JP6447269B2 - トリガ条件決定プログラム、トリガ条件決定方法、およびトリガ条件決定装置 - Google Patents

トリガ条件決定プログラム、トリガ条件決定方法、およびトリガ条件決定装置 Download PDF

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Description

本発明は、トリガ条件決定プログラム、トリガ条件決定方法、およびトリガ条件決定装置に関する。
従来、車両の位置、速度や加速度、運転操作などの車両の走行情報を収集するシステムがある。また、収集した車両の走行情報に基づいて、交通事故の発生を防ぐために車両内における制御を行う技術がある。例えば、車両内における制御として、車両内への報知が行われる。
先行技術としては、例えば、ウェブサイト運営に関する施策における原価および成果を、施策ごとに自動取得ないしは画面入力により記録する成果計測システムによって、ある施策の実践によって得られた成果と要した原価を算出するものがある。また、例えば、ユーザが行動計画に沿って行動を実施していると自覚しているにも関わらず、予め想定していた効果が得られていない場合、より効果が高く、変更前と同一の属性を有する行動計画を選択し、ユーザに提供する技術がある。
特開２０１３−７３６１５号公報 特開２０１２−１２８７９８号公報
しかしながら、上述した従来技術では、どのような場所やシチュエーションで車両内における制御を行うようにすれば、例えば、交通事故を発生しにくくしたり、過剰な報知を防いで車両の搭乗者の負担を軽減することができるかを判断することが難しい。
１つの側面では、本発明は、車両内における制御を有効に行うことができる条件を決定するトリガ条件決定プログラム、トリガ条件決定方法、およびトリガ条件決定装置を提供することを目的とする。
本発明の一側面によれば、運転操作に応じた車両内における制御のトリガ条件のパターンの候補が複数存在する場合に、それぞれのパターンの候補を複数の車両グループに分散して割り当て、割り当てた前記それぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の適用の前と適用の後の走行情報の変化に基づいて、割り当てた前記それぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の評価を行い、複数の前記トリガ条件の内、相対的に評価が高いまたは所定の基準を満たすトリガ条件を前記複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件として設定するトリガ条件決定プログラム、トリガ条件決定方法、およびトリガ条件決定装置が提案される。
本発明の一態様によれば、車両内における制御を有効に行うことができる条件を決定することができるという効果を奏する。
図１は、実施の形態にかかるトリガ条件決定方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、実施の形態にかかる運用支援システム２００の一例を示す説明図である。 図３は、決定装置１００のハードウェアの一例を示すブロック図である。 図４は、走行情報テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図５は、場所情報テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図６は、検出条件マスタ６００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、抽出条件マスタ７００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図８は、パターンマスタ８００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図９は、実績情報テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１０は、車載装置Ｎのハードウェアの一例を示すブロック図である。 図１１は、決定装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。 図１２は、トリガ条件のパターンの候補を割り当てる一例を示す説明図である。 図１３は、トリガ条件を決定する流れを示す説明図である。 図１４は、トリガ条件を入れ替える一例を示す説明図である。 図１５は、出力画面の一例を示す説明図である。 図１６は、入替処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１７は、除外処理手順の一例を示すフローチャートである。
以下に、図面を参照して、本発明にかかるトリガ条件決定プログラム、トリガ条件決定方法、およびトリガ条件決定装置の実施の形態を詳細に説明する。
（実施の形態にかかるトリガ条件決定方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかるトリガ条件決定方法の一実施例を示す説明図である。図１において、トリガ条件決定装置１００は、車両Ｃの運転操作に応じた車両Ｃ内における制御を行う条件を決定することにより、例えば、交通事故の発生防止、渋滞回避、または車両Ｃの搭乗者の負担軽減などを図るコンピュータである。車両Ｃは、例えば、自動車、自動二輪車、自転車などである。以下の説明では、トリガ条件決定装置１００を「決定装置１００」と表記する場合がある。また、車両Ｃの運転操作に応じた車両Ｃ内における制御を行う条件を「トリガ条件」と表記する場合がある。
ここで、車両Ｃに搭載された演算装置が、他の車両Ｃの急ブレーキの回数に基づくトリガ条件を満たした場合に、自車両Ｃ内における制御を行うことにより、自車両Ｃの交通事故の発生防止を図る場合が考えられる。例えば、演算装置が、過去に他の車両Ｃが通行する際に急ブレーキをした回数が閾値以上の場所に自車両Ｃが進入したことをトリガ条件として用いて、トリガ条件を満たした場合に自車両Ｃ内における制御を行う場合がある。この場合、演算装置は、例えば、自車両Ｃ内における制御として、自車両Ｃが危険地帯を通行していることを自車両Ｃ内に報知することにより、自車両Ｃの搭乗者に注意を促して自車両Ｃの交通事故の発生防止を図る。
しかしながら、演算装置の管理者は、演算装置にどのようなトリガ条件を設定すれば、交通事故を発生しにくくすることができるかを判断することが難しい。例えば、演算装置の管理者は、他の車両Ｃが通行する際に急ブレーキをした回数がどのくらい多くなる場所に自車両Ｃが進入したことをトリガ条件として用いれば、自車両Ｃの交通事故を発生しにくくすることができるかを判断することが難しい。このため、自車両Ｃの交通事故の発生を防ぐために自車両Ｃ内への報知を行うことが好ましい場所に自車両Ｃが進入した場合であっても自車両Ｃ内への報知が行われず、自車両Ｃの交通事故の発生を防ぐことができないことがある。
また、自車両Ｃ内への報知をすることが好ましい場所以外に自車両Ｃが進入した場合にも自車両Ｃ内への報知が行われてしまい、自車両Ｃ内への報知が多量に行われることがある。結果として、自車両Ｃの搭乗者が、いずれの報知が行われたときに交通事故に注意すればよいか分かりにくくなることがある。また、自車両Ｃ内への報知が多量に行われた結果として、自車両Ｃの搭乗者が、自車両Ｃ内への報知に慣れてしまい、自車両Ｃ内への報知を軽視するようになり、自車両Ｃの交通事故の発生を防ぐことができないことがある。また、自車両Ｃ内への報知が多量に行われた結果として、自車両Ｃの搭乗者が、自車両Ｃ内への報知が行われる都度、交通事故に注意して運転操作を行うことになり、自車両Ｃの搭乗者の肉体的または精神的負担が増大してしまうことがある。
また、車両Ｃに搭載された演算装置が、他の車両Ｃが通行する位置に基づくトリガ条件を満たした場合に、自車両Ｃ内における制御を行うことにより、自車両Ｃの渋滞回避を図る場合が考えられる。例えば、演算装置が、ある台数以上の他の車両Ｃが通行する渋滞場所に自車両Ｃが進入したことをトリガ条件として用いて、トリガ条件を満たした場合に自車両Ｃが渋滞場所を迂回する経路を自車両Ｃ内に報知する。しかしながら、演算装置の管理者は、演算装置にどのようなトリガ条件を設定すれば、効率よく渋滞回避を行うことができるかを判断することが難しい。このため、自車両Ｃが渋滞場所を迂回することが好ましいときでも渋滞場所を迂回する経路を報知せず、自車両Ｃが目的地に到着するまでにかかる時間が増大してしまうことがある。また、自車両Ｃが渋滞場所を迂回しなくてもよいときに迂回する経路を報知してしまい、自車両Ｃが目的地に到着するまでにかかる時間が増大してしまうことがある。そこで、本実施の形態では、車両Ｃ内における制御を有効に行うことができる条件を決定するトリガ条件決定方法について説明する。
図１の例では、決定装置１００は、複数の車両グループＧ１〜Ｇ３のそれぞれに含まれる車両Ｃから、車両Ｃの走行情報Ｒを収集することができる。走行情報Ｒとは、例えば、車両Ｃの位置、車両Ｃの速度や加速度、車両Ｃの運転操作の内容などを含む情報である。
また、決定装置１００は、トリガ条件のパターンの候補として、パターンＰ１〜Ｐ３を記憶する。トリガ条件のパターンは、例えば、急ブレーキの多発地帯を検出する条件と、急ブレーキの多発地帯の中から車両Ｃ内への報知を行う報知場所を抽出する条件との組み合わせによって表現される。
（１）決定装置１００は、第１の期間Ｔ１における複数の車両グループＧ１〜Ｇ３のそれぞれに含まれる車両Ｃの走行情報Ｒを収集する。決定装置１００は、例えば、期間Ｔ１における複数の車両グループＧ１〜Ｇ３のそれぞれに含まれる車両Ｃから、自車両Ｃの加速度を含む走行情報Ｒを収集する。
（２）決定装置１００は、第１の期間Ｔ１の終了時に、パターンＰ１〜Ｐ３のそれぞれを、複数の車両グループＧ１〜Ｇ３のそれぞれに適用する。決定装置１００は、例えば、車両グループＧ１に含まれる車両ＣのそれぞれがパターンＰ１を満たした場合に自車両Ｃ内における制御を行うように、車両グループＧ１に含まれる車両Ｃまたは車両Ｃに搭載された車載装置などにパターンＰ１を設定する。これにより、決定装置１００は、複数の車両グループＧ１〜Ｇ３のそれぞれに含まれる車両Ｃの交通事故の発生防止を図ることができる。
（３）決定装置１００は、パターンＰ１〜Ｐ３のそれぞれが適用された、第１の期間Ｔ１に続く第２の期間Ｔ２における複数の車両グループＧ１〜Ｇ３のそれぞれに含まれる車両Ｃの走行情報Ｒを収集する。決定装置１００は、例えば、期間Ｔ２における複数の車両グループＧ１〜Ｇ３のそれぞれに含まれる車両Ｃから、自車両Ｃの加速度を含む走行情報Ｒを収集する。
（４）決定装置１００は、（１）および（３）において収集した走行情報Ｒに基づいて、パターンＰ１〜Ｐ３のそれぞれの評価を行う。決定装置１００は、例えば、収集した走行情報Ｒに含まれる車両Ｃの加速度に基づいて、パターンＰ１〜Ｐ３のそれぞれの適用の前と適用の後とにおける急ブレーキの回数を算出する。急ブレーキは、例えば、車両Ｃの後ろ方向への車両Ｃの加速度が閾値以上の状態である。
