JP7119663B2 - 車載装置、情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ライドシェアを支援する車載装置、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。

近年、同一の車両に複数のユーザが相乗りする、いわゆるライドシェアという移動形態が広がっている。特許文献１には、ライドシェアされたグループの人数に応じてサービスの価値を大きくすることが開示されている。

特開２０１０－０７９４６９号公報

しかしながら、上記背景技術では、ライドシェアを行う運転者の貢献に配慮する仕組みが見出せない。本発明は、ライドシェアにおいて、車両を運転する運転者に対して状況に応じたインセンティブを付与し、ライドシェアへの意欲を高める技術の提供を目的とする。

本発明の態様の一つは、車載装置として例示される。
本車載装置は
車両に乗車した搭乗者の乗車地点から前記搭乗者が降車した降車地点までの経路における運転環境に関する情報を取得し、前記運転環境に関する情報にしたがって、前記経路に沿って前記車両を運転した運転者に付与するポイントを計算すること、
を実行する制御部を備える。

また、本発明の他の態様の一つは、情報処理装置として例示される。
本情報処理装置は、通信部と、制御部とを備える。
前記制御部は、前記通信部を通じて、車両に乗車した搭乗者の乗車地点から前記搭乗者が降車した降車地点までの経路における運転環境に関する情報を取得し、前記運転環境に関する情報にしたがって、前記経路に沿って前記車両を運転した運転者に付与するポイントを計算すること、を実行する。

また、本発明の他の態様の一つは、通信部を備えるコンピュータが実行する情報処理方法として例示される。本発明は、コンピュータが、前記通信部を通じて、車両に乗車した搭乗者の乗車地点から前記搭乗者が降車した降車地点までの経路における運転環境に関する情報を取得するステップと、前記運転環境に関する情報にしたがって、前記経路に沿って前記車両を運転した運転者に付与するポイントを計算するステップと、を実行する情報処理方法であってもよい。

また、本発明の他の態様の一つは、通信部を備えるコンピュータに実行させるプログラムとして例示される。本発明は、コンピュータに、前記通信部を通じて、車両に乗車した搭乗者の乗車地点から前記搭乗者が降車した降車地点までの経路における運転環境に関する情報を取得するステップと、前記運転環境に関する情報にしたがって、前記経路に沿って前記車両を運転した運転者に付与するポイントを計算するステップと、を実行させるプ
ログラムであってもよい。

本発明によれば、ライドシェアにおいて、車両を運転する運転者に対して状況に応じたインセンティブを付与し、ライドシェアへの意欲を高めることができる。

ライドシェアによる移動形態を説明する図である。 第１実施形態に係るライドシェア支援システムのシステム構成の一例を示す図である。 支援サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。 ユーザ端末のハードウェア構成の一例を示す図である。 車載装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 支援サーバの機能構成の一例を示す図である。 予約情報ＤＢに格納される予約情報の一例である。 ライドシェア管理ＤＢに格納される経路移動情報の一例である。 ライドシェア管理ＤＢに格納されるポイント管理情報の一例である。 車載装置の機能構成の一例を示す図である。 位置情報の取得処理の一例を示すフローチャートである。 運転環境を示す情報の取得処理の一例を示すフローチャートである。 乗車区間の距離に応じたポイントの算出処理の一例を示すフローチャートである。 運転時間帯を評価するための係数の算出処理の一例を示すフローチャートである。 道路幅を評価するための係数の算出処理の一例を示すフローチャートである。 道路幅を評価するための係数の算出処理の一例を示すフローチャートである。 路面の舗装状態を評価するための係数の算出処理の一例を示すフローチャートである。 気象状況を評価するための係数の算出処理の一例を示すフローチャートである。 気象状況を評価するための係数の算出処理の一例を示すフローチャートである。 乗車区間を移動する運転者から取得された生体情報を評価するための係数の算出処理の一例を示すフローチャートである。 運転者に付与されるポイントの算出処理の一例を示すフローチャートである。 変形形態２の車載装置の機能構成の一例を示す図である。

本実施の形態の第１の態様は、ライドシェアに供される車両に搭載される車載装置である。本実施の形態に係る車載装置は、車両を運転する運転者のライドシェアに対する貢献度を評価するために、移動の開始地点から目的地点に至る経路を走行したときの運転環境を取得する構成を採用した。ここで、移動の開始地点は、例えば、ライドシェアに供される車両に相乗りするユーザ（「同乗者」とも称す）の乗車地点である。また、目的地点は、当該同乗者の車両からの降車地点である。ライドシェアに供される車両は、当該車両を運転するユーザ（「運転者」とも称す）の操作にしたがって、少なくとも、開始地点から目的地点に至るまでの経路を移動する。本実施の形態に係る車載装置は、取得した運転環境に関する情報を上記経路に対応付けて記録する。

ここで、経路走行時の運転環境として、例えば、経路を走行した時間帯や走行距離、走行した道路の幅や舗装の程度といった経路の属性が例示される。例えば、経路走行時の時間帯が夜間時では、道路状況を把握する際の運転者の視認性や視野範囲が昼間時と比較して相対的に低下するため、車両を運転するための注意力や集中力を要することになる。走行距離が長い場合には、走行距離が短い場合と比較して車両を運転するための注意力や集中力の維持を必要とする。走行時の道路の幅の大小、舗装の程度（例えば、未舗装ｏｒ舗装）についても同様である。経路を走行した時間帯や走行距離、走行した道路の幅や舗装の程度といった経路の属性に対応して、運転の難易度が変化するため、運転者の疲労負担が相違することになる。ただし、運転環境に関する情報の少なくとも一部は、経路を移動後に取得することもできる。例えば、車載装置は、移動した経路を記録しておき、移動後に、移動した経路の道路状況等をインターネット上の地図情報データベース等から取得してもよい。

また、運転環境として経路走行時の気象条件が例示される。例えば、経路走行時の天候が霧や降雨、降雪を伴うときには、フロントガラスに付着した雨雪等により、道路状況を把握する際の視認性が相対的に低下する。また、フロントガラスに付着した雨雪等を拭うためのワイパ動作により、道路状況を把握する際の視野範囲が相対的に狭くなる。上記の天候下においては、運転者は、車両を運転するための注意力や集中力を要することになり、経路走行時の気象条件に対応して運転の難易度が変化することになる。経路走行時の気象条件に対応して、運転者の疲労負担が相違することになる。ただし、運転環境に関する情報の少なくとも一部は、経路を移動後に取得することもできる。例えば、車載装置は、移動後に、移動した経路の移動期間中の気象条件などをインターネット上の気象サーバ等から取得してもよい。

なお、運転環境として経路走行時の運転者の生体情報を取得することもできる。経路走行時の、運転者の疲労負担はストレス状態として生体情報に反映されるからである。このような生体情報として、心拍数、血圧、血流、心電図、体温といった情報が例示される。例えば、心拍数を説明例とすると、ストレス状態下の心拍数は、そうでない状態（平常状態）の心拍数と比較して相対的に高くなる。したがって、経路走行時に取得された運転者の心拍数の時間推移に伴う増加変化、減少変化から運転環境下におけるストレス状態が検知可能になる。車載装置は、経路走行時の生体情報の時間推移に基づいて、運転者にストレスを与える運転の難易度が推定可能になる。

本実施の形態に係る車載装置は、経路走行時の運転環境にしたがって、当該車両を運転した運転者に付与するポイントを計算する。車載装置は、例えば、経路走行時の時間帯や走行距離、道路の幅や舗装の程度といった経路の属性に応じて付与するポイントを増減させる。同様にして、車載装置は、経路走行時の気象条件に応じて付与するポイントを増減させる。また、車載装置は、生体情報の変化量に応じて付与するポイントを増減させる。この結果、本実施の形態に係る車載装置では、運転環境にしたがって、運転の難易度に応じたポイントの付与が可能になり、当該運転環境下における経路走行時の運転者の貢献度の適切な評価が可能になる。

運転環境に応じて計算されたポイントは、例えば、ライドシェアの移動による交通費（燃料代、通行料等）の負担割合に反映できる。例えば、ポイントを反映した運転者の負担割合を、同乗者の負担割合より相対的に小さくできる。また、ライドシェアによる移動サービスを事業として提供する際には、当該ポイントを運転者の相対的な評価に反映させてもよく、ポイントに応じた特典を運転者に提供してもよい。例えば、ポイントに応じた燃料代や通行料の割引、ライドシェアに供される車両の洗車サービス、整備サービスの無料提供等が例示できる。本実施形態においては、計算されたポイントに基づいて経路移動時
の運転環境にしたがったインセンティブを車両１０の運転者に与えることができる。

以下、図面を参照して、一実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、発明を実施する態様は実施形態の構成には限定されない。

＜第１実施形態＞
本実施形態では、移動を目的とする複数のユーザが同一の車両に相乗りして乗車するライドシェアを実施する例について述べる。先ず、図１を参照し、ライドシェアの概要を説明する。

（ライドシェア概要）
図１は、ライドシェアによる移動形態を説明する図である。図１では、移動を目的とする複数のユーザ（Ａ、Ｂ、Ｃ）が、同一の車両に相乗りして乗車することを想定する。ユーザＡは出発地点ｄから目的地点ｅまで移動し、ユーザＢは出発地点ｆから目的地点ｇまで移動し、ユーザＣは出発地点ｈから目的地点ｅまで移動するものとする。

ここで、仮にユーザＡ～Ｃが各々の車両で別々に目的地まで移動すると、３台の車両が必要になる。これに対して、ユーザＡ～Ｃが相乗りを行うと、１台の車両で各目的地までの移動が可能になる。図１の説明例では、例えば、ユーザＡが車両の運転者となって、当該車両を地点ｄから地点ｅまで移動させる。このとき、ユーザＡは、地点ｆにおいて、自身が運転する車両にユーザＢを同乗させ、地点ｈにおいて、自身が運転する車両にユーザＣを同乗させる。そして、ユーザＡは、自身とユーザＣの目的地である地点ｅまで車両を移動させる途中で地点ｇを経由し、地点ｇでユーザＢを降車させることで、ユーザＢを出発地点ｆから目的地点ｇまで移動させることができる。その後、ユーザＡは、車両を地点ｅまで移動させることで、ユーザＣを出発地点ｈから目的地点ｅまで移動させるとともに、自身の移動を達成することもできる。

このようなライドシェアでは、道路を走行する車両の台数が相対的に抑制されるため、例えば、通勤時間帯における交通渋滞等の緩和が期待できる。また、例えば、車両を用いた移動に要する交通費（燃料代、通行料等）を当該車両に相乗りした複数のユーザ間で分担できるため、各ユーザが各々の車両で別々に移動する場合と比較して、ユーザ１人当たりが負担する交通費の軽減が可能になる。なお、図１に示したライドシェアの態様はあくまで一例である。

（システム構成）
図２は、第１実施形態に係るライドシェア支援システム１のシステム構成の一例を示す図である。ライドシェア支援システム１は、ライドシェアによる移動が行われた時の経路移動時の運転環境を記録し、当該運転環境にしたがって運転者に付与するポイントを計算することで、当該ライドシェアに対する運転者の貢献度を評価支援するためのシステムである。

図２に例示のライドシェア支援システム１は、相乗りに使用される車両１０と、車両１０に搭載される車載装置１００と、車両１０に相乗りするユーザ（同乗者）の有するユーザ端末２００と、支援サーバ３００とを含む。車載装置１００と、ユーザ端末２００と、支援サーバ３００とは、ネットワークＮ１によって相互に接続される。また、車載装置１００とユーザ端末２００とは、ネットワークＮ２を通じて接続される。ネットワークＮ１は、例えば、インターネット等の公衆ネットワークである。ネットワークＮ１は、携帯電話網の無線ネットワーク、ＶＰＮ（Virtual Private Network）等の専用ネットワーク、
ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを含んでもよい。ネットワークＮ２は、例えば、ブルートゥース（Bluetooth（登録商標））やＮＦＣ（Near Field Communicatio
n）、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）等を含む近距離無線ネットワークである。車載装
置１００とユーザ端末２００とは、例えば、車両内において、ネットワークＮ２を通じて直接に通信可能である。

なお、図２では、相乗りに使用される車両として１台の車両１０、１台のユーザ端末２００、１台の支援サーバ３００が代表的に例示される。図２のネットワークＮ１には、本実施の形態のライドシェア支援を提供する複数の支援サーバが接続され得る。また、ネットワークＮ１には、本実施の形態のライドシェア支援を提供する各支援サーバの支援対象になる車両に設置された車載装置が複数に接続され得る。また、ネットワークＮ１には、ライドシェア支援が提供される車両に同乗する同乗者の有するユーザ端末、ライドシェア支援が提供される車両を運転する運転者のユーザ端末が複数に接続され得る。

車載装置１００は、ライドシェアによる経路移動時の自車両の位置情報を一定の周期間隔で取得し、当該位置情報を取得した時刻情報に対応付けて記録する。経路移動時の自車両の位置情報は、１ｋｍといった所定の単位距離毎、１分といった所定の単位時間毎に定期的に取得される。また、車載装置１００は、イベントの発生、すなわち、同乗者の車両１０への乗車地点の位置情報、当該同乗者の車両１０からの降車地点の位置情報を取得し、当該位置情報を取得した時刻情報に対応付けて記録する。車載装置１００は、ライドシェアによる経路移動時、および、イベント発生時に記録された上記位置情報を支援サーバ３００に通知する。

また、車載装置１００は、ライドシェアによる経路移動時の運転環境に関する情報を取得し、当該情報を取得した時刻情報に対応付けて記録する。運転環境に関する情報には、例えば、道路の幅、舗装の程度といった経路の属性情報が含まれる。なお、経路走行時の時間帯は、運転環境に対応付けた時刻情報から特定できる。また、運転環境に関する情報として、道路状況等を把握するための視認性や視野範囲に影響を与える気象情報を含むこともできる。さらに、運転環境に関する情報として、運転者のストレス状態を把握するための生体情報を含めてもよい。上記運転環境に関する情報は、所定の距離単位や時間単位で定期的に取得される。車載装置１００は、ライドシェアによる経路移動時に記録された上記運転環境に関する情報を支援サーバ３００に通知する。なお、車載装置１００の詳細は後述される。ただし、本実施の形態の車載装置１００または支援サーバ３００は、経路を移動後に、移動した経路の属性情報などをインターネット上の地図情報データベース等から取得してもよい。また、本実施の形態の車載装置１００または支援サーバ３００は、経路を移動後に、移動した経路の移動期間中の気象条件などをインターネット上の気象サーバ等から取得してもよい。

ユーザ端末２００には、例えば、ライドシェアを享受するためのアプリケーションプログラム（以下、「アプリ」とも称す）がインストールされている。相乗りによる移動を希望するユーザは、自身のユーザ端末２００上でアプリを実行させることで、相乗りを行う際の条件等に関する情報（以下、「リクエスト情報」ともいう）を支援サーバ３００に登録できる。例えば、相乗りによる移動を希望する同乗区間や同乗日時等に関する情報を、リクエスト情報として支援サーバ３００に登録できる。また、車両１０の運転者は、自身のユーザ端末２００上でアプリを実行させることで、自身の予定する車両１０の走行区間や走行日時等に関する情報を、リクエスト情報として支援サーバ３００に登録できる。

支援サーバ３００は、車両１０の運転者からのリクエスト情報、および、相乗りによる移動を希望するユーザからのリクエスト情報を受け付ける。そして、支援サーバ３００は、車両１０の運転者からのリクエスト情報と相乗りによる移動を希望するユーザからのリクエスト情報とに基づいて、当該車両に相乗りするユーザとを組み合わせるマッチングを行う。ここで、マッチングとは、車両への同乗を許可する運転者と相乗りによる移動を希
望するユーザとを互いの条件が満たされるように結び付けることをいう。支援サーバ３００は、車両１０の運転者と相乗りによる移動を希望するユーザとのマッチングを、周知の技術を用いて行うことができる。例えば、支援サーバ３００は、相乗りによる移動を希望するユーザの乗車地点と降車地点の少なくとも一方を走行区間に含み、且つ、当該走行区間を走行する予定時期が当該ユーザの希望する同乗時期を含む車両の中から、当該ユーザが相乗り可能な車両を選択すればよい。

