WO2023145848A1 - 配車システムおよび配車方法 - Google Patents

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WO2023145848A1
WO2023145848A1 PCT/JP2023/002553 JP2023002553W WO2023145848A1 WO 2023145848 A1 WO2023145848 A1 WO 2023145848A1 JP 2023002553 W JP2023002553 W JP 2023002553W WO 2023145848 A1 WO2023145848 A1 WO 2023145848A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
vehicle
vehicles
cost
vehicle allocation
allocation
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/002553
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English (en)
French (fr)
Inventor
隆介 小西
佑太 工藤
武尊 芹川
博俊 竹内
Original Assignee
丸紅株式会社
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 丸紅株式会社 filed Critical 丸紅株式会社
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    • 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
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/123—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams

Definitions

  • the present invention relates to a vehicle allocation system and a vehicle allocation method.
  • Patent Literature 1 discloses a vehicle allocation method for allocating a plurality of vehicles in which EV vehicles and gasoline vehicles are mixed to a plurality of users who want to use the vehicles.
  • the object of the present invention is to provide a vehicle allocation system capable of allocating EV vehicles that are unlikely to drop below a predetermined amount of electric power during travel.
  • one aspect of the present invention is a vehicle allocation system for allocating EV vehicles powered by electric power, comprising: a vehicle reservation storage unit for storing vehicle reservation data; A cost related to a predetermined remaining charge of the dispatchable vehicles among a combination of dispatchable vehicles determined based on the stored vehicle reservation data is calculated, and the cost is determined to be the minimum. and a vehicle allocation unit that determines a combination of the vehicles that can be allocated as a vehicle allocation result.
  • Another aspect of the present invention is a vehicle allocation method for allocating electric vehicles powered by electric power, which is executed by a computer device, comprising: receiving vehicle reservation data; A step of calculating a cost related to a predetermined remaining amount of charge of the allocable vehicles among combinations of allocable vehicles that are possible vehicles, and determining a combination of the allocable vehicles that minimizes the cost as a vehicle allocation result. And, it is a dispatch method including.
  • Another aspect of the present invention is a computer program that causes a computer device to execute the vehicle allocation method described above.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a screen for accepting a vehicle reservation in a vehicle reservation application for users operating on a user terminal; It is a figure which shows an example of a structure of GS (gasoline) vehicle foundation DB. It is a figure which shows an example of a structure of EV vehicle base DB. It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of the computer apparatus which can be used for the dispatch system which concerns on the 1st Embodiment of this invention.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a flowchart of a remaining battery capacity prediction method executed by the vehicle allocation server according to the second embodiment of the present invention.
  • This Embodiment is a diagram showing an example of a flowchart of a vehicle allocation method executed by a vehicle allocation unit of a vehicle allocation server according to a second embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a vehicle allocation system according to this embodiment.
  • a vehicle allocation system 1 includes a vehicle allocation server 10 , a user terminal 60 , and an administrator terminal 65 .
  • the vehicle allocation server 10 receives vehicle reservations for using vehicles from a plurality of users (user terminals 60 ) via a vehicle reservation application for users operating on the user terminals 60 . Then, every time a vehicle reservation is received from a user, the vehicle allocation server 10 performs vehicle allocation processing so as to satisfy the usage conditions desired by each user and to leave a certain amount of electric power (safe remaining amount) so that the EV vehicle does not run out of electricity.
  • safe remaining amount safety remaining amount
  • the vehicle allocation server 10 determines whether the cost of fuel (including hydrogen) consumed by the dispatched gasoline vehicle or fuel cell vehicle, the cost of electric power consumed by the EV vehicle, The vehicle allocation process can be performed so that the total cost including the virtual cost proportional to the amount of electric power obtained is lower. Then, the vehicle allocation server 10 outputs the vehicle allocation result 42 to the administrator terminal 65 and notifies the user terminal 60 of each user of the vehicle assigned to the user.
  • the user terminal 60 is a computer terminal operated by each user who intends to make a reservation for use of the vehicle, and is, for example, a portable computer device such as a notebook computer, a smartphone, a portable tablet terminal, or a desktop computer. It can be a stationary computer device or the like. Each user can use a vehicle reservation application for users running on his or her own user terminal 60 to make a reservation for vehicle use at any time during service provision.
  • the manager terminal 65 is a computer terminal operated by, for example, a vehicle manager who provides a dispatch service or an operator of a service provider company. devices and stationary computer devices such as desktop personal computers.
  • the user terminal 60, the administrator terminal 65, and the vehicle allocation server 10 are connected to each other via a network so as to be able to communicate with each other by wire or wirelessly.
  • the vehicle allocation server 10 can be a computer system composed of one or more computer devices.
  • the vehicle allocation server 10 includes a user DB (database) 12 , a vehicle reservation DB (vehicle reservation storage unit) 14 , a vehicle base DB 16 , and a vehicle allocation unit 40 .
  • the user DB 12 is a DB that holds data related to users who reserve the use of vehicles via the user terminal 60 .
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of the user DB 12.
  • the user DB 12 includes, for example, user IDs, user names, and user email addresses.
  • "User ID” is a column that holds identifiers for uniquely identifying users.
  • "User name” is a column that holds the user's name.
  • the name of the user may not be the real name, and may be an anonymous user name used in a vehicle reservation application for users running on the user terminal 60, for example.
  • "User email address” is a column that holds email addresses of users.
  • the user DB 12 may further hold other information regarding users. For example, information such as the user's phone number, organization name, etc., and information such as the password for the vehicle reservation application may be held.
  • the vehicle reservation DB 14 is a DB that holds vehicle reservation data received from the user terminal 60 of a user who wishes to reserve a vehicle.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of the vehicle reservation DB 14.
  • the vehicle reservation DB 14 stores, for example, a reservation ID, a user ID, a start date and time of use, an end date and time of use, a departure point, a waypoint, an arrival point, a planned traveling distance, a used vehicle ID, a vehicle desired to be used, and a notification destination address.
  • a reservation ID is a column that holds an identifier for uniquely identifying each piece of reservation information.
  • User ID is a column that holds the user ID indicating the user who made the vehicle reservation. That is, when a user makes a vehicle reservation using the user terminal 60, the "user ID” of the user registered in the user DB 12 is saved in the "user ID”.
  • the “usage start date and time” and “use end date and time” are columns that respectively hold the use start date and use end date and time of the vehicle designated by the user in a vehicle reservation application or the like operating on the user terminal 60, for example.
  • “departure point”, “transit point”, and “arrival point” are columns that respectively hold the departure point, transit point, and arrival point when using a vehicle specified by the user, for example, in a vehicle reservation application or the like. .
  • Data that can identify a geographical location may be entered in each column of "departure point", “transit point”, and “arrival point”. etc.) may be retained.
  • the "planned travel distance” holds the distance that the vehicle will travel from the specified departure point to the arrival point via the intermediate points specified in the vehicle reservation application. More specifically, in the "planned travel distance” column, for example, existing map data (data on roads on which the vehicle can travel), and the departure point, transit point, and arrival point designated by the user in the vehicle reservation application The distance traveled may be automatically calculated using the geographical position such as the latitude and longitude of , and the calculation result may be entered in the "expected travel distance” column. “Used vehicle ID” is a column that holds a vehicle ID that is an identifier for uniquely identifying a vehicle assigned to a user as a result of vehicle allocation processing by the vehicle allocation server 10 .
  • Vehicle Desired to Use is a column that holds a vehicle ID that is an identifier for uniquely identifying a vehicle that the user desires to use, specified in the vehicle reservation application. More specifically, among the vehicle IDs held in the GS vehicle basic DB 161 and the EV vehicle basic DB 162, which will be described later, the ID of the vehicle designated by the user terminal 60 as desired to be used is stored in the "vehicle desired to be used". you can In addition, for example, in the vehicle reservation application that operates on the user terminal 60, the type, type, category, shape, etc. of the vehicle that is predetermined based on the structure and size of the vehicle to be used.
  • the vehicle ID of the vehicle that matches the classification information designated by the user is extracted from the GS vehicle base DB 161 and the EV vehicle base DB 162 and entered in the "vehicle desired to be used" column. It may be held. Alternatively, the classification information itself specified by the user may be held in the "vehicle desired to be used" column.
  • Notification address is a column that holds the user's email address in order to notify the user when a vehicle has been dispatched to the user.
  • the data in the "user e-mail address" column registered in the user DB 12 may be held in the "notification destination address”.
  • the vehicle reservation DB 14 may further hold other information regarding vehicle reservation data. For example, information that the user has entered in the remarks column in the vehicle reservation application may also be held in the vehicle reservation DB 14 .
  • FIG. 4 is an example of a screen for accepting a vehicle reservation in a vehicle reservation application for users running on the user terminal 60.
  • FIG. 4 For example, when a user logs into a vehicle reservation application using a user ID and password, etc., it is possible to access a vehicle reservation screen 80 as shown in FIG. Then, on the vehicle use reservation screen 80, the user selects the departure point, the arrival point, the transit point, the start date and time of use of the vehicle, the end date and time of use of the vehicle, and the vehicle desired to be used through the user interface such as the touch panel and keyboard of the user terminal 60. input.
  • the vehicle allocation server 10 executes vehicle allocation processing, which will be described later.
  • the vehicle base DB 16 is a DB that holds information on the specifications of each vehicle.
  • the vehicle basic DB 16 includes, for example, a GS vehicle basic DB 161 that holds information about specifications of gasoline vehicles, and an EV vehicle basic DB 162 that holds information about specifications of EV vehicles.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the configuration of the GS vehicle foundation DB 161. As shown in FIG.
  • the GS vehicle basic DB 161 shown in FIG. 5 includes, for example, gasoline price, vehicle ID, vehicle name, category, and fuel efficiency.
  • "Gasoline price" is a column that holds gasoline prices. It may be changed according to price fluctuations in the gasoline market.
  • Vehicle ID is a column that holds an identifier that uniquely identifies each gasoline vehicle.
  • Car name is a column that holds the car name of each gasoline vehicle.