そして、決定装置１００は、パターンＰ１〜Ｐ３のそれぞれの適用の後に急ブレーキの回数が少なくなるほど、パターンＰ１〜Ｐ３のそれぞれの評価値が大きくなるように、パターンＰ１〜Ｐ３のそれぞれの評価値を算出する。決定装置１００は、評価値を算出しなくてもよく、急ブレーキの回数が少ないほど、評価がよいと判断してもよい。また、決定装置１００は、パターンの適用の後に、車両が通行した回数に対する急ブレーキの回数の割合が少なくなるほど評価値が大きくなるように、パターンの評価値を算出してもよい。
（５）決定装置１００は、パターンＰ１〜Ｐ３の内、相対的に評価が高いパターン、または所定の基準を満たすパターンを、複数の車両グループＧ１〜Ｇ３へのサービスにおいて適用するトリガ条件のパターンとして決定する。決定装置１００は、例えば、（４）において算出した評価値が最大のパターンを、トリガ条件のパターンに決定する。また、決定装置１００は、（４）において算出した評価値が閾値以上のパターンを、トリガ条件のパターンに決定してもよい。
これにより、決定装置１００は、トリガ条件のパターンの候補の内、適用の後に急ブレーキの回数を少なくすることができたパターンを、トリガ条件のパターンとして決定することができる。換言すれば、決定装置１００は、急ブレーキの回数を少なくすることができ、交通事故の発生を防ぐ可能性が高くなるパターンを、トリガ条件のパターンとして決定することができる。そして、決定装置１００は、決定したトリガ条件のパターンを、複数の車両グループＧ１〜Ｇ３のそれぞれに適用して、複数の車両グループＧ１〜Ｇ３のそれぞれに含まれる車両Ｃの交通事故の発生を防ぐ可能性を高くすることができる。また、決定装置１００は、自車両Ｃの交通事故の発生を防ぐために自車両Ｃ内への報知を行うことが好ましい場所以外では、自車両Ｃ内への報知を抑制することができ、自車両Ｃの搭乗者の負担軽減を図ることができる。
また、決定装置１００は、パターンＰ１〜Ｐ３の内、相対的に評価が低いパターン、または所定の基準を満たさないパターンを、新たなパターンと入れ替えてもよい。そして、決定装置１００は、入れ替えたパターンを含む、複数のパターンについて、（２）〜（５）と同様の処理を繰り返してもよい。これにより、決定装置１００は、より交通事故の発生を防ぐ可能性が高くなるパターンを探索することができる。
ここでは、決定装置１００が、トリガ条件のパターンの候補の内、適用の後に急ブレーキの回数を適用の前よりも少なくすることができたパターンを、トリガ条件のパターンとして決定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、決定装置１００は、トリガ条件のパターンの候補の内、適用の後における急ブレーキの回数が最も少ないパターン、または閾値よりも少ないパターンなどを、トリガ条件のパターンとして決定してもよい。
ここでは、決定装置１００が、急ブレーキの多発地帯の中から報知場所を抽出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、決定装置１００は、急加速の多発地帯、急ハンドルの多発地帯、ハザードランプの点灯の多発地帯、速度超過の多発地帯などのいずれかの中から、報知場所を抽出してもよい。ここでは、決定装置１００が、車両Ｃについてのトリガ条件を決定する場合について説明したが、これに限らない。決定装置１００は、車両Ｃ以外の移動体についてトリガ条件を決定してもよい。
ここでは、決定装置１００が、複数の車両グループに含まれる車両が、どのような地域、どのような時期、どのような時間において走行するかを限定せずに、相対的に評価が高いトリガ条件のパターンを決定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、決定装置１００は、都市部を走行する複数の車両グループに適用した場合に相対的に評価が高いトリガ条件のパターンと、地方部を走行する複数の車両グループに適用した場合に相対的に評価が高いトリガ条件のパターンとを別々に決定してもよい。同様に、決定装置１００は、冬季と繁忙期とのそれぞれについて、複数の車両グループに適用した場合に相対的に評価が高いトリガ条件のパターンを決定してもよい。同様に、決定装置１００は、１日の内の午前と午後とのそれぞれについて、複数の車両グループに適用した場合に相対的に評価が高いトリガ条件のパターンを決定してもよい。
決定装置１００は、トリガ条件のパターンの候補を適用する車両グループとして、トリガ条件のパターンを所定期間適用したことがある車両グループを用いることにしてもよい。これにより、決定装置１００は、トリガ条件のパターンを適用されたことがなく、どのようなトリガ条件のパターンを適用しても、交通事故の発生を防ぐ可能性が高くなってしまうような車両グループには、トリガ条件のパターンの候補を適用しない。結果として、決定装置１００は、トリガ条件のパターンの候補が、交通事故の発生を防ぐ可能性が高いか低いかを検証する精度の向上を図ることができる。
ここでは、決定装置１００が、車両Ｃ内における制御を行うトリガ条件を決定することにより、交通事故の発生防止や車両Ｃの搭乗者の負担軽減を図る場合について説明したが、これに限らない。例えば、決定装置１００は、車両Ｃ内における制御を行うトリガ条件を決定することにより、渋滞回避の効率化を図ってもよい。具体的には、決定装置１００は、トリガ条件のパターンを車両グループに適用した後における車両Ｃが目的地に到着するまでにかかった時間などに基づいてトリガ条件のパターンの評価を行い、車両Ｃ内における制御を行うトリガ条件のパターンを決定する。
トリガ条件のパターンの候補は、今回まで車両グループのいずれかに適用することが好ましいとされていたパターンを含んでいてもよい。以下の説明では、今回まで車両グループのいずれかに適用することが好ましいとされていたパターンを「固定のパターン」と表記する場合がある。また、トリガ条件のパターンの候補は、今回、車両グループのいずれかに適用することが好ましいか否かを検証するパターンを含んでいてもよい。以下の説明では、今回、車両グループのいずれかに適用することが好ましいか否かを検証するパターンを「検証対象のパターン」と表記する場合がある。
（実施の形態にかかる運用支援システム２００の一例）
次に、図２を用いて、図１に示したトリガ条件決定方法を適用した、実施の形態にかかる運用支援システム２００の一例について説明する。
図２は、実施の形態にかかる運用支援システム２００の一例を示す説明図である。図２において、運用支援システム２００は、決定装置１００と、複数の車両Ｃと、クライアント装置２０１とを含む。決定装置１００と、複数の車両Ｃと、クライアント装置２０１とは、ネットワーク２１０によって接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。
決定装置１００は、図１に示したように、複数の車両Ｃのそれぞれの走行情報Ｒを収集することができる。決定装置１００は、収集した走行情報Ｒに基づいて、車両Ｃの運転操作に応じた車両Ｃ内における制御を行う条件を決定する。これにより、決定装置１００は、交通事故の発生防止を図る。
複数の車両Ｃは、それぞれ、車載装置Ｎを搭載する。複数の車両Ｃは、それぞれ、異なる企業や団体が所有する車両Ｃであってもよい。車載装置Ｎは、搭載された車両Ｃの走行情報Ｒを検出するコンピュータである。車載装置Ｎは、ネットワーク２１０を介して、検出した走行情報Ｒを、決定装置１００に送信する。これにより、車載装置Ｎは、走行情報Ｒを決定装置１００に蓄積させることができる。また、車載装置Ｎは、決定装置１００から、トリガ条件のパターンを受信する。車載装置Ｎは、受信したトリガ条件のパターンを満たした場合に、搭載された車両Ｃ内における制御を行う。これにより、車載装置Ｎは、交通事故の発生防止を図ることができる。
クライアント装置２０１は、クライアント装置２０１の利用者からの操作入力を受け付けることにより、トリガ条件のパターンの候補を入力されるコンピュータである。クライアント装置２０１は、ネットワーク２１０を介して、入力されたトリガ条件のパターンの候補を、決定装置１００に送信する。これにより、クライアント装置２０１は、トリガ条件のパターンの候補を、決定装置１００における検証対象のパターンにすることができる。また、クライアント装置２０１は、ネットワーク２１０を介して、決定装置１００が決定したトリガ条件のパターンを受信する。クライアント装置２０１は、受信したトリガ条件のパターンを出力する。これにより、クライアント装置２０１は、クライアント装置２０１の利用者に、トリガ条件のパターンを通知することができる。
このように、運用支援システム２００を形成することにより、決定装置１００の管理者から車両Ｃの管理者に対して運用支援サービスが提供される。運用支援サービスは、決定装置１００によって車両Ｃの走行情報Ｒに基づいて車両Ｃの交通事故の発生防止を図るサービスである。ここで、決定装置１００の管理者は、複数の車両Ｃのそれぞれの管理者に対して、異なる契約を締結してもよい。そして、決定装置１００の管理者は、複数の車両Ｃのそれぞれの管理者と締結した契約の内容によって、複数の車両Ｃのそれぞれの管理者に提供する運用支援サービスの内容を変更してもよい。
例えば、決定装置１００の管理者は、締結した契約の内容によって、車両Ｃに適用されるトリガ条件を変更してもよい。決定装置１００の管理者は、具体的には、車両Ｃの管理者から追加の料金を受け取ることにより、交通事故の発生を防ぐ可能性が相対的に高いトリガ条件のパターンを優先して適用する契約を、車両Ｃの管理者と締結することができる。また、決定装置１００の管理者は、車両Ｃの管理者から追加の料金を受け取ることにより、改善が検出されたトリガ条件のパターンを適用することを保証する契約を、車両Ｃの管理者と締結することができる。
また、決定装置１００の管理者は、締結した契約の内容によって、トリガ条件を満たした場合に、車両Ｃ内への報知を行うか、または、車両Ｃを減速させるなどの車両Ｃの走行の制御を行うかを変更することができる。これにより、決定装置１００の管理者は、車両Ｃの管理者の要望に合った契約を締結することができる。そして、決定装置１００の管理者は、車両Ｃの管理者の要望に合わせて車両Ｃの交通事故の発生防止を図ることができる。
ここでは、決定装置１００が、クライアント装置２０１とは異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、決定装置１００は、クライアント装置２０１と一体であってもよい。ここでは、クライアント装置２０１が１つである場合について説明したが、これに限らない。例えば、クライアント装置２０１は、２つ以上あってもよい。
（決定装置１００のハードウェア）
次に、図３を用いて、図２に示した運用支援システム２００に含まれる決定装置１００のハードウェアの一例について説明する。
図３は、決定装置１００のハードウェアの一例を示すブロック図である。図３において、決定装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、を有する。また、決定装置１００は、さらに、ディスクドライブ３０４と、ディスク３０５と、インターフェース（Ｉ／Ｆ：Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０６と、入力装置３０７と、出力装置３０８とを有する。
