JP5447371B2 - 移動体警告装置、移動体警告方法および移動体警告プログラム - Google Patents

Description

［関連出願の記載］
本発明は、日本国特許出願：特願２００８−１０５３２３号（２００８年４月１５日出願）の優先権主張に基づくものであり、同出願の全記載内容は引用をもって本書に組み込み記載されているものとする。
本発明は、自動車の運転中または歩行中に、危険な状況になる前に危険を警告する移動体警告装置、該装置を構成するクライアントおよびサーバ、移動体警告方法および移動体警告プログラムに関し、特に、警告すべき注意事項を場所毎に記述したヒヤリハットマップを利用した移動体警告装置に関する。

ヒヤリハットマップを利用した移動体警告装置として以下の技術が開示されている。ここで、ヒヤリハット（Ｈｉｙａｒｉ−Ｈａｔｔｏ）とは、事故防止や安全対策関連の用語であり、事故や災害につながりかねないミスやエラーまたはこれらに起因する危険状況ないし危急事態のことをいい、インシデント（ｉｎｃｉｄｅｎｔ）情報とも呼ばれる。また、「ヒヤリハットする」とは、このようなミスやエラーを認識することを意味する。なお、ヒヤリハットの「ヒヤリ」は、恐怖感を感じたときの「ヒヤリ」という副詞、「ハット」は、驚いたさまを表す「ハッと」という副詞に由来する。

特許文献１には、実際に車両が道路を走行する箇所の周辺状況に応じて、危険状況の認識をより具体的に行うことができる危険反応地点記録システムが記載されている。特許文献１に記載されている危険反応地点記録システムは、ヒヤリハットマップを生成する。ヒヤリハットマップは、事故の事例をベースに手作業で構築されることが一般的である。このため、一度は事故が起こらない限り、ヒヤリハットマップにエントリされず、事例数が少ないという問題がある。これに対し、特許文献１に記載されているシステムでは、心拍数を計測するセンサなど生体情報取得手段を使ってドライバがヒヤリハットした箇所を自動的にシステムが認識することにより、事故が発生していない場所においても危険な箇所にヒヤリハットマップへデータをエントリすることができる。

特許文献２には、車両が危険地区を走行する場合に、どのような危険が存在し得るのかを運転者により具体的に報知することができる危険箇所情報表示装置が記載されている。
特許文献２に記載されている危険箇所情報表示装置は、ヒヤリハットマップがすでにあることを前提に、運転手へ警告を表示する。具体的には、車両の位置を位置検出部で検出し、この検出結果とヒヤリハットマップを記憶しているデータ格納部とを位置情報でマッチングさせ、表示装置に警告を表示する。

また、特許文献３には、ユーザに対し検索範囲を表示するとともに、検索キーワードと検索結果の文書との類似度を的確に表示する検索システムが記載されている。

特開２００７−４７９１４号公報 特開２００７−５１９７３号公報 特開２００４−１０２４０７号公報

なお、上記特許文献１、２及び３の全開示内容はその引用をもって本書に繰込み記載する。以下の分析は、本発明によって与えられたものである。
特許文献１、特許文献２、およびこれらの組み合わせでは、以下の問題がある。

まず、警告の適合率が低い、すなわち、誤報が多いという問題がある。ヒヤリハットマップは、場所に対して注意点を対応付けるテーブルである。従って、いつでも、誰でも、その場所にいけば、ヒヤリハットするのか？という疑問がある。極端な例では、ほとんどの警告が誤報となる恐れがある。警告が出すぎると、警告効果が低くなることも考えられ問題である。誤報の少ない高精度な方式が必要であるといえる。

また、警告の再現率が低い、すなわち、警告されないことが多いという問題がある。ヒヤリハットマップを作成する際には、実際に事故があった場所や、ドライバーが実際にヒヤリハットした場所の情報を収集し、頻度が高い部分に関してヒヤリハットマップのエントリに加える。一般に、事故の事例や、ヒヤリハットした事例など異常系の事例は頻度が少なく、十分な数が集まらない。このために警告はないのに、ヒヤリハットすることが多くなり問題である。

これらの問題は、特許文献１に記載されているシステムによりある程度は改善される。
特許文献１に記載されているシステムでは、生態情報取得手段により、事故を起こさなくても、ヒヤリハットしただけで事例に加えられるために、ヒヤリハットの事例は多くなる。しかしながら、現実には、運転中は様々な要因で心拍数などがあがることがあるために、多くの人が共通にその場所でヒヤリハットしない限りエントリできず、実際にはなかなか事例を増やすことはできない。

そもそもヒヤリハットするきっかけは「場所」だけではなく、他車との関係、天候などの環境、運転手のスキル、自動車の速度といった様々な「状況」が影響している。そのため、特許文献１，２に記載されている方式では、警告の適合率が低いという問題や、警告の再現率が低いという問題に十分に対応できない。ヒヤリハットマップのカバー範囲を大きくする必要がある。

また、特許文献３に記載されている方式では、文章を対象とした一般的な曖昧検索を行うことができる。しかし、事故に関するデータに対して一般的な曖昧検索を行うと、誤ったデータ拡張を行う可能性がある。

そこで、本発明は、運転に関する注意点を場所毎に記述したヒヤリハットマップを利用し、適合率と再現率の両方の観点でより高精度に警告を行うことができる移動体警告装置、クライアント、サーバ、移動体警告方法および移動体警告プログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の視点によれば、クライアント、ユーザおよび周囲の環境の状況を示す情報を入力するユーザ状況入力手段と、前記ユーザがヒヤリハットしたことを示す情報を入力するヒヤリハット入力手段と、クライアント、ユーザおよび周囲の環境の状況を示す情報と対応付けて、ユーザに警告を発するためのヒヤリハット情報を記憶する状況依存ヒヤリハットマップと、前記ヒヤリハット情報が入力されたときの状況を示す情報を前記ユーザ状況入力手段から得て、前記状況依存ヒヤリハットマップに登録する状況依存ヒヤリハット登録手段と、クライアント、ユーザおよび周囲の環境の状況に対応するヒヤリハット情報を前記状況依存ヒヤリハットマップから検索して抽出する状況マッチング手段と、前記状況マッチング手段が抽出したヒヤリハット情報をユーザに通知する警告手段と、前記ユーザ状況入力手段によって入力された状況を示す情報を履歴情報として記憶するユーザ状況履歴記憶手段と、前記ユーザ状況履歴記憶手段が記憶している状況を示す情報の中で、前記状況依存ヒヤリハットマップに登録されているエントリを、位置を示す情報に基づいてグルーピングし、グルーピングした位置におけるヒヤリハットする状況を示す情報を一般化して状況依存ヒヤリハットマップに登録する状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段とを備えた移動体警告装置であって、前記状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段は、
道路の道幅、車線数、見通し状況を示す道路属性情報を記憶する道路属性情報データベースと、状況依存ヒヤリハットマップが記憶するヒヤリハット情報のそれぞれに対応する道路と類似する道路があるかを、前記道路属性情報データベースが記憶する道路属性情報から検索する類似位置検索手段と、類似する道路属性を持った箇所は類似するヒヤリハットの事例が起きる可能性が高いとして前記類似位置検索手段が検索した類似道路に対して新たにヒヤリハットの事例を状況依存ヒヤリハットマップに追加する事例登録手段とを有する移動体警告装置が提供される。

本発明の第２の視点によれば、運転手がヒヤリハットした状況を示す情報を事例として登録するヒヤリハット情報登録ステップと、前記ヒヤリハット情報登録ステップで登録されたヒヤリハット情報を、当該ヒヤリハット情報に含まれる位置を示す情報に基づいて分析することにより、所定の範囲の位置に対応するヒヤリハット情報を一般化するヒヤリハット情報拡張ステップと、運転手の状況を示す情報を入力し、前記ヒヤリハット情報登録ステップで登録されたヒヤリハット情報または前記ヒヤリハット情報拡張ステップで一般化されたヒヤリハット情報と、入力した運転手の状況を示す情報とをマッチングさせ、マッチングに成功した場合に運転手に警告するヒヤリハット警告ステップとを含む移動体警告方法であって、前記ヒヤリハット情報拡張ステップは、道路の道幅、車線数、見通し状況を示す道路属性情報を記憶する道路属性情報データベースから、すべてのヒヤリハット情報が示す位置に対応する道路の属性情報を検索する属性情報マッチングステップと、前記属性情報マッチングステップにおける検索結果の繰り返し処理を制御する繰り返しチェックステップと、前記属性情報マッチングステップにおける検索結果に対して、場所は異なるが他の属性は類似している場所を検索する類似道路検索ステップと、前記類似道路検索ステップの検索結果に対してヒヤリハット情報を登録する類似ヒヤリハット登録ステップとを有する移動体警告方法が提供される。

本発明の第３の視点によれば、コンピュータに、運転手がヒヤリハットした状況を示す情報を事例として登録するヒヤリハット情報登録ステップを実行する処理と、前記ヒヤリハット情報登録ステップを実行する処理で登録されたヒヤリハット情報を、当該ヒヤリハット情報に含まれる位置を示す情報に基づいて分析することにより、所定の範囲の位置に対応するヒヤリハット情報を一般化するヒヤリハット情報拡張ステップを実行する処理と、運転手の状況を示す情報を入力し、前記ヒヤリハット情報登録ステップを実行する処理で登録されたヒヤリハット情報または前記ヒヤリハット情報拡張ステップを実行する処理で一般化されたヒヤリハット情報と、入力した運転手の状況を示す情報とをマッチングさせ、マッチングに成功した場合に運転手に警告するヒヤリハット警告ステップを実行する処理とを非同期に実行させるための移動体警告プログラムであって、前記ヒヤリハット情報拡張ステップを実行する処理は、道路の道幅、車線数、見通し状況を示す道路属性情報を記憶する道路属性情報データベースから、すべてのヒヤリハット情報が示す位置に対応する道路の属性情報を検索する属性情報マッチング処理と、前記属性情報マッチングステップにおける検索結果の繰り返し処理を制御する繰り返しチェック処理と、前記属性情報マッチングステップにおける検索結果に対して、場所は異なるが他の属性は類似している場所を検索する類似道路検索処理と、前記類似道路検索ステップの検索結果に対してヒヤリハット情報を登録する類似ヒヤリハット登録処理とを有する移動体警告プログラムが提供される。

本発明の第４の視点によれば、自装置、ユーザおよび周囲の環境の状況を示す情報を入力するユーザ状況入力手段と、前記ユーザがヒヤリハットしたことを示す情報を入力するヒヤリハット入力手段と、前記ヒヤリハット情報が入力されたときの状況を示す情報を前記ユーザ状況入力手段から得て、サーバに保持された状況依存ヒヤリハットマップに登録する状況依存ヒヤリハット登録手段と、自装置、ユーザおよび周囲の環境の状況に対応するヒヤリハット情報を前記状況依存ヒヤリハットマップから検索して抽出する状況マッチング手段と、前記状況マッチング手段が抽出したヒヤリハット情報をユーザに通知する警告手段と、前記ユーザ状況入力手段によって入力された状況を示す情報を履歴情報として記憶するユーザ状況履歴記憶手段と、前記ユーザ状況履歴記憶手段が記憶している状況を示す情報の中で、前記状況依存ヒヤリハットマップに登録されているエントリを、位置を示す情報に基づいてグルーピングし、グルーピングした位置におけるヒヤリハットする状況を示す情報を一般化して状況依存ヒヤリハットマップに登録する状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段とを備えたクライアントであって、前記状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段は、道路の道幅、車線数、見通し状況を示す道路属性情報を記憶する道路属性情報データベースと、状況依存ヒヤリハットマップが記憶するヒヤリハット情報のそれぞれに対応する道路と類似する道路があるかを、前記道路属性情報データベースが記憶する道路属性情報から検索する類似位置検索手段と、類似する道路属性を持った箇所は類似するヒヤリハットの事例が起きる可能性が高いとして前記類似位置検索手段が検索した類似道路に対して新たにヒヤリハットの事例を状況依存ヒヤリハットマップに追加する事例登録手段とを有するクライアントが提供される。
本発明の第５の視点によれば、クライアント、ユーザおよび周囲の環境の状況を示す情報と対応付けて、ユーザに警告を発するためのヒヤリハット情報を記憶する状況依存ヒヤリハットマップを備え、上記したクライアントからヒヤリハット情報の登録を受けて、ヒヤリハット情報の提供を行うサーバが提供される。

本発明によれば、運転に関する注意点を場所毎に記述したヒヤリハットマップを利用し、適合率と再現率の両方の観点でより高精度に警告を行うことができるという効果がある。

第１の実施形態の移動体警告装置（システム）の構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態の移動体警告システムの物理構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態における状況依存ヒヤリハットマップの登録例を示す説明図である。 第１の実施形態におけるユーザ状況履歴記憶手段が記憶するテーブルの登録例を示す説明図である。 第１の実施形態における状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段の構成例を示すブロック図である。 ヒヤリハットデータが示す位置を表示する地図の例を示す説明図である。 グルーピングされたヒヤリハットデータの例を示す説明図である。 第１の実施形態の移動体警告システムの動作の例を示すシーケンス図である。 ヒヤリハット情報登録ステップＳ１の動作の例を示すフローチャートである。 ヒヤリハット情報拡張ステップＳ２の動作の例を示すフローチャートである。 ヒヤリハット警告ステップＳ３の動作の例を示すフローチャートである。 第２の実施形態における状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段の構成例を示すブロック図である。 道路属性情報ＤＢの登録例を示す説明図である。 状況依存ヒヤリハットマップの登録例を示す説明図である。 第２の実施形態におけるヒヤリハット情報拡張ステップＳ２の動作の例を示すフローチャートである。 第３の実施形態の移動体警告システムの構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態の移動体警告システムの物理構成例を示すブロック図である。 交通法ＤＢの登録例を示す説明図である。図である。 第３の実施形態における状況依存ヒヤリハットマップの登録例を示す説明図である。 第３の実施形態におけるユーザ状況履歴記憶手段が記憶するテーブルの登録例を示す説明図である。 第３の実施形態におけるヒヤリハット警告ステップＳ３の動作の例を示すフローチャートである。 第４の実施形態の移動体警告システムの構成例を示すブロック図である。 第４の実施形態の移動体警告システムの物理構成例を示すブロック図である。 ユーザモデルの登録例を示す説明図である。 第４の実施形態における状況依存ヒヤリハットマップの登録例を示す説明図である。 第４の実施形態におけるユーザ状況履歴記憶手段が記憶するテーブルの登録例を示す説明図である。 第４の実施形態における移動体警告システムの動作の例を示すシーケンス図である。 第４の実施形態におけるヒヤリハット警告ステップＳ３の動作の例を示すフローチャートである。 第５の実施形態の移動体警告システムの構成例を示すブロック図である。 第５の実施形態の移動体警告システムの物理構成例を示すブロック図である。 ユーザ生活圏ＤＢの登録例を示す説明図である。 第５の実施形態における状況依存ヒヤリハットマップの登録例を示す説明図である。 第５の実施形態におけるユーザ状況履歴記憶手段が記憶するテーブルの登録例を示す説明図である。 第５の実施形態における移動体警告システムの動作の例を示すシーケンス図である。 第５の実施形態におけるヒヤリハット警告ステップＳ３の動作の例を示すフローチャートである。 第６の実施形態の移動体警告システムの構成例を示すブロック図である。 第６の実施形態の移動体警告システムの物理構成例を示すブロック図である。 危険運転ＤＢの登録例を示す説明図である。 第６の実施形態における危険運転手分布生成手段の動作の例を示すフローチャートである。 第６の実施形態における状況依存ヒヤリハットマップの登録例を示す説明図である。 第６の実施形態におけるユーザ状況履歴記憶手段が記憶するテーブルの登録例を示す説明図である。 第６の実施形態における移動体警告システムの動作の例を示すシーケンス図である。 第６の実施形態におけるヒヤリハット警告ステップＳ３の動作の例を示すフローチャートである。