  • Category is a column that holds the category (classification information) of each gasoline vehicle.
  • Full consumption is a column that holds the fuel consumption of each gasoline vehicle.
  • a gasoline vehicle that uses gasoline as fuel is described as an example of a vehicle to be allocated.
  • hybrid vehicles and plug-in hybrid vehicles that can run on gasoline are also described. Even a vehicle can be subject to dispatch in the same manner.
  • vehicles other than EV vehicles that are driven only by batteries can also be dispatched.
  • Fuel cell vehicles like gasoline vehicles, take less time to fill with fuel than EV vehicles, so they can be treated in the same way as gasoline vehicles and can be dispatched in the dispatch system 1 according to the present embodiment.
  • the specifications of the dispatch system 1 may be changed in accordance with the vehicles to be dispatched.
  • a fuel cell vehicle foundation DB is provided in place of or in addition to the GS vehicle foundation DB 161, and this fuel cell vehicle foundation DB is combined with the GS vehicle foundation DB 161.
  • “hydrogen price” may be held instead of "gasoline price”.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the configuration of the EV vehicle foundation DB 162.
  • the EV vehicle basic DB 162 shown in FIG. 6 includes, as an example, power price, vehicle ID, vehicle name, category, power consumption, maximum charging capacity, charging speed, and safe remaining amount.
  • Electricity price is a column that holds the electricity price. It may be changed according to price fluctuations in the electricity market.
  • Volehicle ID”, “Vehicle name”, “Category”, and “Electricity consumption” are columns that hold an identifier that uniquely identifies each EV vehicle, the vehicle name, category (classification information), and electricity consumption of each EV vehicle, respectively. is.
  • Maximum charging capacity is a column that holds the maximum power capacity that can be charged by each EV vehicle.
  • Charging speed is a column that holds the charging speed during charging of each EV vehicle.
  • Remaining Remaining Remaining Reassurance is a column that holds a predetermined remaining charge amount in order to provide a margin for preventing each EV vehicle from becoming unable to run due to lack of power (electricity shortage). It is desirable that each EV vehicle has power remaining at all times as indicated by the "Relief Remaining" column.
  • the remaining charge of the EV vehicle may be lower than the value of the safe remaining amount (as described later, EV vehicles that are likely to run out of power as a result of being dispatched (Because it is excluded (EV minimum remaining capacity constraint), it is not necessarily a problem to fall below the value of the safe remaining capacity).
  • the value of the "relief remaining amount" column may be different for each EV vehicle, or may be a common value.
  • the GS vehicle basic DB 161 and the EV vehicle basic DB 162 shown in FIGS. 5 and 6 may each further hold other information regarding the gasoline vehicle or the EV vehicle.
  • information such as size such as full length, width, and length, shape, interior, exterior, exterior photograph, etc. may be held in the GS vehicle foundation DB 161 and the EV vehicle foundation DB 162 .
  • a vehicle allocation unit 40 allocates a plurality of vehicles including gasoline vehicles and EV vehicles based on the vehicle reservation data stored in the vehicle reservation DB 14 and the safety remaining amount predetermined for each of the plurality of vehicles. conduct. In addition, the vehicle allocation is performed so that the cost of the vehicle to be allocated becomes the lowest.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the hardware configuration of one or more computer devices, the user terminal 60, and the administrator terminal 65 that make up the vehicle allocation server 10. As shown in FIG. A computer device 70 shown in FIG.
  • the 7 includes, as an example, a processor 71, a RAM (Random Access Memory) 72, a ROM (Read Only Memory) 73, a built-in hard disk device 74, an external hard disk device, a CD, a DVD , USB memory, memory stick, SD card, etc., and an input/output user interface 76 (keyboard, mouse, touch panel, speaker, microphone, LED (light emitting diode), etc.), a wired/wireless communication interface 77 capable of communicating with other computer devices, and a display 78 .
  • the processor 71 can be implemented by an electronic circuit such as a CPU (Central Processing Unit) or a microprocessor.
  • Any one of the RAM 72, ROM 73, hard disk device 74, and removable memory 75, or a combination thereof, can constitute the above-described user DB 12, vehicle reservation DB 14, and vehicle basics DB 16, and a vehicle dynamics DB 18, which will be described later.
  • the communication interface 77 establishes communication between one or a plurality of computer devices constituting the vehicle allocation server 10, the user terminal 60, and the administrator terminal 65 with each other or with other computer devices to transmit and receive various data. I do.
  • each function of the vehicle allocation server 10, the user terminal 60, and the administrator terminal 65 according to the present embodiment described in this specification for example, the vehicle allocation unit 40 described above, the battery remaining amount prediction unit 44 described later, and other (processing mechanism), for example, the processor 71 reads a program stored in a storage area such as a hard disk device 74, a ROM 73, a removable memory 75, etc., into a memory area such as a RAM 72, and transfers data necessary for processing to a hard disk device 74 , ROM 73, removable memory 75, etc., by executing the program while appropriately reading data from the memory area.
  • a storage area such as a hard disk device 74, a ROM 73, a removable memory 75, etc.
  • FIG. 7 the hardware configuration shown in FIG. 7 is merely an example, and is not limited to this.
  • one or more computer devices, user terminal 60, and administrator terminal 65 that constitute vehicle allocation server 10 are illustrated as one computer device 70, but two or more computer devices may be used. may be configured by It should be noted that the hardware configuration illustrated in FIG. 7 can also be employed in the dispatch system according to the second embodiment, which will be described later.
  • Various programs for executing the functions of one or more computer devices, the user terminal 60, and the administrator terminal 65 that constitute the vehicle allocation server 10 according to the present embodiment may be partially or entirely computer-readable. It can be stored on a medium, downloaded over a wired or wireless communication network, and the like.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a flowchart of a vehicle allocation method executed by the vehicle allocation unit 40 of the vehicle allocation server 10 according to this embodiment.
  • the vehicle allocation system 1 assumes vehicle allocation on a daily basis.
  • the flow chart described below is for the vehicle allocation unit 40 when executing the vehicle allocation process on a specific date (hereinafter, sometimes referred to as a "vehicle allocation target date") that is the target of the vehicle allocation process (the vehicle is about to be allocated). An example of processing is shown.
  • step S100 among all the vehicle reservation data stored in the vehicle reservation DB 14, the vehicle reservation data whose vehicle allocation date is the vehicle usage date is read.
  • the date of use can be identified from the "start date and time of use” and the "end date and time of use” of the vehicle reservation data.
  • step S102 all combinations of allocable vehicles (allocable vehicles) are generated for the vehicle reservation data read out in step S100. For example, if N_k vehicles can be dispatched for the k-th vehicle reservation data among the vehicle reservation data read in step S100, the total number of vehicles is (N_1*N_2*...*N_k*. . . *N_(total number of reservations)) combinations exist (“*” is an operator representing a product).
  • the N_k vehicles that can be dispatched for the k-th vehicle reservation data means that, for example, if the user specifies conditions such as the desired vehicle type and vehicle type in the vehicle reservation application, the conditions are met. It may be a vehicle, or if a vehicle manager (manager terminal 65) who dispatches a vehicle permits each user or each reservation to use only a specific vehicle, the permission It may be the number of vehicles that are In addition, in this step, it is not necessary to consider overlapping of vehicles, use time slots, etc. with other users who wish to use the service.
  • step S104 from all the combinations generated in step S102, combinations in which the same vehicle is used twice or more at the same time are excluded (vehicle allocation restriction).
  • step S106 for all combinations after the processing of step S104 is performed, the state of charge transition of each EV vehicle included in the combination under the following conditions (1) to (3) (with the passage of time data showing how the state of charge of each EV vehicle changes.
  • step S108 as a result of the calculation of the transition of the state of charge of each EV vehicle in step S106, the combination including the EV vehicle whose remaining EV charge amount, which is the remaining charge amount of the EV vehicle, is less than 0 (zero) kWh is selected as the combination of step S104. Exclude from all combinations after processing is executed (EV minimum remaining capacity constraint). This is because such an EV vehicle runs out of electricity while running. Furthermore, in step S110, combinations including EV vehicles that will not be fully charged by the start time of business hours on the next day are also excluded from all combinations after the process of step S104 is executed (EV full charge restriction).
  • the chargeable power that can be calculated from the “charging speed” in the EV vehicle basic DB 162 and the charging time until the start of business hours on the next day, the start time of business hours on the next day It can be determined whether the battery will be fully charged by the time the battery is charged. More specifically, it can be determined whether or not the amount of electric power calculated by the formula: EV remaining charge amount+charging speed*charging time until business hours start time on the next day reaches full charge.
  • step S112 a cost function, which is the sum of the following, is calculated for each combination after the processing up to step S110 is executed.
  • (A) Predicted value of fuel cost for each gasoline vehicle on the day on which the vehicle is to be allocated when driving according to the combination. It is possible to calculate the amount of fuel to be consumed on that day from the data in the "scheduled travel distance" column of the vehicle reservation DB 14 and the data in the "fuel consumption” column of the GS vehicle basic DB 161. It is also possible to calculate the fuel cost for the day from the calculated fuel amount and the value of the "gasoline price" column of the GS vehicle basic DB 161. More specifically, predicted value of fuel cost gasoline price*(expected travel distance/fuel consumption).
  • (C) A virtual cost proportional to the amount of electric power that falls below the safe remaining amount.
  • step S114 the combination (dispatch) that minimizes the value of the cost function calculated in step S112 is selected.
  • step S 116 the selected combination (vehicle allocation result 42 ) is transmitted to the vehicle manager or the like (manager terminal 65 ) or user terminal 60 .
  • the vehicle assigned to each user is assigned to the address stored in the "notification destination address" column of the vehicle reservation DB 14. Notice.
  • the ID of the assigned vehicle is stored in the column of "use vehicle ID" of each vehicle reservation data stored in the vehicle reservation DB 14.
  • FIG. The timing of the notification to the user terminal 60 may be, for example, the evening of the day before the vehicle allocation target date in consideration of the user's convenience.
  • the vehicle allocation unit 40 executes the above processing for each vehicle allocation target day.
