JP7062775B2 - 診断装置、診断方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、診断装置、診断方法、及びプログラムに関する。
本願は、２０１８年８月２８日に、日本に出願された特願２０１８－１５９０８６、２０１９年１月２８日に、日本に出願された特願２０１９－０１１８２８に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。

走行用のモータを搭載する電動車両や走行用のモータとエンジンとを備えるハイブリッド車両がある。車両に搭載されたモータは、バッテリなどの二次電池から電力が供給されて駆動する。二次電池は、劣化によって充電量が低下するなどの不具合が生じる。そこで、二次電池の劣化度合いを判定して二次電池の劣化の抑制を図る技術がある（例えば、特許文献１参照）。二次電池の劣化度合いは、例えば、二次電池の電流値、電圧値、温度などにより算出される二次電池の放電量の積算値や電圧降下量などに基づいて求められる。

特開２０１５－１６２９９１号公報

二次電池の劣化の抑制を図るにあたり、二次電池の劣化度合いの判定の精度が低いと、適切な処置を行うことが難しくなることがある。しかし、二次電池の劣化度合いの判定は、二次電池から検出された電流値のみで算出された二次電池の放電量の積算値や電圧降下量を用いて行う場合、十分な精度を保つことが難しかった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、二次電池の劣化度合いを精度よく導出できる診断装置、診断方法、及びプログラムを提供することを目的の一つとする。

この発明に係る診断装置、診断方法、及びプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様は、対象車両を含む複数の車両にそれぞれ搭載された複数の二次電池から、それぞれの前記二次電池の使用状況と劣化度合いを示す情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された情報に基づいて、使用状況を入力すると電池容量を出力するモデルを生成するモデル生成部と、前記モデルを用いて前記対象車両に搭載された二次電池の将来状態を導出する導出部と、を備える診断装置である。

（２）：上記（１）の態様において、前記導出部は、更に、前記モデルに基づいて、前記複数の二次電池の劣化曲線を導出し、前記劣化曲線及び指定劣化率に基づいて、前記対象車両に搭載された二次電池の将来状態を導出するものである。

（３）：上記（１）または（２）の態様において、前記モデル生成部は、機械学習により前記モデルを生成するものである。

（４）：上記（１）から（３）のいずれかの態様において、前記二次電池の使用状況は、前記二次電池の電流値、電圧値、温度、及び生涯経過時間のうちの少なくとも一つである。

（５）：上記（１）から（４）のいずれかの態様において、前記モデル生成部は、互いに同一種類の二次電池に関する情報に基づいて前記モデルを生成するものである。

（６）：上記（１）から（４）のいずれかの態様において、前記モデル生成部は、互いに同一種類の車両に搭載された同一種類の二次電池に関する情報に基づいて前記モデルを生成するものである。

（７）：上記（１）から（６）のいずれかの態様において、前記将来状態は寿命であり、前記導出部において導出された前記二次電池の寿命を、表示部に表示させる表示制御部を更に備えるものである。

（８）：上記（７）の態様において、前記表示部は、前記対象車両に設けられているものである。

（９）：上記（７）の態様において、前記表示部は、予め指定された情報端末に設けられているものである。

（１０）：上記（７）から（９）のいずれかの態様において、前記表示制御部は、前記寿命を、耐久年数及び耐久日数のうちの少なくとも一方によって前記表示部に表示させるものである。

（１１）：上記（１）の態様において、前記将来状態は残価値であり、前記導出部において導出された前記残価値の推移を示すオブジェクトを含むインターフェース画面を表示部に表示させる表示制御部と、前記インターフェース画面を表示部に表示させた状態で、前記残価値の推移を受け付ける受付部と、を更に備えるものである。

（１２）：上記（１１）の態様において、前記表示制御部は、前記オブジェクトを複数含むインターフェース画面を表示部に表示させ、前記受付部は、前記インターフェース画面に含まれる複数の前記オブジェクトの中からユーザにより選択されたオブジェクトに対応する残価値の推移を受け付けるものである。

（１３）：上記（１１）または（１２）の態様において、前記表示制御部は、更に、前記二次電池の劣化許容限界を前記インターフェース画面に含めて表示部に表示させるものである。

（１４）：上記（１１）から（１３）のいずれかの態様において、前記受付部が受け付けた前記残価値の推移に応じて、前記二次電池の劣化に関する使用態様を調整する調整部を更に備えるものである。

（１５）：上記（１４）の態様において、前記調整部は、前記二次電池の劣化に関する使用態様として、前記二次電池のＳＯＣ使用範囲を調整するものである。

（１６）：上記（１４）または（１５）の態様において、前記調整部は、前記二次電池の劣化に関する使用態様として、前記二次電池の劣化抑制に対する前記車両の性能の発揮の優先度合いを調整するものである。

（１７）：上記（１４）から（１６）のいずれかの態様において、前記車両は前記二次電池と内燃機関を備えるハイブリッド車両であり、前記調整部は、前記二次電池の劣化に関する使用態様として、前記二次電池の劣化抑制に対する前記内燃機関の使用の優先度合いを調整するものである。

（１８）：この発明の一態様は、コンピュータが、対象車両を含む複数の車両にそれぞれ搭載された複数の二次電池から、それぞれの前記二次電池の使用状況と劣化度合いを示す情報を取得し、前記取得した情報に基づいて、使用状況を入力すると電池容量を出力するモデルを生成し、前記モデルを用いて前記対象車両に搭載された二次電池の将来状態を導出する、診断方法である。

（１９）：この発明の一態様は、コンピュータに、対象車両を含む複数の車両にそれぞれ搭載された複数の二次電池から、それぞれの前記二次電池の使用状況と劣化度合いを示す情報を取得させ、前記取得させた情報に基づいて、使用状況を入力すると電池容量を出力するモデルを生成させ、前記モデルを用いて前記対象車両に搭載された二次電池の将来状態を導出させる、プログラムである。

（１）～（１９）によれば、二次電池の劣化度合いを精度よく導出することができる。
（７）～（１０）によれば、二次電池の劣化度合いを、精度良いものとしてユーザに知らせることができる。
（１１）～（１７）によれば、二次電池の使用時の状態及び将来の状態をユーザの嗜好に合わせることができる。

第１実施形態に係る診断システム１の構成例を示す図である。 車両１０の構成の一例を示す図である。 車両１０の車室内の構成を例示した図である。 表示部６２に表示される画面の一例を示す図である。 センターサーバ１００の各部により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 容量推定モデル１５４の生成工程の概念図である。 図６に続く容量推定モデル１５４の生成工程の概念図である。 劣化率推移モデル生成処理について説明するための図である。 代表推移ラインＲＥＬを示す図である。 第２実施形態に係る車両１０Ａの構成の一例を示す図である。 第３実施形態に係る車両１０Ｂの構成の一例を示す図である。 複数の推移ラインの一例を示す図である。 タッチパネル６６に表示される複数の残価値推移ラインの一例を示す図である。 携帯端末４００の表示部４１０に表示される画面の一例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の診断装置、診断方法、及びプログラムの実施形態について説明する。以下の説明において、車両１０は電気自動車であるものとするが、車両１０は、走行用の電力を供給する二次電池を搭載した車両であればよく、ハイブリッド自動車や燃料電池車両であってもよい。

