JP2020010538A - サーバ、車両および充電情報提供方法 - Google Patents

Abstract

【課題】どの充電器を選択することが望ましいかをユーザが判断するための適切な情報を提供する。【解決手段】サーバ５は、対象車両（車両２）の到達可能範囲（円形領域Ｒ２）を取得し、到達可能範囲内に設けられた少なくとも１つの充電器（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ）を抽出する。サーバ５は、複数の車両１〜４の各々について、当該車両の到達可能範囲内に設けられた充電器の台数を算出し、算出された台数が多いほど当該車両の台数を少なく換算する（換算台数ｎ）。サーバ５は、少なくとも１つの充電器の各々について、当該充電器に到達可能な車両の換算台数ｎを合計することによって、当該充電器で外部充電を行なう可能性がある車両の実効的な台数（実効台数Ｎ）を算出する。サーバ５は、少なくとも１つの充電器の各々における潜在的な外部充電の需要を示す指標（混雑指数Ｉ）を実効台数Ｎに基づいて算出して対象車両に提供する。【選択図】図８

Description

本開示は、サーバ、車両および充電情報提供方法に関し、より特定的には、複数の車両に外部充電のための充電情報を提供するサーバ、サーバから充電情報の提供を受ける車両、および、充電情報提供方法に関する。

近年、外部充電が可能に構成された車両（具体的には電気自動車、プラグインハイブリッド車など）の普及が次第に進んでいる。外部充電とは、車両外部から供給される電力により車載の蓄電装置を充電することを意味する。

一般に、ガソリン等の給油が数分程度の短時間で終わるのに対し、外部充電には長時間（典型的には数十分〜数時間）を要する。そのため、外出先の充電器（充電スタンド、充電ステーションとも呼ばれる）での外部充電が必要になった場合に、その充電器が他の車両により使用されているときには、当該他の車両の外部充電が完了するまではユーザの車両の外部充電を開始することができない。

ユーザが充電器に行かないと当該充電器を使用可能かどうか（その充電器が空いているかどうか）が分からない場合、充電器まで行ったものの、他の車両が使用中である可能性がある。このような場合、ユーザは、他の車両の外部充電の完了まで待つことを要する。あるいは、ユーザのスケジュールの都合上、他の車両の外部充電が完了するまで待つことができず、別の充電器を探す必要が生じる可能性もある。

ユーザの利便性向上のためには、どの充電器を選択すれば速やかに外部充電を開始できるかを、ユーザが充電器に行かなくても把握できることが望ましい。そのため、たとえば特開２０１１−０２４３３５号公報（特許文献１）に開示された充電器は、充電待ち時間の目安をユーザに提供する。

特開２０１１−０２４３３５号公報 特開２０１０−１７５４９２号公報 特開２０１４−２２５１６７号公報

特許文献１によれば、ある充電器において、１台の車両（電気自動車）が充電中であり、さらに、他の車両が充電待ちをしている状況が想定されている。この状況下で、その充電器を使用するかどうかをユーザが判断するために、充電器からユーザの車両に対して、充電待ち時間が送信される。この充電待ち時間には、既に充電中の車両の充電時間（充電残り時間）と、充電待ちをしている車両の充電時間（充電予定時間）とが含まれている（たとえば特許文献１の段落［００２５］〜［００２７］参照）。

特許文献１においても、充電待ち時間を算出する際に、充電待ちをしている他の車両の存在が考慮されている。充電待ちをしている車両とは、その充電器での外部充電を予約するなどの操作が行なわれるなど、外部充電の意思が示された車両である。

しかしながら、充電器の周囲の数キロメートル〜数十キロメートルの範囲など、より広い範囲を考えた場合、現時点では充電待ちをしていないが（すなわち、外部充電の意思が示されていないが）、外部充電を行ない得る車両が他にも存在する可能性がある。このような車両の存在（いわば外部充電の潜在的な需要）は、充電器の選択においてユーザの車両と競合する関係になり得るものの、特許文献１では何ら考慮されていない。

本開示は上記課題を解決するためになされたものであって、その目的は、ユーザが自身の車両の外部充電の際に、どの充電器を選択することが望ましいかをユーザが判断するための適切な情報を提供することである。

（１）本開示のある局面に従うサーバは、各々に蓄電装置が搭載された複数の車両に外部充電のための充電情報を提供する。サーバは、複数の車両との通信が可能に構成された通信装置と、充電情報を生成する演算装置とを備える。演算装置は、複数の車両のうちの対象車両に充電情報を提供する場合、対象車両の蓄電装置に蓄えられた電力と対象車両の現在地とにより定まる対象車両の到達可能範囲を取得し、取得された到達可能範囲内に設けられた少なくとも１つの充電器を抽出する。演算装置は、複数の車両の各々について、当該車両の到達可能範囲内に設けられた充電器の台数を算出し、算出された充電器の台数が多いほど当該車両の台数を少なく換算する。演算装置は、上記少なくとも１つの充電器の各々について、当該充電器に到達可能な車両の換算された台数を合計することによって、当該充電器で外部充電を行なう可能性がある車両の実効的な台数である実効台数を算出する。演算装置は、上記少なくとも１つの充電器の各々における潜在的な外部充電の需要を示す指標を実効台数に基づいて算出して対象車両に提供する。

上記（１）の構成においては、対象車両（あるユーザの車両）の到達範囲内に設けられた充電器で外部充電を行なう可能性がある車両の実効的な台数である実効台数が算出される。そして、この実効台数に基づいて、その充電器における潜在的な外部充電の需要を示す指標が算出される。このように、潜在的な外部充電の需要を考慮することによって、より高精度に充電器の混雑度合いや充電待ち時間を推定することが可能になる。したがって、上記（１）の構成によれば、どの充電器を選択することが望ましいかをユーザが判断するための適切な情報を提供することができる。

（２）サーバは、少なくとも１つの充電器の使用実績が格納されたデータベースをさらに備える。演算装置は、実効台数と使用実績とに基づいて指標を算出する。

上記（２）の構成によれば、実効台数に加えて、充電器の使用実績に基づいて、潜在的な外部充電の需要を示す指標が算出される。充電器の使用実績（たとえば同じ曜日や同じ時間帯における使用実績など）を用いることにより、一層高精度に充電器の混雑度合いや充電待ち時間をより推定することが可能になる。

（３）使用実績は、所定条件毎に区分された期間に対する、少なくとも１つの充電器の各々の使用期間の割合である使用率を含む。演算装置は、第１の係数により実効台数の重み付けを行なった値と、第２の係数により使用率の重み付けを行なった値とに基づいて指標を算出する。

（４）使用率には、実効台数から想定される使用率の範囲を表す標準範囲が存在する。演算装置は、実効台数から標準範囲を取得し、使用率が標準範囲の最大値よりも高い場合には、使用率が標準範囲内である場合と比べて、第２の係数による使用率の重み付けを大きくする。（５）使用率には、実効台数から想定される使用率の範囲を表す標準範囲が存在する。演算装置は、実効台数から標準範囲を取得し、使用率が標準範囲の最小値よりも低い場合には、使用率が標準範囲内である場合と比べて、第１の係数による実効台数の重み付けを大きくする。

詳細は後述するが、充電器の使用率が標準範囲の最大値よりも大きい場合、言い換えると、使用率が実効台数から通常想定される使用率よりも有意に高い場合には、充電器の周囲にサーバとの通信を行なわない車両（未登録車両）が多数存在し、それら未登録車両により充電器が多く使用された可能性がある。上記（３），（４）の構成によれば、そのような場合には、使用率を実効台数よりも重視すべく、使用率が標準範囲内である場合と比べて、第２の係数による使用率の重み付けを大きくする。これにより、主に使用率に基づいて指標が算出されるようになり、指標に過去の使用実績の影響をより大きく反映させることが可能になる。その結果、指標の算出精度が向上し、一層高精度に充電器の混雑度合いや充電待ち時間をより推定することができる。

反対に、充電器の使用率が標準範囲の最小値よりも小さい場合、言い換えると、使用率が実効台数から通常想定される使用率よりも有意に低い場合には、たとえば、その充電器が比較的最近設置され、その存在がユーザに十分に認識されていなかったなどの理由により、充電器の使用率が過小に低くなっている可能性がある。上記（３），（５）の構成によれば、そのような場合には、実効台数を使用率よりも重視すべく、使用率が標準範囲内である場合と比べて、第１の係数による実効台数の重み付けを大きくする。これにより、主に実効台数に基づいて指標が算出されるようになり、指標に実効台数の影響をより大きく反映させることが可能になる。その結果、指標の算出精度が向上し、一層高精度に充電器の混雑度合いや充電待ち時間をより推定することができる。

