JP2022042646A - 推奨車両情報提示システム及び推奨車両情報提示方法 - Google Patents

Abstract

【課題】運転者（ユーザ）に適した車両（次回借り受けるのに適した車両又は次回購入するのに適した車両）を提示することができ、運転者が自己に適した車両を選択する際の負担を軽減することができる推奨車両情報提示システム及び推奨車両情報提示方法を提供する。【解決手段】情報処理装、車載装置及びサーバ装置がネットワークＮを介して互いに通信可能な推奨車両情報提示システムにおいて、車載装置は、特定車両を運転中の運転者の生体情報を取得する車載装置の生体情報取得部及び操作状況を取得する操作状況取得部２４ｃの少なくともいずれかを備える。サーバ装置は、特定車両を運転中の運転者の運転ストレス状態及び運転慣れ状態のうち少なくとも一方を判定する運転者状態判定部を備える。情報処理装置は、運転者状態判定部の判定結果に基づいて特定される少なくとも１つの車両情報を、運転者に推奨する車両として提示する推奨車両情報提示部を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、推奨車両情報提示システム及び推奨車両情報提示方法に関する。

運転者状態（例えば、ストレス）に応じて休憩や速度低下を勧める所定のメッセージを表示画面に表示することで運転者に提示するシステムが例えば特許文献１に記載されている。

これに対して、本発明者は、運転者状態を考慮して、運転者に適した車両（例えば、次回借り受けるのに適した車両、又は、次回購入するのに適した車両）を提示することを検討した。

特開２０１８－１６９７０３号公報

特許文献１に記載のシステムにおいては、運転者状態に応じて休憩や速度低下等のストレス改善行動を提示することができるものの、運転者に適した車両（例えば、次回借り受けるのに適した車両、又は、次回購入するのに適した車両）を提示することができず、そのため運転者は、適した車両を自らの判断で選択しなければならず、負担が大きいという課題がある。

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、運転者（ユーザ）に適した車両（例えば、次回借り受けるのに適した車両、又は、次回購入するのに適した車両）を提示することができ、運転者が自己に適した車両を選択する際の負担を軽減することができる推奨車両情報提示システム及び推奨車両情報提示方法を提供するものである。

本発明にかかる推奨車両情報提示システムは、
特定車両を運転中の運転者の生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記生体情報取得部により取得された前記生体情報に基づいて、前記車両を運転中の前記運転者の運転ストレス状態を判定する運転者状態判定部と、
前記運転者状態判定部の判定結果に基づいて特定される少なくとも１つの車両情報を、前記運転者に推奨する車両として提示する推奨車両情報提示部と、を備える。

本発明にかかる他の推奨車両情報提示システムは、
特定車両を運転中の運転者の操作状況を取得する操作状況取得部と、
前記操作状況取得部により取得された前記操作状況に基づいて、前記車両を運転中の前記運転者の運転慣れ状態を判定する運転者状態判定部と、
前記運転者状態判定部の判定結果に基づいて特定される少なくとも１つの車両情報を、前記運転者に推奨する車両として提示する推奨車両情報提示部と、を備える。

本発明にかかる推奨車両情報提示方法は、
特定車両を運転中の運転者の生体情報を取得する生体情報取得ステップ及び前記車両を運転中の運転者の操作状況を取得する操作状況取得ステップのうち、少なくともいずれかのステップと、
前記車両を運転中の前記運転者の運転ストレス状態及び運転慣れ状態のうち少なくとも一方を判定する運転者状態判定ステップと、
前記運転者状態判定ステップの判定結果に基づいて特定される少なくとも１つの車両情報を、前記運転者に推奨する車両として提示する推奨車両情報提示ステップと、を備える。

本発明によれば、運転者（ユーザ）に適した車両（例えば、次回借り受けるのに適した車両、又は、次回購入するのに適した車両）を提示することができ、運転者が自己に適した車両を選択する際の負担を軽減することができる推奨車両情報提示システム及び推奨車両情報提示方法を提供することができる。

推奨車両情報提示システム１の概略システム構成図である。 情報処理装置１０のシステム構成図である。 車載装置２０のシステム構成図である。 サーバ装置３０のシステム構成図である。 ユーザＤＢ３２ａの一例である。 抽出条件ＤＢ３２ｂの一例である。 車両ＤＢ３２ｃの一例である。 借り受けたシェア車両を運転者が運転中（乗車～返却まで）の動作例のフローチャートである。 ユーザに提示する推奨車両情報を特定する動作例のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態である推奨車両情報提示システム１について添付図面を参照しながら説明する。各図において対応する構成要素には同一の符号が付され、重複する説明は省略される。

図１は、推奨車両情報提示システム１の概略システム構成図である。

図１に示すように、推奨車両情報提示システム１は、情報処理装置１０、車載装置２０、サーバ装置３０を備えている。情報処理装置１０、車載装置２０及びサーバ装置３０は、インターネット等のネットワークＮを介して互いに通信可能である。

まず、情報処理装置１０の構成例について説明する。

図２は、情報処理装置１０のシステム構成図である。

情報処理装置１０は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置で、例えば、シェア車両を貸し出す店舗に設置されている。シェア車両とは、カーシェア業者（又はレンタカー業者）が貸し出す車両のことである。シェア車両が本発明の特定車両の一例である。

図２に示すように、情報処理装置１０は、キーボード等の入力部１１、液晶ディスプレイ等の表示部１２、サーバ装置３０との間でネットワークＮを介して通信する通信部１３、プログラム１４ａが記憶された不揮発性の記憶部１４（例えば、ハードディスク装置やＲＯＭ（Read Only Memory））、制御部１５、メモリ１６（例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory））等を備えている。

