JP7105110B2 - 移送モビリティサービスの提案方法及び移送モビリティサービスの提案装置 - Google Patents

Description

本発明は、移送モビリティサービスの提案方法及び移送モビリティサービスの提案装置に関するものである。

鉄道、バスなどの公共交通機関は、大勢の利用者が安価に移動できる交通手段として、広く利用されている。一方、公共交通機関を用いて円滑に移動できない場合に、公共交通機関に代替する移送モビリティサービスとして、タクシーなどの移送モビリティサービスも知られている。

移送モビリティサービスに関して、効率的に利用者を獲得するための配車管理装置が知られている（特許文献１参照）。特許文献１の配車管理装置は、コンサートや催しなどの行事情報を取得し、この行事情報をもとに配車需要を予測し、予測した配車需要（需要予測情報）をタクシーなどの車両に向け送信する。

特開２００７－７２７８４号公報

特許文献１は、移送モビリティサービスへの需要が高まる事由として、人出が増加する行事のみを想定している。しかし、移送モビリティサービスへの需要が高まる事由はこれに限らない。つまり、特許文献１が想定する前記した事由では、配車需要を精度良く予測するためには不十分である。

本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、ユーザの移動の遅延を回避してユーザに快適な移動を提案する移送モビリティサービスの提案方法及び移送モビリティサービスの提案装置を提供することである。

本発明の一態様は、ユーザの移動の目的を達成するための移送モビリティサービスを提案する提案方法である。提案方法では、ユーザ言動情報からユーザの属性を算出し、ユーザの属性及びユーザ位置情報に基づいてユーザの移動の目的を推測する。そして、ユーザ遅延情報を検索し、ユーザ遅延情報に基づいてユーザの中から、移動に遅延が生じるユーザを特定し、ユーザの移動の目的を公共交通機関とは異なる移動手段を用いて達成するための移送モビリティサービスを探索して、ユーザに提案する。

本発明の一態様によれば、ユーザの移動の遅延を回避してユーザに快適な移動を提案することができる。

図１は、第１実施形態に係わる移送モビリティサービスの提案装置を含む移送モビリティサービスシステム全体の概略構成を示すブロック図である。 図２は、図１に示すサービスセンター５０を用いた移送モビリティサービスの提案方法の一例を示すフローチャートである。 図３は、第１実施形態の第１実施例に係わる、公共交通機関の遅延、或いは人の混雑又は集中が発生するシーン、及び当該シーンにおけるサービスセンター５０の動作例を説明する模式図である。 図４は、第１実施形態の第２実施例に係わる、公共交通機関の遅延、或いは人の混雑又は集中が発生するシーン、及び当該シーンにおけるサービスセンター５０の動作例を説明する模式図である。 図５は、第１実施形態の第３実施例に係わる、公共交通機関の遅延、或いは人の混雑又は集中が発生するシーン、及び当該シーンにおけるサービスセンター５０の動作例を説明する模式図である。 図６は、第１実施形態の第４実施例に係わる、公共交通機関の遅延、或いは人の混雑又は集中が発生するシーン、及び当該シーンにおけるサービスセンター５０の動作例を説明する模式図である。 図７は、第１実施形態の第５実施例に係わる、公共交通機関の遅延、或いは人の混雑又は集中が発生するシーン、及び当該シーンにおけるサービスセンター５０の動作例を説明する模式図である。 図８は、第１実施形態の第６実施例に係わる、公共交通機関の遅延、或いは人の混雑又は集中が発生するシーンを説明する模式図である。 図９は、第２実施形態に係わる移送モビリティサービスの提案装置を含む移送モビリティサービスシステム全体の概略構成を示すブロック図である。 図１０は、図９に示すサービスセンター５０を用いた移送モビリティサービスの提案方法の一例を示すフローチャートである。 図１１は、第２実施形態に係わる、サービス車両３２１の数がステップＳ１１１で特定されたユーザ３２０の数よりも少ないシーンの一例を示す模式図である。 図１２Ａは、図１１に示す７人のユーザ３２０の移動にかかる時間を示すグラフである。 図１２Ｂは、図１２Ａ、図１３～１６のグラフにおける時間の配分を説明するための図である。 図１３は、第２実施形態の第７実施例に係わるユーザ１の選択方法或いは選択基準によって選択されるユーザを示すグラフである。 図１４は、第２実施形態の第８実施例に係わるユーザ１の選択方法或いは選択基準によって選択されるユーザを示すグラフである。 図１５は、第２実施形態の第９実施例に係わるユーザ１の選択方法或いは選択基準によって選択されるユーザを示すグラフである。 図１６は、第２実施形態の第１０実施例に係わるユーザ１の選択方法或いは選択基準によって選択されるユーザを示すグラフである。 図１７は、第２実施形態に係わる、サービス車両３２１、３３５、３３７の数がステップＳ１１１で特定されたユーザ３２０、３２３、３３０の数よりも少ないシーンの他の例を示す模式図である。

図面を参照して、実施形態を説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。

（第１実施形態）
図１を参照して、第１実施形態に係わる移送モビリティサービスの提案装置を含む移送モビリティサービスシステム全体の概略構成を説明する。移送モビリティサービスシステムには、インターネット２を介し相互に無線通信可能に接続された、ユーザ１が所有又は所持する通信端末１９、移送モビリティサービスをユーザ１に提供する時のユーザ１の移動手段の一例である１又は２以上のサービス車両５１、及び実施形態に係わる移送モビリティサービスの提案装置の一例であるサービスセンター５０が含まれる。「移送モビリティサービス」とは、ユーザ１の現在の希望を満たす移動を実現するための輸送サービスである。換言すれば、ユーザ１をサービス車両５１に乗せ、ユーザ１を輸送することで、ユーザ１の現在の希望を満たす移動を実現する。

ユーザ１は、移送モビリティサービスを利用するために予め登録された者である。ユーザ１の登録情報としては、例えば、氏名、性別、年齢、職業、住所、電話番号、電子メールアドレス、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）のユーザ名、アカウント名、ＩＤ、ニックネーム、顔写真が含まれる。これらの登録情報は、後述するサービスセンター５０が備える記憶部（メモリ）に記憶される。

ユーザ１は、日々、携帯端末を含む様々な通信端末１９を用いて、インターネット２を通じて様々な情報を発信し、或いは様々な情報を検索している。ユーザ１が発信する情報、検索する情報の一部はインターネット上で開示され、外部から閲覧可能である。例えば、ＳＮＳ上で発言する言動の一部は、テキストデータ又は画像データとしてインターネット２上に開示される。このように、ユーザ１は、インターネット上において、様々な言動を発信し、公開している。なお、インターネット上におけるユーザ１の言動を移送モビリティサービスシステムが利用するために、システム上に予め登録されているユーザ１の登録情報が利用される。

ユーザ１が使用する通信端末１９には、通話機能を備える携帯電話、スマートフォンなどの携帯端末が含まれる。本システムは、既知の音声認識処理技術を用いることにより、インターネット上のみならず、現実においてユーザ１が発信する、人間の五感で感じることが出来る言動をも、利用することが可能である。更には、本システムは、既知の画像認識処理技術を用いることにより、ユーザ１が携帯端末などで撮影する画像データ或いは監視カメラ（ＣＣＶＴ）の移るユーザ１の画像データ等に基づいて、ユーザ１及びその他の人又は物体を認識してもよい。ユーザ言動情報には、これらのカメラの画像データも含まれる。「ユーザ言動情報」とは、現実及びインターネット上の少なくとも一方におけるユーザの言動を示す情報である。

なお、本システムがインターネット上及び現実の双方で発信するユーザ１の言動を同時に利用する実施例を説明するが、いずれか一方のみを用いても構わない。

ユーザ１が使用する通信端末１９には、ユーザ１が携帯している携帯端末であって、自己位置を検索或いは計測する機能（ＧＰＳ機能を含む）を備える端末が含まれる。

サービスセンター５０は、インターネット２を通じて、ユーザ言動情報及びユーザ１の現在位置を示す情報（ユーザ位置情報）を収集する。更に、サービスセンター５０は、インターネット２を通じて、ユーザ１の移動に遅延が生じる状況を示す「ユーザ遅延情報」を検索する。サービスセンター５０は、ユーザ言動情報、ユーザ位置情報、及びユーザ遅延情報に基づいて、公共交通機関とは異なる移動手段を用いてユーザ１の移動の目的を達成するための移送モビリティサービスを提案する。ここで、移送モビリティサービスを提案するユーザ１は、公共交通機関を利用して移動している者、又は公共交通機関を利用して移動することが見込まれる者の少なくとも一方からなる。公共交通機関には、鉄道、電車、バス、路面電車、フェリーが含まれる。

