JP2023092355A - 教材提供装置、車載装置、教材提供方法および教材提供プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】教育効果の高い教材映像を提供することができる教材提供装置、車載装置、教材提供方法および教材提供プログラムを提供する。【解決手段】実施形態の一態様に係る教材提供装置においては、制御部を有する。制御部は、教育対象者の特性を推定可能なテストにおける教育対象者のテスト結果を示す結果情報を取得し、取得した結果情報から得られる教育対象者の特性に応じた映像であって、車載装置によって撮像された映像を教育対象者に対する教材映像として提供する。【選択図】図１Ｂ

Description

本発明は、教材提供装置、車載装置、教材提供方法および教材提供プログラムに関する。

従来、カメラによって撮像された車両の運転に関する映像を、安全運転教育の教材として用いる技術が種々提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１５－２１９４９７号公報

しかしながら、従来技術では、教育対象者に対して、管理者が生成した教材映像が一律に提供されるため、教育対象者によっては教材映像の教育効果が低下するおそれがあった。すなわち、従来技術には、教育効果の高い教材映像を提供するという点で改善の余地があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、教育効果の高い教材映像を提供することができる教材提供装置、車載装置、教材提供方法および教材提供プログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、教材提供装置において、制御部を有する。前記制御部は、教育対象者の特性を推定可能なテストにおける前記教育対象者のテスト結果を示す結果情報を取得し、取得した前記結果情報から得られる前記教育対象者の特性に応じた映像であって、車載装置によって撮像された映像を前記教育対象者に対する教材映像として提供する。

本発明によれば、教育効果の高い教材映像を提供することができる。

図１Ａは、第１の実施形態に係る教材提供装置を含む教材提供システムの概要を示す図である。 図１Ｂは、第１の実施形態に係る教材提供装置を含む教材提供システムの概要を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る教材提供システムの構成例を示すブロック図である。 図３は、映像ＤＢの一例を示す図である。 図４は、教材ＤＢの一例を示す図である。 図５は、運転者ＤＢの一例を示す図である。 図６は、相関関係ＤＢの一例を示す図である。 図７は、教材映像が提供された端末装置のディスプレイを示す図である。 図８は、第１の実施形態に係る教材提供装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。 図９は、第２の実施形態に係る運転者ＤＢの一例を示す図である。 図１０は、第２の実施形態に係る相関関係ＤＢの一例を示す図である。 図１１は、第２の実施形態に係る教材提供装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本願の開示する教材提供装置、車載装置、教材提供方法および教材提供プログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

（第１の実施形態）
＜教材提供システムの概要＞
まず、第１の実施形態に係る教材提供装置を含む教材提供システムの概要について、図１Ａおよび図１Ｂを用いて説明する。図１Ａおよび図１Ｂは、第１の実施形態に係る教材提供装置を含む教材提供システムの概要を示す図である。

第１の実施形態に係る教材提供システム１は、例えば、車両から収集した運転映像を用いて、交通安全に関する教材映像を生成して提供するシステムである。教材提供システム１は、例えば、運送業における運送車両や、営業車両等を含む複数の車両から運転映像を収集し、社内の交通安全教育のための教材映像を生成して提供することが可能である。

図１Ａに示すように、本実施形態に係る教材提供システム１は、教材提供装置１０と、車両Ｖ－１，Ｖ－２…にそれぞれ搭載された車載装置１００－１，１００－２…と、端末装置２００（図１Ｂ参照）とを含む。なお、以下では、車両Ｖ－１，Ｖ－２、および、車載装置１００－１，１００－２を特に区別せずに説明する場合には、それぞれ「車両Ｖ」、「車載装置１００」と記載する。

教材提供装置１０は、教材映像を提供する処理など各種の処理を実行するサーバである。例えば、教材提供装置１０は、インターネットや携帯電話回線網等のネットワークを介したクラウドサービスを提供するクラウドサーバとして構成される。

車載装置１００は、例えばカメラセンサ、加速度センサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサといった各種センサ、記憶デバイス、マイクロコンピュータなどを有する装置である。車載装置１００は、ネットワークを介して通信する通信機能を有する。なお、車載装置１００としては、例えばドライブレコーダを用いることができる。

上記したカメラセンサは、例えば車両Ｖの周囲を撮像して動画データを出力することができる。なお、動画データは、映像データの一例である。映像データには、動画データに限られず、静止画データなどが含まれてもよい。また、加速度センサは車両Ｖに作用する加速度を検出し、ＧＰＳセンサは車両Ｖの位置を検出する。

端末装置２００（図１Ｂ参照）は、教育対象者である運転者Ａが利用する装置である。端末装置２００は、ネットワークを介して通信する通信機能を有する。端末装置２００としては、例えばノート型ＰＣ（Personal Computer）やデスクトップ型ＰＣ、スマートフォン、タブレット端末などを用いることができるが、これに限定されるものではない。なお、運転者Ａは教育対象者の一例である。

ところで、例えば、企業などの社内の研修の一環として、車載装置１００（ドライブレコーダ）で撮像された、車両運転の際の危険映像を教材映像として用い、交通安全に関する教育を行う取り組みがある。危険映像には、例えばヒヤリハット映像や交通事故映像などが含まれる。

なお、ヒヤリハット映像とは、例えば交通事故の予兆となるような事象の映像である。一例として、ヒヤリハット映像は、自車両と前方車両との車間距離が不足した状態で走行中に前方車両が急停止したことによって自車両が前方車両に急接近してしまったときの映像や、自車両が速度超過で交差点に進入して他車両（対向車や前方車両など）との車間距離が極端に短くなってしまったときの映像などである。

また、交通事故映像とは、例えば交通事故が発生したときの映像である。一例として、交通事故映像は、自車両と前方車両との車間距離が不足した状態で走行中に前方車両が急停止したことによって自車両が前方車両に接触してしまったときの映像や、自車両が速度超過で交差点に進入して他車両と接触してしまったときの映像などである。

しかしながら、例えば仮に、上記した危険映像が教材映像として、複数の教育対象者（運転者）に対して一律に提供された場合、教育対象者（運転者）によっては教材映像の教育効果が低下するおそれがあった。すなわち、例えば運転者Ａが前方車両との車間距離を十分にとって運転する運転傾向であった場合に上記したような前方車両との車間距離が不足した状態で走行中に起きた事象の教材映像（危険映像）を提供したとする。この場合には、教育対象者（運転者）が車間距離をとっていない状況となることが少ないため、無駄が多い教育となる。また、運転者（教育対象者）が車間距離をとることを心がけている運転傾向である場合、運転者Ａは、上記したような前方車両との車間距離が不足した状態で走行中に起きた事象の教材映像（危険映像）を、自分が普段している運転と異なるため他人事として感じてしまうことがあり、結果として運転者Ａに対する教材映像の教育効果が低下する。逆に、例えば、運転者Ａが速度超過で交差点に進入することの多い運転傾向である場合、運転者Ａは、上記したような速度超過で交差点に進入したときに起きた事象の映像（危険映像）について自身に起こり得る事として感じ、結果として運転者Ａに対する教材映像の教育効果は高くなる。

一方では、運転者Ａとは異なる他の運転者は、例えば前方車両との車間距離が不足し易い運転傾向となる場合がある。かかる場合、他の運転者にとっては、前方車両との車間距離が不足した状態で走行中に起きた事象の教材映像（危険映像）の教育効果が高くなる。このように、車両の運転傾向には個人差があり、この運転傾向の差は、例えば性格など運転者の特性によるところが大きい。

そこで、本実施形態に係る教材提供装置１０においては、教育対象となる運転者の特性に応じた、教育効果の高い教材映像を提供することができるような構成とした。

以下、図１Ａおよび図１Ｂを用いて、教材提供装置１０における具体的な処理について説明する。なお、教材提供装置１０は、教材映像を提供する処理に加え、教材映像を生成する処理も行う。また、ここでは、教育対象となる運転者Ａが車両Ｖ－１を運転するものとする。