制御部１５は、図示しないが、プロセッサを備えている。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。プロセッサは、１つの場合もあるし、複数の場合もある。プロセッサは、記憶部１４からメモリ１６に読み込まれたプログラム１４ａを実行することで、利用者情報送信部１５ａ、推奨車両情報提示部１５ｂとして機能する。これらの一部又は全部は、ハードウェアで実現してもよい。

利用者情報送信部１５ａは、入力部１１から入力された利用者情報を、通信部１３を介してサーバ装置３０に送信する。利用者情報とは、シェア車両を借り受けるために必要な情報のことで、例えば、ユーザ（以下、運転者とも呼ぶ）の氏名等のユーザ識別情報、シェア車両の車両識別情報（例えば、車名）、借り受け期間である。

推奨車両情報提示部１５ｂは、サーバ装置３０（後述の運転者状態判定部３３ｃ）の判定結果に基づいて特定される少なくとも１つの車両情報（推奨車両情報）を、表示部１２に表示することで、ユーザに推奨する車両として提示する。

次に、車載装置２０の構成例について説明する。

図３は、車載装置２０のシステム構成図である。

図３に示すように、車載装置２０は、サーバ装置３０との間でネットワークＮを介して通信する通信部２１、液晶ディスプレイ等の表示部２２、プログラム２３ａが記憶された不揮発性の記憶部２３（例えば、ハードディスク装置やＲＯＭ）、制御部２４、メモリ２５（例えば、ＲＡＭ）等を備えており、シェア車両に搭載されている。

シェア車両には、車載装置２０の他、シェア車両を運転中の運転者を撮影し、当該撮影した画像に対して所定の画像処理を実行することで運転者の状態を検出（例えば、視線検出）するドライバーモニタリングシステム４０、シェア車両を運転中の運転者の生体情報を検出する生体センサ４１、シェア車両の現在地から目的地までの経路を案内するナビゲーションシステム４２、シェア車両の周囲（例えば、前方）の映像を撮影して記録するドライブレコーダー４３、シェア車両を運転中の運転者の操作状況を検出する操作状況センサ４４などのうちの一部、もしくは全てが搭載されている。

制御部２４は、図示しないが、プロセッサを備えている。プロセッサは、例えば、ＣＰＵである。プロセッサは、１つの場合もあるし、複数の場合もある。プロセッサは、記憶部２３からメモリ２５に読み込まれたプログラム２３ａを実行することで、生体情報取得部２４ａ、走行経路取得部２４ｂ、操作状況取得部２４ｃ、取得情報送信部２４ｄとして機能する。これらの一部又は全部は、ハードウェアで実現してもよい。

生体情報取得部２４ａは、シェア車両を運転中の運転者の生体情報を取得する。生体情報は、例えば、視線の動き（例えば、時間あたりの変化量）、瞳孔の動き（例えば、時間あたりの変化量）、目の瞬き（例えば、時間あたりの回数）、注視時間、脈拍、心拍、体温、表情、音声である。生体情報取得部２４ａは、推奨車両情報提示システム１の必須の構成要素ではなく、無くてもよい。

視線の動き、瞳孔の動き、目の瞬き、注視時間は、例えば、ドライバーモニタリングシステム４０から取得される。脈拍心拍体温は、例えば、生体センサ４１（例えば、脈拍センサ、心拍センサ、体温センサ、呼吸センサ）から取得される。表情は、例えば、車載カメラによりシェア車両を運転中の運転者を撮影し、当該撮影した画像に対して所定の画像処理を実行することで取得される。この車載カメラとして、ドライバーモニタリングシステム４０又はドライブレコーダー４３を構成するカメラを用いてもよい。音声は、例えば、シェア車両に取り付けられたマイク（図示せず）から取得される。生体情報取得部２４ａは、ドライバーモニタリングシステム４０、生体センサ４１、ドライブレコーダー４３、マイクなどを含んで構成されてもよく、これらの外部機器と有線又は無線で接続され、外部機器からの情報を取得する入力部であってもよい。

走行経路取得部２４ｂは、シェア車両が走行した経路に関する情報を取得する。経路に関する情報は、例えば、シェア車両が走行した経路の道路種別（例えば、一般道路、高速道路、細街路、山道、トンネル等の種別）や、時間帯種別（夜間走行、日中の走行）、路面状態種別（凍結、積雪、舗装路、砂利道）などの経路の種別に関する情報であり、経路種別情報と称する。また、走行距離を取得してもよい。経路種別情報は、例えば、ナビゲーションシステム４２（ナビゲーションシステム４２が有する記憶部に記録されたシェア車両の走行履歴、地図情報等）から取得される。また、経路種別情報（例えば、シェア車両が走行した経路の道路種別）は、ドライブレコーダー４３を構成するカメラにより撮影された映像に対して所定の画像処理を実行することで取得してもよい。インターネットや情報サーバから通信部２１を介して取得してもよい。走行経路取得部２４ｂは、推奨車両情報提示システム１の必須の構成要素ではなく、無くてもよい。

操作状況取得部２４ｃは、シェア車両を運転中の運転者の操作状況を取得する。操作状況は、例えば、ブレーキ回数（例えば、急ブレーキ回数）、アクセル回数（例えば、急発進回数、急加速回数）、ハンドル操作（例えば、センターラインとシェア車両との距離、蛇行回数）、燃費、ミラー（例えば、バックミラー、ドアミラー）を見る回数、先行車両との車間距離、視線の動き（例えば、時間あたりの変化量）である。ブレーキ回数、アクセル回数、ハンドル操作、燃費は、例えば、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）、ＣＡＮ（Controller Area Network）に接続された操作状況センサ４４から当該ＥＣＵ、ＣＡＮを介して取得される。ハンドル操作、先行車両との車間距離は、例えば、ドライブレコーダー４３を構成するカメラによりシェア車両の前方（路面上の白線を含む）を撮影し、当該撮影した画像に対して所定の画像処理を実行することで取得される。ミラーを見る回数、視線の動きは、例えば、ドライバーモニタリングシステム４０を構成するカメラによりシェア車両を運転中の運転者を撮影し、当該撮影した画像に対して所定の画像処理を実行することで取得される。ブレーキ回数及びアクセル回数は、ドライブレコーダー４３に内蔵されるか、車両に搭載される加速度センサの出力地から判定されてもよい。操作状況取得部２４ｃは、推奨車両情報提示システム１の必須の構成要素ではなく、無くてもよい。

