JP2019003395A - 危険度算出装置、危険度算出方法、および危険度算出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】移動体の速度に応じた危険性の判定精度を向上させる。【解決手段】危険度算出装置１０は、複数の移動体１，２，３，４，・・・それぞれに搭載された計測機器１ａ，２ａ，３ａ，４ａ，・・・から取得された測定データと、測定データを取得した時刻と、移動体１，２，３，４，・・・を特定可能な情報とを含む複数のレコードのなかから、危険度算出対象である対象移動体を特定可能な情報を含み、測定データが対象時間区間内の時刻および対象空間区間の位置を示す第１のレコードを特定する。次に危険度算出装置１０は、複数のレコードのなかから、対象時間区間内の時刻および対象空間区間内の位置を示す第２のレコードを１以上抽出し、抽出した第２のレコードそれぞれに含まれる速度の代表値と、第１のレコードに示される速度との差分に基づいて、対象移動体の危険度を算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、危険度算出装置、危険度算出方法、および危険度算出プログラムに関する。

自動車などの移動体を安全に移動させるには、適切な速度で移動させることが重要である。例えば自動車の走行速度が速すぎれば、事故を引き起こす可能性が高くなる。
そこで、自動車などの移動体の速度に応じた危険性を判定するシステムがある。例えば自動車保険には、測定された自動車の速度に応じて保険料を変動させる運転行動連動型テレマティクス保険がある。運転行動連動型テレマティクス保険では、保険会社のサーバが、保険契約者が運転する自動車の移動速度などの情報を、例えばその自動車に搭載されたカーナビゲーションシステムから収集する。保険会社のサーバは、情報の収集を一定期間行った後、該当期間内の保険契約者の運転する自動車の速度の履歴から、その自動車の最高速度や平均速度を算出する。そして保険会社のサーバは、保険契約者が運転した自動車の最高速度や平均速度を利用し、保険契約者が運転する自動車の危険性を判定する。保険会社では、保険契約者が運転する自動車の危険性を、その保険契約者の保険料を計算するための指標の１つとして利用している。

なお、移動体の速度を用いた解析を行う技術における速度の計測対象となる移動体は、自動車のような乗り物に限らない。例えば歩行者も移動体に含まれる。歩行者の速度に基づく解析を行う技術としては、例えば、乗り継ぎ場所における乗り継ぎ時間を実勢に応じた乗り換え時間に最適化して経路探索を行い、最適案内経路を案内できるようにするナビゲーションシステムがある。

特開２００６−１９３０２０号公報

移動体の速度に応じた危険性は、移動体の置かれている状況に大きく依存する。そのため、移動体の一定期間内での最高速度や平均速度で危険性を判断したのでは、移動体の置かれている状況が考慮されておらず、正確性に欠ける。例えば、自動車が高速道路を８０ｋｍ／ｈで移動した場合と、市街地道路を７０ｋｍ／ｈで移動した場合とでは、前者の方が速度は速いが、危険性は後者の方が高い。また、自動車が特定の道路を走行する場合であっても、晴れた日に６０ｋｍ／ｈで走るのと、雨または雪の日に６０ｋｍ／ｈで走るのとでは、後者の方が危険であり、危険性が同じであると判定したのでは不正確な判定結果となる。

しかし、従来は、移動体の置かれている状況を考慮に入れて、その移動体の速度に応じた危険性を適切に判定する手段がない。そのため、移動体の速度に応じた危険性の判定精度が不十分なものとなっている。

１つの側面では、本件は、移動体の速度に応じた危険性の判定精度を向上させることを目的とする。

１つの案では、以下に示す処理部を有する危険度算出装置が提供される。
複数の移動体それぞれに搭載された計測機器から取得された計測機器の位置と速度とを示す測定データと、測定データを取得した時刻と、移動体を特定可能な情報とを含むレコードが格納された記憶部を参照し、記憶部に格納された複数のレコードのなかから、危険度算出対象である対象移動体を特定可能な情報を含み、測定データが対象時間区間内の時刻および対象空間区間の位置を示す第１のレコードを特定する。次に処理部は、複数のレコードのなかから、対象時間区間内の時刻および対象空間区間内の位置を示す第２のレコードを１以上抽出する。さらに処理部は、抽出した第２のレコードそれぞれに含まれる速度の代表値と、第１のレコードに示される速度との差分に基づいて、対象移動体の危険度を算出する。そして処理部は、危険度を出力する。

１態様によれば、移動体の速度に応じた危険性の判定精度が向上する。

第１の実施の形態に係る危険度算出装置の一例を示す図である。 第２の実施の形態のシステム構成例を示す図である。 第２の実施の形態に用いる車速管理サーバのハードウェアの一構成例を示す図である。 車載機のハードウェアの一構成例を示す図である。 車速管理サーバの機能を示すブロック図である。 走行データ管理表の一例を示す図である。 １分単位の時空間区間別走行データ群の一例を示す図である。 １秒単位の時空間区間別走行データ群の一例を示す図である。 １分単位の代表速度表の一例を示す図である。 １秒単位の代表速度の一例を示す図である。 危険度の算出例を示す図である。 代表速度算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。 危険度提供処理の手順の一例を示すフローチャートである。 車の速度に応じた危険度を安全運転管理に利用する例を示す図である。 車の速度に応じた危険度を自動車保険の保険料の割引による安全運転の動機付けに利用する例を示す図である。 代表速度送信処理の手順の一例を示すフローチャートである。

以下、本実施の形態について図面を参照して説明する。なお各実施の形態は、矛盾のない範囲で複数の実施の形態を組み合わせて実施することができる。
〔第１の実施の形態〕
まず第１の実施の形態について説明する。

図１は、第１の実施の形態に係る危険度算出装置の一例を示す図である。危険度算出装置１０は、記憶部１１と処理部１２とを有する。記憶部１１は、例えば危険度算出装置１０が有するメモリ、またはストレージ装置である。処理部１２は、例えば危険度算出装置１０が有するプロセッサ、または演算回路である。

記憶部１１は、複数の移動体１，２，３，４，・・・それぞれの異なる日時における位置と速度とを記憶する。複数の移動体１，２，３，４，・・・は、例えば車である。複数の移動体１，２，３，４，・・・それぞれには、識別子「Ｃ１」、「Ｃ２」、「Ｃ３」、「Ｃ４」，・・・が付与されている。複数の移動体１，２，３，４，・・・は、それぞれ計測機器１ａ，２ａ，３ａ，４ａ，・・・を搭載している。複数の計測機器１ａ，２ａ，３ａ，４ａ，・・・それぞれは、その計測機器１ａ，２ａ，３ａ，４ａ，・・・を搭載している移動体１，２，３，４，・・・の位置と速度とを定期的に計測し、計測結果を示す測定データを危険度算出装置１０に送信する。

処理部１２は、複数の移動体１，２，３，４，・・・それぞれに搭載された計測機器１ａ，２ａ，３ａ，４ａ，・・・から、計測機器１ａ，２ａ，３ａ，４ａ，・・・を搭載する移動体１，２，３，４，・・・の位置と速度とを示す測定データを取得する。そして処理部１２は、測定データを取得した時刻、移動体１，２，３，４，・・・の識別子、および測定データを含むレコードを記憶部１１に格納する。計測機器１ａ，２ａ，３ａ，４ａ，・・・それぞれからの測定データの取得は、例えば定期的に行われる。その結果、記憶部１１には、複数のレコードが格納される。

