JP7402282B2 - 情報処理装置、支援方法、プログラム及び海運会社選定支援方法 - Google Patents

情報処理装置、支援方法、プログラム及び海運会社選定支援方法 Download PDF

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Description

本発明は、情報処理装置、支援方法、プログラム及び海運会社選定支援方法に関する。
現在、海上輸送を提供する海運会社が多数存在し、国際的な物流を支えている。海上輸送に関する従来技術として、例えば特許文献1に記載の技術が知られている。
特開2017-202936号公報
海上輸送を提供する海運会社は世界各国に多数存在しており、運賃や輸送日数も様々である。そのため、海上輸送を伴う大量の荷物を扱う荷主企業は、より有利な条件で荷物の輸送を行うため、応札条件を検討しながら複数の海運会社と交渉を行っている。
しかしながら、複数の海運会社との間で応札条件を検討しながら繰り返し交渉を行うことは、大量の荷物を扱う企業にとって非常に手間であることが課題となっている。なお、このような課題は、海上輸送に限られず、陸上輸送や航空輸送など、輸送業務全般に生じ得る。
そこで、本発明は、運送会社との交渉を支援する技術を提供することを目的とする。
本発明の一態様に係る情報処理装置は、選定対象の選定に用いられる選定条件であって複数の項目の値を含む選定条件の入力を受け付ける受付部と、前記選定対象が選定される可能性を示すスコアを算出するモデルに、前記受付部で受け付けた前記選定条件を入力することで第1スコアを算出する、第1算出部と、前記選定条件に含まれる前記複数の項目のうち所定項目の値を、所定値に置き換えた選定条件を前記モデルに入力することで第2スコアを算出する、第2算出部と、前記第1スコア及び前記第2スコアに基づいて、前記所定値に置き換えた前記所定項目を、改善の余地がある改善項目として出力する出力部と、を有する。
本発明の一態様に係る情報処理装置は、選定対象の選定に用いられる選定条件であって複数の項目の値を含む選定条件の入力を受け付ける受付部と、前記選定対象が選定される可能性を示すスコアを算出するモデルに、前記受付部で受け付けた前記選定条件を入力することで第1スコアを算出する、第1算出部と、前記受付部で受け付けた前記選定条件に含まれる前記複数の項目から特定項目を選択する選択部と、前記選択部により選択された特定項目の値を、当該特定項目の目標値に基づく値に置き換えることで、前記受付部で受け付けた前記選定条件を更新し、更新した前記選定条件を前記モデルに入力することで第3スコアを算出する第3算出部と、を有する。
本発明によれば、運送会社との交渉を支援する技術を提供することができる。
本実施形態に係る交渉サポートシステムの一例を示す図である。 交渉サポート装置のハードウェア構成例を示す図である。 交渉サポート装置の機能ブロック構成例を示す図である。 交渉サポート装置が利用するモデルの一例を示す図である。 交渉サポート装置が行う処理手順の一例を示す図である。 応札条件に含まれる項目の一例を示す図である。 第1スコア及び第2スコアの算出例を示す図である。 画面表示の一例を示す図である。 第2実施形態に係る交渉サポート装置の機能ブロック構成例を示す図である。 第2実施形態に係る交渉サポート装置が行う処理手順の一例を示す図である。 特定項目を考慮したスコアの算出処理を説明するための図である。 第2実施形態に係る画面表示の一例を示す図である。
[第1実施形態]
添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
<システム構成>
図1は、本実施形態に係る交渉サポートシステム1の一例を示す図である。交渉サポートシステム1は、交渉サポート装置10と、端末(荷主企業)20Aと、端末(運送会社)20Bとを含む。交渉サポート装置10と、端末(荷主企業)20Aと、端末(運送会社)20Bとは、無線又は有線の通信ネットワークNを介して接続され、相互に通信を行うことができる。
端末(荷主企業)20Aは、荷主企業のユーザが操作する端末であり、パーソナルコンピュータ(PC)、ノートPC、タブレット端末及びスマートフォンなど、通信機能を備えた端末であればあらゆる端末を用いることができる。本実施形態では、端末(荷主企業)20Aは1又は複数であってもよい。荷主企業が複数存在する場合、荷主企業ごとに異なる端末(荷主企業)20Aが交渉サポート装置10と接続されていてもよい。本実施形態において、荷主企業は、運送会社と荷物の輸送に関する交渉を行う企業を意味しており、必ずしも、荷物の輸送を運送会社に依頼する企業(発荷主、荷送人などとも呼ばれる)に限定されない。例えば、輸送された荷物を運送会社から受け取る企業(着荷主、荷受人とも呼ばれる)も含まれる。例えば、A社からB社に荷物を輸送する場合において、A社が運送会社と交渉を行う場合、A社が荷主企業に該当し、B社が運送会社と交渉を行う場合、B社が荷主企業に該当する。
