JP6341735B2 - 教習支援装置、教習支援プログラムおよび教習支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、教習支援装置、教習支援プログラムおよび教習支援方法に関する。

特許文献１は、自動車の教習装置を開示する。この装置は、ビデオカメラと送信アンテナと受信アンテナと受信テレビとを備える。ビデオカメラおよび送信アンテナは、自動車に取り付けられている。ビデオカメラは撮像を行い、映像信号を得る。送信アンテナは映像信号を送信する。受信アンテナおよび受信テレビは、監視室に設置されている。受信アンテナは映像信号を受信する。受信テレビは、映像信号に基づいて映像を表示する。

受講者は教習所内のコースにおいて自動車を運転する。教官は、受信テレビに表示される映像を監視する。これにより、教官は、監視室において受講者の運転操作を把握できる。これによれば、教官は受講者に個別的な、具体的な助言を与えることができる。

特許文献２は、車両の運転技術診断システムを開示する。このシステムは、データレコーダとメモリ媒体と診断装置とを備えている。データレコーダは、車両に搭載されている。データレコーダは、車両の挙動を計測する。メモリ媒体は、データレコーダが計測した計測データを記憶する。診断装置は、計測データに基づいて、運転操作技術を診断する。診断装置は、予め用意された複数のコメントデータの中から適切なコメントデータを選択する。そして、診断装置は、診断結果とコメントデータを含む診断情報を生成する。

まず、データレコーダにメモリ媒体を装着する。そのデータレコータが搭載された自動車を、運転者が運転する。データレコーダが計測データを計測する。メモリ媒体は、計測データを記憶する。運転が終了すると、メモリ媒体をデータレコーダから外し、診断装置にセットする。診断装置は、メモリ媒体に記憶されている計測データに基づいて、診断情報を生成する。これによれば、一般道における運転に関する診断情報を提供できる。

特開平６−３３２３７０ 特開２００２−２１１２６５

このような構成を有する従来例の場合には、次のような問題がある。
特許文献１では、受講者が教習所内において自動車を運転している間、教官は監視室にいなければならない。また、複数の受講者が自動車を運転している場合、教官は複数の映像を同時に監視しなければならない。これらの制約があるので、一人の教官が教習できる受講者の数は限られている。

特許文献２では、診断結果は計測データを使った計算結果であり、コメントデータは予め用意されているコメントデータの１つである。よって、診断情報は、教官が運転者に与える助言に比べて、個別的でないし、具体的でもない。このような診断情報を運転者に与えても、運転者の運転技量を的確に向上させることは困難である。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、教官が運転者を効率良く教習することを支援することができる教習支援装置、教習支援プログラムおよび教習支援方法を提供することを目的とする。

本発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、本発明は、車両の運転に関する教習を支援するための教習支援装置であって、教習支援装置は、複数の評価情報を蓄積する評価記憶部を備え、各評価情報は、運転者による車両の運転技量を評価することによって得られた評価結果と、その運転者を識別するための運転者識別子と、を少なくとも含み、各評価情報は、運転技量が評価された時に撮影された前記車両に関する評価画像がある場合には、さらに評価画像を含み、教習支援装置は、前記評価記憶部から各運転者の評価情報の一部をそれぞれ特定評価情報として抽出する抽出部と、特定評価情報に含まれる評価結果および評価画像を出力する出力部と、をさらに備えている教習支援装置である。

［作用・効果］本発明によれば、出力部を備えているので、教官に評価結果および評価画像を好適に提示できる。また、教習支援装置は抽出部を備えているので、各運転者の運転を観察するための教官の労力を軽減できる。さらに、教習支援装置は評価記憶部を備えているので、教官は運転者の運転を丁寧に観察できる。このように、教習支援装置によれば、教官が各運転者を効率良く教習することを好適に支援できる。

上述した発明において、前記抽出部は、評価画像を含まない評価情報を特定評価情報として抽出しないことが好ましい。教官は常に、運転者の運転技量を的確に把握できる。

上述した発明において、前記抽出部は、いずれかの運転者の一定数以上の評価情報が前記評価記憶部に新たに蓄積される度に、その運転者の特定評価情報を抽出することが好ましい。例えば、評価記憶部に新たに記憶されるいずれかの運転者の評価情報の件数が一定数以上になると、抽出部はその運転者の特定評価情報を抽出する。これによれば、評価記憶部に新たに蓄積される評価情報の件数に応じて、抽出部は、特定評価情報を抽出する頻度を運転者ごとに変えることができる。

上述した発明において、前記抽出部は、所定の期間が経過する度に、特定評価情報を抽出することが好ましい。特定評価情報を抽出する頻度を略一定に保つことができる。

上述した発明において、前記抽出部は、特定評価情報の候補となる評価情報を、抽出対象に設定する抽出対象設定部と、前記抽出対象設定部によって設定された抽出対象から、特定評価情報をそれぞれ決定する特定評価情報決定部と、を備えていることが好ましい。抽出部は抽出対象設定部を備えているので、評価記憶部に蓄積されている評価情報から、特定評価情報の候補となる評価情報に、抽出対象を絞ることができる。その結果、特定評価情報決定部は、特定評価情報を好適に決定できる。

上述した発明において、前記特定評価情報決定部は、評価結果に基づいて、抽出対象から特定評価情報を決定することが好ましい。特定評価情報決定部は、評価結果が比較的に低い評価情報や比較的に高い評価情報など、教習の対象として適切な評価情報を特定評価情報に決定できる。

上述した発明において、前記抽出対象設定部は、抽出対象に未だ設定されたことがない評価情報を未設定評価情報として、いずれかの運転者の一定数以上の未設定評価情報を、その運転者に関する抽出対象に設定することが好ましい。抽出対象設定部は、抽出対象に設定される評価情報の件数を、一定数以上に保つことができる。

上述した発明において、前記抽出対象設定部は、所定の期間内に得られた各運転者の評価情報をその運転者に関する抽出対象にそれぞれ設定することが好ましい。抽出対象設定部は、同じ期間内に得られた評価情報を１つの抽出対象にまとめることができる。

上述した発明において、前記抽出部は、抽出対象を補正する抽出対象補正部を備え、前記抽出対象補正部は、運転者識別子以外の、評価情報に含まれる１つ以上の情報に基づいて、前記抽出対象設定部によって設定された抽出対象を複数のグループに分類し、各抽出対象の一部のグループを使用グループに特定し、さらに、使用グループに含まれる評価情報を補正後の抽出対象として設定し、前記特定評価情報決定部は、抽出対象補正部によって抽出対象が補正された場合には、補正後の抽出対象から特定評価情報を決定することが好ましい。抽出部は抽出対象補正部を備えているので、抽出対象設定部によって設定された抽出対象を更に絞ることができる。また、抽出対象補正部は、評価情報に含まれる１つ以上の情報（運転者識別子を除く）に基づいて抽出対象を分類するので、各グループに含まれる評価情報は共通する特性を有する。さらに、抽出対象補正部は、抽出対象を分類した複数のグループのうち、一部のグループを使用グループに特定し、使用グループに含まれる評価情報を補正後の抽出対象として設定する。このため、評価情報の特性に基づいて、抽出対象を好適に補正できる。

上述した発明において、前記抽出対象補正部は、評価結果の統計量に基づいて、各評価対象の使用グループを決定することが好ましい。特定評価情報決定部は、教習の対象として適切な使用グループを決定できる。「統計量」は、例えば、最大値、最小値、平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差である。

上述した発明において、前記評価情報のそれぞれは、運転技量が評価された位置を示す評価位置情報、運転技量が評価された日時を示す評価日時情報、運転技量の評価に使用された車両の属性を示す車両情報、運転技量の評価中に走行した路面の状況を示す路面情報、運転技量が評価された日時および位置における気象を示す気象情報および運転技量が評価された日時および位置における道路交通を示す渋滞情報の少なくともいずれかを含み、前記抽出対象補正部は、評価結果、評価画像、評価位置情報、評価日時情報、車両情報、路面情報、気象情報および渋滞情報の少なくともいずれかに基づいて、抽出対象を複数のグループに分類することが望ましい。出対象補正部は、抽出対象を種々の観点から分類できる。

上述した発明において、前記評価情報のそれぞれは、運転技量が評価された位置を示す評価位置情報、運転技量が評価された日時を示す評価日時情報、運転技量の評価に使用された車両の属性を示す車両情報、運転技量の評価中に走行した路面の状況を示す路面情報、運転技量が評価された日時および位置における気象を示す気象情報、運転技量が評価された日時および位置における道路交通を示す渋滞情報および運転技量が評価された時における車両状態に関する計測データの少なくともいずれかを含み、前記出力部は、特定評価情報に含まれる評価位置情報、評価日時情報、車両情報、路面情報、気象情報、渋滞情報および計測データの少なくともいずれかを、出力することが好ましい。教習支援装置は、評価結果および評価画像に関連する情報を教官に提示できる。よって、教官は運転者の運転を一層容易に把握できる。

上述した発明において、教習支援装置は、さらに、特定評価情報に対するアドバイスに関するアドバイス情報を受け付ける入力部と、特定評価情報に対するアドバイス情報を、その特定評価情報に含まれる運転者識別子によって特定される情報機器に送信する通信部と、を備えていることが好ましい。教習支援装置は、入力部を備えているので、教官はアドバイス情報を好適に入力できる。また、教習支援装置は、通信部を備えているので、アドバイス情報を運転者に好適に通知できる。

また、本発明は、車両の運転に関する教習を支援するための教習支援装置において実行される教習支援プログラムであって、教習支援プログラムは、評価情報であって、運転者による車両の運転技量を評価することによって得られた評価結果と、その運転者を識別するための運転者識別子と、を少なくとも含み、かつ、運転技量が評価された時に撮影された前記車両に関する評価画像がある場合には、さらに評価画像を含む評価情報を評価記憶部に蓄積する処理と、運転者識別子に基づいて、前記評価記憶部から、各運転者の評価情報の一部をそれぞれその運転者の特定評価情報として抽出する処理と、特定評価情報に含まれる評価結果および評価画像を出力する処理と、を教習支援装置が有するコンピュータに実行させる教習支援プログラムである。

［作用・効果］本発明によれば、教習支援装置が有するコンピュータは、評価情報を評価記憶部に蓄積することができ、評価記憶部に記憶された評価情報から特定評価情報を抽出することができ、かつ、抽出された特定評価情報に含まれる評価結果および評価画像を出力部に出力することができる。このような教習支援装置によれば、教官が各運転者を効率良く教習することを好適に支援できる。

また、本発明は、車両の運転に関する教習を支援するための教習支援方法であって、前記教習支援方法は、評価情報であって、運転者による車両の運転技量を評価することによって得られた評価結果と、その運転者を識別するための運転者識別子と、を少なくとも含み、かつ、運転技量が評価された時に撮影された前記車両に関する評価画像がある場合には、さらに評価画像を含む評価情報を評価記憶部に蓄積するステップと、運転者識別子に基づいて、前記評価記憶部から、各運転者の評価情報の一部をそれぞれその運転者の特定評価情報として抽出するステップと、特定評価情報に含まれる評価結果および評価画像を出力するステップと、を備えた教習支援方法である。

［作用・効果］本発明によれば、教官が各運転者を効率良く教習することを好適に支援できる。

なお、本明細書は、次のような技量判定装置に係る発明も開示している。

（１）上述した発明において、前記抽出部が抽出する各運転者の特定評価情報の数は、前記評価記憶部が蓄積するその運転者の評価情報の数に略比例することが好ましい。

前記（１）に記載の発明によれば、特定評価情報が抽出される確率（具体的には、評価情報の数に対する特定評価情報の数の割合）は、各運転者の間で略一定である。すなわち、特定評価情報が抽出される確率が、各運転者の間でばらつくことを好適に防止できる。

