車両をマッチング車両として抽出せずに除外し、配送員の労働時間の適正化を図ることができる。

（第２実施形態）
図２０から図２２は、第２実施形態の配車マッチング処理を説明するための図である。本実施形態の配車マッチング処理は、取引実績のある荷主に対して優先的な車両確保を実現する。

配車マッチング部３２６は、荷主別取引実績に基づいて、配送依頼の荷主と取引実績がある候補車両を抽出し、その候補車両の運行予測積載率を用いて、配送依頼の依頼荷物の容積が運行予測積載率以下となる車両を抽出するマッチング処理を行うことができる。

図２０は、運行予測積載率を用いた配車マッチング処理を説明するための模式図である。配送依頼には、荷物Ｖ（荷物容積）、荷主Ｓが含まれている。まず、配車マッチング部３２６は、取引割合情報を参照して、配送依頼をした荷主Ｓと取引実績のある配送車両を抽出する。

ここで、取引割合情報は、図２０に示すように、配送車両毎に、過去に配送を行ったことがある荷主とその荷物の種別（荷物属性）を含む情報であり、取引割合は、例えば、過去の一定期間内に引き受けた配送依頼の総数に対する荷主の配送依頼数の割合である。なお、配送依頼数以外にも、過去の一定期間内の上述した運送料金の総額に対する荷主の配送料金の合計額の割合であってもよい。管理装置３００は、取引実績部を含むことができ、登録された配送車両毎に、運行実績情報及び配送依頼情報に基づいて取引割合情報を生成して、記憶装置３３０に記憶する。

配車マッチング部３２６は、配送依頼をした荷主Ｓと取引実績のある配送車両として、車両Ａと車両Ｃを抽出することができる（図２０の丸文字１）。そして、配車マッチング部３２６は、抽出した車両Ａ及び車両Ｃの各運行予測積載率を用いて、荷物Ｖの容積が運行予測積載率以下であり、かつ荷物Ｖの容積が運行予測積載率に最も近い車両を抽出する（図２０の丸文字２）。車両Ａの場合、荷物Ｖの容積が運行予測積載率を超えているので、荷物Ｖの容積が運行予測積載率以下である車両Ｃが、引当車両として抽出され、車両Ｃに対して荷主Ｓの配送依頼を割り当てる（図２０の丸文字３）。図２０の丸文字１から３の処理が、本実施形態のマッチング処理に相当する。

図２１は、本実施形態の配車マッチング処理によって配送予定に配送依頼が組み込まれる一例を示す図である。図２１に示すように、登録された配送車両毎に、現時点から将来の各日の運行予測積載率が、運行予測データ生成処理によって記憶装置３３０に記憶されている。図２１の例の各日の運行予測積載率は、図１５に示したような行程表形式で示している。

図２１に示すように、登録されている各車両の配送予定は、例えば、運行予測積載率の領域（予測積載領域）とフリー領域（１００−予測積載率）とに、配送依頼が割り当てられる（上書きされる）ことで生成されていく。なお、確定予定領域とは、配送依頼が既に割り当てられた領域であり、フリー領域に配送依頼が既に割り当てられている場合、残りの領域がフリー領域となる。

図２２は、本実施形態の配車マッチング処理フローを示す図である。図２２に示すように、配車マッチング部３２６は、発荷主の配送依頼情報から集荷場所、集荷希望時間、配送場所、配送希望時間とともに、依頼荷物の容積、荷主を抽出する（Ｓ５０１）。

次に、配車マッチング部３２６は、マッチング対象の配送依頼情報の集荷受日が、現在日から所定日数以降の将来日であるか否かを判別する（Ｓ５０２）。集荷受日が現在日から所定日数以降の将来日であると判別された場合、ステップＳ５０３に進み、運行予測積載率を用いたマッチング処理を行う。集荷受日が現在日から所定日数未満の将来日であると判別された場合、処理を終了する。

ステップＳ５０３において、配車マッチング部３２６は、取引割合情報を参照し、配送依頼情報の荷主と取引実績がある（取引割合＞０）、候補車両を抽出し、ステップＳ５０３で抽出された１つ又は複数の車両を対象に、運行予測データから配送依頼情報の集荷希望時間における運行予測積載率を抽出し、依頼荷物の容積とマッチングする（Ｓ５０４）。

