JP2019061586A - Vehicle management server and computer program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、カーシェアリングやレンタカーなどのサービスに用いるサービス対象車両から運転データを収集し、運転者をスコアリングする技術に関する。
The present invention relates to technology for collecting driving data from service target vehicles used for services such as car sharing and car rental, and scoring a driver.
（カーシェアリングとその予約）
本願発明には、車両貸し出しサービス、たとえばカーシェアリングが関係するので、図１を用いて、一般のカーシェアリングにおける利用予約時の情報処理についての典型例を説明する。
(Car sharing and its reservation)
Since the present invention relates to a vehicle rental service, for example, car sharing, a typical example of information processing at the time of use reservation in general car sharing will be described using FIG.
カーシェアリングサービスを提供する事業者は、事前に会員登録がなされた会員に対して、会員を識別するＩＣカードたる会員カード（登録済みカードα）を提供する。
図１に示すように、その会員に関するデータ管理、カーシェアリングに用いる車両（以下、「サービス対象車両」または「シェアカー」）に関するデータ管理、そのほか優待情報管理などを、カーシェアリング管理サーバにて実行する。
サービス対象車両には、カーシェアリング管理サーバとの双方向通信を実行する車載機、運転する会員へのメッセージを送るなどの機能を備えた多機能カーナビゲーション装置、サービス対象車両のドアロックを実行できる車両解錠センサ、が搭載されている。
The business provider providing the car sharing service provides a membership card (registered card α), which is an IC card identifying a member, to a member who has been registered as a member in advance.
As shown in FIG. 1, the car sharing management server executes data management for the member, data management for vehicles used for car sharing (hereinafter, “serviceable vehicles” or “share cars”), and other special information information management, etc. Do.
The service target vehicle can execute an on-vehicle device that performs two-way communication with the car sharing management server, a multifunctional car navigation device having a function such as sending a message to a member to drive, and the door lock of the service target vehicle. A vehicle unlocking sensor is mounted.
さて、サービス対象車両には、その車両の移動加速度を検知する加速度センサなど、車両の状態を把握できる各種のセンサ（代表的には加速度センサ）が内蔵されている。したがって、それらセンサが取得したデータを、前述の車載機を介して車両管理サーバへ送信することは、技術的には可能である。そのため、そうしたデータを車両管理サーバへ蓄積し、解析するなどのことも実験的に始めている。
データの蓄積や解析などを必要とする背景としては、会員ユーザがシェアカーを傷付けたまま返却し、次の会員ユーザに不快な思いをさせたり、乗車不能な状態を招いたりする事象が増加する傾向にあるためである。
Now, the service target vehicle incorporates various sensors (typically, acceleration sensors) that can grasp the state of the vehicle, such as an acceleration sensor that detects the movement acceleration of the vehicle. Therefore, it is technically possible to transmit the data acquired by the sensors to the vehicle management server via the above-mentioned on-board unit. Therefore, such data is accumulated and analyzed on a vehicle management server and so on.
As background that requires accumulation and analysis of data, a member user returns a shared car while being damaged, and events that cause the next member user to feel unpleasant or cause an inability to ride increase. It is because there is a tendency.
運転の善し悪しを診断するためのデータを取得し、点数化したりスコアリングしたりする先行技術を探るため、以下の検索式で、１５４件の公開特許公報を得た。
[運転／AC]*[スコア／AC+点数／AC]*[データ／AC]
そして、この１５４件を検討し、３件の公開公報を抽出した。
In order to obtain data for diagnosing the goodness or badness of driving, and search for prior art for scoring and scoring, 154 published patent publications were obtained by the following search formula.
[Operation / AC] * [Score / AC + Points / AC] * [Data / AC]
And, these 154 cases were examined and 3 cases were extracted.
たとえば特許文献１には、通常の車両故障診断と同様に整備工場等で診断することができ、その診断結果を運転操作の評価およびアドバイスが裏付けのデータとともにユーザに提示できる技術が開示されている。
また、特許文献２には、専門家の関与を必要とすることなく、短時間に、少ない労力にて、的確な運転適性診断を実施することが可能な技術が開示されている。
また、特許文献３には、運転者の従前の運転パターンに基づいて、運転者にメッセージを提供する適切な時を決定し、送信するための技術が開示されている。
For example,
Further,
Further,
ところで、所有している車両よりもカーシェアリングサービスやレンタカーサービスに用いられる車両のほうが、適切に使用されない傾向がある。ユーザにとって、自分のものである、という意識の有無によると考えられる（図２参照）。
一方、カーシェアリングサービスにおいて多くのデータが蓄積され、車両を適切に使用するか否かは、ユーザの個人差が大きいことが判明している。つまり、車両の損傷を引き起こすユーザは、その損傷の大小にかかわらず、特定のユーザに集中する傾向にある。
By the way, there is a tendency that a vehicle used for a car sharing service or a car rental service is not properly used rather than a owned vehicle. This is considered to be due to the presence or absence of awareness that the user is his own (see FIG. 2).
On the other hand, a lot of data is accumulated in the car sharing service, and it is known that the individual difference of the user is large whether to use the vehicle properly. That is, users who cause vehicle damage tend to concentrate on a particular user regardless of whether the damage is large or small.
車両の損傷が発生する事例は、その発生の際のユーザにおける運転データにおける加速度や急ハンドルの測定データとの相関関係が判明している。すなわち、急加速、急減速、急ハンドルの多いユーザは、車両を損傷させる確率が高いのである。
そうしたデータを、ユーザに対する運転意識への呼び掛け、車両の損傷事例の抑制、車両に対する損害保険における合理的な運営などに活かすことが望まれる。
In the case where the vehicle damage occurs, the correlation with the measured data of the acceleration and the sharp steering wheel in the driving data of the user at the time of the occurrence is known. That is, a user with a lot of rapid acceleration, rapid deceleration, and sharp steering has a high probability of damaging the vehicle.
It is desirable to utilize such data for calling the driving awareness to the user, suppressing the case of damage to the vehicle, rational operation of the general insurance for the vehicle, and the like.
本発明が解決しようとする課題は、車両貸し出しサービスにおけるユーザの安全運転促進に繋がる運転データを用いて、ユーザの管理や付加価値の高いサービスに活用するための情報処理技術を提供することにある。
The problem to be solved by the present invention is to provide an information processing technique for managing a user and using it for a service with high added value by using driving data that leads to promoting safe driving of the user in a vehicle rental service. .
前述した課題を解決するため、貸し出しサービスに用いられる車両から得られる各種のデータやそのデータを加工した加工データを蓄積するデータベースを備えた車両管理サーバ、およびその車両管理サーバを制御するコンピュータプログラムを提供する。 In order to solve the problems described above, a vehicle management server provided with a database for storing various data obtained from vehicles used for the rental service and processed data obtained by processing the data, and a computer program for controlling the vehicle management server provide.
（第一の発明）
第一の発明は、車両貸し出しサービスに係る車両などに関するデータを管理する車両管理サーバに係る。
すなわち、車両貸し出しサービスを利用するユーザの属性データなどの会員データを蓄積する会員データベースと、
サービス対象車両の加速度および走行場所を含む走行データを受信するデータ受信手段と、
そのデータ受信手段が受信した走行データを解析する走行データ解析手段と、
その走行データ解析手段が解析した解析走行データを蓄積する解析走行データベースと、
前記の会員データベースの会員データおよび前記の解析走行データを用いて会員別運転実績データを編集する会員別データ編集手段と、
その会員別データ編集手段が編集した会員別運転実績データを蓄積する会員別運転実績データベースと、
を備える（図３参照）。
前記の走行データ解析手段は、走行データに基づいてサービス対象車両に起きた可能性のある事象やユーザの運転傾向を解析して解析走行データを得ることとする。
(First invention)
A first invention relates to a vehicle management server that manages data related to a vehicle or the like related to a vehicle rental service.
That is, a member database that stores member data such as attribute data of users who use the vehicle rental service;
Data receiving means for receiving travel data including acceleration of the service target vehicle and travel location;
Travel data analysis means for analyzing the travel data received by the data reception means;
An analysis travel database that stores analysis travel data analyzed by the travel data analysis means;
Member-by-member data editing means for editing member-by-member operation result data using the member data of the member database and the analysis travel data;
A member-specific operation result database for storing member-specific operation result data edited by the member-specific data editing means;
(See FIG. 3).
The travel data analysis means analyzes the events that may have occurred on the service target vehicle and the driving tendency of the user based on the travel data, and obtains the analyzed travel data.
（用語説明）
「車両貸し出しサービス」とは、カーシェアリングサービス、レンタカーサービス、カーリースサービスなど、車両を貸し出すサービスである。
「会員データベース」における会員とは、氏名、住所、サービス対価の支払い方法などの属性情報を提供することで会員登録を済ませた会員が、車両貸し出しサービスのユーザとなることができる。
(Glossary)
The “vehicle rental service” is a service that lends out a vehicle, such as a car sharing service, a car rental service, and a car leasing service.
