JP7092958B1 - 情報処理方法、情報処理装置、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】マップを利用して事故のリスクについて様々な観点から評価又は分析する。【解決手段】情報処理方法は、１又は複数の情報処理装置が、各車両から前記各車両に搭載される各センサによりセンシングされた各車両データを取得すること、各道路が分割された複数の区間それぞれに対し、当該区間に関する道路区間データ、当該区間を車両が走行したときの車両データ、当該区間の事故の履歴に関する事故データに基づいて、当該区間の事故のリスクを評価する評価モデルに基づいて評価値を算出すること、前記区間ごとに算出された前記評価値を、前記区間に対応付けて識別可能にする第１地図データを含む表示データであって、道路種別を選択可能にする第１ＵＩ部品及び／又は前記評価値の範囲を指定可能にする第２ＵＩ部品を含む前記表示データを生成すること、を実行する。【選択図】図３

Description

開示技術は、情報処理方法、情報処理装置、及びプログラムに関する。

従来、交通事故の発生を予測した結果をカーナビゲーション装置に提供する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。また、人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）による交通事故の危険度を予測し、その結果を表示したマップが知られている（例えば非特許文献１参照）。

特開２００６－２７７１６５号公報

"ＡＩによる交通事故危険度予測マップ"，[online]，［令和４年２月２４日検索］，インターネット＜https://www.pref.kagawa.lg.jp/kurashi/kotu-anzen/ai_kikenndoyosoku/kfvn.html＞

しかしながら、従来技術では、交通事故の予測結果を表示するマップを生成することができるが、マップ上に予測結果が表示されるだけであり、このマップを用いて事故のリスクについて様々な観点から評価又は分析することはできない。

そこで、開示技術は、以上説明した事情に鑑みてなされたものであり、マップを利用して事故のリスクについて様々な観点から評価又は分析することを可能にすることを目的とする。

開示技術の一態様である情報処理方法は、１又は複数の情報処理装置が、各車両から前記各車両に搭載される各センサによりセンシングされた各車両データを取得すること、各道路が分割された複数の区間それぞれに対し、当該区間に関する道路区間データ、当該区間を車両が走行したときの車両データ、当該区間の事故の履歴に関する事故データに基づいて、当該区間の事故のリスクを評価する評価モデルに基づいて評価値を算出すること、前記区間ごとに算出された前記評価値を、前記区間に対応付けて識別可能にする第１地図データを含む表示データであって、道路種別を選択可能にする第１ＵＩ部品及び／又は前記評価値の範囲を指定可能にする第２ＵＩ部品を含む前記表示データを生成すること、前記表示データをユーザが利用する他の情報処理装置に出力すること、前記他の情報処理装置から、前記第１ＵＩ部品又は前記第２ＵＩ部品に対する前記ユーザの操作情報を取得すること、前記操作情報に基づいて、前記第１地図データに含まれる所定区間の前記評価値の識別を不可にするよう第１地図データを更新すること、更新された第１地図データを前記他の情報処理装置に出力すること、を実行する。

開示技術によれば、マップを利用して事故のリスクについて様々な観点から評価又は分析することができる。

本開示の事故リスク評価システムの概要を説明するための図である。 実施形態における車両の構成の一例を示す図である。 実施形態におけるサーバの構成の一例を示す図である。 実施形態に係る記憶部に記憶される車両データの一例を示す図である。 実施形態に係るサーバの表示データ生成処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係るサーバの地図データ更新処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る表示データのホーム画面の一例を示す図である。 実施形態に係る第１地図データの一例を示す図である。 実施形態に係る第１地図データの更新後の一例を示す図である。 実施形態に係る第２地図データの一例を示す図である。 実施形態に係る第３地図データの一例を示す図である。 実施形態に係る第４地図データの一例を示す図である。 実施形態に係る第５地図データの一例を示す図である。

以下、本開示の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

＜システム概要＞
図１は、本開示の事故リスク評価システム１の概要を説明するための図である。図１に示す例において、事故リスク評価システム１は、各車両１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃと、情報処理装置２０と、各車両の各運転者が保有する情報処理端末３０Ａ、３０Ｂ、３０ＣとがネットワークＮを介して接続されている。

各車両１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃは、個別に区別されない場合は車両１０と称す。同様に、各情報処理端末３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃは、個別に区別されない場合は処理端末３０と称す。車両１０は、二輪車や自律走行車両などを含み、ネットワークＮを介して他の装置と通信可能な車両である。車両１０は、コネクティッドカー、ドライブレコーダー搭載車に限らず、車両１０に関するデータを送信する機能を有していればよい。

車両１０は、各センサを搭載する。各センサは、例えば加速度センサ、マイク、ドライブレコーダー、カメラなどの録画機器、ＧＰＳ（Global Positioning System）などを含む。車両１０に搭載される各センサは、随時もしくは、所定の状態が発生した時いずれかのタイミングで各センサにより取得された情報（以下、車両データともいう）を、通信機能を利用して、直接的又は間接的に情報処理装置２０に送信する。また、車両１０は、処理端末３０を車内に設置し、処理端末３０に搭載される各センサ（例えばジャイロセンサ、イメージセンサ等）により取得される車両データが処理端末３０から送信されるようにしてもよい。

情報処理装置（以下、「サーバ」ともいう。）２０は、例えば各車両１０又は各処理端末３０から送信される各車両データ等を用いて、道路における事故のリスクを予測、分析、又は評価するサーバである。また、情報処理装置２０は、道路管理者や車両管理者等からのリクエストに応じて、予測、評価又は分析結果を反映した地図データ（マップデータ）を、道路管理者や車両管理者等が利用する情報処理装置に送信する。

ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、電話回線、企業内ネットワーク、移動体通信網、ブルートゥース（登録商標）、ＷｉＦｉ（登録商標）（Wireless Fidelity）、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。

＜車両の構成例＞
図２は、実施形態における車両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は、通信インタフェース１１と、記憶部１２と、プロセッサ１３と、各センサ１４とを備える。

通信インタフェース１１は、車両１０をネットワークＮに接続し、ネットワークＮ上の他の端末や装置と通信をするためのハードウェアモジュールである。

記憶部１２は、例えば、ディスクドライブ又は半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭなど）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からなる物理デバイスの記憶領域が提供する論理デバイスである。記憶部１２は、複数の物理デバイスを１つの論理デバイスにマッピングして構築してもよいし、１つの物理デバイスを複数の論理デバイスにマッピングして構築してもよい。

記憶部１２は、オペレーティングシステムプログラムやドライバプログラムを含む各種プログラム及びこれらのプログラムの実行中に使用される各種データを格納する。具体的には、記憶部１２は、プロセッサ１３に実行させる各種のプログラムＰ１０と、各センサ１５から取得した車両データＤ１０とを格納してもよい。

プロセッサ１３は、算術演算、論理演算、ビット演算等を処理する算術論理演算ユニット（ＣＰＵなど）及び各種レジスタから構成され、記憶部１２に格納されている各種プログラムを実行することで車両１０の各部を中枢的に制御する。各種レジスタは、例えば、プログラムカウンタ、データレジスタ、命令レジスタ、汎用レジスタ等である。

また、プロセッサ１３は、プログラムＰ１０を実行することにより、各センサ１４によりセンシングされた各車両データを送信する機能を実現する。プロセッサ１３がプログラムＰ１０を実行することにより実現される機能部には、取得部１３１と、出力部１３２とが含まれる。

取得部１３１は、車両１０に搭載される各センサ１４から１又は複数のデータを取得する。例えば、取得部１３１は、加速度センサ、カメラ、マイク、ブレーキの作動状況を検知するセンサ、安全運転支援システム、ＧＰＳ、車速を検知するセンサなどの各センサ１４から、加速度データ、画像（静止画像、及び／又は動画像）データ、音声データ、ブレーキ作動状況を示すデータ、安全運転支援システムから取得されるデータ、位置データ、速度を示すデータなどを取得する。

出力部１３２は、取得部１３１により取得された車両データを他の情報処理装置（例えばサーバ２０）に出力するよう制御する。例えば、出力部１３２は、車両データのうち、１又は複数のデータを、通信インタフェース１１を介して、サーバ２０に送信する。

＜サーバの構成例＞
図３は、実施形態におけるサーバ２０の構成の一例を示す図である。図３に示すように、サーバ２０は、通信インタフェース２１と、記憶部２２と、プロセッサ２３とを備える。また、サーバ２０は、１又は複数の情報処理装置から構成されてもよい。

通信インタフェース２１は、サーバ２０をネットワークＮに接続し、ネットワークＮ上の他の端末等と通信をするためのハードウェアモジュールである。

記憶部２２は、例えば、ディスクドライブ又は半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭなど）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からなる物理デバイスの記憶領域が提供する論理デバイスである。記憶部２２は、複数の物理デバイスを１つの論理デバイスにマッピングして構築してもよいし、１つの物理デバイスを複数の論理デバイスにマッピングして構築してもよい。

記憶部２２は、オペレーティングシステムプログラムを含む各種プログラム及びこれらのプログラムの実行中に使用される各種データを格納する。例えば、記憶部２２は、プロセッサ２３に実行させる各種のプログラムＰ２０と、各車両１０から取得した各車両データや、道路の各区間に関する道路区間データ、道路の各区間における事故の履歴に関する事故データなどの各種データＤ２０と、各種データに基づいて道路の各区間の事故リスクを分析する学習モデルＤ２２とを格納する。

プロセッサ２３は、算術演算、論理演算、ビット演算等を処理する算術論理演算ユニット（ＣＰＵなど）及び各種レジスタから構成され、記憶部２２に格納されている各種プログラムを実行することでサーバ２０の各部を中枢的に制御する。各種レジスタは、例えば、プログラムカウンタ、データレジスタ、命令レジスタ、汎用レジスタ等である。

また、プロセッサ２３は、プログラムＰ２０を実行することにより、各種データに基づいて、道路の各区間に対する交通事故のリスクを評価する機能を実現する。また、プロセッサ２３は、プログラムＰ２０を実行することにより、地図データにリスクを識別して表示可能にし、さらに、地図データを利用して交通事故のリスク等に対して様々な観点から評価、分析することを可能にする機能を実現する。プロセッサ２３がプログラムＰ２０を実行することにより実現される機能部には、取得部２３０と、評価部２３２と、生成部２３４と、出力部２３６と、調整部２３８とが含まれる。

取得部２３０は、各車両１０から、通信インタフェース２１を介して、各車両１０に搭載される各センサ１４によりセンシングされた各車両データを取得する。取得された車両データは、記憶部２２に各種データＤ２０として記憶されてもよい。また、取得部２３０は、各処理端末３０から各車両データを取得してもよい。