マッチングの処理が完了すると、支援サーバ３００は、乗車を許可する車両１０の車両情報、車両１０の運転者情報、車両１０による移動情報等を、相乗りによる移動を希望するユーザのユーザ端末２００に通知する。車両情報は、例えば、車両１０の車種、色種別、車両番号等を含む。運転者情報は、例えば、性別、年齢等を含む。移動情報は、車両１０への乗車予定場所、降車予定場所、乗車および降車の予定時刻、他の同乗者の有無等を含む。また、支援サーバ３００は、同乗者の性別や年齢、同乗者の希望する乗車場所、乗車予定時刻、目的地等の情報を車両１０の運転者のユーザ端末２００に通知する。そして、通知された上記の情報に基づいて、運転者と相乗りによる移動を希望するユーザとがマッチングを承認することで、車両１０に相乗りするユーザ（同乗者）が確定する。

本実施形態に係る支援サーバ３００は、上記の機能に加え、車載装置１００から通知された車両１０の経路移動時の位置情報、運転環境に関する情報を取得する。そして、支援サーバ３００は、取得した位置情報、運転環境に関する情報に基づいて、ライドシェアされた同乗者の経路毎に運転者に付与するポイントを計算する。支援サーバ３００は、例えば、経路を走行した時間帯や走行距離、走行した道路の幅や舗装の程度といった経路の属性を評価条件としてポイントの計算を行う。また、支援サーバ３００は、例えば、経路を走行した際の天候を評価条件としてポイントの計算を行う。さらに、支援サーバ３００は、経路を走行した際に取得された運転者のストレス状態を評価条件としてポイントの計算を行う。本実施形態に係る支援サーバ３００は、計算されたポイントに基づいて、ライドシェアされた同乗者についての、乗車区間の相対的な運転の難易度の評価、運転者の貢献度の度合いの評価が可能になる。なお、支援サーバ３００の詳細は後述される。

（ハードウェア構成）
図３は、支援サーバ３００のハードウェア構成の一例を示す図である。支援サーバ３００は、例えば、汎用又は専用のコンピュータである。支援サーバ３００は、構成要素として、バスによって相互に接続されたプロセッサ３０１、主記憶部３０２、補助記憶部３０３、通信部３０４を備える。主記憶部３０２および補助記憶部３０３は、支援サーバ３００が読み取り可能な記録媒体である。上記の構成要素はそれぞれ複数に設けられてもよいし、一部の構成要素を設けないようにしてもよい。支援サーバ３００は、「情報処理装置」の一例である。プロセッサ３０１は、「制御部」の一例である。

プロセッサ３０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。プロセッ
サ３０１は、主記憶部３０２の作業領域に実行可能に展開されたコンピュータプログラムを実行し、支援サーバ３００全体の制御を行う。プロセッサ３０１は、コンピュータプログラムの実行を通じて周辺機器の制御を行うことで所定の目的に合致した機能を提供する。但し、プロセッサ３０１は、単一のプロセッサに限定される訳ではなく、マルチプロセッサ構成であってもよい。また、単一のソケットで接続される単一のＣＰＵがマルチコア構成であってもよい。また、支援サーバ３００の提供する処理機能の一部が、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、
ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等によって提供されてもよい。また、処理機能の少なくとも一部が、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、数値演算プロセッサ、
画像処理プロセッサ等の専用ＬＳＩ（large scale integration）、その他のディジタル
回路、アナログ回路であってもよい。

主記憶部３０２は、プロセッサ３０１が実行するコンピュータプログラム、プロセッサ３０１が処理するデータ等を記憶する。主記憶部３０２は、例えば、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等である。補助記憶部３０３は、各種のプログラムおよび各種のデータを読み書き自在に記録媒体に格納する不揮発性の記憶装置である。補助記憶部３０３は、外部記憶装置とも呼ばれる。補助記憶部３０３は、例えば、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ、Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等である。補助記憶部３０３に格納されている各種のプログラムには、例えば、ＯＳ（Operating System）が含まれる。ＯＳは、通信部３０４を介して接続される外部装置等とのデータの受け渡しを行う通信インターフェースプログラムを含む。

通信部３０４は、ネットワークＮ１とのインタフェースである。通信部３０４は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）インターフェースボード、無線通信のための無線通信回路を含む。支援サーバ３００は、通信部３０４を介して、ネットワークＮ１に接続し、ネットワークＮ１を通じて、車載装置１００、ユーザ端末２００等と通信する。

なお、支援サーバ３００のハードウェア構成は、図３に示されるものに限定されない。支援サーバ３００は、例えば、可搬記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、主記憶部３０２に展開し、実行することができる。可搬記録媒体は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスクのようなディスク記録媒体である。

図４は、ユーザ端末２００のハードウェア構成の一例を示す図である。ユーザ端末２００は、例えば、スマートフォン、携帯電話端末、タブレット端末、個人情報端末、ウェアラブルコンピュータ（スマートウォッチ等）等の小型のコンピュータである。ユーザ端末２００は、ユーザが携帯可能なパーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）で
あってもよい。

ユーザ端末２００は、プロセッサ２０１、主記憶部２０２、補助記憶部２０３、表示部２０４、入力部２０５、通信部２０６Ａ、通信部２０６Ｂを有する。プロセッサ２０１、主記憶部２０２、補助記憶部２０３については、支援サーバ３００のプロセッサ３０１、主記憶部３０２、補助記憶部３０３と同様であるため、説明は省略される。なお、ユーザ端末２００の補助記憶部２０３には、ライドシェアを享受するためのアプリが格納される。

表示部２０４は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＥＬ（Electroluminescence）パネル等である。入力部２０５は、例えば、文字等の記号を入力可能なタッチパ
ネルや押しボタン、音声を入力可能なマイクロフォン、動画像や静止画像を撮像可能なカメラ等を含む。

通信部２０６Ａは、例えば、ＷｉＦｉ等の無線通信、ＬＴＥ、ＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、３Ｇ等の携帯電話網に採用されている通信方式に対応する通信回路である。ユーザ端末２００は、通信部２０６Ａを通じてネットワークＮ１にアクセスし、支援サーバ３００等と通信を行う。

通信部２０６Ｂは、例えば、ブルートゥース（Bluetooth（登録商標））やＮＦＣ（Near Field Communication）、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）等の近距離無線通信に対応
する通信回路である。ユーザ端末２００は、通信部２０６Ｂを通じて車両１０に搭載された車載装置１００と通信を行う。

図５は、車載装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。車載装置１００は、車両１０に搭載可能なコンピュータである。車載装置１００は、プロセッサ１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、表示部１０４、入力部１０５、通信部１０６Ａ、通信部１０６Ｂ、位置情報検出部１０７、運転環境検出部１０８、生体情報検出部１０９を含む。プロセッサ１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３の説明は、支援サーバ３００のプロセッサ３０１、主記憶部３０２、補助記憶部３０３の説明と同様であるため省略される。また、表示部１０４、入力部１０５、通信部１０６Ａ、通信部１０６Ｂの説明は、ユーザ端末２００の表示部２０４、入力部２０５、通信部２０６Ａ、通信部２０６Ｂの説明と同様であるため省略される。なお、上記の構成要素はそれぞれ複数に設けられてもよいし、一部の構成要素を設けないようにしてもよい。車載装置１００は、「車載装置」の一例である。プロセッサ１０１は、「制御部」の一例である。

位置情報検出部１０７は、地球の周囲を周回する複数のＧＰＳ（Global Positioning Satellite）衛星からのＧＰＳ信号に基づいて自車両の位置情報（緯度、経度）を検出する。位置情報検出部１０７は、検出した位置情報を所定の周期間隔で取得し、取得した時刻情報に対応付けて記録する。また、位置情報検出部１０７は、同乗者の車両１０への乗車イベント、降車イベントに応じて位置情報を取得し、当該イベント発生時の時刻情報に対応付けて記録する。また、位置情報検出部１０７によって記録された情報は、通信部１０６Ａを介してネットワークＮ１に接続された支援サーバ３００に定期的、あるいは、支援サーバ３００の要求に応じて送信される。

なお、車載装置１００は、車両１０に搭載されるナビゲーション装置等と連携し、当該ナビゲーション装置等が備えるＧＰＳ受信ユニットを介して検知された位置情報を取得してもよい。例えば、車載装置１００は、車両内に設けられたＣＡＮ（Controller Area Network）等の車内ネットワークと接続する。そして、位置情報検出部１０７は、接続され
た車内ネットワークを通じて、ナビゲーション装置等で検知された位置情報を取得すればよい。

さらに、車載装置１００が、車両１０に搭載されるナビゲーション装置等と連携する場合には、例えば、当該ナビゲーション装置等が備える表示部、入力部等を共有して使用可能な構成要素に割り当てることができる。また、車載装置１００は、ナビゲーション装置等が提供する各種機能、例えば、ライドシェアに伴う中継地点（乗車地点、降車地点）や目的地点の設定、上記中継地点を含む目的地点への経路の案内や自車位置に対応する地図情報の提供といった機能の利用が可能になる。

運転環境検出部１０８は、ライドシェアによる移動が行われた経路の道路属性、天候を検出する。図５のように運転環境検出部１０８は、カメラ１０８Ａ、レインセンサ１０８Ｂ、ワイパ動作検出センサ１０８Ｃ、路面センサ１０８Ｄ、加速度センサ１０８Ｅを含む。カメラ１０８Ａは、経路移動時の車両１０が走行した道路の状況を撮影する。レインセンサ１０８Ｂ、ワイパ動作検出センサ１０８Ｃは、経路移動時の降雨や降雪、霧等を伴う天候を検出する。路面センサ１０８Ｄ、加速度センサ１０８Ｅは、経路の路面状況を検出する。但し、運転環境を検出するセンサや機器が、図５の構成に限定されるわけではない。運転環境検出部１０８は、検出された経路の属性や天候を時刻情報に対応付けて記録する。運転環境検出部１０８によって記録された情報は、通信部１０６Ａを介してネットワークＮ１に接続された支援サーバ３００に定期的、あるいは、支援サーバ３００の要求に応じて送信される。ただし、上述のように、支援サーバ３００は、車両１０が走行した経路を車載装置１００から取得し、経路の属性を例えばインターネット上の地図情報データベースから取得してもよい。また、支援サーバ３００は、車両１０が走行した経路上の位置と当該位置を通過した時刻を車載装置１００から取得し、車両１０が走行したときの経
路の気象状況を例えばインターネット上の気象サーバから取得してもよい。

カメラ１０８Ａは、ＣＣＤ（Charged-Coupled Devices）、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）等のイメージセンサによる撮影装置である。カメラ１０８Ａは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。カメラ１０８Ａは、例えば、室内後写鏡（ルームミラー）の筐体枠に設けられ、車両進行方向の道路の映像を、所定のフレーム周期（例えば、３０fps）で撮影する。

なお、車載装置１００は、カメラ１０８Ａに代えて、車両１０に搭載されるドライブレコーダ等と連携し、当該ドライブレコーダ等が備える撮像ユニットを介して撮影された映像情報を取得することもできる。車載装置１００は、例えば、ＣＡＮ等の車内ネットワークを通じて、ドライブレコーダ等で撮影された映像情報を取得すればよい。

レインセンサ１０８Ｂは、車両１０のフロントガラス（ウィンドシールドガラス）の車内側に設けられるセンサであり、フロントガラス表面に付着した水滴等を検出する。レインセンサ１０８Ｂは、例えば、赤外線の発光素子であるＬＥＤ、受光素子であるフォトダイオード、赤外線の光路を形成するレンズ及び制御回路を含み、発光素子から発せられた赤外線をフロントガラスで反射させて受光素子で受光する。フロントガラスの表面に水滴が付着すると、赤外線の一部が水滴を透過して外部に放射されるためフロントガラスからの反射量が減少する。レインセンサ１０８Ｂは、受光素子で受光する赤外線量を検知することで降水の有無を検出する。但し、レインセンサ１０８Ｂは、これに限定されるものではなく、例えば、雨滴や雪片がフロントガラスに当たった時の振動から降水を感知するもの等であってもよい。

ワイパ動作検出センサ１０８Ｃは、フロントガラスに付着した水滴等を拭うためのワイパブレードの作動状態を検出する。ワイパ動作検出センサ１０８Ｃは、例えば、車両１０に搭載された、ワイパブレードの作動状態を制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit
）である。上記ＥＣＵは、例えば、運転者の操作するワイパスイッチの制御位置にしたがって、ワイパブレードを駆動するためのアクチュエータ等を制御する。本実施形態においては、当該ＥＣＵは上記アクチュエータの制御を行うとともに、運転者の操作によって選択されたワイパ作動のオン／オフ、ワイパ作動時に選択された作動モードを検出するワイパ動作検出センサ１０８Ｃとして機能する。ここで、ワイパ作動時の作動モードには、ワイパブレードを低速で動作させる低速作動モード（所謂、「Ｌｏ」選択）、高速で動作させる高速作動モード（所謂、「Ｈｉｇｈ」選択）、一定周期で間欠的に動作させる間欠作動モード（所謂、「ＩＮＴ」選択）が含まれる。ワイパ動作検出センサ１０８Ｃは、運転者の操作によって選択されたワイパ作動のオン／オフ、ワイパ作動時に選択された作動モードを検出し、当該検出情報をＣＡＮ等の車内ネットワークを通じて車載装置１００に送信する。

なお、車載装置１００は、ワイパ動作検出センサ１０８Ｃを備える場合には、レインセンサ１０８Ｂを設けないようにしてもよい。ワイパ動作検出センサ１０８Ｃで検出されたワイパ作動のオン／オフにより、経路走行時の気象状況が霧や降雨、降雪を伴う状況であるかを推定できるからである。また、ワイパ作動時に選択された作動モードにより、霧や降雨、降雪等による降水量が推定できるからである。例えば、ワイパ作動時に高速作動モードが選択されたときには、低速作動モードや間欠作動モードと比較して相対的に強い降水量が発生していると推定できる。

路面センサ１０８Ｄは、経路走行時の路面の状況を検出する車載用のセンサである。路面センサ１０８Ｄは、例えば、複数波長の赤外線を路面に照射する照射回路と、当該複数波長の赤外線の路面からの反射を測定する測定回路とを含む。路面センサ１０８Ｄは、路
面に照射された複数波長の測定結果から、路面の粗さや路面状態（路面上の水・雪・氷等の有無）を検出する。但し、路面センサ１０８Ｄは、これに限定されるものではない。カメラ１０８Ａを備える場合には、当該カメラを使用して撮影された映像のフレーム画像（所定のフレーム周期で撮像されたフレーム単位の画像）の画像解析に基づいて、路面の粗さや路面状態を検出してもよい。路面センサ１０８Ｄで検出された、経路走行時の路面の状況は、ＣＡＮ等の車内ネットワークを通じて車載装置１００に送信される。

加速度センサ１０８Ｅは、経路走行時の車両１０の上下方向の加速度を検出するセンサである。加速度センサ１０８Ｅは、車両１０の走行状態を制御するために当該車両に設けられたセンサ群の一部を構成する。加速度センサ１０８Ｅで検出された上下方向の加速度から、経路走行時に路面から受ける上下方向の振動変化の相対的な大小を比較できる。例えば、加速度センサ１０８Ｅで検出された上下方向の振動変化が相対的に大きいときには、路面の舗装が未舗装、あるいは、舗装の程度が粗い状態であると推定できる。加速度センサ１０８Ｅで検出された上下方向の加速度はＣＡＮ等の車内ネットワークを通じて車載装置１００に送信される。なお、加速度センサ１０８Ｅは、これに限定されるものではなく、例えば、タイヤ内部に設けられたタイヤセンサであってもよい。また、路面センサ１０８Ｄと加速度センサ１０８Ｅとは、何れか一つのセンサを含むようにしてよい。