図１Ａに示すように、教材提供装置１０は、まず車両Ｖに搭載されたドライブレコーダ等の車載装置１００が撮像した映像を収集する（ステップＳ１）。例えば、教材提供装置１０は、複数の車載装置１００－１，１００－２…から映像（映像データ）を収集する。ここでは、教材提供装置１０は、車載装置１００が撮像した危険映像を収集するが、これに限られず、危険映像以外の映像を含めて収集してもよい。

次いで、教材提供装置１０は、収集した各映像を解析し、解析結果に基づいて各映像データにタグ（タグ情報）を付与する（ステップＳ２）。ここで、タグは、映像の内容に応じた情報であり、映像内容の特徴を示す情報である。なお、教材提供装置１０は、危険映像を収集するため、ステップＳ２の処理は、収集した危険映像を解析し、解析結果によって得られる危険映像の内容に応じたタグを付与する処理であるともいえる。

タグには、例えば状況情報タグ、ヒヤリハットタグ、交通事故タグなどが含まれる。状況情報タグは、運転の状況（シチュエーション）を示す状況情報のタグであり、例えば「前方車両との車間距離不足」、「速度超過」、「急ブレーキ」、「急加速」、「急ハンドル」、「信号無視」といった文言がタグとなる。また、状況情報タグには、運転の状況である運転の日時、位置、天気を示す文言（例えば晴れ、雨、雪など）がタグとして含まれてもよい。ヒヤリハットタグは、交通事故の予兆となるような事象（いわゆるヒヤリハット）の内容を示すタグであり、例えば「前方車両に急接近」、「交差点で他車両に急接近」、「交差点で歩行者に急接近」といった文言がタグとなる。交通事故タグは、交通事故の内容を示すタグであり、例えば「前方車両に接触」、「交差点で他車両に接触」、「交差点で歩行者に接触」といった文言がタグとなる。なお、上記では、タグの内容について具体例を挙げたが、これらはあくまでも例示であって、限定されるものではない。また、タグは、上記した状況情報タグ、ヒヤリハットタグおよび交通事故タグの全てを含むことを要さず、一部を含むようにしてもよいし、上記以外のタグを含むようにしてもよい。

次いで、教材提供装置１０は、タグが付与された映像データを用いて教材映像を生成する（ステップＳ３）。例えば、教材提供装置１０は、タグが付与された映像データに対して、問題文と問題文に対応する選択肢とを含む問題情報を組み合わせて教材映像を生成する。

問題文は、対応する映像に関する問題文であり、言い換えると、交通安全教育において映像（ここでは危険映像）から読み取れることを教育対象者に質問する文章である。選択肢は、少なくとも１つの正解肢を含む複数の選択肢であり、教育対象者によって選択される。

例えば、教材提供装置１０は、映像データに付与されたタグに基づいて問題情報を生成することができる。一例としては、映像データの状況情報タグが「前方車両との車間距離不足」、ヒヤリハットタグが「前方車両に急接近」である場合、教材提供装置１０は、『映像において「前方車両に急接近」した原因は何でしょう。』という、タグ（ここではヒヤリハットタグ）の内容を含む問題文を生成する。また、教材提供装置１０は、『原因は「前方車両との車間距離不足」』という、タグ（ここでは状況情報タグ）の内容を含む正解肢と、任意に設定される不正解肢とからなる選択肢を生成する。そして、教材提供装置１０は、生成した問題文および選択肢を問題情報として映像に組み合わせて教材映像を生成する。なお、教材提供装置１０は、生成した教材映像を教材ＤＢ（データベース）１２ｂに登録する（図２参照）。

このように、本実施形態の係る教材提供装置１０は、教材映像を予め生成しておく。なお、上記では、教材提供装置１０が問題情報を生成するようにしたが、これに限られず、例えば教材提供装置１０の管理者の入力操作によって問題情報が生成されるようにしてもよい。

そして、本実施形態にあっては、教育対象者（ここでは運転者Ａ）に対してテストが端末装置２００において実施される（ステップＳ４）。かかるテストは、運転者Ａの特性を推定可能なテストである。ここでは、例えば運転者Ａの性格など心理的な特性（言い換えると心理面での特性）を運転者Ａの特性として推定可能なテストが用いられる。従って、上記したテストは、心理的な特性を推定するための、いわゆる心理テスト（あるいは性格診断テスト）であるともいえる。

なお、テストのデータは、教材提供装置１０から端末装置２００に送信されたものであってもよいし、図示しない外部サーバから端末装置２００に送信されたものであってもよい。また、テストが実施される装置は、端末装置２００に限定されるものではなく、任意の端末装置に設定可能である。

上記したテストに対する運転者Ａの回答が終了してテストの実施が完了すると、教材提供装置１０は、運転者Ａのテスト結果を示す結果情報を取得する（ステップＳ５）。

次いで、教材提供装置１０は、取得した結果情報から得られる運転者の特性に応じた映像であって、車載装置１００によって撮像された映像を運転者Ａに対する教材映像として選択する（ステップＳ６）。

ここで結果情報から得られる運転者の特性は、上記したように、運転者Ａの心理的な特性であり、例えば「せっかち」、「慌て易い」、「怒りっぽい」、「のんびり」などである。なお、上記では、心理的な特性を具体的に示したが、これらはあくまでも例示であって限定されるものではない。

また、性格などの心理的な特性と、車両の運転に関する運転傾向とは、相関関係がある。すなわち、一例として心理的な特性が「せっかち」である場合、先を急ぐ傾向があるため、運転傾向は「速度超過し易い傾向」になる、という相関関係がある。また、他の例として心理的な特性が「慌て易い」である場合、車両操作が急な操作になる傾向があるため、運転傾向は「急ブレーキ、急加速、急ハンドルし易い傾向」になる、という相関関係がある。

教材提供装置１０は、このような心理的な特性と運転傾向との相関関係を示す相関関係情報を用いることで、運転者の特性から、かかる特性と相関する運転傾向を推定し、推定した運転傾向に応じた映像を教材映像として選択する。

一例として、教材提供装置１０は、運転者Ａの特性から推定された運転傾向が「速度超過し易い傾向」である場合、教材ＤＢ１２ｂ（図２参照）に登録された教材映像の中から「速度超過」というタグ（状況情報タグ）が付与された教材映像を選択する。また、教材提供装置１０は、教材ＤＢ１２ｂ（図２参照）の教材映像の中から「速度超過」が原因で発生したヒヤリハットあるいは交通事故に対応するタグ（ヒヤリハットタグあるいは交通事故タグ）が付与された教材映像（例えば「前方車両に急接近」、「前方車両に接触」というタグが付与された教材映像）を選択してもよい。なお、教材映像として選択される映像は、運転者Ａの車載装置１００－１によって撮像された映像が教材ＤＢ１２ｂにある場合、かかる映像が教材映像として選択されるが、これについては後述する。

次いで、教材提供装置１０は、選択した教材映像を運転者Ａに提供する（ステップＳ７）。すなわち、教材提供装置１０は、運転者Ａの特性に即した教材映像（詳しくは、運転者Ａの心理的な特性から推定された運転傾向に即した教材映像）を運転者Ａに提供する、正確には運転者Ａの端末装置２００に提供する。

そして、教材映像が提供された端末装置２００では、交通安全教育を開始する入力操作がなされると、教材映像がディスプレイ２０１に表示され、運転者Ａが上記した問題情報を解答するなどして、運転者Ａに対する交通安全教育が行われる。

このように、本実施形態に係る教材提供装置１０は、教育対象者である運転者Ａの特性に応じた車載装置１００の映像を教材映像として提供するようにした。これにより、本実施形態にあっては、教育対象となる運転者Ａに応じた教育効果の高い教材映像を提供することができる。すなわち、運転者Ａは、自身の特性（例えば心理的な特性）に応じた教材映像が提供されることで、教材映像の内容について自身に起こり得る可能性が高いことから、結果として運転者Ａに対する教材映像の教育効果を向上させることができる。