（２）上述した発明において、前記抽出部は、所定の期間内に得られた評価情報の中から、各運転者の特定評価情報を同数ずつ抽出することが好ましい。

前記（２）に記載の発明によれば、所定の期間内に得られた評価情報の中から抽出される特定評価情報の数は、各運転者の間で略同じである。

（３）上述した発明において、前記抽出部は評価結果に基づいて特定評価情報を決定することが好ましい。

前記（３）に記載の発明によれば、教習の対象として適切な評価情報を特定評価情報に決定できる。

（４）上述した発明において、前記通信部は、アドバイス情報とともに、そのアドバイス情報に関連する特定評価情報を送信することが好ましい。

前記（４）に記載の発明によれば、教習支援装置は運転者に適切な情報を提供できる。

（５）上述した教習支援プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

前記（５）に記載の発明によれば、上述した教育支援プログラムを教習支援装置に適切にインストールできる。

本発明によれば、各運転者の運転を観察するための教官の労力を軽減できるので、教官が効率良く教習することを好適に支援できる。

実施例１に係る教習支援装置の機能を例示する概念図である 自動二輪車の概略構成を示す側面図である。 車両用装置のハードウェア構成を例示する図である。 教習支援装置のハードウェア構成を例示する。 教習支援装置および車両用装置の機能構成を例示するブロック図である。 評価部の詳細な機能ブロック図である。 車両用装置の動作例を示すフローチャートである。 教習支援装置の動作例を示すフローチャートである。 実施例１におけるディスプレイの表示例を模式的に示す図である。 評価情報の構造を例示する模式図である。 排気量のカテゴリーと車両の排気量の範囲との関係を例示する図である。 重量のカテゴリーと車両の重量の範囲との関係を示す図である。 実施例２に係る教習支援装置等のブロック図である。 実施例２に係る教習支援装置、車両用装置、気象データベースおよび渋滞データベースの機能構成を例示するブロック図である。 実施例２に係る教習支援装置、車両用装置および運転者用装置の機能構成を例示するブロック図である。 車両用装置が情報を送信する動作例を示すフローチャートである。 特定評価情報を出力し、アドバイス情報を通知する動作例を示すフローチャートである。 実施例２におけるディスプレイの表示例を模式的に示す図である。 変形実施例に係る教習支援装置および運転者用装置の機能構成を例示するブロック図である。 分類区分指定命令に関連する動作例を示すフローチャートである。 特定評価情報を抽出する動作例を示すフローチャートである。 変形実施例における自動二輪車の概略構成を示す側面図である。 変形実施例における車両用装置のハードウェア構成を例示する図である。 変形実施例におけるディスプレイの表示例を模式的に示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施例１を説明する。

１．教習支援装置の基本的な機能の概要
図１は、本実施例に係る教習支援装置の機能を例示する図である。教習支援装置１は、車両の運転に関する教習を支援する。本実施例では、車両として、自動二輪車３ａ、３ｂを例示する。教習支援装置１は、自動二輪車３ａ、３ｂから分離して設置されている。自動二輪車３ａ、３ｂには、運転者ＭＤａ、ＭＤｂが乗車する。教官ＭＩは、教習支援装置１を使用することによって、自動二輪車３ａ、３ｂの運転を運転者ＭＤａ、ＭＤｂに教習する。

自動二輪車３ａ、３ｂには、車両用装置５ａ、５ｂが取り付けられている。車両用装置５ａは、通信機能を有する情報機器である。車両用装置５ａ、５ｂは、例えば、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話である。車両用装置５ａは運転者ＭＤａによって使用される。車両用装置５ｂは運転者ＭＤｂによって使用される。

以下では、自動二輪車３ａ、３ｂを特に区別しない場合には、単に「自動二輪車３」と呼ぶ。車両用装置５ａ、５ｂに関しても、同様に「車両用装置５」と記載する。運転者ＭＤａ、ＭＤｂに関しても、同様に「運転者ＭＤ」と記載する。

教習支援装置１と車両用装置５とは、無線で通信可能である。通信方法は、例えば、ネットワーク回線、電気通信回線網などである。また、車両用装置５と教習支援装置１とがウェブサーバを介して通信してもよい。教習支援装置１と車両用装置５とによって、教習支援システムが構成される。

車両用装置５は、自動二輪車３の状態に関する計測データを取得する。車両用装置５は、計測データに基づいて、運転者ＭＤが自動二輪車３を運転する技量（以下、単に「運転技量」と呼ぶ）を評価し、評価結果を得る。評価結果は、運転技量を示す情報である。

車両用装置５は、自動二輪車３に関する画像を撮影する。本明細書では、特に、車両用装置５が運転技量を評価している時に撮影された自動二輪車３に関する画像を、「評価画像」と呼ぶ。

車両用装置５は、これら評価結果および評価画像に運転者識別子を関連付けて、評価教習支援装置１に送信する。運転者識別子は、運転者ＭＤを識別するための情報である。

教習支援装置１は、評価記憶部１２と抽出部１３と出力部１４とを備えている。

評価記憶部１２は、車両用装置５から受信した評価結果と評価画像と運転者識別子を蓄積する。相互に関連付けられる評価結果と評価画像と運転者識別子は、１回の評価に関する評価情報を構成する。評価記憶部１２は、複数の評価情報を蓄積する。

図１では、評価記憶部１２は１０件の評価情報Ｒ１乃至Ｒ１０を記憶している。評価情報Ｒ１の場合、運転者識別子は「Ａ」であり、評価結果は「７」であり、評価画像は画像ファイル「ｆ１」である。以下では、評価情報Ｒ１乃至Ｒ１０を特に区別しない場合には、単に「評価情報Ｒ」と記載する。なお、運転者識別子は、上述した例に限られない。例えば、運転者識別子は、数字列または文字列であってもよい。例えば、運転者識別子は、運転者ＭＤの運転免許証に記載されている番号としてもよい。

抽出部１３は、複数の評価情報Ｒから、一部の評価情報Ｒを抽出する。図１の例では、抽出部１３は１０件の評価情報Ｒから２件の評価情報Ｒ（評価情報Ｒ１、Ｒ８）を抽出する。本明細書では、抽出部１３によって抽出された評価情報Ｒを、特に「特定評価情報ＲＡ」と呼ぶ。

出力部１４は、特定評価情報ＲＡを出力する。これにより、出力部１４は、特定評価情報ＲＡを教官ＭＩに提示する。教官ＭＩは、運転者ＭＤの評価結果を確認できる。また、教官ＭＩは、運転者ＭＤが自動二輪車３を運転する様子または自動二輪車３が走行する様子を把握できる。

このように、教習支援装置１によれば、特定評価情報ＲＡは評価情報Ｒの一部であり、特定評価情報ＲＡの数は評価情報Ｒの数より少ない。また、抽出部１３が特定評価情報ＲＡを抽出するので、教官ＭＩ自身が、特定評価情報ＲＡを抽出する作業を行わなくてもよい。このように、教習支援装置１は、運転者ＭＤの運転を観察するための教官ＭＩの労力を軽減できる。その結果、教官ＭＩは運転者ＭＤの運転技量を効率良く把握できる。よって、教習支援装置１によれば、教官ＭＩが運転者ＭＤを教習することを、好適に支援できる。

また、教習支援装置１は評価記憶部１２を備えているので、運転者ＭＤが運転しているときに、教官ＭＩは運転者ＭＤの運転をリアルタイムに観察しなくてよい。その結果、リアルタイムで観察する場合に比べて、教官ＭＩは運転者ＭＤの運転を効率良く観察できる。さらに、リアルタイムで観察するときのように、教官ＭＩは複数の運転者ＭＤの運転を同時に観察しなくてもよい。教官ＭＩは、運転者ＭＤの運転を一人ずつ、見落としなく丁寧に観察できる。

また、車両用装置５は、教習支援装置１から分離され、自動二輪車３に搭載されているので、教習所よりも実践的な場所において評価結果や評価画像を生成できる。実践的な場所とは、例えば、運転者ＭＤが普段、走行する公道などである。教習支援装置１はこのような車両用装置５と通信可能であるので、教習支援装置１は、各地で得られた評価結果および評価画像を好適に収集できる。

以下では、自動二輪車３と車両用装置５と教習支援装置１の具体的な構成例を説明する。

２．自動二輪車３の概略構成
図２は、自動二輪車３の概略構成を示す側面図である。自動二輪車３はメインフレーム１１を備えている。メインフレーム１１の前端上部にはヘッドパイプ１２が設けられている。ヘッドパイプ１２にはステアリングシャフト１３が挿通されている。ステアリングシャフト１３の上端部にアッパブラケット（図示省略）が固定され、下端部にロアブラケット１４が固定されている。これら両ブラケットにより、左右一対の伸縮可能なフロントフォーク１５が支持される。アッパブラケットにはハンドル１６が連結されている。ハンドル１６の右部には、スロットル操作部とブレーキレバー（図示省略）が配置され、ハンドル１６の左部にはクラッチレバー（図示省略）が配置されている。ハンドル１６の中央部には、車両用装置５が支持されている。

ハンドル１６の回転操作によってフロントフォーク１５がステアリングシャフト１３を中心に揺動する。フロントフォーク１５の上部はアウターチューブ１５ａであり、フロントフォーク１５の下部はインナーチューブ１５ｂである。アウターチューブ１５ａは両ブラケットに接続されている。アウターチューブ１５ａは、インナーチューブ１５ｂを摺動可能に支持する。インナーチューブ１５ｂの下端部には前輪１７が回転可能に取り付けられている。フロントフォーク１５の伸縮により前輪１７の振動が吸収される。また、インナーチューブ１５ｂと前輪１７との間にはブレーキ１８が取り付けられ、ブレーキレバーの操作により前輪１７の回転を制動する。インナーチューブ１５ｂには、フロントフェンダ１９が前輪１７と共に上下動するよう支持されている。

メインフレーム１１の上部には、燃料タンク２０とシート２１とが前後に並んで保持されている。燃料タンク２０の下方にあたる位置には、エンジン２２と変速機２３とがメインフレーム１１に保持されている。変速機２３は、エンジン２２で発生した動力を出力するドライブ軸２４を備えている。ドライブ軸２４にはドライブスプロケット２５が連結されている。

メインフレーム１１の下部かつ後部にはスイングアーム２６が揺動可能に支持されている。スイングアーム２６の後端部には、ドリブンスプロケット２７および後輪２８が回転可能に支持されている。ドライブスプロケット２５とドリブンスプロケット２７との間には、チェーン２９が懸架されている。エンジン２２で発生した動力は、変速機２３、ドライブ軸２４、ドライブスプロケット２５、チェーン２９およびドリブンスプロケット２７を介して後輪２８に伝達される。

３．車両用装置５のハードウェア構成
図３は、車両用装置５のハードウェア構成を例示する。車両用装置５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１と記憶部３２とＧＰＳ（Global Positioning System）受信部３３と車両姿勢角センサ３４とカメラ３５と通信部３６とディスプレイ３７とスピーカ３８とタッチパネル３９を備えている。

ＣＰＵ３１は、記憶部３２に記憶されたプログラムを読み出して実行する。これにより、ＣＰＵ３１は、各部３２乃至３９の動作を制御するとともに各種の処理を行う。ＣＰＵ３１は、例えば、マイクロプロセッサ（Microprocessor）である。

記憶部３２は、各種のプログラムおよびデータを記憶する。記憶部３２は、ＣＰＵ３１による処理の作業領域として使用される。記憶部３２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）の少なくともいずれかで構成される。

ＧＰＳ受信部３３は、自動二輪車３の位置を計測する。ＧＰＳ受信部３３から得られる計測データは、時系列データである。

車両姿勢角センサ３４は、自動二輪車３の姿勢角を計測する。車両姿勢角センサ３４から得られる計測データは、時系列データである。車両姿勢角センサ３４は、例えば、ジャイロセンサである。

ここで、自動二輪車３の姿勢角は、例えば、車両角度と車両角速度である。車両角度は、例えば、ヨー角度、ロール角度、ピッチ角度である。ヨー角度、ロール角度、ピッチ角度はそれぞれ、ヨー方向、ロール方向、ピッチ方向における自動二輪車３の回転角度である。車両角速度は、例えばヨーレート、ロールレート、ピッチレートである。ヨーレート、ロールレート、ピッチレートはそれぞれ、ヨー方向、ロール方向、ピッチ方向における自動二輪車３の回転角速度である。

カメラ３５は、画像を撮影する。画像は、例えば動画である。カメラ３５によって撮影される画像は、自動二輪車３から撮影される画像に相当する。カメラ３５の向きおよび配置は、適宜に選択される。カメラ３５の視野内に、自動二輪車３が走行する路面が入ることが好ましい。また、カメラ３５の視野内に、自動二輪車３の一部（例えば、ハンドル１６やメータなど）が入ることが好ましい。カメラ３５は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサによって実現されている。

通信部３６は、情報を送受信する。ディスプレイ３７は、画像を表示する。スピーカ３８は、音声等の音を出力する。タッチパネル３９は、各種の命令や情報を入力するための入力デバイスである。

４．教習支援装置１のハードウェア構成
図４は、教習支援装置１のハードウェア構成を例示する。なお、車両用装置５と同じ構成については詳細な説明を省略する。

教習支援装置１は、ＣＰＵ４１と記憶部４２と通信部４３とディスプレイ４４とスピーカ４５とキーボード４６とマウス４７とマイク４８とを備えている。

ＣＰＵ４１は、記憶部４２に記憶されたプログラムを読み出して実行する。これにより、ＣＰＵ４１は、各部４２乃至４８の動作を制御するともに各種の処理を行う。ＣＰＵ４１は、本発明における「教習支援装置が有するコンピュータ」の例である。

記憶部４２は、各種のプログラムおよび各種のデータを記憶するとともに、ＣＰＵ４１による処理の作業領域として使用される。記憶部４２は、例えば、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＲＡＭおよびハードディスクの少なくともいずれかで構成される。

通信部４３は、情報を送受信する。ディスプレイ４４は、画像を表示する。スピーカ４５は音声を出力する。キーボード４６およびマウス４７は、各種の命令や情報を入力するための入力デバイスである。マイク４８は、音声などを入力するための入力デバイスである。