生体情報検出部１０９は、ライドシェアによる経路移動時の運転者のストレス状態を推定するための生体情報を検出する。図５のように、生体情報検出部１０９は、心拍数センサ１０９Ａ、血圧センサ１０９Ｂ、血流センサ１０９Ｃ、心電図センサ１０９Ｄ、体温センサ１０９Ｅの少なくとも１つを含む。但し、運転者のストレス状態を推定するための生体情報を検出する構成が図５に限定されるものではない。また、生体情報検出部１０９を構成するセンサは、運転者の身体に装着するようにしてもよい。生体情報検出部１０９は、検出された生体情報を時刻情報に対応付けて記録する。生体情報検出部１０９によって記録された情報は、通信部１０６Ａを介してネットワークＮ１に接続された支援サーバ３００に定期的、あるいは、支援サーバ３００の要求に応じて送信される。

心拍数センサ１０９Ａは、心拍計、脈波センサともいい、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）を人体の血管に向けて照射し、その反射光による血流の変化から心拍を特定する。心拍数センサ１０９Ａは、例えば、ユーザの手首等の身体に装着される。なお、血流センサ１０９Ｃは、光源（レーザ）と受光部（フォトダイオード）を有し、移動するヘモグロビンからの散乱光からドップラーシフトを基に血流量を測定する。したがって、心拍数センサ１０９Ａと血流センサ１０９Ｃは、検出部を共用可能である。

血圧センサ１０９Ｂは、上腕に巻いた後空気が送り込まれて圧迫する圧迫帯（カフ）と、カフに空気を送り込むポンプと、カフの圧力を測定する圧力センサを有し、一旦カフを圧迫後の減圧段階で、心臓の拍動に同調したカフの圧力の変動を基に血圧を決定する（オシロメトリック法）。ただし、血圧センサ１０９Ｂは、上記心拍数センサ１０９Ａおよび血流センサ１０９Ｃと検出部を共用し、検出部で検出される血流の変化を血圧に変換する信号処理部を有するものでもよい。

心電図センサ１０９Ｄは、電極と増幅器を有して、胸に装着することにより、心臓から生じる電気信号を取得する。体温センサ１０９Ｅは、いわゆる電子体温計であり、ユーザの体表面に接触された状態で体温を測定する。ただし、体温センサ１０９Ｅは、赤外線サーモグラフィであってもよい。すなわち、ユーザの顔等から発せられる赤外線を集光し、顔表面から放射される赤外線の輝度を基に温度を測定するものでもよい。

（機能構成；支援サーバ）
図６は、支援サーバ３００の機能構成の一例を示す図である。支援サーバ３００は、機
能構成要素として、予約受付部３１、マッチング処理部３２、支援処理部３３、運転者情報データベース（ＤＢ）３４、同乗者情報ＤＢ３５、予約情報ＤＢ３６、地図情報ＤＢ３７、ライドシェア管理ＤＢ３８を含む。地図情報ＤＢ３７には、地物位置を含む地図データ、当該地図データ上の各地点の特性を示す文字や写真等のＰＯＩ（Point of interest
）情報を含む地図情報が格納される。なお、地図情報ＤＢ３７は、ネットワークＮ１に接続される他のシステム、例えば、ＧＩＳ（Geographic Information System）から提供さ
れてもよい。これらの機能構成要素は、例えば、支援サーバ３００のプロセッサ３０１が、補助記憶部３０３に記憶された各種プログラムを実行することで提供される機能構成要素である。但し、各機能構成素のいずれか、またはその処理の一部がハードウェア回路により実行されてもよい。また、各機能構成素のいずれか、またはその処理の一部がネットワークＮ１に接続された他のコンピュータにより実行されてもよい。

予約受付部３１は、相乗りによる移動を希望する同乗者のリクエスト情報を受け付け、当該リクエスト情報を同乗者情報ＤＢ３５に格納する。相乗りによる移動を希望する同乗者のリクエスト情報は、当該同乗者を識別する識別情報（ユーザＩＤ）に関連付けされて同乗者情報ＤＢ３５に格納される。ここで、ユーザＩＤは、ライドシェアを享受するためのアプリのダウンロードの際に付与される会員情報である。予約受付部３１は、通信部３０４を介して同乗者の操作するユーザ端末２００からの相乗り要求を受け付けると、当該相乗り要求に含まれるユーザＩＤを取得する。そして予約受付部３１は、取得したユーザＩＤとリクエスト情報とを含むレコードを生成し、当該レコードを同乗者情報ＤＢ３５に格納する。予約受付部３１は、同乗者情報ＤＢ３５へのリクエスト情報等の格納後、マッチング処理部３２に、マッチングを依頼する。

同乗者情報ＤＢ３５には、乗車を希望する場所（乗車地点）を示す情報、乗車を希望する日時を示す情報、降車を希望する場所（降車地点）を示す情報、降車を希望する日時を示す情報、同乗者の性別、年齢等を含むリクエスト情報が格納される。以下では、同乗者に付与されたユーザＩＤを「同乗者ＩＤ」とも称す。

また、予約受付部３１は、相乗りを許諾する車両１０の運転者からのリクエスト情報を受け付け、当該リクエスト情報を運転者情報ＤＢ３４に格納する。相乗りを許諾する車両１０の運転者のリクエスト情報は、当該運転者を識別する識別情報（ユーザＩＤ）に関連付けされて運転者情報ＤＢ３４に格納される（以下、運転者に付与されたユーザＩＤを「運転者ＩＤ」とも称す）。運転者ＩＤは、同乗者ＩＤと同様に、ライドシェアを享受するためのアプリのダウンロードの際に付与される会員情報である。予約受付部３１は、通信部３０４を介して運転者の操作するユーザ端末２００からの車両１０に関する走行予定通知を受け付けると、当該走行予定通知に含まれる運転者ＩＤを取得する。そして予約受付部３１は、取得した運転者ＩＤとリクエスト情報とを含むレコードを生成し、当該レコードを運転者情報ＤＢ３４に格納する。

運転者情報ＤＢ３４には、車両１０の出発地を示す情報、出発地を出発する予定日時を示す情報、車両１０の到着する目的地を示す情報、目的地に到着する予定日時を示す情報、運転者の性別、年齢等を含むリクエスト情報が格納される。また、運転者情報ＤＢ３４には、車両１０を特定する情報、車載装置１００を識別する識別情報が格納される。車両１０を特定する情報は、例えば、車両１０の車種、色種別、車両番号等である。

マッチング処理部３２は、予約受付部３１からの依頼に応じて、車両への同乗を許可する運転者と相乗りによる移動を希望する同乗者とを互いの条件が満たされるように結び付けるマッチングを行う。既述したように、マッチングの処理は、周知の技術を用いて行うことができる。

例えば、同乗者の乗車地点と降車地点の少なくとも一方を走行区間に含み、且つ、当該走行区間を走行する予定時期が当該同乗者の希望する同乗時期を含む車両の中から相乗り可能な車両が選択される。そして、マッチング処理部３２は、選択された車両の各種情報（運転者情報、移動情報、車両情報等）を同乗者のユーザ端末２００に通知する。また、マッチング処理部３２は、選択された車両の運転者のユーザ端末２００に、同乗者の各種情報（性別や年齢、乗車希望地点、乗車希望時刻、降車希望地点、降車希望時刻等）を通知する。運転者および同乗者のそれぞれに通知された情報に基づいて、両者がマッチングを承認することで、車両１０に相乗りして移動するライドシェアが確定する。ライドシェアの確定後、マッチング処理部３２は、確定したライドシェアに関する情報を予約情報ＤＢ３６に格納する。なお、支援サーバ３００は、車載装置１００からの要求に応じて、当該車載装置に関する予約情報を通知する。

図７は、予約情報ＤＢ３６に格納される予約情報の一例である。確定したライドシェアに関する予約情報は、図７に例示のように、予約情報テーブルとして管理される。なお、予約情報テーブルに登録される情報は、適宜にフィールドの追加、変更、削除が可能である。

図７に例示の予約情報テーブルは、予約ＩＤ、運転者ＩＤ、車両番号、目的地、同乗者ＩＤ、乗車予定地点、乗車予定日時、降車予定地点、降車予定日時の各フィールドを有する。予約ＩＤフィールドには、個々の予約情報を識別するための予約ＩＤが格納される。予約ＩＤは、マッチング処理部３２により、確定したライドシェアに関する情報毎に付与される。運転者ＩＤフィールドには、相乗りを許諾する車両１０の運転者を識別するＩＤが格納される。車両番号フィールドには、車両１０を識別するＩＤ（例えば、自動車登録番号（ナンバープレートに標記された番号））が格納される。目的地フィールドには、相乗りを許諾する車両１０の目的地を示す情報が格納される。目的地を示す情報として、例えば、目的地の住所、緯度・経度、ランドマークの名称等が例示される。同乗者ＩＤフィールドには、車両１０への相乗りが確定した同乗者のＩＤが格納される。

乗車予定地点フィールドには、相乗りが確定した同乗者の乗車予定地点の情報が格納される。乗車予定地点の情報として、例えば、乗車予定場所の経度・緯度、住所、ランドマークの名称等が例示される。乗車予定日時フィールドには、相乗りが確定した同乗者を乗車させる予定日時を示す情報が登録される。降車予定地点フィールドには、相乗りが確定した同乗者の降車予定地点の情報が格納される。降車予定地点の情報は、乗車予定地点と同様である。降車予定日時フィールドには、相乗りが確定した同乗者を降車させる予定日時を示す情報が登録される。

図７の予約ＩＤ「Ｓ００２」では、運転者Ｄ００２が運転する車両の目的地は「ｅ」である。そして、運転者Ｄ００２は、地点ｆで同乗者Ｐ００１を「２０１８／０７／０６ ９：１０」に乗車させ、降車予定地点である地点ｇに向かって車両１０を移動させることが示される。さらに、運転者Ｄ００２は、地点ｈで同乗者Ｐ００２を「２０１８／０７／０６ ９：２０」に乗車させ、降車予定地点である地点ｅに向かって車両１０を移動させることが示される。なお、同乗者Ｐ００１の降車予定の地点ｇは、図１で説明したように、車両１０が到着する目的地および同乗者Ｐ００２が降車予定の地点ｅへ向かう経路の経由地点である。

図６に戻り、支援処理部３３は、ライドシェアによる経路移動時の運転環境に関する情報に示す状況に応じた運転者の貢献度を評価するための支援処理を行う。具体的には、支援処理部３３は、予約情報ＤＢ３６に登録された車両１０から定期的、あるいは、イベントの発生に応じて通知された経路移動時の位置情報、運転環境に関する情報を取得する。取得された経路移動時の位置情報、運転環境に関する情報は、当該車両１０に対応した予
約ＩＤに関連付けされて経路移動情報としてライドシェア管理ＤＢ３８に登録される。そして、支援処理部３３は、例えば、車両１０からの要求により、ライドシェア管理ＤＢ３８に登録された経路移動情報である位置情報、運転環境に関する情報の履歴に基づいて、運転者に付与するポイントを計算する。なお、支援処理部３３は、車両１０が走行した経路を車載装置１００から取得し、経路の属性を例えばインターネット上の地図情報データベースから取得することもできる。また、支援サーバ３００は、車両１０が走行した経路上の位置と当該位置を通過した時刻を車載装置１００から取得し、車両１０が走行したときの経路の気象状況を例えばインターネット上の気象サーバから取得することもできる。

支援処理部３３は、例えば、経路を走行した時間帯や走行距離、走行した道路の幅や舗装の程度といった経路の属性を評価条件としてポイントを計算する。支援処理部３３は、例えば、位置情報に対応付けされた時刻情報から経路走行時の時間帯を特定する。そして支援処理部３３は、例えば、特定された時間帯が前照灯の点灯を要する時間帯のときには割増しポイントを付与し、上記以外の時間帯では割増しポイントは付与しないようにできる。また、支援処理部３３は、地図情報ＤＢ３７を参照し、同乗者の乗車区間の経路についての走行距離を特定する。そして、支援処理部３３は、例えば、１０ｋｍ未満の場合、１０ｋｍ以上で２０ｋｍ未満の場合、２０以上で３０未満の場合といったように、走行距離や距離区分に応じて段階的に増加するポイントを付与できる。

また、支援処理部３３は、地図情報ＤＢ３７を参照し、同乗者の乗車区間の道路の幅、舗装の有無といった属性情報を特定する。支援処理部３３は、例えば、６車線、４車線、２車線、１車線といったように、道路の幅を車線数による区分で特定する。そして、支援処理部３３は、乗車区間の道路が１車線の場合にはポイントを付与し、他の車線数の場合にはポイントを付与しないようにできる。また、道路の舗装についても同様にして、乗車区間の道路が舗装されていない場合にはポイントを付与し、舗装されている場合にはポイントを付与しないようにできる。

支援処理部３３は、車載装置１００に設けられたカメラ１０８Ａで撮影された車両進行方向の映像が取得される場合には、当該映像への画像処理に基づいて、乗車区間の道路の幅や舗装の有無等の属性情報を特定することもできる。例えば、フレーム周期で撮影されたフレーム画像へのパターンマッチング等により、車両や歩行者、白線等を認識し、車線数の区分を推定してもよい。さらに、フレーム周期で撮影されたフレーム画像間の差分に基づいて路肩の雑木等への距離を推定してもよい。なお、このような処理は、支援サーバ３００と連携する他の情報処理装置が行ってもよい。支援処理部３３は、カメラ１０８Ａで撮影された映像を連携する情報処理装置に通知し、処理の結果を取得すればよい。

また、支援処理部３３は、路面センサ１０８Ｄで検出された路面状況に応じてポイントを付与できる。例えば、検出された路面の粗さの度合いが所定の閾値を超える場合にはポイントを付与し、そうでない場合にはポイントを付与しないようにできる。また、支援処理部３３は、路面上に水たまりを検出した場合、雪を検出した場合、氷を検出した場合、といったように、検出された路面状況の区分に応じてポイントを付与してもよい。

また、支援処理部３３は、加速度センサ１０８Ｅで検出された上下方向の振動変化幅の大小から道路の舗装が未舗装、あるいは、舗装の程度が粗い状態であると推定できる。例えば、加速度センサ１０８Ｅで検出された上下方向の加速度が所定の閾値を超えた場合にはポイントを付与し、そうでない場合にはポイントを付与しないようにできる。なお、所定の閾値を超える上下方向の加速度が一定期間（例えば、１分等の単位時間）に亘り継続する場合に、道路の舗装が未舗装であると推定しポイントを付与してもよい。

また、支援処理部３３は、レインセンサ１０８Ｂの検出値、ワイパ動作検出センサ１０
８Ｃで検出されたワイパブレードの作動状態から、経路走行時の気象状態を評価条件としてポイントを計算する。支援処理部３３は、例えば、レインセンサ１０８Ｂで降雨等が検出された場合には、ポイントを付与し、そうでない場合にはポイントを付与しないようにできる。また、支援処理部３３は、ワイパ動作検出センサ１０８Ｃで検出されたワイパ作動時の作動モード（「ＩＮＴ」、「Ｌｏ」、「Ｈｉｇｈ」）の区分に応じてポイントを付与することもできる。支援処理部３３は、ワイパ作動時に選択された作動モードを経路走行時の気象状態を評価する条件にすることで、当該作動モードから推定される降水量の多少に応じてポイントを付与できる。

さらに、支援処理部３３は、運転環境に関する情報として、車載装置１００の生体情報検出部１０９で検出された運転者の生体情報が取得される場合には、当該生体情報から推定される運転者のストレス状態を評価条件にできる。心拍数を説明例にすると、ストレス状態下の心拍数は、そうでない状態の心拍数と比較して相対的に高くなる。このため、心拍数が所定の閾値を超えた場合にはポイントを付与し、そうでない場合にはポイントを付与しないようにできる。また、ポイントを付与する際の閾値を複数段階に設け、検出された心拍数の属する領域区分に応じてポイントを付与してもよい。他の血圧、血流、心電図、体温といった生体情報についても同様である。

支援処理部３３は、経路移動時の運転環境等に従って計算されたポイントをライドシェア管理ＤＢ３８に登録する。支援処理部３３は、例えば、計算されたポイントを車載装置１００に通知する。