詳しくは、本実施形態に係る教材提供装置１０は、運転者毎の特性（例えば心理的な特性）を用いることで、例えば運転者Ａが陥りやすい状況や気を付けていないことに関する教材映像を比較的多く提供することができる。これにより、運転者Ａにとって特に注意すべき危険等に対して効果的に教育することが可能になる。

なお、上記では、教材提供装置１０は、教材映像を端末装置２００に提供するようにしたが、これに限定されるものではない。すなわち、車載装置１００（車載装置１００－１）がディスプレイを備える場合、教材提供装置１０は、教材映像を車載装置１００（車載装置１００－１）に提供してもよい。これにより、例えば車両Ｖ－１内において運転前（あるいは運転後）の運転者Ａに対して、交通安全教育を行うことが可能になる。

＜教材提供システムの全体構成＞
図２は、第１の実施形態に係る教材提供システム１の構成例を示すブロック図である。なお、図２では、実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。

換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。

また、図２を用いた説明では、既に説明済みの構成要素については、説明を簡略するか、省略する場合がある。

図２に示すように、実施形態に係る教材提供システム１は、教材提供装置１０と、車載装置１００と、端末装置２００とを含む。なお、図２では、図示の簡略化のため、車載装置１００や端末装置２００をそれぞれ１つ示しているが、車載装置１００や端末装置２００等は複数あってもよい。

＜車載装置の構成＞
車載装置１００は、通信部１０１と、各種センサ１０２と、ディスプレイ１０３と、記憶部１０４と、制御部１０５とを備える。なお、制御部１０５は、車載装置制御部の一例である。

通信部１０１は、通信ネットワークＮに双方向通信可能に接続する通信インターフェイスであり、教材提供装置１０および端末装置２００などとの間で情報の送受信を行う。

各種センサ１０２は、上述したように、例えばカメラセンサ、加速度センサ、ＧＰＳセンサなどを含む。カメラセンサは、撮像した動画データを制御部１０５へ出力する。加速度センサは車両Ｖに作用する加速度を示す信号を、ＧＰＳセンサは車両Ｖの位置を示す信号を制御部１０５へ出力する。なお、各種センサ１０２は、上記したカメラセンサや加速度センサに限定されるものではなく、カメラセンサ等に加えてあるいは代えて、例えばマイクセンサなどその他の種類のセンサを含んでもよい。

ディスプレイ１０３は、カメラセンサで撮像された映像などを表示する。また、ディスプレイ１０３は、上記したように教材映像が教材提供装置１０から提供された場合、提供された教材映像を表示する。

記憶部１０４は、例えば、不揮発性メモリやデータフラッシュ、ハードディスクドライブといった記憶デバイスで構成される記憶部である。かかる記憶部１０４には、カメラセンサで撮像された映像データ１０４ａおよび各種プログラムなどが記憶される。なお、映像データ１０４ａには、危険映像が含まれる場合もあるし、危険映像が含まれない場合もある。

制御部１０５は、取得部１０５ａと、処理部１０５ｂと、出力部１０５ｃとを備え、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。

コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部１０５の取得部１０５ａ、処理部１０５ｂおよび出力部１０５ｃとして機能する。

また、制御部１０５の取得部１０５ａ、処理部１０５ｂおよび出力部１０５ｃの少なくともいずれか一部または全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成することもできる。

制御部１０５の取得部１０５ａは、各種センサ１０２の出力を取得する。例えば、取得部１０５ａは、例えばカメラセンサで撮像された映像データを取得し、記憶部１０４に映像データ１０４ａとして登録する。取得部１０５ａは、加速度センサから車両に作用する加速度を示す信号を取得し、処理部１０５ｂへ出力する。取得部１０５ａは、ＧＰＳセンサから車両の位置を示す信号取得し、処理部１０５ｂへ出力する。

処理部１０５ｂは、加速度センサの出力により、例えば車両の急ブレーキ、急加速、急ハンドル（急操舵）、接触事故による衝撃などを検知した場合、検知した内容を示す情報を、検知されたときに撮像された映像データにイベント情報として紐づけて記憶部１０４に記憶する。

処理部１０５ｂは、ＧＰＳセンサの出力により、例えば車両の位置情報を映像データに紐づけて記憶部１０４に記憶する。また、処理部１０５ｂは、ＧＰＳセンサの出力により、車両の速度超過を検知した場合、検知した内容（ここでは速度超過）を示す情報を、検知されたときに撮像された映像データにイベント情報として紐づけて記憶部１０４に記憶する。詳しくは、処理部１０５ｂは、ＧＰＳセンサの出力である車両の位置情報から、ある所定移動時間における車両の移動距離を算出し、算出した移動距離を所定移動時間で除して車速を算出する。そして、処理部１０５ｂは、算出した車速と、車両が走行している位置（場所）の地図情報に含まれる制限速度とを比較し、車速が制限速度を超えている場合に、速度超過を検知する。なお、地図情報は、予め記憶部１０４に記憶された情報であってもよいし、図示しない外部サーバから取得した情報であってもよい。また、処理部１０５ｂは、急ブレーキや速度超過等の検知前後の所定時間分の映像データについて上書きを禁止する処理を行ってもよい。

なお、例えばブレーキセンサなど車両に搭載されたセンサの信号（車両信号）が車載装置１００に入力される場合、処理部１０５ｂは、車両信号に基づいて車両の急ブレーキ等を検知してもよい。詳しくは、例えば車両信号は、ブレーキセンサやアクセルセンサ、操舵角センサ、車速センサなどの出力であり、処理部１０５ｂは、車両信号に基づいて車両の急ブレーキ、急加速、急ハンドル、速度超過などを検知してもよい。

出力部１０５ｃは、撮像した映像（映像データ）を通信部１０１を介して教材提供装置１０に送信する。例えば、出力部１０５ｃは、急ブレーキなどのイベント情報が紐づけられた映像データを教材提供装置１０に送信してもよい。すなわち、急ブレーキや速度超過などのイベント情報が紐づけられた映像データは、ヒヤリハット映像や交通事故映像を含む危険映像のデータであると推定される。従って、出力部１０５ｃが、イベント情報が紐づけられた映像データを送信することで、教材提供装置１０は危険映像を収集することができる。なお、映像データの送信タイミングは、例えば映像データにイベント情報が紐づけられたタイミングであってもよいし、教材提供装置１０から映像データの送信要求を受け付けたタイミングであってもよく、また、任意のタイミングに設定されてもよい。

また、出力部１０５ｃは、教材提供装置１０から教材映像が提供（送信）された場合、かかる教材映像を通信部１０１を介して受信する。そして、出力部１０５ｃは、受信した教材映像をディスプレイ１０３に出力して表示し、運転者に提供する。これにより、車両Ｖ内において交通安全教育を行うことができることは、既に述べた通りである。

＜教材提供装置の構成＞
次いで、教材提供装置１０の構成について説明する。図２に示すように、教材提供装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。

通信部１１は、通信ネットワークＮに双方向通信可能に接続する通信インターフェイスであり、車載装置１００および端末装置２００などとの間で情報の送受信を行う。

また、記憶部１２は、例えば、不揮発性メモリやデータフラッシュ、ハードディスクドライブといった記憶デバイスで構成される記憶部である。かかる記憶部１２は、映像ＤＢ１２ａ、教材ＤＢ１２ｂ、運転者ＤＢ１２ｃおよび相関関係ＤＢ１２ｄを備える。

映像ＤＢ１２ａは、映像に関する情報を記憶する。ここで、図３を用いて映像ＤＢ１２ａについて説明する。図３は、映像ＤＢ１２ａの一例を示す図である。

図３に示すように、映像ＤＢ１２ａには、「映像ＩＤ」、「運転者ＩＤ」、「映像」、「日時」、「位置」および「イベント」等の項目が含まれ、「映像ＩＤ」に各項目のデータが関連付けられている。つまり、「映像ＩＤ」で特定されるデータレコードに、「映像」、「日時」等の対応するデータが記憶されることになる。

