JP7643162B2 - Transit route proposal device and transit route proposal method - Google Patents
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Description
本発明は、乗継ルート提案装置及び乗継ルート提案方法に関する。 The present invention relates to a transfer route suggestion device and a transfer route suggestion method.
従来より、交通機関の乗り継ぎにおいて、混雑する駅の利用を回避する代替経路をユーザに提供する発明が知られている(特許文献1)。 There is a known invention that provides users with alternative routes to avoid crowded stations when transferring between public transport (Patent Document 1).
しかしながら、感染症が流行している期間においては、他者と接触する時間の長さを考慮する必要があるが、特許文献1に記載された発明では考慮されていない。混雑度が低い場所でも、滞在時間が長くなると、接触する人数が増えてしまうおそれがある。
However, during periods when an infectious disease is prevalent, it is necessary to consider the length of time that a person will be in contact with others, but this is not taken into consideration in the invention described in
本発明は、上記問題に鑑みて成されたものであり、その目的は、乗り継ぎにおける接触人数を低減させることが可能な乗継ルート提案装置及び乗継ルート提案方法を提供することである。 The present invention was made in consideration of the above problems, and its purpose is to provide a transfer route suggestion device and a transfer route suggestion method that can reduce the number of people who come into contact during a transfer.
本発明の一態様に係る乗継ルート提案装置は、移動手段の乗り継ぎが必要である場合、乗継可能な乗継ルート候補を複数抽出し、抽出された複数の乗継ルート候補ごとに、乗り継ぎ地点におけるユーザの所定範囲内で単位時間接触する他のユーザ数を示す接触人数を所定の情報に基づいて予測し、複数の乗継ルート候補のうち、接触人数が少ない乗継ルート候補を接触人数が多い乗継ルート候補よりも優先してユーザに提案する。 In one aspect of the present invention, when a transfer of transportation means is required, a transfer route suggestion device extracts multiple possible transfer route candidates, predicts the number of contacts, which indicates the number of other users who will come into contact with the user within a specified range at the transfer point per unit time, based on specified information for each of the extracted transfer route candidates, and suggests to the user, among the multiple transfer route candidates, transfer route candidates with fewer contacts over transfer route candidates with a larger number of contacts.
本発明によれば、乗り継ぎにおける接触人数を低減させることが可能となる。 The present invention makes it possible to reduce the number of people who come into contact with each other during transfers.
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the description of the drawings, identical parts are given the same reference numerals and the description will be omitted.
図1~2を参照して、本実施形態に係る乗継ルート提案システム10の構成例を説明する。図1に示すように、乗継ルート提案システム10は、管理サーバ20と、通信ネットワーク30と、タクシー40~42と、ユーザ70と、ユーザ70が所持する通信装置60と、を含む。なお、図1において、タクシーは3台存在するが、これに限定されない。乗継ルート提案システム10は、4台以上のタクシーを含んでもよい。