図８は、ライドシェア管理ＤＢ３８に格納される経路移動情報の一例である。経路移動時に車両１０から取得した位置情報、運転環境に関する情報は、図８に例示のように、経路移動情報テーブルとして管理される。なお、経路移動情報テーブルに登録される情報は、適宜にフィールドの追加、変更、削除が可能である。

図８に例示の経路移動情報テーブルは、予約ＩＤ、運転者ＩＤ、区間、位置情報履歴、搭乗者、運転環境の各フィールドを有する。予約ＩＤおよび運転者ＩＤは、図７と同様であるため説明が省略される。区間フィールドには、車両１０の搭乗者（運転者および同乗者）の乗降車が行われた地点間を結ぶ区間を示す情報が格納される。位置情報履歴フィールドには、区間を移動する際に通知された車両１０の位置情報の履歴データを識別する識別番号が格納される。搭乗者フィールドには、区間を移動する際に車両１０に搭乗した搭乗者を示す情報が格納される。搭乗者には、車両１０の運転者、同乗者が含まれる。

運転環境フィールドには、車載装置１００で検出された道路の属性を示す情報、天候状態を示す情報、運転者のストレス状態を示す情報が格納される。図８の運転環境フィールドは、天候状態を示す情報としてワイパ作動情報、路面の舗装を示す情報として加速度情報、運転者のストレス状態を示す情報として心拍情報を採用する形態の一例である。当該形態で採用された運転環境を示す情報は、それぞれワイパ作動履歴、加速度情報履歴、心拍情報履歴の各サブフィールドに格納される。なお、当該形態では、道路の幅（車線数）等の他の道路の属性を示す情報は地図情報ＤＢ３７を参照して特定される。

ワイパ作動履歴サブフィールドには、区間を移動する際にワイパ動作検出センサ１０８Ｃで検出されたワイパ作動の履歴データを識別する識別番号が格納される。加速度情報履歴サブフィールドには、区間を移動する際に加速度センサ１０８Ｅで検出された加速度情報の履歴データを識別する識別番号が格納される。心拍情報履歴サブフィールドには、区間を移動する際に心拍数センサ１０９Ａで検出された運転者の心拍情報の履歴データを識別する識別番号が格納される。

図９は、ライドシェア管理ＤＢ３８に格納されるポイント管理情報の一例である。支援処理部３３によって計算されたポイントは、図９に例示のように、ポイント管理情報テーブルとして管理される。なお、図９は、同乗者ＩＤで識別される同乗者の乗車区間について区間ポイントを付与し、当該区間ポイントを経路移動時の運転環境にしたがって割増しさせる形態の管理例である。ポイント管理情報テーブルに格納される情報は、適宜にフィールドの追加、変更、削除が可能である。

図９に例示のポイント管理情報テーブルは、予約ＩＤ、乗車区間、区間ポイント、運転環境係数、総合ポイントの各フィールドを有する。予約ＩＤは、図７と同様であるため説明が省略される。乗車区間フィールドには、車両１０に相乗りする同乗者毎の乗降車が行われた地点間を結ぶ区間を示す情報が格納される。区間ポイントフィールドには、乗車区間に対応して算出された区間ポイントが格納される。

運転環境係数フィールドには、車載装置１００で検出された道路の属性を示す情報、気象状態を示す情報、運転者のストレス状態を示す情報等に基づいて算出された評価係数が格納される。運転環境係数フィールドは、時間帯、道路幅、路面、気象、ストレスの各サブフィールドを有する。時間帯サブフィールドには、乗車区間を移動した時間帯に対応する評価係数が格納される。道路幅サブフィールドには、乗車区間を構成する道路の幅に対応する評価係数が格納される。路面サブフィールドには、乗車区間の路面状態に対応する評価係数が格納される。気象サブフィールドには、乗車区間を移動した際の気象状況に対応する評価係数が格納される。ストレスサブフィールドには、乗車区間を移動した際の運転者のストレス状態に対応する評価係数が格納される。総合ポイントフィールドには、支援処理部３３によって計算された、運転者に付与するポイントが格納される。なお、図９においては、総合ポイントを算出する際の処理式が例示されている。なお、区間ポイントフィールド、運転環境フィールド、総合ポイントフィールドに格納される上記処理式を含む情報については、詳細を後述する。

（機能構成；車載装置）
図１０は、車載装置１００の機能構成の一例を示す図である。車載装置１００は、機能構成要素として、予約情報取得部１１、位置情報取得部１２、運転環境取得部１３、運転状況通知部１４、運転情報記憶部１５、地図情報ＤＢ１６を含む。地図情報ＤＢ１６には、地物位置を含む地図データ、当該地図データ上の各地点の特性を示す文字や写真等のＰＯＩ情報を含む地図情報が格納される。地図情報ＤＢ１６は、車両１０に搭載されるナビゲーション装置等の一部を構成するとしてもよい。また、地図情報は、ネットワークＮ１に接続されるＧＩＳ、支援サーバ３００から提供されてもよい。なお、これらの機能構成要素は、例えば、車載装置１００のプロセッサ１０１が、補助記憶部１０３に記憶された各種プログラムを実行することで提供される機能構成要素である。但し、各機能構成素のいずれか、またはその処理の一部がハードウェア回路により実行されてもよい。

予約情報取得部１１は、入力部１０５を介した運転者の操作入力に基づいてネットワークＮ１に接続された支援サーバ３００に対して、当該車両１０に関するライドシェアの予約情報の通知を要求する。予約情報取得部１１は、取得した予約情報を補助記憶部１０３に格納する。補助記憶部１０３に格納された予約情報は、運転者の操作入力に応じて、表示部１０４の表示デバイス上に表示される。運転者は、表示デバイス上に表示された予約情報を参照し、自車両のライドシェアに係る目的地への移動経路を特定する。目的地への移動経路の特定は、地図情報ＤＢ１６を用いて行われる。

位置情報取得部１２は、位置情報検出部１０７で検出された自車両の位置情報（例えば、緯度、経度）を時刻情報に対応付けて周期的に取得する。取得された位置情報は、運転情報記憶部１５に記録される。また、位置情報取得部１２は、同乗者のユーザ端末２００
からの乗車時あるいは降車時の同乗者ＩＤの取得、あるいは、運転者による同乗者ＩＤおよび乗車／降車の操作入力を契機として、自車両の位置情報を取得する。同乗者は、例えば、アプリを起動し、ユーザ端末２００の通信部２０６Ｂを介し、同乗者ＩＤと、乗車情報あるいは降車情報とを車載装置１００に通知する。そして、車載装置１００は、通信部１０６Ｂを介し、ユーザ端末２００から通知された同乗者ＩＤと、乗車情報あるいは降車情報とを取得する。あるいは、運転者が、同乗者のユーザ端末２００に通知された予約情報を提示させ、提示された予約情報と表示部１０４に表示させた予約情報との一致を確認し、当該同乗者の同乗者ＩＤおよび乗車／降車の操作入力を行ってもよい。取得された位置情報は、時刻情報、同乗者ＩＤ、乗車情報あるいは降車情報と関連付けされて運転情報記憶部１５に記録される。

運転環境取得部１３は、運転環境検出部１０８で検出された経路移動時の運転環境に関する情報を、構成要素を識別する識別番号と時刻情報とに対応付けて周期的に取得する。例えば、運転環境検出部１０８を構成する構成要素がワイパ動作検出センサ１０８Ｃと加速度センサ１０８Ｅの場合を想定する。この場合では、構成要素毎に検出された検出情報に「１０８Ｃ」、「１０８Ｅ」といった識別番号が対応付けされて取得される。取得された運転環境に関する情報は、運転情報記憶部１５に記録される。

また、運転環境取得部１３は、生体情報検出部１０９で検出された経路移動時の運転者の生体情報を、構成要素を識別する識別番号と時刻情報とに対応付けて周期的に取得する。生体情報検出部１０９においても、構成要素を識別する識別番号は運転環境検出部１０８と同様である。例えば、心拍数センサ１０９Ａの場合には「１０９Ａ」が識別番号になる。構成要素が複数の場合には、構成要素毎に検出された検出情報に識別番号が対応付けられて取得される。取得された生体情報は、運転情報記憶部１５に記録される。なお、運転者の生体情報の初期値は、ライドシェアによる車両１０の移動開始前に取得される。

運転状況通知部１４は、運転情報記憶部１５に記録された位置情報の履歴、運転環境に関する情報の履歴を定期的、あるいは、同乗者の乗車時や降車時等のイベントに応じて、支援サーバ３００に通知する。運転状況通知部１４は、予約情報取得部１１を介して取得した予約情報から予約ＩＤを抽出し、当該予約ＩＤに運転情報記憶部１５に記録された位置情報の履歴および運転環境に関する情報の履歴を関連付けて支援サーバ３００に通知する。

（処理の流れ：車載装置）
次に、図１１、図１２を参照して、本実施形態に係る車載装置１００の処理を説明する。図１１は、位置情報の取得処理の一例を示すフローチャートである。図１２は、運転環境を示す情報の取得処理の一例を示すフローチャートである。

図１１のフローチャートにおいて、処理の開始は、予約ＩＤで予約情報に登録された車両１０のライドシェアに関する移動のときが例示される。車両１０の運転者は、例えば、車載装置１００の入力部１０５を介して操作入力を行い、ネットワークＮ１に接続された支援サーバ３００を通じて当該予約ＩＤに関する予約情報を取得する。運転者は、表示部１０４の表示デバイス上に表示された予約情報を参照し、同乗者毎の乗車予定地点、降車予定地点を経由して目的地に到達する経路についての移動を開始する。

車載装置１００は、同乗者の乗車の有無を判断する（Ｓ１）。同乗者の車両１０への乗車の有無は、同乗者のユーザ端末２００からの乗車に関する情報の通知、あるいは、運転者による同乗者の乗車に関する情報の操作入力により判断される。車両１０への乗車を予定する同乗者は、乗車時に、例えば、アプリが起動されたユーザ端末２００を操作し車載装置１００と通信する。車載装置１００は、通信部１０６Ｂを通じてユーザ端末２００か
らの同乗者ＩＤおよび乗車通知を受け付ける。車載装置１００は、例えば、受け付けた同乗者ＩＤと予約情報に登録された同乗者ＩＤとが一致するときには受付けた乗車通知を確定させて、車両１０への乗車有りと判断する。また、車載装置１００は、入力部１０５を介して同乗者ＩＤおよび乗車の操作入力が行われたときには、車両１０への乗車有りと判断する。

車載装置１００は、同乗者の乗車有りと判断する場合には（Ｓ１，“Ｙｅｓ”）、Ｓ２の処理に移行する。一方、車載装置１００は、同乗者の乗車有りでないと判断する場合には（Ｓ１，“Ｎｏ”）、Ｓ５の処理に移行する。

Ｓ２の処理では、車載装置１００は乗車した同乗者の同乗者ＩＤを取得する。車載装置１００は、位置情報検出部１０７で検出された自車両の位置情報を時刻情報に対応付けて取得する（Ｓ３）。そして、車載装置１００は、取得した同乗者ＩＤ、位置情報、時刻情報に乗車を示す識別子（乗車識別子）を対応付けて運転情報記憶部１５に記録し（Ｓ４）、Ｓ５の処理に移行する。ここで、乗車を示す識別子は、例えば、非アクティブ状態およびアクティブ状態の２値のステータスで表される情報である。車載装置１００は、例えば、乗車有りの際には、乗車を示す識別子のステータスをアクティブ状態に設定する。

Ｓ５の処理では、車載装置１００は、同乗者の降車の有無を判断する。車載装置１００は、車両内の同乗者のユーザ端末２００からの降車に関する情報の通知、あるいは、運転者による同乗者の降車に関する情報の操作入力により判断される。同乗者の降車有りの判断は、乗車有りの判断と同様にして行われるため、説明が省略される。

車載装置１００は、同乗者の降車有りと判断する場合には（Ｓ５，“Ｙｅｓ”）、Ｓ６の処理に移行し、車両１０から降車した同乗者の同乗者ＩＤを取得する。そして、車載装置１００は、自車両の位置情報を時刻情報に対応付けて取得し（Ｓ７）、取得した同乗者ＩＤ、位置情報、時刻情報に降車を示す識別子（降車識別子）を対応付けて運転情報記憶部１５に記録する（Ｓ８）。降車を示す識別子は、乗車を示す識別子と同様である。車載装置１００は、例えば、降車有りの際には、降車を示す識別子のステータスをアクティブ状態に設定する。処理は、Ｓ９の処理に移行する。

Ｓ９の処理では、車載装置１００は、位置情報の定期的な周期の取得契機であるかを判断する。上記判断は、例えば、位置情報を取得するための契機信号（トリガ信号）の状態がアクティブ状態か否かで判断される。車載装置１００は、上記契機信号の状態がアクティブ状態のときには位置情報の定期的な取得契機であると判断する。車載装置１００は、位置情報の定期的な周期の取得契機である場合には（Ｓ９，“Ｙｅｓ”）、ＳＡの処理に移行する。一方、車載装置１００は、位置情報の定期的な周期の取得契機でない場合には（Ｓ９，“Ｎｏ”）、Ｓ１の処理に移行する。

ＳＡの処理では、車載装置１００は、位置情報検出部１０７で検出された現在の車両１０の位置情報を時刻情報に対応付けて取得する。そして、車載装置１００は、取得した位置情報、時刻情報を運転情報記憶部１５に記録し（ＳＢ）、ＳＣの処理に移行する。

ＳＣの処理では、車載装置１００は、車両１０の現在位置が目的地であるかを判断する。車載装置１００は、例えば、ＳＢの処理で取得された位置情報と予約情報に登録された目的地とが合致する場合には、車両１０の現在位置が目的地であると判断する。なお、予約情報に登録された目的地とＳＢの処理で取得された位置情報との合致は、地図情報ＤＢ１６を参照して行われる。車載装置１００は、車両１０の現在位置が目的地である場合には（ＳＣ，“Ｙｅｓ”）、図１１の処理を終了する。一方、車載装置１００は、車両１０の現在位置が目的地でない場合には（ＳＣ，“Ｎｏ”）、Ｓ１の処理に移行する。

以上の処理により、車載装置１００は、予約情報に予約ＩＤで登録された目的地に到達するまでの経路移動時の、周期的に取得された車両１０の位置情報を履歴として記録できる。また、車両１０への同乗者の乗車が生じたときには、当該乗車地点の位置情報と共に同乗者ＩＤ、乗車識別子が記録される。同様にして、車両１０からの同乗者の降車が生じたときには、当該降車地点の位置情報と共に同乗者ＩＤ、降車識別子が記録される。車載装置１００は、運転情報記憶部１５に記録された位置情報の履歴を任意のタイミングで適宜に抽出し、通信部１０６Ａを通じてネットワークＮ１に接続された支援サーバ３００に通知できる。なお、抽出された位置情報の履歴は、予約ＩＤ、車載装置１００の識別情報と共に支援サーバ３００に送信される。

次に、図１２の運転環境を示す情報の取得処理を説明する。図１２の処理は、車両１０の出発地から予約ＩＤで予約情報に登録された目的地に到達するまでの間、定期的に実行される。なお、図１２は、運転環境を示す情報として運転環境検出部１０８を介して検出された道路の属性、気象状況、生体情報検出部１０９で検出された運転者の生体情報を取得する処理の一例を示すフローチャートである。

図１２のフローチャートにおいて、処理の開始は、運転環境検出部１０８、生体情報検出部１０９を介して検出された運転環境の受信のときが例示される。車載装置１００は、検出された運転環境が道路の属性に関する情報であるかを判断する（Ｓ１１）。車載装置１００は、例えば、カメラ１０８Ａ、路面センサ１０８Ｄ、加速度センサ１０８Ｅで検出された運転環境を受信した場合には、当該運転環境は道路の属性に関する情報であると判断する。

