JP6958442B2 - 情報処理システム、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関わる。

情報通信技術の発達やライフスタイルの変化、或いは経済的理由を背景に、物を個人で所有する時代から、コミュニティの中で共有する時代へと変化してきている。カーシェアリングでは、会員同士がシェアリングカーを共有し、インターネットなどを通じてシェアリングカーの利用状況の確認や利用予約を行うことができる。このようなカーシェアリングにより、ユーザは、車両を所有する場合に比べて、車両の購入費用、整備費用、及び駐車場の費用などを削減することができるため、カーシェアリングを利用するユーザの数は増加傾向に推移している。一方、カーシェアリング事業者が収益を上げるには、ある程度のノウハウが必要とされている。例えば、シェアリングカーの台数がユーザの数を上回ると、シェアリングカーの利用による売り上げよりも、シェアリングカーの維持管理費の方が嵩むため、収益を上げるのが困難となる。これに対し、ユーザの数がシェアリングカーの台数を上回ると、収益を上げる機会を喪失してしまうことになる。このような事情を背景に、特開２０１２−１８１５８２号公報は、シェアリングカーの稼働率に応じて、カーステーションにおけるシェアリングカーの配置台数の適否を判断する技術を提案している。

特開２０１２−１８１５８２号公報

しかし、シェアリングカーの需要は、様々な要因（例えば、人口構成、交通環境、ユーザの趣向など）に起因して、地域毎に異なり得るため、特開２０１２−１８１５８２号公報に記載の技術では、既に事業展開がされている場所におけるシェアリングカーの配置台数の適否を判断することはできても、未だ事業展開がされていない場所におけるシェアリングカーの収益を実用的な確度で予測するのは困難である。

そこで、本発明は、未だ事業展開がされていない場所におけるシェアリングカーの収益を実用的な確度で予測することのできる情報処理システムを提案することを課題とする。

上述の課題を解決するため、本発明に関わる情報処理システムは、シェアリングカーの地域毎の需要に関する需要情報と、第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率に関する稼働率情報とを記憶する記憶手段と、第１の場所とは異なる第２の場所におけるシェアリングカーの貸し出しによる収益を、第１の場所におけるシェアリングカーの需要に関する需要情報と、第２の場所におけるシェアリングカーの需要に関する需要情報と、第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率に関する稼働率情報とに基づいて予測する予測手段と、を備える。

本発明に関わる情報処理システムによれば、未だ事業展開がされていない第２の場所におけるシェアリングカーの貸し出しによる収益を実用的な確度で予測することができる。

本発明の実施形態に関わる情報処理システムの機能ブロックを示す説明図である。 本発明の実施形態に関わるシェアリングカーの貸し出しによる収益の予測処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態に関わるシェアリングカーの需要の地域間の類似性を説明するための図である。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。ここで、同一符号は同一の構成要素を示すものとし、重複する説明は省略する。
図１は本発明の実施形態に関わる情報処理システム１０の機能ブロックを示す説明図である。情報処理システム１０は、シェアリングカーの貸し出しによる収益を予測するコンピュータシステムである。「シェアリングカー」とは、シェアリングの利用（例えば、会員同士の共同利用）に供される車両を意味する。「車両」は、道路交通法上の車両（例えば、自動車、原動機付自転車、軽車両など）を含む。

情報処理システム１０は、ハードウェア資源として、プロセッサ、記憶装置、及び通信モジュールを備えており、記憶装置には、シェアリングカーの貸し出しによる収益を予測する情報処理方法を実行するための情報処理プログラムや、収益予測に用いられる各種の情報（例えば、後述する需要情報２１、稼働率情報２２、固有情報２３、及び駐車場情報２４）が格納されている。プロセッサがこの情報処理プログラムを解釈及び実行することにより、予測手段１１、記憶手段１２、及び通信手段１３としての機能が実現される。これらの各手段は、情報処理システム１０のハードウェア資源と情報処理プログラムとの協働により実現される機能である。例えば、予測手段１１、記憶手段１２、及び通信手段１３の機能（又は処理）は、それぞれ、プロセッサ、記憶装置、通信モジュールの機能（又は処理）により実現される。なお、情報処理プログラムを格納する記憶装置は、例えば、半導体メモリ又はディスク媒体などのコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

