WO2019239627A1 - 施策決定システムおよび施策決定方法 - Google Patents

施策決定システムおよび施策決定方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2019239627A1
WO2019239627A1 PCT/JP2019/003028 JP2019003028W WO2019239627A1 WO 2019239627 A1 WO2019239627 A1 WO 2019239627A1 JP 2019003028 W JP2019003028 W JP 2019003028W WO 2019239627 A1 WO2019239627 A1 WO 2019239627A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
measure
cost
information
specific
solving
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/003028
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
真秀 伴
淳子 坂東
建太 築地新
学 柳本
浩介 的場
柴田　吉隆
卓也 赤司
塚田　有人
Original Assignee
株式会社日立製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Publication of WO2019239627A1 publication Critical patent/WO2019239627A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services

Definitions

  • the present invention relates to a measure determining system and a measure determining method for determining a measure.
  • Patent Document 1 discloses a portable terminal device equipped with functions of electronic money and a regular ticket.
  • Patent Document 2 discloses that an out-of-route checkout fare can be calculated by a fare calculation device such as an automatic ticket gate whose validity has been verified for calculating a fare between two stations.
  • Patent Document 3 discloses an electronic money settlement system that enables a refund of the remaining amount of an IC card with an electronic money function once charged.
  • Patent Document 4 discloses an estimation method for estimating a situation around a station using ticket gate information.
  • the present invention aims to present an effective measure in a specific area.
  • a measure determination system and a measure determination method as one aspect of the invention disclosed in the present application are a measure determination system configured by one or more computers having a processor that executes a program and a storage device that stores the program.
  • the storage device includes a plurality of measure proposals for solving a problem in a specific area in a target area, problem solving information in which a problem solving target value is associated with a degree of solving the problem, and the problem Cost information for storing a target value of a cost necessary for resolution, a predicted generation amount of the problem, an available supply amount for the problem for each of the plurality of measure plans, and a predicted cost when the measure plan is executed
  • the processor is capable of supplying the problem and a predicted occurrence amount of the problem.
  • a calculation process for calculating the cost-effectiveness of the measure plan based on the target value of the cost, and the cost-effectiveness calculated by the calculation process among the plurality of measure plans is relatively
  • a selection process for selecting two or more high specific measure plans and an output process for outputting two or more specific measure plans selected by the selection process are executed.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an activation example 1 by the measure determination system.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating an activation example 2 by the measure determination system.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating a system configuration example of the measure determination system.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the computer illustrated in FIG.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating a hardware configuration example of the railway company management system illustrated in FIG. 3.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the stored contents of the railway information DB shown in FIGS. 3 and 5.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the local government information DB shown in FIG. FIG.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the fund information DB shown in FIG.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the sponsoring company information DB.
  • FIG. 10 is a sequence diagram showing an example of a ticket reservation purchase sequence.
  • FIG. 11 is a sequence diagram illustrating an example of a donation acquisition sequence.
  • FIG. 12 is a sequence diagram illustrating an example of a measure determination sequence.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram of an example of problem solving KPI data.
  • FIG. 14 is an explanatory diagram of an example of measure plan data.
  • FIG. 15 is an explanatory diagram showing cost KPI data.
  • FIG. 16 is a flowchart showing an example of a measure plan determination process procedure by the analysis apparatus shown in step S1207 of FIG.
  • the measure decision system refers to the target area together with the residents of the target area (hereinafter referred to as local people) using donations from people who visit the specific area within the target area (hereinafter referred to as visitors) from outside the target area. It is a local citizen participation type system that determines measures to solve problems that occur in the target area due to visits by visitors.
  • This embodiment will be described by taking a railroad as an example of a visitor's moving means, and a donation from a visitor will be described as an extra charge to the railroad fare.
  • the means for moving visitors is not limited to railroads, but may be other transportation means such as buses, ships, and airplanes.
  • the visiting means is not limited to transportation, but may be an event such as a concert or a sport held in the target area. In this case, the donation may be added to the transportation fare or may be added to the event ticket.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an activation example 1 by the measure determination system.
  • the railway network 100 is a means of transportation through which the train 109 moves.
  • the train 109 stops at the stations 101 and 102 on the railway network.
  • Visitor 104 has a mobile terminal 105. If the visitor 104 has purchased a ticket from the station 101 to the station 102 in advance, the mobile terminal 105 of the visitor 104 holds information indicating that the ticket has been purchased.
  • the railway company management system 302 (see FIG. 3) can enter the visitor 104 through near field communication (for example, RFID) with the ticket gate 103. Determine permission.
  • the railway company management system 302 opens the ticket gate 103 and allows the visitor 104 to pass.
  • the management system 302 of the railroad company uses the mobile terminal during short-range communication between the mobile terminal 105 of the visitor 104 and the ticket gate 103.
  • the amount of the first fare is acquired from the amount charged in 105.
  • Visitor 104 gets on from station 101 and gets off at station 102. Visitor 104 passes through the ticket gate of station 102. When the visitor 104 passes the ticket gate 103 of the station 101, the railway company management system 302 determines whether the visitor 104 is permitted to leave by the short-distance communication between the mobile terminal 105 of the visitor 104 and the ticket gate 103. To do. When the exit is permitted, the railway company management system 302 opens the ticket gate 103 and allows the visitor 104 to pass. At this time, the railway company management system 302 acquires a donation from the mobile terminal 105 of the visitor 104 via the ticket gate 103. Regarding donation of donations, it is assumed that the visitor 104 has previously set permission to obtain donations on the mobile terminal 105 of the visitor 104.
  • the management system 302 of the railroad company uses the mobile terminal during short-range communication between the mobile terminal 105 of the visitor 104 and the ticket gate 103.
  • a difference obtained by subtracting the initial fare from the fare from the station 101 to the station 102 and a donation are acquired from the amount charged in 105.
  • Donations from visitors 104 are pooled from a railway company management system 302 to a fund 120 such as an NPO (Nonprofit Organization) corporation.
  • NPO Nonprofit Organization
  • the station 102 exists in the center 110, which is an example of a specific area within the target area of the local people 130.
  • accommodation facilities 111 such as hotels, commercial stores 112, commercial buildings 113, office buildings 114, and event venues 115 such as halls, arenas, and stadiums for visitors 104 and locals to visit.
  • event venues 115 such as halls, arenas, and stadiums for visitors 104 and locals to visit.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing an activation example 2 by the measure determination system.
  • the activation example 2 shows a problem occurrence example when the visitor 104 visits on the day when the event is held at the event venue 115. Since the number of visitors 104 to the central area 110 increases rapidly on the date of the event, traffic jams occur in the central area 110, the garbage around the event venue 115 increases, and the local people 130 are in contact with the central area 110. The problem that it interferes with the movement of is generated.
  • the fund 120 uses the donations pooled in advance in the fund 120 to create a plurality of measures for solving problems in a specific area in the target area based on the demand forecast on the date of the event. suggest. For example, there are several measures, such as a temporary bus that transports visitors 104 between the station 102 and the event venue 115, an increase in garbage collection frequency in the central area 110, and a shared office for the local people 130 (central area). 110)) and the provision of a discount service for overnight visitors 104 to ease congestion at the station 102.
  • the local people 130 vote for a plurality of proposed measures, and the measure with the largest number of votes is executed.
  • the use of the pooled donations is determined by the local people 130, and the pooled donations are used for the area, so the pooled donations are used for the local people 130 to live comfortably. Equally returned to the development of the city.
  • a fund 120 for formulating a city-building measure for residents it is possible to propose a mechanism in which residents who do not use railroads can actively participate in changes in the city due to an increase in visitors 104.
  • the choice of local people 130 will reveal “useful ways” to improve the city. For example, based on the demand forecast of the city, the service provider of the fund 120 will “run a temporary bus”, “increase the frequency of collecting trash”, “open a shared office free of charge to local people 130”, etc. Propose multiple uses for spans. Eventually, residents will vote for the proposal, and the use of pooled donations will be decided.
  • the introduction of the policy decision system is expected to bring local residents 130 themselves to improve the city while involving local businesses.
  • the service provider of the fund 120 encourages the local people 130 to propose how to use the pooled donations, and more culturally, such as “travel expenses for teachers calling from large cities” and “workshops for citizens”.
  • residents can propose how to use long-term spans that can be developed.
  • the changes in the city change with each local 130, and the railroads become familiar as the existence that supports the maturity of the city.
  • the pooled donations are returned to the community, so local businesses can be activated and the city's continued development can be supported.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating a system configuration example of the measure determination system.
  • the measure determination system 300 includes an analysis device 301, a management system 302, a public system 303, an operation system 304, a sponsoring company system 305, a mobile terminal 105 for a visitor 104, a digital signage 363, an in-car audio interface 362, and a mobile for local people 130.
  • a terminal 361 is communicably connected via a network 310 such as the Internet.
  • the system is one computer or two or more computers that cooperate with each other. That is, the measure determination system 300 is configured by one or more computer groups.
  • the analysis device 301 is a computer that predicts the demand of the central area 110 and analyzes a measure plan to be proposed to the local people 130.
  • the management system 302 is a specific computer system in which a railway company manages a railway network and a station.
  • the management system 302 has a railway information DB 320 that stores railway information.
  • the management system 302 is connected to the ticket gate 103 so as to be communicable.
  • the ticket gate 103 is a detector in a specific area capable of short-range communication with a mobile terminal 105 of a visitor from outside the target area.
  • the public system 303 is a computer system managed by the local government in the area.
  • the public system 303 is connected to a population transition DB 331 that stores population transition of the area, a traffic information DB 332 that stores traffic information of the area, and a local government information DB 333 that stores local information of the area.
  • the public system 303 is also connected to a monitoring camera 330 that monitors the center 110.
  • the management system 304 is a computer system operated by a service provider that is the fund 120.
  • the management system 304 is connected to a fund information DB 340 that stores fund 120 information.
  • the sponsoring company system 305 is a computer system managed by a sponsoring company that sponsors the region.
  • the sponsoring company system 305 is connected to a sponsoring company information DB 350 that stores information on sponsoring companies (supporting company information).
  • the sponsoring companies are, for example, temporary bus operating companies, accommodation facilities 111, shared office operating companies, and garbage cleaners.
  • the digital signage 363 is a display device that is installed in the area and displays a measure plan from the operation system 304.
  • the in-car audio interface 362 is provided, for example, in a car owned by the local people 130 and outputs the measure plan from the operation system 304 as a sound.
  • the in-vehicle voice interface 362 guides the position of the neighboring free opening shared office by voice from the current position of the car under the control of the management system 304.
  • the mobile terminal 361 of the local people 130 is a terminal owned by the local people 130 such as a smartphone, and displays a measure plan from the operation system 304 or receives a selection of the displayed measure plan and transmits it to the operation system 304. To do.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the computer illustrated in FIG.
  • the computer 400 includes a processor 401, a storage device 402, an input device 403, an output device 404, and a communication interface (communication IF) 405.
  • the processor 401, the storage device 402, the input device 403, the output device 404, and the communication IF 405 are connected by a bus 406.
  • the processor 401 controls the computer 400.
  • the processor 401 executes a program.
  • the storage device 402 serves as a work area for the processor 401.
  • the storage device 402 is a non-temporary or temporary recording medium that stores various programs and data.
  • Examples of the storage device 402 include a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a HDD (Hard Disk Drive), and a flash memory.
  • the input device 403 inputs data. Examples of the input device 403 include a keyboard, a mouse, a touch panel, a numeric keypad, and a scanner.
  • the output device 404 outputs data. Examples of the output device 404 include a display and a printer.
