JP2016218862A - 評価方法、評価プログラムおよび情報処理装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】事故リスクの高いエリアを精度よく評価する。
【解決手段】実施形態の評価方法は、第１の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータと、第２の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータとに基づいて、特定のエリア内に含まれる位置に応じた走行速度のデータを第１の車両群、及び、第２の車両群について収集する処理をコンピュータが実行する。また、評価方法は、第１の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向と、第２の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向との比較結果に基づいて、特定のエリアの評価を行う処理をコンピュータが実行する。
【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、評価方法、評価プログラムおよび情報処理装置に関する。
従来、車両の走行情報から、走行経路における急ブレーキの危険状態が発生した発生地点を特定し、特定した地点を危険状態多発地帯として車両に提示する仕組みがある。この提示を受けた車両の運転者は、危険状態多発地帯を通過する際に、急ブレーキの危険状態を認識できるため、注意が喚起され、減速などの安全対策をとることができる。
特開２００２−２２２４９１号公報 特開２００３−１２３１８５号公報
しかしながら、上記の従来技術では、各地点の事故の起こりやすさを示す危険度（以下、事故リスクと呼ぶ）を的確に評価し、事故リスクの高い地帯を精度よく抽出することが困難である、という問題がある。例えば、急ブレーキの危険状態が発生した発生地点を危険状態多発地帯として報知する場合には、急ブレーキ以外の事故リスクを的確に評価していない。したがって、急ブレーキ以外の要因で事故リスクが高くなる地帯については、運転者に提示されず、運転者に対する注意喚起を十分に行うことは困難である。
１つの側面では、事故リスクの高いエリアを精度よく評価できる評価方法、評価プログラムおよび情報処理装置を提供することを目的とする。
第１の案では、評価方法は、第１の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータと、第２の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータとに基づいて、特定のエリア内に含まれる位置に応じた走行速度のデータを第１の車両群、及び、第２の車両群について収集する処理をコンピュータが実行する。また、評価方法は、第１の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向と、第２の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向との比較結果に基づいて、特定のエリアの評価を行う処理をコンピュータが実行する。
本発明の１実施態様によれば、事故リスクの高いエリアを精度よく評価できる。
図１は、走行速度差の算定を説明する説明図である。 図２は、実施形態にかかる情報処理システムを例示する図である。 図３は、プローブデータＤＢおよび評価情報ＤＢの記憶内容を説明する説明図である。 図４は、実施形態にかかる情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。 図５は、評価処理を例示するフローチャートである。 図６は、ナビゲーション画面への表示例を説明する説明図である。 図７は、地図画面への表示例を説明する説明図である。 図８は、電光掲示板への表示例を説明する説明図である。 図９は、情報処理装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
以下、図面を参照して、実施形態にかかる評価方法、評価プログラムおよび情報処理装置を説明する。実施形態において同一の機能を有する構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。なお、以下の実施形態で説明する評価方法、評価プログラムおよび情報処理装置は、一例を示すに過ぎず、実施形態を限定するものではない。また、以下の各実施形態は、矛盾しない範囲内で適宜組みあわせてもよい。
（走行速度のバラツキと事故リスクとの関係）
前後して走行する車両間の走行速度にバラツキが大きい場合には、車群が形成されやすくなり、追い抜き挙動や車線変更挙動が増加する。そのため、相対的な車両の動きが複雑になり事故が誘発されやすくなると考えられる。ここで、走行速度のバラツキを生じる要因としては、一般車と大型車のような車種の差異によるものが大きいと考えられる。
例えば、大型貨物商用車（車両総重量８トン以上または最大積載量５トン以上）には、９０．０ｋｍ／ｈを越えて加速できないようにする速度抑制装置（スピードリミッタ）の搭載が義務付けられている。このため、普通自動車などの一般車の方が大型貨物商用車より平均速度が早くなる。
そこで、所定の区間（対象区間）におけるプローブカーデータ（以下、プローブデータ）および交通事故データを用いて、１００ｍ単位に分割した各道路区間における走行速度のバラツキと、事故リスクとの関係を検証した。
