JP6899740B2 - 運転支援システム及び運転支援方法及び運転支援システム用サーバコンピュータ - Google Patents

Description

本発明は、運転の改善に有効な教育情報を運転者に配信する運転支援システム及び運転支援方法及び運転支援システム用サーバコンピュータに関するものである。

従来より、車両の望ましい運転挙動を促すために運転手に指導メッセージを与える方法が知られている（特許文献１）。

特表２０１５−５３１４９５号公報

しかしながら、このような方法では、指導装置が車両に設けられていることから、運転者や車両が替わった場合には、新たに運転データを蓄積しなければならず、各運転者に合わせた最適な指導メッセージを提供する事ができなかった。

そこで、本発明の目的は、上記従来の指導メッセージを与える方法の問題を解消し、運転者や車両が替わった場合でも、運転の改善に有効な教育情報を運転者に配信する運転支援システム及び運転支援方法及び運転支援システム用サーバコンピュータを提供することにある。

本発明のうち、請求項１に記載された発明は、運転の改善に有効な教育情報を運転者に配信する運転支援システムであって、
車両に載置されて運転者の運転情報を検出する機能を備えた携帯端末と、
前記携帯端末とインターネットを介して通信可能なサーバコンピュータと、を含み、
前記サーバコンピュータは、
前記携帯端末で検出される前記運転情報を保存する運転情報保存手段と、
所定の前記運転情報に対応する複数の前記教育情報を保存する安全運転情報保存手段と、
前記運転情報保存手段から得られる前記運転情報を解析し、その解析結果から、前記安全運転情報保存手段から対応する前記教育情報を選択する情報解析手段と、を備えて、
前記運転情報は、予め設定された危険挙動項目の回数、時間及び距離を含み、
前記危険挙動項目は、予め優先順位が付与されており、
前記教育情報は、前記危険挙動項目に対応する前記教育情報を含んでおり、
前記運転情報保存手段には、予め行われた運転者の運転性格診断による性格診断結果が含まれ、
前記情報解析手段は、前記危険挙動項目の回数、時間及び距離を集計して月間の日ごとの平均値を算出し、前記性格診断結果に基づいて、予め設定された所定の補正値を前記平均値に加算して、複数の前記危険挙動項目において、前記平均値と前記補正値との和が前記危険挙動項目ごとに設定された所定の閾値以上の場合には、優先順位の最も高い前記危険挙動項目に対応した前記教育情報を選択し、全ての前記危険挙動項目の前記平均値と前記補正値との和が前記所定の閾値未満の場合には、前記安全運転情報保存手段から前記教育情報をランダムに選択し、
前記情報解析手段で選択された前記教育情報を前記携帯端末に配信することを特徴とするものである。
請求項２に記載された発明は、運転の改善に有効な教育情報を運転者に配信する運転支援方法であって、
初回登録時に実行され、前記運転者の性格を診断する運転性格診断ステップと、
車両に載置された携帯端末から予め設定された危険挙動項目の回数、時間及び距離を含む運転情報を検出する運転情報検出ステップと、
前記携帯端末で検出される前記運転情報を保存する運転情報保存ステップと、
所定の前記運転情報に対応する複数の前記教育情報を保存する安全運転情報保存ステップと、
前記運転情報保存ステップで保存した前記危険挙動項目の回数、時間及び距離を集計して月間の日ごとの平均値を算出し、前記運転性格診断ステップで診断した性格診断結果に基づく所定の補正値を前記平均値に加算して解析し、その解析結果から、複数の前記危険挙動項目において、前記平均値と前記補正値との和が前記危険挙動項目ごとに設定された所定の閾値以上の場合には、優先順位の最も高い前記危険挙動項目に対応した前記教育情報を選択し、全ての前記危険挙動項目の前記平均値と前記補正値との和が前記所定の閾値未満の場合には、前記安全運転情報保存ステップで保存した前記教育情報をランダムに選択する情報解析ステップと、
前記情報解析ステップで選択された前記教育情報を前記携帯端末に配信する配信ステップと、
を実行することを特徴とするものである。
請求項３に記載された発明は、運転支援システム用サーバコンピュータであって、
初回登録時に実行され、前記運転者の性格を診断する運転性格診断結果と、携帯端末からインターネットを介して配信され、予め設定された危険挙動項目の回数、時間及び距離を含む運転情報とを保存する運転情報保存手段と、
所定の前記運転情報に対応して予め設定され、運転の改善に有効な複数の教育情報を保存する安全運転情報保存手段と、
前記運転情報保存手段から得られる前記危険挙動項目の回数、時間及び距離を集計して月間の日ごとの平均値を算出し、前記運転性格診断結果に基づく所定の補正値を前記平均値に加算して解析し、その解析結果から、複数の前記危険挙動項目において、前記平均値と前記補正値との和が前記危険挙動項目ごとに設定された所定の閾値以上の場合には、優先順位の最も高い前記危険挙動項目に対応した前記教育情報を選択し、全ての前記危険挙動項目の前記平均値と前記補正値との和が前記所定の閾値未満の場合には、前記安全運転情報保存手段から前記教育情報をランダムに選択する情報解析手段と、を備えて、
前記情報解析手段で選択された前記教育情報を前記携帯端末に送信可能であることを特徴とすることを特徴とするものである。

