JP6626414B2 - 配車計画立案支援装置、配車計画立案支援システムおよび配車計画立案支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、配車計画立案支援装置、配車計画立案支援システムおよび配車計画立案支援方法に関する。

特許文献１には、配車計画評価学習システムに関し、「荷物とそれを搬送する前記車両とを結びつけて荷物の搬送を指図する配車計画を生成する自動立案計画生成装置と、生成された配車計画を評価項目値と評価項目毎に設定した重み係数との関数で評価する評価値を算出する評価装置と、前記自動立案計画生成装置で生成した配車計画に対する修正入力および修正された配車計画の評価値として見積もられた値を評価目標値として受け付ける入力装置と、自動立案計画生成装置が生成した自動立案計画および前記手動配車計画並びに前記自動立案計画の評価値および前記評価目標値を入力するとともに、入力した前記手動配車計画および自動立案計画の評価項目値を教師データの入力データとし、前記評価値および評価目標値を教師データの出力値として学習する評価パラメータ学習装置を備えた。」と記載されている。

特開２０１３−１４３８７号公報

物流業界では、多数の荷物を効率的に搬送するため、効率的な配送コースおよび配車タイミングを計画する必要がある。一方で、物流業者は、多数の荷主、搬送先および荷物を取り扱うため、荷物ごとに異なる多数の制約を満たしつつ効率的な選択肢を見つけ出すための作業量が膨大になる。そのため、物流業界では、効率的な配送コースや配送タイミングを決定するための自動立案計画システムが広く用いられている。

特許文献１のシステムでは、受け付けた手動配車計画の評価値および評価目標値を教師データとして設定し、自動立案計画の評価値が評価目標値に一致するように評価パラメータにおける重み係数を調整する。しかしながら、実際の配車計画では、総走行距離やコスト等の評価パラメータだけでなく、定性的な制約（例えば、特定の搬送先には特定の車両を使用する、特定の搬送先には指定時刻よりも早めに配送する等）が多数発生する。特許文献１のシステムでは、このような定性的な制約を考慮していないため、配車担当者の手修正時間を充分に短縮することができない。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、ユーザのノウハウである配車の定性的制約を考慮し、より効率的な配車計画の生成を支援する配車計画立案支援装置の提供を目的とする。

上記課題を解決するため、本発明に係る配車計画立案支援装置は、配車に関するユーザのノウハウである定性的な制約に基づく修正内容の入力を受け付ける修正パターン入力部と、前記修正内容の事例であるインスタンスを含むインスタンス情報を生成するインスタンス生成部と、前記インスタンスと、過去に生成された配車計画の履歴における前記インスタンスの出現頻度および修正の頻度から求めた確度とを対応付けた配車ポリシー推定結果情報を生成する配車ポリシー推定部と、前記配車ポリシー推定結果情報をユーザに提示する配車ポリシー推定結果表示部と、を備える。

本発明に係る配車計画立案支援装置によれば、ユーザのノウハウである配車の定性的制約を考慮し、より効率的な配車計画の生成に用いる情報を生成することができる。なお、上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

配車計画立案支援システムの概略構成の一例を示した図である。 配車計画立案支援装置の機能構成の一例を示した機能ブロック図である。 修正パターン情報の一例を示した図である。 判断基準情報の一例を示した図である。 配車計画立案支援システムの全体的な処理の流れを示したシーケンス図である。 自動立案計画情報の一例を示した図である。 手修正計画情報の一例を示した図である。 インスタンス生成処理の一例を示したフロー図である。 インスタンス情報の一例を示した図である。 配車ポリシー推定処理の一例を示した図である。 配車ポリシー推定結果情報の一例を示した図である。 制約条件追加情報の一例を示した図である。 配車計画立案支援装置のハードウェア構成の一例を示した図である。

以下、本発明の一実施形態について図面を用いて説明する。

図１は、配車計画立案支援システムの概略構成の一例を示した図である。配車計画立案支援システムは、配車計画立案システム１００と、計画情報履歴ＤＢ（Ｄａｔａ Ｂａｓｅ）２００と、配車計画立案支援装置３００と、ユーザ端末４００とを有している。また、これらのシステム、装置およびデータベースは、所定のネットワーク５００を介して、相互通信可能に接続されている。なお、所定のネットワーク５００は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの通信網あるいはインターネットなどの公衆通信網またはＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＶＡＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの一般公衆回線を一部に用いた通信網などである。

配車計画立案システム１００は、配車計画を立案するシステムである。具体的には、配車計画立案システム１００は、搬送先、到着日時および重量などの所定情報を含む荷物のオーダ情報と、搬送先の所在地や空き車両などの所定情報を含むマスター情報とを用いて、配車計画（例えば、後述する「自動立案計画情報」および「手修正計画情報」）を生成する。また、配車計画立案システム１００は、生成した計画情報を配送車両のドライバー（車両に搭載される装置あるいはドライバーの携帯する専用端末または携帯電話など）に配信する。

計画情報履歴ＤＢ２００は、配車計画立案システム１００で生成された全ての配車計画を格納するデータベースである。なお、図１では、配車計画立案システム１００および配車計画立案支援装置３００から独立した形態で計画情報履歴ＤＢ２００を記載したが、かかる構成は特に限定されるものではない。例えば、計画情報履歴ＤＢ２００は、配車計画立案システム１００または配車計画立案支援装置３００の少なくとも一方に含まれていても良い。