実施形態１．
以下、本発明の第１の実施形態を、図面を参照して説明する。図１は、第１の実施形態の移動体警告装置（システム）の構成例を示すブロック図である。図１に示す移動体警告システムは、ユーザ状況入力手段１と、状況マッチング手段２と、警告手段３と、ヒヤリハット入力手段４と、状況依存ヒヤリハット登録手段５と、状況依存ヒヤリハットマップ６と、ユーザ状況履歴記憶手段７と、状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段８とを備える。

本発明の第１の実施形態は、自動車の運転中、歩行中などに危険な状況になる前に人に警告する移動体警告装置に適用され、特に、人に警告すべき注意事項を場所毎に記述したヒヤリハットマップを利用した移動体警告装置に適用される。

ユーザ状況入力手段１は、自動車、運転手（ユーザ）、まわりの環境の状況をセンシング（検出）し、状況を示す情報として移動体警告システムに入力する。

状況マッチング手段２は、ユーザ状況入力手段１によって入力された状況を示す情報に対応するヒヤリハット情報がないか、状況依存ヒヤリハットマップ６を検索して抽出する。

警告手段３は、運転手に、状況マッチング手段２が抽出したヒヤリハット情報を通知する。

ヒヤリハット入力手段４は、ヒヤリハットしたことを示す情報を移動体警告システムに通知（入力）する。ヒヤリハット入力手段４は、例えば、運転手がヒヤリハットしたことを示す情報を入力し、状況依存ヒヤリハット登録手段５に出力する。

状況依存ヒヤリハット登録手段５は、ヒヤリハット入力手段４が入力した情報に基づいて、情報を入力したとき（ヒヤリハットしたとき）の状況を示す情報をユーザ状況入力手段１から得て、状況依存ヒヤリハットマップ６に登録する。

状況依存ヒヤリハットマップ６は、ヒヤリハットする状況を示すヒヤリハット情報（ヒヤリハットデータ）が登録されたテーブルで実現される。ヒヤリハット情報は、ヒヤリハット入力手段４による通知と、ユーザ状況履歴記憶手段７が記憶する情報とに基づいて、状況依存ヒヤリハットマップ６に登録される。状況依存ヒヤリハットマップ６は、具体的には、後記するサーバまたはクライアントのハードディスク装置等の記憶装置に記憶される。

ユーザ状況履歴記憶手段７は、ユーザ状況入力手段１が移動体警告システムに入力した状況を示す情報を履歴情報として記憶する。

状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段８は、ユーザ状況履歴記憶手段７が記憶している状況を示す情報の中で、状況依存ヒヤリハットマップ６に登録されているエントリを、位置を示す情報に基づいてグルーピングし、グルーピングした位置におけるヒヤリハットする状況を示す情報を一般化して状況依存ヒヤリハットマップ６に登録する。

まず、図２を参照して、第１の実施形態の物理構成を説明する。図２は、第１の実施形態の移動体警告システムの物理構成例を示すブロック図である。本発明による移動体警告システムは、複数台のクライアント（例えば、自動車）と、ヒヤリハットマップを蓄積するサーバとを備える。

クライアントは、プログラムに従って動作し、ユーザ状況入力手段１と、状況マッチング手段２と、警告手段３と、ヒヤリハット入力手段４と、状況依存ヒヤリハット登録手段５とを含む。なお、図２には、クライアントが１台である場合が例示されている。

サーバは、プログラムに従って動作し、状況依存ヒヤリハットマップ６と、ユーザ状況履歴記憶手段７と、状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段８とを含む。

各クライアントには、あらかじめそれぞれを識別するＩＤ（ユーザＩＤ）が割り振られており、クライアントを構成する各手段は、自分（クライアント）のユーザＩＤを内部のメモリ等に記憶しているものとする。また、各クライアントは、サーバと通信できるものとする。クライアントとサーバとの通信のプロトコルとして、広く知られたＴＣＰ／ＩＰなどを利用すればよく、クライアントは、サーバのアドレスを事前に記憶しておけばよい。またデータの転送には、無線ＬＡＮを使えばよい。

ユーザ状況入力手段１は、自動車、運転手、周囲の環境のそれぞれの状況を示す情報を入力する手段である。すなわち、ユーザ状況入力手段１は、クライアントの様々な状況を示す情報を入力する手段である。ユーザ状況入力手段１は、例えば、これらの状況を示す情報を入力する異なる複数の入力手段で実現される。例えば、ユーザ状況入力手段１として、各種センサが状況を示す情報を入力したり（例えば、ＧＰＳ機能により位置を示す情報を入力する）、情報提供サーバと連携したり（例えば、渋滞情報、天気情報などをＷｅｂサーバから得る）、人が手で入力したり（例えば、車種、性別、年齢などを入力する）すれば良い。

入力された状況を示す情報は、以下のようにベクトルで表現すれば良い。以下、ベクトルで表現された状況を示す情報を、状況ベクトルと表記する場合がある。状況ベクトルの記述は、例えば、フォーマット（緯度、経度、速度、制限速度、渋滞状況、天候、性別、年齢、運転経験）に対し、(３４．４１Ｎ、１３５．４８Ｅ、５６Ｋｍ／ｈ、６０Ｋｍ／ｈ、混雑、雪、男、４０歳、２０年)といった記述でよい。

ただし、これは一例であり、緯度、経度以外の項目は必須ではない。例えば、自動車の車種を要素に加えても構わないし、性別を削除しても構わない。また、フォーマットもこれに限らない。さらに、各センサ（ユーザ状況入力手段１）は、状況ベクトルをリアルタイムに更新するものとする。

ユーザ状況入力手段１は、一定間隔で、例えば１０秒間隔で、状況ベクトルを状況マッチング手段２とユーザ状況履歴記憶手段７に送信する。

状況依存ヒヤリハットマップ６は、以下のフィールド（項目）を含むテーブルで実現されてもよい（図３参照。）。図３は、第１の実施形態における状況依存ヒヤリハットマップ６の登録例を示す説明図である。

状況フィールドＴ０６０１は、警告する状況を示す情報が登録されているフィールドである。状況フィールドＴ０６０１は、走行状況Ｔ０６０１０１、環境状況Ｔ０６０１０２、ユーザ状況Ｔ０６０１０３の各フィールドを含む。

走行状況Ｔ０６０１０１は、リアルタイムに変化する自動車の位置や速度を示す情報が登録されているフィールドであり、以下のフィールド、すなわち、緯度Ｔ０６０１０１０１、経度Ｔ０６０１０１０２および速度（車速）Ｔ０６０１０１０３を含む。

緯度Ｔ０６０１０１０１には、自動車の位置の緯度を示す情報が登録されている。緯度Ｔ０６０１０１０１に登録される情報は、状況ベクトルの緯度に対応する。

経度Ｔ０６０１０１０２には、自動車の位置の経度を示す情報が登録されている。経度Ｔ０６０１０１０２に登録される情報は、状況ベクトルの経度に対応する。

速度Ｔ０６０１０１０３には、自動車の速度を示す情報が登録されている。速度Ｔ０６０１０１０３に登録される情報は、状況ベクトルの速度に対応する。

環境状況Ｔ０６０１０２は、走っている自動車の周囲の環境を示す情報が登録されているフィールドであり、以下のフィールド、すなわち、制限速度Ｔ０６０１０２０１、渋滞状況Ｔ０６０１０２０２および天候Ｔ０６０１０２０３を含む。

制限速度Ｔ０６０１０２０１には、自動車の位置の制限速度を示す情報が登録されている。制限速度Ｔ０６０１０２０１に登録される情報は、例えば、時速で記述され、状況ベクトルの制限速度に対応する。

渋滞状況Ｔ０６０１０２０２には、自動車の位置の渋滞状況を示す情報が登録されている。渋滞状況Ｔ０６０１０２０２に登録される情報は、例えば、渋滞、混雑、通常のいずれかで記述され、状況ベクトルの渋滞状況に対応する。

天候Ｔ０６０１０２０３には、自動車の位置付近の天気を示す情報が登録されている。
天候Ｔ０６０１０２０３に登録される情報は、例えば、晴、曇、雨、雪で記述され、状況ベクトルの天候に対応する。

ユーザ状況Ｔ０６０１０３は、ユーザのプロファイルを示す情報が登録されているフィールドであり、以下のフィールド、すなわち、性別Ｔ０６０１０３０１、年齢Ｔ０６０１０３０２および運転経験Ｔ０６０１０３０３を含む。

性別Ｔ０６０１０３０１には、男か女かを示す情報が記述されている。状況ベクトルの性別に対応する。

年齢Ｔ０６０１０３０２には、何歳かを示す情報が数字で記述されている。状況ベクトルの年齢に対応する。

運転経験Ｔ０６０１０３０３には、運転経験を示す情報が年数で記述されている。状況ベクトルの運転経験に対応する。

警告フィールドＴ０６０２は、運転手への警告メッセージを記憶するフィールドである。

上記のヒヤリハットデータが登録されているテーブル（状況依存ヒヤリハットマップ６）は、状況フィールドＴ０６０１に登録された情報が示す状況の運転手に対して、警告フィールドＴ０６０２に登録された値を用いて警告することを意味している。なお、状況の値は代表値であり、これをあいまいにマッチさせて警告する。例えば、速度はプラスマイナス５Ｋｍといった具合である（状況マッチング手段２の説明を参照。）。

また、第１の実施形態では、状況フィールドＴ０６０１に、特に値を特定しない状況の意味で、＊を値として登録してもよい。さらに、警告フィールドＴ０６０２には、特に具体的なメッセージはなく音などで警告すればよいという意味で、＊を値として登録してもよい。

図３に示す例の第１レコードは、「緯度３４．４度、経度１３５．５度付近を６０Ｋｍ／ｈ程度で走行中の自動車で、制限速度６０Ｋｍ／ｈのエリアで、混雑していて、天候は雨の状況では、追突に注意すべきである」ことを意味している。

状況マッチング手段２は、ユーザ状況入力手段１から定期的に状況ベクトルが送られてくる毎に、状況依存ヒヤリハットマップ６を検索する。検索方法として、状況マッチング手段２は、状況ベクトルの要素（緯度、経度、車速、制限速度、渋滞状況、天候、性別、年齢、運転経験）をそれぞれ、状況依存ヒヤリハットマップ６の緯度Ｔ０６０１０１０１、経度Ｔ０６０１０１０２、速度Ｔ０６０１０１０３、制限速度Ｔ０６０１０２０１、渋滞状況Ｔ０６０１０２０２、天候Ｔ０６０１０２０、性別Ｔ０６０１０３０１、年齢Ｔ０６０１０３０２、運転経験Ｔ０６０１０３０３の各フィールドとマッチさせる。

なお、状況マッチング手段２は、マッチングを、ある程度あいまいにする必要がある。
例えば、状況ベクトルの速度が、状況依存ヒヤリハットマップ６の速度Ｔ０６０１０１０３のプラスマイナス５Ｋｍの範囲にある場合、値が合致する（マッチする）と判断する。
これは、完全に同じ状況はめったに発生しないため、まったく警告がされないことを防ぐためである。また、状況依存ヒヤリハットマップ６の値が＊の項目は、どの値ともマッチすることを意味している。

例えば、状況ベクトルが、（３４．４１Ｎ、１３５．４８Ｅ、５６Ｋｍ／ｈ、６０Ｋｍ／ｈ、混雑、雪、男、４０歳、２０年）の場合のマッチングを説明する。図３に例示する状況依存ヒヤリハットマップ６の第１レコードは、天候の項目がマッチしないため、第１レコードの警告フィールドＴ０６０２に登録された警告を運転手にしない。次に、第２レコードとのマッチングを比較し、この場合はマッチするために、「スリップ注意」というメッセージが警告となる。

状況マッチング手段２は、複数のレコードとのマッチングに成功することもあれば、すべてのレコードとのマッチングに失敗することもある。成功した場合には、状況マッチング手段２は、警告手段３に、マッチングに成功したレコードの警告フィールドＴ０６０２に登録されている警告メッセージを送信する。

警告手段３は、状況マッチング手段２がマッチングに成功した場合に、状況マッチング手段２が送信した警告メッセージを受信し、受信した警告メッセージに基づいて運転手に警告する。警告手段３は、警告方法として、カーナビゲーションシステムの画面に表示したり、自動車のインストゥルメンタルパネルの表示領域に表示したり、音声で通知しても構わない。状況ベクトルが複数のレコードにマッチした場合には、ランダムな順で警告しても構わないし、現在地との距離の近い状況を示す情報（緯度Ｔ０６０１０１０１，経度Ｔ０６０１０１０２）が登録されたレコードに登録されている順に、警告しても構わない。警告フィールドＴ０６０２に＊が登録されている場合は、警告メッセージが登録されておらず、自動車のインストゥルメンタルパネルの表示領域や、音声で通知することはできないため、警告ブザーなどで知らせればよい。

