JP6955944B2 - 車両管理サーバおよびコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、カーシェアリングやレンタカーなどのサービスに用いるサービス対象車両から運転データを収集し、運転者をスコアリングする技術に関する。

（カーシェアリングとその予約）
本願発明には、車両貸し出しサービス、たとえばカーシェアリングが関係するので、図１を用いて、一般のカーシェアリングにおける利用予約時の情報処理についての典型例を説明する。

カーシェアリングサービスを提供する事業者は、事前に会員登録がなされた会員に対して、会員を識別するＩＣカードたる会員カード（登録済みカードα）を提供する。
図１に示すように、その会員に関するデータ管理、カーシェアリングに用いる車両（以下、「サービス対象車両」または「シェアカー」）に関するデータ管理、そのほか優待情報管理などを、カーシェアリング管理サーバにて実行する。
サービス対象車両には、カーシェアリング管理サーバとの双方向通信を実行する車載機、運転する会員へのメッセージを送るなどの機能を備えた多機能カーナビゲーション装置、サービス対象車両のドアロックを実行できる車両解錠センサ、が搭載されている。

さて、サービス対象車両には、その車両の移動加速度を検知する加速度センサなど、車両の状態を把握できる各種のセンサ（代表的には加速度センサ）が内蔵されている。したがって、それらセンサが取得したデータを、前述の車載機を介して車両管理サーバへ送信することは、技術的には可能である。そのため、そうしたデータを車両管理サーバへ蓄積し、解析するなどのことも実験的に始めている。
データの蓄積や解析などを必要とする背景としては、会員ユーザがシェアカーを傷付けたまま返却し、次の会員ユーザに不快な思いをさせたり、乗車不能な状態を招いたりする事象が増加する傾向にあるためである。

運転の善し悪しを診断するためのデータを取得し、点数化したりスコアリングしたりする先行技術を探るため、以下の検索式で、１５４件の公開特許公報を得た。
[運転／AC]*[スコア／AC+点数／AC]*[データ／AC]
そして、この１５４件を検討し、３件の公開公報を抽出した。

たとえば特許文献１には、通常の車両故障診断と同様に整備工場等で診断することができ、その診断結果を運転操作の評価およびアドバイスが裏付けのデータとともにユーザに提示できる技術が開示されている。
また、特許文献２には、専門家の関与を必要とすることなく、短時間に、少ない労力にて、的確な運転適性診断を実施することが可能な技術が開示されている。
また、特許文献３には、運転者の従前の運転パターンに基づいて、運転者にメッセージを提供する適切な時を決定し、送信するための技術が開示されている。

特開２０１０−２２３６０７号公報 特開２００８−１３９５５３号公報 特開２０１６−１１９０８０号公報

ところで、所有している車両よりもカーシェアリングサービスやレンタカーサービスに用いられる車両のほうが、適切に使用されない傾向がある。ユーザにとって、自分のものである、という意識の有無によると考えられる（図２参照）。
一方、カーシェアリングサービスにおいて多くのデータが蓄積され、車両を適切に使用するか否かは、ユーザの個人差が大きいことが判明している。つまり、車両の損傷を引き起こすユーザは、その損傷の大小にかかわらず、特定のユーザに集中する傾向にある。

車両の損傷が発生する事例は、その発生の際のユーザにおける運転データにおける加速度や急ハンドルの測定データとの相関関係が判明している。すなわち、急加速、急減速、急ハンドルの多いユーザは、車両を損傷させる確率が高いのである。
そうしたデータを、ユーザに対する運転意識への呼び掛け、車両の損傷事例の抑制、車両に対する損害保険における合理的な運営などに活かすことが望まれる。

本発明が解決しようとする課題は、車両貸し出しサービスにおけるユーザの安全運転促進に繋がる運転データを用いて、ユーザの管理や付加価値の高いサービスに活用するための情報処理技術を提供することにある。

前述した課題を解決するため、貸し出しサービスに用いられる車両から得られる各種のデータやそのデータを加工した加工データを蓄積するデータベースを備えた車両管理サーバ、およびその車両管理サーバを制御するコンピュータプログラムを提供する。

（第一の発明）
第一の発明は、車両貸し出しサービスに係る車両などに関するデータを管理する車両管理サーバに係る。
すなわち、車両貸し出しサービスを利用するユーザの属性データなどの会員データを蓄積する会員データベースと、
サービス対象車両の加速度および走行場所を含む走行データを受信するデータ受信手段と、
そのデータ受信手段が受信した走行データを解析する走行データ解析手段と、
その走行データ解析手段が解析した解析走行データを蓄積する解析走行データベースと、
前記の会員データベースの会員データおよび前記の解析走行データを用いて会員別運転実績データを編集する会員別データ編集手段と、
その会員別データ編集手段が編集した会員別運転実績データを蓄積する会員別運転実績データベースと、
を備える（図３参照）。
前記の走行データ解析手段は、走行データに基づいてサービス対象車両に起きた可能性のある事象やユーザの運転傾向を解析して解析走行データを得ることとする。