車載装置１００は、受信した運転環境が道路の属性に関する情報である場合には（Ｓ１１，“Ｙｅｓ”）、Ｓ１２の処理に移行する。一方、受信した運転環境が道路の属性に関する情報でない場合には（Ｓ１１，“Ｎｏ”）、Ｓ１３の処理に移行する。Ｓ１２の処理では、車載装置１００は、上記の各構成要素で検出された道路の属性の運転環境を取得し、Ｓ１６の処理に移行する。

Ｓ１３の処理では、車載装置１００は、検出された運転環境が気象状況に関する情報であるかを判断する。車載装置１００は、例えば、レインセンサ１０８Ｂ、ワイパ動作検出センサ１０８Ｃで検出された運転環境を受信した場合には、当該運転環境は気象状況に関する情報であると判断する。

車載装置１００は、受信した運転環境が気象状況に関する情報である場合には（Ｓ１３，“Ｙｅｓ”）、Ｓ１４の処理に移行する。一方、受信した運転環境が気象状況に関する情報でない場合には（Ｓ１３，“Ｎｏ”）、Ｓ１５の処理に移行する。Ｓ１４の処理では、車載装置１００は、上記の各構成要素で検出された気象状況に関する運転環境を取得し、Ｓ１６の処理に移行する。

Ｓ１５の処理では、車載装置１００は、心拍数センサ１０９Ａ、血圧センサ１０９Ｂ、血流センサ１０９Ｃ、心電図センサ１０９Ｄ、体温センサ１０９Ｅといった生体情報検出部１０９の構成要素で検出された運転者の生体情報に関する運転環境を取得する。

Ｓ１６の処理では、車載装置１００は、取得した運転環境と当該運転環境を検出した構成要素の識別番号、時刻情報を対応付けて運転情報記憶部１５に記録する。Ｓ１６の処理後、図１２の処理が終了される。

以上の処理により、車載装置１００は、車両１０の出発地から予約ＩＤで予約情報に登
録された目的地に到達するまでの経路移動時の、定期的に取得された運転環境を履歴として記録できる。運転環境は、当該運転環境を検出した構成要素の識別番号に対応付けて記録される。車載装置１００は、運転情報記憶部１５に記録された運転環境の履歴を任意のタイミングで適宜に抽出し、通信部１０６Ａを通じてネットワークＮ１に接続された支援サーバ３００に通知できる。運転環境の履歴は、予約ＩＤ、車載装置１００の識別情報と共に支援サーバ３００に送信される。

（処理の流れ：支援サーバ）
次に、図１３から図２１を参照して、本実施形態に係る支援サーバ３００の処理を説明する。図１３は、乗車区間の距離に応じたポイントの算出処理の一例を示すフローチャートである。図１３の処理により、同乗者が車両１０に乗車した乗車区間の距離に応じたポイントが算出される。図１３の処理は、車両１０へ相乗りする同乗者毎に実行される。

図１３のフローチャートにおいて、処理の開始は、車載装置１００から通知されたポイント算出要求の受け付けのときが例示できる。車載装置１００は、自装置の識別情報および予約ＩＤを含むポイント算出要求を支援サーバ３００に通知する。支援サーバ３００は、受け付けた予約ＩＤを検索キーとしてライドシェア管理ＤＢ３８を検索し、当該予約ＩＤに対応する経路移動情報テーブルを特定する。

支援サーバ３００は、特定した経路移動情報テーブルから位置情報履歴を取得する（Ｓ２１）。支援サーバ３００は、車両１０の出発地から目的地に到達するまでの位置情報履歴を取得する。図８の例では、地点ｄから地点ｅに到達するまでに記録された位置情報履歴が取得される。取得された位置情報履歴は、主記憶部３０２の所定の領域に一時的に記憶される。なお、以下の説明においては、図１のライドシェアの説明図、図８の経路移動情報テーブルを適宜に説明例とする。

Ｓ２２の処理では、支援サーバ３００は、取得された位置情報履歴に基づいて車両１０の移動距離Ｒ１を算出する。支援サーバ３００は、例えば、地図情報ＤＢ３７を参照し、当該位置情報履歴が示す車両１０の出発地から目的地に到達するまでの移動経路を特定する。例えば、図１では、ユーザＢの乗車区間（地点ｆから地点ｇ）、ユーザＣの乗車区間（地点ｈから地点ｅ）を経由した、地点ｄから地点ｅに到達する移動経路が特定される。支援サーバ３００は、特定した移動経路と地図情報ＤＢ３７の地図データから移動距離Ｒ１を算出する。Ｓ２２の処理により、ライドシェアに使用された車両１０の総移動距離（運転者の総運転距離）が特定される。算出された移動距離Ｒ１は、Ｓ２４の処理に引き渡される。

Ｓ２３の処理では、支援サーバ３００は、同乗者の乗車区間の距離Ｒ２を算出する。支援サーバ３００は、Ｓ２２の処理と同様にして地図情報ＤＢ３７を参照し、同乗者の乗車区間の経路を特定する。そして、支援サーバ３００は、特定した経路と地図情報ＤＢ３７の地図データから距離Ｒ２を算出する。Ｓ２３の処理により、当該同乗者を車両１０に相乗りさせて移動した移動距離（運転者の運転距離）が算出される。算出された距離Ｒ２は、Ｓ２４の処理に引き渡される。

Ｓ２４の処理では、支援サーバ３００は、引き渡された移動距離Ｒ１、距離Ｒ２に基づいて、係数ｒ＝（Ｒ２／Ｒ１）を算出する。Ｓ２４の処理により、運転者の総運転距離における、同乗者を相乗りさせて運転した運転距離の占める割合を示す係数ｒが算出される。算出された係数ｒは、Ｓ２６の処理に引き渡される。

Ｓ２５の処理では、支援サーバ３００は、距離Ｒ２をポイントＰ１に換算する。支援サーバ３００は、例えば、予め定められた単位距離当たりのポイント換算係数を用いて距離
Ｒ２をポイントに換算する。例えば、単位距離を１００ｍとして１ポイントを付与する場合には、距離Ｒ２が１０ｋｍのときには、１００ポイントに換算される。Ｓ２５の処理により、同乗者の乗車区間の距離に応じたポイントが算出される。算出されたポイントＰ１はＳ２６の処理に引き渡される。

Ｓ２６の処理では、支援サーバ３００は、引き渡されたポイントＰ１と係数ｒとを掛合せて、乗車区間の区間ポイントＰ２＝（Ｐ１×ｒ）を算出する。Ｓ２６の処理により、出発地から目的地までの総運転距離に対して、同乗者を相乗りさせて車両１０を運転した運転区間の占める割合に応じて按分された区間ポイントが算出される。そして、支援サーバ３００は、算出された区間ポイントＰ２をライドシェア管理ＤＢ３８に記録する（Ｓ２７）。区間ポイントＰ２は、ポイント管理情報テーブルの区間ポイントフィールドに格納される。Ｓ２７の処理後、図１３の処理が終了する。

以上の処理により、支援サーバ３００は、車載装置１００から通知された位置情報に基づいて、同乗者の乗車地点および降車地点を経由した車両１０の出発地から目的地に到達するまでの移動経路を特定できる。支援サーバ３００は、同様にして、同乗者の車両に乗車した乗車区間を特定できる。支援サーバ３００は、乗車区間の距離を算出し、当該距離に対応したポイントを算出できる。そして、支援サーバ３００は、車両１０の出発地から目的地に到達するまでの総移動距離（総運転距離）の中で、乗車区間の占める割合を上記ポイントに反映させて、同乗者が乗車した区間ポイントを算出できる。

例えば、総移動距離の中で、同乗者が乗車した乗車区間の占める割合が高い場合には、支援サーバ３００は、当該乗車区間に対応する区間ポイントを相対的に高くできる。さらに、総移動距離の中で、同乗者が乗車した乗車区間の占める割合が低い場合には、支援サーバ３００は、当該乗車区間に対応する区間ポイントを相対的に低くできる。本実施形態では、区間ポイントを基準ポイントとし、運転環境を当該区間ポイントに対する割増し係数として反映させる。本実施形態では、同乗者が乗車した乗車区間毎に、運転環境にしたがって算出された割増し係数を区間ポイントに反映させた総合ポイントが算出され、当該算出ポイントが運転者に付与される。

次に、図１４の処理を説明する。図１４は、運転時間帯を評価するための係数の算出処理の一例を示すフローチャートである。図１４の処理により、同乗者が乗車した乗車区間を運転した時間帯に対応する評価係数が算出される。図１４の処理は、車両１０へ相乗りした同乗者毎に実行される。

図１４のフローチャートにおいて、処理の開始は、図１３と同様である。支援サーバ３００は、車載装置１００から通知された予約ＩＤに基づいて、ライドシェア管理ＤＢ３８に登録された当該予約ＩＤに対応する経路移動情報テーブルを特定する。支援サーバ３００は、特定した経路移動情報テーブルから位置情報履歴を取得する（Ｓ３１）。

支援サーバ３００は、取得した位置情報履歴に基づいて、同乗者が乗車した乗車区間の運転時間帯を特定する（Ｓ３２）。運転時間帯の特定は、同乗者ＩＤに基づいて行われる。支援サーバ３００は、例えば、位置情報履歴から、同乗者ＩＤ、乗車識別子が記録された乗車地点の位置情報、および、当該同乗者ＩＤと降車識別子が記録された降車地点の位置情報を特定する。そして、上記乗車地点の位置情報および上記降車地点の位置情報に対応付けられた時刻情報から、当該同乗者ＩＤを乗車させて移動した運転時間帯を特定する。特定された運転時間帯は、Ｓ３３の処理に引き渡される。

Ｓ３３の処理では、支援サーバ３００は、運転時間帯が所定の時間帯であるかを判断する。ここで、所定の時間帯とは、運転者が前照灯の点灯を要すると推定される時間帯であ
る。このような時間帯として、例えば、日没から日の出までの夜間が例示される。また、所定の時間帯は、前照灯の点灯は不要と推定される時間帯であってもよい。このような時間帯として、例えば、日の出から日の入りまでの昼間が例示される。支援サーバ３００は、予め補助記憶部３０３等に格納された所定の時間帯に関する情報を読み出して、運転時間帯を判断するための閾値とすればよい。以下では、所定の時間帯は、車両１０の運転者が前照灯の点灯を要すると推定される時間帯として説明する。

支援サーバ３００は、乗車時間帯が所定の時間帯に属すると判断する場合には（Ｓ３３，“Ｙｅｓ”）、Ｓ３４の処理に移行する。一方、支援サーバ３００は、乗車時間帯が所定の時間帯に属しないと判断する場合には（Ｓ３３，“Ｎｏ”）、Ｓ３５の処理に移行する。

Ｓ３４の処理では、支援サーバ３００は、評価係数Ｔ１をライドシェア管理ＤＢ３８に記録する。Ｓ３５の処理では、支援サーバ３００は、評価係数Ｔ２をライドシェア管理ＤＢ３８に記録する。ここで、評価係数Ｔ１、Ｔ２は、例えば、乗車時間帯に応じて運転者に付与するポイントを割増すための係数である。一例として、評価係数Ｔ１を「１．１（１割増）」、評価係数Ｔ２を「１．０」とする、１以上の係数値が例示される。つまり、前照灯の点灯を要すると推定される時間帯では、運転者に付与されるポイントの割増率が相対的に高くなる。評価係数Ｔ１、Ｔ２は、ポイント管理情報テーブルの時間帯サブフィールドに格納される。Ｓ３４あるいはＳ３５の処理後、図１４の処理が終了する。

以上の処理により、支援サーバ３００は、車載装置１００から通知された位置情報に基づいて、同乗者が乗車した乗車区間の運転時間帯が特定できる。支援サーバ３００は、特定した時間帯が、前照灯の点灯を要すると推定される時間帯に属するときには、運転者に付与されるポイントを割増すための係数を算出できる。支援サーバ３００は、同乗者が乗車された乗車区間毎に、ライドシェアが提供された運転時間帯の評価を運転者に付与するポイントに反映できる。

なお、乗車区間の時間帯が、例えば、前照灯の点灯が不要と推定される時間帯と、当該前照灯の点灯を要すると推定される時間帯とを含む場合が想定される。このような場合には、それぞれの時間帯に属する乗車区間の運転期間を特定した上で、各運転期間に応じて按分された評価係数Ｔ１、Ｔ２を加算すればよい。例えば、前照灯の点灯が不要と推定される時間帯の運転期間を「Ｔａ」とし、前照灯の点灯を要すると推定される時間帯の運転期間を「Ｔｂ」とすると、算出される係数は、「（Ｔ１×Ｔａ／（Ｔａ＋Ｔｂ））＋（Ｔ２×Ｔｂ／（Ｔａ＋Ｔｂ））」になる。また、運転期間「Ｔａ」と運転期間「Ｔｂ」との期間の長さを比較し、期間の長い運転期間の属する時間帯を優先して評価係数を算出してもよい。

次に、図１５から図１６の処理を説明する。図１５から図１６は、道路幅を評価するための係数の算出処理の一例を示すフローチャートである。図１５から図１６の処理により、同乗者が乗車した乗車区間の道路幅に対応する運転者の評価係数が算出される。図１５から図１６の処理は、車両１０へ相乗りした同乗者毎に実行される。なお、図１５から図１６の処理は、車載装置１００から通知された位置情報履歴、地図情報ＤＢ３７に基づいて、道路の幅を車線数で判断する処理の一例である。

図１５のフローチャートにおいて、処理の開始は、図１３と同様である。また、Ｓ４１の処理は図１３のＳ２１の処理と同様であり、Ｓ４２の処理は図１３のＳ２３の処理と同様であるため、説明が省略される。Ｓ４２の処理で算出された乗車区間の距離Ｒ２は、主記憶部３０２の所定の領域に一時的に記憶される。

支援サーバ３００は、地図情報ＤＢ３７を参照し、同乗者の乗車区間に対応する道路幅情報を取得する（Ｓ４３）。支援サーバ３００は、例えば、乗車区間の道路の特性を示す車線情報を道路幅情報として取得し、Ｓ４４の処理に移行する。

Ｓ４４の処理では、支援サーバ３００は、乗車区間に１車線道路が有るかを判断する。支援サーバ３００は、乗車区間に１車線道路が有る場合には（Ｓ４４，“Ｙｅｓ”）、Ｓ４５の処理に移行する。一方、支援サーバ３００は、乗車区間に１車線道路がない場合には（Ｓ４４，“Ｎｏ”）、Ｓ４７の処理に移行する。

Ｓ４５の処理では、支援サーバ３００は、１車線道路区間の距離Ｒ３を算出する。支援サーバ３００は、例えば、乗車区間の移動経路と地図情報ＤＢ３７の地図データから、当該乗車区間における１車線道路区間の距離Ｒ３を算出する。なお、乗車区間内に１車線道路区間が１以上に存在する場合には、一車線道路区間毎の距離を算出して足し合せ、距離Ｒ３を求めればよい。算出された１車線道路区間の距離Ｒ３は、Ｓ４６の処理に引き渡される。

Ｓ４６の処理では、支援サーバ３００は、区間係数Ｓ１を算出する。ここで、区間係数Ｓ１は、乗車区間における１車線道路の運転を評価するための係数である。当該係数にしたがって、１車線道路を運転した運転者に付与されるポイントが割増しされる。区間係数Ｓ１は、例えば、「幅係数ｗ１×（Ｒ３／Ｒ２）」の関係式で算出される。ここで、幅係数ｗ１は、例えば、１車線道路を通行する難易度を表す、１以上の重み係数である。算出された区間係数Ｓ１は、Ｓ４Ｃの処理に引き渡される。

Ｓ４７の処理では、支援サーバ３００は、乗車区間に２車線道路が有るかを判断する。支援サーバ３００は、乗車区間に２車線道路が有る場合には（Ｓ４７，“Ｙｅｓ”）、Ｓ４８の処理に移行する。一方、支援サーバ３００は、乗車区間に２車線道路がない場合には（Ｓ４７，“Ｎｏ”）、Ｓ４Ａの処理に移行する。

