JP2019192630A - 制御方法、サーバ、車載装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】バッテリ残存価値の低減をより抑制するようにバッテリを利用させることができる制御方法等を提供する。【解決手段】バッテリの情報を取得する取得ステップ（Ｓ１１）と、取得した情報に基づいて、バッテリの現在の残存価値を算出する現在算出ステップ（Ｓ１２）と、学習済みの第１モデルを用いて、ユーザがバッテリを複数の他のユーザと同じ傾向で利用した場合におけるバッテリの残存価値である第１残存価値を算出する第１残存価値算出ステップ（Ｓ１３）と、算出した現在の残存価値と第１残存価値とに基づいて算出した評価値に従って、トークンをユーザに対して発行するトークン発行ステップ（Ｓ１４）と、を含む。【選択図】図１１

Description

本開示は、制御方法、サーバ、車載装置及びプログラムに関する。

二次電池（充電式電池）において、充電状態を高精度に検知し、最適な充放電制御や安全制御を行うバッテリ・マネジメント・システム（Battery Management System：BMS)が知られている。例えば、非特許文献１では、ブロックチェーンを用いて電気自動車のバッテリ残存価値を評価する仕組みが提案されている。

非特許文献１によれば、ブロックチェーンすなわち分散台帳管理技術を用いることで、バッテリ残存価値の真正性と非改ざん性とを担保することができる。

カウラ株式会社、中国上海市で開催されたＷａｎｘｉａｎｇ Ｇｌｏｂａｌ Ｂｌｏｃｋｃｈａｉｎ Ｓｕｍｍｉｔ 国際コンテストで「ブロックチェーンを用いたＥＶバッテリ・フルライフサイクル管理」部門で入賞（ＵＲＬ：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000024621.html）

しかしながら、非特許文献１に開示される技術では、バッテリ残存価値の真正性と非改ざん性とを担保しているに過ぎない。換言すると、非特許文献１に開示される技術では、バッテリ残存価値を最大限効率的に利用するためのアクションを行った結果得たバッテリ残存価値の真正性と非改ざん性とを担保することができるものの、ユーザには当該アクションを行うインセンティブがない。したがって、非特許文献１に開示される技術では、ユーザがバッテリ残存価値の低減を抑制するような利用を行わないケースも発生する。

そこで、本開示は、上述の事情を鑑みてなされたもので、バッテリ残存価値の低減をより抑制するようにバッテリを利用させることができる制御方法等を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本開示の一形態に係る制御方法は、バッテリの情報を取得する取得ステップと、取得した前記情報に基づいて、前記バッテリの現在の残存価値を算出する現在算出ステップと、学習済みの第１モデルを用いて、ユーザが前記バッテリを複数の他のユーザと同じ傾向で利用した場合における前記バッテリの残存価値である第１残存価値を算出する第１残存価値算出ステップと、算出した前記現在の残存価値と前記第１残存価値とに基づいて算出した評価値に従って、トークンを前記ユーザに対して発行するトークン発行ステップと、を含む。

なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本開示の制御方法等によれば、バッテリ残存価値の低減をより抑制するようにバッテリを利用させることができる。

図１は、実施の形態におけるシステムの構成の一例を示す図である。 図２は、図１に示すＢＭＳ制御装置の詳細構成の一例を示すブロック図である。 図３は、図１に示すサーバの詳細構成の一例を示すブロック図である。 図４は、図３に示すＢＣ制御部の詳細構成の一例を示すブロック図である。 図５は、図３に示すＢＭＳトークン制御部の詳細構成の一例を示すブロック図である。 図６は、実施の形態におけるユーザ行動評価部が算出する評価値の算出方法の一例について説明するための図である。 図７は、実施の形態におけるユーザ行動評価部が算出する評価値の算出方法の別の一例について説明するための図である。実施の形態におけるサプライチェーンシステムの動作を概念的に説明するための図である。 図８は、実施の形態におけるユーザ行動評価部が算出する評価値の算出方法の別の一例について説明するための図である。 図９は、図８に示す評価値の算出方法において用いられる改善割合に対応付けられたポイントを示す図である。 図１０は、図１に示す端末の詳細構成の一例を示すブロック図である。 図１１は、実施の形態におけるシステムの動作の一例を示すフローチャートである。 図１２は、実施の形態におけるシステムの動作の別の一例を示すフローチャートである。 図１３は、実施の形態におけるシステムの動作のさらに別の一例を示すフローチャートである。 図１４は、図１３に示す処理の詳細処理例を示す図である。 図１５は、図１３に示す処理の詳細処理例を示す図である。

本開示の一形態に係る制御方法は、バッテリの情報を取得する取得ステップと、取得した前記情報に基づいて、前記バッテリの現在の残存価値を算出する現在算出ステップと、学習済みの第１モデルを用いて、ユーザが前記バッテリを複数の他のユーザと同じ傾向で利用した場合における前記バッテリの残存価値である第１残存価値を算出する第１残存価値算出ステップと、算出した前記現在の残存価値と前記第１残存価値とに基づいて算出した評価値に従って、トークンを前記ユーザに対して発行するトークン発行ステップと、を含む。

これにより、ユーザの利用による現在の残存価値がバッテリを通常に利用した場合の第１残存価値よりも高いなど、算出した評価値がプラスであれば、トークンが発行される。つまり、ユーザに、バッテリ残存価値の低減をより抑制するようにバッテリを利用させることができる。さらに、これによれば、バッテリを長寿命化させることができるので、バッテリがリサイクルで使用されるなど有効活用され、省エネを図ることができる。

ここで、例えば、前記第１モデルは、複数の他のユーザにおけるバッテリ利用傾向に基づき、当該バッテリの劣化がどのように進むかを学習させることで得られ、前記第１残存価値を算出するのに用いられる。

これによれば、機械学習などにより学習された第１モデルを用いて第１残存価値を算出することができるので、精度良く第１残存価値を算出することができる。

また、例えば、前記現在の残存価値と前記第１残存価値とは、ブロックチェーンに記録されるとしてもよい。

これによれば、第１残存価値及び現在の残存価値の真正性と非改ざん性とを担保することができる。この結果、誤った評価値を算出することを防止してトークンを発行することができる。また、トークンの発行で問題が発生した場合でも正しい原因を突き止めることができる。

ここで、例えば、前記トークンは、マイクロペイメント技術を用いて発行される。

これにより、小額決済が可能になるので、バッテリ残存価値の低減をより抑制するようにバッテリを利用したユーザに対して、実効的なトークンの発行を行うことができる。

また、例えば、前記評価値は、前記現在の残存価値と前記第１残存価値との差分値であるとしてもよい。

また、例えば、前記評価値は、前記ユーザが前記バッテリを利用開始した時から利用終了した時までの利用時間において、前記利用時間の経過により低減した前記現在の残存価値の、前記第１残存価値を基準とした割合による値に、前記利用時間を乗算することで算出されるとしてもよい。

