JP6679526B2 - 配送処理装置、配送処理方法および配送処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、配送処理装置、配送処理方法および配送処理プログラムに関する。

従来、配送事業において、例えば、過去に行われた配送により判明している各顧客の時間帯別の在宅確率から移動体である配送車の配送順序を特定する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。

特開２０１３−１６７９７２号公報

しかしながら、上述した従来技術では、配送車の配送順序の特定による荷物の配送の効率化には限界があり、配送車による配送先への荷物の配送の効率化を図るという点で改善の余地があった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、移動体による配送先への荷物の配送の効率化を図ることができる配送処理装置、配送処理方法および配送処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る配送処理装置は、振分部と、出力部とを備える。振分部は、荷物の配送先である拠点に対応する各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて移動体に積載する荷物を振り分ける。出力部は、振分部による振り分けに応じて荷物の積載の指示を出力する。

実施形態の一態様によれば、移動体による配送先への荷物の配送の効率化を図ることができる。

図１Ａは、実施形態に係る配送処理の一例を示す図である。 図１Ｂは、実施形態に係る配送処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る配送処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る在宅確率データベースに格納される情報の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る荷物データベースに登録される荷物の情報の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る配送データベースに登録される配送車の情報の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る配送データベースに登録される、荷物に関する情報を在宅確率の高い時間帯に対応付けた情報の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る配送処理システムによる配送処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、実施形態に係る判定サーバが有する機能構成の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る位置履歴データベースに登録される情報の一例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る推定結果データベースに登録される情報の一例を示す図である。 図１１は、実施形態に係る在宅確率データベースに登録される情報の一例を示す図である。 図１２は、実施形態に係る判定サーバが実行する推定処理および判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１３は、配送処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る配送処理装置、配送処理方法および配送処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る配送処理装置、配送処理方法および配送処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

また、以下の説明では、配送処理装置が実行する処理として、利用者Ｕ０１，Ｕ０２…が使用する端末装置１００，１０１…の位置を示す位置情報の履歴に基づいて利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の在宅確率を推定し、かかる在宅確率に基づいて移動体である配送車に積載する荷物を振り分ける配送処理の一例について説明する。

［１−１．配送処理の概念］
まず、図１Ａおよび図１Ｂを用いて、実施形態に係る配送処理の一例について説明する。図１Ａおよび図１Ｂは、実施形態に係る配送処理の一例を示す図である。なお、図１Ａでは、各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率に基づいて１台の移動体である配送車Ｈに積載する荷物＃１〜＃６を振り分ける場合を示している。また、図１Ｂでは、各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率に基づいて複数の配送車Ｈ１，Ｈ２…に積載する荷物＃１〜＃６を振り分ける場合を示している。

図１Ａに示すように、実施形態に係る配送処理システム１は、配送処理装置１０、判定サーバ３００、および各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…が使用する端末装置１００，１０１…を含む。配送処理装置１０、判定サーバ３００、および端末装置１００，１０１…は、例えば、インターネットを介して接続される。

配送処理装置１０は、各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率に基づいて配送車に積載する荷物を振り分ける振分処理を実行する装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

判定サーバ３００は、各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率を推定する推定処理などを実行する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

端末装置１００，１０１…は、スマートフォン、タブレット端末やＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の移動端末、ノート型ＰＣ（Personal Computer）等の端末装置であり、移動通信網、インターネット、および無線ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して、任意のサーバと通信可能な端末装置である。また、端末装置１００，１０１…は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の測位手段を用いて、端末装置１００，１０１…の位置（以下、「現在地」と記載する。）を所定の時間間隔で特定する測位機能を有する。

まず、端末装置１００，１０１…は、ＧＰＳ等の測位手段を用いて端末装置１００，１０１…の現在位置を測定する。そして、判定サーバ３００は、各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の端末装置１００，１０１…から現在位置する位置情報を収集する（ステップＳ１）。例えば、端末装置１００，１０１…は、予めインストールされた所定のアプリケーション等の機能により、位置情報を判定サーバ３００に送信してもよい。

また、判定サーバ３００は、端末装置１００，１０１…から収集した位置情報の履歴に基づいて各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率を推定する推定処理を実行する（ステップＳ２）。そして、判定サーバ３００は、各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率の情報を配送処理装置１０に送信する（ステップＳ３）。

次に、配送処理装置１０は、各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率に基づいて配送車に積載する荷物を振り分ける（ステップＳ４）。

ここで、配送処理装置１０が実行する振分処理について説明する。まず、配送処理装置１０は、後述する在宅確率データベース２から各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の在宅確率の高い時間帯を特定する。そして、配送処理装置１０は、後述する荷物データベース３に登録されている各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…に配送する荷物やかかる荷物の配送先を、特定した在宅確率の高い時間帯に対応付ける。かかる対応付けた情報は、後述する配送データベース４に登録される。

つまり、配送データベース４に登録される情報としては、「利用者ＩＤ」、「荷物ＩＤ」、「在宅確率の高い時間帯」、および「配送先ＩＤ」といった項目を有する情報が登録される。この例では、利用者Ｕ０１〜Ｕ０６は、各々異なる拠点（「拠点＃０１」、「拠点＃０２」、「拠点＃０３」…）に居住しているものとする。

そして、配送処理装置１０は、上記の情報から「在宅確率の高い時間帯」が同じである荷物を振り分ける。この例では、配送処理装置１０は、「午前中」に届ける荷物（「荷物＃１」および「荷物＃３」）、「１２：００〜１４：００」に届ける荷物（「荷物＃２」および「荷物＃４」）、「１４：００〜１６：００」に届ける荷物（「荷物＃５」および「荷物＃６」）を振り分けている。

そのあと、配送処理装置１０は、例えば、後述する積載装置２００に対して振り分けに応じた荷物（「荷物＃１」〜「荷物＃６」）の積載の指示を出力する（ステップＳ５）。そして、積載装置２００は、かかる指示に応じて配送処理装置１０によって選択された、この例では「拠点＃０１」〜「拠点＃０６」を配送経路に含む１台の配送車Ｈに、振り分けた荷物（「荷物＃１」〜「荷物＃６」）を積載する。

具体的には、積載装置２００は、例えば、荷台Ｐの後方側に開閉扉Ｄ１が設けられると共に荷台Ｐの前方側（進行方向側）に開閉扉Ｄ３が設けられる配送車Ｈにおいて、「午前中」に届ける最初の荷物（「荷物＃１」および「荷物＃３」）を、荷台Ｐにおける開閉扉Ｄ１に一番近い領域１に積載する。

続けて、積載装置２００は、「１２：００〜１４：００」に届ける荷物（「荷物＃２」および「荷物＃４」）を、荷台Ｐにおける領域１の隣の開閉扉Ｄ３側の領域２に積載し、さらに、「１４：００〜１６：００」に届ける荷物（「荷物＃５」および「荷物＃６」）を、荷台Ｐにおける領域２の隣の開閉扉Ｄ３側の領域３に積載する。

そして、積載装置２００は、例えば、「２０：００〜２１：００」に届ける最後の荷物を、荷台Ｐにおける開閉扉Ｄ３に一番近い領域ｎに積載する。

このように、積載装置２００は、配送処理装置１０からの指示を受けて、各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の在宅確率に基づいて振り分けた荷物（「荷物＃１」〜「荷物＃６」）を、配送車Ｈの荷台Ｐにおいて決められた領域１，２…ｎに積載する。

これにより、配送車Ｈのドライバは、「午前中」に届ける最初の荷物を荷台Ｐの後方側の開閉扉Ｄ１から取り出すことができ、「１２：００〜１４：００」や「１４：００〜１６：００」に届ける荷物を荷台Ｐの一方の側方側の中央に設けられた開閉扉Ｄ２から取り出すことができ、「２０：００〜２１：００」に届ける最後の荷物を荷台Ｐの前方側の運転席と連通した開閉扉Ｄ３から取り出すことができる。よって、配送車Ｈのドライバは、配送車Ｈから振り分けた荷物を効率良く取り出すことができる。なお、本実施形態におけるドライバは、操作者に相当する。

なお、荷台Ｐにおいて荷物を積載する位置は、上述の例に限られず、例えば、領域ｎに「午前中」に届ける最初の荷物（「荷物＃１」および「荷物＃３」）を積載し、領域１に「２０：００〜２１：００」に届ける最後の荷物を積載してもよい。つまり、荷台Ｐにおいて荷物を積載する位置は、配送車Ｈのドライバの作業効率に応じて決定すればよい。

また、配送車Ｈにおける開閉扉の設置位置および設置数は、上述の形態に限られず、振り分けた荷物の荷台Ｐの積載場所に応じて決めればよく、例えば、荷台Ｐの一方の側方側に複数の開閉扉を荷台Ｐの後方側から前方側にわたって設置してもよい。

また、配送処理装置１０は、同じ配送時間帯にある荷物が複数ある場合、複数の荷物が分散されるように複数の配送車に対して荷物を振り分けるようにしてもよい。

具体的には、図１Ｂに示すように、まず、配送処理装置１０は、「午前中」に届ける荷物（「荷物＃１」および「荷物＃３」）、「１２：００〜１４：００」に届ける荷物（「荷物＃２」および「荷物＃４」）、「１４：００〜１６：００」に届ける荷物（「荷物＃５」および「荷物＃６」）を振り分ける。

そして、配送処理装置１０は、「午前中」に届ける荷物（「荷物＃１」および「荷物＃３」）を、この例では「拠点＃０１」〜「拠点＃０６」を配送経路に含む配送車Ｈ０１，Ｈ０２に均等に振り分ける。同様にして、配送処理装置１０は、「１２：００〜１４：００」に届ける荷物（「荷物＃２」および「荷物＃４」）と「１４：００〜１６：００」に届ける荷物（「荷物＃５」および「荷物＃６」）とを、配送車Ｈ０１，Ｈ０２に均等に振り分ける。

そのあと、配送処理装置１０は、積載装置２００に対して振り分けに応じた荷物（「荷物＃１」〜「荷物＃６」）の積載の指示を出力する。そして、積載装置２００は、かかる指示に応じて振り分けた荷物（「荷物＃１」〜「荷物＃６」）を配送車Ｈ０１，Ｈ０２に積載する。

この例では、積載装置２００は、配送車Ｈ０１に、「午前中」に届ける「荷物＃１」と「１２：００〜１４：００」に届ける「荷物＃２」と「１４：００〜１６：００」に届ける「荷物＃５」とを積載する。また、積載装置２００は、配送車Ｈ０２に、「午前中」に届ける「荷物＃３」と「１２：００〜１４：００」に届ける「荷物＃４」と「１４：００〜１６：００」に届ける「荷物＃５」とを積載する。