請求項１，２，３に記載された発明は、運転者や車両が替わった場合でも、運転の改善に有効な教育情報を運転者に配信することができる。また、運転者の性格も考慮したより最適で優先順位の高い重要な教育情報が携帯端末に配信されることから、いつでも確認することが可能である。

運転支援システムの構成を示す説明図である。 運転支援システムのフロー図である。 運転情報の解析と教育情報の配信のフロー図である。 コンテンツとタグとの関係を示す説明図である。 各運転者の危険挙動実績を示す説明図である。 性格診断結果を加えた危険挙動実績を示す説明図である。

以下、本発明の運転支援システムの一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。

図１は、運転支援システムの構成を示す説明図である。図２は、運転支援システムのフロー図である。図３は、運転情報の解析と教育情報の配信のフロー図である。図４は、コンテンツとタグとの関係を示す説明図である。図５は、各運転者の危険挙動実績を示した説明図である。

図１に示すように、運転支援システム１は、運転支援システム用のサーバコンピュータ２と運転者１５の携帯端末２０とがインターネットを介して接続され、運転者１５の運転の改善に有効な教育情報６を配信するものである。
この運転支援システム１は、運転者１５の情報や運転者１５が初回登録時に行った運転性格診断による性格診断結果４を含む運転情報保存手段３と、所定の運転情報２２に対応する複数の教育情報６，６・・を保存するとともに、この教育情報６の配信履歴７を含む安全運動コンテンツ５と、携帯端末２０によって検出した運転情報２２を解析し、その解析結果から教育情報６を選択するMobility Frontier８と、車種や走行距離等の情報を含む車両情報保存手段９と、運転日報、運転時の挙動情報、マップ等の情報を記憶する日報情報保存手段１０とで構成される。この安全運動コンテンツ５が、本発明の安全運転情報保存手段であり、Mobility Frontier８が、本発明の情報解析手段である。
図４に示すように、安全運動コンテンツ５の教育情報６は、ＱＡ動画（動画）やメッセージ画像（静止画）、これらの参照先のＵＲＬを記載したもの、他にもこれらを組み合わせたもの等をコンテンツとして蓄積したデータである。各コンテンツには、複数のタグ（タグ１、タグ２、タグ３）が紐付けられている。

このようにして構成される運転支援システム１による運転者１５への教育情報６の配信は、以下のように行われる。
＜運転データの記録＞
図２に示すように、運転支援システム１を使用する運転者１５は、スマートホンやタブレット等の携帯端末２０に導入されたアプリケーションソフト（アプリ）を立ち上げて基本情報を選択する（ステップ１）。この基本情報には、運転する車両１６の車種や、運転者１５の性格診断結果４を含む情報、日付け等が含まれる。