ここで、例えば、前記評価値は、前記現在算出ステップにおいて算出された残存価値であって前記ユーザが前記バッテリを利用開始する時における残存価値と、前記第１残存価値との差を１００％とした場合において、前記現在算出ステップにおいて算出された前記ユーザが前記バッテリを利用終了した時における前記現在の残存価値と前記第１残存価値との差の割合を、対応するポイントに換算した値に、前記利用時間を乗算することで算出されるとしてもよい。

また、例えば、さらに、学習済みの第２モデルを用いて、前記バッテリの劣化を最小にするよう前記バッテリを最適に利用した場合における前記バッテリの残存価値である第２残存価値を算出する第２残存価値算出ステップと、前記第２残存価値と前記現在の残存価値との差分を算出し、前記差分に基づいて前記バッテリのユーザに対して、前記バッテリの利用に関する行動を促すアシスト表示を行う表示ステップとを、含むとしてもよい。

これにより、バッテリを長寿命化させるバッテリの利用を促すようにアシスト表示を行うことができるので、ユーザに、バッテリ残存価値の低減をより抑制するようにバッテリを利用させることができる。さらに、これによれば、バッテリを長寿命化させることができるので、バッテリがリサイクルなどで有効活用され、省エネを図ることができる。

ここで、例えば、前記第２モデルは、残量及び温度を含むバッテリの状態と、当該バッテリの駆動時又は充電時におけるＳＯＨ（States Of Health）の劣化状態との関係を学習させることで得られ、前記第２残存価値を算出するのに用いられる。

また、例えば、前記表示ステップでは、取得した前記情報から得た前記バッテリの劣化状態に基づき、前記劣化を最小にする前記バッテリの残量を導出し、取得した前記情報から得た前記バッテリの現在の残量と、前記ユーザの前記バッテリについての利用実態とから、前記行動として、導出した前記残量となる前記バッテリのタイミングであって充電すべきタイミングを示すアシスト表示を行うとしてもよい。

また、例えば、前記表示ステップでは、取得した前記情報から得た前記バッテリの劣化状態に基づき、前記劣化を最小にする前記バッテリの電流量を導出し、取得した前記情報から得た前記バッテリの現在の電流量と、前記ユーザの前記バッテリについての利用実態とから、前記行動として、導出した前記電流量と、前記現在の電流量との差を示す表示を行うとしてもよい。

また、例えば、前記表示ステップでは、取得した前記情報から得た前記バッテリの劣化状態に基づき、前記劣化を最小にする前記バッテリの温度環境を導出し、前記行動として、導出した前記温度環境で充電が可能な地点を地図に示す表示を行うとしてもよい。

また、例えば、前記トークン発行ステップでは、さらに、算出した前記現在の残存価値が、前記第２残存価値を超えている場合、前記トークンとは別の、追加トークンを前記ユーザに対して発行するとしてもよい。

また、本開示の一形態に係る制御方法は、バッテリの情報を取得する取得ステップと、取得した前記情報に基づいて、前記バッテリの現在の残存価値を算出する現在算出ステップと、学習済みのモデルを用いて、前記バッテリの劣化を最小にするように前記バッテリを最適に利用した場合における前記バッテリの残存価値を算出する残存価値算出ステップと、前記残存価値と前記現在の残存価値との差分を算出し、前記差分に基づいて前記バッテリのユーザに対して、前記バッテリの利用に関する行動を促すアシスト表示を行う表示ステップとを、含む。

また、本開示の一形態に係るサーバは、バッテリの情報に基づいて算出された、前記バッテリの現在の残存価値と、学習済みの第１モデルを用いて算出された、ユーザが前記バッテリを複数の他のユーザと同じ傾向で利用した場合における前記バッテリの残存価値である第１残存価値とに基づいて評価値を算出する評価部と、前記評価部が算出した前記評価値に従って、トークンを前記ユーザに対して発行するトークン発行部を備える。

また、本開示の一形態に係る車載装置は、バッテリの情報を取得する取得部と、前記取得部が取得した前記情報に基づいて、前記バッテリの現在の残存価値を算出する現在残存価値算出部と、学習済みの第１モデルを用いて、ユーザが前記バッテリを複数の他のユーザと同じ傾向で利用した場合における前記バッテリの残存価値である第１残存価値を算出する第１残存価値算出部とを備え、算出した前記現在の残存価値と前記第１残存価値とに基づいて算出された評価値に従って、トークンが前記ユーザに対して発行される。

また、本開示の一形態に係るプログラムは、バッテリの情報を取得する取得ステップと、取得した前記情報に基づいて、前記バッテリの現在の残存価値を算出する現在算出ステップと、学習済みの第１モデルを用いて、ユーザが前記バッテリを複数の他のユーザと同じ傾向で利用した場合における前記バッテリの残存価値である第１残存価値を算出する第１残存価値算出ステップと、算出した前記現在の残存価値と前記第１残存価値とに基づいて算出した評価値に従って、トークンを前記ユーザに対して発行するトークン発行ステップと、を、コンピュータに実行させる。

以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。

（実施の形態）
以下では、図面を参照しながら、実施の形態におけるシステム１について説明する。

［システム１の構成］
図１は、本実施の形態におけるシステム１の構成の一例を示す図である。

システム１は、図１に示すように、ＢＭＳ制御装置２と、記憶装置３０と接続するサーバ３と、バッテリを備える移動体１００に搭載された端末４とを備える。ＢＭＳ制御装置２とサーバ３とはネットワーク５を介して接続されている。また、ＢＭＳ制御装置２は、移動体１００のバッテリ及び端末４とコネクタ等の有線または無線で接続されている。ＢＭＳ制御装置２は、移動体１００の内部に配されてもよい。

システム１は、ＢＭＳ制御装置２で算出される残存価値の記録をブロックチェーンを用いて残すとともに、バッテリを長寿命化させるバッテリの利用を行ったユーザに対して報酬としてのトークンを発行する。これにより、ユーザに、バッテリ残存価値の低減をより抑制するようにバッテリを利用させることができる。

［移動体１００］
移動体１００は、バッテリが搭載され、搭載されたバッテリで駆動可能な車両またはドローンである。車両は、例えば電気自動車（ＥＶカー）、ＥＶバイク、ＥＶ電車などが挙げられる。バッテリは、例えばリチウムイオン電池またはニッケル水素電池であるが、高容量の二次電池であればよい。

［ＢＭＳ制御装置２］
図２は、図１に示すＢＭＳ制御装置２の詳細構成の一例を示すブロック図である。ＢＭＳ制御装置２は、プロセッサとメモリとを有するコンピュータ等で実現される。ＢＭＳ制御装置２は、図２に示すように、バッテリ情報取得部２１と、バッテリ情報記憶部２２と、バッテリ残存価値算出部２３と、バッテリ長寿命化プラン算出部２４と、バッテリ通常プラン算出部２５とを備える。ＢＭＳ制御装置２は、移動体１００の内部に配されてもよいし、移動体１００の外部に配されてもよい。例えば移動体１００がドローンの場合、ＢＭＳ制御装置２は、バッテリ及び端末４と無線で接続され、移動体１００の外部に配されるとしてもよい。また、移動体１００がドローンでない場合、移動体１００の外部としてクラウド上に配されてもよい。