（６）演算装置は、使用率のデータを取得した期間が所定期間よりも短い場合には、期間が所定期間よりも長い場合と比べて、第１の係数による実効台数の重み付けを大きくする。（７）演算装置は、実効台数が所定台数よりも少ない場合には、実効台数が所定台数よりも多い場合と比べて、第２の係数による使用率の重み付けを大きくする。

上記（６），（７）の構成によれば、使用率の取得期間が所定期間を下回る場合に、使用率のデータ量が十分でない可能性があるとして、第１の係数による実効台数の重み付けを大きくする。反対に、実効台数が所定量を下回る場合には、実効台数のデータ量が不足しているとして、第２の係数による使用率の重み付けを大きくする。このようにすることで、充電器の使用率および実効台数のうちデータ量が多く、信頼度がより高い方のパラメータが指標に及ぼす影響が大きくなるので、指標の算出精度が向上する。したがって、一層高精度に充電器の混雑度合いや充電待ち時間をより推定することが可能になる。

（８）本開示の他の局面に従う車両は、サーバから外部充電のための充電情報の提供を受ける。車両は、蓄電装置と、サーバとの通信が可能に構成された通信装置とを備える。車両は、車両の蓄電装置に蓄えられた電力と車両の現在地とを示す情報をサーバに送信する。サーバは、電力と現在地とにより定まる車両の到達可能範囲を取得し、取得された到達可能範囲内に設けられた少なくとも１つの充電器を抽出する。サーバは、複数の車両の各々について、当該車両の到達可能範囲内に設けられた充電器の台数を算出し、算出された充電器の台数が多いほど当該車両の台数を少なく換算する。サーバは、少なくとも１つの充電器の各々について、当該充電器に到達可能な車両の換算された台数を合計することによって、当該充電器で外部充電を行なう可能性がある車両の実効的な台数である実効台数を算出する。サーバは、少なくとも１つの充電器の各々における潜在的な外部充電の需要を示す指標を実効台数に基づいて算出して車両に送信する。車両は、車両のユーザに指標を報知するように構成された報知装置をさらに備える。

上記（８）の構成によれば、車両のユーザは、上記（１）の構成と同様にして算出された指標の大きさを報知装置により把握することができる。これにより、ユーザは、指標の大きさに基づいて所望の充電器を選択することができる。

（９）報知装置は、少なくとも１つの充電器の各々を指標の大きさに応じたアイコンにより表示する表示装置を含む。

上記（９）の構成によれば、たとえば指標の大きさに応じた色のアイコンを表示することにより、指標の大きさが可視化される。これにより、ユーザは、より容易に指標の大きさを把握することができる。

（１０）本開示の他の局面に従う充電情報提供方法は、各々に蓄電装置が搭載された複数の車両に外部充電のための充電情報を提供する方法である。充電情報提供方法は、第１〜第４のステップを含む。第１のステップは、複数の車両のうちの対象車両に充電情報を提供する場合、対象車両の蓄電装置に蓄えられた電力と対象車両の現在地とにより定まる対象車両の到達可能範囲を取得し、取得された到達可能範囲内に設けられた少なくとも１つの充電器を抽出するステップである。第２のステップは、複数の車両の各々について、当該車両の到達可能範囲内に設けられた充電器の台数を算出し、算出された充電器の台数が多いほど当該車両の台数を少なく換算するステップである。第３のステップは、少なくとも１つの充電器の各々について、当該充電器に到達可能な車両の換算された台数を合計することによって、当該充電器で外部充電を行なう可能性がある車両の実効的な台数である実効台数を算出するステップである。第４のステップは、少なくとも１つの充電器の各々における潜在的な外部充電の需要を示す指標を実効台数に基づいて算出して対象車両に提供するステップである。

上記（１０）の方法によれば、上記（１）または（８）の構成と同様に、どの充電器を選択することが望ましいかをユーザが判断するための適切な情報を提供することができる。

本開示によれば、ユーザが自身の車両の外部充電の際に、どの充電器を選択することが望ましいかをユーザが判断するための適切な情報を提供することができる。

実施の形態１に係る充電情報提供システムの全体構成を概略的に示す図である。 充電情報提供システムの構成をより詳細に示す図である。 充電情報提供システムが使用される状況の一例を示す図である。 充電器の使用実績情報の一例を示す図である。 充電器の使用率を説明するための図である。 各充電器における実効台数を説明するための図である。 充電器の混雑指数の算出手法を説明するための図である。 実施の形態１における充電器の選択支援処理を示すフローチャートである。 ナビゲーション装置のディスプレイ上の混雑指数の表示手法を説明するための図である。 実施の形態２における充電器の選択支援処理を示すフローチャートである。 ある充電器についての実効台数と、その充電器の使用率との関係を定性的に説明するための図である。 実施の形態２の変形例１における充電器の選択支援処理を示すフローチャートである。 実施の形態２の変形例２における充電器の選択支援処理を示すフローチャートである。

以下に説明する実施の形態では、複数の車両の各々に対し、どの充電器を選択することが望ましいかを示す「充電情報」が提供される。この充電情報を提供するシステムを「充電情報提供システム」と称し、以下、その構成について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

［実施の形態１］
＜充電情報提供システムの構成＞
図１は、実施の形態１に係る充電情報提供システムの全体構成を概略的に示す図である。充電情報提供システム９は、複数の車両１〜４と、サーバ５とを含む。車両１〜４の各々は、たとえば、バッテリ１１０（図２参照）が搭載された電気自動車である。各車両１〜４は、充電器Ａ〜Ｆのうちのいずれかから供給される電力によりバッテリ１１０を充電（プラグイン充電）することが可能に構成されている。

なお、ここでは説明が煩雑になるのを防ぐため、充電情報提供システム９に４台の車両１〜４が含まれる構成を例に説明するが、実際には、充電情報提供システム９には、より多くの車両（たとえば数千台〜数十万台）が含まれ得る。また、６台よりも多くの充電器が設けられていてもよい。

車両１とサーバ５とは、双方向の通信が可能に構成されている。他の車両２〜４とサーバ５とについても同様である。これにより、サーバ５は、各車両１〜４との間で必要な情報の授受を行なう。

さらに、充電器Ａとサーバ５とは、双方向に通信可能に構成されている。他の充電器Ｂ〜Ｆについても同様である。これにより、サーバ５は、各充電器Ａ〜Ｆの使用実績に関する情報を収集する。この情報については図４および図５にて説明する。

図２は、充電情報提供システム９の構成をより詳細に示す図である。車両２〜４は、車両１と基本的に共通の構成を有する。よって、図２では車両１の構成について代表的に説明する。

車両１は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１００と、バッテリ１１０と、電力変換装置１２０と、ナビゲーション装置１３０と、通信モジュール１４０とを備える。ＥＣＵ１００、ナビゲーション装置１３０および通信モジュール１４０は、ＣＡＮ（Controller Area Network）などの有線の車載ネットワーク１５０により互いに接続されている。

バッテリ１１０は、複数のセル（図示せず）を含んで構成された組電池である。各セルは、リチウムイオン二次電池またはニッケル水素電池等の二次電池である。バッテリ１１０は、いずれも図示しないが、電力制御装置（ＰＣＵ：Power Control Unit）を介してモータジェネレータに駆動用の電力を供給する。このモータジェネレータは、回生制動によって発電することも可能である。モータジェネレータにより発電された交流電力は、電力制御装置により直流電力に変換されてバッテリ１１０に充電される。

電力変換装置１２０は、ＥＣＵ１００からの制御信号に従って、充電器Ａ〜Ｆから供給される電力をバッテリ１１０に充電可能な電圧の直流電力に変換する。

ナビゲーション装置１３０は、人工衛星（図示せず）からの電波に基づいて車両１の位置を特定するためのＧＰＳ（Global Positioning System）受信機１３１と、ユーザの様々な操作を受け付けるタッチパネル付きのディスプレイ１３２とを含む。ナビゲーション装置１３０は、ＧＰＳ受信機１３１により特定された車両１の位置情報（以下、「ＧＰＳ情報」とも称する）を用いて、車両１の各種ナビゲーション処理を実行する。