The member in the “member database” can be a user of the vehicle rental service by providing member attribute information such as a name, an address, and a method of paying for a service fee.
「走行データ」とは、「加速度」および「走行場所」を含むほか、走行速度などを含んでも良い。より具体的な加速度としては、サービス対象車両の発信時や追い越し時などにおける直進方向の加速度、カーブを曲がる際の横方向の加速度、障害物を乗り越えるなどの際の垂直方向の加速度、ブレーキをかけた際の直進方向のマイナスの加速度、である。 The “traveling data” includes “acceleration” and “traveling place”, and may also include traveling speed and the like. More specific accelerations include acceleration in the direction of going straight at the time of dispatch or overtaking of the service target vehicle, acceleration in the lateral direction at the time of turning a curve, acceleration in the vertical direction at the time of getting over obstacles, etc. Negative acceleration when going straight ahead.
「加速度」について補足する。
所定の条件としての加速度は、加速度のみの測定にて閾値以上を判断することによって、データフィルタによって抽出されてしまうデータを除去するための条件である。たとえば、「加速度に応じてその加速度を伴う継続時間や平均化時間」である。より具体的には、直進方向の加速度では１秒以上連続で（継続時間）０．２Ｇ以上の加速度がかかった場合、横方向の加速度では１００ミリ秒以上連続で０．３Ｇ以上の加速度がかかった場合、直進方向のマイナスの加速度では１秒以上連続で０．３Ｇ以上の加速度がかかった場合、などである。「継続時間」での加速度の計測でノイズが多い場合には、その継続時間を分割した時間毎に平均した平均化時間における加速度とする場合もある。
Supplement on "acceleration".
The acceleration as the predetermined condition is a condition for removing data extracted by the data filter by judging the threshold value or more by measuring only the acceleration. For example, "duration or averaging time with the acceleration according to the acceleration". More specifically, when an acceleration of 0.2 G or more is applied continuously for 1 second or more (duration) for acceleration in the straight direction, an acceleration of 0.3 G or more continuously for 100 milliseconds or more is applied for lateral acceleration. In this case, for example, a negative acceleration in the straight-ahead direction causes an acceleration of 0.3 G or more continuously for one second or more. When there is a lot of noise in the measurement of the acceleration in the "duration", the acceleration may be the acceleration in the averaging time averaged for each divided time.
「走行場所」について補足する。サービス対象車両には、ＧＰＳが搭載されている。そのＧＰＳにより、車両位置データおよびその車両位置データに伴う時刻データを取得できる。閾値を越える加速度を計測した車両位置データを数多く収集し、統計処理することで、異常な加速度を数多く収集する場所を特定する。 We supplement about "driving place". GPS is mounted on the service target vehicle. The GPS can acquire vehicle position data and time data associated with the vehicle position data. By collecting a large number of vehicle position data obtained by measuring the acceleration exceeding the threshold and statistically processing it, a place where a large number of abnormal accelerations are collected is specified.
「走行データ解析手段」は、加速度データ等の走行データに基づいてサービス対象車両に何が起きたのか、車両の運転者がどのような運転をしているのか、などを推測、解析する手段である。所定値以上の加速度を抽出したり、それをカウントして荒っぽい運転をするユーザである旨を推測したり、他の走行データ（例えば走行スピード）との関係で縁石への乗り上げ、他の車両または固定物への接触などの事象が発生したと解析して記録したりする。 "Travel data analysis means" is a means to estimate and analyze what happened to the service target vehicle based on travel data such as acceleration data, what kind of driving the driver of the vehicle is driving, etc. is there. Extract acceleration above a predetermined value, count it to guess that it is a user doing rough driving, ride on a curb in relation to other travel data (eg travel speed), other vehicles or It analyzes and records that an event such as contact with a fixed object has occurred.
一方、ある道路の所定の場所に凹凸があり、その場所を通過するサービス対象車両の多くが、所定値以上の加速度を検出してしまう、というような場合がある。このような地点の通過に関しては、走行データに含まれる走行場所データやそれらを統計処理した地図統計データなどと照合し、乱暴な運転や軽微な事故の可能性があるデータとしては扱わない、といった処理をするのも、走行データ解析手段である（図４参照）。 On the other hand, there are irregularities in a predetermined place of a road, and there are cases where many service target vehicles passing through the place detect an acceleration higher than a predetermined value. With regard to the passage of such points, the travel location data included in the travel data and the map statistical data obtained by statistically processing them are compared with each other, and not treated as data that may cause rough driving or minor accidents, etc. What is processed is the traveling data analysis means (see FIG. 4).
軽微な事故、たとえば車両の塗装が傷付く程度の接触事故を検知するためには、たとえば、シェアカーの走行中の速度が時速２０キロメートル以下という条件を加えることで「低速時」の事例を抽出することになる。しかし、「接触事故」は、高速時にも発生することがあるので、それを検知するためには、走行中の速度に応じて各種の条件を異ならせることとなる。
また、横方向の大きな加速度が発生する事例として、ドアを閉める時の衝撃が含まれる。加速度の大きさのみでデータフィルタを設定してしまうと、正常な使い方であるドアを閉めるというユーザによる動作についても拾い上げることとなってしまい、データフィルタとしては役立たないこととなる。そこで、「急ハンドル」というユーザの操作を検知するためには、一定以上の速度である場合における横方向の加速度を検知する必要がある。
In order to detect a minor accident, for example, a contact accident in which the paint on the vehicle is damaged, the case of "at low speed" is extracted by adding the condition that the speed during running of the share car is 20 kilometers per hour or less. It will be done. However, since "contact accident" may occur even at high speed, in order to detect it, various conditions are made to differ according to the speed while traveling.
Moreover, the impact at the time of closing a door is included as an example which the big acceleration of the horizontal direction generate | occur | produces. If the data filter is set based only on the magnitude of the acceleration, the user's operation of closing the door, which is a normal usage, will also be picked up, and it will not be useful as a data filter. Therefore, in order to detect the user's operation of "steep handle", it is necessary to detect the lateral acceleration in the case where the velocity is a predetermined speed or more.
（作用）
車両貸し出しサービスを利用するユーザの属性データなどの会員データを会員データベースが蓄積する。
会員ユーザがサービス対象車両を使用すると、サービス対象車両の走行データをデータ受信手段が受信する。そのデータ受信手段が受信した走行データを、走行データ解析手段が解析する。そして、その走行データ解析手段が解析した解析走行データを解析走行データベースが蓄積する。
前記の会員データベースの会員データおよび前記の解析走行データを用いて、会員別データ編集手段が会員別運転実績データを編集する。編集された会員別運転実績データは、会員別運転実績データベースに蓄積される。
(Action)
A member database accumulates member data such as attribute data of a user who uses the vehicle rental service.
When the member user uses the service target vehicle, the data reception means receives travel data of the service target vehicle. The traveling data analysis means analyzes the traveling data received by the data receiving means. Then, the analysis travel database accumulates the analysis travel data analyzed by the travel data analysis means.
Using the member data of the member database and the analysis travel data, the member-by-member data editing means edits the driving performance data by member. The edited member-by-member operation result data is accumulated in the member-by-member operation result database.
会員別運転実績データは、ユーザの管理や付加価値の高いサービスに活用するために役立つ。
たとえば、走行データから推測して荒っぽい運転が多いユーザに対して、運転直前に注意を促したり、保険料率を平均値よりも高めに変更したりすることで、事故の未然防止に役立てたり、事後処理に掛かる費用の分担を合理化したりすることに寄与する。
The member's operation performance data is useful for user management and high value-added services.
For example, for users who often drive wildly by inferring from driving data, alert users immediately before driving, or change the insurance rate higher than the average value, to help prevent accidents or prevent It contributes to rationalizing the sharing of costs for processing.
（第一の発明のバリエーション１）
第一の発明は、以下のように形成してもよい。
すなわち、会員からの電話に関する会話内容などの受電データを蓄積する受電データベースを備えるとともに、
前記の会員別データ編集手段は、前記の受電データベースに蓄積された受電データをも用いて会員別運転実績データを編集するのである（図３参照）。
(
The first invention may be formed as follows.
That is, while being provided with a power reception database for storing received power data such as conversation contents regarding a telephone from a member,
The member-by-member data editing means edits the member-by-member operation record data also using the power reception data stored in the power reception database (see FIG. 3).
「受電データ」とは、たとえばコールセンターへ掛かってきた会員ユーザからの事故報告、車両やサービスに対するクレームなどである。音声データをそのまま受電データベースへ蓄積する場合の他、音声データをテキストデータへ変換してから蓄積する場合もある。 The “received data” is, for example, an accident report from a member user who has been called to a call center, a claim for a vehicle or a service, or the like. In addition to the case where voice data is stored as it is in a power reception database, voice data may be converted to text data and then stored.