  • gasoline vehicles and EV vehicles are mixed and allocated, and the total cost is lower considering the fuel cost and power charge for traveling while taking into account the safe remaining amount. It is possible to determine a different dispatch.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the configuration of a vehicle allocation system according to this embodiment.
  • a vehicle allocation system 1 according to this embodiment includes a vehicle allocation server 10 , a user terminal 60 , and an administrator terminal 65 .
  • the user terminal 60 and the administrator's terminal 65 respectively have the same functions as the user terminal 60 and the administrator's terminal 65 in the first embodiment.
  • the vehicle allocation server 10 further includes a vehicle dynamics DB 18 and a remaining battery level prediction unit 44 .
  • the vehicle dynamics DB (vehicle dynamics data storage unit) 18 is a DB that holds vehicle dynamics data for each vehicle. In general, there are services in which service providers and the like provide vehicle dynamics data. In the dispatch system 1 according to this embodiment as well, these vehicle dynamics data can be used.
  • the vehicle dynamics DB 18 is the vehicle dynamics data itself acquired from an external telematics server 50 such as a service provider, or the acquired vehicle dynamics data appropriately processed (hereinafter collectively referred to as "vehicle dynamics data"). hold.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the configuration of the vehicle dynamics DB 18. As shown in FIG. Vehicle dynamics DB 18 shown in FIG.
  • vehicle dynamics DB 18 holds such vehicle dynamics data, for example, every second during the past running of each vehicle. In addition, the vehicle dynamics DB 18 may further hold other information related to vehicle dynamics data.
  • the remaining battery level prediction unit 44 predicts the minimum value of the remaining battery level or the maximum value of decrease using the learned prediction model.
  • the remaining battery capacity prediction unit 44 uses the vehicle dynamics data held in the vehicle dynamics DB 18, the data held in the vehicle basics DB 16, the vehicle reservation data held in the vehicle reservation DB 14, and an external weather data server. Using past weather data and future weather forecast data that can be obtained from 52 and vehicle travel route information that can be obtained from an external route search server 54 as input, the minimum value of the remaining battery charge or the maximum value of decrease is determined. Output.
  • an external weather data server 52 for example, weather data provided by the Japan Meteorological Agency and data from Open Weather Map hourly forecast (https://openweathermap.org/api/hourly-forecast) for which an API for developers is provided etc. can be used.
  • the external route search server 54 for example, data of Google Map DIRECTION API (https://developers.google.com/maps/documentation/directions/overview) provided by Google (registered trademark) is used be able to.
  • the remaining battery capacity prediction unit 44 uses the information of the "departure point", the "route point”, and the "arrival point" of each vehicle reservation data stored in the vehicle reservation DB, and the vehicle travel route obtained from the route search server 54. Based on the information, it is possible to predict the travel time from the departure point to the arrival point via the intermediate points.
  • the vehicle allocation unit 40 executes vehicle allocation processing using the minimum value of the remaining battery amount or the maximum value of the amount of decrease predicted by the remaining battery amount prediction unit 44 .
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a flowchart of a remaining battery capacity prediction method executed by the vehicle allocation server 10 according to this embodiment.
  • step S202 the value of the counter n for counting the vehicle reservation data stored in the vehicle reservation DB 14 is set to "1".
  • step S204 among all the vehicle reservation data stored in the vehicle reservation DB 14, the vehicle for which the date of use (the date specified in the "start date and time of use" and the "end date and time of use") is the dispatch target date Read out the n-th data of the reserved data.
  • step S206 the battery remaining amount prediction unit 44 selects one or more vehicles that can be dispatched for the n-th vehicle reservation data read out in step S204 (for example, One or more vehicle dynamics data is read out from the vehicle dynamics DB 18 for each of the vehicle IDs of the vehicle designated by the user who made the reservation or the vehicle permitted to be used for the vehicle reservation data. Also, referring to the value of the "SOC" column of one or more vehicle dynamics data for one or more read vehicle IDs, for each vehicle ID, from the usage start date and time to the usage end date and time of the vehicle reservation DB 14 Extract the minimum value of SOC over time.
  • step S212 the battery remaining amount prediction unit 44 predicts the minimum value of the remaining battery amount or the maximum value of the amount of decrease.
  • linear multiple regression is used as a prediction model for predicting the remaining battery capacity.
  • explanatory variables the scheduled travel distance of the vehicle reservation data and the weather forecast data for the scheduled travel date (determined from the start date and time of use and the end date of use) are used.
  • target variable the minimum value of SOC for each vehicle reservation data of the vehicles to be dispatched extracted in steps S202 to S210 is used.
  • the start date and time of use of the vehicle reservation data As inputs to the prediction model, the start date and time of use of the vehicle reservation data, the end date and time of use, the departure point, the transit point, and the arrival point, as well as the weather forecast data (temperature, rainfall amount, etc.) , sunshine hours, wind speed, etc.) are used, and the output of the prediction model is the minimum value of the remaining battery charge (maximum value of decrease).
  • the prediction model used in the remaining battery capacity prediction unit 44 is a model that has already been learned in a learning phase in advance from past data with a weight that minimizes the prediction of the remaining battery capacity decrease (minimum value) and the actual error.
  • the prediction model uses various values that can be calculated from past weather data and past vehicle reservation data as input values, and learns in advance the correlation between the remaining battery capacity recorded as past vehicle dynamics data.
  • An example of an input value to the prediction model is a statistic such as an average value of weather forecast data during the usage time. As the statistic, an arbitrary statistic such as the median value can be used in addition to the average value.
  • any data available from the weather data server 52 can be used in addition to the temperature, amount of precipitation, hours of sunshine, and wind speed described above.
  • the usage time can be determined by calculating the time between the usage start date and time and the usage end date and time held in the vehicle reservation DB 14 .
  • Another example of an input value to the prediction model is the travel time information calculated by the route search server 54 based on the information on the departure point, waypoint, and destination held in the vehicle reservation DB 14. can.
  • the prediction model for remaining battery capacity prediction is not limited to linear multiple regression, and another prediction model such as a gradient boosting decision tree can be used.
  • a mean square error (MSE) can be used as an error index.
  • another error index such as Mean Absolute Error (MAE) may be used as the error index.
  • step S214 the remaining battery capacity predicting unit 44 outputs to the vehicle allocation unit 40 the minimum value of the remaining battery capacity or the maximum value of decrease predicted in step S212.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of a flowchart of a vehicle allocation method executed by the vehicle allocation unit 40 of the vehicle allocation server 10 according to this embodiment.
  • vehicles are allocated using the minimum remaining battery level (maximum value of decrease) predicted by the flowchart of FIG.
  • steps S100 to S104 and steps S110 to S116 are the same as in FIG. 8, so the description is omitted.
  • step S306 instead of the process of step S106 of FIG. 8, the battery remaining amount prediction unit 44 executes a series of processes from step S202 to step S214 of FIG. Get the minimum remaining amount or the maximum amount of decrease. Then, in step S308, EV vehicles whose remaining EV charge amount calculated from the minimum value of the remaining battery amount or the maximum value of the decrease width acquired in step S306 is less than 0 (zero) kWh are excluded (EV minimum balance constraint).
  • gasoline vehicles and EV vehicles are targeted for vehicle allocation, but it is also applicable to a system that targets only EV vehicles. In that case, it is possible to execute the vehicle allocation process in the same manner by omitting the process related to the gasoline vehicle among the processes described above. For example, in step S112 of FIGS. 8 and 12, "(A) Predicted value of fuel cost for each gasoline-powered vehicle on the day on which the vehicle is to be allocated" may be excluded from the cost function.
  • gasoline vehicles are targeted for dispatch, but not limited to gasoline vehicles, other vehicles powered by liquid fuel, hydrogen, etc. can also be targeted for dispatch. be.
  • a dispatch system for dispatching EV vehicles powered by electric power a vehicle reservation storage unit that stores vehicle reservation data; calculating a cost related to a predetermined remaining charge of the dispatchable vehicle among a combination of dispatchable vehicles determined based on the vehicle reservation data stored in the vehicle reservation storage unit; , a dispatch unit that determines a combination of the dispatchable vehicles that minimizes the cost as a dispatch result; dispatch system.
  • the vehicle allocation unit calculates the cost of electric power expected to be consumed by the EV vehicles included in the dispatchable vehicles based on the vehicle reservation data, and calculates the cost of the electric power in addition to the cost related to the remaining charge.
  • the vehicle allocation system targets not only EV vehicles but also fuel vehicles powered by liquid fuel and fuel cell vehicles powered by hydrogen,
  • the vehicle allocation unit calculates, based on the vehicle reservation data, the cost of the liquid fuel predicted to be consumed by the fuel cell vehicles included in the dispatchable vehicles and the amount of hydrogen predicted to be consumed by the fuel cell vehicles included in the dispatchable vehicles.
  • (Invention 1) or (Invention 2) wherein at least one of the costs is calculated, and in addition to the cost related to the remaining charge, at least one of the cost of the liquid fuel and the cost of the hydrogen is also set as the cost. dispatch system.
  • the vehicle allocation unit determines the combinations of vehicles that can be allocated by excluding combinations in which the same vehicle is allocated to be used twice or more at the same time from among the combinations of vehicles that can be allocated to each of the vehicle reservation data.
  • the vehicle allocation system according to any one of (Invention 1) to (Invention 3).
  • the vehicle allocation unit calculates transitions in the state of charge of each of the EV vehicles included in the combination of vehicles that can be dispatched, and determines the result of vehicle allocation based also on the transitions in the state of charge. 4) A dispatch system according to any one of the above.
  • the vehicle allocation unit determines the vehicle allocation result by excluding a combination including an EV vehicle with a remaining charge level of less than zero kWh among the EV vehicles included in the combination of the vehicles that can be dispatched, based on the transition of the state of charge. , (Invention 1) to (Invention 5).
