JP2020052564A - 情報処理装置、サーバ、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】車両の走行情報に欠損があっても、テレマティクス保険の適用を容易化する。【解決手段】情報処理装置は、複数の運転者のそれぞれを識別する運転者識別情報と、各運転者が契約した保険の契約状態に関する契約状態情報と、を関連付けて記憶する手段を備え、車両を運転する第１運転者の第１運転者識別情報を取得する手段を備え、車両に配置されたセンサから、車両の走行に関する走行情報を取得する手段を備え、走行情報が所定の判定条件を満たすか否かを判定する手段を備え、走行情報が所定の判定条件を満たす場合、第１運転者識別情報に関連付けられた契約状態情報を有効状態に更新する手段を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、サーバ、及びプログラムに関する。

近年、運転の実態（例えば、走行距離又は走行特性）に応じて保険料が変動するテレマティクス保険が注目されている。運転の実態は、運転者に依存する。そのため、テレマティクス保険では、保険会社は、運転者の運転の傾向に基づいて保険会社のリスク（例えば、顧客に支払うべき保険金の期待値）を推定し、且つ、当該リスクに応じた保険料を設定する必要がある。

例えば、特許文献１には、契約者の属性と運転操作の組合せのうち事故発生との有意性が所定以上であるものと該当事故との関係性をモデル化し、当該モデルに基づいて各契約者に対する保険金支払いリスクを算定する技術が開示されている。

特開２０１７−０９７４７７号公報

運転の実態を特定するためには、車両に配置されたセンサから十分な量の走行情報（例えば、速度、加速度、及び、位置情報）を取得する必要がある。しかし、車両は移動するため、車両の通信環境によっては、走行情報を車両の外部（例えば、サーバ）に送信することはできない。そのため、走行情報には欠損が生じる場合がある。

特許文献１の技術では、特に走行距離や走行時間等のある期間における走行情報を網羅的に取得することを前提とした統計量を活用するため、走行情報に欠損がある場合には、保険会社のリスクを正しく判定することはできない。

このように、従来、車両の走行情報に欠損がある場合、テレマティクス保険を適用することが困難である。

本発明の目的は、車両の走行情報に欠損があっても、テレマティクス保険の適用を容易化することである。

本発明の一態様は、
複数の運転者のそれぞれを識別する運転者識別情報と、各運転者が契約した保険の契約状態に関する契約状態情報と、を関連付けて記憶する手段を備え、
車両を運転する第１運転者の第１運転者識別情報を取得する手段を備え、
前記車両に配置されたセンサから、前記車両の走行に関する走行情報を取得する手段を備え、
前記走行情報が所定の判定条件を満たすか否かを判定する手段を備え、
前記走行情報が所定の判定条件を満たす場合、前記第１運転者識別情報に関連付けられた契約状態情報を有効状態に更新する手段を備える、
情報処理装置である。

本発明によれば、車両の走行情報に欠損があっても、テレマティクス保険を容易に適用することができる。

第１実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。 図１の情報処理システムの機能ブロック図である。 第１実施形態の概要の説明図である。 第１実施形態の運転者情報データベースのデータ構造を示す図である。 第１実施形態の保険情報マスタデータベースのデータ構造を示す図である。 第１実施形態の走行情報データベースのデータ構造を示す図である。 第１実施形態の保険管理情報データベースのデータ構造を示す図である。 第１実施形態の情報処理のシーケンス図である。 図８の保険判定の処理の詳細なフローチャートである。 図８の情報処理において表示される画面例を示す図である。 図８の情報処理において表示される画面例を示す図である。 図９の計測スコアの計算の説明図である。 図９の運転スコアの計算の説明図である。 第２実施形態の概要の説明図である。 第２実施形態の情報処理のシーケンス図である。 図１５の出力情報の生成の処理の詳細なフローチャートである。 図１５の情報処理において表示される画面の例を示す図である。 第３実施形態の概要の説明図である。 第３実施形態の情報処理のシーケンス図である。 図１９の走行判定の詳細なフローチャートである。 図１９の情報処理において表示される画面例を示す図である。 図１９の走行判定の説明図である。 変形例１の保険判定の処理の詳細なフローチャートである。 変形例３の運転スコアの計算の説明図である。 変形例４の保険判定の詳細なフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態を説明するための図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

（１）第１実施形態
第１実施形態について説明する。

（１−１）情報処理システムの構成
情報処理システムの構成について説明する。図１は、第１実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。図２は、図１の情報処理システムの機能ブロック図である。

図２に示すように、情報処理システム１は、クライアント装置１０と、センサモジュール２０と、サーバ３０とを備える。
クライアント装置１０及びサーバ３０は、ネットワーク（例えば、インターネット又はイントラネット）ＮＷを介して接続される。

クライアント装置１０は、サーバ３０にリクエストを送信する情報処理装置の一例である。クライアント装置１０は、例えば、車両に配置されたナビゲーション装置、スマートフォン、タブレット端末、又は、パーソナルコンピュータである。

サーバ３０は、クライアント装置１０から送信されたリクエストに応じたレスポンスをクライアント装置１０に提供する情報処理装置の一例である。サーバ３０は、例えば、ウェブサーバである。

（１−１−１）クライアント装置の構成
クライアント装置１０の構成について説明する。

図２に示すように、クライアント装置１０は、記憶装置１１と、プロセッサ１２と、入出力インタフェース１３と、通信インタフェース１４とを備える。

記憶装置１１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。

プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳ（Operating System）のプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ）のプログラム

データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ（つまり、情報処理の実行結果）

プロセッサ１２は、記憶装置１１に記憶されたプログラムを起動することによって、クライアント装置１０の機能を実現するように構成される。プロセッサ１２は、コンピュータの一例である。

入出力インタフェース１３は、クライアント装置１０に接続される入力デバイスからユーザの指示を取得し、かつ、クライアント装置１０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。

通信インタフェース１４は、クライアント装置１０とセンサモジュール２０との間の通信、及び、クライアント装置１０とサーバ３０との間の通信を制御するように構成される。

（１−１−２）センサモジュールの構成
センサモジュール２０の構成について説明する。

センサモジュール２０は、車両内に配置される。センサモジュール２０は、車両の走行に関する走行情報（例えば、速度、加速度、及び、位置）を計測するように構成される。センサモジュール２０は、加速度センサと、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機と、データ処理部と、通信インタフェースと、を備える。
加速度センサは、車両の加速度を測定するように構成される。
ＧＰＳ受信機は、ＧＰＳ衛星と通信を行うことにより、車両の位置を測定するように構成される。
データ処理部は、加速度センサの測定値及びＧＰＳ受信機の測定値の少なくとも１つを用いて、車両の速度を所定間隔（例えば、１秒）毎に計算するように構成される。データ処理部は、加速度センサの測定値、ＧＰＳ受信機の測定値、及び、計算された速度の値に所定のデータ処理を施すことにより、測定データを生成するように構成される。処理部は、例えば、マイクロコンピュータである。
通信インタフェースは、データ処理部の処理結果（例えば、測定データ）を送信するように構成される。

（１−１−３）サーバの構成
サーバ３０の構成について説明する。

図２に示すように、サーバ３０は、記憶装置３１と、プロセッサ３２と、入出力インタフェース３３と、通信インタフェース３４とを備える。

記憶装置３１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置３１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。

プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム

データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果
・地図情報（例えば、車両が通行可能なルートのノード及びリンクから構成される情報）

プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶されたプログラムを起動することによって、サーバ３０の機能を実現するように構成される。プロセッサ３２は、コンピュータの一例である。

入出力インタフェース３３は、サーバ３０に接続される入力デバイスからユーザの指示を取得し、かつ、サーバ３０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。

通信インタフェース３４は、サーバ３０とクライアント装置１０との間の通信を制御するように構成される。

（１−２）実施形態の概要
第１実施形態の概要について説明する。図３は、第１実施形態の概要の説明図である。

図３に示すように、第１運転者ＤＲＶ１が運転する車両には、センサモジュール２０が配置されている。センサモジュール２０は、車両の走行情報を計測する。

クライアント装置１０は、センサモジュール２０から走行情報を取得する。
クライアント装置１０は、第１運転者ＤＲＶ１を識別する第１運転者識別情報と、走行情報と、をサーバ３０に送信する。