（作用）
会員からの電話に関する会話内容などの受電データは、受電データベースが蓄積する。会員別データ編集手段は、前記の受電データベースに蓄積された受電データをも用いて会員別運転実績データを編集する。
(Action)
The received power data such as the contents of conversation regarding the telephone from the member is accumulated in the received power database. The member-by-member data editing means edits the member-by-member operation record data also using the received power data accumulated in the received power database.
（第一の発明のバリエーション２）
第一の発明は、以下のように形成すると、より好ましい。
すなわち、保険商品を案出するための保険数理システムを備えるとともに、
その保険数理システムは、前記の会員別運転実績データベースに蓄積された会員別運転実績データを用いて会員別の損害保険商品を作成することとするのである。
(
The first invention is more preferably formed as follows.
That is, while providing an actuarial system for drafting an insurance product,
The actuarial system is to create a member-specific non-life insurance product using the member-specific operation result data accumulated in the member-specific operation result database.
「保険数理システム」とは、保険商品を設計する際に用いる数理解析システムである。
たとえば、多数の検証事例、その検証事例の中で事故が発生した件数、事故による損害額、事故を起こした運転者の属性などのデータから、保険の掛け金や補償額などを算出する。
「会員別の損害保険商品」とは、たとえば、前記の解析走行データにて急加速や急減速が平均よりも多い会員の損害保険料を、平均以下の会員よりも高くした「急加速・急減速の多い会員向け損害保険」とした損害保険商品である。
"Actuarial actuarial system" is a mathematical analysis system used when designing insurance products.
For example, the insurance premium and compensation amount are calculated from data such as a large number of verification cases, the number of accidents that occurred in the verification cases, the amount of damage caused by the accident, and the attributes of the driver who made the accident.
For example, “non-life insurance products by member” means that the non-life insurance premiums for members with more rapid acceleration or rapid deceleration than average in the above-mentioned analysis travel data are higher than the average number of members or less It is a non-life insurance product with "general insurance for members slowing down".
（作用）
保険数理システムは、前記の会員別運転実績データベースに蓄積された会員別運転実績データを用いて損害保険商品を作成する。これによって、車両貸し出しサービスの運営者は、会員ユーザ毎の保険料を把握することができる。その結果、ユーザの管理や付加価値の高いサービスに活用することができる。具体的には、会員ユーザ毎の料金設定を変更したり、運転前の注意事項をカスタムメイドすることによって事故の発生確率を抑制したり、といったきめ細かいサービスの実現に寄与する。
(Action)
The actuarial system creates a non-life insurance product using member-based operation result data stored in the member-based operation result database. Thus, the operator of the vehicle rental service can grasp the premium for each member user. As a result, it can be used for user management and high value-added services. Specifically, it contributes to the realization of a detailed service such as changing the charge setting for each member user, or customizing the pre-operation notes to suppress the probability of occurrence of an accident.
（第一の発明のバリエーション３）
第一の発明は、以下のように形成することも可能である。
すなわち、 前記の走行データ解析手段は、運転中の会員ユーザに係る走行データおよび前記の会員別運転実績データベースに蓄積された当該会員ユーザに係る過去の走行データを比較する比較手段を備える。
そして、その比較手段による比較結果にて当該会員ユーザが過去の走行データとの関係で異常な走行データである場合に、所定の通知手段を介して異常な走行データである旨を出力する異常データ出力手段を備えるのである。
(
The first invention can also be formed as follows.
That is, the travel data analysis means includes comparison means for comparing travel data of the member user who is driving and past travel data of the member user accumulated in the member driving performance database.
And, when the member user is abnormal traveling data in relation to the past traveling data according to the comparison result by the comparison means, the abnormal data outputting the fact that the traveling data is abnormal through the predetermined notification means An output means is provided.
（用語説明）
「異常な走行データ」とは、過去の平均値との比較でたとえば５割以上の差が出たような走行データである。たとえば以下のような場合である。
所定の会員ユーザ（Ｄ氏）が、何度か利用済みの同じ駐車場からカーシェアリングのサービス対象車両を使用し始めたとして、その駐車場およびその近隣の走行データにおいて、所定以上の加速度が検出された回数を記録しておき、その回数がその日に限って異常に多くなっている、というような場合である（図７参照）。
(Glossary)
The "abnormal travel data" is travel data as if, for example, a difference of 50% or more occurred in comparison with the past average value. For example, in the following case.
Given that a given member user (Mr. D) has started using a car sharing serviced vehicle from the same used parking lot several times, acceleration above a predetermined level is detected in the driving data of that parking lot and its neighborhood In this case, the number of times is recorded, and the number is abnormally increased only for that day (see FIG. 7).
「所定の通知手段」とは、たとえば車載機およびその車載機に接続された多機能カーナビゲーション装置である。また、会員ユーザが法人会員の社員であるような場合、その社員の運転管理者への連絡手段を含めても良い。
「異常データ出力手段」とは、たとえば、多機能カーナビゲーション装置へ警告音声を出力させるような出力信号の発生装置である。
The "predetermined notification means" are, for example, a vehicle-mounted device and a multifunctional car navigation device connected to the vehicle-mounted device. In addition, when the member user is an employee of a corporate member, a means for contacting the operation manager of the employee may be included.
The "abnormal data output means" is, for example, a generation device of an output signal that causes a warning voice to be output to the multifunctional car navigation device.
（作用）
運転中の会員ユーザに係る走行データおよび前記の会員別運転実績データベースに蓄積された当該会員ユーザに係る過去の走行データを、比較手段が比較する。そして、その比較結果にて当該会員ユーザが過去の走行データとの関係で異常な走行データである場合には、異常データ出力手段が所定の通知手段を介して異常な走行データである旨を出力する。
(Action)
The comparison means compares the traveling data concerning the member user in driving and the past traveling data concerning the member user accumulated in the member driving performance database. Then, if the comparison result shows that the member user is abnormal traveling data in relation to the past traveling data, the abnormal data output means outputs that the abnormal traveling data is through the predetermined notification means. Do.
（第二の発明）
第二の発明は、車両貸し出しサービスに係る車両などに関するデータを管理するとともに車両貸し出しサービスを利用するユーザの属性データなどの会員データを蓄積する会員データベースを備えた車両管理サーバを制御するコンピュータプログラムに係る。
そのコンピュータプログラムは、サービス対象車両の加速度および走行場所を含む走行データを受信するデータ受信手順と、
そのデータ受信手順にて受信した走行データに基づいてサービス対象車両に起きた可能性のある事象やユーザの運転傾向を解析して解析走行データを得る走行データ解析手順と、
その走行データ解析手順にて解析した解析走行データおよび前記の会員データベースの会員データを用いて会員別運転実績データを編集する会員別データ編集手順と、
を車両管理サーバに実行させる。
前記の車両管理サーバには、コンピュータとして、演算装置（ＣＰＵ）、ランダムアクセスメモリなど各種の記憶手段、演算結果を出力する出力手段を備える。
(Second invention)
A second invention is a computer program for controlling a vehicle management server having a member database that manages data related to a vehicle related to a vehicle rental service and stores member data such as attribute data of a user who uses the vehicle rental service. Concerned.
The computer program includes a data receiving procedure for receiving traveling data including an acceleration of a service target vehicle and a traveling place.
A traveling data analysis procedure for analyzing an event likely to occur in the service target vehicle or a driving tendency of a user based on traveling data received in the data reception procedure to obtain analysis traveling data;
A member-specific data editing procedure for editing driving result data by member using analysis travel data analyzed in the travel data analysis procedure and the member data of the member database;
Make the vehicle management server execute.
The vehicle management server described above is provided with, as a computer, various storage means such as an arithmetic unit (CPU), a random access memory, and an output means for outputting an operation result.
（第二の発明のバリエーション１）
第二の発明は、前記の会員別データ編集手順においては、会員からの電話に関する会話内容などの受電データをも用いて会員別運転実績データを編集することとすると、より好ましい。
(
In the second invention, it is more preferable that in the above-mentioned member-specific data editing procedure, the member-specific operation result data is edited using also received power data such as conversation contents on a telephone from the member.
（第二の発明のバリエーション２）
第二の発明は、前記の会員別データ編集手順にて編集した会員別運転実績データを用いて、損害保険商品を案出するための保険作成手順をも車両管理サーバに実行させることとすると、より好ましい。
(
In the second invention, the vehicle management server is also caused to execute an insurance preparation procedure for drafting a non-life insurance product, using the member operation result data edited by the member data editing procedure described above, More preferable.
（第二の発明のバリエーション２）
第二の発明は、以下のように形成することも可能である。
すなわち、前記の走行データ解析手順は、運転中の会員ユーザに係る走行データおよび前記の会員別運転実績データベースに蓄積された当該会員ユーザに係る過去の走行データを比較する比較手順を含むこととする。
そして、その比較手順による比較結果にて当該会員ユーザが過去の走行データとの関係で異常な走行データである場合に、所定の通知手段を介して異常な走行データである旨を出力する異常データ出力手順をも車両管理サーバに実行させることとするのである。
(
The second invention can also be formed as follows.