（用語説明）
「車両貸し出しサービス」とは、カーシェアリングサービス、レンタカーサービス、カーリースサービスなど、車両を貸し出すサービスである。
「会員データベース」における会員とは、氏名、住所、サービス対価の支払い方法などの属性情報を提供することで会員登録を済ませた会員が、車両貸し出しサービスのユーザとなることができる。

「走行データ」とは、「加速度」および「走行場所」を含むほか、走行速度などを含んでも良い。より具体的な加速度としては、サービス対象車両の発信時や追い越し時などにおける直進方向の加速度、カーブを曲がる際の横方向の加速度、障害物を乗り越えるなどの際の垂直方向の加速度、ブレーキをかけた際の直進方向のマイナスの加速度、である。

「加速度」について補足する。
所定の条件としての加速度は、加速度のみの測定にて閾値以上を判断することによって、データフィルタによって抽出されてしまうデータを除去するための条件である。たとえば、「加速度に応じてその加速度を伴う継続時間や平均化時間」である。より具体的には、直進方向の加速度では１秒以上連続で（継続時間）０．２Ｇ以上の加速度がかかった場合、横方向の加速度では１００ミリ秒以上連続で０．３Ｇ以上の加速度がかかった場合、直進方向のマイナスの加速度では１秒以上連続で０．３Ｇ以上の加速度がかかった場合、などである。「継続時間」での加速度の計測でノイズが多い場合には、その継続時間を分割した時間毎に平均した平均化時間における加速度とする場合もある。

「走行場所」について補足する。サービス対象車両には、ＧＰＳが搭載されている。そのＧＰＳにより、車両位置データおよびその車両位置データに伴う時刻データを取得できる。閾値を越える加速度を計測した車両位置データを数多く収集し、統計処理することで、異常な加速度を数多く収集する場所を特定する。

「走行データ解析手段」は、加速度データ等の走行データに基づいてサービス対象車両に何が起きたのか、車両の運転者がどのような運転をしているのか、などを推測、解析する手段である。所定値以上の加速度を抽出したり、それをカウントして荒っぽい運転をするユーザである旨を推測したり、他の走行データ（例えば走行スピード）との関係で縁石への乗り上げ、他の車両または固定物への接触などの事象が発生したと解析して記録したりする。

一方、ある道路の所定の場所に凹凸があり、その場所を通過するサービス対象車両の多くが、所定値以上の加速度を検出してしまう、というような場合がある。このような地点の通過に関しては、走行データに含まれる走行場所データやそれらを統計処理した地図統計データなどと照合し、乱暴な運転や軽微な事故の可能性があるデータとしては扱わない、といった処理をするのも、走行データ解析手段である（図４参照）。

軽微な事故、たとえば車両の塗装が傷付く程度の接触事故を検知するためには、たとえば、シェアカーの走行中の速度が時速２０キロメートル以下という条件を加えることで「低速時」の事例を抽出することになる。しかし、「接触事故」は、高速時にも発生することがあるので、それを検知するためには、走行中の速度に応じて各種の条件を異ならせることとなる。
また、横方向の大きな加速度が発生する事例として、ドアを閉める時の衝撃が含まれる。加速度の大きさのみでデータフィルタを設定してしまうと、正常な使い方であるドアを閉めるというユーザによる動作についても拾い上げることとなってしまい、データフィルタとしては役立たないこととなる。そこで、「急ハンドル」というユーザの操作を検知するためには、一定以上の速度である場合における横方向の加速度を検知する必要がある。

（作用）
車両貸し出しサービスを利用するユーザの属性データなどの会員データを会員データベースが蓄積する。
会員ユーザがサービス対象車両を使用すると、サービス対象車両の走行データをデータ受信手段が受信する。そのデータ受信手段が受信した走行データを、走行データ解析手段が解析する。そして、その走行データ解析手段が解析した解析走行データを解析走行データベースが蓄積する。
前記の会員データベースの会員データおよび前記の解析走行データを用いて、会員別データ編集手段が会員別運転実績データを編集する。編集された会員別運転実績データは、会員別運転実績データベースに蓄積される。

会員別運転実績データは、ユーザの管理や付加価値の高いサービスに活用するために役立つ。
たとえば、走行データから推測して荒っぽい運転が多いユーザに対して、運転直前に注意を促したり、保険料率を平均値よりも高めに変更したりすることで、事故の未然防止に役立てたり、事後処理に掛かる費用の分担を合理化したりすることに寄与する。

（第一の発明のバリエーション１）
第一の発明は、以下のように形成してもよい。
すなわち、会員からの電話に関する会話内容などの受電データを蓄積する受電データベースを備えるとともに、
前記の会員別データ編集手段は、前記の受電データベースに蓄積された受電データをも用いて会員別運転実績データを編集するのである（図３参照）。