配車計画立案支援装置３００は、配車計画担当者のノウハウである配車の定性的制約を考慮し、より効率的な配車計画の生成に用いる情報を生成する装置である。具体的には、配車計画立案支援装置３００は、修正パターン情報の登録をユーザから受け付ける。また、配車計画立案支援装置３００は、判断基準情報の登録をユーザから受け付ける。また、配車計画立案支援装置３００は、インスタンス生成処理の実行によりインスタンス情報を生成する。また、配車計画立案支援装置３００は、インスタンス情報を用いた配車ポリシー推定処理の実行により配車ポリシー推定結果情報を生成する。

また、配車計画立案支援装置３００は、配車ポリシー推定結果情報をユーザに提示して、配車計画担当者のノウハウであるインスタンスの採択可否に関する情報の入力をユーザから受け付ける。また、配車計画立案支援装置３００は、ユーザが採択したインスタンスに基づき制約条件追加情報を生成し、これを配車計画立案システム１００に登録する。

ユーザ端末４００は、ユーザから指示や情報の入力を受け付け、これを配車計画立案システム１００および配車計画立案支援装置３００に送信する装置である。また、ユーザ端末４００は、配車計画立案システム１００および配車計画立案支援装置３００で生成された情報を表示する。具体的には、ユーザ端末４００は、配車計画の生成指示を受け付けると、これを配車計画立案システム１００に送信する。また、ユーザ端末４００は、配車計画立案システム１００で生成された配車計画の画面情報を取得し、これを表示する。また、ユーザ端末４００は、配車計画に対する修正情報の入力を受け付けると、これを配車計画立案システム１００に送信する。また、ユーザ端末４００は、インスタンス生成処理や配車ポリシー推定処理の実行指示を受け付けると、これを配車計画立案支援装置３００に送信する。また、ユーザ端末４００は、配車計画立案支援装置３００で生成された配車ポリシー推定結果情報の画面情報を取得し、これを表示する。また、ユーザ端末４００は、配車ポリシー推定結果情報に含まれるインスタンスの採択可否に関する情報の入力をユーザから受け付けて、これを配車計画立案支援装置３００に送信する。

図２は、配車計画立案支援装置３００の機能構成の一例を示した機能ブロック図である。配車計画立案支援装置３００は、制御部３０１と、演算部３０２と、記憶部３０３と、通信部３０４とを有している。なお、本実施形態では、制御部３０１と演算部３０２とを分けて個別に規定しているが、本発明はこのような形態に限定されるものではなく、例えば、これらの機能部を１つの処理部として規定しても良い。

制御部３０１は、修正パターン入力部３１１と、判断基準入力部３１２と、計画情報取得部３１３と、配車ポリシー推定結果表示部３１４と、配車ポリシー採択可否入力部３１５とを有している。

修正パターン入力部３１１は、ユーザ端末４００から修正パターンに関する入力情報を取得し、修正パターン情報を生成する機能部である。修正パターン情報の詳細は後述する。

判断基準入力部３１２は、ユーザ端末４００から判断基準に関する入力情報を取得し、判断基準情報を生成する機能部である。判断基準情報の詳細は後述する。

計画情報取得部３１３は、自動立案計画情報および手修正計画情報を計画情報履歴ＤＢから取得する機能部である。自動立案計画情報および手修正計画情報の詳細は後述する。

配車ポリシー推定結果表示部３１４は、配車ポリシー推定結果情報をユーザ端末４００で表示するための画面情報を生成する機能部である。配車ポリシー推定結果表示部３１４は、通信部３０４を介して、生成した画面情報をユーザ端末４００に送信する。配車ポリシー推定結果情報の詳細は後述する。

配車ポリシー採択可否入力部３１５は、ユーザ端末４００から配車ポリシー推定結果情報に含まれる配車ポリシーの採択可否に関する入力情報を取得し、配車ポリシー推定結果情報を更新する機能部である。

演算部３０２は、インスタンス生成部３２１と、配車ポリシー推定部３２２と、制約条件追加部３２３とを有している。

インスタンス生成部３２１は、インスタンス生成処理の実行によりインスタンス情報を生成する機能部である。具体的には、インスタンス生成部３２１は、修正パターン情報ならびに自動立案計画情報および手修正計画情報を用いてインスタンス情報を生成する。インスタンス生成処理およびインスタンス情報の詳細は後述する。

配車ポリシー推定部３２２は、配車ポリシー推定処理の実行により配車ポリシー推定結果情報を生成する機能部である。具体的には、配車ポリシー推定部３２２は、インスタンス情報ならびに自動立案計画情報および手修正計画情報を用いて配車ポリシー推定結果情報を生成する。配車ポリシー推定処理および配車ポリシー推定結果情報の詳細は後述する。

制約条件追加部３２３は、制約条件追加情報を生成する機能部である。具体的には、制約条件追加部３２３は、インスタンスの採択可否を示す情報が入力されている配車ポリシー推定結果情報を用いて、制約条件追加情報を生成する。制約条件追加情報の詳細は後述する。

記憶部３０３は、修正パターン情報６００と、判断基準情報６５０と、インスタンス情報８００と、配車ポリシー推定結果情報８５０と、制約条件追加情報９００とを有している。

図３は、修正パターン情報６００の一例を示した図である。修正パターン情報６００は、例えば、配車計画担当者が有する配車のノウハウを抽象的な表現で表した内容を含んでいる。配車計画担当者は配車計画を立案する際、過去の経験（例えば、搬送先Ａは時間に厳しいので、指定時刻の１時間前までに配送した方が良い等）に基づいて、詳細な制約条件を満たすよう配車計画を立案している。しかしながら、配車計画担当者が有する様々なノウハウを配車計画立案システム１００の制約条件として定義することは難しい。そこで、詳細な制約条件ではなく、それらを包括する抽象的な表現（例えば、特定の搬送先へは指定時刻よりも早めに配送する等）を登録可能にすることで、配車計画担当者のノウハウをヒアリングなどにより引き出すことが可能となる。ユーザは、そのようにして抽出したノウハウに関する情報を修正パターンのテンプレート情報として配車計画立案支援装置３００に登録する。なお、ユーザは、配車計画担当者自身であっても良い。