＜第１実施形態＞
[全体構成]
図１は、第１実施形態に係る診断システム１の構成例を示す図である。診断システム１は、車両１０に搭載されるバッテリ（以下、二次電池と同義であるものとする）の劣化を診断するバッテリの劣化診断システムである。図１に示すように、診断システム１は、複数の車両１０と、センターサーバ（診断装置）１００と、を備える。以下の説明においては、複数の車両１０のうち、バッテリ使用状況情報を送信し、指定劣化率到達期間が表示される車両１０を対象車両１０Ｘとする。

センターサーバ１００は、複数の車両１０から送信された情報に基づいて、車両１０に搭載されたバッテリを診断する。車両１０とセンターサーバ１００とは、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ装置、無線基地局などを含む。

[車両１０]
図２は、車両１０の構成の一例を示す図である。図２に示すように、車両１０には、例えば、モータ１２と、駆動輪１４と、ブレーキ装置１６と、車両センサ２０と、ＰＣＵ（Power Control Unit）３０と、バッテリ４０と、電圧センサ、電流センサ、温度センサなどのバッテリセンサ４２と、通信装置５０と、表示装置６０と、充電口７０と、コンバータ７２と、を備える。

モータ１２は、例えば、三相交流電動機である。モータ１２のロータは、駆動輪１４に連結される。モータ１２は、供給される電力を用いて動力を駆動輪１４に出力する。また、モータ１２は、車両の減速時に車両の運動エネルギーを用いて発電する。

ブレーキ装置１６は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、を備える。ブレーキ装置１６は、ブレーキペダルの操作によって発生した油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置１６は、上記説明した構成に限らず、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。

車両センサ２０は、アクセル開度センサと、車速センサと、ブレーキ踏量センサと、を備える。アクセル開度センサは、運転者による加速指示を受け付ける操作子の一例であるアクセルペダルに取り付けられ、アクセルペダルの操作量を検出し、アクセル開度として制御部３６に出力する。車速センサは、例えば、各車輪に取り付けられた車輪速センサと速度計算機とを備え、車輪速センサにより検出された車輪速を統合して車両の速度（車速）を導出し、制御部３６及び表示装置６０に出力する。ブレーキ踏量センサは、ブレーキペダルに取り付けられ、ブレーキペダルの操作量を検出し、ブレーキ踏量として制御部３６に出力する。

ＰＣＵ３０は、例えば、変換器３２と、ＶＣＵ（Voltage Control Unit）３４と、制御部３６と、を備える。なお、これらの構成要素をＰＣＵ３４として一まとまりの構成としたのは、あくまで一例であり、これらの構成要素は分散的に配置されても構わない。

変換器３２は、例えば、ＡＣ－ＤＣ変換器である。変換器３２の直流側端子は、直流リンクＤＬに接続されている。直流リンクＤＬには、ＶＣＵ３４を介してバッテリ４０が接続されている。変換器３２は、モータ１２により発電された交流を直流に変換して直流リンクＤＬに出力する。

ＶＣＵ３４は、例えば、ＤＣ―ＤＣコンバータである。ＶＣＵ３４は、バッテリ４０から供給される電力を昇圧して直流リンクＤＬに出力する。

制御部３６は、例えば、モータ制御部と、ブレーキ制御部と、バッテリ・ＶＣＵ制御部と、を備える。モータ制御部、ブレーキ制御部、及びバッテリ・ＶＣＵ制御部は、それぞれ別体の制御装置、例えば、モータＥＣＵ、ブレーキＥＣＵ、バッテリＥＣＵといった制御装置に置き換えられてもよい。

モータ制御部は、車両センサ２０の出力に基づいて、モータ１２を制御する。ブレーキ制御部は、車両センサ２０の出力に基づいて、ブレーキ装置１６を制御する。バッテリ・ＶＣＵ制御部は、バッテリ４０に取り付けられたバッテリセンサ４２の出力に基づいて、バッテリ４０のＳＯＣ（State Of Charge；以下「バッテリ充電率」ともいう）を算出し、ＶＣＵ３４及び表示装置６０に出力する。ＶＣＵ３４は、バッテリ・ＶＣＵ制御からの指示に応じて、直流リンクＤＬの電圧を上昇させる。

バッテリ４０は、例えば、リチウムイオン電池などの二次電池である。バッテリ４０には、車両１０の外部の充電器２００から導入される電力を蓄え、車両１０の走行のための放電を行う。バッテリセンサ４２は、例えば、電流センサ、電圧センサ、温度センサを備える。バッテリセンサ４２は、例えば、バッテリ４０の電流値、電圧値、温度を検出する。バッテリセンサ４２は、検出した電流値、電圧値、温度等を制御部３６及び通信装置５０に出力する。

通信装置５０は、セルラー網やＷｉ－Ｆｉ網を接続するための無線モジュールを含む。通信装置５０は、バッテリセンサ４２から出力される電流値、電圧値、温度などのバッテリ使用状況情報を取得し、図１に示すネットワークＮＷを介して、センターサーバ１００に送信する。通信装置５０は、送信するバッテリ使用状況情報に自車両のバッテリの種別情報及び車種情報を付加する。また、通信装置５０は、ネットワークＮＷを介してセンターサーバ１００から送信された情報を受信する。通信装置５０は、受信した情報を表示装置６０に出力する。

表示装置６０は、例えば、表示部６２と、表示制御部６４と、を備える。表示部６２は、表示制御部６４の制御に応じた情報を表示する。表示制御部６４は、制御部３６及び通信装置５０から出力される情報に応じて、バッテリ充電率及び指定劣化率到達日数を表示部６２に表示させる。また、表示制御部６４は、車両センサ２０から出力された車速等を表示部６２に表示させる。

充電口７０は、車両１０の車体外部に向けて設けられている。充電口７０は、充電ケーブル２２０を介して充電器２００に接続される。充電ケーブル２２０は、第１プラグ２２２と第２プラグ２２４を備える。第１プラグ２２２は、充電器２００に接続され、第２プラグ２２４は、充電口７０に接続される。充電器２００から供給される電気は、充電ケーブル２２０を介して充電口７０に供給される。

また、充電ケーブル２２０は、電力ケーブルに付設された信号ケーブルを含む。信号ケーブルは、車両１０と充電器２００の間の通信を仲介する。したがって、第１プラグ２２２と第２プラグ２２４のそれぞれには、電力コネクタと信号コネクタが設けられている。

コンバータ７２は、充電口７０とバッテリ４０の間に設けられる。コンバータ７２は、充電口７０を介して充電器２００から導入される電流、例えば交流電流を直流電流に変換する。コンバータ７２は、変換した直流電流をバッテリ４０に対して出力する。

図３は、車両１０の車室内の構成を例示した図である。図２に示すように、車両１０には、例えば、車両１０の操舵を制御するステアリングホイール９１と、車外と車室内とを区分するフロントウインドシールド９２と、インストルメントパネル９３とが設けられる。フロントウインドシールド９２は、光透過性を有する部材である。

また、車室内のインストルメントパネル９３における運転席９４の正面付近には、表示装置６０の表示部６２が設けられる。表示部６２は、運転者がステアリングホイール９１の間隙から、或いはステアリングホイール９１越しに視認可能である。また、インストルメントパネル９３の中央には、第２表示装置９５が設けられる。第２表示装置９５は、例えば、車両１０に搭載されるナビゲーション装置（不図示）により実行されるナビゲーション処理に対応する画像を表示したり、テレビ電話における相手の映像等を表示したりする。また、第２表示装置９５は、テレビ番組を表示したり、ＤＶＤを再生したり、ダウンロードされた映画等のコンテンツを表示してもよい。