本明細書では、説明の便宜上、カーシェアリングサービスの事業が既に展開されている場所（例えば、シェアリングカーが配置されているカーステーションの場所）を「第１の場所」と呼び、カーシェアリングサービスの事業が未だ展開されていない場所（例えば、シェアリングカーの配置が予定されているカーステーションの候補場所）を「第２の場所」と呼ぶ。

記憶手段１２は、シェアリングカーの地域毎の需要に関する需要情報２１と、第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率に関する稼働率情報２２と、第１の場所におけるシェアリングカー毎に固有の固有情報２３と、第１の場所におけるシェアリングカーの駐車場に関する駐車場情報２４とを記憶している。記憶手段１２は、第１の場所における固有情報２３及び第１の場所における駐車場情報２４を、第１の場所における稼働率情報２２と関連付けて記憶している。

ここで、需要情報２１は、各地域の昼間人口、夜間人口、車保有率、交通環境の充実度、商業施設の充実度、カーシェアリングサービスと競合するサービスの数、及び住民の所得のうち何れか一つ又は複数の組み合わせについての情報を含む。昼間人口や夜間人口の多い地域では、昼間人口や夜間人口の少ない地域よりも、シェアリングカーの需要が高い傾向が見られる。車保有率の低い地域では、車保有率の高い地域よりも、シェアリングカーの需要が高い傾向が見られる。交通環境や商業施設が充実している地域では、交通環境や商業施設が乏しい地域よりも、シェアリングカーの需要が高い傾向が見られる。カーシェアリングサービスと競合するサービス（例えば、タクシー、レンタカー、電車などの交通機関、又は競合する他社のカーシェアリングサービス）が少ない地域では、カーシェアリングサービスと競合するサービスが多い地域よりも、シェアリングカーの需要が高い傾向が見られる。住民の所得が高い地域では、住民の所得が低い地域よりも、シェアリングカーの需要が高い傾向が見られる。需要情報２１は、シェアリングカーの実際の稼働率との統計的な関係から、シェアリングカーの需要の程度を示すものとして定量的に評価することが可能であり、このように定量的に評価され得る需要情報２１は、シェアリングカーの需要の地域間の類似の度合いを判定する指標として利用できる。記憶手段１２は、カーシェアリングサービスを提供することが可能な全地域又はその一部の地域における需要情報２１を記憶すればよい。このような地域は、上述の第１の場所及び第２の場所を含むものとする。

シェアリングカーの稼働率は、シェアリングカーの貸し出し可能時間（例えば、カーステーションの営業時間）に対するシェアリングカーの実際の貸し出し時間（ユーザの利用時間）の比率を意味する。固有情報２３は、シェアリングカーの車種（車名）、ボディカラー（外装色）、又はボディタイプ（例えば、セダン、クーペ、カブリオレ、ワゴンなどの区別）に関する情報を含む。駐車場情報２４は、シェアリングカーの駐車場の立地条件に関する情報（例えば、シェアリングカーの駐車場所が屋内にあるのか、或いは屋外にあるのか否かを区別する情報）を含む。

予測手段１２は、第１の場所とは異なる第２の場所におけるシェアリングカーの貸し出しによる収益を、第１の場所におけるシェアリングカーの需要に関する需要情報２１と、第２の場所におけるシェアリングカーの需要に関する需要情報２１と、第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率に関する稼働率情報２２とに基づいて予測する。

図２は、シェアリングカーの貸し出しによる収益の予測処理の流れを示すフローチャートである。
以下の説明においては、第１の場所におけるシェアリングカーの需要を定量的に評価した値をＸ１とし、第２の場所におけるシェアリングカーの需要を定量的に評価した値をＸ２とし、第１の場所におけるシェアリングカーの需要Ｘ１に対する第２の場所におけるシェアリングカーの需要Ｘ２の類似の度合いをａとし、第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率をＹ１とし、第２の場所におけるシェアリングカーの稼働率をＹ２とする。また、説明を簡略化するため、シェアリングカーの需要と稼働率とが比例するという仮定の下で収益予測を行う例を示す。

ステップ２０１において、予測手段１２は、第１の場所におけるシェアリングカーの需要Ｘ１に対する第２の場所におけるシェアリングカーの需要Ｘ２の類似の度合いａを（１）式から計算する。