端末(運送会社)20Bは、運送会社のユーザが操作する端末であり、パーソナルコンピュータ(PC)、ノートPC、タブレット端末及びスマートフォンなど、通信機能を備えた端末であればあらゆる端末を用いることができる。本実施形態では、端末(運送会社)20Bは1又は複数であってもよい。運送会社が複数存在する場合、運送会社ごとに端末(運送会社)20Bが交渉サポート装置10と接続されていてもよい。なお、本実施形態において、端末(運送会社)20Bは、必ずしも交渉サポート装置10と直接接続されていなくてもよい。例えば、複数の運送会社と荷主企業が入札及び応札等に関するデータの送受信をするための専用システムが用意されており、運送会社と交渉サポート装置10との間のデータ送受信は、当該専用システムを操作可能なユーザを介して行われることとしてもよい。若しくは、運送会社と荷主企業との間のデータ送受信はメール又はFAX等を用いて行われ、運送会社と交渉サポート装置10との間のデータ送受信は、当該メール又はFAXを参照可能なユーザを介して行われることとしてもよい。
交渉サポート装置10は、荷主企業と運送会社との間で行われる、荷物の輸送に関する交渉を支援する装置である。荷主企業は、仕出地、仕向地、荷物の量、輸送途中での積替可否など、荷主企業が希望する条件を含む見積依頼(Request For Quotation:RFQ)を複数の運送会社に通知する。見積依頼を受けた運送会社は、当該見積依頼に基づいて応札条件を荷主企業に提示する。運送会社が提示する応札条件には、例えば、運賃、輸送に要する日数等の、輸送条件に関する複数の項目が含まれている。
交渉サポート装置10は、運送会社から提示された応札条件を受け付けると、評価モデルを利用して応札条件を評価することで、提示された応札条件で選定される可能性、又は、提示された応札条件が運送会社を選定する荷主企業に有利である度合いを出力する。また、応札条件のうち、どの項目を変更すると、選定される可能性又は有利である度合いが高くなるのかを示す情報を出力する。
通常、運送会社から、荷主企業の希望通りの応札条件が提示されることは稀である。そのため、荷主企業は、提示された応札条件について複数の運送会社と繰り返し交渉を行い、最終的に最も良い応札条件を提示した運送会社を選定することが一般的である。
本実施形態に係る交渉サポート装置10は、例えば、運送会社から提示された応札条件のうち、どの項目を変更すると、当該運送会社が選定される可能性又は荷主企業に有利である度合いが高くなるという情報を出力することが可能である。選定される可能性が高くなるということは、運送会社が、当該項目の変更を受け入れる可能性も高いと言うことができる。また、荷主企業に有利である度合いが高くなるということは、荷主企業にとって運送会社と交渉する価値があるということを意味する。従って、荷主企業のユーザは、運送会社に対し、交渉サポート装置10から出力された項目を変更することができないかという交渉をすることができる。このように、荷主企業のユーザは、応札条件を自ら検討して運送会社と交渉を行うのではなく、交渉サポート装置10からの出力内容を参考に交渉を行うことができるので、交渉の労力が軽減されることになる。
なお、上述の説明では交渉サポート装置10と端末(荷主企業)20Aとを別の装置として説明したが、これらは一体化されていてもよいものである。
<ハードウェア構成>
図2は、交渉サポート装置10のハードウェア構成例を示す図である。交渉サポート装置10は、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphical processing unit)等のプロセッサ11、メモリ、HDD(Hard Disk Drive)及び/又はSSD(Solid State Drive)等の記憶装置12、有線又は無線通信を行う通信IF(Interface)13、入力操作を受け付ける入力デバイス14、及び情報の出力を行う出力デバイス15を有する。入力デバイス14は、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス及び/又はマイク等である。出力デバイス15は、例えば、ディスプレイ、タッチパネル及び/又はスピーカ等である。
交渉サポート装置10は、1又は複数の物理的なサーバ等から構成されていてもよいし、ハイパーバイザー(hypervisor)上で動作する仮想的なサーバを用いて構成されていてもよいし、クラウドサーバを用いて構成されていてもよい。また、交渉サポート装置10は、「情報処理装置」、「支援装置」や「装置」と呼ばれてもよい。
<機能ブロック構成>
図3は、交渉サポート装置10の機能ブロック構成例を示す図である。交渉サポート装置10は、記憶部100と、受付部101と、算出部102と、出力部103とを含む。記憶部100は、交渉サポート装置10が備える記憶装置12を用いて実現することができる。また、受付部101と、算出部102と、出力部103とは、交渉サポート装置10のプロセッサ11が、記憶装置12に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プログラムは、記憶媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体(Non-transitory computer readable medium)であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、USBメモリ又はCD-ROM等の記憶媒体であってもよい。
記憶部100は、応札条件に基づいて、運送会社(選定対象)が選定される可能性又は荷主企業に有利である度合いを示すスコアを出力する評価モデルを定義するデータ(評価モデルデータ)を記憶する。評価モデルは、機械学習アルゴリズムを学習させることで生成される学習済モデルであってもよいし、所定の評価関数であってもよい。また、評価モデルは、「モデル」と呼ばれてもよい。