評価部２３２は、各道路が分割された複数の区間それぞれに対し、各区間に関する道路区間データ、各区間を各車両が走行したときの各車両データ、各区間の事故の履歴に関する事故データに少なくとも基づいて、各区間の事故のリスクを評価する評価モデルに基づいて評価値を算出する。例えば、評価部２３２は、次の評価モデルを学習する。
説明変数
・急加速、急ブレーキ、又は速度超過、位置データなどを示す各データを含む車両データ
・私道、高速道路、幹線道路などの道路の種別を示す道路種別データ
・車幅データ、速度制限データなどを含む道路の属性に関する道路属性データ
目的変数
・道路の各区間の交通事故リスクの評価値

評価部２３２は、区間ごとに、事故が発生したときの車両データ、並びに、道路種別データ及び道路属性データを含む道路区間データを訓練データとして評価モデルを学習することで、車両データ及び道路区間データを評価モデルに入力すると、交通事故のリスクの評価値（リスクスコア）を出力する。例えば、この評価値は、区間ごとの事故確率を示し、評価部２３２は、評価モデルにより算出される事故確率の値を０～１００にスケーリングし、スケーリング後の値を最終評価値としてもよい。例えば、評価部２３２は、評価モデルを利用することで、道路の区間単位で将来の事故のリスクを評価することが可能になる。具体例としては、車幅が狭く、制限速度が遅い区間において、急加速や速度超過の頻度が高ければ、事故リスクが高いということを評価値で表現することが可能になる。なお、評価部２３２は、所定のタイミングで、この評価値を更新する。所定のタイミングは、週単位、月単位、年単位など管理者の所望のタイミングに設定されればよい。

生成部２３４は、道路の区間ごとに算出された評価値を、各区間に対応付けて識別可能にする第１地図データを含む表示データであって、道路種別を選択可能にする第１ＵＩ（User Interface）部品及び／又は評価値の範囲を指定可能にする第２ＵＩ部品を含む表示データを生成する。

例えば、生成部２３４は、０から１００の値に正規化された評価値を色分けする。具体例としては、生成部２３４は、評価値が１００に近いほど、その区間を赤色にし、評価値が０に近いほど緑に色分けし、評価値が５０であれば黄色にする。また、生成部２３４は、評価値が１～４９の場合、緑から黄色のグラデーションを用い、評価値が５１～９９の場合、黄色から赤色のグラデーションを用いて各評価値の色を決定する。

なお、生成部２３４は、評価値の識別方法として、色を使う以外にもパターンや数値を関連づけるなどの方法を用いてもよい。生成部２３４は、利用者がその区間の評価値を認識可能なように識別されれば、いずれの識別方法を用いてもよい。また、第１ＵＩ部品は、例えば、高速道路、幹線道路、所定機関により設定された分類ごとの道路、住宅地の道路などの道路種別ごとにチェックすることが可能なチェックボックス等である。第２ＵＩ部品は、例えば評価値の範囲を設定可能なスライダー等である。

出力部２３６は、生成部２３４により生成された表示データを、ユーザが利用する他の情報処理装置に通信インタフェース２１を介して出力する。例えば、出力部２３６は、道路管理者又は車両管理者等のユーザのリクエストに応じて又は定期的なレポートとして、ユーザの情報処理装置に表示データを送信する。

取得部２３０は、表示データが出力された他の情報処理装置から、第１ＵＩ部品又は第２ＵＩ部品に対するユーザの操作情報を、通信インタフェース２１を介して取得する。例えば、ユーザは、チェックボックスなどの第１ＵＩ部品を操作して、所望の道路のみを選択する。また、ユーザは、スライダーなどの第２ＵＩ部品を操作して、所望の評価値の範囲または値に設定する。これらの操作が行われ、他の情報処理装置から操作情報がサーバ２０に送信されると、サーバ２０の取得部２３０は、これらの操作情報を取得する。

生成部２３４は、取得部２３０により取得された操作情報に基づいて、第１地図データに含まれる所定区間の前記予測値の識別を不可にするよう第１地図データを更新する。例えば、デフォルトの第１地図データは、全区間の評価値を識別可能にするが、操作情報により、所定区間の評価値が識別できないように更新されてもよい。具体例としては、評価値が色分けされている場合、色が消去され、デフォルトの道路の色が表示されるようになる。

出力部２３６は、生成部２３４により更新された第１地図データを、ユーザが利用する他の情報処理装置に通信インタフェース２１を介して出力する。出力部２３６は、ユーザの操作情報により特定された所定区間の評価値が識別できないように更新された第１地図データを他の情報処理装置に送信する。

以上、情報処理装置２０の各処理によれば、マップを利用して事故のリスクについて様々な観点から評価又は分析することができる。例えば、所定の道路のみの評価値を識別可能にしたり、所定の範囲内に含まれる評価値のみを識別可能にしたりすることができる。

また、生成部２３４は、第１地図データを更新する場合、ユーザの操作情報が道路種別の非選択情報を含む場合、非選択情報により特定される道路の各区間に対応付けられた評価値の識別を不可、又は評価値を非表示にしてもよい。例えば、ユーザにより第１ＵＩ部品を用いて高速道路のチェックボックスのチェックが外された場合、生成部２３４は、高速道路の各区間に対応付けられた評価値を識別できないようにする、又はこの評価値を非表示にする。また、評価部２３２は、ユーザにより選択された道路種別（例、チェックされた道路種別）のみにより特定される訓練データを用いて評価モデル更新し、生成部２３４は、選択された道路種別のみを対象とした更新後の評価モデルにより算出された評価値を、対応する区間に識別可能にしてもよい。例えば、高速道路のみが選択された場合、高速道路に関する車両データ、道路区間データ、事故データのみを使用して評価モデルを再学習した評価モデルを使用することで、高速道路に特化した事故リスク評価を行うことが可能になる。