図示するように、修正パターン情報６００は、修正パターンＩＤ６０１と、修正パターン６０２と、内容６０３と、項目１（６０４）および項目２（６０５）とが対応付けられたレコードを有している。

修正パターンＩＤ６０１は、修正パターンの識別ＩＤを示す情報である。修正パターン６０２は、修正のパターン名を示す情報である。内容６０３は、配車のノウハウを抽象的表現で記述したテキスト情報であって、ユーザによる自由文である。項目１（６０４）および項目２（６０５）は、内容に関連する項目情報であって、例えば、搬送先、車両、早到着時間、質量、稼働時間、地域、車両台数などがある。なお、項目１（６０４）および項目２（６０５）の組合せは、図示しない所定情報により各修正パターンに対応付けられている。すなわち、１つの修正パターンが決定されると、これに対応する項目１（６０４）および項目２（６０５）の１つの組合せが決定する。

修正パターン情報６００は、前述の通り、ユーザから受け付けた情報を登録することにより生成される。例えば、修正パターン入力部３１１は、ユーザから受け付けた修正パターンおよび内容に関する情報を各々、対応する欄に登録する。また、修正パターン入力部３１１は、入力を受け付けた修正パターンに対応する項目１および項目２の組合せを所定情報を用いて特定し、項目１および項目２の各欄に登録して、修正パターン情報６００を生成する。

図４は、判断基準情報６５０の一例を示した図である。判断基準情報６５０は、配車ポリシー推定結果情報８５０に含まれるインスタンスの採択可否の判断基準を含む情報である。具体的には、判断基準情報６５０は、ＩＤ６５１と、修正パターン６５２と、閾値６５３とが対応付けられたレコードを有している。

ＩＤ６５１は、判定基準の識別ＩＤを示す情報である。修正パターン６５２は、修正の各パターン名を示す情報であって、修正パターン情報６００と共通のパターン名が登録される。閾値６５３は、所定の配車ポリシーを採用するか否かの判断基準となる閾値を示す情報である。

判断基準情報６５０は、ユーザから受け付けた情報を登録することにより生成される。例えば、判断基準入力部３１２は、ユーザから受け付けた修正パターンおよび閾値に関する情報を各々、対応する欄に登録し、判断基準情報６５０を生成する。

記憶部３０３が有するインスタンス情報８００および配車ポリシー推定結果情報８５０については、インスタンス生成処理および配車ポリシー推定処理のフローと共に説明する。また、制約条件追加情報９００の詳細についても後述する。

［動作の説明］次に、配車計画立案支援システムで実行される処理について説明する。
図５は、配車計画立案支援システムの全体的な処理の流れを示したシーケンス図である。ユーザ端末４００は、入力装置（例えば、キーボード、マウスおよびタッチパネルなど）を介して配車計画生成処理の実行命令をユーザ（例えば、配車計画担当者など）から受け付けると、これを配車計画立案システム１００に送信する（ステップＳ００１）。配車計画立案システム１００は、配車計画生成処理の実行命令を受け付けると、図示しない所定のオーダ情報およびマスター情報を用いて、自動立案計画情報を生成する（ステップＳ００２）。

図６は、自動立案計画情報７００の一例を示した図である。自動立案計画情報７００は、荷物の搬送先や到着日時など配車計画に関する情報である。具体的には、自動立案計画情報７００は、立案日時７０１と、オーダ番号７０２と、搬送先７０３と、車両名７０４と、到着日７０５と、到着時間７０６と、質量７０７と、容量７０８と、計画種別７０９と、到着指定時刻７１０と、登録者７１１とが対応付けられたレコードを有している。

立案日時７０１は、各オーダに対して配車計画を立案した日時を示す情報である。オーダ番号７０２は、各オーダを識別する情報である。搬送先７０３は、荷物の搬送先を示す情報である。車両名７０４は、荷物を搬送する車両を示す情報である。到着日７０５は、搬送先に荷物を搬送する日を示す情報である。到着時間７０６は、荷物を搬送先に届ける予定時刻を示す情報である。質量７０７は、搬送する荷物の質量（重量）を示す情報である。容量７０８は、搬送する荷物の容量を示す情報である。計画種別７０９は、所定の計画種別を示す情報であって、例えば、自動立案などがある。到着指定時刻７１０は、何時までに搬送先に荷物を届けなければならないのかを示す情報である。登録者７１１は、自動立案計画情報７００の登録者を示す情報である。

例えば、自動立案計画情報７００のオーダ番号１に対応するレコードは、搬送先「郵便局Ａ」に車両「東京０２」を用いて２０１６／２／２３の１８：００までに届けなければならない質量「３０」、容量「２００」の荷物を１２：００に届ける計画であることを示している。

配車計画立案システム１００は、自動立案計画情報７００を生成すると、これを計画情報履歴ＤＢ２００に送信する。計画情報履歴ＤＢ２００は、自動立案計画情報７００を取得すると、これを登録（格納）する（ステップＳ００３）。また、計画情報履歴ＤＢ２００は、自動立案計画情報７００を登録する処理の完了通知を配車計画立案システム１００に送信する（ステップＳ００４）。配車計画立案システム１００は、自動立案計画情報７００の登録完了通知を取得すると、ユーザ端末４００に処理の完了通知を送信する（ステップＳ００５）。

