JP5796877B1 - ドライビングリスク算出システム、ドライビングリスク算出方法及びドライビングリスク算出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】遺伝子検査を行うことによって分かる被験者の遺伝子的な特性に基づいて、運転を行う際のリスクの大きさを評価するドライビングリスク算出システム、ドライビングリスク算出方法及びドライビングリスク算出プログラムを提供する。【解決手段】遺伝子分析装置３６０が出力する自動車運転のリスクを評価する運動機能を評価する分析結果、身体機能を評価する分析結果、精神機能を評価する分析結果及び性格特性を評価する分析結果を取得する分析結果取得部１１０と、運動機能、身体機能、精神機能及び性格特性に係る各分析結果に基づいて、被験者に係るリスクの大きさを算出するドライビングリスク算出部１４０と、を有する。【選択図】図１

Description

遺伝子検査を行うことによって分かる被験者の遺伝子的な特性に基づいて、運転を行う際のリスクの大きさを評価するシステムの技術に関する。

自動車の運転には、運転者個々人の「運転のクセ」が現れるものであるため、運転者個々人が自己の特性を知った上で運転に臨むことは、交通事故を防止する重要な対策と成り得る。

ところで現在、上記のような運転者適性診断の手法としては、被験者が実際に行った自動車の運転動作に基づき診断を行うものや自動車運転に係る心理適性検査に基づき診断を行うものなどがある。また、カウンセラーによって、このような診断結果に基づき交通事故の未然防止のために必要な運転行動や安全運転のための留意点等についてカウンセリングも行われている。
一方、近年、被験者の遺伝子を分析することによって、遺伝子的な観点からの疾病リスクや体質傾向等を容易に知ることができるようになっている。

事故に結びつくと考えられる先天的な因子が分かっている場合、被験者の遺伝子を分析し、当該因子の大きさを本人へ知らせ、それを自覚させることは、自動車の安全運転に寄与するものと考えられる。

そこで本発明では、上記の点に鑑み、事故に結びつくと考えられる特性について遺伝子的な分析を行うことによって、被験者が先天的に抱える運転リスクの大きさを算出し、自動車の安全運転推進に寄与するドライビングリスク算出システムを提供することを目的とする。

開示するドライビングリスク算出システムの一形態は、被験者の遺伝子検査用の検査材料に基づき遺伝子分析装置が出力する、自動車の運転を行うときのリスクの大きさを評価する一側面である運動機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果、前記一側面である身体機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果、前記一側面である精神機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果及び前記一側面である性格特性を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果を取得する分析結果取得部と、前記運動機能に係る前記分析結果、前記身体機能に係る前記分析結果、前記精神機能に係る前記分析結果及び前記性格特性に係る前記分析結果に基づいて、前記被験者に係る前記リスクの大きさを算出するドライビングリスク算出部と、を有することを特徴とする。

さらに、開示するドライビングリスク算出システムの一形態は、上記構成に加え、前記分析結果取得部が、複数の事故多発者の遺伝子検査用の検査材料に基づき前記遺伝子検査用装置が出力する、前記事故多発者毎の、前記運動機能についての前記評価項目に係る分析結果、前記身体機能についての前記評価項目に係る分析結果、前記精神機能についての前記評価項目に係る分析結果及び前記性格特性についての前記評価項目に係る分析結果を取得するとき、前記分析結果取得部が取得した前記複数の事故多発者に係る前記分析結果に基づいて、前記評価項目毎に、前記事故多発者に係る前記分析結果の基準値を算出する基準値算出部と、前記評価項目毎に、前記基準値と前記被験者に係る前記分析結果とを比較し、前記基準値に対する前記被験者に係る分析結果の相対的な大きさを算出する相対値算出部と、を有し、前記ドライビングリスク算出部が、前記評価項目毎の前記相対的な大きさに基づいて、前記被験者に係る前記リスクの大きさを算出することを特徴とする。

さらに、開示するドライビングリスク算出システムの一形態は、上記構成に加え、前記ドライビングリスク算出部が、前記運動機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果に基づいて、前記運動機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、前記身体機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果に基づいて、前記身体機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、前記精神機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果に基づいて、前記精神機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、前記性格特性を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果に基づいて、前記性格特性を統一的に評価する一の評価値を算出し、前記運動機能に係る前記一の評価値、前記身体機能に係る前記一の評価値、前記精神機能に係る前記一の評価値及び前記性格特性に係る前記一の評価値に基づいて、前記被験者に係る前記リスクの大きさを算出することを特徴とする。

