JP7172157B2 - 情報処理方法および情報処理装置 - Google Patents

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Description

本発明は、オンデマンド運行が可能な交通機関に関する。
近年、公共交通機関の空白地帯を補完するため、オンデマンド運行が可能な交通機関が注目されている。オンデマンド運行が可能な交通機関とは、利用者の要求に応じて運行が可能な交通機関であり、例えば、カーシェアリングやデマンドバスなどが挙げられる。自動運転の普及に伴い、このようなオンデマンド運行が可能な交通機関の重要性が増していくと考えられる。
オンデマンド運行が可能な交通機関を新たに設定する場合、乗降場所（ステーション等）をどこに設けるかが課題の一つとなる。
ユーザに望まれる乗降場所を推定する方法の一つに、実績に基づいた推定方法がある。例えば、特許文献１には、施設情報を利用してタクシーの需要を推定する手法が記載されている。かかる手法によると、多くのユーザによる利用が見込まれる地点を特定することができる。
特開２０１７－２０４１６８号公報 特開２００８－０５２４５５号公報
一方、実績に基づいた推定を行うと、より多くの人が集まる地点（例えば鉄道駅や商業施設など）が優先して抽出されてしまい、公共交通機関を補完できるような乗降場所を抽出することができないという問題が発生する。
例えば、公共交通機関に乏しく、オンデマンドによる交通機関を新設することで飛躍的に利便性が向上する地域があったとしても、従来の方法ではこれを知ることができない。
本発明は上記の課題を考慮してなされたものであり、オンデマンド型交通機関の好適な乗降場所を決定することを目的とする。
本発明に係る情報処理方法は、運行スケジュールが管理されている第一の交通機関と、オンデマンド運行が可能な第二の交通機関と、が利用可能なエリアを対象として、前記第二の交通機関の乗降地点の配置場所候補を決定する情報処理方法である。
第一の交通機関は、鉄道やバスなど、運行スケジュールが予め定められている交通機関である。これに対し、第二の交通機関は、利用者の要求に応じて運行が可能な交通機関であり、例えば、カーシェアリング、デマンドバス、オンデマンド型乗り合いタクシー等である。このような、オンデマンド運行が可能な交通機関を設定する場合、多くの人に利便性を提供できるような乗降場所（ステーションや停留所等）を設ける必要がある。本発明は、このような、オンデマンド運行が可能な交通機関の望ましい乗降場所を特定するための方法を含む。
本発明に係る情報処理方法は、
対象エリアを複数の単位領域に分割する分割ステップと、前記複数の単位領域のそれぞれについて、当該単位領域を起点として、前記第一の交通機関を利用して移動を行った場合におけるコスト指標である第一の指標と、前記第二の交通機関を利用して移動を行った場合におけるコスト指標である第二の指標と、前記第一の指標および前記第二の指標の差である第三の指標と、を算出する算出ステップと、前記複数の単位領域ごとに算出した前記第三の指標に基づいて、前記複数の単位領域の中から、前記第二の交通機関の乗降地点を配置する候補となる単位領域を抽出する抽出ステップと、を含むことを特徴とする。
分割ステップでは、対象となるエリアを複数の単位領域に分割する。単位領域は、例えば、１００ｍ四方のグリッドとすることができるが、形状や大きさは特定のものに限定されない。
算出ステップでは、すべての単位領域について、第一の指標と第二の指標を算出し、さらに、その差分である第三の指標を算出する。第一の指標とは、第一の交通機関のみを利用して移動を行った場合におけるコスト指標であり、第二の指標とは、第二の交通機関のみを利用して移動を行った場合におけるコスト指標である。コスト指標は、例えば、「総移動時間」「移動にかかる料金」「乗車時間」「徒歩時間」「乗り換え回数」などであるが、これらに限られない。また、コスト指標は、複数の指標の組み合わせであってもよい。コスト指標が複数の指標の組み合わせである場合、第三の指標は、各指標の差分の組み合わせとなる。算出ステップにより、第二の交通機関を利用した場合におけるアドバンテージを単位領域ごとに取得することができる。