「受電データ」とは、たとえばコールセンターへ掛かってきた会員ユーザからの事故報告、車両やサービスに対するクレームなどである。音声データをそのまま受電データベースへ蓄積する場合の他、音声データをテキストデータへ変換してから蓄積する場合もある。

（作用）
会員からの電話に関する会話内容などの受電データは、受電データベースが蓄積する。会員別データ編集手段は、前記の受電データベースに蓄積された受電データをも用いて会員別運転実績データを編集する。

（第一の発明のバリエーション２）
第一の発明は、以下のように形成すると、より好ましい。
すなわち、保険商品を案出するための保険数理システムを備えるとともに、
その保険数理システムは、前記の会員別運転実績データベースに蓄積された会員別運転実績データを用いて会員別の損害保険商品を作成することとするのである。

「保険数理システム」とは、保険商品を設計する際に用いる数理解析システムである。
たとえば、多数の検証事例、その検証事例の中で事故が発生した件数、事故による損害額、事故を起こした運転者の属性などのデータから、保険の掛け金や補償額などを算出する。
「会員別の損害保険商品」とは、たとえば、前記の解析走行データにて急加速や急減速が平均よりも多い会員の損害保険料を、平均以下の会員よりも高くした「急加速・急減速の多い会員向け損害保険」とした損害保険商品である。

（作用）
保険数理システムは、前記の会員別運転実績データベースに蓄積された会員別運転実績データを用いて損害保険商品を作成する。これによって、車両貸し出しサービスの運営者は、会員ユーザ毎の保険料を把握することができる。その結果、ユーザの管理や付加価値の高いサービスに活用することができる。具体的には、会員ユーザ毎の料金設定を変更したり、運転前の注意事項をカスタムメイドすることによって事故の発生確率を抑制したり、といったきめ細かいサービスの実現に寄与する。

（第一の発明のバリエーション３）
第一の発明は、以下のように形成することも可能である。
すなわち、 前記の走行データ解析手段は、運転中の会員ユーザに係る走行データおよび前記の会員別運転実績データベースに蓄積された当該会員ユーザに係る過去の走行データを比較する比較手段を備える。
そして、その比較手段による比較結果にて当該会員ユーザが過去の走行データとの関係で異常な走行データである場合に、所定の通知手段を介して異常な走行データである旨を出力する異常データ出力手段を備えるのである。

（用語説明）
「異常な走行データ」とは、過去の平均値との比較でたとえば５割以上の差が出たような走行データである。たとえば以下のような場合である。
所定の会員ユーザ（Ｄ氏）が、何度か利用済みの同じ駐車場からカーシェアリングのサービス対象車両を使用し始めたとして、その駐車場およびその近隣の走行データにおいて、所定以上の加速度が検出された回数を記録しておき、その回数がその日に限って異常に多くなっている、というような場合である（図７参照）。

「所定の通知手段」とは、たとえば車載機およびその車載機に接続された多機能カーナビゲーション装置である。また、会員ユーザが法人会員の社員であるような場合、その社員の運転管理者への連絡手段を含めても良い。
「異常データ出力手段」とは、たとえば、多機能カーナビゲーション装置へ警告音声を出力させるような出力信号の発生装置である。

（作用）
運転中の会員ユーザに係る走行データおよび前記の会員別運転実績データベースに蓄積された当該会員ユーザに係る過去の走行データを、比較手段が比較する。そして、その比較結果にて当該会員ユーザが過去の走行データとの関係で異常な走行データである場合には、異常データ出力手段が所定の通知手段を介して異常な走行データである旨を出力する。

（第二の発明）
第二の発明は、車両貸し出しサービスに係る車両などに関するデータを管理するとともに車両貸し出しサービスを利用するユーザの属性データなどの会員データを蓄積する会員データベースを備えた車両管理サーバを制御するコンピュータプログラムに係る。
そのコンピュータプログラムは、サービス対象車両の加速度および走行場所を含む走行データを受信するデータ受信手順と、
そのデータ受信手順にて受信した走行データに基づいてサービス対象車両に起きた可能性のある事象やユーザの運転傾向を解析して解析走行データを得る走行データ解析手順と、
その走行データ解析手順にて解析した解析走行データおよび前記の会員データベースの会員データを用いて会員別運転実績データを編集する会員別データ編集手順と、
を車両管理サーバに実行させる。
前記の車両管理サーバには、コンピュータとして、演算装置（ＣＰＵ）、ランダムアクセスメモリなど各種の記憶手段、演算結果を出力する出力手段を備える。

（第二の発明のバリエーション１）
第二の発明は、前記の会員別データ編集手順においては、会員からの電話に関する会話内容などの受電データをも用いて会員別運転実績データを編集することとすると、より好ましい。

（第二の発明のバリエーション２）
第二の発明は、前記の会員別データ編集手順にて編集した会員別運転実績データを用いて、損害保険商品を案出するための保険作成手順をも車両管理サーバに実行させることとすると、より好ましい。