さらに、ドライビングリスク算出システムの一形態は、上記構成に加え、前記ドライビングリスク算出部が、前記運動機能についての前記各評価項目に係る前記相対的な大きさに基づいて、前記運動機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、前記身体機能についての前記各評価項目に係る前記相対的な大きさに基づいて、前記身体機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、前記精神機能についての前記各評価項目に係る前記相対的な大きさに基づいて、前記精神機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、前記性格特性についての前記各評価項目に係る前記相対的な大きさに基づいて、前記性格特性を統一的に評価する一の評価値を算出し、前記運動機能に係る前記一の評価値、前記身体機能に係る前記一の評価値、前記精神機能に係る前記一の評価値及び前記性格特性に係る前記一の評価値に基づいて、前記被験者に係る前記リスクの大きさを算出することを特徴とする。

さらに、ドライビングリスク算出システムの一形態は、上記構成に加え、前記ドライビングリスク算出部が、前記運動機能、前記身体機能、前記精神機能及び前記性格特性に係る前記一の評価値と、前記被験者が行った自動車の運転動作に基づく分析結果及び前記被験者が行った自動車運転に関する心理適性検査に基づく分析結果とを同一又は類似の属性について統合することによって、前記被験者に係る前記リスクの大きさを算出することを特徴とする。

開示するドライビングリスク算出システムは、事故に結びつくと考えられる特性について遺伝子的な分析を行うことによって、被験者が先天的に抱える運転リスクの大きさを算出し、自動車の安全運転推進に寄与することができる。

本実施の形態に係るドライビングリスク算出システムの機能ブロック図である。 本実施の形態に係るドライビングリスク算出システムが取り扱うデータの一例を示す図である。 本実施の形態に係るドライビングリスク算出システムが取り扱うデータの一例を示す図である。 本実施の形態に係るドライビングリスク算出システムのハードウエア構成例である。 本実施の形態に係るドライビングリスク算出システムによる処理例のフローチャートである。 本実施の形態に係るドライビングリスク算出システムによる処理例のフローチャートである。 本実施の形態に係るドライビングリスク算出システムによる処理例のフローチャートである。

図面を参照しながら、本発明を実施するための形態について説明する。
（本実施の形態に係るドライビングリスク算出システムの動作原理）

図１乃至３を用いて、本実施の形態に係るドライビングリスク算出システム（以下、単に「本システム」という。）１００の動作原理について説明する。なお図１は、本システム１００の機能ブロック図である。

図１で示すように、本システム１００は、遺伝子分析装置３６０と接続され、所定のデータの授受を行う。ここで、遺伝子分析装置３６０は、遺伝子検査用の検査材料（例えば、唾液）に基づいて、予め定めた所定の項目について、被験者の遺伝子的特性を分析し分析結果を出力する装置である。遺伝子分析装置３６０は、設定次第で広範な内容の遺伝子的特性について分析が可能であるが、本システム１００との関係では、被験者が自動車の運転を行うときのリスクの大きさ２３０を評価するために必要な項目に関する遺伝子的特性について分析すれば十分である。
本システム１００は、分析結果取得部１１０、基準値算出部１２０、相対値算出部１３０、ドライビングリスク算出部１４０を有する。

分析結果取得部１１０は、遺伝子分析装置３６０から、所定の項目に関する、被験者の検査材料に基づく分析結果を取得する。ここで、所定の項目とは、リスクの大きさ２３０を評価する一側面である運動機能２４０を評価するための項目２５０、リスクの大きさ２３０を評価する一側面である身体機能２７０を評価するための項目２８０、リスクの大きさ２３０を評価する一側面である精神機能３００を評価するための項目３１０、リスクの大きさ２３０を評価する一側面である性格特性３３０を評価するための項目３４０を含む。

図２で示すように、例えば、項目２５０は、注意力の不足、判断力の欠如、柔軟性の欠如等を含み、項目２８０は、眼科疾患リスク、感覚器官疾患リスク（眼以外）、脳血管疾患リスク等を含み、項目３１０は、統合失調症リスク、不安障害・パニック障害リスク、神経過敏傾向リスク等を含み、項目３４０は、情緒不安的リスク、衝動的爆発リスク、自己中心的リスク等を含む。

図２で示すように、分析結果取得部１１０が取得する分析結果は、例えば、所定の基準値に対する相対的水準を表すものであっても良く、絶対的な水準を表すものであっても良い。

なお、遺伝子分析装置３６０において遺伝子分析が行われる被験者は、一般的な運転者３７０又は交通事故を頻繁に起こす過去履歴を有する事故多発者３８０である。

基準値算出部１２０は、分析結果取得部１１０が取得した、複数の事故多発者３８０の検査材料（唾液等）に基づく分析結果を処理対象とする。基準値算出部１２０は、事故多発者３８０に係る評価項目２５０・２８０・３１０・３４０毎の基準値（代表値）２１０を算出する。基準値２１０は、評価項目２５０・２８０・３１０・３４０毎に、複数の事故多発者３８０の分析結果の平均を算出したものであっても良く、その他、事故多発者３８０に係る分析結果の特性（分布）を適切に表すことのできる統計量であることが好適である。図３で示すように、基準値算出部１２０は、全ての評価項目２５０・２８０・３１０・３４０について基準値２１０を算出する。