また、ＣＰＵ３０１と、ＲＯＭ３０２と、ＲＡＭ３０３と、ディスクドライブ３０４と、Ｉ／Ｆ３０６と、入力装置３０７と、出力装置３０８とは、バス３００によってそれぞれ接続される。決定装置１００は、例えば、サーバ、ノート型パソコン、デスクトップ型パソコンなどである。
ここで、ＣＰＵ３０１は、決定装置１００の全体の制御を司る。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラムなどの各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。また、ＲＡＭ３０３は、各種プログラムの実行により得られたデータなどの各種データを記憶する。また、ＲＡＭ３０３は、図４〜図９に後述する各種テーブルを記憶してもよい。
ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０５に対するデータのリードおよびライトを制御する。ディスク３０５は、ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。また、ディスク３０５は、ＲＡＭ３０３の代わりに、図４〜図９に後述する各種テーブルを記憶してもよい。ディスク３０５は、例えば、磁気ディスク、または光ディスクなどである。
Ｉ／Ｆ３０６は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０６は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０６には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
入力装置３０７は、キーボード、タッチパネルなどユーザの操作により、各種データの入力を行うインターフェースである。入力装置３０７は、マウス、スキャナなどであってもよい。出力装置３０８は、ＣＰＵ３０１の指示により、データを出力するインターフェースである。出力装置３０８は、例えば、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示するディスプレイである。出力装置３０８は、プリンタであってもよい。
決定装置１００は、入力装置３０７や出力装置３０８の少なくともいずれかを有していなくてもよい。決定装置１００は、さらに、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）と半導体メモリとを有していてもよい。決定装置１００は、ディスクドライブ３０４とディスク３０５との代わりに、ＳＳＤと半導体メモリとを有していてもよい。
（走行情報テーブル４００の記憶内容）
次に、図４を用いて、走行情報テーブル４００の記憶内容の一例について説明する。走行情報テーブル４００は、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶領域によって実現される。
図４は、走行情報テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図４に示すように、走行情報テーブル４００は、車両ＩＤ項目に対応付けて、日時項目と、緯度項目と、経度項目と、速度項目と、前後Ｇ項目と、横Ｇ項目と、上下Ｇ項目とを有する。走行情報テーブル４００は、車両Ｃごとに各項目に情報が設定されることにより、レコードを記憶する。
車両ＩＤ項目には、車両Ｃの識別情報が記憶される。日時項目には、年、月、日、時、分、秒などの日時が記憶される。緯度項目には、日時項目の日時における車両ＩＤ項目の識別情報が示す車両Ｃの位置に対応する地理座標系における座標の緯度の値が記憶される。経度項目には、日時項目の日時における車両ＩＤ項目の識別情報が示す車両Ｃの位置に対応する地理座標系における座標の経度の値が記憶される。速度項目には、日時項目の日時における車両ＩＤ項目の識別情報が示す車両Ｃの速度が記憶される。速度の単位は、例えば、ｋｍ／ｈである。
前後Ｇ項目には、日時項目の日時における車両ＩＤ項目の識別情報が示す車両Ｃの前後方向の加速度が記憶される。加速度の単位は、例えば、ｍ／ｓ＾２である。横Ｇ項目には、日時項目の日時における車両ＩＤ項目の識別情報が示す車両Ｃの横方向の加速度が記憶される。上下Ｇ項目には、日時項目の日時における車両ＩＤ項目の識別情報が示す車両Ｃの上下方向の加速度が記憶される。
走行情報テーブル４００は、決定装置１００によって、車載装置Ｎから受信した走行情報Ｒに基づいて作成される。走行情報テーブル４００によれば、決定装置１００によって、急ブレーキの多発地帯を特定することができるようになる。決定装置１００が特定した急ブレーキの多発地帯は、例えば、図５に後述する場所情報テーブル５００によって記憶される。また、走行情報テーブル４００によれば、決定装置１００によって、トリガ条件のパターンの評価値を算出することができるようになる。
（場所情報テーブル５００の記憶内容）
次に、図５を用いて、場所情報テーブル５００の記憶内容の一例について説明する。場所情報テーブル５００は、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶領域によって実現される。
図５は、場所情報テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５に示すように、場所情報テーブル５００は、場所Ｎｏ項目に対応付けて、始点緯度項目と、始点経度項目と、終点緯度項目と、終点経度項目と、急ブレーキ回数項目と、通行回数項目と、頻度項目とを有する。場所情報テーブル５００は、所定の大きさの矩形状の場所ごとに各項目に情報が設定されることにより、レコードを記憶する。矩形とは、例えば、緯度方向９０ｍかつ経度方向７５ｍの矩形である。
場所Ｎｏ項目には、場所の識別情報が記憶される。始点緯度項目には、場所Ｎｏ項目の識別情報が示す場所になる矩形状の領域の始点の緯度が記憶される。始点とは、例えば、矩形状の領域の頂点のいずれかである。始点経度項目には、場所Ｎｏ項目の識別情報が示す場所になる矩形状の領域の始点の経度が記憶される。
終点緯度項目には、場所Ｎｏ項目の識別情報が示す場所になる矩形状の領域の終点の緯度が記憶される。終点とは、例えば、矩形状の領域の頂点のいずれかであって、始点の対頂点である。終点経度項目には、場所Ｎｏ項目の識別情報が示す場所になる矩形状の領域の終点の経度が記憶される。
急ブレーキ回数項目には、場所Ｎｏ項目の識別情報が示す場所になる矩形状の領域において車両Ｃが急ブレーキをした回数が記憶される。急ブレーキは、例えば、図６に後述する検出条件マスタ６００の減速幅項目の値よりも後ろ方向への加速度が大きい状態である。通行回数項目には、場所Ｎｏ項目の識別情報が示す場所になる矩形状の領域を車両Ｃが通行した回数が記憶される。頻度項目には、通行回数項目の通行した回数に対する、急ブレーキ回数項目の急ブレーキをした回数の割合が記憶される。
場所情報テーブル５００は、決定装置１００によって、走行情報テーブル４００、および図６に後述する検出条件マスタ６００に基づいて作成される。決定装置１００は、図６に後述する検出条件マスタ６００の複数の検出条件のそれぞれに対応する場所情報テーブル５００を作成してもよい。場所情報テーブル５００によれば、決定装置１００によって、車両Ｃ内への報知を行う報知場所を特定することができる。決定装置１００が特定した報知場所は、例えば、報知場所情報テーブルによって記憶される。
（報知場所情報テーブルの記憶内容）
報知場所情報テーブルは、例えば、場所情報テーブル５００から、図７に後述する抽出条件マスタ７００に基づいて抽出した、一部のレコードを記憶するテーブルである。報知場所情報テーブルの記憶内容は、場所情報テーブル５００の記憶内容と同様のため、説明を省略する。
（検出条件マスタ６００の記憶内容）
次に、図６を用いて、検出条件マスタ６００の記憶内容の一例について説明する。検出条件マスタ６００は、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶領域によって実現される。
図６は、検出条件マスタ６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６に示すように、検出条件マスタ６００は、検出Ｎｏ項目に対応付けて、発生回数項目と、発生車両数項目と、収集期間項目と、減速幅項目とを有する。検出条件マスタ６００は、急ブレーキの多発地帯を検出する検出条件ごとに各項目に情報が設定されることにより、レコードを記憶する。
検出Ｎｏ項目には、検出条件の識別情報が記憶される。発生回数項目には、急ブレーキの回数が閾値よりも多いか否かに基づいて急ブレーキの多発地帯を検出する際に、当該閾値として用いる数が記憶される。発生車両数項目には、急ブレーキをした車両Ｃ数が閾値より多いか否かに基づいて急ブレーキの多発地帯を検出する際に、当該閾値として用いる数が記憶される。収集期間項目には、急ブレーキの多発地帯を検出する際に用いる走行情報Ｒを収集する期間が記憶される。減速幅項目には、後ろ方向への車両Ｃの加速度が閾値より大きいか否かに基づいて急ブレーキの多発地帯を検出する際に、当該閾値になる数が記憶される。
検出条件マスタ６００は、決定装置１００の管理者によって決定装置１００に入力され、決定装置１００によって作成される。決定装置１００は、例えば、決定装置１００の管理者によって、検証対象のパターンを表現する検出条件と抽出条件との組み合わせが入力された場合に、検出条件マスタ６００に検出条件を設定する。検出条件マスタ６００によれば、決定装置１００によって急ブレーキの多発地帯を検出することができる。
（抽出条件マスタ７００の記憶内容）
次に、図７を用いて、抽出条件マスタ７００の記憶内容の一例について説明する。抽出条件マスタ７００は、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶領域によって実現される。
図７は、抽出条件マスタ７００の記憶内容の一例を示す説明図である。図７に示すように、抽出条件マスタ７００は、抽出Ｎｏ項目に対応付けて、対象項目と、条件項目とを有する。抽出条件マスタ７００は、報知場所を抽出する抽出条件ごとに各項目に情報が設定されることにより、レコードを記憶する。
抽出Ｎｏ項目には、抽出条件の識別情報が記憶される。対象項目には、報知場所を抽出する際に用いる要素の名称が記憶される。対象項目の「回数」は、例えば、急ブレーキをした回数を示す。条件項目には、対象項目の名称が示す要素に基づいて報知場所を抽出する際に用いる条件が記憶される。条件項目の「都道府県ごと上位１００件」は、例えば、都道府県ごとに、要素「急ブレーキをした回数」が上位１００件までになる場所を、報知場所として抽出する条件を示す。