「映像ＩＤ」は、映像データを識別する識別情報である。「運転者ＩＤ」は、運転者を識別する識別情報である。例えば、「運転者ＩＤ」には、対応する映像データを撮像した車載装置１００を搭載する車両Ｖの運転者の情報が含まれる。

「映像」は、車載装置１００によって撮像された映像のデータである。なお、図３に示す例では、便宜上、「映像」を「Ｃ１」といったように抽象的な記載とするが、「Ｃ１」には具体的な情報が記憶されるものとする。以下、他の情報についても抽象的に記載する場合がある。

「日時」は、対応する映像が撮像された日時を示す情報である。「位置」は、対応する映像が撮像された位置（場所）を示す情報である。

「イベント」は、対応する映像内において生じたイベントに関する情報であり、詳しくは、映像が撮像されたときの運転中に生じたイベント（事象）に関するイベント情報である。イベント情報は、上記したように、車載装置１００によって映像データに紐づけられたイベント情報である。従って、「イベント」には、例えば急ブレーキ、急加速、急ハンドル、接触事故、速度超過などを示す情報が登録される。

図３に示す例において、映像ＩＤ「Ａ０１」で識別される映像データは、運転者ＩＤ「Ｂ０１」で識別される運転者が運転中に撮像された映像データであり、映像が「Ｃ１」、日時が「Ｄ１」、位置が「Ｅ１」、イベントが「Ｆ１」であることを示している。

図２の説明に戻ると、教材ＤＢ１２ｂは、教材映像に関する情報を記憶する。ここで、図４を用いて教材ＤＢ１２ｂについて説明する。図４は、教材ＤＢ１２ｂの一例を示す図である。

図４に示すように、教材ＤＢ１２ｂには、「教材ＩＤ」、「映像ＩＤ」、「運転者ＩＤ」、「状況情報タグ」、「ヒヤリハットタグ」、「交通事故タグ」および「問題情報」等の項目が含まれ、「教材ＩＤ」に各項目のデータが関連付けられている。つまり、「教材ＩＤ」で特定されるデータレコードに、「状況情報タグ」、「ヒヤリハットタグ」等の対応するデータが記憶されることになる。

「教材ＩＤ」は、教材映像を識別する識別情報である。「映像ＩＤ」は、映像データを識別する識別情報であり、詳しくは教材映像として設定された映像データを識別する識別情報である。このように、教材ＤＢ１２ｂに「映像ＩＤ」が登録されることで、「教材ＩＤ」で識別される教材映像が、映像ＤＢ１２ａの映像データと「映像ＩＤ」によって紐づけされる（関連付けられる）。

「運転者ＩＤ」は、運転者を識別する識別情報であり、詳しくは教材映像として設定された映像データを撮像した車両Ｖ（正確には車載装置１００）の運転者の識別情報である。このように、教材ＤＢ１２ｂに「運転者ＩＤ」が登録されることで、「教材ＩＤ」で識別される教材映像が、映像ＤＢ１２ａや運転者ＤＢ１２ｃの運転者データと「運転者ＩＤ」によって紐づけされる（関連付けられる）。

「状況情報タグ」は、上記した状況情報タグに関する情報であり、詳しくは教材映像として設定された映像が撮像されたときの運転状況のタグ（状況情報のタグ）に関する情報である。「状況情報タグ」には、例えば「前方車両との車間距離不足」、「速度超過」、「急ブレーキ」、「急加速」、「急ハンドル」、「信号無視」などのタグが登録される。なお、「状況情報タグ」に登録されるタグの数は、１つであっても複数であってもよい。

「ヒヤリハットタグ」は、上記したヒヤリハットタグに関する情報であり、詳しくは教材映像として設定された映像が撮像された運転中のヒヤリハットのタグに関する情報である。「ヒヤリハットタグ」には、例えば「前方車両に急接近」、「交差点で他車両に急接近」、「交差点で歩行者に急接近」などのタグが登録される。なお、「ヒヤリハットタグ」に登録されるタグの数は、１つであっても複数であってもよい。

「交通事故タグ」は、上記した交通事故タグに関する情報であり、詳しくは教材映像として設定された映像が撮像された運転中の交通事故のタグに関する情報である。「交通事故タグ」には、例えば「前方車両に接触」、「交差点で他車両に接触」、「交差点で歩行者に接触」などのタグが登録される。なお、「交通事故タグ」に登録されるタグの数は、１つであっても複数であってもよい。また、ヒヤリハットは、交通事故の予兆となるような事象であることから、１つの教材映像には「ヒヤリハットタグ」および「交通事故タグ」のいずれか一方が登録されることとなるが、これに限定されるものではない。

この「ヒヤリハットタグ」および「交通事故タグ」により、映像ＤＢ１２ａの教材映像は、車両運転における危険度に応じて分類される。すなわち、ヒヤリハットは、交通事故の予兆となるような事象であるため、車両運転における危険度は交通事故の危険度に比べて低い。逆に言えば、交通事故の危険度は、ヒヤリハットの危険度に比べて高い。従って、教材映像に「ヒヤリハットタグ」、「交通事故タグ」が付与されることで、教材映像が車両運転における危険度に応じて分類されているといえる。

「問題情報」は、教育対象者（運転者）に対して提供される問題の情報であり、詳しくは教材映像として設定された映像と組み合わされる問題の情報である。「問題情報」には、問題文を示す情報と、問題文に対応する選択肢を示す情報とが含まれる。

図４に示す例において、教材ＩＤ「Ｊ０１」で識別される教材映像データは、映像ＩＤ「Ａ０１」で識別される映像データが教材映像として設定されたものであり、かかる教材映像は、運転者ＩＤ「Ｂ０１」で識別される運転者が運転中に撮像された映像であることを示している。また、教材ＩＤ「Ｊ０１」で識別される教材映像データは、状況情報タグが「Ｋ１」は、ヒヤリハットタグが「Ｌ１」、問題情報が「Ｎ１」であることを示している。

また、教材ＩＤ「Ｊ０２」で識別される教材映像データは、対応する映像ＩＤが「Ａ０２」、対応する運転者ＩＤが「Ｂ０２」、状況情報タグが「Ｋ２」は、交通事故タグが「Ｍ２」、問題情報が「Ｎ２」であることを示している。

図２の説明に戻ると、運転者ＤＢ１２ｃは、運転者に関する情報を記憶する。ここで、図５を用いて運転者ＤＢ１２ｃについて説明する。図５は、運転者ＤＢ１２ｃの一例を示す図である。

図５に示すように、運転者ＤＢ１２ｃには、「運転者ＩＤ」、「結果情報」、「心理的な特性」、「運転傾向」等の項目が含まれ、「運転者ＩＤ」に各項目のデータが関連付けられている。つまり、「運転者ＩＤ」で特定されるデータレコードに、「結果情報」、「心理的な特性」等の対応するデータが記憶されることになる。

「運転者ＩＤ」は、運転者を識別する識別情報であり、詳しくは教育対象となる運転者の識別情報である。「結果情報」は、対応する運転者のテスト結果を示す結果情報である。詳しくは「結果情報」には、運転者の特性を推定可能なテストの結果情報が含まれ、より詳しくは、運転者の心理的な特性を運転者の特性として推定可能な心理テストの結果情報が含まれる。

「心理的な特性」は、対応する結果情報から得られる運転者の特性を示す情報であり、正確には運転者の心理的な特性を示す情報である。「心理的な特性」には、例えば「せっかち」、「慌て易い」、「怒りっぽい」、「のんびり」など運転者の性格を示す情報が登録されるが、これらは例示であって限定されるものではない。なお、「心理的な特性」に登録される情報の数は、１つであっても複数であってもよい。