なお、配車計画立案システム１００は、所定のタイミング（例えば、自動立案計画情報７００の生成完了時や処理の完了通知の送信時など）で、生成した自動立案計画情報７００の画面情報をユーザ端末４００に送信する。ユーザ端末４００は、自動立案計画情報７００の画面情報を取得すると、これを表示装置に表示する。

配車計画担当者は、表示された自動立案計画情報７００の内容を確認し、配車に関する自身のノウハウに基づいて修正すべき箇所があるか否かを判断する。ノウハウに基づいた修正箇所があると判断した場合、配車計画担当者は、ユーザ端末４００を介して、自動立案計画情報７００を修正する。例えば、ユーザ端末４００は、配車計画担当者からの修正指示を受け付けると、これを配車計画立案システム１００に送信する（ステップＳ００６）。配車計画立案システム１００は、修正指示を取得すると、修正情報を入力するための所定の入力画面情報をユーザ端末４００に送信する。ユーザ端末４００は、表示した入力画面情報に対して配車計画担当者のノウハウを反映する修正情報の入力を受け付けると、これを配車計画立案システム１００に送信する。配車計画立案システム１００は、修正情報に基づいて手修正計画情報を生成すると（ステップＳ００７）、これを計画情報履歴ＤＢ２００に送信する。

図７は、手修正計画情報７５０の一例を示した図である。手修正計画情報７５０は、自動立案計画情報７００にユーザが修正を加えて生成された情報である。図示するように、手修正計画情報７５０は、自動立案計画情報７００と同様の項目が対応付けられたレコードを有したものである。

手修正計画情報７５０は、自動立案計画情報（図６）と比較すると明らかなように、オーダ番号１および２に対応するレコードの車両名が「東京０２」から「東京０１」に修正されている。また、オーダ番号４〜６に対応するレコードの到着時間が各々、「１２：００」、「１５：００」、「１５：００」から「１５：００」、「１２：００」、「１２：００」に修正されている。

計画情報履歴ＤＢ２００は、手修正計画情報７５０を取得すると、これを登録（格納）する（ステップＳ００８）。また、計画情報履歴ＤＢ２００は、手修正計画情報７５０を登録する処理の完了通知を配車計画立案システム１００に送信する（ステップＳ００９）。配車計画立案システム１００は、手修正計画情報７５０の登録完了通知を取得すると、ユーザ端末４００に処理の完了通知を送信する（ステップＳ０１０）。

なお、配車計画担当者は、所定のタイミング（例えば、新たなオーダが追加されたタイミングなど）で配車計画立案システム１００による計画情報（自動立案計画情報７００および手修正計画情報７５０）の生成を複数回実行しても良い。

次に、ユーザ端末４００は、修正パターン情報６００（図３参照）を配車計画立案支援装置３００に登録する（ステップＳ０１１）。具体的には、ユーザ端末４００は、修正パターン情報６００の各項目に関する情報の入力を配車計画担当者から受け付けて、これを配車計画立案支援装置３００に送信する。配車計画立案支援装置３００の修正パターン入力部３１１は、ユーザ端末４００から取得した情報を用いて修正パターン情報６００を生成し、記憶部３０３に格納（登録）する。なお、ユーザ端末４００は、配車計画担当者からの入力情報に基づいて修正パターン情報６００を予め生成し、修正パターン入力部３１１は、かかる修正パターン情報６００を取得して記憶部３０３に登録しても良い。

また、ユーザ端末４００は、判断基準情報６５０（図４参照）を配車計画立案支援装置３００に登録する（ステップＳ０１２）。具体的には、ユーザ端末４００は、判断基準情報６５０の各項目に関する情報の入力を配車計画担当者から受け付けて、これを配車計画立案支援装置３００に送信する。配車計画立案支援装置３００の判断基準入力部３１２は、ユーザ端末４００から取得した情報を用いて判断基準情報６５０を生成し、記憶部３０３に格納（登録）する。なお、ユーザ端末４００は、配車計画担当者からの入力情報に基づいて判断基準情報６５０を生成し、判断基準入力部３１２は、かかる判断基準情報６５０を取得して記憶部３０３に登録しても良い。

次に、ユーザ端末４００は、入力装置を介してインスタンス生成処理および配車ポリシー推定処理の実行命令を配車計画担当者から受け付けると、これを配車計画立案支援装置３００に送信する（ステップＳ０１３）。

配車計画立案支援装置３００の計画情報取得部３１３は、インスタンス生成処理および配車ポリシー推定処理の実行命令を取得すると、計画情報履歴ＤＢ２００に対して計画情報（自動立案計画情報７００および手修正計画情報７５０）の取得要求を送信する（ステップＳ０１４）。計画情報履歴ＤＢ２００は、全ての計画情報すなわち過去に生成された全ての自動立案計画情報７００および手修正計画情報７５０を配車計画立案支援装置３００に送信する（ステップＳ０１５）。

計画情報取得部３１３が計画情報を取得すると（ステップＳ０１６）、インスタンス生成部３２１は、インスタンス生成処理を行う（ステップＳ０１７）。また、配車ポリシー推定部３２２は、インスタンス生成部３２１により生成されたインスタンス情報８００および計画情報を用いて配車ポリシー推定処理を実行する（ステップＳ０１８）。

図８は、インスタンス生成処理の一例を示したフロー図である。インスタンス生成処理が開始されると、インスタンス生成部３２１は、計画情報取得部３１３から自動立案計画情報７００と手修正計画情報７５０を取得する（ステップＳ１０１）。また、インスタンス生成部３２１は、自動立案計画情報７００（または手修正計画情報７５０）の全履歴数（Ｎ）を算出する（ステップＳ１０２）。なお、全履歴数（Ｎ）とは、自動立案計画情報７００（または手修正計画情報７５０）の立案（ステップＳ００１）から計画情報履歴ＤＢ２００への登録完了通知（ステップＳ０１０）までの一連の処理を行った回数のことである。