（第二の発明のバリエーション２）
第二の発明は、以下のように形成することも可能である。
すなわち、前記の走行データ解析手順は、運転中の会員ユーザに係る走行データおよび前記の会員別運転実績データベースに蓄積された当該会員ユーザに係る過去の走行データを比較する比較手順を含むこととする。
そして、その比較手順による比較結果にて当該会員ユーザが過去の走行データとの関係で異常な走行データである場合に、所定の通知手段を介して異常な走行データである旨を出力する異常データ出力手順をも車両管理サーバに実行させることとするのである。

第二の発明に係るコンピュータプログラムは、記録媒体へ記憶させて提供することもできる。
ここで、「記録媒体」とは、それ自身では空間を占有し得ないプログラムを担持することができる媒体である。例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、フラッシュメモリなどである。
また、この発明に係るプログラムを格納したコンピュータから、通信回線を通じて他の端末手段へ伝送することも可能である。

本願発明によれば、車両貸し出しサービスにおける運転データおよびその加工データを用いて、ユーザの管理や付加価値の高いサービスに活用するための情報処理技術を提供する

カーシェアリングサービスを実現するためのサービス対象車両とカーシェアリング管理サーバとの関係を示す概念図である。 カーシェアリングやレンタカーなどで車両を傷つけてしまう事例が発生しやすい理由を示す概念図である。 本願発明における第一の実施形態の主要構成を示すブロック図である。 第一の実施形態における走行データ解析手段を詳細に説明するためのブロック図である。 本願発明における第一の実施形態の主要構成を示すブロック図である。 第一の実施形態における車両管理データベースを詳細に説明するための概念図である。 焦燥運転の抽出と、その対処法を示す概念図である。

以下、本発明を実施形態に基づいて説明する。ここで使用する図面は、図３から図７である。
図１および図２は、先行技術においても説明しているが、カーシェアリングの原理や運用に関し、本願発明と異なるわけではないので、必要に応じて参照する。

本実施形態において説明するカーシェアリングサービスをユーザが利用するには、管理および運営上の都合から、まず会員登録を済まさなければならないこととしている。すなわち、図１を用いて前述したように、以下の実施形態に示すサービスを受けることができる「予約者」や「ユーザ」は、全て会員登録を済ませていることとなる。
会員登録をしたデータは、カーシェアリング管理サーバにおける会員データベースに蓄積され、会員管理のために用いられる。カーシェアリング管理サーバは、会員に係る携帯情報端末へ予約完了の旨、電子クーポン、必要なメッセージなどを送信できる。

カーシェアリング管理サーバは、会員に関するデータ管理、カーシェアリングに用いる車両（以下、「サービス対象車両」または「シェアカー」）に関するデータ管理、そのほか優待情報管理などを実行する。
一方、サービス対象車両（シェアカー）には、カーシェアリング管理サーバとの双方向通信を実行する車載機、運転する会員へのメッセージを送るなどの機能を備えた多機能カーナビゲーション装置、サービス対象車両のドアロックを実行できる車両解錠センサ、が搭載されている。

（図３）
図３では、サービス対象車両（シェアカー）およびカーシェア管理サーバのハードウェア構成と、そのハードウェアにおける情報のやり取りや情報処理について、概念的に示している。
サービス対象車両（シェアカー）には、車載機、ＧＰＳ(Global Position System)、多機能カーナビゲーション装置（図示を省略）、およびシェアカーの走行データなどを取得するための加速度センサなど各種センサが搭載されている。

カーシェア管理サーバには、会員データを蓄積する会員データベース、車両管理用データを蓄積する車両管理データベースの他、前記の車載機やＧＰＳからのデータを無線にて受信するデータ受信手段、を備えている。また、図示を省略するが、前記の多機能カーナビゲーション装置へ連絡データを送信する連絡データ送信手段を備える。
更に、データ受信手段が受信したデータを解析する走行データ解析手段、その解析に用いる解析用データを予め蓄積している解析用データベース、および過去のデータ蓄積を用いて構築された人工知能（ＡＩ、図３中においては図示を省略）を備える。

車載機においては、各種センサが取得した様々なデータを一時的に格納するデータバッファと、そのデータバッファへ格納された様々なデータの中からカーシェア管理サーバへ送信すべきデータを抽出するためのデータフィルタと、そのデータバッファにて抽出された所定のデータをカーシェア管理サーバへ送信するデータ送信手段と、を備えている。
データフィルタは、データ送信手段が送信すべきデータを適切に送信し、経験的に役立たないデータは送信しないようにするためのものである。このデータフィルタについては、後述する。

「走行データ」において重要な「加速度」とは、シェアカーの発信時や追い越し時などにおける直進方向の加速度、カーブを曲がる際の横方向の加速度、障害物を乗り越えるなどの際の垂直方向の加速度、ブレーキをかけた際の直進方向のマイナスの加速度、である。