評価モデルが学習済モデルである場合、より詳細には、記憶部100は、運送会社(選定対象)の選定に用いられた所定の応札条件(所定の選定条件)であって複数の項目の値(例えば、運賃、輸送日数、積替回数等)を含む所定の応札条件及び当該所定の応札条件で選定されたか否かを示す選定結果を含む過去の応札結果データ(学習用データ)を用いて、運送会社(選定対象)が選定される可能性を示すスコアを算出するように学習された学習済モデルを記憶する。ここで、選定対象となる運送会社の単位は、特定の1社であってもよいし、複数社であってもよい。複数社を選択する場合とは、例えば、荷物を分割して複数社に輸送を依頼するようなケース等が含まれるが、これに限定されるものではない。
また、評価モデルが所定の評価関数である場合、記憶部100は、運送会社(選定対象)の選定に用いられる所定の応札条件(所定の選定条件)であって複数の項目の値(例えば、運賃(輸送費用)、輸送日数、積替回数等)を含む所定の応札条件を入力すると、所定の応札条件が有利である度合いを示すスコアを算出する評価関数を表す情報(関数の形式及び各種の係数等)を記憶する。評価関数は、1以上の関数であってもよいし、1以上の関数及び所定のルール(例えばx≧0の場合はx=0にする等)の組み合わせであってもよい。
受付部101は、運送会社(選定対象)から、応札条件(選定対象の選定に用いられる選定条件)の入力を受け付ける。応札条件には、輸送条件に関する複数の項目の値(例えば、運賃、輸送日数、積替回数等)が含まれる。
算出部102(第1算出部)は、記憶部100に記憶されている評価モデルに受付部101で受け付けた応札条件を入力することで、運送会社から受け付けた応札条件にて運送会社が選定される可能性又は選定条件が有利である度合いを示すスコア(以下、「第1スコア」と言う。)を算出する。
また、算出部102(第2算出部)は、受付部101で受け付けた応札条件(選定条件)に含まれる複数の項目のうち所定項目の値を、所定値に置き換えた応札条件を評価モデルに入力することで、所定項目を所定値に置き換えた場合に運送会社が選定される可能性又は選定条件が有利である度合いを示すスコア(以下、「第2スコア」と言う。)を算出する。
出力部103は、算出部102(第1算出部)で算出された第1スコア及び算出部102(第2算出部)で算出された第2スコアに基づいて、所定項目を、改善の余地がある改善項目として出力する。
図4は、交渉サポート装置10が利用するモデルの一例を示す図である。本実施形態におけるモデルは、例えば、入力された応札条件(選定条件)に含まれる複数の項目の一つを選択し、選択した項目に対して設定された閾値に基づいて応札条件を分類し、当該選択及び当該分類を繰り返すことでスコアを算出するように構築されるモデルであってもよい。このようなモデルの一例として、例えば、図4に示すランダムフォレスト(Random forests)のアルゴリズムを用いたモデルが挙げられる。ランダムフォレストは、複数の決定木から構成され、各決定木から出力される予測値を平均した値が、目的変数に対する予測値となるモデルである。図4において、入力値(応札条件)に従って1つ目の決定木を実行した結果、13の葉に到達したとする。同様に、2つ目の決定木を実行した結果、21の葉に到達したとする。このように、N個の決定木について、入力値に従って決定木を実行した結果得られたN個の予測値の合計値をNで割った数が、目的変数に対する予測値(確率)となる。予測値は推定値などと呼ばれてもよい。
なお、交渉サポート装置10が利用するモデルのアルゴリズムはランダムフォレストに限られない。例えば、決定木、勾配ブースティング決定木又はニューラルネットワークであってもよいし、その他のアルゴリズムが用いられてもよい。
また、本実施形態において、応札条件(選定条件)に含まれる「項目」、モデルを学習させる際にモデルに入力する「項目」及びスコアを算出するためにモデルに入力する「項目」は、価格又は時間の少なくとも一方の評価を数値化したものを含んでいてもよい。例えば、交渉サポート装置10は、費用や時間(運賃や輸送に要する日数等)をそのままの数値で扱うのではなく、所定の評価式に従って変換した後の数値(例えば1千万円を「1」とし、2千万円を「2」とする等)で扱うようにしてもよい。
学習済モデルは、運送会社ごとに用意されていてもよいし、各運送会社で共通の学習済モデルであってもよい。前者の場合、各学習済モデルは、運送会社ごとの過去の応札結果データから運送会社ごとの学習用データを用意し、運送会社ごとに用意したモデルを学習させることで生成することができる。後者の場合、各運送会社の過去の応札結果データをまとめることで1つの学習用データを用意し、当該学習用データを用いて1つのモデルを学習させることで生成することができる。また、学習済モデルを生成する際に用いられる学習用データには、応札が行われた際の市況データが含まれていてもよい。市況データには、例えば、平均的な燃油価格、及び/又は、各社の平均的な運賃等が含まれていてもよい。
また、本実施形態におけるモデルが所定の評価関数である場合、以下に示す式(1)~式(10)により表される評価関数が用いられてもよい。なお、輸送費用(荷主合計)、輸送費用(総合計)、リードタイム及びフリータイムについては後述する。
スコアL(t)=100/(1+Exp(-t))・・・式(1)