より具体的には、ナビゲーション装置１３０は、車両１のＧＰＳ情報とメモリ（図示せず）に記憶された道路地図データとに基づいて、車両１の周辺の道路地図に車両１の現在地とともに、１または複数の充電器の位置を重ね合わせてディスプレイ１３２に表示させる。また、ナビゲーション装置１３０は、ディスプレイ１３２上に表示された１または複数の充電器のなかから、いずれかの充電器をユーザが選択する操作を受け付ける。ナビゲーション装置１３０は、車両１の現在地からユーザが選択した充電器までの推奨経路を案内してもよい。なお、ナビゲーション装置１３０は、本開示に係る「報知装置」に相当する。

通信モジュール１４０は、車載ＤＣＭ（Data Communication Module）であって、ＥＣＵ１００とサーバ５とが双方向に通信可能なように構成されている。

ＥＣＵ１００は、いずれも図示しないが、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、メモリと、入出力ポートと、タイマとを含んで構成されている。ＥＣＵ１００は、各種センサ（図示せず）の検出値およびメモリに格納されたプログラムに基づいて、車両１が所望の状態となるように車両１内の各機器を制御する。

サーバ５は、たとえばアプリケーションサーバである演算装置５００と、記憶装置５１０と、通信装置５２０とを備える。記憶装置５１０は、位置情報データベース５１１と、到達範囲データベース５１２と、使用実績データベース５１３と含む。

位置情報データベース５１１は、車両１〜４のＧＰＳ情報を格納する。車両１〜４のＧＰＳ情報は、車両１〜４からサーバ５に定期的に送信される。また、位置情報データベース５１１は、充電器Ａ〜Ｆの位置情報を格納する。新規に充電器が設置されたり既存の充電器が廃止されたりする場合もある。したがって、位置情報データベース５１１に格納された充電器の位置情報は、位置情報データベース５１１の管理者により定期的に最新の状態に更新されている。なお、位置情報データベース５１１は、２つのデータベース、すなわち、車両１〜４のＧＰＳ情報を格納するデータベースと、充電器Ａ〜Ｆの位置情報を格納するデータベースとに分けて構成されていてもよい。

到達範囲データベース５１２は、車両１〜４の各々の現在地と走行可能距離とに基づいて、各車両１〜４が到達可能な範囲に関する情報（到達範囲情報）を格納する。使用実績データベース５１３は、充電器Ａ〜Ｆの時間帯毎の使用率に関する情報（使用実績情報）を格納する。これらの情報については後に詳細に説明する。なお、使用実績データベース５１３は、本開示に係る「データベース」に相当する。

通信装置５２０は、車両１に搭載された通信モジュール１４０との間で双方向のデータ通信を行なうことが可能に構成されている。図示しないが、通信装置５２０は、充電器Ａ〜Ｆに設けられた通信モジュールとの間でも双方向のデータ通信を行なうことが可能に構成されている。

演算装置５００は、通信装置５２０を介して充電器Ａ〜Ｆの使用実績に関する情報（図３参照）を収集し、収集された情報から各充電器Ａ〜Ｆの時間帯毎の使用率（図４参照）を算出する。そして、演算装置５００は、算出された使用率に関する情報を使用実績データベース５１３に格納させる。さらに、演算装置５００により実行される主要な制御として、どの充電器でプラグイン充電を行なうかをユーザが選択するのを支援する「選択支援処理」が挙げられる。充電器の選択支援処理については後に詳細に説明する。

＜使用率の算出＞
図３は、充電情報提供システム９が使用される状況の一例を示す図である。実施の形態１においては、図３に示すように６箇所に充電器Ａ〜Ｆが配置されており、４台の車両１〜４が走行している状況を想定する。充電情報提供システムにおいては、ユーザによる充電器の選択を支援するために、充電器Ａ〜Ｆでプラグイン充電を行なう潜在的な需要（潜在的な混雑度合い）を示す指標が充電情報として各車両１〜４に提供される。なお、以下では記載の簡略化のため、演算装置５００により実行される処理を「サーバ５」により実行される処理と記載する。

サーバ５は、各充電器Ａ〜Ｆから、その充電器の使用実績を示す情報（使用実績情報）を収集する。すべての充電器Ａ〜Ｆの使用実績情報は同等であるため、以下では充電器Ａの使用実績情報について代表的に説明する。

図４は、充電器Ａの使用実績情報の一例を示す図である。図４に示すように、使用実績情報には、充電器Ａの使用時間［単位：分］が時間帯別に測定された情報が含まれている。この時間帯は、たとえば、１日（２４時間）を６等分して４時間に定められている。また、使用時間が測定された日の曜日が区別されているとともに、その日が平日であったのか、祝日であったのか、休日であったのかも区別されている。

図４に示す例から、たとえば、ある月の１日目が水曜日であり、その日の深夜〜早朝（０時〜４時）の時間帯における充電器Ａの使用時間が２０分であったことが読み取れる。また、３日目の金曜日が祝日であり、その日の昼〜夕（１２時〜１６時）の時間帯における充電器Ａの使用時間が２００分であったことなどが読み取れる。

このような使用時間に関する情報は、充電器Ａが設置されてから現在に至るまで継続的に取得されて使用実績データベース５１３に蓄積されている。そして、使用時間を時間帯別、かつ、測定日の属性（平日、休日または祝日）別に平均化することで、以下で説明するように充電器Ａの「使用率」が算出される。

図５は、充電器Ａの使用率を説明するための図である。図５を参照して、たとえば、図４に示した使用時間は、平日と休日または祝日との別に区分され、さらに、時間帯毎に区分される。そして、区分毎に使用時間［単位：分］の測定結果が平均化されることによって、時間帯毎の充電器Ａの使用率［単位：％］が算出される。図５に示す例では、たとえば、平日の深夜〜早朝（０時〜４時）の時間帯における充電器Ａの使用率は５％と非常に低いが、休日または祝日の昼〜夕（１２時〜１６時）の時間帯における充電器Ａの使用率は６８％と十分に高いと算出されている。

充電器Ａの使用率の算出結果も使用実績データベース５１３に格納されている。図示しないが、残りの充電器Ｂ〜Ｆについても同様に時間帯毎の使用率が算出され、使用実績データベース５１３に格納されている。

なお、図４および図５では、使用率の算出に時間帯や測定日の属性別が用いられる例を説明したが、使用率に影響し得る他のパラメータにより使用時間を区分することで使用率を算出してもよい。たとえば、図示しない気象情報データベースから晴れ、曇り、雨などの天気を取得し、天気別に各充電器の使用率を算出してもよい。また、外気温別に各充電器の使用率を算出してもよい。あるいは、時間帯、測定日の属性、天気および外気温のうち任意のパラメータを組み合わせてもよい。

＜実効台数の算出＞
このような充電器Ａ〜Ｆの使用実績に加えて、本実施の形態では、車両１〜４の各々の走行状況も考慮される。具体的には、まず、車両１〜４の各々について、その車両が到達可能な範囲（「到達範囲」と記載する）内に設けられた充電器の台数が算出され、算出された充電器の台数が多いほど当該車両の台数が少なく換算される。この換算後の台数を以下では「換算台数ｎ」と称する。

図６は、各車両１〜４の換算台数ｎを説明するための図である。図６には、車両１の到達範囲が円形領域Ｒ１により表されている。円形領域Ｒ１とは、車両１の現在地を中心とし、車両１の走行可能距離を半径とする円形の領域である。

より詳細には、サーバ５は、車両１の現在地を示す情報と、車両１のバッテリ１１０に蓄えられた電力量（残存電力量）を示す情報とを車両１から定期的に収集している。これらの情報に基づいて、サーバ５は、車両１の平均電費（単位距離当たりの平均消費電力量）を算出している。そのため、サーバ５は、バッテリ１１０の電力量による走行可能距離を算出することができる。このようにして、サーバ５は、車両１の円形領域Ｒ１を取得する。

図６に示す例では、充電器Ａは円形領域Ｒ１の内部に位置しているが、残りの充電器Ｂ〜Ｆは円形領域Ｒ１の外部に位置している。この場合、車両１は、充電器Ｂ〜Ｆには到達できず、充電器Ａにしか到達することができない。このことは、充電器Ａの視点で考えると、いつの時点になるかは分からないが、車両１のプラグイン充電は必ず充電器Ａで行なわれることを意味する。車両１の換算台数ｎは、車両１が到達可能な充電器数の逆数により定義され、ｎ＝１／１＝１．００と算出される。

次に、車両２に関しては、現時点では車両２のバッテリ１１０には十分な量の電力が残っている。そのため、車両２の到達範囲（円形領域Ｒ２）は、他の車両１，３，４の到達範囲よりも広い。円形領域Ｒ２の内部には４箇所の充電器Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅが設けられている。この場合、車両２のプラグイン充電は、充電器Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅのいずれによっても行なわれる可能性がある。よって、車両２の換算台数ｎは、ｎ＝１／４＝０．２５と算出される。

