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JP7569705B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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JP7569705B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents

Information processing device, information processing method, and information processing program Download PDF

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Description

本発明は、情報処理装置情報処理方法および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device , an information processing method , and an information processing program .

従来、例えばコンサートなどのイベントが終了した後に、イベント施設から出てきたイベント施設の利用者や、利用者が利用するタクシーなどがイベント施設周辺に集中して混雑することを回避する技術が種々提案されている(例えば、特許文献1参照)。従来技術にあっては、イベントの終了予定時刻などのイベント情報をタクシーなどの車両に送信することで、混雑回避可能な運行ルートの検討を支援するようにしている。 Various technologies have been proposed to prevent users of an event facility, such as a concert, from concentrating and crowding around the event facility after the event has ended, as well as the taxis used by the users (see, for example, Patent Document 1). In the conventional technology, event information, such as the scheduled end time of the event, is sent to vehicles such as taxis to help them consider driving routes that can avoid congestion.

特開2006-119012号公報JP 2006-119012 A

しかしながら、上記した従来技術にあっては、1つのイベント施設を対象にしているため、混雑の発生を回避することができないおそれがあった。すなわち、例えば対象のイベント施設から比較的近い場所に別のイベント施設があり、かかる別のイベント施設でもイベントが開催される場合がある。このような場合、別のイベント施設のイベントによる混雑の影響を受けて、対象のイベント施設周辺における混雑の発生を回避することができないおそれがあった。 However, the above-mentioned conventional technology targets a single event facility, and so there is a risk that congestion cannot be avoided. That is, for example, there may be another event facility located relatively close to the target event facility, and an event may also be held at the other event facility. In such a case, there is a risk that congestion cannot be avoided around the target event facility due to the influence of the congestion caused by the event at the other event facility.

このように、従来技術には、複数のイベント施設でそれぞれイベントが開催される場合に、複数のイベント施設周辺における混雑の発生を回避するという点で改善の余地があった。 As such, the conventional technology has room for improvement in terms of avoiding congestion around multiple event facilities when events are held at each of the multiple event facilities.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、複数のイベント施設でそれぞれイベントが開催される場合であっても、複数のイベント施設周辺における混雑の発生を回避することができる情報処理装置情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above, and aims to provide an information processing device, an information processing method , and an information processing program that can avoid congestion around multiple event facilities, even when events are held at each of the multiple event facilities.

上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、情報処理装置において、取得部と、決定部とを備える。取得部は、複数のイベント施設で開催されるイベントに関するイベント情報であって、複数の前記イベント施設ごとの前記イベントの終了予定時刻を含む複数のイベント情報を取得する。決定部は、前記取得部によって取得された複数の前記イベント情報に基づいて、複数の前記イベント施設の利用者に対する移動体の乗り場の位置を決定する。 In order to solve the above problems and achieve the object, the present invention provides an information processing device that includes an acquisition unit and a determination unit. The acquisition unit acquires multiple pieces of event information related to events held at multiple event facilities, the multiple pieces of event information including the scheduled end times of the events for each of the multiple event facilities. The determination unit determines the positions of boarding points for mobile objects for users of the multiple event facilities based on the multiple pieces of event information acquired by the acquisition unit.

本発明によれば、複数のイベント施設でそれぞれイベントが開催される場合であっても、複数のイベント施設周辺における混雑の発生を回避することができる。 According to the present invention, even when multiple events are held at multiple event facilities, congestion around the multiple event facilities can be avoided.

図1は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an overview of an information processing method according to an embodiment. 図2は、情報処理システムの構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of an information processing system. 図3は、情報処理装置の構成例を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of the configuration of an information processing device. 図4は、イベント情報の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of event information. 図5は、所定時間情報の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the predetermined time information. 図6は、ユーザ情報の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of user information. 図7は、人流情報の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of people flow information. 図8は、道路情報の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an example of road information. 図9は、乗り場情報の一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing an example of the platform information. 図10は、タクシー乗り場の位置の決定処理を説明する図である。FIG. 10 is a diagram for explaining the process of determining the location of a taxi stand. 図11は、タクシー乗り場へ向かうタクシーの経路の決定処理を説明する図である。FIG. 11 is a diagram for explaining a process for determining a route for a taxi heading to a taxi stand. 図12は、情報処理装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart showing a processing procedure executed by the information processing device.

以下、添付図面を参照して、本願の開示する情報処理装置および情報処理方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。 Below, embodiments of the information processing device and information processing method disclosed in the present application will be described in detail with reference to the attached drawings. Note that the present invention is not limited to the embodiments described below.

<情報処理方法の概要>
以下では先ず、実施形態に係る情報処理方法の概要について図1を参照して説明する。図1は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す図である。
<Outline of information processing method>
First, an overview of an information processing method according to an embodiment will be described below with reference to Fig. 1. Fig. 1 is a diagram showing an overview of an information processing method according to an embodiment.

図1に示すように、実施形態に係る情報処理方法は、例えば情報処理システム1に含まれる情報処理装置10によって実行される。情報処理装置10は、複数のイベント施設100に関する情報の処理や複数のイベント施設100周辺に関する情報の処理など各種の処理を実行可能なサーバである。なお、情報処理装置10は、例えばクラウドサーバとして実現されてもよいし、複数のサーバを用いた分散処理を行ってもよい。 As shown in FIG. 1, the information processing method according to the embodiment is executed by, for example, an information processing device 10 included in an information processing system 1. The information processing device 10 is a server capable of executing various processes, such as processing information related to multiple event facilities 100 and processing information related to the surrounding areas of the multiple event facilities 100. The information processing device 10 may be realized as, for example, a cloud server, or may perform distributed processing using multiple servers.

ここで、イベント施設100は、例えばスポーツの試合などのイベントが行われるスポーツ施設、コンサートや演劇などのイベントが開催される施設(会場)である。なお、図1では、イベント施設100が第1イベント施設100aおよび第2イベント施設100bの2つである例を示しているが、これに限られず、3つ以上であってもよい。また、以下では、2つのイベント施設100のうち一方の第1イベント施設100aを「第1施設100a」、他方の第2イベント施設100bを「第2施設100b」と記載する場合があり、これらを特に区別せずに説明する場合には「施設100」と記載する。 Here, the event facility 100 is, for example, a sports facility where events such as sporting matches are held, or a facility (venue) where events such as concerts and plays are held. Note that, although FIG. 1 shows an example in which there are two event facilities 100, a first event facility 100a and a second event facility 100b, this is not limited to this, and there may be three or more event facilities. In the following, one of the two event facilities 100, the first event facility 100a, may be referred to as the "first facility 100a," and the other, the second event facility 100b, may be referred to as the "second facility 100b." When there is no particular distinction between these facilities, they will be referred to as "facility 100."

また、第1施設100aと第2施設100bとは、例えば比較的近い場所にあるものとする。一例としては、第1施設100aと第2施設100bとは、最寄りの駅が同じとなるような場所にあるものとする。言い換えると、第1施設100aと第2施設100bとは、対応する交通機関が同じとなるような場所にある。なお、上記では、第1施設100aおよび第2施設100bの最寄りの駅が同じであるとしたが、これに限定されるものではなく、第1施設100aの最寄りの駅と第2施設100bの最寄りの駅とが比較的近い駅であればよい。 Furthermore, the first facility 100a and the second facility 100b are, for example, located relatively close to each other. As an example, the first facility 100a and the second facility 100b are located in a place where the nearest train station is the same. In other words, the first facility 100a and the second facility 100b are located in a place where the corresponding transportation means are the same. Note that, although the nearest station of the first facility 100a and the second facility 100b is the same in the above, this is not limited thereto, and it is sufficient that the nearest station of the first facility 100a and the nearest station of the second facility 100b are relatively close to each other.

ところで、上記した第1施設100aおよび第2施設100bにおいては、それぞれイベントが開催され、かかるイベントが同じような時間帯で終了する場合がある。また、第1施設100aおよび第2施設100bの両方で、一つの大規模イベントが開催される場合がある。このような場合、イベントの終了に伴って、第1施設100aおよび第2施設100bを利用した利用者、すなわち観客(イベントの参加者)が同じようなタイミングで一斉に出てくる。そのため、施設100の周辺において混雑が発生しやすい。 Incidentally, events may be held at the first facility 100a and the second facility 100b, and these events may end at a similar time. Also, a large-scale event may be held at both the first facility 100a and the second facility 100b. In such a case, as the event ends, users who used the first facility 100a and the second facility 100b, i.e., spectators (event participants), come out all at once at the same time. This can easily cause congestion around the facility 100.

例えば、上記した利用者がタクシーなどの交通機関を利用して帰る場合、利用者が施設100の周辺にあるタクシーの乗り場に集中し、混雑が発生するおそれがある。以下、利用者を「ユーザ」、タクシーの乗り場を「タクシー乗り場」と記載する場合がある。 For example, if the user described above uses public transportation such as a taxi to return home, the users may gather at taxi stands in the vicinity of facility 100, causing congestion. Hereinafter, the user may be referred to as a "user" and the taxi stand as a "taxi stand."

図1に示す例では、想像線で示すように、第1施設100aと第2施設100bとの間の位置にタクシー乗り場200xがある場合、第1施設100aのユーザUと第2施設100bのユーザUとがタクシー乗り場200xに集中してしまい混雑が発生するおそれがある(矢印Ax参照)。なお、タクシー乗り場200xは、第1施設100aおよび第2施設100bの一方のみでイベントが開催されるような場合には、混雑が発生しにくい規模の乗り場であるものとする。 In the example shown in FIG. 1, as shown by the imaginary line, if a taxi stand 200x is located between the first facility 100a and the second facility 100b, users U of the first facility 100a and users U of the second facility 100b may gather at the taxi stand 200x, causing congestion (see arrow Ax). Note that the taxi stand 200x is assumed to be of a size that is unlikely to cause congestion when an event is held in only one of the first facility 100a and the second facility 100b.

また、タクシーCにおいても、第1、第2施設100a,100bのユーザUを乗せるため、比較的多くのタクシーCがタクシー乗り場200xに向かうこととなる。そのため、タクシーCがタクシー乗り場200x付近や、タクシー乗り場200xへ向かう道路に集中してしまい混雑が発生するおそれがある。 Also, a relatively large number of taxis C will head to the taxi stand 200x to pick up users U from the first and second facilities 100a and 100b. As a result, taxis C may concentrate near the taxi stand 200x or on the roads leading to the taxi stand 200x, causing congestion.

このように、第1、第2施設100a,100bでそれぞれイベントが開催され、イベントが同じような時間帯で終了する場合に、第1施設100aのイベントに起因する混雑と第2施設100bのイベントに起因する混雑とが影響し合い、第1、第2施設100a,100b周辺においてユーザUやタクシーCの混雑が発生するおそれがあった。 In this way, if events are held at the first and second facilities 100a and 100b, respectively, and the events end at similar times, the congestion caused by the event at the first facility 100a and the congestion caused by the event at the second facility 100b may affect each other, causing congestion for users U and taxis C around the first and second facilities 100a and 100b.

そこで、本実施形態に係る情報処理装置10にあっては、複数の施設100でそれぞれイベントが開催される場合であっても、複数の施設100周辺における混雑の発生を回避することができるような構成とした。 Therefore, the information processing device 10 according to this embodiment is configured to be able to avoid congestion around multiple facilities 100 even when events are held at multiple facilities 100.

以下、情報処理装置10の処理について具体的に説明すると、情報処理装置10は先ず、複数の施設100で開催されるイベントに関するイベント情報であって、複数の施設100ごとのイベントの終了予定時刻を含む複数のイベント情報を取得する(ステップS1)。すなわち、情報処理装置10は、複数の施設100でそれぞれ開催されるイベントの終了予定時刻を含む、複数のイベント情報を取得する。 The processing of the information processing device 10 will now be described in detail. First, the information processing device 10 acquires a plurality of pieces of event information related to events held at a plurality of facilities 100, the plurality of pieces of event information including the scheduled end times of the events held at each of the plurality of facilities 100 (step S1). That is, the information processing device 10 acquires a plurality of pieces of event information including the scheduled end times of the events held at each of the plurality of facilities 100.

例えば、情報処理装置10は、第1施設100aを管理するサーバ(後述するイベント施設用情報処理装置60a(図2参照))から、第1施設100aで開催されるイベントに関するイベント情報を取得する。また、情報処理装置10は、第2施設100bを管理するサーバ(後述するイベント施設用情報処理装置60b(図2参照))から、第2施設100bで開催されるイベントに関するイベント情報を取得する。なお、イベント情報には、上記した終了予定時刻の他に、例えばイベントの来場者数などその他の情報が含まれてもよい。 For example, the information processing device 10 acquires event information about an event held at the first facility 100a from a server managing the first facility 100a (an event facility information processing device 60a (see FIG. 2) described later). The information processing device 10 also acquires event information about an event held at the second facility 100b from a server managing the second facility 100b (an event facility information processing device 60b (see FIG. 2) described later). Note that in addition to the scheduled end time described above, the event information may also include other information, such as the number of attendees at the event.