「データフィルタ」は、所定の閾値を設定し、その閾値を超えるデータは送信対象としない、またはその閾値を下回るデータは送信対象としない、といった役割を果たす。
より具体的には、直進方向の加速度では１秒以上連続で０．２Ｇ以上の加速度がかかった場合、横方向の加速度では１００ミリ秒以上連続で０．３Ｇ以上の加速度がかかった場合、直進方向のマイナスの加速度では１秒以上連続で０．３Ｇ以上の加速度がかかった場合、である。

走行データ以外のデータ（付属データ）もデータ送信手段からカーシェア管理サーバへ送信する。その付属データとしては、「イベント（後述）」の発生を推測するのに必要なデータである。たとえば、他の請求項にて限定するような、所定データが発生した時刻データやシェアカーの速度、シェアカーにＧＰＳが搭載されている場合には、所定データが発生した時のシェアカーの位置データ、ワイパーのオンオフおよびワイパー速度、ドライブレコーダが搭載されている場合の動画データ、などである。

「イベント」とは、たとえば、前述の急加減速、急ハンドルの他に、障害物や人間を含む動物との接触事故、タイヤやシャーシを傷付けるような乗り上げ、後退運転による衝突事故、などである。

カーシェアリング管理サーバには、ユーザからの電話を受け付けるコールセンターにおいて、コールセンターへ掛かってきた会員ユーザからの事故報告、車両やサービスに対するクレームなどの受電データを蓄積する受電データベースを備えている。
この受電データは、音声データをそのまま受電データベースへ蓄積する場合の他、音声データをテキストデータへ変換してから蓄積する場合もある。
なお、前記のコールセンターは、損害保険会社のコールセンターともダイレクトコールができるように約束されており、更に、その損害保険会社のコールセンターは、図３においては、「損保会社のサーバ」に存在するとして図示しているが、ユーザからのダイレクトコールも受け付ける。

（図３に基づく作用の説明）
シェアカーの運転中における速度や加速度など各種のデータを速度センサ、加速度センサなどが計測する。計測した各種のデータは、一時的にデータバッファへ蓄積される。
そのデータバッファへ蓄積された加速度データは、データフィルタによって、閾値を超える等の所定条件を備えた所定データを抽出される。
そのデータフィルタにて抽出された所定データは、その所定データに付随した付随データとともに、（詳細データとして）前記のカーシェアリング管理サーバへデータ送信手段が送信する。

前記のデータフィルタの機能によって、シェアカーは最低限のデータのみをカーシェア管理サーバへ送信すればよいので、記憶装置（データバッファ）や通信を実行するハードウェア（データ送信手段）の負担が小さく、通信量およびそれに伴う通信費用を抑制することに寄与する。

カーシェアリング管理サーバでは、会員制カーシェアリングに用いるシェアカーのシェアカー車載機から送信されてくる走行データを、データ受信手段が受信する。 その走行データを解析するための解析用データを、解析用データベースが予め蓄積している。
その解析用データベースの解析用データおよび前記の走行データに基づいて、走行データ解析手段は、何が発生したのかを解析する。どのような解析を実行するのか、については、後述する。

前記の走行データ解析手段が解析した解析結果データは、車両管理データベースが蓄積する。また、会員制カーシェアリングにおける会員データを蓄積する会員データベースにも蓄積する。
なお、加速度データ解析手段が解析した解析結果については、解析用データベースに蓄積することとしてもよい（図中では点線にて表記）。

シェアカーを傷付けてしまうような事態が発生したことについての時刻や場所や運転中の会員などを特定できるデータを取得できる可能性を高める。その結果、会員ユーザがシェアカーを傷付けたなどに関する自己申告を怠る事態を抑制する効果も期待できる。

（図４）
図３に関する説明で簡潔に説明した走行データ解析手段について、図４を用いて更に詳しく説明する。
走行データ解析手段は、データ受信手段が受信する加速度データ等の走行データに基づいてサービス対象車両に何が起きたのか、車両の運転者がどのような運転をしているのか、などを推測したり、解析したりする手段である。
車両管理サーバにおけるデータ受信手段は、加速度等のセンサからは、所定値以上の加速度データなど各種センサによるデータを受信する。また、車両に搭載されたＧＰＳからは車両位置データやその時刻などのＧＰＳによるデータも受信する。

一方、解析用データベースには、ＧＰＳによる車両位置データとの照合などに用いる地図データを蓄積した地図データベース、前記の各種センサから受信した加速度データなどから分析した結果などの解析走行データを蓄積した走行データベース、所定値以上の加速度が計測された場所を地図データとともに統計処理した地図統計データを蓄積した地図統計データベース、などの各種データベースが存在する。