サービスセンター５０は、制御部（コントローラ）の一例であるＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ（主記憶装置）、及び入出力部を備えるマイクロコンピュータを用いて実現可能である。マイクロコンピュータをサービスセンター５０として機能させるためのコンピュータプログラム（移送モビリティサービスプログラム）を、マイクロコンピュータにインストールして実行する。これにより、マイクロコンピュータのＣＰＵは、サービスセンター５０が備える複数の情報処理部（４、５、７、８、１０、１１、１２、１５、１６、２０、２４、２５）として機能する。なお、ここでは、ソフトウェアによってサービスセンター５０を実現する例を示すが、もちろん、各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、サービスセンター５０を構成することも可能である。専用のハードウェアには、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。また、サービスセンター５０に含まれる複数の情報処理部（４、５、７、８、１０、１１、１２、１５、１６、２０、２４、２５）を個別のハードウェアにより構成してもよい。サービスセンター５０は、マイクロコンピュータのみならず、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ、等の補助記憶装置（６、１３、１８）と、無線又は優先によりインターネット２に接続する通信装置１７とを備える。

サービスセンター５０は、複数の情報処理部として、ユーザ言動取得部４と、ユーザ属性分析部５と、ユーザ位置取得部７と、移動目的推測部８と、交通遅延探索部１０と、混雑状況探索部１１と、イベント探索部１２と、遅延範囲推定部１５と、遅延ユーザ特定部１６と、ルート設定部２０と、代替移動サービス探索部２４と、サービス提案部２５と、を備える。

サービスセンター５０は、補助記憶装置として、ユーザ属性情報データベース（ＤＢ）６と、探索式ＤＢ１３と、道路地図情報ＤＢ１８と、を備える。

ユーザ言動取得部４、ユーザ属性分析部５、及びユーザ属性情報データベースＤＢ６は、ユーザ属性部３を構成する。交通遅延探索部１０、混雑状況探索部１１、イベント探索部１２、及び探索式ＤＢ１３は、ユーザ遅延検索部９を構成する。遅延範囲推定部１５、遅延ユーザ特定部１６、代替移動サービス探索部２４、及びサービス提案部２５は、提案部１４を構成する。

ユーザ言動取得部４は、インターネット２を通じて、ユーザ言動情報を収集する。例えば、ユーザ属性情報ＤＢ６には、本システム上に予め登録されたユーザ１の登録情報が記憶されている。ユーザ言動取得部４は、ユーザ１の登録情報に基づいて、ユーザ１にリンクしたユーザ言動情報を収集することができる。ユーザ言動情報には、例えば、ユーザ１がＳＮＳ上で開示するテキスト情報及び画像情報、通話機能を有する携帯端末から発信するユーザ１の音声情報、が含まれる。

ユーザ属性情報ＤＢ６（記憶部）には、ユーザ言動情報とユーザ１の属性との関係を示すユーザ属性テーブルが予め記憶されている。ユーザ属性分析部５は、ユーザ属性情報ＤＢ６に記憶されているユーザ属性テーブルを参照して、ユーザ言動取得部４が収集したユーザ言動情報からユーザの属性を算出する。ユーザ属性分析部５は、収集したユーザ言動情報から、ユーザ属性テーブルを参照して、「ユーザ言動情報」に対応する「ユーザの属性」を出力する。出力されたユーザの属性は、ユーザ属性情報ＤＢ６に、記憶される。なお、「ユーザの属性」とは、ユーザ１の性別、年齢、職業などのほかに、基本的な性格、行動性向、思考性向、趣味、嗜好、日常的な関心事、また最近の関心事など、ユーザ１の生活全般、又はユーザ１の行動全般を特徴づける諸々の短期的な属性を指す。ユーザ属性テーブルは、既知の人工知能（ＡＩ）、機械学習又はディープラーニングの手法を用いて構築することができる。具体的には、インターネット２を介して収集される大規模なデータを統計的なアルゴリズムのもとで分析することにより、入力データとこれに応じて出力される出力データとの「相関」を導きだし、この相関をテーブルとして記憶することができる。

ユーザ位置取得部７は、インターネット２を通じて、ユーザ１の現在位置を示す情報を取得する。具体的には、ユーザ１の現在位置を示す情報は、ユーザ１が携帯している携帯端末であって、自己位置を検索或いは計測する機能（ＧＰＳ機能を含む）を備える端末を介して、取得することが出来る。更に、ユーザ位置取得部７は、現在位置の時間変化から、ユーザ１の現在の活動状況を示す情報を取得する。具体的には、「ユーザ１の現在の活動状況」には、移動中であるか否か、移動中である場合、どの移動手段（徒歩、自転車、バス、自動車、電車）を利用しているか、移動中でない場合、現在位置でどんな活動中（学校、仕事、外食、自宅）であるか、が含まれる。勿論、ユーザ位置取得部７は、ユーザ１の現在位置及びその時間変化に対して、ユーザ属性情報ＤＢ６に記憶されているユーザ１の属性を組み合わせて、ユーザ１の現在の活動状況を推定することもできる。例えば、ユーザ属性テーブルと同様にして、「ユーザの現在位置及びその時間変化」及び「ユーザの属性」の組合せと「ユーザの現在の活動状況」とを一対一に対応付けたテーブルを用意し、ユーザ位置取得部７は、当該テーブルを参照して、ユーザ１の現在の活動状況を推定することができる。このテーブルは、既知の人工知能（ＡＩ）、機械学習又はディープラーニングの手法を用いて構築することができる。具体的には、インターネット２を介して収集される大規模なデータを統計的なアルゴリズムのもとで分析することにより、入力データとこれに応じて出力される出力データとの「相関」を導きだし、この相関をテーブルとして記憶することができる。

更に、監視カメラ（ＣＣＴＶ）の映像データを入手することができる場合、ユーザ位置取得部７は、監視カメラの映像データからユーザ１の現在位置及び現在の活動状況を取得或いは推測してもよい。具体的には、映像データを既知の画像認識技術を用いて解析することにより、映像からユーザ１を特定し、監視カメラの設置位置からユーザ１の現在位置を特定し、ユーザ１の様子、例えば、普段着又は正装、姿勢の良し悪し、持ち物の有無、その種類を特定する。ユーザ１の登録情報に含まれるユーザ１の外見を示すデータを用いることで、映像からユーザ１を特定することができる。更には、同伴者の有無及びその数、同伴者及びその属性を特定してもよい。このように、ユーザ位置取得部７は、監視カメラの映像データから特定可能なユーザ１の様子から、ユーザ１の現在位置及び現在の活動状況を取得或いは推測してもよい。なお、ユーザ１の現在の活動状況には、電車、バス等の特定の移動手段で移動中、学校、会社から自宅に移動中、等のユーザの現在の移動状況が含まれる。

移動目的推測部８は、ユーザ１の属性及びユーザ位置情報に基づいて、ユーザ１の移動の目的を推測する。例えば、ユーザ属性テーブルと同様にして、「ユーザ１の属性」及び「ユーザ位置情報」の組合せと「ユーザ１の移動の目的」とを一対一に対応付けたテーブルを用意し、移動目的推測部８は、当該テーブルを参照して、ユーザ１の移動の目的を推定することができる。このテーブルは、既知の人工知能（ＡＩ）、機械学習又はディープラーニングの手法を用いて構築することができる。具体的には、インターネット２を介して収集される大規模なデータを統計的なアルゴリズムのもとで分析することにより、入力データとこれに応じて出力される出力データとの「相関」を導きだし、この相関をテーブルとして記憶することができる。

交通遅延探索部１０、混雑状況探索部１１、及びイベント探索部１２の各々は、探索式ＤＢ１３に記憶されている検索式を用いて、ユーザ遅延情報を、インターネット２を通じて検索する。探索式ＤＢ１３は、ユーザ遅延情報を検索するための検索式を記憶する。「ユーザ遅延情報」とは、ユーザ１の移動に遅延が生じる状況であって、且つ公共交通機関又はイベントに係わる前記状況を示す情報である。「ユーザ１の移動に遅延が生じる状況であって、且つ公共交通機関又はイベントに係わる前記状況」とは、公共交通機関の遅延、又は公共交通機関を利用する者の集中の少なくとも一方であり、以後、単に「ユーザ遅延状況」と略して表記する。「ユーザ遅延状況」は、公共交通機関又はイベントに係わる状況であって、ユーザ１の各々に固有な状況は除かれる。「公共交通機関を利用する者の集中」には、イベントの開催に起因して発生する人出の集中が含まれる。例えば、イベントの開始前のイベント会場の最寄り駅、終了後のイベント会場の周辺には、多くのユーザ１が集中する。

公共交通機関の運行に遅延が生じる、或いは、公共交通機関を利用する者が集中することにより、公共交通機関の運行（交通容量の供給）と乗客数（交通需要）のバランスが崩れ、ユーザ１の円滑な移動が困難となる。これにより、公共交通機関を利用するユーザ１の移動に遅延が生じる。

交通遅延探索部１０は、検索式を用いて、ユーザ遅延情報の一例として、公共交通機関の遅延を示す情報を検索する。「公共交通機関の遅延を示す情報」には、公共交通機関が開示する公共交通機関の運行状況を示す情報、ＳＮＳ上に開示される運行状況を示す情報、及びユーザ位置情報の少なくとも１つが含まれる。具体的には、交通遅延探索部１０は、ユーザ位置情報から、ユーザ１が公共交通機関を利用しているか否かを判断できる。交通遅延探索部１０は、公共交通機関を利用しているユーザ１の移動速度から公共交通機関が遅延するか否かを判断できる。このように、交通遅延探索部１０は、公共交通機関の遅延を示す情報に基づいて、公共交通機関の遅延が発生しているか否かを判断する。なお、交通遅延探索部１０は、道路交通の流れの状況を示す情報も同様にして収集し分析してもよい。