その後、処理部１２は、記憶部１１に格納された複数のレコードのなかから、危険度算出対象である対象移動体を特定可能な情報を含み、測定データが対象時間区間内の時刻および対象空間区間の位置を示す第１のレコードを特定する。対象移動体を特定可能な情報は、例えば対象移動体の識別子である。また、例えば対象移動体に搭載された計測機器の識別子を、対象移動体を特定可能な情報として利用することもできる。例えば処理部１２は、対象移動体の識別子を指定した危険度の取得要求に応じて、第１のレコードを抽出する。測定データの取得期間を分割して得られる複数の時間区間のうちの、抽出した第１のレコードに示される取得時刻を含む時間区間が対象時間区間である。また複数の移動体１，２，３，４，・・・の移動空間を分割して得られる複数の空間区間Ａ１，Ａ２のうちの、抽出した第１のレコードに示される位置を含む空間区間が、対象空間区間である。

次に処理部１２は、記憶部１１内の複数のレコードのなかから、対象時間区間内の時刻および対象空間区間内の位置を示す第２のレコードを１以上抽出する。なお前述の第１のレコードは、第２のレコードに含まれてもよく、その場合は、第２のレコードとして、第１のレコード以外のレコードも含む。処理部１２は、複数の第２のレコードに示される速度の代表値である代表速度と、第１のレコードに示される速度との差分に基づいて、対象移動体の危険度を算出する。代表速度は、例えば、複数の第２のレコードそれぞれに示される速度のＮパーセンタイル値（Ｎは０以上１００以下の実数）である。処理部１２は、算出した危険度を出力する。

このような危険度算出装置１０によれば、危険度算出の対象である対象移動体の危険度が高精度に計算できる。すなわち、危険度算出の対象である対象移動体の置かれている状況が、対象移動体の位置および速度を計測した時刻と同じ時間区間において、対象移動体と同じ空間区間に存在する移動体の計測データに基づく代表速度に反映されている。そのため、対象移動体の速度と代表速度との差分に基づいて危険度を算出することで、対象移動体が置かれている状況を加味して、対象移動体の速度に応じた危険度が算出される。その結果、危険度の精度が向上している。

例えば対象移動体が高速道路を走行している場合、その対象移動体から計測データを取得した時刻を含む時間区間において、対象移動体と同じ空間区間にいる他の移動体も高速道路を走行している。その場合、代表速度は、例えば１００ｋｍ／ｈといった高い値となる。すると対象移動体が８０ｋｍ／ｈで走行していても、算出される危険度は低い値となり、安全な走行であることが危険度の数値で示される。他方、対象移動体が市街地の道路を走行している場合、その対象移動体から計測データを取得した時刻を含む時間区間において、対象移動体と同じ空間区間にいる他の移動体も市街地の道路を走行している。その場合、例えば代表速度は、例えば４０ｋｍ／ｈといった低い値となる。このとき対象移動体が６０ｋｍ／ｈで走行していた場合、危険度が高い値となり、危険な走行であることが数値で示される。このように、対象移動体の置かれている状況が代表速度に反映されているため、対象移動体の置かれている状況を加味して、対象移動体の速度に応じた危険度を算出できる。その結果、危険度の精度が向上する。

同様に、対象移動体が車であり、その車が道路を走行する場合において、晴れた日には代表速度が６０ｋｍ／ｈであったとしても、雪の日に同じ道路を走行すると、代表速度は例えば２０ｋｍ／ｈといった低い値となる。このように、対象移動体が置かれている状況が代表速度に反映されることで、移動体の速度に応じた危険度が正確に算出できる。

なお、処理部１２は、対象移動体が、危険な速度で走行した時間を考慮して、危険度を算出してもよい。例えば処理部１２は、第１のレコードに示される速度と代表速度との差分に基づいて超過速度を算出する。超過速度は、例えば第１のレコードに示される速度から、代表速度に許容誤差を加算した値を減算した結果である。図１の例では、代表速度の許容誤差は「５ｋｍ／ｈ」である。

次に処理部１２は、超過速度に対する、第１のレコードに示される速度での対象移動体の移動時間の乗算結果に基づいて、危険度を算出する。第１のレコードに示される速度での対象移動体の移動時間は、例えば、第１のレコードの取得時刻から、第１のレコードに次のレコードを対象移動体の計測機器から取得した時刻までの経過時間である。測定データの取得周期が予め決まっている場合、その取得周期を、第１のレコードに示される速度での対象移動体の移動時間としてもよい。図１の例では、３０秒周期で測定データを取得しているものとする。

また、対象移動体の識別子を含む第１のレコードが複数存在する場合、処理部１２は、複数の第１のレコードそれぞれから求めた数値の合計を危険度としてもよい。例えば処理部１２は、第１のレコードが複数ある場合、第１のレコードごとに超過速度を算出し、超過速度に対する、第１のレコードに示される速度での対象移動体の移動時間の乗算結果を求める。そして処理部１２は、複数の第１のレコードそれぞれの乗算結果の合計を、対象移動体の危険度とする。

例えば識別子「Ｃ１」の移動体１が、危険度算出の対象である対象移動体であるものとする。なお各時間区間の時間幅は１分であるものとする。この場合、処理部１２は、記憶部１１に格納されたレコードのうち、識別子「Ｃ１」のレコードを第１のレコードとして特定する。図１の例では、２つの第１のレコードが存在する。次に処理部１２は、第１のレコード内の計測データを取得した日時（日付および時刻）「２０１７−０１−１０ １０：０１：０１」、「２０１７−０１−１０ １０：０１：３１」を含む時間区間「２０１７−０１−１０ １０：０１〜１０：０２」を、対象時間区間とする。また処理部１２は、第１のレコードに示されている位置を含む空間区間Ａ１を、対象空間区間とする。次に処理部１２は、記憶部１１から、対象時間区間「２０１７−０１−１０ １０：０１〜１０：０２」内の所得時刻であり、対象空間区間である空間区間Ａ１内の位置が示されたレコードを取得し、第２のレコードとする。そして処理部１２は第２のレコードそれぞれの速度の代表値（例えば８５パーセンタイル値）を計算し、代表速度とする。図１の例では、代表速度は「３３ｋｍ／ｈ」であるものとする。

処理部１２は、代表速度は「３３ｋｍ／ｈ」と、第１のレコードに示されている速度「４１ｋｍ／ｈ」、「１０ｋｍ／ｈ」とに基づいて、対象移動体である移動体１の危険度を算出する。例えば処理部１２は、１つ目の第１のレコードに示されている速度「４１ｋｍ／ｈ」から、代表速度「３３ｋｍ／ｈ」に許容誤差「５ｋｍ／ｈ」を加算した値（３８ｋｍ／ｈ）を減算し、１つ目の第１のレコードに対応する超過速度「３ｋｍ／ｈ」を得る。同様に処理部１２は、２つ目の第１のレコードに示されている速度「１０ｋｍ／ｈ」から「３８ｋｍ／ｈ」を減算する。処理部１２は、減算結果が負の値となった場合、超過速度は「０ｋｍ／ｈ」とする。

図１の例では、第１のレコードそれぞれに示されている速度による移動体１の移動時間は、３０秒である。処理部１２は、第１のレコードごとに求めた超過速度に移動時間を乗算し、乗算結果を合計した値を、危険度とする。図１の例では、危険度として「０．０２５」が算出されている。