次いで、情報処理装置10は、複数のイベントの終了予定時刻が比較的近いか否かを判定する、具体的には、複数のイベントの終了予定時刻が所定時間内であるか否かを判定する(ステップS2)。言い換えると、情報処理装置10は、複数の施設100ごとのイベントの終了予定時刻同士の時間差が所定時間以内であるか否かを判定する。上記した所定時間は、任意の値に設定可能であり、例えば複数のイベントのうち、先に終了する予定のイベントが終了した後に、かかるイベントに起因する混雑が解消すると推定されるような経過時間に設定される。なお、所定時間の設定については後述する。 The information processing device 10 then determines whether the scheduled end times of the multiple events are relatively close to each other, specifically, whether the scheduled end times of the multiple events are within a predetermined time (step S2). In other words, the information processing device 10 determines whether the time difference between the scheduled end times of the events for each of the multiple facilities 100 is within a predetermined time. The above-mentioned predetermined time can be set to any value, and is set, for example, to an elapsed time that is estimated to be the time that will elapse after the event that is scheduled to end first among the multiple events has ended, at which the congestion caused by that event is expected to be resolved. The setting of the predetermined time will be described later.

従って、ステップS2の処理は、第1施設100aのイベントと第2施設100bのイベントのうちの一方のイベントが終了して、当該イベントに起因する混雑が解消すると推定される時間(所定時間)が経過する前に、他方のイベントの終了予定時刻が到来するか否かを判定する処理であるともいえる。 The process of step S2 can therefore be said to be a process of determining whether the scheduled end time of one of the events at the first facility 100a and the second facility 100b will arrive before the time (predetermined time) when the congestion caused by one of the events is estimated to be resolved after the other event has ended has elapsed.

次いで、情報処理装置10は、複数のイベントの終了予定時刻が所定時間内であると判定された場合、イベント情報に基づいてタクシー乗り場200の位置を決定する(ステップS3)。言い換えると、情報処理装置10は、複数のイベントの終了予定時刻が比較的近く第1施設100aのイベントに起因する混雑と第2施設100bのイベントに起因する混雑とが影響し合うと判定された場合、イベント情報に基づき、タクシー乗り場200が分散するように、タクシー乗り場200の位置を決定する。 Next, if the information processing device 10 determines that the scheduled end times of the multiple events are within a predetermined time, it determines the location of the taxi stand 200 based on the event information (step S3). In other words, if the information processing device 10 determines that the scheduled end times of the multiple events are relatively close and congestion caused by the event at the first facility 100a and congestion caused by the event at the second facility 100b affect each other, it determines the location of the taxi stand 200 based on the event information so that the taxi stands 200 are dispersed.

一例としては、情報処理装置10は、上記したタクシー乗り場200xに加えてあるいは代えて、第1施設100aから比較的近く、第2施設100bから比較的遠いような位置を、第1タクシー乗り場200aの位置として決定する(設定する)。また、情報処理装置10は、第1タクシー乗り場200aが設定される道路R1とは異なる道路R2沿いの位置であって、第2施設100bから比較的近く、第1施設100aから比較的遠いような位置を、第2タクシー乗り場200bの位置として決定する(設定する)。 As an example, in addition to or instead of the above-mentioned taxi stand 200x, the information processing device 10 determines (sets) a location that is relatively close to the first facility 100a and relatively far from the second facility 100b as the location of the first taxi stand 200a. Also, the information processing device 10 determines (sets) a location along a road R2 different from the road R1 on which the first taxi stand 200a is set, that is relatively close to the second facility 100b and relatively far from the first facility 100a, as the location of the second taxi stand 200b.

なお、以下では、第1タクシー乗り場200aおよび第2タクシー乗り場200bを区別せずに説明する場合には「タクシー乗り場200」と記載する。また、上記したタクシー乗り場200が設定される場所は、例えば施設100でイベントが開催されていないとき、あるいは第1施設100aおよび第2施設100bの一方のみでイベントが開催されるときなどには、タクシー乗り場ではない場所、言い換えるとタクシー乗り場として機能していない場所とされる。すなわち、タクシー乗り場200は、施設100周辺において仮想的に設定される乗り場であり、例えばイベントの終了前または終了後に新たに設定される乗り場である。なお、上記では、タクシー乗り場200が仮想的なタクシー乗り場であるとしたが、これに限られず、既存のタクシー乗り場であってもよい。 In the following, when the first taxi stand 200a and the second taxi stand 200b are not differentiated from each other, they will be referred to as "taxi stand 200". In addition, the location where the taxi stand 200 is set is a location that is not a taxi stand, in other words, a location that does not function as a taxi stand, for example, when no event is being held at the facility 100, or when an event is being held at only one of the first facility 100a and the second facility 100b. In other words, the taxi stand 200 is a virtually set stand in the vicinity of the facility 100, and is a newly set stand, for example, before or after the end of an event. In the above, the taxi stand 200 is described as a virtual taxi stand, but is not limited to this and may be an existing taxi stand.

情報処理装置10は、上記したタクシー乗り場200の位置が決定されると、例えばタクシー乗り場200の位置情報などを、タクシーCに搭載された車載装置50に提供してもよい。これにより、タクシーCは、タクシー乗り場200へ向けて移動して待機することができる。なお、情報処理装置10は、タクシー乗り場200までの適切な経路を示す経路情報を車載装置50に提供することができるが、これについては後述する。 When the location of the taxi stand 200 described above is determined, the information processing device 10 may provide, for example, location information of the taxi stand 200 to the in-vehicle device 50 mounted on the taxi C. This allows the taxi C to move toward the taxi stand 200 and wait there. The information processing device 10 can provide route information indicating an appropriate route to the taxi stand 200 to the in-vehicle device 50, which will be described later.

また、情報処理装置10は、タクシー乗り場200の位置情報を、例えば施設100の関係者やユーザUなどに提供してもよい。詳しくは、情報処理装置10は、タクシー乗り場200の位置情報を、施設100周辺でユーザUの交通整理を行う施設100の関係者(イベントスタッフ)や、ユーザUに提供してもよい。これにより、かかる関係者は、ユーザUをタクシー乗り場200へ適切に誘導することが可能になる。また、ユーザUは、タクシー乗り場200の位置情報を確認し、タクシー乗り場200へ移動することが可能になる。 In addition, the information processing device 10 may provide the location information of the taxi stand 200 to, for example, personnel involved with the facility 100 or the user U. In detail, the information processing device 10 may provide the location information of the taxi stand 200 to personnel involved with the facility 100 (event staff) who directs traffic for the user U around the facility 100, or to the user U. This enables such personnel to appropriately guide the user U to the taxi stand 200. In addition, the user U can check the location information of the taxi stand 200 and move to the taxi stand 200.

このように、タクシー乗り場200の位置が決定されることで、第1施設100aおよび第2施設100bのユーザUは、白抜きの矢印Aで示すように、第1、第2タクシー乗り場200a,200bに分散することとなる。例えば、第1施設100aのユーザUは第1タクシー乗り場200aへ、第2施設100bのユーザUは第2タクシー乗り場200bへ分散して移動することとなる。 In this way, by determining the location of the taxi stand 200, users U at the first facility 100a and the second facility 100b will be dispersed to the first and second taxi stands 200a, 200b, as shown by the white arrows A. For example, users U at the first facility 100a will move to the first taxi stand 200a, and users U at the second facility 100b will move to the second taxi stand 200b.

これにより、本実施形態にあっては、第1、第2施設100a,100bのユーザUが特定のタクシー乗り場(例えばタクシー乗り場200x)に集中しにくくなり、混雑の発生を回避することができる。 As a result, in this embodiment, users U of the first and second facilities 100a and 100b are less likely to concentrate at a specific taxi stand (e.g., taxi stand 200x), thereby preventing congestion.

また、タクシー乗り場200の位置が分散するように決定されるため、タクシーCも分散してタクシー乗り場200に向かうこととなる。これにより、タクシーCが特定のタクシー乗り場(例えばタクシー乗り場200x)付近や、特定のタクシー乗り場へ向かう道路に集中しにくくなり、混雑の発生を回避することができる。 In addition, because the locations of the taxi stands 200 are determined to be dispersed, the taxis C will also be dispersed and head towards the taxi stands 200. This makes it difficult for the taxis C to concentrate near a specific taxi stand (e.g., taxi stand 200x) or on a road leading to a specific taxi stand, making it possible to avoid congestion.

このように、本実施形態にあっては、複数の施設100でそれぞれイベントが開催される場合であっても、第1、第2施設100a,100b周辺においてユーザUやタクシーCが集中して混雑が発生することを回避することができる。これは、複数の施設100で一つの大規模イベントが開催される場合であっても、同様である。 In this manner, in this embodiment, even if multiple facilities 100 each hold an event, it is possible to avoid congestion caused by users U and taxis C concentrating around the first and second facilities 100a and 100b. This is also true when one large-scale event is held across multiple facilities 100.

なお、図1に示すタクシー乗り場200の位置や数は、あくまでも例示であって限定されるものではなく、任意の位置や数に変更可能である。 Note that the locations and number of taxi stands 200 shown in FIG. 1 are merely examples and are not limiting, and can be changed to any location or number.

また、タクシーCは、移動体の一例である。かかる移動体は、タクシーCに限られず、バスなどその他の種類の交通機関であってもよい。従って、例えば移動体がバスである場合、情報処理装置10は、イベント情報に基づいてバスの乗り場の位置を決定する。 Taxi C is also an example of a moving body. Such a moving body is not limited to taxi C, but may be other types of transportation such as a bus. Therefore, for example, if the moving body is a bus, the information processing device 10 determines the location of the bus stop based on the event information.

<情報処理システムの構成>
次に、本実施形態に係る情報処理装置10を含む情報処理システム1の構成について、図2を用いて説明する。図2は、情報処理システム1の構成例を示すブロック図である。
<Configuration of Information Processing System>
Next, the configuration of an information processing system 1 including the information processing device 10 according to this embodiment will be described with reference to Fig. 2. Fig. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the information processing system 1.

図2に示すように、情報処理システム1は、上記した情報処理装置10と、端末装置40と、車載装置50と、イベント施設用情報処理装置60a,60bと、定点カメラ70とを含み、これらはインターネット網などの通信ネットワークNを介して通信可能に接続される。なお、図2では、図示の簡略化のため、端末装置40、車載装置50および定点カメラ70をそれぞれ1つ示したが、複数であってもよい。 As shown in FIG. 2, the information processing system 1 includes the above-mentioned information processing device 10, a terminal device 40, an in-vehicle device 50, event facility information processing devices 60a and 60b, and a fixed camera 70, which are communicatively connected via a communication network N such as the Internet. Note that, for the sake of simplicity, FIG. 2 shows one each of the terminal device 40, the in-vehicle device 50, and the fixed camera 70, but there may be multiple of them.

端末装置40は、ユーザに所持されて使用される装置である。なお、端末装置40としては、例えばスマートフォンやタブレット端末などを用いることができるが、これに限定されるものではない。 The terminal device 40 is a device that is carried and used by a user. Note that the terminal device 40 may be, for example, a smartphone or a tablet terminal, but is not limited to these.

端末装置40には、例えばGPS(Global Positioning System)衛星からの信号に基づいてユーザの位置(正確には端末装置40の位置)を示す位置情報を検出するGPS受信機などが含まれる。端末装置40は、検出した位置情報を情報処理装置10へ送信することができる。また、端末装置40は、上記した情報処理装置10によって決定されたタクシー乗り場200の位置情報やタクシー乗り場200への案内情報などを受信することができる。 The terminal device 40 includes, for example, a GPS receiver that detects location information indicating the user's location (more precisely, the location of the terminal device 40) based on signals from a GPS (Global Positioning System) satellite. The terminal device 40 can transmit the detected location information to the information processing device 10. The terminal device 40 can also receive location information of the taxi stand 200 determined by the information processing device 10 described above, guidance information to the taxi stand 200, and the like.