ヒヤリハット入力手段４は、ヒヤリハットしたことを示す情報を運転手が移動体警告システムに通知する手段である。ユーザがカーナビゲーションシステムを操作して入力したり、心拍数などの生体情報をセンサで取得し、ある一定の値以上をヒヤリハットしたとして自動入力しても良い。また、移動体警告システムが自動認識したヒヤリハットをユーザが確認した後に、登録しても構わない。ヒヤリハット入力手段４による移動体警告システムへの入力は、ヒヤリハットが発生したという意味の信号であれば何でも良く、最低限ヒヤリハットした場所と時間が入力される。さらに、ユーザがカーナビゲーションシステムを操作してヒヤリハットしたことを示す情報を入力する場合には、どうしてヒヤリハットしたかの理由を、カーナビゲーションシステムのキーボードや、音声により移動体警告システムに登録しても構わない。

ヒヤリハット入力手段４は、状況依存ヒヤリハット登録手段５に、ヒヤリハットした場所、時間、理由を示す情報を送信する。なお、理由に関しては、運転手によって入力された場合だけ送信すればよい。

ユーザ状況履歴記憶手段７は、ユーザ状況入力手段１が移動体警告システムに入力した状況を示す情報を履歴として記憶する手段である。ユーザ状況履歴記憶手段７は、例えば、通常のテーブルを記憶するデータベースで実現される。図４は、第１の実施形態におけるユーザ状況履歴記憶手段７が記憶するテーブルの登録例を示す説明図である。

ユーザＩＤフィールドＴ０７０１は、どのクライアントのユーザ状況入力手段１からの書き込みであるかを識別するためのフィールドであり、ユーザＩＤが登録される。

日時フィールドＴ０７０２は、ユーザ状況（ユーザの状況を示す情報）が追加された日時を意味するフィールドである。

状況ベクトルフィールドＴ０７０３は、ユーザ状況入力手段１が認識したユーザの状況を示す情報が登録されるフィールドであり、状況ベクトルの各項目毎に記憶されればよい。図４には、状況ベクトルが（緯度、経度、速度、制限速度、渋滞状況、天候、性別、年齢、運転経験）の場合を示している。

例えば、ユーザＩＤが「Ｕ００１」というクライアントのユーザ状況入力手段１が２００８年１０月２６日１０：１２：５４に、状況ベクトル（３４．４Ｎ、１３５．５Ｅ 、６０Ｋｍ／ｈ、６０Ｋｍ／ｈ、通常、晴、男、２０、１）を登録した場合、ユーザ状況履歴記憶手段７は、図４に示す第１レコードのような情報を履歴として記憶する。

状況依存ヒヤリハット登録手段５は、ヒヤリハット入力手段４からヒヤリハットした場所と時間と理由とを示す情報の通知を受けると、通知された場所と時間とユーザＩＤとをキーに、ユーザ状況履歴記憶手段７を検索し、このときの状況を示す情報を抽出して、状況依存ヒヤリハットマップ６に登録する。

例えば、状況依存ヒヤリハット登録手段５が、ユーザＩＤが「Ｕ００１」のユーザの状況を示す情報として、ヒヤリハット入力手段４から、場所として「緯度：３４．４Ｎ」、「経度：１３５．５Ｅ」、時間として「２００８年１０月２６日１０：１２：５４」、理由として「飛び出し」を示す通知を受けたとする。

状況依存ヒヤリハット登録手段５は、通知された場所と時間とを示す情報に状況依存ヒヤリハット登録手段５のクライアントのユーザＩＤを付加して、ユーザ状況履歴記憶手段７を検索する。図４に示す例の場合、ユーザ状況履歴記憶手段７の第１レコードがヒットする。状況依存ヒヤリハット登録手段５は、検索結果のうち、ユーザＩＤと日時のフィールドを省き、状況依存ヒヤリハットマップ６に登録する。ユーザ状況履歴記憶手段７が記憶する、緯度、経度、速度、制限速度、渋滞状況、天候、性別、年齢、運転経験の各情報は、状況依存ヒヤリハットマップ６において、それぞれ同じ名前のフィールドに対応し、警告フィールドは、理由フィールドに対応する。図３に示す第３レコードは、この例を追加したデータである。

状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段８は、ヒヤリハットグルーピング手段８０１と、事例汎化手段８０２とを有する（図５参照。）図５は、第１の実施形態における状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段８の構成例を示すブロック図である。

ヒヤリハットグルーピング手段８０１は、状況依存ヒヤリハットマップ６に登録されている情報のうち、各ヒヤリハット情報が示す位置間の距離が近いデータを同じグループとするグルーピングを行う。

事例汎化手段８０２は、ヒヤリハットグルーピング手段８０１がグルーピングしたグループ毎にヒヤリハットデータを解析することで、ヒヤリハットデータをより抽象度の高い表現へ汎化する。

なお、状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段８は、状況依存ヒヤリハットマップ６にある一定量の更新がなされたタイミングで起動する。例えば、７日毎に起動するといった運用で良い。また、状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段８の役割は、状況依存ヒヤリハットマップ６のメンテナンスを行うことであり、他の手段とは非同期でかまわない。

ヒヤリハットグルーピング手段８０１は、状況依存ヒヤリハットマップ６のデータ全体に対し、互いの距離が近いもの同士でグルーピングを行う。グルーピングの方法は、すべての組み合わせのヒヤリハットデータ間の距離を計算し、一定距離内のヒヤリハットデータの組をまずグループとする。ヒヤリハットデータ間の距離とは、例えば、あるレコード（ヒヤリハットデータ）について緯度Ｔ０６０１０１０１，経度Ｔ０６０１０１０２に基づいて算出される位置と、他のレコードについて同様に算出される位置との間の距離である。

ヒヤリハットのデータを地図上に星印で表示した図６を参照して説明する。図６は、ヒヤリハットデータが示す位置を表示する地図の例を示す説明図である。図６に示す例の場合、ヒヤリハットグルーピング手段８０１は、以下のヒヤリハットデータの組み合わせをグループとする。例えば、ヒヤリハットグルーピング手段８０１は、ヒヤリハットデータを、グループＰ０８０１０６（Ｐ０８０１０１、Ｐ０８０１０２）、グループＰ０８０１０７（Ｐ０８０１０２、Ｐ０８０１０３）およびグループＰ０８０１０８（Ｐ０８０１０４、Ｐ０８０１０５）にグルーピングする（図６（ａ）参照。）。なお、Ｐ０８０１０１、Ｐ０８０１０２、Ｐ０８０１０３、Ｐ０８０１０４、Ｐ０８０１０５は、それぞれヒヤリハットデータ毎に算出される位置の例を示す。

次に、ヒヤリハットグルーピング手段８０１は、グループ間の距離を求め、距離が近いグループを統合する。ヒヤリハットグルーピング手段８０１は、各グループから最短距離の要素を検出し、検出した要素間の距離をグループ間の距離とする。図６に示す例では、グループＰ０８０１０６とグループＰ０８０１０７とは統合され、図６（ｂ）に示すＰ０８０１０９のグループになる。ただし、このグルーピングの方法は一例であり、Ｋ平均法など広く知られた方法を利用しても良い。

事例汎化手段８０２は、各グループを代表するヒヤリハットデータを生成する。事例汎化手段８０２は、各グループを代表するヒヤリハットデータとして、グループ毎に、ヒヤリハットデータの各フィールドの値を比較し、値が共通のフィールドを抽出する。ただし、状況マッチング手段２の場合と同様に、値の同一性はある程度あいまいとする。ただし、この曖昧性は、事例汎化手段８０２と状況マッチング手段２とで必ずしも同じである必要はない。例えば、事例汎化手段８０２では、車速を１０Ｋｍ／ｈ前後の値であれば同じとし、状況マッチング手段２では、車速を５Ｋｍ／ｈ前後の値であれば同じとしても構わない。抽出された共通のフィールドの値は、あいまいにマッチングしているため値にはばらつきがある。そのため、事例汎化手段８０２は、これらの平均値を代表するヒヤリハットデータの値として抽出する。また、事例汎化手段８０２は、グループ内の各データで値が異なるフィールドの値を＊とする。

図７は、グルーピングされたヒヤリハットデータの例を示す説明図である。図７に示す例では、事例汎化手段８０２は、共通フィールドとして、緯度、経度、車速、制限速度、天候、警告を抽出する。従って、事例汎化手段８０２は、図７（ａ）に示すヒヤリハットデータのグループの代表ヒヤリハットデータとして、図７（ｂ）に示すデータを抽出する。

事例汎化手段８０２は、グルーピングされた状況依存ヒヤリハットマップ６のヒヤリハットデータを、代表ヒヤリハットデータに置き換える。図７に示す例では、グルーピングされた第１レコードから第３レコードまでを削除し、代表ヒヤリハットデータを追加する。以上に説明した状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段８の処理により、状況依存ヒヤリハットマップ６は拡張されたことになる。例えば、図７（ａ）に示す３事例（データ）では、あるユーザの状況ベクトルが（３４．４２Ｎ、１３５．５２Ｅ、５０Ｋｍ／ｈ、６０Ｋｍ／ｈ、通常、雪、男、３０、６）の場合、どの事例にもマッチしないが、事例汎化手段８０２による拡張後には、図７（ｂ）に示す代表ヒヤリハットデータにマッチする。

次に、図面を参照して第１の実施形態の動作について説明する。図８は、第１の実施形態の移動体警告システムの動作の例を示すシーケンス図である。

図８を参照すると、本発明による第１の実施形態は、運転手がヒヤリハットした状況を事例として登録するヒヤリハット情報登録ステップＳ１と、ヒヤリハット情報登録ステップＳ１で登録されたヒヤリハットの状況の位置毎に分析することにより、その位置におけるヒヤリハットする状況を一般化するヒヤリハット情報拡張ステップＳ２と、ヒヤリハット情報登録ステップＳ１で登録されたヒヤリハット情報あるいは、ヒヤリハット情報拡張ステップＳ２で一般化されたヒヤリハット情報と、運転手の状況をマッチングさせ見つかれば運転手へ警告するヒヤリハット警告ステップＳ３とが非同期に動作する。

図８に示す例では、起動のタイミングをシーケンス図で示している。上から下に時間が経過しており、太線部分はそのステップが起動中であることを示している。

ヒヤリハット情報登録ステップＳ１は、ヒヤリハットした事象が発生したタイミングで起動する。従って不規則に起動を繰り返す。

ヒヤリハット情報拡張ステップＳ２は、定期的に起動する。従って規則的に起動を繰り返す。

ヒヤリハット警告ステップＳ３は、常に起動している。

図９は、ヒヤリハット情報登録ステップＳ１の動作の例を示すフローチャートである。
図９を参照すると、ヒヤリハット情報登録ステップＳ１は、ヒヤリハットしたことを運転手が移動体警告システムに通知するヒヤリハット入力ステップＳ１０１と、ヒヤリハット入力ステップＳ１０１で入力された時刻の自動車、運転手、まわりの環境の状況をセンシングし移動体警告システムに入力するユーザ状況取得ステップＳ１０２と、ヒヤリハット入力ステップＳ１０１で得たユーザの状況をヒヤリハットマップとしてデータベースに登録する状況依存ヒヤリハット登録ステップＳ１０３とを含む。

例えば、ヒヤリハット入力ステップＳ１０１は、ヒヤリハット入力手段４で実現される。ユーザ状況取得ステップＳ１０２は、ユーザ状況履歴記憶手段７を、状況依存ヒヤリハット登録手段５が検索することにより実現される。状況依存ヒヤリハット登録ステップＳ１０３は、状況依存ヒヤリハット登録手段５で実現される。

図１０は、ヒヤリハット情報拡張ステップＳ２の動作の例を示すフローチャートである。図１０を参照すると、ヒヤリハット情報拡張ステップＳ２は、ヒヤリハット情報のデータベース（状況依存ヒヤリハットマップ６）に登録されている各データについて、距離が近いデータを同じとするグルーピングを行うヒヤリハットグルーピングステップＳ２０１と、ヒヤリハットグルーピングステップＳ２０１の結果、グループが存在の有無で処理を分岐させるグループチェックステップＳ２０２と、グループチェックステップＳ２０２の結果、グループが存在する場合に（Ｙｅｓ）、各グループを代表するヒヤリハット情報を生成する代表ヒヤリハットデータ生成ステップＳ２０３と、ヒヤリハットデータ生成ステップＳ２０３で生成したグループの代表ヒヤリハット情報を状況依存ヒヤリハットマップ６に登録する状況依存ヒヤリハット登録ステップＳ２０４とを含む。グループチェックステップＳ２０２でグループが存在しないと判断した場合（Ｎｏ）は、一連の処理を終了する。

例えば、ヒヤリハットグルーピングステップＳ２０１は、ヒヤリハットグルーピング手段８０１で実現される。代表ヒヤリハットデータ生成ステップＳ２０３および状況依存ヒヤリハット登録ステップＳ２０４は、事例汎化手段８０２で実現される。

図１１は、ヒヤリハット警告ステップＳ３の動作の例を示すフローチャートである。図１１を参照すると、ヒヤリハット警告ステップＳ３は、定期的に自動車、運転手、まわりの環境の状況をセンシングし移動体警告システムに入力するユーザ状況取得ステップＳ３０１と、ユーザ状況取得ステップＳ３０１で入力されたユーザの状況をデータベース（ユーザ状況履歴記憶手段７）に蓄積するユーザ状況履歴記録ステップＳ３０２と、ユーザ状況取得ステップＳ３０１で入力されたユーザの状況と状況依存ヒヤリハットマップ６とのマッチングを行うユーザ状況ヒヤリハットマッチングステップＳ３０３と、ユーザ状況ヒヤリハットマッチングステップＳ３０３の結果、ユーザへの警告の有無で処理を分岐する警告チェックステップＳ３０４と、警告チェックステップＳ３０４の結果、警告が存在する場合に（Ｙｅｓ）、ユーザに警告するユーザ警告ステップＳ３０５とを含む。警告チェックステップＳ３０４で警告が存在しないと判断した場合（Ｎｏ）、およびユーザ警告ステップＳ３０５の処理の終了後、ユーザ状況取得ステップＳ３０１に移行する。

例えば、ユーザ状況取得ステップＳ３０１は、ユーザ状況入力手段１で実現される。ユーザ状況履歴記録ステップＳ３０２は、ユーザ状況履歴記憶手段７で実現される。ユーザ状況ヒヤリハットマッチングステップＳ３０３は、状況依存ヒヤリハットマップ６と状況マッチング手段２とで実現される。ユーザ警告ステップＳ３０５は、警告手段３で実現される。