相対値算出部１３０は、評価項目２５０・２８０・３１０・３４０毎に、基準値算出部１２０が算出した基準値２１０と被験者３７０に係る分析結果とを比較し、基準値２１０に対する被験者３７０に係る分析結果の相対的な大きさ２２０を算出する。図３で示すように、評価結果の欄の左列が基準値２１０とし、中央列が被験者３７０に係る分析結果とした場合、相対値算出部１３０は、例えば右列で示すように、評価項目２５０・２８０・３１０・３４０毎に、被験者３７０に係る分析結果から基準値２１０を差し引いた差分値２２０を算出する形態であっても良い。

ドライビングリスク算出部１４０は、運動機能２４０に係る分析結果、身体機能２７０に係る分析結果、精神機能３００に係る分析結果及び性格特性３３０に係る分析結果に基づいて、被験者３７０に係るリスクの大きさ２３０を算出する。

ドライビングリスク算出部１４０は、基準値算出部１２０及び相対値算出部１３０による算出結果を参照せず、被験者３７０に係る分析結果のみを参照して処理を行う形態としても良い。このとき、ドライビングリスク算出部１４０は、被験者３７０の評価項目２５０・２８０・３１０・３４０に係る分析結果のみに基づいて、被験者３７０に係るリスクの大きさ２３０を算出する。ドライビングリスク算出部１４０は、例えば、被験者３７０の評価項目２５０・２８０・３１０・３４０に係る分析結果の平均を算出する形態であっても良く、各評価項目とリスクの大きさ２３０との関係を表す関数に基づき算出する形態であっても良い。

また、ドライビングリスク算出部１４０は、被験者３７０についての運動機能２４０に係る分析結果、身体機能２７０に係る分析結果、精神機能３００に係る分析結果及び性格特性３３０に係るそれぞれの分析結果に基づいて、運動機能２４０、身体機能２７０、精神機能３００及び性格特性３３０のそれぞれを統一的に評価する評価値（代表値）２６０・２９０・３２０・３５０を一旦算出する形態としても良い。図２最左列部で示すように、統一的に評価する評価値２６０〜３５０とは、各評価項目２５０〜３４０に係る分析結果の平均値であっても良く、各評価項目２５０〜３４０の算出対象２６０〜３５０への寄与度等を考慮した他の統計量であっても良い。

そしてドライビングリスク算出部１４０は、統一的に評価する評価値２６０・２９０・３２０・３５０に基づいて、被験者３７０に係るリスクの大きさ２３０を算出する。このとき、ドライビングリスク算出部１４０は、リスクの大きさ２３０を、評価値２６０・２９０・３２０・３５０の平均値として算出しても良く、評価値２６０・２９０・３２０・３５０の加算値として算出しても良い。その他、ドライビングリスク算出部１４０は、運動機能２４０、身体機能２７０、精神機能３００及び性格特性３３０それぞれの算出対象２３０への寄与度等を考慮し、評価値２６０・２９０・３２０・３５０を所定の関数に代入して算出する形態であっても良い。

一方で、ドライビングリスク算出部１４０は、基準値算出部１２０及び相対値算出部１３０による算出結果を参照し、事故多発者３８０の分析結果を基準とした被験者３７０に係る分析結果の傾向を算出する形態としても良い。このとき、ドライビングリスク算出部１４０は、リスクの大きさ２３０として、例えば、被験者３７０に係る分析結果の相対的な大きさ２２０の平均値を算出する形態であっても良く、各相対的な大きさ２２０とリスクの大きさ２３０との関係を考慮した所定の関数に基づき算出する形態であっても良い。

また、ドライビングリスク算出部１４０は、被験者３７０についての運動機能２４０、身体機能２７０、精神機能３００及び性格特性３３０それぞれの大きさ２２０に基づいて、運動機能２４０、身体機能２７０、精神機能３００及び性格特性３３０のそれぞれを統一的に評価する評価値（代表値）２６０・２９０・３２０・３５０を一旦算出する形態としても良い。図３最左列部で示すように、統一的に評価する評価値２６０〜３５０とは、各評価項目２５０〜３４０に係る大きさ２２０の平均値であっても良く、各評価項目２５０〜３４０の算出対象２６０〜３５０への寄与度等を考慮した所定の関数に基づき算出される値であっても良い。

そしてドライビングリスク算出部１４０は、統一的に評価する評価値２６０・２９０・３２０・３５０に基づいて、被験者３７０に係るリスクの大きさ２３０を算出する。このとき、ドライビングリスク算出部１４０は、リスクの大きさ２３０を、評価値２６０・２９０・３２０・３５０の平均値として算出しても良く、評価値２６０・２９０・３２０・３５０の加算値として算出しても良い。その他、ドライビングリスク算出部１４０は、運動機能２４０、身体機能２７０、精神機能３００及び性格特性３３０それぞれの算出対象２３０への寄与度等を考慮した所定の関数に評価値２６０・２９０・３２０・３５０を代入することによって、リスクの大きさ２３０を算出する形態であっても良い。