生成部２３４は、第１地図データを更新する場合、ユーザの操作情報が評価値の指定情報を含む場合、指定情報により特定される所定範囲外の評価値の識別を不可、又はこの評価値を非表示にしてもよい。例えば、ユーザにより第２ＵＩ部品を用いて評価値の所定範囲がスライダーにより指定された場合、生成部２３４は、所定範囲外の各評価値を識別できないようにする、又はこの評価値を非表示にする。

以上の処理により、道路種別や評価値のフィルタリング機能が設けられ、道路種別ごとのリスク評価や、リスクが高い又は低い道路のみを分析したりすることが可能になり、ユーザの利便性が向上し、ユーザが所望する評価又は分析を適切に支援することができる。

生成部２３４は、地図データを生成する際、事故データに基づく事故の有無を表示する第２地図データ、又は車両データに基づく運転危険度を表示する第３地図データを選択可能にする第３ＵＩ部品を含む表示データを生成することを含んでもよい。

例えば、生成部２３４は、第１地図データの他にも、実際に事故が発生した区間のみを表示する第２地図データや、急加速、急ブレーキ、速度超過などのデータの回数が多い区間のみを表示する第３地図データを生成する。そして、生成部２３４は、第２地図データ、又は第３地図データをユーザが適宜選択できるような第３ＵＩ部品を表示データに含めてもよい。第３ＵＩ部品は、例えばプルダウンメニューであり、ユーザにより選択可能な第２地図データ及び第３地図データを各選択項目としてメニューの中に含める。また、第３地図データは、急加速、急ブレーキ又は速度超過の割合の高さに応じて色分けされてもよい。また、第２地図データは、事故の回数の多さに応じて色分けされてもよい。

以上の処理により、急加速、急ブレーキ、速度超過の回数履歴と、事故履歴それぞれについて、ある期間における各区間の危険度を表示することが可能になる。これにより、将来の事故の予測以外にも、過去に事故が発生した区間や、危険運転がなされた道路の区間を特定し、将来的な事故の発生を評価する評価値との比較等を行うことが可能になる。

また、生成部２３４は、評価対象の各データを選定する各所定期間を選択可能にする第４ＵＩ部品であって、１つの所定期間の選択により、選択された所定期間における各データを用いて評価された各区間の評価値を識別可能にする第４地図データが表示される、第４ＵＩ部品を含む表示データを生成することを含んでもよい。所定期間は、年単位、月単位などである。

例えば、評価部２３２は、１年単位で、車両データ及び事故データを収集し、１年ごとに、評価モデルに車両データを入力して評価値を取得するようにする。生成部２３４は、１年単位の評価値を用いて１年単位の第４地図データを生成してもよい。なお、生成部２３４は、所定期間単位で事故データ、車両データを取得して、所定期間単位に対応する第２地図データ、第３地図データを生成してもよい。

以上の処理により、所定期間単位で各区間の評価値を分析することが可能になり、例えば、所定区間において対策を講じた後に、交通事故のリスクが小さくなっているか、又は大きくなっているかなどを事後的に評価することが可能になる。

生成部２３４は、所定領域ごとに、所定領域に含まれる各区間の評価値に基づいて算出される領域評価値を識別可能にする第５地図データを選択可能にする第５ＵＩ部品を含む表示データを生成することを含んでもよい。

例えば、生成部２３４は、政府等が定める行政領域ごとに評価値を集計して１つの領域評価値を算出し、各行政領域に対応づけて１つの領域評価値が識別可能になるように第５地図データを生成する。生成部２３４は、集計した評価値の平均値を領域評価値としてもよいし、中央値などを領域評価値としてもよい。また、領域評価値は、第１地図データの評価値と同じように色分けがなされてもよい。

以上の処理により、所定領域ごとの交通事故のリスクを評価又は分析を行うことが可能になり、道路建設などの都市開発などに役立てることができる。

また、取得部２３０は、第１地図データが他の情報処理装置で表示されている際に、評価値が識別できる特定区間に対するユーザの指示情報を取得することを含んでもよい。例えば、ユーザが特定区間にカーソルを合わせたり、クリックしたりした場合に、その位置情報に基づいて特定区間が特定され、特定区間に関する情報が指示情報として取得部２３０により取得される。

また、生成部２３４は、指示情報に基づいて地図データを更新する際に、この指示情報に応じて、特定区間の評価値に対する寄与度に基づいて車両データに関する要因を特定することを含んでもよい。例えば、生成部２３４は、評価モデルの評価アルゴリズムに使用されるパラメータや重みに基づいて、評価値に対して寄与度が高い車両データに関する要因を特定する。具体例としては、生成部２３４は、値が大きい評価値に対して、車両データに含まれる急加速、急ブレーキ、速度超過のいずれの要因が寄与したかを特定する。

生成部２３４は、特定された車両データに関する要因が特定区間に関連付けて表示されるよう第１地図データを更新することを含んでもよい。例えば、生成部２３４は、特定区間に関連付けて、特定された車両データに関する要因（例えば急加速）が他の情報処理装置でポップアップ表示されるように第１地図データを更新する。

以上の処理により、評価値は様々なデータを用いて評価されるが、どのデータが寄与してその値になったのかをユーザは把握することができるようになる。例えば、リスクが高い区間に対して、その要因を特定して対策を検討することができるようになる。