このように、積載装置２００は、配送処理装置１０からの指示を受けて、各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率に基づいて振り分けた荷物（「荷物＃１」〜「荷物＃６」）が均等に分散されるように配送車Ｈ０１，Ｈ０２に積載する。

これにより、振り分けた荷物（「荷物＃１」〜「荷物＃６」）の配送の負担を１台の配送車だけに与えるのではなく、複数の配送車Ｈ０１，Ｈ０２に分散させることができる。

このように、配送処理装置１０は、荷物の配送先である拠点に居住する各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率に基づいて配送車Ｈ，Ｈ０１，Ｈ０２に積載する荷物（「荷物＃１」〜「荷物＃６」）を振り分ける。よって、かかる配送処理装置１０によれば、配送車Ｈ，Ｈ０１，Ｈ０２による配送先への荷物（「荷物＃１」〜「荷物＃６」）の配送の効率化を図ることができる。

なお、図１Ａおよび図１Ｂに示す例においては、配送処理装置１０は、荷物の配送先である拠点に居住する各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて配送車に積載する荷物を振り分けた。他の振分方法としては、各時間帯における在宅確率に加えて、配送車の配送経路情報、利用者による荷物の配送の指定時間、および配送車を運転するドライバの評価情報に基づいて配送車に積載する荷物を振り分けてもよい。かかる種々の振分方法については、以下の実施形態において詳細に説明する。

［１−２．配送処理システムの構成例］
次に、図２を用いて、実施形態に係る配送処理装置１０を含む配送処理システム１の構成例について説明する。図２は、実施形態に係る配送処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、配送処理システム１は、積載装置２００と、配送処理装置１０と、判定サーバ３００とを含む。なお、判定サーバ３００の詳細な説明については、図８〜図１２を用いて後述することにする。

配送処理システム１において、積載装置２００、配送処理装置１０、および判定サーバ３００は、ネットワークＮを介して、互いに有線または無線通信可能に接続される。なお、図２に示される配送処理システム１に含まれる積載装置２００および判定サーバ３００の数は、図示した数に限られない。

［１−３．積載装置］
積載装置２００は、例えば、各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて振り分けた荷物をロボットが自動でピッキングし、ピッキングした荷物を所定の配送車および配送車の荷台における所定の位置に積載する装置（ピッキング装置）である。なお、積載装置２００は、ピッキング装置に限られず、各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて振り分けた荷物を自動で所定の配送車および配送車の荷台における所定の位置に積載できる装置であればよい。

積載装置２００の他の例は、分岐装置やローラーコンベアなどのハードウェア要素を備え、単一の配送車に対し右、中、左といった具合に近傍に設けられた複数の排出口（例えば、ローラーコンベアの終端）すなわち荷物排出位置を備えたものでもよい。この場合、後述の出力部８は、荷物を、在宅確率が高い時間帯の早い順または配送経路情報の順のまとまり毎に、複数の荷物排出位置のいずれかに排出させるように積載装置２００に対して指示を出力する。排出された荷物はロボットなり人間の配送員などが配送車に積み込む。

［１−４．配送処理装置の構成例］
配送処理装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを含む。なお、配送処理装置１０は、配送処理装置１０の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボード、マウス等）および各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を含むものであってもよい。

通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。また、通信部１１は、ネットワークＮに有線または無線の手段によって接続され、積載装置２００と配送処理装置１０との間、および配送処理装置１０と判定サーバ３００との間で情報の送受信を行う。

記憶部１２は、例えば、ランダムアクセスメモリ（Random Access Memory；ＲＡＭ）またはフラッシュメモリ（Flash Memory）のような半導体メモリ素子、または、ハードディスクまたは光ディスクのような記憶装置によって実現される。また、記憶部１２は、在宅確率データベース２と、荷物データベース３と、配送データベース４とを有する。

在宅確率データベース２は、判定サーバ３００から送信された各利用者の各時間帯における在宅確率の情報が格納されるデータベースである。

図３は、実施形態に係る在宅確率データベース２に登録される情報の一例を示す図である。図３に示す例では、「端末ＩＤ」、「利用者ＩＤ」、「位置情報」、「拠点ＩＤ」、および各時間帯の利用者の拠点に居る確率が登録される。なお、この例では、「午前中（８：００〜１２：００）」、「１２：００〜１４：００」、「１４：００〜１６：００」、「１６：００〜１８：００」、「１８：００〜２０：００」、「２０：００〜２１：００」と６つの時間帯に分けているが、この時間帯に限られるものではない。また、在宅確率データベース２には、図３に示す項目以外にも、任意の項目を有する情報が登録されていてよい。

ここで、「端末ＩＤ」とは、ＧＰＳ等の測位機能を用いて、対応付けられた位置情報を取得した端末装置１００，１０１…を示す識別子である。また、「利用者ＩＤ」とは、対応付けられた位置情報を取得した端末装置１００，１０１…を使用している利用者Ｕ０１，Ｕ０２…を示す識別子である。また、「位置情報」とは、対応付けられた「端末ＩＤ」が示す端末装置１００，１０１…によって測定された端末装置１００，１０１…の位置を示す情報である。

また、「拠点ＩＤ」とは、利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の活動の足場とする場所、すなわち、拠点とする場所を識別する識別子である。ここで、拠点とは、例えば、利用者Ｕ０１，Ｕ０２…が居住している住居のみならず、利用者Ｕ０１，Ｕ０２…が定期的に訪れる場所であれば、職場、仮設住宅、公園等といった所定の施設であってもよい。さらには、拠点は、位置を特定することができるのであれば、現実に存在する所定の地点等であってもよく、例えば、所定の職場の受付やビルの守衛所等であってもよい。すなわち、拠点とは、荷物を配送する者が利用者Ｕ１，Ｕ２…に会うことができる地点や、配送を行うサービスにおいて配送を行う単位となる場所であれば、任意の地点が採用可能である。

例えば、図３に示す例では、在宅確率データベース２には、端末ＩＤ「ＩＤ１０１」、利用者ＩＤ「Ｕ０１」、位置情報「位置＃１」、拠点ＩＤ「拠点＃０１」、「午前中（８：００〜１２：００）」の在宅確率「８０％」、「１２：００〜１４：００」の在宅確率「５０％」、「１４：００〜１６：００」の在宅確率「３０％」、「１６：００〜１８：００」の在宅確率「３０％」、「１８：００〜２０：００」の在宅確率「３０％」、「２０：００〜２１：００」の在宅確率「３０％」の情報が登録されている。

このような情報は、端末ＩＤ「ＩＤ１０１」が示す端末装置１００が、利用者ＩＤ「Ｕ０１」が示す利用者Ｕ０１によって使用されている旨を示す。また、位置情報「位置＃１」から利用者Ｕ０１の拠点が「拠点＃０１」である旨を示す。また、拠点ＩＤ「拠点＃０１」が示す拠点に、「午前中（８：００〜１２：００）」に利用者Ｕ０１が居る確率が「８０％」である旨を示す。

荷物データベース３は、利用者に配送する荷物の情報などが登録されるデータベースである。

図４は、実施形態に係る荷物データベース３に登録される荷物の情報の一例を示す図である。図４に示す例では、「利用者ＩＤ」、「荷物ＩＤ」、「配送先ＩＤ」、「指定時間の有無」、および「指定時間帯」といった項目を有する情報が登録される。なお、荷物データベース３には、図４に示す項目以外にも、任意の項目を有する情報が登録されていてよい。

ここで、「荷物ＩＤ」とは、利用者Ｕ０１，Ｕ０２…が居住する拠点へ配送される荷物の識別子である。例えば、利用者Ｕ０１が居住する拠点へ配送される荷物がある場合、「荷物ＩＤ」には「荷物＃１」が登録される。また、「配送先ＩＤ」とは、配送先となる拠点、すなわち、訪問先となる拠点の拠点ＩＤである。例えば、利用者Ｕ０１の拠点が位置情報「位置＃１」から「拠点＃０１」であった場合、「配送先ＩＤ」の項目には「拠点＃０１」が登録される。

また、「指定時間の有無」とは、利用者Ｕ０１，Ｕ０２…が配送される荷物の時間指定を行ったか否かが登録される。例えば、利用者Ｕ０１が配送される荷物＃１の時間指定を行わなかった場合、「指定時間の有無」の項目には「無」が登録される。また、例えば、利用者Ｕ０４が配送される荷物＃４の時間指定を行った場合、「指定時間の有無」の項目には「有」が登録される。かかる場合、利用者Ｕ０４が指定した時間帯が「午前中」であれば、「指定時間帯」の項目には「午前中」が登録される。

配送データベース４は、配送車の配送経路情報や配送車を運転するドライバの評価情報などが登録されるデータベースである。

図５は、実施形態に係る配送データベース４に登録される配送車の情報の一例を示す図である。図５に示す例では、「配送車ＩＤ」、「ドライバＩＤ」、「配送経路情報」、および「ドライバ評価情報」といった項目を有する情報が登録される。なお、配送データベース４には、図５に示す項目以外にも、任意の項目を有する情報が登録されていてよい。

ここで、「配送車ＩＤ」とは、荷物を拠点へと配送する配送車の識別子である。「ドライバＩＤ」とは、配送車を運転するドライバの識別子である。

また、「配送経路情報」とは、配送車Ｈ０１，Ｈ０２…における予め定められた荷物の配送経路に関する情報を示す。例えば、配送車Ｈ０１，Ｈ０２が予め「拠点＃０１」を含む配送経路を割り当てられている場合、「配送経路情報」の項目には、「配送経路０１」が登録される。また、例えば、配送車Ｈ０３が予め「拠点＃０２」を含む配送経路を割り当てられている場合、「配送経路情報」の項目には、「配送経路０２」が登録される。

また、「ドライバ評価情報」とは、この例では、「配送物」、「積載容量」、「担当地域」、および「日時帯」といった情報を含む。

ここで、「配送物」とは、ドライバが取り扱った荷物の種類に関する情報である。また、「積載容量」とは、配送車に積載できる荷物の量に関する情報である。また、「担当地域」とは、ドライバが主に担当した地域に関する情報である。また、「日時帯」とは、ドライバが主に荷物を配送した日時に関する情報である。

例えば、ドライバＤ０１が、主に荷物を配送する日時帯が「平日／午前」であり、主に担当した地域が「住宅街」であり、配送物として「冷蔵・冷凍物」を取り扱ったことがあり、配送車Ｈ０１の積載容量が「２トン以下」であった場合、「配送物」の項目には「冷蔵・冷凍物」が登録され、「積載容量」の項目には「２トン以下」が登録され、「担当地域」の項目には「住宅街」が登録され、「日時帯」の項目には「平日／午前」が登録される。