サーバ３０は、複数の運転者のそれぞれを識別する運転者識別情報と、各運転者が契約した保険の契約状態に関する契約状態情報と、を関連付けて記憶する。
サーバ３０は、クライアント装置１０から送信された走行情報が所定の判定条件を満たす場合、第１運転者識別情報に関連付けられた契約状態情報を有効状態に更新する。

このように、第１実施形態では、車両の走行情報に応じて、車両の走行中に保険の契約状態が変わる。

（１−３）データベース
第１実施形態のデータベースについて説明する。以下のデータベースは、記憶装置３１に記憶される。

（１−３−１）運転者情報データベース
第１実施形態の運転者情報データベースについて説明する。図４は、第１実施形態の運転者情報データベースのデータ構造を示す図である。

図４の運転者情報データベースには、運転者に関する運転者情報が格納される。
運転者情報データベースは、「運転者ＩＤ」フィールドと、「運転者名」フィールドと、「運転者属性」フィールドと、「車両」フィールドと、「保険ＩＤ」フィールドと、「運転者嗜好」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。

「運転者ＩＤ」フィールドには、運転者ＩＤが格納される。運転者ＩＤは、運転者を識別する運転者識別情報の一例である。

「運転者名」フィールドには、運転者名に関する情報（例えば、テキスト）が格納される。

「運転者属性」フィールドには、運転者の属性に関する運転者属性情報が格納される。運転者属性情報は、性別及び年齢の他に、以下の少なくとも１つを含む。
・性別に関する情報
・年齢に関する情報
・住所に関する情報
・所得に関する情報
・職業に関する情報
・学歴に関する情報
・家族構成に関する情報

「車両」フィールドには、運転者が運転する車両に関する車両情報が格納される。「車両」フィールドは、複数のサブフィールド（「車両ＩＤ」フィールド及び「車種」フィールド）を含む。

「車両ＩＤ」フィールドには、車両ＩＤが格納される。車両ＩＤは、車両を識別する車両識別情報の一例である。

「車種」フィールドには、車種に関する情報（例えば、テキスト）が格納される。

「保険ＩＤ」フィールドには、運転者が契約している保険を識別する保険ＩＤが格納される。保険ＩＤは、保険識別情報の一例である。

「運転者嗜好」フィールドには、運転者の嗜好に関する運転者嗜好情報が格納される。運転者嗜好情報は、以下の少なくとも１つを含む。
・運転者の趣味に関する情報
・商品やサービスの購買可能性に関する情報
・目的地に対する興味のレベルに関する情報
・目的地に対する移動の意思のレベルに関する情報

（１−３−２）保険情報マスタデータベース
第１実施形態の保険情報マスタデータベースについて説明する。図５は、第１実施形態の保険情報マスタデータベースのデータ構造を示す図である。

図５の保険情報マスタデータベースには、保険に関する保険情報が格納される。
保険情報マスタデータベースは、「保険ＩＤ」フィールドと、「保険名」フィールドと、「運転スコア」フィールドと、「保険条件」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。

「保険ＩＤ」フィールドには、保険ＩＤが格納される。

「保険名」フィールドには、保険の名称に関する情報（例えば、テキスト）が格納される。

「運転スコア」フィールドには、運転スコアが格納される。運転スコアは、運転者の運転レベルに関する指標である。運転スコアは、例えば、以下の何れかに応じて決まる。
・運転リスク
・速度の安定性
・ハンドリングの安定性
・環境に与える影響のレベル（一例として、燃費）
・乗り心地のレベル
・同乗者の乗り心地のレベル

「保険条件」フィールドには、保険条件に関する情報が格納される。「保険条件」フィールドは、複数のサブフィールド（「保険料」フィールド及び「保障タイプ」フィールド）を含む。

「保険料」フィールドには、保険料に関する情報が格納される。

「保障タイプ」フィールドには、保険の保障タイプに関する情報が格納される。「走行連動型」は、走行情報に依存する保険条件が適用される第１保険契約の一例である。「固定型」は、走行情報に依存しない保険条件が適用される第２保険契約の一例である。

（１−３−３）走行情報データベース
第１実施形態の走行情報データベースについて説明する。図６は、第１実施形態の走行情報データベースのデータ構造を示す図である。

図６の走行情報データベースには、車両の走行に関する走行情報が格納される。
走行情報データベースは、「データＩＤ」フィールドと、「トリップＩＤ」フィールドと、「計測時間」フィールドと、「走行」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
走行情報データベースは、運転者ＩＤに関連付けられている。

「データＩＤ」フィールドには、データＩＤが格納される。データＩＤは、走行情報を識別する情報である。

「トリップＩＤ」フィールドには、走行の対象となるトリップＩＤが格納される。

「計測時間」フィールドには、走行情報が計測された時間（以下「計測時間」という）に関する計測時間情報が格納される。計測時間情報は、例えば、走行情報が取得された日時を示す。

「走行」フィールドには、走行情報が格納される。「走行」フィールドは、複数のサブフィールド（「速度」フィールド、「加速度」フィールド、及び、「位置」フィールド）を含む。

「速度」フィールドには、車両の速度に関する速度情報が格納される。

「加速度」フィールドには、車両の加速度に関する加速度情報が格納される。

「位置」フィールドには、車両の位置に関する位置情報が格納される。例えば、位置情報は、クライアント装置１０のＧＰＳ受信機によって取得される。

（１−３−４）保険管理情報データベース
第１実施形態の保険管理情報データベースについて説明する。図７は、第１実施形態の保険管理情報データベースのデータ構造を示す図である。

図７の保険管理情報データベースには、保険の管理に関する保険管理情報が格納される。
保険管理情報データベースは、「管理ＩＤ」フィールドと、「トリップＩＤ」フィールドと、「計測時間」フィールドと、「契約状態」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
保険管理情報データベースは、運転者ＩＤに関連付けられている。

「管理ＩＤ」フィールドには、管理ＩＤが格納される。管理ＩＤは、保険管理情報を識別する情報である。

「トリップＩＤ」フィールドには、保険の適用対象となるトリップＩＤが格納される。

「計測時間」フィールドには、保険の契約状態が更新された日時に関する情報が格納される。

「契約状態」フィールドには、保険の契約状態に関する契約状態情報が格納される。

（１−４）情報処理
第１実施形態の情報処理について説明する。図８は、第１実施形態の情報処理のシーケンス図である。図９は、図８の保険判定の処理の詳細なフローチャートである。図１０は、図８の情報処理において表示される画面例を示す図である。図１１は、図８の情報処理において表示される画面例を示す図である。図１２は、図９の計測スコアの計算の説明図である。図１３は、図９の運転スコアの計算の説明図である。
図８の情報処理は、クライアント装置１０が第１運転者の運転者ＩＤをサーバ３０に送信し、且つ、サーバ３０が第１運転者の運転者ＩＤを認証した後に開始する。

図８に示すように、クライアント装置１０は、ユーザ指示の受付（Ｓ１１０）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ１０（図１０）をディスプレイに表示する。

画面Ｐ１０は、操作オブジェクトＢ１００ａ〜Ｂ１００ｂと、フィールドオブジェクトＦ１００と、を備える。
フィールドオブジェクトＦ１００は、運転者ＩＤの入力を受け付けるオブジェクトである。
操作オブジェクトＢ１００ａは、新規のトリップを開始するためのユーザ指示（以下「トリップ開始指示」という）を受け付けるように構成される。
操作オブジェクトＢ１００ｂは、既存のトリップを再開するためのユーザ指示（以下「トリップ再開指示」という）を受け付けるように構成される。

ステップＳ１１０の後、クライアント装置１０は、トリップリクエスト（Ｓ１１１）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、トリップリクエストデータをサーバ３０に送信する。
トリップリクエストデータは、以下の情報を含む。
・ステップＳ１１０で受け付けられた運転者ＩＤ
・ステップＳ１１０で受け付けられたトリップ開始指示又はトリップ再開指示

ステップＳ１１１の後、サーバ３０は、トリップＩＤの発行（Ｓ１３０）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、トリップリクエストデータにトリップ開始指示が含まれる場合、新規のトリップＩＤを発行する。
プロセッサ３２は、トリップリクエストデータにトリップ再開指示が含まれる場合、トリップリクエストデータに含まれる運転者ＩＤに関連付けられた走行情報データベース（図６）を参照して、「計測時間」フィールドの情報が最も新しい日時を示すレコードの「トリップＩＤ」フィールドのトリップＩＤと同一のトリップＩＤを発行する。

