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JP7340465B2 - presentation device - Google Patents
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Description

本開示は、提示装置に関する。 The present disclosure relates to a presentation device.

近年、交通機関における混雑を緩和するために、通勤時間をピーク時からずらしたオフピーク通勤が推進されている。各交通機関は、オフピーク通勤を行ったユーザに対して、ポイント等のインセンティブを付与している。ところで、複数の移動経路又は移動手段を利用可能な場合がある。例えば、混雑している電車に代えて、バス、タクシー、及び自転車等の他の移動手段を利用することで混雑緩和に寄与することが期待できる。 In recent years, off-peak commuting, in which commuting times are shifted from peak hours, has been promoted in order to alleviate congestion on public transportation. Each transportation system provides incentives such as points to users who commute off-peak. By the way, there are cases where a plurality of travel routes or means of travel can be used. For example, instead of using crowded trains, using other means of transportation such as buses, taxis, and bicycles can be expected to contribute to alleviating congestion.

特許文献1には、利用者からの検索リクエストを受けて、出発地エリアと到着地エリアとの間にある複数の経路を算出し、利用者の好みに応じた経路を特典とともに利用者に提示するシステムが記載されている。 Patent Document 1 discloses that upon receiving a search request from a user, a plurality of routes between the departure area and the destination area are calculated, and the route according to the user's preference is presented to the user along with benefits. A system is described.

国際公開第2013/171780号International Publication No. 2013/171780

特許文献1に記載のシステムでは、例えば、運賃を重視するユーザには、運賃の割引が特典として提示される。ユーザの嗜好に応じたインセンティブを提示することによって、提示された経路をユーザが採用する可能性が高まると考えられる。しかしながら、運賃を重視するユーザの中には、運賃だけでなく移動時間を重視するユーザもいれば、とにかく運賃が安ければ安い方が良いというユーザもいる。 In the system described in Patent Document 1, for example, a fare discount is presented as a benefit to a user who places importance on fares. It is thought that by presenting incentives according to the user's preferences, the possibility that the user will adopt the presented route increases. However, among the users who place importance on the fare, there are users who place importance not only on the fare but also on the travel time, and there are also users who think that the cheaper the fare, the better.

本開示は、ユーザの嗜好により一層適合したインセンティブをルート及び交通手段とともに提示可能な提示装置を説明する。 The present disclosure describes a presentation device that can present incentives that are more tailored to a user's preferences, along with routes and means of transportation.

本開示の一側面に係る提示装置は、ユーザが目的地に行くために用いることが可能なルート及び交通手段を示す移動パターンを提示する装置である。この提示装置は、ユーザの現在地から目的地までの交通情報に基づいて、複数の移動パターンを抽出する抽出部と、ユーザの嗜好を示す複数の嗜好度に基づいて、複数の移動パターンのそれぞれに付加するインセンティブを算出する算出部と、複数の移動パターン及び複数の移動パターンのそれぞれと対応するインセンティブを含む提示情報を出力する出力部と、を備える。 A presentation device according to one aspect of the present disclosure is a device that presents a travel pattern indicating a route and means of transportation that a user can use to reach a destination. This presentation device includes an extraction unit that extracts a plurality of movement patterns based on traffic information from the user's current location to the destination, and an extraction unit that extracts a plurality of movement patterns based on a plurality of preference degrees indicating the user's preferences. The vehicle includes a calculation unit that calculates an incentive to be added, and an output unit that outputs presentation information including a plurality of movement patterns and incentives corresponding to each of the plurality of movement patterns.

この提示装置では、ユーザが目的地に行くために用いることが可能な複数の移動パターンが抽出され、ユーザの複数の嗜好度に基づいて、複数の移動パターンのそれぞれに付加されるインセンティブが算出され、移動パターンとインセンティブとを含む提示情報が出力される。上述のように、インセンティブは、複数の嗜好度に基づいて算出されるので、インセンティブを1つの嗜好度に基づいて算出する場合と比較して、ユーザの嗜好により一層適合したインセンティブを算出することが可能となる。 This presentation device extracts multiple travel patterns that the user can use to reach a destination, and calculates incentives to be added to each of the multiple travel patterns based on the user's multiple preferences. , presentation information including movement patterns and incentives is output. As mentioned above, incentives are calculated based on multiple preference degrees, so it is possible to calculate incentives that are more suited to the user's preferences than when incentives are calculated based on a single preference degree. It becomes possible.

本開示によれば、ユーザの嗜好により一層適合したインセンティブをルート及び交通手段とともに提示することができる。 According to the present disclosure, incentives that are more suited to the user's preferences can be presented together with routes and means of transportation.

図1は、一実施形態に係る提示装置を含む提示システムの概略構成図である。FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a presentation system including a presentation device according to an embodiment. 図2は、図1に示される提示装置の機能構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the presentation device shown in FIG. 1. 図3の(a)は、位置情報の一例を示す図である。図3の(b)は、決済情報の一例を示す図である。FIG. 3(a) is a diagram showing an example of position information. FIG. 3B is a diagram showing an example of payment information. 図4は、交通情報の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of traffic information. 図5は、プロファイル情報の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of profile information. 図6は、図1に示される提示装置が行う提示方法の一連の処理を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart showing a series of processes of the presentation method performed by the presentation device shown in FIG. 図7は、図1に示される端末装置に表示される画面例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of a screen displayed on the terminal device shown in FIG. 図8の(a)は、図1に示される端末装置に表示される別の画面例を示す図である。図8の(b)は、図1に示される端末装置に表示されるさらに別の画面例を示す図である。FIG. 8(a) is a diagram showing another example of a screen displayed on the terminal device shown in FIG. FIG. 8B is a diagram showing yet another example of a screen displayed on the terminal device shown in FIG. 図9は、図1に示される提示装置のハードウェア構成を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing the hardware configuration of the presentation device shown in FIG. 1.

以下、添付図面を参照しながら本開示の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。 Embodiments of the present disclosure will be described in detail below with reference to the accompanying drawings. In addition, in the description of the drawings, the same elements are denoted by the same reference numerals, and redundant description will be omitted.

図1は、一実施形態に係る提示装置を含む提示システムの概略構成図である。図1に示される提示システム1は、ユーザに移動パターンを提示するためのシステムである。移動パターンは、ユーザが目的地に行くために用いることが可能なルート及び交通手段を示す。交通手段は、ユーザが利用可能な移動手段である。交通手段の例としては、電車、タクシー、バス、自転車、及び徒歩等が挙げられる。電車には、通常の電車、及び特急等が含まれ得る。 FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a presentation system including a presentation device according to an embodiment. A presentation system 1 shown in FIG. 1 is a system for presenting movement patterns to a user. A travel pattern indicates the routes and means of transportation that a user can use to reach a destination. The means of transportation is a means of transportation available to the user. Examples of transportation means include trains, taxis, buses, bicycles, and walking. Trains may include regular trains, express trains, and the like.

提示システム1は、1又は複数の端末装置10と、サーバ装置20と、提示装置30と、を含む。1又は複数の端末装置10と、サーバ装置20と、提示装置30とは、ネットワークNWを介して互いに通信可能に構成されている。ネットワークNWは、有線及び無線のいずれで構成されてもよい。ネットワークNWの例としては、移動体通信網、インターネット、及びWAN(Wide Area Network)が挙げられる。以下の説明では、1つの端末装置10に着目して説明を行うが、他の端末装置10についても同様である。 The presentation system 1 includes one or more terminal devices 10, a server device 20, and a presentation device 30. One or more terminal devices 10, server device 20, and presentation device 30 are configured to be able to communicate with each other via network NW. The network NW may be configured either wired or wireless. Examples of the network NW include a mobile communication network, the Internet, and a WAN (Wide Area Network). Although the following description focuses on one terminal device 10, the same applies to other terminal devices 10.

端末装置10は、ユーザにより用いられ、ユーザが携帯可能な装置である。端末装置10の例としては、スマートフォン及びタブレット端末を含む携帯端末が挙げられる。端末装置10は、GPS(Global Positioning System)等を用いて端末装置10の位置情報(緯度及び経度)を取得する。端末装置10は、接続されている無線ネットワークの親局の設置位置の情報を位置情報として取得してもよい。親局の設置位置の例としては、モバイルネットワークの基地局、及びWi-Fiのアクセスポイント等が挙げられる。端末装置10は、端末装置10の近傍に存在する端末の位置情報を端末装置10の位置情報として取得してもよい。このような端末としては、例えば、Bluetooth(登録商標)のビーコン端末等が挙げられる。位置情報の詳細については後述する。端末装置10は、定期的に位置情報を提示装置30に送信する。 The terminal device 10 is a device used by a user and can be carried by the user. Examples of the terminal device 10 include mobile terminals including smartphones and tablet terminals. The terminal device 10 acquires location information (latitude and longitude) of the terminal device 10 using GPS (Global Positioning System) or the like. The terminal device 10 may obtain information on the installation location of a master station of a connected wireless network as location information. Examples of the installation location of the master station include a base station of a mobile network, a Wi-Fi access point, and the like. The terminal device 10 may acquire location information of a terminal existing in the vicinity of the terminal device 10 as the location information of the terminal device 10. Examples of such terminals include Bluetooth (registered trademark) beacon terminals and the like. Details of the position information will be described later. The terminal device 10 periodically transmits location information to the presentation device 30.

端末装置10は、ユーザが端末装置10を用いて行った決済に関する決済情報を生成する。例えば、端末装置10にインストールされている決済アプリケーションを用いてユーザが商品を購入した場合、端末装置10は、決済情報を生成する。決済情報の詳細については後述する。端末装置10は、例えば、決済情報を生成するごとに、決済情報を提示装置30に送信する。 The terminal device 10 generates payment information regarding the payment made by the user using the terminal device 10 . For example, when a user purchases a product using a payment application installed on the terminal device 10, the terminal device 10 generates payment information. Details of the payment information will be described later. For example, the terminal device 10 transmits payment information to the presentation device 30 every time payment information is generated.