抽出ステップでは、第三の指標に基づいて、第二の交通機関の乗降地点を配置する候補となる単位領域を抽出する。例えば、第三の指標の大小やコスト指標の種類に基づいて候補を抽出する。
かかる構成によると、コストの改善状態を指標として、第二の交通機関の乗降地点候補を決定することができる。
また、前記第一の指標および前記第二の指標は、対象の単位領域から他の複数の単位領域にそれぞれ移動した場合における複数の前記コスト指標を代表する値であることを特徴としてもよい。
ある単位領域に対応するコスト指標を算出する際は、当該単位領域を出発地とし、他の複数の単位領域を到着地とした場合における複数のコスト指標の代表値を求めることが好ましい。例えば、他の全ての単位領域を到着地とした場合のコスト指標を全て取得し、取得した複数のコスト指標の平均値、中央値、最頻値などを求めて代表値とする。これにより、ある単位領域を第二の交通機関の出発地とした場合におけるコストの改善度を算出することができる。
また、前記抽出ステップでは、前記第三の指標が所定の条件を満たす前記単位領域の中から、前記第二の交通機関の乗降地点を配置する候補となる単位領域を抽出することを特徴としてもよい。
所定の条件とは、例えば、コスト指標の改善度などであってもよい。また、コスト指標の種類ごとに条件を複数設けてもよい。
また、前記算出ステップでは、異なるコスト指標を用いて、前記単位領域ごとに複数の前記第三の指標を算出し、前記抽出ステップでは、前記複数の第三の指標が所定の条件を満たす前記単位領域の中から、前記第二の交通機関の乗降地点を配置する候補となる単位領域を抽出することを特徴としてもよい。
このように、例えば、「徒歩距離」と「総移動時間」といったように、異なるコスト指標を用いてそれぞれ第三の指標を算出するようにしてもよい。かかる構成によると、異なる観点を併用して乗降地点候補を決定できるようになり、より総合的な好ましさを判定できるようになる。
また、前記単位領域間の移動需要を取得する移動需要取得ステップと、前記移動需要に基づいて、前記抽出した単位領域に優先度を付与する付与ステップをさらに含むことを特徴としてもよい。
移動需要は、例えば、過去の所定の期間における移動実績であってもよい。また、移動需要は、例えばＯＤ形式（出発地と到着地のペアで表された形式）であってもよい。実際の移動需要に基づいて優先度を付与することで、複数の単位領域の中から、第二の交通機関の乗降地点を配置することがより好ましい単位領域を抽出することができる。
また、前記付与ステップでは、前記複数の第三の指標に基づいて、前記複数の単位領域を複数のグループに分類し、前記グループごとに前記優先度の付与を行うことを特徴としてもよい。
また、前記付与ステップでは、前記グループごとに異なる基準を用いて前記優先度の付与を行うことを特徴としてもよい。
かかる構成によると、例えば、"時間の短縮"という観点に対応するグループと、"料金
の節約"という観点に対応するグループといったように、複数の観点ごとに単位領域を抽
出できるようになる。なお、グループごとに優先度付与の基準を異ならせてもよい。これにより、観点に応じた適切な優先度の付与を行うことができるようになる。
なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を含む情報処理方法として特定することができる。また、前記情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムや、前記情報処理方法を行う情報処理装置として特定することもできる。上記処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。
本発明によれば、オンデマンド型交通機関の好適な乗降場所を決定することができる。
