JP5838709B2 - 賃貸料金設定装置および賃貸料金設定方法 - Google Patents

Description

本発明は、バッテリで駆動する電動モータを駆動源とする、例えば電気自動車などに搭載されたバッテリをレンタルやリースする場合、又はそのような電気自動車そのものをレンタカーやリース車両として貸与する場合の賃貸料金を設定する賃貸料金設定装置および賃貸料金設定方法に関する。

従来、車両に搭載されるバッテリをレンタルするようにしたバッテリレンタルシステムが提案されており、例えば、レンタル用バッテリの充放電履歴や使用時間を記憶／管理することでバッテリメンテナンスを適切に行うようにしたものなども提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開平１１−１５０８０９号公報

しかしながら、上記従来のバッテリレンタルシステムにあっては、バッテリの充放電履歴を管理してメンテナンスを行う点が記載されてはいるものの、バッテリのレンタル料金をどのように設定するかについては具体的に開示されていない。
ところで、車両をユーザにレンタルするレンタルシステムが知られている。一般に、ガソリン自動車の場合には、車種とレンタル時間（日数）とに応じてレンタル料金を設定している。
また、電気自動車の場合にも、現在は、やはり車種とレンタル時間（日数）とに応じてレンタル料金を設定している。

ここで、電気自動車の場合、その車両価値はバッテリの劣化によって低下するため、ガソリン車と同様にレンタル料金を設定することには改善の余地がある。しかしながら、レンタル車両として電気自動車をユーザにレンタルする際のレンタル料金を如何に設定するかは重要な課題であるのに、電気自動車に対する最適なレンタル料金の設定手法は未だ確立されていない。
そこで、この発明は、上記従来の未解決の問題点に着目してなされたものであり、電気自動車の特性に基づいた最適な賃貸料金設定装置および賃貸料金設定方法を提供することを目的としている。

上記目的を達成するために、本発明は、一のユーザによる賃貸期間中の車両使用履歴データを収集し、収集した過去の車両使用履歴データに基づき、前記一のユーザの新たな賃貸終了時点におけるバッテリの劣化を予測する。そしてこの予測したバッテリの劣化度合に基づいて前記一のユーザの新たな賃貸に対する賃貸料金を演算する。

本発明によれば、一のユーザによる過去の賃貸期間中の車両使用履歴データに基づき新たな賃貸終了時点におけるバッテリの劣化を予測し、予測したバッテリの劣化度合に基づいて前記一のユーザの新たな賃貸に対する賃貸料金を演算する構成とした。そのため、バッテリの劣化に影響を与える車両の使用状況を考慮した賃貸料金を設定することができ、すなわちバッテリの劣化度合を考慮した賃貸料金を設定することができる。

本発明の賃貸料金設定装置の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態におけるレンタル契約時の処理手順の一例を示すフローチャートである。 バッテリの劣化特性の一例である。 第１の実施の形態におけるレンタル終了時の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態におけるレンタル終了時の処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態を説明する。
（第１の実施形態）
まず、第１の実施の形態を説明する。
（構成）
図１は、本発明の賃貸料金設定装置１の概略構成を示すブロック図の一例である。
図１に示すように、賃貸料金設定装置１は、装置本体１ａと、車両データ収集装置１２と、車両データ通信装置１４とを含む。車両データ収集装置１２および車両データ通信装置１４は、電気自動車からなるレンタル車両Ｃｒに設けられる。なお、ここでいう電気自動車とは、バッテリで駆動する電動モータを駆動源とする車両であればよく、例えばバッテリで駆動する電動モータのみを駆動源とする車両、或いは、エンジンと電動モータとを駆動源とするハイブリッド車両（所謂プラグインハイブリッド車両等）であっても適用することができる。

賃貸料金設定装置１の装置本体１ａは、車両データ読み取り装置２２と、車両データ受信装置２４と、ユーザ標準使用パターン演算部２６と、バッテリ劣化演算部２７と、レンタル料金演算部２８と、操作端末装置３２と、レンタル料金出力装置３４と、車両使用情報データベース３６と、車両レンタル情報データベース３８と、を備える。前記車両データ読み取り装置２２、ユーザ標準使用パターン演算部２６、バッテリ劣化演算部２７およびレンタル料金演算部２８はパーソナルコンピュータなどの演算処理装置で構成される。

車両データ収集装置１２は、レンタル車両Ｃｒの車両使用履歴データを収集する。車両使用履歴データは、ユーザＩＤ、車両ＩＤ、車両の使用状況を表す車両使用パターン、車両状態（例えば、走行、充電、放置のいずれの状態にあるかなど）、外気温、充電量、バッテリ温度、通電時間、放置時間、などバッテリの劣化に影響を与える情報を含む。前記車両使用パターンは、走行距離、走行時間、停止時間、停止回数、平均旅行速度、平均加減速度などを含む。

車両データ収集装置１２は、ＵＳＢメモリや、ＳＤカード、ＩＣカードなどのメモリカードといった記憶メディアを含んで構成される。
車両データ通信装置１４は、前記車両データ受信装置２４との間で無線通信を行い、前記車両データ収集装置１２で収集した車両使用履歴データを無線通信により前記車両データ受信装置２４に送信する。

車両データ読み取り装置２２は、車両データ収集装置１２で記憶している車両使用履歴データを読み出し、これを指定されたユーザＩＤと対応付けて車両使用情報として車両使用情報データベース３６に格納する。
車両データ受信装置２４は、車両データ通信装置１４と無線通信を行い、車両データ通信装置１４から前記車両使用履歴データを獲得する。そして、これを指定されたユーザＩＤと対応付けて車両使用情報として車両使用情報データベース３６に格納する。

車両データ読み取り装置２２および車両データ受信装置２４により車両使用履歴データを獲得する構成とすることによって、車両データ受信装置２４が前記車両使用履歴データを無線通信により受信することができない場合であっても、車両データ読み取り装置２２により車両使用履歴データを獲得できるようになっている。

ユーザ標準使用パターン演算部２６は、車両使用情報データベース３６に格納された車両使用情報、指定されたユーザＩＤおよび新たに利用するレンタル車両の利用車種情報（例えば車両ＩＤ）に基づいて、ユーザＩＤで指定されたユーザが、利用車種情報で特定される車両を過去にレンタルした場合の標準的な車両使用パターンを検出しこれをユーザ標準使用パターンとする。ここでは、標準的な車両使用パターンで車両を使用した場合の、１日あたりの標準的な充電回数を検出し、この標準的な充電回数（以後、標準充電回数ともいう。）を、ユーザ標準使用パターン相当の値として検出する。

バッテリ劣化演算部２７は、レンタル契約時には、ユーザＩＤで指定されたユーザが利用車種情報で特定される車両を新たにレンタルした場合の、この新たなレンタル期間における劣化度合を予測する。ここでは、新たなレンタル期間におけるバッテリのトータルの充電回数（以下、予測総充電回数という。）を、新たなレンタル期間における劣化度合として検出する。具体的には、ユーザ標準使用パターン演算部２６で検出した過去のユーザ標準使用パターン、すなわち１日あたりの標準充電回数と新たなレンタル期間とをもとに検出する。

また、バッテリ劣化演算部２７は、レンタル終了時の車両返却時には、車両使用情報データベース３６に格納されている今回のレンタル期間の車両使用履歴データに基づいて、今回のレンタル期間における実際の充電回数を、実績総充電回数として検出する。
レンタル料金演算部２８は、レンタル契約時には、バッテリ劣化演算部２７で検出した予測総充電回数と、契約プランに応じた基本レンタル料金と、後述のインセンティブに応じた割引料金とに基づき、ユーザＩＤで指定されるユーザが利用車種情報で特定される車両を新たにレンタルした場合のレンタル料金を演算する。

ここで、例えば車両を普通の運転者が標準的な使い方で使用した場合のレンタル期間あたりの総充電回数をしきい値（以下、予測総充電回数しきい値という。）として予め設定しておく。そして、予測総充電回数が予測総充電回数しきい値よりも大きい場合には、これはすなわちバッテリの寿命を通常よりも早めることになり、すなわちレンタル車両の価値を通常よりも早く低下させるような比較的激しい車両の使い方が行われたとみなすことができる。逆に、予測総充電回数が予測総充電回数しきい値よりも小さい場合には、これはすなわちバッテリの寿命の延命を図るような車両の使い方が行われたとみなすことができる。