プローブデータは、プローブカーから取得した走行軌跡のデータである。プローブカーは、通過車両の一部には過ぎないが、連続的な走行軌跡のデータが獲得できるため、車両感知器がカバーしなかった道路区間における交通流状態を把握することができる。また、複数のプローブカーからのプローブデータを用いることで、走行速度や加速度のバラツキを把握することができる。
検証で利用したプローブデータは、商用車のプローブデータならびに一般車のプローブデータである。商用車のプローブデータは、最大積載量５トン以上、車両総重量８トン以上の貨物商用車から取得したデータであり、１秒単位の車両位置座標、速度、加速度等が得られている。検証には、対象区間を通過した商用車両１９４台、のべ６５５トリップのデータを用いる。一般車のプローブデータからは、１００ｍ単位の道路区間ごとに１５分単位での通過車両台数と平均速度等が得られている。
交通事故データとしては、対象区間において過去の４年間に発生した事故２６４件のデータを用いる。交通事故データには、事故発生日時、発生地点、事故類型等のデータが含まれている。
検証では、走行速度のバラツキを示す指標として、商用車の平均速度と、一般車の速度との走行速度差を用いることとした。図１は、走行速度差の算定を説明する説明図である。図１に示すように、各道路区間において、商用車Ｂの走行速度が獲得された時間帯を対象として、一般車Ａの平均速度から商用車Ｂの走行速度を差し引くことで、各時間帯における速度差を求める。そして、求めた速度差の算術平均をもって同区間における一般車Ａと商用車Ｂの走行速度差を算出した。例えば、図示例の区間では、１１ｋｍ／ｈの速度差があり、交通事故データにおける事故発生件数は０件である。
そして、走行速度差と事故発生件数の関係を統計的に検証するために、事故発生件数を被説明変数、一般車Ａと商用車Ｂの速度差を説明変数として用いた単回帰モデルを構築し、モデル推定を行った。このモデル推定を行った結果を次の表に示す。
Figure 2016218862
この結果より、速度差が大きくなると有意に事故発生件数が増える、すなわち走行速度のバラツキが大きくなると事故リスクが高くなることが示された。例えば、回帰係数より、走行速度差が１０ｋｍ／ｈ生ずるような区間では、速度差が生じない区間と比較して事故発生件数は４年間で１．５件近く多くなる。
（実施形態）
本実施形態は、複数の車両のプローブデータをもとに、各エリア（道路区間）における事故リスクを評価する情報処理システムの一例である。本実施形態の情報処理システムは、上述した走行速度のバラツキと事故リスクとの関係を用いることで、事故リスクの高いエリアを精度よく評価する。図２は、実施形態にかかる情報処理システム１を例示する図である。
図２に示すように、情報処理システム１は、収集システム１０ａ、１０ｂ、１０ｃと、端末装置１３と、情報処理装置２０と、記憶装置３０とを有する。収集システム１０ａ、１０ｂ、１０ｃは、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃに搭載された運行記録装置（図示しない）より位置に応じた走行速度を含むプローブデータを収集し、収集したプローブデータを元に、各種サービスを提供するシステムである。
例えば、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃに搭載された運行記録装置には、走行距離、走行速度、急発進、急加速、急減速といった運行状況がＧＰＳ（Global Positioning System）機能等で取得された走行時の位置情報等と対応付けられて記録される。この車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃに搭載された運行記録装置は、通信ネットワークＮ１を介して管理サーバ１１ａ、１１ｂ、１１ｃに接続される。通信ネットワークＮ１は、例えば、インターネット等の公衆ネットワーク、携帯電話等の無線ネットワーク、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを含む。
管理サーバ１１ａ、１１ｂ、１１ｃは、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃに搭載された運行記録装置が記録した、運行状況を示すプローブデータを収集して、各車両の運行状況を管理する。そして、管理サーバ１１ａ、１１ｂ、１１ｃは、各車両の運行状況に応じたサービスを提供する。
例えば、収集システム１０ａは、運送事業者の運行管理システムであり、運送事業者の貨物商用車である車両１２ａのプローブデータを収集して、車両１２ａの運行管理を行う。また、収集システム１０ｂは、予めユーザ登録されている車両１２ｂのナビゲーションシステムであり、各車両１２ｂのプローブデータを集計し、各道路区間の混雑状況や渋滞予測のデータを車両１２ｂに配信する。これにより、車両１２ｂのナビゲーション装置は、プローブデータより集計された混雑状況や渋滞予測に応じた経路案内を行うことができる。また、収集システム１０ｃは、タクシー事業者の配車システムであり、タクシーである車両１２ｃのプローブデータを収集して、車両１２ｃの配車管理を行う。
なお、上述した収集システム１０ａ、１０ｂ、１０ｃは一例であり、プローブデータを収集する車両の車種、台数などについては特に限定しない。例えば、収集システムは、バイク便における自動二輪車のプローブデータを収集し、その運行管理を行う運行管理システムであってもよい。
端末装置１３は、情報処理装置２０が各道路区間の事故リスクを評価した結果を配信する配信先の端末装置である。例えば、端末装置１３としては、交通情報センターにおける監視員が使用するＰＣ（Personal Computer）等の端末装置がある。また、端末装置１３は、道路上を走行する車両に搭載されたナビゲーション装置、ＳＡ（サービスエリア）、ＰＡ（パーキングエリア）等に設置された道路案内を行う表示装置、道路上に設置された電光掲示板等であってもよい。