５．車両用装置５の機能構成
図５は、教習支援装置１および車両用装置５の機能構成を例示するブロック図である。車両用装置５は、上述したＧＰＳ受信部３３、車両姿勢角センサ３４、カメラ３５および通信部３６の他に、評価部５０と画像生成部５１と運転者記憶部５２と送信制御部５３を備えている。評価部５０と画像生成部５１と送信制御部５３とは、ＣＰＵ３１および記憶部３２によって実現される機能である。運転者記憶部５２は、記憶部３２によって実現される。

評価部５０は、車両姿勢角センサ３４およびＧＰＳ受信部３３の各計測データに基づいて、評価結果を算出する。画像生成部５１は、カメラ３５によって撮影された画像に基づいて、評価画像を生成する。運転者記憶部５２は、運転者識別子を記憶する。送信制御部５３は、送信する情報を管理するとともに、通信部３６を制御する。

図６を参照して、評価部５０についてより詳しく説明する。図６は、評価部５０の詳細な機能構成を例示するブロック図である。

評価部５０は、さらに、評価期間条件記憶部５４と評価基準記憶部５５と評価期間決定部５６と成分分離部５７と車両安定特性評価部５８と旋回特性評価部５９と総合評価部６０とを備えている。

評価期間条件記憶部５４は、評価期間条件情報を記憶している。評価基準記憶部５５は、フィルタ、車両安定特性評価情報、旋回特性評価情報および総合評価情報を記憶している。

評価期間決定部５６は、自動二輪車３の姿勢角の計測データに基づいて、評価期間を決定する。決定された評価期間における運転技量が評価の対象になる。以下、評価期間を決定する処理を例示する。

評価期間決定部５６は、車両姿勢角センサ３４からヨーレートの計測データを取得する。評価期間決定部５６は、評価期間条件記憶部５４から評価期間条件情報を読み出す。評価期間条件情報は、例えば、下限値Ｘｔと最低持続時間Ｙｍｉｎである。評価期間決定部５６は、最低持続時間Ｙｍｉｎ以上にわたってヨーレートの絶対値が下限値Ｘｔ以上である期間を評価期間と決定する。この処理例によれば、自動二輪車３が旋回運動している期間を評価期間として決定できる。

成分分離部５７は、評価期間における自動二輪車３の姿勢角の計測データから、その低周波成分および高周波成分を抽出する。以下では、ロールレートの低周波成分および高周波成分を取得する処理を例示する。

成分分離部５７は、車両姿勢角センサ３４から、評価期間におけるロールレートの計測データを取得する。成分分離部５７は、評価基準記憶部５５から、ローパスフィルタとバンドパスフィルタを読み出す。成分分離部５７は、ローパスフィルタを用いて、ロールレートの計測データから所定の閾値周波数Ｆｃ１よりも高い高周波数成分を除去する。これにより、評価期間におけるロールレートの低周波数成分が得られる。成分分離部５７は、バンドパスフィルタを用いて、閾値周波数Ｆｃ１以下の低周波数成分と、所定の閾値周波数Ｆｃ２以上のノイズ成分とを、ロールレートの計測データから除去する。ここで、閾値周波数Ｆｃ２は閾値周波数Ｆｃ１より大きい。これにより、評価期間におけるロールレートの高周波数成分が得られる。

車両安定特性評価部５８は、車両安定特性の観点から運転技量を評価する。具体的には、車両安定特性評価部５８は、評価期間における自動二輪車３の姿勢角の低周波成分および高周波成分に基づいて、車両安定特性得点Ｓ_ｖを算出する。以下、車両安定特性評価部５８の処理を具体的に例示する。

車両安定特性評価部５８は、成分分離部５７から、評価期間におけるヨーレート、ロールレートおよびピッチレートの低周波成分および高周波成分を取得する。ここで、低周波成分の絶対値の積分値と高周波成分の絶対値の積分値との比率を、安定特性指標Ｓとする。車両安定特性評価部５８は、ヨーレートに関する安定特性指標Ｓ_yaw、ロールレートに関する安定特性指標Ｓ_roll、および、ピッチレートに関する安定特性指標Ｓ_pitchをそれぞれ算出する。さらに、車両安定特性評価部５８は、各安定特性指標Ｓ_yaw，Ｓ_roll，Ｓ_pitchの重みづけ線形和を算出し、算出された値を車両安定特性得点Ｓ_ｖとする。

安定特性指標Ｓ_yaw，Ｓ_roll，Ｓ_pitchおよび車両安定特性得点Ｓ_ｖを計算するための関数などは、車両安定特性評価情報に含まれている。車両安定特性評価部５８は、評価基準記憶部５５から読み出した車両安定特性評価情報を用いて、上述した処理を行う。

旋回特性評価部５９は、旋回特性に関する観点から運転技量を評価する。具体的には、旋回特性評価部５９は、評価期間における自動二輪車３の姿勢角の低周波成分と、評価期間における自動二輪車３の位置の計測データとに基づいて、旋回特性得点Ｔ_ｖを算出する。以下、旋回特性評価部５９の処理を具体的に例示する。

旋回特性評価部５９は、成分分離部５７から、評価期間におけるロール角度およびピッチ角度の低周波成分を取得する。旋回特性評価部５９は、ロール角度の低周波成分の絶対値の積分値（以下、「旋回特性指標Ｔ_roll」と呼ぶ）を算出する。同様に、旋回特性評価部５９は、ピッチレートの低周波成分の絶対値の積分値（以下、「旋回特性指標Ｔ_pitch」と呼ぶ）を算出する。旋回特性評価部５９は、ＧＰＳ受信部３３から自動二輪車３の位置の計測データを取得する。旋回特性評価部５９は、自動二輪車３の位置の計測データと評価期間とに基づいて、評価期間における自動二輪車３の速度の平均値（以下、「平均車速Ｔ_speed」と呼ぶ）を算出する。旋回特性評価部５９は、さらに、旋回特性指標Ｔ_roll，Ｔ_pitchと平均車速Ｔ_speedの重みづけ線形和を算出し、算出された値を旋回特性得点Ｔ_ｖとする。

旋回特性指標Ｔ_roll，Ｔ_pitch、平均車速Ｔ_speed、および、旋回特性得点Ｔ_ｖを計算するための関数などは、旋回特性評価情報に含まれている。旋回特性評価部５９は、評価基準記憶部５５から読み出した旋回特性評価情報を用いて、上述した処理を行う。

総合評価部６０は、運転技量を総合的に評価する。具体的には、総合評価部６０は、車両安定特性得点Ｓ_ｖと旋回特性得点Ｔ_ｖとに基づいて、総合特性得点Ｇを算出する。以下、総合評価部６０の処理を具体的に例示する。

総合評価部６０は、車両安定特性得点Ｓ_ｖと旋回特性得点Ｔ_ｖの重み付け線形和を算出し、算出された値を総合特性得点Ｇとする。総合評価部６０は、総合特性得点Ｇを０から１０までの整数値に置き換え、置き換えられた整数値を評価結果とする。

総合特性得点Ｇを計算するための関数や、総合特性得点Ｇから評価結果に置き換えるための閾値などは、総合評価情報に含まれている。総合評価部６０は、評価基準記憶部５５から読み出した総合評価情報を用いて、上述した処理を行う。

以上が、評価部５０の構成例である。評価部５０がこのように構成されている場合、画像生成部５１は、例えば、評価期間決定部５６によって決定された評価期間を参照し、カメラによって撮影された画像から評価画像を切り出してもよい。

６．教習支援装置１の機能構成
図５を参照する。教習支援装置１は、通信部４３と評価記憶部１２と抽出部１３と出力部１４を有する。評価記憶部１２は、記憶部４２によって実現される。抽出部１３は、ＣＰＵ４１が教習支援プログラムを実行することによって実現される機能である。出力部１４は、ディスプレイ４４によって実現される。

７．動作
まず、車両用装置５の動作例を説明する。図７は、車両用装置５の動作例を示すフローチャートである。ここでは、運転者ＭＤが自動二輪車３を運転しているものとする。

ＧＰＳ受信部３３は自動二輪車３の位置を計測し、車両姿勢角センサ３４は自動二輪車３の姿勢角を計測する（ステップＳ１）。カメラ３５は画像を撮影する（ステップＳ２）。

評価部５０は、自動二輪車３の姿勢角の計測データに基づいて評価期間を決定する（ステップＳ３）。評価部５０は、自動二輪車３の姿勢角の計測データおよび自動二輪車３の位置の計測データに基づいて、評価期間における評価結果を算出する（ステップＳ４）。画像生成部５１は、評価画像と評価期間に基づいて、評価時における評価画像を生成する（ステップＳ５）。

送信制御部５３は、評価結果および評価画像に運転者識別子を関連付けて、通信部３６に与える。通信部３６は、運転者識別子、評価結果および評価画像を送信する（ステップＳ６）。

上述した動作例は、１台の車両用装置５が行う動作である。他の車両用装置５も、上述した動作例と同じ手順で動作する。ただし、各車両用装置５の動作は、互いに独立している。

次に、教習支援装置１の動作を説明する。図８は、教習支援装置１の動作例を示すフローチャートである。

通信部４３は評価結果と評価画像と運転者識別子を受信する（ステップＳ７）。評価記憶部１２は、互いに関連する評価結果と評価画像と運転者識別子とを、評価情報Ｒとして蓄積する（ステップＳ８）。

抽出部１３は、運転者ＭＤａの評価情報Ｒの中から、特定評価情報ＲＡを抽出する。同様に、抽出部１３は、運転者ＭＤｂの評価情報Ｒの中から、特定評価情報ＲＡを抽出する（ステップＳ９）。ここで、特定評価情報ＲＡを抽出する３つの抽出処理例を具体的に説明する。

［第１の抽出処理例］
抽出部１３は、運転者識別子に基づいて、評価記憶部１２に記憶される評価情報Ｒの中から、運転者ＭＤａの評価情報Ｒを特定する。抽出部１３は、運転者ＭＤａの各評価情報Ｒを、評価記憶部１２に蓄積された順序に従って並べ替える。そして、抽出部１３は、蓄積された順番が一定数Ｋの整数倍である評価情報Ｒを、運転者ＭＤａの特定評価情報ＲＡに決定する。ここで、「蓄積された順番」は、例えば、１、２、３、……であり、「定数Ｋの整数倍」は、Ｋ、２Ｋ、……、（ｎ×Ｋ）である。定数Ｋは１以上の整数である。ｎは任意の１以上の整数である。

同様に、抽出部１３は、運転者ＭＤｂの評価情報Ｒの中から、評価記憶部１２に蓄積された順番に基づいて運転者ＭＤｂの特定評価情報ＲＡを決定する。

［第２の抽出処理例］
抽出部１３は、評価記憶部１２に新たに蓄積される運転者ＭＤａの評価情報Ｒの件数が一定数以上になる度に、特定評価情報ＲＡを抽出する。具体的には、抽出部１３は、新たに蓄積された運転者ＭＤａの評価情報Ｒの少なくともいずれかを、特定評価情報ＲＡとして決定する。ここで、「新たに蓄積される」とは、例えば、「運転者ＭＤａの特定評価情報ＲＡが最後に抽出された後に蓄積される」という意味である。

ここで、抽出部１３は、評価結果に基づいて特定評価情報ＲＡを決定することが好ましい。たとえば、新たに蓄積された運転者ＭＤａの評価情報Ｒの中で、評価結果が最小値である評価情報Ｒ、評価結果が最大値である評価情報Ｒ、評価結果が中央値である評価情報Ｒ、評価結果が最頻値である評価情報Ｒ、および、評価結果がその平均値に最も近い評価情報Ｒの少なくともいずれかを、特定評価情報ＲＡに決定してもよい。

あるいは、抽出部１３は、評価情報Ｒが蓄積された順番に基づいて特定評価情報ＲＡを決定してもよい。例えば、新たに蓄積された運転者ＭＤａの評価情報Ｒの中で、最後に蓄積された評価情報Ｒ、および、最初に蓄積された評価情報の少なくともいずれかを、特定評価情報ＲＡに決定してもよい。例えば、第１の抽出処理例と同じように、所定の順番の評価情報Ｒを、特定評価情報ＲＡに決定してもよい。

同様に、抽出部１３は、運転者ＭＤｂの一定数以上の評価情報Ｒが評価記憶部１２に新たに蓄積される度に、新たに蓄積された運転者ＭＤｂの評価情報Ｒの中から運転者ＭＤｂの特定評価情報ＲＡを抽出する。

［第３の抽出処理例］
抽出部１３は、所定の期間が経過する度に、運転者ＭＤａの特定評価情報ＲＡを抽出する。具体的には、抽出部１３は、所定の期間内に蓄積された運転者ＭＤａの評価情報Ｒの少なくともいずれかを、特定評価情報ＲＡとして決定する。所定の期間は、例えば、１日、１週間、１ヶ月、３ヶ月などである。所定の期間の開始時点は適宜に設定される。たとえば、所定の期間が終了するときに、新たな所定の期間が始まってもよい。この場合、抽出部１３は、一定の周期で特定評価情報ＲＡを抽出できる。あるいは、特定評価情報ＲＡが抽出される時に、新たな所定の期間が始まってもよい。