そこで、レンタル料金演算部２８では、バッテリの予測総充電回数が、予測総充電回数しきい値よりも大きい場合には、追加料金対象と判断して追加料金を設定する。例えばバッテリの予測総充電回数が大きいときほど追加料金が高くなるように設定する。一方、バッテリの予測総充電回数が、予測総充電回数しきい値以下であるときには、追加料金は不要と判断する。

前記予測総充電回数しきい値は、例えば、普通の運転者が標準的な使い方で車両を使用した場合のレンタル期間あたりの総充電回数に基づき設定する。例えば、予め想定されるレンタル期間毎に、予測総充電回数しきい値を設定しておいてもよく、また普通の運転者が標準的な使い方で車両を使用した場合の充電回数に基づき、１日あたりの充電回数のしきい値を設定して記憶しておき、この１日あたりの充電回数のしきい値にレンタル日数を乗算することでレンタル期間あたりの予測総充電回数しきい値を算出するようにしてもよい。さらに、「普通の運転者」「標準的な使い方」の合理的な設定が難しいと考える場合には、過去の多数のユーザにおける実際の使用実績の例えば平均値に基づいて予測総充電回数しきい値を設定してもよい。また、バッテリへの充電回数は、車種によっても異なるため、車種ごとに予測総充電回数しきい値を設定して記憶しておき、利用車種情報で特定される車種に応じた予測総充電回数しきい値を用いるようにしてもよい。このようにすることによって、より的確に追加料金を設定することができる。

また、レンタル料金演算部２８は、車両レンタル情報データベース３８から、指定されたユーザＩＤに対応する車両レンタル情報を検索し、この車両レンタル情報からレンタル料金の割引率を表すインセンティブを獲得する。そして、このインセンティブに基づき割引料金を検出する。
そして、レンタル料金演算部２８は、指定された契約プランに応じた基本レンタル料金と、バッテリの予測総充電回数に応じた追加料金と、インセンティブ相当の割引料金とから、利用車種情報で指定された車両をレンタルした場合の総レンタル料金を演算し、これをレンタル料金出力装置３４に出力する。また、総レンタル料金および契約プランと、ユーザＩＤと、車両ＩＤと、追加料金の有無および追加料金額とを対応付けて車両レンタル情報として車両レンタル情報データベース３８に格納する。

なお、レンタル料金演算部２８は、ユーザＩＤで特定されるユーザの過去の車両使用履歴データが車両使用情報データベース３６に格納されていない場合には、契約プランに応じた基本レンタル料金を総レンタル料金として設定する。
前記契約プランに応じた基本レンタル料金は、例えば、車両レンタル情報データベース３８に、予め契約プラン（車種やレンタル日数など）毎にそのレンタル料金を基本レンタル料金として設定しておき、契約プランを指定することにより、車両レンタル情報データベース３８から対応する基本レンタル料金を検出することによって、獲得するようにすればよい。

また、レンタル料金演算部２８は、レンタル終了時の車両返却時には、バッテリ劣化演算部２７で算出した今回のレンタル期間における実績総充電回数と、実績総充電回数しきい値とを比較し、実績総充電回数が、予め設定された実績総充電回数しきい値よりも小さいときにはインセンティブ対象と判断してインセンティブを付与する。例えば、バッテリの実績総充電回数が小さいときほどインセンティブが高くなるように設定する。
なお、バッテリの実績総充電回数が実績総充電回数しきい値以上であるときには、インセンティブは不要と判断する。

前記実績総充電回数しきい値は、例えば、普通の運転者が標準的な使い方で車両を使用した場合のレンタル期間あたりの実際の総充電回数に基づき設定される。この場合も、想定されるレンタル期間毎に実績総充電回数しきい値を設定しておいてもよい。また、普通の運転者が標準的な使い方で車両を使用した場合の１日あたりの充電回数しきい値を設定して記憶しておき、１日あたりの充電回数しきい値にレンタル日数を乗算することでレンタル期間あたりの総充電回数のしきい値である実績総充電回数を設定するようにしてもよい。この場合、比較的大きなインセンティブ（それを割引額にするのであれば、高額のインセンティブ）を付与するのであれば、実績総充電回数しきい値は、普通の運転者が標準的な使い方で車両を使用した場合のレンタル期間あたりの実際の総充電回数よりも少ない回数（９０％や８０％など）に設定することが考えられる。また、バッテリの充電回数は、車種によっても異なるため、車種ごとに実績総充電回数しきい値を設定して記憶しておき、利用車種情報で特定される車種に応じた実績総充電回数しきい値を用いるようにしてもよい。このようにすることによって、より的確に追加料金を設定することができる。

前記インセンティブは、例えば、レンタル料金の割引である。バッテリの実績総充電回数が小さいときほど割引率がより大きくなるように設定される。
そして、ユーザＩＤと、車両ＩＤと、インセンティブの有無およびインセンティブの大きさ、つまり割引率とを対応付けて車両レンタル情報として車両レンタル情報データベース３８に格納する。

レンタル料金出力装置３４は表示装置或いはプリンタなどで構成され、レンタル料金演算部２８で演算された総レンタル料金をユーザに提示する。
車両使用情報データベース３６には、車両データ読み取り装置２２或いは車両データ受信装置２４で獲得された車両使用履歴データがユーザＩＤと対応付けられて車両使用情報として格納される。
車両レンタル情報データベース３８には、総レンタル料金、契約プランと、インセンティブの有無、インセンティブの大きさなどが、ユーザＩＤ、車両ＩＤなどと対応付けられて、車両レンタル情報として格納される。

（レンタル契約時の具体的な処理）
次に、図２のフローチャートを用いて、賃貸料金設定装置１で実行されるレンタル契約時の処理の処理手順の一例を説明する。
賃貸料金設定装置１では、まずステップＳ２で、操作端末装置３２で入力されたユーザレンタル情報とユーザ希望の契約プランとを読み込む。前記ユーザレンタル情報は、ユーザを特定するユーザＩＤ、レンタル車両の車種（利用車種情報）、レンタル期間（日数、時間）などである。

次いでステップＳ４に移行し、ステップＳ２で入力したユーザＩＤで特定されるユーザが過去にレンタル利用を行っているかを判断する。この判断は、例えば、車両使用情報データベース３６に、指定されたユーザＩＤが登録されているか否かにより判断する。
ユーザＩＤで指定されるユーザが過去にレンタル利用している場合にはステップＳ６に移行し、過去にレンタル利用していなければステップＳ１６に移行する。

前記ステップＳ６では、車両使用情報データベース３６に格納された車両使用情報、指定されたユーザＩＤおよび新たに利用するレンタル車両の利用車種情報（例えば車両ＩＤ）に基づいて、ユーザＩＤで指定されたユーザが、利用車種情報で特定される車両を過去にレンタルしたときの標準的な車両使用パターン（ユーザ標準使用パターン）を検出する。すなわち、バッテリの１日あたりの標準充電回数を検出する。

次いで、ステップＳ８に移行し、ステップＳ６で検出したユーザ標準使用パターンとしての標準充電回数と、ステップＳ２で入力されたレンタル期間とから、ユーザが利用車種情報で特定される車両を希望のレンタル期間の間レンタルした場合の、このレンタル期間における予測総充電回数を演算する。
次いで、ステップＳ１０に移行し、ステップＳ８で算出したレンタル期間あたりのバッテリの予測総充電回数に基づき追加料金を設定する。すなわち、予測総充電回数が予測総充電回数しきい値よりも大きいときに料金追加対象と判断する。そして、予測総充電回数が大きいときほど追加料金が高くなるように追加料金を設定する。

