JP2016133849A - 走行分析方法、走行分析装置及び走行分析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】特定ドライバの走行の特徴を出力できる走行分析方法等を提供する。【解決手段】サーバ装置は、特定のドライバの識別情報を含む入力を受け付ける。サーバ装置は、特定のドライバの特定の就業先の就業期間及び、当該就業期間内の走行データを記憶した記憶部を参照し、前記特定のドライバに対応した前記就業期間内の走行データを特定する。更に、サーバ装置は、特定された前記走行データに基づき前記特定のドライバの就業期間内の走行の特徴を取得して出力する。【選択図】図４

Description

本発明は、走行分析方法、走行分析装置及び走行分析プログラムに関する。

近年、例えば、運輸業界では、業務車両のドライバの交通法規等の違反回数や呼気中のアルコール濃度等の生体情報等の情報を管理し、ドライバの各種情報を把握しながら、ドライバに仕事を割り振ることで車両事故の防止を図っている。

特開２０１０−４８６５５号公報

運輸業界等の雇用者側では、例えば、新たなドライバを雇用する場合、履歴書や面接等でドライバの走行の特徴で判断することが多い。しかしながら、雇用者は、履歴書や面接等の情報だけでは実際のドライバの走行の特徴を知り得ないのが実情である。

一つの側面では、特定ドライバの走行の特徴を出力できる走行分析方法、走行分析装置及び走行分析プログラムを提供することを目的とする。

一つの態様では、特定のドライバの識別情報を含む入力を受け付け、特定のドライバの特定の就業先の就業期間及び、当該就業期間内の走行データを記憶した記憶部を参照し、前記特定のドライバに対応した前記就業期間内の走行データを特定する。更に、本態様では、特定された前記走行データに基づき前記特定のドライバの就業期間内の走行の特徴を取得して出力する。

一つの側面として、特定ドライバの走行の特徴を出力できる。

図１は、本実施例のドライバ監視システムの一例を示す説明図である。 図２は、運行監視装置の一例を示す説明図である。 図３は、健康測定装置の一例を示す説明図である。 図４は、サーバ装置の一例を示す説明図である。 図５は、利用者ＤＢのレコード構成の一例を示す説明図である。 図６は、運行ＤＢのレコード構成の一例を示す説明図である。 図７は、運行履歴ＤＢのレコード構成の一例を示す説明図である。 図８は、端末装置上の走行情報の表示画面の一例を示す説明図である。 図９は、走行分析処理に関わるサーバ装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１０は、走行分析処理に関わるサーバ装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１１は、端末装置上の走行特徴の表示画面の一例を示す説明図である。 図１２は、走行分析プログラムを実行するコンピュータの一例を示す説明図である。

以下、図面に基づいて、本願の開示する走行分析方法、走行分析装置及び走行分析プログラムの実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。

図１は、本実施例のドライバ監視システムの一例を示す説明図である。図１に示すドライバ監視システム１は、複数の運行監視装置２と、複数の健康測定装置３と、サーバ装置４と、複数の端末装置５とを有する。運行監視装置２は、例えば、車両の運転席に搭載し、その車両のドライバの運行情報を監視する装置である。健康測定装置３は、例えば、自宅や職場等に配置されたドライバの生体情報を測定する装置である。健康測定装置３は、例えば、血圧計、体重計、体温計、アルコール検知器や睡眠測定器等の測定装置である。サーバ装置４は、例えば、インターネット６経由で各運行監視装置２及び健康測定装置３と通信接続する。サーバ装置４は、運行監視装置２で取得した各ドライバの運行情報をインターネット６経由で収集する。更に、サーバ装置４は、健康測定装置３で取得した各ドライバの生体情報をインターネット６経由で収集する。更に、サーバ装置４は、これら収集したドライバの運行情報及び生体情報に基づきドライバの生体評価値及び運転評価値を生成し、ドライバを識別する利用者ＩＤ毎に生体評価値及び運転評価値等を含む走行特徴を管理し、その走行特徴を端末装置５に提供する。

端末装置５は、ドライバ監視システム１に契約した会社、例えば、運輸会社等に配置された、パソコン等の端末装置である。端末装置５は、例えば、Ａ運輸会社の端末装置を５Ａ、Ｂ運輸会社の端末装置を５Ｂとする。端末装置５は、例えば、インターネット６経由でサーバ装置４との間で通信接続可能である。尚、端末装置５は、例えば、インターネット６経由で運行監視装置２との間で通信接続を可能にしても良い。

図２は、運行監視装置２の一例を示す説明図である。図２に示す運行監視装置２は、車速検出部１１と、回転数検出部１２と、車間距離検出部１３と、白線検知部１４と、ＧＰＳ(Global Positioning System)１５と、眠気検出部１６とを有する。運行監視装置２は、ステータススイッチ１７と、ヒヤリハット申告スイッチ１８と、眠気申告スイッチ１９と、読取部２０と、時計部２１と、無線部２２と、記憶部２３と、制御部２４とを有する。車速検出部１１は、例えば、車両に搭載したカメラを通じて車両の走行速度及び走行距離を検出する検出部である。回転数検出部１２は、例えば、車両に搭載したセンサを通じて車両のエンジン回転数を検出する検出部である。車間距離検出部１３は、例えば、車両に搭載したセンサを通じて、前方車両までの車間距離を検出する検出部である。白線検知部１４は、例えば、車両に搭載したセンサを通じて、道路の車線である白線逸脱を検知する検知部である。ＧＰＳ１５は、車両の現在位置を測定するシステムである。眠気検出部１６は、例えば、走行車両のドライバの眠気を検知するセンサである。

ステータススイッチ１７は、例えば、車両のドライバの状態を指定するスイッチである。ステータススイッチ１７は、例えば、指定なし、荷積み、荷卸し、休憩、睡眠中等の状態を指定するスイッチである。ヒヤリハット申告スイッチ１８は、例えば、運転車両のドライバがヒヤリハットを自覚した場合に操作する申告スイッチである。眠気申告スイッチ１９は、例えば、運転車両のドライバが眠気を自覚した場合に操作する申告スイッチである。読取部２０は、例えば、運転免許証と非接触ＩＣ通信を実行し、運転免許証内の個人情報を読み取り、読み取った個人情報に基づき、運転車両のドライバの利用者ＩＤを識別する。