ここで、抽出部１３は評価結果に基づいて特定評価情報ＲＡを決定することが好ましい。あるいは、抽出部１３は、評価情報Ｒが評価記憶部１２に蓄積された順番に基づいて、特定評価情報ＲＡを決定してもよい。

同様に、抽出部１３は、所定の期間が経過する度に、その期間内に蓄積された運転者ＭＤｂの評価情報Ｒの中から運転者ＭＤｂの特定評価情報ＲＡを抽出する。

出力部１４は特定評価情報ＲＡを出力する（ステップＳ１０）。

図９は、ディスプレイ４４の表示例を模式的に示す図である。図９に示すように、ディスプレイ４４の画面は、表示欄ｃ１、ｃ２、ｃ３を含む。表示欄ｃ１は、特定評価情報ＲＡに含まれている運転者識別子を表示する。表示欄ｃ２は、特定評価情報ＲＡに含まれている評価結果を表示する。表示欄ｃ３は、特定評価情報ＲＡに含まれている評価画像を表示する。

このように構成される教習支援装置１によれば、上述した効果（例えば、教官ＭＩによる教習を好適に支援できること等）を得ることができる。

さらに、出力部１４はディスプレイ４４によって実現されるので、教官ＭＩは特定評価情報ＲＡを見ることができる。

第２の抽出処理例において例示した抽出のタイミングによれば、評価記憶部１３に新たに蓄積される評価情報Ｒの件数に応じて、特定評価情報ＲＡを抽出する頻度を運転者ＭＤごとに変えることができる。第３の抽出処理例において例示した抽出のタイミングによれば、特定評価情報ＲＡを抽出する頻度を略一定に保つことができる。

第１、第２の抽出処理例によれば、各運転者ＭＤの特定評価情報ＲＡの数は、その運転者ＭＤの評価情報Ｒの数に略比例する。言い換えれば、特定評価情報ＲＡが抽出される確率（具体的には、評価情報Ｒの数に対する特定評価情報ＲＡの数の割合）は、各運転者ＭＤの間で略一定である。よって、特定評価情報ＲＡが抽出される確率が運転者ＭＤ間でばらつくことを好適に防止できる。

特定評価情報ＲＡを抽出する第３の処理例によれば、特定評価情報ＲＡが抽出される確率を各運転者ＭＤ間で略一定にすることも可能であるし、同じ期間内に得られた評価情報Ｒの中から、各運転者ＭＤの特定評価情報ＲＡを同数ずつ抽出することも可能である。

第２、第３の抽出処理例で説明したように、評価結果に基づいて特定評価情報ＲＡを決定する場合には、評価結果が低い評価情報Ｒや、評価結果が高い評価情報Ｒなどのように、教習の対象として適切な評価情報Ｒを特定評価情報ＲＡに決定できる。

第２、第３の抽出処理例で説明したように、評価情報Ｒが評価記憶部１２に蓄積された順序に基づいて特定評価情報ＲＡを決定する場合には、評価結果を比較する等の処理を省略でき、特定評価情報ＲＡを決定する処理を簡素化できる。

教習支援装置１は通信部４３を備えているので、評価結果と評価画像と運転者識別子とを好適に収集できる。

次に、図面を参照して本発明の実施例２を説明する。なお、実施例１と同じ構成については同符号を付すことで詳細な説明を省略する。

１．評価情報の構造
説明の便宜上、最初に、実施例２の教習支援装置１が蓄積する評価情報Ｒを説明する。図１０は、評価情報Ｒの構造を例示する模式図である。

図１０の表において、１行分の情報が、1回の評価に関する評価情報Ｒに相当する。各評価情報Ｒは、運転者識別子、評価結果、評価画像の有無に関する情報、評価位置情報、評価日時情報、車両情報、路面情報、気象情報および渋滞情報を含む。なお、図１０は便宜上、「評価画像」に関する列を図示していないが、評価画像がある場合には、評価情報Ｒはさらに評価画像を含む。図１０における「路面状況」は、路面情報を示す。

評価画像の有無に関する情報は、評価情報Ｒが評価画像を含むか否かを示す情報である。

評価位置情報は、運転技量が評価された位置を示す。評価位置情報は、より詳しくは、緯度および経度を示す情報によって構成される。

ここで、運転技量が評価された位置は、その評価を代表する１つの位置である。たとえば、運転技量が評価された位置は、評価期間の開始時における自動二輪車３の位置であってもよいし、評価期間の終了時における自動二輪車３の位置であってもよい。あるいは、運転技量が評価された位置は、評価期間の時間的な中間時点における自動二輪車３の位置であってもよい。

評価日時情報は、運転技量が評価された日時を示す。評価日時情報は、日付を示す日付情報と時刻を示す時刻情報とを含む。評価日時情報は、さらに、時間帯情報を含んでもよい。時間帯情報は、運転技量が評価された時刻が属する時間帯を示す。

ここで、運転技量が評価された日時は、その評価を代表する１つの日時である。たとえば、運転技量が評価された日時は、評価期間が開始した日時であってもよいし、評価期間が終了する日時であってもよい。あるいは、運転技量が評価された日時は、評価期間の時間的な中間時点における日時であってもよい。

また、時間帯は、時刻を分類するためのカテゴリーであり、例えば、「朝方」、「昼」、「夕方」および「夜」である。各カテゴリーは、適宜に規定される。例えば、日の出時刻および日没時刻によって、各カテゴリーの範囲を規定してもよい。具体的には、「朝」を、日の出時刻の１時間前からの２時間と規定し、「夕」を、日没時刻の１時間前からの２時間と規定してもよい。また、「昼」は、「朝」の終了時から「夕」の開始時までの時間帯と規定し、「夜」は、「夕」の終了時から「朝」の開始時までの時間帯と規定してもよい。

車両情報は、運転技量の評価に使用された車両の属性を示す。車両の属性は、例えば、車両の車種名、車両の型番、車両の車体番号、車両が属する車両区分、車両の重量、車両の排気量、車両の形状である。車両情報は、これら車両の属性の少なくとも１つを示す。

本実施例では、車両情報は、車両区分情報と排気量情報および重量情報を含む。

車両区分情報は、車両が属する車両区分を示す。車両区分は、例えば、「自動二輪車」および「普通自動車」である。「自動二輪車」および「普通自動車」の区分は、道路交通法などの法規に従って適宜に規定される。

排気量情報は、車両の排気量を分類するためのカテゴリーによって車両の排気量を示す。排気量のカテゴリーは、例えば、「１」から「５」までの整数である。各カテゴリーの範囲は、適宜に設定される。

図１１は、排気量のカテゴリーと車両の排気量の範囲との関係を例示する図である。図１１に示すように、本実施例では、車両が「自動二輪車」および「普通自動車」のいずれに属するかによって、排気量のカテゴリーは、異なる範囲を意味する。例えば、排気量のカテゴリーが「１」であることは、「自動二輪車」に属する車両の場合には車両の排気量が１２５ｃｃ以下であることを意味し、「普通自動車」に属する車両の場合には車両の排気量が６６０ｃｃ以下であることを意味する。

重量情報は、車両の重量を分類するためのカテゴリーによって車両の重量を示す。重量のカテゴリーは、例えば、「１」から「５」までの整数である。各カテゴリーの範囲は、適宜に設定される。

図１２は、重量のカテゴリーと車両の重量の範囲との関係を示す図である。図１２に示すように、本実施例では、車両が「自動二輪車」および「普通自動車」のいずれに属するかによって、重量のカテゴリーは、異なる範囲を意味する。例えば、重量のカテゴリーが「１」であることは、「自動二輪車」に属する車両の場合には車両が１００ｋｇ以下の重量であることを意味し、「普通自動車」に属する車両の場合には車両が０．５ｔ以下の重量であることを意味する。

路面情報は、運転技量の評価中に走行した路面の状況を示す。より詳しくは、路面情報は、路面状況を分類するためのカテゴリーによって路面状況を示す。路面状況のカテゴリーは、具体的には、「乾（オン）」、「乾（オフ）」、「濡（オン）」、「濡（オフ）」、「雪（オン）」および「雪（オフ）」である。ここで、「乾」は乾燥路を意味し、「濡」は湿潤路を意味し、「雪」は雪路を意味する。「オン」はオンロード、すなわち、舗装された道路を意味し、「オフ」は、オフロード、すなわち、未舗装の道路を意味する。例えば、路面状況のカテゴリーが「乾（オン）」である場合、路面が乾燥しており、かつ、舗装されていることを意味する。

気象情報は、運転技量が評価された日時および位置における気象を示す。より詳しくは、気象情報は、気象に関する観測データを分類するためのカテゴリーによって気象を示す。

気象のカテゴリーは、例えば、「晴れ」、「雨」、「曇り」、「雪」および「霧」である。各カテゴリーの範囲は、適宜に規定される。「晴れ」は、例えば、曇量が８以下、かつ、降水量が０．５ｍｍ／ｈ未満の状態である。「曇り」は、例えば、曇量が９以上、かつ、降水量が０．５ｍｍ／ｈ未満の状態である。雨は、例えば、降水量が０．５ｍｍ以上の状態である。雪は、例えば、降雪量が１．０ｃｍ／ｈ以上の状態である。霧は、例えば、視程が１ｋｍ未満の状態である。上述した曇量、降水量、降雪量および視程は、気象に関する観測データの例である。なお、観測データは、これらに限られない。例えば、観測データは、気温、湿度、風速、天候などであってもよい。

渋滞情報は、運転技量が評価された日時および位置における渋滞の度合いを示す。より詳しくは、渋滞情報は、道路交通に関する観測データを分類するカテゴリーによって渋滞の度合いを示す。カテゴリーは、例えば、「順調」、「混雑」および「渋滞」である。なお、「順調」、「混雑」、「渋滞」の中で、「順調」は渋滞の度合いが最も低く、「渋滞」は渋滞の度合いが最も高い。

２．教習支援装置等の構成の概要
図１３は、実施例２に係る教習支援装置１等のブロック図である。

図１３では、教習支援装置１の外観例を明示している。図示するように、教習支援装置１は筐体４９を備えている。筐体４９は、実施例１で説明したＣＰＵ４１、記憶部４２および通信部４３（図４参照）を含む。

また、図１３では、教習支援装置１と車両用装置５とが通信するためのネットワーク回線９を明示している。このネットワーク回線９を介して、教習支援装置１はさらに、運転者用装置６ａ、６ｂと気象データベース７と渋滞データベース８と通信可能である。

運転者用装置６ａ、６ｂはそれぞれ、通信機能を有する情報機器である。運転者用装置６ａ、６ｂは、例えば、スマートフォン、携帯電話、タブレット端末である。以下では、運転者用装置６ａ、６ｂを特に区別しない場合には、単に「運転者用装置６」と呼ぶ。

運転者用装置６は、運転者ＭＤによって使用される。この点は、車両用装置５と共通する。ただし、運転者用装置６は、自動二輪車３に取り付けられていない。

気象データベース７は、各時刻（過去および現在の時刻を含む）および各位置における気象情報を記憶する。

渋滞データベース８は、各時刻および各位置における渋滞情報を記憶する。

上述した教習支援装置１と車両用装置５と運転者用装置６と気象データベース７と渋滞データベース８とによって、教習支援システムが構成される。

３．特定評価情報ＲＡの抽出に関連する車両用装置５の機能構成
図１４は、実施例２に係る教習支援装置１等の機能構成を例示するブロック図である。図１４は、特に、特定評価情報ＲＡの抽出に関連する機能構成を示す。

車両用装置５は、さらに、車両記憶部６１と時刻検出部６２と位置検出部６３と路面状況推定部６４とを備えている。車両記憶部６１は、記憶部３２によって実現される。時刻検出部６２と位置検出部６３と路面状況推定部６４は、ＣＰＵ３１および記憶部３２によって実現される機能である。

ＧＰＳ受信部３３は、自動二輪車３の位置の他に、日付および時刻を計測する。

画像生成部５１は、評価画像のほかに、評価画像の有無に関する情報を生成する。

車両記憶部６１は、車両用装置５が搭載される車両（例えば、自動二輪車３）に関する車両情報を予め記憶している。車両用装置５が搭載される車両は、運転技量の評価に使用される車両に相当する。

時刻検出部６２は、ＧＰＳ受信部３３の計測データに基づいて、運転技量の評価ごとに評価日時情報を生成する。

位置検出部６３は、ＧＰＳ受信部３３の計測データに基づいて、運転技量の評価ごとに評価位置情報を生成する。

路面状況推定部６４は、評価画像に基づいて路面情報を生成する。より詳しくは、路面状況推定部６４は、評価画像に基づいて路面状況を画像認識し、路面状況を推定する。具体的には、路面状況推定部６４は、路面が乾燥しているか、濡れているか、あるいは、降雪しているかについて推定する。また、路面状況推定部６４は、路面が舗装されているか否かについて推定する。そして、路面状況推定部６４は、これらの推定結果に基づいて、路面情報を生成する。