図６は、実施形態に係る配送データベース４に登録される、荷物に関する情報を在宅確率の高い時間帯に対応付けた情報の一例を示す図である。図６に示す例では、「利用者ＩＤ」、「荷物ＩＤ」、「在宅確率の高い時間帯」、「配送先ＩＤ」、「指定時間帯」、および「配送車ＩＤ」といった項目を有する情報が登録される。なお、配送データベース４には、図６に示す項目以外にも、任意の項目を有する情報が登録されていてよい。

ここで、「在宅確率の高い時間帯」とは、各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…において拠点における在宅確率が高い時間帯を示す情報である。例えば、利用者Ｕ０１においては、上記した６つの時間帯のうち「午前中」の在宅確率が「８０％」と最も高く（図３参照）、かかる情報に基づいて「在宅確率の高い時間帯」の項目には「午前中」が登録される。

また、「担当配送車」とは、各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の在宅確率に基づいて振り分けた荷物＃１，＃２…の配送を担当する配送車を示す情報である。例えば、利用者Ｕ０１の荷物＃１を配送する配送車が配送車Ｈ０１である場合、「担当配送車」の項目には配送車ＩＤである「Ｈ０１」が登録される。

図２に戻り、説明を続ける。制御部１３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、配送処理装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムが、ＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図２に示す例では、制御部１３は、取得部５、特定部６、振分部７、および出力部８を有する。

なお、制御部１３が有する各処理部５〜８は、以下に説明するような特定処理や振分処理の機能・作用（例えば図１Ａおよび図１Ｂ）を実現・実行するものであるが、これらは説明のために整理した機能単位であり、実際のハードウェア要素やソフトウェアモジュールとの一致は問わない。すなわち、以下の特定処理や振分処理の機能・作用を実現・実行することができるのであれば、配送処理装置１０は、任意の機能単位で特定処理や振分処理を実現・実行してよい。

［１−５．配送処理の作用効果の一例］
次に、図７を用いて、各処理部５〜８が実行する配送処理の内容について説明する。図７は、実施形態に係る配送処理システム１による配送処理の一例を示すフローチャートである。

図７に示すように、まず、配送処理装置１０が有する取得部５は、ネットワークＮを介して判定サーバ３００から送信された各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率の情報を取得する（Ｓ１０）。取得部５は、取得した各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率の情報を在宅確率データベース２に格納する（Ｓ１１）。

特定部６は、在宅確率データベース２に格納されている各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率の情報に基づいて各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…における在宅確率の高い時間帯および各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…による荷物の指定時間帯を特定する（Ｓ１２）。

具体的には、特定部６は、在宅確率データベース２に格納されている各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯（「午前中」，「１２：００〜１４：００」…）における在宅確率の情報（図３参照）に基づいて各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…における在宅確率の高い時間帯を特定する。例えば、特定部６は、利用者Ｕ０１に着目した場合、各時間帯（「午前中」，「１２：００〜１４：００」…）の在宅確率において一番高い在宅確率「８０％」を示す「午前中」を特定する。また、特定部６は、利用者Ｕ０２に着目した場合、各時間帯の在宅確率において一番高い在宅確率「８０％」を示す「１２：００〜１４：００」を特定する。

なお、特定部６は、上記の例では、各時間帯の在宅確率において相対的に高い在宅確率を特定しているが、かかる特定方法に限られない。特定部６は、例えば、「午前中」の在宅確率が「９０％」であり、「１２：００〜１４：００」の在宅確率が「９０％」である場合、同じ高い在宅確率において「午前中」を優先的に特定してもよい。つまり、特定部６は、同じ高い在宅確率が複数の時間帯で登録されている場合、一番早い時間帯を特定してもよい。

また、特定部６は、各時間帯の在宅確率が相対的に低い場合、時間帯を特定しないようにしてもよい。具体的には、特定部６は、例えば、各時間帯における在宅確率の合計値を時間帯の項目数で割った値が所定の閾値以下である場合、時間帯を特定しないようにしてもよい。例えば、特定部６は、利用者Ｕ０７に着目して、閾値を２０％とした場合、各時間帯における在宅確率の合計値が９０％であり、かかる合計値（９０％）を時間帯の項目数（６）で割った値が１５％（閾値以下）であるので、利用者Ｕ０７における時間帯を特定しない。

また、特定部６は、荷物データベース３に登録されている荷物の情報（図４参照）に基づいて各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…による荷物の指定時間帯を特定する。例えば、特定部６は、利用者Ｕ０４に着目した場合、「指定時間の有無」が「有」であることから「指定時間帯」に登録されている「午前中」を特定する。また、特定部６は、利用者Ｕ０１に着目した場合、「指定時間の有無」が「無」であることから指定時間帯を特定しない。

次に、振分部７は、各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯に基づいて配送車Ｈ０１，Ｈ０２…に積載する荷物＃１，＃２…を振り分ける（Ｓ１３）。具体的には、振分部７は、特定した各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…における在宅確率の高い時間帯および指定時間帯の情報、配送車Ｈ０１，Ｈ０２…の配送経路情報、および配送車Ｈ０１，Ｈ０２…を運転するドライバＤ０１，Ｄ０２…の評価情報に基づいて配送車Ｈ０１，Ｈ０２…に積載する荷物＃１，＃２…を振り分ける。

例えば、振分部７は、既述の図６に示すように、「拠点＃０１」、「拠点＃０３」においてそれぞれ「午前中」に届ける荷物＃１，＃３がある場合、「拠点＃０１」、「拠点＃０３」を配送経路に含む配送車Ｈ０１，Ｈ０２が選択され、かかる配送車Ｈ０１，Ｈ０２に荷物＃１，＃３を均等に振り分ける。また、振分部７は、「拠点＃０５」、「拠点＃０６」においてそれぞれ「１４：００〜１６：００」に届ける荷物＃５，＃６がある場合、同様に配送車Ｈ０１，Ｈ０２に荷物＃５，＃６を均等に振り分ける。

また、振分部７は、ドライバの評価情報（図５参照）に基づいて荷物＃１，＃３を配送車Ｈ０１，Ｈ０２に振り分ける。具体的には、振分部７は、例えば、荷物＃１，＃３の種類が「冷蔵・冷凍物」であり、配送先が「住宅街」であった場合、配送車Ｈ０１のドライバの主な担当地域が「住宅街」であるため、かかる情報に基づいて優先的に配送車Ｈ０１に荷物＃１を振り分ける。そして、振分部７は、配送車Ｈ０１に荷物＃１を振り分けたあと、配送車Ｈ０２に荷物＃３を振り分ける。また、振分部７は、例えば、荷物＃１，＃３の種類が「冷蔵・冷凍物」であり、配送先が「繁華街」であった場合、配送車Ｈ０２のドライバの主な担当地域が「繁華街」であるため、かかる情報に基づいて優先的に配送車Ｈ０２に荷物＃１を振り分ける。そして、振分部７は、配送車Ｈ０２に荷物＃１を振り分けたあと、配送車Ｈ０１に荷物＃３を振り分ける。

また、振分部７は、既述の図６に示すように、利用者Ｕ０４において「指定時間帯」の項目に「午前中」が登録されているため、「在宅確率の高い時間帯」の項目に登録されている「１２：００〜１４：００」を選択せず、「指定時間帯」の項目に登録されている「午前中」を選択し、かかる選択に応じて配送車Ｈ０１に荷物＃４を振り分ける。つまり、この例では、「午前中」に届ける荷物は、「荷物＃１」、「荷物＃３」、および「荷物＃４」であり、振分部７は、「拠点＃０１」、「拠点＃０３」、「拠点＃０４」を配送経路に含む配送車Ｈ０１，Ｈ０２に荷物＃１，＃３，＃４を振り分けることになる。

また、振分部７は、既述の図６に示すように、利用者Ｕ０７，Ｕ０８において「在宅確率の高い時間帯」の項目に時間帯が登録（特定）されていないため、在宅確率が相対的に低い荷物＃７，＃８を「拠点＃０７」、「拠点＃０８」を配送経路に含む配送車Ｈ０１，Ｈ０２に均等に振り分ける。

次に、出力部８は、振分部７による振り分けに応じて荷物＃１，＃２…の積載の指示を積載装置２００に対して出力する。具体的には、出力部８からネットワークＮを介して指示信号を受信した積載装置２００は、各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率、配送車Ｈ０１，Ｈ０２…の配送経路情報、利用者Ｕ０１，Ｕ０２…による荷物＃１，＃２…の配送の指定時間、および配送車Ｈ０１，Ｈ０２…を運転するドライバの評価情報に基づいて振り分けた荷物＃１，＃２…を、この例では配送車０１，Ｈ０２に積載する（図１Ａおよび図１Ｂ参照）。

このように、振分部７は、各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率、配送車Ｈ０１，Ｈ０２…の配送経路情報、利用者Ｕ０１，Ｕ０２…による荷物＃１，＃２…の配送の指定時間、および配送車Ｈ０１，Ｈ０２…を運転するドライバの評価情報に基づいて配送車Ｈ０１，Ｈ０２…に積載する荷物＃１，＃２…を振り分ける。これにより、配送車による配送先への荷物の配送の効率化を図ることができる。また、振分部７は、振り分けた荷物に対応する拠点の情報（住所、位置座標など）を、在宅確率が高い時間帯の早い順に順列させることで配送経路情報を生成してもよい。

なお、上述した各利用者Ｕ０１，Ｕ０２…の各時間帯における在宅確率および荷物＃１，＃２…の配送先である拠点＃０１,＃０２…は、各利用者０１，Ｕ０２…が利用する端末装置１００，１０１…の位置を示す位置情報の履歴から推定される。

かかる推定処理については、この例では、判定サーバ３００によって実行される。以下、図８〜図１２を用いて、実施形態に係る判定サーバ３００が実行する推定処理および判定処理について説明する。

〔２．実施形態に係る判定サーバ３００が実行する推定処理および判定処理について〕
以下、図を用いて、推定処理および判定処理を実現する判定サーバ３００の機能構成及び作用効果の一例を説明する。

〔２−１．機能構成の一例〕
図８は、実施形態に係る判定サーバ３００が有する機能構成の一例を説明する図である。図８に示すように、判定サーバ３００は、通信部２０、記憶部３０、および制御部４０を有する。通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、判定サーバ３００と、配送処理装置１０、および端末装置１００との間で情報の送受信を行う。

記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部３０は、位置履歴データベース３１、推定結果データベース３２、および在宅確率データベース３３を有する。