時計部２１は、現在日時を計時する時計である。無線部２２は、例えば、無線方式でインターネット６と通信接続する通信インタフェースである。記憶部２３は、各種情報を記憶する領域である。制御部２４は、運行監視装置２全体を制御する。制御部２４は、車速検出部１１、回転数検出部１２、車間距離検出部１３、白線検知部１４及び眠気検出部１６等のドライバ毎の検出結果を測定日時に対応付けて収集し、収集した検出結果を記憶部２３に記憶する。制御部２４は、ステータススイッチ１７、ヒヤリハット申告スイッチ１８及び眠気申告スイッチ１９等のドライバ毎のスイッチ結果を測定日時に対応付けて収集し、収集したスイッチ結果を記憶部２３に記憶する。つまり、制御部２４は、ドライバ毎の検出結果やスイッチ結果等の運行情報を測定日時に対応付けて記憶部２３に記憶する。

図３は、健康測定装置３の一例を示す説明図である。図３に示す健康測定装置３は、検出部３１と、無線部３２と、記憶部３３と、制御部３４とを有する。検出部３１は、利用者の生体情報を検出する。例えば、健康測定装置３が脈拍計の場合、検出部３１は、利用者の脈拍数を測定する、例えば、利用者の身体に接触するイヤリングタイプ等の接触方式や非接触方式の脈拍測定部である。また、健康測定装置３が血圧計の場合、検出部３１は、利用者の血圧数を測定する、例えば、接触方式又は非接触方式の血圧測定部である。例えば、健康測定装置３が体重計の場合、検出部３１は、利用者の体重を測定する、例えば、接触方式又は非接触方式の体重測定部である。例えば、健康測定装置３が体温計の場合、検出部３１は、利用者の体温を測定する、例えば、接触方式又は非接触方式の体温測定部である。例えば、健康測定装置３が呼気中のアルコール濃度を検知する測定装置の場合、検出部３１は、利用者の呼気中のアルコール濃度を測定する測定部である。健康測定装置３が睡眠測定装置の場合、検出部３１は、利用者の睡眠の質を測定する測定部である。

無線部３２は、例えば、無線方式でインターネット６と通信接続する通信インタフェースである。尚、健康測定装置３は、無線部３２を内蔵していない場合、スマートフォン等の端末装置を使用してインターネット６と通信接続する機能を備えるようにしても良い。記憶部３３は、健康測定装置３の利用者を識別する利用者ＩＤ毎に測定日時毎の生体情報を記憶する領域である。制御部３４は、健康測定装置３全体を制御する。制御部３４は、健康測定装置３の利用者を識別する利用者ＩＤ毎に測定日時毎の生体情報を記憶部３３に記憶する。

図４は、サーバ装置４の一例を示す説明図である。図４に示すサーバ装置４は、入力部４１と、通信部４２と、記憶部４４と、利用者ＤＢ４５と、運行ＤＢ４６と、運行履歴ＤＢ４７と、制御部４８とを有する。サーバ装置４は、インターネット６経由で各健康測定装置３からドライバの生体情報を収集すると共に、インターネット６経由で各運行監視装置２からドライバの運行情報を収集する。

入力部４１は、各種コマンドを入力する入力インタフェースである。通信部４２は、例えば、インターネット６と通信接続する通信インタフェースである。記憶部４４は、各種プログラム等の各種情報を記憶する領域である。

利用者ＤＢ４５は、ドライバを識別する識別情報毎にドライバの個人情報を記憶する領域である。図５は、利用者ＤＢ４５のレコード構成の一例を示す説明図である。図５に示す利用者ＤＢ４５は、利用者ＩＤ４５Ａ毎に、利用者名４５Ｂと、性別４５Ｃと、年齢４５Ｄと、免許種別４５Ｅと、走行距離４５Ｆと、ドライバ歴４５Ｇと、資格情報４５Ｈと、業務車種４５Ｉとを対応付けて記憶する領域である。利用者ＩＤ４５Ａは、例えば、車両のドライバを識別する識別情報である。尚、利用者ＩＤは、例えば、ドライバの運転免許証のＩＤと、就業先の社員ＩＤと、健康測定装置３の利用者のＩＤとを紐付ける共通ＩＤである。利用者名４５Ｂは、例えば、ドライバの姓名である。性別４５Ｃは、例えば、ドライバの性別である。年齢４５Ｄは、例えば、ドライバの年齢及び生年月日である。免許種別４５Ｅは、例えば、大型２種等のドライバの運転免許証の種別である。走行距離４５Ｆは、例えば、ドライバとして業務で車両走行した総走行距離である。ドライバ歴４５Ｇは、例えば、ドライバ職として業務経験した総年数である。資格情報４５Ｈは、例えば、運行管理者やフォークリフト等のドライバとしての資格情報である。業務車種４５Ｉは、例えば、ダンプや大型セミトレーラ等のドライバとして業務で経験した車種である。

制御部４８は、例えば、契約会社の端末装置５からの入力操作で利用者ＤＢ４５内の利用者ＩＤ４５Ａ、利用者名４５Ｂ、性別４５Ｃ、年齢４５Ｄ、免許種別４５Ｅ、走行距離４５Ｆ、ドライバ歴４５Ｇ、資格情報４５Ｈ及び業務車種４５Ｉを更新登録する。

運行ＤＢ４６は、ドライバを識別する利用者ＩＤ４６Ａ毎にドライバの生体情報及び運行情報を記憶する領域である。図６は、運行ＤＢ４６のレコード構成の一例を示す説明図である。運行ＤＢ４６は、利用者ＩＤ４６Ａ及び測定日時４６Ｂ毎に、体温４６Ｃと、体重４６Ｄと、血圧４６Ｅと、脈拍４６Ｆと、ＡＬＣ４６Ｇとを対応付けて記憶する領域である。更に、運行ＤＢ４６は、利用者ＩＤ４６Ａ及び測定日時４６Ｂ毎に、眠気検知４６Ｈと、稼働フラグ４６Ｉと、白線逸脱４６Ｊと、ヒヤリ４６Ｋと、違反４６Ｌと、車間距離違反４６Ｍとを対応付けて記憶する領域である。更に、運行ＤＢ４６は、利用者ＩＤ４６Ａ及び測定日時４６Ｂ毎に、走行速度４６Ｎと、走行距離４６Ｐと、エンジン回転数４６Ｑとを対応付けて記憶する領域である。利用者ＩＤ４６Ａは、例えば、ドライバを識別するＩＤである。測定日時４６Ｂは、例えば、時計部２１で計時する測定日時である。体温４６Ｃは、例えば、健康測定装置３である体温計で収集したドライバの体温である。体重４６Ｄは、例えば、健康測定装置３である体重計で収集したドライバの体重である。血圧４６Ｅは、例えば、健康測定装置３である血圧計で収集したドライバの血圧である。脈拍４６Ｆは、例えば、健康測定装置３である脈拍計で収集したドライバの脈拍数である。ＡＬＣ４６Ｇは、例えば、健康測定装置３であるアルコール測定器で検知したドライバの呼気中のアルコール濃度である。