  • the vehicle allocation unit designates a plurality of continuous hours in a day as the vehicle allocation target time, and determines the allocation target time of the EV vehicles included in the combination of the vehicle allocation possible vehicles based on the change in the state of charge. (Invention 1) to (Invention 6) determining the vehicle allocation result by excluding a combination including an EV vehicle that is not fully charged at the start time of the vehicle allocation target time of the next day when charging of the EV vehicle is started from the end time.
  • the dispatch system according to any one of
  • (Invention 8) a vehicle dynamics data holding unit that holds vehicle dynamics data of the vehicle to be dispatched; a battery remaining amount prediction unit that predicts the minimum value of the remaining battery amount or the maximum value of the amount of decrease using a prediction model that receives the vehicle dynamics data; further comprising The vehicle allocation system according to any one of (Invention 1) to (Invention 7), wherein the vehicle allocation unit determines the vehicle allocation result using the predicted minimum value of the remaining battery charge or the maximum value of the decrease width.
  • (Invention 9) The vehicle allocation system according to any one of (Invention 1) to (Invention 8), wherein the vehicle reservation storage unit receives and stores the vehicle reservation data from an external user terminal.
  • invention 10 A vehicle allocation method for allocating EV vehicles powered by electric power executed by a computer device, receiving vehicle reservation data; Calculating a cost related to a predetermined remaining charge of the allocable vehicle among a combination of allocable vehicles determined based on the vehicle reservation data, and allocating the vehicle with the minimum cost determining a combination of possible vehicles as a dispatch result; Dispatch methods, including;
  • invention 11 In the vehicle allocation method, in addition to EV vehicles, fuel vehicles using liquid fuel as a power source and fuel cell vehicles using hydrogen as a power source are also subject to vehicle allocation. At least one of the cost of liquid fuel predicted to be consumed by the fuel-powered vehicles included in the available vehicles and the cost of hydrogen predicted to be consumed by the fuel-cell vehicles included in the dispatchable vehicles is calculated, and the cost related to the remaining charge is calculated. In addition, the vehicle allocation system according to (Invention 10), wherein at least one of the cost of the liquid fuel and the cost of the hydrogen is also set as the cost.
  • (Invention 12) A computer program that causes a computer device to execute the vehicle allocation method according to (Invention 10) or (Invention 11).
  • Vehicle allocation system 10 ... Vehicle allocation server 12... User DB 14 Vehicle reservation DB 16 Vehicle foundation DB 161 GS vehicle foundation DB 162 EV vehicle basic DB 18 Vehicle Dynamics DB 40 Vehicle allocation unit 42 Vehicle allocation result 44 Battery level prediction unit 50 Telematics server, etc. 52
  • Weather data server 54 Route search server 60
  • Administrator terminal 70 Computer device 71
  • Processor 72 RAM
  • ROM read-only memory
  • removable memory 76
  • input/output user interface 77 communication interface 78 display 80 vehicle use reservation screen 81 reservation transmission button

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Abstract

走行中に予め定められた電力量を下回る可能性が低いＥＶ車両を配車することが可能な配車システムを提供する。　電力を動力源とするＥＶ車両を配車する配車システム１であって、車両予約データを記憶する車両予約ＤＢ１４と、車両予約データに基づき決定される、配車可能な車両である配車可能車両の組合せのうち、配車可能車両について予め定められた充電残量に関するコストを算出し、当該コストが最小となる配車可能車両の組合せを配車結果として決定する配車部４０とを備える、配車システム。

Description

配車システムおよび配車方法
　本発明は、配車システムおよび配車方法に関する。
　近年においては、従来より存在するガソリンを燃料として走行するガソリン車両に加えて、電気によって走行するＥＶ（電気自動車）車両も一般的になっている。また、個人的な使用のみならず、業務用車両としてもＥＶ車両が多く利用されている。例えば、特許文献１には、車両を利用したい複数のユーザに対して、ＥＶ車両とガソリン車両とが混在した複数の車両の配車を行う配車方法が開示されている。
特開２０１２－７３９７９号公報
　特許文献１に開示の配車方法においては、ＥＶ車両は一度の充電で走行できる距離が短いため、原則として、走行予定距離が短い場合はＥＶ車を配車し、走行予定距離が長い場合はガソリン車両を配車することが開示されている。しかしながら、ＥＶ車両においては電力不足によって走行不能となる（電欠）ことを防止するために、走行終了時にある程度の電力が残るように配車することがより好ましい。
　本発明は、上記課題に鑑み、走行中に予め定められた電力量を下回る可能性が低いＥＶ車両を配車することが可能な配車システムを提供することを目的とする。
　上記課題を解決するために、本発明の一態様は、電力を動力源とするＥＶ車両を配車する配車システムであって、車両予約データを記憶する車両予約記憶部と、前記車両予約記憶部に記憶された前記車両予約データに基づき決定される、配車可能な車両である配車可能車両の組合せのうち、前記配車可能車両について予め定められた充電残量に関するコストを算出し、当該コストが最小となる前記配車可能車両の組合せを配車結果として決定する配車部と、を備える、配車システムである。
　本発明の他の態様は、コンピュータ装置が実行する電力を動力源とするＥＶ車両を配車する配車方法であって、車両予約データを受信するステップと、前記車両予約データに基づき決定される、配車可能な車両である配車可能車両の組合せのうち、前記配車可能車両について予め定められた充電残量に関するコストを算出し、当該コストが最小となる前記配車可能車両の組合せを配車結果として決定するステップと、を含む、配車方法である。
　本発明の他の態様は、上記の配車方法をコンピュータ装置に実行させるコンピュータプログラムである。