位置履歴データベース３１は、端末装置１００が留まった位置の履歴を示す位置履歴情報が登録される。より具体的には、位置履歴データベース３１には、端末装置１００から収集された位置情報が位置履歴情報として登録される。

例えば、図９は、実施形態に係る位置履歴データベース３１に登録される情報の一例を示す図である。図９に示す例では、位置履歴データベース３１には、「端末ＩＤ（Identifier）」、「利用者ＩＤ」、「位置情報」、「収集時刻」、「端末情報」、および「通信機器情報」といった項目を有する位置履歴情報が登録される。なお、位置履歴データベース３１には、図９に示す項目以外にも、任意の項目を有する位置履歴情報が登録されていてよい。

ここで、「端末ＩＤ」とは、ＧＰＳ等の測位機能を用いて、対応付けられた位置情報を取得した端末装置１００を示す識別子である。また、「利用者ＩＤ」とは、対応付けられた「端末ＩＤ」が示す端末装置１００を使用している利用者を示す識別子である。また、「位置情報」とは、対応付けられた「端末ＩＤ」が示す端末装置１００によって測定された端末装置１００の位置を示す情報である。また、「収集時刻」とは、対応付けられた「位置情報」が測定された時刻、または、対応付けられた「位置情報」を端末装置１００から収集した時刻である。

また、「端末情報」とは、対応付けられた「端末ＩＤ」が示す端末装置１００に関する情報である。例えば、「端末情報」は、端末装置１００の機種名や型番、端末装置１００に対して割り当てられたＩＰ（Internet Protocol）アドレス、ＭＡＣ（Media Access Control）アドレス等である。また、例えば、「端末情報」は、ＯＳ（Operating System）、対応付けられた「位置情報」を収集したアプリケーション（例えば、防災速報アプリ、地図アプリなど）、「位置情報」を判定サーバ３００へと送信したアプリケーション等の名称やバージョンを示す情報等である。すなわち、「端末情報」は、対応付けられた「端末ＩＤ」が示す端末装置１００がどのような端末装置であるかを示す任意の情報が採用可能である。

また、「通信機器情報」とは、対応付けられた「端末ＩＤ」が示す端末装置１００が、通信可能な通信機器（例えば、無線ＬＡＮ親機、無線ルータなどとも呼ばれる）や、位置情報を判定サーバ３００へと送信する際に用いた通信機器を示す情報である。例えば、「通信機器情報」は、端末装置１００と通信機器との通信にあたり発生する通信の仕様や形式を含む諸元に関する情報であり、端末装置１００が通信機器から取得しもしくは判定サーバ３００の収集部４１が通信部２０を介して取得する。通信機器情報は、例えば、通信機器の機器名や型番、ＩＰ（Internet Protocol）アドレス、ポート番号、ＳＳＩＤ（Service Set Identifier）等である。より具体的な例を挙げると、「通信機器情報」は、対応付けられた「端末ＩＤ」が示す端末装置１００が、通信可能な通信機器等、拠点に設置されたアクセスポイントに関する各種の情報である。

例えば、図９に示す例では、位置履歴データベース３１には、端末ＩＤ「ＩＤ１０１」、利用者ＩＤ「Ｕ０１」、位置情報「位置＃１」、収集時刻「2015/01/01/21：00：00」、端末情報「端末情報＃１」、および通信機器情報「通信機器＃１」が対応付けられた位置履歴情報が登録されている。このような位置履歴情報は、例えば、端末ＩＤ「ＩＤ１０１」が示す端末装置１０１が、利用者ＩＤ「Ｕ０１」が示す利用者Ｕ０１によって使用されている旨を示す。また、このような位置履歴情報は、端末装置１０１によって位置情報「位置＃１」が収集時刻「2015/01/01/21：00：00」において収集された旨を示す。また、このような位置履歴情報は、端末装置１０１の端末情報が「端末情報＃１」であり、端末装置１０１と通信可能な位置に設置された通信機器の通信機器情報が、通信機器情報「通信機器＃１」である旨を示す。なお、端末装置１０１が、通信機器を介して位置情報等を判定サーバ３００へと送信した場合、通信機器情報は、端末装置１０１から送信された位置情報を判定サーバ３００へと転送した通信機器のＩＰアドレス等となる。

なお、図９に示す例では、「位置＃１」、「端末情報＃１」、「通信機器＃１」といった概念的な値を記載したが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、位置履歴データベース３１には、「位置情報」として、ＧＰＳを用いて測定された北緯東経、緯度経度等の値が登録され、「端末情報」として、端末装置１００の機種名や型番、ＯＳの名称やバージョン等が登録され、「通信機器情報」として、通信機器のＩＰアドレスや通信機器が使用するＳＳＩＤ等が登録される。なお、図９に示す各項目のうち、判定サーバ３００が収集することができなかった項目の情報については、登録が行われずともよい。

推定結果データベース３２は、後述する推定処理による推定結果が登録される。より具体的には、推定結果データベース３２には、推定された端末装置１００と拠点との対応を示す推定結果情報が登録される。例えば、図１０は、実施形態に係る推定結果データベース３２に登録される情報の一例を示す図である。図１０に示す例では、推定結果データベース３２には、「拠点ＩＤ」、「位置情報」、「端末ＩＤ」、「利用者ＩＤ」、および「部屋番号」といった項目を有する推定結果情報が登録される。なお、推定結果データベース３２には、図１０に示す項目以外にも、任意の項目を有する推定結果情報が登録されていてよい。

ここで、「拠点ＩＤ」とは、利用者の活動の足場とする場所、すなわち、拠点とする場所を識別するための識別子である。ここで、拠点とは、例えば、利用者が居住している住宅のみならず、利用者が定期的に訪れる場所であれば、職場、仮設住宅、公園等といった所定の施設であってもよい。さらには、拠点は、位置を特定することができるのであれば、現実に存在する所定の地点等であってもよく、例えば、所定の職場の受付やビルの守衛所等であってもよい。すなわち、拠点とは、訪問者が利用者に会うことができる地点や、訪問を行うサービスにおいて訪問を行う単位となる場所であれば、任意の地点が採用可能である。

なお、図１０に示す例では、拠点の一例として、各利用者が居住する部屋を採用した例について記載した。例えば、図１０に示す「部屋番号」とは、対応付けられた「位置情報」が示す位置にある施設のうち、対応付けられた「利用者ＩＤ」が示す利用者が拠点とする部屋の番号を示す情報である。

例えば、図１０に示す例では、推定結果データベース３２には、拠点ＩＤ「拠点＃１」、位置情報「位置＃１」、端末ＩＤ「ＩＤ１０１、ＩＤ１０２」、利用者ＩＤ「Ｕ０１、Ｕ０２」、および部屋番号「Ｒ２１」が対応付けられた推定結果情報が登録されている。このような推定結果情報は、拠点ＩＤ「拠点＃１」が示す拠点が、位置情報「位置＃１」に存在する施設にある部屋のうち、部屋番号「Ｒ２１」が示す部屋であり、この部屋を、端末ＩＤ「ＩＤ１０１、ＩＤ１０２」が示す端末装置１０１、１０２を使用する利用者Ｕ０１、Ｕ０２が拠点としている旨を示す。

在宅確率データベース３３は、後述する特定処理により、特定された在宅確率を示す在宅確率情報が登録される。より具体的には、在宅確率データベース３３には、時間帯ごとに、各拠点に利用者が居る確率を示す在宅確率情報が登録される。例えば、図１１は、実施形態にかかる在宅確率データベース３３に登録される情報の一例を示す図である。図１１に示す例では、在宅確率データベース３３には、「拠点ＩＤ」と、各時間帯ごとに利用者が拠点に居る確率を対応付けた在宅確率情報が登録されている。

例えば、図１１に示す例では、在宅確率データベース３３には、拠点ＩＤ「拠点＃１」が示す拠点に、「１０：００〜１１：００」の間利用者が居る確率「７０％」が登録され、「１１：００〜１２：００」の間利用者が居る確率「８０％」が登録されている。また、在宅確率データベース３３には、拠点ＩＤ「拠点＃２」が示す拠点に、「１０：００〜１１：００」の間利用者が居る確率「８０％」が登録され、「１１：００〜１２：００」の間利用者が居る確率「２０％」が登録されている。

図８に戻り、説明を続ける。制御部４０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、判定サーバ３００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムが、ＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図８に示す例では、制御部４０は、収集部４１、推定部４２、判定部４３、特定部４４、および情報提供部４５を有する。

なお、制御部４０が有する各処理部４１〜４５は、以下に説明するような推定処理や判定処理の機能・作用を実現・実行するものであるが、これらは説明のために整理した機能単位であり、実際のハードウェア要素やソフトウェアモジュールとの一致は問わない。すなわち、以下の推定処理や判定処理の機能・作用を実現・実行することができるのであれば、判定サーバ３００は、任意の機能単位で推定処理や判定処理を実現・実行してよい。

〔２−２．推定処理および判定処理における作用効果の一例〕
以下、図１２に示すフローチャートを用いて、各処理部４１〜４５が実行・実現する推定処理および判定処理の内容について説明する。図１２は、実施形態に係る判定サーバが実行する推定処理および判定処理の流れの一例を説明するフローチャートである。

まず、収集部４１は、各端末装置１０１〜１０４から位置情報を収集する（ステップＳ１０１）。例えば、端末装置１００は、所定の時間間隔で位置情報を取得する。また、後述する説明で明らかとなるように、端末装置１００は、位置情報以外にも、拠点を推定する際の指標となりうる各種の情報を収集する。例えば、端末装置１００は、宅内に設けられた無線ルータのＳＳＩＤ等、拠点において端末装置１００が通信を行う通信機器の通信機器情報を取得する。また、端末装置１００は、例えば、所定のウェブサービスやアプリケーションにおける利用者の認証を介して、端末装置１００を使用する利用者の利用者ＩＤを取得する。そして、端末装置１００は、端末装置１００の端末ＩＤ、端末装置１００を使用する利用者の利用者ＩＤ、取得した位置情報、位置情報を取得した日時、取得した通信機器情報、および端末装置１００のＯＳやブラウザ等を示す端末情報を判定サーバ３００へと送信する。この結果、収集部４１は、取得した各種の情報を位置履歴情報として位置履歴データベース３１に格納する（ステップＳ１０２）。

なお、収集部４１は、位置情報以外の情報を、任意の手法で収集してもよい。例えば、収集部４１は、端末装置１００から位置情報を取得した場合、位置情報の送信元となる端末装置１００に貸与やアドレス変換などにより対応付けられたＩＰアドレスや端末装置１００が用いるＭＡＣアドレス等の識別情報をキーとして、端末装置１００に対して移動通信網のサービスを提供するサーバ等から端末ＩＤや端末装置１００を使用する利用者の利用者ＩＤを収集してもよい。また、例えば、収集部４１は、所定のウェブサービス等を提供するために利用者のログインを受付ける受付サーバ等から、端末装置１００を介してログインを行った利用者の利用者ＩＤを収集してもよい。