取得情報送信部２４ｄは、生体情報取得部２４ａにより取得された生体情報、走行経路取得部２４ｂにより取得された経路に関する情報及び操作状況取得部２４ｃにより取得された操作状況を、シェア車両を運転中の運転者のユーザ識別情報と共に、通信部２１を介してサーバ装置３０に送信する。

次に、サーバ装置３０の構成例について説明する。

図４は、サーバ装置３０のシステム構成図である。

サーバ装置３０は、例えば、サーバコンピュータ等の情報処理装置である。サーバ装置３０は、物理マシンにより実現されてもよいし、クラウド等に設けられた仮想マシンにより実現されてもよい。

図４に示すように、サーバ装置３０は、情報処理装置１０及び車載装置２０との間でネットワークＮを介して通信を行う通信部３１、プログラム３２ｄ（サーバプログラム）が記憶された不揮発性の記憶部３２（例えば、ハードディスク装置）、制御部３３、メモリ３４（例えば、ＲＡＭ）等を備えている。

記憶部３２には、プログラム３２ｄの他、ユーザＤＢ(DataBase)３２ａ、抽出条件ＤＢ３２ｂ、車両ＤＢ３２ｃが記憶されている。

図５は、ユーザＤＢ３２ａの一例である。

図５に示すように、ユーザＤＢ３２ａには、シェア車両を借り受けたユーザ（運転者）ごとに、「ユーザ識別情報」、「車両識別情報」、「借り受け期間」、「生体情報」、「経路種別情報」、「操作状況」、「運転ストレス状態」、「運転慣れ状態」、「推奨車両情報」が登録されている。

「ユーザ識別情報」には、シェア車両を借り受けたユーザ（運転者）を識別するユーザ識別情報が登録される。「車両識別情報」には、「ユーザ識別情報」により識別されるユーザが借り受けたシェア車両を識別する車両識別情報が登録される。「借り受け期間」には、「車両識別情報」により識別されるシェア車両を借り受けた期間が登録される。「生体情報」には、「車両識別情報」により識別されるシェア車両を運転中の「ユーザ識別情報」により識別されるユーザ（運転者）の生体情報が登録される。「経路種別情報」には、「車両識別情報」により識別されるシェア車両が走行した経路の種別に関する情報が登録される。「操作状況」には、「車両識別情報」により識別されるシェア車両を運転中の「ユーザ識別情報」により識別されるユーザ（運転者）の操作状況が登録される。「運転ストレス状態」には、「車両識別情報」により識別されるシェア車両を運転中の「ユーザ識別情報」により識別されるユーザ（運転者）の運転ストレス状態が登録される。「運転慣れ状態」には、「車両識別情報」により識別されるシェア車両に対する運転中の「ユーザ識別情報」により識別されるユーザ（運転者）の運転慣れ状態が登録される。「推奨車両情報」には、「ユーザ識別情報」により識別されるユーザ（運転者）に提示される推奨車両情報が登録される。

図６は、抽出条件ＤＢ３２ｂの一例である。

図６に示すように、抽出条件ＤＢ３２ｂには、「運転ストレスレベル」ごとに、「推奨車両抽出条件」が登録されている。また、図示しないが、抽出条件ＤＢ３２ｂには、「運転慣れレベル」ごとに、「推奨車両抽出条件」が登録されている。「推奨車両抽出条件」は、後述のように、ユーザに提示する車両情報（推奨車両情報）を車両ＤＢ３２ｃから特定（抽出）するために用いられる。

図７は、車両ＤＢ３２ｃの一例である。

図７に示すように、車両ＤＢ３２ｃには、シェア車両ごとに、「車両識別情報」、「車名」、「車種」、「車幅」、「車両サイズ」、「運転しやすさ評価」、「最小回転半径」、「窓面積」が登録されている。これらの項目は、例えば、カーシェア業者（又はレンタカー業者）により予め登録されている。

「車両識別情報」には、シェア車両を識別する車両識別情報が登録される。「車名」には、「車両識別情報」により識別されるシェア車両の車名（例えば、商品名）が登録される。「車種」には、「車両識別情報」により識別されるシェア車両の車種（例えば、大型車、中型車、小型車、ＳＵＶ（Sport Utility Vehicle））が登録される。「車幅」には、「車両識別情報」により識別されるシェア車両の車幅が登録される。「車両サイズ」には、「車両識別情報」により識別されるシェア車両の車両サイズ（例えば、全長、全高）が登録される。「運転しやすさ評価」には、「車両識別情報」により識別されるシェア車両に対する運転しやすさ評価が登録される。運転しやすさ評価は、例えば、運転初心者向け、運転中級者向け、運転上級者向け等の主観評価（例えば、第三者による主観評価）である。「最小回転半径」には、「車両識別情報」により識別されるシェア車両の最小回転半径が登録される。「窓面積」には、「車両識別情報」により識別されるシェア車両のフロントガラス面積や形状、リアガラス面積や形状、サイドガラス面積や形状が登録される。この他に、ルームミラー及びサイドミラーの大きさや形状、運転席の着座位置の高さなどの情報が登録されてもよい。

制御部３３は、図示しないが、プロセッサを備えている。プロセッサは、例えば、ＣＰＵである。プロセッサは、１つの場合もあるし、複数の場合もある。プロセッサは、記憶部３２からメモリ３４に読み込まれたプログラム３２ｄを実行することで、利用者情報登録部３３ａ、取得情報登録部３３ｂ、運転者状態判定部３３ｃ（運転ストレス状態判定部３３ｃ１、運転慣れ状態判定部３３ｃ２）、推奨車両情報特定部３３ｄ、推奨車両情報送信部３３ｅとして機能する。これらの一部又は全部は、ハードウェアで実現してもよい。