「運転傾向」は、車両の運転に関する運転者の運転傾向を示す情報である。かかる「運転傾向」は、対応する運転者の特性（正確には心理的な特性）と相関関係がある運転傾向を示す情報である。「運転傾向」には、例えば「速度超過し易い」、「前方車両との車間距離不足し易い」、「急ブレーキし易い」、「急加速し易い」、「急ハンドルし易い」、「信号無視し易い」など運転傾向を示す情報が登録されるが、これらは例示であって限定されるものではない。なお、「運転傾向」に登録される情報の数は、１つであっても複数であってもよい。

図５に示す例において、運転者ＩＤ「Ｂ０１」で識別される運転者のデータは、結果情報が「Ｐ１」、心理的な特性が「Ｑ１」、運転傾向が「Ｒ１」であることを示している。

図２の説明に戻ると、相関関係ＤＢ１２ｄは、運転者の特性（正確には心理的な特性）と運転者の運転傾向との相関関係に関する相関関係情報を記憶する。ここで、図６を用いて相関関係ＤＢ１２ｄについて説明する。図６は、相関関係ＤＢ１２ｄの一例を示す図である。

図６に示すように、相関関係ＤＢ１２ｄには、「相関関係ＩＤ」、「心理的な特性」、「運転傾向」および「相関関係の有無」等の項目が含まれ、「相関関係ＩＤ」に各項目のデータが関連付けられている。つまり、「相関関係ＩＤ」で特定されるデータレコードに、「心理的な特性」、「運転傾向」等の対応するデータが記憶されることになる。

「相関関係ＩＤ」は、相関関係情報を識別する識別情報である。「心理的な特性」は、運転者の心理的な特性を示す情報である。「運転傾向」は、運転者の運転傾向を示す情報である。「相関関係の有無」は、対応する「心理的な特性」と「運転傾向」との相関関係の有無を示す情報である。

図６に示す例において、相関関係ＩＤ「Ｔ０１」で識別される相関関係のデータは、心理的な特性が「Ｑ１」、運転傾向が「Ｒ１」であり、これら心理的な特性「Ｑ１」と運転傾向「Ｒ１」との間において相関関係が「有り」であることを示している。また、相関関係ＩＤ「Ｔ０２」で識別される相関関係のデータは、心理的な特性が「Ｑ１」、運転傾向が「Ｒ２」であり、これら心理的な特性「Ｑ１」と運転傾向「Ｒ２」との間において相関関係が「無し」であることを示している。

従って、例えば心理テストの結果情報から得られる運転者の心理的な特性が「Ｑ１」であった場合、上記した相関関係情報を用いることで、運転者の運転傾向が「Ｒ１」であると推定することが可能となる。なお、相関関係情報を用いて推定された運転者の運転傾向「Ｒ１」が、運転者ＤＢ１２ｃの「運転傾向」に登録される。

図２の説明に戻ると、制御部１３は、収集部１３ａと、解析部１３ｂと、生成部１３ｃと、テスト処理部１３ｄと、提供部１３ｅとを備え、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクドライブ、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶された各種プログラムを読み出して実行することによって、制御部１３の収集部１３ａ、解析部１３ｂ、生成部１３ｃ、テスト処理部１３ｄおよび提供部１３ｅとして機能する。なお、各種プログラムは、本実施形態に係る教材提供プログラムを含む。

また、制御部１３の収集部１３ａ、解析部１３ｂ、生成部１３ｃ、テスト処理部１３ｄおよび提供部１３ｅの少なくともいずれか一部または全部をＡＳＩＣやＦＰＧＡ等のハードウェアで構成することもできる。

収集部１３ａは、車載装置１００が撮像した映像（危険映像を含む）を収集し、収集した映像（映像データ）を映像ＤＢ１２ａに登録する。また、収集部１３ａは、映像データに、映像が撮像された日時情報、位置情報、イベント情報が含まれる場合、これらの情報を映像ＤＢ１２ａに登録する。また、収集部１３ａは、複数の車載装置１００からそれぞれ映像を収集する、すなわち、複数の映像を収集するが、これに限定されるものではない。

解析部１３ｂは、収集して入力された映像を解析し、解析結果に基づいてタグを映像データに付与する。ここで付与されるタグは、上記した状況情報タグ、ヒヤリハットタグおよび交通事故タグなどである。

具体的には、解析部１３ｂは、例えば収集した映像データに「急ブレーキ」、「急加速」、「急ハンドル」、「速度超過」などのイベント情報が含まれる場合、かかるイベント情報を状況情報タグとして付与する。また、解析部１３ｂは、例えば映像解析により「前方車両との車間距離不足」や「信号無視」などが検知された場合、検知された内容を状況情報タグとして付与する。また、解析部１３ｂは、例えば映像データに「日時」、「位置」などの情報が含まれる場合、かかる情報の内容を状況情報タグとして付与する。また、解析部１３ｂは、例えば映像解析により、運転時の天気が検知された場合、検知された内容（例えば晴れ、雨、雪など）を状況情報タグとして付与する。また、解析部１３ｂは、例えば映像解析により「前方車両に急接近」、「交差点で他車両に急接近」、「交差点で歩行者に急接近」などが検知された場合、検知された内容をヒヤリハットタグとして付与する。また、解析部１３ｂは、例えば映像データのイベント情報や映像解析に基づいて「前方車両に接触」、「交差点で他車両に接触」、「交差点で歩行者に接触」などが検知された場合、検知された内容を交通事故タグとして付与する。そして、解析部１３ｂは、タグと、タグを付与した映像データとを関連付けて教材ＤＢ１２ｂに登録する。

生成部１３ｃは、タグが付与された映像データを用いて教材映像を生成する。詳しくは、生成部１３ｃは、タグを利用して問題情報を生成し、かかる問題情報を映像に組み合わせて教材映像を生成する。なお、生成部１３ｃは、問題情報と、問題情報に対応する映像データとを関連付けて教材ＤＢ１２ｂに登録する。

例えば、生成部１３ｃは、タグに基づいて問題情報を生成する。具体的には、生成部１３ｃは、映像データの状況情報タグ、ヒヤリハットタグおよび交通事故タグに含まれる内容（文言）を利用して問題文および選択肢を生成する。そして、生成部１３ｃは、問題文および選択肢を含む問題情報を映像に組み合わせて教材映像を生成する。

このように、本実施形態に係る教材提供装置１０にあっては、危険映像を含む複数の映像を車載装置１００から収集し、収集した映像を用いて複数の教材映像を生成し、生成した複数の教材映像を教材ＤＢ１２ｂに予め記憶しておく。これにより、本実施形態にあっては、例えば教育対象である運転者の特性が多岐にわたる場合であっても対応することが可能となる、すなわち、運転者の特性に応じた教材映像を提供することが可能になる。

テスト処理部１３ｄは、教育対象者である運転者の特性を推定可能なテストに関する各種の処理を実行する。例えば、テスト処理部１３ｄは、教育対象となる運転者に対してテストを実施する。具体的には、テスト処理部１３ｄは、運転者（教育対象者）に対してテストのデータを端末装置２００に送信してテストを実施する。なお、テストのデータは、記憶部１２に予め記憶されるが、これに限定されるものではない。

本実施形態に係るテストは、上記したように、心理的な特性を運転者の特性として推定可能な心理テストである。心理テストは、心理的な特性を推定できるテストであればよく、任意の種類の心理テストを用いることができる。また、心理テストの手法としては、例えば質問紙法、投影法、作業検査法などを用いることができるが、これらに限定されるものではない。

運転者（教育対象者）による心理テストの回答が終了して心理テストの実施が完了すると、テスト処理部１３ｄは、心理テストの回答の結果情報を取得する。テスト処理部１３ｄは、取得した心理テストの結果情報から運転者の特性、言い換えると運転者の心理的な特性を推定する。そして、テスト処理部１３ｄは、結果情報および運転者の心理的な特性を運転者ＤＢ１２ｃの「結果情報」および「心理的な特性」に登録する。

このように、第１の実施形態にあっては、運転者の心理的な特性を運転者の特性として推定可能な心理テストを用いるようにしたので、運転者の特性を容易に、かつ精度良く推定することができる。