本発明の第１の実施形態に係る配車システムの構成の一例を示す図である。 ユーザＤＢの構成の一例を示す図である。 車両予約ＤＢの構成の一例を示す図である。 ユーザ端末上で動作する利用者向けの車両予約アプリケーションにおける車両利用予約を受け付ける画面の一例を示す図である。 ＧＳ（ガソリン）車両基礎ＤＢの構成の一例を示す図である。 ＥＶ車両基礎ＤＢの構成の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る配車システムに用いられうるコンピュータ装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る配車方法のフローチャートの一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る配車システムの構成の一例を示す図である。 車両動態ＤＢの構成の一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る配車サーバにおいて実行されるバッテリ残量予測方法のフローチャートの一例を示す図である。 本実施形態本発明の第２の実施形態に係る配車サーバの配車部において実行される配車方法のフローチャートの一例を示す図である。
　以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。
（第１の実施形態）
（配車システムの構成）
　図１は、本実施形態に係る配車システムの構成の一例を示す図である。本実施形態に係る配車システム１は、配車サーバ１０と、ユーザ端末６０と、管理者用端末６５と、を含んで構成される。配車サーバ１０は、一例として、ユーザ端末６０上で動作する利用者向けの車両予約アプリケーションを介して複数のユーザ（ユーザ端末６０）から車両を利用するための車両予約を受け付ける。そして、配車サーバ１０は、ユーザからの車両予約を受け付けるたびに、各ユーザが希望する利用条件を満たしつつ、ＥＶ車両が電欠しないようにある程度の電力（安心残量）を残すように配車処理を実行する（ただし、配車処理の実行タイミングはこれに限定する趣旨ではなく、他のタイミングで実行することも可能）。また、配車サーバ１０は、配車されるガソリン車両や燃料電池車両などによって消費される燃料（水素である場合を含む）の費用と、ＥＶ車両によって消費される電力の費用と、安心残量を下回った電力量に比例する仮想的なコストとを含む総コストがより低くなるように配車処理を実行しうる。そして、配車サーバ１０は、配車結果４２を管理者用端末６５に出力するとともに、各ユーザのユーザ端末６０に、当該ユーザに割り当てられた車両についての通知を行う。
　ユーザ端末６０は、車両利用の予約を行おうとする各ユーザが操作するコンピュータ端末であって、例えば、ノート型パソコン、スマートフォン、可搬型タブレット端末のような可搬型コンピュータ装置およびデスクトップ型パソコンのような据置型コンピュータ装置等でありうる。各ユーザは、自身のユーザ端末６０上で動作する利用者向けの車両予約アプリケーションを利用して、サービス提供中の任意の時間に車両利用の予約を行うことができる。
　管理者用端末６５は、例えば配車サービスを提供する車両管理者やサービス提供会社のオペレータ等が操作するコンピュータ端末であって、例えば、ノート型パソコン、スマートフォン、可搬型タブレット端末のような可搬型コンピュータ装置およびデスクトップ型パソコンのような据置型コンピュータ装置等である。ユーザ端末６０、管理者用端末６５、および配車サーバ１０は、互いにネットワークを介して有線または無線にて通信可能に接続されている。
　なお、本実施形態においては、１日単位で配車処理を行うことを想定している。車両の利用は、１日のうちの、例えば９時～１８時などのような連続する複数時間（以下、本明細書においては説明の便宜上「営業時間」（配車対象時間）という）のうちの一部または全ての時間帯において可能である。そして、全ての利用予約において指定された利用条件を満たしつつ、配車されるＥＶ車両が電欠しないように予め定められた電力（以下、本明細書においては「安心残量」という）が残るように配車する。なお、全てのＥＶ車両の充電処理は、営業時間内であるか営業時間外であるかを問わず、使用されていない時間に行われるものとする。そして、営業時間開始時においては、その日に使用されるＥＶ車は満充電の状態であることを前提とする。
　配車サーバ１０は、１つまたは複数のコンピュータ装置から構成されるコンピュータシステムでありうる。配車サーバ１０は、ユーザＤＢ（データベース）１２と、車両予約ＤＢ（車両予約記憶部）１４と、車両基礎ＤＢ１６と、配車部４０と、を含んで構成される。
　ユーザＤＢ１２は、ユーザ端末６０を介して車両の利用予約を行うユーザに関するデータを保持するＤＢである。図２は、ユーザＤＢ１２の構成の一例を示す図である。ユーザＤＢ１２は、一例として、ユーザＩＤ、ユーザ名、およびユーザメールアドレスを含んで構成される。「ユーザＩＤ」は、ユーザを一意に識別するための識別子を保持するカラムである。「ユーザ名」は、ユーザの氏名を保持するカラムである。ユーザの氏名は本名でなくてもよく、例えばユーザ端末６０上で動作する利用者向け車両予約アプリケーションにて使用される匿名のユーザ名などであってもよい。「ユーザメールアドレス」は、ユーザのメールアドレスを保持するカラムである。また、ユーザＤＢ１２はユーザに関する他の情報をさらに保持してもよい。例えば、ユーザの電話番号、所属組織名、等の情報や、車両予約アプリケーションのパスワード等の情報を保持していてもよい。
　図１に戻り、車両予約ＤＢ１４は、車両を予約したいユーザのユーザ端末６０から受け付けられる車両予約データを保持するＤＢである。図３は、車両予約ＤＢ１４の構成の一例を示す図である。車両予約ＤＢ１４は、一例として、予約ＩＤ、利用者ユーザＩＤ、利用開始日時、利用終了日時、出発地、経由地、到着地、走行予定距離、使用車両ＩＤ、使用希望車両、および通知先アドレスを含んで構成される。「予約ＩＤ」は、各予約情報を一意に識別するための識別子を保持するカラムである。「利用者ユーザＩＤ」は、車両予約を行ったユーザを示すユーザＩＤを保持するカラムである。すなわち、ユーザがユーザ端末６０を用いて車両予約を行うと、ユーザＤＢ１２に登録されている当該ユーザの「ユーザＩＤ」が、「利用者ユーザＩＤ」に保存される。「利用開始日時」および「利用終了日時」は、例えばユーザがユーザ端末６０上で動作する車両予約アプリケーション等で指定した車両の利用開始日時および利用終了日時をそれぞれ保持するカラムである。「出発地」、「経由地」、および「到着地」は、同様に、例えばユーザが車両予約アプリケーション等で指定した車両使用時の出発地、経由地、および到着地をそれぞれ保持するカラムである。なお、「出発地」、「経由地」、および「到着地」の各カラムには、地理的位置が特定できるデータが入力されればよく、例えば、地名、住所、または位置情報（緯度・経度など）等が保持されてよい。
　また、「走行予定距離」は、車両予約アプリケーションで指定された経由地を経由して指定された出発地から到着地までを車両が走行する場合の距離が保持される。より具体的には、「走行予定距離」カラムには、例えば、既存の地図データ（車両が走行可能な道路データ）と、車両予約アプリケーションにおいてユーザによって指定された出発地、経由地、および到着地の緯度・経度などの地理的位置とを用いて自動的に走行距離が算出され、当該算出結果が「走行予定距離」カラムに入力されるようになっていてもよい。「使用車両ＩＤ」は、配車サーバ１０による配車処理の結果、ユーザに割り当てられた車両を一意に識別するための識別子である車両ＩＤを保持するカラムである。「使用希望車両」は、車両予約アプリケーションにおいて指定されたユーザが使用を希望する車両を一意に識別するための識別子である車両ＩＤを保持するカラムである。より具体的には、後述するＧＳ車両基礎ＤＢ１６１およびＥＶ車両基礎ＤＢ１６２に保持される車両ＩＤのうち、ユーザ端末６０を用いて使用を希望すると指定した車両のＩＤが「使用希望車両」に保持されてよい。また、例えば、ユーザ端末６０上で動作する車両予約アプリケーションにおいて、使用したい車両について、車両の構造や大きさなどに基づいて予め規定されている車両の車種、タイプ、カテゴリ、形状、等の車両の分類情報をユーザが指定できるようになっている場合には、ユーザに指定された分類情報に合致する車両の車両ＩＤがＧＳ車両基礎ＤＢ１６１およびＥＶ車両基礎ＤＢ１６２から抽出され「使用希望車両」カラムに保持されるようになっていてもよい。もしくは、ユーザに指定された分類情報そのものが「使用希望車両」カラムに保持されるようになっていてもよい。
　「通知先アドレス」は、ユーザに車両が配車された場合等にユーザにその旨を通知するためにユーザのメールアドレスを保持するカラムである。当該メールアドレスは、ユーザＤＢ１２に登録されている「ユーザメールアドレス」カラムのデータが「通知先アドレス」に保持されてもよい。また、車両予約ＤＢ１４は、車両予約データに関する他の情報をさらに保持してもよい。例えば、車両予約アプリケーションにおいてユーザが備考欄に入力した情報等も車両予約ＤＢ１４に保持されるようになっていてもよい。
　図４は、ユーザ端末６０上で動作する利用者向けの車両予約アプリケーションにおける車両利用予約を受け付ける画面の一例である。例えばユーザがユーザＩＤおよびパスワード等を用いて車両予約アプリケーションにログインすると、図４に示されるような車両利用予約画面８０にアクセスすることができるようになっている。そして、ユーザは車両利用予約画面８０にて、出発地、到着地、経由地、車両の利用開始日時および利用終了日時、並びに使用希望車両をユーザ端末６０のタッチパネルやキーボード等のユーザインタフェースを介して入力する。そして、ユーザが予約送信ボタン８１を選択すると、ユーザによって入力されたこれらの情報がユーザ端末６０の通信インタフェースを介して、配車サーバ１０に送信され、車両予約ＤＢ１４に保存される。その後、配車サーバ１０が後述する配車処理を実行する。
　図１に戻り、車両基礎ＤＢ１６は、各車両の仕様に関する情報を保持するＤＢである。車両基礎ＤＢ１６は、一例として、ガソリン車両の仕様に関する情報を保持するＧＳ車両基礎ＤＢ１６１と、ＥＶ車両の仕様に関する情報を保持するＥＶ車両基礎ＤＢ１６２とを含む。図５は、ＧＳ車両基礎ＤＢ１６１の構成の一例を示す図である。図５に示されるＧＳ車両基礎ＤＢ１６１は、一例として、ガソリン価格、車両ＩＤ、車名、カテゴリ、および燃費を含んで構成される。「ガソリン価格」はガソリン価格を保持するカラムである。ガソリン市場における価格変動に応じて変更されるようになっていてもよい。「車両ＩＤ」は、各ガソリン車両を一意に識別する識別子を保持するカラムである。「車名」は、各ガソリン車両の車名を保持するカラムである。「カテゴリ」は、各ガソリン車両のカテゴリ（分類情報）を保持するカラムである。「燃費」は、各ガソリン車両の燃費を保持するカラムである。また、本実施形態においては配車対象としてガソリンを燃料とするガソリン車両を一例として説明するが、ガソリンでのみ駆動するガソリン車両以外にも、ハイブリッド車両やプラグインハイブリッド車両のようにガソリンで走行可能な車両であっても同様に配車対象とすることができる。さらに、これらの車両に加えて、水素等を用いる燃料電池で走行可能な燃料電池車両などのような、バッテリのみで駆動するＥＶ車両以外の車両を配車対象とすることもできる。燃料電池車両はガソリン車両と同様に燃料の充填にＥＶ車両ほどは時間が掛からないため、ガソリン車両と同様に扱うことで本実施形態に係る配車システム１において配車対象とすることが可能である。また、ガソリンでのみ駆動するガソリン車両以外の車両を配車対象とする場合には、当該配車対象とする車両に合わせて配車システム１の仕様を変更すればよい。例えば、燃料電池車両を配車対象とする場合には、ＧＳ車両基礎ＤＢ１６１に代えて、又はこれに加えて、燃料電池車両基礎ＤＢなるものを備え、この燃料電池車両基礎ＤＢはＧＳ車両基礎ＤＢ１６１と同様の構成を備えつつ、例えば「ガソリン価格」の代わりに「水素価格」を保持していればよい。このように配車対象とする車両の特徴に合わせて配車システム１の仕様を適宜変更することにより、燃料電池車両をガソリン車両と同様の方法によって配車対象として扱うことが可能である（本明細書を通じて同様）。