同様に、車両３に関し、円形領域Ｒ３の内部には、充電器Ｆのみが設けられている。この場合、車両３の換算台数ｎは、ｎ＝１／１＝１．００と算出される。また、車両４に関し、円形領域Ｒ４の内部には２台の充電器Ｃ，Ｄが設けられている。この場合、車両４の換算台数ｎは、ｎ＝１／２＝０．５０と算出される。

続いて、充電器Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ毎に、その充電器でプラグイン充電を行なう可能性がある車両の実効的な台数である「実効台数Ｎ」が車両１〜４の換算台数ｎから算出される。

図６に示す例では、充電器Ａに到達可能な車両は、車両１，２の２台である。車両１の換算台数ｎはｎ＝１．００であり、車両２の換算台数ｎはｎ＝０．２５である。そのため、充電器Ａの実効台数Ｎは、車両１，２の換算台数ｎの合計であるＮ＝１＋０．２５＝１．２５と算出される。

同様に、充電器Ｂに到達可能な車両は、車両２のみである。そのため、充電器Ｂの実効台数Ｎは、Ｎ＝０．２５である。また、充電器Ｃに到達可能な車両は、車両２，４の２台である。そのため、充電器Ｃの実効台数Ｎは、Ｎ＝０．２５＋０．５０＝０．７５と算出される。残りの充電器Ｄ〜Ｆの実効台数Ｎの算出手法も同様である。

そして、充電器の実効台数Ｎと、充電器の現在の時間帯における使用率Ｕとをパラメータとして含む関数により、充電器Ａ〜Ｆでプラグイン充電を行なう潜在的な需要を示す指標が算出される。この指標を「混雑指数」と称し、Ｉで表す。また、混雑指数Ｉを算出するための上記関数を「評価関数」と称し、ｆで表す。混雑指数Ｉは、実効台数Ｎおよび使用率Ｕをパラメータとする評価関数ｆにより下記式（１）のように表される。
Ｉ＝ｆ（Ｎ，Ｕ） ・・・（１）

具体的な評価関数ｆとしては様々なものが採用され得る。実施の形態１では、最も単純な例として、実効台数Ｎと使用率Ｕとの積により評価関数ｆが定義される（下記式（２）参照）。
Ｉ＝Ｎ×Ｕ ・・・（２）

図７は、充電器Ａ〜Ｆの混雑指数Ｉの算出手法を説明するための図である。図７を参照して、前述のように、充電器Ａの実効台数Ｎは、Ｎ＝１．２５である。一方、現在が平日の８時〜１２時の時間帯である場合、図５に示した使用率の一覧表によれば、充電器Ａの使用率ＵはＵ＝３５％である。したがって、現在の充電器Ａの混雑指数Ｉは、１．２５×３５％≒０．４４と算出される。

車両２の実効台数は、Ｎ＝０．２５である。平日の８時〜１２時の時間帯の充電器Ｂの使用率Ｕは、Ｕ＝４０％であるとする（図示せず）。この場合、充電器Ｂの混雑指数Ｉは、０．２５×４０％＝０．１０と算出される。他の充電器Ｃ〜Ｆの混雑指数Ｉの算出手法も同様であるため、詳細な説明は繰り返さない。

充電器Ａの実効台数Ｎが多いほど、充電器Ａでプラグイン充電を行なうことが可能な車両の台数が多い。しかし、単に充電器Ａでのプラグイン充電が可能な車両の台数が多いだけでは、実際にプラグイン充電が行なわれるとは必ずしも限らない。時間帯によっては、車両台数が多くてもプラグイン充電の需要が小さい場合もあり得るし、反対に、車両台数が少なくてもプラグイン充電の需要が大きい場合もあり得る。そのため、現在の時間帯における充電器Ａの過去の使用実績（使用率Ｕ）がさらに考慮される。たとえば使用率Ｕが高いということは、過去の同じ時間帯に充電器Ａの需要が大きかったことを意味するので、現在も充電器Ａの需要が大きい可能性が高い。

このように、本実施の形態によれば、実効台数Ｎおよび使用率Ｕの両方を考慮することにより、充電器Ａの混雑指数Ｉが算出される。混雑指数Ｉが高い充電器ほど、実際に使用されるかどうか確定的ではないものの、その充電器でのプラグイン充電の潜在的な需要が大きく、その充電器が混雑する可能性が高い。したがって、ユーザは、自身の車両の到達範囲内に複数の充電器が設けられている場合には、できるだけ混雑指数Ｉが低い充電器を選択することで、混雑を回避したり待ち時間を短くしたりすることができる可能性が高くなる。このように、サーバ５は、充電器Ａ〜Ｆ毎に混雑指数Ｉを算出し、その算出結果をユーザに提供することによって、ユーザによる充電器の選択を支援する。

＜選択支援処理フロー＞
以下のフローチャートでは、図６に示した例を念頭に、サーバ５が車両２のユーザによる充電器の選択を支援する構成を例に説明する。

図８は、実施の形態１における充電器の選択支援処理を示すフローチャートである。図８および後述する図１０のフローチャートでは、図中左側に車両２（車両２のＥＣＵ１００）により実行される一連の処理を示し、図中右側にサーバ５（サーバ５の演算装置５００）により実行される一連の処理を示す。また、これらのフローチャートに含まれる各ステップ（以下「Ｓ」と略す）は、基本的にはＥＣＵ１００または演算装置５００によるソフトウェア処理によって実現されるが、ＥＣＵ１００または演算装置５００内に作製された専用のハードウェア（電気回路）によって実現されてもよい。

図示しないが、車両２は、車両２の現在地を示すＧＰＳ情報と、車両２の走行可能距離を示す情報とを定期的にサーバ５に送信している。他の車両１，３，４についても同様である。これらの情報に基づき、サーバ５は、車両１〜４の各々の到達範囲を算出し、その算出結果を到達範囲データベース５１２に格納している。これにより、到達範囲データベース５１２に格納されたデータは、常に最新の状態に更新されているものとする。

図８を参照して、Ｓ１１において、車両１は、プラグイン充電を希望するとして充電情報（車両１の周辺の充電器の混雑指数Ｉ）を提供するようにサーバ５に要求する。

Ｓ２１において、サーバ５は、到達範囲データベース５１２を参照して各車両１〜４の到達範囲を読み出す。

Ｓ２２において、サーバ５は、位置情報データベース５１１に格納された充電器の位置情報を参照することによって、Ｓ２１にて読み出された車両２の到達範囲内に設けられた充電器を抽出する。図６に示した例では、車両２の到達範囲（円形領域Ｒ２）内に位置する４箇所の充電器Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅが抽出される。

Ｓ２３において、サーバ５は、車両２の到達範囲内に設けられた充電器の各々の使用率Ｕを使用実績データベース５１３から読み出す。図６に示した例では、４箇所の充電器Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅについて、たとえば本日が平日の所定時間帯である場合には、過去の平日の同じ時間帯における使用率Ｕが読み出される。

Ｓ２４において、サーバ５は、Ｓ２２にて抽出された充電器に関連し得る車両毎の換算台数ｎを算出する。前述のように、ある車両の換算台数ｎは、その車両の到達範囲内に設けられた充電器の台数の逆数により算出される。図６に示した例では、車両２の到達範囲内に位置する充電器Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅのうち、まず充電器Ａに到達可能な車両の換算台数ｎが算出される。具体的には、充電器Ａに到達可能な車両１，２について、車両１の換算台数ｎは、ｎ＝１であり、車両２の換算台数ｎは、ｎ＝０．２５である。

Ｓ２５において、サーバ５は、充電器毎に換算台数ｎを合計することによって、その充電器に到達可能な車両の実効台数Ｎを算出する。図６に示した例では、充電器Ａに到達可能な車両の実効台数Ｎは、Ｎ＝１＋０．２５＝１．２５と算出される（図７参照）。

Ｓ２６において、サーバ５は、Ｓ２５にて算出された実効台数Ｎに、Ｓ２３にて読み出された使用率Ｕ（平日、休日、祝日別の時間帯毎の値）を乗算することによって、充電器毎の混雑指数Ｉを算出する。一例として、充電器Ａに到達可能な車両の実効台数ＮであるＮ＝１．２５に、充電器Ａの使用率ＵであるＵ＝３５％を乗算することで、充電器Ａの混雑指数Ｉは、Ｉ＝Ｎ×Ｕ＝０．４４と算出される（図７参照）。