第一の実施形態に係る運用計画装置１０のハードウェア構成図。 第一の実施形態に係る運用計画装置１０のモジュール構成図。 第一の実施形態における対象エリアの分割方法を説明する図。 領域間の移動を説明する図。 第一の実施形態に係る運用計画装置１０の処理フローチャート図。 指標を算出する処理を詳細に示したフローチャート図。 算出される指標を説明する図。 第三の指標の代表値を説明する図。 ステーションの配置候補領域を抽出する処理を説明する図。 第二の実施形態に係る運用計画装置１０のモジュール構成図。 第二の実施形態に係る運用計画装置１０の処理フローチャート図。
（第一の実施形態）
以下、本発明の好ましい実施形態について図面を参照しながら説明する。
本実施形態に係る運用計画装置は、オンデマンド型の交通機関（以下、オンデマンド交
通機関）のステーション配置を決定するための装置である。オンデマンド交通機関とは、典型的には乗り捨て可能なカーシェアリング（モビリティサービスを含む）などであるが、利用者の要求に応じて運行が可能な交通機関であれば、これらに限られない。
図１は、本実施形態に係る運用計画装置１０のハードウェア構成図である。運用計画装置１０は、対象エリアの交通に関する情報、実際の移動需要等に基づいて、オンデマンド交通機関のステーション（以下、単にステーションと称する）の望ましい配置場所を決定する装置である。運用計画装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレットコンピュータ、個人情報端末、ノートブックコンピュータ、ウェアラブルコンピュータ（スマートウォッチ等）といった小型のコンピュータである。運用計画装置１０は、ＣＰＵ（中央処理装置）１１、補助記憶装置１２、主記憶装置１３、入出力装置１４を有して構成される。
ＣＰＵ１１は、運用計画装置１０が行う制御を司る演算装置である。
補助記憶装置１２は、書き換え可能な不揮発性メモリである。補助記憶装置１２には、ＣＰＵ１１において実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータが記憶される。補助記憶装置１２は、ＣＰＵ１１で実行されるプログラムをアプリケーションとしてパッケージ化したものを記憶してもよい。また、これらのアプリケーションを実行するためのオペレーティングシステムを記憶してもよい。
主記憶装置１３は、ＣＰＵ１１によって実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータが展開されるメモリである。補助記憶装置１２に記憶されたプログラムが主記憶装置１３にロードされ、ＣＰＵ１１によって実行されることで、以降に説明する処理が行われる。
入出力装置１４は、データの入出力を行う手段である。入出力装置１４は、典型的には、キーボードやマウス、ディスプレイ装置等を含んで構成されるが、これ以外を含んでいてもよい。本実施形態では、入力データとして、対象エリアの交通に関する情報や、実際の移動需要（移動実績）に関する情報を取得し、ステーションの配置候補となる位置を出力する。なお、入出力装置１４は、装置のユーザから情報の入力を受け付けてもよいし、記憶媒体やネットワークから情報を取得してもよい。入出力装置１４は、このためのドライブ装置やネットワークインタフェース等を含んでいてもよい。
なお、図１に示した構成は一例であり、図示した機能の全部または一部は、専用に設計された回路を用いて実行されてもよい。また、図示した以外の、主記憶装置および補助記憶装置の組み合わせによってプログラムの記憶ないし実行を行ってもよい。
次に、運用計画装置１０が行う処理の概要について、運用計画装置１０が有するＣＰＵ１１によって実行される処理を機能ブロックによって表した図である図２を参照しながら説明する。
エリア設定部２１は、検討を行う対象のエリアについての情報を設定する。エリア設定部２１は、設定可能なエリアについての情報（例えば地図データ）を記憶しており、当該情報をユーザに対して提供し、当該ユーザから取得した指示に基づいて対象エリアを決定する。エリア設定部２１は、例えば、入出力装置１４を用いて地図データをグラフィカルに表示し、ポインタによって指定された領域を対象エリアとして決定する。