サーバ装置20は、交通機関の交通情報を提供する装置である。交通機関の例としては、鉄道、及び道路が挙げられる。交通情報の詳細については後述する。サーバ装置20は、交通情報を提示装置30に送信する。 The server device 20 is a device that provides traffic information of transportation facilities. Examples of transportation include railways and roads. Details of the traffic information will be described later. The server device 20 transmits traffic information to the presentation device 30.

提示装置30は、ユーザに移動パターンを提示する装置である。提示装置30の例としては、サーバ装置等の情報処理装置が挙げられる。 The presentation device 30 is a device that presents movement patterns to the user. An example of the presentation device 30 is an information processing device such as a server device.

図2を参照して、提示装置30の機能構成を説明する。図2は、図1に示される提示装置の機能構成を示すブロック図である。図2に示されるように、提示装置30は、機能的には、取得部31と、記憶部32と、取得部33と、記憶部34と、生成部35と、記憶部36と、推定部37と、抽出部38と、算出部39と、出力部40と、を備えている。後述の提示方法の説明において、各機能部の機能(動作)を詳細に説明するので、ここでは各機能部の機能を簡単に説明する。 The functional configuration of the presentation device 30 will be described with reference to FIG. 2. FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the presentation device shown in FIG. 1. As shown in FIG. 2, the presentation device 30 functionally includes an acquisition section 31, a storage section 32, an acquisition section 33, a storage section 34, a generation section 35, a storage section 36, and an estimation section. 37, an extraction section 38, a calculation section 39, and an output section 40. In the explanation of the presentation method described later, the functions (operations) of each functional section will be explained in detail, so the functions of each functional section will be briefly explained here.

取得部31は、ユーザの行動に関する行動情報を取得する機能部である。行動情報の例としては、位置情報及び決済情報が挙げられる。本実施形態では、取得部31は、各端末装置10から位置情報及び決済情報を取得し、端末装置10のユーザの行動情報とする。取得部31は、行動情報を記憶部32に出力する。記憶部32は、行動情報を記憶する機能部である。記憶部32は、取得部31から受け取った行動情報を記憶する。記憶部32は、行動情報を格納するデータベースとして機能する。 The acquisition unit 31 is a functional unit that acquires behavior information regarding user behavior. Examples of behavior information include location information and payment information. In this embodiment, the acquisition unit 31 acquires location information and payment information from each terminal device 10, and uses the information as behavior information of the user of the terminal device 10. The acquisition unit 31 outputs the behavior information to the storage unit 32. The storage unit 32 is a functional unit that stores behavior information. The storage unit 32 stores the behavior information received from the acquisition unit 31. The storage unit 32 functions as a database that stores behavior information.

位置情報は、各端末装置10の位置を示す情報である。図3の(a)に示されるように、位置情報は、端末装置10を一意に識別可能な端末ID(identifier)と、当該位置情報を取得した時刻(タイムスタンプ)と、緯度と、経度と、を含む。記憶部32には、各端末装置10の複数の位置情報が位置情報の履歴(ログ)として記憶されている。 The position information is information indicating the position of each terminal device 10. As shown in (a) of FIG. 3, the location information includes a terminal ID (identifier) that can uniquely identify the terminal device 10, the time (time stamp) at which the location information was acquired, latitude, and longitude. ,including. The storage unit 32 stores a plurality of pieces of position information of each terminal device 10 as a position information history (log).

決済情報は、各端末装置10を用いて行われた決済に関する情報である。図3の(b)に示されるように、決済情報は、端末ID、決済が行われた時刻、決済が行われた場所、商品名、及び金額を含む。記憶部32には、各端末装置10の複数の決済情報が決済情報の履歴として記憶されている。 The payment information is information regarding payments made using each terminal device 10. As shown in FIG. 3B, the payment information includes the terminal ID, the time when the payment was made, the place where the payment was made, the product name, and the amount. The storage unit 32 stores a plurality of pieces of payment information for each terminal device 10 as a history of payment information.

取得部33は、交通情報を取得する機能部である。取得部33は、サーバ装置20から交通情報を取得する。取得部33は、交通情報を記憶部34に出力する。記憶部34は、交通情報を記憶する機能部である。記憶部34は、取得部33から受け取った交通情報を記憶する。記憶部34は、交通情報を格納するデータベースとして機能する。 The acquisition unit 33 is a functional unit that acquires traffic information. The acquisition unit 33 acquires traffic information from the server device 20. The acquisition unit 33 outputs traffic information to the storage unit 34. The storage unit 34 is a functional unit that stores traffic information. The storage unit 34 stores the traffic information received from the acquisition unit 33. The storage unit 34 functions as a database that stores traffic information.

図4に示されるように、交通情報は、交通機関情報と、状態情報と、遅延情報と、混雑度と、基準混雑度と、を含む。交通機関情報は、交通機関を示す情報である。状態情報は、交通機関の状態を示す情報である。例えば、交通機関が正常であれば、状態情報は正常を示す。鉄道に遅延が生じている場合には、状態情報は遅延を示す。道路に渋滞が発生している場合には、状態情報は渋滞を示す。鉄道等に遅延が生じている場合には、遅延情報は、正常な運行時刻(交通流)から遅れている時間を示す。 As shown in FIG. 4, the traffic information includes transportation information, status information, delay information, congestion degree, and reference congestion degree. Transportation information is information indicating a transportation facility. The status information is information indicating the status of the transportation facility. For example, if the transportation system is normal, the status information indicates normality. If the train is experiencing delays, the status information will indicate the delays. If there is a traffic jam on the road, the status information indicates the traffic jam. When a delay occurs in a railway, etc., the delay information indicates the time delayed from the normal operating time (traffic flow).

混雑度は、交通機関の混み具合を示す情報(値)である。混雑度は、例えば、定員に対する乗車人数の割合を示す。基準混雑度は、交通機関における適正な混雑度であって、交通機関ごとに予め設定されている。交通情報は、ルート検索に用いられる時刻表及び料金表等の情報をさらに含む。交通機関の状態、遅延時間、及び混雑度に変化が生じると、交通情報は更新される。 The degree of congestion is information (value) indicating how crowded the transportation system is. The degree of congestion indicates, for example, the ratio of the number of passengers to the capacity. The standard congestion degree is an appropriate congestion degree for a transportation facility, and is set in advance for each transportation facility. The traffic information further includes information such as timetables and fare tables used for route searches. Traffic information is updated when there are changes in transportation status, delay times, and congestion levels.

生成部35は、各ユーザのプロファイル情報を生成する機能部である。プロファイル情報は、ユーザの嗜好を示す複数の嗜好度を含む。嗜好度は、その値が大きいほどユーザの嗜好が高いことを示す。嗜好度の例としては、時短嗜好度、健康嗜好度、利便性嗜好度、及び節約嗜好度が挙げられる。生成部35は、行動情報に基づいて、複数の嗜好度を含むプロファイル情報を生成する。生成部35は、プロファイル情報を記憶部36に出力する。 The generation unit 35 is a functional unit that generates profile information for each user. The profile information includes a plurality of preference degrees indicating the user's preferences. The preference degree indicates that the larger the value, the higher the user's preference. Examples of preferences include time saving preference, health preference, convenience preference, and saving preference. The generation unit 35 generates profile information including a plurality of preference degrees based on the behavior information. The generation unit 35 outputs the profile information to the storage unit 36.

記憶部36は、各ユーザのプロファイル情報を記憶する機能部である。記憶部36は、生成部35から受け取ったプロファイル情報を記憶する。記憶部36は、プロファイル情報を格納するデータベースとして機能する。図5に示されるように、プロファイル情報は、端末IDと、各嗜好度と、を含む。図5に示される例では、プロファイル情報は、嗜好度として時短嗜好度、健康嗜好度、利便性嗜好度、及び節約嗜好度を含む。 The storage unit 36 is a functional unit that stores profile information of each user. The storage unit 36 stores the profile information received from the generation unit 35. The storage unit 36 functions as a database that stores profile information. As shown in FIG. 5, the profile information includes a terminal ID and each preference level. In the example shown in FIG. 5, the profile information includes a time saving preference, a health preference, a convenience preference, and a saving preference as preference degrees.

推定部37は、ユーザが向かう目的地を推定する機能部である。推定部37は、行動情報に基づいて、目的地を推定する。推定部37は、推定した目的地を示す目的地情報を抽出部38に出力する。 The estimation unit 37 is a functional unit that estimates the destination to which the user is heading. The estimation unit 37 estimates the destination based on the behavior information. The estimation unit 37 outputs destination information indicating the estimated destination to the extraction unit 38.

抽出部38は、交通情報及び目的地情報に基づいて、ユーザの現在地から目的地までの複数の移動パターンを抽出する機能部である。抽出部38は、例えば、ユーザの現在地から目的地までの交通情報に基づいて、複数の移動パターンを抽出する。抽出部38は、複数の移動パターンを示すパターン情報を算出部39に出力する。 The extraction unit 38 is a functional unit that extracts a plurality of movement patterns from the user's current location to the destination based on traffic information and destination information. The extraction unit 38 extracts a plurality of movement patterns based on, for example, traffic information from the user's current location to the destination. The extraction unit 38 outputs pattern information indicating a plurality of movement patterns to the calculation unit 39.

算出部39は、複数の移動パターンのそれぞれに付加するインセンティブを算出する機能部である。インセンティブの例としては、現金、ポイント、及びクーポンが挙げられる。算出部39は、ユーザの嗜好を示す複数の嗜好度に基づいて、インセンティブを算出する。より具体的には、算出部39は、複数の移動パターンに含まれる交通手段のそれぞれに対して混雑度を取得し、複数の嗜好度及び混雑度に基づいてインセンティブを算出する。算出部39は、移動パターンとインセンティブとの組み合わせを示す情報を出力部40に出力する。 The calculation unit 39 is a functional unit that calculates incentives to be added to each of a plurality of movement patterns. Examples of incentives include cash, points, and coupons. The calculation unit 39 calculates incentives based on a plurality of preference degrees indicating user preferences. More specifically, the calculation unit 39 obtains the congestion degree for each means of transportation included in the plurality of movement patterns, and calculates the incentive based on the plurality of preference degrees and the congestion degree. The calculation unit 39 outputs information indicating the combination of the movement pattern and the incentive to the output unit 40.