運転支援システム１を初めて使用する運転者１５は、最初にアプリケーションソフトで運転性格診断を行う（ステップ２，３）。この運転性格診断では、運転者１５が複数の質問に回答することで、焦りやすい人，焦りやすくてイライラしやすい人、イライラしやすい人、焦りやイライラすることがあまりない人の何れかのタイプに性格を判別し、後述する運転情報２２の解析において日報情報保存手段１０と関連付けられる。

次に、運転者１５は、アプリケーションを立ち上げた状態の携帯端末２０を車両１６に設置し、車両１６の運転を開始する（ステップ４）。この時、運転時のブレーキやアクセル、ハンドルの操作による挙動の変化は、３軸の振動の角速度を計測するジャイロセンサ２１を利用して測定する。
その日の運転が終了すると携帯端末２０による測定を終了し、運転者１５がオドメーター値を確認して運転距離を加えて日次の運転情報２２として記録する（ステップ５）。この運転情報２２がサーバコンピュータ２に転送され（ステップ６）、１ヶ月分の運転情報２２が蓄積されると、サーバコンピュータ２のMobility Frontier８が月間の運転情報解析を行う（ステップ７）。

＜運転情報の解析と教育情報の配信＞
図３に示すように、Mobility Frontier８では、運転情報２２の中から危険挙動項目として優先順位の高い、「急ブレーキ」、「急発進」、「急ハンドル」、「運転時間」、「運転距離」の順番に月間に行われた回数、時間、距離の集計を行う（ステップ１０〜１４）。
先ず初めに、優先順位が最も高い「急ブレーキ」の回数に関して月間の平均値を算出し、この平均値が予め定められた閾値（この場合、例えば１０とする）を超えているか否かを判断する（ステップ１０）。「急ブレーキ」の平均値が閾値以上の時には、表１に示すコンテンツ名のうち、「急ブレーキ」のタグが紐付けられたコンテンツ（Ｎｏ．１〜３）の中からランダムで１つを選択し（ステップ１５）、運転者１５の携帯端末２０に教育情報６として配信する（ステップ８）。

一方、「急ブレーキ」の平均値が閾値以下の場合は、優先順位が２番目に高い「急発進」の記録回数から平均値を算出し、この平均値が予め定められた閾値（この場合、例えば１０とする）を超えているか否かを判断する（ステップ１１）。「急発進」の平均値が閾値以上の場合は、図４に示すコンテンツのうち、「急発進」のタグが紐付けられたコンテンツ（Ｎｏ．４〜６）の中からランダムで１つを選択し（ステップ１５）、運転者１５の携帯端末２０に配信する（ステップ８）。

この場合の具体例として図５に示す危険挙動実績の「Ａさん」の場合では、「急ブレー
キ」の平均値（８）は閾値（１０）以下であるが、「急発進」の平均値（１２）が閾値（
１０）以上であり、「運転時間」の平均値（１８８０）も閾値（１８００）以上である。
この場合、「運転時間」よりも優先順位が高い「急発進」の危険項目が選択され、図４
に示すコンテンツ名のうち、「急発進」のタグが紐付けられたコンテンツ（Ｎｏ．４〜６
）の中からランダムで１つを選択し（ステップ１５）、運転者１５であるＡさんの携帯端
末２０に配信する（ステップ８）。

また、「急ブレーキ」の平均値が予め定められた閾値を超えており、優先順位が「急ブレーキ」より低い「急発進」の平均値も予め定められた閾値を超えている場合は、危険挙動項目の優先順位の低い「急発進」の平均値の方が閾値を大きく超えていても、優先順位の高い「急ブレーキ」の方が優先される。

この場合の具体例として図５に示す危険挙動実績の「Ｂさん」の場合では、優先順位が最も高い「急ブレーキ」の平均値（１１）が閾値（１０）以上で、優先順位が２番目に高い「急発進」の平均値（１８回）は閾値（１０）以上であり、優先順位が最も低い「運転距離」の平均値（２４００）は閾値（１５００）以上である。
この場合、「急発進」「運転距離」よりも優先順位の高い「急ブレーキ」の項目が選択され、図４に示すコンテンツのうち、「急ブレーキ」のタグが紐付けられたコンテンツ（Ｎｏ．１〜３）の中からランダムで１つを選択し（ステップ１５）、運転者１５であるＢさんの携帯端末２０に配信する（ステップ８）。