図３は、設定された対象エリアを表した図である。本実施形態では、図示したように、対象エリアをメッシュによって分割し、分割後の各領域を最小単位として処理を行う。本例では、対象エリアを２５０メートル四方の矩形に分割するが、分割を行うサイズはこれ
以外であってもよい。また、分割は矩形以外の形状によって行ってもよい。なお、以降の説明において、分割によって得られた単位領域それぞれのことを単に「領域」と呼ぶ。
指標算出部２２は、交通機関を利用するユーザ（以下、需要者）が各領域間を移動した場合におけるコスト指標（以下、単に指標と称する）を算出する手段である。本実施形態では、指標算出部２２は、公共交通機関のみを利用した場合における指標（第一の指標）と、オンデマンド交通機関のみを利用した場合における指標（第二の指標）を算出する。
交通機関の評価を行うための指標として、例えば、「料金」「総移動時間」「乗車時間」「徒歩時間」「徒歩距離」「乗り換え回数」などが考えられるが、移動コストとして考えられるものであれば、これら以外を用いてもよい。本実施形態では、指標算出部２２は、第一の指標および第二の指標として、それぞれ複数の指標を算出することができる。
ここで、図４に示した領域Ａから領域Ｂへの移動を例に挙げて、指標の算出例について説明する。ここでは、オンデマンド交通機関として、乗り捨て可能なモビリティサービスのみを利用するパターンをパターン１、公共交通機関のみを利用するパターンをパターン２とする。なお、ここでは、需要者が出発する地点および到着する地点は、各領域の中心点であるものとし、モビリティサービスのステーションも各領域の中心にあるものとする。
パターン１の場合、領域Ａにステーションがあれば、需要者は、乗車してすぐに移動を開始することができる。一方、パターン２の場合、需要者は、駅アまで徒歩で移動し、列車に乗車して駅イまで移動し、徒歩で領域Ｂまで移動することとなる。指標の例を下に記載する。
＜総移動時間を指標とした場合＞
パターン１：モビリティサービスの移動時間
パターン２：駅アまでの徒歩時間＋列車での移動時間＋駅イからの徒歩時間
＜料金を指標とした場合＞
パターン１：モビリティサービスの利用料金
パターン２：駅アから駅イまでの鉄道運賃
＜徒歩距離（トータルで歩く距離）を指標とした場合＞
パターン１：０
パターン２：領域Ａの中心点から駅アまでの距離＋ 駅イから領域Ｂの中心点までの距
離
指標算出部２２は、このような領域間の移動における複数の指標を、交通機関ごとに算出する。具体的な方法について後述する。
交通データ取得部２３は、指標算出部２２が利用する、交通に関するデータを取得する手段である。例えば、指標算出部２２の求めに応じて、指定された領域間を公共交通機関によって移動する際の経路を算出し、当該経路に関するデータ（例えば、距離、乗り換え回数、料金等）を提供する。また、指定された領域間をモビリティサービスによって移動する際の経路を算出し、当該経路に関するデータ（例えば、距離、料金等）を提供する。
なお、交通に関するデータは、予め記憶しているものを利用してもよいし、ネットワーク等から取得してもよい。
候補決定部２４は、指標算出部２２が算出した指標に基づいて、どの領域にステーションを配置することが好ましいかを決定し、その候補を出力する。
次に、各モジュールが行う処理について、より詳細に説明する。図５は、運用計画装置１０が行う処理の流れを示したフローチャート図である。
まず、ステップＳ１１で、エリア設定部２１が対象エリアを設定する。対象エリアは、装置のユーザが入出力装置１４を介して指定してもよい。例えば、事前に記憶ないし取得された地図データをユーザに提示し、対象エリアを指定させてもよい。対象エリアの指定は、ポインティングデバイス等を用いてもよいし、行政区画名などを入力することで行ってもよい。設定された対象エリアは、図３のように、複数の所定の領域に分割される。