また、評価部２３２により使用される評価モデルは、各区間を走行する運転者の走行頻度に応じて重みづけされた車両データを用いて生成されてもよい。例えば、急加速や急ブレーキを行う運転者が頻繁に走行する区間は、交通事故のリスクの評価値が高くなる傾向になるが、個人の運転挙動の寄与率を低下させるため、走行頻度に応じた車両データが評価モデルの訓練データとして用いられると良い。具体例として、評価部２３２は、運転者ごとの平均の車両データを用いて評価モデルを学習し、この評価モデルを用いて評価値を算出するようにしてもよい。

以上の処理により、個人毎の過去の運転履歴（急ブレーキの回数や事故の有無等）を考慮して、個人の運転挙動の影響を低下させた交通事故のリスク評価を行うことが可能になる。

また、評価部２３２は、車両データから特定される急ブレーキ、急加速、速度超過などのデータ、又は事故履歴を含む過去の危険履歴表示（第２地図データ又は第３地図データ）において、各項目を組み合わせる機能を設けてもよい。例えば、評価部２３２は、各種の項目を組み合わせて、所定のリスクとして、評価値を再計算することが可能である。具体例として、急ブレーキと事故履歴とを組み合わせる場合、評価部２３２は、急ブレーキのデータと事故履歴のデータとを用いた評価モデルを生成することで、この評価モデルの使用により、事故履歴があり、かつ急ブレーキが多発している区間がよりリスクが高いと判定されるような評価値を算出するようになる。

また、調整部２３８は、各道路の各区間の評価値と各車両の各区間の走行頻度とを用いて、各車両の保険料を調整する。例えば、調整部２３８は、月単位で、リスクの評価値が所定値よりも小さい区間の道路を、所定割合以上走行する車両に対しては、保険料を数％割り引いてもよい。

具体例として、調整部２３８は、所定期間ごとに、各車両が走行した区間を特定し、区間ごとに走行頻度を求める。走行頻度が第１閾値よりも高い区間を含む道路の平均の評価値が、第２閾値よりも小さい場合は、調整部２３８は、交通事故のリスクが低いと判断して、この車両の車両保険をディスカウントする。

この処理により、各区間におけるリスクの評価値を用いることで、所定期間当たりの走行箇所に応じて保険料を調整することが可能になる。

また、評価部２３２は、リアルタイムに事故予測の評価値を算出するようにしてもよい。評価部２３２は、日単位や週単位で集計したデータを使用してもよいが、交通量、渋滞情報や交通速度といったリアルタイムの交通情報を加えることで、リアルタイムに道路区間のリスクを算出してもよい。例えば、評価モデルの説明変数に交通情報を加えることで、評価部２３２は、リアルタイムに変動する交通情報を考慮した評価値を算出することが可能になる。

また、評価部２３２は、評価モデルに用いるデータとして、気象データや交通量データ、信号データなどを追加してもよい。

＜データ例＞
次に、図４を用いて事故リスク評価システム１で使用されるデータについて説明する。図４は、実施形態に係る記憶部２２に記憶される車両データの一例を示す図である。図４に示す例では、車両１０から取得される車両データは、加速度データ、ブレーキ作動状況データ、及び車速データなどを含むが、少なくともいずれか１つを含めばよい。

加速度データは、車両１０に搭載される加速度センサから取得されてもよいし、運転者が利用する処理端末３０に搭載される加速度センサから取得されてもよく、取得された加速度センサはサーバ２０に送信される。また、加速度データは、時系列的データとして、所定期間保持される。加速度データは、例えば、急加速を把握するために取得、保持されるデータである。

ブレーキ作動状況データは、車両１０に搭載されるブレーキに関するセンサから取得され、サーバ２０に送信される。また、ブレーキ作動状況データは、時系列データとして、所定期間保持される。ブレーキ作動状況データは、例えば、急ブレーキを把握するために取得、保持されるデータである。なお、ブレーキ作動状況データは、必須のデータではなく、急ブレーキを検知するデータは、加速度データや車速データから算出されてもよい。

車速データは、車両１０に搭載される車速センサから取得されてもよいし、運転者が利用する処理端末３０により計測される位置データ及び時間から算出されてもよく、車速データは直接的又は間接的に求められてサーバ２０に送信される。また、車速データは、時系列データとして、所定期間保持される。車速データは、例えば、速度超過を把握するために取得、保持されるデータである。

図４に示す車両データは、車両（運転者）ごとに保持される。また、運転挙動の傾向に関する値が、例えば、１トリップごと、又は１日ごとに記憶されてもよい。また、車両データは、位置データを含んでもよい。

＜動作処理＞
次に、事故リスク評価システム１の処理について説明する。図５は、実施形態に係るサーバ２０の表示データ生成処理の一例を示すフローチャートである。図５に示す例では、ステップＳ１０２において、取得部２３０は、所定のタイミングで、各車両１０に搭載される各センサ１４によりセンシングされた各車両データを取得する。また、各車両１０が走行した各区間の道路区間データは、各車両１０の位置データから特定可能である。道路区間データは、道路種別データ及び道路属性データを含む。

ステップＳ１０４において、評価部２３２は、各道路が分割された複数の区間それぞれに対し、各区間に関する道路区間データ、各区間を各車両が走行したときの各車両データ、各区間の事故の履歴に関する事故データに基づいて、各区間の事故のリスクを評価する評価モデルに基づいて評価値を算出する。

ステップＳ１０６において、生成部２３４は、区間ごとに算出された評価値を、区間に対応付けて識別可能にする第１地図データを含む表示データであって、道路種別を選択可能にする第１ＵＩ部品及び／又は評価値の範囲を指定可能にする第２ＵＩ部品を含む表示データを生成する。