次に、「急ブレーキ」「急発進」の平均値が何れも閾値以下の時は、優先順位が３番目に高い「急ハンドル」の記録回数から平均値を算出し、この平均値が予め定められた閾値（この場合、例えば１０とする）を超えているか否かを判断する（ステップ１２）。「急ハンドル」の平均値が閾値以上の場合は、図４に示すコンテンツのうち、「急ハンドル」のタグが紐付けられたコンテンツ（Ｎｏ．７〜９）の中からランダムで１つを選択し（ステップ１５）、運転者１５の携帯端末２０に配信する（ステップ８）。

次に、「急ブレーキ」「急発進」「急ハンドル」の平均値が何れも閾値以下の場合は、優先順位が４番目に高い「運転時間」の平均値を算出し、この平均値が予め定められた閾値（この場合、例えば１８００とする）を超えているか否かを判断する（ステップ１３）。「運転時間」の平均値が閾値以上の場合は、図４に示すコンテンツのうち、「多運転」のタグが紐付けられたコンテンツの中からランダムで１つを選択し（ステップ１５）、携帯端末２０に配信する（ステップ８）。

次に、「急ブレーキ」「急発進」「急ハンドル」「運転時間」の平均値が何れも閾値以下の場合は、優先順位が５番目に高い「運転距離」の平均値を算出する。この平均値が予め定められた閾値（この場合、例えば１５００とする）を超えているか否かを判断する（ステップ１３）。「運転距離」の平均値が閾値以上の場合は、図４に示すコンテンツのうち、「多運転」のタグが紐付けられたコンテンツの中からランダムで１つを選択し（ステップ１５）、携帯端末２０に配信する（ステップ８）。

次に、「急ブレーキ」「急発進」「急ハンドル」「運転時間」「運転距離」の平均値が何れも閾値以下の場合は、危険挙動項目の何れにも該当しない。この場合、図４に示すコンテンツの中からタグの種類に関係なくランダムで１つを選択し（ステップ１６）、携帯端末２０に配信する（ステップ８）。

この場合の具体例として図５に示す危険挙動実績の「Ｃさん」の場合では、各危険挙動項目の平均値が、何れも閾値を超えないことから、図４に示すコンテンツの中からタグの種類に関係なくランダムで１つを選択し（ステップ１６）、運転者１５であるＣさんの携帯端末２０に教育情報６として配信する（ステップ８）。各危険挙動項目の平均値が、何れも閾値を超えていなければ優先順位を考慮する必要はない。

＜性格診断結果の解析結果への反映＞
運転性格診断による性格診断結果４は、Mobility Frontier８による運転情報２２の解析に対して、以下のように反映される。

運転性格診断によって、運転者１５の性格は、上述の４種類のうちの何れかのタイプに判別されることとなるが、例えば、性格のタイプが「焦りやすい人」「イライラする人」では、各危険挙動項目のうち、「急ブレーキ」「急発進」「急ハンドル」の平均値に所定の補正値（この場合、例えば「１」とする）が加算される。また、性格のタイプが「焦りやすくてイライラしやすい人」では、「急ブレーキ」「急発進」「急ハンドル」の平均値に所定の補正値（この場合、例えば「２」とする）が加算される。

その具体例として、図６に示す「Ｄさん」の場合では、「急ブレーキ」の平均値が「５」であり、「急発進」の平均値が「７」、「急ハンドル」の平均値が「９」、「運転時間」の平均値が「１６００」、「運転距離」の平均値が「１４００」である。従って、性格診断結果を反映させない場合の運転情報解析では、各危険挙動項目の平均値が、何れも閾値を超えていないことから、コンテンツの中からタグの種類に関係なくランダムで１つを選択し、携帯端末２０に教育情報６として配信することとなる。
しかし、「Ｄさん」は、性格のタイプが「焦りやすい人」に判別されていることから、性格診断結果を反映させると、「急ブレーキ」「急発進」「急ハンドル」の各平均値に補正値「１」が加算され、「急ブレーキ」の平均値が「６」、「急発進」の平均値が「８」、「急ハンドル」の平均値が「１０」となる。その結果、「急ハンドル」の平均値が閾値と同じ値になるため、Mobility Frontier８による運転情報解析では、「急ハンドル」のタグが紐付けられたコンテンツの中からランダムで１つを選択して配信することとなる。