＜バッテリ情報取得部２１＞
バッテリ情報取得部２１は、例えば取得部の一例であり、バッテリの情報を取得する。本実施の形態では、バッテリ情報取得部２１は、移動体１００に搭載されるバッテリから、当該バッテリの情報を取得し、バッテリ情報記憶部２２に記憶する。ここで、バッテリの情報とは、例えばバッテリユニット内の温度、湿度、圧力、電流等である。また、バッテリの情報には、ＳＯＨ（States Of Health）、ＳＯＣ（States Of Charge）などバッテリの状態がさらに含まれていてもよい。ＳＯＨは劣化度合いすなわちバッテリの残存価値を示す指標であり、例えば劣化時の残容量（Ａｈ）／初期の満充電容量（Ａｈ）×１００で算出することができる。ＳＯＣは充電状態すなわちバッテリの残量を示す指標であり、例えば残容量（Ａｈ）／満充電容量（Ａｈ）×１００で算出することができる。

なお、バッテリ情報取得部２１は、取得したバッテリの情報を、バッテリ情報記憶部２２に記憶するとともに、サーバ３に出力しブロックチェーン技術を用いてサーバ３に接続される記憶装置３０の台帳３０１に記録するとしてもよい。

＜バッテリ情報記憶部２２＞
バッテリ情報記憶部２２は、例えば、ハードディスクドライブまたはソリッドステートドライブ等の書き換え可能な不揮発性のメモリで構成される記憶媒体であり、バッテリの情報が記憶されている。

＜バッテリ残存価値算出部２３＞
バッテリ残存価値算出部２３は、例えば現在残存価値算出部の一例であり、バッテリ情報取得部２１が取得した情報に基づいて、バッテリの現在の残存価値を算出する。

本実施の形態では、バッテリ残存価値算出部２３は、バッテリ情報取得部２１が取得したバッテリ情報から、バッテリの実態残存価値すなわち現在の残存価値を算出する。なお、現在の残存価値は、例えば、現在のバッテリの劣化状態を指標化したものとして、ＳＯＨから算出できる。

＜バッテリ長寿命化プラン算出部２４＞
バッテリ長寿命化プラン算出部２４は、学習済みの第２モデルを用いて、バッテリの劣化を最小にするようバッテリを最適に利用した場合におけるバッテリの残存価値である第２残存価値を算出する。ここで、第２モデルは、残量及び温度を含むバッテリの状態と、当該バッテリの駆動時又は充電時におけるＳＯＨの劣化状態との関係を学習させることで得られ、第２残存価値を算出するのに用いられる。

本実施の形態では、バッテリ長寿命化プラン算出部２４は、別途、バッテリ情報取得部２１が取得したバッテリ情報を用いて第２モデルを学習させる。より具体的には、バッテリ長寿命化プラン算出部２４は、残量、温度、ＳＯＨなどのバッテリの状態と、バッテリ駆動時（バッテリユニット内の温度、湿度、圧力、電流等）のＳＯＨの劣化状態との関係をＡＩ（人工知能）技術を用いて第２モデルに学習させる。さらに、バッテリ長寿命化プラン算出部２４は、残量、温度、ＳＯＨなどのバッテリの状態と充電時のＳＯＨの劣化状態との関係を、ＡＩ技術を用いて第２モデルに学習させる。バッテリ長寿命化プラン算出部２４は、学習させる際に、ＳＯＨの劣化が少ない場合のバッテリ駆動及び充電に高い評価値を与えて評価することで、第２モデルに、バッテリの状態に応じた最適な利用方法を学習させる。

これにより、バッテリ長寿命化プラン算出部２４は、バッテリ長寿命化すなわちバッテリの劣化を最小化するために、バッテリの状態に応じてバッテリの最適な利用方法を実行した場合のバッテリの劣化傾向を示すプラン（バッテリ長寿命化プランと称する）を、第２モデルを用いて算出することができる。また、バッテリ長寿命化プラン算出部２４は、第２モデルを用いて、バッテリを最適に使用した場合のバッテリの残存価値を、第２残存価値として算出することができる。なお、バッテリ長寿命化プラン算出部２４は、算出したバッテリ長寿命化プランを用いて、第２残存価値を算出してもよい。

バッテリの劣化要因としては、バッテリの充放電のサイクル数、放電の深さ（満充電または過放電）、放電電流値の大きさ及び周囲温度などが知られている。例えば充放電のサイクル数が増えるに従ってバッテリが劣化することが知られている。また、満充電または過放電を行うとバッテリが劣化することも知られている。また、移動体１００の加速等を行うことで放電電流値が大きくなるとバッテリが劣化することも知られている。また、高温環境化でバッテリを使用すると劣化する。

＜バッテリ通常プラン算出部２５＞
バッテリ通常プラン算出部２５は、例えば第１残存価値算出部の一例であり、学習済みの第１モデルを用いて、ユーザがバッテリを複数の他のユーザと同じ傾向で利用した場合におけるバッテリの残存価値である第１残存価値を算出する。ここで、第１モデルは、複数の他のユーザにおけるバッテリ利用傾向に基づき、当該バッテリの劣化がどのように進むかを学習させることで得られ、第１残存価値を算出するのに用いられる。

本実施の形態では、バッテリ通常プラン算出部２５は、別途、バッテリ情報取得部２１が取得したバッテリ情報を用いて、第１モデルを学習させる。より具体的には、バッテリ通常プラン算出部２５は、ある残量、ＳＯＨなどある電池の状態からバッテリの劣化がどのように進むのかを、複数のユーザがバッテリを通常利用したときのバッテリ利用傾向をベースに、ＡＩ技術を用いて第１モデルに学習させる。

なお、バッテリ利用傾向は、不特定の個人を指す複数のユーザが、バッテリの劣化について及びバッテリを長寿命化しようと考えずに、通常通り利用したときの利用傾向である。したがって、バッテリ通常プラン算出部２５は、第１モデルに、万人がどのようにバッテリを劣化させる傾向を有するのかを、学習させる。

これにより、バッテリ通常プラン算出部２５は、バッテリの現在の状態に応じて、バッテリを通常に使用した場合のバッテリの劣化傾向を示すプラン（バッテリ通常プランと称する）を、第１モデルを用いて算出することができる。また、バッテリ通常プラン算出部２５は、算出したバッテリ通常プランに従ってバッテリを通常使用した場合のバッテリの残存価値を、第１残存価値として算出することができる。なお、バッテリ通常プラン算出部２５は、算出したバッテリ通常プランを用いて、第１残存価値を算出してもよい。