ここで、端末装置40のユーザは、オンデマンドのタクシーの配車を所望することができる。オンデマンドのタクシーは、例えばユーザの配車要求に応じて、任意の位置(場所)に設定された仮想的なタクシー乗り場にユーザを迎えに行くタクシーである。従って、例えばユーザがオンデマンドのタクシーの配車を所望した場合、端末装置40は、ユーザの操作により、オンデマンドのタクシーの配車を要求する配車要求を情報処理装置10へ送信することができる。 Here, the user of the terminal device 40 can request an on-demand taxi dispatch. An on-demand taxi is, for example, a taxi that picks up the user at a virtual taxi stand set at any position (location) in response to the user's dispatch request. Therefore, for example, when a user requests an on-demand taxi dispatch, the terminal device 40 can transmit a dispatch request requesting the dispatch of an on-demand taxi to the information processing device 10 through the user's operation.

車載装置50は、上記したようにタクシーに搭載される装置である。車載装置50には、例えばGPS受信機が含まれ、GPS衛星からの信号に基づいてタクシーの位置を示す車両位置情報を検出する。車載装置50は、検出した車両位置情報を情報処理装置10へ送信することができる。 The in-vehicle device 50 is a device that is mounted in a taxi as described above. The in-vehicle device 50 includes, for example, a GPS receiver, and detects vehicle position information indicating the position of the taxi based on signals from GPS satellites. The in-vehicle device 50 can transmit the detected vehicle position information to the information processing device 10.

車載装置50は、上記した車両位置情報の他に、タクシーの稼働状態を示す稼働状態情報を情報処理装置10へ送信することができる。タクシーの稼働状態とは、例えば「空車」や「実車」などのタクシーの状態(動態)を意味する。なお、車載装置50において「空車」および「実車」の切り替えは、運転手の操作によって行われる。 In addition to the vehicle position information described above, the in-vehicle device 50 can transmit operation status information indicating the operation status of the taxi to the information processing device 10. The operation status of the taxi means the state (activity) of the taxi, such as "empty" or "occupied." Note that the driver operates the in-vehicle device 50 to switch between "empty" and "occupied."

車載装置50は、情報処理装置10によって決定されたタクシー乗り場200の位置情報を含む配車指示を受信することができる。すなわち、ここでの配車指示は、タクシー乗り場200への配車指示である。車載装置50で配車指示が受信されると、タクシーは、タクシー乗り場200へ向かって移動し、タクシー乗り場200で乗客(ユーザ)を乗せる。なお、配車指示には、上記したタクシー乗り場200までの経路を示す経路情報が含まれていてもよい。かかる場合、タクシーは、配車指示に含まれる経路を通ってタクシー乗り場200へ向かうこととなる。 The in-vehicle device 50 can receive a dispatch instruction including the position information of the taxi stand 200 determined by the information processing device 10. That is, the dispatch instruction here is an instruction to dispatch a taxi to the taxi stand 200. When the in-vehicle device 50 receives the dispatch instruction, the taxi moves toward the taxi stand 200 and picks up the passenger (user) at the taxi stand 200. The dispatch instruction may include route information indicating the route to the taxi stand 200. In such a case, the taxi will head to the taxi stand 200 via the route included in the dispatch instruction.

イベント施設用情報処理装置60aは、第1施設100aを管理するサーバであり、例えば第1施設100aで開催されるイベントを管理するサーバである。例えば、イベント施設用情報処理装置60aは、第1施設100aで開催されるイベントに関するイベント情報の処理など各種の処理を実行可能なサーバである。イベント施設用情報処理装置60aは、上記した第1施設100aのイベントの終了予定時刻やイベントの来場者数、第1施設100aの場所(位置)などの情報を含むイベント情報を情報処理装置10へ送信することができる。 The event facility information processing device 60a is a server that manages the first facility 100a, for example, a server that manages events held at the first facility 100a. For example, the event facility information processing device 60a is a server that can execute various processes, such as processing event information related to events held at the first facility 100a. The event facility information processing device 60a can transmit event information to the information processing device 10, including information such as the scheduled end time of the event at the first facility 100a, the number of attendees at the event, and the location (position) of the first facility 100a.

イベント施設用情報処理装置60bは、第2施設100bを管理するサーバであり、例えば第2施設100bで開催されるイベントを管理するサーバである。例えば、イベント施設用情報処理装置60bは、第2施設100bで開催されるイベントに関するイベント情報の処理など各種の処理を実行可能なサーバである。イベント施設用情報処理装置60bは、上記した第2施設100bのイベントの終了予定時刻やイベントの来場者数、第2施設100bの場所(位置)などの情報を含むイベント情報を情報処理装置10へ送信することができる。 The event facility information processing device 60b is a server that manages the second facility 100b, for example, a server that manages events held at the second facility 100b. For example, the event facility information processing device 60b is a server that can execute various processes, such as processing event information related to events held at the second facility 100b. The event facility information processing device 60b can transmit event information to the information processing device 10, including information such as the scheduled end time of the event at the second facility 100b, the number of attendees at the event, and the location (position) of the second facility 100b.

定点カメラ70は、施設100周辺や、施設100から最寄り駅までの移動経路などに複数台設置される。定点カメラ70は、施設100周辺や移動経路を撮像し、撮像されたカメラ画像を情報処理装置10へ送信することができる。なお、定点カメラ70のカメラ画像は、動画データであるが、これに限られず、静止画データなどであってもよい。かかるカメラ画像は、情報処理装置10において現在の混雑情報として取得されるが、これについては後述する。 A plurality of fixed cameras 70 are installed around the facility 100 and on the travel route from the facility 100 to the nearest station. The fixed cameras 70 capture images of the area around the facility 100 and the travel route, and can transmit the captured camera images to the information processing device 10. Note that the camera images of the fixed cameras 70 are video data, but are not limited to this and may be still image data, etc. Such camera images are acquired by the information processing device 10 as current congestion information, which will be described later.

なお、定点カメラ70は、施設100周辺等の人を検知する人体検知センサを有していてもよい。人体検知センサとしては、例えば赤外線信号を用いた焦電センサなどを採用することができる。 The fixed camera 70 may also have a human body detection sensor that detects people around the facility 100. For example, a pyroelectric sensor that uses an infrared signal may be used as the human body detection sensor.

なお、上記において、情報処理装置10は、定点カメラ70のカメラ画像に基づいて現在の混雑情報を取得するようにしたが、これに限られず、例えばユーザの端末装置40の位置情報に基づいて現在の混雑情報を取得してもよい。かかる場合、言い換えると、定点カメラ70のカメラ画像が現在の混雑情報として利用されない場合、定点カメラ70は除去されてもよい。 In the above, the information processing device 10 is configured to obtain current congestion information based on the camera image of the fixed camera 70, but this is not limited thereto, and the current congestion information may be obtained based on the position information of the user's terminal device 40, for example. In such a case, in other words, if the camera image of the fixed camera 70 is not used as current congestion information, the fixed camera 70 may be removed.

<情報処理装置の構成>
次いで、情報処理装置10の構成について図3等を参照して具体的に説明する。図3は、情報処理装置10の構成例を示すブロック図である。なお、図3のブロック図では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
<Configuration of information processing device>
Next, the configuration of the information processing device 10 will be specifically described with reference to Fig. 3 etc. Fig. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the information processing device 10. Note that in the block diagram of Fig. 3, only components necessary for explaining the features of this embodiment are shown as functional blocks, and descriptions of general components are omitted.

換言すれば、図3のブロック図に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。 In other words, each component shown in the block diagram of FIG. 3 is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown. For example, the specific form of distribution and integration of each functional block is not limited to that shown, and all or part of it can be functionally or physically distributed and integrated in any unit depending on various loads, usage conditions, etc.

図3に示すように、情報処理装置10は、通信部11と、制御部20と、記憶部30とを備える。 As shown in FIG. 3, the information processing device 10 includes a communication unit 11, a control unit 20, and a memory unit 30.

通信部11は、通信ネットワークNに双方向通信可能に接続する通信インターフェイスであり、端末装置40、車載装置50、イベント施設用情報処理装置60a,60bおよび定点カメラ70等との間で情報の送受信を行う。 The communication unit 11 is a communication interface that is connected to the communication network N for two-way communication, and transmits and receives information between the terminal device 40, the in-vehicle device 50, the event facility information processing devices 60a and 60b, the fixed camera 70, etc.

制御部20は、受付部21と、取得部22と、決定部23と、提供部24とを備え、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、ハードディスクドライブ、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。 The control unit 20 includes a reception unit 21, an acquisition unit 22, a determination unit 23, and a provision unit 24, and includes, for example, a computer having a CPU (Central Processing Unit), ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), a hard disk drive, input/output ports, etc., and various circuits.

コンピュータのCPUは、例えば、ROMに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部20の受付部21、取得部22、決定部23および提供部24として機能する。 The computer's CPU functions as the reception unit 21, acquisition unit 22, decision unit 23, and provision unit 24 of the control unit 20, for example, by reading and executing a program stored in the ROM.

また、制御部20の受付部21、取得部22、決定部23および提供部24の少なくともいずれか一部または全部をASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアで構成することもできる。 In addition, at least some or all of the reception unit 21, acquisition unit 22, decision unit 23, and provision unit 24 of the control unit 20 can be configured with hardware such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

また、記憶部30は、例えば、不揮発性メモリやデータフラッシュ、ハードディスクドライブといった記憶デバイスで構成される記憶部である。かかる記憶部30には、イベント情報31、所定時間情報32、ユーザ情報33、人流情報34、道路情報35、乗り場情報36および各種プログラムなどが記憶される。 The storage unit 30 is configured with storage devices such as non-volatile memory, data flash, and hard disk drives. Event information 31, specific time information 32, user information 33, people flow information 34, road information 35, platform information 36, and various programs are stored in the storage unit 30.

イベント情報31は、複数の施設100でそれぞれ開催されるイベントに関する情報である。ここで、図4を用いて、イベント情報31について説明する。図4は、イベント情報31の一例を示す図である。 The event information 31 is information about events held at each of the multiple facilities 100. Here, the event information 31 will be explained using FIG. 4. FIG. 4 is a diagram showing an example of the event information 31.

図4に示すように、イベント情報31には、「イベントID」、「施設名」、「施設の場所」、「イベント名」、「来場者数」および「終了予定時刻」等の項目が含まれ、各項目は互いに関連付けられている。 As shown in FIG. 4, the event information 31 includes items such as "event ID," "facility name," "facility location," "event name," "number of visitors," and "scheduled end time," and each item is associated with the others.

「イベントID」は、イベント情報を識別する識別情報である。「施設名」は、イベントが開催される施設100の名称を示す情報である。例えば、「施設名」には、上記した第1施設100aや第2施設100bなどの施設名を示す情報が含まれる。 "Event ID" is identification information that identifies event information. "Facility name" is information that indicates the name of the facility 100 where the event is held. For example, "facility name" includes information that indicates the names of facilities such as the first facility 100a and the second facility 100b described above.

「施設の場所」は、施設100の場所(位置)を示す位置情報である。なお、図4に示す例では、便宜上、「施設の場所」を「場所E1」といったように抽象的な記載とするが、「場所E1」には具体的な情報が記憶されるものとする。以下、他の情報についても抽象的に記載する場合がある。 "Location of facility" is location information that indicates the location (position) of facility 100. Note that in the example shown in FIG. 4, for convenience, "location of facility" is described abstractly as "location E1", but specific information is stored in "location E1". Below, other information may also be described abstractly.

「イベント名」は、イベントの名称を示す情報である。「来場者数」は、施設100に来場した人数、あるいは施設100に来場する予定の人数を示す情報である。例えば「来場者数」は、イベントのチケット販売数情報や実際に施設100に来場してカウントされた人数の情報などに基づいて登録される。「終了予定時刻」は、イベントの終了予定時刻を示す情報である。 "Event name" is information indicating the name of the event. "Number of visitors" is information indicating the number of people who have visited facility 100 or the number of people who are scheduled to visit facility 100. For example, the "number of visitors" is registered based on information such as the number of tickets sold for the event or the number of people who actually visited facility 100 and were counted. "Scheduled end time" is information indicating the scheduled end time of the event.

図4に示す例において、イベントID「D01」で識別されるイベント情報は、施設名が「第1施設」、施設100の場所が「場所E1」、イベント名が「イベントF1」、来場者数が「来場者数G1」、終了予定時刻が「時刻H1」であることを示している。 In the example shown in FIG. 4, the event information identified by the event ID "D01" indicates that the facility name is "Facility 1", the location of facility 100 is "Location E1", the event name is "Event F1", the number of visitors is "Number of visitors G1", and the scheduled end time is "Time H1".