抽出条件マスタ７００は、決定装置１００の管理者によって決定装置１００に入力され、決定装置１００によって作成される。決定装置１００は、例えば、決定装置１００の管理者によって、検証対象のパターンを表現する検出条件と抽出条件との組み合わせが入力された場合に、抽出条件マスタ７００に抽出条件を設定する。抽出条件マスタ７００によれば、決定装置１００によって報知場所を検出することができる。検出条件マスタ６００の検出条件と、抽出条件マスタ７００の抽出条件との組み合わせによって、トリガ条件のパターンを表現することができる。
（パターンマスタ８００の記憶内容）
次に、図８を用いて、パターンマスタ８００の記憶内容の一例について説明する。パターンマスタ８００は、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶領域によって実現される。
図８は、パターンマスタ８００の記憶内容の一例を示す説明図である。図８に示すように、パターンマスタ８００は、都道府県項目に対応付けて、時期項目と、多発地帯項目と、報知項目と、属性項目とを有する。パターンマスタ８００は、都道府県ごとに各項目に情報が設定されることにより、レコードを記憶する。
都道府県項目には、都道府県のいずれかが記憶される。時期項目には、時期が記憶される。繁忙期は、予め設定された、車両グループの管理者の業務が忙しい時期である。通常期は、予め設定された、車両グループの管理者の業務が忙しくない時期である。冬季は、残雪の影響を受ける期間である。多発地帯項目には、時期項目の時期に、都道府県項目の都道府県において、急ブレーキの多発地帯を検出する検出条件として用いられる条件の識別情報が記憶される。報知項目には、時期項目の時期に、都道府県項目の都道府県において、報知場所を抽出する抽出条件として用いられる条件の識別情報が記憶される。
属性項目には、多発地帯項目の識別情報が示す検出条件と、報知項目の識別情報が示す抽出条件との組み合わせになるトリガ条件のパターンが、固定のパターンであるか、検証対象のパターンであるかが記憶される。属性項目の「固定」は、固定のパターンであることを示す。属性項目の「検証」は、検証対象のパターンであることを示す。
パターンマスタ８００は、決定装置１００によって作成される。また、パターンマスタ８００は、決定装置１００によってパターンが追加されることにより作成される。パターンマスタ８００によれば、決定装置１００によって固定のパターンと検証対象のパターンとを特定することができる。パターンマスタ８００によれば、都市部や地方部のように道路状況が異なる場所について異なるパターンを対応させることができる。また、パターンマスタ８００によれば、繁忙期と、残雪の影響を受ける冬季とのように、道路状況や走行状況や業務状況が異なる時期について異なるパターンを対応させることができる。
また、パターンマスタ８００は、さらに、車種項目を有してもよい。車種項目には、車両Ｃの種類が記憶される。これにより、パターンマスタ８００は、自動二輪車と、軽自動車と、トラックとのように、走行性能が異なる車両Ｃについて、異なるパターンを対応させることができる。
（実績情報テーブル９００の記憶内容）
次に、図９を用いて、実績情報テーブル９００の記憶内容の一例について説明する。実績情報テーブル９００は、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶領域によって実現される。
図９は、実績情報テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。図９に示すように、実績情報テーブル９００は、都道府県項目に対応付けて、多発地帯項目と、報知項目と、時期項目と、急ブレーキ項目と、通行項目と、割合項目とを有する。実績情報テーブル９００は、都道府県ごとに各項目に情報が設定されることにより、レコードを記憶する。
都道府県項目には、都道府県が記憶される。時期項目には、時期が記憶される。多発地帯項目には、時期項目の時期に、都道府県項目の都道府県において、急ブレーキの多発地帯を検出する検出条件として用いる条件の識別情報が記憶される。報知項目には、時期項目の時期に、都道府県項目の都道府県において、報知場所を抽出する抽出条件として用いる条件の識別情報が記憶される。
急ブレーキ項目には、時期項目の時期に、都道府県項目の都道府県において、車両Ｃが急ブレーキをした回数が記憶される。通行項目には、時期項目の時期に、都道府県項目の都道府県において、車両Ｃが通行した回数が記憶される。割合項目には、通行項目の通行した回数に対する、急ブレーキ項目の急ブレーキをした回数の割合が記憶される。
実績情報テーブル９００は、決定装置１００によって、走行情報テーブル４００およびパターンマスタ８００に基づいて作成される。決定装置１００は、例えば、実績情報テーブル９００の多発地帯項目と、報知項目とに、パターンを表現するパターンマスタ８００の多発地帯項目と、報知項目との記憶内容を設定する。また、決定装置１００は、走行情報テーブル４００に基づいて、時期項目の時期に都道府県項目の都道府県において、多発地帯項目と報知項目との組み合わせが表現するパターンが適用された車両Ｃが急ブレーキをした回数を算出して、急ブレーキ項目に設定する。
決定装置１００は、同様に、走行情報テーブル４００に基づいて、時期項目の時期に、都道府県項目の都道府県において、多発地帯項目および報知項目の組み合わせが表現するパターンが適用された車両Ｃが通行した回数を算出して、通行項目に設定する。また、決定装置１００は、通行項目の通行した回数に対する、急ブレーキ項目の急ブレーキをした回数の割合を算出して、割合項目に設定する。実績情報テーブル９００によれば、決定装置１００によって、複数のパターンのそれぞれを評価することができる。決定装置１００は、例えば、パターンに対応する割合項目の値が小さいほど、パターンの評価を高くする。
（車載装置Ｎのハードウェア）
次に、図１０を用いて、図２に示した運用支援システム２００に含まれる車載装置Ｎのハードウェアの一例について説明する。
図１０は、車載装置Ｎのハードウェアの一例を示すブロック図である。図１０において、車載装置Ｎは、ＣＰＵ１００１と、メモリ１００２と、ディスクドライブ１００３と、ディスク１００４と、を有する。また、車載装置Ｎは、ディスプレイ１００５と、入力デバイス１００６と、Ｉ／Ｆ１００７と、タイマ１００８と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）ユニット１００９と、加速度センサ１０１０と、報知器１０１１とを有する。
各構成部１００１〜１００３，１００５〜１０１１は、バス１０００によってそれぞれ接続される。車載装置Ｎは、例えば、カーナビゲーション装置、スマートフォン、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、タブレット端末などである。
ここで、ＣＰＵ１００１は、車載装置Ｎの全体の制御を司る。メモリ１００２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、フラッシュＲＯＭやＲＯＭがブートプログラムなどの各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ１００１のワークエリアとして使用される。メモリ１００２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ１００１にロードされることにより、コーディングされている処理をＣＰＵ１００１に実行させる。
ディスクドライブ１００３は、ＣＰＵ１００１の制御に従ってディスク１００４に対するデータのリードおよびライトを制御する。ディスク１００４は、ディスクドライブ１００３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク１００４は、例えば、磁気ディスク、または光ディスクなどである。
ディスプレイ１００５は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ１００５は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、ＴＦＴ（Ｔｈｉｎ Ｆｉｌｍ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどである。入力デバイス１００６は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力を行う。また、入力デバイス１００６は、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。
Ｉ／Ｆ１００７は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他の装置（例えば、図２に示した決定装置１００）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ１００７は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。
タイマ１００８は、年、月、日、時、分、秒などの日時を測定する。ＧＰＳユニット１００９は、ＧＰＳ衛星からの電波（ＧＰＳ信号）を受信し、車載装置Ｎ（車両Ｃ）の位置を示す位置情報を出力する。車載装置Ｎ（車両Ｃ）の位置情報は、例えば、緯度・経度、高度などの地理座標系の１点を特定する情報である。
加速度センサ１０１０は、車載装置Ｎ（車両Ｃ）の前後方向、横方向および上下方向の３軸方向の加速度を検出する。加速度センサ１０１０は、例えば、前後加速度を、車両Ｃに後ろ向きの力がかかると負の値として検出し、車両Ｃに前向きの力がかかると正の値として検出する。また、加速度センサ１０１０は、上下加速度を、車両Ｃが上方向に移動すると正の値として検出し、下方向に移動すると負の値として検出する。また、加速度センサ１０１０は、左右加速度を、車両Ｃが右方向に移動すると正の値として検出し、左方向に移動すると負の値として検出する。加速度センサ１０１０が検出する加速度の方向と正負の値との対応関係は、上述した例とは異なる対応関係であってもよい。
報知器１０１１は、車両Ｃがトリガ条件を満たした場合に、運転操作に応じた車両Ｃ内における制御を行う。報知器１０１１は、例えば、車両Ｃがトリガ条件を満たした場合に、車両Ｃ内にメッセージを報知する。報知器１０１１は、車両Ｃがトリガ条件を満たした場合に、車両Ｃ内における運転操作を制御してもよい。
車載装置Ｎは、例えば、タイマ１００８、ＧＰＳユニット１００９、および加速度センサ１０１０を有していなくてもよい。この場合、車載装置Ｎは、例えば、車両Ｃに搭載されているセンサから、車両Ｃの加速度、日時、位置などを取得することにしてもよい。また、車載装置Ｎは、さらに、ＳＳＤと半導体メモリとを有していてもよい。また、車載装置Ｎは、ディスクドライブ１００３とディスク１００４との代わりに、ＳＳＤと半導体メモリとを有していてもよい。
（クライアント装置２０１のハードウェア）
クライアント装置２０１のハードウェアの一例は、例えば、決定装置１００のハードウェアの一例と同様である。このため、クライアント装置２０１のハードウェアの一例については、説明を省略する。クライアント装置２０１は、例えば、ノート型パソコン、デスクトップ型パソコンなどである。