Ｓ２７において、サーバ５は、Ｓ３２にて抽出されたすべての充電器の混雑指数Ｉが算出されたか否かを判定する。すべての充電器の混雑指数Ｉが算出されていなければ（Ｓ２７においてＮＯ）、処理がＳ２３に戻され、次の充電器の混雑指数Ｉが算出される。これにより、残りの充電器Ｂ，Ｃ，Ｅについても混雑指数Ｉが算出される。すべての充電器Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅの混雑指数Ｉの算出が完了すると（Ｓ２７においてＹＥＳ）、サーバ５は、各充電器Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅの混雑指数Ｉを車両２に送信する（Ｓ２８）。

Ｓ１２において、車両２のＥＣＵ１００は、サーバ５から充電器Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ毎の混雑指数Ｉを受けると、その混雑指数Ｉをナビゲーション装置１３０のディスプレイ１３２に表示させる。混雑指数Ｉを示す数値を表示させてもよいが、以下のような表示手法を採用することが望ましい。

図９は、ナビゲーション装置１３０のディスプレイ１３２上の混雑指数Ｉの表示手法を説明するための図である。本実施の形態では、ディスプレイ１３２上の地図表示（たとえば図３参照）に、車両２の現在地を示すアイコンとともに、充電器の位置を示すアイコンが含まれている。充電器のアイコンには、その充電器の混雑指数Ｉに応じて段間的に定められた色が付されている。より詳細には、混雑指数Ｉが複数の区分に分けられ、その区分に応じた色が設定されている。

一例として、図９（Ａ）に示すように、充電器の混雑指数Ｉが予め定められた値Ｉ１〜Ｉ４により５段階に区分される。そして、混雑指数ＩがＩ４以上の場合にはアイコンを赤色で表示し、混雑指数ＩがＩ３以上かつＩ４未満の場合にはアイコンを橙色で表示し、混雑指数ＩがＩ２以上かつＩ３未満の場合にはアイコンを黄色で表示し、混雑指数ＩがＩ１以上かつＩ２未満の場合にはアイコンを緑色で表示し、混雑指数Ｉが（０以上かつ）Ｉ１未満の場合にはアイコンを青色で表示する。このように、混雑指数Ｉを充電器のアイコンの色により視覚化することで、混雑指数Ｉが相対的に低い充電器（混雑度合いが低い充電器）をユーザがより容易に選択することが可能になる。

図９（Ａ）では混雑指数Ｉ（絶対値）によりアイコンの色分けを行なう例を説明したが、色分けの手法は、特に限定されるものではない。たとえば混雑指数Ｉの相対値によりアイコンの色分けを行なってもよい。

より詳細に説明すると、図８のフローチャートでは、混雑指数Ｉの算出対象とする充電器が車両２の到達範囲内に位置する４箇所の充電器Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅである場合について説明した。しかし、実際には、サーバ５は、様々な車両からの要求に応じて、より広域に設置された多数の充電器の混雑指数Ｉを算出している。そのため、サーバ５は、車両２が走行中の地域内（たとえば同じ市内）に設置されたすべての充電器の混雑指数Ｉに対する充電器Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅの混雑指数Ｉの相対値に応じて、アイコンの色分けを行なってもよい。

具体例を挙げて説明する。サーバ５は、車両２が走行中の地域内（同じ市内）に設置された充電器の混雑指数Ｉの最大値を求める。そして、サーバ５は、その最大値に対する充電器Ａの混雑指数Ｉの割合（＝充電器Ａの混雑指数Ｉ／混雑指数Ｉの最大値）により、充電器Ａの混雑指数Ｉの相対値を算出する。この相対値（相対混雑指数Ｐ）は、０％〜１００％の範囲内の数値により表される。

そして、たとえば図９（Ｂ）に示すように、相対混雑指数Ｐが９０％以上（かつ１００％以下）の場合にはアイコンを赤色で表示し、相対混雑指数Ｐが７０％以上かつ９０％未満の場合にはアイコンを橙色で表示し、相対混雑指数Ｐが５０％以上かつ７０％未満の場合にはアイコンを黄色で表示し、相対混雑指数Ｐが３０％以上かつ５０％未満の場合にはアイコンを緑色で表示し、相対混雑指数Ｐが（０％以上かつ）３０％未満の場合にはアイコンを青色で表示することができる。

車両２のユーザは、ナビゲーション装置１３０のディスプレイ１３２に表示されたアイコンの色を参考に、ディスプレイ１３２上のタッチパネルを操作することにより、いずれかの充電器（たとえば混雑指数Ｉまたは相対混雑指数Ｐが最も低い充電器）を選択する。そうすると、ナビゲーション装置１３０は、車両１の現在地から、選択された充電器までの走行ルート（推奨ルート）をディスプレイ１３２に表示させるとともに、選択された充電器までのルート案内を開始する。なお、ナビゲーション装置１３０でのディスプレイ表示に代えて、混雑指数Ｉや相対混雑指数Ｐを音声によりユーザに報知してもよい。

以上のように、実施の形態１においては、ある充電器に到達し得る範囲内に位置し、その充電器でのプラグイン充電が可能な車両の実効的な台数を示す実効台数Ｎが算出される。そして、充電器の実効台数Ｎと、その充電器の過去の使用実績とに基づき、その充電器でのプラグイン充電の潜在的な需要の大きさを示す指標である混雑指数Ｉ（＝Ｎ×Ｕ）が算出される。混雑指数Ｉを用いることにより、ユーザは、混雑しない可能性が高い充電器を好適に選択することができる。このように、実施の形態１によれば、どの充電器を選択することが望ましいかをユーザが判断するための適切な情報を提供することができる。

本実施の形態では、混雑指数Ｉの算出に実効台数Ｎおよび使用率Ｕの両方が用いられると説明したが、使用率Ｕの使用は必須ではない。ある充電器に到達可能な実効台数Ｎが多いことは、その充電器でプラグイン充電を行なう可能性がある車両の台数が多いことを意味するので、その充電器が混雑する可能性が高い。つまり、実効台数Ｎのみからでも、その充電器が混雑する可能性を推定することが可能である。したがって、ある充電器の過去の使用実績を考慮せず、単に混雑指数Ｉ＝実効台数Ｎとしてもよい。

なお、Ｓ２１，Ｓ２２においてサーバ５により抽出される充電器は、図６に示したような車両を中心とする円形領域内の充電器に限定されるものではない。たとえば、サーバ５が車両の走行可能距離に加えて、車両の走行予定ルートを示す情報を車両から取得してもよい。この場合には、車両の現在地からの走行予定ルート上（あるいは走行予定ルートの周囲）に位置する充電器を抽出することができる。

また、実施の形態１では、車両１〜４がいずれも電気自動車である場合を例に説明したが、車両１〜４はプラグインハイブリッド車であってもよい。プラグインハイブリッド車では、走行可能距離が減ってきたときに給油を行なうことも可能であるため、電気自動車と比べると、プラグイン充電の需要が相対的に小さいと考えられる。したがって、サーバ５は、車両毎に電気自動車／プラグインハイブリッド車の別を取得し、車両がプラグインハイブリッド車である場合の換算台数ｎを、その車両が電気自動車である場合の換算台数ｎよりも小さく算出することができる。

［実施の形態２］
実施の形態１では、充電器の実効台数Ｎと使用率Ｕとの積により混雑指数Ｉが定義される例について説明した（上記式（２）参照）。しかし、これは、充電器Ａの混雑指数Ｉを算出するための評価関数ｆの一例に過ぎず、評価関数ｆの形式は特に限定されるものではない。実施の形態２では、他の評価関数ｆが用いられる例を説明する。なお、実施の形態２に係る充電情報提供システム９の構成は、実施の形態１における構成（図１および図２参照）と同等である。

実施の形態２においては、下記式（３）に示すように、実効台数Ｎと使用率Ｕとを所定の割合で加算することにより、混雑指数Ｉが定義される。
Ｉ＝αＮ＋βＵ ・・・（３）

式（３）における実効台数Ｎの係数αおよび使用率Ｕの係数βは、多数の車両のプラグイン充電の際に実際に取得されたデータ（混雑指数Ｉ、実効台数Ｎおよび使用率Ｕの多数の組合せ、いわゆるビッグデータ）に対して最も良く当てはまるように、最適化アルゴリズムにより決定される。以下に説明するように、係数α，βは、勾配法を用いた機械学習により決定することができる。