他方、ドライビングリスク算出部１４０は、運動機能２４０、身体機能２７０、精神機能３００及び性格特性３３０に係る評価値と、被験者３７０が行った自動車の運転動作に基づく運転者適性診断の分析結果及び／又は被験者３７０が行った自動車運転に関する心理適性検査に基づく分析結果とを、同一又は類似の属性について統合することによって、被験者３７０に係る運転リスクの大きさ２３０を算出する形態としても良い。

こうすることによって、本システム１００は、事故に結びつくと考えられる特性について遺伝子的な分析を行い、被験者３７０が有する先天的因子を考慮した運転リスクの大きさ２３０を算出することによって、自動車の安全運転推進に寄与することができる。

また、本システム１００は、事故多発者３８０に係る遺伝子的特性と比較し、被験者３７０が有する先天的因子を考慮しかつ事故多発者３８０を基準とした相対的な運転リスクの大きさ２３０を算出することによって、自動車の安全運転推進に寄与することができる。
（本実施の形態に係るドライビングリスク算出システムのハードウエア構成）

図４を用いて、本システム１００のハードウエア構成例について説明する。図４は、本システム１００のハードウエア構成の一例を示す図である。図４で示すように、本システム１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１０、ＲＯＭ（Read-Only Memory）５２０、ＲＡＭ（Random Access Memory）５３０、補助記憶装置５４０、通信Ｉ／Ｆ５５０、入力装置５６０、表示装置５７０、記録媒体Ｉ／Ｆ５８０を有する。

ＣＰＵ５１０は、ＲＯＭ５２０に記憶されたプログラムを実行する装置であり、ＲＡＭ５３０に展開（ロード）されたデータを、プログラムの命令に従って演算処理し、本システム１００全体を制御する。ＲＯＭ５２０は、ＣＰＵ５１０が実行するプログラムやデータを記憶している。ＲＡＭ５３０は、ＣＰＵ５１０でＲＯＭ５２０に記憶されたプログラムを実行する際に、実行するプログラムやデータが展開（ロード）され、演算の間、演算データを一時的に保持する。

補助記憶装置５４０は、基本ソフトウエアであるＯＳ（Operating System）や本実施の形態に係るアプリケーションプログラムなどを、関連するデータとともに記憶する装置である。補助記憶装置５４０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）やフラッシュメモリなどである。

通信Ｉ／Ｆ５５０は、有線・無線ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネットなどの通信ネットワークに接続し、通信機能を提供する他装置３６０とデータの授受を行うためのインターフェースである。

入力装置５６０は、キーボードなど本システム１００にデータ入力を行うための装置である。表示装置（出力装置）５７０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等で構成される装置であり、本システム１００が有する機能をユーザーが利用する際や各種設定を行う際のユーザーインターフェースとして機能する装置である。記録媒体Ｉ／Ｆ５８０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリなどの記録媒体５９０とデータの送受信を行うためのインターフェースである。

本システム１００が有する各手段は、ＣＰＵ５１０が、ＲＯＭ５２０又は補助記憶装置５４０に記憶された各手段に対応するプログラムを実行することにより実現される形態としても良い。また、本システム１００が有する各手段は、当該各手段に関する処理をハードウエアとして実現される形態としても良い。また、通信Ｉ／Ｆ５５０を介して外部サーバー装置から本発明に係るプログラムを読み込ませたり、記録媒体Ｉ／Ｆ５８０を介して記録媒体５９０から本発明に係るプログラムを読み込ませたりして、本システム１００に当該プログラムを実行させる形態としても良い。
（本実施の形態に係るドライビングリスク算出システムによる処理例）
図５乃至７を用いて、本システム１００の処理の流れについて説明する。
（１）本システム１００によるドライビングリスク値２３０算出処理（その１）

図５を用いて、本システム１００が被験者３７０に係るドライビングリスク値２３０を算出する処理について説明する。なお、ここで説明する処理は、事故多発者３８０に係る遺伝子分析装置３６０の分析結果を考慮せずに、被験者３７０に係るドライビングリスク値２３０を算出する処理である。

Ｓ１０で遺伝子検査装置３６０が、被験者３７０に係る遺伝子検査用の検査材料（例えば、唾液）を取得する。つまり、被験者３７０に係る遺伝子検査用の検査材料が遺伝子検査装置３６０に分析対象として投入される。

Ｓ２０で遺伝子検査装置３６０が、被験者３７０が自動車の運転を行うときのリスクの大きさ２３０を評価するために必要な項目に関する遺伝子的特性について分析を行う。リスクの大きさ２３０を評価するために必要な項目とは、例えば、運動機能２４０、身体機能２７０、精神機能３００及び性格特性３３０であり、これらを評価するための評価項目２５０・２８０・３１０・３４０である。図２で示すように、例えば、項目２５０は、注意力の不足、判断力の欠如、柔軟性の欠如等を含み、項目２８０は、眼科疾患リスク、感覚器官疾患リスク（眼以外）、脳血管疾患リスク等を含み、項目３１０は、統合失調症リスク、不安障害・パニック障害リスク、神経過敏傾向リスク等を含み、項目３４０は、情緒不安的リスク、衝動的爆発リスク、自己中心的リスク等を含む。