　また、図６は、ＥＶ車両基礎ＤＢ１６２の構成の一例を示す図である。図６に示されるＥＶ車両基礎ＤＢ１６２は、一例として、電力価格、車両ＩＤ、車名、カテゴリ、電費、最大充電容量、充電速度、および安心残量を含んで構成される。「電力価格」は電力価格を保持するカラムである。電力市場における価格変動に応じて変更されるようになっていてもよい。「車両ＩＤ」、「車名」、「カテゴリ」、および「電費」はそれぞれ、各ＥＶ車両を一意に識別する識別子、各ＥＶ車両の車名、カテゴリ（分類情報）、および電費を保持するカラムである。また、「最大充電容量」は、各ＥＶ車両が充電可能な最大電力容量を保持するカラムである。「充電速度」は、各ＥＶ車両の充電時における充電速度を保持するカラムである。「安心残量」は各ＥＶ車両が電力不足により走行不能となる（電欠）ことを防止するために余裕をみておくために予め定められた充電残量を保持するカラムである。各ＥＶ車両は、全ての時刻において「安心残量」カラムによって示される電力が残っていることが望ましい。ただし、この条件は必須ではなく、ＥＶ車両の充電残量が安心残量の値を下回っていてもよい（後述する通り、配車された結果、電欠する可能性の高いＥＶ車両は配車対象から除外されるため（ＥＶ最低残量制約）、安心残量の値を下回っても必ずしも問題となるわけではない）。「安心残量」カラムの値はＥＶ車両ごとに異なっていてもよいし、共通の値であってもよい。
　なお、図５および図６に示されるＧＳ車両基礎ＤＢ１６１およびＥＶ車両基礎ＤＢ１６２はそれぞれ、ガソリン車両またはＥＶ車両に関する他の情報をさらに保持してもよい。例えば、全長・横幅・長さ等のサイズ、形状、内装、外装、外観写真、等の情報もＧＳ車両基礎ＤＢ１６１およびＥＶ車両基礎ＤＢ１６２に保持されるようになっていてもよい。
　配車部４０は、ガソリン車両とＥＶ車両とを含む複数の車両について、車両予約ＤＢ１４に格納された車両予約データと、前記複数の車両の各々について予め定められた安心残量とに基づいて配車を行う。また、配車される車両のコストが最も低くなるように配車を行う。
（ハードウェア構成）
　上記説明された配車サーバ１０を構成する１つまたは複数のコンピュータ装置、ユーザ端末６０、および管理者用端末６５の構成は、一般的なコンピュータ装置と同様のハードウェア構成によって実現可能である。図７は、配車サーバ１０を構成する１つまたは複数のコンピュータ装置、ユーザ端末６０、および管理者用端末６５のハードウェア構成の一例を示す図である。図７に示されるコンピュータ装置７０は、一例として、プロセッサ７１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）７２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）７３と、内蔵のハードディスク装置７４と、外付けハードディスク装置、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ、メモリスティック、ＳＤカード等のリムーバブルメモリ７５と、ユーザがコンピュータ装置７０とデータの入出力を行うための入出力ユーザインタフェース７６（キーボード、マウス、タッチパネル、スピーカ、マイク、ＬＥＤ（light emitting diode）、等）と、他のコンピュータ装置と通信可能な有線／無線の通信インタフェース７７と、ディスプレイ７８と、を備える。プロセッサ７１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）またはマイクロプロセッサ等の電子回路によって実現されうる。
　ＲＡＭ７２、ＲＯＭ７３、ハードディスク装置７４、およびリムーバブルメモリ７５のいずれか、またはこれらの組合せは、上述したユーザＤＢ１２、車両予約ＤＢ１４、および車両基礎ＤＢ１６、並びに、後述する車両動態ＤＢ１８を構成しうる。また、通信インタフェース７７は、配車サーバ１０を構成する１つまたは複数のコンピュータ装置、ユーザ端末６０、および管理者用端末６５が互いに、またはさらなる他のコンピュータ装置との通信を確立し各種データの送受信を行う。
　また、本明細書において説明する本実施形態に係る配車サーバ１０、ユーザ端末６０、および管理者用端末６５の各機能（例えば、上述した配車部４０および後述するバッテリ残量予測部４４、並びにその他の処理機構）は、例えば、プロセッサ７１が、ハードディスク装置７４、ＲＯＭ７３、リムーバブルメモリ７５、等の記憶領域に格納されたプログラムをＲＡＭ７２等のメモリ領域に読み出し、処理に必要なデータを、ハードディスク装置７４、ＲＯＭ７３、リムーバブルメモリ７５、等の記憶領域から適宜読み出しながらプログラムを実行することで実現されうる。
　なお、図７に示されるハードウェア構成はあくまで一例であって、これに限定されるものではない。また、図７においては、配車サーバ１０を構成する１つまたは複数のコンピュータ装置、ユーザ端末６０、および管理者用端末６５は１つのコンピュータ装置７０として図示されているが、２つ以上のコンピュータ装置によって構成されてもよい。なお、後述する第２の実施形態に係る配車システムにおいても、図７に例示されるハードウェア構成を採用することが可能である。
　また、本実施形態に係る配車サーバ１０を構成する１つまたは複数のコンピュータ装置、ユーザ端末６０、および管理者用端末６５の各機能を実行する各種のプログラムは、その一部または全てをコンピュータ可読媒体に記憶させ、または有線または無線の通信ネットワークを介してダウンロードされること等が可能である。
（配車方法）
　図８は、本実施形態に係る配車サーバ１０の配車部４０において実行される配車方法のフローチャートの一例を示す図である。上述したように、本実施形態に係る配車システム１は、１日単位で配車を行うことを想定している。以下に説明するフローチャートは、配車処理の対象となる（配車を行おうとしている）特定の日付（以下、「配車対象日」と言う場合がある）について配車処理を実行する場合の配車部４０の処理の一例を示す。
　ステップＳ１００において、車両予約ＤＢ１４に保存されている全ての車両予約データのうち、配車対象日が車両の利用日となっている車両予約データを読み出す。利用日は、車両予約データの「利用開始日時」および「利用終了日時」から特定しうる。ステップＳ１０２において、ステップＳ１００にて読み出された車両予約データについて配車可能な車両（配車可能車両）の全組合せを生成する。例えば、ステップＳ１００にて読み出された車両予約データのうちのｋ番目の車両予約データに対しＮ＿ｋ台の車両が配車可能である場合、全部で、（Ｎ＿１＊Ｎ＿２＊・・・＊Ｎ＿ｋ＊・・・＊Ｎ＿（全予約数））通りの組合せが存在する（“＊”は積を表す演算子）。なお、ｋ番目の車両予約データに対して配車可能なＮ＿ｋ台の車両とは、例えばユーザが車両予約アプリケーションにおいて希望する車両のタイプや車種などの条件を指定した場合には、当該条件に合致する車両であってもよいし、配車する車両管理者等（管理者用端末６５）が各ユーザや各予約に対して特定の車両のみの利用を許容しているような場合であれば、当該許容している車両の台数であってよい。また、このステップにおいては、他の利用希望ユーザとの車両や利用時間帯などの重複については考慮しなくてよい。
　次に、ステップＳ１０４において、ステップＳ１０２において生成された全組合せから、同一車両で同一時刻に２回以上の利用が割り当てられている組合せを除外する（配車制約）。
　ステップＳ１０６において、ステップＳ１０４の処理が実行された後の全組合せに対して、以下の（１）～（３）を条件として組合せに含まれる各ＥＶ車両の充電状態の推移（時間経過に伴って各ＥＶ車両の充電状態がどのように変化していくかを示すデータ）を計算する。
（１）走行距離と電費に応じて放電することを条件とする。（これによりステップＳ１０４の処理実行後の全組み合わせに含まれる各ＥＶ車両の放電量が確定する。より具体的には、放電量＝電費＊走行距離である。「走行距離」については車両予約ＤＢ１４の「走行予定距離」カラムのデータを使用し、「電費」についてはＥＶ車両基礎ＤＢ１６２の「電費」カラムのデータを使用することで、各ＥＶ車両の放電量を算出することが可能。）
（２）放電していない時（走行中でない時）かつＥＶ車両が満充電ではない時は速やかに充電する（営業時間中でもよい）ことを条件とする。
（３）ＥＶ車両が満充電になったら充電を停止することを条件とする。
また、上述したように、本実施形態においては営業時間開始時においてその日に使用されるＥＶ車両は満充電の状態であることを前提とする。
　ステップＳ１０８において、ステップＳ１０６における各ＥＶ車両の充電状態の推移の計算の結果、ＥＶ車の充電残量であるＥＶ充電残量が０（ゼロ）ｋＷｈ未満になるＥＶ車両を含む組合せをステップＳ１０４の処理が実行された後の全組合せから除外する（ＥＶ最低残量制約）。このようなＥＶ車両は走行中に電欠することになるからである。さらに、ステップＳ１１０において、翌日の営業時間開始時刻までに満充電にならないＥＶ車両を含む組合せもステップＳ１０４の処理が実行された後の全組合せから除外する（ＥＶ満充電制約）。例えば、営業時間終了時におけるＥＶ充電残量と、ＥＶ車両基礎ＤＢ１６２の「充電速度」および翌日の営業時間開始時刻までの充電時間によって算出されうる充電可能な電力とによって、翌日の営業時間開始時刻までに満充電になるかどうかを判断することができる。より具体的には、ＥＶ充電残量＋充電速度＊翌日の営業時間開始時刻までの充電時間、という式によって算出される電力量が満充電に達するか否かが判断されうる。
　ステップＳ１１２において、ステップＳ１１０までの処理が実行された後の各組合せについて、以下の総和であるコスト関数を計算する。
（Ａ）組合せ通りに走行した場合の各ガソリン車の配車対象日の燃料費の予測値。車両予約ＤＢ１４の「走行予定距離」カラムのデータとＧＳ車両基礎ＤＢ１６１の「燃費」カラムのデータとからその日に消費する燃料量を算出することが可能。また算出された燃料量と、ＧＳ車両基礎ＤＢ１６１の「ガソリン価格」カラムの値とから、その日の燃料費を算出することが可能。より具体的には、燃料費の予測値＝ガソリン価格＊（走行予定距離÷燃費）である。