以上に説明したように、第１の実施形態によれば、ユーザ状況入力手段と、状況依存ヒヤリハットマップと、状況マッチング手段を構成に持つことにより、ユーザの状況に応じてヒヤリハットを警告することができるため警告が出すぎないという効果がある。例えば、ユーザの状況に応じてユーザに警告を行うことから、過不足のない警告を行うことができる。

また、状況依存ヒヤリハット拡張手段が、ヒヤリハットした複数の事例を分析しヒヤリハットの警告をするきっかけを一般化することにより、より広範囲の条件を設定できるため、警告を確実に過不足なく行うことができる。

実施形態２．
以下、本発明の第２の実施形態を図面を参照して説明する。図１２は、第２の実施形態における状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段８の構成例を示すブロック図である。

図１２を参照すると、本発明の第２の実施形態は、図５に示す第１の実施形態の状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段８の構成に代えて、道路の道幅、車線数、見通し状況などの道路属性情報を記憶する道路属性情報データベース（ＤＢ）８０３と、状況依存ヒヤリハットマップ６が記憶するヒヤリハットの事例（ヒヤリハット情報）それぞれに対応する道路と類似する道路があるかを、道路属性情報データベース８０３が記憶する道路属性情報から検索する類似位置検索手段８０４と、類似する道路属性を持った箇所は類似するヒヤリハットの事例が起きる可能性が高いとして類似位置検索手段８０４が検索した類似道路に対しても新たにヒヤリハットの事例を状況依存ヒヤリハットマップ６に追加する事例登録手段８０５とが設けられている。

道路属性情報ＤＢ８０３は、以下のフィールドを含むテーブルを記憶する（図１３参照。）。図１３は、道路属性情報ＤＢ８０３の登録例を示す説明図である。

エリアＴ０８０３０１は、後述する属性情報の範囲を表す情報が登録されているフィールドである。第２の実施形態では、説明を簡単にするために、属性情報の範囲を、中心点とその半径で記述するが、エリアの輪郭をポリゴンなどで記述しても構わない。エリアＴ０８０３０１は、以下のフィールド、すなわち、中心緯度Ｔ０８０３０１０１、中心経度Ｔ０８０３０１０２および半径Ｔ０８０３０３を含む。

中心緯度Ｔ０８０３０１０１は、中心点の緯度を示す情報が登録されているフィールドである。中心経度Ｔ０８０３０１０２は、中心点の経度を示す情報が登録されているフィールドである。半径Ｔ０８０３０３は、エリアの半径を示す情報が登録されているフィールドである。

属性Ｔ０８０３０２は、道路の属性を示す情報（属性情報）が登録されているフィールドである。第２の実施形態では、説明を簡単にするために、属性Ｔ０８０３０２が以下のフィールド、すなわち、道幅Ｔ０８０３０２０１、車線数Ｔ０８０３０２０２、種類Ｔ０８０３０２０３および見通しＴ０８０３０２０４を含むと考えるが、これには限られない。

道幅Ｔ０８０３０２０１は、道幅を表す情報が登録されているフィールドである。車線数Ｔ０８０３０２０２は、車線数を表す情報が登録されているフィールドである。種類Ｔ０８０３０２０３は、国道、県道、生活道、私道など道の種類を示す情報が登録されているフィールドである。見通しＴ０８０３０２０４は、見通しが良いか／悪いかを示す情報が登録されているフィールドである。ただし、これらは一例であり、これらに限られない。

類似位置検索手段８０４は、状況依存ヒヤリハットマップ６のすべてのヒヤリハットデータが示す位置に基づいて、道路属性情報ＤＢ８０３を検索し、属性情報を抽出する。検索方法として、類似位置検索手段８０４は、ヒヤリハットデータに含まれる緯度、経度を示す情報に基づいて、道路属性情報ＤＢ８０３のエリアを検索する。道路属性情報ＤＢ８０３のエリアにおいて、複数のデータが検索された場合は、以下の処理を繰り返し、検索されない場合は次のデータの処理へ移る。

例えば、図３に示すヒヤリハットデータの第１レコードで説明する。このヒヤリハットデータが示す位置は、緯度が３４．４Ｎ、経度が１３５．５Ｅであるので、図１３に例示する属性情報のうち第２レコードがマッチする。

次に、他の場所で似たような属性情報が道路属性情報ＤＢ８０３にないか検索する。すなわち、類似位置検索手段８０４は、抽出した属性情報と類似する属性情報を、道路属性情報ＤＢ８０３から抽出する。この検索方法では、類似位置検索手段８０４は、属性情報の属性フィールドだけを対象として検索を行う。ただし、各フィールドがまったく同じ値である場合を類似と定義しても構わないし、値が近い場合を類似と定義しても構わない。
この検索結果を類似道路と呼ぶ。

先の例では、図１３に例示する第２レコードの属性情報フィールドに含まれる「道幅＝１０、車線数＝１、種類＝生活道、見通し＝悪い」に基づいて検索すると、第２レコードは第４レコードとマッチする。第２レコードは自分自身であるため、類似位置検索手段８０４は、第４レコードを類似道路として抽出する。

事例登録手段８０５は、類似位置検索手段８０４によって抽出された類似道路の位置を示すヒヤリハットデータを追加する。先の例では、図３に例示する状況依存ヒヤリハットマップ６の第１レコードと位置を示す情報以外が同じヒヤリハットデータを、類似道路の位置、すなわち緯度が３４．０Ｎ、経度が１３５．０Ｅの位置を示す情報として追加する（図１４に示す第４レコード参照。）。図１４は、状況依存ヒヤリハットマップ６の登録例を示す説明図である。

次に、図面を参照して第２の実施形態の動作について説明する。図１５は、第２の実施形態におけるヒヤリハット情報拡張ステップＳ２の動作の例を示すフローチャートである。

図１５を参照すると、本発明による第２の実施形態は、第１の実施形態のヒヤリハット情報拡張ステップＳ２が、すべてのヒヤリハットデータの位置の道路の属性情報を検索する属性情報マッチングステップＳ４０１と、属性情報マッチングステップＳ４０１の検索結果の繰り返し処理を制御する繰り返しチェックステップＳ４０２と、属性情報マッチングステップＳ４０１の検索結果に対して、場所は異なるが他の属性は類似している場所を検索する類似道路検索ステップＳ４０３と、類似道路検索ステップＳ４０３の検索結果に対してヒヤリハットデータを登録する類似ヒヤリハット登録ステップＳ４０４とを含むように変更する。

例えば、属性情報マッチングステップＳ４０１は、道路属性情報ＤＢ８０３と類似位置検索手段８０４で実現される。類似道路検索ステップＳ４０３は、類似位置検索手段８０４で実現される。類似ヒヤリハット登録ステップＳ４０４は、事例登録手段８０５で実現される。

以上に説明したように、第２の実施形態によれば、似たような道路属性を持った箇所は似たようなヒヤリハットの事例が起きる可能性が高いと考え、類似道路に対しても新たにヒヤリハットの事例を追加する事例登録手段を構成に持つことにより、場所は異なるが状況が同じ箇所へヒヤリハットの要素を追加することができるため、警告を確実に過不足なく行うことができる。

実施形態３．
以下、本発明の第３の実施形態を図面を参照して説明する。図１６は、第３の実施形態の移動体警告システムの構成例を示すブロック図である。

図１６を参照すると、本発明の第３の実施形態は、第１の実施形態の移動体警告システムには設けられていない法律違反判定手段９と、交通法データベース（ＤＢ）１０とを備える。

法律違反判定手段９は、ユーザ状況入力手段１が入力するユーザの状況を示す情報と、交通法データベース１０が記憶する道路交通法を示す情報とを比較して、ユーザが法律（道路交通法）に違反しているかどうかを判定する。

交通法ＤＢ１０は、場所を示す情報に対応付けて、最高速度および一旦停止の必要性などを示す情報の項目に値をセット（登録）することで、道路交通法を示す情報を記憶する。

また、第３の実施形態では、第１の実施形態におけるユーザ状況入力手段１、ユーザ状況履歴記憶手段７および状況依存ヒヤリハットマップ６が、法律違反判定手段９が判定した結果をユーザの状況を示す情報として扱うように拡張する。

次に、図１７を参照して、第３の実施形態の物理構成を説明する。図１７は、第３の実施形態の移動体警告システムの物理構成例を示すブロック図である。第３の実施形態の移動体警告システムは、第１の実施形態と同様に、複数台のクライアント（例えば、自動車）と、ヒヤリハットマップを蓄積するサーバとを備える。

法律違反判定手段９は、クライアント（自動車）毎に必要であり、クライアント（自動車）毎に処理を実行する。

交通法ＤＢ１０は、クライアント全体で共通でよく、サーバで実行し、複数のクライアントから共有される。

交通法ＤＢ１０は、位置に対して、制限速度、一旦停止の必要性、駐停車などの情報を対応付けたテーブルで実現すればよい。図１８にテーブルのフィールド例を示す。図１８は、交通法ＤＢ１０の登録例を示す説明図である。

エリアＴ１００１は、規則の有効範囲を示す情報が記述されているフィールドである。
第３の実施形態では、説明を簡単にするために、規則の有効範囲を、緯度Ｔ１００１０１、経度Ｔ１００１０２の組が示す一点で表現する。ただし、これは一例であり、エリアの輪郭をポリゴンなどで記述しても構わない。

規則Ｔ１００２は、規則を示す情報が登録されているフィールドである。第３の実施形態では、規則Ｔ１００２は、以下の３つのフィールドを含む。ただし、これは一例であり、その他の規則を示す情報を自由に追加、削除しても構わない。

制限速度Ｔ１００２０１は、その位置での制限速度を表す情報が登録されているフィールドである。一旦停止Ｔ１００２０２は、一旦停止の必要性を表す情報が登録されているフィールドである。駐停車Ｔ１００２０３は、駐停車可能かどうかを表す情報が登録されているフィールドである。

法律違反判定手段９は、ユーザ状況入力手段１から見ればひとつのセンサの役割であり、ユーザ状況入力手段１から定期的に状況ベクトルを受け取り、ユーザが法律を守っているかどうかを示す情報をユーザ状況入力手段１に返す。法律違反判定手段９は、状況ベクトルを受け取ると、緯度、経度をキーに、交通法ＤＢ１０を検索する。この検索結果と状況ベクトルとを比較して、以下のいずれかの条件を満たした場合に、法律違反と判定する。

例えば、法律違反判定手段９は、検索結果と状況ベクトルとが、「状況ベクトルの速度＞制限速度Ｔ１００２０１フィールドの値である」、「一旦停止の値が必要ありであり、状況ベクトルの速度の値が＞０である」または「駐停車の値が不可能であり、状況ベクトルの速度の値が＞０である」のいずれかの条件を満たした場合に、法律違反と判定する。
ただし、上記の条件は一例であり、例えば、１０Ｋｍまで制限速度を超えても違反としないといった、運用にしても構わない。法律違反判定手段９は、判定した結果をユーザ状況入力手段１に返す。

ユーザ状況入力手段１は、状況ベクトルの項目として「違反」を追加する。すなわち、状況ベクトルを（緯度、経度、車速、制限速度、渋滞状況、天候、性別、年齢、運転経験、違反）とする。

ユーザ状況入力手段１は、状況ベクトルを状況マッチング手段２とユーザ状況履歴記憶手段７に送る前に、法律違反判定手段９に状況ベクトルを送り、法律に違反しているかどうかの判定を受けて、その結果を状況ベクトルに加えて状況マッチング手段２とユーザ状況履歴記憶手段７とに送る。

状況依存ヒヤリハットマップ６は、図１９に示すように、違反しているかどうかを記憶するフィールド（Ｔ０６０１０３０４）を含む。図１９は、第３の実施形態における状況依存ヒヤリハットマップ６の登録例を示す説明図である。状況依存ヒヤリハットマップ６における「違反」フィールドＴ０６０１０３０４は、状況ベクトルの項目「違反」に対応する。

ユーザ状況履歴記憶手段７は、図２０に示すように、違反しているかどうかを示すフィールド「違反」を状況ベクトルフィールド（Ｔ０７０３）内に含む。図２０は、第３の実施形態におけるユーザ状況履歴記憶手段７が記憶するテーブルの登録例を示す説明図である。

次に、図面を参照して第３の実施形態の動作について説明する。図２１は、第３の実施形態におけるヒヤリハット警告ステップＳ３の動作の例を示すフローチャートである。

図２１を参照すると、本発明による第３の実施形態は、第１の実施形態のヒヤリハット警告ステップＳ３における、ユーザ状況取得ステップＳ３０１と、ユーザ状況履歴記録ステップＳ３０２との間に、ユーザの状況と道路交通法を比較して、違反しているかどうかを判定する法律違反判定ステップＳ３０６とを含む。また、ユーザ状況履歴記録ステップＳ３０２およびユーザ状況ヒヤリハットマッチングステップＳ３０３において、交通違反の有無もユーザの状況のひとつの要素として考慮するように改造する。なお、その他の処理は、図１１に示す第１の実施形態における処理と同様なため説明を省略する。

法律違反判定ステップＳ３０６は、法律違反判定手段９と交通法ＤＢ１０で実現すればよい。

以上に説明したように、第３の実施形態によれば、交通法ＤＢと、法律違反判定手段とを構成に持つことにより、法律に違反しているかどうかという状況を基にしたヒヤリハットの警告が可能になる。

実施形態４．
以下、本発明の第４の実施形態を図面を参照して説明する。図２２は、第４の実施形態の移動体警告システムの構成例を示すブロック図である。

図２２を参照すると、本発明の第４の実施形態は、第１〜第３の実施形態の移動体警告システムには設けられていないユーザモデル生成手段１３と、ユーザモデル１２と、運転状況判定手段１１とを備える。

ユーザモデル生成手段１３は、ユーザ状況履歴記憶手段７が記憶する過去の運転状況を示す履歴情報に基づいて、ユーザの運転の傾向を分析し、ユーザモデルを生成する。

ユーザモデル１２は、ユーザモデル生成手段１３が生成したユーザモデルが登録されたテーブル等で実現される。ユーザモデル１２は、具体的には、サーバのハードディスク装置等の記憶装置に記憶される。

運転状況判定手段１１は、急いでいる、疲れているといった現在の運転状況を示す情報と、過去の運転状況を示すユーザモデル１２とを比べることでユーザの現在の運転状況を判定する。

また、第４の実施形態では、第１〜第３の実施形態におけるユーザ状況入力手段１、ユーザ状況履歴記憶手段７および状況依存ヒヤリハットマップ６が、運転状況判定手段１１が判定した結果をユーザの状況を示す情報として扱うように拡張する。