t=A+B+C+D・・・式(2)
A=f(x1)・・・式(3)
x1=(応札条件に含まれる輸送費用(荷主合計)-輸送費用(荷主合計)の目標額)/輸送費用(荷主合計)の基準値・・・式(4)
B=g(x2)・・・式(5)
x2=(応札条件に含まれる輸送費用(総合計)-輸送費用(総合計)の目標額)/輸送費用(総合計)の基準値・・・式(6)
C=h(x3)・・・式(7)
x3=(応札条件に含まれるリードタイム-リードタイムの目標日数)/リードタイムの基準値・・・式(8)
D=i(x4)・・・式(9)
x4=(応札条件に含まれるフリータイム-フリータイムの目標日数)/フリータイムの基準値・・・式(10)
ここで、式(3)、式(5)、式(7)及び式(9)における関数f、g及びhは、任意の単調減少関数であり、関数iは、任意の単調増加関数であるものとする。輸送費用(荷主合計)の基準値、輸送費用(総合計)の基準値、リードタイムの基準値及びフリータイムの基準値は、輸送レーン(仕出地及び仕向地を結ぶルート)ごとに異なる値が定義されていてもよい。また、輸送費用(荷主合計)の基準値、輸送費用(総合計)の基準値、リードタイムの基準値及びフリータイムの基準値は、市況の平均(相場)であってもよい。
輸送費用(荷主合計)の目標額及び輸送費用(総合計)の目標額は、荷主企業が希望する費用である。受付部101は、スコアを算出する前に、端末(荷主企業)20Aから目標額を受け付けて記憶部100に格納するようにしてもよい。また、リードタイムの目標日数及びフリータイムの目標日数は、荷主企業が希望する日数である。受付部101は、スコアを算出する前に、端末(荷主企業)20Aから目標日数を受け付けて記憶部100に格納するようにしてもよい。
式(1)は、A~Dの合計値(t)を0~100までの値に換算するために用いられる。なお、式(1)はシグモイド関数を用いているが、式(1)がこれに限定されるものではない。tの値を0~100までの値に換算することができれば、どのような単調増加関数が用いられてもよい。
例えば、式(3)における関数fは単調減少関数であることから、応札条件に含まれる輸送費用(荷主合計)が低いほど、スコアL(t)の値が大きくなる。同様に、式(5)及び式(7)における関数g及びhも単調減少関数であることから、応札条件に含まれる輸送費用(総合計)が低いほど、及び、応札条件に含まれるリードタイムの日数が短いほど、スコアL(t)の値が大きくなる。一方、式(9)における関数iは単調増加関数であることから、応札条件に含まれるフリータイムの日数が長いほど、スコアL(t)の値が大きくなる。
<処理手順>
図5は、交渉サポート装置10が行う処理手順の一例を示す図である。なお、以下の説明では、運送会社は海運会社である前提で説明するが、本実施形態がこれに限定されるものではない。本実施形態は、運送会社が陸上輸送を行う企業や航空輸送を行う企業である場合にも適用することができる。なお、複数の運送会社に対して入札を行う際、交渉サポート装置10は、ステップS10~ステップS40の処理手順を、運送会社ごとに実行することで、運送会社ごとに第1スコア及び第2スコアを出力するようにしてもよい。
まず、交渉サポート装置10は、荷主企業のユーザから入力された見積依頼を、入札を依頼する運送会社の端末(運送会社)20Bに送信する(S10)。なお、ステップS10の処理手順は必須ではなく、荷主企業のユーザが、メール、FAX又は専用システムなどを用いて運送会社に見積依頼を提示することとしてもよい。続いて、交渉サポート装置10の受付部101は、見積依頼を提示した端末(運送会社)20Bから、見積依頼に対応する応札条件の入力を受け付ける(S20)。
図6は、応札条件に含まれる項目の一例を示す図である。図6に示す項目は、運送会社が海運会社である場合を想定したものである。輸送費用(荷主合計)は、荷物を格納したコンテナの輸送費用のうち、海上輸送に要する費用(複数のコンテナがある場合は全コンテナ分の合計費用)を示す。輸送費用(総合計)は、荷物を格納したコンテナの輸送費用のうち、海上輸送に要する費用と、外地費用(荷主企業負担外費用)の合計(複数のコンテナがある場合は全コンテナ分の合計費用)を示す。なお、荷主企業が海運会社に提示する仕出地及び仕向地は、港及び港から陸上輸送を経た地点を指定される場合がある。そのため、海運会社は、海上輸送費に加えて、陸上輸送費用等も含めたトータルの輸送費用も応札条件に含めて提示することが一般的である。
リードタイムとは、海上輸送に要する日数を示す。積替回数は、荷物を詰めたコンテナが仕向地の港に到着するまでに、何回積替え(寄港地で船からコンテナを降ろして他の船に乗せ換えること)が生じるのかを示す。フリータイムとは、港のコンテナヤードにコンテナを無料で保管可能な日数を示す。仕向地の港では税関処理やトラック等への積替えなどに時間を要するため、フリータイムが設けられていることが一般的である。デマレージレート(Demurrage Rate)は、フリータイムを超過した場合に支払うべき一日あたりの超過料金である。荷物数は、輸送するコンテナの数である。荷物数は、通常、見積依頼で提示された荷物数と同一値になる。BAF(Bunker Adjustment Factor:燃料費調整係数)は、燃料(重油)価格の変動に対して燃料費用を調整するための割増料金である。