[センターサーバ１００]
図１に示すセンターサーバ１００は、例えば、通信部（取得部）１１０と、モデル生成部１２０と、導出部１３０と、記憶部１５０と、を備える。モデル生成部１２０および導出部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性記憶媒体）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。記憶部１５０は、前述した記憶装置により実現される。

通信部１１０は、複数の車両１０からそれぞれ送信されるバッテリの電流値、電圧値、温度、生涯経過時間などの情報を受信して取得する。通信部１１０は、受信した情報を車両１０の識別情報（例えばナンバープレート情報や通信装置５０の通信識別情報、或いは登録された利用者の識別情報など）ごとに、収集データ１５２として記憶部１５０に記憶させる。収集データ１５２には、バッテリの種別情報や車種情報が付与されていてよい。

センターサーバ１００による処理が行われる前提として、複数の車両１０は、それぞれバッテリセンサ４２によってバッテリ４０の電流値、電圧値、及び温度を検出し、バッテリ使用状況情報として通信装置５０からセンターサーバ１００に送信する。車両１０は、バッテリ使用状況情報の送信を、所定時間毎、例えば１時間ごとや１日ごとに行ってもよいし、車両１０のユーザの指示に基づいて行ってもよい。また、車両１０は、バッテリ使用状況情報の送信を、センターサーバ１００の要求に応じて行ってもよい。また、車両１０は、所定の条件が成立しているとき、例えば、バッテリの負荷が一定量を超えているときや、前回の送信からのバッテリの負荷の増加量が一定量となったときにバッテリ使用状況情報を送信するようにしてもよい。また、車両１０は、これらのタイミングのいずれか複数でバッテリ使用状況情報の送信を行ってもよい。

モデル生成部１２０は、通信部１１０により取得され、記憶部１５０に記憶された収集データ１５２（バッテリの電流値、電圧値、温度、生涯経過時間）に基づいて、バッテリ容量（バッテリの劣化度合い）を算出する。モデル生成部１２０は、算出したバッテリ容量を教師データとし、記憶部１５０に記憶している収集データ１５２を学習データとした機械学習を行い、容量推定モデル１５４を生成する。なお、バッテリ容量は、バッテリの劣化に伴って減少するので、バッテリ容量はバッテリの劣化度合いを示す指標となる。

例えば、モデル生成部１２０は、バッテリ劣化モデルとして、互いに同一種類のバッテリに関するデータ(電流値Ｉ、電圧値Ｖ、温度Ｔ、生涯経過時間）を入力とし、バッテリ容量（電池容量）を出力としたバッテリの市場全体のニューラルネットワークモデルからなる容量推定モデル１５４を生成する。なお、市場とは、容量推定モデル１５４を生成するためのデータを提供する車両が存する領域をいい、例えば、地理的条件や数量的条件など、適宜の条件に基づいて定められる領域をいう。モデル生成部１２０は、生成した容量推定モデル１５４を記憶部１５０に記憶させる。

モデル生成部１２０は、容量推定モデル１５４を生成する際に、容量推定モデル１５４の出力を積算する。モデル生成部１２０は、容量推定モデルの出力の積算値に回帰分析やクラスタリング処理などの統計処理を施すことにより、劣化率推移モデル１５６を生成する。モデル生成部１２０は、生成した劣化率推移モデル１５６を記憶部１５０に記憶させる。

記憶部１５０は、更に、車両１０ごとに予め車両１０のユーザによって指定された指定劣化率情報１５８を記憶している。指定劣化率情報１５８とは、バッテリが劣化したと判断するバッテリのバッテリ劣化率（指定劣化率）を示す情報である。なお、バッテリ劣化率とは、例えば、バッテリ容量が初期状態から低下した割合と定義される。例えば、バッテリ容量が１０％減少したときにバッテリ劣化率は１０％として表されるものとする。指定劣化率は、例えば、車両１０から受信したものでもよいし、車両１０にバッテリを搭載したときなどに図示しない入力手段（ディーラー端末、修理店端末、或いはスマートフォンなどの携帯端末）に入力され、センターサーバ１００に送信されたものでもよい。

導出部１３０は、記憶部１５０に記憶されている車両１０の車両毎の収集データ１５２、容量推定モデル１５４、劣化率推移モデル１５６、及び指定劣化率情報１５８に基づいて、指定劣化率に到達するまでの期間（以下「指定劣化率到達期間」という）を導出する。導出部１３０は、導出した指定劣化率到達期間を通信部１１０に出力する。通信部１１０は、対象車両１０Ｘに対して、導出部１３０から出力された指定劣化率到達期間を送信する。

対象車両１０Ｘは、送信された指定劣化率到達期間に基づく情報を表示装置６０の表示部６２に表示する。図４は、表示部６２に表示される画面の一例を示す図である。図４に示すように、表示部６２には、例えば、指定劣化率到達日数Ｔ１及びバッテリ充電率メータＭ１が表示される。指定劣化率到達日数Ｔ１は数字によって表示され、バッテリ充電率メータＭ１はメータによって表示される。

次に、センターサーバ１００における処理について、より詳細に説明する。図５は、センターサーバ１００の各部により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図５においてモデルを生成するための処理（ステップＳ１２～Ｓ１４）と、指定劣化率到達時間を推定するための処理（ステップＳ１５～Ｓ１７）とを便宜上、同じフローチャートで示しているが、両者は非同期にそれぞれ実行されてもよい。

図５に示すように、センターサーバ１００は、複数の車両１０から送信されたバッテリ使用状況情報を受信したか否かを判定する（ステップＳ１１）。バッテリ使用状況情報を受信していないと判定した場合（ステップＳ１１：ＮＯ）、センターサーバ１００は、ステップＳ１１の処理を繰り返す。

バッテリ使用状況情報を受信したと判定した場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、センターサーバ１００は、バッテリ使用状況情報の受信数が下限値を超えているか否かを判定する（ステップＳ１２）。バッテリ使用状況情報の受信数の下限値は、バッテリ劣化モデルを生成するために必要なデータの数であり、適宜の数を設定できる。センターサーバ１００は、バッテリ使用状況情報の受信数が多いほど、精度のよいバッテリ劣化モデルを生成できる。このため、センターサーバ１００は、所定の精度のバッテリ劣化モデルを生成できるデータの数をバッテリ使用状況情報の受信数の下限値としてもよい。また、バッテリ使用状況情報の受信数が一旦下限値を超える数となった後は、ステップＳ１２の判断は省略してもよい。

バッテリ使用状況情報の受信数が下限値を超えていないと判定した場合（ステップＳ１２：ＮＯ）、センターサーバ１００は、そのまま図５に示す処理を終了する。バッテリ使用状況情報の受信数が下限値を超えたと判定した場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、センターサーバ１００は、モデル生成部１２０において、容量推定モデル１５４を生成する（ステップＳ１３）。モデル生成部１２０は、例えば次のようにして容量推定モデル１５４を生成する。

図６は、容量推定モデル１５４の生成工程の概念図である。モデル生成部１２０は、図６に示すように、収集データ１５２に含まれるバッテリの使用状況情報（電流値（Ｉ）、電圧値（Ｖ）、温度（Ｔ））、及び生涯経過時間（Ｔｉｍｅ）のデータをバッテリ種選別フィルタにかける。図６に示す例では、Ｎｏ１～Ｎｏ５の車両からデータが提供されている。