図3の説明に戻ると、所定時間情報32は、上記した所定時間に関する情報である。具体的には、所定時間情報32は、例えば複数の施設100ごとのイベントの終了予定時刻同士の時間差と比較する所定時間に関する情報である。言い換えると、所定時間情報32は、例えば第1施設100aのイベントに起因する人流や混雑と、第2施設100bのイベントに起因する人流や混雑とが影響し合うか否かを判定する判定処理(後述)で用いられる情報である。 Returning to the explanation of FIG. 3, the specified time information 32 is information related to the specified time described above. Specifically, the specified time information 32 is information related to a specified time to be compared with the time difference between the scheduled end times of events for each of the multiple facilities 100, for example. In other words, the specified time information 32 is information used in a determination process (described later) that determines whether or not the flow of people or congestion caused by an event at the first facility 100a affects the flow of people or congestion caused by an event at the second facility 100b.

ここで、図5を用いて、所定時間情報32について説明する。図5は、所定時間情報32の一例を示す図である。図5に示すように、所定時間情報32には、「所定時間ID」、「位置関係」、「来場者数のレベル」および「所定時間」等の項目が含まれ、各項目は互いに関連付けられている。なお、図5では、理解を容易にするため、「位置関係」、「来場者数のレベル」および「所定時間」について具体的な内容を示すが、これら具体的な内容は、あくまでも例示であって限定されるものではない。 Here, the specified time information 32 will be explained using FIG. 5. FIG. 5 is a diagram showing an example of the specified time information 32. As shown in FIG. 5, the specified time information 32 includes items such as "specified time ID," "location relationship," "level of visitor number," and "specified time," and each item is associated with each other. Note that in FIG. 5, to facilitate understanding, specific contents of "location relationship," "level of visitor number," and "specified time" are shown, but these specific contents are merely examples and are not limiting.

「所定時間ID」は、所定時間を示す情報を識別する識別情報である。「位置関係」は、複数の施設100同士の位置関係を示す情報である。「位置関係」には、例えば複数の施設100同士の位置関係が「近い」、「遠い」などの情報が含まれる。例えば、複数の施設100について、互いの位置(場所)が比較的近い場合(例えば最寄りの駅が同じとなる場所にある場合や、施設100間の距離が予め設定された所定距離以下となる場所にある場合など)に、当該複数の施設100の位置関係は近いとされる。なお、所定距離は、任意の距離に設定可能である。また、例えば、複数の施設100について、互いの位置(場所)が比較的遠い場合(例えば最寄りの駅が異なり互いの最寄りの駅同士が比較的離れている場合や、施設100間の距離が所定距離より離れた場所にある場合など)に、当該複数の施設100の位置関係は遠いとされる。 The "predetermined time ID" is identification information that identifies information indicating a predetermined time. The "positional relationship" is information that indicates the positional relationship between the multiple facilities 100. The "positional relationship" includes information such as "close" and "far" regarding the positional relationship between the multiple facilities 100. For example, when the positions (locations) of the multiple facilities 100 are relatively close to each other (for example, when the facilities 100 are located in a place where the nearest station is the same, or when the facilities 100 are located in a place where the distance between the facilities 100 is equal to or less than a predetermined distance), the positional relationship of the multiple facilities 100 is considered to be close. Note that the predetermined distance can be set to any distance. Also, when the positions (locations) of the multiple facilities 100 are relatively far from each other (for example, when the nearest stations are different and the nearest stations are relatively far from each other, or when the facilities 100 are located in a place where the distance between the facilities 100 is greater than a predetermined distance), the positional relationship of the multiple facilities 100 is considered to be far.

なお、上記した施設100の位置関係の「遠い」は、位置関係「近い」に比べて遠いことを意味し、詳しくは後述するように、来場者数のレベルによっては、イベントに起因する人流や混雑の影響を互いに受けるような位置関係を含むものとする。また、図5の例では、施設100の位置関係が「近い」、「遠い」の2段階に分類されるようにしたが、これに限定されるものではなく、例えば3段階以上に分類されてもよい。 Note that the "far" positional relationship of the facilities 100 described above means that the facilities are farther away than the "close" positional relationship, and includes positional relationships in which the facilities are mutually affected by the flow of people and congestion caused by the event, depending on the level of the number of visitors, as will be described in detail later. In addition, in the example of FIG. 5, the positional relationships of the facilities 100 are classified into two levels, "near" and "far," but this is not limited to this and may be classified into three or more levels, for example.

「来場者数のレベル」は、施設100の来場者数のレベルを示す情報である。「来場者数のレベル」には、例えばイベントが大規模で来場者数が比較的多い場合を「大」、イベントが大規模より小さく来場者数が比較的少ない場合を「小」とする情報が含まれる。なお、図5の例では、来場者数のレベルが「大」、「小」の2段階に分類されるようにしたが、これに限定されるものではなく、例えば3段階以上に分類されてもよい。 "Level of visitor numbers" is information that indicates the level of the number of visitors to facility 100. "Level of visitor numbers" includes information that indicates, for example, "large" when the event is large-scale and the number of visitors is relatively large, and "small" when the event is smaller than large-scale and the number of visitors is relatively small. Note that in the example of FIG. 5, the level of visitor numbers is classified into two levels, "large" and "small," but this is not limited to this and may be classified into, for example, three or more levels.

「所定時間」は、例えば複数の施設100ごとのイベントの終了予定時刻同士の時間差と比較する時間を示す情報である。一例として「所定時間」は、複数の施設100における複数のイベントのうち、先に終了する予定のイベントが終了した後に、かかるイベントに起因する混雑が解消し、複数の施設100のイベントに起因する人流や混雑が互いに影響し合わなくなると推定されるような経過時間に設定される。また、「所定時間」は、上記した複数の施設100同士の位置関係や来場者数のレベルごとに設定される。 The "predetermined time" is information indicating, for example, the time to be compared with the time difference between the scheduled end times of events at each of the multiple facilities 100. As an example, the "predetermined time" is set to the elapsed time when it is estimated that after an event that is scheduled to end first among the multiple events at the multiple facilities 100 ends, the congestion caused by that event will be resolved and the flow of people and congestion caused by the events at the multiple facilities 100 will no longer affect each other. In addition, the "predetermined time" is set for each of the above-mentioned positional relationships between the multiple facilities 100 and the level of the number of visitors.

図5に示す例において、所定時間ID「I01」で識別される所定時間情報は、位置関係が「近い」、来場者数のレベルが「大」の場合、所定時間が「60分」に設定されることを示している。すなわち、位置関係が近く、来場者数のレベルが大である複数の施設100で開催されるイベントの場合、複数のイベントの終了予定時刻同士の時間差が、所定時間である「60分」と比較されることを示している。なお、時間差が所定時間(60分)以内である場合、各イベントに起因する人流や混雑が互いに影響し合うと判定され、後述するタクシー乗り場200の決定処理等が行われる。他方、時間差が所定時間(60分)より長い場合、各イベントに起因する人流や混雑が互いに影響し合わない、あるいは影響しにくいと判定され、タクシー乗り場200の決定処理等は行われない。 In the example shown in FIG. 5, the predetermined time information identified by the predetermined time ID "I01" indicates that the predetermined time is set to "60 minutes" when the location relationship is "close" and the level of the number of visitors is "large". In other words, in the case of an event held at multiple facilities 100 that are close to each other and have a large level of the number of visitors, the time difference between the scheduled end times of multiple events is compared to the predetermined time of "60 minutes". Note that if the time difference is within the predetermined time (60 minutes), it is determined that the flow of people and congestion caused by each event will affect each other, and the process of determining the taxi stand 200 described below is performed. On the other hand, if the time difference is longer than the predetermined time (60 minutes), it is determined that the flow of people and congestion caused by each event will not affect each other, or will be unlikely to affect each other, and the process of determining the taxi stand 200 is not performed.

図3の説明に戻ると、ユーザ情報33は、ユーザに関する情報である。ここで、図6を用いて、ユーザ情報33について説明する。図6は、ユーザ情報33の一例を示す図である。 Returning to the explanation of FIG. 3, user information 33 is information about a user. Here, user information 33 will be explained using FIG. 6. FIG. 6 is a diagram showing an example of user information 33.

図6に示すように、ユーザ情報33には、「ユーザID」、「ユーザ位置」および「配車要求」等の項目が含まれ、各項目は互いに関連付けられている。 As shown in FIG. 6, user information 33 includes items such as "user ID," "user location," and "vehicle dispatch request," and each item is associated with each other.

「ユーザID」は、ユーザUを識別する識別情報である。「ユーザ位置」は、ユーザUの位置を示すユーザ位置情報である。「配車要求」は、タクシーの配車要求の有無を示す情報である。詳しくは、「配車要求」は、オンデマンドのタクシーの配車を要求する配車要求の有無を示す情報である。 "User ID" is identification information that identifies user U. "User location" is user location information that indicates the location of user U. "Vehicle dispatch request" is information that indicates whether or not there is a request to dispatch a taxi. In more detail, "Vehicle dispatch request" is information that indicates whether or not there is a request to dispatch an on-demand taxi.

図6に示す例において、ユーザID「J01」で識別されるユーザUのデータは、ユーザ位置が「位置K1」、配車要求が「なし」であることを示している。また、ユーザID「J02」で識別されるユーザUのデータは、ユーザ位置が「位置K2」、配車要求が「あり」であることを示している。 In the example shown in FIG. 6, the data of user U identified by user ID "J01" indicates that the user location is "location K1" and that there is no vehicle dispatch request. Also, the data of user U identified by user ID "J02" indicates that the user location is "location K2" and that there is a vehicle dispatch request.

図3の説明に戻ると、人流情報34は、施設100周辺等における人の流れに関する情報である。例えば、人流情報34は、イベント終了後の施設100周辺等における人の流れを予測する人流のシミュレーションの結果を示す情報である。 Returning to the explanation of FIG. 3, the pedestrian flow information 34 is information relating to the flow of people around the facility 100. For example, the pedestrian flow information 34 is information showing the results of a pedestrian flow simulation that predicts the flow of people around the facility 100 after an event has ended.

ここで、図7を用いて、人流情報34について説明する。図7は、人流情報34の一例を示す図である。図7に示すように、人流情報34には、「地点」および「推定混雑度」等の項目が含まれ、各項目は互いに関連付けられている。 Here, the people flow information 34 will be explained using FIG. 7. FIG. 7 is a diagram showing an example of the people flow information 34. As shown in FIG. 7, the people flow information 34 includes items such as "location" and "estimated congestion level", and each item is associated with each other.

「地点」は、人流が推定された地点(場所)を示す情報である。「地点」には、例えば施設100周辺や、施設100から例えば最寄りの駅などの所定地点までの移動経路などの位置を示す情報が含まれる。 "Point" is information indicating the point (location) where the flow of people is estimated. "Point" includes information indicating the location, for example, around the facility 100, or the travel route from the facility 100 to a specific point, such as the nearest train station.

「推定混雑度」は、推定された混雑度を示す情報である。混雑度は、施設100周辺等での混雑状況の度合いを示す指標値であり、例えば施設100周辺を移動すると推定される人の数等(人の密度)に応じた数段階のレベルで示される情報である。従って、推定混雑度は、施設100周辺等において推定される混雑状況を示す混雑情報であるともいえる。なお、人流情報34には、「推定混雑度」に加えてあるいは代えて、推定される施設100周辺等の人の移動速度や、施設100周辺等にいると推定される人の数の情報などが含まれてもよい。 The "estimated congestion level" is information indicating an estimated congestion level. The congestion level is an index value indicating the degree of congestion around the facility 100, and is information indicated on several levels according to, for example, the number of people estimated to be moving around the facility 100 (people density). Therefore, the estimated congestion level can also be said to be congestion information indicating the estimated congestion level around the facility 100. Note that the people flow information 34 may include, in addition to or instead of the "estimated congestion level," information on the estimated movement speed of people around the facility 100, the number of people estimated to be around the facility 100, etc.

図7に示す例では、「地点L1」において、推定混雑度が「混雑度M1」であることを示している。 The example shown in Figure 7 indicates that the estimated congestion level at "point L1" is "congestion level M1."

図3の説明に戻ると、道路情報35は、複数の施設100周辺の道路に関する情報である。なお、ここでの「道路」には、タクシーなどの車両が走行する道路、および、ユーザなどの人(歩行者)が歩く道路が含まれるが、これに限定されるものではない。 Returning to the explanation of FIG. 3, road information 35 is information about roads around multiple facilities 100. Note that "roads" here include, but are not limited to, roads on which vehicles such as taxis travel and roads on which people (pedestrians) such as users walk.