配車マッチング部３２６は、運行予測積載率を用いて、依頼荷物の容積が運行予測積載率以下である車両を抽出する。依頼荷物の容積が運行予測積載率以下である車両が複数台抽出されたときは、依頼荷物の容積が運行予測積載率に最も近い車両、すなわち、運行予測積載率から依頼荷物の容積を差し引いた差分が、最も小さい車両を抽出する（Ｓ５０５）。

ステップＳ５０６において、配車マッチング部３２６は、ステップＳ５０５において複数の車両が抽出されたか否かを判別する。配車マッチング部３２６は、複数の車両が抽出されたと判別された場合、ステップＳ５０７に進み、運行予測エリアデータを用いて、これら複数の車両の中から、集荷場所まで最短（距離又は時間）に位置する車両を、マッチング対象の配送依頼情報に対する引当車両として抽出する（Ｓ５０７）。

一方、ステップＳ５０５において、依頼荷物の容積が運行予測積載率以下である車両が抽出されない場合、マッチング対象の配送依頼情報に対する引当車両が抽出されない「マッチング車両なし」と判断して（Ｓ５０８）、処理を終了する。

本実施形態によれば、日々の配送履歴（運行実績）から、各車両の現時点から将来の各日の運行予測積載率を生成する。運行予測積載率は、現時点から将来の配送予定を組み込むために使用され、荷主別取引実績と運行予測積載率に基づいて、将来を集荷日とする配送依頼をマッチングし、引当車両を抽出する。

このように構成することで、荷主側にとっては、車両が優先的に確保され、車両が確保できずに定期的な配送ができなくなったり、特定の配送日に荷物が配送されなかったりすることが抑制される。

そして、本実施形態の配車マッチング処理は、上記第１実施形態の配車マッチング処理と個別に行い、第１実施形態の配車マッチング処理と組み合わせることで、取引実績のある荷主に対して優先的な車両確保を実現しつつ、積載率を向上させることができる。

例えば、現時点から将来のある時点の配送予定が全く埋まっていない車両を対象に、運行予測積載率を用いた本実施形態の配車マッチング処理を行い、取引実績のある荷主に対して優先的な車両確保を実現することができる。

そして、本実施形態の配車マッチング処理によって配送依頼が割り当てられた確定予定領域を含む車両を対象に、上記第１実施形態の配車マッチング処理を行うことで、積載率を向上させることができる。

つまり、将来の配送予定に対して、特定の荷主への優先的な車両確保を、取引実績及び運行予測積載率を用いて実現しつつ、上記第１実施形態の配車マッチング処理によって積載率を向上させることができる。このため、荷主側にとっては、車両が優先的に確保され、車両が確保できずに定期的な配送ができなくなったり、特定の配送日に荷物が配送されなかったりすることが抑制されるとともに、車両を提供する運送会社側にとっては、特定の荷主に対して車両を優先的に確保しつつ、積載率を向上させることができ、多くの車両を抱える必要がなく、人件費等の配送コストを低減させることができる。

なお、本実施形態の配送依頼情報及び取引割合情報には、荷物種別が含まれている。荷物種別は、依頼された荷物の属性を規定した情報であり、例えば、食料品、日用品、洋服などの各荷物を識別するための情報である。荷物種別は、依頼荷物の属性間で相互積込の可否を予め規定することができる。例えば、荷物種別：食料品は、臭いを発することがあるので、荷物種別：洋服を相互積込できないといった可否（ＯＫ／ＮＧ）を規定した相互積込ルール情報として、記憶装置３３０に記憶しておくことができる。なお、相互積込とは、荷台に一緒に載せることがＮＧであることのみならず、相互積込がＮＧとされる荷物種別間で一方の種別の荷物を運んだ後に、他方の種別の荷物を運ぶことを禁止することを含むことができる。

したがって、本実施形態の配車マッチング処理において、配送依頼情報の荷物種別を運べる車両であるか否かを判別する荷物種別チェック処理、例えば、荷主の取引実績に紐付く荷物種別に、配送依頼情報の荷物種別が含まれているか、含まれていなくても取引実績に紐付く荷物種別に対して、相互積込ルール情報に基づいて相互積込がＯＫである荷物種別であるか、を判別する処理を行うことで、荷物の品質の低下を招くような相互積込を抑制できる。上記第１実施形態においても、同様に適用可能である。