走行データ解析手段は、前記のデータ受信手段が受信した解析対象データを一時的に格納する解析対象データバッファと、前記の解析用データベースから必要なデータを一時的に格納する過去データバッファと、前記の過去データおよび前記の解析対象データを比較したり分析したりする比較分析手段と、その比較分析手段によって解析した結果である解析走行データを一時的に格納する解析走行データバッファと、を備えている。
解析走行データバッファに格納された解析走行データは、解析用データベースへフィードバックされる。

地図統計データは、地図データ上における、たとえば１５メートル四方のメッシュ毎に、所定値以上の加速度を計測した回数をカウントした「場所毎の所定加速度の計測数」である（図４参照）。
多くの走行データにおいて所定値以上の加速度を計測する地点が特定できると、その地点には、たとえば、走行速度を落としてもショックを避けられない段差が存在する地点である、といったことが推定できる。そうした地点にて測定された所定値以上の加速度については、乱暴な運転に伴うものではない、という解析走行データとなるように、走行データ解析手段におけるアルゴリズムを組むのである。

走行データ解析手段にて解析された解析走行データを用いることで、荒っぽい運転をするユーザである旨を推測することもできる。
また、他の走行データ（例えば走行スピード）との関係で縁石への乗り上げ、他の車両または固定物への接触などの事象が発生したと推測することもできる。
なお、前述した地図データにおける１５メートル四方としたメッシュは、ＧＰＳの精度が向上するなどの条件が整えば、さらに小さくすることが、当然可能である。

速度データとその速度データが計測された地点との関係にて、制限速度の超過の疑いを推測することもできる。
急減速や急ハンドルなどによって解明するいわゆる「ヒヤリハット」の旨も推測できる。また、運転速度が低速である場合におけるマイナス加速度などによって解明する小規模事故（損害保険が適用されないレベルの事故）の疑いの旨である。また、運転速度と上下方向の加速度などによって解明するパンクの疑いの旨である。

（図５）
図５は、図３に示した車両管理データベースの詳細や、損害保険会社とカーシェアリングサービスを運営する会社とが連携したサーバとの関係などを示している。
カーシェアリング管理サーバは、車両貸し出しサービスとしてのレンタカー管理サーバ（図示を省略）や、カーリース管理サーバ（図示を省略）とも、車両管理に関するデータ（の一部または全部）を共用している。

前述のレンタカー利用履歴データベースには、レンタカーの利用日時、利用時間、利用距離などを車両毎やユーザ毎にデータ蓄積している。
また、前述のリース利用履歴データベースには、リース車両のリース期間、利用時間、利用距離などを車両毎やユーザ毎にデータ蓄積している。

レンタカー利用履歴データベースやリース利用履歴データベースと同様、カーシェアリング管理サーバには、カーシェア利用履歴データベースを備えており、シェアカー対象車両の利用期間、利用時間、利用距離などを車両毎やユーザ毎にデータ蓄積している。
たとえば、レンタカー管理サーバにおけるレンタカー利用履歴データベースやカーリース管理サーバにおけるリース利用履歴データベースは、カーシェアリング管理サーバにおける車両管理データベース内に備えた安全運転履歴データベースへのデータ蓄積をしている。

カーシェアリング管理サーバにおける車両管理データベースには、安全運転履歴データベースのほか、会員別運転実績データベース、車両管理事故履歴データベースなども備えている。詳細は後述する。

解析走行データベースに蓄積した解析走行データは、会員データベースにおける会員データを用いて、会員別データ編集手段が会員別運転実績データを作成する。作成された会員別運転実績データは、車両管理データベース内に構築する会員別運転実績データベースへ蓄積する。
会員別運転実績データベースに蓄積されるデータとは、たとえば、以下のようなものである（図６参照）。

たとえば、Ｘ社の会員Ａ氏は運転総時間に対する急加速の回数が多い、というデータがあったとする。そのデータに基づき、点数（たとえば５９点）や総合評価（たとえばＢ）と記録される。
また、Ｘ社の会員Ｂ氏は、所定以上の加速度が記録された回数が少ないというデータに基づき、点数（たとえば８３点）や総合評価（たとえばＡ）と記録される。しかし、車両位置データがあまり動かないのに超低速の運転で前進したり後退したりする回数が多いという場合には、「車庫入れが苦手」という推定データも付加される（図示は省略）。

Ｙ社の会員Ｃ氏は、会員データベースのデータから、運転歴が長いにも関わらず所定値以上の加速度が多く、しかも追突事故を起こした事故歴があることから点数（たとえば３９点）や総合評価（たとえばＤ）と記録される。
そのほか、会員ユーザ毎の運転の傾向、性行を記録することもできる（図示は省略）。

解析走行データベースは、ユーザ毎にデータベースを構築するほか、シェアカーの車種毎に車両管理事故履歴データベースを構築することも可能である（図６参照）。たとえば、所定の車種Ｒについてはスピード超過の回数が多い、車種Ｑについては低速時における小規模事故が多い、といったデータの蓄積が可能である。
こうしたデータは、シェアカーの製造者（車メーカ）に対する車両の改良必要性などを検討するためのデータにもなりうるので、有益である。