眠気検知４６Ｈは、運行監視装置２内の眠気申告スイッチ１９の操作、すなわちドライバによる眠気の自覚発生を示す、例えば、“１”の情報である。稼働フラグ４６Ｉは、ドライバが稼働中であるか否かを示すフラグに相当し、運行監視装置２内のステータススイッチ１７で稼働開始を指定した場合に稼働中を示す“１”、ステータススイッチ１７で稼働停止を停止した場合に稼働停止を示す“０”を設定する。

白線逸脱４６Ｊは、運行監視装置２内の白線検知部１４で検知した白線逸脱の発生を示す、例えば、“１”の情報である。ヒヤリ４６Ｋは、運行監視装置２内のヒヤリハット申告スイッチ１８の操作、すなわちドライバによるヒヤリハットの自覚発生を示す、例えば、“１”の情報である。違反４６Ｌは、例えば、運行監視装置２内の車速検出部１１及び回転数検出部１２の検出結果で検知した速度超過や急加減速等の違反発生を示す、例えば、“１”の情報である。車間距離違反４６Ｍは、運行監視装置２内の車間距離検出部１３で検出した前方車両との間の車間距離が所定距離未満の状態が発生したことを示す、例えば、“１”の情報である。走行速度４６Ｎは、例えば、稼働時間帯の走行車両の走行速度である。走行距離４６Ｐは、例えば、稼働時間帯の走行車両の走行距離である。エンジン回転数４６Ｑは、例えば、稼働時間帯の走行車両のエンジン回転数である。

制御部４８は、健康測定装置３の測定結果、例えば、体温４６Ｃ、体重４６Ｄ、血圧４６Ｅ、ＡＬＣ４６Ｇを測定日時と併せて運行ＤＢ４６内に登録する。また、制御部４８は、運行監視装置２の検出結果、例えば、眠気検知４６Ｈ、稼働フラグ４６Ｉ、白線逸脱４６Ｊ、ヒヤリ４６Ｋ、違反４６Ｌ、車間距離違反４６Ｍを検出タイミングに対応する測定日時と併せて運行ＤＢ４６内に登録する。制御部４８は、運行監視装置２から、例えば、１時間分の走行速度、１時間分の走行距離及び１時間分のエンジン回転数を１時間毎に収集し、収集した情報を運行ＤＢ４６内の走行速度４６Ｎ、走行距離４６Ｐ及びエンジン回転数４６Ｑに登録する。

運行履歴ＤＢ４７は、ドライバの運行履歴として、ドライバの就業先の就業期間毎に、後述する生体評価値及び運転評価値を対応付けて記憶した領域である。図７は、運行履歴ＤＢ４７のレコード構成の一例を示す説明図である。図７に示す運行履歴ＤＢ４７は、利用者ＩＤ４７Ａ毎に、就業先４７Ｂと、就業期間４７Ｃと、業種４７Ｄと、車種４７Ｅと、月間平均走行距離４７Ｆと、月間稼働日数４７Ｇと、生体評価値４７Ｈと、運転評価値４７Ｉとを対応付けて記憶する領域である。

利用者ＩＤ４７Ａは、例えば、ドライバを識別するＩＤである。就業先４７Ｂは、例えば、ドライバの就業先である会社名である。就業期間４７Ｃは、例えば、就業先でドライバとして就業した期間である。業種４７Ｄは、例えば、区域配送等の就業先でドライバとして就業した業種である。車種４７Ｅは、例えば、大型セミトレーラ等の就業先でドライバとして就業した車両の種別である。月間平均走行距離４７Ｆは、就業先の就業期間中にドライバが業務で走行した走行距離の月単位の平均走行距離である。月間稼働日数４７Ｇは、就業先の就業期間中にドライバが稼働した月単位の平均稼働日数である。生体評価値４７Ｈは、就業先の就業期間中のドライバの走行に関する生体情報や運行情報で生成したドライバの評価値である。運転評価値４７Ｉは、就業先の就業期間中のドライバの走行に関する運行情報で生成したドライバの評価値である。

生体評価値４７Ｈは、例えば、連続運転適性と、長時間運転適性と、深夜適正と、睡眠特性とを有する。連続運転適性は、例えば、走行開始から３０分未満の休憩をとらない連続走行において、眠気や危険兆候が発生しない度合が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、５段階レベルの指標である。尚、走行開始及び休憩は、例えば、ステータススイッチ１７、車速検出部１１及びＧＰＳ１５等の検出結果で判別するものである。眠気は、例えば、眠気検出部１６や眠気申告スイッチ１９等の眠気検知で判別するものである。危険兆候は、例えば、ヒヤリの回数、違反の回数、白線逸脱の回数、車間距離違反及び眠気検知の回数で算出するものである。尚、ヒヤリの回数は、例えば、ヒヤリハット申告スイッチ１８のスイッチ操作の回数である。違反の回数は、例えば、車速検出部１１及び回転数検出部１２の検出結果に基づく回数である。白線逸脱の回数は、例えば、白線検知部１４の検知回数である。車間距離違反の回数は、例えば、車間距離検出部１３の検出結果に基づく、車間距離違反の回数である。眠気検知の回数は、例えば、眠気検出部１６の検出結果や眠気申告スイッチ１９のスイッチ操作の回数である。

長時間運転適性は、休憩や休息を除く、運行全体の運行時間に占める運転時間の割合が６割を超え、かつ、運行時間が８時間以上の場合でも、眠気や危険兆候が発生しない度合が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、５段階レベルの指標である。尚、休憩、休息及び運転時間は、例えば、ステータススイッチ１７の操作結果等で判別するものである。

深夜適正は、例えば、２２時から４時までの深夜時間において、眠気や危険兆候が発生しない度合が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、５段階レベルの指標である。睡眠特性は、深睡眠への移行が早く、睡眠の質が良く、分割休息での運行でも眠気や危険兆候が発生しない度合が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、５段階レベルの指標である。尚、睡眠の質は、例えば、睡眠測定装置で測定するものである。