混雑状況探索部１１は、検索式を用いて、人の動きに関する公開情報、人の動きに関するＳＮＳ情報、及びユーザ位置情報の少なくとも１つを検索する。混雑状況探索部１１は、検索した人の動きに関する公開情報、人の動きに関するＳＮＳ情報、及びユーザ位置情報をもとに、人の混雑状況を分析し、人の混雑が発生するか否かを判断する。

イベント探索部１２は、検索式を用いて、各種のイベント情報を、インターネット２を通じて検索する。「イベント情報」には、イベントに関してイベント主催者が開示する公開情報、及びイベントに関してＳＮＳ上に開示される情報の少なくとも一方が含まれる。イベント探索部１２は、イベントの開催場所、開始時刻、終了時刻を含む各種のイベント情報をもとに、人が集中する場所及び時間帯を分析し、人の集中が発生するか否かを判断する。

遅延範囲推定部１５は、検索されたユーザ遅延情報に基づいて、ユーザ１の移動に遅延が生じる範囲（遅延推定範囲）を算出する。具体的に、遅延範囲推定部１５は、公共交通機関が遅延する、或いは、人の混雑又は集中が発生すると判断された場合、公共交通機関の遅延又は人の混雑又は集中が影響する地理的な範囲を推定する。例えば、公共交通機関の遅延の程度、復旧の見込み、人の集中による乗車の困難や遅延の見込み、解消までの見込みから、ユーザ１の移動に遅延が生じる範囲を推定する。詳細には、電車の軽微な遅延であれば、遅延が発生した駅の前後数駅の範囲を推定できる。３０分の遅延であれば、当該遅延が生じている路線全体をユーザ１の移動に遅延が生じる範囲として推定できる。復旧の見込みが無ければ、当該遅延が生じている路線全体のみならず、当該路線上の駅に接続するバスの路線の全体或いは一部を含む範囲を推定できる。遅延推定範囲の例はこれに限らず、その他の推定方法又は推定範囲であっても構わない。

例えば、ユーザ属性テーブルと同様にして、「ユーザ遅延情報」と「遅延推定範囲」とを一対一に対応付けたテーブルを用意し、遅延範囲推定部１５は、当該テーブルを参照して、ユーザ１の移動に遅延が生じる範囲を推定することができる。このテーブルは、既知の人工知能（ＡＩ）、機械学習又はディープラーニングの手法を用いて構築することができる。具体的には、インターネット２を介して収集される大規模なデータを統計的なアルゴリズムのもとで分析することにより、入力データとこれに応じて出力される出力データとの「相関」を導きだし、この相関をテーブルとして記憶することができる。

遅延ユーザ特定部１６は、遅延範囲推定部１５により推定された遅延推定範囲に基づいて、公共交通機関を利用して移動している者、又は公共交通機関を利用して移動することが見込まれる者の少なくとも一方からなるユーザ１の中から、移動に遅延が生じるユーザ１を特定する。具体的に、遅延ユーザ特定部１６は、ユーザ位置情報をもとに、遅延推定範囲内に居るユーザ１を、移動に遅延が生じるユーザ１として特定する。例えば、遅延推定範囲の大きさに応じて、遅延する電車に既に乗っているユーザ１、これから当該電車に乗ろうとして駅で待っているユーザ１、その駅に向かうバスに乗っているユーザ１、このバスをバス停で待っているユーザ１を特定することができる。

代替移動サービス探索部２４は、遅延ユーザ特定部１６により特定されたユーザ１の移動の目的を、公共交通機関とは異なる移動手段を用いて達成するための移送モビリティサービスを探索する。「移送モビリティサービス」とは、公共交通機関とは異なる移動手段の一例としてのサービス車両５１にユーザ１を乗せて移送するサービスである。

サービス提案部２５は、代替移動サービス探索部２４により探索された移送モビリティサービスを、遅延ユーザ特定部１６により特定されたユーザ１に提案する。具体的には、公共交通機関とは異なる移動手段による移動の実現によって、ユーザ１の移動の目的が達成されることをユーザ１に対して案内する。更に、移動する経路（移動ルート）、移動のための所要時間などを案内する。例えば、サービス提案部２５は、通信装置１７を制御して、上記した提案に係わる種々の情報を、インターネット２を介して、通信端末１９に送信する。

サービス提案部２５による移送モビリティサービスの提案に対して、通信装置１７がユーザ１の通信端末１９から移送モビリティサービスのリクエストを受信した場合、ルート設定部２０は、ユーザ１の移動の目的を達成するための移動ルートを設定する。ルート設定部２０は、道路地図情報ＤＢ１８に記憶されている地図データを参照して、地図上における移動ルートを検索し、設定する。ルート設定部２０は、通信装置１７を制御して、設定した移動ルートに沿って走行するサービス車両５１の配車をサービス車両５１に対してリクエストする。配車のリクエストと共に、ルート設定部２０は、設定した移動ルートを示す情報をサービス車両５１へ送信する。サービス車両５１は、配車のリクエスト及び移動ルートに応じて、ユーザ１に対して、ユーザ１の移動の目的を達成するための移送モビリティサービスを提供することができる。

サービス車両５１には、例えば、車両の走行制御の全てを人間（運転者）が行う有人タクシー又は相乗り（シェアライド）を希望する自家用車、車両の走行制御の全て又は一部を車両自らが自律的に行う無人タクシー又はロボタクシー等が含まれる。図１には、サービス車両５１の例として、自動運転機能を備える無人のタクシー、ロボタクシーの構成を示している。サービス車両５１は、インターネット２を介してユーザ１及びサービスセンター５０と無線通信可能な通信装置２１と、サービスセンター５０により設定された移動ルートに沿って自律走行を行うために走行を制御する車両走行制御部２２と、設定された移動ルートに対するサービス車両５１の相対位置を認識するために必要な地図データを記憶する道路地図情報ＤＢ２３とを備える。なお、「公共交通機関とは異なる移動手段」には、自動車（サービス車両）のみならず、船舶、航空機（飛行機、ヘリコプター、飛行船、ドローン）、人力車、等、ユーザを乗せて移送することが可能なあらゆる移動手段が含まれる。

図２を参照して、図１に示すサービスセンター５０を用いた移送モビリティサービスの提案方法の一例を説明する。図２のフローは、サービスセンター５０が稼働している間、繰り返し実行される。

先ずステップＳ１００において、ユーザ位置取得部７は、インターネット２を通じて、ユーザ位置情報、及びユーザ１の現在の活動状況を示す情報を取得する。ステップＳ１０１に進み、サービスセンター５０は、ユーザ１の属性及びユーザ位置情報に基づいて、ユーザの移動の目的を推測する。具体的には、先ず、ユーザ言動取得部４は、インターネット２を通じて、ユーザ言動情報を収集する。ユーザ属性分析部５は、収集したユーザ言動情報をもとに、ユーザ属性テーブルを参照して、「ユーザ言動情報」に対応する「ユーザの属性」を算出する。そして、移動目的推測部８は、ユーザ１の属性及びユーザ位置情報に基づいて、ユーザ１の移動の目的を推測する。移動目的推測部８は、更に、ユーザ１の現在の活動状況を考慮して、ユーザ１の移動の目的を推測してもよい。

ステップＳ１０２に進み、交通遅延探索部１０は、探索式ＤＢ１３に記憶されている検索式を用いて、ユーザ遅延情報の一例として、公共交通機関の遅延を示す情報を、インターネット２を通じて収集する。

ステップＳ１０３に進み、混雑状況探索部１１及びイベント探索部１２の各々は、探索式ＤＢ１３に記憶されている検索式を用いて、ユーザ遅延情報の他の例として、「人の動きに係わる情報」を、インターネット２を通じて収集する。具体的に、混雑状況探索部１１は、検索式を用いて、人の動きに係わる情報の一例として、人の動きに関する公開情報、人の動きに関するＳＮＳ情報、及びユーザ位置情報を収集する。イベント探索部１２は、検索式を用いて、人の動きに係わる情報の他の例として、各種のイベント情報を、インターネット２を通じて収集する。

ステップＳ１０４に進み、交通遅延探索部１０は、公共交通機関の遅延を示す情報をもとに、公共交通機関が遅延するか否かを判断する。公共交通機関が遅延すると判断した場合（Ｓ１０４でＹＥＳ）、ステップＳ１１０に進み、公共交通機関が遅延しないと判断した場合（Ｓ１０４でＮＯ）、ステップＳ１０５に進む。

ステップＳ１０５に進み、混雑状況探索部１１は、人の動きに関する公開情報、人の動きに関するＳＮＳ情報、及びユーザ位置情報をもとに、人の混雑が発生するか否かを判断する。また、イベント探索部１２は、イベントの開催場所、開始時刻、終了時刻を含む各種のイベント情報をもとに、人の集中が発生するか否かを判断する。人の混雑又は集中が発生すると判断した場合（Ｓ１０５でＹＥＳ）、ステップＳ１１０に進み、人の混雑又は集中が発生しないと判断した場合（Ｓ１０５でＮＯ）、ステップＳ１０６に進む。ステップＳ１０６において、サービスセンター５０が稼働中であれば（Ｓ１０６でＮＯ）、ステップＳ１００に戻り、ユーザ１の状況と交通機関の運行状況、人の集中の状況を継続的に監視する。サービスセンター５０が稼働中でなければ（Ｓ１０６でＹＥＳ）、図２のフローチャートは終了する。