出力部40は、提示情報を出力する機能部である。提示情報は、複数の移動パターンと、各移動パターンに対応するインセンティブと、を含む。出力部40は、例えば、優先度が高い(大きい)順に複数の移動パターンを提示する提示情報を出力する。 The output unit 40 is a functional unit that outputs presentation information. The presentation information includes a plurality of movement patterns and incentives corresponding to each movement pattern. The output unit 40 outputs, for example, presentation information that presents a plurality of movement patterns in descending order of priority.

次に、嗜好度の算出方法を説明する。生成部35は、記憶部32に格納されている行動情報から、端末装置10の端末IDを含む行動情報を端末装置10のユーザの行動情報として抽出する。そして、生成部35は、抽出した行動情報に基づいて、端末装置10のユーザの各嗜好度を算出する。本実施形態では、嗜好度として、時短嗜好度Pst、健康嗜好度Phe、利便性嗜好度Pus、及び節約嗜好度Psaが用いられる。以下、各嗜好度の算出方法の一例を説明する。 Next, a method for calculating preference will be explained. The generation unit 35 extracts behavior information including the terminal ID of the terminal device 10 from the behavior information stored in the storage unit 32 as behavior information of the user of the terminal device 10 . The generation unit 35 then calculates each preference level of the user of the terminal device 10 based on the extracted behavior information. In this embodiment, the time saving preference level P st , the health preference level P he , the convenience preference level P us , and the saving preference level P sa are used as the preference levels in this embodiment. An example of a method for calculating each degree of preference will be described below.

<時短嗜好度>
地点Xと地点Yとの間の区間XYには、m(mは2以上の整数)個の移動パターンM XY~M XYが存在する。生成部35は、行動情報から、区間XYを移動した総数CXYを求める。生成部35は、移動パターンM XY(kは1以上m以下の整数)を用いた場合の移動時間T XYが区間XYに対して予め定められた閾値Tth XYよりも小さい移動パターンM XYを使用した回数cXYを求める。生成部35は、2以上の移動パターンが存在するすべての区間に対して、総数CXY及び回数cXYを求め、式(1)及び式(2)に示されるように総数CXYの総和Call及び回数cXYの総和callを計算する。

Figure 0007340465000001

Figure 0007340465000002
<Time saving preference>
In the section XY between point X and point Y, there are m (m is an integer of 2 or more) movement patterns M 1 XY to M m XY . The generation unit 35 calculates the total number of movements CXY in the section XY from the behavior information. The generation unit 35 generates a movement pattern M in which the movement time T k XY when using the movement pattern M k Find the number of times c XY is used. The generation unit 35 calculates the total number C Calculate the sum c all of all and the number of times c XY .
Figure 0007340465000001

Figure 0007340465000002

そして、生成部35は、式(3)に示されるように、総和callを総和Callによって除算することによって、時短嗜好度Pstを算出する。つまり、閾値よりも移動時間が小さい移動パターンを利用する頻度が高いほど、時短嗜好度Pstが大きくなる。

Figure 0007340465000003
Then, the generation unit 35 calculates the time saving preference degree P st by dividing the total sum C all by the total sum C all , as shown in equation (3). In other words, the higher the frequency of using a travel pattern with a travel time shorter than the threshold value, the higher the time saving preference P st becomes.
Figure 0007340465000003

<健康嗜好度>
生成部35は、行動情報から、フィットネスクラブに滞在した頻度pfitを求める。頻度pfitは、例えば、1週間のうちにフィットネスクラブに通った日数の割合である。生成部35は、例えば、所定の時間以上にわたって位置情報がフィットネスクラブの場所を示す場合に、ユーザがフィットネスクラブに滞在したと判定する。そして、生成部35は、頻度pfitから基礎的な嗜好度Pbaseを算出する。頻度pfitと嗜好度Pbaseとの関係は、予め設定されている。例えば、頻度pfitが2日/週を示している場合、嗜好度Pbaseは0.4である。
<Health preference level>
The generation unit 35 calculates the frequency p fit of staying at a fitness club from the behavior information. The frequency p fit is, for example, the ratio of the number of days a person attends a fitness club in one week. The generation unit 35 determines that the user has stayed at the fitness club, for example, when the location information indicates the location of the fitness club for a predetermined period of time or more. Then, the generation unit 35 calculates the basic preference level P base from the frequency p fit . The relationship between the frequency p fit and the preference level P base is set in advance. For example, if the frequency p fit indicates 2 days/week, the preference level P base is 0.4.

生成部35は、行動情報から、自転車を利用した移動頻度pcyを求める。移動頻度pcyとしては、例えば、1年間で自転車を利用した日数の割合、又は総移動時間のうち自転車を利用した時間の割合が用いられる。なお、生成部35は、例えば、決済情報がサイクルシェアサービスを利用したことを示す場合に、ユーザが自転車を利用したと判定する。生成部35は、位置情報の移動速度が所定の速度以上であり、移動における出発地点及び到着地点が自宅、駐輪場、又はサイクルシェアサービスのサイクルポート等である場合に、ユーザが自転車を利用したと判定してもよい。 The generation unit 35 calculates the frequency of movement using a bicycle p cy from the behavior information. As the travel frequency p cy , for example, the proportion of the number of days in one year in which a bicycle is used, or the proportion of the time in which a bicycle is used in the total travel time is used. Note that, for example, when the payment information indicates that the user used a cycle share service, the generation unit 35 determines that the user used a bicycle. The generation unit 35 determines that the user has used a bicycle when the movement speed of the position information is equal to or higher than a predetermined speed and the starting point and arrival point of the movement are home, a bicycle parking lot, a cycle port of a cycle share service, etc. You may judge.

そして、生成部35は、移動頻度pcyから重み付け嗜好度Pweightを算出する。例えば、生成部35は、移動頻度pcyに重み付け係数を乗算することによって重み付け嗜好度Pweightを算出する。そして、生成部35は、式(4)に示されるように、嗜好度Pbaseに重み付け嗜好度Pweightを加算することによって、健康嗜好度Pheを算出する。つまり、フィットネスクラブに行く頻度が高く、自転車を利用する頻度が高いほど、健康嗜好度Pheが大きくなる。

Figure 0007340465000004
Then, the generation unit 35 calculates the weighted preference degree P weight from the movement frequency p cy . For example, the generation unit 35 calculates the weighted preference degree P weight by multiplying the movement frequency p cy by a weighting coefficient. Then, the generation unit 35 calculates the health preference level P he by adding the weighted preference level P weight to the preference level P base , as shown in equation (4). In other words, the higher the frequency of going to a fitness club and the higher the frequency of using a bicycle, the higher the health preference level P he becomes.
Figure 0007340465000004

<利便性嗜好度>
生成部35は、行動情報から、有料特急を利用できるタイミングでの移動履歴の総数Cpaidを求める。有料特急を利用できるタイミングでの移動とは、ユーザが電車を利用する移動のうち、その利用区間及び利用時間において、有料特急が運行されている移動を意味する。生成部35は、交通情報に基づいて、ユーザが電車を利用した移動に対し、有料特急を利用できたか否かを判定する。例えば、生成部35は、運行ダイヤから有料特急が運行されているか否か、及び状態情報が運休を示しているか否か等に基づき、有料特急を利用できたか否かを判定する。生成部35は、例えば、ある位置情報が駅の位置を示しており、この位置情報に含まれるタイムスタンプが、有料特急が当該駅を出発する時刻近傍を示している場合に、有料特急を利用できたと判定する。
<Convenience preference>
The generation unit 35 calculates the total number of movement histories C paid at the timing when the paid express train can be used from the behavior information. Movement at a timing when a paid limited express train can be used means a movement in which a paid limited express train is in operation during the section and time of use when the user uses a train. The generation unit 35 determines, based on the traffic information, whether the user was able to use a paid express train for traveling by train. For example, the generation unit 35 determines whether or not a paid limited express could be used based on whether the paid limited express is in operation based on the operation timetable and whether the status information indicates suspension of service. For example, when certain location information indicates the location of a station and a timestamp included in this location information indicates near the time when the paid limited express departs from the station, the generation unit 35 determines whether the paid limited express is to be used. Determine that it has been completed.

生成部35は、有料特急を利用できるタイミングでの移動履歴のうち、実際に有料特急を利用した回数cpaidを求める。例えば、生成部35は、出発駅の位置を示す位置情報よりも後の位置情報が別の駅の位置を示しており、この位置情報に含まれるタイムスタンプが、有料特急が当該駅に到着する時刻近傍を示している場合に、ユーザが有料特急を利用したと判定する。そして、生成部35は、式(5)に示されるように、回数cpaidを総数Cpaidによって除算することによって、利便性嗜好度Pusを算出する。つまり、有料特急を利用する頻度が高いほど、利便性嗜好度Pusが大きくなる。

Figure 0007340465000005
The generation unit 35 calculates the number of times the paid limited express was actually used c_paid out of the travel history at the timing when the paid limited express could be used. For example, the generation unit 35 generates information indicating that the position information after the position information indicating the position of the departure station indicates the position of another station, and the timestamp included in this position information indicates that the paid express will arrive at the station. If the time is near, it is determined that the user has used a paid express train. Then, the generation unit 35 calculates the convenience preference degree P us by dividing the number of times c paid by the total number C paid , as shown in equation (5). In other words, the higher the frequency of using paid express trains, the higher the convenience preference P us becomes.
Figure 0007340465000005

<節約嗜好度>
生成部35は、行動情報から、上述の区間XYに対するm個の移動パターンM XY~M XYを移動費用が高い順に並び替えた場合に、ユーザが選択した移動パターンの順番i(i番目に高い移動パターン)を特定し、順番iを移動パターンの総数mで除算する。同様に、生成部35は、2以上の移動パターンが存在するすべての区間に対して順番iを特定し、i/mを算出する。そして、生成部35は、i/mの平均値を節約嗜好度Psaとして算出する。つまり、移動費用が安い移動パターンを選択するユーザの節約嗜好度Psaは、大きくなる。
<Saving preference>
The generation unit 35 generates an order i (i-th , and divide the order i by the total number m of movement patterns. Similarly, the generation unit 35 specifies the order i for all sections in which two or more movement patterns exist, and calculates i/m. Then, the generation unit 35 calculates the average value of i/m as the saving preference degree P sa . In other words, the saving preference P sa of a user who selects a travel pattern with low travel costs increases.