情報処理装置２０は、例えばＰＣ（Personal Computer）等であり、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃのプローブデータを管理サーバ１１ａ、１１ｂ、１１ｃより収集し、収集したプローブデータをもとに各道路区間の事故リスクを評価する。
情報処理装置２０は、記憶装置３０に接続するとともに、通信ネットワークＮ２を介して収集システム１０ａ、１０ｂ、１０ｃの管理サーバ１１ａ、１１ｂ、１１ｃおよび端末装置１３に接続する。通信ネットワークＮ２は、例えば、インターネット等の公衆ネットワーク、携帯電話等の無線ネットワーク、ＬＡＮ等のネットワークを含む。通信ネットワークＮ２には、例えば、交通情報通信システム（VICS（登録商標）:Vehicle Information and Communication System）等の、天候状態、事故情報、交通規制情報等を含む交通情報を配信するサーバ装置が接続されてもよい。そして、情報処理装置２０は、通信ネットワークＮ２に接続された交通情報通信システムより各種情報を取得してもよい。
情報処理装置２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等がプログラムを実行することにより、プローブデータ収集部２１、評価部２２および配信部２３の各機能部を有する。
プローブデータ収集部２１は、収集システム１０ａ、１０ｂ、１０ｃの管理サーバ１１ａ、１１ｂ、１１ｃより車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃのプローブデータおよび車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃの車種等の車両情報を収集する。例えば、プローブデータ収集部２１は、管理サーバ１１ａ、１１ｂ、１１ｃが管理する情報（車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃのプローブデータおよび車種等の車両情報）の配信を定期に受けて、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃのプローブデータおよび車両情報を収集する。また、プローブデータ収集部２１は、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃのプローブデータおよび車両情報などの配信を行う配信元アドレスへアクセスすることで、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃのプローブデータおよび車両情報を収集する。プローブデータ収集部２１は、収集した車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃのプローブデータおよび車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃの車種等の車両情報をプローブデータＤＢ３２に格納する。
なお、車種については、走行速度のバラツキと事故リスクとの関係を説明する際に例示した一般車Ａおよび商用車Ｂ以外の分類であってもよい。例えば、道路交通法に基づく大型自動車、中型自動車、普通自動車、大型特殊自動車、小型特殊自動車、大型自動二輪車、及び、普通自動二輪車の分類であってもよい。また、道路運送車両法に基づく普通自動車、小型自動車、軽自動車、大型特殊自動車、及び、小型特殊自動車の分類であってもよい。
管理サーバ１１ａ、１１ｂ、１１ｃでは、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃを識別する識別情報とともに、上述した車種等を示す車両情報が予め登録されている。そして、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃのプローブデータは、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃの識別情報に関連付けて管理される。よって、プローブデータ収集部２１は、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃのプローブデータを収集する際に、その車両情報を収集できる。
また、プローブデータ収集部２１は、管理サーバ１１ａ、１１ｂ、１１ｃが管理する車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃの全てのプローブデータを収集してもよいし、一部のプローブデータを収集してもよい。例えば、プローブデータには、事故リスクの評価対象とする道路区間とは関係のない道路区間を走行したデータも含まれる場合がある。よって、プローブデータ収集部２１は、プローブデータに含まれる位置情報からプローブデータの絞り込みを行い、所定の道路区間のプローブデータを収集してもよい。
評価部２２は、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃより収集されてプローブデータＤＢ３２に格納されたプローブデータをもとに、各道路区間の事故リスクを評価する。また、評価部２２は、各道路区間の事故リスクを含む評価結果を評価情報ＤＢ３４へ格納する。