運転評価値４７Ｉは、例えば、発進停止の適正度と、定速走行の適正度と、最高速度の適正度と、エンジンブレーキの活用度と、アイドリング状態の適正度とを有する。発進停止の適正度は、例えば、停止状態からの加速や走行状態からの停止が１秒間にｙｙｋｍ／ｈ以内で収まる頻度、すなわち、穏やかな発進及び停止の度合が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、５段階レベルの指標である。尚、発進状態及び停止状態は、例えば、車速検出部１１、回転数検出部１２及びＧＰＳ１５等の検出結果から取得するものである。

定速走行の適正度は、例えば、走行中の速度変化が１秒間にｘｘｋｍ／ｈ以内で収まる頻度が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、５段階レベルの指標である。尚、速度変化は、例えば、車速検出部１１、時計部２１、ＧＰＳ１５等の検出結果から取得するものである。最高速度の適正度は、例えば、１運行内で取得した走行速度内の最高速度が９０ｋｍ／ｈ以内である頻度が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、５段階レベルの指標である。尚、１運行は、例えば、ステータススイッチ１７の操作結果である稼働開始及び稼働停止、及び時計部２１の計測時間で取得するものである。最高速度は、車速検出部１１の検出結果である走行速度で取得するものである。

エンジンブレーキの活用度は、減速時におけるエンジンブレーキの使用頻度が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、５段階レベルの指標である。尚、エンジンブレーキの使用頻度は、例えば、車速検出部１１及び回転数検出部１２の検出結果である走行速度及びエンジン回転数で取得するものである。アイドリング状態の適正度は、例えば、停止状態でのエンジン回転数がｘｘｘｒｐｍ以上、かつ、ｙｙｙ分以上継続したアイドリング状態の頻度が高くなるに連れて評価レベルが高くなる、例えば、５段階レベルの指標である。尚、アイドリング状態は、例えば、車速検出部１１及び回転数検出部１２の検出結果である走行速度及びエンジン回転数で取得するものである。

制御部４８は、例えば、契約会社の端末装置５からの入力操作で運行履歴ＤＢ４７内の利用者ＩＤ４７Ａ、就業先４７Ｂ、就業期間４７Ｃ、業種４７Ｄ及び車種４７Ｅを更新登録する。更に、制御部４８は、就業期間４７Ｃ及び、運行ＤＢ４６内の走行距離４６Ｐ及び稼働フラグ４６Ｉに基づき月間平均走行距離４７Ｆ及び月間稼働日数４７Ｇを算出して運行履歴ＤＢ４７内に更新登録する。

制御部４８は、運行ＤＢ４６内の利用者ＩＤ４６Ａに対応する就業先の就業期間内の運行情報及び生体情報に基づき、利用者ＩＤに対応した就業先の就業期間内の生体評価値及び運転評価値を生成する。更に、制御部４８は、その生成した生体評価値４７Ｈ及び運転評価値４７Ｉを運行履歴ＤＢ４７に登録する。

制御部４８は、例えば、利用者ＤＢ４５、運行ＤＢ４６及び運行履歴ＤＢ４７内のデータ同士を利用者ＩＤ４５Ａ（４６Ａ，４７Ａ）で紐付している。

制御部４８は、例えば、インターネット６経由で端末装置５から指定ドライバの利用者ＩＤ及び指定日の走行情報を表示する表示要求に応じて運行ＤＢ４６内の生体情報及び運行情報を取得する。制御部４８は、取得した生体情報及び運行情報を走行情報として表示要求元の端末装置５に提供する。図８は、端末装置５の走行情報の表示画面の一例を示す説明図である。図８に示す表示画面は、特定の指定ドライバに関わる２０１４年１１月１２日の１日分の走行情報を画面表示している。走行情報は、生体情報５１と、危険兆候５２と、稼働状態５３と、走行速度５４と、走行距離５５とを表示している。生体情報５１の表示項目には、例えば、体重５１Ａ、体温５１Ｂ、血圧５１Ｃ及びＡＬＣ５１Ｄを表示している。尚、制御部４８は、指定した利用者ＩＤ及び指定日に対応する運行ＤＢ４６内の測定日時４６Ｂを参照し、体温４６Ｃ、体重４６Ｄ、血圧４６Ｅ及びＡＬＣ４６Ｇを検索し、その検索結果を生体情報５１とする。

危険兆候５２の表示項目には、ヒヤリ５２Ａ、白線逸脱５２Ｂ、車間距離違反５２Ｃ、眠気検知５２Ｄ及び違反５２Ｅを表示している。尚、制御部４８は、指定した利用者ＩＤ及び指定日に対応する運行ＤＢ４６内の測定日時４６Ｂを参照し、眠気検知４６Ｈ、白線逸脱４６Ｊ、ヒヤリ４６Ｋ、違反４６Ｌ及び車間距離違反４６Ｍを検索し、その検索結果を危険兆候５２とする。危険兆候５２の表示項目には、時間単位でヒヤリ５２Ａ、白線逸脱５２Ｂ、車間距離違反５２Ｃ、眠気検知５２Ｄ及び違反５２Ｅの発生有無を表示すると共に、その指定日に発生した回数の合計を表示している。

稼働状態５３の表示項目には、ドライバ車両の稼働時間を棒グラフ状で表示すると共に、稼働時間５３Ａ及び睡眠時間５３Ｂを表示する。尚、制御部４８は、指定した利用者ＩＤ及び日時に対応する運行ＤＢ４６内の稼働フラグ４６Ｉを検索し、その検索結果を稼働状態５３とする。

走行速度５４の表示項目には、指定日分のドライバ車両の走行速度をグラフ状で表示すると共に、指定日の最高速度を表示する。尚、制御部４８は、指定した利用者ＩＤ及び指定日に対応する運行ＤＢ４６内の測定日時４６Ｂを参照し、走行速度４６Ｎを検索し、その検索結果を走行速度５４とする。

走行距離５５の表示項目には、指定日分のドライバ車両の走行距離をグラフ状で表示すると共に、指定日の総走行距離を表示する。尚、制御部４８は、指定した利用者ＩＤ及び指定日に対応する運行ＤＢ４６内の測定日時４６Ｂを参照し、走行距離４６Ｐを検索し、その検索結果を走行距離５５とする。

つまり、制御部４８は、端末装置５から指定ドライバ及び指定日の走行情報の表示要求に応じて、指定ドライバ及び指定日の生体情報５１、危険兆候５２、稼働状態５３、走行速度５４及び走行距離５５等の走行情報を表示要求元の端末装置５に提供する。その結果、表示要求の端末装置５の利用者は、図８に示す走行情報を視認し、ドライバ及び日時を指定して、指定ドライバ及び指定日の走行情報を時間単位で認識できる。