An example of the configuration of a transit
管理サーバ20は、通信ネットワーク30を介してタクシー40~42及び通信装置60と通信する。管理サーバ20は、CPU(Central Processing Unit)21と、メモリ22と、通信I/F23と、記憶装置24とを備える汎用のコンピュータであり、これらの構成要素が図示しないバスなどを介して電気的に接続されている。管理サーバ20は、タクシー40~42の配車サービスに用いられる。管理サーバ20の設置場所は特に限定されないが、例えば管理サーバ20はタクシー40~42を運用する事業者の管理センタに設置される。
The
CPU21は、記憶装置24などに記憶されている様々なプログラムをメモリ22に読み込んで、プログラムに含まれる各種の命令を実行する。メモリ22は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)などの記憶媒体である。記憶装置24は、SSD(Solid State Drive)、HDD(Hard Disk Drive)などの記憶媒体である。なお、以下で説明する管理サーバ20の機能を含む乗継ルート提案システム10の一部(または全部)は、通信ネットワーク30上に配置されたアプリケーション(Software as a Service(SaaS)など)によって提供されてもよい。
The
通信I/F23は、ネットワークアダプタなどのハードウェア、各種の通信用ソフトウェア、及びこれらの組み合わせとして実装され、通信ネットワーク30などを介した有線または無線の通信を実現できるように構成されている。また、通信I/F23はデータを送受信するための入力部及び出力部としての機能を有する。
The communication I/F 23 is implemented as hardware such as a network adapter, various communication software, or a combination of these, and is configured to realize wired or wireless communication via a
通信ネットワーク30は、無線または有線の何れかの方式、あるいは両方の方式によって構成されてもよく、通信ネットワーク30には、インターネットが含まれてもよい。本実施形態では、管理サーバ20、タクシー40~42、及び通信装置60は、無線通信方式によって通信ネットワーク30と接続する。
The
タクシー40~42は、運転者が存在する通常の車両でもよいし、運転者が存在しない自動運転車両でもよい。運転者が存在しない自動運転車両は、ロボットタクシーまたは無人タクシーと表現されてもよい。本実施形態ではタクシー40~42は運転者が存在しない自動運転車両として説明する。
The
ユーザ70は、通信装置60を用いてタクシーをリクエスト(予約)する。通信装置60には、タクシーの予約に用いられる乗継配車アプリケーション(以下単に乗継配車アプリと称する)がインストールされており、ユーザ70は、乗継配車アプリを使ってタクシーをリクエストする。
A
次に、図2を参照して、管理サーバ20、タクシー40、通信装置60の詳細な構成について説明する。なお、図2において、タクシー41~42は省略するが、タクシー41~42はタクシー40と同様の構成を有する。
Next, the detailed configurations of the
通信装置60は、通信I/F601と、乗継配車アプリ602と、GPS受信機603と、ディスプレイ604を備える。通信I/F601は、通信I/F23(図1参照)と同様の構成を備えており、通信ネットワーク30を介して管理サーバ20と通信する。通信装置60は、例えば、スマートフォン、タブレットなどの携帯型の装置である。また、通信装置60は、ウェアラブル型の装置であってもよい。なお、図示は省略するが、通信装置60も管理サーバ20と同様に、CPU(コントローラ)、メモリ、記憶装置などを備える。
The
乗継配車アプリ602は、上述したようにタクシーのリクエストに用いられる。乗継配車アプリ602は、ユーザ70がタクシーをリクエストする際のユーザインタフェースとして機能する。乗継配車アプリ602は、通信装置60に設けられたCPUが、通信装置60に設けられた記憶装置から、専用のアプリケーションプログラムを読み出して実行することで実現する。ユーザ70がタクシーをリクエストする際、ユーザ70は、希望する乗車場所、希望する乗車時間、希望する降車場所などを乗継配車アプリ602に入力し、タクシーをリクエストする。本実施形態において、「乗り継ぎが必要」とは、ユーザ70がリクエスト時に電車に乗車中であり、電車から降りる駅でタクシーに乗り継いで目的地に向かう必要がある、ということを意味する。ユーザ70は、希望する乗車場所、希望する乗車時間を必ずしも入力する必要はない。これについては後述する。
The
乗継配車アプリ602は、ユーザ70の入力に従って、管理サーバ20に配車リクエストを送信する。また、通信装置60は、配車リクエストに対して管理サーバ20から返信される信号に含まれる各種情報(配車リクエスト受領、到着予定時刻、走行予定経路、接触人数など)を、ディスプレイ604に表示する。ただし、乗継配車アプリ602の実現方法は、これに限定されない。例えば、通信装置60が、乗継配車アプリ602の機能を提供するサーバにアクセスして機能提供を受け、サーバから送信される機能の実行結果をブラウザに表示するようにしてもよい。接触人数については後述する。
The transfer
GPS受信機603によって取得された通信装置60の位置情報は、任意のタイミングで管理サーバ20に送信される。
The location information of the