ステップＳ１１０に進み、遅延範囲推定部１５は、検索されたユーザ遅延情報に基づいて、ユーザ１の移動に遅延が生じる範囲（遅延推定範囲）を算出する。ステップＳ１１１に進み、遅延ユーザ特定部１６は、遅延推定範囲に基づいて、公共交通機関を利用して移動している者、又は公共交通機関を利用して移動することが見込まれる者の少なくとも一方からなるユーザ１の中から、移動に遅延が生じるユーザ１を特定する。

ステップＳ１１２に進み、代替移動サービス探索部２４は、遅延ユーザ特定部１６により特定されたユーザ１の移動の目的を、公共交通機関とは異なる移動手段の一例であるサービス車両５１を用いて達成するための移送モビリティサービスを探索する。移送モビリティサービスを探索できた場合、つまり、ユーザ１の移動の目的を達成するための移送モビリティサービスが存在する場合（Ｓ１１３でＹＥＳ）、ステップＳ１１４へ進む。ユーザ１の移動の目的を達成するための移送モビリティサービスが存在しない場合（Ｓ１１３でＮＯ）、ステップＳ１１７へ進む。

ステップＳ１１４において、サービス提案部２５は、代替移動サービス探索部２４により探索された移送モビリティサービスを、公共交通機関に代替するサービスとして、遅延ユーザ特定部１６により特定されたユーザ１に提案する。

サービス提案部２５による移送モビリティサービスの提案に対して、通信装置１７がユーザ１の通信端末１９から移送モビリティサービスのリクエストを受信した場合（ステップＳ１１５でＹＥＳ）、ユーザ１は移送モビリティサービスの提案を受諾したと判断できる。よって、ステップＳ１１６に進み、ルート設定部２０は、通信装置１７を制御して、設定した移動ルートに沿って走行するサービス車両５１の配車をサービス車両５１に対してリクエストする。これにより、ユーザ１に、サービス車両５１を手配することができる。その後、ステップＳ１１７へ進む。

ステップＳ１１７において、ステップＳ１１１において特定されたユーザ１の全員について、移送モビリティサービスを探索したか否かを判断する。未だ探索していないユーザ１があれば（Ｓ１１７でＮＯ）、ステップＳ１１２へ戻り、ユーザ１の全員について探索が完了していれば（Ｓ１１７でＹＥＳ）、ステップＳ１０６で進む。

ここで、ステップＳ１１０～Ｓ１１７は、公共交通機関の遅延、或いは人の混雑又は集中が発生する場合の処理ルーチンに相当する。

（第１実施例）
図３を参照して、第１実施形態の第１実施例に係わる、公共交通機関の遅延、或いは人の混雑又は集中が発生するシーン、及び当該シーンにおけるサービスセンター５０の動作例を説明する。鉄道路線２００上には、Ａ駅２０１、Ｂ駅２０２、Ｃ駅２０３、及び図中に示さないその他の駅が存在する。ユーザ２０４は、移動ルート２０７に沿って移動する予定である。移動ルート２０７は、Ｂ駅２０２で電車２０５に乗ってＣ駅２０３まで移動し、Ｃ駅２０３から徒歩で自宅２０６に移動する帰宅ルートである。つまり、ユーザ２０４の移動の目的は、「自宅２０６への帰宅」である。ユーザ２０４はＢ駅２０２で電車２０５に乗ったが、電車２０５の事故又は故障が発生し、電車２０５はＢ駅２０２で停車している。

サービスセンター５０の交通遅延探索部１０は、探索式ＤＢ１３に記憶されている検索式を用いて、鉄道路線２００での電車２０５の停止を検知する。そして、遅延範囲推定部１５は、３０分程度は復旧しないと推定する。遅延ユーザ特定部１６は、電車２０５の遅延の影響を被るユーザとして、電車２０５に乗っているユーザ２０４を特定する。移動目的推測部８は、ユーザ２０４の属性及びユーザ位置情報に基づいて、ユーザ２０４の移動の目的を「自宅２０６への帰宅」と推測する。

代替移動サービス探索部２４は、ユーザ２０４が、電車２０５の復旧を待つよりも早く自宅２０６まで移動できる移送モビリティサービスを探索する。その結果、代替移動サービス探索部２４は、Ｂ駅２０２からサービス車両２０９に乗り、道路交通で自宅２０６まで移動する代替ルート２０８を検知できた。サービス提案部２５は、電車２０５の復旧を待つよりも早く帰宅できる代替ルート２０８をユーザ２０４に提案する。ユーザ２０４が提案を受諾した場合、サービス車両２０９をＢ駅２０２へ配車する。ユーザ２０４は、サービス車両２０９に乗って代替ルート２０８に沿って自宅２０６まで移動する。これにより、ユーザ２０４は、電車２０５の復旧を待って、当初の移動ルート２０７に沿って帰宅するよりも、早く帰宅できる。このように、サービスセンター５０は、ユーザ２０４の移動の遅延を回避してユーザ２０４に快適な移動を提案することができる。

（第２実施例）
図４を参照して、第１実施形態の第２実施例に係わる、公共交通機関の遅延、或いは人の混雑又は集中が発生するシーン、及び当該シーンにおけるサービスセンター５０の動作例を説明する。本実施例では、電車２０５の遅延の影響の大きさを、まだ電車２０５に乗っていないユーザまで広げた事例である。

ユーザ２０４は、移動ルート２０７に沿って移動する予定である。つまり、ユーザ２０４の移動の目的は、「自宅２０６への帰宅」である。ユーザ２０４はＢ駅２０２で電車２０５を待っている。Ｂ駅２０２よりも上流側のＡ駅２０１で、ユーザ２０４が乗ろうとしている電車２０５の事故又は故障が発生し、電車２０５はＡ駅２０１で停車している。

交通遅延探索部１０は、探索式ＤＢ１３に記憶されている検索式を用いて、鉄道路線２００での電車２０５の停止を検知する。そして、遅延範囲推定部１５は、３０分程度は復旧しないと推定する。遅延ユーザ特定部１６は、電車２０５の遅延の影響を被るユーザとして、Ｂ駅２０４で電車２０５に乗ろうとしているユーザ２０４を特定する。その後のサービスセンター５０の動作は、第１実施例と共通であり、記載を省略する。

このように、遅延範囲推定部１５により算出された遅延推定範囲、すなわち、電車２０５の遅延の影響を被る範囲に応じて、遅延ユーザ特定部１６により特定されるユーザの範囲も変化する。具体的には、遅延推定範囲が広がった結果、電車２０５に乗っているユーザのみならず、電車２０５に乗ろうとしているユーザ２０４も、移動に遅延が生じるユーザとして特定することができる。これにより、更に広い範囲のユーザに対して移送モビリティサービスを提案することができる。

（第３実施例）
図５を参照して、第１実施形態の第３実施例に係わる、公共交通機関の遅延、或いは人の混雑又は集中が発生するシーン、及び当該シーンにおけるサービスセンター５０の動作例を説明する。本実施例は、電車２０５の遅延の影響を受ける範囲を、第２実施例よりも更に広げた事例である。

ユーザ２０４は、移動ルート２０７に沿って移動中である。移動ルート２０７は、バス停２１０でバスに乗ってＢ駅２０２まで移動し、Ｂ駅２０２で電車２０５に乗ってＣ駅２０３まで移動し、Ｃ駅２０３から徒歩で自宅２０６に移動する帰宅ルートである。ユーザ２０４の移動の目的は、「自宅２０６への帰宅」である。ユーザ２０４はバス停２１０でバスを待っている。Ａ駅２０１でユーザ２０４が乗ろうとしている電車２０５の事故又は故障が発生し、電車２０５はＡ駅２０１で停車している。

交通遅延探索部１０は、探索式ＤＢ１３に記憶されている検索式を用いて、鉄道路線２００での電車２０５の停止を検知する。そして、遅延範囲推定部１５は、３０分程度は復旧しないと推定する。遅延ユーザ特定部１６は、電車２０５の遅延の影響を被るユーザとして、電車２０５に乗ろうとしているユーザ２０４を特定する。

代替移動サービス探索部２４は、バス停２１０からサービス車両２０９に乗り、道路交通で自宅２０６まで移動する代替ルート２０８を検知する。サービス提案部２５は、電車２０５の復旧を待つよりも早く帰宅できる代替ルート２０８をユーザ２０４に提案する。ユーザ２０４が提案を受諾した場合、サービス車両２０９をバス停２１０へ配車する。ユーザ２０４は、サービス車両２０９に乗って代替ルート２０８に沿って移動する。これにより、ユーザ２０４は、電車２０５の復旧を待って、当初の移動ルート２１１に沿って帰宅するよりも、早く帰宅できる。