  • the communication IF 405 is connected to the network 310 and transmits / receives data.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating a hardware configuration example of the railway company management system 302 illustrated in FIG. 3.
  • the management system 302 includes a donation management device 501, an income management device 502, an operation management device 503, a reservation management device 504, a ticket gate 103, and a railway information DB 320.
  • the donation management device 501, income management device 502, operation management device 503, reservation management device 504, ticket gate 103, and railway information DB 320 are connected by a bus 505.
  • the donation management device 501 is a computer that manages the donation from the visitor 104.
  • the revenue management apparatus 502 is a computer that manages revenue from purchasing a ticket.
  • the revenue management apparatus 502 holds, for example, personal information including the customer's credit card and bank account number, and can make a payment when the customer purchases a boarding ticket.
  • the operation management device 503 is a computer that manages the operation of the train 109.
  • the reservation management device 504 is a computer that manages boarding date and time, flights and seat reservations.
  • the railway information DB 320 includes a use history, use prediction, fare, flight and seat ticket information, customer information, donations, etc., a donation management device 501, an income management device 502, an operation management device 503, and a reservation management device 504. It is a database that stores information used.
  • the visitor 104 communicates with the reservation management apparatus 504 using the mobile terminal 105, designates the flight and seat of the date and time when he / she wants to board, purchases the ticket, and stores the purchased ticket information in the mobile terminal 105.
  • the reservation management apparatus 504 stores the ticket information in the railway information DB 320.
  • the ticket gate 103 transmits the ticket information to the reservation management device 504 by short-range communication with the mobile terminal 105. If the ticket information from the ticket gate 103 matches the ticket information in the railway information DB 320, the reservation management device 504 opens the ticket gate 103 and allows the visitor 104 to pass.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the railway information DB 320 shown in FIGS. 3 and 5.
  • use prediction will be described as railroad information.
  • the usage prediction is generated based on the reserved ticket information.
  • the railway information DB 320 stores the use station 601, the use type 602, the number of people 603, and the scheduled use date and time 604 as use predictions.
  • the use station 601 is a station used (get on or off) by the user.
  • the use type 602 is a type (boarding or getting off) using the use station 601.
  • the number of people 603 is the number of users who use the use type 602 at the use station 601.
  • the scheduled use date and time 604 is the date and time when the user uses the use station 601.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of the stored contents of the local government information DB 333 shown in FIG.
  • the local government information DB 333 stores the event 701, the traffic volume in front of the station 702, the signal time 703, the number of intersections 704, and the expected usage rate 705 of the on-street parking lot as the congestion situation.
  • the event 701 is information for specifying an event held in a specific area.
  • the station traffic 702 is the number of vehicles passing per hour in front of the station 102.
  • the signal time 702 is an average value of waiting times of signals present on the target route.
  • the number of intersections 703 is the number of intersections on the target route.
  • the expected usage rate 705 of the street parking lot is a usage rate predicted for the street parking lot existing on the target route.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the fund information DB 340 shown in FIG.
  • the fund information DB 340 stores, as fund information, a district name 801, an event occurrence date 802, the number of voters 803, a selection measure plan 804, a voter's measure plan use status 805, and a satisfaction 806.
  • the district name 801 is a district where an event has occurred. An event includes an event. Other than events, congestion may occur in the area.
  • the event occurrence date 802 is the date when the event occurred.
  • the voter number 803 is the number of local people 130 who voted for the selection of the measure.
  • the selected measure plan 804 is a measure plan selected as a result of voting.
  • the voter's measure plan usage status 805 is the number of voters who have used the selected measure plan 804.
  • the satisfaction level 806 is an average value of the satisfaction levels transmitted from the mobile terminal 105 of the voter.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the sponsoring company information DB 350.
  • a bus operating company will be described as an example of a sponsoring company.
  • the sponsoring company information DB 350 stores a company name 901, a possessed number 902, a size / capacity 903, a use schedule 904, and an operation rate history 905 as sponsoring company information.
  • the company name 901 is the company name of the bus service company.
  • the number of owned cars is the number of buses owned by the bus operating company with the company name 901.
  • the size / capacity 903 is the size and capacity of the buses owned by the bus operating company with the company name 901.
  • the use schedule 904 is the number of persons scheduled to use the day.
  • the operation rate history 905 is an operation rate per month in the bus operating company of the company name 901.
  • FIG. 10 is a sequence diagram showing an example of a ticket reservation purchase sequence.
  • the visitor 104 performs a reservation operation on the mobile terminal 105 of the visitor 104 (step S1001).
  • the mobile terminal 105 transmits the information input in the reservation operation to the reservation management apparatus 504 as a reservation request (step S1002).
  • the reservation management device 504 executes provisional reservation processing for the departure and arrival date / time, the boarding / alighting station, and the seat specified in the reservation request (step S1003).
  • the reservation management apparatus 504 transmits the getting-off station information obtained in the provisional reservation process (step S1003) to the donation management apparatus 501 (step S1004).
  • the donation management apparatus 501 receives the getting-off station information (step S1004), the donating-management apparatus 501 determines whether or not the donation is set for the getting-off station (step S1005).
  • the donation setting is a setting for acquiring a donation from the mobile terminal 105 of the visitor 104 when the visitor 104 passes the ticket gate 103 at the getting-off station. Donation settings are set for each station.
  • the donation management apparatus 501 returns the determination result of the donation setting to the reservation management apparatus 504 (step S1006).
  • the reservation management apparatus 504 Upon receiving the determination result, the reservation management apparatus 504 transmits the fare and donation information in the case of a reservation request (step S1002) to the mobile terminal 105 if the determination result indicates that there is a donation setting (step S1007). Thereby, the mobile terminal 105 displays the fare and donation information.
  • the visitor 104 looks at the fare and donation information displayed on the mobile terminal 105 and performs a purchase operation such as inputting the credit card number of the visitor 104 on the mobile terminal 105 (step S1008).
  • the mobile terminal 105 accepts the purchase operation, the mobile terminal 105 provides the reservation management apparatus 504 with payment information for confirming the departure and arrival date / time, the boarding / exiting station, and the seat specified in the reservation request (step S1002). Transmit (step S1009).
  • the reservation management device 504 Upon receiving the settlement information, the reservation management device 504 communicates with, for example, the revenue management device 502 or a credit card company server (having personal information including the credit card number and bank account number of the visitor 104) and performs settlement processing.
  • the ticket ID is issued (step S1010).
  • the reservation management device 504 transmits the visitor 104, ticket ID, arrival date and time, alighting station and donation information (hereinafter referred to as donation information) to the donation management device 501 (step S1011).
  • the donation management apparatus 501 When the donation management apparatus 501 receives the donation information, it records the donation information in the storage device 402 (step S1012), and notifies the reservation management apparatus 504 that the recording is complete (step S1013). Reservation management device 504, upon receiving a notification of completion of recording (step S1013), transmits fare information to revenue management device 502 (step S1014).
  • the revenue management device 502 Upon receipt of the fare information, the revenue management device 502 notifies the reservation management device 504 of the completion of recording (step S1016).
  • Reservation management device 504 receives the notification of the completion of recording, executes reservation processing based on the processing contents of provisional reservation processing (step S1003), and generates ticket information (step S1017).
  • Ticket information includes, for example, ticket ID, departure and arrival date / time, boarding / exiting station, seat, fare and donation information.
  • the reservation management apparatus 504 transmits ticket information to the mobile terminal 105 (step S1018).
  • the mobile terminal 105 records the ticket information in the storage device 402 (step S1019), and displays the ticket information (step S1020). Thereby, the visitor 104 can confirm ticket information.
  • FIG. 11 is a sequence diagram illustrating an example of a donation acquisition sequence.
  • a visitor 104 in FIG. 11 is the visitor 104 whose ticket information is recorded in the mobile terminal 105 in FIG. 10.
  • a visitor 104 touches the mobile terminal 105 on the ticket gate 103 at the station 102, which is the exit station (step S1101).
  • the mobile terminal 105 transmits a participation request to the ticket gate 103 through short-range communication with the ticket gate 103 (step S1102).
  • the participation request includes the ticket ID, arrival date and time, and information on the departure station in the ticket information.
  • the ticket gate 103 determines whether or not to participate based on the participation request (step S1103). For example, the ticket gate 103 determines that the entry is permitted if the information of the getting-off station in the entry request specifies the station where the ticket gate 103 is installed and the arrival time is after the current time.
  • the ticket gate 103 transmits the ticket ID included in the participation request to the donation management device 501 (step S1104).
  • the donation management apparatus 501 searches for donation information having a ticket ID that matches the received ticket ID (step S1105).
  • the donation management apparatus 501 transmits the donation information with the matching ticket ID to the management system 304 (step S1107).
  • the management system 304 records the received donation information in the storage device 402 (step S1107), and notifies the donation management apparatus 501 of the completion of recording the donation information (step S1108).
  • the donation management apparatus 501 records the information of the donated money transferred to the storage device 402 (step S1109), and notifies the ticket gate 103 of the completion of the donation money transfer process (step S1110).
  • the ticket gate 103 When the ticket gate 103 receives the processing completion, the ticket gate 103 transmits a participation permission to the mobile terminal 105 (step S1112), and the mobile terminal 105 records the participation (step S1113).
  • the ticket gate 103 records entry (step S1111), opens the ticket gate 103, and permits the visitor 104 to participate (step S1114).
  • the payment amount of the ticket purchased by the visitor 104 is recorded in the revenue management device 502 when the ticket is purchased, and the donation donated by the visitor 104 is recorded when the ticket is purchased. And recorded in the donation management device 501.
  • the donation management device 501 When the visitor 104 actually participates from the disembarking station, the donation is transferred from the donation management device 501 to the management system 304.
  • the purchase of the ticket is credit settlement, and the donation is paid out from the electronic money charged to the mobile terminal 105 by the mobile terminal 105 when it enters the ticket gate 103 at the getting-off station. May be sent to the donation management apparatus 501 via the ticket gate 103.
  • FIG. 12 is a sequence diagram illustrating an example of a measure determination sequence.
  • the analysis apparatus 301 transmits an analysis source data request to the reservation management apparatus 504 (step S1201).
  • the analysis source data request includes, for example, a target date and a target use station.
  • the reservation management apparatus 504 accesses the railway information DB 320 and collects the target date and time and the number of entries corresponding to the target use station 601 as analysis source data (step S1201). (Step S1203).
  • the analysis apparatus 301 transmits an analysis source data request to the public system 303 (step S1204).
  • the analysis source data request includes, for example, a target event.
  • the public system 303 accesses the local government information DB 333 and analyzes the traffic volume in front of the station, the signal time, the number of intersections, and the expected usage rate of the street parking lot corresponding to the target event.
  • the data is collected as source data (step S1205) and returned to the analyzer 301 (step S1206).
  • the analysis device may send an analysis source data request to the sponsoring enterprise system 305.
  • the sponsoring company system 305 accesses the local government information DB 333, collects past performance data as analysis source data, and returns it to the analysis device 301.
  • the analysis apparatus 301 executes a demand prediction and determines a measure plan (step S1208).
  • the result of demand forecast becomes the forecasted amount of problem.
  • the demand prediction may be a known process.
  • the analysis apparatus 301 may perform demand prediction and may acquire the result of the demand prediction which another computer performed. Details of step S1208 will be described later.
  • the analysis apparatus 301 transmits the determined plurality of measure plans to the management system 304 (step S1208).
  • the management system 304 When the management system 304 receives a plurality of measure plans from the analysis apparatus 301, the management system 304 distributes the plurality of measure plans to the mobile terminal 105 of the local people 130 and displays the plurality of measure plans (step S1209). In addition, the management system 304 may transmit and display a plurality of measure plans on the digital signage 363 as well.