タクシー40は、通信I/F401と、車両ECU(Electronic Control Unit)402と、GPS受信機403とを備える。通信I/F401は、通信I/F23及び通信I/F601と同様の構成を備えており、通信ネットワーク30を介して管理サーバ20と通信する。車両ECU402は、タクシー40を制御するためのコンピュータである。車両ECU402は、管理サーバ20から受信した指令に基づいて各種のアクチュエータ(ブレーキアクチュエータ、アクセルアクチュエータ、ステアリングアクチュエータなど)を制御する。GPS受信機403によって取得されたタクシー40の位置情報は、任意のタイミングで管理サーバ20に送信される。
The
管理サーバ20のCPU21(コントローラ)は、図2のブロック図に示すように、複数の機能の一例として、配車受付部211と、割当部212と、ルート抽出部213と、位置情報取得部214と、所要時間算出部215と、人口密度予測部216と、接触人数予測部217と、ルート提案部218とを備える。管理サーバ20の記憶装置24には、図2に示すように、地図データベース241と、顧客データベース242と、イベント情報データベース243と、交通機関混雑情報データベース244とが格納されている。
As shown in the block diagram of FIG. 2, the CPU 21 (controller) of the
地図データベース241には、道路情報、施設情報など経路案内に必要となる地図情報が記憶されている。地図情報には、道路の車線数、道幅情報、道路の起伏情報が含まれる。また地図情報には、速度制限、一方通行などを示す道路標識、横断歩道、区画線などを示す道路標示も含まれる。
顧客データベース242には、ユーザ70のIDなどのアカウント情報、タクシーの利用履歴などが格納されている。タクシーの利用履歴とは本実施形態に係る乗継ルート提案システム10を利用した際の履歴である。
The
配車受付部211は、通信装置60に入力されたユーザ70の配車リクエストを受け付ける。配車受付部211は、ユーザ70の配車リクエストを受け付けた旨、乗車場所への到着予定時刻、乗車場所への走行予定経路などを通信装置60に通知する機能を有する。
The
割当部212は、受け付けた配車リクエストに基づいて、複数のタクシー40~42(図1参照)の中から適切なタクシーを割り当てる。例えば、配車受付部211は、効率化のために、複数のタクシー40~42の中から、ユーザ70が希望する乗車場所に最も近い空車のタクシーを割り当てることができる。
The
また、割当部212は、地図データベース241を参照して割り当てたタクシーの現在地からユーザ70が希望する乗車場所までの走行ルートを設定し、設定した走行ルートに沿ってユーザ70が希望する乗車場所まで走行するようにタクシー40に対して指令を送る。割当部212が算出する走行ルートは、例えば、タクシー40の現在地からユーザ70が希望する乗車場所までもっとも短い時間で到着できるルートである。なお、ルート抽出部213によって移動手段の乗り継ぎが必要であると判断された場合、別の方法でルートが設定されてもよい。
The
ルート抽出部213は、移動手段の乗り継ぎが必要であると判断した場合、乗継可能な乗継ルート候補を複数抽出する。ここで図3を参照して乗継可能な乗継ルート候補について説明する。図3に示すシーンは、ユーザ70が電車80に乗ってA駅81に向かっているシーンである。符号83はユーザ70の目的地である。電車80に乗っているユーザ70は乗継配車アプリ602を操作して、タクシーをリクエストする。図3のシーンにおいて、ユーザ70は、目的地83を入力し、目的地83に到着する希望到着時間を入力し、乗り継ぎが必要であることを入力したとする。ここでは希望する乗車場所、すなわち、タクシーに乗る駅についてはユーザ70は入力しないものとする。
When the
ユーザ70のリクエストを受信した割当部212は、ユーザ70の現在の位置情報(正確にはユーザ70が所持する通信装置60の現在の位置情報)に基づいて、目的地83に到着するためにユーザ70が降りる可能性のある駅を抽出する。これはユーザ70の現在の位置情報と、地図データベース241を参照して目的地83に近い順から駅を抽出すれば実現する。なおユーザ70の現在の位置情報は位置情報取得部214によって取得される。図3のシーンにおいて、目的地83に到着するためにユーザ70が降りる可能性のある駅として、A駅81とB駅82の2つの駅が抽出されたとする。割当部212は、A駅81及びB駅82の近くに存在するタクシーをユーザ70を迎えに行くタクシーとして割り当てる。図3のシーンにおいて、割り当てられたタクシーは、タクシー40とする。このように、目的地83に到着するために移動手段の乗り継ぎが必要である場合、ルート抽出部213は、移動手段の乗り継ぎが必要であると判断する。この判断は、主にユーザ70の現在の位置情報及びユーザ70の目的地83に基づいて自動的に行われる。ただしこれに限定されない。ユーザ70は、タクシーをリクエストする際、乗り継ぎが必要と乗継配車アプリ602上で入力してもよい。そしてルート抽出部213は、ユーザ70から乗り継ぎが必要であることを示す信号を受信した場合、乗継可能な乗継ルート候補を複数抽出してもよい。
The