制御部４８は、記憶部４４に記憶中の走行分析プログラムを読み出し、読み出した走行分析プログラムを実行することで、走行分析プロセスの機能として実行する。制御部４８は、機能構成として、受付部４８Ａと、特定部４８Ｂと、取得部４８Ｃとを有する。受付部４８Ａは、例えば、インターネット６経由で契約会社の端末装置５から特定のドライバの走行特徴の検索要求を受け付ける。特定部４８Ｂは、検索対象に対応する運行ＤＢ４６内のドライバの利用者ＩＤ４６Ａに対応した測定日時４６Ｂを参照し、就業先の就業期間内の運行情報及び生体情報を運行ＤＢ４６から特定する。特定部４８Ｂは、指定した利用者ＩＤ、就業先及び就業期間に対応する運行情報として、稼働フラグ４６Ｉ、走行速度４６Ｎ、眠気検知４６Ｈの回数、白線逸脱４６Ｊの回数、ヒヤリ４６Ｋの回数、違反４６Ｌの回数及び車間距離違反４６Ｍの回数を特定する。

取得部４８Ｃは、特定部４８Ｂで特定した情報に基づき、生体評価値内の連続運転適性、長時間運転適性、深夜適正及び睡眠特性を算出する。尚、取得部４８Ｃは、生体情報内の体温、血圧、脈拍、ＡＬＣが基準値を超えた場合に異常と判断した回数を考慮して生体評価値を修正する。

取得部４８Ｃは、指定した利用者ＩＤ、就業先及び就業期間に対応する運行ＤＢ４６内の走行速度４６Ｎ、走行距離４６Ｐ、エンジン回転数４６Ｑ及び第１の基準速度（ｙｙｋｍ／ｈ）に基づき、運転評価値内の発進停止の適正度を算出する。

取得部４８Ｃは、指定した利用者ＩＤ、就業先及び就業期間に対応する運行ＤＢ４６内の走行速度４６Ｎ、走行距離４６Ｐ及び第２の基準速度（ｘｘｋｍ／ｈ）に基づき、運転評価値内の定速走行の適正度を算出する。取得部４８Ｃは、指定した利用者ＩＤ、就業先及び就業期間に対応する運行ＤＢ４６内の走行速度４６Ｎ及び第３の基準値（９０ｋｍ／ｈ）に基づき、運転評価値内の最高速度の適正度を算出する。

取得部４８Ｃは、指定した利用者ＩＤ、就業先及び就業期間に対応する運行ＤＢ４６内の稼働フラグ４６Ｉに基づく稼働時間、走行速度４６Ｎ、走行距離４６Ｐ及びエンジン回転数４６Ｑに基づき、運転評価値内のエンジンブレーキの活用度を算出する。取得部４８Ｃは、指定した利用者ＩＤ、就業先及び就業期間に対応する稼働フラグ４６Ｉに基づく稼働時間、走行速度４６Ｎ、走行距離４６Ｐ、エンジン回転数４６Ｑ及び基準回転数（ｘｘｘｒｐｍ）に基づき、運転評価値内のアイドリング状態の適正度を算出する。

取得部４８Ｃは、算出した連続運転適性、長時間運転適性、深夜適正及び睡眠特性で、特定した利用者ＩＤに対応した就業先及び就業期間内の生体評価値を生成する。更に、取得部４８Ｃは、算出した発進停止の適正度、定速走行の適正度、最高速度の適正度、エンジンブレーキの活用度及びアイドリング状態の適正度に基づき、利用者ＩＤに対応した就業先及び就業期間内の運転評価値を生成する。そして、取得部４８Ｃは、検索対象の利用者ＩＤに対応した個人情報の他に、利用者ＩＤに対応した就業先の就業期間内の運転評価値、生体評価値及び就業履歴等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置５に提供する。

図１１は、端末装置５上の走行特徴の表示画面の一例を示す説明図である。図１１に示す表示画面は、検索対象の利用者ＩＤの個人情報６１及び、利用者ＩＤの就業先及び就業期間内の就業履歴６２等を含む走行特徴６０を表示する。走行特徴６０は、個人情報６１、就業履歴６２、生体評価グラフ６３及び運転評価グラフ６４を有する。個人情報６１は、利用者ＤＢ４５の検索対象の利用者ＩＤ４５Ａに対応した、利用者名４５Ｂ、性別４５Ｃ、年齢４５Ｄ、免許種別４５Ｅ、走行距離４５Ｆ、ドライバ歴４５Ｇ、資格情報４５Ｈ及び業務車種４５Ｉ等の検索結果である。就業履歴６２は、運行履歴ＤＢ４７内の検索対象の利用者ＩＤ４７Ａに対応した就業先４７Ｂ、就業期間４７Ｃ、業種４７Ｄ、車種４７Ｅ、月間走行平均距離４７Ｆ、月間稼働日数４７Ｇ、生体評価値４７Ｈ、運転評価値４７Ｉ等の検索結果である。つまり、就業履歴６２は、検索対象の利用者ＩＤの就業先６２Ａ、就業期間６２Ｂ、業種６２Ｃ、車種６２Ｄ、月間走行平均距離６２Ｅ、月間稼働日数６２Ｆ、生体評価値６２Ｇ及び運転評価値６２Ｈを有する。生体評価グラフ６３は、例えば、生体評価値内の連続運転適性、長時間運転適性、深夜適性及び睡眠特性をグラフ化したものである。運転評価グラフ６４は、例えば、運転評価値内の発進停止の適正度、定速走行の適正度、最高速度の適正度、エンジンブレーキの活用度及びアイドリング状態の適正度をグラフ化したものである。

検索要求元の端末装置５の利用者は、図１１に示すように表示画面上の特定ドライバの走行特徴を視認する。その結果、利用者は、特定ドライバの実績に基づく走行特徴、例えば、連続運転適性、長時間運転適性、深夜適正、睡眠特性、発進停止の適正度、定速走行の適正度、最高速度の適正度、エンジンブレーキの活用度及びアイドリング状態の適正度を認識できる。

次に本実施例のドライバ監視システム１の動作について説明する。図９及び図１０は、走行分析処理に関わるサーバ装置４の処理動作の一例を示すフローチャートである。図９に示す走行分析処理は、特定のドライバに対応した運行情報及び生体情報に基づき、特定のドライバの就業先に関わる就業期間内の運転評価値及び生体評価値を生成し、生成した運転評価値及び生体評価値を含む走行特徴を出力する処理である。