利用者情報登録部３３ａは、通信部３１が情報処理装置１０から送信される利用者情報を受信すると、当該受信した利用者情報をユーザＤＢ３２ａに登録する。

取得情報登録部３３ｂは、通信部３１が車載装置２０からユーザ識別情報と共に送信される生体情報、経路種別情報、操作状況を受信すると、当該受信した生体情報、経路種別情報、操作状況をユーザＤＢ３２ａに該当受信したユーザ識別子に対応づけて登録する。

運転者状態判定部３３ｃは、運転ストレス状態判定部３３ｃ１、運転慣れ状態判定部３３ｃ２を含む。

運転ストレス状態判定部３３ｃ１は、車載装置２０からユーザ識別情報と共に送信される生体情報、又は、ユーザＤＢ３２ａに登録された生体情報に基づいて、運転ストレス状態（緊張状態）を判定する。運転ストレス状態判定部３３ｃ１の判定結果（運転ストレス状態）は、例えば、運転ストレス有り、運転ストレス無し、又は、運転ストレス状態（運転ストレスレベル）を表す指標（例えば、１～４の数値）である。運転ストレス状態を判定する具体例については後述する。

運転慣れ状態判定部３３ｃ２は、車載装置２０からユーザ識別情報と共に送信される操作状況、又は、ユーザＤＢ３２ａに登録された操作状況に基づいて、運転慣れ状態（シェア車両に対する運転慣れ状態）を判定する。運転慣れ状態判定部３３ｃ２の判定結果（運転慣れ状態）は、例えば、不慣れ、慣れている、又は、運転慣れ状態（運転慣れレベル）を表す指標（例えば、１～３の数値）である。運転慣れ状態を判定する具体例については後述する。

推奨車両情報特定部３３ｄは、運転者状態判定部３３ｃの判定結果（運転ストレス状態、運転慣れ状態）等に基づいて、ユーザに提示する車両情報（次回借り受けるのに適した車両の車両情報。以下、推奨車両情報とも呼ぶ）を特定する。例えば、推奨車両情報特定部３３ｄは、運転者状態判定部３３ｃの判定結果（運転ストレス状態、運転慣れ状態）が対応づけられた推奨車両抽出条件を抽出条件ＤＢ３２ｂから抽出し、当該抽出された推奨車両抽出条件に該当する１又は複数の車両情報（例えば、車名、車種）を推奨車両情報として車両ＤＢ３２ｃから特定（抽出）する。推奨車両情報を特定（抽出）する具体例については後述する。

推奨車両情報送信部３３ｅは、推奨車両情報特定部３３ｄにより特定された推奨車両情報を通信部３１を介して情報処理装置１０に送信する。

次に、推奨車両情報提示システム１の動作例について説明する。

借り受けたシェア車両をユーザ（運転者）が運転中（乗車～返却まで）の動作例について説明する。

図８は、借り受けたシェア車両をユーザ（運転者）が運転中（乗車～返却まで）の動作例のフローチャートである。

借り受けたシェア車両（以下、特定シェア車両と呼ぶ）を運転者が運転中、生体情報取得部２４ａは、特定シェア車両を運転中の運転者の生体情報を逐次（リアルタイムで）取得する（ステップＳ２０）。また、走行経路取得部２４ｂは、特定シェア車両が走行した経路種別情報を逐次（リアルタイムで）取得する（ステップＳ２１）。また、操作状況取得部２４ｃは、特定シェア車両を運転中の運転者の操作状況を逐次（リアルタイムで）取得する（ステップＳ２２）。なお、ステップＳ２０、Ｓ２１、Ｓ２２の処理は、この順に限らず、適宜の順番であってもよい。またＳ２１は必須のステップではなく、無くてもよい。Ｓ２０及びＳ２２は、どちらか一方が無くてもよい。

取得情報送信部２４ｄは、ステップＳ２０～Ｓ２２で取得された生体情報、経路種別情報及び操作状況を、特定シェア車両を運転中の運転者のユーザ識別情報と共に、通信部１３を介してサーバ装置３０に送信する（ステップＳ２３）。

上記ステップＳ２０～Ｓ２３の処理は、特定シェア車両を返却するまで（ステップＳ２４：ＹＥＳ）繰り返し実行される。なお、生体情報、経路種別情報、操作状況は、取得されるたびに、サーバ装置３０に送信してもよいし、車載メモリ（例えば、記憶部１４、メモリ１６）に蓄積しておき、所定タイミング（例えば、一定期間経過したタイミング、一定量に達したタイミング、又は、特定シェア車両を返却するタイミング）でサーバ装置３０に送信してもよい。なお、生体情報、経路種別情、操作状況は、同時に送信してもよいし、別々のタイミングで送信してもよい。

サーバ装置３０の取得情報登録部３３ｂは、通信部３１が車載装置２０からユーザ識別情報と共に送信される生体情報、経路種別情、操作状況を受信（ステップＳ２５）すると、当該受信した生体情報、経路種別情、操作状況をユーザＤＢ３２ａ（図５参照）に当該受信したユーザ識別子に対応づけて登録する（ステップＳ２６）。

次に、サーバ装置３０の運転ストレス状態判定部３３ｃ１は、車載装置２０からユーザ識別情報と共に送信される生体情報、又は、ユーザＤＢ３２ａに登録された、ステップＳ２５で受信したユーザ識別子により識別されるユーザ（以下、特定ユーザと呼ぶ）の生体情報に基づいて、当該特定ユーザ（運転者）の運転ストレス状態を判定し（ステップＳ２７）、例えば、ユーザＤＢ３２ａに登録する。