ステップＳ１３１の後、サーバ３０は、トリップレスポンス（Ｓ１３１）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、トリップレスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。トリップレスポンスデータは、ステップＳ１３０で発行されたトリップＩＤを含む。

ステップＳ１３１の後、クライアント装置１０は、走行画面の表示（Ｓ１１２）を実行する。
プロセッサ１２は、画面Ｐ１１（図１０）をディスプレイに表示する。

画面Ｐ１１は、表示オブジェクトＡ１０１と、操作オブジェクトＢ１０１と、画像オブジェクトＩＭＧ１０１と、を含む。
表示オブジェクトＡ１０１には、トリップレスポンスデータに含まれるトリップＩＤが表示される。
操作オブジェクトＢ１０１は、トリップを終了するためのユーザ指示（以下「トリップ終了指示」という）を受け付けるオブジェクトである。
画像オブジェクトＩＭＧ１０１は、判定条件の達成率を示す画像である。画像オブジェクトＩＭＧ１０１は、達成率「０％」を示している。

ステップＳ１１２の後、クライアント装置１０は、走行情報の取得（Ｓ１１３）を実行する。
具体的には、運転者が車両の運転を開始すると、センサモジュール２０は、車両の走行情報の計測を開始する。
プロセッサ１２は、通信インタフェース１４を介して、センサモジュール２０から走行情報を取得する。走行情報は、当該車両の速度情報、加速度情報、位置情報、及び、位置情報の精度に関する精度情報を含む。

ステップＳ１１３の後、クライアント装置１０は、判定リクエスト（Ｓ１１４）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、判定リクエストデータをサーバ３０に送信する。判定リクエストデータは、以下の情報を含む。
・ステップＳ１１２で取得された走行情報
・ステップＳ１１２の実行日時に関する情報（つまり、計測時間情報）

ステップＳ１１４の後、サーバ３０は、保険判定（Ｓ１３２）を実行する。
はじめに、図９に示すように、サーバ３０は、走行情報データベースの更新（Ｓ１３２０）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、トリップリクエストデータに含まれる運転者ＩＤに関連付けられた走行情報データベース（図６）に新規レコードを追加する。新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
「データＩＤ」フィールドには、新規のデータＩＤが格納される。
「トリップＩＤ」フィールドには、ステップＳ１３０で発行されたトリップＩＤが格納される。「トリップＩＤ」フィールドには、トリップ終了指示又は新たなトリップ開始指示が受け付けられるまで、同一のトリップＩＤが格納される。
「計測時間」フィールドには、判定リクエストデータに含まれる計測時間情報が格納される。
「速度」フィールドには、判定リクエストデータに含まれる速度情報が格納される。
「加速度」フィールドには、判定リクエストデータに含まれる加速度情報が格納される。
「位置」フィールドには、判定リクエストデータに含まれる位置情報が格納される。

ステップＳ１３２０の後、サーバ３０は、計測期間の計算（Ｓ１３２１）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ１３２０で更新された走行情報データベース（図６）の「計測日時」フィールドの情報を用いて、速度Ｓがゼロより大きい値を示す走行情報が連続する走行期間の総和である計測期間Ｒを計算する。

図１２では、縦軸は速度（Ｓ）を示し、横軸は時刻（Ｔ）を示している。１つのプロットＰｎ（ｎ＝０〜Ｎ：Ｎはプロット数の引数）は、走行情報データベース（図６）の１つのレコードに対応する。この場合、計測期間Ｒは、式１．１で表される。
・Ｒｍ：速度Ｓがゼロより大きい値を示す走行情報が連続する走行期間（つまり、走行している期間）
・ｍ：走行期間の引数
・Ｔ（ｎ）：プロットＰｎの時刻Ｔｎ（つまり、計測時間情報）

ステップＳ１３２１の後、サーバ３０は、移動距離及び移動期間の計算（Ｓ１３２２）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、走行情報データベースの「位置」フィールドの情報と記憶装置３１に記憶された地図情報とを対比することにより、車両が移動したルート上の移動距離を計算する。
プロセッサ３２は、走行情報データベースの「位置」フィールドの情報及び地図情報を用いて、ステップＳ１３２２で計算された移動距離の移動に要した移動期間Ｑ（図１２）を計算する。

ステップＳ１３２２の後、サーバ３０は、計測スコアの計算（Ｓ１３２３）を実行する。

ステップＳ１３２３の第１例では、プロセッサ３２は、式１．２．１を用いて、計測スコアＦを計算する。Ｇ１は、計測期間Ｒの関数である。
Ｆ＝Ｇ１（Ｒ） …（式１．２．１）
・Ｒ：計測期間

ステップＳ１３２３の第２例では、プロセッサ３２は、式１．２．２を用いて、計測スコアＦを計算する。Ｇ１は、計測期間Ｒの関数である。Ｇ２は、走行回数、計測日時、位置情報、及び、移動距離の少なくとも１つの関数である。
Ｆ＝Ｇ（Ｇ１（Ｒ）, Ｇ２（Ａ,Ｆ,Ｔ,Ｌ,Ｄ）） …（式１．２．２）
・Ｒ：計測期間
・Ａ：測定データの精度
・Ｆ；走行回数
・Ｔ：計測日時
・Ｌ：位置情報
・Ｄ：移動距離

ステップＳ１３２３の後、サーバ３０は、走行情報が所定の判定条件を満たすか否かを判定する（Ｓ１３２４）。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ１３２３で計算された計測スコアＦが所定の閾値Ｔｈ以上である場合、走行情報が判定条件を満たすと判定する。プロセッサ３２は、計測スコアＦが閾値Ｔｈ未満である場合、走行情報が判定条件を満たさないと判定する。

走行情報が判定条件を満たす場合（Ｓ１３２４−ＹＥＳ）、ステップＳ１３２５に進む。
走行情報が判定条件を満たさない場合（Ｓ１３２４−ＮＯ）、ステップＳ１３２７に進む。

走行情報が判定条件を満たす場合（Ｓ１３２４−ＹＥＳ）、サーバ３０は、特徴量の抽出（Ｓ１３２５）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ１３２０で更新された走行情報データベース（図６）の「速度」フィールドの情報を参照して、所定の速度区間（例えば、１０ｋｍ／ｈ）の速度階級毎の頻度をカウントする。
プロセッサ３２は、速度階級毎の頻度に基づいて、各速度階級の発生確率を計算する。これにより、速度の離散分布（図１３）が生成される。
図１３の横軸は、１０ｋｍ／ｈ毎の速度区間であり、縦軸は発生確率である。図１３は、速度区間６０ｋｍ／ｈ（つまり、６０ｋｍ／ｈ以上且つ７０ｋｍ／ｈ未満）の発生確率が最も高く、速度区間１０ｋｍ／ｈ（つまり、１０ｋｍ／ｈ以上且つ２０ｋｍ／ｈ未満）の発生確率が最も低いことを示している。
この速度の離散分布は、速度に関する特徴量である。

ステップＳ１３２５の後、サーバ３０は、運転スコアの計算（Ｓ１３２６）を実行する。
記憶装置３１には、運転スコアモデルＭｄが記憶されている。運転スコアモデルＭｄの入力は、速度の離散分布である。運転スコアモデルＭｄの出力は、運転スコアを示す数値（以下「運転スコア」という）である。運転スコアモデルＭｄは、複数の運転者の速度の離散分布と、各運転者が起こした事故と、の相関性を用いた機械学習により生成される。
プロセッサ３２は、式１．３を用いて、ステップＳ１３２０で更新された走行情報データベース（図６）に格納された走行情報に対応する運転スコアＤを計算する。
Ｄ＝Ｍｄ（ｖ） …（式１．３）
・Ｍｄ：運転スコアモデル
・ｖ：各速度階級の発生確率

ステップＳ１３２５の後、サーバ３０は、保険の決定（Ｓ１３２７）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、保険情報マスタデータベース（図５）の「運転スコア」フィールドを参照して、ステップＳ１３２５で計算した運転スコアに対応する保険ＩＤを特定する。例えば、ステップＳ１３２５で計算された運転スコアが５０である場合、「運転スコア」フィールドの情報「６０以下」に関連付けられた保険ＩＤ「ＩＮＳ００１」が特定される。