次に、図２３を参照して、第４の実施形態の物理構成を説明する。図２３は、第４の実施形態の移動体警告システムの物理構成例を示すブロック図である。第４の実施形態の移動体警告システムは、第１〜第３の実施形態と同様に、複数台のクライアント（例えば、自動車）と、ヒヤリハットマップを蓄積するサーバとを備える。

運転状況判定手段１１は、クライアント（自動車）毎に必要であり、クライアント（自動車）毎に処理を実行する。

ユーザモデル１２およびユーザモデル生成手段１３は、クライアント全体で共通でよく、サーバで実行し、複数のクライアントから共有される。

ユーザモデル１２は、以下のフィールドを含むテーブルに登録されてもよい（図２４参照。）。図２４は、ユーザモデル１２の登録例を示す説明図である。

ユーザＩＤ（Ｔ１２０１）は、ユーザを識別するＩＤが登録されているフィールドである。

長期ユーザモデル（Ｔ１２０２）は、これまでの運転履歴全体から算出した長期的なユーザモデルが登録されているフィールドであり、以下のフィールド、すなわち、平均速度（Ｔ１２０２０１）、平均運転時間（Ｔ１２０２０２）および法律準拠度（Ｔ１２０２０３）を含む。

平均速度（Ｔ１２０２０１）は、ユーザのこれまでの運転の平均速度を示す情報が登録されているフィールドである。平均運転時間（Ｔ１２０２０２）は、ユーザのこれまでの運転の１日単位の運転時間を示す情報が登録されているフィールドである。法律準拠度（Ｔ１２０２０３）は、ユーザのこれまでの運転の法律を守っていた割合を示す情報が登録されているフィールドである。

短期ユーザモデル（Ｔ１２０３）は、本日１日分の運転履歴全体から算出した短期的なユーザモデルが登録されているフィールドであり、以下のフィールド、すなわち、平均速度（Ｔ１２０３０１）、平均運転時間（Ｔ１２０３０２）および法律準拠度（Ｔ１２０３０３）を含む。

平均速度（Ｔ１２０３０１）は、ユーザの今日１日の運転の平均速度を示す情報が登録されているフィールドである。平均運転時間（Ｔ１２０３０２）は、ユーザの今日１日の運転時間を示す情報が登録されているフィールドである。法律準拠度（Ｔ１２０３０３）は、ユーザの今日１日の運転の法律を守っていた割合を示す情報が登録されているフィールドである。

ユーザモデル生成手段１３は、ユーザ状況履歴記憶手段７が記憶する情報に基づいてユーザモデルを生成する。ユーザモデル生成手段１３は、すべてのユーザに対して、以下の方法でユーザモデル１２の各フィールドの値を生成する。

まず、長期ユーザモデル（Ｔ１２０２）について説明する。

ユーザモデル生成手段１３は、ユーザ状況履歴記憶手段７をユーザＩＤをキーとして検索し、検索された状況ベクトルＴ０７０３の速度フィールドの値の平均値を、平均速度（Ｔ１２０２０１）として求めればよい。

ユーザモデル生成手段１３は、ユーザ状況履歴記憶手段７をユーザＩＤをキーとして検索し、検索結果をさらに日時Ｔ０７０２フィールドの日付でグルーピングし、グループ毎の運転時間を平均運転時間（Ｔ１２０２０２）として算出する。ユーザモデル生成手段１３は、例えば、各グループの運転時間を、グループ内のレコード数×ユーザ状況履歴記憶手段７の更新間隔で概算で求めればよい。

ユーザモデル生成手段１３は、ユーザ状況履歴記憶手段７をユーザＩＤをキーとして検索し、検索された状況ベクトルＴ０７０３の違反フィールドの値の割合を、法律準拠度（Ｔ１２０２０３）として求めればよい。

次に、短期ユーザモデル（Ｔ１２０３）について説明する。

ユーザモデル生成手段１３は、平均速度Ｔ１２０２０１と同様の方法により、今日１日分の履歴を用いて平均速度（Ｔ１２０３０１）を算出する。

ユーザモデル生成手段１３は、平均運転時間Ｔ１２０２０２と同様の方法により、今日１日分の履歴を用いて平均運転時間（Ｔ１２０３０２）を算出する。

ユーザモデル生成手段１３は、法律準拠度Ｔ１２０２０３と同様の方法により、今日１日分の履歴を用いて法律準拠度（Ｔ１２０３０３）を算出する。

ただし、上記の算出方法は一例であり、さらに精度良くするために詳細に履歴を解析しても構わない。

ユーザモデル生成手段１３が起動するタイミングは、他の手段と独立で構わない。ユーザモデル１２は頻繁に値が変化することはないと考えられるため、例えば、１週間に１度程度起動すればよい。

運転状況判定手段１１は、ユーザ状況入力手段１から状況ベクトルを定期的に受け取り、ユーザＩＤに基づいてユーザモデル１２を検索し、検索結果から運転の状況を判定する。第４の実施形態では、運転状況判定手段１１は、以下の２つの運転の状況を判定する。
以下、運転状況判定手段１１が判定する運転の状況を、算出方法とともに示す。

運転状況判定手段１１は、「急いでいる」運転の状況か否か、すなわち、いつもと比べて、あせっているか否かを判定する。運転状況判定手段１１は、例えば、短期ユーザモデル（Ｔ１２０３）の平均速度Ｔ１２０３０１が長期ユーザモデルの平均速度Ｔ１２０２０１よりある一定以上大きい場合に、「急いでいる」と判定する。

運転状況判定手段１１は、「疲れている」運転の状況か否か、すなわち、いつもと比べて、運転時間が長いか否かを判定する。運転状況判定手段１１は、例えば、短期ユーザモデル（Ｔ１２０３）の平均運転時間Ｔ１２０３０２が長期ユーザモデルの平均運転時間Ｔ１２０２０２よりある一定以上大きい場合に、「疲れている」と判定する。

ただし、上記の方法は一例であり、法律準拠度の値も判断材料に使うなどしても構わない。

運転状況判定手段１１は、判定結果を状況ベクトルに書き込み、ユーザ状況入力手段１に返す。

ユーザ状況入力手段１は、状況ベクトルの項目として「急いでいる」、「疲れている」の項目を追加する。すなわち、状況ベクトルを（緯度、経度、車速、制限速度、渋滞状況、天候、性別、年齢、運転経験、違反、急いでいる、疲れている）とする。

ユーザ状況入力手段１は、状況ベクトルを状況マッチング手段２とユーザ状況履歴記憶手段７に送る前に、運転状況判定手段１１に状況ベクトルを送り、過去と比較した現在の運転の状況の判定を受けて、その結果を状況ベクトルに加えて状況マッチング手段２とユーザ状況履歴記憶手段７とに送る。

状況依存ヒヤリハットマップ６は、図２５に示すように、急いでいるかどうかを記憶するフィールド（Ｔ０６０１０３０５）と、疲れているかどうかを記憶するフィールド（Ｔ０６０１０３０６）とを含む。図２５は、第４の実施形態における状況依存ヒヤリハットマップ６の登録例を示す説明図である。「急ぎ」フィールド（Ｔ０６０１０３０５）は、状況ベクトルの項目「急いでいる」に対応し、「疲れ」フィールド（Ｔ０６０１０３０６）は、状況ベクトルの項目「疲れている」に対応する。

ユーザ状況履歴記憶手段７は、図２６に示すように、急いでいるかどうかを記憶するフィールド「急ぎ」と、疲れているかどうかを記憶するフィールド「疲れ」を状況ベクトルフィールド（Ｔ０７０３）内に含む。図２６は、第４の実施形態におけるユーザ状況履歴記憶手段７が記憶するテーブルの登録例を示す説明図である。

次に、図面を参照して第４の実施形態の動作について説明する。図２７は、第４の実施形態における移動体警告システムの動作の例を示すシーケンス図である。

図２７を参照すると、本発明による第４の実施形態では、第１〜第３の実施形態の動作（図８参照。）に、過去の運転からユーザの運転の傾向を分析するユーザモデル生成ステップＳ４を追加する。

また、第４の実施形態では、第３の実施形態のヒヤリハット警告ステップＳ３において、法律違反判定ステップＳ３０６と、ユーザ状況履歴記録ステップＳ３０２との間に、急いでいる、疲れているといった、現在の運転と過去の運転を表すユーザモデル１２と比べることでユーザの現在の運転状況を判定する運転状況判定ステップＳ３０７を加える。図２８は、第４の実施形態におけるヒヤリハット警告ステップＳ３の動作の例を示すフローチャートである。

また、第４の実施形態では、ユーザ状況履歴記録ステップＳ３０２と、ユーザ状況ヒヤリハットマッチングステップＳ３０３とにおいて、運転状況判定ステップＳ３０７で算出したユーザの現在の運転状況もユーザの状況のひとつの要素として考慮するように改造する。

ユーザモデル生成ステップＳ４は、ユーザモデル生成手段１３で実現すればよい。運転状況判定ステップＳ３０７は、運転状況判定手段１１で実現すればよい。

以上に説明したように、第４の実施形態によれば、普段の運転状況を表したユーザモデルと現在の運転状況を表したユーザモデルとを比較することにより運転状況を判定する運転状況判定手段を構成に持つことにより、普段の運転と比較して、急いでいる、疲れている、知らない道かどうかを考慮して、ヒヤリハットを警告することができる。

実施形態５．
以下、本発明の第５の実施形態を図面を参照して説明する。図２９は、第５の実施形態の移動体警告システムの構成例を示すブロック図である。

図２９を参照すると、本発明の第５の実施形態は、第１〜第４の実施形態の移動体警告システムには設けられていないユーザ生活圏追加手段１６と、ユーザ生活圏データベース（ＤＢ）１５と、ユーザ生活圏判定手段１４とを備える。

ユーザ生活圏追加手段１６は、ユーザ状況履歴記憶手段７が記憶する過去の運転状況を示す履歴情報に基づいて、履歴情報が示す道をユーザが走った回数をカウントする。

ユーザ生活圏ＤＢ１５は、ユーザ生活圏判定手段１６がカウントした回数を示す情報を含むユーザ生活圏情報を記憶する。

ユーザ生活圏判定手段１４は、ユーザ生活圏ＤＢ１５が記憶するユーザ生活圏情報に基づいて、ユーザ状況入力手段が入力する状況を示す情報が示す現在位置が、ユーザの生活圏であるか否かを判定する。

また、第５の実施形態では、第１〜第４の実施形態におけるユーザ状況入力手段１、ユーザ状況履歴記憶手段７および状況依存ヒヤリハットマップ６が、ユーザ生活圏判定手段１４が判定したユーザの生活圏であるか否か、すなわち慣れた道での走行かどうかを示す要素をユーザの状況を示す情報として扱うように拡張する。

次に、図３０を参照して、第５の実施形態の物理構成を説明する。図３０は、第５の実施形態の移動体警告システムの物理構成例を示すブロック図である。第５の実施形態の移動体警告システムは、第１〜第４の実施形態と同様に、複数台のクライアント（例えば、自動車）と、ヒヤリハットマップを蓄積するサーバとを備える。

ユーザ生活圏判定手段１４は、クライアント（自動車）毎に必要であり、クライアント（自動車）毎に処理を実行する。

ユーザ生活圏ＤＢ１５およびユーザ生活圏追加手段１６は、クライアント全体で共通でよく、サーバで実行し、複数のクライアントから共有される。

ユーザ生活圏ＤＢ１５は、以下のフィールドを含むテーブルを記憶する（図３１参照。
）。図３１は、ユーザ生活圏ＤＢ１５の登録例を示す説明図である。

ユーザＩＤ（Ｔ１５０１）は、ユーザを識別するＩＤが登録されているフィールドである。

居場所履歴（Ｔ１５０２）は、ユーザの居場所の履歴を示す情報が登録されているフィールドである。居場所履歴（Ｔ１５０２）は、以下のフィールド、すなわち、緯度（Ｔ１５０２０１）、経度（Ｔ１５０２０２）およびカウント（Ｔ１５０２０３）を含む。

緯度（Ｔ１５０２０１）には、ユーザの居場所の緯度を示す情報が登録されている。経度（Ｔ１５０２０２）には、ユーザの居場所の経度を示す情報が登録されている。カウント（Ｔ１５０２０３）には、ユーザがその場所にいた回数を示す情報が登録されている。

ユーザ生活圏追加手段１６は、定期的にユーザ状況履歴記憶手段７からユーザ生活圏ＤＢ１５にデータを追加する。追加方法として、ユーザ生活圏追加手段１６は、ユーザ状況履歴記憶手段７のレコード毎に以下の処理を繰り返す。

ユーザ生活圏追加手段１６は、注目しているユーザ状況履歴記憶手段７のレコードのユーザＩＤおよび緯度、経度の値をキーに、ユーザ生活圏ＤＢ１５を検索する。合致するレコードが見つかれば、そのレコードに対応するカウント（Ｔ１５０２０３）を１増やす。
見つからなければ、ユーザ生活圏ＤＢ１５に新規にレコードを追加して、注目しているユーザ状況履歴記憶手段７のレコードのユーザＩＤおよび緯度、経度の値を、ユーザ生活圏ＤＢ１５の対応するフィールドに登録し、カウント（Ｔ１５０２０３）には１を登録する。

ユーザ生活圏判定手段１４は、ユーザ状況入力手段１から現在位置を示す緯度、経度を示す情報を受信すると、受信した情報が示す場所がユーザの生活圏にあるか否かを判定する。ユーザ生活圏判定手段１４は、受信した情報が示す場所が生活圏にあるか否かを、以下の３種類の値、すなわち、「頻繁に利用」「ときどき利用」「利用なし」のいずれかで示す。

ユーザ生活圏判定手段１４は、「頻繁に利用」する生活圏にあるか否か、すなわち、ある一定回数（頻繁閾値）以上訪れたことがあるか否かを判定する。

ユーザ生活圏判定手段１４は、「ときどき利用」する生活圏にあるか否か、すなわち、１回以上利用したことがあるが、所定の頻繁閾値回より少ないか否かを判定する。

ユーザ生活圏判定手段１４は、「利用なし」か否か、すなわち、一度も訪れたことがないか否かを判定する。

ユーザ生活圏判定手段１４は、判定結果を状況入力手段１に返す。

ユーザ状況入力手段１は、状況ベクトルの項目として「生活圏」の項目を追加する。すなわち、状況ベクトルを（緯度、経度、車速、制限速度、渋滞状況、天候、性別、年齢、運転経験、違反、急いでいる、疲れている、生活圏）とする。