次に、図６に示す「Ｅさん」の場合では、「急ブレーキ」の平均値が「８」であり、「急発進」の平均値が「３」、「急ハンドル」の平均値が「６」、「運転時間」の平均値が「１９００」、「運転距離」の平均値が「１４８０」である。従って、性格診断結果を反映させない場合の運転情報解析では、「運転時間」の平均値のみが閾値を超えていることから、「多運転」のタグが紐付けられたコンテンツの中からランダムで１つを選択し、携帯端末２０に教育情報６として配信することとなる。
しかし、「Ｅさん」は、性格のタイプが「焦りやすくてイライラする人」に判別されていることから、性格診断結果を反映させると、「急ブレーキ」「急発進」「急ハンドル」の各平均値に補正値「２」が加算され、「急ブレーキ」の平均値が「１０」、「急発進」の平均値が「５」、「急ハンドル」の平均値が「８」となる。その結果、「急ブレーキ」と「運転時間」の平均値が閾値を超えることとなる。Mobility Frontier８による運転情報解析では、「運転時間」より優先順位の高い「急ブレーキ」の方が優先されることから、「急ブレーキ」のタグが紐付けられたコンテンツの中からランダムで１つを選択して配信することとなる。

上記の如く構成される運転支援システム１は、車両１６に載置されて運転者１５の運転情報２２を検出する機能を備えた携帯端末２０と、携帯端末２０とインターネットを介して通信可能なサーバコンピュータ２と、を含み、サーバコンピュータ２は、携帯端末２０で検出される運転情報２２を保存する運転情報保存手段３と、所定の運転情報２２に対応する複数の教育情報６，６・・を保存する安全運転コンテンツ５と、運転情報保存手段３から得られる運転情報２２を解析し、その解析結果から、安全運転コンテンツ５から対応する教育情報６を選択するMobility Frontier８と、を備えて、Mobility Frontier８で選択された教育情報６を携帯端末２０に配信することにより、運転者１５や車両１６が替わった場合でも、運転の改善に有効な教育情報６を運転者１５に配信することができる。また、教育情報６が携帯端末２０に配信されることから、いつでも確認することが可能である。

他にも、運転情報２２は、予め設定された危険挙動項目の回数を含み、教育情報６は、危険挙動項目に対応する教育情報６を含んでおり、Mobility Frontier８は、危険挙動項目の回数を集計して月間の平均値を算出し、平均値が所定の閾値以上の場合には、該当する危険挙動項目に対応する教育情報６を選択することにより、より最適な教育情報６を配信することができる。

更に、複数の危険挙動項目に予め優先順位を付与しており、Mobility Frontier８は、複数の危険挙動項目において、平均値が危険挙動項目ごとに設定された所定の閾値以上の場合には、優先順位の最も高い危険挙動項目に対応した教育情報６を選択することにより、優先順位の高い重要な教育情報６を配信することができる。

他にも、全ての危険挙動項目の平均値が所定の閾値未満の場合には、安全運転コンテンツ５から教育情報６をランダムに選択することにより、教育情報６が携帯端末２０に配信されることから、いつでも確認することが可能である。

加えて、運転情報保存手段３には、予め行われた運転者１５の運転性格診断による性格診断結果４が含まれ、Mobility Frontier８は、性格診断結果４を加味して教育情報６を選択することにより、運転者１５の性格も考慮した最適な教育情報６を配信することができる。