ここで、一般にバッテリは、図３に示すようなバッテリの劣化特性を有している。図３は最大充電量の変化を表したものであって、横軸は経過時間、縦軸は最大充電量である。また、特性Ｌ１はバッテリへの充電を行わない場合、特性Ｌ２は充電回数が比較的少ない場合、つまり優良な車両の使い方が行われた場合、特性Ｌ３は充電回数が標準的であり、普通の運転者による標準的な車両の使い方が行われた場合、Ｌ４は充電回数が比較的多い場合、つまり比較的激しい車両の使い方が行われた場合の最大充電量の変化を表す。

図３からわかるように、バッテリの最大充電量は時間の経過とともに減少する。つまりバッテリが劣化する。バッテリの劣化の進行速度はバッテリの充電回数によって変化し、充電回数が多いほど最大充電量の低下が速い。すなわち充電回数が多いほどバッテリの劣化が進み、バッテリの最大充電量が、バッテリの寿命とみなす充電量（寿命ライン）に到達する時間がより短い。

レンタル業者としては、バッテリの寿命が短いとそれだけコストがかかるため、バッテリの寿命を延命させたいと思うのが常である。つまり、レンタル業者にとっては、バッテリの寿命を縮めるような使い方（例えば特性Ｌ４）よりは、バッテリを長持ちさせるような使い方（例えば特性Ｌ２）が好ましく、また、普通の運転者による標準的な使い方（例えば特性Ｌ３）よりは、バッテリを長持ちさせるような使い方（特性Ｌ２）がさらに好ましい。

したがって、普通の運転者による標準的な使い方（特性Ｌ３）の場合のレンタル料金に対して、バッテリの使い方がバッテリの寿命を縮めるような使い方（特性Ｌ４）の場合には、レンタル料金をより高く設定し、バッテリの劣化相当分をレンタル料金に上乗せする。逆に、バッテリの使い方がバッテリを長持ちさせるような使い方（特性Ｌ２）の場合には、レンタル料金をより安くし、バッテリが長持ちした分をレンタル料金から差し引く。

具体的には、図３の特性Ｌ３に示すような標準的な車両の使い方が行われた場合の、レンタル期間あたりの総充電回数を前述の予測総充電回数しきい値として設定する。
そして、レンタル期間あたりの予測総充電回数と予測総充電回数しきい値とを比較し、予測総充電回数が予測総充電回数しきい値よりも大きければバッテリの劣化は標準よりも大きくバッテリの寿命を縮める使い方であると予測されるため、料金追加対象と判断する。
追加料金は、例えば次のように設定する。つまり、前述のように充電回数が多いほどバッテリは劣化する。したがって、予測総充電回数が多いときほど追加料金がより大きくなるように設定すればよい。

例えば、予測総充電回数と予測総充電回数しきい値との差が大きいときほどより追加料金を多くする。或いは、予測総充電回数と予測総充電回数しきい値との差が、予測総充電回数しきい値の０〜１割の場合には第１レベル、１割から２割の場合には第２レベル、２割から３割の場合には第３レベルなどというように複数レベルを設定しておき、レベルが高くなるほどより割引料金が多くなるように設定する。また、このとき、予測総充電回数と予測総充電回数しきい値との差に応じて均等にレベルを設定する必要はなく、予測総充電回数と予測総充電回数しきい値との差が大きいときほどレベルをより大きく或いは細かく設定するようにしてもよい。また、例えば予測総充電回数と予測総充電回数しきい値との差が閾値を超えたときに一律に追加料金を設定するようにしてもよい。

このようにして追加料金を設定したならば、ステップＳ１２に移行し、ユーザＩＤで特定されるユーザはインセンティブ対象であるかを判断する。
具体的には、車両レンタル情報データベース３８から、ユーザＩＤに対応する車両レンタル情報を獲得し、前回レンタル時にインセンティブが付与されているかを判断する。そして、前回のレンタル時にインセンティブが付与されていれば、インセンティブ対象と判断してステップＳ１４に移行し、付与されているインセンティブにしたがって割引料金を演算しステップＳ１６に移行する。一方、ステップＳ１２で、前回のレンタル時にインセンティブが付与されていなければ、インセンティブ対象ではないと判断しそのままステップＳ１６に移行する。

このステップＳ１６では、ステップＳ２で読み込んだ契約プランに応じたレンタル料金を基本レンタル料金として設定する。
次いで、ステップＳ１７に移行し、今回のレンタルに対するレンタル料金を確定しこれを総レンタル料金とする。すなわち前記ステップＳ４で、ユーザＩＤで特定されるユーザが過去にレンタル利用していないと判断される場合には、ステップＳ１６で設定した契約プランに応じた基本レンタル料金をそのまま総レンタル料金とする。

一方、ステップＳ１２でインセンティブ対象ではないと判断される場合には、ステップＳ１６で設定した契約プランに応じた基本レンタル料金とステップＳ１０で設定した追加料金との和を総レンタル料金とする。
また、ステップＳ１２でインセンティブ対象と判断される場合には、ステップＳ１６で設定した契約プランに応じた基本レンタル料金と、ステップＳ１４で設定した割引料金と、ステップＳ１０で設定した追加料金と、から総レンタル料金を演算する。

そして、ステップＳ１８に移行し、総レンタル料金をレンタル料金出力装置３４に出力する。これにより今回のレンタルに対する総レンタル料金をユーザに提示する。また、演算した総レンタル料金および契約プランと、ユーザＩＤと、車両ＩＤと、追加料金の有無および追加料金額とを対応付けて車両レンタル情報として車両レンタル情報データベース３８に格納する。

（レンタル終了時の具体的な処理）
次に、図４のフローチャートを用いて、賃貸料金設定装置１で実行されるレンタル終了時の処理手順の一例を説明する。
賃貸料金設定装置１では、まず、ステップＳ２２で操作端末装置３２から、ユーザレンタル情報（ユーザＩＤ、車種、レンタル期間）を読み込む。
次いでステップＳ２４に移行し、返却対象のレンタル車両Ｃｒの車両使用履歴データを収集する。具体的には、車両データ受信装置２４を作動させ、レンタル車両に搭載されている車両データ通信装置１４から車両使用履歴データを無線通信により獲得する。無線通信により車両使用情報を獲得することができない場合には、車両データ読み取り装置２２による車両使用情報の獲得を促す。例えば、操作端末装置３２の表示装置などに、車両使用履歴データを無線通信により獲得することができない旨を表示することなどにより、車両データ読み取り装置２２による車両使用履歴データの獲得を促す。

次いで、ステップＳ２６に移行し、車両データ受信装置２４または車両データ読み取り装置２２により獲得した返却対象のレンタル車両の車両使用履歴データを、ユーザＩＤと対応づけて、車両使用情報として車両使用情報データベース３６に記憶する。
次いで、ステップＳ２８に移行し、返却対象のレンタル車両Ｃｒの車両使用情報から、レンタル期間中における実際の充電回数を実績総充電回数として獲得する。

そして、ステップＳ３０に移行し、今回のレンタル期間における実績総充電回数と、実績総充電回数しきい値とを比較し、実績総充電回数が実績総充電回数しきい値よりも小さいときにはインセンティブ対象と判断してインセンティブを付与し、バッテリの実績総充電回数が実績総充電回数しきい値以上であるときには、インセンティブは不要と判断する。そして、ユーザＩＤと、レンタル車両Ｃｒの車両ＩＤと、インセンティブの有無およびインセンティブの大きさとを対応付けて車両レンタル情報として車両レンタル情報データベース３８に格納する。

インセンティブは、例えば次のように付与する。つまり、前述のように充電回数が多いほどバッテリは劣化する。言い換えれば充電回数が少ないほど充電回数に起因するバッテリの劣化は少ない。したがって、実績総充電回数が少ないときほど大きなインセンティブとなるようにインセンティブを付与すればよい。

例えば、実績総充電回数と実績総充電回数しきい値との差が大きいときほどより大きなインセンティブを付与する。或いは、実績総充電回数と実績総充電回数しきい値との差が、実績総充電回数しきい値の０〜１割の場合は第１レベル、１割から２割の場合には第２レベル、２割から３割の場合には第３レベル、などというように複数レベルを設定しておき、レベルが高くなるほどより大きなインセンティブを付与する。また、このとき、実績総電回数と実績総充電回数しきい値との差に応じて均等にレベルを設定する必要はなく、実績総充電回数と実績総充電回数しきい値との差が大きいときほどレベルをより大きく、或いは細かく設定するようにしてもよい。また、例えば実績総充電回数と実績総充電回数しきい値との差が閾値を超えたときに一律にインセンティブを付与するようにしてもよい。