モデル生成部１２０は、収集データ１５２に付加されているバッテリの種別情報や車種情報に基づいて、収集データ１５２を選別する。モデル生成部１２０は、バッテリの種別情報に基づいて収集データ１５２を選別してもよいし、バッテリの種別情報および車種情報に基づいて収集データ１５２を選別してもよい。モデル生成部１２０は、バッテリ種選別フィルタによって、互いに同一種類のバッテリの（或いは同一種類のバッテリであり且つ同一車種に搭載されている）バッテリ使用状況情報及び生涯経過時間を選別する。図６に示す例では、「Ｘ」種のバッテリについてのバッテリ使用状況及び生涯経過時間を選別する。このため、図６では、Ｎｏ１～Ｎｏ５の５つのバッテリ使用状況及び生涯経過時間が示されているが、モデル生成部１２０は、Ｎｏ１、Ｎｏ３、及びＮｏ５の３つのデータを「Ｘ」種のバッテリの情報として選別している。

図７は、図６に続く容量推定モデル１５４の生成工程の概念図である。モデル生成部１２０は、図７に示すように、入力層と隠れ層と出力層とを有する容量推定モデル１５４を生成する。入力層には、バッテリ使用状況情報の各項目である電流値（Ｉ）、電圧値（Ｖ）、及び温度（Ｔ）と、生涯経過時間（Ｔｉｍｅ）と、が入力される。出力層からは、バッテリ容量が出力される。隠れ層は、入力層と出力層をつなぐ多層のニューラルネットワークを有する。隠れ層のパラメータは、入力層への入力を学習データとし、出力層から出力されるべきデータを教師データとして機械学習を行うことで最適化される。

モデル生成部１２０は、図６で選別したバッテリ使用状況情報及び生涯経過時間を入力層に入力した機械学習を行って、容量推定モデル１５４の生成（更新）を行う。こうして、モデル生成部１２０は、バッテリの種類ごと、例えば「Ｘ」種のバッテリの容量推定モデル１５４を生成して記憶部１５０に記憶させる。

図５に示すフローに戻り、センターサーバ１００は、モデル生成部１２０において、容量推定モデル１５４を生成した後、劣化率推移モデル１５６を生成する（ステップＳ１４）。モデル生成部１２０は、例えば次のようにして劣化率推移モデル１５６を生成する。以下に、図８を用いて、劣化率推移モデル生成処理について説明する。

図８は、劣化率推移モデルの生成処理について説明するための図である。モデル生成部１２０は、容量推定モデル１５４を生成する際に、出力となるバッテリ容量を積算する。モデル生成部１２０は、出力となるバッテリ容量を積算する際に、バッテリ容量に対して、バッテリ容量を積算した際のバッテリの生涯経過時間を取得する。図８に示す白丸印は、容量推定モデル１５４において推定されたバッテリ容量と、そのバッテリ容量を推定する際のバッテリの生涯経過時間と関係を示すデータを可視化したものである。モデル生成部１２０は、容量推定モデル１５４を生成するごとに、バッテリ容量と生涯経過時間との関係を示すデータを追加する。

モデル生成部１２０は、積算したバッテリ容量と生涯経過時間との関係を示すデータから、同じ車両１０の識別情報を有するデータを連ねることにより、推移ラインを複数生成する。モデル生成部１２０は、生成した複数の推移ラインに、クラスタリング処理などの統計処理を行うことによって劣化率推移モデル１５６を生成する。例えば、図８に示すように、積算されるバッテリ容量Ｃａｐ＿ｘ及び生涯経過時間Ｔｉｍｅ＿ｘのデータについて、劣化率推移モデル１５６としてバッテリの劣化率の推移を示す劣化曲線となる推移ラインＥＬを生成する。モデル生成部１２０は、劣化率推移モデル１５６に対して回帰分析などを行って代表的な推移を求める。劣化率推移モデル１５６は、複数の推移ラインの中から代表される１つの代表推移ラインのみを含むものでもよいし、複数の代表推移ラインを含むものでもよい。

図９は、代表推移ラインＲＥＬを示す図である。モデル生成部１２０は、図９に示すように、例えば、縦軸をバッテリ劣化率、横軸を推定到達期間としたグラフとして代表推移ラインＲＥＬを生成する。モデル生成部１２０は、生成した代表推移ラインＲＥＬを記憶部１５０に記憶させる。モデル生成部１２０は、バッテリの種類ごとに代表推移ラインＲＥＬを記憶部１５０に記憶させている。

図５に示すフローに戻り、続いて、センターサーバ１００は、導出部１３０において、対象車両１０Ｘに搭載されたバッテリの指定劣化率情報１５８を記憶部１５０から読み出す（ステップＳ１５）。導出部１３０は、記憶部１５０に記憶させた代表推移ラインＲＥＬと記憶部１５０から読み出した指定劣化率情報に基づいて、指定劣化率到達期間を推定して導出する（ステップＳ１６）。導出部１３０は、対象車両１０Ｘに搭載されたバッテリの将来状態である寿命を指定劣化率到達期間として推定して導出する。

例えば、導出部１３０は、「Ｘ」種のバッテリの劣化率推移モデル１５６に含まれる代表推移ラインＲＥＬ、対象車両１０Ｘに搭載されたバッテリの現在の容量と生涯経過時間、及び対象車両１０Ｘのユーザによって指定された指定劣化率情報１５８を読み出す。導出部１３０は、読み出した代表推移ラインＲＥＬにバッテリの現在の容量と生涯経過時間と指定劣化率情報とを当てはめることにより、指定劣化率到達期間を導出する。指定劣化率到達期間は、指定劣化率到達日数（耐久日数）及び指定劣化率到達年数（耐久年数）の少なくとも一方で表される。例えば、図９に示すように、対象車両１０Ｘのユーザによって指定された指定劣化率がα％である場合、推定到達期間はＡ日間となり、指定劣化率到達日数はＡ日、指定劣化率到達年数はＡ／１２年となる。また、対象車両１０Ｘのユーザによって指定された指定劣化率がβ％である場合、推定到達期間はＢ日間となり、指定劣化率到達日数はＢ日、指定劣化率到達年数はＢ／１２年となる。指定劣化率到達日数及び指定劣化率到達年数は、端数を切り上げ、切り捨て、又は四捨五入等して整数で求めるようにする。ただし、少数点以下の位まで求めるようにしてもよい。

センターサーバ１００は、導出部１３０において、指定劣化率到達期間を導出したら、通信部１１０によって対象車両１０Ｘに搭載されたバッテリの指定劣化率到達期間情報を対象車両１０Ｘに送信する（ステップＳ１７）。こうして、センターサーバ１００は、図５に示す処理を終了する。

対象車両１０Ｘは、図１に示す通信装置５０において、センターサーバ１００から送信される指定劣化率到達期間情報を受信する。通信装置５０は、受信した指定劣化率到達期間情報を表示装置６０に出力する。表示装置６０の表示制御部６４は、出力された指定劣化率到達期間情報に基づいて、図４に示す指定劣化率到達日数Ｔ１を表示部６２に表示させる。また、表示制御部６４は、制御部３６から出力されたバッテリ充電率メータＭ１を表示部６２に表示させる。図４に示す例では、指定劣化率到達日数Ｔ１として４３８０日、バッテリ充電率メータＭ１として約９０％を表示させる。なお、表示装置６０は、指定劣化率到達日数Ｔ１及びバッテリ充電率メータＭ１以外の情報、例えば、バッテリ劣化率や指定劣化率を表示部６２に表示させてもよい。この場合、センターサーバ１００は、バッテリ劣化率や指定劣化率を対象車両１０Ｘに送信するようにしてもよい。また、指定劣化率到達日数Ｔ１に代えてまたは加えて、指定劣化率到達年数を表示させてもよい。