Ｓ４８の処理では、支援サーバ３００は、２車線道路区間の距離Ｒ４を算出する。２車線道路区間の距離Ｒ４の算出は、１車線道路区間の距離Ｒ３の算出（Ｓ４５）と同様にして行われる。算出された２車線道路区間の距離Ｒ４は、Ｓ４９の処理に引き渡される。

Ｓ４９の処理では、支援サーバ３００は、区間係数Ｓ２を算出する。区間係数Ｓ２は、乗車区間における２車線道路の運転を評価するための係数である。２車線道路を運転した運転者に付与されるポイントは、区間係数Ｓ２にしたがって割増しされる。区間係数Ｓ２は、例えば、「幅係数ｗ２×（Ｒ４／Ｒ２）」の関係式で算出される。幅係数ｗ２は、例えば、２車線道路を通行する難易度を表す、１以上の重み係数である。算出された区間係数Ｓ２は、Ｓ４Ｃの処理に引き渡される。

図１６のフローチャートにおいて、Ｓ４Ａの処理では、支援サーバ３００は、２車線以上の区間の距離Ｒ５を算出する。２車線以上の区間の距離Ｒ５の算出は、１車線道路区間の距離Ｒ３の算出（Ｓ４５）と同様にして行われる。なお、Ｓ４５およびＳ４８の処理で、距離Ｒ３および距離Ｒ４を算出しているときには、Ｓ４２の処理で算出された距離Ｒ２を用いて距離Ｒ５を求めてもよい。距離Ｒ５は、「Ｒ２－（Ｒ３＋Ｒ４）」の関係式で算出される。算出された２車線以上の区間の距離Ｒ５は、Ｓ４Ｂの処理に引き渡される。

Ｓ４Ｂの処理では、支援サーバ３００は、区間係数Ｓ３を算出する。区間係数Ｓ３は、乗車区間における２車線以上の区間に対する運転を評価するための係数である。２車線以上の区間を運転した運転者に付与されるポイントは、区間係数Ｓ３にしたがって割増しされる。区間係数Ｓ３は、例えば、「幅係数ｗ３×（Ｒ５／Ｒ２）」の関係式で算出される
。幅係数ｗ３は、例えば、２車線以上の区間を通行する難易度を表す、１以上の重み係数である。算出された区間係数Ｓ３は、Ｓ４Ｃの処理に引き渡される。

Ｓ４Ｃの処理では、支援サーバ３００は、総区間係数ＳＧを算出する。総区間係数ＳＧは、例えば、区間係数Ｓ１と区間係数Ｓ２と区間係数Ｓ３とが引き渡される場合には、これらを足し合せて算出される。Ｓ４Ｃの処理により、同乗者の乗車区間を構成する道路幅属性に対応した運転者の評価係数が算出できる。支援サーバ３００は、算出された総区間係数ＳＧをライドシェア管理ＤＢ３８に記録する（Ｓ４Ｄ）。総区間係数ＳＧは、ポイント管理情報テーブルの道路幅サブフィールドに格納される。Ｓ４Ｄの処理後、図１５から図１６の処理が終了する。

以上の処理により、支援サーバ３００は、車載装置１００から通知された位置情報に基づいて、同乗者が乗車した乗車区間の道路幅情報が特定できる。支援サーバ３００は、特定した道路幅情報が１車線道路を含む場合には、当該１車線道路を通行する難易度を表す重み係数と、乗車区間の距離に対する当該１車線道路区間の距離の比率とを掛合せた区間係数を算出できる。同様にして、支援サーバ３００は、２車線道路に対応する区間係数、２車線以上の区間に対応する区間係数をそれぞれに算出できる。支援サーバ３００は、道路幅の応じた各区間係数を足し合せ、乗車区間に対応する総合的な区間係数を算出できる。算出された総合的な区間係数は、車両１０で乗車区間を走行した運転者に付与されるポイントに、割増係数として反映される。支援サーバ３００は、乗車区間の道路幅情報を評価条件として、道路幅情報に応じたポイントを運転者に付与することが可能になる。

なお、車載装置１００はカメラ１０８Ａを備え、経路移動時の車両進行方向の映像が取得される場合には、当該映像の履歴に基づいて乗車区間の道路幅を示す属性情報が特定できる。支援サーバ３００は、例えば、フレーム周期で撮影されたフレーム画像へのパターンマッチング等により、車両や歩行者、路肩の縁石、白線等を認識し、車線数の区分を推定できる。また、例えば、支援サーバ３００は、フレーム周期で撮影されたフレーム画像間の差分に基づいて路肩縁石や雑木等への距離を推定できる。支援サーバ３００は、カメラ１０８Ａの映像履歴から推定された道路の車線情報や距離情報に基づいて、Ｓ４４からＳ４Ｄの処理を実行することで、乗車区間の道路幅情報に応じたポイントの運転者への付与が可能になる。

次に、図１７の処理を説明する。図１７は、路面の舗装状態を評価するための係数の算出処理の一例を示すフローチャートである。図１７の処理により、同乗者が乗車した乗車区間の路面の舗装状態に対応する運転者の評価係数が算出される。図１７の処理は、車両１０へ相乗りした同乗者毎に実行される。なお、図１７の処理は、車載装置１００から通知された加速度情報履歴に基づく処理の一例である。

図１７のフローチャートにおいて、処理の開始は、図１３と同様である。支援サーバ３００は、車載装置１００からのポイント算出要求に含まれる予約ＩＤを検索キーとしてライドシェア管理ＤＢ３８を検索し、当該予約ＩＤに対応する経路移動情報テーブルを特定する。支援サーバ３００は、特定した経路移動情報テーブルから、同乗者が乗車した乗車区間に対応する加速度情報履歴を取得する（Ｓ５１）。例えば、支援サーバ３００は、同乗者ＩＤに基づいて、当該同乗者を搭乗者に含む行の加速度情報履歴を取得する。支援サーバ３００は、取得した加速度情報履歴を主記憶部３０２の所定の領域に一時的に記憶し、Ｓ５２の処理に移行する。

Ｓ５２の処理では、支援サーバ３００は、取得された加速度情報履歴に基づいて乗車区間に対応する加速度情報の計測期間ＭＴ１を特定する。計測期間ＭＴ１は、例えば、乗車区間に対応した加速度情報履歴に記録された時刻情報の開始時刻および終了時刻から特定
される。支援サーバ３００は、特定された計測期間ＭＴ１を主記憶部３０２の所定の領域に一時的に記憶し、Ｓ５３の処理に移行する。

Ｓ５３の処理では、支援サーバ３００は、加速度情報履歴において計測された加速度値が閾値Ｔｈ１を超える期間が有るかを判断する。ここで、閾値Ｔｈ１は、路面の舗装状態の粗さの度合いを判定するための閾値である。閾値Ｔｈ１を超える場合には、路面の舗装状態は、粗さの度合いが高い未舗装の状態と判断する。また、閾値Ｔｈ１を超えない場合には、未舗装の状態でないと判断する。支援サーバ３００は、乗車区間に対応した加速度情報履歴において計測された加速度値が閾値Ｔｈ１を超える期間が有る場合には（Ｓ５３，“Ｙｅｓ”）、Ｓ５４の処理に移行する。一方、支援サーバ３００は、乗車区間に対応した加速度情報履歴において計測された加速度値が閾値Ｔｈ１を超える期間がない場合には（Ｓ５３，“Ｎｏ”）、Ｓ５６の処理に移行する。

Ｓ５４の処理では、支援サーバ３００は、閾値Ｔｈ１を超える加速度値が計測された期間ＭＴ２を算出する。期間ＭＴ２は、加速度情報履歴に記録された時刻情報に基づいて算出される。なお、閾値Ｔｈ１超える期間が１以上に存在する場合には、存在する期間毎の計測期間を算出して足し合せ、期間ＭＴ２を求めればよい。算出された期間ＭＴ２は、Ｓ５５の処理に引き渡される。

Ｓ５５の処理では、支援サーバ３００は、路面係数ＲＳ１を算出する。路面係数ＲＳ１は、閾値Ｔｈ１を超える加速度値が計測された路面状態での運転を評価するための係数である。当該係数にしたがって、未舗装状態と判断される粗さの度合いの高い路面区間を運転した運転者へのポイントが割増しされる。路面係数ＲＳ１は、例えば、「係数ｗ４×（ＭＴ２／ＭＴ１）」の関係式で算出される。ここで、係数ｗ４は、例えば、粗さの度合いが高い未舗装状態の路面区間に対する運転の難易度を表す、１以上の重み係数である。算出された路面係数ＲＳ１は、Ｓ５８の処理に引き渡される。

Ｓ５６の処理では、支援サーバ３００は、閾値Ｔｈ１以下の加速度値が計測された期間ＭＴ３を算出する。期間ＭＴ３の算出は、期間ＭＴ２と同様である。支援サーバ３００は、算出された期間ＭＴ３をＳ５７の処理に引き渡す。

Ｓ５７の処理では、支援サーバ３００は、路面係数ＲＳ２を算出する。路面係数ＲＳ２は、閾値Ｔｈ１以下の加速度値が計測された路面状態での運転を評価するための係数である。当該係数にしたがって、舗装状態と判断される路面区間を運転した運転者へのポイントが割増しされる。路面係数ＲＳ２は、「係数ｗ５×（ＭＴ３／ＭＴ１）」の関係式で算出される。係数ｗ５は、例えば、舗装状態の路面区間に対する運転の難易度を表す、１以上の重み係数である。算出された路面係数ＲＳ２は、Ｓ５８の処理に引き渡される。

Ｓ５８の処理では、支援サーバ３００は、総路面係数ＲＳＧを算出する。総路面係数ＲＳＧは、例えば、路面係数ＲＳ１とＲＳ２とが引き渡される場合には、これらを足し合せて算出される。Ｓ５８の処理により、同乗者の乗車区間の道路の属性である、路面の舗装状態に対応した運転者の評価係数が算出できる。支援サーバ３００は、算出された総路面係数ＲＳＧをライドシェア管理ＤＢ３８に記録する（Ｓ５９）。総路面係数ＲＳＧは、ポイント管理情報テーブルの路面サブフィールドに格納される。Ｓ５９の処理後、図１７の処理が終了する。

以上の処理により、支援サーバ３００は、車載装置１００から通知された加速度情報に基づいて、同乗者が乗車した乗車区間の路面の舗装状態が特定できる。支援サーバ３００は、特定した路面の舗装状態が未舗装状態と判断される区間を含む場合には、当該未舗装状態の道路を運転する難易度を表す重み係数と、乗車区間において当該未舗装状態の区間
の占める割合を表す比率とを掛合せた路面係数を算出できる。同様にして、支援サーバ３００は、舗装状態の路面区間に対する路面係数を算出できる。支援サーバ３００は、路面状態に応じた各路面係数を足し合せ、乗車区間に対応する総合的な路面係数を算出できる。算出された総合的な路面係数は、車両１０で乗車区間を走行した運転者に付与されるポイントに、割増係数として反映される。支援サーバ３００は、乗車区間の舗装状態を評価条件として、舗装状態に応じたポイントの運転者への付与が可能になる。

なお、図１７の処理において、所定の閾値を超える期間が存在することを条件として、未舗装状態の道路の運転に対するポイント（予め定められた固定ポイント）を付与してもよい。未舗装状態の道路では、走行時の操舵操作や車両速度を適切に保つための操作（シフトチェンジ、アクセル操作、ブレーキ操作）が求められるためである。

車載装置１００が、路面センサ１０８Ｄを備え、乗車区間の路面の粗さや路面状態を示す情報が取得される場合には、当該情報の履歴に基づいて乗車区間の舗装状態を示す属性情報が特定できる。支援サーバ３００は、特定された乗車区間の舗装状態の履歴に基づいて、図１７の処理を実行することで、乗車区間の舗装状態に応じたポイントを運転者に付与できる。

さらに、車載装置１００はカメラ１０８Ａを備え、乗車区間の路面状態の映像が取得される場合には、当該映像の履歴に基づいて乗車区間の舗装状態を示す属性情報が特定できる。支援サーバ３００は、例えば、フレーム周期で撮影されたフレーム画像へのパターンマッチング等により、乗車区間の路面状態が舗装路面あるいは未舗装路面かを推定できる。支援サーバ３００は、カメラ１０８Ａの映像履歴から推定された乗車区間の路面状態に基づいて、図１７の処理を実行することで、乗車区間の舗装状態に応じたポイントを運転者に付与できる。

次に、図１８から図１９の処理を説明する。図１８から図１９は、気象状況を評価するための係数の算出処理の一例を示すフローチャートである。図１８から図１９の処理により、乗車区間を移動する際の気象状況に対応する運転者の評価係数が算出される。図１８から図１９の処理は、車両１０へ相乗りした同乗者毎に実行される。なお、図１８から図１９の処理は、車載装置１００から通知されたワイパ作動履歴に基づく処理の一例である。ワイパ作動履歴には、例えば、ワイパ作動のオン／オフを示す情報、ワイパ作動オン時の作動モード（「ＩＮＴ」、「Ｌｏ」、「Ｈｉｇｈ」）を示す情報が時刻情報と共に記録されている。

図１８のフローチャートにおいて、処理の開始は、図１３と同様である。支援サーバ３００は、車載装置１００からのポイント算出要求に含まれる予約ＩＤを検索キーとしてライドシェア管理ＤＢ３８を検索し、当該予約ＩＤに対応する経路移動情報テーブルを特定する。支援サーバ３００は、特定した経路移動情報テーブルから、同乗者が乗車した乗車区間に対応するワイパ作動履歴を取得する（Ｓ６１）。支援サーバ３００は、例えば、同乗者ＩＤに基づいて、当該同乗者を搭乗者に含む行のワイパ作動履歴を取得する。支援サーバ３００は、取得したワイパ作動履歴を主記憶部３０２の所定の領域に一時的に記憶し、Ｓ６２の処理に移行する。

Ｓ６２の処理では、支援サーバ３００は、ワイパ作動履歴にワイパ作動のオンを示す情報が記録されているかを判断する。支援サーバ３００は、ワイパ作動履歴にワイパ作動のオンを示す情報が記録されている場合には（Ｓ６２，“Ｙｅｓ”）、Ｓ６４の処理に移行する。一方、支援サーバ３００は、ワイパ作動履歴にワイパ作動のオンを示す情報が記録されていない場合には（Ｓ６２，“Ｎｏ”）、Ｓ６３の処理に移行する。

Ｓ６３の処理では、支援サーバ３００は、ワイパ作動履歴にワイパ作動のオンを示す情報が記録されていない気象状況に対応した評価係数である、気象係数ＷＥ１をライドシェア管理ＤＢ３８に記録する。気象係数ＷＥ１は、ポイント管理情報テーブルの気象サブフィールドに格納される。気象係数ＷＥ１は、例えば、１以上の重み係数である。Ｓ６３の処理により、支援サーバ３００は、ワイパ作動のオンが記録されない気象状況下における乗車区間の運転に対応した運転者の評価係数が算出できる。Ｓ６３の処理後、図１８から図１９の処理が終了する。

Ｓ６４の処理では、支援サーバ３００は、ワイパ作動のオン期間ＭＴ４を算出する。オン期間ＭＴ４は、ワイパ作動履歴に記録された時刻情報に基づいて算出される。なお、ワイパ作動のオン期間が１以上に存在する場合には、存在する期間毎のオン期間を算出して足し合せ、ワイパ作動のオン期間ＭＴ４を求めればよい。支援サーバ３００は、算出されたオン期間ＭＴ４を主記憶部３０２の所定の領域に一時的に記憶し、Ｓ６５の処理に移行する。

Ｓ６５の処理では、支援サーバ３００は、ワイパ作動履歴にワイパ作動オン時の作動モード「Ｈｉｇｈ」を示す情報が記録されているかを判断する。当該処理により、乗車区間の運転が、作動モード「Ｈｉｇｈ」のワイパ作動を選択させる気象状況（例えば、豪雨や大雨等の降水量が相対的に多い天候）下で行われたかが判断できる。支援サーバ３００は、ワイパ作動オン時の作動モード「Ｈｉｇｈ」を示す情報が記録されている場合には（Ｓ６５，“Ｙｅｓ”）、Ｓ６６の処理に移行する。一方、支援サーバ３００は、ワイパ作動オン時の作動モード「Ｈｉｇｈ」を示す情報が記録されていない場合には（Ｓ６５，“Ｎｏ”）、Ｓ６８の処理に移行する。