このようにして求めた危険度は、対象移動体である移動体１の速度が、移動体１が置かれている状況と同じ状況の多数の移動体の速度に比べて速いときに、危険度が０以上の値となり、移動体１の速度が速いほど危険度の値が大きくなる。これにより、例えば移動体１が車のとき、移動体１が高速道路を８０ｋｍ／ｈで移動した場合より、移動体１が市街地道路を７０ｋｍ／ｈで移動した場合の方が、高い危険度となる。また移動体１が晴れた日に６０ｋｍ／ｈで走行した場合より、移動体１が雨または雪の日に６０ｋｍ／ｈで走行した場合の方が、高い危険度となる。このように、正確な危険度が算出される。

しかも、危険度の高い速度での移動時間も考慮して危険度を算出することで、対象移動体である移動体１が危険な速度で移動している時間が長いほど、危険度の値が大きくなる。例えば対象移動体である移動体１が車の場合、危険な速度で走行している時間が長いほど、事故を引き起こす可能性が高くなる。従って、危険な速度で移動している時間が長いほど高い危険度としたことで、危険度の計算精度がさらに向上している。

なお代表速度は、危険度算出対象の対象移動体が決まってから計算してもよく、事前に計算しておいてもよい。事前に計算しておく場合、処理部１２は、複数の時間区間のうちの１つと、複数の空間区間のうちの１つとを組み合わせた時空間区間を複数生成する。次に処理部１２は、複数のレコードそれぞれを、時刻と位置とに基づいて、時空間区間のいずれかに分類し、時空間区間それぞれについて、時空間区間に分類された複数の被分類レコードそれぞれに示される速度に基づいて代表速度を算出する。次に処理部１２は、時空間区間ごとの代表速度を記憶部１１に格納する。その後、処理部１２は、対象移動体を指定する入力に応じて、対象時間区間と対象空間区間との組に対応する対象時空間区間の代表速度を、記憶部１１から取得する。そして処理部１２は、取得した代表速度と第１のレコードに示される速度との差分に基づいて、対象移動体の危険度を算出する。このように、時空間区間ごとの代表速度を予め計算しておくことで、例えば危険度取得要求に応じて危険度を算出する場合において、危険度取得要求に対して迅速に危険度を応答することができる。

また、処理部１２は、算出した代表速度を各移動体１，２，３，４，・・・に送信することもできる。例えば処理部１２は、一計測機器から一測定データを取得すると、複数の時間区間のうちの、直近の期間に対応する直近時間区間を特定する。次に処理部１２は、複数の空間区間のうちの、一測定データに示される位置を含む現在位置空間区間を特定し、直近時間区間と現在位置空間区間との組に対応する現在時空間区間の代表速度を、一計測機器に送信する。このように、移動体１，２，３，４，・・・それぞれが置かれている状況を反映させた代表速度を、移動体１，２，３，４，・・・それぞれに送信することで、代表速度を移動体１，２，３，４，・・・の安全運行に役立てることができる。例えば移動体１，２，３，４，・・・が、自動運転中の車の場合、移動体１，２，３，４，・・・に送信した代表速度に応じた速度制御を行えば、車が現在置かれている状況に応じた安全な速度でその車を走行させることができる。

〔第２の実施の形態〕
次に第２の実施の形態について説明する。
図２は、第２の実施の形態のシステム構成例を示す図である。各車３１，３２には、車載機２００，２００ａが搭載されている。車載機２００，２００ａは、例えばカーナビゲーションシステム、またはスマートフォンのような移動体端末装置である。車載機２００，２００ａそれぞれは、対応する車３１，３２の走行データを測定する。各車３１，３２の走行データは、その車３１，３２の位置、速度を含むデータである。車載機２００，２００ａは、無線によってネットワーク２０に接続することができる。ネットワーク２０には、車速管理サーバ１００と情報利用サーバ４０とが接続されている。そして車載機２００，２００ａは、車の識別子（車ＩＤ）と日時とを付与した走行データを、車速管理サーバ１００に送信する。

車速管理サーバ１００は、各車３１，３２の走行データに基づいて、危険度算出対象の車の危険度を算出するコンピュータである。例えば車速管理サーバ１００は、各車３１，３２の車載機２００，２００ａから、その車３１，３２の位置や速度の情報を定期的に取得する。そして車速管理サーバ１００は、各車３１，３２の車速に基づいて、領域ごと、かつ時間帯ごとに、その領域を走行した車の代表速度を算出する。代表速度は、特定の場所を特定の時間帯に通過した車の速度の統計的な代表値である。代表速度としては、例えば特定の時間帯に特定の場所を通過した車の８５パーセンタイル速度を用いることができる。８５パーセンタイル速度とは、全車の速度分布において、低速度の車から数えて８５％目にあたる車の速度である。そして、車速管理サーバ１００は、算出した代表速度と各車３１，３２の速度との差に基づいて、危険度算出対象の車の危険度を算出する。

情報利用サーバ４０は、車３１，３２の危険度を利用したサービスの提供者が使用するコンピュータである。情報利用サーバ４０は、車速管理サーバ１００から車３１，３２の危険度の情報を取得して、記憶装置に格納する。そして情報利用サーバ４０は、車３１，３２の危険度を、サービス提供に利用する。例えば情報利用サーバ４０が、自動車保険を扱う保険会社に設置されている場合、情報利用サーバ４０は、保険契約者が使用している車の危険度に基づいて、その保険契約者の保険料を算出する。この場合、使用している車の危険度が低い保険契約者ほど、保険料が低く算定される。

図３は、第２の実施の形態に用いる車速管理サーバのハードウェアの一構成例を示す図である。車速管理サーバ１００は、プロセッサ１０１によって装置全体が制御されている。プロセッサ１０１には、バス１０９を介してメモリ１０２と複数の周辺機器が接続されている。プロセッサ１０１は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、またはＤＳＰ（Digital Signal Processor）である。プロセッサ１０１がプログラムを実行することで実現する機能の少なくとも一部を、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）などの電子回路で実現してもよい。

メモリ１０２は、車速管理サーバ１００の主記憶装置として使用される。メモリ１０２には、プロセッサ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、メモリ１０２には、プロセッサ１０１による処理に用いる各種データが格納される。メモリ１０２としては、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性の半導体記憶装置が使用される。

バス１０９に接続されている周辺機器としては、ストレージ装置１０３、グラフィック処理装置１０４、入力インタフェース１０５、光学ドライブ装置１０６、機器接続インタフェース１０７およびネットワークインタフェース１０８がある。

ストレージ装置１０３は、内蔵した記録媒体に対して、電気的または磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ストレージ装置１０３は、コンピュータの補助記憶装置として使用される。ストレージ装置１０３には、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、ストレージ装置１０３としては、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）を使用することができる。

グラフィック処理装置１０４には、モニタ２１が接続されている。グラフィック処理装置１０４は、プロセッサ１０１からの命令に従って、画像をモニタ２１の画面に表示させる。モニタ２１としては、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた表示装置や液晶表示装置などがある。

入力インタフェース１０５には、キーボード２２とマウス２３とが接続されている。入力インタフェース１０５は、キーボード２２やマウス２３から送られてくる信号をプロセッサ１０１に送信する。なお、マウス２３は、ポインティングデバイスの一例であり、他のポインティングデバイスを使用することもできる。他のポインティングデバイスとしては、タッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボールなどがある。

光学ドライブ装置１０６は、レーザ光などを利用して、光ディスク２４に記録されたデータの読み取りを行う。光ディスク２４は、光の反射によって読み取り可能なようにデータが記録された可搬型の記録媒体である。光ディスク２４には、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。