次に、図6及び図7を参照して、提示装置30が行う提示方法を説明する。図6は、図1に示される提示装置が行う提示方法の一連の処理を示すフローチャートである。図7は、図1に示される端末装置に表示されるさらに画面例を示す図である。図6に示される一連の処理は、例えば、提示装置30が、ユーザの端末装置10においてバックグラウンドで動作しているアプリケーションから移動パターンの提示要求を受信したことによって開始される。 Next, a presentation method performed by the presentation device 30 will be described with reference to FIGS. 6 and 7. FIG. 6 is a flowchart showing a series of processes of the presentation method performed by the presentation device shown in FIG. FIG. 7 is a diagram showing an example of a screen displayed on the terminal device shown in FIG. 1. The series of processes shown in FIG. 6 is started, for example, when the presentation device 30 receives a movement pattern presentation request from an application running in the background on the user's terminal device 10.

図6に示されるように、まず、取得部31が、端末装置10からユーザの行動情報を取得する(ステップS01)。そして、取得部31は、行動情報を記憶部32に出力し、記憶部32に記憶させる。続いて、推定部37は、記憶部32に格納されている行動情報に基づいて、ユーザが移動しているか否かを判定する(ステップS02)。例えば、推定部37は、記憶部32に格納されている行動情報から端末装置10の端末IDを含む行動情報を端末装置10のユーザの行動情報として抽出する。そして、推定部37は、抽出した行動情報に含まれる位置情報の履歴に基づき、ユーザの位置が一定の距離以上変化している場合に、ユーザが移動していると判定する。 As shown in FIG. 6, first, the acquisition unit 31 acquires user behavior information from the terminal device 10 (step S01). The acquisition unit 31 then outputs the behavior information to the storage unit 32 and causes the storage unit 32 to store it. Subsequently, the estimation unit 37 determines whether the user is moving based on the behavior information stored in the storage unit 32 (step S02). For example, the estimation unit 37 extracts behavior information including the terminal ID of the terminal device 10 from the behavior information stored in the storage unit 32 as the behavior information of the user of the terminal device 10 . Then, the estimation unit 37 determines that the user is moving when the user's position has changed by a certain distance or more based on the history of the position information included in the extracted behavior information.

推定部37が、ユーザが移動していないと判定した場合(ステップS02;NO)、取得部31は、引き続き端末装置10から行動情報を取得する(ステップS01)。一方、推定部37は、ユーザが移動していると判定した場合(ステップS02;YES)、ユーザが向かう目的地を推定する。例えば、推定部37は、抽出した行動情報の履歴から、ユーザの定常的な行動パターンを抽出する。定常的な行動パターンの例としては、一定の時間帯にユーザが自宅を出発して、一定のルート及び交通手段を用いて勤務先(職場)に向かうという行動パターンが挙げられる。 When the estimation unit 37 determines that the user is not moving (step S02; NO), the acquisition unit 31 continues to acquire behavior information from the terminal device 10 (step S01). On the other hand, when determining that the user is moving (step S02; YES), the estimation unit 37 estimates the destination to which the user is heading. For example, the estimation unit 37 extracts the user's regular behavior pattern from the history of the extracted behavior information. An example of a regular behavior pattern is a behavior pattern in which a user leaves his home at a certain time and heads to his place of work (workplace) using a certain route and means of transportation.

そして、推定部37は、ユーザの行動情報のうち、現在時刻よりも所定時間前の時刻から現在時刻までの行動情報の履歴が、定常的な行動パターンに一致又は類似しているか否かを判定する。推定部37は、例えば、上述の行動情報の履歴と行動パターンとの類似度を算出し、類似度が予め定められた閾値以上であれば、上述の行動情報の履歴が行動パターンに一致又は類似していると判定する。類似度の算出については公知であるのでその説明を省略する。推定部37は、機械学習モデルを用いて、目的地を推定してもよい。機械学習モデルは、例えば、行動情報を用いて予め学習されている。そして、推定部37は、推定した目的地を示す目的地情報を抽出部38に出力する。 Then, the estimation unit 37 determines whether or not the history of the behavior information from a time a predetermined time before the current time to the current time among the user's behavior information matches or is similar to a regular behavior pattern. do. For example, the estimation unit 37 calculates the degree of similarity between the history of the above-mentioned behavior information and the behavior pattern, and if the degree of similarity is greater than or equal to a predetermined threshold, the history of the above-mentioned behavior information matches or is similar to the behavior pattern. It is determined that the Since the calculation of similarity is well known, the explanation thereof will be omitted. The estimation unit 37 may estimate the destination using a machine learning model. The machine learning model is trained in advance using, for example, behavior information. The estimation unit 37 then outputs destination information indicating the estimated destination to the extraction unit 38.

続いて、抽出部38は、推定部37から目的地情報を受け取ると、記憶部34から交通情報を取得する(ステップS04)。抽出部38は、例えば、ユーザの現在地から目的地までのルート検索を行うために必要な交通情報を取得する。そして、抽出部38は、交通情報を用いてユーザの現在地から目的地までのルート検索を行うことによって、ユーザが利用可能な複数の移動パターンを抽出する(ステップS05)。そして、抽出部38は、複数の移動パターンを示すパターン情報を算出部39に出力する。移動パターンは、ルート及び交通手段の他、混雑度、基準混雑度、料金、移動時間、及び到着時刻等を含んでもよい。 Subsequently, upon receiving the destination information from the estimation unit 37, the extraction unit 38 acquires traffic information from the storage unit 34 (step S04). The extraction unit 38 acquires, for example, traffic information necessary to perform a route search from the user's current location to the destination. Then, the extraction unit 38 extracts a plurality of travel patterns available to the user by searching for a route from the user's current location to the destination using the traffic information (step S05). Then, the extraction unit 38 outputs pattern information indicating a plurality of movement patterns to the calculation unit 39. The movement pattern may include the route and means of transportation, as well as the degree of congestion, standard congestion degree, fare, travel time, arrival time, and the like.

続いて、算出部39は、抽出部38からパターン情報を受け取ると、記憶部36からプロファイル情報を取得する(ステップS06)。算出部39は、例えば、記憶部36に格納されているプロファイル情報から、端末装置10の端末IDを含むプロファイル情報を抽出することによって、端末装置10のユーザのプロファイル情報を取得する。 Subsequently, upon receiving the pattern information from the extraction unit 38, the calculation unit 39 acquires profile information from the storage unit 36 (step S06). The calculation unit 39 obtains profile information of the user of the terminal device 10 by extracting profile information including the terminal ID of the terminal device 10 from the profile information stored in the storage unit 36, for example.

そして、算出部39は、複数の移動パターンのそれぞれについて、優先度を算出する(ステップS07)。本実施形態では、n(nは2以上の整数)個の移動パターンM~Mのそれぞれに対して、優先度が算出される。具体的に説明すると、算出部39は、各移動パターンM(jは1以上n以下の整数)について、時短嗜好度Pst、健康嗜好度Phe、利便性嗜好度Pus、及び節約嗜好度Psaと、各嗜好度に対応する実際の値と、に基づいて、適合度Fを算出する。適合度Fは、移動パターンMがユーザの嗜好に適合している度合いを示す値である。 Then, the calculation unit 39 calculates the priority for each of the plurality of movement patterns (step S07). In this embodiment, the priority is calculated for each of n (n is an integer of 2 or more) movement patterns M 1 to M n . To be more specific, the calculation unit 39 calculates, for each movement pattern M j (j is an integer from 1 to n), a time saving preference P st , a health preference P he , a convenience preference P us , and a saving preference The degree of suitability Fj is calculated based on the degree Psa and the actual value corresponding to each degree of preference. The degree of suitability F j is a value indicating the degree to which the movement pattern M j matches the user's preferences.

本実施形態では、時短嗜好度Pstに対応する実際の値としては、移動時間est が用いられる。移動時間est は、移動パターンMを用いた場合にユーザの現在地から目的地に到着するまでに要する時間である。健康嗜好度Pheに対応する実際の値としては、消費カロリーehe が用いられる。消費カロリーehe は、移動パターンMを用いた場合にユーザが消費するカロリーである。利便性嗜好度Pusに対応する実際の値としては、有料特急の利用を示すフラグeus が用いられる。フラグeus は、例えば、移動パターンMにおいて、有料特急を利用する場合には1に設定され、有料特急を利用しない場合には0に設定される。節約嗜好度Psaに対応する実際の値としては、移動費用esa が用いられる。移動費用esa は、移動パターンMを用いた場合に要する費用である。 In this embodiment, the travel time e st j is used as the actual value corresponding to the time saving preference P st . The travel time e st j is the time required from the user's current location to the destination when travel pattern M j is used. The calorie consumption e he j is used as the actual value corresponding to the health preference level P he . The consumed calorie e he j is the calorie consumed by the user when using the movement pattern M j . As the actual value corresponding to the convenience preference P us , a flag e us j indicating the use of a paid express train is used. For example, the flag e us j is set to 1 when a paid express train is used in the movement pattern M j , and set to 0 when a paid express train is not used. The travel cost e sa j is used as the actual value corresponding to the saving preference degree P sa . The movement cost e sa j is the cost required when movement pattern M j is used.