以上、説明した第１実施形態によれば、センターサーバ１００のモデル生成部１２０において、バッテリ劣化モデルを生成し、生成したバッテリ劣化モデルに基づいて、対象車両１０Ｘに搭載されたバッテリ４０の寿命として、指定劣化率到達期間を求める。バッテリ劣化モデルは、市場における車両１０のバッテリの劣化度合いに基づいて生成される。このため、センターサーバ１００は、多数の車両１０から得られたデータに基づいてバッテリの劣化度合いを導出するので、対象車両１０Ｘに搭載されたバッテリの劣化度合いを精度よく導出できる。

また、モデル生成部１２０は、バッテリ劣化モデルに基づいて代表推移ラインを導出し、代表推移ラインと指定劣化率に基づいて、対象車両１０Ｘに搭載されたバッテリ４０の寿命を求める。このため、バッテリ劣化の経時変化を予測できるので、さらに精度よくバッテリの劣化度合いを導出できる。また、モデル生成部１２０は、バッテリ劣化モデルを機械学習によって生成する。このため、データの増加によりバッテリ劣化モデルの精度を高められるので、精度良いバッテリ劣化モデルを生成できる。

また、上記の第１実施形態によれば、導出した指定劣化率到達期間を指定劣化率到達期間または指定劣化率到達年数として、対象車両１０Ｘに設けられた表示部６２に表示させる。このため、対象車両１０Ｘのユーザに対して、対象車両１０Ｘに搭載されたバッテリの劣化度合いを精度良いものとして知らせることができる。

＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態について説明する。図１０は、第２実施形態に係る車両１０Ａの構成の一例を示す図である。第２実施形態の構成は、第１実施形態の構成と比較すると、センターサーバ１００に設けられた導出部１３０と同様の機能を有する構成要素が、車両１０Ａに導出装置５５として設けられる点が異なる。その他の点では、上記の第１実施形態の構成とおおよそ共通する。以下、第２実施形態における処理について、第１実施形態との相違点を中心として説明する。

導出装置５５は、第１実施形態の導出部１３０と同様の構成を有する導出部と、記憶部１５０と同様の構成を有する記憶部とを備える。導出装置５５の記憶部は、車両１０Ａにおける指定劣化率を記憶している。第２実施形態では、センターサーバ１００は、モデル生成部１２０が生成した容量推定モデル１５４を、通信部１１０を介して、車両１０Ａに送信する。車両１０Ａは、送信された容量推定モデル１５４を通信装置５０で受信し、導出装置５５に出力する。導出装置５５は、通信装置５０から出力された容量推定モデル１５４と、記憶部に記憶している指定劣化率とに基づいて、指定劣化率到達期間を算出する。導出装置５５は、算出した指定劣化率到達期間を表示装置６０に出力する。表示装置６０は、出力された指定劣化率到達期間に基づいて、図４に示す指定劣化率到達日数Ｔ１を表示部６２に表示させる。

以上説明した第２実施形態によれば、第１実施形態と同様、センターサーバ１００のモデル生成部１２０において、市場における車両１０Ａのバッテリの劣化度合いに基づくバッテリ劣化モデルを生成する。このため、車両１０Ａに搭載されたバッテリの劣化度合いを精度よく導出できる。

また、第２実施形態では、車両１０Ａが搭載するバッテリの指定劣化率到達期間を算出するための指定劣化率を車両１０Ａが記憶しており、センターサーバ１００では、車両１０Ａについての指定劣化率を記憶しないようにできる。指定劣化率は、個別の車両１０Ａ以外の車両１０Ａが搭載するバッテリの指定劣化率到達期間の算出に利用することができるものではないので、センターサーバ１００において、不要な情報の記憶量を少なくすることができる。その結果、センターサーバ１００における記憶量の削減に寄与できる。

＜第３実施形態＞
次に、第３実施形態について説明する。図１１は、第３実施形態に係る車両１０Ｂの構成の一例を示す図である。第３実施形態の構成は、第１実施形態の構成と比較すると、図１に示す表示装置６０に代えて、図１１に示す調整・表示装置８０が設けられる点が異なる。第１実施形態の表示装置６０は、将来状態としてバッテリ４０の寿命を表示するが、第３実施形態の調整・表示装置８０は、将来状態としてバッテリ４０の残価値も合わせて表示する。その他の点では、上記の第１実施形態の構成とおおよそ共通する。以下、第３実施形態について、第１実施形態との相違点を中心として説明する。

図１１に示すように、車両１０Ｂは、調整・表示装置８０を備える。調整・表示装置８０は、表示部６２と、表示制御部６４と、タッチパネル６６と、受付部８２と、調整部８４と、を備える。表示部６２は、上記第１実施形態と同様の機能を有する。表示制御部６４は、第１実施形態と同様、表示部６２にバッテリ４０の寿命に関する情報としての指定劣化率到達日数等を表示させるとともに、通信装置５０から出力される情報に応じて、タッチパネル６６にバッテリ４０の残価値に基づくオブジェクトとしてのバッテリ４０の残価値の推移を示す残価値推移ラインを複数含むインターフェース画面を表示させる。

タッチパネル６６は、例えば、図３に示すインストルメントパネル９３における運転席に近い位置に設けられる。タッチパネル６６は、例えば、運転席に着座する運転者が容易に操作できる位置に配置される。タッチパネル６６は、乗員が操作可能なＧＵＩ（Graphical User Interface）スイッチを表示する。ＧＵＩスイッチの表示態様については、後に説明する。

受付部８２は、乗員によるＧＵＩスイッチに対する操作を受け付けて、乗員の操作に応じた受付情報を生成する。受付情報には、バッテリ４０の残価値の推移が含まれる。受付部８２は、生成した受付情報を調整部８４に出力する。調整部８４は、受付部８２により出力された受付情報に基づいて、乗員の操作に応じた調整情報を生成する。調整部８４は、生成した調整情報を制御部３６に出力し、バッテリ４０の劣化に関する使用態様を調整する。

次に、第３実施形態のセンターサーバ１００において、第１実施形態と同様の処理以外に実行される処理について説明する。センターサーバ１００は、モデル生成部１２０において、複数の車両１０Ｂにより送信されたバッテリ使用状況情報に基づいて、複数のバッテリ４０を使用態様毎に類別する。センターサーバ１００は、類別した複数のバッテリ４０におけるバッテリ容量に基づいて複数の推移ラインを生成する。

センターサーバ１００は、バッテリ４０の使用態様の類別をどのように行ってもよい。例えば、センターサーバ１００は、バッテリ４０の劣化抑制を優先してバッテリ４０の残価値が高くなる使用態様と、バッテリ４０の劣化を嫌わずに車両１０Ｂの性能（以下「車両性能」という）を優先してバッテリの残価値が低くなる使用態様とに、バッテリ４０の使用態様を類別してもよい。