車両別のデータベースを備えておくこともできる（図示は省略）。その場合、たとえば、特定のシェアカーｍについては、左ドアへの接触事故が発生したことがある旨、シェアカーｎについては後バンパーの交換暦がある旨、などである。
車種毎の事故データとは、たとえば車種Ｐについては消耗前のタイヤ損傷が５件、車種Ｑについてはバンパー交換が４件、といったデータである。

解析走行データベースに蓄積した解析走行データは、カーシェア利用履歴データベースに蓄積されたデータとともに、安全運転履歴データとして車両管理データベース内に構築する安全運転履歴データベースへ蓄積する。
この安全運転履歴データベースには、図３の説明において前述した受電データベースにおけるデータも蓄積する。

一方、この安全運転履歴データベースへ蓄積された安全運転履歴データは、前記の会員別運転実績データベースにも蓄積される。また、後述する車両管理事故履歴データベースにも蓄積される。
この車両管理事故履歴データベースに蓄積されるデータとしては、損害保険会社のサーバ内に構築される事故データベースにおけるデータの提供を受け、データとしての充実を図る。

前述した会員別運転実績データは、会員毎にカーシェアリング利用の累積時間、利用の累積運転距離、急な加速減速の回数およびその発生頻度、小規模事故の有無、損害保険を適用するレベルの事故の有無などを蓄積している。
これらのデータを用いることによって、他の会員との相対評価が可能となる。その相対評価を用いて、安全運転の指標となる複数の項目を用いたスコアリングや安全運転レベル（等級）を算出することができる。

前記の車両管理事故履歴データベースには、以下のようなデータが蓄積される。
たとえば、損害保険事故の扱いの有無、保険支払いの状況、保険事故の種別（対人、対物、搭乗者、怪我の程度など）、保険事故発生の原因、保険事故の発生場所などである。

図５では、損害保険会社とカーシェアリングサービス（または車両貸し出しサービスの運営会社）とが連携した組織を構築した場合について言及している。これが「損保・カーシェア連携」である。
この損保・カーシェア連携に係るサーバには、保険数理システムと、その保険数理システムによって構築された損保商品の内容を蓄積する損保商品データベースとを備える。

保険数理システムとは、損害保険における商品を設計する際に用いる数理解析システムである。
たとえば、前記の会員別運転実績データベースに蓄積されたデータを無記名で（会員ユーザが特定されないように）用いることによって、検証事例の中で事故が発生した件数、事故による損害額、事故を起こした運転者の属性などのデータから、保険の掛け金や補償額などを算出する。

前記の保険数理システムは、会員ユーザを特定すれば、会員別の損害保険商品を作成することも可能である。その場合の「会員別の損害保険商品」は、たとえば、前記の解析走行データにて急加速や急減速が平均よりも多い会員の損害保険料を、平均以下の会員よりも高くした「急加速・急減速の多い会員向け損害保険」とした損害保険商品となる。

会員ユーザは、自らの運転履歴データを提供するなどの契約を損害保険会社（または損保・カーシェア連携に係る組織）と締結すれば、オーダーメイドの保険商品を提供してもらうことが可能となる。
たとえば、カーシェアリングにおいて一定基準以上の安全運転をしていたユーザであれば、個人で損害保険へ加入する際に有利な条件となる。

（図７）
図７では、焦燥運転をしていると推測されるユーザに対する警告を発することができるシステムについて、概念的に示している。
前述してきた走行データ解析手段には、運転中の会員ユーザに係る走行データおよび前記の会員別運転実績データベースに蓄積された当該会員ユーザに係る過去の走行データを比較する比較手段を備える。 そして、その比較手段による比較結果にて当該会員ユーザが過去の走行データとの関係で異常な走行データである場合に、所定の通知手段を介して異常な走行データである旨を出力する異常データ出力手段を備えている。

「異常な走行データ」とは、過去の平均値との比較をすることで抽出される。「異常」か否かは経験則などで決定するが、たとえば５割以上の差が出たような走行データである。
より具体的には、たとえば所定の会員ユーザ（Ｄ氏）が、何度か利用済みの同じ駐車場（図7における「３−３」に存在する）からカーシェアリングのサービス対象車両を使用し始めたとする。

１０月４日には、３−３の区域において所定以上の加速度が検出された回数は２回、３−４の区域において所定以上の加速度が検出された回数は１回、４−４の区域においては０回だったとする。また、１０月６日には、３−３の区域において所定以上の加速度が検出された回数は２回、３−４の区域において所定以上の加速度が検出された回数は１回、４−４の区域においては０回だったとする。