ここで、図8を用いて、道路情報35について説明する。図8は、道路情報35の一例を示す図である。図8に示すように、道路情報35には、「道路ID」、「道路の場所」、「道路形状」および「渋滞情報」等の項目が含まれ、各項目は互いに関連付けられている。 Here, the road information 35 will be described with reference to FIG. 8. FIG. 8 is a diagram showing an example of the road information 35. As shown in FIG. 8, the road information 35 includes items such as "road ID," "road location," "road shape," and "traffic congestion information," and each item is associated with each other.

「道路ID」は、道路を識別する識別情報である。「道路の場所」は、道路の場所を示す情報である。「道路形状」は、道路の形状を示す情報である。例えば「道路形状」には、道路の道幅や車線数、勾配などの情報が含まれてもよく、さらには道幅が狭く一方通行しかできない道路形状や、道幅が広く混雑しにくい道路形状などの情報が含まれてもよい。 "Road ID" is identification information that identifies a road. "Road location" is information that indicates the location of the road. "Road shape" is information that indicates the shape of the road. For example, "road shape" may include information such as the road width, number of lanes, and slope of the road, and may also include information such as the road shape being narrow and only one-way, or the road shape being wide and less congested.

「渋滞情報」は、道路の渋滞状況を示す情報である。なお、渋滞情報は、現在の渋滞情報に限られず、渋滞予測情報であってもよい。図8に示す例において、道路ID「N01」で識別されるイベント情報は、道路の場所が「場所P1」、道路形状が「道路形状Q1」、渋滞情報が「渋滞情報R1」であることを示している。 "Traffic jam information" is information that indicates the traffic jam situation on a road. Note that the traffic jam information is not limited to current traffic jam information, but may be traffic jam forecast information. In the example shown in FIG. 8, the event information identified by the road ID "N01" indicates that the location of the road is "location P1", the road shape is "road shape Q1", and the traffic jam information is "traffic jam information R1".

図3の説明に戻ると、乗り場情報36は、タクシー乗り場200に関する情報である。ここで、図9を用いて、乗り場情報36について説明する。図9は、乗り場情報36の一例を示す図である。 Returning to the explanation of FIG. 3, the platform information 36 is information related to the taxi stand 200. Here, the platform information 36 will be explained using FIG. 9. FIG. 9 is a diagram showing an example of the platform information 36.

図9に示すように、乗り場情報36には、「乗り場ID」および「乗り場の位置」等の項目が含まれ、各項目は互いに関連付けられている。 As shown in FIG. 9, the platform information 36 includes items such as "platform ID" and "platform location," and each item is associated with each other.

「乗り場ID」は、タクシー乗り場200を識別する識別情報である。「乗り場の位置」は、決定(設定)されたタクシー乗り場200の位置を示す位置情報である。図9に示す例において、乗り場ID「T01」で識別されるタクシー乗り場200のデータは、乗り場の位置が「位置U1」であることを示している。 The "Taxi stand ID" is identification information that identifies the taxi stand 200. The "Taxi stand location" is location information that indicates the determined (set) location of the taxi stand 200. In the example shown in FIG. 9, the data for the taxi stand 200 identified by the taxi stand ID "T01" indicates that the location of the taxi stand is "Location U1."

図3の説明に戻ると、制御部20の受付部21は、端末装置40から送信される配車要求を受け付けることができる。受付部21は、オンデマンドのタクシーの配車を要求する配車要求を受け付けると、配車要求を受け付けたことを示す情報をユーザ情報33(図6参照)に登録する。 Returning to the explanation of FIG. 3, the reception unit 21 of the control unit 20 can receive a dispatch request transmitted from the terminal device 40. When the reception unit 21 receives a dispatch request for dispatching an on-demand taxi, the reception unit 21 registers information indicating that the dispatch request has been received in the user information 33 (see FIG. 6).

取得部22は、通信部11を介して各種の情報を取得する。例えば、取得部22は、複数の施設100で開催されるイベントに関するイベント情報であって、複数の施設100ごとのイベントの終了予定時刻を含む複数のイベント情報を取得する。すなわち、取得部22は、複数の施設100でそれぞれ開催されるイベントの終了予定時刻を含む、複数のイベント情報を取得する。 The acquisition unit 22 acquires various types of information via the communication unit 11. For example, the acquisition unit 22 acquires multiple pieces of event information related to events held at multiple facilities 100, including the scheduled end times of the events for each of the multiple facilities 100. In other words, the acquisition unit 22 acquires multiple pieces of event information including the scheduled end times of the events held at each of the multiple facilities 100.

例えば、取得部22は、第1施設100aで開催されるイベントに関するイベント情報をイベント施設用情報処理装置60aから取得する。情報処理装置10は、第2施設100bで開催されるイベントに関するイベント情報をイベント施設用情報処理装置60bから取得する。そして、取得部22は、取得された各施設100のイベント情報を記憶部30にイベント情報31(図4参照)として登録する。なお、取得部22が取得するイベント情報には、施設100の施設名、施設の場所(位置)、イベント名、来場者数および終了予定時刻などの情報が含まれるが、これらに限定されるものではない。 For example, the acquisition unit 22 acquires event information about an event held at a first facility 100a from the event facility information processing device 60a. The information processing device 10 acquires event information about an event held at a second facility 100b from the event facility information processing device 60b. The acquisition unit 22 then registers the acquired event information for each facility 100 in the memory unit 30 as event information 31 (see FIG. 4). Note that the event information acquired by the acquisition unit 22 includes information such as the facility name of the facility 100, the facility's location (position), the event name, the number of visitors, and the scheduled end time, but is not limited to these.

また、取得部22は、ユーザ位置情報を取得する。例えば、取得部22は、端末装置40から位置情報を取得し、記憶部30のユーザ情報33のユーザ位置情報として登録する。 The acquisition unit 22 also acquires user location information. For example, the acquisition unit 22 acquires location information from the terminal device 40 and registers the location information as user location information in the user information 33 in the storage unit 30.

また、取得部22は、現在の混雑情報を取得する。例えば、取得部22は、定点カメラ70(図2参照)のカメラ画像などに基づいて現在の混雑情報を取得してもよい。例えば、取得部22は、施設100周辺に設置された定点カメラ70から送信されたカメラ画像を解析して施設100周辺にいる人の数を計測し、計測された人数に応じた混雑度を含む混雑情報を、現在の施設100周辺の混雑情報として決定部23へ出力する。なお、取得部22は、定点カメラ70に加えて、あるいは代えて、例えば端末装置40の位置情報に基づいて混雑情報を取得してもよい。 The acquisition unit 22 also acquires current congestion information. For example, the acquisition unit 22 may acquire the current congestion information based on camera images from a fixed camera 70 (see FIG. 2 ). For example, the acquisition unit 22 analyzes camera images transmitted from a fixed camera 70 installed around the facility 100 to measure the number of people around the facility 100, and outputs congestion information including a congestion degree according to the measured number of people to the determination unit 23 as current congestion information around the facility 100. Note that the acquisition unit 22 may acquire congestion information based on, for example, location information of the terminal device 40 in addition to or instead of the fixed camera 70.

また、取得部22は、施設100周辺の道路に関する道路情報を取得し、記憶部30に道路情報35(図8)として登録する。なお、道路情報は、例えば外部サーバ(図示せず)から送信されるが、これに限定されるものではなく、道路情報の一部あるいは全部が記憶部30に予め記憶されていてもよい。 The acquisition unit 22 also acquires road information about roads around the facility 100 and registers it in the storage unit 30 as road information 35 (Figure 8). Note that the road information is transmitted, for example, from an external server (not shown), but is not limited to this, and some or all of the road information may be pre-stored in the storage unit 30.

決定部23は、施設100のユーザに対するタクシーの乗り場(タクシー乗り場200)の位置を決定する決定処理を行うことができる。決定部23は、決定されたタクシー乗り場200の位置を示す情報を乗り場情報36(図9参照)に登録する。 The determination unit 23 can perform a determination process to determine the location of a taxi stand (taxi stand 200) for a user of the facility 100. The determination unit 23 registers information indicating the determined location of the taxi stand 200 in the taxi stand information 36 (see FIG. 9).

例えば、決定部23は、決定処理に先立ち、先ず複数の施設100での各イベントの開催時、各イベントに起因する人流や混雑が互いに影響し合うか否かを判定する判定処理を行う。詳しくは、決定部23は、第1施設100aのイベントに起因する混雑と第2施設100bのイベントに起因する混雑とが影響し合って、第1、第2施設100a,100b周辺においてユーザやタクシーの混雑が発生するおそれがあるか否かを判定する判定処理を行う。なお、決定部23は、かかる判定処理で、各イベントに起因する人流や混雑が互いに影響し合うと判定された場合に決定処理を行う。 For example, prior to the determination process, the determination unit 23 first performs a determination process to determine whether or not the flow of people and congestion caused by each event will affect each other when each event is held at multiple facilities 100. In detail, the determination unit 23 performs a determination process to determine whether or not there is a risk of congestion of users and taxis occurring around the first and second facilities 100a and 100b due to the congestion caused by the event at the first facility 100a and the congestion caused by the event at the second facility 100b affecting each other. Note that the determination unit 23 performs the determination process when it is determined in the determination process that the flow of people and congestion caused by each event will affect each other.

以下、判定処理について詳しく説明すると、決定部23は、例えば複数の施設100同士の近さ、複数のイベントの終了予定時刻の近さ、複数の施設100の来場者数などに基づいて、各イベントに起因する人流や混雑が互いに影響し合うか否かを判定する。 The determination process will be explained in detail below. The decision unit 23 determines whether the flow of people and congestion caused by each event will affect each other based on, for example, the proximity of multiple facilities 100 to each other, the proximity of the scheduled end times of multiple events, the number of visitors to multiple facilities 100, etc.

具体的には、決定部23は先ず、判定処理で用いられる所定時間を設定する、詳しくは、複数の施設100ごとのイベントの終了予定時刻同士の時間差と比較する所定時間を設定する。例えば、決定部23は、イベント情報および所定時間情報32(図5参照)に基づいて、所定時間の設定を行う。 Specifically, the determination unit 23 first sets the predetermined time to be used in the judgment process, and more specifically, sets the predetermined time to be compared with the time difference between the scheduled end times of events for each of the multiple facilities 100. For example, the determination unit 23 sets the predetermined time based on the event information and the predetermined time information 32 (see FIG. 5).

例えば、決定部23は、イベント情報である複数の施設100の位置に基づいて、複数の施設100同士の位置関係を求める。位置関係は、上記したように、複数の施設100の最寄りの駅や施設100間の距離等に基づいて、複数の施設100の互いの位置(場所)が比較的近い場合に「近い」とされ、比較的遠い場合に「遠い」とされる。 For example, the determination unit 23 determines the positional relationship between the multiple facilities 100 based on the locations of the multiple facilities 100, which are the event information. As described above, the positional relationship is determined to be "close" when the locations (places) of the multiple facilities 100 are relatively close to each other based on the nearest station to the multiple facilities 100, the distance between the facilities 100, etc., and is determined to be "distant" when the locations are relatively far from each other.

また、決定部23は、イベント情報である複数の施設100の来場者数に基づいて、複数の施設100における来場者数のレベルを求める。来場者数のレベルは、上記したように、イベントが大規模で来場者数が比較的多い場合に「大」とされ、イベントが大規模より小さく来場者数が比較的少ない場合に「小」とされる。 The determination unit 23 also determines the level of the number of visitors at the multiple facilities 100 based on the number of visitors at the multiple facilities 100, which is the event information. As described above, the level of the number of visitors is set to "large" when the event is large-scale and the number of visitors is relatively large, and is set to "small" when the event is smaller than large-scale and the number of visitors is relatively small.

続いて、決定部23は、上記のようにして求められた、複数の施設100同士の位置関係と、来場者数のレベルと、所定時間情報32(図5参照)とに基づいて、所定時間を設定する。なお、図5に示すように、所定時間は、位置関係が近くなるにつれて長く設定され、来場者数のレベルが大きくなるにつれて長く設定される。逆に言えば、所定時間は、位置関係が遠くなるにつれて短く設定され、来場者数のレベルが小さくなるにつれて短く設定される。 Then, the determination unit 23 sets the predetermined time based on the positional relationship between the multiple facilities 100, the level of the number of visitors, and the predetermined time information 32 (see FIG. 5) obtained as described above. As shown in FIG. 5, the predetermined time is set longer as the positional relationship becomes closer and the level of the number of visitors becomes higher. Conversely, the predetermined time is set shorter as the positional relationship becomes farther and the level of the number of visitors becomes smaller.