また、収集部４１は、端末装置１００から位置情報を受信する際に取得可能な各種の情報から端末情報や通信機器情報を収集してもよい。例えば、収集部４１は、端末装置１００が情報を送信する際に付与するＯＳの名称やバージョンを端末情報として取得してもよい。また、収集部４１は、拠点に配置された通信機器を介して位置情報が送信された場合、位置情報の送信元のＩＰアドレスやポート番号として、通信機器のＩＰアドレスやポート番号を取得可能である。そこで、収集部４１は、位置情報の送信元となるＩＰアドレスやポート番号を通信機器情報として収集してもよい。

次に、推定部４２は、位置履歴データベース３１に登録された位置履歴情報から、各利用者が訪れた場所を特定する（ステップＳ１０３）。より具体的には、推定部４２は、位置履歴データベース３１に対応付けて登録された端末ＩＤと位置情報との組を全て抽出することで、各端末装置１００が留まった全ての場所を特定する。そして、推定部４２は、各端末装置１００が各場所に留まった量（以下、滞在量と記載する。）に基づいて、各端末装置１００と拠点との対応を推定する（ステップＳ１０４）。より具体的には、推定部４２は、端末装置１００の滞在量に基づいて、その端末装置１００を使用する利用者の拠点となる場所を特定し、特定した場所とその利用者が使用する端末装置１００とを対応付ける。そして、推定部４２は、推定結果を推定結果データベース３２に登録する（ステップＳ１０５）。

例えば、推定部４２は、位置履歴データベース３１を参照し、端末装置１０１を示す端末ＩＤ「ＩＤ１０１」を含むすべての位置履歴情報を抽出する。そして、推定部４２は、抽出した位置履歴情報に含まれる位置情報に基づいて、端末装置１０１を使用する利用者が訪れた場所を特定する。例えば、推定部４２は、利用者が訪れた場所の住所や施設名等を特定する。続いて、推定部４２は、抽出した位置履歴情報に含まれる収集時刻に基づいて、特定された場所に端末装置１００や利用者が留まった滞在量を算出する。例えば、推定部４２は、特定された場所ごとに、端末装置１００があった回数、端末装置１００が留まった時間の長さ、端末装置１００が留まった時間帯の少なくともいずれか１つを算出する。すなわち、推定部４２は、端末装置１００を使用する利用者が訪れた場所を特定し、特定した場所に利用者が訪れた回数、滞在した期間、および滞在した時間帯の少なくともいずれか１つを滞在量として算出する。

そして、推定部４２は、滞在量に基づいて、端末装置１００と対応する拠点、すなわち、端末装置１００を使用する利用者が住居とする拠点や業務を行う会社等の拠点を推定する。すなわち、推定部４２は、いわば利用者が訪れる場所のヒートマップに基づいて、各拠点と利用者との対応を推定する。

例えば、日中の間に利用者が決まった場所を訪れている場合には、その場所もしくはその場所を含むエリアが利用者の職場であると予測される。また、例えば、夜間の間に利用者が決まった場所に長時間滞在している場合には、その場所が利用者の住宅であると予測される。また、利用者が専業主婦などである場合には、滞在時間が最も長い場所が利用者の住宅であると予測され、利用者が事務職等である場合には、滞在時間が最も長い場所が利用者の職場であると予測される。

このように、職場や住宅等、利用者が拠点とする場所を訪れる場合には、所定のパターンが生じると予測される。そこで、推定部４２は、位置履歴情報に基づいて、利用者の滞在量（すなわち、端末装置１００の滞在量）を算出し、算出した滞在量に基づいて、どの拠点がどの利用者の拠点であるか、すなわち、拠点と利用者との対応関係を推定することができる。

また、推定部４２は、各端末装置１００が留まった回数や時間的な量に基づいて、利用者の拠点を推定する。このため、例えば、推定部４２は、端末装置１００から取得される位置情報にある程度の誤差があり、取得される度に位置情報が示す位置が若干異なっているとしても、利用者が何度も訪れている地域や、利用者が長時間滞在している地域をその利用者の拠点として推定することができる。このため、推定部４２は、端末装置１００から取得される位置情報にある程度の誤差があったとしても、利用者の拠点を推定することができる。

ここで、集合住宅には、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０４が居住する部屋Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ２１が存在する（図１０参照）。このような場合、各端末装置１０１〜１０４から収集する位置情報が似通ってしまうため、位置情報から各利用者Ｕ０１〜Ｕ０４の拠点を推定した場合、集合住宅を拠点として推定することは可能であるものの、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０４がどの部屋Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ２１を拠点としているか推定することができない場合がある。

そこで、推定部４２は、位置情報に加えて、各端末装置１００に関する端末装置情報や、各端末装置１００と通信する通信機器に関する通信機器情報に基づいて、各端末装置１０１〜１０４と拠点との対応付けを推定することで、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０４の拠点を推定する。

例えば、アパートやマンション等の集合住宅には、インターネット等のネットワークに接続するための通信機器が部屋ごとに設置され、通信機器ごとに異なるＳＳＩＤが付与されていると予測される。また、複数の商業施設が含まれるビル等においても、商業施設ごとに異なるＳＳＩＤにより識別可能な通信機器が設置される場合が多い。

例えば、部屋Ｒ２１に設置された無線ルータと、部屋Ｒ１１に設置された無線ルータとは、それぞれ異なるＳＳＩＤを使用すると考えられる。このため、通信機器が使用するＳＳＩＤと、通信機器が設置された部屋との対応を特定することができる場合には、端末装置１００が通信可能な通信機器が使用するＳＳＩＤの情報は、集合住宅のうち、利用者が拠点とする部屋を特定するための指標となりうる。同じＳＳＩＤを用いる複数の端末装置１００のうちの少なくとも一つについて、何らかのサービスにおけるユーザ登録の情報などで部屋が特定できている場合、同じＳＳＩＤを用いる全ての端末装置１００について、その部屋との対応付けが可能である。

また、通信機器には、ネットワークＮ側から見た際にそれぞれ異なるグローバルＩＰアドレスが貸与されている場合がある。このような場合には、通信機器と通信可能な端末装置１００には、ネットワークＮ側から見た際に、その通信機器に対して貸与されたＩＰアドレスとポート番号との組が貸与されることとなる。このため、端末装置１００が通信可能な通信機器に対して貸与されたＩＰアドレスの情報は、集合住宅のうち、利用者がどの部屋Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ２１を拠点としているかの指標となりえる。

なお、集合住宅等においては、各部屋Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ２１に設置された全ての通信機器と接続された親機となる通信機器に対して１つのＩＰアドレスが貸与され（すなわち、集合住宅全体で１つのグローバルＩＰアドレスが貸与され）、各部屋に設置された通信機器については、ポート番号によりネットワークＮ側から指定が可能となる場合がある。このような場合において、端末装置１００が部屋に設置された通信機器を介して位置情報を判定サーバ３００へと送信した場合、判定サーバ３００側では、送信元となる通信機器のＩＰアドレスおよびポート番号を用いることで、端末装置１００がどの通信機器を介して位置情報を送信したかを特定することができる。このため、端末装置１００が通信可能な通信機器に貸与されたＩＰアドレスやポート番号の情報は、集合住宅のうち、利用者がどの部屋Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ２１を拠点としているかの指標となりえる。

また、集合住宅の各部屋に通信機器があらかじめ設置されていた場合を含め、インターネットサービスプロバイダ（ISP:Internet Services Provider）（以下、「プロバイダ」と記載する。）の選択や契約等は、部屋ごと（住居ごと）に利用者が行うこととなる。このように、通信機器が使用するＳＳＩＤ、ＩＰアドレス、ポート番号、通信機器がネットワークＮに接続する際に使用するプロバイダ等、通信機器に関する各種の情報は、プロバイダのシステムから集合住宅の部屋番号を含む契約住所の情報の提供を受けることにより、その通信機器と通信を行うことができる端末装置１００の利用者が拠点とする部屋を特定する指標となりえる。

また、同一の会社に勤務する利用者には、会社から端末装置１００が支給される場合があるが、このように会社から支給された端末装置１００は、共通の機種が支給される場合が多い。また、異なる会社であれば、それぞれ異なる機種の端末装置１００が支給されると予測される。このため、例えば、同一のビルに複数の会社が入居している場合、各利用者が使用する端末装置１００の種別は、各利用者が勤務している会社、すなわち、各利用者が拠点としている会社を推定する指標となりえる。

また、端末装置１００が実行するＯＳ、ブラウザ、およびアプリケーション等のバージョンや型番は、端末装置１００の機種に応じて異なる場合がある。このため、端末装置１００の型番や端末装置１００が実行するＯＳ、ブラウザ、アプリケーション等のバージョンや型番は、同一の業務先を拠点とする利用者を特定する指標となりえる。また、同一の家庭や同一の会社を拠点とする複数の利用者は、同一のキャリアによる移動通信網のサービスを利用している可能性が高い。

そこで、収集部４１は、通信機器のＳＳＩＤのみならず、通信機器のＩＰアドレスやポート番号、プロバイダの情報等を通信機器情報として収集する。また、収集部４１は、各端末装置１００のＯＳ、ブラウザ、およびアプリケーション等のバージョンや型番、キャリア等を端末装置情報として収集する。そして、推定部４２は、位置履歴に加えて、端末装置情報および通信機器情報の共通性や相違点等に基づいて、同じ場所に存在する複数の拠点から各端末装置１００と対応する拠点を推定する。

また、推定部４２は、各拠点ごとに、拠点ＩＤ、拠点ＩＤが示す拠点の場所を示す位置情報、その位置情報が示す場所を拠点とする利用者が使用する端末装置１００の端末ＩＤ、その位置情報が示す場所を拠点とする利用者の利用者ＩＤとを対応付けた推定結果情報を生成する。そして、推定部４２は、生成した推定結果情報を推定結果データベース３２に登録する。

例えば、推定部４２は、夜間の間、端末装置１０１〜１０４から取得した位置情報が集合住宅の位置を示す場合、各端末装置１０１〜１０４の利用者Ｕ０１〜Ｕ０４は、集合住宅を拠点としていると推定する。また、推定部４２は、端末装置１０１、１０２から取得した通信機器情報が同じであり、端末装置１０３、１０４から取得した通信機器情報がそれぞれ異なる場合、端末装置１０１、１０２の利用者Ｕ０１、Ｕ０２は共通する部屋を拠点とし、端末装置１０３、１０４の利用者Ｕ０３、Ｕ０４はそれぞれ異なる部屋を拠点としていると推定する。