このように、遅延推定範囲が第２実施例よりも更に広がった結果、鉄道路線２００上のＢ駅２０２で電車２０５を待つユーザのみならず、Ｂ駅２０２から離れたバス停２１０に居るユーザ２０４も、移動に遅延が生じるユーザとして特定することができる。なぜなら、ユーザ２０４は、バス停２１０からバスに乗ってＢ駅２０２まで移動し、Ｂ駅２０２で電車２０５に乗ろうとしているからである。これにより、サービスセンター５０は、ユーザ２０４の移動の遅延を回避してユーザ２０４に快適な移動を提案することができる。

（第４実施例）
図６を参照して、第１実施形態の第４実施例に係わる、公共交通機関の遅延、或いは人の混雑又は集中が発生するシーン、及び当該シーンにおけるサービスセンター５０の動作例を説明する。本実施例では、人の混雑又は集中が発生したため、公共交通機関を利用するユーザ１の移動に遅延が生じるシーンについて説明する。

ユーザ２０４は、移動ルート２０７に沿って移動する予定である。ユーザ２０４が乗る予定の電車２０５は、Ｂ駅２０２よりも上流側のＡ駅２０１を出発し、順調に運行している。しかし、Ｂ駅２０２の近くで大きなイベントがあり、当該イベントが終了したため、大勢の乗客２１３がＢ駅２０２に集中し、Ｂ駅２０２での乗車が制限されている。

サービスセンター５０のイベント探索部１２は、当該イベントの開催場所、開始時刻、終了時刻を含む各種のイベント情報を収集し、収集した情報をもとに、人が集中する場所及び時間帯を分析する。その結果、Ｂ駅２０２付近で人の集中が発生することを検知する。混雑状況探索部１１は、人の動きに関する公開情報、人の動きに関するＳＮＳ情報、及びユーザ位置情報を収集し、収集した情報をもとに、人の混雑状況を分析する。その結果、Ｂ駅２０２での乗車制限を検知する。そして、遅延範囲推定部１５は、ユーザ２０４がＢ駅２０２で電車に乗れるまでに３０分程度かかると推定する。遅延ユーザ特定部１６は、人の混雑又は集中の影響を被るユーザとして、Ｂ駅２０２で電車２０５に乗ろうとしているユーザ２０４を特定する。サービス提案部２５は、Ｂ駅２０２で電車へ乗ることを待つよりも早く帰宅できる代替ルート２０８をユーザ２０４に提案する。代替ルート２０８は、Ｂ駅２０２からサービス車両２０９に乗り、道路交通で自宅２０６まで移動するルートである。その後のサービスセンター５０の動作は、第１実施例と共通であり、記載を省略する。

このように、サービスセンター５０は、イベント情報をもとに、人の混雑又は集中、駅での乗車規制を検知することができる。この検知に基づき、ユーザ２０４の移動の目的を達成するための移送モビリティサービスを提案することができる。これにより、更に広い範囲のユーザに対して移送モビリティサービスを提案することができる。

（第５実施例）
図７を参照して、第１実施形態の第５実施例に係わる、公共交通機関の遅延、或いは人の混雑又は集中が発生するシーン、及び当該シーンにおけるサービスセンター５０の動作例を説明する。本実施例で、「ユーザの移動の目的」が“ユーザの特定の行為”である場合に、サービスセンター５０が、当初の移動先（目的地）とは異なるが、ユーザの移動の目的（特定の行為）が達成できる他の移動先（目的地）への移動をユーザに提案する。

実施形態において、「ユーザの移動の目的」は、図３～図６に示した自宅２０６等の、特定の場所又は代替不可能な場所へ移動することだけに限らない。「ユーザの移動の目的」には、映画を見る、買い物をする、友人に合う等の“ユーザの特定の行為”も含まれる。この場合、ユーザの移動の目的（特定の行為）が達成できる限りにおいて、移動先（目的地）を、当初の予定地から変更することは可能である。

ユーザ２１４は、移動ルート２１６に沿って移動する予定である。移動ルート２１６は、Ｂ駅２０２で電車２０５に乗ってＣ駅２０３まで移動し、Ｃ駅２０３の近くにある映画館２１５まで移動するルートである。ユーザ２１４は、映画館２１５で、「○○○○」というタイトルの映画を見ることを予定している。つまり、ユーザ２１４の移動の目的は、「特定の映画の鑑賞」である。ユーザ２１４は、Ｂ駅２０２で電車２０５を待っている。Ｂ駅２０２よりも上流側のＡ駅２０１で、ユーザ２１４が乗ろうとしている電車２０５の事故又は故障が発生し、電車２０５はＡ駅２０１で停車している。

交通遅延探索部１０は、鉄道路線２００での電車２０５の停止を検知する。そして、遅延範囲推定部１５は、３０分程度は復旧しないと推定する。遅延ユーザ特定部１６は、電車２０５の遅延の影響を被るユーザとして、Ｂ駅２０４で電車２０５に乗ろうとしているユーザ２１４を特定する。移動目的推測部８は、ユーザ２１４の属性及びユーザ位置情報に基づいて、ユーザ２１４の移動の目的を「○○○○という映画の鑑賞」と推測する。

代替移動サービス探索部２４は、ユーザ２１４が、「○○○○」というタイトルの映画を鑑賞するための移送モビリティサービスを探索する。具体的には、「○○○○」というタイトルの映画を上映中の他の映画館を検索する。その結果、「○○○○」というタイトルの映画を上映中の他の映画館２１７を検知できた。更に、Ｃ駅２０３までサービス車両２０９で移動すると、上映開始前に映画館２１５到達できないこと、Ｂ駅２０２から近い他の映画館２１７までサービス車両２０９で移動すると、上映開始前に映画館２１５到達できることを検知できた。これにより、代替移動サービス探索部２４は、Ｂ駅２０２からサービス車両２０９に乗り、道路交通で映画館２１５（当初の目的地）とは異なる他の映画館２１７まで移動する代替ルート２１８を検知する。

サービス提案部２５は、電車２０５の復旧を待つよりも早く目的を達成できる代替ルート２１８をユーザ２１４に提案する。ユーザ２１４が提案を受諾した場合、サービス車両２０９をＢ駅２０２へ配車する。ユーザ２１４は、サービス車両２０９に乗って代替ルート２０８に沿って他の映画館２１７まで移動する。これにより、ユーザ２１４は、「○○○○」というタイトルの映画を最初から鑑賞することができる。このように、サービスセンター５０は、ユーザ２１４の移動の遅延を回避してユーザ２１４に快適な移動を提案することができる。

（第６実施例）
図８を参照して、第１実施形態の第６実施例に係わる、公共交通機関の遅延、或いは人の混雑又は集中が発生するシーンを説明する。

「ユーザ遅延状況」とは、ユーザ１の移動に遅延が生じる状況であって、且つ公共交通機関又はイベントに係わる前記状況である。ユーザ遅延状況は、公共交通機関又はイベントの運営主体から発信される公式の情報のみならず、ＳＮＳ上に開示される公共交通機関又はイベントに関する情報も含まれる。

公共交通機関の運行情報について、運営主体（電鉄会社など）２１９から発信される公式情報２２０のみならず、実際に電車２０５に乗っている乗客２２１が発信するＳＮＳ情報などを参照することができる。例えば、「車内で急病人が発生」「安全確認のために止まった」などのコメントなら、比較的短い停車であることが推測できる。「人身事故が発生」のようなコメントなら、事故処理に時間を要することが推測できる。「風で止まった」「雪で止まった」などのコメントだと、復旧にどれくらいの時間を要するか、気象情報と併せることで推測することができる。また、乗客２２１のプローブ位置情報（ユーザ位置情報）の動きを監視することにより、電車２０５の本来の動きでない動き（たとえば、駅間での停車、駅を発進しない、など）を察知することができる。他の公共交通機関についても同様にして運行情報を収集できる。

例えば、「ユーザ遅延情報」と「遅延推定範囲」とを一対一に対応付けたテーブルにおいて、「急病人」「安全確認」「人身事故」等のキーワードを、「ユーザ遅延情報」として登録しておく。これに、これらのキーワードを含むメッセージを発信する携帯端末の位置情報に関連付けることにより、遅延範囲推定部１５は、遅延推定範囲を算出することができる。

イベントに起因する人出の集中についても、イベントの運営主体（コンサート主催者、球場運営者など）２２３から発信される情報２２４から、人出の規模や人出が集中する時間帯などを推定することができる。また、イベントの参加者２２５のＳＮＳ情報２２６から、たとえば、アンコールの連続で終演時刻が予定より大幅に遅くなっている、一気に人が出てきて歩けない、などの混雑の状況を把握することができる。

以上説明したように、第１実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。

鉄道、バスなどの公共交通機関は、大勢のユーザが安価に移動できる交通手段であるため、広く用いられている。平時には、公共交通機関の運行（交通容量の供給）と乗客数（交通需要）がバランスしており、ユーザは円滑に移動することができる。しかし、車両の故障又は事故などにより、しばらくの間、公共交通機関の運行が止まると、交通容量が不足する。これにより、交通容量の需給バランスが崩れるため、ユーザは円滑に移動できなくなる。また、イベント、行楽などで公共交通機関に人出が集中すると、交通需要が過多となり、交通容量の需給バランスが崩れ、移動は円滑ではなくなる。いずれの場合にも、ユーザは、当初計画通りの移動ができなくなり、遅延することになる。