機器接続インタフェース１０７は、車速管理サーバ１００に周辺機器を接続するための通信インタフェースである。例えば機器接続インタフェース１０７には、メモリ装置２５やメモリリーダライタ２６を接続することができる。メモリ装置２５は、機器接続インタフェース１０７との通信機能を搭載した記録媒体である。メモリリーダライタ２６は、メモリカード２７へのデータの書き込み、またはメモリカード２７からのデータの読み出しを行う装置である。メモリカード２７は、カード型の記録媒体である。

ネットワークインタフェース１０８は、ネットワーク２０に接続されている。ネットワークインタフェース１０８は、ネットワーク２０を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータの送受信を行う。

以上のようなハードウェア構成によって、車速管理サーバ１００における処理機能を実現することができる。なお情報利用サーバ４０も車速管理サーバ１００と同様のハードウェアにより実現することができる。また第１の実施の形態に示した危険度算出装置１０も、図３に示した車速管理サーバ１００と同様のハードウェアにより実現することができる。

車速管理サーバ１００は、例えばコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムを実行することにより、第２の実施の形態の処理機能を実現する。車速管理サーバ１００に実行させる処理内容を記述したプログラムは、様々な記録媒体に記録しておくことができる。例えば、車速管理サーバ１００に実行させるプログラムをストレージ装置１０３に格納しておくことができる。プロセッサ１０１は、ストレージ装置１０３内のプログラムの少なくとも一部をメモリ１０２にロードし、プログラムを実行する。また車速管理サーバ１００に実行させるプログラムを、光ディスク２４、メモリ装置２５、メモリカード２７などの可搬型記録媒体に記録しておくこともできる。可搬型記録媒体に格納されたプログラムは、例えばプロセッサ１０１からの制御により、ストレージ装置１０３にインストールされた後、実行可能となる。またプロセッサ１０１が、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み出して実行することもできる。

図４は、車載機のハードウェアの一構成例を示す図である。車載機２００は、カーナビゲーションシステムとしての機能を有している。車載機２００は、制御回路２０１、ディスプレイユニット２０２、無線通信回路２０３、ＧＰＳ（Global Positioning System）情報受信回路２０４、アンプ２０５、スピーカ２０６、およびＨＤＤ２０７を有している。

制御回路２０１は、車載機２００全体を制御する。制御回路２０１は、ＣＰＵ２０１ａ、ＲＡＭ２０１ｂ、およびＲＯＭ２０１ｃを有している。ＲＯＭ２０１ｃは、フラッシュメモリなどの不揮発性の書き換え可能な大容量記憶媒体であり、各種プログラムおよび各種データを格納する。また、ＲＡＭ２０１ｂは、ＣＰＵ２０１ａが実行するプログラムや、プログラムの実行に利用されるデータを一時的に格納する。ＣＰＵ２０１ａは、ＲＯＭ２０１ｃから各プログラムおよび各データを読み出すことにより、これらプログラムに従った処理を実行する。

ディスプレイユニット２０２は、制御回路２０１から送られた画像データを表示する。ディスプレイユニット２０２は、タッチパネル式ディスプレイ２０２ａや操作ボタン２０２ｂを有している。タッチパネル式ディスプレイ２０２ａは、例えば、表面にタッチパネルが設けられた液晶表示装置である。ディスプレイユニット２０２は、制御回路２０１から送られた画像データに基づく画像を、タッチパネル式ディスプレイ２０２ａに表示する。またディスプレイユニット２０２は、タッチパネル式ディスプレイ２０２ａのタッチパネルが押されると、押された位置を示す情報を制御回路２０１に対して出力する。さらにディスプレイユニット２０２は、操作ボタン２０２ｂが押されると、押された操作ボタンに対応する信号を制御回路２０１に送信する。

無線通信回路２０３は、通信アンテナ４１に接続されている。無線通信回路２０３は、制御回路２０１から出力された情報を、通信アンテナ４１を介して基地局２０ａに無線通信により送信する。また無線通信回路２０３は、基地局２０ａから車載機２００宛に送信された情報を、通信アンテナ４１を介して受信し、制御回路２０１に出力する。

ＧＰＳ情報受信回路２０４は、ＧＰＳアンテナ４２に接続されている。ＧＰＳ情報受信回路２０４は、ＧＰＳアンテナ４２を介してＧＰＳ衛星からの電波の信号を受信する。ＧＰＳ情報受信回路２０４は、受信した信号を制御回路２０１へ出力する。なお、ＧＰＳは、地球を周回する多数のＧＰＳ衛星のうち少なくとも３つ以上の衛星からの電波に基づいて車の位置を測位するシステムである。制御回路２０１は、複数のＧＰＳ衛星の電波の信号を解析して、車３１の現在位置を判断する。

アンプ２０５は、スピーカ２０６に接続されている。アンプ２０５は、制御回路２０１から送られる音声信号を増幅してスピーカ２０６に出力する。
ＨＤＤ２０７は、地図データなどの各種データを記憶する。制御回路２０１は、ＨＤＤ２０７に格納された地図データに基づいて、目的地までの経路を判断する。

なお第１の実施の形態で示した計測機器１ａ，２ａ，３ａ，４ａも、図４の車載機２００と同様のハードウェアで実現することができる。
以上のようなハードウェア構成によって、車速管理サーバ１００と車載機２００の処理機能を実現することができる。

次に、危険度を算出するために車速管理サーバ１００が有する機能について説明する。
図５は、車速管理サーバの機能を示すブロック図である。車速管理サーバ１００は、記憶部１１０、走行データ取得部１２０、時空間分類部１３０、代表速度算出部１４０、代表速度取得部１５０、危険度算出部１６０、危険度提供部１７０、および代表速度提供部１８０を有する。

記憶部１１０は、走行データ管理表１１１、時空間区間別走行データ群１１２，１１３、および代表速度表１１４，１１５を記憶する。走行データ管理表１１１は、各車載機２００，２００ａから定期的に収集した、車３１，３２の走行データが登録されたデータテーブルである。時空間区間別走行データ群１１２，１１３は、走行データ管理表１１１内のレコードを、時間帯と空間（場所）に応じて分類したものである。図５の例では、記憶部１１０には、１分単位の時間帯で分類した時空間区間別走行データ群１１２と、１秒単位の時間帯で分類した時空間区間別走行データ群１１３とが記憶されている。代表速度表１１４，１１５は、時間帯と空間との組ごとの、該当空間における該当時間帯での代表速度を示すレコードが登録されたデータテーブルである。図５の例では、記憶部１１０には、１分単位の時間帯ごとに求められた代表速度が登録されている代表速度表１１４と、１秒単位の時間帯ごとに求められた代表速度が登録されている代表速度表１１５とが格納されている。

走行データ取得部１２０は、各車から走行データを継続的に取得する。例えば走行データ取得部１２０は、予め取得の取り決めをしておいた複数の車３１，３２の車載機２００，２００ａから、無線通信などを介して走行データを取得する。走行データ取得部１２０は、取得した走行データのレコードを、記憶部１１０内の走行データ管理表１１１に格納する。

図６は、走行データ管理表の一例を示す図である。走行データ管理表１１１には、車ＩＤ、日時、位置、および速度の欄が設けられている。車ＩＤの欄には、走行データの取得元の車載機が搭載された車の識別子（車ＩＤ）が設定される。日時の欄には、走行データを取得した日時が設定される。位置の欄には、車ＩＤで示される車の位置が設定される。位置は、例えば緯度と経度で示される。速度の欄には、車ＩＤで示される車の速度が設定される。