ａ＝Ｘ２／Ｘ１…（１）

ステップ２０２において、予測手段１２は、Ｙ２を（２）式から計算する。

Ｙ２＝ａ×Ｙ１…（２）

例えば、第２の場所におけるシェアリングカーの需要Ｘ２と第１の場所におけるシェアリングカーの需要Ｘ１とが同程度である場合（ａ＝１の場合）には、予測手段１２は、第２の場所におけるシェアリングカーの稼働率Ｙ２が、第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率Ｙ１と同程度であるものと推定する。例えば、ａ＝１であり、Ｙ１＝５０％である場合には、Ｙ２＝５０％として計算される。

例えば、第２の場所におけるシェアリングカーの需要Ｘ２が第１の場所におけるシェアリングカーの需要Ｘ１を下回る場合（ａ＜１の場合）には、予測手段１２は、第２の場所におけるシェアリングカーの稼働率Ｙ２が、第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率Ｙ１より低い稼働率であるものと推定する。このとき、予測手段１２は、第２の場所におけるシェアリングカーの需要Ｘ２が低い程、第２の場所におけるシェアリングカーの稼働率Ｙ２が低いものと推定する。例えば、ａ＝０．５であり、Ｙ１＝５０％である場合には、Ｙ２＝２５％として計算される。

例えば、第２の場所におけるシェアリングカーの需要Ｘ２が第１の場所におけるシェアリングカーの需要Ｘ１を上回る場合（ａ＞１の場合）には、予測手段１２は、第２の場所におけるシェアリングカーの稼働率Ｙ２が、第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率Ｙ１より高い稼働率であるものと推定する。このとき、予測手段１２は、第２の場所におけるシェアリングカーの需要Ｘ２が高い程、第２の場所におけるシェアリングカーの稼働率Ｙ２が高いものと推定する。例えば、ａ＝１．５であり、Ｙ１＝５０％である場合には、Ｙ２＝７５％として計算される。

ステップ２０３において、予測手段１２は、第２の場所におけるシェアリングカーの推定稼働Ｙ２率から、第２の場所におけるシェアリングカーの貸し出しによる収益を計算する。ここで、収益とは、売上を意味し、収益から費用（例えば、シェアリングカーの維持管理費や人件費など）を控除した金額が利益として算定される。シェアリングカーの維持管理費には、例えば、シェアリングカーの駐車場の利用料金や車両整備費用などが含まれる。予測手段１２は、第２の場所におけるシェアリングカーの貸し出しによる予測収益から利益を計算してもよい。

なお、上述の説明では、Ｙ２＝ａ×Ｙ１として計算する例を示したが、稼働率Ｙ２の計算方法はこの例に限られるものではなく、例えば、ａが１に近い程、Ｙ２の値がＹ１により近くなるように計算してもよく、また、ａが１から離れる程（ａが１より小さくなる程、又は１より大きくなる程）、Ｙ２の値がＹ１からより離れるように計算してもよい。例えば、ａ＝０．９、且つ、Ｙ１＝５０％という条件の下では、Ｙ２＝ａ×Ｙ１として計算すると、Ｙ２＝４５％となるが、ａが１に近いため、Ｙ２の値が５０％により近づくように、Ｙ２＝４８％として計算してもよい。また、例えば、ａ＝０．１、且つ、Ｙ１＝５０％という条件の下では、Ｙ２＝ａ×Ｙ１として計算すると、Ｙ２＝５％となるが、ａが１から離れているため（ａが１より小さいため）、Ｙ２の値が５０％からより離れるように、Ｙ２＝２％として計算してもよい。

また、上述の説明では、シェアリングカーの需要と稼働率とが比例するという仮定の下で収益予測を行う例を示したが、予測手段１２は、シェアリングカーの需要と稼働率との間の関係式を統計的に求め、この統計的に求めた関係式を用いて（１）式及び（２）式をそれぞれ修正し、第２の場所におけるシェアリングカーの貸し出しによる収益を予測してもよい。