Ｓ６６の処理では、支援サーバ３００は、作動モード「Ｈｉｇｈ」の期間ＭＴ５を算出する。期間ＭＴ５は、ワイパ作動履歴に記録された時刻情報に基づいて算出される。なお、作動モード「Ｈｉｇｈ」の期間が１以上に存在する場合には、存在する期間毎の作動モード「Ｈｉｇｈ」の作動期間を算出して足し合せ、期間ＭＴ５を求めればよい。支援サーバ３００は、算出された期間ＭＴ５をＳ６７の処理に引き渡す。

Ｓ６７の処理では、支援サーバ３００は、気象係数ＷＥ２を算出する。気象係数ＷＥ２は、作動モード「Ｈｉｇｈ」のワイパ作動を選択させる気象状況下での運転を評価するための係数である。当該係数にしたがって、上記気象状況下で車両１０の運転を行った運転者へのポイントが割増しされる。気象係数ＷＥ２は、例えば、「係数ｗ６×（ＭＴ５／ＭＴ４）」の関係式で算出される。ここで、係数ｗ６は、例えば、作動モード「Ｈｉｇｈ」のワイパ作動を選択させる気象状況下の運転の難易度を表す、１以上の重み係数である。算出された気象係数ＷＥ２は、Ｓ６Ｅの処理に引き渡される。

図１９のフローチャートにおいて、Ｓ６８の処理では、支援サーバ３００は、ワイパ作動履歴にワイパ作動オン時の作動モード「Ｌｏ」を示す情報が記録されているかを判断する。当該処理により、乗車区間の運転が、作動モード「Ｌｏ」のワイパ作動を選択させる気象状況（例えば、降水量が「Ｈｉｇｈ」よりも少なく「ＩＮＴ」より多い天候）下で行われたかが判断できる。支援サーバ３００は、作動モード「Ｌｏ」を示す情報が記録されている場合には（Ｓ６８，“Ｙｅｓ”）、Ｓ６９の処理に移行する。一方、支援サーバ３００は、作動モード「Ｌｏ」を示す情報が記録されていない場合には（Ｓ６８，“Ｎｏ”）、Ｓ６Ｂの処理に移行する。

Ｓ６９およびＳ６Ａの処理は、それぞれ作動モード「Ｈｉｇｈ」での処理（Ｓ６６、Ｓ６７の処理）と同様にして行われる。Ｓ６９の処理では作動モード「Ｌｏ」の期間ＭＴ６が算出され、Ｓ６Ａの処理では作動モード「Ｌｏ」の気象係数ＷＥ３が算出される。気象
係数ＷＥ３は、作動モード「Ｌｏ」のワイパ作動を選択させる気象状況下での運転を評価するための係数である。当該係数にしたがって、上記気象状況下で車両１０の運転を行った運転者へのポイントが割増しされる。気象係数ＷＥ３は、例えば、「係数ｗ７×（ＭＴ６／ＭＴ４）」の関係式で算出される。係数ｗ７は、例えば、作動モード「Ｌｏ」のワイパ作動を選択させる気象状況下の運転の難易度を表す、１以上の重み係数である。算出された気象係数ＷＥ３は、Ｓ６Ｅの処理に引き渡される。

Ｓ６Ｂの処理では、支援サーバ３００は、ワイパ作動履歴にワイパ作動オン時の作動モード「ＩＮＴ」を示す情報が記録されているかを判断する。当該処理により、乗車区間の運転が、作動モード「ＩＮＴ」のワイパ作動を選択させる気象状況（例えば、弱い雨や見通しが立つ霧等の相対的な降水量が「Ｌｏ」よりも少ない天候）下で行われたかが判断できる。支援サーバ３００は、作動モード「ＩＮＴ」を示す情報が記録されている場合には（Ｓ６Ｂ，“Ｙｅｓ”）、Ｓ６Ｃの処理に移行する。一方、支援サーバ３００は、作動モード「ＩＮＴ」を示す情報が記録されていない場合には（Ｓ６Ｂ，“Ｎｏ”）、Ｓ６Ｅの処理に移行する。

Ｓ６ＣおよびＳ６Ｄの処理は、それぞれ作動モード「Ｈｉｇｈ」での処理（Ｓ６６、Ｓ６７の処理）と同様にして行われる。Ｓ６Ｃの処理では作動モード「ＩＮＴ」の期間ＭＴ７が算出され、Ｓ６Ｄの処理では作動モード「ＩＮＴ」の気象係数ＷＥ４が算出される。気象係数ＷＥ４は、作動モード「ＩＮＴ」のワイパ作動を選択させる気象状況下での運転を評価するための係数であり、当該係数にしたがって、上記気象状況下で車両１０の運転を行った運転者へのポイントが割増しされる。気象係数ＷＥ４は、例えば、「係数ｗ８×（ＭＴ７／ＭＴ４）」の関係式で算出される。係数ｗ８は、例えば、作動モード「Ｌｏ」のワイパ作動を選択させる気象状況下の運転の難易度を表す、１以上の重み係数である。算出された気象係数ＷＥ４は、Ｓ６Ｅの処理に引き渡される。

Ｓ６Ｅの処理では、支援サーバ３００は、総気象係数ＷＥＧを算出する。総気象係数ＷＥＧは、例えば、気象係数ＷＥ２とＷＥ３とＷＥ４とが引き渡される場合には、これらを足し合せて算出される。Ｓ６Ｅの処理により、乗車区間を移動する際の気象状況に対応した運転者の評価係数が算出できる。支援サーバ３００は、算出された総気象係数ＷＥＧをライドシェア管理ＤＢ３８に記録する（Ｓ６Ｆ）。総気象係数ＷＥＧは、ポイント管理情報テーブルの気象サブフィールドに格納される。Ｓ６Ｆの処理後、図１８から図１９の処理が終了する。

以上の処理により、支援サーバ３００は、車載装置１００から通知されたワイパ作動履歴に基づいて、同乗者が乗車した乗車区間を移動する際の気象状況が特定できる。支援サーバ３００は、乗車区間を移動する際の気象状況がワイパ作動を必要としない場合には、当該気象状況に応じた気象係数を算出できる。また、支援サーバ３００は、乗車区間を移動する際の気象状況がワイパ作動を必要とする場合には、例えば、作動モードの種別に応じて気象係数を算出できる。支援サーバ３００は、例えば、作動モード「Ｈｉｇｈ」のワイパ作動を選択させる気象状況下の運転の難易度を表す重み係数と、ワイパ作動のオン期間中の当該作動モードによる動作期間の占める割合を表す比率とを掛合せた気象係数を算出できる。同様にして支援サーバ３００は、作動モード「Ｌｏ」、作動モード「ＩＮＴ」が選択された気象状況に対する気象係数を算出できる。

なお、乗車区間を移動する際の気象状況が複数種別の作動モードによるワイパ作動を必要とした場合には、支援サーバ３００は、作動モードの種別に応じた気象係数を足し合せ、総合的な気象係数を算出できる。算出された総合的な気象係数は、車両１０で乗車区間を走行した運転者に付与されるポイントに、割増係数として反映される。支援サーバ３００は、ワイパ作動のオン／オフや作動モードの種別から推定される降水量の多少を評価条
件として、気象状況に応じたポイントの運転者への付与が可能になる。

なお、図１８から図１９の処理において、ワイパ作動のオンを条件として、乗車区間の運転に対するポイント（予め定められた固定ポイント）を付与するようにしてもよい。さらに、ワイパ作動のオン時における作動モード選択を条件として、作動モード種別毎に予め定められた固定ポイントを付与するようにしてもよい。

車載装置１００が、レインセンサ１０８Ｂを備え、降水の有無や降水の強度を示す情報が取得される場合には、当該情報の履歴に基づいて乗車区間を移動する際の気象状況が特定できる。支援サーバ３００は、特定された気象状況に基づいて、図１８から図１９に対応した処理を実行することで、乗車区間を移動する際の気象状況に応じたポイントを運転者に付与できる。また、車載装置１００はカメラ１０８Ａを備える場合には、当該カメラの映像の履歴に基づいて、降水の有無や降水の強度等が推定できる。支援サーバ３００は、例えば、フレーム画像へのパターンマッチングや、フレーム画像の差分から推定された降水の有無や降水の強度等に基づいて、図１８から図１９に対応した判定処理を実行し、気象状況に応じたポイントを運転者に付与してもよい。

次に、図２０の処理を説明する。図２０は、乗車区間を移動する運転者から取得された生体情報を評価するための係数の算出処理の一例を示すフローチャートである。図２０の処理により、乗車区間における運転者のストレス状態に対応した評価係数が算出される。図２０の処理は、車両１０へ相乗りした同乗者毎に実行される。なお、図２０の処理は、車載装置１００から通知された心拍数の心拍情報履歴に基づく処理の一例である。

図２０のフローチャートにおいて、処理の開始は、図１３と同様である。支援サーバ３００は、車載装置１００からのポイント算出要求に含まれる予約ＩＤを検索キーとしてライドシェア管理ＤＢ３８を検索し、当該予約ＩＤに対応する経路移動情報テーブルを特定する。支援サーバ３００は、特定した経路移動情報テーブルから、同乗者が乗車した乗車区間に対応する心拍情報履歴を取得する（Ｓ７１）。支援サーバ３００は、例えば、同乗者ＩＤに基づいて、当該同乗者を搭乗者に含む行の心拍情報履歴を取得する。支援サーバ３００は、取得した心拍情報履歴を主記憶部３０２の所定の領域に一時的に記憶し、Ｓ７２の処理に移行する。

Ｓ７２の処理では、支援サーバ３００は、心拍情報履歴において計測された運転者の心拍数が閾値Ｔｈ２を超える期間を有するか否かを判断する。ここで、閾値Ｔｈ２は、運転者がストレス状態であるか否かを判定するための閾値である。閾値Ｔｈ２を超える場合には、同乗者が乗車する乗車区間を走行した運転者の状態はストレス状態と判断する。また、閾値Ｔｈ２を超えない場合には、運転者の状態はストレス状態でないと判断する。支援サーバ３００は、運転者の心拍数が閾値Ｔｈ２を超える期間を有する場合には（Ｓ７２，“Ｙｅｓ”）、Ｓ７３の処理に移行する。一方、支援サーバ３００は、運転者の心拍数が閾値Ｔｈ２を超える期間を有しない場合には（Ｓ７２，“Ｎｏ”）、Ｓ７４の処理に移行する。

Ｓ７３の処理では、支援サーバ３００は、評価係数ＣＦ１をライドシェア管理ＤＢ３８に記録する。Ｓ７４の処理では、支援サーバ３００は、評価係数ＣＦ２をライドシェア管理ＤＢ３８に記録する。ここで、評価係数ＣＦ１、ＣＦ２は、例えば、運転者のストレス状態に応じて運転者に付与するポイントを割増すための係数である。一例として、評価係数ＣＦ１を「１．２（２割増）」、評価係数ＣＦ２を「１．０」とする、１以上の重み係数が例示される。評価係数ＣＦ１、ＣＦ２は、ポイント管理情報テーブルのストレスサブフィールドに格納される。Ｓ７３あるいはＳ７４の処理後、図２０の処理が終了する。

以上の処理により、支援サーバ３００は、車載装置１００から通知された心拍数情報に基づいて、同乗者が乗車した乗車区間を走行した運転者の心拍数の推移変化が特定できる。支援サーバ３００は、特定した心拍数の推移変化において、ストレス状態であると判断される期間が存在する場合には、運転者に付与されるポイントを割増しするための係数を算出できる。支援サーバ３００は、心拍数の推移から、当該心拍数がストレス状態を判定するための閾値を超えることを評価条件として、ストレス状態の有無に応じたポイントの付与が可能になる。

車載装置１００が、血圧センサ１０９Ｂを備え、乗車区間を運転する運転者の血圧情報が取得される場合には、当該血圧情報の履歴に基づいて、運転者の血圧の推移変化が特定できる。支援サーバ３００は、特定された血圧の推移変化に基づいて、Ｓ７２からＳ７４の処理を実行することで、運転者のストレス状態に応じたポイントを付与できる。血流センサ１０９Ｃ、心電図センサ１０９Ｄ、体温センサ１０９Ｅについても、同様にして、血流の推移変化、心電図の推移変化、体温の推移変化に基づいて、運転者のストレス状態に応じたポイントの付与が可能になる。

次に、図２１の処理を説明する。図２１は、運転者に付与されるポイントの算出処理の一例を示すフローチャートである。図２１の処理により、運転環境を反映させたポイントが総合ポイントとして算出される。図２１の処理は、車両１０へ相乗りした同乗者毎に実行される。なお、図２１の処理は、例えば、図９で説明したポイント管理情報テーブルに格納された区間ポイント、運転環境係数に基づいて総合ポイントが算出される一例である。

図２１のフローチャートにおいて、処理の開始は、図１３と同様である。支援サーバ３００は、車載装置１００からのポイント算出要求に含まれる予約ＩＤを検索キーとしてライドシェア管理ＤＢ３８を検索し、当該予約ＩＤに対応するポイント管理情報テーブルを特定する。支援サーバ３００は、特定したポイント管理情報テーブルから、同乗者が乗車した乗車区間に対応する区間ポイントを取得する（Ｓ８１）。区間ポイントは、乗車区間に対応した同乗者ＩＤに基づいて取得される。支援サーバ３００は、取得した区間ポイントを主記憶部３０２の所定の領域に一時的に記憶し、Ｓ８２の処理に移行する。

Ｓ８２の処理では、支援サーバ３００は、ポイント管理情報テーブルから、同乗者が乗車した乗車区間に対応する運転環境係数を取得する（Ｓ８２）。Ｓ８２の処理により、車載装置１００の備える構成に基づいて取得された運転環境の履歴に基づく各種評価係数が取得される。例えば、乗車区間の移動時間帯に応じた評価係数（Ｔ１／Ｔ２）、道路幅に応じた評価係数（ＳＧ）、路面状況に応じた評価係数（ＲＳＧ）、気象状況に応じた評価係数（ＷＥ１／ＷＥＧ）、運転者のストレス状態に応じた評価係数（ＣＦ１／ＣＦ２）が取得される。支援サーバ３００は、ポイント管理情報テーブルから取得した運転環境係数をＳ８３の処理に引き渡す。

Ｓ８３の処理では、支援サーバ３００は、同乗者が乗車した乗車区間に対応する総合ポイントＰＧを算出する。総合ポイントＰＧは、区間ポイントに運転環境係数に基づいて算出される総合係数ＴＧを掛合せることで算出される。本実施形態においては、総合係数ＴＧは、運転環境の項目毎に算出された評価係数を足し合せ、足し合せられた当該評価係数を運転環境の項目数で除算することで算出される。すなわち、総合係数ＴＧは、「（時間帯評価係数＋道路幅評価係数＋路面評価係数＋気象評価係数＋ストレス評価係数）／（運転環境係数の項目数）」の関係式で算出される。

支援サーバ３００は、区間ポイントと、運転環境係数とに基づいて算出された総合ポイントＰＧをライドシェア管理ＤＢ３８に記録する（Ｓ８４）。総合ポイントＰＧは、ポイ
ント管理情報テーブルの総合フィールドに格納される。Ｓ８４の処理後、図２１の処理が終了する。

以上の処理により、支援サーバ３００は、車載装置１００から通知された運転環境の履歴に基づいて、当該運転環境履歴に記録された状況を評価して反映させたポイントが算出できる。支援サーバ３００は、例えば、同乗者の乗車する乗車区間の移動距離に応じて計算された区間ポイントに、運転環境の履歴が示す状況を割増し係数として反映させた総合的なポイントを算出できる。