図６の例では、走行データ管理表１１１に、２０１７年１月１０日１０時１分から１分間内の走行データの例が示されている。図６の例では、車ＩＤ「Ｃ１」の車の走行データは、１分間に２回取得され、車ＩＤ「Ｃ２」〜「Ｃ７」の車の走行データは、それぞれ１分間に１回ずつ取得されている。日時は、秒単位で示されている。位置は、経度と緯度が、１０−５度単位で示されている。速度は１ｋｍ／ｈ単位で示されている。

なお位置については、高度データを含んでもよい。また位置の情報は、道路の識別子（道路ＩＤ）とその道路上での位置（端からの距離）の情報であってもよい。例えば車載機２００，２００ａが有するカーナビゲーションシステムなどで、道路領域を特定する処理が行われている場合もある。この場合、走行データ取得部１２０は、位置の情報として道路ＩＤを含む走行データを、車載機２００，２００ａから取得する。

走行データ取得部１２０は、走行データ管理表１１１に記録した走行データのうち、利用する予定がなくなったレコードは随時削除してもよい。
以下、図５の説明に戻る。

時空間分類部１３０は、走行データに登録されたレコードを、時間区間と空間区間との組み合わせ（時空間区間）に分類する。例えば時空間分類部１３０は、走行データを取得した期間を、１分間隔または１秒間隔の時間帯に分け、各時間帯を時間区間とする。時空間分類部１３０は、時間間隔が１分単位の時空区間への分類を、例えば走行データに示される日時の１分未満を切り捨てることで実現する。

時空間分類部１３０は、道路地図における各道路の領域を、空間区間とする。空間区間は、例えば、対応する道路の道路ＩＤで示される。なお、各道路の領域（緯度・経度の範囲）に関する情報は、一般に公開されている地図情報から取得することができる。時空間分類部１３０は、走行データのレコードの空間区間への分類は、例えばマップマッチングなどにより、位置をそこに対応する道路領域の道路ＩＤに変換することで実現する。

時空間分類部１３０は、走行データ内のレコードの時空間区間を判別すると、その時空間区間に対応する時空間区間別走行データ群１１２，１１３に、そのレコードを登録する。

図７は、１分単位の時空間区間別走行データ群の一例を示す図である。１分単位の時空間区間別走行データ群１１２には、時空間区間ごとの時空間走行データ表１１２ａ，１１２ｂ，・・・が含まれている。例えば時空間走行データ表１１２ａは、日時「２０１７年１月１０日 １０：０１」からの１分間の時間区間と道路ＩＤ「Ｒ１」の空間区間との組に対応している。時空間走行データ表１１２ａ，１１２ｂ，・・・それぞれには、車ＩＤ、日時、道路ＩＤ、および速度の欄が設けられている。車ＩＤの欄には、走行データの取得元の車載機が搭載された車の車ＩＤが設定される。日時の欄には、走行データの取得日時が設定される。１分単位の時空間走行データ表１１２ａ，１１２ｂ，・・・では、各レコードの日時は１分未満が切り捨てられている。道路ＩＤの欄は、各走行データに示された位置に対応する道路の道路ＩＤが設定されている。速度の欄には、各走行データに示される速度が設定される。１つの時空間走行データ表に登録されている各レコードの日時と道路ＩＤとは共通である。例えば時空間走行データ表１１２ａの各レコードの日時はいずれも「２０１７−０１−１０ １０：０１」であり、道路ＩＤはいずれも「Ｒ１」である。

図８は、１秒単位の時空間区間別走行データ群の一例を示す図である。１秒単位の時空間区間別走行データ群１１３には、時空間区間ごとの時空間走行データ表１１３ａ，１１３ｂ，・・・が含まれている。例えば時空間走行データ表１１３ａは、日時「２０１７年１月１０日 １０：０１：００」からの１秒間の時間区間と道路ＩＤ「Ｒ１」の空間区間との組に対応している。時空間走行データ表１１３ａ，１１３ｂ，・・・には、日時が秒単位であることを除き、図７に示した時空間走行データ表１１２ａ，１１２ｂ，・・・と同種の情報が登録される。

以下、図５の説明に戻る。
代表速度算出部１４０は、分類された走行データの速度分布から代表速度を算定する。代表速度としては、車が道路を実際に走行するときの速度（実勢速度）を表す統計量が用いられる。例えば代表速度算出部１４０は、８５パーセンタイル速度を代表速度として使用する。８５パーセンタイル速度は、実勢速度として多くの機関で使用されている統計量である。なお同一時空間区間に同一車のレコードが複数ある場合、代表速度算出部１４０は、同一車のレコードのうち、速度が最大のレコードのみを速度分布の要素として使用するものとする。例えば時間区間が「２０１７年１月１０日 １０：０１」からの１分間であり、空間区間が「Ｒ１」である時空間区間の代表速度は、対応する時空間走行データ表１１２ａ（図７参照）に基づき、次のように算出される。

時空間走行データ表１１２ａにおいて、車ＩＤ「Ｃ１」の車の走行データは２レコードあり、一方の速度は「４１ｋｍ／ｈ」、他方の速度は「１０ｋｍ／ｈ」である。この場合、速度が最大の値でない方のレコードに示される速度（１０ｋｍ／ｈ）は速度分布の要素としては使用されない。そのため、速度分布は小さい順から［５，７，１６，２４，３２，３３，４１］となる。すると、代表速度である８５パーセンタイル速度は、およそ「３３ｋｍ／ｈ」となる。

代表速度算出部１４０は、時空間区間別走行データ群１１２，１１３それぞれから算出した代表速度を、代表速度表１１４，１１５に格納する。
図９は、１分単位の代表速度表の一例を示す図である。１分単位の代表速度表１１４には、日時、道路ＩＤ、および代表速度の欄が設けられている。日時の欄には、時空間区間の時間区間を示す日時が設定される。道路ＩＤの欄には、時空間区間の空間区間を示す道路ＩＤが設定される。代表速度の欄には、時空間区間を示す日時と道路ＩＤとの組に対応付けて、代表速度が登録される。代表速度算出部１４０は、利用する予定がなくなったレコードは随時削除してもよい。

図１０は、１秒単位の代表速度の一例を示す図である。１秒単位の代表速度表１１５には、日時が秒単位であることを除き、１分単位の代表速度表１１４と同種の情報が登録される。

以下、図５の説明に戻る。
代表速度取得部１５０は、時空間区間を指定する入力に応じて、その時空間区間に対応する代表速度を代表速度表から取得し、出力する。例えば代表速度取得部１５０は、危険度算出部１６０から時空間区間を指定する入力が行われた場合、時間間隔が１分単位の代表速度表１１４から、指定された時空間区間を検索し、該当する時空間区間に対応する代表速度を、危険度算出部１６０へ出力する。また代表速度取得部１５０は、代表速度提供部１８０から時空間区間を指定する入力が行われた場合、時間間隔が１秒単位の代表速度表１１５から、指定された時空間区間を検索し、該当する時空間区間に対応する代表速度を、代表速度提供部１８０へ出力する。