ステップＳ１３２７の後、サーバ３０は、保険管理情報データベースの更新（Ｓ１３２８）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、認証された運転者ＩＤに関連付けられた保険管理情報データベース（図７）に新規レコードを追加する。

走行情報が判定条件を満たす場合（Ｓ１３２４−ＹＥＳ）、新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
「管理ＩＤ」フィールドには、新規の管理ＩＤが格納される。
「トリップＩＤ」フィールドには、ステップＳ１３０で発行されたトリップＩＤが格納される。「トリップＩＤ」フィールドには、トリップ終了指示又は新たなトリップ開始指示が受け付けられるまで、同一のトリップＩＤが格納される。
「計測時間」フィールドには、判定リクエストデータに含まれる計測時間情報が格納される。
「契約状態」フィールドには、ステップＳ１３２７において決定された保険ＩＤが格納される。

走行情報が判定条件を満たさない場合（Ｓ１３２４−ＮＯ）、新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
「管理ＩＤ」フィールドには、新規の管理ＩＤが格納される。
「トリップＩＤ」フィールドには、ステップＳ１３０で発行されたトリップＩＤが格納される。「トリップＩＤ」フィールドには、トリップ終了指示又は新たなトリップ開始指示が受け付けられるまで、同一のトリップＩＤが格納される。
「計測時間」フィールドには、判定リクエストデータに含まれる計測時間情報が格納される。
「契約状態」フィールドには、所定の保険ＩＤ（但し、ステップＳ１３２７において決定された保険ＩＤとは異なる保険ＩＤ）が格納される。所定の保険ＩＤは、例えば、保険情報マスタデータベース（図５）の「保障タイプ」フィールドに「固定型」が格納されたレコードの保険ＩＤ（つまり、走行情報に依存しない保険条件が適用される保険の保険ＩＤ）である。

ステップＳ１３２８が終了すると、図９の処理が終了する。

ステップＳ１３２の後、サーバ３０は、判定レスポンス（Ｓ１３３）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、判定レスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。
走行情報が判定条件を満たさないと判定された場合（Ｓ１３２４−ＮＯ）の判定レスポンスデータは、判定条件の達成率を含む。
走行情報が判定条件を満たすと判定された場合（Ｓ１３２４−ＹＥＳ）の判定レスポンスデータは、ステップＳ１３２４において「契約状態」フィールドに格納された保険ＩＤに関連付けられた保険情報（例えば、保険名、保険料、及び、保障タイプ）を含む。

ステップＳ１３３の後、クライアント装置１０は、判定結果の提示（Ｓ１１５）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ１２（図１０）又はＰ１３（図１１）をディスプレイに表示する。

画面Ｐ１２は、走行情報が判定条件を満たさないと判定された場合（Ｓ１３２４−ＮＯ）に表示される。画面Ｐ１２は、表示オブジェクトＡ１０１及びＡ１０２と、操作オブジェクトＢ１０１と、画像オブジェクトＩＭＧ１０２と、を含む。
画像オブジェクトＩＭＧ１０２は、判定条件の達成率を示す画像である。画像オブジェクトＩＭＧ１０２は、判定条件の達成率「５０％」（つまり、走行情報が判定条件を満たしていないこと）を示している。
表示オブジェクトＡ１０２には、判定レスポンスデータに含まれる保険情報（例えば、保険タイプ「固定型」の保険の保険情報）が表示される。

画面Ｐ１３は、走行情報が判定条件を満たすと判定された場合（Ｓ１３２４−ＹＥＳ）に表示される。画面Ｐ１３は、表示オブジェクトＡ１０１及びＡ１０３と、操作オブジェクトＢ１０１と、画像オブジェクトＩＭＧ１０３と、を含む。
画像オブジェクトＩＭＧ１０３は、判定条件の達成率を示す画像である。画像オブジェクトＩＭＧ１０２は、判定条件の達成率「１００％」（つまり、走行情報が判定条件を満たしていること）を示している。
表示オブジェクトＡ１０３には、判定レスポンスデータに含まれる保険情報（例えば、保険タイプ「走行連動型」の保険の保険情報）が表示される。

第１実施形態によれば、走行情報の量が十分でなくても、走行情報が保険の判定に必要な判定条件を満たす場合、走行情報に応じた保険を運転者に適用する。これにより、走行情報に欠損があっても、テレマティクス保険を容易に適用することができる。

第１実施形態によれば、速度または加速度等の単一の計測項目ないしは速度及び加速度等の複数の計測項目の組み合わせによって導出される走行情報の離散分布の各階級の発生確率を特徴量として用いて、運転スコアを計算する。つまり、走行情報の計測項目全体ではなく、走行情報の計測項目の構成要素である各階級の発生確率が特徴量になる。換言すると、走行情報の計測項目の離散分布から得られる情報である発生確率から特徴量が導出される。これにより、走行情報に欠損があっても、テレマティクス保険を容易に適用することができる。

第１実施形態によれば、単一の計測項目、又は、複数の計測項目の走行情報の組合せから導出される離散分布の各階級を特徴量とする。これにより、ある計測項目のうち、事故リスクや運転スコアに影響を与える階級を特定することができる。

（２）第２実施形態
第２実施形態について説明する。第２実施形態では、走行情報に応じたレコメンド情報を運転者に提供する。

（２−１）第２実施形態の概要
第２実施形態の概要について説明する。図１４は、第２実施形態の概要の説明図である。

図１４に示すように、サーバ３０は、クライアント装置１０と接続可能である。
サーバ３０は、車両に配置されたセンサモジュール２０から、車両の走行に関する走行情報を取得する。
サーバ３０は、クライアント装置１０から送信された走行情報が所定の判定条件を満たす場合、運転スコアに基づいて、クライアント装置１０から出力させる出力情報を生成する。
サーバ３０は、出力情報をクライアント装置１０に送信する。

このように、第１実施形態では、車両の走行情報に応じて、車両の走行中に提供される出力情報が変わる。

第２実施形態によれば、運転者は、クライアント装置１０を介して、計測スコアに応じた出力情報を得ることができる。これにより、運転者は、車両の運転中に、走行情報に応じて動的に変化する走行環境を体験することができる。

（２−２）情報処理
第２実施形態の情報処理について説明する。図１５は、第２実施形態の情報処理のシーケンス図である。図１６は、図１５の出力情報の生成の処理の詳細なフローチャートである。
図１７は、図１５の情報処理において表示される画面の例を示す図である。

図１５に示すように、クライアント装置１０は、第１実施形態（図８）と同様に、ステップＳ１１０〜Ｓ１１１を実行する。
ステップＳ１１１の後、サーバ３０は、第１実施形態と同様に、ステップＳ１３０〜Ｓ１３１を実行する。
ステップＳ１３１の後、クライアント装置１０は、第１実施形態と同様にステップＳ１１２〜Ｓ１１４を実行する。

ステップＳ１１４の後、サーバ３０は、出力情報の生成（Ｓ２３０）を実行する。
はじめに、図１６に示すように、サーバ３０は、第１実施形態（図９）と同様に、ステップＳ１３２０〜Ｓ１３２６を実行する。

ステップＳ１３２６の後、サーバ３０は、出力情報の選択（Ｓ２３００）を実行する。
具体的には、記憶装置３１には、複数の出力情報が記憶されている。各出力情報には、出力条件（例えば、運転スコアの範囲）が関連付けられている。出力情報は、例えば、以下の少なくとも１つの形態で表現されたレコメンド情報を含む。レコメンド情報は、運転スコアに応じてユーザに推奨されるコンテンツを表す情報である。
・テキスト情報（例えば、運転者にとって推奨される走行ルートのナビゲーションに関する情報）
・音声情報（例えば、運転者の好きな音楽、又は、運転者にとって推奨される走行ルートのナビゲーションに関する情報）
・静止画情報（例えば、車両の位置の周辺の景色の静止画情報）
・動画情報（例えば、車両の位置の周辺の景色の動画情報）

プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶された複数の出力情報のうち、ステップＳ１３２３で計算された計測スコアが該当する出力条件に関連付けられた出力情報を選択する。

ステップＳ２３０の後、サーバ３０は、判定レスポンス（Ｓ２３１）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、判定レスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。判定レスポンスデータは、ステップＳ２３００において選択された出力情報を含む。