（決定装置１００の機能的構成例）
次に、図１１を用いて、決定装置１００の機能的構成例について説明する。
図１１は、決定装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。決定装置１００は、制御部となる機能として、取得部１１０１と、割当部１１０２と、評価部１１０３と、決定部１１０４と、設定部１１０５と、出力部１１０６とを含む。
取得部１１０１は、複数の車両グループのそれぞれに含まれる車両Ｃの走行情報Ｒを取得する。取得部１１０１は、例えば、複数の車両グループのそれぞれに含まれる車両Ｃに搭載された車載装置Ｎから、車両Ｃの走行情報Ｒとして車両Ｃの位置、車両Ｃの速度や加速度、車両Ｃの運転操作の内容などの情報を取得する。これにより、取得部１１０１は、トリガ条件のパターンの評価に用いる走行情報Ｒを取得することができる。
取得部１１０１は、トリガ条件のパターンの候補として、検証対象のパターンを取得してもよい。取得部１１０１は、例えば、クライアント装置２０１から、検証対象のパターンを表現する検出条件と抽出条件との組み合わせを受信する。これにより、取得部１１０１は、検証対象のパターンを、割当部１１０２に出力することができる。
取得部１１０１は、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０６により、その機能を実現する。取得した走行情報Ｒは、例えば、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶領域に記憶される。
割当部１１０２は、トリガ条件のパターンの候補が複数存在する場合に、それぞれのパターンの候補を複数の車両グループに分散して割り当てる。トリガ条件とは、運転操作に応じた車両Ｃ内における制御を行う条件である。トリガ条件は、例えば、危険運転操作発生地点であることを特定する条件である。危険運転操作発生地点は、例えば、急ブレーキの多発地帯、急加速の多発地帯、急ハンドルの多発地帯、ハザードランプの点灯の多発地帯、ドアの開閉の多発地帯などである。また、トリガ条件は、危険運転操作発生地点までの距離であることを特定する条件であってもよい。
運転操作に応じた車両Ｃ内における制御とは、車両Ｃの搭乗者に運転操作を促して車両Ｃの交通事故の発生防止、渋滞回避、または車両Ｃの搭乗者の負担軽減などを図る制御である。車両Ｃ内における制御は、例えば、車両Ｃ内への報知である。また、車両Ｃ内における制御は、車両Ｃを減速させるなどの車両Ｃの走行の制御であってもよい。トリガ条件のパターンの候補は、固定のパターンであってもよいし、取得部１１０１が取得した検証対象のパターンであってもよい。
割当部１１０２は、例えば、トリガ条件のパターンの候補となるパターンが複数あれば、複数のパターンのそれぞれを、複数の車両グループのそれぞれに、所定のテスト期間において割り当てる。割当部１１０２は、具体的には、トリガ条件のパターンの候補となるパターンＰ１〜Ｐ３があれば、複数の車両グループＧ１〜Ｇ３のそれぞれに、２週間割り当てる。これにより、割当部１１０２は、パターンを車両グループに割り当て、パターンを割り当てた車両グループの交通事故の発生防止を図ることができるか否かを検証することができる。
また、割当部１１０２は、例えば、１つの車両グループに、複数のパターンを、所定のテスト期間を複数の部分期間に分けて割り当ててもよい。割当部１１０２は、具体的には、トリガ条件のパターンの候補となるパターンＰ１〜Ｐ５があれば、車両グループＧ１に、パターンＰ１を７日間割り当て、パターンＰ２を５日間割り当て、パターンＰ５を２日間割り当てる。これにより、割当部１１０２は、複数の車両グループの内、相対的に交通事故を起こしやすい車両グループがあったり、相対的に交通事故を起こしにくい車両グループがある場合に、検証の精度が低下することを抑制することができる。
割当部１１０２は、それぞれのトリガ条件の適用後は所定のテスト期間の経過後、適用前のトリガ条件に戻す。割当部１１０２は、例えば、複数の車両グループのそれぞれに適用するトリガ条件を、それぞれのトリガ条件のパターンの候補を適用してから所定のテスト期間が経過した後に、それぞれのトリガ条件のパターンの候補を適用する前に用いていたトリガ条件に戻す。これにより、割当部１１０２は、車両グループに適用するトリガ条件のパターンを、交通事故の発生を防ぐ可能性を検証中の検証対象のパターンから、交通事故の発生を防ぐ可能性が高い元々適用されていたパターンに戻すことができる。このため、割当部１１０２は、車両グループの安全性の向上を図ることができる。
割当部１１０２は、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０６により、その機能を実現する。割当結果は、例えば、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶領域に記憶される。
評価部１１０３は、割当部１１０２が割り当てたそれぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の適用の前と適用の後の走行情報Ｒの変化に基づいて、割当部１１０２が割り当てたそれぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の評価を行う。評価部１１０３は、例えば、取得部１１０１が取得した走行情報Ｒに基づいて、割当部１１０２が割り当てたパターンＰ１〜Ｐ３のそれぞれの評価を行う。
評価部１１０３は、具体的には、走行情報Ｒに含まれる車両Ｃの加速度に基づいて、パターンＰ１〜Ｐ３のそれぞれの適用の前と適用の後とにおける急ブレーキの回数を算出する。そして、決定装置１００は、パターンＰ１〜Ｐ３のそれぞれの適用の後に急ブレーキの回数が少なくなるほど、パターンＰ１〜Ｐ３のそれぞれの評価値が大きくなるように、パターンＰ１〜Ｐ３のそれぞれの評価値を算出する。
また、評価部１１０３は、急ブレーキの回数自体を、評価値として用いてもよい。この場合、評価値が小さいほど、評価がよくなる。以下では、評価部１１０３が、急ブレーキの回数が少なくなるほど、評価値が大きくなるように、評価値を算出した場合について説明する。これにより、評価部１１０３は、複数のパターンのそれぞれが、交通事故の発生を防ぐ可能性が高いか低いかの指標を得ることができる。
評価部１１０３は、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０６により、その機能を実現する。評価結果は、例えば、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶領域に記憶される。
決定部１１０４は、複数のトリガ条件の内、相対的に評価が高い、または所定の基準を満たすトリガ条件を、複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件として決定する。複数の車両グループへのサービスとは、複数の車両グループの交通事故の発生防止を図るサービスである。
決定部１１０４は、例えば、評価部１１０３が算出した評価値が最大のパターンを、複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件のパターンに決定する。また、決定部１１０４は、評価部１１０３が算出した評価値が閾値以上のパターンを、複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件のパターンに決定してもよい。これにより、決定部１１０４は、トリガ条件のパターンの候補の内、交通事故の発生を防ぐ可能性が高くなるパターンを、複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件のパターンに決定することができる。
決定部１１０４は、複数のトリガ条件の内、相対的に評価が低い、または所定の基準を満たさないトリガ条件を、複数の車両グループへのサービスにおいて適用しないトリガ条件として決定する。決定部１１０４は、例えば、評価部１１０３が算出した評価値が最小のパターンを、複数の車両グループへのサービスにおいて適用しないトリガ条件のパターンに決定する。また、決定部１１０４は、評価部１１０３が算出した評価値が閾値より小さいパターンを、複数の車両グループへのサービスにおいて適用しないトリガ条件のパターンに決定してもよい。これにより、決定部１１０４は、トリガ条件のパターンの候補の内、適用の後に交通事故の発生を防ぐ可能性が低いパターンを、複数の車両グループへのサービスにおいて適用しないトリガ条件のパターンに決定することができる。
決定部１１０４は、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０６により、その機能を実現する。決定結果は、例えば、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶領域に記憶される。
設定部１１０５は、所定の契約の下にサービスが提供される車両グループに対しては、複数のトリガ条件の内、他の車両グループに対して適用後に、適用前に対して改善した走行データが得られたトリガ条件を適用する。所定の契約とは、例えば、交通事故の発生を防ぐ可能性が相対的に高いトリガ条件のパターンを優先して適用する契約である。所定の契約は、具体的には、車両グループへの運用支援サービスを提供する契約を締結する際に、追加の料金を支払うことにより締結された契約である。
設定部１１０５は、例えば、決定部１１０４が、サービスにおいて適用するトリガ条件のパターンに決定した、固定のパターンと検証対象のパターンとを含む複数のパターンの内、評価部１１０３が算出した評価値が最大のパターンを、車両グループに適用する。これにより、設定部１１０５は、車両グループの管理者と締結した契約の内容によって、車両グループの管理者に提供する運用支援サービスの内容を変更することができる。そして、設定部１１０５は、所定の契約を締結した管理者の要望に合わせて車両グループの交通事故の発生を防ぐ可能性をより向上させることができる。
設定部１１０５は、第１の契約が適用される契約の下にサービスが提供される車両グループに、適用の前後で改善が検出された、現在適用中のトリガ条件への入れ替えがなされるトリガ条件群の中から選択されたトリガ条件を適用する。第１の契約とは、例えば、交通事故の発生を防ぐ可能性が相対的に高いトリガ条件のパターンを優先して適用する契約である。第１の契約は、具体的には、車両グループへの運用支援サービスを提供する契約を締結する際に、追加の料金を支払うことにより締結された契約である。
設定部１１０５は、例えば、決定部１１０４が、サービスにおいて適用するトリガ条件のパターンに決定した、検証対象のパターンの内、評価部１１０３が算出した評価値が最大のパターンを、車両グループに適用する。これにより、設定部１１０５は、車両グループの管理者と締結した契約の内容によって、車両グループの管理者に提供する運用支援サービスの内容を変更することができる。そして、設定部１１０５は、所定の契約を締結した管理者の要望に合わせて車両グループの交通事故の発生を防ぐ可能性をより向上させることができる。