次に、ステップＳ１２で、指標算出部２２が、分割後の複数の領域を対象として指標を算出する。ここで、指標の算出処理の詳細について説明する。図６は、ステップＳ１２における処理を詳細に示したフローチャート図である。
まず、ステップＳ１２１で、対象エリアに含まれる複数の領域のうち、出発地と仮定する領域を一つ選択する。続いて、ステップＳ１２２で、到着地と仮定する領域を一つ選択する。そして、ステップＳ１２３で、選択した出発地から到着地までを公共交通のみで移動する場合における指標（第一の指標）と、選択した出発地から到着地までをオンデマンド交通機関のみで移動する場合における指標（第二の指標）をそれぞれ算出する。
実際に算出される指標の例を、図７（Ａ）を参照して説明する。ステップＳ１２３では、例えば、ある出発地と到着地のペアについて、複数の指標（本例では、総移動時間、料金、乗車時間、乗り換え回数、乗車までにかかる時間、降車してからかかる時間、徒歩時間、徒歩距離）を、公共交通のみを利用した場合と、オンデマンド交通機関のみを利用した場合とでそれぞれ算出する。ここでは、領域ＡからＢに移動する場合の指標を算出したものとする。符号７０１が第一の指標であり、符号７０２が第二の指標である。
なお、本実施形態では、出発地および到着地、モビリティサービスのステーションが領域の中心点にあるものとしたが、この形態に限られない。例えば、出発地および到着地を領域中のランダムな位置にしてもよい。また、ステーションを領域中のランダムな位置に配置してもよい。また、ステーションの候補地が既に存在する場合、当該候補地にステーションがあるものと仮定してもよい。
また、ここでは、説明を簡単にするため、対象エリアに含まれる領域はＡ～Ｚの２６個であるものとする。また、以降の説明において、第一の指標、第二の指標、第三の指標は、図７において点線で図示したように、複数の指標の組を指すものとする。
次に、ステップＳ１２４で、到着地が全て選択されたかを判定し、全て選択されていない場合、未選択の領域を到着地として再選択する。これにより、領域Ａを出発地とし、他の全ての領域（Ｂ～Ｚ）を到着地とした場合における、第一の指標および第二の指標が算出される。すなわち、図７（Ａ）に示した表が完成する。
到着地が全て選択されると、ステップＳ１２５で、出発地である領域に対応する第三の指標を算出する。第三の指標は、第一の指標と第二の指標との差分である。符号７０３が第三の指標である。これにより、図７（Ｂ）に示したように、ある領域から他の領域に移動した場合における、指標の差分が取得される。本例では、領域Ｂ～Ｚを到着地とした場合における第三の指標が２５組得られる。
次に、ステップＳ１２６で、複数取得された第三の指標の代表値を項目ごとに取得する。本実施形態では、総移動時間の平均値、料金の平均値、乗車時間の平均値・・・を取得する。これにより、ある領域（本例では領域Ａ）から他の領域に出発した場合における、公共交通に対するオンデマンド交通機関の有利さを表す値を得ることができる。
なお、本実施形態では代表値として平均値を利用したが、これ以外の値を代表値としてもよい。例えば、中央値や最頻値などを利用してもよい。
ステップＳ１２７では、出発地が全て選択されたかを判定し、全て選択されていない場
合、未選択の領域を出発地として再選択する。これにより、図８に示したように、第三の指標の代表値を全領域について取得することができる。
以上で、ステップＳ１２が終了する。
ステップＳ１３では、指標算出部２２が算出した結果に基づいて、対象エリアから、ステーションを配置することが好ましい領域を抽出する。
抽出方法の一つに、単一の指標に基づいた抽出方法がある。例えば、総移動時間の短縮量が基準を満たす領域を、ステーションの配置候補として抽出することができる。
この場合、例えば、総移動時間の短縮量の平均値（図８における点線内の平均値）がマイナス２５分であった場合、総移動時間の短縮量が２５分以上である領域を抽出する（抽出方法Ａとする）。
他の抽出方法として、複数の指標の組み合わせに基づいた抽出方法がある。例えば、「総移動時間の短縮量が２５分以上」であり、かつ、「徒歩距離の短縮量が平均値（例えば３５０ｍ以上）である」領域を、ステーションの配置候補として抽出してもよい（抽出方法Ｂとする）。