なお、図6に示す項目の例は一例であり、本実施形態が図6に示す項目に限定されるものではない。例えば、応札条件に含まれる輸送費用は、コンテナサイズ(20FT、40FTなど)や荷物の種類(通常、危険物など)ごとに分割されていてもよい。また、輸送費用(荷主合計)及び輸送費用(総合計)を、まとめて輸送費用と称してもよい。また、応札条件に含まれる複数の項目は、少なくとも輸送費用、リードタイム及びフリータイムを含む複数の項目であってもよい。
続いて、算出部102(第1算出部)は、端末(運送会社)20Bから受け付けた応札条件を評価モデルに入力することで、第1スコアを算出する(S30)。なお、評価モデルに学習済モデルを用いる場合において、評価モデルが全コンテナの輸送費用の合計費用で学習されている場合、算出部102(第1算出部)は輸送費用(合計)及び輸送費用(総合計)を、そのままモデルの入力するようにしてもよい。また、当該評価モデルがコンテナ1つあたりの輸送費用で学習されている場合、算出部102(第1算出部)は輸送費用(合計)及び輸送費用(総合計)を荷物数で割ることで1コンテナ当たりの輸送費用(合計)及び輸送費用(総合計)を算出し、算出した1コンテナ当たりの輸送費用(合計)及び輸送費用(総合計)をモデルに入力するようにしてもよい。
続いて、算出部102(第2算出部)は、端末(運送会社)20Bから受け付けた応札条件のうち一部の所定項目の値を所定値に順次置き換えることで第2スコアを算出する(S40)。評価モデルに学習済モデルを用いる場合、ここでいう「所定値」には、学習用データに含まれる当該所定項目の標準的な値である標準値を用いることができる。例えば、算出部102は、学習用データのうち選定されたことを示す選定結果を含む学習用データの所定項目の値の平均値を、所定値とするようにしてもよい。また、所定値は、平均値ではなく最頻値など他の標準値であってもよい。若しくは、所定値は、荷主企業のユーザにより任意に入力された値であってもよい。受付部101は、端末(荷主企業)20Aから、所定値の入力を受け付けるようにしてもよい。
具体的には、算出部102は、応札条件のうち「輸送費用(荷主合計)」の項目の値だけを、当該項目の平均値に置き換えて第2スコアを算出する。次に、算出部102は、応札条件のうち「輸送費用(総合計)」の項目の値だけを、当該項目の平均値に置き換えて第2スコアを算出する。次に、算出部102は、応札条件のうち「リードタイム」の項目の値だけを、当該項目の平均値に置き換えて第2スコアを算出する。次に、算出部102は、応札条件のうち「フリータイム」の項目の値だけを、当該項目の平均値に置き換えて第2スコアを算出する。
一方、評価モデルに評価関数を用いる場合、所定値は、荷主企業が希望する値(つまり、荷主企業が交渉の目標とする費用及び日数)であってもよいし、荷主企業のユーザにより任意に入力された値であってもよい。
具体的には、算出部102は、応札条件のうち「輸送費用(荷主合計)」の項目の値だけを、荷主企業が希望する費用に置き換えて第2スコアを算出する。次に、算出部102は、応札条件のうち「輸送費用(総合計)」の項目の値だけを、荷主企業が希望する費用に置き換えて第2スコアを算出する。次に、算出部102は、応札条件のうち「リードタイム」の項目の値だけを、荷主企業が希望する日数に置き換えて第2スコアを算出する。次に、算出部102は、応札条件のうち「フリータイム」の項目の値だけを、荷主企業が希望する日数に置き換えて第2スコアを算出する。
続いて、出力部103は、算出部102で算出された第1スコア及び/又は第2スコアを、端末(荷主企業)20Aの画面に出力する。出力部103は、第1スコア及び/又は第2スコアを示す画面を端末(荷主企業)20Aの画面に表示させるようにしてもよい。また、出力部103は、第2スコアを算出する際に所定値に置き換えた所定項目を、改善項目として出力する(S50)。出力部103は、第2スコアが第1スコアよりも増加した場合、所定値に置き換えた所定項目を、改善項目として出力するようにしてもよい。
また、算出部102(第2算出部)は、応札条件に含まれる複数の項目のうち2以上の所定項目の各々について第2スコアを算出し、出力部103は、当該2以上の所定項目の各々について算出された第2スコアのうち、第2スコアが第1スコアより増加し、かつ、第2スコアが最も高い値である所定項目を、改善項目として出力するようにしてもよい。
また、算出部102は、市況データを考慮した第1スコア及び第2スコアを算出するようにしてもよい。例えば、算出部102(第1算出部)は、端末(運送会社)20Bから受け付けた応札条件及び当該応札条件を受け付けた際の市況データを評価モデルに入力することで、第1スコアを算出するようにしてもよい。また、算出部102(第2算出部)は、端末(運送会社)20Bから受け付けた応札条件のうち一部の所定項目の値を所定値に置き換えた応札条件と、当該応札条件を受け付けた際の市況データを評価モデルに入力することで、第2スコアを算出するようにしてもよい。また、本実施形態において、市況データは応札条件に含まれることとしてもよい。これにより、第1スコア及び第2スコアに市況データが反映されることから、交渉サポート装置10は、市況データを考慮した改善項目の出力を行うことが可能になる。