ある車両（ここでは「車両Ｖ」と記載する）のプラグイン充電がある充電器（「充電器ＣＨＧ」と記載する）で行なわれた場合を考える。この場合に、サーバ５により前述のように充電器ＣＨＧについての実効台数Ｎが算出されるとともに、充電器ＣＨＧの使用率Ｕが使用実績データベース５１３から読み出される。また、車両Ｖが充電器ＣＨＧに到達した際に、充電器ＣＨＧが他の車両により使用中であれば、混雑指数Ｉ＝１とし、充電器ＣＨＧが空いていれば、混雑指数Ｉ＝０とする。上記３つの値の組合せ（Ｎ，Ｕ，Ｉ）を式（３）に代入すると、係数α，βを未知数とする１つの方程式が得られる。

車両Ｖ以外の車両のプラグイン充電が行なわれた場合についても同様に、実効台数Ｎ、使用率Ｕおよび混雑指数Ｉの値を式（３）に代入することで、係数α，βを未知数とする別の方程式が得られる。このようにすることで、プラグイン充電の機会があった数と同数の方程式が得られることとなる。

このようにして得られた多数の方程式に最も良く当てはまるように、２つの係数α，βの組合せが勾配法により算出される。より具体的には、式（３）の平均二乗誤差Ｊ＝（αＮ＋βＵ−Ｉ）^２が最小になるような係数α，βの組合せが機械学習により算出される。算出された係数α，βを用いることにより、車両のプラグイン充電が新たに行なわれる場合に、実効台数Ｎおよび使用率Ｕから混雑指数Ｉを算出することができる。

図１０は、実施の形態２における充電器の選択支援処理を示すフローチャートである。このフローチャートの実行前に前述の機会学習が実行済みであり、係数α，βは算出されている。

図１０を参照して、このフローチャートは、Ｓ２６の処理に代えてＳ３６の処理を含む点において、実際の形態１におけるフローチャート（図８参照）と異なる。Ｓ３６において、サーバ５は、Ｓ３５にて算出された実効台数Ｎと、Ｓ３３にて読み出された使用率Ｕ（平日、休日、祝日別の時間帯毎の値）とを上記式（３）に代入することによって、各充電器の混雑指数Ｉを算出する。Ｓ３６以外の処理は、実施の形態１における対応する処理と同等であるため、詳細な説明は繰り返さない。

以上のように、実施の形態２においては、係数αにより重み付けを行なった実効台数Ｎと、係数βにより重み付けを行なった使用率Ｕとの和により、混雑指数Ｉが算出される。このように混雑指数Ｉを定義する場合にも、多数のデータに対する機械学習により係数α，βが十分に最適化されていれば、プラグイン充電の潜在的な需要の大きさを混雑指数Ｉにより適切に表現することができる。したがって、実施の形態２によっても、実施の形態１と同様に、どの充電器を選択することが望ましいかをユーザが判断するための適切な情報を提供することができ、それにより、ユーザは、混雑しない可能性が高い充電器を容易に選択することができる。

［実施の形態２の変形例１］
実施の形態１，２では、実効台数Ｎの算出に際し、車両の現在地および走行可能距離に関する情報がサーバ５により収集されると説明した。しかしながら、サーバ５は、すべての車両から、その現在地および走行可能距離に関する情報を収集できるとは限らず、上記情報をサーバ５に送信しない車両（すなわち、充電情報提供システム９に未登録の車両）も存在し得る。このような「未登録車両」によるプラグイン充電により充電器が混雑する可能性も考えられる。また、充電器のなかには、たとえば、新たに設置されてから、あまり時間が経過していないなどの理由により、その存在を多くのドライバに認識されていないものが含まれる場合もある。実施の形態２においては、充電情報提供システム９に未登録の車両や新たに設置された充電器などの影響を考慮して混雑指数Ｉが算出される。

図１１は、ある充電器についての実効台数Ｎと、その充電器の使用率Ｕとの関係を定性的に説明するための図である。図１１において、横軸は、充電器の実効台数Ｎを表し、縦軸は、充電器の使用率Ｕを表す。

現在の充電器の実効台数Ｎと、過去の充電器の使用実績である使用率Ｕとの間には、対応関係が存在する。より詳細に説明すると、一般に、ある充電器の実効台数Ｎが多いほど、その充電器で近い将来にプラグイン充電を行なうことになる車両の台数も多くなる。この傾向は過去においても同様であったと考えられる。よって、充電器の実効台数Ｎが多いほど、その充電器の使用率Ｕも高くなる。このような例の一例として、図１１では、実効台数Ｎが増加するに従って使用率Ｕが線形に増加する例が示されている（直線Ｌ１参照）。

通常は、実効台数Ｎが定まれば、使用率Ｕも直線Ｌ１を含むある一定の範囲内に含まれている。この範囲を使用率Ｕの「標準範囲」と称する。図１１では標準範囲の最大値を示す直線をＬ２で表し、標準範囲の最小値を示す直線をＬ３で表す。

以下では、ある充電器（充電器Ｘと記載する）の実効台数Ｎが、ある時間帯（時間帯Ｔと記載する）においてＮ０であった場合について説明する。図１１に示すように、実効台数Ｎ＝Ｎ０の場合における使用率Ｕの標準範囲は、最小値Ｕｍｉｎと最大値Ｕｍａｘとの間の範囲である。

使用実績データベース５１３に格納された、時間帯Ｔにおける充電器Ｘの使用率Ｕが標準範囲内のＵｂであったとする。この場合には、実施の形態２と同様に、上記式（３）に従って混雑指数Ｉが算出される。

続いて、時間帯Ｔにおける充電器Ｘの使用率ＵがＵａであったとする。Ｕａは、標準範囲の最大値Ｕｍａｘよりも高い。つまり、時間帯Ｔにおける充電器Ｘの使用率Ｕは、実効台数Ｎから通常想定される使用率よりも有意に高い。このような場合、充電器Ｘの過去の使用実績において、時間帯Ｔには未登録車両が充電器Ｘの周囲に多数存在したり、何らかのイベント等により多くの車両が充電器Ｘの周囲に存在し、それらの車両により充電器Ｘが多く使用された可能性がある。

上記事情に鑑み、ある時間帯における充電器の使用率が、充電器の実効台数から算出される標準範囲の最大値よりも高い場合には、未登録車両等の存在を考慮すべく、充電器の使用率が標準範囲内である場合とは異なる算出式に従って混雑指数Ｉが算出される。具体的には、充電器の使用率が標準範囲内である場合、混雑指数Ｉの算出に係数α，βが用いられるのに対し（上記式（３）参照）、充電器の使用率が標準範囲の最大値よりも高い場合には、下記式（４）に示すように、別の係数γ，δが用いられる。
Ｉ＝γＮ＋δＵ ・・・（４）

式（４）における係数γ，δも係数α，βと同様に、充電器の使用率が標準範囲の最大値よりも高い場合に取得された多数のデータに対して、勾配法を用いた機械学習を行なうことにより決定することができる。

式（３）と式（４）とを比較すると、係数γに対する係数δの大きさ（＝δ／γ）は、係数αに対する係数βの大きさ（＝β／α）よりも大きい。このことは、充電器の使用率が標準範囲の最大値よりも高い場合には、式（４）の第２項（δＵ）を第１項（γＮ）よりも相対的に重視すること、言い換えれば、使用率Ｕの重み付けを実効台数Ｎの重み付けよりも大きくすることを意味している。

逆に、時間帯Ｔにおける充電器Ｘの使用率Ｕが標準範囲の最小値Ｕｍｉｎ未満のＵｃであった場合について説明する。この場合には、時間帯Ｔにおける充電器Ｘの使用率Ｕが、実効台数Ｎから通常想定される使用率よりも有意に低い。これは、たとえば、充電器Ｘが比較的最近設置され、設置直後には充電器Ｘの存在が十分に認識されていなかったなどの理由により、充電器Ｘの過去の使用実績において使用率Ｕが過小に低くなっている可能性がある。このような場合にも、さらに別の係数ε，ζを用いた算出式に従って混雑指数Ｉが算出される（下記式（５）参照）。
Ｉ＝εＮ＋ζＵ ・・・（５）

ここで、係数ζに対する係数εの大きさ（＝ε／ζ）は、係数βに対する係数αの大きさ（＝α／β）よりも大きい。このことは、充電器の使用率が標準範囲の最小値未満である場合には、式（５）の第１項（εＮ）を第２項（ζＵ）よりも相対的に重視すること、言い換えれば、実効台数Ｎの重み付けを使用率Ｕの重み付けよりも大きくすることを意味している。

なお、図１１では、実効台数Ｎが増加するに従って使用率Ｕが線形に増加する例を説明した。しかし、実効台数Ｎが増加するに従って使用率Ｕが単調に増加するのであれば、使用率Ｕの増加態様を表す関数は、特に限定されるものではない。