Ｓ３０で分析結果取得部１１０が、遺伝子検査装置３６０から評価項目２５０・２８０・３１０・３４０に関する分析結果を取得する。図２で示すように、分析結果取得部１１０が取得する分析結果は、例えば、所定の基準値に対する相対的水準を表すものであっても良く、絶対的な水準を表すものであっても良い。

Ｓ４０でドライビングリスク算出部１４０が、評価項目２５０・２８０・３１０・３４０に関する分析結果に基づいて、被験者３７０に係るリスクの大きさ２３０を算出する。このとき、ドライビングリスク算出部１４０は、リスクの大きさ２３０として、被験者３７０の評価項目２５０・２８０・３１０・３４０に係る分析結果の平均を算出する形態であっても良く、各評価項目２５０・２８０・３１０・３４０とリスクの大きさ２３０との関係を考慮した所定の関数に基づき算出する形態であっても良い。

また、ドライビングリスク算出部１４０は、評価項目２５０・２８０・３１０・３４０に関する分析結果に基づいて、一旦、運動機能２４０、身体機能２７０、精神機能３００及び性格特性３３０のそれぞれを統一的に評価する評価値（代表値）２６０・２９０・３２０・３５０を算出する形態としても良い。ここで、統一的に評価する評価値２６０〜３５０とは、各評価項目２５０〜３４０に係る分析結果の平均値であっても良く、各評価項目２５０〜３４０の算出対象２６０〜３５０への寄与度等を考慮した所定の関数に基づき算出される値であっても良い。

評価値２６０〜３５０を算出した後、ドライビングリスク算出部１４０は、これら算出結果に基づいて、被験者３７０に係るリスクの大きさ２３０を算出する。このとき、ドライビングリスク算出部１４０は、リスクの大きさ２３０を、評価値２６０・２９０・３２０・３５０の平均値として算出しても良く、評価値２６０・２９０・３２０・３５０の加算値として算出しても良い。その他、ドライビングリスク算出部１４０は、運動機能２４０、身体機能２７０、精神機能３００及び性格特性３３０それぞれの算出対象２３０への寄与度等を考慮し、評価値２６０・２９０・３２０・３５０を所定の関数に代入してリスクの大きさ２３０を算出する形態であっても良い。

本システム１００は、上記のような処理を行うことによって、被験者３７０が有する先天的因子を考慮した運転リスクの大きさ２３０を算出し、自動車の安全運転推進に寄与することができる。
（２）本システム１００による事故多発者３８０データに基づく基準値２１０算出処理

図６を用いて、本システム１００が事故多発者３８０に係る遺伝子分析装置３６０の分析結果に基づいて、被験者３７０に係るドライビングリスク値２３０の算出基礎となるデータを作成する処理について説明する。

Ｓ１１０で遺伝子検査装置３６０が、事故多発者３８０に係る遺伝子検査用の検査材料（例えば、唾液）を取得する。つまり、事故多発者３８０に係る遺伝子検査用の検査材料が遺伝子検査装置３６０に分析対象として投入される。このとき、分析対象となる事故多発者３８０は、一人ではなく複数であることが好適である。後述する基準値２１０を、事故多発者３８０の遺伝子的な傾向を示すものとして統計的に有意なものとするためである。

Ｓ１２０で遺伝子検査装置３６０が、事故多発者３８０に係る検査材料（例えば、唾液）に基づいて、運動機能２４０、身体機能２７０、精神機能３００及び性格特性３３０を評価するための評価項目２５０・２８０・３１０・３４０に関する遺伝子的特性について分析を行う。図３で示すように、例えば、項目２５０は、注意力の不足、判断力の欠如、柔軟性の欠如等を含み、項目２８０は、眼科疾患リスク、感覚器官疾患リスク（眼以外）、脳血管疾患リスク等を含み、項目３１０は、統合失調症リスク、不安障害・パニック障害リスク、神経過敏傾向リスク等を含み、項目３４０は、情緒不安的リスク、衝動的爆発リスク、自己中心的リスク等を含む。

Ｓ１３０で分析結果取得部１１０が、遺伝子検査装置３６０から、事故多発者３８０に係る評価項目２５０・２８０・３１０・３４０に関する分析結果を取得する。図３で示すように、分析結果取得部１１０が取得する分析結果は、所定の基準値に対する相対的水準を表すものであっても良く、絶対的な水準を表すものであっても良い。