他にも、運転支援方法は、車両１６に載置された携帯端末２０から運転情報２２を検出する運転情報検出ステップと、携帯端末２０で検出される運転情報２２を保存する運転情報保存ステップと、所定の運転情報２２に対応する複数の教育情報６，６・・を保存する安全運転情報保存ステップと、運転情報保存ステップで保存した運転情報２２を解析し、その解析結果から、安全運転情報保存ステップで保存した教育情報６を選択する情報解析ステップと、情報解析ステップで選択された教育情報６を携帯端末２０に配信する配信ステップと、を実行することにより、運転者１５や車両１６が替わった場合でも、運転の改善に有効な教育情報６を運転者１５に配信することができる。また、教育情報６が携帯端末２０に配信されることから、いつでも確認することが可能である。

また、サーバコンピュータ２は、携帯端末２０からインターネットを介して配信される運転情報２２を保存する運転情報保存手段３と、所定の運転情報２２に対応して予め設定され、運転の改善に有効な複数の教育情報６，６・・を保存する安全運転コンテンツ５と、運転情報保存手段３から得られる運転情報２２を解析し、その解析結果から、安全運転コンテンツ５から対応する教育情報６を選択するMobility Frontier８と、を備えて、Mobility Frontier８で選択された教育情報６を携帯端末２０に送信可能であることにより、運転者１５や車両１６が替わった場合でも、運転の改善に有効な教育情報６を運転者１５に配信することができる。また、教育情報６が携帯端末２０に配信されることから、いつでも確認することが可能である。

なお、本発明にかかる運転支援システムは、上記した実施の形態に何ら限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、危険挙動項目やコンテンツの内容、コンテンツに紐付けられるタグ等を適宜変更することができる。

例えば、運転支援システム１は、１ヶ月分の運転情報２２が蓄積されると、サーバコンピュータ２のMobility Frontier８で月間の運転情報２２，２２・・の解析が行われるが、運転者１５に合わせた最適な教育情報６を与えることができれば、毎月運転情報２２，２２・・の解析が行われる必要はなく、一週間毎や隔週毎などに配信期間を変更しても良く、適宜変更可能である。
また、サーバコンピュータ２を複数用いて、例えば車両情報保存手段９、日報情報保存手段１０を管理するサーバコンピュータ２と、運転情報保存手段３、安全運転コンテンツ５、Mobility Frontier８を実行するサーバコンピュータ２とに分担する構成としても良い。

他にも、危険挙動項目は、「急ブレーキ」「急発進」「急ハンドル」「運転時間」「運転距離」に限らず新しい危険挙動項目を追加したり、各危険挙動項目の優先順位を変更しても良い。

また、運転支援システム１は、一人の運転者１５に限らず、複数の運転者１５，１５・・が使用する構成としても良い。

他にも、車両１６には、四輪車に限らず、二輪車やその他の乗り物であっても良い。

また、運転性格診断では、運転者１５の性格が４種類のタイプの中の何れかに判別されることとなるが、運転者１５に合わせた最適な教育情報６を与えることができれば４種類のタイプに限定する必要はなく、性格をより詳細に分析して細分化された多数のタイプの中から判別するようにしても良く、適宜変更可能である。
更に、運転情報解析に性格診断結果を反映させる場合には、性格のタイプによって各危険挙動項目の平均値に補正値を加えるだけでなく、各危険挙動項目の平均値から補正値を引くようにしても良い。

１・・運転支援システム、２・・サーバコンピュータ、３・・運転情報保存手段、４・・性格診断結果、５・・安全運転コンテンツ（安全運転情報保存手段）、６・・教育情報、７・・配信履歴、８・・Mobility Frontier（情報解析手段）、９・・車両情報保存手段、１０・・日報情報保存手段、１５・・運転者、１６・・車両、２０・・携帯端末、２１・・ジャイロセンサ、２２・・運転情報。

Claims (3)