例えば、算出部39は、式(6)を用いて適合度Fを算出する。なお、重み付け係数wst,whe,wus,wsaは、各嗜好度と嗜好度に対応する実際の値との積が適合度Fに及ぼす影響が同程度となるように調整するための値である。

Figure 0007340465000006
For example, the calculation unit 39 calculates the goodness of fit F j using equation (6). Note that the weighting coefficients w st , w he , w us , and w sa are adjusted so that the product of each preference degree and the actual value corresponding to the preference degree has the same degree of influence on the fitness degree F j . is the value of
Figure 0007340465000006

そして、算出部39は、適合度Fが大きいほど優先度が高くなるように各移動パターンMの優先度を設定する。言い換えると、算出部39は、複数の嗜好度(時短嗜好度Pst、健康嗜好度Phe、利便性嗜好度Pus、及び節約嗜好度Psa)と、複数の嗜好度に対応する実際の値(移動時間est 、消費カロリーehe 、フラグeus 、及び移動費用esa )に基づいて、複数の移動パターンMのそれぞれの優先度を算出する。 Then, the calculation unit 39 sets the priority of each movement pattern Mj such that the higher the fitness degree Fj , the higher the priority. In other words, the calculation unit 39 calculates the plurality of preference degrees (time saving preference degree P st , health preference degree P he , convenience preference degree P us , and saving preference degree P sa ) and the actual preference degree corresponding to the plurality of preference degrees. Based on the values (travel time e st j , consumed calories e he j , flag e us j , and travel cost e sa j ), the priority of each of the plurality of travel patterns M j is calculated.

続いて、算出部39は、各移動パターンMのインセンティブを算出する(ステップS08)。本実施形態では、算出部39は、ユーザの複数の嗜好度及び各移動パターンMの交通手段(交通機関)の混雑度に基づいて、各移動パターンMのインセンティブを算出する。具体的に説明すると、算出部39は、まず、各移動パターンMの交通手段(交通機関)の混雑度が、その移動パターンMの交通手段(交通機関)に設定された基準混雑度よりも小さいか否かを判定する。混雑度が基準混雑度よりも小さい場合には、その移動パターンMがユーザに選択されることによって、混雑が緩和され得る。 Subsequently, the calculation unit 39 calculates the incentive for each movement pattern Mj (step S08). In this embodiment, the calculation unit 39 calculates the incentive for each movement pattern Mj based on the user's plurality of preference degrees and the congestion degree of the means of transportation (transportation facility) for each movement pattern Mj . Specifically, the calculation unit 39 first determines whether the congestion degree of the means of transportation (transportation facility) of each movement pattern Mj is lower than the standard congestion degree set for the means of transportation (transportation facility) of that movement pattern Mj . is also smaller. When the degree of congestion is smaller than the reference degree of congestion, the user can select the movement pattern Mj to alleviate the congestion.

ところで、いずれの移動パターンMにもインセンティブが付与されていない場合、複数の移動パターンMのうち優先度が最も高い移動パターン(説明の便宜上、移動パターンM(第1移動パターン)とする。)をユーザは選択する可能性が高い。移動パターンMの混雑度が基準混雑度よりも小さければ、インセンティブを付与しなくとも混雑緩和が期待される。しかしながら、移動パターンMの混雑度が基準混雑度以上である場合には、混雑度が基準混雑度よりも小さい別の移動パターンがユーザに選択されるようにインセンティブが付与される。 By the way, if no incentive is given to any of the movement patterns Mj , the movement pattern with the highest priority among the plurality of movement patterns Mj (for convenience of explanation, the movement pattern M1 (first movement pattern) is selected) .) is likely to be selected by the user. If the congestion degree of movement pattern M1 is smaller than the reference congestion degree, congestion relief is expected even without providing incentives. However, if the congestion degree of the movement pattern M1 is equal to or higher than the reference congestion degree, an incentive is given to the user so that the user selects another movement pattern whose congestion degree is smaller than the reference congestion degree.

そこで、算出部39は、移動パターンMの交通手段の混雑度が、移動パターンMの交通手段に対して設定された基準混雑度(第1基準混雑度)よりも大きい(以上である)場合、複数の移動パターンMから、混雑度が基準混雑度よりも小さい別の移動パターン(説明の便宜上、移動パターンM(第2移動パターン)とする。)を抽出する。そして、算出部39は、移動パターンMの優先度が移動パターンMの優先度よりも高くなるように、移動パターンMのインセンティブを算出する。言い換えると、算出部39は、適合度Fが適合度Fよりも大きくなるように、移動パターンMのインセンティブを算出する。つまり、算出部39は、式(7)を満たすインセンティブeinc を算出する。

Figure 0007340465000007
Therefore, the calculation unit 39 determines that the congestion degree of the transportation means of movement pattern M 1 is larger than (or more than) the reference congestion degree (first reference congestion degree) set for the transportation means of movement pattern M 1 . In this case, another movement pattern (for convenience of explanation, it is referred to as movement pattern M 2 (second movement pattern)) whose congestion degree is smaller than the reference congestion degree is extracted from the plurality of movement patterns M j . Then, the calculation unit 39 calculates the incentive for the movement pattern M2 so that the priority of the movement pattern M2 is higher than the priority of the movement pattern M1 . In other words, the calculation unit 39 calculates the incentive of the movement pattern M 2 so that the degree of conformity F 2 is greater than the degree of conformity F 1 . That is, the calculation unit 39 calculates the incentive e inc 2 that satisfies equation (7).
Figure 0007340465000007

算出部39は、混雑度が基準混雑度よりも小さい移動パターンのそれぞれについて、式(7)と同様にインセンティブを算出する。なお、算出部39は、混雑度が基準混雑度以上である移動パターンのインセンティブを0としてもよい。そして、算出部39は、各移動パターンMとインセンティブとの組み合わせを示す情報を出力部40に出力する。 The calculation unit 39 calculates the incentive similarly to equation (7) for each movement pattern in which the degree of congestion is smaller than the reference degree of congestion. Note that the calculation unit 39 may set the incentive of the movement pattern whose congestion degree is equal to or higher than the reference congestion degree to 0. Then, the calculation unit 39 outputs information indicating the combination of each movement pattern Mj and the incentive to the output unit 40.

続いて、出力部40は、算出部39から各移動パターンMと、優先度と、インセンティブとの組み合わせを受け取ると、ユーザに移動パターンを提示するための提示情報を生成し、提示情報を端末装置10に送信(出力)する(ステップS09)。 Subsequently, upon receiving the combination of each movement pattern Mj , priority, and incentive from the calculation unit 39, the output unit 40 generates presentation information for presenting the movement pattern to the user, and transmits the presentation information to the terminal. The information is transmitted (output) to the device 10 (step S09).

端末装置10は、提示装置30(出力部40)から提示情報を受信すると、例えばディスプレイに提示情報を表示する。例えば、図7に示されるように、交通手段とインセンティブとを示すメッセージが、アプリケーション又はSNS(Social Networking Service)等によるポップアップメッセージとして表示されてもよい。なお、上記画面例では、1つの移動パターンのみが示されているが、優先度が高い順に複数の移動パターンが示されてもよい。 When the terminal device 10 receives the presentation information from the presentation device 30 (output unit 40), it displays the presentation information on, for example, a display. For example, as shown in FIG. 7, a message indicating the means of transportation and incentives may be displayed as a pop-up message by an application or SNS (Social Networking Service). Note that in the above screen example, only one movement pattern is shown, but a plurality of movement patterns may be shown in descending order of priority.

以上により、提示方法の一連の処理が終了する。なお、ステップS04において、記憶部34に格納されているすべての交通情報が取得されてもよい。この場合、ステップS04は、ステップS05より前であれば、どのタイミングで行われてもよい。ステップS06は、ステップS07より前であれば、どのタイミングで行われてもよい。 With the above, the series of processing of the presentation method is completed. Note that in step S04, all traffic information stored in the storage unit 34 may be acquired. In this case, step S04 may be performed at any timing before step S05. Step S06 may be performed at any timing before step S07.

以上説明した提示システム1及び提示装置30では、ユーザが目的地に行くために用いることが可能な複数の移動パターンが抽出され、ユーザの複数の嗜好度に基づいて、複数の移動パターンのそれぞれに付加されるインセンティブが算出され、移動パターンとインセンティブとを含む提示情報が出力される。上述のように、インセンティブは、複数の嗜好度に基づいて算出されるので、インセンティブを1つの嗜好度に基づいて算出する場合と比較して、ユーザの嗜好により一層適合したインセンティブを算出することが可能となる。 In the presentation system 1 and presentation device 30 described above, a plurality of movement patterns that can be used by the user to go to the destination are extracted, and based on the user's plurality of preferences, each of the plurality of movement patterns is selected. The incentive to be added is calculated, and presentation information including the movement pattern and the incentive is output. As mentioned above, incentives are calculated based on multiple preference degrees, so it is possible to calculate incentives that are more suited to the user's preferences than when incentives are calculated based on a single preference degree. It becomes possible.

各移動パターンMの交通手段の混雑度に基づいて、インセンティブが算出される。この構成では、混雑緩和に寄与するように、インセンティブを算出することが可能となる。 Incentives are calculated based on the congestion degree of the means of transportation for each movement pattern Mj . With this configuration, it is possible to calculate incentives so as to contribute to alleviating congestion.

複数の嗜好度と、嗜好度に対応する実際の値とによって、ユーザの嗜好に適合している度合いを示す適合度Fが算出される。ユーザには、優先度が高い順に複数の移動パターンMが提示される。上記実施形態では、移動パターンMの適合度Fが大きいほど、移動パターンMの優先度が高く設定される。ユーザは、ユーザの嗜好に最も適合した移動パターンを選択すると考えられるので、上記構成によれば、ユーザが選択する可能性が高い順に移動パターンを提示することができる。 A degree of conformity F j indicating the degree of conformity to the user's taste is calculated from a plurality of degree of preference and the actual value corresponding to the degree of preference. A plurality of movement patterns Mj are presented to the user in descending order of priority. In the embodiment described above, the higher the fitness degree F j of the movement pattern M j is, the higher the priority of the movement pattern M j is set. Since it is thought that the user selects the movement pattern that best suits the user's preferences, according to the above configuration, the movement patterns can be presented in the order in which the user is most likely to select them.