［サーバ３］
図３は、図１に示すサーバ３の詳細構成の一例を示すブロック図である。図４は、図３に示すＢＣ制御部３１の詳細構成の一例を示すブロック図である。図５は、図３に示すＢＭＳトークン制御部３２の詳細構成の一例を示すブロック図である。

サーバ３は、プロセッサとメモリとを有するコンピュータ等で実現され、図３に示すように、ＢＣ制御部３１と、ＢＭＳトークン制御部３２と、通信部３３とを備え、図１に示す記憶装置３０と接続する。サーバ３は、記憶装置３０とネットワーク５を介して接続されていてもよいし、内部に記憶装置３０を備えてもよい。記憶装置３０は、電子的に記録することができる台帳３０１を有する。

＜ＢＣ制御部３１＞
ＢＣ制御部３１は、記憶装置３０が有する台帳３０１を管理する。本実施の形態では、ＢＣ制御部３１は、例えば図４に示すように、台帳管理部３１１と、認証部３１２とを備える。

台帳管理部３１１は、台帳３０１を管理し、ＢＭＳ制御装置２で算出される残存価値を台帳３０１に記録することで、ＢＭＳ制御装置２で算出される残存価値を蓄積する。本実施の形態では、台帳管理部３１１は、ＢＭＳ制御装置２で算出された現在の残存価値と第１残存価値とをブロックチェーンすなわち台帳３０１に記録する。また、台帳管理部３１１は、ＢＭＳ制御装置２で算出された第２残存価値をブロックチェーンすなわち台帳３０１に記録してもよい。

認証部３１２は、移動体１００のバッテリの制御を要求するなど、移動体１００を駆動させ、移動体１００に搭載されるバッテリを利用しているユーザが正しい取引ユーザであるかの認証処理を少なくとも行う。なお、認証処理は、ユーザが使用する端末４または携帯端末を通じてサーバ３に対して、移動体１００の駆動要求などが行われた際に実行される。端末４は、例えばタブレット、スマートホン等の携帯端末であってもよいし、移動体１００に搭載されるカーナビ等であってもよい。

＜通信部３３＞
通信部３３は、プロセッサおよび通信Ｉ／Ｆ等により実現され、ＢＭＳ制御装置２と通信する機能を有する。本実施の形態では、通信部３３は、例えば有線もしくは無線で、後述するＢＭＳ制御装置２と通信する。

＜ＢＭＳトークン制御部３２＞
ＢＭＳトークン制御部３２は、ユーザがバッテリ残存価値の低減を抑制するようにバッテリを利用した場合、ユーザに対して、報酬としてトークンを発行する。また、ＢＭＳトークン制御部３２は、ユーザがバッテリ残存価値の低減を抑制する行動をナビゲートする表示を移動体１００のディスプレイまたは端末４のディスプレイに行わせるアシスト表示を行う。本実施の形態では、ＢＭＳトークン制御部３２は、例えば図５に示すように、ユーザ行動アシスト表示部３２１と、ユーザ行動評価部３２２と、ＢＭＳトークン発行部３２３とを備える。

≪ユーザ行動アシスト表示部３２１≫
ユーザ行動アシスト表示部３２１は、第２残存価値と現在の残存価値との差分を算出し、差分に基づいてバッテリのユーザに対して、バッテリの利用に関する行動を促すアシスト表示を行う。本実施の形態では、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、バッテリ長寿命化プラン算出部が算出したバッテリ長寿命化プランに示される最適なバッテリの利用方法を促す行動をアシストする表示を移動体１００または端末４のディスプレイに行わせるアシスト表示を行う。例えば、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、ガソリン車の燃費表示のように、バッテリの現在の残存価値を表示することで、バッテリの利用に関してバッテリの高寿命化を図る行動を促すアシスト表示を行ってもよい。

また、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、第２残存価値と現在の残存価値との差分を埋める、すなわちバッテリの高寿命化を図るための行動を示唆するアシスト表示をしてもよい。これにより、第１残存価値よりも高い現在の残存価値となるように、すなわちバッテリの高寿命化を図ることができるバッテリの利用を促すことができる。

例えば、バッテリの高寿命化を図るためのアシスト表示として、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、最適充電タイミングのアシスト表示を行ってもよい。より具体的には、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、取得したバッテリの情報から得たバッテリの劣化状態に基づき、劣化を最小にするバッテリの残量を導出してもよい。なお、取得したバッテリの情報から得た現在のバッテリの劣化状態において、どれぐらいの残量で充電すると劣化が少ないのかについては、ＡＩ技術により導出されてもよい。そして、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、取得したバッテリの情報から得たバッテリの現在の残量と、ユーザのバッテリについての利用実態とから、当該行動として、導出した残量となるバッテリのタイミングであって充電すべきタイミングを示すアシスト表示を行ってもよい。つまり、例えば、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、バッテリの現在の残量と、ユーザによるバッテリの利用実態とから、何分後辺りにバッテリを充電するのが良いのかをアシスト表示してもよい。

また、例えば、バッテリの高寿命化を図るためのアシスト表示として、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、加速等による過電流で発生するマイナス効果の表示を行ってもよい。より具体的には、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、取得したバッテリの情報から得たバッテリの劣化状態に基づき、劣化を最小にするバッテリの電流量を導出してもよい。なお、取得したバッテリの情報から得た現在のバッテリの劣化状態において、どれぐらいの電流量で放電すると劣化が少ないのかについては、ＡＩ技術により導出されてもよい。そして、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、取得したバッテリの情報から得たバッテリの現在の電流量と、ユーザのバッテリについての利用実態とから、当該行動として、導出した電流量と、現在の電流量との差を示す表示を行ってもよい。つまり、例えば、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、ユーザによるバッテリの利用実態により発生している電流量と、劣化が少ない最適な電流量との差（ＧＡＰ）をアシスト表示してもよい。なお、移動体が自動運転可能な場合には、移動体は、バッテリ長寿命化プランに従って、自動運転されることで、バッテリの高寿命化を図ってもよい。

また、例えば、バッテリの高寿命化を図るためのアシスト表示として、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、周囲温度に関する最適充電場所をガイドするアシスト表示を行ってもよい。より具体的には、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、取得したバッテリの情報から得たバッテリの劣化状態に基づき、劣化を最小にするバッテリの温度環境を導出してもよい。なお、取得したバッテリの情報から得た現在のバッテリの劣化状態において、どれぐらいの温度環境で充電すると劣化が少ないのかについては、ＡＩ技術により導出されてもよい。そして、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、当該行動として、導出した温度環境で充電が可能な地点を地図に示す表示を行ってもよい。つまり、例えば、ユーザ行動アシスト表示部３２１は、最適な温度環境で充電が可能な充電スタンドの所在地を地図に表示するなどのアシスト表示を行ってもよい。