テスト処理部１３ｄは、運転者の心理的な特性に基づいて運転者の運転傾向を推定する。例えば、テスト処理部１３ｄは、相関関係ＤＢ１２ｄの相関関係情報を読み出し、運転者の心理的な特性と相関する運転傾向を推定する。そして、テスト処理部１３ｄは、推定した運転者（教育対象者）の運転傾向を運転者ＤＢ１２ｃの「運転傾向」に登録する。

このように、第１の実施形態に係るテスト処理部１３ｄは、心理テストの結果情報から得られる運転者の心理的な特性に基づいて、運転者の心理的な特性と相関する運転傾向を推定するようにしたので、運転者の運転傾向を容易に、かつ精度良く推定することができる。

提供部１３ｅは、運転者（教育対象者）の特性に応じた教材映像を提供する。例えば、提供部１３ｅは、運転者の特性に応じた映像であって、車載装置１００によって撮像された映像を運転者に対する教材映像として提供する。すなわち、提供部１３ｅは、運転者の特性に即した教材映像を運転者に提供する。

これにより、本実施形態にあっては、運転者（教育対象者）に応じた教育効果の高い教材映像を提供することができる。すなわち、運転者は、自身の特性を応じた教材映像が提供されることで、教材映像の内容について自身に起こり得る可能性が高いことから、言い換えると自身に起こり得る事として感じ易くなることから、結果として運転者に対する教材映像の教育効果を向上させることができる。

具体的には、提供部１３ｅは、運転者の特性である心理的な特性に基づいて推定される運転傾向に応じた映像を教材映像として提供する。例えば、提供部１３ｅは、運転者の運転傾向に基づいて教材ＤＢ１２ｂを検索し、運転傾向に対応する教材映像を選択して提供する。

一例として、提供部１３ｅは、運転者の運転傾向が「速度超過し易い傾向」である場合、かかる運転傾向に基づいて教材ＤＢ１２ｂを検索し、「速度超過」というタグ（状況情報タグ）が付与された教材映像を選択して提供する。また、提供部１３ｅは、教材ＤＢ１２ｂの教材映像の中から「速度超過」が原因で発生したヒヤリハットあるいは交通事故に対応するタグ（ヒヤリハットタグあるいは交通事故タグ）が付与された教材映像（例えば「前方車両に急接近」、「前方車両に接触」というタグが付与された教材映像）を選択して提供してもよい。

これにより、提供部１３ｅは、運転者（教育対象者）の特性、詳しくは心理的な特性に即した教育効果の高い教材映像を提供することができる。

ここで、運転者（教育対象者）に提供される教材映像について図７を参照しつつ説明する。図７は、教材映像が提供された端末装置２００のディスプレイ２０１を示す図である。

図７に示すように、提供部１３ｅは、教材映像を端末装置２００に提供し、ディスプレイ２０１の表示欄３００に表示させる。教材映像には、車載装置１００によって撮像された映像（危険映像）３１０や問題情報３２０が含まれる。問題情報３２０には、問題文が表示される表示欄３２１と、選択肢が表示される表示欄３２２とが含まれる。そして、運転者（教育対象者）が選択肢を選択して解答するなどして、運転者に対する交通安全教育が行われる。

図２の説明を続けると、提供部１３ｅは、運転者（教育対象者）が運転する車両Ｖに搭載された車載装置１００によって撮像された映像を教材映像として提供する。言い換えると、提供部１３ｅは、運転者（教育対象者）自身の車載装置１００の映像を教材映像として提供する。

例えば、提供部１３ｅは、記憶部１２（正確には教材ＤＢ１２ｂ）に記憶された教材映像の中に、運転者（教育対象者）が運転する車両Ｖに搭載された車載装置１００によって撮像された映像が含まれる場合、当該映像を教材映像として選択して提供する。

これにより、本実施形態にあっては、運転者（教育対象者）自身が運転していたときに撮像された車載装置１００の映像（危険映像）を教材映像として提供することができる。そのため、運転者（教育対象者）は、自身の運転中に起こった危険な事象を思い出して確認することが可能となり、結果として運転者に対する教材映像の教育効果をより一層向上させることができる。

なお、上記では、記憶部１２の教材映像の中に、運転者（教育対象者）自身の車載装置１００の映像が存在する場合を例に挙げたが、かかる映像が存在しない場合もある。すなわち、例えば、運転者（教育対象者）が運転する車両Ｖの車載装置１００に危険映像が存在しないため映像データが収集されていない、あるいは、教育対象者が所定の映像収集期間に運転をしていないため映像データが収集されていないなどの理由で、運転者（教育対象者）の映像データが教材ＤＢ１２ｂに登録されていない場合もある。

このように、記憶部１２（正確には教材ＤＢ１２ｂ）に記憶された教材映像の中に、運転者（教育対象者）が運転する車両Ｖの車載装置１００によって撮像された映像が含まれない場合、提供部１３ｅは、運転者（教育対象者）とは異なる他の運転者が運転する車両Ｖに搭載された車載装置１００によって撮像された映像を教材映像として提供する。

このとき、提供部１３ｅは、運転者（教育対象者）の特性と類似する特性を有する他の運転者（以下「類似運転者」と記載する場合がある）に対応して選択された映像を教材映像として提供してもよい。

例えば、提供部１３ｅは、運転者（教育対象者）の特性、正確には心理的な特性が類似する類似運転者を特定する。ここで、特性が類似するとは、特性の内容の全部が一致する場合、内容の一部が一致する場合、特性の内容同士が所定の許容範囲内にある場合などを含むが、これに限定されるものではない。また、所定の許容範囲は、任意に設定可能である。

そして、提供部１３ｅは、特定した類似運転者の特性から運転傾向を推定し、推定した運転傾向に応じた映像であって、類似運転者の車載装置１００の映像（危険映像）を選択して教材映像として提供する。

これにより、本実施形態にあっては、記憶部１２の教材映像の中に、運転者（教育対象者）自身の車載装置１００の映像が含まれない（存在しない）場合であっても、運転者（教育対象者）の特性に応じた教育効果の高い教材映像を提供することができる。すなわち、運転者（教育対象者）の特性に比較的近い類似運転者の教材映像（危険映像）が提供されるため、運転者（教育対象者）は、教材映像の内容について自身に起こり得る可能性が高いことから、結果として運転者に対する教材映像の教育効果をより向上させることができる。

なお、提供部１３ｅは、教材映像を端末装置２００に提供するが、これに限定されるものではない。すなわち、提供部１３ｅは、運転者（教育対象者）の車載装置１００に教材映像を提供してもよい。

また、提供部１３ｅは、教材映像の他に、運転に関するアドバイスを運転者に提供してもよい。かかる運転に関するアドバイスの提供先は、端末装置２００であっても、車載装置１００であってもよい。

具体的には、テスト処理部１３ｄは、運転者の心理的な特性と、心理的な特性と相関する運転傾向とに基づいて、心理的な特性ごとに起こし易い危険運転のリストを生成する。一例として、テスト処理部１３ｄは、運転者の心理的な特性が「せっかち」であって、相関する運転傾向が「速度超過」である場合、「速度超過」や、速度超過に起因する「前方車両に急接近」、「前方車両に接触」などの危険運転を起こし易いと推定し、推定した危険運転をリスト化する。そして、提供部１３ｅは、生成された危険運転のリストに基づき、運転者に対して運転に関するアドバイス（例えば「あなたは速度超過し易い傾向があります。速度超過に気を付けて運転して下さい」など）を提供してもよい。

このとき、提供部１３ｅは、心理的な特性に応じてアドバイスの内容を変更してもよい。一例として、運転者の心理的な特性が「せっかち」である場合、アドバイスが長いと運転者はアドバイスを受け入れにくくなるため、提供部１３ｅは、アドバイスを「せっかち」ではない場合に比べて短く端的な内容（例えば「速度超過に注意」など）に変更してもよい。