具体的には、評価部２２は、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃのプローブデータについて、車種ごとに第１の車両群および第２の車両群に分類する。一例として、第１の車両群および第２の車両群の分類については、貨物商用車などの商用車と、商用車以外の一般車とに分けるものであってもよい。また、道路交通法または道路運送車両法に基づく分類に従い、所定の車種（例えば大型自動車）と、その車種以外の別の車種（例えば普通自動車）とに分けるものであってもよい。
そして、評価部２２は、各道路区間において、第１の車両群に含まれる車両のプローブデータを集計した値と、第２の車両群に含まれる車両のプローブデータを集計した値とを比較する。一例として、評価部２２は、第１の車両群および第２の車両群に含まれる車両の走行速度の平均値をそれぞれ集計し、互いに集計した走行速度の平均値を比較する。なお、評価部２２が集計する値については、第１の車両群の車両の走行速度と、第２の車両群の車両の走行速度とのバラツキの傾向を示すものであれば、何れであってもよい。例えば、評価部２２が集計する値は、第１の車両群および第２の車両群に含まれる車両の走行速度の平均値の他、中央値、及び、走行速度の分散度のいずれであってもよい。
評価部２２は、各道路区間における、第１の車両群について集計した値と、第２の車両群について集計した値との比較結果に基づいて、各道路区間における事故リスクを評価する。具体的には、評価部２２は、比較した結果、第１の車両群の車両の走行速度と、第２の車両群の車両の走行速度とのバラツキが大きくなるのに従い、事故リスクを高く評価する。一例として、評価部２２は、第１の車両群における走行速度の平均値と、第２の車両群における走行速度の平均値との差分が大きくなるのに従い、事故リスクを高く評価する。この事故リスクの評価については、走行速度のバラツキ度合いを示す値（例えば走行速度の平均値の差分）に所定の計数を掛け合わせることで、数値化して評価してもよい。また、走行速度のバラツキ度合いを示す値に応じて、「高」、「中」、「低」などの段階ごとの評価を行ってもよい。
また、評価部２２は、各道路区間における事故リスクの評価をもとに、各道路区間について、接近又は侵入に応じたアラート（警告）を行う対象とするか否かのアラートの設定を行う。例えば、評価部２２は、事故リスクが所定の値（又は段階）よりも高く評価された道路区間については、アラートを行うものと設定する。評価部２２は、上述した各道路区間における事故リスクの評価およびアラートの設定を評価結果として評価情報ＤＢ３４に格納する。
配信部２３は、評価情報ＤＢ３４に格納された評価結果を参照し、評価部２２が評価した各道路区間の事故リスクにかかる情報を端末装置１３へ配信する。
記憶装置３０は、各種プログラムおよび各種データを格納する記憶媒体を備えた記憶装置である。記憶装置３０は、外部記憶装置とも呼ばれる。記憶装置３０としては、例えば、ソリッドステートドライブ装置、ハードディスクドライブ装置等がある。また、記憶装置３０は、ＣＤ（Compact Disc）ドライブ装置、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）ドライブ装置、ＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc）ドライブ装置等の可搬記憶媒体を含むことができる。なお、情報処理装置２０および記憶装置３０は、例えば、ネットワーク上のコンピュータ群であるクラウドの一部を構成するものであってもよい。
記憶装置３０には、情報処理装置２０が参照し、或いは、管理するデータの格納先として、地図情報ＤＢ３１（ＤＢ：データベース）、プローブデータＤＢ３２、交通情報ＤＢ３３および評価情報ＤＢ３４が含まれる。
地図情報ＤＢ３１は、地図情報を格納するデータベースである。地図情報ＤＢ３１には、主要な施設のデータ、道路データ（各道路のルートや距離、道路幅、交通規制速度等）、交差点の識別情報、地名データ、地図データ等のＰＯＩ（Point Of Interest）が含まれる。
プローブデータＤＢ３２は、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃより収集したプローブデータを格納するデータベースである。図３は、プローブデータＤＢ３２および評価情報ＤＢ３４の記憶内容を説明する説明図である。
図３に示すように、例えば、プローブデータＤＢ３２は、「車両ＩＤ」、「車種情報」、「日時」、「位置」、「走行速度」などの項目ごとに情報を格納する。「車両ＩＤ」は、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃより収集したプローブデータにおける各車両を識別する識別情報である。「車種情報」は、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃより収集したプローブデータにおける各車両の車種を示す情報である。「車両ＩＤ」および「車種情報」には、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃのプローブデータとともに取得した車両情報に基づく内容が記述される。「日時」、「位置」および「走行速度」は、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃのプローブデータに基づく走行時の日時、位置、速度を示す走行軌跡の情報である。
交通情報ＤＢ３３は、例えば、ＶＩＣＳといった交通情報通信システム等から配信される交通情報を格納するデータベースである。交通情報ＤＢ３３には、配信された交通情報が順次格納される。これにより、交通情報ＤＢ３３は、所定の時間帯における交通情報を参照可能としている。
評価情報ＤＢ３４は、評価部２２が評価した各道路区間の事故リスクを含む評価情報を格納するデータベースである。例えば、評価情報ＤＢ３４は、「区間情報」、「時間帯」、「通過台数」、「第１の車両群情報」、「第２の車両群情報」、「事故リスク」、「アラート」などの項目ごとに情報を格納する（図３参照）。