ステップＳ２３１の後、クライアント装置１０は、ユーザ体験の提供（Ｓ２１０）を実行する。

第１例として、出力情報がテキスト情報（例えば、ユーザにとって推奨される走行ルートのナビゲーションに関する情報）である場合、プロセッサ１２は、ディスプレイに画面を表示させる。当該画面には、ステップＳ２３００に対応する出力情報が表示される。

第２例として、出力情報が音声情報である場合、プロセッサ１２は、スピーカを介して、出力情報を出力する。

第３例として、出力情報が静止画情報である場合、プロセッサ１２は、当該静止画情報を含む画面をディスプレイに表示させる。

第４例として、出力情報が動画像情報である場合、プロセッサ１２は、当該動画情報を含む画面をディスプレイに表示させ、且つ、当該動画情報に含まれる音声情報をクライアント装置１０から出力させる。

第２実施形態によれば、サーバ３０は、クライアント装置１０を介して、走行情報の量に関わらず、走行情報に応じた出力情報を運転者に提供する。これにより、運転者は、車両の運転中に動的に変化する走行環境を体験することができる。

（３）第３実施形態
第３実施形態について説明する。第３実施形態では、１つの走行指標の走行情報から複数の特徴量を生成する。

（３−１）第３実施形態の概要
第３実施形態の概要について説明する。図１８は、第３実施形態の概要の説明図である。

図１８に示すように、サーバ３０は、クライアント装置１０と接続可能である。
サーバ３０は、車両に配置されたセンサモジュール２０から、車両の走行に関する走行情報を取得する。
サーバ３０は、１つの走行指標の走行情報から複数の特徴量（第１特徴量及び第２特徴量）を生成する。
サーバ３０は、複数の特徴量の組合せに基づいて、運転者の走行の特徴を判定する。

第３実施形態によれば、サーバ３０は、１つの走行指標の走行情報から複数の特徴量を生成する。これにより、走行情報に欠損がある場合でも、運転者の走行の特徴を適切に判定することができる。

（３−２）情報処理
第３実施形態の情報処理について説明する。図１９は、第３実施形態の情報処理のシーケンス図である。図２０は、図１９の走行判定の詳細なフローチャートである。図２１は、図１９の情報処理において表示される画面例を示す図である。図２２は、図１９の走行判定の説明図である。

図１９に示すように、クライアント装置１０は、第１実施形態（図８）と同様に、ステップＳ１１０〜Ｓ１１１を実行する。
ステップＳ１１１の後、サーバ３０は、第１実施形態と同様に、ステップＳ１３０〜Ｓ１３１を実行する。
ステップＳ１３１の後、クライアント装置１０は、第１実施形態と同様に、ステップＳ１１２〜Ｓ１１４を実行する。

ステップＳ１１４の後、サーバ３０は、走行判定（Ｓ３３０）を実行する。

図２０に示すように、サーバ３０は、第１実施形態（図９）と同様に、ステップＳ１３２０を実行する。

ステップＳ１３２０の後、サーバ３０は、第１特徴量の生成（Ｓ３３００）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ１３２０で更新された走行情報データベース（図６）の「速度」フィールドの情報を参照して、第１速度区間（例えば、１０ｋｍ／ｈ）の速度階級毎の頻度をカウントする。
プロセッサ３２は、速度階級毎の頻度に基づいて、各速度階級の発生確率を計算する。これにより、第１速度離散分布（図１３）が生成される。
この第１速度離散分布は、第１速度区間の速度に関する特徴量である。

ステップＳ３３００の後、サーバ３０は、第２特徴量の生成（Ｓ３３０１）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ１３２０で更新された走行情報データベース（図６）の「速度」フィールドの情報を参照して、第１速度区間とは異なる第２速度区間（例えば、２０ｋｍ／ｈ）の速度階級毎の頻度をカウントする。
プロセッサ３２は、速度階級毎の頻度に基づいて、各速度階級の発生確率を計算する。これにより、第２速度離散分布（図２２）が生成される。
図２２の横軸は、２０ｋｍ／ｈ毎の速度区間であり、縦軸は確率である。図２２は、速度区間８０ｋｍ／ｈ（つまり、８０ｋｍ／ｈ以上且つ１００ｋｍ／ｈ未満）の発生確率が最も高く、速度区間１００ｋｍ／ｈ（つまり、１００ｋｍ／ｈ以上且つ１２０ｋｍ／ｈ未満）の発生確率が最も低いことを示している。
この第２速度離散分布は、第２速度区間の速度に関する特徴量である。

つまり、サーバ３０は、１つの走行指標について、複数の区間を用いて、複数の離散分布を生成する。換言すると、サーバ３０は、１つの走行指標の走行情報の次元を変えることによって、１つの走行指標の走行情報から複数の特徴量を生成する。

ステップＳ３３０１の後、サーバ３０は、運転スコアの計算（Ｓ３３０２）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、第１速度離散分布及び第２速度離散分布における各速度階級の確率ｖを式１．３に代入することにより、運転スコアＤを計算する。

ステップＳ３３０２が終了すると、図２０の処理が終了する。

ステップＳ３３０の後、サーバ３０は、判定レスポンス（Ｓ３３１）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、判定レスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。
判定レスポンスデータは、例えば、以下の情報を含む。
・ステップＳ３３００で生成された第１特徴量（例えば、第１速度離散分布）
・ステップＳ３３０１で生成された第２特徴量（例えば、第２速度離散分布）
・ステップＳ３３０２で計算された運転スコアＤ

ステップＳ３３１の後、クライアント装置１０は、判定結果の提示（Ｓ３１０）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ３０（図２１）をディスプレイに表示する。

画面Ｐ３０は、表示オブジェクトＡ３００〜Ａ３０２を含む。
表示オブジェクトＡ３００には、判定レスポンスデータに含まれる第１特徴量が表示される。
表示オブジェクトＡ３０１には、判定レスポンスデータに含まれる第２特徴量が表示される。
表示オブジェクトＡ３０２には、第１特徴量及び第２特徴量の生成のために参照された走行指標（例えば、速度）と、第１特徴量及び第２特徴量（例えば、各特徴量に対応する離散分布の最大階級及び最小階級）と、判定レスポンスデータに含まれる運転スコアと、が表示される。

第３実施形態によれば、１つの走行指標から得られる複数の特徴量の組合せに基づいて、運転スコアを計算するので、走行情報に欠損があっても、運転者の走行の特徴が運転スコアにより強く反映される。これにより、走行情報の量にかかわらず、運転者の走行の特徴を判定することができる。

（４）変形例
本実施形態の変形例について説明する。

（４−１）変形例１
変形例１について説明する。変形例１は、情報処理の対象となる第１運転者に関連する情報と、第１運転者以外の第２運転者に関連する情報と、を参照して、第１運転者の保険を判定する例である。
図２３は、変形例１の保険判定の処理の詳細なフローチャートである。

図２３に示すように、変形例１のサーバ３０は、走行情報が判定条件を満たす場合（Ｓ１３２４−ＹＥＳ）、第２運転者の決定（Ｓ４３２０）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ１３２において、運転者情報データベース（図４）を参照して、トリップリクエストデータに含まれる運転者ＩＤ（以下「第１運転者ＩＤ」という）に関連付けられた「運転者属性」フィールドの情報（以下「第１運転者属性情報」という）を特定する。
プロセッサ３２は、運転者情報データベースの「運転者属性」フィールドを参照して、第１運転者属性情報が示す運転者属性との類似度（例えば、コサイン類似度）を計算する。
プロセッサ３２は、類似度が所定値以上であるレコードの運転者ＩＤ（以下「第２運転者ＩＤ」という）を少なくとも１つ特定する。第２運転者ＩＤは、第１運転者の運転者属性と類似する運転者属性を示す第２運転者を識別する。