ここで、運転ストレス状態判定部３３ｃ１が運転ストレス状態を判定する具体例について説明する。
＜運転ストレス状態を判定する具体例１＞
具体例１は、特定ユーザの生体情報と閾値を比較し、その比較結果に基づいて、特定ユーザの運転ストレス状態を判定する具体例である。以下、特定ユーザの生体情報が視線の動きである場合を例にして説明するが、特定ユーザの他の生体情報でも同様である。

運転ストレス状態判定部３３ｃ１は、視線の動きと閾値を比較し、視線の動きが閾値を超えた場合、「運転ストレス有り」と判定し、一方、視線の動きが閾値を超えていない場合、「運転ストレス無し」と判定する。運転ストレス状態判定部３３ｃ１は、視線の動きが無い（固定されている）期間と閾値を比較し、視線の動きが無い期間が閾値を超えた場合、「運転ストレス有り」と判定し、一方、視線の動きが無い期間が閾値を超えていない場合、「運転ストレス無し」と判定してもよい。その際、生体情報は、受信又は登録した特定ユーザの生体情報の全てを用いてもよいし、一部を用いてもよい。例えば、特定ユーザの視線の動きを示す情報のうち、走行経路取得部２４ｂが取得した経路種別情報が、例えば特定の道路種別の道路（細街路や山道など）を走行中であることを示す期間に取得された視線の動きのみを用いてもよく、これらの経路種別ごとに特定ユーザの視線の動きを集計して用いてもよい。また例えば、特定ユーザの視線の動きのうち、操作状況取得部２４ｃが取得した操作状況が通常走行中（例えば、一定速度で走行中）であることを示す期間や、停止中であることを示す期間に取得された視線の動きのみを用いてもよく、これらの操作状況ごとに特定ユーザの視線の動きを集計して用いてもよい。他の具体例でも同様である。
＜運転ストレス状態を判定する具体例２＞
具体例２は、特定ユーザの生体情報と複数の閾値を比較し、その比較結果に基づいて、特定ユーザの運転ストレス状態を判定する具体例である。以下、特定ユーザの生体情報が視線の動きである場合を例にして説明するが、特定ユーザの他の生体情報でも同様である。

運転ストレス状態判定部３３ｃ１は、視線の動きと複数の閾値を比較し、視線の動きが閾値を超えるごとに、運転ストレス状態を表す指標（例えば、数値）を判定結果として出力する。例えば、視線の動きと第１～第２閾値を比較し、視線の動きが第１閾値を超えない場合、第１の運転ストレス状態（運転ストレス無し）を表す指標として数値「１」を出力し、視線の動きが第１閾値を超えた場合、第２の運転ストレス状態（運転ストレス少し有り）を表す指標として数値「２」を出力し、視線の動きが第２閾値を超えた場合、第３の運転ストレス状態（運転ストレスかなり有り）を表す指標として数値「３」を出力する。

なお、特定ユーザの生体情報である脈拍、心拍、体温に基づいて、公知の手法により、特定ユーザの運転ストレス状態を判定してもよい。例えば、脈拍や心拍の周期の変化量の大小でユーザの運転ストレス状態を判定してもよい。高速道路走行中と細街路走行中で脈拍や心拍の平均値をそれぞれ算出し、その差に応じてユーザの運転ストレス状態を判定してもよい。

次に、サーバ装置３０の運転慣れ状態判定部３３ｃ２は、車載装置２０からユーザ識別情報と共に送信される操作状況、又は、ユーザＤＢ３２ａに登録された特定ユーザの操作状況に基づいて、当該特定ユーザ（運転者）の運転慣れ状態（当該特定ユーザが過去に借り受けたシェア車両に対する運転慣れ状態）を判定し（ステップＳ２８）、例えば、ユーザＤＢ３２ａに登録する。

ここで、運転慣れ状態判定部３３ｃ２が運転慣れ状態を判定する具体例について説明する。
＜運転慣れ状態を判定する具体例１＞
具体例１は、特定ユーザの操作状況と閾値を比較し、その比較結果に基づいて、特定ユーザの運転慣れ状態を判定する具体例である。以下、特定ユーザの操作状況がブレーキ回数である場合を例にして説明するが、特定ユーザの他の操作状況でも同様である。

運転ストレス状態判定部３３ｃ１は、所定の期間、例えば５分ごとのブレーキ回数と閾値を比較し、ブレーキ回数が閾値を超えた場合、特定ユーザが前方を走行する他車両との車間距離がうまく掴めていない、アクセル操作でどの程度の速度が出るのかなどの車両の走行特性が把握できていない、など特定ユーザが「不慣れ」（つまり、当該特定ユーザが過去に借り受けたシェア車両の運転が不慣れ）と判定し、一方、ブレーキ回数が閾値を超えていない場合、特定ユーザが車両の走行特性を把握できているとして特定ユーザが「慣れている」（つまり、当該特定ユーザが過去に借り受けたシェア車両の運転に慣れている）と判定する。
＜運転慣れ状態を判定する具体例２＞
具体例２は、特定ユーザの操作状況と複数の閾値を比較し、その比較結果に基づいて、特定ユーザの運転慣れ状態を判定する具体例である。以下、特定ユーザの操作状況がブレーキ回数である場合を例にして説明するが、特定ユーザの他の操作状況でも同様である。

運転慣れ状態判定部３３ｃ２は、ブレーキ回数と複数の閾値を比較し、ブレーキ回数が閾値を超えるごとに、運転慣れ状態を表す指標（例えば、数値）を判定結果として出力する。例えば、ブレーキ回数と第１～第２閾値を比較し、ブレーキ回数が第１閾値を超えない場合、第１の運転慣れ状態（過去に借り受けたシェア車両の運転に慣れている）を表す指標として数値「１」を出力し、ブレーキ回数が第１閾値を超えた場合、第２の運転慣れ状態（過去に借り受けたシェア車両の運転に少し不慣れ）を表す指標として数値「２」を出力し、ブレーキ回数が第２閾値を超えた場合、第３の運転慣れ状態（過去に借り受けたシェア車両の運転にかなり不慣れ）を表す指標として数値「３」を出力する。