設定部１１０５は、第２の契約が適用されない契約の下にサービスが提供される車両グループについては、所定のトリガ条件の内から選択されたトリガ条件を適用する。第２の契約とは、例えば、改善が検出されたトリガ条件を適用することを保証する契約である。設定部１１０５は、例えば、取得部１１０１が取得した検証対象のパターンを、第２の契約が適用されない契約の下にサービスが提供される車両グループに適用する。これにより、設定部１１０５は、まだ交通事故の発生を防ぐ可能性が高いか低いかを検証していない検証対象のパターンを、車両グループに割り当てることができる。
設定部１１０５は、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０６により、その機能を実現する。
出力部１１０６は、トリガ条件のパターンを出力する。出力部１１０６は、例えば、決定部１１０４が複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件のパターンとして決定したトリガ条件のパターンを、出力装置３０８になるディスプレイへ表示したり、出力装置３０８になるプリンタへ印刷出力する。また、出力部１１０６は、決定部１１０４が複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件のパターンとして決定したトリガ条件のパターンを、Ｉ／Ｆ３０６によって、クライアント装置２０１へ送信してもよい。
また、出力部１１０６は、決定部１１０４が複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件のパターンとして決定したトリガ条件のパターンを、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などに記憶してもよい。これにより、出力部１１０６は、決定装置１００の利用者、またはクライアント装置２０１の利用者に、決定部１１０４が決定したトリガ条件のパターンを通知することができる。
（トリガ条件を決定する実施例）
次に、図１２〜図１５を用いて、決定装置１００がトリガ条件を決定する実施例について説明する。まず、図１２の説明に移行する。
＜トリガ条件のパターンの候補を割り当てる一例＞
図１２は、トリガ条件のパターンの候補を割り当てる一例を示す説明図である。図１２の例では、決定装置１００は、４万台の車両Ｃに、トリガ条件のパターンの候補となる複数のパターンのそれぞれを割り当てる。ここで、４万台の車両Ｃは、複数の車両グループＧ１〜Ｇ４のそれぞれに、１万台ずつ区分けされる。
決定装置１００は、トリガ条件のパターンの候補として、パターンＰ１〜Ｐ５を記憶する。パターンＰ１〜Ｐ４は、今回までに、複数の車両グループのいずれかに割り当てていたパターンである。換言すれば、パターンＰ１〜Ｐ４は、固定のパターンである。パターンＰ５は、今回新たに生成され、複数の車両グループのいずれにも過去に割り当てていないパターンである。換言すれば、パターンＰ５は、検証対象のパターンである。
決定装置１００は、複数のパターンＰ１〜Ｐ５のそれぞれを、複数の車両グループＧ１〜Ｇ４のそれぞれに、所定のテスト期間において割り当てる。図１２では、テスト期間は、２週間である。決定装置１００は、例えば、複数の車両グループＧ１〜Ｇ４のいずれかにパターンＰ１〜Ｐ５を割り当てる際には、２週間のテスト期間を複数の部分期間に分け、複数の部分期間のそれぞれにおいて異なるパターンを割り当ててもよい。これにより、決定装置１００は、複数の車両グループの内、相対的に交通事故を起こしやすい車両グループがあったり、相対的に交通事故を起こしにくいグループがある場合に、検証の精度が低下することを抑制することができる。
また、決定装置１００は、複数の車両グループＧ１〜Ｇ４のいずれかにパターンＰ１〜Ｐ５を割り当てる際には、検証対象のパターンＰ５を割り当てる部分期間を、他のパターンを割り当てる部分期間よりも短くしてもよい。これにより、決定装置１００は、まだ交通事故の発生を防ぐ可能性が高いか低いかを検証していない検証対象のパターンを、車両グループに割り当てる期間を短くして、テスト期間における車両グループの交通事故を発生しにくくすることができる。
決定装置１００は、具体的には、車両グループＧ１に、テスト期間の最初の２日間においてパターンＰ１を割り当て、次の２日間においてパターンＰ５を割り当て、次の５日間においてパターンＰ１を再び割り当て、次の５日間においてパターンＰ２に割り当てる。決定装置１００は、同様に、車両グループＧ２〜Ｇ４に、パターンＰ１〜Ｐ５を割り当てる。
決定装置１００は、テスト期間の終了後には、車両グループＧ１〜Ｇ４に適用するパターンを、テスト期間の開始前に車両グループＧ１〜Ｇ５のそれぞれに割り当てていたパターンに戻してもよい。次に、図１３の説明に移行する。
＜トリガ条件を決定する流れ＞
図１３は、トリガ条件を決定する流れを示す説明図である。図１３の例では、決定装置１００によって、テスト期間において、複数の車両グループに、固定のパターンと、今回生成された検証対象のパターンとが割り当てられた状態である。
（１１）決定装置１００は、複数の車両グループのそれぞれに含まれる車両Ｃに搭載された車載装置Ｎから走行情報Ｒを受信する。決定装置１００は、例えば、車両Ｃが走行情報Ｒを生成する都度、車両Ｃから送信された走行情報Ｒを受信する。また、決定装置１００は、車両Ｃが生成した一定時間分の走行情報Ｒを、まとめて受信してもよい。そして、決定装置１００は、受信した走行情報Ｒに基づいて、走行情報テーブル４００を更新する。
（１２）決定装置１００は、走行情報テーブル４００および検出条件マスタ６００を参照して、所定の大きさの矩形状の場所ごとに、車両Ｃが通行した回数、車両Ｃが急ブレーキをした回数などを算出する。決定装置１００は、例えば、収集期間項目の期間の分の過去の期間に収集した走行情報に基づいて、所定の大きさの矩形状の場所ごとに、車両Ｃが通行した回数を算出する。
また、決定装置１００は、例えば、収集期間項目の期間の分の過去の期間に収集した走行情報に基づいて、減速幅項目の減速幅よりも後ろ方向への加速度が大きい状態になった回数を、急ブレーキをした回数として算出する。そして、決定装置１００は、算出した、車両Ｃが通行した回数、車両Ｃが急ブレーキをした回数などに基づいて、場所情報テーブル５００を更新する。
（１３）決定装置１００は、検出条件マスタ６００および抽出条件マスタ７００を参照して、場所情報テーブル５００の中から、報知場所を抽出する。決定装置１００は、例えば、検出条件マスタ６００の検出条件と抽出条件マスタ７００の抽出条件との組み合わせごとに、検出条件と抽出条件との組み合わせを満たす急ブレーキの多発地帯を、報知場所として抽出する。決定装置１００は、具体的には、抽出条件ごとに、場所情報テーブル５００のレコードの内、抽出条件を満たすレコードを参照して、報知場所情報テーブルを更新する。
（１４）決定装置１００は、報知場所情報テーブルおよびパターンマスタ８００を参照して、複数の車両グループのそれぞれに適用されたパターンにおいて、車両Ｃ内への報知を行う報知場所を特定する。
（１５）決定装置１００は、複数の車両グループのそれぞれについて特定した報知場所を、複数の車両グループのそれぞれに含まれる車両Ｃに搭載された車載装置Ｎに送信する。これにより、車載装置Ｎは、車両Ｃに適用されたパターンにおいて車両Ｃ内への報知を行う場所を検出することができるようになる。そして、車載装置Ｎは、車両Ｃ内への報知を行う場所に進入した際に、車両Ｃ内への報知を行うことができる。
ここで、決定装置１００は、特定の期間ごとに、（１１）〜（１５）の処理を繰り返してもよい。これにより、決定装置１００は、車両Ｃの搭乗者の車両Ｃ内への報知への慣れや道路状況の変化などによって、急ブレーキの多発地帯や報知場所が変化してしまった場合にも対応することができる。そして、決定装置１００は、最新の報知場所を抽出して、車載装置Ｎに送信することができる。結果として、車載装置Ｎは、最新の報知場所に進入した際に、車両Ｃ内への報知を行うことができる。
（１６）決定装置１００は、走行情報テーブル４００およびパターンマスタ８００を参照して、都道府県ごとに、複数の時期のそれぞれにおける、複数のパターンのそれぞれに対応する、車両Ｃが急ブレーキをした回数、車両Ｃが通行した回数を算出する。そして、決定装置１００は、算出した急ブレーキをした回数、通行した回数、通行した回数に対する急ブレーキをした回数の割合に基づいて、実績情報テーブル９００を更新する。
（１７）決定装置１００は、実績情報テーブル９００を参照して、固定のパターンのそれぞれを選択し、検証対象のパターンの内、選択した固定のパターンよりも評価がよくなる検証対象のパターンがあるか否かを判定する。ここでは、評価がよくなるとは、実績情報テーブル９００の割合項目の値が小さくなることである。ここで、決定装置１００は、評価値がよくなる検証対象のパターンがあれば、評価値がよくなる検証対象のパターンを選択する。
そして、決定装置１００は、パターンマスタ８００に記憶された、選択した固定のパターンを、検証対象のパターンとして設定し直す。また、決定装置１００は、パターンマスタ８００に記憶された、選択した検証対象のパターンを、固定のパターンとして設定し直す。これにより、決定装置１００は、固定のパターンと検証対象のパターンとを入れ替えて、交通事故の発生を防ぐ可能性がより高いパターンを、固定のパターンとすることができる。
また、決定装置１００は、実績情報テーブル９００を参照して、固定のパターンと検証対象のパターンとの内、評価値が最も悪いパターンを選択してもよい。ここでは、評価が最も悪いとは、実績情報テーブル９００の割合項目の値が最大であることである。そして、決定装置１００は、パターンマスタ８００から、選択した評価が最も悪いパターンに対応するレコードを削除する。ここで、決定装置１００は、決定装置１００の利用者、またはクライアント装置２０１から、新たに生成された検証対象のパターンを受信してもよい。そして、決定装置１００は、パターンマスタ８００に、削除したパターンに対応するレコードの代わりに、新たに生成された検証対象のパターンに対応するレコードを追加してもよい。これにより、決定装置１００は、新たに生成された検証対象のパターンについて交通事故の発生を防ぐ可能性が高いか低いかを検証することができる。
ここで、決定装置１００は、特定の期間ごとに、（１６）および（１７）の処理を繰り返してもよい。これにより、決定装置１００は、車両Ｃの搭乗者の車両Ｃ内への報知への慣れや道路状況の変化などによって、複数のパターンのそれぞれの交通事故の発生を防ぐ可能性が高いか低いかが変化してしまった場合にも対応することができる。具体的には、交通事故の発生を防ぐ可能性が高いパターンを適用した車両Ｃの搭乗者が、時間が経過するのにしたがって車両Ｃ内への報知に慣れてしまうことにより、交通事故の発生を防ぐ可能性が低下し始めてしまう場合がある。