また、通信機器のＩＰアドレスやプロバイダ等からは、プロバイダが有する顧客情報等に基づいて、通信機器が設置されている部屋を特定することができる。例えば、プロバイダが顧客情報を管理する顧客情報管理サーバには、各通信機器に貸与されたＩＰアドレスの値や、各通信機器を使用する顧客情報等が登録されている。このような顧客情報には、各通信機器を使用する利用者の住所や利用者ＩＤ、各通信機器が設置された部屋の部屋番号を含む住所等が含まれている。

そこで、推定部４２は、通信機器情報に含まれるプロバイダの顧客情報管理サーバが管理する情報を取得し、端末装置１００から受信した通信機器情報に基づいて、端末装置１００と通信可能な通信機器が設置されている部屋を特定する。例えば、収集部４１は、端末装置１００が通信可能な通信機器に貸与されたＩＰアドレスを、端末装置１００から位置情報とともに収集する。また、他の例では、収集部４１は、端末装置１００が通信機器を介して位置情報を送信した場合、位置情報の送信元を示すＩＰアドレスやポート番号を、端末装置１００が通信可能な通信機器のＩＰアドレスやポート番号として収集する。

一方、推定部４２は、収集部４１によって収集されたＩＰアドレスやポート番号を顧客情報管理サーバに通知する。このような場合、顧客情報管理サーバは、通知されたＩＰアドレスやポート番号が貸与されている通信機器を特定するとともに、特定した通信機器を使用する利用者と、特定した通信機器が設置されている部屋を顧客情報から特定する。そして、顧客情報管理サーバは、特定した利用者を示す利用者ＩＤと特定した部屋を示す部屋番号とを判定サーバ３００に送信する。このような場合、推定部４２は、受信した利用者ＩＤと部屋番号とを対応付けて推定結果データベース３２に登録する。

ここで、顧客情報に含まれる利用者の住所は、利用者の拠点の住所であると考えられる。そこで、推定部４２は、端末装置１００から受信した利用者ＩＤに基づいて、顧客情報管理サーバが管理する顧客情報から、端末装置１００を使用する利用者の拠点を推定してもよい。例えば、推定部４２は、端末装置１００から受信した利用者ＩＤを顧客情報管理サーバに通知する。このような場合、顧客情報管理サーバは、通知された利用者ＩＤが示す利用者の顧客情報や、利用者が使用する通信機器の情報等を特定し、特定した顧客情報や通信機器の情報を判定サーバ３００へと送信する。このような場合、推定部４２は、受信した顧客情報に含まれる利用者の住所から、端末装置１００を使用する利用者が拠点とする場所の位置情報や部屋番号等を特定し、特定した位置情報や部屋番号を利用者ＩＤと対応付けて推定結果データベース３２に登録する。

なお、判定サーバ３００は、例えば、利用者Ｕ０１が使用する端末装置１０１から、端末装置１０１が接続可能な通信機器のＳＳＩＤを含む通信機器情報や端末情報を収集し、収集した通信機器情報や端末情報から利用者Ｕ０１の拠点が部屋Ｒ２１である旨を推定した場合、通信機器のＳＳＩＤとその通信機器が設置された拠点である部屋Ｒ２１との対応を推定したこととなる。そこで、推定部４２は、収集した通信機器情報に含まれるＳＳＩＤと対応する拠点が推定済である場合には、その推定済の拠点を、通信機器情報の収集元となる端末装置１００の拠点としてもよい。

この結果、例えば、推定部４２は、端末装置１０１、１０２の利用者Ｕ０１、Ｕ０２が集合住宅の部屋Ｒ２１を拠点とする旨を推定することができる。また、推定部４２は、端末装置１０３の利用者Ｕ０３が集合住宅の部屋Ｒ１１を拠点とし、端末装置１０４の利用者Ｕ０４が集合住宅の部屋Ｒ１２を拠点としている旨を推定することができる。

なお、推定部４２は、上述した処理以外にも、任意の手法を用いて、各利用者の拠点を推定する処理を実行してよい。上述したように、各通信機器に対して貸与されるＩＰアドレスやポート番号等の通信機器情報等、各通信機器が設置された部屋を特定するために用いられる情報は、端末装置１００が通信機器から通信機器情報を収集する経路、判定サーバ３００が端末装置１００から位置情報を受信する経路、集合住宅内における各通信機器の接続構成等によって異なる。

そこで、収集部４１は、ＳＳＩＤや通信機器のＩＰアドレス等といった通信機器情報のみならず、端末装置１００がネットワークＮにアクセスする経路に関する取得可能な任意の情報等、端末装置１００との通信において用いられる各種の情報を通信情報として収集してもよい。なお、このような場合には、通信機器情報は、通信情報の一部として収集されることとなる。そして、推定部４２は、収集された通信情報に基づいて、端末装置１００が通信可能な通信機器が設置されている拠点の推定を行ってもよい。また、推定部４２は、端末装置１００がネットワークＮにアクセスする経路を示す情報に基づいて、通信情報のうち、拠点の推定に用いる情報を選択し、選択した情報に基づいて、拠点の推定を行ってもよい。

また、推定部４２は、端末情報から利用者の拠点を推定してもよい。例えば、会社等が利用者に対して支給する端末装置１００のキャリアが顧客情報を管理する管理サーバには、端末装置１００の支給元となる会社の住所等といった会社情報や、端末装置１００の機種や実行するソフトウェアの種別等が対応付けて登録されている。そこで、推定部４２は、端末装置１００から受信した位置情報と、端末装置１００から受信した端末情報とをクエリとして管理サーバに送信する。すると、管理サーバは、クエリとして受信した位置情報と端末情報とに対応する会社情報を判定サーバ３００に送信する。このような場合、推定部４２は、受信した会社情報を、利用者の拠点を示す情報として推定結果データベース３２に登録してもよい。

続いて、判定部４３は、推定部４２による推定結果に基づいて、訪問先となる拠点にその拠点と対応する端末装置１００の利用者が居るか否かを判定する（ステップＳ１０６）。より具体的には、判定部４３は、訪問先となる拠点、すなわち、荷物の配送先として指定された拠点に、その拠点と対応する端末装置１００を使用する複数の利用者のうち、いずれかの利用者が居るか否かを判定する。そして、判定部４３は、いずれかの利用者が拠点に居ると判定される場合には、その旨を配送処理装置１０に送信する。

例えば、判定部４３は、配送処理装置１０等から配送先となる拠点の情報を受信する。このような場合、判定部４３は、推定結果データベース３２を参照し、配送先となる拠点の拠点ＩＤと対応付けられた端末ＩＤを抽出する。また、判定部４３は、抽出した端末ＩＤが示す端末装置１００から受信した位置情報のうち、最新となる位置情報であって、取得されてから所定の時間が経過していない位置情報を位置履歴データベース３１から検索する。

そして、判定部４３は、検索結果として得られた位置情報が推定結果データベース３２に含まれる拠点の位置と一致する場合には、利用者が拠点に居ると判定する。一方、判定部４３は、検索結果として位置情報を得ることができなかった場合や、検索結果として得られた位置情報が推定結果データベース３２に含まれる拠点の位置と一致しない場合には、利用者が拠点に居ないと判定する。そして、判定部４３は、情報提供部４５を介して、判定結果を配送処理装置１０に送信する。

例えば、図１０に示すように、拠点となる部屋Ｒ２１には、利用者Ｕ０１の端末装置１０１と利用者Ｕ０２の端末装置１０２とが対応付けられ、拠点となる部屋Ｒ１２には、利用者Ｕ０４の端末装置１０４が対応付けられている。ここで、端末装置１０１から取得される位置情報が、集合住宅の位置情報と一致しない為、利用者Ｕ０１が不在である旨を特定することができる。また、端末装置１０２から取得される位置情報が、集合住宅の位置情報と一致する（又は、所定の範囲内に位置する）ため、利用者Ｕ０２が拠点に居る旨を特定することができる。

ここで、利用者Ｕ０１宛ての荷物を配送する場合、部屋Ｒ２１に利用者Ｕ０１が居なくとも、部屋Ｒ２１を拠点とする利用者Ｕ０２が居る場合には、訪問して荷物を渡すことができる。このため、判定部４３は、部屋Ｒ２１を拠点とする利用者Ｕ０１、Ｕ０２のうち、いずれかの利用者（例えば、利用者Ｕ０２）が居る場合には、訪問が可能である旨を判定する。一方、拠点となる部屋Ｒ１２に、部屋Ｒ１２を拠点とする利用者Ｕ０４が居ない場合、判定部４３は、部屋Ｒ１２への訪問ができない旨を判定する。

このように、配送先となる拠点に複数の端末装置が対応付けられており、これらの端末装置のうちいずれかの端末装置が拠点と同じ場所にある場合には、その場所を拠点とする利用者のうちいずれかの利用者が拠点に居ると推定することができる。ここで、拠点に一人でも利用者が居る場合には、荷物の配送は可能である。そこで、判定部４３は、配送先となる拠点と対応付けられた利用者のうち、いずれかの利用者がその拠点に居る場合には、配送可能であると判定する。

図１２に戻り、説明を続ける。特定部４４は、時間帯ごとに、各拠点に対応する利用者のいずれかが居る確率を算出する（ステップＳ１０７）。そして、特定部４４は、端末装置１００が対応する拠点に留まった履歴に基づいて、拠点に端末装置１００の利用者が居る確率が所定の閾値よりも高い時間帯を特定する。その後、特定部４４は、算出結果を在宅確率データベース３３に登録する（ステップＳ１０８）。

例えば、特定部４４は、推定結果データベース３２から、拠点と利用者との対応を抽出する。そして、特定部４４は、位置履歴データベース３１を参照し、抽出した拠点に、その拠点と対応付けられた利用者が留まっていた確率を、時間帯ごとに算出する。例えば、特定部４４は、「１０：００〜１１：００」までの間、利用者Ｕ０１または利用者Ｕ０２が部屋Ｒ２１に居る確率を算出する。そして、特定部４４は、時間帯ごとに算出した確率を在宅確率情報として在宅確率データベース３３に登録する。

続いて、情報提供部４５は、判定部４３による判定結果を、特定部４４によって特定された在宅確率情報と共に配送処理装置１０に送信する（ステップＳ１０９）。より具体的には、情報提供部４５は、推定部４２による推定結果とともに、在宅確率データベース３３に登録された在宅確率情報を、配送処理装置１０へと送信する。