  • the local person 130 selects one of the plurality of measure plans and performs a voting operation on the mobile terminal 361 (step S1210).
  • the mobile terminal 361 transmits the vote result to the management system 304 (step S1211).
  • the management system 304 receives and counts the voting results, determines the measure to execute the measure plan with the maximum number of votes (step S1212), and transmits a guidance notification of the determined measure to the mobile terminal 105 (step S1213). Thereafter, the operation system 304 transmits a measure execution request to the sponsoring company system 305 by the operation of the administrator of the operation system 304 (step S1214).
  • the sponsoring company system 305 executes the measure (step S1215). For example, if the sponsoring company is a bus operating company and the determined measure is “temporary bus free operation”, the sponsoring company executes the temporary bus free operation.
  • the sponsoring company system 305 transmits a measure execution notification to the management system 304 (step S1215).
  • the management system 304 collects the measure effect (step S1216) and transmits it to the analyzer 301 (step S1217). For example, if the measure is “Temporary bus free operation”, the measure effect is the number of temporary buses, the number of passengers, and the boarding rate. If the measure is “increased garbage collection frequency”, the measure effect is a garbage collection vehicle. If the measure is “free opening of shared office to local people”, the effect of the measure is the number of shared offices and the occupancy rate of the shared office. If it is “providing the accommodation facility discount service for the person”, the effect of the measure is the number of previous-night visitors 104. Moreover, the public system 303 may transmit the video from the monitoring camera 330 during the execution of the measure to the analysis apparatus 301 as the measure result.
  • the analysis apparatus 301 receives and analyzes the measure result (step S1218), and returns the analysis result to the reservation management apparatus 504 and the public system 303 (step S1219).
  • the analysis device 301 specifies the number of people in the center 110 who are executing the measure from the video of the monitoring camera 330.
  • the analysis device 301 compares the number of people in the center 110 that is executing the measure with the number of people in normal times. For example, if the comparison result is equal to or less than the number of people in normal times, it can be understood that the implementation of the measure was effective.
  • the analysis device 301 uses the reservation management device 504, the public system 303, and the management system as the analysis result with the recommendation information that measures should be strengthened according to the increased number of people. 304 and return to the sponsoring company system 305.
  • the analysis device 301 For example, if the measure is “Temporary bus free operation” and the comparison result is larger than the number of people in normal times, the analysis device 301 generates recommendation information that the number of temporary buses to be operated should be increased, and the analysis result Return to the management system 304 and the sponsoring company system 305.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram showing an example of problem solving KPI (Key Performance Indicator) data.
  • the problem solving KPI data 1300 is a data table indicating problem solving information that defines the degree of problem solving for each problem solving KPI, and is held by the analysis apparatus 301.
  • the problem solving KPI indicates a target value for problem solving, and the problem solving degree indicates a rank of the problem solving KPI. The higher the problem resolution value, the higher the effect of achieving the problem resolution KPI.
  • FIG. 14 is an explanatory diagram showing an example of measure plan data.
  • the measure plan data 1400 is a data table having one or more measure plans for each of a plurality of types of measure plans (three types A to C in FIG. 14), and is held by the analysis apparatus 301.
  • X # (X is the measure plan types A to C, and # is a number)
  • # is a number
  • FIG. 15 is an explanatory diagram showing cost KPI data.
  • the cost KPI data 1500 is a data table indicating cost information in which a cost rank is associated with each cost KPI, and is held by the analysis device 301.
  • the cost KPI is a target value of the cost necessary for solving the problem.
  • C is the lowest rank, that is, the measure plan with the highest cost
  • AAA is the highest rank, that is, the measure plan with the lowest cost.
  • FIG. 16 is a flowchart showing an example of a measure plan determination process procedure by the analysis apparatus 301 shown in step S1207 of FIG.
  • the analysis apparatus 301 acquires the predicted inflow / outflow information of the visitor 104 as a predicted occurrence amount of the problem (step S1601). Specifically, for example, the analysis apparatus 301 acquires the analysis source data (the number of entries corresponding to the target date and time and the target use station 601) acquired from the railway information DB 320 as the predicted inflow / outflow information.
  • the analysis apparatus 301 determines whether or not the predicted inflow / outflow information of the visitor 104 acquired in step S1601 is more than normal (step S1602). If it is normal or higher (step S1602: Yes), it is predicted that a traffic jam will occur (step S1603). If it is not normal or higher (step S1602: No), it will be predicted that no traffic jam will occur (step S1604), and processing will be performed. Exit.
  • the analysis device 301 determines whether the number of people getting on and off the predicted inflow / outflow information acquired in step S1601 is 150% or more of the normal number of people getting on and off at the target station 102. To do. If it is 150% or more (step S1602: Yes), the analyzer 301 predicts that a traffic jam has occurred (step S1603). If it is not 150% or more (step S1602: No), it predicts that no traffic jam occurs (step S1604). ), The process is terminated.
  • the analysis apparatus 301 executes a first specifying process for specifying a problem resolution degree for each measure plan A to C from the measure plan data 1400 (step S1605). Specifically, for example, the analysis apparatus 301 selects one measure plan from each measure plan type A to C. In this case, the analysis apparatus 301 may select the measure plan A1, B1, C1 with the smallest number #, or may select the measure plan with the smallest number # among the corresponding measure plans. For example, according to the data acquired from the sponsor company information DB 350, if the number of temporary buses that can be operated is 7, the measure plan B1 cannot be selected. In this case, the analysis apparatus 301 selects the measure plan B2. It will be.
  • the analysis apparatus 301 specifies the problem resolution for each measure plan selected for each measure plan type. For example, when the measure plan A1 is selected, the analysis apparatus 301 calculates, for example, the available number of people a11 based on the number of vacant rooms of the accommodation facility 111 on the day before the target day as the supplyable amount for the problem, and from the past performance data The number of people a12 to be changed from the day before to the day before is acquired. The analysis apparatus 301 compares the number of people a11 that can be accommodated with the number of people a12 to be changed to the previous day, and acquires the smaller number of people as the reduced number of people.
  • the analysis apparatus 301 calculates the ratio of the decrease in the number of predicted inflows / outflows on the current day, and specifies the resolution corresponding to the calculated ratio from the problem resolution KPI data 1300. In this example, it is assumed that the resolution 5 is specified for the measure plan A1.
  • the analyzer 301 obtains the number of temporary buses that can be operated as a supplyable amount for the problem, and the maximum number of the temporary buses that can be operated and the temporary buses per day. The reduced number of people is calculated by multiplying the number of passengers. Then, the analysis apparatus 301 calculates the ratio of the decrease in the number of predicted inflows / outflows on the current day, and specifies the resolution corresponding to the calculated ratio from the problem resolution KPI data 1300. In this example, it is assumed that the resolution 4 is specified for the measure plan B2.
  • the measure plan C1 when the measure plan C1 is selected, for example, the number of seats c11 of the shared office that can be provided on the day and the estimated number of people c12 that use the shared office on the day are acquired from the past performance data as the supplyable amount for the subject. .
  • the analysis device 301 compares the number of seats c11 and the estimated number of people c12, and acquires the smaller number as the number of reduced people. Then, the analysis apparatus 301 calculates the ratio of the decrease in the number of predicted inflows / outflows on the current day, and specifies the resolution corresponding to the calculated ratio from the problem resolution KPI data 1300. In this example, it is assumed that the resolution 4 is specified for the measure plan C1.
  • the analysis apparatus 301 executes a second specifying process for specifying a cost rank for each measure plan (step S1606). Specifically, for example, in the case of the measure plan A1, the analysis apparatus 301 multiplies the discount amount for the 20% discount of the accommodation facility 111 per person by the reduced number of people specified in the measure plan A1 in step S1605. Thus, the cost a necessary for the measure plan A1 is calculated as a predicted cost when the measure plan A1 is executed. Then, the analysis apparatus 301 refers to the cost KPI data 1500, identifies a cost KPI that satisfies the calculated cost a, and identifies a cost rank corresponding to the identified cost KPI. For example, when the cost a is 850,000 yen, the cost rank is “C”.
  • the analysis apparatus 301 multiplies the fare per person by the reduced number of persons specified in the measure plan B2 in step S1605, so that the estimated cost when the measure plan B2 is executed is as follows:
  • the cost b required for the measure plan B2 is calculated.
  • the analysis apparatus 301 refers to the cost KPI data 1500, identifies a cost KPI that satisfies the calculated cost b, and identifies a cost rank corresponding to the identified cost KPI. For example, when the cost b is 420,000 yen, the cost rank is “AA”.
  • the analysis apparatus 301 multiplies the cost per share office seat by the reduced number of people specified in the measure plan C1 in step S1605, so that the estimated cost when the measure plan C1 is executed is calculated.
  • the cost c required for the measure plan C1 is calculated.
  • the analysis apparatus 301 refers to the cost KPI data 1500, identifies a cost KPI that satisfies the calculated cost c, and identifies a cost rank corresponding to the identified cost KPI. For example, when the cost c is 590,000 yen, the cost rank is “A”.
  • the analysis apparatus 301 executes a calculation process for calculating cost effectiveness for each measure plan (step S1607).
  • the lower the cost-effectiveness index value the higher the cost-effectiveness.
  • the analysis device 301 multiplies the resolution degree 5 of the measure plan A1 by “90 million yen” that is the maximum cost in the cost rank C.
  • a cost-effectiveness index value “450.0” is calculated.
  • the analysis apparatus 301 multiplies the resolution 4 of the measure plan B2 by “45 million yen”, which is the maximum cost in the cost rank AA, so that an index of cost effectiveness is obtained.
  • the value “180.0” is calculated.
  • the analysis apparatus 301 multiplies the resolution 4 of the measure plan C1 by “60 million yen” that is the maximum cost in the cost rank A, thereby obtaining an index of cost effectiveness.
  • the value “240.0” is calculated.
  • the analysis apparatus 301 executes a selection process for selecting a higher measure plan, which is relatively cost-effective, for example, and ends the process (step S1608). Specifically, for example, the analysis apparatus 301 selects the top two measure plans B2 and C1 with low cost-effectiveness index values as the measure plans to be proposed to the local people 130. As long as there are a plurality of measures proposed, three or more may be selected.
  • the analyzer 301 can automatically select a measure plan that is inexpensive but highly effective, and can propose it to the local people 130. For this reason, the local people 130 vote for a plurality of proposed measures, and the measure with the largest number of votes is executed.
  • the use of the pooled donations is determined by the local people 130, and the pooled donations are used for the area, so the pooled donations are used for the local people 130 to live comfortably. Equally returned to the development of the city.
  • a fund 120 for formulating a city-building measure for residents it is possible to propose a mechanism in which residents who do not use railroads can actively participate in changes in the city due to an increase in visitors 104.
  • the choice of local people 130 will reveal “useful ways” to improve the city. For example, based on the demand forecast of the city, the service provider of the fund 120 will “run a temporary bus”, “increase the frequency of collecting trash”, “open a shared office free of charge to local people 130”, etc. Propose multiple uses for spans. Eventually, residents will vote for the proposal, and the use of pooled donations will be decided.
  • the service provider of the fund 120 encourages the local people 130 to propose how to use the pooled donations, and more culturally, such as “travel expenses for teachers calling from large cities” and “workshops for citizens”. Residents can propose how to use long-term spans that can be developed.
  • the changes in the city change with each local 130, and the railroads become familiar as the existence that supports the maturity of the city.
  • the pooled donations are returned to the community, so local businesses can be activated and the city's continued development can be supported.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications and equivalent configurations within the scope of the appended claims.
  • the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and the present invention is not necessarily limited to those having all the configurations described.
  • a part of the configuration of one embodiment may be replaced with the configuration of another embodiment.
  • each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in hardware by designing a part or all of them, for example, with an integrated circuit, and the processor realizes each function. It may be realized by software by interpreting and executing the program to be executed.
  • Information such as programs, tables, and files for realizing each function is recorded on a memory, a hard disk, a storage device such as SSD (Solid State Drive), or an IC (Integrated Circuit) card, SD card, DVD (Digital Versatile Disc). It can be stored on a medium.
  • SSD Solid State Drive
  • IC Integrated Circuit
  • SD card Digital Card
  • DVD Digital Versatile Disc
  • control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and do not necessarily indicate all control lines and information lines necessary for mounting. In practice, it can be considered that almost all the components are connected to each other.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