そして、決定部23は、イベント情報である複数の施設100ごとの終了予定時刻が、設定された所定時間内であるか否かを判定する、詳しくは、複数の施設100ごとのイベントの終了予定時刻同士の時間差が、設定された所定時間以内であるか否かを判定する。 Then, the determination unit 23 determines whether the scheduled end times for each of the multiple facilities 100, which are the event information, are within the set predetermined time, more specifically, whether the time difference between the scheduled end times of the events for each of the multiple facilities 100 is within the set predetermined time.

ここで、決定部23は、複数の施設100ごとの終了予定時刻が所定時間内であると判定された場合、すなわち終了予定時刻同士の時間差が所定時間以内であると判定された場合、各イベントに起因する人流や混雑が互いに影響し合うと判定する。一方、決定部23は、複数の施設100ごとの終了予定時刻が所定時間内ではないと判定された場合、すなわち終了予定時刻同士の時間差が所定時間より長いと判定された場合、各イベントに起因する人流や混雑が互いに影響し合わない、あるいは影響しにくいと判定する。 Here, when the determination unit 23 determines that the scheduled end times for each of the multiple facilities 100 are within a predetermined time, i.e., when the time difference between the scheduled end times is within a predetermined time, the determination unit 23 determines that the flow of people and congestion caused by each event affect each other. On the other hand, when the determination unit 23 determines that the scheduled end times for each of the multiple facilities 100 are not within the predetermined time, i.e., when the time difference between the scheduled end times is longer than the predetermined time, the determination unit 23 determines that the flow of people and congestion caused by each event do not affect each other or are unlikely to affect each other.

このように、本実施形態にあっては、複数の施設100同士の位置関係に基づいて所定時間を設定するようにしたので、所定時間を複数の施設100同士の位置関係に応じた適切な時間に設定することが可能になる。そして、本実施形態にあっては、かかる所定時間と複数の施設100ごとの終了予定時刻同士の時間差とを比較するようにしたので、複数の施設100での各イベントの開催時、各イベントに起因する人流や混雑が互いに影響し合うか否かを精度よく判定することができる。 In this manner, in this embodiment, the predetermined time is set based on the relative positions of the multiple facilities 100, so it is possible to set the predetermined time to an appropriate time according to the relative positions of the multiple facilities 100. Furthermore, in this embodiment, the predetermined time is compared with the time difference between the scheduled end times of the multiple facilities 100, so when events are held at the multiple facilities 100, it is possible to accurately determine whether the flow of people and congestion caused by each event will affect each other.

また、本実施形態にあっては、複数の施設100の来場者数に基づいて所定時間を設定するようにしたので、所定時間を複数の施設100の来場者数に応じた適切な時間に設定することが可能になる。そして、本実施形態にあっては、かかる所定時間と複数の施設100ごとの終了予定時刻同士の時間差とを比較するようにしたので、複数の施設100での各イベントの開催時、各イベントに起因する人流や混雑が互いに影響し合うか否かを精度よく判定することができる。 In addition, in this embodiment, the predetermined time is set based on the number of visitors to the multiple facilities 100, so it is possible to set the predetermined time to an appropriate time according to the number of visitors to the multiple facilities 100. In this embodiment, the predetermined time is compared with the time difference between the scheduled end times of the multiple facilities 100, so it is possible to accurately determine whether or not the flow of people and congestion caused by each event will affect each other when each event is held at the multiple facilities 100.

なお、上記では、所定時間が、複数の施設100同士の位置関係および来場者数の両方に基づいて設定されるようにしたが、これに限定されるものではない。すなわち、所定時間は、例えば複数の施設100同士の位置関係および来場者数のいずれかに基づいて設定されてもよいし、位置関係および来場者数に加えて、あるいは代えてその他の種類の情報に基づいて設定されてもよい。 In the above, the predetermined time is set based on both the positional relationship between the multiple facilities 100 and the number of visitors, but this is not limited to the above. In other words, the predetermined time may be set based on, for example, either the positional relationship between the multiple facilities 100 or the number of visitors, or may be set based on other types of information in addition to or instead of the positional relationship and the number of visitors.

そして、決定部23は、上記した判定処理において、各イベントに起因する人流や混雑が互いに影響し合うと判定され、第1、第2施設100a,100b周辺においてユーザやタクシーの混雑が発生するおそれがある場合、タクシー乗り場200の位置を決定する。 Then, in the above-mentioned determination process, the determination unit 23 determines the location of the taxi stand 200 if it is determined that the flow of people and congestion caused by each event will affect each other and there is a risk of congestion of users and taxis occurring around the first and second facilities 100a and 100b.

例えば、決定部23は、イベント情報に基づいてタクシー乗り場200の位置を決定する。このタクシー乗り場200の位置の決定について、図10を参照して説明する。図10は、タクシー乗り場200の位置の決定処理を説明する図である。 For example, the determination unit 23 determines the location of the taxi stand 200 based on the event information. The determination of the location of the taxi stand 200 will be described with reference to FIG. 10. FIG. 10 is a diagram illustrating the process of determining the location of the taxi stand 200.

図10に示すように、例えば決定部23は、第1施設100aから比較的近く、第2施設100bから比較的遠いような位置を、第1タクシー乗り場200aの位置として決定(設定)することができる。言い換えると、決定部23は、第1施設100aのユーザUが利用する第1タクシー乗り場200aを、第2施設100bのユーザUが利用しにくいような位置に決定する。 As shown in FIG. 10, for example, the determination unit 23 can determine (set) a location that is relatively close to the first facility 100a and relatively far from the second facility 100b as the location of the first taxi stand 200a. In other words, the determination unit 23 determines the first taxi stand 200a used by the user U of the first facility 100a to be in a location that is difficult for the user U of the second facility 100b to use.

これにより、第1タクシー乗り場200aには、第2施設100bのユーザUがあまり来ないため、第1タクシー乗り場200aを含む施設100周辺に混雑が発生することを回避することができる。 As a result, users U from the second facility 100b do not often come to the first taxi stand 200a, and congestion around the facility 100 including the first taxi stand 200a can be avoided.

また、決定部23は、第1タクシー乗り場200aが設定される道路R1とは異なる道路R2沿いの位置であって、第2施設100bから比較的近く、第1施設100aから比較的遠いような位置を、第2タクシー乗り場200bの位置として決定(設定)することができる。言い換えると、決定部23は、第2施設100bのユーザUが利用する第2タクシー乗り場200bを、第1施設100aのユーザUが利用しにくいような位置に決定する。 The determination unit 23 can also determine (set) as the location of the second taxi stand 200b a location along a road R2 different from the road R1 on which the first taxi stand 200a is set, which is relatively close to the second facility 100b and relatively far from the first facility 100a. In other words, the determination unit 23 determines the second taxi stand 200b to be used by a user U of the second facility 100b to be in a location that is difficult for a user U of the first facility 100a to use.

これにより、第2タクシー乗り場200bには、第1施設100aのユーザUがあまり来ないため、第2タクシー乗り場200bを含む施設100周辺に混雑が発生することを回避することができる。 As a result, users U of the first facility 100a do not often come to the second taxi stand 200b, so congestion around the facility 100, including the second taxi stand 200b, can be avoided.

また、決定部23は、複数の施設100の間の位置(図10の例では、第1施設100aと第2施設100bと間の領域X)以外の位置を、タクシー乗り場の位置として決定するようにしてもよい。逆に言えば、決定部23は、複数の施設100の間の位置(領域X)を、タクシー乗り場の位置として決定しないようにしてもよい。 The determination unit 23 may also determine a position other than a position between multiple facilities 100 (in the example of FIG. 10, the area X between the first facility 100a and the second facility 100b) as the position of a taxi stand. Conversely, the determination unit 23 may not determine a position (area X) between multiple facilities 100 as the position of a taxi stand.

これにより、第1、第2施設100a,100bのユーザUで混雑しやすい領域X以外の位置に、タクシー乗り場が設定されるため、施設100周辺の混雑の発生をより一層回避することが可能になる。 As a result, the taxi stand is set in a location other than area X that is likely to become congested with users U of the first and second facilities 100a and 100b, making it possible to further prevent congestion around the facility 100.

また、決定部23は、道路R1において第1タクシー乗り場200aが設定される車線とは反対側の車線を、第3タクシー乗り場200cの位置として決定(設定)することができる。これにより、第2施設100bのユーザUは、第2タクシー乗り場200bや第3タクシー乗り場200cへ分散して移動することとなるため、第2、第3タクシー乗り場200b,200cを含む施設100周辺に混雑が発生することを回避することができる。また、第1、第3タクシー乗り場200a,200cにおけるタクシーの進行方向が逆になるため、施設100周辺におけるタクシーの混雑の発生も回避することができる。 The determination unit 23 can also determine (set) the lane on the road R1 opposite the lane on which the first taxi stand 200a is set as the location of the third taxi stand 200c. This allows users U at the second facility 100b to disperse and move to the second taxi stand 200b and the third taxi stand 200c, thereby preventing congestion around the facility 100 including the second and third taxi stands 200b and 200c. In addition, the travel direction of taxis at the first and third taxi stands 200a and 200c is reversed, so congestion of taxis around the facility 100 can also be avoided.

また、決定部23は、オンデマンドのタクシーの配車要求を受け付けた場合、複数のイベントの終了予定時刻が所定時間外であるときに決定されるタクシー乗り場の位置とは異なる位置を、タクシー乗り場200の位置として決定してもよい。 In addition, when an on-demand taxi dispatch request is received, the determination unit 23 may determine, as the location of the taxi stand 200, a location that is different from the location of the taxi stand that is determined when the scheduled end times of multiple events are outside the specified time.

具体的に説明すると、第1施設100aのイベントの終了予定時刻と第2施設100bのイベントの終了予定時刻とが所定時間外、すなわち所定時間内ではない場合、互いの混雑が影響し合わないため、施設100周辺は比較的混雑が少ない。そのため、決定部23は、例えば配車要求を行ったユーザUがいた施設100の出口付近をタクシー乗り場の位置に決定することができる。 To be more specific, if the scheduled end time of the event at the first facility 100a and the scheduled end time of the event at the second facility 100b are outside the specified time, i.e., not within the specified time, the congestion at each facility does not affect each other, so the area around the facility 100 is relatively less crowded. Therefore, the determination unit 23 can determine the location of the taxi stand to be, for example, near the exit of the facility 100 where the user U who made the taxi request was located.

これに対し、第1施設100aのイベントの終了予定時刻と第2施設100bのイベントの終了予定時刻とが所定時間内である場合、互いの混雑が影響し合い、例えば配車要求を行ったユーザUがいた施設100の出口付近は混雑することが予測される。 In contrast, if the scheduled end time of the event at the first facility 100a and the scheduled end time of the event at the second facility 100b are within a specified time period, the congestion at each facility will affect each other, and it is predicted that there will be congestion near the exit of the facility 100 where the user U who made the vehicle dispatch request was located, for example.

そこで、本実施形態に係る決定部23にあっては、複数のイベントの終了予定時刻が所定時間外であるときに決定されるタクシー乗り場の位置(上記では施設100の出口付近)とは異なる位置を、タクシー乗り場200の位置として決定する。例えば、決定部23にあっては、オンデマンドのタクシーの乗り場を、上記した第2タクシー乗り場200bや第3タクシー乗り場200cに決定する。これにより、施設100周辺の混雑の発生をより一層回避することが可能になる。 The determination unit 23 according to this embodiment therefore determines the location of the taxi stand 200 to be a location different from the taxi stand location (near the exit of the facility 100 in the above example) that is determined when the scheduled end times of multiple events are outside of the specified time. For example, the determination unit 23 determines the on-demand taxi stand to be the second taxi stand 200b or the third taxi stand 200c described above. This makes it possible to further prevent congestion around the facility 100.

また、決定部23は、イベントの終了予定時刻同士の時間差がある場合、時間の経過に伴ってタクシー乗り場200の位置を変更したり、タクシー乗り場200の数を増減させたりしてもよい。これにより、タクシー乗り場200の位置や数を時間の経過に即したものにすることが可能となり、よって施設100周辺に混雑が発生することを効果的に回避することができる。 In addition, when there is a time difference between the scheduled end times of the events, the determination unit 23 may change the location of the taxi stand 200 or increase or decrease the number of taxi stands 200 over time. This makes it possible to make the location and number of taxi stands 200 appropriate for the passage of time, thereby effectively avoiding congestion around the facility 100.