なお、各処理部４１〜４５は、それぞれ独立して、図１２中の各ステップＳ１０１〜Ｓ１０８に示す処理を任意の粒度で分割して実行可能であるものとする。例えば、収集部４１は、ステップＳ１０１、Ｓ１０２を所定の時間間隔で実行してよい。また、推定部４２は、ステップＳ１０３〜Ｓ１０５に示す処理、すなわち、推定処理を所定の時間間隔で実行してよい。また、判定部４３は、ステップＳ１０６に示す所定、すなわち、判定処理を、所定の時間間隔で実行してもよく、配送処理装置１０から要求を受けた際に実行してもよい。また、特定部４４は、ステップＳ１０７、Ｓ１０８に示す処理、すなわち、特定処理を所定の時間間隔で実行してもよい。

［２−３．判定サーバにおける変形例］
上述した実施形態に係る判定サーバ３００は、上記実施形態以外にも種々のことなる形態にて実施されてもよい。そこで、上記の判定サーバ３００の他の実施形態について説明する。

〔２−４．拠点の変更について〕
上述した説明では、判定サーバ３００は、各拠点と各利用者Ｕ０１〜Ｕ０４との対応を推定した。しかしながら、利用者Ｕ０１〜Ｕ０４によっては、時間帯ごとに拠点が変化する場合がある。例えば、利用者は、日中の間は会社が拠点となり、夜間の間は住宅が拠点となる場合がある。また、例えば、個人事業主等は、日中の間は拠点がなく、夕方や夜間の時間帯の間は会社が拠点となる場合がある。そこで、判定サーバ３００は、位置情報が取得された時間帯に基づいて、利用者の拠点を時間帯ごとに推定してもよい。

例えば、判定サーバ３００は、日中の時間帯は、利用者Ｕ０４の勤務先等を利用者Ｕ０４の拠点として推定し、夜間の時間帯は、部屋Ｒ１２を利用者Ｕ０４の拠点として推定する。そして、判定サーバ３００は、日中の間は、部屋Ｒ１２を拠点とする利用者が居ないと判定してもよい。また、判定サーバ３００は、訪問を行う時間帯における利用者Ｕ０４の拠点を特定し、特定した拠点を、訪問先として特定してもよい。また、判定サーバ３００は、日中の時間帯は、部屋Ｒ１２が利用者Ｕ０４の拠点ではないと判定し、部屋Ｒ１２を宛先とする荷物の配送が行えないと判定してもよい。

〔２−５．利用者の特定について〕
また、判定サーバ３００は、任意の手法で端末装置１００を使用する利用者の特定を行ってよい。例えば、判定サーバ３００は、端末装置１０１を使用する利用者が利用者Ｕ０１である旨の事前登録を受付けてもよく、例えば、端末装置１０１のキャリアから利用者Ｕ０１に関する情報を取得してもよい。また、判定サーバ３００は、オークションサイト等に端末装置１０１を用いて利用者Ｕ０１がログインした際に、利用者Ｕ０１がログインに用いた情報や利用者Ｕ０１が予め登録した登録認証情報等をオークションサイト等から取得してもよい。また、判定サーバ３００は、これらの情報を、各種情報を管理するサーバ装置から取得してもよく、端末装置１０１から取得してもよい。

また、例えば、判定サーバ３００は、端末装置１００からの識別情報に基づいて、端末装置１００を使用する利用者の特定を行ってもよい。例えば、端末装置１００は、オークションサイト等のログイン時に、利用者が入力した登録認証情報等を記憶しておき、記憶した登録認証情報を位置情報とともに判定サーバ３００へ送信することで、端末装置１００を使用する利用者を通知してもよい。すなわち、判定サーバ３００は、位置履歴情報として登録される端末ＩＤ、利用者ＩＤ、端末情報、および通信機器情報については、任意の手法により収集してよい。

また、判定サーバ３００は、全ての利用者と端末装置１００との対応を特定しておく必要はない。例えば、判定サーバ３００は、荷物の配送サービス等、訪問先に居る利用者が荷物の受取人本人ではなくともよい場合には、利用者と端末装置１００との対応を特定せずともよく、一部の利用者と端末装置１００との対応のみを特定してもよい。すなわち、判定サーバ３００は、端末装置１００とその端末装置１００を使用する利用者の拠点との対応、すなわち、端末装置１００と拠点との対応のみを推定することができれば、端末装置１００の有無に基づいて、各拠点に訪問することができるか否かを判定してもよい。このような処理をする場合、例えば、判定サーバ３００は、図１０に示す推定結果データベース３２のうち、「利用者ＩＤ」については、特定や登録を行わずともよい。

〔２−６．ＳＳＩＤについて〕
また、上述した説明では、判定サーバ３００は、端末装置１００がＧＰＳ等の測位手段を用いて取得した位置情報を位置履歴情報とした。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、判定サーバ３００は、ＳＳＩＤ等の通信機器情報を用いて、端末装置１００の位置を特定してもよい。例えば、判定サーバ３００は、通信機器に設定されたＳＳＩＤ、ＩＰアドレス、ＭＡＣアドレス、ポート番号等を通信機器が設置された位置と対応付けて記憶する。そして、判定サーバ３００は、端末装置１００から通信機器情報を受付けた場合には、通信機器情報と対応付けられた位置を特定し、特定した位置を端末装置１００の位置としてもよい。

［３．効果］
上述したように、配送処理装置１０は、振分部７と、出力部８とを備える。振分部７は、荷物の配送先である拠点に対応する各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて配送車に積載する荷物を振り分ける。出力部８は、振分部７による振り分けに応じて荷物の積載の指示を出力する。これにより、配送処理装置１０は、配送車による配送先への荷物の配送の効率化を図ることができる。

また、配送処理装置１０において、振分部７は、各時間帯における在宅確率と配送車の配送経路情報とに基づいて荷物を振り分ける。これにより、配送処理装置１０は、より最適な配送車に荷物を配送させることができる。

また、配送処理装置１０において、振分部７は、各時間帯における在宅確率と各利用者による荷物の配送の指定時間とに基づいて荷物を振り分ける。これにより、配送処理装置１０は、配送車に対して各利用者の希望に応じた時間帯に荷物を届けさせることができる。

また、配送処理装置１０において、振分部７は、各時間帯における在宅確率と配送車を運転するドライバの評価情報とに基づいて荷物を振り分ける。これにより、配送処理装置１０は、配送能力の高いドライバに対して優先的に荷物を振り分けることができる。

また、配送処理装置１０において、振分部７は、同じ配送時間帯にあり、かつ、在宅確率が相対的に高い荷物が複数ある場合、複数の荷物が分散されるように複数の配送車に対して荷物を振り分ける。これにより、配送処理装置１０は、配送の負担を複数の配送車に分散させることができる。

また、配送処理装置１０において、振分部７は、在宅確率が相対的に低い荷物が複数ある場合、複数の荷物が分散されるように複数の配送車に対して荷物を振り分ける。これにより、配送処理装置１０は、配送の負担を複数の配送車に分散させることができる。

また、配送処理装置１０において、振分部７は、振り分けた荷物に対応する拠点の情報を、在宅確率が高い時間帯の早い順に順列させることにより配送経路情報を生成する。これにより、配送処理装置１０は、配送車に対してより最適な経路で荷物を配送させることができる。

また、配送処理装置１０において、出力部８は、配送車に荷物を積載する積載装置２００に対して振分部７による振り分けに応じて荷物の積載の指示を出力する。これにより、配送処理装置１０は、配送車への荷物の積載を自動で行うことができる。

また、積載装置２００は、単一の移動体に対する荷物排出位置を複数備え、出力部８は、荷物を、在宅確率が高い時間帯の早い順または配送経路情報の順のまとまり毎に、複数の荷物排出位置のいずれかに排出させるように積載装置２００に対して指示を出力する。これにより、積載装置２００の荷物排出位置から排出された荷物をロボットなり人間の配送員などが配送車に効率よく積み込むことができる。

また、配送処理装置１０において、各利用者の各時間帯における在宅確率および荷物の配送先である拠点は、各利用者が利用する端末装置の位置を示す位置情報の履歴から推定される。これにより、配送処理装置１０は、各利用者の各時間帯における在宅確率および荷物の配送先である拠点を高い精度で得ることができる。

また、判定サーバ３００は、端末装置１００の位置を示す位置情報の履歴である位置履歴情報から、端末装置１００と拠点との対応を推定する。そして、判定サーバ３００は、推定結果に基づいて、訪問先となる拠点にその拠点と対応する端末装置１００の利用者が居るか否かを判定する。

また、判定サーバ３００は、端末装置１００や端末装置１００を使用する利用者と、その利用者の拠点との対応が予め登録されていなくとも、拠点と利用者とを紐付けすることができる。この結果、判定サーバ３００は、事前登録無しで、利用者が訪問先となる拠点に居るか否かを容易に判定することができる。また、判定サーバ３００は、各種の訪問サービスにおける空振りの防止や再訪問の回数を削減するので、採算の改善を実現することができる。また、判定サーバ３００は、利用者と紐付けることができるのであれば、任意の場所を拠点とすることができるので、例えば、住所不定の利用者に対しても、配送サービス等といった訪問サービスを提供させることができる。

また、判定サーバ３００は、位置履歴情報が示す各位置に端末装置１００が留まった量に基づいて、端末装置１００と対応する拠点を推定する。例えば、判定サーバ３００は、端末装置１００が留まった量として、端末装置１００が留まった回数、端末装置１００が留まった時間の長さ、および、端末装置１００が留まった時間帯の少なくともいずれか１つに基づいて、端末装置１００と対応する拠点を推定する。

このため、判定サーバ３００は、各端末装置１００の利用者が本当に拠点としている場所を特定することができる。例えば、判定サーバ３００は、利用者が滞在した時間が長い程、その場所が利用者の拠点であるという信頼性を高めることができる。このような処理を実行した場合、訪問先に長時間滞在した利用者、すなわち、訪問先を本当に拠点としている利用者を推定することができる。この結果、判定サーバ３００は、例えば、訪問先を拠点としていないにも関わらず、訪問先に忍び込んだり、訪問先の玄関先で待機するなどして、訪問先を拠点としているふりをした利用者に荷物を受け渡してしまうといった事態を防ぐことができる。

また、判定サーバ３００は、位置履歴情報に加えて、端末装置１００に関する端末装置情報に基づいて、同じ場所に存在する複数の拠点からその端末装置１００と対応する拠点を推定する。また、判定サーバ３００は、位置履歴情報に加えて、拠点において端末装置１００と通信する通信機器に関する通信機器情報に基づいて、同じ場所に存在する複数の拠点からその端末装置１００と対応する拠点を推定する。このため、判定サーバ３００は、集合住宅にある各部屋Ｒ１１〜Ｒ２１等、同じ場所にある複数の拠点と各利用者との対応を適切に推定することができる。