ルート抽出部213は、タクシー40の走行ルートを抽出する。具体的には、ルート抽出部213は、走行ルートR1と走行ルートR2の2つの走行ルートを抽出する。走行ルートR1は、A駅81でユーザ70を乗車させ、その後目的地83に向かうルートである。走行ルートR1はユーザ70から見れば、符号84で示されるルートに沿って目的地83に向かうルートである。走行ルートR2は、B駅82でユーザ70を乗車させ、その後目的地83に向かうルートである。走行ルートR2はユーザ70から見れば、符号85で示されるルートに沿って目的地83に向かうルートである。走行ルートR1及び走行ルートR2は、駅での乗り継ぎ時間を含めても、ユーザ70の希望到着時間までに目的地83に到着できるルートとする。このようにルート抽出部213は、移動手段の乗り継ぎが必要であると判断した場合、乗継可能な乗継ルート候補を複数抽出する。ここでいう複数の乗継ルート候補は、走行ルートR1及び走行ルートR2を指す。ルート抽出部213によって抽出される複数の乗継ルート候補はあくまで候補であって、どの走行ルートを選択するか、最終的な決定権はユーザ70が持っている。なお上述においてユーザ70は希望する乗車場所、希望する乗車時間を必ずしも入力する必要はない、と説明した。これは、ユーザ70の目的地が符号83であるならば、ユーザ70が降りる可能性がある駅はA駅81またはB駅82であるとシステム側で自動的に決定されるからである。またA駅81またはB駅82に到着する時間もシステム側で自動的に把握されるため、駅での乗り継ぎ時間が判明すれば駅での乗車時間もシステム側で自動的に決定されるからである。
The
図2に戻る。位置情報取得部214は、通信装置60からユーザ70の位置情報を取得し、タクシー40からタクシー40の位置情報を取得する。ユーザ70の位置情報とは、ユーザ70が所持する通信装置60の位置情報を意味する。位置情報取得部214は、取得した位置情報を所要時間算出部215に出力する。
Returning to FIG. 2, the location
所要時間算出部215は、位置情報取得部214から取得したタクシー40の位置情報を用いて、タクシー40の現在地からA駅81またはB駅82を経由して(乗り継ぎ時間も含めて)ユーザ70が希望する目的地83に到着するまでの所要時間を算出する。所要時間算出部215によって算出された所要時間が、ユーザ70の希望到着時間を超える場合、すなわちユーザ70の希望到着時間に間に合わない場合、ルート抽出部213は希望到着時間に間に合わない候補を除外する。例えば、図3のシーンにおいて、B駅82の次の駅がC駅だったとする。ルート抽出部213はC駅を経由して目的地83に向かうルートを抽出することが可能であるが、C駅を経由した場合ユーザ70の希望到着時間に間に合わないのであれば、C駅を経由するルートは除外されることになる。
The required
人口密度予測部216は、乗り継ぎ地点における、平均人口密度(人/m2)を予測する。乗り継ぎ地点とは、ユーザ70が目的地83に向かうために交通機関を乗り継ぐ場所を意味し、図3を例にすればA駅81及びB駅82である。人口密度予測部216はイベント情報データベース243または交通機関混雑情報データベース244を参照して乗り継ぎ地点における平均人口密度を予測する。イベント情報データベース243には、A駅81またはB駅82の近くでどのようなイベントが開催されているかといったイベント情報が格納されている。一例として、A駅81またはB駅82の近くでスポーツ大会、ライブなどが開催されていれば、開催されている時間帯において平均人口密度は上昇する。このように人口密度予測部216はイベント情報データベース243を参照することにより、乗り継ぎ地点における平均人口密度を予測することが可能となる。なおイベント情報データベース243には、過去のイベント時における平均人口密度が格納されていてもよい。この場合、過去のイベントと類似するイベントが行われていれば、過去のデータを参照することにより現在の平均人口密度を予測することが可能となる。
The population
交通機関混雑情報データベース244には、交通機関(例えば鉄道会社)から取得した駅の混雑に関する情報が格納されている。人口密度予測部216は交通機関混雑情報データベース244を参照することにより、乗り継ぎ地点における平均人口密度を予測することが可能となる。
The transport
接触人数予測部217は、乗り継ぎ地点における接触人数を予測する。本実施形態において「接触人数」の定義は、国立感染症研究所の定義を用いる。国立感染症研究所の定義によれば、「濃厚接触者」とは手で触れることの出来る距離(目安として1メートル)で、必要な感染予防策なしで、「患者(確定例)」と15分以上の接触があった者(周辺の環境や接触の状況等個々の状況から患者の感染性を総合的に判断する)と定義される。なおこの定義は、「濃厚接触者」の定義の一例となっているが、本実施形態ではこの定義を用いる。この定義について必要があれば以下のリンクを参照されたい。https://www.niid.go.jp/niid/images/epi/corona/COVID19-02-210108.pdf
The contact
本実施形態では、「濃厚接触者」の定義を用いて、「接触人数」を1m以内で15分以上接触した状態の人数と定義する。「接触人数」の詳細について図4を参照して説明する。図4に示す符号90は、ユーザ70を中心とした半径1mの円を示す。この円90以内に15分以上滞在したユーザ71がいればユーザ71は「接触人数」としてカウントされる。つまりここでいう接触とは直接触れることを意味するものではなく、半径1m以内において15分以上滞在したユーザ71がいればそのユーザ71とは接触したとみなすことを意味する。次に接触人数の予測方法の一例について説明する。接触人数は、式1によって求められる。
In this embodiment, the definition of "close contact" is used to define the "number of contacts" as the number of people who have been in contact within 1 m for 15 minutes or more. Details of the "number of contacts" will be described with reference to FIG. 4.