That is, the travel data analysis procedure includes a comparison procedure for comparing travel data related to a member user who is driving and past travel data related to the member user accumulated in the member driving performance database. .
And, when the member user is abnormal traveling data in relation to the past traveling data according to the comparison result by the comparison procedure, the abnormal data outputting the fact that the traveling data is abnormal through the predetermined notification means The output procedure is also to be executed by the vehicle management server.
第二の発明に係るコンピュータプログラムは、記録媒体へ記憶させて提供することもできる。
ここで、「記録媒体」とは、それ自身では空間を占有し得ないプログラムを担持することができる媒体である。例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、フラッシュメモリなどである。
また、この発明に係るプログラムを格納したコンピュータから、通信回線を通じて他の端末手段へ伝送することも可能である。
The computer program according to the second invention can also be provided by being stored on a recording medium.
Here, the "recording medium" is a medium capable of carrying a program that can not occupy space by itself. For example, flexible disks, hard disks, CD-Rs, CD-RWs, MOs (magneto-optical disks), DVD-Rs, DVD-RWs, flash memories, etc.
It is also possible to transmit from the computer storing the program according to the present invention to other terminal means through a communication line.
本願発明によれば、車両貸し出しサービスにおける運転データおよびその加工データを用いて、ユーザの管理や付加価値の高いサービスに活用するための情報処理技術を提供する
According to the present invention, there is provided an information processing technique for utilizing for operation of a user or a service with high added value by using operation data and its processed data in a vehicle rental service.
以下、本発明を実施形態に基づいて説明する。ここで使用する図面は、図３から図７である。
図１および図２は、先行技術においても説明しているが、カーシェアリングの原理や運用に関し、本願発明と異なるわけではないので、必要に応じて参照する。
Hereinafter, the present invention will be described based on embodiments. The drawings used here are FIGS. 3 to 7.
Although FIG. 1 and FIG. 2 are also described in the prior art, the principle and operation of car sharing are not different from the present invention, and therefore will be referred to as necessary.
本実施形態において説明するカーシェアリングサービスをユーザが利用するには、管理および運営上の都合から、まず会員登録を済まさなければならないこととしている。すなわち、図１を用いて前述したように、以下の実施形態に示すサービスを受けることができる「予約者」や「ユーザ」は、全て会員登録を済ませていることとなる。
会員登録をしたデータは、カーシェアリング管理サーバにおける会員データベースに蓄積され、会員管理のために用いられる。カーシェアリング管理サーバは、会員に係る携帯情報端末へ予約完了の旨、電子クーポン、必要なメッセージなどを送信できる。
In order for a user to use the car sharing service described in the present embodiment, membership registration must first be completed for the convenience of management and operation. That is, as described above with reference to FIG. 1, all “reserved persons” and “users” who can receive the services described in the following embodiments have already been registered as members.
The data registered as a member is stored in a member database in the car sharing management server and used for member management. The car sharing management server can transmit an indication of completion of reservation, an electronic coupon, a necessary message, and the like to the portable information terminal according to the member.
カーシェアリング管理サーバは、会員に関するデータ管理、カーシェアリングに用いる車両（以下、「サービス対象車両」または「シェアカー」）に関するデータ管理、そのほか優待情報管理などを実行する。
一方、サービス対象車両（シェアカー）には、カーシェアリング管理サーバとの双方向通信を実行する車載機、運転する会員へのメッセージを送るなどの機能を備えた多機能カーナビゲーション装置、サービス対象車両のドアロックを実行できる車両解錠センサ、が搭載されている。
The car sharing management server executes data management related to members, data management related to vehicles used for car sharing (hereinafter referred to as “service target vehicles” or “share cars”), and other special information information management.
On the other hand, the service target vehicle (share car) includes an on-vehicle device that executes two-way communication with the car sharing management server, a multifunctional car navigation device having a function of sending a message to a member to drive, etc. The vehicle unlocking sensor, which can execute the door lock, is mounted.
（図３）
図３では、サービス対象車両（シェアカー）およびカーシェア管理サーバのハードウェア構成と、そのハードウェアにおける情報のやり取りや情報処理について、概念的に示している。
サービス対象車両（シェアカー）には、車載機、ＧＰＳ(Global Position System)、多機能カーナビゲーション装置（図示を省略）、およびシェアカーの走行データなどを取得するための加速度センサなど各種センサが搭載されている。
(Figure 3)
FIG. 3 conceptually shows hardware configurations of a service target vehicle (share car) and a car share management server, and information exchange and information processing in the hardware.
The service target vehicle (share car) is equipped with various sensors such as an on-board unit, GPS (Global Position System), a multifunctional car navigation system (not shown), and an acceleration sensor for acquiring travel data of the share car, etc. It is done.
カーシェア管理サーバには、会員データを蓄積する会員データベース、車両管理用データを蓄積する車両管理データベースの他、前記の車載機やＧＰＳからのデータを無線にて受信するデータ受信手段、を備えている。また、図示を省略するが、前記の多機能カーナビゲーション装置へ連絡データを送信する連絡データ送信手段を備える。
更に、データ受信手段が受信したデータを解析する走行データ解析手段、その解析に用いる解析用データを予め蓄積している解析用データベース、および過去のデータ蓄積を用いて構築された人工知能（ＡＩ、図３中においては図示を省略）を備える。
The car share management server includes a member database for accumulating member data, a vehicle management database for accumulating vehicle management data, and data receiving means for wirelessly receiving data from the in-vehicle device or the GPS. There is. Moreover, although illustration is abbreviate | omitted, the contact data transmission means which transmits contact data to said multifunctional car navigation apparatus is provided.
Furthermore, traveling data analysis means for analyzing the data received by the data receiving means, an analysis database in which analysis data used for the analysis are stored in advance, and artificial intelligence (AI, In FIG. 3, the illustration is omitted).
車載機においては、各種センサが取得した様々なデータを一時的に格納するデータバッファと、そのデータバッファへ格納された様々なデータの中からカーシェア管理サーバへ送信すべきデータを抽出するためのデータフィルタと、そのデータバッファにて抽出された所定のデータをカーシェア管理サーバへ送信するデータ送信手段と、を備えている。
データフィルタは、データ送信手段が送信すべきデータを適切に送信し、経験的に役立たないデータは送信しないようにするためのものである。このデータフィルタについては、後述する。
In the in-vehicle device, a data buffer for temporarily storing various data acquired by various sensors, and for extracting data to be transmitted to the car share management server from among various data stored in the data buffer A data filter and data transmission means for transmitting predetermined data extracted by the data buffer to the car share management server.
The data filter is for the data transmission means to properly transmit the data to be transmitted, and not to transmit the empirically useless data. The data filter will be described later.
「走行データ」において重要な「加速度」とは、シェアカーの発信時や追い越し時などにおける直進方向の加速度、カーブを曲がる際の横方向の加速度、障害物を乗り越えるなどの際の垂直方向の加速度、ブレーキをかけた際の直進方向のマイナスの加速度、である。 The important "acceleration" in "travel data" is the acceleration in the straight direction at the time of transmission or overtaking of a share car, etc., the lateral acceleration at the time of bending a curve, the vertical acceleration at the time of crossing an obstacle, etc. , Negative acceleration in the straight direction when the brake is applied.
「データフィルタ」は、所定の閾値を設定し、その閾値を超えるデータは送信対象としない、またはその閾値を下回るデータは送信対象としない、といった役割を果たす。
より具体的には、直進方向の加速度では１秒以上連続で０．２Ｇ以上の加速度がかかった場合、横方向の加速度では１００ミリ秒以上連続で０．３Ｇ以上の加速度がかかった場合、直進方向のマイナスの加速度では１秒以上連続で０．３Ｇ以上の加速度がかかった場合、である。
The “data filter” plays a role of setting a predetermined threshold and not transmitting data exceeding the threshold or transmitting data falling below the threshold.
More specifically, when an acceleration of 0.2 G or more is applied continuously for one second or more in a linear acceleration, a linear acceleration is applied if an acceleration of 0.3 G or more continuously in 100 ms or more in a lateral acceleration. In the case of a negative acceleration in the direction, an acceleration of 0.3 G or more is applied continuously for 1 second or more.
走行データ以外のデータ（付属データ）もデータ送信手段からカーシェア管理サーバへ送信する。その付属データとしては、「イベント（後述）」の発生を推測するのに必要なデータである。たとえば、他の請求項にて限定するような、所定データが発生した時刻データやシェアカーの速度、シェアカーにＧＰＳが搭載されている場合には、所定データが発生した時のシェアカーの位置データ、ワイパーのオンオフおよびワイパー速度、ドライブレコーダが搭載されている場合の動画データ、などである。 Data other than travel data (attached data) is also transmitted from the data transmission means to the car share management server. The attached data is data necessary to infer the occurrence of an "event (described later)". For example, as defined by other claims, time data at which predetermined data is generated, the speed of the share car, and when the share car is equipped with GPS, the position of the share car when the predetermined data is generated Data, on / off of the wiper and wiper speed, moving image data when the drive recorder is mounted, and the like.