Ｓ１４０で基準値算出部１２０が、Ｓ１３０において取得した分析結果に基づいて、事故多発者３８０に係る評価項目２５０・２８０・３１０・３４０毎の基準値（代表値）２１０を算出する。基準値２１０は、評価項目２５０・２８０・３１０・３４０毎に、複数の事故多発者３８０の分析結果の平均を算出したものであっても良く、その他、事故多発者３８０に係る分析結果の特性（分布）を適切に表すことのできる統計量であることが好適である。

本システム１００は、このような処理に基づいて、事故多発者３８０に係る遺伝子的特性を分析し、事故多発者３８０が有する先天的因子の傾向を知ることができると共に、一般運転者３７０の運転リスクの大きさ２３０を測る基準を得ることができる。
（３）本システム１００によるドライビングリスク値２３０算出処理（その２）

図７を用いて、本システム１００が被験者３７０に係るドライビングリスク値２３０を算出する処理について説明する。ここで説明する処理は、上記（１）の処理とは異なり、事故多発者３８０に係る遺伝子分析装置３６０の分析結果を考慮して、被験者３７０に係るドライビングリスク値２３０を算出する処理である。

Ｓ２１０で遺伝子検査装置３６０が、被験者３７０に係る遺伝子検査用の検査材料（例えば、唾液）を取得する。つまり、被験者３７０に係る遺伝子検査用の検査材料が遺伝子検査装置３６０に分析対象として投入される。

Ｓ２２０で遺伝子検査装置３６０が、被験者３７０に係る遺伝子検査用の検査材料に基づいて、評価項目２５０・２８０・３１０・３４０に関する遺伝子的特性について分析を行う。図３で示すように、例えば、項目２５０は、注意力の不足、判断力の欠如、柔軟性の欠如等を含み、項目２８０は、眼科疾患リスク、感覚器官疾患リスク（眼以外）、脳血管疾患リスク等を含み、項目３１０は、統合失調症リスク、不安障害・パニック障害リスク、神経過敏傾向リスク等を含み、項目３４０は、情緒不安的リスク、衝動的爆発リスク、自己中心的リスク等を含む。なお、Ｓ１２０において分析される評価項目とＳ２２０において分析される評価項目とは同一である。

Ｓ２３０で分析結果取得部１１０が、遺伝子検査装置３６０から評価項目２５０・２８０・３１０・３４０に関する分析結果を取得する。なお、Ｓ１３０において分析結果取得部１１０が取得する分析結果と、Ｓ２３０において分析結果取得部１１０が取得する分析結果とでは、評価基準が同一である。

Ｓ２４０で相対値算出部１３０が、評価項目２５０・２８０・３１０・３４０毎に、Ｓ１４０において算出された基準値２１０とＳ２３０において取得された被験者３７０に係る分析結果とを比較する。そして相対値算出部１３０は、基準値２１０に対する被験者３７０に係る分析結果の相対的な大きさ２２０を算出する。

図３で示すように、評価結果の欄の左列が基準値２１０とし、中央列が被験者３７０に係る分析結果とした場合、相対値算出部１３０は、例えば右列で示すように、評価項目２５０・２８０・３１０・３４０毎に、被験者３７０に係る分析結果から基準値２１０を差し引いた差分値２２０を算出する。

Ｓ２５０でドライビングリスク算出部１４０が、相対値算出部１３０による算出結果を参照し、事故多発者３８０の分析結果を基準とした被験者３７０に係る分析結果の傾向を算出する。ドライビングリスク算出部１４０は、リスクの大きさ２３０として、被験者３７０に係る分析結果の相対的な大きさ２２０の平均値を算出する形態であっても良い。また、ドライビングリスク算出部１４０は、リスクの大きさ２３０を、各相対的な大きさ２２０とリスクの大きさ２３０との関係を考慮した所定の関数に基づいて算出する形態であっても良い。

また、ドライビングリスク算出部１４０は、一旦、運動機能２４０、身体機能２７０、精神機能３００及び性格特性３３０それぞれの大きさ２２０に基づいて、運動機能２４０、身体機能２７０、精神機能３００及び性格特性３３０のそれぞれを統一的に評価する評価値（代表値）２６０・２９０・３２０・３５０を算出する形態としても良い。図３最左列部で示すように、統一的に評価する評価値２６０〜３５０とは、各評価項目２５０〜３４０に係る大きさ２２０の平均値であっても良く、各評価項目２５０〜３４０の算出対象２６０〜３５０への寄与度等を考慮した所定の関数に基づき算出した値であっても良い。

評価値２６０〜３５０を算出した後、ドライビングリスク算出部１４０は、評価値２６０・２９０・３２０・３５０に基づいて、被験者３７０に係るリスクの大きさ２３０を算出する。このとき、ドライビングリスク算出部１４０は、リスクの大きさ２３０を、評価値２６０・２９０・３２０・３５０の平均値として算出しても良く、評価値２６０・２９０・３２０・３５０の加算値として算出しても良い。その他、ドライビングリスク算出部１４０は、運動機能２４０、身体機能２７０、精神機能３００及び性格特性３３０それぞれの算出対象２３０への寄与度等を考慮した所定の関数に評価値２６０・２９０・３２０・３５０を代入することによって、リスクの大きさ２３０を算出する形態であっても良い。