次に、インスタンス生成部３２１は、手修正計画情報７５０のｎ番目の履歴（履歴ｎ）において、手修正が施されたレコードを特定する（ステップＳ１０３）。図７の例では、インスタンス生成部３２１は、手修正が施されたオーダ番号１、２、４〜６のレコードを特定する。

次に、インスタンス生成部３２１は、修正パターン情報６００のｐ番目の修正パターンに関するインスタンスを生成する（ステップＳ１０４）。具体的には、インスタンス生成部３２１は、修正パターンＩＤ＝ｐの項目１および項目２を特定する。例えば、図３に示す修正パターン情報６００において、ｐ＝１の場合、インスタンス生成部３２１は、項目１＝「搬送先」と、項目２＝「車両」とを特定する。

次に、インスタンス生成部３２１は、ステップＳ１０３で特定したレコードのうち、特定した項目１（６０４）または項目２（６０５）に関連する修正が加えられたレコードを特定する。具体的には、インスタンス生成部３２１は、項目２（６０５）の「車両」に関係する修正が加えられているオーダ番号１および２のレコードを特定する。オーダ番号１および２では、車両が「東京０２」から「東京０１」に修正されているからである。

次に、インスタンス生成部３２１は、修正パターン情報６００および手修正計画情報７５０を用いて、所定の方法によりインスタンスを生成する。例えば、インスタンス生成部３２１は、修正パターン情報６００の修正パターンＩＤ＝１に対応付けられている内容の記述に基づいて、「Ｘへの荷物を車両Ｙに載せる」といったテキスト文を生成し、これに手修正計画情報７５０で特定したレコード（オーダ番号１および２のレコード）を適用することで、例えば「（郵便局Ａ）荷物を（東京０１）に載せる」というインスタンスを生成する。

なお、修正パターンＩＤ＝２の場合、インスタンス生成部３２１は、修正パターン情報６００から項目１＝「搬送先」、項目２＝「早到着時間」を特定する。また、インスタンス生成部３２１は、「早到着時間」に関連する修正が加えられたオーダ番号５および６のレコードを特定する。また、インスタンス生成部３２１は、修正パターンＩＤ＝２に対応付けられている内容の記述に基づいて、「Ｘへは指定時刻よりＹ以上早く配送する」というテキスト文を生成する。また、インスタンス生成部３２１は、これに手修正計画情報７５０で特定したレコード（オーダ番号５および６のレコード）を適用することで、例えば「（郵便局Ｄ）へは指定時刻より（３時間）以上早く配送する」というインスタンスを生成する。

次に、インスタンス生成部３２１は、全ての修正パターンについてインスタンスを生成したか否かを判定する（ステップＳ１０５）。具体的には、インスタンス生成部３２１は、ｐ≧Ｐ（Ｐ：全修正パターン数）の判定を行う。そして、全ての修正パターンのインスタンスを生成していないと判定すると（ステップＳ１０５でＮｏ）、インスタンス生成部３２１は、処理をステップＳ１０４に戻し、未処理の修正パターンについてインスタンスを生成する。

一方で、全ての修正パターンについてインスタンスを生成したと判定すると（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、インスタンス生成部３２１は、自動立案計画情報７００（または手修正計画情報７５０）の過去の全履歴数（Ｎ）に対して、各修正パターンのインスタンスを生成したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。具体的には、インスタンス生成部３２１は、ｎ≧Ｎ（Ｎ：全履歴数）の判定を行う。

そして、全履歴について各修正パターンのインスタンスを生成していないと判定すると（ステップＳ１０６でＮｏ）、インスタンス生成部３２１は、処理をステップＳ１０３に戻し、インスタンスを生成していない手修正計画情報７５０の履歴について、各修正パターンのインスタンスを生成する。一方で、全履歴について各修正パターンのインスタンスを生成したと判定すると（ステップＳ１０６でＹｅｓ）、インスタンス生成部３２１は、インスタンス情報８００を生成し（ステップＳ１０７）、本フローの処理を終了する。

図９は、インスタンス情報８００の一例を示した図である。インスタンス情報８００は、配車計画担当者のノウハウを事例として記述したインスタンスを含む情報である。インスタンス情報８００は、インスタンスＩＤ８０１と、修正パターンＩＤ８０２と、修正パターン８０３と、インスタンス８０４と、確度８０５と、採択可否８０６とが対応付けられたレコードを有している。

インスタンスＩＤ８０１は、インスタンスの識別ＩＤを示す情報である。修正パターンＩＤ８０２は、修正パターンの識別ＩＤを示す情報であって、修正パターン情報６００の修正パターンＩＤと共通のＩＤが登録される。修正パターン８０３は、修正の各パターン名を示す情報である。インスタンス８０４は、修正パターンの事例であるインスタンスの内容を示す情報である。確度８０５は、対応するインスタンスが配車計画の全履歴中に出現する頻度と修正の頻度から求めた情報である。採択可否８０６は、対応するインスタンス８０５の採択可否を示す情報である。なお、確度には、インスタンス情報８００を用いて実行される配車ポリシー推定処理で算出された値が登録される。また、採択可否には、配車ポリシー推定結果情報８５０を確認したユーザによって所定値が登録される。

図１０は、配車ポリシー推定処理の一例を示した図である。配車ポリシー推定処理が開始されると、配車ポリシー推定部３２２は、ｉ番目のインスタンスを取得する（ステップＳ２０１）。具体的には、配車ポリシー推定部３２２は、インスタンス情報８００に含まれるレコードからｉ番目のインスタンス（例えば、インスタンスＩＤ＝ｉ）を特定する。