図7は、第1スコア及び第2スコアの算出例を示す図である。図7のうち「なし(改善前)」に対応するスコア0.5は、所定値に置き換える前のスコア(つまり第1スコア)である。「輸送費用(荷主合計)」は、応札条件に含まれる複数の項目のうち輸送費用(荷主合計)を、所定値に置き換えた場合のスコア(つまり第2スコア)を示している。「輸送費用(総合計)」、「リードタイム」及び「フリータイム」についても同様である。図7の例では、「輸送費用(荷主合計)」、「輸送費用(総合計)」、「リードタイム」及び「フリータイム」のうち、「輸送費用(荷主合計)」を所定値に置き換えた場合、スコアが最も高くなることを示している。従って、出力部103は、「輸送費用(荷主合計)」を、改善項目として出力する。なお、出力部103は、所定値に置き換えた所定項目を改善項目として出力するとともに、所定値を改善目標値として出力するようにしてもよい。荷主企業のユーザは、交渉サポート装置10から出力された改善項目及び改善目標値を確認し、応札条件のうち改善項目が改善目標値に近づくように運送会社と交渉をすることで、運送会社と容易に交渉を行うことが可能になる。
図8は、画面表示の一例を示す図である。「スコア」は、第1スコアを示している。「改善後スコア」は、各項目における第2スコアを示している。「スコア改善アドバイス」は、第2スコアが最も高くなる改善項目と、当該改善項目における改善目標値を応札条件に含まれる値と比較した場合の値の大小を示している。例えば、図8では、運送会社Bについて「フリータイムを長くすべき」と表示されている。これは、運送会社Bに対し、フリータイムを応札条件で提示された日数よりも長くするように交渉すべきことを示している。
<まとめ>
交渉サポート装置10は、応札条件に含まれる複数の項目のうち、第2スコアが第1スコアよりも高くなる所定項目を改善項目として出力するようにした。これにより、荷主企業は、出力された改善項目に従って運送会社と交渉を行うことができる。従って、本実施形態によれば、運送会社との交渉をサポートする技術を提供することが可能になる。
また、交渉サポート装置10は、応札条件に含まれる複数の項目のうち所定項目の値を、学習用データのうち選定されたことを示す選定結果を含む学習用データの所定項目の値の「所定値」に置き換えることで、第2スコアを算出するようにした。当該所定値が、実際に運送会社が選定された際の応札条件の平均値である場合、第2スコアは改善目標値として運送会社にとって受け入れ可能な値であると考えられる。従って、荷主企業が、交渉サポート装置10から出力された改善項目及び平均値を参照して運送会社と交渉することで、交渉に成功する可能性を高めることが可能になる。
[第2実施形態]
第2実施形態に係る交渉サポート装置10は、応札条件に含まれる複数の項目のうち、選定の際に荷主企業が重視する項目を考慮したスコアを算出する。荷主企業が重視する項目を、重み付けを行う項目と称してもよいし、特定項目と称してもよい。また、特定項目を考慮したスコアを、「第3スコア」と称してもよい。以下の説明において特に言及しない点は、第1実施形態と同一でよい。
<機能ブロック構成>
図9は、第2実施形態に係る交渉サポート装置10の機能ブロック構成例を示す図である。特に言及しない点は図3と同一でよい。
選択部104は、受付部101で受け付けた応札条件(選定条件)に含まれる複数の項目から特定項目を選択する。選択部104は、荷主企業のユーザから(端末(荷主企業)20Aから)、特定項目の選択を受け付けるようにしてもよい。
算出部102(第3算出部)は、選択部104により選択された特定項目の値を、当該特定項目の目標値に基づく値に置き換えることで応札条件を更新し、更新した応札条件を評価モデルに入力することで第3スコアを算出する。目標値に基づく値は、例えば、以下で説明する、目標値(所定値)からの差分を増加又は減少させた値であってもよい。
<処理手順>
図10は、第2実施形態に係る交渉サポート装置が行う処理手順の一例を示す図である。特に言及しない点は、図5と同一でよい。選択部104は、ステップS10で受け付けた応札条件に含まれる複数の項目から特定項目を選択する(S70)。続いて、算出部102は、応札条件に含まれる複数の項目のうち、特定項目の値を、当該特定項目の値の目標値からの差分を増加させた値に置き換えることで、受付部101で受け付けた応札条件を更新し、更新した応札条件を評価モデルに入力することで第3スコアを算出する(S80)。すなわち、算出部102は、特定項目の値を、目標値からの乖離がより大きくなる値に置き換えた上で評価モデルに入力する。
なお、ここでいう「目標値」は、特定項目に関するユーザによる入力値を採用することができ、例えば荷主企業が希望する輸送費用(「輸送費用(荷主合計)」又は「輸送費用(総合計)」)の目標額の値であってもよい。また、目標値として、学習用データに含まれる当該特定項目の標準的な任意の標準値を採用することができ、例えば、平均値、最頻値などを採用してもよい。また、目標値は、学習用データのうち選定されたことを示す選定結果を含む学習用データに含まれる特定項目の値の標準値であってもよい。
図11は、特定項目を考慮したスコアの算出処理を説明するための図である。図11のグラフG10及びG20は、横軸が、特定項目の値を示しており、縦軸が、特定項目の値ごとの学習用データの数を示している。なお、図11のグラフG10及びG20は正規分布の形状をしているが、図11に示すグラフはあくまで一例であり、必ずしも図11に示すような形状のグラフになるとは限られない。