なお、ユーザ行動アシスト表示部３２１が行うアシスト表示は上記の例に限らない。ＡＩ技術により、バッテリの利用に関する行動を促す様々な段階のアシスト表示を行うことができる。例えば、第１段階のアシスト表示として、バッテリの残量に基づき移動体１００のアクセルを踏む量を移動体１００または端末４のディスプレイに表示させるだけでもよい。また、例えば、第２段階のアシスト表示として、バッテリのＳＯＨ及び移動体１００が走行する道路の走行状態に基づき、バッテリに対する負荷を減らすように上り坂でもアクセルを一定以上踏まないよう移動体１００または端末４のディスプレイに表示させてもよい。また、例えば、第３段階のアシスト表示として、バッテリのＳＯＨ及び移動体１００が走行する道路の走行状態、走行するルートに基づき、バッテリに対する負荷を減らすように平坦なルートを通るように移動体１００または端末４のディスプレイにガイド表示してもよい。

≪ユーザ行動評価部３２２≫
ユーザ行動評価部３２２は、例えば評価部の一例であり、バッテリの情報に基づいて算出された、バッテリの現在の残存価値と、学習済みの第１モデルを用いて算出された第１残存価値とに基づいて評価値を算出する。ここで、第１残存価値は、上述したように、ユーザがバッテリを複数の他のユーザと同じ傾向で利用した場合におけるバッテリの残存価値である。

図６は、本実施の形態におけるユーザ行動評価部３２２が算出する評価値の算出方法の一例について説明するための図である。

図６に示す第１残存価値曲線は、サービス開始時からサービス終了時までの第１残存価値を示しており、バッテリ通常プラン算出部２５により算出される第１残存価値を用いて作成することができる。ここで、サービス開始時とは、ユーザが移動体１００を駆動させるなど移動体１００に搭載されるバッテリの利用を開始した時刻を意味する。また、サービス終了時とは、ユーザが移動体１００に搭載されるバッテリの利用を終了した時刻を意味する。

本実施の形態では、ユーザ行動評価部３２２は、ＢＭＳ制御装置２から、サービス終了時におけるバッテリの現在の残存価値と第１残存価値とを取得し、取得したバッテリの現在の残存価値と第１残存価値とに基づいて、評価値を算出する。図６に示す例では、ユーザ行動評価部３２２は、評価値として、現在の残存価値と第１残存価値との差分値を算出する。このように、ユーザ行動評価部３２２は、サービス終了時におけるバッテリの現在の残存価値と、サービス終了時における第１残存価値とを比較し、改善された数値（バッテリを長寿命化させたことを示す数値）である差分値を評価値とする。

図７は、本実施の形態におけるユーザ行動評価部３２２が算出する評価値の算出方法の別の一例について説明するための図である。

図７に示す第１残存価値曲線及び第２残存価値曲線は、サービス開始時からサービス終了時までの第１残存価値及び第２残存価値を示している。図７に示す第１残存価値曲線及び第２残存価値曲線は、バッテリ通常プラン算出部２５により算出される第１残存価値及びバッテリ長寿命化プラン算出部２４により算出される第２残存価値を用いて作成することができる。

ユーザ行動評価部３２２は、ＢＭＳ制御装置２から、サービス終了時におけるバッテリの現在の残存価値、第１残存価値及び第２残存価値を取得し、取得したバッテリの現在の残存価値、第１残存価値及び第２残存価値に基づいて、評価値を算出する。図７に示す例では、ユーザ行動評価部３２２は、評価値として、サービス終了時における第１残存価値及び第２残存価値の差分を１００としたときの現在の残存価値と第１残存価値との差分が占める割合を算出する。このように、ユーザ行動評価部３２２は、バッテリ長寿命化プランを用いて算出した第２残存価値と、バッテリ通常プランを用いて算出した第１残存価値とをベースに、現在の残存価値の割合を評価値として算出してもよい。

図８は、本実施の形態におけるユーザ行動評価部３２２が算出する評価値の算出方法の別の一例について説明するための図である。図９は、図８に示す評価値の算出方法において用いられる改善割合に対応付けられたポイントを示す図である。

ユーザ行動評価部３２２は、ＢＭＳ制御装置２から、サービス開始時及びサービス終了時におけるバッテリの現在の残存価値と、サービス終了時における第１残存価値とを取得する。そして、ユーザ行動評価部３２２は、取得した、サービス開始時及びサービス終了時におけるバッテリの現在の残存価値と第１残存価値とに基づいて、評価値を算出する。

例えば、ユーザ行動評価部３２２は、評価値として、バッテリ利用時間における現在の残存価値の改善割合とバッテリ利用時間とを乗算することにより算出してもよい。また、ユーザ行動評価部３２２は、評価値として、バッテリ利用時間における現在の残存価値の改善割合を対応づけたポイントとバッテリ利用時間とを乗算することにより算出してもよい。図８には、バッテリ利用時間における現在の残存価値の改善割合が５０％である場合の例が示されている。図９に示す例では、改善割合が５０％である場合には、５のポイントに対応することが示されている。

このように、ユーザ行動評価部３２２は、ユーザがバッテリを利用開始した時から利用終了した時までの利用時間において、利用時間の経過により低減した現在の残存価値の、第１残存価値を基準とした割合による値に、利用時間を乗算することで評価値を算出してもよい。より詳細には、ユーザ行動評価部３２２は、ＢＭＳトークン制御部３２において算出された残存価値であってユーザがバッテリを利用開始する時における残存価値と、第１残存価値との差を１００％とした場合において、ＢＭＳトークン制御部３２において算出されたユーザがバッテリを利用終了した時における現在の残存価値と第１残存価値との差の割合を、対応するポイントに換算した値に、利用時間を乗算することで評価値を算出してもよい。

≪ＢＭＳトークン発行部３２３≫
ＢＭＳトークン発行部３２３は、例えばトークン発行部の一例であり、ユーザ行動評価部３２２が算出した評価値に従って、トークンをユーザに対して発行する。換言すると、ＢＭＳトークン発行部３２３は、算出した現在の残存価値と第１残存価値とに基づいて算出した評価値に従って、トークンをユーザに対して発行する。このトークンは、マイクロペイメント技術を用いて発行される。

本実施の形態では、ＢＭＳトークン発行部３２３は、ユーザ行動評価部３２２が算出する評価値に基づいて、報酬であるトークンを発行する。

なお、ＢＭＳトークン発行部３２３は、ユーザ行動評価部３２２が算出する評価値を累積したものをベースに、報酬であるトークンを発行してもよい。また、ＢＭＳトークン発行部３２３は、サービス終了時にユーザ行動評価部３２２が算出する評価値がマイナスの場合は、追加徴収するとしてもよい。ＢＭＳトークン発行部３２３は、バッテリの利用料として、最初にマイナス分を見込んで徴収しておき、サービス終了時にトークンに反映させて、キックバックしてもよい。