次に、ユーザに提示する推奨車両情報を特定する動作例について説明する。

図９は、ユーザに提示する推奨車両情報を特定する動作例のフローチャートである。図９の処理は、サーバ装置３０が実行する。

まず、特定ユーザがリラックスした状態で運転しているかを判定する（ステップＳ３０）。例えば、ステップＳ２７での運転ストレス状態の判定結果が運転ストレス有り、又は、運転ストレス状態を表す指標（例えば上述した数値「２」又は「３」）である場合、特定ユーザがリラックスした状態で運転していないと判定される（ステップＳ３０：ＮＯ）。

この場合、サーバ装置３０の推奨車両情報特定部３３ｄは、ステップＳ２７の判定結果（特定ユーザの運転ストレス状態）、ステップＳ２８の判定結果（特定ユーザの運転慣れ状態）のうちの少なくとも１つに基づき、特定のユーザに提示する推奨車両情報を特定する（ステップＳ３３）。

ここで、推奨車両情報特定部３３ｄが推奨車両情報を特定する具体例について説明する。
＜推奨車両情報を特定する具体例１＞
具体例１は、運転者状態判定部３３ｃの判定結果（運転ストレス状態）と過去に借り受けたシェア車両（例えば、車種）に基づいて、特定のユーザに提示する推奨車両情報を特定する具体例である。

サーバ装置３０の推奨車両情報特定部３３ｄは、運転者状態判定部３３ｃの判定結果（運転ストレス状態）が「運転ストレス有り」で、かつ、過去に借り受けたシェア車両（車種）が大型車の場合、特定ユーザに提示する推奨車両情報として、過去に借り受けたシェア車両と比べ、最小回転半径が小さい、又は、車種が小型車である車両情報を車両ＤＢ３２ｃから抽出し、特定する。
＜推奨車両情報を特定する具体例２＞
具体例２は、生体情報が、過去に借り受けたシェア車両が細街路や山道を走行中に取得された生体情報である場合、特定ユーザに提示する推奨車両情報を特定する具体例である。

サーバ装置３０の推奨車両情報特定部３３ｄは、過去に借り受けたシェア車両が細街路や山道を走行中に取得された生体情報に基づいて、特定ユーザの運転ストレス状態を判定した結果が「運転ストレス有り」の場合、特定ユーザが細街路や山道の走行に不慣れであると判定し、特定ユーザに提示する推奨車両情報として、過去に借り受けたシェア車両と比べ、車両サイズ、車幅、最小回転半径のうち少なくとも１つが小さい車両情報を特定する。例えば、当該車両情報を車両ＤＢ３２ｃから抽出する。
＜推奨車両情報を特定する具体例３＞
具体例３は、特定ユーザの生体情報である瞳孔の動き（開く、縮む）に基づいて、特定ユーザの運転ストレス状態を判定した場合、特定ユーザに提示する推奨車両情報を特定する具体例である。瞳孔が開いたり縮んだりを繰り返す場合、特定ユーザが暗い箇所と明るい箇所を交互に見ていることが考えられ、周囲が見えにくい環境であることが推測できる。また瞳孔は、交感神経が刺激された時に反射で大きく開くとされており、大きく開いたり縮んだりを繰り返す場合、自律神経が不安定になっていることが考えられる。また瞳孔の大きさが閾値以上である期間が所定の期間以上続いた場合に、交感神経が刺激され続けている「運転ストレス状態有り」と判定してもよい。

サーバ装置３０の推奨車両情報特定部３３ｄは、特定ユーザの生体情報である瞳孔の動きに基づいて、特定ユーザの運転ストレス状態を判定した結果が「運転ストレス有り」の場合、周囲を見やすくするため、特定ユーザに提示する推奨車両情報として、過去に借り受けたシェア車両と比べ、フロントガラス面積、ミラー（バックミラー、ドアミラー）面積が広い車両情報、着座位置が高い車両情報のうち少なくとも１つの車両情報を特定する。例えば、当該車両情報を車両ＤＢ３２ｃから抽出する。
＜推奨車両情報を特定する具体例４＞
具体例４は、特定ユーザの運転ストレス状態をシェア車両のミラー（バックミラー、ドアミラー）を注視する時間に基づいて判定した結果、かつ、過去に借り受けたシェア車両に基づいて、特定ユーザに提示する推奨車両情報を特定する具体例である。

サーバ装置３０の推奨車両情報特定部３３ｄは、特定ユーザの運転ストレス状態を判定した結果が「運転ストレス有り」で、かつ、過去に借り受けたシェア車両のミラー（バックミラー、ドアミラー）を注視する時間が閾値を超えている場合、特定ユーザがミラーを見にくい状態、又は、後方や後側方などの車両周囲を気にする傾向があると判定し、特定ユーザに提示する推奨車両情報として、過去に借り受けたシェア車両と比べ、ミラー面積が広い車両情報を特定する。例えば、当該車両情報を車両ＤＢ３２ｃから抽出する。
＜推奨車両情報を特定する具体例５＞
具体例５は、特定ユーザの運転ストレス状態を判定した結果が運転ストレス状態を表す指標（例えば上述した数値「２」又は「３」）である場合、特定ユーザに提示する推奨車両情報を特定する具体例である。

サーバ装置３０の推奨車両情報特定部３３ｄは、特定ユーザの運転ストレス状態を判定した結果が運転ストレス状態を表す指標（例えば、１～４の数値）である場合、特定ユーザに提示する推奨車両情報として、運転ストレス状態を表す指標（運転ストレスレベル）が対応づけられた推奨車両抽出条件を抽出条件ＤＢ３２ｂから抽出し、当該抽出された推奨車両抽出条件に該当する１又は複数の車両情報（例えば、車名、車種）を車両ＤＢ３２ｃから抽出（特定）する。