（動作）
次に、第一実施形態の動作を説明する。
レンタル業者は、ユーザＺとレンタル契約を行うとき操作端末装置３２を操作し、ユーザＺに付与したユーザＩＤ、ユーザＺに貸与するレンタル車両の車種、レンタル期間、契約プランを入力する（ステップＳ２）。
これを受けて、車両使用情報データベース３６の検索が行われ、入力されたユーザＩＤに対応する車両使用情報が検索される（ステップＳ４）。
このとき、ユーザＺが過去にレンタル利用を行っている場合には、ユーザＺのユーザＩＤに対応する車両使用情報が車両使用情報データベース３６から読み出され、これに基づきユーザ標準使用パターンとして、１日あたりの標準充電回数が検出される（ステップＳ６）。

前記ユーザ標準使用パターンの演算に用いる車両使用情報は、ユーザＺの過去の全ての車両使用情報に基づいて演算してもよく、また、最近の車両使用情報のみを用いるようにしてもよい。要は、今回のレンタル契約におけるレンタル期間の、ユーザＺの実際の車両使用パターンに近似すると思われるユーザ標準使用パターンを獲得することができればよい。
そして、演算した標準充電回数と今レンタル契約におけるレンタル期間とから、今回のレンタル期間終了時点における予測総充電回数を演算しこれに基づき追加料金を設定する（ステップＳ８、Ｓ１０）。

例えば、過去のレンタル時の、ユーザＺの車両の使い方が比較的激しく、バッテリへの充電回数が多かった場合には、標準充電回数が比較的大きな値となって、予測総充電回数が予測総充電回数しきい値よりも大きくなり、且つその差が比較的大きくなる。そのため、追加料金は比較的高くなる。このとき、前回のレンタル時にインセンティブが付与されていなければ契約プランに応じた基本レンタル料金に、比較的高い追加料金が加算され、これが総レンタル料金として提示される（ステップＳ１２〜Ｓ１８）。

また、過去のレンタル時のユーザＺの車両の使い方がそれほど激しくない場合には、バッテリへの充電回数は、車両の使い方が激しい場合に比較して小さくなる。そのため、予測総充電回数が予測総充電回数しきい値を上回るものの、予測総充電回数と予測総充電回数しきい値との差は車両の使い方が激しい場合に比較して小さくなるため、追加料金はより比較的少なくなる。そして、前回のレンタル時にインセンティブが付与されていなければ、契約プランに応じた基本レンタル料金に、比較的低い追加料金が加算され、これが総レンタル料金となる。

逆に、過去のレンタル時のユーザＺの車両の使い方が優良であり、バッテリへの充電回数が少ない場合には、標準充電回数が小さな値となり、予測総充電回数が予測総充電回数しきい値以下となる。そのため追加料金は発生しない。そして、前回のレンタル時にインセンティブが付与されていなければ、契約プランに応じた基本レンタル料金が、総レンタル料金となる。
ここで、前述のように、バッテリへの充電回数が多いほどバッテリの劣化度合は大きく、バッテリの寿命がより短くなる。これは車両価値を低下させることになる。

上述のように、今回のレンタル期間における、予測総充電回数が予測総充電回数しきい値を上回り、ユーザＺが、通常よりも車両価値を低下させるような車両の使い方をすると予測されるときには、車両価値の低下相当分を追加料金としてレンタル料金に上乗せしている。そのため、車両価値の低下を考慮したレンタル料金を設定することができる。

また、車両使用情報に基づき追加料金を設定しており、すなわち車両の使い方によって追加料金が上乗せされるため、追加料金をより低く抑えようという考えをユーザにもたせることができ、すなわちバッテリの劣化を抑制する車両の使い方をしようという考えをユーザにもたせることができる。
また、前回のレンタル時にインセンティブが付与されている場合には、このインセンティブに応じた割引料金が設定され（ステップＳ１２、Ｓ１４）、契約プランに応じた基本レンタル料金と、予測総充電回数に応じた追加料金と、前回のレンタル時に付与されたインセンティブに応じた割引料金とから、総レンタル料金が設定される（ステップＳ１６、Ｓ１７）。

ここで、前述のように、インセンティブは前回のレンタル時における実績総充電回数に応じて設定され、前回のレンタル時における車両の使い方が優良であるときほど実績総充電回数は少なくなりすなわちより大きなインセンティブが付与される。
したがって、優良な車両の使い方をした場合には、次回のレンタル時にインセンティブが付与される。そのため、優良な車両の使い方をするようにユーザＺに仕向けることができ、結果的に車両の劣化度合がより小さくなるようにユーザＺに仕向けることになって、レンタル車両の車両価値の低下をより的確に抑制することができる。

また、車両の使い方が激しい傾向にあるユーザの場合、過去の車両使用情報から算出される標準充電回数は比較的大きな値となるため、レンタル時には常に追加料金が加算される傾向となる。しかしながら、通常は車両の使い方が激しいが、優良な使い方をした場合にはインセンティブが付与され、次回のレンタル時にそのレンタル料金にインセンティブが反映される。したがって、レンタル料金に、過去の車両使用情報に基づき追加料金が上乗せされたとしても、前回のレンタル時にインセンティブが付与されていれば、インセンティブ相当がレンタル料金から割り引かれるため、車両の使い方が激しい傾向にあるユーザに対しても、的確に優良な車の使い方をするように仕向けることができる。

例えば、図３において、特性Ｌ３に示すように車両の使い方が標準的な場合を基準とすると、このようなユ―ザの予測総充電回数は予測総充電回数しきい値以下となり、追加料金の上乗せは行われない。またインセンティブが付与されていなければ、契約プランに応じた基本レンタル料金が設定され、例えば５０００円に設定される。

一方、特性Ｌ４に示すように、車両の使い方が激しい傾向にあるユーザの場合には、予測総充電回数が予測総充電回数しきい値を上回るため、追加料金が上乗せされる。例えば、予測総充電回数と予測総充電回数しきい値との差が大きく、予測総充電回数しきい値の１割程度である場合には、例えば追加料金として１０００円が設定され、レンタル料金は６０００円となる。また、予測総充電回数と予測総充電回数しきい値との差が予測総充電回数しきい値の３割程度である場合には、追加料金として３０００円が設定され、レンタル料金は８０００円となる。

また、このとき、前回のレンタル期間における車両の使い方が優良であり、実績総充電回数が実績総充電回数しきい値を下回るとインセンティブが付与される。例えば、実績総充電回数と実績総充電回数しきい値との差が実績総充電回数の１割程度であれば、インセンティブとして１０００円が付与される。そのため、過去の車両の使い方に基づいて追加料金３０００円が上乗せされるが、前回のレンタル時にインセンティブとして１０００円が付与されるため、結果的に、総レンタル料金は、契約プランに応じた基本レンタル料金５０００円と、追加料金３０００円と、インセンティブ１０００円とから７０００円となる。

一方、レンタル期間が終了し、レンタル車両Ｃｒを返却する場合には、レンタル業者は、操作端末装置３２から、ユーザレンタル情報（ユーザＩＤ、車種、レンタル期間）を入力する。
これにより、賃貸料金設定装置１では、返却対象のレンタル車両Ｃｒの車両使用履歴データを収集し、これをユーザＩＤと対応づけて車両使用情報として車両使用情報データベース３６に記憶する（ステップＳ２２〜Ｓ２６）。

そして、返却対象のレンタル車両Ｃｒの車両使用情報から、レンタル期間中における実績総充電回数を獲得し、この実績総充電回数が実績総充電回数しきい値よりも小さいときにはインセンティブ対象と判断してインセンティブを付与し、バッテリの実績総充電回数が実績総充電回数しきい値以上であるときには、インセンティブは不要と判断する。そして、ユーザＩＤと、レンタル車両Ｃｒの車両ＩＤと、インセンティブの有無およびインセンティブの大きさとを対応付けて車両レンタル情報として車両レンタル情報データベース３８に格納する（ステップＳ２８、Ｓ２９）。