図１２は、実施の形態２の変形例１における充電器の選択支援処理を示すフローチャートである。図１２を参照して、このフローチャートは、Ｓ４６〜Ｓ４７５の処理を含む点において、実際の形態２におけるフローチャート（図１０参照）と異なる。

なお、Ｓ４１〜Ｓ４５の処理は、実施の形態２おけるＳ３１〜Ｓ３５の処理とそれぞれ同等であるため、詳細な説明は繰り返さない。また、図１２および後述する図１３では、紙面の都合上、車両２により実行される処理（図８または図１０のフローチャートの左側参照）は記載していないが、車両２による処理は共通である。

Ｓ４６において、サーバ５は、Ｓ４５にて算出された実効台数Ｎに応じた使用率Ｕの標準範囲を算出する。より詳細には、図１１に示したような標準範囲の最大値と最小値とが実効台数Ｎ毎に予め求められ、マップ（関数、関係式などでもよい）としてサーバ５のメモリ（図示せず）に格納されている。サーバ５は、このマップを参照することによって、実効台数Ｎから標準範囲の最大値と最小値とを算出する。

Ｓ４７１において、サーバ５は、Ｓ４３にて読み出された使用率ＵがＳ４６にて算出された標準範囲内であるか否かを判定する。使用率Ｕが標準範囲内である場合（Ｓ４７１においてＹＥＳ）、サーバ５は、上記式（３）に従って充電器の混雑指数Ｉを算出する（Ｓ４７３）。具体的には、サーバ５は、メモリから係数α，βを読み出し、係数α，βと、Ｓ４５にて算出された実効台数Ｎと、Ｓ４３にて読み出された使用率Ｕとを上記式（３）に代入することによって、その充電器の混雑指数Ｉを算出する。

これに対し、使用率Ｕが標準範囲外である場合（Ｓ４７１においてＮＯ）、サーバ５は、使用率Ｕが標準範囲の最大値Ｕｍａｘよりも大きいか否かを判定する（Ｓ４７２）。使用率Ｕが標準範囲の最大値Ｕｍａｘよりも大きい場合（Ｓ４７２においてＹＥＳ）、サーバ５は、処理をＳ４７４に進め、上記式（４）に従って充電器の混雑指数Ｉを算出する。具体的には、サーバ５は、メモリから読み出された係数γ，δと、Ｓ４５にて算出された実効台数Ｎと、Ｓ４３にて読み出された使用率Ｕとを式（４）に代入することによって、その充電器の混雑指数Ｉを算出する。

一方、使用率Ｕが標準範囲の最小値Ｕｍｉｎ未満である場合（Ｓ４７２においてＮＯ）、サーバ５は、処理をＳ４７５に進め、上記式（５）に従って充電器の混雑指数Ｉを算出する。具体的には、サーバ５は、メモリから読み出された係数ε，ζと、Ｓ４５にて算出された実効台数Ｎと、Ｓ４３にて読み出された使用率Ｕとを式（５）に代入することによって、その充電器の混雑指数Ｉを算出する。

Ｓ４７３〜Ｓ４７５のいずれかの処理が終了すると、サーバ５は、Ｓ４２にて抽出されたすべての充電器の混雑指数Ｉが算出されたか否かを判定する。すべての充電器の混雑指数Ｉが算出されていなければ（Ｓ４８においてＮＯ）、処理がＳ４３に戻され、次の充電器の混雑指数Ｉが算出される。すべての充電器の混雑指数Ｉの算出が完了すると（Ｓ４８においてＹＥＳ）、サーバ５は、各充電器の混雑指数Ｉを車両２に送信する（Ｓ４９）。

以上のように、実施の形態２の変形例１においては、実施の形態２と同様に、係数により重み付けを行なった実効台数Ｎと、係数により重み付けを行なった使用率Ｕとの和により、混雑指数Ｉが算出される。この際、変形例２では、充電器の使用率Ｕが標準範囲内であるか、使用率Ｕが標準範囲の最大値Ｕｍａｘよりも高いか、使用率Ｕが標準範囲の最小値Ｕｍｉｎよりも低いかによって、異なる係数が用いられる。これにより、充電情報提供システム９に未登録車両等の存在や新たに設置された充電器の影響を混雑指数Ｉに、より正確に反映させることが可能になる。したがって、実施の形態２の変形例１によれば、実施の形態２と比べて、ユーザが充電器を選択するための充電情報の精度をさらに向上させることができる。

なお、図１２に示した例では、充電器の使用率Ｕと標準範囲との間の大小関係に応じて３通りの場合分けを行なう例を説明した。しかし充電器の使用率Ｕが標準範囲内であるか、標準範囲の最大値Ｕｍａｘよりも高いかの２通りの場合分けのみを行なってもよい。また、充電器の使用率Ｕが標準範囲内であるか、標準範囲の最小値Ｕｍｉｎよりも低いかの２通りの場合分けのみを行なってもよい。

［実施の形態２の変形例２］
前述のように、係数α，βは、多数のデータ（ビッグデータ）に対して勾配法を用いた機械学習などの最適化アルゴリズムを適用することで算出される。一般に、機械学習の精度を確保するためには、十分な量のデータを準備することを要する。したがって、充電器の使用実績（使用率Ｕ）に関するデータ量が十分でない場合には、係数α，βの算出精度が低くなってしまう可能性がある。

また、ある充電器の到達範囲内に１台または複数台の車両が存在する場合でも、その充電器でのプラグイン充電が実際に行なわれるかどうかは確率的である。充電器の到達範囲内に存在する車両の台数（実効台数Ｎ）が十分に多ければ、混雑指数Ｉには、その充電器でのプラグイン充電の潜在的な需要が適切に反映される。しかし、充電器の実効台数Ｎが過度に少ない場合には、ばらつきの影響が大きくなり、混雑指数Ｉを算出しても、それが信頼に足るものではない可能性がある。このように、実施の形態２の変形例２においては、充電器の使用率Ｕのデータ量が不十分であったり、充電器の実効台数Ｎが不足したりしている場合が考慮される。

図１３は、実施の形態２の変形例２における充電器の選択支援処理を示すフローチャートである。図１３を参照して、このフローチャートは、Ｓ５６１〜Ｓ５６６の処理を含む点において、実際の形態２におけるフローチャート（図１０参照）と異なる。Ｓ５１〜Ｓ５５の処理は、実施の形態２におけるＳ３１〜Ｓ３５の処理とそれぞれ同等である。

Ｓ５６１において、サーバ５は、対象とする充電器について、使用率Ｕのデータ量が十分であり、かつ、実効台数Ｎが所定の基準台数Ｎｃ以上であるか否かを判定する。一例として、図４に示したような充電器の使用実績のデータが使用実績データベース５１３に所定期間（たとえば１年）以上蓄積されていた場合に、使用率Ｕのデータ量が十分であると判定される。一方、充電器の使用実績のデータの蓄積期間が１年未満である場合には、使用率Ｕのデータ量が不十分であると判定される。

使用率Ｕのデータ量が十分であり、かつ、実効台数Ｎが基準台数Ｎｃ以上である場合（Ｓ５６１においてＹＥＳ）、サーバ５は、上記式（３）に従って充電器の混雑指数Ｉを算出する（Ｓ５６４）。この処理は、既に詳細に説明した処理と同一である。これに対し、使用率Ｕのデータ量が十分でないか、あるいは実効台数Ｎが基準台数Ｎｃ未満である場合（Ｓ５６１においてＮＯ）には、処理がＳ５６２に進められる。

使用率Ｕのデータ量は十分であるものの、実効台数Ｎが基準台数Ｎｃ未満である場合（Ｓ５６２においてＮＯ）、サーバ５は、下記式（６）に従って充電器の混雑指数Ｉを算出する（Ｓ５６５）。
Ｉ＝α’Ｎ＋βＵ ・・・（６）

式（６）における実効台数Ｎの係数α’は、式（３）における係数αよりも所定値だけ小さい（α’＜α）。このように、式（６）は、実効台数Ｎの重み付けが小さくなるように式（３）が補正されたものである。

使用率Ｕのデータ量が十分でなく、かつ、実効台数Ｎが基準台数Ｎｃ以上である場合（Ｓ５６３においてＮＯ）、サーバ５は、下記式（７）に従って充電器の混雑指数Ｉを算出する（Ｓ５６６）。
Ｉ＝αＮ＋β’Ｕ ・・・（７）