この場合にも、決定装置１００は、特定の期間ごとに、現在適用している固定のパターンを含めて、交通事故の発生を防ぐ可能性が高いか低いかを検証することができる。このため、決定装置１００は、交通事故の発生を防ぐ可能性が低下し始めた固定のパターンよりも、交通事故の発生を防ぐ可能性が高い検証対象のパターンがあれば、固定のパターンと入れ替えて、再び交通事故の発生を防ぐ可能性を向上することができる。
（１８）決定装置１００は、パターンマスタ８００の記憶内容を、クライアント装置２０１に送信する。クライアント装置２０１は、パターンマスタ８００の記憶内容を表示する。これにより、クライアント装置２０１の利用者は、都道府県のそれぞれにおいて車両Ｃに適用されるトリガ条件のパターンを把握することができる。次に、図１４の説明に移行する。
＜トリガ条件を入れ替える一例＞
図１４は、トリガ条件を入れ替える一例を示す説明図である。図１４において、（２１）決定装置１００は、実績情報テーブル９００に記憶された都道府県「北海道」に対応するレコード９０１〜９０９の内、固定のパターンのレコード９０１を選択する。
（２２）決定装置１００は、レコード９０１と同一の都道府県「北海道」の同一の時期「繁忙期」に対応する、実績情報テーブル９００に記憶された検証対象のパターンのレコード９０４，９０７のそれぞれの割合と、レコード９０１の割合とを比較する。
（２３）決定装置１００は、比較した結果、固定のパターンのレコード９０１よりも割合が低く、評価がよくなる、検証対象のパターンのレコード９０４を選択する。
（２４）決定装置１００は、レコード９０１に対応する、パターンマスタ８００の固定のパターンを検証対象のパターンとして設定する。また、決定装置１００は、レコード９０４に対応する、パターンマスタ８００の検証対象のパターンを、固定のパターンとして設定する。これにより、決定装置１００は、固定のパターンと検証対象のパターンとを入れ替えて、交通事故の発生を防ぐ可能性がより高いパターンを固定のパターンとすることができる。次に、図１５の説明に移行する。
＜出力画面の一例＞
図１５は、出力画面の一例を示す説明図である。図１５において、決定装置１００は、パターンマスタ８００の記憶内容を、クライアント装置２０１に送信する。クライアント装置２０１は、パターンマスタ８００の記憶内容を参照して、都道府県のそれぞれに適用された固定のパターンをあらわす画面を表示する。図１５の例では、クライアント装置２０１は、パターンマスタ８００の記憶内容を参照して、都道府県のそれぞれに適用された固定のパターンのうち、検出条件が何であるかをあらわす画面を表示する。
これにより、クライアント装置２０１の利用者は、都道府県のそれぞれに適用された固定のパターンを把握することができる。クライアント装置２０１の利用者は、例えば、どの時期に、どの地域において、どのようなトリガ条件のパターンが、交通事故の発生防止に有効であるのかを把握することができる。そして、クライアント装置２０１の利用者は、新たに、交通事故の発生防止に有効な可能性がある検証対象のパターンを生成したり、どの時期のどの地域にどのようなパターンを適用するかを決定することができる。クライアント装置２０１の利用者は、例えば、冬季の北海道において交通事故の発生防止に有効なパターンがあれば、冬季の長野県などに流用することができる。
（入替処理手順の一例）
次に、図１６を用いて、決定装置１００が実行する入替処理手順の一例について説明する。
図１６は、入替処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６において、決定装置１００は、パターンマスタ８００からパターンを読み出し、実績情報テーブル９００に設定する（ステップＳ１６０１）。
次に、決定装置１００は、実績情報テーブル９００のいずれかのパターンを選択する（ステップＳ１６０２）。そして、決定装置１００は、選択したいずれかのパターンに対応する、走行情報テーブル４００の走行情報Ｒを読み出す（ステップＳ１６０３）。
次に、決定装置１００は、読み出した走行情報Ｒに基づいて、選択した実績情報テーブル９００のいずれかのパターンについての評価を算出する（ステップＳ１６０４）。そして、決定装置１００は、すべてのパターンを選択したか否かを判定する（ステップＳ１６０５）。ここで、選択していないパターンがある場合（ステップＳ１６０５：Ｎｏ）、決定装置１００は、ステップＳ１６０２の処理に戻る。
一方で、すべてのパターンを選択した場合（ステップＳ１６０５：Ｙｅｓ）、決定装置１００は、実績情報テーブル９００の固定のパターンの内、比較対象のパターンよりも評価の悪いパターンがあれば、検証対象のパターンと入れ替える（ステップＳ１６０６）。そして、決定装置１００は、入替処理手順を終了する。これにより、決定装置１００は、固定のパターンと検証対象のパターンとを入れ替えて、交通事故の発生を防ぐ可能性がより高いパターンを固定のパターンとすることができる。
（除外処理手順の一例）
次に、図１７を用いて、除外処理手順の一例について説明する。
図１７は、除外処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７において、決定装置１００は、実績情報テーブル９００を読み出す（ステップＳ１７０１）。次に、決定装置１００は、実績情報テーブル９００を参照して評価が最も悪いワーストパターンを特定し、パターンマスタ８００からワーストパターンに対応するレコードを除外する（ステップＳ１７０２）。
さらに、決定装置１００は、パターンマスタ８００に、検証対象のパターンを追加する（ステップＳ１７０３）。そして、決定装置１００は、除外処理を終了する。これにより、決定装置１００は、交通事故の発生を防ぐ可能性が低いワーストパターンが、車両グループに適用されることを防止して、車両グループの安全性の向上を図ることができる。また、決定装置１００は、新たに生成された検証対象のパターンについて交通事故の発生を防ぐ可能性が高いか低いかを検証することができる。
以上説明したように、決定装置１００によれば、複数のトリガ条件のパターンの候補のそれぞれを、複数の車両グループに分散して割り当てることができる。次に、決定装置１００によれば、割り当てたそれぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の適用の前と適用の後の走行情報Ｒの変化に基づいて、割り当てたそれぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の評価を行うことができる。そして、決定装置１００によれば、複数のトリガ条件の内、相対的に評価が高いまたは所定の基準を満たすトリガ条件を複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件として設定することができる。これにより、決定装置１００は、車両Ｃ内における制御を有効に行うことができる条件を決定することができる。決定装置１００は、例えば、トリガ条件のパターンの候補の内、適用の後に交通事故の発生を防ぐ可能性が高くなるパターンを、トリガ条件のパターンとして決定することができる。そして、決定装置１００は、決定したトリガ条件のパターンを、車両グループに適用して、交通事故の発生を防ぐ可能性を高くすることができる。
また、決定装置１００によれば、トリガ条件として、危険運転操作発生地点であることを特定する条件を用いることができる。これにより、決定装置１００は、危険運転操作発生地点に車両Ｃが入った場合に、車両Ｃ内における制御が行われるようにすることができる。そして、決定装置１００は、危険運転操作発生地点における交通事故の発生防止を図ることができる。
また、決定装置１００によれば、トリガ条件として、危険運転操作発生地点までの距離であることを特定する条件を用いることができる。これにより、決定装置１００は、危険運転操作発生地点までの距離が一定以下になった場合に、車両Ｃ内における制御が行われるようにすることができる。そして、決定装置１００は、危険運転操作発生地点における交通事故の発生防止を図ることができる。決定装置１００は、例えば、急ブレーキの多発地帯、急加速の多発地帯、急ハンドルの多発地帯などにおける交通事故の発生防止を図ることができる。
また、決定装置１００によれば、運転操作に応じた車両Ｃ内における制御として、車両Ｃ内への報知を用いることができる。これにより、決定装置１００は、報知場所を通行する車両Ｃ内への報知を行い、交通事故の発生防止を図ることができる。
また、決定装置１００によれば、車両グループに対して、それぞれのトリガ条件の適用後は所定のテスト期間の経過後、適用前のトリガ条件に戻すことができる。これにより、決定装置１００は、車両グループに適用するトリガ条件のパターンを、交通事故の発生を防ぐ可能性を検証中の検証対象のパターンから、交通事故の発生を防ぐ可能性が高い元々適用されていたパターンに戻すことができる。このため、決定装置１００は、車両グループの安全性の向上を図ることができる。
また、決定装置１００によれば、複数のトリガ条件の内、相対的に評価が低いまたは所定の基準を満たさないトリガ条件を複数の車両グループへのサービスにおいて適用しないトリガ条件として設定することができる。これにより、決定装置１００は、交通事故の発生を防ぐ可能性が低いワーストパターンが、車両グループに適用されることを防止して、車両グループの安全性の向上を図ることができる。
また、決定装置１００によれば、所定の契約の下にサービスが提供される車両グループに対しては、複数のトリガ条件の内、他の車両グループに対して適用後に、適用前に対して改善した走行データが得られたトリガ条件を適用することができる。これにより、決定装置１００は、車両グループの管理者と締結した契約の内容によって、車両グループの管理者に提供する運用支援サービスの内容を変更することができる。そして、決定装置１００は、所定の契約を締結した管理者の要望に合わせて車両グループの交通事故の発生を防ぐ可能性をより向上させることができる。
また、決定装置１００によれば、第１の契約が適用される契約の下にサービスが提供される車両グループに、適用の前後で改善が検出された、入れ替えがなされるトリガ条件群の中から選択されたトリガ条件を適用することができる。これにより、決定装置１００は、車両グループの管理者と締結した契約の内容によって、車両グループの管理者に提供する運用支援サービスの内容を変更することができる。そして、決定装置１００は、所定の契約を締結した管理者の要望に合わせて車両グループの交通事故の発生を防ぐ可能性をより向上させることができる。
また、決定装置１００によれば、第２の契約が適用されない契約の下にサービスが提供される車両グループに、所定のトリガ条件の内から選択されたトリガ条件を適用することができる。これにより、決定装置１００は、まだ交通事故の発生を防ぐ可能性が高いか低いかを検証していない検証対象のパターンを、車両グループに割り当てることができる。
ここで、従来、演算装置が、車両Ｃごとに当該車両Ｃが過去に通行した場所の中から報知場所を抽出し、当該報知場所を通行した際に車両Ｃ内への報知を行う場合が考えられる。しかしながら、この場合、車両Ｃの数が膨大になると、報知場所を抽出する処理量も膨大になってしまい、演算装置の負担が増大する。また、演算装置は、車両Ｃが過去に通行していない場所については報知場所として抽出することができないため、交通事故の発生を防ぐことができないことがある。