＜第１の実施形態に係る教材提供装置の制御処理＞
次に、第１の実施形態に係る教材提供装置１０における具体的な処理手順の一例について図８を用いて説明する。図８は、第１の実施形態に係る教材提供装置１０が実行する処理手順を示すフローチャートである。

図８に示すように、教材提供装置１０の制御部１３は、車両Ｖの車載装置１００から映像を収集する（ステップＳ１０）。次いで、制御部１３は、収集した映像を解析し、解析結果に基づいて映像データにタグを付与する（ステップＳ１１）。

次いで、制御部１３は、タグが付与された映像データを用いて教材映像を生成する（ステップＳ１２）。例えば、制御部１３は、タグが付与された映像データに対して問題情報を組み合わせて教材映像を生成する。なお、制御部１３は、生成した教材映像を教材ＤＢ１２ｂに登録しておく。

次いで、制御部１３は、心理テストを実施し、心理テストの結果情報を取得する（ステップＳ１３）。次いで、制御部１３は、取得した結果情報から得られる運転者の心理的な特性に基づいて、運転者の心理的な特性と相関する車両の運転傾向を推定する（ステップＳ１４）。

次いで、制御部１３は、記憶部１２（正確には教材ＤＢ１２ｂ）に記憶された教材映像の中に、運転者（教育対象者）自身の車載装置１００の映像が含まれるか否かを判定する（ステップＳ１５）。制御部１３は、教材映像の中に運転者自身の車載装置１００の映像が含まれる場合（ステップＳ１５，Ｙｅｓ）、運転者（教育対象者）自身の車載装置１００の映像を教材映像として選択する（ステップＳ１６）。

一方、制御部１３は、教材映像の中に運転者自身の車載装置１００の映像が含まれない場合（ステップＳ１５，Ｎｏ）、運転者（教育対象者）とは異なる他の運転者（類似運転者）の車載装置１００によって撮像された映像を教材映像として選択する（ステップＳ１７）。

そして、制御部１３は、ステップＳ１６あるいはステップＳ１７において選択された教材映像を運転者に提供する（ステップＳ１８）。

上述してきたように、第１の実施形態に係る教材提供装置１０は、制御部１３を有する。制御部１３は、教育対象者の特性を推定可能なテストにおける教育対象者のテスト結果を示す結果情報を取得し、取得した結果情報から得られる教育対象者の特性に応じた映像であって、車載装置１００によって撮像された映像を教育対象者に対する教材映像として提供する。これにより、教育効果の高い教材映像を提供することができる。

（第２の実施形態）
次いで、第２の実施形態に係る教材提供装置１０について図２を参照しつつ説明する。なお、以下においては、第１の実施形態と共通の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。

第２の実施形態では、運転者（教育対象者）に対して実施するテストとして、運転適性テストを用いるようにした。運転適性テストは、例えば運転者の車両に対する運転適性を運転者の特性として推定可能なテストである。具体的には、運転適性テストは、車両の運転に要する運動能力や判断能力、記憶能力などを、運転者がどの程度有しているかを検査するテストである。

そして、第２の実施形態に係る教材提供装置１０は、運転適性テストの結果情報から得られる運転適性に応じた映像を教材映像として提供する。これにより、第２の実施形態にあっては、教育効果の高い教材映像を提供することができる。

具体的に説明すると、上記したように、車両の運転傾向には個人差があるが、この運転傾向の差は、運転者の運転適性によるところが大きい。言い換えると、運転者の特性の一つである運転者の運転適性と、運転者の運転傾向とは、相関関係がある。

一例として、運転適性における判断能力や記憶能力が比較的低い場合、運転中の判断が遅れる傾向があるため、運転傾向は「急ブレーキ、急加速、急ハンドルし易い傾向」や「信号無視し易い傾向」になる、という相関関係がある。また、他の例として運転適性における運動能力が比較的低い場合、運転中の反射的な操作などが遅れる傾向があるため、結果的に運転傾向が「急ブレーキ、急加速、急ハンドルし易い傾向」や「信号無視し易い傾向」になる、という相関関係がある。

第２の実施形態に係る教材提供装置１０は、このような運転者の運転適性と運転傾向との相関関係を示す相関関係情報を用いることで、運転者の特性から、かかる特性と相関する運転傾向を推定し、推定した運転傾向に応じた映像を教材映像として提供する。

より具体的に説明すると、第２の実施形態に係る運転者ＤＢ１２ｃは、運転者に関する情報として運転適性の情報を記憶する。ここで、図９を用いて運転者ＤＢ１２ｃについて説明する。図９は、第２の実施形態に係る運転者ＤＢ１２ｃの一例を示す図である。

図９に示すように、第２の実施形態に係る運転者ＤＢ１２ｃには、「運転者ＩＤ」、「結果情報」、「運転適性」、「運転傾向」等の項目が含まれ、「運転者ＩＤ」に各項目のデータが関連付けられている。つまり、「運転者ＩＤ」で特定されるデータレコードに、「結果情報」、「運転適性」等の対応するデータが記憶されることになる。

「結果情報」は、対応する運転者のテスト結果を示す結果情報である。詳しくは「結果情報」には、運転者の特性を推定可能なテストの結果情報が含まれ、より詳しくは、運転者の運転適性を運転者の特性として推定可能な運転適性テストの結果情報が含まれる。

なお、運転適性テストの結果情報は、運動能力や記憶能力の多寡に応じた指標値であるスコア（点数）で表されるが、これに限られず、ランクなどその他の種類の情報（指標値）であってもよい。また、運動能力や判断能力、記憶能力などは、高齢になるにつれて低下し易いため、運転者（教育対象者）が高齢者である場合、運転適性テストのスコアは低くなり易い。

「運転適性」は、対応する結果情報から得られる運転者の特性を示す情報であり、正確には運転者の運転適性を示す情報である。「運転適性」には、例えば対応する運転者の運動能力や判断能力、記憶能力などを示すスコアと基準スコアとの比較結果を示す情報が含まれる。なお、基準スコアは、例えば車両の運転に適した運動能力等を示す値や、運転者（教育対象者）と同年代の平均的な運動能力等を示す値などに設定されるが、これらは例示であって限定されるものではなく、任意の値に設定可能である。

従って、「運転適性」には、例えば対応する運転者の運転適性として「運動能力が比較的低い（あるいは高い）」、「判断能力が比較的低い（あるいは高い）」、「記憶能力がが比較的低い（あるいは高い）」などを示す情報が含まれる。なお、上記では「運転適性」の情報が、運動能力が低いまたは高いなど２段階の情報であるものとしたが、これに限定されるものではなく、例えば基準スコアとの差に応じて３段階以上で示される段階的な情報であってもよい。また、「運転適性」に登録される情報の数は、１つであっても複数であってもよい。

「運転傾向」は、車両の運転に関する運転者の運転傾向を示す情報である。かかる「運転傾向」は、対応する運転者の特性（正確には運転適性）と相関関係がある運転傾向を示す情報である。

図９に示す例において、運転者ＩＤ「Ｂ０１」で識別される運転者のデータは、結果情報が「Ｗ１」、運転適性が「Ｘ１」、運転傾向が「Ｒ１」であることを示している。

次いで、第２の実施形態に係る相関関係ＤＢ１２ｄについて図１０を用いて説明する。図１０は、第２の実施形態に係る相関関係ＤＢ１２ｄの一例を示す図である。

図１０に示すように、第２の実施形態に係る相関関係ＤＢ１２ｄには、「相関関係ＩＤ」、「運転適性」、「運転傾向」および「相関関係の有無」等の項目が含まれ、「相関関係ＩＤ」に各項目のデータが関連付けられている。つまり、「相関関係ＩＤ」で特定されるデータレコードに、「運転適性」、「運転傾向」等の対応するデータが記憶されることになる。

「運転適性」は、運転者の運転適性を示す情報である。「運転傾向」は、運転者の運転傾向を示す情報である。「相関関係の有無」は、対応する「運転適性」と「運転傾向」との相関関係の有無を示す情報である。