４．特定評価情報ＲＡの抽出に関連する教習支援装置１の機能構成
教習支援装置１は、通信部４３と評価記憶部１２と抽出部１３と出力部１４とを備えている。

評価記憶部１２は、図１０に示すような評価情報Ｒを記憶する。

抽出部１３は、抽出対象設定部６５と抽出対象補正部６６と特定評価情報決定部６７とに機能的に分けられる。抽出対象設定部６５は抽出対象を設定する。抽出対象補正部６６は、抽出対象設定部６５によって設定された抽出対象を補正する。より詳しくは、抽出対象補正部６６は、抽出対象設定部６５によって設定された抽出対象を複数のグループに分類する。抽出対象補正部６６は、各抽出対象の一部のグループを使用グループに特定する。抽出対象補正部６６は、使用グループに含まれる評価情報Ｒを抽出対象に設定する。以下では、抽出対象補正部６６が設定した抽出対象を、「補正後の抽出対象」と呼ぶ。特定評価情報決定部６７は、補正後の抽出対象から特定評価情報ＲＡを決定する。

５．アドバイスの送信に関連する機能構成
図１５は、教習支援装置１等の機能構成を例示するブロック図である。図１５は、特にアドバイス情報の通知に関連する機能構成を示す。

教習支援装置１は、入力部１５と通知先記憶部６８と通知制御部６９とを有する。入力部１５は、キーボード４６、マウス４７およびマイク４８によって実現される。通知先記憶部６８は、記憶部４２によって実現される。通知制御部６９は、ＣＰＵ４１が教習支援プログラムを実行することによって実現される機能である。

入力部１５は、アドバイス情報を受け付ける。アドバイス情報は、特定評価情報ＲＡに対するアドバイスに関する。アドバイスは、教官ＭＩが運転者ＭＤに与えるコメント、助言、指導、メッセージ等を含む。アドバイス情報の形式は、例えば、文字、音声である。

通知先記憶部６８は、アドバイス情報の通知先を記憶している。アドバイス情報の通知先は、具体的には、各車両用装置５のアドレスと、各運転者用装置６のアドレスである。通知先記憶部６８は、これら通知先を運転者識別子と関連付けて記憶している。

通知制御部６９は、通知する情報と、その情報の通知先を管理するとともに、通信部４３を制御する。

他方、車両用装置５は、通信部３６とディスプレイ３７とスピーカ３８とタッチパネル３９を有する。車両用装置５は、これらの構成によって、アドバイス情報を受信し、出力する。

運転者用装置６は、通信部７１と出力部７３と入力部７５を有する。通信部７１は、メッセージ情報を受信する。出力部７３は、メッセージ情報を出力する。出力部７３は、例えば、ディスプレイ、スピーカなどである。入力部７５は、たとえば、キーボード、マウス、マイク、タッチパネル等の入力デバイスである。

６．動作
まず、車両用装置５が情報を送信する動作例を説明する。図１６は、車両用装置５が情報を送信する動作例を示すフローチャートである。

ＧＰＳ受信部３３は日時と自動二輪車３の位置を計測し、車両姿勢角センサ３４は自動二輪車３の姿勢角を計測する（ステップＳ１１）。カメラ３５は、評価画像を撮影する（ステップＳ１２）。

評価部５０は、ＧＰＳ受信部３３および車両姿勢角センサ３４によって得られた計測データに基づいて運転技量を評価する（ステップＳ１３）。その結果、運転技量の評価に成功した場合には、ステップＳ１４、Ｓ１５、Ｓ１８、Ｓ２１、Ｓ２４に進む。そうでない場合には、ステップＳ１１、Ｓ１２に戻る。

評価部５０は、評価結果に関するデータを生成する（ステップＳ１４）。

画像生成部５１は、評価画像の生成を試みる（ステップＳ１５）。その結果、評価画像の生成に成功した場合には、画像生成部５１は、評価画像の有無に関する情報を「あり」とする（ステップＳ１６）。そうでない場合には、画像生成部５１は、評価画像の有無に関する情報を「なし」とする（ステップＳ１７）。

位置検出部６３は、ＧＰＳ受信部３３の計測データを検出する（ステップＳ１８）。計測データの検出に成功した場合、位置検出部６３は、計測データに基づいて、評価位置情報を生成する（ステップＳ１９）。そうでない場合には、位置検出部６３は、評価位置情報を「不明」とする（ステップＳ２０）。

時刻検出部６２は、ＧＰＳ受信部３３から得られた計測データを検出する（ステップＳ２１）。計測データの検出に成功した場合、時刻検出部６２は、計測データに基づいて、評価日時情報を生成する（ステップＳ２２）。そうでない場合には、時刻検出部６２は、評価日時情報を「不明」とする（ステップＳ２３）。

路面状況推定部６４は、評価画像の画像認識を試みる（ステップＳ２４）。その結果、評価画像の画像認識に成功した場合には、路面状況推定部６４は、画像認識の結果に基づいて路面情報を生成する（ステップＳ２５）。そうでない場合には、路面状況推定部６４は、路面情報を「不明」とする（ステップＳ２６）。

送信制御部５３は、運転者記憶部５２から運転者識別子を読み出し、車両記憶部６１から車両情報を読み出す（Ｓ２７）。送信制御部５３は、各部５０、５１、６２、６３、６４によって生成された各種の情報と、運転者識別子および車両情報とを通信部３６に与える。

通信部３６は、送信制御部５３から受け取った情報を送信する（ステップＳ２８）。

上述した動作例は、１台の車両用装置５が行う動作である。他の車両用装置５も、上述した動作例と同じ手順で動作する。

次に、教習支援装置１の動作を説明する。図１７は、特定評価情報ＲＡを出力するとともにアドバイス情報を通知する動作例を示すフローチャートである。

通信部４３は車両用装置５、気象データベース７および渋滞データベース８から情報を受信する（ステップＳ３１）。評価記憶部１２は、それらの情報を評価情報Ｒとして蓄積する（ステップＳ３２）。

抽出対象設定部６５は、特定評価情報ＲＡの候補となる評価情報Ｒを抽出対象に設定する（ステップＳ３３）。抽出対象は、運転者ＭＤごとに設定される。抽出対象を設定する２つの処理例を例示する。

［抽出対象を設定する第１の処理例］
抽出対象に未だ設定されたことがない評価情報Ｒを、「未設定評価情報Ｒ_{ＵＮＳＥＴ}」と呼ぶ。抽出対象設定部６５は、運転者ＭＤａの一定数以上の未設定評価情報Ｒ_{ＵＮＳＥＴ}を抽出対象に設定する。より好ましくは、抽出対象設定部６５は、運転者ＭＤａの一定数以上の未設定評価情報ＲＵＮＳＥＴが評価記憶部１２に蓄積される度に、運転者ＭＤａの全ての未設定評価情報ＲＵＮＳＥＴを、抽出対象に設定する。なお、評価記憶部１２に蓄積される運転者ＭＤａの未設定評価情報Ｒ_{ＵＮＳＥＴ}が一定数未満である場合には、抽出対象設定部６５は抽出対象の設定を行わない。

同様に、抽出対象設定部６５は、運転者ＭＤｂの一定数以上の未設定評価情報Ｒ_{ＵＮＳＥＴ}を、抽出対象に設定する。

［抽出対象を設定する第２の処理例］
抽出対象設定部６５は、所定の期間内に得られた運転者ＭＤａの評価情報Ｒを抽出対象に設定する。より好ましくは、抽出対象設定部６５は、所定の期間が経過する度に、その所定の期間内に得られた運転者ＭＤａの評価情報Ｒを抽出対象に設定する。同様に、抽出対象設定部６５は、所定の期間内に得られた運転者ＭＤｂの評価情報を抽出対象に設定する。

ここで、「所定の期間内に得られた評価情報Ｒ」は、所定の期間内に評価記憶部１２に蓄積された評価情報Ｒであってもよいし、所定の期間内に評価された評価情報Ｒ（言い換えれば、所定の期間内の日時を示す評価日時情報を含む評価情報Ｒ）であってもよい。

所定の期間が始まる時刻は、各運転者ＭＤの間で共通であってもよいし、運転者ＭＤごとに異なっていてもよい。また、１つの所定の期間が終了すると同時に、別の所定の期間が始まってもよい。あるいは、アドバイス情報が送信された時刻に新たな所定の期間が始まってもよい。

抽出対象補正部６６は、抽出対象設定部６５によって設定された抽出対象を複数のグループに分類する（ステップＳ３４）。抽出対象補正部６６は、評価情報Ｒに含まれる１つ以上の情報（ただし、運転者識別子を除く）に基づいて、抽出対象を分類する。抽出対象設定部６５によって複数の運転者ＭＤに関する抽出対象が設定された場合、抽出対象補正部６６は各抽出対象を個別に分類する。ここで、抽出対象を複数のグループに分類する３つの処理例を説明する。

［第１の分類処理例］
抽出対象補正部６６は、時間帯情報を分類条件として、抽出対象を４個のグループに分類する。４個のグループは、具体的には、「朝方」を示す時間帯情報を含む評価情報Ｒのグループと、「昼」を示す時間帯情報を含む評価情報Ｒのグループと、「夕方」を示す時間帯情報を含む評価情報Ｒのグループと、「夜」を示す時間帯情報を含む評価情報Ｒのグループである。

［第２の分類処理例］
抽出対象補正部６６は、車両区分情報および渋滞情報を分類条件として、抽出対象を分類する。ここで、車両区分情報によって抽出対象は２個のグループに分類され、渋滞情報によって抽出対象は３個のグループに分類される。よって、車両区分情報および渋滞情報を分類条件としたときに得られるグループの数は、２と３の積である６個である。１つのグループは、例えば、「自動二輪車」を示す車両区分情報を含み、かつ、「順調」を示す渋滞情報を含む評価情報Ｒのグループであり、他の１つのグループは、例えば、「普通自動車」を示す車両区分情報を含み、かつ、「順調」を示す渋滞情報を含む評価情報Ｒのグループである。

抽出対象補正部６６は、１種類の分類条件によって抽出対象を分類してもよい。また、抽出対象補正部６６は、２種類以上の分類条件によって抽出対象を多角的に分類してもよい。たとえば、抽出対象補正部６６は、１つの抽出対象に対して、上述した第１、第２の分類処理例の両方を行ってもよい。この場合、１０個のグループが得られる。

抽出対象補正部６６は、抽出対象の一部のグループを使用グループに特定する（ステップＳ３５）。抽出対象補正部６６は、評価結果の統計量に基づいて、使用グループを特定する。使用グループを特定する２つの処理例を説明する。

［使用グループを特定する第１の処理例］
第１の処理例は、抽出対象に設定された評価情報Ｒのみを使って、使用グループを特定する。説明の便宜上、抽出対象は、グループｇ１、ｇ２、……、ｇｎに分類されるものとする。

抽出対象補正部６６は、グループｇ１の各評価情報Ｒに含まれる評価結果の平均値Ａｇ１を算出する。同様に、抽出対象補正部６６は、他のグループｇ２、……、ｇｎに関して、評価結果の平均値Ａｇ２、……、Ａｇｎを算出する。抽出対象補正部６６は、平均値Ａｇ１、Ａｇ２、……、Ａｇｎを比較し、平均値が最も低いグループｇｉを使用グループに特定する。なお、使用グループの数は、１つでもよいし、２つ以上でもよい。

［使用グループを特定する第２の処理例］
第２の処理例は、抽出対象に設定された評価情報Ｒのみならず、抽出対象から外れた評価情報Ｒを使って、使用グループを特定する。説明の便宜上、運転者ＭＤａに関する抽出対象の場合を例に採る。運転者ＭＤａに関する抽出対象ｐは、グループｇ１、ｇ２、ｇ３、……、ｇｎに分類されるものとする。

抽出対象補正部６６は、評価記憶部１２に蓄積される運転者ＭＤａの全ての評価情報Ｒを、抽出対象ｐと同じ分類条件で、グループＧ１、グループＧ２、……、グループＧｎに分類する。グループＧ１の分類区分とグループｇ１の分類区分とは、同じである。例えば、グループｇ１が「朝方」を示す時間帯情報を含む評価情報Ｒのグループであれば、グループＧ１も「朝方」を示す時間帯情報を含む評価情報Ｒのグループである。この場合、『時間帯情報が「朝方」である評価情報Ｒの区分』が、分類区分に相当する。その結果、グループｇ１に含まれる評価情報Ｒは、必ず、グループＧ１にも含まれる。他のグループＧ２、……、Ｇｎの分類区分もそれぞれ、グループｇ２、……、ｇｎの分類区分と同じである。

抽出対象補正部６６は、グループＧ１、Ｇ２、……、Ｇｎに関して、評価結果の平均値ＡＧ１、ＡＧ２、……、ＡＧｎを算出する。抽出対象補正部６６は、平均値ＡＧ１、ＡＧ２、……、ＡＧｎを比較し、平均値が最も低いグループＧｉを特定する。さらに、抽出対象補正部６６は、特定されたグループＧｉに対応するグループｇｉを使用グループに特定する。

なお、上述した第１、第２の処理例では、平均値を使用したが、これに限られない。平均値以外の統計量に適宜に変更してもよい。統計量は、例えば、平均値、最大値、最小値、中央値、最頻値、分散、標準偏差などである。