例えば、バッテリ４０のＳＯＣ使用範囲を狭くすると、最大走行距離が短くなり車両性能は低くなるが、その分ＳＯＣの劣化が進まず、バッテリ４０の耐久期間が長くなる。その結果、バッテリ４０の残価値は高くなる。一方、バッテリ４０のＳＯＣ使用範囲を広くすると、最大走行距離が長くなり車両性能は高くなるが、その分ＳＯＣの劣化が進み、バッテリ４０の耐久期間が短くなる。その結果、バッテリ４０の残価値は低くなる。

この点に着目し、モデル生成部１２０は、バッテリ４０の残価値が異なる態様でバッテリ４０を類別する。具体的に、モデル生成部１２０は、例えば、ＳＯＣ使用範囲を狭くしたバッテリ４０の使用をバッテリ４０の劣化抑制を優先してバッテリ４０の残価値が高くなる使用態様とし、ＳＯＣ使用範囲を広くしたバッテリ４０の使用を、車両性能を優先してバッテリ４０の残価値が低くなる使用態様としてバッテリ４０を類別する。例えば、モデル生成部１２０は、バッテリ４０を複数の段階、例えば４つの段階に区切って類別してもよい。

なお、車両１０Ｂにおいては、調整部８４が制御部３６に調整情報を出力することにより、バッテリ４０の使用態様として、バッテリ４０のＳＯＣ使用範囲を調整する。例えば、調整部８４は、バッテリ４０のＳＯＣの使用範囲を、実ＳＯＣの４４％～７６％の間の３２％分、実ＳＯＣの３０％～６５％の間の３５％分、実ＳＯＣの４０％～９０％の間の５０％分、実ＳＯＣの３０％～９０％の間の６０％分などに変動させて、バッテリ４０のＳＯＣ使用範囲を調整する。

複数のバッテリ４０の類別は、ＳＯＣ使用範囲以外の要素に基づいて行ってもよい。例えば、バッテリ４０の冷却性能を高めると、バッテリ４０の劣化は抑制してバッテリ４０の残価値を高くできるが、その分車両１０Ｂの車両性能が低下する。このため、モデル生成部１２０は、バッテリ４０の冷却性能に応じて、複数のバッテリ４０を類別してもよい。バッテリ４０を搭載した車両が、例えばハイブリッド車両である場合には、バッテリ４０の使用に対するエンジン（内燃機関）の使用の優先度合いを異ならせるようにして複数のバッテリ４０を類別してもよい。

例えば、ハイブリッド車両では、エンジンを駆動させた走行に対するモータを駆動させた走行の割合が低いほど、バッテリ４０の劣化を抑制してバッテリ４０の残価値を高くできる。このため、モデル生成部１２０は、エンジンを駆動させた走行に対するモータを駆動させた走行の割合に応じて、複数のバッテリ４０を類別してもよい。

図１２は、複数の推移ラインの一例を示す図である。モデル生成部１２０は、バッテリ４０の残価値の低下に伴う推移ラインを生成する。図１２に示す第１推移ラインＥＬ１は、バッテリ４０の残価値が最も高くなる推移ラインである。第２推移ラインＥＬ２は、その次にバッテリ４０の残価値が高くなる推移ラインであり、第３推移ラインＥＬ３は、さらにその次にバッテリ４０残価値が高くなる推移ラインである。第４推移ラインＥＬ４は、残価値が最も低くなる推移ラインである。

モデル生成部１２０は、生成した複数の推移ラインに応じた推移ライン情報を通信部１１０に出力する。通信部１１０は、モデル生成部１２０により出力された推移ライン情報を車両１０Ｂに送信する。こうして、センターサーバ１００は、車両１０Ｂに対して推移ライン情報を送信する。

続いて、センターサーバ１００により送信された推移ライン情報を車両１０Ｂが受信した場合の処理について説明する。車両１０Ｂは、センターサーバ１００により送信された推移ライン情報を通信装置５０によって受信する。通信装置５０は、受信した推移ライン情報を調整・表示装置８０に出力する。調整・表示装置８０は、表示制御部６４において、通信装置５０により出力された推移ライン情報に基づいて残価値推移ラインを生成し、タッチパネル６６に表示させる。

バッテリ４０の残価値は、バッテリ４０の劣化率に応じて変動し、バッテリ４０の劣化率が高くなると、バッテリ４０の残価値は低下する。図１３は、タッチパネル６６に表示される複数の残価値推移ラインの一例を示す図である。表示制御部６４は、図１２に示す第１推移ラインＥＬ１に基づいて図１３に示す第１残価値推移ラインＶＬ１を生成する。同様に、表示制御部６４は、図１２に示す第２推移ラインＥＬ２～第４推移ラインＥＬ４に基づいて図１３に示す第２残価値推移ラインＶＬ２～第４残価値推移ラインＶＬ４を生成する。第１残価値推移ラインＶＬ１～第４残価値推移ラインＶＬ４は、いずれも前記導出部において導出された前記残価値の推移を示すオブジェクトである。表示制御部６４は、生成した第１残価値推移ラインＶＬ１～第４残価値推移ラインＶＬ４を含むインターフェース画面をタッチパネル６６に表示させる。

表示制御部６４は、第１残価値推移ラインＶＬ１～第４残価値推移ラインＶＬ４とともに、下限値ラインＢＬをインターフェース画面に含めてタッチパネル６６に表示させる。下限値ラインは、バッテリ４０を車載用バッテリとして使用できる残価値の下限値を示すラインである。下限値ラインＢＬは、バッテリ４０の劣化許容限界を示すラインである。第１残価値推移ラインＶＬ１～第４残価値推移ラインＶＬ４が下限値ラインＢＬを下回った後は、バッテリ４０が車載用バッテリとして性能を満たさなくなると推定される。下限値ラインＢＬは、例えば、車両１０Ｂを販売した販売者がバッテリ４０に使用を保証するラインとしてもよい。

タッチパネル６６に表示された第１残価値推移ラインＶＬ１～第４残価値推移ラインＶＬ４は、それぞれＧＵＩスイッチとなり、受付部８２の一部を構成する。言い換えると、ＧＵＩスイッチの表示態様は、第１残価値推移ラインＶＬ１～第４残価値推移ラインＶＬ４で表示された態様となる。受付部８２は、表示制御部６４がインターフェース画面をタッチパネル６６に表示させた状態で、１残価値推移ラインＶＬ１～第４残価値推移ラインＶＬ４のいずれかの操作を受け付ける。

例えば、ユーザである乗員が第１残価値推移ラインＶＬ１を操作すると、受付部８２は、第１残価値推移ラインＶＬ１に対する操作を受け付ける。第１残価値推移ラインＶＬ１に対する操作は、例えば、第１残価値推移ラインＶＬ１を乗員がタッチする操作である。乗員は、第１残価値推移ラインＶＬ１～第４残価値推移ラインＶＬ４のいずれかを選択して操作することにより、自らの嗜好に応じたバッテリ４０の残価値を選択できる。

受付部８２は、第１残価値推移ラインＶＬ１に対する操作を受け付けると、第１受付情報を調整部８４に出力する。同様に、受付部８２は、第２残価値推移ラインＶＬ２～第４残価値推移ラインＶＬ４に対する操作を受け付けると、それぞれ第２受付情報～第４受付情報を調整部８４に出力する。