本システム１００は、このような処理に基づいて、事故多発者３８０に係る遺伝子的特性と比較し、被験者３７０が有する先天的因子を考慮しかつ事故多発者３８０を基準とした相対的な運転リスクの大きさ２３０を算出することによって、自動車の安全運転推進に寄与することができる。

以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲において、種々の変形・変更が可能である。

１００ ドライビングリスク算出システム
１１０ 分析結果取得部
１２０ ドライビングリスク算出部
１３０ 基準値算出部
１４０ 相対値算出部
２１０ 基準値（事故多発者に係る分析結果）
２２０ 被験者に係る分析結果の相対的な大きさ
２３０ 自動車の運転を行うときのリスクの大きさ
２４０ 運動機能
２５０ 運動機能を評価するための評価項目
２６０ 運動機能を統一的に評価する評価値（代表値）
２７０ 身体機能
２８０ 身体機能を評価するための評価項目
２９０ 身体機能を統一的に評価する評価値（代表値）
３００ 精神機能
３１０ 精神機能を評価するための評価項目
３２０ 精神機能を統一的に評価する評価値（代表値）
３３０ 性格特性
３４０ 性格特性を評価するための評価項目
３５０ 性格特性を統一的に評価する評価値（代表値）
３６０ 遺伝子分析装置
３７０ 被験者（一般運転者）
３８０ 事故多発者
３９０ 自動車の運転動作検査
４００ 自動車運転に係る心理適性検査
５１０ ＣＰＵ
５２０ ＲＯＭ
５３０ ＲＡＭ
５４０ 補助記憶装置
５５０ 通信インターフェース
５６０ 入力装置
５７０ 出力装置
５８０ 記録媒体インターフェース
５９０ 記録媒体

Claims (9)