ステップＳ１０８において、出力部２３６は、生成部２３４により生成された表示データをユーザが利用する他の情報処理装置に出力する。

以上の処理により、マップを利用して事故のリスクについて様々な観点から評価又は分析することが可能な表示データを生成し、ユーザの情報処理装置に出力することができる。

図６は、実施形態に係るサーバ２０の地図データ更新処理の一例を示すフローチャートである。図６に示す処理は、図５に示すステップＳ１０８において出力された表示データが表示された情報処理装置に対してユーザ操作が行われた場合の処理例である。

ステップＳ２０２において、取得部２３０は、表示データを表示中の情報処理装置から、第１ＵＩ部品又は第２ＵＩ部品に対するユーザの操作情報を取得したか否かを判定する。取得部２３０は、操作情報を取得すれば（ステップＳ２０２－ＹＥＳ）、処理はステップＳ２０４に進み、操作情報を取得していなければ（ステップＳ２０２－ＮＯ）、処理をステップＳ２０２に戻る。

ステップＳ２０４において、生成部２３４は、取得された操作情報に基づいて、表示データに含まれる地図データを更新する。地図データの更新方法は様々あるが、図８～１２を用いて一部の更新方法を後述する。

ステップＳ２０６において、出力部２３６は、更新された地図データをユーザが利用する他の情報処理装置に出力する。

以上の処理によれば、マップを利用して事故のリスクについて様々な観点から評価又は分析することができる。

＜画面例＞
次に、図７～１２を用いて表示データを表示する情報処理装置で表示される画面例について説明する。図７は、実施形態に係る表示データのホーム画面の一例を示す図である。例えば、ホーム画面には、複数の評価、分析が可能な地図データを表示する各ＵＩ部品（例えば各ボタン又は各タブ）が右上に表示される。ホーム画面には、現在表示中のホーム（Ｈｏｍｅ）ボタンＴ０１が含まれる。

図７に示すホーム画面には、このシステムを利用する全運転手の月単位の平均運転スコアを示す左上のグラフと、全運転手の日単位の平均運転スコアを示す右上のグラフと、日単位の利用車両数を示す左下のグラフとが含まれる。なお、このホーム画面に示すグラフは一例であり、その他のグラフが表示されたり、他のグラフに置換されたり、その他の運転スコアや事故リスクに関する情報が表示されてもよい。運転スコアは、例えば、所定のアルゴリズムを示す関数に車両データを入力することで算出される。

図８は、実施形態に係る第１地図データの一例を示す図である。図８に示すように、第１地図データは、第１地図データを選択するためのボタン（Ｒｏａｄ Ｒｉｓｋ）Ｔ０２が選択された場合に、この操作を示す操作情報が情報処理装置からサーバ２０に送信され、サーバ２０により生成された第１地図データが情報処理装置に表示される。

図８に示す第１地図データは、各道路の各区間のリスク評価値が識別可能に表示される。例えば、リスク評価値（例、０～１００）が色分けされており、リスク評価値に対応する色が該当区間に表示される。具体例として、リスク評価値が５０には黄色が設定されるとすると、リスク評価値が５０の区間は黄色に表示される。

第１地図データに関連付けて、道路種別を選択可能にする第１ＵＩ部品Ｕ０１及び評価値の範囲を指定可能にする第２ＵＩ部品Ｕ０２が表示される。図８に示す例では、第１ＵＩ部位Ｕ０１は、チェックボックスであり、ユーザは、このチェックボックスのチェックを外したりチェックしたりすることで、評価値を表示（識別）する道路種別を選択することができる。また、図８に示す例では、第２ＵＩ部位Ｕ０２は、スライダーであり、ユーザは、このスライダーの上限値又は下限値をずらすことで、表示する評価値の所定範囲（下限値から上限値まで）を指定することができる。

また、第１地図データに関連付けて、評価値の色分けの定義を示す表示欄Ｗ０１や、リスク評価の対象年を選択したりリスク種別を選択したりする選択欄Ｗ０２が表示されてもよい。また、第１地図データは、ドラッグ操作などにより表示領域が変更されてもよく、ズームアウトやズームインなども可能である。

図９は、実施形態に係る第１地図データの更新後の一例を示す図である。図９に示す第１地図データは、第１ＵＩ部品Ｕ０１と、第２ＵＩ部品Ｕ０２とがユーザにより操作されて、これらの操作を示す操作情報が情報処理装置からサーバ２０に送信され、サーバ２０により更新された第１地図データが情報処理装置に表示される。これにより、第１地図データ中に表示される評価値の識別状態が変更される。

例えば、図９に示す例では、評価値が３０～１００であり、第１道路（Ｐｒｉｍａｒｙ）に分類された道路以外の道路の各区間が色分けされて表示される。換言すると、第１道路に分類された道路は評価値が表示されず（識別できず）、評価値が３０以下の区間は評価値が表示されない（識別できない）。

図１０は、実施形態に係る第２地図データの一例を示す図である。図１０に示す第２地図データは、事故の履歴を示すデータであり、事故頻度のスコア（０～２）に応じて事故が発生した区間が色分けされて表示される。第２地図データは、第２地図データを選択可能な第３ＵＩ部品（プルダウンメニュー）ＵＩ０３がユーザにより操作されて事故履歴（Ａｃｃｉｄｅｎｔ Ｈｉｓｔｏｒｙ）が選択されると、この操作を示す操作情報が情報処理装置からサーバ２０に送信され、サーバ２０により生成された第２地図データが情報処理装置に表示される。これにより、第２地図データを用いて各道路の各区間において発生した事故の履歴を把握することが可能になる。