抽出対象補正部６６は、抽出対象設定部６５が設定した評価情報Ｒに代えて使用グループに含まれる評価情報Ｒを、抽出対象に設定し直す（ステップＳ３６）。以下では、使用グループに含まれる評価情報Ｒを、「補正後の抽出対象」と呼ぶ。

特定評価情報決定部６７は、補正後の抽出対象から特定評価情報ＲＡを決定する（ステップＳ３７）。

この際、特定評価情報決定部６７は、評価画像を含まない評価情報Ｒを、特定評価情報ＲＡに決定しないことが好ましい。例えば、特定評価情報決定部６７は、補正後の抽出対象に設定された評価情報Ｒの中から評価画像を含む評価情報Ｒを選別し、選別された評価情報Ｒの少なくともいずれかを特定評価情報ＲＡとして決定することが好ましい。

ここで、特定評価情報決定部６７は、評価結果に基づいて特定評価情報ＲＡを決定してもよい。あるいは、特定評価情報決定部６７は、評価記憶部１２に評価情報Ｒが蓄積された順序に基づいて特定評価情報ＲＡを決定してもよい。

出力部１４は特定評価情報ＲＡを教官ＭＩに提示する（ステップＳ３８）。図１８は、ディスプレイ４４の表示例を模式的に示す図である。

図１８に示すように、ディスプレイ４４の画面は、特定評価情報ＲＡを表示するための表示欄ｄ１乃至ｄ９を含む。表示欄ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４、ｄ５、ｄ６はそれぞれ、評価結果、評価日時情報、気象情報、路面情報、渋滞情報、車両情報を表示する。表示欄ｄ７、ｄ８はそれぞれ、評価画像、評価位置情報を表示する。評価位置情報の表示態様は、例えば、評価位置情報が示す位置を地図上にプロットした図である。表示欄ｄ９は、画像コントロールボタンを表示する。画像コントロールボタンは、評価画像の再生、停止等の命令を受け付ける。

また、ディスプレイ４４の画面は、特定評価情報ＲＡに対するアドバイス情報を受け付けるための表示欄ｄ１０、ｄ１１を含む。表示欄ｄ１０は音声入力ボタンを表示する。音声入力ボタンは、例えば、マイク４８に入力された音声を記録する命令を受け付ける。表示欄ｄ１１は文字入力ボタンを表示する。文字入力ボタンは、例えば、文字を入力するための画面（不図示）を出力部１４に表示する命令を受け付ける。

さらに、ディスプレイ４４の画面は、アドバイス情報を通知するための表示欄ｄ１２を含む。表示欄ｄ１２は、送信ボタンを表示する。送信ボタンは、アドバイス情報を送信する送信命令を受け付ける。

再び、図１７を参照する。入力部１５は、アドバイス情報を受け付ける（ステップＳ３９）。

例えば、教官ＭＩが音声入力ボタンをマウス４７でクリックし、マイク４８に向かって話す。これにより、入力部１５は、音声形式のアドバイス情報を受け付ける。また、例えば、教官ＭＩが文字入力ボタンをマウス４７でクリックし、キーボード４６等を操作して文章を入力する。これにより、入力部１５は、文字形式のアドバイス情報を受け付ける。入力部１５は、受け付けたアドバイス情報を通知制御部６９に与える。

通知制御部６９は、アドバイス情報の通知先を特定する（ステップＳ４０）。具体的には、通知制御部６９は、アドバイス情報が入力部１５に入力されるときに出力部１４が表示する特定評価情報ＲＡを特定する。通知先記憶部６８は、特定された特定評価情報ＲＡに含まれる運転者識別子を参照し、その運転者識別子に関連付けられる通知先を通知先記憶部６８から読み出す。通知先は、車両用装置５および運転者用装置６の少なくともいずれかのアドレスである。

通信部４３は、アドバイス情報と特定評価情報ＲＡを通知先に送信する（ステップＳ４１）。より詳しくは、教官ＭＩによって送信ボタンがクリックされると、入力部１５は送信命令を受け付け、通知制御部６９に与える。通知制御部６９は、アドバイス情報と特定評価情報ＲＡとを通知先に送信するように、通信部４３を制御する。通知制御部６９の制御に基づいて、通信部４３は、アドバイス情報と特定評価情報ＲＡを通知先に送信する。

通知先となった車両用装置５／運転者用装置６は、特定評価情報ＲＡおよびアドバイス情報を受信し、それらを出力する（ステップＳ４２、Ｓ４３）。これらステップＳ４２、Ｓ４３は、車両用装置５または／および運転者用装置６の動作である。

例えば、ディスプレイ３７は、図１８と類似する画面を表示してもよい。その場合、図１８に示す文字入力ボタンを、文字形式のアドバイス情報を表示するためのボタンに変更してもよい。そして、ディスプレイ３７が文字形式のアドバイス情報を表示してもよい。また、図１８に示す音声入力ボタンを、音形式のアドバイス情報を再生するためのボタンに変更してもよい。そして、スピーカ３８が音声形式のアドバイス情報を出力してもよい。

このように、本実施例２によれば、実施例１と同様に、教官ＭＩによる教習を好適に支援できる。

抽出部１３は抽出対象設定部６５を備えているので、特定評価情報ＲＡを決定する前に、評価記憶部１２に蓄積されている評価情報Ｒから、特定評価情報ＲＡの候補となる評価情報Ｒに、抽出対象を絞ることができる。

抽出対象を設定する第１の処理例によれば、抽出対象を未設定評価情報Ｒ_{ＵＮＳＥＴ}に限ることができる。また、抽出対象に設定される評価情報Ｒの数が一定数未満になることがないので、特定評価情報ＲＡを適切に抽出できる。

また、抽出対象を設定する第２の処理例によれば、所定の期間に得られた評価情報Ｒを１つの抽出対象にまとめることができる。

抽出部１３は、抽出対象補正部６６を備えているので、抽出対象を複数のグループに分類できる。特に、抽出対象を分類する第２の処理例によれば、抽出対象を多面的に分類できる。

ここで、評価情報Ｒは、各種の情報を含んでいるので、抽出部１３は、抽出対象を様々な観点から分類できる。さらに、評価情報Ｒは、時間帯情報、車両情報（車両区分情報、排気量情報、重量情報）、路面情報、気象情報および渋滞情報のように、カテゴリーを示す情報を含んでいる。このような情報を分類条件とすることで、特性が共通する評価情報Ｒ同士を適切にグループ化することができる。

抽出対象補正部６６は、評価結果の統計量に基づいて、抽出対象を分類した各グループを比較する。すなわち、抽出対象補正部６６は、各グループの間において評価結果の傾向を分析する。例えば、評価結果が比較的に低いグループや評価結果のばらつきが比較的に大きいグループなどを特定できる。ここで、各グループの分類区分は走行環境や走行条件（以下、単に「走行環境」という）に相当する。したがって、上述した傾向を有するグループを特定することによって、運転者ＭＤが上手に運転できない走行環境や運転者ＭＤの運転技量がばらつきやすい走行環境などを推定できる。よって、抽出対象補正部６６は、運転者ＭＤごとに、適切な使用グループを特定できる。

使用グループを特定する第１の処理例によれば、運転者ＭＤの最近の運転技量の傾向に基づいて使用グループを特定できる。他方、使用グループを特定する第２の処理例によれば、運転者ＭＤの長期間にわたる運転技量の傾向に基づいて使用グループを特定できる。

さらに、抽出対象補正部６６は、使用グループに含まれる評価情報Ｒを、抽出対象に設定し直す。これにより、抽出対象設定部６５が設定した評価情報Ｒから、使用グループに含まれる評価情報Ｒに、抽出対象をさらに絞ることができる。

抽出部１３は、特定評価情報決定部６７を備えているので、補正後の抽出対象から特定評価情報ＲＡを好適に決定できる。

特定評価情報決定部６７は、評価画像を含まない評価情報Ｒを特定評価情報ＲＡとして決定しないので、教官ＭＩは常に、運転者ＭＤの運転技量を的確に把握できる。

特定評価情報決定部６７が評価結果に基づいて特定評価情報ＲＡを決定する場合、教習の対象として適切な評価情報Ｒを特定評価情報ＲＡとして決定できる。

また、教習支援装置１は、気象データベース７および渋滞データベース８と通信可能であるので、気象情報および渋滞情報を好適に取得できる。

教習支援装置１は、入力部１５を備えているので、教官ＭＩはアドバイス情報を好適に入力できる。入力部１５は、キーボード４６とマウス４７とマイク４８とによって実現される。このため、入力部１５は、文字形式のアドバイス情報および音声形式のアドバイス情報をそれぞれ好適に受け付けることができる。

教習支援装置１は、通知制御部６９および通信部４３を備えているので、アドバイス情報を運転者ＭＤに好適に通知できる。

通知制御部６９は、アドバイス情報と一緒にアドバイス情報に関連する特定評価情報ＲＡを通知させるので、教官ＭＩのアドバイスを運転者ＭＤに適切に伝えることができる。

教習支援装置１は通知先記憶部６８を備えているので、通知制御部６９はアドバイス情報の通知先を容易に特定できる。特に、通知先記憶部６８は、運転者用装置６のアドレスも記憶しているので、運転者ＭＤが自動二輪車３から離れた場所にいる場合であっても、運転者ＭＤにアドバイス情報を好適に通知できる。

また、車両用装置５は、ディスプレイ３７およびスピーカ３８を備えているので、アドバイス情報を運転者ＭＤに好適に提示できる。同様に、運転者用装置６は出力部７３を備えているので、アドバイス情報を運転者ＭＤに好適に提示できる。

本発明は、上記実施例のものに限らず、次のように変形実施することができる。

（１）上述した各実施例において、抽出対象補正部６６は、評価結果の統計量に基づいて、各評価対象の使用グループを特定したが、これに限られない。例えば、抽出対象補正部６６は、使用グループの分類区分を指定するための命令（以下、「分類区分指定命令」という）に基づいて、使用グループを特定してもよい。

図１９は、変形実施例に係る教習支援装置１等の機能構成を例示するブロック図である。図１９は、特に分類区分指定命令に基づく特定評価情報ＲＡの抽出に関連する機能構成を示す。なお、実施例１、２と同じ構成については同符号を付すことで詳細な説明を省略する。

車両用装置５は、アドバイス情報記憶部７７を備えている。アドバイス情報記憶部７７は、教習支援装置１から受信したアドバイス情報および特定評価情報ＲＡを記憶している。タッチパネル３９は、分類区分指定命令を受け付けることができる。送信制御部５３は、分類区分指定命令を通信部３６から送信させる。

教習支援装置１は、抽出履歴記憶部７９を有する。抽出履歴記憶部７９は、分類区分と特定評価情報ＲＡとを関連付けて記憶している。分類区分は、抽出部１３が過去に特定した使用グループの分類区分であり、その使用グループに基づいて決定された特定評価情報ＲＡと関連付けられている。

抽出対象補正部６６は、分類区分指定命令を受け付けている場合には、分類区分指定命令に基づいて使用グループを特定する。

次に、変形実施例に係る教習支援装置１等の動作を説明する。図２０は、分類区分指定命令に関連する動作例を示すフローチャートである。図２０に示すステップＳ５１乃至Ｓ５３は車両用装置５の動作であり、ステップＳ５４乃至Ｓ５８は教習支援装置１の動作である。

ディスプレイ３７は、アドバイス情報および特定評価情報ＲＡを運転者ＭＤに提示する（ステップＳ５１）。タッチパネル３９は、運転者ＭＤから分類区分指定命令を受け付ける（ステップＳ５２）。タッチパネル３９に分類区分指定命令が入力されると、送信制御部５３は、分類区分指定命令が入力されたときにディスプレイ３７に表示されている特定評価情報ＲＡを分類区分指定命令に関連付ける。送信制御部５３の制御に従って、通信部３６は、分類区分指定命令と特定評価情報ＲＡと送信する（ステップＳ５３）。

通信部４３は、分類区分指定命令と特定評価情報ＲＡを受信する（ステップＳ５４）。分類区分指定命令と特定評価情報ＲＡは抽出対象補正部６６に送られる。抽出対象補正部６６は、取得した分類区分指定命令を有効として扱う（ステップＳ５５）。

抽出対象補正部６６は、分類区分指定命令によって指定された運転者ＭＤおよび分類区分を特定する（ステップＳ５６）。具体的には、抽出対象補正部６６は、分類区分指定命令に関連付けられた特定評価情報ＲＡに含まれている運転者識別子を参照して、指定された運転者ＭＤを特定する。また、抽出対象補正部６６は、その特定評価情報ＲＡと関連する分類区分を抽出履歴記憶部７９から読み出すことによって、指定された分類区分を特定する。このように、分類区分指定命令は、特定評価情報ＲＡを使って、運転者識別子と分類区分を指定する。

分類区分指定命令を有効とした後、その分類区分指定命令に基づいて抽出対象補正部６６が使用グループを特定した場合には、抽出対象補正部６６はその分類区分指定命令を無効とする（ステップＳ５７、５８）。そうでない場合には、抽出対象補正部６６は、その分類区分指定命令を有効のままとする。