以上、本発明の実施形態について説明したが、配送員端末１００、事業者端末２００、発荷主端末４００及び着荷主端末５００には、通信機能を備えた携帯情報端末やＰＤＡ(Personal Digital Assistant)等の移動通信端末装置、パーソナルコンピュータなどの通信機能及び演算機能を備えた情報処理端末装置等が含まれる。また、画面や情報の表示制御を行うブラウザ機能を備えることができる。

また、管理装置３００は、例えば、サーバ装置であり、ハードウェア構成として上述以外にも、装置全体（各部）の制御を司るＣＰＵ、メモリ（主記憶装置）、マウス、キーボード、タッチパネル、スキャナー等の操作入力手段、プリンタ、スピーカなどの出力手段、補助記憶装置（ハードディスク等）等を備える（又は接続される）ことができる。配送員端末１００、事業者端末２００、発荷主端末４００及び着荷主端末５００のハードウェア構成についても同様である。

また、本発明の各機能は、プログラムによって実現可能であり、各機能を実現するために予め用意されたコンピュータプログラムが補助記憶装置に格納され、ＣＰＵ等の制御部が補助記憶装置に格納されたプログラムを主記憶装置に読み出し、主記憶装置に読み出された該プログラムを制御部が実行することで、コンピュータ装置に、運送管理装置３００、配送員端末１００の各部の機能を動作させることができる。他方、本発明の各機能は、各々個別の制御装置で構成することができ、複数の制御装置を直接に又はネットワークを介して接続して、例えば、運送管理装置３００を構成することもできる。

また、上記プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された状態で、コンピュータに提供することも可能である。コンピュータ読取可能な記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ等の光ディスク、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の相変化型光ディスク、ＭＯ（Magnet Optical）やＭＤ(Mini Disk)などの光磁気ディスク、フロッピー（登録商標）ディスクやリムーバブルハードディスクなどの磁気ディスク、コンパクトフラッシュ（登録商標）、スマートメディア、SDメモリカード、メモリスティック等のメモリカードが挙げられる。また、本発明の目的のために特別に設計されて構成された集積回路（ICチップ等）等のハードウェア装置も記録媒体として含まれる。

１００ 配送員端末
１１０ 通信部
１２０ 制御部（ＣＰＵ）
１２１ 運行状況制御部
１２１Ａ ＧＰＳ制御部
１２１Ｂ 積載情報制御部
１３０ 記憶部
１４０ 表示部
１５０ 操作部
１６０ 撮影部
２００ 事業者端末
３００ 運送管理装置
３１０ 通信装置
３２０ 制御装置
３２１ 車両登録部
３２２ 運行情報収集部
３２３ 運行情報提供部
３２４ 運行予測部
３２５ 配送依頼受付部
３２６ 配車マッチング部
３２７ 見積・注文制御部
３２８ 運行予定計画制御部
３３０ 記憶装置
４００ 発荷主端末
５００ 着荷主端末

Claims (7)