[数1]
接触人数=(単位時間当たりの接触人数)×(乗継時間)・・・(1)
[Equation 1]
Number of contacts = (number of contacts per unit time) x (transfer time) ... (1)
式1における「単位時間当たりの接触人数」とは、人口密度予測部216によって予測された平均人口密度を15分で割った単位時間当たりの接触人数(人/分)である。よって式1は式2で表現されてもよい。
The "number of contacts per unit time" in
[数2]
接触人数=(平均人口密度÷15)×(乗継時間)・・・(2)
[Equation 2]
Number of contacts = (average population density ÷ 15) × (transfer time) ... (2)
式1及び式2における「乗継時間」とは、乗り継ぎ地点において乗り継ぎに要する時間である。一例として「乗継時間」には電車を降りてから改札口までの時間、改札口からタクシー乗り場までの時間などが含まれる。ここで図3のA駅81における「乗継時間」が6分であり、図3のB駅82における「乗継時間」が2分であったとする。また、A駅81における平均人口密度が0.24人/半径1m円であり、B駅82における平均人口密度が0.48人/半径1m円であったとする。この場合、A駅81における「接触人数」は0.24÷15×6≒0.1人となる。B駅82における「接触人数」は0.48÷15×2≒0.06人となる。このように接触人数予測部217の予測によれば、B駅82における「接触人数」はA駅81における「接触人数」より少ないことが判明する。
The "transfer time" in
ルート提案部218は、接触人数予測部217によって接触人数が少ないと予測されたルートを優先的にユーザ70に提案する。図3を例に取ればA駅81を経由する走行ルートR1よりも、B駅82を経由する走行ルートR2のほうが接触人数が少ないと予測されているため、ルート提案部218は走行ルートR2を優先的にユーザ70に提案する。優先的に提案する方法は特に限定されないが、例えば図5に示すように、走行ルートR2をオススメのルートとして通信装置60の画面上に表示してもよい。図5に示すように所要時間、接触人数を同時に表示してもよい。これにより、ユーザ70は、希望到着時間までに目的地83に到着できることを知ることができたり、乗り継ぎ地点においてどれくらいの人と接触するか、その目安を知ることができたりする。なお、図5の示す例では通信装置60の画面下に走行ルートR1を表示しているが、走行ルートR1を表示しなくてもよい。他の優先的な提案方法として、走行ルートR2の表示を目立たせてもよい。
The
次に、図6のフローチャートを参照して、乗継ルート提案装置の一動作例を説明する。 Next, an example of the operation of the transit route suggestion device will be described with reference to the flowchart in FIG. 6.
ステップS101において、配車受付部211は、通信装置60に入力されたユーザ70の配車リクエストを受け付ける。処理はステップS103に進み、ルート抽出部213は、移動手段の乗り継ぎが必要であると判断した場合、乗継可能な乗継ルート候補を複数抽出する。処理はステップS105に進み、人口密度予測部216はイベント情報データベース243または交通機関混雑情報データベース244を参照して乗り継ぎ地点における平均人口密度を予測する。処理はステップS107に進み、接触人数予測部217はステップS105で予測された平均人口密度と乗り継ぎに要する時間を用いて乗り継ぎ地点における接触人数を予測する。処理はステップS109に進み、ルート提案部218は、ステップS107で予測された接触人数が少ないと予測されたルートを優先的にユーザ70に提案する(図5参照)。
In step S101, the
なお、接触人数を予測する方法の一例として、平均人口密度及び乗り継ぎに要する時間を用いる方法を説明したが、これに限定されない。接触人数予測部217は、他のユーザが過去に乗継ルート提案システム10を利用した際の接触人数を用いて接触人数を予測してもよい。他のユーザが過去に乗継ルート提案システム10を利用した際の接触人数は顧客データベース242に格納されているため、接触人数予測部217は顧客データベース242を参照して他のユーザが過去に乗継ルート提案システム10を利用した際の接触人数を取得することにより接触人数を予測できる。例えば、過去の履歴と日付、曜日、時間帯が類似していれば、過去の接触人数をそのまま接触人数として利用してもよい。
As an example of a method for predicting the number of contacts, a method using average population density and the time required for transfers has been described, but the method is not limited to this. The number of
(作用効果)
以上説明したように、本実施形態に係る乗継ルート提案装置(管理サーバ20)によれば、以下の作用効果が得られる。
(Action and Effect)
As described above, the connecting route proposal device (management server 20) according to this embodiment provides the following advantageous effects.