1. 被験者の遺伝子検査用の検査材料に基づき遺伝子分析装置が出力する、自動車の運転を行うときの先天的なリスクの大きさを評価する一側面である先天的な運動機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果、前記一側面である先天的な身体機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果、前記一側面である先天的な精神機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果及び前記一側面である先天的な性格特性を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果を取得する分析結果取得部と、
   前記先天的な運動機能に係る前記分析結果、前記先天的な身体機能に係る前記分析結果、前記先天的な精神機能に係る前記分析結果及び前記先天的な性格特性に係る前記分析結果に基づいて、前記被験者に係る前記先天的なリスクの大きさを算出するドライビングリスク算出部と、を有し、
   前記分析結果取得部が、複数の事故多発者の遺伝子検査用の検査材料に基づき前記遺伝子分析装置が出力する、前記事故多発者毎の、前記先天的な運動機能についての前記評価項目に係る分析結果、前記先天的な身体機能についての前記評価項目に係る分析結果、前記先天的な精神機能についての前記評価項目に係る分析結果及び前記先天的な性格特性についての前記評価項目に係る分析結果を取得するとき、
   前記分析結果取得部が取得した前記複数の事故多発者に係る前記分析結果に基づいて、前記評価項目毎に、前記事故多発者に係る前記分析結果の基準値を算出する基準値算出部と、
   前記評価項目毎に、前記基準値と前記被験者に係る前記分析結果とを比較し、前記基準値に対する前記被験者に係る分析結果の相対的な大きさを算出する相対値算出部と、を有し、
   前記ドライビングリスク算出部が、前記評価項目毎の前記相対的な大きさに基づいて、前記被験者に係る前記先天的なリスクの大きさを算出することを特徴とするドライビングリスク算出システム。
2. 前記ドライビングリスク算出部が、
   前記先天的な運動機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果に基づいて、前記先天的な運動機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な身体機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果に基づいて、前記先天的な身体機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な精神機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果に基づいて、前記先天的な精神機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な性格特性を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果に基づいて、前記先天的な性格特性を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な運動機能に係る前記一の評価値、前記先天的な身体機能に係る前記一の評価値、前記先天的な精神機能に係る前記一の評価値及び前記先天的な性格特性に係る前記一の評価値に基づいて、前記被験者に係る前記先天的なリスクの大きさを算出することを特徴とする請求項１に記載のドライビングリスク算出システム。
3. 前記ドライビングリスク算出部が、
   前記先天的な運動機能についての前記各評価項目に係る前記相対的な大きさに基づいて、前記先天的な運動機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な身体機能についての前記各評価項目に係る前記相対的な大きさに基づいて、前記先天的な身体機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な精神機能についての前記各評価項目に係る前記相対的な大きさに基づいて、前記先天的な精神機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な性格特性についての前記各評価項目に係る前記相対的な大きさに基づいて、前記先天的な性格特性を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な運動機能に係る前記一の評価値、前記先天的な身体機能に係る前記一の評価値、前記先天的な精神機能に係る前記一の評価値及び前記先天的な性格特性に係る前記一の評価値に基づいて、前記被験者に係る前記先天的なリスクの大きさを算出することを特徴とする請求項１に記載のドライビングリスク算出システム。
4. 前記ドライビングリスク算出部が、前記先天的な運動機能、前記先天的な身体機能、前記先天的な精神機能及び前記先天的な性格特性に係る前記一の評価値と、前記被験者が行った自動車の運転動作に基づく分析結果及び前記被験者が行った自動車運転に関する心理適性検査に基づく分析結果とを同一又は類似の属性について統合することによって、前記被験者に係る前記先天的なリスクの大きさを算出することを特徴とする請求項３に記載のドライビングリスク算出システム。
5. 分析結果取得部が、被験者の遺伝子検査用の検査材料に基づき遺伝子分析装置が出力する、自動車の運転を行うときの先天的なリスクの大きさを評価する一側面である先天的な運動機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果、前記一側面である先天的な身体機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果、前記一側面である先天的な精神機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果及び前記一側面である先天的な性格特性を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果を取得するステップと、
   ドライビングリスク算出部が、前記先天的な運動機能に係る前記分析結果、前記先天的な身体機能に係る前記分析結果、前記先天的な精神機能に係る前記分析結果及び前記先天的な性格特性に係る前記分析結果に基づいて、前記被験者に係る前記先天的なリスクの大きさを算出するステップと、を含み、
   前記分析結果取得部が、複数の事故多発者の遺伝子検査用の検査材料に基づき前記遺伝子分析装置が出力する、前記事故多発者毎の、前記先天的な運動機能についての前記評価項目に係る分析結果、前記先天的な身体機能についての前記評価項目に係る分析結果、前記先天的な精神機能についての前記評価項目に係る分析結果及び前記先天的な性格特性についての前記評価項目に係る分析結果を取得するとき、
   基準値算出部が、前記分析結果取得部が取得した前記複数の事故多発者に係る前記分析結果に基づいて、前記評価項目毎に、前記事故多発者に係る前記分析結果の基準値を算出するステップと、
   相対値算出部が、前記評価項目毎に、前記基準値と前記被験者に係る前記分析結果とを比較し、前記基準値に対する前記被験者に係る分析結果の相対的な大きさを算出するステップと、をさらに含み、
   前記ドライビングリスク算出部が、前記評価項目毎の前記相対的な大きさに基づいて、前記被験者に係る前記先天的なリスクの大きさを算出することを特徴とするドライビングリスク算出方法。
6. 前記ドライビングリスク算出部が、
   前記先天的な運動機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果に基づいて、前記先天的な運動機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な身体機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果に基づいて、前記先天的な身体機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な精神機能を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果に基づいて、前記先天的な精神機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な性格特性を評価するための１つ以上の評価項目に係る分析結果に基づいて、前記先天的な性格特性を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な運動機能に係る前記一の評価値、前記先天的な身体機能に係る前記一の評価値、前記先天的な精神機能に係る前記一の評価値及び前記先天的な性格特性に係る前記一の評価値に基づいて、前記被験者に係る前記先天的なリスクの大きさを算出することを特徴とする請求項５に記載のドライビングリスク算出方法。
7. 前記ドライビングリスク算出部が、
   前記先天的な運動機能についての前記各評価項目に係る前記相対的な大きさに基づいて、前記先天的な運動機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な身体機能についての前記各評価項目に係る前記相対的な大きさに基づいて、前記先天的な身体機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な精神機能についての前記各評価項目に係る前記相対的な大きさに基づいて、前記先天的な精神機能を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な性格特性についての前記各評価項目に係る前記相対的な大きさに基づいて、前記先天的な性格特性を統一的に評価する一の評価値を算出し、
   前記先天的な運動機能に係る前記一の評価値、前記先天的な身体機能に係る前記一の評価値、前記先天的な精神機能に係る前記一の評価値及び前記先天的な性格特性に係る前記一の評価値に基づいて、前記被験者に係る前記先天的なリスクの大きさを算出することを特徴とする請求項５に記載のドライビングリスク算出方法。
8. 前記ドライビングリスク算出部が、前記先天的な運動機能、前記先天的な身体機能、前記先天的な精神機能及び前記先天的な性格特性に係る前記一の評価値と、前記被験者が行った自動車の運転動作に基づく分析結果及び前記被験者が行った自動車運転に関する心理適性検査に基づく分析結果とを同一又は類似の属性について統合することによって、前記被験者に係る前記先天的なリスクの大きさを算出することを特徴とする請求項７に記載のドライビングリスク算出方法。
9. コンピュータに、請求項５乃至８の何れか一に記載の方法を実行させるためのドライビングリスク算出プログラム。
   

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