次に、配車ポリシー推定部３２２は、後述する変数ｈを初期化し（ステップＳ２０２）、自動立案計画情報７００のｎ番目の履歴を取得して、インスタンスのヒット率（ｊ）を算出する（ステップＳ２０３）。なお、ヒット率とは、計画情報におけるインスタンスの一致する確率を計算したものである。

具体的には、配車ポリシー推定部３２２は、ｉ番目のインスタンスとして、例えば図９に示すインスタンス情報８００から「「郵便局Ａ」荷物を「東京０１」に載せる」というインスタンスを特定する。また、配車ポリシー推定部３２２は、自動立案計画情報７００のｎ番目の履歴として、例えば図６に示す自動立案計画情報７００を取得する。そして、配車ポリシー推定部３２２は、ヒット率＝（「郵便局Ａ」荷物を「東京０１」に載せる）／（「郵便局Ａ」全荷物件数）を計算することにより、自動立案計画情報におけるインスタンスの一致する確率を算出する。この場合のヒット率は、０／２であるため、インスタンスのヒット率は０となる。

次に、配車ポリシー推定部３２２は、手修正計画情報７５０のｎ番目の履歴を取得して、インスタンスのヒット率（ｋ）を算出する（ステップＳ２０４）。具体的には、配車ポリシー推定部３２２は、ステップＳ２０３と同様、ｉ番目のインスタンスとして、例えば図９に示すインスタンス情報８００から「「郵便局Ａ」荷物を「東京０１」に載せる」というインスタンスを特定する。また、配車ポリシー推定部３２２は、手修正計画情報７５０のｎ番目の履歴として、例えば図７に示す手修正計画情報７５０を取得する。そして、配車ポリシー推定部３２２は、ヒット率＝（「郵便局Ａ」荷物を「東京０１」に載せる）／（「郵便局Ａ」全荷物件数）を計算することにより、手修正計画情報７５０におけるインスタンスの一致する確率を算出する。この場合のヒット率は、２／２であるため、インスタンスのヒット率は１となる。

次に、配車ポリシー推定部３２２は、自動立案計画情報７００におけるヒット率と、手修正計画情報７５０におけるヒット率を比較し、変数ｈを算出する（ステップＳ２０５）。具体的には、配車ポリシー推定部３２２は、ヒット率（ｊ）≦ヒット率（ｋ）の場合、ｈ＝ｈ＋１を計算する。本例では、０≦１であるため、ｈ＝０＋１＝１となる。

次に、配車ポリシー推定部３２２は、計画情報の全履歴（Ｎ）についてｉ番目のインスタンスのヒット率を算出したか否かを判定する（ステップＳ２０６）。具体的には、配車ポリシー推定部３２２は、ｎ≧Ｎ（Ｎ：全履歴数）を計算することにより判定を行う。そして、全履歴についてｉ番目のインスタンスのヒット率を算出していないと判定した場合（ステップＳ２０６でＮｏ）、配車ポリシー推定部３２２は、処理をステップＳ２０３に戻し、未処理に履歴についてインスタンスのヒット率を算出する。

一方で、計画情報の全履歴についてｉ番目のインスタンスのヒット率を算出したと判定した場合（ステップＳ２０６Ｙｅｓ）、配車ポリシー推定部３２２は、確度ｃを算出する（ステップＳ２０７）。具体的には、配車ポリシー推定部３２２は、ｃ＝ｈ／Ｎ×１００を計算することにより、ｉ番目のインスタンスの確度ｃを算出する。例えば、ｈ＝１であり、全履歴数Ｎ＝１の場合、配車ポリシー推定部３２２は、かかるインスタンスの確度ｃを１００％として算出する。

確度ｃを算出すると、配車ポリシー推定部３２２は、全てのインスタンスについて確度ｃを算出したか否かを判定する（ステップＳ２０８）。具体的には、配車ポリシー推定部３２２は、ｉ≧Ｉ（Ｉ＝全インスタンス数）を計算することにより判定を行う。そして、全てのインスタンスについて確度ｃを算出していないと判定した場合（ステップＳ２０８でＮｏ）、配車ポリシー推定部３２２は、処理をステップ２０１に戻し、未処理のインスタンスについて確度ｃを求める（ステップＳ２０１〜ステップＳ２０７）。一方で、全てのインスタンスについて確度ｃを算出したと判定した場合（ステップＳ２０８でＹｅｓ）、配車ポリシー推定部３２２は、配車ポリシー推定結果情報８５０を生成する（ステップＳ２０９）。具体的には、配車ポリシー推定部３２２は、インスタンス情報８００にステップＳ２０７で算出した確度ｃを登録した配車ポリシー推定結果情報８５０を生成し、本フローの処理を終了する。

図１１は、配車ポリシー推定結果情報８５０の一例を示した図である。配車ポリシー推定結果情報８５０の各項目はインスタンス情報８００と同じであるが、確度の値が登録されている点で異なる。

図５に戻って説明する。配車ポリシー推定結果情報８５０を生成すると、配車ポリシー推定結果表示部３１４は、これをユーザ端末４００に表示させる（ステップＳ０１８）。配車計画担当者は、配車ポリシー推定結果情報８５０を確認し、どのインスタンスを定性的な制約条件として追加するかの判断を行う（ステップＳ０１９）。