インセンティブが付与された場合、このインセンティブは、前述のように、このユーザＩＤで特定されるユーザが次回レンタル利用する際に、契約プランに応じた基本レンタル料金からインセンティブ相当を割り引くことによって、レンタル料金に反映される。ユーザは、今回優良な車両の使い方を行ったことによるインセンティブを次回レンタル料金に反映させることができる。そのため、追加料金が発生しない車両の使い方をしようという考えをユーザにもたせることができるだけでなく、インセンティブを獲得するような優良な車両の使い方をしようという考えをユーザにもたせることができ、バッテリの劣化を遅らせ寿命の延長をも図ることができる。

このように、レンタル期間あたりのバッテリの予測総充電回数をバッテリの劣化度合相当として予測し、予測総充電回数に応じて追加料金を設定しているため、バッテリの劣化度合を考慮したレンタル料金を設定することができる。
また、予測総充電回数に応じて追加料金を上乗せするだけでなく、バッテリの劣化度合が比較的少なくなる車両の使い方をした場合、すなわち実績総充電回数が比較的小さくなる車両の使い方をした場合にはインセンティブを付与するようにしているため、バッテリの劣化度合が少ない場合および多い場合を含めて、バッテリの劣化度合に応じてレンタル料金を適切に設定することができる。

特に、バッテリの劣化度合が少ないときにはインセンティブを付与しているため、ユーザに対して、優良な使い方を行うよう仕向けることができる。また、インセンティブを次回のレンタル時にレンタル料金に反映させるようにしているため、ユーザに対して再度、このレンタル業者を使用するように仕向けることができ効果的である。

また、レンタル契約時に、今回のレンタルに対するバッテリの劣化度合を反映した追加料金が設定され、これに基づき総レンタル料金が確定するため、レンタル終了時にユーザの予期しない額の追加料金が加算されることを回避することができる。
また、追加料金は、ユーザの過去の車両使用履歴データに基づき演算している。したがって、ユーザの標準的な車両の使い方を反映した追加料金を設定することができ、レンタル契約時であっても、的確な総レンタル料金を設定することができる。

なお、上記第１の実施の形態において、図４のステップＳ２２〜Ｓ２６の処理が車両使用情報収集手段に対応し、車両使用情報データベース３６が車両使用情報記憶領域に対応し、図２のステップＳ６、Ｓ８の処理が予測手段に対応し、ステップＳ１０、ステップＳ１６およびステップＳ１７の処理が賃貸料金演算手段に対応し、ステップＳ６の処理が標準充電回数検出手段に対応し、ステップＳ１６の処理が基本賃貸料金設定手段に対応し、契約プランに応じた基本レンタル料金が基本賃貸料金に対応し、ステップＳ１０の処理が追加料金設定手段に対応している。
また、図４のステップＳ２８の処理が劣化実績検出手段に対応し、ステップＳ３０の処理が特典付与手段に対応している。

（第一実施形態の効果）
（１）レンタル契約時に、ユーザＩＤで特定されるユーザの過去の車両使用情報に基づき、レンタル終了時点における劣化度合を検出する。具体的にはレンタル期間における予測総充電回数を予測する。この予測総充電回数をレンタル終了時点における劣化度合とし、この劣化度合に基づき今回のレンタルに対するレンタル料金を演算する。そのため、レンタルに伴うバッテリの劣化度合を考慮したレンタル料金を設定することができる。

（２）このとき、ユーザＩＤで特定されるユーザの過去の車両使用情報に基づき、そのユーザの標準的なバッテリの充電回数（標準充電回数）を検出し、これに基づきレンタル期間におけるバッテリの劣化度合としての予測総充電回数を予測するため、容易且つ的確にバッテリの劣化度合を予測することができる。
（３）標準充電回数が多いほど、つまり予測総充電回数が多いほどバッテリ劣化度合が大きいと予測するため、バッテリの劣化特性に応じて、バッテリの劣化度合を予測することができる。

（４）バッテリの劣化度合に応じた追加料金を設定し、この追加料金と契約プランに応じた基本レンタル料金とから、総レンタル料金を演算するため、バッテリの劣化度合を反映した総レンタル料金を的確に演算することができる。
（５）レンタル終了時に、レンタル期間中の車両使用履歴データに基づきレンタル期間中の実績総充電回数を検出し、実績総充電回数が実績総充電回数しきい値を下回るときには、バッテリの劣化度合が小さいとしてユーザに対してインセンティブを付与し、このインセンティブを考慮して総レンタル料金を演算する。そのため、ユーザに対してバッテリの充電回数を少なくするよう仕向けることができ、バッテリの寿命の延命を図ることができる。

（６）このとき、前回レンタル時に付与されたインセンティブを車両レンタル情報データベース３８に格納しておき、今回のレンタル料金の演算時には、車両レンタル情報データベース３８に格納されている前回レンタル時に付与されたインセンティブを用いて総レンタル料金を演算する。つまり、今回のレンタルに伴うインセンティブは次回のレンタル時に反映されるため、ユーザに対して、今回獲得したインセンティブを利用するため、今回と同じレンタル業者を利用するように仕向けることができる。

（７）インセンティブとして、レンタル料金の割引を行い、バッテリの劣化度合が少ないときほど割引率を大きくするようにしたため、バッテリの劣化度合に応じてインセンティブを付与することができる。そのため、ユーザに対して、よりよいインセンティブを獲得するためより劣化度合が少ない使い方をするように仕向けることができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施の形態を説明する。
上記第１の実施の形態では過去の車両使用情報に応じた追加料金を今回のレンタルに対するレンタル料金に反映させているのに対し、この第２の実施の形態は、今回のレンタル期間における実際の車両使用履歴データに応じた実績追加料金も、今回のレンタルに対するレンタル料金に反映させるようにしたものである。

（構成）
第２の実施の形態における賃貸料金設定装置１は、図１に示す第１の実施の形態における賃貸料金設定装置１において、レンタル料金演算部２８の処理が異なること以外は同様であるので同一部には同一符号を付与し、その詳細な説明は省略する。
第２の実施の形態におけるレンタル料金演算部２８は、レンタル契約時には、上記と同様に、バッテリ劣化演算部２７で検出した予測総充電回数に応じて追加料金を設定し、設定した追加料金と、指定された契約プランに応じた基本レンタル料金と、前回のレンタル時におけるインセンティブとから今回のレンタル期間におけるレンタル料金を演算する。そしてこれを総レンタル料金としてレンタル料金出力装置３４に出力する。

また、レンタル料金演算部２８は、レンタル終了時である車両返却時には、バッテリ劣化演算部２７で算出した、今回のレンタル期間における実績総充電回数と前記予測総充電回数しきい値とに基づき実績追加料金を設定する。この実績追加料金は、前記予測総充電回数に応じた追加料金を設定する場合と同様の手順で設定する。

すなわち、バッテリの実績総充電回数が、予測総充電回数しきい値よりも大きい場合には、追加料金対象と判断して実績追加料金を設定する。例えばバッテリの実績総充電回数が大きいときほど実績追加料金が高くなるように設定する。一方、バッテリの実績総充電回数が予測総充電回数しきい値以下であるときには、実績追加料金は不要と判断する。
そして、実績総充電回数が予測総充電回数しきい値を上回るとき、実績総充電回数と予測総充電回数しきい値との差が大きいときほど実績追加料金が高くなるように実績追加料金を設定する。前記実績追加料金の設定方法は、前記予測総充電回数に基づく追加料金の設定方法と同様である。

レンタル料金演算部２８は、このようにして設定された実績追加料金と、前記契約プランに応じた基本レンタル料金と、前回レンタル時のインセンティブとに応じて再度レンタル料金を演算し、これを実績レンタル料金とする。そして、車両レンタル情報データベース３８から、ユーザＩＤで指定されるユーザの、レンタル契約時に演算した総レンタル料金を読み出し、この総レンタル料金と、実績レンタル料金との差額を精算金として演算する。そして、算出した精算金をレンタル料金出力装置３４に出力し、精算金をユーザに提示する。