ステップＳ４３２０の後、サーバ３０は、第１実施形態（図９）と同様に、ステップＳ１３２５を実行する。

ステップＳ３３２０の後、サーバ３０は、運転スコアの計算（Ｓ４３２１）を実行する。
具体的には、記憶装置３１には、運転者識別情報と、各運転者の運転スコアの平均値と、が関連付けて記憶されている。
プロセッサ３２は、式３．１．１を用いて、第１運転者の運転スコアＤ１を計算する。
Ｄ１＝Ｄａｖｅ２＊Ｍｄ（ｖ） …（式３．１．１）
・Ｄａｖｅ２：第２運転者識別情報に関連付けられた運転スコアの平均値
・Ｍｄ：運転スコアモデル
・ｖ：各速度階級の発生確率
つまり、プロセッサ３２は、第２運転者の運転スコアの平均値Ｄａｖｅ２と、走行情報から得られる特徴量（一例として、速度に関する特徴量）と、に基づいて、運転スコアＤ１を計算する。

ステップＳ４３２１の後、サーバ３０は、第１実施形態と同様にステップＳ１３２７〜Ｓ１３２８（図８）を実行する。

変形例１によれば、保険の対象となる第１運転者の走行情報だけでなく、少なくとも１人の第２運転者の走行情報も参照して、第１運転者の運転スコアを計算する。その結果、より高精度の運転スコアが得られる。これにより、より適切な保険を第１運転者に適用することができる。

なお、変形例１は、第１実施形態だけでなく、第２実施形態にも適用可能である。
この場合、第２運転者の運転スコアの平均値を参照して計算された第１運転者の運転スコアに応じた出力情報が第１運転者に提供される。

（４−２）変形例２
変形例２について説明する。変形例２は、計測スコアの計算に関する変形例である。

変形例２の第１例のサーバ３０は、位置情報の精度に基づいて、計測スコアＦを計算する。
具体的には、プロセッサ３２は、精度が所定の誤差（例えば、１０ｍ）以下である位置情報Ｌｅを抽出する。
プロセッサ３２は、式３．１を用いて、計測スコアＦを計算する。
Ｇ１は、計測期間Ｒの関数である。Ｇ２は、走行回数、計測日時、位置情報、及び、移動距離の少なくとも１つの関数である。
Ｆ＝Ｌｅ＊Ｇ（Ｇ１（Ｒ）, Ｇ２（Ａ,Ｆ,Ｔ,Ｌ,Ｄ）） …（式３．２．１）
・Ｌｅ：精度が所定の誤差以下である位置情報
・Ｒ：計測期間
・Ａ：測定データの精度
・Ｆ；走行回数
・Ｔ：計測日時
・Ｌ：位置情報
・Ｄ：移動距離

位置情報は、ステップＳ１３２５において、運転スコアの計算のために参照されるので、精度情報の平均値が高いほど、運転スコアの精度も高くなる。このことは、精度情報の平均値が高いほど、保険会社のリスクが低くなることを意味する。
第１例によれば、位置情報の精度が高いほど、計測期間Ｒが少なくても、保険の契約状態が有効になり易くなる。これにより、保険会社のリスクを抑制し、且つ、運転者のテレマティクス保険の適用機会を増やすことができる。

変形例２の第２例のサーバ３０は、走行の時間帯に基づいて、計測スコアＦを計算する。
具体的には、プロセッサ３２は、式３．２を用いて、計測スコアＦを計算する。
Ｇ１は、計測期間Ｒの関数である。Ｇ２は、走行回数、計測日時、位置情報、及び、移動距離の少なくとも１つの関数である。
Ｆ＝Ｔｒ（Ｒ）＊Ｇ（Ｇ１（Ｒ）, Ｇ２（Ａ,Ｆ,Ｔ,Ｌ,Ｄ）） …（式３．２．２）
・Ｔｒ（Ｒ）：計測期間Ｒにおける交通量の平均値の反比例関数
・Ｒ：計測期間
・Ａ：測定データの精度
・Ｆ；走行回数
・Ｔ：計測日時
・Ｌ：位置情報
・Ｄ：移動距離

第２例によれば、交通量が相対的に低い時間帯（一例として、休日の夜間）が移動期間Ｑに含まれる場合、計測スコアＦが高くなる。この場合、計測期間Ｒが少なくても、保険の契約状態が有効になり易くなる。これにより、保険会社のリスクを抑制し、且つ、運転者のテレマティクス保険の適用機会を増やすことができる。

変形例２の第３例のサーバ３０は、走行シーンに基づいて、計測スコアＦを計算する。
具体的には、プロセッサ３２は、式３．３を用いて、計測スコアＦを計算する。式３．３に示すように、計測スコアＦは、走行シーン関数Ｓｃ（ｗ）に依存する。走行シーン関数Ｓｃ（ｗ）は、走行シーンによって決まる走行シーンパラメータに依存する。走行シーンパラメータは、例えば、走行場所及び天候場所の少なくとも１つに応じて決まる。走行場所は、例えば、走行周辺環境（一例として、「街中」、「郊外」、若しくは、「山間部」）、及び、道路環境（一例として、所定の道幅の道路、高速道路、又は、交差点）の少なくとも１つを含む。天候は、例えば、「晴れ」、「くもり」、又は、「雨」である。
Ｇ１は、計測期間Ｒの関数である。Ｇ２は、走行回数、計測日時、位置情報、及び、移動距離の少なくとも１つの関数である。
Ｆ＝Ｓｃ（ｗ）＊Ｇ（Ｇ１（Ｒ）, Ｇ２（Ａ,Ｆ,Ｔ,Ｌ,Ｄ）） …（式３．２．３）
・ｗ：走行シーンパラメータ
・Ｓｃ（ｗ）：走行シーン関数
・Ｒ：計測期間
・Ａ：測定データの精度
・Ｆ；走行回数
・Ｔ：計測日時
・Ｌ：位置情報
・Ｄ：移動距離

第３例によれば、走行シーンに応じて計測スコアＦが決まる。この場合、計測期間Ｒが少なくとても、保険の契約状態が有効になり易くなる。これにより、保険会社のリスクを抑制し、且つ、運転者のテレマティクス保険の適用機会を増やすことができる。

上記変形例２の第１例〜第３例は、互いに、組み合わせ可能である。

（４−３）変形例３
変形例３について説明する。変形例３は、複数の指標の特徴量の組合せに基づいて、運転スコアを計算する例である。
図２４は、変形例３の運転スコアの計算の説明図である。

ステップＳ１３２５（図９）において、プロセッサ３２は、第１実施形態と同様に、速度の離散分布（図１３）を生成する。
プロセッサ３２は、ステップＳ１３２０で更新された走行情報データベース（図６）の「加速度」フィールドの情報を参照して、所定の加速度区間（例えば、１ｋｍ^２／ｓ）の加速度階級毎の頻度をカウントする。
プロセッサ３２は、加速度階級毎の頻度に基づいて、各加速度階級の発生確率を計算する。これにより、加速度離散分布（図２４）が生成される。
図２４の横軸は、１ｋｍ^２／ｈ毎の加速度区間であり、縦軸は発生確率である。図２４は、加速度区間８ｋｍ^２／ｈ（つまり、８ｋｍ^２／ｈ以上且つ９ｋｍ^２／ｈ未満）の発生確率が最も高く、加速度区間３ｋｍ^２／ｈ（つまり、３ｋｍ^２／ｈ以上且つ４ｋｍ^２／ｈ未満）の発生確率が最も低いことを示している。
この加速度離散分布は、加速度に関する特徴量である。

変形例３の運転スコアモデルＭｄの入力は、速度離散分布及び加速度離散分布である。運転スコアモデルＭｄの出力は運転スコアである。運転スコアモデルＭｄは、複数の運転者の速度離散分布及び加速度離散分布の組合せと、各運転者が起こした事故と、の相関性を用いた機械学習により生成される。
プロセッサ３２は、式３．３．１を用いて、運転者の運転スコアＤを計算する。
Ｄ１＝Ｍｄ（ｖ，ａ） …（式３．１．１）
・Ｍｄ：運転スコアモデル
・ｖ：各速度階級の発生確率
・ａ：各加速度階級の発生確率
つまり、プロセッサ３２は、複数の走行指標（一例として、速度及び加速度）の特徴量の組合せに基づいて、運転スコアＤを計算する。

変形例３によれば、複数の走行指標（例えば、速度及び加速度）の特徴量の組合せに基づいて、運転スコアを計算するので、走行情報に欠損があっても、運転者の走行の特徴が運転スコアにより強く反映される。これにより、走行情報の量にかかわらず、より適切な保険を運転者に適用することができる。