また、判定サーバ３００は、訪問先となる拠点と対応する端末装置１００を使用する複数の利用者のうち、いずれかの利用者がその拠点に居るか否かを判定し、いずれかの利用者が居ると判定した場合には、その拠点に利用者が居ると判定する。このため、例えば、判定サーバ３００は、宛先となる利用者本人が居ない場合であっても、その利用者の家族等に荷物の受渡しを行うことができるか否か判定することができる。

また、判定サーバ３００は、荷物の配送先として指定された拠点に、その拠点と対応する端末装置１００の利用者が居るか否かを判定する。このため、判定サーバ３００は、判定結果に基づいて、配送サービスにおける訪問の空振りや再訪問の回数を削減することができる。

また、判定サーバ３００は、端末装置１００が対応する拠点に留まった履歴に基づいて、その拠点に端末装置１００の利用者が居る可能性が所定の閾値よりも高い時間帯を特定する。

［４．ハードウェア構成］
上述してきた実施形態に係る配送処理装置１０は、例えば、図１３に示すような構成のコンピュータ４００によって実現される。以下、配送処理装置１０を例に挙げて説明する。図１３は、配送処理装置１０の機能を実現するコンピュータ４００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ４００は、ＣＰＵ４１０、ＲＡＭ４２０、ＲＯＭ４３０、ＨＤＤ４４０、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）４５０、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）４６０、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）４７０を有する。

ＣＰＵ４１０は、ＲＯＭ４３０またはＨＤＤ４４０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ４３０は、コンピュータ４００の起動時にＣＰＵ４１０によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ４００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ４４０は、ＣＰＵ４１０によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス４５０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ４１０へ送り、ＣＰＵ４１０が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ４１０は、入出力インターフェイス４６０を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ４１０は、入出力インターフェイス４６０を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ４１０は、生成したデータを、入出力インターフェイス４６０を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス４７０は、記録媒体４８０に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ４２０を介してＣＰＵ４１０に提供する。ＣＰＵ４１０は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス４７０を介して記録媒体４８０からＲＡＭ４２０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体４８０は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ４００が実施形態に係る配送処理装置１０として機能する場合、コンピュータ４００のＣＰＵ４１０は、ＲＡＭ４２０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３の機能を実現する。また、ＨＤＤ４４０には、記憶部１２内のデータが格納される。コンピュータ４００のＣＰＵ４１０は、これらのプログラムを記録媒体４８０から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

［５．その他］
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動で行うこともできる、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上記実施形態では、判定サーバ３００において推定処理や判定処理の機能・作用を実現・実行しているが、配送処理装置１０に判定サーバ３００が有する推定処理や判定処理の機能・作用を持たせ、配送処理装置１０において推定処理や判定処理の機能・作用を実現・実行してもよい。

また、上述してきた各実施形態に記載された各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

例えば、上述した配送処理装置１０は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、振分部は、振分手段や振分回路に読み替えることができる。また、本実施形態は配送車に限らず、ドローンその他の移動体にも適用し得る。また、荷物は、梱包物、郵便、ハガキなど種類は問わない。また、拠点と利用者の対応は居住に限らず、勤務、滞在その他の対応でもよい。

１ 配送処理システム
１０ 配送処理装置
１１ 通信部
１２ 記憶部
１３ 制御部
２ 在宅確率データベース
３ 荷物データベース
４ 配送データベース
５ 取得部
６ 特定部
７ 振分部
８ 出力部
２００ 積載装置
３００ 判定サーバ
４００ コンピュータ

Claims (14)

1. 荷物の配送先である拠点に対応する各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて、前記在宅確率が相対的に高い時間帯を特定する特定部と、
   移動体に積載する前記荷物を、当該荷物が前記特定部によって特定された前記在宅確率が高い時間帯に配送されるように振り分ける振分部と、
   前記振分部による振り分けに応じて前記荷物の積載の指示を出力する出力部と
   を備え、
   前記荷物は複数あり、
   前記特定部は、
   複数の前記荷物に対応する前記各利用者についてそれぞれ、前記在宅確率が高い時間帯を特定し、
   前記振分部は、
   前記特定部によって特定された、複数の前記荷物に対応する前記各利用者の前記在宅確率が高い時間帯が同じである場合、複数の前記荷物が分散されるように複数の前記移動体に対して前記荷物を振り分ける
   ことを特徴とする配送処理装置。
2. 荷物の配送先である拠点に対応する各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて、前記在宅確率が相対的に高い時間帯を特定する特定部と、
   移動体に積載する前記荷物を、当該荷物が前記特定部によって特定された前記在宅確率が高い時間帯に配送されるように振り分ける振分部と、
   前記振分部による振り分けに応じて前記荷物の積載の指示を出力する出力部と
   を備え、
   前記振分部は、
   前記特定部によって特定された前記在宅確率が高い時間帯と、前記荷物が積載される前記移動体を操作する操作者によって配送可能な前記荷物に関する情報を示す前記操作者の評価情報とに基づいて前記荷物を振り分ける
   ことを特徴とする配送処理装置。
3. 前記振分部は、
   前記特定部によって特定された前記在宅確率が高い時間帯と、前記移動体の配送経路情報における前記拠点の有無とに基づいて前記荷物を振り分ける
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の配送処理装置。
4. 前記振分部は、
   前記特定部によって特定された前記在宅確率が高い時間帯と、前記各利用者による前記荷物の配送の指定時間の有無とに基づいて前記荷物を振り分ける
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の配送処理装置。
5. 前記荷物は複数あり、
   前記特定部は、
   複数の前記荷物に対応する前記各利用者の前記在宅確率が相対的に低い場合、前記在宅確率が高い時間帯を特定しないようにし、
   前記振分部は、
   前記特定部によって前記在宅確率が高い時間帯が特定されなかった前記各利用者に対応する複数の前記荷物が分散されるように、複数の前記移動体に対して前記荷物を振り分ける
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の配送処理装置。
6. 前記振分部は、
   振り分けた前記荷物に対応する前記拠点の情報を、前記特定部によって特定された、前記拠点に対応する前記各利用者の前記在宅確率が高い時間帯の早い順に順列させることにより、振り分けた前記荷物を前記在宅確率が高い時間帯の早い順に配送する配送経路を示す配送経路情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の配送処理装置。
7. 前記出力部は、
   前記移動体に荷物を積載する積載装置に対して前記指示を出力する
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の配送処理装置。
8. 前記積載装置は、単一の移動体の近傍に前記荷物を排出する荷物排出口を複数備え、
   前記出力部は、
   前記荷物を、前記特定部によって特定された前記在宅確率が高い時間帯の早い順または前記移動体の配送経路情報の順のまとまり毎に、前記複数の前記荷物排出口のいずれかに排出させるように前記積載装置に対して前記指示を出力する
   ことを特徴とする請求項７に記載の配送処理装置。
9. 前記各利用者の各時間帯における在宅確率は、
   前記各利用者が利用する端末装置の位置を示す位置情報の履歴から、前記位置情報が前記拠点にあって前記端末装置を利用する前記各利用者が前記拠点に居て在宅していたことを示す情報を抽出して算出される
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の配送処理装置。
10. 前記荷物の配送先である拠点は、
    前記各利用者が利用する端末装置の位置を示す位置情報の履歴から推定される
    ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の配送処理装置。
11. コンピュータが実行する配送処理方法であって、
    荷物の配送先である拠点に対応する各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて、前記在宅確率が相対的に高い時間帯を特定する特定工程と、
    移動体に積載する前記荷物を、当該荷物が前記特定工程によって特定された前記在宅確率が高い時間帯に配送されるように振り分ける振分工程と、
    前記振分工程による振り分けに応じて前記荷物の積載の指示を出力する出力工程と
    を含み、
    前記荷物は複数あり、
    前記特定工程は、
    複数の前記荷物に対応する前記各利用者についてそれぞれ、前記在宅確率が高い時間帯を特定し、
    前記振分工程は、
    前記特定工程によって特定された、複数の前記荷物に対応する前記各利用者の前記在宅確率が高い時間帯が同じである場合、複数の前記荷物が分散されるように複数の前記移動体に対して前記荷物を振り分ける
    ことを特徴とする配送処理方法。
12. コンピュータが実行する配送処理方法であって、
    荷物の配送先である拠点に対応する各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて、前記在宅確率が相対的に高い時間帯を特定する特定工程と、
    移動体に積載する前記荷物を、当該荷物が前記特定工程によって特定された前記在宅確率が高い時間帯に配送されるように振り分ける振分工程と、
    前記振分工程による振り分けに応じて前記荷物の積載の指示を出力する出力工程と
    を含み、
    前記振分工程は、
    前記特定工程によって特定された前記在宅確率が高い時間帯と、前記荷物が積載される前記移動体を操作する操作者によって配送可能な前記荷物に関する情報を示す前記操作者の評価情報とに基づいて前記荷物を振り分ける
    ことを特徴とする配送処理方法。
13. 荷物の配送先である拠点に対応する各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて、前記在宅確率が相対的に高い時間帯を特定する特定手順と、
    移動体に積載する前記荷物を、当該荷物が前記特定手順によって特定された前記在宅確率が高い時間帯に配送されるように振り分ける振分手順と、
    前記振分手順による振り分けに応じて前記荷物の積載の指示を出力する出力手順と
    をコンピュータに実行させ、
    前記荷物は複数あり、
    前記特定手順は、
    複数の前記荷物に対応する前記各利用者についてそれぞれ、前記在宅確率が高い時間帯を特定し、
    前記振分手順は、
    前記特定手順によって特定された、複数の前記荷物に対応する前記各利用者の前記在宅確率が高い時間帯が同じである場合、複数の前記荷物が分散されるように複数の前記移動体に対して前記荷物を振り分ける
    ことを特徴とする配送処理プログラム。
14. 荷物の配送先である拠点に対応する各利用者の各時間帯における在宅確率に基づいて、前記在宅確率が相対的に高い時間帯を特定する特定手順と、
    移動体に積載する前記荷物を、当該荷物が前記特定手順によって特定された前記在宅確率が高い時間帯に配送されるように振り分ける振分手順と、
    前記振分手順による振り分けに応じて前記荷物の積載の指示を出力する出力手順と
    をコンピュータに実行させ、
    前記振分手順は、
    前記特定手順によって特定された前記在宅確率が高い時間帯と、前記荷物が積載される前記移動体を操作する操作者によって配送可能な前記荷物に関する情報を示す前記操作者の評価情報とに基づいて前記荷物を振り分ける
    ことを特徴とする配送処理プログラム。

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