図２１は、特定評価情報ＲＡを抽出する動作例を示すフローチャートである。なお、図２１に示されるフローチャートは、実施例２の図１７に示すステップＳ３１乃至Ｓ４３に加えて、ステップＳ６１乃至Ｓ６３を含む。実施例２と同じステップについては説明を省略する。

ステップＳ３３において、抽出対象設定部６５が抽出対象を設定すると、抽出対象補正部６６は、分類区分指定命令が有効であるか否かを判定する（ステップＳ６１）。その結果、分類区分指定命令が有効であると判定された場合には、ステップＳ６２に進む。そうでない場合には、ステップＳ３４に進む。

抽出対象補正部６６は、抽出対象設定部６５によって設定された抽出対象が、分類区分指定命令によって指定された運転者ＭＤに関する抽出対象であるか否かを判定する（ステップＳ６２）。その結果、抽出対象が指定された運転者ＭＤに関する抽出対象であると判定された場合には、ステップＳ６３に進む。そうでない場合には、ステップＳ３４に進む。

抽出対象補正部６６は、指定された分類区分によって抽出対象を区分したグループを使用グループとして特定する（ステップＳ６３）。言い換えれば、抽出対象のうち、指定された分類区分の範囲内に収まる評価情報Ｒによって１つのグループを生成し、そのグループを使用グループとして特定する。なお、使用グループを特定した後、抽出対象補正部６６は、その分類区分指定命令を無効とする。そして、ステップＳ３６に進む。

このような変形実施例では、車両用装置５は分類区分指定命令を受け付ける機能と分類区分指定命令を送信する機能を有する。よって、運転者ＭＤは分類区分指定命令を好適に教習支援装置１に与えることができる。また、抽出対象補正部６６は、分類区分指定命令を受け付けると、分類区分指定命令に基づいて使用グループを特定する。これにより、教習支援装置１は、運転者ＭＤが希望する分類区分に属する評価情報Ｒを教官ＭＩに提示でき、その評価情報に対するアドバイス情報を運転者ＭＤに返すことができる。

分類区分指定命令は特定評価情報ＲＡを使って分類区分を指定するので、運転者ＭＤは分類区分指定命令を簡易に入力できる。特に、車両用装置５はアドバイス情報記憶部７７を備えているので、運転者ＭＤは過去の特定評価情報ＲＡを見直すことができる。よって、運転者ＭＤは、分類区分指定命令に関連付ける特定評価情報ＲＡを容易に選択できる。

さらに、運転者ＭＤは、過去のアドバイス情報の対象となった特定評価情報ＲＡと同じ走行環境の運転について、教官ＭＩからアドバイスを受けることができる。

教習支援装置１は、抽出履歴記憶部７９を備えているので、抽出対象補正部６６は、分類区分指定命令によって指定される分類区分を好適に特定できる。

なお、上述した変形実施例では、車両用装置５が教習支援装置１に分類区分指定命令を送信したが、これに限られない。例えば、運転者用装置６が教習支援装置１に分類区分指定命令を送信してもよい。あるいは、例えば、教習支援装置１の入力部１５が分類区分指定命令を受け付けてもよい。これによれば、教官ＭＩが分類区分指定命令を入力できる。これにより、教官ＭＩによる教習を好適に支援できる。

また、上述した変形実施例では、分類区分指定命令は特定評価情報ＲＡを直接的に指定し、運転者ＭＤおよび分類区分を間接的に指定する情報であったが、これに限られない。たとえば、分類区分指定命令は、運転者ＭＤおよび分類区分を直接的に指定する情報であってもよい。例えば、分類区分指定命令は、運転者識別子および分類区分を示す情報を含んでもよい。

（２）上述した各実施例では、評価画像は動画であったが、これに限られない。すなわち、評価画像は静止画であってもよい。

（３）上述した実施例２では、抽出対象補正部６６は、評価結果の統計量に基づいて使用グループを特定したが、これに限られない。例えば、抽出対象補正部６６は、各グループの評価情報Ｒの件数に基づいて使用グループを特定してもよい。これによれば、運転者ＭＤが頻繁に運転する走行環境や、そうでない走行環境を推定できる。よって、この変形実施例によっても、抽出対象補正部６６は適切な使用グループを特定できる。

（４）上述した実施例２では、気象データベース７は教習支援装置１の外部に設けられていたが、これに限られない。すなわち、教習支援装置１は、気象データベース７を備えてもよい。同様に、教習支援装置１は、渋滞データベース８を備えてもよい。

（５）上述した実施例１、２では、出力部１４はディスプレイ４４によって構成されていたが、これに限られない。例えば、出力部１４を、ディスプレイ４４とスピーカ４５とによって構成してもよい。これによれば、評価画像とともに自動二輪車３の走行音を出力できる。

（６）上述した実施例１、２では、教官ＭＩが教習支援装置１を使用したが、これに限られない。教官ＭＩは、教習支援装置１とは別体の、通信機能を有する情報機器（以下、「教官用装置」という）を使用してもよい。この変形実施例では、通信部４３が出力部１４と機能して、教官用装置に特定評価情報ＲＡを送信する。これにより、特定評価情報ＲＡを好適に教官ＭＩに提示できる。また、この変形実施例では、通信部４３が、入力部１５として機能して、教官用装置からアドバイス情報を受信する。これにより、教官ＭＩは、アドバイス情報を教習支援装置１に好適に入力できる。

（７）教官ＭＩに提示する情報は、評価結果および評価画像を含んでいる限り、適宜に変更できる。上述した実施例１では、出力部１４は、運転者識別子と評価結果と評価画像を教官ＭＩに提示したが、これに限られない。例えば、運転者識別子の提示を省略してもよい。また、上述した実施例２では、出力部１４は、各種の情報を教官ＭＩに提示したが、これに限られない。評価結果および評価画像以外の情報のうち、少なくともいずれかの提示を省略してもよい。

（８）上述した実施例１、２において、教習支援装置１は、さらに、自動二輪車３の走行距離に基づいて特定評価情報ＲＡを抽出してもよい。なお、走行距離は、例えば、ＧＰＳ受信部３３の計測データに基づいて算出される。

例えば、実施例１において、抽出部１３が特定評価情報ＲＡを抽出するタイミングを、自動二輪車３の走行距離によって規定してもよい。例えば、自動二輪車３の走行距離が所定値（例えば、１０００ｋｍ、２０００ｋｍ、……）に達する度に、抽出部１３は特定評価情報ＲＡを抽出してもよい。

例えば、上述した実施例２において、抽出対象設定部６５が抽出対象を設定するタイミングを、自動二輪車３の走行距離によって規定してもよい。例えば、上述した実施例２において、抽出対象設定部６５は、自動二輪車３の走行距離が所定の範囲内（例えば、１０００ｋｍから２０００ｋｍの範囲内）であるときに評価された評価情報Ｒを、抽出対象として設定してもよい。

（９）上述した実施例２では、抽出部１３は抽出対象補正部６６を備えていたが、これに限られない。すなわち、抽出対象補正部６６を省略してもよい。この変形実施例では、特定評価情報決定部６７は、抽出対象設定部６５によって設定された抽出対象から、特定評価情報ＲＡを決定する。これによっても、抽出部１３は、好適に特定評価情報ＲＡを決定できる。

（１０）上述した各実施例１、２では、車両用装置５ａは運転者ＭＤａのみによって使用され、車両用装置５ｂは運転者ＭＤｂのみによって使用されたが、これに限られない。例えば、車両用装置５ａは複数の運転者ＭＤによって使用されてもよいし、車両用装置５ｂは複数の運転者ＭＤによって使用されてもよい。この場合、車両用装置５は運転者識別子を適宜に選択、変更することが好ましい。さらに、運転者ＭＤによって車両用装置５に入力された情報に基づいて、車両用装置５は運転者識別子を選択、変更してもよい。例えば、運転者ＭＤがタッチパネル３９に運転者ＭＤ自身の運転者識別子または運転者ＭＤ自身の名前を入力すると、車両用装置５は、入力された情報に基づいて運転者識別子を選択、変更してもよい。この変形実施例によれば、車両用装置５の稼働率を高めることができる。

（１１）上述した実施例１、２において、教習支援装置１は、車両用装置５から、自動二輪車３の状態に関する計測データを受信してもよい。さらに、教習支援装置１は、特定評価情報ＲＡに含まれる評価結果等とともに、その評価が行われた時における車両状態に関する計測データを教官ＭＩに提示してもよい（後述する図２４を参照）。

（１２）上述した各実施例において、車両用装置５は、車両状態に関する計測データとして、自動二輪車３の位置の計測データ、日時の計測データ、自動二輪車３の姿勢角の計測データを取得したが、これに限られない。例えば、車両状態に関する計測データは、車両の挙動（例えば、車速）やエンジン２２等の状態（例えば、エンジン回転数）に関する計測データであってもよい。また、車両状態に関する計測データは、運転者ＭＤによる操作（たとえば、クラッチ操作）に関する計測データであってもよい。さらに、車両用装置５は、運転者ＭＤの状態に関する計測データを取得してもよい。

また、上述した各実施例において、車両状態計測部として、ＧＰＳ受信部３３および姿勢角センサ３４を例示したが、これに限られない。これらのセンサ３３、３４以外のセンサを、車両状態計測部として適用してもよい。

図２２を参照する。図２２は、変形実施例に係る自動二輪車３の概略構成を示す側面図である。なお、実施例１と同じ構成については同符号を付すことで詳細な説明を省略する。

車両用装置５は、ステアリング角度センサ８１と、前輪速センサ８２と、後輪速センサ８３と、前輪用ブレーキ圧センサ８４と、後輪用ブレーキ圧センサ８５と、前輪用サスペンションストロークセンサ８６と、後輪用サスペンションストロークセンサ８７と、クラッチ操作センサ８８と、エンジン回転数センサ８９と、ギヤポジションセンサ９０と、スロットル開度センサ９１と、頭部用ジャイロセンサ９２とを備えている。上述した各種センサ８１乃至９１は、自動二輪車３に取り付けられている。頭部用ジャイロセンサ９２は、受講者Ｍが装着するヘルメット９５に取り付けられている。

ステアリング角度センサ８１は、ハンドル１６の舵角を計測する。前輪速センサ８２は、前輪１７の車輪速を計測する。後輪速センサ８３は、後輪２８の車輪速を計測する。前輪ブレーキ用圧センサ８４は、前輪１７用のブレーキフルードの圧力を計測する。後輪用ブレーキ圧センサ８５は、後輪２８用のブレーキフルードの圧力を計測する。前輪用サスペンションストロークセンサ８６は、フロントフォーク１５の伸縮量を計測する。後輪用サスペンションストロークセンサ８７は、緩衝器９４の伸縮量を計測する。なお、緩衝器９４は、スイングアーム２６の揺動に応じて伸縮し、衝撃を吸収、減衰する。クラッチ操作センサ８８は、クラッチレバーの操作を計測する。エンジン回転数センサ８９は、エンジン２２の回転数を計測する。ギヤポジションセンサ９０は、シフトポジションを検知する。スロットル開度センサ９１は、スロットルの開度を計測する。頭部用ジャイロセンサ９２は、受講者Ｍの頭部の角度および角速度を計測する。

上述したセンサ８１乃至９１は、車両状態計測部の例である。センサ８１乃至９１から得られる各計測データは、車両状態に関する計測データの例である。頭部ジャイロセンサ９２は、運転者状態計測部の例である。頭部ジャイロセンサ９２から得られる計測データは、運転者状態に関する計測データの例である。

車両用装置５は、さらに、外部スピーカ９６と制御ユニット９７を備えている。外部スピーカ９６は、ヘルメット９５に取り付けられている。

図２３は、変形実施例に係る車両用装置５のハードウェア構成を例示する。なお、実施例１、２と同じ構成については同符号を付すことで詳細な説明を省略する。制御ユニット９７は、インターフェース９８を備える。インターフェース９８は、各センサ８１乃至９２および外部スピーカ９６と有線または無線で電気的に接続されている。各センサ８１乃至９２の計測値はそれぞれ、インターフェース９８を通じて制御ユニット９７に入力される。制御ユニット９７は、インターフェース９８を介して外部スピーカ９６に音声を出力させる。

ＣＰＵ３１（評価部５０）は、各センサ３３、３４、８１乃至９２によって計測された計測データの全部または一部に基づいて評価結果を算出する。また、ＣＰＵ３１（送信制御部５３）は、各センサ３３、３４、８１乃至９２によって計測された計測データの全部または一部を教習支援装置１に送信してもよい。

この場合、教習支援装置１は、特定評価情報ＲＡに含まれる評価結果等とともに、その評価が行われた時における車両状態に関する計測データを教官ＭＩに提示してもよい。

図２４は、ディスプレイ４４の表示例を模式的に示す図である。図２４に示すように、ディスプレイ４４の画面は、表示欄ｄ１乃至ｄ１２のほかに、表示欄ｄ１３、ｄ１４を含む。表示欄ｄ１３は、各種の計測データの瞬時値を示す表を表示する。表示欄ｄ１４は、各種の計測データのグラフを表示する。