また、ＢＭＳトークン発行部３２３は、サービス終了時における現在の残存価値が、バッテリ長寿命化プランにより示される第２残存価値よりも高い場合、追加のトークンを発行してもよい。換言すると、算出された現在の残存価値が、第２残存価値を超えている場合、現在の残存価値と第１残存価値とに基づいて算出した評価値に従い発行したトークンとは別の、追加トークンをユーザに対して発行してもよい。バッテリ長寿命化プランの改善データとして価値があるものと評価できるからである。そして、第２残存価値よりもよい結果の現在の残存価値を用いて、第２モデルの学習を再度行った場合には、ＡＩ技術すなわち第２モデルの性能の引き上げに寄与できるからである。

なお、報酬であるトークンの発行は、エスクローを介して発行されるのではなく、ブロックチェーンに登録されたスマートコントラクトの記述に従って、自動的に発行されればよい。

［端末４］
図１０は、図１に示す端末４の詳細構成の一例を示すブロック図である。

端末４は、プロセッサとメモリとを有するコンピュータ等で実現され、図１に示すように移動体１００に搭載される。端末４は、上述したように、例えばカーナビでもよいし、ユーザが所有するタブレット、スマートホンでもよい。本実施の形態では、端末４は、図６に示すように、ユーザ処理部４１と、ディスプレイ４２と、通信部４３とを備える。

＜ユーザ処理部４１＞
ユーザ処理部４１は、移動体１００を駆動させ、移動体１００に搭載されるバッテリを利用しているユーザを特定するために用いられる。具体的には、ユーザ処理部４１は、移動体１００に搭載されるバッテリを利用しているユーザの操作を受け付け、サーバ３のユーザ認証を行う。ユーザ処理部４１は、移動体１００に搭載されるバッテリを利用しているユーザの操作を受け付けた場合、ＢＭＳ制御装置２のユーザ認証をさらに行ってもよい。これにより、移動体１００を駆動させ、移動体１００に搭載されるバッテリを利用している者が特定できる。

＜ディスプレイ４２＞
ディスプレイ４２は、ユーザ処理部４１によりサーバ３のユーザ認証が行われた場合、ユーザ行動アシスト表示部３２１が行うアシスト表示を表示してもよい。また、ディスプレイ４２は、ユーザ処理部４１によりサーバ３のユーザ認証が行われた場合、ＢＭＳトークン発行部３２３により発行されたトークンに関する情報を表示してもよい。例えば、ディスプレイ４２は、ＢＭＳトークン発行部３２３によりトークンが発行された旨を表示してもよいし、ＢＭＳトークン発行部３２３により発行されたトークンの値または額を表示してもよい。

＜通信部４３＞
通信部４３は、プロセッサおよび通信Ｉ／Ｆ等により実現され、ＢＭＳ制御装置２と通信する機能を有する。本実施の形態では、通信部４３は、例えば無線または有線を介して、ＢＭＳ制御装置２及びサーバ３と通信する。

［システム１の動作等］
上述のように構成されたシステム１の動作について以下説明する。

図１１は、本実施の形態におけるシステム１の動作の一例を示すフローチャートである。以下、ユーザが移動体１００を駆動させた後、すなわち移動体１００に搭載されたバッテリを利用した後などバッテリの利用を終了したサービス終了後であるとして説明する。

まず、ＢＭＳ制御装置２は、バッテリの情報を取得する（Ｓ１１）。

次に、ＢＭＳ制御装置２は、ステップＳ１１で取得したバッテリの情報に基づいて、バッテリの現在の残存価値を算出する（Ｓ１２）。

次に、ＢＭＳ制御装置２は、学習済みの第１モデルを用いて、バッテリを複数の他のユーザと同じ傾向で利用した場合におけるバッテリの残存価値である第１残存価値を算出する（Ｓ１３）。本実施の形態では、ＢＭＳ制御装置２は、学習済みの第１モデルを用いて、バッテリ通常プランに従ってバッテリを通常使用した場合のバッテリの残存価値である第１残存価値を算出する。バッテリ通常プランは、上述したように、バッテリを通常に使用した場合のバッテリの劣化傾向を示すものである。

次に、サーバ３は、ステップＳ１２で算出した現在の残存価値と、ステップＳ１３で算出した第１残存価値とに基づいて算出した評価値に従って、トークンを発行する（Ｓ１４）。本実施の形態では、サーバ３は、ステップＳ１２で算出した現在の残存価値と、ステップＳ１３で算出した第１残存価値とに基づいて、例えば現在の残存価値と第１残存価値との差分値を、評価値として算出する。そして、サーバ３は、算出した評価値に従って、トークンをユーザに対して発行する。

図１２は、本実施の形態におけるシステム１の動作の別の一例を示すフローチャートである。以下、ユーザが移動体１００を駆動させているとき、すなわち移動体１００に搭載されたバッテリを利用しているときなど、サービス開始後でかつサービス終了前であるとして説明する。

まず、ＢＭＳ制御装置２は、バッテリの情報を取得し（Ｓ２１）、取得したバッテリの情報に基づいて、バッテリの現在の残存価値を算出する（Ｓ２２）。なお、ステップＳ２１、Ｓ２２は、上述したステップＳ１１、Ｓ１２と同じ処理に該当する。

次に、ＢＭＳ制御装置２は、学習済みの第２モデルを用いて、バッテリの劣化を最小にするようバッテリを最適に利用した場合におけるバッテリの残存価値である第２残存価値を算出する（Ｓ２３）。本実施の形態では、ＢＭＳ制御装置２は、学習済みの第２モデルを用いて、バッテリ長寿命化プランに従ってバッテリを最適に利用した場合のバッテリの残存価値である第２残存価値を算出する。バッテリ長寿命化プランは、上述したように、バッテリ長寿命化するために、バッテリの状態に応じてバッテリの最適な利用方法を実行した場合のバッテリの劣化傾向を示すものである。

次に、サーバ３は、ステップＳ２３で算出した第２残存価値と、ステップＳ２２で算出した現在の残存価値との差分を算出し、算出した差分に基づいて、バッテリのユーザに対して、バッテリの利用に関する行動を示すアシスト表示を行う（Ｓ２４）。例えば、サーバ３は、バッテリの高寿命化を図る最適なバッテリの利用方法を促す行動をアシストする表示を行う。

なお、図１１及び図１２は、システム１が行う別の動作として説明したが、限らない。図１３に示すように、システム１は、図１１及び図１２に示す動作を組み合わせて行ってもよい。

図１３は、本実施の形態におけるシステム１の動作のさらに別の一例を示すフローチャートである。図１４及び図１５は、図１３に示す処理の詳細処理例を示す図である。

図１３に示すステップＳ３１、Ｓ３２は、上述したステップＳ１１、Ｓ１２またはステップＳ２１、Ｓ２２と同じ処理である。より詳細には、ステップＳ３１では、例えば図１４に示すように、ＢＭＳ制御装置２は、バッテリの情報を取得し（Ｓ３１１）、取得したバッテリの情報を記憶する（Ｓ３１２）。ステップＳ３２では、例えば図１４に示すように、ＢＭＳ制御装置２は、バッテリの情報を読み出し（Ｓ３２１）、読み出すことで取得したバッテリの情報に基づいて、バッテリの現在の残存価値を算出する（Ｓ３２２）。