また、決定部23は、イベント情報に含まれる来場者数などに基づいてタクシー乗り場200の位置を決定してもよい。例えば、決定部23は、来場者数が多い方の施設100のユーザUが利用するタクシー乗り場200の数が、来場者数が少ない方の施設100のユーザUが利用するタクシー乗り場200の数より多くなるように、タクシー乗り場200の位置を決定してもよい。これにより、来場者数が多い方の施設100のユーザUが分散されやすくなり、よって施設100周辺に混雑が発生することを効果的に回避することができる。 The determination unit 23 may also determine the location of the taxi stand 200 based on the number of visitors included in the event information. For example, the determination unit 23 may determine the location of the taxi stand 200 so that the number of taxi stands 200 used by users U of the facility 100 with a larger number of visitors is greater than the number of taxi stands 200 used by users U of the facility 100 with a smaller number of visitors. This makes it easier for users U of the facility 100 with a larger number of visitors to be dispersed, thereby effectively avoiding congestion around the facility 100.

また、決定部23は、人流情報に基づいてタクシー乗り場200の位置を決定してもよい。例えば、決定部23は、複数のイベント情報などに基づいて、施設100周辺における人流情報を推定する。例えば、イベント後の人流情報を推定する場合、決定部23は、記憶部30のイベント情報31や道路情報35を読み出し、各イベントの来場者数、各イベントの終了予定時刻、道路の形状、道路の渋滞情報など各種の情報に基づいて、人流情報を推定する。言い換えると、決定部23は、複数のイベント情報等に基づいて施設100周辺における人流のシミュレーションを行って、イベント終了後の施設100周辺における人の流れを予測する。決定部23は、推定された人流情報を、記憶部30の人流情報34(図7参照)として登録する。 The determination unit 23 may also determine the position of the taxi stand 200 based on the pedestrian flow information. For example, the determination unit 23 estimates pedestrian flow information around the facility 100 based on multiple event information and the like. For example, when estimating pedestrian flow information after an event, the determination unit 23 reads the event information 31 and road information 35 in the storage unit 30, and estimates pedestrian flow information based on various information such as the number of visitors to each event, the scheduled end time of each event, the shape of the road, and road congestion information. In other words, the determination unit 23 performs a simulation of pedestrian flow around the facility 100 based on multiple event information and the like, and predicts the flow of people around the facility 100 after the event ends. The determination unit 23 registers the estimated pedestrian flow information as pedestrian flow information 34 (see FIG. 7) in the storage unit 30.

一例として、決定部23は、推定モデルを利用して人流情報を推定する。推定モデルは、複数のイベント情報等における静的および動的な各種の情報を入力することによって、施設100周辺における人流情報を推定して出力する予測モデルである。なお、推定モデルは、過去のイベントで計測結果として得られた人流データ、イベント情報、交通機関の情報や天候等の環境情報に基づき予め生成されて記憶部30に格納される。なお、上記した人流情報の推定手法は、あくまでも例示であって限定されるものではない。 As an example, the determination unit 23 estimates people flow information using an estimation model. The estimation model is a prediction model that estimates and outputs people flow information around the facility 100 by inputting various static and dynamic information from multiple event information and the like. The estimation model is generated in advance based on people flow data obtained as measurement results from past events, event information, transportation information, weather and other environmental information, and is stored in the storage unit 30. The above-mentioned methods for estimating people flow information are merely examples and are not limiting.

そして、例えば決定部23は、人流情報に基づいて、イベント終了後、施設100周辺において推定される混雑度が比較的低い位置を、タクシー乗り場200の位置を決定してもよい。これにより、施設100から出てきたユーザUが混雑しにくいと推定される位置などに分散されやすくなり、よって施設100周辺に混雑が発生することを効果的に回避することができる。 For example, the determination unit 23 may determine the location of the taxi stand 200 to be a location around the facility 100 where the estimated degree of congestion is relatively low after the event ends, based on the people flow information. This makes it easier for users U leaving the facility 100 to disperse to locations that are estimated to be less crowded, thereby effectively avoiding congestion around the facility 100.

図3の説明を続けると、提供部24は、タクシー乗り場200への案内情報を提供する。例えば、提供部24は、ユーザの位置を示す位置情報に応じたタクシー乗り場200への案内情報を提供することができる。 Continuing with the explanation of FIG. 3, the providing unit 24 provides guidance information to the taxi stand 200. For example, the providing unit 24 can provide guidance information to the taxi stand 200 according to location information indicating the user's location.

一例としては、提供部24は、ユーザの位置(正確には端末装置40の位置)が第1施設100a付近である場合、当該ユーザの端末装置40に対して個別に、第1施設100aに近い第1タクシー乗り場200aへの案内を示す案内情報を提供する。また、提供部24は、ユーザの位置が第2施設100b付近である場合、当該ユーザの端末装置40に対して個別に、第2施設100bに近い第2、第3タクシー乗り場200b,200cへの案内を示す案内情報を提供する。これにより、ユーザは、自身の位置に対応するタクシー乗り場200へスムーズに移動することが可能になり、よって施設100周辺に混雑が発生することを効果的に回避することができる。 As an example, when the user's location (more precisely, the location of the terminal device 40) is near the first facility 100a, the providing unit 24 provides guidance information to the terminal device 40 of the user, individually, indicating guidance to the first taxi stand 200a close to the first facility 100a. Also, when the user's location is near the second facility 100b, the providing unit 24 provides guidance information to the terminal device 40 of the user, individually, indicating guidance to the second and third taxi stands 200b and 200c close to the second facility 100b. This allows the user to move smoothly to the taxi stand 200 corresponding to his/her location, thereby effectively avoiding congestion around the facility 100.

なお、上記では、提供部24は、ユーザの端末装置40に案内情報を提供するようにしたが、これに限定されるものではない。すなわち、例えば施設100周辺に複数の案内表示機(図示せず)が予め設置され、提供部24は、かかる案内表示機の設置位置に応じた案内情報(例えば設置位置から近いタクシー乗り場200への案内情報など)を当該案内表示機へ提供してもよい。 In the above, the providing unit 24 provides guidance information to the user's terminal device 40, but this is not limited to the above. That is, for example, multiple guidance displays (not shown) may be installed in advance around the facility 100, and the providing unit 24 may provide guidance information to the guidance displays according to the installation positions of the guidance displays (for example, guidance information to a taxi stand 200 close to the installation positions).

また、提供部24は、イベントの終了予定時刻同士の時間差がある場合、時間の経過に伴ってタクシー乗り場200への案内情報の内容を変更してもよい。一例として、第1施設100aのイベントが終了する一方、第2施設100bのイベントが未終了のとき、提供部24は、第1施設100aのユーザに対し、第1施設100aに近い第1タクシー乗り場200aおよび第2施設100bに近い第2、第3タクシー乗り場200b,200cの両方についての案内情報を提供する。なお、このとき、提供部24は、ユーザの位置や混雑状況などに応じて、案内するタクシー乗り場200を選択してもよい。 In addition, when there is a time difference between the scheduled end times of the events, the providing unit 24 may change the content of the guidance information to the taxi stand 200 as time passes. As an example, when an event at the first facility 100a has ended while an event at the second facility 100b has not yet ended, the providing unit 24 provides the user at the first facility 100a with guidance information about both the first taxi stand 200a close to the first facility 100a and the second and third taxi stands 200b, 200c close to the second facility 100b. At this time, the providing unit 24 may select the taxi stand 200 to guide depending on the user's location, the congestion situation, etc.

そして、第2施設100bのイベントが終了したとき(好ましくは、イベントが終了する少し前のタイミングで)、提供部24は、第1施設100aのユーザに対し、第1施設100aに近い第1タクシー乗り場200aへの案内情報のみを提供する。他方、提供部24は、第2施設100bのユーザに対し、第2施設100bに近い第2、第3タクシー乗り場200b,200cへの案内情報を提供する。 Then, when the event at the second facility 100b ends (preferably shortly before the event ends), the providing unit 24 provides the user at the first facility 100a with only guidance information to the first taxi stand 200a, which is close to the first facility 100a. On the other hand, the providing unit 24 provides the user at the second facility 100b with guidance information to the second and third taxi stands 200b and 200c, which are close to the second facility 100b.

その後、第1施設100aのユーザがタクシー等で移動したり、最寄り駅へ移動したりして第1施設100a付近のユーザが少なくなると、提供部24は、第2施設100bのユーザに対し、第2、第3タクシー乗り場200b,200cに加え、第1施設100aに近い第1タクシー乗り場200aへの案内情報の提供を開始する。これにより、案内情報の内容を、例えばイベントの終了後の時間経過に応じた適切な内容にして提供することが可能になり、よって施設100周辺に混雑が発生することを効果的に回避することができる。 After that, when the number of users near the first facility 100a decreases as users at the first facility 100a move by taxi or go to the nearest station, the providing unit 24 starts providing users at the second facility 100b with guidance information to the first taxi stand 200a, which is closer to the first facility 100a, in addition to the second and third taxi stands 200b and 200c. This makes it possible to provide guidance information with appropriate content according to the time that has passed since the end of an event, for example, and thus makes it possible to effectively avoid congestion around the facility 100.

また、決定部23は、上記したタクシー乗り場200の位置の決定に加え、タクシー乗り場200へ向かうタクシーの経路を決定することができる。このタクシーの経路の決定について、図11を参照して説明する。図11は、タクシー乗り場200へ向かうタクシーの経路の決定処理を説明する図である。 In addition to determining the location of the taxi stand 200 as described above, the determination unit 23 can also determine the route of a taxi heading to the taxi stand 200. This determination of the taxi route will be described with reference to FIG. 11. FIG. 11 is a diagram illustrating the process of determining the route of a taxi heading to the taxi stand 200.

図11に示すように、例えば決定部23は、道路情報に基づいてタクシー乗り場200(図11の例では、第1タクシー乗り場200a)へ向かうタクシーの経路Waを決定することができる。そして、提供部24は、決定された経路Waをタクシー(正確にはタクシーの車載装置50)へ提供することができる。 As shown in FIG. 11, for example, the determination unit 23 can determine a route Wa for a taxi heading to a taxi stand 200 (in the example of FIG. 11, the first taxi stand 200a) based on road information. Then, the provision unit 24 can provide the determined route Wa to the taxi (more precisely, the taxi's on-board device 50).

具体的には、決定部23は、道路情報に基づき、タクシー乗り場200(第1タクシー乗り場200a)へ向かうタクシーが同一の方向で走行してタクシー乗り場200(第1タクシー乗り場200a)へ到着するように、タクシーの経路Waを決定することができる。なお、同一の方向で走行する区間は、任意に設定可能であり、一例としては複数の施設100を挟む交差点Y1,Y2間に設定される。 Specifically, the determination unit 23 can determine the taxi route Wa based on the road information so that taxis heading to the taxi stand 200 (first taxi stand 200a) travel in the same direction and arrive at the taxi stand 200 (first taxi stand 200a). The section in which taxis travel in the same direction can be set arbitrarily, and as an example, it is set between intersections Y1 and Y2 that sandwich multiple facilities 100.

これにより、施設100周辺においてタクシーの混雑が発生することを効果的に回避することができる。すなわち、例えば仮に、道路R1において途中の経路Wb1や経路Wb2などからタクシーなどの車両が侵入すると、タクシーが第1タクシー乗り場200aに到着するまでに時間がかかるおそれがある。 This effectively prevents taxi congestion from occurring around the facility 100. That is, for example, if a vehicle such as a taxi enters the road R1 from an intermediate route Wb1 or route Wb2, it may take a long time for the taxi to arrive at the first taxi stand 200a.

そこで、本実施形態に係る決定部23は、第1タクシー乗り場200aへ向かうタクシーが同一の方向で走行して第1タクシー乗り場200aへ到着するように、タクシーの経路Waを決定し、経路Wb1や経路Wb2などからタクシーなどの車両が侵入しないようにした。 The determination unit 23 according to this embodiment therefore determines the taxi route Wa so that taxis heading to the first taxi stand 200a travel in the same direction and arrive at the first taxi stand 200a, thereby preventing vehicles such as taxis from entering via route Wb1, route Wb2, etc.

これにより、第1タクシー乗り場200aへ向かう全てのタクシーは、同一の方向の経路Waを通るため、タクシーが早期に第1タクシー乗り場200aに到着する。また、第1タクシー乗り場200aでユーザを乗車させた後も、タクシーは、第1タクシー乗り場200aからスムーズに発車することができる。そのため、施設100周辺においてタクシーの混雑が発生することを効果的に回避することができる。 As a result, all taxis heading to the first taxi stand 200a take the same route Wa, so that the taxis arrive at the first taxi stand 200a quickly. In addition, even after the taxi has picked up the user at the first taxi stand 200a, the taxi can depart smoothly from the first taxi stand 200a. This makes it possible to effectively avoid taxi congestion around the facility 100.