例えば、図１０に示す例では、事故頻度スコアが０～２に正規化されている。また、第１地図データと同様に、ユーザは、表示欄Ｗ０３を用いて、スライダーを操作して事故頻度スコアの範囲を指定したり、チェックボックスを用いて道路を選択したりする。図１０に示す第２地図データは、高速道路（Ｍｏｔｏｒｗａｙ）のみの事故履歴が表示されている。

図１１は、実施形態に係る第３地図データの一例を示す図である。図１１に示す第３地図データは、車両データに基づく運転危険度を示すデータであり、危険度のスコア（０～１００）に応じて危険度が色分けされて表示される。図１１に示す例では、第３地図データを選択可能な第３ＵＩ部品（プルダウンメニュー）ＵＩ０３がユーザにより操作されて急加速（Ｈａｒｓｈ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ）が選択されると、この操作を示す操作情報が情報処理装置からサーバ２０に送信され、サーバ２０により生成された第３地図データが情報処理装置に表示される。これにより、図１１に示す第３地図データを用いて各道路の各区間において発生した急加速を把握することが可能になる。

例えば、図１１に示す例では、急加速を示すデータが０～１００に正規化されている。また、第１地図データと同様に、ユーザは、表示欄Ｗ０３を用いて、スライダーを操作して急加速スコアの範囲を指定したり、チェックボックスを用いて道路を選択したりする。図１１に示す第３地図データは、全ての道路に対する全ての急加速が表示されている。また、運転危険度を示すデータとして、他にも急ブレーキ（Ｈａｒｓｈ Ｂｒａｋｉｎｇ）や速度超過（Ｓｐｅｅｄｉｎｇ）が、第３ＵＩ部品ＵＩ０３の選択項目に含まれる。

図１２は、実施形態に係る第４地図データの一例を示す図である。図１２に示す第４地図データは、所定期間ごとの事故リスクの評価値を示すデータである。図１２に示す例では、所定期間を選択可能な第４ＵＩ部品（プルダウンメニュー）ＵＩ０４がユーザにより操作されて２０２０年が選択されると、この操作を示す操作情報が情報処理装置からサーバ２０に送信され、サーバ２０により生成された第４地図データが情報処理装置に表示される。これにより、２０２０年の各車両データ等を用いた評価モデルにより各区間の評価値が算出され、この評価値を含む第４地図データを用いて各道路の各区間における事故リスクを把握することが可能になる。

図１３は、実施形態に係る第５地図データの一例を示す図である。図１３に示す第５地図データは、所定領域に含まれる各区間の評価値に基づいて算出される領域評価値を識別可能にするデータであり、領域評価値が色分けされて表示される。第５地図データは、第５地図データを選択可能な第５ＵＩ部品（ボタン）Ｔ０３がユーザにより操作されると、この操作を示す操作情報が情報処理装置からサーバ２０に送信され、サーバ２０により生成された第５地図データが情報処理装置に表示される。これにより、第５地図データを用いて所定領域ごとの領域評価値を把握することが可能になる。

例えば、図１３に示す例では、各領域に含まれる各区間の評価値の平均値が領域評価値に設定される。また、ユーザが特定の区間を指定すると、その領域の領域名（ＡＡＡ）、領域評価値（４１）を示すポップアップ表示Ｗ０４が表示される。これは、情報処理装置から、ユーザが指定する領域を示す指示情報がサーバ２０に送信され、サーバ２０の取得部２３０が指示情報を取得すると、その指示情報により特定される領域名及び領域評価値がサーバ２０から情報処理装置に送信されることで実現できる。これと同様にして、第１地図データに対しても、ユーザが特定の区間を指定した場合は、その区間の評価値がポップアップ表示されるようにしてもよい。

＜変形例＞
以上、実施形態について詳述したが、上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、上記実施形態以外にも種々の変形及び変更が可能である。

上述した処理のフローに含まれる各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。

また、上述した各処理は、コンピュータにより実行されるプログラムとして実装されてもよい。このプログラムは、コンピュータにインストールされたり、コンピュータに読み取り可能な記録媒体（例えば非一時的な記録媒体）に記憶されたりし、コンピュータの制御部（例えばプロセッサなど）により実行されることで、上記処理が実現されてもよい。

１…事故リスク評価システム
１０…車両
２０…情報処理装置（サーバ）
３０…情報処理端末（処理端末）
１１、２１…通信インタフェース
１２、２２…記憶部
１３、２３…プロセッサ
１４…各センサ
１３１、２３０…取得部
１３２、２３６…出力部
２３２…評価部
２３４…生成部
２３８…調整部

Claims (9)