（レンタル契約時の具体的な処理）
次に、第２の実施の形態におけるレンタル契約時の処理手順は、図２に示す、第１の実施の形態におけるレンタル契約時の処理手順と同一であるので、ここでの詳細な説明は省略する。
（レンタル終了時の具体的な処理）
次に、図５のフローチャートを用いて、賃貸料金設定装置１で実行されるレンタル終了時、つまりレンタル車両を返却する際に実行される、第２の実施の形態におけるレンタル終了時の処理手順の一例を説明する。

なお、図４に示す第１の実施の形態における、レンタル終了時の処理手順と同一部には同一符号を付与し、その詳細な説明は省略する。
図５に示すように、ステップＳ２２〜ステップＳ３０の処理は上記第１の実施の形態と同様である。
そして、ステップＳ３０で、今回のレンタル期間における実績総充電回数に基づき、インセンティブを設定し、インセンティブの有無、インセンティブの大きさなどを車両レンタル情報として車両レンタル情報データベース３８に格納したならば、ステップＳ３２に移行する。

このステップＳ３２では、ステップＳ２８で算出したレンタル期間中のバッテリの実績総充電回数と、予測総充電回数しきい値とに基づき、前記図２のステップＳ１０での追加料金の設定方法と同様の手順で、実績追加料金を演算する。すなわち、実績総充電回数が、予測総充電回数しきい値よりも大きいとき料金追加対象と判断する。そして、実績総充電回数と予測総充電回数しきい値との差が大きいときほど実績追加料金が大きくなるように実績追加料金を設定する。実績総充電回数が予測総充電回数のしきい値以下のときには料金追加対象ではないと判断し、実績追加料金は零とする。

次いで、ステップＳ３３に移行し、契約プランに応じた基本レンタル料金を設定する。次いでステップＳ３４に移行し、実績レンタル料金を演算する。
この実績レンタル料金は、ステップＳ３３で演算した契約プランに応じた基本レンタル料金と、ステップＳ３２で設定した実績追加料金と、ユーザＩＤで指定されるユーザの前回レンタル時におけるインセンティブとに基づき演算する。つまり、インセンティブが設定されていない場合には契約プランに応じた基本レンタル料金と、ステップＳ３２で設定した実績追加料金との和を実績レンタル料金とする。またインセンティブが設定されているならば契約プランに応じた基本レンタル料金と、ステップＳ３２で設定した実績追加料金と、インセンティブに応じた割引料金とから実績レンタル料金を演算する。

次いで、ステップＳ３６に移行し、車両レンタル情報データベース３８に格納した車両ＩＤに対応する車両レンタル情報から、レンタル契約時に算出した総レンタル料金を読み出し、この総レンタル料金とステップＳ３４で演算した実績レンタル料金との差額を精算金として演算する。そして、算出した精算金をレンタル料金出力装置３４に出力する。

（動作）
次に、第２実施形態の動作を説明する。
レンタル業者は、ユーザＺとレンタル契約を行うのに際し、操作端末装置３２を操作し、ユーザＺに付与したユーザＩＤ、ユーザＺに貸与するレンタル車両の車種、レンタル期間、契約プランを入力する（ステップＳ２）。
これを受けて、車両使用情報データベース３６の検索が行われ、入力されたユーザＩＤに対応する車両使用情報が検索され（ステップＳ４）、ユーザＺが過去にレンタル利用を行っている場合には、ユーザＺのユーザＩＤに対応する車両使用情報が車両使用情報データベース３６から読み出される。そして、これに基づき追加料金が設定され（ステップＳ６〜Ｓ１０）、また、インセンティブの有無に応じて割引料金が設定され（ステップＳ１２、Ｓ１４）、これらに基づき総レンタル料金が演算され、レンタル料金出力装置３４に出力される（ステップＳ１６〜Ｓ１８）。

そして、レンタル終了時の車両返却時には、今回のレンタル期間における車両使用履歴データがレンタル車両Ｃｒから獲得され、これに基づき今回のレンタル期間における実績総充電回数が演算され、実績総充電回数に応じてインセンティブが設定され、車両レンタル情報として車両レンタル情報データベース３８に格納される（ステップＳ２２〜ステップＳ３０）。

また、実績総充電回数に基づき実績追加料金が設定され、前回のレンタル時におけるインセンティブと実績総充電回数に応じた実績追加料金と契約プランに応じた基本レンタル料金とから実績レンタル料金が演算される（ステップＳ３２〜Ｓ３４）。
そして、レンタル契約時に演算した総レンタル料金と実績レンタル料金との差額が精算金として演算されこれがレンタル料金出力装置３４に出力される（ステップＳ３６、Ｓ３８）。

つまり、この第２の実施の形態では、レンタル契約時に、過去のレンタル期間における車両の使い方に応じて追加料金を設定し、これに基づき総レンタル料金を設定する。そして、これをユーザに提示する。これによりユーザは総レンタル料金を支払う。
さらに、今回のレンタル期間終了時には、今回のレンタル期間における車両の使い方に応じて実績追加料金を設定し、これに基づき実績レンタル料金を算出する。そして、総レンタル料金と実績レンタル料金との差額を精算する。

つまり、過去の標準的な車両の使い方よりも、今回のレンタル期間における車両の使い方の方が激しい場合には、今回のレンタル期間における実績総充電回数に応じた実績追加料金が、過去の標準的な車両の使い方を反映した予測総充電回数に応じた追加料金より高くなる。そのため、この追加料金と実績追加料金との差額が精算金となりユーザは提示された精算金を支払う。

一方、今回のレンタル期間における車両の使い方が、通常の使い方よりも激しいが、過去の標準的な車両の使い方よりも、バッテリの劣化をより抑える車両の使い方の場合には、今回のレンタル期間における実績総充電回数に応じた実績追加料金が、過去の標準的な車両の使い方を反映した予測総充電回数に応じた追加料金よりも安くなる。そのため、この追加料金と実績追加料金との差額が精算金となりレンタル業者は提示された精算金をユーザに支払う。

つまり、レンタル終了時におけるバッテリの劣化状態が、レンタル開始前に予測したバッテリの劣化状態よりもさらに進んでいる場合には、バッテリの劣化の予測誤差相当分が精算金となり、精算金をさらにユーザから徴収する。逆に、レンタル終了時におけるバッテリの劣化状態が、レンタル開始前に予測したバッテリの劣化状態ほど進んでいない場合には、バッテリの劣化の予測誤差相当分を精算金として、ユーザに支払う。

これによって、レンタル業者は、レンタル期間の実際のバッテリの劣化に応じた料金が基本レンタル料金に上乗せされたレンタル料金をユーザから徴収することになる。
したがって、今回のレンタル期間における車両の使い方によるバッテリの劣化相当分を今回のレンタル料金に反映させることができる。
さらに、今回のレンタル期間におけるバッテリの劣化相当分を、今回のレンタル料金に反映させるようにした場合、レンタル終了後にならないとレンタル料金は確定しない。

そのため、ユーザは、レンタル終了後にしかレンタル料金を認識することができない。
しかしながら、この第２の実施の形態においては、レンタル契約時に、過去のユーザＩＤで指定されるユーザの車両使用情報に基づき、今回のレンタル期間におけるバッテリの劣化度合を予測し、これに応じて設定した追加料金を用いて総レンタル料金を演算している。

そのため、ユーザは、総レンタル料金を参照することによって、レンタル契約時に、今回のレンタルに伴いどの程度のレンタル料金がかかるかを認識することができる。
そして、前記追加料金は、過去の車両使用情報に基づき設定され、すなわちユーザの車両の使い方の傾向を反映した値であるため、総レンタル料金を的確に推定することができる。
また、この第２の実施の形態においても、車両の使い方に応じたバッテリの劣化度合を予測し、予測したバッテリの劣化度合に基づき総レンタル料金および実績レンタル料金を演算しているため、レンタルに伴うバッテリの劣化を反映したレンタル料金を設定することができる。