危険度算出部１６０は、危険度提供部１７０から車ＩＤが入力されると、該当する車の走行データに基づいて、その車の危険度を算出する。例えば危険度算出部１６０は、危険度提供部１７０から車ＩＤが入力されると、走行データ管理表１１１から、該当する車の走行データを示すレコードを取得する。次に危険度算出部１６０は、取得した走行データのレコードの分類先となる時空間区間を指定して、代表速度取得部１５０から、該当する時空間区間の代表速度を取得する。そして危険度算出部１６０は、取得した走行データと代表速度とから、指定された車ＩＤに対応する車の速度に応じた危険度を算出する。例えば、危険度算出部１６０は、指定された車の走行データに示される速度から、走行データの分類先となる時空間区間の代表速度を減算し、さらに５ｋｍ／ｈ（許容誤差）を引いた値を、超過速度とする。そして危険度算出部１６０は、指定された車の走行データごとに求めた超過速度それぞれに、次の走行データが取得された日時までの時間を掛け、それらの値の合計を、その車の危険度とする。危険度算出部１６０は、算出した危険度を、危険度提供部１７０へ出力する。

図１１は、危険度の算出例を示す図である。図１１には、車ＩＤ「Ｃ１」の車の速度に応じた危険度を算出する例が示されている。
まず危険度算出部１６０は、走行データ管理表１１１（図６参照）から、車ＩＤ「Ｃ１」の走行データ５１を取得する。次に危険度算出部１６０は、日時が最新のレコード以外のレコードについて、走行時間と道路ＩＤとを求める。例えば危険度算出部１６０は、日時が最新のレコード以外の各レコードについて、次のレコードの取得日時との差を計算し、走行時間とする。また危険度算出部１６０は、各レコードを時空間分類部１３０に送信し、その応答として道路ＩＤを得る。

危険度算出部１６０は、走行時間、道路ＩＤを判別した後、取得した走行データ５１の各レコードに、算出した走行時間を追加し、位置を道路ＩＤに置き換える。更新後の走行データ５２では、走行データ５１の最新のレコードが削除されている。また更新後の走行データ５２では、日時の秒の単位が削除されている。

次に危険度算出部１６０は、走行データ５２の各レコードの時空間区間（日時と道路ＩＤとの組）に対応する代表速度を、代表速度表１１４から取得する。図１１の例では、代表速度「３３ｋｍ／ｈ」が得られる。危険度算出部１６０は、走行データ５２のレコードごとに、そのレコードの速度から、代表速度に５ｋｍ／ｈを加算した値を減算し、超過速度とする。なお減算結果が負の値となる場合、危険度算出部１６０は、超過速度を「０ｋｍ／ｈ」とする。走行データ５２のレコードにされる速度をｓ、代表速度をｒとすると、超過速度ｏは「ｏ＝ｍａｘ（ｒ，ｓ−５）−ｒ」の式で計算できる。なお「ｍａｘ（）」は、括弧内の要素のうちの最大値を示している。

危険度算出部１６０は、走行データ５２のレコードごとの超過速度を計算した超過速度計算結果５３に基づいて、危険度を計算する。具体的には、危険度算出部１６０は、超過速度計算結果５３に示される各レコードの超過速度に、そのレコードの走行時間を乗算する。そして危険度算出部１６０は、超過速度計算結果５３内のレコードごとの乗算結果の和を危険度とする。図１１の例では、車ＩＤ「Ｃ１」の危険度は、「３×３０／３６００＋０×３０／３６００＝０．０２５（ｋｍ）」となる。

以下、図５の説明に戻る。
危険度提供部１７０は、情報利用サーバ４０からの車ＩＤを指定した危険度取得要求に応じて、危険度算出部１６０から指定された車ＩＤに対応する車の危険度を取得する。そして危険度提供部１７０は、車の危険度を示す情報を、情報利用サーバ４０に送信する。

代表速度提供部１８０は、代表速度取得部１５０を介して、１秒単位の代表速度表１１５から、各空間区間の直近の時間区間における代表速度を取得する。そして代表速度提供部１８０は、各空間区間の直近の代表速度を、その空間区間に現在滞在している車の車載機に送信する。代表速度提供部１８０は、代表速度の提供先に応じて代表速度を補正して出力してもよい。例えば代表速度提供部１８０は、代表速度を、送信先の車の車種に応じて補正する。この場合、代表速度提供部１８０は、例えば軽自動車は事故リスクが高いとみなし、送信先の車が軽自動車の場合は、代表速度ｒの代わりにｒ’＝ｒ−５を送信する。このように車の車種に応じた補正を行う場合、走行データ取得部１２０が、車が軽自動車かどうかの情報を含む走行データを、その車の車載機から取得する。代表速度提供部１８０は、車の車載機から取得した走行データに基づいて、その車が軽自動車か否かを判断する。

なお、図５に示した各要素間を接続する線は通信経路の一部を示すものであり、図示した通信経路以外の通信経路も設定可能である。また、図５に示した各要素の機能は、例えば、その要素に対応するプログラムモジュールをコンピュータに実行させることで実現することができる。

以上のような構成のシステムにおいて、代表速度算出処理、危険度提供処理、および代表速度提供処理が実行される。以下各処理の手順を、フローチャートを参照して説明する。

図１２は、代表速度算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。代表速度算出処理は、例えば一定時間間隔で定期的に実行される。以下、図１２に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

［ステップＳ１０１］走行データ取得部１２０は、各車の車載機から走行データを取得する。そして走行データ取得部１２０は、取得した走行データを、走行データ管理表１１１に登録する。

［ステップＳ１０２］時空間分類部１３０は、走行データ管理表１１１のレコードを、時空間区間に分類する。そして時空間分類部１３０は、分類されたレコードを含む時空間区間別走行データ群１１２，１１３を、記憶部１１０に格納する。

［ステップＳ１０３］代表速度算出部１４０は、未処理の時空間区間を１つ選択する。
［ステップＳ１０４］代表速度算出部１４０は、選択した時空間区間に対応する時空間走行データ表を、時空間区間別走行データ群１１２，１１３から取得する。例えば代表速度算出部１４０は、選択した時空間区間の時間区間の幅が１分単位であれば、１分単位の時空間区間別走行データ群１１２のなかから時空間走行データ表を取得する。また代表速度算出部１４０は、選択した時空間区間の時間区間の幅が１秒単位であれば、１秒単位の時空間区間別走行データ群１１３のなかから時空間走行データ表を取得する。そして代表速度算出部１４０は、取得した時空間走行データ表に基づいて、選択した時空間区間における代表速度を算出する。

［ステップＳ１０５］代表速度算出部１４０は、算出した代表速度を、選択した時空間区間（日時と道路ＩＤとの組）に対応付けて、代表速度表に格納する。例えば代表速度算出部１４０は、選択した時空間区間の時間区間の幅が１分単位であれば、１分単位の代表速度表１１４に代表速度を格納する。また代表速度算出部１４０は、選択した時空間区間の時間区間の幅が１秒単位であれば、１秒単位の代表速度表１１５に代表速度を格納する。

［ステップＳ１０６］代表速度算出部１４０は、未処理の時空間区間があるか否かを判断する。代表速度算出部１４０は、未処理の時空間区間があれば、処理をステップＳ１０３に進める。また代表速度算出部１４０は、すべての時空間区間について代表速度の算出が完了した場合、代表速度算出処理を終了する。

その後、情報利用サーバ４０から危険度取得要求が入力されると、危険度提供処理が行われる。
図１３は、危険度提供処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図１３に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