「区間情報」は、各道路区間を示す情報であり、例えば道路区間の両端の地点（キロポスト）を示す情報等である。「時間帯」は、評価の期間を示す情報であり、朝、昼、夕、夜などの評価の時間帯を示す情報である。なお、評価を曜日ごと又は日付ごとに行う場合、「時間帯」には曜日または日付を示す情報が格納される。「通過台数」は、「区間情報」で示される道路区間において、「時間帯」で示される評価の期間内に通過した車両の台数等の情報である。「第１の車両群情報」は、第１の車両群とする車両の車種を示す情報、第１の車両群に含まれる車両のプローブデータを集計した値など、第１の車両群にかかる情報である。「第２の車両群情報」は、第２の車両群とする車両の車種を示す情報、第２の車両群に含まれる車両のプローブデータを集計した値など、第２の車両群にかかる情報である。「事故リスク」は、「区間情報」で示される道路区間において評価された事故リスクを示す情報である。「アラート」は、「区間情報」で示される道路区間において事故リスクの評価をもとに設定されたアラートを示す情報である。
次に、情報処理装置２０のプローブデータ収集部２１、評価部２２および配信部２３の各機能部による動作例について詳細に説明する。図４は、実施形態にかかる情報処理装置２０の動作例を示すフローチャートである。
図４に示すように、処理が開始されると、プローブデータ収集部２１は、管理サーバ１１ａ、１１ｂ、１１ｃより車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃのプローブデータを収集する（Ｓ１）。Ｓ１で収集したプローブデータについては、このプローブデータとともに管理サーバ１１ａ、１１ｂ、１１ｃより取得した車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃの車種等の車両情報とともにプローブデータＤＢ３２へ格納される。
次いで、評価部２２は、車両１２ａ、１２ｂ、１２ｃより収集されてプローブデータＤＢ３２に格納されたプローブデータをもとに、道路区間ごとの事故リスクを評価し、評価結果を評価情報ＤＢ３４へ格納する評価処理を行う（Ｓ２）。
図５は、評価処理（Ｓ２）を例示するフローチャートである。図５に示すように、評価処理が開始されると、評価部２２は、第１の車両群および第２の車両群についての車種等の設定を行う（Ｓ１０）。この設定については、記憶装置３０内の設定情報等に予め登録された各車群の登録設定を読み出して設定してもよい。また、ディスプレイに車種の分類を表示し、キーボード等の操作入力を受け付けるＧＵＩ（Graphical User Interface）により、各車群の車種についての選択を受け付けて設定してもよい。また、評価部２２は、Ｓ１０の設定において、ＧＵＩにより事故リスクの評価を行う道路区間（例えば高速道路におけるインターチェンジ間等）の設定を受け付けてもよい。
次いで、評価部２２は、地図情報ＤＢ３１に含まれる道路について所定の道路区間（例えば、キロポスト単位）ごとのループ処理を行い、各道路区間の事故リスクを評価する（Ｓ１１〜Ｓ２４）。なお、事故リスクの評価を行う道路区間が予め設定されている場合には、その道路区間をさらに区分（例えば、１００ｍ単位）した区間ごとにループ処理を行う。評価部２２は、このループ処理による区間ごとの評価結果を評価情報ＤＢ３４の「区間情報」に対応する各項目に格納する。
ループ処理が開始されると、評価部２２は、事故リスクを評価する対象期間の設定を行う（Ｓ１２）。この対象期間の設定については、事前に設定された事故リスクの評価を行う期間に対応するものが設定される。例えば、朝、昼、夕、夜などの時間帯ごとに事故リスクを評価する場合には、朝、昼、夕、夜のいずれかの時間帯が対象期間として設定される。また、曜日ごとに事故リスクを評価する場合には、月、火、水、木、金、土、日のいずれかの曜日が対象期間として設定される。なお、曜日ごとの事故リスクの評価については、各曜日について更に時間帯まで細分化して評価するものであってもよい。
次いで、評価部２２は、ループ処理において評価の対象となっている道路区間について、対象期間における交通情報を交通情報ＤＢ３３を参照して取得する（Ｓ１３）。この交通情報は、例えば、道路区間を走行した車両の通過台数、道路区間における渋滞状況などである。
次いで、評価部２２は、プローブデータＤＢ３２の「車種情報」を参照し、Ｓ１０で設定された第１の車両群に含まれる各車両のプローブデータを取得する（Ｓ１４）。次いで、評価部２２は、Ｓ１４で取得した第１の車両群のプローブデータについて、ループ処理において評価の対象となっている道路区間の対象期間に該当するデータを集計する（Ｓ１５）。具体的には、評価部２２は、第１の車両群のプローブデータにおける「日時」および「位置」をもとに、評価の対象となっている道路区間を対象期間内に走行した車両のプローブデータを抽出する。そして、評価部２２は、抽出したプローブデータの走行速度を集計して、第１の車両群の走行速度の平均値、中央値、及び、走行速度の分散度などの値を算出する。
次いで、評価部２２は、プローブデータＤＢ３２の「車種情報」を参照し、Ｓ１０で設定された第２の車両群に含まれる各車両のプローブデータを取得する（Ｓ１６）。次いで、評価部２２は、Ｓ１６で取得した第２の車両群のプローブデータについて、ループ処理において評価の対象となっている道路区間の対象期間に該当するデータを集計する（Ｓ１７）。具体的には、評価部２２は、第２の車両群のプローブデータにおける「日時」および「位置」をもとに、評価の対象となっている道路区間を対象期間内に走行した車両のプローブデータを抽出する。そして、評価部２２は、抽出したプローブデータの走行速度を集計して、第２の車両群の走行速度の平均値、中央値、及び、走行速度の分散度などの値を算出する。