なお、上記第２の実施の形態において、図５のステップＳ２２〜Ｓ２６の処理が車両使用情報収集手段に対応し、車両使用情報データベース３６が車両使用情報記憶領域に対応し、図２のステップ６、Ｓ８の処理が予測手段に対応し、ステップＳ１０、Ｓ１６およびＳ１７の処理が賃貸料金演算手段に対応し、ステップＳ６の処理が標準充電回数検出手段に対応し、ステップＳ１６の処理が基本賃貸料金設定手段に対応し、契約プランに応じた基本レンタル料金が基本賃貸料金に対応し、ステップＳ１０の処理が追加料金設定手段に対応している。

また、図５のステップＳ２８の処理が劣化実績検出手段および実績総充電回数検出手段に対応し、ステップＳ３０の処理が特典付与手段に対応し、ステップＳ３２〜Ｓ３４の処理が実績賃貸料金設定手段に対応し、ステップＳ３２の処理が実績追加料金設定手段に対応している。

（第二実施形態の効果）
（１）レンタル契約時には、ユーザＩＤで特定されるユーザの過去の車両使用情報に基づき、そのユーザの標準的なバッテリの充電回数（標準充電回数）を検出し、これに基づきレンタル期間におけるバッテリの劣化度合としての予測総充電回数を予測する。そのため、容易且つ的確にバッテリの劣化度合を予測することができる。
そしてこのようにして予測したバッテリの劣化度合に応じて今回のレンタルに対するレンタル料金を演算し、これを総レンタル料金として提示する。そのため、レンタルに伴うバッテリの劣化度合を考慮した総レンタル料金を設定することができる。

（２）標準充電回数が多いほど、つまり予測総充電回数が多いほどバッテリ劣化度合が大きいと予測するため、バッテリの劣化特性に応じて、バッテリの劣化度合を予測することができる。
（３）バッテリの劣化度合に応じた追加料金を設定し、この追加料金と契約プランに応じた基本レンタル料金とから総レンタル料金を演算するため、バッテリの劣化度合を反映した総レンタル料金を的確に演算することができる。

（４）レンタル終了時には、レンタル期間中の車両使用履歴データに基づき、レンタル期間中の実績総充電回数を検出し、実績総充電回数が実績総充電回数しきい値を下回るときには、バッテリの劣化度合が小さいとしてユーザに対してインセンティブを付与し、このインセンティブを考慮して総レンタル料金を演算するとともに、実績レンタル料金を演算する。そのため、ユーザに対してバッテリの充電回数を少なくするよう仕向けることができ、バッテリの寿命の延命を図ることができる。

（５）このとき、前回レンタル時に付与されたインセンティブを車両レンタル情報データベース３８に格納しておき、今回のレンタル料金の演算時には、車両レンタル情報データベース３８に格納されている前回レンタル時に付与されたインセンティブを用いて総レンタル料金や実績レンタル料金を演算する。つまり、今回のレンタルに伴うインセンティブは次回のレンタル時に反映されるため、ユーザに対して、今回獲得したインセンティブを利用するため今回と同じレンタル業者を利用するように仕向けることができる。

（６）インセンティブとして、レンタル料金の割引を行い、バッテリの劣化度合が少ないときほど割引率を大きくするようにしたため、バッテリの劣化度合に応じてインセンティブを付与することができる。そのため、ユーザに対して、よりよいインセンティブを獲得するために、より劣化が少ない使い方をするように仕向けることができる。

（７）レンタル終了時に、今回のレンタル期間中の車両使用履歴データを獲得し、これに基づきレンタル期間中の実績総充電回数を検出し、この実績総充電回数を今回のレンタルに伴うバッテリの劣化度合としこれに基づき実績レンタル料金を演算し、レンタル開始前に算出した総レンタル料金と実績レンタル料金との差額を精算額とし、差額分を精算するようにしたため、結果的に、今回のレンタル期間中のバッテリの劣化度合を反映させたレンタル料金をユーザから徴収することができる。
（８）また、実績総充電回数が多いほどバッテリの劣化度合は大きいと判断するため、バッテリの劣化を速める要因として影響の高い充電回数に応じて劣化度合を的確に推定することができる。

（第２の実施形態の変形例）
上記第２の実施形態では、今回のレンタル期間における実績総充電回数に応じた追加料金と契約プランに応じた基本レンタル料金とインセンティブとに基づき実績レンタル料金を演算し、総レンタル料金と実績レンタル料金との差額を精算することで、今回のレンタル期間における実績追加料金をレンタル料金に反映させる場合について説明したが、これに限るものではない。

例えば、過去の車両の使い方を反映した総レンタル料金に、実績追加料金を、例えば２割を上限として、反映させるようにしてもよい。すなわち、実績追加料金に応じて１から所定値（例えば、１．２程度）の実績係数を設定し、総レンタル料金に演算した実績係数を乗算することにより、実績追加料金をレンタル料金に反映させる。このように、ユーザの過去の車両の使い方を反映した総レンタル料金全体に、今回のレンタル期間における実際の車両の使い方を反映した実績追加料金を反映させることによって、仮に今回の車両の使い方が激しい場合であっても、レンタル料金が総レンタル料金に比較して大幅に増加することを抑制することができる。つまり、今回の車両の使い方よりもユーザの標準的な車両の使い方に重みをおいた総レンタル料金を設定することができる。
また、例えばレンタル契約時には、料金の徴収は行わず、総レンタル料金の提示のみを行うことによりレンタル料金の概算をユーザに認識させ、レンタル終了時に、実績レンタル料金を提示し、実績レンタル料金を徴収するようにしてもよい。

（第１および第２の実施形態の変形例）
上記各実施形態では、電気自動車を比較的短期間（１日〜数日）だけ賃貸する所謂レンタルする場合について説明したが、これに限るものではなく、比較的長期間（数ヶ月〜数年）リースする場合であっても適用することができる。リースの場合であっても、レンタルの場合と同様に、バッテリの劣化を考慮したリース料金を設定することができる。

また、上記各実施形態では、レンタル契約時に、契約プランに応じた基本レンタル料金と、バッテリの予測される劣化状態に応じた追加料金と、インセンティブ相当の割引料金とから、レンタル料金を演算するようにしているが、例えば、過去にレンタルの実績があるユーザについては、バッテリの予測される劣化状態に応じた料金と、インセンティブ相当の割引料金とだけから、レンタル料金を演算するようにしてもよい。その場合には、劣化状態に応じた料金は、追加料金として求める場合よりも高めの額になるようにする。即ち、電気自動車のレンタル期間にほぼ比例してバッテリの充電回数は増えていくはずであるから、レンタル料金の基本的な部分を劣化度合のみから求めても合理的な金額なるし、ユーザにとってはより劣化を抑制する車両の使い方をしようとする考え方をもち易くなることが期待できる。ただし、初めてレンタルを行うユーザに対しては、過去の使用実績がないため、バッテリの劣化予測を容易に行うことはできないため、基本レンタル料金を含んでレンタル料金を演算する必要がある。

また、上記各実施形態では、前回レンタル時の実績総充電回数のみに基づきインセンティブを付与する場合について説明したがこれに限るものではない。例えば、過去に電気自動車を複数回レンタルしているユーザの場合には、過去の複数回の実績総充電回数に基づいてインセンティブを付与するようにしてもよい。

また、上記各実施形態においては、バッテリの充電回数のみに基づいてインセンティブや追加料金を設定する場合について説明したがこれに限るものではない。前述のようにバッテリは充電回数が増加するほど劣化が進むが、バッテリを劣化させる要因として、例えば、温度環境や、充放電の激しい使い方をしたとき、或いは長時間使用せずに放置するなどもあげられる。そのため、前記車両履歴データから、例えば温度環境、通電量、充電量および充電時間、放置時間などを獲得し、これらと充電回数とを総合的に判断してインセンティブや追加料金を設定するようにしてもよい。