施策決定システムは、記憶デバイスに、対象地域における特定領域内の問題を解消するための複数の施策案と、問題解消の目標値と問題の解消度とを対応付けた問題解消情報と、問題解消に必要な費用の目標値を記憶する費用情報と、問題の予測発生量と、複数の施策案の各々についての問題に対する供給可能量と、施策案を実行した場合の予測費用と、を記憶しており、問題に対する供給可能量と問題の予測発生量とに基づいて、問題解消の目標値に対応する解消度を問題解消情報から特定し、施策案を実行した場合の予測費用に該当する費用の目標値を費用情報から特定し、特定された問題の解消度と、特定された費用の目標値と、に基づいて、施策案の費用対効果を算出し、複数の施策案の中から、算出された費用対効果が相対的に高い２以上の特定の施策案を選出する。

Description

施策決定システムおよび施策決定方法 参照による取り込み
　本出願は、平成３０年（２０１８年）６月１１日に出願された日本出願である特願２０１８－１１０９３７の優先権を主張し、その内容を参照することにより、本出願に取り込む。
　本発明は、施策を決定する施策決定システムおよび施策決定方法に関する。
　特許文献１は、電子マネーや定期乗車券の機能を搭載した携帯端末装置を開示する。特許文献２は、２駅間運賃を算出することについて正当性が検証済みの自動改札機等の運賃算出装置により、経路外中抜け精算運賃を算出できることを開示する。特許文献３は、一旦チャージされた電子マネー機能付きＩＣカードの残額の払戻しを可能にする電子マネー精算システムを開示する。特許文献４は、改札情報を利用して駅周辺の状況を推定する推定方法を開示する。
特開２００９‐２６５９９７号公報 特開２０１０‐００３１８０号公報 特開２０１０‐０８６１３４号公報 特開２０１４‐００６７４３号公報
　対象地域外の流入者が対象地域内の特定領域に流入すると一時的に特定領域の人口密度が増大し、特定領域で渋滞が発生し、ゴミも大量発生することが懸念される。しかしながら、上述した従来技術では、特定領域での渋滞発生やゴミの増加について講じるべき対策について考慮されていない。
　本発明は、特定領域での有効な施策を提示することを目的とする。
　本願において開示される発明の一側面となる施策決定システムおよび施策決定方法は、プログラムを実行するプロセッサと前記プログラムを記憶する記憶デバイスとを有する１台以上のコンピュータ群により構成される施策決定システムであって、前記記憶デバイスは、対象地域における特定領域内の問題を解消するための複数の施策案と、問題解消の目標値と前記問題の解消度とを対応付けた問題解消情報と、前記問題解消に必要な費用の目標値を記憶する費用情報と、前記問題の予測発生量と、前記複数の施策案の各々についての前記問題に対する供給可能量と、前記施策案を実行した場合の予測費用と、を記憶しており、前記プロセッサは、前記複数の施策案の各々について、前記問題に対する供給可能量と前記問題の予測発生量とに基づいて、前記問題解消の目標値に対応する解消度を前記問題解消情報から特定する第１特定処理と、前記複数の施策案の各々について、前記施策案を実行した場合の予測費用に該当する前記費用の目標値を前記費用情報から特定する第２特定処理と、前記複数の施策案の各々について、前記第１特定処理によって特定された前記問題の解消度と、前記第２特定処理によって特定された前記費用の目標値と、に基づいて、前記施策案の費用対効果を算出する算出処理と、前記複数の施策案の中から、前記算出処理によって算出された費用対効果が相対的に高い２以上の特定の施策案を選出する選出処理と、前記選出処理によって選出された２以上の特定の施策案を出力する出力処理と、を実行することを特徴とする。
　本発明の代表的な実施の形態によれば、特定領域での有効な施策を提示することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
図１は、施策決定システムによる活性化例１を示す説明図である。 図２は、施策決定システムによる活性化例２を示す説明図である。 図３は、施策決定システムのシステム構成例を示す説明図である。 図４は、図３に示したコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。 図５は、図３に示した鉄道会社の管理システムのハードウェア構成例を示す説明図である。 図６は、図３および図５に示した鉄道情報ＤＢの記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、図３に示した自治体情報ＤＢの記憶内容の一例を示す説明図である。 図８は、図３に示したファンド情報ＤＢの記憶内容の一例を示す説明図である。 図９は、協賛企業情報ＤＢの記憶内容の一例を示す説明図である。 図１０は、乗車券予約購入シーケンス例を示すシーケンス図である。 図１１は、寄付金取得シーケンス例を示すシーケンス図である。 図１２は、施策決定シーケンス例を示すシーケンス図である。 図１３は、問題解消ＫＰＩデータの一例を示す説明図である。 図１４は、施策案データの一例を示す説明図である。 図１５は、費用ＫＰＩデータを示す説明図である。 図１６は、図１２のステップＳ１２０７で示した分析装置による施策案決定処理手順例を示すフローチャートである。
　以下、添付図面を用いて、本実施例における施策決定システムについて説明する。施策決定システムとは、対象地域外から当該対象地域内の特定領域へ来訪する人（以下、来訪者）から寄付金を用いて当該対象地域を当該対象地域の住民（以下、地元民）とともに、来訪者の来訪により当該対象地域で発生する問題を解消するための施策を決定する地元民参加型のシステムである。本実施例は、来訪者の移動手段の一例として鉄道を例に挙げて説明し、来訪者からの寄付金は、鉄道運賃への上乗せ料金として説明する。ただし、来訪者の移動手段は、鉄道に限らず、バス、船舶、飛行機などの他の交通手段でもよい。また、来訪手段は、交通手段に限らず、当該対象地域で開催されるコンサートやスポーツなどのイベントでもよい。この場合、寄付金は、交通手段の運賃への上乗せでもよく、イベントのチケットへの上乗せでもよい。
　＜施策決定システムによる活性化例＞
　図１は、施策決定システムによる活性化例１を示す説明図である。鉄道網１００は、電車１０９が移動する交通手段である。電車１０９は、鉄道網上の駅１０１，１０２に停車する。駅１０１，１０２には改札機１０３があり、来訪者１０４が通過可能である。来訪者１０４は、モバイル端末１０５を有する。来訪者１０４のモバイル端末１０５は、来訪者１０４が事前に駅１０１から駅１０２までの乗車券を購入済みである場合、購入済みであることを示す情報を保持する。来訪者１０４が駅１０１の改札機１０３を通過する際、改札機１０３との近距離通信（たとえば、ＲＦＩＤ）により、鉄道会社の管理システム３０２（図３を参照）は、当該来訪者１０４の入場許可を判断する。入場が許可された場合、鉄道会社の管理システム３０２は、改札機１０３を開門して来訪者１０４を通過させる。
　なお、来訪者１０４が事前に駅１０１から駅１０２までの乗車券を購入済みでない場合、鉄道会社の管理システム３０２は、来訪者１０４のモバイル端末１０５と改札機１０３との近距離通信時にモバイル端末１０５にチャージされている金額から初乗り運賃の金額を取得する。
　来訪者１０４は駅１０１から乗車し駅１０２で降車する。来訪者１０４は、駅１０２の改札を通過する。来訪者１０４が駅１０１の改札機１０３を通過する際、来訪者１０４のモバイル端末１０５と改札機１０３との近距離通信により、鉄道会社の管理システム３０２は、当該来訪者１０４の退場許可を判断する。退場が許可された場合、鉄道会社の管理システム３０２は、改札機１０３を開門して来訪者１０４を通過させる。この際、鉄道会社の管理システム３０２は、来訪者１０４のモバイル端末１０５から改札機１０３を介して寄付金を取得する。なお、寄付金の寄付については、事前に来訪者１０４が寄付金の取得許可の設定が来訪者１０４のモバイル端末１０５になされているものとする。
　なお、来訪者１０４が事前に駅１０１から駅１０２までの乗車券を購入済みでない場合、鉄道会社の管理システム３０２は、来訪者１０４のモバイル端末１０５と改札機１０３との近距離通信時にモバイル端末１０５にチャージされている金額から、駅１０１から駅１０２までの運賃から初乗り運賃を引いた差額と寄付金とを取得する。来訪者１０４からの寄付金は、鉄道会社の管理システム３０２からＮＰＯ（Ｎｏｎｐｒｏｆｉｔ　Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）法人のようなファンド１２０にプールされる。
　駅１０２は、地元民１３０の対象地域内の特定領域の一例である中心地１１０に存在する。中心地１１０には、来訪者１０４や地元民が来訪するための、たとえば、ホテルなどの宿泊施設１１１、商店舗１１２、商業ビル１１３、オフィスビル１１４、ホールやアリーナ、スタジアムなどのイベント会場１１５が存在する。
　図２は、施策決定システムによる活性化例２を示す説明図である。活性化例２は、イベント会場１１５でイベントが開催される日に来訪者１０４が来訪した場合の問題発生例を示している。イベントの開催日には中心地１１０への来訪者１０４が急増するため、中心地１１０で渋滞が発生したり、イベント会場１１５周辺のゴミが増加したり、地元民１３０が中心地１１０との間の移動に支障をきたしたりするという問題が発生する。
　このため、事前にファンド１２０にプールされた寄付金を用いて、ファンド１２０は、イベントの開催日における需要予測に基づいて、対象地域における特定領域内の問題を解消するための複数の施策案を提案する。複数の施策案には、たとえば、駅１０２とイベント会場１１５との間で来訪者１０４を輸送する臨時バスの運行、中心地１１０でのごみ回収頻度増加、地元民１３０へのシェアオフィス（中心地１１０外）の開門、駅１０２の混雑緩和のため前泊来訪者１０４の宿泊費割引サービスの提供が挙げられる。地元民１３０は、提案された複数の施策案について投票し、最も投票数の多い施策案が実行される。
　このように、プールされた寄付金の使途は地元民１３０により決定され、プールされた寄付金は当該地域のために使用されるため、プールされた寄付金は、地元民１３０が気持ちよく暮らすための街の発展に平等に還元される。また、住民のための街づくり施策を策定するファンド１２０が介在することで、来訪者１０４増による街の変化に、鉄道を利用しない住民も主体的に加わる仕組みを提案することが可能となる。
　また、来訪者１０４が来訪するほど、街が気持ちよく発展し続ける。たとえば、プールされた寄付金は、大量の来訪者１０４によって突発的、一時的に街に生じる交通渋滞やごみのポイ捨てによる美観の低下など地元住民にとって望ましくない状況を回避するために使用される。すなわち、来訪者１０４が増えて、地元民１３０にとってむしろ街が不便になった、魅力がなくなったということが低減される。