図９に示すサーバ装置４内の制御部４８内の受付部４８Ａは、端末装置５から指定した利用者ＩＤのみを検索対象とした入力であるか否かを判定する（ステップＳ１１）。制御部４８内の特定部４８Ｂは、利用者ＩＤのみを検索対象とした入力の場合（ステップＳ１１肯定）、利用者ＩＤに対応する就業先及び就業期間内の運行情報及び生体情報を運行ＤＢ４６から特定する（ステップＳ１２）。尚、運行情報は、例えば、運行ＤＢ４６内の眠気検知４６Ｈ、稼働フラグ４６Ｉ、白線逸脱４６Ｊ、ヒヤリ４６Ｋ、違反４６Ｌ、車間距離違反４６Ｍ、走行速度４６Ｎ、走行距離４６Ｐ及びエンジン回転数４６Ｑ等である。生体情報は、例えば、運行ＤＢ４６内の体温４６Ｃ、体重４６Ｄ、血圧４６Ｅ、脈拍４６Ｆ及びＡＬＣ４６Ｇ等である。

制御部４８内の取得部４８Ｃは、特定した就業先及び就業期間内の運行情報及び生体情報に基づき、指定した利用者ＩＤに対応する就業先の就業期間内の運転評価値及び生体評価値を生成する（ステップＳ１３）。そして、取得部４８Ｃは、利用者ＩＤに対応した運転評価値及び生体評価値を運行履歴ＤＢ４７に記憶する。更に、取得部４８Ｃは、その利用者ＩＤに対応する個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置５に対して出力し（ステップＳ１４）、図９に示す処理動作を終了する。そして、検索要求元の端末装置５は、特定ドライバの全就業先及び全就業期間を総合した走行特徴を表示画面上に画面表示する。その結果、検索要求元の端末装置５の利用者は、利用者ＩＤを指定して特定ドライバの全就業先及び全就業期間内の走行特徴を視認できる。

また、受付部４８Ａは、利用者ＩＤのみを検索対象とした入力でない場合（ステップＳ１１否定）、端末装置５から指定した利用者ＩＤ及び就業先を検索対象とした入力であるか否かを判定する（ステップＳ１５）。特定部４８Ｂは、指定した利用者ＩＤ及び就業先を検索対象とした入力の場合（ステップＳ１５肯定）、指定した利用者ＩＤ及び就業先に対応する就業期間内の運行情報及び生体情報を運行ＤＢ４６から特定する（ステップＳ１６）。

取得部４８Ｃは、特定した就業期間内の運行情報及び生体情報に基づき、指定した利用者ＩＤ及び就業先に対応した運転評価値及び生体評価値を生成する（ステップＳ１７）。そして、取得部４８Ｃは、指定した利用者ＩＤ及び就業先に対応した運転評価値及び生体評価値を運行履歴ＤＢ４７に記憶する。更に、取得部４８Ｃは、指定した利用者ＩＤ及び就業先に対応する個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置５に対して出力し（ステップＳ１８）、図９に示す処理動作を終了する。そして、検索要求元の端末装置５は、特定ドライバの指定就業先の就業期間内の走行特徴を表示画面上に画面表示する。その結果、検索要求元の端末装置５の利用者は、就業先を指定して特定ドライバの指定就業先の就業期間内の走行特徴を視認できる。

また、受付部４８Ａは、指定する利用者ＩＤ及び就業先を検索対象とした入力でない場合（ステップＳ１５否定）、図１０に示すＭ１に移行する。図１０に示すＭ１において受付部４８Ａは、端末装置５から指定した利用者ＩＤ及び就業期間を検索対象とした入力であるか否かを判定する（ステップＳ１９）。特定部４８Ｂは、指定した利用者ＩＤ及び就業期間を検索対象とした入力の場合（ステップＳ１９肯定）、指定した利用者ＩＤ及び就業期間に対応する就業期間内の運行情報及び生体情報を運行ＤＢ４６から特定する（ステップＳ２０）。

取得部４８Ｃは、特定した就業期間内の運行情報及び生体情報に基づき、利用者ＩＤ及び就業期間に対応した運転評価値及び生体評価値を生成する（ステップＳ２１）。そして、取得部４８Ｃは、指定した利用者ＩＤ及び就業期間に対応した運転評価値及び生体評価値を運行履歴ＤＢ４７に記憶する。更に、取得部４８Ｃは、指定した利用者ＩＤ及び就業期間に対応する個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置５に対して出力し（ステップＳ２２）、図１０に示す処理動作を終了する。そして、検索要求元の端末装置５は、特定ドライバの指定就業期間内の走行特徴を表示画面上に画面表示する。その結果、検索要求元の端末装置５の利用者は、就業期間を指定して特定ドライバの指定就業期間内の走行特徴を視認できる。

また、受付部４８Ａは、指定する利用者ＩＤ及び就業期間を検索対象とした入力でない場合（ステップＳ１９否定）、端末装置５から指定した利用者ＩＤ、就業先及び就業期間を検索対象とした入力であるか否かを判定する（ステップＳ２３）。特定部４８Ｂは、指定した利用者ＩＤ、就業先及び就業期間を検索対象とした入力の場合（ステップＳ２３肯定）、指定した利用者ＩＤ、就業先及び就業期間に対応する運行情報及び生体情報を運行ＤＢ４６から特定する（ステップＳ２４）。

取得部４８Ｃは、特定した就業期間内の運行情報及び生体情報に基づき、利用者ＩＤ、就業先及び就業期間に対応した運転評価値及び生体評価値を生成する（ステップＳ２５）。そして、取得部４８Ｃは、指定した利用者ＩＤ、就業先及び就業期間に対応した運転評価値及び生体評価値を運行履歴ＤＢ４７に記憶する。更に、取得部４８Ｃは、検索要求元の端末装置５から指定した利用者ＩＤ、就業先及び就業期間に対応する個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置５に対して出力し（ステップＳ２６）、図１０に示す処理動作を終了する。そして、検索要求元の端末装置５は、特定ドライバの指定就業先及び指定就業期間内の走行特徴を表示画面上に画面表示する。その結果、検索要求元の端末装置５の利用者は、就業先及び就業期間を指定して特定ドライバの指定就業先及び指定就業期間内の走行特徴を視認できる。