予測手段１１は、上述の情報（第１の場所におけるシェアリングカーの需要に関する需要情報２１、第２の場所におけるシェアリングカーの需要に関する需要情報２１、及び第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率に関する稼働率情報２２）に、第１の場所におけるシェアリングカーの固有情報２３と、第１の場所におけるシェアリングカーの駐車場情報２４とを加味して、第２の場所におけるシェアリングカーの貸し出しによる収益を予測してもよい。人気の高いシェアリングカーの車種、ボディカラー、又はボディタイプは、地域毎に異なり得る。人気の高い車種、ボディカラー、又はボディタイプを有するシェアリングカーの稼働率は、人気の低い車種、ボディカラー、又はボディタイプを有するシェアリングカーの稼働率よりも高いものと推定できる。同様に、シェアリングカーの駐車場の立地条件も地域毎に異なり得る。シェアリングカーの駐車場所が屋内にあるよりも屋外にある方が人目に触れやすいため、屋外の駐車場に駐車されているシェアリングカーの稼働率は、屋内の駐車場に駐車されているシェアリングカーの稼働率よりも高いものと推定できる。上述の情報（第１の場所におけるシェアリングカーの需要に関する需要情報２１、第２の場所におけるシェアリングカーの需要に関する需要情報２１、及び第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率に関する稼働率情報２２）に、第１の場所におけるシェアリングカーの固有情報２３と、第１の場所におけるシェアリングカーの駐車場情報２４とを加味することにより、第２の場所におけるシェアリングカーの車種別、ボディカラー別、ボディタイプ別、又はその駐車場の立地条件別の稼働率を推定することができる。これにより、第２の場所におけるシェアリングカーの貸し出しによる収益を実用的な確度で予測することができる。

次に、図３を参照しながら、シェアリングカーの需要の地域間の類似性について説明する。地域Ｅ１は、例えば、交通環境や商業施設が充実しており、人口の多い都市地域である。この場合、地域Ｅ１の中の場所Ｐ１，Ｐ２におけるシェアリングカーの需要は類似しており、その需要は、同程度に高いものと推定できる。図３に示す例では、Ｐ１，Ｐ２におけるシェアリングカーの需要は７０％である。場所Ｐ１を第１の場所とし、場所Ｐ２を第２の場所とすると、場所Ｐ２におけるシェアリングカーの稼働率は、場所Ｐ１におけるシェアリングカーの稼働率と同程度であるものと推定できる。このようにして、場所Ｐ２におけるシェアリングカーの貸し出しによる収益を実用的な確度で予測することができる。一方、地域Ｅ２は、例えば、交通環境や商業施設が乏しく、人口の少ない過疎地域である。この場合、地域Ｅ１の中の場所Ｐ１と地域Ｅ２の中の場所Ｐ３との間におけるシェアリングカーの需要は類似しておらず、場所Ｐ３におけるシェアリングカーの需要は、場所Ｐ１におけるシェアリングカーの需要よりも低いものと推定できる。図３に示す例では、Ｐ３におけるシェアリングカーの需要は４０％である。場所Ｐ１を第１の場所とし、場所Ｐ３を第２の場所とすると、場所Ｐ３におけるシェアリングカーの稼働率は、場所Ｐ１におけるシェアリングカーの稼働率よりも低いものと推定できる。このようにして、場所Ｐ３におけるシェアリングカーの貸し出しによる収益を実用的な確度で予測することができる。なお、ある場所におけるシェアリングカーの需要は、シェアリングカーの需要が最も高い場所の需要を１００としたときの割合で示すことができ、例えば、需要７０％，４０％とは、それぞれ、シェアリングカーの需要が最も高い場所の需要の７割，４割であることを示す。

なお、情報処理システム１０の管理者は、自らカーシェアリングサービスを提供するカーシェアリング事業者でもよく、或いは、カーシェアリング事業者にカーシェアリングサービスの運営に関するサービス（例えば、収益予測に関するアドバイスを提供するサービス）を提供する事業者でもよい。情報処理システム１０の管理者が後者である場合、通信手段１３は、カーシェアリング事業の収益予測に関する情報を、通信ネットワークを通じて、カーシェアリング事業者のコンピュータシステムに提供してもよい。

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更又は改良され得るととともに、本発明には、その等価物も含まれる。例えば、情報処理プログラムは、メインプログラムの中で呼び出されて実行される複数のソフトウェアモジュールを備えてもよい。このようなソフトウェアモジュールは、予測手段１１、記憶手段１２、及び通信手段１３の機能を実現する処理を実行するためにモジュール化されたサブプログラムである。これらの手段と同様の機能を、専用のハードウェア資源（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）など）やファームウェアを用いて実現してもよい。また、情報処理プログラムを所定の信号形式に符号化して、伝送媒体（有線通信網）又は伝送波（無線電波）を通じて、あるコンピュータから他のコンピュータへ伝送することが可能である。情報処理システム１０の機能は、必ずしも一台のコンピュータによって実現される必要はなく、通信ネットワークに接続する複数台のコンピュータによって実現されてもよい。