　また、地元民１３０の選択で、街を良くする「使い道」が見えてくることになる。たとえば、街の需要予測をもとに、ファンド１２０のサービス事業者が、「臨時バスを走らせる」、「ゴミの回収頻度を上げる」「地元民１３０にシェアオフィスを無料開門する」など、短期スパンの使い道を複数提案する。最終的に住民が提案に投票することでプールされた寄付金の使い道が決定される。
　また、施策決定システムの導入により、地元ビジネスを巻き込みながら、地元民１３０自ら街を良くする行動を起こすことが期待される。たとえば、ファンド１２０のサービス事業者が、プールされた寄付金の使い道自体の提案を地元民１３０に促し、「大都市から呼ぶ講師の旅費」「市民のためのワークショップ」など、より文化的にも発展できるような長期スパンの使い方を住民たちが提案できるようになる。街の変化が地元民１３０ごとに変わり、鉄道が街の成熟を支える存在として身近に感じるようになる。プールされた寄付金は地域に還元されるので地元ビジネスも活性化し、街の継続的な発展が支えられる。
　＜施策決定システムのシステム構成例＞
　図３は、施策決定システムのシステム構成例を示す説明図である。施策決定システム３００は、分析装置３０１、管理システム３０２、公共システム３０３、運営システム３０４、協賛企業システム３０５、来訪者１０４のモバイル端末１０５、デジタルサイネージ３６３、車内音声インタフェース３６２、および地元民１３０のモバイル端末３６１が、インターネットなどのネットワーク３１０を介して通信可能に接続される。なお、システムとは、１台のコンピュータまたは２台以上の連携しあうコンピュータである。すなわち、施策決定システム３００は、１台以上のコンピュータ群により構成される。
　分析装置３０１は、中心地１１０の需要を予測し、地元民１３０に提案すべき施策案を分析するコンピュータである。管理システム３０２は、鉄道会社が鉄道網や駅を管理する特定のコンピュータシステムである。管理システム３０２は、鉄道情報を記憶する鉄道情報ＤＢ３２０を有する。また、管理システム３０２は、改札機１０３と通信可能に接続されている。改札機１０３は、対象地域外からの来訪者のモバイル端末１０５と近距離通信可能な特定領域内の検出機である。
　公共システム３０３は、当該地域の自治体が管理するコンピュータシステムである。公共システム３０３は、当該地域の人口推移を記憶する人口推移ＤＢ３３１、当該地域の交通情報を記憶する交通情報ＤＢ３３２、当該地域の自治体情報を記憶する自治体情報ＤＢ３３３に接続されている。また、公共システム３０３は、中心地１１０を監視する監視カメラ３３０にも接続されている。
　運営システム３０４は、ファンド１２０であるサービス事業者が運営するコンピュータシステムである。運営システム３０４は、ファンド１２０情報を記憶するファンド情報ＤＢ３４０に接続されている。協賛企業システム３０５は、当該地域に協賛する協賛企業が管理するコンピュータシステムである。協賛企業システム３０５は、協賛企業に関する情報（協賛企業情報）を記憶する協賛企業情報ＤＢ３５０に接続されている。協賛企業とは、たとえば、臨時バスの運行会社、宿泊施設１１１、シェアオフィスの運営会社、ゴミ清掃業者である。
　デジタルサイネージ３６３は、当該地域に設置され、運営システム３０４からの施策案を表示する表示装置である。車内音声インタフェース３６２は、たとえば、地元民１３０が所有する自動車内に設けられ、運営システム３０４からの施策案を音声出力する。たとえば、車内音声インタフェース３６２は、運営システム３０４の制御により、施策案がシェアオフィスの無料開門である場合、自動車の現在位置から近隣の無料開門のシェアオフィスの位置を音声で案内する。地元民１３０のモバイル端末３６１は、スマートフォンなど地元民１３０が所有する端末であり、運営システム３０４からの施策案を表示したり、表示された施策案の選択を受け付けて運営システム３０４に送信したりする。
　＜コンピュータのハードウェア構成例＞
　図４は、図３に示したコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。コンピュータ４００は、プロセッサ４０１と、記憶デバイス４０２と、入力デバイス４０３と、出力デバイス４０４と、通信インタフェース（通信ＩＦ）４０５と、を有する。プロセッサ４０１、記憶デバイス４０２、入力デバイス４０３、出力デバイス４０４、および通信ＩＦ４０５は、バス４０６により接続される。プロセッサ４０１は、コンピュータ４００を制御する。プロセッサ４０１は、プログラムを実行する。記憶デバイス４０２は、プロセッサ４０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス４０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス４０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス４０３は、データを入力する。入力デバイス４０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナがある。出力デバイス４０４は、データを出力する。出力デバイス４０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタがある。通信ＩＦ４０５は、ネットワーク３１０と接続し、データを送受信する。
　＜管理システム３０２のハードウェア構成例＞
　図５は、図３に示した鉄道会社の管理システム３０２のハードウェア構成例を示す説明図である。管理システム３０２は、寄付金管理装置５０１と、収入管理装置５０２と、運行管理装置５０３と、予約管理装置５０４と、改札機１０３と、鉄道情報ＤＢ３２０と、を有する。寄付金管理装置５０１、収入管理装置５０２、運行管理装置５０３、予約管理装置５０４、改札機１０３、および鉄道情報ＤＢ３２０は、バス５０５により接続される。
　寄付金管理装置５０１は、来訪者１０４からの寄付金を管理するコンピュータである。収入管理装置５０２は、乗車券購入による収入を管理するコンピュータである。収入管理装置５０２は、たとえば、顧客のクレジットカードおよび銀行口座番号を含む個人情報を保有し、顧客が乗車券を購入した場合に決済することが可能である。運行管理装置５０３は、電車１０９の運行を管理するコンピュータである。予約管理装置５０４は、乗車日時、便および座席の予約を管理するコンピュータである。鉄道情報ＤＢ３２０は、利用履歴、利用予測、運賃、便および座席の乗車券情報、顧客情報、寄付金など、寄付金管理装置５０１、収入管理装置５０２、運行管理装置５０３、および予約管理装置５０４で用いられる情報を記憶するデータベースである。
　来訪者１０４は、モバイル端末１０５を用いて予約管理装置５０４と通信して、乗車したい日時の便および座席を指定して乗車券を予約購入し、予約購入した乗車券情報をモバイル端末１０５の記憶デバイス４０２に記憶する。同様に、予約管理装置５０４は、乗車券情報を鉄道情報ＤＢ３２０に記憶する。改札機１０３は、モバイル端末１０５との近距離通信により、乗車券情報を予約管理装置５０４に送信する。予約管理装置５０４は、改札機１０３からの乗車券情報が鉄道情報ＤＢ３２０内の乗車券情報と一致すれば、改札機１０３を開門して来訪者１０４を通過させる。
　＜鉄道情報ＤＢ３２０の記憶内容例＞
　図６は、図３および図５に示した鉄道情報ＤＢ３２０の記憶内容の一例を示す説明図である。図６では、鉄道情報として利用予測について説明する。利用予測は、予約購入された乗車券情報に基づいて生成される。鉄道情報ＤＢ３２０は、利用駅６０１と、利用種別６０２と、人数６０３と、利用予定日時６０４と、を利用予測として記憶する。利用駅６０１は、利用者が利用（乗車または降車）する駅である。利用種別６０２は、利用駅６０１を利用する種別（乗車または降車）である。人数６０３は、利用駅６０１で利用種別６０２の利用をする利用者の人数である。利用予定日時６０４は、利用者が利用駅６０１を利用する日時である。
　＜自治体情報ＤＢ３３３＞
　図７は、図３に示した自治体情報ＤＢ３３３の記憶内容の一例を示す説明図である。図７では、駅１０２からイベント会場１１５までの対象経路における混雑状況が自治体情報としてあらかじめ管理者によって入力される。自治体情報ＤＢ３３３は、イベント７０１と、駅前交通量７０２と、信号の時間７０３と、交差点の数７０４と、路上駐車場の予想利用率７０５と、を混雑状況として記憶する。イベント７０１とは、特定地域で開催されるイベントを特定する情報である。駅前交通量７０２とは、駅１０２前における１時間当たりに通過する車両の台数である。信号の時間７０２とは、対象経路上に存在する信号の待ち時間の平均値である。交差点の数７０３とは、対象経路上の交差点の数である。路上駐車場の予想利用率７０５とは、対象経路上に存在する路上駐車場について予想した利用率である。
　＜ファンド情報ＤＢ３４０＞
　図８は、図３に示したファンド情報ＤＢ３４０の記憶内容の一例を示す説明図である。ファンド情報ＤＢ３４０は、ファンド情報として、地区名８０１と、事象発生日８０２と、投票者数８０３と、選択施策案８０４と、投票者の施策案利用状況８０５と、満足度８０６と、を記憶する。地区名８０１とは、事象が発生した地区である。事象はイベントを含む。イベント以外でも当該地区で混雑が発生する場合もある。事象発生日８０２とは、事象が発生した日である。投票者数８０３とは、施策案の選択に投票した地元民１３０の数である。選択施策案８０４は、投票の結果選択された施策案である。投票者の施策案利用状況８０５は、選択施策案８０４を利用した投票者の人数である。満足度８０６は、投票者のモバイル端末１０５から送信されてきた満足度の平均値である。
　＜協賛企業情報ＤＢ３５０＞
　図９は、協賛企業情報ＤＢ３５０の記憶内容の一例を示す説明図である。図９では、協賛企業としてバス運行会社を例に挙げて説明する。協賛企業情報ＤＢ３５０は、協賛企業情報として、会社名９０１と、保有台数９０２と、大きさ／収容人数９０３と、利用予定９０４と、稼働率履歴９０５と、を記憶する。会社名９０１は、バス運行会社の社名である。保有台数は、会社名９０１のバス運行会社が保有するバスの台数である。大きさ／収容人数９０３は、会社名９０１のバス運行会社が保有するバスの大きさおよび収容人数である。利用予定９０４は、１日の利用予定人数である。稼働率履歴９０５は、会社名９０１のバス運行会社における月あたりの稼働率である。
　＜乗車券予約購入シーケンス例＞