（Ｂ）組合せ通りに走行した場合の各ＥＶ車両の配車対象日の電力料金の予測値。上記（１）の放電量とＥＶ車両基礎ＤＢ１６２の「電力価格」カラムの値とから算出することが可能。より具体的には、電力料金の予測値＝電力価格＊放電量である。
（Ｃ）安心残量を下回った電力量に比例する仮想的なコスト。ステップＳ１０６において計算された各ＥＶ車両の充電状態の推移において、ＥＶ車両基礎ＤＢ１６２の「安心残量」カラムの値よりも充電残量が低くなった際の差分（充電残量－「安心残量」カラムの値）の累積値に対し、１０００などの大きな係数を乗じた値。
　ステップＳ１１４において、ステップＳ１１２において計算されたコスト関数の値が最小となる組合せ（配車）を選択する。ステップＳ１１６において、選択された組合せ（配車結果４２）を車両管理者等（管理者用端末６５）またはユーザ端末６０に送信する。また、当該配車対象日について車両の利用予約を行った各ユーザ（ユーザ端末６０）に対して、車両予約ＤＢ１４の「通知先アドレス」カラムに格納されているアドレスに各ユーザに割り当てられた車両を通知する。さらに、車両予約ＤＢ１４に保存されている各車両予約データの「使用車両ＩＤ」カラムに、割り当てられた車両のＩＤを格納する。ユーザ端末６０への通知のタイミングは、ユーザの利便性を考慮し、例えば当該配車対象日の前日の夕方としてもよい。
　本実施形態に係る配車部４０は、上記のような処理を配車対象日ごとに実行する。本実施形態に係る配車システムによれば、ガソリン車とＥＶ車両とを混在させて配車を行うとともに、安心残量を勘案しつつ走行にかかる燃料費や電力料金等を考慮した総コストがより低くなる配車を決定することができる。
（第２の実施形態）
　以下、本発明の第２の実施形態について説明する。以下の説明においては、第１の実施形態と異なる部分を中心に説明する。
（配車システムの構成）
　図９は、本実施形態に係る配車システムの構成の一例を示す図である。本実施形態に係る配車システム１は、配車サーバ１０と、ユーザ端末６０と、管理者用端末６５と、を含んで構成される。ユーザ端末６０および管理者用端末６５はそれぞれ、第１の実施形態におけるユーザ端末６０および管理者用端末６５と同様の機能を有する。また、配車サーバ１０は、第１の実施形態の配車サーバ１０の構成に加えて、車両動態ＤＢ１８と、バッテリ残量予測部４４とをさらに備える。
　車両動態ＤＢ（車両動態データ保持部）１８は、各車両の車両動態データを保持するＤＢである。一般的にサービス事業者などが車両動態データを提供するサービスが存在する。本実施形態に係る配車システム１においても、これらの車両動態データを利用しうる。車両動態ＤＢ１８は、サービス事業者などの外部のテレマティクスサーバ等５０から取得した車両動態データそのもの、または取得した車両動態データを適宜、加工したもの（これらをまとめて、以下「車両動態データ」という）を保持する。図１０は、車両動態ＤＢ１８の構成の一例を示す図である。図１０に示される車両動態ＤＢ１８は、一例として、車両ＩＤ、日時、車速、走行距離、ＳＯＣ（電池残量）、エアコン温度設定、およびバッテリ電圧を含んで構成される。車両動態ＤＢ１８は、各車両の過去の走行中における、例えば１秒ごとのこれらの車両動態データを保持する。また、車両動態ＤＢ１８は、車両動態データに関する他の情報をさらに保持してもよい。
　バッテリ残量予測部４４は、学習済み予測モデルを用いてバッテリ残量の最小値または減少幅の最大値を予測する。バッテリ残量予測部４４は、車両動態ＤＢ１８に保持されている車両動態データと、車両基礎ＤＢ１６に保持されているデータと、車両予約ＤＢ１４に保持されている車両予約データと、外部の気象データサーバ５２から取得可能な過去の気象データおよび将来の気象予報データと、外部のルート検索サーバ５４から取得可能な車両走行ルート情報と、を入力として、バッテリ残量の最小値または減少幅の最大値を出力する。外部の気象データサーバ５２として、例えば、気象庁が提供する気象データや、開発者用ＡＰＩが提供されているＯｐｅｎ　Ｗｅａｔｈｅｒ　Ｍａｐのｈｏｕｒｌｙ　ｆｏｒｅｃａｓｔ（https://openweathermap.org/api/hourly-forecast）のデータなどを利用することができる。外部のルート検索サーバ５４として、例えば、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社が提供しているＧｏｏｇｌｅ　Ｍａｐ　ＤＩＲＥＣＴＩＯＮ　ＡＰＩ（https://developers.google.com/maps/documentation/directions/overview）のデータなどを利用することができる。バッテリ残量予測部４４は、車両予約ＤＢに保存されている各車両予約データの「出発地」、「経由地」、および「到着地」の情報と、ルート検索サーバ５４から取得した車両走行ルート情報とから、出発地から経由地を経由して到着地に至るまでの走行時間を予測することができる。
　また、本実施形態に係る配車部４０は、バッテリ残量予測部４４において予測されたバッテリ残量の最小値または減少幅の最大値を用いて配車処理を実行する。
（バッテリ残量の最小値（減少幅の最大値）の予測処理）
　図１１は、本実施形態に係る配車サーバ１０において実行されるバッテリ残量予測方法のフローチャートの一例を示す図である。
　ステップＳ２０２において、車両予約ＤＢ１４に保存されている車両予約データをカウントするためのカウンタｎの値を“１”に設定する。ステップＳ２０４において、車両予約ＤＢ１４に保存されている全ての車両予約データのうち利用日（「利用開始日時」および「利用終了日時」にて指定されている日付）が配車対象日となっている車両予約データのうちのｎ番目のデータを読み出す。
　ステップＳ２０６において、バッテリ残量予測部４４は、ステップＳ２０４において読み出したｎ番目の車両予約データに対して配車可能な１以上の車両（例えば、ｎ番目の車両予約データの「使用希望車両」カラムにて指定された車両や、予約したユーザまたは当該車両予約データに対して使用が許容されている車両など）の車両ＩＤのそれぞれについて、１以上の車両動態データを車両動態ＤＢ１８から読み出す。また、読み出された１以上の車両ＩＤについての１以上の車両動態データの「ＳＯＣ」カラムの値を参照して、各々の車両ＩＤについて、車両予約ＤＢ１４の利用開始日時から利用終了日時までの時間中におけるＳＯＣの最小値を抽出する。なお、ここではＳＯＣ（充電残量）の値の最小値を抽出しているが、これに代えて走行開始時の満充電状態から充電残量を差し引いた減少幅の最大値を抽出してもよい。ステップＳ２０４およびＳ２０６の処理を、車両予約ＤＢ１４に保存されている配車対象日が利用日となっている車両予約データの全てを読み出すまで（カウンタｎの値を“１”インクリメントしながら“ｎ＝全車両予約データ数”となるまで）繰り返す（ステップＳ２０８、Ｓ２１０）。
　ステップＳ２１２において、バッテリ残量予測部４４は、バッテリ残量の最小値または減少幅の最大値を予測する。本実施形態においては、一例として、バッテリ残量予測の予測モデルとして線形重回帰を用いることとする。そして、説明変数として、車両予約データの走行予定距離と、走行予定日（利用開始日時および利用終了日から決定される）における気象予報データとが用いられる。また、目的変数として、ステップＳ２０２～Ｓ２１０によって抽出された配車予定の車両の各車両予約データごとのＳＯＣの最小値が用いられる。また、予測モデルへの入力として、車両予約データの利用開始日時、利用終了日時、出発地、経由地、および到着地、並びに、各車両予約データの配車対象日の気象予報データ（気温、降水量、日照時間、風速、等）が用いられ、予測モデルの出力は、バッテリ残量の最小値（減少幅の最大値）である。
　また、バッテリ残量予測部４４において用いられる予測モデルは、バッテリ残量減少幅（最小値）の予測と現実の誤差が最小となる重みを過去データから予め学習フェーズによって学習済みのモデルである。予測モデルは、過去の気象データと過去の車両予約データから算出可能な各種値を入力値として、過去の車両動態データとして記録されたバッテリ残量との相関関係を予め学習する。予測モデルへの入力値の例としては、利用時間中の気象予報データの平均値等の統計量である。なお、当該統計量としては、平均値のほか、中央値等の任意の統計量を用いることができる。また、気象予報データの種類は前記した気温、降水量、日照時間、風速のほか、気象データサーバ５２から入手可能な任意のものを用いることができる。なお、利用時間は、車両予約ＤＢ１４に保持された、利用開始日時および利用終了日時の間の時間を算出して決定されうる。予測モデルへの入力値の別の例としては、車両予約ＤＢ１４に保持された、出発地、経由地、到着地の情報に基づき、ルート検索サーバ５４で計算される、走行時間情報を用いることができる。
　なお、バッテリ残量予測の予測モデルとしては線形重回帰に限定されるものではなく、例えば、勾配ブースティング決定木など、別の予測モデルが用いられうる。また、誤差指標としては平均二乗誤差（ＭＳＥ:Mean　Square　Error）を用いることができる。また、誤差指標として平均絶対誤差（ＭＡＥ：Mean Absolute Error）などの別の誤差指標を用いてもよい。
　ステップＳ２１４において、バッテリ残量予測部４４は、ステップＳ２１２にて予測されたバッテリ残量の最小値または減少幅の最大値を配車部４０へ出力する。
（配車方法）
　図１２は、本実施形態に係る配車サーバ１０の配車部４０において実行される配車方法のフローチャートの一例を示す図である。図１２に例示される配車方法においては、図１１のフローチャートによって予測されたバッテリ残量の最小値（減少幅の最大値）が用いて配車が行われる。
　ステップＳ１００～Ｓ１０４およびステップＳ１１０～Ｓ１１６の処理は、図８と同様であるので説明は割愛する。
　ステップＳ３０６において、図８のステップＳ１０６の処理に代わって、、バッテリ残量予測部４４において図１１のステップＳ２０２からステップＳ２１４までの一連の処理を実行し、図１１のステップＳ２１４において出力されたバッテリ残量の最小値または減少幅の最大値を取得する。そして、ステップＳ３０８において、ステップＳ３０６において取得されたバッテリ残量の最小値または減少幅の最大値から算出されるＥＶ充電残量が、０（ゼロ）ｋＷｈ未満になるＥＶ車両を除外する（ＥＶ最低残量制約）。
（まとめ）
　例えば特許文献１に開示の配車方法においては、配車を行うにあたってはＥＶ車両のバッテリの充電残量を利用しており、ＥＶ車両のバッテリの充電残量を示すデータはＥＶ車から直接取得している。もし何らかの理由によりバッテリの充電残量を示すデータがＥＶ車から取得できない場合には、適切な配車を行うことができない。また、例えば、各ＥＶ車両のカタログなどに記載されているメーカー発表の電費の値を用いてバッテリの充電残量を計算する方法も考えられるが、当該電費の値が実態と乖離している場合も多く、結果的にバッテリの充電残量も実態と乖離してしまう。これにより、電欠が発生したりＥＶ車両を配車できないと判断してしまうという問題が起こりうる。本実施形態に係る配車システムによれば、より実態に則して充電残量を予測することができるため、これらの問題を解決することが可能である。