前述した例を図９に図示する。図９は、ある領域にステーションを配置した場合における指標の改善量を、「総移動時間」と「徒歩距離」という二つの指標によってプロットした図である。図９における点が、対象エリアに含まれる各領域に対応する。
抽出方法Ａを用いる場合、グループＡおよびＢに含まれる領域がステーションの配置候補領域として抽出される。また、抽出方法Ｂを用いる場合、グループＢに含まれる領域がステーションの配置候補領域として抽出される。
なお、本実施形態では、二種類の指標の組み合わせを例示したが、組み合わせる指標は三種類以上であってもよい。また、領域を抽出するための指標は、ターゲットに応じて変更してもよい。例えば、「総移動時間の差」「料金（移動コスト）の差」「乗り換え回数の差」「徒歩時間（徒歩距離）の差」などの任意の指標や、これらの指標の組み合わせを利用することができる。
さらに、ステップＳ１３における抽出は、モデル式を用いて行ってもよい。例えば、符号９０１に示したように、プロット結果に対して回帰分析を行い、得られたモデル式を用いて、抽出する領域を決定してもよい。
最後に、ステップＳ１４で、ステーションの配置候補領域をユーザに提示する。例えば、図３に示したような画像を生成し、該当する領域をマークアップして出力してもよい。また、指標がどの程度改善する見込みであるか等をユーザに提示するようにしてもよい。例えば、指標の改善度合いに応じて、異なる方法（例えば、異なる色相や明度等）によって領域をマークアップしてもよい。
以上説明したように、第一の実施形態によると、移動におけるコスト指標を利用して、オンデマンド交通機関を導入した場合の好ましさを領域ごとに算出することができる。
実際の移動需要を用いて算出を行った場合、多くの人が集まる場所のみが抽出されてしまい、公共交通を補完することができる地点が抽出されないという課題があるが、本実施形態によると、オンデマンド交通機関を利用可能にすることで利便性が向上する領域を発掘することができる。これにより、より全体の移動を最適に近づけることが可能になる。
また、削減が予想される移動コストが算出されるため、オンデマンド交通機関を導入した場合における効果の見積もりが容易になる。
（第二の実施形態）
第一の実施形態では、ステップＳ１３において抽出した全ての領域をユーザに提示した。これに対し、第二の実施形態は、ステップＳ１３において抽出した複数の領域に対して、需要者の移動実績に基づいた優先度を付加してユーザに提示する実施形態である。
第二の実施形態に係る運用計画装置１０のモジュール構成を図１０に示す。第二の実施形態に係る運用計画装置１０は、需要者の移動実績を取得する手段（移動実績取得部２５）を含んで構成されるという点において、第一の実施形態に係る運用計画装置１０と相違する。
移動実績取得部２５は、所定の期間における需要者の移動実績をＯＤ形式で表したデータ（以下、移動実績データ）を取得する手段である。移動実績データは、ある領域からある領域へ移動した人の数を、出発地と到着地ごとに分類したデータである。このようなデータは、需要者に対するアンケートの結果に基づいて生成してもよいし、需要者が所持する携帯型コンピュータから収集した情報（ＧＰＳデータや経路探索の結果等）に基づいて生成してもよい。移動実績データは、予め装置に記憶されていてもよいし、外部装置からネットワーク経由で取得してもよい。
図１１は、第二の実施形態に係る運用計画装置１０が行う処理の流れを示したフローチャート図である。
第二の実施形態では、ステップＳ１３が終了した後で、抽出した領域に優先度を付加するステップ（ステップＳ１３Ａ）が実行される。当該ステップでは、候補決定部２４が、取得した移動実績データに基づいて、ステップＳ１３で抽出した領域に対して優先度を付与する。
優先度の付与は、移動実績が多い領域であるほど、オンデマンド交通機関のステーションを配置した場合において多くの利用が見込まれるという前提によって行われる。例えば、所定の期間において出発した人の総数が多い領域であるほど、ステーションを配置することが好ましい領域であるものとして、より高い優先度を付与する。