（４−４）変形例４
変形例４について説明する。変形例４は、第１実施形態と第３実施形態を組み合わせたときの保険判定の例である。
図２５は、変形例４の保険判定の詳細なフローチャートである。

図２５に示すように、サーバ３０は、第１実施形態（図９）と同様に、ステップＳ１３２０〜Ｓ１３２３を実行する。

走行情報が判定条件を満たす場合（Ｓ１３２４−ＹＥＳ）、ステップＳ３３００に進む。
走行情報が判定条件を満たさない場合（Ｓ１３２４−ＮＯ）、ステップＳ１３２７に進む。

走行情報が判定条件を満たす場合（Ｓ１３２４−ＹＥＳ）、サーバ３０は、第３実施形態（図２０）と同様に、ステップＳ１３２０及びＳ３３００〜Ｓ３３０２を実行する。
ステップＳ３３０２の後、サーバ３０は、第１実施形態（図９）と同様に、ステップＳ１３２７〜Ｓ１３２８を実行する。

変形例４によれば、１つの走行指標から得られる複数の特徴量の組合せに基づいて、運転スコアを計算するので、走行情報に欠損があっても、運転者の走行の特徴が運転スコアにより強く反映される。これにより、走行情報の量にかかわらず、より適切な保険を運転者に適用することができる。

（５）本実施形態の小括
本実施形態について小括する。

本実施形態の第１態様は、
複数の運転者のそれぞれを識別する運転者識別情報と、各運転者が契約した保険の契約状態に関する契約状態情報と、を関連付けて記憶する手段を備え、
車両を運転する第１運転者の第１運転者識別情報を取得する手段（例えば、ステップＳ１３０を実行するプロセッサ３２）を備え、
車両に配置されたセンサ（２０）から、車両の走行に関する走行情報を取得する手段（例えば、ステップＳ１３２を実行するプロセッサ３２）を備え、
走行情報 が所定の判定条件を満たすか否かを判定する手段（例えば、ステップＳ１３２４を実行するプロセッサ３２）を備え、
走行情報が所定の判定条件を満たす場合、第１運転者識別情報に関連付けられた契約状態情報を有効状態に更新する手段（例えば、ステップＳ１３２４〜Ｓ１３２８を実行するプロセッサ３２）を備える、
情報処理装置（例えば、サーバ３０）である。

第１態様によれば、走行情報の量が十分でなくても、走行情報が保険の判定に必要な判定条件を満たす場合、走行情報に応じた保険を運転者に適用する。これにより、走行情報に欠損があっても、テレマティクス保険を適用することができる。

本実施形態の第２態様は、
走行情報の計測期間に関する情報、車両の移動距離に関する情報、及び、車両の移動期間に関する情報の少なくとも１つに基づいて計測スコアを計算する手段（例えば、ステップＳ１３２３を実行するプロセッサ３２）を備え、
判定する手段は、計測スコアと所定の閾値とを比較する、
情報処理装置である。

第２態様によれば、走行情報の計測時間に関する情報、車両の移動距離に関する情報、及び、車両の移動期間に関する情報の少なくとも１つに応じた保険を運転者に適用する。これにより、走行に応じたテレマティクス保険を適用することができる。

本実施形態の第３態様は、
複数の保険契約の中から、走行情報の量に応じた保険契約を決定する手段（例えば、ステップＳ１３２７を実行するプロセッサ３２）を備え、
第１運転者識別情報と、決定された保険契約を識別する保険識別情報と、を関連付けて記憶する手段（例えば、ステップＳ１３２８を実行するプロセッサ３２）を備える、
情報処理装置である。

第３態様によれば、走行情報の量に応じた保険を運転者に適用する。これにより、走行に応じたテレマティクス保険を適用することができる。

本実施形態の第４態様は、
決定する手段は、
走行情報が判定条件を満たす場合、契約状態情報を、走行情報に依存する保険条件が適用される第１保険契約に決定し、
走行情報が判定条件を満たさない場合、契約状態情報を、走行情報に依存しない保険条件が適用される第２保険契約に決定する、
情報処理装置である。

第４態様によれば、走行情報が判定条件を満たすか否かに応じた保険を運転者に適用する。これにより、走行に応じたテレマティクス保険を適用することができる。

本実施形態の第５態様は、
第１運転者識別情報に関連付けられた走行情報に基づいて、第１運転者の運転スコアを計算する手段（例えば、ステップＳ１３２５を実行するプロセッサ３２）を備え、
決定する手段は、計算された運転スコアに基づいて、保険契約を決定する、
情報処理装置である。

第５態様によれば、走行情報に基づいて計算された運転スコアに応じた保険を運転者に適用する。これにより、運転スコアに応じたテレマティクス保険を適用することができる。

本実施形態の第６態様は、
計算する手段は、第１運転者識別情報に関連付けられた走行情報と、第１運転者に類似する少なくとも１人の第２運転者の第２運転者識別情報に関連付けられた走行情報と、に基づいて、第１運転者の運転スコアを計算する、
情報処理装置である。

第６態様によれば、ある第１運転者の運転スコアを、他の第２運転者の運転スコアを参照して計算する。これにより、運転スコアの精度を向上させることができる。

本実施形態の第７態様は、
運転者の属性に関する運転者属性情報と、運転者識別情報と、を関連付けて記憶する手段を備え、
第１運転者識別情報に関連付けられた運転者属性情報と、第１運転者識別情報以外の運転者識別情報に関連付けられた運転者属性情報と、に基づいて、第２運転者を決定する手段（例えば、ステップＳ４３２０を実行するプロセッサ３２）を備える、
情報処理装置である。

第７態様によれば、ある第１運転者の属性と他の第２運転者の属性とを考慮して、第１運転者の運転スコアの計算において参照する第２運転者を決定する。これにより、運転スコアの精度を向上させることができる。

本実施形態の第８態様は、
走行情報の特徴量を抽出する手段（例えば、ステップＳ１３２５を実行するプロセッサ３２）を備え、
計算する手段は、特徴量に基づいて、運転スコアを計算する、
情報処理装置である。

第８態様によれば、運転者の走行の特徴に応じて運転スコアを計算する。これにより、運転者の走行の特徴に応じた保険を適用することができる。

本実施形態の第９態様は、
抽出する手段は、走行情報について、階級毎の頻度の発生確率を示す離散分布を生成し、
計算する手段は、離散分布に基づいて、運転スコアを計算する、
情報処理装置である。

第９態様によれば、運転者の走行の特徴に応じて運転スコアを計算する。これにより、運転者の走行の特徴に応じた保険を適用することができる。

本実施形態の第１０態様は、
抽出する手段は、複数の走行指標の走行情報から、複数の特徴量を抽出し、
計算する手段は、複数の特徴量の組合せに基づいて、運転スコアを計算する、
情報処理装置である。

第１０態様によれば、走行情報が少なくても、多くの特徴量を抽出することができる。これにより、走行情報に欠損があったとしても、保険を適用することができる。

本実施形態の第１１態様は、
抽出する手段は、各走行指標の走行情報から、複数の特徴量を抽出し、
計算する手段は、複数の特徴量の組合せに基づいて、運転スコアを計算する、
情報処理装置である。

第１１態様によれば、走行情報が少なくても、多くの特徴量を抽出することができる。これにより、走行情報に欠損があったとしても、保険を適用することができる。

本実施形態の第１２態様は、
判定条件の達成率を提示する手段（例えば、ステップＳ１３３を実行するプロセッサ３２）を備える、
情報処理装置である。

第１２態様によれば、運転者に判定条件の達成率を提示する。これにより、運転者に保険の適用状態を認知させることができる。

本実施形態の第１３態様は、
クライアント装置１０と接続可能なサーバ３０であって、
車両に配置されたセンサ（２０）から、車両の走行に関する走行情報を取得する手段（例えば、ステップＳ１３０を実行するプロセッサ３２）を備え、
走行情報に基づいて、クライアント装置１０から出力させる出力情報を生成する手段（例えば、ステップＳ２３０を実行するプロセッサ３２）を備え、
出力情報をクライアント装置１０に送信する手段（例えば、ステップＳ２３１を実行するプロセッサ３２）を備える、
サーバ３０である。

第１３態様によれば、サーバ３０は、クライアント装置１０を介して、走行情報の量に関わらず、走行情報に応じた出力情報を運転者に提供する。これにより、運転者は、車両の運転中に動的に変化する走行環境を体験することができる。