　また、上述した配車システムにおいては、ガソリン車両とＥＶ車両とを配車対象としたが、ＥＶ車両のみを配車対象とするシステムにも適用可能である。その場合には、上述した処理のうち、ガソリン車両に関する処理を省略すれば同様に配車処理を実行することが可能である。例えば、図８および図１２のステップＳ１１２において、「（Ａ）各ガソリン車の配車対象日の燃料費の予測値」をコスト関数から除外すればよい。
　また、上述した配車システムにおいては、ガソリン車両を配車の対象としたが、ガソリン車両に限らず、他の液体燃料や水素等を動力源とする車両についても同様に配車対象とすることが可能である。
　ここまで、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されず、その技術的思想の範囲内において種々異なる形態にて実施されてよいことは言うまでもない。
　また、本発明の範囲は、図示され記載された例示的な実施形態に限定されるものではなく、本発明が目的とするものと均等な効果をもたらすすべての実施形態をも含む。さらに、本発明の範囲は、各請求項により画される発明の特徴の組み合わせに限定されるものではなく、すべての開示されたそれぞれの特徴のうち特定の特徴のあらゆる所望する組み合わせによって画されうる。
　以下の実施態様も本発明の範囲に含まれる。
（発明１）
　電力を動力源とするＥＶ車両を配車する配車システムであって、
　車両予約データを記憶する車両予約記憶部と、
　前記車両予約記憶部に記憶された前記車両予約データに基づき決定される、配車可能な車両である配車可能車両の組合せのうち、前記配車可能車両について予め定められた充電残量に関するコストを算出し、当該コストが最小となる前記配車可能車両の組合せを配車結果として決定する配車部と、
を備える、配車システム。
（発明２）
　前記配車部は、前記車両予約データに基づいて前記配車可能車両に含まれるＥＶ車両が消費すると予測される電力の費用を算出し、前記充電残量に関するコストに加えて、前記電力の費用をも前記コストとする、（発明１）に記載の配車システム。
（発明３）
　前記配車システムは、ＥＶ車両に加えて、液体燃料を動力源とする燃料車両及び水素を動力源とする燃料電池車両をも配車対象とし、
　前記配車部は、前記車両予約データに基づいて前記配車可能車両に含まれる燃料車両が消費すると予測される液体燃料の費用及び前記配車可能車両に含まれる燃料電池車両が消費すると予測される水素の費用の少なくとも一方を算出し、前記充電残量に関するコストに加えて、前記液体燃料の費用及び前記水素の費用の少なくとも一方をも前記コストとする、（発明１）又は（発明２）に記載の配車システム。
（発明４）
　前記配車部は、前記車両予約データのそれぞれに配車可能な車両の組合せのうち、同一車両で同一時刻に２回以上の利用が割り当てられている組合せを除外することで前記配車可能車両の組合せを決定する、（発明１）から（発明３）のいずれかに記載の配車システム。
（発明５）
　前記配車部は、前記配車可能車両の組合せに含まれるＥＶ車両のそれぞれの充電状態の推移を算出し、当該充電状態の推移にも基づいて前記配車結果を決定する、（発明１）から（発明４）のいずれかに記載の配車システム。
（発明６）
　前記配車部は、前記充電状態の推移に基づき、前記配車可能車両の組合せに含まれるＥＶ車両のうち充電残量がゼロｋＷｈ未満になるＥＶ車両を含む組合せを除外して前記配車結果を決定する、（発明１）から（発明５）のいずれかに記載の配車システム。
（発明７）
　前記配車部は、一日のうちの連続した複数時間を配車対象時間とし、前記充電状態の推移に基づき、前記配車可能車両の組合せに含まれるＥＶ車両のうち、配車対象日の配車対象時間の終了時点からＥＶ車両の充電を開始した場合に翌日の配車対象時間の開始時点において満充電とならないＥＶ車両を含む組合せを除外して前記配車結果を決定する、（発明１）から（発明６）のいずれかに記載の配車システム。
（発明８）
　前記配車対象車両の車両動態データを保持する車両動態データ保持部と、
　前記車両動態データを入力とする予測モデルを用いてバッテリ残量の最小値または減少幅の最大値を予測するバッテリ残量予測部と、
をさらに備え、
　前記配車部は、予測された前記バッテリ残量の最小値または減少幅の最大値を用いて前記配車結果を決定する、（発明１）から（発明７）のいずれかに記載の配車システム。
（発明９）
　前記車両予約記憶部は、外部のユーザ端末から前記車両予約データを受信して記憶する、（発明１）から（発明８）のいずれかに記載の配車システム。
（発明１０）
　コンピュータ装置が実行する電力を動力源とするＥＶ車両を配車する配車方法であって、
　車両予約データを受信するステップと、
　前記車両予約データに基づき決定される、配車可能な車両である配車可能車両の組合せのうち、前記配車可能車両について予め定められた充電残量に関するコストを算出し、当該コストが最小となる前記配車可能車両の組合せを配車結果として決定するステップと、
を含む、配車方法。
（発明１１）
　前記配車方法は、ＥＶ車両に加えて、液体燃料を動力源とする燃料車両及び水素を動力源とする燃料電池車両をも配車対象とし
　前記決定するステップは、前記車両予約データに基づいて前記配車可能車両に含まれる燃料車両が消費すると予測される液体燃料の費用及び前記配車可能車両に含まれる燃料電池車両が消費すると予測される水素の費用の少なくとも一方を算出し、前記充電残量に関するコストに加えて、前記液体燃料の費用及び前記水素の費用の少なくとも一方をも前記コストとする、（発明１０）に記載の配車システム。
（発明１２）
　（発明１０）又は（発明１１）に記載の配車方法をコンピュータ装置に実行させるコンピュータプログラム。
１…配車システム
１０…配車サーバ
１２…ユーザＤＢ
１４…車両予約ＤＢ
１６…車両基礎ＤＢ
１６１…ＧＳ車両基礎ＤＢ
１６２…ＥＶ車両基礎ＤＢ
１８…車両動態ＤＢ
４０…配車部
４２…配車結果
４４…バッテリ残量予測部
５０…テレマティクスサーバ等
５２…気象データサーバ
５４…ルート検索サーバ
６０…ユーザ端末
６５…管理者用端末
７０…コンピュータ装置
７１…プロセッサ
７２…ＲＡＭ
７３…ＲＯＭ
７４…ハードディスク装置
７５…リムーバブルメモリ
７６…入出力ユーザインタフェース
７７…通信インタフェース
７８…ディスプレイ
８０…車両利用予約画面
８１…予約送信ボタン
 

Claims (12)

  1. 　電力を動力源とするＥＶ車両を配車する配車システムであって、
    　車両予約データを記憶する車両予約記憶部と、
    　前記車両予約記憶部に記憶された前記車両予約データに基づき決定される、配車可能な車両である配車可能車両の組合せのうち、前記配車可能車両について予め定められた充電残量に関するコストを算出し、当該コストが最小となる前記配車可能車両の組合せを配車結果として決定する配車部と、
    を備える、配車システム。
  2. 　前記配車部は、前記車両予約データに基づいて前記配車可能車両に含まれるＥＶ車両が消費すると予測される電力の費用を算出し、前記充電残量に関するコストに加えて、前記電力の費用をも前記コストとする、請求項１に記載の配車システム。
  3. 　前記配車システムは、ＥＶ車両に加えて、液体燃料を動力源とする燃料車両及び水素を動力源とする燃料電池車両をも配車対象とし、
    　前記配車部は、前記車両予約データに基づいて前記配車可能車両に含まれる燃料車両が消費すると予測される液体燃料の費用及び前記配車可能車両に含まれる燃料電池車両が消費すると予測される水素の費用の少なくとも一方を算出し、前記充電残量に関するコストに加えて、前記液体燃料の費用及び前記水素の費用の少なくとも一方をも前記コストとする、請求項１又は２に記載の配車システム。
  4. 　前記配車部は、前記車両予約データのそれぞれに配車可能な車両の組合せのうち、同一車両で同一時刻に２回以上の利用が割り当てられている組合せを除外することで前記配車可能車両の組合せを決定する、請求項１から３のいずれか一項に記載の配車システム。
  5. 　前記配車部は、前記配車可能車両の組合せに含まれるＥＶ車両のそれぞれの充電状態の推移を算出し、当該充電状態の推移にも基づいて前記配車結果を決定する、請求項１から４のいずれか一項に記載の配車システム。
  6. 　前記配車部は、前記充電状態の推移に基づき、前記配車可能車両の組合せに含まれるＥＶ車両のうち充電残量がゼロｋＷｈ未満になるＥＶ車両を含む組合せを除外して前記配車結果を決定する、請求項１から５のいずれか一項に記載の配車システム。
  7. 　前記配車部は、一日のうちの連続した複数時間を配車対象時間とし、前記充電状態の推移に基づき、前記配車可能車両の組合せに含まれるＥＶ車両のうち、配車対象日の配車対象時間の終了時点からＥＶ車両の充電を開始した場合に翌日の配車対象時間の開始時点において満充電とならないＥＶ車両を含む組合せを除外して前記配車結果を決定する、請求項１から６のいずれか一項に記載の配車システム。
  8. 　前記配車対象車両の車両動態データを保持する車両動態データ保持部と、
    　前記車両動態データを入力とする予測モデルを用いてバッテリ残量の最小値または減少幅の最大値を予測するバッテリ残量予測部と、
    をさらに備え、
    　前記配車部は、予測された前記バッテリ残量の最小値または減少幅の最大値を用いて前記配車結果を決定する、請求項１から７のいずれか一項に記載の配車システム。
  9. 　前記車両予約記憶部は、外部のユーザ端末から前記車両予約データを受信して記憶する、請求項１から８のいずれか一項に記載の配車システム。
  10. 　コンピュータ装置が実行する電力を動力源とするＥＶ車両を配車する配車方法であって、
    　車両予約データを受信するステップと、
    　前記車両予約データに基づき決定される、配車可能な車両である配車可能車両の組合せのうち、前記配車可能車両について予め定められた充電残量に関するコストを算出し、当該コストが最小となる前記配車可能車両の組合せを配車結果として決定するステップと、
    を含む、配車方法。
  11. 　前記配車方法は、ＥＶ車両に加えて、液体燃料を動力源とする燃料車両及び水素を動力源とする燃料電池車両をも配車対象とし
    　前記決定するステップは、前記車両予約データに基づいて前記配車可能車両に含まれる燃料車両が消費すると予測される液体燃料の費用及び前記配車可能車両に含まれる燃料電池車両が消費すると予測される水素の費用の少なくとも一方を算出し、前記充電残量に関するコストに加えて、前記液体燃料の費用及び前記水素の費用の少なくとも一方をも前記コストとする、請求項１０に記載の配車システム。
  12. 　請求項１０又は１１に記載の配車方法をコンピュータ装置に実行させるコンピュータプログラム。
     
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