ユーザ端末４００は、所定の入力画面情報を表示して、配車計画担当者からインスタンスの採択可否を示す情報の入力を受け付ける。具体的には、ユーザ端末４００は、配車ポリシー推定結果情報８５０の採択可否欄へ所定情報（例えば、採択する場合は「１」、採択しない場合は「０」）の入力を受け付ける。また、ユーザ端末４００は、受け付けた入力情報を配車計画立案支援装置３００に送信する。

配車計画立案支援装置３００の配車ポリシー採択可否入力部３１５は、採択可否欄への入力情報をユーザ端末４００から取得する。また、制約条件追加部３２３は、採択可否欄への入力情報を用いて制約条件追加情報９００を生成する（ステップＳ０２１）。具体的には、制約条件追加部３２３は、採択可否欄に所定情報（例えば、「１」）が登録されている配車ポリシー推定結果情報８５０のインスタンスを特定し、これを用いて制約条件追加情報９００を生成する。

図１２は、制約条件追加情報９００の一例を示した図である。制約条件追加情報９００は、自動立案計画情報７００を生成する際に用いる制約条件を示す情報である。制約条件追加情報９００は、搬送先９０１と、車両９０２と、早到着時間９０３といった所定の項目情報が対応付けられたレコードを有している。

搬送先９０１は、荷物の搬送先の名称を示す情報である。車両９０２は、車両の名称を示す情報である。早到着時間９０３は、指定時刻よりもどの程度早く荷物を配送すべきかを示す情報である。なお、制約条件追加情報９００に含まれる項目はこれに限られるものではなく、例えば、質量や容量などの所定の項目情報が含まれていても良い。

制約条件追加情報９００が生成されると、通信部３０４は、これを配車計画立案システム１００に送信して登録する（ステップＳ０２２）。配車計画立案システム１００は、制約条件追加情報９００を取得すると、かかるインスタンスに対応する配車ポリシーを反映する（ステップＳ０２３）。すなわち、配車計画立案システム１００は、制約条件追加情報９００を自動立案計画情報７００を生成する際に用いる所定の制約条件に追加（登録）し、処理の完了通知を配車計画立案支援装置３００に送信する（ステップＳ０２４）。また、配車計画立案支援装置３００の通信部３０４は、かかる通知を取得すると、処理の完了通知をユーザ端末４００に送信する（ステップＳ０２５）。

なお、配車計画立案システム１００は、インスタンスに基づき生成された制約条件追加情報９００を用いて自動立案計画情報７００を生成し、これを配送車両のドライバー（車両に搭載される装置あるいはドライバーの携帯する専用端末または携帯電話など）に配信する。

以上、本実施形態に係る処理の詳細について説明した。

このような配車計画立案支援装置によれば、ユーザのノウハウである配車の定性的制約を考慮し、より効率的な配車計画の生成に用いる情報を生成することができる。特に、配車計画立案支援装置は、インスタンスが配車計画の全履歴中に出現する頻度および修正の頻度から求めた確度を求め、これらを対応付けた配車ポリシー推定結果情報をユーザに提示する。ユーザは、配車ポリシー推定結果情報の内容を参考にして、配車のノウハウのうち自動立案計画情報の生成に必要と思われるインスタンスを決定する判断が可能となる。

なお、前述の実施形態では、インスタンスの採択可否を示す情報の入力を配車計画担当者から受け付けたが、判断基準情報に基づいて採択するインスタンスを決定しても良い。具体的には、制約条件追加部は、配車ポリシー推定結果情報の修正パターンおよび確度と、これに一致する修正パターンが対応付けられた判断基準情報の閾値とを比較する。そして、制約条件追加部は、確度が閾値を上回っている修正パターンに対応付けられたインスタンスを用いて制約条件追加情報を生成する。

このような配車計画立案支援装置によっても、ユーザのノウハウである配車の定性的制約を考慮し、より効率的な配車計画の生成に用いる情報を生成することができる。特に、ユーザは、インスタンスの採択基準である閾値を予め登録しておくだけで自動で制約条件追加情報が生成されるため、採択するインスタンスをユーザが判断する手間が省略できる。

図１３は、配車計画立案支援装置３００のハードウェア構成の一例を示した図である。配車計画立案支援装置３００は、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーション、サーバ装置などの情報処理装置であるが、これに限らず、スマートフォン、携帯電話端末あるいはＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の電子情報端末により実現されても良い。

図示するように、配車計画立案支援装置３００は、入力装置１００１と、出力装置１００２と、外部記憶装置１００３と、演算装置１００４と、主記憶装置１００５と、通信装置１００６と、これらを電気的に相互接続するバス１００７とを有している。

入力装置１００１は、キーボードやマウス、タッチパネルなどのポインティングデバイスあるいは音声入力装置であるマイクなどである。出力装置１００２は、ディスプレイやプリンタあるいは音声出力装置であるスピーカなどである。

外部記憶装置１００３は、デジタル情報を記憶可能ないわゆるハードディスク（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）あるいはフラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置である。

演算装置１００４は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。主記憶装置１００５は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などのメモリ装置である。通信装置１００６は、外部装置との間で情報通信を行うための通信モジュールなどである。

なお、制御部３０１および演算部３０２は、例えば、演算装置１００４に処理を行わせるプログラムによって実現される。このプログラムは、主記憶装置１００５あるいは外部記憶装置１００３に記憶され、プログラムの実行にあたって主記憶装置１００５上にロードされ、演算装置１００４により実行される。また、記憶部３０３は、主記憶装置１００５または外部記憶装置１００３あるいはこれらの組合せにより実現される。また、通信部３０４は、通信装置１００６により実現される。

また、上記の各構成、機能、処理部および処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良い。また、上記構成、機能は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現しても良い。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ等の記憶装置またはＩＣカード、ＳＤカードおよびＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。