図11のグラフG20は、各学習用データにおける特定項目の値を、標準値からの離れ具合が大きくなるように置き換えた場合のグラフを示している。例えば、評価モデルに学習済モデルを用いる場合において、ある特定項目の値が10であり、標準値が20であったとする。この場合、特定項目の値と標準値の差分(20-10=10)に対して所定の係数(ここでは2とする)を乗算すると20になる。従って、算出部102は、置換後の特定項目の値を0(20-20=0)とするようにしてもよい。また、例えば、ある特定項目の値が50であり、標準値が20であったとする。この場合、特定項目の値と標準値の差分(20-50=-30)に対して所定の係数(ここでは2とする)を乗算すると-60になる。従って、算出部102は、置換後の特定項目の値を80(20-(-60)=80)とするようにしてもよい。所定の係数は、特定項目を重視する程度(重みの程度)を意味する。所定の係数は、1を超える正の数であれば、どのような値であってもよい。所定の係数が大きいほど、特定項目をより重要視することになる。
また、上述の具体例は、評価モデルに評価関数を用いる場合にも適用可能である。例えば、ある特定項目の値が10であり、目標値が30であったとする。この場合、特定項目の値と目標値の差分(30-10=20)に対して所定の係数(ここでは2とする)を乗算すると40になる。従って、算出部102は、置換後の特定項目の値を-10(30-40=-10)とするようにしてもよい。同様に、ある特定項目の値が50であり、目標値が30であったとする。この場合、特定項目の値と目標値の差分(30-50=-20)に対して所定の係数(ここでは2とする)を乗算すると-40になる。従って、算出部102は、置換後の特定項目の値を70(30-(-40)=70)とするようにしてもよい。
もし、特定項目の値が輸送費用であった場合(つまり荷主企業が輸送費用を重視する場合)、運送会社から平均よりも安価な費用が提示された場合には、更に安価な費用に置き換えられた上でスコアが算出されることになる。通常、輸送費用が安価であるほど選定される可能性が高まると考えられることから、更に安価な費用に置き換えられた上で算出されたスコアは、特定項目を考慮せずに算出したスコアよりも高い値になると考えられる。逆に、運送会社から平均よりも高額な費用が提示された場合には、更に高額な費用に置き換えられた上でスコアが算出されることになる。通常、輸送費用が高額であるほど選定される可能性が低くなると考えられることから、更に高額な費用に置き換えられた上で算出されたスコアは、特定項目を考慮せずに算出したスコアよりも低い値になると考えられる。このように、特定項目を考慮することで、特定項目の値がスコアに与える影響がより大きくなることから、複数の運送会社の間でスコアをランキングした場合、特定項目について好条件を提示した運送会社のスコアは上昇し、特定項目を考慮しない場合よりも上位にランク付けされることになる。また、特定項目について低条件を提示した運送会社のスコアは減少し、特定項目を考慮しない場合よりも下位にランク付けされることになる。つまり、荷主企業が重視する項目が、各運送会社のランキングに反映されることになる。
図12は、第2実施形態に係る画面表示の一例を示す図である。「スコア」は第1スコアに対応し、「重み付けスコア」は、第3スコアに対応する。「順位」は、ユーザが指定した列におけるスコアが大きい順を示している。図12の例では、ユーザが「フリータイム」を指定した場合の順位を示している。
第2実施形態に係る交渉サポート装置10は、選定条件に含まれる複数の項目から特定項目を選択し、選択された特定項目の値を目標値からの差分を増加させた値に置き換えて第3スコアを算出する。このような構成により、荷主企業のユーザは、重視する特定項目の値を変化させたときの選定結果の影響を認識できる。結果として、荷主企業の意向を反映させた改善項目の提案を運送会社に伝えることができ、交渉に成功する可能性を高めることが可能になる。
(補足事項)
算出部102は、図10のステップS80の処理手順において、特定項目を考慮したスコアの算出を行う場合、「所定の係数」は、複数の運送会社に対して同一の値とするようにしてもよい。特定項目を重視する程度(重みの程度)を揃えることで、複数の運送会社からの応札条件をより公平に比較することが可能になる。
算出部102は、図5のステップS40の処理手順において、特定項目を考慮した上で、第2スコアを算出するようにしてもよい。例えば、算出部102は、応札条件に含まれる複数の項目のうち特定項目の値を目標値からの乖離が大きくなるような値に置き換えるとともに、更に、所定項目を目標値に置き換えることで、第2スコアを算出するようにしてもよい。なお、特定項目と所定項目が同一項目になる場合、算出部102は、当該項目の値を、目標値からの乖離が大きくなる値に置き換えるのではなく、所定値に置き換えることで第2スコアを算出するようにしてもよい。
以上説明した各実施形態は、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。実施形態で説明したフローチャート、シーケンス、実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
1…交渉サポートシステム、10…交渉サポート装置、11…プロセッサ、12…記憶装置、13…通信IF、14…入力デバイス、15…出力デバイス、20A…端末(荷主企業)、20B…端末(運送会社)、100…記憶部、101…受付部、102…算出部、103…出力部

Claims (4)

  1. 情報処理装置により実行される運送会社選定方法であって