［ステップＳ２０１］危険度提供部１７０は、情報利用サーバ４０から、車ＩＤを指定した危険度取得要求を受信する。危険度提供部１７０は、受信した危険度取得要求に示される車ＩＤを、危険度算出部１６０に送信する。

［ステップＳ２０２］危険度算出部１６０は、危険度提供部１７０から入力された車ＩＤに対応する車の走行データを示すレコードを、走行データ管理表１１１から取得する。
［ステップＳ２０３］危険度算出部１６０は、代表速度取得部１５０を介して、ステップＳ２０２で取得した走行データのレコードに対応する時空間区間の代表速度を取得する。例えば危険度算出部１６０は、取得した走行データの各レコードの位置（緯度、経度）を時空間分類部１３０に送信する。すると時空間分類部１３０は、その位置に対応する道路の道路ＩＤを、危険度算出部１６０に送信する。危険度算出部１６０は、取得した走行データの各レコードの日時（秒単位は削除）と位置に対応する道路ＩＤとの組で時空間区間を指定し、その時空間区間の代表速度を、代表速度取得部１５０に要求する。代表速度取得部１５０は、指定された時空間区間の代表速度を代表速度表１１４から抽出し、抽出した代表速度を危険度算出部１６０に送信する。

［ステップＳ２０４］危険度算出部１６０は、ステップＳ２０２で取得した走行データの各レコードに示される速度と、ステップＳ２０３で取得した代表速度とに基づいて、危険度提供部１７０から入力された車ＩＤに対応する車の危険度を算出する。危険度の具体的な算出方法は、図１１に示した通りである。危険度算出部１６０は、算出した危険度を、危険度提供部１７０に送信する。

［ステップＳ２０５］危険度提供部１７０は、危険度算出部１６０から送られた危険度を、危険度提供部１７０から入力された車ＩＤに対応付けた情報を、情報利用サーバ４０に送信する。

このようにして、車速管理サーバ１００から情報利用サーバ４０に危険度の情報が提供される。情報利用サーバ４０に提供された危険度は、様々な用途で利用できる。例えば、車の速度に応じた危険度の利用場面として、陸運業の従業ドライバーの安全運転管理が考えられる。

図１４は、車の速度に応じた危険度を安全運転管理に利用する例を示す図である。図１４の例では、バス運行事業者６１が情報利用サーバ４０を有している。車速管理サーバ１００は、バス運行事業者６１が運行しているバス３５の車載機２００ｄや他の車３３，３４の車載機２００ｂ，２００ｃから収集した走行データに基づいて、バス３５の速度に応じた危険度を算出する。そしてバス運行事業者６１が有する情報利用サーバ４０は、車速管理サーバ１００から、バス３５の速度に応じた危険度を取得する。

バス運行事業者６１は、情報利用サーバ４０が取得した危険度により、例えば多数のバスの運転手のうち、危険な速度を出しがちな運転手を判別できる。すなわち、バス３５の速度に応じた危険度が高いほど、そのバス３５を運転している運転手は、危険な速度で運転する傾向があることが分かる。そこでバス運行事業者６１は、危険な速度で運転する傾向がある運転手に対して、安全運転についての適切な指導を行うことで、バス運行の安全性を改善できる。

なお、図１４の例では、バス運行事業者６１による安全運転管理の例であるが、バス運行事業者６１以外に、タクシー事業者やトラック事業者などでも、同様に速度に応じた危険度を安全運転管理に利用することができる。

また車の速度に応じた危険度は、自動車保険の保険料の割引による安全運転の動機付けに利用することもできる。
図１５は、車の速度に応じた危険度を自動車保険の保険料の割引による安全運転の動機付けに利用する例を示す図である。図１５の例では、保険事業者６２が情報利用サーバ４０を有している。車速管理サーバ１００は、保険加入者が運転している車３６〜３８の車載機２００ｅ，２００ｆ，２００ｇから収集した走行データに基づいて、各車３６〜３８の速度に応じた危険度を算出する。そして保険事業者６２が有する情報利用サーバ４０は、車速管理サーバ１００から、各車３６〜３８の速度に応じた危険度を取得する。

保険事業者６２は、取得した危険度により、例えば、危険な速度を出しがちな保険加入者を判別できる。すなわち、車３６〜３８の速度に応じた危険度が高いほど、その車３６〜３８を運転している保険加入者は、危険な速度で運転する傾向があることが分かる。そこで保険事業者６２は、危険な速度で運転する傾向がある運転手に対しては、危険な速度で運転する傾向がない運転手よりも保険料を高く設定する。保険加入者は、安全な速度で運転していれば保険料が安く済む。そのため、保険加入者が、速度を出しすぎないように気をつけて運転することが期待できる。その結果、保険加入者が事故を起こす可能性を低下させ、道路上での交通の安全を促進することができる。

また車速管理サーバ１００が、車の車載機から走行データを受信した際には、その車載機への代表速度送信処理が行われる。
図１６は、代表速度送信処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図１６に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

［ステップＳ３０１］走行データ取得部１２０は、車の車載機から走行データを受信する。走行データ取得部１２０は、受信した走行データを、代表速度提供部１８０に送信する。

［ステップＳ３０２］代表速度提供部１８０は、代表速度取得部１５０を介して、走行データを送信した車載機が搭載された車が現在いる空間区間における直近の時間区間の代表速度を取得する。例えば代表速度提供部１８０は、取得した走行データに示される位置（緯度、経度）を時空間分類部１３０に送信する。すると時空間分類部１３０は、その位置に対応する道路の道路ＩＤを、代表速度提供部１８０に送信する。代表速度提供部１８０は、取得した走行データに示される位置に対応する道路ＩＤで空間区間を指定し、その空間区間の直近の代表速度を、代表速度取得部１５０に要求する。代表速度取得部１５０は、指定された空間区間における直近の時間区間の代表速度を代表速度表１１５から抽出し、抽出した代表速度を代表速度提供部１８０に送信する。

［ステップＳ３０３］代表速度提供部１８０は、取得した代表速度を、走行データの送信元の車載機に送信する。
このようにして、直近の代表速度を各車の車載機に送信することができる。代表速度を受け取った車載機は、その代表速度を、例えば自動運転における速度決定の参考情報として使用することができる。これにより、車の自動運転において、周囲の車の現在の速度に合わせた速度で車を走行させることができる。その結果、周囲の車の流れに乗った自動運転が可能となり、車の安全性を向上させることができる。また代表速度を、人が運転する車の車載機の画面に表示させることで、運転手は、周囲の他の車の標準的な速度を把握することができ、安全運転に役立てることができる。

なお、第２の実施の形態における危険度は、代表速度＋５ｋｍ／ｈからの速度超過が大きいほど、またその状態での走行時間が長いほど、大きくなる。代表速度は実勢速度であるため、各車について算出された危険度は、その車の置かれていた状況の影響を反映した危険性の指標となっている。

また第２の実施の形態では、車の速度の代表速度からの超過分よりも５ｋｍ／ｈだけ低い値とすることで、実勢速度と危険な速度との間に少し遊びを設けている。これは運転者が危険度を下げようとして、速度を落としすぎることを抑止するためである。すなわち、５ｋｍ／ｈを差し引く補正をせずに実勢速度を危険性の有無（危険性が０より大きくなるか否か）の閾値として使うと、各車が実勢速度より低い速度で走ろうとする可能性がある。そして多数の車が実勢速度以下に速度を落とすと、時間が経つにつれ実勢速度が下がっていき、速度が「０」に近づいてしまう。５ｋｍ／ｈを差し引く補正により、危険性の有無の閾値が実勢速度より大きくなるため、実勢速度が時間経過と共に低下することを抑止できる。