このような状況への対応として、タクシーなどの他の移送モビリティサービスによって、公共交通機関の交通容量の需給バランスの崩れを補完することが考えらえる。本実施形態のサービスセンター５０は、移動に遅延が生じるユーザ１を特定し、ユーザ１の属性及びユーザ位置情報に基づいて、ユーザ１の移動の目的を推測する。特定されたユーザ１の移動の目的を、サービス車両５１を用いて達成するための移送モビリティサービスを探索し、探索された移送モビリティサービスを、特定されたユーザ１に提案する。提案した移送モビリティサービスに係わる移動ルートに沿って、ユーザ１を乗せたサービス車両５１を走行させることにより、移送モビリティサービスをユーザ１に提供することができる。ユーザ１の移動の遅延を回避してユーザ１に快適な移動を提案することができる。

特許文献１では、配車需要情報をタクシーに送信しているが、配車情報をユーザに提供していない。このため、ユーザ１は駅やイベント会場の近傍で実際にタクシーが配車されているのかどうかわからないため、計画が立てられず不便である。これに対して、本実施形態で、サービス提案部２５は、移動する経路（移動ルート）、移動のための所要時間をユーザ１に対して案内する。これにより、ユーザ１は、移動計画を容易に立てることが出来る。また、特許文献１では、配車情報が提供されても、個々のユーザ１が予約できなければ、実際に乗車できるかどうかわからないため、やはり確実性の高い計画が立てられない。本実施形態によれば、ユーザ１が提案を受諾する事により、当該ユーザ１に対して、サービス車両５１が配車される。よって、ユーザ１は、計画的に、サービス車両５１による移送モビリティサービスを享受できる。

現実及びインターネット上の少なくとも一方におけるユーザ１の言動を示すユーザ言動情報を検索し、ユーザ言動情報に基づいて、ユーザ１の移動の目的を推測する。ユーザ１の移動の目的を、過去又は最近のインターネット上、又は現実社会における言動から分析することが出来る。よって、ユーザ１の移動の目的を精度良く推定ができ、ユーザ１への提案の精度を高めることができる。

ユーザ１の移動に遅延が生じる状況であって、且つ公共交通機関又はイベントに係わる状況とは、公共交通機関の遅延、又は公共交通機関を利用する者の集中の少なくとも一方である。移動に遅延が発生する事由として、公共交通の遅延および利用者の集中という交通容量の需給バランスが崩れる二大要因を扱っている。このため、移動の遅延の察知・予測の確実性を高めることができる。

ユーザ遅延情報は、公共交通機関が開示する公共交通機関の運行状況を示す情報、ソーシャル・ネットワーキング・サービス上に開示される運行状況を示す情報、イベントに関して開示される情報、ソーシャル・ネットワーキング・サービス上に開示されるユーザ１の移動に関する情報、又はユーザ１の位置情報の少なくとも１つである。移動の遅延を察知又は予測のための情報源として、公開情報とＳＮＳ情報、またユーザ位置情報を用いる。これにより、移動の遅延の察知・予測の確実性を高めることができる。

移送モビリティサービスとは、公共交通機関とは異なる移動手段としての自動車（サービス車両５１）に特定されたユーザを乗せて移送するサービスである。これにより、代替移動モビリティサービスとして、サービス車両５１を配車することができる。よって、他の交通機関（鉄道路線、バスなど）への乗り換えと比べて、ユーザ１は快適に移動することができる。

（第２実施形態）
上記した第１実施形態では、移動に遅延が生じることが予測されるユーザ１全員に対してサービス車両５１を提供できることを前提としていた。しかし、現実には、対象となるユーザ１の数の方が、移送モビリティサービスを提供することができるサービス車両５１の数よりも多い場合も考えられる。

たとえば、移送モビリティサービスが普及する途中段階で十分な台数のサービス車両５１が市場に投入されていない時期である場合が考えられる。また、荒天候などにより広い範囲で公共交通の遅延が発生した場合、遅延が予測されるユーザ１が短時間に大量に発生することが考えられる。それ以前の移送の結果として、対象ユーザ１のいるエリアにサービス車両５１が十分に存在していない場合も考えらえる。このような場合には、モビリティサービスセンター５０は、どのユーザ１にどのサービス車両５１を配車するかを決定する必要がある。第２実施形態では、遅延ユーザ特定部１６により特定された、移動に遅延が生じるユーザ１の数と、提供可能なサービス車両５１の台数が、（１）式を満たす場合の配車方法を説明する。ここで、N objective_userは、移動に遅延が生じるユーザの数を示し、N providable_servuce_vehicleは、提供可能なサービス車両５１の台数を示す。

図９を参照して、第２実施形態に係わる移送モビリティサービスの提案装置を含む移送モビリティサービスシステム全体の概略構成を説明する。図９のサービスセンター５０は、図１に示すサービスセンター５０と比較して、ユーザ選択部２６を更に備える点が相違するが、その他の点については同一である。また、ユーザ１が所有する通信端末１９、及びサービス車両５１の構成も、図１のそれらを同じである。よって、説明を省略する。
ユーザ選択部２６は、サービスセンター５０に含まれる複数の情報処理部の一部であって、提案部１４の一部である。ユーザ選択部２６は、（１）式が成立するか否かを判断し、（１）式が成立する場合に、どのユーザ１にどのサービス車両５１を配車するかを選択する。

図１０を参照して、図９に示すサービスセンター５０を用いた移送モビリティサービスの提案方法の一例を説明する。図２のフローは、サービスセンター５０が稼働している間、繰り返し実行される。

ステップＳ１００～Ｓ１０６、ステップＳ１１０、及びステップＳ１１１は、図２に示すフローチャートと同じである。ステップＳ１１１の後に、ステップＳ３１０に進み、ユーザ選択部２６は、ステップＳ１１１で特定されたユーザ１の周囲に居り、且つ提供可能なサービス車両５１の台数を算出する。

ステップＳ３１１に進み、代替移動サービス探索部２４は、遅延ユーザ特定部１６により特定されたユーザ１の移動の目的を、サービス車両５１を用いて達成するための移送モビリティサービスを探索する。代替移動サービス探索部２４は、ステップＳ１１１で特定されたユーザ１全員について、移送モビリティサービスを探索する。

ステップＳ３１２に進み、サービス車両５１の数がステップＳ１１１で特定されたユーザの数よりも少ない場合、ユーザ選択部２６は、ステップＳ１１１で特定されたユーザ１の中から、移送モビリティサービスを提案するユーザ１を選択する。具体的なユーザ１の選択方法或いは選択基準は、後述する。

ステップＳ１１４に進み、サービス提案部２５は、ステップＳ３１１において探索された移送モビリティサービスを、ステップＳ３１２において選択されたユーザ１に提案する。図２のステップＳ１１４では、ステップＳ１１１で特定されたユーザ１に提案した。しかし、第２実施形態では、（１）式が成り立つ。即ち、サービス車両５１の数がステップＳ１１１で特定されたユーザの数よりも少ない。よって、図１０では、Ｓ１１１で特定されたユーザののうちステップＳ３１２で選択されたユーザに限定して移送モビリティサービスを提案する。

その後のステップＳ１１６は、図２と同じである。ステップＳ３１３において、提供可能なサービス車両４１が全て手配されたか否かを確認する。全て手配された場合（Ｓ３１３でＹＥＳ）、ステップＳ１０６に進み、全て手配されていない場合（Ｓ３１３でＮＯ）、ステップＳ３１２に戻り、残りのサービス車両４１について、ステップＳ３１２、Ｓ１１４、Ｓ１１６を繰り返し、実施する。

図１１を参照して、第２実施形態の第７実施例に係わる、サービス車両３２１の数がステップＳ１１１で特定されたユーザ３２０の数よりも少ないシーンの一例を説明する。第７実施形態における「ユーザ遅延状況」は、図３に示す状況と同じである。つまり、Ｂ駅２０２で電車３２０の事故又は故障が発生したため、Ｂ駅２０２で電車３２０が停車している。復旧までに３０分程度かかることが予測されている。電車３２０には、７人のユーザ３２０が乗っている。また、Ｂ駅２０２の前にはサービス車両３２１が４台待機している。

図１２Ａを参照して、図１１に示す７人のユーザ３２０の移動に要する時間を説明する。図１２Ｂは、図１２Ａ、図１３～１６のグラフにおける時間の配分を説明するための図である。Ｔａは、ユーザ１の移動に要する時間（所要時間）であって、遅延が発生する前の当初の所要時間を示す。つまり、Ｔａは、電車が遅延無く順調に運行した場合に目的を達成までに要する所要時間を示す。Ｔｂは、遅延が発生した時の所要時間の増加分を示す。つまり、ＴａとＴｂを足した値が、遅延が発生した時に公共交通機関に乗り続けた場合の所要時間を示す。Ｔｂ１は、予測される電車の遅延時間を示し、Ｔｂ２は、遅延によって発生する乗り継ぎの時間及びその他の時間を示す。ＴａにＴｂを足した時間が、現在停車している電車に継続して乗っている場合の目的達成までに要する所要時間である。