受付部４８Ａは、指定した利用者ＩＤ、就業先及び就業期間を検索対象とした入力でない場合（ステップＳ２３否定）、図１０に示す処理動作を終了する。

走行分析処理を実行する制御部４８は、端末装置５から利用者ＩＤの検索要求の入力を検出した場合、利用者ＩＤに対応する就業先及び就業期間内の運行情報及び生体情報を特定し、特定した運行情報及び生体情報に基づき運転評価値及び生体評価値を生成する。更に、制御部４８は、利用者ＩＤの個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置５に提供する。その結果、検索要求元の端末装置５の利用者は、利用者ＩＤを指定して特定ドライバの全就業先及び全就業期間を総合した走行特徴を認識できる。

制御部４８は、端末装置５から利用者ＩＤ及び就業先の検索要求の入力を検出した場合、利用者ＩＤ及び就業先に対応する就業期間内の運行情報及び生体情報を特定し、特定した運行情報及び生体情報に基づき運転評価値及び生体評価値を生成する。更に、制御部４８は、利用者ＩＤの個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置５に提供する。その結果、検索要求元の端末装置５の利用者は、就業先を指定して特定ドライバの指定就業先の就業期間内の走行特徴を認識できる。

制御部４８は、端末装置５から利用者ＩＤ及び就業期間の検索要求の入力を検出した場合、利用者ＩＤ及び就業期間に対応する運行情報及び生体情報を特定し、特定した運行情報及び生体情報に基づき運転評価値及び生体評価値を生成する。更に、制御部４８は、利用者ＩＤの個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置５に提供する。その結果、検索要求元の端末装置５の利用者は、就業期間を指定して特定ドライバの指定就業期間内の走行特徴を認識できる。

制御部４８は、端末装置５から利用者ＩＤ、就業先及び就業期間の検索要求の入力を検出した場合、利用者ＩＤ、就業先及び就業期間に対応する運行情報及び生体情報を特定し、特定した運行情報及び生体情報に基づき運転評価値及び生体評価値を生成する。更に、制御部４８は、利用者ＩＤの個人情報、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置５に提供する。その結果、検索要求元の端末装置５の利用者は、就業先及び就業期間を指定して特定ドライバの指定就業先及び指定就業期間内の走行特徴を認識できる。

本実施例のサーバ装置４は、端末装置５から特定のドライバの利用者ＩＤを含む入力を受け付け、利用者ＩＤに対応した測定日時を参照し、就業先の就業期間内の運行情報及び生体情報を運行ＤＢ４６から特定する。サーバ装置４は、特定された運行情報及び生体情報に基づき特定ドライバの就業先の就業期間内の運転評価値及び生体評価値を生成し、これら運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置５に提供する。その結果、検索要求元の端末装置５の利用者は、ドライバを指定し、特定ドライバの就業先及び就業期間内の走行特徴を認識できる。そして、利用者は、特定ドライバの実績に基づく走行特徴を認識できるため、例えば、雇用選定は勿論のこと、仕事配分にも活用できる。

サーバ装置４は、端末装置５から特定のドライバの利用者ＩＤ及び就業期間を含む入力を受け付け、利用者ＩＤに対応した測定日時を参照し、指定就業期間内の運行情報及び生体情報を運行ＤＢ４６から特定する。サーバ装置４は、特定された運行情報及び生体情報に基づき特定ドライバの指定就業期間内の運転評価値及び生体評価値を生成し、これら運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置５に提供する。その結果、検索要求元の端末装置５の利用者は、ドライバ及び就業期間を指定し、特定ドライバの指定就業期間内の走行特徴を認識できる。そして、利用者は、特定ドライバの実績に基づく走行特徴を認識できるため、例えば、雇用選定は勿論のこと、仕事配分にも活用できる。

サーバ装置４は、特定ドライバの就業先及び就業期間内の生体評価値及び運転評価値等を含む走行特徴を検索要求元の端末装置５に提供する。その結果、利用者は、安全運転の実績のあるドライバを簡単に抽出できる。

尚、上記実施例では、生体情報として、例えば、体温、体重、血圧、脈拍及びＡＬＣを例示し、運行情報として、例えば、睡眠検知、白線逸脱、ヒヤリ、違反、車間距離違反、走行速度、走行距離及びエンジン回転数等を例示した。しかしながら、これら限定されるものではなく、適宜変更可能である。

上記実施例では、利用者ＩＤの検索要求の入力がある場合、サーバ装置４が利用者ＩＤに対応した就業先及び就業期間内の生体情報及び運行情報を運行ＤＢ４６から特定し、特定した生体情報及び運行情報に基づき運転評価値及び生体評価値を生成した。しかしながら、サーバ装置４が利用者ＩＤに対応した就業先及び就業期間内の生体情報及び運行情報を特定し、特定した生体情報及び運行情報を検索要求元の端末装置５に提供する。そして、検索要求元の端末装置５が特定した生体情報及び運行情報に基づき運転評価値及び生体評価値を生成するようにしても良い。この場合、サーバ装置４側の処理負担を軽減できる。

上記実施例では、生体評価値として、例えば、連続運転適性、長時間運転適性、深夜適正や睡眠特性等を例示したが、これらに限定されるものではなく、運転を生体情報の観点から客観的に評価できる指標であれば、適宜変更可能である。

上記実施例では、運転評価値として、例えば、発進停止の適正度、定速走行の適正度、最高速度の適正度、エンジンブレーキの活用度、アイドリング状態の適正度等を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではなく、運転を運行情報の観点から客観的に評価できる指標であれば、適宜変更可能である。

上記実施例では、運行監視装置２及び健康測定装置３を別個にして説明したが、運行管理装置２内に健康測定装置３の機能を備えるようにしても良い。

上記実施例では、検索要求元の端末装置５から利用者ＩＤを指定し、指定した利用者ＩＤに対応する就業先及び就業期間内の運転評価値及び生体評価値を生成した。しかしながら、例えば、業種、就業先や就業期間を指定し、指定した項目に該当する利用者ＩＤに対応する運転評価値及び生体評価値を生成するようにしても良い。

上記実施例では、ステータスイッチ１７のスイッチ操作に応じた稼働フラグに応じて稼働開始及び稼働停止を判断したが、車速検出部１１の車両の走行有無に応じて稼働開始及び稼働停止を判断しても良い。