第１受付情報は、バッテリ４０の残価値を最も高くする情報である。第２受付情報は、次にバッテリ４０の残価値を高くする情報であり、第３受付情報は、バッテリ４０の残価値を次に高くする情報である。第４受付情報は、バッテリ４０の残価値を最も低くする情報である。調整部８４は、受付部８２が受け付けた第１受付情報～第４受付情報に含まれるバッテリ４０の残価値の推移に応じて、バッテリ４０の劣化に関する使用態様を調整する。

例えば、調整部８４は、バッテリ４０の劣化に関する使用態様として、バッテリ４０のＳＯＣ使用範囲を調整する。具体的には、調整部８４は、受付部８２により第１受付情報が出力された場合に、第１調整情報を制御部３６に出力して、バッテリ４０のＳＯＣ使用範囲を最も狭い範囲に設定する。この場合、バッテリ４０の劣化は抑制され、バッテリ４０の耐久期間が長期化されるが、車両性能は低くなる。調整部８４は、受付部８２により第２受付情報が出力された場合に、第２調整情報を制御部３６に出力して、バッテリ４０のＳＯＣ使用範囲を狭い範囲に設定する。この場合、第１調整情報を出力した場合と比較して、バッテリ４０の劣化は進みやすくなるが、車両性能は高くなる。

調整部８４は、受付部８２により第３受付情報が出力された場合に、第３調整情報を制御部３６に出力して、バッテリ４０のＳＯＣ使用範囲を広い範囲に設定する。この場合、第２調整情報を出力した場合と比較して、バッテリ４０の劣化は進みやすくなるが、車両性能は高くなる。調整部８４は、受付部８２により第４受付情報が出力された場合に、第４調整情報を制御部３６に出力して、バッテリ４０のＳＯＣ使用範囲を最も広い範囲に設定する。この場合、第３調整情報を出力した場合と比較して、バッテリ４０の劣化は進みやすくなるが、車両性能は高くなる。

なお、調整部８４は、バッテリ４０の劣化に関する使用態様として、バッテリ４０のＳＯＣ使用範囲を調整するが、バッテリ４０の劣化抑制に対する車両性能の発揮の優先度合いを調整してもよい。例えば、調整部８４は、バッテリ４０の残価値を高くする受付情報が受付部８２に出力された場合に、バッテリ４０の劣化抑制に対する車両性能の発揮の優先度合いを低く調整する。

また、車両１０Ｂがハイブリッド車両である場合には、調整部８４は、バッテリ４０の劣化に関する使用態様として、バッテリ４０の使用に対するハイブリッド車両に設けられたエンジンの使用の優先度合いを調整してもよい。調整部８４は、バッテリ４０の残価値を高くする受付情報が受付部８２に出力された場合に、バッテリ４０の使用に対するハイブリッド車両に設けられたエンジンの使用の優先度合いを低く調整する。

以上説明した第３実施形態によれば、第１実施形態と同様、センターサーバ１００のモデル生成部１２０において、市場における車両１０Ｂのバッテリの劣化度合いに基づくバッテリ劣化モデルを生成する。このため、車両１０Ｂに搭載されたバッテリの劣化度合いを精度よく導出できる。

また、第３実施形態では、バッテリ４０の残価値の推移を示す残価値推移ラインをタッチパネル６６に表示する。このため、ユーザは、将来のバッテリ４０の残価値を容易に認識することができる。また、タッチパネル６６には、複数の残価値推移ラインが表示されるので、車両１０Ｂ及びバッテリ４０の使用態様によるバッテリ４０の残価値の変動をユーザに認識させ易くできる。

また、複数の残価値推移ラインのいずれかを乗員が操作することにより、バッテリ４０の劣化の抑制と車両性能の優先度合いを調整できる。このため、例えば、車両１０Ｂを乗り潰しても快適な運転をしたいユーザと、車両性能に劣ることがあっても、バッテリ４０の残価値を高めたり、バッテリ４０の耐久期間を長期化させたりしたいといったバッテリ４０の使用時の状態及び将来の状態をユーザの嗜好に合わせることができる。また、タッチパネル６６には、下限値ラインＢＬが表示されるので、残価値推移ラインを選択することにより、ユーザは、下限値ラインを下回る時期を任意に調整できる。

なお、残価値推移ラインと下限値ラインＢＬとの関係において、バッテリ４０のＳＯＣ使用範囲を調整するようにしてもよい。例えば、残価値推移ラインが所定の時期に下限値ラインＢＬを下回ると推測された場合に、バッテリ４０のＳＯＣ使用範囲を広げないようにすることにより、残価値推移ラインが所定の時期に下限値ラインＢＬを下回らないようにしてもよい。

また、第３実施形態では、バッテリ４０の残価値に関する残価値推移ラインをタッチパネル６６に表示するが、バッテリ４０の残価値に関する画面をタッチパネル６６以外の表示部、例えば表示部６２や第２表示装置９５に表示してもよい。この場合、ＧＵＩスイッチ以外のスイッチを用いてバッテリ４０の劣化を抑制する度合いを受け付けられるようにしてもよい。また、第３実施形態では、バッテリ４０の将来状態としてバッテリの寿命及び残価値の両方を表示するが、バッテリの寿命に関する情報を表示することなく残価値に関する画面を表示してもよい。

また、第３実施形態では、表示制御部６４は、残価値推移ラインを複数表示し、受付部８２は、複数の残価値推移ラインの中から乗員によって選択されたバッテリの残価値の推移を受け付けるが、他の態様でバッテリの残価値の推移を受け付けてもよい。例えば、表示制御部６４は、残価値推移ラインを表示するとともに、乗員等が残価値推移ラインの一部をスワイプまたはピンチすることなどにより残価値推移ラインを移動（変形）させる。受付部８２は、移動（変形）した残価値推移ラインに基づいて、バッテリの残価値の推移を受け付けるようにしてもよい。この場合、表示制御部６４は、タッチパネル６６に表示させる残価値推移ラインを単数としてもよい。

＜変形例＞
上記の各実施形態では、表示装置６０は、通信装置５０が受信した指定劣化率到達期間を、対象車両１０Ｘの表示部６２に表示させているが、他の対象物に表示させてもよい。例えば、対象車両１０Ｘにおける表示装置６０の表示制御部６４が表示部６２に指定劣化率到達期間を表示させるのに代えてまたは加えて、図３に示す第２表示装置９５の表示制御部が第２表示装置９５の表示部に指定劣化率到達期間を表示するようにしてもよい。あるいは、図１４に示すように、対象車両のユーザ等が所持する情報端末４００に表示してもよい。

情報端末４００は、表示部４１０と、図示しない通信部及び表示制御部を備える。通信部は、センターサーバ１００から送信される指定劣化率到達期間情報を受信して表示制御部に出力する。表示制御部は、出力された指定劣化率到達期間情報に基づいて、図１４に示す指定劣化率到達日数Ｔ２を表示部４１０に表示させる。また、車両１０の通信装置５０から車両１０が搭載するバッテリのバッテリ充電率に関するバッテリ充電率情報を情報端末４００に送信し、情報端末４００は、表示部４１０にバッテリ充電率を示すバッテリ充電率画像Ｍ２を表示するようにしてもよい。なお、図１４に示す例において、情報端末は、携帯端末であるが、情報端末は、屋内等に設置される端末であってもよい。

この変形例では、車両１０のユーザが車両１０の外部にいる場合や表示装置６０の電源をＯＮとしていない場合であっても、ユーザは、精度良いバッテリの寿命を把握できる。また、情報端末４００を所持する者は、車両のユーザ以外の者でもよく、例えば、中古車販売事業者であってもよい。情報端末４００の所有者が中古車販売事業者である場合、車両１０が搭載するバッテリの寿命を把握できるので、車両１０の価値の評価の精度を高めることができる。