運転当日である１０月７日には、３−３の区域において所定以上の加速度が検出された回数は５回、３−４の区域において所定以上の加速度が検出された回数は４回、４−４の区域においては１回だったとする。
比較手段が比較することで、平均値よりも５割以上、所定以上の加速度が検出された結果、Ｄ氏がこの日は、普段よりも焦っている、といったことが推測される。そこで、異常データ出力手段（直接的な図示は省略）が、多機能カーナビゲーション装置へ警告音声を出力させるような出力信号を送信する。それによって、Ｄ氏が運転するサービス対象車両の多機能カーナビゲーション装置のスピーカからは、『警告！Ｄさま、本日は焦った運転の兆候が見られます。安全運転でお願いします。』といった音声が出力される。

所定の通知手段としては、他にも、会員ユーザＤ氏が法人会員の社員であるような場合、その社員の運転管理者への連絡することとしてもよい。

本発明に係る実施形態によれば、各種のデータを取得してスコアリングすることによって、車両の貸し出しサービスを利用するユーザに対する安全運転への意識付けに貢献したり、損害保険会社における保険設計の合理化に寄与したりすることができる。

本発明は、カーシェアリングを管理運営するサービス業、カーシェアリングの管理運営を実現するためのサポートをする情報通信サービス業、カーシェアリングの車両メンテナンス業、カーシェアリング運営のためのコンピュータソフトウェアを作成するソフトウェア産業、保険業などにおいて利用可能性を有する。

Claims (8)

1. 車両貸し出しサービスに係る車両などに関するデータを管理する車両管理サーバであって、
   車両貸し出しサービスを利用するユーザの属性データなどの会員データを蓄積する会員データベースと、
   サービス対象車両の加速度および走行場所を含む走行データを受信するデータ受信手段と、
   そのデータ受信手段が受信した走行データを解析する走行データ解析手段と、
   その走行データ解析手段が解析した解析走行データを蓄積する解析走行データベースと、
   前記の会員データベースの会員データおよび前記の解析走行データを用いて会員別運転実績データを編集する会員別データ編集手段と、
   その会員別データ編集手段が編集した会員別運転実績データを蓄積する会員別運転実績データベースと、
   を備え、
   前記の走行データ解析手段は、前記の走行データに基づいてサービス対象車両に起きた可能性のある事象やユーザの運転傾向を解析して解析走行データを得ることとした車両管理サーバ。
2. 会員からの電話に関する会話内容などの受電データを蓄積する受電データベースを備えるとともに、
   前記の会員別データ編集手段は、前記の受電データベースに蓄積された受電データをも用いて会員別運転実績データを編集することとした
   請求項１に記載の車両管理サーバ。
3. 保険商品を案出するための保険数理システムを備えるとともに、
   その保険数理システムは、前記の会員別運転実績データベースに蓄積された会員別運転実績データを用いて会員別の損害保険商品を作成することとした
   請求項１または請求項２のいずれかに記載の車両管理サーバ。
4. 前記の走行データ解析手段は、運転中の会員ユーザに係る走行データおよび前記の会員別運転実績データベースに蓄積された当該会員ユーザに係る過去の走行データを比較する比較手段を備えるとともに、
   その比較手段による比較結果にて当該会員ユーザが過去の走行データとの関係で異常な走行データである場合に、所定の通知手段を介して異常な走行データである旨を出力する異常データ出力手段を備えた
   請求項１から請求項３のいずれかに記載の車両管理サーバ。
5. 車両貸し出しサービスに係る車両などに関するデータを管理するとともに車両貸し出しサービスを利用するユーザの属性データなどの会員データを蓄積する会員データベースを備えた車両管理サーバを制御するコンピュータプログラムであって、
   サービス対象車両の加速度および走行場所を含む走行データを受信するデータ受信手順と、
   そのデータ受信手順にて受信した走行データに基づいてサービス対象車両に起きた可能性のある事象やユーザの運転傾向を解析して解析走行データを得る走行データ解析手順と、
   その走行データ解析手順にて解析した解析走行データおよび前記の会員データベースの会員データを用いて会員別運転実績データを編集する会員別データ編集手順と、
   を車両管理サーバに実行させることとしたコンピュータプログラム。
6. 前記の会員別データ編集手順においては、会員からの電話に関する会話内容などの受電データをも用いて会員別運転実績データを編集することとした請求項５に記載のコンピュータプログラム。
7. 前記の会員別データ編集手順にて編集した会員別運転実績データを用いて、会員別の損害保険商品を案出するための保険作成手順をも車両管理サーバに実行させることとした請求項５または請求項６のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
8. 前記の走行データ解析手順は、運転中の会員ユーザに係る走行データおよび前記の会員別運転実績データベースに蓄積された当該会員ユーザに係る過去の走行データを比較する比較手順を含むこととし、
   その比較手順による比較結果にて当該会員ユーザが過去の走行データとの関係で異常な走行データである場合に、所定の通知手段を介して異常な走行データである旨を出力する異常データ出力手順をも車両管理サーバに実行させることとした
   請求項５から請求項７のいずれかに記載のコンピュータプログラム。

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