　図１０は、乗車券予約購入シーケンス例を示すシーケンス図である。来訪者１０４は、来訪者１０４のモバイル端末１０５に対し予約操作をする（ステップＳ１００１）。モバイル端末１０５は、予約操作を受け付けると（ステップＳ１００１）、予約操作で入力された情報を予約要求として予約管理装置５０４に送信する（ステップＳ１００２）。予約管理装置５０４は、予約要求を受信すると、予約要求で指定された発着日時、乗降車駅、および座席の仮予約処理を実行する（ステップＳ１００３）。予約管理装置５０４は、仮予約処理（ステップＳ１００３）で得られた降車駅情報を寄付金管理装置５０１に送信する（ステップＳ１００４）。
　寄付金管理装置５０１は、降車駅情報を受信した場合（ステップＳ１００４）、当該降車駅について寄付金設定がされているか否かを判定する（ステップＳ１００５）。寄付金設定とは、来訪者１０４が降車駅の改札機１０３を通過する場合に、来訪者１０４のモバイル端末１０５から寄付金を取得する設定である。寄付金設定は、駅ごとに設定される。寄付金管理装置５０１は、寄付金設定の判定結果を予約管理装置５０４に返す（ステップＳ１００６）。
　予約管理装置５０４は、判定結果を受信すると、判定結果が寄付金設定有りの場合、予約要求（ステップＳ１００２）の場合の運賃および寄付金の情報をモバイル端末１０５に送信する（ステップＳ１００７）。これにより、モバイル端末１０５は、運賃および寄付金の情報を表示する。
　来訪者１０４は、モバイル端末１０５に表示されている運賃および寄付金の情報を見て、モバイル端末１０５に対し、来訪者１０４のクレジットカード番号を入力するなどの購入操作を行う（ステップＳ１００８）。モバイル端末１０５は、購入操作を受け付けると、モバイル端末１０５は、予約要求（ステップＳ１００２）で指定された発着日時、乗降車駅、および座席の購入を確定させるための決済情報を予約管理装置５０４に送信する（ステップＳ１００９）。
　予約管理装置５０４は、決済情報を受信すると、たとえば、収入管理装置５０２またはクレジットカード会社のサーバ（当該来訪者１０４のクレジットカード番号および銀行口座番号を含む個人情報を保有）と通信して決済処理をおこない、チケットＩＤを発行する（ステップＳ１０１０）。予約管理装置５０４は、来訪者１０４、チケットＩＤ、到着日時、降車駅および寄付金の情報（以下、寄付情報）を寄付金管理装置５０１に送信する（ステップＳ１０１１）。
　寄付金管理装置５０１は、寄付情報を受信すると、寄付情報を記憶デバイス４０２に記録し（ステップＳ１０１２）、記録完了を予約管理装置５０４に通知する（ステップＳ１０１３）。予約管理装置５０４は、記録完了の通知を受けると（ステップＳ１０１３）、運賃情報を収入管理装置５０２に送信する（ステップＳ１０１４）。
　収入管理装置５０２は、運賃情報を受信すると、記録完了を予約管理装置５０４に通知する（ステップＳ１０１６）。予約管理装置５０４は、記録完了の通知を受けると、仮予約処理（ステップＳ１００３）の処理内容に基づいて、予約処理を実行してチケット情報を生成する（ステップＳ１０１７）。
　チケット情報は、たとえば、チケットＩＤ、発着日時、乗降車駅、座席、運賃および寄付金の情報を含む。予約管理装置５０４は、チケット情報をモバイル端末１０５に送信する（ステップＳ１０１８）。モバイル端末１０５は、チケット情報を記憶デバイス４０２に記録して（ステップＳ１０１９）、チケット情報を表示する（ステップＳ１０２０）。これにより、来訪者１０４は、チケット情報を確認することができる。
　＜寄付金取得シーケンス例＞
　図１１は、寄付金取得シーケンス例を示すシーケンス図である。図１１の来訪者１０４は、図１０でチケット情報がモバイル端末１０５に記録された来訪者１０４である。降車駅である駅１０２で来訪者１０４は、改札機１０３にモバイル端末１０５をタッチする（ステップＳ１１０１）。モバイル端末１０５は、改札機１０３との近距離通信により改札機１０３に出場要求を送信する（ステップＳ１１０２）。
　出場要求は、チケット情報内のチケットＩＤ、到着日時および降車駅の情報を含む。改札機１０３は、出場要求を受信すると、出場要求に基づいて出場可否判定を実行する（ステップＳ１１０３）。たとえば、改札機１０３は、出場要求内の降車駅の情報がその改札機１０３が設置されている駅を特定し、かつ、到着時刻が現在時刻以降であれば、出場許可と判定する。
　改札機１０３は、出場許可と判定した場合、出場要求に含まれているチケットＩＤを寄付金管理装置５０１に送信する（ステップＳ１１０４）。寄付金管理装置５０１は、改札機１０３からチケットＩＤを受信すると、受信したチケットＩＤと一致するチケットＩＤを有する寄付情報を検索する（ステップＳ１１０５）。チケットＩＤが一致する寄付情報が検索された場合、寄付金管理装置５０１は、チケットＩＤが一致する寄付情報を運営システム３０４に送信する（ステップＳ１１０７）。
　運営システム３０４は、受信した寄付情報を記憶デバイス４０２に記録し（ステップＳ１１０７）、寄付情報の記録完了を寄付金管理装置５０１に通知する（ステップＳ１１０８）。寄付金管理装置５０１は、送金した寄付金の情報を記憶デバイス４０２に記録し（ステップＳ１１０９）、寄付金送金の処理完了を改札機１０３に通知する（ステップＳ１１１０）。
　改札機１０３は、処理完了を受信すると、モバイル端末１０５に出場許可を送信し（ステップＳ１１１２）、モバイル端末１０５は出場を記録する（ステップＳ１１１３）。また、改札機１０３は、処理完了を受信すると、出場を記録し（ステップＳ１１１１）、改札機１０３を開門して、来訪者１０４の出場を許可する（ステップＳ１１１４）。
　図１０および図１１で説明したように、来訪者１０４が購入した乗車券の支払い金額は、乗車券購入時に収入管理装置５０２に記録され、来訪者１０４が寄付する寄付金は、乗車券購入時に、寄付金管理装置５０１に記録される。来訪者１０４が実際に降車駅から出場した場合、寄付金管理装置５０１から運営システム３０４に寄付金が送金される。
　なお、乗車券の購入についてはクレジット決済とし、寄付金の払出については、降車駅の改札機１０３の出場時に、モバイル端末１０５がモバイル端末１０５にチャージされている電子マネーから寄付金分の電子マネーを改札機１０３を介して寄付金管理装置５０１に送金してもよい。
　＜施策決定シーケンス例＞
　図１２は、施策決定シーケンス例を示すシーケンス図である。分析装置３０１は、予約管理装置５０４に分析ソースデータ要求を送信する（ステップＳ１２０１）。分析ソースデータ要求には、たとえば、対象日時および対象利用駅が含まれる。予約管理装置５０４は、分析ソースデータ要求を受信すると、鉄道情報ＤＢ３２０にアクセスして、対象日時および対象利用駅６０１に該当するエントリの人数を分析ソースデータとして収集し（ステップＳ１２０１）、分析装置３０１に返す（ステップＳ１２０３）。
　同様に、分析装置３０１は、公共システム３０３に分析ソースデータ要求を送信する（ステップＳ１２０４）。分析ソースデータ要求には、たとえば、対象イベントが含まれる。公共システム３０３は、分析ソースデータ要求を受信すると、自治体情報ＤＢ３３３にアクセスして、対象イベントに該当するエントリの駅前交通量、信号の時間、交差点の数、および路上駐車場の予想利用率を分析ソースデータとして収集し（ステップＳ１２０５）、分析装置３０１に返す（ステップＳ１２０６）。
　また、図示はしないが。分析装置は、協賛企業システム３０５に分析ソースデータ要求を送信してもよい。協賛企業システム３０５は、分析ソースデータ要求を受信すると、自治体情報ＤＢ３３３にアクセスして、過去実績データを分析ソースデータとして収集し、分析装置３０１に返すことになる。
　その後、分析装置３０１は、分析ソースデータを受信すると、需要予測を実行し、施策案を決定する（ステップＳ１２０８）。需要予測の結果が問題の予測発生量となる。なお、需要予測は公知の処理でよい。また、分析装置３０１が需要予測を実行してもよく、他のコンピュータが実行した需要予測の結果を取得してもよい。ステップＳ１２０８の詳細については後述する。分析装置３０１は、決定した複数の施策案を運営システム３０４に送信する（ステップＳ１２０８）。
　運営システム３０４は、複数の施策案を分析装置３０１から受信すると、複数の施策案を地元民１３０のモバイル端末１０５に配信し、複数の施策案を表示させる（ステップＳ１２０９）。また、運営システム３０４は、デジタルサイネージ３６３にも複数の施策案を送信して表示させてもよい。地元民１３０は、モバイル端末３６１に対し、複数の施策案のうちいずれか１つを選択して投票操作する（ステップＳ１２１０）。モバイル端末３６１は、投票結果を運営システム３０４に送信する（ステップＳ１２１１）。
　運営システム３０４は、投票結果を受信して集計し、最大投票数の施策案を実行する施策に決定し（ステップＳ１２１２）、決定した施策の案内通知をモバイル端末１０５に送信する（ステップＳ１２１３）。このあと、運営システム３０４は、運営システム３０４の管理者の操作により、協賛企業システム３０５に施策実行依頼を送信する（ステップＳ１２１４）。協賛企業システム３０５は、施策を実行する（ステップＳ１２１５）。たとえば、協賛企業がバス運営会社であり、決定された施策が『臨時バス無料運行』であれば、協賛企業は臨時バスの無料運行を実行する。協賛企業システム３０５は、施策の実行通知を運営システム３０４に送信する（ステップＳ１２１５）。
　運営システム３０４は、施策効果を収集し（ステップＳ１２１６）、分析装置３０１に送信する（ステップＳ１２１７）。たとえば、施策が『臨時バス無料運行』であれば、施策効果は、臨時バスの台数や乗車人数、乗車率であり、施策が『ゴミ回収頻度増加』であれば、施策効果は、ゴミ回収車の出動台数や回収したごみの量であり、施策が『地元民へのシェアオフィスの無料開門』であれば、施策効果は、シェアオフィス数やシェアオフィスの稼働率であり、施策が『前泊来訪者の宿泊施設割引サービスの提供』であれば、施策効果は、前泊来訪者１０４の人数である。また、公共システム３０３は、施策実行中における監視カメラ３３０からの映像を施策結果として分析装置３０１に送信してもよい。
　分析装置３０１は、施策結果を受信して分析し（ステップＳ１２１８）、分析結果を予約管理装置５０４や公共システム３０３に返す（ステップＳ１２１９）。分析装置３０１は、例えば、施策実行中の中心地１１０の人数を監視カメラ３３０の映像から特定する。分析装置３０１は、施策実行中の中心地１１０の人数と、平常時の人数と、を比較する。たとえば、比較結果が平常時の人数以下であれば、施策の実行に効果があったことが分かる。また、比較結果が平常時の人数よりも多い場合、分析装置３０１は、増加分の人数に応じて、施策を強化すべきといった提言情報を分析結果として予約管理装置５０４、公共システム３０３、運営システム３０４、および協賛企業システム３０５に返す。
　たとえば、施策が『臨時バス無料運行』である場合、比較結果が平常時の人数よりも多いと、分析装置３０１は、臨時バスの運行台数を増加すべきといった提言情報を生成して分析結果として運営システム３０４および協賛企業システム３０５に返す。