Ｔｃは、サービス車両５１による移送モビリティサービスにおける所要時間を示す。Ｔｄは、ＴｃからＴａを減算した時間である。このように、サービス車両による移送時間（Ｔｃ）は、電車が遅延無く順調に運行した場合の所要時間（Ｔａ）より長くなる。しかし、サービス車両による移送時間（Ｔｃ）は、ＴａにＴｂを足した時間よりも短くなる場合がある。この場合、移送モビリティサービスを利用することにより、所要時間を短縮することができる。そこで、サービスセンター５０は、移送モビリティサービスを検索することができる。

図１２Ａに示す７人のユーザ１～ユーザ７の全員について、サービス車両による移送時間（Ｔｃ）は、ＴａにＴｂを足した時間よりも短くなる。よって、ステップＳ３１１において、代替移動サービス探索部２４は、ユーザ１～ユーザ７の全員について、移送モビリティサービスを探索する。

次に、図１３（第７実施例）～図１６（第１０実施例）を参照して、（１）式が成立する場合の具体的なユーザ１の選択方法或いは選択基準の例を説明する。
（第７実施例）

図１３は、第７実施例に係わるユーザ１の選択方法或いは選択基準によって選択されるユーザを示すグラフである。本実施例で、ユーザ選択部２６は、遅延が生じた場合の移動に要する時間（所要時間Ｔｃ）のユーザ全員の総和が最も小さくなるように、移送モビリティサービスを提案するユーザ１を選択する。ここでの「ユーザ全員」は、ステップＳ１１１で特定されたユーザ全員である。

具体的には、ユーザ選択部２６は、移送モビリティサービスを提案するユーザについて、所要時間（Ｔｃ）と所要時間（Ｔａ）との差（Ｔｃ―Ｔａ）の第１の総和を算出する。ユーザ選択部２６は、代替移送サービスを提案しないユーザについて、遅延が発生した時の所要時間の増加分（Ｔｂ）の第２の総和を算出する。そして、ユーザ選択部２６は、第１の総和と第２の総和を合算した全体値が最小になるように、ユーザを選択する。（２）式は、第７実施例に係わる選択基準を示す式である。

ここで、
i=1～i_max：対象となるユーザ１～ユーザ７のインデックス
j=1～j_max：提供可能なサービス車両のインデックス
k(j) ：サービス車両jを提供するユーザのインデックス
t_i,O ：ユーザiの当初予定の目的達成までの所要時間（Ｔａ）
t_i,R ：ユーザiの遅延発生時の目的達成までの所要時間（Ｔａ＋Ｔｂ）
t_i,A ：ユーザiの移送サービスによる目的達成までの所要時間（Ｔｃ）
である。人数（i_max）の対象ユーザから、提供可能な台数（j_max）分のユーザが選ばれる。よって、ユーザ選択部２６は、iCj個の組み合わせの中から（２）式の条件項（下段）が最小となる組み合わせを選べばよい。

図１３に示す例では、ユーザ１、４、６、７が選択される。
（第８実施例）

図１４は、第８実施例に係わるユーザ１の選択方法或いは選択基準によって選択されるユーザを示すグラフである。本実施例で、ユーザ選択部２６は、所要時間（Ｔａ）に対する所要時間（Ｔａ＋Ｔｂ又はＴｃ）の割合のユーザ全員の総和が最も小さくなるようにユーザを選択する。所要時間（Ｔａ）は、遅延が生じない場合の移動に要する時間である。所要時間（Ｔａ＋Ｔｂ又はＴｃ）は、遅延が生じた場合の移動に要する時間である。ここでの「ユーザ全員」は、ステップＳ１１１で特定されたユーザ全員である。

具体的には、ユーザ選択部２６は、移送モビリティサービスを提案するユーザについて、所要時間（Ｔａ）に対する所要時間（Ｔｃ）の割合の第３の総和を算出する。移送モビリティサービスを提案するユーザとは、ユーザ選択部２６により選択されるユーザである。一方、ユーザ選択部２６は、代替移送サービスを提案しないユーザについて、所要時間（Ｔａ）に対する所要時間（Ｔａ＋Ｔｂ）の割合の第４の総和を算出する。代替移送サービスを提案しないユーザとは、ユーザ選択部２６により選択されるユーザである。そして、ユーザ選択部２６は、第３の総和と第４の総和を合算した全体値が最小になるように、ユーザを選択する。（３）式は、第８実施例に係わる選択基準を示す式である。

人数（i_max）の対象ユーザから、提供可能な台数（j_max）分のユーザが選ばれる。よって、ユーザ選択部２６は、iCj個の組み合わせの中から（３）式の条件項（下段）が最小となる組み合わせを選べばよい。

図１４に示す例では、ユーザ１、２、３、４が選択される。
（第９実施例）

図１５は、第９実施例に係わるユーザ１の選択方法或いは選択基準によって選択されるユーザを示すグラフである。本実施例で、収益を最大化するように、移送モビリティサービスを提供するユーザを選択することを考える。一般に、移送料金は従量制と均一制の２通りの課金方法がある。従量制は、移送に要した時間及び距離（移送時間及び移送距離）などに応じて課金する方法であり、移送距離に長短がある場合に用いられることが多い。均一制は、移送時間及び移送距離に関わらず一定料金とする方法であり、移送距離が短い限定的なエリアでの移送モビリティサービスに用いられることが多い。本実施例では、移送料金が従量制の場合に収益を最大化することを考える。

具体的に、ユーザ選択部２６は、移送モビリティサービスの利用料金のユーザ全員の総和が最も大きくなるように、移送モビリティサービスを提案するユーザ１を選択する。ここでの「ユーザ全員」は、ステップＳ３１２で選択されるユーザ全員である。

移送モビリティサービスの利用料金（移送料金：Tariff_i,A）は、（４）式に示すように、移送距離（Dist_i,A）と移送時間（t_i,A＝Ｔｃ）の関数で表現できる。

（５）式は、第９実施例に係わる選択基準を示す式である。

人数（i_max）の対象ユーザから、提供可能な台数（j_max）分のユーザが選ばれる。よって、ユーザ選択部２６は、iCj個の組み合わせの中から（５）式の条件項（下段）が最小となる組み合わせを選べばよい。

図１５に示す例では、ユーザ２、４、５、６が選択される。
（第１０実施例）

図１６は、第１０実施例に係わるユーザ１の選択方法或いは選択基準によって選択されるユーザを示すグラフである。本実施例で、移送料金が均一制の場合に、収益を最大するように移送モビリティサービスを提供する対象ユーザを選択することを考える。一回の移送料金が一定なので、移送コストの合計を最小化することで、収益を最大することができる。

具体的に、ユーザ選択部２６は、移送モビリティサービスの移送コストのユーザ全員の総和が最も小さくなるように、移送モビリティサービスを提案するユーザ１を選択する。ここでの「ユーザ全員」は、ステップＳ３１２で選択されるユーザ全員である。

移送モビリティサービスの移送コスト（Cost_i,A）は、（６）式に示すように、移送距離（Dist_i,A）と移送時間（t_i,A＝Ｔｃ）の関数で表現できる。

（７）式は、第１０実施例に係わる選択基準を示す式である。

人数（i_max）の対象ユーザから、提供可能な台数（j_max）分のユーザが選ばれる。よって、ユーザ選択部２６は、iCj個の組み合わせの中から（７）式の条件項（下段）が最小となる組み合わせを選べばよい。

図１６に示す例では、ユーザ１、２、３、４が選択される。
（第１１実施例）

図１１に示すシーンでは、複数の対象ユーザ３２０は一つの駅（Ｂ駅２０２）に居て、提供可能なサービス車両３２１も同駅（Ｂ駅２０２）の付近に集まっている。複数のサービス車両３２１が一箇所に集まっていれば、その中のどの車両を用いて移送モビリティサービスを提供しても同じ便益が得られる。

しかし、図１７に示すように、実際、移動に遅延が生じるユーザに、鉄道路線２００の上流側及び下流側の複数の駅(２０１、２０２、２０３)に散在しているユーザ（３２０、３２２、３２３）が含まれることが考えられる。また、移動に遅延が生じるユーザに、駅から離れたバス停からバスに乗って駅に行き、電車３２０を利用しようとしているユーザ３３０、及び、自宅を出てバス停まで歩いているユーザ３３１が含まれる場合もある。駅到着時に電車３２０が停車したままであれば、遅延の影響を受けるユーザとして特定される。

また、サービス車両(３２１、３３５、３３６、３３７)も、複数の駅の近くや、また駅から離れた場所など、エリア内に散在していることが考えられる。

このように、移動に遅延が生じるユーザ及び提供可能なサービス車両の少なくとも一方が、エリア内の複数箇所に散在している場合であっても、第１～第６実施例で述べたように、散在しているユーザ及びサービス車両を特定する。これにより、全てのユーザ１に対して、ユーザ１の移動の目的を達成するための移送モビリティサービスを提案することができる。