「イベント」とは、たとえば、前述の急加減速、急ハンドルの他に、障害物や人間を含む動物との接触事故、タイヤやシャーシを傷付けるような乗り上げ、後退運転による衝突事故、などである。 The “event” is, for example, the above-mentioned rapid acceleration / deceleration, sudden contact with an animal including an obstacle or a human being in addition to sudden steering, riding on a tire or chassis that may damage the tire or chassis, collision due to reverse operation, etc. .
カーシェアリング管理サーバには、ユーザからの電話を受け付けるコールセンターにおいて、コールセンターへ掛かってきた会員ユーザからの事故報告、車両やサービスに対するクレームなどの受電データを蓄積する受電データベースを備えている。
この受電データは、音声データをそのまま受電データベースへ蓄積する場合の他、音声データをテキストデータへ変換してから蓄積する場合もある。
なお、前記のコールセンターは、損害保険会社のコールセンターともダイレクトコールができるように約束されており、更に、その損害保険会社のコールセンターは、図３においては、「損保会社のサーバ」に存在するとして図示しているが、ユーザからのダイレクトコールも受け付ける。
The car sharing management server includes, in a call center that receives a call from a user, a power reception database that stores received power data such as accident reports from member users who have been called at the call center and complaints about vehicles and services.
The received power data may be stored after converting the voice data into text data as well as when the voice data is directly stored in the power receiving database.
The call center mentioned above is also promised to be able to make direct calls with a call center of a nonlife insurance company, and further, the call center of the nonlife insurance company is shown in FIG. Although shown, it also accepts direct calls from users.
（図３に基づく作用の説明）
シェアカーの運転中における速度や加速度など各種のデータを速度センサ、加速度センサなどが計測する。計測した各種のデータは、一時的にデータバッファへ蓄積される。
そのデータバッファへ蓄積された加速度データは、データフィルタによって、閾値を超える等の所定条件を備えた所定データを抽出される。
そのデータフィルタにて抽出された所定データは、その所定データに付随した付随データとともに、（詳細データとして）前記のカーシェアリング管理サーバへデータ送信手段が送信する。
(Description of action based on FIG. 3)
Speed sensors, acceleration sensors, etc. measure various data such as speed and acceleration while driving a shared car. Various measured data are temporarily accumulated in the data buffer.
The acceleration data accumulated in the data buffer is extracted by the data filter with predetermined data having predetermined conditions such as exceeding a threshold value.
The predetermined data extracted by the data filter is transmitted by the data transmission means to the car sharing management server (as the detailed data) together with the accompanying data attached to the predetermined data.
前記のデータフィルタの機能によって、シェアカーは最低限のデータのみをカーシェア管理サーバへ送信すればよいので、記憶装置（データバッファ）や通信を実行するハードウェア（データ送信手段）の負担が小さく、通信量およびそれに伴う通信費用を抑制することに寄与する。 With the above data filter function, the share car needs to transmit only the minimum data to the car share management server, so the load on the storage device (data buffer) and the hardware (data transmission means) that executes communication is small. Contributes to reducing the amount of communication and the associated communication costs.
カーシェアリング管理サーバでは、会員制カーシェアリングに用いるシェアカーのシェアカー車載機から送信されてくる走行データを、データ受信手段が受信する。 その走行データを解析するための解析用データを、解析用データベースが予め蓄積している。
その解析用データベースの解析用データおよび前記の走行データに基づいて、走行データ解析手段は、何が発生したのかを解析する。どのような解析を実行するのか、については、後述する。
In the car sharing management server, the data receiving means receives traveling data transmitted from a share car in-vehicle unit of a share car used for membership-based car sharing. An analysis data base is stored in advance for analysis data for analyzing the travel data.
Based on the analysis data of the analysis database and the traveling data, the traveling data analysis means analyzes what has occurred. The type of analysis to be performed will be described later.
前記の走行データ解析手段が解析した解析結果データは、車両管理データベースが蓄積する。また、会員制カーシェアリングにおける会員データを蓄積する会員データベースにも蓄積する。
なお、加速度データ解析手段が解析した解析結果については、解析用データベースに蓄積することとしてもよい（図中では点線にて表記）。
The analysis result data analyzed by the travel data analysis means is accumulated in the vehicle management database. In addition, it accumulates in the member database which accumulates the member data in the membership car sharing.
The analysis result analyzed by the acceleration data analysis means may be accumulated in the analysis database (indicated by a dotted line in the figure).
シェアカーを傷付けてしまうような事態が発生したことについての時刻や場所や運転中の会員などを特定できるデータを取得できる可能性を高める。その結果、会員ユーザがシェアカーを傷付けたなどに関する自己申告を怠る事態を抑制する効果も期待できる。 Increase the possibility of acquiring data that can identify the time, place, driving member, etc. about the occurrence of a situation that might damage a shared car. As a result, it is possible to expect an effect of suppressing a situation in which a member user neglects self-reporting regarding damage to a shared car or the like.
（図４）
図３に関する説明で簡潔に説明した走行データ解析手段について、図４を用いて更に詳しく説明する。
走行データ解析手段は、データ受信手段が受信する加速度データ等の走行データに基づいてサービス対象車両に何が起きたのか、車両の運転者がどのような運転をしているのか、などを推測したり、解析したりする手段である。
車両管理サーバにおけるデータ受信手段は、加速度等のセンサからは、所定値以上の加速度データなど各種センサによるデータを受信する。また、車両に搭載されたＧＰＳからは車両位置データやその時刻などのＧＰＳによるデータも受信する。
(Figure 4)
The travel data analysis means briefly described in the description of FIG. 3 will be described in more detail with reference to FIG.
The traveling data analysis means estimates what happened to the service target vehicle based on traveling data such as acceleration data received by the data receiving means, what kind of driving the driver of the vehicle is driving, etc. And analysis.
Data receiving means in the vehicle management server receives data from various sensors such as acceleration data having a predetermined value or more from sensors such as acceleration. In addition, from GPS installed in the vehicle, GPS position data and GPS data such as its time are also received.
一方、解析用データベースには、ＧＰＳによる車両位置データとの照合などに用いる地図データを蓄積した地図データベース、前記の各種センサから受信した加速度データなどから分析した結果などの解析走行データを蓄積した走行データベース、所定値以上の加速度が計測された場所を地図データとともに統計処理した地図統計データを蓄積した地図統計データベース、などの各種データベースが存在する。 On the other hand, the analysis database includes a map database storing map data used for comparison with vehicle position data by GPS, and analysis travel data such as analysis results from acceleration data received from the various sensors. There exist various databases, such as a database, a map statistics database which accumulates map statistical data obtained by statistically processing locations where accelerations of a predetermined value or more are measured together with map data.
走行データ解析手段は、前記のデータ受信手段が受信した解析対象データを一時的に格納する解析対象データバッファと、前記の解析用データベースから必要なデータを一時的に格納する過去データバッファと、前記の過去データおよび前記の解析対象データを比較したり分析したりする比較分析手段と、その比較分析手段によって解析した結果である解析走行データを一時的に格納する解析走行データバッファと、を備えている。
解析走行データバッファに格納された解析走行データは、解析用データベースへフィードバックされる。
The traveling data analysis means comprises an analysis object data buffer for temporarily storing the analysis object data received by the data receiving means, a past data buffer for temporarily storing necessary data from the analysis database, and A comparison analysis means for comparing and analyzing the past data of the data and the analysis target data, and an analysis travel data buffer for temporarily storing analysis travel data as a result of analysis by the comparison analysis means; There is.
The analysis travel data stored in the analysis travel data buffer is fed back to the analysis database.
地図統計データは、地図データ上における、たとえば１５メートル四方のメッシュ毎に、所定値以上の加速度を計測した回数をカウントした「場所毎の所定加速度の計測数」である（図４参照）。
多くの走行データにおいて所定値以上の加速度を計測する地点が特定できると、その地点には、たとえば、走行速度を落としてもショックを避けられない段差が存在する地点である、といったことが推定できる。そうした地点にて測定された所定値以上の加速度については、乱暴な運転に伴うものではない、という解析走行データとなるように、走行データ解析手段におけるアルゴリズムを組むのである。
The map statistical data is "the number of measurements of predetermined acceleration for each place" obtained by counting the number of times of measurement of acceleration equal to or more than a predetermined value for each mesh of 15 meters square, for example, on map data (see FIG. 4).
If it is possible to specify a point at which acceleration of a predetermined value or more is measured in many traveling data, it can be estimated that there is a step at which a shock can not be avoided even if the traveling speed is lowered. . An algorithm in the traveling data analysis means is set up so as to become analysis traveling data that acceleration not less than a predetermined value measured at such a point is not accompanied by rough driving.