乗継ルート提案装置(管理サーバ20)は、ユーザのリクエストに基づいてユーザの目的地83までのルートを提案するコントローラ21を備える。
コントローラ21は移動手段の乗り継ぎが必要である場合、乗継可能な乗継ルート候補を複数抽出する。乗継可能な、複数の乗継ルート候補の一例は、図3に示す走行ルートR1及び走行ルートR2である。コントローラ21は抽出された複数の乗継ルート候補ごとに、乗り継ぎ地点におけるユーザの所定範囲内で単位時間接触する他のユーザ数を示す接触人数を所定の情報に基づいて予測する。乗り継ぎ地点の一例は、図3に示すA駅81及びB駅82である。ユーザの所定範囲内の一例は、図4に示すユーザ70を中心とした半径1mの円内である。単位時間の一例は15分である。コントローラ21は複数の乗継ルート候補のうち、接触人数が少ない乗継ルート候補を接触人数が多い乗継ルート候補よりも優先してユーザに提案する。優先して提案する方法の一例は図5に示すように、接触人数が少ない走行ルートR2を接触人数が多い走行ルートR1よりも画面上部に表示することである。このように接触人数が少ない乗継ルート候補を接触人数が多い乗継ルート候補よりも優先してユーザに提案することにより、乗り継ぎにおける接触人数を低減させることが可能となる。
The transit route suggestion device (management server 20) includes a
When a transfer of a transportation means is required, the
所定の情報には、乗り継ぎ地点の平均人口密度及び乗り継ぎに要する時間、または他のユーザが過去に乗り継ぎを利用した際の接触人数が含まれる。コントローラ21は、平均人口密度及び乗り継ぎに要する時間を用いて接触人数を予測する、または他のユーザが過去に乗り継ぎを利用した際の接触人数を用いて接触人数を予測する。これにより乗り継ぎ地点における接触人数を精度よく予測することが可能となる。
The predetermined information includes the average population density of the transfer point and the time required for the transfer, or the number of contacts when other users have used a transfer in the past. The
複数の乗継ルート候補は、ユーザの到着希望時間内に目的地に到着するルートである。これによりユーザは希望する時間内に目的地に到着するルートの中から、乗り継ぎ地点における接触人数が少ないルートを選択することができる。 The multiple transfer route candidates are routes that will arrive at the destination within the user's desired arrival time. This allows the user to select a route with fewer contacts at the transfer point from among the routes that will arrive at the destination within the desired time.
移動手段は、第1移動手段と、第1移動手段と異なる第2移動手段を含む。コントローラ21は、ユーザの位置情報とユーザの目的地に基づいて、第1移動手段から第2移動手段への乗り継ぎが必要である場合に、移動手段の乗り継ぎが必要であると判断する。第2移動手段は車両である。また車両はタクシーでもよく、自家用車でもよい。第1移動手段は電車である。
The transportation means includes a first transportation means and a second transportation means different from the first transportation means. The
(変形例)
次に図7を参照して本実施形態の変形例について説明する。変形例では乗り継ぎ地点における必要換気量も考慮する。図7に示すステップS201~205の処理は、図6に示すステップS101~105の処理と同様であるため、説明を省略する。
(Modification)
Next, a modified example of this embodiment will be described with reference to Fig. 7. In this modified example, the required ventilation volume at the transfer point is also taken into consideration. The processing of steps S201 to S205 shown in Fig. 7 is similar to the processing of steps S101 to S105 shown in Fig. 6, and therefore the description will be omitted.
ステップS207において、ルート抽出部213は乗り継ぎ地点における必要換気量を算出する。本実施形態における「必要換気量」の定義は、厚生労働省の定義を用いる。本実施形態における「必要換気量」とは、「換気の悪い密閉空間」に当てはまらないための必要な換気量である。厚生労働省によれば、感染症のリスク要因の一つである「換気の悪い密閉空間」に当てはまらないためには、二酸化炭素の含有率が100万分の1000以下(=1000ppm以下)であれば、つまり換気量が一人あたり毎時30m3であれば足りるとされている。この定義について必要があれば以下のリンクを参照されたい。https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000618969.pdf
In step S207, the
換気量は式3を用いて求められる。 The ventilation volume is calculated using Equation 3.
呼気のCO2濃度、室内濃度、及び外気濃度は、交通機関(例えば鉄道会社)から取得すればよい。ルート抽出部213は、算出した換気量が30m3/(h・人)以上である場合、その乗り継ぎ地点で滞在可能と判定する(ステップS209でYES)。図3に示すA駅81及びB駅82の両方で滞在可能と判定された場合、ステップS211及びS213の処理は図6に示すステップS107及びS109と同じである。A駅81及びB駅82のどちらか一方について滞在可能と判定された場合、ステップS211において接触人数は予測されるものの、ステップS213で提案されるルートは滞在可能と判定された乗り継ぎ地点を経由するルートとなる。
The CO2 concentration in the breath, the indoor concentration, and the outdoor concentration may be obtained from a transportation facility (e.g., a railroad company). If the calculated ventilation volume is 30 m3 /(h·person) or more, the
一方、ルート抽出部213は、算出した換気量が30m3/(h・人)より少ない場合、その乗り継ぎ地点で滞在不可と判定する(ステップS209でNO)。なおステップS209でNOとは、すべての乗り継ぎ地点で滞在不可と判定された場合である。つまりA駅81及びB駅82の両方で滞在不可であるため、配車受付部211は、タクシーを配車することはできない旨をユーザ70に通知する(ステップS215)。
On the other hand, if the calculated ventilation volume is less than 30 m3 /(h·person), the
このように変形例によれば、コントローラ21は複数の乗継ルート候補ごとに、乗り継ぎ地点における換気量を算出する。コントローラ21は算出された換気量が所定の基準以上である場合、接触人数を予測する。所定の基準の一例は30m3/(h・人)である。コントローラ21は算出された換気量が所定の基準未満である場合、対象となる乗り継ぎ地点を経由する乗継ルート候補をユーザに提案するルートから除外する。このように変形例によれば乗り継ぎ地点における換気量も用いることにより、換気が悪い場所すなわち感染リスクが高いと考えられる場所を案内から除外できるため、ユーザの感染リスクを低減することが可能となる。
According to this modification, the
上述の実施形態に記載される各機能は、1または複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理回路は、また、記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路(ASIC)や回路部品等の装置を含む。 Each of the functions described in the above embodiments may be implemented by one or more processing circuits. Processing circuits include programmed processing devices, such as processors that include electrical circuitry. Processing circuits also include devices, such as application specific integrated circuits (ASICs) or circuit components, arranged to perform the described functions.