更に、（１）式が成立する場合、ユーザ選択部２６は、(２)式、(３)式、(５)式又は(７)式に基づいて、移送モビリティサービスを提案するユーザを選択する。ただし、(２)式、(３)式、(５)式又は(７)式における、ユーザとサービス車両の組合せの数は、iCj個ではなく、iPj個の順列となる。

以上説明したように、第２実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。

サービス車両５１の数が、特定されたユーザ５１の数よりも少ない場合、ユーザ選択部２６は、特定されたユーザ１の中から、移送モビリティサービスを提案するユーザを選択する。ユーザ１の数がサービス車両５１の数より多い場合であっても、適切なユーザに移送モビリティサービスを提案することができる。

ユーザ選択部２６は、遅延が生じた場合の移動に要する時間のユーザ全員の総和が最も小さくなるように、移送モビリティサービスを提案するユーザを選択する。これにより、大幅な遅延が予想されるユーザ１から移送モビリティサービスを提案することができる。

ユーザ選択部２６は、遅延が生じない場合の移動に要する時間に対する遅延が生じた場合の移動に要する時間の割合のユーザ全員の総和が最も小さくなるように、移送モビリティサービスを提案するユーザ１を選択する。これにより、当初予定していた所要時間が短いユーザ１に移送モビリティサービスを提供することができる。

ユーザ選択部２６は、移送モビリティサービスの利用料金のユーザ全員の総和が最も大きくなるように、移送モビリティサービスを提案するユーザ１を選択する。これにより、移送料金が距離及び時間によって変化する従量制である場合に、運用収益を高めることができる。

ユーザ選択部２６は、移送モビリティサービスの移送コストのユーザ全員の総和が最も小さくなるように、移送モビリティサービスを提案するユーザ１を選択する。これにより、移送料金が距離及び時間によらず一定な均一制である場合に、運用収益を高めることができる。

また、第１実施形態で述べた作用効果が第２実施形態でも得られることは言及するまでもない。

上述の各実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理装置は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。

なお、上述の実施形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能であることは言うまでもない。

以上、説明してきたように、上述の実施形態によれば、公共交通機関の停止、遅延、また人の混雑又は集中などの事由によって、公共交通機関を利用しての移動が、当初計画より遅延することが察知・予測することができる。そして、サービスセンター５０は、移動の遅延が察知・予測された場合、遅延の程度及び遅延の影響範囲を推定し、影響を被るユーザ１を特定する。移動の目的を達成する代替移送サービスを探索し提案する。ユーザ１にサービス車両５１が配車することにより、ユーザ１の時間的ロスを削減し、ユーザ満足度、利便性、またクオリティ・オブ・ライフ（Quality of Life）の向上を図ることができる。

１、２０４、２１４、３２０、３２２、３２３、３３０、３３１ ユーザ
４ ユーザ言動取得部（制御部）
５ ユーザ属性分析部（制御部）
６ ユーザ属性情報ＤＢ（記憶部）
７ ユーザ位置取得部（制御部）
８ 移動目的推測部（制御部）
１０ 交通遅延探索部（制御部）
１１ 混雑状況探索部（制御部）
１２ イベント探索部（制御部）
１３ 探索式ＤＢ（記憶部）
１５ 遅延範囲推定部（制御部）
１６ 遅延ユーザ特定部（制御部）
２４ 代替移動サービス探索部（制御部）
２５ サービス提案部（制御部）
２６ ユーザ選択部（制御部）
５１、２０９、３２１、３３５、３３７ サービス車両（公共交通機関とは異なる移動手段）
２０５、３２０ 電車（公共交通機関）

Claims (10)

1. 制御部と記憶部とを備えるコンピュータを用いて、ユーザの移動の目的を達成するための移送モビリティサービスを提案する移送モビリティサービスの提案方法であって、
   前記記憶部には、
   公共交通機関を利用して移動している者、又は前記公共交通機関を利用して移動することが見込まれる者の少なくとも一方からなる前記ユーザの移動に遅延が生じる状況であって、且つ前記公共交通機関又はイベントに係わる前記状況を示すユーザ遅延情報をインターネットを通じて検索するための検索式と、
   現実及び前記インターネット上の少なくとも一方における前記ユーザの言動を示すユーザ言動情報と前記ユーザの属性との関係を示すユーザ属性テーブルと、が記憶され、
   前記制御部が、
   前記インターネットを通じて、前記ユーザ言動情報を収集し、
   前記ユーザ属性テーブルを参照して、収集した前記ユーザ言動情報から前記ユーザの属性を算出し、
   前記インターネットを通じて、前記ユーザの現在位置を示すユーザ位置情報を取得し、
   前記ユーザの属性及び前記ユーザ位置情報に基づいて、前記ユーザの移動の目的を推測し、
   前記検索式を用いて、前記インターネットを通じて、前記ユーザ遅延情報を検索し、
   検索された前記ユーザ遅延情報に基づいて、前記ユーザの移動に遅延が生じる範囲を算出し、
   前記範囲に基づいて、前記公共交通機関を利用して移動している者、又は前記公共交通機関を利用して移動することが見込まれる者の少なくとも一方からなる前記ユーザの中から、前記移動に遅延が生じる前記ユーザを特定し、
   特定された前記ユーザの移動の目的を、前記公共交通機関とは異なる移動手段を用いて達成するための前記移送モビリティサービスを探索し、
   探索された前記移送モビリティサービスを、前記特定されたユーザに提案する
   移送モビリティサービスの提案方法。
2. 前記ユーザの移動に遅延が生じる状況であって、且つ前記公共交通機関又はイベントに係わる前記状況とは、前記公共交通機関の遅延、又は前記公共交通機関を利用する者の集中の少なくとも一方である請求項１に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
3. 前記ユーザ遅延情報は、前記公共交通機関が開示する前記公共交通機関の運行状況を示す情報、ソーシャル・ネットワーキング・サービス上に開示される前記運行状況を示す情報、前記イベントに関して開示される情報、ソーシャル・ネットワーキング・サービス上に開示される前記ユーザの移動に関する情報、又は前記ユーザの位置情報の少なくとも１つである請求項１又は２に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
4. 前記移動手段の数が前記特定されたユーザの数よりも少ない場合、前記特定されたユーザの中から、前記移送モビリティサービスを提案するユーザを選択する
   請求項１～３のいずれか一項に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
5. 前記遅延が生じた場合の前記移動に要する時間の前記特定されたユーザ全員の総和が最も小さくなるように、前記移送モビリティサービスを提案するユーザを選択する請求項４に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
6. 前記遅延が生じない場合の前記移動に要する時間に対する前記遅延が生じた場合の前記移動に要する時間の割合の前記特定されたユーザ全員の総和が最も小さくなるように、前記移送モビリティサービスを提案するユーザを選択する請求項４に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
7. 前記移送モビリティサービスの利用料金の前記選択されるユーザ全員の総和が最も大きくなるように、前記移送モビリティサービスを提案するユーザを選択する請求項４に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
8. 前記移送モビリティサービスの移送コストの前記選択されるユーザ全員の総和が最も小さくなるように、前記移送モビリティサービスを提案するユーザを選択する請求項４に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
9. 前記移送モビリティサービスとは、前記公共交通機関とは異なる前記移動手段としての自動車に前記特定されたユーザを乗せて移送するサービスである請求項４～８の何れか一項に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
10. 制御部と記憶部とを備えるコンピュータを用いて、ユーザの移動の目的を達成するための移送モビリティサービスを提案する移送モビリティサービスの提案装置であって、
    前記記憶部には、
    公共交通機関を利用して移動している者、又は前記公共交通機関を利用して移動することが見込まれる者の少なくとも一方からなる前記ユーザの移動に遅延が生じる状況であって、且つ前記公共交通機関又はイベントに係わる前記状況を示すユーザ遅延情報をインターネットを通じて検索するための検索式と、
    現実及び前記インターネット上の少なくとも一方における前記ユーザの言動を示すユーザ言動情報と前記ユーザの属性との関係を示すユーザ属性テーブルと、が記憶され、
    前記制御部は、
    前記インターネットを通じて、前記ユーザ言動情報を収集し、
    前記ユーザ属性テーブルを参照して、収集した前記ユーザ言動情報から前記ユーザの属性を算出し、
    前記インターネットを通じて、前記ユーザの現在位置を示すユーザ位置情報を取得し、
    前記ユーザの属性及び前記ユーザ位置情報に基づいて、前記ユーザの移動の目的を推測し、
    前記検索式を用いて、前記インターネットを通じて、前記ユーザ遅延情報を検索し、
    検索された前記ユーザ遅延情報に基づいて、前記ユーザの移動に遅延が生じる範囲を算出し、
    前記範囲に基づいて、前記公共交通機関を利用して移動している者、又は前記公共交通機関を利用して移動することが見込まれる者の少なくとも一方からなる前記ユーザの中から、前記移動に遅延が生じる前記ユーザを特定し、
    特定された前記ユーザの移動の目的を、前記公共交通機関とは異なる移動手段を用いて達成するための前記移送モビリティサービスを探索し、
    探索された前記移送モビリティサービスを、前記特定されたユーザに提案する
    移送モビリティサービスの提案装置。
    

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