なお、提供部24は、決定されたタクシー乗り場200の位置情報や経路Waを、タクシーの稼働状態情報に関わらず、施設100付近を走行するタクシーへ提供してもよいし、稼働状態情報が「空車」のタクシーに対して提供してもよい。 The providing unit 24 may provide the location information and route Wa of the determined taxi stand 200 to a taxi traveling near the facility 100 regardless of the taxi's operating status information, or may provide the information to a taxi whose operating status information is "empty."

<情報処理装置の制御処理>
次に、情報処理装置10における具体的な処理手順の一例について図12を用いて説明する。図12は、情報処理装置10が実行する処理手順を示すフローチャートである。
<Control process of information processing device>
Next, an example of a specific processing procedure in the information processing device 10 will be described with reference to Fig. 12. Fig. 12 is a flowchart showing the processing procedure executed by the information processing device 10.

図12に示すように、情報処理装置10の制御部20は、複数の施設100で開催されるイベントに関するイベント情報であって、複数の施設100ごとのイベントの終了予定時刻を含む複数のイベント情報を取得する(ステップS10)。次いで、制御部20は、複数の施設100同士の位置関係や、施設100の来場者数(例えば来場者数のレベル)などに基づいて所定時間を設定する(ステップS11)。 As shown in FIG. 12, the control unit 20 of the information processing device 10 acquires multiple pieces of event information related to events held at multiple facilities 100, including the scheduled end times of the events at each of the multiple facilities 100 (step S10). Next, the control unit 20 sets a predetermined time based on the relative positions of the multiple facilities 100 and the number of visitors to each facility 100 (e.g., the level of the number of visitors) (step S11).

次いで、制御部20は、複数の施設100ごとのイベントの終了予定時刻が、設定された所定時間内であるか否かを判定する(ステップS12)。制御部20は、イベントの終了予定時刻が所定時間内ではないと判定された場合(ステップS12,No)、以降の処理をスキップする。 Next, the control unit 20 determines whether the scheduled end time of the event for each of the facilities 100 is within the set predetermined time (step S12). If the control unit 20 determines that the scheduled end time of the event is not within the predetermined time (step S12, No), it skips the subsequent processing.

一方、制御部20は、イベントの終了予定時刻が所定時間内であると判定された場合(ステップS12,Yes)、既存のタクシー乗り場200x(図1参照)が混雑する可能性があるか否かを判定する(ステップS13)。 On the other hand, if the control unit 20 determines that the scheduled end time of the event is within the specified time (step S12, Yes), it determines whether or not there is a possibility that the existing taxi stand 200x (see Figure 1) will be crowded (step S13).

例えば、制御部20は、既存のタクシー乗り場200x(図1参照)が複数の施設100の間に存在したり、複数の施設100にそれぞれ対応するタクシー乗り場から発車するタクシーの進行方向が同じであったりする場合、混雑する可能性があると判定する。 For example, the control unit 20 determines that there is a possibility of congestion if an existing taxi stand 200x (see FIG. 1) is located between multiple facilities 100, or if taxis departing from taxi stands corresponding to multiple facilities 100 each depart in the same direction.

制御部20は、タクシー乗り場200xが混雑する可能性がないと判定された場合(ステップS13,No)、以降の処理をスキップする。他方、制御部20は、タクシー乗り場200xが混雑する可能性があると判定された場合(ステップS13,Yes)、イベント情報などに基づいてタクシー乗り場200を決定する(ステップS14)。 If the control unit 20 determines that the taxi stand 200x is not likely to be crowded (step S13, No), it skips the subsequent processing. On the other hand, if the control unit 20 determines that the taxi stand 200x is likely to be crowded (step S13, Yes), it determines the taxi stand 200 based on event information, etc. (step S14).

次いで、制御部20は、決定されたタクシー乗り場200の位置情報やタクシー乗り場200までの経路情報などをタクシーへ提供する、配車処理を実行する(ステップS15)。 Next, the control unit 20 executes a dispatch process to provide the taxi with information such as the location of the determined taxi stand 200 and route information to the taxi stand 200 (step S15).

上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置10は、取得部22と、決定部23とを備える。取得部22は、複数の施設100(イベント施設)で開催されるイベントに関するイベント情報であって、複数の施設100ごとのイベントの終了予定時刻を含む複数のイベント情報を取得する。決定部23は、取得部22によって取得された複数のイベント情報に基づいて、複数の施設100の利用者に対するタクシー(移動体の一例)の乗り場の位置を決定する。これにより、複数のイベント施設でそれぞれイベントが開催される場合であっても、複数のイベント施設周辺における混雑の発生を回避することができる。 As described above, the information processing device 10 according to the embodiment includes an acquisition unit 22 and a determination unit 23. The acquisition unit 22 acquires multiple pieces of event information related to events held at multiple facilities 100 (event facilities), including the scheduled end time of the event for each of the multiple facilities 100. The determination unit 23 determines the location of taxi (an example of a mobile object) stands for users of the multiple facilities 100, based on the multiple pieces of event information acquired by the acquisition unit 22. This makes it possible to avoid congestion around the multiple event facilities, even when events are held at each of the multiple event facilities.

なお、上記では、情報処理装置10がタクシー乗り場200の位置の決定や経路の決定など各種の処理を行うようにしたが、各種の処理が行われる装置は、情報処理装置10に限定されるものではない。すなわち、情報処理装置10で行われる処理の一部あるいは全部が、端末装置40、車載装置50、イベント施設用情報処理装置60a,60bで行われるようにしてもよい。 In the above, the information processing device 10 performs various processes such as determining the location of the taxi stand 200 and determining the route, but the device on which the various processes are performed is not limited to the information processing device 10. In other words, some or all of the processes performed by the information processing device 10 may be performed by the terminal device 40, the in-vehicle device 50, or the event facility information processing devices 60a and 60b.

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。 Further advantages and modifications may readily occur to those skilled in the art. Therefore, the invention in its broader aspects is not limited to the specific details and representative embodiments shown and described above. Accordingly, various modifications may be made without departing from the spirit or scope of the general inventive concept as defined by the appended claims and equivalents thereof.

10 情報処理装置
20 制御部
21 受付部
22 取得部
23 決定部
24 提供部
REFERENCE SIGNS LIST 10 Information processing device 20 Control unit 21 Reception unit 22 Acquisition unit 23 Determination unit 24 Provision unit

Claims (11)

コンピュータを備えた情報処理装置であって、
前記コンピュータは、
複数のイベント施設で開催されるイベントに関するイベント情報であって、複数の前記イベント施設ごとの前記イベントの終了予定時刻を含む複数のイベント情報を取得し、
複数の前記イベント施設ごとの前記終了予定時刻同士の時間差が所定時間範囲内である場合、取得た複数の前記イベント情報に基づ、複数の前記イベント施設の利用者に対する移動体の乗り場が分散するように、前記乗り場の位置を決定する
報処理装置。
An information processing device including a computer,
The computer includes:
acquiring a plurality of pieces of event information relating to events to be held at a plurality of event facilities, the event information including a scheduled end time of the event for each of the plurality of event facilities ;
if the time difference between the scheduled end times for the plurality of event facilities is within a predetermined time range, determining positions of the boarding points so that boarding points for the plurality of event facilities are dispersed for users of the plurality of event facilities based on the acquired plurality of event information .
Information processing device.
前記コンピュータは、
複数の前記イベント施設の位置を前記イベント情報として取得し、
数の前記イベント施設の位置に基づいて複数の前記イベント施設同士の位置関係を求め、求められた前記位置関係に基づいて前記所定時間範囲を設定し、複数の前記イベント施設ごとの前記終了予定時刻同士の時間差が、設定された前記所定時間範囲内である場合、前記乗り場の位置を決定する
求項に記載の情報処理装置。
The computer includes:
acquiring locations of a plurality of the event facilities as the event information;
determining a positional relationship between the plurality of event facilities based on positions of the plurality of event facilities, setting the predetermined time range based on the determined positional relationship, and determining the position of the boarding area when a time difference between the scheduled end times of the plurality of event facilities is within the set predetermined time range ;
The information processing device according to claim 1 .
前記コンピュータは、
前記イベント施設の来場者数を前記イベント情報として取得し、
記イベント施設の来場者数に基づいて前記所定時間範囲を設定し、複数の前記イベント施設ごとの前記終了予定時刻同士の時間差が、設定された前記所定時間範囲内である場合、前記乗り場の位置を決定する
求項またはに記載の情報処理装置。
The computer includes:
The number of visitors to the event facility is acquired as the event information;
setting the predetermined time range based on the number of visitors to the event facility, and determining the location of the boarding area when a time difference between the scheduled end times of the plurality of event facilities is within the set predetermined time range ;
3. The information processing device according to claim 1 or 2 .
前記コンピュータは、
複数の前記イベント施設の周辺の道路に関する道路情報を取得し、
た前記道路情報に基づいて前記乗り場へ向かう前記移動体の経路を決定する
求項1~のいずれか一つに記載の情報処理装置。
The computer includes:
Obtaining road information regarding roads around a plurality of said event facilities;
determining a route of the mobile object heading to the boarding area based on the acquired road information ;
The information processing device according to any one of claims 1 to 3 .
前記コンピュータは、
前記道路情報に基づき、前記乗り場へ向かう複数の前記移動体が同一の方向で走行して当該乗り場へ到着するように、前記移動体の前記経路を決定する
求項に記載の情報処理装置。
The computer includes:
determining the routes of the plurality of moving bodies heading toward the platform so that the moving bodies travel in the same direction and arrive at the platform based on the road information ;
The information processing device according to claim 4 .
前記コンピュータは、
複数の前記イベント施設の間の位置以外の位置を、前記乗り場の位置として決定する
求項1~のいずれか一つに記載の情報処理装置。
The computer includes:
determining a position other than a position between the plurality of event facilities as the position of the boarding area ;
The information processing device according to any one of claims 1 to 5 .
前記コンピュータは、
前記移動体の配車を要求する配車要求を受け付けた場合、複数の前記イベント施設ごとの前記終了予定時刻同士の時間差前記所定時間範囲外であるときに決定される前記乗り場の位置とは異なる位置を、前記乗り場の位置として決定する
求項1~のいずれか一つに記載の情報処理装置。
The computer includes:
when a dispatch request for dispatching the mobile body is received , a position of the boarding point is determined to be different from the position of the boarding point determined when a time difference between the scheduled end times of the plurality of event facilities is outside the predetermined time range ;
The information processing device according to any one of claims 1 to 6 .
前記コンピュータは、
前記イベント施設の利用者の位置を示す位置情報に応じた前記乗り場への案内情報を提供する
求項1~のいずれか一つに記載の情報処理装置。
The computer includes:
providing guidance information to the boarding area according to location information indicating the location of the user at the event facility ;
The information processing device according to any one of claims 1 to 7 .
前記移動体は、タクシーまたはバスである
求項1~のいずれか一つに記載の情報処理装置。
The vehicle is a taxi or a bus .
The information processing device according to any one of claims 1 to 8 .
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
複数のイベント施設で開催されるイベントに関するイベント情報であって、複数の前記イベント施設ごとの前記イベントの終了予定時刻を含む複数のイベント情報を取得
複数の前記イベント施設ごとの前記終了予定時刻同士の時間差が所定時間範囲内である場合、取得た複数の前記イベント情報に基づ、複数の前記イベント施設の利用者に対する移動体の乗り場が分散するように、前記乗り場の位置を決定する
報処理方法。
1. A computer-implemented information processing method, comprising:
acquiring a plurality of pieces of event information relating to events to be held at a plurality of event facilities, the event information including a scheduled end time of the event for each of the plurality of event facilities;
if the time difference between the scheduled end times for the plurality of event facilities is within a predetermined time range, determining positions of the boarding points so that boarding points for the plurality of event facilities are dispersed for users of the plurality of event facilities based on the acquired plurality of event information .
Information processing methods.
コンピュータが実行する情報処理プログラムであって、An information processing program executed by a computer,
複数のイベント施設で開催されるイベントに関するイベント情報であって、複数の前記イベント施設ごとの前記イベントの終了予定時刻を含む複数のイベント情報を取得し、acquiring a plurality of pieces of event information relating to events to be held at a plurality of event facilities, the event information including a scheduled end time of the event for each of the plurality of event facilities;
複数の前記イベント施設ごとの前記終了予定時刻同士の時間差が所定時間範囲内である場合、取得した複数の前記イベント情報に基づき、複数の前記イベント施設の利用者に対する移動体の乗り場が分散するように、前記乗り場の位置を決定する、if the time difference between the scheduled end times for the plurality of event facilities is within a predetermined time range, determining positions of the boarding points so that boarding points for the plurality of event facilities are dispersed for users of the plurality of event facilities based on the acquired plurality of event information.
情報処理プログラム。Information processing program.
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