上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。 As described above, an embodiment of the present invention has been described, but the descriptions and drawings that form part of this disclosure should not be understood as limiting this invention. Various alternative embodiments, examples, and operating techniques will become apparent to those skilled in the art from this disclosure.
上述の実施形態では、乗り継ぎについて、電車からタクシーへの乗り継ぎを取り上げて説明したが、乗り継ぎはこれに限定されない。本発明は乗り継ぎを行う場所が複数存在すれば適用可能であるから、バスからタクシーへの乗り継ぎ、タクシーからタクシーへの乗り継ぎにおいても適用可能である。 In the above embodiment, the transfer was described by taking a case of transferring from a train to a taxi, but the transfer is not limited to this. The present invention is applicable as long as there are multiple transfer locations, so it is also applicable to transfers from a bus to a taxi, and from a taxi to a taxi.
乗継ルート提案装置は管理サーバ20として説明したが、これに限定されない。乗継ルート提案装置は通信装置60であってもよい。乗継ルート提案装置が通信装置60である場合、通信装置60は必要な情報を管理サーバ20から取得すれば足りる。
The transit route proposal device has been described as the
10 乗継ルート提案システム
20 管理サーバ
211 配車受付部
212 割当部
213 ルート抽出部
214 位置情報取得部
215 所要時間算出部
216 人口密度予測部
217 接触人数予測部
218 ルート提案部
241 地図データベース
242 顧客データベース
243 イベント情報データベース
244 交通機関混雑情報データベース
10 Transit
Claims (6)
前記コントローラは、
移動手段の乗り継ぎが必要である場合、乗継可能な乗継ルート候補を複数抽出し、
抽出された複数の乗継ルート候補ごとに、乗り継ぎ地点における前記ユーザの所定範囲内で単位時間滞在した他のユーザ数を示す第1の人数を所定の情報に基づいて予測し、
前記複数の乗継ルート候補のうち、前記第1の人数が少ない乗継ルート候補を前記第1の人数が多い乗継ルート候補よりも優先して前記ユーザに提案する
ことを特徴とする乗継ルート提案装置。 A transit route suggestion device comprising a controller that suggests a route to a destination of a user based on a request from the user,
The controller:
If a transfer is required, multiple transfer route candidates are extracted.
predicting a first number of users, which indicates the number of other users who stay within a predetermined range of the user at the transfer point for a unit time, for each of the extracted multiple transfer route candidates, based on predetermined information;
A transit route suggestion device, comprising: a transit route candidate having a smaller number of first passengers among the plurality of transit route candidates, the transit route candidate being suggested to the user in preference to a transit route candidate having a larger number of first passengers.
前記コントローラは、
移動手段の乗り継ぎが必要である場合、乗継可能な乗継ルート候補を複数抽出し、
抽出された複数の乗継ルート候補ごとに、乗り継ぎ地点における前記ユーザの所定範囲内で単位時間滞在した他のユーザ数を示す第1の人数を所定の情報に基づいて予測し、
前記複数の乗継ルート候補のうち、前記第1の人数が少ない乗継ルート候補を前記第1の人数が多い乗継ルート候補よりも優先して前記ユーザに提案し、
前記複数の乗継ルート候補ごとに、前記乗り継ぎ地点における換気量を算出し、
算出された前記換気量が所定の基準以上である場合、前記第1の人数を予測し、
算出された前記換気量が所定の基準未満である場合、対象となる乗り継ぎ地点を経由する乗継ルート候補を前記ユーザに提案するルートから除外する
ことを特徴とする乗継ルート提案装置。 A transit route suggestion device comprising a controller that suggests a route to a destination of a user based on a request from the user,
The controller:
If a transfer is required, multiple transfer route candidates are extracted.