運行監視装置２は、車両の走行速度、走行距離及びエンジン回転数を１時間単位でサーバ装置４に通知したが、１時間単位に限定されるものではなく、適宜変更可能である。

サーバ装置４は、運転評価値及び生体評価値を生成する際、生体情報や運行情報内の指標、例えば、ドライバ歴の長さに応じて評価値に重み付けを付加するようにしても良い。サーバ装置４内の利用者ＤＢ４５、運行ＤＢ４６及び運行履歴ＤＢ４７を分別したが、同一ＤＢであっても良い。

サーバ装置４は、運転評価値及び生体評価値等を含む走行特徴を端末装置５に提供するようにしたが、例えば、運転評価値内の深夜適性や長時間運転適性等の一部の適正のみを走行特徴として端末装置５に提供するようにしても良い。

上記実施例のドライバ監視システム１では、インターネット６経由で運行監視装置２、サーバ装置４及び端末装置５等の装置同士で通信接続可能にした。しかしながら、インターネット６の代わりに、例えば、ＬＡＮ(Local Area Network)等を使用しても良く、適宜変更可能である。

上記実施例では、サーバ装置４をコンピュータ、端末装置５を契約会社のコンピュータとしたが、サーバ装置４及び端末装置５の各種機能や情報をクラウドコンピューティングで実現するようにしても良い。

また、図示した各部の各構成要素は、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。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

更に、サーバ装置４及び端末装置５をそれぞれ構成する各コンピュータで行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。

ところで、本実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１２は、走行分析プログラムを実行するコンピュータ１００の一例を示す説明図である。

図１２において走行分析プログラムを実行するコンピュータ１００では、通信インタフェース１１０と、ＨＤＤ１２０と、ＲＯＭ１３０、ＲＡＭ１４０、ＣＰＵ１５０、バス１６０とを有する。

そして、ＲＯＭ１３０には、上記実施例と同様の機能を発揮する走行分析プログラムが予め記憶されている。尚、ＲＯＭ１３０ではなく、図示せぬドライブで読取可能な記録媒体に処理プログラムが記録されていても良い。また、記録媒体としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード等の可搬型記録媒体、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等でも良い。処理プログラムとしては、受付プログラム１３０Ａ、特定プログラム１３０Ｂ及び取得プログラム１３０Ｃである。尚、受付プログラム１３０Ａ、特定プログラム１３０Ｂ及び取得プログラム１３０Ｃについては、適宜統合又は分散しても良い。

そして、ＣＰＵ１５０は、これらの受付プログラム１３０Ａ、特定プログラム１３０Ｂ及び取得プログラム１３０ＣをＲＯＭ１３０から読み出し、これら読み出された各プログラムを実行する。そして、ＣＰＵ１５０は、各プログラム１３０Ａ、１３０Ｂ及び１３０Ｃを、ＲＡＭ１４０上で受付プロセス１４０Ａ、特定プロセス１４０Ｂ及び取得プロセス１４０Ｃとして機能させる。ＨＤＤ１２０には、特定のドライバの特定の就業先の就業期間及び、当該就業期間内の走行データを記憶する記憶部を有する。

ＣＰＵ１５０は、特定のドライバの識別情報を含む入力を受け付ける。ＣＰＵ１５０は、記憶部を参照し、特定のドライバに対応した就業期間内の走行データを特定する。更に、ＣＰＵ１５０は、特定された走行データに基づき特定のドライバの就業期間内の走行の特徴を取得して出力する。その結果、特定ドライバの走行の特徴を出力できる。

１ ドライバ監視システム
２ 運行監視装置
３ 健康測定装置
４ サーバ装置
４５ 利用者ＤＢ
４６ 運行ＤＢ
４７ 運行履歴ＤＢ
４８ 制御部
４８Ａ 受付部
４８Ｂ 特定部
４８Ｃ 取得部

Claims (9)

1. 特定のドライバの識別情報を含む入力を受け付け、
   特定のドライバの特定の就業先の就業期間及び、当該就業期間内の走行データを記憶した記憶部を参照し、前記特定のドライバに対応した前記就業期間内の走行データを特定し、
   特定された前記走行データに基づき前記特定のドライバの就業期間内の走行の特徴を取得して出力する
   処理を実行することを特徴とする走行分析方法。
2. 前記入力を受け付ける処理として、
   前記特定のドライバの識別情報及び当該特定のドライバの就業期間を含む入力を受け付け、
   前記走行データを特定する処理として、
   前記受け付けた入力内の前記特定のドライバの識別情報及び就業期間に対応する前記走行データを特定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の走行分析方法。
3. 前記走行データは、
   前記特定のドライバの車両走行に関わる当該ドライバの運行情報を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の走行分析方法。
4. 前記走行データは、
   前記特定のドライバの車両走行に関わる当該ドライバの生体情報を含むことを特徴とする請求項１〜３の何れか一つに記載の走行分析方法。
5. 前記走行の特徴は、
   前記特定のドライバの安全運転の評価度合を示す指標であることを特徴とする請求項１〜４の何れか一つに記載の走行分析方法。
6. 前記走行の特徴は、
   前記特定のドライバの運転タイプを示す情報であることを特徴とする請求項１〜４の何れか一つに記載の走行分析方法。
7. 特定のドライバの識別情報を含む入力を受け付け、
   ドライバ毎に、当該ドライバの就業先の就業期間及び、当該就業期間内の走行データを記憶した記憶部を参照し、前記特定のドライバに対応した前記就業先毎の就業期間内の走行データを特定し、
   前記特定された前記特定のドライバに対応する前記就業先毎の就業期間内の走行データに基づき、前記特定のドライバの前記就業先毎の就業期間内の走行の特徴を取得して出力する
   処理を実行することを特徴とする走行分析方法。
8. 特定のドライバの識別情報を含む入力を受け付ける受付部と、
   特定のドライバの特定の就業先の就業期間及び、当該就業期間内の走行データを記憶した記憶部を参照し、前記特定のドライバに対応した前記就業期間内の走行データを特定する特定部と、
   特定された前記走行データに基づき前記特定のドライバの就業期間内の走行の特徴を取得して出力する取得部と
   を有することを特徴とする走行分析装置。
9. コンピュータに、
   特定のドライバの識別情報を含む入力を受け付け、
   特定のドライバの特定の就業先の就業期間及び、当該就業期間内の走行データを記憶した記憶部を参照し、前記特定のドライバに対応した前記就業期間内の走行データを特定し、
   特定された前記走行データに基づき前記特定のドライバの就業期間内の走行の特徴を取得して出力する
   処理を実行させることを特徴とする走行分析プログラム。

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