図１３に示すステップＳ３３では、ＢＭＳ制御装置２は、サービス終了しているか否かを判定する。サービス終了していない場合（Ｓ３３でＮｏ）、ＢＭＳ制御装置２は、ステップＳ３４の処理に進む。一方、サービス終了している場合（Ｓ３３でＹｅｓ）、ＢＭＳ制御装置２は、ステップＳ３６の処理に進む。

また、図１３に示すステップＳ３４、Ｓ３５は、上述したステップＳ２３、Ｓ２４と同じ処理である。より詳細には、ステップＳ３４では、例えば図１４に示すように、ＢＭＳ制御装置２は、バッテリの情報を読み出し（Ｓ３４１）、読み出したバッテリの情報から、学習済みの第２モデルを用いて、バッテリ長寿命化プランを算出する（Ｓ３４２）。次いで、ＢＭＳ制御装置２は、読み出したバッテリの情報から、学習済みの第２モデルを用いて、第２残存価値を算出する（Ｓ３４３）。なお、ＢＭＳ制御装置２は、算出したバッテリ長寿命化プランを用いて、第２残存価値を算出するとしてもよい。

ステップＳ３５では、例えば図１５に示すように、まず、移動体１００に搭載されているバッテリを利用するユーザは、端末４のユーザ処理部４１を介してサーバ３のＢＭＳトークン制御部３２にユーザ認証を行う（Ｓ３５１）。次いで、ＢＭＳトークン制御部３２は、ＢＭＳ制御装置２が算出した第２残存価値及び現在の残存価値を取得し（Ｓ３５２）、取得した第２残存価値と現在の残存価値との差分を算出する（Ｓ３５３）。次いで、ＢＭＳトークン制御部３２は、ステップＳ３５３で算出した差分に基づいて、ユーザに対して、バッテリの利用に関する行動を示すアシスト表示を行う（Ｓ３５４）。

また、図１３に示すステップＳ３６、Ｓ３７は、上述したステップＳ１３、Ｓ１４と同じ処理である。より詳細には、ステップＳ３６では、例えば図１４に示すように、ＢＭＳ制御装置２は、バッテリの情報を読み出し（Ｓ３６１）、読み出したバッテリの情報から、学習済みの第１モデルを用いて、バッテリ通常プランを算出する（Ｓ３６２）。次いで、ＢＭＳ制御装置２は、読み出したバッテリの情報から、学習済みの第１モデルを用いて、第１残存価値を算出する（Ｓ３６３）。なお、ＢＭＳ制御装置２は、算出したバッテリ通常プランを用いて、第１残存価値を算出するとしてもよい。

ステップＳ３７では、例えば図１５に示すように、サーバ３のＢＭＳトークン制御部３２は、ＢＭＳ制御装置２が算出した第１残存価値及び第２残存価値を取得する（Ｓ３７１）。次いで、ＢＭＳトークン制御部３２は、例えば、ステップＳ３７１で取得した第１残存価値と第２残存価値とをベースに、現在の残存価値から評価値を算出する（Ｓ３７２）。次いで、ＢＭＳトークン制御部３２は、ステップＳ３７２で算出した評価値に基づいて、ユーザに対して、報酬としてのトークンを発行する（Ｓ３７３）。

［効果等］
以上のように、本実施の形態の制御方法等によれば、ユーザの利用による現在の残存価値がバッテリを通常に利用した場合の第１残存価値よりも高いなど、算出した評価値がプラスであれば、トークンが発行される。つまり、ユーザに、バッテリ残存価値の低減をより抑制するようにバッテリを利用させることができる。

例えば、個人が所有する自動車に搭載されるバッテリなど個人が保有するバッテリに対しては、そのバッテリの残存価値を上げる行為を実施すると、その見返りを所有者本人が受ける。このため、個人が保有するバッテリに対してはバッテリ残存価値の低減をより抑制するような利用を促すことができる。一方、シェアリングバッテリの場合には、利用者への見返りがないため、バッテリ残存価値の低減をより抑制する利用を促せないケースが発生する。しかしながら、本実施の形態の制御方法等によれば、報酬としてのトークンを発行することができるので、バッテリ残存価値の低減をより抑制するように利用者にバッテリを利用させることができる。つまり、個人が保有するバッテリの場合に限らず、シェアリングバッテリの場合でも、バッテリを長寿命化させることができるので、バッテリがリサイクルなどで有効活用され、省エネを図ることができる。

また、本実施の形態の制御方法等によれば、機械学習などにより学習された第１モデルを用いて、精度良く第１残存価値を算出することができる。

また、本実施の形態の制御方法等によれば、現在の残存価値と第１残存価値とは、ブロックチェーンに記録されるので、第１残存価値及び現在の残存価値の真正性と非改ざん性とを担保することができる。この結果、誤った評価値を算出することを防止してトークンを発行することができる。また、トークンの発行で問題が発生した場合でも正しい原因を突き止めることができる。

また、本実施の形態の制御方法等によれば、トークンは、マイクロペイメント技術を用いて発行され、小額決済が可能になるので、バッテリ残存価値の低減をより抑制するようにバッテリを利用したユーザに対して、実効的なトークンの発行を行うことができる。

また、本実施の形態の制御方法等によれば、バッテリを長寿命化させるバッテリの利用を促すようにアシスト表示を行うことができるので、ユーザに、バッテリ残存価値の低減をより抑制するようにバッテリを利用させることができる。さらに、これによれば、バッテリを長寿命化させることができるので、バッテリがリサイクルなどで有効活用され、省エネを図ることができる。

（他の実施態様の可能性）
以上、実施の形態において本開示のシステム１、制御方法等について説明したが、本開示は、上記実施の形態に限定されるものではない。例えば、本明細書において記載した構成要素を任意に組み合わせて、また、構成要素のいくつかを除外して実現される別の実施の形態を本開示の実施の形態としてもよい。また、上記実施の形態に対して本開示の主旨、すなわち、請求の範囲に記載される文言が示す意味を逸脱しない範囲で当業者が思いつく各種変形を施して得られる変形例も本開示に含まれる。

また、本開示は、さらに、以下のような場合も含まれる。

（１）上記の装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭまたはハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。

（２）上記の装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Large Scale Integration：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。

（３）上記の装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。

（４）また、本開示は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。

（５）また、本開示は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号をコンピュータで読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Blu-ray(登録商標) Disc)、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。

また、本開示は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。

また、本開示は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。

また、前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、または前記プログラムまたは前記デジタル信号を、前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。