predicting a first number of users, which indicates the number of other users who stay within a predetermined range of the user at the transfer point for a unit time, for each of the extracted multiple transfer route candidates, based on predetermined information;
Among the plurality of transit route candidates, a transit route candidate having a smaller number of first passengers is proposed to the user in preference to a transit route candidate having a larger number of first passengers ;
Calculating a ventilation volume at the transfer point for each of the plurality of transfer route candidates;
When the calculated ventilation volume is equal to or greater than a predetermined standard, predicting the first number of people ;
A transfer route suggestion device characterized in that, if the calculated ventilation volume is less than a predetermined standard, transfer route candidates that pass through the target transfer point are excluded from the routes suggested to the user.
前記コントローラは、
前記平均人口密度及び乗り継ぎに要する時間を用いて前記第1の人数を予測する、または前記他のユーザが過去に乗り継ぎを利用した際の第1の人数を用いて前記第1の人数を予測する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の乗継ルート提案装置。 The predetermined information includes an average population density of the transfer point and a time required for the transfer, or a first number of other users who have used the transfer in the past;
The controller:
The transit route suggestion device according to claim 1 or 2 , characterized in that the first number of people is predicted using the average population density and the time required for the transfer, or the first number of people is predicted using the first number of people when the other users used a transfer in the past.
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の乗継ルート提案装置。 4. The transit route suggestion device according to claim 1, wherein the plurality of transit route candidates are routes that arrive at the destination within a desired arrival time of the user.
前記コントローラは、前記ユーザの位置情報と前記ユーザの目的地に基づいて、前記第1移動手段から前記第2移動手段への乗り継ぎが必要である場合に、前記移動手段の乗り継ぎが必要であると判断し、
前記第2移動手段は車両である
ことを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載の乗継ルート提案装置。 the moving means includes a first moving means and a second moving means different from the first moving means,
The controller determines, when a transfer from the first transportation means to the second transportation means is necessary based on the user's location information and the user's destination, that a transfer of the transportation means is necessary;
5. The connecting route proposal device according to claim 1, wherein the second transportation means is a vehicle.
前記コントローラは、
移動手段の乗り継ぎが必要である場合、乗継可能な乗継ルート候補を複数抽出し、
抽出された複数の乗継ルート候補ごとに、乗り継ぎ地点における前記ユーザの所定範囲内で単位時間滞在した他のユーザ数を示す第1の人数を所定の情報に基づいて予測し、
前記複数の乗継ルート候補のうち、前記第1の人数が少ない乗継ルート候補を前記第1の人数が多い乗継ルート候補よりも優先して前記ユーザに提案し、
前記複数の乗継ルート候補ごとに、前記乗り継ぎ地点における換気量を算出し、
算出された前記換気量が所定の基準以上である場合、前記第1の人数を予測し、
算出された前記換気量が所定の基準未満である場合、対象となる乗り継ぎ地点を経由する乗継ルート候補を前記ユーザに提案するルートから除外する
ことを特徴とする乗継ルート提案方法。 A transit route suggestion method for a transit route suggestion device including a controller that suggests a route to a destination of a user based on a request from the user, the method comprising:
The controller:
If a transfer is required, multiple transfer route candidates are extracted.
predicting a first number of users, which indicates the number of other users who stay within a predetermined range of the user at the transfer point for a unit time, for each of the extracted multiple transfer route candidates, based on predetermined information;
Among the plurality of transit route candidates, a transit route candidate having a smaller number of first passengers is proposed to the user in preference to a transit route candidate having a larger number of first passengers ;
Calculating a ventilation volume at the transfer point for each of the plurality of transfer route candidates;
When the calculated ventilation volume is equal to or greater than a predetermined standard, predicting the first number of people ;
A method for suggesting a transfer route, comprising the steps of: excluding a transfer route candidate that passes through the transfer point in question from the routes to be suggested to the user if the calculated ventilation volume is less than a predetermined standard.
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Citations (5)
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|---|---|---|---|---|
| JP2006193029A (en) | 2005-01-12 | 2006-07-27 | Nippon Signal Co Ltd:The | Train riding position determination system |
| JP2019027790A (en) | 2017-07-25 | 2019-02-21 | 日本電気株式会社 | Information processing device, information processing system, information processing method, and program |
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006193029A (en) | 2005-01-12 | 2006-07-27 | Nippon Signal Co Ltd:The | Train riding position determination system |
| JP2019027790A (en) | 2017-07-25 | 2019-02-21 | 日本電気株式会社 | Information processing device, information processing system, information processing method, and program |
| JP2019035658A (en) | 2017-08-15 | 2019-03-07 | 株式会社ナビタイムジャパン | Information processing system, information processing program, information processing device and information processing method |
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