その際、過去に借り受けたシェア車両との差（車両サイズ差、車幅差、フロントガラス面積差）が所定値以上の車両情報を抽出してもよい。所定値は、運転ストレスレベルに応じて設定される。例えば、所定値は、運転ストレスレベルが大きいほど大きい値が設定され、例えば、上述した運転ストレス状態を表す指標が「３」である場合、「２」である場合と比較して、より過去に借り受けたシェア車両との差が大きい、言い換えると車両サイズ、車幅などがより小さい、車両を車両ＤＢ３２ｃから抽出（特定）する。

上述した具体例４及び５は、運転者状態の判定を特定ユーザの運転ストレス状態により行った例であるが、同様に運転者状態の判定を特定ユーザの運転慣れ状態により行ってもよい。

また、運転慣れ状態を表す指標に応じて抽出する車両情報の数を変化させてもよい。例えば、運転慣れ状態を表す指標が少し不慣れを表す指標の場合、複数の車両情報を抽出し、一方、運転慣れ状態を表す指標がかなり不慣れを表す指標の場合、初心者向けの車両情報を１つ抽出してもよい。
＜推奨車両情報を特定する具体例６＞
具体例６は、過去に借り受けたシェア車両が特定の道路種別の道路、例えば、山道を比較的多く走行したと判定された場合、特定ユーザに提示する推奨車両情報を特定する具体例である。

サーバ装置３０の推奨車両情報特定部３３ｄは、過去に借り受けたシェア車両が特定の道路種別の道路、例えば、山道を比較的多く走行したと判定された場合、特定ユーザに提示する推奨車両情報として、車種がＳＵＶの車両情報を特定する。例えば、当該車両情報を車両ＤＢ３２ｃから抽出する。
＜推奨車両情報を特定する具体例７＞
具体例７は、過去に借り受けたシェア車両が道幅が狭い道路を比較的多く走行したと判定された場合、特定ユーザに提示する推奨車両情報を特定する具体例である。

サーバ装置３０の推奨車両情報特定部３３ｄは、過去に借り受けたシェア車両が道幅が狭い道路を比較的多く走行したと判定された場合、特定ユーザに提示する推奨車両情報として、過去に借り受けたシェア車両と比べ、最小回転半径、車幅の少なくとも一方が小さい車両情報を特定する。例えば、車両ＤＢ３２ｃから抽出する。

以上のように、サーバ装置３０の推奨車両情報特定部３３ｄは、特定ユーザに提示する推奨車両情報として、特定ユーザに適した車両情報（次回借り受けるのに適した車両情報）を特定する。例えば、車両ＤＢ３２ｃから抽出する。

サーバ装置３０の推奨車両情報送信部３３ｅは、特定した推奨車両情報を通信部３１を介して情報処理装置１０に送信する。推奨車両情報の送信先は、情報処理装置１０に限らず、車載装置２０や特定ユーザが所持するスマートフォン、タブレット端末等の携帯端末（図示せず）であってもよい。

情報処理装置１０の推奨車両情報提示部１５ｂは、受信した推奨車両情報を表示部１２に表示する。情報処理装置１０に限らず、特定ユーザが所持するスマートフォン、タブレット端末等の携帯端末（図示せず）が受信した推奨車両情報を表示してもよい。

以上説明したように、本実施形態によれば、特定ユーザ（運転者）に適した車両（例えば、次回借り受けるのに適した車両）を提示することができ、特定ユーザ（運転者）が自己に適した車両を選択する際の負担を軽減することができる。

これは、過去に運転した際の運転者状態（運転ストレス状態、運転慣れ状態）等を考慮して特定された推奨車両情報が、特定ユーザ（運転者）に提示されることによるものである。

次に、変形例について説明する。

上記実施形態では、ユーザＤＢ３２ａ、抽出条件ＤＢ３２ｂ、車両ＤＢ３２ｃ、利用者情報登録部３３ａ、取得情報登録部３３ｂ、運転者状態判定部３３ｃ（運転ストレス状態判定部３３ｃ１、運転慣れ状態判定部３３ｃ２）、推奨車両情報特定部３３ｄ、推奨車両情報送信部３３ｅを、サーバ装置３０に設けた例について説明したが、これに限らない。これらの一部又は全部を、情報処理装置１０、車載装置２０又は特定ユーザが所持するスマートフォン、タブレット端末等の携帯端末（図示せず）に設けてもよい。例えば、運転者状態判定部３３ｃ（運転ストレス状態判定部３３ｃ１、運転慣れ状態判定部３３ｃ２）を車載装置２０に設け、所定タイミングで、運転ストレス状態判定部３３ｃ１の判定結果及び運転慣れ状態判定部３３ｃ２の判定結果を、サーバ装置３０に送信してもよい。

上記実施形態では、利用者情報送信部１５ａ、推奨車両情報提示部１５ｂを、情報処理装置１０に設けた例について説明したが、これに限らない。これらの一部又は全部を、車載装置２０、サーバ装置３０又は特定ユーザが所持するスマートフォン、タブレット端末等の携帯端末（図示せず）に設けてもよい。例えば、車載装置２０又は携帯端末から利用者情報がサーバ装置３０に送信され、サーバ装置３０から受信した推奨車両情報が車載装置２０又は携帯端末に表示される形態であってもよい。利用者情報送信部１５ａは、例えば特定ユーザが利用するパーソナルコンピュータであって、Ｗｅｂブラウザから入力された利用者情報をサーバ装置３０に送信してもよい。