本開示は、シェアリングバッテリとして利用されるバッテリに対しても長寿命化させる利用を促すことができる制御方法、サーバ、車載装置及びプログラムに利用できる。

１ システム
２ ＢＭＳ制御装置
３ サーバ
４ 端末
５ ネットワーク
２１ バッテリ情報取得部
２２ バッテリ情報記憶部
２３ バッテリ残存価値算出部
２４ バッテリ長寿命化プラン算出部
２５ バッテリ通常プラン算出部
３０ 記憶装置
３１ ＢＣ制御部
３２ ＢＭＳトークン制御部
３３、４３ 通信部
４１ ユーザ処理部
４２ ディスプレイ
１００ 移動体
３１１ 台帳管理部
３１２ 認証部
３２１ ユーザ行動アシスト表示部
３２２ ユーザ行動評価部
３２３ ＢＭＳトークン発行部

Claims (17)

1. バッテリの情報を取得する取得ステップと、
   取得した前記情報に基づいて、前記バッテリの現在の残存価値を算出する現在算出ステップと、
   学習済みの第１モデルを用いて、ユーザが前記バッテリを複数の他のユーザと同じ傾向で利用した場合における前記バッテリの残存価値である第１残存価値を算出する第１残存価値算出ステップと、
   算出した前記現在の残存価値と前記第１残存価値とに基づいて算出した評価値に従って、トークンを前記ユーザに対して発行するトークン発行ステップと、
   を含む、
   制御方法。
2. 前記第１モデルは、複数の他のユーザにおけるバッテリ利用傾向に基づき、当該バッテリの劣化がどのように進むかを学習させることで得られ、前記第１残存価値を算出するのに用いられる、
   請求項１に記載の制御方法。
3. 前記現在の残存価値と前記第１残存価値とは、ブロックチェーンに記録される、
   請求項１または２に記載の制御方法。
4. 前記トークンは、マイクロペイメント技術を用いて発行される、
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の制御方法。
5. 前記評価値は、前記現在の残存価値と前記第１残存価値との差分値である、
   請求項１〜４のいずれか１項に記載の制御方法。
6. 前記評価値は、前記ユーザが前記バッテリを利用開始した時から利用終了した時までの利用時間において、前記利用時間の経過により低減した前記現在の残存価値の、前記第１残存価値を基準とした割合による値に、前記利用時間を乗算することで算出される、
   請求項１〜４のいずれか１項に記載の制御方法。
7. 前記評価値は、
   前記現在算出ステップにおいて算出された残存価値であって前記ユーザが前記バッテリを利用開始する時における残存価値と、前記第１残存価値との差を１００％とした場合において、前記現在算出ステップにおいて算出された前記ユーザが前記バッテリを利用終了した時における前記現在の残存価値と前記第１残存価値との差の割合を、対応するポイントに換算した値に、前記利用時間を乗算することで算出される、
   請求項６に記載の制御方法。
8. さらに、
   学習済みの第２モデルを用いて、前記バッテリの劣化を最小にするよう前記バッテリを最適に利用した場合における前記バッテリの残存価値である第２残存価値を算出する第２残存価値算出ステップと、
   前記第２残存価値と前記現在の残存価値との差分を算出し、前記差分に基づいて前記バッテリのユーザに対して、前記バッテリの利用に関する行動を促すアシスト表示を行う表示ステップとを、含む、
   請求項１〜７のいずれか１項に記載の制御方法。
9. 前記第２モデルは、残量及び温度を含むバッテリの状態と、当該バッテリの駆動時又は充電時におけるＳＯＨ（States Of Health）の劣化状態との関係を学習させることで得られ、前記第２残存価値を算出するのに用いられる、
   請求項８に記載の制御方法。
10. 前記表示ステップでは、取得した前記情報から得た前記バッテリの劣化状態に基づき、前記劣化を最小にする前記バッテリの残量を導出し、取得した前記情報から得た前記バッテリの現在の残量と、前記ユーザの前記バッテリについての利用実態とから、前記行動として、導出した前記残量となる前記バッテリのタイミングであって充電すべきタイミングを示すアシスト表示を行う、
    請求項８または９に記載の制御方法。
11. 前記表示ステップでは、取得した前記情報から得た前記バッテリの劣化状態に基づき、前記劣化を最小にする前記バッテリの電流量を導出し、取得した前記情報から得た前記バッテリの現在の電流量と、前記ユーザの前記バッテリについての利用実態とから、前記行動として、導出した前記電流量と、前記現在の電流量との差を示す表示を行う、
    請求項８または９に記載の制御方法。
12. 前記表示ステップでは、取得した前記情報から得た前記バッテリの劣化状態に基づき、前記劣化を最小にする前記バッテリの温度環境を導出し、前記行動として、導出した前記温度環境で充電が可能な地点を地図に示す表示を行う、
    請求項８または９に記載の制御方法。
13. 前記トークン発行ステップでは、さらに、
    算出した前記現在の残存価値が、前記第２残存価値を超えている場合、前記トークンとは別の、追加トークンを前記ユーザに対して発行する、
    請求項８〜１２のいずれか１項に記載の制御方法。
14. バッテリの情報を取得する取得ステップと、
    取得した前記情報に基づいて、前記バッテリの現在の残存価値を算出する現在算出ステップと、
    学習済みのモデルを用いて、前記バッテリの劣化を最小にするように前記バッテリを最適に利用した場合における前記バッテリの残存価値を算出する残存価値算出ステップと、
    前記残存価値と前記現在の残存価値との差分を算出し、前記差分に基づいて前記バッテリのユーザに対して、前記バッテリの利用に関する行動を促すアシスト表示を行う表示ステップとを、含む、
    制御方法。
15. バッテリの情報に基づいて算出された、前記バッテリの現在の残存価値と、学習済みの第１モデルを用いて算出された、ユーザが前記バッテリを複数の他のユーザと同じ傾向で利用した場合における前記バッテリの残存価値である第１残存価値とに基づいて評価値を算出する評価部と、
    前記評価部が算出した前記評価値に従って、トークンを前記ユーザに対して発行するトークン発行部を備える、
    サーバ。
16. バッテリの情報を取得する取得部と、
    前記取得部が取得した前記情報に基づいて、前記バッテリの現在の残存価値を算出する現在残存価値算出部と、
    学習済みの第１モデルを用いて、ユーザが前記バッテリを複数の他のユーザと同じ傾向で利用した場合における前記バッテリの残存価値である第１残存価値を算出する第１残存価値算出部とを備え、
    算出した前記現在の残存価値と前記第１残存価値とに基づいて算出された評価値に従って、トークンが前記ユーザに対して発行される、
    車載装置。
17. バッテリの情報を取得する取得ステップと、
    取得した前記情報に基づいて、前記バッテリの現在の残存価値を算出する現在算出ステップと、
    学習済みの第１モデルを用いて、ユーザが前記バッテリを複数の他のユーザと同じ傾向で利用した場合における前記バッテリの残存価値である第１残存価値を算出する第１残存価値算出ステップと、
    算出した前記現在の残存価値と前記第１残存価値とに基づいて算出した評価値に従って、トークンを前記ユーザに対して発行するトークン発行ステップと、を、
    コンピュータに実行させるプログラム。

Images