図１０に示す例において、相関関係ＩＤ「Ｔ２１」で識別される相関関係のデータは、運転適性が「Ｘ１」、運転傾向が「Ｒ１」であり、これら運転適性「Ｘ１」と運転傾向「Ｒ１」との間において相関関係が「有り」であることを示している。また、相関関係ＩＤ「Ｔ２２」で識別される相関関係のデータは、運転適性が「Ｘ１」、運転傾向が「Ｒ２」であり、これら運転適性「Ｘ１」と運転傾向「Ｒ２」との間において相関関係が「無し」であることを示している。

従って、例えば運転適性テストの結果情報から得られる運転者の運転適性が「Ｘ１」であった場合、上記した相関関係情報を用いることで、運転者の運転傾向が「Ｒ１」であると推定することが可能となる。なお、相関関係情報を用いて推定された運転者の運転傾向「Ｒ１」が、第２の実施形態に係る運転者ＤＢ１２ｃの「運転傾向」に登録される。

図２の説明に戻ると、第２の実施形態に係る教材提供装置１０のテスト処理部１３ｄは、運転者（教育対象者）による運転適性テストの実施が完了すると、運転適性テストの結果情報を取得する。テスト処理部１３ｄは、取得した運転適性テストの結果情報から運転者の特性、言い換えると運転者の運転適性を推定する。そして、テスト処理部１３ｄは、結果情報および運転者の運転適性を運転者ＤＢ１２ｃ（図９参照）の「結果情報」および「運転適性」に登録する。

このように、第２の実施形態にあっては、運転者の運転適性を運転者の特性として推定可能な運転適性テストを用いるようにしたので、運転者の特性を容易に、かつ精度良く推定することができる。

テスト処理部１３ｄは、運転者の運転適性に基づいて運転者の運転傾向を推定する。例えば、テスト処理部１３ｄは、相関関係ＤＢ１２ｄ（図１０参照）の相関関係情報を読み出し、運転者の運転適性と相関する運転傾向を推定する。そして、テスト処理部１３ｄは、推定した運転者（教育対象者）の運転傾向を運転者ＤＢ１２ｃ（図９参照）の「運転傾向」に登録する。

このように、第２の実施形態に係るテスト処理部１３ｄは、運転適性テストの結果情報から得られる運転者の運転適性に基づいて、運転者の運転適性と相関する運転傾向を推定するようにしたので、運転者の運転傾向を容易に、かつ精度良く推定することができる。

提供部１３ｅは、運転者の特性である運転適性に基づいて推定される運転傾向に応じた映像を教材映像として提供する。例えば、提供部１３ｅは、運転者の運転傾向に基づいて教材ＤＢ１２ｂを検索し、運転傾向に対応する教材映像を選択して提供する。

このように、第２の実施形態にあっては、運転適性テストを用いることで、運転者（教育対象者）の特性、詳しくは運転適性に即した教育効果の高い教材映像を提供することができる。また、第２の実施形態にあっては、例えば運転適性テストのスコアが低くなり易い高齢者の運転者に対して、運転適性に即した教育効果の高い教材映像を提供することができる。なお、残余の効果は、第１の実施形態と同様である。

＜第２の実施形態に係る教材提供装置の制御処理＞
次に、第２の実施形態に係る教材提供装置１０における具体的な処理手順の一例について図１１を用いて説明する。図１１は、第２の実施形態に係る教材提供装置１０が実行する処理手順を示すフローチャートである。

図１１に示すように、第２の実施形態に係る教材提供装置１０の制御部１３は、ステップＳ１０～ステップＳ１２の処理を実行した後、運転適性テストを実施し、運転適性テストの結果情報を取得する（ステップＳ１３ａ）。

次いで、制御部１３は、取得した結果情報から得られる運転者の運転適性に基づいて、運転者の運転適性と相関する車両の運転傾向を推定する（ステップＳ１４ａ）。そして、制御部１３は、推定した運転傾向を用いてステップＳ１５以降の処理を実行する。

なお、上記した各実施形態において生成された教材映像については、例えば個人情報の保護等を目的として映像に映り込んだ車両ナンバーや人物等を秘匿化するマスク処理が行われてもよい。マスク処理とは、例えば映像中における車両ナンバーや人物の領域に対して塗りつぶしやモザイク等を施す処理である。これにより、例えば生成された教材映像を、自社以外の他社における教材映像などに転用させることが可能となり、教材映像の汎用性を向上させることができる。

なお、上記した第１、第２の実施形態は、適宜に組み合わせることができる。すなわち、例えば、第１の実施形態に係る心理テストと第２の実施形態に係る運転適性テストとを用いて、教育対象者（運転者）の特性が推定される構成であってもよい。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１ 教材提供システム
１０ 教材提供装置
１３ 制御部
１００ 車載装置
１０５ 制御部

Claims (10)

1. 制御部を有する教材提供装置であって、
   前記制御部は、
   教育対象者の特性を推定可能なテストにおける前記教育対象者のテスト結果を示す結果情報を取得し、
   取得した前記結果情報から得られる前記教育対象者の特性に応じた映像であって、車載装置によって撮像された映像を前記教育対象者に対する教材映像として提供する、
   教材提供装置。
2. 前記制御部は、
   前記教育対象者が運転する車両に搭載された前記車載装置によって撮像された映像を前記教材映像として提供する、
   請求項１に記載の教材提供装置。
3. 前記教材映像は、記憶部に予め記憶され、
   前記制御部は、
   前記記憶部に記憶された前記教材映像の中に、前記教育対象者が運転する車両に搭載された前記車載装置によって撮像された映像が含まれない場合、当該教育対象者とは異なる他の運転者が運転する車両に搭載された車載装置によって撮像された映像を前記教材映像として提供する、
   請求項２に記載の教材提供装置。
4. 前記テストは、
   前記教育対象者の心理的な特性を前記教育対象者の特性として推定可能な心理テストである、
   請求項１～３のいずれか一つに記載の教材提供装置。
5. 前記制御部は、
   前記心理テストの結果を示す前記結果情報から得られる前記教育対象者の心理的な特性に基づいて、前記教育対象者の心理的な特性と相関する車両の運転に関する運転傾向を推定し、
   推定した前記運転傾向に応じた映像を前記教材映像として提供する、
   請求項４に記載の教材提供装置。
6. 前記テストは、
   前記教育対象者の車両に対する運転適性を前記教育対象者の特性として推定可能な運転適性テストである、
   請求項１～３のいずれか一つに記載の教材提供装置。
7. 前記制御部は、
   前記運転適性テストの結果を示す前記結果情報から得られる前記教育対象者の運転適性に基づいて、前記教育対象者の運転適性と相関する車両の運転に関する運転傾向を推定し、
   推定した前記運転傾向に応じた映像を前記教材映像として提供する、
   請求項６に記載の教材提供装置。
8. 車載装置制御部を有する車載装置であって、
   前記車載装置制御部は、
   撮像した映像を教材提供装置に送信し、
   教育対象者の特性を推定可能なテストにおける前記教育対象者のテスト結果を示す結果情報から得られる前記教育対象者の特性に応じた映像を、前記教育対象者に対する教材映像として前記教材提供装置から受信して前記教育対象者に提供する、
   車載装置。
9. 教材提供装置が実行する教材提供方法であって、
   教育対象者の特性を推定可能なテストにおける前記教育対象者のテスト結果を示す結果情報を取得し、
   取得した前記結果情報から得られる前記教育対象者の特性に応じた映像であって、車載装置によって撮像された映像を前記教育対象者に対する教材映像として提供する、
   教材提供方法。
10. コンピュータに、
    教育対象者の特性を推定可能なテストにおける前記教育対象者のテスト結果を示す結果情報を取得し、
    取得した前記結果情報から得られる前記教育対象者の特性に応じた映像であって、車載装置によって撮像された映像を前記教育対象者に対する教材映像として提供する、
    手順を実行させる、教材提供プログラム。

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