また、上記の各実施形態では、指定劣化率を予めセンターサーバ１００または車両１０に記憶させているが、他の態様でもよい。例えば、指定劣化率を入力する入力手段を設けて、例えば、ユーザ等がバッテリの寿命を知りたいときに、この入力手段からユーザ等が指定劣化率を入力するようにしてもよい。

また、センターサーバ１００が行う処理の一部を車両１０側で行うようにしてもよいし、車両１０側で行う処理の一部をセンターサーバ１００が行うようにしてもよい。この場合、生成される情報に応じて、車両１０とセンターサーバ１００との間で送受信される情報を適宜決定するようにしてもよい。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１…診断システム
１０、１０Ａ…車両
１０Ｘ…対象車両
１２…モータ
５０…通信装置
５５…導出装置
６０…表示装置
６２…表示部
６４…表示制御部
６６…タッチパネル
７０…充電口
８０…調整・表示装置
８２…受付部
８４…調整部
９３…インストルメントパネル
９４…運転席
９５…第２表示装置
１００…センターサーバ（診断装置）
１１０…通信部（取得部）
１２０…モデル生成部
１３０…導出部
２００…充電器
ＥＬ，ＥＬ１～ＥＬ４…推移ライン（第１推移ライン～第４推移ライン）
ＲＥＬ…代表推移ライン
Ｍ１…バッテリ充電率メータ
ＮＷ…ネットワーク
Ｔ１…指定劣化率到達日数
ＶＬ１～ＶＬ４…第１残価値推移ライン～第４残価値推移ライン

Claims (19)

1. 対象車両を含む複数の車両にそれぞれ搭載された複数の二次電池から、それぞれの前記二次電池の使用状況と劣化度合いを示す情報を取得する取得部と、
   特定二次電池の使用状況を入力すると、前記取得部により取得されて収集された二次電池の使用状況と該二次電池の劣化度合いとの関係に基づく前記特定二次電池の電池容量を出力する第１モデルを生成するモデル生成部と、
   前記対象車両に搭載された対象二次電池の使用状況を入力した前記第１モデルにより出力された電池容量を用いて前記対象二次電池の将来状態を導出する導出部と、を備え、
   前記将来状態は残価値を含み、
   前記導出部において導出された前記残価値の推移を示すオブジェクトを含むインターフェース画面を表示部に表示させる表示制御部、を更に備える、
   る診断装置。
2. 前記導出部は、更に、前記第１モデルの出力の積算値を統計処理して生成された第２モデルに基づいて、前記複数の二次電池のバッテリ劣化率と指定到達期間の関係を示す劣化曲線を導出し、
   前記対象二次電池の使用状況、前記劣化曲線、及び指定された指定劣化率に基づいて、前記対象二次電池の将来状態を導出する、
   請求項１に記載の診断装置。
3. 前記モデル生成部は、前記取得部により取得されて収集された二次電池の使用状況を入力とし、該二次電池の電池容量を出力とする機械学習により前記第１モデルを生成する、
   請求項１に記載の診断装置。
4. 前記二次電池の使用状況は、前記二次電池の電流値、電圧値、温度、及び生涯経過時間のうちの少なくとも一つである、
   請求項１に記載の診断装置。
5. 前記モデル生成部は、互いに同一種類の二次電池の使用状況に基づいて前記第１モデルを生成する、
   請求項１に記載の診断装置。
6. 前記モデル生成部は、互いに同一種類の車両に搭載された同一種類の二次電池の使用状況に基づいて前記第１モデルを生成する、
   請求項１に記載の診断装置。
7. 前記将来状態は寿命を更に含み、
   前記導出部は、前記寿命として、指定された指定劣化率に到達するまでの期間を導出し、
   前記導出部において導出された前記二次電池の寿命を、表示部に表示させる表示制御部を更に備える、
   請求項１に記載の診断装置。
8. 前記表示部は、前記対象車両に設けられている、
   請求項７に記載の診断装置。
9. 前記表示部は、予め指定された情報端末に設けられている、
   請求項７に記載の診断装置。
10. 前記表示制御部は、前記寿命を、耐久年数及び耐久日数のうちの少なくとも一方によって前記表示部に表示させる、
    請求項７に記載の診断装置。
11. 前記インターフェース画面を表示部に表示させた状態で、前記残価値の推移を受け付ける受付部、を更に備える、
    請求項１に記載の診断装置。
12. 前記表示制御部は、前記オブジェクトを複数含むインターフェース画面を表示部に表示させ、
    前記受付部は、前記インターフェース画面に含まれる複数の前記オブジェクトの中からユーザにより選択されたオブジェクトに対応する残価値の推移を受け付ける、
    請求項１１に記載の診断装置。
13. 前記表示制御部は、更に、前記二次電池の劣化許容限界を前記インターフェース画面に含めて表示部に表示させる、
    請求項１１に記載の診断装置。
14. 前記受付部が受け付けた前記残価値の推移に応じて、前記二次電池の劣化に関する使用態様を調整する調整部を更に備える、
    請求項１１に記載の診断装置。
15. 前記調整部は、前記二次電池の劣化に関する使用態様として、前記二次電池のＳＯＣ使用範囲を調整する、
    請求項１４に記載の診断装置。
16. 前記調整部は、前記二次電池の劣化に関する使用態様として、前記二次電池の劣化抑制に対する前記車両の性能の発揮の優先度合いを調整する、
    請求項１４に記載の診断装置。
17. 前記車両は前記二次電池と内燃機関を備えるハイブリッド車両であり、
    前記調整部は、前記二次電池の劣化に関する使用態様として、前記二次電池の劣化抑制に対する前記内燃機関の使用の優先度合いを調整する、
    請求項１４に記載の診断装置。
18. コンピュータが、
    対象車両を含む複数の車両にそれぞれ搭載された複数の二次電池から、それぞれの前記二次電池の使用状況と劣化度合いを示す情報を取得し、
    特定二次電池の使用状況を入力すると、取得されて収集された二次電池の使用状況と該二次電池の劣化度合いとの関係に基づく前記特定二次電池の電池容量を出力する第１モデルを生成し、
    前記対象車両に搭載された対象二次電池の使用状況を入力した前記第１モデルにより出力された電池容量を用いて前記対象二次電池の将来状態を導出し、
    前記将来状態は残価値を含み、
    導出された前記残価値の推移を示すオブジェクトを含むインターフェース画面を表示部に表示させる処理を実行する、
    診断方法。
19. コンピュータに、
    対象車両を含む複数の車両にそれぞれ搭載された複数の二次電池から、それぞれの前記二次電池の使用状況と劣化度合いを示す情報を取得させ、
    特定二次電池の使用状況を入力すると、取得されて収集された二次電池の使用状況と該二次電池の劣化度合いとの関係に基づく前記特定二次電池の電池容量を出力する第１モデルを生成させ、
    前記対象車両に搭載された対象二次電池の使用状況を入力した前記第１モデルにより出力された電池容量を用いて前記対象二次電池の将来状態を導出させ、
    前記将来状態は残価値を含み、
    導出された前記残価値の推移を示すオブジェクトを含むインターフェース画面を表示部に表示させる処理を実行させる、
    プログラム。

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