　＜分析装置３０１による施策案決定処理例＞
　つぎに、分析装置３０１による施策案決定処理例について図１３～図１６を用いて説明する。図１３は、問題解消ＫＰＩ（Ｋｅｙ　Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）データの一例を示す説明図である。問題解消ＫＰＩデータ１３００は、問題解消ＫＰＩごとに問題解消度を規定した問題解消情報を示すデータテーブルであり、分析装置３０１が保有する。問題解消ＫＰＩは、問題解消の目標値を示し、問題解消度は、問題解消ＫＰＩのランクを示す。問題解消度の値が高いほど、問題解消ＫＰＩの達成効果が高いことを示す。
　図１４は、施策案データの一例を示す説明図である。施策案データ１４００は、複数種の施策案（図１４では、Ａ～Ｃの３種）の各々について１以上の施策案を有するデータテーブルであり、分析装置３０１が保有する。図１４では、施策案Ｘ＃（Ｘは施策案種Ａ～Ｃ、＃は番号）において、番号＃が小さいほど実行した場合の効果が高い施策案とする。
　図１５は、費用ＫＰＩデータを示す説明図である。費用ＫＰＩデータ１５００は、費用ＫＰＩごとに費用ランクを対応付けた費用情報を示すデータテーブルであり、分析装置３０１が保有する。費用ＫＰＩは、問題解消に必要な費用の目標値である。費用ランクについては、Ｃが最低ランク、すなわち、最も費用が高い施策案であり、ＡＡＡが最高ランク、すなわち、最も費用が低い施策案である。
　図１６は、図１２のステップＳ１２０７で示した分析装置３０１による施策案決定処理手順例を示すフローチャートである。まず、分析装置３０１は、来訪者１０４の予測流入出情報を問題の予測発生量として取得する（ステップＳ１６０１）。具体的には、たとえば、分析装置３０１は、鉄道情報ＤＢ３２０から取得した分析ソースデータ（対象日時および対象利用駅６０１に該当するエントリの人数）を予測流入出情報として取得する。
　つぎに、分析装置３０１は、ステップＳ１６０１で取得した来訪者１０４の予測流入出情報が平常時以上であるか否かを判断する（ステップＳ１６０２）。平常時以上であれば、（ステップＳ１６０２：Ｙｅｓ）、渋滞発生と予測し（ステップＳ１６０３）、平常時以上でなければ（ステップＳ１６０２：Ｎｏ）、渋滞非発生と予測して（ステップＳ１６０４）、処理を終了する。
　たとえば、分析装置３０１は、対象となる駅１０２の平常時の乗降車人数に対し、ステップＳ１６０１で取得した予測流入出情報の乗降車人数が、平常時比１５０％以上であるか否かを判断する。１５０％以上である場合（ステップＳ１６０２：Ｙｅｓ）、分析装置３０１は、渋滞発生と予測し（ステップＳ１６０３）、１５０％以上でない場合（ステップＳ１６０２：Ｎｏ）、渋滞非発生と予測して（ステップＳ１６０４）、処理を終了する。
　渋滞発生と予測した場合（ステップＳ１６０３）、分析装置３０１は、施策案データ１４００から施策案Ａ～Ｃ毎に問題解消度を特定する第１特定処理を実行する（ステップＳ１６０５）。具体的には、たとえば、分析装置３０１は、施策案種Ａ～Ｃから１つずつ施策案を選択する。この場合、分析装置３０１は、番号＃が最小の施策案Ａ１，Ｂ１，Ｃ１を選択してもよく、対応可能な施策案の内最も番号＃が最小の施策案を選択してもよい。たとえば、協賛企業情報ＤＢ３５０から取得したデータにより、臨時バスの運行可能台数が７台の場合、施策案Ｂ１は選択不可能であるため、この場合は、分析装置３０１は、施策案Ｂ２を選択することになる。
　そして、分析装置３０１は、施策案種ごとに選択した各施策案について、問題解消度を特定する。たとえば、施策案Ａ１が選択された場合、分析装置３０１は、問題に対する供給可能量として、たとえば、対象日前日の宿泊施設１１１の空き部屋数に基づく宿泊可能人数ａ１１を算出し、過去実績データから当日入りから前日入りに変更する人数ａ１２を取得する。分析装置３０１は、宿泊可能人数ａ１１と前日入りに変更する人数ａ１２とを比較し、少ない方の人数を、減少人数として取得する。そして、分析装置３０１は、当日の予測流入出人数のうち減少人数の割合を算出し、算出割合に応じた解消度を問題解消ＫＰＩデータ１３００から特定する。本例では、施策案Ａ１について解消度５が特定されたものとする。
　また、施策案Ｂ２が選択された場合、分析装置３０１は、問題に対する供給可能量として、たとえば、当日の臨時バスの運行可能台数を取得し、当該運行可能台数と臨時バスの１台当たりの最大乗車人数とを乗算することで、減少人数を算出する。そして、分析装置３０１は、当日の予測流入出人数のうち減少人数の割合を算出し、算出割合に応じた解消度を問題解消ＫＰＩデータ１３００から特定する。本例では、施策案Ｂ２について解消度４が特定されたものとする。
　また、施策案Ｃ１が選択された場合、題に対する供給可能量として、たとえば、当日に提供可能なシェアオフィスの座席数ｃ１１と、過去実績データから当日シェアオフィスを利用する推定人数ｃ１２とを取得する。分析装置３０１は、座席数ｃ１１と推定人数ｃ１２とを比較し、少ない方を、減少人数として取得する。そして、分析装置３０１は、当日の予測流入出人数のうち減少人数の割合を算出し、算出割合に応じた解消度を問題解消ＫＰＩデータ１３００から特定する。本例では、施策案Ｃ１について解消度４が特定されたものとする。
　つぎに、分析装置３０１は、施策案ごとに費用ランクを特定する第２特定処理を実行する（ステップＳ１６０６）。具体的には、たとえば、施策案Ａ１の場合、分析装置３０１は、一人当たりの宿泊施設１１１の２０％割引分の割引額に、ステップＳ１６０５において施策案Ａ１で特定された減少人数を乗算することで、施策案Ａ１を実行した場合の予測費用として、施策案Ａ１に必要な費用ａを算出する。そして、分析装置３０１は、費用ＫＰＩデータ１５００を参照して、算出した費用ａを充足する費用ＫＰＩを特定し、特定した費用ＫＰＩに対応する費用ランクを特定する。たとえば、費用ａが８５万円である場合、費用ランクは「Ｃ」となる。
　また、施策案Ｂ２の場合、分析装置３０１は、１人あたりの運賃に、ステップＳ１６０５において施策案Ｂ２で特定された減少人数を乗算することで、施策案Ｂ２を実行した場合の予測費用として、施策案Ｂ２に必要な費用ｂを算出する。そして、分析装置３０１は、費用ＫＰＩデータ１５００を参照して、算出した費用ｂを充足する費用ＫＰＩを特定し、特定した費用ＫＰＩに対応する費用ランクを特定する。たとえば、費用ｂが４２万円である場合、費用ランクは「ＡＡ」となる。
　また、施策案Ｃ１の場合、分析装置３０１は、シェアオフィス１席あたりの費用をステップＳ１６０５において施策案Ｃ１で特定された減少人数に乗算することで、施策案Ｃ１を実行した場合の予測費用として、施策案Ｃ１に必要な費用ｃを算出する。そして、分析装置３０１は、費用ＫＰＩデータ１５００を参照して、算出した費用ｃを充足する費用ＫＰＩを特定し、特定した費用ＫＰＩに対応する費用ランクを特定する。たとえば、費用ｃが５９万円である場合、費用ランクは「Ａ」となる。
　つぎに、分析装置３０１は、施策案ごとに費用対効果を算出する算出処理を実行する（ステップＳ１６０７）。本例では、費用対効果の指標値が低いほど費用対効果が高いことを示す。具体的には、たとえば、施策案Ａ１の場合、分析装置３０１は、施策案Ａ１の解消度５と、費用ランクＣにおける最大費用である「９０．０万円」と、を乗算することで、費用対効果の指標値「４５０．０」を算出する。また、施策案Ｂ２の場合、分析装置３０１は、施策案Ｂ２の解消度４と、費用ランクＡＡにおける最大費用である「４５．０万円」と、を乗算することで、費用対効果の指標値「１８０．０」を算出する。また、施策案Ｃ１の場合、分析装置３０１は、施策案Ｃ１の解消度４と、費用ランクＡにおける最大費用である「６０．０万円」と、を乗算することで、費用対効果の指標値「２４０．０」を算出する。
　そして、分析装置３０１は、費用対効果が相対的に高い、たとえば、上位の施策案を選出する選出処理を実行して処理を終了する（ステップＳ１６０８）。具体的には、たとえば、分析装置３０１は、費用対効果の指標値が低い上位２つの施策案Ｂ２、Ｃ１を、地元民１３０に提案する施策案として選出する。選出される施策案は複数であれば３以上でもよい。
　このようにして、分析装置３０１は、費用は安いが効果が高い施策案を自動的に選出することができ、地元民１３０に提案することができる。このため、地元民１３０は、提案された複数の施策案について投票し、最も投票数の多い施策案が実行される。
　このように、プールされた寄付金の使途は地元民１３０により決定され、プールされた寄付金は当該地域のために使用されるため、プールされた寄付金は、地元民１３０が気持ちよく暮らすための街の発展に平等に還元される。また、住民のための街づくり施策を策定するファンド１２０が介在することで、来訪者１０４増による街の変化に、鉄道を利用しない住民も主体的に加わる仕組みを提案することが可能となる。
　また、来訪者１０４が来訪するほど、街が気持ちよく発展し続ける。たとえば、プールされた寄付金は、大量の来訪者１０４によって突発的、一時的に街に生じる交通渋滞やごみのポイ捨てによる美観の低下など地元住民にとって望ましくない状況を回避するために使用される。すなわち、来訪者１０４が増えて、地元民１３０にとってむしろ街が不便になった、魅力がなくなったということが低減される。
　また、地元民１３０の選択で、街を良くする「使い道」が見えてくることになる。たとえば、街の需要予測をもとに、ファンド１２０のサービス事業者が、「臨時バスを走らせる」、「ゴミの回収頻度を上げる」「地元民１３０にシェアオフィスを無料開門する」など、短期スパンの使い道を複数提案する。最終的に住民が提案に投票することでプールされた寄付金の使い道が決定される。
　また、施策決定システム３００の導入により、地元ビジネスを巻き込みながら、地元民１３０自ら街を良くする行動を起こすことが期待される。たとえば、ファンド１２０のサービス事業者が、プールされた寄付金の使い道自体の提案を地元民１３０に促し、「大都市から呼ぶ講師の旅費」「市民のためのワークショップ」など、より文化的にも発展できるような長期スパンの使い方を住民たちが提案できるようになる。街の変化が地元民１３０ごとに変わり、鉄道が街の成熟を支える存在として身近に感じるようになる。プールされた寄付金は地域に還元されるので地元ビジネスも活性化し、街の継続的な発展が支えられる。
　なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。
　また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
　各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