複数の移動パターンの交通手段のそれぞれには、基準混雑度が設定されている。複数の移動パターンMのうちの優先度が最も高い移動パターンMの混雑度が、移動パターンMの交通手段に対して設定された基準混雑度よりも大きい場合、ユーザが移動パターンMを選択したとすると、混雑緩和に寄与することができない。これに対し、基準混雑度よりも混雑度が小さい移動パターンの優先度が移動パターンMの優先度よりも高くなるように、当該移動パターンのインセンティブが設定される。この構成によれば、混雑度が基準混雑度よりも小さい移動パターンをユーザが選択する可能性が高まるので、混雑緩和に寄与することが可能となる。 A standard congestion degree is set for each means of transportation of a plurality of movement patterns. If the congestion degree of the movement pattern M1 with the highest priority among the plurality of movement patterns Mj is greater than the reference congestion degree set for the transportation means of the movement pattern M1 , the user selects the movement pattern M1 . If this option is selected, it will not be possible to contribute to alleviating congestion. On the other hand, the incentive of the movement pattern is set so that the priority of the movement pattern whose congestion degree is smaller than the reference congestion degree is higher than the priority of the movement pattern M1 . According to this configuration, the possibility that the user will select a movement pattern in which the degree of congestion is smaller than the reference congestion degree increases, so that it is possible to contribute to alleviating congestion.

推定部37は、ユーザの行動に関する行動情報に基づいて、目的地を推定する。例えば、ユーザが毎朝勤務先に出勤するような場合、ユーザが自宅を出発する時間帯及び通勤ルートはおおよそ一定である。このような日常的な移動は、ユーザの行動情報から検出され得るので、日常的な移動が検出された場合には、目的地を推定することが可能となる。この構成によれば、ユーザが明示的に目的地を設定しなかったとしても、目的地を推定することによって、移動パターン及びインセンティブを提示することができ、混雑をさらに緩和することが可能となる。 The estimation unit 37 estimates the destination based on behavior information regarding the user's behavior. For example, when a user goes to work every morning, the time zone and commuting route when the user leaves home are approximately constant. Such daily movement can be detected from the user's behavior information, so when daily movement is detected, it is possible to estimate the destination. According to this configuration, even if the user does not explicitly set a destination, by estimating the destination, movement patterns and incentives can be presented, making it possible to further alleviate congestion. .

生成部35は、ユーザの行動に関する行動情報に基づいて、複数の嗜好度を生成する。この構成によれば、ユーザの実際の行動からユーザの複数の嗜好度が生成される。したがって、嗜好度の精度を向上させることが可能となる。 The generation unit 35 generates a plurality of preference degrees based on behavior information regarding the user's behavior. According to this configuration, a plurality of user preference degrees are generated from the user's actual behavior. Therefore, it is possible to improve the precision of preference.

以上、本開示の実施形態を説明したが、本開示は上記実施形態に限定されない。 Although the embodiments of the present disclosure have been described above, the present disclosure is not limited to the above embodiments.

提示装置30は、物理的又は論理的に結合した1つの装置によって構成されていてもよく、互いに物理的又は論理的に分離している複数の装置によって構成されてもよい。例えば、提示装置30は、クラウドコンピューティングのようにネットワーク上に分散された複数のコンピュータによって実現されてもよい。以上のように、提示装置30の構成は、提示装置30の機能を実現し得るいかなる構成をも含み得る。 The presentation device 30 may be configured by one device that is physically or logically coupled, or may be configured by a plurality of devices that are physically or logically separated from each other. For example, the presentation device 30 may be realized by a plurality of computers distributed over a network, such as cloud computing. As described above, the configuration of the presentation device 30 may include any configuration that can realize the functions of the presentation device 30.

記憶部32、記憶部34、及び記憶部36の少なくとも1つは、提示装置30の外部に設けられていてもよい。つまり、提示装置30は、記憶部32、記憶部34、及び記憶部36の少なくとも1つを備えていなくてもよい。 At least one of the storage section 32, the storage section 34, and the storage section 36 may be provided outside the presentation device 30. That is, the presentation device 30 does not need to include at least one of the storage section 32, the storage section 34, and the storage section 36.

ユーザは、各嗜好度を予め設定してもよい。この場合、提示装置30は、生成部35を備えていなくてもよい。 The user may set each preference level in advance. In this case, the presentation device 30 does not need to include the generation unit 35.

提示装置30は、ユーザがルート検索を行ったことを契機として、上記提示方法の一連の処理を行ってもよい。この場合、ユーザは目的地を指定してルート検索を行うので、提示装置30は、推定部37を備えていなくてもよく、ステップS01~S03は省略され得る。また、ユーザが出発地点を指定してルート検索を行う場合には、抽出部38は、ユーザの現在地に代えて出発地点から目的地までの移動パターンを抽出してもよい。 The presentation device 30 may perform a series of processes of the above presentation method in response to the user performing a route search. In this case, since the user specifies the destination and searches for a route, the presentation device 30 does not need to include the estimation unit 37, and steps S01 to S03 can be omitted. Furthermore, when the user specifies a starting point and performs a route search, the extraction unit 38 may extract a movement pattern from the starting point to the destination instead of the user's current location.

図8の(a)は、図1に示される端末装置に表示される別の画面例を示す図である。図8の(b)は、図1に示される端末装置に表示されるさらに別の画面例を示す図である。図8の(a)に示されるように、ユーザの現在地から目的地までのルート及び所要時間が地図上に示され、インセンティブを示すメッセージ(「このルートを選択すると200円キャッシュバック」)が地図上に重畳表示されてもよい。図8の(b)に示されるように、ユーザの現在地付近の地図と、運転者の視点で進行方向を表現した3次元動画とが表示され、3次元動画上に、ルートとともにインセンティブを示すメッセージが重畳表示されてもよい。 FIG. 8(a) is a diagram showing another example of a screen displayed on the terminal device shown in FIG. FIG. 8B is a diagram showing yet another example of a screen displayed on the terminal device shown in FIG. As shown in FIG. 8(a), the route and required time from the user's current location to the destination are shown on the map, and a message indicating an incentive ("200 yen cashback if you select this route") is displayed on the map. It may be displayed in a superimposed manner. As shown in FIG. 8(b), a map near the user's current location and a 3D video representing the direction of travel from the driver's perspective are displayed, and a message indicating the route and incentive is displayed on the 3D video. may be displayed in a superimposed manner.

利便性嗜好度Pusは、ユーザが移動する際にタクシーを利用する割合に基づいて算出されてもよい。重み付け係数wst,whe,wus,wsaは、インセンティブの値及びその効果に基づいて、調整されてもよい。 The convenience preference P us may be calculated based on the rate at which the user uses taxis when traveling. The weighting factors w st , wh he , w us , w sa may be adjusted based on the value of the incentive and its effectiveness.

算出部39は、ユーザの基礎情報に基づいて、重み付け係数wst,whe,wus,wsaを算出してもよい。基礎情報の例としては、年齢、性別、及び居住地が挙げられる。例えば、ユーザが主婦である場合には、重み付け係数wstが大きい値に設定される。ユーザの居住地が富裕層が多い地区である場合には、重み付け係数wusが大きい値に設定される。 The calculation unit 39 may calculate the weighting coefficients w st , w he , w us , w sa based on the user's basic information. Examples of basic information include age, gender, and place of residence. For example, if the user is a housewife, the weighting coefficient w st is set to a large value. If the user's residence is in an area where there are many wealthy people, the weighting coefficient w us is set to a large value.

交通情報は、混雑度を含んでいなくてもよい。この場合、混雑度は、提示装置30において算出されてもよい。例えば、算出部39は、過去の混雑度から混雑度を推定してもよい。算出部39は、例えば、曜日、祝日、及び時間帯等が一致する過去の混雑度から混雑度を推定してもよい。混雑度の推定には、機械学習モデルが用いられてもよい。算出部39は、各ユーザに提示する提示情報において、優先度が最も高い移動パターンを各ユーザが選択すると仮定し、移動パターンを選択した後の混雑度が基準混雑度を超えないように、インセンティブを調整してもよい。 Traffic information does not need to include the degree of congestion. In this case, the degree of congestion may be calculated by the presentation device 30. For example, the calculation unit 39 may estimate the congestion degree from the past congestion degree. For example, the calculation unit 39 may estimate the congestion level from past congestion levels on the same day of the week, holiday, time zone, and the like. A machine learning model may be used to estimate the degree of congestion. The calculation unit 39 assumes that each user selects the movement pattern with the highest priority in the presentation information presented to each user, and provides incentives so that the degree of congestion after selecting the movement pattern does not exceed the reference congestion degree. may be adjusted.

算出部39は、移動パターンごとに予め設定された基本インセンティブを、各移動パターンのインセンティブにさらに加算することによって、インセンティブを算出してもよい。この場合、ユーザの不公平感を軽減することができる。 The calculation unit 39 may calculate the incentive by further adding a basic incentive set in advance for each movement pattern to the incentive of each movement pattern. In this case, the user's sense of unfairness can be reduced.

提示情報は、インセンティブの種類をユーザに選択させるための情報を含んでもよい。インセンティブの種類としては、ポイント、及び現金が挙げられる。出力部40は、ユーザの決済情報から、ポイント等の使用頻度を算出し、使用頻度に応じてインセンティブの種類を決定してもよい。出力部40は、ユーザが所有している各種ポイントのポイント数からインセンティブの種類を決定してもよい。 The presentation information may include information for allowing the user to select the type of incentive. Types of incentives include points and cash. The output unit 40 may calculate the frequency of use of points, etc. from the user's payment information, and determine the type of incentive based on the frequency of use. The output unit 40 may determine the type of incentive based on the number of various points owned by the user.