一方で、本実施の形態にかかる決定装置１００は、複数の車両Ｃの走行情報Ｒに基づいて、交通事故の発生を防ぐ可能性が高いトリガ条件のパターンを決定することができる。このため、決定装置１００は、ある車両Ｃが過去に通行したことのない場所であっても、他の車両Ｃが通行したことのある場所であれば車両Ｃ内への報知を行うことができ、交通事故の発生防止を図ることができる。
なお、本実施の形態で説明したトリガ条件決定方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本トリガ条件決定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本トリガ条件決定プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）運転操作に応じた車両内における制御のトリガ条件のパターンの候補が複数存在する場合に、それぞれのパターンの候補を複数の車両グループに分散して割り当て、
割り当てた前記それぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の適用の前と適用の後の走行情報の変化に基づいて、割り当てた前記それぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の評価を行い、
複数の前記トリガ条件の内、相対的に評価が高いまたは所定の基準を満たすトリガ条件を前記複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件として設定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするトリガ条件決定プログラム。
（付記２）前記トリガ条件は、危険運転操作発生地点であることを特定する条件であることを特徴とする付記１に記載のトリガ条件決定プログラム。
（付記３）前記トリガ条件は、危険運転操作発生地点までの距離であることを特定する条件であることを特徴とする付記１または２に記載のトリガ条件決定プログラム。
（付記４）前記危険運転操作発生地点は、急ブレーキの多発地帯、急加速の多発地帯、急ハンドルの多発地帯の少なくともいずれかであることを特徴とする付記２または３に記載のトリガ条件決定プログラム。
（付記５）前記運転操作に応じた車両内における制御は、前記車両内への報知であることを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載のトリガ条件決定プログラム。
（付記６）それぞれの前記トリガ条件の適用後は所定のテスト期間の経過後、適用前のトリガ条件に戻されることを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載のトリガ条件決定プログラム。
（付記７）複数の前記トリガ条件の内、相対的に評価が低いまたは所定の基準を満たさないトリガ条件を前記複数の車両グループへのサービスにおいて適用しないトリガ条件として設定する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載のトリガ条件決定プログラム。
（付記８）所定の契約の下にサービスが提供される車両グループに対しては、複数のトリガ条件の内、他の車両グループに対して適用後に、適用前に対して改善した走行データが得られたトリガ条件を適用する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載のトリガ条件決定プログラム。
（付記９）第１の契約が適用される契約の下にサービスが提供される車両グループについては、収集した走行データに基づいて適用の前後で改善が検出されたトリガ条件への入れ替えがなされるトリガ条件群の中から選択されたトリガ条件を適用し、
第２の契約が適用されない契約の下にサービスが提供される車両グループについては、所定のトリガ条件の内から選択されたトリガ条件を適用する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１〜８のいずれか一つに記載のトリガ条件決定プログラム。
（付記１０）運転操作に応じた車両内における制御のトリガ条件のパターンの候補が複数存在する場合に、それぞれのパターンの候補を複数の車両グループに分散して割り当て、
割り当てた前記それぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の適用の前と適用の後の走行情報の変化に基づいて、割り当てた前記それぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の評価を行い、
複数の前記トリガ条件の内、相対的に評価が高いまたは所定の基準を満たすトリガ条件を前記複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件として設定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするトリガ条件決定方法。
（付記１１）運転操作に応じた車両内における制御のトリガ条件のパターンの候補が複数存在する場合に、それぞれのパターンの候補を複数の車両グループに分散して割り当て、
割り当てた前記それぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の適用の前と適用の後の走行情報の変化に基づいて、割り当てた前記それぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の評価を行い、
複数の前記トリガ条件の内、相対的に評価が高いまたは所定の基準を満たすトリガ条件を前記複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件として設定する、
制御部を有することを特徴とするトリガ条件決定装置。
Ｃ 車両
Ｎ 車載装置
１００ トリガ条件決定装置
１１０１ 取得部
１１０２ 割当部
１１０３ 評価部
１１０４ 決定部
１１０５ 設定部
１１０６ 出力部

Claims (10)

  1. 運転操作に応じた車両内における制御のトリガ条件のパターンの候補が複数存在する場合に、それぞれのパターンの候補を複数の車両グループに分散して割り当て、
    割り当てた前記それぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の適用の前と適用の後の走行情報の変化に基づいて、割り当てた前記それぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の評価を行い、
    複数の前記トリガ条件の内、相対的に評価が高いまたは所定の基準を満たすトリガ条件を前記複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件として設定する、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とするトリガ条件決定プログラム。
  2. 前記トリガ条件は、危険運転操作発生地点であることを特定する条件であることを特徴とする請求項１に記載のトリガ条件決定プログラム。
  3. 前記トリガ条件は、危険運転操作発生地点までの距離であることを特定する条件であることを特徴とする請求項１または２に記載のトリガ条件決定プログラム。
  4. 前記運転操作に応じた車両内における制御は、前記車両内への報知であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載のトリガ条件決定プログラム。
  5. それぞれの前記トリガ条件の適用後は所定のテスト期間の経過後、適用前のトリガ条件に戻されることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載のトリガ条件決定プログラム。
  6. 複数の前記トリガ条件の内、相対的に評価が低いまたは所定の基準を満たさないトリガ条件を前記複数の車両グループへのサービスにおいて適用しないトリガ条件として設定する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載のトリガ条件決定プログラム。
  7. 所定の契約の下にサービスが提供される車両グループに対しては、複数のトリガ条件の内、他の車両グループに対して適用後に、適用前に対して改善した走行データが得られたトリガ条件を適用する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載のトリガ条件決定プログラム。
  8. 第１の契約が適用される契約の下にサービスが提供される車両グループについては、収集した走行データに基づいて適用の前後で改善が検出されたトリガ条件への入れ替えがなされるトリガ条件群の中から選択されたトリガ条件を適用し、
    第２の契約が適用されない契約の下にサービスが提供される車両グループについては、所定のトリガ条件の内から選択されたトリガ条件を適用する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載のトリガ条件決定プログラム。
  9. 運転操作に応じた車両内における制御のトリガ条件のパターンの候補が複数存在する場合に、それぞれのパターンの候補を複数の車両グループに分散して割り当て、
    割り当てた前記それぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の適用の前と適用の後の走行情報の変化に基づいて、割り当てた前記それぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の評価を行い、
    複数の前記トリガ条件の内、相対的に評価が高いまたは所定の基準を満たすトリガ条件を前記複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件として設定する、
    処理をコンピュータが実行することを特徴とするトリガ条件決定方法。
  10. 運転操作に応じた車両内における制御のトリガ条件のパターンの候補が複数存在する場合に、それぞれのパターンの候補を複数の車両グループに分散して割り当て、
    割り当てた前記それぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の適用の前と適用の後の走行情報の変化に基づいて、割り当てた前記それぞれのパターンの候補に対応するトリガ条件の評価を行い、
    複数の前記トリガ条件の内、相対的に評価が高いまたは所定の基準を満たすトリガ条件を前記複数の車両グループへのサービスにおいて適用するトリガ条件として設定する、
    制御部を有することを特徴とするトリガ条件決定装置。
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