また、上記各実施形態においては、実績総充電回数に応じたインセンティブを付与する場合について説明したが、必ずしもインセンティブを付与する必要はなく、実績総充電回数に応じた追加料金の設定のみを行うように構成してもよい。
また、前記インセンティブとして料金の割引を付与する場合について説明したが、これに限るものではなく、例えば、レンタル期間の延長など他の特典を付与するようにしてもよい。インセンティブとしてレンタル期間の延長が付与された場合には、延長した期間相当のレンタル料金を割り引くようにすればよい。

また、上記各実施形態においては実績総充電回数に応じたインセンティブを付与し、このインセンティブを、次回のレンタル時に反映させる構成とした場合について説明したが、これに限るものではない。例えば、レンタル終了時の精算時に演算したレンタル期間中の実績総充電回数に応じたインセンティブを、今回のレンタル料金に反映させてレンタル料金精算額を算出するようにしてもよい。

また、上記各実施形態においては、車両データ読み取り装置２２による記憶メディアを介しての車両使用履歴データの収集と、車両データ受信装置２４による無線通信を用いた車両使用履歴データの収集との２系統により車両使用履歴データを収集する場合について説明したがこれに限るものではない。つまり、確実に車両使用情報を収集することができればよいため、車両データ読み取り装置２２による記憶メディアを介しての車両使用情報の収集のみを行うようにしてもよい。

また、上記各実施形態においては、電気自動車そのものをレンタルする場合について説明したが、電気自動車はユーザの所有物で、それに搭載するバッテリのみをレンタルするような事業形態であっても本発明は適用可能である。
また、車両データ収集装置１２で収集するバッテリの充電回数は、車両外部の充電設備からの急速充電モードによる充電のみを含むようにしてもよく、また、急速充電モードおよび普通充電モードによる充電を含むようにしてもよい。また、車両外部の充電設備からの充電のみに限らず、さらに回生による充電も含めるようにしてもよい。

充電回数に車両外部からの急速充電モードによる充電のみを含む場合には、バッテリの劣化に対して支配的な急速充電モードによる充電回数のみを収集しこれをレンタル料金に反映させることで、レンタル料金の精度を大幅に落すことなく、情報収集のための処理の軽減が図られ、車両に搭載するメモリなどが小型で済み、通信のための処理も軽くて済むという利点がある。また、車両外部の充電設備による充電を含む場合には、急速充電モードだけでなく普通充電モードによる充電を考慮した総レンタル料金を設定することができる。さらに、回生による充電も含める場合にはより正確にバッテリの劣化度合を反映させたレンタル料金を設定することができる。

１ 賃貸料金設定装置
１２ 車両データ収集装置
１４ 車両データ通信装置
２２ 車両データ読み取り装置
２４ 車両データ受信装置
２６ ユーザ標準使用パターン演算部
２７ バッテリ劣化演算部
２８ レンタル料金演算部
３２ 操作端末装置
３４ レンタル料金出力装置
３６ 車両使用情報データベース
３８ 車両レンタル情報データベース

Claims (13)

1. バッテリで駆動する電動モータを駆動源とする車両の前記バッテリを単体で賃貸する場合の賃貸料金又は前記車両そのものを賃貸する場合の賃貸料金を設定する賃貸料金設定装置であって、
   ユーザによる賃貸期間中の車両使用履歴データをユーザ毎に収集し当該車両使用履歴データを車両使用情報記憶領域に記憶する車両使用情報収集手段と、
   一のユーザの過去の前記車両使用履歴データとバッテリの劣化特性とに基づき前記一のユーザの新たな賃貸終了時点におけるバッテリの劣化度合を予測する予測手段と、
   当該予測手段で予測した前記劣化度合に基づいて前記一のユーザの新たな賃貸に対する賃貸料金を演算する賃貸料金演算手段と、を備えることを特徴とする賃貸料金設定装置。
2. 前記一のユーザの過去の前記車両使用履歴データから前記一のユーザの標準的なバッテリの充電回数を標準充電回数として検出する標準充電回数検出手段を有し、
   前記予測手段は、前記標準充電回数に基づきバッテリの劣化度合を予測することを特徴とする請求項１記載の賃貸料金設定装置。
3. 前記予測手段は、前記標準充電回数が多いほどバッテリの劣化度合が大きいと予測することを特徴とする請求項２記載の賃貸料金設定装置。
4. 前記賃貸料金演算手段は、前記新たな賃貸に対する基本賃貸料金を設定する基本賃貸料金設定手段と、前記予測手段で予測したバッテリの劣化度合に応じた追加料金を設定する追加料金設定手段と、を備え、
   前記新たな賃貸に対する基本賃貸料金と、前記追加料金設定手段で設定した追加料金とに基づき前記賃貸料金を演算することを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１項に記載の賃貸料金設定装置。
5. 前記新たな賃貸終了時に、前記新たな賃貸期間中の車両使用履歴データに基づき前記新たな賃貸終了時点における前記バッテリの劣化度合を劣化実績として検出する劣化実績検出手段と、
   前記劣化実績に基づき前記バッテリの劣化度合が小さいと判断されるとき前記一のユーザに対して特典を付与し、付与した特典に関する特典情報を特典記憶領域に記憶する特典付与手段と、を有し、
   前記賃貸料金演算手段は、前記特典記憶領域に記憶された特典情報も考慮して前記賃貸料金を演算することを特徴とする請求項１から請求項４の何れか１項に記載の賃貸料金設定装置。
6. 前記賃貸料金演算手段は、前記特典記憶領域に記憶されている、過去の賃貸時における特典情報に基づき、新たな賃貸に対する賃貸料金を演算することを特徴とする請求項５記載の賃貸料金設定装置。
7. 前記特典は前記賃貸料金の割引であって、前記特典付与手段は前記バッテリの劣化度合が小さいときほど割引率を大きくすることを特徴とする請求項５または請求項６記載の賃貸料金設定装置。
8. 前記新たな賃貸終了時に、前記新たな賃貸期間中の車両使用履歴データに基づき前記新たな賃貸終了時点における前記バッテリの劣化度合を劣化実績として検出する劣化実績検出手段と、
   前記劣化実績に基づいて前記一のユーザの前記新たな賃貸に対する実績賃貸料金を演算する実績賃貸料金演算手段と、を備えることを特徴とする請求項１から請求項７の何れか１項に記載の賃貸料金設定装置。
9. 前記新たな賃貸期間中の前記車両使用履歴データから前記新たな賃貸期間中のバッテリの充電回数を実績総充電回数として検出する実績総充電回数検出手段を有し、
   前記劣化実績検出手段は、前記実績総充電回数に基づき前記バッテリの劣化度合を検出することを特徴とする請求項８記載の賃貸料金設定装置。
10. 前記劣化実績検出手段は、前記実績総充電回数が多いほど前記バッテリの劣化度合が大きいと予測することを特徴とする請求項９記載の賃貸料金設定装置。
11. 前記実績賃貸料金演算手段は、前記新たな賃貸開始時に一のユーザに求めた賃貸料金と、前記実績賃貸料金演算手段で設定した前記実績賃貸料金との差から精算金を演算することを特徴とする請求項８から請求項１０のいずれか１項に記載の賃貸料金設定装置
12. 前記バッテリの充電回数には、車両外部の充電設備からの急速充電による充電回数を含むことを特徴とする請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載の賃貸料金設定装置。
13. バッテリで駆動する電動モータを駆動源とする車両の前記バッテリを単体で賃貸する場合の賃貸料金又は前記車両そのものを賃貸する場合の賃貸料金を設定する賃貸料金設定方法であって、
    ユーザによる賃貸期間中の車両使用履歴データをユーザ毎に収集し当該車両使用履歴データを車両使用情報記憶領域に記憶する記憶ステップと、
    一のユーザの過去の前記車両使用履歴データとバッテリの劣化特性とに基づき前記一のユーザの新たな賃貸終了時点におけるバッテリの劣化度合を予測する予測ステップと、
    当該予測ステップで予測した前記劣化度合に基づいて前記一のユーザの新たな賃貸に対する賃貸料金を演算する賃貸料金演算ステップと、を備えることを特徴とする賃貸料金設定方法。

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