走行データ解析手段にて解析された解析走行データを用いることで、荒っぽい運転をするユーザである旨を推測することもできる。
また、他の走行データ（例えば走行スピード）との関係で縁石への乗り上げ、他の車両または固定物への接触などの事象が発生したと推測することもできる。
なお、前述した地図データにおける１５メートル四方としたメッシュは、ＧＰＳの精度が向上するなどの条件が整えば、さらに小さくすることが、当然可能である。
By using the analysis travel data analyzed by the travel data analysis means, it can also be inferred that the user is performing a rough driving.
It can also be inferred that an event such as riding on a curb or contact with another vehicle or fixed object has occurred in relation to other traveling data (for example, traveling speed).
As a matter of course, the mesh of 15 meters square in the map data described above can be further reduced as long as conditions such as improvement in the accuracy of GPS are satisfied.
速度データとその速度データが計測された地点との関係にて、制限速度の超過の疑いを推測することもできる。
急減速や急ハンドルなどによって解明するいわゆる「ヒヤリハット」の旨も推測できる。また、運転速度が低速である場合におけるマイナス加速度などによって解明する小規模事故（損害保険が適用されないレベルの事故）の疑いの旨である。また、運転速度と上下方向の加速度などによって解明するパンクの疑いの旨である。
The suspicion of exceeding the speed limit can also be inferred in relation to the speed data and the point at which the speed data was measured.
It is also possible to guess the so-called "hiyari hatt" that is elucidated by rapid deceleration and sudden steering. In addition, it is a purported suspicion of a small-scale accident (accident with which nonlife insurance is not applied) to be elucidated by negative acceleration or the like when the driving speed is low. In addition, it is a purported suspicion of a punk to be elucidated by driving speed and acceleration in the vertical direction.
（図５）
図５は、図３に示した車両管理データベースの詳細や、損害保険会社とカーシェアリングサービスを運営する会社とが連携したサーバとの関係などを示している。
カーシェアリング管理サーバは、車両貸し出しサービスとしてのレンタカー管理サーバ（図示を省略）や、カーリース管理サーバ（図示を省略）とも、車両管理に関するデータ（の一部または全部）を共用している。
(Figure 5)
FIG. 5 shows details of the vehicle management database shown in FIG. 3 and a relationship between a non-life insurance company and a server that cooperates with a company operating a car sharing service.
The car sharing management server shares (some or all) data related to vehicle management with a rental car management server (not shown) as a vehicle rental service and a car lease management server (not shown).
前述のレンタカー利用履歴データベースには、レンタカーの利用日時、利用時間、利用距離などを車両毎やユーザ毎にデータ蓄積している。
また、前述のリース利用履歴データベースには、リース車両のリース期間、利用時間、利用距離などを車両毎やユーザ毎にデータ蓄積している。
In the above-mentioned rental car utilization history database, data of rental car use date, utilization time, utilization distance and the like are accumulated for each vehicle and each user.
Further, in the above-described lease utilization history database, data of lease period, utilization time, utilization distance, etc. of the leased vehicle are accumulated for each vehicle and each user.
レンタカー利用履歴データベースやリース利用履歴データベースと同様、カーシェアリング管理サーバには、カーシェア利用履歴データベースを備えており、シェアカー対象車両の利用期間、利用時間、利用距離などを車両毎やユーザ毎にデータ蓄積している。
たとえば、レンタカー管理サーバにおけるレンタカー利用履歴データベースやカーリース管理サーバにおけるリース利用履歴データベースは、カーシェアリング管理サーバにおける車両管理データベース内に備えた安全運転履歴データベースへのデータ蓄積をしている。
Similar to the rental car usage history database and the lease usage history database, the car sharing management server is equipped with a car sharing usage history database, and the usage period, usage time, usage distance, etc. of shared car target vehicles for each vehicle or user We are accumulating data.
For example, the rental car utilization history database in the rental car management server and the lease utilization history database in the car lease management server store data in the safe driving history database provided in the vehicle management database in the car sharing management server.
カーシェアリング管理サーバにおける車両管理データベースには、安全運転履歴データベースのほか、会員別運転実績データベース、車両管理事故履歴データベースなども備えている。詳細は後述する。 The vehicle management database in the car sharing management server includes not only a safe driving history database but also a member driving results database, a vehicle management accident history database, and the like. Details will be described later.
解析走行データベースに蓄積した解析走行データは、会員データベースにおける会員データを用いて、会員別データ編集手段が会員別運転実績データを作成する。作成された会員別運転実績データは、車両管理データベース内に構築する会員別運転実績データベースへ蓄積する。
会員別運転実績データベースに蓄積されるデータとは、たとえば、以下のようなものである（図６参照）。
The analysis travel data accumulated in the analysis travel database uses member data in the member database, and member-by-member data editing means creates operation result data by member. The created member driving performance data is accumulated in the member driving performance database built in the vehicle management database.
The data accumulated in the member-based operation record database is, for example, as follows (see FIG. 6).
たとえば、Ｘ社の会員Ａ氏は運転総時間に対する急加速の回数が多い、というデータがあったとする。そのデータに基づき、点数（たとえば５９点）や総合評価（たとえばＢ）と記録される。
また、Ｘ社の会員Ｂ氏は、所定以上の加速度が記録された回数が少ないというデータに基づき、点数（たとえば８３点）や総合評価（たとえばＡ）と記録される。しかし、車両位置データがあまり動かないのに超低速の運転で前進したり後退したりする回数が多いという場合には、「車庫入れが苦手」という推定データも付加される（図示は省略）。
For example, it is assumed that there is data that the member A of company X has many rapid accelerations with respect to the total operating time. Based on the data, a score (for example, 59 points) and a comprehensive evaluation (for example, B) are recorded.
The member B of company X is recorded as a score (for example, 83 points) or a comprehensive evaluation (for example, A) based on data that the number of times the acceleration equal to or more than a predetermined value is recorded is small. However, when the vehicle position data does not move so much and the number of times of advancing and retreating in ultra-low speed driving is large, estimated data "not good for garage entry" are also added (not shown).
Ｙ社の会員Ｃ氏は、会員データベースのデータから、運転歴が長いにも関わらず所定値以上の加速度が多く、しかも追突事故を起こした事故歴があることから点数（たとえば３９点）や総合評価（たとえばＤ）と記録される。
そのほか、会員ユーザ毎の運転の傾向、性行を記録することもできる（図示は省略）。
According to the data in the member database, member C of Y company has many accelerations above a predetermined value despite having a long operating history, and also has a history of accidents that caused a rear-end accident (for example, 39 points) or general It is recorded as an evaluation (for example, D).
Besides, it is also possible to record driving tendencies and performances for each member user (not shown).
解析走行データベースは、ユーザ毎にデータベースを構築するほか、シェアカーの車種毎に車両管理事故履歴データベースを構築することも可能である（図６参照）。たとえば、所定の車種Ｒについてはスピード超過の回数が多い、車種Ｑについては低速時における小規模事故が多い、といったデータの蓄積が可能である。
こうしたデータは、シェアカーの製造者（車メーカ）に対する車両の改良必要性などを検討するためのデータにもなりうるので、有益である。
In addition to constructing a database for each user, it is possible to construct a vehicle management accident history database for each type of share car (see FIG. 6). For example, it is possible to accumulate data that the number of times of overspeeding is high for a given vehicle type R, and that there are many small-scale accidents at low speed for a vehicle type Q.
Such data is useful because it can be data for considering the need for improvement of the vehicle to the manufacturer of the share car (car manufacturer).
車両別のデータベースを備えておくこともできる（図示は省略）。その場合、たとえば、特定のシェアカーｍについては、左ドアへの接触事故が発生したことがある旨、シェアカーｎについては後バンパーの交換暦がある旨、などである。
車種毎の事故データとは、たとえば車種Ｐについては消耗前のタイヤ損傷が５件、車種Ｑについてはバンパー交換が４件、といったデータである。
It is also possible to have a separate database for each vehicle (not shown). In that case, for example, with regard to a specific share car m, a contact accident with the left door may occur, and with regard to a share car n, it may be indicated that there is a rear bumper replacement calendar.
The accident data for each vehicle type is, for example, data such as 5 tire damage before exhaustion for the vehicle type P and 4 bumper replacements for the vehicle type Q.
解析走行データベースに蓄積した解析走行データは、カーシェア利用履歴データベースに蓄積されたデータとともに、安全運転履歴データとして車両管理データベース内に構築する安全運転履歴データベースへ蓄積する。
この安全運転履歴データベースには、図３の説明において前述した受電データベースにおけるデータも蓄積する。
The analysis travel data accumulated in the analysis travel database is accumulated, together with the data accumulated in the car share usage history database, as a safe driving history data in a safe driving history database constructed in the vehicle management database.