    運送会社の選定に用いられる応札条件であって、輸送費用、リードタイム及びフリータイムのうち少なくとも1つを含む複数の項目の値を含む応札条件の入力を受け付けるステップと、
    前記運送会社が選定される可能性又は前記応札条件が、前記運送会社を選定する荷主企業に有利である度合いを示すスコアを算出するモデルに、前記受け付けるステップで受け付けた前記応札条件を入力することで第1スコアを算出するステップと、
    前記応札条件に含まれる前記複数の項目のうち所定項目の値を、所定値に置き換えた応札条件を前記モデルに入力することで第2スコアを算出するステップと、
    前記第1スコア及び前記第2スコアに基づいて、前記所定値に置き換えた前記所定項目を、改善の余地がある改善項目として出力するステップと、
    を含む、運送会社選定方法。
  2. 情報処理装置により実行される運送会社選定方法であって、
    運送会社の選定に用いられる応札条件であって、輸送費用、リードタイム及びフリータイムのうち少なくとも1つを含む複数の項目の値を含む応札条件の入力を受け付けるステップと、
    前記運送会社が選定される可能性又は前記応札条件が、前記運送会社を選定する荷主企業に有利である度合いを示すスコアを算出するモデルに、前記受け付けるステップで受け付けた前記応札条件を入力することで第1スコアを算出するステップと、
    前記受け付けるステップで受け付けた前記応札条件に含まれる前記複数の項目から特定項目を選択するステップと、
    前記選択するステップにより選択された特定項目の値を、当該特定項目の目標値に基づく値に置き換えることで、前記受け付けるステップで受け付けた前記応札条件を更新し、更新した前記応札条件を前記モデルに入力することで第3スコアを算出する第3算出部と、
    を含む、運送会社選定方法。
  3. 情報処理装置により実行される海運会社選定支援方法であって、
    海運会社の選定に用いられる応札条件であって、少なくとも輸送費用、リードタイム及びフリータイムを含む複数の項目の値を含む応札条件の入力を受け付けるステップと、
    前記海運会社が選定される可能性又は前記応札条件が、前記海運会社を選定する荷主企業に有利である度合いを示すスコアを算出するモデルに、前記受け付けるステップで受け付けた前記応札条件を入力することで第1スコアを算出するステップと、
    前記応札条件に含まれる前記複数の項目のうち所定項目の値を、所定値に置き換えた応札条件を前記モデルに入力することで第2スコアを算出するステップと、
    前記第1スコア及び前記第2スコアに基づいて、前記所定値に置き換えた前記所定項目を、改善の余地がある改善項目として出力するステップと、
    を含む、海運会社選定支援方法。
  4. 情報処理装置により実行される海運会社選定支援方法であって、
    海運会社の選定に用いられる応札条件であって、少なくとも輸送費用、リードタイム及びフリータイムを含む複数の項目の値を含む応札条件の入力を受け付けるステップと、
    前記海運会社が選定される可能性又は前記応札条件が、前記海運会社を選定する荷主企業に有利である度合いを示すスコアを算出するモデルに、前記受け付けるステップで受け付けた前記応札条件を入力することで第1スコアを算出するステップと、
    前記受け付けるステップで受け付けた前記応札条件に含まれる前記複数の項目から特定項目を選択するステップと、
    前記選択するステップにより選択された特定項目の値を、当該特定項目の目標値に基づく値に置き換えることで、前記受け付けるステップで受け付けた前記応札条件を更新し、更新した前記応札条件を前記モデルに入力することで第3スコアを算出する第3算出部と、
    を含む、海運会社選定支援方法。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017076195A (ja) 2015-10-13 2017-04-20 日本電気株式会社 成功支援システム、情報処理装置、方法およびプログラム
JP2018180893A (ja) 2017-04-12 2018-11-15 株式会社日立製作所 共同配送計画装置、及び共同配送計画方法
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JP2021086235A (ja) 2019-11-25 2021-06-03 株式会社日立製作所 配送計画作成装置及び配送計画作成方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017076195A (ja) 2015-10-13 2017-04-20 日本電気株式会社 成功支援システム、情報処理装置、方法およびプログラム
JP2018180893A (ja) 2017-04-12 2018-11-15 株式会社日立製作所 共同配送計画装置、及び共同配送計画方法
JP2021086235A (ja) 2019-11-25 2021-06-03 株式会社日立製作所 配送計画作成装置及び配送計画作成方法
WO2021106977A1 (ja) 2019-11-28 2021-06-03 公立大学法人 滋賀県立大学 輸送経路決定方法、コンピュータプログラム、及び、輸送経路決定装置

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