支援サーバ３００は、例えば、位置情報検出部１０７で取得された位置情報履歴、あるいは、運転環境検出部１０８のカメラ１０８Ａで撮影された映像情報の履歴に基づいて、乗車区間毎の道路幅の属性に対応した評価値を反映させたポイントが算出できる。また、支援サーバ３００は、例えば、カメラ１０８Ａ、路面センサ１０８Ｄ、加速度センサ１０８Ｅで取得された路面状況を示す情報の履歴に基づいて、乗車区間毎の舗装の状態に対応した評価値を反映させたポイントが算出できる。同様にして、支援サーバ３００は、例えば、レインセンサ１０８Ｂ、ワイパ動作検出センサ１０８Ｃで取得された気象状況を示す情報の履歴に基づいて、乗車区間毎の霧や雨、雪等の降水状況に対応した評価値を反映させたポイントが算出できる。さらに、支援サーバ３００は、例えば、生体情報検出部１０９で取得された運転者の生体情報の履歴に基づいて、乗車区間毎の運転者のストレス状態に対応した評価値を反映させたポイントが算出できる。なお、運転者の生体情報を検出する機器として、例えば、心拍数センサ１０９Ａ、血圧センサ１０９Ｂ、血流センサ１０９Ｃ、心電図センサ１０９Ｄ、体温センサ１０９Ｅ等が例示される。

本実施形態の支援サーバ３００は、上述した道路幅や路面状況といった道路属性、気象状況、運転者の生体情報の少なくとも一つの情報を含む運転環境を評価条件として、運転者に付与するポイントが算出できる。本実施形態の支援サーバ３００によれば、取得された運転環境にしたがって、運転の難易度に応じたポイントの付与が可能になり、当該運転環境下における経路走行時の運転者の貢献度の適切な評価が可能になる。本実施形態によれば、車両を運転する運転者に対して状況に応じたインセンティブを付与し、ライドシェアへの意欲を高めることができる。

＜変形形態１＞
第１実施形態においては、移動経路の道路幅や舗装状態等の属性、気象状況、運転者のストレス状態等を示す情報の履歴から、運転環境の評価を反映させたポイントを計算した。当該変形形態１では、さらに、同乗者からの運転に関する制約条件、例えば、緊急の経路移動や降車地点への到着時刻指定等の制約を評価し、運転者に付与するポイントに反映させるとしてもよい。

例えば、図１のライドシェアにおいて、ユーザＢには、出発地点ｆから目的地点ｇまでの緊急を要する移動事態が生じたものとする。ユーザＢは、ユーザ端末２００を操作し、緊急の事態を示す情報をリクエスト情報に含め、支援サーバ３００に通知する。変形形態１の支援サーバ３００は、例えば、当該事態に対応可能な移動のマッチングを行う。マッチングは、例えば、通知の時点で移動を予定しない運転者を含めて行われる。そして、当該緊急の移動に対応する運転者に対しては、例えば、５割増し等の評価係数を区間ポイントに掛け合わせ、運転者に付与するポイントに反映させることができる。支援サーバ３００は、例えば、図９に示すポイント管理情報テーブルに制約フィールドを設け、当該フィールドに緊急の移動に対応する評価係数を格納し、管理すればよい。なお、当該評価係数のポイント管理情報テーブルへの記録は、例えば、予約ＩＤで識別される予約情報の確定を契機として記録すればよい。

到着時刻の指定制約が行われた場合も同様である。支援サーバ３００は、例えば、当該制約下の移動を了承した運転者に対して、例えば、３割増し等の評価係数を区間ポイントに掛け合わせ、運転者に付与するポイントに反映させることができる。支援サーバ３００は、例えば、図９に示すポイント管理情報テーブルに設けられた制約フィールドに、時刻指定の制約に対応した評価係数を格納し、管理できる。当該評価係数のポイント管理情報テーブルへの記録についても、予約ＩＤで識別される予約情報の確定を契機として記録できる。

また、変形形態１の支援サーバ３００は、予約ＩＤの予約情報に登録された降車予定日時に対する到着時間の増減を評価し、運転者に付与するポイントに反映させるとしてもよい。例えば、支援サーバ３００は、予約情報確定後の移動経路についての標準的な到着予測時刻を推定する。このような、標準的な到着予測時刻の推定は、例えば、ネットワークＮ１に接続されたナビゲーション情報を提供するサービスサイトを介して取得できる。あるいは、車載装置１００が、車両１０に搭載されたナビゲーション装置等と連携する場合には、当該ナビゲーション機能が提示する経路案内時の目的地への到着予測時刻等を取得するようにしてもよい。

変形形態１の支援サーバ３００は、例えば、図９に示すポイント管理情報テーブルに標準時間フィールドを設け、上記標準的な到着予測時刻を格納する。ポイント管理情報テーブルへの記録は、例えば、上記した車載装置１００、あるいは、ネットワークＮ１を介した標準的な到着予測時刻の取得を契機として記録される。そして、変形形態１の支援サーバ３００は、降車地点到達時の時刻情報と上記到着予測時刻との差分に基づいて、当該到着予測時刻に対する増減を算出すればよい。例えば、分単位の換算ポイントの付与が例示される。降車地点に到着した時刻が、上記到着予測時刻に比較して、約１０分も早期に到着したとする。支援サーバ３００は、当該差分時間を換算し、例えば、１００ポイントの増加分を区間ポイントに加算することで、標準的な到着予定時間に対する増減を運転者の評価に反映できる。変形形態１においても、車両を運転する運転者に対して状況に応じたインセンティブを付与し、ライドシェアへの意欲を高めることができる。

＜変形形態２＞
変形形態２においては、車載装置１００は、第１実施形態における支援サーバ３００の支援処理機能を備えることができる。例えば、図２２に例示のように、変形形態２の車載装置１００は、機能構成にポイント算出処理部１７、ポイント管理ＤＢ１８を含めることができる。ポイント算出処理部１７は、第１実施形態における支援サーバ３００の支援処理部３３に相当し、図１３から図２１のフローチャートで説明した位置情報の履歴、運転環境の履歴に基づく、経路移動時の運転者に付与されるポイントを計算する。また、ポイント管理ＤＢ１８は、第１実施形態における支援サーバ３００のライドシェア管理ＤＢ３８に相当し、図８で説明した経路移動情報テーブル、図９で説明したポイント管理情報テーブルが格納される。

変形形態２の車載装置１００は、例えば、予約ＩＤで登録された予約情報に基づいて、自車両を運転する運転者の運転者ＩＤを特定する。そして、車載装置１００は、例えば、運転情報記憶部１５に記録された位置情報の履歴、運転環境の履歴を、同乗者の乗車タイミング、降車タイミングで抽出し、ポイント管理ＤＢ１８の経路移動情報テーブルに格納する。また、車載装置１００のポイント算出処理部１７は、例えば、ポイント管理ＤＢ１８の経路移動情報テーブルを参照し、同乗者の降車のタイミングで、図１３から図２１の処理を実行する。

車載装置１００のポイント算出処理部１７は、例えば、位置情報検出部１０７で取得された位置情報履歴に基づいて、同乗者を乗車させた乗車区間毎の区間ポイント、時間帯の
評価係数を算出する。また、位置情報検出部１０７で取得された位置情報履歴、あるいは、運転環境検出部１０８のカメラ１０８Ａで撮影された映像情報の履歴に基づいて、乗車区間毎の道路幅の属性に対応した評価係数を算出する。同様にして、ポイント算出処理部１７は、カメラ１０８Ａ、路面センサ１０８Ｄ、加速度センサ１０８Ｅで取得された路面状況を示す情報の履歴に基づいて、乗車区間毎の舗装の状態に対応した評価係数を算出する。さらに、ポイント算出処理部１７は、レインセンサ１０８Ｂ、ワイパ動作検出センサ１０８Ｃで取得された気象状況を示す情報の履歴に基づいて、乗車区間毎の霧や雨、雪等の降水状況に対応した評価係数を算出する。そして、ポイント算出処理部１７は、生体情報検出部１０９の構成要素毎に取得された運転者の生体情報の履歴に基づいて、乗車区間毎の運転者のストレス状態に対応した評価係数が算出できる。算出された区間ポイント、運転環境を評価する評価係数は、第１実施形態と同様に、ポイント管理ＤＢ１８のポイント管理情報テーブルに記録される。

そして、変形形態２の車載装置１００では、ポイント算出処理部１７は、ポイント管理ＤＢ１８に格納されたポイント管理情報テーブルに基づいて、乗車区間の運転環境を示す情報に応じた総合ポイントを算出すればよい。変形形態２の車載装置１００は、上述した道路幅や路面状況といった道路属性、気象状況、運転者の生体情報の少なくとも一つの情報を含む運転環境を評価条件として、運転者に付与するポイントが算出できる。変形形態２においても、車載装置１００は、運転環境の履歴にしたがって、運転の難易度に応じたポイントの付与が可能になり、当該運転環境下における経路走行時の運転者の貢献度の適切な評価が可能になる。変形形態２においても、車両を運転する運転者に対して状況に応じたインセンティブを付与し、ライドシェアへの意欲を高めることができる。

＜その他の実施形態＞
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本実施の形態の開示はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。本開示において説明した処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。

また、１つの装置が行うものとして説明した処理が、複数の装置によって分担して実行されてもよい。あるいは、異なる装置が行うものとして説明した処理が、１つの装置によって実行されても構わない。コンピュータシステムにおいて、各機能をどのようなハードウェア構成（サーバ構成）によって実現するかは柔軟に変更可能である。

情報処理装置その他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記何れかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。

ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、フラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ等がある。

１ ライドシェア支援システム
１０ 車両
１２ 位置情報取得部
１３ 運転環境取得部
１４ 運転状況通知部
１５ 運転情報記憶部
１６ 地図情報ＤＢ
１７ ポイント算出処理部
１８ ポイント管理ＤＢ
３３ 支援処理部
３６ 予約情報ＤＢ
３７ 地図情報ＤＢ
３８ ライドシェア管理ＤＢ
１００ 車載装置
１０７ 位置情報検出部
１０８ 運転環境検出部
１０９ 生体情報検出部
２００ ユーザ端末
３００ 支援サーバ

Claims (6)

1. ライドシェアにおいて、車両に乗車した搭乗者の乗車地点から前記搭乗者が降車した降車地点までの経路における運転環境に関する情報を取得し、前記運転環境に関する情報にしたがって、前記経路に沿って前記車両を運転した運転者に対して運転の難易度に応じたインセンティブを付与するポイントを計算すること、
   を実行する制御部を備え、
   前記制御部は、
   前記運転環境に関する情報として、前記経路の距離、前記経路の道路の幅、前記経路の路面の舗装の程度、前記経路を運転したときの気象条件、および、前記経路に沿って前記車両を運転した運転者のストレス状態を取得し、
   取得した前記距離に基づいて、前記距離に応じた区間ポイントを算出し、
   取得した前記道路の幅に基づいて、前記道路の幅に応じた第１の評価係数を算出し、取得した前記路面の舗装の程度に基づいて、前記路面の舗装の程度に応じた第２の評価係数を算出し、取得した前記気象条件に基づいて、前記気象条件に応じた第３の評価係数を算出し、取得した前記運転者のストレス状態に基づいて、前記運転者のストレス状態に応じた第４の評価係数を決定し、前記第１の評価係数、前記第２の評価係数、前記第３の評価係数および前記第４の評価係数を足し合わせて、前記運転環境に関する情報の項目数で除算することにより算出した総合評価係数を前記区間ポイントに掛合せることにより、前記ポイントを計算すること、
   を実行する車載装置。
2. 前記経路を運転したときの気象条件は、前記経路を移動するときの降水の有無と、降水量の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の車載装置。
3. 前記車両を運転した運転者のストレス状態は、少なくとも、前記運転者から取得された生体情報の推移を含む、請求項１または２に記載の車載装置。
4. 通信部と、
   ライドシェアにおいて、前記通信部を通じて、車両に乗車した搭乗者の乗車地点から前記搭乗者が降車した降車地点までの経路における運転環境に関する情報を取得し、
   前記運転環境に関する情報にしたがって、前記経路に沿って前記車両を運転した運転者
   に対して運転の難易度に応じたインセンティブを付与するポイントを計算すること、
   を実行する制御部を備え、
   前記制御部は、
   前記運転環境に関する情報として、前記経路の距離、前記経路の道路の幅、前記経路の路面の舗装の程度、前記経路を運転したときの気象条件、および、前記経路に沿って前記車両を運転した運転者のストレス状態を取得し、
   取得した前記距離に基づいて、前記距離に応じた区間ポイントを算出し、
   取得した前記道路の幅に基づいて、前記道路の幅に応じた第１の評価係数を算出し、取得した前記路面の舗装の程度に基づいて、前記路面の舗装の程度に応じた第２の評価係数を算出し、取得した前記気象条件に基づいて、前記気象条件に応じた第３の評価係数を算出し、取得した前記運転者のストレス状態に基づいて、前記運転者のストレス状態に応じた第４の評価係数を決定し、前記第１の評価係数、前記第２の評価係数、前記第３の評価係数および前記第４の評価係数を足し合わせて、前記運転環境に関する情報の項目数で除算することにより算出した総合評価係数を前記区間ポイントに掛合せることにより、前記ポイントを計算すること、
   を実行する情報処理装置。
5. 通信部を備えるコンピュータが、
   ライドシェアにおいて、前記通信部を通じて、車両に乗車した搭乗者の乗車地点から前記搭乗者が降車した降車地点までの経路における運転環境に関する情報を取得するステップと、
   前記運転環境に関する情報にしたがって、前記経路に沿って前記車両を運転した運転者に対して運転の難易度に応じたインセンティブを付与するポイントを計算するステップと、
   を実行し、
   前記運転環境に関する情報として、前記経路の距離、前記経路の道路の幅、前記経路の路面の舗装の程度、前記経路を運転したときの気象条件、および、前記経路に沿って前記車両を運転した運転者のストレス状態を取得するステップと、
   取得した前記距離に基づいて、前記距離に応じた区間ポイントを算出し、
   取得した前記道路の幅に基づいて、前記道路の幅に応じた第１の評価係数を算出し、取得した前記路面の舗装の程度に基づいて、前記路面の舗装の程度に応じた第２の評価係数を算出し、取得した前記気象条件に基づいて、前記気象条件に応じた第３の評価係数を算出し、取得した前記運転者のストレス状態に基づいて、前記運転者のストレス状態に応じた第４の評価係数を決定し、前記第１の評価係数、前記第２の評価係数、前記第３の評価係数および前記第４の評価係数を足し合わせて、前記運転環境に関する情報の項目数で除算することにより算出した総合評価係数を前記区間ポイントに掛合せることにより、前記ポイントを計算するステップ、
   を実行する情報処理方法。
6. 通信部を備えるコンピュータに、
   ライドシェアにおいて、前記通信部を通じて、車両に乗車した搭乗者の乗車地点から前記搭乗者が降車した降車地点までの経路における運転環境に関する情報を取得するステップと、
   前記運転環境に関する情報にしたがって、前記経路に沿って前記車両を運転した運転者に対して運転の難易度に応じたインセンティブを付与するポイントを計算するステップと、
   を実行させ、
   前記運転環境に関する情報として、前記経路の距離、前記経路の道路の幅、前記経路の路面の舗装の程度、前記経路を運転したときの気象条件、および、前記経路に沿って前記車両を運転した運転者のストレス状態を取得するステップと、
   取得した前記距離に基づいて、前記距離に応じた区間ポイントを算出し、
   取得した前記道路の幅に基づいて、前記道路の幅に応じた第１の評価係数を算出し、取得した前記路面の舗装の程度に基づいて、前記路面の舗装の程度に応じた第２の評価係数を算出し、取得した前記気象条件に基づいて、前記気象条件に応じた第３の評価係数を算出し、取得した前記運転者のストレス状態に基づいて、前記運転者のストレス状態に応じた第４の評価係数を決定し、前記第１の評価係数、前記第２の評価係数、前記第３の評価係数および前記第４の評価係数を足し合わせて、前記運転環境に関する情報の項目数で除算することにより算出した総合評価係数を前記区間ポイントに掛合せることにより、前記ポイントを計算するステップ、
   を実行させるプログラム。

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