ユーザ状況入力手段１は、状況ベクトルを状況マッチング手段２とユーザ状況履歴記憶手段７に送る前に、ユーザ生活圏判定手段１４に現在地の緯度、経度を示す情報を送り、現在地が生活圏であるかの判定を受けて、その結果を状況ベクトルに加えて状況マッチング手段２とユーザ状況履歴記憶手段７とに送る。

状況依存ヒヤリハットマップ６は、図３２に示すように、生活圏にいるかどうかを記憶する「生活圏」フィールド（Ｔ０６０１０３０７）を含む。図３２は、第５の実施形態における状況依存ヒヤリハットマップ６の登録例を示す説明図である。「生活圏」フィールド（Ｔ０６０１０３０７）は、状況ベクトルの項目「生活圏」に対応する。

ユーザ状況履歴記憶手段７は、図３３に示すように、生活圏にいるかどうかを記憶するフィールド「生活圏」を状況ベクトルフィールド（Ｔ０７０３）内に含む。図３３は、第５の実施形態におけるユーザ状況履歴記憶手段７が記憶するテーブルの登録例を示す説明図である。

次に、図面を参照して第５の実施形態の動作について説明する。図３４は、第５の実施形態における移動体警告システムの動作の例を示すシーケンス図である。

図３４を参照すると、本発明による第５の実施形態では、第４の実施形態の動作（図２７参照。）に、過去の運転から居場所毎に訪れた回数をカウントする生活圏生成ステップＳ５を追加する。

また、第５の実施形態では、第４の実施形態のヒヤリハット警告ステップＳ３において、運転状況判定ステップＳ３０７と、ユーザ状況履歴記録ステップＳ３０２との間に、現在地に過去に訪れた回数から生活圏であるかどうかを判定する生活圏判定ステップＳ３０８を加える。図３５は、第５の実施形態におけるヒヤリハット警告ステップＳ３の動作の例を示すフローチャートである。

また、第５の実施形態では、ユーザ状況履歴記録ステップＳ３０２と、ユーザ状況ヒヤリハットマッチングステップＳ３０３とにおいて、生活圏判定ステップＳ３０８で算出したユーザの現在地の生活圏情報もユーザの状況のひとつの要素として考慮するように改造する。

生活圏生成ステップＳ５は、ユーザ生活圏追加手段１６で実現すればよい。生活圏判定ステップＳ３０８は、ユーザ生活圏判定手段１４で実現すればよい。

以上に説明したように、第５の実施形態によれば、過去の運転履歴からユーザが走った道をカウントすることによりユーザの生活圏を判定するユーザ生活圏判定手段を構成に持つことで、同じ場所を走っている運転者（いつも利用している人）と、はじめて利用した人とを区別したヒヤリハットの警告が可能になる。

実施形態６．
以下、本発明の第６の実施形態を図面を参照して説明する。図３６は、第６の実施形態の移動体警告システムの構成例を示すブロック図である。

図３６を参照すると、本発明の第６の実施形態は、第１〜第５の実施形態の移動体警告システムには設けられていない危険運転手分布生成手段１９と、危険運転データベース（ＤＢ）１８と、危険運転まきこまれ判定手段１７とを備える。

危険運転手分布生成手段１９は、ユーザの周辺に他の人とは運転の違う運転手がどれくらいの割合でいるかを算出する。すなわち、危険運転手分布生成手段１９は、ユーザの周辺の危険な運転を行う運転手の存在する割合を算出する。

危険運転ＤＢ１８は、危険運転手分布生成手段１９が算出した結果を記憶する。

危険運転まきこまれ判定手段１７は、危険運転ＤＢ１８が記憶する値に基づいて、ユーザが事故等に巻き込まれる可能性を算出する。

また、第６の実施形態では、第１〜第５の実施形態におけるユーザ状況入力手段１、ユーザ状況履歴記憶手段７および状況依存ヒヤリハットマップ６が、危険運転まきこまれ判定手段１７が算出したユーザが事故等に巻き込まれる可能性をユーザの状況を示す情報として扱うように拡張する。

次に、図３７を参照して、第６の実施形態の物理構成を説明する。図３７は、第６の実施形態の移動体警告システムの物理構成例を示すブロック図である。第６の実施形態の移動体警告システムは、第１〜第５の実施形態と同様に、複数台のクライアント（例えば、自動車）と、ヒヤリハットマップを蓄積するサーバとを備える。

危険運転まきこまれ判定手段１７は、クライアント（自動車）毎に必要であり、クライアント（自動車）毎に処理を実行する。

危険運転ＤＢ１８および危険運転手分布生成手段１９は、クライアント全体で共通でよく、サーバで実行し、複数のクライアントから共有される。

危険運転ＤＢ１８は、以下のフィールドを含むテーブルを記憶する（図３８参照。）。
図３８は、危険運転ＤＢ１８の登録例を示す説明図である。

緯度（Ｔ１８０１）は、危険な運転がなされている事例の緯度を示す情報が登録されているフィールドである。経度（Ｔ１８０２）は、危険な運転がなされている事例の経度を示す情報が登録されているフィールドである。ユーザＩＤ（Ｔ１８０３）は、危険な運転がなされている事例のユーザを識別するユーザＩＤが登録されているフィールドである。

危険運転手分布生成手段１９は、図３９に示すステップを実行する。図３９は、第６の実施形態における危険運転手分布生成手段１９の動作の例を示すフローチャートである。

危険運転者の抽出ステップＳ１９０１で、危険運転手分布生成手段１９は、ユーザモデル１２から危険な運転をするユーザを検索する。危険運転手分布生成手段１９は、ユーザモデル１２の法律準拠度（Ｔ１２０２０３、Ｔ１２０３０３）の値が、ある閾値以下であるレコードを検索し、危険運転をする運転者としてユーザＩＤを記憶する。

危険運転中の事例抽出ステップＳ１９０２で、危険運転手分布生成手段１９は、危険運転者の抽出ステップＳ１９０１で検索した危険運転者のユーザＩＤをキーに、ユーザ状況履歴記憶手段７を検索する。危険運転手分布生成手段１９は、検索結果を現在時刻に近いレコードのみにさらに絞り込む。危険運転中の事例抽出ステップＳ１９０２の処理により、現在走行している、危険な運転者の運転を特定できる。

危険運転ＤＢへの登録ステップＳ１９０３で、危険運転手分布生成手段１９は、危険運転中の事例抽出ステップＳ１９０２の処理の結果を危険運転ＤＢ１８に登録する。

危険運転まきこまれ判定手段１７は、ユーザ状況入力手段１から、状況ベクトルを定期的に受け取り、緯度、経度を示す情報に基づいて危険運転ＤＢ１８を検索し、現在地の近くにおける危険な運転の有無を調べる。ただし、この緯度、経度に基づく検索は、まったく同じ値を危険運転ＤＢ１８から検索するのではなく、ある閾値より直線距離で近いレコードを検索する。危険運転まきこまれ判定手段１７は、危険運転ＤＢ１８を検索し、抽出されたレコード数に基づいて危険度を算出する。

この方法は一例であり、状況ベクトルの緯度、経度と、危険運転ＤＢ１８の各レコードの緯度、経度から経路探索を行うなどして正確な距離を求めるなどしても構わない。

危険運転まきこまれ判定手段１７は、検索結果のレコード数から、以下のように３段階で危険度を算出する。例えば、危険運転まきこまれ判定手段１７は、レコード数が０の場合、危険度０とし、レコード数が１から３の場合、危険度１とし、レコード数が４以上の場合、危険度３とする。ただし、上記に示す危険度は一例であり、これらに限られない。

ユーザ状況入力手段１は、状況ベクトルの項目として「危険度」項目を追加する。すなわち、状況ベクトルを（緯度、経度、車速、制限速度、渋滞状況、天候、性別、年齢、運転経験、違反、急いでいる、疲れている、生活圏、危険度）とする。

ユーザ状況入力手段１は、状況ベクトルを状況マッチング手段２とユーザ状況履歴記憶手段７に送る前に、危険運転まきこまれ判定手段１７に現在地の緯度、経度を示す情報を送り、現在地の危険度を算出して、その結果を状況ベクトルに加えて状況マッチング手段２とユーザ状況履歴記憶手段７とに送る。

状況依存ヒヤリハットマップ６は、図４０に示すように、危険度を記憶するフィールド（Ｔ０６０１０３０８）を含む。図４０は、第６の実施形態における状況依存ヒヤリハットマップ６の登録例を示す説明図である。状況依存ヒヤリハットマップ６における「危険度」フィールド（Ｔ０６０１０３０８）は、状況ベクトルの項目「危険度」に対応する。

ユーザ状況履歴記憶手段７は、図４１に示すように、危険度を示すフィールドを状況ベクトルフィールド（Ｔ０７０３）内に含む。図４１は、第６の実施形態におけるユーザ状況履歴記憶手段７が記憶するテーブルの登録例を示す説明図である。

次に、図面を参照して第３の実施形態の動作について説明する。図４２は、第６の実施形態における移動体警告システムの動作の例を示すシーケンス図である。

図４２を参照すると、本発明による第６の実施形態では、第５の実施形態の動作（図３４参照。）に、ユーザの周辺に他の人とは運転の違う運転手がどれくらいの割合でいるかを算出する危険度ＤＢ生成ステップＳ６を追加する。

また、第６の実施形態では、第５の実施形態のヒヤリハット警告ステップＳ３において、生活圏判定ステップＳ３０８と、ユーザ状況履歴記録ステップＳ３０２の間に、現在地から事故等に巻き込まれる可能性を算出する危険度判定ステップＳ３０９を加える。図４３は、第６の実施形態におけるヒヤリハット警告ステップＳ３の動作の例を示すフローチャートである。

また、第６の実施形態では、ユーザ状況履歴記録ステップＳ３０２と、ユーザ状況ヒヤリハットマッチングステップＳ３０３とにおいて、危険度判定ステップＳ３０９で算出したユーザの現在地の危険度もユーザの状況のひとつの要素として考慮するように改造する。

危険度ＤＢ生成ステップＳ６は、危険運転手分布生成手段１９で実現すればよい。危険度判定ステップＳ３０９は、危険運転まきこまれ判定手段１７で実現すればよい。

以上に説明したように、第６の実施形態によれば、危険運転ＤＢと、危険運転手分布生成手段と、危険運転まきこまれ判定手段とを構成に持つことにより、現在走行している周囲の危険因子に巻き込まれる確率を考慮しながら、ヒヤリハットを警告することができる。

なお、本発明による移動体警告装置の好ましい一態様は、例えば、自動車、バイク、歩行など人が街を移動中に危険な状況になる前に警告する移動体警告装置に関して、特に、移動中の人へ警告すべき注意事項を場所毎に記述したヒヤリハットマップを利用した移動体警告装置に関して、自動車、人、まわりの環境の状況をセンシングしシステムへ入力するユーザ状況入力手段と、ユーザ状況入力手段で入力された状況に対するヒヤリハット情報がないか検索する状況マッチング手段と、運転手へヒヤリハット情報を通知する警告手段と、ヒヤリハットしたことを運転手がシステムへ通知するヒヤリハット入力手段と、ヒヤリハット入力手段の通知を受けて、このときの状況をユーザ状況入力手段から得て、状況依存ヒヤリハットマップへ登録する状況依存ヒヤリハット登録手段と、ヒヤリハットする状況を記憶する状況依存ヒヤリハットマップと、ユーザ状況入力手段でシステムへ入力された状況を履歴として記憶するユーザ状況履歴記憶手段と、ユーザ状況履歴記憶手段で記憶している状況の中で、状況依存ヒヤリハットマップに登録されているエントリを位置でグルーピングし、その位置のヒヤリハットする状況を一般化して状況依存ヒヤリハットマップへ登録する状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段を有することにより本発明の目的を達成することができる。

状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段の構成を、道幅、車線数、見通し状況などの道の属性情報を記憶した道路属性情報ＤＢと、状況依存ヒヤリハットマップのヒヤリハットの事例それぞれに対して、似たような道路がないかを状況依存ヒヤリハットマップ手段の道路属性情報を基に検索する類似位置検索手段と、似たような道路属性を持った箇所は似たようなヒヤリハットの事例が起きる可能性が高いと考え類似位置検索手段で検索した類似道路に対しても新たにヒヤリハットの事例を追加する事例登録手段に変更することより本発明の目的を達成することができる。

前述した構成に、ユーザの状況と道路交通法を比較して、違反しているかどうかを判定する法律違反判定手段と、場所に対して、最高速度、一旦停止の必要性などの項目に値をセットすることで道路交通法を場所毎に記憶した交通法ＤＢを加え、ユーザ状況入力手段、ユーザ状況履歴記憶手段、状況依存ヒヤリハットマップにおいて、法律違反判定手段の判定結果をユーザの状況として扱うように拡張することより本発明の目的を達成することができる。

前述した構成に、過去の運転からユーザの運転の傾向を分析するユーザモデル生成手段と、ユーザモデル生成手段で算出されたユーザモデルを記憶するユーザモデルと、急いでいる、疲れているといった、現在の運転と過去の運転を表すユーザモデルと比べることでユーザの現在の運転状況を判定する運転状況判定手段を構成に追加し、ユーザ状況入力手段、ユーザ状況履歴記憶手段、状況依存ヒヤリハットマップにおいて、運転状況判定手段の判定結果をユーザの状況として扱うように拡張することより本発明の目的を達成することができる。

前述した構成に、過去の運転履歴からユーザが走った道をカウントするユーザ生活圏追加手段と、ユーザ生活圏判定手段で算出されたユーザ生活圏情報を記憶するユーザ生活圏ＤＢと、ユーザ生活圏ＤＢからユーザの生活圏を判定するユーザ生活圏判定手段とを構成に加え、ユーザ状況入力手段、ユーザ状況履歴記憶手段、状況依存ヒヤリハットマップにおいて、慣れた道での走行かどうかも要素をユーザの状況として扱うように拡張することにより本発明の目的を達成することができる。

前述した構成に、ユーザの周辺に他の人とは運転の違う運転手がどれくらいの割合でいるかを算出する危険運転手分布生成手段と、危険運転手分布生成手段の算出結果を記憶する危険運転ＤＢと、危険運転ＤＢの値から、自分が事故等に巻き込まれる可能性を算出する危険運転まきこまれ判定手段を構成に追加し、ユーザ状況入力手段、ユーザ状況履歴記憶手段、状況依存ヒヤリハットマップにおいて、ユーザが事故等に巻き込まれる可能性をユーザの状況として扱うように拡張することにより本発明の目的を達成することができる。