〔その他の実施の形態〕
車の超過速度の計算方法としては、様々な計算方法が適用できる。例えば、代表速度の代わりに、時空間区間での規制速度と代表速度とのうちの最大値を使用してもよい。すなわち、速度をｓ、代表速度をｒ、規制速度をＬとしたとき、超過速度ｏをｏ＝ｍａｘ（Ｌ，ｒ，ｓ−５）−ｍａｘ（Ｌ，ｒ）としてもよい。当該時空間区間での規制速度は、例えば行政などから公開されるデータから取得できる。このように規制速度を加味して超過速度を計算することで、運転手が規制速度で走行しているにも関わらず不利益を被ることを抑止することができる。また、時間が経つにつれ実勢速度が「０」に近づいてしまう可能性もさらに低減できる。

また、例えば超過速度の計算において、車種や天候状況に応じた補正をしてもよい。例えば軽自動車は事故リスクが高いとみなし、車が軽自動車の場合は速度ｓの代わりにｓ’＝ｓ＋５を使用して超過速度を計算してもよい。軽自動車かどうかの情報は、例えば走行データの一部として車載機から取得する。また例えば、強風内での走行は事故リスクが高いとみなし、危険度算出対象の車が走行した時空間区間が強風である場合は、元の超過速度に１．５などの補正係数を掛けて最終的な超過速度としてもよい。時空間区間が強風かどうかの情報は、例えば行政などから公開される気象データなどから取得する。こういった補正により、車種や天候状況による事故リスクの違いを適切に反映できる。

なお、第２の実施の形態では、移動体が車の場合を示したが、車以外の移動体に対しても、同様の危険度算出技術を適用できる。例えば移動体としては、歩行者、自転車、オートバイ、航空機などがある。また移動体には、ドローンのような無人のものも含まれる。

以上、実施の形態を例示したが、実施の形態で示した各部の構成は同様の機能を有する他のものに置換することができる。また、他の任意の構成物や工程が付加されてもよい。さらに、前述した実施の形態のうちの任意の２以上の構成（特徴）を組み合わせたものであってもよい。

１，２，３，４，・・・ 移動体
１ａ，２ａ，３ａ，４ａ，・・・ 計測機器
１０ 危険度算出装置
１１ 記憶部
１２ 処理部

Claims (9)

1. 複数の移動体それぞれに搭載された計測機器から取得された前記計測機器の位置と速度とを示す測定データと、前記測定データを取得した時刻と、前記移動体を特定可能な情報とを含むレコードが格納された記憶部を参照し、前記記憶部に格納された複数のレコードのなかから、危険度算出対象である対象移動体を特定可能な情報を含み、前記測定データが対象時間区間内の時刻および対象空間区間の位置を示す第１のレコードを特定し、前記複数のレコードのなかから、前記対象時間区間内の時刻および前記対象空間区間内の位置を示す第２のレコードを１以上抽出し、抽出した前記第２のレコードそれぞれに含まれる速度の代表値と、前記第１のレコードに示される速度との差分に基づいて、前記対象移動体の危険度を算出し、前記危険度を出力する処理部、
   を有する危険度算出装置。
2. 前記代表値は、複数の前記第２のレコードそれぞれに示される速度のＮパーセンタイル値（Ｎは０以上１００以下の実数）である、
   請求項１記載の危険度算出装置。
3. 前記処理部は、前記危険度の算出では、前記測定データの取得期間を分割して得られる複数の時間区間のうちの１つと、前記複数の移動体の移動空間を分割して得られる複数の空間区間のうちの１つとを組み合わせた時空間区間を複数生成し、前記複数のレコードそれぞれを、時刻と位置とに基づいて、前記時空間区間のいずれかに分類し、前記時空間区間それぞれについて、前記時空間区間に分類された複数の被分類レコードそれぞれに示される速度に基づいて前記代表値を算出し、前記時空間区間ごとの前記代表値を前記記憶部に格納し、前記対象移動体を指定する入力に応じて、前記対象時間区間と前記対象空間区間との組に対応する対象時空間区間の前記代表値を、前記記憶部から取得し、取得した前記代表値と前記第１のレコードに示される速度との差分に基づいて、前記対象移動体の前記危険度を算出する、
   請求項１または２記載の危険度算出装置。
4. 前記処理部は、前記危険度の算出では、前記第１のレコードに示される速度と前記代表値との差分に基づいて超過速度を算出し、前記超過速度に対する、前記第１のレコードに示される速度での前記対象移動体の移動時間の乗算結果に基づいて、前記危険度を算出する、
   請求項１ないし３のいずれかに記載の危険度算出装置。
5. 前記処理部は、前記超過速度の算出では、前記第１のレコードに示される速度から、前記代表値に許容誤差を加算した値を減算した結果を、前記超過速度とする、
   請求項４記載の危険度算出装置。
6. 前記処理部は、前記危険度の算出では、前記第１のレコードが複数ある場合、前記第１のレコードごとに前記超過速度を算出し、前記超過速度に対する、前記第１のレコードに示される速度での前記対象移動体の移動時間の乗算結果を求め、複数の前記第１のレコードそれぞれの乗算結果の合計を、前記対象移動体の前記危険度とする、
   請求項４または５記載の危険度算出装置。
7. 前記処理部は、さらに、一計測機器から一測定データを取得すると、直近の時間区間内の時刻、および前記一測定データに示される位置を含む空間区間内の位置を示す第３のレコードそれぞれに含まれる速度の前記代表値を、前記一計測機器に送信する、
   請求項１ないし６のいずれかに記載の危険度算出装置。
8. コンピュータが、
   複数の移動体それぞれに搭載された計測機器から取得された前記計測機器の位置と速度とを示す測定データと、前記測定データを取得した時刻と、前記移動体を特定可能な情報とを含むレコードが格納された記憶部を参照し、前記記憶部に格納された複数のレコードのなかから、危険度算出対象である対象移動体を特定可能な情報を含み、前記測定データが対象時間区間内の時刻および対象空間区間の位置を示す第１のレコードを特定し、
   前記複数のレコードのなかから、前記対象時間区間内の時刻および前記対象空間区間内の位置を示す第２のレコードを１以上抽出し、
   抽出した前記第２のレコードそれぞれに含まれる速度の代表値と、前記第１のレコードに示される速度との差分に基づいて、前記対象移動体の危険度を算出し、
   前記危険度を出力する、
   危険度算出方法。
9. コンピュータに、
   複数の移動体それぞれに搭載された計測機器から取得された前記計測機器の位置と速度とを示す測定データと、前記測定データを取得した時刻と、前記移動体を特定可能な情報とを含むレコードが格納された記憶部を参照し、前記記憶部に格納された複数のレコードのなかから、危険度算出対象である対象移動体を特定可能な情報を含み、前記測定データが対象時間区間内の時刻および対象空間区間の位置を示す第１のレコードを特定し、
   前記複数のレコードのなかから、前記対象時間区間内の時刻および前記対象空間区間内の位置を示す第２のレコードを１以上抽出し、
   抽出した前記第２のレコードそれぞれに含まれる速度の代表値と、前記第１のレコードに示される速度との差分に基づいて、前記対象移動体の危険度を算出し、
   前記危険度を出力する、
   処理を実行させる危険度算出プログラム。

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