次いで、評価部２２は、Ｓ１５における第１の車両群の集計結果と、Ｓ１７における第２の車両群の集計結果とを比較し（Ｓ１８）、ループ処理において評価の対象となっている道路区間の対象期間における事故リスクを評価する（Ｓ１９）。この事故リスクの評価については、上述したとおりであり、例えば、第１の車両群における走行速度の平均値と、第２の車両群における走行速度の平均値との差分が大きくなるのに従い、事故リスクを高く評価する。
なお、Ｓ１９における事故リスクの評価は、対象期間やＳ１３において取得された交通情報に応じて行うものであってもよい。具体的には、第１の車両群における走行速度の平均値と、第２の車両群における走行速度の平均値との差分が同じ値であっても、対象期間や交通情報に応じて事故リスクの評価が変動するものであってもよい。例えば、朝、昼、夕、夜の時間帯において、対象期間が夜である場合には、所定の計数（１以上の値）を掛け合わせることで、昼の場合と比べて事故リスクを高く評価してもよい。同様に、交通情報に含まれる通過台数や混雑状況が所定値以上である場合には、所定値未満の場合と比べて事故リスクを高く評価してもよい。
次いで、評価部２２は、ループ処理において評価の対象となっている道路区間の対象期間における事故リスクの評価をもとに、この道路区間への接近又は侵入に応じたアラートを行うか否かを判定する（Ｓ２０）。例えば、評価部２２は、事故リスクが所定の値（又は段階）よりも高く評価されている場合には、アラートを行うものと判定する。
アラートを行う場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、評価部２２は、ループ処理において評価の対象となっている道路区間の対象期間となる時間帯において、接近又は侵入に応じたアラートを設定する（Ｓ２１）。なお、アラートを行わない場合（Ｓ２０：ＮＯ）には、Ｓ２１をスキップしてＳ２２へ処理を進める。
Ｓ２１におけるアラートの設定については、単純に事故リスクが高いことを警告するものを設定してもよいし、事故リスクを低くする運転操作を推奨する警告を設定してもよい。事故リスクを低くする運転操作の推奨については、第１の車両群の走行速度と、第２の車両群の走行速度との速度差が大きくなることで事故リスクが高くなっていることから、その速度差を小さくする運転操作を推奨する警告がある。
一例としては、走行速度の大きな方の車両群について、走行速度を抑えて速度差を小さくするような警告を設定してもよい。例えば、走行速度の大きな方の車両群を示す車種情報と、その車種情報の車両に対する警告内容（走行速度を抑える）とをアラートに設定する。また、第１の車両群の走行速度、または、第２の車両群の走行速度が所定値以下である場合には、所定値以下の走行速度の車両群について、走行速度を上げて速度差を小さくするような警告を設定してもよい。例えば、所定値以下の走行速度の車両群を示す車種情報と、その車種情報の車両に対する警告内容（走行速度を上げる）とをアラートに設定する。
次いで、評価部２２は、全期間（例えば朝、昼、夕、夜の全時間帯）について評価処理が終了しているか否かを判定する（Ｓ２２）。終了していない場合（Ｓ２２：ＮＯ）、評価部２２は次の対象期間を設定して（Ｓ２３）、Ｓ１３へ処理を戻す。評価部２２は、上述したループ処理（Ｓ１１〜Ｓ２４）による区間ごとの評価結果を評価情報ＤＢ３４の「区間情報」に対応する各項目に格納する。
図４に戻り、評価部２２の評価処理（Ｓ２）に次いで、配信部２３は、評価情報ＤＢ３４に格納された評価結果を参照し、評価部２２が評価した各道路区間の事故リスクにかかる情報を端末装置１３へ配信する（Ｓ３）。具体的には、「区間情報」で示された各道路区間における「時間帯」、「通過台数」、「第１の車両群情報」、「第２の車両群情報」、「事故リスク」、「アラート」等の情報を端末装置１３へ配信する。これにより、端末装置１３では、情報処理装置２０より配信された情報を画面に表示することで、各道路区間における時間帯ごとの事故リスク、アラートなどを確認できる。
図６は、ナビゲーション画面４０への表示例を説明する説明図である。図６に示すように、自動車に搭載された端末装置１３（ナビゲーション装置）では、情報処理装置２０の配信部２３より配信された情報をもとに、ナビゲーション画面４０にアラート表示４１を表示してもよい。具体的には、配信された情報に含まれる「区間情報」および「アラート」をもとに、ＧＰＳで検出された自動車の現在位置に対応するアラート表示４１を行う。例えば、「アラート」の設定のある道路区間への接近または侵入に応じてアラート表示４１を行う。これにより、運転者は、ナビゲーション画面４０のアラート表示４１に対応する運転操作を行うことで、現在位置における事故リスクを低減できる。
図７は、地図画面５０への表示例を説明する説明図である。図７に示すように、端末装置１３は、配信部２３より配信された情報に含まれる「区間情報」および「アラート」をもとに、地図画面５０上の道路における対応区間にアラート表示５１を行う。これにより、端末装置１３の操作者は、アラート表示５１が表示された道路区間において、走行速度のバラツキにより事故リスクが高くなっていることを把握できる。
図８は、電光掲示板６０への表示例を説明する説明図である。図８に示すように、端末装置１３は、情報処理装置２０の配信部２３より配信された情報をもとに、道路上の電光掲示板６０にアラート表示６１を表示してもよい。具体的には、配信された情報に含まれる「区間情報」および「アラート」をもとに、アラートが設定されている道路区間に対応するアラート表示６１を行う。これにより、運転者は、電光掲示板６０のアラート表示６１に対応する運転操作を行うことで、走行速度のバラツキにより事故リスクが高くなることが想定される道路区間を走行する際の事故リスクを低減できる。