本実施形態の第１４態様は、
車両に配置されたセンサ（２０）から、車両の走行に関する走行情報を取得する手段（例えば、ステップＳ１３０を実行するプロセッサ３２）を備え、
各走行指標の走行情報から、複数の特徴量を抽出する手段（例えば、ステップＳ３３００〜Ｓ３３０１を実行するプロセッサ３２）を備え、
複数の特徴量の組合せに基づいて、車両を運転する運転者の走行の特徴を判定する手段（例えば、ステップＳ３３０２を実行するプロセッサ３２）を備える、
情報処理装置（例えば、サーバ３０）である。

第１４態様によれば、１つの走行指標の走行情報から複数の特徴量が抽出される。これにより、走行情報が少なくても、より多くの特徴量を得ることができる。

本実施形態の第１５態様は、
抽出する手段は、
各走行指標の走行情報について、第１区間毎の発生確率を示す第１離散分布を生成し、
走行指標の走行情報について、第１区間とは異なる第２区間毎の発生確率を示す第２離散分布を生成し、
判定する手段は、第１離散分布及び第２離散分布の組合せに基づいて、運転の特徴を判定する、
情報処理装置である。

第１５態様によれば、１つの走行指標の走行情報から複数の特徴量が抽出される。これにより、走行情報が少なくても、より多くの特徴量を得ることができる。

本実施形態の第１６態様は、
コンピュータ（例えば、プロセッサ３２）を上記の各手段として機能させるためのプログラムである。

（６）その他の変形例
その他の変形例について説明する。

記憶装置１１は、ネットワークＮＷを介して、クライアント装置１０と接続されてもよい。記憶装置３１は、ネットワークＮＷを介して、サーバ３０と接続されてもよい。

上記の情報処理の各ステップは、クライアント装置１０及びサーバ３０の何れでも実行可能である。

センサモジュール２０は、クライアント装置１０の構成要素に含まれても良い。

図６では、速度情報、加速度情報、及び、位置情報の組合せと、１つの計測時間情報と、が関連付けられる例を示した。しかし、本実施形態はこれに限られない。速度情報、加速度情報、及び、位置情報のそれぞれに対して、個別の計測時間情報が関連付けられてもよい。

本実施形態では、測定データが加速度及び速度を含む例を示した。しかし、本実施形態はこれに限られない。測定データは、加速度及び速度を含まなくてもよい。この場合、プロセッサ１２は、ステップＳ１１４において、加速度及び速度を含まない判定リクエストデータをサーバ３０に送信する。
プロセッサ３２は、ステップＳ１３２において、判定リクエストデータに含まれる位置情報と、サーバ３０に接続された外部サーバに記憶された速度情報及び加速度情報の少なくとも１つと、を参照して、半径判定を実行する。

本実施形態では、発生確率の分布を特徴量として説明したが、本実施形態はこれに限られない。特徴量は、例えば、発生確率を変換した値（例えば、エントロピー）又は計算結果であっても良い。

本実施形態では、クライアント装置１０が、センサモジュール２０から測定値を取得する例を示した。しかし、本実施形態はこれに限られない。本実施形態は、例えば、クライアント装置１０に接続された外部装置又は車両に配置された計測機器から測定値を取得しても良い。

以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態及び変形例は、組合せ可能である。

１ ：情報処理システム
１０ ：クライアント装置
１１ ：記憶装置
１２ ：プロセッサ
１３ ：入出力インタフェース
１４ ：通信インタフェース
２０ ：センサモジュール
３０ ：サーバ
３１ ：記憶装置
３２ ：プロセッサ
３３ ：入出力インタフェース
３４ ：通信インタフェース

Claims (16)

1. 複数の運転者のそれぞれを識別する運転者識別情報と、各運転者が契約した保険の契約状態に関する契約状態情報と、を関連付けて記憶する手段を備え、
   車両を運転する第１運転者の第１運転者識別情報を取得する手段を備え、
   前記車両に配置されたセンサから、前記車両の走行に関する走行情報を取得する手段を備え、
   前記走行情報が所定の判定条件を満たすか否かを判定する手段を備え、
   前記走行情報が所定の判定条件を満たす場合、前記第１運転者識別情報に関連付けられた契約状態情報を有効状態に更新する手段を備える、
   情報処理装置。
2. 前記走行情報の計測期間に関する情報、前記車両の移動距離に関する情報、及び、前記車両の移動期間に関する情報の少なくとも１つに基づいて計測スコアを計算する手段を備え、
   前記判定する手段は、前記計測スコアと所定の閾値とを比較する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 複数の保険契約の中から、前記走行情報の量に応じた保険契約を決定する手段を備え、
   前記第１運転者識別情報と、前記決定された保険契約を識別する保険識別情報と、を関連付けて記憶する手段を備える、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記決定する手段は、
   前記走行情報が前記判定条件を満たす場合、前記契約状態情報を、前記走行情報に依存する保険条件が適用される第１保険契約に決定し、
   前記走行情報が前記判定条件を満たさない場合、前記契約状態情報を、前記走行情報に依存しない保険条件が適用される第２保険契約に決定する、
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記第１運転者識別情報に関連付けられた走行情報に基づいて、前記第１運転者の運転スコアを計算する手段を備え、
   前記決定する手段は、前記計算された運転スコアに基づいて、前記保険契約を決定する、
   請求項３又は４に記載の情報処理装置。
6. 前記運転スコアを計算する手段は、前記第１運転者識別情報に関連付けられた走行情報と、前記第１運転者に類似する少なくとも１人の第２運転者の運転スコアに基づいて、前記第１運転者の運転スコアを計算する、
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記運転者の属性に関する運転者属性情報と、前記運転者識別情報と、を関連付けて記憶する手段を備え、
   前記第１運転者識別情報に関連付けられた運転者属性情報と、前記第１運転者識別情報以外の運転者識別情報に関連付けられた運転者属性情報と、に基づいて、前記第２運転者を決定する手段を備える、
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記走行情報の特徴量を抽出する手段を備え、
   前記計算する手段は、前記特徴量に基づいて、前記運転スコアを計算する、
   請求項５〜７の何れかに記載の情報処理装置。
9. 前記抽出する手段は、前記走行情報について、階級毎の発生確率を示す離散分布を生成し、
   前記計算する手段は、前記離散分布に基づいて、前記運転スコアを計算する、
   請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記抽出する手段は、複数の走行指標の走行情報から、複数の特徴量を抽出し、
    前記計算する手段は、前記複数の特徴量の組合せに基づいて、前記運転スコアを計算する、
    請求項８又は９に記載の情報処理装置。
11. 前記抽出する手段は、各走行指標の走行情報から、複数の特徴量を抽出し、
    前記計算する手段は、前記複数の特徴量の組合せに基づいて、前記運転スコアを計算する、
    請求項８〜１０の何れかに記載の情報処理装置。
12. 前記判定条件の達成率を提示する手段を備える、
    請求項１〜１１の何れかに記載の情報処理装置。
13. クライアント装置と接続可能なサーバであって、
    車両に配置されたセンサから、前記車両の走行に関する走行情報を取得する手段を備え、
    前記走行情報が所定の判定条件を満たすか否かを判定する手段を備え、
    前記走行情報が前記判定条件を満たす場合、前記走行情報に基づいて、前記クライアント装置から出力させる出力情報を生成する手段を備え、
    前記出力情報を前記クライアント装置に送信する手段を備える、
    サーバ。
14. 車両に配置されたセンサから、前記車両の走行に関する走行情報を取得する手段を備え、
    各走行指標の走行情報から、複数の特徴量を抽出する手段を備え、
    前記複数の特徴量の組合せに基づいて、前記車両を運転する運転者の走行の特徴を判定する手段を備える、
    情報処理装置。
15. 前記抽出する手段は、
    各走行指標の走行情報について、第１区間毎の発生確率を示す第１離散分布を生成し、
    前記走行指標の走行情報について、前記第１区間とは異なる第２区間毎の発生確率を示す第２離散分布を生成し、
    前記判定する手段は、前記第１離散分布及び前記第２離散分布の組合せに基づいて、前記走行の特徴を判定する、
    請求項１４に記載の情報処理装置。
16. コンピュータを、請求項１〜１５の何れかに記載の各手段として機能させるためのプログラム。