また、上記実施形態では、推奨車両情報を特定する具体例１～５において、抽出条件ＤＢ３２ｂ及び車両ＤＢ３２ｃを用いたが、抽出条件ＤＢ３２ｂ及び車両ＤＢ３２ｃの代わりに、運転ストレス状態ごとに、推奨車両情報を対応づけて登録したデータベースを用い、このデータベースから、運転ストレス状態判定部３３ｃ１の判定結果（運転ストレス状態）が対応づけられた推奨車両情報を特定（抽出）してもよい。

また、運転慣れ状態ごとに、推奨車両情報を対応づけて登録したデータベースを用い、このデータベースから、運転慣れ状態判定部３３ｃ２の判定結果（運転慣れ状態）が対応づけられた推奨車両情報を特定（抽出）してもよい。

また、運転者状態（運転ストレス状態、運転慣れ状態）、シェア車両が走行した経路の経路種別情報、走行距離、操作状況等を適宜組み合わせ、その組み合わせごとに、推奨車両情報を対応づけて登録したデータベースを用い、このデータベースから、運転ストレス状態判定部３３ｃ１の判定結果（運転ストレス状態）等が対応づけられた推奨車両情報を特定（抽出）してもよい。

また、上記実施形態では、本発明を、次回借り受けるのに適した車両情報（推奨車両情報）を提示する推奨車両情報提示システムに適用した例について説明したが、これに限らない。例えば、本発明を、次回購入するのに適した車両情報（推奨車両情報）を提示する推奨車両情報提示システムに適用してもよい。

この場合、シェア車両ごとに、「車両識別情報」、「車名」等が登録された車両ＤＢ３２ｃに代えて、販売車両ごとに、「車両識別情報」、「車名」等が登録された車両ＤＢを用いればよい。

また、運転中のシェア車両のサスペンション情報やドアの開閉情報から重さ、同乗者人数情報を取得してもよい。これにより、日頃運転者が平均的に何人の乗車を行い使用するかの統計を集計した結果をさらに反映させて、次回借り受けるのに（又は購入するのに）適した車両情報（推奨車両情報）を抽出して提示することができる。

また、カーシェア業者（又はレンタカー業者）のメリットとして、運転者の統計を管理することで、地域ごとで要求される車の車種・車名を想定することが可能となり、コインパーキングに設置されているカーシェアの車の需要と供給を見直すための判断としてデータを使用することが可能となる。

上記実施形態において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

上記実施形態で示した数値は全て例示であり、これと異なる適宜の数値を用いることができるのは無論である。

上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎない。上記実施形態の記載によって本発明は限定的に解釈されるものではない。本発明はその精神又は主要な特徴から逸脱することなく他の様々な形で実施することができる。

１…推奨車両情報提示システム
１０…情報処理装置
１１…入力部
１２…表示部
１３…通信部
１４…記憶部
１４ａ…プログラム
１５…制御部
１５ａ…利用者情報送信部
１５ｂ…推奨車両情報提示部
１６…メモリ
２０…車載装置
２１…通信部
２２…表示部
２３…記憶部
２３ａ…プログラム
２４…制御部
２４ａ…生体情報取得部
２４ｂ…走行経路取得部
２４ｃ…操作状況取得部
２４ｄ…取得情報送信部
２５…メモリ
３０…サーバ装置
３１…通信部
３２…記憶部
３２ａ…ユーザＤＢ
３２ｂ…抽出条件ＤＢ
３２ｃ…車両ＤＢ
３２ｄ…プログラム
３３…制御部
３３ａ…利用者情報登録部
３３ｂ…取得情報登録部
３３ｃ…運転者状態判定部
３３ｃ１…運転ストレス状態判定部
３３ｃ２…状態判定部
３３ｄ…推奨車両情報特定部
３３ｅ…推奨車両情報送信部
３４…メモリ
４０…ドライバーモニタリングシステム
４１…生体センサ
４２…ナビゲーションシステム
４３…ドライブレコーダー
４４…操作状況センサ
Ｎ…ネットワーク

Claims (4)

1. 特定車両を運転中の運転者の生体情報を取得する生体情報取得部と、
   前記生体情報取得部により取得された前記生体情報に基づいて、前記車両を運転中の前記運転者の運転ストレス状態を判定する運転者状態判定部と、
   前記運転者状態判定部の判定結果に基づいて特定される少なくとも１つの車両情報を、前記運転者に推奨する車両として提示する推奨車両情報提示部と、を備える推奨車両情報提示システム。
2. 特定車両を運転中の運転者の操作状況を取得する操作状況取得部と、
   前記操作状況取得部により取得された前記操作状況に基づいて、前記車両を運転中の前記運転者の運転慣れ状態を判定する運転者状態判定部と、
   前記運転者状態判定部の判定結果に基づいて特定される少なくとも１つの車両情報を、前記運転者に推奨する車両として提示する推奨車両情報提示部と、を備える推奨車両情報提示システム。
3. 前記特定車両が走行した経路種別情報を取得する走行経路情報取得部をさらに備え、
   前記運転者状態判定部は、前記走行経路情報取得部により取得された前記経路種別ごとに運転者状態を判定し、
   前記推奨車両情報提示部は、少なくとも１つの前記経路種別における運転者状態に基づいて特定される少なくとも１つの車両情報を、前記運転者に推奨する車両として提示する請求項１又は２に記載の推奨車両情報提示システム。
4. 特定車両を運転中の運転者の生体情報を取得する生体情報取得ステップ及び前記車両を運転中の運転者の操作状況を取得する操作状況取得ステップのうち、少なくともいずれかのステップと、
   前記車両を運転中の前記運転者の運転ストレス状態及び運転慣れ状態のうち少なくとも一方を判定する運転者状態判定ステップと、
   前記運転者状態判定ステップの判定結果に基づいて特定される少なくとも１つの車両情報を、前記運転者に推奨する車両として提示する推奨車両情報提示ステップと、を備える推奨車両情報提示方法。

Images