なお、優先度の付与は、出発した人の数に基づいて行ってもよいが、到着した人の数に基づいて行ってもよい。すなわち、出発した人の総数と、到着した人の総数に基づいて優先度を付与してもよい。
なお、ステップＳ１３およびＳ１３Ａでは、出発地としての各領域の適性を評価したが、到着地としての適性は評価していない。そこで、到着地としての適性が高い領域をさらに判定するようにしてもよい。例えば、優先度が高い領域から到着した人が多い領域については、到着地としての適性が高いことが推定できる。
例えば、ステップＳ１３Ａで優先度を付与した後で、優先度が高い領域から到着した人の数を領域ごとに合計し、合計数が多い領域ほど、到着地としての適性を持つ領域であると判定し、このような領域を、ステーションの配置候補領域として、ステップＳ１３で抽出した領域に加えてもよい。かかる構成によると、出発地と到着地の組み合わせを考慮した配置候補領域を決定することができる。
なお、第二の実施形態では、移動実績データのみに基づいて優先度の付与を行ったが、優先度の付与は、これ以外の基準によって行ってもよい。例えば、コスト指標の改善度が高い領域であるほど高い優先度を付与してもよい。なお、ステップＳ１３において領域の抽出に用いるコスト指標と、ステップＳ１３Ａにおいて優先度の付与に用いるコスト指標は同一でなくてもよい。
また、第二の実施形態では、ステップＳ１４で結果を出力する際に、優先度に応じて領域をマークアップするようにしてもよい。例えば、優先度が高い領域であるほど暖色系の色相で表示してもよいし、濃い色で表示してもよい。また、優先度が高い領域であるほど明度を高くしてもよい。
（第三の実施形態）
第二の実施形態では、ステップＳ１３Ａにおいて、移動実績にのみ基づいて優先度を付与した。これに対し、第三の実施形態では、移動実績を含んだ、異なる複数の基準を用いて優先度を付与する。第三の実施形態に係る運用計画装置１０の構成は、第二の実施形態と同様であるため、モジュールの詳細な説明は省略し、処理の相違点のみ説明する。
第三の実施形態では、ステップＳ１３において、所定の基準に基づいて、領域を複数のグループに分類する。例えば、図９の例では、「総移動時間の差が平均値よりも大きく、かつ、徒歩距離の差が平均値よりも小さいグループ（グループＡ）」と、「総移動時間の差が平均値よりも大きく、かつ、徒歩距離の差が平均値よりも大きいグループ（グループＢ）」に分類する。
そして、ステップＳ１３Ａにおいて、グループごとに異なる基準を用いて優先度の付与を行う。例えば、以下のような基準が考えられる。
（１）グループＡについては、総移動時間の差が大きく分散していないため、乗り換え回数をより減少させられる領域に対して、より大きい優先度を付与する。
（２）グループＢについては、需要が分散することが想定されるため、より多い移動実績がある領域に対して、より大きい優先度を付与する。
第三の実施形態では、このように、複数の第三の指標に基づいて、複数の領域を複数のグループに分類し、分類したグループごとに異なる基準を用いて優先度を付与する。かかる形態によると、異なる観点に応じて適切な優先度の付与を行うことができるようになる。
なお、本例では「総移動時間の差」と「徒歩距離の差」の二項目によってグループを生成したが、使用する項目の数は三項目以上であってもよい。また、グループの生成方法も、特定の方法に限定されない。例えば、符号９０１に示したような、回帰分析の結果を用いてグループを分割してもよい。グループ分けの方法や、優先度の付与基準は、ターゲットに応じて適宜決定することができる。
（変形例）
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本発明はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。