節約嗜好度及び健康嗜好度が大きいユーザに対しては、徒歩及び自転車等を利用する移動パターンが提示されてもよい。健康嗜好度に応じて、徒歩及び自転車等を利用する移動区間の長さが変更されてもよい。例えば、健康嗜好度が大きいほど、上記移動区間が長くなるように移動パターンが設定されてもよい。 A travel pattern using walking, cycling, etc. may be presented to a user with a high saving preference degree and a high health preference degree. Depending on the health preference level, the length of the travel section using walking, bicycle, etc. may be changed. For example, the travel pattern may be set such that the higher the health preference, the longer the travel section.

なお、上記実施形態の説明に用いられたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック(構成部)は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した1つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的又は間接的に(例えば、有線、無線などを用いて)接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記1つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。 It should be noted that the block diagram used in the description of the above embodiment shows blocks in functional units. These functional blocks (components) are realized by any combination of at least one of hardware and software. Furthermore, the method for realizing each functional block is not particularly limited. That is, each functional block may be realized using one physically or logically coupled device, or may be realized using two or more physically or logically separated devices directly or indirectly (e.g. , wired, wireless, etc.) and may be realized using a plurality of these devices. The functional block may be realized by combining software with the one device or the plurality of devices.

機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知(broadcasting)、通知(notifying)、通信(communicating)、転送(forwarding)、構成(configuring)、再構成(reconfiguring)、割り当て(allocating、mapping)、及び割り振り(assigning)などがあるが、これらの機能に限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック(構成部)は、送信部(transmitting unit)又は送信機(transmitter)と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。 Functions include judgment, decision, judgment, calculation, calculation, processing, derivation, investigation, exploration, confirmation, reception, transmission, output, access, resolution, selection, selection, establishment, comparison, assumption, expectation, consideration, These include broadcasting, notifying, communicating, forwarding, configuring, reconfiguring, allocating, mapping, and assigning. It is not limited to functions. For example, a functional block (configuration unit) that performs transmission is called a transmitting unit or transmitter. In either case, as described above, the implementation method is not particularly limited.

例えば、本開示の一実施の形態における提示装置30は、本開示の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図9は、本開示の一実施の形態に係る提示装置30のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の提示装置30は、物理的には、プロセッサ1001、メモリ1002、ストレージ1003、通信装置1004、入力装置1005、出力装置1006、バス1007などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。 For example, the presentation device 30 in an embodiment of the present disclosure may function as a computer that performs the processing of the present disclosure. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the hardware configuration of the presentation device 30 according to an embodiment of the present disclosure. The presentation device 30 described above may be physically configured as a computer device including a processor 1001, a memory 1002, a storage 1003, a communication device 1004, an input device 1005, an output device 1006, a bus 1007, and the like.

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、及びユニットなどに読み替えることができる。提示装置30のハードウェア構成は、図に示された各装置を1つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。 Note that in the following description, the word "apparatus" can be read as a circuit, a device, a unit, or the like. The hardware configuration of the presentation device 30 may be configured to include one or more of each device shown in the figure, or may be configured not to include some of the devices.

提示装置30における各機能は、プロセッサ1001及びメモリ1002などのハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることによって、プロセッサ1001が演算を行い、通信装置1004による通信を制御したり、メモリ1002及びストレージ1003におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。 Each function in the presentation device 30 is implemented by loading predetermined software (programs) onto hardware such as the processor 1001 and memory 1002, so that the processor 1001 performs calculations, controls communication by the communication device 1004, and controls communication by the communication device 1004. This is realized by controlling at least one of data reading and writing in the storage 1003.

プロセッサ1001は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ1001は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、及びレジスタなどを含む中央処理装置(CPU:Central Processing Unit)によって構成されてもよい。例えば、上述の提示装置30の各機能は、プロセッサ1001によって実現されてもよい。 The processor 1001, for example, operates an operating system to control the entire computer. The processor 1001 may be configured by a central processing unit (CPU) including an interface with peripheral devices, a control device, an arithmetic device, a register, and the like. For example, each function of the presentation device 30 described above may be realized by the processor 1001.

また、プロセッサ1001は、プログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュール、及びデータなどを、ストレージ1003及び通信装置1004の少なくとも一方からメモリ1002に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、提示装置30の各機能は、メモリ1002に格納され、プロセッサ1001において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、1つのプロセッサ1001によって実行される旨を説明してきたが、2以上のプロセッサ1001により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ1001は、1以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されてもよい。 Furthermore, the processor 1001 reads programs (program codes), software modules, data, and the like from at least one of the storage 1003 and the communication device 1004 to the memory 1002, and executes various processes in accordance with these. As the program, a program that causes a computer to execute at least part of the operations described in the above embodiments is used. For example, each function of the presentation device 30 may be realized by a control program stored in the memory 1002 and operated on the processor 1001. Although the various processes described above have been described as being executed by one processor 1001, they may be executed by two or more processors 1001 simultaneously or sequentially. Processor 1001 may be implemented by one or more chips. Note that the program may be transmitted from a network via a telecommunications line.

メモリ1002は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、RAM(Random Access Memory)などの少なくとも1つによって構成されてもよい。メモリ1002は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ(主記憶装置)などと呼ばれてもよい。メモリ1002は、本開示の一実施形態に係る提示方法を実施するために実行可能なプログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。 The memory 1002 is a computer-readable recording medium, and includes at least one of ROM (Read Only Memory), EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), RAM (Random Access Memory), and the like. may be done. Memory 1002 may be called a register, cache, main memory, or the like. The memory 1002 can store executable programs (program codes), software modules, etc. for implementing the presentation method according to an embodiment of the present disclosure.

ストレージ1003は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、CD-ROM(Compact Disc ROM)などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Blu-ray(登録商標)ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも1つによって構成されてもよい。ストレージ1003は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ1002及びストレージ1003の少なくとも一方を含むデータベース、サーバ、その他の適切な媒体であってもよい。 The storage 1003 is a computer-readable recording medium, such as an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disk, or a magneto-optical disk (for example, a compact disk, a digital versatile disk, or a Blu-ray disk). (registered trademark disk), smart card, flash memory (eg, card, stick, key drive), floppy disk, magnetic strip, etc. Storage 1003 may also be called an auxiliary storage device. The storage medium mentioned above may be, for example, a database including at least one of memory 1002 and storage 1003, a server, or other suitable medium.

通信装置1004は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア(送受信デバイス)であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置1004は、例えば周波数分割複信(FDD:Frequency Division Duplex)及び時分割複信(TDD:Time Division Duplex)の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。例えば、上述の取得部31,33、及び出力部40などは、通信装置1004によって実現されてもよい。 The communication device 1004 is hardware (transmission/reception device) for communicating between computers via at least one of a wired network and a wireless network, and is also referred to as, for example, a network device, a network controller, a network card, a communication module, or the like. The communication device 1004 includes, for example, a high frequency switch, a duplexer, a filter, a frequency synthesizer, etc. to realize at least one of frequency division duplex (FDD) and time division duplex (TDD). It may be composed of. For example, the above-described acquisition units 31 and 33, output unit 40, and the like may be realized by the communication device 1004.

入力装置1005は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス(例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど)である。出力装置1006は、外部への出力を実施する出力デバイス(例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど)である。なお、入力装置1005及び出力装置1006は、一体となった構成(例えば、タッチパネル)であってもよい。 The input device 1005 is an input device (eg, keyboard, mouse, microphone, switch, button, sensor, etc.) that accepts input from the outside. The output device 1006 is an output device (for example, a display, a speaker, an LED lamp, etc.) that performs output to the outside. Note that the input device 1005 and the output device 1006 may have an integrated configuration (for example, a touch panel).

また、プロセッサ1001及びメモリ1002などの各装置は、情報を通信するためのバス1007によって接続される。バス1007は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。 Furthermore, each device such as the processor 1001 and the memory 1002 is connected by a bus 1007 for communicating information. The bus 1007 may be configured using a single bus, or may be configured using different buses for each device.

また、提示装置30は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP:Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ1001は、これらのハードウェアの少なくとも1つを用いて実装されてもよい。 The presentation device 30 also includes hardware such as a microprocessor, a digital signal processor (DSP), an application specific integrated circuit (ASIC), a programmable logic device (PLD), and a field programmable gate array (FPGA). A part or all of each functional block may be realized by the hardware. For example, processor 1001 may be implemented using at least one of these hardwares.

情報の通知は、本開示において説明された態様/実施形態に限られず、他の方法を用いて行われてもよい。 Notification of information is not limited to the aspects/embodiments described in this disclosure, and may be performed using other methods.

本開示において説明された各態様/実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明された方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。 The processing procedures, sequences, flowcharts, etc. of each aspect/embodiment described in this disclosure may be rearranged in order as long as there is no contradiction. For example, the methods described in this disclosure use an exemplary order to present elements of the various steps and are not limited to the particular order presented.

情報等は、上位レイヤ(又は下位レイヤ)から下位レイヤ(又は上位レイヤ)へ出力され得る。情報等は、複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。 Information etc. can be output from an upper layer (or lower layer) to a lower layer (or upper layer). Information etc. may be input/output via multiple network nodes.

入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理されてもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。 The input/output information may be stored in a specific location (for example, memory) or may be managed using a management table. Information etc. to be input/output may be overwritten, updated, or additionally written. The output information etc. may be deleted. The input information etc. may be transmitted to other devices.

判定は、1ビットで表される値(0か1か)によって行われてもよいし、真偽値(Boolean:true又はfalse)によって行われてもよいし、数値の比較(例えば、所定の値との比較)によって行われてもよい。 Judgment may be made using a value expressed by 1 bit (0 or 1), a truth value (Boolean: true or false), or a comparison of numerical values (for example, a predetermined value). (comparison with a value).

本開示において説明された各態様/実施形態は単独で用いられてもよいし、組み合わせて用いられてもよいし、実行に伴って切り替えて用いられてもよい。また、所定の情報の通知(例えば、「Xであること」の通知)は、明示的な通知に限られず、暗黙的に(例えば、当該所定の情報の通知を行わないことによって)行われてもよい。 Each aspect/embodiment described in this disclosure may be used alone, may be used in combination, or may be switched and used in accordance with execution. Further, notification of prescribed information (for example, notification of “X”) is not limited to explicit notification, but may also be done implicitly (for example, by not notifying the prescribed information). Good too.