なお、上記に示した実施形態では、以下の（１）〜（１８）に示すような構成を備えた移動体警告装置（システム）が示されている。

（１）自動車、運転手であるユーザおよび周囲の環境の状況を検出し、状況を示す情報として入力するユーザ状況入力手段（例えば、ユーザ状況入力手段１で実現される）と、ヒヤリハットする状況を示すヒヤリハット情報を記憶する状況依存ヒヤリハットマップ（例えば、状況依存ヒヤリハットマップ６で実現される）と、ユーザ状況入力手段によって入力された状況を示す情報に対応するヒヤリハット情報を状況依存ヒヤリハットマップから検索して抽出する状況マッチング手段（例えば、状況マッチング手段２で実現される）と、状況マッチング手段が抽出したヒヤリハット情報を運転手に通知する警告手段（例えば、警告手段３で実現される）と、運転手がヒヤリハットしたことを示す情報を入力するヒヤリハット入力手段（例えば、ヒヤリハット入力手段４で実現される）と、ヒヤリハット入力手段が入力した情報に基づいて、情報を入力したときの状況を示す情報をユーザ状況入力手段から得て、状況依存ヒヤリハットマップに登録する状況依存ヒヤリハット登録手段（例えば、状況依存ヒヤリハット登録手段５で実現される）と、ユーザ状況入力手段によって入力された状況を示す情報を履歴情報として記憶するユーザ状況履歴記憶手段（例えば、ユーザ状況履歴記憶手段７で実現される）と、ユーザ状況履歴記憶手段が記憶している状況を示す情報の中で、状況依存ヒヤリハットマップに登録されているエントリを、位置を示す情報に基づいてグルーピングし、グルーピングした位置におけるヒヤリハットする状況を示す情報を一般化して状況依存ヒヤリハットマップに登録する状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段（例えば、状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段８で実現される）とを備えた移動体警告装置。

（２）状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段は、状況依存ヒヤリハットマップに登録されているヒヤリハット情報のうち、各ヒヤリハット情報が示す位置間の距離が近いデータを同じグループとするグルーピングを行うヒヤリハットグルーピング手段（例えば、ヒヤリハットグルーピング手段８０１で実現される）と、ヒヤリハットグルーピング手段がグルーピングしたグループ毎にヒヤリハット情報を解析することで、ヒヤリハット情報をより抽象度の高い表現へ汎化する事例汎化手段（例えば、事例汎化手段８０２で実現される）とを有する移動体警告装置。そのように構成された移動体警告装置は、より広範囲の条件を設定できるため、警告を確実に過不足なく行うことができる。

（３）状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段は、道路の道幅、車線数、見通し状況を示す道路属性情報を記憶する道路属性情報データベース（例えば、道路属性情報データベース８０３で実現される）と、状況依存ヒヤリハットマップが記憶するヒヤリハット情報のそれぞれに対応する道路と類似する道路があるかを、道路属性情報データベースが記憶する道路属性情報から検索する類似位置検索手段（例えば、類似位置検索手段８０４で実現される）と、類似する道路属性を持った箇所は類似するヒヤリハットの事例が起きる可能性が高いとして類似位置検索手段が検索した類似道路に対して新たにヒヤリハットの事例を状況依存ヒヤリハットマップに追加する事例登録手段（例えば、事例登録手段８０５で実現される）とを有する移動体警告装置。そのように構成された移動体警告装置は、警告を確実に過不足なく行うことができる。

（４）場所を示す情報に対して、最高速度および一旦停止の必要性を示す情報を登録することにより道路交通法を示す情報を場所を示す情報毎に記憶する交通法データベース（例えば、交通法データベース１０で実現される）と、ユーザ状況入力手段が入力するユーザの状況を示す情報と、交通法データベースが記憶する道路交通法を示す情報とを比較して、ユーザが法律に違反しているかどうかを判定する法律違反判定手段（例えば、法律違反判定手段９で実現される）とを備え、ユーザ状況入力手段、ユーザ状況履歴記憶手段および状況依存ヒヤリハットマップは、法律違反判定手段が判定した結果をユーザの状況を示す情報として扱う移動体警告装置。そのように構成された移動体警告装置は、法律に違反しているかどうかという状況を基にしたヒヤリハットの警告が可能になる。

（５）ユーザ状況履歴記憶手段が記憶する過去の運転状況を示す履歴情報に基づいて、ユーザの運転の傾向を分析し、ユーザモデルを生成するユーザモデル生成手段（例えば、ユーザモデル生成手段１３で実現される）と、ユーザモデル生成手段が生成したユーザモデルを記憶するユーザモデル記憶手段（例えば、ユーザモデル１２で実現される）と、ユーザ状況入力手段が入力する情報であって、急いでいることまたは疲れていることを示す現在の運転状況を示す情報と、ユーザモデル記憶手段が記憶する過去の運転状況を示すユーザモデルとを比べることにより、ユーザの現在の運転状況を判定する運転状況判定手段（例えば、運転状況判定手段１１で実現される）とを備え、ユーザ状況入力手段、ユーザ状況履歴記憶手段および状況依存ヒヤリハットマップは、運転状況判定手段が判定した結果をユーザの状況を示す情報として扱う移動体警告装置。そのように構成された移動体警告装置は、普段の運転と比較して、急いでいる、疲れている、知らない道かどうかを考慮して、ヒヤリハットを警告することができる。

（６）ユーザ状況履歴記憶手段が記憶する過去の運転状況を示す履歴情報に基づいて、履歴情報が示す道をユーザが走った回数をカウントするユーザ生活圏追加手段（例えば、ユーザ生活圏追加手段１６で実現される）と、ユーザ生活圏追加手段がカウントした回数を示す情報を含むユーザ生活圏情報を記憶するユーザ生活圏データベース（例えば、ユーザ生活圏データベース１５で実現される）と、ユーザ生活圏データベースが記憶するユーザ生活圏情報に基づいて、ユーザ状況入力手段が入力する状況を示す情報が示す現在位置が、ユーザの生活圏であるか否かを判定するユーザ生活圏判定手段（例えば、ユーザ生活圏判定手段１４で実現される）とを備え、ユーザ状況入力手段、ユーザ状況履歴記憶手段および状況依存ヒヤリハットマップは、ユーザ生活圏判定手段が判定したユーザの生活圏であるか否か、すなわち慣れた道での走行かどうかを示す要素をユーザの状況を示す情報として扱う移動体警告装置。そのように構成された移動体警告装置は、同じ場所を走っている運転者（いつも利用している人）と、はじめて利用した人とを区別したヒヤリハットの警告が可能になる。

（７）ユーザの周辺の危険な運転を行う運転手の存在する割合を算出する危険運転手分布生成手段（例えば、危険運転手分布生成手段１９で実現される）と、危険運転手分布生成手段が算出した結果を記憶する危険運転データベース（例えば、危険運転データベース１８で実現される）と、危険運転データベースが記憶する値に基づいて、ユーザが事故等に巻き込まれる可能性を算出する危険運転まきこまれ判定手段（例えば、危険運転まきこまれ判定手段１７で実現される）とを備え、ユーザ状況入力手段、ユーザ状況履歴記憶手段および状況依存ヒヤリハットマップは、危険運転まきこまれ判定手段が算出したユーザが事故等に巻き込まれる可能性をユーザの状況を示す情報として扱う移動体警告装置。そのように構成された移動体警告装置は、現在走行している周囲の危険因子に巻き込まれる確率を考慮しながら、ヒヤリハットを警告することができる。

（８）状況依存ヒヤリハットマップは、リアルタイムに変化する自動車の位置および速度を示す情報を記憶する走行状況フィールドと、天候、渋滞、制限速度を示す走っている自動車の周囲の環境を示す情報を記憶する環境状況フィールドと、性別、年齢、運転経験を示すユーザのプロファイルを示す情報を記憶するユーザ状況フィールドと、ユーザへの警告メッセージを記憶する警告フィールドとを有する移動体警告装置。

（９）ユーザ状況フィールドは、ユーザのこれまでの運転履歴を解析することで算出される、運転経験を表すフィールド、運転違反の割合を表すフィールド、急いでいるかどうかを表すフィールド、疲れているかを表すフィールド、生活圏を走っているか知らない道を走っているかを表すフィールドおよび近くに危険な運転をしている自動車がいる割合を表すフィールドを有する移動体警告装置。

（１０）道路属性情報データベースは、道路の属性情報の範囲を表すエリアフィールドと、エリアフィールドの属性値を記憶する属性フィールドとを有する移動体警告装置。

（１１）道路属性情報データベースの属性フィールドは、道幅を表すフィールドと、車線数を表すフィールドと、国道、県道、生活道、私道といった道の種類を表すフィールドと、見通しの良さを表すフィールドとを有する移動体警告装置。

（１２）交通法データベースは、規則の有効範囲を記述するフィールドと、その位置での制限速度を表すフィールドと、一旦停止の必要性を表すフィールドと、駐停車可能かどうかを表すフィールドとを有する移動体警告装置。

（１３）ユーザモデル記憶手段は、これまでの運転履歴全体から算出した長期的なユーザモデルを記憶する長期ユーザモデルフィールドと、最近の運転履歴から算出した短期的なユーザモデルを記憶する短期ユーザモデルフィールドとを有する移動体警告装置。

（１４）ユーザモデル記憶手段の長期ユーザモデルフィールドおよび短期ユーザモデルフィールドは、平均速度を記憶するフィールド、運転時間を記憶するフィールドおよび法律を守っていた割合を記憶するフィールドを有する移動体警告装置。

（１５）運転状況判定手段は、急いでいるかどうかを表す値を、短期ユーザモデルの平均速度と、長期ユーザモデルの平均速度とを比較することで算出する移動体警告装置。

（１６）運転状況判定手段は、疲れているかどうかを表す値を、短期ユーザモデルの運転時間と、長期ユーザモデルの運転時間とを比較することで算出する移動体警告装置。

（１７）ユーザ生活圏追加手段は、生活圏を走っているか知らない道を走っているかを表す値を、ユーザ状況履歴記憶手段が記憶する過去の運転履歴に基づいて、道路のセグメント毎に利用回数をカウントすることにより算出する移動体警告装置。

（１８）危険運転手分布生成手段は、近くに危険な運転をしている自動車が存在する割合を表す値を、ユーザモデルの法律準拠度を示す値から危険な運転手を特定し、特定した危険な運転手との相対的位置を算出することにより算出する移動体警告装置。

本発明は、自動車の運転中に、あるいは人の歩行中に、危険な状況になる前に、人へ警告する用途に好適に適用される。

なお、上記の特許文献の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施例ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素の多様な組み合わせないし選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。

１ ユーザ状況入力手段
２ 状況マッチング手段
３ 警告手段
４ ヒヤリハット入力手段
５ 状況依存ヒヤリハット登録手段
６ 状況依存ヒヤリハットマップ
７ ユーザ状況履歴記憶手段
８ 状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段

Claims (26)