情報処理装置２０で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。
ところで、上記の実施形態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、上記の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（ハードウエア）の一例を説明する。図９は、情報処理装置２０のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
図９が示すように、情報処理装置２０は、各種演算処理を実行するＣＰＵ１０１と、データ入力を受け付ける入力装置１０２と、モニタ１０３と、スピーカ１０４とを有する。また、情報処理装置２０は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置１０５と、各種装置と接続するためのインタフェース装置１０６と、有線または無線により外部機器と通信接続するための通信装置１０７とを有する。また、情報処理装置２０は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ１０８と、ハードディスク装置１０９とを有する。また、情報処理装置２０内の各部（１０１〜１０９）は、バス１１０に接続される。
ハードディスク装置１０９には、上記の実施形態で説明した各種の処理を実行するためのプログラム１１１が記憶される。また、ハードディスク装置１０９には、プログラム１１１を実現するための各種データ１１２が記憶される。入力装置１０２は、例えば、情報処理装置２０の操作者から操作情報の入力を受け付ける。モニタ１０３は、例えば、操作者が操作する各種画面を表示する。インタフェース装置１０６は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置１０７は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークと接続され、通信ネットワークを介した外部機器との間で各種情報をやりとりする。
ＣＰＵ１０１は、ハードディスク装置１０９に記憶されたプログラム１１１を読み出して、ＲＡＭ１０８に展開して実行することで、各種の処理を行う。なお、プログラム１１１は、ハードディスク装置１０９に記憶されていなくてもよい。例えば、情報処理装置２０が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラム１１１を、情報処理装置２０が読み出して実行するようにしてもよい。情報処理装置２０が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、情報処理装置２０がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
１…情報処理システム
１０ａ、１０ｂ、１０ｃ…収集システム
１１ａ、１１ｂ、１１ｃ…管理サーバ
１２ａ、１２ｂ、１２ｃ…車両
１３…端末装置
２０…情報処理装置
２１…プローブデータ収集部
２２…評価部
２３…配信部
３０…記憶装置
３１…地図情報ＤＢ
３２…プローブデータＤＢ
３３…交通情報ＤＢ
３４…評価情報ＤＢ
４０…ナビゲーション画面
４１、５１、６１…アラート表示
５０…地図画面
６０…電光掲示板
Ａ…一般車
Ｂ…商用車
Ｎ１、Ｎ２…通信ネットワーク

Claims (14)

  1. 第１の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータと、第２の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータとに基づいて、特定のエリア内に含まれる位置に応じた走行速度のデータを前記第１の車両群、及び、前記第２の車両群について収集し、
    前記第１の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向と、前記第２の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向との比較結果に基づいて、前記特定のエリアの評価を行う
    処理をコンピュータが実行することを特徴とする評価方法。
  2. 前記特定のエリアの評価は、前記特定のエリアの危険度に関する評価である
    ことを特徴とする請求項１記載の評価方法。
  3. 第１の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータと、第２の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータとに基づいて、特定のエリア内に含まれる位置に応じた走行速度のデータを前記第１の車両群、及び、前記第２の車両群について収集し、
    前記第１の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向と、前記第２の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向との比較結果に応じて、前記特定のエリアへの接近又は侵入に応じたアラートを行う対象とするか否か制御する
    処理をコンピュータが実行することを特徴とする評価方法。