Claims (7)

  1. 　プログラムを実行するプロセッサと前記プログラムを記憶する記憶デバイスとを有する１台以上のコンピュータ群により構成される施策決定システムであって、
    　前記記憶デバイスは、対象地域における特定領域内の問題を解消するための複数の施策案と、問題解消の目標値と前記問題の解消度とを対応付けた問題解消情報と、前記問題解消に必要な費用の目標値を記憶する費用情報と、前記問題の予測発生量と、前記複数の施策案の各々についての前記問題に対する供給可能量と、前記施策案を実行した場合の予測費用と、を記憶しており、
    　前記プロセッサは、
    　前記複数の施策案の各々について、前記問題に対する供給可能量と前記問題の予測発生量とに基づいて、前記問題解消の目標値に対応する解消度を前記問題解消情報から特定する第１特定処理と、
    　前記複数の施策案の各々について、前記施策案を実行した場合の予測費用に該当する前記費用の目標値を前記費用情報から特定する第２特定処理と、
    　前記複数の施策案の各々について、前記第１特定処理によって特定された前記問題の解消度と、前記第２特定処理によって特定された前記費用の目標値と、に基づいて、前記施策案の費用対効果を算出する算出処理と、
    　前記複数の施策案の中から、前記算出処理によって算出された費用対効果が相対的に高い２以上の特定の施策案を選出する選出処理と、
    　前記選出処理によって選出された２以上の特定の施策案を出力する出力処理と、
    　を実行することを特徴とする施策決定システム。
  2. 　請求項１に記載の施策決定システムであって、
    　前記プロセッサは、
    　施策案群の中から前記供給可能量を充足する施策案を施策案種ごとに選択する選択処理を実行し、
    　前記第１特定処理では、前記プロセッサは、前記選択処理によって施策案種ごとに選択された前記複数の施策案の各々について、前記問題に対する供給可能量と前記問題の予測発生量とに基づいて、前記問題解消の目標値に対応する解消度を前記問題解消情報から特定する、ことを特徴とする施策決定システム。
  3. 　請求項１に記載の施策決定システムであって、
    　前記出力処理では、前記プロセッサは、前記２以上の特定の施策案を、前記対象地域に設置されている表示装置に送信することを特徴とする施策決定システム。
  4. 　請求項１に記載の施策決定システムであって、
    　前記出力処理では、前記プロセッサは、前記２以上の特定の施策案を、前記対象地域の住民の端末に送信することを特徴とする施策決定システム。
  5. 　請求項４に記載の施策決定システムであって、
    　前記プロセッサは、
    　前記２以上の特定の施策案の中から選択された施策案を前記端末から受信して、多数決により施策を決定する決定処理を実行することを特徴とする施策決定システム。
  6. 　請求項１に記載の施策決定システムであって、
    　移動手段を管理する前記コンピュータ群の中の特定のコンピュータが、対象地域外からの来訪者の端末と近距離通信可能な前記特定領域内の検出機を有し、
    　前記特定のコンピュータ内の特定のプロセッサが、
    　前記来訪者が前記特定領域内へ前記移動手段の利用する場合の利用金額データおよび前記対象地域への寄付金情報を前記来訪者の端末から取得して、前記特定のコンピュータ内の特定の記憶デバイスに記憶する取得処理と、
    　前記検出機が前記来訪者の端末を検出した場合、前記寄付金情報を前記特定の記憶デバイスから前記記憶デバイスに送信する送信処理と、
    　を実行することを特徴とする施策決定システム。
  7. 　プログラムを実行するプロセッサと前記プログラムを記憶する記憶デバイスとを有する１台以上のコンピュータ群により構成される施策決定システムによる施策決定方法であって、
    　前記記憶デバイスは、対象地域における特定領域内の問題を解消するための複数の施策案と、問題解消の目標値と前記問題の解消度とを対応付けた問題解消情報と、前記問題解消に必要な費用の目標値を記憶する費用情報と、前記問題の予測発生量と、前記複数の施策案の各々についての前記問題に対する供給可能量と、前記施策案を実行した場合の予測費用と、を記憶しており、
    　前記プロセッサは、
    　前記複数の施策案の各々について、前記問題に対する供給可能量と前記問題の予測発生量とに基づいて、前記問題解消の目標値に対応する解消度を前記問題解消情報から特定する第１特定処理と、
    　前記複数の施策案の各々について、前記施策案を実行した場合の予測費用に該当する前記費用の目標値を前記費用情報から特定する第２特定処理と、
    　前記複数の施策案の各々について、前記第１特定処理によって特定された前記問題の解消度と、前記第２特定処理によって特定された前記費用の目標値と、に基づいて、前記施策案の費用対効果を算出する算出処理と、
    　前記複数の施策案の中から、前記算出処理によって算出された費用対効果が相対的に高い２以上の特定の施策案を選出する選出処理と、
    　前記選出処理によって選出された２以上の特定の施策案を出力する出力処理と、
    　を実行することを特徴とする施策決定方法。
PCT/JP2019/003028 2018-06-11 2019-01-29 施策決定システムおよび施策決定方法 WO2019239627A1 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018110937A JP6987703B2 (ja) 2018-06-11 2018-06-11 施策決定システムおよび施策決定方法
JP2018-110937 2018-06-11

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019239627A1 true WO2019239627A1 (ja) 2019-12-19

Family

ID=68841766

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2019/003028 WO2019239627A1 (ja) 2018-06-11 2019-01-29 施策決定システムおよび施策決定方法

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP6987703B2 (ja)
WO (1) WO2019239627A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7419186B2 (ja) 2020-07-17 2024-01-22 株式会社デンソーテン 情報処理装置および情報処理方法

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7299639B2 (ja) * 2021-08-20 2023-06-28 株式会社MaaS Tech Japan プログラム及び情報処理装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10334078A (ja) * 1996-12-18 1998-12-18 Hitachi Ltd 災害時意思決定支援装置及び方法及び災害時の意思決定を支援するための実行手順を記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP2006350762A (ja) * 2005-06-17 2006-12-28 Hitachi Ltd 災害対策支援システムおよび災害対策支援方法
JP2010134688A (ja) * 2008-12-04 2010-06-17 Ricoh Co Ltd 環境経営情報システム、環境経営情報管理方法及びプログラム
JP2015176539A (ja) * 2014-03-18 2015-10-05 富士通株式会社 誘導装置、誘導方法及び誘導プログラム
JP2016212919A (ja) * 2016-09-08 2016-12-15 株式会社東芝 防災無線システム及び防災情報伝達方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10334078A (ja) * 1996-12-18 1998-12-18 Hitachi Ltd 災害時意思決定支援装置及び方法及び災害時の意思決定を支援するための実行手順を記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP2006350762A (ja) * 2005-06-17 2006-12-28 Hitachi Ltd 災害対策支援システムおよび災害対策支援方法
JP2010134688A (ja) * 2008-12-04 2010-06-17 Ricoh Co Ltd 環境経営情報システム、環境経営情報管理方法及びプログラム
JP2015176539A (ja) * 2014-03-18 2015-10-05 富士通株式会社 誘導装置、誘導方法及び誘導プログラム
JP2016212919A (ja) * 2016-09-08 2016-12-15 株式会社東芝 防災無線システム及び防災情報伝達方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7419186B2 (ja) 2020-07-17 2024-01-22 株式会社デンソーテン 情報処理装置および情報処理方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019215606A (ja) 2019-12-19
JP6987703B2 (ja) 2022-01-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yang et al. Optimizing passenger flow control and bus‐bridging service for commuting metro lines
KR102134388B1 (ko) 숙박 예약 시스템 및 방법
Joewono et al. User satisfaction with paratransit in competition with motorization in Indonesia: anticipation of future implications
KR101785114B1 (ko) Ｍ버스를 중심으로 노선버스 좌석 예약 시스템 및 그 시스템을 이용한 예약방법
JP5951903B2 (ja) 料金払戻しシステムおよびその方法
Teng et al. Development of a behavior-based passenger flow assignment model for urban rail transit in section interruption circumstance
WO2019239627A1 (ja) 施策決定システムおよび施策決定方法
JP7025302B2 (ja) 情報処理システム、及び情報処理方法
Reddy et al. Entry-only automated fare-collection system data used to infer ridership, rider destinations, unlinked trips, and passenger miles
US10402755B2 (en) Transportation service information providing apparatus, and transportation service information providing method
WO2024022544A1 (zh) 一种融合多系统的出行方法和装置
KR101576493B1 (ko) 정기승차 버스 예약 관리 장치 및 방법
JP6548281B1 (ja) 車両貸出管理システム
JP2005284898A (ja) 座席予約方法及び座席予約システム
KR20150090291A (ko) 주차요금 할인 적용 티켓 발권 및 정산시스템
JP2004005499A (ja) 情報管理サーバ及び情報管理方法
JP2005212686A (ja) 経路情報提供システム、経路情報提供方法、経路情報提供プログラム
JP7348591B2 (ja) 見守り支援方法、見守り管理装置
JP2018088127A (ja) 定額乗車料金表示システム
CN111723103A (zh) 个人行程查询方法、装置、设备和存储介质
Link et al. Combining GPS tracking and surveys for a mode choice model: Processing data from a quasi-natural experiment in Germany
Šelmić et al. Ride matching using K-means method: Case study of Gazela Bridge in Belgrade, Serbia
Senju et al. Designing strategy for resolving maldistribution of vehicles in one-way car-sharing through active trip request to potential users
EP3790238B1 (en) System and method for determining a set of routes, in a computerized environment
WO2022113192A1 (ja) 外出計画生成装置、方法、及びコンピュータ可読媒体

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19820097

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19820097

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1