また、上記説明では、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。

１００・・・配車計画立案システム、２００・・・計画情報履歴ＤＢ、
３００・・・配車計画立案支援装置、４００・・・ユーザ端末、
５００・・・ネットワーク、３０１・・・制御部、３０２・・・演算部、
３０３・・・記憶部、３０４・・・通信部、３１１・・・修正パターン入力部、
３１２・・・判断基準入力部、３１３・・・計画情報取得部、
３１４・・・配車ポリシー推定結果表示部、３１５・・・配車ポリシー採択可否入力部、
３２１・・・インスタンス生成部、３２２・・・配車ポリシー推定部、
３２３・・・制約条件追加部、６００・・・修正パターン情報、
６５０・・・判断基準情報、８００・・・インスタンス情報、
８５０・・・配車ポリシー推定結果情報、９００・・・制約条件追加情報

Claims (9)

1. 配車に関するユーザのノウハウである定性的な制約に基づく修正内容の入力を受け付ける修正パターン入力部と、
   前記修正内容の事例であるインスタンスを含むインスタンス情報を生成するインスタンス生成部と、
   前記インスタンスと、過去に生成された配車計画の履歴における前記インスタンスの出現頻度および修正の頻度から求めた確度とを対応付けた配車ポリシー推定結果情報を生成する配車ポリシー推定部と、
   前記配車ポリシー推定結果情報をユーザに提示する配車ポリシー推定結果表示部と、を備える
   ことを特徴とする配車計画立案支援装置。
2. 請求項１に記載の配車計画立案支援装置であって、
   前記配車ポリシー推定部は、
   過去に生成された配車計画の履歴における前記インスタンスの一致する確率に基づいて前記確度を算出する
   ことを特徴とする配車計画立案支援装置。
3. 請求項２に記載の配車計画立案支援装置であって、
   前記配車ポリシー推定結果情報に含まれる前記インスタンスの採択可否に関する情報の入力を受け付ける配車ポリシー採択可否入力部をさらに備える
   ことを特徴とする配車計画立案支援装置。
4. 請求項３に記載の配車計画立案支援装置であって、
   前記採択を示す情報の入力を受け付けた前記インスタンスについて、前記配車計画の生成に用いる情報であって、前記配車に関するユーザのノウハウを示す制約条件追加情報を生成する制約条件追加部をさらに備える
   ことを特徴とする配車計画立案支援装置。
5. 請求項１に記載の配車計画立案支援装置であって、
   前記インスタンス生成部は、
   過去に生成された配車計画として、荷物に関する所定のオーダ情報に基づき生成された自動立案計画情報と、前記配車に関するユーザのノウハウに基づき前記自動立案計画情報に修正を加えた手修正計画情報とを取得し、これらの情報を比較することにより特定した修正内容に基づいて前記インスタンス情報を生成する
   ことを特徴とする配車計画立案支援装置。
6. 請求項１に記載の配車計画立案支援装置であって、
   前記配車ポリシー推定結果情報に含まれる前記インスタンスの採択可否の判断基準に関する情報の入力を受け付ける判断基準情報入力部と、
   前記配車ポリシー推定結果情報の確度と、前記判断基準に関する情報とを比較し、所定の条件を満たす場合、該確度が対応付けられた前記インスタンスを用いて、前記配車計画の生成に用いる情報であって、前記配車に関するユーザのノウハウを示す制約条件追加情報を生成する制約条件追加部と、をさらに備える
   ことを特徴とする配車計画立案支援装置。
7. 配車計画に関する自動立案計画情報と、配車に関するユーザのノウハウに基づき前記自動立案計画情報に修正を加えた手修正計画情報とを生成する配車計画立案システムと、
   前記配車に関するユーザのノウハウである定性的な制約に基づく修正内容の入力を受け付ける修正パターン入力部と、
   前記修正内容の事例であるインスタンスを含むインスタンス情報を生成するインスタンス生成部と、
   前記インスタンスと、前記自動立案計画情報および手修正計画情報の履歴における前記インスタンスの出現頻度および修正の頻度から求めた確度とを対応付けた配車ポリシー推定結果情報を生成する配車ポリシー推定部と、
   前記配車ポリシー推定結果情報をユーザ端末に表示させる配車ポリシー推定結果表示部と、を備える配車計画立案支援装置と、
   前記ユーザからの入力情報を前記配車計画立案システムおよび前記配車計画立案支援装置に送信し、前記配車ポリシー推定結果情報を表示するユーザ端末と、を備える
   ことを特徴とする配車計画立案支援システム。
8. 請求項７に記載の配車計画立案支援システムであって、
   前記配車計画立案支援装置は、
   前記配車ポリシー推定結果情報に含まれる前記インスタンスの採択可否に関する情報の入力を受け付けると、採択を示す情報の入力を受け付けた前記インスタンスについて、前記配車に関するユーザのノウハウを示す制約条件追加情報を生成する制約条件追加部を備え、
   前記配車計画立案システムは、
   前記制約条件追加情報を用いて、前記自動立案計画情報を生成する
   ことを特徴とする配車計画立案支援システム。
9. 配車計画立案支援装置が実行する配車計画立案支援方法であって、
   配車に関するユーザのノウハウである定性的な制約に基づく修正内容の入力を受け付ける修正パターン入力ステップと、
   前記修正内容の事例であるインスタンスを含むインスタンス情報を生成するインスタンス生成ステップと、
   前記インスタンスと、過去に生成された配車計画の履歴における前記インスタンスの出現頻度および修正の頻度から求めた確度とを対応付けた配車ポリシー推定結果情報を生成し、ユーザに提示する配車ポリシー推定ステップと、を備える
   ことを特徴とする配車計画立案支援方法。

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