  4. 前記傾向は、前記第１の車両群、及び、前記第２の車両群について収集した走行速度のデータにおける走行速度の平均値、中央値、及び、走行速度の分散度の少なくとも一つの値の傾向である
    ことを特徴とする請求項３記載の評価方法。
  5. 前記第１の車両群の走行速度のデータと、前記第２の車両群の走行速度のデータとは、異なる走行速度収集システムを用いて収集される
    ことを特徴とする請求項１記載の評価方法。
  6. 前記第１の車両群は商用車であり、前記第２の車両群は前記商用車以外の車両である
    ことを特徴とする請求項１記載の評価方法。
  7. 前記制御する処理は、前記第２の車両群の走行速度が、前記第１の車両群の走行速度よりも所定の値以上速くなるエリアへの接近または侵入に応じたアラートを行う対象とする
    ことを特徴とする請求項４記載の評価方法。
  8. 前記アラートは、前記第１の車両群、及び、前記第２の車両群の走行速度の速度差を小さくする運転操作を推奨する情報を出力することである
    ことを特徴とする請求項４記載の評価方法。
  9. 前記第１の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータは更に前記走行速度を検出した時刻情報を有し、
    前記第２の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータは更に前記走行速度を検出した時刻情報を有し、
    前記収集する処理は、特定のエリア内に含まれる位置に応じた走行速度のデータの内の所定の時間帯に含まれる走行速度のデータを前記第１の車両群、及び、前記第２の車両群について収集し、
    前記第１の車両群について収集した前記所定の時間帯に含まれる走行速度のデータが示す値の傾向と、前記第２の車両群について収集した前記所定の時間帯に含まれる走行速度のデータが示す値の傾向との比較結果に基づいて、前記特定のエリアの前記所定の時間帯における評価を行う
    ことを特徴とする請求項１記載の評価方法。
  10. 前記所定の時間帯は曜日であることを特徴とする請求項９記載の評価方法。
  11. 第１の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータと、第２の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータとに基づいて、特定のエリア内に含まれる位置に応じた走行速度のデータを前記第１の車両群、及び、前記第２の車両群について収集し、
    前記第１の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向と、前記第２の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向との比較結果に基づいて、前記特定のエリアの評価を行う
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とする評価プログラム。
  12. 第１の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータと、第２の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータとに基づいて、特定のエリア内に含まれる位置に応じた走行速度のデータを前記第１の車両群、及び、前記第２の車両群について収集し、
    前記第１の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向と、前記第２の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向との比較結果に応じて、前記特定のエリアへの接近又は侵入に応じたアラートを行う対象とするか否か制御する
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とする評価プログラム。
  13. 第１の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータと、第２の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータとに基づいて、特定のエリア内に含まれる位置に応じた走行速度のデータを前記第１の車両群、及び、前記第２の車両群について収集する収集部と、
    前記第１の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向と、前記第２の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向との比較結果に基づいて、前記特定のエリアの評価を行う評価部と
    を有することを特徴とする情報処理装置。
  14. 第１の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータと、第２の車両群に含まれる各車両についての位置に応じた走行速度のデータとに基づいて、特定のエリア内に含まれる位置に応じた走行速度のデータを前記第１の車両群、及び、前記第２の車両群について収集する収集部と、
    前記第１の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向と、前記第２の車両群について収集した走行速度のデータが示す値の傾向との比較結果に応じて、前記特定のエリアへの接近又は侵入に応じたアラートを行う対象とするか否か制御する制御部と
    を有することを特徴とする情報処理装置。
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