1. 運転の改善に有効な教育情報を運転者に配信する運転支援システムであって、
   車両に載置されて運転者の運転情報を検出する機能を備えた携帯端末と、
   前記携帯端末とインターネットを介して通信可能なサーバコンピュータと、を含み、
   前記サーバコンピュータは、
   前記携帯端末で検出される前記運転情報を保存する運転情報保存手段と、
   所定の前記運転情報に対応する複数の前記教育情報を保存する安全運転情報保存手段と、
   前記運転情報保存手段から得られる前記運転情報を解析し、その解析結果から、前記安全運転情報保存手段から対応する前記教育情報を選択する情報解析手段と、を備えて、
   前記運転情報は、予め設定された複数の危険挙動項目の回数、時間、距離の少なくとも１つを含み、
   前記危険挙動項目は、予め優先順位が付与されており、
   前記教育情報は、前記危険挙動項目に対応する前記教育情報を含んでおり、
   前記運転情報保存手段には、予め行われた運転者の運転性格診断による性格診断結果が含まれ、
   前記情報解析手段は、前記危険挙動項目の回数、時間、距離の少なくとも１つを集計して月間の日ごとの平均値を算出し、前記性格診断結果に基づいて、予め設定された所定の補正値を前記平均値に加算して、複数の前記危険挙動項目において、前記平均値と前記補正値との和が前記危険挙動項目ごとに設定された所定の閾値以上の場合には、優先順位の最も高い前記危険挙動項目に対応した前記教育情報を選択し、全ての前記危険挙動項目の前記平均値と前記補正値との和が前記所定の閾値未満の場合には、前記安全運転情報保存手段から前記教育情報をランダムに選択し、
   前記情報解析手段で選択された前記教育情報を前記携帯端末に配信することを特徴とする運転支援システム。
2. 運転の改善に有効な教育情報を運転者に配信する運転支援方法であって、
   前記運転者の性格を診断する運転性格診断ステップと、
   車両に載置された携帯端末から予め設定された複数の危険挙動項目の回数、時間、距離の少なくとも１つを含む運転情報を検出する運転情報検出ステップと、
   前記携帯端末で検出される前記運転情報を保存する運転情報保存ステップと、
   所定の前記運転情報に対応する複数の前記教育情報を保存する安全運転情報保存ステップと、
   前記運転情報保存ステップで保存した前記危険挙動項目の回数、時間、距離の少なくとも１つを集計して月間の日ごとの平均値を算出し、前記運転性格診断ステップで診断した性格診断結果に基づく所定の補正値を前記平均値に加算して解析し、その解析結果から、複数の前記危険挙動項目において、前記平均値と前記補正値との和が前記危険挙動項目ごとに設定された所定の閾値以上の場合には、優先順位の最も高い前記危険挙動項目に対応した前記教育情報を選択し、全ての前記危険挙動項目の前記平均値と前記補正値との和が前記所定の閾値未満の場合には、前記安全運転情報保存ステップで保存した前記教育情報をランダムに選択する情報解析ステップと、
   前記情報解析ステップで選択された前記教育情報を前記携帯端末に配信する配信ステップと、
   を実行することを特徴とする運転支援方法。
3. 運転支援システム用サーバコンピュータであって、
   前記運転者の性格を診断する運転性格診断結果と、携帯端末からインターネットを介して配信され、予め設定された複数の危険挙動項目の回数、時間、距離の少なくとも１つを含む運転情報とを保存する運転情報保存手段と、
   所定の前記運転情報に対応して予め設定され、運転の改善に有効な複数の教育情報を保存する安全運転情報保存手段と、
   前記運転情報保存手段から得られる前記危険挙動項目の回数、時間、距離の少なくとも１つを集計して月間の日ごとの平均値を算出し、前記運転性格診断結果に基づく所定の補正値を前記平均値に加算して解析し、その解析結果から、複数の前記危険挙動項目において、前記平均値と前記補正値との和が前記危険挙動項目ごとに設定された所定の閾値以上の場合には、優先順位の最も高い前記危険挙動項目に対応した前記教育情報を選択し、全ての前記危険挙動項目の前記平均値と前記補正値との和が前記所定の閾値未満の場合には、前記安全運転情報保存手段から前記教育情報をランダムに選択する情報解析手段と、を備えて、
   前記情報解析手段で選択された前記教育情報を前記携帯端末に送信可能であることを特徴とする運転支援システム用サーバコンピュータ。

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