1. クライアント、ユーザおよび周囲の環境の状況を示す情報を入力するユーザ状況入力手段と、
   前記ユーザがヒヤリハットしたことを示す情報を入力するヒヤリハット入力手段と、
   クライアント、ユーザおよび周囲の環境の状況を示す情報と対応付けて、ユーザに警告を発するためのヒヤリハット情報を記憶する状況依存ヒヤリハットマップと、
   前記ヒヤリハット情報が入力されたときの状況を示す情報を前記ユーザ状況入力手段から得て、前記状況依存ヒヤリハットマップに登録する状況依存ヒヤリハット登録手段と、
   クライアント、ユーザおよび周囲の環境の状況に対応するヒヤリハット情報を前記状況依存ヒヤリハットマップから検索して抽出する状況マッチング手段と、
   前記状況マッチング手段が抽出したヒヤリハット情報をユーザに通知する警告手段と、
   前記ユーザ状況入力手段によって入力された状況を示す情報を履歴情報として記憶するユーザ状況履歴記憶手段と、
   前記ユーザ状況履歴記憶手段が記憶している状況を示す情報の中で、前記状況依存ヒヤリハットマップに登録されているエントリを、位置を示す情報に基づいてグルーピングし、グルーピングした位置におけるヒヤリハットする状況を示す情報を一般化して状況依存ヒヤリハットマップに登録する状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段と
   を備えた移動体警告装置であって、
   前記状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段は、
   道路の道幅、車線数、見通し状況を示す道路属性情報を記憶する道路属性情報データベースと、
   状況依存ヒヤリハットマップが記憶するヒヤリハット情報のそれぞれに対応する道路と類似する道路があるかを、前記道路属性情報データベースが記憶する道路属性情報から検索する類似位置検索手段と、
   類似する道路属性を持った箇所は類似するヒヤリハットの事例が起きる可能性が高いとして前記類似位置検索手段が検索した類似道路に対して新たにヒヤリハットの事例を状況依存ヒヤリハットマップに追加する事例登録手段とを有する移動体警告装置。
2. 前記状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段は、さらに、
   状況依存ヒヤリハットマップに登録されているヒヤリハット情報のうち、各ヒヤリハット情報が示す位置間の距離が近いデータを同じグループとするグルーピングを行うヒヤリハットグルーピング手段と、
   前記ヒヤリハットグルーピング手段がグルーピングしたグループ毎にヒヤリハット情報を解析することで、ヒヤリハット情報をより抽象度の高い表現へ汎化する事例汎化手段とを有する
   請求項１に記載の移動体警告装置。
3. 場所を示す情報に対して、最高速度および一旦停止の必要性を示す情報を登録することにより道路交通法を示す情報を場所を示す情報毎に記憶する交通法データベースと
   ユーザ状況入力手段が入力するユーザの状況を示す情報と、前記交通法データベースが記憶する道路交通法を示す情報とを比較して、ユーザが法律に違反しているかどうかを判定する法律違反判定手段とを備え、
   前記ユーザ状況入力手段、ユーザ状況履歴記憶手段および状況依存ヒヤリハットマップは、前記法律違反判定手段が判定した結果をユーザの状況を示す情報として扱う
   請求項１または請求項２に記載の移動体警告装置。
4. ユーザ状況履歴記憶手段が記憶する過去の運転状況を示す履歴情報に基づいて、ユーザの運転の傾向を分析し、ユーザモデルを生成するユーザモデル生成手段と、
   前記ユーザモデル生成手段が生成したユーザモデルを記憶するユーザモデル記憶手段と、
   ユーザ状況入力手段が入力する情報であって、急いでいることまたは疲れていることを示す現在の運転状況を示す情報と、前記ユーザモデル記憶手段が記憶する過去の運転状況を示すユーザモデルとを比べることにより、ユーザの現在の運転状況を判定する運転状況判定手段とを備え、
   前記ユーザ状況入力手段、ユーザ状況履歴記憶手段および状況依存ヒヤリハットマップは、前記運転状況判定手段が判定した結果をユーザの状況を示す情報として扱う
   請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の移動体警告装置。
5. ユーザ状況履歴記憶手段が記憶する過去の運転状況を示す履歴情報に基づいて、履歴情報が示す道をユーザが走った回数をカウントするユーザ生活圏追加手段と、
   ユーザ生活圏追加手段がカウントした回数を示す情報を含むユーザ生活圏情報を記憶するユーザ生活圏データベースと、
   前記ユーザ生活圏データベースが記憶するユーザ生活圏情報に基づいて、ユーザ状況入力手段が入力する状況を示す情報が示す現在位置が、ユーザの生活圏であるか否かを判定するユーザ生活圏判定手段とを備え、
   前記ユーザ状況入力手段、ユーザ状況履歴記憶手段および状況依存ヒヤリハットマップは、前記ユーザ生活圏判定手段が判定したユーザの生活圏であるか否か、すなわち慣れた道での走行かどうかを示す要素をユーザの状況を示す情報として扱う
   請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の移動体警告装置。
6. ユーザの周辺の危険な運転を行う運転手の存在する割合を算出する危険運転手分布生成手段と、
   前記危険運転手分布生成手段が算出した結果を記憶する危険運転データベースと、
   前記危険運転データベースが記憶する値に基づいて、ユーザが事故等に巻き込まれる可能性を算出する危険運転まきこまれ判定手段とを備え、
   前記ユーザ状況入力手段、ユーザ状況履歴記憶手段および状況依存ヒヤリハットマップは、前記危険運転まきこまれ判定手段が算出したユーザが事故等に巻き込まれる可能性をユーザの状況を示す情報として扱う
   請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の移動体警告装置。
7. 前記状況依存ヒヤリハットマップは、リアルタイムに変化する自動車の位置および速度を示す情報を記憶する走行状況フィールドと、天候、渋滞、制限速度を示す走っている自動車の周囲の環境を示す情報を記憶する環境状況フィールドと、性別、年齢、運転経験を示すユーザのプロファイルを示す情報を記憶するユーザ状況フィールドと、ユーザへの警告メッセージを記憶する警告フィールドとを有する
   請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の移動体警告装置。
8. 前記ユーザ状況フィールドは、ユーザのこれまでの運転履歴を解析することで算出される、運転経験を表すフィールド、運転違反の割合を表すフィールド、急いでいるかどうかを表すフィールド、疲れているかを表すフィールド、生活圏を走っているか知らない道を走っているかを表すフィールドおよび近くに危険な運転をしている自動車がいる割合を表すフィールドを有する
   請求項７記載の移動体警告装置。
9. 前記道路属性情報データベースは、道路の属性情報の範囲を表すエリアフィールドと、前記エリアフィールドの属性値を記憶する属性フィールドとを有する
   請求項１記載の移動体警告装置。
10. 前記道路属性情報データベースの属性フィールドは、道幅を表すフィールドと、車線数を表すフィールドと、国道、県道、生活道、私道といった道の種類を表すフィールドと、見通しの良さを表すフィールドとを有する
    請求項９記載の移動体警告装置。
11. 前記交通法データベースは、規則の有効範囲を記述するフィールドと、その位置での制限速度を表すフィールドと、一旦停止の必要性を表すフィールドと、駐停車可能かどうかを表すフィールドとを有する
    請求項３記載の移動体警告装置。
12. 前記ユーザモデル記憶手段は、これまでの運転履歴全体から算出した長期的なユーザモデルを記憶する長期ユーザモデルフィールドと、最近の運転履歴から算出した短期的なユーザモデルを記憶する短期ユーザモデルフィールドとを有する
    請求項４記載の移動体警告装置。
13. 前記ユーザモデル記憶手段の長期ユーザモデルフィールドおよび短期ユーザモデルフィールドは、平均速度を記憶するフィールド、運転時間を記憶するフィールドおよび法律を守っていた割合を記憶するフィールドを有する
    請求項１２記載の移動体警告装置。
14. 前記運転状況判定手段は、急いでいるかどうかを表す値を、短期ユーザモデルの平均速度と、長期ユーザモデルの平均速度とを比較することで算出する
    請求項４記載の移動体警告装置。
15. 前記運転状況判定手段は、疲れているかどうかを表す値を、短期ユーザモデルの運転時間と、長期ユーザモデルの運転時間とを比較することで算出する
    請求項４記載の移動体警告装置。
16. 前記ユーザ生活圏追加手段は、生活圏を走っているか知らない道を走っているかを表す値を、ユーザ状況履歴記憶手段が記憶する過去の運転履歴に基づいて、道路のセグメント毎に利用回数をカウントすることにより算出する
    請求項５記載の移動体警告装置。
17. 前記危険運転手分布生成手段は、近くに危険な運転をしている自動車が存在する割合を表す値を、ユーザモデルの法律準拠度を示す値から危険な運転手を特定し、特定した危険な運転手との相対的位置を算出することにより算出する
    請求項６記載の移動体警告装置。
18. 運転手がヒヤリハットした状況を示す情報を事例として登録するヒヤリハット情報登録ステップと、
    前記ヒヤリハット情報登録ステップで登録されたヒヤリハット情報を、当該ヒヤリハット情報に含まれる位置を示す情報に基づいて分析することにより、所定の範囲の位置に対応するヒヤリハット情報を一般化するヒヤリハット情報拡張ステップと、
    運転手の状況を示す情報を入力し、前記ヒヤリハット情報登録ステップで登録されたヒヤリハット情報または前記ヒヤリハット情報拡張ステップで一般化されたヒヤリハット情報と、入力した運転手の状況を示す情報とをマッチングさせ、マッチングに成功した場合に運転手に警告するヒヤリハット警告ステップと
    を含む移動体警告方法であって、
    前記ヒヤリハット情報拡張ステップは、
    道路の道幅、車線数、見通し状況を示す道路属性情報を記憶する道路属性情報データベースから、すべてのヒヤリハット情報が示す位置に対応する道路の属性情報を検索する属性情報マッチングステップと、
    前記属性情報マッチングステップにおける検索結果の繰り返し処理を制御する繰り返しチェックステップと、
    前記属性情報マッチングステップにおける検索結果に対して、場所は異なるが他の属性は類似している場所を検索する類似道路検索ステップと、
    前記類似道路検索ステップの検索結果に対してヒヤリハット情報を登録する類似ヒヤリハット登録ステップとを有する移動体警告方法。
19. 前記ヒヤリハット情報登録ステップは、
    ヒヤリハットしたことを示す情報を運転手が通知するヒヤリハット入力ステップと、
    前記ヒヤリハット入力ステップで情報が入力された時刻における自動車、運転手であるユーザおよび周囲の環境の状況を検出し、状況を示す情報として入力するユーザ状況取得ステップと、
    前記ヒヤリハット入力ステップで入力した情報に対応する情報であって、前記ユーザ状況取得ステップで入力したユーザの状況を示すヒヤリハット情報を、状況依存ヒヤリハットマップとしてデータベースに登録する状況依存ヒヤリハット登録ステップとを有し、
    ヒヤリハット警告ステップは、
    自動車、運転手であるユーザおよび周囲の環境の状況を検出し、状況を示す情報としてデータベースに蓄積するユーザ状況履歴記録ステップと、
    前記ユーザ状況取得ステップで入力されたユーザの状況を示す情報と前記状況依存ヒヤリハットマップとのマッチングを行うユーザ状況ヒヤリハットマッチングステップと、
    前記ユーザ状況ヒヤリハットマッチングステップでマッチングに成功したヒヤリハット情報に含まれる警告メッセージに基づいて、運転手に警告を行うユーザ警告ステップとを有する
    請求項１８記載の移動体警告方法。
20. 前記ヒヤリハット警告ステップは、
    前記ユーザ状況履歴記録ステップの前に、入力したユーザの状況を示す情報とあらかじめ記憶する道路交通法を示す情報とを比較して、ユーザが法律に違反しているかどうかを判定する法律違反判定ステップを有し、
    前記ユーザ状況履歴記録ステップおよびユーザ状況ヒヤリハットマッチングステップは、前記法律違反判定ステップで判定した交通違反の有無をユーザの状況を示す情報のひとつの要素として考慮する
    請求項１８または請求項１９に記載の移動体警告方法。
21. 過去の運転状況を示す履歴情報に基づいて、ユーザの運転の傾向を分析し、ユーザモデルを生成するユーザモデル生成ステップを含み、
    前記ヒヤリハット警告ステップは、
    前記ユーザ状況履歴記録ステップの前に、急いでいることまたは疲れていることを示す現在の運転状況を示す情報と、過去の運転状況を示すユーザモデルとを比べることにより、ユーザの現在の運転状況を判定する運転状況判定ステップを有し、
    前記ユーザ状況履歴記録ステップおよびユーザ状況ヒヤリハットマッチングステップは、前記運転状況判定ステップで算出したユーザの現在の運転状況をユーザの状況を示す情報のひとつの要素として考慮する
    請求項１８から請求項２０のうちのいずれか１項に記載の移動体警告方法。
22. 過去の運転状況を示す履歴情報が示す居場所毎に、訪れた回数をカウントする生活圏生成ステップを含み、
    前記ヒヤリハット警告ステップは、
    前記ユーザ状況履歴記録ステップの前に、前記生活圏生成ステップでカウントした現在地に過去に訪れた回数に基づいて、現在地が生活圏であるかどうかを判定する生活圏判定ステップを有し、
    前記ユーザ状況履歴記録ステップおよびユーザ状況ヒヤリハットマッチングステップは、前記生活圏判定ステップで算出したユーザの現在地の生活圏情報をユーザの状況を示す情報のひとつの要素として考慮する
    請求項１８から請求項２１のうちのいずれか１項に記載の移動体警告方法。
23. ユーザの周辺の危険な運転を行う運転手の存在する割合を算出する危険度データベース生成ステップを含み、
    前記ヒヤリハット警告ステップは、
    ユーザ状況履歴記録ステップの前に、前記危険度データベース生成ステップで算出した割合に基づいて、現在地において事故等に巻き込まれる可能性を算出する危険度判定ステップを有し、
    前記ユーザ状況履歴記録ステップおよびユーザ状況ヒヤリハットマッチングステップは、前記危険度判定ステップで算出したユーザの現在地における危険度をユーザの状況を示す情報のひとつの要素として考慮する
    請求項１８から請求項２２のうちのいずれか１項に記載の移動体警告方法。
24. コンピュータに、
    運転手がヒヤリハットした状況を示す情報を事例として登録するヒヤリハット情報登録ステップを実行する処理と、
    前記ヒヤリハット情報登録ステップを実行する処理で登録されたヒヤリハット情報を、当該ヒヤリハット情報に含まれる位置を示す情報に基づいて分析することにより、所定の範囲の位置に対応するヒヤリハット情報を一般化するヒヤリハット情報拡張ステップを実行する処理と、
    運転手の状況を示す情報を入力し、前記ヒヤリハット情報登録ステップを実行する処理で登録されたヒヤリハット情報または前記ヒヤリハット情報拡張ステップを実行する処理で一般化されたヒヤリハット情報と、入力した運転手の状況を示す情報とをマッチングさせ、マッチングに成功した場合に運転手に警告するヒヤリハット警告ステップを実行する処理と
    を非同期に実行させるための移動体警告プログラムであって、
    前記ヒヤリハット情報拡張ステップを実行する処理は、
    道路の道幅、車線数、見通し状況を示す道路属性情報を記憶する道路属性情報データベースから、すべてのヒヤリハット情報が示す位置に対応する道路の属性情報を検索する属性情報マッチング処理と、
    前記属性情報マッチングステップにおける検索結果の繰り返し処理を制御する繰り返しチェック処理と、
    前記属性情報マッチングステップにおける検索結果に対して、場所は異なるが他の属性は類似している場所を検索する類似道路検索処理と、
    前記類似道路検索ステップの検索結果に対してヒヤリハット情報を登録する類似ヒヤリハット登録処理とを有する移動体警告プログラム。
25. 自装置、ユーザおよび周囲の環境の状況を示す情報を入力するユーザ状況入力手段と、
    前記ユーザがヒヤリハットしたことを示す情報を入力するヒヤリハット入力手段と、
    前記ヒヤリハット情報が入力されたときの状況を示す情報を前記ユーザ状況入力手段から得て、サーバに保持された状況依存ヒヤリハットマップに登録する状況依存ヒヤリハット登録手段と、
    自装置、ユーザおよび周囲の環境の状況に対応するヒヤリハット情報を前記状況依存ヒヤリハットマップから検索して抽出する状況マッチング手段と、
    前記状況マッチング手段が抽出したヒヤリハット情報をユーザに通知する警告手段と、
    前記ユーザ状況入力手段によって入力された状況を示す情報を履歴情報として記憶するユーザ状況履歴記憶手段と、
    前記ユーザ状況履歴記憶手段が記憶している状況を示す情報の中で、前記状況依存ヒヤリハットマップに登録されているエントリを、位置を示す情報に基づいてグルーピングし、グルーピングした位置におけるヒヤリハットする状況を示す情報を一般化して状況依存ヒヤリハットマップに登録する状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段と
    を備えたクライアントであって、
    前記状況依存ヒヤリハットマップ拡張手段は、
    道路の道幅、車線数、見通し状況を示す道路属性情報を記憶する道路属性情報データベースと、
    状況依存ヒヤリハットマップが記憶するヒヤリハット情報のそれぞれに対応する道路と類似する道路があるかを、前記道路属性情報データベースが記憶する道路属性情報から検索する類似位置検索手段と、
    類似する道路属性を持った箇所は類似するヒヤリハットの事例が起きる可能性が高いとして前記類似位置検索手段が検索した類似道路に対して新たにヒヤリハットの事例を状況依存ヒヤリハットマップに追加する事例登録手段とを有するクライアント。
26. クライアント、ユーザおよび周囲の環境の状況を示す情報と対応付けて、ユーザに警告を発するためのヒヤリハット情報を記憶する状況依存ヒヤリハットマップを備え、請求項２５記載のクライアントから、ヒヤリハット情報の登録を受けて、ヒヤリハット情報の提供を行うサーバ。

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