1. 依頼荷物の集荷及び配送を行う配送車両の運送管理システムであって、
   ＧＰＳ機能を備えた配送員端末から送信される前記配送車両の位置情報を受信し、前記配送車両毎に、配送業務実績に基づく運行状況データを収集する運行情報収集部と、
   前記運行状況データに基づいて、前記配送車両の運行予測エリアを含む運行予測データを生成する運行予測部と、
   集荷場所及び配送場所を含む配送依頼に対する前記配送車両の配車マッチング処理を行う配車マッチング部と、
   前記配車マッチング処理によってマッチングした前記配送車両の運行予定計画に、前記配送依頼を組み込んだ運行予定計画データを生成して、前記配送車両が属する運送事業者の事業者端末に送信する運行予定計画制御部と、を有し、
   前記配車マッチング部は、
   前記配送依頼の依頼荷物の荷物容積と、前記運行予定計画データに既に組み込まれた確定配送依頼の荷物容積とに基づいて前記配送車両に対する積載率を算出し、前記運行予測エリア内に前記集荷場所及び前記配送場所が含まれる第１候補車両を抽出し、前記第１候補車両のうち前記積載率が高い順に、前記配送依頼をマッチングさせてマッチング車両を抽出することを特徴とする運送管理システム。
2. 前記配車マッチング部は、前記マッチング車両が複数抽出された場合、集荷時間における前記運行予測エリア内の所定の予測位置から集荷場所までの距離または時間を、前記マッチング車両毎に算出し、集荷場所まで最も近い前記マッチング車両を抽出することを特徴とする請求項１に記載の運送管理システム。
3. 前記配車マッチング部は、集荷時間における前記運行予測エリア内の所定の予測位置から集荷場所までの距離または時間を、前記第１候補車両毎に算出し、集荷場所まで距離または時間が所定の許容範囲内である前記配送車両を前記第１候補車両として抽出することを特徴とする請求項１に記載の運送管理システム。
4. 前記運行予測部は、前記配送車両の位置情報に基づいて、前記配送車両の車両位置を時系列に結んだ運行実績ルートを生成し、前記運行実績ルートを含み、かつ前記運行実績ルートを所定の時間間隔で区画した複数の仮想エリアを含む前記運行予測エリアを生成することを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の運送管理システム。
5. 発荷主の発荷主端末から送信される前記配送依頼を受け付ける配送依頼受付部と、
   前記配送車両に対して予め設定された運賃データに基づいて、前記受け付けた配送依頼に対する運賃見積データを生成して前記発荷主端末に送信する見積・注文制御部と、をさらに備え、
   前記運行予定計画制御部は、前記運賃見積データに基づく前記発荷主との間で前記配送依頼の注文が確定した後に、前記配送依頼を組み込んだ運行予定計画データを生成して、前記事業者端末に送信することを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の運送管理システム。
6. 依頼荷物の集荷及び配送を行う配送車両の運送管理装置であって、
   ＧＰＳ機能を備えた配送員端末から送信される前記配送車両の位置情報を受信し、前記配送車両毎に、配送業務実績に基づく運行状況データを収集する運行情報収集部と、
   前記運行状況データに基づいて、前記配送車両の運行予測エリアを含む運行予測データを生成する運行予測部と、
   集荷場所及び配送場所を含む配送依頼に対する前記配送車両の配車マッチング処理を行う配車マッチング部と、
   前記配車マッチング処理によってマッチングした前記配送車両の運行予定計画に、前記配送依頼を組み込んだ運行予定計画データを生成して、前記配送車両が属する運送事業者の事業者端末に送信する運行予定計画制御部と、を有し、
   前記配車マッチング部は、
   前記配送依頼の依頼荷物の荷物容積と、前記運行予定計画データに既に組み込まれた確定配送依頼の荷物容積とに基づいて前記配送車両に対する積載率を算出し、前記運行予測エリア内に前記集荷場所及び前記配送場所が含まれる第１候補車両を抽出し、前記第１候補車両のうち前記積載率が高い順に、前記配送依頼をマッチングさせてマッチング車両を抽出することを特徴とする運送管理装置。
7. 依頼荷物の集荷及び配送を行う配送車両の運送管理処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
   ＧＰＳ機能を備えた配送員端末から送信される前記配送車両の位置情報を受信し、前記配送車両毎に、配送業務実績に基づく運行状況データを収集する第１機能と、
   前記運行状況データに基づいて、前記配送車両の運行予測エリアを含む運行予測データを生成する第２機能と、
   集荷場所及び配送場所を含む配送依頼に対する前記配送車両の配車マッチング処理を行う第３機能と、
   前記配車マッチング処理によってマッチングした前記配送車両の運行予定計画に、前記配送依頼を組み込んだ運行予定計画データを生成して、前記配送車両が属する運送事業者の事業者端末に送信する第４機能と、を実現させ、
   前記第３機能は、
   前記配送依頼の依頼荷物の荷物容積と、前記運行予定計画データに既に組み込まれた確定配送依頼の荷物容積とに基づいて前記配送車両に対する積載率を算出し、前記運行予測エリア内に前記集荷場所及び前記配送場所が含まれる第１候補車両を抽出し、前記第１候補車両のうち前記積載率が高い順に、前記配送依頼をマッチングさせてマッチング車両を抽出することを特徴とするプログラム。