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1. (WO2018180302) 共同利用料金算出システム
国際事務局に記録されている最新の書誌情報    第三者情報を提供

国際公開番号: WO/2018/180302 国際出願番号: PCT/JP2018/008730
国際公開日: 04.10.2018 国際出願日: 07.03.2018
IPC:
G06Q 30/02 (2012.01)
G 物理学
06
計算;計数
Q
管理目的,商用目的,金融目的,経営目的,監督目的または予測目的に特に適合したデータ処理システムまたは方法;他に分類されない,管理目的,商用目的,金融目的,経営目的,監督目的または予測目的に特に適合したシステムまたは方法
30
商取引,例.買物または電子商取引
02
マーケティング,例.市場調査と分析,調査,促進,広告,バイヤー・プロファイリング,顧客管理,謝礼;価格の見積りあるいは決定
出願人: NATIONAL UNIVERSITY CORPORATION NAGOYA UNIVERSITY[JP/JP]; 1, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya-shi, Aichi 4648601, JP
発明者: KANAMORI Ryo; JP
代理人: KATO Mitsuhiro; JP
優先権情報:
2017-06969331.03.2017JP
発明の名称: (EN) SHARED-USE FEE CALCULATION SYSTEM
(FR) SYSTÈME DE CALCUL DE FRAIS D’UTILISATION PARTAGÉE
(JA) 共同利用料金算出システム
要約:
(EN) [Problem] To calculate in advance usage fees for respective users in a service which is shared among the users and in which a meter rate charging scheme is employed. [Solution] The present invention receives, in addition to a departure place and a destination place, a boarding request including whether cooperative ride share is to be conducted for a taxi. According to the present invention, a fee precalculation system sets vehicle allocation while also allowing a new user to share a ride on a taxi which is already traveling. In addition, the probability of occurrence of further ride sharing while the taxi is boarded is obtained. Meanwhile, the fee precalculation system has incorporated therein an algorithm trained by means of machine learning regression by use of teacher data in which fare fees for users had been calculated subsequently for operation data regarding cases where a plurality of users had used a taxi. With respect to the boarding request, by use of trained machine learning regression, the fees to be paid by the users can be calculated in advance in consideration of the probability of ride sharing that may occur in the future.
(FR) La présente invention a pour objet de calculer à l’avance des frais pour des utilisateurs respectifs dans un service qui est partagé parmi les utilisateurs et dans lequel est employé un schéma de facturation à la distance. À cet effet, la présente invention reçoit, en plus d’un emplacement de départ et d’un emplacement de destination, une demande de prise en charge incluant si un partage de course coopératif doit être effectué pour un taxi. Selon la présente invention, un système de précalcul de frais définit une attribution de véhicule tout en permettant également à un nouvel utilisateur de partager une course dans un taxi qui est déjà en service. De plus, la probabilité de survenance d’un autre partage de course pendant que le taxi est occupé est obtenue. Parallèlement, le système de précalcul de frais intègre un algorithme entraîné au moyen d’une régression d’apprentissage automatique à l’aide de données d’enseignant dans lesquelles des frais de course pour des utilisateurs ont été calculés par la suite pour des données d’opérations concernant des cas où une pluralité d’utilisateurs ont utilisé un taxi. En ce qui concerne la demande de prise en charge, par l’utilisation d’une régression d’apprentissage automatique entraînée, les frais à payer par les utilisateurs peuvent être calculés à l’avance en tenant compte de la probabilité de partage de course qui peut survenir à l’avenir.
(JA) 【課題】 複数のユーザが共同利用し、従量制の料金を採用するサービスにおいて、各ユーザの利用料金を事前に算出する。 【解決手段】 タクシーについて出発地、目的地の他、相乗り協力の有無を含む乗車要求を受け付ける。事前料金算出システムは、既に走行中のタクシーに新たなユーザを相乗りさせることも許容して、配車を設定する。また、乗車中にさらなる相乗りが発生する発生確率も求める。一方、事前料金算出システムは、複数の利用者がタクシーを利用した場合の運行データに対して、事後的に各人の公平な料金を算出した教師データを用いて、機械学習回帰による訓練済みのアルゴリズムを組み込んでおく。乗車要求に対しては、訓練済みの機械学習回帰を用いることにより、利用者が払うべき料金を、将来的に発生するであろう相乗りの確率も踏まえて事前に算出することが可能となる。
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指定国: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
アフリカ広域知的所有権機関(ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
ユーラシア特許庁(EAPO) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
欧州特許庁(EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
アフリカ知的所有権機関(OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
国際公開言語: 日本語 (JA)
国際出願言語: 日本語 (JA)