上述した変形実施例において、インターフェース９８は、各種センサ８１乃至９２に接続されていたが、これに限られない。インターフェース９８は、自動二輪車３が有するＥＣＵ（Electronic Control Unit；電子制御ユニット）に接続されていてもよい。この変形実施例によれば、ＥＣＵが有する計測データを流用できる。また、車両用装置５が、ＥＣＵとは別体に設けられてもよいし、車両用装置５がＥＣＵによって実現されてもよい。

（１３）上述した各実施例において、評価期間決定部５６は、自動二輪車３の姿勢角の計測データに基づいて評価期間を決定したがこれに限られない。例えば、評価期間決定部５６は、自動二輪車３の位置の計測データに基づいて評価期間を決定してもよい。あるいは、評価期間決定部５６は、自動二輪車３の姿勢角および位置の各計測データに基づいて評価期間を決定してもよい。また、上述した各実施例において、評価期間決定部５６は、計測データとしてヨーレートを用いたがこれに限られない。例えば、評価期間決定部５６は、計測データとして操舵角を用いてもよい。

（１４）上述した各実施例において、評価部５０は、自動二輪車３の姿勢角および位置の計測データに基づいて評価結果を取得したが、これに限られない。例えば、評価部５０は、自動二輪車３の姿勢角の計測データのみに基づいて評価結果を取得してもよい。具体的には、評価部５０（旋回特性評価部５９）は、前輪１７の車輪速および後輪２８の車輪速の少なくともいずれかに基づいて、平均車速Ｔ_speedを算出してもよい。これによれば、評価部５０は、位置データを用いずに、評価結果を取得できる。

（１５）上述した各実施例において、評価期間決定部５６は、所定の条件を満たす旋回運動期間を評価期間としたが、これに限られない。評価期間は適宜に設定できる。例えば、自動二輪車３が直進走行している時、自動二輪車３が停車している状態から発進する時、自動二輪車３が走行している状態から停止する時などを評価期間として特定してもよい。

（１６）上述した各実施例において、評価部５０は、自動二輪車３の状態に関する計測データのみに基づいて、評価結果を取得したが、これに限られない。例えば、評価部５０は、自動二輪車３の状態に関する計測データと運転者ＭＤの状態に関する計測データとに基づいて、評価結果を取得してもよい。

運転者ＭＤの状態に関する計測データは、例えば、運転者ＭＤの頭部の姿勢角や眼球運動である。頭部の姿勢角は、例えば、頭部の角度、頭部の角速度である。眼球運動は、例えば、眼球の回転角度、眼球の回転角速度である。頭部の姿勢角は、図２２、２３に例示した頭部用ジャイロセンサ９２の検出結果に基づいて生成される。眼球運動は、眼球運動センサやアイカメラの検出結果に基づいて生成される。以下、評価部５０の具体的な処理例を示す。

便宜上、図６を参照する。評価部５０（具体的には成分分離部５７）は、頭部の角速度の計測データに基づいて、評価期間における頭部の角速度の高周波成分および低周波成分を抽出する。評価部５０は、評価期間における頭部の角速度の低周波成分の絶対値の積分値と、評価期間における頭部の角速度の高周波成分の絶対値の積分値との比率（以下、「頭部安定特性得点ＳＨ」と呼ぶ）を算出する。評価部５０（具体的には総合評価部６０）は、頭部安定特性得点ＳＨと旋回特性得点Ｔ_ｖに基づいて、評価結果を決定する。なお、上述した処理に用いるフィルタ、頭部安定特性得点ＳＨを計算するための関数、評価結果を決定するための関数や閾値等は、評価基準記憶部５５に記憶されている。

（１７）上述した各実施例において、旋回特性評価部５９は、旋回特性得点Ｔ_ｖを算出するために、車両角度および平均車速Ｔ_speedを用いたが、これに限られない。例えば、旋回特性評価部５９は、種々の計測データを用いてもよい。例えば、旋回特性評価部５９は、車両角度、平均車速Ｔ_speed、操舵角およびキャスタ角度の少なくともいずれかを用いてもよい。

（１８）上述した各実施例において、車両安定特性評価部５８は、車両安定特性得点Ｓ_ｖを算出するために、車両角速度を用いたが、これに限られない。例えば、車両安定特性評価部５８は、車両角度、車両角速度、平均車速、操舵角およびキャスタ角度の少なくともいずれかを用いてもよい。例えば、車両安定特性評価部５８は、ロールレートのみに基づいて、車両安定特性得点Ｓ_ｖを取得してもよい。

（１９）上述した各実施例において説明した教習支援プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。記録媒体は、たとえば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭである。また、教習支援プログラムは、ネットワークを介して送信（ダウンロード）可能にサーバーに格納されていてもよい。

（２０）上述した各実施例では、車両として自動二輪車３を例示したが、これに限られない。例えば、三輪自動車、四輪自動車に変更してもよい。三輪自動車および四輪自動車のいずれであっても、各実施例の教習支援装置を好適に適用することができる。

四輪自動車の場合、評価部５０は、ステアリング操作の滑らかさの度合いを示す第１指標と、車速に基づく第２指標とによって、評価処理を行ってもよい。なお、第１指標は、操舵角等の計測データに基づいて取得される。

（２１）上述した実施例および上記（１）から（２０）で説明した各変形実施例については、さらに各構成を他の変形実施例の構成に置換または組み合わせるなどして適宜に変更してもよい。

１ … 教習支援装置
３、３ａ、３ｂ … 自動二輪車（車両）
５、５ａ、５ｂ … 車両用装置
６、６ａ、６ｂ … 運転者用装置
７ … 気象データベース
８ … 渋滞データベース
１２ … 評価記憶部
１３ … 抽出部
１４ … 出力部
１５ … 入力部
４３ … 通信部
４４ … ディスプレイ
４５ … スピーカ
４６ … キーボード
４７ … マウス
４８ … マイク
６５ … 抽出対象設定部
６６ … 抽出対象補正部
６７ … 特定評価情報決定部
６８ … 通知制御部
６９ … 通知先記憶部
７９ … 抽出履歴記憶部
ＭＤ、ＭＤａ、ＭＤｂ … 運転者
ＭＩ … 教官
Ｒ …評価情報
Ｒ_{ＵＮＳＥＴ} … 未設定評価情報
ＲＡ … 特定評価情報

Claims (15)

1. 車両の運転に関する教習を支援するための教習支援装置であって、
   教習支援装置は、複数の評価情報を蓄積する評価記憶部を備え、
   各評価情報は、
   運転者による車両の運転技量を評価することによって得られた評価結果であって、車両状態に関する計測データおよび運転者状態に関する計測データの全部または一部に基づいて算出された前記評価結果と、
   その運転者を識別するための運転者識別子と、
   を少なくとも含み、
   各評価情報は、運転技量が評価された時に撮影された前記車両に関する評価画像がある場合には、さらに評価画像を含み、
   教習支援装置は、
   前記評価記憶部から各運転者の評価情報の一部をそれぞれ特定評価情報として抽出する抽出部と、
   特定評価情報に含まれる評価結果および評価画像を出力する出力部と、
   をさらに備えている教習支援装置。
2. 請求項１に記載の教習支援装置において、
   前記抽出部は、評価画像を含まない評価情報を特定評価情報として抽出しない教習支援装置。
3. 請求項１または２に記載の教習支援装置において、
   前記抽出部は、いずれかの運転者の一定数以上の評価情報が前記評価記憶部に新たに蓄積される度に、その運転者の特定評価情報を抽出する教習支援装置。
4. 請求項１または２に記載の教習支援装置において、
   前記抽出部は、所定の期間が経過する度に、特定評価情報を抽出する教習支援装置。
5. 請求項１乃至４のいずれかに記載の教習支援装置において、
   前記抽出部は、
   特定評価情報の候補となる評価情報を、抽出対象に設定する抽出対象設定部と、
   前記抽出対象設定部によって設定された抽出対象から、特定評価情報をそれぞれ決定する特定評価情報決定部と、
   を備えている教習支援装置。
6. 請求項５に記載の教習支援装置において、
   前記特定評価情報決定部は、評価結果に基づいて、抽出対象から特定評価情報を決定する教習支援装置。
7. 請求項５または６に記載の教習支援装置において、
   前記抽出対象設定部は、抽出対象に未だ設定されたことがない評価情報を未設定評価情報として、いずれかの運転者の一定数以上の未設定評価情報を、その運転者に関する抽出対象に設定する教習支援装置。
8. 請求項５または６に記載の教習支援装置において、
   前記抽出対象設定部は、所定の期間内に得られた各運転者の評価情報をその運転者に関する抽出対象にそれぞれ設定する教習支援装置。
9. 請求項５から８のいずれかに記載の教習支援装置において、
   前記抽出部は、抽出対象を補正する抽出対象補正部を備え、
   前記抽出対象補正部は、運転者識別子以外の、評価情報に含まれる１つ以上の情報に基づいて、前記抽出対象設定部によって設定された抽出対象を複数のグループに分類し、各抽出対象の一部のグループを使用グループに特定し、さらに、使用グループに含まれる評価情報を補正後の抽出対象として設定し、
   前記特定評価情報決定部は、抽出対象補正部によって抽出対象が補正された場合には、補正後の抽出対象から特定評価情報を決定する教習支援装置。
10. 請求項９に記載の教習支援装置において、
    前記抽出対象補正部は、評価結果の統計量に基づいて、各評価対象の使用グループを決定する教習支援装置。
11. 請求項９または１０に記載の教習支援装置において、
    前記評価情報のそれぞれは、
    運転技量が評価された位置を示す評価位置情報、
    運転技量が評価された日時を示す評価日時情報、
    運転技量の評価に使用された車両の属性を示す車両情報、
    運転技量の評価中に走行した路面の状況を示す路面情報、
    運転技量が評価された日時および位置における気象を示す気象情報
    および運転技量が評価された日時および位置における道路交通を示す渋滞情報
    の少なくともいずれかを含み、
    前記抽出対象補正部は、評価結果、評価画像、評価位置情報、評価日時情報、車両情報、路面情報、気象情報および渋滞情報の少なくともいずれかに基づいて、抽出対象を複数のグループに分類する教習支援装置。
12. 請求項１から１１のいずれかに記載の教習支援装置において、
    前記評価情報のそれぞれは、
    運転技量が評価された位置を示す評価位置情報、
    運転技量が評価された日時を示す評価日時情報、
    運転技量の評価に使用された車両の属性を示す車両情報、
    運転技量の評価中に走行した路面の状況を示す路面情報、
    運転技量が評価された日時および位置における気象を示す気象情報、
    運転技量が評価された日時および位置における道路交通を示す渋滞情報
    および運転技量が評価された時における車両状態に関する計測データ
    の少なくともいずれかを含み、
    前記出力部は、特定評価情報に含まれる評価位置情報、評価日時情報、車両情報、路面情報、気象情報、渋滞情報および計測データの少なくともいずれかを、出力する教習支援装置。
13. 請求項１から１２のいずれかに記載の教習支援装置において、
    教習支援装置は、さらに、
    特定評価情報に対するアドバイスに関するアドバイス情報を受け付ける入力部と、
    特定評価情報に対するアドバイス情報を、その特定評価情報に含まれる運転者識別子によって特定される情報機器に送信する通信部と、
    を備えている教習支援装置。
14. 車両の運転に関する教習を支援するための教習支援装置において実行される教習支援プログラムであって、
    教習支援プログラムは、
    評価情報であって、運転者による車両の運転技量を評価することによって得られた評価結果であって、車両状態に関する計測データおよび運転者状態に関する計測データの全部または一部に基づいて算出された前記評価結果と、その運転者を識別するための運転者識別子と、を少なくとも含み、かつ、運転技量が評価された時に撮影された前記車両に関する評価画像がある場合には、さらに評価画像を含む評価情報を評価記憶部に蓄積する処理と、
    運転者識別子に基づいて、前記評価記憶部から、各運転者の評価情報の一部をそれぞれその運転者の特定評価情報として抽出する処理と、
    特定評価情報に含まれる評価結果および評価画像を出力する処理と、
    を教習支援装置が有するコンピュータに実行させる教習支援プログラム。
15. 車両の運転に関する教習を支援するための教習支援方法であって、
    前記教習支援方法は、
    評価情報であって、運転者による車両の運転技量を評価することによって得られた評価結果であって、車両状態に関する計測データおよび運転者状態に関する計測データの全部または一部に基づいて算出された前記評価結果と、その運転者を識別するための運転者識別子と、を少なくとも含み、かつ、運転技量が評価された時に撮影された前記車両に関する評価画像がある場合には、さらに評価画像を含む評価情報を評価記憶部に蓄積するステップと、
    運転者識別子に基づいて、前記評価記憶部から、各運転者の評価情報の一部をそれぞれその運転者の特定評価情報として抽出するステップと、
    特定評価情報に含まれる評価結果および評価画像を出力するステップと、
    を備えた教習支援方法。
    

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