The data in the power reception database described above in the explanation of FIG. 3 is also accumulated in this safe driving history database.
一方、この安全運転履歴データベースへ蓄積された安全運転履歴データは、前記の会員別運転実績データベースにも蓄積される。また、後述する車両管理事故履歴データベースにも蓄積される。
この車両管理事故履歴データベースに蓄積されるデータとしては、損害保険会社のサーバ内に構築される事故データベースにおけるデータの提供を受け、データとしての充実を図る。
On the other hand, the safe driving history data accumulated in the safe driving history database is also accumulated in the member-by-member driving history database. In addition, it is accumulated also in the vehicle management accident history database which it mentions later.
As data accumulated in this vehicle management accident history database, the provision of data in the accident database built in the server of the nonlife insurance company is received, and the data is enhanced.
前述した会員別運転実績データは、会員毎にカーシェアリング利用の累積時間、利用の累積運転距離、急な加速減速の回数およびその発生頻度、小規模事故の有無、損害保険を適用するレベルの事故の有無などを蓄積している。
これらのデータを用いることによって、他の会員との相対評価が可能となる。その相対評価を用いて、安全運転の指標となる複数の項目を用いたスコアリングや安全運転レベル（等級）を算出することができる。
The above-mentioned member's driving performance data for each member shows the accumulated time of car sharing usage, the cumulative driving distance of usage, the number of sudden acceleration / deceleration and the frequency of occurrence, the presence or absence of minor accidents, and the level of general insurance coverage for each member. And the like are accumulated.
Using these data enables relative evaluation with other members. Using the relative evaluation, it is possible to calculate a scoring and a safe driving level (grade) using a plurality of items which are indicators of safe driving.
前記の車両管理事故履歴データベースには、以下のようなデータが蓄積される。
たとえば、損害保険事故の扱いの有無、保険支払いの状況、保険事故の種別（対人、対物、搭乗者、怪我の程度など）、保険事故発生の原因、保険事故の発生場所などである。
The following data is accumulated in the above-mentioned vehicle management accident history database.
For example, whether or not a non-life insurance accident is treated, the status of insurance payment, the type of insurance accident (interpersonal, objective, passenger, degree of injury, etc.), the cause of the accident, the location of the accident, etc.
図５では、損害保険会社とカーシェアリングサービス（または車両貸し出しサービスの運営会社）とが連携した組織を構築した場合について言及している。これが「損保・カーシェア連携」である。
この損保・カーシェア連携に係るサーバには、保険数理システムと、その保険数理システムによって構築された損保商品の内容を蓄積する損保商品データベースとを備える。
FIG. 5 refers to the case where a non-life insurance company and a car sharing service (or a company operating a vehicle rental service) build an organization in cooperation with each other. This is "non-life insurance and car sharing cooperation".
The server related to the non-life insurance and car sharing cooperation is provided with an actuarial system and a non-life insurance product database for accumulating contents of the non-life insurance products constructed by the actuarial system.
保険数理システムとは、損害保険における商品を設計する際に用いる数理解析システムである。
たとえば、前記の会員別運転実績データベースに蓄積されたデータを無記名で（会員ユーザが特定されないように）用いることによって、検証事例の中で事故が発生した件数、事故による損害額、事故を起こした運転者の属性などのデータから、保険の掛け金や補償額などを算出する。
The actuarial system is a mathematical analysis system used when designing products in nonlife insurance.
For example, the number of accidents that occurred in the verification case, the amount of damage caused by the accident, and the accident occurred by using the data accumulated in the member operation results database anonymously (so that the member users are not identified) From the driver's attributes and other data, calculate the insurance premium and compensation amount.
前記の保険数理システムは、会員ユーザを特定すれば、会員別の損害保険商品を作成することも可能である。その場合の「会員別の損害保険商品」は、たとえば、前記の解析走行データにて急加速や急減速が平均よりも多い会員の損害保険料を、平均以下の会員よりも高くした「急加速・急減速の多い会員向け損害保険」とした損害保険商品となる。 The above-described actuarial system can also create a non-life insurance product by member if a member user is identified. In that case, “non-life insurance products by member” are, for example, “rapid acceleration of member non-life insurance premiums for which rapid acceleration or rapid deceleration is more than average in the above-mentioned analysis travel data, higher than members below average.・ It will be a non-life insurance product that is said to be a member's non-life insurance with rapid deceleration.
会員ユーザは、自らの運転履歴データを提供するなどの契約を損害保険会社（または損保・カーシェア連携に係る組織）と締結すれば、オーダーメイドの保険商品を提供してもらうことが可能となる。
たとえば、カーシェアリングにおいて一定基準以上の安全運転をしていたユーザであれば、個人で損害保険へ加入する際に有利な条件となる。
Member users can receive customized insurance products by entering into contracts with non-life insurance companies (or organizations related to non-life insurance and car sharing) such as providing their own operation history data. .
For example, a user who has been driving safely at a certain level or higher in car sharing is an advantageous condition when an individual enrolls in general insurance.
（図７）
図７では、焦燥運転をしていると推測されるユーザに対する警告を発することができるシステムについて、概念的に示している。
前述してきた走行データ解析手段には、運転中の会員ユーザに係る走行データおよび前記の会員別運転実績データベースに蓄積された当該会員ユーザに係る過去の走行データを比較する比較手段を備える。 そして、その比較手段による比較結果にて当該会員ユーザが過去の走行データとの関係で異常な走行データである場合に、所定の通知手段を介して異常な走行データである旨を出力する異常データ出力手段を備えている。
(Figure 7)
FIG. 7 conceptually shows a system capable of issuing a warning to a user who is presumed to be in a confusing operation.
The travel data analysis means described above comprises comparison means for comparing the travel data concerning the member user who is driving and the past travel data concerning the member user accumulated in the member driving performance database. And, when the member user is abnormal traveling data in relation to the past traveling data according to the comparison result by the comparison means, the abnormal data outputting the fact that the traveling data is abnormal through the predetermined notification means It has an output means.
「異常な走行データ」とは、過去の平均値との比較をすることで抽出される。「異常」か否かは経験則などで決定するが、たとえば５割以上の差が出たような走行データである。
より具体的には、たとえば所定の会員ユーザ（Ｄ氏）が、何度か利用済みの同じ駐車場（図7における「３−３」に存在する）からカーシェアリングのサービス対象車両を使用し始めたとする。
The "abnormal running data" is extracted by comparing with the past average value. Whether "abnormal" or not is determined by a rule of thumb or the like, but is, for example, traveling data in which a difference of 50% or more is obtained.
More specifically, for example, a predetermined member user (Mr. D) starts using a car sharing serviced vehicle from the same used parking lot (present in “3-3” in FIG. 7). I suppose.
１０月４日には、３−３の区域において所定以上の加速度が検出された回数は２回、３−４の区域において所定以上の加速度が検出された回数は１回、４−４の区域においては０回だったとする。また、１０月６日には、３−３の区域において所定以上の加速度が検出された回数は２回、３−４の区域において所定以上の加速度が検出された回数は１回、４−４の区域においては０回だったとする。 On October 4th, the number of times the acceleration above the predetermined level was detected twice in the area 3-3 is once, the number of times the acceleration above the predetermined level was detected in the zone 3-4 is once 4-4 It is assumed that it was 0 times in. In addition, on October 6, the number of times the acceleration above the predetermined level was detected twice in the area 3-3, and the number of times the acceleration above the predetermined level was detected once in the area 3-4, 4-4 In the area of 0 times.
運転当日である１０月７日には、３−３の区域において所定以上の加速度が検出された回数は５回、３−４の区域において所定以上の加速度が検出された回数は４回、４−４の区域においては１回だったとする。
比較手段が比較することで、平均値よりも５割以上、所定以上の加速度が検出された結果、Ｄ氏がこの日は、普段よりも焦っている、といったことが推測される。そこで、異常データ出力手段（直接的な図示は省略）が、多機能カーナビゲーション装置へ警告音声を出力させるような出力信号を送信する。それによって、Ｄ氏が運転するサービス対象車両の多機能カーナビゲーション装置のスピーカからは、『警告！Ｄさま、本日は焦った運転の兆候が見られます。安全運転でお願いします。』といった音声が出力される。
On October 7, the day of driving, the number of accelerations detected above the specified number of times is five in the area 3-3, and the number of accelerations detected above the predetermined level in the area 3-4 is four, It is assumed that it was once in the area of -4.
As a result of the acceleration detected at least 50% higher than the average value by the comparison means, it is estimated that Mr. D is more concerned than usual on this day. Therefore, the abnormal data output unit (direct illustration is omitted) transmits an output signal that causes the multi-function car navigation device to output a warning sound. As a result, from the speaker of the multifunctional car navigation device of the service target vehicle driven by Mr. D, “Warning! Mr. D, I can see signs of daunting driving today. I would like safe driving. The voice is output.