式（７）における使用率Ｕの係数β’は、式（３）における係数βよりも所定値だけ小さい（β’＜β）。このように、Ｓ５６６では、使用率Ｕの重み付けが小さくなるように式（３）を補正した式（７）に従って、充電器の混雑指数Ｉが算出される。

ある充電器の使用率Ｕのデータ量が十分でなく、かつ、実効台数Ｎが基準台数Ｎｃ未満である場合（Ｓ５６３においてＮＯ）には、サーバ５は、その充電器の混雑指数Ｉを算出せず、混雑指数Ｉを算出していない旨を車両２へと送信する。そうすると、車両２のナビゲーション装置１３０のディスプレイ１３２上には、混雑指数Ｉが算出されていない充電器のアイコンが無色で表示される。これにより、ユーザは、混雑指数Ｉが算出されていない充電器を選択しないようにすることができる。なお、Ｓ５７以降の処理は、実施の形態２におけるＳ３７以降の処理と同等であるため、説明は繰り返さない。

以上のように、実施の形態２の変形例２においては、充電器の使用率Ｕのデータ量が不十分である場合には、充電器の使用率Ｕのデータ量が十分であり、かつ、実効台数Ｎが十分である場合（サンプルサイズが多い場合）と比べて、使用率Ｕの重み付けが低く設定される。また、充電器の実効台数Ｎが不足している場合には、サンプルサイズが多い場合と比べて、実効台数Ｎの重み付けが低く設定される。これにより、充電器の使用率Ｕおよび実効台数Ｎのうち信頼度が高い方のパラメータの影響が大きくなるので、混雑指数Ｉの精度が向上する。したがって、実施の形態２の変形例２によれば、ユーザが充電器を選択するための充電情報の精度をさらに向上させることができる。

ただし、充電器の使用率Ｕのデータ量および充電器の実効台数Ｎの両方を考慮することは必須ではない。図１３に示した例に代えて、充電器の使用率Ｕのデータ量が十分であるか否かのみを判定し、その判定結果に応じて使用率Ｕの重み付けを異ならせる処理を行なってもよい。また、充電器の実効台数Ｎと基準台数Ｎｃとの大小関係のみを判定し、その判定結果に応じて実効台数Ｎの重み付けを異ならせる処理を行なってもよい。

なお、車両外部から供給される電力によりバッテリ１１０を充電（外部充電）するための構成は、上述のプラグイン充電（接触充電）の構成に限定されるものではない。車両と外部電源との電磁的結合を利用する非接触充電方式に従ってバッテリ１１０が充電されてもよい。具体的には外部電源側に一次コイルが設けられるとともに車両側に二次コイルが設けられる。一次コイルと二次コイルとの間の相互インダクタンスを利用することによって、車両は、外部電源に接触しなくともその外部電源から電力を受けることが可能となる。

今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１〜４ 車両、１００ ＥＣＵ、１１０ バッテリ、１２０ 電力変換装置、１３０ ナビゲーション装置、１３１ ＧＰＳ受信機、１３２ ディスプレイ、１４０ 通信モジュール、１５０ 車載ネットワーク、５ サーバ、５００ 演算装置、５１０ 記憶装置、５１１ 位置情報データベース、５１２ 到達範囲データベース、５１３ 使用実績データベース、５２０ 通信装置、９ 充電情報提供システム、Ａ〜Ｆ 充電器。

Claims (10)

1. 各々に蓄電装置が搭載された複数の車両に外部充電のための充電情報を提供するサーバであって、
   前記複数の車両との通信が可能に構成された通信装置と、
   前記充電情報を生成する演算装置とを備え、
   前記演算装置は、前記複数の車両のうちの対象車両に前記充電情報を提供する場合、
   前記対象車両の前記蓄電装置に蓄えられた電力と前記対象車両の現在地とにより定まる前記対象車両の到達可能範囲を取得し、取得された到達可能範囲内に設けられた少なくとも１つの充電器を抽出し、
   前記複数の車両の各々について、当該車両の前記到達可能範囲内に設けられた充電器の台数を算出し、算出された充電器の台数が多いほど当該車両の台数を少なく換算し、
   前記少なくとも１つの充電器の各々について、当該充電器に到達可能な車両の換算された台数を合計することによって、当該充電器で外部充電を行なう可能性がある車両の実効的な台数である実効台数を算出し、
   前記少なくとも１つの充電器の各々における潜在的な外部充電の需要を示す指標を前記実効台数に基づいて算出して前記対象車両に提供する、サーバ。
2. 前記少なくとも１つの充電器の使用実績が格納されたデータベースをさらに備え、
   前記演算装置は、前記実効台数と前記使用実績とに基づいて前記指標を算出する、請求項１に記載のサーバ。
3. 前記使用実績は、所定条件毎に区分された期間に対する、前記少なくとも１つの充電器の各々の使用期間の割合である使用率を含み、
   前記演算装置は、第１の係数により前記実効台数の重み付けを行なった値と、第２の係数により前記使用率の重み付けを行なった値とに基づいて前記指標を算出する、請求項２に記載のサーバ。
4. 前記使用率には、前記実効台数から想定される前記使用率の範囲を表す標準範囲が存在し、
   前記演算装置は、前記実効台数から前記標準範囲を取得し、前記使用率が前記標準範囲の最大値よりも高い場合には、前記使用率が前記標準範囲内である場合と比べて、前記第２の係数による前記使用率の重み付けを大きくする、請求項３に記載のサーバ。
5. 前記使用率には、前記実効台数から想定される前記使用率の範囲を表す標準範囲が存在し、
   前記演算装置は、前記実効台数から前記標準範囲を取得し、前記使用率が前記標準範囲の最小値よりも低い場合には、前記使用率が前記標準範囲内である場合と比べて、前記第１の係数による前記実効台数の重み付けを大きくする、請求項３に記載のサーバ。
6. 前記演算装置は、前記使用率のデータを取得した期間が所定期間よりも短い場合には、前記期間が前記所定期間よりも長い場合と比べて、前記第１の係数による前記実効台数の重み付けを大きくする、請求項３に記載のサーバ。
7. 前記演算装置は、前記実効台数が所定台数よりも少ない場合には、前記実効台数が前記所定台数よりも多い場合と比べて、前記第２の係数による前記使用率の重み付けを大きくする、請求項３に記載のサーバ。
8. サーバから外部充電のための充電情報の提供を受ける車両であって、
   蓄電装置と、
   前記サーバとの通信が可能に構成された通信装置とを備え、
   前記車両の前記蓄電装置に蓄えられた電力と前記車両の現在地とを示す情報を前記サーバに送信し、
   前記サーバは、
   前記電力と前記現在地とにより定まる前記車両の到達可能範囲を取得し、取得された到達可能範囲内に設けられた少なくとも１つの充電器を抽出し、
   複数の車両の各々について、当該車両の前記到達可能範囲内に設けられた充電器の台数を算出し、算出された充電器の台数が多いほど当該車両の台数を少なく換算し、
   前記少なくとも１つの充電器の各々について、当該充電器に到達可能な車両の換算された台数を合計することによって、当該充電器で外部充電を行なう可能性がある車両の実効的な台数である実効台数を算出し、
   前記少なくとも１つの充電器の各々における潜在的な外部充電の需要を示す指標を前記実効台数に基づいて算出して前記車両に送信し、
   前記車両は、前記車両のユーザに前記指標を報知するように構成された報知装置をさらに備える、車両。
9. 前記報知装置は、前記少なくとも１つの充電器の各々を前記指標の大きさに応じたアイコンにより表示する表示装置を含む、請求項８に記載の車両。
10. 各々に蓄電装置が搭載された複数の車両に外部充電のための充電情報を提供する、充電情報提供方法であって、
    前記複数の車両のうちの対象車両に前記充電情報を提供する場合、前記対象車両の前記蓄電装置に蓄えられた電力と前記対象車両の現在地とにより定まる前記対象車両の到達可能範囲を取得し、取得された到達可能範囲内に設けられた少なくとも１つの充電器を抽出するステップと、
    前記複数の車両の各々について、当該車両の前記到達可能範囲内に設けられた充電器の台数を算出し、算出された充電器の台数が多いほど当該車両の台数を少なく換算するステップと、
    前記少なくとも１つの充電器の各々について、当該充電器に到達可能な車両の換算された台数を合計することによって、当該充電器で外部充電を行なう可能性がある車両の実効的な台数である実効台数を算出するステップと、
    前記少なくとも１つの充電器の各々における潜在的な外部充電の需要を示す指標を前記実効台数に基づいて算出して前記対象車両に提供するステップとを含む、充電情報提供方法。

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