以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明された実施形態に限定されないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とし、本開示に対して何ら制限的な意味を有しない。 Although the present disclosure has been described in detail above, it will be apparent to those skilled in the art that the present disclosure is not limited to the embodiments described herein. The present disclosure can be implemented as modifications and variations without departing from the spirit and scope of the present disclosure as determined by the claims. Therefore, the description of the present disclosure is for illustrative purposes only and is not meant to be limiting on the present disclosure.

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。 Software includes instructions, instruction sets, code, code segments, program code, programs, subprograms, software modules, whether referred to as software, firmware, middleware, microcode, hardware description language, or by any other name. , should be broadly construed to mean an application, software application, software package, routine, subroutine, object, executable, thread of execution, procedure, function, etc.

また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術(同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線(DSL:Digital Subscriber Line)など)及び無線技術(赤外線、マイクロ波など)の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。 Additionally, software, instructions, information, etc. may be sent and received via a transmission medium. For example, if the software uses wired technology (coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, digital subscriber line (DSL), etc.) and/or wireless technology (infrared, microwave, etc.) to When transmitted from a server or other remote source, these wired and/or wireless technologies are included within the definition of transmission medium.

本開示において説明された情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。 The information, signals, etc. described in this disclosure may be represented using any of a variety of different technologies. For example, data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, chips, etc., which may be referred to throughout the above description, may refer to voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or magnetic particles, light fields or photons, or any of these. It may also be represented by a combination of

なお、本開示において説明された用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えられてもよい。 Note that terms explained in this disclosure and terms necessary for understanding this disclosure may be replaced with terms having the same or similar meanings.

本開示において使用される「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。 As used in this disclosure, the terms "system" and "network" are used interchangeably.

また、本開示において説明された情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。 Furthermore, the information, parameters, etc. described in this disclosure may be expressed using absolute values, relative values from a predetermined value, or other corresponding information. It may also be expressed as

上述したパラメータに使用される名称はいかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本開示で明示的に開示したものと異なる場合もある。 The names used for the parameters mentioned above are not restrictive in any respect. Furthermore, the mathematical formulas etc. using these parameters may differ from those explicitly disclosed in this disclosure.

本開示で使用される「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up、search、inquiry)(例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索)、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)(例えば、情報を受信すること)、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)(例えば、メモリ中のデータにアクセスすること)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断(決定)」は、「想定する(assuming)」、「期待する(expecting)」、「みなす(considering)」などで読み替えられてもよい。 As used in this disclosure, the terms "determining" and "determining" may encompass a wide variety of operations. "Judgment" and "decision" include, for example, judging, calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up, search, and inquiry. (e.g., searching in a table, database, or other data structure), and regarding an ascertaining as a "judgment" or "decision." In addition, "judgment" and "decision" refer to receiving (e.g., receiving information), transmitting (e.g., sending information), input, output, and access. (accessing) (for example, accessing data in memory) may include considering something as a "judgment" or "decision." In addition, "judgment" and "decision" refer to resolving, selecting, choosing, establishing, comparing, etc. as "judgment" and "decision". may be included. In other words, "judgment" and "decision" may include regarding some action as having been "judged" or "determined." Further, "judgment (decision)" may be read as "assuming", "expecting", "considering", etc.

「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、2又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された2つの要素間に1又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、2つの要素は、1又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光(可視及び不可視の両方)領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。 The terms "connected", "coupled", or any variations thereof, mean any connection or coupling, direct or indirect, between two or more elements and each other. It may include the presence of one or more intermediate elements between two elements that are "connected" or "coupled." The bonds or connections between elements may be physical, logical, or a combination thereof. For example, "connection" may be replaced with "access." As used in this disclosure, two elements may include one or more electrical wires, cables, and/or printed electrical connections, as well as in the radio frequency domain, as some non-limiting and non-inclusive examples. , electromagnetic energy having wavelengths in the microwave and optical (both visible and non-visible) ranges.

本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。 As used in this disclosure, the phrase "based on" does not mean "based solely on" unless explicitly stated otherwise. In other words, the phrase "based on" means both "based only on" and "based at least on."

本開示において使用する「第1の」、「第2の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、2つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第1及び第2の要素への参照は、2つの要素のみが採用され得ること、又は何らかの形で第1の要素が第2の要素に先行しなければならないことを意味しない。 As used in this disclosure, any reference to elements using the designations "first," "second," etc. does not generally limit the amount or order of those elements. These designations may be used in this disclosure as a convenient way to distinguish between two or more elements. Thus, reference to a first and second element does not imply that only two elements may be employed or that the first element must precede the second element in any way.

上記の各装置の構成における「部」を、「回路」、「デバイス」等に置き換えてもよい。 "Unit" in the configuration of each device described above may be replaced with "circuit", "device", etc.

本開示において、「含む(include)」、「含んでいる(including)」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は(or)」は、排他的論理和ではないことが意図される。 Where "include", "including" and variations thereof are used in this disclosure, these terms, like the term "comprising," are inclusive. It is intended that Furthermore, the term "or" as used in this disclosure is not intended to be exclusive or.

本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。 In this disclosure, when articles are added by translation, such as a, an, and the in English, the disclosure may include that the nouns following these articles are plural.

本開示において、「AとBが異なる」という用語は、「AとBが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「AとBがそれぞれCと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。 In the present disclosure, the term "A and B are different" may mean "A and B are different from each other." Note that the term may also mean that "A and B are each different from C". Terms such as "separate" and "coupled" may also be interpreted similarly to "different."

1…提示システム、10…端末装置、20…サーバ装置、30…提示装置、31…取得部、32…記憶部、33…取得部、34…記憶部、35…生成部、36…記憶部、37…推定部、38…抽出部、39…算出部、40…出力部、1001…プロセッサ、1002…メモリ、1003…ストレージ、1004…通信装置、1005…入力装置、1006…出力装置、1007…バス。 1... presentation system, 10... terminal device, 20... server device, 30... presentation device, 31... acquisition section, 32... storage section, 33... acquisition section, 34... storage section, 35... generation section, 36... storage section, 37... Estimating unit, 38... Extracting unit, 39... Calculating unit, 40... Output unit, 1001... Processor, 1002... Memory, 1003... Storage, 1004... Communication device, 1005... Input device, 1006... Output device, 1007... Bus .

Claims (4)

ユーザが目的地に行くために用いることが可能なルート及び交通手段を示す移動パターンを提示する提示装置であって、
前記ユーザの現在地から前記目的地までの交通情報に基づいて、複数の移動パターンを抽出する抽出部と、
前記ユーザの嗜好を示す複数の嗜好度及び前記複数の移動パターンのそれぞれに対する混雑度に基づいて、前記複数の移動パターンのそれぞれに付加するインセンティブを算出する算出部と、
前記複数の移動パターン及び前記複数の移動パターンのそれぞれと対応する前記インセンティブを含む提示情報を出力する出力部と、
を備え
前記算出部は、前記複数の嗜好度及び前記複数の嗜好度に対応する実際の値に基づいて、前記複数の移動パターンのそれぞれの優先度を算出し、
前記出力部は、前記優先度が高い順に前記複数の移動パターンを提示する前記提示情報を出力する、提示装置。
A presentation device that presents a travel pattern indicating routes and means of transportation that a user can use to reach a destination, the presentation device comprising:
an extraction unit that extracts a plurality of movement patterns based on traffic information from the user's current location to the destination;
a calculation unit that calculates an incentive to be added to each of the plurality of movement patterns based on a plurality of preference degrees indicating the user's preferences and a congestion degree for each of the plurality of movement patterns;
an output unit that outputs presentation information including the plurality of movement patterns and the incentive corresponding to each of the plurality of movement patterns;
Equipped with
The calculation unit calculates the priority of each of the plurality of movement patterns based on the plurality of preference degrees and the actual value corresponding to the plurality of preference degrees,
The output unit is a presentation device that outputs the presentation information that presents the plurality of movement patterns in descending order of priority .
前記複数の移動パターンの交通手段のそれぞれには、基準混雑度が設定されており、
前記算出部は、前記複数の移動パターンのうちの前記優先度が最も高い第1移動パターンの前記混雑度が、前記第1移動パターンの交通手段に対して設定された第1基準混雑度よりも大きい場合、前記複数の移動パターンから、前記基準混雑度よりも前記混雑度が小さい第2移動パターンを抽出し、前記第2移動パターンの前記優先度が前記第1移動パターンの前記優先度よりも高くなるように前記第2移動パターンの前記インセンティブを算出する、請求項に記載の提示装置。
A standard congestion degree is set for each of the transportation means of the plurality of movement patterns,
The calculation unit is configured such that the congestion degree of the first movement pattern having the highest priority among the plurality of movement patterns is higher than a first standard congestion degree set for the transportation means of the first movement pattern. If the congestion degree is larger than the reference congestion degree, a second movement pattern having the congestion degree smaller than the reference congestion degree is extracted from the plurality of movement patterns, and the priority of the second movement pattern is higher than the priority of the first movement pattern. The presentation device according to claim 1 , wherein the incentive of the second movement pattern is calculated so as to increase the incentive.
前記ユーザの行動に関する行動情報に基づいて、前記目的地を推定する推定部をさらに備える、請求項1又は請求項2に記載の提示装置。 The presentation device according to claim 1 or 2 , further comprising an estimation unit that estimates the destination based on behavior information regarding the user's behavior. 前記ユーザの行動に関する行動情報に基づいて、前記複数の嗜好度を生成する生成部をさらに備える、請求項1~請求項のいずれか一項に記載の提示装置。 The presentation device according to any one of claims 1 to 3 , further comprising a generation unit that generates the plurality of preference degrees based on behavior information regarding the user's behavior.
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