１０…情報処理システム １１…予測手段 １２…記憶手段 １３…通信手段 ２１…需要情報 ２２…稼働率情報 ２３…固有情報 ２４…駐車場情報 Ｅ１，Ｅ２…地域 Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３…場所

Claims (6)

1. シェアリングカーの地域毎の需要に関する需要情報と、第１の場所における前記シェアリングカーの稼働率に関する稼働率情報とを記憶する記憶手段と、
   前記第１の場所とは異なる第２の場所における前記シェアリングカーの貸し出しによる収益を、前記第１の場所におけるシェアリングカーの需要に関する需要情報と、前記第２の場所におけるシェアリングカーの需要に関する需要情報と、前記第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率に関する稼働率情報とに基づいて予測する予測手段と、
   を備える情報処理システム。
2. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記第２の場所におけるシェアリングカーの需要と前記第１の場所におけるシェアリングカーの需要とが同程度である場合には、前記予測手段は、前記第２の場所におけるシェアリングカーの稼働率が、前記第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率と同程度であるものと推定し、
   前記第２の場所におけるシェアリングカーの需要が前記第１の場所におけるシェアリングカーの需要を下回る場合には、前記予測手段は、前記第２の場所におけるシェアリングカーの稼働率が、前記第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率より低い稼働率であり、且つ、前記第２の場所におけるシェアリングカーの需要が低い程、前記第２の場所におけるシェアリングカーの稼働率が低いものと推定し、
   前記第２の場所におけるシェアリングカーの需要が前記第１の場所におけるシェアリングカーの需要を上回る場合には、前記予測手段は、前記第２の場所におけるシェアリングカーの稼働率が、前記第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率より高い稼働率であり、且つ、前記第２の場所におけるシェアリングカーの需要が高い程、前記第２の場所におけるシェアリングカーの稼働率が高いものと推定し、
   前記予測手段は、前記第２の場所における推定された稼働率から前記第２の場所における前記シェアリングカーの貸し出しによる収益を予測する、情報処理システム。
3. 請求項１又は２に記載の情報処理システムであって、
   前記記憶手段は、前記第１の場所におけるシェアリングカー毎に固有の固有情報と、前記第１の場所におけるシェアリングカーの駐車場に関する駐車場情報とを、前記第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率に関する稼働率情報と関連付けて記憶しており、
   前記予測手段は、前記第１の場所におけるシェアリングカー毎に固有の固有情報と、前記第１の場所におけるシェアリングカーの駐車場に関する駐車場情報とを加味して、前記第２の場所におけるシェアリングカーの貸し出しによる収益を予測する、情報処理システム。
4. 請求項３に記載の情報処理システムであって、
   前記第１の場所におけるシェアリングカー毎に固有の固有情報は、前記第１の場所におけるシェアリングカーの車種、ボディカラー又はボディタイプに関する情報を含み、
   前記第１の場所におけるシェアリングカーの駐車場に関する駐車場情報は、前記第１の場所におけるシェアリングカーの駐車場の立地条件に関する情報を含み、
   前記シェアリングカーの地域毎の需要に関する需要情報は、各地域の昼間人口、夜間人口、車保有率、交通環境の充実度、商業施設の充実度、カーシェアリングサービスと競合するサービスの数、及び住民の所得のうち何れか一つ又は複数の組み合わせについての情報を含む、情報処理システム。
5. コンピュータシステムが、
   シェアリングカーの地域毎の需要に関する需要情報と、第１の場所における前記シェアリングカーの稼働率に関する稼働率情報とを記憶するステップと、
   前記第１の場所とは異なる第２の場所における前記シェアリングカーの貸し出しによる収益を、前記第１の場所におけるシェアリングカーの需要に関する需要情報と、前記第２の場所におけるシェアリングカーの需要に関する需要情報と、前記第１の場所におけるシェアリングカーの稼働率に関する稼働率情報とに基づいて予測するステップと、
   を実行する情報処理方法。
6. 請求項５に記載の情報処理方法をコンピュータシステムに実行させる情報処理プログラム。

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