例えば、実施形態の説明では、図５に示したフローのみを例示したが、一度算出した結果を保存し、呼び出し可能にしてもよい。また、パラメータ（例えば、ステップＳ１２において利用するコスト指標、ステップＳ１３において領域の抽出に利用するコスト指標、ステップ１３Ａにおいて優先度の付与に利用するコスト指標等）を変更しながら複数パターンの結果を生成し、これらを比較できるようにしてもよい。
１０：運用計画装置
１１：ＣＰＵ
１２：補助記憶装置
１３：主記憶装置
１４：入出力装置
２１：エリア設定部
２２：指標算出部
２３：公共交通データ取得部
２４：候補決定部

Claims (8)

  1. 運行スケジュールが管理されている第一の交通機関と、オンデマンド運行が可能な第二の交通機関と、が利用可能なエリアを対象として、前記第二の交通機関の乗降地点の配置場所候補を決定する情報処理方法であって、
    対象エリアを複数の単位領域に分割する分割ステップと、
    前記複数の単位領域のそれぞれについて、当該単位領域を起点として、前記第一の交通機関を利用して移動を行った場合におけるコスト指標である第一の指標と、前記第二の交通機関を利用して移動を行った場合におけるコスト指標である第二の指標と、前記第一の指標から前記第二の指標を引いた差である第三の指標と、を算出する算出ステップと、
    前記複数の単位領域ごとに算出した前記第三の指標に基づいて、前記複数の単位領域の中から、前記第二の交通機関の乗降地点を配置する候補となる単位領域として、前記第三の指標が正の所定値以上である単位領域を抽出する抽出ステップと、
    を含む、情報処理方法。
  2. 前記第一の指標および前記第二の指標は、対象の単位領域から他の複数の単位領域にそれぞれ移動した場合における複数の前記コスト指標を代表する値である、
    請求項１に記載の情報処理方法。
  3. 前記算出ステップでは、前記第一の指標および前記第二の指標のそれぞれに共通に、複数の種別のコスト指標を用いて前記単位領域ごとに複数の前記第三の指標を算出し、
    前記抽出ステップでは、前記複数の第三の指標がそれぞれ正の所定値以上である前記単位領域の中から、前記第二の交通機関の乗降地点を配置する候補となる単位領域を抽出する、
    請求項１または２に記載の情報処理方法。
  4. 前記単位領域間の移動需要を取得する移動需要取得ステップと、
    前記移動需要に基づいて、前記抽出した単位領域に優先度を付与する付与ステップをさらに含む、
    請求項３に記載の情報処理方法。
  5. 前記付与ステップでは、前記複数の第三の指標に基づいて、前記複数の単位領域を複数
    のグループに分類し、前記グループごとに前記優先度の付与を行う、
    請求項４に記載の情報処理方法。
  6. 前記付与ステップでは、前記グループごとに異なる基準を用いて前記優先度の付与を行う、
    請求項５に記載の情報処理方法。
  7. 請求項１から６のいずれかに記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  8. 運行スケジュールが管理されている第一の交通機関と、オンデマンド運行が可能な第二の交通機関と、が利用可能なエリアを対象として、前記第二の交通機関の乗降地点の配置場所候補を決定する情報処理装置であって、
    対象エリアを複数の単位領域に分割する分割手段と、
    前記複数の単位領域のそれぞれについて、当該単位領域を起点として、前記第一の交通機関を利用して移動を行った場合におけるコスト指標である第一の指標と、前記第二の交通機関を利用して移動を行った場合におけるコスト指標である第二の指標と、前記第一の指標から前記第二の指標を引いた差である第三の指標と、を算出する算出手段と、
    前記複数の単位領域ごとに算出した前記第三の指標に基づいて、前記複数の単位領域の中から、前記第二の交通機関の乗降地点を配置する候補となる単位領域として、前記第三の指標が正の所定値以上である単位領域を抽出する抽出手段と、
    を有する、情報処理装置。
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