1. １又は複数の情報処理装置が、
   各車両から、前記各車両に搭載される各センサによりセンシングされた各車両データを取得すること、
   各道路が分割された複数の区間それぞれに対し、当該区間に関する道路区間データ、当該区間を車両が走行したときの車両データ、当該区間の事故の履歴に関する事故データに基づいて、当該区間の事故のリスクを評価する評価モデルに基づいて評価値を算出すること、
   前記区間ごとに算出された前記評価値を、前記区間に対応付けて識別可能にする第１地図データを含む表示データであって、道路種別を選択可能にする第１ＵＩ部品及び／又は前記評価値の数値範囲を指定可能にする第２ＵＩ部品を含む前記表示データを生成すること、
   前記表示データをユーザが利用する他の情報処理装置に出力すること、
   前記他の情報処理装置から、前記第１ＵＩ部品又は前記第２ＵＩ部品に対する前記ユーザの操作情報を取得すること、
   前記操作情報に基づいて、前記第１地図データに含まれる所定区間の前記評価値の識別を不可にするよう第１地図データを更新することであって、前記操作情報が前記道路種別の非選択情報を含む場合、前記非選択情報により特定される道路の各区間に対応付けられた前記評価値の識別を不可にし、または、前記操作情報が前記評価値の指定情報を含む場合、前記指定情報により特定される所定範囲外の前記評価値の識別を不可にすることを含む、前記更新すること、
   更新された第１地図データを前記他の情報処理装置に出力すること、
   を実行する情報処理方法。
2. 前記生成することは、
   前記事故データに基づく事故の有無を表示する第２地図データ、又は前記各車両データに基づく急加速、急ブレーキ、又は速度超過を示す運転危険度を表示する第３地図データを選択可能にする第３ＵＩ部品を含む前記表示データを生成することを含む、請求項１に記載の情報処理方法。
3. 前記生成することは、
   評価対象の各データを選定する各所定期間を選択可能にする第４ＵＩ部品であって、前記所定期間の選択により、当該所定期間における各データを用いて評価された各区間の評価値を識別可能にする第４地図データが表示される、前記第４ＵＩ部品を含む前記表示データを生成することを含む、請求項１又は２に記載の情報処理方法。
4. 前記生成することは、
   所定領域ごとに、当該所定領域に含まれる各区間の評価値に基づいて算出される領域評価値を識別可能にする第５地図データを選択可能にする第５ＵＩ部品を含む前記表示データを生成することを含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理方法。
5. 前記取得することは、
   前記第１地図データが表示されている際に、前記評価値が識別できる特定区間に対するユーザの指示情報を取得することを含み、
   前記更新することは、
   前記指示情報に応じて、前記特定区間の評価値に対する寄与度に基づいて車両データに関する要因を特定すること、
   特定された前記要因が前記特定区間に関連付けて表示されるよう前記第１地図データを更新することを含む、
   請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理方法。
6. 前記評価モデルは、各区間を走行する運転者の走行頻度に応じて重みづけされた車両データを用いて生成される、請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理方法。
7. 各区間の前記評価値と各車両の各区間の走行頻度とを用いて、各車両の保険料を調整することをさらに実行する請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理方法。
8. １又は複数の情報処理装置に
   各車両から、前記各車両に搭載される各センサによりセンシングされた各車両データを取得すること、
   各道路が分割された複数の区間それぞれに対し、当該区間に関する道路区間データ、当該区間を車両が走行したときの車両データ、当該区間の事故の履歴に関する事故データに基づいて、当該区間の事故のリスクを評価する評価モデルに基づいて評価値を算出すること、
   前記区間ごとに算出された前記評価値を、前記区間に対応付けて識別可能にする第１地図データを含む表示データであって、道路種別を選択可能にする第１ＵＩ部品及び／又は前記評価値の数値範囲を指定可能にする第２ＵＩ部品を含む前記表示データを生成すること、
   前記表示データをユーザが利用する他の情報処理装置に出力すること、
   前記他の情報処理装置から、前記第１ＵＩ部品又は前記第２ＵＩ部品に対する前記ユーザの操作情報を取得すること、
   前記操作情報に基づいて、前記第１地図データに含まれる所定区間の前記評価値の識別を不可にするよう第１地図データを更新することであって、前記操作情報が前記道路種別の非選択情報を含む場合、前記非選択情報により特定される道路の各区間に対応付けられた前記評価値の識別を不可にし、または、前記操作情報が前記評価値の指定情報を含む場合、前記指定情報により特定される所定範囲外の前記評価値の識別を不可にすることを含む、前記更新すること、
   更新された第１地図データを前記他の情報処理装置に出力すること、
   を実行させるプログラム。
9. 各車両から、前記各車両に搭載される各センサによりセンシングされた各車両データを取得する取得部と、
   各道路が分割された複数の区間それぞれに対し、当該区間に関する道路区間データ、当該区間を車両が走行したときの車両データ、当該区間の事故の履歴に関する事故データに基づいて、当該区間の事故のリスクを評価する評価モデルに基づいて評価値を算出する評価部と、
   前記区間ごとに算出された前記評価値を、前記区間に対応付けて識別可能にする第１地図データを含む表示データであって、道路種別を選択可能にする第１ＵＩ部品及び／又は前記評価値の数値範囲を指定可能にする第２ＵＩ部品を含む前記表示データを生成する生成部と、
   前記表示データをユーザが利用する他の情報処理装置に出力する出力部と、を備え、
   前記取得部は、前記他の情報処理装置から、前記第１ＵＩ部品又は前記第２ＵＩ部品に対する前記ユーザの操作情報を取得し、
   前記生成部は、前記操作情報に基づいて、前記第１地図データに含まれる所定区間の前記評価値の識別を不可にするよう第１地図データを更新することであって、前記操作情報が前記道路種別の非選択情報を含む場合、前記非選択情報により特定される道路の各区間に対応付けられた前記評価値の識別を不可にし、または、前記操作情報が前記評価値の指定情報を含む場合、前記指定情報により特定される所定範囲外の前記評価値の識別を不可にして、前記第１地図データを更新し、
   前記出力部は、前記生成部により更新された第１地図データを前記他の情報処理装置に出力する、情報処理装置。

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