所定の通知手段としては、他にも、会員ユーザＤ氏が法人会員の社員であるような場合、その社員の運転管理者への連絡することとしてもよい。 As another predetermined notification means, when the member user D is an employee of a corporate member, the driving manager of the employee may be contacted.
本発明に係る実施形態によれば、各種のデータを取得してスコアリングすることによって、車両の貸し出しサービスを利用するユーザに対する安全運転への意識付けに貢献したり、損害保険会社における保険設計の合理化に寄与したりすることができる。
According to the embodiment of the present invention, acquiring various data and scoring it contributes to the awareness of safe driving for the user using the rental service of the vehicle, and for the insurance design in a nonlife insurance company. It can contribute to rationalization.
本発明は、カーシェアリングを管理運営するサービス業、カーシェアリングの管理運営を実現するためのサポートをする情報通信サービス業、カーシェアリングの車両メンテナンス業、カーシェアリング運営のためのコンピュータソフトウェアを作成するソフトウェア産業、保険業などにおいて利用可能性を有する。 The present invention relates to a service industry that manages and operates car sharing, an information communication service industry that provides support for realizing the management operation of car sharing, software that creates computer software for car maintenance operation of car sharing, and car sharing operation. Possibility of use in industry, insurance industry, etc.
Claims (8)
車両貸し出しサービスを利用するユーザの属性データなどの会員データを蓄積する会員データベースと、
サービス対象車両の加速度および走行場所を含む走行データを受信するデータ受信手段と、
そのデータ受信手段が受信した走行データを解析する走行データ解析手段と、
その走行データ解析手段が解析した解析走行データを蓄積する解析走行データベースと、
前記の会員データベースの会員データおよび前記の解析走行データを用いて会員別運転実績データを編集する会員別データ編集手段と、
その会員別データ編集手段が編集した会員別運転実績データを蓄積する会員別運転実績データベースと、
を備え、
前記の走行データ解析手段は、前記の走行データに基づいてサービス対象車両に起きた可能性のある事象やユーザの運転傾向を解析して解析走行データを得ることとした車両管理サーバ。 A vehicle management server that manages data related to a vehicle or the like related to a vehicle rental service,
A member database that stores member data such as attribute data of users who use the vehicle rental service;
Data receiving means for receiving travel data including acceleration of the service target vehicle and travel location;
Travel data analysis means for analyzing the travel data received by the data reception means;
An analysis travel database that stores analysis travel data analyzed by the travel data analysis means;
Member-by-member data editing means for editing member-by-member operation result data using the member data of the member database and the analysis travel data;
A member-specific operation result database for storing member-specific operation result data edited by the member-specific data editing means;
Equipped with
The vehicle management server according to the present invention, wherein the traveling data analysis means analyzes the events that may have occurred on the service target vehicle based on the traveling data and the driving tendency of the user to obtain analysis traveling data.
前記の会員別データ編集手段は、前記の受電データベースに蓄積された受電データをも用いて会員別運転実績データを編集することとした
請求項１に記載の車両管理サーバ。 As well as having a power reception database for storing power reception data such as conversation contents regarding telephone calls from members,
2. The vehicle management server according to claim 1, wherein said member-specific data editing means edits member-specific operation result data using also the received power data accumulated in said received power database.
その保険数理システムは、前記の会員別運転実績データベースに蓄積された会員別運転実績データを用いて会員別の損害保険商品を作成することとした
請求項１または請求項２のいずれかに記載の車両管理サーバ。 In addition to providing an actuarial system for drafting insurance products,
The actuarial system according to claim 1 or claim 2, wherein the non-life insurance product for each member is created using the member performance data for each member stored in the member performance record database for each member. Vehicle management server.
その比較手段による比較結果にて当該会員ユーザが過去の走行データとの関係で異常な走行データである場合に、所定の通知手段を介して異常な走行データである旨を出力する異常データ出力手段を備えた
請求項１から請求項３のいずれかに記載の車両管理サーバ。 The travel data analysis means includes comparison means for comparing travel data concerning a member user who is driving and past travel data concerning the member user accumulated in the member driving performance database.
Abnormal data output means for outputting the fact that the traveling data is abnormal through a predetermined notifying means when the member user is abnormal traveling data in relation to past traveling data according to the comparison result by the comparison means The vehicle management server according to any one of claims 1 to 3, comprising:
サービス対象車両の加速度および走行場所を含む走行データを受信するデータ受信手順と、
そのデータ受信手順にて受信した走行データに基づいてサービス対象車両に起きた可能性のある事象やユーザの運転傾向を解析して解析走行データを得る走行データ解析手順と、
その走行データ解析手順にて解析した解析走行データおよび前記の会員データベースの会員データを用いて会員別運転実績データを編集する会員別データ編集手順と、
を車両管理サーバに実行させることとしたコンピュータプログラム。 A computer program for controlling a vehicle management server comprising: a member database for managing data related to a vehicle relating to a vehicle rental service and accumulating member data such as attribute data of a user who uses the vehicle rental service,
A data receiving procedure for receiving traveling data including the acceleration of the service target vehicle and the traveling location;
A traveling data analysis procedure for analyzing an event likely to occur in the service target vehicle or a driving tendency of a user based on traveling data received in the data reception procedure to obtain analysis traveling data;
A member-specific data editing procedure for editing driving result data by member using analysis travel data analyzed in the travel data analysis procedure and the member data of the member database;
A computer program that causes a vehicle management server to execute
その比較手順による比較結果にて当該会員ユーザが過去の走行データとの関係で異常な走行データである場合に、所定の通知手段を介して異常な走行データである旨を出力する異常データ出力手順をも車両管理サーバに実行させることとした
請求項５から請求項７のいずれかに記載のコンピュータプログラム。 The travel data analysis procedure includes a comparison procedure for comparing travel data related to a member user who is driving and past travel data related to the member user accumulated in the member driving performance database.
An abnormal data output procedure for outputting the fact that the traveling data is abnormal through a predetermined notification means when the member user is abnormal traveling data in relation to the past traveling data as a comparison result by the comparison procedure The computer program according to any one of claims 5 to 7, wherein the vehicle management server is caused to execute.
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002007718A (en) * | 2000-05-15 | 2002-01-11 | Progressive Directrac Service Corp | Monitoring system for deciding insurance cost and performing communication |
| JP2002083129A (en) * | 2000-06-21 | 2002-03-22 | Aiu Insurance Co | Settlement processing method based on transfer, settlement system, and storage medium |
| JP2003281375A (en) * | 2002-03-26 | 2003-10-03 | Fujitsu Ltd | Method, program and device for setting up insurance premium |
| JP2004094367A (en) * | 2002-08-29 | 2004-03-25 | Toyota Motor Corp | Safety unit for vehicle |
| JP2006509307A (en) * | 2002-12-06 | 2006-03-16 | アテンシティ コーポレーション | Providing system and providing method for mixed data integration service |
| JP2008507721A (en) * | 2004-07-20 | 2008-03-13 | ドライヴ・ディアグノスティクス・リミテッド | Operation monitoring system and method |
| US20130013347A1 (en) * | 1996-01-29 | 2013-01-10 | Progressive Casualty Insurance Company | Vehicle Monitoring System |
| JP2015152955A (en) * | 2014-02-10 | 2015-08-24 | Ｊｘ日鉱日石エネルギー株式会社 | Information processing apparatus and information processing method |
| JP2016206715A (en) * | 2015-04-15 | 2016-12-08 | パーク二四株式会社 | Recommendation information management server and computer program |
-
2017
- 2017-09-27 JP JP2017187232A patent/JP6955944B2/en active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20130013347A1 (en) * | 1996-01-29 | 2013-01-10 | Progressive Casualty Insurance Company | Vehicle Monitoring System |
| JP2002007718A (en) * | 2000-05-15 | 2002-01-11 | Progressive Directrac Service Corp | Monitoring system for deciding insurance cost and performing communication |
| JP2002083129A (en) * | 2000-06-21 | 2002-03-22 | Aiu Insurance Co | Settlement processing method based on transfer, settlement system, and storage medium |
| JP2003281375A (en) * | 2002-03-26 | 2003-10-03 | Fujitsu Ltd | Method, program and device for setting up insurance premium |
| JP2004094367A (en) * | 2002-08-29 | 2004-03-25 | Toyota Motor Corp | Safety unit for vehicle |
| JP2006509307A (en) * | 2002-12-06 | 2006-03-16 | アテンシティ コーポレーション | Providing system and providing method for mixed data integration service |
| JP2008507721A (en) * | 2004-07-20 | 2008-03-13 | ドライヴ・ディアグノスティクス・リミテッド | Operation monitoring system and method |
| JP2015152955A (en) * | 2014-02-10 | 2015-08-24 | Ｊｘ日鉱日石エネルギー株式会社 | Information processing apparatus and information processing method |
| JP2016206715A (en) * | 2015-04-15 | 2016-12-08 | パーク二四株式会社 | Recommendation information management server and computer program |
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